(57)【要約】      （修正有）【課題】ミリ波レーダにより自車両前方の物体を検出する場合に、複数の物体に跨る反射点群を１つの物体として判断する等の誤ったグルーピング処理を防止することが可能な物体検出装置を提供すること。【解決手段】ミリ波レーダにより検出された反射点の中から選択した複数の反射点を、車両前方の１つの物体としてグルーピングする。右端認識点、及び左端認識点を抽出し、右端認識点、及び左端認識点に基づき、前記物体の代表認識点を算出し、記憶させる。記憶させた代表認識点、右端認識点、及び左端認識点に基づき、それぞれの認識点の変化量を算出する。代表認識点変化量が第１閾値以上であり、右端認識点変化量が第２閾値以下であり、かつ、左端認識点変化量が第３閾値以下である場合に、記憶された右端認識点及び左端認識点に基づいて、前記物体の推定幅を算出及び更新（記憶）する。記憶された推定幅に基づいて、グルーピングの修正を行う。【選択図】図３
2015132553.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、前記車両前方の物体を検出するミリ波レーダと、
前記ミリ波レーダにより受信された反射波に基づき検出された反射点の中から所定の条件により選択した複数の反射点を、前記車両前方の１つの物体としてグルーピングするグルーピング処理部と、
前記複数の反射点の中から、前記車両の左右方向において、右端に位置する反射点である右端認識点、及び左端に位置する反射点である左端認識点を抽出し、前記右端認識点及び左端認識点に基づいて、前記物体を代表する代表認識点を算出する認識点算出部と、
前記代表認識点、前記右端認識点、及び前記左端認識点を記憶する第１の記憶部と、
前記第１の記憶部に記憶された代表認識点、右端認識点、及び左端認識点に基づいて、それぞれの認識点の変化量である代表認識点変化量、右端認識点変化量、及び左端認識点変化量を算出する横位置変化量算出部と、
前記代表認識点変化量が第１閾値以上である場合であって、前記右端認識点変化量が第２閾値以下であり、かつ、前記左端認識点変化量が第３閾値以下である場合に、前記第１の記憶部により記憶された右端認識点及び左端認識点に基づいて、前記物体の推定幅を算出する物体幅推定部と、
前記物体幅推定部により算出された前記物体の推定幅を記憶する第２の記憶部であって、既に記憶された推定幅がある場合、前記記憶された推定幅を前記物体幅推定部により算出された推定幅により更新する第２の記憶部と、
前記第２の記憶部に記憶された推定幅に基づいて、前記グルーピングの修正を行うグルーピング修正処理部、を備える、
物体検出装置。
【請求項２】
前記代表認識点変化量は、
前記認識点算出部により算出された代表認識点のうち、最新よりも過去の代表認識点の平均位置に対する最新の代表認識点の前記左右方向での変化量であり、
前記右端認識点変化量は、
前記認識点算出部により抽出された右端認識点のうち、最新よりも過去の右端認識点の中で最も右に位置する右端認識点に対する最新の右端認識点の前記左右方向での変化量であり、
前記左端認識点変化量は、
前記認識点算出部により抽出された左端認識点のうち、最新よりも過去の左端認識点の中で最も左に位置する左端認識点に対する最新の左端認識点の前記左右方向での変化量である、
請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記第１の記憶部は、
前記左端認識点変化量が前記第２閾値より大きい場合、又は、前記右端認識点変化量が前記第３閾値より大きい場合に、前記認識点算出部により算出された最新の代表認識点、及び、前記認識点算出部により抽出された最新の左端認識点、並びに、右端認識点を記憶しない、又は、記憶した前記認識点算出部により算出された最新の代表認識点、及び、前記認識点算出部により抽出された最新の左端認識点、並びに、右端認識点を削除する、
請求項１又は２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記第１の記憶部は、
前記複数の反射点の反射強度を記憶し、
前記第２の記憶部は、
前記第１の記憶部に記憶された前記複数の反射点の反射強度のうち、前記グルーピング処理部によりグルーピングされた最新の複数の反射点の反射強度と、最新より過去における複数の反射点の反射強度との比較に基づき、前記物体幅推定部により算出された推定幅を記憶するか否かを判断する、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両前方の物体（先行車両等）を検出する物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、スキャニングレーザーレーダの検知領域内の物体からの反射波に基づき、同じ物体と判断される部分にグルーピング処理を施す障害物位置計測装置が知られている（例えば、特許文献１）。具体的には、先行車両後面の左右両端部に設けられるリフレクタからの反射波に基づき、先行車両の左右端の位置を検出することにより、先行車両に該当する部分を適切にグルーピングすることができる。また、適切なグルーピング処理に基づいて先行車両が認識（識別）されることにより、該先行車両に対する追従走行制御や衝突回避制御等を適切に実行することが可能になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１８１９３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、自車両前方の物体を検出するセンサとして、ミリ波レーダが用いられる場合がある。ミリ波レーダは、レーザーレーダ等に比して、降雨時などの悪環境における物体検出性能に優れることが知られている。
【０００５】
しかしならがら、電子スキャン方式のミリ波レーダでは、先行車両のリフレクタ位置を正確な場所として検出するのが困難な場合がある。即ち、ミリ波レーダは、検知範囲（検知角度）に送信波を照射し、先行車両の後面の様々な位置から反射された反射波を検出して、該先行車両を検出することになるため、反射点位置が毎回異なる場合があり、このような場合、リフレクタ位置等の特定は困難となる。よって、ミリ波レーダは、先行車両の大きさ（幅）を検出することが困難な場合があり、例えば、先行車両と並走する並走車両が存在し、該並走車両からも反射波が検出されると、先行車両及び並走車両を１つの車両として、誤ったグルーピングがされるおそれがある。また、ミリ波レーダによる先行車両と並走車両とを１つの車両として誤認識した物標情報を用いた場合、追従走行制御や衝突回避制御を適切に実行できないおそれがある。例えば、先行車両と並走車両を１つの車両として認識した物標情報を用いると、先行車両が並走車両側の車線に移動していると判断され、該先行車両に対する追従走行制御が解除されたり、該先行車両が衝突回避制御の対象と認識されないおそれがある。
【０００６】
そこで、上記課題に鑑み、ミリ波レーダにより自車両前方の物体を検出する場合に、複数の物体に跨る反射点群を１つの物体として判断する等の誤ったグルーピング処理を防止することが可能な物体検出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】
上記目的を達成するため、一実施形態において、物体検出装置は、
車両に搭載され、前記車両前方の物体を検出するミリ波レーダと、
前記ミリ波レーダにより受信された反射波に基づき検出された反射点の中から所定の条件により選択した複数の反射点を、前記車両前方の１つの物体としてグルーピングするグルーピング処理部と、
前記複数の反射点の中から、前記車両の左右方向において、右端に位置する反射点である右端認識点、及び左端に位置する反射点である左端認識点を抽出し、前記右端認識点及び左端認識点に基づいて、前記物体を代表する代表認識点を算出する認識点算出部と、
前記代表認識点、前記右端認識点、及び前記左端認識点を記憶する第１の記憶部と、
前記第１の記憶部に記憶された代表認識点、右端認識点、及び左端認識点に基づいて、それぞれの認識点の変化量である代表認識点変化量、右端認識点変化量、及び左端認識点変化量を算出する横位置変化量算出部と、
前記代表認識点変化量が第１閾値以上である場合であって、前記右端認識点変化量が第２閾値以下であり、かつ、前記左端認識点変化量が第３閾値以下である場合に、前記第１の記憶部により記憶された右端認識点及び左端認識点に基づいて、前記物体の推定幅を算出する物体幅推定部と、
前記物体幅推定部により算出された前記物体の推定幅を記憶する第２の記憶部であって、既に記憶された推定幅がある場合、前記記憶された推定幅を前記物体幅推定部により算出された推定幅により更新する第２の記憶部と、
前記第２の記憶部に記憶された推定幅に基づいて、前記グルーピングの修正を行うグルーピング修正処理部、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本実施の形態によれば、ミリ波レーダにより自車両前方の物体を検出する場合に、複数の物体に跨る反射点群を１つの物体として判断する等の誤ったグルーピング処理を防止することが可能な物体検出装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】物体検出装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】物体検出装置に含まれるミリ波レーダによる車両前方の先行車両の検出手法を説明する概念図である。
【図３】物体検出装置（ミリ波レーダＥＣＵ）による処理動作の一例を示すフローチャートである。
【図４】ミリ波レーダにより検出された先行車両の反射点の一例を示す図である。
【図５】物体検出装置（ミリ波レーダＥＣＵ）により誤ったグルーピング処理が実行された場合の一例を示す図である。
【図６】図５における誤ったグルーピングの修正処理の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して発明を実施するための形態について説明する。
【００１１】
図１は、本実施形態に係る物体検出装置１の構成の一例を示すブロック図である。
【００１２】
本実施形態における物体検出装置１は、車両１００に搭載され、車両１００前方の物体を検出する。また、検出した物体の大きさ（幅）、相対位置、相対速度等を含む物標情報を後述するＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｃｒｕｉｓｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）  ＥＣＵ３０、ＰＣＳ（Ｐｒｅ−Ｃｒａｓｈ  Ｓａｆｅｔｙ）  ＥＣＵ４０に出力する。そして、該物標情報に基づいて、ＡＣＣ  ＥＣＵ３０が検出された物体（先行車両）に対する追従走行制御を行ったり、ＰＣＳ  ＥＣＵ４０が検出された物体との衝突回避制動制御を行ったりする。
【００１３】
物体検出装置１は、ミリ波レーダ１０、ミリ波レーダＥＣＵ２０等を含む。また、物体検出装置１に関連する要素として、ＡＣＣ  ＥＣＵ３０、ＰＣＳ  ＥＣＵ４０等が車両１００に搭載される。
【００１４】
ミリ波レーダ１０は、車両１００前方の物体を検出する手段であり、例えば、車両１００のフロントバンパーやフロントグリル内の車両幅方向（左右方向）の中央付近に搭載されてよい。ここで、図２は、ミリ波レーダ１０による車両１００前方の先行車両２００の検出手法を説明する概念図であり、ミリ波レーダ１０は、所定の検出（角度）範囲Ａに向けて、ミリ波帯（例えば、６０ＧＨｚ）の電波を発信し、反射波を受信することにより、物体（先行車両２００）を検出することができる。また、後述するミリ波レーダＥＣＵ２０は、ミリ波レーダ１０により受信された反射波の信号に基づいて、車両１００に対する当該物体の相対位置（距離、方位）及び相対速度を算出することができる。具体的には、発信した電波と受信した反射波との時間差（周波数差）に基づいて、当該物体から車両１００（ミリ波レーダ１０）までの距離を算出し、ドップラー効果を用いて、発信した電波と受信した反射波の周波数の変化に基づいて、車両１００（ミリ波レーダ１０）に対する当該物体の相対速度を算出してよい。また、ミリ波レーダ１０は、当該物体からの反射波を受信する複数のアンテナを有し、該複数のアンテナが受信した障害物からの反射波の位相差により車両１００（ミリ波レーダ１０）から見た当該物体の方位を算出してよい。
【００１５】
なお、以下において、「物体の相対距離」とは、車両１００から物体までの距離を意味し、「物体の相対速度」とは、車両１００に対する物体の相対速度を意味し、「物体の方位」とは、車両１００から見た物体の方位を意味する。
【００１６】
ミリ波レーダＥＣＵ２０は、ミリ波レーダ１０と車載ＬＡＮやじか線等により通信可能に接続され、ミリ波レーダ１０から受信した反射波の信号に基づいて、車両１００前方の物体を認識する。具体的には、各方位からの反射波の反射強度分布における極大点（ピーク）を抽出し、抽出した各ピークにおける車両１００（ミリ波レーダ１０）からの距離及び車両１００（ミリ波レーダ１０）から見た方位により反射点を算出する。そして、所定の条件に基づいて、算出された反射点の中から複数の反射点を選択し、車両１００前方の１つの物体として当該複数の反射点をグルーピングする（グルーピング処理）。このように、ミリ波レーダＥＣＵ２０は、グルーピング処理を行うことにより、車両１００前方の物体を認識する。グルーピング処理の詳細については、後述する。なお、反射点の位置は、車両１００（ミリ波レーダ１０）から見た相対位置として算出される。
【００１７】
また、ミリ波レーダＥＣＵ２０は、グルーピング処理により認識された（１つの）物体の相対位置、相対速度を算出する。例えば、複数の反射点の車両１００からの距離、車両１００に対する相対速度、及び車両１００から見た方位の平均値を当該物体の相対距離、相対速度、及び方位としてよい。
【００１８】
また、ミリ波レーダＥＣＵ２０は、グルーピング処理によりグルーピングされた複数の反射点に基づいて、車両１００前方の物体の幅（左右方向の幅）を算出（推定）する。ミリ波レーダＥＣＵ２０は、算出された車両１００前方の物体の幅（推定幅Ｗｅｓ）に基づいて、グルーピング処理の修正を行う必要があるか否かを判断し、該修正が必要と判断した場合、上述したグルーピング処理の修正を行う。グルーピング処理の修正の詳細については、後述する。
【００１９】
また、ミリ波レーダＥＣＵ２０は、算出された車両１００前方の物体の相対位置（相対距離、方位）、相対速度、及び推定幅を含む検出された物体に関する情報（物標情報）をＡＣＣ  ＥＣＵ３０、ＰＣＳ  ＥＣＵ４０に出力する。
【００２０】
ＡＣＣ  ＥＣＵ３０は、ミリ波レーダ１０により検出された車両１００前方の物体（先行車両２００）に対する追従走行制御を行う電子制御ユニットである。具体的には、先行車両２００が存在する場合、ミリ波レーダＥＣＵ２０から受信した物標情報に基づいて、先行車両２００との距離を一定に保つように、車両１００のエンジン、モータ等の駆動力源（不図示）や制動装置（不図示）を制御してよい。また、先行車両２００が存在しない場合は、予め設定された車速を保つように、車両１００の駆動力源やブレーキ装置を制御してよい。
【００２１】
ＰＣＳ  ＥＣＵ４０は、ミリ波レーダ１０により検出された車両１００前方の物体（先行車両２００）との衝突回避のため、介入による衝突回避制動制御を行う電子制御ユニットである。具体的には、ミリ波レーダＥＣＵ２０から受信した物標情報や車両１００の状態（車速、ヨーレート等）等に基づいて、当該物体と車両１００とが衝突する可能性が高いか否か判定（衝突判定）してよい。そして、当該物体と車両１００が衝突する可能性が高いと判定した場合、制動装置のブレーキアクチュエータ（不図示）を直接制御するブレーキＥＣＵ（不図示）に介入制動要求を出力し、介入による制動力を発生させてよい。例えば、当該物体と車両１００との衝突可能性の指標として、車両１００の車速と当該物体の相対距離からＴＴＣ（Ｔｉｍｅ  Ｔｏ  Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ；衝突余裕時間）を算出し、ＴＴＣが閾値以下になった場合に、当該物体との衝突可能性が高いと判定してよい。また、車両１００の車速、当該物体の相対距離、及び運転者によるブレーキ操作（ブレーキ操作量）に基づき、該ブレーキ操作により検出された物体との衝突回避が可能か否かを判定することにより、衝突判定を行ってもよい。
【００２２】
なお、ミリ波レーダＥＣＵ２０、ＡＣＣ  ＥＣＵ３０、及びＰＣＳ  ＥＣＵ４０は、例えば、マイクロコンピュータにより構成され、ＲＯＭに格納されたプログラムをＣＰＵ上で実行することにより上述した各種制御処理を実行してよい。また、ミリ波レーダＥＣＵ２０、ＡＣＣ  ＥＣＵ３０、及びＰＣＳ  ＥＣＵ４０の機能は、任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はそれらの組み合わせにより実現されてもよい。
【００２３】
次に、本実施形態に係る物体検出装置１の動作、特に、グルーピング処理、及び車両１００前方の物体（先行車両２００）の推定幅Ｗｅｓの算出処理について説明をする。
【００２４】
図３は、物体検出装置１（ミリ波レーダＥＣＵ２０）による先行車両２００の推定幅Ｗｅｓの算出処理の一例を示すフローチャートである。なお、当該処理は、車両１００の前方（正面）に新規物標を検出する度に実行されてよい。
【００２５】
まず、ステップＳ１０１〜Ｓ１０３では、車両１００前方の物体からの反射波に基づいて算出された反射点の中から所定の条件により複数の反射点を選択し、選択した反射点を、車両１００前方の１つの物体としてグルーピングする処理を行う。
【００２６】
ステップＳ１０１では、ある程度の大きさを有する物体としてグルーピングが可能な数の反射点が検出されているか否かを判定する。具体的には、車両１００前方の物体（先行車両２００）からの反射波に基づいて算出された反射点がＮ個（例えば、３個）以上あるか否かを判定する。反射点がＮ個以上ある場合、ステップＳ１０２に進む。また、反射点がＮ個より少ない場合、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミング（ミリ波レーダ１０が受信した反射波の信号が入力されるタイミング）における処理は終了し、ステップＳ１１７に進む。
【００２７】
ステップＳ１０２では、反射点の中から車両１００に最も近い反射点Ｄ１を抽出する。通常、車両後部は、平面視において左右方向中央部が凸となる形状を有する場合が多い。そのため、車両１００（ミリ波レーダ１０）から最も近い反射点Ｄ１は、車両１００前方の物体（先行車両２００）の中央部付近に位置する可能性が高くなる。
【００２８】
ステップＳ１０３では、抽出された反射点Ｄ１を基点としたグルーピングが可能か否かを判定する。即ち、反射点Ｄ１を基点とした所定のグルーピング範囲Ｇに反射点がＭ個（例えば、３個）以上あるか否かを判定する。これにより、車両１００前方にある程度の大きさ（幅）を有する物体が存在するか否かを推定することができる。抽出された反射点Ｄ１を基点としたグルーピング範囲Ｇに反射点がＭ個以上存在する場合、ステップＳ１０４に進む。また、グルーピング範囲Ｇに存在する反射点がＭ個より少ない場合、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける処理は終了し、ステップＳ１１７に進む。
【００２９】
ここで、図４を用いて、ステップＳ１０３におけるグルーピング処理の詳細について説明をする。図４は、ミリ波レーダ１０により検出された先行車両２００の反射点の一例を示す図である。上図は、前回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおいて検出された反射点を示し、下図は、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおいて検出された反射点を示す。また、下図には、左右位置（車両１００の車幅方向の位置）に対する反射波の反射強度を示すグラフを示しており、上述したとおり、反射強度のピークに対応して反射点が検出（算出）される。
【００３０】
図４を参照するに、グルーピング範囲Ｇは、平面視でグルーピング幅ＧＷ及びグルーピング長ＧＬを有し、反射点Ｄ１が前後方向の後端、かつ、左右方向の中央に位置するようにグルーピング範囲Ｇは配置される。なお、グルーピング範囲Ｇに先行車両２００以外の反射点が含まれることを抑制するため、グルーピング幅ＧＷは、想定される先行車両２００の車幅よりも小さく設定されるとよい。上述のとおり、反射点Ｄ１は、先行車両２００の中央部後端に検出される場合が多いため、このようにグルーピング範囲Ｇを配置することにより、反射点Ｄ１を中心とした先行車両２００後面の複数の反射点によるグルーピングを行うことができる。また、本例では、上図、及び下図ともに、先行車両２００の後部に４個の反射点（Ｄ１〜Ｄ４）が検出されており、車両１００に最も近い反射点Ｄ１を基点としたグルーピング範囲Ｇには、反射点Ｄ１〜Ｄ３の３個が含まれている。よって、前回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおいても、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおいても、グルーピング範囲Ｇに３個の反射点が含まれるため、ステップＳ１０３の判定条件を満足する（Ｍ＝３の場合）。即ち、反射点Ｄ１〜Ｄ３を、ある程度幅を持つ１つの物体としてグルーピングすることができる。なお、前後方向は、車両１００の前後方向を意味し、左右方向は、車両１００の左右方向（車幅方向）を意味する。以下においても同様である。
【００３１】
図３に戻り、続いて、ステップＳ１０４〜Ｓ１０５では、後述する車両１００前方の物体幅（先行車両２００の車幅）を推定するための前処理を行う。
【００３２】
ステップＳ１０４では、グルーピング範囲Ｇ内の反射点に基づき、グルーピングにより認識された物体を代表する点として代表認識点Ｐを算出する。例えば、図４に示すように、代表認識点Ｐの前後方向における位置は、車両１００に最も近い反射点Ｄ１と同様としてよい。また、代表認識点Ｐの左右方向における位置は、グルーピング範囲Ｇ内の反射点のうち、左右方向で最も右端に位置する右端認識点Ｄ２と、最も左端に位置する左端認識点Ｄ３の中点としてよい。
【００３３】
ステップＳ１０５では、グルーピング範囲Ｇ内の反射点のうち、代表認識点Ｐ、右端認識点Ｄ２、及び左端認識点Ｄ３をミリ波レーダＥＣＵ２０内部のＲＡＭ等に記憶（バッファリング）させる。即ち、ミリ波レーダ１０により検出された車両１００前方の物体（先行車両２００）が検出され続ける限り、図３の処理は繰り返し実行されるため、代表認識点Ｐ、右端認識点Ｄ２、及び左端認識点Ｄ３は、履歴的に記憶される。上述したとおり、グルーピング幅ＧＷは想定される先行車両２００の車幅より小さく設定され、かつ、ミリ波レーダ１０により検出される反射点は毎回異なる場合があるため、車両１００前方の物体後面の左右端部に位置する反射点が早期に検出されない場合がある。そのため、ミリ波レーダ１０の更新タイミング毎の反射点データ（右端認識点Ｄ２、左端認識点Ｄ３）では、有意な物体幅の推定ができない場合がある。そこで、新規物標の検出からミリ波レーダ１０の更新周期毎に反射点を検出（算出）し、代表認識点Ｐ、右端認識点Ｄ２、及び左端認識点Ｄ３をバッファリングすることにより、ステップＳ１０７以降において、有意な推定幅Ｗｅｓを算出することができる。
【００３４】
続いて、ステップＳ１０６では、ステップＳ１０７以降の物体幅の推定を行うか否かの判定を行う。具体的には、ミリ波レーダ１０による物体（先行車両２００）の検出開始から所定時間Ｔ経過しているか否かを判定する。所定時間Ｔ経過している場合、ステップＳ１０７に進み、所定時間Ｔ経過していない場合は、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける処理は終了し、ステップＳ１１７に進む。なお、所定時間Ｔは、ステップＳ１０５にて記憶（バッファリング）される代表認識点Ｐ、右端認識点Ｄ２、及び左端認識点Ｄ３を、物体幅を推定可能な程度に十分収集可能な時間として設定されるとよい。
【００３５】
続いて、ステップＳ１０７〜Ｓ１１３では、具体的に車両１００前方に検出された物体の推定幅Ｗｅｓを算出し、更新する処理を行う。
【００３６】
ステップＳ１０７では、過去の代表認識点Ｐに対する今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける代表認識点Ｐの左右方向の変化量として代表認識点変化量ｄＰを算出する。同様に、過去の右端認識点Ｄ２に対する今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける右端認識点Ｄ２の左右方向の変化量としての右端認識点変化量ｄＤ２、及び過去の左端認識点Ｄ３に対する今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける左端認識点Ｄ３の左右方向の変化量としての左端認識点変化量ｄＤ３を算出する。例えば、ＲＡＭ等にバッファリングされている過去の代表認識点Ｐの平均位置を算出し、該平均位置に対する今回の代表認識点Ｐの左右方向の変化量を代表認識点変化量ｄＰとしてよい。なお、過去の代表認識点Ｐの平均位置は、例えば、単純に移動平均により算出してもよいし、より新しいバッファリングデータに重み付けをする等による加重平均により算出してもよい。また、ＲＡＭ等にバッファリングされている過去の右端認識点Ｄ２のうち、車両１００から見て最も右に位置する右端認識点Ｄ２に対する今回の右端認識点Ｄ２の変化量を右端認識点変化量ｄＤ２としてよい。また、同様に、過去の左端認識点Ｄ３のうち、車両１００から見て最も左に位置する左端認識点Ｄ３に対する今回の左端認識点Ｄ３の変化量を左端認識点変化量ｄＤ３としてよい。なお、代表認識点Ｐ、右端認識点Ｄ２、及び左端認識点Ｄ３は、いずれも車両１００に固定された座標系における点として表されるものであり、上記各変化量についも車両１００から見た相対的な変化量を意味する。
【００３７】
ステップＳ１０８では、既にミリ波レーダＥＣＵ２０のＲＡＭ等に記憶された推定幅Ｗｅｓが存在するか否かが判定される。記憶された推定幅Ｗｅｓが存在する場合は、ステップＳ１１０に進み、記憶された推定幅Ｗｅｓが存在しない場合は、ステップＳ１０９に進む。
【００３８】
ステップＳ１０９では、車両１００前方に新規物標として物体が検出されてから初めて推定幅Ｗｅｓを算出する場合における推定幅Ｗｅｓを算出する条件を満足するか否かが判定される。具体的には、右端認識点変化量ｄＤ２が第２閾値ＴｈｄＤ２以下であり、かつ、左端認識点変化量ｄＤ３が第３閾値ＴｈｄＤ３以下であるか否かを判定する。即ち、バッファリングされた過去のデータに対して、今回の右端認識点Ｄ２又は左端認識点Ｄ３が左右方向に比較的大きく移動した（ｄＤ２＞ＴｈＤ２又はｄＤ３＞ＴｈＤ３）場合、今回の右端認識点Ｄ２又は左端認識点Ｄ３は検出対象としている物体以外の物体からの反射点である（誤ったグルーピングが行われている）可能性が高い。逆に、バッファリングされた過去のデータに対して、今回の右端認識点Ｄ２及び左端認識点Ｄ３が比較的小さく変化した（ｄＤ２≦ＴｈＤ２及びｄＤ３≦ＴｈＤ３）場合、誤グルーピングが行われていない可能性が高い。そのため、当該条件を満足している場合は、適切な推定幅Ｗｅｓを算出することが可能と判断できる。よって、当該条件を満足する場合は、ステップＳ１１１に進み、推定幅Ｗｅｓを算出し、当該条件を満足しない場合は、ステップＳ１１４に進む。
【００３９】
ステップＳ１１０では、既に車両１００前方の物体（先行車両２００）の推定幅Ｗｅｓが算出され、ミリ波レーダＥＣＵ２０のＲＡＭ等に記憶されている場合における推定幅Ｗｅｓを算出（更新）する条件を満足するか否かが判定される。具体的には、代表認識点変化量ｄＰが第１閾値ＴｈｄＰ以上、かつ、右端認識点変化量ｄＤ２が第２閾値ＴｈｄＤ２以下であり、かつ、左端認識点変化量ｄＤ３が第３閾値ＴｈｄＤ３以下であるか否かを判定する。即ち、バッファリングされた過去のデータに対して、今回の代表認識点Ｐが左右方向にある程度移動した（ｄＰ≧ＴｈｄＰ）場合、今回の右端認識点Ｄ２、左端認識点Ｄ３の一方は、バッファリングされた過去のデータよりも車両１００の車幅方向外側の反射点である可能性が高い。そのため、今回の右端認識点Ｄ２、左端認識点Ｄ３を含むバッファリングされた右端認識点Ｄ２、左端認識点Ｄ３のデータに基づいて、推定幅Ｗｅｓを算出、更新することで、推定幅Ｗｅｓをより実際の物体幅に近づける（精度を向上させる）ことができる。しかしながら、上述したとおり、今回の右端認識点Ｄ２又は左端認識点Ｄ３が左右方向に比較的大きく移動した（ｄＤ２＞ＴｈＤ２又はｄＤ３＞ＴｈＤ３）場合は、誤グルーピングが行われている可能性が高い。そこで、バッファリングされた過去のデータに対して、今回の代表認識点Ｐがある程度移動した場合（ｄＰ≧ＴｈｄＰ）であって、今回の右端認識点Ｄ２及び左端認識点Ｄ３が比較的小さく変化した（ｄＤ２≦ＴｈＤ２及びｄＤ３≦ＴｈＤ３）場合に、推定幅Ｗｅｓを算出及び更新する。これにより、推定幅Ｗｅｓの精度を向上させることが可能と判断することができる。よって、当該条件を満足する場合は、ステップＳ１１１に進み、推定幅Ｗｅｓを算出し、当該条件を満足しない場合は、ステップＳ１１５に進む。
【００４０】
なお、第１閾値ＴｈｄＰは、右端認識点Ｄ２、左端認識点Ｄ３の一方がバッファリングされた過去のデータより車幅方向外側の反射点であることが判別できる程度に適宜設定されてよい。例えば、第１閾値ＴｈｄＰは、グルーピング幅ＧＷの１／１０程度に設定されてもよいし、算出及び更新の頻度を低減するために、グルーピング幅ＧＷの１／５程度に設定されてもよい。また、第２閾値ＴｈｄＤ２、第３閾値ＴｈｄＤ３は、右端認識点Ｄ２、左端認識点Ｄ３が検出対象の物体以外の物体の反射点であることを判別できる程度に適宜設定されてよい。例えば、第２閾値ＴｈｄＤ２及び第３閾値ＴｈｄＤ３は、グルーピング幅ＧＷの１／２程度に設定されてよい。また、ミリ波レーダ１０が車幅方向の中央に配置される場合、グルーピングの基点となる車両１００から最も近い反射点Ｄ１は、検出対象の物体（車両）の中央部付近である可能性が高いため、第２閾値ＴｈｄＤ２及び第３閾値ＴｈｄＤ３は、同等の値であってよい。一方、ミリ波レーダ１０が車幅方向で中央から左右にオフセットして配置される場合、グルーピングの基点となる反射点Ｄ１も、同様に、検出対象の物体（車両）の中央部から左右にオフセットする可能性が高いため、第２閾値ＴｈｄＤ２と第３閾値ＴｈｄＤ３は、異なる値であってよい。例えば、ミリ波レーダ１０が車幅方向で中央から右にオフセットして配置される場合、検出対象の車両の右隣を走行する並走車両の反射点を誤ってグルーピングする可能性が高いため、第２閾値ＴｈｄＤ２を第３閾値ＴｈｄＤ３より小さく設定するとよい。また、第１閾値ＴｈｄＰは、検出対象の車両の車幅の範囲内での代表認識点Ｐの移動を想定した閾値であるのに対し、第２閾値ＴｈｄＤ２、第３閾値ＴｈｄＤ３は、検出対象の車両から隣接する物体（車両）への右端認識点Ｄ２、左端認識点Ｄ３の移動を想定した閾値である。よって、上述した一例のように、第１閾値ＴｈｄＰは、比較的小さい値として設定され、第２閾値ＴｈｄＤ２、又は第３閾値ＴｈｄＤ３は、比較的大きな値として設定されるとよい。
【００４１】
ステップＳ１１１では、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングまでにバッファリングされた右端認識点Ｄ２、及び左端認識点Ｄ３に基づいて、推定幅Ｗｅｓを算出する。具体的には、バッファリングされた右端認識点Ｄ２のうち、車両１００から見て最も右にある右端認識点Ｄ２、及びバッファリングされた左端認識点Ｄ３のうち、車両１００から見て最も左にある左端認識点Ｄ３の左右方向の距離を推定幅Ｗｅｓとして算出してよい。
【００４２】
ここで、図４を用いて車両１００前方の物体（先行車両２００）の推定幅Ｗｅｓの算出処理の詳細について説明をする。なお、説明の簡単のため、前回のミリ波レーダ１０の更新タイミングと今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングのバッファリングデータ（代表認識点Ｐ、右端認識点Ｄ２、及び左端認識点Ｄ３）に基づいて、先行車両２００の推定幅Ｗｅｓを算出する例について説明する。
【００４３】
図４を参照するに、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける右端認識点Ｄ２は、前回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける右端認識点Ｄ２より車両１００から見て右側にはない。また、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける左端認識点Ｄ３は、前回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける左端認識点Ｄ３よりも車両１００から見て左側に位置する。よって、前回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける右端認識点Ｄ２と今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける左端認識点Ｄ３の左右方向の距離を推定幅Ｗｅｓとして算出することができる。
【００４４】
図３に戻り、ステップＳ１１２では、過去（前回以前のミリ波レーダ１０の更新タイミング）において検出されたグルーピング範囲Ｇ内の反射点の反射強度に対して、今回のグルーピング範囲Ｇ内の反射点の反射強度に所定以上の変動があるか否かを判定する。当該条件に該当する場合、ミリ波レーダ１０は、過去に検出されていた物体と異なる物体を検出している可能性が高い。そのため、当該条件を満足する場合、推定幅Ｗｅｓの更新を行わず、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける処理は終了し、ステップＳ１１７に進み、当該条件を満足しない場合、ステップＳ１１３に進み、推定幅Ｗｅｓの更新を行う。なお、グルーピング範囲Ｇ内の反射点の反射強度（グルーピング範囲Ｇ内の反射強度分布）は、各ミリ波レーダ１０の更新タイミングに対応して、ミリ波レーダＥＣＵ２０内のＲＡＭ等に履歴的に記憶させておくとよい。例えば、上述したステップＳ１０３のグルーピング処理後に、グルーピング範囲Ｇ内の反射点の反射強度の記憶処理が行われてよい。これにより、本ステップによる判定を行うことができる。
【００４５】
ステップＳ１１３では、推定幅Ｗｅｓの更新を行い、更新した推定幅ＷｅｓをＡＣＣ  ＥＣＵ３０、ＰＣＳ  ＥＣＵ４０等に出力し、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける処理は終了して、ステップＳ１１７に進む。具体的には、ステップＳ１１１で算出した車両１００前方の物体（先行車両２００）の推定幅Ｗｅｓで、ミリ波レーダＥＣＵ２０内部のＲＡＭ等に記憶された推定幅Ｗｅｓを更新し、更新した推定幅Ｗｅｓを車載ＬＡＮ等に出力してよい。
【００４６】
一方、ステップＳ１１４、及びステップＳ１１５〜Ｓ１１６では、推定幅Ｗｅｓを算出するのに適切でないバッファリングデータ（代表認識点Ｐ、右端認識点Ｄ２、及び左端認識点Ｄ３）を削除する処理を実行する。
【００４７】
ステップＳ１１４は、上述したとおり、ステップＳ１０９における判定条件を満足しない場合に実行される。
【００４８】
ステップＳ１１４では、ステップＳ１０５にて、ミリ波レーダＥＣＵ２０のＲＡＭ等に記憶（バッファリング）された今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける代表認識点Ｐ、右端認識点Ｄ２、左端認識点Ｄ３を削除する。そして、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける処理は終了して、ステップＳ１１７に進む。即ち、ステップＳ１０９における判定条件を満足しない場合、バッファリングされた過去のデータに対して、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける右端認識点Ｄ２又は左端認識点Ｄ３の少なくとも一方が比較的大きく変化している。この場合、検出対象の物体の反射点と当該物体以外の物体の反射点を１つの物体としてグルーピングする等の誤グルーピングが行われている可能性が高いと判断することができる。そのため、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける代表認識点Ｐ、右端認識点Ｄ２、左端認識点Ｄ３を削除することにより、次回のミリ波レーダ１０の更新タイミング以降において、適切な推定幅Ｗｅｓを算出することができるようにする。
【００４９】
ステップＳ１１５は、上述したとおり、ステップＳ１１０における判定条件を満足しない場合に実行される。
【００５０】
ステップＳ１１５では、バッファリングされた過去のデータに対して、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける右端認識点Ｄ２又は左端認識点Ｄ３の少なくとも一方が比較的大きく変化しているか否かを判定する。具体的には、右端認識点変化量ｄＤ２が第２閾値ＴｈｄＤ２より大きい、又は、左端認識点変化量ｄＤ３が第３閾値ＴｈｄＤ３より大きいか否かを判定する。当該条件を満足する場合は、ステップＳ１１６に進み、当該条件を満足しない場合は、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける処理は終了し、ステップＳ１１７に進む。
【００５１】
なお、ステップＳ１１０、及びステップＳ１１５の判定条件を満足しない場合とは、バッファリングされた過去のデータに対して、今回の代表認識点Ｐが左右方向にほとんど移動していない場合（ｄＰ＜ＴｈｄＰ）であって、今回の右端認識点Ｄ２及び左端認識点Ｄ３が比較的小さく変化した（ｄＤ２≦ＴｈＤ２及びｄＤ３≦ＴｈＤ３）場合である。このような場合、過去のバッファリングデータに対して、今回のミリ波データ１０の更新タイミングにおける右端認識点Ｄ２、左端認識点Ｄ３が車幅方向外側の反射点である可能性は低く、ステップＳ１１１と同様に算出される推定幅に大きな変動はない判断できる。よって、ステップＳ１１０、及びステップＳ１１５の判定条件を満足しない場合は、推定幅Ｗｅｓの算出、更新を行わなわず、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける処理を終了する。
【００５２】
ステップＳ１１６では、ステップＳ１１４と同様、ステップＳ１０５にて、ミリ波レーダＥＣＵ２０のＲＡＭ等に記憶（バッファリング）された今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける代表認識点Ｐ、右端認識点Ｄ２，左端認識点Ｄ３を削除する。そして、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける処理は終了して、ステップＳ１１７に進む。これにより、次回のミリ波レーダ１０の更新タイミング以降において、適切な推定幅Ｗｅｓが算出することができる。
【００５３】
なお、本例では、ステップＳ１０５で記憶された今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける代表認識点Ｐ、右端認識点Ｄ２、左端認識点Ｄ３を、ステップＳ１１５の判定条件を満足する場合に、ステップＳ１１６で削除する。しかし、そもそも記憶（バッファリング）されないようにしてもよい。例えば、ステップＳ１０４とステップＳ１０５の間で、ステップＳ１０７及びステップＳ１１５に対応する処理を実行し、ステップＳ１１５に対応する処理における判定条件を満足する場合は、バッファリングしないようにしてよい。
【００５４】
続いて、ステップＳ１１７では、次回のミリ波レーダ１０からの反射波の信号を受信した後、検出されていた物体がロストしたか否かを判定する。検出されていた物体がロストした場合、本フローチャートによる処理を終了する。検出されていた物体がロストしていない場合、即ち、引き続き、ミリ波レーダ１０により検出されている場合は、ステップＳ１０１に戻り、ステップＳ１０１〜Ｓ１１７の処理を繰り返す。
【００５５】
このように、図３のフローチャートの処理を実行することにより、車両１００前方に検出された物体の推定幅Ｗｅｓを算出し、当該物体が継続して検出されている間に、上述した所定の条件により更新を行うことで、推定幅Ｗｅｓの精度を向上させることができる。
【００５６】
具体的には、代表認識点変化量ｄＰが第１閾値ＴｈｄＰ以上であり、かつ、右端認識点変化量ｄＤ２が第２閾値ＴｈｄＤ２以下であり、かつ、左端認識点変化量ｄＤ３が第３閾値ＴｈｄＤ３以下である場合、バッファリングされた右端認識点Ｄ２及び左端認識点Ｄ３に基づいて、推定幅Ｗｅｓを算出及び更新する。即ち、バッファリングされた過去のデータに対して、今回の代表認識点Ｐがある程度移動した場合（ｄＰ≧ＴｈｄＰ）であって、今回の右端認識点Ｄ２及び左端認識点Ｄ３が比較的小さく変化した（ｄＤ２≦ＴｈＤ２及びｄＤ３≦ＴｈＤ３）場合に、推定幅Ｗｅｓを算出及び更新する。これにより、推定幅Ｗｅｓの精度を向上させることができる。
【００５７】
また、当該推定幅Ｗｅｓは、ミリ波レーダＥＣＵ２０からＡＣＣ  ＥＣＵ３０、ＰＣＳ  ＥＣＵ４０等に出力されるため、ＡＣＣ  ＥＣＵ３０、ＰＣＳ  ＥＣＵ４０は、推定幅Ｗｅｓに基づく制御を実行することが可能となる。例えば、ＰＣＳ  ＥＣＵ４０は、推定幅Ｗｅｓ（及び、代表認識点Ｐ）に基づいて、車両１００と車両１００前方の物体（先行車両２００）が衝突した場合のオフセット率等を算出し、該オフセット率に応じた衝突回避制動の開始タイミングの制御等を実施してよい。具体的には、オフセット率が小さい場合は、衝突回避制動を開始するタイミングを早くすることにより衝突時の乗員への衝撃が大きくなる傾向にあるオフセット衝突時の乗員保護性能を向上させることができる。
【００５８】
次に、ミリ波レーダＥＣＵ２０のＲＡＭ等に記憶され、上述のように更新される推定幅Ｗｅｓに基づく、グルーピング処理の修正について、図５、６を用いて、説明を行う。なお、当該修正は、ミリ波レーダＥＣＵ２０により実行されてよい。また、以下の説明で算出される今回のミリ波レーダＥＣＵ２０の更新タイミングにおける推定幅Ｗｅｓ１は、グルーピング修正処理のために算出されるものであり、上述した図３のフローチャートにおいて、算出され、更新される推定幅Ｗｅｓとは異なるものである。
【００５９】
図５は、物体検出装置１（ミリ波レーダＥＣＵ２０）により誤ったグルーピング処理が実行された場合の一例を示す図である。具体的には、車両１００が走行する自車線の前方に先行車両２００が走行し、該自車線の右側に隣接する車線に先行車両２００と並走する並走車両３００が存在するケースにおいて、ミリ波レーダ１０により検出された反射点Ｄ１〜Ｄ７、グルーピング範囲Ｇ、及び代表認識点Ｐを示している。上図は、前回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおいて検出された先行車両２００後面の反射点及び並走車両３００後面の反射点等を示す。下図は、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおいて検出された先行車両２００後面の反射点及び並走車両３００後面の反射点等を示す。なお、説明の簡単のため、前回のミリ波レーダ１０の更新タイミングと今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングのバッファリングデータ（代表認識点Ｐ、右端認識点Ｄ２、及び左端認識点Ｄ３）に基づいて、先行車両２００の推定幅Ｗｅｓ、Ｗｅｓ１を算出するものとする。
【００６０】
図５を参照するに、前回のミリ波レーダ１０の更新タイミングでは、車両１００から最も近い反射点Ｄ１を基点としたグルーピング範囲Ｇに先行車両２００上の反射点Ｄ１〜Ｄ３が含まれ、１つの物体である先行車両２００についての適切なグルーピングが行われている。これに対して、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングでは、例えば、先行車両２００のテールパイプ等の車両中央から右側にオフセットした反射点を車両１００から最も近い反射点Ｄ１として検出しているため、グルーピング範囲Ｇに並走車両３００の反射点を右端認識点Ｄ２として含んでしまっている。即ち、誤ったグルーピング処理が行われている。
【００６１】
ここで、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける右端認識点Ｄ２と、前回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける左端認識点Ｄ３により算出される推定幅Ｗｅｓ１は、前回の更新タイミングにおける推定幅Ｗｅｓよりも所定以上（例えば、前回の更新タイミングにおける（図３の処理フローで算出及び更新された）推定幅Ｗｅｓの半分以上）大きくなっている。即ち、ミリ波レーダＥＣＵ２０のＲＡＭ等に記憶されている推定幅Ｗｅｓと、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける右端認識点Ｄ２、左端認識点Ｄ３含むバッファリングデータから算出した推定幅Ｗｅｓ１とを比較して、所定以上大きくなっている場合は、誤ったグルーピングが行われていると判断することができる。よって、このような場合、グルーピング処理の修正を行うとよい。
【００６２】
図６は、図５における誤ったグルーピングの修正処理の一例を説明する図である。
【００６３】
今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける右端認識点Ｄ２が採用されることにより、推定幅Ｗｅｓ１がＲＡＭ等に記憶された推定幅Ｗｅｓより所定以上大きくなっている。よって、図６のように、左右方向で右端認識点Ｄ２の左隣に位置する反射点Ｄ１を基点としたグルーピング範囲Ｇを設定することによりグルーピングの修正を行うとよい。
【００６４】
また、この際、以下に示すような確定条件を満足した場合に、グルーピングの修正を確定させるとよい。確定条件には、例えば、当該グルーピング範囲ＧにＭ個（例えば、３個）以上の反射点が含まれるか否か、が含まれてよい。また、新たに設定されたグルーピング範囲Ｇ内の右端認識点（図中の反射点Ｄ１）、及びバッファリングされた左端認識点Ｄ３のうち、車両１００から見て最も左にある左端認識点Ｄ３に基づいて算出される推定幅Ｗｅｓ１が記憶された推定幅Ｗｅｓより所定以上大きくなっていないか否か、が含まれてよい。図６の例を参照するに、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける反射点Ｄ１を基点とするグルーピング範囲Ｇには、３個の反射点Ｄ１、Ｄ３、Ｄ５が含まれる。また、今回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける反射点Ｄ１と前回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける左端認識点Ｄ３により算出される推定幅Ｗｅｓ１は、前回のミリ波レーダ１０の更新タイミングにおける推定幅Ｗｅｓの半分以上は大きくなっていない。よって、当該グルーピングの修正を確定させてよい。なお、当該確定条件を満足しない場合は、更に、反射点Ｄ１の左隣に位置する反射点を基点としたグルーピング範囲Ｇを設定し、同様の確定条件の判定を行うとよい。また、本例では、先行車両２００の右隣の並走車両３００上の反射点を誤ってグルーピングした場合を説明したが、左隣の並走車両の場合についても同様にグルーピングの修正を行うことができる。
【００６５】
このように、上述した図３のフローチャートに基づく処理により算出及び更新されることにより精度向上が図られる推定幅Ｗｅｓに基づいて、誤ったグルーピングが行われているか否かを判断し、グルーピングの修正を適切に行うことができる。即ち、誤グルーピングを防止することができる。
【００６６】
また、上述のように、グルーピングの修正が適切に実行され、誤グルーピングが防止されるため、当該グルーピングに基づいて認識された物体に対するＡＣＣ  ＥＣＵ３０による追従走行制御やＰＣＳ  ＥＣＵ４０による衝突回避制動制御を適切に実行することができる。
【００６７】
以上、本発明を実施するための形態について詳述したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００６８】
１  物体検出装置
１０  ミリ波レーダ
２０  ミリ波レーダＥＣＵ（グルーピング処理部、認識点算出部、第１の記憶部、横位置変化量算出部、物体幅推定部、第２の記憶部、グルーピング修正処理部）
３０  ＡＣＣ  ＥＣＵ
４０  ＰＣＳ  ＥＣＵ
１００  車両
２００  先行車両
３００  並走車両
Ｐ  代表認識点
Ｄ２  右端認識点
Ｄ３  左端認識点
ｄＰ  代表認識点変化量
ｄＤ２  右端認識点変化量
ｄＤ３  左端認識点変化量
ＴｈｄＰ  第１閾値
ＴｈｄＤ２  第２閾値
ＴｈｄＤ３  第３閾値
Ｗｅｓ  推定幅
【図１】
2015132553.tif 000003
【図２】
2015132553.tif 000004
【図３】
2015132553.tif 000005
【図４】
2015132553.tif 000006
【図５】
2015132553.tif 000007
【図６】
2015132553.tif 000008