(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両前方に存在する物体の少なくとも相対速度を含む属性を検出する物体検出手段を備え、該物体検出手段によって検出された物体の属性に基づき障害物判断を行う車両の障害物検知装置であって、
上記物体検出手段の出力を受け、自車両から見た物体の少なくとも相対速度を含む属性に基づき該物体が一定時間経過後に移動すると予想される予想領域を設定する予想領域設定手段と、
上記物体検出手段の出力を受け予想領域の周囲又は上記周囲の一部に検索領域を設定する検索領域設定手段と、
上記物体検出手段、予想領域設定手段及び検索領域設定手段の出力を受け、一定時間経過後に物体検出手段によって検出された物体と予想領域及び検索領域との比較により、物体が予想領域に存在するときはその物体が該予想領域に移動したと認定し、物体が検索領域に存在するときは、予想領域から物体までの距離が所定値以下であるときにその物体が該検索領域に移動したと認定する物体認定手段とを備え、
上記物体検出手段は、一定時間内に検出された同一物体についての複数のデータに基づいて物体の大きさを検出し、該物体について上記物体認定手段による認定に必要なデータが得られなくなったときは、その後の所定時間内に該データが再度得られた時に該物体の大きさを検出し直して更新するものであり、
上記物体認定手段は、上記所定時間は上記データが得られないときも上記物体が上記予想領域又は検索領域に存在すると認定するものであることを特徴とする車両の障害物検知装置。
【請求項２】
予想領域設定手段が、自車両から見た物体の少なくとも相対速度と該物体の大きさとを含む属性に基づいて該物体が一定時間経過後に移動すると予想される予想領域を設定するものであるところの請求項１記載の車両の障害物検知装置。
【請求項３】
物体認定手段の出力を受け、認定された物体のうち、自車両の障害物となり得る物体を選択して登録する物体登録手段と、
該物体登録手段の出力を受け、登録された物体同士のデータを比較して、それらが同一物体に属するか否かを判定する同一判定手段とを備えるところの請求項１又は請求項２記載の車両の障害物検知装置。
【請求項４】
物体検出手段は、一定時間内に検出された同一物体についての複数のデータに基づき、平均処理により、物体の大きさを検出するものであるところの請求項２記載の車両の障害物検知装置。
【請求項５】
物体検出手段は、一定時間内に検出された同一物体についての複数のデータうち、障害物判断に最も適する最適値を物体として検出するものであるところの請求項１記載の車両の障害物検知装置。
【請求項６】
物体検出手段は、自車両からの距離に応じて、物体を検出する範囲を変更するものであるところの請求項３記載の車両の障害物検知装置。
【請求項７】
物体登録手段は、登録される物体の総数を所定数以下となるように制限するものであるところの請求項３記載の車両の障害物検知装置。
【請求項８】
物体登録手段は、障害物となり得るとして選択された物体が所定数を越える場合、障害物判断の必要度の小さい物体から順に除いて、登録される物体の総数を所定数以下となるように制限するものであるところの請求項７記載の車両の障害物検知装置。
【請求項９】
物体登録手段は、登録されている物体が物体検出手段によって連続して所定回数検知できなかったときには、登録を抹消するものであるところの請求項３記載の車両の障害物検知装置。
【請求項１０】
物体登録手段は、自車両前方の所定距離までの範囲と、それを越える範囲とで、物体を障害物として選択する基準を変更するものであるところの請求項３記載の車両の障害物検知装置。
【請求項１１】
物体を障害物として選択し登録する基準を変更するための自車両前方の距離に関するしきい値を自車両の速度に基づいて該速度が高いときの方が低いときよりも大きくなるようにするところの請求項１０記載車両の障害物検知装置。
【請求項１２】
物体登録手段は、自車両前方の所定距離までの範囲では、進行路の中心線を基準に所定幅の範囲に存在する物体を、それを越える範囲では、進行路の中心線を基準に所定角度の範囲に存在する物体をそれぞれ障害物として選択するものであるところの請求項１０又は請求項１１記載の車両の障害物検知装置。
【請求項１３】
物体登録手段は、自車両前方の所定距離までの範囲では、進行路の中心線を基準に所定幅の範囲に存在する物体を障害物として選択し、それを越える範囲では、物体の相対速度ベクトルに基づいて障害物を選択するものであるところの請求項１０又は請求項１１記載の車両の障害物検知装置。
【請求項１４】
予想領域設定手段は、自車両前方の所定距離までの範囲と、それを越える範囲とで、予想領域の前後方向の長さを変更するものであるところの請求項１記載の車両の障害物検知装置。
【請求項１５】
物体認定手段は、物体が予想領域及び検索領域外にあると認められるときは、新規な物体であると認定するものであるところの請求項１記載の車両の障害物検知装置。
【請求項１６】
物体認定手段は、物体が２つの予想領域又は検索領域のいずれにも属すると認められるときは、物体の大きさの小さい側の予想領域又は検索領域に物体が移動したものと判定するものであるところの請求項１記載の車両の障害物検知装置。
【請求項１７】
同一判定手段は、登録されている物体が静止物体であるか移動物体であるかによって判定条件を変更するものであるところの請求項３記載の車両の障害物検知装置。
【請求項１８】
予想領域設定手段は、自車両前方の所定距離までの範囲とそれを越える範囲とで、予想領域の左右方向の大きさを変更するものであるところの請求項１記載の車両の障害物検知装置。
【請求項１９】
物体登録手段は、登録された物体のデータを一定周期で変更するところの請求項３記載の車両の障害物検知装置。
【請求項２０】
物体検出手段は、自車両前方に存在する物体を検出するレーダヘッドユニットを有するところの請求項１記載の車両の障害物検知装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自車両前方に存在する物体を検出する物体検出手段を備え、該物体検出手段によって検出された物体に基づき障害物判断を行う車両の障害物検知装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、自車両の操舵角、車速等の車両状態量から自車両が今後走行すると予測される進行路を推定する進行路推定手段を備え、レーダ手段の広範囲の走査で得られる情報の中から、上記進行路推定手段で予測される進行路に沿った領域内の前方物体のみを障害物としてピックアップし、その障害物に自車両が接触する可能性があるか否かを判断するものが知られている。
【０００３】
ところが、そのようなものでは、一般に、レーダ手段によって例えば先行車両を認定する場合に、レーダ手段から発信されたレーダ波が先行車両のリフレクタ、ボディ等によって反射され、それが受信されて点（小さい領域）として認識され、そのうちの自車両から最短距離の点を物体（障害物）と判断するようにしているので、進行路が変化すると、障害物判断を行う領域が変化し、それに伴って自車両からの最短距離の点が変動することになる。そのため、結果として、同一の物体（障害物）でありながら、その物体と自車両との相対速度がバラツクという問題がある。また、先行車両のリフレクタ等が汚れている場合には、自車両に近い近距離であれば物体が存在すると判断されても、自車両から離れた遠距離では検出されずに物体であると判断されず、結果として、ある一定の大きさを有する物体（障害物）でありながら、遠距離においては、物体（障害物）全体を検出することができない。
【０００４】
また、障害物として先行車両を認識するものとして、例えば特開平３−１１１７８５号公報に記載されるように、自車両の前方の所定の角度範囲にわたり送信波を掃引照射し、反射波を検出することにより、前方に存在する物体を検出する掃引型のレーダ手段と、このレーダ手段の結果より物体の横方向の大きさを認識する幅認識手段と、レーダ手段の検出結果から物体の自車両に対する角度を認識する角度認識手段と、幅認識手段及び角度認識手段の認識結果より、自車両の進行方向にほぼ直角で所定範囲内の幅を有する物体を車両と認識する車両認識手段と、を有する先行車両認識装置が知られている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上述した先行車両認識装置は、レーダ手段の検出結果から認識される物体の横方向の大きさ、物体の自車両に対する角度により、自車両の進行方向に略直角で所定範囲内の幅を有する物体を車両と認識するようにしているが、レーダ手段による物体の横方向の大きさ、物体の自車両に対する角度のバラツキが大きく、精度よく認識することが困難である。また、例えば同一速度で走行している２つの先行車両が並列に走行している場合には、それらを１つの物体と誤認識してしまうおそれもある。
【０００６】
本発明はかかる点に鑑みてなされたもので、自車両前方に存在する物体（障害物）を精度よく検知することができる障害物検知装置を提供するものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、自車両前方に存在する物体の少なくとも相対速度を含む属性を検出する物体検出手段を備え、該物体検出手段によって検出された物体の属性に基づき障害物判断を行う車両の障害物検知装置を前提とするものである。
【０００８】
請求項１に係る発明は、上記物体検出手段の出力を受け、自車両から見た物体の少なくとも相対速度を含む属性に基づき該物体が一定時間経過後に移動すると予想される予想領域を設定する予想領域設定手段と、
上記物体検出手段の出力を受け予想領域の周囲又は上記周囲の一部に検索領域を設定する検索領域設定手段と、
上記物体検出手段、予想領域設定手段及び検索領域設定手段の出力を受け、一定時間経過後に物体検出手段によって検出された物体と予想領域及び検索領域との比較により、物体が予想領域に存在するときはその物体が該予想領域に移動したと認定し、物体が検索領域に存在するときは、予想領域から物体までの距離が所定値以下であるときにその物体が該検索領域に移動したと認定する物体認定手段とを備え、
上記物体検出手段は、一定時間内に検出された同一物体についての複数のデータに基づいて物体の大きさを検出し、該物体について上記物体認定手段による認定に必要なデータが得られなくなったときは、その後の所定時間内に該データが再度得られた時に該物体の大きさを検出し直して更新するものであり、
上記物体認定手段は、上記所定時間は上記データが得られないときも上記物体が上記予想領域又は検索領域に存在すると認定する。
【０００９】
請求項２に係る発明においては、予想領域設定手段が、自車両から見た物体の少なくとも相対速度と該物体の大きさとを含む属性に基づいて該物体が一定時間経過後に移動すると予想される予想領域を設定するものである。
【００１０】
請求項３に係る発明においては、物体認定手段の出力を受け、認定された物体のうち、自車両の障害物となり得る物体を選択して登録する物体登録手段と、該物体登録手段の出力を受け、登録された物体同士のデータを比較して、それらが同一物体に属するか否かを判定する同一判定手段とを備える。
【００１１】
請求項４に係る発明においては、物体検出手段は、一定時間内に検出された同一物体についての複数のデータに基づき、平均処理により、物体の大きさを検出するものである。
【００１２】
請求項５に係る発明においては、物体検出手段は、一定時間内に検出された同一物体についての複数のデータうち、障害物判断に最も適する最適値を物体をとして検出するものである。
【００１３】
請求項６に係る発明においては、物体検出手段は、自車両からの距離に応じて、物体を検出する範囲を変更するものである。
【００１４】
請求項７に係る発明においては、物体登録手段は、登録される物体の総数を所定数以下となるように制限するものである。
【００１５】
請求項８に係る発明においては、物体登録手段は、障害物となり得るとして選択された物体が所定数を越える場合、障害物判断の必要度の小さい物体から順に除いて、登録される物体の総数を所定数以下となるように制限するものである。
【００１６】
請求項９に係る発明においては、物体登録手段は、登録されている物体が物体検出手段によって連続して所定回数検知できなかったときには、登録を抹消するものである。
【００１７】
請求項１０に係る発明においては、物体登録手段は、自車両前方の所定距離までの範囲と、それを越える範囲とで、物体を障害物として選択する基準を変更するものである。
【００１８】
請求項１１に係る発明においては、物体を障害物として選択し登録する基準を変更するための自車両前方の距離に関するしきい値が、自車両の速度に基づいて該速度が高いときの方が低いときよりも大きくなるようにされる。
【００１９】
請求項１２に係る発明においては、物体登録手段は、自車両前方の所定距離までの範囲では、進行路の中心線を基準に所定幅の範囲に存在する物体を、それを越える範囲では、進行路の中心線を基準に所定角度の範囲に存在する物体をそれぞれ障害物と認定して登録するものである。
【００２０】
請求項１３に係る発明においては、物体登録手段は、自車両前方の所定距離までの範囲では、進行路の中心線を基準に所定幅の範囲に存在する物体を障害物として選択し、それを越える範囲では、物体の相対速度ベクトルに基づいて障害物を選択するものである。
【００２１】
請求項１４に係る発明においては、予想領域設定手段は、自車両前方の所定距離までの範囲と、それを越える範囲とで、予想領域の前後方向の長さを変更するものである。
【００２２】
請求項１５に係る発明においては、物体認定手段は、物体が予想領域及び検索領域外にあると認められるときは、新規な物体であると認定するものである。
【００２３】
請求項１６に係る発明においては、物体認定手段は、物体が２つの予想領域又は検索領域のいずれにも属すると認められるときは、物体の大きさの小さい側の予想領域又は検索領域に物体が移動したものと判定するものである。
【００２４】
請求項１７に係る発明においては、同一判定手段は、障害物として登録されている物体が静止物体であるか移動物体であるかによって判定条件を変更するものである。
【００２５】
請求項１８に係る発明においては、予想領域設定手段は、自車両前方の所定距離までの範囲とそれを越える範囲とで、予想領域の左右方向の大きさを変更するものである。
【００２６】
請求項１９に係る発明においては、物体登録手段は、登録された物体のデータを一定周期で変更する。
【００２７】
請求項２０に係る発明においては、物体検出手段は、自車両前方に存在する物体を検出するレーダヘッドユニットを有する。
【００２８】
請求項１に係る発明によれば、自車両から見た物体の少なくとも相対速度を含む属性に基づき該物体が一定時間経過後に移動すると予想される予想領域が予想領域設定手段によって設定され、さらに上記予想領域の周囲又は上記周囲の一部に検索領域が検索領域設定手段によって設定され、一定時間経過後に物体検出手段によって検出された物体と予想領域及び検索領域との比較により、物体が予想領域に存在するときはその物体が該予想領域に移動したと認定され、物体が検索領域に存在するときは、予想領域から物体までの距離が所定値以下であるときにその物体が該検索領域に移動したと認定され、物体の認識が確実になされ、障害物判断が精度よく行われる。
【００２９】
しかも、物体の認定に必要な当該物体についてのデータが当該領域に存在しなくなったときでも、物体認定手段は所定時間は当該物体が当該領域に存在すると認定し、その登録はキャンセルされず、この所定時間内に当該物体についてのデータが再度得られた時に物体検出手段はその大きさを検出し直して更新し、物体の認定に供する。よって、実際には自車両前方に物体が存在するのに、これを存在しないとして誤ってキャンセルすることを防止することができ、物体の認識が確実になされ、障害物判断が精度よく行われる。
【００３０】
請求項２に係る発明によれば、自車両から見た物体の少なくとも相対速度と該物体の大きさとを含む属性に基づいて該物体が一定時間経過後に移動すると予想される予想領域が設定される。
【００３１】
請求項３に係る発明によれば、物体認定手段によって認定された物体のうち、自車両の障害物となり得る物体が、物体登録手段によって、選択されて登録され、それから、同一判定手段によって、障害物として選択されて登録された２つの物体同士のデータが比較され、それらが同一の物体に属するか否かが判定される。
【００３２】
請求項４に係る発明によれば、物体検出手段によって、一定時間内に検出された同一物体についての複数のデータに基づき、平均処理により、物体の大きさが検出される。
【００３３】
請求項５に係る発明によれば、物体検出手段によって、一定時間内に検出された同一物体についての複数のデータうち、障害物検知に最も適する最適値が物体として検出される。
【００３４】
請求項６に係る発明によれば、自車両からの距離に応じて、物体検出手段によって物体が検出される範囲が変更される。
【００３５】
請求項７に係る発明によれば、物体登録手段によって、障害物として選択されて登録される物体の総数が所定数以下となるように制限される。
【００３６】
請求項８に係る発明によれば、物体登録手段によって、障害物となり得るとして選択された物体が所定数を越える場合に、障害物判断の必要度の小さい障害物から順に除かれて、障害物として選択されて登録される物体の総数が所定数以下となるように制限される。
【００３７】
請求項９に係る発明によれば、登録されている物体が、物体検出手段によって連続して所定回数検知できなかったときには、登録が抹消される。
【００３８】
請求項１０に係る発明によれば、物体登録手段によって障害物として選択されて登録される基準が、自車両前方の所定距離までの範囲と、それを越える範囲とで、変更される。
【００３９】
請求項１１に係る発明によれば、物体を障害物として選択し登録する基準を変更するための自車両前方の距離に関するしきい値が、自車両の速度に基づいて該速度が高いときの方が低いときよりも大きくなるように設定される。
【００４０】
請求項１２に係る発明によれば、物体登録手段によって、自車両前方の所定距離までの範囲では、進行路の中心線を基準に所定幅の範囲に存在する物体が、それを越える範囲では、進行路の中心線を基準に所定角度の範囲に存在する物体がそれぞれ障害物として選択され登録される。
【００４１】
請求項１３に係る発明によれば、物体登録手段によって、自車両前方の所定距離までの範囲では、進行路の中心線を基準に所定幅の範囲に存在する物体が障害物として選択されて登録され、それを越える範囲では、物体の相対速度ベクトルに基づいて物体が障害物として選択されて登録される。
【００４２】
請求項１４に係る発明によれば、予想領域設定手段によって、自車両前方の所定距離までの範囲と、それを越える範囲とで、予想領域の前後方向の長さが変更される。
【００４３】
請求項１５に係る発明によれば、物体認定手段によって、物体が予想領域及び検索領域外にあるときは、新規な物体であると判定される。
【００４４】
請求項１６に係る発明によれば、物体認定手段によって、物体が２つの予想領域又は検索領域のいずれにも属するときは、物体の大きさの小さい側の予想領域又は検索領域に物体が移動したものと判定される。
【００４５】
請求項１７に係る発明によれば、同一判定手段によって、登録されている物体が、静止物体であるか移動物体であるかによって判定条件が変更される。
【００４６】
請求項１８に係る発明によれば、自車両前方の所定距離までの範囲と、それを越える範囲とで、予想領域設定手段によって設定される予想領域の左右方向の大きさが変更される。
【００４７】
請求項１９に係る発明によれば、物体登録手段によって登録されている物体のデータが一定周期で変更（更新）される。
【００４８】
請求項２０に係る発明によれば、レーダヘッドユニットによって、物体が精度よく検出される。
【００４９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に沿って詳細に説明する。
【００５０】
自動車の全体構成を示す図１において、１は自車両である自動車で、その車体２の前部に、自車両前方に存在する物体（具体的には物体の全部又は一部）を検出するレーダヘッドユニット３が設けられている。このレーダヘッドユニット３は、レーダ波としてのパルスレーザ光を発信部から自車両の前方に向けて発信すると共に、前方に存在する先行車両等の障害物となり得る物体に当たって反射してくる反射波を受信部で受信するように構成されており、自車両から進行路上の物体（障害物）までの距離を計測するものである。また、物体検出手段３は、その発信部から発信する、縦に細く垂直方向に扇状に拡がったパルスレーザ光（ビーム）を水平方向に比較的広角度で走査させるスキャン式のものである。
【００５１】
また、４はコントロールユニットで、図２に示すように、レーダヘッドユニット３からの信号と共に、自車両の車速を検出する車速センサ５、ステアリングハンドル６の操舵角を検出する舵角センサ７及び自車両が発生するヨーレートを検出するヨーレートセンサ８からの信号も入力され、それらの信号に基づいて、進行路状態がヘッドアップディスプレイ９に表示され、自車両前方に障害物（物体）を検知すると、警報装置１０が作動すると共に、車両制御装置１１がブレーキ１１ａを作動させて各車輪に制動力を自動的に付与するようになっている。
【００５２】
上記コントロ−ルユニット４は、図３に示すように、上記レーダヘッドユニット３と、該レーダヘッドユニット３の出力を受け、自車両前方に物体が存在するか否かを決定する物体決定手段２１とからなる物体検出手段２２を備える。また、物体検出手段２２の出力を受け、検出された物体の属性（例えば距離、方位、大きさ、相対速度等）に基づき該物体が一定時間経過後に移動すると予想される予想領域を設定する予想領域設定手段２３と、物体検出手段２２の出力を受け予想領域の周囲又はその一部に検索領域を設定する検索領域設定手段２４と、上記物体検出手段２２及び予想領域設定手段２３、検索領域設定手段２４の出力を受け、一定時間経過後に物体検出手段２２によって検出された物体と予想領域及び検索領域との比較により物体の移動を判定し、その移動に基づき物体を認定する物体認定手段２５と、該物体認定手段２５の出力を受け、認定された物体のうち、自車両の障害物となり得る物体を選択して登録する物体登録手段２６と、該物体登録手段２６の出力を受け、登録された物体同士の属性を比較して、それらが同一の物体に属するか否かを判定する同一判定手段２７とを備える。そして、このようにして、選択され同一判定手段２７による処理を経た物体（障害物）に基づき、進行路推定手段２８によって推定される進行路について、障害物判定手段２９によって障害物判断が行われる。
【００５３】
上記物体決定手段２１は、一定時間内にレーダヘッドユニット３によって検出された同一物体についての複数のデータに基づき、平均処理により、物体の大きさを精度よく検出（決定）するようになっている。また、一定時間内に検出された同一物体についての複数のデータうち、障害物判断に最も適する最適値（例えば自車両から最短距離のもの）を物体として検出（決定）し、障害物判断の精度を高めるように構成されている。さらに、上記物体決定手段２１は、自車両からの距離に応じて、物体を検出する範囲を変更するように構成されている。即ち、自車両から所定距離前方までは自車両中心線を基準に所定幅の範囲で、それを越えると、自車両中心線を基準に所定角度範囲内に存在する物体を検出するようにし、検出する範囲を、障害物となる物体が存在すると考えられる範囲に限定し、物体検出の効率化を図るようになっている。
【００５４】
上記予想領域設定手段２３は、自車両前方の所定距離までの範囲と、それを越える範囲とで、予想領域の前後方向の大きさ及び左右方向の大きさを変更するように構成されている。即ち、自車両前方の所定距離までの範囲では、それを越える範囲よりも、予想領域の前後方向の大きさ及び左右方向の大きさを大きく設定し、自車両前方の所定距離までの範囲におけるノイズによる影響を低減できるようにしている。
【００５５】
上記物体認定手段２５は、物体認定の効率化のために、物体が予想領域内に存在すると認められるときは、無条件に物体が予想領域内に移動したと認定し、物体が予想領域及び検索領域外にあると認められるときは、新規な物体であると認定するように構成されている。また。物体認定手段２５は、物体が２つの予想領域又は検索領域のいずれにも属すると認められるときには、物体の大きさの小さい側の予想領域又は検索領域に物体が移動したものと認定し、同一判定手段２７による判定を精度よく行うために、物体の大きさが無限に大きくなっていくのを防止している。
【００５６】
また、上記物体登録手段２６は、処理の迅速化のため、障害物として選択され登録される物体の総数を所定数（例えば本実施例では４０個）以下となるように制限するようになっており、例えば、障害物となり得るとして選択された物体が所定数を越えて認定された場合には、障害物判断の必要度の小さい障害物から順に除いて、障害物として選択され登録される物体の総数が所定数以下となるように制限されるように構成されている。また、物体登録手段２６によって障害物として登録されている物体が、物体検出手段２２によって連続して所定回数検知できなかったときには、もはや検知エリアに物体が存在しなくなったと考えられるので、登録を抹消するようになっている。また、上記物体登録手段２６は、自車両前方の所定距離までの範囲と、それを越える範囲とで、物体を障害物として選択し登録する基準を変更するように構成されている。例えば自車両前方の所定距離までの範囲では、側方からの飛出し等を考慮して進行路の中心線を基準に所定幅の範囲に存在する物体を、それを越える範囲では、自車両がそこに達するまでに一定の時間を要すること、現在進行路上になくても進行路の方に向かって来る車両等があること等を考慮して進行路の中心線を基準に所定角度の範囲に存在する物体をそれぞれ障害物として選択し登録する。また、自車両前方の所定距離までの範囲では、進行路の中心線を基準に所定幅の範囲に存在する物体を障害物として選択して登録し、それを越える範囲では、物体の相対速度ベクトルに基づいて、自車両の方に向かって来る物体のみを障害物として選択して登録するようにしてもよい。尚、物体登録手段２６において登録されている物体の属性は、物体認定手段２５により認定された結果に基づき、一定周期で変更（更新）され、常に現実の状態に近づけられ、無駄な障害物判断の処理を行わなくてもよいように構成されている。
【００５７】
上記同一判定手段２７は、進行路上に存在する物体が移動物体である場合には、あまり大きいものが存在するとは考えられないので、登録されている物体が静止物体か移動物体かによって判定条件を変更するように構成されている。
【００５８】
上記進行路推定手段２８は、車速センサ５及び舵角センサ７によって検出される自車両の車速Ｖと舵角φに基づいて自車両の進行路を推測するもので、具体的には進行路の曲率半径Ｒ1 を、次の式によって算出することによって行う。
【００５９】
Ｒ1 ＝（１＋Ａ・Ｖ2 ）・ＬB ・Ｎ／φ
但し、Ａ  ：スタビリティファクタ
Ｎ  ：ステアリングギヤ比
ＬB ：ホイールベース
【００６０】
また、ヨーレートセンサ８によって検出される自車両のヨーレートγと車速Ｖに基づいて、自車両の進行路を予想することもでき、その場合の進行路の曲率半径Ｒ2 は次の式で算出される。
【００６１】
Ｒ2 ＝Ｖ／γ
【００６２】
ところで、高速道路等の曲線部にカントがあるときには、舵角φは実際の自車両の旋回角度と一致せず、この場合、舵角φに基づいて予想される自車両の進行路の曲率半径は、実際の曲率半径より大きくなる。また、自車両が直進走行しているときでも、ステアリングハンドルは左右に微妙に操舵されるのが普通であるから、舵角φに追従して車両の進行路を予想すると、その予想された進行路が実際の進行路と一致しなくなる場合がある。そこで、舵角φが所定値よりも小さいときは、ヨーレートγ及び車速Ｖから算出される進行路の曲率半径Ｒ2 を選択し、舵角φが所定値以上のときには、進行路の曲率半径Ｒ1 ，Ｒ2 のうち小さい方を選択するのが好ましい。即ち、自車両がカントを有する曲線道路上を旋回するときには、ステアリングハンドルを大きく操舵しなくても、自車両はカントにより旋回運動をすることから、自車両に発生するヨーレートに基づいて、曲率半径Ｒ2 を求めることにより自車両の進行路が的確に予想され、また、自車両が急激な旋回走行をするときには、大きな値となる舵角φに対応した曲率半径Ｒ1 が選択される一方、自車両が直線走行するときには、ステアリングハンドルはわずかに操作されるが、ヨーレートγは生じないので、このヨーレートγに基づき、直線道路であると予想された曲率半径Ｒ2 が選択される。
【００６３】
続いて、コントロールユニット４による処理の流れについて説明する。
【００６４】
＜基本制御＞
図４に示すように、スタートすると、まず、レーダヘッドユニット３によって検出された物体についてのデータの前処理が物体決定手段２１によって行われる（ステップＳ1 ）。即ち、レーダヘッドユニット３のスキャン角度範囲３０°を３００の部分に等角度分割し、各角度毎の物体（具体的には物体の全部とは限らず、一部である場合もある）、具体的には距離データ（自車両から、自車両前方に位置する物体までの距離についてのデータ）のうち、自車両から最短距離の物体を、障害物検知に最も適する最適値としてピックアップする。
【００６５】
それから、ピックアップされた各物体の属性（大きさ、方位、距離、相対速度等）に基づき、予想領域設定手段２３が、一定時間経過後に各物体が移動するであろうと予想される予想領域を設定すると共に、その予想領域の周囲にも物体が移動する可能性があるため、その周囲についても物体の移動がないか否かの検索を行う検索領域を、検索領域設定手段２４によって設定する（ステップＳ2)。
【００６６】
予想領域及び検索領域の設定後、物体の属性の判定を行う（ステップＳ3 ）。即ち、物体認定手段２５により、一定時間経過後に物体検出手段２２によって検出された物体と予想領域及び検索領域との比較により、物体の移動を判定し、その移動に基づき物体を認定し、今回認定（検出）された物体が、物体登録手段によってすでに登録されている物体のいずれかに属するか否かを判定する。
【００６７】
その結果に基づいて、不必要な物体（例えば登録はされているが今回検出されなかった物体）の登録が抹消され（ステップＳ4 ）、すでに登録されている、いずれの物体にも属さなかった物体は、新規な物体として新たに登録されることになる（ステップＳ5 ）。
【００６８】
そして、登録されている物体の抹消、新規な物体の登録がなされ、確定（登録）された物体に基づいて、一定条件下、障害物検知に用いる物体を選択することで、障害物として登録される物体の総数が所定数以下となるように制限し（ステップＳ6 ）、それに続いて、所定数以下に制限された各物体について、その物体の属性に基づき、障害物となり得る可能性がある物体の属性（大きさ、方位、距離、相対速度等）を変更する（ステップＳ7 ）。
【００６９】
このようにして、検出された物体についての一連の処理が終了し、障害物となり得る可能性がある物体が選択され登録されると、選択され登録された物体について、物体同士の属性を順に比較して、それらの物体が同一の物体に属するものであるか否かを判定する同一判定処理を行い（ステップＳ8 ）、所定数以下に制限された物体をグループ化していくつかの物体の塊として把握して、リターンする。
【００７０】
このようにすれば、グループ化された物体は１つの物体の塊に属するものであるから、それらの物体の間では相対速度差がないことになり、各物体ごとに判断する場合に比して、誤識別が少なくなり、正確に衝突判定等の障害物判断を行うことができる。
【００７１】
＜物体までの距離の検出＞
図５に示すように、スタートすると、まず、レーダヘッドユニット３のスキャン回数ｉ（ｉ＝１，２，３）をリセットして０にする（ステップＳ11）。即ち、ｉ＝０とする。
【００７２】
そして、１回スキャンを行うことから、スキャン回数ｉをインクリメントしてｉ＋１とし（ステップＳ12）、その後、ｉ＝４であるか否かを判定する（ステップＳ13）。
【００７３】
ｉ＝４でなければ、レーダヘッドユニット３のスキャン角度範囲３０°を３００の部分に等角度分割してなる各角度部分ごとの番号ｊ（ｊ＝１，…，３００）をリセットして０とする（ステップＳ14）。即ち、ｊ＝０とする。
【００７４】
それから、角度部分ごとの番号ｊをイクリメントしてｊ＋１とし（ステップＳ15）、ｊ＝３００であるか否かを判定し（ステップＳ16）、ｊ＝３００である場合には、すべての角度部分について終了しているので、ステップＳ12にリターンする一方、ｊ＝３００でない場合にはステップＳ17に移行して、ｉ＝１であるか否かを判定する。
【００７５】
ｉ＝１であれば、第１回目のスキャンであるから、第１回目のスキャンの各角度部分に対応する角度データdt(1,j) を、今回入力された、物体についての距離データinp-data(j) とし（ステップＳ18）、ステップＳ15にリターンする一方、ｉ＝１でなければ、ステップＳ19に移行して、ｉ＝２であるか否かを判定する。ｉ＝２であれば、第２回目のスキャンであるから、第２回目のスキャンの各角度部分に対応する角度データdt(2,j) を、今回入力された、物体についての距離データinp-data(j) とし（ステップＳ20）、ステップＳ15にリターンする一方、ｉ＝２でなければ、第３回目のスキャンであるから、第３回目のスキャンの各角度部分に対応する角度データdt(3,j) を、今回入力された、物体についての距離データinp-data(j) とし（ステップＳ21）、ステップＳ15にリターンする。
【００７６】
一方、ステップＳ13の判定において、ｉ＝４であれば、リセットによりｊ＝０とし（ステップＳ22）、それから、各角度部分ごとの番号ｊをインクリメントしてｊ＋１とし（ステップＳ23）、ｊ＝３００であるか否かを判定し（ステップＳ24）、ｊ＝３００である場合には、リセットによりｉ＝０とし（ステップＳ25）、ステップＳ12にリターンする一方、ｊ＝３００でない場合にはステップＳ26に移行して、まず、第２回目のスキャンの角度部分（番号ｊ）の物体についての距離データdt(2,j) が第１回目のスキャンの角度部分（番号ｊ）の物体についての距離データdt(1,j) より小さいか否かを判定し、距離データdt(2,j) が距離データdt(1,j) より小さい場合には、さらに距離データdt(2,j) が第２回目のスキャンの角度部分（番号ｊ）の物体についての距離データdt(3,j) より小さいか否かを判定する（ステップＳ27）。
【００７７】
距離データdt(2,j) が距離データdt(3,j) より小さい場合には、距離データdt(2,j) が最短値であるから、角度部分ごとの距離データdata(j) として距離データdt(2,j) を採用し（ステップＳ28）、ステップＳ23にリターンする一方、距離データdt(2,j) が距離データdt(3,j) より小さくない場合には、距離データdt(3,j) が最短値であるから、角度部分ごとの距離データdata(j) として距離データdt(3,j) を採用し（ステップＳ29）、ステップＳ23にリターンする。
【００７８】
一方、ステップＳ26の判定において、距離データdt(2,j) が距離データdt(1,j) より小さくない場合にはさらに距離データdt(1,j) が距離データdt(3,j) より小さいか否かを判定する（ステップＳ30）。距離データdt(1,j) が距離データdt(3,j) より小さい場合には、距離データdt(1,j) が最短値であるから、角度部分ごとの距離データdata(j) として距離データdt(1,j) を採用し（ステップＳ31）、ステップＳ23にリターンする一方、距離データdt(1,j) が距離データdt(3,j) より小さくない場合には、距離データdt(3,j) が最短値であるから、角度部分ごとの距離データdata(j) として距離データdt(3,j) を採用し（ステップＳ32）、ステップＳ23にリターンする。
【００７９】
従って、レーダヘッドユニット３のスキャン角度範囲３０°を等角度分割してなる３００の角度部分について、それぞれ３回づつ距離データが得られるが、各角度部分ごとに最短値が確定データとして採用されることとなる。
【００８０】
＜物体の大きさの検出＞
図６に示すように、スタートすると、レーダヘッドユニット３のスキャン回数ｉが５回以下であるか否かを判定し（ステップＳ36）、５回以下であれば、ステップＳ37に移行し、次の式により、各角度部分（番号ｊ）についての物体の大きさＯＢ-size(j)を演算し、その後、スキャン回数ｉをインクリメントしてｉ＋１とし（ステップＳ38）、リターンする。
【００８１】
ＯＢ-size(j)＝（ｉ−１）／ｉ×ＯＢ-size(j)
＋１／ｉ×ＯＢ-N-size(j)
【００８２】
それから、検出回数が５回を越えると、今回検知された物体の大きさＯＢ-N-size(j)が、すでに登録されている物体の大きさＯＢ-size(j)についての所定の範囲内に属するか否かが判定される（ステップＳ39）。
【００８３】
そして、所定の範囲内に属すれば、物体の大きさＯＢ-size(j)を、今回検知された物体の大きさＯＢ-N-size(j)として（ステップＳ40）、ステップＳ38を経て、リターンする。一方、所定範囲内に属さなければ、今回検知された物体の大きさＯＢ-N-size(j)が、同一の角度部分（番号ｊ）において平均処理された物体の大きさＯＢ-size(j)よりも大きいか否かが判定され（ステップＳ41）、大きければ、今回検出された物体の角度データの最小値ang-N-min(j)が、登録されている物体の角度データの最小値ang-min(j)に等しいか否かを判定する（ステップＳ42）一方、大きくなければ、予想される物体予想位置を修正し（ステップＳ43）、ステップＳ40及びステップＳ38を経て、リターンする。
【００８４】
ステップＳ42の判定で、等しければ、予想される物体予想位置を登録されている角度データの最小値ang-min(j)に合せて修正し（ステップＳ44）、ステップＳ40及びステップＳ38を経て、リターンする。一方、等しくなければ、さらに、今回検出された物体の角度データの最大値ang-N-max(j)が、登録されている物体の角度データの最大値ang-max(j)に等しいか否かを判定する（ステップＳ45）。そして、今回検出された物体の角度データの最大値ang-N-max(j)が、登録されている物体の角度データの最大値ang-max(j)に等しければ、予想される物体予想位置を登録されている物体の角度データの最大値ang-max(j)に合せて修正する（ステップＳ46）一方、等しくなければ、予想される物体予想位置に修正し（ステップＳ47) 、ステップＳ40及びステップＳ38を経て、リターンする。
【００８５】
尚、図６に示す制御では、検出回数が５回以上になると、物体の大きさが確定し変化しないように取扱っているが、検出回数が所定回数経過するごとに物体の大きさを計算し直して更新することもできる。
【００８６】
＜物体の予想領域設定＞
図７において、スタートすると、先ず、検出された物体の属性に基づき該物体が一定時間経過後に移動すると予想される、物体予想位置を含む物体予想領域を設定する（ステップＳ51〜Ｓ55）。ここで、図８に示すように、登録（確定）されている物体について、自車両から物体基準位置までの距離をＯＢ-dist 、自車両に対する物体基準位置の方位（角度）をＯＢ-ang、物体の左右方向の大きさをＯＢ-size 、物体の前後方向の大きさをＯＢ-div、領域端（角度データ）をＯＢ-min（左側）、ＯＢ-max（右側）でそれぞれ表わす。今回検出されると予想される物体の予想位置について、距離はＯＢ-dist-N 、方位はＯＢ-ang-N、前後方向の大きさＯＢ-div-N、予想位置の領域端ＯＢ-min-N（左側）、ＯＢ-max-N（右側）でそれぞれ表わす。尚、自車両に対する物体の相対速度はr-vel 、自車両に対する物体の相対角速度はａ-velでそれぞれ表わす。
【００８７】
具体的には、まず、物体予想位置が次の式に基づいて設定される（ステップＳ51）。
【００８８】
ＯＢ-dist-N ＝ＯＢ-dist −ｒ-vel×ｔ
ＯＢ-ang-N  ＝ＯＢ-ang−a-vel ×ｔ
ＯＢ-min-N  ＝ＯＢ-ang-N−ＯＢ-size ／２
ＯＢ-max-N  ＝ＯＢ-ang-N＋ＯＢ-size ／２
ＯＢ-div-N  ＝ＯＢ-div
【００８９】
それから、物体予想位置の基準位置までの距離ＯＢ-dist-N が所定距離α1 （しきい値）を越えるか否かを判定し（ステップＳ52）、その結果に応じて、物体予想位置の周囲に物体予想領域を設定する（図８破線参照）。即ち、距離ＯＢ-dist-N が所定距離α1 を越えれば、物体予想領域の前後方向の長さＯＢ-SC-div をａ1 とする（ステップＳ53）一方、越えなければ、物体予想領域の前後方向の長さＯＢ-SC-div をａ2 （＞ａ1)とする（ステップＳ54）。これによって、自車両前方の所定距離α1 を越えない場合は、越える場合よりも、物体予想領域の前後方向の長さＯＢ-SC-div が大きくなるように変更されることとなり、検出される物体についてのデータのばらつき、ノイズの影響を受けないようにして検出精度を高めている。
【００９０】
その後、物体予想領域の領域端（左側）ＯＢ-SC-min をＯＢ-ang-N−β1 ／２に，領域端（右側）ＯＢ-SC-max をＯＢ-ang-N＋β1 ／２に設定して（ステップＳ55）、物体予想位置の基準位置ＯＢ-ang-Nを中心にして角度β1 の拡がりを有するようにされる。
【００９１】
それから、今回検出された物体についてのデータの属性の判定を行う（ステップＳ56）。即ち、今回検出された物体の属性に基づき、各物体がそれぞれすでに登録されているどの物体に属するかの判定を行う（図１４及び図１５参照）。
【００９２】
そして、今回検出された物体についてのデータに基づき、物体予想位置の修正を行う。即ち、各物体に対応する物体番号ｉを０とし（ステップＳ57）、それから物体番号ｉをインクリメントしてｉ＋１とし（ステップＳ58）、物体番号ｉが最大物体個数Max-numberに等しいか否かを判定し（ステップＳ59）、等しければ、そのままリターンする。等しくなければ、物体検索領域の最小角度データMin(dt(i))（物体検索領域の領域端の角度データ）が物体予想位置の最小角度データＯＢ-min-Nよりも小さいか否かを判定する（ステップＳ60）。
【００９３】
物体検索領域の最小角度データMin(dt(i))が物体予想位置の最小角度データＯＢ-min-Nよりも小さければ、Min(dt(i))をＯＢ-min-Nとし（ステップＳ61）、物体検索領域の最大角度データMax(dt(i))（物体検索領域の領域端の角度データ）よりも物体予想位置の最大角度データＯＢ-max-Nが小さいか否かを判定する（ステップＳ62）一方、小さくなければ、直ちにステップＳ62に移行する。
【００９４】
ステップＳ62の判定において、物体検索領域の最大角度データMax(dt(i))よりも物体予想位置の最大角度データＯＢ-max-Nが小さければ、Max(dt(i))をＯＢ-max-Nとし（ステップＳ63）、ステップＳ64に移行する一方、小さくなければ、直ちにステップＳ64に移行する。
【００９５】
ステップＳ64の判定において、物体検索領域の最大前後方向長さMax-div よりも物体予想位置の前後方向長さＯＢ-div-Nが小さければ、Max-div をＯＢ-div-Nとし（ステップＳ65）、ステップＳ58に移行する一方、小さくなければ、ステップＳ65を経ることなく、ステップＳ58に移行する。
【００９６】
ところで、上述した制御において、ステップＳ52〜ステップＳ55の処理に代えて、図９に示すように構成することもできる。即ち、ステップＳ51において物体予想位置を設定した後、自車両と物体との相対速度Ｖi が所定速度Ｃ1 （しきい値）未満であるか否かを判定し（ステップＳ71）、所定速度Ｃ1 未満であれば、物体予想位置の基準位置までの距離ＯＢ-dist-N が所定距離α1 （しきい値）を越えるか否かを判定し（ステップＳ72）、越えれば、物体予想領域の前後方向の長さＯＢ-SC-div を所定値ａ1 とする（ステップＳ73）一方、越えなければ、所定値ａ2 とする（ステップＳ74）。
【００９７】
一方、相対速度Ｖi が所定速度Ｃ1 未満でなければ、ステップＳ72の処理と同様に、物体予想位置の基準位置までの距離ＯＢ-dist-N が所定距離α1 （しきい値）を越えるか否かを判定し（ステップＳ75）、越えれば、物体予想領域の前後方向の長さＯＢ-SC-div を所定値ａ3 とする（ステップＳ76）一方、越えなければ、所定値ａ4 とする（ステップＳ77）。このように、物体予想位置の基準位置までの距離ＯＢ-dist-N だけでなく、相対速度Ｖi も考慮して、物体予想領域の前後方向の長さＯＢ-SC-div を変更している。なお、ａ1 ＜ａ2 ＜ａ3 ＜ａ4 である。
【００９８】
ステップＳ71〜Ｓ77の処理の後、物体予想位置の基準位置までの距離ＯＢ-dist-N が所定距離Ｃ2 （しきい値）未満であるか否かを判定し（ステップＳ78）、物体予想位置の基準位置までの距離ＯＢ-dist-N が所定距離Ｃ2 （しきい値）未満であれば、
ＯＢ-SC-min ＝ＯＢ-ang-N−β1 ／２
ＯＢ-SC-max ＝ＯＢ-ang-N＋β1 ／２
とする（ステップＳ79）一方、物体予想位置の基準位置までの距離ＯＢ-dist-N が所定距離Ｃ2 未満でなけば、
ＯＢ-SC-min ＝ＯＢ-ang-N−β2 ／２
ＯＢ-SC-max ＝ＯＢ-ang-N＋β2 ／２
とし（ステップＳ80）、ステップ56に移行する。ここで、β1 ＜β2 である。
【００９９】
よって、自車両前方の所定距離までの範囲と、それを越える範囲とで、物体予想領域の左右方向の大きさが変更されていることになる。
【０１００】
尚、予想領域の初期値は、次のように設定される（図１０参照）。
【０１０１】
図１０において、スタートすると、サンプル回数smp が３回以下であるか否かが判定される（ステップＳ91）。５回以下であれば、物体予想位置を次の式によって、
ＯＢ-dist-N ＝ＯＢ-dist −ｖ0 ・ｔ
ＯＢ-ang-N  ＝ＯＢ-ang
と設定する（ステップＳ92）一方、５回を越えれば、物体予想位置を次の式によって、
ＯＢ-dist-N ＝ＯＢ-dist −r-vel ・ｔ
ＯＢ-ang-N  ＝ＯＢ-ang−a-vel ・ｔ
と設定する（ステップＳ93）。ここで、ｖ0 は自車速である。
【０１０２】
それから、物体予想位置の領域端ＯＢ-min-N，ＯＢ-max-N、前後方向長さＯＢ-div-Nを、
ＯＢ-min-N＝ＯＢ-ang-N−（ＯＢ-size ／２）・α
ＯＢ-max-N＝ＯＢ-ang-N＋（ＯＢ-size ／２）・α
ＯＢ-div-N＝ＯＢ-div
とする（ステップＳ94）。
【０１０３】
＜物体の検索領域設定＞
図１１において、スタートすると、まず、次の式により、物体検索領域を設定する（ステップＳ101 ）。なお、物体検索領域は、（物体検索領域）≧（物体予想領域）となるように設定される。ここで、自車両から物体検索領域までの最大距離をＯＢ-K-dist-max 、自車両から物体検索領域までの最小距離をＯＢ-K-dist-min 、物体検索領域の領域端（左側）をＯＢ-K-min、物体検索領域の領域端（右側）をＯＢ-K-maxで表わす。尚、ｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 は定数である。
【０１０４】
ＯＢ-K-dist-max ＝ＯＢ-dist-N ＋ＯＢ-div-N＋ｂ1
ＯＢ-K-dist-min ＝ＯＢ-dist-N −ｂ3
ＯＢ-K-max      ＝ＯＢ-ang-N＋ｂ2 ／２
ＯＢ-K-min      ＝ＯＢ-ang-N−ｂ2 ／２
【０１０５】
それから、検出された物体についての検知データに基づき、物体の属性を判定する（ステップＳ102 ）。即ち、今回検出された物体が物体検索領域に入るか否かを判定する（図１４及び図１５参照）。
【０１０６】
続いて、物体検索領域との関係で物体予想位置を修正する。即ち、物体識別番号ｉをリセットして０とし（ステップＳ103 ）、それから物体識別番号ｉをインクリメントしてｉ＋１とし（ステップＳ104 ）、物体識別番号ｉがmax-number（物体の最大数）に等しいか否かを判定する（ステップＳ105)。等しければ、リターンする一方、等しくなければ、検索領域の最小角度データMin(dt(i))よりも物体予想位置に最小角度データＯＢ-min-Nが大きいか否かを判定する（ステップＳ106 ）。
【０１０７】
検索領域の最小角度データMin(dt(i))よりも物体予想位置の最小角度データＯＢ-min-Nが大きければ、Min(dt(j))をＯＢ-min-Nとし（ステップＳ107 ）、それから、検索領域の最大角度データMax(dt(i))よりも物体予想位置の最大角度データＯＢ-max-Nが小さいか否かを判定する（ステップＳ108 ）一方、検索領域の最大角度データMin(dt(i))よりも物体予想位置の最大角度データＯＢ-min-Nが大きくなければ、直ちにステップＳ108 に移行し、物体検索領域の最大角度データMax(dt(i))よりも物体予想位置の最大角度データＯＢ-max-Nが小さいか否かを判定する。
【０１０８】
物体検索領域の最大角度データMax(dt(i))よりも物体予想位置の最大角度データＯＢ-max-Nが小さいと、Max(dt(i))をＯＢ-max-Nとし（ステップＳ109 ）、それから、物体検索領域までの最大距離Min(dd(i))よりも物体予想位置までの距離ＯＢ-dist-N が大きいか否かを判定する（ステップＳ110 ）一方、物体検索領域の最大角度データMax(dt(i))よりも物体予想位置の最大角度データＯＢ-max-Nが小さくなければ、直ちにステップＳ110 に移行し、物体検索領域までの最大距離Max(dd(i))よりも物体予想位置までの距離ＯＢ-dist-N が大きいか否かを判定する。
【０１０９】
物体検索領域までの最小距離Min(dd(i))よりも物体予想位置までの距離ＯＢ-dist-N が大きければ、Min(dd(i))をＯＢ-dist-N とし（ステップＳ111 ）、それから、物体検索領域までの最大距離Max(dd(i))よりも物体予想位置の前後方向の大きさＯＢ-div-Nが大きいか否かを判定する（ステップＳ112 ）一方、物体検索領域までの最小距離Min(dd(i))よりも物体予想位置までの距離ＯＢ-dist-N が大きくなければ、直ちにステップＳ112 に移行し、物体検索領域までの最大距離Max(dd(i))よりも物体予想位置の前後方向の大きさＯＢ-div-Nが大きいか否かを判定する。
【０１１０】
物体検索領域までの最大距離Max(dd(i))よりもＯＢ-div-Nが小さければ、Max(dd(i))をＯＢ-div-Nとし（ステップＳ113 ）、ステップＳ104 にリターンする一方、物体検索領域までの最大距離Max(dd(i))よりも物体予想位置の前後方向の大きさＯＢ-div-Nが小さくなければ、直ちにステップＳ104 にリターンする。
【０１１１】
＜物体の大きさの再学習・更新について＞
図１２において、今回のスキャンで物体が検出されると予想される物体予想位置の決定は、先の＜物体の予想領域設定＞において説明した図７のステップＳ51と同じく、登録（確定）されている物体の属性に基づいて次の式に基づいて行なう（ステップＳ301 ）。
【０１１２】
ＯＢ-dist-N ＝ＯＢ-dist −ｒ-vel×ｔ
ＯＢ-ang-N  ＝ＯＢ-ang−a-vel ×ｔ
ＯＢ-min-N  ＝ＯＢ-ang-N−ＯＢ-size ／２
ＯＢ-max-N  ＝ＯＢ-ang-N＋ＯＢ-size ／２
ＯＢ-div-N  ＝ＯＢ-div
【０１１３】
次の、上記予想領域の周囲に拡大設定すべき物体検索領域の決定は、先の＜物体の検索領域設定＞において説明した図１１のステップＳ101 と同じく、次の式に基づいて行なう（ステップＳ302 ）。
【０１１４】
ＯＢ-K-dist-max ＝ＯＢ-dist ＋ＯＢ-div＋ｂ1
ＯＢ-K-dist-min ＝ＯＢ-dist −ｂ1
ＯＢ-K-max      ＝ＯＢ-ang＋ｂ2 ／２
ＯＢ-K-min      ＝ＯＢ-ang−ｂ2 ／２
【０１１５】
そして、今回検出された各データと上記検索領域とを比較して該検索領域内に当該物体ｉについてのデータ（ＯＢ-dist,ＯＢ-ang）が１つでもあるか否かを判定し（ステップＳ303 ）、存在しない場合には、該データが１つも存在しない回数を表わすno.echo i のインクリメントを行なう（ステップＳ304 ）。そして、このno.echo i がその限界値no.echo limit に達すれば、no.echo i を零にリセットして当該物体ｉの登録をキャンセルするが（ステップＳ305,306 ）、限界値に達するまでは今回の物体ｉの予想位置に基づいて今回の物体ｉの位置を決定する（ステップＳ307 ）。つまり、今回の予想位置に物体ｉが存在すると仮に認定され、該物体ｉの大きさについては前回の値が用いられる。
【０１１６】
一方、ステップＳ303 において検索領域内に物体ｉのデータが存在すると判定されたときは、その以前のデータ不存在回数no.echo i が零であれば、今回の検出データに基づいて今回の物体ｉの位置を決定する（ステップＳ308,309 ）。従って、物体の大きさについては前回の値が用いられる。
【０１１７】
そうして、ステップＳ308 において、no.echo i ＝０でない（前回は当該物体ｉについてのデータが１つも存在しなかった、又は該データ不存在状態が続いていた）ときは、上記検索領域内のデータ数が３以上であるときに物体の大きさが平均処理によって再学習されて更新され、今回の物体ｉの位置は今回の検出データに基づいて決定される（ステップＳ310,311,309 ）。従って、当該物体ｉの大きさについては、以後は更新された値が用いられる。この物体の大きさの再学習・更新にあたっては、今回の検出データに基づいて平均処理によって求めた物体ｉの大きさの値（ＯＢ-size,ＯＢ-div）に所定の重みづけをして、先に求められていた該物体ｉの大きさの値との平均をとる（再学習は何回か繰り返すことができる）。
【０１１８】
従って、物体ｉの検索領域に該物体ｉのデータが一時的に得られなくなっても、その物体ｉの登録は直ちにはキャンセルされず、このデータがない状態が所定回数続いたときに初めてキャンセルされるから、物体ｉが実際には存在するにも拘らず、その登録がキャンセルされる事態を避けることができる。しかも、検出データが次に得られるようになったときに、該物体ｉの大きさが再学習・更新されるため、物体の的確な認識に有利になる。
【０１１９】
上記物体ｉのデータが得られなくなる原因としては、例えば、自車両と当該物体ｉとの間を他の物体が横切った場合や、物体ｉについて検出していた大きさが不正確（過小）であった場合がある。物体ｉの大きさを実際よりも小さく検出する原因としては、例えば、先行車両（物体ｉ）が遠方にあり、その車体後面のリフレクタによって得られる反射波が少ない場合や、悪路走行による車両のピッチングによって反射波が少なくなった場合がある。
【０１２０】
先行車両の大きさが実際よりも小さく検出された場合、この検出に基づいて設定される該先行車両の検索領域も小さいものになる。このため、先行車両のデータが車両のピッチング等によって当該検索領域内に得られなくなることがあるものである。しかし、その後に自車両と先行車両との間隔が縮まったり、上記ピッチングが収まってくると、該先行車両のデータが上記検索領域内に現われる。
【０１２１】
このように検索領域からデータが消えたり現われたりするということは、その物体の相対速度は間違っていないのに、大きさが誤っている、ということである。このため、先に説明したように、当該物体の大きさを再学習・更新するようにしているものである。
【０１２２】
ここに、上記再学習の条件をデータ数３以上としているのは（ステップＳ310 参照）、データ数が少ないまま再学習すると誤差が大きくなるためである。また、no.echo i が所定回数になったときに物体ｉの登録をキャンセルしているのは、そのような状態が長く続いた場合はその物体ｉが自車両前方からなくなったと判断することができるためである。
【０１２３】
なお、検索領域に物体ｉのデータが得られる度にその大きさの再学習・更新を行なうことも考えられるが、そうすると、その演算のためにＣＰＵの能力を高める必要があり、また、検索領域が遠方であれば、偶発的に複数の物体のデータが当該検索領域に入ったときに、それらを合わせた大きな物体と判断される。このため、当該検索領域からデータが一旦消えて再び現われたときに上記再学習・更新を行なうようにしているものである。
【０１２４】
＜物体個数の制限＞
図１３において、スタートすると、検出された物体の個数が４０個以下である否かを判定し（ステップＳ121 ）、４０個以下である場合は、物体個数の制限の条件は満たされているので、そのままリターンする一方、物体の個数が４０個以下でない場合は、障害物として仮登録される物体の個数を４０個以下に制限する必要があるので、ステップＳ122 に移行し、まず、物体を識別するために付与する物体番号ｉ，ｋをそれぞれ０とする。よって、ｉ＝０，ｋ＝０となる（ステップＳ122 ）。
【０１２５】
それから、物体番号ｉをインクリメントしてｉ＋１とし（ステップＳ123 ）、物体番号ｉがｎ（物体の最大個数）＋１に等しいか否かを判定し（ステップＳ124 ）、等しくなければ、距離に関するしきい値Ｌ0 を自車速Ｖ0 に基づいて設定する（ステップＳ125 ）。すなわち、このしきい値Ｌ0 は、例えば自車両前方５０ｍというような固定値を用いてもよいが、この例ではそれを自車速Ｖ0 に基づいて図１４に示すマップに従って決定している。
【０１２６】
次に、自車両から物体（物体番号ｉ）までの距離Ｌ(i) がＬ0 以下であるか否かが判定される（ステップＳ126 ）一方、物体番号ｉがｎ＋１に等しければ、すべての物体についての判断が終了しているので、物体番号ｉをリセットして０とする（ステップＳ127 ）。
【０１２７】
そして、自車両から物体（物体番号ｉ）までの距離Ｌ(i) がＬ0 以下であれば、ステップＳ128 に移行して、距離Ｌ(i) での進行路幅（角度で表現）２Δi を
（進行路幅＋α）／Ｌ(i)
とする。ここで、αは定数である。
【０１２８】
それから、進行路幅２Δi を設定した後、自車両からの、物体（物体番号ｉ）の方位θi がφ（進行路の中心位置の方位）−Δi より大きいか否かを判定し（ステップＳ129 ）、大きければ、さらに、物体の方位θi がφ＋Δi より小さいか否かを判定し（ステップＳ130 ）、小さければ、進行路幅Δi を左右に有する進行路上に物体（物体番号ｉ）が存在するので、INSIDEフラグを１にして（ステップＳ131 ）、ステップＳ123 にリ−タンする。一方、ステップＳ129 ，Ｓ130 の判定でＮＯの場合には、ステップＳ132 に移行して、進行路上に物体は存在しないので、INSIDEフラグを０として、ステップＳ123 にリターンする。
【０１２９】
一方、距離Ｌ(i) がＬ0 以下でなければ、相対速度Ｖi が自車速Ｖ0 に等しいか否かを判定し（ステップＳ132 ）、相対速度Ｖi が自車速Ｖ0 に等しければ、INSIDEフラグを０とし（ステップＳ146 ）、相対速度Ｖi が自車側Ｖ0 に等しくなければ、ステップＳ131 に移行して、INSIDEフラグを１とし、ステップＳ123 にリターンする。
【０１３０】
これによって、登録されたすべての物体に対して、距離Ｌ(i) ＝Ｌ0 までの進行路上に存在するか否かの判断の結果であるINSIDEフラグが付与されることとなる。
【０１３１】
また、ステップＳ127 では物体番号ｉをリセットしてｉ＝０ととした後、物体番号ｉをインクリメントしてｉ＋１とし（ステップＳ133 ）、物体番号ｉがｎ＋１に等しいか否かを判定する（ステップＳ134 ）。
【０１３２】
そして、ｉ＝ｎ＋１であれば、すべての物体についての判断が終了しているので、別の物体番号ｋをインクリメントしてｋ＋１とする（ステップＳ135 ）一方、ｉ＝ｎ＋１でなければ、INSIDEフラグが０であるか否か判定し（ステップＳ136 ）、INSIDEフラグが０であれば、障害物判断を行う必要のない物体でありそれを除くことができるので、物体総個数ｎをデクリメントしてｎ−１とする（ステップＳ137 ）、それから、物体総個数ｎが４０個以下であるか否かを判定し（ステップＳ138 ）、４０個以下であれば、物体個数の制限の条件は満たされるので、そのままリターンする。一方、ステップＳ136 の判定でINSIDEフラグが０でない場合は、ステップＳ138 の判定で物体総個数ｎが４０個以下でない場合は、ステップＳ127 にリターンする。
【０１３３】
ステップＳ135 で物体番号ｋをインクリメントしてｋ＋１とした後、物体番号ｋがｎ＋１に等しいか否かを判定し（ステップＳ139 ）、ｋ＝ｎ＋１であれば、物体個数の制限の条件を満たすために物体個数を減らす必要があるので、最も遠くに位置する物体１個だけをキャンセルし（ステップＳ140 ）、それから、物体総個数ｎをデクリメントしてｎ−１とし（ステップＳ141 ）、物体個数が４０個以下であるか否かを判定し（ステップＳ142 ）、４０個以下であれば、物体個数の制限の条件を満たすので、そのままリターンする一方、４０個以下でなければ、物体個数の制限の条件を満たすまで、最も遠くに位置する物体１個だけをキャンセルする処理を繰返し、ステップＳ140 にリターンする。
【０１３４】
一方、物体番号ｋがｎ＋１でなければ、物体（物体番号ｋ）の中心位置が進行路中心線を基準に所定角度の範囲内にあるか否か、即ち物体の中心位置が所定角度の範囲のＴmin （左側）とＴmax （右側）との間にあるか否かを判定し（ステップＳ143 ）、それらの間にあればｎをデクリメントしてｎ−１とし（ステップＳ144 ）、物体個数が４０個以下であるか否かを判定し（ステップＳ145 ）、４０個以下であれば、リターンする。一方、４０個以下でなければ、ステップＳ135 にリターンする。物体の中心位置が、Ｔmin （左側）とＴmax （右側）との間にない場合も、ステップＳ135 にリターンする。
【０１３５】
このようにして、自車両前方の距離Ｌ0 までは、進行路の中心線を基準に所定幅の範囲に存在する物体を障害物として選択し、距離Ｌ0 を越える範囲では、進行路の中心線を基準に所定角度の範囲に存在する物体を障害物として選択し、障害物検知の対象となる物体の個数が４０個以下に制限されることとなる。
【０１３６】
ここで、ステップＳ125 における距離しきい値Ｌ0 の設定において、図１４に示すように自車速Ｖ0 が高くなるに従ってしきい値Ｌ0 が大きく（従って距離が長く）なっているのは次の理由による。
【０１３７】
まず、物体の障害物としての選択登録が、Ｌ0 よりも近距離では進行路の中心線を基準とする所定幅内の狭い範囲（Ｌ0 よりも遠距離の場合に比べて狭い範囲）で行なわれるのは、自車両が現在の進行路からその側方へ逸れる可能性は自車両に近い位置では少なく、従って、進行路の側方に存在する物体は自車両に近いものほど障害物となる可能性が少ないからである。そして、自車速Ｖ0 が高くなると、自車両から比較的遠い位置でも進行路から側方へ逸れる可能性が少なくなり、該側方に存在する物体は障害物になり難くなるため、上記しきい値Ｌ0 を大きくして、より障害物となり易い物体を多く選択登録できるようにしているものである。
【０１３８】
なお、図１４のマップに代えて、自車速Ｖ0 と距離しきい値Ｌ0 との関係が一次関数（正比例の関係）になっているものや、自車速のＶ0 の増加に従ってしきい値Ｌ0 がステップ状に高くなっていくものを採用してもよい。
【０１３９】
また、上記例では、ステップ140 において、遠くの物体からキャンセルするようにしているが、自車両との相対速度が小さい物体からキャンセルを実行していくようにしてもよい。相対速度が小さくなるほど当該物体が自車両の障害物となる可能性は少なくなる、と考えられる。
【０１４０】
また、他のキャンセル基準としては次のものがある。それは、Ｌ0 よりも近距離では、物体ｉのデータ（ＯＢ-dist,ＯＢ-ang）に基づいて自車両が当該物体ｉに到達するための旋回半径Ｒt ＝ＯＢ-dist/｛２sin （ＯＢ-ang）｝を求め、これと自車両の旋回半径Ｒとの差による必要横加速度ａ＝Ｖ0 2 ×｜Ｒt −Ｒ｜を求め、該横加速度ａが基準値ａ0 以上であるときに、該物体ｉが障害物となる可能性が少ないとしてキャンセルし、Ｌ0 よりも遠距離では、物体ｉの点と、自車両の進行路上の自車両から距離ＯＢ-dist （物体ｉの距離）離れた点との角度差Δθｉを求め、これに物体ｉの角速度γｉを乗じたキャンセル評価量Ｃｉ＝Δθｉ×γｉを求め、該評価量Ｃｉが基準値Ｃ0 よりも大きいときに当該物体ｉを自車両の障害物になる可能性が少ないとしてキャンセルする、というものである。
【０１４１】
＜検知データの属性の判定＞
図１５において、スタートすると、判定されていない物体についての検知データがあるか否かが判定され（ステップＳ151 ）、検知データがあれば、その検知データについての距離dist及び方位ang を読み込む（ステップＳ152 ）一方、検知データがなければ、そのままリターンする。
【０１４２】
検知データの距離dist及び方位ang を読み込んだ後、現在登録されているすべての物体に対して、物体予想位置を含む物体予想領域に入るか否かの判定を行い（ステップＳ153 ）、１つの物体予想領域のみに入る場合には、その物体に属する物体であると判定し（ステップＳ154 ）、複数の物体予想領域に入る場合には、その中で一番小さい物体に属する物体であると判定し（ステップＳ155 ）、リターンする一方、どの物体予想領域にも入らない場合には、現在登録されているすべての物体に対してそれらの物体検索領域に入るか否かの判定を行う（ステップＳ156 ）。尚、ステップＳ155 において、その中で一番小さい物体に属する物体と判定するとは、例えば、検知データが２つの物体（物体Ｎ０．ａ，ｂ）に仮に属するとされたとすると、それらの横方向の大きさＯＢ-size(a)，ＯＢ-size(b)を比較し、それらのうちの小さい方の物体に属する、と処理することを意味する。これは、物体の大きさが徐々に大きくなって行くのを防止するためである。
【０１４３】
１若しくは複数の物体検索領域に入る場合には、入ったすべての物体検索領域の、物体予想領域から検知データまでの距離を算出し（ステップＳ157 ）、続いて、入った物体検索領域が１つであるか否かを判定する（ステップＳ158 ）。１つであれば、さらに、算出された物体予想領域までの距離が設定値以下であるか否かを判定し（ステップＳ159 ）、設定値以下であれば、その物体に属するデータであると判定し（ステップＳ160 ）、リターンする一方、設定値以下でなければ、新規物体のデータであると判定する（ステップＳ161 ）。
【０１４４】
また、ステップＳ158 の判定で入った物体検索領域がひとつでなければ、各物体予想領域から検知データまでの距離の一番小さい物体を選択して（ステップＳ162 ）、ステップＳ159 に移行する。
【０１４５】
ここで、物体予想領域から検知データまでの距離の一番小さい物体を選択しているのは、距離の一番小さい物体に属するのが最も確からしいと考えられるからである。
【０１４６】
また、ステップＳ156 の判定で、どの物体検索領域にも入らない場合には、新規物体のデータであると判定し（ステップＳ163 ）、リターンする。
【０１４７】
ステップＳ153 における判定は、具体的には、次のように行われる。
【０１４８】
図１６に示すように、ステップＳ152 で、あるデータの距離dist、方位ang を読み込んだ後、まず、物体番号ｉを１とし（ステップＳ171 ）、それから、それの方位ang が物体予想領域の左右方向の領域端ＯＢ-min(i) ，ＯＢ-max(i) の間にあるか否かを判定する（ステップＳ172 ）。
【０１４９】
方位ang が物体予想領域の左右方向の領域端ＯＢ-min(i) ，ＯＢ-max(i) の間にあれば、さらに、距離distが物体予想領域の前後方向の範囲内に入るか否か、即ち物体基準距離ＯＢ-dist(i)とそれに前後方向の拡がりＯＢ-divを加えた範囲内に入るか否かの判定を行い（ステップＳ173 ）、入っていれば、この検知データは物体ｉに仮に属するとし（ステップＳ174 ）、ステップＳ175 に移行する一方、ステップＳ172 ，Ｓ173 での判定がＮＯの場合は、直ちにステップＳ175 に移行する。
【０１５０】
ステップＳ175 においては、物体番号ｉが登録物体個数Ｉに等しいか否かを判定し、等しければ、ステップＳ176 に移行し、この検知データの仮に属する物体の個数がいくつ出るか判定する（ステップＳ177 ）一方、等しくなければ、物体番号ｉをインクリメントしてｉ＋１とし（ステップＳ178 ）、ステップＳ172 にリターンし、ｉ＝Ｉとなるまでこれを繰り返すことになる。
【０１５１】
そして、物体の個数が０のときはステップＳ157 に移行し、物体の個数が１のときはステップＳ155 に移行し、さらに物体の個数が複数である場合には、ステップＳ156 に移行する（図１５参照）。
【０１５２】
＜物体の属性変更＞
図１７において、スタートすると、まず、物体番号ｉをリセットして０とし（ステップＳ181 ）、それから、物体番号ｉをインクリメントしてｉ＋１とし（ステップＳ182 ）、それから、物体番号ｉがMax-number（物体最大個数）に等しいか否かを判定する（ステップＳ183 ）。等しければ、そのままリターンする一方、等しくなければ、今回検出された物体（物体番号ｉ）の大きさＯＢ-size-N がＯＢ-size(i)−off-sizeより大きく、かつＯＢ-size(i)＋off-sizeより小さいか否かを判定する（ステップＳ184 ）。ＹＥＳの場合は、物体の領域端（右側）ＯＢ-maxを今回検出された物体の領域端（右側）ＯＢ-max-N、物体の領域端（左側）ＯＢ-minを今回検出された物体の領域端（右側）ＯＢ-min-Nとし（ステップＳ185 ）、それから、それらの平均（ＯＢ-max＋ＯＢ-min）／２を物体の方位ＯＢ-angとし（ステップＳ186 ）、ステップＳ183 にリターンする。一方、ＮＯの場合には、物体の大きさＯＢ-size(i)が今回検出された物体の大きさＯＢ-size-N(i)よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ187 ）。
【０１５３】
ステップＳ187 の判定で、ＹＥＳの場合には、物体の領域端（左側）ＯＢ−min(i)と今回検出された物体の領域端（左側）ＯＢ−min-N(i)とが等しいか否かを判定する（ステップＳ188 ）一方、ＮＯの場合には、物体の領域端（右側）ＯＢ−max 、物体の領域端（左側）ＯＢ-minをそれぞれ、ＯＢ-ang-N＋ＯＢ-size/2 ×α，ＯＢ-ang-N−ＯＢ-size/2 ×α2 とし（ステップＳ189 ）、ステップＳ186 に移行する。ここで、α2 は長さを角度に変更するための係数である。
【０１５４】
ステップＳ188 の判定で、ＹＥＳの場合には、ＯＢ-max、ＯＢ-minをそれぞれ、ＯＢ-min-N＋ＯＢ-size ，ＯＢ-min-Nとし（ステップＳ190 ）、ステップＳ186 に移行する一方、ＮＯの場合には、ＯＢ-max(i) とＯＢ-max-N(i) とが等しいか否かを判定する（ステップＳ191 ）。
【０１５５】
ステップＳ191 の判定で、ＹＥＳの場合には、ＯＢ-max、ＯＢ-minをそれぞれ、ＯＢ-max-N，ＯＢ-max-N＋ＯＢ-size とし（ステップＳ192 ）、ステップＳ186 に移行する一方、ＮＯの場合には、ＯＢ-min(i) よりもＯＢ-min-N(i) が小さいか否かを判定する（ステップＳ193 ）。
【０１５６】
ステップＳ193 の判定で、ＹＥＳの場合には、さらに、ＯＢ-max(i) よりもＯＢ-max-N(i) が大きいか否かを判定する（ステップＳ194 ）一方、ＮＯの場合には、ＯＢ−max 、ＯＢ-minをそれぞれ、ＯＢ-min-N−ＯＢ-size ×α2 ，ＯＢ-min-Nとし（ステップＳ195 ）、ステップＳ186 に移行する。
【０１５７】
ステップＳ194 の判定で、ＹＥＳの場合には、ＯＢ-max，ＯＢ-minをそれぞれＯＢ-ang-N＋ＯＢ-size/2 ×α2 ，ＯＢ-ang-N−ＯＢ-size/2 ×α2 とする（ステップＳ195 ）一方、ＮＯの場合には、ＯＢ-max、ＯＢ-minをそれぞれ、ＯＢ-max-N，ＯＢ-max-N＋ＯＢ-size ×αとし（ステップＳ196 ）、ステップＳ186 に移行する。
【０１５８】
＜新規物体の登録＞
図１８において、スタートすると、どこにも属さなかった物体（検知データ、番号ｉ）の距離dist(i) ，角度ang(i)を読み込み（ステップＳ221 ）、次の式に基づき、最小角度データang-min(i)、最大角度データang-max(i)、最短距離データdist-min(i) 、最遠距離データdist-max(i) を演算する（ステップＳ222 ）。
【０１５９】
ang-min(i)  ＝ang(i)−ang-offset
ang-max(i)  ＝ang(i)＋ang-offset
dist-min(i) ＝dist(i) −dist-offset
dist-max(i) ＝dist(i) ＋dist-offset
【０１６０】
それから、変数ｊを最小角度データang-min(i)とし（ステップＳ223 ）、それから変数ｊをインクリメントしてｊ＋１とし（ステップＳ224 ）、物体（検知データ、番号ｊ）についての距離dist(j) が、dist-min(i) とdist-max(i) との間にあるか否かを判定し（ステップＳ225 ）、dist-min(i) とdist-max(i) との間にあれば、この検知データ（番号ｊ）は物体ｉに属するとし（ステップＳ226 ）、ｊがang-max(i)＋１であるか否かを判定する（ステップＳ227 ）。一方、それらの間になければ、直ちにステップＳ227 に移行し、変数ｊがang-max(i)＋１であるか否かを判定する。
【０１６１】
変数ｊがang-max(i)＋１であれば、ang-min(i)からang-max(i)までのすべてのang(i)についての判定が終了したので、次の式に基づき、ＯＢ-min，ＯＢ-max，ＯＢ-ang，ＯＢ-dist を設定し（ステップＳ228 ）、リターンする一方、変数がang-max(i)＋１でなければ、ステップＳ224 に戻る。
【０１６２】
ＯＢ-min  ＝Ｍin（ang(i)）
ＯＢ-max  ＝Ｍax（ang(i)）
ＯＢ-ang  ＝（ＯＢ-min＋ＯＢ-max）／２
ＯＢ-dist ＝Ｍin（dist(i) ）
【０１６３】
＜物体の同一判定＞
図１９において、スタートすると、２つの物体（物体番号ｊ，ｉ）について同一であるか否かを判定するために、それぞれの物体の属性、具体的には相対速度Ｖ(j) ，Ｖ(i) 、前後方向の大きさＯＢ-div(j) ，ＯＢ-div(i) 、横方向の大きさＯＢ-size(j)，ＯＢ-size(i)、物体の方位ＯＢ-ang(j) ，ＯＢ-ang(i) を読み込み（ステップＳ231 ，Ｓ232 ）、それから、変数Ｋ＝１、Ｉ＝１とする（ステップＳ233 ，Ｓ234 ）。
【０１６４】
それに続いて、同一物体については判断する必要がないので、変数Ｋと変数Ｉとが不等であるか否かが判定され（ステップＳ235 ）、それらが不等であれば、重複判断を回避するために、物体（物体番号ｉ）の左右方向の大きさＯＢ-size(i)が物体（物体番号ｊ）の左右方向の大きさＯＢ-size(j)より小さいか否かを判定する（ステップＳ236 ）。
【０１６５】
物体（物体番号ｉ）の左右方向の大きさＯＢ-size(i)が物体（物体番号ｊ）の左右方向の大きさＯＢ-size(j)より小さければ、ばらつきを制限するために、物体（物体番号ｉ）の前後方向の大きさＯＢ-div(i) と物体（物体番号ｊ）の前後方向の大きさＯＢ-div(j）との差の絶対値が所定値α以下であるか否かを判定する（ステップＳ237 ）。所定値α以下であれば、物体（物体番号ｉ）の方位ＯＢ-ang(i) と物体（物体番号ｊ）の方位ＯＢ-ang(j) の差の絶対値が所定値β以下であるか否かを判定する（ステップＳ238 ）。所定値β以下であれば、物体（物体番号ｉ）との相対速度Ｖ(i) と、物体（物体番号j ）との相対速度Ｖ(j) との差の絶対値が所定値γ以下であるか否かを判定する（ステップＳ239 ）。所定値γ以下であれば、それらの相対速度Ｖ(i) 及びＶ(j) が共に自車両の車速Ｖ0 に不等であるか否か即ち静止物体であるか移動物体であるかを判定する（ステップＳ240 ）。
【０１６６】
共に車速Ｖ0 に不等であれば、移動物体であり、同一物体としての大きさが所定値δ以下であるか否かを判定する（ステップＳ241 ）一方、共に車速Ｖ0 に不等でなければ、静止物体であり、同一物体としての大きさが所定値ε（＞δ）以下であるか否かを判定する（ステップＳ242 ）。所定値εを所定値δより大きくしているのは、移動物体の場合は車両等で大きさがある程度制限されるが、静止物体の場合はそのような制限がなく、ある程度大きいものも考えられるからである。
【０１６７】
所定値δ，ε以下であれば、物体（物体番号ｊ）は物体（物体番号ｉ）に属するものとし（ステップＳ243 ）、改めて物体（物体番号ｉ）の属性を登録し、そして物体（物体番号ｊ）の属性を削除する（ステップＳ244 ）。一方、所定値δ，ε以下でなければ、変数ＩをインクリメントしてＩ＋１とし（ステップＳ245 ）、変数Ｉがobject-max（物体最大個数）になったか否かを判定する（ステップＳ246 ）。変数Ｉがobject-maxに等しければ、変数Ｋに１を加算してＫ＋１とし（ステップＳ247 ）、変数Ｋがobject-maxになったか否かを判定する（ステップＳ248 ）一方、等しくなければ、ステップＳ235 にリターンする。そして、変数Ｋがobject-maxに等しければ、そのままリターンする一方、等しくなければ、ステップＳ234 にリターンする。
【０１６８】
尚、ステップＳ235 〜Ｓ242 の判定において、ＮＯである場合には、ステップＳ245 に移行する。
【０１６９】
ここで、物体の属性の登録は、例えば図２０に示すように行われる。
【０１７０】
図２０において、スタートすると、物体（物体番号ｉ）の領域端（右側）ＯＢ-max(i) が物体（物体番号ｊ）の領域端（右側）ＯＢ-max(j) よりも大きいか否かを判定し（ステップＳ201 ）、大きくなければ、物体（物体番号ｉ）の領域端（右側）ＯＢ-max(i) を物体（物体番号ｊ）の領域端（右側）ＯＢ-max(j) とし（ステップＳ202 ）、それから、物体（物体番号ｉ）の領域端（左側）ＯＢ-min(i) が物体（物体番号ｊ）の領域端（左側）ＯＢ-min(j) より小さいか否かを判定する（ステップＳ203 ）一方、大きければ、直ちにステップＳ203 に移行して、物体（物体番号ｉ）の領域端（左側）ＯＢ-min(i) が物体（物体番号ｊ）の領域端（左側）ＯＢ-min(j) より小さいか否かを判定する。
【０１７１】
物体（物体番号ｉ）の領域端（左側）ＯＢ-min(i) が物体（物体番号ｊ）の領域端（左側）ＯＢ-min(j) より小さくなければ、物体（物体番号ｉ）の領域端（左側）ＯＢ-min(i) を物体（物体番号ｊ）の領域端（左側）ＯＢ-min(j) とし（ステップＳ204 ）、今回検出された物体（物体番号ｉ）までの距離ＯＢ-dist-N(i)が今回検出された物体（物体番号ｊ）までの距離ＯＢ-dist-N(j)より小さいか否かを判定する（ステップＳ205 ）一方、小さければ、直ちにステップＳ205 に移行し、今回検出された物体（物体番号ｉ）までの距離ＯＢ-dist-N(i)を今回検出された物体（物体番号ｊ）までの距離ＯＢ-dist-N(j)より小さいか否かを判定する。
【０１７２】
今回検出された物体（物体番号ｉ）までの距離ＯＢ-dist-N(i)が今回検出された物体（物体番号ｊ）までの距離ＯＢ-dist-N(j)より小さければ、今回検出された物体（物体番号ｉ）までの距離ＯＢ-dist-N(i)を物体（物体番号ｉ）までの距離ＯＢ-dist(i)とする（ステップＳ206 ）一方、小さくなければ、今回検出された物体（物体番号ｊ）までの距離ＯＢ-dist-N(j)を物体（物体番号i ）までの距離ＯＢ-dist(i)とし（ステップＳ207 ）、その後、今回検出された物体（物体番号ｉ）の前後方向長さＯＢ-div-N(i) が今回検出された物体（物体番号ｊ）の前後方向長さＯＢ-div-N(j) より小さいか否かを判定する（ステップＳ208 ）。
【０１７３】
今回検出された物体（物体番号ｉ）の前後方向長さＯＢ-div-N(i) が今回検出された物体（物体番号ｊ）の前後方向長さＯＢ-div-N(j) より小さければ、今回検出された物体（物体番号ｉ）の前後方向長さＯＢ-div-N(i) を物体（物体番号ｉ）の前後方向長さＯＢ-div(i) とする（ステップＳ209 ）一方、今回検出された物体（物体番号ｉ）の前後方向長さＯＢ-div-N(i) が今回検出された物体（物体番号ｊ）の前後方向長さＯＢ-div-N(j) より小さくなければ、今回検出された物体（物体番号ｊ）の前後方向長さＯＢ-div-N(j) を物体（物体番号ｉ）の前後方向長さＯＢ−div(i)とし（ステップＳ210 ）、物体（物体番号ｉ）の左右方向の大きさＯＢ-size(i)を（ＯＢ-max(i) −ＯＢ-min(j) ）×ＯＢ-dist(i)×αとする（ステップＳ211 ）。αは定数である。
【０１７４】
ところで、車両が高速道路を走行している場合には、上記制御を簡略化して、次のように行うこともできる。尚、高速道路を走行しているか否かの判定は、例えば車速が８０km/h以上であるか否かにより判定することができる。
【０１７５】
図２１において、スタートすると、２つの物体（物体番号ｊ，ｉ）について物体の属性を読み込み（ステップＳ251 ，Ｓ252 ）、それから、変数Ｋ＝１、Ｉ＝１とする（ステップＳ253 ，Ｓ254 ）。
【０１７６】
それに続いて、物体（物体番号ｉ）の左右方向の大きさＯＢ-size(i)が物体（物体番号ｊ）の左右方向の大きさＯＢ-size(j)より小さいか否かを判定する（ステップＳ255 ）。
【０１７７】
物体（物体番号ｉ）の左右方向の大きさＯＢ-size(i)が物体（物体番号ｊ）の左右方向の大きさＯＢ-size(j)より小さければ、ＯＢ-ang(i) とＯＢ-ang(j）との差の絶対値が所定値α以下であるか否かを判定する（ステップＳ256 ）。所定値α以下であれば、相対速度Ｖ(i) とＶ(j) との差の絶対値が所定値β以下であるか否かを判定する（ステップＳ257 ）。
【０１７８】
所定値β以下であれば、物体（物体番号ｊ）は物体（物体番号ｉ）に属するものとし、改めて物体（物体番号ｉ）の属性についてのデータを更新すると共に、物体（物体番号ｊ）の属性についてのデータを抹消する（ステップＳ258 ）。そして、変数ＩをインクリメントしてＩ＋１とし（ステップＳ259 ）、変数Ｉがobject-max（物体の最大個数）になったか否かを判定する（ステップＳ260 ）。変数Ｉがobject-maxに等しければ、変数ＫをインクリメントしてＫ＋１とし（ステップＳ261 ）、変数Ｋがobject-maxになったか否かを判定する（ステップＳ262 ）一方、等しくなければ、ステップＳ255 にリターンする。そして、ステップＳ262 の判定において、変数Ｋがobject-maxに等しければ、そのままリターンする一方、等しくなければ、ステップＳ253 にリターンする。
【０１７９】
尚、ステップＳ255 〜Ｓ257 の判定において、ＮＯである場合には、ステップＳ259 に移行する。
【０１８０】
【発明の効果】
請求項１に係る発明は、上記のように、自車両から見た前方物体の少なくとも相対速度を含む属性に基づき該物体が一定時間経過後に移動すると予想される予想領域を予想領域設定手段によって設定し、さらに上記予想領域の周囲又は上記周囲の一部に検索領域を検索領域設定手段によって設定し、一定時間経過後に物体検出手段によって検出された物体と予想領域及び検索領域との比較により、物体が予想領域に存在するときはその物体が該予想領域に移動したと認定し、物体が検索領域に存在するときは、予想領域から物体までの距離が所定値以下であるときにその物体が該検索領域に移動したと認定する一方、物体認定手段による物体の認定に必要なデータが得られなくなったときは、物体検出手段はその後の所定時間内に該データが再度得られた時に該物体の大きさを検出し直して更新し、物体認定手段は上記所定時間は上記データが得られないときも上記物体が当該領域に存在すると認定するので、実際には自車両前方に物体が存在するのに、これを存在しないとして誤ってキャンセルすることを防止することができ、物体の認定を迅速かつ正確に行うことができ、それに基づき障害物判断を精度よく行うことが可能となる。
【０１８１】
請求項２に係る発明は、予想領域設定手段が、自車両から見た物体の少なくとも相対速度と該物体の大きさとを含む属性に基づいて該物体が一定時間経過後に移動すると予想される予想領域を設定するから、物体認定手段による物体の認定が確実になる。
【０１８２】
請求項３に係る発明は、物体認定手段によって検出された物体のうち、自車両の障害物となり得る物体を物体登録手段によって障害物として選択して登録し、それから同一判定手段によって、登録された物体同士のデータを比較して、それらが同一の障害物に属するか否かを判定するようにしているので、同一の障害物に属する２つの物体を別の障害物であると認識することがなくなり、同一の障害物に属する場合における物体間の相対速度のバラツキをなくすことができる。
【０１８３】
請求項４に係る発明は、物体検出手段によって、一定時間内に検出された同一物体についての複数のデータに基づき、平均処理により、物体の大きさを検出するようにしているので、的確に物体の大きさを定めることができる。
【０１８４】
請求項５に係る発明は、物体検出手段によって、一定時間内に検出された同一物体についての複数のデータうち、障害物判断に最も適する最適値を物体として検出するようにしているので、障害物判断を精度よく行うことができる。
【０１８５】
請求項６に係る発明は、自車両からの距離に応じて、物体検出手段によって物体が検出される範囲（例えば幅）を変更するようにしているので、自車両からの距離に応じて、無駄な物体認識を行う必要がなくなり、障害物判断に必要な物体のみを障害物として検出することができる。
【０１８６】
請求項７に係る発明は、物体登録手段によって、障害物として選択され登録される物体の総数を所定数以下となるように制限しているので、障害物判断が必要である所定数の障害物（物体）についてのみ障害物判断を行えばよくなり、障害物判断の迅速化を図ることができる。
【０１８７】
請求項８に係る発明は、障害物となり得る物体が所定数を越えて検出された場合に、物体登録手段によって、障害物判断の必要度の小さい障害物から順に除かれて、障害物として選択され登録される物体の総数を所定数以下となるように制限しているので、障害物判断の必要度の高い障害物については確実に障害物判断がなされることとなり、障害物判断の精度を低下させることなく、障害物判断の迅速化を図ることが可能となる。
【０１８８】
請求項９に係る発明は、障害物として選択され登録されている物体が、物体検出手段によって連続して所定回数検知できなかったときには、登録を抹消するようにしているので、無駄に障害物判断を行うことがなくなり、障害物判断の効率化が図れる。
【０１８９】
請求項１０に係る発明は、物体登録手段によって障害物として選択されて登録される基準を、自車両前方の所定距離までの範囲と、それを越える範囲とで変更するようにしているので、自車両からの距離に応じて、障害物判断に必要な物体だけを障害物として認定して登録することができる。
【０１９０】
請求項１１に係る発明によれば、物体を障害物として選択し登録する基準を変更するための自車両前方の距離に関するしきい値が、自車両の速度に基づいて該速度が高いときの方が低いときよりも大きくなるように設定されるから、自車両の障害物となり易い物体をより多く選択し登録する上で有利になる。
【０１９１】
請求項１２に係る発明は、物体登録手段によって、自車両前方の所定距離までの範囲では、進行路の中心線を基準に所定幅の範囲に存在する物体を、それを越える範囲では、進行路の中心線を基準に所定角度の範囲に存在する物体をそれぞれ障害物として選択し登録するようにしているので、自車両前方の所定距離を越える範囲においては、障害物となる可能性のある物体を広範囲に亘って選択するようになり、障害物となる可能性のある物体を障害物として確実に選択し登録することができる。
【０１９２】
請求項１３に係る発明は、物体登録手段によって、自車両前方の所定距離までの範囲では、進行路の中心線を基準に所定幅の範囲に存在する物体を選択し、それを越える範囲では、物体の相対速度ベクトルに基づいて物体を選択するようにしているので、自車両の進行路に侵入するおそれがなく障害物となる可能性のない物体を、障害物判断の対象から除くことができ、障害物判断の迅速化が図れる。
【０１９３】
請求項１４に係る発明は、予想領域設定手段によって、自車両前方の所定距離までの範囲と、それを越える範囲とで、予想領域の前後方向の長さを変更するようにしているので、誤差の入りやすい近距離では予想領域の前後方向の長さを大きく設定することができ、物体移動判断の精度を高めることができる。
【０１９４】
請求項１５に係る発明は、物体認定手段によって、物体が予想領域及び検索領域外にあるときは、新規な物体であると判定するようにしているので、無駄な物体認定の判断を行う必要がなくなり、処理の迅速化が図れる。
【０１９５】
請求項１６に係る発明によれば、物体認定手段によって、物体が２つの予想領域又は検索領域のいずれにも属するときは、物体の大きさの小さい側の予想領域又は検索領域に物体が移動したものと判定するようにしているので、物体が無限に大きくなるのを防止することができる。
【０１９６】
請求項１７に係る発明は、同一判定手段によって、静止物体であるか移動物体であるかによって判定条件を変更するようにしているので、同一の障害物に属するか否かの判断を精度よく行うことができる。
【０１９７】
請求項１８に係る発明は、予想領域設定手段によって、自車両前方の所定距離までの範囲と、それを越える範囲とで、予想領域の左右方向の大きさを変更するようにしているので、自車両前方の距離に応じて、予想領域の左右方向の大きさを最適に決定することができ、例えば誤差の入りやすい近距離では予想領域の前後方向の長さを大きく設定することができ、物体移動判断の精度を高めることが可能となる。
【０１９８】
請求項１９に係る発明は、物体登録手段によって、登録されている物体のデータを一定周期で変更（更新）するようにしているので、常に現実に近い物体（障害物）の属性に基づいて障害物判断を行うことができ、障害物判断の精度の向上が図れる。
【０１９９】
請求項２０に係る発明は、レーダヘッドユニットを用いているので、物体の検出を精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  自動車の斜視図である。
【図２】  コントロールユニットの説明図である。
【図３】  コントロールユニットについてのブロック図である。
【図４】  コントロールユニットの基本的処理の流れを示すフローチャート図である。
【図５】  物体として最短値を選択するフローチャト図である。
【図６】  物体の大きさを検出する処理の流れを示すフローチャート図である。
【図７】  物体の予想領域設定のフローチャート図である。
【図８】  物体及びそれの一定時間経過後の予想領域の説明図である。
【図９】  物体の予想領域設定の実施例についてのフローチャート図である。
【図１０】  物体の属性データの初期値の決定のフローチャート図である。
【図１１】  物体の検索領域の設定のフローチャート図である。
【図１２】  物体位置決定のフローチャート図である。
【図１３】  障害物の個数の制限のフローチャート図である。
【図１４】  自車速Ｖ0 と距離しきい値Ｌ0 との関係を示すマップ図
【図１５】  障害物の属性判定のフローチャート図である。
【図１６】  予想領域に入るか否かの判定のフローチャート図である。
【図１７】  物体の属性データ（角度）の変更のフローチャート図である。
【図１８】  新規物体の登録のフローチャート図である。
【図１９】  障害物の同一判定のフローチャート図である。
【図２０】  物体の属性データ（距離、角度、大きさ、ばらつき）の変更のフローチャート図である。
【図２１】  障害物の同一判定の変形例のフローチャート図である。
【符号の説明】
１    自動車
３    レーダヘッドユニット
４    コントロールユニット
２１    物体検出手段
２２    予想領域設定手段
２３    検索領域設定手段
２４    物体認定手段
２５    物体登録手段
２６    同一判定手段
【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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【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１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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