(57)【要約】【課題】警報対象とはならない物体に対して警報が行なわれることを抑制する。【解決手段】レーダで自車両の後側方の車両を検出する物体検出装置において、自車両の進行方向に複数の車線を有する道路を走行するときに、自車両が走行している車線を取得する取得手段と、レーダにより検出される物標を車両として認識するときの条件を、取得手段により取得される車線に基づいて変更する認識条件変更手段と、を備える。【選択図】図７
2011048641.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダで自車両の後側方の車両を検出する物体検出装置において、
自車両の進行方向に複数の車線を有する道路を走行するときに、自車両が走行している車線を取得する取得手段と、
前記レーダにより検出される物標を車両として認識するときの条件を、前記取得手段により取得される車線に基づいて変更する認識条件変更手段と、
を備えることを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記認識条件変更手段は、前記取得手段により取得される車線が左端又は右端の車線であるときには、自車両の右後側方と左後側方とで前記条件を変更することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記認識条件変更手段は、前記取得手段により取得される車線が右端の車線であるときには、左後側方で検出される物標よりも右後側方で検出される物標のほうが車両として認識され難くなるように前記条件を変更することを特徴とする請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記認識条件変更手段は、前記取得手段により取得される車線が左端の車線であるときには、右後側方で検出される物標よりも左後側方で検出される物標のほうが車両として認識され難くなるように前記条件を変更することを特徴とする請求項２または３に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記レーダにより物標が検知された回数を車線毎に記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶されている回数が規定期間で閾値以上となったときに、前記物標を車両として認識する認識手段と、
を備え、
前記認識条件変更手段は、前記閾値を変更することで前記条件を変更することを特徴とする請求項２から４の何れか１項に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記レーダにより物標が検知された回数を車線毎に記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶されている回数が規定期間で閾値以上となったときに、前記物標を車両として認識する認識手段と、
を備え、
前記認識条件変更手段は、前記記憶手段に前記回数を実際とは異なる値で記憶させることで前記条件を変更することを特徴とする請求項２から４の何れか１項に記載の物体検出装置。
【請求項７】
レーダによる自車両の後側方物体の検出結果に応じて自車両の走行を支援する運転支援装置において、
自車両の進行方向に複数の車線を有する道路を走行するときに、自車両が走行している車線を取得する取得手段と、
自車両を支援するときの条件を、前記取得手段により取得される車線に基づいて変更する支援条件変更手段と、
を備えることを特徴とする運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体検出装置及び運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
後側方物体に対する警報システムでは、ある程度高い相対速度で接近してくる接近車両と相対速度が比較的低いまま並走し続ける死角車両が警報対象となる。そのため、対象となる車両を判定するためには、相対速度を精度良く検出することが重要となる。ここで、走行速度に応じて右側及び左側において各々独立して設定された領域を対象に接近物体の検出を行う技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
しかし、自車両の後側方に位置する例えばガードレール等を他車両として検出する虞がある。例えば、自車両が追い越し車線を走行中に、本来ならば警報対象とならないセンターライン上のガードレールをレーダが検出した場合、運転者に対して不要な警報を行なう虞がある。また、自車両が左折中に、本来ならば警報対象とならない路肩にある電柱をレーダが検出した場合にも、運転者に対して不要な警報を行なう虞がある。これらは、自車両の情報のみを用いて警報対象を判定していることに原因がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１１８５２３号公報
【特許文献２】特開２００２−２２５６５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記したような問題点に鑑みてなされたものであり、警報対象とはならない物体に対して警報が行なわれることを抑制できる技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を達成するために本発明による物体検出装置は、以下の手段を採用した。すなわち、本発明による物体検出装置は、
レーダで自車両の後側方の車両を検出する物体検出装置において、
自車両の進行方向に複数の車線を有する道路を走行するときに、自車両が走行している車線を取得する取得手段と、
前記レーダにより検出される物標を車両として認識するときの条件を、前記取得手段により取得される車線に基づいて変更する認識条件変更手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００７】
自車両の進行方向に複数の車線を有する道路とは、片側に複数の車線を有する道路であり、自車両と同じ進行方向に車両が走行するための車線が複数ある道路である。
【０００８】
ここで、自車両の進行方向に複数の車線を有する道路では、例えば右端の車線を走行中では、右側の後側方に他車両が走行している可能性は低い。そうすると、レーダにより右側の後側方に物標が検出されたとしても、その物標は、ガードレール等の路側物である可能性が高い。一方、右端の車線を走行中では、レーダにより左後側方に物標が検出された場合には、該物標が道路上に存在している他車両である可能性が高い。同様に、左端の車線を走行中では、レーダにより左側の後側方に物標が検出されたとしても、その物標は、ガードレール等の路側物である可能性が高く、右側の後側方に物標が検出された場合には
、他車両である可能性が高い。このように、レーダにより物標が検出されたとしても、自車両が走行している車線及び自車両のどちら側の後側方であるのかによって、その物標が他車両である確率が異なる。そこで、自車両が走行している車線に応じて、検出される物標を車両として認識するときの条件を変更すれば、路側物等を車両として認識することを抑制できる。これにより、誤警報が行なわれることを抑制できる。
【０００９】
そして、本発明においては、前記認識条件変更手段は、前記取得手段により取得される車線が左端又は右端の車線であるときには、自車両の右後側方と左後側方とで前記条件を変更することができる。
【００１０】
すなわち、右端及び左端の車線を走行中には、右後側方と左後側方とで他車両が存在する確率が夫々異なる。この確率に応じて前記条件を変更することにより、精度良く他車両を認識することができる。また、右端及び左端以外の車線を走行しているときには、右後側方と左後側方とで、前記条件を同じとして良く、また、右端までの車線数と左端までの車線数とに応じて前記条件を変更しても良い。
【００１１】
また、本発明においては、前記認識条件変更手段は、前記取得手段により取得される車線が右端の車線であるときには、左後側方で検出される物標よりも右後側方で検出される物標のほうが車両として認識され難くなるように前記条件を変更することができる。
【００１２】
また、本発明においては、前記認識条件変更手段は、前記取得手段により取得される車線が左端の車線であるときには、右後側方で検出される物標よりも左後側方で検出される物標のほうが車両として認識され難くなるように前記条件を変更することができる。
【００１３】
ここで、車両として認識され難くなるとは、物標が検出されたときに、それが車両であると認識される条件が厳しくなることをいう。前述のように、右端の車線を走行中には、さらに右側に後側方物体が存在する確率は低い。従って、右後側方に物標を検出したとしても、それは警報の対象とならない確率が高い。そして、右後側方で検出される物標のほうが車両として認識され難くなれば、誤警報が行なわれることを抑制できる。左後側方についても同様である。
【００１４】
本発明においては、前記レーダにより物標が検知された回数を車線毎に記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶されている回数が規定期間で閾値以上となったときに、前記物標を車両として認識する認識手段と、
を備え、
前記認識条件変更手段は、前記閾値を変更することができる。
【００１５】
すなわち、レーダにより物標が検出されただけでは、それが車両であるとは認識されず、規定期間で閾値以上の物標が検出されて初めて、それが車両であると認識される。これにより、誤警報が行なわれること抑制している。
【００１６】
前記閾値を大きくした場合、物標が検出される回数がより多くならないと物標が車両であると認識されない。すなわち、閾値を大きくするほど、物標が車両として認識され難くなる。このようにして、条件を厳しくすれば、警報対象が存在する確率が低い側で不必要な警報がなされることを抑制できる。
【００１７】
ここで、規定期間とは、物標を車両として認識するのに要する期間であり、時間を基準として設定しても良く、演算周期を基準として設定しても良い。閾値は、物標が車両として認識されるために必要となる検出回数である。
【００１８】
また、本発明においては、前記レーダにより物標が検知された回数を車線毎に記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶されている回数が規定期間で閾値以上となったときに、前記物標を車両として認識する認識手段と、
を備え、
前記認識条件変更手段は、前記記憶手段に前記回数を実際とは異なる値で記憶させることで前記条件を変更することができる。
【００１９】
すなわち、閾値を大きくする代わりに、物標が検出された回数を少なくしても良い。物標が検出された回数を実際よりも少なくして記憶することにより、該回数が閾値以上となるまでに、より多くの物標が検出されなければならないので、物標が車両として認識され難くなる。このようにして、条件を厳しくすれば、警報対象が存在する確率が低い側で不必要な警報がなされることを抑制できる。
【００２０】
なお、本発明においては、道路の車線の情報を取得する取得手段を備え、
前記取得手段は、前記レーダにより得られる路側物と自車両の走行軌跡との距離から自車両の走行位置を演算し、該走行位置と前記取得手段が取得する車線の情報と、から自車両が走行している車線を取得することができる。
【００２１】
取得手段は、例えば、道路の車線数や車線の幅の情報を予め記憶しておいても良く、外部からの信号により得ても良い。また、カメラで得られた画像を解析することにより道路の車線の情報を取得しても良い。路側物は、道路の車線の外側で静止している物体であり、レーダにより検知される。この路側物の位置と自車両の走行軌跡との距離から、自車両が道路のどの位置を走行しているのか分かる。このときにレーダで検出される路側物までの距離をそのまま用いずに、自車両の走行軌跡からの距離として算出するのは、カーブを走行しているときに自車両の進行方向が変化することによる横位置のずれを補正するためである。このようにして得られる距離を、車線数及び車線幅と照らし合わせることで、自車両が走行している車線を得ることができる。
【００２２】
上記課題を達成するために本発明による運転支援装置は、以下の手段を採用した。すなわち、本発明による運転支援装置は、
レーダによる自車両の後側方物体の検出結果に応じて自車両の走行を支援する運転支援装置において、
自車両の進行方向に複数の車線を有する道路を走行するときに、自車両が走行している車線を取得する取得手段と、
自車両を支援するときの条件を、前記取得手段により取得される車線に基づいて変更する支援条件変更手段と、
を備えることを特徴とする。
【００２３】
例えば、車両が存在する確率が低い場合には、高い場合と比較して、運転支援の作動条件が厳しくされる。すなわち、物標が検出されたとしても、それは路側物等である確率が高いため、運転支援が行われ難いようにしている。これは、車両が存在する確率が低い場合には、物標を検出し難くしても良い。また、物標を検出した回数に応じて運転を支援する場合には、物標が検出される回数がより多くなければ運転を支援しないようにしても良い。これにより、不必要な運転支援が行なわれることを抑制できる。なお、運転支援には、警報を行なうこと、またはブレーキやエンジンを制御することによる速度調整等を含む。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、警報対象とはならない物体に対して警報が行なわれることを抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】実施例に係る物体検出装置を示すブロック図である。
【図２】物標の分類について説明するための図である。
【図３】座標系を説明するための図である。
【図４】自車両の走行位置について説明するための図である。
【図５】自車両の走行車線について説明するための図である。
【図６】認識判定フラグをＯＮとするための判定条件を説明するための図である。
【図７】実施例に係る物体検出装置が作動するときのフローを示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明に係る物体検出装置及び運転支援装置の具体的な実施態様について図面に基づいて説明する。
【実施例１】
【００２７】
図１は、本実施例に係る物体検出装置１及び運転支援装置１００を示すブロック図である。本実施例に係る物体検出装置１は、道路を走行する自車両に搭載されて、自車両の後側方に存在する他車両等の後側方物体を検出する装置である。また、運転支援装置１００は、後側方物体が所定の状態であるときに運転者に警報を行なう装置である。なお、本実施例では、左側通行の場合について説明するが、右側通行の場合や一方通行の場合であっても同様に適用することができる。
【００２８】
物体検出装置１は、ミリ波レーダ２、レーダＥＣＵ３、操舵角センサ４、ヨーレートセンサ５、車輪速センサ６、ナビゲーションシステム７、システムＥＣＵ８を備えて構成されている。運転支援装置１００は、物体検出装置１及び作動デバイス９を備えて構成されている。
【００２９】
ミリ波レーダ２は、自車両の後部に設けられて、自車両の後側方に存在する後側方物体の自車両からの方向及び距離を検出するものである。ミリ波レーダ２は、自車両の後側方の所定範囲においてミリ波を走査して、その反射波を受信することにより、反射波を検出した夫々の方向について、後側方物体までの距離を検出する。このミリ波レーダ２による検出は所定時間毎に行われる。ミリ波レーダ２は、検出した方向及び距離に応じた信号をレーダＥＣＵ３に逐次出力する。
【００３０】
レーダＥＣＵ３は、自車両の後側方に存在する後側方物体の自車両に対する位置を演算するものであり、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを含むコンピュータを主体として構成される。レーダＥＣＵ３は、他車両相対距離演算部３１及び他車両相対速度演算部３２を備えている。
【００３１】
他車両相対距離演算部３１は、ミリ波レーダ２から出力される信号を逐次取得し、この信号に基づいて自車両の後側方に存在する他車両を検出する。また、他車両相対距離演算部３１は、検出した他車両の自車両に対する距離を演算する。他車両相対距離演算部３１は、この演算結果に応じた信号をシステムＥＣＵ８へ出力する。
【００３２】
他車両相対速度演算部３２は、検出した他車両の自車両に対する速度を演算する。他車両相対速度演算部３２は、この演算結果に応じた信号をシステムＥＣＵ８へ出力する。
【００３３】
なお、ミリ波レーダ２及びレーダＥＣＵ３は、他車両の情報を取得する手段として機能する。
【００３４】
操舵角センサ４は、自車両のステアリングシャフトに設けられて、自車両のステアリングの操舵角を検出するセンサである。操舵角センサ４は、ロータリエンコーダ等を備えており、自車両の運転者が入力した操舵角の方向及び大きさを検出する。また、操舵角センサ４は、検出した操舵角の方向及び大きさに応じた操舵角信号をシステムＥＣＵ８へ出力する。
【００３５】
ヨーレートセンサ５は、自車両の一部に設けられ、自車両のヨーレートを検出するセンサである。ヨーレートセンサ５は、自車両のヨーレートを検出し、検出したヨーレートに応じた信号をシステムＥＣＵ８へ出力する。
【００３６】
車輪速センサ６は、各車輪に設けられて、車輪速パルスを検出するセンサである。車輪速センサ６は、各車輪における車輪速パルスを夫々検出し、検出した車輪速パルスに応じた車輪速パルス信号をシステムＥＣＵ８へ出力する。
【００３７】
なお、操舵角センサ４、ヨーレートセンサ５、車輪速センサ６は、自車両の情報を取得する手段として機能する。
【００３８】
ナビゲーションシステム７は、人工衛星からの信号により自車両の現在位置を算出するシステムである。ナビゲーションシステム７は、道路の車線数を記憶している。このナビゲーションシステム７にはＧＰＳ装置が接続されており、宇宙空間に配置された複数の人工衛星からの信号をＧＰＳ装置により受信して現在位置を算出することができる。
【００３９】
システムＥＣＵ８は、自車両の走行車線を演算し、この演算結果に基づいて、レーダにより検知された後側方物体に対し警報を行なうか否か判定するものであり、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを含むコンピュータを主体として構成されている。システムＥＣＵ８は、レーダＥＣＵ３、操舵角センサ４、ヨーレートセンサ５、車輪速センサ６、ナビゲーションシステム７の夫々から出力される信号を取得し、取得した各信号に基づいて所定の処理を実行することにより、自車両の走行車線を演算すると共に、警報を行なうか否か判定する。このシステムＥＣＵ８は、自車両走行車線演算部８１、認識閾値演算部８２、及び認識判定フラグ演算部８３を備えている。
【００４０】
自車両走行車線演算部８１は、ミリ波レーダ２により得られる路側物情報と、自車両の走行軌跡とから自車両が路側物に対してどれだけ離れているか演算する。詳細については後述する。
【００４１】
認識閾値演算部８２は、自車両の走行車線に応じて、後側方物体に対し警報を行なう閾値又は後側方物体を車両として認識する閾値を演算する。そして、認識閾値演算部８２は、自車両が右端または左端の車線を走行しているときに、さらにその外側に対して警報を行なうときの条件又はその外側の物標が車両として認識される条件が厳しくなるように閾値を演算する。すなわち、警報が行われ難くなるように、又は物標が車両として認識され難くなるように閾値を演算する。詳細については後述する。
【００４２】
認識判定フラグ演算部８３は、認識閾値演算部８２での演算結果及び他の所定の条件に基づいて、運転者に対して警報を行うのか否か演算し、警報を行う場合には認識判定フラグをＯＮとし、警報を行わない場合には認識判定フラグをＯＦＦとする。詳細については後述する。
【００４３】
そして、認識判定フラグがＯＮとなると、システムＥＣＵ８は、作動デバイス９に信号を出力する。作動デバイス９は、例えばＬＥＤ９１又は音による警報装置９２である。そして、自車両と他車両とが所定の状態であるときに運転者に対して警告する。また、ブレーキやエンジンを制御することも作動デバイス９に含むことができる。
【００４４】
次に、自車両走行車線演算部８１について説明する。まず、ミリ波レーダ２により路側物情報を取得する。通常、ミリ波レーダ２からは、静止物や移動物等ごとに、複数の物標情報が出力される。その複数の物標情報のうち、路側物と推定されるものを抽出する。例えば、ガードレール等の路側物は、反射強度が高いため、複数の物標として検出される場合が多い。
【００４５】
そこで、例えば全ての物標に対して以下の処理を行ない、「路側物」または「路側物以外」の２つに分類する。なお、以下の説明では、自車両の左側に位置する路側物をミリ波レーダ２が検出した場合について説明するが、自車両の右側に位置する路側物または右側と左側との両方に位置する路側物であっても同様に適用可能である。
【００４６】
図２は、物標の分類について説明するための図である。矢印は自車両１０に対する相対速度の方向を示している。ここでは、路側物１１、離反車両１２、接近車両１３の物標情報を抽出している。路側物１１は、例えばガードレール等であって、走行車線の左側に存在している。離反車両１２は、自車両１０よりも速度が遅いために、該自車両１０から離反する車両である。接近車両１３は、自車両１０よりも速度が速いために、該自車両１０へ接近する車両である。
【００４７】
ここで、本実施例で用いる座標系を図３に示す。図３は、座標系を説明するための図である。自車両１０の進行方向で距離Ｙが正の値となり、自車両１０の進行方向で相対速度Ｖが正の値となり、自車両１０の右側で横位置Ｘが正の値となる。すなわち、図２では、自車両１０に対し路側物１１及び離反車両１２の相対速度Ｖは負の値となり、接近車両１３の相対速度Ｖは正の値となる。また、図２では、路側物１１、離反車両１２、接近車両１３の何れも、距離Ｙは負の値となる。自車両１０の走行軌跡からの横位置（走行軌跡と物標との距離が最も近くなる位置）は、図２では、路側物１１及び離反車両１２が負の値となり、接近車両１３が正の値となっている。
【００４８】
そして、ミリ波レーダ２で検出された物標において以下の２つの条件が共に成立した場合に「路側物」と分類し、何れか一方または両方の条件が成立しなかった場合に「路側物以外」と分類する。
【００４９】
１つ目の条件は、自車両１０に対する物標の相対速度の絶対値が自車両１０の絶対速度と略等しいことである。例えば、以下の式を満たすときに、１つ目の条件が成立する。
（自車両の速度）＋（−５ｋｍ／ｈ）≦｜物標の相対速度｜≦（自車両の速度）＋（５ｋｍ／ｈ）
【００５０】
すなわち、路側物１１は静止しているため、物標が路側物１１であるとすると、実際には自車両１０と物標との相対速度の絶対値が、自車両１０の速度と同じになる。これに５ｋｍ／ｈの誤差を考慮している。この値は、ミリ波レーダ２の搭載位置またはミリ波レーダ２の走査範囲等によって異なるため、実験等により最適値を求めても良い。なお、離反車両１２や接近車両１３は、夫々速度を持って移動しているため、第１の条件は成立し難い。
【００５１】
２つ目の条件は、物標が規定の範囲に複数存在することである。例えば、以下の式を満たすときに、２つ目の条件が成立する。
｜（一の物標の横位置）−（他の物標の横位置）｜≦１ｍとなる他の物標数が３以上
【００５２】
すなわち、一の物標を中心として、距離Ｙ方向で１ｍの範囲内に３つ以上の他の物標が検出されると、２つ目の条件が成立する。ここで、路側物１１は反射強度が高いものが多いので、１つの路側物１１であっても、複数の点が物標として検出される。すなわち、ガードレール等の路側物１１では、自車両１０からの実際の横位置が殆ど同じ範囲で複数の物標が検出されることになる。そうすると、複数の物標の横位置の差が夫々小さい場合には、１つの路側物１１であると推定することができる。このときの横位置の差は１ｍとし、検出される物標数は３以上としているが、これらは一例であり、ミリ波レーダ２の搭載位置またはミリ波レーダ２の走査範囲等によって最適値は異なるため、実験等によりこれらの値を決定しても良い。なお、離反車両１２や接近車両１３は、四隅の反射強度が高いため、他車両における反射点が常に自車両１０に最も近い側の頂点となるので、殆どの場合、１つの物標しか検出されない。
【００５３】
以上の２つの条件が何れも成立している場合には、「路側物」と分類し、それ以外の場合には、「路側物以外」と分類する。
【００５４】
次に、自車両１０の走行位置を演算する。図４は、自車両１０の走行位置について説明するための図である。過去の自車両１０の走行軌跡と、現在の路側物１１までの距離と、から過去における自車両１０が路側物１１からどれだけ離れていたかを自車両の走行位置として求める。ここで、ミリ波レーダ２で検出される横位置をそのまま利用せずに、自車両１０の走行軌跡を利用するのは、自車両１０がカーブを走行中、すなわち進行方向が変化している最中では横位置が変化するため、精度良く走行位置を推定することが困難となるためである。すなわち、直線道路を走行中には、ミリ波レーダ２で検出される横位置をそのまま利用しても良い。
【００５５】
自車両１０の走行位置を求めるために、まず上述のようにして求めた路側物１１における物標の位置（Ｘ、Ｙ）の全てを平均して、平均位置（Ｘ、Ｙ）を算出する。次に、平均位置（Ｘ、Ｙ）と自車両１０の走行軌跡と、から両者のＸ方向の差を算出し、これを自車両１０の走行位置とする。なお、自車両１０の走行軌跡は、常に記憶しておく。なお、走行軌跡を連続的に記憶していても良く、所定の時間または距離毎の自車両１０の位置を記憶することで走行軌跡としても良い。例えば、車輪速センサ６により得られる車輪速、及びヨーレートセンサ５により得られるヨーレート等から演算された演算周期毎の離散値を用いる。
【００５６】
次に、ナビゲーションシステム７により現在走行中の道路の車線情報を取得する。まず、ＧＰＳ装置等から求まる自車両１０の位置情報と、ナビゲーションシステム７に記憶されている道路情報と、から現在走行中の道路及び該道路の車線数を検索する。この道路の車線数に基づいて、自車両１０の走行車線を演算する。なお、車線数はカメラから得られる画像を解析することにより得ても良く、外部からの信号を受信することにより得ても良い。
【００５７】
図５は、自車両の走行車線について説明するための図である。自車両１０の走行車線は、上述のように、自車両１０の走行位置と、ナビゲーションシステム７から得られる車線数と、に基づいて演算する。図５は、３つの車線を有する道路の左から２番目の車線を自車両１０が走行している場合を示している。
【００５８】
まず、左端の走行車線から、自車両１０が走行している車線までが何番目に相当するのか算出する。上述のようにして演算した自車両１０の走行位置は、路側物からの距離であるため、この距離には車線の外側の路肩等も含まれている。この車線の外側を例えば１ｍ
とすると、（｜自車両の走行位置｜−１ｍ）が道路の左端から自車両１０までの距離となる。
【００５９】
次に、自車両１０に搭載されているカメラで得られる画像から１車線当たりの車線幅を得る。なお、ナビゲーションシステム７に記憶されている情報又は外部から受信する信号により車線幅を得ても良い。これらから車線幅を得られない場合には、自車両１０の速度に応じた一般的な車線幅を用いるようにしても良い。そして、１車線当たりの車線幅と、自車両１０の走行位置と、から、自車両１０が左から何番目の車線を走行しているのか算出することができる。
【００６０】
そして、自車両１０が走行している車線と、ナビゲーションシステム７から得られる車線数と、から自車両１０の走行車線を３つに分類する。すなわち、左端の車線を走行中の場合には「左側」、右端の車線を走行中の場合には「右側」、それ以外の車線を走行中には「中央」と分類する。
【００６１】
なお、ナビゲーションシステム７のなかには自車両１０の走行車線を検出する機能を有するものもあるため、該機能を用いて分類を行なっても良い。また、このような機能と上記手法とを組み合わせれば、さらに検出精度を向上させることができる。なお、本実施例においては自車両走行車線演算部８１が、本発明における取得手段に相当する。
【００６２】
次に、認識閾値演算部８２について説明する。認識閾値演算部８２は、自車両１０が走行している車線が、３つに分類された車線のどれに該当するのかにより、認識閾値を変更する。ここで、認識判定フラグ演算部８３では、演算周期で１０周期分の物標の検出数を車線毎に積算しつつ記憶している。つまり、自車両１０の左後側方、右後側方の夫々で検出された物標数を、過去の１０周期分積算する。この積算された物標数が認識閾値以上となったときに、警報対象となり得る物標が存在していると認識する。
【００６３】
そして、認識閾値を大きくすることで、検出された物標が警報対象と認識され難くなる。すなわち、物標が検出されたとしても、演算周期で１０周期分の検出数が認識閾値未満の場合には、例えば路側物１１であると認識される。この認識閾値は、自車両１０の左後側方及び右後側方で夫々設定する。
【００６４】
自車両１０の走行車線の分類が「左側」の場合には、左後側方に他車両が存在する確率は低いため、左後側方の認識閾値（以下、左認識閾値という。）を例えば９とし、右後側方の認識閾値（以下、右認識閾値という。）を例えば７とする。そうすると、演算周期の１０周期のうち左後側方で９回以上物標が検出された場合に、その物標が他車両であると認識される。すなわち、左後側方に他車両が存在すると認識される。また、演算周期の１０周期のうち右後側方で７回以上物標が検出された場合に、その物標が他車両であると認識される。すなわち、右後側方に他車両が存在すると認識される。このように、自車両１０の走行車線の分類が「左側」の場合には、右認識閾値よりも左認識閾値を大きくする。これにより、右後側方よりも左後側方のほうが、より多くの物標が検出されなければ警報対象となる他車両が存在すると認識されない。
【００６５】
また、自車両１０の走行車線の分類が「右側」の場合には、右後側方に他車両が存在する確率は低いため、右認識閾値を例えば９とし、左認識閾値を例えば７とする。そうすると、演算周期の１０周期のうち右後側方で９回以上物標が検出された場合に、その物標が他車両であると認識される。すなわち、右後側方に他車両が存在すると認識される。また、演算周期の１０周期のうち左後側方で７回以上物標が検出された場合に、その物標が他車両であると認識される。すなわち、左後側方に他車両が存在すると認識される。このように、自車両１０の走行車線の分類が「右側」の場合には、左認識閾値よりも右認識閾値
を大きくする。これにより、左後側方よりも右後側方のほうが、より多くの物標が検出されなければ警報対象となる他車両が存在すると認識されない。
【００６６】
さらに、自車両１０の走行車線の分類が「中央」の場合には、右後側方と左後側方とで他車両が存在する確率は等しいとする。このため、右認識閾値を例えば７とし、左認識閾値を例えば７とする。そうすると、演算周期の１０周期のうち右後側方で７回以上物標が検出された場合に、その物標が他車両であると認識される。すなわち、右後側方に他車両が存在すると認識される。また、演算周期の１０周期のうち左後側方で７回以上物標が検出された場合に、その物標が他車両であると認識される。すなわち、左後側方に他車両が存在すると認識される。このように、自車両１０の走行車線の分類が「中央」の場合には、左後側方と右後側方とで、他車両が存在すると認識される条件が同じになる。
【００６７】
このように、物標を車両として認識するときの条件を、車線に基づいて変更している。また、これにより、作動デバイス９が作動する条件が変わるため、自車両１０を支援するときの条件を、車線に基づいて変更しているといえる。なお、本実施例では演算周期を１０周期としているが、これは他の値であっても良い。また、認識閾値も９や７以外の値であっても良い。これらは、例えばミリ波レーダ２の搭載位置等によって変わるため、実験等により最適値を求めても良い。なお、車線毎の物標の積算数を以下、レーン確率という。すなわち、レーン確率が認識閾値以上のときに物標が車両であると認識される。この認識は、認識判定フラグ演算部８３にて行なわれる。
【００６８】
また、本実施例では、自車両１０の走行車線に応じて認識閾値を変更しているが、これに代えて、自車両１０の走行車線に応じて、検出された物標の数を変更して積算しても良い。この場合、認識閾値は何れの車線を走行していても一定で同じ値とする。また、これらを組み合わせても良い。
【００６９】
例えば、自車両１０の走行車線の分類が「左側」の場合には、左認識閾値及び右認識閾値を７とする。そして、物標が検出されたときに、右後側方で検出された場合には、そのまま１の物標として積算し、左後側方で検出された場合には、例えば０．７８の物標として積算する。すなわち、演算周期の１０周期のうち左後側方で９回以上物標が検出された場合に、左後側方の積算数が７以上となるため、左後側方に他車両が存在すると認識される。また、演算周期の１０周期のうち右後側方で７回以上物標が検出された場合に、右後側方に他車両が存在すると認識される。
【００７０】
すなわち、自車両１０の走行車線の分類が「左側」の場合には、右後側方よりも左後側方のほうが、より多くの物標が検出されなければ他車両が存在すると認識されない。なお、自車両１０の走行車線の分類が「右側」及び「中央」の場合であっても同様に考えることができる。なお、本実施例においては認識閾値演算部８２が、本発明における認識条件変更手段又は支援条件変更手段に相当する。
【００７１】
次に、認識判定フラグ演算部８３について説明する。認識判定フラグ演算部８３は、夫々の車線毎に積算しつつ記憶した物標数及び認識閾値を利用して、認識判定フラグの演算を行なう。この認識判定フラグの演算には、その他に、例えばＩＳＯで規定されている判定条件が利用される。ここで、左認識判定フラグは、左後側方に警報対象となる他車両が存在するときにＯＮとなり、存在しないときにＯＦＦとなるフラグである。同様に、右認識判定フラグは、右後側方に警報対象となる他車両が存在するときにＯＮとなり、存在しないときにＯＦＦとなるフラグである。例えば、左後側方の積算数が左認識閾値以上で且つ他の判定条件が成立したときに左認識判定フラグをＯＮとする。また、右後側方の積算数が右認識閾値以上で且つ他の判定条件が成立したときに右認識判定フラグをＯＮとする。右認識判定フラグと左認識判定フラグとを区別しないときには、単に認識判定フラグと
いう。認識判定フラグがＯＮとなると、作動デバイス９が作動する。なお、本実施例においては認識判定フラグ演算部８３が、本発明における記憶手段及び認識手段に相当する。
【００７２】
ここで、図６は、認識判定フラグをＯＮとするための判定条件を説明するための図である。本実施例では、上述のレーン確率の他に以下の６つの判定条件を利用している。
【００７３】
１つめの判定条件は、他車両２０の前面が自車両１０の後端に到達するまでの時間（以下、ＴＴＣという。）である。ＴＴＣは、相対距離及び相対速度に基づいて演算される。このＴＴＣは、他車両２０が接近しているか否かの判断に利用され、例えば閾値以下になったときに認識判定フラグがＯＮとなり得る。この閾値は、例えばＩＳＯで規定される値とする。
【００７４】
２つめの判定条件は、自車両１０と他車両２０との相対距離である。これには、他車両相対距離演算部３１により演算される値が用いられる。この相対距離は、死角に車両が存在するか否かの判断に利用され、例えば閾値以下になったときに認識判定フラグがＯＮとなり得る。閾値は、例えばＩＳＯで規定される値とする。
【００７５】
３つめの判定条件は、自車両１０と他車両２０との相対速度の自車両１０の進行方向成分である。これは、ミリ波レーダ２の相対速度情報及び距離情報の２つを用いて算出される。そして、相対速度の自車両１０の進行方向成分が閾値以上となったときに認識判定フラグがＯＮとなり得る。
【００７６】
４つめの判定条件は、他車両２０の横位置である。ここでいう横位置は、他車両２０と自車両１０の走行軌跡との距離である。例えば、保存されている自車両１０の過去の走行位置と他車両２０の絶対位置とから横位置を求める。すなわち、自車両１０の走行履歴から走行軌跡を求め、この走行軌跡から他車両２０までの距離を求める。この横位置が閾値以下になったときに認識判定フラグがＯＮとなり得る。他車両２０の絶対位置は、他車両相対距離演算部３１による演算結果に基づいて得ることができる。
【００７７】
５つめの条件は、存在確率である。存在確率は、ミリ波レーダ２のターゲット補足状況の連続性を数値化したものである。これは、どの程度の確率で物体が存在するかを示すものとすることができる。物標が検出される回数が多いほど、存在確率は高くなる。そして、ミリ波レーダ２の判定閾値、外挿有無等により一定値を加減する。例えば、外挿があるときには、ないときよりも、確率の上げ幅が小さくなる。存在確率が閾値以上となった場合に、認識判定フラグがＯＮとなり得る。
【００７８】
６つめの判定条件は、自車両１０の速度である。自車両１０の速度が閾値以上となったときに認識判定フラグがＯＮとなり得る。閾値は、例えば６０ｋｍ／ｈであり、実験等により求める。自車両１０の速度は、車輪速センサ６からの出力される車輪速パルス信号に基づいて算出する。
【００７９】
これらの判定条件は全て成立する必要はない。例えば、相対距離は、死角に入って並走する車両が存在するか否か判定するものであり、ＴＴＣは、接近車両が存在するか否か判定するものであるため、両方の条件が成立する必要は無い。すなわち、相対距離またはＴＴＣの何れか一方の条件が成立し且つ他の条件が全て成立したときに認識判定フラグをＯＮとし、そうでないときには認識判定フラグをＯＦＦとする。
【００８０】
次に、図７は、本実施例に係る物体検出装置１が作動するときのフローを示したフローチャートである。本ルーチンは所定の時間毎に繰り返し実行される。
【００８１】
ステップＳ１０１では、路側物情報が取得される。本ステップでは、全ての物標に対して、「路側物」または「路側物以外」の分類を行なう。
【００８２】
ステップＳ１０２では、自車両１０の走行位置が演算される。自車両１０が路側物からどれだけ離れているかに基づいて自車両１０の走行位置が演算される。
【００８３】
ステップＳ１０３では、車線情報が取得される。本ステップでは、ナビゲーションシステム７により現在走行中の道路の車線情報を取得する。これには、車線数及び車線幅の情報が含まれる。自車両１０の位置情報から現在走行中の道路を検出し、この情報とナビゲーションシステム７に記憶されている道路の車線数及び車線幅の情報に照らし合わせて、自車両１０が走行中の道路の車線数及び車線幅を取得する。
【００８４】
ステップＳ１０４では、自車両１０の走行車線が演算される。自車両１０の走行車線は、自車両１０の走行位置と、ナビゲーションシステム７から得られる車線数及び車線幅と、に基づいて演算する。
【００８５】
ステップＳ１０５では、認識判定条件が演算される。本ステップでは、夫々の車線で積算された物標数及び認識閾値以外の他の判定条件が演算される。例えばＴＴＣ、相対距離等である。
【００８６】
ステップＳ１０６では、自車両の走行車線が「左側」に分類されるか否か判定される。ステップＳ１０６で肯定判定がなされた場合にはステップＳ１０７へ進み、否定判定がなされた場合にはステップＳ１０８へ進む。
【００８７】
ステップＳ１０７では、左認識閾値を右認識閾値と比較して大きくする。すなわち、左認識閾値及び右認識閾値を自車両１０の走行車線が「左側」に分類されたときの値とする。例えば、左認識閾値を９とし、右認識閾値を７とする。
【００８８】
ステップＳ１０８では、自車両の走行車線が「右側」に分類されるか否か判定される。ステップＳ１０８で肯定判定がなされた場合にはステップＳ１０９へ進み、否定判定がなされた場合にはステップＳ１１０へ進む。
【００８９】
ステップＳ１０９では、右認識閾値を左認識閾値と比較して大きくする。すなわち、左認識閾値及び右認識閾値を自車両１０の走行車線が「右側」に分類されたときの値とする。例えば、右認識閾値を９とし、左認識閾値を７とする。
【００９０】
ステップＳ１１０では、右認識閾値と左認識閾値とを同じ値とする。すなわち、左認識閾値及び右認識閾値を自車両の走行車線が「中央」に分類されたときの値とする。例えば、右認識閾値を７とし、左認識閾値を７とする。
【００９１】
ステップＳ１１１では、認識判定フラグが演算される。左後側方の積算数が左認識閾値以上で且つ他の判定条件が成立したときに左認識判定フラグをＯＮとする。また、右後側方の積算数が右認識閾値以上で且つ他の判定条件が成立したときに右認識判定フラグをＯＮとする。そして、左認識判定フラグまたは右認識判定フラグがＯＮとされると、それに合わせて作動デバイス９を作動させ、警報を行なう。
【００９２】
以上説明したように本実施例によれば、自車両が走行している車線に応じて左後側方と右後側方とで物標を車両として認識する条件または警報を行なう条件を変えるため、路側物等による誤った警報が行なわれることを抑制できる。
【符号の説明】
【００９３】
１     物体検出装置
２     ミリ波レーダ
３     レーダＥＣＵ
４     操舵角センサ
５     ヨーレートセンサ
６     車輪速センサ
７     ナビゲーションシステム
８     システムＥＣＵ
９     作動デバイス
１０   自車両
１１   路側物
１２   離反車両
１３   接近車両
２０   他車両
３１   他車両相対距離演算部
３２   他車両相対速度演算部
８１   自車両走行車線演算部
８２   認識閾値演算部
８３   認識判定フラグ演算部
９１   ＬＥＤ
９２   警報装置
１００ 運転支援装置
【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】
2011048641.tif 000007
【図６】
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【図７】
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