(57)【要約】【課題】物標の検知精度を向上させることができる周辺監視装置、周辺監視システム、および周辺監視方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係る周辺監視装置は、検知部と、判定部と、変更部とを備える。検知部は、物標の検知方式が異なる２以上のセンサから入力される物標の検知結果に基づいて車両周辺に存在する物標を検知する。判定部は、検知結果に基づいてセンサの性能の劣化要因を判定する。変更部は、判定部によって判定される劣化要因に基づいてセンサ毎にセンサの信頼度を変更する。【選択図】図１
2019152894.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物標の検知方式が異なる２以上のセンサから入力される物標の検知結果に基づいて車両周辺に存在する物標を検知する検知部と、
前記検知結果に基づいて前記センサの性能の劣化要因を判定する判定部と、
前記判定部によって判定される前記劣化要因に基づいて前記センサ毎に前記センサの信頼度を変更する変更部と
を備えることを特徴とする周辺監視装置。
【請求項２】
前記変更部は、
前記センサによる物標の検知エリアを分割した分割エリア毎に前記信頼度を変更する
ことを特徴とする請求項１に記載の周辺監視装置。
【請求項３】
前記変更部は、
各前記センサの前記分割エリアを表示させる
ことを特徴とする請求項２に記載の周辺監視装置。
【請求項４】
前記変更部は、
前記分割エリア毎に前記信頼度に応じた異なる表示色で前記分割エリアを表示させ、前記信頼度の変化に応じて前記分割エリアの表示色を変化させる
ことを特徴とする請求項３に記載の周辺監視装置。
【請求項５】
前記判定部は、
前記２以上のセンサのうち、いずれかの前記センサによる物標の検知結果に基づいて、他の前記センサの前記劣化要因を判定する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の周辺監視装置。
【請求項６】
前記判定部は、
前記センサによって検知される物標の種類に基づいて前記劣化要因を判定する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の周辺監視装置。
【請求項７】
前記判定部は、
前記センサによって検知される物標の状態に基づいて前記劣化要因を判定する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の周辺監視装置。
【請求項８】
前記判定部は、
前記車両の走行環境に基づいて前記劣化要因を判定する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の周辺監視装置。
【請求項９】
物標の検知方式が異なる２以上のセンサと、
前記２以上のセンサから入力される物標の検知結果に基づいて車両周辺に存在する物標を検知する検知部と、
前記検知結果に基づいて前記センサの性能の劣化要因を判定する判定部と、
前記判定部によって判定される前記劣化要因に基づいて前記センサ毎に前記センサの信頼度を変更する変更部と
を備えることを特徴とする周辺監視システム。
【請求項１０】
物標の検知方式が異なる２以上のセンサから入力される物標の検知結果に基づいて車両周辺に存在する物標を検知する検知工程と、
前記検知結果に基づいて前記センサの性能の劣化要因を判定する判定工程と、
前記判定工程によって判定される前記劣化要因に基づいて前記センサ毎に前記センサの信頼度を変更する変更工程と
を含むことを特徴とする周辺監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、周辺監視装置、周辺監視システム、および周辺監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、物標の検知方式が異なる２以上のセンサから入力される物標の検知結果に基づき車両周辺に存在する物標を検知する周辺監視装置がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
物標を検知するセンサとしては、例えば、送信する電波の物標による反射波に基づいて物標を検知するレーダ、照射するレーザ光の物標による反射光に基づいて物標を検知するＬｉＤＡＲ（Light  Detection  And  Ranging）、車両周辺を撮像するカメラ等がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１８５７６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、物標の検知方式が異なる各センサは、検知対象の物標の種類や状態、車両の走行環境によって物標の検知性能が劣化する場合がある。かかる場合に、周辺監視装置は、検知対象の物標の種類や状態、車両の走行環境によっては物標の検知精度が低下することがある。
【０００６】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、物標の検知精度を向上させることができる周辺監視装置、周辺監視システム、および周辺監視方法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】
実施形態の一態様に係る周辺監視装置は、検知部と、判定部と、変更部とを備える。検知部は、物標の検知方式が異なる２以上のセンサから入力される物標の検知結果に基づいて車両周辺に存在する物標を検知する。判定部は、前記検知結果に基づいて前記センサの性能の劣化要因を判定する。変更部は、前記判定部によって判定される前記劣化要因に基づいて前記センサ毎に前記センサの信頼度を変更する。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様に係る周辺監視装置、周辺監視システム、および周辺監視方法は、物標の検知精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係る周辺監視システムの構成の一例を示す説明図である。
【図２】図２は、実施形態に係るセンサの検知エリアの一例を示す説明図である。
【図３】図３は、実施形態に係る信頼性情報の一例を示す説明図である。
【図４】図４は、実施形態に係る分割エリア毎の信頼度の変更例を示す説明図である。
【図５】図５は、実施形態に係る分割エリア毎の信頼度の変更例を示す説明図である。
【図６】図６は、実施形態に係る分割エリア毎の信頼度の変更例を示す説明図である。
【図７】図７は、実施形態に係る分割エリア毎の信頼度の変更例を示す説明図である。
【図８】図８は、実施形態に係る分割エリア毎の信頼度の変更例を示す説明図である。
【図９】図９は、実施形態に係る周辺監視装置の制御部が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して、周辺監視装置、周辺監視システム、および周辺監視方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。図１は、実施形態に係る周辺監視システム１０の構成の一例を示す説明図である。
【００１１】
図１に示すように、実施形態に係る周辺監視システム１０は、物標の検知方式が異なる複数のセンサの一例であるレーダ１１、ＬｉＤＡＲ（Light  Detection  And  Ranging）１２、およびカメラ１３ａ，１３ｂ，１３ｃと、周辺監視装置１とを備える。
【００１２】
以下の説明では、カメラ１３ａ，１３ｂ，１３ｃを総称してカメラ１３と記載する場合がある。周辺監視装置１は、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、カメラ１３、および報知装置１４と接続される。報知装置１４は、例えば、液晶表示装置やスピーカ等を含む情報出力装置である。
【００１３】
レーダ１１は、例えば、車両の前方へ送信波となる電波（ミリ波）を送信し、送信波が物標によって反射された反射波を受信し、受信した反射波に基づいて物標を検知するセンサである。レーダ１１は、物標の検知結果を示す情報を周辺監視装置１へ出力する。
【００１４】
ＬｉＤＡＲ１２は、例えば、車両の周囲へレーザ光を照射し、レーザ光が物標によって反射された反射光を受光し、受光した反射光に基づいて物標を検知するセンサである。ＬｉＤＡＲ１２は、物標の検知結果を示す情報を周辺監視装置１へ出力する。
【００１５】
カメラ１３は、車両の周辺を撮像するイメージセンサである。カメラ１３は、撮像した車両周辺の画像情報を物標の検知結果として周辺監視装置１へ出力する。これら、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３は、それぞれ物標を検知可能なエリアが異なる。
【００１６】
ここで、図２を参照し、実施形態に係るセンサの検知エリアについて説明する。図２は、実施形態に係るセンサの検知エリアの一例を示す説明図である。図２に示すように、レーダ１１は、例えば、車両Ｖの前部に設けられる。
【００１７】
レーダ１１は、例えば、車両Ｖの進行方向を０°として左右±３０°の範囲内で車両Ｖから２００ｍ程度先までのエリアが物標の検知エリア（以下、「レーダ検知エリア１１Ａ」と記載する）となる。
【００１８】
かかるレーダ１１は、比較的遠方に存在する物標の検知精度が高く、比較的近距離に存在する小さな物標については反射波の強度が小さいため検知精度が低下することがある。レーダ１１は、２００ｍ先までは車両等の比較的大きな物標を検知することができ、１００ｍ先までは、人・バイク等の比較的小さな物標を検知することができる。
【００１９】
また、ＬｉＤＡＲ１２は、例えば、車両Ｖのルーフの中央に設けられる。ＬｉＤＡＲ１２は、車両Ｖの周囲３６０°、つまり、車両Ｖの周囲の全方位における車両Ｖから１５０ｍ程度先までのエリアが物標の検知エリア（以下、「ＬｉＤＡＲ検知エリア１２Ａ」と記載する）となる。
【００２０】
かかるＬｉＤＡＲ１２は、比較的近距離に存在する小さな物標の検知精度が高く、比較的遠方に存在する物標については検知精度が低下することがある。ＬｉＤＡＲ１２は、１５０ｍ先までは車両等の比較的大きな物標を検知することができ、６０ｍ先までは、人・バイク等の比較的小さな物標を検知することができる。
【００２１】
また、カメラ１３は、例えば、車両Ｖにおけるフロントガラスの内側上部中央および左右のピラーにそれぞれ設けられる。各カメラ１３は、例えば、光軸を０°として左右±６０°の範囲内で車両Ｖから１００ｍ程度先までのエリアが物標の検知エリアとなる。
【００２２】
本実施形態では、車両Ｖに３台のカメラ１３ａ，１３ｂ，１３ｃが設けられるため、カメラ１３の検知エリアは、車両Ｖの周囲の全方位における車両Ｖから１００ｍ程度先までのエリア（以下、「カメラ検知エリア１３Ａ」と記載する）となる。
【００２３】
かかるカメラ１３は、比較的近距離に存在する小さな物標の検知精度が高く、比較的遠方に存在する物標については検知精度が低下することがある。カメラ１３は、１００ｍ先までは車両等の比較的大きな物標を識別可能な画像を撮像することができ、３０ｍ先までは、人・バイク等の比較的小さな物標を識別可能な画像を撮像することができる。
【００２４】
このように、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３は、それぞれ物標を検知可能なエリア、および物標を検知する性能や特性が異なる。このため、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３は、検知する物標の位置、種類、状態、車両Ｖの走行状態等によって、物標を検知する性能が劣化することがある。かかる点については、図３を参照して後述する。
【００２５】
図１に戻り、周辺監視装置１について説明する。周辺監視装置１は、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３から入力される物標の検知結果に基づいて車両周辺の物標を検知する装置である。周辺監視装置１は、物標を検知した場合に、その旨を示す情報を報知装置１４へ出力し、車両Ｖの周辺に注意すべき物標が存在することを報知装置１４によって車両Ｖの乗員へ報知させる。
【００２６】
ここで、前述したように、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３は、それぞれ物標を検知する性能や特性が異なり、検知する物標の位置、種類、状態、車両Ｖの走行状態等によって、物標を検知する性能が劣化する場合がある。
【００２７】
このため、周辺監視装置１は、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３の信頼性が常時均一なものとして、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３の検知結果に基づいて物標を検知すると、物標の検知精度が低下することがある。
【００２８】
そこで、周辺監視装置１は、各センサ（レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３）の検知結果に基づいて各センサの性能の劣化要因を判定し、判定した劣化要因に基づいて各センサの信頼度を変更する。これにより、周辺監視装置１は、物標の検知精度を向上させることができる。
【００２９】
かかる周辺監視装置１は、制御部２と、記憶部３とを備える。制御部２は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。
【００３０】
制御部２は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＲＡＭを作業領域として使用して実行することにより機能する判定部２１、変更部２２、および検知部２３を備える。
【００３１】
制御部２が備える判定部２１、変更部２２、および検知部２３は、それぞれの一部または全部がＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアで構成されてもよい。
【００３２】
記憶部３は、例えば、ＲＡＭやフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶装置であり、劣化要因情報３１を記憶する。ここで、図３を参照し、実施形態に係る劣化要因情報３１の一例について説明する。図３は、実施形態に係る劣化要因情報３１の一例を示す説明図である。
【００３３】
図３に示すように、劣化要因情報３１は、センサの性能が劣化する劣化要因と、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３の物標検知性能とが対応付けられた情報である。図３に示す○は、性能の劣化がないことを示しており、△は、性能の劣化があることを示している。
【００３４】
例えば、黒色系の物標が車両Ｖの周辺に存在する場合、黒色の物標は、ＬｉＤＡＲ１２から照射されるレーザ光を吸収しやすく反射しにくい。かかる場合、ＬｉＤＡＲ１２は、物標検知性能が劣化する。これに対して、レーダ１１およびカメラ１３は、物標の色が黒色系であっても、物標検知性能に影響はない。
【００３５】
このため、劣化要因情報３１では、「黒色系の物標」という劣化要因に対して、レーダ１１およびカメラ１３の性能に劣化がないことを示す○が対応付けられ、ＬｉＤＡＲ１２の性能に劣化があることを示す△が対応付けられている。
【００３６】
また、夜間に対向車が接近する場合、カメラ１３の受光部へ急に対向車のヘッドライトの強い光が入射する。これにより、カメラ１３による撮像画像がほぼ白一色になり、撮像画像から物標を検知することが困難となる。したがって、カメラ１３の性能が劣化する。
【００３７】
これに対して、レーダ１１およびＬｉＤＡＲ１２は、夜間に対向車が接近しても性能に影響がない。このため、劣化要因情報３１では、「ヘッドライトを点灯中の対向車」という劣化要因に対して、レーダ１１およびＬｉＤＡＲ１２の性能に劣化がないことを示す○が対応付けられ、カメラ１３の性能に劣化があることを示す△が対応付けられている。
【００３８】
また、車両Ｖがトンネルの出口に差し掛かる場合にも、カメラ１３の受光部へ急に強い光が入射する。これにより、カメラ１３は、性能が劣化する。これに対して、レーダ１１およびＬｉＤＡＲ１２は、車両Ｖの外が急に明るくなっても、性能に影響がない。
【００３９】
このため、劣化要因情報３１では、「トンネルの出口」という劣化要因に対して、レーダ１１およびＬｉＤＡＲ１２の性能に劣化がないことを示す○が対応付けられ、カメラ１３の性能に劣化があることを示す△が対応付けられている。
【００４０】
また、近距離に歩行者が存在する場合、近距離の歩行者は、対向車等に比べて小さくレーダ１１から送信される電波の反射強度も小さいため、レーダ１１の性能が劣化することがある。これに対して、ＬｉＤＡＲ１２およびカメラ１３は、比較的近距離に存在する小さな物標の検知精度が高いので、近距離に歩行者が存在しても性能が劣化しない。
【００４１】
このため、劣化要因情報３１では、「近距離の歩行者」という劣化要因に対して、レーダ１１の性能に劣化があることを示す△が対応付けられ、ＬｉＤＡＲ１２およびカメラ１３の性能に劣化がないことを示す○が対応付けられる。
【００４２】
また、車両Ｖがカーブや交差点に差し掛かると、レーダ１１の性能が劣化することがある。前述したように、レーダ１１は、車両Ｖの前方を０°として左右±３０°の範囲が物標のレーダ検知エリア１１Ａである（図２参照）。
【００４３】
このため、レーダ１１は、例えば、カーブや交差点において、車両Ｖの進行方向でレーダ検知エリア１１Ａの外に歩行者が存在する場合に、歩行者を検知できないので性能が劣化する。これに対して、ＬｉＤＡＲ検知エリア１２Ａおよびカメラ検知エリア１３Ａは、車両Ｖの周囲の全方位を網羅している（図２参照）。
【００４４】
このため、劣化要因情報３１では、「進路が変化する道路」という劣化要因に対して、レーダ１１の性能に劣化があることを示す△が対応付けられ、ＬｉＤＡＲ１２およびカメラ１３の性能に劣化がないことを示す○が対応付けられる。
【００４５】
また、車両Ｖが坂道に差し掛かる場合、レーダ１１の性能が劣化することがある。例えば、平坦な道路を走行中に車両Ｖが上り坂に差し掛かる場合、レーダ１１から送信される電波は、上下方向の幅が比較的狭いため、上り坂の頂上付近に存在する物標を検知することができず性能が劣化することがある。
【００４６】
これに対して、ＬｉＤＡＲ１２は、レーダ１１に比べて上下方向の幅が広いレーザ光を照射する。また、カメラ１３は、レーダ１１が送信する電波の上下方向の幅よりも上下方向の画角が広い。このため、ＬｉＤＡＲ１２およびカメラ１３は、車両Ｖが坂道に差し掛かっても性能に影響がない。
【００４７】
このため、劣化要因情報３１では、「登坂道路」という劣化要因に対して、レーダ１１の性能に劣化があることを示す△が対応付けられ、ＬｉＤＡＲ１２およびカメラ１３の性能に劣化がないことを示す○が対応付けられる。
【００４８】
なお、ここでは、図示を省略したが、雨または雪が降る場合、ＬｉＤＡＲ１２およびカメラ１３の性能が劣化することがある。例えば、ＬｉＤＡＲ１２は、雨や雪が降ると照射するレーザ光が雨や雪によって遮られ、物標まで到達しないことがあり、かかる場合に性能が劣化する。また、カメラ１３は、雨や雪が降ると撮像画像に写る雨や雪によって物標の認識が困難となり、性能が劣化する。これに対して、雨や雪は、レーダ１１の性能に影響がない。
【００４９】
このため、劣化要因情報３１には、図３に示す劣化要因以外に、天候等、他の劣化要因も含まれており、他の劣化要因に対しても、それぞれのセンサについて、○または△が対応付けられる。
【００５０】
図１へ戻り、制御部２が備える判定部２１、変更部２２、および検知部２３について説明する。判定部２１は、検知部２３を介してレーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３から入力される物標の検知結果に基づいて、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３の劣化要因を判定する。
【００５１】
判定部２１は、物標の検知結果が検知部２３から入力される場合に、記憶部３に記憶された劣化要因情報３１を参照する。ここでの物標の検知結果は、物標を検知したセンサ（レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３）を示す情報、検知された物標の位置、物標の種類および状態等を含む。
【００５２】
そして、判定部２１は、検知部２３から入力される物標の検知結果が該当する劣化要因を劣化要因情報３１から検索することによって、センサの劣化要因を判定する。例えば、カメラ１３によって黒い対向車が検知される場合、黒い対向車が劣化要因情報３１における「黒色系の物標」に該当する。
【００５３】
このため、判定部２１は、カメラ１３による物標の検知結果に基づいて、ＬｉＤＡＲ１２の性能の劣化要因を「黒色系の物標」と判定する。このように、判定部２１は、物標の種類に基づいてセンサの劣化要因を判定する。
【００５４】
また、例えば、レーダ１１によって夜間に対向車が検知される場合、対向車は、ヘッドライトを点灯した状態で走行しているため、夜間の対向車が劣化要因情報３１における「ヘッドライトを点灯中の対向車」に該当する。
【００５５】
このため、判定部２１は、レーダ１１による物標の検知結果に基づいて、カメラ１３の性能の劣化要因を「ヘッドライトを点灯中の対向車」と判定する。このように、判定部２１は、物標の状態に基づいてセンサの劣化要因を判定する。
【００５６】
また、例えば、車両Ｖがトンネルの出口に差し掛かり、ＬｉＤＡＲ１２によって車両Ｖの左右両側を壁等の物体によって囲まれ、斜め前方に壁が存在しない状態が検知される場合、かかる検知結果が劣化要因情報３１における「トンネルの出口」に該当する。
【００５７】
このため、判定部２１は、ＬｉＤＡＲ１２による物標（ここでは、壁等）の検知結果に基づいて、カメラ１３の劣化要因をトンネルの出口と判定する。このように、判定部２１は、車両Ｖの走行環境に基づいてセンサの劣化要因を判定する。
【００５８】
そして、判定部２１は、物標の検知結果が該当する劣化要因が劣化要因情報３１に含まれる場合に、該当する劣化要因と物標の検知結果とを変更部２２へ出力する。
【００５９】
変更部２２は、判定部２１から劣化要因および物標の検知結果が入力される場合に、劣化要因情報３１を参照する。そして、変更部２２は、入力される劣化要因に性能が劣化することを示す△が対応付けられているセンサの信頼度が標準よりも低くなるように信頼度を変更する。
【００６０】
このとき、変更部２２は、判定部２１から入力される物標の検知結果に基づいて、センサによる物標の検知エリア（例えば、レーダ検知エリア１１Ａ、ＬｉＤＡＲ検知エリア１２Ａ、カメラ検知エリア１３Ａ等）を分割した分割エリア毎に信頼度を変更する。
【００６１】
そして、変更部２２は、各センサ（レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３）の分割エリアを示す情報を報知装置１４へ出力し、報知装置１４によって分割エリアを表示させる。これにより、周辺監視装置１は、車両Ｖの運転者へ各センサが物標を検知可能な分割エリアを報知することができる。
【００６２】
このとき、変更部２２は、分割エリア毎に各センサの信頼度に応じた異なる表示色で分割エリアを表示させ、信頼度の変化に応じて分割エリアの表示色を変化させる。これにより、周辺監視装置１は、リアルタイムで変化する各分割エリアにおける各センサの信頼度の変化を車両Ｖの運転者へ報知することができる。
【００６３】
したがって、車両Ｖの運転者は、表示される分割エリアの表示色を確認することで、センサの信頼度が低い分割エリアに対して目視による注意力を高めることができ、センサの信頼度が高い分割エリアについては、物標の発見をセンサに委ねることができる。
【００６４】
また、変更部２２は、信頼度を変更したセンサおよび分割エリア毎の変更後の信頼度を示す情報を検知部２３へ出力する。かかる分割エリア毎の信頼度の変更例については、図４〜図８を参照して後述する。
【００６５】
検知部２３は、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３から入力される物標の検知結果に基づいて車両周辺の物標を検知する。このとき、検知部２３は、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３から入力される物標の検知結果に対して、変更部２２から入力される変更された各センサの信頼度に応じた重み付けを行って物標を識別する。
【００６６】
このため、検知部２３による物標の検知結果は、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３のうち、重み付けが重いセンサの検知結果がより大きく反映された検知結果となる。これにより、検知部２３は、変更部２２によってセンサの信頼度の変更が行われない場合に比べて物標の検知精度を向上させることができる。
【００６７】
そして、検知部２３は、物標を検知した場合に、その旨を示す情報を報知装置１４へ出力し、車両Ｖの周辺に注意すべき物標が存在することを報知装置１４によって車両Ｖの乗員へ報知させる。
【００６８】
次に、図４〜図８を参照し、実施形態に係る分割エリア毎の信頼度の変更例について説明する。図４〜図８は、実施形態に係る分割エリア毎の信頼度の変更例を示す説明図である。なお、ここでは、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３の各センサの性能に劣化がない場合、各センサの信頼度は、「低」、「中」、「高」のうち「高」に設定されるものとして説明する。
【００６９】
図４に示すように、黒色系の対向車Ｖ１がカメラ検知エリア１３Ａ内に入る場合、カメラ１３によって対向車Ｖ１が検知される。かかる場合に、判定部２１は、カメラ１３による物標の検知結果に基づいて、ＬｉＤＡＲ１２の性能の劣化要因を「黒色系の物標」と判定する（図３参照）。このため、変更部２２は、判定部２１によって判定されたＬｉＤＡＲ１２の性能の劣化要因に基づいて、ＬｉＤＡＲ１２の信頼性を変更する。
【００７０】
具体的には、変更部２２は、レーダ検知エリア１１Ａにおけるレーダ１１の信頼度、およびカメラ検知エリア１３Ａにおけるカメラ１３の信頼度を「高」に維持したまま、ＬｉＤＡＲ検知エリア１２Ａの一部におけるＬｉＤＡＲ１２の信頼度を低下させる。
【００７１】
例えば、変更部２２は、ＬｉＤＡＲ検知エリア１２Ａのうち、車両Ｖの中心位置よりも前方で対向車Ｖ１側（ここでは、車両Ｖの右斜め前側）の分割エリア１２１におけるＬｉＤＡＲ１２の信頼度を「高」から「低」に変更する。
【００７２】
これにより、検知部２３は、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３の検知結果のうち、性能が劣化するＬｉＤＡＲ１２の検知結果の重み付けを軽くして黒色系の対向車Ｖ１を識別するので、黒色系の対向車Ｖ１の検知精度を向上させることができる。
【００７３】
このとき、変更部２２は、ＬｉＤＡＲ検知エリア１２Ａのうち、車両Ｖの中心位置よりも前方で左側の分割エリア１２２におけるＬｉＤＡＲ１２の信頼度を「高」から「中」に変更する。これにより、検知部２３は、仮に対向車Ｖ１が車両Ｖの前方で右折し、車両Ｖの右前を通過しても、ＬｉＤＡＲ１２の信頼度が「高」ではないため、黒色系の対向車Ｖ１の誤検知を抑制することができる。
【００７４】
さらに、変更部２２は、ＬｉＤＡＲ検知エリア１２Ａのうち、車両Ｖの中心位置よりも後方の分割エリア１２３については、ＬｉＤＡＲ１２の信頼度を「高」のまま維持する。これにより、検知部２３は、例えば、車両Ｖの後方に黒色系でない後続車が存在する場合に、後続車を高精度に検知することができる。
【００７５】
また、図５に示すように、カメラ１３によって黒色系の対向車Ｖ１と白色系の対向車Ｖ２とが同時に検知される場合がある。かかる場合、変更部２２は、ＬｉＤＡＲ検知エリア１２Ａ内で車両Ｖの中心位置よりも前方のエリアのうち、黒色系の対向車Ｖ１の走行レーン１２４におけるＬｉＤＡＲ１２の信頼度を「高」から「低」に変更する。
【００７６】
そして、変更部２２は、ＬｉＤＡＲ検知エリア１２Ａ内で車両Ｖの中心位置よりも前方のエリアのうち、走行レーン１２４以外のエリア１２５におけるＬｉＤＡＲ１２の信頼度を「高」から「中」に変更する。なお、変更部２２は、ＬｉＤＡＲ検知エリア１２Ａのうち、車両Ｖの中心位置よりも後方の分割エリア１２３については、ＬｉＤＡＲ１２の信頼度を「高」のまま維持する。
【００７７】
これにより、検知部２３は、黒色系の対向車Ｖ１の横を白色系の対向車Ｖ２が走行する場合に、白色系の対向車Ｖ２の検知精度が低下することを抑制しつつ、黒色系の対向車Ｖ１の検知精度を向上させることができる。
【００７８】
また、図６に示すように、車両Ｖが夜間走行中、レーダ１１によって対向車Ｖ３が検知され、対向車Ｖ３のヘッドライトの照射エリア１４Ａがカメラ検知エリア１３Ａに入る場合がある。
【００７９】
かかる場合に、判定部２１は、カメラ１３の性能の劣化要因を「ヘッドライトを点灯中の対向車」と判定する（図３参照）。このため、変更部２２は、判定部２１によって判定されたカメラ１３の性能の劣化要因に基づいて、カメラ１３の信頼度を変更する。
【００８０】
具体的には、変更部２２は、レーダ検知エリア１１Ａにおけるレーダ１１の信頼度、およびＬｉＤＡＲ検知エリア１２ＡにおけるＬｉＤＡＲ１２の信頼度を「高」に維持したまま、カメラ検知エリア１３Ａの一部におけるカメラ１３の信頼度を低下させる。
【００８１】
例えば、変更部２２は、カメラ検知エリア１３Ａのうち、車両Ｖの中心位置よりも対向車Ｖ３側の前方から斜め後ろ方向（ここでは、車両Ｖの右斜め後側）までの分割エリア１３１におけるカメラ１３の信頼度を「高」から「低」に変更する。
【００８２】
このとき、変更部２２は、カメラ検知エリア１３Ａのうち、カメラ１３の信頼度を低下させる分割エリア１３１以外の分割エリア１３２については、カメラ１３の信頼度を「高」のまま維持する。
【００８３】
これにより、変更部２２は、対向車Ｖ３のヘッドライトの影響でカメラ１３の性能が劣化する分割エリア１３１については、カメラ１３の検知結果の重み付けを軽くして物標を検知するので、物標の検知精度を向上させることができる。
【００８４】
また、図７に示すように、車両Ｖがトンネルの出口に差し掛かる場合、ＬｉＤＡＲ１２は、左右両側を壁等の物体によって囲まれ、斜め前方に壁が存在しない状態を検知する。かかる場合に、判定部２１は、カメラ１３の性能の劣化要因を「トンネルの出口」と判定する（図３参照）。このため、変更部２２は、判定部２１によって判定されたカメラ１３の性能の劣化要因に基づいて、カメラ１３の信頼度を変更する。
【００８５】
具体的には、変更部２２は、レーダ検知エリア１１Ａにおけるレーダ１１の信頼度、およびＬｉＤＡＲ検知エリア１２ＡにおけるＬｉＤＡＲ１２の信頼度を「高」に維持したまま、カメラ検知エリア１３Ａの一部におけるカメラ１３の信頼度を低下させる。
【００８６】
例えば、変更部２２は、カメラ検知エリア１３Ａのうち、車両Ｖの中心位置よりも前方の分割エリア１３３におけるカメラ１３の信頼度を「高」から「低」に変更する。このとき、変更部２２は、カメラ検知エリア１３Ａのうち、車両Ｖの中心位置よりも後方の分割エリア１３４については、カメラ１３の信頼度を「高」のまま維持する。
【００８７】
これにより、変更部２２は、トンネルを出る瞬間にカメラ１３へ急に入射する外光の影響でカメラ１３の性能が劣化する分割エリア１３３については、カメラ１３の検知結果の重み付けを軽くして物標を検知するので、物標の検知精度を向上させることができる。
【００８８】
また、図８に示すように、歩行者Ｍがカメラ検知エリア１３Ａ内に入る場合、車両Ｖから近距離の位置でカメラ１３によって歩行者Ｍが検知される。かかる場合に、判定部２１は、レーダ１１の性能の劣化要因を「近距離の歩行者」と判定する（図３参照）。
【００８９】
このため、変更部２２は、判定部２１によって判定されたレーダ１１の性能の劣化要因に基づいて、レーダ１１の信頼度を変更する。具体的には、変更部２２は、ＬｉＤＡＲ検知エリア１２ＡにおけるＬｉＤＡＲ１２の信頼度、およびカメラ検知エリア１３Ａにおけるカメラ１３の信頼度を「高」に維持したまま、レーダ検知エリア１１Ａの一部におけるレーダ１１の信頼度を低下させる。
【００９０】
例えば、変更部２２は、レーダ検知エリア１１Ａのうち、ＬｉＤＡＲ検知エリア１２Ａよりも内側の分割エリア１１１におけるレーダ１１の信頼度を「高」から「低」に変更する。このとき、変更部２２は、レーダ検知エリア１１Ａのうち、ＬｉＤＡＲ検知エリア１２Ａよりも外側の分割エリア１１２については、レーダ１１の信頼度を「高」のまま維持する。
【００９１】
これにより、検知部２３は、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３の検知結果のうち、性能が劣化するレーダ１１の検知結果の重み付けを軽くして、近距離の位置に存在する歩行者Ｍを識別するので、歩行者Ｍの検知精度を向上させることができる。
【００９２】
次に、図９を参照し、実施形態係る周辺監視装置１の制御部２が実行する処理について説明する。図９は、実施形態に係る周辺監視装置１の制御部２が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【００９３】
制御部２は、車両Ｖの電源がＯＮにされた場合に、図９に示す処理を実行する。具体的には、図９に示すように、制御部２は、車両Ｖの電源がＯＮにされた場合に、まず、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３による物標の検知結果に基づいて車両Ｖ周辺の監視を開始する（ステップＳ１０１）。
【００９４】
そして、制御部２は、物標を検知したか否かを判定する（ステップＳ１０２）。制御部２は、物標を検知しないと判定した場合（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、処理をステップＳ１０７へ移す。
【００９５】
また、制御部２は、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３のいずれかによって物標を検知したと判定した場合（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、物標を検知したセンサによる物標の検知結果に基づきセンサの劣化要因を判定する（ステップＳ１０３）。
【００９６】
続いて、制御部２は、劣化要因に基づき検知エリア毎にセンサの信頼度を変更する（ステップＳ１０４）。その後、制御部２は、変更後の信頼度に基づき物標を識別して（ステップＳ１０５）、報知装置１４によって物標の存在を報知させる（ステップＳ１０６）。
【００９７】
続いて、制御部２は、車両Ｖの電源がＯＦＦにされたか否かを判定し（ステップＳ１０７）、ＯＦＦにされていないと判定した場合（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、処理をステップＳ１０２へ移す。また、制御部２は、車両Ｖの電源がＯＦＦにされたと判定した場合に（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【００９８】
上述したように、実施形態に係る周辺監視装置１は、検知部２３と、判定部２１と、変更部２２とを備える。検知部２３は、物標の検知方式が異なる２以上のセンサ（例えば、レーダ１１、ＬｉＤＡＲ１２、およびカメラ１３）から入力される物標の検知結果に基づいて車両Ｖ周辺に存在する物標を検知する。
【００９９】
判定部２１は、検知結果に基づいてセンサの性能の劣化要因を判定する。変更部２２は、判定部２１によって判定される劣化要因に基づいてセンサ毎にセンサの信頼度を変更する。これにより、周辺監視装置１は、物標の検知精度を向上させることができる。
【０１００】
なお、上述した実施形態では、変更部がセンサによる物標の検知エリアを分割した分割エリア毎に、センサの信頼度を変更する場合について説明したが、変更部は、センサによる物標の検知エリア全体について信頼度を変更することもできる。
【０１０１】
例えば、変更部は、カメラによって雪や雨が検知される場合、ＬｉＤＡＲの性能が劣化するため、ＬｉＤＡＲの検知エリア全体について、ＬｉＤＲＡの信頼度を「低」に変更することもできる。
【０１０２】
これにより、周辺監視装置は、雪や雨の場合に性能が劣化するＬｉＤＡＲの検知結果の影響を低減することができるため、雨天時や降雪時に物標の検知精度を向上させることができる。
【０１０３】
また、カメラまたはＬｉＤＡＲによって車両の進路が変化する道路（カーブや交差点）または登坂道路が検知される場合、レーダの性能が劣化する（図３参照）。かかる場合、変更部は、レーダの検知エリア全体について、レーダの信頼度を「中」に変更することもできる。
【０１０４】
これにより、周辺監視装置は、車両の進路が変化する道路や登坂道路で性能が劣化するレーダの検知結果の影響を低減することができるため、カーブ、交差点、または登坂道路を車両が走行する場合に、物標の検知精度を向上させることができる。
【０１０５】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１０６】
１  周辺監視装置
２  制御部
２１  判定部
２２  変更部
２３  検知部
３  記憶部
３１  劣化要因情報
１０  周辺監視システム
１１  レーダ
１２  ＬｉＤＡＲ
１３  カメラ
１４  報知装置
【図１】
2019152894.tif 000003
【図２】
2019152894.tif 000004
【図３】
2019152894.tif 000005
【図４】
2019152894.tif 000006
【図５】
2019152894.tif 000007
【図６】
2019152894.tif 000008
【図７】
2019152894.tif 000009
【図８】
2019152894.tif 000010
【図９】
2019152894.tif 000011