(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる検出特性を有すると共に車両に搭載されている少なくとも３種類の前方認識手段と、
上記各前方認識手段がそれぞれ検出した前方立体物から同一の前方立体物を検出する立体物検出処理部とを備える車両の前方立体物認識装置において、
上記立体物検出処理部が、
上記各前方認識手段でそれぞれ検出した上記前方立体物に基づき該各前方立体物を特定する特徴量をそれぞれ求め、
上記各前方認識手段で検出した上記各前方立体物の全ての組み合わせそれぞれについて該各前方立体物の上記特徴量の同一確率を、該各特徴量の誤差に関するガウス分布に基づき求め、
求めた上記同一確率に基づき同一確率を求めた上記各前方立体物の組み合わせに対し、求めた同一確率に基づいて、該組み合わさせられた前方立体物に同一立体物があるか否かを判定し、
同一の前方立体物がありと判定された場合は、同一と判定された該前方立体物の特徴量に基づいて同一と判定された該各前方立体物をフュージョンしたフュージョン立体物の特徴量を生成する
ことを特徴とする車両の前方立体物認識装置。
【請求項２】
上記フュージョン立体物生成部は、上記ガウス分布の標準偏差を、該ガウス分布の設定対象となる上記前方立体物を検出した上記前方認識手段の検出精度に応じて可変設定する
ことを特徴とする請求項１記載の車両の前方立体物認識装置。
【請求項３】
上記特徴量は、上記車両を原点とする車体前後方向の距離座標と車幅方向の位置座標と、該車体前後方向の距離座標の時間的変化に基づいて求めた相対速度とを有する
ことを特徴とする請求項１或いは２記載の車両の前方立体物認識装置。
【請求項４】
上記フュージョン立体物生成部は、上記フュージョン立体物の特徴量を、同一と判定された上記各前方立体物を検出した上記前方認識手段の検出特性に応じ、上記距離座標と上記位置座標と上記相対速度とを検出精度の優れているものから選択して設定する
ことを特徴とする請求項３記載の車両の前方立体物認識装置。
【請求項５】
上記前方認識手段は、少なくともミリ波レーダ装置とステレオカメラ装置とレーザレーダ装置である
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の車両の前方立体物認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の前方認識手段で検出した前方立体物が同一か否かを、各前方立体物を特定する特徴量の誤差に関するガウス分布に基づいて判定する車両の前方立体物認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車等の車両においては、車両に搭載したカメラやミリ波レーダ等の前方認識手段を用いて前方立体物を認識し、この認識結果を種々の車両制御に利用する技術が提案されている。
【０００３】
ところで、カメラ装置やレーダ装置を代表とする各種前方認識手段には、走行環境によって検出精度にばらつきがある。そのため、最近では、カメラ装置とレーダ装置等の複数の前方認識手段を搭載し、各前方認識手段で検出した結果を組み合わせて、前方立体物を認識するセンサフュージョンと呼ばれる手法が提案されている。
【０００４】
例えば特許文献１（特開２００５−１６５４２１号公報）には、ミリ波レーダとカメラを含む画像認識装置で検出した各データに基づき、この各データの確かさを示す確率分布を求め、同じデータ値に関する複数の確率分布の積を取ることによってデータをフュージョンし、最も高い確率を示すデータ値に基づいて前方立体物の種別を調べる技術が開示されている。
【０００５】
この文献に開示されている技術によれば、ある前方認識手段で検出したデータに基づいて求めた確率分布の確率が低下した場合であっても、他の前方認識手段で検出したデータに基づいて求めた確率分布が高い確率を示していれば、この高い確率のデータ値を用いて前方立体物の種別を認識することができる。
【特許文献１】特開２００５−１６５４２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、例えば画像認識装置は、夜間や降雨、降雪時の検出精度が低下するためデータ値の確率分布を補正して検出精度を高める必要がある。この点、例えばミリ波レーダは、日照の影響を受け難く、高精度な検出を行うことができるが、歩行者の検出精度は低い。
【０００７】
従って、例えばカメラとミリ波レーダとの２つの前方認識手段を用いて前方立体物を認識しようとした場合であっても、夜間や降雨、降雪時等の走行環境では、前方立体物の検出精度が低下する不具合がある。
【０００８】
そのため、特許文献１では、照度センサで検出した暗さに関するデータ値に基づいて、画像認識装置で検出したデータ値の確率分布を補正して検出精度を高めるようにしている。
【０００９】
しかし、特許文献１に開示されている技術では、走行環境の影響を受けて画像認識装置等の前方認識手段の検出精度を高めるために、照度センサ等の補助的なセンサ類を併設しなければならず、部品点数が多くなり、製造コストが嵩む問題がある。
【００１０】
一方、検出精度の高い前方認識手段を用いることで、使用する補助的なセンサ類の数を減少させることも考えられるが、前方認識手段が高価となり、製品コストが高くなる問題がある。
【００１１】
本発明は、上記事情に鑑み、高精度な前方認識手段を用いることなく、一般に普及している前方認識装置を用いて前方立体物を高精度に検出することができ、しかも、部品点数の大幅な増加、及び製品コストの高騰を抑制して、高い信頼を得ることのできる車両の前方立体物認識装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するため本発明は、異なる検出特性を有すると共に車両に搭載されている少なくとも３種類の前方認識手段と、上記各前方認識手段がそれぞれ検出した前方立体物から同一の前方立体物を検出する立体物検出処理部とを備える車両の前方立体物認識装置において、上記立体物検出処理部が、上記各前方認識手段でそれぞれ検出した上記前方立体物に基づき該各前方立体物を特定する特徴量をそれぞれ求め、上記各前方認識手段で検出した上記各前方立体物の全ての組み合わせそれぞれについて該各前方立体物の上記特徴量の同一確率を、該各特徴量の誤差に関するガウス分布に基づき求め、求めた上記同一確率に基づき同一確率を求めた上記各前方立体物の組み合わせに対し、求めた同一確率に基づいて、該組み合わさせられた前方立体物に同一立体物があるか否かを判定し、同一の前方立体物がありと判定された場合は、同一と判定された該前方立体物の特徴量に基づいて同一と判定された該各前方立体物をフュージョンしたフュージョン立体物の特徴量を生成することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、前方立体物を少なくとも３種類の前方認識手段で検出し、各前方認識手段で検出した各前方立体物の同一確率を、各前方立体物を特定する特徴量の誤差に関するガウス分布に基づき求めるようにしたので、高精度な前方認識手段を用いることなく、一般に普及している前方認識装置を用いて前方立体物を高精度に検出することができる。
【００１４】
又、少なくとも３種類の前方認識手段を用いて前方立体物を検出するようにしたので、例えば１つの前方認識手段の検出精度が特定の走行環境下で低下するような場合であっても、他の前方認識手段にて補間されるため、補助的なセンサ類を併設する必要が無く、部品点数の大幅な増加、及び製品コストの高騰が抑制されて、高い信頼を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面に基づいて本発明の一形態を説明する。図１に車両の平面図、図２に車両に搭載されている前方立体物認識装置の概略構成図を示す。
【００１６】
図１に示すように、自動車等の車両（自車）１には、前方認識手段として、異なる検出特性を有する３種類のステレオカメラ装置２、ミリ波レーダ装置３、レーザレーダ装置４を備えている。
【００１７】
ステレオカメラ装置２は、ステレオ光学系として、 固体撮像素子を搭載する左右一対のカメラ（ＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラ）を有し、この両カメラが、ルームミラー上方に一定の間隔を開けて取り付けられ、車両１の前方を異なる視点からステレオ撮像する。又、ミリ波レーダ装置３は、車両１の前端部の車幅方向略中央に取付けられている。ミリ波レーダ装置３から出射されるミリ波は、後述するレーザに比べて細く絞ることが困難であるため、複数本のミリ波のビームを車両１の前方に放射状に送信し、前方立体物からの反射波を受波する。
【００１８】
レーザレーダ装置４は、ミリ波レーダ装置３とほぼ同じ位置に取付けられている。レーザレーダ装置４から出射されるレーザ光は細く絞ることが可能であるため、図１に示すように、車両１の前方に送信した細幅のレーザ光を、車幅方向（或いは車幅方向と高さ方向）を所定の視野角を有して走査しながらパルス照射し、前方立体物からの反射光を受光する。
【００１９】
ステレオカメラ装置２で撮像したステレオ画像、ミリ波レーダ装置３で検出したミリ波信号、レーザレーダ装置４で検出したレーザ信号が、図２に示す前方立体物認識装置５に入力される。この前方立体物認識装置５は、マイクロコンピュータ等のコンピュータを主体に構成され、周知のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等が備えられている。
【００２０】
前方立体物認識装置５は、前方立体物を検出する機能として、ステレオ画像処理部６、ミリ波信号処理部７、レーザ信号処理部８、及び立体物検出処理部９を備えている。更に、この前方立体物認識装置５に車両制御部２１が接続されている。
【００２１】
ステレオ画像処理部６は、ステレオカメラ装置２で撮像したステレオ画像に基づき、検出した前方立体物（以下、「画像立体物」と称する）Ｉｉ（ｉは変数、図１では、ｉ＝1,2,3）の位置のずれ量から三角測量の原理によって距離データを生成し、この距離データに基づいて、周知のグルーピング処理や、予め記憶しておいた立体物データと比較し、車両や歩行者等の画像立体物を各々抽出する。更に、各画像立体物Ｉｉを特定する特徴量（画像特徴量）を求める。本形態は、画像特徴量を、車両１を原点とする車体前後方向（以下、「ｚ方向」と称する）の距離座標（以下、「ｚ座標」と称する）Ｉｚ、及び車幅方向（以下、「ｘ方向」と称する）の位置座標（以下、「ｘ座標」と称する）Ｉｘと、ｚ座標Ｉｚの時間的変化に基づいて求めたｚ方向の相対速度（以下、「Ｖｚ速度」と称する）Ｉｖで表す。
【００２２】
ミリ波信号処理部７は、ミリ波レーダ装置３からの検出信号に基づき各前方立体物（以下、「ミリ波立体物」と称する）Ｍｉ（図１ではｉ＝1,2,3）を特定する特徴量（ミリ波特徴量）を求める。本形態は、ミリ波特徴量を、ミリ波レーダ装置３によるミリ波の送信から受信までの時間に基づき求めるｚ座標Ｍｚ、複数本のビームのうちで反射波が受波されたビームの送信方向に基づき求めるｘ座標Ｍｘ、ドップラー原理に基づいて求めるＶｚ速度Ｍｖで表す。
【００２３】
レーザ信号処理部８は、レーザレーダ装置４からの検出信号に基づき各前方立体物（以下、「レーザ立体物」と称する）Ｌｉ（図１ではｉ＝1,2）を特定する特徴量（レーザ特徴量）を求める。本形態は、レーザ特徴量を、レーザレーダ装置４によるレーザ光の送光から受光までの時間に基づき求めるｚ座標Ｌｚ、反射光が受光されたときのレーザ光の送光方向に基づき求めるｘ座標Ｌｘ、及び、ｚ座標Ｌｚの時間的変化から求めるＶｚ速度Ｌｖで表す。
【００２４】
尚、上述した各処理部６〜８で検出される立体物Ｉｉ，Ｍｉ，Ｌｉの各特徴量を表す座標系は、基準となる座標系（例えば、画像立体物Ｉを認識する座標系）に整合されて設定されている。
【００２５】
又、表１に、ミリ波レーダ装置３、ステレオカメラ装置２、レーザレーダ装置４による前方立体物の検出特性を、走行環境との関係で示す。ここで、◎，○，△，×は検出精度を示し、◎は良好、○はやや良好、△はやや劣る、×は劣るである。
【表１】
0004712562.tif 000002
【００２６】
上述したように、ミリ波レーダ装置３から出力されるミリ波はレーザ光に比べて細く絞ることが困難であるため、ｘ方向（横位置）の分解能は、レーザレーダ装置４に比べて低く、前方立体物の幅を検出する精度は低いが、天候の影響を受けずに前方立体物を検出することができる。
【００２７】
一方、レーザレーダ装置４から出射されるレーザ光は細く絞ることが可能で、ｘ方向を連続走査することができるため横位置の分解能に優れている。従って、横位置を高精度に検出することができるが、レーザ光が雨滴によって屈折され、或いは反射されるため、天候の影響を受け易い。一方、レーザ光は、前方立体物が先行車の場合、車体後面に設けた左右のリフレクタから強く反射されるため、前方立体物の横位置や左右幅の検出精度に優れている。しかし、１台の四輪車の左右のリフレクタを並走する２台の自動二輪車と誤判定したり、並走する２台の自動二輪車を１台の四輪車と誤判定し易く、前方立体物の形状を認識する性能は低い。
【００２８】
一方、ステレオカメラ装置２は、前方立体物を光のコントラストで認識するため、横位置、及び形状の分解能は優れているが、コントラストを認識することの困難な走行環境（夜間、降雨時等）での分解能が低い。
【００２９】
又、図３に示すように、この立体物検出処理部９が、一次フュージョン立体物生成部１１、二次フュージョン立体物生成部１２を備えている。
【００３０】
一次フュージョン立体物生成部１１は、ステレオ画像処理部６で求めた、注目している画像立体物Ｉの画像特徴量（ｘ座標Ｉｘ、ｚ座標Ｉｚ、Ｖｚ速度Ｉｖ）と、ミリ波信号処理部７で求めた、注目しているミリ波立体物Ｍのミリ波特徴量（x座標Ｍｘ、z座標Ｍｚ、Ｖｚ速度Ｍｖ）とを読込み、両前方立体物Ｉ，Ｍの特徴量（ｘ座標Ｍｘ，Ｉｘ、ｚ座標Ｍｚ，Ｉｚ、Ｖｚ速度Ｍｖ，Ｉｖ）が、それぞれ同一である確率（同一確率）Ｐｚ，Ｐｘ，ＰＶを算出し、この各同一確率Ｐｚ，Ｐｘ，Ｐｖの積から立体物同一確率Ｐを算出し、この立体物同一確率Ｐに基づき、両前方立体物Ｉ，Ｍが同一か否かを調べる。
【００３１】
そして、両前方立体物Ｉ，Ｍが同一と判定された場合、各特徴量（ｘ座標Ｍｘ，Ｉｘ、ｚ座標Ｍｚ，Ｉｚ、Ｖｚ速度Ｍｖ，Ｉｖ）の組み合わせから、一次フュージョンによる前方立体物（以下、「一次フュージョン立体物」と称する）Ｆの特徴量である一次フュージョン特徴量（ｘ座標Ｆｘ、ｚ座標Ｆｚ、Ｖｚ速度Ｆｖ）を生成する。
【００３２】
又、二次フュージョン立体物生成部１２は、一次フュージョン立体物Ｆの特徴量である二次フュージョン特徴量（ｘ座標Ｆｘ、ｚ座標Ｆｚ、Ｖｚ速度Ｆｖ）と、レーザ信号処理部８で求めた、注目しているレーザ立体物Ｌのレーザ特徴量（ｘ座標Ｌｘ、ｚ座標Ｌｚ、Ｖｚ速度Ｌｖ）とを読込み、両前方立体物Ｆ，Ｌの特徴量（ｘ座標Ｆｘ，Ｌｘ、ｚ座標Ｆｚ，Ｌｚ、Ｖｚ速度Ｆｖ，Ｌｖ）が、各々同一である確率（同一確率）Ｐｚ，Ｐｘ，ＰＶを算出し、この各同一確率Ｐｚ，Ｐｘ，Ｐｖの積から立体物同一確率Ｐを算出し、この立体物同一確率Ｐに基づき、両前方立体物Ｆ，Ｌが同一か否かを調べる。そして、両前方立体物Ｆ，Ｌが同一と判定された場合、ｘ座標Ｆｘ，Ｌｘ、ｚ座標Ｆｚ，Ｌｚ、Ｖｚ速度Ｆｖ，Ｌｖの組み合わせから、二次フュージョンによる前方立体物（以下、「二次フュージョン立体物」と称する）Ｓの特徴量（ｘ座標Ｓｘ、ｚ座標Ｓｚ、Ｖｚ速度Ｓｖ）を生成する。
【００３３】
車両制御部２１は、前方立体物認識装置５で生成した二次フュージョン立体物Ｓの特徴量（ｘ座標Ｓｘ、ｚ座標Ｓｚ、Ｖｚ速度Ｓｖ）に基づき、前方立体物の認識・監視を行うと共に、必要に応じて、警報装置を含む車両全体の制御を行う。例えば、前方立体物が歩行者と認識された場合は、当該歩行者との距離が短くなり、運転者への警報が必要な走行状況では、警報装置を作動させ、スピーカから注意を促す音声を吹鳴したり、モニタ上に警告文字を表示したりして、運転者に注意を促す。更に、必要な場合は、自動ブレーキ等を作動させて車両１を減速させる等の衝突回避制御を行う。
【００３４】
上述した前方立体物認識装置５で実行される立体物認識処理は、具体的には、図４に示す立体物認識処理ルーチンに従って処理される。このルーチンはイグニッションスイッチをＯＮした後、設定周期毎に実行され、先ず、ステップＳ１でステレオカメラ装置２で撮像したステレオ画像を読込み、ステップＳ２で、読み込んだステレオ画像から、各画像立体物Ｉｉのｘ座標Ｉｘ、ｚ座標Ｉｚ、Ｖｚ速度Ｉｖをそれぞれ算出し、メモリに一時記憶させる（ステレオ画像処理部６）。
【００３５】
次いで、ステップＳ３へ進み、ミリ波レーダ装置３で検出したミリ波信号を読み込み、ステップＳ４で、読み込んだミリ波信号から、各ミリ波立体物Ｍｉのｘ座標Ｍｘ、ｚ座標Ｍｚ、Ｖｚ速度Ｍｖをそれぞれ算出し、メモリに一時記憶させる（ミリ波信号処理部７）。
【００３６】
その後、ステップＳ５へ進み、レーザレーダ装置４で認識したレーザ信号を読み込み、ステップＳ６で、読み込んだレーザ信号から、レーザ立体物Ｌｉのｘ座標Ｌｘ、ｚ座標Ｌｚ、Ｖｚ速度Ｌｖをそれぞれ算出し、メモリに一時記憶させる（レーザ信号処理部８）。
【００３７】
そして、ステップＳ７へ進み、各前方立体物Ｉｉ，Ｍｉ，Ｌｉのｘ座標Ｉｘ，Ｍｘ，Ｌｘ、ｚ座標Ｉｚ，Ｍｚ，Ｌｚ、Ｖｚ速度Ｉｖ，Ｍｖ，Ｌｖに基づいて、それらの同一確率から、フュージョン立体物を生成し（立体物検出処理部９）、ルーチンを抜ける。
【００３８】
ステップＳ７で実行されるフュージョン立体物の生成処理は、図５、図６に示すフュージョン立体物生成サブルーチンに従って行われる。尚、このサブルーチンのステップＳ１１〜Ｓ２１で、一次フュージョン立体物生成部１１で行われる処理が実行され、続く、ステップＳ２２〜Ｓ３２で、二次フュージョン立体物生成部１２で行われる処理が実行される。
【００３９】
先ず、ステップＳ１１〜Ｓ２２では、ミリ波レーダ装置３で検出した立体物とステレオカメラ装置２で撮像した立体画像とを比較して、同一立体物を検出する。この場合、ミリ波と画像とを比較した場合、Ｖｚ速度、ｚ方向の距離（ｘ座標）はミリ波の検出精度が高いため、ミリ波立体物Ｍｉを基準立体物として設定している。
【００４０】
すなわち、ステップＳ１１では、ミリ波信号処理部７で検出した各ミリ波立体物Ｍｉから、基準となるｎ番目のミリ波立体物（以下、「基準ミリ波立体物」と称する）Ｍｎを選択する。尚、ｎは整数で、初期値は１である。
【００４１】
次いで、ステップＳ１２へ進み、１つの画像立体物Ｉｉを選択する。その後、ステップＳ１３で、ミリ波レーダ装置３とステレオカメラ装置２とのｘ方向の標準偏差σｘ、ｚ方向の標準偏差σｚ、及びＶｚ速度の標準偏差σｖをそれぞれ算出する。ところで、上述したように、ミリ波と画像の検出精度を比較した場合、ｚ方向の距離及び速度については、ミリ波の検出精度が優れている。しかし、ｘ方向の距離については画像の検出精度が優れている。但し、画像の検出精度はｘ方向の距離が離れるに従って低下する。
【００４２】
そのため、各標準偏差σｘ，σｚ，σｖは、検出精度が比較的高い基準ミリ波立体物Ｍｎのｚ座標Ｍｚを基準に次式から算出する。
【００４３】
σｘ＝ηｘ[m]＋ｋ１・Ｍｚ          …（１）
σｚ＝ηｚ[m]＋ｋ２・Ｍｚ          …（２）
σｖ＝（ηｖ[m]／ｔ[sec]）＋ｋ３・Ｍｚ  …（３）
ここで、ηｘ，ηｚ，ηｖは、ミリ波と画像とのｘ方向、ｚ方向、Ｖｚ速度の検出精度のばらつきを、それぞれ補正する値であり、
ηｘ＝（α・ｋｍｘ）＋（β・ｋｉｘ）
ηｚ＝（α・ｋｍｚ）＋（β・ｋｉｚ）
ηｖ＝（α・ｋｍｖ）＋（β・ｋｉｖ）
で求められる。ここで、α，βは係数であり、予め実験等から求めて設定されている。又、ｋｍｘ，ｋｍｚ，ｋｍｖはミリ波レーダ装置３のｘ方向、ｚ方向、Ｖｚ速度の誤差、ｋｉｘ，ｋｉｚ，ｋｉｖはステレオカメラ装置２のｘ方向、ｚ方向、Ｖｚ速度の誤差であり、予め実験等から求めて設定されている。
【００４４】
このように、本形態は標準偏差σｘ，σｚ，σｖを、検出精度の優れているミリ波レーダ装置３で検出した基準ミリ波立体物Ｍｎのｚ座標（ｚ方向の距離座標）Ｍｚに基づいて可変設定するようにしたので、より正確なガウス分布を求めることができる。
【００４５】
次いで、ステップＳ１４へ進み、基準ミリ波立体物Ｍｎと画像立体物Ｉｉとの、ｘ座標Ｍｘ，Ｉｘ、ｚ座標Ｍｚ，Ｉｚ、Ｖｚ速度Ｍｖ，Ｉｖの各同一確率Ｐｘ，Ｐｚ，Ｐｖを、次式に示す確率密度関数に基づきそれぞれ設定する。但し、次式においては、基準ミリ波立体物Ｍｎと画像立体物Ｉｉのｘ座標、ｚ座標、Ｖｚ速度をそれぞれ、Ｍｎ＝（ｘ１，ｚ１，ｖ１）、Ｉｉ＝（ｘ２，ｚ２．ｖ２）として表している。
【数１】
0004712562.tif 000003
【００４６】
（４）〜（６）式の意味するところは、基準ミリ波立体物Ｍｎと画像立体物Ｉｉとのｘ座標ｘ１，ｘ２、ｚ座標ｚ１，ｚ２、Ｖｚ速度ｖ１，ｖ２の誤差に関するガウス分布を、ｘ座標ｘ１、ｚ座標ｚ１、Ｖｚ速度ｖ１を基準としてそれぞれ求め、その差（ｘ２−ｘ１）、（ｚ２−ｚ１），（ｖ２−ｖ１）から基準ミリ波立体物Ｍｎと画像立体物Ｉｉの同一確率を算出しようとするものである。この各同一確率Ｐｘ，Ｐｚ，Ｐｖの最大値は１（１００[%]）であり、従って、図７に示すように、例えばｘ座標ｘ１，ｘ２の関係が、ｘ２＞ｘ１、すなわち差が生じているときは、Ｐｘ＜１となる。これは、ｚ座標ｚ１，ｚ２、Ｖｚ座標ｖ１，ｖ２も同様である。
【００４７】
尚、本形態では、この各同一確率Ｐｘ，Ｐｚ，Ｐｖをマップ検索により設定するようにしている。各マッブ（ｘ座標同一確率マップ、ｚ座標同一確率マップ、Ｖｚ速度同一確率マップ）には、予め基準ミリ波立体物Ｍｎのｘ座標Ｍｘ、ｚ座標Ｍｚ、Ｖｚ速度Ｍｖと各標準偏差σｘ，σｚ，σｖとで設定される各ガウス分布表が各々記憶されており、この各ガウス分布表に基づきｘ座標Ｉｘ、ｚ座標Ｉｚ、Ｖｚ速度Ｉｖを変数として同一確率Ｐｘ，Ｐｚ，Ｐｖがそれぞれ設定される。
【００４８】
次いで、ステップＳ１５へ進み、立体物同一確率Ｐｉを次式から算出する。 
Ｐｉ←Ｐｘ・Ｐｚ・Ｐｖ  …（７）
上述したように、各同一確率Ｐｘ，Ｐｚ，Ｐｖの最大値は１であるため、完全同一のときはＰ＝１（１００[%]）となり、又、各座標系に差が生じているときは、Ｐ＜１となる。
【００４９】
その後、ステップＳ１６へ進み、立体物同一確率Ｐｉと、予め設定されているしきい値SL1とを比較する。このしきい値SL1は、同一と見なせる範囲を予め実験等から求めて設定したもので、本形態では４０〜７０[%]程度に設定されている。
【００５０】
そして、立体物同一確率Ｐｉがしきい値SL1未満のときは（Ｐｉ＜SL1）、立体物同一確率Ｐｉは無効と判断し、ステップＳ１７へ進み、立体物同一確率Ｐｉをクリアして（Ｐｉ←０）、ステップＳ１８へ進む。又、立体物同一確率Ｐｉがしきい値SL1以上ときは（Ｐ≧SL1）、立体物同一確率Ｐｉは有効と判断し、そのままステップＳ１８へ進む。尚、この場合、有効と判定される立体物同一確率Ｐｉは、１つの基準ミリ波立体物Ｍｎに対し１つとは限らず、立体物同一確率Ｐｉがしきい値SL1以上であれば、複数存在する可能性もある。
【００５１】
そして、ステップＳ１８へ進むと、今回設定した立体物同一確率Ｐｉを記憶する。図１に示すように、例えば、ミリ波立体物Ｍ１を基準ミリ波立体物として選択し、この基準ミリ波立体物Ｍ１を基準に、全ての画像立体物Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３との同一確率Ｐを算出した結果、基準ミリ波立体物Ｍ１と画像立体物Ｉ１とは同一であるが、他の画像立体物Ｉ２，Ｉ３とは非同一であると判定された場合、基準ミリ波立体物Ｍ１と画像立体物Ｉ１との立体物同一確率Ｐは有効と判定されて、そのまま記憶される。又、基準ミリ波立体物Ｍ１と画像立体物Ｉ２との立体物同一確率Ｐ、及び基準ミリ波立体物Ｍ１と画像立体物Ｉ３との立体物同一確率Ｐはそれぞれ０として記憶される。同様に、他の各ミリ波立体物Ｍ２，Ｍ３についても、全ての画像立体物Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３との立体物同一確率Ｐが算出される。
【００５２】
その結果、ミリ波立体物Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３と画像立体物Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３との全ての組み合わせにおいて立体物同一確率Ｐが算出される。従って、画像立体物Ｉ３のように同一のミリ波立体物が検出されない場合も立体物同一確率Ｐは算出され、この場合、立体物同一確率Ｐは０に設定される。
【００５３】
勿論、ミリ波立体物Ｍ３のように画像立体物が検出されない場合でも立体物同一確率Ｐは算出される。この場合も立体物同一確率Ｐは０に設定される。尚、この場合、例えば図１の画像立体物Ｉ３のように、各ミリ波立体物Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３では検出されない前方立体物であっても、各ミリ波立体物Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３との同一確率Ｐがそれぞれ設定されるが、後述する一次フュージョン立体物Ｆｉの生成において１つの前方立体物として統合される。
【００５４】
その後、ステップＳ１９へ進み、画像立体物Ｉｉの全てが選択されたか否かを調べ、未選択の画像立体物Ｉｉが存在しているときは、ステップＳ１２へ戻り、次の画像立体物Ｉｉを選択する。又、画像立体物Ｉｉの全てが選択された場合は、ステップＳ２０へ進む。
【００５５】
ステップＳ２０では、ミリ波立体物Ｍｉの全てが選択されたか否かを調べ、未選択のミリ波立体物Ｍｉが存在しているときは、ステップＳ１１へ戻り、次のミリ波立体物Ｍｉを基準ミリ波立体物Ｍｎに設定し、当該基準ミリ波立体物Ｍｎを基準として画像立体物Ｉｉとの立体物同一確率Ｐｉを求める。又、ミリ波立体物Ｍｉの全てが選択された場合は、ステップＳ２１へ進む。
【００５６】
ステップＳ２１では、一次フュージョン立体物Ｆｉを生成する。この一次フュージョン立体物Ｆｉを生成するに際し、先ず、算出した全ての立体物同一確率Ｐｉに基づき、同一立体物と判定されるミリ波立体物Ｍｉと画像立体物Ｉｉとを抽出する。同一立体物を抽出する際の判定条件は、以下の通りである。
【００５７】
条件１：Ｐｉ＞０である
条件２：ミリ波立体物Ｍｉに対して画像立体物Ｉｉが最大同一確率である
条件３：画像立体物Ｉｉに対してミリ波立体物Ｍｉが最大同一確率である
そして、この条件１〜３の全てが満足された場合、ミリ波立体物Ｍｉと画像立体物Ｉｉとは同一であると判定する。
【００５８】
そして、同一と判定されたミリ波立体物Ｍｉと画像立体物Ｉｉとの組み合わせ、及び立体物同一確率Ｐｉが０に設定されているミリ波立体物Ｍｉ及び画像立体物Ｉｉに基づき、一次フュージョン立体物Ｆｉを各々生成する。この場合、画像立体物Ｍｉのみ（同一となるミリ波立体物Ｍｉが無い）、或いはミリ波立体物のみ（同一となる画像立体物Ｉｉが無い）の場合は、画像立体物Ｉｉの特徴量（ｘ座標Ｉｘ、ｚ座標Ｉｚ、Ｖｚ速度Ｉｖ）、或いはミリ波立体物Ｍｉの特徴量（ｘ座標Ｍｘ、ｚ座標Ｍｚ、Ｖｚ速度Ｍｖ）で一次フュージョン立体物Ｆｉが生成され、又、ミリ波立体物Ｍｉと画像立体物Ｉｉとが同一と判定された場合は、ミリ波レーダ装置３とステレオカメラ装置２との検出精度が高い側の特徴量に基づいて一次フュージョン立体物Ｆｉが生成される。
【００５９】
具体的には、以下の基準に従って、一次フュージョン立体物Ｆｉの特徴量が生成される。  
・Ｐｉ＝０（但し、同一となるミリ波立体物Ｍｉが無く、画像立体物Ｉｉのみ）
ｘ座標←画像立体物Ｉｉのｘ座標Ｉｘ
ｚ座標←画像立体物Ｉｉのｚ座標Ｉｚ
Ｖｚ速度←画像立体物ＩｉのＶｚ速度Ｉｖ
従って、画像立体物Ｉｉのみで生成した一次フュージョン立体物Ｆｉの特徴量は、ｘ座標Ｉｘ、ｚ座標Ｉｚ、Ｖｚ速度Ｉｖで表される。
【００６０】
・Ｐｉ＝０（但し、同一となる画像立体物Ｉｉが無く、ミリ波立体物Ｍｉのみ）
ｘ座標←ミリ波立体物Ｍｉのｘ座標Ｍｘ
ｚ座標←ミリ波立体物Ｍｉのｚ座標Ｍｚ
Ｖｚ速度←ミリ波立体物ＭｉのＶｚ速度Ｍｖ
従って、ミリ波立体物Ｍｉのみで生成した一次フュージョン立体物Ｆｉの特徴量は、ｘ座標Ｍｘ、ｚ座標Ｍｚ、Ｖｚ速度Ｍｖで表される。
【００６１】
・Ｐｉ＞０（ミリ波立体物Ｍｉと画像立体物Ｉｉとは同一）
ｘ座標←画像立体物Ｉｉとミリ波立体物Ｍｉの各ｘ座標Ｉｉ，Ｍｉの加重平均
ｚ座標←ミリ波立体画像Ｍｉのｚ座標Ｍｚ
Ｖｚ速度←ミリ波立体物ＭｉのＶｚ速度Ｍｖ
従って、ミリ波立体物Ｍｉと画像立体物Ｉｉとが同一と判定されたときに生成した一次フュージョン立体物Ｆｉは、ｘ座標（Ｉｉ，Ｍｉの加重平均）、ｚ座標Ｍｚ、Ｖｚ速度Ｍｖで表される。上述したように、ミリ波と画像の検出精度を比較した場合、ｚ方向の距離及び速度については、ミリ波の検出精度が優れており、ｘ方向の距離については画像の検出精度が優れている。しかし、ｘ方向の距離が離れるに従って画像の検出精度は低下する。
【００６２】
そのため、ミリ波立体物Ｍｉと画像立体物Ｉｉとが同一と認定されたときの一次フュージョン立体物Ｆｉを表す特徴量は、ｚ座標、Ｖｚ速度については、ミリ波立体画像Ｍｉのｚ座標Ｍｚ、Ｖｚ速度Ｍｖを優先的に採用し、又、ｘ座標については両ｘ座標Ｉｉ，Ｍｉの加重平均から算出することで、検出精度を高めるようにしている。
【００６３】
例えば、図１において、ミリ波立体物Ｍ１と画像立体物Ｉ１、及びミリ波立体物Ｍ２と画像立体物Ｉ２とが同一と判定された場合、これらがそれぞれフュージョンされて、同図に中線の枠で示すような一次フュージョン立体物Ｆ１，Ｆ２が生成される。又、画像立体物Ｉ３には同一となるミリ波画像がなく、ミリ波立体物Ｍ３には同一となる画像立体物が無い。そのため、画像立体物Ｉ３、及び画像立体物Ｍ３は自身の有する特徴量で一次フュージョン立体物Ｆ３，Ｆ４が生成される。
【００６４】
そして、上述したステップＳ２１で全ての一次フュージョン立体物Ｆｉが生成されると、プログラムは、ステップＳ２２へ進み、ステップＳ２２以降で、一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉと組み合わせから、二次フュージョン立体物Ｓｉを生成する。
【００６５】
先ず、ステップＳ２２では、一次フュージョン立体物Ｆｉから、基準となるｎ番目の一次フュージョン立体物（以下、「基準一次フュージョン立体物」と称する）Ｆｎを選択する。尚、ｎは整数で、初期値は１である。
【００６６】
次いで、ステップＳ２３へ進み、１つのレーザ立体物Ｌｉを選択する。その後、ステップＳ２４で、ミリ波レーダ装置３とステレオカメラ装置２とレーザレーダ装置４とのｘ方向の標準偏差σｘ、ｚ方向の標準偏差σｚ、及びＶｚ速度の標準偏差σｖをそれぞれ算出する。この各標準偏差σｘ，σｚ，σｖは、基準一次フュージョン立体物Ｆｎのｚ座標Ｆｚに基づいて次式から算出する。
【００６７】
σｘ＝ηｘ[m]＋ｋ１・Ｆｚ          …（１’）
σｚ＝ηｚ[m]＋ｋ２・Ｆｚ          …（２’）
σｖ＝（ηｖ[m]／ｔ[sec]）＋ｋ３・Ｆｚ  …（３’）
ここで、ηｘ，ηｚ，ηｖは、ミリ波と画像とレーザ光とのｘ方向、ｚ方向、Ｖｚ速度の検出精度のばらつきを、それぞれ補正する値であり、
ηｘ＝（α・ｋｍｘ）＋（β・ｋｉｘ）＋（γ・ｋｌｘ）
ηｚ＝（α・ｋｍｚ）＋（β・ｋｉｚ）＋（γ・ｋｌｚ）
ηｖ＝（α・ｋｍｖ）＋（β・ｋｉｖ）＋（γ・ｋｌｖ）
で求められる。ここで、α，β，γは係数であり、予め実験等から求めて設定されている。又、ｋｍｘ，ｋｍｚ，ｋｍｖはミリ波レーダ装置３のｘ方向、ｚ方向、Ｖｚ速度の誤差、ｋｉｘ，ｋｉｚ，ｋｉｖはステレオカメラ装置２のｘ方向、ｚ方向、Ｖｚ速度の誤差、ｋｌｘ，ｋｌｚ，ｋｌｖはレーザレーダ装置４のｘ方向、ｚ方向、Ｖｚ速度の誤差であり、予め実験等から求めて設定されている。
【００６８】
このように、本形態は標準偏差σｘ，σｚ，σｖを、レーザレーダ装置４よりも検出精度の優れているミリ波レーダ装置３或いはステレオカメラ装置２で検出した前方立体物Ｍｉ，Ｉｉに基づいて生成した基準一次ヒュージョン立体物Ｆｎのｚ座標（ｚ方向の距離座標）Ｆｚに基づいて可変設定するようにしたので、より正確なガウス分布を求めることができる。
【００６９】
次いで、ステップＳ２５へ進み、基準一次フュージョン立体物Ｆｎとレーザ立体物Ｌｉとの、ｘ座標Ｆｘ，Ｌｘ、ｚ座標Ｆｚ，Ｌｚ、Ｖｚ速度Ｆｖ，Ｌｖの各同一確率Ｐｘ，Ｐｚ，Ｐｖを、上述した（４）〜（５）式に示す確率密度関数に基づきそれぞれ設定する。この場合、基準一次フュージョン立体物Ｆｎとレーザ立体物Ｌｉのｘ座標、ｚ座標、Ｖｚ速度をそれぞれ、Ｆｎ＝（ｘ１，ｚ１，ｖ１）、Ｉｉ＝（ｘ２，ｚ２．ｖ２）としている。尚、本形態では、この各同一確率Ｐｘ，Ｐｚ，Ｐｖをマップ検索により設定するようにしている。各マッブ（ｘ座標同一確率マップ、ｚ座標同一確率マップ、Ｖｚ速度同一確率マップ）には、予め基準一次フュージョン立体物Ｆｎのｘ座標Ｆｘ、ｚ座標Ｆｚ、Ｖｚ速度Ｆｖと各標準偏差σｘ，σｚ，σｖとで設定される各ガウス分布表が各々記憶されており、この各ガウス分布表に基づきｘ座標Ｌｘ、ｚ座標Ｌｚ、Ｖｚ速度Ｌｖを変数として各同一確率Ｐｘ，Ｐｚ，Ｐｖがそれぞれ設定される。
【００７０】
次いで、ステップＳ２６へ進み、立体物同一確率Ｐｉを、上述した（７）式から算出する。
【００７１】
その後、ステップＳ２７へ進み、立体物同一確率Ｐｉと、予め設定されているしきい値SL2とを比較する。このしきい値SL2は、同一と見なせる範囲を予め実験等から求めて設定したもので、本形態では４０〜７０[%]程度に設定されている。
【００７２】
そして、立体物同一確率Ｐｉがしきい値SL2未満のときは（Ｐｉ＜SL2）、ステップＳ２８へ進み、立体物同一確率Ｐｉをクリアして（Ｐｉ←０）、ステップＳ２９へ進む。又、立体物同一確率Ｐｉがしきい値SL2以上ときは（Ｐ≧SL2）、そのままステップＳ２９へ進む。ステップＳ２９へ進むと、今回設定した立体物同一確率Ｐｉを記憶する。
【００７３】
例えば、図１において、一次フュージョン立体物Ｆ１を基準一次フュージョン立体物として選択し、この基準一次フュージョン立体物Ｆ１を基準に、全てのレーザ立体物Ｌ１，Ｌ２との同一確率Ｐを算出した結果、基準一次フュージョン立体物Ｆ１とレーザ立体物Ｌ１とは同一であるが、他のレーザ立体物Ｌ２とは非同一であると判定された場合、基準一次フュージョン立体物Ｆ１とレーザ立体物Ｌ１との立体物同一確率Ｐは有効と判定されて、この立体物同一確率Ｐの値がそのまま記憶される。又、基準一次フュージョン立体物Ｆ１と他のレーザ立体物Ｌ２との立体物同一確率Ｐは０として記憶される。同様に、他の各フュージョン立体物Ｆ２〜Ｆ４についても、全てのレーザ立体物Ｌ１，Ｌ２との立体物同一確率Ｐが算出される。その結果、例えば、一次フュージョン立体物Ｆ３とレーザ立体物Ｌ２とが同一と判定された場合、この両者の立体物同一確率Ｐの値はそのまま記憶される。一方、一次フュージョン立体物Ｆ４は、同一となるレーザ立体物が無いため、その立体物同一確率Ｐは０に設定される。
【００７４】
その後、ステップＳ３０へ進み、レーザ立体物Ｌｉの全てが選択されたか否かを調べ、未選択のレーザ立体物Ｌｉが存在しているときは、ステップＳ２３へ戻り、次のレーザ立体物Ｌｉを選択する。又、レーザ立体物Ｌｉの全てが選択された場合は、ステップＳ３１へ進む。
【００７５】
ステップＳ３１では、フュージョン立体物Ｆｉの全てが選択されたか否かを調べ、未選択のフュージョン立体物Ｆｉが存在しているときは、ステップＳ２２へ戻り、次のフュージョン立体物Ｆｉを基準一次フュージョン立体物Ｆｎに設定し、当該基準一次フュージョン立体物Ｆｎを基準としてレーザ立体物Ｌｉとの立体物同一確率Ｐｉを求める。又、フュージョン立体物Ｆｉの全てが選択された場合は、ステップＳ３２へ進む。
【００７６】
ステップＳ３２へ進むと、二次フュージョン立体物Ｓｉを生成する。この二次フュージョン立体物Ｓｉを生成するに際し、先ず、算出した全ての立体物同一確率Ｐｉに基づき、同一立体物と判定される一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉとを抽出する。同一立体物を抽出する際の判定条件は、以下の通りである。
【００７７】
条件１：Ｐｉ＞０である
条件２：一次フュージョン立体物Ｆｉに対してレーザ立体物Ｌｉが最大同一確率である
条件３：レーザ立体物Ｌｉに対して一次フュージョン立体物Ｆｉが最大同一確率である
そして、この条件１〜３が全て満足された場合、一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉとは同一であると判定する。
【００７８】
そして、同一と判定された一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉとの組み合わせ、及び立体物同一確率Ｐｉが０に設定されている一次フュージョン立体物Ｆｉ及びレーザ立体物Ｌｉに基づき、二次フュージョン立体物Ｓｉを各々生成する。
【００７９】
この場合、レーザ立体物Ｌｉのみ（同一となる一次フュージョン立体物Ｆｉが無い）、或いは一次フュージョン立体物Ｆｉのみ（同一となるレーザ立体物Ｌｉが無い）の場合は、レーザ立体物Ｌｉの特徴量（ｘ座標Ｌｘ、ｚ座標Ｌｚ、Ｖｚ速度Ｌｖ）、或いは一次フュージョン立体物Ｆｉの特徴量（ｘ座標Ｍｘ、ｚ座標Ｍｚ、Ｖｚ速度Ｍｖ）で二次フュージョン立体物Ｓｉが生成され、又、一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉとが同一と判定された場合は、検出精度の高い値の特徴量に基づいて二次フュージョン立体物Ｓｉが生成される。
【００８０】
具体的には、以下の基準に従って、二次フュージョン立体物Ｓｉの特徴量が生成される。  
・Ｐｉ＝０（但し、同一となる一次フュージョン立体物Ｆｉが無く、レーザ立体物Ｌｉのみ）
ｘ座標←レーザ立体物Ｌｉのｘ座標Ｌｘ
ｚ座標←レーザ立体物Ｌｉのｚ座標Ｌｚ
Ｖｚ速度←レーザ立体物ＬｉのＶｚ速度Ｌｖ
従って、レーザ立体物Ｌｉのみで生成した二次フュージョン立体物Ｓｉの特徴量は、ｘ座標Ｌｘ、ｚ座標Ｌｚ、Ｖｚ速度Ｌｖで表される。
【００８１】
・Ｐｉ＝０（但し、同一となるレーザ立体物Ｌｉが無く、一次フュージョン立体物Ｆｉのみ）
ｘ座標←一次フュージョン立体物Ｆｉのｘ座標Ｆｘ
ｚ座標←一次フュージョン立体物Ｆｉのｚ座標Ｆｚ
Ｖｚ速度←一次フュージョン立体物ＦｉのＶｚ速度Ｆｖ
従って、一次フュージョン立体物Ｆｉのみで生成した二次フュージョン立体物Ｓｉの特徴量は、ｘ座標Ｆｘ、ｚ座標Ｆｚ、Ｖｚ速度Ｆｖで表される。
【００８２】
・Ｐｉ＞０（一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉとは同一）で、且つ一次フュージョン立体物Ｆｉが画像立体物Ｉｉのみで生成
ｘ座標←一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉの各ｘ座標Ｆｘ，Ｌｘの加重平均
ｚ座標←レーザ立体物Ｌｉのｚ座標Ｌｚ
Ｖｚ速度←レーザ立体物ＬｉのＶｚ速度Ｌｖ
従って、画像立体物Ｉｉのみで生成されている一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉとで生成される二次フュージョン立体物Ｓｉの特徴量は、ｘ座標（ＦｉとＬｉとの加重平均）、ｚ座標Ｌｚ、Ｖｚ速度Ｌｖとなる。
【００８３】
ステレオカメラ装置２とレーザレーダ装置４との検出精度を比較した場合、ｘ方向の検出精度は双方とも同程度であるため、ｘ座標は各ｘ座標Ｆｘ，Ｌｘの加重平均で求める。一方、ｚ方向検出精度はレーザレーダ装置４のほうが高いため、レーザレーダ装置４で検出したｚ座標Ｌｚ、Ｖｚ速度Ｌｖを採用する。
【００８４】
・Ｐｉ＞０（一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉとは同一）で、且つ一次フュージョン立体物Ｆｉがミリ波立体物Ｍｉのみで生成
ｘ座標←一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉの各ｘ座標Ｆｘ，Ｌｘの加重平均
ｚ座標←ミリ波立体物Ｍｉのｚ座標Ｍｚ
Ｖｚ速度←ミリ波立体物ＭｉのＶｚ速度Ｍｖ
従って、ミリ波立体物Ｍｉのみで生成されている一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉとで生成される二次フュージョン立体物Ｓｉの特徴量は、ｘ座標（ＦｉとＬｉとの加重平均）、ｚ座標Ｍｚ、Ｖｚ速度Ｍｖとなる。
【００８５】
ミリ波レーダ装置３とレーザレーダ装置４との検出精度を比較した場合、ｘ方向の検出精度は同程度であるため、ｘ座標は各ｘ座標Ｆｘ，Ｌｘの加重平均で求める。一方、ｚ方向検出精度はミリ波レーダ装置３のほうが高いため、ミリ波レーダ装置３で検出したｚ座標Ｍｚ、Ｖｚ速度Ｍｖを採用する。
【００８６】
・Ｐｉ＞０（一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉとは同一）で、且つ一次フュージョン立体物Ｆｉがミリ波立体物Ｍｉと画像立体物Ｉｉで生成
ｘ座標←一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉの各ｘ座標Ｆｘ，Ｌｘの加重平均
ｚ座標←ミリ波立体物Ｍｉのｚ座標Ｍｚ
Ｖｚ速度←ミリ波立体物ＭｉのＶｚ速度Ｍｖ
従って、ミリ波立体物Ｍｉ及び画像立体物Ｉｉで生成されている一次フュージョン立体物Ｆｉとレーザ立体物Ｌｉとで生成される二次フュージョン立体物Ｓｉの特徴量は、ｘ座標（ＦｉとＬｉとの加重平均）、ｚ座標Ｍｚ、Ｖｚ速度Ｍｖとなる。組み合わせの選択理由は上述した通りである。
【００８７】
そして、上述したステップＳ３２で全ての二次フュージョン立体物Ｓｉが生成された後、ルーチンを抜ける。
【００８８】
次いで、図２に示す立体物検出処理部９で生成した二次フュージョン立体物Ｓｉを車両制御部２１へ出力する。車両制御部２１では、二次フュージョン立体物Ｓｉの特徴量（ｘ座標Ｓｘ、ｚ座標Ｓｚ、Ｖｚ速度Ｓｖ）に基づき、前方立体物の認識・監視を行う。そして、二次フュージョン立体物Ｓｉとの衝突不可避と判定された場合は、自動ブレーキ等を作動させて車両１を減速させる等の衝突回避制御を行う。
【００８９】
このように、本形態では、車両１の前方立体物を、それぞれ異なる検出特性を有するステレオカメラ装置２、ミリ波レーダ装置３、レーザレーダ装置４を組み合わせて１つの前方立体物（二次フュージョン立体物）Ｓｉを生成するようにしたので、ステレオカメラ装置２、ミリ波レーダ装置３、レーザレーダ装置４の内の１つ、或いは２つの検出精度が特定の走行環境下で低下するような場合であっても、他の装置で補間されるため、従来のような補助的なセンサ類を併設して検出精度の低下を補間する必要が無く、部品点数の大幅な増加、及び製品コストの高騰が抑制されて、高い信頼を得ることができる。例えば夜間や降雨、降雪時等の走行環境において、ステレオカメラ装置２やミリ波レーダ装置３では検出されなかった前方立体物をレーザレーダ装置４で検出することができる。そのため、より高い前方立体物の検出精度を得ることができる。
【００９０】
又、ステレオカメラ装置２、ミリ波レーダ装置３、レーザレーダ装置４の３種類のみを使用しているので、部品点数の大幅な増加が抑制される。更に、これらは一般に普及している機器を採用しているので、部品コストの高騰が抑制される。
【００９１】
ところで、本形態による前方立体物認識技術を歩行者認識処理に適用することも可能である。すなわち、二次フュージョン立体物Ｓｉの特徴量（ｘ座標Ｓｘ、ｚ座標Ｓｚ、Ｖｚ速度Ｓｖ）と、ステレオカメラ装置２で検出した二次フュージョン立体物Ｓｉの幅情報、及びｘ方向への移動速度等に基づき、検出した二次フュージョン立体物Ｓｉが歩行者か否かを、大まかに判定する。そして、歩行者と判定した場合、ステレオカメラ装置２で撮像した当該二次フュージョン立体物を画像処理して、歩行者であるか否かを更に詳しく調べる。
【００９２】
歩行者か否かを、二次フュージョン立体物Ｓｉの特徴量を基に大まかに判定することで、全ての立体物を画像処理する場合に比し、歩行者認識に要する演算負荷を大幅に軽減することができる。
【００９３】
尚、本形態は、上述した形態に限るものではなく、例えば前方認識手段は、上述したステレオカメラ装置２、ミリ波レーダ装置３、レーザレーダ装置４以外に、これらと異なる検出特性を有する、近赤外線レーザレーダ装置等、他の前方認識線を加えて、４種類以上としても良い。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】車両の平面図
【図２】車両に搭載されている前方立体物認識装置の概略構成図
【図３】立体物検出処理部の機能ブロック図
【図４】立体物認識処理ルーチンを示すフローチャート
【図５】フュージョン立体物生成ルーチンを示すフローチャート（その１）
【図６】フュージョン立体物生成ルーチンを示すフローチャート（その２）
【図７】前方立体物の横位置の同一確率を示す図表
【符号の説明】
【００９５】
１…車両、
２…ステレオカメラ装置、
３…ミリ波レーダ装置、
４…レーザレーダ装置、
５…前方立体物認識装置、
６…ステレオ画像処理部、
７…ミリ波信号処理部、
８…レーザ信号処理部、
９…立体物検出処理部、
１１…一次フュージョン立体物生成部、
１２…二次フュージョン立体物生成部、
Ｆｉ…一次フュージョン立体物、
Ｆｎ…基準一次フュージョン立体物、
Ｉｉ，Ｍｉ，Ｌｉ…立体物、
Ｉｖ，Ｍｖ，Ｌｖ，Ｓｖ…Ｖｚ速度、
Ｉｘ，Ｍｘ，Ｌｘ，Ｓｘ…ｘ座標、
Ｉｚ，Ｍｚ，Ｌｚ，Ｓｚ…ｚ座標、
Ｌｉ…レーザ立体物、
Ｍｉ…ミリ波立体物、
Ｍｎ…基準ミリ波立体物、
Ｐｉ…立体物同一確率、
Ｐｘ，Ｐｚ，Ｐｖ…同一確率、
Ｓｉ…二次フュージョン立体物、
σｘ，σｚ，σｖ…標準偏差
【図１】
0004712562.tif 000004
【図２】
0004712562.tif 000005
【図３】
0004712562.tif 000006
【図４】
0004712562.tif 000007
【図５】
0004712562.tif 000008
【図６】
0004712562.tif 000009
【図７】
0004712562.tif 000010