(57)【要約】【課題】物体認識に用いられるライダーの光軸の補正を短時間で完了することのできる技術を提供する。【解決手段】高精度地図上での自車両Ａの現在位置（ｘＡmap，ｙＡmap）と、基準方位と自車両Ａの前後軸のなす角度（方位角θazimuth）と、ライダーが検出した固定物（検出固定物Ｄ）の高精度地図上での位置（ｘＤmap，ｙＤmap）と、ライダーのレーザー光の送出角度θＡＤliderと、に基づいて、ライダー１１の光軸基準の所望の方向からのずれ角θgapを算出し、光軸基準を補正する。【選択図】図３
2019086393.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の外部状況を撮像するカメラと、
前記自車両の周囲の立体物を検出するライダーと、
地図情報、および、地図上の固定物の位置情報およびスタイル情報を少なくとも記憶する地図データベースと、
前記自車両の地図上の位置を推定する処理を行う車両位置推定部と、
前記カメラからの撮像情報と、前記位置情報と、を用いて、前記自車両の前後軸が基準方位となす角度を方位角として推定する処理を行う方位角推定部と、
前記ライダーが検出した固定物情報と、前記スタイル情報と、前記位置情報と、を用いて、前記ライダーが検出した固定物の地図上の位置を特定する処理を行う固定物位置特定部と、
前記自車両の地図上の位置と、前記方位角と、前記固定物の地図上の位置と、前記ライダーが前記固定物を検出したときの光軸基準に対するレーザー光の送出角度と、を用いて、前記光軸基準を補正する処理を行う光軸基準補正部と、
を備えることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
前記車両位置推定部による推定処理、前記方位角推定部による推定処理、および、前記固定物位置特定部による特定処理が、少なくとも前記自車両の停止中に行われることを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。
【請求項３】
前記光軸基準補正部による補正処理後の前記光軸基準と、前記光軸基準の初期角度の角度差が所定角度以上の場合に、前記光軸基準に異常が発生していると判定する光軸異常判定部を更に備えることを特徴とする請求項１または２に記載の物体認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開２０１７−１０２８６１号公報には、車載カメラを用いて車両の周囲の撮像画像を取得し、この撮像画像に含まれる物体の地図上の位置を算出する物体認識装置が開示されている。撮像画像上で成立する物体とランドマークの位置関係は、地図上においても成立することから、この物体認識装置は、撮像画像上で特定した物体とランドマークの位置関係、および、既知情報である地図上のランドマークの位置情報に基づいて、撮像画像上で特定した物体の地図上における位置を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１０２８６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、車載カメラは前後距離の精度が高くないことから、上述した撮像画像上で特定した物体とランドマークの位置関係は必ずしも正確でない。車載カメラの代わりにミリ波レーダーを用いることもできる。しかし、ミリ波レーダーは横位置精度が高くないことから、車載カメラの代用品として最適であるとは言い難い。
【０００５】
この点、ライダー（LIDAR: Laser Imaging Detection and Ranging）は、物体とランドマークの位置関係を正しく特定することができる。但し、ライダーの光軸が所望の方向からずれていると、この特定の精度が低下する。そのため、ライダーの光軸の補正は、定期的に行われることが望ましい。しかし、光軸の補正は、車両と物体の相対位置や相対速度に基づく確からしさを指標にして行われることが一般的である。そのため、補正に必要な物体のサンプル数が多くなり、補正が完了するまでに時間を要してしまう。従って、光軸の補正を短時間で完了するための技術開発が望まれる。
【０００６】
本発明は、上述のような課題に鑑みてなされたものであり、物体認識に用いられるライダーの光軸の補正を短時間で完了することのできる技術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】
第１の発明は、上述した課題を解決するための物体認識装置であり次の特徴を有する。
前記物体認識装置は、カメラと、ライダーと、地図データベースと、車両位置推定部と、方位角推定部と、固定物位置特定部と、光軸基準補正部と、を備える。
前記カメラは、自車両の外部状況を撮像する。
前記ライダーは、前記自車両の周囲の立体物を検出する。
前記地図データベースは、地図情報、および、地図上の固定物の位置情報およびスタイル情報を少なくとも記憶している。
前記車両位置推定部は、前記自車両の地図上の位置を推定する処理を行う。
前記方位角推定部は、前記カメラからの撮像情報と、前記位置情報と、を用いて、前記自車両の前後軸が基準方位となす角度を方位角として推定する処理を行う。
前記固定物位置特定部は、前記ライダーが検出した固定物情報と、前記スタイル情報と、前記位置情報と、を用いて、前記ライダーが検出した固定物の地図上の位置を特定する処理を行う。
前記光軸基準補正部は、前記自車両の地図上の位置と、前記方位角と、前記固定物の地図上の位置と、前記ライダーが前記固定物を検出したときの光軸基準に対するレーザー光の送出角度と、を用いて、前記光軸基準を補正する処理を行う。
【０００８】
第２の発明は、第１の発明において次の特徴を有する。
前記車両位置推定部による推定処理、前記方位角推定部による推定処理、および、前記固定物位置特定部による特定処理が、少なくとも前記自車両の停止中に行われる。
【０００９】
第３の発明は、第１または第２の発明において次の特徴を有する。
前記物体認識装置は、光軸異常判定部を更に備える。
前記光軸異常判定部は、前記光軸基準補正部による補正処理後の前記光軸基準と、前記光軸基準の初期角度の角度差が所定角度以上の場合に、前記光軸基準に異常が発生していると判定する。
【発明の効果】
【００１０】
第１の発明によれば、方位角推定部による推定処理において、地図上の固定物の位置情報が用いられる。また、固定物位置特定部による特定処理において、地図上の固定物の位置情報およびスタイル情報が用いられる。そのため、方位角推定部による推定処理や、固定物位置特定部による特定処理に要する時間を短くすることが可能になる。従って、自車両と物体の相対位置や相対速度に基づく確からしさに基づいて光軸補正を行う場合よりも短い時間で、ライダーの光軸基準の補正を完了させることが可能になる。
【００１１】
第２の発明によれば、車両位置推定部による推定処理、方位角推定部による推定処理、および、固定物位置特定部による特定処理が、少なくとも自車両の停止中に行われる。自車両の停止中であれば、自車両の走行中に比べて、自車両の地図上の位置および方位角の推定精度や、固定物の地図上の位置の特定精度を高めることが可能になる。よって、ライダーの光軸基準の補正の精度を高めることが可能になる。
【００１２】
第３の発明によれば、光軸異常判定部による判定処理が可能になる。従って、自車両のドライバーに注意喚起することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態１に係る物体認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】ライダーによる立体物の検出手法の概要を説明する図である。
【図３】光軸基準補正部によるずれ角θgapの算出手法を説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態２に係る物体認識装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。ただし、以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、この発明が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造やステップ等は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。
【００１５】
実施の形態１．
１．物体認識装置の構成
図１は、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置の構成を示すブロック図である。図１に示す物体認識装置１は、車両に搭載されて、当該車両の前方、側方および後方に存在する立体物を認識するものである。認識対象である立体物は、例えば、歩行者、自転車、自動車などの移動物、および、樹木、電柱、建物、道路構造物などの固定物である。道路構造物には、例えば、ガードレール、道路看板、道路標識が含まれる。本明細書において、この物体認識装置１が搭載された車両を「自車両Ａ」ともいう。
【００１６】
図１に示すように、物体認識装置１は、カメラ１０、ライダー１１、ＧＰＳ（Global Positioning System）機器１２、速度センサ１３、ジャイロセンサ１４、地図データベース１５、およびＥＣＵ（Electric Control Unit）２０を備えている。
【００１７】
カメラ１０は、自車両Ａの外部状況を撮像する機器である。カメラ１０は、例えば、自車両Ａのフロントガラスの裏側に設けられている。カメラ１０は、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。ステレオカメラは、例えば、両眼視差を再現するように配置された二つの撮像部を有している。ステレオカメラの撮像情報には、奥行き方向の情報も含まれている。カメラ１０は、自車両Ａの外部状況に関する撮像情報をＥＣＵ２０に送信する。
【００１８】
ライダー１１は、自車両Ａの周囲の立体物を検出する機器である。ライダー１１は、自車両Ａの周囲にパルス状に発光するレーザーを照射し、立体物からの反射レーザー光を受信することで反射点までの距離を計測し、これにより自車両Ａの周囲の立体物を検出する。ライダー１１は、例えば、レーザー制御器と、レーザー発振器と、光学系経路と、受光センサと、を備えている。レーザー制御器がレーザー発振器を稼働させると、光学系経路からレーザー光が送出される。受光センサは、光学系経路を介して受信した反射レーザー光を信号化する。ライダー１１は、自車両Ａの位置（より詳細には、ライダー１１の搭載位置。以下同じ。）から立体物の位置までの距離、同位置を基準とした立体物の方位（即ち、相対方位）、および、立体物の外形（例えば、高さ、幅）を、立体物情報として出力する。ライダー１１は、検出した立体物情報をＥＣＵ２０に送信する。
【００１９】
図２は、ライダー１１による立体物の検出手法の概要を説明する図である。図２には、ライダー１１が前方に搭載された自車両Ａと、道路看板Ｂと、道路標識Ｃとが描かれている。ライダー１１から９０°以上の広角に照射されたレーザー光は、道路看板Ｂや道路標識Ｃで反射する。レーザー光の送出から、反射レーザー光の受光までの時間を計測することで、自車両Ａの位置から道路看板Ｂの位置までの距離ｄＡＢ、および、自車両Ａの位置から道路標識Ｃの位置までの距離ｄＡＣが算出される。また、反射レーザー光が受光されるときの光軸基準（レーザー光の照射範囲の中央線をいう。以下同じ。）に対するレーザー光の送出角度θＡＢliderを計測することで道路看板Ｂの相対方位が算出される。つまり、道路看板Ｂを検出したときのレーザー光の送出角度θＡＢliderを計測することで道路看板Ｂの相対方位が算出される。道路看板Ｂの相対方位と同様、反射レーザー光が受光されるときの光軸基準に対するレーザー光の送出角度θＡＣliderを計測することで道路標識Ｃの相対方位が算出される。
【００２０】
ＧＰＳ機器１２は、３個以上のＧＰＳ衛星からの信号を受信することにより、自車両Ａの現在位置（例えば、自車両Ａの緯度および経度）を測定する。ＧＰＳ機器１２は、測定した自車両Ａの現在位置情報をＥＣＵ２０に送信する。
【００２１】
速度センサ１３は、自車両Ａの走行速度を検出する機器である。速度センサ１３としては、例えば、自車両Ａの車輪、または、当該車輪と一体に回転するドライブシャフト等に設けられ、当該車輪の回転速度を検出する車輪速センサが用いられる。速度センサ１３は、自車両Ａの走行速度情報をＥＣＵ２０に送信する。
【００２２】
ジャイロセンサ１４は、自車両Ａの方向転換に伴う角速度（具体的には、ヨーレート）を検出するための２軸ジャイロセンサである。ジャイロセンサ１４は、検出したヨーレート情報をＥＣＵ２０に送信する。ヨーレート情報は、ＧＰＳ衛星からの電波をＧＰＳ機器１２が受信できないときに自車両Ａの現在位置測定に用いられる。なお、ＧＰＳ衛星からの電波をＧＰＳ機器１２が受信できないときの自車両Ａの現在位置測定は、ヨーレート情報と、速度センサ１３からの走行速度情報と、に基づいて行われる。
【００２３】
地図データベース１５は、高精度地図情報を備えるデータベースである。地図データベース１５は、例えば、自車両Ａに搭載されたＨＤＤ（Hard Disk Drive）内に形成されている。高精度地図情報には、例えば、道路の位置情報、道路形状の情報（例えば、カーブ、直線の種別、カーブの曲率等）、交差点および分岐点の位置情報が含まれる。高精度地図情報には、また、建物、道路構造物等の固定物の位置情報（例えば、緯度および経度）に関する情報が含まれる。高精度地図情報には、更に、道路や道路構造物の標示情報（例えば、制限速度、行き先、一時停止）、この標示情報の更新日、道路や道路構造物のスタイル情報（例えば、色、高さ、幅）も含まれる。
【００２４】
ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信回路等を有する制御ユニットである。ＥＣＵ２０では、例えば、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより各種の機能を実現する。ＥＣＵ２０は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。
【００２５】
２．ＥＣＵ２０の構成
次に、ＥＣＵ２０の機能的構成について説明する。図１に示すように、ＥＣＵ２０は、車両位置推定部２１と、方位角θazimuth推定部２２と、固定物位置特定部２３と、光軸基準補正部２４と、を備えている。
【００２６】
車両位置推定部２１は、ＧＰＳ機器１２が測定した自車両Ａの現在位置情報と、地図データベース１５からの高精度地図情報と、に基づいて、高精度地図上での自車両Ａの現在位置（ｘＡmap，ｙＡmap）を推定する。ＧＰＳ衛星からの電波をＧＰＳ機器１２が受信できない場合、車両位置推定部２１は、ジャイロセンサ１４から取得したヨーレート情報と、速度センサ１３から取得した走行速度情報と、地図データベース１５からの高精度地図情報と、に基づいて、現在位置（ｘＡmap，ｙＡmap）を推定する。
【００２７】
方位角θazimuth推定部２２は、方位角θazimuthを推定する。方位角θazimuthの推定処理は、例えば、次のように行われる。先ず、カメラ１０からの撮像情報が解析され、撮影画像中の任意の固定物の特徴が認識される。続いて、認識した固定物の特徴と、地図データベース１５の高精度地図情報と、のマッチング処理が行われる。このマッチング処理では、認識した固定物の位置情報が高精度地図情報内から検索される。そして、位置情報が高精度地図情報内に存在する場合、この位置情報と、現在位置（ｘＡmap，ｙＡmap）と、に基づいて、自車両Ａの前部が向いている方位（東、西、南、および北）の何れかが基準方位に設定される。方位角θazimuthは、このようにして設定した基準方位と、自車両Ａの前後軸のなす角度として算出される。
【００２８】
固定物位置特定部２３は、ライダー１１が検出した固定物（以下、「検出固定物Ｄ」ともいう。）の位置（ｘＤlider，ｙＤlider）と、検出固定物Ｄの高精度地図上での位置（ｘＤmap，ｙＤmap）と、を特定する。位置（ｘＤlider，ｙＤlider）は、現在位置（ｘＡmap，ｙＡmap）と、ライダー１１からの立体物情報と、に基づいて特定される。位置（ｘＤmap，ｙＤmap）の特定処理は、例えば、次のように行われる。先ず、高精度地図情報に含まれる道路構造物のスタイル情報と、検出固定物Ｄとのマッチング処理が行われる。このマッチング処理では、道路構造物のスタイル情報と、検出固定物Ｄの外形と、が照合され、道路構造物の候補Ｅが抽出される。候補Ｅは、例えば、検出固定物Ｄの外形に最も近い道路構造物である。候補Ｅが抽出された場合、候補Ｅの高精度地図上での位置（ｘＥmap，ｙＥmap）と、位置（ｘＤlider，ｙＤlider）との間の距離ｄＤＥが算出される。そして、距離ｄＤＥが所定距離ｄＴＨ以下の場合、候補Ｅと検出固定物Ｄが同一物であると判定され、位置（ｘＥmap，ｙＥmap）が位置（ｘＤmap，ｙＤmap）として特定される。
【００２９】
なお、距離ｄＤＥが所定距離ｄＴＨよりも大きい場合、道路構造物の他の候補Ｆの高精度地図上での位置（ｘＦmap，ｙＦmap）と、位置（ｘＤlider，ｙＤlider）との間の距離ｄＤＦに基づいた判定が行われる。他の候補Ｆは、例えば、検出固定物Ｄの外形に二番目に近い道路構造物である。距離ｄＤＦが所定距離ｄＴＨよりも大きい場合、ライダー１１が検出した別の固定物に対して、上述したマッチング処理が行われる。他の候補Ｆが抽出されない場合、または、道路構造物の候補Ｅがそもそも抽出されない場合も、ライダー１１が検出した別の固定物に対して、上述したマッチング処理が行われる。
【００３０】
位置（ｘＤmap，ｙＤmap）の特定処理では、複数の検出固定物Ｄと、高精度地図情報に含まれる複数の道路構造物とのマッチング処理が並行して行われてもよい。このマッチング処理では、先ず、複数の検出固定物Ｄから、道路構造物に該当するものの抽出が行われる。続いて、抽出された複数の検出固定物Ｄ（検出固定物Ｄ１，Ｄ２，・・・）の間の相対的な位置関係と、検出固定物Ｄ１，Ｄ２，・・・に対応する道路構造物の高精度地図上の相対的な位置関係と、が照合される。そして、相対的な位置関係が一致した場合に、検出固定物Ｄ１，Ｄ２，・・・対応する道路構造物の高精度地図上での位置（ｘＤ１map，ｙＤ１map），位置（ｘＤ２map，ｙＤ２map），・・・が特定される。
【００３１】
単一の検出固定物Ｄに基づくマッチング処理の場合は、上述した同一物判定の結果を短時間で得ることができるメリットがある一方で、次のデメリットがある。即ち、ライダー１１の光軸基準が所望の方向から大きくずれている場合に、上述した距離ｄＤＥが大きくなり、所定距離ｄＴＨに基づく判定が完了しない可能性がある。この点、複数の検出固定物Ｄに基づくマッチング処理によれば、光軸基準のずれが大きい場合であっても、検出固定物Ｄ１，Ｄ２，・・・の高精度地図上での位置位置（ｘＤ１map，ｙＤ１map），位置（ｘＤ２map，ｙＤ２map），・・・を特定することが可能になる。但し、相対的な位置関係を求めるための検出固定物Ｄ１，Ｄ２，・・・のサンプル総数を多くするとマッチング処理の完了に時間を要することから、サンプル総数は少数（具体的には、２または３）とすることが望ましい。
【００３２】
なお、位置（ｘＤmap，ｙＤmap）の特定処理では、自車両Ａの位置からの距離が近距離〜中距離の検出固定物Ｄに限定して上述した所定距離ｄＴＨに基づくマッチング処理が行われてもよい。自車両Ａの位置から検出固定物Ｄまでの距離ｄＡＤが短くなるほど、上述した距離ｄＤＥが長くなる。そのため、距離ｄＡＤが短い場合において、検出固定物Ｄの外形に最も近い候補Ｅと検出固定物Ｄの間の距離（即ち、距離ｄＤＥ）が所定距離ｄＴＨ以下であるということは、候補Ｅと検出固定物Ｄが同一物である可能性が極めて高いことを意味する。また、このような限定条件を、上述した複数の検出固定物Ｄ１，Ｄ２，・・・に基づくマッチング処理と組み合わせてもよい。
【００３３】
光軸基準補正部２４は、現在位置（ｘＡmap，ｙＡmap）と、方位角θazimuthと、位置（ｘＤmap，ｙＤmap）と、送出角度θＡＤliderと、に基づいて、ライダー１１の光軸基準の所望の方向からのずれ角θgapを算出し、光軸基準を補正する。図３は、光軸基準補正部２４によるずれ角θgapの算出手法を説明する図である。図３に示す例では、ｘｙ座標平面の原点に現在位置（ｘＡmap，ｙＡmap）を設定し、このｘｙ座標平面のｙ軸に基準方位を合わせる。送出角度θＡＤliderは、現在位置（ｘＡmap，ｙＡmap）および位置（ｘＤlider，ｙＤlider）を通る線分ＶＳＶＤliderと、光軸基準とのなす角である。現在位置（ｘＡmap，ｙＡmap）および位置（ｘＤmap，ｙＤmap）を通る線分ＶＳＶＤmapと、ｙ軸（即ち、基準方位）とのなす角度θmapは、高精度地図上での検出固定物Ｄの方位角と言うことができる。角度θmapは、例えばベクトルの内積の定義を用いて算出することができる。
【００３４】
図３から分かるように、方位角θazimuth、送出角度θＡＤlider、角度θmapおよびずれ角θgapの間には、式（１）の関係が成立する。
θmap+θazimuth＝θＡＤlider＋θgap  ・・・（１）
式（１）を変形すると、ずれ角θgapは、式（２）で表すことができる。
θgap＝θmap+θazimuth−θＡＤlider  ・・・（２）
【００３５】
図３では光軸基準が基準方位よりも左側に位置しており、位置（ｘＤmap，ｙＤmap）は位置（ｘＤlider，ｙＤlider）よりも右側に位置している。これらの位置関係を考慮して場合分けすると、ずれ角θgapは、式（３）で表すことができる。
θgap＝θmap+θazimuth−θＡＤlider  （θazimuth＜０、ｘＤmap＞ｘＤlider）
θgap＝θＡＤlider−（θazimuth＋θmap）  （θazimuth＜０、ｘＤlider＞ｘＤmap）
θgap＝θmap−（θazimuth＋θＡＤlider）  （θazimuth＞０、ｘＤmap＞ｘＤlider）
θgap＝θＡＤlider＋θazimuth−θmap  （θazimuth＞０、ｘＤlider＞ｘＤmap）
・・・（３）
【００３６】
光軸基準補正部２４は、このようにして算出されたずれ角θgapを用いて、光軸基準を補正する。補正前後の光軸基準は、式（４）で表される。
補正後の光軸基準＝補正前の光軸基準−ずれ角θgap  ・・・（４）
【００３７】
光軸基準補正部２４による処理以外の処理、即ち、車両位置推定部２１による現在位置（ｘＡmap，ｙＡmap）の推定処理、方位角θazimuth推定部２２による方位角θazimuthの推定処理、および、固定物位置特定部２３による位置（ｘＤmap，ｙＤmap）の特定処理は、自車両Ａの停止中に行われることが好ましい。本明細書において、「自車両Ａの停止中」とは、厳密には自車両Ａの走行速度がゼロである間を意味するが、極低速（たとえば、走行速度が５ｋｍ／ｈ以下）で走行している間も「自車両Ａの停止中」に含む。
【００３８】
方位角θazimuthの推定処理、および、位置（ｘＤmap，ｙＤmap）の特定処理では、マッチング処理を行う必要がある。これらのマッチング処理では、カメラ１０からの撮像情報やライダー１１からの立体物情報の精度が重要である。そのため、自車両Ａが停止中にこれらのマッチング処理と、これらのマッチング処理と並行して行われる現在位置（ｘＡmap，ｙＡmap）の推定処理と、を自車両Ａの停止中を行うことで、方位角θazimuthの推定精度や位置（ｘＤmap，ｙＤmap）の特定精度を高め、ひいては光軸基準の補正の精度を高めることができる。なお、自車両Ａが停止中であるか否かは、速度センサ１３からの走行速度情報に基づいて判定される。
【００３９】
３．実施の形態１に係る物体認識装置の効果
以上説明した実施の形態１に係る物体認識装置によれば、方位角θazimuthの推定に際して行われるマッチング処理が、高精度地図情報に含まれる固定物の位置情報を利用して行われる。また、位置（ｘＤmap，ｙＤmap）の特定に際して行われるマッチング処理が、高精度地図情報に含まれる道路構造物のスタイル情報および位置情報を利用して行われる。そのため、これらのマッチング処理に要する時間を格段に短くすることが可能となる。従って、自車両Ａと検出固定物Ｄの相対位置や相対速度に基づく確からしさに基づいて光軸補正を行う場合よりも短い時間で、ライダー１１の光軸基準の補正を完了させることが可能になる。
【００４０】
実施の形態２．
１．実施の形態２の特徴
本発明の実施の形態２に係る物体認識装置は、ＥＣＵの機能的構成において上記実施の形態１に係る物体認識装置と異なる。従って、以下においては、この相違点を中心に説明する。
【００４１】
２．ＥＣＵ２０の構成
図４を参照して、実施の形態２に係る物体認識装置２が備えるＥＣＵ２０の機能的構成について説明する。図４に示すＥＣＵ２０は、車両位置推定部２１と、方位角θazimuth推定部２２と、固定物位置特定部２３と、光軸基準補正部２４と、光軸異常判定部２５と、を備えている。光軸異常判定部２５以外の構成については、上記実施の形態１で説明した通りである。
【００４２】
光軸異常判定部２５は、上記式（４）に基づいて算出された補正後の光軸基準と、光軸基準の初期角度との角度差が所定角度（例えば、１０°）以上の場合に、ライダー１１の光軸基準に異常が発生していると判定する。光軸基準に異常が発生していると判定した場合、光軸異常判定部２５は、図示しない警報ＥＣＵに異常発生信号を送信する。
【００４３】
警報ＥＣＵは、ＨＭＩ（Human Machine Interface）（例えば、ブザー、スピーカ等の音声出力手段、ＨＵＤ（Head Up Display）、ナビゲーションシステムのディスプレイ、コンビネーションメータ等の表示手段）に接続されている。警報ＥＣＵは、異常発生信号に従って音声出力手段から警告音声を出力し、または、表示手段に警告メッセージ、警告ランプ等を表示して支援制御の作動状況を自車両Ａのドライバーに知らせる。
【００４４】
３．実施の形態２に係る物体認識装置の効果
以上説明した実施の形態２に係る物体認識装置によれば、上記式（４）に基づいて算出された補正後の光軸基準と、光軸基準の初期角度との角度差が所定角度（例えば、１０°）以上の場合に、警報ＥＣＵに異常発生信号が送信される。従って、自車両Ａのドライバーに注意喚起することができる。
【符号の説明】
【００４５】
１，２  物体認識装置
１０  カメラ
１１  ライダー
１５  地図データベース
２０  ＥＣＵ
２１  車両位置推定部
２２  方位角θazimuth推定部
２３  固定物位置特定部
２４  光軸基準補正部
２５  光軸異常判定部
Ａ  自車両
Ｂ  道路看板
Ｃ  道路標識
Ｄ  検出固定物
ＶＳＶＤlider，ＶＳＶＤmap  線分
θＡＢlider，θＡＣlider，θＡＤlider  送出角度
θazimuth  方位角
θgap  ずれ角
【図１】
2019086393.tif 000003
【図２】
2019086393.tif 000004
【図３】
2019086393.tif 000005
【図４】
2019086393.tif 000006