(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダによって検出されたレーダ物標に関する情報及び画像取得部によって検出された画像物標に関する情報を取得する物標情報取得部と、
前記レーダ物標の位置、及び前記画像物標の位置が所定の範囲内であるか否かに基づいて、物体の存在を検出する物体検出部と、を備え、
前記物体検出部は、
前記物体が歩行者であるか否かを判定し、
前記物体が歩行者であると判定した場合、歩行者でないと判定した場合よりも前記所定の範囲を拡大し、
前記物体検出部は、
前記物体が歩行者でないと判定した場合は、前記レーダ物標の位置を前記所定の範囲の基軸とし、
前記物体が歩行者であると判定した場合は、前記画像物標の位置を前記所定の範囲の基軸とする物体検出装置。
【請求項２】
前記物体検出部は、前記レーダ物標の移動速度に基づいて、前記物体が歩行者であるか否かを判定する請求項１記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記物体検出部は、レーダの反射強度に基づいて、前記物体が歩行者であるか否かを判定する請求項１又は２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記物体検出部は、
前記物体が車両進行方向と交差する方向に移動する横断歩行者であるか否かを判定し、
前記物体が横断歩行者であると判定した場合、横断歩行者でないと判定した場合よりも前記所定の範囲を拡大する請求項１〜３の何れか一項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、物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の物体検出装置として、レーダとカメラを利用することによって、自車両前方の物体を検出するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。この物体検出装置は、レーダによって車両前方を探査し、反射強度が閾値以上の物体を補足対象物標として検出し、当該補足対象物標が歩行者などの反射強度の低い物体の場合は、閾値を下げることで、歩行者の検出を行い易くするものが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２８４２９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の物体検出装置では、十分に正確に歩行者を検出することが出来ない場合があった。従って、より正確な注意喚起や衝突回避を行うことができるように、歩行者に対する検出精度を更に向上させることが要求されていた。
【０００５】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、歩行者に対する検出精度を向上できる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】
【０００６】
本発明に係る物体検出装置は、レーダによって検出されたレーダ物標に関する情報及び画像取得部によって検出された画像物標に関する情報を取得する物標情報取得部と、レーダ物標の位置、及び画像物標の位置が所定の範囲内であるか否かに基づいて、物体の存在を検出する物体検出部と、を備え、物体検出部は、物体が歩行者であるか否かを判定し、物体が歩行者であると判定した場合、歩行者でないと判定した場合よりも所定の範囲を拡大する。
【０００７】
この物体検出装置は、レーダ物標の位置、及び画像物標の位置が所定の範囲内であるか否かに基づいて物体の存在を検出している。ここで、対象となる物体が歩行者であった場合、レーダによる検出では反射強度が弱く、レーダ物標と画像物標の位置が離れてしまうことにより、実際に歩行者がいるにも関わらずレーダ物標の位置と画像物標の位置が所定の範囲内に入らなくなることで、歩行者の検出精度に影響が及ぼされる可能性がある。本発明に係る物体検出装置では、物体検出部は、物体が歩行者であるか否かを判定し、物体が歩行者であると判定した場合、歩行者でないと判定した場合よりも所定の範囲を拡大する。これにより、対象となる物体が歩行者である場合、歩行者を検出するときにレーダ物標の横位置遅れや横飛びなどが発生しても、レーダ物標と画像物標の位置を所定の範囲内とすることができるため、正確に歩行者を検出することが可能となる。従って、歩行者に対する検出精度を向上することが可能となる。
【０００８】
物体検出装置において、物体検出部は、物体が歩行者でないと判定した場合は、レーダ物標の位置を所定の範囲の基軸とし、物体が歩行者であると判定した場合は、画像物標の位置を所定の範囲の基軸とする。画像物標は、歩行者を検出するときに横位置遅れや横飛びなどの発生があるレーダ物標に比して、正確に歩行者の横位置を検出できる。従って、物体が歩行者であると判定された場合は、検出のための所定の範囲の基軸を画像物標の位置とすることにより、正確に歩行者を検出することが可能となる。
【０００９】
物体検出装置において、物体検出部は、レーダ物標の移動速度に基づいて、物体が歩行者であるか否かを判定する。また、物体検出部は、レーダの反射強度に基づいて、物体が歩行者であるか否かを判定する。これによって、物体が歩行者であることを正確に判定することができる。
【００１０】
物体検出装置において、物体検出部は、物体が車両進行方向と交差する方向に移動する横断歩行者であるか否かを判定し、物体が横断歩行者であると判定した場合、横断歩行者でないと判定した場合に対して所定の範囲を変更する。物体が横断歩行者の場合は、特にレーダ物標の横位置遅れが発生し易い。従って、物体が横断歩行者であると判定したときに所定の範囲を変更することで、検出精度の向上という効果を一層顕著に得ることができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、歩行者に対する検出精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態に係る物体検出装置の構成を示す図である。
【図２】自車両に対する歩行者の実際の軌跡と、画像物標の軌跡と、レーダ物標の軌跡との関係を示す模式図である。
【図３】フュージョン検索範囲と、画像物標及びレーダ物標との関係を示す模式図である。
【図４】変更前と変更後に係るフュージョン検索範囲の比較を行った模式図である。
【図５】本実施形態に係る物体検出装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る物体検出装置の横断歩行者判定処理の内容を示すフローチャートである。
【図７】物体検出装置の変形例に係る処理内容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】
【００１３】
以下、図面を参照して、本発明に係る物体検出装置の実施形態を説明する。
【００１４】
まず、図１を参照して、物体検出装置１の構成について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る物体検出装置１の構成を示す図である。
【００１５】
物体検出装置１は、自車両に搭載され、自車両の前方に存在する物体を検出する装置である。物体検出装置１は、前方の物体を検出すると共に、当該検出結果を用いて、衝突防止処理や注意喚起処理などの運転支援処理を行うものである。物体検出装置１は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２、レーダ３、カメラ４、制動部６を備えて構成されている。物体検出装置１は、レーダ３によるセンサ機能とカメラ４によるセンサ機能を組み合わせたセンサフュージョンを行うことによって、自車両に対して障害物となる物体を検出することができる。また、物体検出装置１は、検出した物体との衝突の可能性を判断し、当該衝突を回避するための処理を行うことができる。
【００１６】
レーダ３は、ミリ波やレーザ等を利用して自車両の前方の物体を検出するレーダである。レーダ３は、自動車の前部に取り付けられる。レーダ３では、ミリ波やレーザを自車両から前方に向けて出射し、物体にて反射したミリ波やレーザを受信部にて受信する。レーダ３はＥＣＵ２に接続されており、検出されたレーダ物標に関する情報をＥＣＵ２へ出力する。レーダ３では、物体の横位置検出精度は低く、原理的に物体の幅を検出することはできないが、物体までの距離や相対速度を検出するのに適している。
【００１７】
カメラ４は、自車両の前方の画像を取得する画像取得部である。カメラ４は、自車両の前部に取り付けられる。カメラ４は、所定時間ごとに自車両の前方の所定範囲を撮像して画像データを生成し、生成した画像データをＥＣＵ２へ出力する。カメラ４では、物体までの距離、相対速度の検出精度は低いが、物体の横位置検出精度は高く、物体の幅を検出することができる。
【００１８】
制動部６は、ＥＣＵ２からの制御信号に基づいて、自車両の速度を減速させる制動力を付与するものである。制動部６は、自車両の前方に存在する物体と自車両との衝突の可能性がある場合に、自車両を減速や停止させることで、当該衝突を回避する機能を有している。なお、本実施形態では、物体との衝突を回避するために、制動制御を行っているが、物体を回避するように移動経路を変更するような制御や、音声や画像によって運転者に注意喚起することで衝突を回避するような制御、あるいはそれらの組み合わせに係る制御を行ってもよい。
【００１９】
ＥＣＵ２は、物体検出装置１全体の制御を行う電子制御ユニットであり、例えばＣＰＵを主体として構成され、ＲＯＭ、ＲＡＭ，入力信号回路、出力信号回路、電源回路などを備えている。ＥＣＵ２は、物標情報取得部２１、フュージョン処理部（物体検出部）２２、横断歩行者判定部（物体検出部）２３、衝突判断部２４、自動制動制御部２６を備えて構成されている。
【００２０】
物標情報取得部２１は、レーダ３によって検出されたレーダ物標に関する情報及びカメラ４によって検出された画像物標に関する情報を取得する機能を有している。レーダ物標に関する情報とは、レーダ３の検出によって得られる各種情報であり、例えば、レーダ物標の位置（レーダ物標の距離や横位置）、レーダ物標の移動速度（自車両との相対速度）、レーダ３の反射強度などの情報を含んでいる。画像物標に関する情報とは、カメラ４の画像によって得られる各種情報であり、例えば、画像物標の位置（画像物標の距離や横位置）、画像物標の移動速度（自車両との相対速度）、画像物標の横幅や奥行きや高さなどの情報を含んでいる。なお、物標情報取得部２１は、レーダ３やカメラ４からの検出結果を受信して、上述のような物標に関する情報を演算することで当該情報を取得してよい。あるいは、レーダ３やカメラ４が各物標に関する情報を演算し、物標情報取得部２１は、レーダ３及びカメラ４から当該情報を受信することで取得してもよい。
【００２１】
フュージョン処理部２２は、レーダ物標に関する情報及び画像物標に関する情報を組み合わせてセンサフュージョンすることによって、自車両の前方の物体を検出する機能を有している。上述のように、レーダ３とカメラ４とでは、それぞれ検出するのに適した情報と適さない情報があるため、両者を組み合わせることにより、精度よく物体を検出することが可能となる。フュージョン処理部２２は、フュージョン検索範囲（所定の範囲）を設定し、レーダ物標の位置及び画像物標の位置が当該フュージョン検索範囲内であるか否かに基づいて、物体の存在を検出する機能を有している。また、フュージョン処理部２２は、当該物体が横断歩行者である場合は、フュージョン検索範囲を拡大する機能を有している。具体的な処理内容の詳細については後述する。
【００２２】
横断歩行者判定部２３は、検出された物体が横断歩行者であるか否かを判定する機能を有している。ここで、車両前方の物体としては、先行車両や自転車やバイクなどが挙げられるが、物体が自車両の進行方向と交差する方向（垂直に交差する方向や、垂直に近い角度で交差する方向）に移動する横断歩行者であった場合、次のような問題が生じる。例えば、図２（ａ）には、自車両Ｍの前方に横断歩行者ＲＷが移動している様子を示している。この場合の自車両Ｍに対する横断歩行者ＲＷの実際の軌跡と、レーダ３によって検出されるレーダ物標の軌跡と、カメラ４によって検出される画像物標の軌跡を、図２（ｂ）に示す。検出される物体が横断歩行者ＲＷであった場合、図２（ｂ）に示すように、レーダ物標の横位置が実際の横位置に対して遅れが生じる。また、人間は反射波が弱いために横飛びが発生する。これらの問題により検出精度が低下し、センサフュージョンを出来ずに、物体の存在確率が低下することで適切な判断が出来なくなる可能性がある。従って、物体検出装置１は、横断歩行者判定部２３の判定結果に基づいて適切な処理を行うことにより、検出された物体が横断歩行者であっても、正確な判断をすることができる。
【００２３】
具体的には、図３に示すように、フュージョン処理部２２は、レーダ物標ＬＷの位置、及び画像物標ＶＷの位置がフュージョン検索範囲ＥＦ１，ＥＦ２の範囲内であるか否かに基づいて、物体の存在を検出する。フュージョン処理部２２は、通常時（横断歩行者を検出したと判定していない状態）においては、レーダ物標ＬＷに対して画像物標ＶＷを組み合わせるようなセンサフュージョンを行う。すなわち、フュージョン処理部２２は、図３（ａ）に示すようなフュージョン検索範囲ＥＦ１を設定する。このフュージョン検索範囲ＥＦ１は、レーダ物標ＬＷの位置を基軸としており、当該基軸に対して横幅ｘ１、奥行きｙ１の大きさに設定される。このフュージョン検索範囲ＥＦ１の範囲内に画像物標ＶＷが位置していると、フュージョン処理部２２は、センサフュージョン可能であるとして、物体を検出する。図３（ｂ）に示すタイミングにて、横断歩行者判定部２３が、検出している物体が横断歩行者ＲＷであると判定すると、フュージョン処理部２２は、横断歩行者ＲＷでないと判定した場合に対してフュージョン検索範囲を変更する。検出された物体が横断歩行者ＲＷであると判定された場合、フュージョン処理部２２は、画像物標ＶＷに対してレーダ物標ＬＷを組み合わせ、更にフュージョン検索範囲自体の大きさも拡大したセンサフュージョンを行う。すなわち、フュージョン処理部２２は、通常時のフュージョン検索範囲ＥＦ１から図３（ｃ）に示す横断歩行者用のフュージョン検索範囲ＥＦ２へ変更する。このフュージョン検索範囲ＥＦ２は、画像物標ＶＷの位置を基軸としており、当該基軸に対して横幅ｘ２（＞ｘ１）、奥行きｙ２（＞ｙ１）の大きさに設定される。このフュージョン検索範囲ＥＦ２の範囲内に画像物標ＬＷが位置していると、フュージョン処理部２２は、センサフュージョン可能であるとして、物体を検出する。例えば、横断歩行者を検出するときも他の物体と同様にフュージョン検索範囲ＥＦ１が用いられる場合、図４（ｂ）に示すように、センサ遅れの影響によりレーダ物標ＬＷの位置を基軸としたフュージョン検索範囲ＥＦ１に画像物標ＶＷが入らず、実際に横断歩行者ＲＷが存在するにも関わらずセンサフュージョンできない可能性がある。一方、画像物標ＶＷの位置を基軸とし、拡大されたフュージョン検索範囲ＥＦ２が用いられる場合、図４（ａ）に示すように、センサ遅れなどがあったとしてもセンサフュージョンが可能となり、正確に横断歩行者ＲＷを検出できる。
【００２４】
衝突判断部２４は、検出された物体と自車両が衝突する可能性があるかの判断を行う機能を有している。衝突判断部２４は、レーダ物標に関する情報と画像物標に関する情報とのセンサフュージョンを行い、当該センサフュージョンが出来ると物体の存在確率を上げる。例えば、図４（ａ）に示すように、レーダ物標ＬＷの位置と画像物標ＶＷの位置の両方がフュージョン検索範囲内であれば衝突判断部２４は物体の存在確率を上げ、図４（ｂ）に示すように、レーダ物標ＬＷの位置と画像物標ＶＷの位置の何れかがフュージョン検索範囲よりも外側であれば衝突判断部２４は物体の存在確率を下げる。衝突判断部２４は、センサフュージョンしている時間に比例して存在確率を更に上げてゆき、存在確率が所定の閾値を超えた場合、物体と自車両との衝突時間（＝相対距離／相対速度）を演算する。衝突判断部２４は、衝突時間が所定の閾値以下となった場合、物体と自車両との衝突可能性が高いと判断する。
【００２５】
自動制動制御部２６は、衝突判断部２４により衝突の可能性が高いと判断された場合、制動部６に自動制動のための制御信号を出力する機能を有している。
【００２６】
次に、図５及び図６を参照して、本実施形態に係る物体検出装置１の処理内容の一例について説明する。図５及び図６の処理は、物体検出装置１を搭載した車両の走行中にＥＣＵ２において実行される。まず、図５に示すように、横断歩行者判定部２３は、車両前方の物体が横断歩行者であるか否かの判定を行う横断歩行者判定処理を実行する（ステップＳ１０）。
【００２７】
横断歩行者判定処理では、横断歩行者判定部２３で図６に示す処理が行われる。横断歩行者判定処理においては、図６に示すように、横断歩行者判定部２３は、物標情報取得部２１で取得された情報を参照することで、レーダ３及びカメラ４の両センサによる検出物標があるか否かを判定する（ステップＳ３０）。Ｓ３０において両センサによる検出物標が無いと判定された場合、横断歩行者判定フラグがＯＦＦのまま、図６に示す横断歩行者判定処理が終了する。一方、Ｓ３０において両センサによる検出物標があると判定された場合、横断歩行者判定部２３は、フュージョン処理部２２での処理結果を参照し、センサフュージョン可能か否かを判定する（ステップＳ３２）。例えば図３（ａ）に示すように、画像物標ＶＷの位置がフュージョン検索範囲ＥＦ１の範囲内である場合、横断歩行者判定部２３は、センサフュージョン可能であると判定する。画像物標ＶＷの位置がフュージョン検索範囲ＥＦ１の範囲の外側である場合、横断歩行者判定部２３は、センサフュージョンが可能ではないと判定し、横断歩行者判定フラグがＯＦＦのまま、図６に示す横断歩行者判定処理が終了する。
【００２８】
一方、Ｓ３２においてセンサフュージョン可能であると判定すると、横断歩行者判定部２３は、対象となっている物体が自動車専用道路以外に存在しているか否かを判定する（ステップＳ３４）。当該判定は、例えばカメラ４で取得した画像に基づいて判定することができる。Ｓ３４において物体が自動車専用道路に存在していると判定された場合、横断歩行者判定フラグがＯＦＦのまま、図６に示す横断歩行者判定処理が終了する。一方、Ｓ３４において物体が自動車専用道路以外に存在していると判定された場合、横断歩行者判定部２３は、物標情報取得部２１で取得した情報に基づいて、物体の縦方向速度、横方向速度、幅が所定範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ３６）。当該判定では、例えば、横断歩行者としては移動速度が速すぎる場合や、完全に停止している場合や、幅が大きすぎる場合などに、横断歩行者ではないと判定することができる。また、レーダ３の反射強度を考慮することによって判定を行ってもよい。Ｓ３６において各条件が所定範囲内にないと判定された場合、横断歩行者判定フラグがＯＦＦのまま、図６に示す横断歩行者判定処理が終了する。
【００２９】
一方、Ｓ３６において各条件が所定範囲内であると判定された場合、横断歩行者判定部２３は、物体が横断歩行者であることの確実性を判断するために、横断歩行者確率を演算する。具体的に、横断歩行者判定部２３は、横断歩行者確率ｐとして初期値ｐ１を設定する（ステップＳ３８）。次に、横断歩行者判定部２３は、フュージョン処理部２２での処理を再び参照し、フュージョン状態を継続できるか否かを判定する（ステップＳ４０）。Ｓ４０においてフュージョン状態が継続していないと判定された場合、横断歩行者判定フラグがＯＦＦのまま、図６に示す横断歩行者判定処理が終了する。一方、Ｓ４０においてフュージョン状態が継続していると判定された場合、横断歩行者判定部２３は、物標情報取得部２１で取得した情報に基づいて、物体の縦方向速度、横方向速度、幅が所定範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ４２）。横断歩行者判定部２３は、Ｓ４２において各条件が所定範囲内であると判定した場合は、横断歩行者確率ｐにΔｐを加算することで横断歩行者確率ｐを上げ（ステップＳ４４）、各条件が所定範囲内にないと判定した場合は、横断歩行者確率ｐからΔｐを減算することで横断歩行者確率ｐを下げる（ステップＳ４６）。その後、横断歩行者判定部２３は、横断歩行者確率ｐが所定の閾値ｐ２よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ４８）。横断歩行者確率ｐが閾値ｐ２以下である場合、再びＳ４０から処理を繰返す。一方、横断歩行者確率ｐが閾値ｐ２より大きくなった場合、横断歩行者判定部２３は、横断歩行者判定フラグをＯＮとして、図６に示す横断歩行者処理を終了する。
【００３０】
図５に戻り、フュージョン処理部２２は、横断歩行者判定の判定フラグがＯＮであるか否かの判定を行う（ステップＳ１２）。検出された物体が前方車両などの横断歩行者以外のものであった場合や、そもそも物体がレーダ３やカメラ４で検出されていない場合は、Ｓ１０で判定フラグがＯＦＦとされる。この場合、Ｓ１２では判定フラグがＯＮではないと判定され、図５に示す処理を終了する。このとき、物体が検出されていない場合は引き続き自車両の走行を継続する。また、横断歩行者以外の物体が検出されている場合は、図３（ａ）に示すようなレーダ物標ＬＷの位置を基軸としたフュージョン検索範囲ＥＦ１を用いて存在確率の演算、衝突時間の演算を行い、衝突の可能性がある場合に自動制動を実行する。
【００３１】
一方、Ｓ１２において判定フラグがＯＮであると判定されると、フュージョン処理部２２は、画像物標に対してレーダ物標をフュージョンし（ステップＳ１４）、フュージョン検索範囲を拡大する（ステップＳ１６）。具体的には、フュージョン処理部２２は、図３（ａ）に示すフュージョン検索範囲ＥＦ１から、図３（ｃ）に示すフュージョン検索範囲ＥＦ２へ変更する。次に、衝突判断部２４は、変更されたフュージョン検索範囲ＥＦ２に基づいて、存在確率の演算を行う（ステップＳ１８）。すなわち、衝突判断部２４は、画像物標ＶＷの位置を基軸としたフュージョン検索範囲ＥＦ２内にレーダ物標ＬＷが存在していれば物体（横断歩行者）の存在確率を上げ、レーダ物標ＬＷがフュージョン検索範囲ＥＦ２から外れると存在確率を下げる。当該演算を繰り返し、衝突判断部２４は、存在確率が所定の閾値より大きくなったら、物体と自車両とが衝突するまでの衝突時間を演算する（ステップＳ２０）。この衝突時間が所定の閾値以下となった場合、自動制動制御部２６は、制動部６へ制御信号を出力し、物体との衝突を避けるための制動処理を実行する（ステップＳ２２）。Ｓ２２の処理が終了すると、図５の処理が終了し、再びＳ１０から処理が繰返される。
【００３２】
次に、本実施形態に係る物体検出装置１の作用・効果について説明する。
【００３３】
まず、図４（ｂ）のように、対象となる物体が歩行者であるか歩行者でないかに関わらず、レーダ物標ＬＷの位置を基軸としたフュージョン検索範囲ＥＦ１を用いる場合について説明する。前述のように、対象となる物体が歩行者であった場合、レーダ３による検出では、横位置遅れや反射強度が弱いために横飛びが発生する可能性がある（図２（ｂ）を参照）。これにより、図４（ｂ）に示すように、レーダ物標ＬＷと画像物標ＶＷの位置が離れてしまうことにより、実際に横断歩行者ＲＷがいるにも関わらずレーダ物標ＬＷの位置と画像物標ＶＷの位置がフュージョン検索範囲ＥＦ１内に入らなくなることで、存在確率が低下するように演算を行ってしまい、横断歩行者ＲＷの検出精度に影響が及ぼされる。
【００３４】
一方、本実施形態に係る物体検出装置１では、横断歩行者判定部２３は、物体が横断歩行者ＲＷであるか否かを判定する。また、物体が横断歩行者ＲＷであると判定された場合、フュージョン処理部２２は、図４（ａ）に示すように、横断歩行者ＲＷでないと判定した場合のフュージョン検索範囲ＥＦ１から、フュージョン検索範囲ＥＦ２へ変更する。これにより、対象となる物体が横断歩行者ＲＷである場合は、物体検出のためのフュージョン検索範囲を、当該横断歩行者ＲＷを検出するのに適した範囲に変更することが可能となる。従って、横断歩行者に対する検出精度を向上することが可能となる。
【００３５】
物体検出装置１において、フュージョン処理部２２は、物体が横断歩行者ＲＷでないと判定された場合は、レーダ物標ＬＷの位置を基軸としたフュージョン検索範囲ＥＦ１を用い、物体が横断歩行者ＲＷであると判定した場合は、画像物標ＶＷの位置を基軸としたフュージョン検索範囲ＥＦ２を用いる。画像物標ＶＷは、横断歩行者ＲＷを検出するときに横位置遅れや横飛びなどの発生があるレーダ物標ＬＷに比して、正確に横断歩行者ＲＷの横位置を検出できる。従って、物体が横断歩行者ＲＷであると判定された場合は、検出のためのフュージョン検索範囲ＥＦ２の基軸を画像物標ＶＷの位置とすることにより、正確に横断歩行者ＲＷを検出することが可能となる。
【００３６】
物体検出装置１において、フュージョン処理部２２は、物体が横断歩行者ＲＷであると判定した場合、横断歩行者ＲＷでないと判定した場合のフュージョン検索範囲ＥＦ１よりも拡大されたフュージョン検索範囲ＥＦ２を用いる。フュージョン検索範囲ＥＦ２を拡大することによって、横断歩行者ＲＷを検出するときにレーダ物標ＬＷの横位置遅れや横飛びなどが発生しても、レーダ物標ＬＷと画像物標ＶＷの位置をフュージョン検索範囲ＥＦ２内とすることができるため、正確に歩行者を検出することが可能となる。
【００３７】
物体検出装置１において、横断歩行者判定部２３は、レーダ物標ＬＷの移動速度に基づいて、物体が横断歩行者ＲＷであるか否かを判定する。また、横断歩行者判定部２３は、レーダ３の反射強度に基づいて、物体が横断歩行者ＲＷであるか否かを判定してもよい。これらによって、物体が横断歩行者であることを正確に判定することができる。
【００３８】
本発明は、上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、図７に示すような処理を実行してもよい。図７の処理では、検出した物体が横断歩行者である場合、レーダ物標に画像物標を組み合わせるのではなく、画像物標に対してレーダ物標を組み合わせるセンサフュージョンを行い、更に、レーダ物標がロストした場合や、画像物標とレーダ物標の距離が拡大した場合の存在確率の加減量を変更し、カメラ４での検出を継続できている場合は、衝突時間の演算を行っている。
【００３９】
具体的に、図７に示すように、横断歩行者判定部２３は、横断歩行者判定処理を実行する（ステップＳ６０）。また、フュージョン処理部２２は、判定フラグがＯＮであるか否かの判定を行う（ステップＳ６２）。Ｓ６０及びＳ６２では、図５のＳ１０及びＳ１２と同様な処理がなされる。次に、衝突判断部２４は、存在確率初期値ｐ３を設定する（ステップＳ６４）。次に、フュージョン処理部２２は、画像物標があるか否かを判定する（ステップＳ６６）。Ｓ６６において、画像物標が無いと判定された場合は、カメラ４での検出も継続できなくなったと判断し、図７に示す処理を終了する。一方、Ｓ６６において、画像物標があると判定されると、フュージョン処理部２２は、画像物標に対してレーダ物標を組み合わせるセンサフュージョンを行うと共に、フュージョン検索範囲を拡大する（ステップＳ６８）。これは、通常時はレーダ物標の位置を基軸としていたフュージョン検索範囲を、画像物標の位置を基軸としたフュージョン検索範囲に変更し、フュージョン検索範囲自体を拡大する処理である。
【００４０】
次に、衝突判断部２４は、各条件に基づいて存在確率を加減する演算を行う。具体的に、衝突判断部２４は、画像物標とレーダ物標をフュージョン可能であるかを判定する（ステップＳ７０）。Ｓ７０においてフュージョン可能ではないと判定すると、衝突判断部２４は、レーダ物標があるか否かを判定する（ステップＳ７４）。一方、Ｓ７０においてフュージョン可能であると判定すると、衝突判断部２４は、画像物標とレーダ物標の距離差が所定値以内であるか否かを判定する（ステップＳ７２）。このような各条件の判定により、衝突判断部２４は、フュージョン可能であり、且つ、画像物標とレーダ物標の距離差も所定値以内であると判定した場合は、横断歩行者が存在している可能性は高いと判断し、存在確率にΔｐ２を加算する（ステップＳ７６）。また、衝突判断部２４は、フュージョン可能ではあるものの、距離差が所定値より大きいと判定した場合は、Ｓ７６での加算量Δｐ２よりは小さい加算量Δｐ３を、存在確率に加算する（ステップＳ７８）。一方、衝突判断部２４は、フュージョン可能ではないが、レーダ物標がある場合は、存在確率にΔｐ３を加算する（ステップＳ８０）。また、衝突判断部２４は、フュージョン可能ではなく、且つ、レーダ物標もロストしてしまった場合は、存在確率からΔｐ４を減算する（ステップＳ８２）。
【００４１】
Ｓ７６〜Ｓ８２の何れかの処理の後、衝突判断部２４は、存在確率が所定の閾値ｐ４より大きくなったか否かを判定する（ステップＳ８４）。存在確率が閾値ｐ４以下であると判定された場合、Ｓ６６から再び処理を繰返す。以上のように、カメラ４による検出を継続できている間は、状況に応じた加減量に基づいて存在確率を演算できる。Ｓ８４において存在確率が閾値ｐ４より大きいと判定された場合、衝突判断部２４は、物体と自車両とが衝突するまでの衝突時間を演算する（ステップＳ８６）。この衝突時間が所定の閾値以下となった場合、自動制動制御部２６は、制動部６へ制御信号を出力し、物体との衝突を避けるための制動処理を実行する（ステップＳ８８）。Ｓ８８の処理が終了すると、図７の処理が終了し、再びＳ６０から処理が繰返される。
【００４２】
図７の処理によれば、横位置検出精度の高い画像物標の位置を基軸とすると共にフュージョン検索範囲を拡大してセンサフュージョンを行うことで、横断歩行者に対する検出精度を向上することができる。更に、レーダ３の特性を考慮し、カメラ４による検出を継続できている限りは存在確率の演算を継続し、レーダ物標がロストしたり画像物標との距離が大きくなっても、急激に存在確率を下げることなく、状況に応じた加減算量を設定して演算することで、横断歩行者に対しても正確な検出を行うことができる。
【００４３】
なお、上述の実施形態では、特にレーダ物標の横位置遅れが発生し易い物体として、車両進行方向と交差する方向に移動する横断歩行者であると判定した場合に、フュージョン検索範囲を拡大する処理を行った。このように、対象を横断歩行者とすることによって、歩行者に対する検出精度を向上するという効果を一層顕著に得ることができる。ただし、横断歩行者に限らず、歩く方向に関わらず歩行者であると判定すれば、フュージョン検索範囲を拡大するような処理をしてもよい。
【符号の説明】
【００４４】
１…物体検出装置、３…レーダ、４…カメラ（画像取得部）、２…ＥＣＵ、２１…物標情報取得部、２２…フュージョン処理部（物体検出部）、２３…横断歩行者判定部（物体検出部）。
【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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