(57)【要約】【課題】処理時間を低減し適切な位置情報を取得する位置情報装置、位置情報方法、位置情報プログラム、及び動作制御システムを提供する。【解決手段】物体検知部は入力された画像信号から物体毎の画像が表されている領域を検知し、性状判定部は、前記物体検知部が検知した領域に表されている物体の性状を判定し、方式選択部は、物体の方位を算出する方式として前記性状判定部が判定した物体の性状に対応した方式を選択し、方位算出部は、前記物体から受信した受信信号に基づいて前記方式選択部が選択した方式を用いて前記物体の方位を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像信号から物体毎の画像が表されている領域を検知する物体検知部と、
前記物体検知部が検知した領域に表されている物体の性状を判定する性状判定部と、
物体の方位を算出する方式として前記性状判定部が判定した物体の性状に対応した方式を選択する方式選択部と、
前記物体から受信した受信信号に基づいて前記方式選択部が選択した方式を用いて前記物体の方位を算出する方位算出部と
を備えることを特徴とする位置情報検出装置。
【請求項２】
前記性状判定部は、前記物体の性状として、前記物体の配置状態、種別又は当該物体の画像の大きさを判定することを特徴とする請求項１に記載の位置情報検出装置。
【請求項３】
前記方式選択部は、前記物体の性状として当該物体の画像の大きさが大きいほど解像度が低い方式を選択することを特徴とする請求項２に記載の位置情報検出装置。
【請求項４】
前記方式選択部は、次数の設定が前提となる方式を選択した場合には、前記物体の性状として並列していると判定された一群の物体の個数に基づいて次数を定めることを特徴とする請求項２に記載の位置情報検出装置。
【請求項５】
位置情報検出装置における物体検出方法であって、
前記位置情報検出装置が、入力された画像信号から物体毎の画像が表されている領域を検知する第１の過程と、
前記位置情報検出装置が、前記検知した領域に表されている物体の性状を判定する第２の過程と、
前記位置情報検出装置が、物体の方位を算出する方式として前記判定した物体の性状に対応した方式を選択する第３の過程と、
前記位置情報検出装置が、前記物体から受信した受信信号に基づいて前記選択した方式を用いて前記物体の方位を算出する第４の過程と
を備えることを特徴とする位置情報検出方法。
【請求項６】
位置情報検出装置のコンピュータに、
入力された画像信号から物体毎の画像が表されている領域を検知する手順、
前記検知した領域に表されている物体の性状を判定する手順、
物体の方位を算出する方式として前記判定した物体の性状に対応した方式を選択する手順、
前記物体から受信した受信信号に基づいて前記選択した方式を用いて前記物体の方位を算出する手順
を実行させるための位置情報検出プログラム。
【請求項７】
入力された画像信号から物体毎の画像が表されている領域を検知する物体検知部と、
前記物体検知部が検知した領域に表されている物体の性状を判定する性状判定部と、
前記物体の方位を算出する方式として前記性状判定部が判定した物体の性状に対応した方式を選択する方式選択部と、
前記物体から受信した受信信号に基づいて前記方式選択部が選択した方式を用いて前記物体の方位を算出する方位算出部と、
前記算出した方位に基づいて車両に係る動作を制御する制御指示部と
を備えることを特徴とする動作制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、位置情報検出装置、位置情報検出方法、位置情報検出プログラム、及び動作制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、周囲の物体を検知し、検知した物体の位置情報を用い車両の運転を支援する運転支援システム（以下、単にシステム）が開発されている。近年、歩行者や二輪車等、交通事故により被害を受ける可能性がある者（いわゆる交通弱者）を保護する要請が高まり、システムの機能の高度化が求められている。そのため、車両の周囲に所在する物体の位置情報を取得するためのレーダ装置の高分解能化が図られている。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載の物標識別方法では、登録された認識物標を一つずつ取り出し、取り出した認識物標に対応するピークペアの平均パワー値をレーダ反射断面積に換算する。当該方法では、正規化平均パワー値、ピークペア間のパワー値の差の時間的なばらつきを表す標準偏差を算出し、算出した正規化平均パワー値及び標準偏差に基づいて対象物標の属性値を識別する。当該方法では、識別した属性値により、ピーク抽出の閾値を可変にする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１９１１３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したレーダ装置の高分解能化により、１個の物体について複数の位置情報が得られることがあるが、得られた位置情報のいずれが、その物体の位置を代表するか明らかではないことがある。また、得られた物体の位置情報のいずれも、その物体の位置として運転者にとって必ずしも適切でないことがある。例えば、１台の先行車両の左右両端部それぞれ、計２個の位置情報が得られることがある。得られた２個の位置情報よりも、その先行車両の中央部の位置情報が１個得られた場合のほうがシステムにとって好都合なことがある。更に、特許文献１に記載の物標識別方法では、検知された物体毎にパワー値に基づいて統計量を算出するため、必要とする処理時間が過大になるという課題がある。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、処理時間を低減し適切な位置情報を取得する位置情報検出装置、位置情報検出方法、位置情報検出プログラム、及び動作制御システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、入力された画像信号から物体毎の画像が表されている領域を検知する物体検知部と、前記物体検知部が検知した領域に表されている物体の性状を判定する性状判定部と、物体の方位を算出する方式として前記性状判定部が判定した物体の性状に対応した方式を選択する方式選択部と、前記物体から受信した受信信号に基づいて前記方式選択部が選択した方式を用いて前記物体の方位を算出する方位算出部とを備えることを特徴とする位置情報検出装置である。
【０００８】
（２）本発明のその他の態様は、上述の位置情報検出装置であって、前記性状判定部は、前記物体の性状として、前記物体の配置状態、種別又は当該物体の画像の大きさを判定することを特徴とする。
【０００９】
（３）本発明のその他の態様は、上述の位置情報検出装置であって、前記方式選択部は、前記物体の性状として当該物体の画像の大きさが大きいほど解像度が低い方式を選択することを特徴とする。
【００１０】
（４）本発明のその他の態様は、上述の位置情報検出装置であって、前記方式選択部は、次数の設定が前提となる方式を選択した場合には、前記物体の性状として並列していると判定された一群の物体の個数に基づいて次数を定めることを特徴とする。
【００１１】
（５）本発明のその他の態様は、位置情報検出装置における物体検出方法であって、前記位置情報検出装置が、入力された画像信号から物体毎の画像が表されている領域を検知する第１の過程と、前記位置情報検出装置が、前記検知した領域に表されている物体の性状を判定する第２の過程と、前記位置情報検出装置が、物体の方位を算出する方式として前記判定した物体の性状に対応した方式を選択する第３の過程と、前記位置情報検出装置が、前記物体から受信した受信信号に基づいて前記選択した方式を用いて前記物体の方位を算出する第４の過程と、を備えることを特徴とする位置情報検出方法である。
【００１２】
（６）本発明のその他の態様は、位置情報検出装置のコンピュータに、入力された画像信号から物体毎の画像が表されている領域を検知する手順、前記検知した領域に表されている物体の性状を判定する手順、物体の方位を算出する方式として前記判定した物体の性状に対応した方式を選択する手順、前記物体から受信した受信信号に基づいて前記選択した方式を用いて前記物体の方位を算出する手順、を実行させるための位置情報検出プログラムである。
【００１３】
（７）本発明のその他の態様は、入力された画像信号から物体毎の画像が表されている領域を検知する物体検知部と、前記物体検知部が検知した領域に表されている物体の性状を判定する性状判定部と、前記物体の方位を算出する方式として前記性状判定部が判定した物体の性状に対応した方式を選択する方式選択部と、前記物体から受信した受信信号に基づいて前記方式選択部が選択した方式を用いて前記物体の方位を算出する方位算出部と、前記算出した方位に基づいて車両に係る動作を制御する制御指示部とを備えることを特徴とする動作制御システムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、処理時間を低減し適切な位置情報を取得する
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る動作制御システムの構成を表す概略図である。
【図２】物体の検知範囲の一例を表す概念図である。
【図３】本実施形態に係る信号送受信部の構成を表す概略図である。
【図４】本実施形態に係る送信信号と受信信号の一例を表す図である。
【図５】ＩＦ信号のレベル周波数特性の一例を表す図である。
【図６】本実施形態に係る位置情報の一検出例を表す概念図である。
【図７】本実施形態に係る位置情報の他の検出例を表す概念図である。
【図８】本実施形態に係る位置情報の他の検出例を表す概念図である。
【図９】本実施形態に係る位置情報検出処理を表すフローチャートである。
【図１０】本実施形態に係る一変形例の位置情報検出処理を表すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
（システム構成）
図１は、本実施形態に係る動作制御システム１の構成を表す概略図である。
動作制御システム１は、ｎ個（ｎは、１よりも大きい整数、例えば、６）の受信アンテナ１０１−１〜１０１−ｎ、送信アンテナ１０２、撮影部１０３、位置情報検出装置１１、制御指示部１４及び運転支援制御部１５を含んで構成される。動作制御システム１は、例えば、車両の動作機構や当該車両を運転する運転者への情報の提示を制御する。
【００１７】
受信アンテナ１０１−１〜１０１−ｎは、それぞれ物体が反射した電波を受信信号として受信し、受信した受信信号を位置情報検出装置１１に出力する。以下の説明では、受信アンテナ１０１−１等、又は受信アンテナ１０１と総称することがある。
送信アンテナ１０２は、位置情報検出装置１１から入力された送信信号を電波として周囲に放射する。
撮影部１０３は、画像を撮影し、撮影した画像を示す画像信号をフレーム毎に生成する。撮影部１０３は、生成した画像信号を予め定めた時間間隔（例えば、１／３０秒）で位置情報検出装置１１に出力する。
【００１８】
位置情報検出装置１１は、信号送受信部１１０と物体検出処理部１２０を含んで構成される。信号送受信部１１０は、送信信号を生成し、生成した送信信号を送信アンテナ１０２に出力する。信号送受信部１１０は、受信アンテナ１０１−１〜１０１−ｎからそれぞれ入力された受信信号と、生成した送信信号に基づいて中間周波数（ＩＦ；Ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）信号を生成する。信号送受信部１１０は、生成したＩＦ信号を物体検出処理部１２０に出力する。信号送受信部１１０の構成については、後述する。
【００１９】
物体検出処理部１２０は、撮影部１０３から入力された画像信号から物体毎の画像が表されている領域を検知し、検知した領域に表されている物体の性状を判定する。物体検出処理部１２０は、判定した物体の性状に対応した解像度で物体の方位を算出する方式を選択し、信号送受信部１１０から入力されたＩＦ信号に基づいて、選択した方式を用いて物体の方位を算出する。物体検出処理部１２０は、物標毎に算出した物体の方位を示す位置情報を生成し、生成した位置情報を制御指示部１４に出力する。物標とは、検出した物体を示す情報、例えば識別子である。物体検出処理部１２０の構成については、後述する。
【００２０】
制御指示部１４は、物体検出処理部１２０から入力された物標毎の位置情報に基づいて運転支援制御部１５の動作を制御する制御信号を生成する。制御指示部１４は、例えば、入力された位置情報が表す距離が予め定めた第１の閾値よりも小さい物標が含まれる場合に制御信号を生成する。制御指示部１４は、生成した制御信号を運転支援制御部１５に出力する。
【００２１】
運転支援制御部１５は、制御指示部１４から入力された制御信号に基づいて車両の運転を支援する機能を制御する。運転支援制御部１５は、例えば、警報音制御部１５１、ブレーキ制御部１５２及びアクセル制御部１５３を含んで構成される。警報音制御部１５１は、制御信号が入力されたとき、物体が接近したことを運転者に警告する警告音を再生する。ブレーキ制御部１５２は、制御信号が入力され、かつブレーキ動作が行われていないとき、ブレーキ動作を開始させて車両を減速させる。アクセル制御部１５３は、制御信号が入力され、かつアクセル動作が行われているときアクセル動作を停止させて車両の加速を停止させる。
【００２２】
（物体検出処理部の構成）
次に、物体検出処理部１２０の構成について説明する。
物体検出処理部１２０は、記憶部１２１、受信強度算出部１２２、距離算出部１２３、速度算出部１２４、スペクトル抽出部１２５、方位算出部１２６、物標引継ぎ処理部１２７、物標出力処理部１２８及び物体情報処理部１３１を含んで構成される。物体情報処理部１３１は、物体検知部１３２、性状判定部１３３及び方式選択部１３４を含んで構成される。
【００２３】
記憶部１２１には、信号送受信部１１０が生成したＩＦ信号が各受信アンテナ１０１−１等にそれぞれ対応したチャネル毎に順次記憶される。
受信強度算出部１２２は、記憶部１２１からチャネル毎のＩＦ信号を読み出し、読み出したＩＦ信号に対して、例えばフーリエ変換を行って周波数領域の複素数データを算出する。受信強度算出部１２２は、全チャネルの複素数データを加算した加算値に基づいてスペクトルを算出する。なお、受信強度算出部１２２は、いずれかのチャネルの複素数データに基づいてスペクトルを算出してもよいが、加算値に基づいてスペクトルを算出することでノイズ成分が平均化されるので、Ｓ／Ｎ（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ）比が向上する。
受信強度算出部１２２は、算出したスペクトルから、予め定めたレベルの閾値を越え、レベルが極大になる部分を、後述する上昇部分及び下降部分それぞれについて信号レベルのピークとして検出する（ピーク検出）。受信強度算出部１２２は、このピーク検出を、変調周期Ｔ毎に行う。受信強度算出部１２２は、検出したピークの周波数を表すピーク周波数情報を生成する。受信強度算出部１２２は、生成したピーク周波数情報を距離算出部１２３、速度算出部１２４及びスペクトル抽出部１２５に出力する。受信強度算出部１２２は、算出した複素数データをスペクトル抽出部１２５に出力する。
【００２４】
距離算出部１２３は、受信強度算出部１２２から入力されたピーク周波数情報が表す上昇部分の周波数ｆｕと下降部分の周波数ｆｄに基づいて各物標が表す物体までの距離を、変調周期毎に算出する。距離算出部１２３は、例えば、式（１）を用いて距離Ｒを算出する。
【００２５】
【数１】
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【００２６】
式（１）において、ｃは光速度、Ｔは変調周期をそれぞれ表す。即ち、式（１）は、上昇部分又は下降部分の経過時間Ｔ／２内に光が進行する距離ｃ・Ｔ／２を、上昇部分の周波数ｆｕと下降部分の周波数ｆｄを物標毎に平均した平均値の変調周波数Δｆに対する比を乗じて距離Ｒが与えられることを示す。距離算出部１２３は、変調周期Ｔ毎に各物標が表す物体までの距離を表す距離情報を物標引継ぎ処理部１２７に出力する。
【００２７】
速度算出部１２４は、受信強度算出部１２２から入力されたピーク周波数が表す上昇部分の周波数ｆｕと下降部分の周波数ｆｄに基づいて各物標が表す物体の相対速度を、変調周期Ｔ毎に算出する。速度算出部１２４は、例えば、式（２）を用いて速度Ｖを算出する。
【００２８】
【数２】
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【００２９】
即ち、式（２）は、光速度ｃを、上昇部分の周波数ｆｕと下降部分の周波数ｆｄの差分との中心周波数ｆ０に対する比を乗じて相対速度Ｖが与えられることを示す。速度算出部１２４は、変調周期Ｔ毎に各物標の相対速度Ｖを表す速度情報を物標引継ぎ処理部１２７に出力する。
【００３０】
スペクトル抽出部１２５には、受信強度算出部１２２からピーク周波数情報とチャネル毎の複素数データが入力され、物体検知部１３２から物体毎の位置情報が入力される。スペクトル抽出部１２５は、入力されたＩＦ信号から、物体毎の位置情報が表す距離に対応したスペクトル成分を抽出する。ここで、スペクトル抽出部１２５は、入力された複素数データに対して、ピーク周波数情報が表す各ピーク周波数を中心とする予め定めた帯域幅の成分（ピーク周波数成分）を上昇部分及び下降部分それぞれについて抽出する。
スペクトル抽出部１２５は、入力された物体毎の位置情報が表す水平方向の座標ｘと奥行方向の座標ｚに基づいて当該物体までの距離ｒをそれぞれ算出する。距離ｒを算出する際、スペクトル抽出部１２５は、距離ｒ、水平方向の座標ｘ、奥行方向の座標ｚの間で、ｒ２＝ｘ２＋ｚ２という関係を用いる。スペクトル抽出部１２５は、算出した距離ｒを、例えば、式（１）を用いて周波数ｆに換算する。但し、上昇部分の周波数ｆｕと下降部分ｆｄの周波数が等しい値ｆであると仮定する。スペクトル抽出部１２５は、換算した周波数ｆから予め定めた範囲にあるピーク周波数に係るピーク周波数成分を選択する。これにより、検出された画像に表された物体に係るピーク周波数成分が抽出される。スペクトル抽出部１２５は、選択したピーク周波数成分を、物体毎の位置情報が表す距離に対応したスペクトル成分として、方位算出部１２６に出力する。なお、スペクトル抽出部１２５は、物体検知部１３２から入力された物体毎の位置情報を用いて、ピーク周波数成分を選択する処理を省略してもよい。
【００３１】
方位算出部１２６は、スペクトル抽出部１２５から入力された物体毎のスペクトル成分に対して、方式選択部１３４から入力された方式情報が表す方式を用いてその方位を算出する。方位算出部１２６は算出した方位を表す方位情報を生成し、生成した方位情報を物標引継ぎ処理部１２７に出力する。
【００３２】
物標引継ぎ処理部１２７は、距離算出部１２３から距離情報が、速度算出部１２４から速度情報が、方位算出部１２６から方位情報がそれぞれ入力される。物標引継ぎ処理部１２７は、記憶部１２１から前回の変調周期に係る距離情報、速度情報及び方位情報を読み出す。物標引継ぎ処理部１２７は、現在の変調周期で算出した距離、相対距離、方位と、前回の変調周期で算出した距離、相対距離、方位とのそれぞれの差分値が、それぞれの差分値毎に予め定められた閾値よりも小さいか否か判断する。全ての差分値について予め定められた閾値よりも小さいと判断された場合、物標引継ぎ処理部１２７は、現在の変調周期に係る物標と前回の変調周期に係る物標が同一であると判定する。その場合、物標引継ぎ処理部１２７は、その物標の物標引継ぎ回数を１だけ増加させ、その物標と、現在の変調周期に係る距離情報、速度情報及び方位情報を対応付けて記憶部１２１に記憶する。また、物標引継ぎ処理部１２７は、その物標と現在の変調周期に係る距離情報、速度情報及び方位情報を対応付けて物標出力処理部１２８に出力する。
【００３３】
現在の変調周期に係る物標と前回の変調周期に係る物標が同一でないと判定された場合、物標引継ぎ処理部１２７は、新たな物体を検知したと判定する。物標引継ぎ処理部１２７は、新たな物体を表す物標（識別子）を生成し、生成した物標と現在の変調周期に係る距離情報、速度情報及び方位情報を対応付けて記憶部１２１に記憶する。また、物標引継ぎ処理部１２７は、その物標と現在の変調周期に係る距離情報、速度情報及び方位情報を対応付けて物標出力処理部１２８に出力する。以下、距離情報、速度情報及び方位情報を位置情報と総称することがある。
【００３４】
物標出力処理部１２８は、物標引継ぎ処理部１２７から入力された物標毎の位置情報を制御指示部１４に出力する。
【００３５】
物体検知部１３２は、撮影部１０３からフレーム毎に画像信号が入力される。物体検知部１３２は、入力された画像信号が表す画像のうち、物体を表す画像の部分を検知し、その物体の方位を算出する。ここで、物体検知部１３２は、例えば、フレーム毎の画像信号について画素毎に特徴量を算出し、算出した特徴量が所定の値の範囲にある画素の集合からなる部分を特徴部分と定める。物体検知部１３２は、特徴部分として、例えばエッジ部を定める。エッジ部とは、輝度値が空間的に急激に変化する座標が空間的に連続する部分、例えば物体の輪郭を表す部分である。物体検知部１３２は、特徴量として、例えば水平方向に隣接する画素間の差分（水平方向差分）、垂直方向に隣接する画素間の差分（垂直方向差分）を算出する。物体検知部１３２は、例えば、水平方向差分の絶対値又は垂直方向差分の絶対値が予め定めた閾値よりも大きい座標が、予め定めた個数よりも多く空間的に連続する領域をエッジ部と定める。エッジ部は、撮影された画像において人物や車両の外形を表す部分に表れることがある。物体検知部１３２は、空間的に連続する１つのエッジ部（線形エッジ部）、又は、そのエッジ部を外周として１つの非エッジ部を取り囲む部分（閉包エッジ部）が１つの物体を表す画像の部分と判断する。
【００３６】
物体検知部１３２は、各物体を表す画像の部分の重心点を算出し、算出した重心点の水平方向の座標ｕ、垂直方向の座標ｖ（画像座標系）に基づいて、当該物体の位置（カメラ座標系）を、例えば、式（３）、（４）を用いて算出する。当該物体の位置は、奥行方向の座標ｚ、水平方向の座標ｘで表される。
【００３７】
【数３】
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【００３８】
【数４】
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【００３９】
式（３）、（４）において、Ｗｘ、Ｗｙは、画像の水平方向の画素数（幅）、垂直方向の画素数（高さ）を表す整数値である。ここで、画像の中心部が撮影部１０３の光軸に対応する表示位置である。Ｈは、撮影部１０３の光学系の中心における、地表面からの高さ（ｍ）を表す。Ｓは、焦点距離、即ち撮影部１０３の撮像面と光学系の中心までの距離を画素数で表した整数値である。θは、俯角、即ち、撮影部１０３の光軸の垂直方向への角度であって、地表面の角度を基準とした値である。物体検知部１３２には、係数Ｗｘ、Ｗｙ、Ｈ、Ｓ及びθを予め設定しておく。式（３）の奥行方向の座標ｚ、式（４）の水平方向の座標ｘは、厳密には被写体として地表面（水平面）の各画素に対応する位置を表すが、この位置は、被写体として画像に表された物体毎の位置の目安となる。
【００４０】
物体検知部１３２は、物体毎に算出した奥行方向の座標ｚ、水平方向の座標ｘを表す位置情報を生成し、生成した位置情報をスペクトル抽出部１２５に出力する。物体検知部１３２は、各物体の特徴部分を表す特徴部分情報を生成し、特徴部分情報を性状判定部１３３に出力する。特徴部分情報は、例えば、各物体について画素毎に特徴部分に属すか否かを表す信号値で表される。この信号値は、例えば、特徴部分に属す画素について１、特徴部分に属さない画素について０と与えられる。
【００４１】
性状判定部１３３は、物体検知部１３２から入力された物体毎の特徴部分情報に基づいて、その物体の性状を判定する。物体の性状とは、例えば、その物体の種別、配置状態、である。物体の種別には、例えば、人物（歩行者）、普通自動車、普通自動二輪車、等がある。普通自動車、普通自動二輪車等は、例えば道路交通法で定められた車両の種類である。物体の配置状態には、例えば、並列状態、等がある。並列状態とは、ある物体が、他の物体から予め定めた閾値よりも水平方向に近接、又は他の物体と水平方向に接触して配置されていることを示す。並列状態には、例えば人物と普通自動車が近接して配置されている場合がある。性状判定部１３３は、１つの並列状態に係る複数の物体には、それらの物体の組である並列グループを用いて、並列状態にあることや、他の並列状態に係る物体の組を区別する。
【００４２】
ここで、性状判定部１３３は、物体の性状を表す性状情報と対応付けて代表特徴部分情報が予め記憶されている記憶部を備え、入力された特徴部分情報に対応する代表特徴部分情報を選択する。代表特徴部分情報とは、その性状を有する物体であって、代表的なものに係る特徴部分情報である。性状判定部１３３は、例えば、入力された特徴部分情報と代表特徴部分情報との類似性を示す指標値を算出し、算出した指標値が最も類似することを示し、かつ予め定めた閾値よりも大きい物体毎の代表特徴部分情報を選択する。性状判定部１３３は、指標値として、例えば、ＳＡＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ、絶対差分和）を用いる。ＳＡＤは、予め定められた領域に属する各画素の信号値について、２種類の情報間における差分絶対値の総和である。従って、ＳＡＤが小さいほど２種類の情報の類似性が高いことを示す。性状判定部１３３は、選択した物体毎の代表特徴部分情報に対応した性状情報を記憶部から読み出す。性状判定部１３３は、指標値に基づいて入力された特徴部分情報に対応する代表特徴部分情報が選択できない場合には、その他の性状を表す代表特徴部分情報を選択する。
また、性状判定部１３３は、物体毎の特徴部分情報に基づく代表点（例えば、重心点）に基づいて、配置状態（例えば、並列状態）を判定する。性状判定部１３３は、並列状態と判定した物体がある場合には、それらの複数の物体からなる並列グループを判定する。性状判定部１３３は、配置状態を表す情報を性状情報に付加する。性状判定部１３３は、読み出した性状情報、又は配置状態を表す情報が付加された性状情報を方式選択部１３４に出力する。
【００４３】
方式選択部１３４は、性状判定部１３３から入力された性状情報に対応した方式情報を選択する。方式情報とは、方位算出部１２６が物標毎の方位を算出する際に用いる方位の算出方式を表す情報である。方位の算出方式には、例えば、ＭＵＳＩＣ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ、多重信号分類）法、改良共分散法（前向後向線形予測法、ＦＢＬＰ（Ｆｏｒｗａｒｄ  Ｂａｃｋｗａｒｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）法とも呼ばれる）、ＤＢＦ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｂｅａｍ  Ｆｏｒｍｉｎｇ、ディジタルビームフォーミング）法、等がある。これらの算出方式は、いずれも物体が反射した電波である受信信号に基づいてその物体の方位を算出する既知の方式である。ＭＵＳＩＣ法、改良共分散法、ＤＢＦ法の順に、解像度が高い反面、演算量が多いという関係がある。方式選択部１３４は、例えば、性状情報が、並列状態、人物、普通自動二輪車、を表す場合、それぞれ、ＭＵＳＩＣ法、ＭＵＳＩＣ法、改良共分散法を選択する。ここで、方式選択部１３４は、性状情報が並列状態を表す場合には、対応する並列グループ毎に算出方式を選択する。方式選択部１３４は、性状情報がその他の性状を表す場合には、ＤＢＦ法を選択する。方式選択部１３４は、選択した方式情報を方位算出部１２６に出力する。
【００４４】
方式選択部１３４は、算出方式として次数の設定が前提となる方式が選択され、かつ対応する性状情報が並列状態を表す場合には、その次数を対応する並列グループに属する物体の個数と定める。方式選択部１３４は、定めた次数を表す次数情報を選択した方式情報に付加して、方位算出部１２６に出力する。方位算出部１２６では、この方式情報が、かかる方式を表す場合には、次数情報が表す次数を設定して、当該方式を実行するようにする。
ここで、次数とは、検出対象となる到来波数、つまり到来波数（検出可能な物体の最大個数）である。次数の設定が前提となる方式には、例えば、ＭＵＳＩＣ法と改良共分散法が該当する。ＭＵＳＩＣ法や改良共分散法では、複素数データに基づいて算出したスペクトル相関行列の固有ベクトルを少なくとも、その次数に相当する個数だけ算出し、算出した各固有ベクトルを用いて物体の方位を算出する。従って、これらの方式では次数が多いほど処理量が増加する。上述のように並列グループに属する物体の個数に応じて次数を選択することで、過不足なく物体毎の方位を算出することができる。これにより、処理量を過大にすることなく、算出する方位の精度が向上する。
なお、方式選択部１３４は、算出方式として次数の設定が前提となる方式が選択され、かつ対応する性状情報が並列状態を表わさない場合（対応する物体が単独で孤立）には、その次数を１と定めるようにしてもよい。
【００４５】
（検知範囲の例）
次に、受信アンテナ１０１−１〜１０１−ｎが受信した受信信号に基づく物体の検知範囲（レーダ検知範囲）、及び撮影部１０３が撮影した画像信号に基づく物体の検知範囲（視野）の一例について説明する。
図２は、物体の検知範囲の一例を表す概念図である。
図２の左右方向は、車両２を基準とした前後方向を表し、上下方向は、車両２を基準とした左右方向を表す。
受信アンテナ１０１−１〜１０１−ｎは、それぞれ車両２の前面に設置され、車両２に対して左右方向に配列されている。
撮影部１０３は、車両２の前面に設置されている。撮影部１０３は、その光軸が車両２の前方に向くように配置されている。
【００４６】
図２において、受信アンテナ１０１−１〜１０１−ｎの重心点を頂点とする扇形は、レーダ検知範囲３１を示す。撮影部１０３を頂点とする扇形は、撮影部１０３の視野３２を示す。レーダ検知範囲３１、視野３２は、互いにその大部分が重複している。本実施形態では、画像信号に基づいて検知した物体の画像に基づいて、受信信号に基づいて検知した物体の位置情報を処理するためである。従って、レーダ検知範囲３１の角度、視野３２の角度は、ほぼ等しい角度（例えば、４５°）である。
【００４７】
（信号送受信部の構成）  
次に、信号送受信部１１０の構成について説明する。
図３は、本実施形態に係る信号送受信部１１０の構成を表す概略図である。
信号送受信部１１０は、ＶＣＯ（Ｖｏｌｔａｇｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ、電圧制御発振器）１１１、ｎ個のミキサ１１２−１〜１１２−ｎ、分配器１１４、ｎ個のフィルタ１１５−１〜１１５−ｎ、ＳＷ（スイッチ）１１６、ＡＤＣ（Ａｎａｌｏｇ−ｔｏ−Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ、アナログディジタルコンバータ、受信波取得部）１１７、制御部１１８、及び三角波生成部１１９を備える。
【００４８】
ＶＣＯ１１１は、予め定めた周波数の信号を発生させ、発生させた信号を三角波生成部１１９から入力された三角波信号に基づいて周波数変調させて送信信号を生成する。ＶＣＯ１１１は、生成した送信信号を分配器１１４に出力する。ＶＣＯ１１１が生成する送信信号は、予め定めた中心周波数ｆ０を中心に周波数変調幅Δｆで三角波信号の変調周期で周波数変調する。従って、送信信号には、時間経過に伴って周波数が高くなる上昇部分、周波数が低くなる下降部分がある。
【００４９】
ミキサ１１２−１〜１１２−ｎは、受信アンテナ１０１−１〜１０１−ｎから入力された受信信号を、分配器１１４から入力された送信信号とそれぞれ混合して、ＩＦ信号を生成する。ＩＦ信号は、ビート信号と呼ばれることがある。受信アンテナ１０１−１〜１０１−ｎにそれぞれ対応するチャネルをＣＨ−１〜ＣＨ−ｎと呼ぶことがある。ＩＦ信号の周波数は、対応する受信信号の周波数と送信信号の周波数の差（ビート周波数）である。ミキサ１１２−１〜１１２−ｎは、生成したＣＨ−１〜ＣＨ−ｎのＩＦ信号をそれぞれフィルタ１１５−１〜１１５−ｎに出力する。
分配器１１４は、ＶＣＯ１１１から入力された送信信号を送信アンテナ１０２及びミキサ１１２−１〜１１２−ｎに出力する。
【００５０】
フィルタ１１５−１〜１１５−ｎは、ミキサ１１２−１〜１１２−ｎから入力されたＣＨ−１〜ＣＨ−ｎのＩＦ信号をそれぞれ帯域制限して、帯域制限したＩＦ信号をＳＷ１１６に出力する。
ＳＷ１１６は、フィルタ１１５−１〜１１５−ｎから入力されたＣＨ−１〜ＣＨ−ｎのＩＦ信号を、制御部１１８から入力されたサンプリング信号に同期してチャネルを順次切り替えてＡＤＣ１１７に出力する。
【００５１】
ＡＤＣ１１７は、ＳＷ１１６から入力されたチャネルが順次切り替えられたアナログのＩＦ信号を、予め定めたサンプリング周波数でＡ／Ｄ変換してディジタルのＩＦ信号に変換し、変換したＩＦ信号を物体検出処理部１２０の記憶部１２１に順次記憶させる。
制御部１１８は、位置情報検出装置１１の各部の動作を制御する。制御部１１８は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、中央演算装置）である。制御部１１８は、予め定めたサンプリング周期のサンプリング信号を生成し、生成したサンプリング信号をＳＷ１１６、ＡＤＣ１１７及び三角波生成部１１９に出力する。
【００５２】
三角波生成部１１９は、制御部１１８から入力されたサンプリング信号に同期して予め定めた変調周期Ｔを有する三角波信号を生成し、生成した三角波信号をＶＣＯ１１１に出力する。
三角波は、予め定めた変調周期Ｔで、振幅が予め定めた最小値から最大値まで線形に増加し、振幅が最大値に達した後、最大値から最小値まで線形に減少する波形を有する信号である。
【００５３】
（距離、速度の算出）
次に、物体までの距離及びその物体との相対速度を算出する原理について説明する。
図４は、本実施形態に係る送信信号と受信信号の一例を表す図である。
図４において、横軸は時刻を表し、縦軸は周波数を表す。図４に示す例では、送信信号の変調周期はＴである。
図４の上段は、送信信号の周波数を実線で表し、受信信号の周波数を破線で表す。送信信号は、中心周波数ｆ０を中心に変調幅Δｆで周波数変調している。図４に示す例では、受信信号は、ΔＴだけ遅延しδｆだけ周波数が偏移する。遅延ΔＴは、送信信号を送信してから、物体からの反射波が受信されるまでの遅延を表す。偏移δｆは、物体との相対速度Ｖが生じることによるドップラー効果によるものである。従って、物体までの距離Ｒが大きくなるほど、遅延時間ΔＴが大きくなり、物体との相対速度Ｖが大きくなるほど周波数偏移δｆが大きくなる。
【００５４】
図４の下段は、ＩＦ信号の周波数を実線で表す。ＩＦ信号の周波数は、受信信号の周波数と送信信号の周波数との差分についての絶対値でなる。図４の下段に示すＩＦ信号の周波数は、受信強度算出部１２２が検出するピークの周波数である。上り部分では、ＩＦ信号の周波数はｆｕである。上り部分とは、送信信号、受信信号ともに周波数が時間経過とともに高くなる区間である。図４では時刻ΔＴからＴ／２である。下り部分では、ＩＦ信号の周波数はｆｄである。下り部分とは、送信信号、受信信号ともに周波数が時間経過とともに低くなる区間である。図４では時刻Ｔ／２＋ΔＴからΔＴである。上述の変調幅Δｆ、周波数偏移δｆは、上り部分の周波数ｆｕ及び下り部分の周波数ｆｄによって定められる。従って、本実施形態では、受信強度算出部１２２が検出した上り部分の周波数ｆｕ及び下り部分の周波数ｆｄに基づいて距離Ｒ、相対速度Ｖを算出することができる。
【００５５】
図５は、ＩＦ信号のレベル周波数特性の一例を表す図である。
図５において、横軸は周波数を表し、縦軸はレベルを表す。
図５の上段は、上り部分におけるＩＦ信号のレベルを表す。ＩＦ信号のレベルは、上り部分において周波数ｆｕにおいてピークを有する。図５の下段は、下り部分におけるＩＦ信号のレベルを表す。ＩＦ信号のレベルは、下り部分において周波数ｆｄにおいてピークを有する。
受信強度算出部１２２は、複数の物標にそれぞれ対応したピークの周波数を検出することがある。その場合には、受信強度算出部１２２は、周波数が小さい順に共通の物標と対応付けてピーク周波数情報を生成する。
【００５６】
（位置情報検出例）
次に、位置情報検出装置１１が検出した位置情報の例について説明する。
ここでは、物体の性状が、それぞれ人、普通自動車、並列（普通自動車と人）と判断された例について、図６−８にそれぞれ示す。図６−８のいずれも、上段から下へ順に、物体検知部１３２に入力された画像信号が表す画像、その画像が撮影されたときに方位算出部１２６が算出したスペクトル、物標出力処理部１２８が出力する位置情報をそれぞれ示す。中段において横軸は水平方向の座標、縦軸はレベルを表し、下段において横軸は水平方向の座標、縦軸は奥行方向の座標を表す。奥行方向とは、車両２の前方方向、つまり受信アンテナ１０１−１等の配列方向に垂直な方向である。原点は、レーダ検知範囲３１の頂点、即ち受信アンテナ１０１−１〜１０１−ｎの重心点である。
【００５７】
図６は、本実施形態に係る位置情報の一検出例を表す概念図である。
図６の上段は、画像４１が表す物体の性状が人物５１と判断されたことを示す。そこで、高解像度のＭＵＳＩＣ法が方位の算出方式として選択される。同中段は、性状として人物５１に対応するＭＵＳＩＣ法を用いて算出されたスペクトル６１が鋭いピークを有することを示す。同下段は、スペクトル６１がピークを有する方向を表す人物５１の位置情報７１が得られることを示す。
【００５８】
図７は、本実施形態に係る位置情報の他の検出例を表す概念図である。
図７の上段は、画像４２が表す物体の性状が普通自動車５２を示す。本実施形態では、普通自動車５２は、その他の性状を有すると判断され、方位の算出方式として、低解像度のＤＢＦ法が選択される。同中段は、性状としてその他の性状に対応するＤＢＦ法を用いて算出されたスペクトル６２がなだらかなピークを有することを示す。同下段は、スペクトル６２がピークを有する方向を表す普通自動車５２の位置情報７２が得られることを示す。
【００５９】
図８は、本実施形態に係る位置情報の他の検出例を表す概念図である。
図８の上段は、画像４３が表す物体の性状が並列５３と判断されたことを示す。これは、検知された普通自動車と人物が互いに近接していることによる。そこで、方位の算出方式として、高解像度のＭＵＳＩＣ法が選択される。同中段は、ＭＵＳＩＣ法を用いて算出されたスペクトル６３が鋭いピークを、普通自動車、人物とそれぞれ対応する水平方向の座標に有することを示す。同下段は、スペクトル６３がピークを有する方向を表す普通自動車の位置情報７３−１と、人物の位置情報７３−２が得られることを示す。
【００６０】
（位置情報検出処理）
次に本実施形態に係る位置情報検出処理について説明する。
図９は、本実施形態に係る位置情報検出処理を表すフローチャートである。
（ステップＳ１０１）物体検知部１３２は、撮影部１０３からフレーム毎に画像信号が入力される。その後、ステップＳ１０２に進む。
（ステップＳ１０２）物体検知部１３２は、入力された画像信号が表す画像から、物体を表す画像の部分を検知し、その物体の方位を算出する。
物体検知部１３２は、物体毎に算出した位置を表す位置情報を生成し、生成した位置情報をスペクトル抽出部１２５に出力する。物体検知部１３２は、各物体の特徴部分を表す特徴部分情報を生成し、特徴部分情報を性状判定部１３３に出力する。その後、ステップＳ１０３に進む。
【００６１】
（ステップＳ１０３）性状判定部１３３は、物体検知部１３２から入力された物体毎の特徴部分情報に基づいて、その物体の性状を判定する。性状判定部１３３は、判定した性状を示す性状情報を方式選択部１３４に出力する。その後、ステップＳ１０４に進む。
【００６２】
（ステップＳ１０４）検知した物体毎にステップＳ１０５−Ｓ１１３を繰り返す。
【００６３】
（ステップＳ１０５）方式選択部１３４は、性状判定部１３３から入力された性状情報が並列状態を示すか否かを判断する。並列状態を示すと判断された場合（ステップＳ１０５  Ｙ）、ステップＳ１０８に進む。並列状態を示さないと判断された場合（ステップＳ１０５  Ｎ）、ステップＳ１０６に進む。
（ステップＳ１０６）方式選択部１３４は、性状判定部１３３から入力された性状情報が人物を示すか否かを判断する。人物を示すと判断された場合（ステップＳ１０６  Ｙ）、ステップＳ１０８に進む。人物を示さないと判断された場合（ステップＳ１０６  Ｎ）、ステップＳ１０７に進む。
（ステップＳ１０７）方式選択部１３４は、性状判定部１３３から入力された性状情報が普通自動二輪車を示すか否かを判断する。普通自動二輪車を示すと判断された場合（ステップＳ１０７  Ｙ）、ステップＳ１０９に進む。普通自動二輪車を示さないと判断された場合（ステップＳ１０７  Ｎ）、ステップＳ１１０に進む。
【００６４】
（ステップＳ１０８）方式選択部１３４は、方位の算出方式としてＭＵＳＩＣ法を選択する。その後、ステップＳ１１１に進む。
（ステップＳ１０９）方式選択部１３４は、方位の算出方式として改良共分散法を選択する。その後、ステップＳ１１１に進む。
（ステップＳ１１０）方式選択部１３４は、方位の算出方式としてＤＢＦ法を選択する。その後、ステップＳ１１１に進む。
【００６５】
（ステップＳ１１１）スペクトル抽出部１２５は、受信強度算出部１２２から入力された複素数データから、物体検知部１３２から入力された位置情報が表す物体毎のピーク周波数成分を選択する。スペクトル抽出部１２５は、物体毎に選択したピーク周波数成分を抽出したスペクトル成分として方位算出部１２６に出力する。その後、ステップＳ１１２に進む。
（ステップＳ１１２）方位算出部１２６は、スペクトル抽出部１２５から入力されたスペクトル成分に対して、方式選択部１３４から入力された方式情報が表す方式を用いて物体の方位を算出する。方位算出部１２６は算出した方位を表す方位情報を生成し、生成した方位情報を物標引継ぎ処理部１２７に出力する。その後、ステップＳ１１３に進む。
【００６６】
（ステップＳ１１３）物標引継ぎ処理部１２７は、方位算出部１２６から入力された方位情報と、距離算出部１２３、速度算出部１２４からそれぞれ入力された距離情報、速度情報を含む位置情報を生成する。物標引継ぎ処理部１２７は、生成した位置情報に対応する過去の位置情報がある場合には、その過去の位置情報に対応する物標についての位置情報として物標出力処理部１２８に出力する。物標引継ぎ処理部１２７は、生成した位置情報に対応する過去の位置情報がない場合には、その位置情報を新たな物標に対応する位置情報として物標出力処理部１２８に出力する。その後、ステップＳ１１４に進む。
（ステップＳ１１４）処理対象の物体を他の未処理の物体に変更して、ステップＳ１０４に進む。他の未処理の物体がない場合には、処理を終了する。
【００６７】
以上に説明した実施形態では、統計量を算出することなく画像情報に基づいて判定された物体の性状に対応した解像度の方式を用いて、その物体の方位を算出することができる。そのため、処理時間を低減し適切な位置情報を取得することができる。また、一律に高解像度の方式を用いる場合よりも処理量を低減できる。
【００６８】
（変形例）
次に、本実施形態に係る変形例について説明する。本変形例では物体毎の性状として、その物体を表す画像の大きさ（例えば、水平方向の大きさ、以下、幅と呼ぶ）を検出し、検出した幅が小さいほど高い解像度で方位を算出できる算出方式を選択する。
【００６９】
ここで、性状判定部１３３は、物体検知部１３２から入力された物体毎の特徴部分が表す特徴部分の水平方向の幅を算出する。性状判定部１３３は、その特徴部分の水平方向の座標値のうち、最大値と最小値を検出し、検出した最大値から最小値を減じた値に１を加えて幅Ｗを算出する。性状判定部１３３は、その幅Ｗを表す性状情報を生成し、生成した性状情報を方式選択部１３４に出力する。
【００７０】
方式選択部１３４は、性状判定部１３３から入力された性状情報が表す幅Ｗに対応した方式情報を選択する。ここで、方式選択部１３４は、幅Ｗが小さいほど解像度が高い方式を選択する。方式選択部１３４は、例えば、幅Ｗがｘ１（例えば、８画素）よりも小さい場合にはＭＵＳＩＣ法を選択する。方式選択部１３４は、幅Ｗがｘ１と等しいか、ｘ１よりも大きくｘ２（例えば、１６画素）よりも小さい場合には改良共分散法を選択する。方式選択部１３４は、幅Ｗがｘ２と等しいか、ｘ２よりも大きくｘ３（例えば、３２画素）よりも小さい場合にはＢｕｒｇ法を選択する。方式選択部１３４は、幅Ｗがｘ３と等しいか、ｘ３よりも大きい場合にはＤＢＦ法を選択する。Ｂｕｒｇ法は、改良共分散法よりも解像度が低く、ＤＢＦ法よりも解像度が高い方式である。Ｂｕｒｇ法は、改良共分散法よりも演算量が少なく、ＤＢＦ法よりも演算量が多い方式である。また、ｘ１、ｘ２、ｘ３は、いずれも予め定めた閾値であって、ｘ１＜ｘ２＜ｘ３という関係がある。方式選択部１３４は、選択した方式情報を方位算出部１２６に出力する。
【００７１】
次に、本変形例に係る位置情報検出処理について説明する。
図１０は、本変形例に係る位置情報検出処理を表すフローチャートである。
本変形例では、図９に示す位置情報検出処理において、ステップＳ１０３、ステップＳ１０５−Ｓ１０７の代わりに、それぞれステップＳ２０３、ステップＳ２０５−２０７を有し、さらにステップＳ２０８を有する。本変形例では、ステップＳ１０２を実行した後、ステップＳ２０３に進み、ステップＳ１０４を実行した後、ステップＳ２０５に進む。
【００７２】
（ステップＳ２０３）性状判定部１３３は、物体検知部１３２から入力された物体毎の特徴部分が表す特徴部分の水平方向の幅を算出する。性状判定部１３３は、算出した幅を表す性状情報を生成し、生成した性状情報を方式選択部１３４に出力する。その後、ステップＳ１０４に進む。
【００７３】
（ステップＳ２０５）方式選択部１３４は、性状情報が表す幅Ｗがｘ１よりも小さいか否か判断する。幅Ｗがｘ１よりも小さいと判断された場合（ステップＳ２０５  Ｙ）、ステップＳ１０８に進む。幅Ｗがｘ１と等しいか、ｘ１よりも大きいと判断された場合（ステップＳ２０５  Ｎ）、ステップＳ２０６に進む。
（ステップＳ２０６）方式選択部１３４は、性状情報が表す幅Ｗがｘ２よりも小さいか否か判断する。幅Ｗがｘ２よりも小さいと判断された場合（ステップＳ２０６  Ｙ）、ステップＳ１０９に進む。幅Ｗがｘ２と等しいか、ｘ２よりも大きいと判断された場合（ステップＳ２０６  Ｎ）、ステップＳ２０７に進む。
（ステップＳ２０７）方式選択部１３４は、性状情報が表す幅Ｗがｘ３よりも小さいか否か判断する。幅Ｗがｘ３よりも小さいと判断された場合（ステップＳ２０７  Ｙ）、ステップＳ２０８に進む。幅Ｗがｘ３と等しいか、ｘ３よりも大きいと判断された場合（ステップＳ２０７  Ｎ）、ステップＳ１１０に進む。
（ステップＳ２０８）方式選択部１３４は、方位の算出方式としてＢｕｒｇ法を選択する。その後、ステップＳ１１１に進む。
【００７４】
以上に説明した変形例では、画像情報に基づいて判定された物体の性状として物体毎の幅を算出し、算出した幅に対応した解像度の方式を用いて、その物体の方位を算出することができる。そのため、物体の大きさによって必要な解像度を確保しながら処理量を低減することができる。
なお、本変形例では、物体を表す画像の大きさとして、幅を検出する場合を例にとって説明したが、これには限られない。例えば、物体を表す画像の大きさとして、垂直方向の大きさ（高さ）やその面積を検出してもよい。
【００７５】
このように、本実施形態によれば、入力された画像信号から物体毎の画像が表されている領域を検知し、検知した領域に表されている物体の性状を判定する。本実施形態では、判定した物体の性状に対応した解像度で物体の方位を算出する方式を選択し、物体から受信した受信信号に基づいて選択した方式を用いて物体の方位を算出する。
そのため、処理時間を低減し適切な位置情報を取得することができる。また、一律に高解像度の方式を用いる場合よりも処理量を低減できる。
【００７６】
上述では、運転支援制御部１５が警報音制御部１５１、ブレーキ制御部１５２及びアクセル制御部１５３を含んで構成される場合について説明したが、本実施形態では、これには限られない。運転支援制御部１５は、検知した物体の位置情報に基づいて動作の可否を制御する構成、例えば、車間距離制御部を備えていればよい。
上述では、物体毎の水平方向の方位を算出する場合を例にとって説明したが、本実施形態では、受信アンテナ１０１を垂直方向に配列し、物体毎の垂直方向の方位を算出する場合に適用してもよい。また、本実施形態では、受信アンテナ１０１を２次元平面に配列し、物体毎に水平方向の方位情報と垂直方向の方位情報の両方を算出する場合に適用してもよい。
【００７７】
なお、上述した実施形態における位置情報検出装置１１の一部、例えば、物体検出処理部１２０をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、位置情報検出装置１１に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
また、上述した実施形態における位置情報検出装置１１の一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現しても良い。位置情報検出装置１１の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化しても良い。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いても良い。
【００７８】
以上、図面を参照してこの発明の実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【符号の説明】
【００７９】
１…動作制御システム、
１０１（１０１−１〜１０１−ｎ）…受信アンテナ、１０２…送信アンテナ、
１０３…撮影部、
１１…位置情報検出装置、１１０…信号送受信部、
１１１…ＶＣＯ、１１２（１１２−１〜１１２−ｎ）…ミキサ、１１４…分配器、
１１５（１１５−１〜１１５−ｎ）…フィルタ、１１６…ＳＷ、１１７…ＡＤＣ、
１１８…制御部、１１９…三角波生成部、
１２０…物体検出処理部、
１２１…記憶部、１２２…受信強度算出部、１２３…距離算出部、１２４…速度算出部、
１２５…スペクトル抽出部、１２６…方位算出部、１２７…物標引継ぎ処理部、
１２８…物標出力処理部、
１３１…物体情報処理部、
１３２…物体検知部、１３３…性状判定部、１３４…方式選択部、
１４…制御指示部、
１５…運転支援制御部、
１５１…警報音制御部、１５２…ブレーキ制御部、１５３…アクセル制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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