(57)【要約】【課題】ミリ波センサによって得られる情報と画像センサによって得られる情報をマッチングさせて自車と障害物の衝突予測を行う正確且つ高精度に行うこと。【解決手段】画像センサ部２０と、ミリ波センサ部３０と、画像センサ部２０によって算出する障害物７０とミリ波センサ部３０によって算出する障害物７０が同一物体であるか否かの判断をするとともに、同一物体であると判断した場合は障害物７０の予測位置を算出するセンサマッチング部４０と、障害物７０の予測位置から自車１と障害物７０の衝突の予測を行う衝突予測部５０とを備える。【選択図】      図１
2004301567.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像した画像から障害物の画像上のサイズおよび画像上の位置を検出する画像センサ部と、
ミリ波を送出し、その反射波に基づいて自車から障害物までの距離を検出するミリ波センサ部と、
前記画像センサ部によって検出した障害物の画像上のサイズの変化率と前記ミリ波センサ部によって検出した自車から障害物までの距離の変化率とが相反関係にある場合に、画像センサ部によって検出された障害物とミリ波センサ部によって検出された障害物を同一物体であると判断するとともに、同一物体であると判断した場合に該同一物体を衝突予測対象障害物として該衝突予測対象障害物の所定時間後における自車に対する相対予測位置を前記画像センサ部で検出した画像上の位置と前記ミリ波センサ部で検出した自車から障害物まで距離とに基づいて算出するセンサマッチング部と、
前記算出した衝突予測対象障害物の相対予測位置から自車と衝突予測対象障害物の衝突の可能性を予測する衝突予測部と、
を備えることを特徴とする衝突予測装置。
【請求項２】
前記センサマッチング部は、前記衝突の可能性を予測する時点の衝突予測対象物および前記自車の状態が前記所定時間維持された場合の前記自車に対する衝突予測対象物の相対的な位置を前記衝突予測対象障害物の予測位置として算出することを特徴とする請求項１に記載の衝突予測装置。
【請求項３】
自車のヨーレートおよび自車の速度を測定して自車の前記所定時間後の自車予測位置を算出する自車測定部をさらに備え、
前記画像センサ部は、前記自車の速度および／または前記自車予測位置に基づいて障害物を抽出し、
前記ミリ波センサ部は、自車に対する障害物の相対速度を算出し、前記自車測定部で算出した自車の速度と前記算出した自車に対する障害物の相対速度とに基づいて障害物を抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の衝突予測装置。
【請求項４】
前記衝突予測部は、前記所定の時間内に前記相対予測位置が自車から所定の距離内に位置する場合に衝突の可能性があると予測することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の衝突予測装置。
【請求項５】
前記衝突予測部が衝突の可能性があると判断した場合に、自車の運転者に警報を発生する警報報知部をさらに備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の衝突予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は画像センサとミリ波センサを用いて障害物に対する車両の衝突を予測する衝突予測装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
最近のモータリゼーションの発展に伴って、車は今や人間の生活に欠かせなくなってきている。その一方、交通事故によって多くの人命や財産が失われているのが実状である。そこで、安全運転システムの見直しが図られており、特に安全運転システムにおける車両警報装置の分野では安全運転支援や交通事故防止の目的から様々な技術が提案されている。
【０００３】
例えば、超音波ソナーによって車両の車庫入れ時に車両周辺の障害物と車両との距離を測定する方法がある。しかし、障害物と車両の相対速度が大きい場合には超音波ソナーによる手法では距離検出が難しく、この超音波ソナーによる手法は障害物と車両の相対速度が大きい通常の走行中には対応できない。また、ミリ波センサによって走行中の障害物を検知して運転者に警報を発する方法がある。しかし、このミリ波センサによる方法は自車両と障害物の距離のみを検出して警報を発するものであり、自車両と障害物の衝突の可能性を考えた警報を発することができなかった。そこで、これらの問題点を解決する方法として以下のような技術が開示されている。
【０００４】
特許文献１に記載のミリ波センサの信号処理方法では、ミリ波センサから車両等の対象物までの距離や対象物の速度に加えてミリ波センサのビームを走査（スキャニング）させることによって対象物の移動方向を検出することを可能とし、１つのセンサで対象物までの距離、対象物の速度、対象物の移動方向を検出することを可能としている。
【０００５】
特許文献２に記載の車両制御装置では、前方車の具備するマーカを点滅させることによって自車が備える画像センサでマーカによる前方車の情報を取得している。これによって自車から前方車までの車間距離を算出し、自車の走行を制御している。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００２−２５７９２７号公報（第３頁）
【特許文献２】
特開２００１−１４３１９９号公報（第１頁）
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記前者に記載の従来技術（ミリ波センサの信号処理方法）によれば、ミリ波センサがミリ波センサのビームを走査させる機能を必要とし高コストになるといった問題があり、さらに路面反射等による障害物の誤認識を十分に減らすことができないといった問題があった。
【０００８】
また、上記後者に記載の従来技術（車両制御装置）によれば、自車との車間距離を測定する対象である前方車が所定のマーカを備える必要があるといった問題があった。
【０００９】
この発明は上記に鑑みてなされたものであって、ミリ波センサによって得られる情報と画像センサによって得られる情報をマッチングさせて自車と障害物の衝突予測を高精度かつ正確に行うことができる衝突予測装置を得ることを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明に係る衝突予測装置は、撮像した画像から障害物の画像上のサイズおよび画像上の位置を検出する画像センサ部（図２に示す画像センサ部２０に対応する）と、ミリ波を送出し、その反射波に基づいて自車から障害物までの距離を検出するミリ波センサ部（図２に示すミリ波センサ部３０に対応する）と、前記画像センサ部によって検出した障害物の画像上のサイズの変化率と前記ミリ波センサによって検出した自車から障害物までの距離の変化率とが相反関係にある場合に、画像センサ部によって検出された障害物とミリ波センサによって検出された障害物を同一物体であると判断するとともに、同一物体であると判断した場合に該同一物体を衝突予測対象障害物として該衝突予測対象障害物の所定時間後における自車に対する相対予測位置を前記画像センサ部で検出した画像上の位置と前記ミリ波センサ部で検出した自車から障害物まで距離とに基づいて算出するセンサマッチング部（図２に示すセンサマッチング部４０に対応する）と、前記算出した衝突予測対象障害物の相対予測位置から自車と衝突予測対象障害物の衝突の可能性を予測する衝突予測部（図２に示す衝突予測部５０に対応する）と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
この請求項１の発明によれば、画像センサ部によって検出した障害物の画像上のサイズの変化率とミリ波センサによって検出した自車から障害物までの距離の変化率とが相反関係にある場合に、画像センサ部によって検出された障害物とミリ波センサによって検出された障害物を同一物体であると判断するとともに、同一物体であると判断した場合は該同一物体を衝突予測対象障害物として該衝突予測対象障害物の所定時間後における自車に対する相対予測位置を画像上の位置と自車から第２の障害物まで距離に基づいて算出するセンサマッチング部を備えることとしたので、障害物の認識性能を高めることができ障害物の検出を正確に行うことができる。
【００１２】
また、請求項２の発明に係る衝突予測装置は、請求項１の発明において、前記センサマッチング部は、前記衝突の可能性を予測する時点の衝突予測対象物および前記自車の状態が前記所定時間維持された場合の前記自車に対する衝突予測対象物の相対的な位置を前記衝突予測対象障害物の予測位置として算出することを特徴とする。
【００１３】
この請求項２の発明によれば、衝突の可能性を予測する時点の衝突予測対象物および自車の状態が所定時間維持された場合の該自車に対する衝突予測対象物の相対的な位置を衝突予測対象障害物の予測位置として算出することとしたので、現在の走行状態を反映した衝突予測を行うことができる。
【００１４】
また、請求項３の発明に係る衝突予測装置は、請求項１または２の発明において、自車のヨーレートおよび自車の速度を測定して自車の前記所定時間後の自車予測位置を算出する自車測定部をさらに備え、前記画像センサ部は、前記自車の速度および／または前記自車予測位置に基づいて障害物を抽出し、前記ミリ波センサ部は、自車に対する障害物の相対速度を算出し、前記自車測定部で算出した自車の速度と前記算出した自車に対する障害物の相対速度とに基づいて障害物を抽出することを特徴とする。
【００１５】
この請求項３の発明によれば、自車のヨーレートおよび自車の速度を測定して自車の前記所定時間後の自車予測位置を算出する自車測定部をさらに備え、画像センサ部は、自車の速度および／または自車予測位置に基づいて障害物を抽出し、ミリ波センサ部は、自車に対する障害物の相対速度を算出し、自車測定部で算出した自車の速度と前記算出した自車に対する障害物の相対速度とに基づいて障害物を抽出することとしたので、障害物の対象となりうる物体のみを効率よく抽出することが可能となる。
【００１６】
また、請求項４の発明に係る警報装置は、請求項１〜３の発明において、前記衝突予測部は、前記所定の時間内に前記相対予測位置が自車から所定の距離内に位置する場合に衝突の可能性があると予測することを特徴とする。
【００１７】
この請求項４の発明によれば、衝突予測部は、所定の時間内に相対予測位置が自車から所定の距離内に位置する場合に衝突の可能性があると予測することとしたので、自車と障害物の衝突の回避を考慮にいれた衝突の予測をすることが可能となる。
【００１８】
また、請求項５の発明に係る衝突予測装置は、請求項１〜４の発明において、前記衝突予測部が衝突の可能性があると判断した場合に、自車の運転者に警報を発生する警報報知部をさらに備えることを特徴とする。
【００１９】
この請求項５の発明によれば、衝突予測部が衝突の可能性があると判断した場合に、自車の運転者に警報を発生する警報報知部をさらに備えることとしたので、自車の運転者に対して衝突の可能性がある危険な状態を知らせることが可能となる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる衝突予測装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００２１】
まず、本実施の形態にかかる衝突予測装置の予測原理について説明する。図１は、本実施の形態にかかる衝突予測装置の予測原理を説明するための説明図である。同図に示すように、この衝突予測装置では、自車１に搭載したミリ波センサ部３０によって自車１から障害物７０までの距離および自車１に対する障害物７０の相対速度を算出するとともに、自車１に搭載した画像センサ部２０によって障害物７０の画像上の位置、画像上の大きさを算出する。つぎに、センサマッチング部４０は、ミリ波センサ部３０によって得られた情報と画像センサ部２０によって得られた情報のマッチングをとるとともに、障害物７０の所定時間後の予測位置ｋ（ｔ）を算出する。そして、衝突予測部５０では、センサマッチング部４０によってマッチングのとられた障害物７０の予測位置ｋ（ｔ）に基づき自車１と障害物７０の衝突予測を行う。警報報知部６０は衝突予測部５０での衝突予測結果に基づいて自車１の運転者に警報を発する。
【００２２】
次に本実施の形態に係る衝突予測装置の構成について説明する。図２は、本実施の形態にかかる衝突予測装置の概略を示すブロック図であり、図３は、本実施の形態にかかる障害物のセンシング範囲を模式的に表した図であり、図４は、本実施の形態にかかる画像センサ部２０によって抽出される画像上の障害物を表した模式図である。
【００２３】
図２に示すように、この衝突予測装置は、自車測定部１０、画像センサ部２０、ミリ波センサ部３０、センサマッチング部４０、衝突予測部５０、警報報知部６０および運転者制御監視部６５で構成されている。
【００２４】
自車測定部１０は、ヨーレートセンサ１１、速度センサ１２および自車進路予測部１３からなる。ヨーレートセンサ１１は、自車１のヨーレート（角速度）を測定することができる例えばジャイロセンサのような機能を備えている。速度センサ１２はタイヤを回転させる軸の回転角に応じて発せられるパルスを単位時間内にカウントして自車１の速度ｖを測定するものである。自車進路予測部１３は、ヨーレートセンサ１１から得られた自車１のヨーレートと速度センサ１２から得られた自車１の速度ｖから所定時間後の自車１の予測位置ｈ（ｔ）を算出する。算出された自車１の速度ｖは画像センサ部２０の物体抽出部２２と衝突予測部５０へ送られ、自車１の予測位置ｈ（ｔ）は画像センサ部２０の物体抽出部２２へ送られる。
【００２５】
画像センサ部２０は、画像センサ２１、物体抽出部２２およびサイズ算出部２３からなる。画像センサ２１は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）カメラやＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラ等を用いて自車１の進路方向前方を撮像するものであり、例えばレンズ焦点距離を調節することによって所望の画角を得ることができる。ここでは、図３に示すように後述するミリ波レーダ３１と同一の画角に設定してあり、この画角内で撮像される物体の画像情報を得ることができる。例えば毎秒３０フレーム撮像することにより約３３ｍｓｅｃに１度の割合で衝突予測を行うことが可能となる。
【００２６】
物体抽出部２２は、速度センサ１２によって取得した自車１の速度ｖ、自車進路予測部１３が算出した予測位置（ｔ）に基づいて画像センサ２１が撮像した画像の中から物体抽出範囲を限定し、画像センサ２１が撮像した物体の画像の中から自車１と衝突の可能性がある障害物７０のみを分離抽出する。例えば、図４の画像上において道路やその他背景の部分は、自車速度ｖと自車１の予測位置ｈ（ｔ）等の情報を用いて抽出対象から除外される。そして、例えば斜線で表した物体のみが障害物７０として分離抽出される。サイズ算出部２３は、物体抽出部２２によって抽出された障害物７０の画像上の横方向の画像サイズを画素数（ピクセル数）で算出するとともに障害物７０の画像上の位置（２次元座標）を検出し、この情報を後述するセンサマッチング部４０へ送る。
【００２７】
ミリ波センサ部３０は、ミリ波レーダ３１、物体抽出部３２および距離・速度算出部３３からなり、例えばＦＭＣＷ方式（周波数変調連続波方式）を用いてレーダのドップラシフトから自車１から物体までの距離と、自車１に対する物体の相対速度を得るものである。ミリ波レーダ３１は、ある画角（画像センサ２１と同じ画角）に対してミリ波を出しこれに対する障害物７０からの反射波を検出するものである。また、ミリ波レーダ３１からのミリ波レーダは空中線の指向特性によってビーム幅が決定され、一般道では広角に設定し、高速自動車道路では狭い角度にして分解能を高めることができる。
【００２８】
物体抽出部３２は、ミリ波レーダ３１が検出した反射波のうち、自車１と遠く離れているため反射波の検出レベルが低いものを衝突の可能性が低い物体のものと判断して除外し、自車１に近いため反射波の検出レベルが高いものを衝突の可能性が高い物体のものと判断して抽出する。また、物体抽出部３２は、速度センサ１２によって取得した自車１の速度ｖに基づいてミリ波センサ３１が検出した反射波の中から自車１と衝突の可能性がある障害物７０のみを抽出する。なお、ミリ波センサ部３０が物体の移動方向を検出することが可能な場合は、自車進路予測部１３によって算出された自車１の予測位置ｈ（ｔ）と自車１の速度ｖを用いて衝突の対象となりそうな障害物７０の抽出をすることも可能である。距離・速度算出部３３は、出力した出射波と検出した反射波の時間差により自車１と障害物７０の距離および自車１に対する障害物７０の相対速度を算出するものであり、この算出した情報を後述するセンサマッチング部４０へ送る。
【００２９】
センサマッチング部４０は、ミリ波センサ部３０の距離・速度算出部３３から送られる自車１から障害物７０までの距離と画像センサ部２０のサイズ算出部２３から送られる障害物７０の画像上の大きさ（画素数）のマッチングを行う。ここでのマッチングは、画像センサ部２０とミリ波センサ部３０が同一の障害物７０のデータを抽出していることを確認するためのものであり、同一障害物と確認された場合は、同一障害物と確認された障害物７０の所定時間後の予測位置ｋ（ｔ）を算出し衝突予測部５０に送る。一方、同一障害物ではないと判断された場合は、画像センサ部２０またはミリ波センサ部３０が誤って認識したものと判断して衝突の可能性がある障害物７０の対象から除外する。
【００３０】
衝突予測部５０は、自車１の速度ｖと、センサマッチング部４０においてマッチングのとられた障害物７０の予測位置ｋ（ｔ）とを用いて自車１と障害物７０との衝突予測を行う。そして、自車１と障害物７０が所定の時間（例えば３秒）以内に衝突すると判断した場合は、警報をオンにする衝突予測信号を警報報知部６０に送信する。なお、後述する運転者制御監視部６５から衝突予測部５０へ衝突予測信号をリセットするよう指示が入力されると、衝突予測信号はリセットされる。
【００３１】
警報報知部６０は、報知制御部６１、音声報知部６２、画像報知部６３からなる。報知制御部６１は、衝突予測部５０から送られてきた自車１と障害物７０の衝突予測に基づき、音声報知部６２や画像報知部６３に警報を出すよう指示を出す。音声報知部６２は、衝突の回避措置を講ずるよう自車１の運転者に対し警報音や警報メッセージを発する。画像報知部６３は、衝突の回避措置を講ずるよう自車１の運転者に対しモニタ画面上に警報メッセージを映し出す。また、報知制御部６１は、運転者制御監視部６５から運転者による衝突回避制御がなされたことを示す信号を受信した場合は、画像報知部６３、音声報知部６２に警報を停止するよう指示を出す。なお、運転者制御監視部６５から警報を停止させる指示を音声報知部６２、画像報知部６３へ直接送信してもよい。
【００３２】
運転者制御監視部６５は、画像報知部６３や音声報知部６２によって運転者に警報がなされた後、運転者がブレーキを踏む等の衝突回避制御を行った場合、これを検知して、検出信号を衝突予測部５０や警報報知部６０へ送信する。この検出信号が衝突予測部５０に入力されると、前述したように、衝突予測信号はリセットされる。
【００３３】
つぎに、障害物７０を抽出する手順について説明する。図５は、本実施の形態にかかる自車の予測位置を算出する手順を示したフローチャートである。
【００３４】
まず、自車測定部１０のヨーレートセンサ１１が自車１のヨーレートを測定し（ステップＳ１００）、これを自車進路予測部１３へ送信する。また、同時に自車測定部１０の速度センサ１２が自車１の速度ｖを測定し（ステップＳ１１０）、これを自車進路予測部１３へ送信する。さらに、測定した自車の速度ｖは画像センサ部２０の物体抽出部２２とミリ波センサ部３０の物体抽出部３２へ送られる。自車進路予測部１３は、ヨーレートセンサ１１が測定したヨーレートと速度センサ１２が測定した自車１の速度ｖに基づき所定時間後の自車１の予測位置ｈ（ｔ）を算出する（ステップＳ１３０）。さらに、算出した自車１の予測位置ｈ（ｔ）は画像センサ部２０の物体抽出部２２へ送られる。
【００３５】
つぎに、図２に示した画像センサ部２０によって障害物７０の画像上のサイズと画像上の位置を算出する手順について説明する。図６は、本実施の形態にかかる障害物の画像上のサイズと画像上の位置を算出する手順を示したフローチャートである。
【００３６】
まず、画像センサ部２０の画像センサ２１が自車１の前方を撮像した画像を例えば３３ｍｓｅｃ毎に取得し（ステップＳ２００）、物体抽出部２２へ送信する。つぎに、物体抽出部２２に送信された画像、速度センサ１２によって測定した自車速度ｖ、自車進路予測部１３によって算出した自車１の予測位置ｈ（ｔ）に基づいて衝突の対象となりそうな障害物７０のみを抽出する（ステップＳ２１０）。例えば、自車１の予測位置ｈ（ｔ）に基づいて路面上にある物体のみを障害物７０として抽出する。また、自車速度ｖに基づいて静止した物体を障害物７０の対象から除外する。さらに、画像に映し出された物体の中から丸い形状をしたマンホールの画像は排除する等して障害物７０の対象を絞る。
【００３７】
つぎに、サイズ算出部２３は、抽出した障害物７０の画像から障害物７０の画像上のサイズ（横方向のピクセル数）、画像上の位置（２次元座標）を算出する（ステップＳ３３０）。さらに、物体ｎの時刻ｔにおける画像サイズをＷｎ（ｔ）で表すと、
2004301567.tif 000003
を満たす値Ｃ１が存在し、Ｃ１がある一定範囲内に収まる物体のみを障害物７０として抽出する。式（１）の左辺において分母は時刻（ｔ−２）から時刻（ｔ−１）までの間の物体ｎの画像サイズの変化を表しており、分子は時刻（ｔ−１）から時刻ｔまでの間の物体ｎの画像サイズの変化を表している。したがって、Ｃ１は一定時間内における物体ｎの画像サイズの変化率を表すものであり、この変化率が所定範囲内であれば同一物体と判断する。
【００３８】
例えば、３３ｍｓｅｃに一度の割合で障害物７０の画像サイズを算出する場合について考える。Ｗｎ（ｔ）が１００ピクセル、Ｗｎ（ｔ−１）が９９ピクセル、Ｗｎ（ｔ−２）が９８ピクセルであった場合、式（１）よりＣ１は１．０となる。測定誤差等を考慮してＣ１の条件を０．９〜１．１であると設定していた場合、１．０はこの範囲内に入っており障害物７０として抽出される。一方、Ｗｎ（ｔ）が２００ピクセル、Ｗｎ（ｔ−１）が１００ピクセル、Ｗｎ（ｔ−２）が９９ピクセルであった場合、式（１）よりＣ１は１００となる。この場合、物体の画像サイズは最初の３３ｍｓｅｃ間に１ピクセルしか変化していないのに対し次の３３ｍｓｅｃ間では２００ピクセルも変化しており通常の走行でありえない変化である。したがって、この物体はノイズ等による誤認識であると判断して障害物７０の対象から除外しておく。
【００３９】
また、物体ｎの時刻ｔにおける画像サイズをＷｎ（ｔ）で表すと、
2004301567.tif 000004
を満たす値Ｃ２が存在し、Ｃ２がある一定範囲内に収まる物体のみを障害物７０として抽出してもよい。なお、Ｃ１、Ｃ２の値の範囲は画像センサ２０の性能や実験値に基づき予めサイズ算出部２３に登録しておくものとする。そして、サイズ算出部２３によって算出した障害物７０の画像上のサイズと画像上の位置をセンサマッチング部４０へ送信する。
【００４０】
つぎに、図２に示したミリ波センサ部３０によって自車１から障害物７０までの距離および自車１に対する障害物７０の相対速度を算出する手順について説明する。図７は、本実施の形態にかかる自車から障害物までの距離および自車に対する障害物の相対速度を算出する手順を示したフローチャートである。
【００４１】
ミリ波センサ部３０のミリ波レーダ３１が物体への反射波を検出し（ステップＳ３００）、この検出波を出射波とともに物体抽出部３２へ出力する。物体抽出部３２は反射波と出射波に基づいて衝突対象となりうる障害物７０のみを抽出する。例えば、物体抽出部３２は取得した反射波の中から検出レベルの小さなものを衝突の可能性が低い自車１から遠く離れた物体からの反射波として除外し、検出レベルの大きなものを衝突の可能性が高い自車１の近くにある物体からの反射波として抽出する（ステップＳ３２０）。また、物体抽出部３２には速度センサ部１２によって取得した自車１の速度ｖが入力され、これとミリ波レーダ３１によって取得した自車１と物体との距離および相対速度を比較することによって静止している壁等の物体は障害物７０から除外する。さらに、ミリ波レーダ３１によって取得した自車１から物体までの距離および自車１に対する物体の相対速度から、衝突の可能性がきわめて低い物体は障害物７０から除外しておく。例えば、自車速度が遅い時（時速３０ｋｍ／ｈ）に自車１と障害物７０の距離が長い（１００ｍ）場合には衝突の可能性が極めて低いためこれを障害物７０の対象から除外しておく。
【００４２】
つぎに、距離・速度算出部３３は抽出した障害物７０に関して自車１から障害物７０までの距離および自車１に対する相対速度を算出する（ステップＳ３３０）。さらに、物体ｍの時刻ｔにおける自車１との距離をＤｍ（ｔ）で表し、物体ｍの時刻ｔにおける自車１との相対速度をＶｍ（ｔ）で表すと、時刻（ｔ−１）から時刻ｔまでの時間の変化をΔｔとして、
Ｖｍ（ｔ−１）・Δｔ＝Ｃ３・Ｄｍ（ｔ）−Ｄｍ（ｔ−１）・・・式（３）
を満たす値Ｃ３が存在し、Ｃ３がある一定の範囲以下に収まる物体のみを障害物７０として抽出する。式（３）において左辺は時刻（ｔ−１）での相対速度のまま自車１と物体ｍが走行した場合の時刻（ｔ−１）から時刻ｔまでの間における自車１から物体ｍまでの距離の変化を表し、右辺も自車１と物体ｍまでの距離の変化を表している。理想的にはＣ３は１であるが、測定誤差等を考慮してＣ３が一定の範囲以下に収まれば同一物体と判断する。
【００４３】
さらに、物体ｍの時刻ｔにおける自車１との距離をＤｍ（ｔ）で表すと、
2004301567.tif 000005
を満たす値Ｃ４が存在し、Ｃ４がある一定値以下に収まる物体ｍのみを障害物７０として抽出する。式（４）において分母は時刻（ｔ−２）から時刻（ｔ−１）までの間に変化する自車１と物体ｍまでの距離の変化を表しており、分子は時刻（ｔ−１）から時刻ｔまでの間に変化する自車１から物体ｍまでの距離を表している。したがって、Ｃ３は一定時間内における自車１から物体ｍまでの距離の変化率を表すものであり、この変化率が所定範囲内であれば同一物体と判断する。
【００４４】
例えば、３３ｍｓｅｃ毎に自車１から物体ｍまでの距離を測定すると場合、３３ｍｓｅｃの間に自車１から物体ｍまでの距離が２０ｍから１０ｍに変化したとすると自車１から物体ｍまでの距離が１秒当たり約３００ｍ変化したことになる。これは、常識的に考えてありえないことでありこのような変化を示した場合は、誤認識による情報と判断して障害物７０の対象から除外する。
【００４５】
また、物体ｍの時刻ｔにおける画像サイズをＷｍ（ｔ）で表すと、
Ｄｍ（ｔ）―Ｄｍ（ｔ−１）＝Ｄｍ（ｔ−１）―Ｄｍ（ｔ−２）＋Ｃ５・・・式（５）
を満たす値Ｃ５が存在し、Ｃ５がある一定範囲内に収まる物体のみを障害物７０として抽出してもよい。なお、Ｃ３，Ｃ４、Ｃ５の値の範囲は画像センサ２０の性能や実験値に基づき予めサイズ算出部２３に登録しておくものとする。
【００４６】
そして、距離・速度算出部３３は自車１から障害物７０までの距離と自車１に対する障害物７０の相対速度をセンサマッチング部４０に送る。
【００４７】
つぎに、図２に示した衝突予測装置の警報発生までのフローについて説明する。図８は、図２に示した警報装置の警報発信の手順を示すフローチャートである。
【００４８】
まず、画像センサ部２０で得られた障害物７０の画像上のサイズと画像上の位置をセンサマッチング部４０へ送信するとともに、ミリ波センサ部３０で得られた自車１から障害物７０までの距離および自車１に対する障害物７０の相対速度をセンサマッチング部４０へ送信する。センサマッチング部４０は、ミリ波センサ部３０で得られた自車１から障害物７０までの距離と画像センサ部２０で得られた障害物７０の画像上のサイズとのマッチングをとる（ステップＳ４００）。例えば、画像センサ部２０によって算出される物体ｎ（障害物７０）の時刻ｔにおける画面上の大きさをＷｎ（ｔ）とし、ミリ波センサ部３０によって算出される物体ｍ（障害物７０）の時刻ｔにおける自車１からの距離をＤｍで表すと、
Ｄｍ（ｔ）／Ｄｍ（ｔ−１）＝Ｃ６／（Ｗｎ（ｔ）／Ｗｎ（ｔ−１））・・・式（６）
を満たす値Ｃ６が存在し、Ｃ６の値が所定の範囲以内におさまる物体ｍと物体ｎを同一物体と判断する。式（６）の左辺は時刻（ｔ−１）から時刻ｔにおける自車１から障害物７０までの距離の変化率を表したものであり、右辺の分母は時刻（ｔ−１）から時刻ｔにおける障害物７０の画像上のサイズの変化率を表したものである。距離の変化率と画像サイズの変化率は相反（例えば反比例）の関係にあり、かつＣ６が所定の範囲内で推移する場合には自車１から障害物７０までの距離と障害物７０の画像上のサイズのマッチングがとれたこととなる。Ｃ６の値の範囲は画像センサ２０部、ミリ波レーダ３０部の性能や実験値に基づき予めセンサマッチング部４０に登録しておくものとする。
【００４９】
例えば、時刻（ｔ−２）において自車１から障害物７０までの距離が３０ｍであって障害物７０の画像上のサイズが２７ピクセルであり、時刻（ｔ−１）において自車１から障害物７０までの距離が１５ｍであって障害物７０の画像上のサイズが５４ピクセルであり、時刻ｔにおいて自車１から障害物７０までの距離が１０ｍであって障害物７０の画像上のサイズが９０ピクセルである場合について考える。時刻（ｔ−２）から時刻（ｔ−１）の間のＣ６は式（６）から１となる。同様に時刻（ｔ−１）から時刻ｔの間のＣ６は式６から０．９となる。理想的にはＣ６は一定値を示すが測定誤差等を考慮してＣ６が所定の範囲内の値を示す場合はマッチングがとれていると判断して物体ｍと物体ｎは同一物体であると判定する。一方、Ｃ６の値が一定の値を示さず振れ幅が大きい時は物体ｍと物体ｎは同一の物体ではないと判断する。このようにして、いずれかの物体とマッチングのとれた物体の情報のみを障害物７０の情報として衝突予測部５０に送信する。一方、いずれの物体ともマッチングのとれなかった物体は誤認識により検出されたものであるとして障害物７０から除外する。つぎに、センサマッチング４０は、画像センサ部２０による障害物７０の画像上の位置（２次元座標）とミリ波センサ部３０による自車１から障害物７０までの距離によって障害物７０の予測位置ｋ（ｔ）を求める。すなわち、画像上の位置からは障害物７０の左右方向の情報を取得でき、自車１から障害物７０までの距離からは奥行き方向の情報を得ることができるためこれにより障害物７０の予測位置ｋ（ｔ）を算出する。
【００５０】
つぎに、衝突予測部５０において自車１と障害物７０の衝突予測を行う（ステップＳ４１０）。ここでの衝突予測はセンサマッチング部４０において算出された障害物７０の予測位置ｋ（ｔ）を用いて行う。障害物７０の予測位置ｋ（ｔ）により時刻ｔにおける自車１から障害物７０までの距離を算出することができる。そしてこの距離が所定の範囲Ｃ７より近づくことの条件は、
｜ｋ（ｔ）｜≦Ｃ７・・・式（７）
で表される。また、時間Ｃ８内に式（７）を満たすことの条件は、
ｔ≦Ｃ８・・・式（８）
で表される。
【００５１】
図９は、本発明の実施の形態にかかる衝突予測を模式的に表した図である。図９において、横軸は時間ｔを表し、縦軸は自車１から障害物７０までの距離｜ｋ（ｔ）｜を示している。図中の破線は式（７）で示したＣ７を示しており、Ｃ７の値より｜ｋ（ｔ）｜の値が小さくなると予想される場合に警報報知部６０によって自車１の運転者に警報を出す。例えば、自車１と障害物７０が３秒以内に距離Ｃ７より近づくと予想される場合に警報を出すよう設定してあるとする。すなわち、Ｃ８＝３秒である。この場合、時刻ａから時刻ｃまでの時間が５秒であるとするとここでは警報を出さない。一方、時刻ｂから時刻ｃまでの時間が３秒であるとするとこの時点で警報を出す。このように、衝突予測部５０において衝突する可能性ありと判断した場合、警報報知部６０の報知制御部６１はこの情報に基づいて音声報知部６２と画像報知部６３とから警報を発するよう指示を出し、音声報知部６２や画像報知部６３から自車１の運転手に警報が出される（ステップＳ４３０）。また、Ｃ１〜Ｃ８の値の範囲は自車１の速度ｖに応じて変更するよう設定しておいてもよい。
【００５２】
この後、運転者がブレーキをかけるなどの衝突回避の制御操作を行った場合には、運転者制御監視装置６５から衝突予測部５０へ衝突予測信号のリセット指示が出される（ステップＳ４４０）。なお、この衝突回避の制御操作が行われた後、運転者制御監視部６５から報知制御部６１に指示を出して警報の停止をしてもよいし、衝突予測情報の更新により衝突の可能性が無くなったことが確認された後警報を停止してもよい。
【００５３】
上述してきたように、本実施の形態では、画像センサ部２０によって算出した物体ｎ（障害物７０）の画像上のサイズの変化率とミリ波センサ部３０によって算出した自車１から物体ｍ（障害物７０）までの距離の変化率が相反関係（例えば略反比例関係）にある場合に物体ｎと物体ｍが同一物体であると判断するとともに、同一物体であると判断した場合は所定時間後における自車１に対する相対予測位置ｈ（ｔ）を算出するセンサマッチング部４０を備えることとしたので、障害物の認識性能を高め障害物の検出を正確に行うことが可能となる。
【００５４】
なお、上記実施の形態では画像センサ部２０によって障害物７０の画像上の位置を算出したが、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）受信機能を利用して障害物７０の位置を検出してもよい。また、上記実施の形態ではミリ波センサ部３０が単眼の場合について説明したが、複数のミリ波レーダによって自車１から障害物７０までの距離や自車１に対する障害物７０の相対速度を算出してもよい。さらに、上記実施の形態ではＣ１〜Ｃ８を所定値に固定した場合について説明したが、天候等の周囲の環境の変化により画像センサ部２０やミリ波センサ部３０は測定誤差を生じる場合があるため、Ｃ１〜Ｃ８の所定の範囲の設定を自由に設定できるようにしてもよい。
【００５５】
（付記１）撮像した画像から障害物の画像上のサイズおよび画像上の位置を検出する画像センサ部と、
ミリ波を送出し、その反射波に基づいて自車から障害物までの距離を検出するミリ波センサ部と、
前記画像センサ部によって検出した障害物の画像上のサイズの変化率と前記ミリ波センサ部によって検出した自車から障害物までの距離の変化率とが相反関係にある場合に、画像センサ部によって検出された障害物とミリ波センサ部によって検出された障害物を同一物体であると判断するとともに、同一物体であると判断した場合に該同一物体を衝突予測対象障害物として該衝突予測対象障害物の所定時間後における自車に対する相対予測位置を前記画像センサ部で検出した画像上の位置と前記ミリ波センサ部で検出した自車から障害物まで距離とに基づいて算出するセンサマッチング部と、
前記算出した衝突予測対象障害物の相対予測位置から自車と衝突予測対象障害物の衝突の可能性を予測する衝突予測部と、
を備えることを特徴とする衝突予測装置。
【００５６】
（付記２）前記センサマッチング部は、前記衝突の可能性を予測する時点の衝突予測対象物および前記自車の状態が前記所定時間維持された場合の前記自車に対する衝突予測対象物の相対的な位置を前記衝突予測対象障害物の予測位置として算出することを特徴とする付記１に記載の衝突予測装置。
【００５７】
（付記３）自車のヨーレートおよび自車の速度を測定して自車の前記所定時間後の自車予測位置を算出する自車測定部をさらに備え、
前記画像センサ部は、前記自車の速度および／または前記自車予測位置に基づいて障害物を抽出し、
前記ミリ波センサ部は、自車に対する障害物の相対速度を算出し、前記自車測定部で算出した自車の速度と前記算出した自車に対する障害物の相対速度とに基づいて障害物を抽出することを特徴とする付記１または２に記載の衝突予測装置。
【００５８】
（付記４）前記衝突予測部は、前記所定の時間内に前記相対予測位置が自車から所定の距離内に位置する場合に衝突の可能性があると予測することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の衝突予測装置。
【００５９】
（付記５）前記所定の時間および／または前記所定の距離は、前記自車の運転者によって自由に設定変更可能なことを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の衝突予測装置。
【００６０】
（付記６）前記衝突予測部が衝突の可能性があると判断した場合に、自車の運転者に警報を発生する警報報知部をさらに備えることを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の衝突予測装置。
【００６１】
（付記７）前記衝突予測部は、前記自車の速度をさらに用いて衝突予測を行うことを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の衝突予測装置。
【００６２】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１の発明によれば、画像センサ部によって検出した障害物の画像上のサイズの変化率とミリ波センサによって検出した自車から障害物までの距離の変化率とが相反関係にある場合に、画像センサ部によって検出された障害物とミリ波センサによって検出された障害物を同一物体であると判断するとともに、同一物体であると判断した場合は該同一物体を衝突予測対象障害物として該衝突予測対象障害物の所定時間後における自車に対する相対予測位置を画像上の位置と自車から第２の障害物まで距離に基づいて算出するセンサマッチング部を備えることとしたので、障害物の認識性能を高めることができ障害物の検出を正確に行うことが可能な衝突予測装置が得られるという効果を奏する。
【００６３】
また、請求項２の発明によれば、衝突の可能性を予測する時点の衝突予測対象物および自車の状態が所定時間維持された場合の該自車に対する衝突予測対象物の相対的な位置を衝突予測対象障害物の予測位置として算出することとしたので、現在の走行状態を反映した衝突予測を行うことが可能な衝突予測装置が得られるという効果を奏する。
【００６４】
また、請求項３の発明によれば、自車のヨーレートおよび自車の速度を測定して自車の前記所定時間後の自車予測位置を算出する自車測定部をさらに備え、画像センサ部は、自車の速度および／または自車予測位置に基づいて障害物を抽出し、ミリ波センサ部は、自車に対する障害物の相対速度を算出し、自車測定部で算出した自車の速度と前記算出した自車に対する障害物の相対速度とに基づいて障害物を抽出することとしたので、障害物の対象となりうる物体のみを効率よく抽出することが可能な衝突予測装置が得られるという効果を奏する。
【００６５】
また、請求項４の発明によれば、衝突予測部は、所定の時間内に相対予測位置が自車から所定の距離内に位置する場合に衝突の可能性があると予測することとしたので、自車と障害物の衝突の回避を考慮にいれた衝突の予測をすることが可能な衝突予測装置が得られるという効果を奏する。
【００６６】
また、請求項５の発明によれば、衝突予測部が衝突の可能性があると判断した場合に、自車の運転者に警報を発生する警報報知部をさらに備えることとしたので、自車の運転者に対して衝突の可能性がある危険な状態を知らせることが可能な衝突予測装置が得られるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態にかかる衝突予測装置の予測原理を説明するための説明図である。
【図２】本実施の形態にかかる衝突予測装置の概略を示すブロック図である。
【図３】本実施の形態にかかる障害物のセンシング範囲を模式的に表した図である。
【図４】本実施の形態にかかる画像センサ部２０によって抽出される画像上の障害物を表した模式図である。
【図５】本実施の形態にかかる自車の予測位置を算出する手順を示したフローチャートである。
【図６】本実施の形態にかかる障害物の画像上のサイズと画像上の位置を算出する手順を示したフローチャートである。
【図７】本実施の形態にかかる自車から障害物までの距離および自車に対する障害物の相対速度を算出する手順を示したフローチャートである。
【図８】図２に示した警報装置の警報発信の手順を示すフローチャートである。
【図９】本実施の形態にかかる衝突予測を模式的に表した図である。
【符号の説明】
１    自車
１０    自車測定部
１１    ヨーレートセンサ
１２    速度センサ
１３    自車進路予測部
２０    画像センサ部
２１    画像センサ
２２    物体抽出部
２３    サイズ算出部
３０    ミリ波センサ部
３１    ミリ波レーダ
３２    物体抽出部
３３    距離・速度算出部
４０    センサマッチング部
５０    衝突予測部
６０    警報報知部
６１    報知制御部
６２    音声報知部
６３    画像報知部
６５    運転者制御監視部
７０    障害物
【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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