(57)【要約】【課題】光学特性の異なる複数のカメラが用いられる場合においてもフュージョン処理を精度良く実施することが可能な物体認識技術を提供する。【解決手段】車両に搭載される物体認識装置は、第１カメラ、第１カメラと異なる光学特性を有する第２カメラ、及び測距センサを備える。第１カメラ、第２カメラ、及び測距センサのそれぞれによって検出される物体は、第１物体、第２物体、第３物体である。フュージョン処理において、物体認識装置は、各物体の検出位置について設定される判定範囲を用いる。第１物体の検出位置に関する判定範囲は、検出された第１物体の画素密度が低くなるにつれて大きく設定される。第２物体の検出位置に関する判定範囲は、検出された第２物体の画素密度が低くなるにつれて大きく設定される。【選択図】図５
2019152617.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載される物体認識装置であって、
第１カメラと、
前記第１カメラと異なる光学特性を有する第２カメラと、
レーダ及びライダーの少なくとも一方を含む測距センサと、
物体認識処理を行う制御装置と
を備え、
前記物体認識処理は、
前記第１カメラによる撮像結果に基づいて第１物体を検出し、前記第２カメラによる撮像結果に基づいて第２物体を検出し、前記測距センサによる計測結果に基づいて第３物体を検出する物体検出処理と、
前記第１物体の検出位置に関して第１判定範囲を設定し、前記第２物体の検出位置に関して第２判定範囲を設定し、前記第３物体の検出位置に関して第３判定範囲を設定する判定範囲設定処理と、
前記第３判定範囲を前記第１判定範囲及び前記第２判定範囲と対比し、前記第３物体が前記第１物体及び前記第２物体の少なくとも一方と同一であると判定された場合は、前記第３物体と前記少なくとも一方とを同一物体として認識するフュージョン処理と
を含み、
前記第１物体の画素密度である第１画素密度は、前記第１物体の検出距離、前記第１カメラの画角及び画素数に基づいて決定され、
前記第２物体の画素密度である第２画素密度は、前記第２物体の検出距離、前記第２カメラの画角及び画素数に基づいて決定され、
前記判定範囲設定処理において、前記制御装置は、前記第１画素密度が低くなるにつれて前記第１判定範囲を大きく設定し、また、前記第２画素密度が低くなるにつれて前記第２判定範囲を大きく設定する
物体認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の物体認識装置であって、
前記車両の振動に起因する前記第１カメラ及び前記第２カメラのそれぞれの画角変動は、第１画角変動及び第２画角変動であり、
前記判定範囲設定処理において、前記制御装置は、前記第１画角変動が大きくなるにつれて前記第１判定範囲を大きく設定し、また、前記第２画角変動が大きくなるにつれて前記第２判定範囲を大きく設定する
物体認識装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の物体認識装置と、
前記物体認識処理の結果に基づいて前記車両の走行を制御する車両走行制御を行う車両走行制御装置と
を備え、
前記第１物体の位置信頼度は、前記第１判定範囲が小さいほど高く、
前記第２物体の位置信頼度は、前記第２判定範囲が小さいほど高く、
前記車両走行制御装置は、前記位置信頼度が高いほど、前記車両走行制御における制御量の上限値を高く設定する
車両走行制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載される物体認識装置及び車両走行制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、レーダ及び単眼カメラを用いて物体を検出する物体検出装置を開示している。レーダによる検出情報に基づいて検出される物体は、第１物体である。単眼カメラによる撮像画像に基づいて検出される物体は、第２物体である。物体検出装置は、第１物体と第２物体とが近接しているか否かを判定する。より詳細には、物体検出装置は、第１物体の検出点を中心とする第１誤差領域と、第２物体の検出点を中心とする第２誤差領域を設定する。そして、第１誤差領域と第２誤差領域がオーバーラップしている場合、物体検出装置は、第１物体と第２物体が近接していると判定する。第１物体と第２物体が近接しており、且つ、それぞれの物体に対する衝突時間の差分が基準値未満である場合、物体検出装置は、第１物体と第２物体が同一の物体であると判定する。
【０００３】
特許文献２及び特許文献３も、特許文献１と同様の物体検出装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−０６６１８２号公報
【特許文献２】特開２０１７−１９４４３２号公報
【特許文献３】特開２０１６−０６５７６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の特許文献１に開示されているように、レーダとカメラのそれぞれを用いて検出される２つの物体が所定の条件の満たす場合、それら２つの物体は同一の物体であると認識される。そのような処理は、以下「フュージョン（fusion）処理」と呼ばれる。上記の特許文献１に開示されている技術によれば、フュージョン処理において２つの物体が同一の物体であるか否かを判定するために、所定の判定範囲（誤差領域）が用いられる。
【０００６】
ここで、物体を検出するために、光学特性の異なる複数のカメラが用いられる場合を考える。この場合、物体の検出位置の信頼度（精度）は、カメラ毎に異なる。従って、フュージョン処理において用いられる判定範囲がカメラに依らず同じ大きさに設定される場合、その判定範囲は、本来の信頼度からすると不当に広いあるいは狭い可能性がある。そのような不適切な判定範囲の設定は、フュージョン処理の精度を低下させ、物体誤認識の原因となる。
【０００７】
本発明の１つの目的は、光学特性の異なる複数のカメラが用いられる場合においてもフュージョン処理を精度良く実施することが可能な物体認識技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
第１の発明は、車両に搭載される物体認識装置を提供する。
前記物体認識装置は、
第１カメラと、
前記第１カメラと異なる光学特性を有する第２カメラと、
レーダ及びライダーの少なくとも一方を含む測距センサと、
物体認識処理を行う制御装置と
を備える。
前記物体認識処理は、
前記第１カメラによる撮像結果に基づいて第１物体を検出し、前記第２カメラによる撮像結果に基づいて第２物体を検出し、前記測距センサによる計測結果に基づいて第３物体を検出する物体検出処理と、
前記第１物体の検出位置に関して第１判定範囲を設定し、前記第２物体の検出位置に関して第２判定範囲を設定し、前記第３物体の検出位置に関して第３判定範囲を設定する判定範囲設定処理と、
前記第３判定範囲を前記第１判定範囲及び前記第２判定範囲と対比し、前記第３物体が前記第１物体及び前記第２物体の少なくとも一方と同一であると判定された場合は、前記第３物体と前記少なくとも一方とを同一物体として認識するフュージョン処理と
を含む。
前記第１物体の画素密度である第１画素密度は、前記第１物体の検出距離、前記第１カメラの画角及び画素数に基づいて決定される。
前記第２物体の画素密度である第２画素密度は、前記第２物体の検出距離、前記第２カメラの画角及び画素数に基づいて決定される。
前記判定範囲設定処理において、前記制御装置は、前記第１画素密度が低くなるにつれて前記第１判定範囲を大きく設定し、また、前記第２画素密度が低くなるにつれて前記第２判定範囲を大きく設定する。
【０００９】
第２の発明は、第１の発明において、更に次の特徴を有する。
前記車両の振動に起因する前記第１カメラ及び前記第２カメラのそれぞれの画角変動は、第１画角変動及び第２画角変動である。
前記判定範囲設定処理において、前記制御装置は、前記第１画角変動が大きくなるにつれて前記第１判定範囲を大きく設定し、また、前記第２画角変動が大きくなるにつれて前記第２判定範囲を大きく設定する。
【００１０】
第３の発明は、車両走行制御システムを提供する。
前記車両走行制御システムは、
第１又は第２の発明に係る物体認識装置と、
前記物体認識処理の結果に基づいて前記車両の走行を制御する車両走行制御を行う車両走行制御装置と
を備える。
前記第１物体の位置信頼度は、前記第１判定範囲が小さいほど高い。
前記第２物体の位置信頼度は、前記第２判定範囲が小さいほど高い。
前記車両走行制御装置は、前記位置信頼度が高いほど、前記車両走行制御における制御量の上限値を高く設定する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、フュージョン処理において用いられる第１判定範囲及び第２判定範囲は、第１物体及び第２物体のそれぞれの画素密度に応じて決定される。画素密度が低くなるにつれて、物体検出位置の信頼度は低くなるため、判定範囲は大きく設定される。すなわち、第１判定範囲及び第２判定範囲は、物体検出位置の信頼度に応じてフレキシブルに設定される。従って、第１判定範囲及び第２判定範囲が不当に広くなったり狭くなったりすることが防止される。その結果、フュージョン処理の精度が向上し、物体誤認識が抑制される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態に係る物体認識装置を説明するための概念図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る物体認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る物体認識処理を説明するための概念図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る物体認識装置の制御装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る物体認識処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態に係る物体認識処理における画素密度に応じた判定範囲の設定を説明するための概念図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る物体認識処理における判定範囲の設定を説明するための概念図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る物体認識処理における画角変動に応じた判定範囲の設定を説明するための概念図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る物体認識処理のステップＳ２００の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態に係る物体認識処理におけるフュージョン処理を説明するための概念図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る車両走行制御システムの構成例を示すブロック図である。
【図１２】本発明の実施の形態に係る車両走行制御システムによる車両走行制御を説明するための概念図である。
【図１３】本発明の実施の形態に係る車両走行制御システムによる車両走行制御を説明するための概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
添付図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
【００１４】
１．物体認識装置
図１は、本実施の形態に係る物体認識装置１０を説明するための概念図である。物体認識装置１０は、車両１に搭載されており、車両１の周囲の物体Ｔを認識する「物体認識処理」を行う。物体認識処理の結果は、運転支援制御や自動運転制御に利用される。尚、以下の説明において、Ｘ方向は、車両１の前後方向を表し、Ｙ方向は、車両１の横方向を表す。
【００１５】
図２は、本実施の形態に係る物体認識装置１０の構成例を示すブロック図である。物体認識装置１０は、カメラ装置２０、測距センサ３０、車両状態センサ４０、及び制御装置５０を備えている。
【００１６】
カメラ装置２０は、車両１の周囲を撮像する。本実施の形態では、カメラ装置２０は、光学特性の異なる複数のカメラを含んでいる。例えば、カメラ装置２０は、画角の異なる複数のカメラを含んでいる。図２に示される例では、カメラ装置２０は、第１カメラ２１と第２カメラ２２を含んでいる。例えば、第１カメラ２１は、画角が相対的に大きい広角カメラであり、第２カメラ２２は、画角が相対的に小さい望遠カメラである。
【００１７】
測距センサ３０は、レーダ及びライダー（LIDAR: Laser Imaging Detection and Ranging）の少なくとも一方を含んでいる。測距センサ３０は、送信波を出力し、物体Ｔからの反射波を受け取る。反射波の受信状態から、物体Ｔの位置（距離、方向）や速度を算出することができる。
【００１８】
車両状態センサ４０は、車両１の状態を検出する。例えば、車両状態センサ４０は、車速センサ、ヨーレートセンサ等を含んでいる。車速センサは、車両１の速度を検出する。ヨーレートセンサは、車両１のヨーレートを検出する。
【００１９】
制御装置５０は、プロセッサ及び記憶装置を備えるマイクロコンピュータである。制御装置５０は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）とも呼ばれる。プロセッサが記憶装置に格納された制御プログラムを実行することにより、制御装置５０による処理が実現される。制御装置５０による処理は、車両１の周囲の物体Ｔを認識する物体認識処理を含む。以下、制御装置５０による物体認識処理について説明する。
【００２０】
２．物体認識処理の概要
制御装置５０は、カメラ装置２０による撮像結果及び測距センサ３０による計測結果に基づいて、車両１の周囲の物体Ｔを検出する。第１カメラ２１による撮像結果に基づいて検出される物体Ｔは、以下「第１物体Ｔ２１」と呼ばれる。第２カメラ２２による撮像結果に基づいて検出される物体Ｔは、以下「第２物体Ｔ２２」と呼ばれる。測距センサ３０による計測結果に基づいて検出される物体Ｔは、以下「第３物体Ｔ３０」と呼ばれる。各物体Ｔの検出位置は、距離と方向によって規定される。各物体Ｔの検出位置（距離、方向）には、誤差が含まれる。
【００２１】
また、制御装置５０は、フュージョン処理を行う。具体的には、制御装置５０は、第３物体Ｔ３０が第１物体Ｔ２１及び第２物体Ｔ２２の少なくとも一方と同一であるか否かを判定する。第３物体Ｔ３０が第１物体Ｔ２１及び第２物体Ｔ２２の少なくとも一方と同一であると判定された場合、制御装置５０は、第３物体Ｔ３０と当該少なくとも一方とを同一物体として認識する。
【００２２】
但し、上述の通り、各物体Ｔの検出位置には、誤差が含まれる。従って、フュージョン処理における同一判定には、検出位置そのものではなく、誤差を考慮した「判定範囲（誤差範囲）」が用いられる。判定範囲は、物体Ｔを含む範囲である。
【００２３】
図３は、ＸＹ面における判定範囲を概念的に示している。第１判定範囲Ｒ２１は、第１物体Ｔ２１の検出位置に関する判定範囲であり、第１物体Ｔ２１を含んでいる。第２判定範囲Ｒ２２は、第２物体Ｔ２２の検出位置に関する判定範囲であり、第２物体Ｔ２２を含んでいる。第３判定範囲Ｒ３０は、第３物体Ｔ３０の検出位置に関する判定範囲であり、第３物体Ｔ３０を含んでいる。典型的には、第１判定範囲Ｒ２１及び第２判定範囲Ｒ２２は、第３判定範囲Ｒ３０よりも大きい。図３に示される例では、各判定範囲の形状は長方形であるが、それに限定されない。
【００２４】
ここで、上述の通り、第１カメラ２１と第２カメラ２２の光学特性は異なっていることに留意されたい。従って、第１物体Ｔ２１の検出位置の信頼度（精度）は、第２物体Ｔ２２の検出位置の信頼度とは異なる。仮に第１判定範囲Ｒ２１と第２判定範囲Ｒ２２が同じ大きさに設定される場合、その判定範囲は、本来の信頼度からすると不当に広いあるいは狭い可能性がある。第１判定範囲Ｒ２１及び第２判定範囲Ｒ２２が不当に広いあるいは狭い場合、フュージョン処理の精度が低下する。このことは、物体誤認識の原因となる。
【００２５】
そこで、本実施の形態では、第１判定範囲Ｒ２１と第２判定範囲Ｒ２２は、第１カメラ２１と第２カメラ２２のそれぞれの光学特性を考慮して、互いに独立に設定される。より詳細には、第１判定範囲Ｒ２１は、第１物体Ｔ２１の検出位置の信頼度に応じてフレキシブルに設定される。信頼度が高いほど第１判定範囲Ｒ２１は小さくなり、信頼度が低いほど第１判定範囲Ｒ２１は大きくなる。同様に、第２判定範囲Ｒ２２は、第２物体Ｔ２２の検出位置の信頼度に応じてフレキシブルに設定される。信頼度が高いほど第２判定範囲Ｒ２２は小さくなり、信頼度が低いほど第２判定範囲Ｒ２２は大きくなる。
【００２６】
第１判定範囲Ｒ２１及び第２判定範囲Ｒ２２を物体検出位置の信頼度に応じてフレキシブルに設定することにより、第１判定範囲Ｒ２１及び第２判定範囲Ｒ２２が不当に広くなったり狭くなったりすることが防止される。その結果、フュージョン処理の精度が向上し、物体誤認識が抑制される。また、物体認識処理の結果を利用する運転支援制御や自動運転制御の精度も向上する。このことは、運転支援制御や自動運転制御に対するドライバの信頼の向上に寄与する。
【００２７】
３．物体認識処理の例
図４は、本実施の形態に係る物体認識装置１０の制御装置５０の機能構成例を示すブロック図である。制御装置５０は、機能ブロックとして、物体検出部５１、判定範囲設定部５２、及びフュージョン処理部５３を備えている。これら機能ブロックは、制御装置５０のプロセッサが記憶装置に格納された制御プログラムを実行することにより実現される。
【００２８】
図５は、本実施の形態に係る物体認識処理を示すフローチャートである。以下、物体認識処理の各ステップについて詳しく説明する。
【００２９】
３−１．ステップＳ１００（物体検出処理）
物体検出部５１は、第１カメラ２１による撮像結果に基づいて第１物体Ｔ２１を検出する。また、物体検出部５１は、第２カメラ２２による撮像結果に基づいて第２物体を検出する。そして、物体検出部５１は、第１物体Ｔ２１及び第２物体Ｔ２２のそれぞれの検出位置（距離、方向）に関する情報を取得する。更に、物体検出部５１は、第１物体Ｔ２１及び第２物体Ｔ２２のそれぞれの相対速度を算出してもよい。撮像情報に基づく物体の位置及び速度の算出方法は、公知である。
【００３０】
また、物体検出部５１は、測距センサ３０による計測結果に基づいて第３物体Ｔ３０を検出する。そして、物体検出部５１は、第３物体Ｔ３０の検出位置（距離、方向）に関する情報を取得する。更に、物体検出部５１は、第３物体Ｔ３０の相対速度を算出してもよい。レーダあるいはライダーによる計測結果に基づく物体の位置及び速度の算出方法は、公知である。
【００３１】
３−２．ステップＳ２００（判定範囲設定処理）
判定範囲設定部５２は、次のフュージョン処理（ステップＳ３００）において用いられる判定範囲を設定する（図３参照）。すなわち、判定範囲設定部５２は、第１物体Ｔ２１の検出位置に関して第１判定範囲Ｒ２１を設定する。また、判定範囲設定部５２は、第２物体Ｔ２２の検出位置に関して第２判定範囲Ｒ２２を設定する。また、判定範囲設定部５２は、第３物体Ｔ３０の検出位置に関して第３判定範囲Ｒ３０を設定する。第３判定範囲Ｒ３０の設定については、本実施の形態では特に限定されない。
【００３２】
第１判定範囲Ｒ２１は、第１物体Ｔ２１の検出位置の信頼度に応じて設定される。信頼度が高いほど第１判定範囲Ｒ２１は小さくなり、信頼度が低いほど第１判定範囲Ｒ２１は大きくなる。
【００３３】
第１物体Ｔ２１の検出位置の信頼度に寄与するパラメータの一例として、検出された第１物体Ｔ２１の「画素密度」が考えられる。第１物体Ｔ２１の画素密度は、以下「第１画素密度」と呼ばれる。第１画素密度は、第１物体Ｔ２１の検出距離、第１カメラ２１の画角及び画素数に依存する。第１物体Ｔ２１の検出距離が大きくなるにつれて、第１画素密度は低くなる。第１カメラ２１の画角が大きくなるにつれて、第１画素密度は低くなる。第１カメラ２１の画素数が少なくなるにつれて、第１画素密度は低くなる。判定範囲設定部５２は、第１物体Ｔ２１の検出距離、第１カメラ２１の画角及び画素数に基づいて、第１画素密度を算出する。第１カメラ２１の画角及び画素数は、既知パラメータであり、制御装置５０の記憶装置に予め登録される。
【００３４】
図６は、第１画素密度に応じた第１判定範囲Ｒ２１の設定を説明するための概念図である。第１画素密度が低くなるにつれて、第１物体Ｔ２１の検出位置の信頼度は低くなる。従って、判定範囲設定部５２は、第１画素密度が低くなるにつれて第１判定範囲Ｒ２１を大きく設定する。逆に、判定範囲設定部５２は、第１画素密度が高くなるにつれて第１判定範囲Ｒ２１を小さく設定する。例えば、基準画素密度とそれに対応する基準判定範囲が予め設定される。そして、判定範囲設定部５２は、第１画素密度と基準画素密度との比率に応じて基準判定範囲を拡大あるいは縮小することにより、第１判定範囲Ｒ２１を決定する。尚、図６に示されるように、第１判定範囲Ｒ２１の大きさは、Ｘ方向及びＹ方向の両方において変動する。
【００３５】
第２判定範囲Ｒ２２も同様である。第２物体Ｔ２２の検出位置の信頼度が低いほど、第２判定範囲Ｒ２２は大きくなる。第２物体Ｔ２２の検出位置の信頼度は、検出された第２物体Ｔ２２の画素密度である「第２画素密度」に依存する。判定範囲設定部５２は、第２物体Ｔ２２の検出距離、第２カメラ２２の画角及び画素数（既知パラメータ）に基づいて、第２画素密度を算出する。そして、判定範囲設定部５２は、第２画素密度が低くなるにつれて第２判定範囲Ｒ２２を大きく設定する。逆に、判定範囲設定部５２は、第２画素密度が高くなるにつれて第２判定範囲Ｒ２２を小さく設定する。
【００３６】
図７は、第１判定範囲Ｒ２１と第２判定範囲Ｒ２２の例を示している。本例では、第１カメラ２１は広角カメラであり、第２カメラ２２は望遠カメラであり、第１カメラ２１の画角は第２カメラ２２の画角より大きい。第１判定範囲Ｒ２１及び第２判定範囲Ｒ２２は共に、車両１からの距離が大きくなるにつれて大きくなる。距離及び画素数が同じ場合、画角が大きい第１カメラ２１に関する第１判定範囲Ｒ２１の方が、画角が小さい第２カメラ２２に関する第２判定範囲Ｒ２２よりも大きくなる。
【００３７】
第１物体Ｔ２１の検出位置の信頼度に寄与するパラメータの他の例として、車両１の振動に起因する第１カメラ２１の「画角変動」が考えられる。車両１の振動に起因する第１カメラ２１の画角変動は、以下「第１画角変動」と呼ばれる。第１画角変動は、第１カメラ２１の画角及び車両１の振動周期に依存する。第１カメラ２１の画角が小さくなるにつれて、第１画角変動は大きくなる。車両１の振動周期が短くなるにつれて、第１画角変動は大きくなる。車両１の振動周期は、例えば、車両状態センサ４０によって検出されるヨーレートの変動から算出される。判定範囲設定部５２は、第１カメラ２１の画角（既知パラメータ）及び車両１の振動周期に基づいて、第１画角変動を算出する。
【００３８】
図８は、第１画角変動に応じた第１判定範囲Ｒ２１の設定を説明するための概念図である。第１画角変動が大きくなるにつれて、第１物体Ｔ２１の検出位置の信頼度は低くなる。従って、判定範囲設定部５２は、第１画角変動が大きくなるにつれて第１判定範囲Ｒ２１を大きく設定する。逆に、判定範囲設定部５２は、第１画角変動が小さくなるにつれて第１判定範囲Ｒ２１を小さく設定する。例えば、基準画角変動とそれに対応する基準判定範囲が予め設定される。そして、判定範囲設定部５２は、第１画角変動と基準画角変動との比率に応じて基準判定範囲を拡大あるいは縮小することにより、第１判定範囲Ｒ２１を決定する。
【００３９】
第２判定範囲Ｒ２２も同様である。第２物体Ｔ２２の検出位置の信頼度は、車両１の振動に起因する第２カメラ２２の画角変動である「第２画角変動」に依存する。判定範囲設定部５２は、第２カメラ２２の画角（既知パラメータ）及び車両１の振動周期に基づいて、第２画角変動を算出する。そして、判定範囲設定部５２は、第２画角変動が大きくなるにつれて第２判定範囲Ｒ２２を大きく設定する。逆に、判定範囲設定部５２は、第２画角変動が小さくなるにつれて第２判定範囲Ｒ２２を小さく設定する。
【００４０】
図９は、判定範囲設定処理（ステップＳ２００）の一例を示すフローチャートである。ステップＳ２１０において、判定範囲設定部５２は、検出された物体の画素密度に応じて、当該物体の検出位置に関する判定範囲を設定する。ステップＳ２２０において、判定範囲設定部５２は、車両状態センサ４０によって検出されるヨーレート等の車両状態情報を取得する。ステップＳ２３０において、判定範囲設定部５２は、車両状態情報に基づいて画角変動を算出し、画角変動に応じて判定範囲を設定（修正）する。
【００４１】
尚、図９に示される例では、画素密度と画角変動の両方を考慮して判定範囲が設定されているが、本実施の形態はそれに限定されない。画素密度と画角変動のうち一方が考慮される場合であっても、それが考慮されない従来技術と比較して、判定範囲の設定はより適切になる。画素密度と画角変動の両方が考慮される場合、判定範囲の設定は更に適切になり、好適である。
【００４２】
３−３．ステップＳ３００（フュージョン処理）
フュージョン処理部５３は、フュージョン処理を行う。具体的には、フュージョン処理部５３は、第３判定範囲Ｒ３０を第１判定範囲Ｒ２１及び第２判定範囲Ｒ２２と対比し、第３物体Ｔ３０が第１物体Ｔ２１及び第２物体Ｔ２２の少なくとも一方と同一であるか否かを判定する。第３物体Ｔ３０が第１物体Ｔ２１及び第２物体Ｔ２２の少なくとも一方と同一であると判定された場合、フュージョン処理部５３は、第３物体Ｔ３０と当該少なくとも一方の物体とを同一物体として認識する。
【００４３】
図５に示される例では、判定範囲に加えて速度も考慮される。具体的には、ステップＳ３１０において、フュージョン処理部５３は、第３判定範囲Ｒ３０が第１判定範囲Ｒ２１及び第２判定範囲Ｒ２２の少なくとも一方とオーバーラップしているか否かを判定する。図１０は、第３判定範囲Ｒ３０が第１判定範囲Ｒ２１及び第２判定範囲Ｒ２２とオーバーラップしている場合を示している。第３判定範囲Ｒ３０が第１判定範囲Ｒ２１及び第２判定範囲Ｒ２２の少なくとも一方とオーバーラップしている場合（ステップＳ３１０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ３２０に進む。それ以外の場合（ステップＳ３１０；Ｎｏ）、処理はステップＳ３４０に進む。
【００４４】
ステップＳ３２０では、オーバーラップしている２つの判定範囲のそれぞれに含まれる２つの物体の検出速度に着目する。具体的には、フュージョン処理部５３は、２つの物体間の検出速度の差が閾値以下であるか否かを判定する。検出速度の差が閾値以下である場合（ステップＳ３２０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ３３０に進む。それ以外の場合（ステップＳ３２０；Ｎｏ）、処理はステップＳ３４０に進む。
【００４５】
ステップＳ３３０において、フュージョン処理部５３は、２つの物体は同一であると判定し、２つの物体を同一物体として認識する。
【００４６】
ステップＳ３４０において、フュージョン処理部５３は、２つの物体は別であると判定し、２つの物体のそれぞれを単独物体として認識する。
【００４７】
尚、フュージョン処理において、更に、物体サイズや物体種類（車両、歩行者）の一致度が考慮されてもよい。
【００４８】
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、フュージョン処理において用いられる第１判定範囲Ｒ２１及び第２判定範囲Ｒ２２は、物体検出位置の信頼度に応じてフレキシブルに設定される。物体検出位置の信頼度は、画素密度及び画角変動の少なくとも一方に基づいて決定される。信頼度に応じた設定により、第１判定範囲Ｒ２１及び第２判定範囲Ｒ２２が不当に広くなったり狭くなったりすることが防止される。その結果、フュージョン処理の精度が向上し、物体誤認識が抑制される。また、物体認識処理の結果を利用する運転支援制御や自動運転制御の精度も向上する。このことは、運転支援制御や自動運転制御に対するドライバの信頼の向上に寄与する。
【００４９】
４．車両走行制御システム
図１１は、本実施の形態に係る車両走行制御システム１００の構成例を示すブロック図である。車両走行制御システム１００は、車両１に搭載されており、車両１の走行を制御する「車両走行制御」を行う。
【００５０】
より詳細には、車両走行制御システム１００は、上述の物体認識装置１０に加えて、走行装置６０を備えている。走行装置６０は、操舵装置、駆動装置、制動装置を含んでいる。操舵装置は、車輪を転舵する。駆動装置は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置としては、電動機やエンジンが例示される。制動装置は、制動力を発生させる。
【００５１】
制御装置５０は、物体認識装置１０による物体認識結果に基づいて車両走行制御を行う。車両走行制御は、操舵制御及び加減速制御を含む。制御装置５０は、操舵装置を適宜作動させて操舵制御を行う。また、制御装置５０は、駆動装置及び制動装置を適宜作動させて加減速制御を行う。制御装置５０と走行装置６０は、車両走行制御を行う「車両走行制御装置７０」を構成していると言える。
【００５２】
車両走行制御において、車両走行制御装置７０は、物体検出位置の信頼度を考慮する。車両走行制御装置７０は、信頼度が高いほど、車両走行制御における制御量の上限値を高く設定する。すなわち、車両走行制御装置７０は、信頼度が高いほど、より大きな操舵や加減速を許容する。これにより、物体検出位置の信頼度が低い場合に車両挙動が大きく変化することが防止される。その結果、車両走行制御に対するドライバの違和感が軽減される。
【００５３】
図１２及び図１３は、物体検出位置の信頼度を考慮した車両走行制御の一例を説明するための概念図である。第１位置信頼度Ｓ２１は、第１カメラ２１によって検出される第１物体Ｔ２１の検出位置の信頼度である。上述の通り、第１位置信頼度Ｓ２１は、第１判定範囲Ｒ２１と対応しており、第１画素密度及び第１画角変動のうち少なくとも一方に基づいて決定される。同様に、第２位置信頼度Ｓ２２は、第２カメラ２２によって検出される第２物体Ｔ２２の検出位置の信頼度である。上述の通り、第２位置信頼度Ｓ２２は、第２判定範囲Ｒ２２と対応しており、第２画素密度及び第２画角変動のうち少なくとも一方に基づいて決定される。
【００５４】
図１２に示される例では、距離区間Ｄ１〜Ｄ４の各々について、第１位置信頼度Ｓ２１及び第２位置信頼度Ｓ２２が規定される。距離区間Ｄ１〜Ｄ４のうち、距離区間Ｄ１が車両１に最も近く、距離区間Ｄ４が車両１から最も遠い。また、第１カメラ２１は広角カメラであり、第２カメラ２２は望遠カメラである。車両１に比較的近い距離区間では、第１カメラ２１に関する第１位置信頼度Ｓ２１が比較的高い。一方、車両１から比較的遠い距離区間では、第２カメラ２２に関する第２位置信頼度Ｓ２２が比較的高い。平均位置信頼度ＳＡは、第１位置信頼度Ｓ２１と第２位置信頼度Ｓ２２の平均値である。
【００５５】
図１３には、平均位置信頼度ＳＡに応じた減速度上限ＤＬの設定例が示されている。平均位置信頼度ＳＡが高いほど、減速度上限ＤＬも高く設定される。また、測距センサ３０による同一物体の検出の有無も考慮されてもよい。測距センサ３０によって同一物体が検出されている場合（図５のステップＳ３３０）、位置信頼度は更に高いと言える。従って、測距センサ３０によって同一物体が検出されていない場合と比較して、減速度上限ＤＬはより高く設定される。位置信頼度が低い場合、車両走行制御装置７０は、減速制御等を行わず、ドライバに警告を出してもよい。
【符号の説明】
【００５６】
１    車両
１０    物体認識装置
２０    カメラ装置
２１    第１カメラ
２２    第２カメラ
３０    測距センサ
４０    車両状態センサ
５０    制御装置
５１    物体検出部
５２    判定範囲設定部
５３    フュージョン処理部
６０    走行装置
７０    車両走行制御装置
１００    車両走行制御システム
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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