(57)【要約】【課題】  撮像手段とレーダ手段とからそれぞれ得られる車外情報を効果的に融合させて精度のよい立体物認識を行うことのできる車両用運転支援装置を提供する。【解決手段】  ＩＰＵ５は、ステレオ画像に基づいて認識した立体物とレーダ画像に基づいて認識した立体物とを融合して再認識した各立体物に対する誤認識判定において、ステレオ画像に基づく立体物認識状態の信頼度に基づく誤認識判定（判定５）、レーダ画像に基づく立体物認識状態の信頼度に基づく誤認識判定（判定４）、或いは、ステレオ画像及びレーダ画像に基づく立体物認識状態の信頼度に基づく誤認識判定（判定６，７）の結果のうちの何れかで、立体物誤認識の判定がなされていない場合には、その立体物が誤認識であるとの判定を行わないことにより、撮像手段とレーダ手段とからそれぞれ得られる車外情報を効果的に融合させて精度のよい立体物認識を行う【選択図】  図１５
2005071204.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段で撮像した画像情報に基づいて車外の立体物認識を行う第１の立体物認識手段と、
レーダ手段で検出した距離情報に基づいて車外の立体物認識を行う第２の立体物認識手段と、
上記第１の立体物認識手段で認識した各立体物と上記第２の立体物認識手段で認識した各立体物との一致判定の結果から、上記第１の立体物認識手段で認識した立体物情報のみに基づいて認識した画像単体立体物、上記第２の立体物認識手段で認識した立体物情報のみに基づいて認識したレーダ単体立体物、或いは、上記第１，第２の立体物認識手段で認識した各立体物情報に基づいて認識したフュージョン立体物の何れかの形態によって車外の各立体物を再認識する第３の立体物認識手段と、
上記第３の立体物認識手段で再認識した上記立体物に対する誤認識判定を行う誤認識判定手段とを備え、
上記誤認識判定手段は、再認識した上記立体物に対する過去設定時間の信頼度が上記第１の立体物認識手段或いは上記第２の立体物認識手段の少なくとも何れか一方による認識で高いと判定した場合に、再認識した上記立体物が適正に認識された立体物であると判定することを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項２】
上記誤認識判定手段は、再認識した上記立体物が、連続する２以上の面を備えた立体物として上記第１の立体物認識手段で過去設定時間内に設定回数以上認識されているとき、再認識した上記立体物の信頼度が高いと判定することを特徴とする請求項１記載の車両用運転支援装置。
【請求項３】
上記誤認識判定手段は、再認識した上記立体物が、移動中の立体物として上記第２の立体物認識手段で過去設定時間内に設定回数以上認識されているとき、再認識した上記立体物の信頼度が高いと判定することを特徴とする請求項１または請求項２記載の車両用運転支援装置。
【請求項４】
上記誤認識判定手段は、再認識した上記立体物が、過去設定時間内に設定回数以上認識されているとき、再認識した上記立体物の信頼度が高いと判定することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れかに記載の車両用運転支援装置。
【請求項５】
上記誤認識判定手段は、再認識した上記立体物が、上記フュージョン立体物として過去設定時間内に設定回数以上認識されているとき、再認識した上記立体物の信頼度が高いと判定することを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れかに記載の車両用運転支援装置。
【請求項６】
上記誤認識判定手段は、再認識した上記立体物の信頼度が高い場合であっても、再認識した上記立体物の認識位置が不適切であると判定した場合に、再認識した上記立体物を誤認識した立体物として判定することを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れかに記載の車両用運転支援装置。
【請求項７】
上記誤認識判定手段は、再認識した上記立体物がガードレールよりも外側に存在するとき、再認識した上記立体物の認識位置が不適切であると判定することを特徴とする請求項６記載の車両用運転支援装置。
【請求項８】
上記誤認識判定手段は、再認識した上記立体物が自車の正面で自車走行レーン上のカーブよりも遠方に存在するとき、再認識した上記立体物の認識位置が不適切であると判定することを特徴とする請求項６または請求項７記載の車両用運転支援装置。
【請求項９】
上記誤認識判定手段は、再認識した上記立体物の信頼度が高い場合であっても、再認識した上記立体物が上記撮像手段に特徴的な誤認識状態の立体物であると判定した場合に、再認識した上記立体物を誤認識した立体物として判定することを特徴とする請求項１乃至請求項８の何れかに記載の車両用運転支援装置。
【請求項１０】
上記誤認識判定手段は、再認識した上記立体物の信頼度が高い場合であっても、再認識した上記立体物が上記レーダ手段に特徴的な誤認識状態の立体物であると判定した場合に、再認識した上記立体物を誤認識した立体物として判定することを特徴とする請求項１乃至請求項９の何れかに記載の車両用運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ステレオカメラや単眼カメラ等の撮像手段と、ミリ波レーダや赤外線レーザレーダ等のレーダ手段とを用いて車両前方の車外環境の認識を行う車両用運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ステレオカメラや単眼カメラ等の撮像手段と、ミリ波レーダや赤外線レーザレーダ等のレーダ手段とを用いて車両前方の車外環境を認識し、認識した車外環境に基づいて自車の走行制御等を行う車両用運転支援装置については様々な提案がなされており、特に、この種の車両用運転支援装置においては、先行車の認識結果に応じて定速走行制御や先行車に対する追従走行制御を行う車間距離制御クルーズコントロール（ＡＣＣ；Adaptive Cruise Control）機能が広く実用化されている。
【０００３】
この種の車両用運転支援装置においては、先行車等の立体物情報を精度よく認識することが要求されており、例えば、特許文献１には、設定したステアモードに応じてカメラ及びミリ波レーダの指向方向を制御し、カメラで撮像した画像を処理して先行車までの車間距離を検出するとともに、ミリ波レーダからの信号に基づいて先行車までの車間距離を検出し、これら画像処理に基づく先行車までの車間距離とミリ波レーダに基づく先行車までの車間距離のうち、信頼度の大きな方の車間距離検出値を用いて先行車までの車間距離を認識する技術が開示されている。
【特許文献１】特開平６−２３０１１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述の特許文献１に開示された技術のように、単に、画像処理に基づく車間距離に個別の信頼度と、ミリ波レーダに基づく車間距離に個別の信頼度とを判定して最終的な立体物認識（先行車までの車間距離認識）を行った場合、異なる２つの検出手段を備えているにもかかわらず、十分に精度の高い立体物認識を行えない場合がある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、撮像手段とレーダ手段とからそれぞれ得られる車外情報を効果的に融合させて精度のよい立体物認識を行うことのできる車両用運転支援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】
【０００６】
本発明は、撮像手段で撮像した画像情報に基づいて車外の立体物認識を行う第１の立体物認識手段と、レーダ手段で検出した距離情報に基づいて車外の立体物認識を行う第２の立体物認識手段と、上記第１の立体物認識手段で認識した各立体物と上記第２の立体物認識手段で認識した各立体物との一致判定の結果から、上記第１の立体物認識手段で認識した立体物情報のみに基づいて認識した画像単体立体物、上記第２の立体物認識手段で認識した立体物情報のみに基づいて認識したレーダ単体立体物、或いは、上記第１，第２の立体物認識手段で認識した各立体物情報に基づいて認識したフュージョン立体物の何れかの形態によって車外の各立体物を再認識する第３の立体物認識手段と、上記第３の立体物認識手段で再認識した上記立体物に対する誤認識判定を行う誤認識判定手段とを備え、上記誤認識判定手段は、再認識した上記立体物に対する過去設定時間の信頼度が上記第１の立体物認識手段或いは上記第２の立体物認識手段の少なくとも何れか一方による認識で高いと判定した場合に、再認識した上記立体物が適正に認識された立体物であると判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の車両用運転支援装置によれば、撮像手段とレーダ手段とからそれぞれ得られる車外情報を効果的に融合させて精度のよい立体物認識を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の形態を説明する。図面は本発明の一形態に係わり、図１は運転支援装置を搭載した車両の概略構成図、図２は車両用運転支援装置の概略構成を示す機能ブロック図、図３は立体物誤認識判定のメインルーチンを示すフローチャート、図４はスミア・フレア判定のサブルーチンを示すフローチャート、図５はロードノイズ判定のサブルーチンを示すフローチャート、図６はゴースト判定のサブルーチンを示すフローチャート、図７は移動中ミリ波ヒット数に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート、図８はコーナー状立体物登録回数に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート、図９は立体物認識回数に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート、図１０はフュージョン回数に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート、図１１はガードレールに基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート、図１２は白線認識に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート、図１３はカーブ検出に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート、図１４は舵角に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート、図１５は統合判定のサブルーチンを示すフローチャートである。
【０００９】
図１において、符号１は自動車等の車両（自車）を示し、この車両１には運転支援装置（ＡＤＡ；Active Drive Assist system）２が搭載されている。図２に示すように、運転支援装置２は、撮像手段としてのステレオカメラユニット３と、レーダ手段としてのミリ波レーダユニット４と、イメージプロセッシングユニット（ＩＰＵ）５と、プレビューコントロールユニット（ＰＣＵ）６と、エンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）７と、ビークルダイナミクスコントロールユニット（ＶＤＣ）８と、統合ユニット９とを有し、これらがＣＡＮ（Controller Area Network）等の多重通信系で接続されている。また、統合ユニット９には、例えば、通信速度の異なる他の通信系（車体側通信系）を介して、センターディスプレイ１０と、コンビネーションメータ１１と、オーディオ装置１２とが接続されている。
【００１０】
ステレオカメラユニット３は、例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）等の固体撮像素子を用いた１組の（左右の）ＣＣＤカメラを有して構成されている。これら左右のＣＣＤカメラは、それぞれ車室内の天井前方に一定の間隔をもって取付けられ（図１参照）、車外の対象を異なる視点で撮像する。そして、ステレオカメラユニット３は、左右のＣＣＤカメラで撮像した各画像（基準画像及び比較画像）にＡ／Ｄ変換やアフィン変換等を行い、これらの画像信号をＩＰＵ５に出力する。
【００１１】
ミリ波レーダユニット４は、例えば、車両１のフロントバンパ構造材に取付けられている（図１参照）。このミリ波レーダユニット４は送受信部（図示せず）を有し、送受信部は、車両１の水平方向に、所定の走査範囲で、一定の間隔毎にミリ波を送受信する。そして、ミリ波レーダユニット４は、送信したミリ波が立体物等の反射対象で反射されて戻ってくるまでの時間差を基に、自車前方の立体物の二次元分布情報からなるレーダ画像を生成し、これをＩＰＵ５に出力する。
【００１２】
ＩＰＵ５は、ステレオカメラユニット３及びミリ波レーダユニット４からの各画像信号に基づいて、車外環境の認識を行う。
【００１３】
具体的に説明すると、ＩＰＵ５は、ステレオ画像に基づき、三角測量の原理等を用いた周知の演算処理により、道路上の白線、道路に沿って存在するガードレールや縁石等の側壁、車両等の立体物を認識する。そして、ＩＰＵ５は、認識された白線、側壁、立体物に係る各データに、それぞれのデータ毎に異なったＩＤを割り当て、これらをＩＤ毎に継続して監視する。すなわち、ＩＰＵ５は第１の立体物認識手段としての機能を有する。その際、車両等の立体物は２以上の面がコーナーを介して連続して認識されることが多いため、ＩＰＵ５は、このような車両等の可能性が高い立体物を、コーナー状立体物として別途登録する。
【００１４】
また、ＩＰＵ５は、レーダ画像上の距離値が連続する部分を１つの立体物として抽出することで、レーダ画像に基づく立体物認識を行う。そして、ＩＰＵ５は、認識された立体物に係る各データに、ＩＤを割り当て、これらをＩＤ毎に継続して監視する。すなわち、ＩＰＵ５は、第２の立体物認識手段としての機能を有する。
【００１５】
そして、ＩＰＵ５は、ステレオ画像に基づいて認識した立体物（以下、画像立体物と称す）情報とレーダ画像に基づいて認識した立体物（以下、レーダ立体物と称す）情報とを融合することで、更なる立体物認識を行う（再認識を行う）。すなわち、ＩＰＵ５は、各画像立体物と各レーダ立体物の位置や移動速度に基づいて、各画像立体物と各レーダ立体物の各組み合わせ全てについての同一確率の判定を行い、同一確率が所定以上で最も一致する画像立体物とレーダ立体物の各組み合わせをフュージョン立体物として認識する。これにより、ＩＰＵ５では、画像立体物単体により認識された立体物（以下、画像単体立体物と称す）、レーダ立体物単体により認識された立体物（以下、レーダ単体立体物と称す）、或いは、画像立体物とレーダ立体物との組み合わせにより認識された立体物（以下、フュージョン立体物と称す）の何れかの形態からなる各立体物を自車前方の道路上に認識する。すなわち、ＩＰＵ５は、第３の立体物認識手段としての機能を有する。
【００１６】
そして、さらに、ＩＰＵ５は、画像立体物情報とレーダ立体物情報とを融合して再認識した各立体物（画像単体立体物、レーダ単体立体物、フュージョン立体物）に対し、所定の誤認識判定を行うことで、最終的な立体物認識を行う。すなわち、ＩＰＵ５は、誤認識判定手段としての機能を有する。
【００１７】
また、ＩＰＵ５は、ステレオ画像等に基づいて、霧、雨、雪、逆光等の撮像環境の検出やフロントガラス，カメラレンズの汚れ検出等を行うとともに、レーダ画像に基づいて、レーダの軸ズレ検出やレーダカバーの汚れ検出等を行う。
【００１８】
また、ＩＰＵ５は、ステレオ画像から認識した白線、側壁等の情報や、ＶＤＣ８から得られる自車１の走行状態情報等に基づいて自車走行レーンの推定を行い、さらに、推定した自車走行レーン上での先行車の捕捉・離脱判定を行う。
【００１９】
ＰＣＵ６は、運転支援装置２の各機能を統括するもので、ＩＰＵ５やＶＤＣ８から得られる情報等に基づいて警報や加減速制御等の要否判定を行う。そして、これらの判定結果に応じて、ＰＣＵ６は、センターディスプレイ１０やコンビネーションメータ１１への表示信号の出力、コンビネーションメータ１１、オーディオ装置１２に接続するスピーカ１１ａ、１２ａへのブザー（或いは音声）信号の出力、ＥＣＵ７、ＶＤＣ８への制御信号の出力等を適宜行うことで、各種運転支援機能を実現する。
【００２０】
例えば、ＰＣＵ６は、自車走行レーン上に先行車を捕捉している場合において、先行車との車間距離が所定の警報車間距離以下になったとき、コンビネーションメータ１１の警報灯を表示するとともに、スピーカ１１ａからブザーを出力する（車間距離警報機能）。
【００２１】
また、ＰＣＵ６は、自車走行レーンの白線と自車１との位置関係から、予め設定された前方距離内で、白線と自車１の外側側壁の延長線の間隔とが略”０”となると判定したとき、コンビネーションメータ１１の警報灯を点灯表示するとともに、スピーカ１１ａからブザーを出力する（車線逸脱警報機能）。
【００２２】
また、ＰＣＵ６は、ＥＣＵ７やＶＤＣ８を通じた加減速制御によって、自車走行レーン上での先行車の捕捉時に先行車に対する追従走行制御を行うとともに、自車走行レーンからの先行車の離脱を判定したとき、設定車速での定速走行制御へと移行する（ＡＣＣ機能；車間距離制御クルーズコントロール機能）。
【００２３】
また、ＰＣＵ６は、自車１と白線との関係に基づいて自車走行レーン上でのふらつきを計測し、その周波数分析からよそ見や居眠りに関係の深いふらつきを検出したとき、車線逸脱警報の警報タイミングを早める。さらに、車線逸脱を検出した際にスピーカ１２ａからの音声による警報を行う（ふらつき警報機能）。
【００２４】
また、ＰＣＵ６は、ドライバによるブレーキ踏み込み時の前後輪の車輪速差を検出し、この値が所定値を越えたとき、タイヤがスリップしやすい状態にあると判断し、センターディスプレイ１０を通じてその旨を表示する（グリップ予測機能）。
【００２５】
また、ＰＣＵ６は、自車走行レーン上を走行する先行車や、対向車との車間距離情報をセンターディスプレイ１０を通じて表示する。また、先行車に自車が一定速度以上の速さで接近しているとき、スピーカ１２ａからブザーを出力する（視界支援機能）。
【００２６】
ここで、センターディスプレイ１０には、タッチスイッチ機能が設けられており、ＰＣＵ６は、ドライバによるタッチスイッチの操作に応じて、各運転支援機能の実行／解除やセンターディスプレイ１０の表示切り替え等を行う。
【００２７】
次に、ＩＰＵ５で実行される立体物の誤認識判定について詳細に説明する。本形態において、ＩＰＵ５は、画像立体物とレーダ立体物とを融合して再認識した各立体物（画像単体立体物、レーダ単体立体物、フュージョン立体物）に対し、自車１の走行状態に基づく誤認識判定、撮像手段或いはレーダ手段に特徴的な立体物の誤認識状態に基づく誤認識判定、認識位置に基づく誤認識判定、及び、認識状態の信頼度に基づく誤認識判定を適宜行い、これら各誤認識判定を基に、各立体物それぞれについての統合的な誤認識判定を行うことで最終的な立体物を認識する。
【００２８】
このような立体物の誤認識判定は、具体的には例えば図３に示す立体物誤認識判定のメインルーチンに従って実行される。このルーチンは、所定時間毎に実行されるもので、ルーチンがスタートすると、ＩＰＵ５は、先ず、ステップＳ１０１において、画像立体物とレーダ立体物との融合により再認識した各立体物の中から誤認識判定対象として注目する立体物を抽出する。
【００２９】
続くステップＳ１０２において、ＩＰＵ５は、今回ステップＳ１０１で抽出した注目する立体物が、画像のみで認識された画像単体立体物であるか否かを調べ、画像単体立体物であると判定した場合にはステップＳ１０３に進む一方、そうでない場合にはステップＳ１０４に進む。
【００３０】
ステップＳ１０２からステップＳ１０３に進むと、ＩＰＵ５は、注目する立体物が画像上に撮像されたスミア・フレアを誤認識したものであるか否かの判定（以下、判定１ともいう）を行った後、ステップＳ１０７に進む。
【００３１】
このスミア・フレア判定は、例えば図４に示すサブルーチンのフローチャートに従って実行される。サブルーチンがスタートすると、ＩＰＵ５は、先ず、ステップＳ２０１において、注目する立体物が、例えば、自車１に対して１０ｍ以下の近距離に位置し、且つ、０．３ｍ以下の幅を有する立体物として認識されているか否かを調べる。すなわち、スミアやフレアが画像上に撮像された場合、これらは、自車１の近距離に、幅が狭い立体物として認識されやすいことが本出願人等によって確認されている。そこで、ＩＰＵ５は、ステップＳ２０１において、注目する立体物（画像単体立体物）が、自車１に対して１０ｍ以下の近距離に位置し、且つ、０．３ｍ以下の幅を有する立体物であると判定した場合には、ステップＳ２０２に進み、注目する立体物はフレアやスミアを誤認識したものである可能性が高いと判定した後、メインルーチンに戻る。一方、ステップＳ２０１の各条件を満たさない場合、ＩＰＵ５は、そのままメインルーチンに戻る。
【００３２】
また、メインルーチンにおいて、ステップＳ１０２からステップＳ１０４に進むと、ＩＰＵ５は、注目する立体物が、ミリ波のみで認識されたレーダ単体立体物であるか否かを調べる。そして、ステップＳ１０４において、レーダ単体立体物であると判定した場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１０５に進み、注目する立体物がロードノイズを誤認識したものであるか否かの判定（以下、判定２ともいう）を行い、続くステップＳ１０６で、ゴーストを誤認識したものであるか否かの判定（以下、判定３ともいう）を行った後、ステップＳ１０７に進む。
【００３３】
一方、ステップＳ１０４において、注目する立体物がレーダ単体立体物ではないと判定した場合（すなわち、フュージョン立体物であると判定した場合）、ＩＰＵ５は、そのまま、ステップＳ１０７に進む。
【００３４】
ステップＳ１０５おけるロードノイズ判定は、例えば、図５に示すサブルーチンのフローチャートに従って実行される。ここで、本形態において、ロードノイズに基づいて認識される立体物とは、例えば自車１が上下振動した際に、ミリ波が路面で反射されることにより誤認識される立体物のことをいう。
【００３５】
サブルーチンがスタートすると、ＩＰＵ５は、先ず、ステップＳ３０１において、注目する立体物が過去設定時間内に画像立体物とフュージョンした回数（すなわち、過去設定時間内にフュージョン立体物として認識された回数）が閾値以下であるか否かを調べる。
【００３６】
そして、ＩＰＵ５は、ステップＳ３０１において、注目する立体物が過去設定時間内にフュージョン立体物として認識された回数が閾値以上であると判定した場合にはステップＳ３０２に進む一方、閾値以下であると判定した場合にはステップＳ３０３に進む。
【００３７】
ステップＳ３０１からステップＳ３０２に進むと、ＩＰＵ５は、注目する立体物が過去に連続して認識された時間が閾値以下であるか否かを調べる。そして、ＩＰＵ５は、ステップＳ３０２において、注目する立体物が過去に連続して認識された時間が閾値以下であると判定した場合にはステップＳ３０３に進む一方、閾値以上であると判定した場合には、そのままメインルーチンに戻る。
【００３８】
また、ステップＳ３０１或いはステップＳ３０２からステップＳ３０３に進むと、ＩＰＵ５は、注目する立体物はロードノイズを誤認識したものである可能性が高いと判定した後、メインルーチンに戻る。
【００３９】
すなわち、実在する立体物は、画像立体物としても何度も認識されることが一般的であるため、通常、フュージョン立体物として認識される。そこで、ＩＰＵ５は、注目する立体物が過去にフュージョン立体物として認識された回数が少ない場合には、当該立体物はロードノイズにより誤認識されたものである可能性が高いと判定する。また、ロードノイズによるレーダ立体物の誤認識は一時的なものであることが一般的であるため、ＩＰＵ５は、注目する立体物の認識回数が少ない場合には、当該立体物がロードノイズにより誤認識されたものである可能性が高いと判定する。
【００４０】
また、ステップＳ１０６おけるゴースト判定は、例えば、図６に示すサブルーチンのフローチャートに従って実行される。ここで、本形態において、ゴーストに基づいて誤認識される立体物とは、異なる立体物間でミリ波の反射波が乱れることで、実在する立体物間に誤認識される立体物をいう。
【００４１】
サブルーチンがスタートすると、ＩＰＵ５は、先ず、ステップＳ４０１において、現在の自車速が、例えば２０ｋｍ／ｈ以上であるか否かを調べる。そして、ステップＳ４０１において、自車速が２０ｋｍ／ｈ以下であると判定した場合、ＩＰＵ５は、そのままメインルーチンに戻る。すなわち、自車１が低速で走行している場合には、一般に、ミリ波の反射波に乱れが発生しにくく、ゴーストによる立体物の誤認識が発生しにくい。そこで、ＩＰＵ５は、そのままメインルーチンに戻る。
【００４２】
一方、ステップＳ４０１において、自車速が２０ｋｍ／ｈ以上であると判定した場合には、ＩＰＵ５は、ステップＳ４０２に進み、ステレオ画像に基づく霧、雨、雪等の検出結果や白線の認識結果等に応じて閾値Ｋｚを設定する。ここで、閾値Ｋｚは、画像立体物を安定して認識可能であると推定される所定距離に設定されるもので、ステレオ画像に基づく車外環境の認識状態が良好である程、大きな値に設定される。すなわち、ＩＰＵ５は、霧、雨、雪等が検出されていない場合や、白線が遠方まで認識されている場合に、車外環境の認識状態が良好であると判断し、閾値Ｋｚを大きな値に設定する。
【００４３】
ステップＳ４０２からステップＳ４０３に進むと、ＩＰＵ５は、自車１から注目する立体物までの距離が閾値Ｋｚ以上であり、且つ、注目する立体物との相対速度の絶対値が１０ｋｍ／ｈ以下であるか否かを調べる。そして、ステップＳ４０３において、注目する立体物までの距離が閾値Ｋｚ以上であり、且つ、相対速度の絶対値が１０ｋｍ／ｈ以下であると判定した場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ４０６に進み、注目する立体物はゴーストにより誤認識されたものである可能性が高いと判定した後、メインルーチンに戻る。すなわち、自車１から閾値Ｋｚ以上の距離に存在する画像立体物は安定して認識することが困難であるため、注目する立体物までの距離が閾値Ｋｚ以上である場合には、当該立体物のゴースト判定を画像立体物に基づいて精度よく行うことが困難である。また、ミリ波レーダは、移動中の立体物を精度よく認識できるという特性を有することから、自車１との相対速度の絶対値が１０ｋｍ／ｈ以下で認識されたレーダ立体物の信頼度は低いと推測できる。そこで、ＩＰＵ５は、ステップＳ４０３において、注目する立体物が上述の各要件を満たすと判定した場合、当該立体物はゴーストにより誤認識されたものである可能性が高いと判定する。
【００４４】
一方、ステップＳ４０３において、注目する立体物までの距離が閾値Ｋｚ以下であると判定した場合、或いは、注目する立体物との相対速度の絶対値が１０ｋｍ／ｈ以上であると判定した場合の少なくとも何れかの場合には、ＩＰＵ５は、ステップＳ４０４に進み、注目する立体物の近傍にフュージョン立体物が存在するか否かを調べる。そして、ステップＳ４０４において、注目する立体物の近傍にフュージョン立体物が存在すると判定した場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ４０６に進んだ後、メインルーチンに戻る。すなわち、フュージョン立体物として認識された立体物は実在する可能性が高く、しかも、このようなフュージョン立体物近傍では実在する他の立体物も画像立体物として安定して認識可能である。従って、フュージョン立体物の近傍に存在する他の立体物は、通常、レーダ単体立体物としてではなく、フュージョン立体物として認識されやすい。また、ゴーストは立体物間で発生するものであるため、フュージョン立体物の近傍にレーダ単体立体物が認識されている場合には、このレーダ単体立体物はゴーストによるものである可能性が高い。そこで、ＩＰＵ５は、フュージョン立体物の近傍に注目する立体物が存在する場合には、当該立体物はゴーストにより誤認識されたものである可能性が高いと判定する。
【００４５】
一方、ステップＳ４０４において、注目する立体物の近傍にフュージョン立体物が存在しないと判定した場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ４０５に進み、注目する立体物を以前にフュージョン立体物として認識したことがあり、且つ、このフュージョン立体物を以前構成していた画像立体物が、現在、画像単体立体物として他に認識されているか否かを調べる。そして、ステップＳ４０５において、注目する立体物を以前にフュージョン立体物として認識したことがあり、且つ、このフュージョン立体物を構成していた画像単体立体物が、現在、他に認識されていると判定した場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ４０６に進んだ後、メインルーチンに戻る。一方、ステップＳ４０５において、注目する立体物が以前にフュージョン立体物として認識されたことがないと判定した場合には、そのままメインルーチンに戻る。
【００４６】
メインルーチンにおいて、ステップＳ１０３、ステップＳ１０４、或いは、ステップＳ１０６からステップＳ１０７に進むと、ＩＰＵ５は、ステップＳ１０７〜ステップＳ１１４において、移動中ミリ波ヒット回数に基づく立体物誤認識判定（以下、判定４ともいう）、コーナー状立体物登録回数に基づく立体物の誤認識判定（以下、判定５ともいう）、立体物認識回数に基づく立体物の誤認識判定（以下、判定６ともいう）、フュージョン回数に基づく立体物の誤認識判定（以下、判定７ともいう）、ガードレールに基づく立体物の誤認識判定（以下、判定８ともいう）、白線認識に基づく立体物の誤認識判定（以下、判定９ともいう）、カーブ検出に基づく立体物の誤認識判定（以下、判定１０ともいう）、舵角に基づく立体物の誤認識判定（以下、判定１１ともいう）を順次行った後、ステップＳ１１５に進み、判定１〜判定１１の判定結果を用いた統合判定を行う。
【００４７】
なお、判定４〜判定１１については、注目する立体物が画像単体立体物、レーダ立単体立体物、或いは、フュージョン立体物の何れの形態であるかを問わず行われる。すなわち、各立体物は撮像環境や走行状態等の変動によって認識形態が変動する場合（例えば、走行状態の変動によってフュージョン立体物から画像単体立体物へと認識形態が変動する場合等）があるが、判定４〜判定１１は、注目する立体物が現在どのような形態で認識されているかを問わず、何れの場合にも行われる。
【００４８】
ステップＳ１０７における移動中ミリ波ヒット回数に基づく立体物の誤認識判定は、例えば、図７に示すサブルーチンのフローチャートに従って実行される。ここで、本形態において、移動中ミリ波ヒット回数とは、過去設定時間内に、自車１に対して所定以上の相対速度で移動している立体物をミリ波レーダで認識した回数のことをいう。すなわち、ミリ波レーダは移動中の立体物を精度よく認識できるという特性を有することから、移動中ミリ波ヒット回数が多い立体物は、高い信頼度で認識されていると推測することができる。そこで、本サブルーチンにおいては、特に、ミリ波レーダで認識した移動中のレーダ立体物を移動中ミリ波立体物として定義し、過去設定時間内に移動中ミリ波立体物を認識した回数を移動中ミリ波ヒット回数と定義して、移動中ミリ波ヒット回数に基づく誤認識判定を行う。
【００４９】
サブルーチンがスタートすると、ＩＰＵ５は、先ず、ステップＳ５０１において、注目する立体物の移動中ミリ波ヒット回数に対する閾値Ｋ4を、自車１から立体物までの距離に応じて設定する。ここで、撮像手段やレーダ手段で認識される各立体物は、一般に、自車１からの距離が遠方である程、誤認識の可能性が高いので、注目する立体物が自車１に対して遠方である程、閾値Ｋ4は大きな値に設定される。
【００５０】
ステップＳ５０１からステップＳ５０２に進むと、ＩＰＵ５は、注目する立体物の移動中ミリ波ヒット回数が閾値Ｋ4未満であるか否かを調べる。そして、ステップＳ５０２において、ＩＰＵ５は、移動中ミリ波ヒット回数が閾値Ｋ4未満であると判定した場合には、ステップＳ５０３に進み、注目する立体物は誤認識された立体物である可能性が高いと判定した後、メインルーチンに戻る。一方、ステップＳ５０２において、移動中ミリ波ヒット回数が閾値Ｋ4以上であると判定した場合、ＩＰＵ５は、そのままメインルーチンに戻る。
【００５１】
次に、ステップＳ１０８におけるコーナー状立体物登録回数に基づく立体物の誤認識判定は、例えば、図８に示すサブルーチンのフローチャートに従って実行される。ここで、コーナー状立体物は２以上の連続する面が検出された立体物であるため信頼度が高く、コーナー状立体物登録回数の多い立体物は、高い信頼度で認識されていると推測することができる。そこで、本サブルーチンにおいては、過去設定時間内にコーナー状立体物を認識した回数を、コーナー状立体物登録回数として定義し、コーナー状立体物登録回数に基づく誤認識判定を行う。
【００５２】
サブルーチンがスタートすると、ＩＰＵ５は、先ず、ステップＳ６０１において、注目する立体物のコーナー状立体物登録回数に対する閾値Ｋ5を、自車１から立体物までの距離に応じて設定する。ここで、撮像手段やレーダ手段で認識される各立体物は、一般に、自車１からの距離が遠方である程、誤認識の可能性が高いので、注目する立体物が自車１に対して遠方である程、閾値Ｋ5は大きな値に設定される。
【００５３】
ステップＳ６０１からステップＳ６０２に進むと、ＩＰＵ５は、注目する立体物のコーナー状立体物登録回数が閾値Ｋ5未満であるか否かを調べる。そして、ステップＳ６０２において、ＩＰＵ５は、コーナー状立体物登録回数が閾値Ｋ5未満であると判定した場合には、ステップＳ６０３に進み、注目する立体物は誤認識された立体物である可能性が高いと判定した後、メインルーチンに戻る。一方、ステップＳ６０４において、コーナー状立体物の認識回数が閾値Ｋ5以上であると判定した場合、ＩＰＵ５は、そのままメインルーチンに戻る。
【００５４】
次に、ステップＳ１０９における立体物認識回数に基づく立体物の誤認識判定は、例えば、図９に示すサブルーチンのフローチャートに従って実行される。ここで、認識回数の多い立体物は、高い信頼度で認識されていると推測することができる。そこで、本サブルーチンにおいては、注目する立体物が過去設定時間内に認識（認識形態は問わず）された回数に基づく誤認識判定を行う。
【００５５】
サブルーチンがスタートすると、ＩＰＵ５は、先ず、ステップＳ７０１において、注目する立体物を過去に認識した回数に対する閾値Ｋ6を、当該立体物の移動中ミリ波ヒット回数と自車速とに基づいて設定する。ここで、移動中ミリ波ヒット回数が大きい場合には立体物誤認識の可能性が低く、また、自車速が低い場合には撮像手段やレーダ手段による立体物誤認識の可能性が低いことから、ＩＰＵ５は、注目する立体物の移動中ミリ波ヒット回数が大きい程、閾値Ｋ6を小さく設定し、さらに、自車速が低い程、閾値Ｋ6を小さく設定する。
【００５６】
ステップＳ７０１からステップＳ７０２に進むと、ＩＰＵ５は、注目する立体物が過去設定時間内に認識された回数が閾値Ｋ6以下であるか否かを調べる。そして、ステップＳ７０２において、ＩＰＵ５は、立体物の認識回数が閾値Ｋ6以下であると判定した場合には、ステップＳ７０３に進み、注目する立体物は誤認識された立体物である可能性が高いと判定した後、メインルーチンに戻る。一方、ステップＳ７０２において、注目する立体物の認識回数が閾値Ｋ6以上であると判定した場合、ＩＰＵ５は、そのままメインルーチンに戻る。
【００５７】
次に、ステップＳ１１０におけるフュージョン回数に基づく立体物の誤認識判定は、例えば、図１０に示すサブルーチンのフローチャートに従って実行される。ここで、フュージョン立体物として認識された立体物は、高い信頼度で認識されていると推測することができる。そこで、本サブルーチンにおいては、過去設定時間内に画像立体物とレーダ立体物とで一致して認識された回数（すなわち、フュージョン立体物として認識された回数）をフュージョン回数と定義し、フュージョン回数に基づく誤認識判定を行う。
【００５８】
サブルーチンがスタートすると、ＩＰＵ５は、先ず、ステップＳ８０１において、現在の自車速が、例えば２０ｋｍ／ｈ以上であるか否かを調べる。そして、ステップＳ８０１において、自車速が２０ｋｍ／ｈ以下であると判定した場合には、ＩＰＵ５は、そのままメインルーチンに戻る。すなわち、自車１が低速で走行している場合には、一般に、立体物の誤認識が発生しにくいので、ＩＰＵ５は、そのままメインルーチンに戻る。
【００５９】
一方、ステップＳ８０１において、自車速が２０ｋｍ／ｈ以上であると判定した場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ８０２に進み、注目する立体物のフュージョン回数が予め設定された閾値以下であるか否かを調べる。そして、ステップＳ８０２において、ＩＰＵ５は、フュージョン回数が閾値以下であると判定した場合には、ステップＳ８０３に進み、注目する立体物は誤認識された立体物である可能性が高いと判定した後、メインルーチンに戻る。一方、ステップＳ８０２において、注目する立体物のフュージョン回数が閾値以上であると判定した場合、ＩＰＵ５は、そのままメインルーチンに戻る。
【００６０】
次に、ステップＳ１１１におけるガードレールに基づく立体物の誤認識判定は、例えば、図１１に示すサブルーチンのフローチャートに従って実行される。サブルーチンがスタートすると、ＩＰＵ５は、先ず、ステップＳ９０１において、現在、ステレオ画像に基づいて自車１の右側にガードレールを認識しており、且つ、認識した右側ガードレールよりも右側に注目する立体物が存在するか否かを調べる。そして、ＩＰＵ５は、ステップＳ９０１において、自車１の右側に認識したガードレールよりも右側に注目する立体物が存在すると判定した場合にはステップＳ９０３に進む一方、そうでない場合にはステップＳ９０２に進む。
【００６１】
ステップＳ９０１からステップＳ９０２に進むと、ＩＰＵ５は、現在、ステレオ画像に基づいて自車１の左側にガードレールを認識しており、且つ、認識した左側ガードレールよりも左側に注目する立体物が存在するか否かを調べる。そして、ＩＰＵ５は、ステップＳ９０２において、自車１の左側に認識したガードレールよりも左側に注目する立体物が存在すると判定した場合にはステップＳ９０３に進む一方、そうでない場合にはそのままメインルーチンに戻る。
【００６２】
ステップＳ９０１或いはステップＳ９０２からステップＳ９０３に進むと、ＩＰＵ５は、注目する立体物が右側（或いは左側）ガードレールの右側（或いは左側）に存在している状態が設定時間継続しているか否かを調べ、注目する立体物が右側（或いは左側）ガードレールの右側（或いは左側）に存在している状態が設定時間継続していると判定した場合には、ステップＳ９０４に進み、注目する立体物は誤認識されたものである可能性が高いと判定した後、メインルーチンに戻る。すなわち、一般に、ガードレールの外側に存在する立体物は、ガードレールに遮られて認識が困難であることから、ＩＰＵ５は、注目する立体物がガードレールよりも外側に設定時間以上継続して存在する場合には、誤認識の可能性が高いと判定する。一方、ステップＳ９０３において、ＩＰＵ５は、注目する立体物がガードレールの外側に存在している状態が設定時間継続していないと判定した場合には、そのままメインルーチンに戻る。
【００６３】
次に、ステップＳ１１２における白線に基づく立体物の誤認識判定は、例えば、図１２に示すサブルーチンのフローチャートに従って実行される。なお、この判定８による誤認識判定は、注目する立体物が自車線上の立体物として適正であるか否かを判定する制限付きの誤認識判定である。サブルーチンがスタートすると、ＩＰＵ５は、先ず、ステップＳ１００１において、現在、ステレオ画像に基づいて自車１の右側に白線を認識しており、且つ、認識した右側白線よりも右側に注目する立体物が存在するか否かを調べる。そして、ＩＰＵ５は、ステップＳ１００１において、自車１の右側白線よりも右側に注目する立体物が存在すると判定した場合にはステップＳ１００３に進む一方、そうでない場合にはステップＳ１００２に進む。
【００６４】
ステップＳ１００１からステップＳ１００２に進むと、ＩＰＵ５は、現在、ステレオ画像に基づいて自車１の左側に白線を認識しており、且つ、認識した左側白線よりも左側に注目する立体物が存在するか否かを調べる。そして、ＩＰＵ５は、ステップＳ１００２において、自車１の左側白線よりも左側に注目する立体物が存在すると判定した場合にはステップＳ１００３に進む一方、そうでない場合にはそのままメインルーチンに戻る。
【００６５】
ステップＳ１００１或いはステップＳ１００２からステップＳ１００３に進むと、ＩＰＵ５は、注目する立体物が右側（或いは左側）白線の右側（或いは左側）に存在している状態が設定時間継続しているか否かを調べ、注目する立体物が右側（或いは左側）白線の右側（或いは左側）に存在している状態が設定時間継続していると判定した場合には、ステップＳ１００４に進み、注目する立体物は誤認識されたものである可能性が高いと判定した後、メインルーチンに戻る。一方、ステップＳ１００３において、ＩＰＵ５は、注目する立体物が右側（或いは左側）白線の右側（或いは左側）に存在している状態が設定時間継続していないと判定した場合には、そのままメインルーチンに戻る。
【００６６】
次に、ステップＳ１１３におけるカーブ検出に基づく立体物の誤認識判定は、例えば、図１３に示すサブルーチンのフローチャートに従って実行される。サブルーチンがスタートすると、ＩＰＵ５は、先ず、ステップＳ１１０１において、現在、自車走行レーン上にカーブが検出されているか否か（すなわち、自車１の走行状態や白線等に基づいて認識した自車走行レーンがカーブしているか否か）を調べる。そして、ＩＰＵ５は、ステップＳ１１０１において、自車走行レーン上にカーブが検出されていない場合には、そのままメインルーチンに戻る。
【００６７】
一方、ステップＳ１１０１において、自車走行レーン上にカーブが検出されている場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１１０２に進み、注目する立体物が、自車１の正面に存在し、且つ、カーブが検出された距離よりも所定の遠方に存在するか否かを調べる。そして、ステップＳ１１０２において、注目する立体物が自車１の正面に存在しないと判定した場合、或いは、注目する立体物がカーブよりも近くに存在すると判定した場合の少なくとも何れか一方である場合、ＩＰＵ５は、そのままメインルーチンに戻る。
【００６８】
一方、ステップＳ１１０２において、注目する立体物が自車１の正面でカーブよりも遠方に存在すると判定した場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１１０３に進み、この状態が設定時間以上継続しているか否かを調べる。そして、ステップＳ１１０３において、注目する立体物が自車１の正面でカーブよりも遠方に存在する状態が設定時間以上継続していると判定した場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１１０４に進み、注目する立体物は誤認識されたものである可能性が高いと判定した後、メインルーチンに戻る。すなわち、自車１の前方にカーブが存在する場合、先行車等の立体物は、自車１の正面でカーブよりも遠方に存在するとは考えにくいので、ＩＰＵ５は、このような状態が設定時間以上継続した場合に、立体物の誤認識を判定する。
【００６９】
一方、ステップＳ１１０３において、注目する立体物が自車１の正面でカーブよりも遠方に存在する状態が設定時間継続していないと判定した場合、ＩＰＵ５は、そのままメインルーチンに戻る。
【００７０】
次に、ステップＳ１１４における舵角に基づく立体物の誤認識判定は、例えば図１４に示すサブルーチンのフローチャートに従って実行される。ここで、本形態において、舵角に基づく立体物の誤認識とは、例えば、ワインディング路のような曲がりくねった道を走行中の自車１に対して所定以上の操舵が行われた際に、ステレオカメラユニット３の各光軸やミリ波レーダユニット４のミリ波送信方向が一時的に道路脇に振れて、道路脇に存在する立体物を適正な立体物として誤認識する状態をいう。
【００７１】
サブルーチンがスタートすると、ＩＰＵ５は、先ず、ステップＳ１２０１において、現在の自車速が、例えば２０ｋｍ／ｈ以上であるか否かを調べる。そして、ステップＳ１２０１において、自車速が２０ｋｍ／ｈ以下であると判定した場合、ＩＰＵ５は、そのままメインルーチンに戻る。すなわち、自車１が低速で走行している場合には、一般に、自車前方の各立体物は連続的に認識されており、道路脇に認識した立体物等を走行路上の立体物として一時的に誤認識することが考えにくいので、ＩＰＵ５は、そのままメインルーチンに戻る。
【００７２】
一方、ステップＳ１２０１において、現在の自車速が２０ｋｍ／ｈ以上であると判定した場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１２０２に進む。ステップＳ１２０２において、ＩＰＵ５は、例えば自車速に応じて曲率半径Ｒが可変設定されたコーナーを想定し、想定した曲率半径Ｒに応じて、自車１の舵角に対する閾値θを設定する。
【００７３】
ステップＳ１２０２からステップＳ１２０３に進むと、ＩＰＵ５は、現在の自車１の舵角（絶対値）が閾値θ以上であるか否かを調べ、自車１の舵角（絶対値）が閾値θ以下であると判定した場合には、そのままメインルーチンに戻る一方、閾値θ以上であると判定した場合には、ステップＳ１０２４に進み、注目する立体物は道路脇に認識した立体物等を誤認識した可能性が高いと判定した後、メインルーチンに戻る。
【００７４】
次に、ステップＳ１１５における統合判定は、例えば図１５に示すサブルーチンのフローチャートに従って実行される。ここで、このサブルーチンは、上述の判定１〜判定１１での判定結果を統合して、注目する立体物に対する最終的な誤認識判定を行うものである。
【００７５】
サブルーチンがスタートすると、ＩＰＵ５は、先ず、ステップＳ１３０１において、判定１１による判定で、注目する立体物は誤認識の可能性が高いとの判定が下されたか否かを調べる。
【００７６】
そして、判定１１で誤認識の可能性が高いとの判定が下されている場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１３０１からステップＳ１３０７に進み、注目する立体物は自車線及び隣車線上の立体物として適正に認識された立体物ではない（すなわち、注目する立体物は誤認識されたものである）との最終的な判定を下した後、メインルーチンに戻る。すなわち、ＩＰＵ５は、自車１の走行状態に基づく判定（判定１１）により、注目する立体物は誤認識の可能性が高いとの判定が下されている場合には、当該立体物が自車線及び隣車線上の立体物として「ＮＧ」であるとの最終的な判定を下す。
【００７７】
一方、判定１１で誤認識の可能性が高いとの判定が下されていない場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１３０１からステップＳ１３０２に進み、判定１、判定２、或いは、判定３の少なくとも何れかで、注目する立体物は誤認識の可能性が高いとの判定が下されたか否かを調べる。
【００７８】
そして、判定１、判定２、或いは、判定３の少なくとも何れかで誤認識の可能性が高いとの判定が下されている場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１３０２からステップＳ１３０７に進んだ後、メインルーチンに戻る。すなわち、ＩＰＵ５は、撮像手段或いはレーダ手段に特徴的な立体物の誤認識状態に基づく判定（判定１，２，３）により、注目する立体物は誤認識の可能性が高いとの判定が下されている場合には、当該立体物が自車線及び隣車線上の立体物として「ＮＧ」であるとの最終的な判定を下す。
【００７９】
一方、判定１、判定２、及び、判定３の何れにおいても誤認識の可能性が高いとの判定が下されていない場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１３０２からステップＳ１３０３に進み、判定８、或いは、判定１０の少なくとも何れかで、注目する立体物は誤認識の可能性が高いとの判定が下されたか否かを調べる。
【００８０】
そして、判定８、或いは、判定１０の少なくとも何れかで誤認識の可能性が高いとの判定が下されている場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１３０３からステップＳ１３０７に進んだ後、メインルーチンに戻る。すなわち、ＩＰＵ５は、注目する立体物の認識位置に基づく判定（判定８，１０）により、注目する立体物は適切な位置に認識されておらず誤認識の可能性が高いとの判定が下されている場合には、当該立体物が自車線及び隣車線上の立体物として「ＮＧ」であるとの最終的な判定を下す。
【００８１】
一方、判定８、及び、判定１０の何れにおいても誤認識の可能性が高いとの判定が下されていない場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１３０３からステップＳ１３０４に進み、判定９で、注目する立体物は誤認識の可能性が高いとの判定が下されたか否かを調べる。
【００８２】
そして、判定９で誤認識の可能性が高いとの判定が下されている場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１３０４からステップＳ１３０８に進み、注目する立体物は自車線上の立体物として適正に認識された立体物ではないとの最終的な判定を下した後、メインルーチンに戻る。すなわち、ＩＰＵ５は、注目する立体物の認識位置に基づく判定（判定９）により、注目する立体物は自車線上の適正な位置に認識されていない可能性が高いとの判定が下されている場合には、当該立体物が自車線上の立体物として「ＮＧ」であるとの最終的な判定を下す。
【００８３】
一方、判定９で誤認識の可能性が高いとの判定が下されていない場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１３０４からステップＳ１３０５に進み、判定４、或いは、判定５の少なくとも何れかで、注目する立体物は誤認識の可能性が高いとの判定が下されていないか否か（換言すれば、注目する立体物が高い信頼度で認識されているとの判定が下されているか否か）を調べる。
【００８４】
そして、判定４、或いは、判定５の少なくとも何れかで高い信頼度で認識されているとの判定が下されている場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１３０５からステップＳ１３０９へと進み、注目する立体物は自車線及び隣車線上の立体物として適正に認識された立体物であるとの最終的な判定を下した後、メインルーチンに戻る。すなわち、ＩＰＵ５は、過去設定時間内での認識状態の信頼度に基づく誤認識判定（判定４，５）により、注目する立体物は安定して認識されているとの判定が下されている場合には、当該立体物が自車線及び隣車線上の立体物として「ＯＫ」であるとの最終的な判定を下す。
【００８５】
一方、判定４、及び、判定５で誤認識の可能性が高いとの判定が下されている場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１３０５からステップＳ１３０６に進み、判定６、或いは、判定７の少なくとも何れかで、注目する立体物は誤認識の可能性が高いとの判定が下されていないか否か（換言すれば、注目する立体物が高い信頼度で認識されているとの判定が下されているか否か）を調べる。
【００８６】
そして、判定６、或いは、判定７の少なくとも何れかで高い信頼度で認識されているとの判定が下されている場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１３０６からステップＳ１３０９へと進み、注目する立体物は自車線及び隣車線上の立体物として適正に認識された立体物であるとの最終的な判定を下した後、メインルーチンに戻る。すなわち、ＩＰＵ５は、過去設定時間内での認識状態の信頼度に基づく誤認識判定（判定６，７）により、注目する立体物は安定して認識されているとの判定が下されている場合には、当該立体物が自車線及び隣車線上の立体物として「ＯＫ」であるとの最終的な判定を下す。
【００８７】
一方、判定６、及び、判定７で誤認識の可能性が高いとの判定が下されている場合、ＩＰＵ５は、ステップＳ１３０６からステップＳ１３０７に進んだ後、メインルーチンに戻る。すなわち、ＩＰＵ５は、注目する立体物の信頼度に基づく判定（判定４，５，６，７）により、注目する立体物は信頼度が低く誤認識の可能性が高いとの判定が下されている場合には、当該立体物が自車線及び隣車線上の立体物として「ＮＧ」であるとの最終的な判定を下す。
【００８８】
メインルーチンにおいて、ステップＳ１１５からステップＳ１１６に進むと、ＩＰＵ５は、自車前方の道路上に認識した全ての立体物に対して誤認識判定を行ったか否かを調べ、全ての立体物に対する誤認識判定が行っていない場合にはステップＳ１０１に戻る一方、全ての立体物対して誤認識判定を行っている場合にはルーチンを抜ける。
【００８９】
このような形態によれば、ステレオ画像に基づいて認識した立体物とレーダ画像に基づいて認識した立体物とを融合して再認識した各立体物に対する誤認識判定において、ステレオ画像に基づく立体物認識状態の信頼度に基づく誤認識判定（判定５）、レーダ画像に基づく立体物認識状態の信頼度に基づく誤認識判定（判定４）、或いは、ステレオ画像及びレーダ画像に基づく立体物認識状態の信頼度に基づく誤認識判定（判定６，７）の結果のうちの何れかで、立体物誤認識の判定がなされていない場合には、その立体物が適正に認識された立体物であるとの最終的な判定を行うことにより、撮像手段とレーダ手段とからそれぞれ得られる車外情報を効果的に融合させて精度のよい立体物認識を行うことができる。すなわち、実在する立体物が、画像立体物或いはレーダ立体物として一時的に認識不能となった場合等にも、立体物の認識を継続的に精度良く行うことができる。
【００９０】
その際、自車１の走行状態に基づく誤認識判定（判定１１）、撮像手段或いはレーダ手段に特徴的な立体物の誤認識状態に基づく誤認識判定（判定１，２，３）、或いは、認識位置に基づく誤認識判定（判定８，９，１０）の結果のうちの何れかで誤認識の判定がなされている立体物については、その立体物が誤認識された立体物であるとの最終的な判定を行い、上述の判定４〜５に基づいて肯定的な判定を行う立体物を絞り込むことにより、さらに精度の良い立体物認識を実現することができる。
【００９１】
なお、本形態においては、判定１〜判定１１を用いて立体物誤認識の統合判定を行う一例について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、他の判定を加えて統合判定を行ってもよく、また、判定１〜判定１１を適宜選択的に用いて統合判定を行っても良いことは勿論である。
【００９２】
また、本発明において、撮像手段はステレオカメラユニット３に限定されるものではなく、レーダ手段もミリ波レーダユニット４に限定されるものではないことは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】運転支援装置を搭載した車両の概略構成図
【図２】車両用運転支援装置の概略構成を示す機能ブロック図
【図３】立体物誤認識判定のメインルーチンを示すフローチャート
【図４】スミア・フレア判定のサブルーチンを示すフローチャート
【図５】ロードノイズ判定のサブルーチンを示すフローチャート
【図６】ゴースト判定のサブルーチンを示すフローチャート
【図７】移動中ミリ波ヒット数に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート
【図８】コーナー状立体物登録回数に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート
【図９】立体物認識回数に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート
【図１０】フュージョン回数に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート
【図１１】ガードレールに基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート
【図１２】白線認識に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート
【図１３】カーブ検出に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート
【図１４】舵角に基づく誤認識判定のサブルーチンを示すフローチャート
【図１５】統合判定のサブルーチンを示すフローチャート
【符号の説明】
【００９４】
１  …  車両（自車）
２  …  運転支援装置
３  …  ステレオカメラユニット
４  …  ミリ波レーダユニット
５  …  イメージプロセシングユニット（第１の立体物認識手段、第２の立体物認識手段、第３の立体物認識手段、誤認識判定手段）
６  …  プレビューコントロールユニット
７  …  エンジンコントロールユニット
８  …  ビークルダイナミクスコントロールユニット
９  …  統合ユニット
１０  …  センターディスプレイ
１１  …  コンビネーションメータ
１１ａ  …  スピーカ
１２  …  オーディオ装置
１２ａ  …  スピーカ
代理人    弁理士      伊    藤      進
【図１】
2005071204.tif 000003
【図２】
2005071204.tif 000004
【図３】
2005071204.tif 000005
【図４】
2005071204.tif 000006
【図５】
2005071204.tif 000007
【図６】
2005071204.tif 000008
【図７】
2005071204.tif 000009
【図８】
2005071204.tif 000010
【図９】
2005071204.tif 000011
【図１０】
2005071204.tif 000012
【図１１】
2005071204.tif 000013
【図１２】
2005071204.tif 000014
【図１３】
2005071204.tif 000015
【図１４】
2005071204.tif 000016
【図１５】
2005071204.tif 000017