(57)【要約】【課題】反射物体からの反射波の強度を利用して、その反射物体が車両か非車両かを認識する際に、その認識精度を向上すること。【解決手段】複数の送信波を照射して、反射物体から複数の反射波を受信した場合に、最初に、それら複数の反射波を生じさせた反射物体が一体のものであるか判定する。この判定により一体の反射物体と判定されれば、その反射物体によって反射された反射波の強度の中での最大強度を、車両か非車両かを判断するための基準強度と比較する。このようにすれば、一体化判定された反射物体毎に、一義的に、車両である可能性が高いのか、それとも非車両である可能性が高いのかを判定することができる。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の車幅方向及び高さ方向それぞれにおいて、所定の角度範囲に渡って複数の送信波を照射し、それらの反射波に基づいて反射物までの距離、前記車幅方向及び高さ方向の２方向の角度、及び反射波の強度を検出するレーダ手段と、
複数の前記反射物が所定の一体化条件を満足する場合に、複数の前記反射物を一体の反射物体と判定する判定手段と、
前記判定手段によって一体化判定された反射物体を構成する各反射物に対応する反射波の強度の中で、最大強度を選択する選択手段と、
前記レーダ手段の検出結果である距離及び２方向の角度に基づいて、前記反射物体を認識するとともに、前記選択手段によって選択された最大強度が、所定の基準強度よりも小さい場合に、前記反射物体を非車両と認識する確率を高める認識手段とを備えることを特徴とする車両用物体認識装置。
【請求項２】
前記所定の基準強度は、前記反射物体までの距離が長い場合、その距離が短い場合に比較して小さい強度に設定されることを特徴とする請求項１に記載の車両用物体認識装置。
【請求項３】
前記レーダ手段によって検出された距離及び２方向の角度に基づいて、前記反射物体の形状を算出する形状算出手段を備え、
前記認識手段は、前記最大強度が所定の基準強度よりも小さく、かつ、その反射物体の形状が車両形状とは異なる場合に、当該反射物体を非車両と認識する確率を高めることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両用物体認識装置。
【請求項４】
前記認識手段は、前記反射物体の形状における横幅が車両形状における横幅よりも短い場合に、当該反射物体の形状が車両形状とは異なると判定することを特徴とする請求項３に記載の車両用物体認識装置。
【請求項５】
前記認識手段は、前記反射波の最大強度に基づいて、前記反射物体を非車両と判定する確率を高める処理を、前記反射物体までの距離が所定の近距離以内のときに行なうことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の車両用物体認識装置。
【請求項６】
車両の車幅方向及び高さ方向それぞれにおいて、所定の角度範囲に渡って複数の送信波を照射し、それらの反射波に基づいて反射物までの距離、前記車幅方向及び高さ方向の２方向の角度、及び反射波の強度を検出するレーダ手段と、
複数の前記反射物が所定の一体化条件を満足する場合に、複数の前記反射物を一体の反射物体と判定する判定手段と、
前記反射物体を構成する各反射物に対応する反射波の強度の中で、最大強度を選択する選択手段と、
少なくとも前記反射物体の形状に基づいて、前記反射物体が先行車両であると認識する認識手段と、
前記先行車両までの距離の変化に基づいて、時系列に前記先行車両との相対速度を算出するとともに、その時系列に算出された複数個の相対速度を平均化処理した平均相対速度を算出する算出手段と、
前記先行車両との距離及び前記平均相対速度に基づいて、車間制御を行なう車間制御手段と、
前記先行車両に関して前記選択手段によって選択された反射波の最大強度が、所定の基準強度よりも大きいか否かに基づいて、前記先行車両の認識安定度を判定する安定度判定手段とを備え、
前記安定度判定手段によって前記先行車両の認識安定度が高いと判定された場合、前記算出手段は平均相対速度を算出する際に、最新の相対速度の影響を高めることを特徴とする車間制御装置。
【請求項７】
前記算出手段は、前記平均相対速度を算出する際に使用する相対速度の個数を少なくすることによって、前記平均相対速度に対する前記最新の相対速度の影響を高めることを特徴とする請求項６に記載の車間制御装置。
【請求項８】
前記算出手段は、前記平均相対速度を算出する際に、最新の相対速度の重み付け係数を大きくすることによって、前記相対速度に対する前記最新の相対速度の影響を高めることを特徴とする請求項６に記載の車間制御装置。
【請求項９】
前記安定度判定手段は、さらに、前記先行車両に対応する反射物体の形状の時間的変化が、所定の基準値よりも小さいか否かに基づいて、前記先行車両の認識安定度を判定することを特徴とする請求項６に記載の車間制御装置。
【請求項１０】
前記安定度判定手段は、さらに、前記先行車両の位置が、自車両の進行方向延長線上から横方向に所定距離の範囲に存在するか否かに基づいて、前記先行車両の認識安定度を判定することを特徴とする請求項６または請求項９に記載の車間制御装置。
【請求項１１】
前記安定度判定手段は、さらに、前記先行車両を認識している継続時間に基づいて、前記先行車両の認識安定度を判定することを特徴とする請求項６、請求項９、または請求項１０のいずれかに記載の車間制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車幅方向及び高さ方向それぞれの所定角度範囲内に渡り複数の送信波を照射し、それらの反射波に基づいて自車両前方の先行車両等の反射物体を認識する車両用物体認識装置及び認識した先行車両との車間を制御する車間制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、例えば特許文献１に示されるように、光波，ミリ波などの送信波を車両前方に照射し、その反射波を検出することによって、車両前方の物体を認識する物体認識装置が考えられている。この種の装置は、例えば、先行車両等との間隔が短くなったことを検出して警報を発生する装置や、先行車両と所定の車間距離を維持するように車速を制御する装置などに適用され、それらの制御対象としての先行車両の認識に利用されている。
【０００３】
上述した物体認識装置では、例えばレーザレーダセンサによって車両の前方に車幅方向及び高さ方向それぞれの所定角度範囲内に渡り複数のレーザ光を照射し、それらの反射光に基づいて前方車両を３次元的に認識する。この際、通常の車両であれば存在し得ないような高さや範囲において反射物体が存在している場合には、それを車両ではないと認識するために、車両と非車両とを判別するための非車両判定マップを用いて、非車両を識別していた。ここで、非車両判定マップとは、図５に示すような、車幅、車高、及び車両前方方向をそれぞれＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸とした場合の反射物体の存在領域に対応して、車両と非車両とを区別するための反射光の受光強度の範囲が設定された３次元マップである。
【０００４】
この非車両判定マップを用いた、車両と非車両との識別方法について説明する。まず、レーザレーダセンサの測距データが、非車両判定マップのどの領域に対応するかを判定する。このとき、測距データが非車両の範囲に属するものであれば、その測距データを削除する。一方、測距データが非車両でない範囲に対応する場合には、測距データを保持して、先行車両の判定及び車間制御を実行する車間制御ＥＣＵにその測距データを出力する。
【０００５】
なお、非車両判定マップは、図５に示すように、ＸＹ方向については、中心付近の領域、その周囲の領域、最下端領域の３つにわけられており、それら各領域に対応してＺ方向位置と受光強度との対応関係が（ａ）〜（ｃ）のように設定されている。ＸＹ方向についての中心付近の領域は（ｂ）の対応関係が対応し、その周囲の領域は（ａ）の対応関係が対応し、最下端領域は（ｃ）の対応関係が対応している。
【０００６】
ここで、Ｚ方向位置と受光強度との対応関係について説明すると、（ａ）、（ｂ）、（ｃ）とも、基本的には、Ｚ方向の所定距離までの範囲において、反射光の受光強度が所定範囲内のものが非車両、それ以外が車両と設定されている。これは、車両と非車両とでは反射強度に違いがあり、車両の反射強度が非車両の反射強度よりも高いと考えられるためである。そして、反射物の存在領域ごとに車両と非車両とを識別するための受光強度を設定することにより、より適切な車両と非車両との識別が可能になる。すなわち、車両が存在する可能性が大きい領域では、受光強度が相対的に小さくても測距データは保持され、一方、車両が存在する可能性が小さい領域では、受光強度が相対的に大きくない限り、その測距データは削除される。これにより、車両である可能性が高い反射物からの測距データのみが車間制御ＥＣＵに出力できる。
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−４０１３９
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、従来の物体認識装置においては、レーザレーダセンサから複数個のレーザ光を順次照射し、それらの反射波が検出された際に、非車両判定マップに基づいて、各反射波の受光強度が車両に対応するか、非車両に対応するかを判定する。
【０００９】
しかしながら、従来の物体認識装置における判定方法では、車両・非車両の判定精度が十分に確保できない可能性がある。例えば、車両の一部に泥等が付着して汚れている場合は、その車両によって反射される反射光のすべてが高い受光強度を有しているわけではない。つまり、反射物体が車両であっても、受光強度の低い反射光による測距データも含むことがありえる。この場合、受光強度が低い反射光による測距データが非車両に対応すると判定して測定データを削除してしまうと、反射物体を車両と判断するための測距データが不足し、車両であるとの認識が正確になされない可能性がある。
【００１０】
本発明は、反射物体からの反射波の強度を利用して、その反射物体が車両か非車両かを認識する際に、その認識精度を向上することが可能な車両用物体認識装置を提供することを第１の目的とする。また、反射物体が先行車両である場合に、反射波の強度を利用して、先行車両との車間距離を好適に制御することが可能な車間距離制御装置を提供することを第２の目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記第１の目的を達成するために、請求項１に記載の車両用物体認識装置は、車両の車幅方向及び高さ方向それぞれにおいて、所定の角度範囲に渡って複数の送信波を照射し、それらの反射波に基づいて反射物までの距離、前記車幅方向及び高さ方向の２方向の角度、及び反射波の強度を検出するレーダ手段と、
複数の反射物が所定の一体化条件を満足する場合に、複数の反射物を一体の反射物体と判定する判定手段と、
判定手段によって一体化判定された反射物体を構成する各反射物に対応する反射波の強度の中で、最大強度を選択する選択手段と、
レーダ手段の検出結果である距離及び２方向の角度に基づいて、反射物体を認識するとともに、選択手段によって選択された最大強度が、所定の基準強度よりも小さい場合に、反射物体を非車両と認識する確率を高める認識手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
上述したように、請求項１に記載の車両用物体認識装置では、複数の送信波を照射して、複数の反射波を受信した場合に、最初に、それら複数の反射波を生じさせた反射物が一体のものであるか判定する。この判定により一体の反射物体と判定されれば、その反射物体を構成する各反射物による反射波の強度の中での最大強度を、車両か非車両かを判断するための基準強度と比較するのである。このようにすれば、一体化判定された反射物体毎に、一義的に、車両である可能性が高いのか、それとも非車両である可能性が高いのかを判定することができる。さらに、各反射物体の最大反射波強度に基づいて判定するので、車両の一部が汚れている場合等においても、正確な判定を行なうことができる。
【００１３】
請求項２に記載したように、所定の基準強度は、反射物体までの距離が長い場合、その距離が短い場合に比較して小さい強度に設定されることが好ましい。反射物体の反射強度が同じであっても、その反射物体との距離が離れるに従って、反射光強度は低下するためである。
【００１４】
請求項３に記載したように、レーダ手段によって検出された距離及び２方向の角度に基づいて、反射物体の形状を算出する形状算出手段を備え、認識手段は、最大強度が所定の基準強度よりも小さく、かつ、その反射物体の形状が車両形状とは異なる場合に、当該反射物体を非車両と認識する確率を高めることが好ましい。このように、反射波の強度に加えて、反射物体の形状を考慮することにより、車両である可能性が高いのか、それとも非車両である可能性が高いのかをより高精度に判別することができる。
【００１５】
請求項４に記載したように、記認識手段は、反射物体の形状における横幅が車両形状における横幅よりも短い場合に、当該反射物体の形状が車両形状とは異なると判定することが好ましい。反射物体の横幅が、車両の横幅よりも短い場合には、その反射物は、例えば、道路脇の植え込みにおける樹木や草、あるいは道路上に舞い上がったスプラッシュや砂塵等の非車両である場合が多いためである。
【００１６】
請求項５に記載したように、認識手段は、反射波の最大強度に基づいて、反射物体を非車両と判定する確率を高める処理を、反射物体までの距離が所定の近距離以内のときに行なうことが好ましい。最大強度の反射波強度を選択した場合であっても、反射物体までの距離が長くなるほど、反射波の強度も低下し、車両と非車両との判別が困難になるためである。
【００１７】
また、上記した第２の目的を達成するために、請求項６に記載の車間距離制御装置は、
車両の車幅方向及び高さ方向それぞれにおいて、所定の角度範囲に渡って複数の送信波を照射し、それらの反射波に基づいて反射物までの距離、前記車幅方向及び高さ方向の２方向の角度、及び反射波の強度を検出するレーダ手段と、
複数の反射物が所定の一体化条件を満足する場合に、その複数の反射物を一体の反射物体と判定する判定手段と、
一体化判定された反射物体を構成する各反射物に対応する反射波の強度の中で、最大強度を選択する選択手段と、
少なくとも前記反射物体の形状に基づいて、反射物体が先行車両であると認識する認識手段と、
先行車両までの距離の変化に基づいて、時系列に先行車両との相対速度を算出するとともに、その時系列に算出された複数個の相対速度を平均化処理した平均相対速度を算出する算出手段と、
先行車両との距離及び平均相対速度に基づいて、車間制御を行なう車間制御手段と、
先行車両に関して選択手段によって選択された反射波の最大強度が、所定の基準強度よりも大きいか否かに基づいて、先行車両の認識安定度を判定する安定度判定手段とを備え、
安定度判定手段によって先行車両の認識安定度が高いと判定された場合、算出手段は平均相対速度を算出する際に、最新の相対速度の影響を高めることを特徴とする。
【００１８】
このように、請求項６に記載の車間制御装置では、先行車両と認識された反射物体による反射波の最大強度が所定の基準強度よりも高い場合に、その先行車両の認識安定度が高いと判定する。すなわち、車両は非車両に比較して、高い反射強度を有しているのであるが、実際に検出した反射波の最大強度が明らかに非車両とは識別できる程度のレベルを持っていると、その先行車両を他の反射物体とは区別して安定的に認識しつづけることができる。
【００１９】
そして、反射強度が高い場合には、反射波強度に関するＳ／Ｎ比が高くなるため、その先行車両との距離等の測距データの精度も向上する。
【００２０】
ここで、先行車両との車間距離を目標とする距離に制御するためには、自車両と先行車両との速度差（自車両速度−先行車両）である相対速度を算出する必要がある。すなわち、先行車両に接近するためには、相対速度がプラスとなるように自車両の走行速度を制御し、先行車両との距離を長くするには、相対速度がマイナスとなるように制御するのである。この相対速度の算出に関して、通常は、ノイズや測距誤差等の影響を排除するため、時系列に演算された複数個の相対速度に基づいて平均相対速度を算出する。そして、この平均相対速度に基づいて車間制御を行なう。しかし、平均相対速度を用いて車間制御を行なうと、実際の相対速度とのずれが生じて、車間制御の応答性が低下することになる。
【００２１】
そこで、請求項６に記載の車間制御装置では、測距データの精度が向上している場合には、最新の相対速度の影響度合いを高めて平均相対速度を算出する。これにより、平均相対速度を最新の相対速度に近づけることができるので、車間制御の応答性を向上することができる。
【００２２】
請求項７に記載したように、算出手段が、平均相対速度を算出する際に使用する相対速度の個数を少なくすることによって、平均相対速度に対する最新の相対速度の影響を高めることができる。また、請求項８に記載したように、平均相対速度を算出する際に、最新の相対速度の重み付け係数を大きくして、重み付け平均した相対速度を算出するようにしても、相対速度に対する最新の相対速度の影響を高めることができる。
【００２３】
請求項９に記載したように、安定度判定手段は、さらに、先行車両に対応する反射物体の形状の時間的変化が、所定の基準値よりも小さいか否かに基づいて、先行車両の認識安定度を判定することが好ましい。単に、一体化判定された反射物体における反射波の最大強度のみではなく、その反射物体の形状の時間的変化も考慮すれば、認識安定度の判定精度が向上する。なお、反射物体の形状の時間的変化は、具体的には、反射物体の幅の変化が所定長さ以内かどうか、反射物体の奥行きが所定長さ以内かどうか等によって判定される。
【００２４】
同様に、請求項１０に記載したように、安定度判定手段は、さらに、先行車両の位置が、自車両の進行方向延長線上から横方向に所定距離の範囲に存在するか否かに基づいて、先行車両の認識安定度を判定することが好ましい。先行車両が自車両の進行方向延長線上に近いほど、レーザ手段の照射範囲を外れる可能性が低く、また測距データに基づいて相対速度を最も高精度に算出することができるためである。
【００２５】
また、請求項１１に記載したように、安定度判定手段は、さらに、先行車両を認識している継続時間に基づいて、先行車両の認識安定度を判定するようにしても良い。実際に車両を認識している継続時間が長い場合は、安定して認識している可能性が高いためである。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施形態による車間制御装置について説明する。
【００２７】
なお、本実施形態においては、車間制御装置１に車両用物体認識装置が適用されており、かつ車間制御装置１は、警報すべき領域に障害物が存在する場合に警報を出力する機能も備えるものである。
【００２８】
図１は、車間制御装置１のシステムブロック図である。車間制御装置１は認識・車間制御ＥＣＵ３を中心に構成されている。認識・車間制御ＥＣＵ３はマイクロコンピュータを主な構成として、入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）および各種の駆動回路や検出回路を備えている。これらのハード構成は一般的なものであるので詳細な説明は省略する。
【００２９】
認識・車間制御ＥＣＵ３は、レーザレーダセンサ５、車速センサ７、ブレーキスイッチ９、スロットル開度センサ１１から各々検出信号を入力しており、警報音発生器１３、距離表示器１５、センサ異常表示器１７、ブレーキ駆動器１９、スロットル駆動器２１および自動変速機制御器２３に駆動信号を出力する。また認識・車間制御ＥＣＵ３には、警報音量を設定する警報音量設定器２４、警報判定処理における感度を設定する警報感度設定器２５、クルーズコントロールスイッチ２６、図示しないステアリングホイールの操作量を検出するステアリングセンサ２７、及び自動車に発生したヨーレートを検出するヨーレートセンサ２８が接続されている。また認識・車間制御ＥＣＵ３は、電源スイッチ２９を備え、電源スイッチ２９がオンされることにより、所定の処理を開始する。
【００３０】
レーザレーダセンサ５は、図２に示すように、発光部、受光部及びレーザレーダＣＰＵ７０などを主要部として構成されている。発光部は、パルス状のレーザ光を、発光レンズ７１、スキャナ７２及びガラス板７７を介して放射する半導体レーザダイオード（以下、単にレーザダイオードと記載）７５を備えている。そして、レーザダイオード７５は、レーザダイオード駆動回路７６を介してレーザレーダＣＰＵ７０に接続され、レーザレーダＣＰＵ７０からの駆動信号によりレーザ光を放射（発光）する。また、スキャナ７２にはポリゴンミラー７３が鉛直軸を中心に回転可能に設けられ、レーザレーダＣＰＵ７０からの駆動信号がモータ駆動部７４を介して入力されると、このポリゴンミラー７３は図示しないモータの駆動力により回転する。なお、このモータの回転位置は、モータ回転位置センサ７８によって検出され、レーザレーダＣＰＵ７０に出力される。
【００３１】
本実施形態のポリゴンミラー７３は、面倒れ角が異なる６つのミラーを備えているため、車幅方向及び車高方向それぞれの所定角度の範囲で不連続にレーザ光を掃引照射（スキャン）して出力する。このようにレーザ光を２次元的に走査するのであるが、その走査パターンを図３を参照して説明する。なお、図３において、出射されたレーザビームのパターン９２は測定エリア９１内の右端と左端に出射された場合のみを示しており、途中は省略している。また、出射レーザビームパターン９２は、図３では一例として略円形のものを示しているが、この形に限られるものではなく楕円形、長方形等でもよい。さらに、レーザ光を用いるものの他に、ミリ波等の電波や超音波等を用いるものであってもよい。また、スキャン方式にこだわる必要はなく、距離以外に２方位を測定できる方式であればよい。
【００３２】
図３に示すように、測定エリアの中心方向をＺ軸としたとき、これに垂直なＸＹ平面内の所定エリアを順次走査する。本実施形態では、高さ方向であるＹ軸を基準方向、車幅方向であるＸ軸を走査方向とし、スキャンエリアは、Ｘ軸方向には０．１５ｄｅｇ×１０５点＝１６ｄｅｇであり、Ｙ軸方向には０．７ｄｅｇ×６ライン＝４ｄｅｇである。また、スキャン方向はＸ軸方向については図３において左から右へ、Ｙ軸方向については図３において上から下へである。具体的には、まずＹ軸方向に見た最上部に位置する第１走査ラインについてＸ軸方向に０．１５°おきにスキャンする。これで１走査ライン分の検出がなされるので、次に、Ｙ軸方向に見た次の位置にある第２走査ラインにおいても同様にＸ軸方向に０．１５°おきにスキャンする。このようにして第６走査ラインまで同様のスキャンを繰り返す。したがって、左上から右下に向かって順に走査がされ、１０５点×６ライン＝６３０点分のデータが得られることとなる。
【００３３】
このような２次元的なスキャンにより、走査方向を示すスキャン角度θｘ，θｙと測距された距離ｒとが得られる。なお、２つのスキャン角度θｘ，θｙは、それぞれ出射されたレーザビームとＹＺ平面に投影した線とＺ軸との角度を縦スキャン角θｙ、出射されたレーザビームをＸＺ平面に投影した線とＺ軸との角度を横スキャン角θｘと定義する。
【００３４】
レーザレーダセンサ５の受光部は、図示しない物体に反射されたレーザ光を受光レンズ８１を介して受光し、その強度に対応する電圧を出力する受光素子８３を備えている。そして、この受光素子８３の出力電圧は、増幅器８５にて増幅された後に、コンパレータ８７に出力される。コンパレータ８７は増幅器８５の出力電圧を基準電圧と比較し、出力電圧＞基準電圧となったとき所定の受光信号を時間計測回路８９へ出力する。
【００３５】
時間計測回路８９には、レーザレーダＣＰＵ７０からレーザダイオード駆動回路７６へ出力される駆動信号も入力される。そして図２（ｂ）に示すように、上記駆動信号をスタートパルスＰＡ、上記受光信号をストップパルスＰＢとし、２つのパルスＰＡ，ＰＢ間の位相差（すなわち、レーザ光を出射した時刻Ｔ０と反射光を受光した時刻Ｔ１との時間差ΔＴ）を２進デジタル信号に符号化する。また、ストップパルスＰＢが、基準電圧以上となっている時間を、ストップパルスＰＢのパルス幅として計測する。そして、それらの値を２進デジタル信号に符号化してレーザレーダＣＰＵ７０へ出力する。レーザレーダＣＰＵ７０は、時間計測回路８９から入力された２つのパルスＰＡ，ＰＢ間の入力時間差ΔＴから物体までの距離ｒを算出し、その距離ｒ及び対応するスキャン角度θｘ，θｙを基にして位置データを作成する。つまり、レーザレーダ中心を原点（０，０，０）とし、車幅方向をＸ軸、車高方向をＹ軸、車両前方方向をＺ軸とするＸＹＺ直交座標に変換する。そして、このＸＹＺ直交座標に変換された（Ｘ，Ｙ，Ｚ）データ及び受光強度データ（ストップパルスＰＢのパルス幅が相当する）を測距データとして認識・車間制御ＥＣＵ３へ出力する。
【００３６】
ここで、受光強度データについて説明する。図２（ｃ）は受光強度が異なる２つの反射光のストップパルスＰＢを表している。図２（ｃ）において、曲線Ｌ１は、受光強度が比較的強い反射光のストップパルスＰＢに対応し、曲線Ｌ２は、受光強度が比較的弱い反射光のストップパルスＰＢに対応する。
【００３７】
同図の曲線Ｌ１の立ち上がり過程における、コンパレータ８７に入力される基準電圧Ｖ０と交差する時刻をｔ１１、曲線Ｌ１の立ち下がり過程に基準電圧Ｖ０と交差する時刻をｔ１２、時刻ｔ１１と時刻ｔ１２との時間差をΔｔ１とする。また、曲線Ｌ２の立ち上がり過程に基準電圧Ｖ０と交差する時刻をｔ２１、曲線Ｌ２の立ち下がり過程に基準電圧Ｖ０と交差する時刻をｔ２２、時刻ｔ２１と時刻ｔ２２との時間差をΔｔ２とする。なお、基準電圧Ｖ０は、ノイズ成分による影響を避けることができる大きさに設定されている。
【００３８】
図２（ｃ）から明らかなように、強い受光強度を持った反射光のストップパルスＰＢのパルス幅である時間差Δｔ１と、弱い受光強度を持った反射光のストップパルスＰＢのパルス幅である時間差Δｔ２とを対比すると、Δｔ１＞Δｔ２の関係が成立する。すなわち、反射光のストップパルスＰＢのパルス幅は、受光強度と対応し、受光強度が小さい時にはパルス幅が短くなり、受光強度が大きい時にはパルス幅が長くなる。従って、このパルス幅である時間差（Δｔ１、Δｔ２）は、受光した反射光の強度を特徴付ける指標となる。
【００３９】
なお、受光強度は、反射物体の反射強度とその反射物体までの距離によって変化する。すなわち、反射物体の反射強度が高い場合、もしくは反射物体までの距離が短い場合には、反射光の受光強度は大きくなり、反射強度が低い、もしくは反射物体までの距離が長い場合には、反射光の受光強度は小さくなる。
【００４０】
認識・車間制御ＥＣＵ３は、レーザレーダセンサ５からの測距データを基にして物体を認識し、その認識物体から得た先行車の状況に合わせて、ブレーキ駆動器１９、スロットル駆動器２１および自動変速機制御器２３に駆動信号を出力することにより車速を制御する、いわゆる車間制御を実施する。また、認識物体が所定の警報領域に所定時間存在した場合等に警報する警報判定処理も同時に実施する。この場合の物体としては、自車の前方を走行する前車やまたは停止している前車等が該当する。
【００４１】
続いて認識・車間制御ＥＣＵ３の内部構成について、制御ブロックとして説明する。レーザレーダセンサ５から出力された測距データは物体認識ブロック４３に送られる。物体認識ブロック４３では、測距データとして得た３次元位置データに基づいて、物体の中心位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、及び横幅Ｗ、奥行きＤ、高さＨの物体の大きさ（Ｗ，Ｄ，Ｈ）を求める。さらに、物体の中心位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の時間的変化に基づいて、自車位置を基準とするその物体の相対速度（Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚ）を求める。さらに物体認識ブロック４３では、車速センサ７の検出値に基づいて車速演算ブロック４７から出力される車速（自車速）と上記求められた相対速度（Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚ）とから物体が停止物体であるか移動物体であるかの識別が行なわれる。この識別結果と物体の中心位置とに基づいて自車両の走行に影響する物体が選択され、その距離が距離表示器１５により表示される。
【００４２】
また、ステアリングセンサ２７からの信号に基づいて操舵角演算ブロック４９にて操舵角が求められ、ヨーレートセンサ２８からの信号に基づいてヨーレート演算ブロック５１にてヨーレートが演算される。そしてカーブ半径（曲率半径）算出ブロック５７では、車速演算ブロック４７からの車速と操舵角演算ブロック４９からの操舵角とヨーレート演算ブロック５１からのヨーレートとに基づいて、カーブ半径（曲率半径）Ｒを算出する。そして物体認識ブロック４３では、このカーブ半径Ｒおよび中心位置座標（Ｘ，Ｚ）などに基づいて車両形状確率や自車線確率を算出する。この車両形状確率や自車線確率については後述する。
【００４３】
このようなデータを持つ物体のモデルを「物標モデル」と呼ぶこととする。この物体認識ブロック４３にて求めたデータが異常な範囲の値かどうかがセンサ異常検出ブロック４４にて検出され、異常な範囲の値である場合には、センサ異常表示器１７にその旨の表示がなされる。
【００４４】
一方、先行車判定ブロック５３では、物体認識ブロック４３から得た各種データに基づいて先行車を選択し、その先行車に対するＺ軸方向の距離Ｚおよび相対速度Ｖｚを求める。そして、車間制御部及び警報判定部ブロック５５が、この先行車との距離Ｚ、相対速度Ｖｚ、クルーズコントロールスイッチ２６の設定状態およびブレーキスイッチ９の踏み込み状態、スロットル開度センサ１１からの開度および警報感度設定器２５による感度設定値に基づいて、警報判定ならば警報するか否かを判定し、クルーズ判定ならば車速制御の内容を決定する。その結果を、警報が必要ならば、警報発生信号を警報音発生器１３に出力する。また、クルーズ判定ならば、自動変速機制御器２３、ブレーキ駆動器１９およびスロットル駆動器２１に制御信号を出力して、必要な制御を実施する。そして、これらの制御実行時には、距離表示器１５に対して必要な表示信号を出力して、状況をドライバーに告知する。
【００４５】
このような車間制御や警報判定に際しては、その前提となる物体認識、さらに詳しく言えば、ここでの認識対象物体である車両の認識が適切に行われていることが重要である。そこで、その車両認識を適切に行なうため、認識・車間制御ＥＣＵ３の物体認識ブロック４３において実行される物体認識に関する処理について説明する。
【００４６】
図４（ａ）のフローチャートに物体認識に係るメイン処理を示す。図４（ａ）のステップＳ１１０では、レーザレーダセンサ５から１スキャン分の測距データの読み込みを行なう。レーザレーダセンサ５でのスキャン周期は１００ｍｓｅｃとし、１００ｍｓｅｃ毎にデータを取り込む。
【００４７】
ステップＳ１２０では、データのセグメント化を行なう。上述したように、測距データとして得た３次元位置データをグルーピングしてセグメントを形成する。このセグメント化においては、所定の接続条件（一体化条件）に合致するデータ同士を集めて１つのプリセグメントデータを生成し、さらにそのプリセグメントデータ同士の内で所定の接続条件（一体化条件）に合致するものを集めて１つの本セグメントデータとするというものである。プリセグメントデータは、例えば点認識されたデータ同士のＸ軸方向の距離△Ｘが０．２ｍ以下、Ｚ軸方向の距離△Ｚが２ｍ以下という２条件を共に満たす場合に、その点集合を一体化して求める。本実施形態では。Ｙ軸方向に６つの走査ラインがあるため、プリセグメント化によって、ライン毎にプリセグメントデータが生成される。次に、本セグメント化では、３次元（Ｘ，Ｙ，Ｚ）空間で近接するプリセグメントデータ同士を一体化（本セグメント化）する。本セグメントデータは、Ｘ軸，Ｙ軸及びＺ軸にそれぞれ平行な３辺を持つ直方体の領域であり、その中心座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と大きさを示すための３辺の長さ（Ｗ，Ｈ，Ｄ）をデータ内容とする。なお、特に断らない限り、本セグメント（データ）のことを単にセグメント（データ）と称することとする。
【００４８】
ステップＳ１３０では、認識対象の個々の車両などを物標化する物標化処理を行なう。物標とは、一まとまりのセグメントに対して作成される物体のモデルである。この物標化処理を図６（ｂ）のフローチャートを参照して説明する。
【００４９】
物標化処理においては、まず、物標モデルの対応セグメントを検索する（Ｓ１３１）。これは、前回までに得た物標モデルが、今回検出したセグメントの内のいずれと一致するかを検索する処理であり、物標モデルに対応するセグメントとは次のように定義する。まず、物標モデルが前回処理時の位置から前回処理時における相対速度で移動したと仮定した場合、現在物標モデルが存在するであろう推定位置を算出する。続いて、その推定位置の周囲に、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸方向それぞれに所定量の幅を有する推定移動範囲を設定する。そして、その推定移動範囲に少なくとも一部が含まれるセグメントを対応するセグメントとする。
【００５０】
ステップＳ１３２では、物標モデルのデータ更新処理を実行する。この処理は、対応するセグメントがあれば物標モデルの過去データを現在のデータに基づいて更新するものである。更新されるデータは、中心座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、幅Ｗ、高さＨ、奥行きＤ、Ｘ軸方向，Ｙ軸方向、Ｚ軸方向の相対速度（Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚ）、中心座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の過去４回分のデータ、自車線確率などである。なお、対応するセグメントがない場合は、物標モデルのデータ更新は行なわず、新規物標モデルとして登録する。
【００５１】
その後、ステップＳ１３３にて車両形状確率の算出を行なう。車両形状確率とは、物標モデルが車両である確率を示す指標であり、相対加速度、形状、位置、受光強度及び検出時間に基づいて算出される。この車両形状確率について、以下、詳しく説明する。
【００５２】
路側にデリニエータが狭い間隔で多数設置されているような場合やガードレールを検出しているような場合には、これらの停止物を移動物であると誤認識してしまう可能性がある。これは、同一位置に常に何かを検出することにより、その位置に自車と同速度で走行している車両が存在すると判断してしまうからである。そこで、このように移動物であると誤認識した物標モデルが先行車判定ブロック５３において誤って先行車と判断されてしまわないように、車両形状確率を算出する。そして、先行車判定ブロック５３においてこの車両形状確率が例えば５０％未満の場合に路側物であると判定するようにすれば、繰り返し現れる停止物を誤って先行車両と判断することを防止できる。
【００５３】
車両形状確率の取り得る範囲は０〜１００％であり、各物標モデルごとに車両形状確率瞬時値を算出したら、瞬間的なノイズやバラツキによる影響を低減するために、数式１のように加重平均して求める。
【００５４】
【数１】今回の車両形状確率＝前回値×α＋今回の瞬時値×（１−α）
なお、例えば初期値は５０％、αは０．８に設定される。
【００５５】
車両形状確率の瞬時値は、相対加速度、形状、位置、受光強度及び検出時間それぞれに関して、車両である確からしさを加減量として求め、それらの総和として算出される。
【００５６】
相対加速度については、例えば｜αｊ｜＞α０＋αｎ／ｊ２が成立した回数に応じて、例えば２個以上の相対加速度αｊについて上式が成立すれば加減量は−５０％とし、１個の相対加速度αｊについて成立すれば−１０％とする。なお、不成立の場合はそのまま（プラスもマイナスもしない）とする。なお、αｊ  は算出した相対加速度であり、α０  は許容相対加速度、αｎは測距誤差によるノイズサンプリング周期のときの値である。この式に関しては、特開平９−１７８８４８号の図７のステップ３０７にて示した式と同じであるため、詳しい説明は省略する。
【００５７】
また、車両の形状に関しては、横幅Ｗが所定の範囲（例えば１．２ｍ≦Ｗ≦２．８ｍ）に属し、かつ奥行きＤが第１の所定長さ（例えば３ｍ）以内であれば、車両らしい物体であるため、加減量は＋３０％とする。また、横幅Ｗが上記の範囲から外れる場合であっても（１．２ｍ＞Ｗ、もしくはＷ＞２．８ｍ）、その奥行きＤが第１の所定長さよりも長い第２の所定長さ（例えば５ｍ）以内であれば、バイクや大型トラックのような物体であるため、加減量は＋１０％とする。さらに、横幅Ｗが所定の範囲（例えば１．２ｍ≦Ｗ≦２．８ｍ）に属し、かつ奥行きＤが第１及び第２の所定長さの間に属する場合（例えば３ｍ≦Ｄ＜５ｍ）も、トラックのような物体であるため、加減量は＋１０％とする。
【００５８】
一方、奥行きＤが長く（例えばＤ＞５ｍ）、縦横比Ｄ／Ｗが大きい（例えば８以上）場合、ガードレールのような縦長物体であるため、加減量は−５０％とする。
【００５９】
次に、物標モデルの位置及び反射波の受光強度による、車両である確からしさの設定について説明する。
【００６０】
車両の後部面は金属面によって構成され、かつリフレクタを備えているので、基本的に、車両以外の物体（草や樹木、スプラッシュや砂塵等）よりも高い反射強度を有している。このため、物体により反射されたレーザ光の受光強度に基づいて、車両と非車両との識別を行なうことができる。
【００６１】
但し、車両の後部面に泥等が付着している場合、その車両によって反射される反射波の受光強度が全て大きくなるわけではない。そのため、各物体の反射強度を正確に判断するため、本実施形態では、各物体の物標モデルに対応する測距データの受光強度の中から、最大の受光強度を抽出し、この最大受光強度に基づいて車両と非車両との識別を行なうこととした。
【００６２】
具体的には、第１の距離（例えば１５ｍ）以内に存在する物体からの反射光の最大受光強度と、第１の所定強度とを比較する。反射光の最大受光強度が第１の所定強度以下であった場合には、近距離にも係わらず最大受光強度が低いため、道路脇（路側）に存在する草や樹木等の反射強度の低い物体（非車両）であると推測できる。従って、この場合の加減量は−３０％とする。このとき、その物体の存在する位置が道路脇であることが確認できれば、一層、その物体が道路脇の草や樹木等であることを正確に識別できるので、その物体の位置が、自車両の進行方向から横方向に所定距離（例えば１ｍ）以上離れているとの条件を追加しても良い。また、その物体の横幅Ｗが車両の横幅よりも小さい所定幅（例えば０．１ｍ）よりも狭いとの条件を追加しても良い。反射物体の横幅Ｗが、車両の横幅よりも短い場合には、その反射物体は、例えば、道路脇の植え込みにおける樹木や草、あるいは道路上に舞い上がったスプラッシュや砂塵等の非車両である場合が多いためである。
【００６３】
この横幅Ｗに関しては、例えば複数の幅を設定して（例えば０．１ｍと０．５ｍ）、その幅が大きくなるほど、加減量によるマイナス値を小さくするようにしても良い。すなわち、横幅Ｗが０．１ｍよりも狭い場合には、車両以外の物体である可能性が非常に高いため、上述のように加減量を−３０％とし、０．１≦Ｗ＜０．５の場合には、加減量を例えば−１０％とする。
【００６４】
また、上述した第１の距離（１５ｍ）よりもさらに近い第２の距離（例えば３ｍ）以内に存在する物体からの反射光の最大受光強度と、上記第１の所定強度よりも小さい第２の所定強度とを比較する。反射光の最大受光強度が第２の所定強度よりも小さい場合、その反射物は、スプラッシュや砂塵等の非常に反射強度の低い物体であると推測することができる。従って、この場合も、加減量を例えば−１０％にする。このときも、その反射物の大きさを確認することにより、スプラッシュや砂塵であるとの推測精度を向上できるので、例えば横幅Ｗが所定の幅（例えば０．５ｍ）よりも小さいとの条件を追加しても良い。
【００６５】
なお、本実施形態においては、反射光の受光強度は、ストップパルスＰＢのパルス幅によって示されるので、反射光の最大受光強度及びその最大受光強度と比較される第１及び第２の所定強度とも、パルス幅時間によって表される。
【００６６】
また、上述した、第１及び第２の所定強度は、反射物体までの距離に応じて変化させても良い。すなわち、第１及び第２の所定強度は、それぞれ、実際に検出した反射物体までの距離が長くなるにつれて、小さくなるように設定しても良い。反射物体の反射強度が同じであっても、その反射物体との距離が離れるに従って、反射光強度は低下するためである。
【００６７】
次に、検出時間については、例えば検出時間が２秒以上のものは加減量を＋２０％とし、検出時間が５秒以上のものは＋５０％とする。先行車両に追従走行している場合は、先行車両を長時間安定して検出することができるのに対し、路側のデリニエータ群やガードレールを検出している場合には、同じ検出状態が長時間は続かないので、多数の物標モデルが消えて無くなったり、新たに現れたりする。したがって、長時間検出している物標モデルは走行車両である可能性が高いと言えるため、検出時間に応じて、加減量を増加することが好ましいのである。
【００６８】
次に、ステップＳ１３４において、自車線確率の算出を行なう。自車線確率とは、物標モデルが自車と同一レーンを走行している車両である確からしさを表すパラメータである。本実施形態では、自車線確率瞬時値（その瞬間の検出データに基づいて算出された値）を算出した後、所定のフィルタ処理を施して自車線確率を求める。
【００６９】
まず、物標モデルの位置を、カーブ半径算出ブロック５７にて算出したカーブ半径に基づいて直線路走行時の位置に換算する。このように直進路に変換して得られた位置を、自車線確率マップに重ねて、物標モデルの自車線確率瞬時値を求める。なお、自車線確率マップとは、自車の前方の所定の範囲（例えば左右それぞれ５ｍ、前方１００ｍ）を複数の領域に分け、その前方距離が近いほど、また自車の進路上に近いほど、確率が高くなるように各領域確率が付与されたマップである。
【００７０】
自車線確率瞬時値を求めた後は、数式２に示すように、加重平均によりフィルタ処理を施して自車線確率を求める。
【００７１】
【数２】自車線確率＝自車線確率前回値×α＋自車線確率瞬時値×（１−α）
ここで、αは一定値でも良いし、物標モデルとの距離や物標モデルが存在する領域に応じて変化するものであっても良い。なお、自車線確率の算出方法は、特開２００２−４０１３９の段落番号００５０から００５６に詳しく記載されているため、これ以上の詳細な説明は省略する。
【００７２】
次に、ステップＳ１３５において、認識安定度の判定を行なう。この認識安定度判定処理は、各物標モデルが、どの程度安定して認識できているかを示す認識安定度を判定するものである。そして、認識安定度は、反射光の受光強度、物標モデルの形状の時間的変化、物標モデルの存在位置、検出時間、及び物標モデルの形状の範囲に基づいて複数段階（例えば４段階）に判定される。なお、最も認識安定度の低い状態（安定度０）については、前述した相対加速度の異常や検出時間が所定時間（例えば４秒）未満等の条件のうち、１つでも成立した場合に、安定度０と判定される。
【００７３】
反射光の受光強度に関しては、少なくとも２段階の基準強度（第１の基準強度及び第２の基準強度）を設定し、物標モデルによる複数反射光の受光強度の内、最大の受光強度と比較する。そして、反射光の最大受光強度が、第１の基準強度よりも大きい場合、最も安定度の高い安定度３の判定成立条件の１つが満足されたと判定する。以下、順次、最大受光強度が、第１の基準強度よりも小さい第２の基準強度よりも大きい場合、安定度２の判定成立条件の１つが満足されたと判定し、第２の基準強度よりも小さい場合、安定度１と判定する。
【００７４】
最大受光強度の大きさを認識安定度の判定に用いる理由は以下のとおりである。まず、車両は非車両に比較して、高い反射強度を有しているのであるが、実際に検出した反射光の最大強度が明らかに非車両とは識別できる程度の大きさを持っていると、その先行車両による物標モデルを他の反射物体による物標モデルとは区別して安定的に認識しつづけることができる。さらに、受光強度が高い場合には、反射波の受光強度に関するＳ／Ｎ比が高くなるため、その先行車両による物標モデルとの距離等の測距データの検出精度も向上する。
【００７５】
次に、物標モデルの形状の時間的変化に関しては、所定の間隔（１００ｍｓｅｃ）で検出される測距データに基づいて演算される物標モデルの前回の形状演算値と今回の形状演算値との差が所定の長さ未満である場合、安定度３の判定成立条件の１つが満足されたと判定し、所定の長さ以上である場合、安定度２以下と判定する。具体的には、物標モデルの形状として、横幅Ｗ及び奥行きＤを採用し、前回演算された横幅Ｗと今回演算された横幅Ｗとの差が所定の長さ（例えば０．５ｍ）未満であり、かつ前回演算された奥行きＤと今回演算された奥行きＤとの差が所定の長さ（例えば０．５ｍ）未満であるとき、安定度３の判定成立条件の１つが満足されたと判定する。
【００７６】
時間的に異なるタイミングで測定された測距データに基づいて形成された物標モデルの形状がほぼ同じである場合、その物標モデルに対応する複数の反射光が、安定的に検出できていることを意味する。そのため、そのような場合には、認識安定度が高いと判定できるのである。
【００７７】
物標モデルの存在位置に関しては、その物標モデルが、自車両の進行方向延長線上から横方向に所定距離の範囲に存在するか否かを各認識安定度の判定成立条件とする。具体的には、自車両の進行方向延長線上からの横方向へのずれを判別するための距離として２種類の距離（第１距離：例えば左右それぞれ１ｍ、第２距離：例えば左右それぞれ１．５ｍ）を設定する。そして、物標モデルが第１距離の範囲内に存在する場合には、安定度３の判定成立条件の１つが満足され、第２の距離の範囲内に存在する場合には、安定度２の判定成立条件の１つが満足され、第２の距離範囲から外れている場合には、安定度１と判定する。
【００７８】
このように、物標モデルの存在位置を認識安定度判定のために利用する理由は、先行車両が自車両の進行方向延長線上に近いほど、自車と同一車線を走行している先行車両である可能性が高く、この場合レーザレーダセンサ５の照射範囲を外れる可能性が低く、また測距データに基づいて相対速度Ｖｚを最も高精度に算出することができるためである。
【００７９】
検出時間に関しても、複数の基準時間（第１基準時間：例えば２０秒、第２基準時間：例えば１０秒）を設定する。そして、物標モデルの継続した検出時間が第１基準時間以上である場合、安定度３の判定成立条件の１つが満足され、第２基準時間以上の場合、安定度２の判定成立条件の１つが満足され、第２基準時間以下の場合には、安定度１と判定する。すなわち、実際に物標モデルを検出している継続時間が長い場合には、その物標モデルが先行車両であり、安定して認識できている可能性が高いと考えられるためである。
【００８０】
最後に、物標モデルの形状について、より車両らしい形状の範囲に収まる場合ほど、より高い認識安定度の判定成立条件の１つが満足されたと判定する。例えば、物標モデルの横幅Ｗが１．３ｍより大きくかつ２．６ｍよりも小さく、さらに物標モデルの奥行きＤが０．５ｍ以下である場合、その物標モデルは車両の後面を示している可能性が高いため、安定度３の判定成立条件の１つが満足されたと判定する。また、例えば物標モデルの横幅Ｗが０．５ｍより大きく２．８ｍよりも小さく、さらに奥行きＤが１．０ｍ以下の場合、安定度２の判定成立条件の１つが満足されたと判定し、横幅Ｗもしくは奥行きＤがその範囲から外れている場合には、安定度１と判定する。
【００８１】
認識安定度３もしくは認識安定度２と判定されるのは、それぞれ上述した条件がすべて満足された場合であり、１つでも満足されない場合は、より下位の安定度と判定されることになる。
【００８２】
ただし、認識安定度の判定については、上述した条件の全てに関して判断する必要はなく、少なくとも物標モデルからの複数の反射光の最大受光強度を利用しつつ、必要に応じて、他の条件を追加的に用いれば良い。また、上述した判定条件以外に、例えば物標モデルの車両形状確率や物標モデルまでの距離を用いても良い。すなわち、車両形状確率が高いほど、また距離が近いほど高い安定度の成立条件が満足されたと判定しても良い。
【００８３】
このようにして判定された認識安定度は、先行車判定ブロック５３において物標モデルの相対速度Ｖｚを算出する際に利用される。以下、先行車判定ブロック５３における、認識安定度を考慮した相対速度Ｖｚの算出方法について説明する。
【００８４】
先行車両との車間距離を目標とする距離に制御するためには、自車両と先行車両との速度差（自車両速度−先行車両）である相対速度Ｖｚを算出する必要がある。すなわち、先行車両に接近するためには、相対速度Ｖｚがプラスとなるように自車両の走行速度を制御し、先行車両との距離を長くするには、相対速度Ｖｚがマイナスとなるように制御する。従って、このような制御を行なう基礎となる相対速度Ｖｚは、正確に算出されることが必要であるので、通常は、ノイズや測距誤差等の影響を排除するため、数式３に示すように時系列に演算されたＮ個の相対速度Ｖｚに基づいて平均相対速度Ｖｚａｖｅを算出している。
【００８５】
【数３】Ｖｚａｖｅ＝（Ｖｚ１＋Ｖｚ２＋…＋ＶｚＮ）／Ｎ
そして、この平均相対速度Ｖｚａｖｅを相対速度Ｖｚとして、車間制御に用いる。しかし、平均相対速度Ｖｚａｖｅを用いて車間制御を行なうと、実際の相対速度とのずれが生じて、車間制御の応答性が低下することになる。
【００８６】
そのため、本実施形態では、上述したように、反射光の最大受光強度を用いて先行車両である物標モデルの認識安定度を判定する。そして、その認識安定度が高く測距データの精度が向上していると考えられる場合には、最新の相対速度Ｖｚ１の影響度合いを高めて平均相対速度Ｖｚａｖｅを算出する。これにより、平均相対速度Ｖｚａｖｅを最新の相対速度Ｖｚ１に近づけることができるので、車間制御の応答性を向上することができる。
【００８７】
具体的には、上述した認識安定度の判定結果に基づいて、平均相対速度Ｖｚａｖｅを算出する際に使用する相対速度Ｖｚの個数Ｎを４段階に設定する。すなわち、安定度０の場合が最も多くの相対速度Ｖｚに基づいて平均相対速度Ｖｚａｖｅが演算され、認識安定度が上昇するにつれて、その相対速度Ｖｚの個数Ｎが少なくなるようにする。
【００８８】
なお、数式４に示すように、平均相対速度Ｖｚａｖｅを重み付け平均演算によって求めるようにし、かつ、その重み付けαを認識安定度が上昇するにつれて大きくするようにしても良い。この場合も、認識安定度が高くなるほど、平均相対速度Ｖｚａｖｅに対する最新の相対速度Ｖｚ１の影響を高めることができる。
【００８９】
【数４】Ｖｚａｖｅ（Ｎ）＝Ｖｚａｖｅ（Ｎ−１）×（１−α）＋Ｖｚ１×α
先行車判定ブロック５３には、認識安定度以外に、上述した車両形状確率及び自車線確率を含む物標モデルのデータが、図１に示す物体認識ブロック４３から出力される。そして、先行車判定ブロック５３では、例えば車両形状確率が所定のしきい値（例えば５０％）以上、且つ自車線確率が所定のしきい値（例えば５０％）以上の物標モデルの中で、距離Ｚが最小のものを先行車と判断する。そして、この先行車の物標モデルの認識安定度に応じて、平均相対速度Ｖｚａｖｅの算出方法を変更しつつ、先行車両との平均相対速度Ｖｚａｖｅを演算する。この演算された平均相対速度Ｖｚａｖｅを相対速度Ｖｚとして、先行車との距離Ｚとともに、車間制御部及び警報判定部ブロック５５に出力する。これにより、車間制御部及び警報判定部ブロック５５では、先行車との距離Ｚ及び相対速度Ｖｚに基づいて、車間制御処理及び警報判定処理が実行できる。
【００９０】
なお、本発明はこのような実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において種々なる形態で実施し得る。
【００９１】
上記実施形態では、ストップパルスＰＢのパルス幅を受光強度を示す指標として採用したが、他の指標を用いても良い。例えば、ストップパルスＰＢのピーク値を検出するピーク値検出回路を設け、このピーク値を受光強度を示す指標とすることができる。また、ストップパルスＰＢの立ち上がり角度、すなわち、ストップパルスＰＢの立ち上がり開始から所定の基準電圧まで達する時間を受光強度を示す指標として採用しても良い。
【００９２】
上記実施形態では、レーザ光の２次元スキャンを行うために面倒れ角が異なるポリゴンミラー７３を用いたが、例えば車幅方向にスキャン可能なガルバノミラーを用い、そのミラー面の倒れ角を変更可能な機構を用いても同様に実現できる。但し、ポリゴンミラー７３の場合には、回転駆動だけで２次元スキャンが実現できるという利点がある。
【００９３】
上記実施形態では、レーザレーダセンサ５内部において、距離及び対応するスキャン角度θｘ，θｙを極座標系からＸＹＺ直交座標系に変換していたが、その処理を物体認識ブロック４３において行っても良い。
【００９４】
上記実施形態では、レーザ光を用いたレーザレーダセンサ５を採用したが、ミリ波等の電波や超音波等を用いるものであってもよい。また、スキャン方式にこだわる必要はなく、距離以外に方位を測定できる方式であればよい。そして、例えばミリ波でＦＭＣＷレーダ又はドップラーレーダなどを用いた場合には、反射波（受信波）から先行車までの距離情報と先行車の相対速度情報が一度に得られるため、レーザ光を用いた場合のように、距離情報に基づいて相対速度を算出するという過程は不要となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が適用された車間制御装置の構成を示すブロック図である。
【図２】（ａ）はレーザレーダセンサの構成を示す構成図であり、（ｂ）はレーザレーダセンサにおける距離検出方法を説明するための説明図であり、（ｃ）は受光強度を示す指標としてのストップパルスのパルス幅について説明する説明図である。
【図３】レーザレーダセンサの照射可能領域を示す斜視図である。
【図４】（ａ）物体認識に係わる処理を示すフローチャートであり、（ｂ）は（ａ）のフローチャートにおいて実行される物標化処理を示すフローチャートである。
【図５】従来技術における非車両判定マップを示す説明図である。
【符号の説明】
１…車両制御装置、３…認識・車間制御ＥＣＵ、５…レーザレーダセンサ、７…車速センサ、９…ブレーキスイッチ、１１…スロットル開度センサ、１３…警報音発生器、１５…距離表示器、１７…センサ異常表示器、１９…ブレーキ駆動器、２１…スロットル駆動器、２３…自動変速機制御器、２４…警報音量設定器、２５…警報感度設定器、２６…クルーズコントロールスイッチ、２７…ステアリングセンサ、２８…ヨーレートセンサ、２９…電源スイッチ、３０…ワイパスイッチ、４３…物体認識ブロック、４４…センサ異常検出ブロック、４７…車速演算ブロック、４９…操舵角演算ブロック、５１…ヨーレート演算ブロック、５３…先行車判定ブロック、５５…車間制御部及び警報判定部ブロック、５７…カーブ半径算出ブロック、７０…レーザレーダＣＰＵ、７１…発光レンズ、７２…スキャナ、７３…ミラー、７４…モータ駆動回路、７５…半導体レーザダイオード、７６…レーザダイオード駆動回路、７７…ガラス板、８１…受光レンズ、８３…受光素子、８５…アンプ、８７…コンパレータ、８９…時間計測回路
【図１】
2004184332.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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