(57)【要約】【課題】他車両側面の反射によって発生したゴーストを判定することができるとともに、仮想壁を設定せずにゴーストを判定する車両用物標検出装置を提供する。【解決手段】車両用物標検出装置は、レーダセンサと、複数の検出点をクラスタにクラスタリングし、クラスタと物標とを対応付けする物標検出部と、２番目以降の到来順番を示すエコー番号の検出点を含むクラスタに対応する物標をゴースト候補として分類し、ゴースト候補の物標に対応するクラスタの検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号の検出点を反射面の検出点として分類する検出点分類部と、反射面の位置及び向きを推定する反射面推定部と、ゴースト候補の物標の速度と同一の速度の物標が反射面を基準としてゴースト候補の物標と対称となる位置に存在する場合には、当該ゴースト候補の物標はゴーストであると判定するゴースト判定部とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物標を検出する車両用物標検出装置であって、
車両の周囲に電磁波を発信して反射波を受信することにより、電磁波を反射した位置を検出点として複数取得するレーダセンサと、
前記レーダセンサにより取得された複数の検出点の位置に基づいて、複数の検出点を１又は複数のクラスタにクラスタリングし、クラスタと物標とを対応付けする物標検出部と、
前記レーダセンサにより取得された検出点と反射波の到来順番を示すエコー番号とを発信ごとに関連付け、２番目以降の到来順番を示すエコー番号が関連付けられた検出点を含むクラスタに対応する物標をゴースト候補として分類するとともに、当該ゴースト候補の物標に対応するクラスタに属する検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号が関連付けられた検出点を、当該ゴースト候補の物標を発生する反射面に対応する検出点として分類する検出点分類部と、
前記検出点分類部により分類された反射面に対応する検出点の位置に基づいて反射面の位置及び向きを推定する反射面推定部と、
前記検出点分類部により分類されたゴースト候補の物標の速度と同一の速度の物標が前記反射面推定部により推定された反射面を基準として当該ゴースト候補の物標と対称となる位置に存在する場合には、当該ゴースト候補の物標はゴーストであると判定するゴースト判定部と、
を備える車両用物標検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両用物標検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、車両用物標検出装置が記載されている。この装置は、ミリ波などの電波を出力し、反射波を受信して物標を検出するレーダ装置であり、実際に存在する物標とトンネル壁などによる反射波によって検出された実際には存在しない物標（ゴースト）とを区別する。具体的には、この装置は、車両の側方の壁の反射特性を取得し、取得した壁の反射特性が所定の閾値以上である場合に、検出した物標の側方に仮想壁を設定する。そして、この装置は、仮想壁を側方に設定した物標に対して、仮想壁と対称な位置に物標があった場合に、仮想壁と対称な位置にある物標の速度が所定の範囲内にあるか否かを判定し、仮想壁と対称な位置にある物標の速度が所定の範囲内にある場合に、仮想壁と対称な位置にある物標をゴーストと判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１３３７６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１記載の車両用物標検出装置は、車両の側方の壁の反射特性を利用しているため、車両の側方前方に他車両が存在し、その他車両側面によって電波が反射する場合に発生するゴーストを、実際に存在する物標と区別することが困難である。さらに、特許文献１記載の車両用物標検出装置において、ゴーストの判定の精度を向上させるためには、物標の側方に設定する仮想壁と実際の壁とのずれを抑える必要がある。
【０００５】
本発明は、他車両側面の反射によって発生したゴーストを判定することができるとともに、仮想壁を設定せずにゴーストを判定することができる車両用物標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】
【０００６】
本発明に係る車両用物標検出装置は、物標を検出する車両用物標検出装置であって、車両の周囲に電磁波を発信して反射波を受信することにより、電磁波を反射した位置を検出点として複数取得するレーダセンサと、レーダセンサにより取得された複数の検出点の位置に基づいて、複数の検出点を１又は複数のクラスタにクラスタリングし、クラスタと物標とを対応付けする物標検出部と、レーダセンサにより取得された検出点と反射波の到来順番を示すエコー番号とを発信ごとに関連付け、２番目以降の到来順番を示すエコー番号が関連付けられた検出点を含むクラスタに対応する物標をゴースト候補として分類するとともに、当該ゴースト候補の物標に対応するクラスタに属する検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号が関連付けられた検出点を、当該ゴースト候補の物標を発生する反射面に対応する検出点として分類する検出点分類部と、検出点分類部により分類された反射面に対応する検出点の位置に基づいて反射面の位置及び向きを推定する反射面推定部と、検出点分類部により分類されたゴースト候補の物標の速度と同一の速度の物標が反射面推定部により推定された反射面を基準として当該ゴースト候補の物標と対称となる位置に存在する場合には、当該ゴースト候補の物標はゴーストであると判定するゴースト判定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、他車両側面の反射によって発生したゴーストを判定することができるとともに、仮想壁を設定せずにゴーストを判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態に係る車両用物標検出装置を備える車両の構成を説明するブロック図である。
【図２】物標検出部の動作を説明する図である。
【図３】同一ゴースト候補を検出した発信についての検出点とエコー番号との対応関係を説明する表である。
【図４】反射面推定部の動作を説明する図である。
【図５】ゴースト判定部の動作を説明する図である。
【図６】図１に示す車両用物標検出装置の物標検出処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１０】
図１は、実施形態に係る車両用物標検出装置１を備える車両２の構成を説明するブロック図である。図１に示すように、車両用物標検出装置１は、乗用車などの車両２に搭載される。車両用物標検出装置１は、後述のとおり電磁波を用いて物標を検出する。
【００１１】
車両２は、レーダセンサ１０及びＥＣＵ（Electronic  Control  Unit）２０を備えている。レーダセンサ１０及びＥＣＵ２０は、ＣＡＮ（Controller  Area  Network）通信回路を用いて通信するネットワークにそれぞれ接続され、相互通信を行うことができる。
【００１２】
レーダセンサ１０は、車両２の周囲の物標を検出する検出器であり、より詳細には、車両２の進行方向における物標を検出する検出器である。物標とは、有体物であって、壁などの道路上の静止物、又は先行車両などの移動物である。レーダセンサ１０は、電磁波の発信回路、受信回路、各種演算を行う演算回路及び記憶部を備えている。電磁波は、例えばレーザ光やミリ波である。レーダセンサ１０は、車両２の周囲の設定検知角度の範囲に亘って電磁波を発信し、物標が反射した反射波を受信する。レーダセンサ１０は、反射波の検出角度（受信角度）と、発信から受信までに要する電磁波の伝搬時間から求まる検出距離とに基づいて、物標の位置を検出する。なお、検出距離は反射波の強度から求めてもよい。レーダセンサ１０は、発信ごとに、電磁波を反射した位置を検出点として複数取得する。つまり、検出点とは、電磁波を反射した位置の観測点である。レーダセンサ１０は、検出結果をＥＣＵ２０へ出力する。
【００１３】
ＥＣＵ２０は、物標検出部２１、検出点分類部２２、反射面推定部２３、ゴースト判定部２４及び物標追跡部２５を備えている。
【００１４】
物標検出部２１は、レーダセンサ１０により取得された複数の検出点を物標ごとに分類する。物標検出部２１は、レーダセンサ１０により取得された複数の検出点の位置に基づいて、複数の検出点を１又は複数のクラスタにクラスタリングする。クラスタとは、複数の検出点を纏めて総称するものであり、１つのグループである。クラスタリングとは、複数の検出点をグループ化することである。物標検出部２１は、同一の物標から反射された反射波に基づく検出点群を推定し、推定した検出点群を１つのクラスタとする。具体的には、物標検出部２１は、複数の検出点の位置に基づいて検出点群の中の全ての検出点間の距離を算出し、得られた距離に基づいてクラスタリングを行う。物標検出部２１は、全ての検出点間の中で最も距離が小さい検出点同士をクラスタリングする。その後、物標検出部２１は、残りの検出点とクラスタの重心との全ての組み合わせの中から、最も距離が小さいものをクラスタリングする。物標検出部２１は、クラスタ間の距離が所定の閾値を超える直前まで上述した処理を繰り返し行う。物標検出部２１は、処理終了後のクラスタを、それぞれ１つの物標に対応する検出点群とする。
【００１５】
次に、物標検出部２１は、クラスタと前回まで追跡していた物標との対応付けを行う。一例として、物標検出部２１は、空間的な距離又はマハラノビス距離を基準としてＭｕｎｋｒｅｓアルゴリズムを用いて行う。図２は、物標検出部２１の動作を説明する図である。図２では、前回まで追跡していた他車両Ａ，Ｂが車両２の前方に存在している状況において、車両２から前方に一連の電磁波の発信が行われた例を図示している。車両２から放射状に延びる線は発信方向を示している。物標検出部２１は、反射した電磁波の受信によって複数の検出点Ｐを検出し、クラスタリングしている。ここでは、クラスタリングにより、第１クラスタＧＡ、第２クラスタＧＢ、及び第３クラスタＧＣが存在している。物標検出部２１は、前回の他車両Ａの位置と、第１クラスタＧＡ、第２クラスタＧＢ、及び第３クラスタＧＣの位置とに基づいて、第１クラスタＧＡと他車両Ａとを対応付ける。同様に、物標検出部２１は、第２クラスタＧＢと他車両Ｂとを対応付ける。物標検出部２１は、前回の物標と対応付けできないクラスタについては、新規の追跡対象の物標であるとし、当該クラスタと新規の追跡対象の物標とを対応付けする。図２に示す例では、第３クラスタＧＣと新規の追跡対象の物標とを対応付ける。なお、対応付けるとは、クラスタが特定された場合、物標（他車両Ａ、他車両Ｂ、新規など）を特定することができるようにすることであり、例えば両者の識別子をテーブル形式で関連付けることをいう。
【００１６】
検出点分類部２２は、物標検出部２１で検出した物標それぞれがゴースト候補であるか否かを判定し、物標にゴースト候補がある場合には、物標ごとに、ゴーストが発生する要因となる反射面に対応する検出点を複数の検出点の中から分類する。車両２の周囲に壁や先行車両などの他車両が存在する環境では、レーダセンサ１０が発信した電磁波が複数回反射してレーダセンサ１０に戻る場合がある（マルチパスの発生）。つまり、１回の発信で受信タイミングの異なる複数の反射波を得ることがある。ゴーストとは、マルチパスの発生によって実際には存在しない場所に検出された物標のことをいう。ゴースト候補とは、ゴーストである可能性がある物標である。反射面とは、電磁波を反射する面である。このように、１回の発信で受信タイミングの異なる複数の反射波を得る場合があるため、反射波の到来順番を識別するエコー番号が反射波ごとに付与されている。エコー番号とは、反射波の到来順番を示す数字である。１回の発信に対して受信タイミングの異なる複数の反射波が得られた場合、反射波つまり検出点に対して、到来順に「０」，「１」，「２」，「３」…の順にエコー番号が割り当てられる。なお、エコー番号の割り当てはレーダセンサ１０が行ってもよいし、ＥＣＵ２０が行ってもよい。
【００１７】
最初に、検出点分類部２２は、物標検出部２１で検出した物標ごとに、対応する全ての検出点についてエコー番号を読み込み、２番目以降の到来順番を示すエコー番号が関連付けられた検出点を含むクラスタに対応する物標をゴースト候補として分類する。２番目以降の到来順番を示すエコー番号とは、最も早く到来した反射波以外であることを示しており、エコー番号が「０」，「１」，「２」…の順に付与される場合であれば１以上のエコー番号であることを意味する。これにより、クラスタに属する検出点の全てのエコー番号が最も早く到来したことを示している場合には、当該クラスタに対応する物標はゴースト候補ではないと分類される。一方、クラスタに属する検出点の中に２番目以降の到来順番を示すエコー番号の検出点が含まれている場合には、当該クラスタに対応する物標はゴースト候補であると分類される。
【００１８】
次に、検出点分類部２２は、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタについて、当該クラスタに属する検出点を検出した発信を特定し、特定した発信により検出された全ての検出点とエコー番号との関係を示す表を作成する。図３は、同一ゴースト候補を検出した発信についての検出点とエコー番号との対応関係を説明する表である。図中のビームとは、発信を意味する。例えば、検出点分類部２２は、ビームａに関して、１番目に到来した反射波に関する検出点の位置（ｘａ０，ｙａ０）にエコー番号「０」を関連付ける。検出点分類部２２は、ビームａに関して、２番目に到来した反射波に関する検出点の位置（ｘａ１，ｙａ１）にエコー番号「１」を関連付ける。検出点分類部２２は、ビームａに関して、３番目に到来した反射波に関する検出点の位置（ｘａ２，ｙａ２）にエコー番号「２」を関連付ける。検出点分類部２２は、ビームｂ〜ｅそれぞれにも同様に検出点とエコー番号とを関連付ける。この動作により、図３に示す表が生成される。
【００１９】
次に、検出点分類部２２は、図３に示す表の中で、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号が付与された検出点を特定する。ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点よりも車両２に近い検出点、つまり図３の表の中でゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点よりもエコー番号が早い検出点は、ゴースト発生の要因となる反射面の検出点である可能性がある。
【００２０】
例えば、図３に示す表の中で、ビームａにおいて、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点はエコー番号「１」の検出点であるとした場合、検出点分類部２２は、エコー番号「０」の検出点を特定する。同様に、ビームｂにおいて、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点はエコー番号「１」の検出点であるとした場合、検出点分類部２２は、エコー番号「０」の検出点を特定する。同様に、ビームｃにおいて、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点はエコー番号「２」の検出点であるとした場合、検出点分類部２２は、エコー番号「０」及び「１」の検出点を特定する。同様に、ビームｄにおいて、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点はエコー番号「１」の検出点であるとした場合、検出点分類部２２は、エコー番号「０」の検出点を特定する。同様に、ビームｅにおいて、ゴースト候補に分類された物標に対応するクラスタに属する検出点はエコー番号「２」の検出点であるとした場合、検出点分類部２２は、エコー番号「０」及び「１」の検出点を特定する。
【００２１】
検出点分類部２２は、上述のように特定した、ゴースト候補の物標に対応するクラスタに属する検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号が関連付けられた検出点を、当該ゴースト候補の物標を発生する反射面に対応する検出点として分類する。図３の例では、ビームａにおけるエコー番号「０」の検出点、ビームｂにおけるエコー番号「０」の検出点、ビームｃにおけるエコー番号「０」及び「１」の検出点、ビームｄにおけるエコー番号「０」の検出点、及び、ビームｅにおけるエコー番号「０」及び「１」の検出点がゴースト候補の物標を発生する反射面に対応する検出点として分類される。
【００２２】
反射面推定部２３は、検出点分類部２２により分類された反射面に対応する検出点の位置に基づいて反射面の位置及び向きを推定する。図４は、反射面推定部２３の動作を説明する図である。図４では、ゴースト候補に分類された物標Ｄに対応するクラスタＧＤと、それよりも到来順番が早い検出点の集合であるクラスタＧＥとの位置関係を示している。仮にゴースト候補の物標Ｄがゴーストであり、ゴーストを発生させる要因となる反射面Ｒが局所的に平面である場合には、図４に示すように、電磁波は、車両２の先行車両の側面の平面である反射面Ｒで反射して実体のある物標Ｆに到来し、物標Ｆで反射し、反射面Ｒで反射して車両２に戻ることになる。つまり、物標Ｆの検出点群を纏めたクラスタＧＦが反射面ＲによってクラスタＧＤの位置に存在するかのように検出されている。反射面推定部２３は、クラスタＧＥに属する検出点の位置を直線近似して反射面Ｒの位置及び向きを推定する。反射面推定部２３は、直線近似として最小二乗法などを用いる。なお、反射面推定部２３は、クラスタＧＥに属する検出点の位置に基づいて、ＲＡＮＳＡＣ法などにより点群から反射面Ｒを推定してもよい。
【００２３】
ゴースト判定部２４は、反射面推定部２３により推定された反射面Ｒを基準として、ゴースト候補の物標と対になる物標が存在した場合には、当該ゴースト候補の物標をゴーストと判定する。より詳細には、ゴースト判定部２４は、検出点分類部２２により分類されたゴースト候補の物標の速度と同一の速度の物標が反射面推定部２３により推定された反射面Ｒを基準として当該ゴースト候補の物標と対称となる位置に存在する場合には、当該ゴースト候補の物標はゴーストであると判定する。なお、ゴースト判定部２４は、物標の形状の一致度を判定に含めてもよい。図５は、ゴースト判定部２４の動作を説明する図である。ゴースト判定部２４は、ゴースト候補の物標Ｄに対応するクラスタＧＤを、反射面Ｒを基準として対称となる位置に移動させ、移動させたクラスタＧＤに対応した物標を探索する。ここで、図５に示すように、異なるビームによって当該位置にゴースト候補ではない物標Ｆ（クラスタＧＦ’）が検出されたとする。この場合、ゴースト判定部２４は、ゴースト候補の物標Ｄの速度と物標Ｆの速度とを比較する。ゴースト判定部２４は、両者の速度が反射面Ｒを基準として対称となる方向かつ同じ大きさである場合には、ゴースト候補の物標Ｄは、対応する物標Ｆのゴーストであると判定する。ゴースト判定部２４は、ゴーストと判定した物標Ｄを物標検出部２１で検出した物標から取り除く。
【００２４】
物標追跡部２５は、物標検出部２１で検出した物標からゴースト判定部２４によってゴーストと判定された物標を取り除いた物標について、物標の状態を推定する。物標の状態とは、位置、速度、形状などである。物標追跡部２５は、過去（前回）のクラスタの情報に基づいて推定された物標の状態を、最新（今回）のクラスタの情報に基づいて逐次更新する。具体的には、物標追跡部２５は、ゴースト判定部２４によって判定された物標を取り除いた物標について、前回（直前）まで物標追跡部２５で追跡していた物標の状態から今回（最新）の物標の状態を予測する。そして、物標追跡部２５は、予測した最新の物標の状態を、今回観測されたクラスタの情報を用いて補正する。物標の状態の予測は、カルマンフィルタを用いることができる。カルマンフィルタのパラメータとしては、クラスタの位置情報を観測値、そして、物標の位置、速度、加速度、姿勢角、姿勢角速度などを状態変数すればよい。
【００２５】
上述したレーダセンサ１０及びＥＣＵ２０を備えて車両用物標検出装置１は構成される。
【００２６】
次に、車両用物標検出装置１の物標検出処理について説明する。図６は、車両用物標検出装置１の物標検出処理のフローチャートである。図６に示す物標検出処理は、車両用物標検出装置１の作動開始の信号を取得したときに開始される。
【００２７】
図６に示すように、車両用物標検出装置１のレーダセンサ１０は、データ取得処理（Ｓ１０）として、車両２の周囲の設定検知角度の範囲に亘って電磁波を発信し、物標が反射した反射波を受信する。
【００２８】
次に、車両用物標検出装置１の物標検出部２１は、物標検出判定処理（Ｓ１２）として、物標を検出したか否かを判定する。物標検出部２１は、データ取得処理（Ｓ１０）の検出結果に基づいて、物標を検出したか否かを判定する。検出点が取得されない場合には、物標を検出していないと判定し、図６に示す物標検出処理を終了する。一方、検出点が取得された場合には、物標検出部２１は、検出点を物標ごとに分類する。物標検出部２１は、レーダセンサ１０により取得された複数の検出点の位置に基づいて、複数の検出点を１又は複数のクラスタにクラスタリングする。そして、物標検出部２１は、クラスタと前回まで追跡していた物標との対応付けを行う。
【００２９】
次に、車両用物標検出装置１の検出点分類部２２は、クラスタ選択処理（Ｓ１４）として、物標検出判定処理（Ｓ１２）にてクラスタリングされたクラスタから１つのクラスタを選択する。
【００３０】
次に、検出点分類部２２は、エコー番号判定処理（Ｓ１６）として、クラスタ選択処理（Ｓ１４）にて選択されたクラスタに、エコー番号「１」以上の検出点（２番目以降の到来順番を示すエコー番号の検出点）が属しているか否かを判定する。エコー番号「１」以上の検出点が属していると判定された場合には、ゴースト候補設定処理（Ｓ１８）が実行される。
【００３１】
検出点分類部２２は、ゴースト候補設定処理（Ｓ１８）として、クラスタ選択処理（Ｓ１４）にて選択されたクラスタの物標をゴースト候補に設定する。ゴースト候補設定処理（Ｓ１８）の処理が終了した場合、及び、エコー番号判定処理（Ｓ１６）にてエコー番号「１」以上の検出点が属していないと判定された場合には、判定完了処理（Ｓ２０）が実行される。
【００３２】
検出点分類部２２は、判定完了処理（Ｓ２０）として、物標検出判定処理（Ｓ１２）にてクラスタリングされた全てのクラスタに関してエコー番号判定処理（Ｓ１６）を実行したか否かを判定する。全てのクラスタに関してエコー番号判定処理（Ｓ１６）が実行されていないと判定された場合、クラスタ選択処理（Ｓ１４）へ処理が戻り、エコー番号判定処理（Ｓ１６）及びゴースト候補設定処理（Ｓ１８）が実行される。このように、全てのクラスタに関してエコー番号判定処理（Ｓ１６）が実行されたと判定されるまで、クラスタ選択処理（Ｓ１４）〜判定完了処理（Ｓ２０）が繰り返し実行される。全てのクラスタに関してエコー番号判定処理（Ｓ１６）が実行されたと判定された場合、ゴースト候補判定処理（Ｓ２２）が実行される。
【００３３】
検出点分類部２２は、ゴースト候補判定処理（Ｓ２２）として、ゴースト候補が設定された物標が存在するか否かを判定する。ゴースト候補が設定された物標が存在すると判定された場合、反射面推定処理（Ｓ２４）が実行される。
【００３４】
最初に、検出点分類部２２は、反射面推定処理（Ｓ２４）として、物標ごとに、ゴーストが発生する要因となる反射面Ｒに対応する検出点を複数の検出点の中から分類する。検出点分類部２２は、ゴースト候補の物標に対応するクラスタに属する検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号が関連付けられた検出点を、当該ゴースト候補の物標を発生する反射面Ｒに対応する検出点として分類する。この処理は、ゴースト候補の物標ごとに行われる。つまり、ゴースト候補の物標ごとに対応する反射面Ｒの検出点が分類される。そして、車両用物標検出装置１の反射面推定部２３は、反射面推定処理（Ｓ２４）として、ゴースト候補の物標ごとに、検出点分類部２２により分類された反射面Ｒに対応する検出点の位置に基づいて、反射面Ｒの位置及び向きを推定する。
【００３５】
次に、車両用物標検出装置１のゴースト判定部２４は、ゴースト判定処理（Ｓ２６）として、ゴースト候補判定処理（Ｓ２２）にて分類されたゴースト候補の物標の速度と同一の速度の物標が反射面推定処理（Ｓ２４）にて推定された反射面Ｒを基準として当該ゴースト候補の物標と対称となる位置に存在する場合には、当該ゴースト候補の物標はゴーストであると判定する。ゴースト判定部２４は、ゴーストと判定した物標Ｄを物標検出部２１で検出した物標から取り除く。
【００３６】
次に、車両用物標検出装置１の物標追跡部２５は、追跡処理（Ｓ２８）として、物標検出判定処理（Ｓ１２）にて検出された物標からゴースト判定処理（Ｓ２６）にてゴーストと判定された物標を取り除いた物標について、物標の状態を推定する。追跡処理（Ｓ２８）が終了すると、図６に示す物標検出処理が終了する。物標検出処理が終了した場合に、車両用物標検出装置１の作動終了の信号を取得していないときには、再びデータ取得処理（Ｓ１０）から処理が開始される。このように、図６に示す物標検出処理は、車両用物標検出装置１の作動終了の信号を取得するまで、繰り返し実行される。
【００３７】
以上、本実施形態に係る車両用物標検出装置１では、物標検出部２１により、レーダセンサ１０により取得された複数の検出点の位置に基づいて、複数の検出点が１又は複数のクラスタにクラスタリングされ、クラスタと物標とが対応付けされ、検出点分類部２２により、レーダセンサ１０により取得された検出点とエコー番号とが発信ごとに関連付けられ、２番目以降の到来順番を示すエコー番号が関連付けられた検出点を含むクラスタに対応する物標がゴースト候補として分類され、当該ゴースト候補の物標に対応するクラスタに属する検出点よりも早く到来したことを示すエコー番号が関連付けられた検出点が、当該ゴースト候補の物標を発生する反射面Ｒに対応する検出点として分類され、反射面推定部２３により、反射面Ｒに対応する検出点の位置に基づいて反射面Ｒの位置及び向きが推定され、ゴースト判定部２４により、ゴースト候補の物標の速度と同一の速度の物標が反射面Ｒを基準として当該ゴースト候補の物標と対称となる位置に存在する場合には、当該ゴースト候補の物標はゴーストであると判定される。このように、車両用物標検出装置１によれば、ゴーストを発生させる要因が壁であるか他車両であるかを判定することなく反射面Ｒを推定することができるので、他車両側面の反射によって発生したゴーストを判定することができる。さらに、車両用物標検出装置１によれば、反射面Ｒを用いてゴーストの判定を行うため、仮想壁を設定せずにゴーストを判定することができる。
【００３８】
本発明は、上述した実施形態に基づいて、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。また、上述した実施形態に記載されている技術的事項を利用して、下記の実施例の変形例を構成することも可能である。各実施形態の構成を適宜組み合わせて使用してもよい。
【符号の説明】
【００３９】
１…車両用物標検出装置、２…車両、１０…レーダセンサ、２１…物標検出部、２２…検出点分類部、２３…反射面推定部、２４…ゴースト判定部、２５…物標追跡部。
【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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