(57)【要約】【課題】自車前方に存在する検出対象物の種類を正確に判定することができる前方物体認識装置を提供すること。【解決手段】前方物体認識装置に、以下の処理を行う演算部４を備えさせた。即ち、演算部４は、検出された反射点のうち互いに近接した反射点が同一の検出対象物上の点であると予測することで、一又は複数の検出対象物を検出する。さらに、演算部４が、検出対象物に含まれる反射点から自車までの距離を測定して、これら距離の分布度を算出し、さらに、検出対象物の後端部分に存在する反射点の数を測定する。さらに、演算部４が、分布度と、反射点の数と、に基づいて、検出対象物の種類を判定する。【選択図】　　　図１
2004020492.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車の進行方向の前方を所定の検出波にてスキャニングして、当該検出波を反射した反射点を検出し、当該反射点の自車に対する相対位置を測定する反射点検出手段を備えた前方物体認識装置において、
前記反射点のうち互いに近接した反射点が同一の検出対象物上の点であると予測することで、一又は複数の検出対象物を検出する物体識別手段を備え、
前記物体識別手段は、前記検出対象物に含まれる反射点から自車までの距離を測定して、これら距離の分布度を算出し、
前記検出対象物の後端部分に存在する反射点の数を測定し、
前記分布度と、前記反射点の数と、に基づいて、前記検出対象物の種類を判定することを特徴とする前方物体認識装置。
【請求項２】
請求項１記載の前方物体認識装置において、
前記反射点検出手段は、自車の進行方向の前方に存在する一又は複数の物体の後端部分と、前記物体の側端突起部分及び下端突起部分のうち少なくとも一方の突起部分と、における反射点を検出し、
前記物体識別手段は、前記反射点のうち互いに近接した相対位置にて検出された反射点が同一の検出対象物上の点であると予測することで、一又は複数の検出対象物を検出することを特徴とする前方物体認識装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の前方物体認識装置において、
前記物体識別手段は、前記反射点の数と、予め算出された基準値と、を比較し、当該比較の結果と、前記分布度と、に基づいて、前記検出対象物の種類を判定することを特徴とする前方物体認識装置。
【請求項４】
請求項３記載の前方物体認識装置において、
前記基準値については、上限値及び下限値が予め算出されており、
前記物体識別手段は、前記反射点の数と、前記基準値の上限値及び下限値と、を比較し、
当該比較の結果と、前記分布度と、に基づいて、前記検出対象物の種類を判定することを特徴とする前方物体認識装置。
【請求項５】
請求項１〜４の何れか１項に記載の前方物体認識装置において、
前記物体識別手段は、前記反射点検出手段の反射点検出可能範囲が、自車の進路範囲を超えないように制御することを特徴とする前方物体認識装置。
【請求項６】
請求項１〜５の何れか１項に記載の前方物体認識装置において、
前記物体識別手段は、前記距離の分散値を算出し、前記分布度として当該分散値を用いることを特徴とする前方物体認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自車の進行方向の前方に存在する検出対象物の種類を判定する前方物体認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、自車の前方に存在する検出対象物の種類を判定する前方物体認識装置として、例えば特開平２０００−１３２７９９号公報に記載された前方物体認識装置が知られている。
【０００３】
この前方物体認識装置は、自車に搭載されたミリ波レーダで自車前方を所定時間毎に数回スキャニングして、自車前方に存在する検出対象物を検出する。
【０００４】
そして、前方物体認識装置は、スキャニング毎に検出対象物の検出位置が変わることを利用して検出対象物の自車に対する相対速度を測定するとともに、検出対象物の幅を測定する。
【０００５】
そして、前方物体認識装置は、検出対象物の検出位置、相対速度、及び幅を基に当該検出対象物の種類を判定する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、当該前方物体認識装置は、以下の問題点があった。
【０００７】
即ち、自車の前方に、停車中の乗用車と、当該乗用車とほぼ同一の幅を有する看板と、が存在する場合には、前方物体認識装置は、これら看板及び乗用車を同一の相対速度及び幅を有する検出対象物として検出する。
【０００８】
したがって、この場合、前方物体認識装置では、これら検出対象物の種類を正確に判断することが容易でないという問題点があった。
【０００９】
本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その主に目的とするところは、自車前方に存在する検出対象物の種類を正確に判定することができる前方物体認識装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本願特許請求の範囲に記載の発明では、主に、以下の点を特徴とする。
【００１１】
即ち、物体識別手段が、検出された反射点のうち互いに近接した反射点が同一の検出対象物上の点であると予測することで、一又は複数の検出対象物を検出する。
【００１２】
そして、当該物体識別手段が、検出対象物に含まれる反射点から自車までの距離を測定して、これら距離の分布度を算出し、さらに、検出対象物の後端部分に存在する反射点の数を測定する。
【００１３】
そして、当該物体識別手段が、分布度と、反射点の数と、に基づいて、検出対象物の種類を判定する。
【００１４】
【発明の効果】
本願特許請求の発明の発明では、主に以下の効果を得ることができる。
【００１５】
即ち、上述したように、物体識別手段が、分布度と、後端部分の反射点の数と、に基づいて、検出対象物の種類を判定する。
【００１６】
ここで、検出対象物として、ほぼ同一の幅を有し、奥行きが異なる物体（例えば、看板と普通自動車）が検出された場合、これら第二検出対象物については、上述した反射点の数はほぼ同一となるが、分布度が異なる。
【００１７】
したがって、本発明では、奥行きが異なる検出対象物（例えば、看板と普通自動車）を正確に区別することができるので、検出対象物の種類を正確に判定することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１９】
まず、本発明に係る前方物体認識装置１の構成について、図１〜図４に基づいて説明する。
【００２０】
ここで、図１は本発明に係る前方物体認識装置１の構成を示したブロック図であり、図２及び図３は前方物体認識装置１が備えるスキャニングミリ波レーダ（反射点検出手段）２の設置位置を示した説明図である。また、図４は、ミリ波レーダ２が反射点を検出することができる最大の範囲を示したグラフである。
【００２１】
図１に示すように、前方物体認識装置１は、スキャニングミリ波レーダ（以下、「ミリ波レーダ」と称する）２と、自車１０の挙動を検出する自車挙動検出部３と、ミリ波レーダによる反射点情報及び自車挙動検出部３による自車挙動情報に基づいて所定の処理を行う演算部（物体識別手段）４と、提示部５と、を備えている。
【００２２】
図１に示すミリ波レーダ２は、図２及び図３に示すように、自車１０の前部に設置されており、自車１０の前方を電磁波（検出波）にて複数回スキャニングを行う。
【００２３】
そして、ミリ波レーダ２は、当該スキャニングにより反射点を検出し、当該反射点の自車１０に対する相対位置と、自車１０から当該反射点までの距離と、当該反射点の自車１０に対する方位と、当該反射点の自車１０に対する相対速度と、を測定する。
【００２４】
そして、ミリ波レーダ２は、当該相対位置、距離、方位、及び相対速度に関する反射点情報を作成して、演算部４のメモリ４１（後述する）に保存する。
【００２５】
ここで、ミリ波レーダ２は、電磁波を、その照射軸を単位角度Ｂｓ（角度分解能）ずつずらしながら所定回数発射することにより、スキャニングを行う。
【００２６】
また、ミリ波レーダ２は、メモリ４１から検出波情報（後述する）を取得し、当該検出波情報に基づいて、水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離を決定した後、スキャニングを行う。
【００２７】
ここで、水平方向角度Ｂｗとは、各スキャニングにおいて、最初に発射される電磁波の照射軸と、最後に発射される電磁波の照射軸と、で形成される角の大きさ（図６等参照）をいう。
【００２８】
また、ミリ波レーダ２は、自車１０からの距離が検出可能距離（後述する）以内である反射点のみを検出する。
【００２９】
また、ミリ波レーダ２は、当該スキャニングにより、自車１０の前方に存在する物体の後端部分と、当該物体の側端突起部分及び下端突起部分のうち少なくとも一方の突起部分と、における反射点を検出する。なお、側端突起部分とは、例えば、車両のバックミラー等があり、下端突起部分とは、例えば、車両の下端部分に設けられたマフラー等がある。
【００３０】
また、ミリ波レーダ２は、図２及び図３に示すＸＹＺ座標空間を定め、反射点の自車１０に対する相対位置を当該ＸＹＺ座標空間における座標値として認識することで、上述した距離、方位、及び相対速度の測定を行う。
【００３１】
なお、ミリ波レーダ２は、ＸＹＺ座標空間を、以下のように定める。即ち、図２及び図３に示すように、ミリ波レーダ２は、電磁波の発射点を原点として、Ｚ軸を自車１０の進路方向にとり、Ｙ軸を水平面に鉛直な方向にとる。さらに、ミリ波レーダ２は、Ｘ軸を当該Ｙ軸及びＺ軸に垂直な方向にとることで、ＸＹＺ座標空間を定める。
【００３２】
また、ミリ波レーダ２については、反射点を検出することができる最大の範囲（最大検出可能範囲）が定められている。その範囲を図４に示す。
【００３３】
即ち、図４に示すように、ミリ波レーダ２は、例えば、自車１０からの距離が７０メートルの範囲においては、Ｘ座標値が約−３メートル〜約＋３メートルの範囲内にある反射点のみを検出することができる。
【００３４】
図１に示す自車挙動検出部３は、ＧＰＳアンテナと、シフトポジションセンサと、車輪速センサと、操舵角センサと、を備えており（何れも、図示せず）、以下の処理を行う。
【００３５】
ここで、シフトポジションセンサは、自車１０のシフトポジションを検知して第一検知情報を作成し、車輪速センサは、自車１０の左右後輪の回転速度を検知して第二検知情報を作成する。また、操舵角センサは、自車１０の操舵角を検知して第三検知情報を作成する。
【００３６】
即ち、自車挙動検出部３は、図示しないＧＰＳ衛星から、ＧＰＳ衛星の位置等に関するＧＰＳ情報をＧＰＳアンテナを用いて取得して、自車１０の位置（自車位置）を測定する。
【００３７】
さらに、自車挙動検出部３は、シフトポジションセンサと、車輪速センサと、操舵角センサと、から、それぞれ第一検知情報と、第二検知情報と、第三検知情報と、を取得する。
【００３８】
そして、自車挙動検出部３は、自車位置の測定結果と、これら検知情報と、に基づいて、自車１０の進行方向、向き、及び移動距離を測定する。ここで、移動距離とは、例えば、自車１０が移動を開始した際における自車位置から、自車挙動検出部３が測定を開始した際における自車位置まで、の距離である。
【００３９】
そして、自車挙動検出部３は、自車位置、進行方向、向き、及び移動距離に関する自車挙動情報を作成して、演算部４のメモリ４１に保存する。
【００４０】
演算部（物体識別手段）４は、メモリ４１と、物体検出部４２と、物体識別部４３と、を備えている。
【００４１】
メモリ４１は、ミリ波レーダ２から与えられた反射点情報と、自車挙動検出部３から与えられた自車挙動情報と、を記憶する。
【００４２】
物体検出部４２は、第一グルーピング部４２ａと、第二グルーピング部４２ｂと、を備えている。
【００４３】
第一グルーピング部４２ａは、メモリ４１から反射点情報を取得し、当該反射点情報に基づいて、ミリ波レーダ２により検出された反射点のうち互いに近接する反射点が同一の第一検出対象物上の点であると予測することで、一又は複数の第一検出対象物を検出する。
【００４４】
そして、第一グルーピング部４２ａは、所定の第一グループデータを作成して、第二グルーピング部４２ｂに出力する。具体的には、後述する。
【００４５】
第二グルーピング部４２ｂは、第一グルーピング部４２ａから与えられた第一グループデータに基づいて、第一検出対象物のうち所定の条件を満たす第一検出対象物が同一の第二検出対象物（検出対象物）に属すると予測することで、一又は複数の第二検出対象物を検出する。
【００４６】
そして、第二グルーピング部４２ｂは、所定の第二グループデータを作成して、物体識別部４３に出力する。具体的には、後述する。
【００４７】
物体識別部４３は、検出波決定部４３ａと、幅算出部４３ｂと、幅判定部４３ｃと、距離分布算出部４３ｄと、物体奥行き判定部４３ｅと、物体種類判定部４３ｆと、を備えている。
【００４８】
検出波決定部４３ａは、メモリ４１から自車挙動情報を取得し、当該自車挙動情報に基づいて、ミリ波レーダ２の水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離を以下のように決定する。
【００４９】
即ち、検出波決定部４３ａは、自車挙動情報に基づいて、図示しない地図データベースから自車１０周辺の地図データを取得し、当該地図データに基づいて、自車１０の進路範囲を測定する。
【００５０】
そして、検出波決定部４３ａは、ミリ波レーダ２の反射点検出可能範囲（当該範囲は、水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離を決定することにより定まる）が、当該測定された進路範囲及び上述した最大検出可能範囲を超えないように、水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離を決定する。
【００５１】
そして、検出波決定部４３ａは、当該決定された水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離に関する検出波情報を作成し、メモリ４１に保存する。
【００５２】
幅算出部４３ｂは、第二グルーピング部４２ｂから与えられた第二グループデータに基づいて、第二検出対象物の後端部分（後述する）から自車１０までの距離Ｌｎと、当該後端部分に存在する反射点の数Ｒｎと、を測定する。
【００５３】
そして、幅算出部４３ｂは、測定結果に関する反射点数情報を作成し、幅判定部４３ｃに出力する。具体的には、後述する。
【００５４】
幅判定部４３ｃは、メモリ４１から検出波情報を取得し、当該検出波情報と、幅算出部４３ｂから与えられた反射点数情報と、に基づいて、所定の基準値Ｗｔ１（下限値）、Ｗｔ２（上限値）を算出する。
【００５５】
そして、幅判定部４３ｃは、反射点の数Ｒｎと、当該基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２と、を比較して反射点比較情報を作成し、物体種類判定部４３ｆに出力する。具体的には、後述する。
【００５６】
距離分布算出部４３ｄは、第二グルーピング部４２ｂから与えられた第二グループデータに基づいて、第二検出対象物に含まれる反射点から自車１０までの距離を認識し、これら距離の分布度を算出する。なお、距離分布算出部は、これら距離の分散値Ｌｄを算出し、分布度として当該分散値Ｌｄを用いる。
【００５７】
そして、距離分布算出部４３ｄは、当該分散値Ｌｄに関する分散値情報を作成して、物体奥行き判定部４３ｅに出力する。具体的には、後述する。
【００５８】
物体奥行き判定部４３ｅは、距離分布算出部４３ｄから与えられた分散値情報に基づいて、分散値Ｌｄと、所定の基準値Ｌｄｔ１〜Ｌｄｔ３と、を比較して分散値比較情報を作成し、物体種類判定部４３ｆに出力する。具体的には、後述する。
【００５９】
物体種類判定部４３ｆは、幅判定部４３ｃから与えられた反射点比較情報と、物体奥行き判定部４３ｅから与えられた分散値比較情報と、に基づいて、第二検出対象物の種類を判定して、判定結果に関する判定情報を作成する。
【００６０】
そして、物体種類判定部４３ｆは、当該作成された判定情報をメモリ４１に保存すると共に、提示部５に出力する。具体的には、後述する。
【００６１】
提示部５は、物体種類判定部４３ｆから与えられた判定情報を画像表示すると共に、音声にて出力する。
【００６２】
次に、前方物体認識装置１による処理の手順について、図１〜図８に基づいて説明する。ここで、図５は、前方物体認識装置１による処理の手順を示したフローチャートであり、図６は、反射点及び第一検出対象物の位置を示した概略平面図である。また、図７は、反射点及び第二検出対象物等の位置を示した概略平面図であり、図８は、基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２と距離Ｌｎとの関係を示したグラフである。
【００６３】
なお、本実施の形態では、一例として、図６に示すように、自車１０の前方に、デリニエータ群（物体）Ａと、普通乗用車（物体）Ｂと、大型トラック（物体）Ｃと、大型標識（物体）Ｄと、が存在する場合における処理の手順について説明する。ここで、前方物体認識装置１を他の場合にも使用することができるのは勿論である。
【００６４】
図５に示すステップＳ１にて、図１に示す自車挙動検出部３が、自車位置を測定し、さらに、自車１０の進行方向、向き、及び移動距離を測定する。
【００６５】
次いで、自車挙動検出部３は、自車位置、進行方向、向き、及び移動距離に関する自車挙動情報を作成して、メモリ４１に保存する。
【００６６】
次いで、検出波決定部４３ａが、メモリ４１から自車挙動情報を取得し、当該自車挙動情報に基づいて、ミリ波レーダ２の水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離を決定する。
【００６７】
次いで、ミリ波レーダ２が、自車１０の前方を電磁波にて複数回スキャニングを行う。
【００６８】
ここで、ミリ波レーダ２は、スキャニングを行うに際しては、メモリ４１から検出波情報を取得し、当該検出波情報に基づいて、最初に発射される電磁波の照射軸と、最後に発射される電磁波の照射軸と、で形成される角の大きさを、当該決定された水平方向角度Ｂｗに合わせる。
【００６９】
また、ミリ波レーダ２は、自車１０から当該決定された検出可能距離内に存在する反射点のみを検出する。
【００７０】
この結果、ミリ波レーダ２は、図６に示すように、反射点ａ１〜ａ４、ｂ１〜ｂ３、ｃ１〜ｃ８、ｄ１〜ｄ５を検出する。
【００７１】
次いで、ミリ波レーダ２は、各反射点の自車１０に対する相対位置と、自車１０から各反射点までの距離と、各反射点の自車１０に対する方位と、各反射点の自車１０に対する相対速度と、を測定する。
【００７２】
次いで、ミリ波レーダ２は、これら相対位置、距離、方位、及び相対速度に関する反射点情報を作成して、演算部４のメモリ４１に保存する。
【００７３】
次いで、図５に示すステップＳ２にて、第一グルーピング部４２ａは、メモリ４１から反射点情報を取得する。
【００７４】
次いで、第一グルーピング部４２ａは、当該反射点情報に基づいて、以下の処理を行うことで、第一検出対象物を検出する。
【００７５】
即ち、第一グルーピング部４２ａは、一の反射点について、当該一の反射点から所定の基準距離Ｌ１内に他の反射点が存在するかどうかを判断する。
【００７６】
ここで、基準距離Ｌ１については、互いに近接した相対位置にて検出された反射点が同一の第一検出対象物上の点であると予測されるように、予め定められる。
【００７７】
次いで、第一グルーピング部４２ａは、他の反射点が存在すると判断した場合には、当該一の反射点と、他の反射点と、が同一の第一検出対象物上の点である（言い換えれば、同一の第一検出対象物に属する）と予測することで、第一検出対象物を検出する。
【００７８】
一方、第一グルーピング部４２ａは、他の反射点が存在しないと判断した場合には、当該一の反射点のみが属する第一検出対象物が存在すると予測することで、第一検出対象物を検出する。
【００７９】
次いで、第一グルーピング部４２ａは、どの第一検出対象物に属するか予測されていない反射点について、上述した処理を繰り返して行うことで、全ての反射点について、どの第一検出対象物に属するか予測する。
【００８０】
以上の処理により、第一グルーピング部４２ａは、第一検出対象物を検出する。
【００８１】
本例の場合では、図６に示すように、第一グルーピング部４２ａは、反射点ａ１〜ａ４、ｃ５〜ｃ８については、各反射点から基準距離Ｌ１内に他の反射点が存在しないと判断する。
【００８２】
この結果、第一グルーピング部４２ａは、反射点ａ１〜ａ４、ｃ５〜ｃ８がそれぞれ属する第一検出対象物Ｒ１〜Ｒ４、Ｒ７〜Ｒ１０が存在すると予測することで、第一検出対象物Ｒ１〜Ｒ４、Ｒ７〜Ｒ１０を検出する。
【００８３】
一方、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｂ１から基準距離Ｌ１内に反射点ｂ２が存在し、反射点ｂ３から基準距離Ｌ１内に反射点ｂ２が存在すると判断する。
【００８４】
この結果、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｂ１〜ｂ３が同一の第一検出対象物Ｒ５上の点であると予測する。
【００８５】
同様に、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｃ１から基準距離Ｌ１内に反射点ｃ２が存在し、反射点ｃ３から基準距離Ｌ１内に反射点ｃ２が存在し、反射点ｃ４から基準距離Ｌ１内に反射点ｃ３が存在すると判断する。
【００８６】
この結果、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｃ１〜ｃ４が同一の第一検出対象物Ｒ６上の点であると予測する。
【００８７】
同様に、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｄ１から基準距離Ｌ１内に反射点ｄ２が存在し、反射点ｄ３から基準距離Ｌ１内に反射点ｄ２が存在し、反射点ｄ４から基準距離Ｌ１内に反射点ｄ３が存在すると判断する。さらに、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｄ５から基準距離Ｌ１内に反射点ｄ４が存在すると判断する。
【００８８】
この結果、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｄ１〜ｄ５が同一の第一検出対象物Ｒ１１上の点であると予測する。
【００８９】
次いで、第一グルーピング部４２ａは、各第一検出対象物について、以下の処理を行う。
【００９０】
即ち、第一グルーピング部４２ａは、第一検出対象物の中心点の位置（即ち、中心点の位置座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ））を算出して、当該中心点の位置を、当該第一検出対象物の位置とする。
【００９１】
また、第一グルーピング部４２ａは、当該中心点から自車１０までの距離（以下、第一中心点距離」と称する）を算出し、当該第一中心点距離を、当該第一検出対象物から自車１０までの距離とする。
【００９２】
また、第一グルーピング部４２ａは、当該中心点の自車１０に対する方位を算出し、当該方位を、第一検出対象物の自車１０に対する方位とする。
【００９３】
また、第一グルーピング部４２ａは、第一検出対象物に含まれる反射点のうち、Ｘ座標値が最小の反射点と、Ｘ座標の値が最大の反射点と、のＸ座標値の差の絶対値を算出する。
【００９４】
そして、第一グルーピング部４２ａは、当該絶対値に単位スキャン幅（上述した第一中心点距離に、上述した単位角度Ｂｓを乗じることで得られる値）を加えて得られる値を第一検出対象物の幅とする。
【００９５】
また、第一検出対象物に含まれる全ての反射点の相対速度を平均して平均値を算出し、当該平均値を第一検出対象物の相対速度とする。
【００９６】
次いで、第一グルーピング部４２ａは、各第一検出対象物について算出した位置、距離、方位、幅、及び相対速度に関する情報と、上述した反射点情報と、を含む第一グループデータを作成し、当該第一グループデータをメモリ４１に保存すると共に、第二グルーピング部４２ｂに出力する。
【００９７】
次いで、図５に示すステップＳ３にて、図１に示す第二グルーピング部４２ｂが、第一グルーピング部４２ａから与えられた第一グループデータに基づいて、以下の処理を行うことで、第二検出対象物を検出する。
【００９８】
即ち、第二グルーピング部４２ｂは、以下の条件を満たす第一検出対象物の組が同一の第二検出対象物に属すると予測することで、一又は複数の第二検出対象物を検出する。
【００９９】
ここで、条件とは、（ａ）第一検出対象物の組について、互いに隣接する第一検出対象物どうしの間隔（距離）が基準距離Ｌ２以下であること、及び（ｂ）第一検出対象物の組について、任意の第一検出対象物の相対速度と、他の全ての第一検出対象物の相対速度と、の差（以下、「相対速度差」と称する）の絶対値が、基準値Ｖ１以下であること、の二つである。
【０１００】
ここで、基準距離Ｌ２及び基準値Ｖ１については、互いに近接する反射点が同一の第二検出対象物上の点であると予測されるように、予め定められる。
【０１０１】
一方、第二グルーピング部４２ｂは、上記処理を行った結果、何れの第二検出対象物にも属さない第一検出対象物が存在する場合、当該第一検出対象物のみが属する第二検出対象物が存在すると予測する。
【０１０２】
以上の処理により、第二グルーピング部４２ｂは、第二検出対象物を検出する。
【０１０３】
本例の場合では、図７に示すように、第二グルーピング部４２ｂは、第一検出対象物Ｒ１〜Ｒ４の組については、上述した条件（ａ）及び（ｂ）を満たすと判断する。
【０１０４】
この結果、第二グルーピング部４２ｂは、第一検出対象物Ｒ１〜Ｒ４の組が同一の第一検出対象物Ｏ１上の点であると予測する。
【０１０５】
同様に、第二グルーピング部４２ｂは、第一検出対象物Ｒ６〜Ｒ１０の組については、上述した条件（ａ）及び（ｂ）を満たすと判断する。
【０１０６】
この結果、第二グルーピング部４２ｂは、第一検出対象物Ｒ６〜Ｒ１０の組が同一の第二検出対象物Ｏ３に属すると予測する。
【０１０７】
上記処理の結果、何れの第二検出対象物にも属さない第一検出対象物Ｒ５、Ｒ１１が存在することとなる。
【０１０８】
そこで、第二グルーピング部４２ｂは、第一検出対象物Ｒ５、Ｒ１１がそれぞれ属する第二検出対象物Ｏ２、Ｏ４が存在すると予測することで、第二検出対象物Ｏ２、Ｏ４を検出する。
【０１０９】
次いで、第二グルーピング部４２ｂは、各第二検出対象物について、以下の処理を行う。
【０１１０】
即ち、第二グルーピング部４２ｂは、第二検出対象物の中心点の位置（即ち、中心点の位置座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ））を算出して、当該中心点の位置を、当該第二検出対象物の位置とする。
【０１１１】
また、第二グルーピング部４２ｂは、当該中心点から自車１０までの距離（以下、「第二中心点距離」と称する）を算出し、当該第二中心点距離を、当該第二検出対象物から自車１０までの距離とする。
【０１１２】
また、第二グルーピング部４２ｂは、当該中心点の自車１０に対する方位を算出し、当該方位を、当該第二検出対象物の自車１０に対する方位とする。
【０１１３】
また、第二グルーピング部４２ｂは、第二検出対象物に含まれる第一検出対象物のうち、Ｘ座標値が最小の第一検出対象物と、Ｘ座標値が最大の第一検出対象物と、のＸ座標値の差の絶対値を算出する。
【０１１４】
そして、第二グルーピング部４２ｂは、当該Ｘ座標値の差の絶対値に単位スキャン幅（上述した第二中心点距離に、上述した単位角度Ｂｓを乗じることで得られる値）を加えて得られる値を第二検出対象物の幅とする。
【０１１５】
また、当該第二検出対象物に含まれる全ての第一検出対象物の相対速度を平均して平均値を算出し、当該平均値を当該第二検出対象物の相対速度とする。
【０１１６】
次いで、第二グルーピング部４２ｂは、各第二検出対象物について算出した位置、距離、方位、幅、及び相対速度に関する情報と、上述した反射点情報と、を含む第二グループデータを作成する。
【０１１７】
次いで、第二グルーピング部４２ｂは、当該第二グループデータをメモリ４１に保存すると共に、幅算出部４３ｂと、距離分布算出部４３ｄと、に出力する。
【０１１８】
次いで、図５に示すステップＳ４にて、幅算出部４３ｂは、第二グルーピング部４２ｂから与えられた第二グループデータに基づいて、各第二検出対象物について以下の処理を行う。
【０１１９】
即ち、幅算出部４３ｂは、第二検出対象物に含まれる反射点のうち、自車１０に最も近接した反射点を検出し、当該反射点から所定の基準距離Ｌ３内に存在する反射点（即ち、第二検出対象物の後端部分に存在する反射点）をカウントする。ここで、Ｌ３の値については、予め定められる。
【０１２０】
さらに、幅算出部４３ｂは、当該後端部分の中心点から自車１０までの距離Ｌｎを測定する。
【０１２１】
次いで、幅算出部４３ｂは、各第二検出対象物についてカウントされた反射点の数Ｒｎと、測定された距離Ｌｎと、に関する反射点数情報を作成し、幅判定部４３ｃに出力する。
【０１２２】
次いで、幅判定部４３ｃは、メモリ４１から検出波情報を取得し、当該検出波情報と、幅算出部４３ｂから与えられた反射点数情報と、に基づいて、以下の処理を行う。
【０１２３】
即ち、幅判定部４３ｃは、以下の式（１）、（２）を用いて、基準値Ｗｔ１（下限値）、Ｗｔ２（上限値）を算出する。
【０１２４】
Ｗｔ１＝（２＊ｔａｎ−１（１．０／２／Ｌｎ）＊１８０／π）／Ｂｗ＋Ｂｓ／Ｂｗ　…（１）
Ｗｔ２＝（２＊ｔａｎ−１（１．８／２／Ｌｎ）＊１８０／π）／Ｂｗ＋Ｂｓ／Ｂｗ　…（２）
ここで、基準値Ｗｔ１は、自車１０の前方に車幅１メートルの普通乗用車が存在し、且つ、自車１０から当該普通乗用車の後端部までの距離がＬｎである場合に、ミリ波レーダ２が当該後端部をスキャニングして検出する反射点の数である。
【０１２５】
同様に、基準値Ｗｔ２は、自車１０の前方に車幅１．８メートルの普通乗用車が存在し、且つ、自車１０から当該普通乗用車の後端部までの距離がＬｎである場合に、ミリ波レーダ２が当該後端部をスキャニングして検出する反射点の数である。
【０１２６】
次いで、幅判定部４３ｃは、当該算出された基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２と、反射点の数Ｒｎと、を比較して反射点比較情報を作成し、物体種類判定部４３ｆに出力する。
【０１２７】
一方、距離分布算出部４３ｄは、第二グルーピング部４２ｂから与えられた第二グループデータに基づいて、各第二検出対象物について、以下の処理を行う。
【０１２８】
即ち、距離分布算出部４３ｄは、一の第二検出対象物に含まれる各反射点から自車１０までの距離を認識する。
【０１２９】
次いで、距離分布算出部４３ｄは、これら距離の分散値Ｌｄを算出し、当該分散値Ｌｄを距離の分布度として用いる。
【０１３０】
次いで、距離分布算出部４３ｄは、当該算出された分散値Ｌｄに関する分散値情報を作成して、物体奥行き判定部４３ｅに出力する。
【０１３１】
次いで、物体奥行き判定部４３ｅは、距離分布算出部４３ｄから与えられた分散値情報に基づいて、分散値Ｌｄと、所定の基準値Ｌｄｔ１〜Ｌｄｔ３と、を比較して分散値比較情報を作成し、物体種類判定部４３ｆに出力する。
【０１３２】
ここで、基準値Ｌｄｔ１は、第二検出対象物が普通乗用車である場合に、上述した分散値Ｌｄがとりうる下限値であり、基準値Ｌｄｔ２は、第二検出対象物が普通乗用車である場合に、上述した分散値Ｌｄがとりうる上限値である。
【０１３３】
また、基準値Ｌｄｔ３は、第二検出対象物が大型バスである場合に、上述した分散値Ｌｄがとりうる上限値である。
【０１３４】
次いで、図１に示す物体種類判定部４３ｆが、幅判定部４３ｃから与えられた反射点比較情報と、物体奥行き判定部４３ｅから与えられた分散値比較情報と、に基づいて、各第二検出対象物の種類を以下のように判定する。
【０１３５】
即ち、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（３）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物を普通乗用車（またはその一部）と判定する。
【０１３６】
Ｗｔ１≦Ｒｎ≦Ｗｔ２かつＬｄｔ１≦Ｌｄ≦Ｌｄｔ２　…式（３）
一方、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（４）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物を大型バス（またはその一部）と判定する。
【０１３７】
Ｗｔ２＜ＲｎかつＬｄｔ２≦Ｌｄ≦Ｌｄｔ３　…式（４）
一方、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（５）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物を大型トラック（またはその一部）と判定する。
【０１３８】
Ｗｔ２＜ＲｎかつＬｄｔ３＜Ｌｄ　…式（５）
一方、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（６）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物を大型標識（またはその一部）と判定する。
【０１３９】
Ｗｔ２＜ＲｎかつＬｄ＜Ｌｄｔ１　…式（６）
一方、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（７）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物を中型標識（またはその一部）と判定する。
【０１４０】
Ｗｔ１≦Ｒｎ≦Ｗｔ２かつＬｄ＜Ｌｄｔ１　…式（７）
一方、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（８）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物を小型標識（またはその一部）と判定する。
【０１４１】
Ｒｎ＜Ｗｔ１かつＬｄ＜Ｌｄｔ１　…式（８）
一方、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（９）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物をデリニエータ群（またはその一部）と判定する。
【０１４２】
Ｒｎ＜Ｗｔ１かつＬｄｔ３＜Ｌｄ　…式（９）
本例の場合では、物体種類判定部４３ｆは、第二検出対象物Ｏ１について、式（９）が成立すると判断し、当該第二検出対象物Ｏ１をデリニエータ群（またはその一部）と判定する。
【０１４３】
また、物体種類判定部４３ｆは、第二検出対象物Ｏ２について、式（１）が成立すると判断し、当該第二検出対象物Ｏ２を普通乗用車（またはその一部）と判定する。
【０１４４】
また、物体種類判定部４３ｆは、第二検出対象物Ｏ３について、式（５）が成立すると判断し、当該第二検出対象物Ｏ３を大型トラック（またはその一部）と判定する。
【０１４５】
また、物体種類判定部４３ｆは、第二検出対象物Ｏ４について、式（６）が成立すると判断し、当該第二検出対象物Ｏ４を大型標識（またはその一部）と判定する。
【０１４６】
次いで、物体種類判定部４３ｆは、第二検出対象物の種類、Ｘ座標値、Ｚ座標値、幅、及び相対速度に関する判定情報を作成し、当該判定情報をメモリ４１に保存すると共に、提示部５に出力する。
【０１４７】
次いで、図５に示すステップＳ５にて、提示部５は、物体種類判定部４３ｆから与えられた判定情報を画像表示すると共に、音声にて出力する。
【０１４８】
次いで、前方物体認識装置１は、ステップＳ１からの処理を繰り返して行う。
【０１４９】
以上により、本実施の形態では、前方物体認識装置１は、互いに近接した位置にて検出された反射点が同一の第二検出対象物上の点であると予測して、第二検出対象物を検出する。
【０１５０】
そして、前方物体認識装置１は、第二検出対象物に含まれる反射点から自車１０までの距離を測定して、これら距離の分布度を算出し、さらに、第二検出対象物の後端部分に存在する反射点の数Ｒｎを測定する。
【０１５１】
そして、前方物体認識装置１は、分布度と、反射点の数Ｒｎと、に基づいて、第二検出対象物の種類を判定する。
【０１５２】
ここで、第二検出対象物として、ほぼ同一の幅を有し、奥行きが異なる物体（例えば、看板と普通自動車）が検出された場合、これら第二検出対象物については、反射点の数Ｒｎがほぼ同一となるが、分布度が異なる。
【０１５３】
したがって、前方物体認識装置１は、奥行きが異なる第二検出対象物（例えば、看板と普通自動車）を正確に区別することができるので、第二検出対象物の種類を正確に判定することができる（請求項１記載発明に対応する効果）。
【０１５４】
また、前方物体認識装置１は、第一検出対象物の組が上述した条件（ａ）及び（ｂ）を満たす場合には、当該第一検出対象物の組が同一の第二検出対象物に属すると予測する。
【０１５５】
したがって、前方物体認識装置１は、相対速度差の絶対値が基準値Ｖ１より大きい第一検出対象物どうし（例えば、自動車とデリニエータ群）が同一の第二検出対象物に属すると予測しない。
【０１５６】
これにより、前方物体認識装置１は、異なる種類の第一検出対象物が同一の第二検出対象物に属すると予測されることを防止することができる。
【０１５７】
また、前方物体認識装置１は、自車１０の進行方向の前方に存在する一又は複数の物体の後端部分と、前記物体の側端突起部分及び上端突起部分のうち少なくとも一方の突起部分と、における反射点を検出することができる。
【０１５８】
これにより、前方物体認識装置１は、奥行きのある物体について、当該物体の後端部分以外の部分からの反射点を正確に検出することができる（請求項２記載の発明に対応する効果）。
【０１５９】
また、前方物体認識装置１は、分散値Ｌｄを算出し、当該分散値Ｌｄを上述した分布度として用いるので、分布度として正確な値を用いることができる（請求項６記載の発明に対応する効果）。
【０１６０】
また、前方物体認識装置１は、上述した反射点の数Ｒｎと、予め算出された基準値Ｗｔ１（下限値）、Ｗｔ２（上限値）と、を比較し、当該比較の結果と、分布度（分散値Ｌｄ）と、に基づいて、第二検出対象物の種類を判定する。
【０１６１】
これにより、前方物体認識装置１は、基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２を調整することで、第二検出対象物の種類を正確に判定することができる（請求項３または４記載の発明に対応する効果）。
【０１６２】
ここで、本実施の形態では、前方物体認識装置１は、第二検出対象物の種類を判定するに際しては、当該比較の他、分散値Ｌｄと、基準値Ｌｄｔ１〜Ｌｄｔ３と、を比較する。
【０１６３】
そして、基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２、Ｌｄｔ１〜Ｌｄｔ３については、上述したように算出されているので、前方物体認識装置１は、第二検出対象物の種類を正確に判定することができる（式（３）〜（９）参照）。
【０１６４】
また、前方物体認識装置１は、ミリ波レーダ２の反射点検出可能範囲が、自車１０の進路範囲を超えないように制御する。
【０１６５】
これにより、前方物体認識装置１は、自車の進路範囲に応じて、ミリ波レーダ２の反射点検出可能範囲を調整することができる。
【０１６６】
また、当該反車点検出可能範囲は、ミリ波レーダ２の水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離により定まるので、前方物体認識装置１は、当該制御を行うことで、基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２を算出する際に使用される水平方向角度Ｂｗを決定することができる（式（１）等参照）。
【０１６７】
また、前方物体認識装置１は、当該制御を行うことで、ミリ波レーダ２が自車１０の進路範囲外における反射点を検出することを防止することができる（請求項５記載の発明に対応する効果）。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る前方物体認識装置の構成を示したブロック図である。
【図２】ミリ波レーダの設置位置を示した概略側面図である。
【図３】ミリ波レーダの設置位置を示した概略平面図である。
【図４】ミリ波レーダが反射点を検出することができる最大の範囲を示したグラフである。
【図５】前方物体認識装置による処理の手順を示したフローチャートである。
【図６】反射点及び第一検出対象物の位置を示した概略平面図である。
【図７】反射点及び第二検出対象物等の位置を示した概略平面図である。
【図８】基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２と距離Ｌｎとの関係を示したグラフである。
【符号の説明】
１　前方物体認識装置
２　ミリ波レーダ（反射点検出手段）
３　自車挙動検出部
４　演算部（物体識別手段）
１０　自車
Ｌｄ　分散値
Ｏ１〜Ｏ４　第二検出対象物（検出対象物）
Ｒｎ　反射点の数
Ｗｔ１　基準値（下限値）
Ｗｔ２　基準値（上限値）
【図１】
2004020492.tif 000003
【図２】
2004020492.tif 000004
【図３】
2004020492.tif 000005
【図４】
2004020492.tif 000006
【図５】
2004020492.tif 000007
【図６】
2004020492.tif 000008
【図７】
2004020492.tif 000009
【図８】
2004020492.tif 000010