JP2007298430A

JP2007298430A - Object detection device for vehicle

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Publication number: JP2007298430A
Application number: JP2006127287A
Authority: JP
Inventors: Junji Eguchi; 純司江口; Hiroyuki Koike; 弘之小池
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2006-05-01
Filing date: 2006-05-01
Publication date: 2007-11-15

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an object detection device for a vehicle for accurately discriminating whether a gas-like object unnecessary for being avoided by own vehicle exists by irregularly changing a shape, such as fog concerning the object existing, in the advancing direction of own vehicle. <P>SOLUTION: The object detection device for the vehicle comprises transmitting a carrier wave in the advancing direction; detecting distribution of a point group obtaining to project a reflection point obtained on the object, existing in the advancing direction on a two-dimensional plane (S12); calculating the correlation value T of a point group distribution pattern of a template provided with the point group distribution pattern, set previously as a point group distribution obtained by projecting (S14); calculating an evaluation value E expressing the degree of irregularity of the shape of the object, based on the calculated correlation value (S16); and discriminating whether it is an irregular shape object unnecessary for avoiding the object, based on the calculated evaluation value (S18 to S22). <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

この発明は車両用物体検知装置に関し、より具体的にはレーダなどの出力から検知されたものが先行車などの物体なのか、あるいは回避する必要のない霧などなのかを検知するようにした装置に関する。 The present invention relates to an object detection apparatus for a vehicle, and more specifically, an apparatus that detects whether an object detected from an output of a radar or the like is an object such as a preceding vehicle or a mist that does not need to be avoided. About.

レーダを用いて車両進行方向の先行車などの物体を検知することは良く行われており、その例として下記の特許文献１記載の技術を挙げることができる。その従来技術においては、車幅方向と高さ方向の所定角度範囲にわたって送信波を照射し、その反射波に基づいて反射物体までの距離と車幅・高さ方向の角度に基づいて物体の高さ方向の位置を検出し、物体の中心の高さが４．０ｍより大きいか、あるいはほぼ０ｍである場合、車両ではないと判断する。また、検出された高さ方向位置が、通常の車両ではとりえない領域に所定時間内に少なくとも一度でも存在した場合も、その物体は車両ではないと判断している。 Detecting an object such as a preceding vehicle in the vehicle traveling direction using a radar is often performed. As an example, a technique described in Patent Document 1 below can be cited. In the prior art, a transmission wave is irradiated over a predetermined angular range in the vehicle width direction and the height direction, and the height of the object is determined based on the distance to the reflection object and the angle in the vehicle width / height direction based on the reflected wave. If the position in the vertical direction is detected and the height of the center of the object is greater than 4.0 m or approximately 0 m, it is determined that the vehicle is not a vehicle. Further, even when the detected height direction position exists at least once within a predetermined time in an area that cannot be taken by a normal vehicle, it is determined that the object is not a vehicle.

また、上記したような検知技術を備え、先行車などの物体が検知されたとき、警報装置やブレーキを自動的に作動させる衝突速度低減ブレーキ装置、先行車に追従して自動走行させるＡＣＣ（Adaptive Cruise Control。追従走行制御）装置、あるいは車間警報装置も良く知られている。
特開平１１−３８１４２号公報 In addition, with the detection technology as described above, when an object such as a preceding vehicle is detected, a collision speed reducing brake device that automatically activates an alarm device or a brake, an ACC (Adaptive) that automatically follows the preceding vehicle Cruise control (tracking control) devices or inter-vehicle warning devices are also well known.
JP-A-11-38142

ところで、自車の進行方向には霧などの不規則に形状が変化し、かつ自車が回避する必要のない気体状の物体も存在する。このような物体がレーダなどで検知されたとき、回避する必要のある先行車などと誤認すると、例えば衝突速度低減ブレーキ装置を搭載する車両にあっては、警報あるいは制動などが自動的になされ、運転者の認識と相違して運転の快適性を低下させる恐れがある。 By the way, there is a gaseous object whose shape changes irregularly such as fog in the traveling direction of the own vehicle and which the own vehicle does not need to avoid. When such an object is detected by a radar or the like, if it is mistaken as a preceding vehicle that needs to be avoided, for example, in a vehicle equipped with a collision speed reduction brake device, an alarm or braking is automatically performed, Unlike the driver's perception, the driving comfort may be reduced.

しかしながら、上記した従来技術にあっては、車両であるか否かの判別に予め設定される高さを必要とすることから、霧などの不規則に形状が変化する気体状の物体を判別することができなかった。 However, since the above-described prior art requires a predetermined height for determining whether or not the vehicle is a vehicle, it is possible to determine a gaseous object whose shape changes irregularly such as fog. I couldn't.

従って、この発明の目的は上記した課題を解決し、自車の進行方向に存在する物体が霧などの不規則に形状が変化し、自車が回避する必要のない気体状の物体か否か精度良く判別するようにした車両用物体検知装置を提供することにある。 Therefore, the object of the present invention is to solve the above-mentioned problems, and whether or not the object existing in the traveling direction of the own vehicle is a gaseous object whose shape changes irregularly, such as fog, and the own vehicle does not need to avoid. An object of the present invention is to provide a vehicle object detection device capable of accurately discriminating.

上記の目的を解決するために、請求項１に係る車両用物体検知装置にあっては、車両の進行方向に搬送波を送信し、前記進行方向に存在する物体に反射させて得た反射点に基づいて前記物体を検知する車両用物体検知装置において、前記反射点を２次元平面に投影して得た点群の分布を検出する点群分布検出手段と、予め設定された点群分布パターンを備えるテンプレートと、前記投影して得た点群の分布と前記テンプレートの点群分布パターンとの相関値を算出し、前記算出された相関値に基づいて前記物体の形状の不規則度を表わす評価値を算出する評価値算出手段と、および前記算出された評価値に基づいて前記物体が回避する必要のない不規則形状物体か否か判別する物体判別手段とを備える如く構成した。 In order to solve the above object, in the vehicle object detection device according to claim 1, the reflection point obtained by transmitting a carrier wave in the traveling direction of the vehicle and reflecting the object in the traveling direction is obtained. In the vehicle object detection device for detecting the object based on the above, a point group distribution detecting means for detecting a distribution of the point group obtained by projecting the reflection point onto a two-dimensional plane, and a preset point group distribution pattern A correlation value between the template provided, the point cloud distribution obtained by the projection and the point cloud distribution pattern of the template, and an evaluation representing the irregularity of the shape of the object based on the calculated correlation value An evaluation value calculating means for calculating a value and an object determining means for determining whether or not the object is an irregularly shaped object that need not be avoided based on the calculated evaluation value are provided.

請求項２に係る車両用物体検知装置にあっては、前記点群分布パターンが異なるテンプレートを複数個備えると共に、前記評価値算出手段は前記投影して得た点群の分布と前記複数個のテンプレートの点群分布パターンとの相関値をそれぞれ算出し、算出された相関値を合計して前記評価値を算出すると共に、前記物体判別手段は、前記評価値が判別しきい値よりも大きい場合、前記物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別する如く構成した。 In the vehicle object detection device according to claim 2, a plurality of templates having different point cloud distribution patterns are provided, and the evaluation value calculation means includes the distribution of the point cloud obtained by the projection and the plurality of templates. When the correlation value with the point cloud distribution pattern of the template is calculated, the calculated correlation values are summed to calculate the evaluation value, and the object determination unit is configured to determine that the evaluation value is greater than a determination threshold value. The object is determined to be an irregularly shaped object that does not need to be avoided.

請求項３に係る車両用物体検知装置にあっては、前記評価値算出手段は所定時間ごとに前記評価値を算出すると共に、前記物体判別手段は前記評価値の累積値を算出し、前記算出された累積値が第２の判別しきい値よりも大きい場合、前記物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別する如く構成した。 In the vehicle object detection device according to claim 3, the evaluation value calculation unit calculates the evaluation value every predetermined time, and the object determination unit calculates a cumulative value of the evaluation value, and the calculation When the accumulated value is larger than the second determination threshold value, the object is determined to be an irregularly shaped object that does not need to be avoided.

請求項１に係る車両用物体検知装置にあっては、反射点を２次元平面に投影して得た点群の分布を検出し、投影して得た点群の分布と予め設定された点群分布パターンを備えるテンプレートの点群分布パターンとの相関値を算出し、それに基づいて物体の形状の不規則度を表わす評価値を算出し、その評価値に基づいて物体が回避する必要のない不規則形状物体か否か判別する如く構成したので、物体の形状の不規則度を正確に求めることができ、霧などの不規則に形状が変化する気体状の物体か否かを精度良く判別することができる。よって、例えば衝突速度低減ブレーキ装置を搭載する車両に用いられるときも、運転者の予期しない警報あるいは制動などが自動的になされることがないので、運転の快適性を低下させることがない。ＡＣＣ装置あるいは車間警報装置を搭載する車両についても同様である。 In the vehicle object detection device according to claim 1, the distribution of the point group obtained by projecting the reflection point onto the two-dimensional plane is detected, and the distribution of the point group obtained by the projection is set in advance. A correlation value with a point cloud distribution pattern of a template having a group distribution pattern is calculated, and an evaluation value representing irregularity of the shape of the object is calculated based on the correlation value, and the object need not be avoided based on the evaluation value. Since it is configured to discriminate whether or not it is an irregularly shaped object, it is possible to accurately determine the irregularity of the shape of the object, and accurately discriminate whether or not it is a gaseous object that changes its shape irregularly, such as fog can do. Therefore, for example, when used in a vehicle equipped with a collision speed reduction brake device, the driver's unexpected warning or braking is not automatically performed, so that the driving comfort is not lowered. The same applies to a vehicle equipped with an ACC device or an inter-vehicle warning device.

請求項２に係る車両用物体検知装置にあっては、点群分布パターンが異なるテンプレートを複数個備えると共に、投影して得た点群の分布と複数個のテンプレートの点群分布パターンとの相関値をそれぞれ算出し、算出された相関値を合計して評価値を算出すると共に、その評価値が判別しきい値よりも大きい場合、物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別する如く構成したので、物体の形状の不規則度を一層正確に求めることができ、霧などの不規則に形状が変化する気体状の物体か否かを一層精度良く判別することができる。 In the vehicle object detection device according to claim 2, a plurality of templates having different point cloud distribution patterns are provided, and the correlation between the point cloud distribution obtained by projection and the point cloud distribution patterns of the plurality of templates is provided. Each value is calculated, and the calculated correlation values are summed to calculate an evaluation value. When the evaluation value is larger than the determination threshold, it is determined that the object is an irregularly shaped object that does not need to be avoided. Since it is configured as described above, the irregularity of the shape of the object can be obtained more accurately, and it is possible to more accurately determine whether the object is a gaseous object whose shape changes irregularly, such as fog.

請求項３に係る車両用物体検知装置にあっては、所定時間ごとに評価値を算出すると共に、その評価値の累積値を算出し、累積値が第２の判別しきい値よりも大きい場合、物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別する如く構成したので、時間の経過に伴って不規則形状物体と然らざる物体との評価値の差が大きくなり、従って累積値を算出することで、不規則形状物体ではないにも関わらず、たまたま評価値が高く算出されたような一過性の事象による影響を排除することができ、判別精度を一層向上させることができる。 In the vehicle object detection device according to claim 3, the evaluation value is calculated every predetermined time, the cumulative value of the evaluation value is calculated, and the cumulative value is larger than the second determination threshold value Since the object is determined to be an irregularly shaped object that does not need to be avoided, the difference between the evaluation value of the irregularly shaped object and the object that does not become larger with the passage of time increases, and therefore the accumulated value. By calculating, it is possible to eliminate the influence of a transient event that happens to have a high evaluation value even though it is not an irregularly shaped object, and to further improve the discrimination accuracy. .

以下、添付図面に即してこの発明に係る車両用物体検知装置を実施するための最良の形態について説明する。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The best mode for carrying out a vehicle object detection device according to the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.

図１は、この発明の第１実施例に係る車両用物体検知装置を全体的に示す概略図である。 FIG. 1 is a schematic view generally showing an object detection apparatus for a vehicle according to a first embodiment of the present invention.

図１において、符号１０は車両を示し、その前部には４気筒の内燃機関（図１で「ＥＮＧ」と示し、以下「エンジン」という）１２が搭載される。エンジン１２の出力は自動変速機（図１で「Ｔ／Ｍ」と示す）１４に入力される。自動変速機１４は前進５速、後進１速の有段式であり、エンジン１２の出力はそこで適宜変速されて左右の前輪１６に伝えられ、左右の前輪１６を駆動しつつ、左右の後輪２０を従動させて車両１０を走行させる。 In FIG. 1, reference numeral 10 denotes a vehicle, and a four-cylinder internal combustion engine (shown as “ENG” in FIG. 1, hereinafter referred to as “engine”) 12 is mounted on the front thereof. The output of the engine 12 is input to an automatic transmission (shown as “T / M” in FIG. 1) 14. The automatic transmission 14 is a stepped type with 5 forward speeds and 1 reverse speed, and the output of the engine 12 is appropriately shifted there and transmitted to the left and right front wheels 16, driving the left and right front wheels 16, and the left and right rear wheels. 20 is driven and the vehicle 10 is driven.

車両１０の運転席にはオーディオスピーカとインディケータからなる警報装置２２が設けられ、音声と視覚によって運転者に警報する（後述）。車両１０の運転席床面に配置されたブレーキペダル２４は、マスタバック２６、マスタシリンダ３０およびブレーキ油圧機構３２を介して左右の前輪１６と後輪２０のそれぞれに装着されたブレーキ（ディスクブレーキ）３４に接続される。 The driver's seat of the vehicle 10 is provided with an alarm device 22 including an audio speaker and an indicator, and alerts the driver by voice and vision (described later). A brake pedal 24 disposed on the driver's seat floor of the vehicle 10 is a brake (disc brake) mounted on each of the left and right front wheels 16 and rear wheels 20 via a master back 26, a master cylinder 30 and a brake hydraulic mechanism 32. 34.

運転者がブレーキペダル２４を操作すると（踏み込むと）、その踏み込み力（踏力）はマスタバック２６で増力され、マスタシリンダ３０は増力された踏み込み力で制動圧を発生し、ブレーキ油圧機構３２を介して前輪１６と後輪２０のそれぞれに装着されたブレーキ３４を動作させ、車両１０を減速させる（制動する）。ブレーキペダル２４の付近にはブレーキスイッチ３６が配置され、運転者によってブレーキペダル２４が操作されるとき、オン信号を出力する。 When the driver operates (depresses) the brake pedal 24, the depressing force (depressing force) is increased by the master back 26, and the master cylinder 30 generates a braking pressure with the increased depressing force, via the brake hydraulic mechanism 32. Then, the brakes 34 attached to the front wheels 16 and the rear wheels 20 are operated to decelerate (brake) the vehicle 10. A brake switch 36 is disposed in the vicinity of the brake pedal 24 and outputs an ON signal when the driver operates the brake pedal 24.

ブレーキ油圧機構３２は、リザーバに接続される油路に介挿された電磁ソレノイドバルブ群、油圧ポンプ、および油圧ポンプを駆動する電動モータ（全て図示せず）などを備える。電磁ソレノイドバルブ群は駆動回路（図示せず）を介してＥＣＵ（電子制御ユニット）４０に接続され、よって４個のブレーキ３４は、運転者によるブレーキペダル２４の操作とは別に、ＥＣＵ４０によって相互に独立して作動するように構成される。 The brake hydraulic mechanism 32 includes an electromagnetic solenoid valve group inserted in an oil passage connected to a reservoir, a hydraulic pump, and an electric motor (all not shown) that drives the hydraulic pump. The electromagnetic solenoid valve group is connected to an ECU (Electronic Control Unit) 40 via a drive circuit (not shown). Therefore, the four brakes 34 are mutually connected by the ECU 40 separately from the operation of the brake pedal 24 by the driver. Configured to operate independently.

車両１０の前部にはレーダ（レーザスキャンレーダ）４２が設けられる。レーダ４２は車両１０の進行方向に向けてレーザ光（電磁波（搬送波））を発射し、進行方向に存在する物体（先行車などの障害物）からのレーザ光の反射波を受信することにより、物体を検知する。符号４２ａは、検知領域（スキャン範囲）を示す。 A radar (laser scan radar) 42 is provided at the front of the vehicle 10. The radar 42 emits a laser beam (electromagnetic wave (carrier wave)) in the traveling direction of the vehicle 10 and receives a reflected wave of the laser beam from an object (an obstacle such as a preceding vehicle) existing in the traveling direction. Detect an object. Reference numeral 42a indicates a detection area (scan range).

レーダ４２の出力はマイクロコンピュータからなるレーダ出力処理ＥＣＵ（電子制御ユニット）４４に送られる。レーダ出力処理ＥＣＵ４４では、レーザ光を発射してから反射光を受信するまでの時間が測定されて物体までの相対距離が算出され、さらに相対距離量を微分することで物体までの相対速度が求められる。また、反射波の入射方向から物体の方位を検知し、物体の二次元情報を得る。 The output of the radar 42 is sent to a radar output processing ECU (electronic control unit) 44 comprising a microcomputer. In the radar output processing ECU 44, the time from when the laser light is emitted until the reflected light is received is measured, the relative distance to the object is calculated, and the relative speed to the object is obtained by differentiating the relative distance amount. It is done. Further, the direction of the object is detected from the incident direction of the reflected wave, and two-dimensional information of the object is obtained.

レーダ出力処理ＥＣＵ４４の出力は、ＥＣＵ（電子制御ユニット）４０に送られる。図示は省略するが、ＥＣＵ４０は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ、入出力回路などからなるマイクロコンピュータから構成される。 The output of the radar output processing ECU 44 is sent to an ECU (electronic control unit) 40. Although illustration is omitted, the ECU 40 is constituted by a microcomputer including a CPU, a RAM, a ROM, an input / output circuit, and the like.

前輪１６と後輪２０の付近には車輪速センサ４６がそれぞれ配置され、各車輪の所定回転角度ごとにパルス信号を出力する。車両１０の運転席に設けられたステアリングホイール５０の付近には操舵角センサ５２が配置され、運転者によって入力されたステアリングホイール５０の操舵角に比例する出力を生じる。 A wheel speed sensor 46 is disposed in the vicinity of the front wheel 16 and the rear wheel 20 and outputs a pulse signal for each predetermined rotation angle of each wheel. A steering angle sensor 52 is disposed in the vicinity of the steering wheel 50 provided in the driver's seat of the vehicle 10 and generates an output proportional to the steering angle of the steering wheel 50 input by the driver.

また、ステアリングホイール５０の付近には、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control追従走行制御）の実行、中止、再開などの一群の操作スイッチ５４が配置される。 In the vicinity of the steering wheel 50, a group of operation switches 54 for executing, stopping, and restarting ACC (Adaptive Cruise Control following travel control) is disposed.

また、エンジン１２のクランクシャフト（図示せず）の付近にはクランク角センサ６０が配置されてクランク角度信号などのパルス信号を出力すると共に、吸気管（図示せず）には絶対圧センサ６２が配置され、吸気管内絶対圧（エンジン負荷）に応じた信号を出力する。また、スロットルバルブ（図示せず）の付近にはスロットル開度センサ６４が配置され、スロットル開度に応じた信号を出力する。 A crank angle sensor 60 is disposed near the crankshaft (not shown) of the engine 12 to output a pulse signal such as a crank angle signal, and an absolute pressure sensor 62 is provided to the intake pipe (not shown). It is arranged and outputs a signal corresponding to the absolute pressure (engine load) in the intake pipe. A throttle opening sensor 64 is disposed near a throttle valve (not shown) and outputs a signal corresponding to the throttle opening.

上記したセンサ群の出力も、ＥＣＵ４０に送出される。ＥＣＵ４０は４個の車輪速センサ４６の出力をカウントし、その平均値を算出するなどして車両１０の走行速度を示す車速を検出すると共に、クランク角センサ６０の出力をカウントしてエンジン回転数ＮＥを検出する。また、ＥＣＵ４０は、操作スイッチ５４の出力に応じ、ＡＣＣ制御の実行、停止、再開などを行う。 The output of the sensor group described above is also sent to the ECU 40. The ECU 40 counts the outputs of the four wheel speed sensors 46, detects the vehicle speed indicating the traveling speed of the vehicle 10 by calculating an average value thereof, and counts the output of the crank angle sensor 60 to measure the engine speed. NE is detected. Further, the ECU 40 executes, stops, or restarts the ACC control according to the output of the operation switch 54.

図２は、図１に示す装置の動作を示すフロー・チャートである。 FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the apparatus shown in FIG.

図２の説明に入る前に、図３以降を参照して実施例に係る車両用物体検知装置の動作を説明する。 Prior to the description of FIG. 2, the operation of the vehicle object detection device according to the embodiment will be described with reference to FIG.

図３に示す如く、自車（車両）１０が走行路１００を走行するとき、レーダ４２の検知領域４２ａでは、物体１０２はレーザの反射点として捉えられる。その反射点を自車１０の進行方向（Ｘ方向）とそれに直交する方向（Ｙ方向）からなる、スキャナデータ上の、２次元平面に投影した場合、物体１０２の反射点は複数個互いに近い位置に連続して分布するため、物体１０２は反射点の集合（点群）として表現される。 As shown in FIG. 3, when the host vehicle (vehicle) 10 travels on the travel path 100, the object 102 is captured as a laser reflection point in the detection area 42 a of the radar 42. When the reflection point is projected on a two-dimensional plane on the scanner data, which is composed of the traveling direction (X direction) of the vehicle 10 and the direction (Y direction) orthogonal thereto, a plurality of reflection points of the object 102 are located close to each other. Therefore, the object 102 is expressed as a set of reflection points (point group).

図３で符号１０２ａは自車１０が回避する必要のある、側方の走行路１００から侵入しつつある車両（出会い頭車両。構造物体）を、１０２ｂは自車１０が回避する必要のない霧などの気体状の不規則形状物体を示す。 In FIG. 3, reference numeral 102 a indicates a vehicle (an encounter vehicle, a structural object) that is entering from the side traveling path 100 that the own vehicle 10 needs to avoid, and 102 b indicates a fog that the own vehicle 10 does not need to avoid. A gaseous irregularly shaped object is shown.

この実施例にあっては、構造物体１０２ａと不規則形状物体１０２ｂを判別するため、予め設定された点群の分布パターンを備えるテンプレート１０４を複数個用意し、投影して得た点群の分布から算出したＰ(i,j)とテンプレート１０４の点群分布パターンとの相関を求める。 In this embodiment, in order to discriminate between the structural object 102a and the irregularly shaped object 102b, a plurality of templates 104 having a preset point cloud distribution pattern are prepared, and the point cloud distribution obtained by projection is prepared. The correlation between P (i, j) calculated from the above and the point cloud distribution pattern of the template 104 is obtained.

図３に示す如く、Ｐ（i,j）は、検知された点群に外接する矩形を求め、次いでそれを９等分して図４に示すような座標で表現した場合の、ある座標が持つ値を表わす。その座標に反射点が存在すれば１、反射点が存在しなければ０となる。例えば、１０２ａの座標(x-1,y-1)の場合、反射点が存在するので、Ｐ(x-1,y-1)＝１となる。図５に示す如く、テンプレート１０４も３×３の９つの座標で表現され、各座標にあてはめられた値の合計が１となるように設定される。 As shown in FIG. 3, P (i, j) is obtained by obtaining a rectangle circumscribing the detected point group, then dividing it into nine equal parts and expressing them as coordinates shown in FIG. Represents the value it has. If there is a reflection point at that coordinate, it is 1, and if there is no reflection point, it is 0. For example, in the case of the coordinate (x-1, y-1) of 102a, since there is a reflection point, P (x-1, y-1) = 1. As shown in FIG. 5, the template 104 is also expressed by 9 coordinates of 3 × 3, and is set so that the sum of the values applied to each coordinate is 1.

それ故、物体１０２が構造物体１０２ａであるときは特定のテンプレートとの相関が高くなる反面、不規則形状物体１０２ｂであるときは特定のテンプレートとの相関を持たない。従って、２５個のテンプレート１０４とＰ（i,j）との相関値Ｔｎをそれぞれ算出し、それを合計（合算）して評価値Ｅを後述の如く算出し、判別しきい値Ｅｇと比較することで物体１０２が不規則形状物体１０２ｂであるか否かを判別することができる。 Therefore, when the object 102 is the structural object 102a, the correlation with the specific template is high, whereas when the object 102 is the irregularly shaped object 102b, there is no correlation with the specific template. Accordingly, correlation values Tn between the 25 templates 104 and P (i, j) are respectively calculated, and summed (summed) to calculate an evaluation value E as described later, and compared with the discrimination threshold Eg. Thus, it can be determined whether or not the object 102 is an irregularly shaped object 102b.

上記を前提として図２フロー・チャートを説明する。 The flow chart of FIG. 2 will be described based on the above.

先ずＳ１０においてレーダ出力処理ＥＣＵ４４の出力を入力してレーダ４２の検知情報を取り込み、上記した如く、Ｓ１２に進み、反射点を２次元平面に投影して得た点群の分布を検出し、Ｓ１４に進み、投影して得た点群の分布と２５個のテンプレート１０４の点群分布パターンとの相関値Ｔｎを算出し、Ｓ１６に進み、算出された相関値Ｔｎを合計して評価値Ｅを算出する。 First, in step S10, the output of the radar output processing ECU 44 is input to capture the detection information of the radar 42. As described above, the process proceeds to step S12 to detect the distribution of the point group obtained by projecting the reflection points onto the two-dimensional plane. , The correlation value Tn between the distribution of the point group obtained by projection and the point group distribution pattern of the 25 templates 104 is calculated, the process proceeds to S16, and the calculated correlation value Tn is summed to obtain the evaluation value E. calculate.

より具体的には、Ｓ１４においては、図示の式から相関値Ｔｎを算出する。相関値Ｔｎは、Ｐ（i,j）とｎ番目のテンプレート１０４であるＭｎ(i,j)との相関値を示す。例えば、１０２ａにおける３番目のテンプレートＭ３との相関値Ｔ３は、Ｐ(x+1,y+1)＝１とＭ３（x+1,y+1）＝１／２の積が１／２になり、それ以外の座標の組み合わせでは０になるため、各座標の合算値である相関値Ｔ３は、１／２となる。 More specifically, in S14, the correlation value Tn is calculated from the equation shown in the figure. The correlation value Tn indicates a correlation value between P (i, j) and Mn (i, j) that is the nth template 104. For example, the correlation value T3 with the third template M3 in 102a is the product of P (x + 1, y + 1) = 1 and M3 (x + 1, y + 1) = 1/2 is halved. Since the other coordinate combinations are 0, the correlation value T3, which is the sum of the coordinates, is ½.

Ｓ１６においては、図示の如く、相関値Ｔｎを合算して評価値Ｅを算出する。図６に相関値Ｔｎと評価値の算出の具体例を示す。 In S16, as shown in the figure, the correlation value Tn is added to calculate the evaluation value E. FIG. 6 shows a specific example of the calculation of the correlation value Tn and the evaluation value.

次いでＳ１８に進み、評価値Ｅを判別しきい値Ｅｇと比較し、評価値Ｅが判別しきい値Ｅｇより大きいか否か判断し、肯定されて評価値Ｅが判別しきい値Ｅｇより大きいと判断される場合、Ｓ２０に進み、物体１０２は回避する必要のない不規則形状物体１０２ｂであると判別する。従って、ＥＣＵ４０は、警報装置２２などを作動することはない。 Next, in S18, the evaluation value E is compared with the determination threshold value Eg to determine whether or not the evaluation value E is larger than the determination threshold value Eg. When it is determined, the process proceeds to S20, and it is determined that the object 102 is an irregularly shaped object 102b that does not need to be avoided. Therefore, the ECU 40 does not operate the alarm device 22 or the like.

一方、Ｓ１８で否定されるときはＳ２２に進み、物体１０２は回避する必要のある構造物体１０２ａと判別する。その結果、ＥＣＵ４０は、必要に応じて警報装置２２を作動させて運転者に警報する、あるいはブレーキ油圧機構３２を作動させてブレーキ３４を作動させる。また、ＥＣＵ４０は、ＡＣＣが実行されるとき、必要に応じてブレーキ油圧機構３２を作動させてブレーキ３４を作動させる。 On the other hand, when the result in S18 is negative, the program proceeds to S22, in which the object 102 is determined as the structural object 102a that needs to be avoided. As a result, the ECU 40 activates the alarm device 22 as necessary to alert the driver, or activates the brake hydraulic mechanism 32 to activate the brake 34. In addition, when the ACC is executed, the ECU 40 operates the brake hydraulic mechanism 32 as necessary to operate the brake 34.

この実施例は上記の如く、反射点を２次元平面に投影して得た点群の分布を検出し、投影して得た点群の分布と予め設定された点群分布パターンを備えるテンプレート１０４の点群分布パターンとの相関値Ｔｎを算出し、それに基づいて物体１０２の形状の不規則度を表わす評価値Ｅを算出し、その評価値Ｅに基づいて物体１０２が回避する必要のない不規則形状物体１０２ｂか否か判別、より具体的には２５個のテンプレート１０４の点群分布パターンとの相関値Ｔｎをそれぞれ算出し、算出された相関値Ｔｎを合計して評価値Ｅを算出すると共に、その評価値Ｅが判別しきい値Ｅｇよりも大きい場合、物体１０２が回避する必要のない不規則形状物体１０２ｂであると判別する如く構成したので、物体１０２の形状の不規則度を正確に求めることができ、霧などの不規則に形状が変化する気体状の物体か否かを精度良く判別することができる。 In this embodiment, as described above, a point group distribution obtained by projecting reflection points onto a two-dimensional plane is detected, and a template 104 having a point group distribution obtained by projection and a preset point group distribution pattern is provided. A correlation value Tn with the point cloud distribution pattern is calculated, an evaluation value E representing the irregularity of the shape of the object 102 is calculated based on the correlation value Tn, and the object 102 does not need to be avoided based on the evaluation value E. It is determined whether or not the object is a regular shape object 102b. More specifically, correlation values Tn with the point cloud distribution patterns of the 25 templates 104 are calculated, and the evaluation values E are calculated by summing the calculated correlation values Tn. At the same time, when the evaluation value E is larger than the discrimination threshold Eg, the object 102 is determined to be an irregularly shaped object 102b that does not need to be avoided, so that the irregularity of the shape of the object 102 is accurately determined. Seeking Rukoto can, irregularly whether gaseous object shape changes such as fog can be accurately determined.

よって、例えば衝突速度低減ブレーキ装置を搭載する車両に用いられるときも、運転者の予期しない警報あるいは制動などが自動的になされることがないので、運転の快適性を低下させることがない。ＡＣＣ装置を搭載する車両についても同様である。 Therefore, for example, when used in a vehicle equipped with a collision speed reduction brake device, the driver's unexpected warning or braking is not automatically performed, so that the driving comfort is not lowered. The same applies to a vehicle equipped with an ACC device.

図７は、この発明の第２実施例に係る車両用物体検知装置の動作を示す、図２と同様のフロー・チャートである。 FIG. 7 is a flowchart similar to FIG. 2 showing the operation of the vehicle object detection device according to the second embodiment of the present invention.

以下説明すると、Ｓ１００においてレーダ出力処理ＥＣＵ４４の出力を入力してレーダ４２の検知情報を取り込み、Ｓ１０２に進み、タイマカウンタＴを１つインクリメントする。次いでＳ１０４に進み、反射点を２次元平面に投影して得た点群の分布を検出し、Ｓ１０６に進み、投影して得た点群の分布と２５個のテンプレート１０４の点群分布パターンとの相関値Ｔｎを算出し、Ｓ１０８に進み、算出された相関値Ｔｎを合計して評価値Ｅを算出する。 In the following description, the output of the radar output processing ECU 44 is input in S100, the detection information of the radar 42 is fetched, the process proceeds to S102, and the timer counter T is incremented by one. Next, in S104, the distribution of the point group obtained by projecting the reflection points onto the two-dimensional plane is detected. In S106, the distribution of the point group obtained by projection and the point group distribution pattern of the 25 templates 104 are obtained. The correlation value Tn is calculated, the process proceeds to S108, and the calculated correlation value Tn is summed to calculate the evaluation value E.

次いでＳ１１０に進み、タイマカウンタの値が設定値Ｔｒｅｆに達したか否か判断し、否定されるときはＳ１００に戻って上記の処理を繰り返すと共に、肯定されるときはＳ１１２に進み、評価値Ｅの累積値（合算値）Ｅ’を図示の式から算出する。次いでＳ１１４に進み、累積値Ｅ’が第２の判別しきい値Ｅｇ２より大きいか否か判断し、肯定されるときはＳ１１６に進み、物体１０２は回避する必要のない不規則形状物体１０２ｂであると判別する一方、否定されるときはＳ１１８に進み、物体１０２は回避する必要のある構造物体１０２ａと判別する。 Next, the process proceeds to S110, where it is determined whether or not the value of the timer counter has reached the set value Tref. When the result is negative, the process returns to S100 and the above processing is repeated. Is calculated from the formula shown in the figure. Next, the process proceeds to S114, where it is determined whether or not the accumulated value E ′ is greater than the second determination threshold value Eg2. On the other hand, when the result is NO, the process proceeds to S118, and the object 102 is determined as the structural object 102a that needs to be avoided.

第２実施例に係る車両用物体検知装置にあっては、所定時間ごとに評価値Ｅを算出すると共に、その評価値Ｅの累積値Ｅ’を算出し、累積値が第２の判別しきい値Ｅｇ２より大きい場合、物体１０２が回避する必要のない不規則形状物体１０２ｂであると判別する如く構成したので、時間の経過に伴って不規則形状物体と然らざる構造物体との評価値の差が大きくなり、従って累積値を算出することで、不規則形状物体ではないにも関わらず、たまたま評価値が高く算出されたような一過性の事象による影響を排除することができ、判別精度を一層向上させることができる。尚、残余の構成および効果は第１実施例と同様である。 In the vehicle object detection device according to the second example, the evaluation value E is calculated every predetermined time, the cumulative value E ′ of the evaluation value E is calculated, and the cumulative value is the second discrimination threshold. When the value is larger than the value Eg2, since the object 102 is determined to be an irregularly shaped object 102b that does not need to be avoided, the evaluation value of the irregularly shaped object and the structural object that does not need to be avoided as time passes. The difference becomes large, so calculating the cumulative value eliminates the effects of a transient event that happens to be calculated with a high evaluation value even though it is not an irregularly shaped object. The accuracy can be further improved. The remaining configuration and effects are the same as in the first embodiment.

第１および第２実施例は上記の如く、車両（自車）１０の進行方向に搬送波を送信し、前記進行方向に存在する物体に反射させて得た反射点に基づいて前記物体を検知する車両用物体検知装置において、前記反射点を２次元平面に投影して得た点群の分布を検出する点群分布検出手段（ＥＣＵ４０，Ｓ１２，Ｓ１０４）と、予め設定された点群分布パターンを備えるテンプレート１０４と、前記投影して得た点群の分布と前記テンプレートの点群分布パターンとの相関値Ｔｎを算出し、前記算出された相関値Ｔｎに基づいて前記物体の形状の不規則度を表わす評価値Ｅを算出する評価値算出手段（ＥＣＵ４０，Ｓ１４，Ｓ１６，Ｓ１０６，Ｓ１０８）、および前記算出された評価値に基づいて前記物体が回避する必要のない不規則形状物体か否か判別する物体判別手段（ＥＣＵ４０，Ｓ１８からＳ２２，Ｓ１１０からＳ１１８）とを備える如く構成した。 In the first and second embodiments, as described above, a carrier wave is transmitted in the traveling direction of the vehicle (own vehicle) 10, and the object is detected based on the reflection point obtained by reflecting the object on the traveling direction. In the vehicle object detection device, point cloud distribution detection means (ECU 40, S12, S104) for detecting the distribution of the point cloud obtained by projecting the reflection point onto a two-dimensional plane, and a preset point cloud distribution pattern The correlation value Tn between the template 104 provided, the point cloud distribution obtained by the projection and the point cloud distribution pattern of the template is calculated, and the irregularity of the shape of the object is calculated based on the calculated correlation value Tn. Evaluation value calculation means (ECU 40, S14, S16, S106, S108) for calculating an evaluation value E representing the above, and whether the object is an irregularly shaped object that does not need to be avoided based on the calculated evaluation value Object determining means for determining whether (ECU 40, S18 from S22, S110 from S118) and was composed as comprising a.

また、前記点群分布パターンが異なるテンプレート１０４を複数個備えると共に、前記評価値算出手段は前記投影して得た点群分布と前記複数個のテンプレートの点群分布パターンとの相関値Ｔｎをそれぞれ算出し、算出された相関値Ｔｎを合計して前記評価値Ｅを算出すると共に、前記物体判別手段は、前記評価値Ｅが判別しきい値Ｅｇよりも大きい場合、前記物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別する如く構成した。 In addition, a plurality of templates 104 having different point group distribution patterns are provided, and the evaluation value calculation means calculates correlation values Tn between the point group distribution obtained by the projection and the point group distribution patterns of the plurality of templates, respectively. And calculating the evaluation value E by summing the calculated correlation values Tn, and the object determination means needs to avoid the object when the evaluation value E is larger than the determination threshold value Eg. It was configured to discriminate that there was no irregularly shaped object.

また、第２実施例にあっては、前記評価値算出手段は所定時間ごとに前記評価値Ｅを算出すると共に（ＥＣＵ４０，Ｓ１００からＳ１１０）、前記物体判別手段は前記評価値Ｅの累積値Ｅ’を算出し、前記算出された累積値Ｅ’が第２の判別しきい値Ｅｇ２よりも大きい場合、前記物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別する如く構成した（ＥＣＵ４０，Ｓ１１２からＳ１１８）。 In the second embodiment, the evaluation value calculation means calculates the evaluation value E every predetermined time (ECU 40, S100 to S110), and the object determination means calculates the accumulated value E of the evaluation value E. 'Is calculated, and when the calculated cumulative value E' is larger than the second determination threshold value Eg2, the object is determined to be an irregularly shaped object that need not be avoided (ECU 40, S112 to S118).

尚、上記において、レーザレーダの出力から物体を検知するようにしたが、それに代え、あるいはそれに加え、ミリ波レーダを用いても良い。 In the above description, the object is detected from the output of the laser radar. However, instead of or in addition to this, a millimeter wave radar may be used.

この発明の第１実施例に係る車両用物体検知装置を全体的に示す概略図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an overall vehicle object detection device according to a first embodiment of the present invention. 図１に示す検知装置の動作である物体判別処理を示すフロー・チャートである。It is a flowchart which shows the object discrimination | determination process which is operation | movement of the detection apparatus shown in FIG. 図１に示すレーダのレーザと物体との反射点群の分布を自車の進行方向（Ｘ方向）とそれに直交する方向（Ｙ方向）からなる、スキャナデータ上の、２次元平面に投影して得た説明図である。1 is projected onto the two-dimensional plane on the scanner data, which consists of the traveling direction (X direction) of the vehicle and the direction (Y direction) perpendicular to the traveling direction of the vehicle. It is the acquired explanatory drawing. 図２の物体判別処理で使用される、テンプレートを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the template used by the object discrimination | determination process of FIG. 図２の物体判別処理で使用される２５個のテンプレートの具体例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the specific example of 25 templates used by the object discrimination | determination process of FIG. 図２の物体判別処理で算出される相関値と評価値の具体例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the specific example of the correlation value and evaluation value which are calculated by the object discrimination | determination process of FIG. この発明の第２実施例に係る車両用物体検知装置の動作を示す、図２と同様のフロー・チャートである。It is a flowchart similar to FIG. 2 which shows operation | movement of the vehicle object detection apparatus based on 2nd Example of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１０車両（自車）、１２エンジン（内燃機関）、１６前輪、２０後輪、２２警報装置、３４ブレーキ、３６ブレーキスイッチ、４０ＥＣＵ（電子制御ユニット）、４２レーザレーダ、４４レーダ出力処理ＥＣＵ、４６車輪速センサ、５０ステアリングホイール、５２操舵角センサ、５４操作スイッチ、６０クランク角センサ、６２吸気管絶対圧センサ、６４スロットル開度センサ、１００走行路、１０２物体、１０２ａ構造物体、１０２ｂ不規則形状物体、１０４テンプレート 10 vehicle (own vehicle), 12 engine (internal combustion engine), 16 front wheel, 20 rear wheel, 22 alarm device, 34 brake, 36 brake switch, 40 ECU (electronic control unit), 42 laser radar, 44 radar output processing ECU, 46 Wheel speed sensor, 50 Steering wheel, 52 Steering angle sensor, 54 Operation switch, 60 Crank angle sensor, 62 Intake pipe absolute pressure sensor, 64 Throttle opening sensor, 100 Travel path, 102 object, 102a Structure object, 102b Irregular Shape object, 104 templates

Claims

車両の進行方向に搬送波を送信し、前記進行方向に存在する物体に反射させて得た反射点に基づいて前記物体を検知する車両用物体検知装置において、前記反射点を２次元平面に投影して得た点群の分布を検出する点群分布検出手段と、予め設定された点群分布パターンを備えるテンプレートと、前記投影して得た点群の分布と前記テンプレートの点群分布パターンとの相関値を算出し、前記算出された相関値に基づいて前記物体の形状の不規則度を表わす評価値を算出する評価値算出手段と、および前記算出された評価値に基づいて前記物体が回避する必要のない不規則形状物体か否か判別する物体判別手段とを備えたことを特徴とする車両用物体検知装置。 In a vehicle object detection apparatus that detects a target object based on a reflection point obtained by transmitting a carrier wave in a traveling direction of the vehicle and reflecting it on an object existing in the traveling direction, the reflecting point is projected onto a two-dimensional plane. Point cloud distribution detecting means for detecting the distribution of the point cloud obtained in the above, a template having a preset point cloud distribution pattern, the distribution of the point cloud obtained by the projection and the point cloud distribution pattern of the template An evaluation value calculating means for calculating a correlation value, calculating an evaluation value representing irregularity of the shape of the object based on the calculated correlation value, and avoiding the object based on the calculated evaluation value An object detection device for a vehicle, comprising: object determination means for determining whether or not the object has an irregular shape that does not need to be performed.

前記点群分布パターンが異なるテンプレートを複数個備えると共に、前記評価値算出手段は前記投影して得た点群の分布と前記複数個のテンプレートの点群分布パターンとの相関値をそれぞれ算出し、算出された相関値を合計して前記評価値を算出すると共に、前記物体判別手段は、前記評価値が判別しきい値よりも大きい場合、前記物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別することを特徴とする請求項１記載の車両用物体検知装置。 A plurality of templates having different point cloud distribution patterns, and the evaluation value calculating means calculates a correlation value between the point cloud distribution obtained by the projection and the point cloud distribution patterns of the plurality of templates, The calculated correlation value is summed to calculate the evaluation value, and the object determination means is an irregularly shaped object that does not need to be avoided when the evaluation value is larger than a determination threshold value. The vehicle object detection device according to claim 1, wherein:

前記評価値算出手段は所定時間ごとに前記評価値を算出すると共に、前記物体判別手段は前記評価値の累積値を算出し、前記算出された累積値が第２の判別しきい値よりも大きい場合、前記物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別することを特徴とする請求項１または２記載の車両用物体検知装置。 The evaluation value calculation means calculates the evaluation value every predetermined time, and the object determination means calculates a cumulative value of the evaluation value, and the calculated cumulative value is larger than a second determination threshold value. 3. The vehicle object detection device according to claim 1, wherein the object is determined to be an irregularly shaped object that does not need to be avoided.