(57)【要約】【課題】レーダにより検出される物体とカメラにより検出される物体とを同一物体として対応付けたときに、必要な情報が逸失することを抑制する技術を提供する。【解決手段】Ｓ１１０〜Ｓ１７０では、カメラ情報を利用して、複数のカメラ物体同士が同一物体であるか否かを判定し、同一物体となる他のカメラ物体が存在する場合は、同一物体フラグＦを１に設定すると共にカメラ物体群として記憶する。存在しない場合はＦを０に設定する。Ｓ１８０〜Ｓ２５０では、レーダ情報およびカメラ情報を利用して、レーダ物体（以下、対象物体）毎に、同一物体となるカメラ物体（以下、候補物体）を選択する。候補物体の同一物体フラグがＦ＝１であれば、候補物体が属するカメラ物体群の全てと対象物体とが同一の物体を表すものとして対応付けを行う。【選択図】図５
2018106511.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダセンサによって検出される物体をレーダ物体とし、該レーダ物体の検出点を少なくとも含んだレーダ情報を取得するように構成された第１取得部（Ｓ１０）と、
前記レーダセンサの探査範囲の少なくとも一部と撮像範囲が重複するカメラによって撮像された画像に基づき、該画像から抽出される予め指定された特徴量と検出対象となる物体の種類毎に予め用意された前記特徴量のテンプレートとを比較することで検出される物体をカメラ物体とし、該カメラ物体の検出点および種類を少なくとも含んだカメラ情報を取得するように構成された第２取得部（Ｓ３０）と、
前記レーダ情報および前記カメラ情報を利用して、同一物体と推定される前記レーダ物体と前記カメラ物体とを対応づけるように構成された対応付部（Ｓ１８０〜２２０、Ｓ２４０〜Ｓ２５０）と、
前記第２取得部により複数のカメラ物体についての前記カメラ情報が取得された場合に、前記カメラ情報を利用して、前記複数のカメラ物体同士が同一物体であるか否かを判定するように構成された判定部（Ｓ１１０〜Ｓ１７０）と、
前記判定部にて同一物体であると判定された前記カメラ物体のグループをカメラ物体群とし、該カメラ物体群を構成するカメラ物体のひとつが、前記対応付部により前記レーダ物体の一つである対象レーダ物体と対応付けられた場合、前記カメラ物体群を構成する全てのカメラ物体を前記対象レーダ物体に対応づけるように構成された付加部（Ｓ２２０〜Ｓ２３０）と、
を備える物体検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の物体検出装置であって、
前記レーダ物体毎に該レーダ物体の検出点を含む領域である第１領域を設定すると共に、前記カメラ物体毎に該カメラ物体の検出点を含む領域である第２領域を設定する領域設定部（Ｓ２０、Ｓ４０）を更に備え、
前記判定部は、前記領域設定部により設定された第２領域が互いに重なる重複領域の面積が予め設定された面積閾値以上である前記カメラ物体同士を同一物体であると判定するように構成されている、物体検出装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の物体検出装置であって、
前記カメラ情報には、前記カメラ物体までの距離、前記カメラ物体が位置する方位、前記カメラ物体の幅のうち少なくとも一つが判定用情報として含まれ、
前記判定部は、前記判定用情報の差分を表す相違値が予め設定された相違閾値未満である前記カメラ物体同士を同一物体であると判定するように構成されている、物体検出装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の物体検出装置であって、
前記付加部により対応付けられた前記レーダ物体および前記カメラ物体群が表す一つの物体を対応物体として、前記カメラ物体群が有する複数のレーダ情報のそれぞれに示された物体の種類のうち、いずれかひとつを前記対応物体についての物体の種類として特定するように構成された特定部
を更に備える、物体検出装置。
【請求項５】
請求項４に記載の物体検出装置であって、
前記特定部は、前記対応物体についての物体の種類の特定に、前記対応物体の速度または速度ベクトルを用いるように構成されている、物体検出装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載の物体検出装置であって、
前記対応物体を表す前記レーダ物体および前記カメラ物体の各検出点を融合する処理であるセンサフュージョンを実施する融合部
を更に備え、
前記融合部は、前記カメラ物体の検出点については、前記カメラ物体群を構成するカメラ物体のうち、前記特定部により特定された物体の種類に対応する前記カメラ物体の検出点を用いるように構成されている、物体検出装置。
【請求項７】
レーダセンサによって検出される物体をレーダ物体とし、該レーダ物体の検出点を少なくとも含んだレーダ情報を取得し（Ｓ１０）、
前記レーダセンサの探査範囲の少なくとも一部と撮像範囲が重複するカメラによって撮像された画像に基づき、該画像から抽出される予め指定された特徴量と検出対象となる物体の種類毎に予め用意された前記特徴量のテンプレートとを比較することで検出される物体をカメラ物体とし、該カメラ物体の検出点および種類を少なくとも含んだカメラ情報を取得し（Ｓ３０）、
前記レーダ情報および前記カメラ情報を利用して、同一物体と推定される前記レーダ物体と前記カメラ物体とを対応づけ（Ｓ１８０〜２２０、Ｓ２４０〜Ｓ２５０）、
複数のカメラ物体についての前記カメラ情報が取得された場合に、前記カメラ情報を利用して、前記複数のカメラ物体同士が同一物体であるか否かを判定し（Ｓ１１０〜Ｓ１７０）、
同一物体であると判定された前記カメラ物体のグループをカメラ物体群とし、該カメラ物体群を構成するカメラ物体のひとつが、前記レーダ物体の一つである対象レーダ物体と対応付けられた場合、前記カメラ物体群を構成する全てのカメラ物体を前記対象レーダ物体に対応づける（Ｓ２２０〜Ｓ２３０）、
物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、レーダおよびカメラを用いて物体を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の衝突軽減システムでは、他の車両や、歩行者、サイクリスト等の物体を精度よく検出することが求められる。そこで、レーダおよびカメラを用いて物体を検出する技術が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載の技術では、レーダにより検出された物体（以下、レーダ物体）と、カメラにより撮像した画像に基づいて検出された物体（以下、カメラ物体）とが同一の物体であるか否かの判定を行う。その際、レーダ物体およびカメラ物体のそれぞれについて、物体の検出点を含み検出誤差を考慮した領域を設定し、この領域が互いに重なり合う場合に、両者は同一の物体であると判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１２２８７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、レーダ物体およびカメラ物体の各領域は、必ずしも１対１で重なり合うとは限らない。このような場合、どの組み合わせを同一物体であると判定するかについて、特許文献１に記載の技術では考慮されていない。
【０００６】
単純には、例えば、検出点間の距離が最短となるカメラ物体とレーダ物体とを同一物体であると判定することが考えられる。
しかしながら、カメラ物体とレーダ物体とを１対１に対応づけることになる上記手法では、以下の課題があった。
【０００７】
即ち、カメラにより撮像した画像の中から物体を認識する画像認識処理では、ある一つの物体を、例えば、正面を向いているサイクリストおよび歩行者のいずれとしても認識してしまい、ほぼ同じ位置で二つのカメラ物体が検出される場合がある。この場合、いずれか一方のカメラ物体だけを、レーダ物体と同一物体であるとして選択してしまうと、他方のカメラ物体の情報、特に、物体の種類を表す情報が失われてしまう。
【０００８】
本開示は、レーダにより検出される物体とカメラにより検出される物体とを同一物体として対応付けたときに、必要な情報が逸失することを抑制する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の一態様による物体検出装置（１０）は、第１取得部（Ｓ１０）と、第２取得部（Ｓ３０）と、対応付部（Ｓ１８０〜２２０、Ｓ２４０〜Ｓ２５０）と、判定部（Ｓ１１０〜Ｓ１７０）と、付加部（Ｓ２２０〜Ｓ２３０）とを備える。
【００１０】
第１取得部は、レーダセンサによって検出される物体をレーダ物体とし、該レーダ物体の検出点を少なくとも含んだレーダ情報を取得するように構成されている。第２取得部は、レーダセンサの探査範囲の少なくとも一部と撮像範囲が重複するカメラによって撮像された画像に基づき、該画像から抽出される予め指定された特徴量と検出対象となる物体の種類毎に予め用意された特徴量のテンプレートとを比較することで検出される物体をカメラ物体とし、該カメラ物体の検出点および種類を少なくとも含んだカメラ情報を取得するように構成されている。対応付部は、レーダ情報およびカメラ情報を利用して、同一物体と推定されるレーダ物体とカメラ物体とを対応づけるように構成されている。判定部は、第２取得部により複数のカメラ物体についてのカメラ情報が取得された場合に、カメラ情報を利用して、複数のカメラ物体同士が同一物体であるか否かを判定するように構成されている。付加部は、判定部にて同一物体であると判定されたカメラ物体のグループをカメラ物体群とし、該カメラ物体群を構成するカメラ物体のひとつが、対応付部によりレーダ物体の一つである対象レーダ物体と対応付けられた場合、カメラ物体群を構成する全てのカメラ物体を対象レーダ物体に対応づけるように構成されている。
【００１１】
このような構成によれば、一つのレーダ物体に対して、同一物体を表す複数のカメラ物体を対応づけることができるため、各カメラ物体に付随する情報の逸失、特に、物体の種類を表す情報の逸失を抑制することができる。
【００１２】
また、本開示の一態様による物体検出方法によれば、上記物体検出装置と同様の効果を得ることができる。
なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】衝突軽減システムの構成を示すブロック図である。
【図２】物体検出処理のフローチャートである。
【図３】検出領域に関する説明図である。
【図４】同一物体から検出される複数のカメラ物体に関する説明図である。
【図５】対応付処理のフローチャートである。
【図６】重複領域に関する説明図である。
【図７】相違値に関する説明図である。
【図８】動作例の状況を示す説明図である。
【図９】物標の種類を特定する方法の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
［１．構成］
図１に示す衝突軽減システム２は、乗用車等の車両に搭載されており、物体検出装置１０と、衝突軽減ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２０と、ミリ波レーダ２２と、カメラ２４と、ブレーキＥＣＵ３０と、エンジンＥＣＵ４０と、報知装置５０とを備えている。
【００１５】
物体検出装置１０は、ミリ波レーダ２２と、カメラ２４と、衝突軽減ＥＣＵ２０とのそれぞれと通信可能に接続されている。また、衝突軽減ＥＣＵ２０は、物体検出装置１０と、ブレーキＥＣＵ３０と、エンジンＥＣＵ４０と、報知装置５０とのそれぞれと通信可能に接続されている。尚、通信を実現するための構成は特に限定されない。
【００１６】
ミリ波レーダ２２は、ミリ波を利用して他車両や他車両以外の歩行者等の物体を検出するためのレーダである。ミリ波レーダ２２は、例えば、衝突軽減システム２が搭載された自車両の前側のフリントグリルの中央に取り付けられている。ミリ波レーダ２２は、ミリ波を水平面内でスキャンしながら自車両から前方に向けて送信し、反射してきたミリ波を受信することによって得られる送受信データを検出情報として物体検出装置１０に送信する。
【００１７】
カメラ２４は、１台のＣＣＤカメラを備える、いわゆる単眼カメラである。カメラ２４は、例えば、自車両の車室内のウィンドウシールドのミラーの中央付近に取り付けられている。カメラ２４は、ＣＣＤカメラで撮像した撮像画像のデータを、画像信号として物体検出装置１０に送信する。
【００１８】
ブレーキＥＣＵ３０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えており、自車両の制動を制御する。具体的には、ブレーキＥＣＵ３０は、ブレーキ液圧回路に設けられた増圧制御弁および減圧制御弁を開閉するアクチュエータであるブレーキＡＣＴ（Actuator）を、ブレーキペダルの踏込量を検出するセンサの検出値に応じて制御する。また、ブレーキＥＣＵ３０は、衝突軽減ＥＣＵ２０からの指示に従い、自車両の制動力を増加させるようにブレーキＡＣＴを制御する。
【００１９】
エンジンＥＣＵ４０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えており、エンジンの始動、停止、燃料噴射量、点火時期等を制御する。具体的には、エンジンＥＣＵ４０は、吸気管に設けられたスロットルを開閉するアクチュエータであるスロットルＡＣＴを、アクセルペダルの踏込量を検出するセンサの検出値に応じて制御する。また、エンジンＥＣＵ４０は、衝突軽減ＥＣＵ２０からの指示に従い、内燃機関の駆動力を減少させるようにスロットルＡＣＴを制御する。
【００２０】
報知装置５０は、衝突軽減ＥＣＵ２０から警報信号を受信すると、音や光などで車両の運転者に対する報知を行う。
衝突軽減ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えており、衝突軽減制御を実行する。具体的には、衝突軽減ＥＣＵ２０は、物体検出装置１０にて検出される物体の情報に基づき、ブレーキＥＣＵ３０、エンジンＥＣＵ４０、報知装置５０に対して各種指令を出力する。例えば、衝突軽減ＥＣＵ２０は、物体と衝突する可能性を判断し、衝突する可能性があると判断した場合、報知装置５０に警報信号を送信して運転者に対する報知を行わせる。また、衝突軽減ＥＣＵ２０は、物体と衝突する可能性が高いと判断した場合、エンジンＥＣＵ４０に内燃機関の駆動力を減少させる指示を行い、また、ブレーキＥＣＵ３０に自車両の制動力を増加させる指示行う。なお、これらの制御は公知のものであるため、その詳細については説明を省略する。
【００２１】
物体検出装置１０は、ＣＰＵ１２と、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ（以下、メモリ１４）と、を有する周知のマイクロコンピュータを中心に構成される。物体検出装置１０の各種機能は、ＣＰＵ１２が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ１４が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、物体検出装置１０を構成するマイクロコンピュータの数は１つでも複数でもよい。  物体検出装置１０は、情報取得処理および物体検出処理を少なくとも実行する。物体検出処理を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の要素について、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現してもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は多数の論理回路を含むデジタル回路、又はアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現してもよい。
【００２２】
［２．処理］
次に、物体検出装置１０が実行する情報取得処理および物体検出処理について説明する。このうち、情報取得処理では、一定時間ごとに、ミリ波レーダ２２からのレーダ信号およびカメラ２４からの画像信号を取得して、メモリ１４に用意された所定領域に記憶する。以下、物体検出処理の詳細を、図２のフローチャートを用いて説明する。
【００２３】
［２−１．物体検出処理］
物体検出装置１０は、情報取取得処理によってレーダ信号および画像信号が取得される毎に、物体検出処理を繰り返し実行する。
【００２４】
Ｓ１０では、物体検出装置１０は、ミリ波レーダ２２からレーダ信号に基づき、ミリ波レーダにおける周知の手法を用いて、レーダ波を反射した物体（以下、レーダ物体）に関する情報（以下、レーダ情報）を生成する。具体的には、レーダ情報は、自車両からレーダ物体までの直線距離Ｒと、自車両の前方方向を基準とした場合のレーダ物体の方位角度θｒと、自車両に対するレーダ物体の相対速度Ｖｒとを少なくとも含む。
【００２５】
更に、直線距離Ｒおよび方位角度θｒに基づき、ＸＹ平面におけるレーダ物体の位置座標を、レーダ物体の検出点Ｐｒとして算出する。但し、検出点Ｐｒの座標を（Ｙｒ，θｒ）で表す。図３に示すように、ＸＹ平面は、自車両１００の車幅方向を横方向としたＸ軸と自車両１００の車長方向を前方方向としたＹ軸とにより規定される。また、ＸＹ平面では、ミリ波レーダ２２が設けられた自車両の先端位置が基準点Ｐｏとして設定され、物体の検出点Ｐｒの位置は基準点Ｐｏに対する相対位置により表される。Ｙｒは、検出点ＰｒのＹ座標であり、Ｙｒ＝Ｒ・ｃｏｓθｒで求められる。更に、相対速度Ｖｒと、自車両の速度とから物体の対地速度を算出してもよい。このようにして算出されたレーダ物体の検出点Ｐｒの座標、レーダ物体の対地速度もレーダ情報に含まれる。尚、図３は、自車両の前方かつ右寄りに位置する物体の例である。
【００２６】
Ｓ２０では、Ｓ１０で検出したレーダ物体の検出点Ｐｒを中心とする検出領域Ａｒを設定する。具体的には、検出領域Ａｒは、レーダ物体の検出点Ｐｒを基準として、ミリ波レーダ２２の特性に基づきあらかじめ設定されている想定誤差分の幅を持たせた領域である。
【００２７】
例えば、Ｙ座標の想定誤差を±ＥＹｒ、方位角度の想定誤差を±Ｅθｒとすると、検出領域Ａｒは、Ｙ座標の範囲がＹｒ−ＥＹｒ≦Ｙ≦Ｙｒ＋ＥＹｒ、方位角度の範囲がθｒ−Ｅθｒ≦θ≦θｒ＋Ｅθｒで表わされる。つまり、検出領域Ａｒは、自車両から遠方になるほど水平方位の範囲が広がる台形状の領域となる。
【００２８】
Ｓ３０では、カメラ２４が撮像した撮像画像に基づいて物体を検出し、その検出した物体（以下、カメラ物体）に関する情報（以下、カメラ情報）を生成する。具体的には、撮像画像に対して、予め記憶されている物体モデルの辞書を用いたパターンマッチング処理を実行する。物体モデルは、車両、歩行者、サイクリスト等の物体の種類ごとに用意されている。このため、パターンマッチング処理により検出される物体であるカメラ物体は、カメラ情報の一つとして、物体の種類を表す情報を持つ。そして、物体検出装置１０は、撮像画像における物体の上下方向の位置に基づいて、前述したＸＹ平面におけるＹ座標Ｙcを求める。また、撮像画像における物体の左右方向の位置に基づいて、自車両の前方方向を基準とした場合の対象物体の方位角度θcを求める。これにより、カメラ物体の検出点Ｐcの座標（Ｙc、θc）が特定される。更に、検出されたカメラ物体の画像上での大きさから、カメラ物体の横方向のサイズを表す物体幅Ｗｃも求める。なお、画像に写った物体の位置やサイズを求める手法は公知であるため、その詳細についての説明は省略する。
【００２９】
なお、このようなパターンマッチング処理による検出では、ある物体が複数種類の物体の形状に類似している場合、物体の種類が異なる複数のカメラ物体が検出されることがある。例えば、正面から接近してくるサイクリストと歩行者とは、外形形状が類似するため、図４に示すように、歩行者として認識されたカメラ物体と、サイクリストとして認識されたカメラ物体とが検出され、しかも、両者の位置は、略同じものとなる。
【００３０】
Ｓ４０では、Ｓ３０で検出したカメラ物体のそれぞれについて、Ｓ２０で説明した手法と同様の手法を用いて、検出点Ｐcを中心とする検出領域Ａｃを設定する。但し、検出領域の設定に使用する想定誤差ＥＹｃ，Ｅθｃは、カメラ２４の特性に基づいて予め設定されている値を用いる。
【００３１】
Ｓ５０では、ミリ波レーダ２２により検出されたレーダ物体と、カメラ２４により検出されたカメラ物体とに基づいて、同一物体であるもの同士を対応付ける対応付処理を実行する。その詳細については後述する。
【００３２】
Ｓ６０では、検出した物体の位置および物体の種類を含む検出結果を、衝突軽減ＥＣＵ２０に出力して、本処理を終了する。
［２−２．対応付処理］
図２のＳ５０において実行する対応付処理の詳細を、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００３３】
Ｓ１１０において、物体検出装置１０は、Ｓ３０にて検出されたカメラ物体の一つを選択する。以下、選択されたカメラ物体を選択物体という。
Ｓ１２０では、選択物体との間で検出領域が重複する他のカメラ物体（以下、重複物体）が存在するか否かを判断する。重複物体が存在すればＳ１３０に移行し、重複物体存在しなければＳ１６０に移行する。
【００３４】
Ｓ１３０では、選択物体と重複物体との間で重複する検出領域（以下、重複領域）の面積である重複面積が、予め設定された面積閾値以上であるか否かを判断する。重複面積が面積閾値以上であればＳ１５０に移行し、重複面積が面積閾値未満であればＳ１４０に移行する。なお、図６は、選択物体をＡ１、重複物体をＡ２として、重複領域ＡＷを示した図である。
【００３５】
Ｓ１４０では、選択物体と重複物体との間の相違値が、予め設定された相違閾値未満であるか否かを判断する。相違値が相違閾値未満であればＳ１５０に移行し、相違値が相違閾値以上であればＳ１６０に移行する。
【００３６】
相違値とは、距離差ΔＲ、方位差Δθ、物体幅差ΔＷを総称したものである。そして、ΔＲ、Δθ、ΔＷのすべてが、それぞれについて個別に設定された相違閾値未満である場合に、Ｓ１４０での判断を肯定判断としてもよい。また、ΔＲ、Δθ、ΔＷのいずれか一つまたはいずれか二つが、それぞれについて個別設定された相違閾値未満である場合に、Ｓ１４０での判断を肯定判断としてもよい。更に、三つ全てを使用するのではなく、いずれか一つ又は二つのみ使用してもよい。
【００３７】
具体的には、距離、方位角度、物体幅を判定用情報として用い、図７に示すように、距離差ΔＲは、選択物体までの距離Ｒ１と重複物体までの距離Ｒ２との差の絶対値｜Ｒ１−Ｒ２｜である。方位差Δθは、選択物体の方位角度θ１と重複物体の方位角度θ２との差の絶対値｜θ１−θ２｜である。物体幅差ΔＷは、選択物体の物体幅Ｗ１と重複物体の物体幅Ｗ２との差の絶対値｜Ｗ１−Ｗ２｜である。
【００３８】
Ｓ１５０では、選択物体と重複物体とは、同一物体であるものとして、選択物体の同一物体フラグＦを１に設定すると共に、選択物体と重複物体とは同一のカメラ物体群を構成するものとして記憶し、Ｓ１７０に進む。
【００３９】
Ｓ１６０では、選択物体と重複物体とは、同一物体ではないものとして、選択物体の同一物体フラグＦを０に設定して、Ｓ１７０に進む。
Ｓ１７０では、Ｓ３０にて検出された全てのカメラ物体について、上述のＳ１１０〜Ｓ１６０の処理を実行済みであるか否かを判断する。未処理のカメラ物体があれば、Ｓ１１０に戻り、全てのカメラ物体について処理済みであれば、Ｓ１８０に移行する。
【００４０】
Ｓ１８０では、Ｓ１０にて検出されたレーダ物体の一つを選択する。以下、選択されたレーダ物体を対象物体という。
Ｓ１９０では、対象物体との間で検出領域が重複するカメラ物体（以下、候補物体）が存在するか否かを判断する。候補物体が存在すると判断した場合はＳ２００に移行し、候補物体が存在しないと判断した場合は、対象物体と同一のカメラ物体は存在しないものとしてＳ２５０に移行する。
【００４１】
Ｓ２００では、候補物体が複数存在するか否かを判断する。候補物体が複数存在すると判断した場合はＳ２１０に移行し、候補物体が１つであると判断した場合はＳ２４０に移行する。
【００４２】
Ｓ２１０では、複数の候補物体のいずれか一つを選択する。具体的には、例えば、対象物体との間で重複する検出領域の面積が最大となる候補物体を選択してもよい。また、対象物体との間で検出点間の距離が最小となる候補物体を選択してもよい。これに限らず、複数の要因を総合的に考慮して選択するようにしてもよい。以下、選択された候補物体を選択物体という。
【００４３】
Ｓ２２０では、選択物体について設定されている同一物体フラグＦの値がＦ＝１であるか否かを判断する。Ｆ＝１であると判断した場合はＳ２３０に移行し、Ｆ＝０であると判断した場合はＳ２４０に移行する。
【００４４】
Ｓ２３０では、対象物体（即ち、レーダ物体）と選択物体が属するカメラ物体群とは同一物体であるとする１対多の対応付けを行って、Ｓ２５０に進む。
Ｓ２４０では、対象物体と選択物体とは同一物体であるとする１対１の対応付けを行って、Ｓ２５０に進む。
【００４５】
Ｓ２５０では、Ｓ１０にて検出された全てのレーダ物体について、上述のＳ１８０〜Ｓ２４０の処理を実行済みであるか否かを判断する。未処理のレーダ物体があれば、Ｓ１８０に戻り、全てのレーダ物体について処理済みであれば、本処理を終了する。
【００４６】
［３．動作例］
例えば、図８に示すように、検出点Ｐｒにレーダ物体（以下、レーダ物体Ｐｒ）、検出点Ｐｃ１，Ｐｃ２，Ｐｃ３にカメラ物体（以下、カメラ物体Ｐｃ１〜Ｐｃ３）が検出されている場合を考える。なお、カメラ物体Ｐｃ２，Ｐｃ３は、同一のカメラ物体群を構成し、レーダ物体Ｐｒの検出範囲は、カメラ物体Ｐｃ１，Ｐｃ２の検出範囲と重複しているものとする。
【００４７】
Ｓ２１０にて、カメラ物体Ｐｃ１が選択物体として選択された場合、レーダ物体Ｐｒとカメラ物体Ｐｃ１とが同一物体であるとして１対１の対応付けが行われる。
一方、Ｓ２１０にて、カメラ物体Ｐｃ２が選択物体として選択された場合、カメラ物体Ｐｃ２だけでなく同一のカメラ物体群を構成するカメラ物体Ｐｃ３も、レーダ物体Ｐｒと同一物体であるとして１対多の対応付けが行われる。このため、カメラ物体Ｐｃ２の種類が歩行者であり、カメラ物体Ｐｃ３の種類がサイクリストであった場合、本処理の時点では、物体の種類がいずれであるかの判断がされず、即ち、いずれか一方の情報を捨てることなく、後段の処理に対して、検出された物体（以下、対応物体）の情報が提供されることになる。
【００４８】
なお、このような対応物体の情報が提供された後段の処理では、例えば、対応物体を表すレーダ物体Ｐｒの情報を用いて、対応物体が表す物体の種類を判断してもよい。具体的には、レーダ物体Ｐｒが有する対地速度の情報から、物体の種類を判断することが考えられる。更に、対地速度に進行方向を加えた速度ベクトルの情報に基づいて物体の種類を判断してもよい。この場合、例えば、図９に示すように、速度ベクトルから特定される縦方向（即ち、Ｙ軸方向）の速度が予め設定された閾値未満であれば歩行者、閾値以上であればサイクリストであると判断する。更に、縦方向の速度が閾値以上である場合、速度ベクトルから特定される横方向（即ち、Ｘ軸方向）の速度が予め設定された閾値未満であれば、自車の前方を自車と同じ方向に走行する先行自転車、閾値以上であれば、自車に対して横方向に移動する横断自転車であると判断してもよい。なお、このような対応物体についての物体の種類を特定する処理を実行する部位が特定部に相当する。  また、このような特定部の処理に加えて、レーダ物体およびカメラ物体の各検出点を融合する処理であるセンサフュージョンを実施してもよい。この場合、カメラ物体の検出点については、カメラ物体群を構成するカメラ物体のうち、特定された物体の種類の情報を持っていたカメラ物体の検出点を用いるようにしてもよい。このようなセンサフュージョンを実行する部位が融合部に相当する。
【００４９】
上述の特定部および融合部は、物体検出装置１０側が備えていてもよいし、衝突軽減ＥＣＵ２０側が備えていてもよい。
［４．効果］
以上詳述した実施形態によれば、以下の効果を奏する。
【００５０】
物体検出装置１０によれば、一つのレーダ物体に対して、同一物体を表す複数のカメラ物体を対応づけることができるため、各カメラ物体に付随する情報の逸失、特に、物体の種類を表す情報の逸失を抑制することができる。
【００５１】
［５．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
【００５２】
（１）上記実施形態では、物体の種類を特定した後にセンサフュージョンを実施しているが、センサフュージョンの実施した後にカメラ物体の種類を特定してもよい。
（２）上記実施形態では、カメラ物体同士、およびカメラ物体とレーダ物体とが同一物体であるか否かを、重複領域の面積や、相違値、検出点間の距離によって判断しているが、これに限定されるものではない。例えば、これらのパラメータを含む複数のパラメータを用いて同一物体であることの信頼度を評価し、その評価結果を用いて同一物体であるか否かを判断してもよい。
【００５３】
（３）図５のＳ１３０とＳ１４０の処理のうち一方を省略してもよい。
（４）上記実施形態では、ミリ波レーダを用いているが、何等かの探査波（例えば、光、音波、ミリ波以外の電波等）を送信し、その反射波を受信して、探査波を反射した物体の情報を検出できるものであればよい。  （５）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素に分担させたり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素に発揮させたりしてもよい。複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素に統合させたり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素に発揮させたりしてもよい。上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。
【００５４】
（６）上述した物体検出装置の他、当該物体検出装置を構成要素とするシステム、当該物体検出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、物体検出方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。
【符号の説明】
【００５５】
２…衝突軽減システム、１０…物体検出装置、１２…ＣＰＵ、１４…メモリ、２０…衝突軽減ＥＣＵ、２２…ミリ波レーダ、２４…カメラ、３０…ブレーキＥＣＵ、４０…エンジンＥＣＵ、５０…報知装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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