(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の周囲に存在する物体の距離データを検出する、多段ライン型ＣＣＤカメラを含む物体距離データ検出手段と、
上記物体距離データ検出手段によって検出された複数の距離データにそれぞれ対応する物体検出位置の略水平面上の位置に基づいて該略水平面上の位置を車幅方向外側から含むような包絡線を設定する包絡線設定手段と、
上記包絡線設定手段により設定された包絡線の車幅方向内側にある位置の距離データを抽出する距離データ抽出手段と、
上記距離データ抽出手段により抽出された距離データに基づいて物体を認識する物体認識手段とを備え、
上記包絡線設定手段は、水平方向に配列された隣接する複数のラインにおける上記距離データ間の車幅方向の位置が所定距離以上異なるときに、上記ライン上の車両前後方向で車両から遠い側の距離データに対応する位置を車両の車幅方向に延びる線上に投影した位置に補助点を設定し、該補助点を含めて包絡線を設定するように構成されていることを特徴とする車両の物体認識装置。
【請求項２】
車両の周囲に存在する物体の距離データを検出する、多段ライン型ＣＣＤカメラを含む物体距離データ検出手段と、
上記物体距離データ検出手段によって検出された距離データのうち、所定の領域にある位置の距離データを抽出する第１の距離データ抽出手段と、
上記第１の距離データ抽出手段により抽出された複数の距離データにそれぞれ対応する物体検出位置の略水平面上の位置に基づいて該略水平面上の位置を車幅方向外側から含むような包絡線を設定する包絡線設定手段と、
上記第１の距離データ抽出手段により抽出された距離データ及び抽出されなった距離データのうち、上記包絡線設定手段により設定された包絡線の車幅方向内側にある位置の距離データを抽出する第２の距離データ抽出手段と、
上記第２の距離データ抽出手段により抽出された距離データに基づいて物体を認識する物体認識手段とを備え、
上記包絡線設定手段は、水平方向に配列された隣接する複数のラインにおける上記距離データ間の車幅方向の位置が所定距離以上異なるときに、上記ライン上の車両前後方向で車両から遠い側の距離データに対応する位置を車両の車幅方向に延びる線上に投影した位置に補助点を設定し、該補助点を含めて包絡線を設定するように構成されていることを特徴とする車両の物体認識装置。
【請求項３】
請求項１又は２の車両の物体認識装置において、
包絡線設定手段は、検出した距離データ数が所定数以上あるときに包絡線を更新するように構成されていることを特徴とする車両の物体認識装置。
【請求項４】
請求項１又は２の車両の物体認識装置において、
包絡線設定手段は、設定した包絡線が前回の包絡線に比べて所定以上に変化したときに包絡線の更新を行わないように構成されていることを特徴とする車両の物体認識装置。
【請求項５】
請求項４の車両の物体認識装置において、
車両の走行環境が変化したことを検出する走行環境検出手段を備え、
包絡線設定手段は、上記走行環境検出手段により車両の走行環境が所定以上に変化したことが検出されたときに、設定した包絡線が前回の包絡線に比べて所定以上に変化しても包絡線の更新を行うように構成されていることを特徴とする車両の物体認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両（以下、自車ともいう）の周囲の物体を例えば障害物として認識するようにした物体認識装置に関し、特に、その認識精度を高めるための技術分野に属するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、この種の車両用物体認識装置として、例えば特開平１０―２０６１５１号公報に示されるように、一定方向に配置された多数のＣＣＤをその配列方向と直交する方向に多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤを車両に設け、この多段ライン型ＣＣＤに基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識することにより、車両の後側方にある車両（他車）を障害物として判定し、その障害物の存在を車両の運転者等の乗員に知らせて、車線変更を支援するようにしたものが知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記従来のものにおいて、物体を認識する上で不要な範囲を除外するためのレンジカットラインを設定し、そのレンジカットラインに対し内側（車両側）にある距離データのみを物体認識のためのデータとして抽出するに当たり、検出された複数の距離データの回帰曲線を求めてそれをレンジカットラインに設定する方法がある。
【０００４】
しかし、その場合、レンジカットラインの設定が適正でなく、レンジカットに伴い、認識しようとする物体のデータ数が少なくなると、その距離の演算精度等が過度に低くなって物体の認識精度が低下するばかりでなく、遠方のガードレール等をレンジカットにより除外できない虞れもあり、改良すべき余地がある。
【０００５】
本発明は斯かる点に鑑みてなされたものであり、その目的は、上記車両周囲の物体をその距離データから認識するときの処理方法に工夫を凝らすことにより、物体を認識する上で不要な範囲を除外するためのレンジカットラインを精度良く適正に設定して物体の認識精度及び識別精度を高めるようにすることにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、この発明では、車両の周囲にある物体についての距離データを検出し、それら複数の距離データから得られる物体検出位置に基づき、それら位置を含む包絡線をレンジカットラインとして設定するようにした。
【０００７】
具体的には、請求項１の発明では、車両の物体認識装置として、車両の周囲に存在する物体の距離データを検出する、多段ライン型ＣＣＤカメラを含む物体距離データ検出手段と、上記物体距離データ検出手段によって検出された複数の距離データにそれぞれ対応する物体検出位置の略水平面上の位置に基づいて該略水平面上の位置を車幅方向外側から含むような包絡線を設定する包絡線設定手段と、上記包絡線設定手段により設定された包絡線の車幅方向内側にある位置の距離データを抽出する距離データ抽出手段と、上記距離データ抽出手段により抽出された距離データに基づいて物体を認識する物体認識手段とを備え、上記包絡線設定手段は、水平方向に配列された隣接する複数のラインにおける上記距離データ間の車幅方向の位置が所定距離以上異なるときに、上記ライン上の車両前後方向で車両から遠い側の距離データに対応する位置を車両の車幅方向に延びる線上に投影した位置に補助点を設定し、該補助点を含めて包絡線を設定するように構成されているものとしている。
【０００８】
上記の構成により、物体距離データ検出手段において車両周囲の物体についての距離データが検出されると、包絡線設定手段において、上記物体距離データ検出手段により検出された複数の距離データにそれぞれ対応する物体検出位置の略水平面上の位置が求められて、これらの位置に基づき該位置を車幅方向外側から含むような包絡線が設定される。このように設定された包絡線の車幅方向内側には、物体検出位置の略水平面上の全ての位置が含まれることとなり、その包絡線をレンジカットラインとすれば、レンジカットラインを精度良く適正に設定することができる。そして、その包絡線の車幅方向内側にある位置の距離データを距離データ抽出手段により抽出し、物体認識手段においてこれら抽出された距離データに基づいて物体を認識することで、物体の認識精度及び識別精度を高めることができる。
【０００９】
また、例えば検知領域内に車両とガードレールとが混在する場合等において、車両の距離データをそのまま用いて包絡線が設定されることはなく、補助点に基づいて包絡線が設定されることとなり、包絡線をさらに精度良く設定することができる。
【００１０】
さらに、物体距離データ検出手段が多段ライン型ＣＣＤカメラを含むことで、物体の距離データを容易に検出することができる。
【００１１】
請求項２の発明では、車両の物体認識装置として、車両の周囲に存在する物体の距離データを検出する、多段ライン型ＣＣＤカメラを含む物体距離データ検出手段と、上記物体距離データ検出手段によって検出された距離データのうち、所定の領域にある位置の距離データを抽出する第１の距離データ抽出手段と、上記第１の距離データ抽出手段により抽出された複数の距離データにそれぞれ対応する物体検出位置の略水平面上の位置に基づいて該略水平面上の位置を車幅方向外側から含むような包絡線を設定する包絡線設定手段と、上記第１の距離データ抽出手段により抽出された距離データ及び抽出されなった距離データのうち、上記包絡線設定手段により設定された包絡線の車幅方向内側にある位置の距離データを抽出する第２の距離データ抽出手段と、上記第２の距離データ抽出手段により抽出された距離データに基づいて物体を認識する物体認識手段とを備え、上記包絡線設定手段は、水平方向に配列された隣接する複数のラインにおける上記距離データ間の車幅方向の位置が所定距離以上異なるときに、上記ライン上の車両前後方向で車両から遠い側の距離データに対応する位置を車両の車幅方向に延びる線上に投影した位置に補助点を設定し、該補助点を含めて包絡線を設定するように構成されているものとする。
【００１２】
この発明により、第１の距離データ抽出手段により所定の領域にある位置の距離データが抽出され、この距離データのみに基づいて包絡線が設定される。そして、請求項１の発明と同様に、最初に物体距離データ検出手段により検出されていた距離データから、上記包絡線の車幅方向内側にある位置の距離データが第２の距離データ抽出手段により抽出され、物体認識手段においてこれら抽出された距離データに基づいて物体が認識される。この結果、包絡線を設定する上で不要な距離データ（例えば車両から車幅方向及び上下方向に所定値以上離れた領域に位置する距離データ）を除去することができ、物体認識のためのレンジカットラインをより一層精度良く適正に設定することができる。よって、物体の認識精度及び識別精度をさらに高めることができる。
【００１３】
請求項３の発明では、請求項１又は２の発明において、包絡線設定手段は、検出した距離データ数が所定数以上あるときに包絡線を更新するように構成されているものとする。こうすると、検出距離データ数が多い分だけ包絡線の設定精度をさらに高くすることができる。
【００１４】
請求項４の発明では、請求項１又は２の発明において、包絡線設定手段は、設定した包絡線が前回の包絡線に比べて所定以上に変化したときに包絡線の更新を行わないように構成されているものとする。この構成によると、更新した包絡線が前回の包絡線に比べて所定以上に変化すれば、それはガードレールの形状変化やブッシュの変化等による一時的な外乱によるものと判定でき、その状態で包絡線の更新を禁止することで、包絡線の設定を安定して行って信頼性を向上させることができる。
【００１５】
請求項５の発明では、請求項４の発明において、車両の走行環境が変化したことを検出する走行環境検出手段を備え、包絡線設定手段は、上記走行環境検出手段により車両の走行環境が所定以上に変化したことが検出されたときに、設定した包絡線が前回の包絡線に比べて所定以上に変化しても包絡線の更新を行うように構成されているものとする。すなわち、上記走行環境検出手段により検出される車両の走行環境の変化は、例えば予め車両の走行案内システム（ナビゲーションシステム）により入力される道路工事や清掃の情報、走行路の急カーブ状態や他車線の合流状態、或いは車両の急激なハンドル操作等であり、このような車両の走行環境の変化時に包絡線の更新を行うことで、包絡線の設定精度を高めることができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の実施形態に係る物体認識装置を装備した自動車からなる車両Ｃ（自車）を示し、この物体認識装置は、車両Ｃの左右斜め後側方に位置する他の車両等の物体Ｏ（図４、図１３及び図１４に示す）を認識してその位置を後述の表示装置３１により表示するようになっている。
【００１７】
すなわち、図１において、１は車両Ｃの車体、２は車体１の前後略中央部に形成された車室、３は車体１の前端部に形成されたエンジンルーム、４は車室２の前端部に配置されたインストルメントパネル、５は車室２の後端部にあるパッケージトレイ、６，６は左右のドアミラーである。そして、図２に示すように、上記物体認識装置は、各々物体Ｏまでの距離を測定するための左右の後側方検知センサ１０，１０と、この各検知センサ１０の出力信号がそれぞれ入力されるコントローラ１５と、このコントローラ１５からの信号を受けて、上記後側方検知センサ１０により検出された物体Ｏの車両Ｃとの間の距離に関する情報をＣＲＴや液晶等により表示する表示装置３１とを備えている。
【００１８】
上記表示装置３１は、図４２に示すように、車両Ｃのリアビューを自車としてイメージした自車リアビュー部３２と、この自車リアビュー部３２の下側左右両側にそれぞれ左後側方及び右後側方の障害物に対応させて１列ずつ略上下方向に延びるように配置された左右のセグメント列３３，３３とを表示する表示画面３１ａを有し、上記各セグメント列３３は個別に点消灯される例えば８個の略台形状のセグメント３４，３４，…からなる。そして、両セグメント列３３，３３は、上記自車リアビュー部３２から遠い下側から近い側である上側に向かうに連れて互いに近付くように傾斜状に配置され、各セグメント列３３におけるセグメント３４，３４，…の左右幅は、自車リアビュー部３２から遠い下側で広く、自車リアビュー部３２に近い上側に向かうに連れて狭くなるように変化している。つまり、表示画面３１ａでは、自車Ｃを後方から離れて見たときに後方の障害物のイメージを遠近法により表示するようにしている。
【００１９】
図１に示す如く、上記両検知センサ１０，１０は、上記左右のドアミラー６，６の内部にそれぞれ斜め後方を向いた状態で取付固定されている。また、コントローラ１５は車室２に、また表示装置３１はインストルメントパネル４にそれぞれ配設されている。
【００２０】
上記各検知センサ１０は、図４に示すように、所定距離離れて上下方向に配置された上下１対のＣＣＤチップ１１，１１と、該ＣＣＤチップ１１，１１にそれぞれ対応して配置されたレンズ１２，１２とを備えている。各ＣＣＤチップ１１は、上下方向たるウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向（水平方向）に多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤからなり、この各ＣＣＤチップ１１によりレンズ１２を経てドアミラー６のミラー（ハーフミラー）越しに、上下方向に角度θ１の範囲でかつ水平左右方向に角度θ２の範囲（図９及び図１４参照）にある物体Ｏ等の画像を輝度情報として捕らえるようになっている。
【００２１】
図３に示す如く、上記各検知センサ１０はそれぞれコントローラ１５内の測距回路１６に接続されている。この各測距回路１６は、両ＣＣＤチップ１１，１１での物体像の視差（位相差）を演算する視差演算部１７と、この視差演算部１７からの信号により物体Ｏまでの距離を演算する距離演算部１８とを備えている。そして、各測距回路１６では、図５及び図６に示す如く、各ＣＣＤチップ１１により輝度として捕らえられた画像を、ライン方向（水平方向）にＣＣＤライン毎のｎ個のラインに分割するとともに、その各ラインをウィンドウ方向（上下方向）にｍ個のウィンドウに分割して、画像の略全体をｍ×ｎ個の領域Ｅ，Ｅ，…で構成し、両方のＣＣＤチップ１１，１１による画像での同一の領域Ｅ，Ｅ間の視差を求め、この視差から各領域Ｅ毎に物体Ｏまでの距離を演算する。
【００２２】
すなわち、両ＣＣＤチップ１１，１１により輝度として捕らえられた画像はいずれも図５に示すようになるが、これら両ＣＣＤチップ１１，１１の画像は同じライン位置（図示例ではラインｉ）では、図７に示すように、両ＣＣＤチップ１１，１１の上下方向のずれ分だけずれていて視差が生じており、この視差を利用して物体Ｏまでを測距する。この原理について図８により説明する。尚、図８中、Ｏ１，Ｏ２はレンズ中心であり、Ｑ１，Ｑ２は各レンズの光軸とＣＣＤチップ１１とが交わる点であり、Ｐ１，Ｐ２は結像点である。つまり、図８の三角形Ｐ・Ｏ１・Ｑ及び三角形Ｏ１・Ｐ１・Ｑ１同士、並びに三角形Ｐ・Ｏ２・Ｑ及び三角形Ｏ２・Ｐ２・Ｑ２同士はそれぞれ相似形であるので、今、検知センサ１０（レンズ１２）から物体Ｏまでの距離をａ、両レンズ１２，１２の中心間の距離をＢ（定数）、レンズ１２の焦点距離をｆ（定数）、両ＣＣＤチップ１１，１１での物体像のレンズ中心からのずれ量をそれぞれｂ１，ｂ２とすると、
ａ・ｂ１／ｆ＝Ｂ−ａ・ｂ２／ｆ
となり、この式から、
ａ＝Ｂ・ｆ／（ｂ１＋ｂ２）
が得られる。つまり、両ＣＣＤチップ１１，１１での物体像の視差（位相差）によって物体Ｏまでの距離ａを測定することができる。
【００２３】
尚、図５及び図６におけるＧ（白点）は、ＣＣＤチップ１１のＣＣＤに対応するように縦横格子状に配置された測距点（測距ポイント）であり、この測距点Ｇは各領域Ｅに含まれている。また、各ＣＣＤラインでのウィンドウは、一部が隣接するウィンドウと互いにオーバーラップするように分割されており、上下方向（ウィンドウ方向）に隣接する領域Ｅ，Ｅに同じ測距点Ｇ，Ｇ，…が含まれている。さらに、Ｏ′は物体の像である。
【００２４】
また、図９に示すように、上記各ＣＣＤチップ１１により輝度として捕らえられた画像をライン毎に分割して形成される複数のラインは、車両Ｃの外側で近距離を測距するライン位置が若い番号とされる一方、車幅方向の中央側で遠距離を測距するライン位置が大きい番号とされ、外側ライン（近距離側ラインという）から車幅方向の中央側ライン（遠距離側ラインという）に向かって番号が順に増加するように番号付けされている。
【００２５】
図３に示す如く、上記コントローラ１５には、センサ１０に基づいて得られた上下方向及び水平方向の２次元の距離データ、つまり各測距回路１６からの信号を基に特定の物体Ｏを認識する物体認識部２０が設けられており、この物体認識部２０において、物体Ｏの認識結果に基づいて表示信号を表示装置３１に出力するようにしている。
【００２６】
また、上記コントローラ１５には、車両Ｃの走行速度ｖ（車速）を検出する車速センサ１３と、車両Ｃのハンドル（図示せず）のハンドル舵角θＨを検出する舵角センサ１４の出力信号とがそれぞれ入力されている。
【００２７】
さらに、コントローラ１５は、測距された各領域毎の距離データから路面上の白線や数字等の距離データを除去する白線除去部２２と、物体Ｏを認識する上で不要な範囲に位置する距離データを除外する第１及び第２レンジカット部２３，２４と、測距された各領域毎の距離データと周りの８つの隣接領域との比較（８隣接点処理）を行って有効ポイント数を付与する８隣接点処理部２５と、この有効ポイント数を用いてライン毎に重み付け計算を行ってライン代表距離を演算するライン距離演算部２６と、この各ライン代表距離に対応する複数の物体検出位置の略水平面上の位置に基づいて該略水平面上の位置を車幅方向外側から含むような包絡線を設定する包絡線設定部２７とを備えている。
【００２８】
尚、上述の如く各検知センサ１０は各ドアミラー６のミラー（ハーフミラーのガラス）越しに画像を捕らえるために、そのミラーの歪み等により正確な距離を測定することが困難となり、視差に応じた距離の関係を補正しておく必要がある。この実施形態では、図４３に示す如く、予め遠距離側ラインを基準として設定された、視差に応じた距離の関係を示す１つのマップを記憶しており、この１つのマップから距離を補正する。すなわち、測距回路１６での測距特性は、遠距離側ラインを基準として、他のラインを補完するようにしている。
【００２９】
さらに、周囲の明るさやドアミラー６のミラーの汚れ等により、視差に応じた距離の関係を補正しておくために、この実施形態では以下の処理が行われるようになっている。すなわち、周囲の明るさを判定する前者の場合、測距されている距離データの個数Ｎｄａｔａ（図６４及び図６５参照）を演算してそれを全ての領域の数で割ることにより、検出率（測距率）を求め、図４４に示すように、この検出率が所定値以上であるときを「昼」状態と、また所定値よりも低いときを「夜」状態とそれぞれ判定する。
【００３０】
一方、ドアミラー６のミラーの汚れ等を判定する後者の場合、路面の白線の位置がセンサ１０に対し一定の角度範囲で一定の距離範囲に含まれることを利用し、その白線の測定距離値がばらつき率をもって変化するときには、ドアミラー６のミラーに雨水等が付着している状態と判定し、一方、白線の測定距離値が絶対値で変化しているときには、ドアミラー６のミラーに汚れ等が付着している状態と判定するようにしている。
【００３１】
ここで、上記コントローラ１５の制御動作を図１０により概略的に説明する。尚、この制御動作は、所定時間（１サンプリング時間）毎に繰り返し行われる。
【００３２】
まず、ステップＳＡ１で、上記白線除去部２２において白線除去処理を行い、次のステップＳＡ２で、第１レンジカット部２３、８隣接点処理部２５及びライン距離演算部２６において第１のラインデータ処理を行う。つまり、第１レンジカット部２３において、上記包絡線を設定する上で不要と考えられる範囲に位置する距離データを除去し、残った（抽出した）距離データからライン代表距離を演算する。そして、次のステップＳＡ３で、包絡線設定部２７においてライン代表距離に基づいて包絡線設定処理を行って包絡線を設定し、その後、ステップＳＡ４で、第２レンジカット部２４、８隣接点処理部２５及びライン距離演算部２６において第２のラインデータ処理を行う。つまり、第１レンジカット部２３で抽出した距離データ及び除去した距離データのうち、上記包絡線の車幅方向内側にある位置の距離データを抽出し、この抽出した距離データを用いて改めてライン代表距離を演算する。次いで、ステップＳＡ５で、物体認識部２０において、上記新たに演算したライン代表距離に基づいてオブジェクトデータ処理を行って物体Ｏを認識し、最後のステップＳＡ６で、認識した物体Ｏの車両Ｃとの間の距離に関する情報を表示装置３１に表示してリターンする。
【００３３】
上記白線除去処理動作は、路面を検出しているデータ（実際には、路面自体はコントラストが低いために検出されず、路面上の白線等が検出される）を除去するものであって、具体的には図１１に示す如く行われる。すなわち、最初のステップＳＢ１で、ライン数ｎ及びウィンドウ数ｍに分割された領域Ｅ（ｉ，ｊ）毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）が水平に並んでいるかどうかの判定変数ｈｊ（ｉ，ｊ）を０に設定し、次のステップＳＢ２で、距離データｄ（ｉ，ｊ）を読み込むと共に、同じラインｉ上にある距離データｄ（ｉ，ｊ），ｄ（ｉ，ｊ＋１）をそれぞれｘａ，ｘｂに代入する。そして、次のステップＳＢ３では、距離データｄ（ｉ，ｊ），ｄ（ｉ，ｊ＋１）の上下位置ｙａ，ｙｂを、それぞれｙａ＝ｘａ・ｆ＿ｓｉｎ＿ｊ（ｊ）、ｙｂ＝ｘｂ・ｆ＿ｓｉｎ＿ｊ（ｊ＋１）により計算する。尚、ｆ＿ｓｉｎ＿ｊ（ｊ）は、ウィンドウｊ（ウィンドウｊ方向に延びる線）の水平方向に対する上下方向角度の正弦値である。この上下方向角度は比較的小さいので、上記ｘａ，ｘｂは、距離データｄ（ｉ，ｊ），ｄ（ｉ，ｊ＋１）の水平方向位置にそれぞれ相当する。
【００３４】
次のステップＳＢ４では、｜ｙａ−ｙｂ｜がｋｋ・｜ｘａ−ｘｂ｜よりも大きいかどうかを判定する。ここで、ｋｋは定数であって、距離データｄ（ｉ，ｊ），ｄ（ｉ，ｊ＋１）が水平に並んでいるかどうかを判断するためのしきい値である。上記ステップＳＢ４の判定が｜ｙａ−ｙｂ｜≦ｋｋ・｜ｘａ−ｘｂ｜のＮＯのとき（距離データｄ（ｉ，ｊ），ｄ（ｉ，ｊ＋１）が水平に並んでいるとき）には、ステップＳＢ６に進む一方、上記判定が｜ｙａ−ｙｂ｜＞ｋｋ・｜ｘａ−ｘｂ｜のＹＥＳのとき（距離データｄ（ｉ，ｊ），ｄ（ｉ，ｊ＋１）が水平に並んでいないとき）には、ステップＳＢ５に進む。そして、ステップＳＢ５では、判定変数ｈｊ（ｉ，ｊ），ｈｊ（ｉ，ｊ＋１）を、それぞれｈｊ（ｉ，ｊ）＋１、ｈｊ（ｉ，ｊ＋１）＋１に更新する。
【００３５】
次のステップＳＢ６では、全てのウィンドウ番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳＢ２に戻ってステップＳＢ２〜ＳＢ５の動作を繰り返す一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳＢ７に進む。そして、次のステップＳＢ７では、全てのライン番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳＢ２に戻ってステップＳＢ２〜ＳＢ６の動作を繰り返す一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳＢ８に進む。
【００３６】
ステップＳＢ８では、判定変数ｈｊ（ｉ，ｊ）が０かどうか、つまり水平に並んでいるデータかどうかを判定し、この判定がｈｊ（ｉ，ｊ）≠０のＮＯのとき（水平に並んでいないとき）には、ステップＳＢ１０に進む一方、判定がｈｊ（ｉ，ｊ）＝０のＹＥＳのとき（水平に並んでいるとき）には、ステップＳＢ９に進む。
【００３７】
次のステップＳＢ９では、水平に並んでいるデータｄ（ｉ，ｊ），ｄ（ｉ，ｊ＋１）を、ｄ（ｉ，ｊ）＝０、ｄ（ｉ，ｊ＋１）＝０にして除去する。そして、次のステップＳＢ１０では、全てのウィンドウ番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳＢ８に戻ってステップＳＢ８及びＳＢ９の動作を繰り返す一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳＢ１１に進み、このステップＳＢ１１では、全てのライン番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳＢ８に戻ってステップＳＢ８〜ＳＢ１０の動作を繰り返す一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳＢ１２に進む。
【００３８】
ステップＳＢ１２では、路面傾斜角ｂｂ＿ａｎｇｌｅを、従来より周知の方法、つまりエンジン出力と車両Ｃの走行時の加速度とから演算して、次の第１のラインデータ処理へ進む。
【００３９】
上記第１のラインデータ処理（図１０のステップＳＡ２）は、図１２に示すように、第１レンジカット部２３でのレンジカット処理と、８隣接点処理部２５での８隣接点処理と、ライン距離演算部２６での重み付け計算処理とからなり、これらの処理がこの順に行われる。
【００４０】
上記第１レンジカット部２３でのレンジカット処理は、上記包絡線設定部２７において包絡線設定処理を行う上で不要な距離データを除去するために行われるもので、具体的な処理は後述する。図１３はこの第１レンジカット部２３で除外される上下方向のレンジカット範囲Ｚ１を、また図１４は同左右方向のレンジカット範囲Ｚ２をそれぞれ例示しており、これらのレンジカット範囲Ｚ１，Ｚ２にある位置の距離データは除去されてレンジカット範囲Ｚ１，Ｚ２を除いた領域にある位置の距離データのみが抽出されることになる。尚、図１４中、Ｆは車両Ｃの路面であり、Ｍは道路における車両走行車線を設定する路面Ｆ上の白線であり、Ｆ１は道路の両側に設置された路側帯であり、Ｈはその植込みである。
【００４１】
上記８隣接点処理部２５での８隣接点処理動作は、図１５に示すように、ある領域Ｅ（ｉ，ｊ）の距離データ（第１レンジカット部２３により抽出された距離データ）に対しそれに隣接する周りの８つの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離データの相関性を判断するもので、具体的には図１６に示す如く行われる。すなわち、最初のステップＳＣ１で、ライン数ｎ及びウィンドウ数ｍに分割された領域Ｅ（ｉ，ｊ）毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を読み込み、次のステップＳＣ２で各領域Ｅ（ｉ，ｊ）の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝０と初期化する。この有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）は各領域Ｅ（ｉ，ｊ）に設定されるもので、この値が大きいほど領域の距離データの有効性が高く、信頼性、信憑性があると判断される。次のステップＳＣ３では、全ての領域のうち左右端及び上下端の位置にある領域（格子点）への有効ポイント数を嵩上げし、周辺の領域には有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を＋１だけ、またその中で４つの隅角部の領域には有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を＋２だけそれぞれ増やすように設定する。この後、ステップＳＣ４において、隣接点処理を行うかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳＣ１１において有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝８に設定した後、ステップＳＣ１２に進む一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳＣ５に進む。
【００４２】
上記ステップＳＣ４で隣接点処理を行うかどうかの判定は、具体的には以下のように行う。すなわち、図４５に示すように、各領域毎の測定距離ｄ（ｉ，ｊ）が所定値Ｌよりも大きいかどうかを判定し、この判定がｄ（ｉ，ｊ）＞ＬのＹＥＳのときには、隣接点処理は行わない（図１６のステップＳＣ１１に進む）一方、ｄ（ｉ，ｊ）≦ＬのＮＯのときには、隣接点処理を行う（同ステップＳＣ５に進む）。つまり、８隣接点処理部２５は、距離が近距離側及び中距離側にあるときのみ有効ポイント数を付与する処理を行い、遠距離側にあるときには有効ポイント数の付与処理を行わないように構成されている。
【００４３】
図１６に示す上記ステップＳＣ５では距離しきい値ｄ０を設定する。この距離しきい値ｄ０は、後述の付与ポイント数ｐｐを決定するためのもので、その設定は以下のように行う。
【００４４】
（第１例）
図４６に示すように、距離しきい値ｄ０は定数Ｃとする。
【００４５】
（第２例）
図４７に示すように、距離しきい値ｄ０は、上記各ライン毎に決定される基準距離値ｄｉの１／１０に設定する。この基準距離値ｄｉは、例えば図４８（ａ）に示すように、ラインの位置が大きくなる（車体１外側ラインつまり近距離側ラインから内側ラインつまり遠距離側ラインに向かう）ほどライン位置毎に増加するように、或いは図４８（ｂ）に示す如く、ラインの位置の増加に比例して増加するように、又は図４８（ｃ）に示す如く、ラインの位置の増加に伴って段階的に増加するようにそれぞれ設定される。
【００４６】
（第３例）
図４９に示す如く、上記基準距離値ｄｉが所定値Ｌよりも大きいかどうかを判定し、この判定がｄｉ＞ＬのＹＥＳのときには、距離しきい値ｄ０は大きな値に、またｄｉ≦ＬのＮＯのときには、距離しきい値ｄ０は小さな値にそれぞれ設定する。
【００４７】
（第４例）
図５０に示すように、後述する領域Ｅと隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄの平均値Ｄ（有効な距離データがあるものに限る）を求め、この平均値Ｄが所定値ＤＬよりも大きいかどうかを判定する。この判定がＤ＞ＤＬのＹＥＳのときには、距離しきい値ｄ０をｄ０＝Ｄｌａｒｇｅに、またＤ≦ＤＬのＮＯのときには、距離しきい値ｄ０を上記Ｄｌａｒｇｅよりも小さいＤｓｍａｌｌ（＜Ｄｌａｒｇｅ）にそれぞれ設定する。より具体的には、上記距離しきい値ｄ０は、図５１（ａ）に示す如く平均値Ｄの増大に応じて大きくなり、平均値Ｄが最大域に達すると一定となるか、図５１（ｂ）に示す如く平均値Ｄの増大に応じて段階的に大きくなるか、或いは図５１（ｃ）に示す如く平均値Ｄの増大に応じて比例的に大きくなるように決定される。
【００４８】
図１６のフローにおけるステップＳＣ５の後はステップＳＣ６に進み、隣接領域Ｒｉの距離データｄ（Ｒｉ）を読み込み、次のステップＳＣ７では上記領域Ｅと隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘ＝｜ｄ（ｉ，ｊ）−ｄ（Ｒｉ）｜を演算する。この後、ステップＳＣ８において、上記距離差ｄｘと上記距離しきい値ｄ０との大小判定を行い、この判定がｄｘ≧ｄ０のＮＯのときにはステップＳＣ１２に進む一方、ｄｘ＜ｄ０のＹＥＳのときには、ステップＳＣ９において付与すべきポイント数ｐｐを設定する。このステップＳＣ９での付与ポイント数ｐｐの設定は以下のように行う。
【００４９】
（第１例）
図５２に示す如く、当該領域Ｅにおいて対象とする隣接領域がウィンドウ方向（上下方向）の領域Ｒ２又はＲ７に位置しているかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには付与ポイント数ｐｐをｐｐ＝１に、また判定がＹＥＳのときには、付与ポイント数ｐｐを上記ＮＯ判定の場合よりも大きいｐｐ＝２にそれぞれ設定する。すなわち、隣接領域がウィンドウ方向（上下方向）にあるときの付与ポイント数ｐｐ（したがって有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ））をライン列方向にあるときの付与ポイント数よりも大きくする。
【００５０】
（第２例）
図５３に示すように、上記各ライン毎に決定される基準距離値ｄｉ（図４８参照）が所定値Ｌよりも大きいかどうかを判定し、この判定がｄｉ≦ＬのＮＯのときには付与ポイント数ｐｐをｐｐ＝１に、また判定がｄｉ＞ＬのＹＥＳのときには、付与ポイント数ｐｐを上記ＮＯ判定の場合よりも大きいｐｐ＝２にそれぞれ設定する。すなわち、遠距離側ライン位置での付与ポイント数ｐｐ（有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ））を近距離側領域よりも大きくする。
【００５１】
（第３例）
図５４に示すように、上記領域Ｅ及び隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離差ｄｘと所定値Ｄ２との大小を判定し、この判定がｄｘ＜Ｄ２のＹＥＳのときには付与ポイント数ｐｐをｐｐ＝３に設定する。判定がｄｘ≧Ｄ２のＮＯのときには、今度は距離差ｄｘと他の所定値Ｄ１（ｄ０＞Ｄ１＞Ｄ２）との大小を判定し、この判定がｄｘ≧Ｄ１のＮＯのときには付与ポイント数ｐｐをｐｐ＝１に、またｄｘ＜Ｄ１のＹＥＳのときには付与ポイント数ｐｐをｐｐ＝２にそれぞれ設定する。すなわち、隣接領域との距離差が所定値よりも小さいときに付与ポイント数ｐｐ（有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ））を大きくする。
【００５２】
（第４例）
図５５に示す如く、上記領域Ｅの測定距離ｄ（ｉ，ｊ）が所定値Ｌよりも大きいかどうかを判定し、この判定がｄ（ｉ，ｊ）≦ＬのＮＯのときには付与ポイント数ｐｐをｐｐ＝１に、また判定がｄ（ｉ，ｊ）＞ＬのＹＥＳのときには、付与ポイント数ｐｐを上記ＮＯ判定の場合よりも大きいｐｐ＝２にそれぞれ設定する。すなわち、領域Ｅの測定距離が所定値よりも大きいときに付与ポイント数ｐｐ（有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ））を大きくする。
【００５３】
（第５例）
図５６に示すように、付与ポイント数ｐｐをｐｐ＝１に設定する。
【００５４】
このようなステップＳＣ９の後、ステップＳＣ１０において、それまでの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に上記付与ポイント数ｐｐを加えて新たな有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）＝Ｐ（ｉ，ｊ）＋ｐｐを設定し、上記ステップＳＣ１２に進む。尚、ステップＳＣ８においてｄｘ≧ｄ０のＹＥＳのときには、直接ステップＳＣ１２に進むため、付与ポイント数ｐｐは設定されず（ｐｐ＝０）、有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）は増加しないことになる。
【００５５】
上記ステップＳＣ１２では、ステップＳＣ６〜ＳＣ１０の処理が８つの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の各々について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときにはステップＳＣ６に戻って、他の残りの隣接領域について同様の処理を行う。一方、上記判定がＹＥＳになると、ステップＳＣ１３に進み、全ての領域Ｅ，Ｅ，…についての有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定（ステップＳＣ６〜ＳＣ１０の処理）が終了したかどうかを判定する。この判定がＮＯのときには、ステップＳＣ４に戻って他の領域Ｅについて有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定を繰り返す。一方、判定がＹＥＳになると、次の重み付け計算処理（図１７参照）に進む。
【００５６】
図１７は上記ライン距離演算部２６での重み付け計算処理動作を示し、上記８隣接点処理部２５により付与設定された有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づきライン毎に重み付け計算を行ってライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）をそれぞれ演算する。
【００５７】
まず、ステップＳＤ１において、ライン数ｎ及びウィンドウ数ｍに分割された領域Ｅ毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を読み込むとともに、上記８隣接点処理により付与された領域Ｅ毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を読み込み、次のステップＳＤ２では、ライン代表有効ポイント数ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｐ（ｉ）をｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｐ（ｉ）＝０に初期化する。このライン代表有効ポイント数ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｐ（ｉ）は、ライン毎の距離演算の際にラインに設定されるもので、この値が大きいほどラインの距離データの有効性が高く、信頼性、信憑性があると判断される。
【００５８】
次のステップＳＤ３では、上記ライン代表有効ポイント数ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｐ（ｉ）に対応するライン代表しきい値Ｐ０を設定する。このステップＳＤ３でのライン代表しきい値Ｐ０の設定は以下のように行う。
【００５９】
（第１例）
この例では、図５７に示す如く、ライン代表しきい値Ｐ０は一定値Ｃに設定する。
【００６０】
また、下記の第２例〜第４例のように、ライン代表しきい値Ｐ０は、距離が遠距離側になるほど小さくなるように可変設定する。
【００６１】
（第２例）
すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０をラインの位置に応じて設定する。例えば、図５８（ａ）に示すように、ライン位置が車体１外側から内側に向かう（ライン番号が大きくなる）に連れてライン代表しきい値Ｐ０が比例して小さくなるか、或いは、図５８（ｂ）に示すように、そのライン位置が車体１外側から内側に向かうに連れてライン代表しきい値Ｐ０が段階的に小さくなるように設定する。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０を、遠距離側のライン位置ほど小さくなるようにライン毎に設定する。
【００６２】
（第３例）
また、ライン代表しきい値Ｐ０を実際の測定距離に応じて設定する。すなわち、図５９（ａ）に示す如く、測定距離が大きくなるに連れてライン代表しきい値Ｐ０が比例して小さくなるか、或いは、図５９（ｂ）に示すように、その測定距離が大きくなるに連れてライン代表しきい値Ｐ０が段階的に小さくなるように設定する。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０は、測定された距離が大きくなるほど小さくなるように設定する。
【００６３】
（第４例）
図６１に示すように、車両Ｃの側方ないし斜め後方の物体認識範囲に、車両Ｃ側方で最も近い近距離検出エリアＡ１と、この近距離検出エリアＡ１の後方に位置する中距離検出エリアＡ２と、この中距離検出エリアＡ２の後方に位置しかつ最も遠い遠距離検出エリアＡ３と、上記中距離ないし遠距離検出エリアＡ２，Ａ３の側方に位置する側方検出エリアＡ４とを区画設定する。そして、図６０に示す如く、中距離検出エリアＡ２のライン代表しきい値Ｐ０を近距離検出エリアＡ１よりも小さくし、この中距離検出エリアＡ２よりも遠距離検出エリアＡ３のライン代表しきい値Ｐ０を小さく（図示例では遠距離検出エリアＡ３のライン代表しきい値Ｐ０＝０）設定する。尚、側方検出エリアＡ４のライン代表しきい値Ｐ０は、中距離検出エリアＡ２のライン代表しきい値Ｐ０よりも大きくかつ近距離検出エリアＡ１のライン代表しきい値Ｐ０よりも小さく設定する。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０は、予め設定された検出エリアＡ１〜Ａ４毎に設定する。
【００６４】
下記の第５例〜第７例のように、ライン代表しきい値Ｐ０は測定距離の状況に応じて可変設定する。
【００６５】
（第５例）
ライン代表しきい値Ｐ０は各ライン上の領域の中の最大有効ポイント数Ｐｍａｘに応じて設定する。具体的には、図６２に示すように、ラインｉ上の領域中から最大有効ポイント数Ｐｍａｘ＝ｍａｘ（Ｐ（ｉ，１），Ｐ（ｉ，２），…，Ｐ（ｉ，ｍ））を探索する。次いで、上記最大有効ポイント数Ｐｍａｘが所定値（Ｐ１＋２）よりも大きいかどうかを判定し、この判定がＮＯのときにはライン代表しきい値Ｐ０をＰ０＝Ｐ１に、また判定がＹＥＳのときには、ライン代表しきい値Ｐ０を上記ＮＯの場合よりも大きいＰ０＝Ｐ２（＞Ｐ１）にそれぞれ設定する。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数Ｐｍａｘに応じて設定する。
【００６６】
（第６例）
ライン代表しきい値Ｐ０は各ライン上の領域の有効ポイント数の総和Ｐｓｕｍに応じて設定する。具体的には、図６３に示すように、ラインｉ上の領域中の有効ポイント数の総和Ｐｓｕｍ＝（Ｐ（ｉ，１）＋Ｐ（ｉ，２）＋…＋Ｐ（ｉ，ｍ）を演算する。次いで、上記総和Ｐｓｕｍが所定値よりも大きいかどうかを判定し、この判定がＮＯのときにはライン代表しきい値Ｐ０をＰ０＝Ｐ１に、また判定がＹＥＳのときには、ライン代表しきい値Ｐ０を上記ＮＯの場合よりも大きいＰ０＝Ｐ２（＞Ｐ１）にそれぞれ設定する。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和Ｐｓｕｍに応じて、その総和Ｐｓｕｍが大きいほど大きくなるように設定する。
【００６７】
（第７例）
ライン代表しきい値Ｐ０は各ライン上の領域の距離データの検出頻度に応じて設定する。具体的には、図６４に示す如く、測距されている距離データの個数Ｎｄａｔａを演算し、このデータ個数Ｎｄａｔａが所定値よりも大きいかどうかを判定して、この判定がＮＯのときにはライン代表しきい値Ｐ０をＰ０＝Ｐ１に、また判定がＹＥＳのときには、ライン代表しきい値Ｐ０を上記ＮＯの場合よりも大きいＰ０＝Ｐ２（＞Ｐ１）にそれぞれ設定する。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０を各ライン上の領域での距離データの検出頻度に基づいて設定する。
【００６８】
図６５は上記距離データの個数Ｎｄａｔａの演算例を示し、データ個数ＮｄａｔａをＮｄａｔａ＝０として初期化した後、各ライン上のある領域での距離ｄ（ｉ，ｊ）がｄ（ｉ，ｊ）＝０かどうかを判定する。この判定がＹＥＳのときには距離データが検出されていない状態としてそのまま、また判定がＮＯのときには距離データが検出されている状態としてデータ個数ＮｄａｔａをＮｄａｔａ＝Ｎｄａｔａ＋１に更新した後、それぞれ次のステップに進み、各ライン上の全ての領域での距離ｄ（ｉ，ｊ）について終了したかどうかを判定する。この判定がＹＥＳになるまで、上記距離ｄ（ｉ，ｊ）＝０の判定及びフィルタ処理を繰り返し、判定がＹＥＳになるとフィルタ処理に入る。このフィルタ処理は、距離データの瞬間的な検出状況の変動によるライン代表しきい値Ｐ０の頻繁な切換えを抑えるために行うもので、まず、データ個数Ｎｄａｔａを平滑化して平滑化データ個数Ｎｄａｔａｒｅｃを求め、次いで、元のデータ個数Ｎｄａｔａを平滑化データ個数Ｎｄａｔａｒｅｃに置換する。
【００６９】
図１７のフローにおいて、ステップＳＤ３の後はステップＳＤ４に進み、上記領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きいかどうかを判定する。この判定がＰ（ｉ，ｊ）≦Ｐ０のＮＯのときには、そのままステップＳＤ６に進むが、判定がＰ（ｉ，ｊ）＞Ｐ０のＹＥＳのときには、ステップＳＤ５において、ライン毎の代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）（ライン代表距離）を平均化のために更新するとともに、上記ライン代表有効ポイント数ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｐ（ｉ）に領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を加えてライン代表有効ポイント数ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｐ（ｉ）の更新を行った後にステップＳＤ６に進む。すなわち、ライン距離演算部２６では、８隣接点処理部２５によって付与設定された有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きい領域についてライン代表距離の演算（重み付け計算）を行うようにしている。
【００７０】
上記ライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）の更新は、
ｘｓ（ｉ）＝［ｘｓ（ｉ）×ｐ（ｉ）
＋ｄ（ｉ，ｊ）×｛Ｐ（ｉ，ｊ）−Ｐ０＋１｝］
÷｛ｐ（ｉ）＋Ｐ（ｉ，ｊ）−Ｐ０＋１｝
の式を用いて行う。尚、上式では、ライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）を単にｘｓ（ｉ）とし、ライン代表有効ポイント数ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｐ（ｉ）を単にｐ（ｉ）としている。
【００７１】
上記ステップＳＤ６では当該ラインの全てのウィンドウ番号（領域Ｅ）について終了したかどうかを判定し、この判定がＹＥＳになるまでラインの各領域ＥについてステップＳＤ３〜ＳＤ５の動作を繰り返す。ステップＳＤ６の判定がＹＥＳになると、ステップＳＤ７に進み、全てのライン番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＳＤ２〜ＳＤ６の動作を繰り返す。ステップＳＤ７の判定がＹＥＳになると、次の包絡線設定処理に進む。
【００７２】
図１８は上記ライン距離演算部２６での重み付け処理動作の変形例を示し、各ライン上の領域Ｅ，Ｅ，…の最大有効ポイント数となる距離データを基準として、該距離データから所定距離以上外れた距離データを距離演算に用いないようにしている。尚、図１７と同じ部分についてはその詳細な説明は省略する。
【００７３】
すなわち、ステップＳＥ１，ＳＥ２は上記ステップＳＤ１，ＳＤ２（図１７参照）と同じである。ステップＳＥ３〜ＳＥ６では、ラインｉにおける最大有効ポイント数ＰＰと、その最大有効ポイント数ＰＰが得られる領域の距離Ｄｍａｘとを求める。具体的には、ステップＳＥ３において、ラインｉにおける最大有効ポイント数ＰＰをＰＰ＝０に初期化した後、ステップＳＥ４で、領域Ｅ毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）が上記最大有効ポイント数ＰＰよりも大きいかどうかを判定する。この判定がＰ（ｉ，ｊ）≦ＰＰのＮＯのときには、そのままステップＳＥ６に進むが、判定がＰ（ｉ，ｊ）＞ＰＰのＹＥＳのときには、ステップＳＥ５において、その領域Ｅ毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を上記最大有効ポイント数ＰＰとし、かつ該領域Ｅでの距離ｄ（ｉ，ｊ）を距離Ｄｍａｘとした後、ステップＳＥ６に進む。そして、ステップＳＥ６では、全てのウィンドウ番号について終了した、つまりライン中の全ての領域について最大有効ポイント数ＰＰ及びそれに対応する領域の距離Ｄｍａｘが得られたかどうかを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＳＥ４〜ＳＥ６の動作を繰り返す。
【００７４】
ステップＳＥ６の判定がＹＥＳになると、ステップＳＥ７に進み、距離判定のための下限値Ｄｌｏｗｅｒ（＝Ｄｍａｘ−ｄ０）及び上限値Ｄｕｐｐｅｒ（＝Ｄｍａｘ＋ｄ０）を設定する。その後、ステップＳＥ８において、上記領域毎の距離ｄ（ｉ，ｊ）が上記下限値Ｄｌｏｗｅｒよりも大きくかつ上限値Ｄｕｐｐｅｒよりも小さい、すなわちＤｌｏｗｅｒ＜ｄ（ｉ，ｊ）＜Ｄｕｐｐｅｒかどうかを判定し、この判定がＮＯのときにはそのままステップＳＥ１０に、また判定がＹＥＳのときにはステップＳＥ９を経てステップＳＥ１０にそれぞれ進む。上記ステップＳＥ９は図１７におけるステップＳＤ５と、またステップＳＥ１０は同ステップＳＤ６とそれぞれ同じである。そして、このステップＳＥ１０の後、図１７におけるステップＳＤ７と同じ処理を行うステップＳＥ１１に進む。
【００７５】
尚、以上に説明した各領域Ｅ毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）から８隣接点処理を行って有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を付与し、その後にライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）を演算する過程の具体例を図１９に示しており、図１９（ａ）は各領域毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を、また図１９（ｂ）は領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を、さらに図１９（ｃ）はライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）をそれぞれ表している。
【００７６】
上記包絡線設定処理（図１０のステップＳＡ３）は、具体的には図２０に示すように行われる。すなわち、最初のステップＳＦ１で、ドアミラー６（検知センサ１０）の位置を原点（０，０）としかつ車両Ｃの前後方向をｘ方向としかつ車幅方向をｙ方向とする２次元の座標（単位：ｍ）において、設定する包絡線を２次曲線ｙ＝ｃ２・ｘ２＋ｃ１・ｘ＋ｃ０で表したときの各項の係数ｃ０，ｃ１，ｃ２を初期値に設定する。この実施形態では、ｃ１＝ｃ２＝０、ｃ０＝３．５ｍとする。
【００７７】
次のステップＳＦ２では、上記ライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）を読み込むとともに、包絡線処理の母集団のデータ数Ｎｕｍ＿ｌｉｎｅを０に設定する。そして、次のステップＳＦ３では、ライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）が０かどうかを判定し、この判定がｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）＝０のＹＥＳのときには、ステップＳＦ５に進む一方、判定がｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）≠０のＮＯのときには、ステップＳＦ４に進み、このステップＳＦ４で、包絡線処理の母集団のデータ数Ｎｕｍ＿ｌｉｎｅをＮｕｍ＿ｌｉｎｅ＋１に更新する。
【００７８】
次のステップＳＦ５では、全てのライン番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳＦ３に戻ってステップＳＦ３及びＳＦ４の動作を繰り返す一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳＦ６に進み、このステップＳＦ６で、包絡線処理の母集団のデータ数Ｎｕｍ＿ｌｉｎｅがしきい値Ｎｕｍ＿０よりも大きいかどうか、つまり、包絡線処理の母集団の数が十分にあるかどうかを判定する。この判定がＮｕｍ＿ｌｉｎｅ≦Ｎｕｍ＿０のＮＯのときには、ステップＳＦ７に進んで、包絡線の各項の係数ｃ０，ｃ１，ｃ２を初期値と同じく、ｃ１＝ｃ２＝０、ｃ０＝３．５ｍとする。一方、上記ステップＳＦ６の判定がＮｕｍ＿ｌｉｎｅ＞Ｎｕｍ＿０のＹＥＳのときには、ステップＳＦ８に進んで包絡線を演算する（包絡線の各項の係数ｃ０，ｃ１，ｃ２を新たに設定する）。したがって、包絡線処理の母集団の数が十分にあるときだけ、包絡線を演算する。上記ステップＳＦ７又はＳＦ８の後は次の第２のラインデータ処理に進む。
【００７９】
上記ステップＳＦ８の包絡線演算処理動作は、具体的には図２１に示す如く行われる。すなわち、ステップＳＧ１で、上記各ライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）（単位：ｍ）を読み込み、次のステップＳＧ２〜ＳＧ４でそれぞれ第１〜第３の候補点Ｔ１〜Ｔ３を抽出する。具体的に例示すると、図２２に示すように、上記２次元の座標において、各ライン代表距離に対応する複数の物体検出位置があるとき、ステップＳＧ２では、それら物体検出位置の車両Ｃに対する略水平面上の位置Ｔ，Ｔ，…（２次元の座標位置）の中から車両Ｃに対し車幅方向に最も離れた位置を第１候補点Ｔ１として選択抽出する。
【００８０】
尚、上記各点Ｔの座標（ｘｉ，ｙｉ）は、ラインｉの車両Ｃ前後方向に対する水平方向角度（比較的小さい）の正弦値をｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）としたとき、
ｘｉ＝ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）
ｙｉ＝ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）・ｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）
となる。
【００８１】
次のステップＳＧ３では、上記のようにして抽出した第１候補点Ｔ１との間を結んだ直線Ｌが全ての検出位置Ｔ，Ｔ，…の車幅方向外側を通るような位置を第２候補点Ｔ２とする。例えば図２２中の直線Ｌ′は幾つかの位置Ｔ，Ｔ，…よりも車幅方向内側を通るので、第２候補点の選択には不良である。尚、第１候補点Ｔ１の座標を（ｘ１，ｙ１）とし、第２候補点Ｔ２となるべき選択点の座標を（ｘｉ，ｙｉ）とするとき、両点を通る直線は、
ｙ＝｛（ｘｉ−ｘ）／（ｘｉ−ｘ１）｝・ｙ１
＋｛（ｘ−ｘ１）／（ｘｉ−ｘ１）｝・ｙｉ
の式で表される。
【００８２】
さらに、ステップＳＧ４では、上記のようにして抽出した第１及び第２候補点Ｔ１，Ｔ２との間を結んだ２次曲線Ｖが全ての検出位置Ｔ，Ｔ，…の車幅方向外側を通るような位置を第３候補点Ｔ３とする。例えば図２２中の曲線Ｖ′は幾つかの位置Ｔ，Ｔ，…よりも車幅方向内側を通るので、第３候補点の選択には不良である。第１及び第２候補点Ｔ１，Ｔ２の座標をそれぞれ（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２）とし、第３候補点Ｔ３となるべき選択点の座標を（ｘｉ，ｙｉ）とするとき、３つの点を通る２次曲線は、
ｙ＝｛（ｘ−ｘ1）・（ｘ−ｘ2）／（ｘi−ｘ1）・（ｘi−ｘ2）｝・ｙi
＋｛（ｘ−ｘi）・（ｘ−ｘ1）／（ｘ2−ｘi）・（ｘ2−ｘ1）｝・ｙ2
＋｛（ｘ−ｘi）・（ｘ−ｘ2）／（ｘ1−ｘi）・（ｘ1−ｘ2）｝・ｙ1
の式で表される。
【００８３】
上記ステップＳＧ４の後はステップＳＧ５において上記第１〜第３候補点Ｔ１〜Ｔ３を通る２次曲線を包絡線Ｖとして設定する。したがって、その包絡線Ｖは、
ｙ＝｛（ｘ−ｘ1）・（ｘ−ｘ2）／（ｘ3−ｘ1）・（ｘ3−ｘ2）｝・ｙ3
＋｛（ｘ−ｘ3）・（ｘ−ｘ1）／（ｘ2−ｘ3）・（ｘ2−ｘ1）｝・ｙ2
＋｛（ｘ−ｘ3）・（ｘ−ｘ2）／（ｘ1−ｘ3）・（ｘ1−ｘ2）｝・ｙ1
＝ｃ２・ｘ２＋ｃ１・ｘ＋ｃ０
の式のように表され、包絡線Ｖの各項の係数ｃ０，ｃ１，ｃ２が求まることになる。
【００８４】
上記包絡線設定処理動作は、本発明の参考となる参考例であり、以下、本発明の包絡線設定処理動作の第１例〜第４例を説明する。
【００８５】
図２３は、上記包絡線設定処理動作の第１例を示しており、包絡線Ｖの設定精度を高めるようにしたものである。
【００８６】
すなわち、この第１例では、上記図２０のステップＳＦ８の包絡線演算処理において、上記図２１に示す包絡線演算処理（以下の第１及び第２例の説明では、包絡線基本演算処理という）と、この包絡線基本演算処理動作に対する前処理動作とを行うようになっており、この前処理動作では、まず、ステップＳＧ１１で物体検出位置のデータ番号ｉ（ライン番号）をｉ＝０にセットした後、ステップＳＧ１２でデータ番号ｉをｉ＝ｉ＋１にインクリメントし、ステップＳＧ１３において上記データ番号ｉが１以上でかつ検出されているデータ数Ｎよりも小さい（１≦ｉ＜Ｎ）かどうかを判定する。この判定がｉ＝ＮのＮＯのときには、そのまま上記図２１に示す包絡線基本演算処理動作に進むが、ＹＥＳのときにはステップＳＧ１４に進み、データ番号ｉと次のデータ番号ｉ＋１との両位置の車幅方向の位置の差ｙ（ｉ＋１）−ｙ（ｉ）を演算して、その差が所定距離ｙｔｈｒｅｓｈｏｌｄ以上あるか否かを判定する。この判定がｙ（ｉ＋１）−ｙ（ｉ）＜ｙｔｈｒｅｓｈｏｌｄのＮＯのときには、上記ステップＳＧ１２に戻ってデータ番号ｉをインクリメントするが、判定がｙ（ｉ＋１）−ｙ（ｉ）≧ｙｔｈｒｅｓｈｏｌｄのＹＥＳのときには、ステップＳＧ１５に進んで上記検出データ数ＮをＮ＝Ｎ＋１に更新し、補助点ＴＳをＮ＋１番目のデータとして座標（ｘ（Ｎ），ｙ（Ｎ））の位置に登録した後、上記図２１に示す包絡線基本演算処理動作に進む。そして、図２４に示すように、上記補助点ＴＳの座標のｘ座標ｘ（Ｎ）はｘ（Ｎ）＝０で、ｙ座標ｙ（Ｎ）はｙ（Ｎ）＝ｙ（ｉ＋１）であり、このことで、データ番号ｉと次のデータ番号ｉ＋１との両位置のうち、車両前後方向の遠い側の距離データに対応する位置ＴＳ′を車両Ｃの車幅方向に延びる線Ｗ上に投影して補助点ＴＳを設定している。
【００８７】
この第１例の場合、包絡線設定部２７は、上記水平方向に配列された複数のラインにおける距離データ間の車幅方向の位置が所定距離ｙｔｈｒｅｓｈｏｌｄ以上異なるときに、上記ライン上の車両前後方向の遠い側の距離データに対応する位置ＴＳ′を車両Ｃの車幅方向に延びる線Ｗ上に投影した位置に補助点ＴＳを設定し、該補助点ＴＳを含めて包絡線Ｖを設定するようになっている。したがって、ラインの距離データ間の車幅方向の位置が所定距離ｙｔｈｒｅｓｈｏｌｄ以上異なっているとき、その車両前後方向の遠い側の距離データをそのまま用いては包絡線Ｖが設定されず、図２４に示す如く、その車両前後方向の遠い側の距離データに対応する位置ＴＳ′を車両Ｃの車幅方向に延びる線Ｗ上に投影した位置に補助点ＴＳが設定され、この補助点ＴＳを含めて包絡線Ｖが設定される（尚、図２４中、Ｖ′は補助点ＴＳを使わない場合に設定される包絡線である）。
【００８８】
図２５は包絡線設定処理動作の第２例を示しており、設定した包絡線Ｖが前回の包絡線に比べて所定以上に変化したときに包絡線の更新を行わないようにしたものである。すなわち、この第２例では、最初のステップＳＧ２１で上記検出データ数Ｎが所定数Ｎ０以上かどうかを判定し、この判定がＮ＜Ｎ０のＮＯのときにはステップＳＧ２２に進み、包絡線Ｖの各項の係数ｃ０，ｃ１，ｃ２をそれぞれ更新前の前回の値ｃ０＝ｃ０′、ｃ１＝ｃ１′、ｃ２＝ｃ２′に設定した後、ステップＳＧ２５に進む。
【００８９】
一方、ステップＳＧ２１の判定がＮ≧Ｎ０のＹＥＳのときには、ステップＳＧ２３に進んで上記図２１に示す包絡線基本演算処理動作を行い、次のステップＳＧ２５に進む。
【００９０】
上記ステップＳＧ２５では、上記各係数の変化量│ｃ０−ｃ０′│，│ｃ１−ｃ１′│，│ｃ２−ｃ２′│がそれぞれ設定値Δｃ０，Δｃ１，Δｃ２よりも小さいかどうかを判定する。この判定が│ｃ０−ｃ０′│＜Δｃ０かつ│ｃ１−ｃ１′│＜Δｃ１かつ│ｃ２−ｃ２′│＜Δｃ２のＹＥＳであると、ステップＳＧ２６においてカウンタのカウント値を０にリセットした後、ステップＳＧ３１に進む。
【００９１】
一方、ステップＳＧ２５の判定がＮＯのときには、ステップＳＧ２７に進んでカウンタのカウント値を「１」だけインクリメントし、次のステップＳＧ２８でカウント値が設定値Ｋよりも小さいかどうかを判定する。この判定がカウント値≧ＫのＮＯのときには、ステップＳＧ３０においてカウント値を０にリセットした後にステップＳＧ３１に進むが、カウント値＜ＫのＹＥＳのときにはステップＳＧ２９に進み、包絡線Ｖの２次式の各項の係数ｃ０，ｃ１，ｃ２をそれぞれ更新前の前回の値ｃ０＝ｃ０′、ｃ１＝ｃ１′、ｃ２＝ｃ２′に設定した後、ステップＳＧ３１に進む。そして、上記ステップＳＧ３１では、包絡線Ｖの各項の係数を前回の値ｃ０′，ｃ１′，ｃ２′から今回の値ｃ０，ｃ１，ｃ２に更新する。
【００９２】
この第２例では、包絡線設定部２７は、検出した距離データ数Ｎが所定数Ｎ０以上あるときに包絡線Ｖを更新し、設定した包絡線Ｖが前回の包絡線に比べて所定以上に変化したときに包絡線の更新を行わないように構成されている。
【００９３】
図２６及び図２７はそれぞれ第３及び第４例を示す。図２６に示す第３例では、ステップＳＧ４１において、予め走行案内システム（ナビゲーションシステム）により入力される情報、例えば走行路の急カーブ状態、他車線の合流状態、道路工事や清掃等の情報から道路（走行路）の急変化があるかどうかを判定し、この判定が「道路の急変化なし」のＮＯのときには、ステップＳＧ４２で包絡線Ｖの更新を抑制状態（ＯＮ状態）にする一方、「道路の急変化あり」のＹＥＳのときには、ステップＳＧ４３で包絡線Ｖの更新を抑制禁止状態（ＯＦＦ状態）にする。
【００９４】
この第３例では、ステップＳＧ４１により、車両Ｃの走行環境が変化したことを検出する走行環境検出手段４１が構成されている。そして、この走行環境検出手段４１により車両Ｃの走行環境が所定以上に変化したことが検出されたときに、包絡線設定部２７は、設定した包絡線Ｖが前回の包絡線Ｖに比べて所定以上に変化しても包絡線Ｖの更新を行うように構成されている。
【００９５】
一方、図２７に示す第４例では、最初のステップＳＧ５１において、舵角センサ１４からのハンドル舵角θＨの角速度│ｄθＨ／ｄｔ│とその設定値（ｄθＨ／ｄｔ）ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとの大小を比較し、│ｄθＨ／ｄｔ│≦（ｄθＨ／ｄｔ）ｔｈｒｅｓｈｏｌｄのＮＯのときには、ステップＳＧ５２で包絡線Ｖの更新を抑制状態（ＯＮ状態）にする一方、│ｄθＨ／ｄｔ│＞（ｄθＨ／ｄｔ）ｔｈｒｅｓｈｏｌｄのＹＥＳのときには、ステップＳＧ５３で包絡線Ｖの更新を抑制禁止状態（ＯＦＦ状態）にする。この第４例では、ステップＳＧ５１により走行環境検出手段４１が構成されている。
【００９６】
上記第２のラインデータ処理（図１０のステップＳＡ４）は、基本的には上記第１のラインデータ処理と同じであって、レンジカット処理、８隣接点処理及び重み付け計算処理が順に行われる（図１２参照）。この第２のラインデータ処理におけるレンジカット処理は、物体Ｏを認識する上で不要な距離データを除去するために第２レンジカット部２４で行われるものであって、上記第１レンジカット部２３により抽出された距離データ及び抽出されなった（除去した）距離データのうち、上記包絡線設定処理により設定された包絡線Ｖの車幅方向内側にある位置の距離データを抽出するものである。
【００９７】
上記第２レンジカット部２４でのレンジカット処理動作は、上記第１レンジカット部２３で行われるものと同じであるが、上記包絡線設定部２７での包絡線設定処理により設定された包絡線の各項の係数ｃ０，ｃ１，ｃ２を用いて行う点が第１レンジカット部２３でのレンジカット処理と異なる。尚、第１レンジカット部２３でのレンジカット処理では、上記係数ｃ０，ｃ１，ｃ２がｃ２＝ｃ１＝０、ｃ０＝３．５ｍに設定される。つまり、車両Ｃの前後方向に延びかつ車両Ｃから車幅方向に３．５ｍ（車線幅に相当）離れた直線ｙ＝３．５が仮の包絡線として設定される）。このため、包絡線設定処理において十分な数の母集団がないために包絡線が設定されなかった場合には、両レンジカット処理は全く同じになる。
【００９８】
上記第２レンジカット部２４でのレンジカット処理動作では、横方向（車幅方向）においては、図２８に示すように、設定した包絡線Ｖの０次の項の係数ｃ０をｄｙ０としたレンジカット線Ｖ０（ｄｙ０はｃ０に比べてかなり小さく、０であってもよい）と、同係数ｃ０をｃ０−ｄｙ１としたレンジカット線Ｖ１（ｄｙ１はｃ０に比べてかなり小さく、０であってもよい）との間に位置する距離データを抽出する。つまり、車両Ｃからラインｉと上記レンジカット線Ｖ０との交点までのラインｉに沿った距離Ｈｗ０（ｉ）と、車両Ｃからラインｉと上記レンジカット線Ｖ１との交点までのラインｉに沿った距離Ｈｗ１（ｉ）とを求め、距離データｄ（ｉ，ｊ）がＨｗ０（ｉ）よりも大きくかつＨｗ１（ｉ）よりも小さいかどうかを判定する。また、上下方向においては、図２９に示すように、路面（直線）と平行な２つのレンジカット線Ｕ０，Ｕ１間に位置する距離データを抽出する。この両レンジカット線Ｕ０，Ｕ１は、路面に対してそれぞれＬｌ，Ｌｈだけ高い位置（路面に対して上下方向にそれぞれＬｌ，Ｌｈだけずれた位置）に設定したものである（尚、検知センサ１０は路面に対してＬ０だけ高い位置にある）。つまり、車両Ｃからウィンドウｊと上記レンジカット線Ｕ０との交点までのウィンドウｊに沿った距離ＬＬ（ｊ）と、車両Ｃからウィンドウｊと上記レンジカット線Ｕ１との交点までのウィンドウｊに沿った距離ＬＨ（ｊ）とを求め、距離データｄ（ｉ，ｊ）がＬＬ（ｊ）よりも大きくかつＬＨ（ｊ）よりも小さいかどうかを判定する。
【００９９】
図３０〜図３２は上記レンジカット処理動作を示す。すなわち、最初のステップＳＨ１で、包絡線Ｖの各項の係数ｃ０，ｃ１，ｃ２と路面傾斜角ｂｂ＿ａｎｇｌｅとを読み込み、次のステップＳＨ２で、横方向のしきい値ｄｙ０，ｄｙ１を設定するとともに、上下方向のしきい値Ｌｈ，Ｌｌを設定し、次のステップＳＨ３で検知センサ１０の設置高さＬ０を設定する。
【０１００】
続いて、ステップＳＨ４では、Ｈｗ１（ｉ）＝１００ｍ、Ｈｗ０（ｉ）＝０に初期化し、次のステップＳＨ５で、包絡線Ｖの二次の項の係数ｃ２が０（包絡線Ｖ及びレンジカット線Ｖ０，Ｖ１が直線）かどうかを判定する。この判定がｃ２＝０のＮＯ（包絡線Ｖが二次曲線）のときには、ステップＳＨ６に進み、ステップＳＨ６〜ＳＨ１２でラインｉとレンジカット線Ｖ１との交点を求めてＨｗ１（ｉ）を求める（ラインｉの車両Ｃ前後方向に対する水平方向角度は比較的小さいので、ラインｉとレンジカット線Ｖ１との交点のｘ座標の値がＨｗ１（ｉ）となる）。すなわち、ラインｉは、
ｙ＝ｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）・ｘ
の式で表される一方、レンジカット線Ｖ１は、
ｙ＝ｃ２・ｘ２＋ｃ１・ｘ＋ｃ０−ｄｙ１
の式で表されるので、二次方程式
ｃ２・ｘ２＋ｃ１・ｘ＋ｃ０−ｄｙ１＝ｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）・ｘ
を解くことになる。
【０１０１】
具体的には、ステップＳＨ６では、ｃａにｃ１−ｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）を代入し、ｄｂにｃａ・ｃａ−４・ｃ２・（ｃ０−ｄｙ１）を代入する。そして、次のステップＳＨ７で、ｄｂ＞０（二次方程式の実根が存在する）かどうかを判定する。この判定がｄｂ≦０のＮＯのときには、ステップＳＨ１３に進む一方、ｄｂ＞０のＹＥＳのときには、ステップＳＨ８に進んで、ｄｂの平方根を演算してｄｂをその値に更新する。次のステップＳＨ９では、ｄｄ１に（−ｃａ＋ｄｂ）／２／ｃ２を、またｄｄ２に（−ｃａ−ｄｂ）／２／ｃ２をそれぞれ代入し、次のステップＳＨ１０で、ｄｄ２＞０かつｄｄ１＜０、又はｄｄ２＞０かつｄｄ１＞０かつｄｄ２＜ｄｄ１かどうかを判定する。この判定がＮＯのときには、ステップＳＨ１２に進む一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳＨ１１に進んでｄｄ１をｄｄ２に設定し、次のステップＳＨ１２でＨｗ１（ｉ）をｄｄ１に設定する。したがって、Ｈｗ１（ｉ）の値は、ｄｄ２＞０かつｄｄ１＜０、又はｄｄ２＞０かつｄｄ１＞０かつｄｄ２＜ｄｄ１の場合にはｄｄ２となり、その他の場合にはｄｄ１となる。
【０１０２】
次に、ステップＳＨ１３〜ＳＨ１９で、上記ステップＳＨ６〜ＳＨ１２と同様に、二次方程式
ｃ２・ｘ２＋ｃ１・ｘ＋ｄｙ０＝ｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）・ｘ
を解くことでラインｉとレンジカット線Ｖ０との交点のｘ座標を求めてＨｗ０（ｉ）を求め、その後にステップＳＨ２４に進む。尚、ステップＳＨ１３〜ＳＨ１９はステップＳＨ６〜ＳＨ１２とそれぞれ略同じであるので詳細な説明は省略する。
【０１０３】
上記ステップＳＨ５の判定がｃ２＝０のＹＥＳ（包絡線Ｖ及びレンジカット線Ｖ０，Ｖ１が直線）の場合には、ステップＳＨ２０に進み、ステップＳＨ２０〜ＳＨ２２で、２つの一次方程式
ｃ１・ｘ＋ｃ０−ｄｙ１＝ｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）・ｘ
ｃ１・ｘ＋ｄｙ０＝ｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）・ｘ
を解いてＨｗ１（ｉ）、Ｈｗ０（ｉ）を求める。
【０１０４】
具体的には、ステップＳＨ２０では、ｃａにｃ１−ｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）を代入し、次のステップＳＨ２１でｃａが０よりも大きいかどうかを判定する。この判定がｃａ≦０のＮＯのときには、ステップＳＨ２２に進み、Ｈｗ１（ｉ）に−（ｃ０−ｄｙ１）／ｃａを、またＨｗ０（ｉ）に−ｄｙ０／ｃａをそれぞれ代入してステップＳＨ２４に進む一方、上記判定がｃａ＞０のＹＥＳのときには、ステップＳＨ２３に進み、Ｈｗ１（ｉ）及びＨｗ０（ｉ）に１００ｍを代入してステップＳＨ２４に進む。つまり、ｃａ＞０のときには、ｘ＞０においてラインｉとレンジカット線Ｖ０，Ｖ１とが交わらないため、Ｈｗ１（ｉ）及びＨｗ０（ｉ）を１００ｍにしておく。
【０１０５】
ステップＳＨ２４では、全てのライン番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳＨ４に戻る一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳＨ２５に進み、ステップＳＨ２５〜ＳＨ２７でＬＨ（ｊ）とＬＬ（ｊ）とを求める。すなわち、ドアミラー６（検知センサ１０）からＬ０だけ下側に下がった位置を原点（０，０）としかつ車両Ｃの前後方向をｘ方向としかつ上下方向をｚ方向とする２次元の座標（単位：ｍ）において、レンジカット線Ｕ０，Ｕ１は、
ｚ＝ｂｂ＿ａｎｇｌｅ・ｘ＋Ｌｌ
ｚ＝ｂｂ＿ａｎｇｌｅ・ｘ＋Ｌｈ
の式でそれぞれ表され、ウィンドウｊは、
ｚ＝ｆ＿ｓｉｎ＿ｊ（ｊ）・ｘ＋Ｌ０
の式で表される。
【０１０６】
そして、ウィンドウｊの水平方向に対する上下方向角度が比較的小さいことから、レンジカット線Ｕ１とウィンドウｊとの交点のｘ座標の値がＬＨ（ｊ）となり、レンジカット線Ｕ０とウィンドウｊとの交点のｘ座標の値がＬＬ（ｊ）となるので、一次方程式
ｂｂ＿ａｎｇｌｅ・ｘ＋Ｌｈ＝ｆ＿ｓｉｎ＿ｊ（ｊ）・ｘ＋Ｌ０
ｂｂ＿ａｎｇｌｅ・ｘ＋Ｌｌ＝ｆ＿ｓｉｎ＿ｊ（ｊ）・ｘ＋Ｌ０
をそれぞれ解くことになる（尚、図２９で示すＬＬ（ｊ）は負の値になる）。
【０１０７】
具体的には、ステップＳＨ２５では、ｆ＿ｓｉｎ＿ｊ（ｊ）がｂｂ＿ａｎｇｌｅよりも大きいかどうかを判定し、この判定がｆ＿ｓｉｎ＿ｊ（ｊ）＞ｂｂ＿ａｎｇｌｅのＹＥＳのときには、ステップＳＨ２６に進み、ＬＨ（ｊ）を（Ｌｈ−Ｌ０）／（ｆ＿ｓｉｎ＿ｊ（ｊ）−ｂｂ＿ａｎｇｌｅ）に、またＬＬ（ｊ）を（Ｌｌ−Ｌ０）／（ｆ＿ｓｉｎ＿ｊ（ｊ）−ｂｂ＿ａｎｇｌｅ）にそれぞれ設定してステップＳＨ２８に進む。一方、上記判定がｆ＿ｓｉｎ＿ｊ（ｊ）≦ｂｂ＿ａｎｇｌｅのＮＯのときには、ステップＳＨ２７に進み、ＬＨ（ｊ）を（Ｌｌ−Ｌ０）／（ｆ＿ｓｉｎ＿ｊ（ｊ）−ｂｂ＿ａｎｇｌｅ）に、またＬＬ（ｊ）を（Ｌｈ−Ｌ０）／（ｆ＿ｓｉｎ＿ｊ（ｊ）−ｂｂ＿ａｎｇｌｅ）にそれぞれ設定してステップＳＨ２８に進む。
【０１０８】
ステップＳＨ２８では、全てのウィンドウ番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳＨ２５に戻る一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳＨ２９に進む。
【０１０９】
ステップＳＨ２９では、距離データｄ（ｉ，ｊ）が０かどうかを判定し、この判定がｄ（ｉ，ｊ）＝０のＹＥＳのときには、ステップＳＨ３３に進む一方、判定がｄ（ｉ，ｊ）≠０のＮＯのときには、ステップＳＨ３０に進む。このステップＳＨ３０では、距離データｄ（ｉ，ｊ）がＨｗ０（ｉ）よりも大きくかつＨｗ１（ｉ）よりも小さいかどうかを判定し、この判定がＨｗ０（ｉ）＜ｄ（ｉ，ｊ）＜Ｈｗ１（ｉ）のＹＥＳのときには、ステップＳＨ３１に進んで、距離データｄ（ｉ，ｊ）がＬＬ（ｊ）よりも大きくかつＬＨ（ｊ）よりも小さいかどうかを判定し、この判定がＬＬ（ｊ）＜ｄ（ｉ，ｊ）＜ＬＨ（ｊ）のＹＥＳのときには、ステップＳＨ３３に進む。一方、ステップＳＨ３０の判定がＮＯのとき、及びステップＳＨ３１の判定がＮＯのときには、共にステップＳＨ３２に進み、距離データｄ（ｉ，ｊ）をｄ（ｉ，ｊ）＝０に初期化してステップＳＨ３３に進む。
【０１１０】
ステップＳＨ３３では、全てのウィンドウ番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳＨ２９に戻る一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳＨ３４に進んで全てのライン番号について終了したかどうかを判定する。この判定がＮＯのときには、ステップＳＨ２９に戻る一方、判定がＹＥＳのときには、次の８隣接点処理（図１６参照）に進む。
【０１１１】
したがって、車幅方向においてレンジカット線Ｖ０，Ｖ１間に位置しかつ上下方向においてレンジカット線Ｕ０，Ｕ１間に位置する距離データｄ（ｉ，ｊ）のみが抽出され、他の距離データｄ（ｉ，ｊ）は除去された状態で、次の８隣接点処理に進むことになる。尚、第１のラインデータ処理におけるレンジカット処理では、ステップＳＨ３２で距離データｄ（ｉ，ｊ）を初期化しても、その距離データｄ（ｉ，ｊ）は別のところに保存されており、第２のラインデータ処理におけるレンジカット処理で、その保存した距離データｄ（ｉ，ｊ）も含めて、レンジカット線Ｖ０，Ｖ１間及びレンジカット線Ｕ０，Ｕ１間に位置するかどうかを判定する。また、第１のラインデータ処理におけるレンジカット処理では、仮の包絡線ｙ＝３．５に基づいてレンジカット線Ｖ０，Ｖ１が設定される。
【０１１２】
上記第２のラインデータ処理の８隣接点処理及び重み付け計算処理は、第１のラインデータ処理と同じであり、第２レンジカット部２４で抽出した距離データｄ（ｉ，ｊ）に対して改めて８隣接点処理及び重み付け計算処理を行う。
【０１１３】
上記オブジェクトデータ処理（図１０のステップＳＡ５）は、図３３に示すように、前回のサイクルで登録済みの物体Ｏの位置の修正（位置修正処理）を行い、その後、新規物体Ｏの位置の登録（新規物体登録処理）を行う。
【０１１４】
上記位置修正処理動作は、今回得られたラインデータのうち、前回に登録した物体Ｏの位置から所定範囲にあるものをその物体Ｏに含まれるデータであると判断して、その物体Ｏに含まれるラインデータから物体Ｏの新たな位置（重心位置）を求めるもので、具体的には図３４及び図３５に示す如く行われる。
【０１１５】
すなわち、最初のステップＳＩ１で、ライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）とライン代表有効ポイント数ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｐ（ｉ）とを読み込むとともに、前回に登録した物体Ｏの距離Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｋ）、物体Ｏの車両Ｃ前後方向に対する水平方向角度Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｔｈｅｔａ（ｋ）及び物体Ｏの有効ポイント数Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｐ（ｋ）とを読み込む。尚、ｋは物体番号であり、この実施形態ではｋ＝１〜４としている。また、Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｋ）の初期値は１００ｍに設定されている（登録物体Ｏの数が３つ以下の場合、Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｋ）＝１００ｍとなる物体番号が存在する）。
【０１１６】
次のステップＳＩ２では、登録物体Ｏを車両Ｃに近いものから順に並べ、以下のステップＳＩ３〜ＳＩ１０の動作をその近いものから順に行う。まず、ステップＳＩ３では、Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｔｈｅｔａ（ｋ）が比較的小さいことから、登録物体Ｏの前後方向距離ｘｓをｘｓ＝Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｋ）により計算し、横方向（車幅方向）距離ｙｓをｙｓ＝Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｋ）・Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｔｈｅｔａ（ｋ）により計算する。次のステップＳＩ４では、物体Ｏの位置の計算に使用する参考値としての前後方向距離Ｏｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｘｓ（ｋ）、角度Ｏｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｔｈｅｔａ（ｋ）及び有効ポイント数Ｏｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｐ（ｋ）を全て０に設定する。
【０１１７】
次のステップＳＩ５では、今回のラインデータの前後方向距離ｘをｘ＝ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）により計算し、横方向距離ｙをｙ＝ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）・ｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）により計算し、有効ポイント数ｐをｐ＝ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｐ（ｉ）にする。そして、ステップＳＩ６で、ライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）が０かどうかを判定し、この判定がｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）＝０のＹＥＳのときには、ステップＳＩ１０に進む一方、判定がｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）≠０のＮＯのときには、ステップＳＩ７に進む。ステップＳＩ７では、今回のラインデータと前回に登録した物体Ｏの位置の隔たりを計算する。つまり、前後方向の隔たりｄｘａをｄｘａ＝｜ｘｓ−ｘ｜により計算し、横方向の隔たりｄｙａをｄｙａ＝｜ｙｓ−ｙ｜により計算する。
【０１１８】
次のステップＳＩ８では、ｄｘａ＋ｄｙａの値がＫ１・ｘｓ（Ｋ１は定数）よりも小さいかどうかを判定し、この判定がｄｘａ＋ｄｙａ≧Ｋ１・ｘｓのＮＯのときには、ステップＳＩ１０に進む一方、判定がｄｘａ＋ｄｙａ＜Ｋ１・ｘｓのＹＥＳのときには、ステップＳＩ９に進む。つまり、今回のラインデータの位置が前回に登録した物体Ｏの位置の近く（Ｋ１・ｘｓの範囲内）にあれば、そのラインデータは該物体Ｏに含まれるものであると判断してステップＳＩ９に進む。
【０１１９】
ステップＳＩ９では、上記参考値の更新を行う。すなわち、前後方向距離Ｏｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｘｓ（ｋ）を（Ｏｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｘｓ（ｋ）・Ｏｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｐ（ｋ）＋ｘ・ｐ）／（Ｏｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｐ（ｋ）＋ｐ）に、また角度Ｏｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｔｈｅｔａ（ｋ）を（Ｏｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｔｈｅｔａ（ｋ）・Ｏｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｐ（ｋ）＋ｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）・ｐ）／（Ｏｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｐ（ｋ）＋ｐ）に、さらに有効ポイント数Ｏｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｐ（ｋ）をＯｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｐ（ｋ）＋ｐにそれぞれ設定する。また、ラインデータの初期化を行う。つまり、ライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）を０に設定する。
【０１２０】
次のステップＳＩ１０では、全てのライン番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳＩ５に戻ってステップＳＩ５〜ＳＩ９の動作を繰り返す一方、上記判定がＹＥＳのときには、ステップＳＩ１１に進んで新しいデータの定義（位置の修正）を行う。すなわち、物体Ｏの距離Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｋ）をＯｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｘｓ（ｋ）とし、角度Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｔｈｅｔａ（ｋ）をＯｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｔｈｅｔａ（ｋ）とし、有効ポイント数Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｐ（ｋ）をＯｂｊｅｃｔ＿ｖａｌｕｅ．ｐ（ｋ）とする。そして、ステップＳＩ１２では、全ての物体番号（１〜４）について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳＩ３に戻って、車両Ｃに対して次に近い物体ＯについてステップＳＩ３〜ＳＩ１１の動作を繰り返す一方、判定がＹＥＳのときには、次の新規物体登録処理へ進む。尚、物体Ｏの距離Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｋ）＝１００ｍであるときには、ステップＳＩ３以降の処理は行わないで直ちに次の新規物体登録処理へ進む。
【０１２１】
上記新規物体登録処理動作は、上記位置修正処理動作のステップＳＩ９で初期化されずに残ったラインデータから仮の重心位置を求め、さらにその仮の重心位置から所定範囲内にあるラインデータを１つの物体Ｏを構成するものとし、この物体Ｏを構成するラインデータにより新規物体Ｏの位置（重心位置）等を計算して登録するもので、具体的には図３６〜図３８に示す如く行われる。
【０１２２】
すなわち、最初のステップＳＪ１で、ライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）とライン代表有効ポイント数ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｐ（ｉ）とを読み込むと共に、新しい物体Ｏの位置の計算に使用する参考値としての距離ｘｓ＿ｎｅｗ、車両Ｃ前後方向に対する水平方向角度ｔｈｅｔａ＿ｎｅｗ及び有効ポイント数ｐ＿ｎｅｗを全て０に設定する。次のステップＳＪ２では、ラインデータの前後方向距離ｘをｘ＝ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）により計算し、有効ポイント数ｐをｐ＝ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｐ（ｉ）により計算する。そして、ステップＳＩ６で、ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）が０かどうかを判定し、この判定がｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）＝０のＹＥＳのときには、ステップＳＪ５に進む一方、判定がｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）≠０のＮＯのときには、ステップＳＪ４に進む。ステップＳＪ４では、上記参考値の更新を行う。すなわち、距離ｘｓ＿ｎｅｗを（ｘｓ＿ｎｅｗ・ｐ＿ｎｅｗ＋ｘ・ｐ）／（ｐ＿ｎｅｗ＋ｐ）に、角度ｔｈｅｔａ＿ｎｅｗを（ｔｈｅｔａ＿ｎｅｗ・ｐ＿ｎｅｗ＋ｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）・ｐ）／（ｐ＿ｎｅｗ＋ｐ）に、有効ポイント数ｐ＿ｎｅｗをｐ＿ｎｅｗ＋ｐにそれぞれ設定する。
【０１２３】
次のステップＳＪ５では、全てのライン番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳＪ２に戻ってステップＳＪ２〜ＳＪ４の動作を繰り返す一方、上記判定がＹＥＳのときには、ステップＳＪ６に進んで新規物体Ｏの横方向の位置ｙｓ＿ｎｅｗをｘｓ＿ｎｅｗ・ｔｈｅｔａ＿ｎｅｗに設定する。以上の動作により、上記位置修正処理動作で初期化されずに残ったラインデータから仮の重心位置座標（ｘｓ＿ｎｅｗ，ｙｓ＿ｎｅｗ）が求まることになる。そして、次のステップＳＪ７では、新規物体Ｏの距離Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｘｓ、角度Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｔｈｅｔａ及び有効ポイント数Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｐを０に設定して、ステップＳＪ８に進む。
【０１２４】
ステップＳＪ８では、ラインデータの前後方向距離ｘをｘ＝ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）により計算し、横方向距離ｙをｙ＝ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）・ｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）により計算し、有効ポイント数ｐをｐ＝ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｐ（ｉ）にする。そして、次のステップＳＪ９では、ライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）が０かどうかを判定し、この判定がｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）＝０のＹＥＳのときには、ステップＳＪ１３に進む一方、判定がｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）≠０のＮＯのときには、ステップＳＪ１０に進む。ステップＳＪ１０では、ラインデータと上記仮の重心位置の隔たりを計算する。つまり、前後方向の隔たりｄｘｂをｄｘｂ＝｜ｘｓ＿ｎｅｗ−ｘ｜により計算し、横方向の隔たりｄｙｂをｄｙｂ＝｜ｙｓ＿ｎｅｗ−ｙ｜により計算する。
【０１２５】
次のステップＳＪ１１では、ｄｘｂ＋ｄｙｂの値がＫ２・ｘｓ＿ｎｅｗ（Ｋ２は定数）よりも小さいかどうかを判定し、この判定がｄｘｂ＋ｄｙｂ≧Ｋ２・ｘｓ＿ｎｅｗのＮＯのときには、ステップＳＪ１３に進む一方、判定がｄｘｂ＋ｄｙｂ＜Ｋ２・ｘｓ＿ｎｅｗのＹＥＳのときには、スップＳＪ１２に進む。つまり、ラインデータの位置が仮の重心位置の近く（Ｋ２・ｘｓ＿ｎｅｗの範囲内）にあれば、そのラインデータは新規物体Ｏに含まれるものであると判断してステップＳＪ１２に進む。
【０１２６】
ステップＳＪ１２では、新しい物体Ｏの定義を行う。すなわち、距離Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｘｓを（Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｘｓ・Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｐ＋ｘ・ｐ）／（Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｐ＋ｐ）に、また角度Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｔｈｅｔａを（Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｔｈｅｔａ・Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｐ＋ｆ＿ｓｉｎ＿ｉ（ｉ）・ｐ）／（Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｐ＋ｐ）に、さらに有効ポイント数Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｐをＮｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｐ＋ｐにそれぞれ設定する。そして、次のステップＳＪ１３では、全てのライン番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳＪ８に戻ってステップＳＪ８〜ＳＪ１２の動作を繰り返す一方、上記判定がＹＥＳのときには、ステップＳＪ１４へ進む。上記ステップＳＪ１２により最終的に設定された距離Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｘｓ、角度Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｔｈｅｔａ及び有効ポイント数Ｎｅｗ＿ｏｂｊｅｃｔ．ｐが新規物体Ｏの情報として登録されることになる。
【０１２７】
ステップＳＪ１４では、上記車速センサ１３により検出された車速ｖと舵角センサ１４により検出されたハンドル舵角θＨとを読み込み、次のステップＳＪ１５で上記ハンドル舵角θＨの速度を算出するとともに、車両Ｃの走行している走行路の曲率半径Ｒを、
Ｒ＝（１＋Ａ・ｖ２）・（Ｌｂ／θＨ）
の式により算出する。尚、上式中、Ａは車両Ｃの回頭性の良さを表すスタビリティファクタ、Ｌｂは車両Ｃのホィールベースである。
【０１２８】
次のステップＳＪ１６では、上記ハンドル舵角θＨを大小２つの設定値と比較し、ハンドル舵角θＨが小さい側の設定値よりも小さいときには、車両Ｃは直進走行状態にあると見倣して、そのまま表示処理動作（図１０のステップＳＡ６）へ進む。
【０１２９】
上記ハンドル舵角θＨが大小２つの基準値の間にある中状態のときには、車両Ｃは車線変更の状態にあると判定し、ステップＳＪ１７に進んで上記走行路の曲率半径Ｒが所定値以上かどうかを判定する。ここでＲ＜所定値のＮＯと判定されたときには、上記表示処理動作に進むが、Ｒ≧所定値のＹＥＳと判定されると、ステップＳＪ１９に進む。
【０１３０】
また、上記ステップＳＪ１６でハンドル舵角θＨが大きい側の設定値よりも大きいときには、車両Ｃはカーブ走行状態にあると見倣してステップＳＪ１８に進み、上記算出したハンドル舵角θＨの速度があるか、つまりハンドルが動いてハンドル舵角θＨが変化しているか否かを判定する。この判定がＮＯのときには、上記表示処理動作に進むが、ＹＥＳのときには、上記ステップＳＪ１９に進む。
【０１３１】
上記ステップＳＪ１９では、表示装置３１により表示する最大表示距離ｘｍａｘを演算し、次のステップＳＪ２０で、車両Ｃに最も近い物体Ｏまでの距離の検出値ｘｓ１（Ｏｂｊｅｃｔ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｋ）（ｋ＝１〜４）の最小値）を読み込み、ステップＳＪ２１において上記物体Ｏの車両Ｃ（自車）との相対速度ｖｓｓを演算する。次いで、ステップＳＪ２２に進んで上記物体Ｏの所定時間Δｔ経過後の位置ｘｐｒｅｄｉｃｔを、
ｘｐｒｅｄｉｃｔ＝ｘｓ１＋Δｔ・ｖｓｓ
の式より推定し、ステップＳＪ２３において上記推定位置ｘｐｒｅｄｉｃｔが最大表示距離ｘｍａｘ以上かどうかを判定する。この判定がｘｐｒｅｄｉｃｔ＜ｘｍａｘのＮＯのときには、上記表示処理動作に進むが、ｘｐｒｅｄｉｃｔ≧ｘｍａｘのＹＥＳのときには、ステップＳＪ２４において該物体Ｏが車両Ｃから離れつつあるものか否かを判定し、この判定がＮＯのとき（物体Ｏが接近しているとき）には表示処理動作に進む。一方、ステップＳＪ２４の判定がＹＥＳであると、ステップＳＪ２５に進んで表示装置３１での物体Ｏの距離の表示をキャンセルしてリターンする。
【０１３２】
上記表示処理動作は、上記表示装置３１での物体表示のための表示処理を行うもので、具体的には図３９の如く行われる。すなわち、最初のステップＳＫ１で、上記物体Ｏと自車Ｃとの間の距離ｘｓ１が、比較的長い設定値４０ｍ以下かどうかを判定し、この判定がｘｓ１＞４０ｍのＮＯのときには、物体Ｏは自車Ｃから遠く離れて車線変更の障害物となり得ないと判断して、物体表示を行わないでリターンする。一方、ステップＳＫ１の判定がｘｓ１≦４０ｍのＹＥＳのときには、ステップＳＫ２に進んで今度は上記距離ｘｓ１が、極めて短い設定値１０ｍ（物体Ｏが自車Ｃのミラーの死角に入るような距離）以下かどうかを判定する。この判定がｘｓ１≦１０ｍのＹＥＳのときには、物体Ｏが自車Ｃに極めて近接していると判断し、ステップＳＫ３に進んで、その物体Ｏに関する情報を上記表示装置３１の表示画面３１ａにおけるセグメント３４の表示輝度（点灯輝度）のレベルを「設定３」にセットし、次のステップＳＫ４においてセグメント３４の表示色を「赤」にセットした後、ステップＳＫ１０に進み、上記表示装置３１の表示画面３１ａでセグメント列３３のセグメント３４，３４，…の点灯により物体Ｏとの間の現在の距離を表示した後にリターンする。
【０１３３】
上記ステップＳＫ２の判定がｘｓ１＞１０ｍのＮＯのとき（ｘｓ１＝１０〜４０ｍのとき）には、ステップＳＫ５に進み、上記物体Ｏの自車Ｃに対する相対速度ｖｓｓが正か否か、つまり物体Ｏが自車Ｃに対して接近しているか否かを判定し、この判定がＹＥＳ（ｖｓｓ＞０）で物体Ｏが接近状態であるときには、ステップＳＫ６に進み、上記表示装置３１の表示画面３１ａにおけるセグメント３４，３４，…の表示輝度のレベルを中間程度の「設定２」にセットし、次のステップＳＫ７でセグメント３４，３４，…の表示色を「黄」にセットした後、上記ステップＳＫ１０に進む。
【０１３４】
一方、上記ステップＳＫ５の判定がＮＯ（ｖｓｓ≦０）のときには、物体Ｏが離隔状態であると見倣してステップＳＫ８に進み、上記表示画面３１ａにおけるセグメント３４，３４，…の表示輝度のレベルを最も小さい（暗い）「設定１」にセットし、次のステップＳＫ９でセグメント３４，３４，…の表示色を「青」にセットした後、上記ステップＳＫ１０に進む。
【０１３５】
上記表示装置３１における各セグメント列３３のセグメント３４の表示輝度レベルは、図４０に示すように、「設定」の数値が大きくなるほど輝度が大きく（明るく）なるように設定されている。また、上記図３９に示すステップＳＫ１０で行う距離表示については、表示画面３１ａの各セグメント列３３の８個のセグメント３４，３４，…をそれぞれ５ｍの間隔を表すものとし、図４１に示す如く、物体Ｏが４０ｍから５ｍずつ自車Ｃに接近する毎にセグメント３４，３４…の点灯個数が１個ずつ増加するようになっている。したがって、上記のようにステップＳＫ２でｘｓ１≦１０ｍと判定された場合、その距離ｘｓ１の算出結果に応じて、セグメント列３３の８個のセグメント３４，３４，…のうち下から７個目までのセグメント３４，３４，…（ｘｓ１＝５〜１０ｍの場合）、又は全てのセグメント３４，３４，…（ｘｓ１＜５ｍの場合）が点灯し、そのセグメント３４，３４，…の点灯が最も明るい「設定３」の輝度レベルでかつ最も注意を喚起させる「赤」の色で行われる。尚、図４２では、全てのセグメント３４，３４，…が「設定３」の輝度レベルでかつ「赤」色で点灯している表示状態を例示している。
【０１３６】
この実施形態では、上記検知センサ１０及び測距回路１６により車両Ｃの周囲に存在する物体Ｏの距離データを検出する物体距離データ検出手段が構成されている。
【０１３７】
また、上記第１レンジカット部２３により、上記物体距離データ検出手段によって検出された距離データのうち、所定の領域にある位置の距離データを抽出する第１の距離データ抽出手段が構成されている。
【０１３８】
さらに、上記包絡線設定部２７により、上記物体距離データ検出手段３０によって検出された複数の距離データにそれぞれ対応する物体検出位置の略水平面上の位置Ｔ，Ｔ，…に基づいて該略水平面上の位置Ｔ，Ｔ，…を車幅方向外側から含むような包絡線Ｖを設定する包絡線設定手段が構成されている。
【０１３９】
そして、上記第２レンジカット部２４により、第１の距離データ抽出手段により抽出された距離データ及び抽出されなった距離データのうち、上記包絡線設定手段により設定された包絡線Ｖの車幅方向内側にある位置の距離データを抽出する第２の距離データ抽出手段が構成されている。
【０１４０】
また、物体認識部２０により、上記第２の距離データ抽出手段により抽出された距離データに基づいて物体Ｏを認識する物体認識手段が構成されている。
【０１４１】
したがって、この実施形態では、左右後側方検知センサ１０，１０により画像が輝度情報として捕らえられると、まず、コントローラ１５の各測距回路１６において、各検知センサ１０の画像がライン列及びウィンドウ方向にそれぞれ分割されて各領域Ｅについて距離ｄ（ｉ，ｊ）が測定される。続いて、白線除去部２２において、水平に並んでいる距離データが路面上の白線等として除去される。そして、第１レンジカット部２３において、車両Ｃの前後方向に延びかつ車両Ｃから車幅方向に３．５ｍ離れた直線を仮の包絡線として、この仮の包絡線に基づいて水平方向のレンジカット線Ｖ０，Ｖ１が設定されるとともに、路面と平行な２つの上下方向のレンジカット線Ｕ０，Ｕ１が設定され、これら水平方向のレンジカット線Ｖ０，Ｖ１間及び上下方向のレンジカット線Ｕ０，Ｕ１間に位置する距離データが抽出される。
【０１４２】
次いで、８隣接点処理部２５で、上記抽出された領域Ｅ毎の距離ｄ（ｉ，ｊ）及び隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離の差ｄｘに基づいて各領域Ｅ毎の距離データの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）が付与され、ライン距離演算部２６において上記有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づき重み付け計算によりライン毎のライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）が演算される。そして、包絡線設定部２７においてライン距離演算部２６により演算されたライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）から包絡線Ｖが設定される。すなわち、検出された複数の距離データにそれぞれ対応する物体検出位置の略水平面上の位置Ｔ，Ｔ，…が求められて、これらの位置Ｔ，Ｔ，…に基づき該位置Ｔ，Ｔ，…を車幅方向外側から含むような包絡線Ｖが設定される。このように、包絡線Ｖを設定する上で不要と考えられる距離データ）を、仮の包絡線を設定して、包絡線Ｖを設定する上で不要と考えられる距離データを除去し、残った各領域Ｅについての距離データの有効性を隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との関係から有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）として判定し、この有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいてライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）を求めて、その距離から包絡線Ｖを設定するので、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その影響を可及的に低減することができ、高精度の距離演算が可能となって正確でかつ適正な包絡線Ｖを設定することができる。
【０１４３】
次に、第２レンジカット部２３において、上記設定した包絡線Ｖに基づいて水平方向のレンジカット線Ｖ０，Ｖ１が設定されるとともに、路面と平行な２つの上下方向のレンジカット線Ｕ０，Ｕ１が設定され、第１レンジカット部２３により抽出された距離データ及び抽出されなった距離データから、上記水平方向のレンジカット線Ｖ０，Ｖ１間及び上下方向のレンジカット線Ｕ０，Ｕ１間に位置する（包絡線Ｖの車幅方向内側に位置する）距離データが抽出される。そして、この抽出された距離データに対して、再度８隣接点処理と重み付け計算処理とが行われてライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）が演算され、物体認識部２０においてこのライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）から物体Ｏが認識される。このように、上記包絡線Ｖに基づいて再度レンジカットラインを設定することにより必要な距離データのみを抽出して物体Ｏを認識するので、他の車両をガードレール等と区別して確実にかつ正確に認識することができる。よって、物体Ｏの認識精度及び識別精度を高めることができる。
【０１４４】
また、上記８隣接点処理部２５では、領域Ｅと隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘがしきい値ｄ０よりも小さいときに有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）（付与ポイント数ｐｐ）を付与するようにしているので、領域Ｅの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘがしきい値ｄ０よりも小さいときのみを有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の付与によって有効と判断でき、距離演算の精度を高めることができる。
【０１４５】
そのとき、上記しきい値ｄ０は、領域Ｅの測定距離データに応じて可変とされ、図４７〜図４９に示すように、領域のライン位置に応じて設定された基準距離値ｄｉが大きいほど大きくなるように設定すれば、遠距離側領域の距離データについてのしきい値ｄ０を大きくすることで、その距離データの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を増やし、遠距離側の物体Ｏについての距離データがばらついても正確なデータを得ることができる。
【０１４６】
また、図５０及び図５１に示す如く、しきい値ｄ０は、各領域Ｅの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘの平均値Ｄに基づき、該平均値Ｄが大きいほど大きくなるように設定すれば、実際に測定された距離データに応じてしきい値ｄ０が設定されるので、遠距離側が変化してもそれにしきい値ｄ０を安定して対応させることができる。
【０１４７】
上記８隣接点処理部２５においては、付与する有効ポイント数を領域Ｅの距離ｄ（ｉ，ｊ）に応じて変え、図５２に示すように、ウィンドウ方向にある隣接領域Ｒ２，Ｒ７の有効ポイント数をライン列方向よりも大きくするようにされている。すなわち、ＣＣＤチップ１１でのＣＣＤラインが等間隔である場合、遠距離領域に含まれるライン数が近距離領域に比べ少なくなり、遠距離側の物体Ｏが近距離側の物体Ｏに比べ認識され難くなるが、この実施形態のように、隣接領域がウィンドウ方向にあるときの有効ポイント数をライン列方向よりも大きくすれば、上記少ないライン数であっても有効ポイント数を増加でき、遠距離側物体Ｏを認識する確率を高めることができる。
【０１４８】
また、図５３に示すように、遠距離側ライン位置での有効ポイント数を近距離側ライン位置よりも大きくするようにしても、同様の効果が得られる。
【０１４９】
さらに、図５４に示すように、隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘが所定値Ｄ１又はＤ２よりも小さいときに有効ポイント数を大きくするようにすると、物体Ｏを認識し易くすることができる。
【０１５０】
また、図５５に示す如く、測定された距離ｄ（ｉ，ｊ）が所定値Ｌよりも大きいときに有効ポイント数を大きくするようにしても、上記と同様の作用効果を奏することができる。
【０１５１】
図４５に示すように、距離が近距離側及び中距離側にあるときのみ有効ポイント数を付与する処理を行い、遠距離側にあるときには有効ポイント数の付与処理を行わないようにすると、遠距離側では、距離データの有効性を判断する有効ポイント数の付与処理が行われず、その距離データが有効ポイント数の付与処理によってノイズ等として落とされることなく、そのまま採用される。この場合でも同様の効果が得られる。
【０１５２】
上記ライン距離演算部２６では、有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きい領域についてライン毎の距離演算を行うので、ライン代表距離ｌｉｎｅ＿ｄａｔａ．ｘｓ（ｉ）を正確に演算することができる。
【０１５３】
そのとき、図５８〜図６１に示すように、上記ライン代表しきい値Ｐ０は、距離が遠距離側になるほど小さく設定する（図５８に示す如く、遠距離側のライン位置ほど小さくなるようにライン毎に設定するか、又は図５９に示す如く、測定された距離ｄ（ｉ，ｊ）が大きくなるほど小さくなるように設定する）と、遠距離側領域のライン代表しきい値Ｐ０が近距離側領域よりも小さいので、遠距離側の距離データの取りこぼしが防止でき、その遠距離側の距離演算を精度良く行って遠距離側の物体Ｏを正確に認識することができる。
【０１５４】
また、図６０及び図６１に示すように、ライン代表しきい値Ｐ０を、予め設定された検出エリアＡ１〜Ａ４毎に設定すると、所望の検出エリアＡ１〜Ａ４の距離演算を精度良く行うことができる。
【０１５５】
一方、図６２〜図６４に示す如く、上記ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン毎の距離データの検出状況に応じて設定することで、ライン代表しきい値Ｐ０が検出状況に応じて変化して設定され、距離演算の精度をさらに高めることができる。
【０１５６】
すなわち、図６２に示すように、ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数Ｐｍａｘに応じて、その最大有効ポイント数Ｐｍａｘが大きいほど大きくなるように設定すると、ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数Ｐｍａｘに応じて変化する。また、図６３に示す如く、ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和Ｐｓｕｍに応じて、その総和Ｐｓｕｍが大きいほど大きくなるように設定すれば、ライン代表しきい値Ｐ０が、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和Ｐｓｕｍに応じて変化する。したがって、いずれの場合でも、距離演算の精度を高めることができる。
【０１５７】
また、図６４に示す如く、ライン代表しきい値は、各ライン上の領域での距離データの検出頻度に基づいて設定すると、距離データの検出頻度が高いときには、ライン代表しきい値を大きく設定して、距離演算の精度を高めることができる。
【０１５８】
図１８に示すように、上記ライン距離演算部２６において、各ライン上の領域の最大有効ポイント数となる距離Ｄｍａｘを基準として、該距離Ｄｍａｘから所定距離ｄ０以上外れた距離データを距離演算に用いないように構成すれば、各ライン上の領域の最大有効ポイント数となる距離Ｄｍａｘから所定距離ｄ０の範囲内にある距離データのみで距離演算が行われ、高精度の距離演算を行うことができる。
【０１５９】
そして、上記包絡線設定部２７において、図２３及び図２４に示す如く、水平方向に配列された複数のラインにおける距離データ間の車幅方向の位置が所定距離ｙｔｈｒｅｓｈｏｌｄ以上異なるときに、上記ライン上の車両前後方向の遠い側の距離データに対応する位置ＴＳ′を車両Ｃの車幅方向に延びる線Ｗ上に投影した位置に補助点ＴＳを設定し、該補助点ＴＳを含めて包絡線Ｖを設定すれば、車両Ｃの斜め後方に、例えば物体Ｏとしてのトラックやガードレールが混在しているときでも、それらのデータをより一層正しく処理することができる。
【０１６０】
また、図２５に示すように、検出した距離データＮが所定数Ｎ０以上あるときに包絡線Ｖを更新し、設定した包絡線Ｖが前回の包絡線Ｖに比べて所定以上に変化したときに包絡線Ｖの更新を行わないようにすれば、検出距離データ数Ｎが多い分だけ包絡線Ｖの設定精度を高めることができ、しかも、更新した今回の包絡線Ｖの各項の係数ｃ０，ｃ１，ｃ２と前回の包絡線Ｖの同係数ｃ０′，ｃ１′，ｃ２′とを比較して、両者の差│ｃ０−ｃ０′│，│ｃ１−ｃ１′│，│ｃ２−ｃ２′│がそれぞれ所定値Δｃ０，Δｃ１，Δｃ２以上大きくて今回の包絡線Ｖが前回の包絡線Ｖに比べて所定以上に変化したとき、それはガードレールの形状変化やブッシュの変化等による一時的な外乱によるものと判定される。このときには、その包絡線Ｖの更新が禁止されるので、包絡線Ｖの設定を安定して行って信頼性を向上させることができる。
【０１６１】
さらに、図２６及び図２７に示す如く、走行環境検出手段４１により車両Ｃの走行環境が所定以上に変化したことが検出されたときに、設定した包絡線Ｖが前回の包絡線Ｖに比べて所定以上に変化しても包絡線Ｖの更新を行うようにすれば、このような車両Ｃの走行環境の変化時に包絡線Ｖの更新を行うことで、包絡線Ｖの設定精度を高めることができる。
【０１６２】
上記物体認識部２０においては、今回のラインデータの位置が前回に登録した物体Ｏの位置から所定範囲内にあれば、そのラインデータは該物体Ｏに含まれるものであると判断してその物体Ｏの位置を修正すると共に、残りのラインデータから新規物体Ｏを認識するので、既に登録済みの物体Ｏと新規物体Ｏとを正確に区別することができる。しかも、新規物体Ｏを認識する際、上記残りのラインデータから仮の重心位置を求め、この重心位置から所定範囲内にあるラインデータを１つの物体Ｏを構成するものとし、この所定範囲内にあるラインデータにより新規物体Ｏの位置等を計算して登録するので、ノイズ等が誤って新規物体Ｏとして登録されるのを抑制することができる。
【０１６３】
そして、上記登録物体Ｏが車両Ｃの車線変更の障害物と判定されて、車両Ｃに最も近い車両Ｃとの間の距離ｘｓ１に関する情報が表示部３１のセグメント３４，３４，…の点灯表示により乗員に報知されるので、乗員は車線変更の障害物としての物体Ｏ（他の車両）を容易に知ることができる。
【０１６４】
また、上記測距回路１６の測距特性は、遠距離側ラインを基準として、他のラインを補完するように構成されているので、検知センサ１０後方のドアミラー６のミラー等の測距精度への影響を避ける目的で、ライン毎の測距特性を所定ラインを基準にして他のラインを補完するとき、遠距離側の距離データの有効性を高めつつ、全てのラインの検出精度を良好に補正することができる。
【０１６５】
尚、上記実施形態では、最初に白線除去処理を行うようにしているが、この処理は必ずしも必要ではなく、路面傾斜角演算処理以外は省略してもよい。
【０１６６】
また、上記実施形態では、第１のラインデータ処理において第１レンジカット部２３で仮の包絡線を設定してレンジカット処理を行ったが、このレンジカット処理は省略してもよい。すなわち、白線除去処理により残った距離データに対してレンジカット処理を行わないで、その残った距離データ全てに対して８隣接点処理及び重み付け処理を行った後に包絡線Ｖを設定するようにしてもよい。このようにしても、レンジカットラインをかなり精度良く適正に設定することができる。但し、上記実施形態の如く第１レンジカット部２３でレンジカット処理を行ってから包絡線Ｖを設定した方が、レンジカットラインの設定精度、延いては物体Ｏの認識精度をより一層高めることができる。
【０１６７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の車両の物体認識装置によると、車両の周囲に存在する物体の距離データを検出し、これら検出された複数の距離データにそれぞれ対応する物体検出位置の略水平面上の位置に基づいて該略水平面上の位置を車幅方向外側から含むような包絡線を設定し、この設定包絡線の車幅方向内側にある位置の距離データを抽出して物体を認識するようにするとともに、水平方向に配列された隣接する複数のラインにおける上記距離データ間の車幅方向の位置が所定距離以上異なるときに、上記ライン上の車両前後方向で車両から遠い側の距離データに対応する位置を車両の車幅方向に延びる線上に投影した位置に補助点を設定し、該補助点を含めて包絡線を設定するようにしたことにより、その包絡線をレンジカットラインとして精度良く適正に設定でき、物体の認識精度及び識別精度を高めることができ、例えばガードレールと他車との識別精度の容易化を図ることができる。
【０１６８】
また、本発明の他の車両の物体認識装置によると、車両の周囲に存在する物体の距離データを検出し、この検出された距離データから所定の領域にある位置の距離データを抽出し、この抽出された複数の距離データにそれぞれ対応する物体検出位置の略水平面上の位置に基づいて該略水平面上の位置を車幅方向外側から含むような包絡線を設定し、上記抽出された距離データ及び抽出されなった距離データから、上記設定包絡線の車幅方向内側にある位置の距離データを抽出して物体を認識するようにするとともに、水平方向に配列された隣接する複数のラインにおける上記距離データ間の車幅方向の位置が所定距離以上異なるときに、上記ライン上の車両前後方向で車両から遠い側の距離データに対応する位置を車両の車幅方向に延びる線上に投影した位置に補助点を設定し、該補助点を含めて包絡線を設定するようにしたことにより、レンジカットラインの設定精度のさらなる向上化を図ることができ、物体の認識精度及び識別精度をより一層高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施形態に係る物体認識装置の各構成部品の車両での位置を示す斜視図である。
【図２】  物体認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】  物体認識装置の詳細構成を示すブロック図である。
【図４】  検知センサにより物体を測距する概念を示す側面図である。
【図５】  ＣＣＤチップにより捕らえた画像を示す図である。
【図６】  ＣＣＤチップにより捕らえた画像の中のラインをウィンドウ方向に分割して領域を区分する概念を示す図である。
【図７】  上下のＣＣＤチップにより得られた画像が同じラインでずれて視差が生じる状態を示す説明図である。
【図８】  上下のＣＣＤチップにより物体までの距離を測定する原理を示す図である。
【図９】  ＣＣＤチップにより得られた画像におけるＣＣＤラインの測距方向を示す平面図である。
【図１０】  コントローラの制御動作を概略的に示すフローチャートである。
【図１１】  白線除去処理動作を示すフローチャートである。
【図１２】  第１のラインデータ処理を概略的に示すフローチャートである。
【図１３】  上下方向のレンジカット領域を示す側面図である。
【図１４】  水平方向のレンジカット領域を示す平面図である。
【図１５】  領域に隣接する８隣接領域の配置を示す図である。
【図１６】  第１及び第２のラインデータ処理における８隣接点処理動作を示すフローチャートである。
【図１７】  第１及び第２のラインデータ処理における重み付け計算処理動作を示すフローチャートである。
【図１８】  重み付け計算処理動作の変形例を示すフローチャートである。
【図１９】  ８隣接点処理から重み付け計算処理までの具体例を示す図である。
【図２０】  包絡線設定処理動作を示すフローチャートである。
【図２１】  包絡線設定処理における包絡線演算処理動作（参考例）を示すフローチャートである。
【図２２】  物体検出位置から包絡線を演算するための原理を示す平面模式図である。
【図２３】  包絡線設定処理動作の第１例を示すフローチャートである。
【図２４】  物体検出位置の補助点を登録する原理を示す平面模式図である。
【図２５】  包絡線設定処理動作の第２例を示すフローチャートである。
【図２６】  包絡線設定処理動作の第３例を示すフローチャートである。
【図２７】  包絡線設定処理動作の第４例を示すフローチャートである。
【図２８】  水平方向のレンジカットを行うための原理を示す平面模式図である。
【図２９】  上下方向のレンジカットを行うための原理を示す側面模式図である。
【図３０】  第１及び第２のラインデータ処理におけるレンジカット処理動作を示すフローチャートである。
【図３１】  図３０のフローチャートの一部から続くレンジカット処理動作を示すフローチャートである。
【図３２】  図３１のフローチャートの一部から続くレンジカット処理動作を示すフローチャートである。
【図３３】  オブジェクトデータ処理を概略的に示すフローチャートである。
【図３４】  オブジェクトデータ処理における登録済み物体の位置修正処理動作を示すフローチャートである。
【図３５】  図３４のフローチャートの一部から続く位置修正処理動作を示すフローチャートである。
【図３６】  オブジェクトデータ処理における新規物体登録処理を示すフローチャートである。
【図３７】  図３６のフローチャートの一部から続く新規物体登録処理を示すフローチャートである。
【図３８】  図３７のフローチャートの一部から続く新規物体登録処理を示すフローチャートである。
【図３９】  表示処理動作を示すフローチャートである。
【図４０】  表示処理動作で用いる表示輝度マップの特性を示す図である。
【図４１】  表示処理動作で用いるセグメント点灯個数マップの説明図である。
【図４２】  表示部での表示状態を示す図である。
【図４３】  視差に応じた距離補正のための特性を示す特性図である。
【図４４】  検出率に応じて昼夜判定するための説明図である。
【図４５】  各領域毎の有効ポイント数付与の実行判断のための具体例を示すフローチャートである。
【図４６】  距離しきい値の設定のための第１例を示すフローチャートである。
【図４７】  距離しきい値の設定のための第２例を示すフローチャートである。
【図４８】  基準距離値の設定例を示す図である。
【図４９】  距離しきい値の設定のための第３例を示すフローチャートである。
【図５０】  距離しきい値の設定のための第４例を示すフローチャートである。
【図５１】  距離差の平均値に応じて距離しきい値を設定する例を示す図である。
【図５２】  各領域毎の有効ポイント数付与のための第１例を示すフローチャートである。
【図５３】  各領域毎の有効ポイント数付与のための第２例を示すフローチャートである。
【図５４】  各領域毎の有効ポイント数付与のための第３例を示すフローチャートである。
【図５５】  各領域毎の有効ポイント数付与のための第４例を示すフローチャートである。
【図５６】  各領域毎の有効ポイント数付与のための第５例を示すフローチャートである。
【図５７】  ライン代表しきい値の設定のための第１例を示すフローチャートである。
【図５８】  ライン代表しきい値の設定のための第２例を示す特性図である。
【図５９】  ライン代表しきい値の設定のための第３例を示す特性図である。
【図６０】  ライン代表しきい値の設定のための第４例を示す特性図である。
【図６１】  ライン代表しきい値の設定のための第４例における検出エリアを示す平面図である。
【図６２】  ライン代表しきい値の設定のための第５例を示すフローチャートである。
【図６３】  ライン代表しきい値の設定のための第６例を示すフローチャートである。
【図６４】  ライン代表しきい値の設定のための第７例を示すフローチャートである。
【図６５】  ライン代表しきい値の設定のための第７例におけるデータ個数の演算例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
Ｃ  車両
Ｏ  物体
Ｖ  包絡線
ＰＳ  補助点
１０  後側方検知センサ（物体距離データ検出手段）
１１  ＣＣＤチップ（多段ライン型ＣＣＤ）
１５  コントローラ
１６  測距回路（物体距離データ検出手段）
２０  物体認識部（物体認識手段）
２３  第１レンジカット部（第１の距離データ抽出手段）
２４  第２レンジカット部（第２の距離データ抽出手段）（距離データ抽出手段）
２７  包絡線設定部（包絡線設定手段）
４１  走行環境検出手段
【図１】
0004400980.tif 000002
【図２】
0004400980.tif 000003
【図３】
0004400980.tif 000004
【図４】
0004400980.tif 000005
【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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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４９】
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【図５７】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６５】
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