(57)【要約】  障害物検出装置（１００）は、車両（１）に設けられた測距センサ（２）による受信信号（ＲＳ）を用いて、所定の幅を有するウィンドウ（Ｗ）内のエコー群（ＥＧ）を検出するエコー検出部（１２）と、エコー群（ＥＧ）に対する周波数分析を実行することにより、エコー群（ＥＧ）における周波数分布を演算する周波数分析部（１３）と、周波数分布に基づき、エコー群（ＥＧ）に対応する物体（Ｏ）が歩行者であるか否かを判別して、当該判別の結果を出力する障害物判別部（１４）と、を備える。
2020234962.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に設けられた測距センサによる受信信号を用いて、所定の幅を有するウィンドウ内のエコー群を検出するエコー検出部と、
前記エコー群に対する周波数分析を実行することにより、前記エコー群における周波数分布を演算する周波数分析部と、
前記周波数分布に基づき、前記エコー群に対応する物体が歩行者であるか否かを判別して、当該判別の結果を出力する障害物判別部と、
を備える障害物検出装置。
【請求項２】
前記障害物判別部は、前記周波数分布における閾値以上の強度を有する周波数成分の数が所定数以上であるとき、又は前記周波数分布における閾値以上の強度を有する周波数成分の幅が所定幅以上であるとき、前記物体が前記歩行者であると判別することを特徴とする請求項１記載の障害物検出装置。
【請求項３】
前記周波数分布における前記歩行者の胴体に対応する周波数成分を判別する第１胴体判別部と、
前記胴体に対応する周波数成分のドップラーシフト量に基づき、前記車両に対する前記歩行者の相対速度を算出する速度算出部と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の障害物検出装置。
【請求項４】
前記第１胴体判別部は、前記周波数分布における最大の強度を有する周波数成分、又は前記周波数分布の中央部に位置する周波数成分が前記胴体に対応する周波数成分であると判別することを特徴とする請求項３記載の障害物検出装置。
【請求項５】
前記障害物判別部は、前記エコー群におけるエコー数及び前記周波数分布におけるスペクトル幅に基づき、前記物体が前記歩行者であるか否かを判別することを特徴とする請求項１記載の障害物検出装置。
【請求項６】
前記障害物判別部は、前記物体が前記歩行者であると判別される条件が満たされている場合において、前記エコー数が所定数以上であるとき、前記物体が自転車であると判別することを特徴とする請求項５記載の障害物検出装置。
【請求項７】
前記測距センサにより探査波が複数回送受信されて、前記周波数分析部により前記周波数分布が複数回演算されることにより複数個の前記周波数分布が演算されたとき、複数個の前記周波数分布に対する統計処理を実行することにより、前記物体の態様を判別する態様判別部を備えることを特徴とする請求項１記載の障害物検出装置。
【請求項８】
個々の前記周波数分布における前記歩行者の胴体に対応する周波数成分を判別する第２胴体判別部を備え、
前記第２胴体判別部は、複数個の前記周波数分布における他の周波数成分に比してばらつきの小さい周波数成分が前記胴体に対応する周波数成分であると判別する
ことを特徴とする請求項７記載の障害物検出装置。
【請求項９】
前記態様判別部は、前記エコー群におけるエコー数の分散値及び前記周波数分布におけるスペクトル幅の分散値のクラスタリング結果に基づき、前記物体が前記歩行者であるか静止物であるかを判別するとともに、前記歩行者の移動方向を判別することを特徴とする請求項７記載の障害物検出装置。
【請求項１０】
前記態様判別部は、前記スペクトル幅の分散値が第１閾値未満であるとき、前記物体が前記静止物であると判別することを特徴とする請求項９記載の障害物検出装置。
【請求項１１】
前記態様判別部は、前記スペクトル幅の分散値が第１閾値以上であり、かつ、前記スペクトル幅の分散値が第２閾値未満であるとき、前記物体が前記歩行者であり、かつ、前記移動方向が横断方向であると判別することを特徴とする請求項９記載の障害物検出装置。
【請求項１２】
前記態様判別部は、前記スペクトル幅の分散値が前記第２閾値以上であり、かつ、前記スペクトル幅の分散値が第３閾値未満であるとき、前記物体が前記歩行者であり、かつ、前記移動方向が斜め方向であると判別することを特徴とする請求項１１記載の障害物検出装置。
【請求項１３】
前記態様判別部は、前記スペクトル幅の分散値が第３閾値以上であるとき、前記物体が前記歩行者であり、かつ、前記移動方向が前後方向であると判別することを特徴とする請求項１１記載の障害物検出装置。
【請求項１４】
前記第２閾値及び第３閾値は、前記エコー数の分散値が大きくなるにつれて次第に小さくなる値に設定されていることを特徴とする請求項１１記載の障害物検出装置。
【請求項１５】
前記障害物判別部により複数個の前記物体が複数人の前記歩行者であると判別されたとき、複数人の前記歩行者のうちの所定時間内に前記車両の衝突判定エリア内に到達する前記歩行者を特定する衝突判定部を備えることを特徴とする請求項１１記載の障害物検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、障害物検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両に設けられたＴＯＦ（Ｔｉｍｅ  ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）方式の測距センサを用いて、車両の周囲における障害物等の物体（以下単に「物体」という。）を検出する装置、すなわち障害物検出装置が開発されている。特許文献１には、測距センサによる受信信号のうちの物体による反射波に対応する部位（以下「エコー」という。）の波形に基づき、物体が人であるか物であるかを判別する技術が開示されている。【０００３】
すなわち、略板状のエコー（以下「板状エコー」という。特許文献１のＦｉｇ．２等参照。）が検出されることにより、物体が物であると判別される。また、略林状のエコー（以下「林状エコー」という。特許文献１のＦｉｇ．３等参照。）が検出されることにより、物体が人であると判別される。これは、物体が人である場合、その表面形状が複雑であることにより、林状エコーが検出される蓋然性が高いことを利用したものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許第８４３２７７０号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
物体が歩行者である場合において、板状エコーが検出されるタイミングが存在する。例えば、歩行者の腕振りにより両腕が胴体の真横に位置しているとき、歩行者の外形が１本のポールの外形と類似している状態となることがある。これにより、板状エコーが検出される。従来の判別方法においては、かかる板状エコーに基づき、物体が歩行者であるにもかかわらず、物体が静止物であると誤判別されることがあった。【０００６】
また、物体が静止物であるとき、林状エコーが検出されることがある。例えば、物体が複数本のポールであり、かつ、複数本のポールが互いに近接して配置されているとき、複数本のポールにより探査波が反射される。これにより、林状エコーが検出される。従来の判別方法においては、かかる林状エコーにより、物体が静止物であるにもかかわらず、物体が歩行者であると誤判別されることがあった。【０００７】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、物体が歩行者であるか否かの判別精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の障害物検出装置は、車両に設けられた測距センサによる受信信号を用いて、所定の幅を有するウィンドウ内のエコー群を検出するエコー検出部と、エコー群に対する周波数分析を実行することにより、エコー群における周波数分布を演算する周波数分析部と、周波数分布に基づき、エコー群に対応する物体が歩行者であるか否かを判別して、当該判別の結果を出力する障害物判別部と、を備えるものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、上記のように構成したので、物体が歩行者であるか否かの判別精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１に係る障害物検出装置を含む障害物検出システムの要部を示すブロック図である。
【図２】送受信制御部、エコー検出部及び周波数分析部により実行される処理の内容を示す説明図である。
【図３】１本のポールにより探査波が反射されたときのエコー群及び合成パワースペクトルなどの例を示す説明図である。
【図４】２本のポールにより探査波が反射されたときのエコー群及び合成パワースペクトルなどの例を示す説明図である。
【図５】歩行者の側面図、歩行者の上面図、並びに歩行者の左腕、胴体及び右腕の各々の位置に対する移動速度を示す特性図を含む説明図である。
【図６】第３状態に対する直前又は直後の状態の歩行者により探査波が反射されたときのエコー群及び合成パワースペクトルなどの例を示す説明図である。
【図７】第２状態の歩行者により探査波が反射されたときのエコー群及び合成パワースペクトルなどの例を示す説明図である。
【図８】歩行者により探査波が反射されたときのエコー数とスペクトル幅との対応関係の例を示す説明図である。
【図９】物体が歩行者であるか静止物であるかの判別用の閾値の例、及び物体が自転車であるか否かの判別用の閾値の例を示す説明図である。
【図１０】物体が自転車であるか否かの判別用の閾値の例を示す説明図である。
【図１１】歩行者の判別条件と自転車の判別条件との関係を示すベン図である。
【図１２】第１胴体判別部により実行される処理の内容を示す説明図である。
【図１３】ドップラーシフト量と相対速度との対応関係の例を示す説明図である。
【図１４】横断移動、斜め移動及び前後移動の例を示す説明図である。
【図１５】横断移動、斜め移動及び前後移動の各々における、時間に対するスペクトル幅を示す特性図、及び時間に対するエコー数を示す特性図を含む説明図である。
【図１６】物体が歩行者であるか静止物であるかの判別用の閾値の例、及び歩行者の移動方向の判別用の閾値の例を示す説明図である。
【図１７】衝突判定部により実行される処理の内容を示す説明図である。
【図１８Ａ】実施の形態１に係る障害物検出装置を含む制御装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【図１８Ｂ】実施の形態１に係る障害物検出装置を含む制御装置の他のハードウェア構成を示す説明図である。
【図１９】実施の形態１に係る障害物検出装置を含む制御装置の動作を示すフローチャートである。
【図２０】歩行者判別処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２１】態様判別処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２２】衝突判定処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２３】物体が歩行者であるか静止物であるかの判別用の閾値の例を示す説明図である。
【図２４】物体が自転車であるか否かの判別用の閾値の例を示す説明図である。
【図２５】歩行者の判別条件と自転車の判別条件との関係を示すベン図である。
【図２６】他の歩行者判別処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２７】サンプリングレート又は周波数分解能が低い場合における合成パワースペクトルなどの例を示す説明図である。
【図２８】合成パワースペクトルにおける部分幅の例を示す説明図である。
【図２９】エコー間距離の例、及びエコー継続時間の例を示す説明図である。
【図３０】実施の形態８に係る障害物検出装置を含む障害物検出システムの要部を示すブロック図である。
【図３１】第２胴体判別部により実行される処理の内容を示す説明図である。
【図３２】他の態様判別処理の詳細を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
【００１２】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る障害物検出装置を含む障害物検出システムの要部を示すブロック図である。図１を参照して、実施の形態１に係る障害物検出装置を含む障害物検出システムについて説明する。
【００１３】
車両１は、Ｎ個の測距センサ２を有している（Ｎは２以上の整数である。）。具体的には、例えば、車両１の前端部に４個の測距センサ２が設けられている。これらの測距センサ２により、測距センサ群３が構成されている。個々の測距センサ２は、ＴＯＦ方式の測距センサにより構成されている。個々の測距センサ２は、例えば、超音波、電波又は光（以下総称して「探査波」という。）を送信自在なものである。また、個々の測距センサ２は、物体Ｏにより反射された探査波、すなわち反射波を受信自在なものである。
【００１４】
車両１は、制御装置４を有している。制御装置４は、例えば、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）により構成されている。車両１は、センサ類５を有している。センサ類５は、例えば、車輪速センサ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）受信機、ヨーレートセンサ及びジャイロセンサを含むものである。車両１は、車両制御装置６を有している。車両制御装置６は、例えば、ＥＣＵにより構成されている。
【００１５】
制御装置４は、送信制御部２１及び受信制御部２２を有している。送信制御部２１及び受信制御部２２により、送受信制御部１１が構成されている。制御装置４は、エコー検出部１２及び周波数分析部１３を有している。制御装置４は、物体判別部３１、第１胴体判別部３２、速度算出部３３、位置算出部３４及び態様判別部３５を有している。物体判別部３１、第１胴体判別部３２、速度算出部３３、位置算出部３４及び態様判別部３５により、障害物判別部１４が構成されている。制御装置４は、車両情報取得部１５、衝突判定部１６及び警告信号出力部１７を有している。
【００１６】
エコー検出部１２、周波数分析部１３及び障害物判別部１４により、障害物検出装置１００の要部が構成されている。このようにして、障害物検出システム２００の要部が構成されている。
【００１７】
次に、図２を参照して、送受信制御部１１、エコー検出部１２及び周波数分析部１３の動作について説明する。
【００１８】
送信制御部２１は、Ｎ個の測距センサ２に電気信号（以下「送信信号」という。）ＴＳを順次供給することにより、Ｎ個の測距センサ２に探査波を順次送信させる制御（以下「探査波送信制御」という。）を実行する。具体的には、例えば、送信制御部２１は、車両１が前進しているとき、車両１の前端部に設けられた４個の測距センサ２に送信信号ＴＳを順次供給することにより、当該４個の測距センサ２に探査波を順次送信させる。
【００１９】
個々の測距センサ２により送信される探査波は、例えば、所定の搬送波周波数にて変調されたパルス波である。Ｎ個の測距センサ２のうちの任意の２個の測距センサ２間の干渉を回避する観点から、送信制御部２１は、いわゆる「時分割多重」、「周波数分割多重」又は「符号分割多重」により測距センサ群３を制御するのが好適である。
【００２０】
受信制御部２２は、個々の測距センサ２により電気信号が出力されたとき、当該出力された電気信号（以下「受信信号」という。）ＲＳを取得する。受信制御部２２は、受信信号ＲＳの振幅を所定の閾値Ｔｈ１と比較することにより、物体Ｏを検出する処理（以下「物体検出処理」という。）を実行する。図中ＲＳ’は、かかる閾値判定の結果に対応する信号（以下「判定結果信号」という。）を示している。受信制御部２２は、物体検出処理により物体Ｏが検出された場合、受信信号ＲＳをエコー検出部１２に出力する。
【００２１】
エコー検出部１２は、物体検出処理の結果に基づき、受信信号ＲＳのうちの物体Ｏによる反射波に対応する部位、すなわちエコーＥを検出する処理（以下「エコー検出処理」という。）を実行する。より具体的には、エコー検出部１２は、所定幅を有する時間窓Ｗ＿Ｔ内に１個のエコーＥが存在するとき、当該１個のエコーＥを検出する。他方、時間窓Ｗ＿Ｔ内に複数個のエコーＥが存在するとき、エコー検出部１２は、当該複数個のエコーＥを検出する。以下、当該検出された１個以上のエコーＥにより構成されるグループＥＧを「エコー群」という。エコー検出部１２は、エコー群ＥＧに含まれるエコーＥの個数（以下「エコー数」という。）ＮＥを算出する。
【００２２】
ここで、時間窓Ｗ＿Ｔは、所定幅を有する距離窓Ｗ＿Ｄに対応するものである。以下、時間窓Ｗ＿Ｔ及び距離窓Ｗ＿Ｄを総称して「ウィンドウ」という。ウィンドウＷの幅は、一般的な歩行者の身長の基準値（以下「基準身長」という。）、一般的な歩行者の腕の振り幅の基準値、又は一般的な歩行者の歩幅の基準値（以下「基準歩幅」という。）のうちの少なくとも一つに基づき、予め設定されたものである。例えば、基準身長が１８０センチメートルであり、かつ、基準歩幅が８０センチメートルであるとき、距離窓Ｗ＿Ｄの幅は、１００センチメートルに設定されている。この値は、いわゆる「マージン」を含むものである。このように、ウィンドウＷは、歩行者に対応する幅を有するものである。
【００２３】
エコー群ＥＧは、１個の周波数成分ＦＣ又は複数個の周波数成分ＦＣを含むものである。周波数分析部１３は、エコー群ＥＧに対する周波数分析を実行することにより、１個の周波数成分ＦＣに対応する１個のパワースペクトルＰＳ１、又は複数個の周波数成分ＦＣに対応する複数個のパワースペクトルＰＳ１を演算する。周波数分析部１３は、当該演算された１個以上のパワースペクトルＰＳ１を足し合わせることにより、１個のパワースペクトル（以下「合成パワースペクトル」ということがある。）ＰＳ２を演算する。以下、これらのパワースペクトルＰＳ１，ＰＳ２を総称して「周波数分布」ということがある。
【００２４】
周波数分析部１３は、合成パワースペクトルＰＳ２における強度が所定の閾値Ｔｈ２を超えている部位の幅（以下「スペクトル幅」という。）ＳＷを算出する。具体的には、例えば、周波数分析部１３は、強度が閾値Ｔｈ２を超えている最低周波数の値と強度が閾値Ｔｈ２を超えている最高周波数の値との差分値を算出することにより、スペクトル幅ＳＷを算出する。
【００２５】
受信制御部２２は、物体検出処理により物体Ｏが検出された場合、受信信号ＲＳの振幅が閾値Ｔｈ１を超えている部位毎に（すなわちエコーＥ毎に）、以下の式（１）により距離Ｄを算出する処理（以下「測距処理」という。）を実行する。距離Ｄは、車両１と個々のエコーＥに対応する物（すなわち物体Ｏ又は物体Ｏの一部）との間の距離に対応している。
【００２６】
Ｄ＝（ＰＶ×ＰＴ）／２  （１）
【００２７】
ここで、ＰＶは、空気中の探査波の伝搬速度を示している。伝搬速度ＰＶの値は、例えば、受信制御部２２に予め記憶されている。また、ＰＴは、探査波の往復伝搬時間を示している。したがって、ＰＶ×ＰＴは、探査波の往復伝搬距離ＰＤに対応している。
【００２８】
図２に示す例においては、２個のエコーＥ＿１，Ｅ＿２が検出される。エコー群ＥＧは、２個のエコーＥ＿１，Ｅ＿２に対応する２個の周波数成分ＦＣ＿１，ＦＣ＿２を含むものである。このため、２個の周波数成分ＦＣ＿１，ＦＣ＿２に対応する２個のパワースペクトルＰＳ１＿１，ＰＳ１＿２が演算される。また、２個のエコーＥ＿１，Ｅ＿２に対応する２個の往復伝搬時間ＰＴ＿１，ＰＴ＿２に基づき、２個のエコーＥ＿１，Ｅ＿２に対応する２個の距離Ｄ＿１，Ｄ＿２（不図示）が算出される。ここで、ＰＶ×ＰＴ＿１は、往復伝搬距離ＰＤ＿１に対応している。また、ＰＶ×ＰＴ＿２は、往復伝搬距離ＰＤ＿２に対応している。
【００２９】
次に、図３〜図１１を参照して、物体判別部３１の動作について説明する。
【００３０】
図３は、物体Ｏが１本のポールである場合における、エコー群ＥＧ及び合成パワースペクトルＰＳ２などの例を示している。この場合、図３に示す如く、１個のエコーＥを含むエコー群ＥＧが検出される。すなわち、板状エコーが検出される。エコー群ＥＧは、１個のエコーＥに対応する１個の周波数成分ＦＣを含むものである。ここで、車両１の走行速度ＶＶに応じて、いわゆる「ドップラーシフト」が発生する。図中ΔＦは、基準周波数Ｆ＿ｒｅｆに対する１個のエコーＥのドップラーシフト量を示している。基準周波数Ｆ＿ｒｅｆの値は、例えば、送信信号ＴＳの周波数に対応する値である。
【００３１】
ドップラーシフト量ΔＦは、車両１に対する物体Ｏの相対速度ＲＶに応じて異なるものである。通常、物体Ｏが静止物である場合、相対速度ＲＶは車両１の走行速度ＶＶと同等である。
【００３２】
図４は、物体Ｏが２本のポール（図中Ｏ＿１及びＯ＿２）であり、かつ、２本のポールが互いに近接して配置されている場合における、エコー群ＥＧ及び合成パワースペクトルＰＳ２などの例を示している。この場合、図４に示す如く、２個のエコーＥ＿１，Ｅ＿２を含むエコー群ＥＧが検出される。すなわち、林状エコーが検出される。エコー群ＥＧは、２個のエコーＥ＿１，Ｅ＿２に対応する２個の周波数成分ＦＣ＿１，ＦＣ＿２を含むものである。
【００３３】
ここで、エコーＥ＿１のドップラーシフト量ΔＦ＿１は、エコーＥ＿２のドップラーシフト量ΔＦ＿２と同等である。これは、車両１に対する１本のポール（図中Ｏ＿１）の相対速度ＲＶ＿１が車両１に対する他の１本のポール（図中Ｏ＿２）の相対速度ＲＶ＿２と同等であるためである。すなわち、相対速度ＲＶ＿１，ＲＶ＿２の各々が走行速度ＶＶと同等であるためである。これにより、周波数成分ＦＣ＿１の値が周波数成分ＦＣ＿２の値と同等である。この結果、図４に示す例におけるスペクトル幅ＳＷは、図３に示す例におけるスペクトル幅ＳＷと同等である。
【００３４】
これに対して、物体Ｏが歩行者である場合は以下のようになる。
【００３５】
通常、歩行者の形状はポールの形状に比して複雑である。このため、歩行者に探査波が照射されたとき、歩行者の複数個の部位（例えば頭部、胴体、右腕、左腕、右脚及び左脚）のうちの１個以上の部位により探査波が反射される。例えば、測距センサ群３の取付け高さが歩行者の腰の位置よりも高く、かつ、個々の測距センサ２による探査波の照射方向が路面と平行又は略平行な方向（以下「路面平行方向」という。）に設定されている場合、主に、胴体、右腕及び左腕のうちの少なくとも１部位により探査波が反射される。または、例えば、測距センサ群３の取付け高さが歩行者の腰の位置よりも低く、かつ、個々の測距センサ２による探査波の照射方向が路面平行方向に設定されている場合、主に、胴体、右脚及び左脚のうちの少なくとも１部位により探査波が反射される。以下、胴体、右腕及び左腕のうちの少なくとも１部位により探査波が反射される例を中心に説明する。
【００３６】
図５に示す如く、歩行者は、腕振りにより右腕が前方に振り上げられており、かつ、これに応じて左脚が前方に踏み出されている状態（以下「第１状態」という。）と、腕振りにより左腕が前方に振り上げられており、かつ、これに応じて右脚が前方に踏み出されている状態（以下「第３状態」という。）と、これらの状態に対する中間の状態、すなわち両腕が胴体の真横に配置されている状態（以下「第２状態」という。）とを繰り返す。
【００３７】
図５における特性線Ｉ＿１は、歩行者が第１状態、第２状態、第３状態の順に遷移したときの左腕の位置に対する左腕の移動速度ＭＶ＿１の例を示している。また、特性線Ｉ＿２は、このときの胴体の位置に対する胴体の移動速度ＭＶ＿２の例を示している。また、特性線Ｉ＿３は、このときの右腕の位置に対する右腕の移動速度ＭＶ＿３の例を示している。
【００３８】
通常、腕振りによる各腕のスイング速度の絶対値は、第２状態にて最大値となるものであり、かつ、第１状態及び第３状態の各々にて最小値となるものである。このため、図５に示す如く、左腕の移動速度ＭＶ＿１及び右腕の移動速度ＭＶ＿３の各々は、位置に対して周期的に変動するものである。これらの移動速度ＭＶ＿１，ＭＶ＿３は、互いに逆位相の関係にある。これに対して、胴体の移動速度ＭＶ＿２は、略一定である。
【００３９】
このため、胴体の移動速度ＭＶ＿２と左腕の移動速度ＭＶ＿１との差分値ΔＶ＿１の絶対値は、第２状態にて極大値となり、かつ、第１状態及び第３状態の各々にて極小値となる。また、胴体の移動速度ＭＶ＿２と右腕の移動速度ＭＶ＿３との差分値ΔＶ＿２の絶対値も、第２状態にて極大値となり、かつ、第１状態及び第３状態の各々にて極小値となる。また、左腕の移動速度ＭＶ＿１と右腕の移動速度ＭＶ＿３との差分値ΔＶ＿３の絶対値も、第２状態にて極大値となり、かつ、第１状態及び第３状態の各々にて極小値となる。
【００４０】
図６は、物体Ｏが第３状態に対する直前又は直後の状態の歩行者（図中Ｏ＿Ｃ）である場合における、エコー群ＥＧ及び合成パワースペクトルＰＳ２などの例を示している。歩行者が第３状態であるときは、歩行者が第２状態であるときに比して、車両１と左腕間の往復伝搬距離ＰＤ＿１（不図示）、車両１と胴体間の往復伝搬距離ＰＤ＿２（不図示）、及び車両１と右腕間の往復伝搬距離ＰＤ＿３（不図示）のうちの任意の２距離間の差分値が大きい。これにより、図６に示す如く、３個のエコーＥ＿１，Ｅ＿２，Ｅ＿３が検出される。すなわち、林状エコーが検出される。より具体的には、左腕に対応するエコーＥ＿１、胴体に対応するエコーＥ＿２、及び右腕に対応するエコーＥ＿３が検出される。
【００４１】
ここで、図５を参照して説明したとおり、腕振りによる各腕のスイング速度に応じて、左腕の移動速度ＭＶ＿１、胴体の移動速度ＭＶ＿２及び右腕の移動速度ＭＶ＿３は、互いに異なる値となり得る。これにより、車両１に対する左腕の相対速度ＲＶ＿１、車両１に対する胴体の相対速度ＲＶ＿２及び車両１に対する右腕の相対速度ＲＶ＿３も、互いに異なる値となり得る。
【００４２】
この結果、エコーＥ＿１のドップラーシフト量ΔＦ＿１と、エコーＥ＿２のドップラーシフト量ΔＦ＿２と、エコーＥ＿３のドップラーシフト量ΔＦ＿３とは、互いに異なる値である。すなわち、エコーＥ＿１に対応する周波数成分ＦＣ＿１と、エコーＥ＿２に対応する周波数成分ＦＣ＿２と、エコーＥ＿３に対応する周波数成分ＦＣ＿３とは、互いに異なる値である。したがって、図６に示す例におけるスペクトル幅ＳＷは、図３及び図４に示す例におけるスペクトル幅ＳＷよりも大きい。
【００４３】
図７は、物体Ｏが第２状態の歩行者（図中Ｏ＿Ｂ）である場合における、エコー群ＥＧ及び合成パワースペクトルＰＳ２などの例を示している。歩行者が第２状態であるときは、歩行者が第１状態又は第３状態であるときに比して、往復伝搬距離ＰＤ＿１，ＰＤ＿２，ＰＤ＿３（不図示）のうちの任意の２距離間の差分値が小さい。これにより、図７に示す如く、１個のエコーＥが検出される。すなわち、板状エコーが検出される。
【００４４】
しかしながら、上記のとおり、車両１に対する左腕の相対速度ＲＶ＿１、車両１に対する胴体の相対速度ＲＶ＿２及び車両１に対する右腕の相対速度ＲＶ＿３は、互いに異なる値である。このため、図７に示す如く、エコー群ＥＧに３個の周波数成分ＦＣ＿１，ＦＣ＿２，ＦＣ＿３が含まれている。すなわち、エコー群ＥＧには、左腕に対応する周波数成分ＦＣ＿１、胴体に対応する周波数成分ＦＣ＿２、及び右腕に対応する周波数成分ＦＣ＿３が含まれている。したがって、図７に示す例におけるスペクトル幅ＳＷは、図３及び図４に示す例におけるスペクトル幅ＳＷよりも大きい。
【００４５】
特に、図５を参照して説明したとおり、歩行者が第２状態であるときは、歩行者が第１状態又は第３状態であるときに比して、差分値ΔＶ＿１，ΔＶ＿２，ΔＶ＿３の各々が大きい。このため、歩行者が第２状態であるときは、歩行者が第１状態又は第３状態であるときに比して、周波数成分ＦＣ＿１，ＦＣ＿２，ＦＣ＿３のうちの任意の２成分間の差分値が大きい。この結果、図７に示す例におけるスペクトル幅ＳＷは、図６に示す例におけるスペクトル幅ＳＷよりも更に大きい。
【００４６】
すなわち、物体Ｏが歩行者である場合において、歩行者が第１状態又は第３状態であるときは、歩行者が第２状態であるときに比して、エコー数ＮＥが増加するとともに、スペクトル幅ＳＷが小さくなる。他方、物体Ｏが歩行者である場合において、歩行者が第２状態であるときは、歩行者が第１状態又は第３状態であるときに比して、エコー数ＮＥが減少するとともに、スペクトル幅ＳＷが大きくなる。したがって、物体Ｏが歩行者である場合、エコー数ＮＥとスペクトル幅ＳＷとは互いに逆相関の関係にある。図８における特性線ＩＩは、物体Ｏが歩行者である場合におけるエコー数ＮＥとスペクトル幅ＳＷとの対応関係の例を示している。
【００４７】
以上の内容に基づき、遅くとも車両１が出荷されるまでに、以下のようにして、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかの判別用の閾値Ｔｈ３＿１が設定される。
【００４８】
すなわち、例えば、物体Ｏが１本のポールである場合におけるエコー数ＮＥ及びスペクトル幅ＳＷの実測値が収集される。また、物体Ｏが２本のポールである場合におけるエコー数ＮＥ及びスペクトル幅ＳＷの実測値が収集される。また、物体Ｏが第１状態又は第３状態の歩行者である場合におけるエコー数ＮＥ及びスペクトル幅ＳＷの実測値が収集される。また、物体Ｏが第２状態の歩行者である場合におけるエコー数ＮＥ及びスペクトル幅ＳＷの実測値が収集される。
【００４９】
これらの値は、エコー数ＮＥに対応する第１軸を有し、かつ、スペクトル幅ＳＷに対応ずる第２軸を有する座標系ＣＳ１にプロットされる。当該プロットされた点群に対するクラスタリングにより、１本のポールに対応する領域Ａ１＿１、２本のポールに対応する領域Ａ１＿２、第２状態の歩行者に対応する領域Ａ１＿３、及び第１状態又は第３状態の歩行者に対応する領域Ａ１＿４が設定される（図９参照）。
【００５０】
次いで、静止物に対応する領域Ａ１＿１，Ａ＿２及び歩行者に対応する領域Ａ１＿３，Ａ１＿４に基づき、閾値Ｔｈ３＿１に対応する曲線（以下「判別曲線」という。）が設定される（図９参照）。なお、領域Ａ１＿１，Ａ１＿２，Ａ１＿３，Ａ１＿４の設定、及び閾値Ｔｈ３＿１に対応する判別曲線の設定には、いわゆる「機械学習」の技術が用いられるものであっても良い。
【００５１】
これにより、遅くとも車両１が出荷されるまでに、閾値Ｔｈ３＿１が設定された状態となる。閾値Ｔｈ３＿１が設定された状態にて、物体判別部３１は、当該設定された閾値Ｔｈ３＿１を用いて、以下のようにして、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別する。
【００５２】
すなわち、物体判別部３１は、エコー検出部１２により算出されたエコー数ＮＥの値を取得するとともに、周波数分析部１３により算出されたスペクトル幅ＳＷの値を取得する。物体判別部３１は、当該取得されたスペクトル幅ＳＷの値を、当該取得されたエコー数ＮＥの値に応じた閾値Ｔｈ３＿１と比較する。物体判別部３１は、スペクトル幅ＳＷの値が閾値Ｔｈ３＿１以上である場合、物体Ｏが歩行者であると判別する（図９参照）。他方、スペクトル幅ＳＷの値が閾値Ｔｈ３＿１未満である場合、物体判別部３１は、物体Ｏが静止物であると判別する（図９参照）。
【００５３】
閾値Ｔｈ３＿１を用いた判別により、例えば、物体Ｏが２本のポールであるとき（図４参照）、林状エコーが検出されるにもかかわらず、物体Ｏが静止物であると正しく判別することができる。また、例えば、物体Ｏが第２状態の歩行者であるとき（図７参照）、板状エコーが検出されるにもかかわらず、物体Ｏが歩行者であると正しく判別することができる。この結果、周波数分布を用いない従来の判別方法に比して、物体Ｏが歩行者であるか否かの判別精度を向上することができる。
【００５４】
なお、遅くとも車両１が出荷されるまでに、以下のようにして、物体Ｏが自転車であるか否かの判別用の閾値Ｔｈ３＿２が設定されるものであっても良い。閾値Ｔｈ３＿２は、スペクトル幅ＳＷの値がエコー数ＮＥの値に応じた閾値Ｔｈ３＿１以上であるとき、すなわち物体Ｏが歩行者であると判別される条件が満たされているとき、エコー数ＮＥの値と比較されるものである。
【００５５】
すなわち、例えば、物体Ｏが自転車である場合におけるエコー数ＮＥ及びスペクトル幅ＳＷの実測値が収集される。これらの値は、座標系ＣＳ１にプロットされる。当該プロットされた点群に対するクラスタリングにより、自転車に対応する領域Ａ１＿５が設定される（図９参照）。
【００５６】
次いで、歩行者に対応する領域Ａ１＿３，Ａ１＿４及び自転車に対応する領域Ａ１＿５に基づき、閾値Ｔｈ３＿２に対応する判別曲線が設定される（図９参照）。なお、領域Ａ１＿５の設定、及び閾値Ｔｈ３＿２に対応する判別曲線の設定には、機械学習の技術が用いられるものであっても良い。
【００５７】
これにより、遅くとも車両１が出荷されるまでに、閾値Ｔｈ３＿１，Ｔｈ３＿２が設定された状態となる。閾値Ｔｈ３＿１，Ｔｈ３＿２が設定された状態にて、物体判別部３１は、当該設定された閾値Ｔｈ３＿１，Ｔｈ３＿２を用いて、以下のようにして、物体Ｏが歩行者、自転車又は静止物のうちのいずれであるかを判別する。
【００５８】
すなわち、物体判別部３１は、エコー検出部１２により算出されたエコー数ＮＥの値を取得するとともに、周波数分析部１３により算出されたスペクトル幅ＳＷの値を取得する。物体判別部３１は、当該取得されたスペクトル幅ＳＷの値を、当該取得されたエコー数ＮＥの値に応じた閾値Ｔｈ３＿１と比較する。物体判別部３１は、スペクトル幅ＳＷの値が閾値Ｔｈ３＿１以上である場合、物体Ｏが歩行者であると判別する（図９参照）。他方、スペクトル幅ＳＷの値が閾値Ｔｈ３＿１未満である場合、物体判別部３１は、物体Ｏが歩行者であると判別する（図９参照）。
【００５９】
閾値Ｔｈ３＿１を用いて物体Ｏが歩行者であると判別された場合、次いで、物体判別部３１は、当該取得されたエコー数ＮＥの値を、当該取得されたスペクトル幅ＳＷの値に応じた閾値Ｔｈ３＿２と比較する。物体判別部３１は、エコー数ＮＥの値が閾値Ｔｈ３＿２以上である場合、物体Ｏが自転車であると判別する（図９又は図１０参照）。他方、エコー数ＮＥの値が閾値Ｔｈ３＿２未満である場合、物体判別部３１は、物体Ｏが歩行者であると判別する（図９又は図１０参照）。これは、通常、物体Ｏが自転車であるときは、物体Ｏが歩行者である場合に比して、物体Ｏのうちの探査波を反射する部位の面積が大きくなることにより、エコー数ＮＥが増加することを利用したものである。
【００６０】
このように、物体判別部３１においては、物体Ｏが自転車であるか否かの判別条件が、物体Ｏが歩行者であるか否かの条件に内包又は包括されているといえる。図１１は、これらの判別条件の関係を示すベン図である。
【００６１】
次に、図１２を参照して、第１胴体判別部３２の動作について説明する。
【００６２】
第１胴体判別部３２は、物体判別部３１により物体Ｏが歩行者であると判別された場合、複数個の周波数成分ＦＣのうちの胴体に対応する周波数成分ＦＣを判別する処理を実行する。また、この場合において、エコー群ＥＧに複数個のエコーＥが含まれているとき、第１胴体判別部３２は、複数個のエコーＥのうちの胴体に対応するエコーＥを判別する処理を実行する。以下、これらの処理を総称して「第１胴体判別処理」という。
【００６３】
具体的には、例えば、第１胴体判別部３２は、エコー群ＥＧに複数個のエコーＥが含まれているとき、複数個のエコーＥの各々の振幅のピーク値（不図示）を算出する。第１胴体判別部３２は、複数個のエコーＥのうちの最大のピーク値を有するエコーＥが胴体に対応するエコーＥであると判別する。また、第１胴体判別部３２は、当該判別されたエコーＥに対応する周波数成分ＦＣが胴体に対応する周波数成分ＦＣであると判別する。
【００６４】
または、例えば、第１胴体判別部３２は、エコー群ＥＧに複数個のエコーＥが含まれているとき、複数個のエコーＥの各々の継続時間（不図示）を算出する。第１胴体判別部３２は、複数個のエコーＥのうちの最長の継続時間を有するエコーＥが胴体に対応するエコーＥであると判別する。また、第１胴体判別部３２は、当該判別されたエコーＥに対応する周波数成分ＦＣが胴体に対応する周波数成分ＦＣであると判別する。
【００６５】
または、例えば、第１胴体判別部３２は、合成パワースペクトルＰＳ２における強度の最大値（以下「最大強度」という。）Ｐ＿ｍａｘを算出する。第１胴体判別部３２は、複数個の周波数成分ＦＣのうちの最大強度Ｐ＿ｍａｘに対応する周波数成分ＦＣが胴体に対応する周波数成分ＦＣであると判別する。また、第１胴体判別部３２は、エコー群ＥＧに複数個のエコーＥが含まれている場合、当該判別された周波数成分ＦＣに対応するエコーＥが胴体に対応するエコーＥであると判別する（図１２参照）。
【００６６】
または、例えば、第１胴体判別部３２は、合成パワースペクトルＰＳ２における周波数の平均値（以下「平均周波数」という。）Ｆ＿ａｖｅを算出する。第１胴体判別部３２は、複数個の周波数成分ＦＣのうちの平均周波数Ｆ＿ａｖｅに対応する周波数成分ＦＣが胴体に対応する周波数成分ＦＣであると判別する。また、第１胴体判別部３２は、エコー群ＥＧに複数個のエコーＥが含まれている場合、当該判別された周波数成分ＦＣに対応するエコーＥが胴体に対応するエコーＥであると判別する（図１２参照）。図１２に示す如く、平均周波数Ｆ＿ａｖｅに対応する周波数成分ＦＣは、合成パワースペクトルＰＳ２の中央部に位置する周波数成分ＦＣであるといえる。
【００６７】
図１２に示す例においては、３個の周波数成分ＦＣ＿１，ＦＣ＿２，ＦＣ＿３のうちの周波数成分ＦＣ＿２が最大強度Ｐ＿ｍａｘに対応している。また、３個の周波数成分ＦＣ＿１，ＦＣ＿２，ＦＣ＿３のうちの周波数成分ＦＣ＿２が平均周波数Ｆ＿ａｖｅに対応している。このため、第１胴体判別部３２は、３個の周波数成分ＦＣ＿１，ＦＣ＿２，ＦＣ＿３のうちの周波数成分ＦＣ＿２が胴体に対応するものであると判別する。これにより、第１胴体判別部３２は、３個のエコーＥ＿１，Ｅ＿２，Ｅ＿３のうちのエコーＥ＿２が胴体に対応するものであると判別する。
【００６８】
次に、図１３を参照して、速度算出部３３の動作について説明する。併せて、車両情報取得部１５の動作について説明する。
【００６９】
上記のとおり、エコーＥのドップラーシフト量ΔＦは、車両１に対する物体Ｏの相対速度ＲＶに応じて異なるものである。図１３における特性線ＩＩＩは、ドップラーシフト量ΔＦと相対速度ＲＶとの対応関係の例を示している。
【００７０】
そこで、速度算出部３３は、周波数分析部１３による周波数分析の結果に基づき、ドップラーシフト量ΔＦを算出する。速度算出部３３は、当該算出されたドップラーシフト量ΔＦに基づき、車両１に対する物体Ｏの相対速度ＲＶを算出する。
【００７１】
また、車両情報取得部１５は、センサ類５を用いて、車両１の走行速度ＶＶを示す情報を取得する。速度算出部３３は、当該取得された情報が示す走行速度ＶＶと、上記算出された相対速度ＲＶとを用いて、以下の式（２）により、物体Ｏの移動速度ＭＶを算出する。
【００７２】
ＭＶ＝ＶＶ＋ＲＶ  （２）
【００７３】
ここで、物体判別部３１により物体Ｏが歩行者であると判別された場合、速度算出部３３は、第１胴体判別部３２による判別結果に基づき、胴体に対応する周波数成分ＦＣのドップラーシフト量ΔＦを算出する。これにより、エコー群ＥＧに複数個のエコーＥが含まれている場合、胴体に対応するエコーＥのドップラーシフト量ΔＦが算出される。速度算出部３３は、当該算出されたドップラーシフト量ΔＦに基づき、相対速度ＲＶを算出する。これにより、車両１に対する胴体の相対速度ＲＶが算出される。また、上記式（２）により、胴体の移動速度ＭＶが算出される。
【００７４】
以下、速度算出部３３が相対速度ＲＶを算出する処理、及び速度算出部３３が移動速度ＭＶを算出する処理を総称して「速度算出処理」という。
【００７５】
次に、位置算出部３４の動作について説明する。併せて、車両情報取得部１５の動作について説明する。
【００７６】
車両情報取得部１５は、センサ類５を用いて、個々の測距センサ２により探査波が送信されたときの車両１の位置座標を示す情報を取得する。また、位置算出部３４は、受信制御部２２により算出された距離Ｄを示す情報を取得する。位置算出部３４は、これらの情報を用いて、物体Ｏの位置を算出する。より具体的には、位置算出部３４は、車両１の左右方向に対応するＸ軸を有し、かつ、車両１の前後方向に対応するＹ軸を有する座標系ＣＳ２（不図示）における物体Ｏの位置座標ＰＣを算出する。位置座標ＰＣの算出には、公知の種々の算出方法を用いることができる。これらの算出方法については説明を省略する。
【００７７】
ここで、物体判別部３１により物体Ｏが歩行者であると判別された場合において、エコー群ＥＧに複数個のエコーＥが含まれているとき、位置算出部３４は、第１胴体判別部３２による判別結果に基づき、胴体の位置座標ＰＣを算出する。すなわち、この場合、受信制御部２２により、左腕に対応する距離Ｄ、胴体に対応する距離Ｄ及び右腕に対応する距離Ｄが算出されている。位置算出部３４は、当該算出された距離Ｄのうちの胴体に対応する距離Ｄに基づき、位置座標ＰＣを算出する。
【００７８】
以下、位置算出部３４が位置座標ＰＣを算出する処理を「位置算出処理」という。
【００７９】
次に、図１４〜図１６を参照して、態様判別部３５の動作について説明する。
【００８０】
車両１に対する歩行者の移動方向は、以下の３方向に大別される。すなわち、当該移動方向は、車両１に対する左右方向（以下「横断方向」という。）、車両１に対する斜め方向（以下単に「斜め方向」という。）、及び車両１に対する前後方向（以下単に「前後方向」という。）に大別される。以下、横断方向に対する歩行者の移動を「横断移動」という。また、斜め方向に対する歩行者の移動を「斜め移動」という。また、横断方向に対する歩行者の移動を「横断移動」という。図１４は、横断移動、斜め移動及び前後移動の例を示している。
【００８１】
歩行者の移動態様が前後移動であるときは、歩行者の移動態様が横断移動であるときに比して、ドップラーシフト量ΔＦが大きくなることにより、スペクトル幅ＳＷが大きくなる傾向がある。また、探査波がＭ回以上送信されて（Ｍは２以上の整数である。）、エコー群ＥＧがＭ回検出されることによりＭ個のエコー群ＥＧが検出されて、エコー数ＮＥがＭ回算出されることによりＭ個のエコー数ＮＥが算出されたとき、これらのエコー数ＮＥにより構成されるグループ（以下「エコー数群」という。）における最大のエコー数ＮＥの値が大きくなる傾向がある。
【００８２】
他方、歩行者の移動態様が横断移動であるときは、歩行者の移動態様が前後移動であるときに比して、ドップラーシフト量ΔＦが小さくなることにより、スペクトル幅ＳＷが小さくなる傾向がある。また、エコー数群における最大のエコー数ＮＥの値が小さくなる傾向がある。
【００８３】
また、歩行者の移動態様が斜め移動であるときは、歩行者の移動態様が前後移動であるときの傾向と、歩行者の移動態様が横断移動であるときの傾向との間の傾向が表れる。
【００８４】
図１５に示す如く、物体Ｏが歩行者である場合、スペクトル幅ＳＷは、時間に対して周期的に変動するものである。図１５における特性線ＩＶ＿１は、歩行者の移動態様が横断移動であるときの、時間に対するスペクトル幅ＳＷの例を示している。また、特性線ＩＶ＿２は、歩行者の移動態様が斜め移動であるときの、時間に対するスペクトル幅ＳＷの例を示している。また、特性線ＩＶ＿３は、歩行者の移動態様が前後移動であるときの、時間に対するスペクトル幅ＳＷの例を示している。
【００８５】
図１５に示す如く、歩行者の移動態様が前後移動であるとき、時間に対するスペクトル幅ＳＷの変化量が最も大きい。したがって、探査波がＭ回以上送信されて、合成パワースペクトルＰＳ２がＭ回演算されることによりＭ個の合成パワースペクトルＰＳ２が演算されて、スペクトル幅ＳＷがＭ回算出されることによりＭ個のスペクトル幅ＳＷが算出されたとき、これらのスペクトル幅ＳＷにより構成されるグループ（以下「スペクトル幅群」という。）における分散値が最も大きい。他方、歩行者の移動態様が横断移動であるとき、時間に対するスペクトル幅ＳＷの変化量が最も小さい。したがって、スペクトル幅群における分散値が最も小さい。
【００８６】
また、図１５に示す如く、物体Ｏが歩行者である場合、エコー数ＮＥは、時間に対して周期的に変動するものである。図１５における特性線Ｖ＿１は、歩行者の移動態様が横断移動であるときの、時間に対するエコー数ＮＥの例を示している。また、特性線Ｖ＿２は、歩行者の移動態様が斜め移動であるときの、時間に対するエコー数ＮＥの例を示している。また、特性線Ｖ＿３は、歩行者の移動態様が前後移動であるときの、時間に対するエコー数ＮＥの例を示している。
【００８７】
図１５に示す如く、歩行者の移動態様が前後移動であるとき、時間に対するエコー数ＮＥの変化量が最も大きい。したがって、エコー数群における分散値が最も大きい。他方、歩行者の移動態様が横断移動であるとき、時間に対するエコー数ＮＥの変化量が最も小さい。したがって、エコー数群における分散値が最も小さい。
【００８８】
以上の内容に基づき、遅くとも車両１が出荷されるまでに、以下のようにして、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかの判別用の閾値（以下「第１閾値」という。）Ｔｈ４＿１、歩行者の移動方向が横断方向であるか斜め方向であるかの判別用の閾値（以下「第２閾値」という。）Ｔｈ４＿２、及び歩行者の移動方向が斜め方向であるか前後方向であるかの判別用の閾値（以下「第３閾値」という。）Ｔｈ４＿３が設定される。
【００８９】
すなわち、物体Ｏが１本のポールである場合におけるエコー数群及びスペクトル幅群の実測値が収集される。また、物体Ｏが２本のポールである場合におけるエコー数群及びスペクトル幅群の実測値が収集される。また、物体Ｏが横断移動中の歩行者である場合におけるエコー数群及びスペクトル幅群の実測値が収集される。また、物体Ｏが斜め移動中の歩行者である場合におけるエコー数群及びスペクトル幅群の実測値が収集される。また、物体Ｏが前後移動中の歩行者である場合におけるエコー数群及びスペクトル幅群の実測値が収集される。
【００９０】
次いで、個々のエコー数群に対する統計処理が実行されることにより、個々のエコー数群における分散値が算出される。また、個々のスペクトル幅群に対する統計処理が実行されることにより、個々のスペクトル幅群における分散値が算出される。
【００９１】
これらの値は、エコー数ＮＥの分散値に対応する第１軸を有し、かつ、スペクトル幅ＳＷの分散値に対応する第２軸を有する座標系ＣＳ３にプロットされる。当該プロットされた点群に対するクラスタリングにより、１本のポールに対応する領域Ａ２＿１、２本のポールに対応する領域Ａ２＿２、横断移動中の歩行者に対応する領域Ａ２＿３、斜め移動中の歩行者に対応する領域Ａ２＿４、及び前後移動中の歩行者に対応する領域Ａ２＿５が設定される（図１６参照）。
【００９２】
次いで、静止物に対応する領域Ａ２＿１，Ａ２＿２及び横断移動中の歩行者に対応する領域Ａ２＿３に基づき、第１閾値Ｔｈ４＿１に対応する判別曲線が設定される。また、横断移動中の歩行者に対応する領域Ａ２＿３及び斜め移動中の歩行者に対応する領域Ａ２＿４に基づき、第２閾値Ｔｈ４＿２に対応する判別曲線が設定される。また、斜め移動中の歩行者に対応する領域Ａ２＿４及び前後移動中の歩行者に対応する領域Ａ２＿５に基づき、第３閾値Ｔｈ４＿３に対応する判別曲線が設定される（図１６参照）。
【００９３】
なお、領域Ａ２＿１，Ａ２＿２，Ａ２＿３，Ａ２＿４，Ａ２＿５の設定、第１閾値Ｔｈ４＿１に対応する判別曲線の設定、第２閾値Ｔｈ４＿２に対応する判別曲線の設定、及び第３閾値Ｔｈ４＿３に対応する判別曲線の設定には、機械学習の技術が用いられるものであっても良い。
【００９４】
図１６に示す例において、第２閾値Ｔｈ４＿２は、エコー数ＮＥの分散値が大きくなるにつれてスペクトル幅ＳＷの分散値が次第に小さくなるように設定されている。また、第３閾値Ｔｈ４＿３も、エコー数ＮＥの分散値が大きくなるにつれてスペクトル幅ＳＷの分散値が次第に小さくなるように設定されている。
【００９５】
これにより、遅くとも車両１が出荷されるまでに、第１閾値Ｔｈ４＿１、第２閾値Ｔｈ４＿２及び第３閾値Ｔｈ４＿３が設定された状態となる。第１閾値Ｔｈ４＿１、第２閾値Ｔｈ４＿２及び第３閾値Ｔｈ４＿３が設定された状態にて、態様判別部３５は、当該設定された第１閾値Ｔｈ４＿１、第２閾値Ｔｈ４＿２及び第３閾値Ｔｈ４＿３を用いて、以下のようにして、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別するとともに、歩行者の移動方向を判別する。
【００９６】
すなわち、探査波がＭ回以上送信されて、エコー群ＥＧがＭ回検出されて、エコー数ＮＥがＭ回算出されることによりＭ個のエコー数ＮＥが算出されたとき、態様判別部３５は、エコー数群における分散値を算出する。すなわち、態様判別部３５は、当該Ｍ個のエコー数ＮＥの分散値を算出する。また、合成パワースペクトルＰＳ２がＭ回演算されて、スペクトル幅ＳＷがＭ回算出されることによりＭ個のスペクトル幅ＳＷが算出されたとき、態様判別部３５は、スペクトル幅群における分散値を算出する。すなわち、態様判別部３５は、当該Ｍ個のスペクトル幅ＳＷの分散値を算出する。
【００９７】
態様判別部３５は、当該算出されたスペクトル幅ＳＷの分散値を、当該算出されたエコー数ＮＥの分散値に応じた第１閾値Ｔｈ４＿１と比較する。また、態様判別部３５は、当該算出されたスペクトル幅ＳＷの分散値を、当該算出されたエコー数ＮＥの分散値に応じた第２閾値Ｔｈ４＿２と比較する。また、態様判別部３５は、当該算出されたスペクトル幅ＳＷの分散値を、当該算出されたエコー数ＮＥの分散値に応じた第３閾値Ｔｈ４＿３と比較する。
【００９８】
スペクトル幅ＳＷの分散値が第１閾値Ｔｈ４＿１未満である場合、態様判別部３５は、物体Ｏが静止物であると判別する（図１６参照）。スペクトル幅ＳＷの分散値が第１閾値Ｔｈ４＿１以上であり、かつ、スペクトル幅ＳＷの分散値が第２閾値Ｔｈ４＿２未満である場合、態様判別部３５は、物体Ｏが歩行者であり、かつ、歩行者の移動方向が横断方向であると判別する（図１６参照）。スペクトル幅ＳＷの分散値が第２閾値Ｔｈ４＿２以上であり、かつ、スペクトル幅ＳＷの分散値が第３閾値Ｔｈ４＿３未満である場合、態様判別部３５は、物体Ｏが歩行者であり、かつ、歩行者の移動方向が斜め方向であると判別する（図１６参照）。
【００９９】
このように、Ｍ個のエコー数ＮＥの分散値及びＭ個のスペクトル幅ＳＷの分散値を用いることにより、物体Ｏの態様を判別することができる。より具体的には、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別することができ、かつ、歩行者の移動方向を判別することができる。
【０１００】
なお、態様判別部３５は、物体判別部３１により物体Ｏが自転車であると判別されたとき、上記判別方法（すなわち歩行者の移動方向の判別方法）と同様の判別方法により、自転車の移動方向を判別するものであっても良い。
【０１０１】
また、通常、態様判別部３５による判別結果は、物体判別部３１による判別結果と対応したものとなる。すなわち、物体判別部３１において物体Ｏが静止物であると判別されたときは、態様判別部３５においても物体Ｏが静止物であると判別される。また、物体判別部３１において物体Ｏが歩行者であると判別されたときは、態様判別部３５においても物体Ｏが歩行者であると判別される。
【０１０２】
しかしながら、車両１の周囲の状況等によっては、例外的に、態様判別部３５による判別結果が物体判別部３１による判別結果と非対応なものとなる可能性がある。すなわち、物体判別部３１において物体Ｏが静止物であると判別されたにもかかわらず、態様判別部３５において物体Ｏが歩行者であると判別されることがある。または、物体判別部３１において物体Ｏが歩行者であると判別されたにもかかわらず、態様判別部３５において物体Ｏが静止物であると判別されることがある。このような場合、物体判別部３１による判別結果よりも態様判別部３５による判別結果が優先的に用いられるものであっても良い。
【０１０３】
以下、エコー検出部１２、周波数分析部１３、物体判別部３１、第１胴体判別部３２、速度算出部３３及び位置算出部３４により実行される処理を総称して「歩行者判別処理」という。また、実施の形態１〜７において、態様判別部３５により実行される処理を総称して「態様判別処理」という。なお、物体検出処理により複数個の物体Ｏが検出された場合、歩行者判別処理及び態様判別処理は、個々の物体Ｏ毎に実行される。
【０１０４】
次に、図１７を参照して、衝突判定部１６及び警告信号出力部１７の動作について説明する。併せて、車両情報取得部１５及び車両制御装置６などの動作について説明する。
【０１０５】
衝突判定部１６は、障害物検出処理の結果、測距処理の結果、歩行者判別処理の結果、及び態様判別処理の結果に基づき、車両１が個々の物体Ｏと衝突する可能性を判定するものである。より具体的には、衝突判定部１６は、以下のようにして、現在時刻ｔに対する所定時間後の各時刻（以下「未来時刻」という。）ｔ＋ｎにおける衝突の可能性を判定するものである。
【０１０６】
まず、車両情報取得部１５は、センサ類５を用いて、車両１の進行方向ＤＴを示す情報を取得する。衝突判定部１６は、当該取得された情報を用いて、車両１の衝突判定用のエリア（以下「衝突判定エリア」という。）Ａ３を設定する。図１７に示す如く、衝突判定エリアＡ３は、車両１の位置を基準とする座標系ＣＳ４におけるエリアである。また、衝突判定エリアＡ３は、進行方向ＤＴに応じたマージンを含むエリアである。
【０１０７】
次いで、衝突判定部１６は、位置算出処理により算出された個々の物体Ｏの位置座標ＰＣに基づき、現在時刻ｔにおける個々の物体Ｏが存在するエリア（以下「存在エリア」という。）Ａ４を推定する。図１７に示す如く、個々の物体Ｏの存在エリアＡ４は、座標系ＣＳ４におけるエリアである。また、個々の物体Ｏの存在エリアＡ４は、所定の半径（以下「マージン径」という。）ｒを有する円形状のマージンを含むものである。
【０１０８】
このとき、衝突判定部１６は、物体判別部３１による判別結果（又は態様判別部３５による判別結果）に基づき、個々の物体Ｏが歩行者、自転車又は静止物のうちのいずれであるかに応じて、個々の存在エリアＡ４におけるマージン径ｒを設定する。例えば、衝突判定部１６は、自転車に対応する存在エリアＡ４のマージン径ｒを、歩行者に対応する存在エリアＡ４のマージン径ｒに比して大きくする。また、衝突判定部１６は、歩行者に対応する存在エリアＡ４のマージン径ｒを、静止物に対応する存在エリアＡ４のマージン径ｒに比して大きくする。これは、通常、自転車は歩行者よりも大きく、かつ、歩行者はポールよりも大きいためである。
【０１０９】
次いで、衝突判定部１６は、物体判別部３１による判別結果、態様判別部３５による判別結果、及び速度算出部３３により算出された相対速度ＲＶに基づき、個々の物体Ｏに対応するベクトルＶｅｃを算出する。歩行者又は自転車に係るベクトルＶｅｃは、態様判別部３５により判別された移動方向に対応する向きを有し、かつ、相対速度ＲＶに対応する大きさを有するベクトルである。静止物に係るベクトルＶｅｃは、車両１の進行方向ＤＴに対応する向きを有し、かつ、走行速度ＶＶに対応する大きさを有するベクトルである。
【０１１０】
次いで、衝突判定部１６は、当該算出されたベクトルＶｅｃを用いて、現在時刻ｔから未来時刻ｔ＋ｎまでの時間（以下「未来時間」という。）における個々の物体Ｏの存在エリアＡ５を予測する。図１７に示す如く、個々の物体Ｏの存在エリアＡ５は、座標系ＣＳ４におけるエリアである。また、個々の物体Ｏの存在エリアＡ５は、所定の開き角θを有するエリアである。開き角θは、未来時間におけるマージン径ｒの拡大量に対応するものである。
【０１１１】
このとき、衝突判定部１６は、物体判別部３１による判別結果（又は態様判別部３５による判別結果）に基づき、個々の物体Ｏが歩行者、自転車又は静止物のうちのいずれであるかに応じて、個々の存在エリアＡ５における開き角θを設定する。例えば、衝突判定部１６は、歩行者に対応する存在エリアＡ５の開き角θを、自転車に対応する存在エリアＡ５の開き角θに比して大きくする。また、衝突判定部１６は、自転車に対応する存在エリアＡ５の開き角θを、静止物に対応する存在エリアＡ５の開き角θに比して大きくする。
【０１１２】
すなわち、通常、未来時刻ｔ＋ｎにおける相対移動方向及び相対速度ＲＶの不確定性は、歩行者、自転車、静止物の順に高い。換言すれば、当該不確定性は、静止物、自転車、歩行者の順に低い。そこで、衝突判定部１６は、当該不確定性に応じて、個々の存在エリアＡ５における開き角θを設定するのである。
【０１１３】
次いで、衝突判定部１６は、個々の存在エリアＡ５が衝突判定エリアＡ３と重なるか否かに基づき、個々の物体Ｏが所定時間内に衝突判定エリアＡ３内に到達するか否かを判定する。これにより、個々の物体Ｏが所定時間内に車両１と衝突する可能性が判定される。
【０１１４】
ここで、衝突判定部１６は、所定時間内に複数個の物体Ｏが衝突判定エリアＡ３内に到達すると判定された場合、当該複数個の物体Ｏのうちの最初に衝突判定エリアＡ３内に到達する物体Ｏを特定する。例えば、衝突判定部１６は、所定時間内に複数人の歩行者が衝突判定エリアＡ３内に到達すると判定された場合、当該複数人の歩行者のうちの最初に衝突判定エリアＡ３内に到達する歩行者を特定する。
【０１１５】
図１７に示す例においては、４個の物体Ｏ＿１〜Ｏ＿４（不図示）について、位置座標ＰＣ＿１〜ＰＣ＿４に基づき、現在時刻ｔにおける存在エリアＡ４＿１〜Ａ４＿４がそれぞれ推定される。また、ベクトルＶｅｃ＿１〜Ｖｅｃ＿４がそれぞれ算出されて、未来時間における存在エリアＡ５＿１〜Ａ５＿４がそれぞれ予測される。
【０１１６】
ここで、物体Ｏ＿１，Ｏ＿２の各々が静止物（より具体的には１本のポール）であり、かつ、物体Ｏ＿３が歩行者であり、かつ、物体Ｏ＿４が自転車である。このため、存在エリアＡ４＿４におけるマージン径ｒ＿４は、存在エリアＡ４＿３におけるマージン径ｒ＿３よりも大きい。また、存在エリアＡ４＿３におけるマージン径ｒ＿３は、存在エリアＡ４＿１におけるマージン径ｒ＿１よりも大きく、かつ、存在エリアＡ４＿２におけるマージン径ｒ＿２よりも大きい。また、存在エリアＡ５＿３における開き角θ＿３は、存在エリアＡ５＿４における開き角θ＿４よりも大きい。また、存在エリアＡ５＿４における開き角θ＿４は、存在エリアＡ５＿１における開き角θ＿１よりも大きく、かつ、存在エリアＡ５＿２における開き角θ＿２よりも大きい。
【０１１７】
時刻が進むにつれて、個々の存在エリアＡ５＿１〜Ａ５＿２の幅が拡大する。これにより、まず、存在エリアＡ５＿４が衝突判定エリアＡ３と重なり、次いで、存在エリアＡ５＿３が衝突判定エリアＡ３と重なる。図１７は、存在エリアＡ５＿４が衝突判定エリアＡ３と重なった後の状態であって、存在エリアＡ５＿３が衝突判定エリアＡ３と重なる前の状態を示している。衝突判定部１６は、所定時間内に２個の物体Ｏ＿３，Ｏ＿４が車両１と衝突する可能性があると判定する。また、衝突判定部１６は、２個の物体Ｏ＿３，Ｏ＿４のうちの物体Ｏ＿４が車両１と最初に衝突するものであると特定する。
【０１１８】
以下、衝突判定部１６により実行される処理を総称して「衝突判定処理」という。
【０１１９】
警告信号出力部１７は、衝突判定処理の結果に応じて、警告用の信号（以下「警告信号」という。）を表示装置（不図示）、音声出力装置（不図示）、車両制御装置６又は無線通信装置（不図示）のうちの少なくとも一つに出力する。表示装置は、例えば、車両１のダッシュボードに設けられており、かつ、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイにより構成されている。音声出力装置は、例えば、スピーカにより構成されている。無線通信装置は、例えば、無線通信用の送信機及び受信機により構成されている。
【０１２０】
すなわち、警告信号出力部１７は、衝突判定部１６により少なくとも１個の物体Ｏが所定時間内に車両１と衝突する可能性があると判定されたとき、警告信号を出力する。表示装置は、警告信号出力部１７により警告信号が出力されたとき、警告用の画像を表示する。音声出力装置は、警告信号出力部１７により警告信号が出力されたとき、警告用の音声を出力する。車両制御装置６は、警告信号出力部１７により警告信号が出力されたとき、車両１のブレーキ及びトルクなどを制御することにより、衝突被害軽減用の制御を実行する。または、車両制御装置６は、警告信号出力部１７により警告信号が出力されたとき、車両１のブレーキ、トルク及びステアリングなどを制御することにより、衝突回避用の制御を実行する。無線通信装置は、警告信号出力部１７により警告信号が出力されたとき、その旨を携帯情報端末（不図示）又はサーバ装置（不図示）などに通知する。
【０１２１】
ここで、所定時間内に複数個の物体Ｏが車両１と衝突する可能性があると判定された場合における警告信号は、複数個の物体Ｏのうちの車両１と最初に衝突すると特定された物体Ｏに基づくものである。例えば、図１７に示す例において、警告信号出力部１７は、衝突判定部１６による物体Ｏ＿４に係る判定結果に基づき、警告信号を出力する。
【０１２２】
なお、衝突判定処理に係る所定時間内に、送受信制御部１１、エコー検出部１２、周波数分析部１３及び障害物判別部１４による各種処理が複数回実行された場合、衝突判定部１６は、例えば、当該複数回実行された処理の結果による多数決を採るものであっても良い。これにより、衝突判定処理の精度を向上することができる。
【０１２３】
また、衝突判定部１６は、複数回実行された位置算出処理の結果に基づき、個々の物体Ｏについて、いわゆる「トラッキング」を実行するものであっても良い。衝突判定部１６は、ベクトルＶｅｃを算出するとき、トラッキングの結果を用いるものであっても良い。これにより、ベクトルＶｅｃの算出精度を向上することができる。この結果、存在エリアＡ５の予測精度を向上することができる。
【０１２４】
次に、図１８を参照して、制御装置４の要部のハードウェア構成について説明する。
【０１２５】
図１８Ａに示す如く、制御装置４は、プロセッサ４１及びメモリ４２を有している。メモリ４２には、送受信制御部１１、エコー検出部１２、周波数分析部１３、障害物判別部１４、車両情報取得部１５、衝突判定部１６及び警告信号出力部１７の機能を実現するためのプログラムが記憶されている。かかるプログラムをプロセッサ４１が読み出して実行することにより、送受信制御部１１、エコー検出部１２、周波数分析部１３、障害物判別部１４、車両情報取得部１５、衝突判定部１６及び警告信号出力部１７の機能が実現される。
【０１２６】
または、図１８Ｂに示す如く、制御装置４は、処理回路４３を有している。この場合、送受信制御部１１、エコー検出部１２、周波数分析部１３、障害物判別部１４、車両情報取得部１５、衝突判定部１６及び警告信号出力部１７の機能が専用の処理回路４３により実現される。
【０１２７】
または、制御装置４は、プロセッサ４１、メモリ４２及び処理回路４３を有している（不図示）。この場合、送受信制御部１１、エコー検出部１２、周波数分析部１３、障害物判別部１４、車両情報取得部１５、衝突判定部１６及び警告信号出力部１７の機能のうちの一部の機能がプロセッサ４１及びメモリ４２により実現されるとともに、残余の機能が専用の処理回路４３により実現される。
【０１２８】
プロセッサ４１は、１個又は複数個のプロセッサにより構成されている。個々のプロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いたものである。
【０１２９】
メモリ４２は、１個又は複数個の不揮発性メモリにより構成されている。または、メモリ４２は、１個又は複数個の不揮発性メモリ及び１個又は複数個の揮発性メモリにより構成されている。個々の揮発性メモリは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）を用いたものである。個々の不揮発性メモリは、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）又はＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）を用いたものである。
【０１３０】
処理回路４３は、１個又は複数個のデジタル回路により構成されている。または、処理回路４３は、１個又は複数個のデジタル回路及び１個又は複数個のアナログ回路により構成されている。すなわち、処理回路４３は、１個又は複数個の処理回路により構成されている。個々の処理回路は、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ−ｏｎ−ａ−Ｃｈｉｐ）又はシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を用いたものである。
【０１３１】
次に、図１９のフローチャートを参照して、制御装置４の動作について説明する。
【０１３２】
まず、送信制御部２１が探査波送信制御を実行する（ステップＳＴ１）。次いで、受信制御部２２が物体検出処理及び測距処理を実行する（ステップＳＴ２）。探査波送信制御、物体検出処理及び測距処理の詳細については、図２を参照して既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。
【０１３３】
今回の物体検出処理により物体Ｏが１個も検出されなかった場合（ステップＳＴ３“ＮＯ”）、次いで、障害物検出装置１００は、前回以前の物体検出処理により検出された物体Ｏに関するデータＤａが制御装置４の記憶部（例えばメモリ４２）に記憶されているか否かを判定する（ステップＳＴ４）。かかるデータＤａが記憶されている場合（ステップＳＴ４“ＹＥＳ”）、次いで、障害物検出装置１００は、かかるデータＤａを消去する（ステップＳＴ５）。
【０１３４】
他方、今回の物体検出処理により１個以上の物体Ｏが検出された場合（ステップＳＴ３“ＹＥＳ”）、以降の処理は個々の物体Ｏ毎に実行される。まず、障害物検出装置１００は、今回の物体検出処理により検出された物体Ｏが前回以前の物体検出処理により検出された物体Ｏと同一であるか否かを判定する（ステップＳＴ６）。換言すれば、障害物検出装置１００は、前回以前の物体検出処理により検出された物体Ｏが今回の物体検出処理により検出された物体Ｏと同一であるか否かを判定する。
【０１３５】
今回の物体検出処理により検出された物体Ｏが前回以前の物体検出処理により検出された物体Ｏと異なるものである場合（ステップＳＴ６“ＮＯ”）、次いで、障害物検出装置１００は、前回以前の物体検出処理により検出された物体Ｏに関するデータＤａが制御装置４の記憶部（例えばメモリ４２）に記憶されているか否かを判定する（ステップＳＴ４）。かかるデータＤａが記憶されている場合（ステップＳＴ４“ＹＥＳ”）、次いで、障害物検出装置１００は、かかるデータＤａを消去する（ステップＳＴ５）。
【０１３６】
今回の物体検出処理により検出された物体Ｏが前回以前の物体検出処理により検出された物体Ｏと同一であると判定された場合（ステップＳＴ６“ＹＥＳ”）、次いで、歩行者判別処理が実行される。歩行者判別処理の詳細については、図２０のフローチャートを参照して後述する。
【０１３７】
次いで、障害物検出装置１００は、今回の物体検出処理により検出された物体Ｏに関するデータＤａを制御装置４の記憶部（例えばメモリ４２）に記憶させる（ステップＳＴ７）。すなわち、データＤａは、距離Ｄを示すデータ、エコー数ＮＥを示すデータ、スペクトル幅ＳＷを示すデータ、物体Ｏが歩行者、自転車又は静止物のうちのいずれであるかを示すデータ、物体Ｏが歩行者である場合における胴体に対応する周波数成分ＦＣを示すデータ、相対速度ＲＶを示すデータ、移動速度ＭＶを示すデータ、及び位置座標ＰＣを示すデータなどを含むものである。
【０１３８】
次いで、障害物検出装置１００は、今回の物体検出処理により検出された物体Ｏに関するデータＤａの蓄積数が所定数（例えばＭ個）以上であるか否かを判定する（ステップＳＴ８）。かかるデータＤａの蓄積数が所定数未満であると判定された場合（ステップＳＴ８“ＮＯ”）、制御装置４の処理はステップＳＴ１に進む。
【０１３９】
かかるデータＤａの蓄積数が所定数以上であると判定された場合（ステップＳＴ８“ＹＥＳ”）、次いで、態様判別処理及び衝突判定処理が実行される。態様判別処理の詳細については、図２１のフローチャートを参照して後述する。衝突判定処理の詳細については、図２２のフローチャートを参照して後述する。
【０１４０】
次いで、警告信号出力部１７は、衝突判定処理の結果に応じて警告信号を出力する（ステップＳＴ９）。警告信号が出力される場合の具体例、及び警告信号の出力先の具体例については、図１７を参照して既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。
【０１４１】
次に、図２０のフローチャートを参照して、歩行者判別処理について説明する。
【０１４２】
まず、エコー検出部１２がエコー検出処理を実行する（ステップＳＴ１１）。次いで、エコー検出部１２がエコー数ＮＥを算出する（ステップＳＴ１２）。次いで、周波数分析部１３が周波数分析を実行する（ステップＳＴ１３）。次いで、周波数分析部１３がスペクトル幅ＳＷを算出する（ステップＳＴ１４）。エコー検出処理、周波数分析及びスペクトル幅ＳＷの算出方法の詳細については、図２を参照して既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。
【０１４３】
次いで、物体判別部３１は、今回の物体検出処理により検出された物体Ｏが歩行者、自転車又は静止物のうちのいずれであるかを判別する（ステップＳＴ１５）。物体判別部３１による判別方法の詳細については、図３〜図１１を参照して既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。
【０１４４】
物体判別部３１により物体Ｏが歩行者であると判別された場合（ステップＳＴ１６“ＹＥＳ”）、次いで、第１胴体判別部３２が第１胴体判別処理を実行する（ステップＳＴ１７）。第１胴体判別処理の詳細については、図１２を参照して既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。なお、物体判別部３１により物体Ｏが歩行者でないと判別された場合（ステップＳＴ１６“ＮＯ”）、ステップＳＴ１７の処理はスキップされる。
【０１４５】
次いで、速度算出部３３が速度算出処理を実行する（ステップＳＴ１８）。速度算出処理の詳細については、図１３を参照して既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。次いで、位置算出部３４が位置算出処理を実行する（ステップＳＴ１９）。位置算出処理の詳細については、既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。
【０１４６】
次に、図２１のフローチャートを参照して、態様判別処理の詳細について説明する。
【０１４７】
まず、態様判別部３５は、今回の物体検出処理により検出された物体Ｏに関するデータＤａを取得する（ステップＳＴ２１）。すなわち、態様判別部３５は、制御装置４の記憶部（例えばメモリ４２）に記憶されている所定数（例えばＭ個）以上のデータＤａを取得する。次いで、態様判別部３５は、ステップＳＴ２１にて取得されたデータＤａを用いて、エコー数群における分散値を算出する（ステップＳＴ２２）。また、態様判別部３５は、ステップＳＴ２１にて取得されたデータＤａを用いて、スペクトル幅群における分散値を算出する（ステップＳＴ２３）。
【０１４８】
次いで、態様判別部３５は、ステップＳＴ２２，ＳＴ２３にて算出された分散値を用いて、物体Ｏの態様を判別する（ステップＳＴ２４）。より具体的には、態様判別部３５は、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別するとともに、歩行者の移動方向を判別する。態様判別部３５による判別方法の詳細については、図１４〜図１６を参照して既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。
【０１４９】
次に、図２２のフローチャートを参照して、衝突判定処理の詳細について説明する。
【０１５０】
まず、衝突判定部１６は、車両１の衝突判定エリアＡ３を設定する（ステップＳＴ３１）。次いで、衝突判定部１６は、現在時刻ｔにおける物体Ｏの存在エリアＡ４を推定する（ステップＳＴ３２）。次いで、衝突判定部１６は、ベクトルＶｅｃを算出して、未来時間における物体Ｏの存在エリアＡ５を予測する（ステップＳＴ３３）。
【０１５１】
次いで、衝突判定部１６は、存在エリアＡ５が衝突判定エリアＡ３と重なるか否かに基づき、所定時間内に物体Ｏが衝突判定エリアＡ３内に到達するか否かを判定する（ステップＳＴ３４）。これにより、所定時間内に物体Ｏが車両１と衝突する可能性が判定される。
【０１５２】
次に、障害物検出システム２００の変形例について説明する。
【０１５３】
車両１における測距センサ群３の設置位置は、車両１の前端部に限定されるものではない。例えば、車両１の後端部に４個の測距センサ２が設けられているものであっても良い。送信制御部２１は、車両１が後退しているとき、車両１の後端部に設けられた４個の測距センサ２に探査波を順次送信させるものであっても良い。
【０１５４】
また、衝突判定部１６は、障害物検出装置１００内に設けられているものであっても良い。すなわち、エコー検出部１２、周波数分析部１３、障害物判別部１４及び衝突判定部１６により、障害物検出装置１００の要部が構成されているものであっても良い。
【０１５５】
以上のように、障害物検出装置１００は、車両１に設けられた測距センサ２による受信信号ＲＳを用いて、所定の幅を有するウィンドウＷ内のエコー群ＥＧを検出するエコー検出部１２と、エコー群ＥＧに対する周波数分析を実行することにより、エコー群ＥＧにおける周波数分布を演算する周波数分析部１３と、周波数分布に基づき、エコー群ＥＧに対応する物体Ｏが歩行者であるか否かを判別して、当該判別の結果を出力する障害物判別部１４と、を備える。これにより、物体Ｏが歩行者であるか否かを判別することができる。特に、周波数分布を用いない従来の判別方法に比して、物体Ｏが歩行者であるか否かの判別精度を向上することができる。
【０１５６】
より具体的には、図７に示す如く、受信信号ＲＳの波形（すなわち時間領域の波形）に基づき板状エコーが検出された場合であっても、周波数分布（すなわち周波数領域の分布）を用いることにより、従来の判別方法により静止物であると誤判別されていた物体Ｏについて、この物体Ｏが歩行者であると正しく判別することができる。また、図４に示す如く、受信信号ＲＳの波形（すなわち時間領域の波形）に基づき林状エコーが検出された場合であっても、周波数分布（すなわち周波数領域の分布）を用いることにより、従来の判別方法により歩行者であると誤判別されていた物体Ｏについて、この物体Ｏが静止物であると正しく判別することができる。このように、時間領域の波形と周波数領域の分布とを組み合わせて用いることにより、周波数領域の分布を用いない従来の判別方法に比して、確度の高い判別を実現することができる。
【０１５７】
また、障害物検出装置１００は、周波数分布における歩行者の胴体に対応する周波数成分ＦＣを判別する第１胴体判別部３２と、胴体に対応する周波数成分ＦＣのドップラーシフト量ΔＦに基づき、車両１に対する歩行者の相対速度ＲＶを算出する速度算出部３３と、を備える。これにより、物体Ｏが歩行者であるとき、車両１に対する歩行者の相対速度ＲＶを正確に算出することができる。
【０１５８】
また、第１胴体判別部３２は、周波数分布における最大の強度を有する周波数成分ＦＣ、又は周波数分布の中央部に位置する周波数成分ＦＣが胴体に対応する周波数成分ＦＣであると判別する。これにより、胴体に対応する周波数成分ＦＣを判別することができる（図１２参照）。
【０１５９】
また、障害物判別部１４は、エコー群ＥＧにおけるエコー数ＮＥ及び周波数分布におけるスペクトル幅ＳＷに基づき、物体Ｏが歩行者であるか否かを判別する。これにより、例えば、閾値Ｔｈ３＿１を用いて、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別することができる（図９参照）。
【０１６０】
また、障害物判別部１４は、物体Ｏが歩行者であると判別される条件が満たされている場合において、エコー数ＮＥが所定数以上であるとき、物体Ｏが自転車であると判別する。これにより、例えば、閾値Ｔｈ３＿２を用いて、物体Ｏが歩行者であるか自転車であるかを判別することができる（図９又は図１０参照）。
【０１６１】
また、測距センサ２により探査波が複数回送受信されて、周波数分析部１３により周波数分布が複数回演算されることにより複数個の周波数分布が演算されたとき、複数個の周波数分布に対する統計処理を実行することにより、物体Ｏの態様を判別する態様判別部３５を備える。例えば、スペクトル幅群に対する統計処理により、Ｍ個のスペクトル幅ＳＷの分散値に基づき、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別するとともに、歩行者の移動方向を判別することができる。
【０１６２】
また、態様判別部３５は、エコー群ＥＧにおけるエコー数ＮＥの分散値及び周波数分布におけるスペクトル幅ＳＷの分散値のクラスタリング結果に基づき、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別するとともに、歩行者の移動方向を判別する。これにより、例えば、第１閾値Ｔｈ４＿１を用いて、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別することができる（図１６参照）。また、例えば、第２閾値Ｔｈ４＿２及び第３閾値Ｔｈ４＿３を用いて、歩行者の移動方向を判別することができる（図１６参照）。
【０１６３】
また、態様判別部３５は、スペクトル幅ＳＷの分散値が第１閾値Ｔｈ４＿１未満であるとき、物体Ｏが静止物であると判別する。クラスタリングの結果に基づく第１閾値Ｔｈ４＿１を用いることにより、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別することができる。
【０１６４】
また、態様判別部３５は、スペクトル幅ＳＷの分散値が第１閾値Ｔｈ４＿１以上であり、かつ、スペクトル幅ＳＷの分散値が第２閾値Ｔｈ４＿２未満であるとき、物体Ｏが歩行者であり、かつ、移動方向が横断方向であると判別する。クラスタリングの結果に基づく第２閾値Ｔｈ４＿２を用いることにより、歩行者の移動方向を判別することができる。
【０１６５】
また、態様判別部３５は、スペクトル幅ＳＷの分散値が第２閾値Ｔｈ４＿２以上であり、かつ、スペクトル幅ＳＷの分散値が第３閾値Ｔｈ４＿３未満であるとき、物体Ｏが歩行者であり、かつ、移動方向が斜め方向であると判別する。クラスタリングの結果に基づく第２閾値Ｔｈ４＿２及び第３閾値Ｔｈ４＿３を用いることにより、歩行者の移動方向を判別することができる。
【０１６６】
また、態様判別部３５は、スペクトル幅ＳＷの分散値が第３閾値Ｔｈ４＿３以上であるとき、物体Ｏが歩行者であり、かつ、移動方向が前後方向であると判別する。クラスタリングの結果に基づく第３閾値Ｔｈ４＿３を用いることにより、歩行者の移動方向を判別することができる。
【０１６７】
また、第２閾値Ｔｈ４＿２及び第３閾値Ｔｈ４＿３は、エコー数ＮＥの分散値が大きくなるにつれて次第に小さくなる値に設定されている。これにより、例えば、図１６に示す第２閾値Ｔｈ４＿２及び第３閾値Ｔｈ４＿３を設定することができる。
【０１６８】
また、障害物判別部１４により複数個の物体Ｏが複数人の歩行者であると判別されたとき、複数人の歩行者のうちの所定時間内に車両１の衝突判定エリアＡ３内に到達する歩行者を特定する衝突判定部１６を備える。これにより、例えば、衝突被害軽減用の制御、又は衝突回避用の制御を実現することができる。
【０１６９】
実施の形態２．
障害物検出システム２００の他の変形例について説明する。
【０１７０】
物体判別部３１は、エコー検出部１２により算出されたエコー数ＮＥの値を取得するとともに、周波数分析部１３により算出されたスペクトル幅ＳＷの値を取得する。物体判別部３１は、当該取得されたスペクトル幅ＳＷの値を、当該取得されたエコー数ＮＥの値に応じた閾値Ｔｈ３＿１と比較することにより、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別する（図２３参照）。図２３に示す閾値Ｔｈ３＿１は、図９に示す閾値Ｔｈ３＿１と同一である。
【０１７１】
ここで、物体判別部３１は、物体Ｏが歩行者であると判別される条件が満たされている場合において（すなわちスペクトル幅ＳＷの値を閾値Ｔｈ３＿１以上である場合において）、物体Ｏの移動速度ＭＶの絶対値が所定の閾値Ｔｈ５以上であるとき、物体Ｏが自転車であると判別する（図２４参照）。移動速度ＭＶは、速度算出部３３により算出されたものである。この場合においても、物体Ｏが自転車であるか否かの判別条件が、物体Ｏが歩行者であるか否かの条件に内包又は包括されているといえる（図２５参照）。
【０１７２】
次に、図２６のフローチャートを参照して、かかる障害物検出装置１００における歩行者判別処理について説明する。
【０１７３】
まず、ステップＳＴ４１〜ＳＴ４４の処理が実行される。ステップＳＴ４１〜ＳＴ４４の処理内容は、図２０に示すステップＳＴ１１〜ＳＴ１４の処理内容と同様であるため、説明を省略する。
【０１７４】
次いで、物体判別部３１は、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別する（ステップＳＴ４５）。より具体的には、物体判別部３１は、閾値Ｔｈ３＿１を用いて、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別する（図２３参照）。
【０１７５】
閾値Ｔｈ３＿１を用いて物体Ｏが歩行者であると判別された場合（ステップＳＴ４６“ＹＥＳ”）、次いで、速度算出部３３が速度算出処理を実行する（ステップＳＴ４７）。次いで、物体判別部３１は、物体Ｏが自転車であるか否かを判別する（ステップＳＴ４８）。より具体的には、物体判別部３１は、閾値Ｔｈ５を用いて、物体Ｏが自転車であるか否かを判別する（図２４参照）。
【０１７６】
閾値Ｔｈ５を用いて物体Ｏが自転車でないと判別された場合（ステップＳＴ４９“ＮＯ”）、すなわち閾値Ｔｈ５を用いて物体Ｏが歩行者であると判別された場合、次いで、第１胴体判別部３２が第１胴体判別処理を実行する（ステップＳＴ５０）。なお、閾値Ｔｈ５を用いて物体Ｏが自転車であると判別された場合（ステップＳＴ４９“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ５０の処理はスキップされる。次いで、位置算出部３４が位置算出処理を実行する（ステップＳＴ５１）。
【０１７７】
他方、閾値Ｔｈ３＿１を用いて物体Ｏが静止物であると判別された場合（ステップＳＴ４６“ＮＯ”）、次いで、速度算出部３３が速度算出処理を実行する（ステップＳＴ５２）。次いで、位置算出部３４が位置算出処理を実行する（ステップＳＴ５１）。
【０１７８】
以上のように、障害物判別部１４は、物体Ｏが歩行者であると判別される条件が満たされている場合において、物体Ｏの移動速度ＭＶの絶対値が所定値以上であるとき、物体Ｏが自転車であると判別する。これにより、例えば、閾値Ｔｈ５を用いて、物体Ｏが歩行者であるか自転車であるかを判別することができる（図２４参照）。
【０１７９】
実施の形態３．
障害物検出システム２００の他の変形例について説明する。
【０１８０】
エコー検出部１２がエコー数ＮＥを算出するのに代えて、周波数分析部１３がエコー群ＥＧに含まれる周波数成分ＦＣの個数（以下「周波数成分数」という。）を算出するものであっても良い。例えば、図７に示す例において、エコー数ＮＥは１である。これに対して、周波数成分数は３である。障害物判別部１４は、エコー数ＮＥに代えて周波数成分数を各処理に用いるものであっても良い。
【０１８１】
実施の形態４．
障害物検出システム２００の他の変形例について説明する。
【０１８２】
周波数分析部１３は、合成パワースペクトルＰＳ２におけるスペクトル幅ＳＷを算出するのに代えて、個々のパワースペクトルＰＳ１におけるスペクトル幅を算出するものであっても良い。障害物判別部１４は、合成パワースペクトルＰＳ２におけるスペクトル幅ＳＷに代えて、個々のパワースペクトルＰＳ１におけるスペクトル幅を各処理に用いるものであっても良い。
【０１８３】
また、周波数分析部１３は、ウィンドウＷ内の受信信号ＲＳを用いて、個々のエコーＥに対応するパワースペクトルＰＳ１を演算することなく、合成パワースペクトルＰＳ２を直接演算するものであっても良い。
【０１８４】
実施の形態５．
障害物検出システム２００の他の変形例について説明する。
【０１８５】
図６に示す例及び図７に示す例においては、３個の周波数成分ＦＣ＿１，ＦＣ＿２，ＦＣ＿３が互いに独立した成分として検出されている。これは、障害物検出装置１００におけるサンプリングレートが十分に高く、かつ、周波数成分ＦＣ＿１，ＦＣ＿２，ＦＣ＿３のうちの任意の２成分間の差分値に対して、障害物検出装置１００における周波数分解能が十分に高いためである。
【０１８６】
しかしながら、実際の障害物検出装置１００においては、サンプリングレートが低い場合、又は周波数分解能が低い場合が想定される。このような場合、図２７に示す如く、３個の周波数成分ＦＣ＿１，ＦＣ＿２，ＦＣ＿３が互いに連なるように検出される。
【０１８７】
そこで、物体判別部３１は、以下のような判別方法により、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別するものであっても良い。すなわち、物体判別部３１は、合成パワースペクトルＰＳ２（若しくは個々のパワースペクトルＰＳ１）における閾値Ｔｈ２以上の強度を有する周波数成分ＦＣの数（すなわち周波数成分数）が所定数以上であるとき、又は合成パワースペクトルＰＳ２（若しくは個々のパワースペクトルＰＳ１）における閾値Ｔｈ２以上の強度を有する周波数成分ＦＣの幅（すなわちスペクトル幅）が所定幅以上であるとき、物体Ｏが歩行者であると判別するものであっても良い。
【０１８８】
周波数成分数に基づく判別により、障害物検出装置１００が高いサンプリングレート及び高い周波数分解能を有するものであるとき（図６又は図７参照）、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別することができる。また、実施の形態１にて説明したとおり、第１胴体判別部３２により、互いに独立した複数個の周波数成分ＦＣのうちの胴体に対応する周波数成分を判別することができる。
【０１８９】
他方、スペクトル幅に基づく判別により、障害物検出装置１００が低いサンプリングレートを有するものである場合、又は障害物検出装置１００が低いサンプリングレートを有するものである場合であっても（図２７参照）、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別することができる。
【０１９０】
以上のように、障害物判別部１４は、周波数分布における閾値Ｔｈ２以上の強度を有する周波数成分ＦＣの数が所定数以上であるとき、又は周波数分布における閾値Ｔｈ２以上の強度を有する周波数成分ＦＣの幅が所定幅以上であるとき、物体Ｏが歩行者であると判別する。これにより、サンプリングレートの高低によらずに、かつ、周波数分解能の高低によらずに、物体Ｏが歩行者であるか静止物であるかを判別することができる。また、サンプリングレート及び周波数分解能が高いとき、胴体に対応する周波数成分ＦＣの判別を実現することができる。
【０１９１】
実施の形態６．
障害物検出システム２００の他の変形例について説明する。
【０１９２】
周波数分析部１３は、合成パワースペクトルＰＳ２における閾値Ｔｈ２を超える強度を有する部位が複数個存在する場合、これらの部位の各々の幅（以下「部分幅」という。）ＰＷを算出するものであっても良い。周波数分析部１３は、当該算出された部分幅ＰＷを合計することにより、スペクトル幅ＳＷを算出するものであっても良い。
【０１９３】
例えば、図２８に示す例において、周波数分析部１３は、３個の部分幅ＰＷ＿１，ＰＷ＿２，ＰＷ＿３を算出する。周波数分析部１３は、これらの部分幅ＰＷ＿１，ＰＷ＿２，ＰＷ＿３を合計することにより、スペクトル幅ＳＷを算出する。
【０１９４】
実施の形態７．
障害物検出システム２００の他の変形例について説明する。
【０１９５】
エコー検出部１２は、エコー数ＮＥを算出するのに代えて、エコー群ＥＧにおける最小の距離Ｄに対応するエコーＥと最大の距離Ｄに対応するエコーＥとの間の距離（以下「エコー間距離」という。）ＤＥを算出するものであっても良い。この場合、障害物判別部１４は、エコー数ＮＥに代えてエコー間距離ＤＥを各処理に用いるものであっても良い。
【０１９６】
例えば、図２９に示す例において、エコー群ＥＧにおけるエコー間距離ＤＥは、最小の距離Ｄ＿１（不図示）に対応するエコーＥ＿１と、最大の距離Ｄ＿３（不図示）に対応するエコーＥ＿３との間の距離である。エコー検出部１２は、かかるエコー間距離ＤＥを算出する。
【０１９７】
または、エコー検出部１２は、エコー数ＮＥを算出するの代えて、エコー群ＥＧにおける個々のエコーＥの継続時間（以下「エコー継続時間」という。）ＴＥ１を算出して、これらのエコー継続時間ＴＥ１の合計値（以下「合計エコー継続時間」という。）ＴＥ２を算出するものであっても良い。この場合、障害物判別部１４は、エコー数ＮＥに代えて合計エコー継続時間ＴＥ２を各処理に用いるものであっても良い。
【０１９８】
例えば、図２９に示す例において、エコー検出部１２は、３個のエコー継続時間ＴＥ１＿１，ＴＥ１＿２，ＴＥ１＿３を算出する。エコー検出部１２は、これらのエコー継続時間ＴＥ１＿１，ＴＥ１＿２，ＴＥ１＿３を合計することにより、合計エコー継続時間ＴＥ２を算出する。
【０１９９】
または、エコー検出部１２は、エコー数ＮＥを算出するのに加えて、エコー間距離ＤＥを算出するものであっても良い。この場合、障害物判別部１４は、エコー数ＮＥに代えて、エコー数ＮＥ及びエコー間距離ＤＥに基づく特徴量を各処理に用いるものであっても良い。
【０２００】
または、エコー検出部１２は、エコー数ＮＥを算出するのに加えて、合計エコー継続時間ＴＥ２を算出するものであっても良い。この場合、障害物判別部１４は、エコー数ＮＥに代えて、エコー数ＮＥ及び合計エコー継続時間ＴＥ２に基づく特徴量を各処理に用いるものであっても良い。
【０２０１】
または、エコー検出部１２は、エコー数ＮＥを算出するのに代えて、エコー間距離ＤＥ及び合計エコー継続時間ＴＥ２を算出するものであっても良い。この場合、障害物判別部１４は、エコー数ＮＥに代えて、エコー間距離ＤＥ及び合計エコー継続時間ＴＥ２に基づく特徴量を各処理に用いるものであっても良い。
【０２０２】
または、エコー検出部１２は、エコー数ＮＥを算出するのに加えて、エコー間距離ＤＥ及び合計エコー継続時間ＴＥ２を算出するものであっても良い。この場合、障害物判別部１４は、エコー数ＮＥに代えて、エコー数ＮＥ、エコー間距離ＤＥ及び合計エコー継続時間ＴＥ２に基づく特徴量を各処理に用いるものであっても良い。
【０２０３】
実施の形態８．
障害物検出システム２００の他の変形例について説明する。
【０２０４】
図３０に示す如く、障害物検出装置１００は、第２胴体判別部３６を有するものであっても良い。第２胴体判別部３６は、物体判別部３１（又は態様判別部３５）により物体Ｏが歩行者であると判別された場合、複数個の周波数成分ＦＣのうちの胴体に対応する周波数成分ＦＣを判別する処理を実行する。また、この場合において、エコー群ＥＧに複数個のエコーＥが含まれているとき、第２胴体判別部３６は、複数個のエコーＥのうちの胴体に対応するエコーＥを判別する処理を実行する。以下、これらの処理を総称して「第２胴体判別処理」という。
【０２０５】
ここで、第２胴体判別部３６による判別方法は、第１胴体判別部３２にる判別方法と異なるものである。また、第２胴体判別部３６による判別タイミングは、第１胴体判別部３２にる判別タイミングと異なるものである。
【０２０６】
すなわち、第２胴体判別部３６は、探査波がＭ回以上送信されて、合成パワースペクトルＰＳ２がＭ回演算されることによりＭ個の合成パワースペクトルＰＳ２が演算されたとき、これらの合成パワースペクトルＰＳ２に対する統計処理を実行することにより、これらの合成パワースペクトルＰＳ２における個々の周波数成分ＦＣのばらつきを演算する。第２胴体判別部３６は、個々の合成パワースペクトルＰＳ２における複数個の周波数成分ＦＣのうち、他の周波数成分ＦＣに比してばらつきの小さい周波数成分ＦＣが胴体であると判別する。より具体的には、第２胴体判別部３６は、個々の合成パワースペクトルＰＳ２における複数個の周波数成分ＦＣのうち、ばらつきが最も小さい周波数成分ＦＣが胴体に対応する周波数成分ＦＣであると判別する。ばらつきの指標には、例えば、強度の分散値が用いられる。
【０２０７】
例えば、Ｍ＝３の場合において、図３１に示す如く、第１の時刻ｔ１にて３個のエコーＥ＿１，Ｅ＿２，Ｅ＿３を含むエコー群ＥＧが検出されて（このエコー群ＥＧに３個の周波数成分ＦＣ＿１，ＦＣ＿２，ＦＣ＿３が含まれている。）、このエコー群ＥＧに対応する合成パワースペクトルＰＳ２＿１が演算されたものとする。次いで、第２の時刻ｔ２にて、２個のエコーＥ＿４，Ｅ＿５を含むエコー群ＥＧが検出されて（このエコー群ＥＧに２個の周波数成分ＦＣ＿４，ＦＣ＿５が含まれている。）、このエコー群ＥＧに対応する合成パワースペクトルＰＳ２＿２が演算されたものとする。次いで、第３の時刻ｔ３にて、２個のエコーＥ＿６，Ｅ＿７を含むエコー群ＥＧが検出されて（このエコー群ＥＧに２個の周波数成分ＦＣ＿６，ＦＣ＿７が含まれている。）、このエコー群ＥＧに対応する合成パワースペクトルＰＳ２＿３が演算されたものとする。
【０２０８】
第２胴体判別部３６は、これらの合成パワースペクトルＰＳ２＿１，ＰＳ２＿２，ＰＳ２＿３に対する統計処理を実行することにより、強度の分散値が最小となる周波数（以下「最小分散周波数」という。）Ｆ＿ｓｔｄ＿ｍｉｎを算出する。
【０２０９】
第２胴体判別部３６は、個々の合成パワースペクトルＰＳ２に含まれる複数個の周波数成分ＦＣのうちの最小分散周波数Ｆ＿ｓｔｄ＿ｍｉｎに対応する周波数成分ＦＣが胴体に対応する周波数成分ＦＣであると判別する。また、第２胴体判別部３６は、当該判別された周波数成分ＦＣに対応するエコーＥが胴体に対応するエコーＥであると判別する。
【０２１０】
すなわち、第２胴体判別部３６は、合成パワースペクトルＰＳ２＿１に含まれる３個の周波数成分ＦＣ＿１，ＦＣ＿２，ＦＣ＿３のうち、最小分散周波数Ｆ＿ｓｔｄ＿ｍｉｎに対応する周波数成分ＦＣ＿２が胴体に対応する周波数成分ＦＣであると判別する。また、第２胴体判別部３６は、時刻ｔ１にて検出された３個のエコーＥ＿１，Ｅ＿２，Ｅ＿３のうち、周波数成分ＦＣ＿２に対応するエコーＥ＿２が胴体に対応するエコーＥであると判別する（図３１参照）。
【０２１１】
また、第２胴体判別部３６は、合成パワースペクトルＰＳ２＿２に含まれる２個の周波数成分ＦＣ＿４，ＦＣ＿５のうち、最小分散周波数Ｆ＿ｓｔｄ＿ｍｉｎに対応する周波数成分ＦＣ＿５が胴体に対応する周波数成分ＦＣであると判別する。また、第２胴体判別部３６は、時刻ｔ２にて検出された２個のエコーＥ＿４，Ｅ＿５のうち、周波数成分ＦＣ＿５に対応するエコーＥ＿５が胴体に対応するエコーＥであると判別する（図３１参照）。
【０２１２】
また、第２胴体判別部３６は、合成パワースペクトルＰＳ２＿３に含まれる２個の周波数成分ＦＣ＿６，ＦＣ＿７のうち、最小分散周波数Ｆ＿ｓｔｄ＿ｍｉｎに対応する周波数成分ＦＣ＿６が胴体に対応する周波数成分ＦＣであると判別する。また、第２胴体判別部３６は、時刻ｔ３にて検出された２個のエコーＥ＿６，Ｅ＿７のうち、周波数成分ＦＣ＿６に対応するエコーＥ＿６が胴体に対応するエコーＥであると判別する（図３１参照）。
【０２１３】
ここで、通常、第２胴体判別部３６による判別結果は、第１胴体判別部３２による判別結果と対応したものとなる。しかしながら、歩行者の歩き方の癖等によっては、例外的に、第２胴体判別部３６による判別結果が第１胴体判別部３２による判別結果と非対応なものとなる可能性がある。このような場合、第１胴体判別部３２による判別結果よりも第２胴体判別部３６による判別結果が優先的に用いられるものであっても良い。
【０２１４】
以下、実施の形態８において、態様判別部３５及び第２胴体判別部３６により実行される処理を総称して「態様判別処理」という。図３２のフローチャートを参照して、かかる態様判別処理について説明する。
【０２１５】
まず、ステップＳＴ５１〜ＳＴ５４の処理が実行される。ステップＳＴ５１〜ＳＴ５４の処理内容は、図２１に示すステップＳＴ２１〜ＳＴ２４の処理内容と同様であるため、説明を省略する。
【０２１６】
次いで、第２胴体判別部３６が第２胴体判別処理を実行する（ステップＳＴ５５）。第２胴体判別処理の詳細については、図３１を参照して既に説明したとおりであるため、再度の説明は省略する。
【０２１７】
以上のように、障害物検出装置１００は、測距センサ２により探査波が複数回送受信されて、周波数分析部１３により周波数分布が複数回演算されることにより複数個の周波数分布が演算されたとき、複数個の周波数分布に対する統計処理を実行することにより、物体Ｏの態様を判別する態様判別部３５を備える。これにより、実施の形態１にて説明したとおり、物体Ｏの態様を判別することができる。
【０２１８】
また、障害物検出装置１００は、個々の周波数分布における歩行者の胴体に対応する周波数成分ＦＣを判別する第２胴体判別部３６を備え、第２胴体判別部３６は、複数個の周波数分布における他の周波数成分ＦＣに比してばらつきの小さい周波数成分ＦＣが胴体に対応する周波数成分ＦＣであると判別する。これにより、物体Ｏが歩行者であるとき、車両１に対する歩行者の相対速度ＲＶを正確に算出することができる。また、このとき、歩行者の位置座標ＰＣを正確に算出することができる。
【０２１９】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０２２０】
本発明の障害物検出装置は、例えば、ＡＥＢ（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ  Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ  Ｂｒａｋｉｎｇ）に用いることができる。
【符号の説明】
【０２２１】
１  車両、２  測距センサ、３  測距センサ群、４  制御装置、５  センサ類、６  車両制御装置、１１  送受信制御部、１２  エコー検出部、１３  周波数分析部、１４  障害物判別部、１５  車両情報取得部、１６  衝突判定部、１７  警告信号出力部、２１  送信制御部、２２  受信制御部、３１  物体判別部、３２  第１胴体判別部、３３  速度算出部、３４  位置算出部、３５  態様判別部、３６  第２胴体判別部、４１  プロセッサ、４２  メモリ、４３  処理回路、１００  障害物検出装置、２００  障害物検出システム。
【図１】
2020234962.tif 000003
【図２】
2020234962.tif 000004
【図３】
2020234962.tif 000005
【図４】
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【図５】
2020234962.tif 000007
【図６】
2020234962.tif 000008
【図７】
2020234962.tif 000009
【図８】
2020234962.tif 000010
【図９】
2020234962.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
2020234962.tif 000034
【図３２】
2020234962.tif 000035
【手続補正書】
【提出日】令和3年4月9日(2021.4.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の障害物検出装置は、車両に設けられた測距センサによる受信信号を用いて、予め定められた歩行者に対応する幅としての時間幅または距離幅を有するウィンドウ内のエコー群を検出するエコー検出部と、エコー群に対する周波数分析を実行することにより、エコー群における周波数分布を演算する周波数分析部と、周波数分布に基づき、エコー群に対応する物体が歩行者であるか否かを判別して、当該判別の結果を出力する障害物判別部と、を備えるものである。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に設けられた測距センサによる受信信号を用いて、予め定められた歩行者に対応する幅としての時間幅または距離幅を有するウィンドウ内のエコー群を検出するエコー検出部と、
前記エコー群に対する周波数分析を実行することにより、前記エコー群における周波数分布を演算する周波数分析部と、
前記周波数分布に基づき、前記エコー群に対応する物体が歩行者であるか否かを判別して、当該判別の結果を出力する障害物判別部と、
を備える障害物検出装置。
【請求項２】
前記障害物判別部は、前記周波数分布における閾値以上の強度を有する周波数成分の数が所定数以上であるとき、又は前記周波数分布における閾値以上の強度を有する周波数成分の幅が所定幅以上であるとき、前記物体が前記歩行者であると判別することを特徴とする請求項１記載の障害物検出装置。
【請求項３】
前記周波数分布における前記歩行者の胴体に対応する周波数成分を判別する第１胴体判別部と、
前記胴体に対応する周波数成分のドップラーシフト量に基づき、前記車両に対する前記歩行者の相対速度を算出する速度算出部と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の障害物検出装置。
【請求項４】
前記第１胴体判別部は、前記周波数分布における最大の強度を有する周波数成分、又は前記周波数分布の中央部に位置する周波数成分が前記胴体に対応する周波数成分であると判別することを特徴とする請求項３記載の障害物検出装置。
【請求項５】
前記障害物判別部は、前記エコー群におけるエコー数及び前記周波数分布におけるスペクトル幅に基づき、前記物体が前記歩行者であるか否かを判別することを特徴とする請求項１記載の障害物検出装置。
【請求項６】
前記障害物判別部は、前記物体が前記歩行者であると判別される条件が満たされている場合において、前記エコー数が所定数以上であるとき、前記物体が自転車であると判別することを特徴とする請求項５記載の障害物検出装置。
【請求項７】
前記測距センサにより探査波が複数回送受信されて、前記周波数分析部により前記周波数分布が複数回演算されることにより複数個の前記周波数分布が演算されたとき、複数個の前記周波数分布に対する統計処理を実行することにより、前記物体の態様を判別する態様判別部を備えることを特徴とする請求項１記載の障害物検出装置。
【請求項８】
個々の前記周波数分布における前記歩行者の胴体に対応する周波数成分を判別する第２胴体判別部を備え、
前記第２胴体判別部は、複数個の前記周波数分布における他の周波数成分に比してばらつきの小さい周波数成分が前記胴体に対応する周波数成分であると判別する
ことを特徴とする請求項７記載の障害物検出装置。
【請求項９】
前記態様判別部は、前記エコー群におけるエコー数の分散値及び前記周波数分布におけるスペクトル幅の分散値のクラスタリング結果に基づき、前記物体が前記歩行者であるか静止物であるかを判別するとともに、前記歩行者の移動方向を判別することを特徴とする請求項７記載の障害物検出装置。
【請求項１０】
前記態様判別部は、前記スペクトル幅の分散値が第１閾値未満であるとき、前記物体が前記静止物であると判別することを特徴とする請求項９記載の障害物検出装置。
【請求項１１】
前記態様判別部は、前記スペクトル幅の分散値が第１閾値以上であり、かつ、前記スペクトル幅の分散値が第２閾値未満であるとき、前記物体が前記歩行者であり、かつ、前記移動方向が横断方向であると判別することを特徴とする請求項９記載の障害物検出装置。
【請求項１２】
前記態様判別部は、前記スペクトル幅の分散値が前記第２閾値以上であり、かつ、前記スペクトル幅の分散値が第３閾値未満であるとき、前記物体が前記歩行者であり、かつ、前記移動方向が斜め方向であると判別することを特徴とする請求項１１記載の障害物検出装置。
【請求項１３】
前記態様判別部は、前記スペクトル幅の分散値が第３閾値以上であるとき、前記物体が前記歩行者であり、かつ、前記移動方向が前後方向であると判別することを特徴とする請求項１１記載の障害物検出装置。
【請求項１４】
前記第２閾値及び第３閾値は、前記エコー数の分散値が大きくなるにつれて次第に小さくなる値に設定されていることを特徴とする請求項１１記載の障害物検出装置。
【請求項１５】
前記障害物判別部により複数個の前記物体が複数人の前記歩行者であると判別されたとき、複数人の前記歩行者のうちの所定時間内に前記車両の衝突判定エリア内に到達する前記歩行者を特定する衝突判定部を備えることを特徴とする請求項１１記載の障害物検出装置。
【国際調査報告】
2020234962.tif 000036
2020234962.tif 000037
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