(57)【要約】【課題】スプラッシュによって引き起こされるレーザレーダ装置の検出精度の低下問題を解決する。【解決手段】レーザレーダ装置２は、レーザビームを用いて車両後方又は車両前方を二次元スキャンしてその二次元スキャン画像を取得し、前記二次元スキャン画像の画素平均値を算出し、前記二次元スキャン画像から前記画素平均値を減算し、減算後の二次元画像に真の目標物が含まれているか否かを判定する。二次元スキャン画像の画素平均値はスプラッシュ等のような広い範囲に散在する目標物の画素値に近い値を持つ一方、後続車等の目標物の画素値は上記の平均値を上回る値を持つから、上記の減算処理を行うことにより、スプラッシュ等に埋もれた目標物を正しく検出できる。【選択図】　図１
2004125636.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザビームを用いて車両後方又は車両前方を二次元スキャンしてその二次元スキャン画像を取得する画像取得手段と、
前記二次元スキャン画像の画素平均値を算出する平均値算出手段と、
前記二次元スキャン画像から前記画素平均値を減算する減算手段と、
前記減算手段による減算後の二次元画像に真の目標物が含まれているか否かを判定する判定手段と
を備えたことを特徴とする車載用レーザレーダ装置。
【請求項２】
レーザビームを用いて車両後方又は車両前方を二次元スキャンしてその二次元スキャン画像を取得する画像取得手段と、
前記二次元スキャン画像から路面に相当する画像部分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された路面に相当する画像から路面角度を特定する特定手段と、
前記二次元スキャン画像の前記路面角度以上の部分の画素平均値を算出する平均値算出手段と、
前記二次元スキャン画像から前記画素平均値を減算する減算手段と、
前記減算手段による減算後の二次元画像に真の目標物が含まれているか否かを判定する判定手段と
を備えたことを特徴とする車載用レーザレーダ装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、前記二次元スキャン画像に含まれる画像の中から、前記レーザビームの低仰角側で距離方向の幅が狭く且つ仰角が大きくなるにつれて距離方向の幅が広くなる傾向を持つ画像を、前記路面に相当する画像部分として抽出することを特徴とする請求項２記載の車載用レーザレーダ装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車載用レーザレーダ装置に関する。詳しくは、自車に追突するおそれがある後続車の検出（自車の後方監視）、又は、自車が追突するおそれがある先行車の検出（自車の前方監視）に用いられる車載用レーザレーダ装置の改良に関する。
【０００２】
【従来の技術】
レーザー
【ＬＡＳＥＲ】〔Ｌｉｇｈｔ　Ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｂｙ　Ｓｔｉｍｕｌａｔｅｄ　Ｅｍｉｓｓｉｏｎ　ｏｆ　Ｒａｄｉａｔｉｏｎ〕とは、振動数が光の領域にある電磁波のことをいう。単波長で位相の揃った光（コヒーレントな光という。）であるため、低減衰で且つ拡散しにくい強い光が得られる。邦訳は「放射の誘導放出による光の増幅」である。また、
レーダ
【ＲＡＤＡＲ】〔ＲＡｄｉｏ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ〕とは、電磁波を使って物体を探知し、その位置（距離や方位等）を測定する測距装置のことをいう。したがって、レーザレーダ装置とは、特に「振動数が光の領域にある電磁波」を使った測距装置のことをいう。電波を使用しないため、法律（電波法）の制限を受けないというメリットがある。
【０００３】
今日、自動車等の車両には様々な安全支援装置が搭載されており、たとえば、レーザレーダ装置を利用して、自車に追突するおそれがある後続車の検出を行う後方監視装置が知られている（たとえば、特許文献１参照。）。
【０００４】
この後方監視装置は、自車の後方に向けてレーザビームを発射し、その反射光より、自車と後続車との間の実車間距離を計測し、前記実車間距離及び自車の速度（自車速）から後続車の車速（後続車速度）を算出し、前記自車速及び後続車速度に基づいて自車と後続車との間の安全車間距離を算出し、前記実車間距離が安全車間距離より短くなったときに、自車のストップランプ（ブレーキランプ）を点灯させるなどして、後続車の運転者に注意を喚起するようにしている。
【０００５】
ところで、車両の走行は晴天時に限らず、降雨時や降雨後の走行も当然あり得る。このような場合、とりわけ雨量が多い場合、車両特有の問題として、自車や先行車のタイヤで跳ね上げられた水膜（スプラッシュという。）により、レーザレーダ装置の検出精度が低下することがある。そこで、かかるスプラッシュに着目した技術（以下「従来技術」という。）が知られている（たとえば、特許文献２参照。）。
【０００６】
【特許文献１】
実用新案登録第２５６５６７２号公報
【特許文献２】
特開２００１−３５７４９７号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の従来技術は、
「自車に追突するおそれがある後続車は自車レーンを走行して自車に接近する後続車であるから、このような後続車をレーザレーダ装置で検出して監視すべきである」ことを指摘したうえ、
「自車レーン（路面の白線）の認識は、従来からＣＣＤカメラ等の光学的画像認識手段を用いて行われていたところ、雨天時等の走行にあっては、自車のスプラッシュによって前記光学的画像認識手段による白線認識が不能となる」という課題を示し、
それの対策を開示しているものの、当該対策は、
「自車の車速を検出する車速検出手段と、自車のヨーレートを検出するヨーレート検出手段と、車速とヨーレートから自車の走行軌跡を推定する走行軌跡推定手段と、レーザレーダ装置により検出された後方車両のうち、前記走行軌跡付近を走行している後続車を検出する後続車検出手段と」を主たる要素として備えるものに過ぎず、
要するに、上記の従来技術は、確かに「スプラッシュ」に着目してはいるが、そのスプラッシュによって引き起こされる問題（レーザレーダ装置の検出精度の低下問題）を何ら解決するものではなく、ここに、本発明の意図する技術課題がある。
【０００８】
そこで本発明の究極の課題は、スプラッシュによって引き起こされるレーザレーダ装置の検出精度の低下問題を解決することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この発明による車載用レーザレーダ装置は、レーザビームを用いて車両後方又は車両前方を二次元スキャンしてその二次元スキャン画像を取得する画像取得手段と、前記二次元スキャン画像の画素平均値を算出する平均値算出手段と、前記二次元スキャン画像から前記画素平均値を減算する減算手段と、前記減算手段による減算後の二次元画像に真の目標物が含まれているか否かを判定する判定手段とを備えたことを特徴とするものである。
ここで、「真の目標物」とは、レーザビームのスキャン方向が車両後方の場合は自車に追突するおそれがある“後続車”のことをいい、同スキャン方向が車両前方の場合は自車が追突するおそれがある“先行車”のことをいう。
この発明では、二次元スキャン画像の画素平均値はスプラッシュ等のような広い範囲に散在する目標物の画素値に近い値を持つ一方、後続車等の目標物の画素値は上記の平均値を上回る値を持つから、上記の減算処理を行うことにより、スプラッシュ等に埋もれた目標物を正しく検出できる。
また、この発明による車載用レーザレーダ装置は、レーザビームを用いて車両後方又は車両前方を二次元スキャンしてその二次元スキャン画像を取得する画像取得手段と、前記二次元スキャン画像から路面に相当する画像部分を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された路面に相当する画像から路面角度を特定する特定手段と、前記二次元スキャン画像の前記路面角度以上の部分の画素平均値を算出する平均値算出手段と、前記二次元スキャン画像から前記画素平均値を減算する減算手段と、前記減算手段による減算後の二次元画像に真の目標物が含まれているか否かを判定する判定手段とを備えたことを特徴とするものである。
ここで、「路面角度」とは、自車位置から十分遠方に離れた路面上を照射するレーザビームのスキャン角度（垂直方向のスキャン角度）のことをいう。監視方向の路面が平坦な場合、路面角度は０度ないし若干の負仰角になる。または、監視方向の路面が遠方になるにつれて高度が上がる坂道の場合は路面角度は正の仰角になり、あるいは、監視方向の路面が遠方になるにつれて高度が下がる坂道の場合は路面角度は負の仰角になる。「路面角度」を「路面高」と言い換えてもよい。「路面角度」は、自車位置の高さと自車位置から十分遠方に離れた路面上の高さとの相対関係を表すからである。
この発明では、二次元スキャン画像の画素平均値として、路面角度以上の部分の画素平均値が採用されるので、路面の画像に影響されることなく、スプラッシュ等に埋もれた目標物を正しく検出できる。
また、この発明の好ましい態様は、前記抽出手段は、前記二次元スキャン画像に含まれる画像の中から、前記レーザビームの低仰角側で距離方向の幅が狭く且つ仰角が大きくなるにつれて距離方向の幅が広くなる傾向を持つ画像を、前記路面に相当する画像部分として抽出することを特徴とするものである。
ここで、自車から発射された二つのレーザビーム（便宜的にレーザビームＡ、レーザビームＢとする。）を考える。これら二つのレーザビームＡ、Ｂの仰角をそれぞれφａ（レーザビームＡの仰角）、φｂ（レーザビームＢの仰角）とし、φａ＜φｂ＜０度とすると、レーザビームＡ、Ｂはいずれも０度以下の低仰角ビームであり、φａ＜φｂであるから、レーザビームＡはレーザビームＢよりも自車に近い位置を照射する。さらに、これら二つのレーザビームＡ、Ｂは所定の垂直ビーム幅を有している。したがって、レーザビームＡの照射点における路面の検知長（実施の形態の説明ではＤ１）は、レーザビームＢの照射点における路面の検知長（実施の形態の説明ではＤ２）よりも短くなる。つまり、車載用レーザレーダ装置によって検知される路面の形状は、自車に接近した位置においては実際の路面の形状に対応せず自車に近いほど短く検知される。前記好ましい態様における抽出手段は、この原理を応用して、二次元スキャン画像の中から路面に相当する画像部分を抽出する。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、自車に追突するおそれがある後続車の検出を行う「後方監視装置」を例にして説明する。
【００１１】
なお、以下の説明における様々な細部の特定ないし実例および数値や文字列その他の記号の例示は、本発明の思想を明瞭にするための、あくまでも参考であって、それらのすべてまたは一部によって本発明の思想が限定されないことは明らかである。また、周知の手法、周知の手順、周知のアーキテクチャおよび周知の回路構成等（以下「周知事項」）についてはその細部にわたる説明を避けるが、これも説明を簡潔にするためであって、これら周知事項のすべてまたは一部を意図的に排除するものではない。かかる周知事項は本発明の出願時点で当業者の知り得るところであるので、以下の説明に当然含まれている。
【００１２】
図１は、後方監視装置の全体的ブロック図である。後方監視装置１は、レーザレーダ装置（車載用レーザレーダ装置）２、車速検知部３、ヨーレート検知部４、ＥＣＵ（電子制御ユニット）５、ストップランプ６、警告灯７、ブザー８、ハザードランプ９及びシートベルト装置１０などを含んで構成される。
【００１３】
レーザレーダ装置２は、装置全体の動作を統括制御する制御回路（画像取得手段）２ａと、一対の光学レンズ（投光レンズ２ｂと受光レンズ２ｃ）をＸＹ方向（Ｘ方向は車両の高さ方向、Ｙ方向は車両の車幅方向）にスキャンするレンズ駆動装置２ｄと、制御回路２ａからの制御信号に従ってレンズ駆動装置２ｄを駆動するための駆動信号を生成出力するスキャン用回路２ｅと、制御回路２ａからの制御信号に従って発光素子（ＬＤ：レーザダイオード）２ｆを点灯駆動する投光用回路２ｇと、受光素子（ＰＤ：フォトダイオード）２ｈで受光された光を電気信号に変換して制御回路２ａに出力する受光用回路２ｉと、画像処理（詳細は後述）のための二次元メモリ２ｊとを備える。
【００１４】
図２は、レーザレーダ装置２（特にレーザ光の受発光部分）の正面図である。発光素子２ｆと受光素子２ｈの前方に位置する投光レンズ２ｂ及び受光レンズ２ｃは、シャフト２ｋ、２ｍを介してレンズ駆動装置２ｄに一体的に連結されており、シャフト２ｋ、２ｍは、レンズ駆動装置２ｄ（内のリニアモータ）によってそれぞれ上下左右に駆動される。レンズ駆動装置２ｄによってシャフト２ｋが所定の距離範囲αで左右駆動されると、投光レンズ２ｂ及び受光レンズ２ｃの光軸を同距離範囲αでスキャン（車両の車幅方向のスキャン）するようになっている。同様に、レンズ駆動装置２ｄによってシャフト２ｍが所定の距離範囲βで上下駆動されると、投光レンズ２ｂ及び受光レンズ２ｃの光軸を同距離範囲βでスキャン（車両の高さ方向のスキャン）するようになっている。
【００１５】
図３は、レーザレーダ装置２のスキャン概念図である。この図において、投光レンズ２ｂを通して自車後方に発射されたレーザビーム１１は、自車の車幅方向（Ｙ方向）に所定の角度範囲（上記の距離範囲αに対応する角度範囲；以下、説明の都合上、この角度範囲もαとする。）でスキャンされると共に、自車の高さ方向（Ｘ方向）に所定の角度範囲（上記の距離範囲βに対応する角度範囲；以下、説明の都合上、この角度範囲もβとする。）でスキャンされるため、これらのＸＹスキャンにより、自車後方の対象物（後続車１２や路面１３など）を検出することができる。なお、図示のレーザビーム１１の断面形状は、縦長の楕円形になっている。これは、自車の車幅方向（Ｙ方向）のビーム幅を狭くすることによって当該方向の分解能（水平分解能）を高めるためであるが、所要の分解能を得られれるのであれば、他の断面形状、たとえば、円形や横長の楕円形であってもよい。
【００１６】
図４（ａ）は、横方向から見たレーザレーダ装置２のスキャン概念図である。この図において、自車の高さ方向（Ｘ方向）に所定の角度範囲βでスキャンされる各々のレーザビーム１１のうち、低仰角のレーザビーム１１Ｌ＿１及び１１Ｌ＿２は自車１４の後方直近の路面１３を照射し、中仰角のレーザビーム１１Ｍは後続車１２を照射し、高仰角のレーザビーム１１Ｈは空中に放射されている。
【００１７】
ここで、自車１４から低仰角のレーザビーム１１Ｌ＿１及び１１Ｌ＿２の照射点までの距離をそれぞれＲ１、Ｒ２とすると、Ｒ１＜Ｒ２であり、且つ、レーザビーム１１は、所定の垂直ビーム幅を有するので、図４（ｂ）に示すように、距離Ｒ１における路面１３の検知長Ｄ１は、距離Ｒ２における路面１３の検知長Ｄ２よりも短くなる。つまり、レーザレーダ装置２によって検知される路面１３の形状は、自車１４に接近した位置においては実際の路面１３の形状に対応せず自車１４に近いほど短く検知される。この原理は、後述の「路面角度検知」（図７のステップＳ１３ｂ）で利用する。
【００１８】
次に、レーザレーダ装置２の作用を説明する。
図５は、レーザレーダ装置２の制御回路２ａにおいて、所定の演算周期毎に繰り返し実行される制御プログラムのフローチャートを示す図である。
【００１９】
制御回路２ａは、このフローチャートに従い、まず、レンズ駆動装置２ｄを駆動して投光レンズ２ｂと受光レンズ２ｃを車幅方向（Ｙ方向）に１駆動ステップ移動する（ステップＳ１１）。なお、“駆動ステップ”とは、車幅方向（Ｙ方向）のスキャン角度（α）をレーザビーム１１の水平ビーム半値幅に相当する角度θで割ったときに、その除算結果を最大の駆動ステップ番号（ｍａｘ）とする「第１」から「第ｍａｘ」までの駆動ステップのことである。たとえば、便宜的に、α＝５度、θ＝０．１度とすると、除算結果は「５÷０．５＝１０」であるから、第１から第１０までの駆動ステップとなる。
【００２０】
次に、そのＹ方向の駆動ステップ位置を保持したまま、レンズ駆動装置２ｄを駆動して投光レンズ２ｂと受光レンズ２ｃを車高方向（Ｘ方向）に所定の角度範囲βで１回スキャンしつつ、発光素子２ｆを点灯駆動して、そのスキャンの間に受光素子２ｈで受光された信号を取り込み、二次元メモリ２ｊに格納（ステップＳ１２）した後、以上の処理（ステップＳ１１及びステップＳ１２）を車幅方向の所定の角度範囲αについて繰り返す。
【００２１】
そして、同角度範囲α内のすべての駆動ステップ（前記の便宜例に従えば第１〜第１０の駆動ステップ）について以上の処理を完了すると（ステップＳ１３の“ＹＥＳ”）、ループを抜けて後述の「後続車検知処理」（ステップＳ１４）を実行し、次いで、その後続車検知結果をＥＣＵ５に出力（ステップＳ１５）する。
【００２２】
ＥＣＵ５は、レーザレーダ装置２から出力された後続車検知結果に基づいて、自車と後続車との間の実車間距離を計測し、この実車間距離と車速検知部３で検知された自車の速度（自車速）とから後続車の車速（後続車速度）を算出し、自車速及び後続車速度に基づいて自車と後続車との間の安全車間距離を算出し、前記実車間距離が安全車間距離より短くなったときに、ストップランプ６を点灯（又は点滅）したり、ハザードランプ９を点滅したりして後続車の運転者に注意を喚起すると共に、警告灯７を点灯（又は点滅）したり、ブザー８を鼓動したりして自車の運転者に後続車の接近を警告し、又、シートベルト装置１０のプリテンションを作動して、万が一の事態（追突）に備えるという安全対策を実行する。
【００２３】
次に、前記のステップＳ１２において、二次元メモリ２ｊに格納される情報の一例について説明する。
図６は、二次元メモリ２ｊの情報格納概念図である。この図において、二次元メモリ２ｊは縦軸を角度（レーザビーム１１のＸ方向のスキャン角度）、横軸を距離（自車１４からレーザビーム１１の反射点までの距離）とする二次元マップの記憶空間を有している。二次元メモリ２ｊは任意の角度で且つ任意の距離から反射されてきたレーザビーム１１の反射光の強さに応じた情報をそれらの角度と距離の交差点に記憶するものであり、要するに、角度と距離の二次元画像を格納する画像メモリに相当するものである。
【００２４】
今、図示の二次元メモリ２ｊには、次の三つの対象物の画像が格納されている。第一は、路面１３の画像（以下「路面画像１３ａ」という。）である。先にも説明したとおり、路面画像１３ａは自車１４の近くで路面幅Ｄ１が狭く、遠くになるほど路面幅Ｄ２が広くなる特性を持っている。すなわち、自車１４からの距離が遠くなるほど路面幅が徐々に拡大し、ある距離（レーザビーム１１のＸ方向のスキャン角度がほぼ水平のとき）以上で途切れて見えなくなる特性を持っている。したがって、路面画像１３ａが途切れて見えなくなったときの角度（又はその角度に若干のマージン角度を加えた角度）を「路面角度」として捉えることができる。
【００２５】
第二は、後続車１２の画像（以下「後続車画像１２ａ」という。）である。後続車画像１２ａと前記の路面画像１３ａとの違いは、後続車画像１２ａは「路面角度」よりも角度的に上に位置し、且つ、後続車画像１２ａは一つの塊となって観察される（路面画像１３ａのように自車１４の近くからある距離にかけて連続するような広域的分布の画像ではない。）点にある。後続車画像１２ａは発明の要旨に記載の“真の目標物”に相当する。
【００２６】
以上のとおり、第一の画像（路面画像１３ａ）と第二の画像（後続車画像１２ａ）の間には、上記の明確な違いがあるから、この違いを利用して両者を区別し、自車１４に追突するおそれがある後続車１２を正しく検出することができる。
【００２７】
さて、本発明の課題は、スプラッシュによって引き起こされるレーザレーダ装置２の検出精度の低下問題を解決することにある。
本件発明者らによれば、スプラッシュによる画像は、上記の第一の画像（路面画像１３ａ）や第二の画像（後続車画像１２ａ）と異なる特徴を有すること、具体的には、図６に示すように、スプラッシュによる画像（以下「スプラッシュ画像１６」）は、広角度、且つ、近距離から中遠距離までの広範囲に満遍なく分布する点で、上記の第一の画像（路面画像１３ａ）や第二の画像（後続車画像１２ａ）と明らかに異なる特徴を示すこと、さらに、当該画像（スプラッシュ画像１６）の画素値は、平均的に、第一の画像（路面画像１３ａ）や第二の画像（後続車画像１２ａ）の画素値よりも小さいという特徴を有することに着目し、これらの特徴を利用して、スプラッシュ画像１６に埋もれた第二の画像（後続車画像１２ａ）を検出することとにした。
【００２８】
ちなみに、「スプラッシュ画像１６の画素値が、平均的に、路面画像１３ａや後続車画像１２ａの画素値よりも小さい」ことの理由は、路面１３や後続車１２からの反射レーザ光の強度が充分に大きいのに比べて、水滴（スプラッシュは要するに水滴の集まりである。）の表面で散乱する反射レーザ光の強度は相当に弱くなるからである。
【００２９】
図７は、後続車検知処理（図５のステップＳ１４）のサブルーチンを示すフローチャートである。
このフローチャートでは、まず、車速検知部３から自車１４の車速を取り込み、当該車速の変化度合い（たとえば、微分値）から、自車１４の加減速度を計算する。そして、その加減速度が所定の減速度（たとえば、−０．１Ｇ程度）と所定の加速度（たとえば、＋０．１Ｇ程度）の範囲内にあり、且つ、０以外の加減速度であるか否かを判定する（ステップＳ１３ａ）。これらの加減速度判定条件は、要するに、自車１４が非停車状態（加減速度≠０）で、且つ、急加速や急減速を伴わない定速走行中であるか否かを判定していることになる。
【００３０】
そして、加減速度判定条件を満たしている場合は、次に、路面の見えなくなる角度θを求め（ステップＳ１３ｂ；抽出手段）、その角度θを学習（たとえば、イグニッションＯＮ時から現在までの角度θの平均値を求め、これを路面角度とする。）してその学習結果を「路面角度」（図６参照）にセットし（ステップＳ１３ｃ；特定手段）、以降の処理（ステップＳ１３ｄ〜ステップＳ１３ｆ；判定手段）に進む一方、加減速度判定条件を満たしていない場合は、上記のステップＳ１３ｂ及びステップＳ１３ｃをパスし、以降の処理（ステップＳ１３ｄ〜ステップＳ１３ｆ）に進む。
【００３１】
ここで、上記の加減速度判定条件のうち定速走行中であるか否かの判定条件は、急加速や急減速を行うと、車体の後部が沈み込み（急加速の場合）又は浮き上がる（急減速の場合）ため、その車両のサスペンションの堅さにもよるが、たとえば、−０．１Ｇ程度以下の減速度や＋０．１Ｇ程度以上の加速度が車体に作用した場合に、上記の沈み込みや浮き上がりに伴い、レーザビーム１１の光軸が車体の高さ方向（Ｘ方向）に相当量（１度以上）傾くからであり、このような傾きを持ったままのレーザビーム１１で路面角度を学習しても、その路面角度は充分な信頼性を得られないからである。
【００３２】
この理由から、本実施の形態では、充分な信頼性で路面角度を学習するために、上記の「定速走行中であるか否かの判定条件」を加えているのである。また、他の判定条件（非停車状態；加減速度≠０）は、急加減速を伴わない走行中にのみ、路面角度を学習することとしたものであり、その理由は、非停車状態にないとき（つまり、自車１４が停車状態にあるとき）は、追突の危険に注意を払うべきであり、路面角度の学習よりもむしろ後続車１２の接近に最大限の関心を払うべきであるからである。
【００３３】
なお、上記のステップＳ１３ａでは、車速検知部３で検知された車速から自車１４の加減速度を計算しているが、たとえば、加速度センサ等の加減速度検出手段を備えておき、その出力信号を利用してもよいことはもちろんである。
【００３４】
路面角度の学習を完了すると、次に、二次元メモリ２ｊの格納情報から、自車１４に追突するおそれがある後続車１２を検出する処理（ステップＳ１３ｄ及びステップＳ１３ｅ；平均値算出手段、減算手段）を実行する。
【００３５】
図８（ａ）〜（ｃ）は、上記処理、すなわち、二次元メモリ２ｊの格納情報から、自車１４に追突するおそれがある後続車１２を検出する処理の概念図である。図８（ａ）において、Ａ及びＢは代表的に示す二つの画像抽出対象距離である。距離Ａと交わる波線Ａ′及び距離Ｂと交わる波線Ｂ′は、それらの距離（Ａ、Ｂ）に対応した抽出画像の取り出し線である。以下、便宜的に、波線Ａ′に沿って取り出された抽出画像を第Ａ抽出画像１７ということにし、波線Ｂ′に沿って取り出された抽出画像を第Ｂ抽出画像１８ということにする。第Ａ抽出画像１７はスプラッシュ画像１６のみで形成されており、第Ｂ抽出画像１８はスプラッシュ画像１６に埋もれた後続車画像１２を含んでいる。
【００３６】
さて、先にも説明したとおり、スプラッシュ画像１６の画素値に対して、後続車画像１２ａの画素値は大きい値を持っている。スプラッシュ画像１６は、水滴で散乱した弱い反射レーザ光によって形成されるからである。
【００３７】
図８（ｂ）に示すように、第Ａ抽出画像１７の画素値の分布は角度の大小に関わらず概ね一定しているが、図８（ｃ）に示すように、第Ｂ抽出画像１８の画素値の分布は、後続車画像１２ａの存在角度度域で突出しているため、これら二つの抽出画像（第Ａ抽出画像１７と第Ｂ抽出画像１８）の各々の平均値Ａａｖｅ、Ｂａｖｅを取り、第Ａ抽出画像１７の画素値から第Ａ抽出画像１７の平均値Ａａｖｅを減算し、且つ、第Ｂ抽出画像１８の画素値から第Ｂ抽出画像１８の平均値Ｂａｖｅを減算することにより、図８（ｂ）、（ｃ）の右図に示すような結果を得ることができる。
【００３８】
すなわち、減算後の第Ａ抽出画像１７′は、ほぼノイズ分程度の無益情報しか残らないのに対して、減算後の第Ｂ抽出画像１８′は、後続車画像１２ａに対応する有益情報が残る。
【００３９】
したがって、上記の減算結果（第Ａ抽出画像１７′及び第Ｂ抽出画像１８′）で、二次元メモリ２ｊの格納情報（路面角度以上の格納情報）を書き換えることにより、不要な画像情報（スプラッシュ画像１６）を取り除いたほぼ後続車画像１２ａだけの、あたかも晴天時における自車後方画像の如き良質な画像を二次元メモリ２ｊに保持させることができる。
【００４０】
最後に、二次元メモリ２ｊの格納情報の中から、「路面角度」以上で、且つ、特定の“塊”を持った画素値の集合を取り出すことにより、当該集合部分を後続車１２として検出することができ（ステップＳ１３ｆ）、その検出結果をＥＣＵ５に出力（図５のステップＳ１５）することができる。“塊”とは、車両の投影面積以上の大きさを持った画素値の集合部分であり、具体的には１ｍ以上の大きさを持ったものである。
【００４１】
なお、図８（ｂ）、（ｃ）の左図のような情報を得るためには、受光用回路２ｉのダイナミックレンジができるだけ広いことが求められる。ダイナミックレンジが狭い場合は、第Ａ抽出画像１７や第Ｂ抽出画像１８が飽和してしまい、平均値を減算しても後続車画像１２ａを取り出せないからである。たとえば、対数型アンプは高ダイナミックレンジを有するので、受光用回路２ｉに用いて好ましい。また、受光用回路２ｉに高ダイナミックレンジのアンプを用いると共に、そのアンプの増幅利得を可変とするようにしてもよい。この場合、前記の平均値Ａａｖｅ、Ｂａｖｅに応じて利得調整を行うと、具体的には、前記の平均値Ａａｖｅ、Ｂａｖｅが大きいほど、増幅利得を下げるように利得調整すると、実質的なダイナミックレンジの拡大効果を得られるから、とりわけ豪雨時におけるスプラッシュ対策の点でより好ましい。
【００４２】
以上のとおりであるから、本実施の形態によれば、晴天時はもちろんのこと、図９に示すように、雨天時等に自車１４の跳ね上げたスプラッシュ（又は霧や雪）に影響されることなく、自車１４に追突するおそれがある後続車１２を検出することができるという従来技術にない格別の効果を得ることができる。
【００４３】
また、本実施の形態では、「路面角度」（図６参照）を正確に把握できるため、たとえば、図１０に示すような車高の低いスポーツタイプの車両（これらの車両の多くは空気抵抗を低減するためにボンネットやフロントガラスが大きく傾斜しており、レーザビームの反射光も相当に弱くなる。）にあっても、「路面角度」以上に存在する画素値の“塊”から、当該車両を検出することができる。
【００４４】
あるいは、図１１に示すような車高の高い車両（大型トラック等）にあっては、レーザビームの低仰角部分が車体の下を通り抜けてしまうため弱い反射光しか得られないが、上記と同様に「路面角度」以上に存在する画素値の“塊”から、当該車両を検出することができる。
【００４５】
なお、本発明の技術思想は上記実施の形態に限定されず、様々な変形例があり得る。
上記の実施の形態では、「路面角度以上の角度の受光量平均値を求め、受光量からその平均値を減算する」（ステップＳ１３ｅ）ことにより、スプラッシュの影響を排除しているが、これに限定されない。たとえば、道路を走行できる車両の高さは許可を受けた場合を除き「３．８ｍ以下」に制限（道路法）されているため、図１２に示すように、二次元メモリ２ｊの格納情報に含まれる後続車画像１２ａの高さは、通常、上記の制限値に相当する角度Ｇを超過することはない。この点に注目し、当該角度Ｇから路面角度までの範囲を後続車の存在領域（以下「車両存在領域」という。）に設定すると共に、当該角度Ｇ以上の範囲をスプラッシュ判定領域として設定するようにしてもよい。なお、図示のスプラッシュ領域には“看板等画像１９”が含まれているが、この看板等画像１９については後で説明する。
【００４６】
図１３は、前記のフローチャート（図７）の変形例であり、図１２に示す二次元メモリ２ｊの格納情報に対応させたものである。前記のフローチャートとの相違点は、距離毎に行われる処理（ステップＳ１３ｅ′）にある。すなわち、この変形例では、車両存在領域以上の角度領域（スプラッシュ判定領域）の受光量の平均値を求め、その平均値を受光量から減算することにより、真の対象物（後続車１２）を検出するようにしている。これによれば、スプラッシュ領域の受光量の平均値には、後続車画像１２ａが含まれていないから、真の対象物（後続車１２）の検出精度を向上することができる。
【００４７】
ところで、車両存在領域以上の角度領域には、スプラッシュだけでなく、場合によっては、道路上を横断する橋や道路上の高い位置に設置された道路標識等看板の画像（以下、これらを総称して「看板等画像１９」という。）が含まれることがある。このような場合、受光量の平均値に看板等画像１９が含まれてしまうため、真の対象物（後続車１２）の検出精度を低下させるおそれがあるが、橋や看板等は固定物（非移動物）であり、自車１４と同じ速度で後方に遠ざかるから、速度弁別を行って看板等画像１９の有無を判定し（ステップＳ２１）、看板等画像１９が検出されなかった場合は、車両存在領域以上の角度範囲をスプラッシュ判定領域とし（ステップＳ２２）、一方、看板等画像１９が検出された場合は、車両存在領域以上で且つ看板等画像１９以外の角度範囲をスプラッシュ判定領域とし（ステップＳ２２）、これらのスプラッシュ領域の平均値をステップＳ１３ｅで利用することにより、道路標識等看板の影響を排除して、真の対象物（後続車１２）の検出精度の低下問題を回避することができる。
【００４８】
また、上記実施の形態では、自車１４に追突するおそれがある車両（後続車１２）として自車の後方に位置する車両を想定しているが、たとえば、図１４に示すように、自車１４がカーブを抜けたところで停止しているときに、その後方から車両２０と車両２１が接近しつつある場合を考えると、車両２０は隣接レーン２２を走行しており、車両２１は自レーン２３を走行しているから、自車１４にとって注意を払うべき車両（自車１４に追突するおそれがある後続車）は、自車１４の後方に位置する車両２０ではなく、自レーン２１に沿って接近しつつある車両２１である。このような車両２１を危険な後続車として検出するためには、ヨーレート検知部４で検知された停車以前のヨーレート値から自レーン２３の形状（曲率等）を演算し、又は自車１４の停車以前の走行軌跡を推定し、そのレーン形状や走行軌跡に沿って接近しつつある車両２１を危険な後続車とすればよい。
【００４９】
また、上記実施の形態では、レーザビーム１１をＸ方向とＹ方向にスキャンしているが、たとえば、図１５に示すように、横長楕円断面のレーザビーム１１を縦方向（Ｘ方向）に１次元スキャンしてもよい。Ｙ方向のスキャン機構とスキャン操作を省略できる。
【００５０】
また、上記実施の形態では、後方監視装置を例にしたが、これに限らず、自車１４の前方監視を行う装置に適用してもよい。すなわち、図１６に示すように、レーザレーダ装置２を自車１４の前方に取り付け、自車１４の前方に位置する路面や先行車２４を検知するようにしてもよい。この場合にあっても、上記の実施の形態と同様に、先行車２４が跳ね上げるスプラッシュや雨又は霧等の影響を排除し、安定した精度で先行車２４を検知することができ、たとえば、先行車２４までの距離（車間距離）が自車１４の速度に応じた安全距離を下回ったときに、自車１４の運転者に対して警報を発したり、自動的に制動をかけたりすることができる。
【００５１】
また、上記実施の形態では、レーザビーム１１をＸ方向にスキャンして、それをＹ方向に１駆動ステップずつ移動させているが、逆にＹ方向にスキャンし、それをＸ方向に１駆動ステップずつ移動させてもよい。この場合、三次元メモリを用意し、Ｙ方向、Ｘ方向（角度方向）及び距離方向の受光量を記憶し、Ｘ方向の移動が終了した後、Ｙ方向に三次元メモリをスキャンしながら、図７や図１３の処理を行えばよい。
【００５２】
また、上記実施の形態では、スプラッシュ排除のためのアルゴリズムとして、距離ごとに受光量の平均値を求める手法を例示したが、これに限定されない。さらに、高度な画像処理手法やパターン認識手法を利用してもよく、たとえば、距離と角度の二次元画像として、エッジ検出等の手法で検出物を判断したり、路面が同じような形状を持つことを利用して路面角度を判断したりしてもよい。
【００５３】
また、上記実施の形態では、路面角度を設定し、それ以下の角度を全て路面としていたが、距離ごとに路面を判断し、図７のフローチャートのステップＳ１３ｅ又は図１３のフローチャートのステップＳ１３ｅ′において、その距離における路面角度以上で処理を行ってもよい。
【００５４】
また、上記実施の形態では、図７のステップＳ１３ａで、加速度が−０．１Ｇから０．１Ｇの範囲にない場合は、路面の角度を計算しないようにしたが、たとえば、図１７に示すように、ドアが開閉されたか否かを判断し（ステップＳ３１）、ドアが開閉された場合に路面角度θの学習結果をリセットする（ステップＳ３２）ようにしてもよい。さらに、加速度ごとに路面角度を学習させるようにしてもよい。これは、実際に自車両が危険となる場面は、急ブレーキを踏まざるを得ない場面であり、自車両が前後に傾いた状態でも、その時の後続車を認識する必要があるためである。そのため、自車両の加速度に応じた路面角度が必要になる。
【００５５】
図１７において、まず、ステップＳ３１でドアが開閉されたかどうかを判断する。これは路面が見える角度は、乗車人数、荷物の量などで車体が傾くため変化することがあるためである。そこで、乗車ドアまたは後部ドアが開閉されたかどうかを判断し、もし開閉された場合は、ステップＳ３２で路面角度θの学習結果をリセットする。一方、ステップＳ３１の条件が不成立であれば、ステップＳ１３ｂで路面の見えなくなる角度θを求める。ステップＳ１３ｃでそれを自車の加速度ごとに学習させて、学習結果を路面角度とする。路面角度については、加速、減速時には車体が傾斜するため、自車の加速度ごとにテーブル持ち、加速度ごとに路面角度の学習を行う。学習方法の一例としては、加速度を０．０１Ｇごとに分けたテーブルに、加速度ごとに路面角度θの平均値を求める。以後の処理は、図７と同様である。
【００５６】
また、図１４ではヨーレートを用いた走行軌跡の一例を示したが、後続車の衝突を前提とする時、自車１４は停止、もしくは急速に減速して走行している可能性が高い。これは、急カーブ直後で渋滞していた場合が、もっとも後続車衝突の危険が高いことを物語っている。ところがヨーレート値は、車両の速度が低い場合は非常に精度が悪く、自車が停止した場合にまったく利用することができないという性質を持っている。これを補うため、図１８に示すように、たとえば、５０×５０の記憶セルを持つ二次元メモリを備える。ヨーレートと自車速から自車の走行してきた軌跡をその二次元メモリ内にプロットしていき、この自車走行軌跡からレーン形状を演算し、後続車を推定することによって、自車両が停止、もしくは相当な低速で走行していた場合にも、正確に衝突の危険を判断することができる。
【００５７】
【発明の効果】
この発明によれば、二次元スキャン画像の画素平均値はスプラッシュ等のような広い範囲に散在する目標物の画素値に近い値を持つ一方、後続車等の目標物の画素値は上記の平均値を上回る値を持つから、上記の減算処理を行うことにより、スプラッシュ等に埋もれた目標物を正しく検出できる。
また、この発明によれば、二次元スキャン画像の画素平均値として、路面角度以上の部分の画素平均値が採用されるので、路面の画像に影響されることなく、スプラッシュ等に埋もれた目標物を正しく検出できる。
また、この発明の好ましい態様によれば、「車載用レーザレーダ装置によって検知される路面の形状は、自車に接近した位置においては実際の路面の形状に対応せず自車に近いほど短く検知される」という原理を応用して、二次元スキャン画像の中から路面に相当する画像部分を抽出するので、路面の検知精度を向上でき、路面角度を正しく認識して、車両の種類に関わらず、その路面上に存在する後続車等を精度よく検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】後方監視装置の全体的ブロック図である。
【図２】レーザレーダ装置２（特にレーザ光の受発光部分）の正面図である。
【図３】レーザレーダ装置２のスキャン概念図である。
【図４】横方向から見たレーザレーダ装置２のスキャン概念図である。
【図５】レーザレーダ装置２の制御回路２ａにおいて、所定の演算周期毎に繰り返し実行される制御プログラムのフローチャートを示す図である。
【図６】二次元メモリ２ｊの情報格納概念図である。
【図７】後続車検知処理（図５のステップＳ１４）のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図８】二次元メモリ２ｊの格納情報から自車１４に追突するおそれがある後続車１２を検出する処理の概念図である。
【図９】本発明の効果を説明する図（スプラッシュの影響排除）である。
【図１０】本発明の効果を説明する図（スポーツタイプの車両検知）である。
【図１１】本発明の効果を説明する図（大型トラックの検知）である。
【図１２】二次元メモリ２ｊの格納情報の他の例を示す図である。
【図１３】前記のフローチャート（図７）の変形例を示す図である。
【図１４】自車１４の走行レーンの形状を加味して自車１４に危険を及ぼす車両２１を検知する説明図である。
【図１５】横長断面のレーザビーム１１を縦方向（Ｘ方向）に１次元スキャンする概念図である。
【図１６】レーザレーダ装置２を自車１４の前方に取り付け、自車１４の前方に位置する路面や先行車２４を検知する説明図である。
【図１７】図７のフローチャートの変形例を示す図である。
【図１８】自車の走行軌跡をプロットするための二次元メモリの概念図である。
【符号の説明】
Ｓ１３ｂ　ステップ（抽出手段）
Ｓ１３ｃ　ステップ（特定手段）
Ｓ１３ｅ　ステップ（平均値算出手段、減算手段）
Ｓ１３ｆ　ステップ（判定手段）
２　レーザレーダ装置（車載用レーザレーダ装置）
２ａ　制御回路（画像取得手段）
１１　レーザビーム
１２ａ　後続車画像（真の目標物）
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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