(57)【要約】【課題】物体の位置を漏れなく安定して検出する。【解決手段】物体検出装置１００は、計測点群に対応する位置を検出物体の現在位置として検出する物体検出部１１と、記憶物体の位置に関する情報を記憶する記憶部１６と、検出物体の現在位置と記憶物体の情報とを基に、検出物体と記憶物体とが対応しているか否かを判断する判断部１２と、記憶物体の情報を基に設定された記憶物体の領域に含まれる計測点を特定する計測点特定部１３と、判断部１２の判断結果と特定された計測点の数とに基づいて、記憶物体に関する信頼度を増減させる信頼度演算部１４と、信頼度が閾値を超えている場合には、記憶部１６における記憶物体の情報を、記憶物体に対応する検出物体の現在位置に基づいて更新し、信頼度が閾値未満の場合には、記憶部１６における記憶物体の情報を削除する記憶内容更新部１５、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の位置を検出し、検出した前記位置に信頼度を設定する物体検出装置であって、
複数の計測点からなる計測点群に対応する位置を、検出対象の物体である検出物体の現在位置として検出する物体検出部と、
過去に検出された物体である既検出物体の位置に関する情報を記憶する記憶部と、
前記物体検出部によって検出された前記検出物体の現在位置と、前記記憶部に記憶された前記既検出物体の前記情報とを基に、前記検出物体と前記既検出物体とが対応しているか否かを判断する判断部と、
前記既検出物体の前記情報を基に設定された前記既検出物体の領域に含まれる計測点を特定する計測点特定部と、
前記判断部の判断結果と、前記計測点特定部によって特定された前記計測点の数とに基づいて、前記既検出物体に関する前記信頼度を増減させる信頼度演算部と、
前記信頼度が閾値を超えている場合には、前記記憶部における前記既検出物体の前記情報を、前記既検出物体に対応する前記検出物体の現在位置に基づいて更新し、前記信頼度が閾値未満の場合には、前記記憶部における前記既検出物体の前記情報を削除する記憶内容更新部と、
を備える、物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体の位置を検出する物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、センサを用いて移動する物体の位置を検出する装置が知られている（下記特許文献１参照）。この装置では、記憶手段に検出された物体の過去の位置を記憶し、検出された物体の現在位置と記憶手段に記憶されている物体の位置とが対応しているかを判断し、その判断結果に応じて記憶手段に記憶されている物体に関する確信度を増減させる。さらに、上記装置は、確信度が所定値以上の物体に関する記憶手段の記憶内容を変更し、確信度が所定値未満の物体に関する記憶手段の記憶内容を消去する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平６−１５０１９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記の特許文献１に記載の装置では、検出される物体の現在位置に誤差が継続して含まれている場合には、記憶手段に記憶されている物体の位置と検出される現在位置とが継続的に対応付かない場合がある。その結果、記憶されている物体の位置に関する情報の信頼性が低下し、その物体に関する記憶内容が記憶手段から削除されてしまう場合がある。このため、実際に存在している物体の位置を漏れなく安定して検出するためには改善の余地がある。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みて為されたものであり、物体の位置を安定して検出することが可能な物体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】
上記課題を解決するため、本発明の一形態にかかる物体検出装置は、物体の位置を検出し、検出した位置に信頼度を設定する装置であって、複数の計測点からなる計測点群に対応する位置を、検出対象の物体である検出物体の現在位置として検出する物体検出部と、過去に検出された物体である既検出物体の位置に関する情報を記憶する記憶部と、物体検出部によって検出された検出物体の現在位置と、記憶部に記憶された既検出物体の情報とを基に、検出物体と既検出物体とが対応しているか否かを判断する判断部と、既検出物体の情報を基に設定された既検出物体の領域に含まれる計測点を特定する計測点特定部と、判断部の判断結果と、計測点特定部によって特定された計測点の数とに基づいて、既検出物体に関する信頼度を増減させる信頼度演算部と、信頼度が閾値を超えている場合には、記憶部における既検出物体の情報を、既検出物体に対応する検出物体の現在位置に基づいて更新し、信頼度が閾値未満の場合には、記憶部における既検出物体の情報を削除する記憶内容更新部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、物体の位置を安定して検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の好適な一実施形態に係る物体検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の判断部１２によって対応付けの判断の対象となるクラスタの位置及び記憶物体の位置を示す図である。
【図３】図１の計測点特定部１３によって設定される確認領域のイメージを示す図である。
【図４】図１の記憶内容更新部１５による記憶物体のデータの設定処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図４における記憶物体に関するデータ更新処理の詳細手順を示すフローチャートである。
【図６】図１の記憶内容更新部１５によるデータ更新処理の別の手順を示すフローチャートである。
【図７】図１の記憶内容更新部１５による推定値の計算のイメージを示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しつつ本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては、同一又は相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１０】
図１は、本発明の好適な一実施形態の物体検出装置１００の構成を示すブロック図である。同図に示すように、物体検出装置１００は、自動車等の車両Ｖに搭載される。物体検出装置１００は、ＥＣＵ［Electronic  Control  Unit］１０を備えている。ＥＣＵ１０は、センサ１及びＨＭＩ［Human  Machine  Interface］２と電気的に接続されている。
【００１１】
センサ１は、車両Ｖの前端に設けられ、レーザーを利用して車両前方の障害物（物体）を検出する。センサ１は、例えば、ＬＩＤＡＲ［Laser  Imaging  Detection  and  Ranging］であり、レーザーを車両前方に送信し、他車両等の障害物の複数の計測点で反射したレーザーを受信することで障害物を検出する。センサ１は、検出した障害物の複数の計測点の三次元位置に関する障害物情報をＥＣＵ１０に送信する。なお、センサ１には、ＬＩＤＡＲに代えて、ミリ波レーダ等を用いてもよい。
【００１２】
ＨＭＩ２は、運転者と物体検出装置１００等の車両システムとの間で情報の出力及び入力をするためのインターフェイスである。ＨＭＩ２は、例えば、運転者等に画像情報を表示するためのディスプレイパネル、音声出力のためのスピーカ、及び運転者が入力操作を行うための操作ボタン又はタッチパネル等を備えている。ＨＭＩ２は、運転者により入力された情報をＥＣＵ１０へ出力する。また、ＨＭＩ２は、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じて、ディスプレイへの画像表示及びスピーカからの音声出力を行う。
【００１３】
ＥＣＵ１０は、車両Ｖの周辺の物体の位置を検出する機能を有する。ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ[CentralProcessing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]等を有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ１０では、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＣＰＵで実行することで、各種の制御を実行する。ＥＣＵ１０は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。
【００１４】
ＥＣＵ１０は、物体検出部１１、判断部１２、計測点特定部１３、信頼度演算部１４、記憶内容更新部１５、及び記憶部１６を有している。
【００１５】
物体検出部１１は、センサ１から受信した障害物の複数の計測点に関する障害物情報を基に、検出対象の物体である検出物体の現在位置を検出する。具体的には、物体検出部１１は、障害物情報を基に複数の計測点のセンサ１を基準とした水平面上の二次元位置を特定してから、複数の計測点間の距離を用いたクラスタリングを実行し、複数の計測点を複数の計測点のまとまり（以下、「クラスタ」又は「計測点群」と言う。）に分割する。さらに、物体検出部１１は、分割したクラスタごとに重心又は中心等の特徴点の位置を算出し、全てのクラスタについて特徴点位置及びその範囲を示すデータを判断部１２に出力する。
【００１６】
判断部１２は、物体検出部１１から出力された全てのクラスタの特徴点位置を示すデータと、記憶部１６に記憶された過去に検出された記憶物体（既検出物体）の位置に関するデータとを基に、クラスタと記憶物体とが対応しているか否かを判断する。記憶部１６には、過去に記憶内容更新部１５によって新規生成または更新された記憶物体の位置に関するデータが、そのデータの信頼度を示す値とともに格納されている。この記憶物体の位置に関するデータとしては、記憶内容更新部１５によりカルマンフィルタを用いて計算された現在の記憶物体の位置等の予測値が用いられる（詳細は後述する。）。
【００１７】
詳細には、判断部１２は、クラスタの位置と記憶物体の位置とを基にクラスタと記憶物体との間の距離を算出し、その距離が予め設定された閾値未満であるか否かに応じてクラスタと記憶物体とが対応しているか否かを判断する。図２には、判断部１２によって対応付けの判断の対象となるクラスタの位置及び記憶物体の位置の例を示している。図２に示すように、センサ１の検出範囲ＡＲ内において複数のクラスタＣＬ１〜ＣＬ３が検出され、記憶部１６に記憶物体Ｂ１〜Ｂ３の位置に関するデータが格納されている場合を想定する。この場合、判断部１２は、クラスタＣＬ１〜ＣＬ３と記憶物体Ｂ１〜Ｂ３との全ての組み合わせについて、互いの距離を計算する。距離を計算する対象の位置としては、両者の中心位置を利用してもよいし、両者の隅部の位置等を利用してもよい。また、距離としてユークリッド距離を算出してもよいし、記憶物体の位置推定誤差を考慮したマハラノビス距離を算出してもよい。そして、判断部１２は、互いの距離が閾値未満であるクラスタＣＬ１及び記憶物体Ｂ１が対応関係を有する組み合わせＰＡ１であると判断し、互いの距離が閾値未満であるクラスタＣＬ２及び記憶物体Ｂ２が対応関係を有する組み合わせＰＡ２であると判断する。その一方で、近くに記憶物体が存在しないクラスタＣＬ３は対応関係を有さないクラスタとして判断される。同様に、近くにクラスタが存在しない記憶物体Ｂ３は対応関係を有さない記憶物体として判断される。さらに、判断部１２は、全ての記憶物体とクラスタとの組み合わせについて対応関係を判断する。なお、記憶部１６には、記憶物体の向き（車体角、速度方向等）及び形状（幅、長さ等）に関するデータ（記憶内容更新部１５による予測値）が格納されていてもよく、図２には記憶物体の向きが矢印で示され、記憶物体の形状が矩形状の枠で示されている。
【００１８】
さらに、判断部１２は、対応付けの判断結果を信頼度演算部１４及び記憶内容更新部１５に出力する。例えば、判断部１２は、全てのクラスタ及び全ての記憶物体について対応関係を有するか否かを示す対応フラグと、どのクラスタとどの記憶物体とが対応しているかを示す対応関係情報とを出力する。
【００１９】
計測点特定部１３は、記憶部１６に格納された記憶物体のデータを基に設定された記憶物体の領域に含まれる計測点を特定する。すなわち、計測点特定部１３は、記憶物体の内部もしくは近傍にある計測点の数を特定する。より詳細には、計測点特定部１３は、記憶部１６に格納された記憶物体の位置、方向、及び形状に関するデータを用いて記憶物体の内部もしくは近傍を含む確認領域を設定する。図３（ａ）〜（ｄ）には、計測点特定部１３によって設定される確認領域のイメージを示している。計測点特定部１３は、図３（ａ）に示すように、記憶物体Ｂ１のデータを基にして、記憶物体の縁部を境界とする確認領域ＣＡを設定する。そして、計測点特定部１３は、その確認領域ＣＡの内部に含まれるセンサ１によって検出された計測点Ｐの数をカウントする。このとき、計測点特定部１３は、記憶部１６に格納された記憶物体毎に、センサ１により検出された全ての計測点Ｐについて確認領域ＣＡに含まれるか否かの判定を行い、確認領域ＣＡの内側に位置すると判定された計測点の数をカウントする。計測点特定部１３は、記憶物体毎に求められた計測点の数を信頼度演算部１４に出力する。ここで、計測点特定部１３は、図３（ｂ）に示すように、記憶物体の境界を予測値の誤差分または計測の誤差分拡張した領域を確認領域ＣＡとして設定してもよい。また、計測点特定部１３は、図３（ｃ）に示すように、記憶物体の境界の隅部を中心とした予測値の誤差または計測の誤差に対応した大きさの楕円領域を確認領域ＣＡとして設定してもよいし、図３（ｄ）に示すように、記憶物体の中心を中心として持つ予測値の誤差または計測の誤差に対応した大きさの楕円領域を確認領域ＣＡとして設定してもよい。
【００２０】
信頼度演算部１４は、記憶部１６に格納された全ての記憶物体の信頼度を更新する。すなわち、信頼度演算部１４は、判断部１２による対応関係の判断結果と、計測点特定部１３によってカウントされた計測点の数とに基づいて、記憶物体の信頼度を増減させるように更新する。
【００２１】
具体的には、信頼度演算部１４は、クラスタと対応関係を有する記憶物体に関する現在の処理ステップｔ（ｔは整数）の信頼度ｐ（ｔ）を、１つ前の処理ステップｔ−１における信頼度ｐ（ｔ−１）を用いて、下記式（１）；
p(t)＝p(t-1)+(1-p(t-1))*α      …(1)
によって更新して記憶部１６に格納する。一方、クラスタと対応関係を有さない記憶物体に関する信頼度ｐ（ｔ）については、下記のように場合分けをして更新する。詳細には、該当の記憶物体に関する計測点の数が予め設定された閾値以上の場合は、下記式（２）；
p(t)＝p(t-1)      …(2)
により信頼度ｐ（ｔ）を設定して記憶部１６に格納する。これに対して、該当の記憶物体に関する計測点の数が予め設定された閾値未満の場合は、信頼度ｐ（ｔ−１）を用いて、下記式（３）；
p(t)＝p(t-1)-p(t-1)*(1-α)      …(3)
により信頼度ｐ（ｔ）を設定して記憶部１６に格納する。ここで、αは、０＜α＜１の係数である。このような処理により、信頼度ｐ（ｔ）は０と１との間の大きさに設定され、クラスタと対応付いた記憶物体に関しては上記式（１）により信頼度が前のステップから増加される。一方で、クラスタと対応付いていない記憶物体に関しては、内包する計測点の数が閾値以上の場合は、上記式（２）により前のステップの信頼度の値が維持され、内包する計測点の数が閾値未満の場合は、上記式（３）により信頼度が前のステップから減少される。
【００２２】
ここで、信頼度演算部１４は、クラスタと対応付いた記憶物体に関しては、対応するクラスタとの距離に応じて、信頼度の増加幅を調整するように処理してもよい。また、信頼度演算部１４は、信頼度を更新する際に参照する計測点の数に関する閾値を、記憶物体とセンサ１との距離に応じて調整するように処理してもよい。
【００２３】
記憶内容更新部１５は、信頼度演算部１４によって設定された記憶物体に関する信頼度を基に、記憶部１６における記憶物体のデータの更新、削除、または新規生成を行う。記憶内容更新部１５によるデータ処理の一例としてカルマンフィルタを用いた処理が挙げられる。カルマンフィルタとは、時系列の計測値の入力を基にその計測値と関連する値を推定する手法である。すなわち、カルマンフィルタを用いると、１つ前のステップｔ−１の推定値ｘ（ｔ−１）とその誤差共分散Ｓ（ｔ−１）から現在のステップｔの予測値ｘ＾（ｔ）とその誤差共分散Ｓ＾（ｔ）を計算し、予測値ｘ＾（ｔ）、誤差共分散Ｓ＾（ｔ）、及び現在の観測値ｚ（ｔ）を基に、現在のステップｔの推定値ｘ（ｔ）とその誤差共分散Ｓ（ｔ）とを逐次計算することができる。本実施形態では、例えば、カルマンフィルタを用いて予測する値として物体のｘ−ｙ座標上における二次元位置及び速度から構成されるベクトルｘ（ｔ）＝（ｘ，ｙ，ｖｘ，ｖｙ）が用いられ、観測値としてクラスタの特徴点の二次元位置から構成されるベクトルｚ（ｔ）＝（ｘ，ｙ）が用いられる。
【００２４】
以下、図４及び図５を参照しながら、記憶内容更新部１５のカルマンフィルタを用いた処理内容の詳細手順を説明する。図４は、記憶内容更新部１５による記憶物体のデータの設定処理の手順を示すフローチャートであり、図５は、図４における記憶物体に関するデータ更新処理の詳細手順を示すフローチャートである。図４に示すデータの設定処理は所定の連続した処理ステップで繰り返し起動される。
【００２５】
図４を参照して、データの設定処理が起動されると、まず、記憶内容更新部１５は、記憶物体をカウントするためのパラメータｉに初期値“１”をセットする（ステップＳ０１）。続いて、記憶物体ｉに関するデータ更新処理を実行する（ステップＳ０２）。その後、パラメータｉに“１”を加算してから次の記憶物体ｉに関するデータ更新処理を繰り返し、記憶部１６に格納されている合計Ｎ個の記憶物体のデータ更新処理が繰り返し実行される（ステップＳ０３，Ｓ０４）。
【００２６】
次に、記憶内容更新部１５は、物体検出部１１で検出されたクラスタをカウントするためのパラメータｊに初期値“１”をセットする（ステップＳ０５）。続いて、記憶内容更新部１５は、クラスタｊに関する対応フラグを参照することにより、クラスタｊに記憶物体が対応付けられているか否かを判定する（ステップＳ０６）。対応付けられていないと判定された場合には（ステップＳ０６；ＮＯ）、記憶内容更新部１５は、クラスタｊに対応する記憶物体のデータを新規生成し記憶部１６に格納する（ステップＳ０７）。このデータは、クラスタｊの特徴点の二次元位置を用いて生成され、信頼度の初期値も付加される。一方、対応付けられていると判定された場合には（ステップＳ０６；ＹＥＳ）、記憶物体のデータの新規生成がスキップされる。その後、記憶内容更新部１５は、パラメータｊに“１”を加算してから次のクラスタｊに関する記憶物体のデータの新規生成の判定を繰り返し、物体検出部１１で検出された合計Ｍ個のクラスタの判定処理が繰り返し実行される（ステップＳ０８，Ｓ０９）。上記のようにして処理ステップｔのデータの設定処理を終了する。
【００２７】
次に、図５に移って、図４のステップＳ０２の記憶物体ｉに関するデータ更新処理の手順を説明する。最初に、記憶内容更新部１５は、前の処理ステップｔ−１で計算された記憶物体ｉに関する予測値ｘ＾（ｔ）及び誤差共分散Ｓ＾（ｔ）を取得する（ステップＳ１０１）。また、記憶内容更新部１５は、記憶部１６から記憶物体ｉに対応して信頼度演算部１４によって更新された信頼度を取得する（ステップＳ１０２）。そして、記憶内容更新部１５は、取得した信頼度が予め設定された閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ１０３）。判定の結果、信頼度が閾値以下の場合は（ステップＳ１０３；ＮＯ）、記憶部１６における記憶物体ｉのデータを削除する（ステップＳ１０７）。
【００２８】
一方で、記憶内容更新部１５は、信頼度が閾値より大きい場合は（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）、該当の記憶物体ｉに関する対応フラグを参照することにより、記憶物体ｉにクラスタが対応付けられているか否かを判定する（ステップＳ１０４）。判定の結果、クラスタが対応付けられていない場合には（ステップＳ１０４；ＮＯ）、処理ステップｔでの予測値ｘ＾（ｔ）及びその誤差共分散Ｓ＾（ｔ）を、処理ステップｔでの推定値ｘ（ｔ）及びその誤差共分散Ｓ（ｔ）に代入する（ステップＳ１０６）。その一方で、クラスタが対応付けられている場合には（ステップＳ１０４；ＹＥＳ）、記憶内容更新部１５は、カルマンフィルタを用いて、処理ステップｔでの推定値ｘ（ｔ）及びその誤差共分散Ｓ（ｔ）を計算する（ステップＳ１０５）。具体的には、予測値ｘ＾（ｔ）、誤差共分散Ｓ＾（ｔ）、及び対応付けられたクラスタに関する観測値ｚ（ｔ）を用いて、推定値ｘ（ｔ）及びその誤差共分散Ｓ（ｔ）を計算する。推定値の計算は、通常のカルマンフィルタの観測更新処理に従って実行される。このカルマンフィルタの観測更新処理に必要な予測値を観測値の次元に変換する行列と観測に伴うノイズを表現する行列は状況に合わせて適宜設計される。
【００２９】
その後、記憶内容更新部１５は、計算した推定値ｘ（ｔ）及びその誤差共分散Ｓ（ｔ）を、記憶部１６における記憶物体ｉのデータとして記憶する（ステップＳ１０８）。次に、カルマンフィルタを用いて、次の処理ステップｔ＋１における予測値ｘ＾（ｔ＋１）及びその誤差共分散Ｓ＾（ｔ＋１）を計算し（ステップＳ１０９）、これらのデータも記憶部１６における記憶物体ｉのデータとして記憶する。ここでの予測値の計算は、通常のカルマンフィルタの予測処理に従って実行される。カルマンフィルタの予測処理に必要な処理ステップｔの推定値ｘ（ｔ）から処理ステップｔ＋１の予測値ｘ＾（ｔ＋１）を計算する行列と、予測値計算に伴うノイズを表現する行列は状況に合わせて適宜設計される。
【００３０】
以上説明した物体検出装置１００によれば、記憶部１６に記憶された記憶物体の内部もしくは近傍に位置する計測点の数が特定され、その数に応じて記憶物体の信頼度が更新され、その信頼度を基に記憶物体のデータを削除するか更新するかが決定される。これにより、検出される物体の現在位置に誤差が継続して含まれている場合であっても、その物体に関する記憶内容が記憶部１６から削除されてしまう事態が発生しにくくなる。このため、実際に存在している物体の位置を漏れなく安定して検出することができる。
【００３１】
なお、本発明は上述した実施形態には限定されず、様々な変形例を採用することができる。以下、本発明の実施形態の変形例について説明する。
【００３２】
例えば、物体検出装置１００の記憶内容更新部１５は、以下に説明するような手順で記憶物体ｉに関するデータ更新処理を実行してもよい。図６は、記憶内容更新部１５によるデータ更新処理の別の手順を示すフローチャート、図７は、記憶内容更新部１５による推定値の計算のイメージを示す概念図である。図６におけるステップＳ１０１〜Ｓ１０５，Ｓ１０７〜Ｓ１１０の処理は、図５における同ステップの処理と同様であるので、それらの説明は省略する。
【００３３】
記憶内容更新部１５は、該当の記憶物体ｉにクラスタが対応付けられているか否かを判定した結果、クラスタが対応付けられていない場合には（ステップＳ１０４；ＮＯ）、計測点特定部１３によってカウントされた記憶物体ｉに対応する計測点の数が予め設定された閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ１０６ａ）。判定の結果、計測点の数が閾値を超えていない場合には（ステップＳ１０６ａ；ＮＯ）、処理ステップｔでの予測値ｘ＾（ｔ）及びその誤差共分散Ｓ＾（ｔ）を、処理ステップｔでの推定値ｘ（ｔ）及びその誤差共分散Ｓ（ｔ）に代入する（ステップＳ１０６）。
【００３４】
一方で、計測点の数が閾値を超えている場合には（ステップＳ１０６ａ；ＹＥＳ）、記憶内容更新部１５は、センサ１によって検出された計測点の特徴を用いて、推定値の更新を行う。具体的には、図７に示すように、記憶内容更新部１５は、センサ１を基準とした水平面に沿ったｘ’−ｙ’座標における計測点の二次元位置を基に、ヒストグラムを生成する（ステップＳ１０６ｂ）。このとき、ｘ’−ｙ’座標のｘ’軸は、記憶物体ｉである記憶物体Ｂ１の向きに平行となるように設定され、ｙ’軸は記憶物体Ｂ１の向きに垂直となるように設定される。記憶内容更新部１５は、現在の処理ステップｔにおける記憶物体Ｂ１の位置の予測値を中心とした所定値を半径とする円を特定し、その円に含まれる複数の計測点Ｐからなる計測点群の位置を取得する。そして、記憶内容更新部１５は、取得した計測点群について、ｘ’軸方向及びｙ’軸方向のそれぞれを複数の領域に分割したヒストグラムを計算する。次に、２つのヒストグラムにおいて他領域と比較した十分なピークの領域が得られたか否かを判定する（ステップＳ１０６ｃ）。その結果、十分なピークの領域が得られたと判定した場合（ステップＳ１０６ｃ；ＹＥＳ）、記憶内容更新部１５は、２つのヒストグラムのピークの領域の位置ｘｐ＾，ｙｐ＾を絶対座標系ｘ−ｙに変換した座標を、記憶物体ｉの隅部の位置として計算する（ステップＳ１０６ｄ）。次に、記憶内容更新部１５は、その位置に基づいて記憶物体ｉに関するデータの一部である位置の推定値を更新し、それ以外の記憶物体ｉに関する推定値及びその誤差共分散のデータについては、予測値ｘ＾（ｔ）及びその誤差共分散Ｓ＾（ｔ）の値に更新する。一方、十分なピークが得られなかったと判定した場合（ステップＳ１０６ｃ；ＮＯ）、記憶物体ｉに関する全ての推定値及びその誤差共分散のデータについて、予測値ｘ＾（ｔ）及びその誤差共分散Ｓ＾（ｔ）の値に更新する（ステップＳ１０６）。
【００３５】
このような変形例の物体検出装置１００によれば、センサ１によって検出された計測点を基にした物体（クラスタ）検出が複数回連続で失敗したような場合でも、検出物体による記憶物体の情報の更新が連続して行われないといった事態を回避できる。これにより、記憶物体のデータが実際の値から乖離することを抑制することができる。その結果、実際に存在している物体の位置を漏れなくより安定して検出することができる。
【符号の説明】
【００３６】
１…センサ、１１…物体検出部、１２…判断部、１３…計測点特定部、１４…信頼度演算部、１５…記憶内容更新部、１６…記憶部、１００…物体検出装置、Ｂ１〜Ｂ３…記憶物体、ＣＬ１〜ＣＬ３…クラスタ、Ｐ…計測点、Ｖ…車両。
【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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