(57)【要約】【課題】  ノイズ成分が一定でない場合であっても確実な障害物検知を可能にするとともに、障害物検知の拘束処理を可能とする車両用障害物検知装置および車両用障害物検知方法を提供すること。【解決手段】  測定対象物に対して送信波を発信し、送信波が測定対象物に反射して戻ってくる反射波を受信する超音波センサ１０と、受信器による受信波をウェーブレット変換を用いて多重解像度解析して前記受信波の周波数バンドを算出し（ステップＳ３３）、ウェーブレット変換においてノイズを除去するレベルを可変にして（ステップＳ３１，Ｓ３４）、反射波に基づいて障害物を検知するコントローラ４０とを備え、受信波から前記ノイズを除去して障害物検知を行うようにした。【選択図】        図１
2007147540.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象物に対して送信波を発信する送信器と、
前記送信波が測定対象物に反射して戻ってくる反射波を受信する受信器と、
該受信器による受信波をウェーブレット変換を用いて多重解像度解析し、前記受信波の周波数バンドを算出する解析手段と、
前記解析手段のウェーブレット変換においてノイズを除去するレベルを可変にするノイズレベル可変手段と
前記反射波に基づいて障害物を検知する障害物検出手段と
を備え、
前記受信波から前記ノイズを除去して障害物検知を行うことを特徴とする車両用障害物検知装置。
【請求項２】
請求項1に記載の車両用障害物検知装置において、
前記ノイズレベル可変手段は前記受信波の振幅に基づいて、前記各周波数バンドの成分からノイズを除去する周波数バンドを決定するノイズ周波数バンド決定手段からなることを特徴とする車両用障害物検出装置。
【請求項３】
請求項1に記載の車両用障害物検知装置において、
前記ノイズレベル可変手段は送信時の送信波の長さTと残響時間から決定した受信波からノイズを除去する周波数バンドを決定するノイズ周波数バンド決定手段からなることを特徴とする車両用障害物検出装置。
【請求項４】
請求項１に記載の車両用障害物検知装置において、
前記ノイズレベル可変手段は、前記反射波が自車に到達前の前記受信波を用いて、ノイズを除去する周波数バンドを決定するノイズ周波数バンド決定手段からなることを特徴とする車両用障害物検知装置。
【請求項５】
請求項１に記載の車両用障害物検知装置において、
前記ノイズレベル可変手段は、フーリエ変換によって前記受信波の周波数解析を行って得られた値に基づいて前記ノイズを除去する周波数バンドを決定するノイズ周波数バンド決定手段からなることを特徴とする車両用障害物検知装置。
【請求項６】
請求項５に記載の車両用障害物検知装置において、
前記ノイズ周波数バンド決定手段は前記周波数解析から前記受信波の振幅が最も大きな中心周波数を推測し、中心周波数が含まれる周波数バンド以外の周波数バンドを、前記ノイズを除去する周波数バンドと決定することを特徴とする車両用障害物検知装置。
【請求項７】
請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の車両用障害物検知装置において、
前記解析手段及び前記ノイズレベル可変手段を、前記受信波の振幅が設定値未満の場合に実行することを特徴とする車両用障害物検知装置。
【請求項８】
測定対象物に対して送信波を発信した後、測定対象物から反射して戻ってくる反射波を受信し、該受信波をウェーブレット変換を用いて多重解像度解析して周波数バンド解析するとともに、該ウェーブレット変換時のノイズ除去レベルを可変にし、ノイズが除去された反射波に基づいて障害物を検知することを特徴とする車両用障害物検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波やレーザ等を用いて送信波を送信し、測定対象物に反射して戻ってきた反射波から障害物を検知する技術分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
この種の技術としては、特許文献１に記載の技術が開示されている。この公報では、ノイズを含む全ての教師信号のウェーブレット変換係数列Ws+N(t,a)を入力したときに、目標信号の教師信号のみのウェーブレット変換係数列Ws(t,a)に最も近い係数列を生成するような、ウェーブレット係数フィルタF(W)を生成する。更にセンサ等からの混在信号V(t)をウェーブレット変換装置によって変換してウェーブレット変換係数列WV(t,a)に展開し、前述のウェーブレット係数フィルタF(W)によってフィルタリングしてWfV(t,a)を算出する。次に、WfV(t,a)を逆ウェーブレット変換してノイズ除去された信号Vf(t)を得るようにしている。
【特許文献１】特許３０４０６５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記従来技術では、ノイズ成分と信号成分とを正確に見分けるために予めノイズ成分を確定しているため、車両走行時等のようにノイズ成分が一定でない場合には、ノイズ成分を正確に峻別することが出来ない虞がある。
【０００４】
また、反射波から測定対象物との衝突の危険度等を予測して危険回避や報知等を行う装置に用いた場合、ノイズ成分の峻別を極短時間に実行することが求められる。
【０００５】
本発明は、上記問題に着目してなされたもので、その目的とするところは、ノイズ成分が一定でない場合であっても確実な障害物検知を可能にするとともに、障害物検知の高速処理を可能とする車両用障害物検知装置および車両用障害物検知方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の車両用障害物検知装置では、測定対象物に対して送信波を発信する送信器と、送信波が測定対象物に反射して戻ってくる反射波を受信する受信器と、該受信器による受信波をウェーブレット変換を用いて多重解像度解析し、受信波の周波数バンドを算出する解析手段と、解析手段のウェーブレット変換においてノイズを除去するレベルを可変にするノイズレベル可変手段と反射波に基づいて障害物を検知する障害物検出手段とを備え、受信波から前記ノイズを除去して障害物検知を行うようにした。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の車両用障害物検知装置にあっては、各周波数バンドの成分からノイズを除去する周波数バンドを受信波の振幅に基づいて決定することで、ノイズ成分が一定でない場合であっても正確にノイズ成分を特定するとともに、ノイズ成分の特定をオンライン化することが可能となり、確実に障害物を検知することができるとともに、障害物検知の高速化を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の障害物検知装置を実現する最良の形態を、実施例１乃至実施例４に基づいて説明する。
【実施例１】
【０００９】
まず、構成を説明する。
【００１０】
図１は、障害物検知装置を搭載した乗員保護装置１の構成を示す図である。乗員保護装置１は、超音波を送受信する超音波センサ（送信器、受信器）２と、送受信制御を行う送受信回路３と、送受信回路３からの情報を処理するコントローラ４と、このコントローラ４の信号により衝突時の乗員保護を図る乗員拘束装置５とを備える。乗員拘束装置５は、例えばエアバッグ、シートベルト、シート、ヘッドレスト等を有する。
【００１１】
超音波センサ２は、超音波を車外に向けて発信すると共に、送信した超音波のうち、測定対象物にて反射して戻ってくる反射波を含む受信波の受信も行う。
【００１２】
以降では、反射波とは超音波センサ２が送信する送信波が測定対象物にて反射して戻ってくる波のみを示し、一方、受信波とは反射波及びノイズを含んだ超音波センサ２が受信した全ての波を示す。即ち、超音波センサ２はノイズ等を受信することがあるので、反射波が超音波センサ２に届く前であっても受信波を検出する。
【００１３】
図２は、超音波センサ２の設置状態を示す車両後方図である。図２において、超音波センサ２は車体６の後方側面に取り付けている。具体的には、超音波センサ２は、バンパフェイシア６０の中央付近に設けている。
【００１４】
超音波センサ２は、自動車等において超音波を利用して後方の障害物との間の距離を検出し、その距離情報を表示部や警報器を通じて報知するようにしたバックソナーや、超音波を利用して自動車のコーナ部から所定距離以内の障害物を検出し、その距離及び位置情報を報知する様にしたコーナソナーのような障害物検知装置と同様の構成である。
【００１５】
また、超音波センサ２を車両前面もしくは後面に装着し、自車の前方もしくは後方を走行している車両との距離や相対速度を算出して、自車が障害物と衝突する可能性があると予測する場合に、車両に搭載された乗員保護装置を作動させる事前検知型乗員安全装置に装着された超音波センサとも同様の構成ある。
【００１６】
さらに、超音波センサ２は、自車後方の障害物との間の距離を超音波により検出するバックソナーや、コーナ部から所定距離以内に存する車外対象物を超音波により検出するコーナソナーと共用しても良い。
【００１７】
この様な障害物検知装置もしくは事前検知式乗員安全装置の多くは、送信器から超音波を送信して、障害物によって反射してきた超音波を受信器で受信し、送信した時間から反射波を受信するまでの時間から障害物の距離を算出、また受信波の周波数を分析しドップラ式に当てはめて相対速度を算出している。したがって、本実施例で使用する超音波センサ２は、これらの装置に装着されたセンサを流用することが可能である。
【００１８】
図１に戻り、送受信回路３は送受信のタイミングや振幅を決定して超音波素子を駆動させ、且つ、この超音波素子により受信された信号を増幅し、増幅した信号に対して設定した閾値を用いて測定対象物からの反射波を検出する。
【００１９】
コントローラ４は、送受信回路３からの信号を入力する入力部４０及び乗員拘束装置５に対して作動信号を送信する出力部４１を有する。コントローラ４は、入力部４０として、一般的なA/D変換機能を有する電子装置やデジタル信号を受信できる通信ポートを使用することが可能である。さらに、コントローラ４は、入力部４０で受信した信号を処理し、障害物を検知して、この障害物が車両に衝突する可能性を判断するCPU４２を有し、またCPU４２の作動のために必要なRAM４３やROM４４を有する。ROM４４は衝突判定のためのプログラムが記憶しており、車両の電源を投入した時点で判断を開始する。
【００２０】
また、コントローラ４は、既存のエアバッグやシートベルト装置のために用いるコントローラと共用するようにしても良い。さらに、コントローラ４は、車外対象物までの距離及び車外対象物の位置情報を運転者に報知するための障害物検知装置や、その距離情報を表示部又は警報器を通じて報知する提示装置などに接続しても良い。
【００２１】
乗員拘束装置５は、作動信号の受信により作動して乗員を拘束するものである。また、乗員拘束装置５は、エアバッグ、シートベルト、シート、ヘッドレスト等の拘束手段を含んでおり、これらによって、衝突予測時に乗員を拘束等する構成となっている。なお、乗員拘束装置５は、衝突による衝撃を吸収すべく、車体６の装備した部品を移動させるデバイスであっても良いし、車体６に装備された部品の衝撃吸収特性を変化させるデバイスであっても良い。
【００２２】
次に、作用を説明する。
【００２３】
［障害物検出処理］
図３はコントローラ４において行われる処理の流れを示すフローチャートである。
【００２４】
ステップＳ１では、超音波を発信し、発信が終了すると、ステップＳ２へ移行して、ステップＳ１で送信した超音波の反射波の受信を開始する。
【００２５】
ステップＳ３では、受信した受信波のノイズの除去を行うフィルタ処理のサブルーチンを実行する。
【００２６】
ステップＳ４では、ステップＳ３でフィルタ処理をした反射波信号から、自車と測定対象物との距離及び相対速度とを算出する。なお、ステップＳ４は本発明の障害物検出手段に相当する。
【００２７】
ステップＳ５では、ステップＳ４で算出した測定対象物までの自車と測定対象物との距離及び相対速度に応じて、自車と測定対象物との衝突の可能性を予測する。衝突すると予測する場合には、乗員拘束装置５を作動させる判定を行い、ステップＳ６へ移行し、衝突しないと予測する場合には、ステップＳ１へ戻る。
【００２８】
ステップＳ６では、乗員保護が必要であると想定するシーンであるため、乗員拘束装置５に作動を指令する。
【００２９】
［フィルタ処理］
本発明の主要構成要素である解析手段及びノイズレベル可変手段について詳述する。
【００３０】
予め、ノイズの信号波形の情報を保持できれば、測定対象物からの反射波をウェーブレット変換によって多重解像度解析を行ったものから、ノイズの信号波形をウェーブレット変換によって多重解像度解析を行ったものを除去することで、ノイズを含まない反射信号を得ることができる。一方、本実施例のように、車両に搭載した障害物検知装置等に設けた超音波センサ２においては、走行条件や気象条件等によって発生するノイズ信号が異なる。そのため、測定のたびにノイズ信号波形は変化し、予めノイズ信号波形を保持することを難しい。
【００３１】
そこで、本実施例では受信した受信波ごとにウェーブレット変換によって多重解像度解析を行い、各周波数バンド成分の振幅に応じてノイズを除去する周波数バンドを決定する。
【００３２】
図４は、フィルタ処理サブルーチンの処理の流れを示すフローチャートであって、ステップＳ３３は本発明の解析手段に相当し、ステップＳ３１及びステップＳ３４は本発明のノイズレベル可変手段及びノイズ周波数バンド決定手段に相当する。
【００３３】
ステップＳ３１では、受信データから送信波及び送信波の残響の振幅が略ゼロになるまでの時間の離散データ部分の配列をシフトして除去する。超音波センサ２が超音波を送信してからしばらくの間、超音波センサ２は超音波の送信波と、この送信波の残響とを受信するのでステップＳ３１の処理が必要となる。除去する領域の長さは、送信時の送信波の長さTと残響時間から予め決定されており、送信時の長さTは次の式（１）で決定する。
【数１】
2007147540.tif 000003
残響時間は、使用する超音波センサ２の特性に依存しているため、製造時に実験を行い所定の振幅で送信した場合の残響時間を決定しておく。
【００３４】
ステップＳ３２では、送信波と残響データの部分を除去した受信データのうち、初期の受信データを抽出する。送信波と残響データ部分を除去して得たデータのうち、予め決めた時間Tneglの間のデータを抽出する。時間Tneglは、送信した送信波が測定対象物に反射して超音波センサ２に到達する以前の受信データを取得できるように設定する。
【００３５】
上記のステップＳ３１及びステップＳ３２によって、受信波のうち、送信波や反射波を含まない、つまりノイズを多く除去する部分を特定できる。
【００３６】
ステップＳ３３では、ステップＳ３２で抽出した受信データに対して、ウェーブレット変換による多重解像度解析を行い、複数の周波数バンドに分解する。多重解像度解析の手法についてはすでに公知であるが、以下簡単に説明をする。fj(x)はステップＳ３２で抽出した受信データである。
【数２】
2007147540.tif 000004
ここで、ψH(2jx-k)はHaarのウェーブレット関数である。ここでは矩形波のHaar関数を用いて説明しているが、反射波の形に応じてマザーウェーブレットを他の関数とすることが可能である。超音波の反射波は振動的な波形となるため、MeyerウェーブレットやDaubechiesウェーブレット、スプラインウェーブレットを用いることが好ましい。
【００３７】
ステップＳ３４では、受信データを複数の周波数バンドに分解した各周波数バンドのうち、振幅が大きな周波数バンドを特定する。振幅の大きさの評価としては、各周波数バンドのデータに対して次の式（３）でλを計算し、このλ以上が設置値以上の値となる周波数バンドを選択する。ステップＳ３４が処理させる度に、特定する周波数バンドは可変に決定される。
【数３】
2007147540.tif 000005
【００３８】
ステップＳ３５では、ステップＳ３４で特定した周波数バンドの成分の振幅をゼロにする、つまりノイズ成分である周波数バンド成分を除去することを決定する。
【００３９】
ステップＳ３６では、送信波と、この送信波の残響の部分を除去した受信データについて多重解像度解析を行い、各周波数バンドに分解する。なお、本ステップＳ３６で行う多重解像度解析の計算手法は、ステップＳ３３において行った多重解像度解析と同様の手法である。ここでは、説明のために別の多重解像度解析ステップを設けたが、実際の計算の際には同じ計算ルーチンをステップＳ３３とステップＳ３６で利用することが可能である。
【００４０】
ステップＳ３７では、ステップＳ３５で決定した周波数バンドの振幅をゼロに設定する。
【００４１】
ステップＳ３８では、逆ウェーブレット変換を用いた再構成アルゴリズムによって、ノイズのない受信データを生成する。復元した元信号をfj(x)とすれば、次の式（４）から復元することが可能である。
【数４】
2007147540.tif 000006
【００４２】
上記の処理において、受信データのうち反射波が超音波センサ２に到達する以前の初期データからノイズ成分を特定することにより、反射波を含まない純粋なノイズ成分だけを明確に特定することが可能となる。よって、ノイズ成分のみを除去することができ高いS/N比の反射波を取り出すことができる。
【００４３】
また、圧電素子を用いた超音波センサは周波数に対するゲイン特性が急峻であり、外的音響ノイズを拾って素子から出力する周波数帯も発信・受信する超音波の中心周波数と同じ周波数帯域となることが多い。よって、フーリエ変換に基づいてノイズ除去を行うと反射波の成分も除去してしまい、高いS/N比の反射波を取り出すことができない。
【００４４】
一方、ウェーブレット変換は時間・周波数解析の概念であることから、時間ごとの周波数遷移が分析可能であり、ウェーブレット変換による多重解像度解析を行った場合、反射波が含まれているであろう周波数バンドを明確に特定することが可能となる。よって、受信波形から反射波をフィルタリングする際にもS/N比を低下させることが無く、高いS/N比を持った信号が得ることでき、送信から受信までの時間をはっきりと特定できる。
【００４５】
［距離・相対速度算出］
コントローラ４において図３のステップＳ４で行われる、自車と車外対象物との距離と相対速度とを算出する方法について説明する。
【００４６】
図５は超音波センサ２が超音波を送信してから受信するまでの送受信時間tを説明する図である。この送受信時間tに基づいて自車と車外対象物との距離Lを式（５）に基づいて計算する。
【数５】
2007147540.tif 000007
ここで、cは音速を示す。
【００４７】
図６は、超音波センサ２が受信した反射波を示す図である。
【００４８】
自車と車外対象物との相対速度を計算する為には、反射波の振幅の変曲点から振幅の中心（図６では時間軸）を求める。反射波が時間軸と交わる時間を算出して、反射波の1/2周期の時間を算出する。この1/2周期の値を2倍にして周期Tとし、次の式（６）より周波数fを算出する。
【数６】
2007147540.tif 000008
周波数fを用いて、次の式（７）により相対速度Vを算出する。
【数７】
2007147540.tif 000009
ここで、fdはドップラ周波数である。このドップラ周波数とは、送信波の周波数と反射波の周波数との差である。
【００４９】
［拘束判断］
次に、コントローラ４において図３のステップＳ５で行われる乗員拘束装置５を作動させるか否かの判断方法について述べる。
【００５０】
乗員拘束装置５を作動させるか否かの判断は、従来から行われている方法を用いれば良い。例えば、コントローラ４が算出した自車と車外対象物との相対距離Dが、次の式（８）の条件を満たした場合は、乗員拘束装置５を作動させると判断する。
【数８】
2007147540.tif 000010
ここで、vは自車と車外対象物との相対速度、gは緊急制動時の減速度を示す。
【００５１】
また他の例としては、乗員拘束装置５が十分な効果を発揮出来る程度まで作動する為に必要な時間をtmとすると、次の式（９）の条件を満たした場合には、乗員拘束装置５を作動させると判断する。
【数９】
2007147540.tif 000011
なお、本実施例では式（８）及び式（９）を共に満たした場合、乗員拘束装置５を作動させると判断するようにしたが、いずれか１つの条件を用いて判断しても良いし、他の条件も考慮して３つ以上の条件を用いて判断しても良い。
【００５２】
上記の作用により、走行条件や気象条件等によって運転状況や気象条件等によって各計測サイクルで変化するノイズの周波数に対応して、ノイズを除去する周波数バンドを可変に決定するので、所望の反射波信号のS/N比を低下させる事なくフィルタリングが可能となる。
【００５３】
また、超音波センサ２が送信波及び送信波の残響の振幅が略ゼロになるまでの時間後、設定時間Tneglの間に受信した受信データを用いて、ノイズを除去する周波数バンドを決定するようにした。よって、同一のサイクルの受信波を用いてノイズの周波数バンドを決定でき、走行状態や気象状態等よって随時変化するノイズの周波数バンドをリアルタイムで特定できるので、ノイズの周波数バンドをより正確に検出することが可能となる。
【００５４】
［フィルタ処理の制御例］
下記に、本実施例のフィルタ処理の制御例を示す。
【００５５】
図７は、超音波センサ２が受信した受信波を示す。超音波センサ２は、送信波を送信してからしばらくは、送信波とこの送信波の残響を受信する。送信波と、この送信波の残響が受信する時間が、例えば図７に示す時間t0から時間t1の間であるとすると、時間t0から時間t1の受信データを除去すると図８のような受信データを得る。
【００５６】
つぎに、図８に示すように、受信データのうち初期の時間Tnegl（時間t1から時間t2）のデータを抽出する。この初期の時間Tneglのデータをウェーブレット変換による多重解像度解析を行う。
【００５７】
図９は、図８で示す信号をウェーブレット変換によって各周波数バンドに分解した成分を示す。便宜上、図９では初期の時間Tneglのデータのみならず、時間t1から、受信波の受信を終了する時間t3までの全データについて多重解像度解析を行ったものを示す。図９（ａ）は多重解像度解析前の信号であり、多重解像度解析を行った結果のレベル１からレベルNまでの周波数バンドのうち、３つのレベルN1、N2、N3を展開係数順に並べて表示している。
【００５８】
ここで例えば、図４のステップＳ３４で、算出されたλの値がλ1であったとすると、時間t1から時間t2の間でλ1以上の振幅成分が現れるのは図９の（ｄ）である。そこで、図９の（ｄ）の周波数バンドの成分はノイズと判断して、（ｄ）の振幅をすべての時間でゼロに設定する。図９に表示していない他の周波数バンドにおいても、時間t1から時間t2の間でλ1以上の振幅成分が現れる周波数バンドの振幅を全ての時間をゼロに設定する。この処理をレベル１からレベルNまでの周波数バンドにおいて全て行った後に、逆ウェーブレット変換を用いた再構成アルゴリズムによって、受信データを再構成して、ノイズのない受信データを生成する。
【００５９】
次に、効果を説明する。
【００６０】
（１）測定対象物に対して送信波を発信し、送信波が測定対象物に反射して戻ってくる反射波を受信する超音波センサ２（送信器、受信器に相当）と、超音波センサ２による受信波をウェーブレット変換を用いて多重解像度解析し、受信波の周波数バンドを算出する解析手段に相当するコントローラ４（ステップＳ３３）と、ウェーブレット変換においてノイズを除去するレベルを可変にするノイズレベル可変手段に相当するコントローラ４（ステップＳ３４）と、反射波に基づいて障害物を検知する障害物検出手段に相当するコントローラ４（ステップＳ４）とを備え、受信波からノイズを除去して障害物検知を行うようにした。
【００６１】
すなわち、運転状況や気象条件等によって随時変化する各計測サイクルでノイズの周波数バンド成分を決定することが可能となる。具体的には、所望の反射波信号のS/N比を低下させる事なくフィルタリングが可能となる。そのため従来に比べてフィルタ特性を向上でき、より正確な反射波情報によって障害物を検知することができる。また、乗員保護装置に適用した場合には、自車と測定対象物との衝突を正確に予測することが可能となり、確実に乗員を保護することができる。更に、フィルタ処理を短時間にオンラインで実行することが可能となるので、従来に比べて、自車と測定対象物との衝突判断の短時間化を図ることができる。
【００６２】
（２）ノイズ周波数バンド決定手段に相当するコントローラ４（ステップＳ３４）において、受信波の振幅に基づいて、各周波数バンドの成分からノイズを除去する周波数バンドを決定するようにした。
【００６３】
よって、運転状況や気象条件等によって随時変化する各計測サイクルで、受信波の振幅に基づいてノイズの周波数バンド成分を決定することが可能となる。そのため従来に比べてフィルタ特性を向上でき、より正確な反射波情報によって障害物を検知することができる。また、乗員保護装置に適用した場合には、自車と測定対象物との衝突を正確に予測することが可能となり、確実に乗員を保護することができる。
【００６４】
（３）ノイズ周波数バンド決定手段に相当するコントローラ４（ステップＳ３１）において、ノイズレベル可変手段は送信時の送信波の長さTと残響時間から決定した受信波からノイズを除去する周波数バンドを決定するようにした。
【００６５】
よって、同一のサイクルの受信波を用いてノイズの周波数バンドを決定でき、走行状態や気象状態等に応じたノイズの周波数バンドをより正確に検出することが可能となる。また、全ての受信波の多重解像度解析の結果から、ノイズを除去する周波数バンドを決定する場合に比べて、ノイズを特定するための計算量の低減が可能となる。具体的には、所望の反射波信号のS/N比を低下させる事なくフィルタリングが可能となる。そのため、従来に比べてフィルタ特性を向上でき、より正確な反射波情報によって自車と測定対象物との衝突を予測して乗員を拘束することができる。また、フィルタ処理を短時間にオンラインで実行することが可能となるので、従来に比べて、自車と測定対象物との衝突判断の短時間化を図ることができる。
【００６６】
（４）本発明の車両用障害物検知方法では、測定対象物に対して送信波を発信し、送信波が測定対象物に反射して自車に戻ってくる反射波を除去する受信波を受信する。次に受信波をウェーブレット変換によって各周波数バンドの成分を算出する多重解像度解析を行い、各周波数バンドの成分からノイズを除去する周波数バンドを可変に決定する。その後、決定した周波数バンドの成分を除去した後に、受信波から反射波を算出し、反射波から自車と測定対象物とが衝突すると予測する場合に乗員を拘束する。
【００６７】
よって、運転状況や気象条件等によって各計測サイクルで変化するノイズの周波数バンド成分に応じて、可変にノイズを除去する周波数バンドを決定することが可能となる。そのため所望の反射波信号のS/N比を低下させる事なくフィルタリングが可能となり、従来に比べてフィルタ特性を向上できる。
【実施例２】
【００６８】
次に、実施例２について説明する。基本的には、実施例１と同様の作用効果であるので、同じものは同一の符号を付して説明を省略し、異なるもののみを説明する。
【００６９】
実施例１では、受信波の初期データを用いてノイズの周波数バンドを特定し、かつ、ノイズ除去をするフィルタ処理を行った。それに対し本実施例では受信波に反射波が含まれない場合にはノイズの周波数バンドを特定する処理のみを行い、反射波を検出するまでノイズ除去するフィルタ処理を行わないようにした点で異なる。
【００７０】
［障害物検出処理］
ノイズの周波数バンド特定を行うときに、受信波が反射波を含んでいると、反射波をノイズと同様に処理をしてしまい、反射波も除去してしまう虞がある。
【００７１】
そこで、本実施例では受信波が反射波を含むか否かを判断して、反射波を含まないときにノイズの周波数バンドを特定する。
【００７２】
上記を実現するために、本実施例では前述のように、反射波の検出を判定し、反射波を検出しない場合にはノイズの周波数バンドを特定する処理のみを行い、反射波を検出した場合にはノイズ除去のフィルタ処理のみを行う。
【００７３】
図１０はコントローラ４において行われる処理の流れを示すフローチャートである。
【００７４】
ステップＳ１、ステップＳ２、及びステップＳ４からステップＳ６の処理は実施例１と同様であるので、同一の符号を付して説明を省略する。
【００７５】
ステップＳ１１では、反射波の検出を判定し、反射波を検出しない場合にはステップＳ１２へ移行して、ノイズの周波数バンドを特定する処理のみを行うノイズ成分特定処理サブルーチンを実行する。一方、反射波を検出した場合にはステップＳ１３へ移行し、ノイズ除去のフィルタ処理のみを行うフィルタ処理サブルーチンを実行する。
【００７６】
なお、反射波の検出には通常の超音波センサ２のデータ処理に使用しているコンパレータを用いることが可能である。受信波がある閾値を超えた場合に作動を開始するコンパレータにおいて、さらに別途設けた閾値を受信波の振幅が超えた場合には反射波があると判断する。
【００７７】
［ノイズ成分特定処理］
図１１は、ノイズの周波数バンドを特定するノイズ成分特定処理サブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【００７８】
ステップS121では、受信した受信データのうち、送信波及び残響データである部分の離散データ部分の配列をシフトして除去する。なお、除去する領域の長さは、実施例１で示した図４のステップＳ３１で用いた式と同等のものを用いて算出すれば良い。
【００７９】
ステップS122では、受信した受信波をウェーブレット変換によって多重解像度解析を行う。このステップS122では、図１２に示すように受信した受信波の中には反射波を含んでいないので、実施例１のように初期データの抽出といった処理を行うことなく、時間t1から時間t4までの全ての受信データにおいて、多重解像度解析を行って良い。なお、多重解像度解析は、実施例１で示した図４のステップＳ３３で行ったものと同様に行えば良い。
【００８０】
ステップS123では、受信データを複数の周波数バンドに分解した各周波数バンドのうち、振幅が大きな周波数バンドを特定する。振幅が大きな周波数バンドの特定方法は、実施例１で示した図４のステップＳ３４で行ったものと同様に行えば良い。
【００８１】
ステップS124では、ステップS123で特定した周波数バンドの振幅をゼロに設定することを決定する。
【００８２】
［フィルタ処理］
図１３は、ノイズを除去するフィルタ処理サブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【００８３】
ステップS131では、図１４に示すように、受信データから送信波とこの送信波の残響データ部分を除去した部分について多重解像度解析を行う。このステップS131の処理は、図１０のステップＳ１１で反射波検出後に行う処理であるため、このとき受信する受信波には図１４に示すように反射波を含んでいる。なお、多重解像度解析は、実施例１で示した図４のステップＳ３３で行ったものと同様に行えば良い。
【００８４】
ステップS132では、既に実行しているノイズ成分特定処理の中で決定した周波数バンドの振幅をゼロに設定する。
【００８５】
ステップS133では、逆ウェーブレット変換を用いた再構成アルゴリズムによって、ノイズのない受信データを生成する。
【００８６】
上記の作用によって、受信波が反射波を含むか否かを判断し、反射波を含まない場合にのみノイズを除去する周波数バンドを確定した上で、反射波を含む場合には、反射波を含まない場合に確定したノイズを除去する周波数バンドを用いてノイズ除去を行うことが可能となる。
【００８７】
次に、効果を説明する。
【００８８】
（５）コントローラ４のフィルタ処理のステップS123及びステップS124（ノイズ周波数バンド決定手段に相当）では、次の受信データを用いてノイズを除去する周波数バンドを決定する。その受信データとは、反射波を含まない、つまりノイズのみを除去するデータである。そのため、反射波の周波数バンド成分をノイズとして除去してしまうことを低減でき、反射波のS/N比の低下を抑制することが可能となるので、従来に比べてフィルタ特性を向上できる。
【実施例３】
【００８９】
次に、実施例３について説明する。基本的には、実施例１と同様の作用効果であるので、同じものは同一の符号を付して説明を省略し、異なるもののみを説明する。
【００９０】
実施例１では、常にフィルタ処理を行いノイズ除去した受信データを用いて測定対象物との距離や相対速度を算出した。それに対し本実施例では、フィルタ処理の前に予め自車に対する測定対象物の位置を推定し、その測定した測定対象物の位置に応じてフィルタ処理の実行を選択するようにした点で異なる。
【００９１】
［障害物検出処理］
通常、ウェーブレット変換を用いた多重解像度解析はソフトウェア上で計算するが，その計算には時間を要する。そのため、自車と測定対象物との距離が近い場合、多重解像度解析を行っていては、乗員拘束装置５を作動させるまでに時間がかかり、車両衝突時に乗員拘束装置５が適切に作動しない虞がある。
【００９２】
そこで、本実施例では、自車と測定対象物との距離が遠い場合には多重解像度解析によるノイズ除去を行い、ノイズを除去した受信データを用いて測定対象物との距離や相対速度を算出するようにした。一方、自車と測定対象物との距離が近い場合にはノイズを除去しないままの受信データを用いて測定対象物との距離や相対速度を算出するようにした。
【００９３】
図１５はコントローラ４において行われる処理の流れを示すフローチャートである。
【００９４】
ステップＳ１、ステップＳ２、及びステップＳ４からステップＳ６の処理は実施例１と同様であるので、同一の符号を付して説明を省略する。
【００９５】
ステップＳ１４では、受信波の振幅の大きさが閾値以上であるか否かを判定する。つまり、受信波の振幅の大きさで自車と測定対象物との距離を推定する。受信波の振幅の大きさが閾値未満である場合には距離が近いと推定し、ステップＳ３へ移行してフィルタ処理を実行して、ノイズを除去した受信データを用いて、ステップＳ４で測定対象物との距離及び相対速度を計算する。一方、受信波の振幅の大きさが閾値以上である場合には距離が遠いと推定し、ステップＳ４へ移行して、ノイズを除去していない受信データを用いて、測定対象物との距離及び相対速度と計算する。
【００９６】
なお、受信波の振幅の検出には通常の超音波センサ２のデータ処理に使用しているコンパレータを用いることが可能である。設定する閾値は、受信データをウェーブレット変換による多重解像度解析を行ったあとでも、自車と測定対象物との距離が十分に確保できる受信波の振幅に設定する。
【００９７】
前述のように、ソフトウェア上で計算を行うウェーブレット変換を用いた多重解像度解析は、その計算には時間を要する。一方、コンパレータによる処理はアナログもしくはデジタル回路によりソフトウェアを用いずにハードウエア的に実現可能である。よって、コンパレータによる処理に対して、ウェーブレット変換を行うソフトウェア処理は数十倍の時間がかかる。
【００９８】
また、空中における超音波の物理的な特性として、対象物と超音波センサ２の間の距離が離れるに従って、超音波の振幅は指数関数的に減衰していく。そのため、対象物との距離が離れると受信する受信波の振幅が小さくなり結果的にS/N比が低下する。よって、S/N比が低下した信号に対しては時間周波数解析であるウェーブレット変換による多重解像度解析を行うことが有効である。
【００９９】
一方で、対象物との距離が近い場合には、受信する受信波の振幅が大きくなり、S/N比が向上する。更に、対象物との距離が近く衝突判定を行う近傍に近づいた場合には、自車と対象物との距離計算を迅速に行い、発信→受信→距離・速度算出→衝突判定の１サイクルあたりの時間を短くして、単位時間あたりの処理回数を増やすことが有効である。
【０１００】
次に、効果を説明する。
【０１０１】
（６）本発明の解析手段及びノイズレベル可変手段に相当するコントローラ４のステップＳ３のフィルタ処理は、受信波の振幅が設定閾値未満のときには行うが、受信波の振幅が設定閾値以上のときには行わない。受信波の振幅が設定閾値未満のとき、つまり超音波センサ２が受信した受信波のS/N比は低いときにはノイズ除去処理を行うことが可能となるため、ノイズの少ない反射波の信号成分を抽出することができる。また、受信波の振幅が設定閾値以上のとき、つまり自車と測定対象物との距離が接近している場合には、ノイズ除去処理を省いて自車と測定対象物との距離計算を迅速に行うことが可能となる。そのため発信→受信→距離・速度算出→衝突判定の１サイクルあたりの時間を短くして、単位時間あたりの処理回数を増やすことができる。
【実施例４】
【０１０２】
次に、実施例４について説明する。基本的には、実施例３と同様の作用効果であるので、同一のものは同じ符号を付して説明を省略し、異なるもののみを説明する。
【０１０３】
実施例３では、フィルタ処理において、ウェーブレット変換による多重解像度解析を行い、周波数バンドの振幅からノイズを除去する周波数バンドを特定した。一方、本実施例では、フーリエ変換を用いてノイズを除去する周波数バンドを特定するようにした点で異なる。
【０１０４】
［障害物検出処理］
前述のように、通常、ウェーブレット変換を用いた多重解像度解析はソフトウェア上で計算するが、その計算には時間を要する。そのため、自車と測定対象物との距離が近い場合、多重解像度解析を行っていては、乗員拘束装置５を作動させるまでに時間がかかり、車両衝突時に乗員拘束装置５が適切に作動しない虞がある。
【０１０５】
そこで、本実施例では、受信した受信データをまずフーリエ変換によって周波数分解し、振幅の大きな周波数の前後の周波数バンドをウェーブレット変換による多重解像度解析を行うようにして、計算量を低減するようにした。
【０１０６】
図１６は、コントローラ４において行われる処理の流れを示すフローチャートである。
【０１０７】
ステップＳ１、ステップＳ２、及びステップＳ４からステップＳ６の処理は実施例１と同様であるので、同一の符号を付して説明を省略する。
【０１０８】
ステップＳ１４では、受信波の振幅の大きさが設定閾値以上であるか否かを判定する。つまり、受信波の振幅の大きさで自車と測定対象物との距離を推定する。受信波の振幅の大きさが閾値未満である場合には距離が近いと推定し、ステップＳ１５へ移行してフィルタ処理サブルーチンを実行し、ノイズを除去した受信データを用いて、ステップＳ４で測定対象物との距離及び相対速度を計算する。一方、反射波の振幅の大きさが設定閾値以上である場合には距離が遠いと推定し、ステップＳ４へ移行して、ノイズを除去していない受信データを用いて、測定対象物との距離及び相対速度を計算する。
【０１０９】
［フィルタ処理］
図１７は、ノイズを除去するフィルタ処理サブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【０１１０】
ステップS151では、受信データから送信波とこの送信波の残響データ部分を除去する。
【０１１１】
ステップS152では、受信データの初期データのみを抽出する。
【０１１２】
ステップＳ153では、抽出した受信データの初期データに対して、フーリエ変換を実施する。
【０１１３】
ステップS154では、中心周波数を特定する。この中心周波数とは、ステップS153で行ったフーリエ変換による周波数分析によって、最も振幅が大きい成分の周波数と、この振幅が最も大きい成分の周波数の設定した幅の前後の周波数を含む周波数帯を指す。また、設定した幅とは、予め実験によってノイズが多く含まれる幅を用いる。
【０１１４】
ステップS155では、中心周波数以外の周波数バンドの振幅をゼロに設定すると決定する。
【０１１５】
ステップS156では、中心周波数からウェーブレット変換を行った際に、ノイズを除去する周波数バンドの展開係数を求める。受信データから送信波とこの送信波の残響データ部分を除去した部分について、中心周波数に相当する展開係数の周波数バンドを除いて多重解像度解析を行う。
【０１１６】
ステップS157では、ステップS155で決定した周波数バンドの振幅をゼロに設定する。
【０１１７】
ステップS158では、逆ウェーブレット変換を用いた再構成アルゴリズムによって、ノイズのない受信データを生成する。
【０１１８】
上記の作用によって、フーリエ変換による周波数分析によって、予めノイズを除去する周波数バンドの展開係数を求めることが可能となる。
【０１１９】
また、フーリエ変換はウェーブレット変換よりも細かな分解能で周波数分析が行える。よって、ウェーブレット変換の周波数分析では波の打ち消し合い等によって、実際よりも小さな振幅であると判断される周波数も、フーリエ変換による周波数解析ではより正確な振幅を検出することが可能となる。よって、コントローラ４は、振幅の大きさについて正しい判断を行うことが可能となる。また、コントローラ４は、ドップラシフトによって反射波周波数がずれたり、自車と測定対象物との距離が大きい場合に、S/N比が小さくなったりする場合であっても、正確に振幅を検出することが可能となる。
【０１２０】
次に、効果を説明する。
【０１２１】
（７）コントローラ４のフィルタ処理のステップS153、ステップS154及びステップS155（ノイズ周波数バンド決定手段に相当）では、フーリエ変換による周波数分析から、予めノイズを除去する周波数バンドの展開係数を求める。よって、コントローラ４は、多重解像度解析によって展開するレベルを少なくでき計算速度の向上も可能となるため、迅速にフィルタ処理を行うことができる。
【０１２２】
（８）コントローラ４のフィルタ処理のステップS153、ステップS154及びステップS155（ノイズ周波数バンド決定手段に相当）では、まずフーリエ変換によって受信波の振幅が最も大きな中心周波数を推測する。次に、中心周波数を含む周波数バンドを、ノイズを除去する周波数バンドと決定する。フーリエ変換はウェーブレット変換に比べて周波数成分を詳細に検出することが可能である、このため、ウェーブレット変換の周波数分析では波の打ち消し合い等によって実際よりも小さな振幅であると判断される周波数も、フーリエ変換による周波数解析ではより細かな周波数ごとに振幅を検出することができる。また、ドップラシフトによって反射波周波数がずれたり、自車と測定対象物との距離が大きい場合に、S/N比が小さくなったりする場合であっても、正確に振幅を検出することできる。
【０１２３】
以上、本発明の車両用障害物検知装置および車両用障害物検知方法について実施例１乃至実施例４に基づき説明してきたが、具体的な構成については、この実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加は許容される。
【０１２４】
例えば、実施例では、超音波センサ２をバンパフェイシア６０の中央付近に設けた例を示したが、車両前方や側方及びコーナ部などに設けても良い。また、超音波センサ２を図２におけるリアコンビランプ６１内やトランクリッド６２等に設置しても良い。
【０１２５】
また、超音波センサ２を１つ設置する例を示しているが、超音波センサ２を複数設置しても良い。
【０１２６】
また、超音波センサ２を複数設ける場合、送信機能及び受信機能のいずれか一方のみの機能を有するものを1組以上設けても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１２７】
【図１】実施例１に係る、障害物検知装置を搭載した乗員保護装置のシステム図である。
【図２】実施例１に係る、超音波センサの位置を示す図である。
【図３】実施例１に係る、コントローラにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】実施例１に係る、フィルタ処理のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】実施例１に係る、超音波センサが超音波を送信してから受信するまでの時間を説明する図である。
【図６】実施例１に係る、超音波センサが受信した反射波を示す図である。
【図７】実施例１に係る、超音波センサが受信した受信波を示す図である。
【図８】実施例１に係る、超音波センサが受信した受信波のうち、送信波と送信波の残響とを除いたものを示す図である。
【図９】実施例１に係る、ウェーブレット変換による多重解像度解析の展開を示す図である。
【図１０】実施例２に係る、コントローラにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】実施例２に係る、ノイズ成分特定のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】実施例２に係る、反射波を含まない受信波を示す図である。
【図１３】実施例２に係る、フィルタ処理のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】実施例２に係る、反射波を含む受信波を示す図である。
【図１５】実施例３に係る、コントローラにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】実施例４に係る、コントローラにおいて行われる処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】実施例４に係る、フィルタ処理のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２８】
２  超音波センサ
４  コントローラ
【図１】
2007147540.tif 000012
【図２】
2007147540.tif 000013
【図３】
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【図４】
2007147540.tif 000015
【図５】
2007147540.tif 000016
【図６】
2007147540.tif 000017
【図７】
2007147540.tif 000018
【図８】
2007147540.tif 000019
【図９】
2007147540.tif 000020
【図１０】
2007147540.tif 000021
【図１１】
2007147540.tif 000022
【図１２】
2007147540.tif 000023
【図１３】
2007147540.tif 000024
【図１４】
2007147540.tif 000025
【図１５】
2007147540.tif 000026
【図１６】
2007147540.tif 000027
【図１７】
2007147540.tif 000028