(57)【要約】【課題】より誤検出を少なくして障害物を認識できる障害物認識装置を提供する。【解決手段】走行支援システム１はＥＣＵ１０からなり、ＥＣＵ１０は、ナビゲーションシステム１２、前方ミリ波レーダ３０等が接続された物体検出部１００を備える。道路種別認識部１１０が、ナビゲーションシステム１２の測定結果から自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、レーダ波検出部１０２は前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２の反射率が通常の第１閾値より高い第２閾値以上のときに物体を障害物として抽出する。そのため、自車２００が自動車専用道路を走行しており、歩行者がいる可能性が低い場合には、マンホール等の路面クラッターを障害物であると検出してしまう等の誤検出を少なくして障害物を認識できる。【選択図】図１
2008037361.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車の位置を測定可能なナビゲーション装置と、
前記ナビゲーション装置の測定結果から自車が走行している道路種別を認識する道路種別認識手段と、
自車の外部に存在する物体を検出可能な検出手段と、
前記検出手段によって検出された物体が障害物となり得る度合に応じて、前記物体を障害物候補として抽出する障害物抽出手段と、
を備え、
前記障害物抽出手段は、
前記道路種別認識手段が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、前記検出手段によって検出された物体が障害物となり得る度合が第１の度合以上のときに、前記物体を障害物として抽出し、
前記道路種別認識手段が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、前記検出手段によって検出された物体が障害物となり得る度合が前記第１の度合より高い第２の度合以上のときに、前記物体を障害物候補として抽出する、
障害物認識装置。
【請求項２】
前記検出手段は、自車の外部に存在する物体に電磁波を放射し、前記電磁波の反射波を測定することにより前記物体を検出可能なレーダであり、
前記障害物抽出手段は、
前記道路種別認識手段が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、前記レーダが測定した反射波の反射率が第１閾値以上のときに、前記物体を障害物として抽出し、
前記道路種別認識手段が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、前記レーダが測定した反射波の反射率が前記第１閾値より高い第２閾値以上のときに、前記物体を障害物として抽出する、
請求項１に記載の障害物認識装置。
【請求項３】
前記検出手段は、自車の外部に存在する物体を撮像することにより前記物体を検出可能な画像センサであり、
前記障害物抽出手段は、
前記道路種別認識手段が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、前記画像センサの撮像画像と設定した障害物のパターンとの一致度が第１閾値以上のときに、前記物体を障害物として抽出し、
前記道路種別認識手段が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、前記画像センサの撮像画像と設定した障害物のパターンとの一致度が前記第１閾値より高い第２閾値以上のときに、前記物体を障害物として抽出する、
請求項１に記載の障害物認識装置。
【請求項４】
前記検出手段は、自車の外部に存在する物体を撮像することにより前記物体を検出可能な画像センサであり、
前記障害物抽出手段は、
前記道路種別認識手段が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、前記画像センサの撮像画像から検出された前記物体の横幅が第１閾値以上のときに、前記物体を障害物として抽出し、
前記道路種別認識手段が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、前記画像センサの撮像画像から検出された前記物体の横幅が前記第１閾値より高い第２閾値以上のときに、前記物体を障害物として抽出する、
請求項１に記載の障害物認識装置。
【請求項５】
前記検出手段は、自車の外部に存在する物体を撮像することにより前記物体を検出可能な画像センサであり、
前記障害物抽出手段は、
前記道路種別認識手段が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、前記画像センサの撮像画像をエッジ処理して得られたエッジ点数が第１閾値以上のときに、前記物体を障害物として抽出し、
前記道路種別認識手段が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、前記画像センサの撮像画像をエッジ処理して得られたエッジ点数が前記第１閾値より高い第２閾値以上のときに、前記物体を障害物として抽出する、
請求項１に記載の障害物認識装置。
【請求項６】
前記検出手段は、自車の外部に存在する物体に電磁波を放射して前記電磁波の反射波を測定することにより前記物体を検出可能なレーダと、自車の外部に存在する物体を撮像することにより前記物体を検出可能な画像センサとを含み、
前記障害物抽出手段は、
前記道路種別認識手段が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、前記レーダによって検出された物体について前記画像センサの撮像画像をエッジ処理して得られたエッジヒストグラムの濃度が第１閾値以上のときに、前記物体を障害物として抽出し、
前記道路種別認識手段が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、前記レーダによって検出された物体について前記画像センサの撮像画像をエッジ処理して得られたエッジヒストグラムの濃度が前記第１閾値より高い第２閾値以上のときに、前記物体を障害物として抽出する、
請求項１に記載の障害物認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は障害物認識装置に関し、特に、道路上の車両や歩行者などの障害物の検出を行う障害物認識装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
車両の走行支援装置の１つとして、先行車との距離や相対速度などを検出し、自動的に速度および車間距離の設定値を保持するようにスロットルやブレーキを制御する走行支援装置が実用化されている。このような走行支援装置において、進路上の車両や歩行者などの物体を検出する技術として、例えば特許文献１には、車両周囲にレーザ光を照射し、物体からの反射波に基づいて障害物を検出する装置が記載されている。特許文献１に記載の技術では、反射波の強度が所定値以上か否かに応じて、当該物体が車両であるか、非車両であるかを判断する。
【特許文献１】特開２００４−１８９１１３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記の技術では、反射波から障害物を検出する閾値が歩行者を検出することができる程度に低く設定されている。そのため、歩行者が存在する可能性が低い高速道路等の自動車専用道路においても、マンホール等の路面クラッターを障害物であると検出してしまう等の誤検出が発生しやすい問題がある。
【０００４】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、より誤検出を少なくして障害物を認識できる障害物認識装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、自車の位置を測定可能なナビゲーション装置と、ナビゲーション装置の測定結果から自車が走行している道路種別を認識する道路種別認識手段と、自車の外部に存在する物体を検出可能な検出手段と、検出手段によって検出された物体が障害物となり得る度合に応じて、物体を障害物候補として抽出する障害物抽出手段と、を備え、障害物抽出手段は、道路種別認識手段が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、検出手段によって検出された物体が障害物となり得る度合が第１の度合以上のときに、物体を障害物として抽出し、道路種別認識手段が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、検出手段によって検出された物体が障害物となり得る度合が第１の度合より高い第２の度合以上のときに、物体を障害物候補として抽出する障害物認識装置である。
【０００６】
この構成によれば、道路種別認識手段は、ナビゲーション装置の測定結果から自車が走行している道路種別を認識し、障害物抽出手段は、道路種別認識手段が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、検出手段によって検出された物体が障害物となり得る度合が第１の度合以上のときに、物体を障害物として抽出し、道路種別認識手段が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、検出手段によって検出された物体が障害物となり得る度合が第１の度合より高い第２の度合以上のときに、物体を障害物候補として抽出する。そのため、自車が高速道路等の自動車専用道路を走行しており、歩行者がいる可能性が低い場合には、物体を障害物として抽出する閾値を高くして、マンホール等の路面クラッターを障害物であると検出してしまう等の誤検出を少なくして障害物を認識できる。
【０００７】
この場合、検出手段は、自車の外部に存在する物体に電磁波を放射し、電磁波の反射波を測定することにより物体を検出可能なレーダであり、障害物抽出手段は、道路種別認識手段が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、レーダが測定した反射波の反射率が第１閾値以上のときに、物体を障害物として抽出し、道路種別認識手段が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、レーダが測定した反射波の反射率が第１閾値より高い第２閾値以上のときに、物体を障害物として抽出するものとできる。
【０００８】
この構成によれば、検出手段はレーダであるため、天候等の影響を受けにくく、障害物抽出手段はレーダが測定した反射波の閾値に基づいて障害物を抽出するため、比較的に簡易な装置構成とすることができる。
【０００９】
また、検出手段は、自車の外部に存在する物体を撮像することにより物体を検出可能な画像センサであり、障害物抽出手段は、道路種別認識手段が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、画像センサの撮像画像と設定した障害物のパターンとの一致度が第１閾値以上のときに、物体を障害物として抽出し、道路種別認識手段が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、画像センサの撮像画像と設定した障害物のパターンとの一致度が第１閾値より高い第２閾値以上のときに、物体を障害物として抽出するものとできる。
【００１０】
この構成によれば、検出手段は画像センサであり、障害物抽出手段は画像センサの撮像画像と設定した障害物のパターンとの一致度の閾値に基づいて障害物を抽出するため、画像を基準にして障害物を検出でき、障害物のパターンを変更することにより種々の障害物に対応できる。
【００１１】
また、検出手段は、自車の外部に存在する物体を撮像することにより物体を検出可能な画像センサであり、障害物抽出手段は、道路種別認識手段が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、画像センサの撮像画像から検出された物体の横幅が第１閾値以上のときに、物体を障害物として抽出し、道路種別認識手段が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、画像センサの撮像画像から検出された物体の横幅が第１閾値より高い第２閾値以上のときに、物体を障害物として抽出するものとできる。
【００１２】
この構成によれば、検出手段は画像センサであり、障害物抽出手段は画像センサの撮像画像における物体の横幅の閾値を変更するため、画像を基準にして障害物を検出でき、横幅の閾値に基づいて障害物を抽出することにより、比較的に簡単な装置構成によって、実際に障害となり得る物体を障害物として抽出することができる。
【００１３】
また、検出手段は、自車の外部に存在する物体を撮像することにより物体を検出可能な画像センサであり、障害物抽出手段は、道路種別認識手段が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、画像センサの撮像画像をエッジ処理して得られたエッジ点数が第１閾値以上のときに、物体を障害物として抽出し、道路種別認識手段が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、画像センサの撮像画像をエッジ処理して得られたエッジ点数が第１閾値より高い第２閾値以上のときに、物体を障害物として抽出するものとできる。
【００１４】
この構成に寄れば、検出手段は画像センサであり、障害物抽出手段は画像センサの撮像画像におけるエッジ点数の閾値に基づいて障害物を抽出するため、画像を基準にして障害物を検出でき、比較的に簡易な装置構成とすることができる。
【００１５】
さらに、検出手段は、自車の外部に存在する物体に電磁波を放射して電磁波の反射波を測定することにより物体を検出可能なレーダと、自車の外部に存在する物体を撮像することにより物体を検出可能な画像センサとを含み、障害物抽出手段は、道路種別認識手段が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、レーダによって検出された物体について画像センサの撮像画像をエッジ処理して得られたエッジヒストグラムの濃度が第１閾値以上のときに、物体を障害物として抽出し、道路種別認識手段が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、レーダによって検出された物体について画像センサの撮像画像をエッジ処理して得られたエッジヒストグラムの濃度が第１閾値より高い第２閾値以上のときに、物体を障害物として抽出するものとできる。
【００１６】
この構成によれば、検出原理を異にするレーダと画像センサとの両方によって障害物を抽出するため、さらに誤検出を少なくできる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の障害物認識装置によれば、より誤検出を少なくして障害物を認識できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態に係る障害物認識装置について添付図面を参照して説明する。
【００１９】
図１は、第１実施形態に係る走行支援システムを示すブロック図であり、本発明の障害物認識装置を走行支援システムに適用した場合における構成例を示す。
【００２０】
走行支援システム１は、主としてＥＣＵ１０からなる。ＥＣＵ１０は、ナビゲーションシステム（ナビゲーション装置）１２、前方ミリ波レーダ（検出手段）３０及び近距離ミリ波レーダ（検出手段）３２が接続された物体検出部１００と、車載システム１４が接続されたシステム制御部２０とを備える。
【００２１】
ナビゲーションシステム１２は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）等によって、自車の位置を測定するためのものであり、少なくとも現在における自車の走行する道路種別を認識することが可能な精度で自車の位置を測定することができる。ナビゲーションシステム１２の測定結果はＥＣＵ１０の物体検出部１００に出力される。
【００２２】
前方ミリ波レーダ３０は、ミリ波帯の電波を水平方向にスキャンしながら車両の前方へ照射し、車両などの物体表面で反射された電波を受信し、反射率（受信波の電波強度と照射波の電波強度との比率）、受信信号の周波数変化から先行車両や歩行者等の物体の有無、物体と自車両との距離、相対速度、自車両からの横変位（横位置）などのパラメータを求め、検出結果としてＥＣＵ１０に出力する。
【００２３】
近距離ミリ波レーダ３２は、ミリ波帯の電波を水平方向にスキャンしながら車両の前方、側方及び後方に照射し、車両などの物体表面で反射された電波を受信し、反射率、受信信号の周波数変化から、車両や歩行者等の物体の有無、当該物体と自車両との距離、相対速度、自車両からの横変位（横位置）などのパラメータを求め、検出結果としてＥＣＵ１０に出力する。
【００２４】
物体検出部１００は、道路種別認識部（道路種別認識手段）１１０とレーダ波検出部（障害物抽出手段）１０２とを含む。
【００２５】
道路種別認識部１１０は、ナビゲーションシステム１２からの測定結果に基づき、自車が現在走行している走行レーンが、一般道路であるか、高速道路等の自動車専用道路であるか等の道路種別を認識する。
【００２６】
レーダ波検出部１０２は、前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２の検出結果から障害物を抽出する。レーダ波検出部１０２は、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２の反射波の反射率が第１閾値以上である場合に、当該反射波に係る物体を障害物であるとして抽出する。一方、レーダ波検出部１０２は、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を高速道路等の自動車専用道路であると認識したときは、前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２の反射波の反射率が第１閾値より高い第２閾値以上である場合に、当該反射波に係る物体を障害物であるとして抽出する。抽出した障害物に関する情報は、システム制御部３０に出力される。
【００２７】
システム制御部３０は、物体検出部１００からの障害物に関する情報に応じて車載システム１４に制御量やフラグを出力するためのものである。システム制御部３０は、運転負荷軽減システム部２２と安全システム部２４とを含む。運転負荷軽減システム部２２は、ＡＣＣ、ＬＫＡ、ＩＰＡ等のドライバーの運転負荷を軽減するためのシステムを制御する。安全システム部２４は、ＰＣＳ／ＦＣＡＡＳ、ＰＢ、ＰＳＢ、ＰＢＡ、サスペンション制御、警報、操舵回避支援、ヘッドレスト制御、シート制御、アクティブフード、アクティブバンパー等の他、ナビゲーションシステム用の強調画像等、ドライバーの安全を確保するためのシステムを制御する。
【００２８】
車載システム１４は、システム制御部３０からの制御量やフラグに基づいて、所定の操舵、加減速、警報の報知等の動作を行う。
【００２９】
その他、ＥＣＵ１０の物体検出部１００には、ソナー５０、車両運動状態センサ６０、顔向きセンサ７０が接続されており、これらからの情報は障害物の認識に利用される。車両運動状態センサ６０の出力情報は自車運動状態推定部６２で処理された後に物体検出部１００に送られ、顔向きセンサ７０の出力情報はドライバー状態推定部７２で処理された後に物体検出部１００に送られる。自車運動状態推定部６２及びドライバー状態推定部７２による処理情報は、直接にシステム制御部２０に出力され、システムの制御に利用される。また、物体検出部１００に接続された前方ミリ波レーダ３０、近距離ミリ波レーダ３２等のセンサ類は相互に接続されており、各々のセンサの動作を制御する。
【００３０】
次に、図２を参照して走行支援システム１の動作について説明する。図２は、第１実施形態に係る走行支援システムにおける処理手順を示すフローチャートである。
【００３１】
まず、道路種別認識部１１０は、ナビゲーションシステム１２からの測定結果に基づき、現在の自車が走行している道路が一般道路であるか、高速道路等の自動車専用道路であるかを認識する（Ｓ１０１）。
【００３２】
レーダ波検出部１０２は、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２が測定した反射波の反射率の閾値を第１閾値に設定する（Ｓ１０２）。一方、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２が測定した反射波の反射率の閾値を上げ、第１閾値より高い第２閾値に設定する（Ｓ１０２，Ｓ１０３）。
【００３３】
図３（ａ）に示すように、自車２００が一般道路Ｓを走行中であるときは、一般道路Ｓには、歩行者Ｐ等の電波の反射率が低く、閾値を低くしなければ障害物として抽出することができない物体が存在する。このような場合には、レーダ波検出部１０２は、歩行者Ｐ等を認識可能なように反射率の閾値を低い方の第１閾値に設定する。
【００３４】
一方、図３（ｂ）に示すように、自車２００が高速道路Ｈを走行中であるときは、高速道路Ｈには、歩行者が存在する可能性は低く、障害物として抽出すべき他車３００は電波の反射率が高いため、閾値を高くしても障害物として抽出可能である。一方、高速道路Ｈ等の自動車専用道路では自車２００は高速で走行するため、ドップラシフトの影響などでマンホール等の路面クラッターを障害物として誤検出しやすい。そのため、このような場合には、レーダ波検出部１０２は、誤検出を避けるため、反射率の閾値を高い方の第２閾値に設定する。
【００３５】
図２に戻り、レーダ波検出部１０２は、反射波の反射率が設定した閾値以上の場合に、当該反射波に係る物体を障害物として抽出する（Ｓ１０４）。
【００３６】
本実施形態によれば、道路種別認識部１１０は、ナビゲーションシステム１２の測定結果から自車２００が走行している道路種別を認識し、レーダ波検出部１０２は、道路種別認識部１１０が自車２００の走行している道路を一般道路であると認識したときは、前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２によって検出された物体に係る反射波の反射率が第１閾値以上のときに、物体を障害物として抽出し、道路種別認識部１１０が自車２００の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２によって検出された物体が障害物となり得る度合が第１閾値より高い第２閾値以上のときに、物体を障害物候補として抽出する。そのため、自車２００が高速道路等の自動車専用道路を走行しており、歩行者がいる可能性が低い場合には、物体を障害物として抽出する閾値を高くして、マンホール等の路面クラッターを障害物であると検出してしまう等の誤検出を少なくして障害物を認識できる。
【００３７】
すなわち、レーダ波の反射率の閾値を下げると、歩行者や自転車などレーダ波の反射率が低い物体も検出できる可能性が高まるが、もともと歩行者や自転車のようなレーダ波の反射率が低い障害物が存在する可能性が少ない高速道路等の自動車専用道路では、閾値を下げるメリットは少ない。逆に、より高車速である高速道路等の自動車専用道路では、ドップラシフトの影響などで、路面クラッター等の不要な検出を発生しやすい状況になる。そこで、高速道路等の自動車専用道路では、所定の距離以内の範囲でレーダ波の反射率の閾値を上げることで、高速道路等の自動車専用道路での先行車認識性能を損なうことなく、マンホール等の不要な路面クラッターなどの検出を抑制することができる。
【００３８】
さらに、本実施形態によれば、検出手段は前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２であり、レーダ波検出部１０２は前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２が測定した反射波の閾値を変更するため、天候等の影響を受けにくく、比較的に簡易な装置構成とすることができる。
【００３９】
以下、本発明の第２実施形態について説明する。図４は、第２実施形態に係る走行支援システムを示すブロック図である。図４に示すように、本実施形態においては、検出手段として、前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２の替わりに、画像センサである前方単眼カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９を備える。また、本実施形態においては、障害物抽出手段として、レーダ波検出部１０２の替わりにパターン認識部１０３を備える。
【００４０】
前方画像カメラ４８は、車両前方の画像を取得するＣＣＤカメラである。また、後方／側方／周辺画像カメラ４９は車両の後方、側方及び周辺の画像を取得するＣＣＤカメラであり、状況に応じて適宜魚眼レンズ等の広角レンズが装着される。なお、前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像カメラ４９は、単眼カメラ及びステレオカメラのいずれであっても適用することができる。
【００４１】
パターン認識部１０３は、前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９から取得した画像と、予め設定した障害物のパターンとを比較してパターン認識を行う。パターン認識部１０３は、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９の撮像画像と設定した障害物のパターンとの一致度が第１閾値以上のときに、前記物体を障害物として抽出し、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を高速道路等の自動車専用道路であると認識したときは、前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９の撮像画像と設定した障害物のパターンとの一致度が前記第１閾値より高い第２閾値以上のときに、前記物体を障害物として抽出する。
【００４２】
本実施形態によれば、検出手段は前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９であり、パターン認識部１０３は前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９の撮像画像と設定した障害物のパターンとの一致度の閾値を変更するため、画像を基準にして障害物を検出でき、障害物のパターンを変更することにより種々の障害物に対応できる。
【００４３】
あるいは、本実施形態においては、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、障害物のパターンに車両、オートバイクに加えて歩行者、自転車を含め、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を高速道路等の自動車専用道路であると認識したときは、障害物のパターンから歩行者、自転車を除き、車両、オートバイクに限定したパターンによって障害物の抽出を行うものとできる。
【００４４】
画像のパターン認識では、車両、オートバイク、歩行者、自転車等の様々な物標を同時に認識し、且つ識別しようとすると、オートバイクと自転車とを混同する等の誤検出を招き、演算時間が長くなる。そこで、上記のように、歩行者や自転車が存在する可能性が低い高速道路等の自動車専用道路では、認識するパターンとして車両、オートバイクに限定して認識ロジックを作動させることにより、認識性能を向上させるとともに、高車速で必要となる演算時間の高速化を達成することができる。
【００４５】
以下、本発明の第３実施形態について説明する。図５は、第３実施形態に係る走行支援システムを示すブロック図である。図５に示すように、本実施形態においては、障害物抽出手段として、上記第２実施形態のパターン認識部１０３の替わりに横幅検出部１０４を備える。
【００４６】
横幅検出部１０４は、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９の撮像画像から検出された物体の横幅が第１閾値以上のときに、物体を障害物として抽出し、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９の撮像画像から検出された物体の横幅が第１閾値より高い第２閾値以上のときに、物体を障害物として抽出する。
【００４７】
本実施形態によれば、検出手段は前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９であり、横幅検出部１０４は、前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９の撮像画像における物体の横幅の閾値を変更するため、画像を基準にして障害物を検出でき、横幅の閾値を変更することにより、比較的に簡単な装置構成によって、実際に障害となり得る物体を障害物として抽出することができる。
【００４８】
以下、本発明の第４実施形態について説明する。図６は、第４実施形態に係る走行支援システムを示すブロック図である。図６に示すように、本実施形態においては、障害物抽出手段として、上記第２実施形態のパターン認識部１０３の替わりにエッジ処理部１０５を備える。
【００４９】
エッジ処理部１０５は、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９の撮像画像をエッジ処理して得られたエッジ点数が第１閾値以上のときに、物体を障害物として抽出し、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９の撮像画像をエッジ処理して得られたエッジ点数が第１閾値より高い第２閾値以上のときに、物体を障害物として抽出する。
【００５０】
本実施形態によれば、検出手段は前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９であり、エッジ処理部１０５は、前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像単眼カメラ４９の撮像画像におけるエッジ点数の閾値を変更するため、画像を基準にして障害物を検出でき、比較的に簡易な装置構成とすることができる。
【００５１】
以下、本発明の第５実施形態について説明する。図７は、第５実施形態に係る走行支援システムを示すブロック図である。図７に示すように、本実施形態においては、検出手段として、前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２、並びに画像センサである前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像カメラ４９を備えている。前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２からの情報は、上記第１実施形態と同様にレーダ波検出部１０２によって処理され、前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像カメラ４９とからの情報は上記第４実施形態と同様にエッジ処理部１０４によって処理される。なお、前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像カメラ４９は、単眼カメラ及びステレオカメラのいずれであっても適用することができる。
【００５２】
本実施形態においては、物体検出部１００は、障害物抽出手段としてエッジヒストグラム検出部１０６をさらに備える。エッジヒストグラム検出部１０６は、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を一般道路であると認識したときは、前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２によって検出された物体について前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像カメラ４９の撮像画像をエッジ処理して得られたエッジヒストグラムの濃度（度数）が第１閾値以上のときに、物体を障害物として抽出し、道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２によって検出された物体について前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像カメラ４９の撮像画像をエッジ処理して得られたエッジヒストグラムの濃度（度数）が前記第１閾値より高い第２閾値以上のときに、物体を障害物として抽出する。
【００５３】
さらに具体的には、前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２によって物体までの距離や横方向の位置を検出し、この前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２により検出した情報に基づいて、前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像カメラ４９による撮像画像の処理領域を決定する。図８に示すような他車３００を捉えた撮像画像Ｉの領域内においてエッジ処理を行い、撮像画像Ｉの左右方向あるいは上下方向のエッジヒストグラム濃度（度数）の分布に基づいて他車３００を障害物として抽出する。
【００５４】
図８の例では、撮像画像Ｉの左右方向のエッジヒストグラム濃度（度数）を分析し、エッジヒストグラム濃度が所定の値Ａ以上の位置の幅が所定の値Ｂ以上である場合に、他車３００を障害物として抽出する。撮像画像Ｉの左右方向及び上下方向のいずれかで、エッジヒストグラム濃度が所定の値Ａ以上の位置の幅が所定の値Ｂ以上である場合に障害物として抽出してもよく、撮像画像Ｉの左右方向及び上下方向の両方でエッジヒストグラム濃度が所定の値Ａ以上の位置の幅が所定の値Ｂ以上でなければ障害物として抽出しないようにしても良い。道路種別認識部１１０が自車の走行している道路を自動車専用道路であると認識したときは、上記所定の値Ａ，Ｂを一般道路の場合よりも大きくして、誤検出を防止する。
【００５５】
ここで、ミリ波レーダは、物体までの距離や物体との相対速度の検出精度が高いものの、横変位や物体幅の検出精度はステレオカメラ等のカメラより劣る。一方、ステレオカメラ等のカメラは、横変位や物体幅の検出精度が高いものの、物体までの距離や物体との相対速度の検出精度はミリ波レーダ１０より劣る。そのため本実施形態によれば、検出原理を異にする前方ミリ波レーダ３０及び近距離ミリ波レーダ３２、並びに前方画像カメラ４８及び後方／側方／周辺画像カメラ４９によるパラメータが融合されて障害物が抽出されるので、障害物の検出精度が一層向上する。
【００５６】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。本実施形態では障害物認識装置の一例として走行支援システムに適用する場合を中心に説明したが、本発明の障害物認識装置の適用分野としてはこれに限定されない。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】第１実施形態に係る走行支援システムを示すブロック図である。
【図２】第１実施形態に係る走行支援システムにおける処理手順を示すフローチャートである。
【図３】（ａ）（ｂ）はそれぞれ一般道路および高速道路における障害物の認識を示す図である。
【図４】第２実施形態に係る走行支援システムを示すブロック図である。
【図５】第３実施形態に係る走行支援システムを示すブロック図である。
【図６】第４実施形態に係る走行支援システムを示すブロック図である。
【図７】第５実施形態に係る走行支援システムを示すブロック図である。
【図８】カメラ画像におけるエッジヒストグラム濃度の分布を示す図である。
【符号の説明】
【００５８】
１…走行支援システム、１０…ＥＣＵ、１２…ナビゲーションシステム、１４…車載システム、２０…システム制御部、２２…運転負荷軽減システム部、２４…安全システム部、３０…前方ミリ波レーダ、３２…近距離ミリ波レーダ、４８…前方画像カメラ、４９…後方／側方／周辺画像カメラ、５０…ソナー、６０…車両運動状態センサ、６２…自車運動状態推定部、７０…顔向き、７２…ドライバー状態推定部、１００…物体検出部、１０２…レーダ波検出部、１０３…パターン認識部、１０４…横幅検出部、１０５…エッジ処理部、１０６…エッジヒストグラム検出部、１１０…道路種別認識部、２００…自車、３００…他車。
【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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