(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されたレーダセンサの計測した計測点に基づいて、前記計測点のクラスタリングにより前記車両の周囲の移動物体を検出する移動物体検出装置であって、
前記レーダセンサの計測した計測点に基づいて、前記移動物体の後方に前記移動物体の痕跡領域を設定する痕跡領域設定部と、
前記痕跡領域における前記レーダセンサの計測点に基づいて、前記移動物体の検出の確信度を演算する確信度演算部と、
を備え、
前記確信度演算部は、前記痕跡領域に前記レーダセンサの計測点が存在する場合、前記痕跡領域に前記レーダセンサの計測点が存在しない場合と比べて、前記移動物体の検出の前記確信度を低い値として演算する、移動物体検出装置。
【請求項２】
前記レーダセンサの計測した計測点に基づいて、前記車両の周囲に占有領域及び不可視領域を設定する領域設定部を更に備え、
前記確信度演算部は、前記占有領域又は前記不可視領域が前記痕跡領域と重なる場合、前記占有領域又は前記不可視領域が前記痕跡領域と重ならない場合と比べて、前記移動物体の検出の前記確信度を低い値として演算する、請求項１に記載の移動物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、移動物体の検出に関する技術文献として、特開２００３−２７０３４８号公報が知られている。この公報には、レーダセンサにより計測された各計測点のうち互いに近接する計測点をグルーピング（クラスタリング）し、グルーピングした領域の形状や大きさから車両であるか道路構造物であるかを判定する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２７０３４８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、グルーピングした計測点の形状や大きさだけでは移動物体と静止物体を精度良く判別することは難しく、道路構造物を他車両と誤検出する可能性がある。このため、移動物体の検出の確信度を演算することが求められている。
【０００５】
そこで、本技術分野では、移動物体の検出の確信度を適切に演算することができる移動物体検出装置を提供することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、車両に搭載されたレーダセンサの計測した計測点に基づいて、計測点のクラスタリングにより車両の周囲の移動物体を検出する移動物体検出装置であって、レーダセンサの計測した計測点に基づいて、移動物体の後方に移動物体の痕跡領域を設定する痕跡領域設定部と、痕跡領域におけるレーダセンサの計測点に基づいて、移動物体の検出の確信度を演算する確信度演算部と、を備え、確信度演算部は、痕跡領域にレーダセンサの計測点が存在する場合、痕跡領域にレーダセンサの計測点が存在しない場合と比べて、移動物体の検出の確信度を低い値として演算する。
【０００７】
本発明に係る移動物体検出装置においては、レーダセンサの計測した計測点に基づいて、車両の周囲に占有領域及び不可視領域を設定する領域設定部を更に備え、確信度演算部は、占有領域又は不可視領域が痕跡領域と重なる場合、占有領域又は不可視領域が痕跡領域と重ならない場合と比べて、移動物体の検出の確信度を低い値として演算してもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、移動物体の検出の確信度を適切に演算することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態に係る移動物体検出装置を示すブロック図である。
【図２】（ａ）は、車両の前方に複数の計測点を計測した状況を示す平面図である。（ｂ）は、複数の計測点をクラスタリング（グループ化）した状況を示す平面図である。（ｃ）は、クラスタの移動を観測した状態を示す平面図である。（ｄ）は、移動物体として他車両を検出した状況を示す平面図である。
【図３】（ａ）は、痕跡領域の一例を示す図である。（ｂ）は、痕跡領域の他の例を示す図である。（ｃ）は、痕跡領域の更に他の例を示す図である。
【図４】移動物体の正検出の場合と誤検出の場合を説明するための平面図である。
【図５】（ａ）は、正検出された他車両の痕跡領域スコアを示すグラフである。（ｂ）は、誤検出された他車両の痕跡領域スコアを示すグラフである。
【図６】第１の実施形態に係る移動物体検出装置の制御を示すフローチャートである。
【図７】第２の実施形態に係る移動物体検出装置を示すブロック図である。
【図８】占有領域及び不可視領域を説明するための平面図である。
【図９】（ａ）は、正検出された他車両について期待される占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。（ｂ）は、正検出された他車両の周囲に設定された占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。
【図１０】（ａ）は、誤検出された他車両について期待される占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。（ｂ）は、誤検出された他車両の周囲に設定された占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。
【図１１】第２の実施形態に係る移動物体検出装置の制御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、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１１】
［第１の実施形態］
図１に示すように、第１の実施形態に係る移動物体検出装置１は、乗用車等の車両に搭載され、車両の周囲の移動物体を検出する。移動物体とは、他車両（四輪車、二輪車）、自転車、歩行者等である。
【００１２】
〈第１の実施形態に係る移動物体検出装置の構成〉
図１に示すように、移動物体検出装置１は、装置を統括的に制御するＥＣＵ２を備えている。ＥＣＵ２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電子制御ユニットである。ＥＣＵ２では、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。ＥＣＵ２は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。ＥＣＵ２は、レーダセンサ３と接続されている。
【００１３】
レーダセンサ３は、電波（例えばミリ波）又は光を利用して車両Ｍの周辺の計測点を計測するセンサである。レーダセンサ３は、例えば、電波を車両Ｍの周辺に送信し、物体に反射された電波を受信することで物体に関する計測点を検出する。レーダセンサ３は、計測された計測点の情報をＥＣＵ２へ送信する。
【００１４】
次に、ＥＣＵ２の機能的構成について説明する。ＥＣＵ２は、移動物体検出部１１、痕跡領域設定部１２、痕跡領域スコア計算部１３、及び確信度演算部１４を有している。
【００１５】
移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した計測点に基づいて、車両の周囲の移動物体を検出する。移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した計測点に基づいてクラスタリング処理を行うことにより移動物体を検出する。
【００１６】
ここで、図２（ａ）は、車両Ｍの前方に複数の計測点Ｐを計測した状況を示す平面図である。移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した複数の計測点Ｐを認識する。図２（ｂ）は、複数の計測点Ｐをクラスタリング（グループ化）した状況を示す平面図である。図２（ｂ）に、複数の計測点Ｐを包含するクラスタＮｉを示す。移動物体検出部１１は、車両Ｍから一定距離内に存在する複数の計測点Ｐについて、互いに近接する計測点ＰをひとまとめのクラスタＮｉとして設定するクラスタリング処理を行う。
【００１７】
図２（ｃ）は、クラスタＮｉの移動を観測した状態を示す平面図である。移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐの時間変化に基づいて、クラスタＮｉの移動を観測する。移動物体検出部１１は、ある時刻ｔにおけるクラスタＮｉに対して、時刻ｔ−１におけるクラスタと比較を行い、同一の移動物体から得られたクラスタであるか判定する対応付け処理を行う。移動物体検出部１１は、例えば、時刻ｔのクラスタＮｉと時刻ｔ−１におけるクラスタの距離が一定範囲内であったら同一の移動物体とみなして対応付ける。
【００１８】
図２（ｄ）は、移動物体として他車両Ｎを検出した状況を示す平面図である。移動物体検出部１１は、対応付けられたクラスタＮｉに基づいて周知の手法により他車両Ｎを検出する。移動物体検出部１１は、対応付けられたクラスタ同士の情報から、他車両Ｎ（追跡対象）の状態量（例えば、位置、速度、大きさ、向き等）を推定する。図２（ｄ）に示す矢印Ｖは、他車両Ｎの向き（移動方向）である。移動物体検出部１１は、レーダセンサの計測した計測点に基づいて、移動物体の検出及び移動物体の状態量の推定を周知の手法により行うことができる。
【００１９】
痕跡領域設定部１２は、移動物体の痕跡領域を設定する。痕跡領域とは、移動物体の後方に設定される領域である。痕跡領域は、移動物体が所定時間内に通過したとみなすことのできる領域に相当する。
【００２０】
図３（ａ）は、痕跡領域の一例を示す図である。図３（ａ）において、時刻毎の代表的な計測点Ｐｔ−１〜Ｐｔ−５、及び痕跡領域Ｆｔ−１〜Ｆｔ−５を示す。痕跡領域Ｆｔ−１〜Ｆｔ−５は、それぞれ時刻ｔ−１〜時刻ｔ−５における計測点である。痕跡領域設定部１２は、移動物体検出部１１の検出した過去の他車両Ｎの位置及び大きさに基づいて、時刻ｔ−１〜時刻ｔ−５において他車両Ｎが占めた領域を痕跡領域Ｆｔ−１〜Ｆｔ−５として設定する。
【００２１】
図３（ｂ）は、痕跡領域の他の例を示す図である。図３（ｂ）に示すように、痕跡領域設定部１２は、他車両Ｎの後方に延びる直線状の領域を痕跡領域Ｆ１として設定してもよい。痕跡領域Ｆ１は、他車両Ｎから矢印Ｖと反対方向に延在する。痕跡領域Ｆ１の幅は、他車両Ｎの車幅と同じである。痕跡領域設定部１２は、時刻ｔにおける他車両Ｎの速度ｖｔに所定の時刻差分Δｔを乗じた長さの痕跡領域Ｆ１を設定する。図３（ｃ）は、痕跡領域の更に他の例を示す図である。図３（ｃ）に示すように、痕跡領域設定部１２は、他車両Ｎの速度に関わらず、他車両Ｎの後方に直線状に延びる一定の長さＣの痕跡領域Ｆ２を設定してもよい。
【００２２】
痕跡領域スコア計算部１３は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐと、痕跡領域設定部１２の設定した移動物体の痕跡領域とに基づいて、痕跡領域スコアを計算する。痕跡領域スコアとは、移動物体の検出の確信度を演算するために痕跡領域に与えられる評価値である。
【００２３】
痕跡領域スコア計算部１３は、移動物体の痕跡領域毎に痕跡領域スコアを計算する。同一の移動物体（他車両Ｎ）に関する痕跡領域Ｆｔ−１〜Ｆｔ−５は一つの痕跡領域として扱う。移動物体が所定時間内に通過したとみなすことのできる痕跡領域では他の物体が存在する可能性が低いと考えられることから、痕跡領域に計測点が存在する場合にはレーダセンサ３が誤検出している可能性があると言える。このため、痕跡領域スコア計算部１３は、例えば、移動物体の痕跡領域に計測点が存在する場合、痕跡領域に計測点が存在しない場合と比べて、痕跡領域スコアを高い値として計算する。これにより、痕跡領域スコアを用いて移動物体の検出の確信度を演算することが可能になる。
【００２４】
ここで、図４及び図５を用いて痕跡領域スコアを説明する。図４は、移動物体の正検出の場合と誤検出の場合を説明するための平面図である。図４に、グリッドＧ、正検出（正しく検出）された他車両ＮＡ、他車両ＮＡの向きＶＡ、他車両ＮＡの痕跡領域ＦＡｔ−１〜ＦＡｔ−５、誤検出された他車両ＮＢ、他車両ＮＢの向きＶＢ、他車両ＮＢの痕跡領域ＦＢｔ−１〜ＦＢｔ−５を示す。グリッドＧは、平面視した車両Ｍの周囲を格子状に区切る区画線である。痕跡領域スコア計算部１３は、例えば、グリッドＧで区切られた領域毎に計測点Ｐの数をカウントする。
【００２５】
図４では、車両Ｍの両側に道路に沿って配置された壁が存在しており、壁に沿って計測点Ｐが計測されている。図４は、移動物体検出部１１が誤って壁を他車両ＮＢと検出してしまった状況を示している。図４において、正検出された他車両ＮＡの痕跡領域ＦＡｔ−１〜ＦＡｔ−５には、計測点Ｐが含まれない。一方で、誤検出された他車両ＮＢの痕跡領域ＦＢｔ−１〜ＦＢｔ−５には、多数の計測点Ｐ（壁に起因する計測点Ｐ）が含まれる。この場合、痕跡領域スコア計算部１３は、他車両ＮＡの痕跡領域ＦＡｔ−１〜ＦＡｔ−５に関する痕跡領域スコアと比べて、他車両ＮＢの痕跡領域ＦＢｔ−１〜ＦＢｔ−５に関する痕跡領域スコアを高い値として計算する。
【００２６】
図５（ａ）は、正検出された他車両ＮＡの痕跡領域スコアを示すグラフである。図５（ａ）の縦軸は痕跡領域スコア、横軸は時間である。図５（ａ）に、期待痕跡領域スコアＳｃ１、痕跡領域スコアＳｃ２、ペナルティ領域ＰＬを示す。期待痕跡領域スコアとは、移動物体の検出の確信度が十分な場合に痕跡領域スコアとして期待できる評価値である。期待痕跡領域スコアは、設定値である。期待痕跡領域スコアは、例えば、時刻が経過するほど低くなる値として予め設定されている。
【００２７】
痕跡領域スコア計算部１３は、例えば、他車両ＮＡの痕跡領域ＦＡｔ−１〜ＦＡｔ−５に計測点Ｐが全く含まれない場合、期待痕跡領域スコアＳｃ１と同じ曲線を描くように痕跡領域スコアＳｃ２を設定する。図５（ａ）に示すように、痕跡領域スコア計算部１３は、他車両ＮＡの痕跡領域ＦＡｔ−１〜ＦＡｔ−５に対して、期待痕跡領域スコアＳｃ１及び痕跡領域スコアＳｃ２を設定する。ペナルティ領域ＰＬとは、期待痕跡領域スコアＳｃ１及び痕跡領域スコアＳｃ２の間の領域である。ここでは説明のため、期待痕跡領域スコアＳｃ１と痕跡領域スコアＳｃ２に差異を設けてペナルティ領域ＰＬを形成している。正検出の場合には、ペナルティ領域ＰＬは狭い領域となる。或いは、期待痕跡領域スコアＳｃ１と痕跡領域スコアＳｃ２が一致する場合にはペナルティ領域ＰＬは存在しない。
【００２８】
図５（ｂ）は、誤検出された他車両ＮＢの痕跡領域スコアを示すグラフである。図５（ｂ）の縦軸は痕跡領域スコア、横軸は時間である。図５（ｂ）において、痕跡領域スコア計算部１３は、他車両ＮＢの痕跡領域ＦＢｔ−１〜ＦＢｔ−５に計測点Ｐが多く含まれることから、痕跡領域スコアＳｃ２を高い値として計算する。その結果、図５（ｂ）におけるペナルティ領域ＰＬは、図５（ａ）と比べて広い領域となる。
【００２９】
確信度演算部１４は、移動物体検出部１１による移動物体の検出の確信度を演算する。確信度演算部１４は、痕跡領域スコア計算部１３の計算した痕跡領域スコアを用いて確信度を演算する。具体的に、確信度演算部１４は、痕跡領域スコア計算部１３の計算した痕跡領域スコアと期待痕跡領域スコアとの差分に基づいて、確信度を演算する。確信度演算部１４は、図５（ａ）に示すようにペナルティ領域ＰＬが狭いほど、確信度を高い値として演算する。確信度演算部１４は、図５（ｂ）に示すようにペナルティ領域ＰＬが広いほど、確信度を低い値として演算する。なお、確信度の演算にペナルティ領域ＰＬの計算は必須ではない。確信度演算部１４は、移動物体検出部１１による移動物体の検出結果毎に演算した確信度を対応付ける。
【００３０】
移動物体検出装置１は、移動物体の検出結果及び検出結果に対応付けられた確信度を他の車載システム（例えば運転支援システム、自動運転システム）へ出力する。移動物体検出装置１は、確信度が閾値以下の場合には、移動物体の検出結果を誤検出として出力しない態様であってもよい。
【００３１】
〈第１の実施形態に係る移動物体検出装置の制御〉
次に、第１の実施形態に係る移動物体検出装置１の制御について説明する。図６は、第１の実施形態に係る移動物体検出装置１の制御を示すフローチャートである。図６に示すフローチャートは、車両Ｍのエンジンが始動した場合に開始される。
【００３２】
図６に示すように、移動物体検出装置１のＥＣＵ２は、Ｓ１０において、レーダセンサ３による計測点Ｐの計測を行う。レーダセンサ３は、計測した計測点Ｐの情報をＥＣＵ２に送信する。なお、レーダセンサ３が計測点Ｐを計測しない場合には、今回の制御を終了する。その後、再びＳ１０から処理を開始する。
【００３３】
続いて、Ｓ１２において、ＥＣＵ２は、移動物体検出部１１によるクラスタリング及び移動物体の検出を行う。移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、車両Ｍから一定距離内に存在する複数の計測点Ｐに基づいてクラスタＮｉを設定する。移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐの時間変化に基づいて、時刻を跨いでクラスタを対応付けることにより移動物体を検出する。なお、移動物体検出部１１が移動物体を検出しない場合には、今回の制御を終了する。その後、再びＳ１０から処理を開始する。
【００３４】
次に、Ｓ１４において、ＥＣＵ２は、痕跡領域設定部１２により移動物体の痕跡領域を設定する。痕跡領域設定部１２は、例えば、移動物体検出部１１の検出した過去の他車両Ｎの位置及び大きさに基づいて、時刻ｔ−１〜時刻ｔ−５において他車両Ｎが占めた領域を痕跡領域Ｆｔ−１〜Ｆｔ−５として設定する。
【００３５】
Ｓ１６において、ＥＣＵ２は、痕跡領域スコア計算部１３により痕跡領域スコアを計算する。痕跡領域スコア計算部１３は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐと、痕跡領域設定部１２の設定した移動物体の痕跡領域とに基づいて、痕跡領域スコアを計算する。
【００３６】
Ｓ１８において、ＥＣＵ２は、確信度演算部１４により移動物体の検出の確信度を演算する。確信度演算部１４は、痕跡領域スコア計算部１３の計算した痕跡領域スコアに基づいて、移動物体の検出の確信度を演算する。
【００３７】
〈第１の実施形態に係る移動物体検出装置の作用効果〉
以上説明した第１の実施形態に係る移動物体検出装置１によれば、移動物体の痕跡領域に物体が存在する可能性が低いことから、移動物体の痕跡領域に計測点Ｐが存在する場合には、移動物体検出部１１による移動物体の検出の確信度が低い値として演算するので、移動物体の検出の確信度を適切に演算することができる。このため、移動物体検出装置１は、移動物体の検出結果を確信度と対応付けて出力することができ、誤検出の結果をそのまま出力することが避けられる。
【００３８】
［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態に係る移動物体検出装置２１について図面を参照して説明する。図７は、第２の実施形態に係る移動物体検出装置２１を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の構成については同じ符号を付し、重複する説明を省略する。
【００３９】
図７に示す第２の実施形態に係る移動物体検出装置２１は、第１の実施形態と比べて、占有領域及び不可視領域を利用して移動物体の検出の確信度を演算する点が異なっている。移動物体検出装置２１は、占有領域、不可視領域、及び痕跡領域の整合性に基づいて確信度を演算する。占有領域及び不可視領域について詳しくは後述する。
【００４０】
図７に示すように、移動物体検出装置２１のＥＣＵ２２は、ＧＰＳ受信部４と接続されている。ＧＰＳ受信部４は、車両Ｍに搭載され、車両Ｍの位置を測定する位置測定部として機能する。ＧＰＳ受信部４は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、車両Ｍの位置（例えば車両Ｍの緯度及び経度）を測定する。ＧＰＳ受信部４は、測定した車両Ｍの位置の情報をＥＣＵ２２へ送信する。
【００４１】
ＥＣＵ２２は、移動物体検出部１１、痕跡領域設定部１２、自車位置推定部２３、領域設定部２４、領域スコア計算部２５、及び確信度演算部２６を有している。移動物体検出部１１及び痕跡領域設定部１２は、第１の実施形態と同じであるため説明を省略する。
【００４２】
自車位置推定部２３は、ＧＰＳ受信部４の測定した車両Ｍの位置の情報に基づいて、車両Ｍの位置を推定する。自車位置推定部２３は、いわゆるＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）に利用される。自車位置推定部２３の推定した車両Ｍの位置は、例えば、レーダセンサ３の計測した計測点に基づく車両Ｍの周囲のマップ生成において、マップ間の整合を取るために用いられる。なお、地図データベースは必須ではない。
【００４３】
領域設定部２４は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、車両Ｍの周囲に占有領域及び不可視領域を設定する。占有領域とは、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、何らかの物体が存在すると判定された領域である。占有領域には、例えば、壁や建物、駐車車両等が含まれる。不可視領域とは、占有領域に存在する物体に遮られ、レーダセンサ３により観測できない領域である。領域設定部２４は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、占有領域及び不可視領域を設定する。領域設定部２４は、グリッドＧで区分けされた領域毎に占有領域及び不可視領域の設定を行う。占有領域及び不可視領域の設定について詳しくは後述する。
【００４４】
領域スコア計算部２５は、占有領域スコア、不可視領域スコア、及び痕跡領域スコアを計算する。占有領域スコアとは、移動物体の検出の確信度を演算するために占有領域に与えられる評価値である。不可視領域スコアとは、移動物体の検出の確信度を演算するために不可視領域に与えられる評価値である。痕跡領域スコアは第１の実施形態と同様である。
【００４５】
ここで、図８は、占有領域及び不可視領域を説明するための平面図である。図８に、占有領域Ｄ１、Ｄ２、不可視領域Ｗ１，Ｗ２、誤検出された他車両ＮＣ、他車両ＮＣの向きＶＣ、他車両ＮＣの痕跡領域ＦＣｔ−１〜ＦＣｔ−５を示す。
【００４６】
図８では、車両Ｍの左右に壁が存在する状況を示している。図８に示す状況において、移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、他車両ＮＡ、他車両ＮＣを検出する。他車両ＮＡは正しく検出された移動物体、他車両ＮＣは誤検出された移動物体である。痕跡領域設定部１２は、第１の実施形態と同様にして、他車両ＮＡの痕跡領域ＦＡｔ−１〜ＦＡｔ−５、他車両ＮＣの痕跡領域ＦＣｔ−１〜ＦＣｔ−５を設定する。
【００４７】
また、図８に示す状況において、領域設定部２４は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、車両Ｍの左右に占有領域Ｄ１，Ｄ２を設定する。占有領域Ｄ１は車両Ｍの左側の壁に対応する領域、占有領域Ｄ２は車両Ｍの右側の壁に対応する領域である。領域設定部２４は、例えば、グリッドＧの領域のうち計測点Ｐを含む領域を占有領域として設定する。領域設定部２４は、設定した占有領域Ｄ１，Ｄ２に基づいて、車両Ｍから見て占有領域Ｄ１の向こう側の領域を不可視領域Ｗ１、車両Ｍから見て占有領域Ｄ２の向こう側の領域を不可視領域Ｗ２として設定する。
【００４８】
領域スコア計算部２５は、レーダセンサ３の計測点Ｐの時間変化に基づいて、占有領域スコア及び不可視領域スコアを計算する。占有領域では時間が経過しても計測点Ｐが計測されると考えられることから、占有領域で計測点Ｐが計測されない場合はレーダセンサ３が誤検出している可能性があると言える。このため、領域スコア計算部２５は、占有領域で計測点Ｐが計測されない場合、占有領域で計測点Ｐが計測された場合と比べて、占有領域スコアを高い値として計算する。
【００４９】
また、不可視領域では車両Ｍが十分に移動に移動しない限り、計測点Ｐが計測されないと考えられることから、不可視領域で計測点Ｐが計測された場合はレーダセンサ３が誤検出している可能性があると言える。このため、領域スコア計算部２５は、不可視領域で計測点Ｐが計測された場合、不可視領域で計測点Ｐが計測された場合と比べて、不可視領域スコアを高い値として計算する。
【００５０】
続いて、図９及び図１０を参照して移動物体の占有領域及び不可視領域について説明する。図９（ａ）は、正検出された他車両ＮＤについて期待される占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。図９（ａ）に、他車両ＮＤ、他車両ＮＤの痕跡領域ＦＤｔ−１，ＦＤｔ−２、期待される占有領域Ｄａ、期待される不可視領域Ｗａを示す。図９（ｂ）は、正検出された他車両ＮＤの周囲に設定された占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。図９（ｂ）に、占有領域ＤＡ、不可視領域ＷＡを示す。図９（ａ）及び図９（ｂ）では、他車両ＮＤの左下に車両Ｍが位置すると仮定している。
【００５１】
領域設定部２４は、移動物体検出部１１が検出した他車両ＮＤに対して、期待される占有領域Ｄａ及び期待される不可視領域Ｗａを設定する。領域設定部２４は、例えば、移動物体検出部１１が検出した他車両ＮＤの状態量に基づいて、期待される占有領域Ｄａ及び期待される不可視領域Ｗａを設定する。領域設定部２４は、グリッドＧで区分けされた領域毎に、期待される占有領域Ｄａ又は期待される不可視領域Ｗａを設定する。領域設定部２４は、他車両ＮＤの車両Ｍ側に、期待される占有領域Ｄａを設定すると共に、期待される占有領域Ｄａに遮られて車両Ｍから観測できない領域に、期待される不可視領域Ｗａを設定する。
【００５２】
領域設定部２４は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、占有領域ＤＡ及び不可視領域ＷＡを設定する。他車両ＮＤが正しく計測できた場合には、図９（ｂ）のように他車両ＮＤの周りに占有領域ＤＡ、占有領域ＤＡに遮られて車両Ｍから観測できない領域に不可視領域ＷＡが設定される。図９（ａ）及び図９（ｂ）に示すように、他車両ＮＤが正しく計測できた場合には、期待される占有領域Ｄａと占有領域ＤＡの差異は小さい。同様に、期待される不可視領域Ｗａと不可視領域ＷＡの差異も小さくなる。
【００５３】
領域スコア計算部２５は、期待される占有領域Ｄａのグリッドと占有領域ＤＡのグリッドが一致した場合、期待と一致したグリッド数（グリッドＧで区切られた領域の数）をカウントする。領域スコア計算部２５は、例えば、期待と一致したグリッド数を期待される占有領域Ｄａのグリッド数で除した値が小さいほど、占有領域スコアを高い値として計算する。
【００５４】
また、領域スコア計算部２５は、期待される不可視領域Ｗａのグリッドと不可視領域ＷＡのグリッドが一致した場合、期待と一致したグリッド数をカウントする。領域スコア計算部２５は、例えば、期待と一致したグリッド数を期待される不可視領域Ｗａのグリッド数で除した値が小さいほど、不可視領域スコアを高い値として計算する。
【００５５】
図１０（ａ）は、誤検出された他車両ＮＥについて期待される占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。図１０（ａ）に、誤検出された他車両ＮＥ、他車両ＮＥの痕跡領域ＦＥｔ−１，ＦＥｔ−２、期待される占有領域Ｄｅ、期待される不可視領域Ｗｅを示す。図１０（ｂ）は、誤検出された他車両ＮＥの周囲に設定された占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。図１０（ｂ）に、占有領域ＤＥ、不可視領域ＷＥを示す。図１０（ａ）及び図１０（ｂ）においても、他車両ＮＥの左下に車両Ｍが位置すると仮定している。
【００５６】
領域設定部２４は、移動物体検出部１１が検出した他車両ＮＥに対して、期待される占有領域Ｄｅ及び期待される不可視領域Ｗｅを設定する。領域設定部２４は、グリッドＧで区分けされた領域毎に、期待される占有領域Ｄｅ又は期待される不可視領域Ｗｅを設定する。領域設定部２４は、他車両ＮＥの車両Ｍ側に、期待される占有領域Ｄｅを設定すると共に、期待される占有領域Ｄｅに遮られて車両Ｍから観測できない領域に、期待される不可視領域Ｗｅを設定する。
【００５７】
領域設定部２４は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、占有領域ＤＥ及び不可視領域ＷＥを設定する。他車両ＮＥは誤検出であるため、図１０（ｂ）のように、他車両ＮＥと周りだけではなく、痕跡領域ＦＥｔ−１，ＦＥｔ−２にも占有領域ＤＥが設定される。図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示すように、他車両ＮＥが誤検出である場合には、期待される占有領域Ｄｅと占有領域ＤＥの差異が大きい。同様に、期待される不可視領域Ｗｅと不可視領域ＷＥの差異も大きくなる。
【００５８】
領域スコア計算部２５は、期待される占有領域Ｄｅと占有領域ＤＥの一致したグリッド数を期待される占有領域Ｄｅのグリッド数で除した値を占有領域スコアとして計算する。また、領域スコア計算部２５は、期待される不可視領域Ｗｅと不可視領域ＷＥの一致したグリッド数を期待される不可視領域Ｗｅのグリッド数で除した値を不可視領域スコアとして計算する。これにより、図９（ｂ）に示す他車両ＮＤが正検出された場合と、図１０（ｂ）に示す他車両ＮＥが誤検出された場合とでは、占有領域スコア及び不可視領域スコアが大きく相違する。
【００５９】
また、領域スコア計算部２５は、占有領域又は不可視領域が痕跡領域と重なる場合、占有領域又は不可視領域が痕跡領域と重ならない場合と比べて、痕跡領域スコアを高い値として計算する。移動物体の痕跡領域では他の物体が存在する可能性が低いと考えられることから、痕跡領域と占有領域が重複する場合にはレーダセンサ３が誤検出している可能性があると言える。領域スコア計算部２５は、占有領域又は不可視領域と痕跡領域が重複するグリッド数が多いほど、痕跡領域スコアを高い値としてもよい。なお、領域スコア計算部２５は、第１の実施形態に係る痕跡領域スコア計算部１３の機能も備えている。
【００６０】
確信度演算部２６は、      移動物体検出部１１による移動物体の検出の確信度を演算する。確信度演算部２６は、占有領域スコア、不可視領域スコア、及び痕跡領域スコアを用いて、確信度を演算する。確信度演算部２６は、移動物体の誤検出が生じた場合に、確信度が低くなるように演算する。確信度演算部２６は、例えば、占有領域スコア又は不可視領域スコアが高い値であるほど、確信度を高い値として演算する。確信度演算部２６は、痕跡領域スコアが高い値であるほど（予め設定された期待痕跡領域スコアとの差分が大きくなるほど）、確信度を高い値として演算する。
【００６１】
〈第２の実施形態に係る移動物体検出装置の制御〉
次に、第２の実施形態に係る移動物体検出装置２１の制御について説明する。図１１は、第２の実施形態に係る移動物体検出装置２１の制御を示すフローチャートである。図１１に示すフローチャートは、車両Ｍのエンジンが始動した場合に開始される。
【００６２】
図１１に示すように、移動物体検出装置２１のＥＣＵ２２は、Ｓ２０において、レーダセンサ３による計測点Ｐの計測を行う。なお、レーダセンサ３が計測点Ｐを計測しない場合には、今回の制御を終了する。その後、再びＳ２０から処理を開始する。
【００６３】
続いて、Ｓ２２において、ＥＣＵ２２は、移動物体検出部１１によるクラスタリング及び移動物体の検出を行う。なお、移動物体検出部１１が移動物体を検出しない場合には、今回の制御を終了する。その後、再びＳ２０から処理を開始する。
【００６４】
次に、Ｓ２４において、ＥＣＵ２２は、痕跡領域設定部１２により移動物体の痕跡領域を設定すると共に、領域設定部２４により車両Ｍの周囲の占有領域及び不可視領域を設定する。痕跡領域設定部１２は、例えば、移動物体検出部１１の検出した過去の他車両Ｎの位置及び大きさに基づいて、時刻ｔ−１〜時刻ｔ−５において他車両Ｎが占めた領域を痕跡領域Ｆｔ−１〜Ｆｔ−５として設定する。領域設定部２４は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、車両Ｍの周囲に占有領域及び不可視領域を設定する。
【００６５】
Ｓ２６において、ＥＣＵ２２は、領域スコア計算部２５により痕跡領域スコア、占有領域スコア、及び不可視領域スコアを計算する。領域スコア計算部２５は、痕跡領域、占有領域、及び不可視領域の整合性に基づいて、各スコアを計算する。領域スコア計算部２５は、占有領域又は不可視領域と痕跡領域が重複した場合、占有領域又は不可視領域と痕跡領域が重複しない場合と比べて、痕跡領域スコアを高い値として計算する。
【００６６】
Ｓ２８において、ＥＣＵ２２は、確信度演算部２６により移動物体の検出の確信度を演算する。確信度演算部２６は、領域スコア計算部２５の計算した痕跡領域スコア、占有領域スコア、及び不可視領域スコアに基づいて、移動物体の検出の確信度を演算する。確信度とは、移動物体の検出の信頼性を示す指標である。
【００６７】
〈第２の実施形態に係る移動物体検出装置の作用効果〉
以上説明した第２の実施形態に係る移動物体検出装置２１によれば、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて占有領域及び不可視領域を設定し、占有領域、不可視領域、及び痕跡領域の整合性に基づいて確信度を演算するので、占有領域及び不可視領域を利用して移動物体の検出の確信度を適切に演算することができる。このため、移動物体検出装置２１は、移動物体の検出結果を確信度と対応付けて出力することができ、誤検出の結果をそのまま出力することが避けられる。
【００６８】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、上述した実施形態を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。
【００６９】
例えば、第１の実施形態に係る痕跡領域スコア計算部１３は、必ずしも期待痕跡領域スコアを計算（設定）する必要はない。確信度演算部１４は、痕跡領域スコアから直接的に確信度を演算してもよい。また、第２の実施形態において、占有領域スコア及び不可視領スコアを必ずしも計算する必要はない。第２の実施形態に係る確信度演算部２６は、期待される占有領域Ｄａと設定された占有領域ＤＡの一致したグリッド数を期待される占有領域Ｄａのグリッド数で除した値と、期待される不可視領域Ｗａと設定された不可視領域ＷＡの一致したグリッド数を期待される不可視領域Ｗａのグリッド数で除した値との和を確信度係数として演算してもよい。この場合、確信度演算部２６は、第１の実施形態の手法で演算された確信度に確信度係数を乗算して、最終的な確信度を演算することができる。
【符号の説明】
【００７０】
１，２１…移動物体検出装置、３…レーダセンサ、４…ＧＰＳ受信部、１１…移動物体検出部、１２…痕跡領域設定部、１３…痕跡領域スコア計算部、１４，２６…確信度演算部、２３…自車位置推定部、２４…領域設定部、２５…領域スコア計算部、Ｗ１，Ｗ２…不可視領域、Ｄ１，Ｄ２…占有領域、ＦＡ−ＦＥ…痕跡領域、Ｇ…グリッド、Ｍ…車両、Ｎ，ＮＡ−ＮＥ…他車両、Ｎｉ…クラスタ、Ｐ…計測点、ＰＬ…ペナルティ領域。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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