(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
周波数が一周期の間で単調増加する送信ビームを異なる方位に放射するアンテナと、該送信ビームの所定方位からの反射信号を受信する受信回路と、受信した反射信号と前記送信ビームに基づいてビート信号を生成する回路とを有する物体認識装置において、
前記ビート信号を周波数スペクトルに変換して距離方向パターンを生成する周波数演算回路と、
物体の形状に応じた前記距離方向パターンを記憶する物体パターン記憶部と、
前記受信回路で受信した前記所定方位毎の反射信号に対応する距離方向パターンと前記物体パターン記憶部に記憶された前記物体の形状に応じた距離方向パターンと比較して、前記所定方位の隣接する反射信号であって前記反射信号に対応する距離方向パターンが同一であり、前記物体の幅に応じた範囲に存在する反射信号を同一の物体からの反射信号と認識する物体認識回路と、
を有することを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
前記物体パターン記憶部に記憶された前記物体は、
車両の走行方向後側であることを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。
【請求項３】
前記物体の形状に応じた反射信号の距離方向パターンは、
車両の長さを基準に定められていることを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。
【請求項４】
前記物体認識回路は、前記同一の物体からの反射信号と認識された前記反射信号の距離方向パターンについて重心を求めて、該物体までの方位を認識することを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。
【請求項５】
前記物体認識回路は、
前記物体を車両の大きさを基準にして前記同一の物体を認識することを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。
【請求項６】
前記物体認識回路は、
前記所定方位の隣接する反射信号であって前記反射信号の距離方向パターンが同一である場合に、前記物体が車両の大きさを基準にして前記物体が一台存在しているよりも大きいと認められる時は、同一種類で２以上の複数台並存していると認識することを特徴とする請求項５に記載の物体認識装置。
【請求項７】
周波数が一周期の間で単調増加する送信ビームを異なる方位に放射するアンテナと、該送信ビームの所定方位からの反射信号を受信する受信回路と、受信した反射信号と前記送信ビームに基づいてビート信号を生成する回路とを有する物体認識装置において、
前記各所定方位からのビート信号を周波数スペクトラムに変換する周波数演算回路と、
前記周波数演算回路で演算された前記各所定方位からの反射信号に対応する周波数スペクトラムについて、前記所定方位の隣接する反射信号であり、前記反射信号に対応する周波数スペクトラムが略同一であり、前記物体の幅に応じた範囲に存在する反射信号を同一の物体からの反射信号と認識するクラスタリング処理回路と、
を有することを特徴とする物体認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、高速道路のような定常走行に用いて好適な自動運転装置に用いられる物体認識装置に関し、特に前走車が並走している場合の認識の改良に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、船舶においては舵を自動的にとる自動操舵装置が用いられている。そして、外洋などの定常航行が行われる海域では自動操舵装置により航行し、荒天時や港湾内のような難しい状況では航海士による航行が行われている。自動車においても、例えば特開平１０−２８３４６２号公報に開示されているように、自動運転装置の研究開発が行われている。しかし、道路の状況は沿道の環境により千差万別であり、また道路を走行する車両も多いため、船舶の自動操舵装置に比較して、自動車の自動運転装置が克服すべき障害は非常に大きい。
【０００３】
しかし、高速道路の長距離運転のように、運転者にとって環境の変化に少ない単調な街路を緊張を保ちながら運転することは困難であり、所謂居眠り運転を引き起こしやすいという状況が知られている。そこで、高速道路の長距離運転のような状況では、高速道路の入口と出口の間は運転者に代わって自動運転装置が自動車を自動運転できるならば、運転者の利便性がます。
【０００４】
更に、ナビゲーション機器とＧＰＳ測位衛星の普及に伴い、予め走行経路を運転者が自動運転装置に教示しておくこともできる。この場合には、自動運転装置は予め走行経路が教示されているので、ナビゲーション機器とＧＰＳ測位衛星を用いて走行位置を認識して、目的地まで自動運転することも一定の条件が成立するならば可能となってきている。
【０００５】
また、我国のように道路の走行車両容量に比較して走行車両の多い地域では、目視できる範囲に前走車が走行している可能性が高い。そこで、自動運転装置の考え方として、前走車に追尾して走行することで、他の車両の走行状態を予想しながら複雑な制御演算を行わなくても、実質的に道路走行が行える場合も多い。このような前走車追尾や自車両走行の障害物を検出するために、例えば特許第２５６７３３２号公報に開示された送受兼用アンテナを用いたミリ波帯の時分割型ＦＭレーダシステムを車両に搭載すると良い。時分割型ＦＭレーダシステムでは前走車や障害物からの反射波を受信して、発信信号と受信信号との時間差から自車両に対する距離を求め、受信信号のドップラ周波数シフト量から自車両に対する相対速度を求めている。また、同一の放射パターンのビームを放射する複数個のアンテナを適宜な角度ずらせて、前走車や障害物の方位を検出している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、前走車がトラックであるか乗用車であるかによって、最高速度やブレーキを用いた減速のパターンが異なるものの、従来の時分割型ＦＭレーダシステムでは車間距離と相対速度差を測定しているだけで、車種の判別までは行っていないという課題があった。また、時分割型ＦＭレーダシステムを用いて実際に高速道路を走行してみると、アンテナの本数が限られているため、２車線で並走している前走車が存在すると、両車両を一台の車両として認識してしまうという課題があった。更に３車線以上の区間において、自車両の走行車線を中央車線としたとき、前走車が左車線と右車線に並走している場合に、中央車線には走行していない場合であっても、前走車までの距離が大きい場合には両方の前走車を一台の車両と認識してしまう場合がある。すると、本来中央車線を用いて前走車を追越せるにも拘わらず、自車両は中央車線で前走車に追走するので、実質的に中央車線を走行する後続車の追越しを困難なものにし、車両の円滑な交通を阻害するという課題があった。
【０００７】
本発明は上述する課題を解決するもので、第１の目的は前走車の車種又は物体の種類を認識できる物体認識装置を提供するにある。第２の目的は、２車線で並走している前走車が存在している場合でも、両車両が異なる車両であることを認識できる物体認識装置を提供するにある。第３の目的は、３車線以上の区間において中央車線を用いて左右の車線で並走する前走車を追越せる物体認識装置を提供するにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決する本発明の請求項１の物体認識装置は、周波数が一周期の間で単調増加する送信ビームを異なる方位に放射するアンテナ３０と、該送信ビームの所定方位からの反射信号を受信する受信回路と、受信した反射信号と前記送信ビームに基づいてビート信号を生成する回路とを有している。更に、前記ビート信号を周波数スペクトルに変換して距離方向パターンを生成する周波数演算回路６０と、物体の形状に応じた前記距離方向パターンを記憶する物体パターン記憶部８０と、前記受信回路５０で受信した前記所定方位毎の反射信号に対応する距離方向パターンと前記物体パターン記憶部８０に記憶された前記物体の形状に応じた距離方向パターンと比較して、前記所定方位の隣接する反射信号であって前記反射信号に対応する距離方向パターンが同一であり、前記物体の幅に応じた範囲に存在する反射信号を同一の物体からの反射信号と認識する物体認識回路９０とを備えるものである。
【０００９】
このように構成された装置において、物体パターン記憶部８０は、物体の形状に応じた反射信号の距離方向パターンを記憶する。この物体は、例えば車両の走行方向後側とすると、前走車の種類を認識するのに有効である。また、反射信号の距離方向パターンは、車両の長さ程度であれば前走車の認識に充分である。
【００１０】
送信ビームには、例えば周波数帯域として６０〜７７ＧＨｚのＦＭ波を用いると良い。ＦＭ波は、送信波と受信波の時間差から物体までの距離が求まり、更にドップラ周波数により物体との相対速度差が求まる。送信ビームの方位は、前方に対して１０〜２０度広がっていれば、高速道路を走行する車両の自動運転装置には充分な情報が得られる。送信ビームの送信本数は３〜９本が最適と考えられる。２本程度であれば、車両走行に必要な分解能が得られない。尚、送信ビームにはパルスレーダやレーザ・レーダを用いても良い。
【００１１】
物体認識回路９０は、所定方位の隣接する反射信号であって反射信号の距離方向パターンが同一であるものを同一の物体からの反射信号と認識することで、トラックとセダンのように反射信号の距離方向パターンが異なっていれば、前走車が２台並走していても２台並走していると認識できる。車両の幅方向の長さを基準にして反射信号を認識する構成とすると、セダンとセダンのように反射信号の距離方向パターンが同じ車両が２台並走している場合に、一台の車両の幅を考慮してセダンが２台並走していると認識できる。
【００１２】
上記課題を解決する請求項７の物体認識装置は、周波数が一周期の間で単調増加する送信ビームを異なる方位に放射するアンテナ３０と、該送信ビームの所定方位からの反射信号を受信する受信回路と、受信した反射信号と前記送信ビームに基づいてビート信号を生成する回路とを有している。更に、前記各所定方位からのビート信号を周波数スペクトラムに変換する周波数演算回路６０と、前記周波数演算回路６０で演算された前記各所定方位からの反射信号に対応する周波数スペクトラムについて、前記所定方位の隣接する反射信号であり、前記反射信号に対応する周波数スペクトラムが略同一であり、前記物体の幅に応じた範囲に存在する反射信号を同一の物体からの反射信号と認識するクラスタリング処理回路１１０とを備えている。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。
図１は、本発明の一実施の形態を説明する構成ブロック図である。図において、ＦＭ波発生回路１０は周波数が７７ＧＨｚ程度のミリ波帯のＦＭ波を発生する。ミリ波帯とすることで前走車や対向車などの標的までの最遠測距範囲は数百ｍ程度を確保しつつ、伝播減衰量の大きな周波数帯域とすることで放射電波が必要以上に遠方まで伝播するのを防止している。
【００１４】
ＦＭ波発生回路１０から供給されたＦＭ波Ｔｘは、サーキュレータ３５とアンテナ切換器４０を介してアンテナ３０に供給される。アンテナ３０は、例えば共通のパラボラ反射鏡と、この反射鏡の焦点の近傍に互いに異なる角度でこの反射鏡に対向するように配置された４個の一次輻射器からなるオフセット・デフォーカス・パラボリック・マルチビーム・アンテナ等から構成される。アンテナ切換器４０は、アンテナ３０の一次輻射器に時間的な重なりがないように増幅されたＦＭ波を供給するもので、これにより異なる方位に対して送信ビームのビーム走査を行うことができる。
【００１５】
ミキサ５０は、前走車、対向車、防護壁、障害物等の物体で反射した受信反射波Ｒｘをアンテナ３０とアンテナ切換器４０を介して受信するもので、受信回路として動作する。更にミキサ５０では、ＦＭ波発生回路１０から供給されたＦＭ波の一部と受信反射波とを混合してビート信号を生成する。ビート周波数演算回路６０は、ミキサ５０から送られたビート信号をＡ／Ｄ変換して、高速フーリエ変換回路ＦＦＴで周波数スペクトルに変換して、ビート周波数を算定する。距離演算回路７０は、ビート周波数演算回路６０の算定したビート周波数からＦＭ波の伝播遅延時間を算定し、反射した物体までの距離ΔＬを演算する。
【００１６】
物体パターン記憶部８０は、物体の形状に応じた反射信号の距離方向パターンを記憶する。ここで、反射信号の距離方向パターンとは、物体に向けてアンテナ３０からＦＭ波を送信し、物体で反射したＦＭ波をアンテナ３０、ミキサ５０、ビート周波数演算回路６０を介して周波数スペクトルに変換したものを言う。物体には前走車、対向車、トラック、バス、二輪車、歩行者、路側帯の構造物、中央分離帯の構造物、トンネルの出入り口、インターチェンジの分流帯等が含まれる。物体認識回路９０は、ミキサ５０で受信した所定方位毎の反射信号の距離方向パターンと物体パターン記憶部８０に記憶された物体の形状に応じた反射信号の距離方向パターンと比較して、所定方位の隣接する反射信号であって反射信号の距離方向パターンが同一であるものを同一の物体からの反射信号と認識する。
【００１７】
このように構成された装置の動作を次に説明する。図２は、アンテナから送信されるＦＭ波と物体からの反射波の説明図である。アンテナから送信されるＦＭ波は、周波数ｆが一周期τの間で単調増加するランプ波で、出力は一送信周期の間は一定に維持される。この送信波に対して、物体からの反射波は物体までの距離に応じた遅延時間Δｔだけ送れてミキサ５０に受信される。反射波は送信波に対して遅延時間Δｔに相当する周波数Δｆだけずれる。そこで、反射波と送信波が重畳する期間では、反射波と送信波との間で周波数Δｆのうなり信号（ビート信号）が発生する。
【００１８】
図３はビート周波数演算回路の周波数解析結果の説明図である。ビート周波数演算回路６０は、ビート周波数Δｆ毎に受信波レベルのピークを検出する。ビート周波数Δｆは、アンテナ３０から反射物体までの距離を示している。受信波レベルは反射波の大きさを示しており、反射物体の形状や反射率に依存している。
【００１９】
図４は前走車であるトラックと乗用車が並走している場合の説明図である。アンテナ３０の所在位置を原点Ｏとし、アンテナ３０から９本の送信ビームが広がり角度１０〜２０度の範囲で送信される。ビーム間の角度δθは、２〜５度程度とする。図中、方位チャンネル５が物体認識装置を搭載した車両の走行方向となっている。運転者が目視していればトラックと乗用車が並走していることは容易に認識できるが、物体認識装置では次のように反射信号を認識する。
【００２０】
図５は前走車であるトラックと乗用車が並走している場合の、反射信号の距離方向パターンの説明図である。トラックからの反射信号は、方位チャンネル３、４が主たる反射信号であり、方位チャンネル２、５にサイドローブによる反射信号が現れている。乗用車からの反射信号は、方位チャンネル６、７が主たる反射信号であり、方位チャンネル５、８にサイドローブによる反射信号が現れている。距離演算回路７０は、適宜な方位チャンネルを基準とする各ビームの方位角を対応の受信反射波のレベルで重み付け平均をした角度Θを物体の方位として認識する。例えば、トラックの方位角Θは、方位角θ２、θ３、θ４における受信反射波のレベルＬ２、Ｌ３、Ｌ４を重み付け平均して次のように求められる。
Θ＝(Ｌ2・θ2＋Ｌ3・θ3＋Ｌ4・θ4)/(Ｌ2＋Ｌ3＋Ｌ4)           (1)
【００２１】
図６は物体の反射波の距離方向パターンの説明図で、（Ａ）は乗用車、(Ｂ)はトラックを表わしている。乗用車はセダンのような３ボックス型をしているので、乗用車が前走車である場合の反射波は後ナンバープレートの取付け面と後ろ窓で生じる。反射波のレベルは後ナンバープレートの取付け面で最も大きく且つ距離方向にピーク的に分布し、後ろ窓は傾斜している関係で小さく且つ距離方向に平坦状に分布している。トラックは車両後方が荷物の取出し用の壁を有しているため、反射波も壁での反射波の単一成分となっている。
【００２２】
図７は前走車の種類の説明図である。反射波が単一のピーク成分を有するものは、バスａ１、トレーラａ２、トラックａ３、ワンボックスカーａ４等である。反射波が単一のピーク成分を有するものの、距離方向に広がっている反射波はバンｂのように傾斜した後面を有する車両に表われる。反射波が２ピークを有するものは、３ボックス型の乗用車ｃやほろ無しの荷台だけのトラックｄに表われる。これらの反射波の距離方向パターンは、物体パターン記憶部８０に記憶されている。
【００２３】
物体認識回路９０は、図５に示す各方位チャンネルの反射信号と図６に示す反射波の距離方向パターンとを比較して、前走車がトラックと乗用車で並走していることを認識する。
【００２４】
以上の第１の実施例においては、スペクトラムパターン記憶部８０に事前に測定された各車両別の反射信号の距離方向パターンである周波数スペクトラムパターンが記憶されている場合について説明した。次に、第２の実施例においては、第１の実施例とは異なり、各車種別に反射信号による周波数スペクトラムパターンが記憶されていない場合について説明する。
【００２５】
図８は、本発明の第２の実施の形態を説明する構成ブロック図である。尚、図８において前記図１と同一作用をするものには同一符号を付して説明を省略する。図において、反射スペクトラム記憶部１００は、ビート周波数演算回路６０で演算された各所定方位からの反射信号の周波数スペクトラムを記憶するものである。クラスタリング処理回路１１０は、周波数演算回路６０で演算された各所定方位からの反射信号の周波数スペクトラムについて、所定方位の隣接する反射信号であり、反射信号の周波数スペクトラムが略同一であるものを同一の物体からの反射信号と認識するものである。尚、反射スペクトラム記憶部１００はビート周波数演算回路６０とクラスタリング処理回路１１０の処理速度の相違を吸収するために設けられるもので、発明の構成上は任意的構成要件である。
【００２６】
このように構成された装置の動作を具体的に説明する。今、図４のような状況で車が走行している場合には、図５のような極座標上に物体の反射信号によるビート信号の周波数スペクトルが検出されることになる点は第１の実施例と同一である。第２の実施例においては、例えば方位チャンネル３(ビーム方向３)で検出された周波数スペクトラムの一定範囲の固まりを単一の物体からの反射スペクトラムとして抽出し、反射スペクトラム記憶部１００に記憶する (図９(a))。次に、方位チャンネル４で検出された周波数スペクトラムの中から、略同一周波数帯域(車の長さに対応した所定の周波数帯域)で同一のレベル形状の周波数スペクトラムがあるか否かを調査する。この場合に、略同一のパターンのスペクトラムが存在した場合には(図９(b))、同一物体による反射信号の周波数スペクトラムとしてクラスタリングする。ここで、クラスタリングとは、同−物体による反射信号としてひとつの固まりとして関連付けすることをいう。
【００２７】
尚、このクラスタリング処理において、図９(c)のように方位チャンネル３と４のスぺクトラムが完全に一致しない場合があるが、両者のレベル形状の差(面積)を計算し、この差が所定の値以内の堤合には、同―物体によるものであるとしてクラスタリング処理を行い、所定の値を超える場合には、異なる物体として判定する。
【００２８】
このようにして隣あう方位チャンネル同士で、すべての方位かつすべての周波数帯域においてスペクトラム形状の照合を行い、同一物体に基づくと判定されたものは、クラスタリング処理回路１１０により一塊としてクラスタリングする(図１０)。クラスタリングされた各クラスタ１及び２は、おのおの前述した重み付け平均計算がされて、各クラスタの物体の中心方位や幅が個別に求められると共に、２次元レーダマップ上における位置が算出できる。ここで、図１０のクラスタ２は４つの方位チャンネルスぺクトラムを有しているが、車両の幅を考慮して、クラスタリング処理回路１１０は両端の方位チャンネルスぺクトラムがアンテナ３０のサイドローブによるものとして削除する構成としても良い。車両のクラスタが静止物のクラスタか否かの判断は、ドップラ速度を計算すれば容易に判別できる。
【００２９】
更に車両に別途車両走行管理装置を設置することにより、自己の車両の走行速度とヨーレートから将来の自車両の予想走行ルートが容易に演算できる。そこで、この予想走行ルートと上記の２次元レーダマップを重ね合わせる構成とすると、障害物若しくは先行車両の認識が行えるようになり、車両用の追従走行制御システムやレーダブレーキシステムが実現できるようになる。
【００３０】
以上説明したように、第２の実施例の物体認識装置では、予め各車種や障害物の反射スペクトラムのパターンを測定して記憶させておく必要性がなくなり、新規な物体を検出した場合においても高精度でクラスタ処理が行えるので、容易に物体を認識できるようになる。
【００３１】
尚、第１の実施例においては物体認識回路が各方位チャンネルの反射信号と反射波の距離方向パターンとを比較して前走車の認識を行う場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、物体認識回路は物体の大きさを考慮して前走車の認識をするように構成しても良い。このように構成すると、３車線以上の区間において自車両の走行車線を中央車線としたとき、前走車が左車線と右車線に並走しているものの、中央車線には走行していない場合には、前走車までの車間距離と車両の幅や高さを用いて前走車が左車線と右車線に並走して中央車線には走行していないことを物体認識回路が認識できる。すると、自車両は中央車線を用いて前走車を追越すとか、或いは前走車の走行している車線に変更して、中央車線を走行する後続車の走行を円滑にして、車両の円滑な交通を確保できる。
【００３２】
更に、本願の実施例ではＦＭ方式のミリ波レーダを取り上げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、送信ビームとしてパルスレーダやレーザ・レーダを用いても同一の効果を有することは明らかである。
【００３３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の物体認識装置よれば、物体認識回路が所定方位の隣接する反射信号であって反射信号の距離方向パターンが同一であるものを同一の物体からの反射信号と認識することで、トラックとセダンのように反射信号の距離方向パターンが異なっていれば、前走車が２台並走していても２台並走していると認識できる。更に、請求項７に記載のクラスタリング処理回路を用いて周波数演算回路で演算された各所定方位からの反射信号の周波数スペクトラムについて、所定方位の隣接する反射信号であり、反射信号の周波数スペクトラムが略同一であるものを同一の物体からの反射信号と認識する構成としても、トラックとセダンのように反射信号の周波数スペクトラムが異なっていれば、両者は異なるクラスタとして認識されるから、前走車が２台並走して反射信号の周波数スペクトラムが重なり合って検出された状況においても、２台並走していると認識できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施の形態を説明する構成ブロック図である。
【図２】  アンテナから送信されるＦＭ波と物体からの反射波の説明図である。
【図３】  ビート周波数演算回路の周波数解析結果の説明図である。
【図４】  前走車であるトラックと乗用車が並走している場合の説明図である。
【図５】  前走車であるトラックと乗用車が並走している場合の、反射信号の距離方向パターンの説明図である。
【図６】  物体の反射波の距離方向パターンの説明図である。
【図７】  前走車の種類の説明図である。
【図８】  本発明の第２の実施の形態を説明する構成ブロック図である。
【図９】  物体パターン記憶部に記憶される反射スペクトラムの説明図である。
【図１０】  前走車のクラスタリング処理の説明図である。
【符号の説明】
１０  ＦＭ波発生回路
３０  アンテナ
３５  サーキュレータ
４０  アンテナ切換器
５０  ミキサ
６０  ビート周波数演算回路
７０  距離演算回路
８０  物体パターン記憶部
９０  物体認識回路
１００  反射スペクトラム記憶部
１１０  クラスタリング処理回路
【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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