(57)【要約】【課題】移動体の周囲に存在する物体の種類を好適に認識することが可能な物体認識装置を提供する。【解決手段】物体認識装置１２は、マッチング手段６４により同一の対象物体であると判定される第１物体と第２物体の組み合わせが認識された後、第２物体が認識されなくなった場合、第２物体の種類を対象物体の属性として引き継ぐか否かを判定する属性引継ぎ判定手段６６をさらに備える。属性引継ぎ判定手段６６は、第２物体が認識されなくなってからの属性不認識時間が所定の属性引継ぎ許可閾値以下であることを少なくとも条件の１つとして、第２物体の種類を対象物体の属性として引き継ぐ。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１物体からの電磁波の反射に基づいて前記第１物体の位置を認識する第１認識手段と、撮像画像内に存在する第２物体の位置及び種類を認識する第２認識手段と、前記第１認識手段で認識された前記第１物体の位置及び前記第２認識手段で認識された前記第２物体の位置が一致する又は所定距離内にあるときに同一の対象物体であると判定するマッチング手段とを備え、移動体に搭載される物体認識装置であって、
前記マッチング手段により前記同一の対象物体であると判定される前記第１物体と前記第２物体の組み合わせが認識された後、前記第２物体が認識されなくなった場合、前記第２物体の種類を前記対象物体の属性として引き継ぐか否かを判定する属性引継ぎ判定手段をさらに備え、
前記属性引継ぎ判定手段は、前記第２物体が認識されなくなってからの属性不認識時間が所定の属性引継ぎ許可閾値を下回ることを少なくとも条件の１つとして、前記第２物体の種類を前記対象物体の属性として引き継ぐ
ことを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
請求項１記載の物体認識装置において、
前記属性引継ぎ判定手段は、前記マッチング手段により前記同一の対象物体であると判定される前記第１物体と前記第２物体の組み合わせが認識された後、前記移動体から前記対象物体までの距離が、所定の距離閾値より短くなったことを追加条件として、前記第２物体の種類を前記対象物体の属性として引き継ぐか否かを判定する
ことを特徴とする物体認識装置。
【請求項３】
請求項２記載の物体認識装置において、
前記属性引継ぎ判定手段は、前記移動体から前記対象物体までの距離が前記距離閾値より短いか否かを、前記第１認識手段で認識された前記第１物体の位置を用いて判定する
ことを特徴とする物体認識装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の物体認識装置において、
前記属性引継ぎ判定手段は、前記第２物体が認識されなくなる前に前記マッチング手段が前記第１物体と前記第２物体とが前記同一の対象物体であると判定した継続時間に基づいて前記属性引継ぎ許可閾値を変化させる
ことを特徴とする物体認識装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の物体認識装置において、
前記属性引継ぎ判定手段は、前記移動体の移動速度又は前記移動体と前記対象物体の相対速度に基づいて前記属性引継ぎ許可閾値を変化させる
ことを特徴とする物体認識装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の物体認識装置において、
前記属性引継ぎ判定手段は、前記第１認識手段で認識された前記第１物体の個数に基づいて前記属性引継ぎ許可閾値を変化させる
ことを特徴とする物体認識装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の物体認識装置において、
前記属性引継ぎ判定手段は、前記第１物体からの前記電磁波の反射レベルの変化に基づき、前記対象物体の種類の引継ぎを禁止する
ことを特徴とする物体認識装置。
【請求項８】
第１物体からの電磁波の反射に基づいて前記第１物体の位置を認識する第１認識手段と、撮像画像内に存在する第２物体の位置及び種類を認識する第２認識手段と、前記第１認識手段で認識された前記第１物体の位置及び前記第２認識手段で認識された前記第２物体の位置が一致する又は所定距離内にあるときに同一の対象物体であると判定するマッチング手段とを備え、移動体に搭載される物体認識装置であって、
前記マッチング手段により前記同一の対象物体であると判定される前記第１物体と前記第２物体の組み合わせが認識された後、前記移動体から前記対象物体までの距離が、所定の距離閾値よりも短くなったことを少なくとも条件の１つとして、前記第２物体の種類を前記対象物体の属性として引き継ぐか否かを判定する属性引継ぎ判定手段をさらに備える
ことを特徴とする物体認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の周囲に存在する物体を認識する物体認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、撮像手段による瞬間的に不安定な検出結果によりフュージョン物標の大きさ情報を適正に取得できない場合であっても、その影響を極力受けることなくフュージョン物標を更新することを課題としている（［０００６］、要約）。
【０００３】
当該課題を解決するため、特許文献１では、生成されたフュージョン物標ＦＰの更新時に、レーダ物標ＭＰは検出できたが、撮像手段では瞬間的な画像ロスト（未検出）を生じて大きさ情報を適正に取得できなくても、撮像手段の検出結果に誤りがあり前回の検出物体が存在すると推定する。そして、大きさ情報が過去に取得したフュージョン物標ＦＰの大きさ情報に基づく推定により補間された補間画像物標ＬＩＰ1〜ＬＩＰ4を用いて画像ロストフュージョン物標ＬＦＰ1〜ＬＦＰ4を生成してフュージョン物標ＦＰを更新する（要約）。
【０００４】
また、特許文献１では、画像ロストが生じる場合として、ミリ波レーダ２の検出結果が誤っており現実に物体が存在しなくなってしまった場合に加え、例えば、光の当り具合（夕日、影等）の影響によって、ステレオカメラ３側で瞬間的に画像検出物をロスト（未検出）してしまう場合を想定している（［００３２］）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２２６６８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１では、画像ロストが発生した場合でも、画像ロストフュージョン物標ＬＦＰ1〜ＬＦＰ4を生成することにより大きさ情報を用いることが可能となる。しかしながら、特許文献１の技術には改善の余地がある。
【０００７】
例えば、特許文献１では、フュージョン物標ＦＰの大きさ情報を特定しているが、フュージョン物標ＦＰの種類については特定しておらず、画像ロストが生じた際に「種類」を引き継ぐことについては検討されていない。
【０００８】
本発明は上記のような課題を考慮してなされたものであり、移動体の周囲に存在する物体の種類を好適に認識することが可能な物体認識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】
【０００９】
本発明に係る物体認識装置は、第１物体からの電磁波の反射に基づいて前記第１物体の位置を認識する第１認識手段と、撮像画像内に存在する第２物体の位置及び種類を認識する第２認識手段と、前記第１認識手段で認識された前記第１物体の位置及び前記第２認識手段で認識された前記第２物体の位置が一致する又は所定距離内にあるときに同一の対象物体であると判定するマッチング手段とを備え、移動体に搭載されるものであって、前記マッチング手段により前記同一の対象物体であると判定される前記第１物体と前記第２物体の組み合わせが認識された後、前記第２物体が認識されなくなった場合、前記第２物体の種類を前記対象物体の属性として引き継ぐか否かを判定する属性引継ぎ判定手段をさらに備え、前記属性引継ぎ判定手段は、前記第２物体が認識されなくなってからの属性不認識時間が所定の属性引継ぎ許可閾値を下回ることを少なくとも条件の１つとして、前記第２物体の種類を前記対象物体の属性として引き継ぐことを特徴とする。
【００１０】
本発明によれば、対象物体の種類の認識に用いる第２物体が認識されなくなってからの属性不認識時間が所定の属性引継ぎ許可閾値を下回ることを少なくとも条件の１つとして、第２物体の種類を対象物体の属性として引き継ぐ。このため、第２物体の種類を引き継ぐべきか否かを適切に判定し、対象物体の種類の判定精度を高めることが可能となる。
【００１１】
前記属性引継ぎ判定手段は、前記マッチング手段により前記同一の対象物体であると判定される前記第１物体と前記第２物体の組み合わせが認識された後、前記移動体から前記対象物体までの距離が、所定の距離閾値より短くなったことを追加条件として、前記第２物体の種類を前記対象物体の属性として引き継ぐか否かを判定してもよい。このため、光の当り具合（夕日、影等）の影響によって対象物体を瞬間的に検出できなかった場合の処理と比較して、比較的長い時間、対象物体の種類を認識し続けることが可能となる。
【００１２】
また、対象物体が、移動体との距離閾値を超えるほど移動体に接近していなければ、第２物体の種類を引き継ぐか否かの判定を行わないことが可能となる。従って、当該引継ぎについての判定を行う場面を限定することで、物体認識装置における演算負荷を軽減することが可能となる。
【００１３】
前記属性引継ぎ判定手段は、前記移動体から前記対象物体までの距離が前記距離閾値より短いか否かを、前記第１認識手段で認識された前記第１物体の位置を用いて判定してもよい。これにより、撮像画像ではなく、電磁波の反射を用いて、移動体から対象物体までの距離が短すぎるか否かを判定することが可能となる。このため、第２認識手段よりも第１認識手段の方が位置の認識精度が高い場合、移動体から対象物体までの距離を高精度に認識することが可能となる。
【００１４】
前記属性引継ぎ判定手段は、前記第２物体が認識されなくなる前に前記マッチング手段が前記第１物体と前記第２物体とが前記同一の対象物体であると判定した継続時間に基づいて前記属性引継ぎ許可閾値を変化させてもよい。前記継続時間は、対象物体の種類の認識精度に影響する。このため、前記継続時間に応じて属性引継ぎ許可閾値を変化させることで、対象物体の種類の判定精度を高めることが可能となる。
【００１５】
前記属性引継ぎ判定手段は、前記移動体の移動速度又は前記移動体と前記対象物体の相対速度に基づいて前記属性引継ぎ許可閾値を変化させてもよい。移動体の移動速度又は移動体と対象物体の相対速度は、対象物体の種類の認識精度に影響する。このため、移動速度又は相対速度に応じて属性引継ぎ許可閾値を変化させることで、対象物体の種類の判定精度を高めることが可能となる。
【００１６】
前記属性引継ぎ判定手段は、前記第１認識手段で認識された前記第１物体の個数に基づいて前記属性引継ぎ許可閾値を変化させてもよい。第１認識手段で認識された第１物体の個数は、対象物体の種類の認識精度に影響する。このため、第１物体の個数に応じて属性引継ぎ許可閾値を変化させることで、対象物体の種類の判定精度を高めることが可能となる。
【００１７】
前記属性引継ぎ判定手段は、前記第１物体からの前記電磁波の反射レベルの変化に基づき、前記対象物体の種類の引継ぎを禁止してもよい。第１物体からの電磁波の反射レベルの変化は、対象物体の種類の認識精度に影響する。このため、前記反射レベルの変化に応じて引継ぎを禁止することで、対象物体の種類の判定精度を高めることが可能となる。
【００１８】
本発明に係る物体認識装置は、第１物体からの電磁波の反射に基づいて前記第１物体の位置を認識する第１認識手段と、撮像画像内に存在する第２物体の位置及び種類を認識する第２認識手段と、前記第１認識手段で認識された前記第１物体の位置及び前記第２認識手段で認識された前記第２物体の位置が一致する又は所定距離内にあるときに同一の対象物体であると判定するマッチング手段とを備え、移動体に搭載されるものであって、前記マッチング手段により前記同一の対象物体であると判定される前記第１物体と前記第２物体の組み合わせが認識された後、前記移動体から前記対象物体までの距離が、所定の距離閾値よりも短くなったことを少なくとも条件の１つとして、前記第２物体の種類を前記対象物体の属性として引き継ぐか否かを判定する属性引継ぎ判定手段をさらに備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、移動体の周囲に存在する物体の種類を好適に認識することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施形態に係る物体認識装置を搭載した車両の構成を示すブロック図である。
【図２】前記実施形態における属性判定制御の第１フローチャートである。
【図３】前記実施形態における属性判定制御の第２フローチャートである。
【図４】直近（過去）の属性情報継続時間と仮属性引継ぎ許可閾値との関係を示す図である。
【図５】前記車両と対象物体の相対速度と仮属性引継ぎ許可閾値との関係を示す図である。
【図６】画像不認識領域内に存在する第１物体の個数と仮属性引継ぎ許可閾値との関係を示す図である。
【図７】第２物体又は対象物体としての歩行者と前記車両との位置関係を示す図である。
【図８】カメラの撮像画像の第１例を示す図である。
【図９】前記カメラの撮像画像の第２例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
Ａ．一実施形態
Ａ１．構成
［Ａ１−１．全体構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る物体認識装置１２を搭載した車両１０（以下「自車１０」ともいう。）の構成を示すブロック図である。車両１０は、物体認識装置１２に加え、車両挙動安定システム１４（以下「ＶＳＡシステム１４」という。）、電動パワーステアリングシステム１６（以下「ＥＰＳシステム１６」という。）、ポップアップフードシステム１８（以下「ＰＵＨシステム１８」という。）及び車速センサ２０を有する。
【００２２】
物体認識装置１２は、自車１０の周囲に現れる各種の物体１００（例えば、他車、歩行者、壁）を検出する。そして、物体認識装置１２は、物体１００（以下「検出物体１００」ともいう。）のうち自車１０の制御に関連するものを対象物体１００ｔａｒ（以下「物体１００ｔａｒ」ともいう。）として選択又は特定する。物体認識装置１２は、自車１０から対象物体１００ｔａｒまでの距離Ｌを算出すると共に、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒを判別する。ここでの属性Ｐｒｔａｒには、例えば、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａ（例えば、車両、歩行者（ヒト）又は壁）、大きさ等が含まれる。
【００２３】
ＶＳＡシステム１４の電子制御装置３０（以下「ＶＳＡ  ＥＣＵ３０」という。）は、車両挙動安定化制御を実行するものであり、図示しないブレーキシステム等の制御を介してカーブ路の旋回時、自車１０に対する他車の接近時等における車両１０の挙動を安定化させる。
【００２４】
ＥＰＳシステム１６の電子制御装置３２（以下「ＥＰＳ  ＥＣＵ３２」という。）は、操舵アシスト制御を実行するものであり、電動パワーステアリング装置の構成要素｛電動モータ、トルクセンサ及び舵角センサ（いずれも図示せず）等｝の制御を介して運転者による操舵をアシストする。
【００２５】
ＰＵＨシステム１８の電子制御装置３４（以下「ＰＵＨ  ＥＣＵ３４」という。）は、車両１０が歩行者１０２（図７〜図９）との衝突事故に遭った場合、車両１０のポップアップフード（図示せず）を跳ね上げ、歩行者１０２の頭部が車体に当たったときの衝撃を和らげる。
【００２６】
車速センサ２０は、車両１０の車速Ｖ［ｋｍ／ｈ］を検出して物体認識装置１２等に出力する。
【００２７】
［Ａ１−２．物体認識装置１２］
図１に示すように、物体認識装置１２は、レーダ４０、カメラ４２及び物体認識電子制御装置４４（以下「物体認識ＥＣＵ４４」又は「ＥＣＵ４４」という。）を有する。
【００２８】
（Ａ１−２−１．レーダ４０）
レーダ４０は、電磁波（ここではミリ波）である送信波Ｗｔを車両１０の外部に出力し、送信波Ｗｔのうち検出物体１００（例えば、他車、歩行者１０２）に反射して戻って来る反射波Ｗｒを受信する。そして、反射波Ｗｒに対応する検出信号（以下「反射波信号Ｓｗｒ」又は「信号Ｓｗｒ」という。）をＥＣＵ４４に出力する。以下では、レーダ４０が検出した検出物体１００を「第１物体１００ｒ」又は「レーダ物標１００ｒ」ともいう。
【００２９】
レーダ４０は、車両１０の前側（例えば、フロントバンパ及び／又はフロントグリル）に配置される。前側に加えて又は前側に代えて、車両１０の後ろ側（例えば、リアバンパ及び／又はリアグリル）又は側方（例えば、フロントバンパの側方）に配置してもよい。
【００３０】
また、後述するように、ミリ波を出力するレーダ４０の代わりに、レーザレーダ、超音波センサ等のセンサを用いることもできる。
【００３１】
（Ａ１−２−２．カメラ４２）
カメラ４２（撮像手段）は、車両１０の周囲（対象物体１００ｔａｒを含む。）の画像２００（以下「周辺画像２００」又は「撮像画像２００」ともいう。）（図８及び図９）を取得する。そして、画像２００に対応する信号（以下「画像信号Ｓｉ」又は「信号Ｓｉ」という。）をＥＣＵ４４に出力する。以下では、カメラ４２が検出した検出物体１００を「第２物体１００ｃ」又は「カメラ物標１００ｃ」ともいう。
【００３２】
本実施形態では、１つのカメラ４２を用いるが、２つのカメラ４２を左右対称に配置させてステレオカメラを構成してもよい。カメラ４２は、１秒間に１５フレーム以上（例えば３０フレーム）で画像２００を取得する。カメラ４２は、主に可視光領域の波長を有する光を利用するモノクロカメラであるが、カラーカメラ又は赤外線カメラであってもよい。カメラ４２は、例えば、車両１０の車室内の前方部分における車幅方向中心部（例えば、バックミラー周辺）に配置されている。或いは、カメラ４２は、車両１０の前部バンパー部における車幅方向中心部に配置されてもよい。
【００３３】
（Ａ１−２−３．物体認識ＥＣＵ４４）
物体認識ＥＣＵ４４は、物体認識装置１２の全体を制御するものであり、図１に示すように、入出力部５０、演算部５２及び記憶部５４を有する。
【００３４】
レーダ４０からの反射波信号Ｓｗｒ及びカメラ４２からの画像信号Ｓｉは、入出力部５０を介して物体認識ＥＣＵ４４に供給される。また、物体認識ＥＣＵ４４と、ＶＳＡ  ＥＣＵ３０、ＥＰＳ  ＥＣＵ３２及びＰＵＨ  ＥＣＵ３４との間の通信は、通信線７０及び入出力部５０を介して行われる。入出力部５０は、入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換する図示しないＡ／Ｄ変換回路を備える。
【００３５】
演算部５２は、レーダ４０及びカメラ４２からの各信号Ｓｗｒ、Ｓｉに基づく演算を行い、演算結果に基づき、ＶＳＡ  ＥＣＵ３０、ＥＰＳ  ＥＣＵ３２及びＰＵＨ  ＥＣＵ３４に対する信号を生成する。
【００３６】
図１に示すように、演算部５２は、レーダ情報処理部６０（第１認識手段）、カメラ情報処理部６２（第２認識手段）及び対象物体情報処理部６４（マッチング手段）を有する。各処理部６０、６２、６４は、記憶部５４に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。前記プログラムは、図示しない無線通信装置（携帯電話機、スマートフォン等）を介して外部から供給されてもよい。前記プログラムの一部をハードウェア（回路部品）で構成することもできる。
【００３７】
レーダ情報処理部６０は、レーダ４０が検出した反射波Ｗｒ（反射波信号Ｓｗｒ）に基づいて検出物体１００（第１物体１００ｒ）の情報（以下「レーダ情報Ｉｒ」、「第１物体情報Ｉｒ」又は「情報Ｉｒ」という。）を算出する。カメラ情報処理部６２は、カメラ４２が取得した周辺画像２００（図８及び図９参照）を用いて検出物体１００（第２物体１００ｃ）の情報（以下「カメラ情報Ｉｃ」、「第２物体情報Ｉｃ」又は「情報Ｉｃ」という。）を算出する。
【００３８】
対象物体情報処理部６４は、レーダ情報処理部６０が算出したレーダ情報Ｉｒと、カメラ情報処理部６２が算出したカメラ情報Ｉｃとを組み合わせた情報（以下「対象物体情報Ｉｔ」又は「情報Ｉｔ」という。）を算出する。換言すると、処理部６４は、いわゆるフュージョン処理を行う。情報Ｉｔは、レーダ４０が検出した検出物体１００（第１物体１００ｒ）と、カメラ４２が検出した検出物体１００（第２物体１００ｃ）とに基づいて特定する対象物体１００ｔａｒの情報である。処理部６４は、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒを判定する属性判定制御の一部を実行する属性判定部６６（属性引継ぎ判定手段）を備える。
【００３９】
記憶部５４は、デジタル信号に変換された撮像信号、各種演算処理に供される一時データ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、及び実行プログラム、テーブル又はマップ等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）等で構成される。
【００４０】
Ａ２．制御
［Ａ２−１．制御の概要］
本実施形態では、物体認識装置１２（物体認識ＥＣＵ４４）で検出又は認識した対象物体情報Ｉｔ（対象物体１００ｔａｒの位置Ｐｏｔａｒ、速度Ｖｔａｒ、加速度ａｔａｒ、属性Ｐｒｔａｒ等）をＶＳＡ  ＥＣＵ３０、ＥＰＳ  ＥＣＵ３２及びＰＵＨ  ＥＣＵ３４に出力する。各ＥＣＵ３０、３２、３４は、対象物体情報Ｉｔを用いて制御を行う。ＶＳＡ  ＥＣＵ３０は、例えば、情報Ｉｔを用いて自動ブレーキ制御を実行する。ＥＰＳ  ＥＣＵ３２は、例えば、情報Ｉｔを用いて自動ステアリング制御を実行する。ＰＵＨ  ＥＣＵ３４は、情報Ｉｔを用いてＰＵＨ制御を実行する。
【００４１】
［Ａ２−２．属性判定制御］
（Ａ２−２−１．属性判定制御の全体的な流れ）
図２及び図３は、本実施形態における属性判定制御の第１及び第２フローチャートである。属性判定制御は、物体認識ＥＣＵ４４の演算部５２（処理部６０、６２、６４）が実行する。演算部５２は、図２及び図３に示す処理を所定の演算周期（例えば、数μｓｅｃ〜数百ｍｓｅｃのいずれかの周期）で繰り返す。
【００４２】
ステップＳ１において、ＥＣＵ４４（レーダ情報処理部６０）は、レーダ４０からの反射波信号Ｓｗｒに基づいて、検出物体１００（第１物体１００ｒ）のレーダ情報Ｉｒを算出する。レーダ情報Ｉｒには、第１物体１００ｒの位置Ｐｏｒ、速度Ｖｒ、加速度ａｒ等が含まれる。なお、レーダ４０の検出範囲内に複数の第１物体１００ｒが存在する場合、ＥＣＵ４４は、各第１物体１００ｒについて位置Ｐｏｒ、速度Ｖｒ、加速度ａｒ等を算出する。
【００４３】
ステップＳ２において、ＥＣＵ４４（カメラ情報処理部６２）は、カメラ４２の画像信号Ｓｉ（撮像画像２００）に基づいて、検出物体１００（第２物体１００ｃ）のカメラ情報Ｉｃを算出する。カメラ情報Ｉｃには、第２物体１００ｃの位置Ｐｏｃ、横方向速度Ｖｌｃ、加速度ａｃ、属性Ｐｒｃ等が含まれる。また、属性Ｐｒｃとしては、第２物体１００ｃの種類Ｃａ（歩行者、車両等）、大きさ等が含まれる。また、撮像画像２００内に複数の第２物体１００ｃが存在する場合、ＥＣＵ４４は、各第２物体１００ｃについて位置Ｐｏｃ、横方向速度Ｖｌｃ、加速度ａｃ、属性Ｐｒｃ等を算出する。なお、第２物体１００ｃが車両１０に近づき過ぎた場合、ＥＣＵ４４は、属性Ｐｒｃを算出できなくなる（詳細は後述する。）。
【００４４】
ステップＳ３において、ＥＣＵ４４（対象物体情報処理部６４）は、レーダ情報Ｉｒ（レーダ物標１００ｒ）とカメラ情報Ｉｃ（カメラ物標１００ｃ）をマッチングするマッチング判断を行う。マッチング判断では、レーダ情報処理部６０で認識された第１物体１００ｒの位置Ｐｏｒ及びカメラ情報処理部６２で認識された第２物体１００ｃの位置Ｐｏｃが一致する又は所定距離内にあるときに同一の対象物体１００ｔａｒであると判定する。
【００４５】
なお、マッチング相手としてのカメラ情報Ｉｃ（カメラ物標１００ｃ）が存在しないレーダ情報Ｉｒ（レーダ物標１００ｒ）がある場合、当該レーダ情報Ｉｒは、前回の演算周期で算出した対象物体情報Ｉｔ（対象物体１００ｔａｒ）と紐付けされる。この場合、前回の演算周期におけるレーダ物標１００ｒ（又は対象物体１００ｔａｒ）の移動方向及び速度に基づいて、現時点におけるレーダ物標１００ｒ（又は対象物体１００ｔａｒ）の推定位置を算出する。そして、今回の演算周期で認識されているレーダ物標１００ｒの中から最も当該推定位置に近いものを、前回の演算周期で算出した対象物体１００ｔａｒと紐付ける。
【００４６】
ステップＳ４〜Ｓ１８は、ＥＣＵ４４の属性判定部６６が行う。すなわち、ステップＳ４において、ＥＣＵ４４は、前後方向（進行方向）における対象物体１００ｔａｒが、画像不認識領域１５４（図７）内にあるか否かを判定する。画像不認識領域１５４は、歩行者１０２が撮像画像２００の撮影範囲又は画角内に収まりきらなくなる領域を意味する。本実施形態では、歩行者１０２の大きさを固定値（設計値）として画像不認識領域１５４を設定する。このため、対象物体１００ｔａｒが、画像不認識領域１５４内にあるか否かの判定は、レーダ４０からの反射波信号Ｓｗｒに基づいて算出した第１物体１００ｒの位置Ｐｏｒを用いて行う。換言すると、ステップＳ４の判定は、第１物体１００ｒが画像不認識領域１５４内にあるか否かの判定であり、レーダ情報Ｉｒ（位置Ｐｏｒ）に基づいて行われる。
【００４７】
対象物体１００ｔａｒが画像不認識領域１５４内にない場合（Ｓ４：ＮＯ）、ステップＳ５において、ＥＣＵ４４は、属性情報継続時間Ｔｐｃ（以下「継続時間Ｔｐｃ」又は「時間Ｔｐｃ」ともいう。）を更新する。具体的には、時間Ｔｐｃの前回値に１を足して時間Ｔｐｃの今回値とする。
【００４８】
時間Ｔｐｃは、カメラ情報処理部６２において第２物体１００ｃの属性Ｐｒｃが認識され続けている時間（換言すると、演算周期の回数）を意味する。換言すると、時間Ｔｐｃは、第２物体１００ｃが認識されなくなる前に対象物体情報処理部６４（マッチング手段）が第１物体１００ｒと第２物体１００ｃとが同一の対象物体１００ｔａｒであると判定した継続時間である。このため、カメラ情報処理部６２において第２物体１００ｃの属性Ｐｒｃを認識できなくなると、時間Ｔｐｃはリセットされることとなる（後述する図３のＳ１５）。
【００４９】
続くステップＳ６において、ＥＣＵ４４は、属性不認識時間Ｔｐｎ（以下「不認識時間Ｔｐｎ」又は「時間Ｔｐｎ」ともいう。）をリセットする。時間Ｔｐｎは、カメラ情報処理部６２において第２物体１００ｃの属性Ｐｒｃが認識できていない時間（換言すると、演算周期の回数）を意味する。時間Ｔｐｎは、特に、図３のステップＳ９、Ｓ１４で用いる。
【００５０】
ステップＳ７において、ＥＣＵ４４は、ステップＳ２で算出した属性Ｐｒｃ（すなわち、撮像画像２００に基づく属性Ｐｒｃ）を対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒとしてそのまま利用する。
【００５１】
ステップＳ４に戻り、対象物体１００ｔａｒが画像不認識領域１５４内にある場合（Ｓ４：ＹＥＳ）、ステップＳ８に進む。ステップＳ８において、ＥＣＵ４４は、撮像画像２００に基づき対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒが認識できているか否かを判定する。当該判定は、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒが認識できているか又は第２物体１００ｃの属性Ｐｒｃが認識できているかに基づいて行うことができる。
【００５２】
属性Ｐｒｔａｒが認識できている場合（Ｓ８：ＹＥＳ）、上記と同様に、ステップＳ５〜Ｓ７を実行する。属性Ｐｒｔａｒが認識できていない場合（Ｓ８：ＮＯ）、図３のステップＳ９において、ＥＣＵ４４は、属性不認識時間Ｔｐｎを更新する。具体的には、時間Ｔｐｎの前回値に１を足して時間Ｔｐｎの今回値とする。
【００５３】
ステップＳ１０〜Ｓ１２では、異なる設定指標に基づく複数の属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａの候補（仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ１〜Ｔｐａ＿ｐ３）を算出する。そして、ステップＳ１３において、仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ１〜Ｔｐａ＿ｐ３の中から属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａを選択する。
【００５４】
具体的には、ステップＳ１０において、ＥＣＵ４４は、直近（過去）の属性情報継続時間Ｔｐｃに基づいて仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ１を算出する。
【００５５】
図４は、直近（過去）の属性情報継続時間Ｔｐｃと仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ１との関係を示す図である。図４に示すように、属性情報継続時間ＴｐｃがＴｐｃ１未満である場合、閾値Ｔｐａ＿ｐ１をゼロに設定する。時間ＴｐｃがＴｐｃ１以上且つＴｐｃ２未満である場合、閾値Ｔｐａ＿ｐ１を徐々に増加するように設定する。時間ＴｐｃがＴｐｃ２以上である場合、閾値Ｔｐａ＿ｐ１を最大値Ｔｐａ１＿ｍａｘで一定にする。
【００５６】
図３に戻り、続くステップＳ１１において、ＥＣＵ４４は、自車１０と対象物体１００ｔａｒの相対速度Ｖｒｅｌに基づいて仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ２を算出する。
【００５７】
図５は、車両１０と対象物体１００ｔａｒの相対速度Ｖｒｅｌと仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ２との関係を示す図である。図５に示すように、相対速度ＶｒｅｌがＶｒｅｌ１未満である場合、閾値Ｔｐａ＿ｐ２を最大値Ｔｐａ２＿ｍａｘで一定にする。相対速度ＶｒｅｌがＶｒｅｌ１以上且つＶｒｅｌ２未満である場合、閾値Ｔｐａ＿ｐ２を徐々に減少するように設定する。相対速度ＶｒｅｌがＶｒｅｌ２以上である場合、閾値Ｔｐａ＿ｐ２を最小値Ｔｐａ２＿ｍｉｎで一定にする。
【００５８】
図３に戻り、続くステップＳ１２において、ＥＣＵ４４は、画像不認識領域１５４内に存在する第１物体１００ｒの個数Ｎｒに基づいて仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ３を算出する。
【００５９】
図６は、画像不認識領域１５４内に存在する第１物体１００ｒの個数Ｎｒと仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ３との関係を示す図である。図６に示すように、個数ＮｒがＮｒ１未満である場合、閾値Ｔｐａ＿ｐ３を最大値Ｔｐａ３＿ｍａｘで一定にする。個数ＮｒがＮｒ１以上且つＮｒ２未満である場合、閾値Ｔｐａ＿ｐ３を徐々に減少するように設定する。個数ＮｒがＮｒ２以上である場合、閾値Ｔｐａ＿ｐ３を最小値Ｔｐａ３＿ｍｉｎで一定にする。
【００６０】
図３に戻り、続くステップＳ１３において、ＥＣＵ４４は、閾値Ｔｐａ＿ｐ１〜Ｔｐａ＿ｐ３のうち最小値を属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａとして設定する。後述するように、最小値以外を許可閾値Ｔｐａとして設定してもよい。
【００６１】
ステップＳ１４において、ＥＣＵ４４は、ステップＳ９で更新した属性不認識時間Ｔｐｎが、ステップＳ１３で設定した許可閾値Ｔｐａ以下であるか否かを判定する。時間Ｔｐｎが閾値Ｔｐａ以下でない場合（Ｓ１４：ＮＯ）、ステップＳ１５において、ＥＣＵ４４は、属性情報継続時間Ｔｐｃをリセットする。これにより、次の演算周期で図２のステップＳ５に到達した場合、継続時間Ｔｐｃはゼロから開始する。
【００６２】
続くステップＳ１６において、ＥＣＵ４４は、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒが判定不可であると判定する。換言すると、ＥＣＵ４４は、属性Ｐｒｔａｒを引き継がないと判定する。
【００６３】
ステップＳ１４に戻り、属性不認識時間Ｔｐｎが許可閾値Ｔｐａ以下である場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、ステップＳ１７において、ＥＣＵ４４は、第１物体１００ｒからの反射波Ｗｒの反射レベルＬｒの変化が大きいか否かを判定する。具体的には、ＥＣＵ４４は、反射レベルＬｒの現在値と反射レベルＬｒの平均値Ｌｒ＿ａｖｅとの差ΔＬｒの絶対値｜ΔＬｒ｜が閾値ＴＨΔＬｒ（以下「反射レベル閾値ＴＨΔＬｒ」ともいう。）以下であるか否かを判定する。閾値ＴＨΔＬｒは、例えば、同じ物体であればあり得ない程の差ΔＬｒを示す値として設定され、実験値又はシミュレーション値を用いることができる。
【００６４】
反射レベルＬｒの変化が大きい場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、ステップＳ１６に進み、ＥＣＵ４４は、属性Ｐｒｔａｒを引き継がず、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒが判定不可であると判定する。反射レベルＬｒの変化が大きくない場合（Ｓ１７：ＮＯ）、ステップＳ１８に進み、ＥＣＵ４４は、前回の演算周期における対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒを引き継ぐ。
【００６５】
（Ａ２−２−２．画像不認識領域１５４）
図７は、第２物体１００ｃ又は対象物体１００ｔａｒとしての歩行者１０２と車両１０との位置関係を示す図である。図８は、カメラ４２の撮像画像２００の第１例を示す図である。図９は、カメラ４２の撮像画像２００の第２例を示す図である。
【００６６】
図７において、領域１５０は、カメラ４２の撮像可能領域であり、領域１５２は、画像認識領域であり、領域１５４は、画像不認識領域である。また、実線の枠１６０は、反射波信号Ｓｗｒに基づいて検出された第１物体１００ｒに対応する枠である。破線の枠１６２は、画像信号Ｓｉに基づいて検出された第２物体１００ｃに対応する枠である。
【００６７】
なお、枠１６０は、歩行者１０２が位置Ｐｏ１、Ｐｏ２いずれの位置にいる場合でも示されている。一方、枠１６２は、歩行者１０２が位置Ｐｏ１にいる場合のみ示され、位置Ｐｏ２にいる場合には示されていない。これは、歩行者１０２が位置Ｐｏ２にいる場合、撮像画像２００による位置Ｐｏｃが認識できていないことを示している。
【００６８】
図７及び図２のステップＳ４に示すように、本実施形態では、画像不認識領域１５４を用いる。領域１５４は、第２物体１００ｃとしての歩行者１０２が車両１０に近づくことにより、ＥＣＵ４４のカメラ情報処理部６２（第２認識手段）が撮像画像２００中の第２物体１００ｃを歩行者１０２として認識できなくなる距離（以下「距離Ｌｉｎｖ」又は「画像不認識距離Ｌｉｎｖ」という。）よりも手前側の領域を示す。換言すると、距離Ｌｉｎｖは、歩行者１０２が撮像画像２００の撮影範囲又は画角内に収まりきらなくなる距離（距離閾値）を意味する。
【００６９】
但し、歩行者１０２の身長や姿勢によっては、歩行者１０２が画像不認識領域１５４内にいても、画像信号Ｓｉに基づいて歩行者１０２（第２物体１００ｃ）の属性Ｐｒｃを認識可能な場合がある。換言すると、距離Ｌｉｎｖは、基準値又は設計値としての歩行者１０２の大きさ・姿勢に基づいて設定される。距離Ｌｉｎｖは、カメラ４２のレンズの最短撮影距離よりも長い値に設定される。
【００７０】
図８の場合、歩行者１０２は、例えば、図７中の位置Ｐｏ１にいる。この場合、物体認識装置１２（ＥＣＵ４４）は、レーダ４０の検出値（反射波信号Ｓｗｒ）及びカメラ４２の撮像画像２００（画像信号Ｓｉ）のいずれに基づいても歩行者１０２を検出可能である。
【００７１】
換言すると、ＥＣＵ４４は、レーダ４０からの反射波信号Ｓｗｒに基づいて歩行者１０２を第１物体１００ｒとして検出し、カメラ４２からの画像信号Ｓｉに基づいて歩行者１０２を第２物体１００ｃとして検出する。このため、対象物体情報処理部６４（マッチング手段）により第１物体１００ｒと第２物体１００ｃとのマッチングが可能であり、歩行者１０２（対象物体１００ｔａｒ）の位置Ｐｏｔａｒ、属性Ｐｒｔａｒ等が判定可能である。
【００７２】
一方、図９の場合、歩行者１０２は、例えば、図７中の位置Ｐｏ２にいる。この場合、物体認識装置１２（ＥＣＵ４４）は、レーダ４０からの反射波信号Ｓｗｒに基づいて歩行者１０２を検出可能であるが、カメラ４２の撮像画像２００に基づいて歩行者１０２を検出することができない。このため、基本的には、歩行者１０２（対象物体１００ｔａｒ）の属性Ｐｒｔａｒを判定することができない。
【００７３】
なお、図２のフローチャートで示したように、対象物体１００ｔａｒが、画像不認識領域１５４内に存在しても（Ｓ４：ＹＥＳ）、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒが認識可能である場合（Ｓ８：ＹＥＳ）、当該属性Ｐｒｔａｒを用いる（Ｓ７）。
【００７４】
上記のように、本実施形態では、図３のステップＳ６〜Ｓ１８において、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒを引き継ぐか否かの判定を行う場合、対象物体１００ｔａｒが、画像不認識領域１５４内に存在すること（Ｓ４：ＹＥＳ）を条件の１つとする。これにより、画像不認識領域１５４（カメラ４２の苦手領域）については、演算負荷を増加させてでも、歩行者１０２等の対象物体１００ｔａｒに対する制御を継続することが可能となる。
【００７５】
Ａ３．本実施形態の効果
以上のように、本実施形態によれば、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａの認識に用いる第２物体１００ｃが認識されなくなってからの属性不認識時間Ｔｐｎが属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ以下であること（図３のＳ１４：ＹＥＳ）を少なくとも条件の１つとして、第２物体１００ｃの種類Ｃａを対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒとして引き継ぐ（Ｓ１８）。このため、第２物体１００ｃの種類Ｃａを引き継ぐべきか否かを適切に判定し、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａの判定精度を高めることが可能となる。
【００７６】
本実施形態によれば、対象物体情報処理部６４（マッチング手段）により第１物体１００ｒと第２物体１００ｃの組み合わせが認識された後（図２のＳ３）、車両１０から対象物体１００ｔａｒまでの距離Ｌが距離Ｌｉｎｖ（距離閾値）より短くなったこと（Ｓ４：ＹＥＳ）を別の条件として、第２物体１００ｃの種類Ｃａを対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒとして引き継ぐか否かを判定する（図３のＳ１８）。このため、光の当り具合（夕日、影等）の影響によって対象物体１００ｔａｒを瞬間的に検出できなかった場合の処理と比較して、比較的長い時間、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａを認識し続けることが可能となる。
【００７７】
また、対象物体１００ｔａｒが、車両１０との距離Ｌｉｎｖを超えるほど車両１０に接近していなければ、第２物体１００ｃの種類Ｃａを引き継ぐか否かの判定を行わないことが可能となる。従って、当該引継ぎについての判定を行う場面を限定することで、物体認識装置１２における演算負荷を軽減することが可能となる。
【００７８】
本実施形態において、属性判定部６６は、対象物体１００ｔａｒ（歩行者１０２）が画像不認識領域１５４内にあること（図２のＳ４：ＹＥＳ）、換言すると、車両１０（移動体）から対象物体１００ｔａｒまでの距離Ｌが画像不認識距離Ｌｉｎｖ（距離閾値）より短いことを、レーダ情報処理部６０（第１認識手段）で認識された第１物体１００ｒの位置Ｐｏｒを用いて判定する（図２のＳ４）。
【００７９】
これにより、撮像画像２００ではなく、反射波Ｗｒ（電磁波の反射）を用いて、車両１０から対象物体１００ｔａｒまでの距離Ｌが短すぎるか否かを判定することが可能となる。このため、カメラ情報処理部６２（第２認識手段）よりもレーダ情報処理部６０の方が位置の認識精度が高い場合、車両１０から対象物体１００ｔａｒまでの距離Ｌを高精度に認識することが可能となる。
【００８０】
本実施形態において、属性判定部６６（属性引継ぎ判定手段）は、属性情報継続時間Ｔｐｃに基づいて属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａを変化させる（図３のＳ１０、Ｓ１３）。継続時間Ｔｐｃは、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａの認識精度に影響する。このため、継続時間Ｔｐｃに応じて属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａを変化させることで、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａの判定精度を高めることが可能となる。
【００８１】
本実施形態において、属性判定部６６は、車両１０と対象物体１００ｔａｒの相対速度Ｖｒｅｌに基づいて属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａを変化させる（図３のＳ１１、Ｓ１３）。相対速度Ｖｒｅｌは、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａの認識精度に影響する。このため、相対速度Ｖｒｅｌに応じて属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａを変化させることで、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａの判定精度を高めることが可能となる。
【００８２】
本実施形態において、属性判定部６６は、レーダ情報処理部６０（第１認識手段）で認識された第１物体１００ｒの個数Ｎｒに基づいて属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａを変化させる（図３のＳ１２、Ｓ１３）。レーダ情報処理部６０で認識された第１物体１００ｒの個数Ｎｒは、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａの認識精度に影響する。このため、第１物体１００ｒの個数Ｎｒに応じて属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａを変化させることで、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａの判定精度を高めることが可能となる。
【００８３】
本実施形態において、属性判定部６６（属性引継ぎ判定手段）は、第１物体１００ｒからの反射波Ｗｒ（電磁波）の反射レベルＬｒの変化に基づき、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａの引継ぎを禁止する（図３のＳ１７：ＹＥＳ→Ｓ１６）。第１物体１００ｒからの反射レベルＬｒの変化は、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａの認識精度に影響する。このため、反射レベルＬｒの変化に応じて引継ぎを禁止することで、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａの判定精度を高めることが可能となる。
【００８４】
本実施形態において、物体認識装置１２は、撮像画像２００を取得するカメラ４２を備える。また、画像不認識距離Ｌｉｎｖ（距離閾値）は、カメラ４２のレンズの最短撮影距離よりも長い値に設定される。
【００８５】
これにより、ピントが合った状態で撮像画像２００の取得が行われていても、その後、カメラ情報処理部６２の認識精度が低下する可能性が高い場合、第２物体１００ｃの種類Ｃａの引継ぎの判定（図２のＳ８、図３のＳ９〜Ｓ１８）を開始することが可能となる。このため、演算負荷を考慮しつつ、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａの判定精度を高めることができる。
【００８６】
本実施形態において、距離Ｌｉｎｖは、第２物体１００ｃとしての歩行者１０２が車両１０に近づくことにより、カメラ情報処理部６２が撮像画像２００中の第２物体１００ｃを歩行者１０２として認識できなくなる距離に設定される（図７及び図９）。
【００８７】
これにより、車両１０に対して歩行者１０２が近づき過ぎることで、カメラ情報処理部６２が第２物体１００ｃ（歩行者１０２）の種類Ｃａを認識できなくなる可能性がある場合、第２物体１００ｃの種類Ｃａ（歩行者１０２）の引継ぎの判定（図２のＳ８、図３のＳ９〜Ｓ１８）を開始することが可能となる。このため、演算負荷を考慮しつつ、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａの判定精度を高めることができる。
【００８８】
Ｂ．変形例
なお、本発明は、上記実施形態に限らず、本明細書の記載内容に基づき、種々の構成を採り得ることはもちろんである。例えば、以下の構成を採用することができる。
【００８９】
Ｂ１．適用対象
上記実施形態では、物体認識装置１２を車両１０に適用したが、これに限らず、別の対象に適用してもよい。例えば、物体認識装置１２を船舶や航空機等の移動体に用いることもできる。或いは、物体認識装置１２を、ロボット、セキュリティ用監視装置又は家電製品に適用してもよい。また、物体認識装置１２を車両１０（移動体）自体に搭載するのではなく、車両１０の外部に配置してもよい。この場合、車両１０と物体認識装置１２の間で通信を行い、物体認識装置１２の認識結果（対象物体情報Ｉｔ）を車両１０に通知することも可能である。
【００９０】
Ｂ２．物体認識装置１２の構成
上記実施形態では、物体認識装置１２の出力（対象物体情報Ｉｔ）を、ＶＳＡ  ＥＣＵ３０、ＥＰＳ  ＥＣＵ３２及びＰＵＨ  ＥＣＵ３４で用いたが、それ以外の用途で用いることも可能である。例えば、車両１０の駐車支援又は誤発進防止にも用いることができる。
【００９１】
上記実施形態では、ミリ波である送信波Ｗｔ及び反射波Ｗｒを使用するレーダ４０を用いた。しかしながら、例えば、電磁波としての送信波Ｗｔの反射波Ｗｒを用いて第１物体１００ｒの情報Ｉｒを取得する観点からすれば、レーザレーダ、超音波センサ等のセンサを用いることもできる。
【００９２】
Ｂ３．物体認識ＥＣＵ４４の制御
［Ｂ３−１．対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒの引継ぎ］
上記実施形態では、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒの引継ぎ（図３のＳ１８）を行う条件として、対象物体１００ｔａｒが画像不認識領域１５４内にあること（図２のＳ４：ＹＥＳ）、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒを認識可能でないこと（Ｓ８：ＮＯ）、属性不認識時間Ｔｐｎが属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ以下であること（図３のＳ１４：ＹＥＳ）及び反射レベルＬｒの変化が大きくないこと（Ｓ１７：ＮＯ）を条件とした。
【００９３】
しかしながら、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒの引継ぎを行う観点からすれば、これらの判定（Ｓ４、Ｓ８、Ｓ１４、Ｓ１７）の１つ、２つ又は３つのみを、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒの引継ぎを行う条件としてもよい。或いは、上記各判定以外の判定を加えることも可能である。
【００９４】
上記実施形態では、対象物体情報処理部６４（マッチング手段）により同一の対象物体１００ｔａｒであると判定される第１物体１００ｒと第２物体１００ｃの組み合わせが認識された後、第２物体１００ｃが認識されなくなったことの判定を、直近の属性情報継続時間Ｔｐｃに基づいて行った。すなわち、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒの引き継ぎを行うか否かを判定する場合、直近の属性情報継続時間Ｔｐｃがゼロでないこと（本実施形態では、Ｔｐｃ１未満でないこと）をもって、第２物体１００ｃの種類Ｃａを引き継ぐことができると判定した（図３のＳ１０、Ｓ１３）。
【００９５】
しかしながら、当該判定をその他の方法で行うことも可能である。例えば、前回の演算周期において第２物体１００ｃの種類Ｃａが認識されている一方、今回の演算周期において当該第２物体１００ｃの種類Ｃａが認識されていない場合、第１物体１００ｒと第２物体１００ｃの組み合わせが認識された後、第２物体１００ｃが認識されなくなったと判定してもよい。或いは、対象物体情報処理部６４によりマッチングが成功したことを示すフラグを当該対象物体１００ｔａｒについて設定し、その後の演算周期でマッチングが成功しなかった場合、第１物体１００ｒと第２物体１００ｃの組み合わせが認識された後、第２物体１００ｃが認識されなくなったと判定することも可能である。
【００９６】
［Ｂ３−２．画像不認識領域１５４］
上記実施形態では、車両１０の手前側の領域である画像不認識領域１５４内に対象物体１００ｔａｒが存在するか否かを判定した（図２のＳ４）。しかしながら、例えば、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒの引き継ぎを行うか否かを判定する観点からすれば、これに限らない。
【００９７】
例えば、車両１０の手前側の領域１５４に加えて又はこれに代えて、対象物体１００ｔａｒが車両１０の奥側の領域内に存在するか否かを判定してもよい。当該奥側の領域は、撮像可能領域１５０よりも奥側に設定される。例えば、車両１０からの距離Ｌが遠すぎるため、車両１０の各種制御（例えば、ＥＣＵ３０、３２、３４による制御）の対象とならない領域を当該奥側の領域として設定することできる。
【００９８】
［Ｂ３−３．属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ］
上記実施形態では、３つの仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ１〜Ｔｐａ＿ｐ３のうち最小値を属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａとして設定した（図３のＳ１３）。しかしながら、例えば、３つの仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ１〜Ｔｐａ＿ｐ３を用いて属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａを設定する観点からすれば、これに限らない。例えば、３つの仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ１〜Ｔｐａ＿ｐ３の平均値、中間値又は最大値を属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａとして設定してもよい。
【００９９】
また、属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａの設定には、３つの仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ１〜Ｔｐａ＿ｐ３のうち１つ又は２つのみを用いることも可能である。或いは、属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａを可変値とせずに、固定値とすることもできる。
【０１００】
上記実施形態では、演算周期毎に属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａを更新した（図３参照）。しかしながら、例えば、許可閾値Ｔｐａを使用する観点からすれば、これに限らない。例えば、一旦、属性不認識時間Ｔｐｎの積算を開始すると、属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａを更新せずに固定値として使用することも可能である。
【０１０１】
上記実施形態では、自車１０と対象物体１００ｔａｒとの相対速度Ｖｒｅｌに基づいて仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ２を算出した（図３のＳ１１）。しかしながら、例えば、レーダ４０の検出精度の観点からすれば、自車１０の車速Ｖに基づいて仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ２を算出することも可能である。この場合、図５の横軸を相対速度Ｖｒｅｌから車速Ｖに置き換えて用いる。
【０１０２】
上記実施形態では、画像不認識領域１５４内に存在する第１物体１００ｒの個数Ｎｒに基づいて仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ３を算出した（図３のＳ１２）。しかしながら、例えば、車両１０の周囲に存在する物体１００の個数に基づいて仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ３を変化させる観点からすれば、これに限らない。例えば、撮像可能領域１５０内における第１物体１００ｒの個数Ｎｒに基づいて仮属性引継ぎ許可閾値Ｔｐａ＿ｐ３を算出してもよい。
【０１０３】
［Ｂ３−４．反射レベルＬｒ］
上記実施形態では、反射波Ｗｒの反射レベルＬｒの異常を判定するために、反射レベルＬｒの変化が大きいか否かを判定した（図３のＳ１７）。しかしながら、例えば、反射レベルＬｒの異常を判定する観点からすれば、これに限らない。例えば、反射レベルＬｒが高すぎることを判定する上限閾値を設定しておき、反射レベルＬｒの現在値が当該上限閾値を上回るか否かを判定することも可能である。
【０１０４】
また、反射レベルＬｒは、対象物体１００ｔａｒに対応する第１物体１００ｒからの反射波Ｗｒについてのものではなく、レーダ４０の走査領域全体からの反射波Ｗｒの反射レベルＬｒを用いることも可能である。
【符号の説明】
【０１０５】
１０…車両（移動体）                      １２…物体認識装置
４２…カメラ
６０…レーダ情報処理部（第１認識手段）
６２…カメラ情報処理部（第２認識手段）
６４…対象物体情報処理部（マッチング手段）
６６…属性判定部（属性引継ぎ判定手段）    １００…検出物体
１００ｃ…第２物体                        １００ｒ…第１物体
１００ｔａｒ…対象物体                    １０２…歩行者
２００…撮像画像                          Ｃａ…種類
Ｌ…車両（移動体）から対象物体までの距離
Ｌｉｎｖ…画像不認識距離（距離閾値）
Ｌｒ…反射波（電磁波）の反射レベル        Ｎｒ…第１物体の個数
Ｐｏｃ…第２物体の位置                    Ｐｏｒ…第１物体の位置
Ｐｒｔａｒ…対象物体の属性                Ｔｐａ…属性引継ぎ許可閾値
Ｔｐｃ…属性情報継続時間（継続時間）      Ｔｐｎ…属性不認識時間
Ｖ…車速                                  Ｖｒｅｌ…相対速度
Ｗｒ…反射波                              Ｗｔ…送信波（電磁波）
【図１】
2015203677.tif 000003
【図２】
2015203677.tif 000004
【図３】
2015203677.tif 000005
【図４】
2015203677.tif 000006
【図５】
2015203677.tif 000007
【図６】
2015203677.tif 000008
【図７】
2015203677.tif 000009
【図８】
2015203677.tif 000010
【図９】
2015203677.tif 000011