(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両周囲に送信した電磁波を反射する反射物の相対位置を検出する反射物位置検出手段と、
前記反射物位置検出手段の検出結果に基づき、一つの物体が有する反射物の個数を検出する反射物数検出手段と、
前記反射物位置検出手段の検出結果に基づき、前記物体の相対横位置を算出する相対横位置算出手段と、
前記反射物位置検出手段の検出結果に基づき、前記物体の幅を算出する物体幅算出手段と、
前記反射物位置検出手段の検出結果に基づき、前記反射物位置検出手段の検出範囲の端に前記物体が存在せず、かつ、手前に存在する他の物体により前記物体の一部が隠されていない、という条件が満たされるか否かを判断することで、前記物体の全体を前記反射物位置検出手段により検出しているか否か判断する全体検出判断手段と、
前記物体幅算出手段で算出された前回の物体幅と今回の物体幅が所定値以上異なる場合、前記反射物数検出手段で検出された前回の反射物の個数と今回の反射物の個数が異なる場合、及び、前記物体の全体を前記反射物位置検出手段により検出していないと前記全体検出判断手段が判断した場合、の少なくとも１つの条件を満たすと、前記物体幅算出手段で算出された物体幅に基づき、前記相対横位置算出手段の算出結果を補正する相対横位置補正手段と、
を備えたことを特徴とする物体検知装置。
【請求項２】
請求項１に記載の物体検知装置において、
前記全体検出判断手段により全体を検出していると判断された前記物体に対し、前記物体幅算出手段で算出された物体幅を、所定の伝達関数を用いたフィルタ処理により安定化する物体幅安定化手段を設け、
前記相対横位置補正手段は、前記物体幅安定化手段により安定化された物体幅に基づき、前記相対横位置算出手段の算出結果を補正することを特徴とする物体検知装置。
【請求項３】
請求項２に記載の物体検知装置において、
前記全体検出判断手段により全体を検出していると判断された前記物体に対し、前記物体の種別を判断する物体種別判断手段と、
前記物体種別判断手段の判断結果の履歴に基づき、前記物体が自車両にとって検出すべきターゲットか否か決定するターゲット決定手段と、を設け、
前記物体幅安定化手段は、前記ターゲット決定手段によりターゲットと決定された前記物体に対し、前記物体幅算出手段で算出された物体幅を安定化することを特徴とする物体検知装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載の物体検知装置において、
前記相対横位置補正手段は、前記物体幅安定化手段により安定化された物体幅と、前記反射物数検出手段で検出された反射物の個数とに基づき、前回の物体幅と今回の物体幅との差の閾値である前記所定値を定めることを特徴とする物体検知装置。
【請求項５】
請求項２または請求項３に記載の物体検知装置において、
前記相対横位置補正手段は、前記物体幅算出手段で算出された物体幅と、前記物体幅安定化手段により安定化された物体幅との差に基づいて、前記相対横位置算出手段の算出結果を補正することを特徴とする物体検知装置。
【請求項６】
請求項２または請求項３に記載の物体検知装置において、
前記相対横位置補正手段は、前記物体幅安定化手段により安定化された物体幅と、前記反射物数検出手段で検出された反射物の個数とに基づいて、前記相対横位置算出手段の算出結果を補正することを特徴とする物体検知装置。
【請求項７】
請求項２または請求項３に記載の物体検知装置において、
前記物体幅安定化手段は、前記物体幅算出手段で算出された物体幅を安定化するためのフィルタ処理の演算が所定回数以上連続で実施された場合に、該演算結果を安定化された物体幅として出力することを特徴とする物体検知装置。
【請求項８】
請求項３に記載の物体検知装置において、
前記物体種別判断手段は、前記物体幅算出手段で算出された物体幅に基づき、前記物体の種別を判断することを特徴とする物体検知装置。
【請求項９】
請求項３に記載の物体検知装置において、
前記物体種別判断手段は、前記物体幅算出手段で算出された物体幅と、前記反射物数検出手段で検出された反射物の個数とに基づき、前記物体の種別を判断することを特徴とする物体検知装置。
【請求項１０】
請求項３に記載の物体検知装置において、
前記物体種別判断手段は、自車両周囲の画像を取り込む画像入力手段と、物体の種別ごとの特徴を画像データとして記録する物体特徴記録手段と、を有し、前記画像入力手段に取り込まれた物体の画像と、前記物体特徴記録手段に記録された物体の種別ごとの画像データとを比較した結果に基づき、前記物体の種別を判断することを特徴とする物体検知装置。
【請求項１１】
請求項３に記載の物体検知装置において、
前記ターゲット決定手段は、前記反射物位置検出手段により前記物体を検出している時間に対する、前記物体種別判断により前記物体に対して判断した種別毎に、その種別を判断した時間の割合に基づき、前記物体が自車両にとって検出すべきターゲットか否か決定することを特徴とする物体検知装置。
【請求項１２】
請求項３に記載の物体検知装置において、
前記ターゲット決定手段は、前記物体種別判断手段により前記物体の種別を判断する演算を行った時間に対する、前記物体種別判断手段により前記物体に対して判断した種別毎に、その種別を判断した時間の割合に基づき、前記物体が自車両にとって検出すべきターゲットか否か決定することを特徴とする物体検知装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自車両周囲の物体に向かってレーザやミリ波などの電磁波を送信し、該物体からの反射波を受信することにより、物体との相対位置を検知する、いわゆるレーダ装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、物体検知装置としては、例えば、特開２０００−２８７１８号公報に記載のものが知られている。
【０００３】
この公報には、レーザの照射範囲を複数の検知エリアに区切り、各検知エリアの受信レベルから物体の存在を判定する物体検知装置が提案されている。
【０００４】
この装置では、各検知エリアにおいて反射されたレーザビームの受信レベルの加算値と閾値との比較を行うことにより、該検知エリアに物体が存在するか否か判定し、物体との相対距離にかかわらず確実に物体を検知することが可能となるものである。
【０００５】
ここで、車両に対して電磁波を送信したとき、車両に取り付けられているリフレクタは、他の部分と比べ、電磁波を強く反射する。したがって、レーダによりリフレクタの位置が検出され、該車両の自車両に対する相対的な位置は、検出されたリフレクタの位置に基づき算出される。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の物体検知装置にあっては、検知エリアの物体が完全にレーダからの電磁波を反射することを前提として物体を検知しているため、車両に取付けられた全てのリフレクタがレーダからの電磁波を反射できないとき、例えば車両の一部が検知範囲から外れ、検知されないリフレクタがあっても、これを考慮せず、検出されたリフレクタの位置にのみ基づき、該車両の相対的な位置を算出するため、算出された相対的な横位置は、検知されないリフレクタ分、本来の横位置とは異なるという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記問題点に着目してなされたもので、その目的とするところは、自車両周囲に存在する物体の一部が物体検出手段の検出範囲から外れ物体の全体を検出できない場合においても、全体を検出できない物体の相対横位置を高い精度で検知することができる物体検知装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、自車両周囲に送信した電磁波を反射する反射物の相対位置を検出する反射物位置検出手段と、前記反射物位置検出手段の検出結果に基づき、一つの物体が有する反射物の個数を検出する反射物数検出手段と、前記反射物位置検出手段の検出結果に基づき、前記物体の相対横位置を算出する相対横位置算出手段と、前記反射物位置検出手段の検出結果に基づき、前記物体の幅を算出する物体幅算出手段と、前記反射物位置検出手段の検出結果に基づき、前記反射物位置検出手段の検出範囲の端に前記物体が存在せず、かつ、手前に存在する他の物体により前記物体の一部が隠されていない、という条件が満たされるか否かを判断することで、前記物体の全体を前記反射物位置検出手段により検出しているか否か判断する全体検出判断手段と、前記物体幅算出手段で算出された前回の物体幅と今回の物体幅が所定値以上異なる場合、前記反射物数検出手段で検出された前回の反射物の個数と今回の反射物の個数が異なる場合、及び、前記物体の全体を前記反射物位置検出手段により検出していないと前記全体検出判断手段が判断した場合、の少なくとも１つの条件を満たすと、前記物体幅算出手段で算出された物体幅に基づき、前記相対横位置算出手段の算出結果を補正する相対横位置補正手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明では、図１（イ）の基本構成図に示すように、請求項１に記載の物体検知装置において、前記全体検出判断手段により全体を検出していると判断された前記物体に対し、前記物体幅算出手段で算出された物体幅を、所定の伝達関数を用いたフィルタ処理により安定化する物体幅安定化手段を設け、前記相対横位置補正手段は、前記物体幅安定化手段により安定化された物体幅に基づき、前記相対横位置算出手段の算出結果を補正することを特徴とする。
【００１０】
請求項３に記載の発明では、図１（ロ）の基本構成図に示すように、請求項２に記載の物体検知装置において、前記全体検出判断手段により全体を検出していると判断された前記物体に対し、前記物体の種別を判断する物体種別判断手段と、前記物体種別判断手段の判断結果の履歴に基づき、前記物体が自車両にとって検出すべきターゲットか否か決定するターゲット決定手段と、を設け、前記物体幅安定化手段は、前記ターゲット決定手段によりターゲットと決定された前記物体に対し、前記物体幅算出手段で算出された物体幅を安定化することを特徴とする。
【００１１】
請求項４に記載の発明では、請求項２または請求項３に記載の物体検知装置において、前記相対横位置補正手段は、前記物体幅安定化手段により安定化された物体幅と、前記反射物数検出手段で検出された反射物の個数とに基づき、前回の物体幅と今回の物体幅との差の閾値である前記所定値を定めることを特徴とする。
【００１２】
請求項５に記載の発明では、請求項２または請求項３に記載の物体検知装置において、前記相対横位置補正手段は、前記物体幅算出手段で算出された物体幅と、前記物体幅安定化手段により安定化された物体幅との差に基づいて、前記相対横位置算出手段の算出結果を補正することを特徴とする。
【００１３】
請求項６に記載の発明では、請求項２または請求項３に記載の物体検知装置において、前記相対横位置補正手段は、前記物体幅安定化手段により安定化された物体幅と、前記反射物数検出手段で検出された反射物の個数とに基づいて、前記相対横位置算出手段の算出結果を補正することを特徴とする。
【００１４】
請求項７に記載の発明では、請求項２または請求項３に記載の物体検知装置において、前記物体幅安定化手段は、前記物体幅算出手段で算出された物体幅を安定化するためのフィルタ処理の演算が所定回数以上連続で実施された場合に、該演算結果を安定化された物体幅として出力することを特徴とする。
【００１５】
請求項８に記載の発明では、請求項３に記載の物体検知装置において、前記物体種別判断手段は、前記物体幅算出手段で算出された物体幅に基づき、前記物体の種別を判断することを特徴とする。
【００１６】
請求項９に記載の発明では、請求項３に記載の物体検知装置において、前記物体種別判断手段は、前記物体幅算出手段で算出された物体幅と、前記反射物数検出手段で検出された反射物の個数とに基づき、前記物体の種別を判断することを特徴とする。
【００１７】
請求項１０に記載の発明では、請求項３に記載の物体検知装置において、前記物体種別判断手段は、自車両周囲の画像を取り込む画像入力手段と、物体の種別ごとの特徴を画像データとして記録する物体特徴記録手段と、を有し、前記画像入力手段に取り込まれた物体の画像と、前記物体特徴記録手段に記録された物体の種別ごとの画像データとを比較した結果に基づき、前記物体の種別を判断することを特徴とする。
【００１８】
請求項１１に記載の発明では、請求項３に記載の物体検知装置において、前記ターゲット決定手段は、前記反射物位置検出手段により前記物体を検出している時間に対する、前記物体種別判断により前記物体に対して判断した種別毎に、その種別を判断した時間の割合に基づき、前記物体が自車両にとって検出すべきターゲットか否か決定することを特徴とする。
【００１９】
請求項１２に記載の発明では、請求項３に記載の物体検知装置において、前記ターゲット決定手段は、前記物体種別判断手段により前記物体の種別を判断する演算を行った時間に対する、前記物体種別判断手段により前記物体に対して判断した種別毎に、その種別を判断した時間の割合に基づき、前記物体が自車両にとって検出すべきターゲットか否か決定することを特徴とする。
【００２３】
【発明の作用および効果】
請求項１に記載の発明にあっては、反射物位置検出手段において、自車両周囲に送信した電磁波を反射する反射物の相対位置が検出され、反射物数検出手段において、反射物位置検出手段の検出結果に基づき、一つの物体が有する反射物の個数が検出され、相対横位置検出手段において、反射物位置検出手段の検出結果に基づき、物体の相対横位置が算出され、物体幅算出手段において、反射物位置検出手段の検出結果に基づき、物体幅が算出される。そして、全体検出判断手段において、反射物位置検出手段の検出結果に基づき、反射物位置検出手段の検出範囲の端に物体が存在せず、かつ、手前に存在する他の物体により物体の一部が隠されていない、という条件が満たされるか否かを判断することで、物体の全体を反射物位置検出手段により検出しているか否かが判断され、物体幅算出手段で算出された前回の物体幅と今回の物体幅が所定値以上異なる場合、反射物数検出手段で検出された前回の反射物の個数と今回の反射物の個数が異なる場合、及び、物体の全体を反射物位置検出手段により検出していないと全体検出判断手段が判断した場合、の少なくとも１つの条件を満たすと、相対横位置補正手段において、物体幅算出手段で算出された物体幅に基づき、相対横位置算出手段の算出結果が補正される。
【００２４】
よって、算出された前回の物体幅と今回の物体幅が所定値以上異なる場合、検出された前回の反射物の個数と今回の反射物の個数が異なる場合、及び、物体の全体が検出されていないと判断された場合、の少なくとも１つの条件を満たすと、既に検出された物体幅に基づき、相対横位置算出手段で算出された物体の相対横位置を補正するようにしたため、自車両周囲に存在する物体の一部が反射物位置検出手段の検出範囲から外れ物体の全体を検出できない場合においても、全体を検出できない物体の相対横位置を高い精度で検知することができる。
【００２５】
請求項２に記載の発明にあっては、全体検出判断手段により全体を検出していると判断された物体に対し、物体幅安定化手段において、物体幅算出手段で算出された物体幅が、所定の伝達関数を用いたフィルタ処理により安定化される。そして、相対横位置補正手段において、物体幅安定化手段により安定化された物体幅に基づき、相対横位置算出手段の算出結果が補正される。
【００２６】
よって、反射物位置検出手段が送信した電磁波により検出した各物体のうち、物体全体を検知可能な物体に対し安定化した物体幅が求められ、物体の全体が検出されていないと判断された場合、安定化した物体幅に基づき、相対横位置算出手段で算出された物体の相対横位置を補正するようにしたため、自車両周囲に存在する物体の一部が反射物位置検出手段の検出範囲から外れ物体の全体を検出できない場合においても、安定化した物体幅に基づく高い精度で検知物体の横位置補正を行うことができる。
【００２７】
請求項３に記載の発明にあっては、全体検出判断手段により全体を検出していると判断された物体に対し、物体種別判断手段において、物体の種別が判断され、ターゲット決定手段において、物体種別判断手段の判断結果の履歴に基づき、物体が自車両にとって検出すべきターゲットか否かが決定され、このターゲット決定手段によりターゲットと決定された物体に対し、物体幅安定化手段において、物体幅算出手段で算出された物体幅が安定化される。そして、相対横位置補正手段において、物体幅安定化手段により安定化された物体幅に基づき、相対横位置算出手段の算出結果が補正される。
【００２８】
よって、反射物位置検出手段が送信した電磁波により検出した各物体のうち、物体全体を検知可能な物体に対し物体種別判断手段の判断結果の履歴に基づき、物体が自車両にとって検出すべきターゲットを決定し、ターゲットと決定された物体に対し安定化した物体幅が求められ、物体の全体が検出されていないと判断された場合、安定化した物体幅に基づき、相対横位置算出手段で算出された物体の相対横位置を補正するようにしたため、自車両周囲に存在する物体の一部が反射物位置検出手段の検出範囲から外れ物体の全体を検出できない場合においても、ターゲットの安定化した物体幅に基づき、請求項２に記載の発明に比べ、さらに高い精度で検知物体の横位置補正を行うことができる。
【００３３】
請求項４記載の発明にあっては、相対横位置補正手段において、物体幅安定化手段により安定化された物体幅と、前記反射物数検出手段で検出された反射物数の個数に基づき、前回の物体幅と今回の物体幅との差の閾値である所定値が定められる。
【００３４】
よって、１個の反射物数に対する安定化された物体幅に基づいた閾値に設定されることになり、前回の物体幅と今回の物体幅との差が、相対横位置を補正する必要がある差であるかどうかを精度良く判断することができる。
【００３７】
請求項５記載の発明にあっては、相対横位置補正手段において、物体幅算出手段で算出され物体幅と、物体幅安定化手段により安定化された物体幅との差に基づいて、相対横位置算出手段の算出結果が補正される。
【００３８】
よって、相対横位置の補正量が、安定化した物体幅と今回の検出結果から求めた物体幅との差に基づいて定まることになり、相対横位置を高精度に求めることができる。
【００３９】
請求項６記載の発明にあっては、相対横位置補正手段において、物体幅安定化手段により安定化された物体幅と、反射物数検出手段で検出された反射物の個数とに基づいて、相対横位置算出手段の算出結果が補正される。
【００４０】
よって、相対横位置の補正量が、安定化した物体幅と１つの検知物体の有する反射物数に基づいて定まることになり、自車両と検知物体との距離が離れていて今回の検出結果から求めた物体幅が正しく求められない場合でも、相対横位置を高精度に求めることができる。
【００４１】
請求項７記載の発明にあっては、物体幅安定化手段において、物体幅算出手段で算出された物体幅を安定化するためのフィルタ処理の演算が所定回数以上連続で実施された場合に、該演算結果が安定化された物体幅として出力される。
【００４２】
よって、物体幅を安定化する際には、所定以上の演算回数を実施しない限りは安定化した物体幅が算出できたことにしないことで、相対横位置の補正を高精度に行うことができる。
【００４３】
請求項８記載の発明にあっては、物体幅種別判断手段において、物体幅算出手段で算出された物体幅に基づき、物体の種別が判断される。
【００４４】
よって、他のセンサ等を装備する必要がないため、低コストなシステム構成により物体の種別を判断することができる。
【００４５】
請求項９記載の発明にあっては、物体種別判断手段において、物体幅算出手段で算出された物体幅と、反射物数検出手段で検出された反射物の個数に基づき、物体の種別が判断される。
【００４６】
よって、他のセンサ等を装備する必要がないため、低コストなシステム構成にすることができ、かつ、反射物の個数を考慮することで、比較的信頼性を上げることができる。
【００４７】
請求項１０記載の発明にあっては、物体種別判断手段において、画像入力手段に取り込まれた物体の画像と、物体特徴記録手段に記録された物体の種別ごとの画像とを比較した結果に基づき、物体の種別が判断される。
【００４８】
よって、画像データを加えた物体の種別判断としたため、より正確なターゲットの識別を行うことができる。
【００４９】
請求項１１記載の発明にあっては、ターゲット決定手段において、反射物位置検出手段により物体を検出する時間に対する、物体種別判断手段により物体に対して判断した種別毎に、その種別を判断した時間の割合に基づき、物体が自車両にとって検出すべきターゲットか否かが決定される。
【００５０】
よって、物体の出現した時間と、ターゲットと似ていることを判断した時間との時間割合に応じてターゲットを決めるようにしたため、物体種別判断が安定しない場合でも、確実に検知物体をターゲットとして扱うか否かを判断することができる。
【００５１】
請求項１２記載の発明にあっては、ターゲット決定手段において、物体種別判断手段により物体の種別を判断する演算を行った時間に対する、物体種別判断手段により物体に対して判断した種別毎に、その種別を判断した時間の割合に基づき、物体が自車両にとって検出すべきターゲットか否かが決定される。
【００５２】
よって、物体の種別判断の演算をした時間と、ターゲットと似ていることを判断した時間との時間割合に応じてターゲットを決めるようにしたため、物体種別判断が安定しない場合でも、確実に検知物体をターゲットとして扱うか否かを判断することができる。
【００５３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明における物体検知装置を実現する実施の形態を、請求項１，２，４，５，６，７に対応する第１実施例と、請求項１，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１，１２に対応する第２実施例に基づいて説明する。
【００５４】
（第１実施例）
まず、構成を説明する。図２は第１実施例の物体検知装置が適用された自動ブレーキシステム図であり、図中１はレーザレーダ（請求項１の反射物位置検出手段に相当）、２はレーダ処理装置、５は外界認識装置、６は車速検出装置、７は操舵角検出装置、８は自動ブレーキ制御装置、９は負圧ブレーキブースタである。
【００５５】
前記レーザレーダ１は、自車両の前端部位置に設けられ、自車両前方域の反射物（先行車両やインフラ構造物等）に向かって縦長の送光ビームを送信する送光部と、縦長の送光ビームを所定の角度範囲で左右方向に走査する送光走査部と、該反射物からの反射波を受信する横長の受光エリアを持つ受光部と、横長の受光エリアを所定の角度範囲で上下方向に走査する受光走査部とを有するスキャニング式の測距手段である。
【００５６】
前記レーダ処理装置２は、レーザレーダ１の受光走査部からの走査結果（距離情報）を読み込み、自車両前方域の反射物の中から全体を検知可能な物体の幅Ｗと反射物数ｎに基づき安定した物体幅ＷＳ及び安定した反射物数ｎＳを計算し、一つ又は複数の検知物体（自車両を原点とする２次元座標の補正を行う対象）に対し、自車両を原点とする２次元座標（ｘ，ｙ）の値の算出を、横位置ｘの補正を含む図３に示す処理により実施する。そして、処理結果である検知物体の２次元座標情報を、外界認識装置５に出力する。
【００５７】
前記外界認識装置５は、レーダ処理装置２からの検知物体の２次元座標情報と、自車両の状態量を推定する情報（車速検出装置６からの車速情報および操舵角検出装置７からの操舵角情報）に基づいて、検知物体が自車両にとって障害物であるか否かを認識し、これを外界認識情報として自動ブレーキ制御装置８に出力する。
【００５８】
前記車速検出装置６は、左右の従動輪速センサ等からのセンサ信号に基づいて車速を検出する装置で、検出された車速情報を外界認識装置５に出力する。
【００５９】
前記操舵角検出装置７は、前輪操舵角センサ等からのセンサ信号に基づいて操舵角を検出する装置で、検出された操舵角情報を外界認識装置５に出力する。
【００６０】
前記自動ブレーキ制御装置８は、外界認識装置５から入力した外界認識情報が自動ブレーキ制御開始条件を満足すると、負圧ブレーキブースタ９のソレノイドバルブに対し制動力指令電圧を印加し、自動ブレーキ制御中において自動ブレーキ制御終了条件を満足すると負圧ブレーキブースタ９のソレノイドバルブに対する制動力指令電圧の印加を解除する制御指令を出力する。
【００６１】
前記負圧ブレーキブースタ９は、前後輪に任意な制動力を付与するもので、自動ブレーキ制御装置８からソレノイドバルブに印加される制動力指令電圧に応じて作動する。
【００６２】
なお、前記レーダ処理装置２や自動ブレーキ制御装置８は、それぞれマイクロコンピュータとその周辺部品や各種アクチュエータの駆動回路等を備え、互いに通信回路を介して情報を伝達する。
【００６３】
次に、作用を説明する。
【００６４】
［相対横位置補正処理］
図３は第１実施例のレーダ処理装置２で実行される相対横位置補正処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。尚、この処理は１００msec毎に実施される。
【００６５】
ステップ２０１では、レーザレーダ１からの走査結果（距離情報）が読み込まれる。
【００６６】
ステップ２０２では、ステップ２０１で読み込んだ距離情報の近いデータ群（例えば、縦距離で１ｍ以下、横距離で２ｍ以下の集まり）を１つの物体としてグルーピングする。。
【００６７】
ステップ２０３では、ステップ２０２でグルーピングした各物体について、物体の中心座標：ｘ，ｙと、物体幅Ｗと、１物体の有する反射物数：ｎと、物体全体の検知可能性を表すフラグ：Ａとを求める（請求項１の反射物数検出手段、相対横位置算出手段、物体幅算出手段に相当）。ここで、物体の中心座標（ｘ，ｙ）は、１つの物体としてグループ化したデータ群の平均値から求める。なお、ｘは物体の横位置、ｙは物体の縦位置を示す。物体幅Ｗは、１つの物体としてグループ化したデータ群の両端座標の差から求める。１物体の有する反射物数ｎは、１つの物体としてグループ化したデータ群における反射する領域の数として求める。物体全体の検知可能性を表すフラグＡは、スキャニングの端に存在する物体ではないこと、及び、手前に存在する他の物体により物体の一部が隠れていないことから求められ、これらの条件を満たす時はＡ＝１とし、これらの条件を満たさない時はＡ＝０とする。
【００６８】
ステップ２０４では、ステップ２０３で求めた物体の中心座標（ｘ，ｙ）とその履歴から検知物体のトラッキングをする。ここで、トラッキングとは、物体の中心座標（ｘ，ｙ）とその履歴とを比較して、同一物体として追従すべきものか、新たに出現したものかを区別することをいう。
【００６９】
ステップ２０５では、ステップ２０３で求めた物体全体の検知可能性を表すフラグＡから、物体全体を検知可能かどうかを判断し、Ａ＝１（物体全体を検知可能）のときは、ステップ２０６へ進み、Ａ＝０（物体全体の検知不可能）のときは、ステップ２０７へ進む（請求項１の全体検出判断手段に相当）。
【００７０】
ステップ２０６では、全体を検知可能な物体に基づいて、安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳとが計算される（請求項２，７の物体幅安定化手段に相当）。安定した物体幅ＷＳは、まず、ステップ２０３で求めた物体幅Ｗを入力とした次式(1)で表される伝達関数Ｇ（ｚ）により、安定化した仮の物体幅ＷＳ＿ｔｅｍｐを算出する。
Ｇ（ｚ）＝０．１ｚ／（ｚ−０．９） …(1)
ここで、ｚは進み演算子を表す。また、この伝達関数Ｇ（ｚ）の初期値は、物体が出現してから初めてステップ２０６の処理が行われたときに、今回のスキャニングで求めた物体幅Ｗの値に設定される。そして、検知物体のそれぞれに対して、式(1)の演算処理を行った回数をカウントし、１０回以上行われた場合は、安定化した仮の物体幅ＷＳ＿ｔｅｍｐが安定した物体幅ＷＳ（＝ＷＳ＿ｔｅｍｐ）として算出され、そうでなければ、ＷＳ＝０（算出されない）とされる。同様に、安定した反射物数ｎＳは、ステップ２０３で求めた反射物数ｎを入力とした上記(1)式で表される伝達関数Ｇ（ｚ）により、安定化した仮の反射物数ｎＳ＿ｔｅｍｐを算出する。なお、この伝達関数Ｇ（ｚ）の初期値は、物体が出現してから初めてステップ２０６の処理が行われたときに、今回のスキャニングで求めた反射物数ｎの値に設定される。そして、検知物体のそれぞれに対して、式(1)の演算処理を行った回数をカウントし、１０回以上行われた場合は、安定化した仮の反射物数ｎＳ＿ｔｅｍｐの小数点以下を四捨五入により安定した反射物数ｎＳ｛＝ｒｏｕｎｄ（ｎＳ＿ｔｅｍｐ）｝が算出され、そうでなければ、ｎＳ＝０（算出されない）とされる。ここで、ｒｏｕｎｄ（・）は、小数点以下の四捨五入を行う関数である。
【００７１】
ステップ２０７では、既に安定した物体幅ＷＳが正確に算出できたかどうかが判断され、算出できていればステップ２０８へ進み、そうでなければステップ２１２へ進む。
【００７２】
ステップ２０８では、ステップ２０３で求めた物体幅Ｗの現在値と、１００msec前に求めた物体幅Ｗの過去値との差の絶対値（幅の変化）が、設定された閾値０．８Ｗthを超えているかどうかが次式(2)により判断される（請求項１，４の相対横位置補正手段に相当）。
ａｂｓ｛Ｗ（ｚ０）−Ｗ（ｚ−１）｝＞０．８Ｗth …(2)
ここで、ａｂｓ｛・｝は、絶対値を繰り返す関数であり、Ｗthは安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳから次式(3)により求められる。
Ｗth＝ＷＳ／ｎＳ …(3)
そして、式(2)を満足する場合にはステップ２１１へ進み、そうでない場合にはステップ２０９へ進む。
【００７３】
ステップ２０９では、ステップ２０３で求めた１物体の有する反射物数ｎに変化があるかどうかが判断される（請求項１の相対横位置補正手段に相当）。ここでは、今回のスキャニングで求めた反射物数ｎ(z0)と、前回のスキャニングで求めた反射物数ｎ(z-1)との差がゼロでない場合には、ステップ２１１へ進み、差がゼロの場合は、ステップ２１０へ進む。
【００７４】
ステップ２１０では、物体全体の検知可能性を表すフラグＡにより、物体全体の検知可能性が判断される（請求項１の相対横位置補正手段に相当）。物体全体の検知可能であると判断した場合には（つまり、Ａ＝１）、ステップ２１２へ進み、そうでない場合には（つまり、Ａ＝０）、ステップ２１１へ進む。
【００７５】
ステップ２１１では、ステップ２０６で算出した安定した物体幅ＷＳと、今回のスキャニングで求めた物体幅Ｗに基づいて、次式(4)により横位置ｘの補正を実施する（請求項１，２，５，６の相対横位置補正手段に相当）。
ｘ(z0)＝ｘ(z0)＋ｄｉｒ＊（ＷＳ−Ｗ）／２ …(4)
ここで、ｄｉｒとは±１の値を持ち、ｘ(z0)−ｘ(z-1)＞０の場合にはｄｉｒ＝−１、ｘ(z0)−ｘ(z-1)＜０の場合にはｄｉｒ＝＋１となる。
【００７６】
ステップ２１２では、物体の中心座標（ｘ，ｙ）を出力する。
【００７７】
［相対横位置補正作用］
物体の全体を検知することができず、かつ、未だ安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳが正確に算出できない時には、図３のフローチャートにおいて、ステップ２０１→ステップ２０２→ステップ２０３→ステップ２０４→ステップ２０５→ステップ２０７→ステップ２１２へと進む流れとなり、ステップ２１２では、横位置ｘと縦位置ｙの検出値による検知物体の中心座標（ｘ，ｙ）が出力される。
【００７８】
そして、物体の全体を検知可能であり、安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳの計算を行う時には、図３のフローチャートにおいて、ステップ２０１→ステップ２０２→ステップ２０３→ステップ２０４→ステップ２０５→ステップ２０６へと進む流れとなり、ステップ２０６では、全体を検知可能な物体の幅Ｗと反射物数ｎに基づいて、安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳの計算が行われる。
【００７９】
そして、物体の全体を検知できず、且つ、既に安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳが正確に算出できた時には、図３のフローチャートにおいて、ステップ２０１→ステップ２０２→ステップ２０３→ステップ２０４→ステップ２０５→ステップ２０７へと進む流れとなり、ステップ２０８（幅の変化条件）とステップ２０９（反射物数の変化条件）とステップ２１０（物体の一部検知条件）のいずれの条件も満たさないと、ステップ２１０からステップ２１２へ進み、横位置ｘと縦位置ｙの検出値による検知物体の中心座標（ｘ，ｙ）が出力される。
【００８０】
一方、物体の全体を検知できず、且つ、既に安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳが正確に算出できた時であって、幅の変化条件（ステップ２０８）と反射物数の変化条件（ステップ２０９）と物体の一部検知条件（ステップ２１０）のうち、少なくとも１つの条件を満たすと、ステップ２１１へ進み、安定化した物体幅ＷＳと検知された物体幅Ｗの差から横位置ｘが補正され、ステップ２１２へ進んで、補正された横位置ｘによる中心座標（ｘ、ｙ）が出力される。
【００８１】
すなわち、ステップ２０８の幅の変化条件を満たす場合とは、例えば、図４に示すように、検知物体に対し自車両が近づくような場合であり、自車両が近づくことで検知物体の左端のリフレクタ（反射板）が検知範囲外になる。よって、リフレクタから求めた検知物体の幅Ｗの過去値と現在値とが変化する場合には、上記(2)式を満たす幅の変化により横位置ｘを補正する。
【００８２】
ステップ２０９の反射物数の変化条件を満たす場合とは、例えば、図４と同様に、検知物体に対し自車両が近づくような場合であり、自車両が近づくことで検知物体の左端のリフレクタ（反射板）が検知範囲外になる。そうすると、図５に示すように、真ん中のリフレクタの面積が大きい場合、リフレクタから求めた検知物体の幅の過去値と現在値の差が小さく、上記(2)式による検知物体の幅の変化条件を満たさない。よって、このような場合には、反射物数ｎの変化（３個→２個）により横位置ｘを補正する。
【００８３】
ステップ２１０の物体の一部検知条件を満たす場合とは、例えば、図６に示すように、検知物体と自車両の距離が近く、そのために検知物体の幅全体がリフレクタ（反射板）と判断されてしまうような場合である。この場合、検知物体の左端が検知範囲外となっても、検知物体の幅の過去値と現在値の差が小さく、上記(2)式による検知物体の幅の変化条件を満たさない。また、検知物体の幅全体がリフレクタとなることで、反射物数が１個となり、反射物数の変化も少なく、反射物数の変化条件を満たさない。よって、検知物体と自車両の距離が近いような場合、検知物体の一部を検知しているという条件を満たすことにより横位置ｘを補正する。
【００８４】
すなわち、第１実施例では、既に安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳが正確に算出できた場合、幅の変化条件と、反射物数の変化条件と、物体の一部検知条件のうち、少なくとも１つの条件を満たすと、検知物体の横位置ｘを補正するようにしたため、検知物体に設けられた反射板の反射面積が変化した場合でも、本当の物体の横位置変化に対しては補正されず、また、検知物体に設けられた反射板の数や大きさにも影響されない、高精度な横位置ｘの検出を行う物体検知装置を実現することができる。
【００８５】
次に、効果を説明する。
【００８６】
(1) ステップ２０３において、自車両周囲に送信した電磁波を反射する物体の中心座標（ｘ，ｙ）と物体の幅Ｗと反射物数ｎが算出され、幅の変化条件（ステップ２０８）と反射物数の変化条件（ステップ２０９）と物体の一部検知条件（ステップ２１０）のうち、少なくとも１つの条件を満たすと、ステップ２１１において、既に算出された物体幅Ｗに基づき、検知物体の横位置ｘを補正するようにしたため、自車両周囲に存在する物体の一部がレーザーレーダ１の検出範囲から外れ物体の全体を検出できない場合においても、全体を検出できない物体の横位置ｘを高い精度で検知することができる。
【００８７】
(2) ステップ２０５において、全体を検知可能であると判断された物体に対し、ステップ２０６において、算出された物体幅Ｗに基づいて安定化された物体幅ＷＳが算出され、ステップ２１１において、安定化された物体幅ＷＳと今回のスキャニングで求めた物体幅Ｗに基づき、横位置ｘを補正するようにしたため、自車両周囲に存在する物体の一部がレーザーレーダ１の検出範囲から外れ物体の全体を検出できない場合においても、安定化した物体幅ＷＳに基づく高い精度で検知物体の横位置ｘの補正を行うことができる。
【００８８】
(3) ステップ２０９において、前回の反射物数ｎ(z-1)と、今回の反射物数ｎ(z0)が異なる場合、ステップ２１１へ進み、横位置ｘを補正するようにしたため、補正する必要のない状態における誤った補正の実施をなくすことができる。
【００８９】
(4) ステップ２０８において、前回の物体幅Ｗ(z-1)と今回の物体幅Ｗ(z0)が閾値０．８Ｗth以上異なる場合、ステップ２１１へ進み、横位置ｘを補正するようにしたため、補正する必要のない状態における誤った補正の実施をなくすことができる。
【００９０】
(5) ステップ２０８において、安定化された物体幅ＷＳと、安定化された反射物数ｎＳに基づき、閾値０．８ＷthのＷth（＝ＷＳ／ｎＳ）を定めるようにしたため、１個の反射物数に対する安定化された物体幅に基づいた閾値に設定されることになり、前回の物体幅Ｗ(z-1)と今回の物体幅Ｗ(z0)との差が、横位置ｘを補正する必要がある差であるかどうかを精度良く判断することができる。
【００９１】
(6) ステップ２１０において、物体の全体を検知できないと判断した場合、ステップ２１１へ進み、横位置ｘを補正するようにしたため、補正する必要のない状態における誤った補正の実施をなくすことができる。
【００９２】
(7) ステップ２１１において、算出された物体幅Ｗと、安定化された物体幅ＷＳとの差に基づいて、横位置ｘを補正するようにしたため、横位置ｘを高精度に求めることができる。
【００９３】
(8) ステップ２０６において、算出された物体幅を安定化するための演算が１０回以上連続で実施された場合に、該演算結果が安定化された物体幅ＷＳとして出力するようにし、物体幅を安定化する際には、１０回以上の演算回数を実施しない限りは安定化した物体幅ＷＳが算出できたことにしないことで、横位置ｘの補正を高精度に行うことができる。
【００９４】
（第２実施例）
まず、構成を説明する。
図７は第２実施例の物体検知装置が適用された自動ブレーキシステム図であり、図中１はレーザレーダ（請求項３の反射物位置検出手段に相当）、２はレーダ処理装置、３はＣＣＤカメラ、４は画像処理装置、５は外界認識装置、６は車速検出装置、７は操舵角検出装置、８は自動ブレーキ制御装置、９は負圧ブレーキブースタである。
【００９５】
前記ＣＣＤカメラ３は、車両のフロントガラス上部位置に設けられ、自車両前方の状況を高速に撮像するプログレッシブ式３ＣＣＤカメラで、その撮像結果は画像処理装置４に送られる。
【００９６】
前記レーダ処理装置２は、レーザレーダ１の距離情報と画像処理装置４からの画像データを読み込み、予め記憶してある検知物体の画像データと、検知物体の座標付近の画像データとを比較し、検知物体の種別（以下、ターゲットという）を決定し、決定したターゲットの物体の幅Ｗと反射物数ｎに基づき安定した物体幅ＷＳ及び安定した反射物数ｎＳを計算し、一つ又は複数の検知物体（自車両を原点とする２次元座標の補正を行う対象）に対して自車両を原点とする２次元座標（ｘ，ｙ）の値の算出を、横位置ｘの補正を含む図８に示す処理により実施する。そして、処理結果である検知物体の２次元座標情報を、外界認識装置５に出力する。
【００９７】
前記画像処理装置４は、ＣＣＤカメラ３からの撮像結果を入力し、検知物体の画像データを作成し、画像データ情報をレーダ処理装置２及び外界認識装置５に出力する。
【００９８】
前記外界認識装置５には、画像処理装置４からの画像データ情報が入力情報として追加される。他の構成は、図２に示す第１実施例と同様であるので、説明を省略する。
【００９９】
次に、作用を説明する。
【０１００】
［相対横位置補正処理］
図８は第２実施例のレーダ処理装置２で実行される相対横位置補正処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。尚、この処理は１００msec毎に実施される。
【０１０１】
ステップ３０１からステップ３０３は、第１実施例のステップ２０１からステップ２０３と同様なので省略する。ステップ３０３は、請求項３の反射物数検出手段、相対横位置算出手段、物体幅算出手段に相当する。
【０１０２】
ステップ３０４はステップ２０４と同様であるが、ステップ３０４では、ステップ２０４に加え、物体を追従している場合（トラッキング中）は、その物体の出現時間ｔをインクリメントする。
【０１０３】
ステップ３０５はステップ２０５と同様であるが、ステップ３０５では、物体全体を検知可能であればステップ３０６へ、そうでなければステップ３１４へ進む（請求項３の全体検出判断手段に相当）。
【０１０４】
ステップ３０６では、ステップ３０３で求めた物体との距離√（ｘ２＋ｙ２）が４０ｍ以上離れていればステップ３０７へ、そうでなければステップ３０８へ進む。
【０１０５】
ステップ３０７では、ターゲットとして考慮する物体の大きさ（例えば、車両は１．２〜２．２ｍ程度の幅、路側構造物は０．５ｍ以下の幅）と、ステップ３０３で検知した物体幅Ｗとを比較して、例えば、検知物体幅Ｗが車両の幅に該当する場合には、フラグＴに対しＴ＝２が代入され、カウンタＴ２（検知物体が車両のときのカウンタ）をインクリメントし、検知物体幅Ｗが、路側構造物の大きさに該当する場合には、フラグＴに対しＴ＝１が代入され、カウンタＴ１（検知物体がインフラのときのカウンタ）をインクリメントし、そうでない場合にはフラグＴにＴ＝０が代入され、ステップ３１１へ進む（請求項３，８の物体種別判断手段に相当）。ここで、カウンタＴ１は検知物体がインフラのときのターゲットらしさを示す値であり、カウンタＴ２は検知物体が車両のときのターゲットらしさを示す値である。
【０１０６】
ステップ３０８では、ＣＣＤカメラ３の入力画像から、ステップ３０３で求めた物体の中心座標（ｘ，ｙ）を基準とした小領域を抽出し、その抽出した画像における輝度の中心値を求める。例えば、８ビット分解能の場合には、輝度の中心値が７７から１７９の範囲に入らない場合では、Ｓ／Ｎ比が悪いものとして、すなわち、極端に画像が明るい、または、暗いため、信頼度が低いと判断してステップ３０９へ進み、そうでない場合にはステップ３１０へ進む。
【０１０７】
ステップ３０９では、ステップ３０３で求めた物体幅Ｗと、物体の反射物数ｎからターゲットらしさを示す値であるカウンタＴ１，Ｔ２を求める（請求項３，９の物体種別判断手段に相当）。例えば、幅Ｗが１．２〜２．２ｍの範囲で、且つ、反射物数ｎが３個以下の場合には、ターゲットは車両と認知し、フラグＴに対しＴ＝２が代入され、カウンタＴ２をインクリメントする。また、幅Ｗが０．５以下の幅で、且つ、反射物数ｎが１個の場合には、ターゲットは路側構造物と認知し、フラグＴに対しＴ＝１が代入され、カウンタＴ１をインクリメントする。それ以外の場合には、フラグＴにＴ＝０を代入してステップ３１１へ進む。
【０１０８】
ステップ３１０では、ステップ３０８で抽出した画像と、予めターゲットとして学習させたパターンとを比較して、例えば、車両のパターンに似ている場合には、フラグＴにＴ＝２を代入してカウンタＴ２をインクリメントし、路側構造物のパターンに似ている場合には、フラグＴにＴ＝１を代入してカウンタＴ１をインクリメントし、そうでない場合にはフラグＴにＴ＝０を代入してステップ３１１へ進む（請求項３，１０の物体種別判断手段に相当）。
【０１０９】
ステップ３１１では、ステップ３０７，ステップ３０９，ステップ３１０で算出したカウンタＴ１，Ｔ２、ステップ３０４でカウントする物体を検出してからの時間ｔに基づいて次式により、ターゲットか否かを決定する（請求項３，１２のターゲット決定手段に相当）。
ｉｆ（Ｔ１＞＞Ｔ２） (6)
Ｔｄ＝（Ｔ１／ｔ＞０．１） (7)
ｅｌｓｅＴｄ＝（Ｔ２／ｔ＞０．１）＊２ (8)
ここで、式(7)の（Ｔ１／ｔ＞０．１）とは、括弧内の条件を満たせばＴｄ＝１が、そうでなければＴｄ＝０が代入されることを意味していて、式(8)の場合も同様に括弧内の条件を満たせばＴｄ＝２が、そうでなければＴｄ＝０が代入される。また、式(6)のｉｆ文はＴ１が２倍以上Ｔ２より大きいときに(7)式を、そうでないときに(8)式を実行する。
【０１１０】
ステップ３１２では、ステップ３１１で求められたＴｄと、ステップ３０７，ステップ３０９，ステップ３１０で求めたＴ１，Ｔ２の値が同じ場合にはステップ３１３へ、そうでない場合にはステップ３１４へ進む。
【０１１１】
ステップ３１３からステップ３１７は、第１実施例のステップ２０６からステップ２１０と同様なため省略する。
【０１１２】
ステップ３１８では、ステップ３０３での検知物体からの距離が３８ｍ以下の場合にはステップ３１９へ、そうでない場合にはステップ３２０へ、それぞれ進む。
【０１１３】
ステップ３１９は、第１実施例におけるステップ２１１と同様なため省略する。
【０１１４】
ステップ３２０では、ステップ３１３で算出した安定した物体幅ＷＳと、ステップ３１３で算出した安定して検知しているときの反射物数ｎＳと、ステップ３０３で求めた反射物数ｎとに基づいて、次式(9)により横位置ｘの補正を実施してステップ３２１へ進む（請求項６の相対横位置補正手段に相当）。
ｘ(z0)＝ｘ(z0)＋ｄｉｒ＊（ＷＳ／ｎＳ）＊ａｂｓ（ｎＳ−ｎ） …(9)
ここで、"ａｂｓ（）"とは、絶対値を繰り返す関数であり、また、ｄｉｒとは±１の値を持ち、ｘ(z0)−ｘ(z-1)＞０の場合にはｄｉｒ＝−１、ｘ(z0)−ｘ(z-1)＜０の場合にはｄｉｒ＝＋１となる。すなわち、検知物体との距離が大きいとレーザレーダ１の分解能が落ちるため、算出される物体幅の精度も低下する。よって、精度の高い安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳを用いることにより補正の精度を向上させている。
【０１１５】
ステップ３２１は、第１実施例におけるステップ２１２と同様なため省略する。
【０１１６】
［相対横位置補正作用］
物体の全体を検知することができず、かつ、未だ安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳが正確に算出できない時には、図８のフローチャートにおいて、ステップ３０１→ステップ３０２→ステップ３０３→ステップ３０４→ステップ３０５→ステップ３１４→ステップ３２１へと進む流れとなり、ステップ３２１では、横位置ｘと縦位置ｙの検出値による検知物体の中心座標（ｘ，ｙ）が出力される。
【０１１７】
そして、物体の全体を検知可能であり、安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳの計算を行う時には、図８のフローチャートにおいて、ステップ３０１→ステップ３０２→ステップ３０３→ステップ３０４→ステップ３０５→ステップ３０６へと進む流れとなり、検知物体との距離が４０ｍ以上離れている場合には、ステップ３０６→ステップ３０７へと進み、検知物体との距離が４０ｍ未満で、物体中心座標付近の画像データにおけるＳ／Ｎ比が悪い場合には、ステップ３０６→ステップ３０８→ステップ３０９へと進み、検知物体との距離が４０ｍ未満で、物体中心座標付近の画像データにおけるＳ／Ｎ比が良い場合には、ステップ３０６→ステップ３０８→ステップ３１０へと進む。そして、ステップ３０７またはステップ３０９またはステップ３１０のいずれかにより、ターゲットらしさの値であるカウンタＴ１，Ｔ２が算出されると、ステップ３１１に進んで、検知物体がターゲットか否かが決定され、カウンタＴ１，Ｔ２を算出した物体とターゲットとして決定した物体が同じものである場合には、ステップ３１２からステップ３１３へ進んで、ターゲットとして決定した物体の幅Ｗと反射物数ｎに基づいて、安定した物体幅ＷＳ及び安定した反射物数ｎＳの算出が行われる。
【０１１８】
そして、物体の全体を検知することができず、且つ、既に安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳが正確に算出できた時には、図８のフローチャートにおいて、ステップ３０１→ステップ３０２→ステップ３０３→ステップ３０４→ステップ３０５→ステップ３１４へと進む流れとなり、ステップ３１５（幅の変化条件）とステップ３１６（反射物数の変化条件）とステップ３１７（物体の一部検知条件）のいずれの条件も満たさないと、ステップ３２１へ進み、横位置ｘと縦位置ｙの検出値による検知物体の中心座標（ｘ，ｙ）が出力される。
【０１１９】
一方、物体の全体を検知できず、且つ、既に安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳが正確に算出できた時であって、幅の変化条件（ステップ３１５）と反射物数の変化条件（ステップ３１６）と物体の一部検知条件（ステップ３１７）のうち、少なくとも１つの条件を満たすと、ステップ３１８へ進み、ステップ３１８において、検知物体との距離が３８ｍ以下かどうかが判断され、３８ｍ以下の時には、ステップ３１９へ進み、安定化幅ＷＳと検知幅Ｗの差から横位置ｘが補正され、３８ｍを超える時には、ステップ３２０へ進み、安定化幅ＷＳと安定化反射物体数ｎＳと反射物体数ｎから横位置ｘが補正される。その後、ステップ３２１へ進んで、補正された横位置ｘによる中心座標（ｘ、ｙ）が出力される。
【０１２０】
すなわち、第２実施例では、第１実施例での高精度な横位置ｘの検出作用に加え、入力情報としてレーザレーダ１の距離情報に画像処理装置４からの画像データが加わるため、補正対象となる検知物体を、確実、且つ、正確に捉えることができると共に、距離情報と画像データにより安定した物体幅ＷＳと安定した反射物数ｎＳを計算するターゲットを決定するようにしたため、検知物体の種類（車両やインフラ構造物等）に影響されない、高精度な横位置ｘの検出を行う物体検知装置を実現することができる。
【０１２１】
次に、効果を説明する。
【０１２２】
第２実施例の物体検知装置にあっては、第１実施例の(1)，(3)〜(8)の効果に加え、下記の効果を得ることができる。
【０１２３】
(9) ステップ３０３において、自車両周囲に送信した電磁波を反射する物体の中心座標（ｘ，ｙ）と物体幅Ｗ及び反射物数ｎが算出され、ステップ３０５において、物体の全体を検知可能かどうかが判断され、このステップ３０５により、全体を検知可能であると判断された場合、ステップ３０７またはステップ３０９またはステップ３１０において、物体の種別が判断され、ステップ３１１において、物体種別判断結果の履歴に基づき決定されたターゲットに対し、ステップ３１３において、安定化された物体幅ＷＳが算出され、幅の変化条件（ステップ３１５）と反射物数の変化条件（ステップ３１６）と物体の一部検知条件（ステップ３１７）のうち、少なくとも１つの条件を満たすと、ステップ３１９またはステップ３２０において、検知物体の横位置ｘを補正するようにしたため、自車両周囲に存在する物体の一部がレーザーレーダ１の検出範囲から外れ物体の全体を検出できない場合においても、ターゲットの安定化した物体幅ＷＳに基づき、第１実施例に比べ、さらに高い精度で検知物体の横位置補正を行うことができる。
【０１２４】
(10) ステップ３２０において、横位置ｘの補正量を、安定化された物体幅ＷＳと、１つの検知物体の有する反射物数ｎとに基づいて定めるようにしたため、自車両と検知物体との距離が離れていて、今回の検出結果から求めた物体幅Ｗが正しく求められない場合でも、横位置ｘを高精度に求めることができる。
【０１２５】
(11) ステップ３０７において、物体幅Ｗに基づき、物体の種別を判断するようにしたため、他のセンサ等を装備する必要がなく、低コストなシステム構成により物体の種別を判断することができる。
【０１２６】
(12) ステップ３０９において、物体幅Ｗと、反射物数ｎに基づき、物体の種別を判断するようにしたため、他のセンサ等を装備する必要がなく、低コストなシステム構成にすることができ、かつ、反射物数ｎを考慮することで、比較的信頼性を上げることができる。
【０１２７】
(13) ステップ３１０において、予め用意したターゲットの特徴が収められた画像データと、物体の中心座標付近の画像データとを比較し、物体の種別を判断するようにしたため、より正確なターゲットの識別を行うことができる。
【０１２８】
(14) ステップ３１１において、物体の種別を判断する演算を行った時間ｔに対する、物体に対して判断した種別毎に、その種別を判断した時間Ｔ１，Ｔ２の割合、つまり、物体の種別判断の演算をした時間ｔと、ターゲットと似ていることを判断した時間Ｔ１，Ｔ２との時間割合に応じてターゲットを決めるようにしたため、物体種別判断が安定しない場合でも、確実に検知物体をターゲットとして扱うか否かを判断することができる。
【０１２９】
（他の実施例）
以上、本発明の物体検知装置を第１実施例及び第２実施例に基づき説明してきたが、具体的な構成については、これらの実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。
【０１３０】
例えば、第１実施例及び第２実施例では、本発明の物体検知装置を自動ブレーキ装置に適用した例を示したが、自動ブレーキ装置以外に、車間距離制御装置や定速走行制御装置やレーンキープ制御装置やレーンアシスト制御装置等、自車両に対する物体（先行車やインフラ構造物等）の相対位置情報を必要とする車載制御システムに適用することができる。
【０１３１】
第１実施例及び第２実施例では、検知物体を１つの場合を想定して説明したが、複数の物体を検知した場合には、各物体に対して図２や図８による同様の処理を行う。
【０１３２】
第２実施例では、ステップ３１１において、物体種別判断により物体の種別を判断する演算を行った時間ｔに対する、物体に対して判断した種別毎に、その種別を判断した時間であるカウンタＴ１，Ｔ２の割合に基づき、物体が自車両にとって検出すべきターゲットか否かを決定する例を示したが、ターゲット決定手段であるステップ３１１において、レーザーレーダ１により物体を検出する時間に対する、物体に対して判断した種別毎に、その種別を判断した時間であるカウンタＴ１，Ｔ２の割合に基づき、物体が自車両にとって検出すべきターゲットか否かを決定するようにしても良い（請求項１１に相当）。この場合、物体の出現した時間と、ターゲットと似ていることを判断した時間との時間割合に応じてターゲットを決めるようにしたため、物体種別判断が安定しない場合でも、確実に検知物体をターゲットとして扱うか否かを判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】請求項２に係る発明と請求項３に係る発明の基本構成図である。
【図２】第１実施例の物体検知装置が適用された自動ブレーキシステムを示す図である。
【図３】第１実施例のレーダ処理装置で実行される相対横位置補正処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】第１実施例の相対横位置補正処理での物体幅が変化する場合の一例を示す図である。
【図５】第１実施例の相対横位置補正処理での反射物数が変化する場合の一例を示す図である。
【図６】第１実施例の相対横位置補正処理での物体全体を検知できない場合の一例を示す図である。
【図７】第２実施例の物体検知装置が適用された自動ブレーキシステムを示す図である。
【図８】第２実施例のレーダ処理装置で実行される相対横位置補正処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１…レーザーレーダ（物体検出手段、反射物位置検出手段）
２…レーダ処理装置（物体特徴記録手段）
３…ＣＣＤカメラ（画像入力手段）
２０３，３０３…反射物数検出手段、相対横位置検出手段、物体幅検出手段
２０５，３０５…全体検出判断手段
２０６，３１３…物体幅安定化手段
２０８，２０９，２１０，２１１，３１９，３２０…相対横位置補正手段
３０７，３０９，３１０…物体種別判断手段
３１１…ターゲット決定手段
【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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