(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されレーダ波を送受信して物標を検出するレーダ装置（１１）について、車高方向を垂直方向として、前記垂直方向における軸ずれを検出する軸ずれ検出手段（１３、Ｓ３００）と、
前記レーダ装置による物標の検出性能が気象要因により所定の検出性能よりも低下している可能性が有るか否かを示す検出性能情報に基づいて、前記軸ずれ検出手段による検出を実行するか否かを判断する判断手段（Ｓ２００）と、
を備え、
前記判断手段は、
前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性が無い状態を良好状態として、前記検出性能情報が前記良好状態を示す場合、前記軸ずれ検出手段による検出を実行すると判断し、
前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性が有る状態を低下状態として、前記検出性能情報が前記低下状態を示す場合、前記軸ずれ検出手段による検出を禁止すると判断する
ことを特徴とする検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の検出装置であって、
前記軸ずれ検出手段は、前記レーダ装置について前記垂直方向における軸ずれ量を検出する
ことを特徴とする検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の検出装置であって、
前記レーダ装置から受信データを取得し、前記受信データに基づいて自車両の前方を走行する先行車両のレーダ認識を行うレーダ認識手段（１３）と、
自車両の周囲の状況を撮像する画像センサ（１２）から撮像データを取得し、前記撮像データに基づいて自車両の前方を走行する先行車両の画像認識を行う画像認識手段（１３）と、
を備え、
前記軸ずれ検出手段は、前記レーダ認識手段による先行車両のレーダ認識と前記画像認識手段による先行車両の画像認識とに基づき、先行車両を少なくとも画像認識で認識した回数に対する先行車両をレーダ認識および画像認識の双方で認識した回数の割合を算出し、その算出した割合に応じて、前記レーダ装置について垂直方向における軸ずれ量を検出する
ことを特徴とする検出装置。
【請求項４】
請求項３に記載の検出装置であって、
前記先行車両を少なくとも画像認識で認識した回数をカウントする第１のカウント手段（１３、Ｓ１１７０）と、
前記先行車両をレーダ認識および画像認識の双方で認識した回数をカウントする第２のカウント手段（１３、Ｓ１１５０、Ｓ１１６０）と、
前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性が有ることを前記検出性能情報が示す場合に、前記第１のカウント手段及び前記第２のカウント手段によりカウントされている値をリセットするリセット手段（１３、Ｓ４００）と、
を備えることを特徴とする検出装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４に記載の検出装置であって、
前記レーダ装置による物標の検出性能を低下させる低下要因の有無を検出する検出手段（Ｓ１０）と、
前記検出手段による検出結果に基づいて、前記低下状態に前記検出性能情報を設定する低下状態設定手段（Ｓ４０）と、
を備えることを特徴とする検出装置。
【請求項６】
請求項５に記載の検出装置であって、
前記低下状態設定手段は、前記検出手段による検出結果が低下要因無しであるとき（Ｓ１０；ＮＯ）、前記検出手段において前記低下要因の有無が有りから無しに変化した変化時点からの経過時間が予め定められた非検出期間未満である場合（Ｓ１５；ＮＯ）に、前記低下状態に前記検出性能情報を設定する
ことを特徴とする検出装置。
【請求項７】
請求項５に記載の検出装置であって、
前記検出手段による検出結果が低下要因無しであるとき（Ｓ１０；ＮＯ）、前記低下要因の有無が有りから無しに変化した変化時点からの経過時間が予め定められた非検出期間未満である場合（Ｓ２３；ＮＯ）に、前記検出手段による検出結果を前記低下要因有りに変更する変更手段（Ｓ２４）
を備えることを特徴とする検出装置。
【請求項８】
請求項６または請求項７に記載の検出装置であって、
前記非検出期間は、前記低下要因に基づいて設定される
ことを特徴とする検出装置。
【請求項９】
請求項６または請求項７に記載の検出装置であって、
前記非検出期間は、当該検出装置の搭載された車両の速度に基づいて設定される
ことを特徴とする検出装置。
【請求項１０】
車両に搭載されレーダ波を送受信して物標を検出するレーダ装置（１１）について、車高方向を垂直方向として、前記垂直方向における軸ずれを検出する軸ずれ量を検出する軸ずれ検出手段（１３、Ｓ３００）と、
前記レーダ装置による物標の検出性能が気象要因により所定の検出性能よりも低下している可能性が有るか否かを示す検出性能情報を取得する情報取得手段（Ｓ１００）と、
前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性が有る低下状態であることを前記検出性能情報が示す場合（Ｓ２００；ＹＥＳ）、前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性が無い良好状態であることを前記検出性能情報が示す場合よりも小さい値となるように、前記軸ずれ検出手段による軸ずれ量を補正する補正手段（Ｓ２２０）と、
を備えることを特徴とする検出装置。
【請求項１１】
請求項１から請求項１０に記載の検出装置であって、
前記気象要因は、雨又は雪である
ことを特徴とする検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載されるレーダ装置の軸ずれを検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の走行安全性を向上させる各種制御を行うために、レーザ光、超音波、ミリ波等のレーダ波を送受信することによって、車両周辺に存在する物標を検知するレーダ装置が用いられている。
【０００３】
レーダ装置は、予め定められた照射範囲にレーダ波が照射されるように、車両の予め定められた位置に取り付けられている。このため、何らかの要因によってレーダ装置の取付位置にずれが生じると、所定の照射範囲にレーダ波が照射されなくなることにより物標の検出精度が低下し、車両の走行安全性を向上させる各種制御の精度が低下するという問題が生じ得る。
【０００４】
そこで、レーダ装置の取付位置のずれを検出するための技術が提案されている。特許文献１には、レーダ装置の位置がずれていない場合には画像センサに基づく物標認識及びレーダ装置に基づく物標認識の両方で所定の物標が認識されることを前提として、画像センサに基づく物標認識及びレーダ装置に基づく物標認識の両方で所定の物標が認識されない場合に、レーダ装置の軸の垂直方向におけるずれ量を検出する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−０２３６８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、所定の物標が画像センサ及びレーダ装置の両方で認識されないことは、レーダ装置の軸の垂直方向におけるずれとは異なる理由によっても生じ得る。例えば、レーダ装置による物標の検出性能の低下等によっても生じ得る。しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、所定の物標が画像センサ及びレーダ装置の両方で認識されない場合は常に、両方の装置で所定の物標が認識されない原因がレーダ装置の軸の垂直方向におけるずれによるものとして、レーダ装置の軸の垂直方向におけるずれ量を検出する。このため、レーダ装置の軸の垂直方向におけるずれを誤って検出するおそれが有る。
【０００７】
本発明は、こうした問題に鑑みてなされたものであり、車両に搭載されるレーダ装置の軸ずれを適切に検出する技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一側面は、検出装置であって、軸ずれ検出手段と、判断手段とを備える。軸ずれ検出手段は、車両に搭載されレーダ波を送受信して物標を検出するレーダ装置について、車高方向を垂直方向として、垂直方向における軸ずれを検出する。判断手段は、レーダ装置による物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性があるか否かを示す検出性能情報に基づいて、軸ずれ検出手段による検出を実行するか否かを判断する。ここで、判断手段は、レーダ装置による物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性が無いことを検出性能情報が示す場合、軸ずれ検出手段による検出を実行する。一方、判断手段は、レーダ装置による物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性があることを検出性能情報が示す場合、軸ずれ検出手段による検出を禁止する。
【０００９】
このような構成によれば、レーダ装置による物標の検出性能が低下している可能性がある場合には、垂直方向における軸ずれの検出を実行しないため、レーダ装置による物標の検出性能が低下している可能性がある状況を垂直方向における軸ずれが発生している状況として誤って検出することを抑制することができる。すなわち、レーダ装置の軸ずれを適切に検出することができる。
【００１０】
また、本発明の他の側面は、検出装置であって、検出手段と、情報取得手段と、補正手段とを備える。検出手段は、車両に搭載されレーダ波を送受信して物標を検出するレーダ装置について、車高方向を垂直方向として、垂直方向における軸ずれを検出する軸ずれ量を検出する。情報取得手段は、レーダ装置による物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性が有るか否かを示す検出性能情報を取得する。補正手段は、検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性が有る低下状態であることを検出性能情報が示す場合、検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性が無い良好状態であることを検出性能情報が示す場合よりも小さい値となるように、軸ずれ検出手段による軸ずれ量を補正する。
【００１１】
このような構成によれば、低下状態である場合は良好状態である場合よりも軸ずれ検出量が小さい値に補正されるため、レーダ装置の軸ずれを適切に検出することができる。
なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１実施形態の運転支援システム及び物標認識装置の構成の一例を示すブロック図。
【図２】レーダセンサの取付位置を説明する図。
【図３】レーダセンサの水垂直方向における軸ずれを説明する図。
【図４】レーダセンサ及び画像センサの検知範囲を説明する図。
【図５】レーダ装置による物標の検出性能が低下している可能性があるか否かを検出する方法の一例を説明する図。
【図６】レーダ軸ずれ検出処理のフローチャート。
【図７】垂直軸ずれ検出処理のフローチャート。
【図８】（ａ）は距離別カウント処理のフローチャートであり、（ｂ）は距離判定表の一例を示す図。
【図９】ＦＳＮ割合演算処理および非正常認識割合演算処理を説明する図。
【図１０】自車両から先行車までの距離とＦＳＮ割合との関係を示すグラフ。
【図１１】垂直軸ずれ量演算処理を説明する図。
【図１２】垂直軸ずれ検出処理の効果を説明する図。
【図１３】第２実施形態の軸ずれ判定処理のフローチャート。
【図１４】（ａ）は第３実施形態の距離別カウント処理のフローチャートであり、（ｂ）は第３実施形態の距離判定表の一例を示す図。
【図１５】第３実施形態のＦＳＮ割合演算処理および非正常認識割合演算処理を表す図。
【図１６】第４実施形態のレーダ軸ずれ検出処理のフローチャート。
【図１７】第４実施形態における非判定期間を説明する図。
【図１８】第５実施形態のレーダ軸ずれ検出処理のフローチャート。
【図１９】第５実施形態における非判定期間を説明する図。
【図２０】第６実施形態のレーダ軸ずれ検出処理のフローチャート。
【図２１】補正係数の設定されたテーブルの一例を示す図。
【図２２】車速に応じて非判定期間を設定する、他の実施形態のレーダ軸ずれ検出処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示すように、本実施形態の運転支援システム１０は、レーダセンサ１１と、画像センサ１２と、物標認識装置１３と、運転支援実行装置１４と、を備える。物標認識装置１３は、レーダセンサ１１、画像センサ１２および運転支援実行装置１４のそれぞれと通信可能に接続されている。
【００１４】
レーダセンサ１１は、自車両１の前方に設定された探査領域に向けてレーダ波を照射し、その反射波を受信する。レーダセンサ１１は、物標認識装置１３とともに、ミリ波をレーダ波として利用し所定の探査領域内に存在する物標を検知する周知のＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）レーダを構成する。
【００１５】
図２に示すように、レーダセンサ１１は、自車両１の前端部における所定位置に取り付けられている。具体的には、レーダセンサ１１は、検知範囲の中心軸（電波軸）が、自車両１の前後方向（自車両１の長手方向であって、図２に示すｘ軸方向）及び上下方向（ｘ軸方向及び車幅方向である図２に示すｙ軸方向と直交する車高方向であって、図２に示すｚ軸方向）に対して、それぞれ所定角度となるように取り付けられている。
【００１６】
すなわち、一例として図３における（ａ）に示すように、レーダセンサ１１は、自車両１のｘｙ平面（水平面）内において、車幅方向（ｙ軸方向）における所定の方向（ここでは、一例としてｘ軸の方向）に対して、検知範囲の中心軸Ｍが所定角度θy0となるように取り付けられている。また、図３における（ｂ）に示すように、レーダセンサ１１は、ｘｚ平面（垂直面）内において、車高方向（ｚ軸方向）における所定の方向（ここでは、一例としてｚ軸の方向）に対して中心軸Ｍが所定角度θz0となるように取り付けられている。
【００１７】
以下では、一例として図３における（ｃ）に示すように、垂直面内において検知範囲の中心軸Ｍと車高方向における所定の方向（ｚ軸）とのなす角度が所定角度θy0から変化した状態（ずれた状態）を、垂直方向における軸ずれが発生している状態という。
【００１８】
レーダセンサ１１は、具体的には、時間に対して周波数を直線的に上昇（上り変調）および下降（下り変調）させた送信波を探査領域に向けて送信し、前方の物標で反射された電波を受信し、送信波と受信波とをミキシングして、レーダセンサ１１と物標との距離及び相対速度に対応したビート周波数をもつビート信号を受信データとして抽出する。
【００１９】
但し、レーダセンサ１１は、送信アンテナ及び受信アンテナのうち少なくとも一方がアレイアンテナによって構成され、送信アンテナと受信アンテナの組み合わせをチャンネルと呼ぶものとして、チャンネル毎にビート信号を抽出している。レーダセンサ１１は、ビート信号を、ＡＤコンバータによってＡＤ変換して出力する。出力されたビート信号は、物標認識装置１３に入力される。
【００２０】
画像センサ１２は、自車両１の前側における中央付近に配置されたＣＣＤカメラを備え、このＣＣＤカメラにより自車両１の周囲、一例として本実施形態では自車両１の前方に設定された探査領域を撮像する。ＣＣＤカメラは、レーダセンサ１１の検知範囲より広い角度範囲を検知範囲とする（図４参照）。画像センサ１２は、ＣＣＤカメラで撮像した撮像データに対して、テンプレートマッチング等の周知の画像処理を行うことにより、撮像範囲内に存在する所定の物標（車両、歩行者等）を検出する。
【００２１】
そして、画像センサ１２は、この処理により検出された物標（以下、画像物標という）の情報を画像物標情報として物標認識装置１３へ送信する。なお、画像物標情報には、検出した画像物標の種類、大きさ、位置（距離、方位）についての情報が少なくとも含まれている。
【００２２】
物標認識装置１３は、ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３からなるマイクロコンピュータと、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等の信号処理を実行するためのデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）３４とを備える。物標認識装置１３は、画像センサ１２から取得した画像物標情報およびレーダセンサ１１から取得したビート信号に従って、探査領域内に存在する各種物標を認識し、運転支援実行装置１４に提供するための物標情報を生成する物標認識処理等の各種処理を実行する。
【００２３】
物標認識処理では、物標認識装置１３は、一例として図５（ａ）に示すように、ビート信号に基づいて、受信した電波（反射波）の検知範囲における強度分布を算出し、受信した電波の強度が所定の閾値Ａ以上となる方位を所定の物標の存在する方位として認識する。なお、本実施形態では、自車両１の前方を走行する先行車両を所定の物標として認識する。物標認識処理における各種物標の認識方法については周知の技術であるので、詳しい説明は省略する。
【００２４】
また、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１による物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性があるか否かを検出し、検出結果を検出性能情報として出力する。例えば、レーダセンサ１１における正面方向、すなわちレーダセンサ１１からレーダ波が照射される方向に汚れが付着していると、汚れが付着していないときと比べて、レーダセンサ１１の検出性能が低下する。このような場合、一例として図５（ｂ）に示すように、受信した電波の強度が低下し、仮に汚れが付着していない場合に受信した電波の強度が所定の閾値Ａ以上となる方位においても、受信した電波の強度が所定の閾値Ａ未満となる可能性がある。すなわち、先行車両が検出されない可能性が生じる。なお、レーダセンサ１１の正面方向に汚れが付着している場合以外にも、雨や雪が降っている場合や、砂ぼこりの影響がある場合等においても同様に、受信した電波の強度が低下し、先行車両が検出されない可能性が生じる。一例として、物標認識装置１３は、全検知範囲において受信した電波の強度が閾値Ａより小さい所定の閾値Ｂ未満である場合にレーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があることを表す検出性能情報を出力し、全検知範囲において受信した電波の強度が閾値Ｂ以上である場合にレーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性がないことを表す検出性能情報を出力する。
【００２５】
さらにまた、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１に軸ずれが生じているか否かを判定する、後述するレーダ軸ずれ検出処理を実行する。
運転支援実行装置１４は、物標認識装置１３における処理結果（物標情報）に従い、各種車載機器を制御して所定の運転支援を実行する。運転支援実行装置１４は、制御対象となる車載機器として、各種画像を表示するモニタや、警報音や案内音声を出力するスピーカを少なくとも備える。また、運転支援実行装置１４は、制御対象となる車載機器として、さらに、自車両１に搭載された内燃機関、パワートレイン機構、ブレーキ機構等を制御する各種制御装置を含んでいてもよい。
【００２６】
［１−２．処理］
［１−２−１．レーダ軸ずれ検出処理］
物標認識装置１３（ＣＰＵ３１）が実行するレーダ軸ずれ検出処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。本処理は、ＡＣＣスイッチがオンされている間、繰り返し実行される。
【００２７】
はじめに、物標認識装置１３は、検出性能情報を取得する（Ｓ１００）。
次に物標認識装置１３は、レーダセンサ１１による物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性があるか否かを判定する（Ｓ２００）。ここで、物標認識装置１３は、Ｓ１００にて取得した検出性能情報がレーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があることを表している場合、レーダセンサ１１による物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性があると判定し（Ｓ２００；ＹＥＳ）、垂直軸ずれ検出処理の実行を禁止して、本レーダ軸ずれ検出処理を終了する。すなわち、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理を実行せず、本レーダ軸ずれ検出処理を終了する。
【００２８】
一方、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１による物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性がないことを検出性能情報が表している場合、レーダセンサ１１による物標の検出性能が所定の検出性能のよりも低下している可能性がないと判定し（Ｓ２００；ＮＯ）、処理をＳ３００へ移行させる。
【００２９】
物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理を実行し（Ｓ３００）、その後、本レーダ軸ずれ検出処理を終了する。
［１−２−２．垂直軸ずれ検出処理］
次に、レーダ軸ずれ検出処理のＳ３００にて実行される垂直軸ずれ検出処理の一例を、図７のフローチャートを用いて説明する。なお、以下で説明する垂直軸ずれ検出処理において、単に軸ずれという場合には、垂直方向の軸ずれをいうものとする。
【００３０】
最初に、物標認識装置１３は、距離別カウント処理を実行する（Ｓ１０１０）。次に、物標認識装置１３は、ＦＳＮ割合演算処理を実行する（Ｓ１０２０）。続いて、物標認識装置１３は、非正常認識割合演算処理を実行する（Ｓ１０３０）。次に、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ量演算処理を実行する（Ｓ１０４０）。そして、物標認識装置１３は、本垂直軸ずれ検出処理を終了する。
【００３１】
［１−２−２−１．距離別カウント処理］
次に、垂直軸ずれ検出処理のＳ１０１０にて実行される距離別カウント処理について図８（ａ）のフローチャートを用いて説明する。
【００３２】
まず、物標認識装置１３は、画像物標とミリ波物標とがＦＳＮであるか否かを判定する（１１１０）。画像物標とは、画像センサ１２によって画像認識された先行車両を指し、ミリ波物標とは、レーダセンサ１１によってレーダ認識された先行車両を指す。ＦＳＮとは、認識された先行車両が、レーダセンサ１１によるレーダ認識と画像センサ１２による画像認識の双方で認識されたことを言う。一例として、物標認識装置１３は、画像認識された先行車両を含む予め定められた範囲内にレーダ認識された先行車両が存在していることが検出された場合に、ＦＳＮである（認識された先行車両が、レーダセンサ１１によるレーダ認識と画像センサ１２による画像認識の双方で認識された）と判定する。ここで、物標認識装置１３は、肯定判定を行った場合（Ｓ１１１０：ＹＥＳ）、処理をＳ１１２０に移行させる。一方、物標認識装置１３は、否定判定を行った場合（Ｓ１１１０：ＮＯ）、処理をＳ１１３０に移行させる。
【００３３】
Ｓ１１２０では、物標認識装置１３は物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置１３は、自車両１とレーダ認識および画像認識された先行車両との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、レーダ認識の結果または画像認識の結果の何れを用いてもよい。物標認識装置１３は、この後、処理をＳ１１４０に移行させる。
【００３４】
Ｓ１１３０では、物標認識装置１３は、物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置１３は、自車両１と画像認識された先行車両との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、画像認識の結果を用いる。物標認識装置１３は、この後、処理をＳ１１７０に移行させる。
【００３５】
Ｓ１１４０では、物標認識装置１３は、ミリ波非正常認識であるか否かを判定する。具体的には、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１によるレーダ認識が正常な認識ではなかったか否かを判定する。ここで、肯定判定である場合（Ｓ１１４０：ＹＥＳ）、物標認識装置１３は処理をＳ１１６０に移行させる。一方、否定判定である場合（Ｓ１１４０：ＮＯ）、物標認識装置１３は処理をＳ１１５０に移行させる。
【００３６】
Ｓ１１５０では、物標認識装置１３は、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図８（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１１２０で判定した自車両１と先行車両との間の距離が該当する距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタをインクリメントする。なお、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタとは、先行車両が正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。また、距離判定表には、図８（ｂ）に例示するように、０ｍから１００ｍまでは１０ｍ刻みで距離領域が設定され、１００ｍ以上は一つの距離領域が設定されており、各距離領域に距離インデックス「１」〜「１１」がそれぞれ付されている。なお、距離判定表の設定内容については、１０ｍ以外の刻みや距離領域数であってもよい。物標認識装置１３は、この後、本距離別カウント処理を終了する。
【００３７】
Ｓ１１６０では、物標認識装置１３は、距離別ミリ波非正常認識回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図８（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１１２０で判定した自車両１と先行車両との間の距離が該当する距離別ミリ波非正常認識回数カウンタをインクリメントする。なお、距離別ミリ波非正常認識回数カウンタとは、先行車両が非正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。物標認識装置１３は、この後、本距離別カウント処理を終了する。
【００３８】
Ｓ１１７０では、物標認識装置１３は、距離別画像単独検知回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図８（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１１３０で判定した自車両１と先行車両との間の距離が該当する距離別画像単独検知回数カウンタをインクリメントする。なお、距離別画像単独検知回数カウンタとは、先行車両がレーザ認識はされずに画像認識のみされた回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。物標認識装置１３は、この後、本距離別カウント処理を終了する。
【００３９】
［１−２−２−２．ＦＳＮ割合演算処理］
次に、垂直軸ずれ検出処理のＳ１０２０にて実行されるＦＳＮ割合演算処理について図９を用いて説明する。
【００４０】
まず、物標認識装置１３は、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値に距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数係数を乗算するとともに、距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値に距離別ミリ波非正常認識回数係数を乗算し、距離別画像単独検知回数カウンタの値に距離別画像単独検知回数係数を乗算する（図９（ａ）参照）。なお、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数係数、距離別ミリ波非正常認識回数係数および距離別画像単独検知回数係数については、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタ、距離別ミリ波非正常認識回数カウンタおよび距離別画像単独検知回数カウンタに対して重み付けを行うために、実験等により予め設定される。
【００４１】
一例を挙げると、図１０（ａ）に例示する自車両１から先行車までの距離とＦＳＮ割合との関係を示すグラフからも明らかなように、自車両１から先行車までの距離が小さい領域では、レーダセンサ１１に軸ずれが生じていない場合のＦＳＮ割合の値とレーダセンサ１１に軸ずれが生じている場合のＦＳＮ割合の値との差異が小さく、一方、自車両１から先行車までの距離が大きい領域では、レーダセンサ１１に軸ずれが生じていない場合のＦＳＮ割合の値とレーダセンサ１１に軸ずれが生じている場合のＦＳＮ割合の値との差異が大きくなる傾向がある。このため、例えば、前者の距離領域の重み付けを相対的に小さくするとともに、後者の距離領域の重み付けを相対的に大きくなるように係数を設定する。図１０（ａ）の例示の場合は、先行車両との距離がαｍ未満のカウンタに対して数値「０」の係数θを掛け合わせることで、差が出にくい距離領域の情報を削除して、全体の精度を向上させる（図１０（ｂ）参照）。
【００４２】
続いて、物標認識装置１３は、ＦＳＮ割合を算出する。具体的には、物標認識装置１３は、重み付け後の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値を、重み付け後の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値と重み付け後の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値と重み付け後の距離別画像単独検知回数カウンタの値とを加算した値で除算し、百分率（％）で表す（図９（ｂ）参照）。
【００４３】
この後、物標認識装置１３は、本ＦＳＮ割合演算処理を終了する。
［１−２−２−３．非正常認識割合演算処理］
次に、垂直軸ずれ検出処理のＳ１０３０にて実行される非正常認識割合演算処理について図９を用いて説明する。
【００４４】
まず、物標認識装置１３は、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値に距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数係数を乗算するとともに、距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値に距離別ミリ波非正常認識回数係数を乗算する（図９（ａ）参照）。
【００４５】
続いて、物標認識装置１３は、非正常認識割合を算出する。具体的には、物標認識装置１３は、重み付け後の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値を、重み付け後の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値と重み付け後の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値とを加算した値で除算し、百分率（％）で表す（図９（ｃ）参照）。
【００４６】
この後、物標認識装置１３は、本非正常認識割合演算処理を終了する。
［１−２−２−４．垂直軸ずれ量演算処理］
次に、垂直軸ずれ検出処理のＳ１０４０にて実行される垂直軸ずれ量演算処理について図１１を用いて説明する。
【００４７】
ここでは、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理のＳ１０２０で算出したＦＳＮ割合およびＳ１０３０で算出した非正常認識割合に応じて、レーダセンサ１１に生じた垂直方向における軸ずれ量（垂直軸ずれ量）を推定する（垂直軸ずれ推定量）。具体的には、物標認識装置１３は、図１１（ａ）に例示するマップを参照して、算出したＦＳＮ割合および非正常認識割合が該当するマップ上の領域を特定し、その特定した領域に割り当てられた値の垂直軸ずれ量が発生していると判定する（図１１（ｂ）参照）。
【００４８】
なお、上記マップ上の各領域および各領域に割り当てられた垂直軸ずれ量の値については、実験等により予め設定される。例えば、ＦＳＮ割合については、ＦＳＮ割合の値が大きいと垂直軸ずれ量が小さく、ＦＳＮ割合の値が小さいと垂直軸ずれ量が大きい傾向があり、非正常認ＦＳＮ識割合については、非正常認識割合の値が大きいと垂直軸ずれ量がプラスであり、非正常認識割合の値が小さいと垂直軸ずれ量がマイナスである傾向がある。このため、物標認識装置１３は、これらに従って、上記マップ上の各領域および各領域に割り当てられた垂直軸ずれ量の値を設定する。一例として示す図１１（ｂ）の例では、ＦＳＮ割合がＸ％であり、非正常認識割合がＹ％である場合には、「−αｄｅｇ」を垂直軸ずれ量として推定する。
【００４９】
その後、物標認識装置１３は、本垂直軸ずれ量演算処理を終了する。
［１−３．効果］
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果が得られる。
【００５０】
［１Ａ］はじめにレーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性があることを検出した場合には、垂直方向における軸ずれの検出を実行しないため、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性がある状況を垂直方向における軸ずれが発生している状況であるという様に誤って検出することを抑制することができる。このように、レーダ装置の垂直方向における軸ずれについて誤検出を抑制することができる、すなわち、レーダ装置の軸ずれについて誤検出を抑制することができる。
【００５１】
［１Ｂ］物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理において、レーダ装置の垂直方向における軸ずれ量を検出する。すなわち、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性がある状況で誤って垂直方向における軸ずれ量を検出することが抑制される。これにより、検出した垂直方向における軸ずれ量に基づいて、車両の走行安全性を向上させる各種制御を、精度よく実行することができる。
【００５２】
［１Ｃ］物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理において、自車両１の前方を走行する先行車両のレーダ認識を行うとともに、自車両１の前方を撮像した撮像画像に基づき自車両１の前方を走行する先行車両の画像認識を行い、先行車両のレーダ認識および画像認識に基づき、先行車両をレーダ認識および画像認識の双方で認識した回数が先行車両を少なくとも画像認識で認識した回数に占める割合を算出し、その算出した割合の値に応じてレーダセンサ１１に生じた垂直方向における軸ずれを検出する（図１２（ａ）および図１２（ｂ）参照）。これにより、自車両１に搭載されるレーダセンサ１１の垂直方向における軸ずれを自車両１の走行時に精度良く検出することができる。
【００５３】
［１Ｄ］物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理において、自車両から先行車両までの距離別に割合を算出し、その算出した距離別の割合の値に重み付けを行った後に合算した値に応じてレーダセンサ１１に生じた垂直方向における軸ずれを検出する。これにより、自車両１に搭載されるレーダセンサ１１の垂直方向における軸ずれをより精度良く検出することができる。
【００５４】
［１Ｅ］物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理において、正常に認識された先行車両と非正常に認識された先行車両とを分けて割合を算出し、その算出した割合の値に応じてレーダセンサに生じた垂直方向における軸ずれを検出するとともに、軸ずれが検出された場合には、上方向の軸ずれか下方向の軸ずれかを判定するとともにその軸ずれ量を判定する。これにより、自車両１に搭載されるレーダセンサ１１の垂直方向における軸ずれ量を自車両１の走行時により精度良く検出することができる。
【００５５】
なお、第１実施形態では、物標認識装置１３が、検出装置、判断手段、軸ずれ検出手段、レーダ認識手段、画像認識手段、の一例に相当する。また、Ｓ２００が判断手段としての処理の一例に相当し、Ｓ３００が軸ずれ検出手段としての処理の一例に相当する。
【００５６】
［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
【００５７】
第２実施形態では、図１３に示すように、物標認識装置１３が、レーダ軸ずれ検出処理において、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性があると判断した場合に（Ｓ２００；ＹＥＳ）、カウンタリセットを行う点で、第１実施形態と相違する。
【００５８】
［２−２．処理］
本実施形態のレーダ軸ずれ検出処理について、図１３のフローチャートを用いて説明する。物標認識装置１３は、Ｓ１００〜Ｓ２００については、上記実施形態と同様の処理を実行する。ここで、物標認識装置１３は、Ｓ２００にてレーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性がないと判断した場合（Ｓ２００：ＮＯ）、上記実施形態と同様に、処理をＳ３００へ移行させ、垂直軸ずれ検出処理を実行し、本レーダ軸ずれ検出処理を終了する。
【００５９】
一方、物標認識装置１３は、Ｓ２００にてレーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性があると判断した場合（Ｓ２００：ＹＥＳ）、処理をＳ４００へ移行させ、カウンタリセットを実行する。具体的には、物標認識装置１３は、距離別カウント処理に用いる各種カウンタ、すなわち、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタ、距離別ミリ波非正常認識ＦＳＮ回数カウンタ、及び距離別画像単独検知回数カウンタを、リセットする。そして、物標認識装置１３は、本レーダ軸ずれ検出処理を終了する。
【００６０】
［２−３．効果］
以上詳述した第２実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果［１Ａ］〜［１Ｅ］に加え、以下の効果が得られる。
【００６１】
［２Ａ］物標認識装置１３は、レーダ軸ずれ検出処理において、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性が検出された場合に、垂直軸ずれ検出処理（距離別カウント処理）に用いる各種カウンタ、すなわち、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタ、距離別ミリ波非正常認識ＦＳＮ回数カウンタ、及び距離別画像単独検知回数カウンタを、リセットする。これにより、仮にレーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性がある場合に、物標の検出性能が低下してから該物標の検出性能の低下が発生していることを表す検出性能情報が取得される迄に時間を要したとしても、検出性能情報が取得されるとこれらのカウンタがリセットされるため、以降の垂直軸ずれ検出処理において誤ったカウント値が蓄積されることが抑制される。この結果、垂直軸ずれ検出処理において精度良く垂直方向における軸ずれを検出することができる。
【００６２】
なお、第２実施形態では、物標認識装置１３が、第１のカウント手段、第２のカウント手段、及びリセット手段、の一例に相当する。また、Ｓ１１７０が第１のカウント手段としての処理の一例に相当し、Ｓ１１５０、Ｓ１１６０が第２のカウント手段としての処理の一例に相当し、Ｓ４００がリセット手段としての処理の一例に相当する。
【００６３】
［３．第３実施形態］
［３−１．第１実施形態との相違点］
第３実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
【００６４】
前述した第１実施形態では、物標認識装置１３が、先行車両のレーダ認識および画像認識に基づき、レーダセンサ１１に生じた垂直方向における軸ずれを検出した。これに対し、第３実施形態では、軸ずれの検出の際に、先行車両の車高を考慮する点で、第１実施形態と相違する。
【００６５】
［３−２．処理］
具体的には、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理において、Ｓ１０１０では、図８に例示する距離別カウント処理に代えて図１４に例示する距離別カウント処理を実行する。また、物標認識装置１３は、Ｓ１０２０では、図９に例示するＦＳＮ割合演算処理に代えて図１５に例示するＦＳＮ割合演算処理を実行する。また、物標認識装置１３は、Ｓ１０３０では、図９に例示する非正常認識割合演算処理に代えて図１５に例示する非正常認識割合演算処理を実行する。なお、物標認識装置１３は、Ｓ１０４０では、上記実施形態と同様の処理を実行する。
【００６６】
以下に、本実施形態の距離別カウント処理、ＦＳＮ割合演算処理および非正常認識割合演算処理について順に説明する。
［３−２−１．距離別カウント処理］
垂直軸ずれ検出処理のＳ１０１０にて実行される距離別カウント処理について、図１４を用いて説明する。
【００６７】
物標認識装置１３は、画像物標とミリ波物標とがＦＳＮであるか否かを判定する（Ｓ１２０５）。すなわち、物標認識装置１３は、認識された先行車両が、レーダセンサ１１によるレーダ認識と画像センサ１２による画像認識の双方で認識されたか否かを判定する。ここで、物標認識装置１３は、肯定判定を行った場合（Ｓ１２０５：ＹＥＳ）、処理をＳ１２１０に移行させる。一方、物標認識装置１３は、否定判定を行った場合（Ｓ１２０５：ＮＯ）、処理をＳ１２１５に移行させる。
【００６８】
Ｓ１２１０では、物標認識装置１３は。物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置１３は、自車両１とレーダ認識および画像認識された先行車両との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、レーダ認識の結果または画像認識の結果の何れを用いてもよい。この後、物標認識装置１３は、処理をＳ１２２０に移行させる。
【００６９】
Ｓ１２１５では、物標認識装置１３は、物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置１３は、自車両１と画像認識された先行車両との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、画像認識の結果を用いる。この後、物標認識装置１３は、処理をＳ１２３５に移行させる。
【００７０】
Ｓ１２２０では、物標認識装置１３は、ミリ波非正常認識であるか否かを判定する。具体的には、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１によるレーダ認識が正常な認識ではなかったか否かを判定する。ここで、物標認識装置１３は、肯定判定を行った場合（Ｓ１２２０：ＹＥＳ）、処理をＳ１２３０に移行させる。一方、物標認識装置１３は、否定判定を行った場合（Ｓ１２２０：ＮＯ）、処理をＳ１２２５に移行させる。
【００７１】
Ｓ１２２５では、物標認識装置１３は、先行車両の車高は高いか否かを判定する。具体的には、物標認識装置１３は、画像認識の結果を用いて、先行車両の車高が所定値よりも大きいか否かを判定する。なお、所定値とは、軸ずれ検出の精度を高めるためにトラックなどの車高の高い先行車両を除外する目的で設定される値であり、実験等により予め設定される（図１２（ｃ）および図１２（ｄ）参照）。ここで、物標認識装置１３は、肯定判定を行った場合（Ｓ１２２５：ＹＥＳ）、処理をＳ１２４５に移行させる。一方、物標認識装置１３は、否定判定を行った場合（Ｓ１２２５：ＮＯ）、処理をＳ１２４０に移行させる。
【００７２】
Ｓ１２３０では、物標認識装置１３は、先行車両の車高は高いか否かを判定する。具体的には、物標認識装置１３は、画像認識の結果を用いて、先行車両の車高が所定値よりも大きいか否かを判定する。ここで、物標認識装置１３は、肯定判定を行った場合（Ｓ１２３０：ＹＥＳ）、処理をＳ１２５５に移行させる。一方、物標認識装置１３は、否定判定を行った場合（Ｓ１２３０：ＮＯ）、処理をＳ１２５０に移行させる。
【００７３】
Ｓ１２３５では、物標認識装置１３は、先行車両の車高は高いか否かを判定する。具体的には、物標認識装置１３は、画像認識の結果を用いて、先行車両の車高が所定値よりも大きいか否かを判定する。ここで、物標認識装置１３は、肯定判定を行った場合（Ｓ１２３５：ＹＥＳ）、処理をＳ１２６５に移行させる。一方、物標認識装置１３は、否定判定を行った場合（Ｓ１２３５：ＮＯ）、処理をＳ１２６０に移行させる。
【００７４】
Ｓ１２４０では、物標認識装置１３は、低車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図１４（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１２１０で判定した自車両１と先行車両との間の距離が該当する低車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタをインクリメントする。なお、この距離判定表は、図８（ｂ）に例示する距離判定表と同様であるが、異なる設定内容としてもよい。なお、低車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタとは、車高が所定値未満である先行車両が正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。
【００７５】
Ｓ１２４５では、物標認識装置１３は、高車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図１４（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１２１０で判定した自車両１と先行車両との間の距離が該当する高車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタをインクリメントする。なお、高車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタとは、車高が所定値より大きい先行車両が正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。
【００７６】
Ｓ１２５０では、物標認識装置１３は、低車高車両用距離別ミリ波非正常認識回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図１４（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１２１０で判定した自車両１と先行車両との間の距離が該当する低車高車両用距離別ミリ波非正常認識回数カウンタをインクリメントする。なお、低車高車両用距離別ミリ波非正常認識回数カウンタとは、車高が所定値未満である先行車両が非正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。
【００７７】
Ｓ１２５５では、物標認識装置１３は、高車高車両用距離別ミリ波非正常認識回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図１４（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１２１０で判定した自車両１と先行車両との間の距離が該当する高車高車両用距離別ミリ波非正常認識回数カウンタをインクリメントする。なお、高車高車両用距離別ミリ波非正常認識回数カウンタとは、車高が所定値よりも大きい先行車両が非正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。
【００７８】
Ｓ１２６０では、物標認識装置１３は、低車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図１４（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１２１５で判定した自車両１と先行車両との間の距離が該当する低車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタをインクリメントする。なお、低車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタとは、車高が所定値未満である先行車両がレーザ認識はされずに画像認識のみされた回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。
【００７９】
Ｓ１２６５では、物標認識装置１３は、高車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図１４（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１２１５で判定した自車両１と先行車両との間の距離が該当する高車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタをインクリメントする。なお、高車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタとは、車高が所定値よりも大きい先行車両がレーザ認識はされずに画像認識のみされた回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。
【００８０】
［３−２−２．ＦＳＮ割合演算処理］
次に、垂直軸ずれ検出処理のＳ１０２０にて実行するＦＳＮ割合演算処理について図１５を用いて説明する。
【００８１】
まず、物標認識装置１３は、二種類の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値それぞれに所定の係数を乗算して加算するとともに、二種類の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値それぞれに所定の係数を乗算して加算し、二種類の画像単独検知回数カウンタの値それぞれに所定の係数を乗算して加算する（図１５（ａ）参照）。なお、各係数については、上記各種カウンタに対して重み付けを行うために、実験等により予め設定される。
【００８２】
続いて、物標認識装置１３は、ＦＳＮ割合を算出する。具体的には、物標認識装置１３は、重み付け後の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値を、重み付け後の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値と重み付け後の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値と重み付け後の画像単独検知回数カウンタの値とを加算した値で除算し、百分率（％）で表す（図１５（ｂ）参照）。
【００８３】
この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。
［３−２−２．非正常認識割合演算処理］
次に、垂直軸ずれ検出処理のＳ１０３０にて実行される非正常認識割合演算処理について図１５を用いて説明する。
【００８４】
まず、物標認識装置１３は、二種類の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値それぞれに所定の係数を乗算して加算するとともに、二種類の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値それぞれに所定の係数を乗算して加算する（図１５（ａ）参照）。
【００８５】
続いて、物標認識装置１３は、非正常認識割合を算出する。具体的には、物標認識装置１３は、重み付け後の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値を、重み付け後の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値と重み付け後の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値とを加算した値で除算し、百分率（％）で表す（図１５（ｃ）参照）。
【００８６】
この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。
［３−３．効果］
以上詳述した第３実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果［１Ａ］〜［１Ｅ］に加え、以下の効果が得られる。
【００８７】
［３Ａ］物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理（距離別カウント処理）において、先行車両の車高別に前記割合を算出し、その算出した車高別の前記割合の値を合算した値に応じてレーダセンサ１１に生じた垂直面内での軸ずれを検出する。これにより、より精度よく軸ずれを検出することができる。
【００８８】
［３Ｂ］物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理（距離別カウント処理）において、認識した先行車両の車高が所定値よりも大きいか否かを判定し、車高が所定値よりも大きい先行車両については除外して前記割合を算出する。これにより、より精度よく軸ずれを検出することができる。
【００８９】
［４．第４実施形態］
［４−１．第１実施形態との相違点］
第４実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
【００９０】
第４実施形態では、図１６に示すように、レーダ軸ずれ検出処理において、検出性能情報を設定する処理（Ｓ１０〜Ｓ５０）が追加される点で、第１実施形態と相違する。
［４−２．処理］
本実施形態のレーダ軸ずれ検出処理について、図１６のフローチャートを用いて説明する。
【００９１】
はじめに、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下する低下要因の有無を判断する（Ｓ１０）。本実施形態では、雨を低下要因とする。すなわち、雨が降っている場合に、具体的には図示しないワイパが作動している場合に、低下要因有りと判断する。なお、雨が降っているか否かは、画像センサ１２により撮像された画像に基づいて判断してもよい。物標認識装置１３は、低下要因有りと判断した場合に処理をＳ１１へ移行させ、低下要因無しと判断した場合に処理をＳ１２へ移行させる。
【００９２】
低下要因有りと判断された場合に移行するＳ１１では、物標認識装置１３は性能低下フラグをセットする。具体的には、性能低下フラグに１を代入する。そして、処理をＳ４０へ移行させる。
【００９３】
低下要因無しと判断された場合に移行するＳ１２では、物標認識装置１３は性能低下フラグをリセットする。具体的には、性能低下フラグに０を代入する。
続くＳ１３では、物標認識装置１３は前回フラグの値を取得する。前回フラグの値は、前サイクルにて検出された性能低下フラグの値に相当し、ＲＡＭ３３に記録されている。
【００９４】
次にＳ１５では、変化時点からの経過時間が非判定期間以上であるか否かを判断する。変化時点とは、低下要因の有無が低下要因有りから低下要因無しに変化したタイミングをいい、本実施形態では、雨が降っている状態から雨がやんだ状態に変化したタイミングを変化時点という。非判定期間は、低下要因に基づいて定められており、本実施形態では、低下要因である雨がやんだ後にレーダセンサ１１の検出窓に付着している雨滴を乾かすために必要な予め定められた時間に設定されている。なお、本実施形態では、ＣＰＵ３１により実行される本レーダ軸ずれ検出処理とは別の処理において、性能低下フラグに基づいて変化時点が判断され、変化時点からの経過時間がＲＡＭ３３に記録されるようになっている。物標認識装置１３は、この変化時点からの経過時間が非判定期間以上である場合に処理をＳ３０へ移行させ、非判定期間未満である場合に処理をＳ４０へ移行させる。
【００９５】
Ｓ３０では、物標認識装置１３は、検出性能情報を良好状態に設定し、処理をＳ５０へ移行させる。
Ｓ４０では、物標認識装置１３は、検出性能情報を低下状態に設定し、処理をＳ５０へ移行させる。
【００９６】
続くＳ５０では、物標認識装置１３は、性能フラグの値を前回フラグの値としてＲＡＭ３３に記録する。
次に、Ｓ１００〜Ｓ２００では、物標認識装置１３は、上記実施形態と同様の処理を実行する。
【００９７】
このような本実施形態のレーダ軸ずれ検出処理では、一例として図１７に示すように、雨が降っている状態から雨がやんだ状態へ変化した変化時点から非判定期間の間は、雨のやんだ状態（図１７の（ａ）参照）がレーダセンサ１１の検出性能の低下している可能性がある状態と判断され（Ｓ１５；ＮＯ）、垂直軸ずれ検出処理を実行しない非実行状態が継続される（図１７の（ｄ）参照）。
【００９８】
［４−３．効果］
以上詳述した第４実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果［１Ａ］〜［１Ｅ］に加え、以下の効果が得られる。
【００９９】
［４Ａ］例えば、レーダセンサ１１では、検出性能を低下させる要因である低下要因の有る状態から無い状態へ変化したとしても、この変化に即座に対応して、検出性能が低下状態から良好状態へ変化しないことが有り得る。例えば、雨を低下要因とする場合、低下要因の有る状態である雨が降っている状態から低下要因の無い状態である雨がやんだ状態へ変化したとしても、雨がやんだ後にレーダセンサ１１の検出窓に雨滴が付着しているような場合は、レーダセンサ１１の検出性能は低下状態となる。
【０１００】
これに対し、本実施形態では、雨が降っている状態から雨がやんだ状態へ変化した変化時点から非判定期間の間は、レーダセンサ１１の検出性能が低下しているおそれがあると判断され（Ｓ２００；ＹＥＳ）、垂直軸ずれ検出処理を実行しない非実行状態が継続される。これによれば、レーダセンサ１１の検出窓に雨滴の付着しているおそれのある間は垂直方向における軸ずれの検出及び補正が実行されないため、垂直方向における軸ずれについて誤った補正の行われることを抑制することができる。なお、非判定期間は、例えば、雨がやんだ後にレーダセンサ１１の検出窓に付着している雨滴を乾かすために必要な時間よりも長く設定されることが望ましい。
【０１０１】
なお、第４実施形態では、Ｓ１０が検出手段としての処理の一例に相当し、Ｓ４０が低下状態設定手段としての処理の一例に相当する。また、非判定期間が非検出期間の一例に相当する。
【０１０２】
［５．第５実施形態］
［５−１．第１実施形態との相違点］
第５実施形態は、基本的な構成は第４実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
【０１０３】
第５実施形態では、図１８に示すように、検出性能情報の設定内容を決定するまでの処理である図１６に示すフローチャートのＳ１１〜Ｓ１５が、Ｓ２１〜Ｓ２５に置換される点で、第４実施形態と相違する。
【０１０４】
［５−２．処理］
本実施形態のレーダ軸ずれ検出処理について、図１８のフローチャートを用いて説明する。
【０１０５】
はじめに、物標認識装置１３は、Ｓ１０では、図１６に示すＳ１０と同様に、低下要因の有無を判断する。物標認識装置１３は、低下要因有りと判断した場合に処理をＳ２１へ移行させ、低下要因無しと判断した場合に処理をＳ２２へ移行させる。
【０１０６】
低下要因有りと判断された場合に移行するＳ２１では、物標認識装置１３は雨検出フラグをセットする。具体的には、雨検出フラグに１を代入する。そして、処理をＳ２５へ移行させる。
【０１０７】
低下要因無しと判断された場合に移行するＳ２２では、物標認識装置１３は雨検出フラグをリセットする。具体的には、雨検出フラグに０を代入する。
続くＳ２３では、変化時点からの経過時間が所定の非判定期間以上であるか否かを判断する。物標認識装置１３は、変化時点からの経過時間が非判定期間以上である場合に処理をＳ２５へ移行させ、非判定期間未満である場合に処理をＳ２４へ移行させる。
【０１０８】
変化時点からの経過時間が非判定期間未満である場合に移行するＳ２４では、物標認識装置１３は、リセットされていた雨検出フラグをセットする。具体的には、雨検出フラグに１を代入するように上書きする。
【０１０９】
Ｓ２５では、雨検出フラグがセットされているか否かを判断する。具体的には、値が１である場合に雨検出フラグがセットされていると判断する。物標認識装置１３は、雨検出フラグがセットされている場合に処理をＳ３０へ移行させ、雨検出フラグがセットされていない場合に処理をＳ４０へ移行させる。
【０１１０】
物標認識装置１３は、Ｓ３０〜Ｓ４０、Ｓ１００〜Ｓ３００については、図１６と同様の処理を行う。
このような本実施形態のレーダ軸ずれ検出処理では、一例として図１９に示すように、雨が降っている状態から雨がやんだ状態へ変化した変化時点から非判定期間の間は、雨のやんだ状態が雨の降っている状態として検出され（図１９の（ｂ）参照）、垂直軸ずれ検出処理を実行しない非実行状態が継続される（図１９の（ｄ）参照）。
【０１１１】
［５−３．効果］
以上詳述した第５実施形態によれば、前述した第４実施形態の効果［４Ａ］と同様の効果が奏される。
【０１１２】
なお、第５実施形態では、Ｓ２４が変更手段としての処理の一例に相当する。
［６．第６実施形態］
［６−１．第１実施形態との相違点］
第６実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
【０１１３】
第６実施形態では、図２０に示すように、レーダ軸ずれ検出処理（Ｓ３００）における垂直軸ずれ量の補正を行う補正係数を取得するための処理（Ｓ２１０〜Ｓ２２０）が追加される点で、第１実施形態と相違する。
【０１１４】
［６−２．処理］
本実施形態のレーダ軸ずれ検出処理について、図２０のフローチャートを用いて説明する。
【０１１５】
物標認識装置１３は、Ｓ１００〜Ｓ２００、Ｓ３００については、図６と同様の処理を行う。物標認識装置１３は、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性が有る場合（Ｓ２００；ＹＥＳ）に、処理をＳ２１０へ移行させる。
【０１１６】
Ｓ２１０では、物標認識装置１３は、検出性能が低下している低下要因を特定する。例えば、物標認識装置１３は、物標認識装置１３へ入力される各種信号に基づいてワイパの動作していることを検出した場合は、雨を低下要因であると特定する。
【０１１７】
続くＳ２２０では、物標認識装置１３は、Ｓ２１０で特定した低下要因に応じて、Ｓ３００で検出される軸ずれ量の補正を行うための補正係数を取得し、処理をＳ３００へ移行させる。
【０１１８】
本実施形態のＳ３００では、物標認識装置１３は、図７に示す軸ずれ量演算処理（Ｓ１０４０参照）において、該軸ずれ量演算処理によって算出した垂直軸ずれ量にＳ２１０にて取得した補正係数を乗算することにより、垂直軸ずれ量の補正を行う。そして、物標認識装置１３は本レーダ軸ずれ検出処理を終了する。
【０１１９】
補正係数は、一例として図２１に示すようなテーブルとしてＲＯＭ３２に記録されている。例えば、レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性のあることを表す検出性能情報が取得され（Ｓ１００）、その低下要因が雨であると特定（Ｓ２１０）された場合は、雨である場合の補正係数Ｑは、雨ではない場合の補正係数Ｐよりも小さい値に設定される。
【０１２０】
［６−３．効果］
以上詳述した第６実施形態によれば、次の効果が奏される。
［６Ａ］レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があるとき、具体的に低下要因が検出されている場合は、低下要因が検出されていない場合よりも、垂直軸ずれ量が小さく算出される。例えば、雨である場合は、雨ではない場合よりも、垂直軸ずれ量が小さく算出される。これによれば、レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があるときにも、垂直軸ずれ検出処理（Ｓ３００）が実行され、適切に軸ずれを検出することができる。
【０１２１】
なお、第６実施形態では、物標認識装置１３が、検出装置、軸ずれ検出手段、情報取得手段、補正手段の一例に相当する。また、Ｓ１００が情報取得手段としての処理の一例に相当し、Ｓ２２０が補正手段としての処理の一例に相当し、Ｓ３００が軸ずれ検出手段としての処理の一例に相当する。
【０１２２】
［７．他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。
【０１２３】
［７Ａ］上記実施形態では、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理において、レーダセンサ１１の垂直方向への軸ずれ量を検出していたが、これに限らず、レーダセンサ１１の垂直方向への軸ずれが発生しているか否かだけを検出するようにしてもよい。
【０１２４】
［７Ｂ］上記実施形態では、レーダセンサ１１の検知範囲の中心軸Ｍと垂直方向（ｙ軸）とのなす角度に基づいて、垂直方向における軸ずれを定義していたが、これに限るものではない。例えば、垂直方向において中心軸Ｍと水平方向（ｘ軸方向）とのなす角度に基づいて、垂直方向における軸ずれを定義してもよい。また、軸ずれを定義するためのレーダセンサ１１の軸は中心軸Ｍとは異なる軸であってもよく、例えばレーダセンサ１１を起点として物標の探索範囲に向かって延びる軸を定め、この軸について垂直方向における軸ずれを定義してもよい。
【０１２５】
［７Ｃ］上記第２実施形態において物標認識装置１３が実行するレーダ軸ずれ検出処理（図１３参照）の垂直軸ずれ検出処理（Ｓ３００）に、上記第３実施形態に記載の垂直軸ずれ検出処理を適用してもよい。この場合、レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性がある場合に実行するカウンタリセットでは、図１４のフローチャートに示す各種カウンタ、すなわち、低車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタ、高車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタ、低車高車両用距離別ミリ波非正常ＦＳＮ回数カウンタ、高車高車両用距離別ミリ波非正常ＦＳＮ回数カウンタ、低車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタ、及び高車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタをリセットする。
【０１２６】
［７Ｄ］上記第１〜第３実施形態では、物標認識装置１３は、一例として受信した電波の強度が低下している場合に、レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があることを表す検出性能情報を出力していたが、これに限らず、種々の方法に基づいてレーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があることを検出して検出性能情報を出力してよい。例えば、画像センサ１２によって自車両１のワイパを検出し、ワイパが作動しているときは雨や雪等のようなレーダセンサ１１の検出性能を低下させる要因が発生しているものとして、レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があることを表す検出性能情報を出力してもよい。また、物標認識装置１３は、自車両１の運転者がワイパを操作したことを検出し、ワイパが操作されたときは雨や雪等のようなレーダセンサ１１の検出性能を低下させる要因が発生しているものとして、レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があることを表す検出性能情報を出力してもよい。
【０１２７】
［７Ｅ］上記実施形態では、非判定期間は、レーダセンサ１１の検出性能の低下要因に基づいて設定されていた。例えば上記実施形態では、非判定期間は、低下要因である雨がやんだ後にレーダセンサ１１の検出窓に付着している雨滴を乾かすために必要な時間に設定されていたが、これに限るものではない。例えば、非判定期間は、低下要因が雪である場合に、低下要因である雪がやんだ後にレーダセンサ１１の検出窓に付着している雪を乾かすために必要な時間に設定されてもよい。なお、非判定期間は、低下要因として雪が検出された場合は、低下要因として雨が検出された場合よりも長い時間に設定されることが望ましい。
【０１２８】
［７Ｆ］上記実施形態では、非判定期間は、レーダセンサ１１の検出性能の低下要因に基づいて設定されていたが、これに限るものではなく、物標認識装置１３の搭載された車両の速度に基づいて設定されてもよい。例えば、図２２のＳ１４に示すように、Ｓ１５の処理を実行する前に、車両速度を取得して取得した車両速度に応じた非判定期間を予めＲＯＭ３２に記録されたテーブルから取得するようにしてもよい。なお、該テーブルにおいて、非判定期間は、車速が比較的低速である場合は車速が比較的高速である場合よりも長い時間に設定されることが望ましい。
【０１２９】
［７Ｇ］上記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を、課題を解決できる限りにおいて省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加、置換等してもよい。なお、特許請求の範囲に記載の文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。
【０１３０】
［７Ｈ］本発明は、前述した運転支援システム１０及び物標認識装置１３の他、当該物標認識装置１３を機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した媒体、軸ずれ判定方法など、種々の形態で実現することができる。
【符号の説明】
【０１３１】
１…自車両  １０…運転支援システム  １１…レーダセンサ  １２…画像センサ  １３…物標認識装置  １４…受信部  ３１…ＣＰＵ。
【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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