(57)【要約】【課題】電磁波の受信信号の角度プロファイルに基づいて自車両の周囲の障害物を検出する。【解決手段】本発明の物標検出方法は、自車両に到来する電磁波の受信信号からその角度分布特性である角度プロファイルを特定するステップと、予め入手した自車両の周囲の道路環境情報に基づいて角度プロファイルを予測するステップと、前者の角度プロファイルから後者の角度プロファイルを差し引いた差分を算出するステップと、算出した差分の中に所定の閾値よりも大きい差分要素が存在することが確認された場合に、当該差分要素の時間変化を調べるステップと、当該差分要素の時間変化が実質的に生じていないことが確認された場合に、新たな静的障害物が存在すると判定して道路環境情報を変更するステップとを含む。【選択図】図２
2019219242.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の走行経路上に存在する物標を検出する車両用物標検出方法であって、
自車両に到来する電磁波を受信し、受信した電磁波の強度の角度分布特性である角度プロファイルを特定する第１のステップと、
予め入手した自車両の周囲の道路環境情報に基づいて角度プロファイルを予測する第２のステップと、
前記第１のステップで特定された実際の角度プロファイルから、前記第２のステップで予測された角度プロファイルを差し引くことにより、これら両角度プロファイルの差分を算出する第３のステップと、
前記第３のステップで算出された差分の中に所定の閾値よりも大きい差分要素が存在することが確認された場合に、当該差分要素の時間変化を調べる第４のステップと、
前記第４のステップで前記差分要素の時間変化が実質的に生じていないことが確認された場合に、新たな静的障害物が存在すると判定して前記道路環境情報を変更する第５のステップとを含む、ことを特徴とする車両用物標検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の車両用物標検出方法において、
前記第４のステップで前記差分要素の時間変化が生じていることが確認された場合に、動的障害物が存在すると判定する第６のステップをさらに含み、
前記第６のステップで前記動的障害物の存在が確認されても、前記第５のステップで前記静的障害物が確認されなかった場合には、前記道路環境情報を変更しない、ことを特徴とする車両用物標検出方法。
【請求項３】
請求項２に記載の車両用物標検出方法において、
前記第６のステップで前記動的障害物が存在すると判定された場合に、前記第１のステップで特定された実際の角度プロファイルのうち前記閾値を超える差分要素に対応するピークの強度を特定する第７のステップと、
前記第７のステップで特定された前記ピークの強度を所定の基準強度と比較し、その比較結果に基づいて前記動的障害物の種類を特定する第８のステップとをさらに含み、
前記第８のステップでは、前記ピークの強度が前記基準強度よりも大きい場合に前記動的障害物は車両であると判定し、前記ピークの強度が前記基準強度以下である場合に前記動的障害物は歩行者であると判定する、ことを特徴とする車両用物標検出方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の車両用物標検出方法において、
前記第５のステップで前記静的障害物が存在すると判定された場合に、前記第１のステップで特定された実際の角度プロファイルのうち前記閾値を超える差分要素に対応するピークの角度拡がりを特定し、特定した角度拡がりに基づいて前記静的障害物の大きさを推定する第９のステップをさらに含む、ことを特徴とする車両用物標検出方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の車両用物標検出方法において、
自車両に到来する前記電磁波の受信が阻害され易い状況にあるか否かを判定する第１０のステップと、
前記第１０のステップで前記電磁波の受信が阻害され易い状況にあると判定された場合に、案内中の自車両の走行経路を別の経路に切り替える第１１のステップとをさらに含む、ことを特徴とする車両用物標検出方法。
【請求項６】
自車両の走行経路上に存在する物標を検出する車両用物標検出装置であって、
自車両に到来する電磁波を受信する受信部と、
前記受信部が受信した電磁波に基づいて障害物を特定する処理部とを備え、
前記処理部は、
前記受信部が受信した電磁波に基づいて、当該電磁波の強度の角度分布特性である角度プロファイルを特定する第１の処理と、
予め入手した自車両の周囲の道路環境情報に基づいて角度プロファイルを予測する第２の処理と、
前記第１の処理で特定された実際の角度プロファイルから、前記第２の処理で予測された角度プロファイルを差し引くことにより、これら両角度プロファイルの差分を算出する第３の処理と、
前記第３の処理で算出された差分の中に所定の閾値よりも大きい差分要素が存在することが確認された場合に、当該差分要素の時間変化を調べる第４の処理と、
前記第４の処理で前記差分要素の時間変化が実質的に生じていないことが確認された場合に、新たな静的障害物が存在すると判定して前記道路環境情報を変更する第５の処理とを実行する、ことを特徴とする車両用物標検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の走行経路上に存在する物標を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、道路上を走行する複数の車両の間で無線通信を行う車車間通信が注目されている。車車間通信は、例えば、見通しの悪い交差点において、交差点に進入する車両同士が各々の車両の位置や車速等の情報を相互にやり取りするために使用される。これにより、衝突の可能性の判定や、衝突回避のための各種制御（例えば警報の出力や自動ブレーキの付与等）が可能になる。
【０００３】
上記車車間通信の通信品質を確保するための技術として、例えば下記特許文献１のものが知られている。具体的に、この特許文献１では、相手車両からの電波を受信する複数のアンテナを配置して各アンテナの受信信号を合成する空間ダイバーシチ方式の通信技術を採用した車両において、安定したダイバーシチ効果が得られるような最適なアンテナ配置を設計するための評価モデルが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−２３９５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、車車間通信が適用された上記車両のように、外部から到達する電磁波を受信することが可能な車両では、この受信信号のプロファイル、特に受信強度の角度分布特性である角度プロファイルが、道路環境に応じて変化する。そこで、このような車両において、通信品質が十分に確保されることを前提に、受信信号の角度プロファイルから自車両の周囲の障害物を検出することが提案される。しかしながら、上記特許文献１では、通信品質が最適になるようなアンテナの配置を設計することに主眼が置かれており、電磁波の受信信号の角度プロファイルから障害物を検出するという着想には至っていない。
【０００６】
本発明は、上記のような事情に鑑みてなされたものであり、電磁波の受信信号の角度プロファイルに基づいて自車両の周囲の障害物（物標）を検出することが可能な車両用物標検出方法および装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するためのものとして、本発明は、自車両の走行経路上に存在する物標を検出する車両用物標検出方法であって、自車両に到来する電磁波を受信し、受信した電磁波の強度の角度分布特性である角度プロファイルを特定する第１のステップと、予め入手した自車両の周囲の道路環境情報に基づいて角度プロファイルを予測する第２のステップと、前記第１のステップで特定された実際の角度プロファイルから、前記第２のステップで予測された角度プロファイルを差し引くことにより、これら両角度プロファイルの差分を算出する第３のステップと、前記第３のステップで算出された差分の中に所定の閾値よりも大きい差分要素が存在することが確認された場合に、当該差分要素の時間変化を調べる第４のステップと、前記第４のステップで前記差分要素の時間変化が実質的に生じていないことが確認された場合に、新たな静的障害物が存在すると判定して前記道路環境情報を変更する第５のステップとを含む、ことを特徴とするものである（請求項１）。
【０００８】
電磁波の受信信号に基づき実際の角度プロファイル（以下、実角度プロファイルともいう）を特定したとしても、この実角度プロファイルを調べただけでは、自車両の周囲に存在する種々の障害物の正確な情報を知ることは困難である。これに対し、本発明では、予め入手した道路環境情報から角度プロファイルが予測されるとともに、この予測された角度プロファイル（以下、予測角度プロファイルともいう）と前記実角度プロファイルとの差分が求められるので、当該差分（予実差）を調べることにより、新たな障害物の有無等を比較的高い精度で判定することができる。
【０００９】
例えば、所定の閾値を超える差分要素の有無、および当該差分要素に対応するピークの強度や角度等の情報に基づいて、新たな障害物の有無やその性質を推定することができる。詳しくは、本発明では、所定の閾値を超える差分要素が存在する場合、つまり道路環境情報に含まれていなかった何らかの障害物の存在が推定される場合に、前記差分要素の時間変化が調べられ、当該時間変化が実質的に生じていないことが確認された場合に、前記障害物は静的障害物（例えば建物、塀、ガードレールなど）であると判定されるので、障害物が移動していなければ基本的に差分要素の時間変化が生じないことを利用して、静的障害物（移動を伴わない障害物）を適正に検出することができる。
【００１０】
また、静的障害物が検出された場合には道路環境情報が変更されるので、次回以降、自車両が同一の地点を走行したときには、この変更後の道路環境情報に基づいて角度プロファイルを予測することができる。このことは、当該予測角度プロファイルと実角度プロファイルとの差分をとったときに、検出済みの前記静的障害物に起因した差分要素がもはや生じなくなることを意味する。このため、当該差分要素の時間変化を調べる等の処理が不要になり、処理負担を軽減することができる。さらに、次回以降の走行時に別の新たな静的障害物が存在していた場合には、前記変更後の道路環境情報に基づく予測角度プロファイルと実角度プロファイルとの差分に基づいて、当該新たな静的障害物を精度よく検出することができる。
【００１１】
好ましくは、前記物標検出方法は、前記第４のステップで前記差分要素の時間変化が生じていることが確認された場合に、動的障害物が存在すると判定する第６のステップをさらに含み、前記第６のステップで前記動的障害物の存在が確認されても、前記第５のステップで前記静的障害物が確認されなかった場合には、前記道路環境情報を変更しない（請求項２）。
【００１２】
この構成によれば、前記差分要素（所定の閾値を超える差分要素）が時間的に変化していることが確認された場合に、前記障害物は静的障害物ではなく動的障害物（例えば車両または歩行者）であると判定されるので、動的障害物と静的障害物とを明確に区別しつつ認識することができる。
【００１３】
ただし、前記のように動的障害物が検出された場合でも、この動的障害物の存在は道路環境情報の変更につながらない（あくまで静的障害物が検出されたときにのみ道路環境情報が変更される）ので、自車両の周囲に偶然存在しているだけの動的障害物の存在によって角度プロファイルの予測源である道路環境情報が不必要に変更されるのを防止することができる。
【００１４】
前記構成において、より好ましくは、前記物標検出方法は、前記第６のステップで前記動的障害物が存在すると判定された場合に、前記第１のステップで特定された実際の角度プロファイルのうち前記閾値を超える差分要素に対応するピークの強度を特定する第７のステップと、前記第７のステップで特定された前記ピークの強度を所定の基準強度と比較し、その比較結果に基づいて前記動的障害物の種類を特定する第８のステップとをさらに含み、前記第８のステップでは、前記ピークの強度が前記基準強度よりも大きい場合に前記動的障害物は車両であると判定し、前記ピークの強度が前記基準強度以下である場合に前記動的障害物は歩行者であると判定する（請求項３）。
【００１５】
この構成によれば、新たに動的障害物が検出された場合に、その種類を適正に判別することができる。すなわち、動的障害物を代表する歩行者および車両の特性として、車両で反射する電磁波の反射率の方が歩行者で反射する電磁波の反射率よりも大幅に大きいことが分かっている。これに対し、前記構成では、実角度プロファイルのうち前記閾値を超える差分要素に対応するピークの強度が基準強度よりも大きければ車両であると判定され、基準強度以下であれば歩行者であると判定されるので、前述した反射率の相違を利用して、動的障害物が歩行者および車両のいずれであるのかを簡単かつ適正に判別することができる。
【００１６】
好ましくは、前記物標検出方法は、前記第５のステップで前記静的障害物が存在すると判定された場合に、前記第１のステップで特定された実際の角度プロファイルのうち前記閾値を超える差分要素に対応するピークの角度拡がりを特定し、特定した角度拡がりに基づいて前記静的障害物の大きさを推定する第９のステップをさらに含む（請求項４）。
【００１７】
この構成によれば、新たに静的障害物が検出された場合に、実角度プロファイルのうち前記閾値を超える差分要素に対応するピークの角度拡がりに基づいて、当該静的障害物の大きさを適正に推定することができる。
【００１８】
好ましくは、前記物標検出方法は、自車両に到来する前記電磁波の受信が阻害され易い状況にあるか否かを判定する第１０のステップと、前記第１０のステップで前記電磁波の受信が阻害され易い状況にあると判定された場合に、案内中の自車両の走行経路を別の経路に切り替える第１１のステップとをさらに含む（請求項５）。
【００１９】
この構成によれば、自車両に到達する電磁波の受信品質が担保されるような経路に自車両を誘導することができ、当該電磁波を用いた障害物の検出精度を良好に維持することができる。
【００２０】
また、本発明は、自車両の走行経路上に存在する物標を検出する車両用物標検出装置であって、自車両に到来する電磁波を受信する受信部と、前記受信部が受信した電磁波に基づいて障害物を特定する処理部とを備え、前記処理部は、前記受信部が受信した電磁波に基づいて、当該電磁波の強度の角度分布特性である角度プロファイルを特定する第１の処理と、予め入手した自車両の周囲の道路環境情報に基づいて角度プロファイルを予測する第２の処理と、前記第１の処理で特定された実際の角度プロファイルから、前記第２の処理で予測された角度プロファイルを差し引くことにより、これら両角度プロファイルの差分を算出する第３の処理と、前記第３の処理で算出された差分の中に所定の閾値よりも大きい差分要素が存在することが確認された場合に、当該差分要素の時間変化を調べる第４の処理と、前記第４の処理で前記差分要素の時間変化が実質的に生じていないことが確認された場合に、新たな静的障害物が存在すると判定して前記道路環境情報を変更する第５の処理とを実行する（請求項６）。
【００２１】
この物標検出装置によれば、上述した物標検出方法の発明と同様に、電磁波の受信信号から特定される角度プロファイル（実角度プロファイル）と道路環境情報から予測される角度プロファイル（予測角度プロファイル）との差分（予実差）を調べることにより、自車両の周囲の障害物を適正に検出することができる。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明したように、本発明によれば、電磁波の受信信号の角度プロファイルに基づいて自車両の周囲の障害物を適正に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の物標検出方法（または装置）が適用された車両の電気的な構成例を示すブロック図である。
【図２】上記車両の走行中に実行される物標（静的障害物または動的障害物）の検出処理の前半部を示すフローチャートである。
【図３】上記物標の検出処理の後半部を示すフローチャートである。
【図４】図２のステップＳ２で予測された角度プロファイル（予測角度プロファイル）の一例を示すグラフである。
【図５】図４の予測角度プロファイルが得られる環境条件を概略的に示した斜視図である。
【図６】図４の予測角度プロファイルの上にアンテナでの受信信号に基づく実角度プロファイルを重ねて示したグラフである。
【図７】検出された静的障害物を図５の斜視図上に重ねて示した説明図である。
【図８】自車両の走行路上に多数の他車両が存在する状況を例示する概略平面図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
図１は、本発明の物標検出方法（または装置）が適用された車両の電気的な構成例を示すブロック図である。本図に示すように、当実施形態の車両は、アンテナ装置１と、フロントカメラ２と、ナビゲーション装置３と、コントローラ１０とを備えている。車両は、車車間通信の機能を備えた車両であり、同機能を備えた他の車両との間で各々の車両の位置や車速等の情報を相互にやり取りすることが可能である。以下では、明確化のため、当実施形態の車両のことを自車両といい、車車間通信の相手となる車両のことを相手車両ということがある。
【００２５】
アンテナ装置１は、相手車両から送信される車車間通信用の電波を受信する受信部であり、所定の間隔を空けて配置された複数のアンテナを含んでいる。詳しくは、アンテナ装置１は、最大比合成方式の空間ダイバーシチアンテであり、当該複数のアンテナにより受信された信号の位相を合わせて合成することにより、各アンテナで受信する電波強度の相関を小さくしてフェージングによる受信信号の低下を防止し得るように構成されている。空間ダイバーシチアンテナでは、各アンテナの受信強度の相関が小さいほどダイバーシチ効果が大きくなるが、各アンテナの受信強度の相関は、アンテナの配置間隔や、アンテナに対する電波の到来方向等に応じて変化する。これに対し、当実施形態では、想定される種々の道路環境下で安定したダイバーシチ効果が得られるように、アンテナ装置１における上記複数のアンテナの配置が最適化されている。なお、最適なアンテナ配置を決定するための方法としては、例えば上述した特許文献１（特開２０１６−２３９５１号公報）の方法を用いることができる。
【００２６】
フロントカメラ２は、自車両の前方を撮像するためのカメラである。フロントカメラ２は、例えば自車両のフロントガラス上縁部の裏面（車室内側の面）に設けられており、フロントガラスを通じて自車両の前方における比較的広範な視野範囲を撮像し得るように構成されている。
【００２７】
ナビゲーション装置３は、自車両の走行位置を特定しつつ目的地までの経路誘導を行う装置である。ナビゲーション装置３は、ＧＰＳ衛星から送信される位置情報を特定するための信号を受信するＧＰＳ受信部３ａと、道路地図のデータや各道路の交通規制情報等を記憶した地図データ記憶部３ｂと、ユーザにより目的地が設定されたときに当該目的地までの最適な走行経路（推奨走行経路）を演算してユーザに提示する経路誘導部３ｃと、推奨走行経路の情報を道路地図とともに表示するディスプレイ部３ｄとを有している。
【００２８】
コントローラ１０は、自車両の各部を制御するためのマイクロプロセッサであり、周知のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等から構成されている。コントローラ１０は、アンテナ装置１、フロントカメラ２、ナビゲーション装置３と電気的に接続されており、これら各要素との間で種々の信号を送受信する。例えば、コントローラ１０は、アンテナ装置１が受信した電波の信号や、フロントカメラ２が撮像した画像データを逐次受け付ける。また、コントローラ１０は、自車両の周囲環境を知るためにナビゲーション装置３内の地図データから必要な情報を引き出すとともに、ナビゲーション装置３による経路誘導等の動作を必要に応じ修正するための制御信号を出力する。
【００２９】
コントローラ１０は、処理部１１および記憶部１２を機能的に有している。処理部１１は、アンテナ装置１、フロントカメラ２、およびナビゲーション装置３から入力されるデータに基づいて種々の解析や判定等を行うとともに、その解析／判定の結果に基づいて車両の各部を制御するものである。記憶部１２は、処理部１１による処理に必要な各種データを記憶するものである。この記憶部１２に記憶されるデータには、後述する図２、図３の処理に必要な道路環境補正情報が含まれる。
【００３０】
図２および図３は、以上のようなコントローラ１０によって実行される物標（静的障害物または動的障害物）の検出処理の具体的手順を示すフローチャートである。図２に示す処理がスタートすると、コントローラ１０の処理部１１は、ステップＳ１において、ナビゲーション装置３の地図データ記憶部３ｂに記憶されている地図データと、フロントカメラ２による撮像画像とに基づいて、自車両の現在の走行位置周辺の道路環境情報を特定する。道路環境情報とは、自車両への電波の到来経路に影響するような大型の固定構造物の位置や大きさ等の情報のことである。なお、道路環境情報には、他車両等の移動体の情報は含まれないものとする。
【００３１】
すなわち、処理部１１は、地図データ記憶部３ｂに予め記憶されている地図データから、自車両の現在の走行位置周辺（主に進行方向前方および側方の近傍）に位置するビルや店舗等の建物の情報を抽出する。また、処理部１１は、このように地図データから抽出された建物の情報に対し、フロントカメラ２による撮像画像から特定される別の建物や、塀、ガードレールなどの情報、つまり地図データ中に存在せず画像のみから特定される大型の固定構造物の情報を追加し、この追加後の情報を、現在地における道路環境情報として特定する。
【００３２】
次いで、処理部１１は、ステップＳ２に移行して、上記ステップＳ１で得られた道路環境情報に基づいて、自車両に到来する電波の角度プロファイル、つまり、当該電波の受信点における受信電力（強度）の角度分布特性である到来波角度プロファイルを予測する。この到来波角度プロファイルの予測は、予め定められたモデルに基づく演算式を用いて行われる。以下、この予測方法の概略について説明する。
【００３３】
図４は、上記ステップＳ２で予測された到来波角度プロファイルの一例を示すグラフであり、図５は、この図４の予測結果が得られる環境条件を概略的に示す斜視図である。図５から理解されるように、図４の到来波角度プロファイルは、市街地の交差点を挟んだ２車両の間で車車間通信を行った場合に得られる予測結果であり、当該２車両の位置関係や当該交差点の周辺構造等応じて変化する角度プロファイルの一例を示している。
【００３４】
図５の斜視図では、電波を送信する相手車両を送信車両Ｔｘとし、この送信車両Ｔｘから送信された電波を受信する自車両を受信車両Ｒｘとしている。また、図４のグラフにおいて、横軸は、グローバル座標系における到来波角度を表しており、縦軸は、到来波角度が０から２π（ｒａｄ）の範囲で積分したときの値が１となるように正規化した受信電力を表している。なお、グローバル座標系とは、受信車両Ｒｘの受信点の位置（受信アンテナの位置）を原点とし、この原点から交差点に向かう方向（言い換えれば受信車両Ｒｘの進行方向後方から同車両Ｒｘの受信点に至る方向）の到来波角度を０ｒａｄとし、角度の符号を反時計回りに正とした場合の座標系のことである。
【００３５】
図５に示すように、送信車両Ｔｘから送信された電波は、送信車両Ｔｘや受信車両Ｒｘの側方にある構造物の側面で反射することにより、あるいは、交差点付近の構造物のエッジで回折されることにより、複数の経路を経由して異なる角度から受信車両Ｒｘに到達する。このため、市街地の交差点で車車間通信を行った場合の受信点における到来波角度プロファイルは、回折波（第１の到来波）に起因する角度プロファイルと、反射波（第２の到来波）に起因する角度プロファイルとを合成したものとして扱うことができる。すなわち、回折波（第１の到来波）に起因する角度プロファイルと、反射波（第２の到来波）に起因する角度プロファイルとを、それぞれラプラス分布として表し、これら２つのラプラス分布を重ね合わせることにより、車車間通信に特有の到来波角度プロファイルのモデルを得ることができる。
【００３６】
上記の手法でモデル化した車車間通信環境における到来波角度プロファイルＳ（Φ）は、受信車両Ｒｘのアンテナに到達する回折波及び反射波のそれぞれの受信電力ピークの中心角度、ピークの拡がり、及びピーク電力をパラメータとして、下記の式（１），（２）により算出することができる。
【００３７】
【数１】
2019219242.tif 000003
【００３８】
【数２】
2019219242.tif 000004
【００３９】
ここに、Φは、受信車両Ｒｘのアンテナの位置（受信点）における到来波角度である。また、図４に示すように、Ａ１は回折波のピーク電力であり、Ａ２は反射波のピーク電力であり、σ１は回折波のピークの角度拡がりであり、σ２は反射波のピークの角度拡がりであり、Φ１は回折波の中心角度であり、Φ２は反射波の中心角度である。
【００４０】
上記ステップＳ２では、上記ステップＳ１で得られた道路環境情報に基づいて、上記式（１），（２）で用いられる各パラメータを決定し、決定したパラメータを各式に代入することにより、予測される到来波角度プロファイルを算出する。なお、図４に例示される到来波角度プロファイル、つまり上記式（１），（２）を用いて予測された到来波角度プロファイルには、約２．８ｒａｄと約４．２ｒａｄを中心角度とする２つのピークが含まれているが、このうちの約２．８ｒａｄのピークは回折波に起因し、約４．２ｒａｄのピークは反射波に起因している。
【００４１】
上述したとおり、到来波角度プロファイルを予測するには、道路環境情報（交差点周辺に位置する大型の固定構造物の情報）から上記式（１）（２）中の各パラメータの値を決定する必要がある。このパラメータ決定の方法は種々考えられるが、例えば次のような方法でパラメータを決定することが考えられる。
【００４２】
まず、交差点を中心とした所定半径の領域の中から、自車両（受信車両Ｒｘ）と相手車両（送信車両Ｔｘ）との位置関係に基づいて、自車両に到達する回折波および反射波への影響が大きいとみなせる領域を調査対象領域として特定する。次に、特定した調査対象領域と、上記ステップＳ１で得られた道路環境情報とに基づいて、調査対象領域内に存在する大型の固定構造物の反射面の面積／位置、およびエッジの数／位置を特定する。そして、このようにして特定された調査対象領域内の反射面の面積／位置、およびエッジの数／位置から、実験等に基づき予め定められた所定の演算処理を経て、上記式（１）（２）における各パラメータを決定する。
【００４３】
図２に戻って、処理部１１は、上述した到来波角度プロファイルの予測処理と並行して、実際の電波の受信信号に基づき到来波角度プロファイルを生成する処理を実行する。
【００４４】
すなわち、処理部１１は、ステップＳ３において、アンテナ装置１で受信された信号、つまり車車間通信機能を有する相手車両から送信されて自車両のアンテナ装置１で受信された電波の信号を取り込む。
【００４５】
次いで、処理部１１は、ステップＳ４に移行して、上記ステップＳ３で取得された受信信号（到来電波）を解析することにより、到来波角度プロファイルを生成する。例えば、２つの受信点で電波信号を受信するとき、受信点どうしの距離が一定であるとすると、両受信点で受信される信号の時間的変動の相関（相関特性）と、到来波の角度特性との間には、一定の関係があることが分かっている。そこで、上記ステップＳ４では、アンテナ装置１に含まれる複数のアンテナの各受信電力と受信時間の差とに基づいて、各アンテナどうしの相関特性を求めるとともに、求めた当該相関特性およびアンテナどうしの離間距離から、所定の演算処理を経て（相関特性と角度特性との関係を反映した所定の演算式を用いて）、到来波角度プロファイルを算出する。
【００４６】
以上のようにしてアンテナ装置１の受信信号に基づく実際の到来波角度プロファイルが生成されると、処理部１１は、ステップＳ５に移行して、この実際の到来波角度プロファイル（以下、実角度プロファイルともいう）から、上記ステップＳ２においてモデル式を用いた演算により予測された到来波角度プロファイル（以下、予測角度プロファイルともいう）を差し引くことにより、これら両角度プロファイルの差分、つまり角度プロファイルの予実差を算出する。
【００４７】
次いで、処理部１１は、ステップＳ６に移行して、上記ステップＳ５で算出された差分（予実差）の中に、予め定められた閾値αよりも大きい差分要素が存在するか否かを判定する。
【００４８】
図６は、閾値αよりも大きい差分要素が存在する場合のプロファイルを例示するグラフであり、予測角度プロファイル（実線）の上に実角度プロファイル（一点鎖線）を重ねて示している。本図に示される実角度プロファイルには、角度Ｚ（約１．５ｒａｄ）を中心としたピークＱが含まれているが、同様のピークは予測角度プロファイルには含まれておらず、その結果、当該ピークＱに対応した比較的大きな差分要素ΔＸ（＞α）が生じている。すなわち、実角度プロファイルに含まれるピークＱの強度（正規化電力）をＸとし、これに対応する予測角度プロファイルの強度（ピーク中心角Ｚにおける強度）をＹとし、前者から後者を差し引いた値（＝Ｘ−Ｙ）を差分要素ΔＸとすると、当該差分要素ΔＸは予め定められた閾値αよりも大きい。
【００４９】
なお、実角度プロファイルと予測角度プロファイルとを比較した場合、実際には、上述した差分要素ΔＸ以外にも、細かな波形の相違による種々の差分要素が生じると考えられる。しかしながら、図６の例では、閾値αを超えるような大きな差分要素は他に存在しない。このため、図６では、差分要素ΔＸ（これに対応するピークＱ）のみを図示し、その他の微細な差分要素はその図示を省略している。
【００５０】
上記ステップＳ６でＹＥＳと判定されて閾値αを超える差分要素ΔＸが存在することが確認された場合、処理部１１は、ステップＳ７に移行して、当該差分要素ΔＸの時間変化を算出する。すなわち、処理部１１は、直近に算出された差分要素ΔＸと、予め定められた規定時間（例えば０．１〜０．５秒）が経過した後に算出される差分要素ΔＸとを比較し、両者の差分を上記時間変化として算出する。
【００５１】
次いで、処理部１１は、ステップＳ８に移行して、上記ステップＳ７で算出された差分要素ΔＸの時間変化、詳しくは、ΔＸ自体の大きさの時間変化およびΔＸの横軸上の位置（角度）の時間変化がそれぞれ所定値以下であるか否かを判定する。所定値は、差分要素ΔＸの時間的な変化の有無を判定するための閾値であり、差分要素ΔＸの時間変化が当該所定値以下であるということは、差分要素ΔＸが時間的に特に変化していない（時間変化が実質的に生じていない）ことを意味する。
【００５２】
上記ステップＳ８でＹＥＳと判定されて差分要素ΔＸの時間変化が実質的に生じていないことが確認された場合、処理部１１は、ステップＳ９に移行して、これまで認識されていなかった新たな静的障害物（例えば建物、塀、ガードレールなど）が存在していると判定する。
【００５３】
すなわち、実角度プロファイルと予想角度プロファイルとの間に閾値αを超える大きな差分要素ΔＸが生じたということは、予測の基となっている道路環境情報（つまり上記ステップＳ１で取得された道路環境情報）が実際のものと異なっている、つまり、地図データ上でも撮像画像上でも認識されてない新たな障害物が存在することを意味する。しかも、差分要素ΔＸの時間変化が実質的に生じていないということは、上記新たな障害物が実質的に移動していない（固定されている）ことを意味する。このような事情から、閾値αを超える差分要素ΔＸがありかつそれが時間的に変化していないとき（つまり上記ステップＳ８の判定がＹＥＳのとき）は、自車両の周囲に新たな静的障害物が存在するという判定が成り立つ（上記ステップＳ９）。例えば、上記ステップＳ９では、図７に示すように、固定構造物の存在が認識されていなかった交差点の一角部に、新たな静的障害物Ｗが存在すると判定される。なお、この新たな静的障害物Ｗの位置については、図６のグラフ中における差分要素ΔＸの横軸上の位置（角度）に基づいて特定することができる。
【００５４】
一方、上述した閾値αを超える差分要素ΔＸが時間的に変化している場合には、上記新たな障害物は移動していることを意味する。このため、上記ステップＳ８でＮＯと判定されて差分要素ΔＸの時間変化が生じていることが確認された場合、処理部１１は、ステップＳ１０に移行して、自車両の周囲に動的障害物（例えば他車両や歩行者）が存在すると判定する。
【００５５】
以上のようにして障害物の性質が特定されると、処理部１１は、次の図３のフローチャートに示す処理に移行する。図３では、角度プロファイルの予実差に基づき認識された上記新たな障害物が静的障害物であるか動的障害物であるかに応じて異なるステップに移行する。
【００５６】
上記新たな障害物が静的障害物（例えば建物、塀、ガードレールなど）であった場合、処理部１１は、ステップＳ１１に移行して、上述した差分要素ΔＸに対応するピークＱ、つまり閾値αを超える差分要素ΔＸを生じさせる原因となった実角度プロファイルのピークＱの波形を調べ、当該ピークＱの角度拡がりσｘ（図６）を算出する。この角度拡がりσｘは、上述した式（１）および式（２）におけるσ１，σ２と同じ意味をもつ値である。
【００５７】
次いで、処理部１１は、ステップＳ１２に移行して、上記ステップＳ１１で算出された角度拡がりσｘに基づいて、上記静的障害物の大きさを推定する。すなわち、角度拡がりσｘが大きいほど静的障害物の大きさが大きいものと推定する。
【００５８】
次いで、処理部１１は、ステップＳ１３に移行して、上記ステップＳ１２の推定結果等から特定される静的障害物の位置および大きさ等の情報を、道路環境補正情報として、コントローラ１０の記憶部１２に記憶させる。記憶部１２に記憶された道路環境補正情報は、次回以降、自車両が同一の交差点に進入するときに、地図データおよび撮像画像から特定される道路環境情報（ステップＳ１で特定される情報）を補正するために使用される。このように、新たに記憶された道路環境補正情報は、次回以降の道路環境情報を変更することにつながるので、上記ステップＳ１３の処理は、道路環境情報を変更（更新）することと同義である。
【００５９】
一方、上記新たな障害物が動的障害物（例えば他車両や歩行者）であった場合、処理部１１は、ステップＳ１４に移行して、上述した差分要素ΔＸに対応するピークＱ、つまり閾値αを超える差分要素ΔＸを生じさせる原因となった実角度プロファイルのピークＱを調べ、その強度Ｘ（図６）を特定する。
【００６０】
次いで、処理部１１は、ステップＳ１５に移行して、上記ステップＳ１４で得られたピーク強度Ｘが予め定められた基準強度βよりも大きいか否かを判定する。
【００６１】
上記ステップＳ１５でＹＥＳと判定されてピーク強度Ｘが基準強度βよりも大きいこと（Ｘ＞β）が確認された場合、処理部１１は、ステップＳ１６に移行して、上記動的障害物は車両（他車両）であると判定する。一方、上記ステップＳ１５でＮＯ（Ｘ≦β）と判定された場合、処理部１１は、ステップＳ１７に移行して、上記動的障害物は歩行者であると判定する。このような判定が可能なのは、車両で反射する電波の反射率の方が歩行者で反射する電波の反射率よりも大幅に大きいからである。
【００６２】
上記ステップＳ１３，Ｓ１６，Ｓ１７のいずれかの処理が終了した後、または、上記ステップＳ６でＮＯと判定された後（つまり閾値αを超える差分要素が発見されなかったとき）、処理部１１は、ステップＳ２０に移行して、ナビゲーション装置３に対し目的地の設定がなされているか否か、つまり経路誘導部３ｃによる目的地までの経路誘導が実施されている最中であるか否かを判定する。
【００６３】
上記ステップＳ２０でＹＥＳと判定されて経路誘導中であることが確認された場合、処理部１１は、ステップＳ２１に移行して、自車両が走行している走行路上に所定数以上の車両（他車両）が存在しているか否かを判定する。
【００６４】
例えば、図８に示すように、対向車線を走行する他車両Ｖが所定数以上存在し、その存在がフロントカメラ２またはその他の手段により認識されたとする。上記ステップＳ２１での判定は、このような場合にＹＥＳとなる。すると、処理部１１は、次のステップＳ２２に移行して、自車両が現在走行している走行路とは別の走行路を通る適切な経路が存在するか否かを判定する。例えば、図８に示すように、自車両（受信車両Ｒｘ）が走行している現在の走行路Ｌ１から分岐する走行路であって、他車両が少ないと予想される別の走行路Ｌ２が存在するか否かを判定し、さらに、当該別の走行路Ｌ２を通った場合でも支障なく目的地に到達できるか否かを判定する。
【００６５】
上記ステップＳ２２でＹＥＳと判定されて別の適切な経路が存在することが確認された場合、処理部１１は、ステップＳ２３に移行して、当該別の経路（つまり図８の走行路Ｌ２を通る経路）を通って目的地まで向かう新たな経路誘導をナビゲーション装置３に行わせる。これにより、他車両の少ない走行路Ｌ２を通って目的地まで向かうようにドライバーを誘導することができる。
【００６６】
以上説明したように、当実施形態では、車車間通信により自車両に到来する電波の角度プロファイルとして、アンテナ装置１での受信信号に基づく実角度プロファイルと、自車両の周囲の道路環境情報（電波の到来経路に影響するような大型の固定構造物の位置や大きさ等の情報）に基づく予測角度プロファイルとが生成され、前者から後者を差し引いた差分（予実差）の中に閾値αよりも大きい差分要素ΔＸ（図６）が存在するか否かが判定される。そして、閾値αより大きい差分要素ΔＸの存在が確認された場合には、さらに当該差分要素ΔＸの時間変化が調べられ、当該時間変化が実質的に生じていなければ、新たな静的障害物（建物、塀、ガードレールなど）が存在すると判定されて上記道路環境情報が変更される。このような構成によれば、アンテナ装置１での受信信号に基づいて自車両の周囲の障害物を適正に検出できるという利点がある。
【００６７】
すなわち、実際の受信信号から実角度プロファイルを特定したとしても、この実角度プロファイルを調べただけでは、自車両の周囲に存在する種々の障害物の正確な情報を知ることは困難である。これに対し、上記実施形態では、地図データおよび撮像画像から特定される道路環境情報から角度プロファイルが予測されるとともに、この予測角度プロファイルと上記実角度プロファイルとの差分が求められるので、当該差分（予実差）を調べることにより、新たな障害物の有無等を比較的高い精度で判定することができる。
【００６８】
例えば、所定の閾値を超える差分要素の有無、および当該差分要素に対応するピークの強度や角度等の情報に基づいて、新たな障害物の有無やその性質を推定することができる。詳しくは、上記実施形態では、閾値αを超える差分要素ΔＸが存在する場合、つまり道路環境情報に含まれていなかった何らかの障害物の存在が推定される場合に、上記差分要素ΔＸの時間変化が調べられ、当該時間変化が実質的に生じていないことが確認された場合に、上記障害物は静的障害物（建物、塀、ガードレールなど）であると判定されるので、障害物が移動していなければ基本的に差分要素の時間変化が生じないことを利用して、静的障害物（移動を伴わない障害物；例えば図８のＷ）を適正に検出することができる。
【００６９】
また、静的障害物が検出された場合には道路環境情報が変更される（記憶部１２に道路環境補正情報として記憶される）ので、次回以降、自車両が同一の地点を走行したときには、この変更後の道路環境情報に基づいて角度プロファイルを予測することができる。このことは、当該予測角度プロファイルと実角度プロファイルとの差分をとったときに、検出済みの上記静的障害物に起因した差分要素（図６のΔＸ）がもはや生じなくなることを意味する。このため、当該差分要素の時間変化を調べる等の処理が不要になり、処理負担を軽減することができる。さらに、次回以降の走行時に別の新たな静的障害物が存在していた場合には、上記変更後の道路環境情報に基づく予測角度プロファイルと実角度プロファイルとの差分に基づいて、当該新たな静的障害物を精度よく検出することができる。
【００７０】
一方、上記のケースとは逆に、差分要素が時間的に変化している場合には、障害物は移動しているものと考えられる。このことを利用して、上記実施形態では、上記閾値αを超える差分要素ΔＸの存在が確認され、かつ当該差分要素ΔＸが時間的に変化していることが確認された場合に、上記障害物は動的障害物（車両または歩行者）であると判定されるので、動的障害物と静的障害物とを明確に区別しつつ認識することができる。
【００７１】
ただし、上記のように動的障害物が検出された場合でも、この動的障害物の存在は道路環境情報の変更につながらない（あくまで静的障害物が検出されたときにのみ道路環境情報が変更される）ので、自車両の周囲に偶然存在しているだけの動的障害物によって角度プロファイルの予測源である道路環境情報が不必要に書き換えられるのを防止することができる。
【００７２】
また、上記実施形態において、新たに動的障害物が検出された場合（つまり閾値αを超える差分要素ΔＸが検出されかつそれが時間的に変化している場合）には、上記閾値αを超える差分要素ΔＸに対応するピークＱの強度Ｘ（図６）が基準強度βと比較され、ピーク強度Ｘが基準強度βよりも大きければ動的障害物は車両であると判定され、ピーク強度Ｘが基準強度β以下であれば動的障害物は歩行者であると判定される。このような構成によれば、車両（他車両）で反射する電波の反射率の方が歩行者で反射する電波の反射率よりも大幅に大きいことを利用して、簡単かつ適正に歩行者と車両とを判別することができる。
【００７３】
また、上記実施形態において、新たに静的障害物が検出された場合（つまり閾値αを超える差分要素ΔＸが検出されかつそれが時間的に変化していない場合）には、上記閾値αを超える差分要素ΔＸに対応するピークＱの角度拡がりσｘが特定され、特定された角度拡がりσｘに基づいて上記静的障害物の大きさが推定されるので、ピークＱの形状に基づき比較的簡単に静的障害物の大きさを推定することができる。
【００７４】
また、上記実施形態では、ナビゲーション装置３により目的地までの経路誘導が行われている状況下で、自車両の走行路上に所定数以上の他車両（例えば図８の車両Ｖ）が存在することがフロントカメラ２等により確認された場合に、案内中の走行経路が別の経路に切り替えられるので、自車両に到達する電波の受信品質（通信品質）が担保されるような経路に自車両を誘導することにより、当該電波を用いた障害物の検出精度を良好に維持することができる。すなわち、自車両の走行路上に多数の他車両が存在すると、相手車両（図８の送信車両Ｔｘ）から自車両（受信車両Ｒｘ）に到達しようとする電波（図８に実線の折れ線矢印で示す）が当該多数の他車両によって阻害され易くなるので、十分な通信品質を確保することが困難になりがちである。これに対し、走行路上に所定数以上の他車両が存在する場合に自車両を別経路に誘導するようにした上記実施形態によれば、上述した他車両による電波受信の阻害状況を解消し、十分な通信品質を確保できるので、受信電波を利用した障害物の検出精度を良好に維持することができる。
【００７５】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこの実施形態に限定して解釈されるべきものでなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【００７６】
例えば、上記実施形態では、実角度プロファイルと予測角度プロファイルとの差分に基づいて静的障害物が検出された場合に、この静的障害物の情報を道路環境補正情報としてコントローラ１０の記憶部１２に記憶させるとともに、この道路環境補正情報を用いて、次回以降、ナビゲーション装置３に記憶されている地図データ等から特定される道路環境情報を補正するようにしたが、記憶部１２に地図データを予め記憶させておき、静的障害物が検出された場合にはこの記憶部１２内の地図データを直接変更（更新）するようにしてもよい。
【００７７】
また、上記実施形態では、アンテナ装置１で受信された受信信号から特定される実角度プロファイルと、地図データ等から特定される道路環境情報から予測される予測角度プロファイルとを比較して、両プロファイルの強度差（Ｘ−Ｙ）が閾値αを超えるような比較的大きな差分要素ΔＸが存在するか否かを判定し、このような差分要素ΔＸ（＞α）の存在が確認された場合に、その時間変化の有無に基づいて、新たな静的障害物または動的障害物が存在すると判定するようにしたが、実角度プロファイルと予測角度プロファイルとの差分から別の情報を推定することもできる。例えば、予測角度プロファイル中に存在するピークの強度と比べて、対応する実角度プロファイルのピークの強度が大幅に小さかった場合に、道路環境情報に含まれていた固定構造物の一部が消滅したと推定したり、予測角度プロファイル中に存在するピークの角度拡がり（図６のσ１、σ２に相当する値）に比べて、対応する実角度プロファイルのピークの角度拡がりが大幅に異なっていた場合に、道路環境情報に含まれていた固定構造物の一部が他の固定構造物に建て替えられたと推定することができる。
【００７８】
また、上記実施形態では、車車間通信のために相手車両から送信された電波をアンテナ装置１で受信し、この受信した電波の強度の角度分布特性を実角度プロファイルとして特定するようにしたが、自車両に到来する何らかの電磁波を分析する（例えば特定の基地局から送信される電磁波を受信して分析する）ことにより、当該電磁波の強度の角度分布特性を実角度プロファイルとして特定するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７９】
１  アンテナ装置（受信部）
１１  処理部
Ｑ  ピーク（閾値を超える差分要素に対応するピーク）
Ｘ  （ピークの）強度
ΔＸ  差分要素
【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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