(57)【要約】【課題】自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在する場合でも対象物の詳細な情報を正確に取得することを可能とする、車両用対象物検出装置、およびその方法を提供する。【解決手段】車両用対象物検出装置であって、対象物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得手段と、画像を撮像する画像撮像手段と、画像撮像手段によって撮像された画像から画像情報を取得する対象となる第１の画像処理領域を設定する第１の画像処理領域設定手段と、自車両から見て同一方向に複数の対象物のレーダ情報が取得された場合、第１の画像処理領域とは異なる第２の画像処理領域を設定する第２の画像処理領域設定手段と、第２の画像処理領域内の画像情報を取得する画像情報取得手段と、レーダ情報と画像情報とに基いて、第２の画像処理領域内の対象物についての詳細な情報を取得する詳細情報取得手段とを備える。【選択図】図１
2012064026.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両周辺の対象物を検出する車両用対象物検出装置であって、
レーダによって自車両周辺の対象物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得手段と、
自車両周辺の画像を撮像する画像撮像手段と、
前記画像撮像手段によって撮像された画像から画像情報を取得する対象となる第１の画像処理領域を設定する第１の画像処理領域設定手段と、
前記レーダ情報取得手段によって前記自車両から見て同一方向に複数の対象物のレーダ情報が取得された場合、前記第１の画像処理領域とは異なる第２の画像処理領域を設定する第２の画像処理領域設定手段と、
前記第２の画像処理領域設定手段によって設定された第２の画像処理領域内の画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報とに基いて、前記第２の画像処理領域内の対象物についての詳細な情報を取得する詳細情報取得手段とを備える、車両用対象物検出装置。
【請求項２】
前記第２の画像処理領域設定手段は、前記複数の対象物のうち、前記自車両からの距離が最も短い対象物に対して前記第２の画像処理領域を設定することを特徴とする、請求項１に記載の車両用対象物検出装置。
【請求項３】
前記自車両からの距離が最も短い対象物が静止物であることを特徴とする、請求項２に記載の車両用対象物検出装置。
【請求項４】
前記第２の画像処理領域設定手段は、前記静止物に対しては、前記静止物に対する第３の画像処理領域を、前記第２の画像処理領域として設定することを特徴とする、請求項３に記載の車両用対象物検出装置。
【請求項５】
前記第２の画像処理領域設定手段は、前記第２の画像処理領域を前記第１の画像処理領域よりも狭く設定することを特徴とする、請求項１〜４いずれか１つに記載の車両用対象物検出装置。
【請求項６】
前記第２の画像処理領域設定手段は、前記自車両から見て同一方向に検出された複数の対象物間の距離が予め定めた第１のしきい値未満である場合に、第２の画像処理領域を設定することを特徴とする、請求項１〜５いずれか１つに記載の車両用対象物検出装置。
【請求項７】
前記第２の画像処理領域設定手段は、前記自車両と、前記複数の対象物のうち前記自車両から最も近い対象物との距離が、予め定めた第２のしきい値未満である場合に、第２の画像処理領域を設定することを特徴とする、請求項１〜６いずれか１つに記載の車両用対象物検出装置。
【請求項８】
前記画像情報取得手段は、前記第１の画像処理領域設定手段によって設定された第１の画像処理領域内の画像情報をさらに取得し、前記詳細情報取得手段は、前記レーダ情報取得手段により取得されたレーダ情報と、前記第１の画像処理領域内の画像情報とに基いて、第１の画像処理領域内の対象物についての詳細な情報を取得することを特徴とする、請求項１〜７いずれか１つに記載の車両用対象物検出装置。
【請求項９】
前記第２の画像処理領域設定手段は、前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基いて前記自車両の周辺に複数の対象物が存在すると判定し、かつ、前記複数の対象物が前記第１の画像処理領域内に存在すると判定した場合に、前記第１の画像処理領域内に存在する前記複数の対象物は前記自車両から見て同一方向に存在すると判定することを特徴とする、請求項１〜８いずれか１つに記載の車両用対象物検出装置。
【請求項１０】
前記詳細情報取得手段は、前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報で示される対象物の位置が、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報で示される前記対象物の領域内にある場合に、前記レーダ情報と前記画像情報とに基いて前記対象物についての詳細な情報を取得することを特徴とする、請求項１〜９いずれか１つに記載の車両用対象物検出装置。
【請求項１１】
自車両周辺の対象物を検出する車両用対象物検出方法であって、
自車両周辺の対象物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得ステップと、
自車両周辺の画像を撮像する画像撮像ステップと、
前記画像撮像ステップによって撮像された画像から画像情報を取得する対象となる第１の画像処理領域を設定する第１の画像処理領域設定ステップと、
前記レーダ情報取得ステップによって前記自車両から見て同一方向に複数の対象物のレーダ情報が取得された場合、前記第１の画像処理領域とは異なる第２の画像処理領域を設定する第２の画像処理領域設定ステップと、
前記第２の画像処理領域設定ステップによって設定された第２の画像処理領域内の画像情報を取得する画像情報取得ステップと、
前記レーダ情報取得ステップによって取得されたレーダ情報と、前記画像情報取得ステップによって取得された画像情報とに基いて、前記第２の画像処理領域内の対象物についての詳細な情報を取得する詳細情報取得ステップとを備える、車両用対象物検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載され、自車両の周辺に存在する車両等の対象物を検出するための対象物検出装置、およびその方法の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両走行時における安全性を向上させるべく、衝突軽減装置や車間距離制御装置などの運転支援装置が開発されている。このような運転支援装置では、自車両の周辺に存在する車両等の対象物の詳細な情報を正確に取得することが重要となる。そのため、例えば、特許文献１に記載の物体検出装置では、レーダセンサ等によって取得された情報（以下、レーダ情報と称する）と画像センサ等によって撮像された画像から取得された情報（以下、画像情報と称する）とに基いて対象物の詳細な情報を取得する処理（以下、フュージョン処理と称する）が行われている。
【０００３】
ところが、自車両の前方に乗用車が存在し、自車両と当該乗用車との間に二輪車が存在する場合等であって、画像情報で示される画像上では当該乗用車と当該二輪車が重なっている場合は、画像センサ等は、実際は２つの対象物である当該乗用車と当該二輪車とを、１つの対象物として認識することがある。実際は２つの対象物を、１つの対象物として画像センサ等が認識した場合に、レーダ情報と画像情報をフュージョン処理すると、対象物の詳細な情報が正確に得られない問題がある。
【０００４】
この問題を解決するために、特許文献２に記載の車両用障害物検出装置では、画像情報で示される画像上で乗用車等と二輪車等が重なっている場合は、当該画像情報は有効なものではないとして、レーダ情報のみによって障害物の判定を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１３２７４８号公報
【特許文献２】特開２００８−２７６６８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献２に記載の車両用障害物検出装置では、画像情報で示される画像上で当該乗用車等と当該二輪車等が重なっている場合、すなわち、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在する場合は、画像情報が有効なものではないとして当該画像情報を障害物の判定に用いないため、対象物の詳細な情報を正確に取得できない。
【０００７】
本発明は、上記事実に鑑み、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在する場合でも、フュージョン処理によって対象物の詳細な情報を正確に取得することを可能とする、車両用対象物検出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】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明は、以下に述べる特徴を有する。
第１の発明は、自車両周辺の対象物を検出する車両用対象物検出装置であって、自車両周辺の対象物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得手段と、自車両周辺の画像を撮像する画像撮像手段と、上記画像撮像手段によって撮像された画像から画像情報を取得する対象となる第１の画像処理領域を設定する第１の画像処理領域設定手段と、上記レーダ情報取得手段によって上記自車両から見て同一方向に複数の対象物のレーダ情報が取得された場合、上記第１の画像処理領域とは異なる第２の画像処理領域を設定する第２の画像処理領域設定手段と、上記第２の画像処理領域設定手段によって設定された第２の画像処理領域内の画像情報を取得する画像情報取得手段と、上記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と、上記画像情報取得手段によって取得された画像情報とに基いて、上記第２の画像処理領域内の対象物についての詳細な情報を取得する詳細情報取得手段とを備える。
【０００９】
第２の発明は、上記第１の発明に従属する発明であって、上記第２の画像処理領域設定手段は、上記複数の対象物のうち、上記自車両からの距離が最も短い対象物に対して上記第２の画像処理領域を設定することを特徴とする。
【００１０】
第３の発明は、上記第２の発明に従属する発明であって、上記自車両からの距離が最も短い対象物が静止物であることを特徴とする。
【００１１】
第４の発明は、上記第３の発明に従属する発明であって、上記第２の画像処理領域設定手段は、上記静止物に対しては、上記静止物に対する第３の画像処理領域を、上記第２の画像処理領域として設定することを特徴とする。
【００１２】
第５の発明は、上記第１〜第４の発明のいずれか１つに従属する発明であって、上記第２の画像処理領域設定手段は、上記第２の画像処理領域を上記第１の画像処理領域よりも狭く設定することを特徴とする。
【００１３】
第６の発明は、上記第１〜第５の発明のいずれか１つに従属する発明であって、上記自車両から見て同一方向に検出された複数の対象物間の距離が予め定めた第１のしきい値未満である場合に、第２の画像処理領域を設定することを特徴とする。
【００１４】
第７の発明は、上記第１〜第６の発明のいずれか１つに従属する発明であって、上記第２の画像処理領域設定手段は、上記自車両と、上記複数の対象物のうち上記自車両から最も近い対象物との距離が、予め定めた第２のしきい値未満である場合に、第２の画像処理領域を設定することを特徴とする。
【００１５】
第８の発明は、上記第１〜第７の発明のいずれか１つに従属する発明であって、上記画像情報取得手段は、上記第１の画像処理領域設定手段によって設定された第１の画像処理領域内の画像情報をさらに取得し、上記詳細情報取得手段は、上記レーダ情報取得手段により取得されたレーダ情報と、上記第１の画像処理領域内の画像情報とに基いて、第１の画像処理領域内の対象物についての詳細な情報を取得することを特徴とする。
【００１６】
第９の発明は、上記第１〜第８の発明のいずれか１つに従属する発明であって、上記第２の画像処理領域設定手段は、上記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基いて上記自車両の周辺に複数の対象物が存在すると判定し、かつ、上記複数の対象物が上記第１の画像処理領域内に存在すると判定した場合に、上記第１の画像処理領域内に存在する上記複数の対象物は上記自車両から見て同一方向に存在すると判定することを特徴とする。
【００１７】
第１０の発明は、上記第１〜第９の発明のいずれか１つに従属する発明であって、上記詳細情報取得手段は、上記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報で示される対象物の位置が、上記画像情報取得手段によって取得された画像情報で示される上記対象物の領域内にある場合に、上記レーダ情報と上記画像情報とに基いて上記対象物についての詳細な情報を取得することを特徴とする。
【００１８】
自車両周辺の対象物を検出する車両用対象物検出方法であって、自車両周辺の対象物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得ステップと、自車両周辺の画像を撮像する画像撮像ステップと、上記画像撮像ステップによって撮像された画像から画像情報を取得する対象となる第１の画像処理領域を設定する第１の画像処理領域設定ステップと、上記レーダ情報取得ステップによって上記自車両から見て同一方向に複数の対象物のレーダ情報が取得された場合、上記第１の画像処理領域とは異なる第２の画像処理領域を設定する第２の画像処理領域設定ステップと、上記第２の画像処理領域設定ステップによって設定された第２の画像処理領域内の画像情報を取得する画像情報取得ステップと、上記レーダ情報取得ステップによって取得されたレーダ情報と、上記画像情報取得ステップによって取得された画像情報とに基いて、上記第２の画像処理領域内の対象物についての詳細な情報を取得する詳細情報取得ステップとを備える。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在する場合でもフュージョン処理によって対象物の詳細な情報を正確に取得することを可能とする、車両用対象物検出装置、およびその方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１の実施形態に係る車両用対象物検出装置の概略構成を示すブロック図
【図２Ａ】画像取得部によって撮像した画像の一例を示した図
【図２Ｂ】第１の画像処理領域を設定した画像の一例を示した図
【図２Ｃ】第２の画像処理領域を設定した画像の一例を示した図
【図２Ｄ】各対象物間の距離が一定以上離れている場合の画像の一例を示した図
【図３】第１の実施形態に係る処理部の処理の流れを示すフローチャート
【図４】第２の実施形態に係る処理部の処理の流れを示すフローチャート
【図５Ａ】レーダ検出部が先行車の先行車を検出する場面の一例を示した図
【図５Ｂ】図５Ａの状況を画像取得部によって撮像した画像の一例を示した図
【図５Ｃ】図５Ｂの画像に第１の画像処理領域を設定した画像の一例を示した図
【図６】第３の実施形態に係る処理部の処理の流れを示すフローチャート
【図７Ａ】レーダ検出部が障害物ではない対象物を検出する場面の一例を示した図
【図７Ｂ】図７Ａの状況を画像取得部によって撮像した画像の一例を示した図
【図７Ｃ】図７Ｂの画像に第１の画像処理領域を設定した画像の一例を示した図
【図７Ｄ】図７Ｃの画像に第２の画像処理領域を設定した画像の一例を示した図
【図８Ａ】先行車が自車両に近づいて来る場面の一例を示した図
【図８Ｂ】図８Ａの状況における先行車のオプティカルフローの一例を示した図
【図８Ｃ】画面上の特徴点とオプティカルフローとの関係を示すグラフ
【図９】第４の実施形態に係る処理部の処理の流れを示すフローチャート
【図１０】レーダ情報で示される対象物の横位置と画像情報で示される対象物の横幅との関係を示した図
【発明を実施するための形態】
【００２１】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る車両用対象物検出装置１の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る車両用対象物検出装置１は、レーダ検出部１１と、画像取得部１２と、処理部１３とを備えている。処理部１３は、画像処理部１３１、および判定部１３２を含む。
【００２２】
レーダ検出部１１は、判定部１３２に接続されている。レーダ検出部１１としては、例えばレーザレーダ、マイクロ波レーダ、ミリ波レーダ、および超音波レーダ等を用いることができる。レーダ検出部１１は、電磁波等を自車両の周辺に発信し、自車両の周辺に存在する物体に反射する反射波等を受信することにより、自車両周辺に存在する対象物との距離、相対速度、および当該対象物の存在する方向等を検出する。そして、レーダ検出部１１は、自車両周辺に存在する対象物との距離、相対速度、および当該対象物の存在する方向等を検出した結果の情報であるレーダ情報を示す信号（以下、レーダ信号と称する）を判定部１３２に出力する。なお、本実施形態では、レーダ検出部１１は自車両の前方の対象物のレーダ情報を検出するように設置されているものとして説明をするが、本発明の趣旨はこれに限られるものではなく、自車両の後方、側方等の他の方向についても適用可能である。
【００２３】
画像取得部１２は、画像処理部１３１と接続されている。画像取得部１２は、典型的には、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）、或いはＣＣＤ（Charge Coupled Device）を用いて自車両の周囲の画像を撮像するカメラと、当該カメラで撮像された画像を処理する処理回路とで主に構成される。画像取得部１２は、自車両の周囲の画像を上記カメラで撮像し、撮像した画像を示す信号（以下、画像信号と称する）を画像処理部１３１に出力する。なお、本実施形態では、画像取得部１２は自車両の前方の画像を取得するように設置されているものとして説明をするが、本発明の趣旨はこれに限られるものではなく、自車両の後方、側方等の他の方向についても適用可能である。
【００２４】
画像処理部１３１は、画像取得部１２および判定部１３２と接続されている。画像処理部１３１は、画像取得部１２から出力される画像信号を受け取る。画像処理部１３１は、公知の手法を用いて、画像取得部１２から受け取った画像信号によって示される画像に画像処理をするための領域（以下、第１の画像処理領域と称する）を設定する。なお、第１の画像処理領域を設定した画像を、以下、画像処理領域設定画像と称する。第１の画像処理領域を設定するための処理の手法の一例としては、画像にエッジ処理等の画像処理を行うことによって、第１の画像処理領域を設定する手法が挙げられる。
【００２５】
画像処理部１３１は、画像処理領域設定画像における第１の画像処理領域内の対象物の横幅、縦幅、および自車両から見た対象物の横位置等を示す画像情報を取得する。また、例えば、パターンマッチング等により、画像から対象物の種類を特定し、特定した対象物の種類の情報を画像情報に含めても良い。画像処理部１３１は、画像情報を示す信号（以下、画像情報信号と称する）を判定部１３２に出力する。
【００２６】
判定部１３２は、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、およびＲＡＭ（Random Access Memory）などで主に構成されるＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。判定部１３２は、レーダ検出部１１および画像処理部１３１と接続されている。判定部１３２は、レーダ検出部１１から出力されるレーダ信号、ならびに画像処理部１３１から出力される画像情報信号をそれぞれ受け取る。
【００２７】
判定部１３２は、受け取ったレーダ信号で示されるレーダ情報と、同じく受け取った画像情報信号で示される画像情報とをフュージョン処理することにより、対象物の詳細な情報を取得する。
【００２８】
しかし、単にレーダ情報と第１の画像処理領域の画像情報とをフュージョン処理するだけでは対象物の詳細な情報を正確に取得できない場合がある。単にレーダ情報と第１の画像処理領域の画像情報とをフュージョン処理するだけでは対象物の詳細な情報を正確に取得できない場合について、図２Ａおよび図２Ｂを参照しつつ説明する。
【００２９】
図２Ａは、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在している状況を、画像取得部１２によって撮像した画像を簡略的に示した図である。図２Ａの画像に係る状況は、自車両の前方に対象物２２が存在し、さらに前方に対象物２２より幅等の大きい対象物２１が存在する状況である。図２Ａの画像に係る状況において、対象物２１より幅等の小さい対象物２２は、典型的には二輪車であって、対象物２２より幅等の大きい対象物２１は、典型的には乗用車である。
【００３０】
図２Ａの画像に係る状況では、レーダ検出部１１は、電磁波等を自車両の周辺に発信し、自車両の周辺に存在する物体に反射する反射波等を受信することにより、自車両周辺に存在する対象物２２のレーダ情報、および自車両周辺に存在する対象物２１のレーダ情報を取得する。そして、レーダ検出部１１は、対象物２２および対象物２１それぞれについてのレーダ情報に係るレーダ信号を判定部１３２に出力する。
【００３１】
同じく図２Ａの画像に係る状況では、画像取得部１２は、自車両の周囲の画像を上記カメラで撮像し、撮像した画像（すなわち図２Ａ）を示す画像信号を画像処理部１３１に出力する。画像処理部１３１は、画像取得部１２から受け取った画像信号によって示される図２Ａに示す画像に、第１の画像処理領域を設定する。このとき、画像上の対象物としては、対象物２２および対象物２１が存在しているので、本来であれば対象物２２および対象物２１それぞれについて第１の画像処理領域を設定する必要がある。しかし、対象物２２および対象物２１は図２Ａに示す画像上では一体となっているため、画像処理部１３１は、当該画像上で一体となっている対象物２２および対象物２１を１つの対象物として認識してしまうことがある。画像処理部１３１は、当該画像上で一体となっている対象物２２および対象物２１を１つの対象物として認識した場合、当該画像上で一体となっている対象物２２および対象物２１に対して１つの第１の画像処理領域を設定してしまう。
【００３２】
図２Ｂは、画像上では一体となっている対象物２２および対象物２１に対して１つの第１の画像処理領域２３を設定した場合の画像処理領域設定画像を簡略的に示した図である。上述のように、画像処理部１３１は、画像処理領域設定画像における第１の画像処理領域２３内の対象物の画像情報を取得する。しかし、取得した画像情報は、対象物２２および対象物２１を１つの対象物として認識した状態で取得した画像情報である。画像処理部１３１は、対象物２２および対象物２１を１つの対象物として認識した上で取得した画像情報に係る画像情報信号を判定部１３２に出力する。一方、画像処理部１３１が画像上で一体となっている対象物２２および対象物２１に対して１つの第１の画像処理領域２３を設定した場合でも、レーダ検出部１１は、上述したように、対象物２２および対象物２１それぞれについてレーダ情報を取得し、取得したレーダ情報に係るレーダ信号を判定部１３２に出力する。
【００３３】
判定部１３２は、レーダ検出部１１から出力された対象物２２および対象物２１それぞれについてのレーダ信号、ならびに画像処理部１３１から出力される対象物２２および対象物２１を１つの対象物として認識した状態の画像情報信号をそれぞれ受け取る。
【００３４】
しかし、受け取った画像情報信号で示される画像情報が対象物２２および対象物２１を１つの対象物として認識した状態の画像情報であるため、判定部１３２が、当該画像情報と、受け取ったレーダ信号で示される対象物２２および対象物２１それぞれについてのレーダ情報とを単にフュージョン処理したとしても、対象物２２および対象物２１それぞれについての詳細な情報を正確に取得することができない。
【００３５】
そこで、本実施形態に係る判定部１３２は、レーダ情報に基いて、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在するか否かを判定し、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在すると判定した場合は、レーダ情報から算出される自車両との距離が最も短い対象物に対して新たな画像処理領域（以下、第２の画像処理領域と称する）を設定する。本実施形態に係る判定部１３２は、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在すると判定した場合に、レーダ情報から算出される自車両との距離が最も短い対象物に対して第２の画像処理領域を設定することによって、対象物毎の画像情報を取得することができる。そして、判定部１３２は、取得した対象物毎の画像情報と、対象物毎のレーダ情報をフュージョン処理することによって、対象物の詳細な情報を取得することができる。第２の画像処理領域を設定する処理の具体的な流れを図２Ｂおよび図２Ｃを用いて説明する。
【００３６】
判定部１３２は、受け取ったレーダ信号で示される対象物２２および対象物２１それぞれについてのレーダ情報に基いて、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在するか否かを判定する。自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在するか否かを判定する手法の例としては、画像情報とレーダ情報とを参照して、第１の画像処理領域内に対象物が複数あるか否かを判定することによって判定する手法が挙げられる。すなわち、判定部１３２が、レーダ情報を参照して、第１の画像処理領域内に対象物が複数あると判定した場合、判定部１３２は、「自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在する」と判定する。一方、判定部１３２が、レーダ情報を参照して、第１の画像処理領域内の対象物が複数ではないと判定した場合、判定部１３２は、「自車両から見て同一方向に複数の対象物は存在しない」と判定する。なお、対象物が複数あるかどうかを判定する方法の一例としては、レーダ情報で示される自車両と各対象物との相対速度がそれぞれ異なることに基いて判定する手法が挙げられる。
【００３７】
判定部１３２は、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在すると判定した場合は、レーダ情報から算出される自車両との距離が最も短い対象物に対して第２の画像処理領域を設定する。第２の画像処理領域を設定する際の当該画像処理領域の大きさを決める手法の一例としては、以下のような手法が考えられる。対象物が画像上で占める大きさは、対象物自体の大きさ、自車両と対象物との距離、および各対象物間の距離等で決まる。そこで、まず、自車両から見て同一方向に対象物が複数あると判定部１３２によって判定される状況を予め想定する。すなわち、対象物が自車両から見て同一方向に複数あると処理部１３によって判定される状況は、図２Ａの画像に係る状況のような、自車両の前方に対象物２２が存在し、そのさらに前方に対象物２２より幅等の大きい対象物２１が存在する状況であって、自車両との距離が最も短い対象物２２に該当する車両は二輪車であると予め想定する。次に、対象物自体の大きさ、および自車両と対象物との距離等と、当該対象物が画像上で占める大きさの関係についての情報を、図示していない記憶装置に予め記憶させておく。そして、判定部１３２が、「自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在する」と判定した場合、レーダ情報で示される自車両と対象物との距離や自車両から見た方向等を参照し、予め記憶させておいた、二輪車が画像上で占める大きさを第２の画像処理領域として設定する手法が考えられる。
【００３８】
図２Ｃは、判定部１３２は、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在すると判定した場合に、自車両との距離が最も短い対象物２２に対して第２の画像処理領域２４を設定した画像処理領域設定画像を簡略的に示した図である。判定部１３２は、第２の画像処理領域内の対象物２２の画像情報を取得し、取得した対象物２２の画像情報と、対象物２２のレーダ情報とをフュージョン処理することにより対象物２２の情報を正確に取得する。また、判定部１３２は、第１の画像処理領域内の対象物２１の画像情報を取得し、取得した対象物２１の画像情報と、対象物２１のレーダ情報とをフュージョン処理することにより対象物２１の情報を正確に取得するようにしても良い。
【００３９】
一方、判定部１３２は、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在しないと判定した場合は、第２の画像処理領域を設定することなく、第１の画像処理領域内の対象物の画像情報と当該対象物のレーダ情報とをフュージョン処理することにより当該対象物の詳細な情報を取得する。
【００４０】
以上が、第１の実施形態に係る車両用対象物検出装置１の概略構成についての説明である。
【００４１】
図３は、本実施形態に係る処理部１３の処理の流れを示すフローチャートである。以下、図３に示すフローチャートを参照しながら、処理部１３の処理の流れを説明する。
【００４２】
画像処理部１３１は、画像取得部１２から出力される画像信号によって示される画像に第１の画像処理領域を設定する（ステップＳ３０１）。判定部１３２は、レーダ検出部１１から出力されるレーダ信号によって示されるレーダ情報を参照する（ステップＳ３０２）。判定部１３２は、自車両から見て同一方向に対象物が複数あるかどうかを判定する（ステップＳ３０３）。自車両から見て同一方向に対象物が複数あると判定した場合（ステップＳ３０３でＹＥＳ）、判定部１３２は、自車両との距離が最も短い対象物に対して第２の画像処理領域を設定し（ステップＳ３０４）、第２の画像処理領域の画像情報と第２の画像処理領域内の対象物のレーダ情報とをフュージョン処理して第２の画像処理領域内の対象物の詳細な情報を取得し（ステップＳ３０５）、処理を終える。自車両から見て同一方向に対象物が複数存在しないと判定した場合（ステップＳ３０３でＮＯ）、判定部１３２は、第１の画像処理領域の画像情報と第１の画像処理領域に係る対象物のレーダ情報とをフュージョン処理して対象物の詳細な情報を取得し（ステップＳ３０５）、処理を終える。
【００４３】
以上が本実施形態に係る車両用対象物検出装置１の説明である。第１の実施形態に係る車両用対象物検出装置１によれば、第２の画像処理領域を設定することにより、自車両から見て同一方向に対象物が複数存在する場合でも、対象物毎の画像情報を取得することができる。そして、第１の実施形態に係る車両用対象物検出装置１によれば、取得した対象物毎の画像情報と、対象物毎のレーダ情報をフュージョン処理することによって、対象物のそれぞれについての詳細な情報を取得することができる。
【００４４】
なお、上記において、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在するか否かを判定する手法の例として、画像情報とレーダ情報とを参照して、第１の画像処理領域内に対象物が複数あるか否かを判定することによって判定する手法を挙げた。しかしながら、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在するか否かを判定する手法に他の手法を用いても良い。自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在するか否かを判定する手法の他の例としては、レーダ情報に含まれる、対象物が存在する自車両から見た方向を示す情報に基いて判定する手法が挙げられる。すなわち、仮に、自車両の周辺に２つの対象物（以下、それぞれを対象物Ｔ１、対象物Ｔ２と称する。）が存在する場合、各対象物のレーダ情報を参照して、自車両から見た対象物Ｔ１が存在する方向と、自車両から見た対象物Ｔ２が存在する方向とがなす角度を検出し、検出結果である当該角度の絶対値が、予め定めた方向判定しきい値を超えない場合に、判定部１３２は、「自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在する」と判定する。一方、上記検出結果である上記角度の絶対値が、予め定めた方向判定しきい値を超える場合は、判定部１３２は、「自車両から見て同一方向に複数の対象物は存在しない」と判定する。
【００４５】
また、対象物２２と対象物２１とが一定以上離れている場合の処理について説明する。図２Ｄは、対象物２２と対象物２１とが一定以上離れている状況を画像取得部１２によって撮像した画像を簡略的に示した図である。図２Ｄの画像に係る状況は、自車両の前方に対象物２２が存在し、さらに前方に対象物２２より幅等の大きい対象物２１が存在する状況であって、対象物２２と対象物２１とが一定以上離れている状況である。図２Ｄの画像で示されるように、対象物２２と対象物２１とが一定以上離れている場合、自車両から見ると、対象物２１は対象物２２に隠れる。したがって、画像処理部１３１は、対象物２２に対して１つの第１の画像処理領域２３を設定し、判定部１３２は対象物２２の画像情報を取得する。一方、図２Ｄの画像で示されるように、対象物２２と対象物２１とが一定以上離れていることによって、図２Ｄの画像上では対象物２１が対象物２２に隠れていても、レーダ検出部１１は、対象物２２および対象物２１それぞれについてのレーダ情報を取得し得る。この状況は判定部１３２が「自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在する」と判定する状況であるため、第１の実施形態に係るステップＳ３０３からステップＳ３０４の処理をそのまま適用すれば、第２の画像処理領域を設定する処理（ステップＳ３０４）を行うことになる。しかしながら、上述した図２Ａ〜図２Ｃに示す状況とは異なり、判定部１３２は、自車両からの距離が最も短い対象物２２についての画像情報のみ取得することから、対象物２２のレーダ情報と、対象物２２の画像情報とをフュージョン処理することにより対象物２２の情報を正確に取得することができる。したがって、対象物２２と対象物２１とが一定以上離れている場合は、ステップＳ３０４の処理は不要になる。そこで、対象物２２と対象物２１との距離が所定値以上である場合は、ステップＳ３０４の処理は行わず、対象物２２と対象物２１の距離が所定値未満の場合は、ステップＳ３０４の処理を行うようにしても良い。具体的には、レーダ情報で示される対象物２２と対象物２１との距離Ｌｖに予めしきい値Ｌｔｈを設け、レーダ情報で示される対象物２２と対象物２１との距離Ｌｖがしきい値Ｌｔｈ未満である場合はステップＳ３０４の処理を行い、当該距離Ｌｖがしきい値Ｌｔｈ以上である場合は、ステップＳ３０４の処理を行わないとすることが考えられる。なお、予めしきい値Ｌｔｈを定めるにあたっては、各対象物間の距離だけでなく、自車両と各対象物との距離を考慮して定めても良い。また、対象物の大きさ等も考慮して定めても良い。
【００４６】
（第２の実施形態）
次に、判定部１３２が第２の画像処理領域を設定するか否かを判断するにあたって、自車両と、自車両の前方に存在する対象物との距離を考慮する実施態様について説明する。なお、本実施形態についての説明は、第１の実施形態の説明で付した符号を使用し、上述した実施形態と異なる部分についてのみ説明する。
【００４７】
図４は、本実施形態に係る処理部１３の処理の流れの一例を示すフローチャートである。本実施形態では、前述した図３に示す第１の実施形態における処理部１３の処理の流れを示すフローチャートのステップＳ３０３とステップＳ３０４の間に、自車両と、自車両からの距離が最も短い対象物との距離Ｌｍが、予め定めたしきい値Ｌｏ未満か否かを判定するステップＳ４０１を設けている。
【００４８】
判定部１３２は、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在すると判定した場合（ステップＳ３０３でＹＥＳ）、レーダ情報を参照し、自車両と、自車両からの距離が最も短い対象物２２との距離Ｌｍが、予め定めたしきい値Ｌｏ未満か否かを判定する（ステップＳ４０１）。
【００４９】
判定部１３２は、自車両と自車両からの距離が最も短い対象物との距離Ｌｍが、予め定めたしきい値Ｌｏ未満である場合（ステップＳ４０１でＹＥＳ）、自車両との距離が最も短い対象物に対して第２の画像処理領域を設定する（ステップＳ３０４）。判定部１３２は、自車両と自車両からの距離が最も短い対象物との距離Ｌｍが、予め定めたしきい値Ｌｏ以上である場合（ステップＳ４０１でＮＯ）、第２の画像処理領域を設定しない。
【００５０】
上記のような処理を行う理由を図５Ａ〜図５Ｃを参照して説明する。図５Ａは、自車両５１の前方に対象物５３（例えば乗用車等）が存在し、かつ、自車両５１と対象物５３の間に対象物５２（例えば乗用車等）が存在する状況を簡略的に示した図である。図５Ｂは、図５Ａで示される状況を画像取得部１２によって撮像した画像を簡略的に示した図である。図５Ｂは、対象物５３は対象物５２に隠れてしまい、画像取得部１２によって撮像した画像からは対象物５２しか認識できないことを示している。画像処理部１３１は、図５Ｂに示す画像に対し、対象物５２について第１の画像処理領域を設定し、対象物５２の画像情報を取得する。図５Ｃは、画像処理部１３１が、図５Ｂに示す画像に対し、対象物５２について第１の画像処理領域５６を設定した画像処理領域設定画像を簡略的に示した図である。一方、判定部１３２は、図５Ａに示すようにレーダ検出部１１が発信した電磁波等の反射波等５４を受信することにより、対象物５２のレーダ情報を取得する。さらに、自車両５１と対象物５２との距離Ｌｍが一定以上長い場合、レーダ検出部１１は、対象物５２の車体と路面の隙間等を通った反射波等５５を受信することにより、対象物５３のレーダ情報を取得し得る。すなわち、判定部１３２は、対象物５２について画像情報を取得しており、かつ、対象物５２と対象物５３それぞれのレーダ情報を取得しているので、「自車両５１から見て同一方向に対象物が複数存在している」と判定することになる。この場合において、第１の実施形態に係るステップＳ３０３からステップＳ３０４の処理をそのまま適用すると、自車両から見て対象物５２の手前に第２の画像処理領域を設定すべき対象物は存在しないにもかかわらず、判定部１３２は、第２の画像処理領域を設定してしまうことになる。しかし、本実施形態に係る判定部１３２によれば、自車両５１と対象物５２との距離Ｌｍが一定以上長い場合には第２の画像処理領域を設定する処理は行わないので、レーダ検出部１１が反射波等５５を検出して対象物５３のレーダ情報を取得したとしても、不必要な第２の画像処理領域を設定することを防ぐことができる。
【００５１】
以上が本実施形態に係る車両用対象物検出装置１の説明である。本実施形態に係る車両用対象物検出装置１によれば、レーダ検出部１１が反射波等５５を検出して対象物５３のレーダ情報を取得したとしても、自車両５１と対象物５２との距離Ｌｍが一定以上長い場合には第２の画像処理領域を設定する処理をすることなく、自車両からの距離が最も短い対象物の詳細な情報を正確に取得することができる。
【００５２】
（第３の実施形態）
次に、判定部１３２が、第２の画像処理領域を設定するか否かを判断するにあたって、対象物が静止物か否かを考慮する実施態様について説明する。なお、本実施形態についての説明は、上述した実施形態の説明で付した符号を使用し、上述した実施形態と異なる部分についてのみ説明する。
【００５３】
図６は、本実施形態に係る処理部１３の処理の流れの一例を示すフローチャートである。本実施形態に係るフローチャートでは、第１の実施形態における処理部１３の処理の流れを示す図３のフローチャートのステップＳ３０３とステップＳ３０５の間に、対象物が路面に対して静止しているか否かを判定するステップＳ６０１、および路面に対して静止物である対象物（以下、静止物と称する）に対する新たな画像処理領域（以下、第３の画像処理領域と称する）を設定するステップＳ６０２を設けている。
【００５４】
判定部１３２は、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在すると判定した場合（ステップＳ３０３でＹＥＳ）、対象物のレーダ情報の速度情報を参照して、対象物が静止物か否かを判定する（ステップＳ６０１）。判定部１３２は、対象物が静止物であると判定した場合（ステップＳ６０１でＹＥＳ）、当該対象物に対して第３の画像処理領域を設定する（ステップＳ６０２）。判定部１３２が、対象物が静止物ではないと判定した場合（ステップＳ６０１でＮＯ）、当該対象物に対して第３の画像処理領域を設定しない。判定部１３２は、当該静止物のレーダ情報とステップＳ６０２で設定した第３の画像処理領域の画像情報とをフュージョン処理することより、当該静止物の詳細な情報を取得する。また、判定部１３２は、第１の画像処理領域の対象物に対しては第１の画像処理領域の画像情報等をフュージョン処理することにより、当該対象物の詳細な情報を取得する。
【００５５】
上記のような処理を行う理由を図７Ａ〜図７Ｄを参照して説明する。図７Ａは、自車両７１の前方に対象物７２（例えば乗用車）が存在し、かつ、自車両７１と対象物７２との間の路面等に、自車両７１にとって障害物ではない対象物７３（例えば路上の鉄板やマンホール等）が存在する状況を簡略的に示した図である。図７Ｂは、図７Ａに係る状況を画像取得部１２によって撮像した画像を簡略的に示した図である。図７Ｂは、自車両７１と対象物７２の位置関係によっては、対象物７２および対象物７３が画像上で一体となっていることを示している。対象物７２および対象物７３が画像上で一体となっている場合、画像処理部１３１は、画像上で一体となっている対象物７２および対象物７３を１つの対象物として第１の画像処理領域を設定する可能性がある。図７Ｃは、図７Ｂに係る画像に第１の画像処理領域７４を設定した画像処理領域設定画像を簡略的に示した図である。図７Ｃは、画像処理部１３１が、画像上で一体となっている対象物７２および対象物７３に対して１つの第１の画像処理領域７４を設定したことを示している。しかし、判定部１３２が、対象物７２および対象物７３を１つの対象物として認識した状態の画像情報と、対象物７２および対象物７３それぞれについてのレーダ情報とを単にフュージョン処理したとしても、対象物７２および対象物７３それぞれについての詳細な情報を正確に取得することができない。そこで、本実施形態に係る判定部１３２では、自車両からの距離が最も短い対象物７３が静止物である場合は、当該対象物７３に対して第３の画像処理領域を設定することとしている。図７Ｄは、図７Ｃに係る画像に第３の画像処理領域７５を設定した画像処理領域設定画像を簡略的に示した図である。自車両からの距離が最も短い対象物７３が静止物である場合に当該対象物７３に対して第３の画像処理領域７５を設定するのは、対象物７３が静止物であれば、対象物７３は自車両７１にとって障害物ではないと考えられるためである。本実施形態に係る判定部１３２によれば、自車両からの距離が最も短い対象物７３が静止物である場合は、対象物７３に対して第３の画像処理領域７５を設定するため、対象物７３に対しては第３の画像処理領域７５内の対象物７３の画像情報等をフュージョン処理することにより、対象物７３についての詳細な情報を正確に取得することができる。また、対象物７２に対しては第１の画像処理領域７４内の対象物７２の画像情報等をフュージョン処理することにより、対象物７２についての詳細な情報を正確に取得することができる。
【００５６】
なお、本実施形態では、対象物が自車両にとって障害物であるか否かを判定するにあたって、当該対象物が静止物であるか否かを判定することとした。しかしながら、路上に止まっている二輪車等を考慮し、対象物が静止物であるか否かの判定に加え、当該対象物が立体物か否かを判定することによって当該対象物が障害物か否かを判定するようにしても良い。すなわち、対象物が静止物、かつ、非立体物である場合に自車両にとって障害物ではないと判定し、対象物が静止物ではない場合もしくは対象物が立体物である場合に自車両にとって障害物であると判定するようにしても良い。
【００５７】
対象物が静止物であるか否かを判定する手法としては、自車両の車速測定手段（図示せず）により取得された自車両の車速Ｖｓから自車両と対象物の相対速度Ｖｒを減算した値の絶対値が、予め定めた定数ΔＶよりも小さい場合は、当該対象物は静止物であると判定する手法が挙げられる。
【００５８】
対象物が非立体物か否かを判定する手法の一例としては、第３の画像処理領域内の画像を処理して第３の画像処理領域内の対象物のオプティカルフローを算出し、算出したオプティカルフローが立体物のオプティカルフローなのか非立体物のオプティカルフローなのかを判定することにより、対象物が非立体物か否かを判定する手法が挙げられる。オプティカルフローの算出手法の一例としては以下の手法が挙げられる。
【００５９】
図８Ａは、先行車８２が自車両８１に近づく場面を表した図である。図８Ａにおける先行車８２’（点線で表す）は、自車両８１に近づく前の状態を表し、図８Ａにおける先行車８２（実線で表す）は、自車両８１に近づいた後の状態を表す。図８Ａの（Ａ）は、先行車８２が自車両８１に近づく場面を、車両の進行方向に対して横から垂直方向に見た場合を表した図である。図８Ａの（Ｂ）は、先行車８２’が自車両８１に近づく場面を、上空から見た場合を表した図である。自車両８１と先行車８２’との距離はＬで表し、先行車８２’が自車両８１に近づいた距離をΔＬで表す。特徴点８３は、先行車８２の任意の特徴点の１つを表す。ｘは、自車両８１の走行方向に伸ばした自車両８１の中心線を基準とする特徴点８３’の横位置を表す。Δｘは、先行車８２’が距離ΔＬだけ自車両に近づいた場合の、特徴点８３’の画像上の移動ベクトル、すなわちオプティカルフローを表す。図８Ｂは、先行車８２’が自車両８１に近づいた場合のオプティカルフローを表した図である。図８Ｂにおける先行車８２’（点線で表す）は、先行車８２’と自車両８１との距離がＬのときにおける画像上の見え方を表し、図８Ｂにおける先行車８２（実線で表す）は、先行車８２’が距離ΔＬだけ自車両８１に近づいた場合の画像上の見え方を表す。図８Ｂ中の各矢印は、先行車８２’および先行車８２の特徴点の移動ベクトルを示すオプティカルフローを表す。なお、ＬやΔＬは、レーダ情報の距離情報や、相対速度情報から演算する。
【００６０】
ここで、オプティカルフローΔｘは式（１）で表される。
Δｘ＝（ｘ／Ｌ）×ΔＬ…式（１）
【００６１】
図８Ｃは、式（１）におけるΔｘとｘとの関係を表したグラフを示した図である。式（１）におけるΔｘとｘとの関係を、Δｘを縦軸、ｘを横軸にとったグラフで表すと、図８Ｃに示すように、原点を通る右上がりの直線となる。
【００６２】
仮に、オプティカルフローを求める画像上の領域を、対象物が存在する距離の所定の高さに設定している場合において、レーダ検出部１１が検出した対象物がマンホールのような非立体物の場合、当該所定の高さに存在していない対象物のオプティカルフローを演算することになるため、図８Ｃのような直線関係とならない。したがって、オプティカルフローが図８Ｃに示す関係になっているか否かを判定することにより対象物が立体物か非立体物かを判定することができる。
【００６３】
以上、オプティカルフローの原理を利用して対象物が立体物か非立体物かを判定する手法の一例を説明したが、当該手法をより信頼度高く適用するには、図８Ｃのオプティカルフローのグラフを求める画像処理領域を適切に定める必要がある。自車両から見て同一方向に対象物が複数存在する場合は、この画像処理領域を、自車両からの距離が最も短い対象物に対して設定する第２の画像処理領域とすることで、当該手法の信頼度をより高くすることができる。なお、上記オプティカルフローによって対象物が立体物か否かを判定する手法は、第３の実施形態に限らず、他の実施形態に適用しても良い。
【００６４】
また、図６に示す本実施形態に係る判定部１３２の処理は、判定部１３２が、対象物が静止物ではないと判定した場合（ステップＳ６０１でＮＯ）のフローに、当該対象物に対して二輪車を想定した第２の画像処理領域を設定するステップ（図３等のステップＳ３０４に相当）を設け、当該対象物のレーダ情報と、設定した第２の画像処理領域の画像情報とをフュージョン処理して、当該対象物の詳細な情報を取得するようにしても良い。
【００６５】
以上が本実施形態に係る車両用対象物検出装置１の説明である。本実施形態に係る車両用対象物検出装置１によれば、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在する場合であって、自車両からの距離が最も短い対象物が静止物である場合は当該静止物に対して第３の画像処理領域を設定するため、第３の画像処理領域についての画像情報と第３の画像処理領域の対象物のレーダ情報とをフュージョン処理して、当該静止物の詳細な情報を正確に取得することができる。また、第１の画像処理領域の対象物に対しては第１の画像処理領域の画像情報等をフュージョン処理することにより、当該対象物の詳細な情報を正確に取得することができる。
【００６６】
（第４の実施形態）
次に、判定部１３２がフュージョン処理をするかどうか判断するにあたって、レーダ情報で示される対象物の横位置情報と、画像情報で示される対象物の横幅情報を考慮する実施態様について説明する。なお、本実施形態についての説明は、上述した実施形態の説明で付した符号を使用し、上述した実施形態と異なる部分についてのみ説明する。
【００６７】
図９は、本実施形態に係る処理部１３の処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下、図９に示すフローチャートを参照しながら、処理部１３の処理の流れを説明する。
【００６８】
判定部１３２は、画像情報およびレーダ情報を参照する（ステップＳ９０１およびステップＳ３０２）。そして、参照したレーダ情報に基いて自車両から見て同一方向に対象物が複数あるかどうかを判定する（ステップＳ３０３）。判定部１３２は、自車両から見て同一方向に対象物が複数あると判定した場合（ステップＳ３０３でＹＥＳ）、レーダ情報で示される、自車両からの距離が最も短い対象物の横位置が、当該対象物の画像情報で示される横幅内に収まっているか否かを判定する（ステップＳ９０２）。判定部１３２は、レーダ情報で示される、自車両からの距離が最も短い対象物の横位置が、画像情報で示される当該対象物の横幅内に収まっていないと判定した場合（ステップＳ９０２でＮＯ）、フュージョン処理をしない。判定部１３２は、レーダ情報で示される、自車両からの距離が最も短い対象物の横位置が、画像情報で示される当該対象物の横幅内に収まっていると判定した場合（ステップＳ９０２でＹＥＳ）、もしくは自車両から見て同一方向に対象物が複数ないと判定した場合（ステップＳ３０３でＮＯ）、画像情報等をフュージョン処理する（ステップＳ３０５）。
【００６９】
上記のような処理を行う理由を図１０を参照しつつ説明する。図１０は、レーダ情報で示される対象物の横位置と画像情報で示される対象物の横幅との関係を簡略的に示した図である。図１０に示す状況は、自車両（図示せず）の前方に対象物１０１が存在する状況である。
【００７０】
図１０の（Ａ）〜（Ｃ）における横位置１０２は、レーダ情報から算出される自車両から見た対象物１０１の横位置を示す。図１０の（Ａ）〜（Ｃ）にそれぞれにおける横幅１０３Ａ〜Ｃは、（Ａ）〜（Ｃ）それぞれにおける画像情報から算出される対象物１０１の横幅を示す。図１０の（Ａ）における横幅１０３Ａは、対象物１０１の横幅が、画像情報によって適切に表されている状態を示す。しかし、車両の色や日光のあたり方等の影響により、画像情報が対象物の横幅を適切に表していない場合がある。図１０の（Ｂ）における横幅１０３Ｂは、実際には１つである対象物１０１が、画像情報では分断されて２つの対象物であると認識されている状態を示す。図１０の（Ｃ）における横幅１０３Ｃは、画像情報で示される対象物１０１の横幅が、実際の横幅（すなわち横幅１０３Ａ）よりも狭く認識されている状態を示す。
【００７１】
対象物１０１の横幅は実際には横幅１０３Ａであるにもかかわらず、横幅１０３Ｂもしくは横幅１０３Ｃのように実際の横幅とは異なる横幅として認識された場合、処理部１３は、対象物の画像情報を正確に取得できていないため、当該画像情報等をフュージョン処理しても、当該対象物の詳細な情報を正確に取得することはできない。
【００７２】
そこで、本実施形態に係る判定部１３２では、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在している場合には、画像情報で示される対象物の横幅情報が対象物の横幅を正確に表している場合にのみフュージョン処理を行うため、対象物１０１の詳細な情報を正確に取得することができる。
【００７３】
以上が本実施形態に係る車両用対象物検出装置１の説明である。本実施形態に係る車両用対象物検出装置１によれば、基となる画像情報が正確な情報である場合にのみフュージョン処理を行うので、対象物の詳細な情報を正確に取得することができる。
【００７４】
なお、第１〜第４の実施形態において、処理部１３で行う画像処理等が演算遅れを伴う場合、取得した画像情報等が対象物のリアルタイムの状況を反映していないことがある。取得した画像情報等が対象物のリアルタイムの状況を反映していない場合は、フュージョン処理の基となる、画像情報が取得されたタイミングと、レーダ情報が取得されたタイミングが異なることになり、対象物の詳細な情報を正確に取得することができない。そこで、処理部１３で行う画像処理等が演算遅れを伴う場合は、演算遅れを考慮してレーダ情報や画像情報等を補正することが考えられる。レーダ情報や画像情報等を補正する手法としては、例えば、対象物の補正後の横位置Ｘを、対象物の横方向速度Ｖｘと演算遅れの時間を示す定数Δｔを乗算した値に、レーダ情報で示される対象物の横位置ｘを加算して求める手法が挙げられる。なお、対象物の補正後の横位置Ｘは、自車両と対象物との距離や相対速度等との関係の情報をマップデータとして予め設定してき、当該マップデータに基いて定めても良い。
【００７５】
また、第１〜４の実施形態の説明では、説明の便宜上、対象物が２つ存在する状況について説明した。しかしながら、本発明は、対象物が２つ存在する状況だけに適用されるわけではない。例えば、３つ以上の対象物が存在し、当該３つ以上の対象物が画像上で一体となっている場合でも、本発明は適用し得る。すなわち、判定部１３２は、当該３つ以上の対象物に対してそれぞれ第２の画像処理領域を設定することにより、当該３つ以上の対象物のそれぞれの詳細な情報を正確に取得することができる。
【００７６】
以上、本発明の実施形態について説明したが、上述の説明はあらゆる点において本発明の一例にすぎず、その範囲を限定しようとするものではない。また、本発明の範囲を逸脱することなく上記各実施形態を適宜組み合わせることや種々の改良を行うことができることはいうまでもない。例えば、画像情報の有効性を判断するために第４の実施形態の処理を行った後に、第１〜３の実施形態の処理を行うようにしても良い。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
本発明は、自車両から見て同一方向に複数の対象物が存在する場合でも対象物の詳細な情報を正確に取得することを可能とする、車両用対象物検出装置、およびその方法を提供でき、例えば、自動車などの移動体に搭載される運転支援装置などに利用できる。
【符号の説明】
【００７８】
１    車両用対象物検出装置
１１    レーダ検出部
１２    画像取得部
１３    処理部
１３１    画像処理部
１３２    判定部
２１、２２、５２、５３、７２、７３、８２、８２’、１０１    対象物
２３、２４、５６、７４、７５    画像処理領域
５１、７１、８１    自車両
５４、５５    反射波等
８３、８３’    対象物の特徴点
１０２    対象物の横位置
１０３Ａ〜Ｃ対象物の幅情報
【図１】
2012064026.tif 000003
【図２Ａ】
2012064026.tif 000004
【図２Ｂ】
2012064026.tif 000005
【図２Ｃ】
2012064026.tif 000006
【図２Ｄ】
2012064026.tif 000007
【図３】
2012064026.tif 000008
【図４】
2012064026.tif 000009
【図５Ａ】
2012064026.tif 000010
【図５Ｂ】
2012064026.tif 000011
【図５Ｃ】
2012064026.tif 000012
【図６】
2012064026.tif 000013
【図７Ａ】
2012064026.tif 000014
【図７Ｂ】
2012064026.tif 000015
【図７Ｃ】
2012064026.tif 000016
【図７Ｄ】
2012064026.tif 000017
【図８Ａ】
2012064026.tif 000018
【図８Ｂ】
2012064026.tif 000019
【図８Ｃ】
2012064026.tif 000020
【図９】
2012064026.tif 000021
【図１０】
2012064026.tif 000022