JP2011196943A - 認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】横切り車両を対象にした状態認識の精度良く行うこと。
【解決手段】レーダ波の反射点の位置座標（ｘ，ｙ）を取得する（Ｓ１１０）。そして、反射点に対して１線分および２線分をフィッティングする（Ｓ１２０）。次に、１線分、２線分のうち、二乗和が小さい方を選択する（Ｓ１３０）。そして、観測値、車長方向先端位置及び車長方向後端位置を算出し（Ｓ１４０）、算出した車長方向後端位置が、走査範囲の端領域に位置するかを判定する（Ｓ１５０）。車長方向後端位置が端領域に位置すると判定すると（Ｓ１５０ＮＯ）、車長方向先端位置を用いた状態認識を行う（Ｓ１７０）。車長方向先端位置は、横切り車両が走査範囲の端に位置していたとしても、精度良く把握できるので、状態認識も精度良く行うことができる。
【選択図】図２

Description

周辺車両の速度や位置等を認識する装置に関する。

自車両周辺をレーザレーダ等によって走査することで、自車両周辺に位置する認識対象車両の状態（速度や位置）を認識する装置が知られている。例えば、特許文献１に記載された発明では、走査結果に基づいて認識対象車両の輪郭を長方形に近似する手法を用いて、認識対象車両の状態認識をしている。

一方、特許文献２に記載された発明では、認識対象車両の全体が走査範囲内に収まっていない場合があることを考慮している。すなわち、先行車（前方を自車両と同じ向きに走行する車両）を認識対象とし、車両後部の両端付近に設けられたリフレクタを利用することで、走査範囲の中心付近に位置するのか、走査範囲外との境界付近に位置するのかを判定する。そして、その判定結果に応じて、状態認識のための算出方法を変更するようになっている。

特開２００９−４２１８１号公報 特許第４１１０９２２号公報

先述した従来技術の課題は、横切り車両（自車両の前方を横切る車両）の状態認識が難しいことである。横切り車両は「車両全体が走査範囲外→車両の一部が走査範囲内→車両全体が走査範囲内」という順序で、自車両に接近してくることが多い。しかし、特許文献１の場合、認識対象車両の全体が走査範囲内に収まっていないときがあることを考慮しておらず、横切り車両を認識対象にすると精度に問題が残る。

つまり、車両の輪郭を長方形と捉える際に、車両の一部しか走査範囲内に収まっていなければ、走査結果に基づいて近似される長方形は、車両の輪郭を近似したものとして精度を欠くことになる。その精度を欠いたものに基づく状態認識は、当然、精度を欠くことになる。

一方、特許文献２の場合、車両側面にはリフレクタが設置されていないことが多く、そもそも横切り車両の状態認識に適用することが困難である。
本発明はこの課題に鑑み、横切り車両を対象にした状態認識の精度良く行うことを目的とする。

この目的を達成するための請求項１に記載の発明は、観測手段と、状態予測手段と、認識手段とを備える認識装置である。観測手段は、レーダ波を走査することで、認識対象車両の表面の位置座標を時系列に観測する。また、状態予測手段は、観測手段の最新の観測時刻よりも前の時刻の観測結果に基づいて、最新の観測時刻における認識対象車両の車長、速度および中心位置を予測する。そして、認識手段は、状態予測手段の予測結果および観測手段の最新の観測時刻の観測結果に基づいて、最新の観測時刻における認識対象車両の速度および中心位置を認識する。

また、認識手段は、先端位置予測手段と、予備認識手段とを備える。先端位置予測手段は、状態予測手段によって予測された車長および中心位置に基づいて、最新の観測時刻における認識対象車両の車長方向先端位置を予測する。また、予備認識手段は、状態予測手段によって予測された車長および速度、先端位置予測手段によって予測された車長方向先端位置、並びに観測手段の最新の観測時刻の観測結果に基づいて、最新の観測時刻における認識対象車両の車長、速度および車長方向先端位置を認識する。そして、認識手段は、予備認識手段の認識結果に基づいて、最新の観測時刻における認識対象車両の速度および中心位置を認識する。

この認識装置によれば、横切り車両を対象にした状態認識を精度良く行うことができる。すなわち、この認識装置は、認識対象車両の側面にリフレクタが設けられていることを必要とせず、かつ、認識対象車両の一部のみが走査範囲内の場合でも、全部が走査範囲内の場合でも、適用可能な手法を採用している。

更に詳述すると、認識手段は、最終的には認識対象車両の現在（最新の観測時刻）の速度および中心位置を出力するのだが、認識の過程においては、車長を利用して求めた車長方向先端位置に基づく手法（つまり、車長方向先端位置を追跡する手法）を用いる。この手法によれば、認識対象車両の一部のみが走査範囲内となった段階から、定点追跡による速度算出ができるので、速度認識の精度が従来よりも高くなる。

つまり、この認識装置は、「車長方向先端位置」に基づいて「車長方向先端位置の速度」を算出し、その算出した「車長方向先端位置の速度」に基づいて「車両の中心位置の速度」を認識する。「車長方向先端位置」は、一部が走査範囲内となった段階から、精度良く把握することができる。よって、「車長方向先端位置」に基づいて算出される「車長方向先端位置の速度」は、精度が良い。そして、「車両の中心位置の速度」は「車長方向先端位置の速度」から容易に算出できるので、「車長方向先端位置の速度」を精度良く算出できれば、「車両の中心位置の速度」も精度良く算出できることになる。

ところで、先端位置予測手段および予備認識手段の動作を省いても認識精度を保つことができる場合は、その動作を省いて、その動作に付随する演算等を省略するのが好ましい。そこで、次のようにすると良い。

請求項２に記載の認識装置が備える認識手段は、認識対象車両全体がレーダ波の走査範囲内に収まっているかを、観測手段の観測結果に基づいて判定する判定手段を備える。さらに、認識手段は、認識対象車両全体が走査範囲内に収まっていると判定手段によって判定されると、予備認識手段の認識結果に基づかずに、最新の観測時刻における認識対象車両の速度および中心位置を認識する。

この認識装置によれば、認識対象車両全体が走査範囲内に収まっている場合は、予備認識手段の動作が必要なくなる。予備認識手段の動作が必要なくなれば、先端位置予測手段の動作も必要なくなる。よって、認識対象車両全体が走査範囲内に収まっている場合は、予備認識手段および先端位置予測手段の動作を省くことができ、ひいては、その動作に付随する演算等を省略できることになる。

なお、認識対象車両全体が走査範囲内に収まっている場合は、中心位置および車長方向先端位置の両方を精度良く把握できるので、予備認識手段の認識結果に基づいても、予備認識手段の認識結果に基づかなくても（つまり、中心位置を追跡する方法によっても）、速度認識の精度は同等である。

ところで、認識手段は、具体的には次のように構成されると良い。請求項３に記載の認識装置が備える認識手段は、カルマンフィルタを用いて、最新の観測時刻における認識対象車両の速度および中心位置を認識する。この認識装置によれば、カルマンフィルタによる高精度な認識ができるようになる。

認識装置１の構成を示すブロック図。 状態認識処理を示すフローチャート。 レーダ波の走査範囲、自車両および横切り車両を示した図。 反射点に対する線分のフィッティングを示す図。 状態認識の概念図。

［１．ハードウェア構成］
図１は、本発明が適用され、自車両１００（図３参照）の前方部に搭載される認識装置１の構成を示すブロック図である。認識装置１は、図１に示すように、レーザダイオード１１、コリメータレンズ１２、レーザダイオード駆動回路１３、ミラー１５、モータ１７、集光レンズ１９、フォトダイオード２１、増幅器２２、検出回路２３及び制御部２５を備える。

レーザダイオード１１は、レーザダイオード駆動回路１３からの駆動信号に従って、レーダ波（赤外線領域のレーザ光）を発射する。また、コリメータレンズ１２は、レーザダイオード１１から発射されて発散するレーダ波を、平行波になるように屈折させる。

モータ１７は、制御部２５からのモータ駆動信号に従って、ミラー１５を回転させる。ミラー１５は、光を反射するための六角柱形状の反射面を備えるポリゴンミラーである。認識装置１は、これらの構成により、レーダ波を走査範囲（図３参照）内において走査できるようになっている。

一方、集光レンズ１９は、反射して戻ってきたレーダ波を集光する。そして、フォトダイオード２１は、集光レンズ１９によって集光されたレーダ波を受光して電気信号を発生し、その電気信号は、増幅器２２によって増幅される。そして、検出回路２３は、レーザダイオード駆動回路１３を制御するための信号と、増幅器２２から出力された信号とに基づいて、各発射角度におけるレーダ波の往復時間を検出し、その検出結果を制御部２５に入力する。

制御部２５は、ＣＰＵ２５ａ、ＲＯＭ２５ｂ及びＲＡＭ２５ｃ等から構成され、レーザダイオード駆動回路１３及びモータ１７を制御し、検出回路２３による検出結果に基づいて、後述する状態認識処理を実行する。
［２．ソフトウェア］
図２は、制御部２５が主体となって繰り返し実行する状態認識処理を示すフローチャートである。制御部２５は、まず、検出回路２３による検出結果に基づいて、レーダ波の反射点の位置座標（ｘ，ｙ）を取得する（Ｓ１１０）。これら反射点の具体例を示したのが図３である。

図３は、認識装置１が自車両１００に搭載されており、横切り車両２００＜１＞，２００＜２＞，２００＜３＞が認識対象車両となっている例を示している。なお、横切り車両２００＜１＞，２００＜２＞，２００＜３＞は、それぞれ別々の車両ではなく、同一の車両を時系列に示したものである。つまり、横切り車両２００＜１＞が最も早い時刻における位置を示しており、横切り車両２００＜３＞が最も遅い時刻の位置を示している。そして、横切り車両２００＜１＞，２００＜２＞，２００＜３＞それぞれの外縁に描かれた円は、レーダ波の反射点を示している。

また、図３に示すように、自車両の車幅方向の右向きをｘ軸の正方向、車長方向の前向きをｙ軸の正方向として定義する。また、図３に示すように、レーダ波の走査範囲は、走査範囲の３／４を占める中央領域と、この中央領域の左右に位置し、走査範囲の１／８ずつを占める２つの端領域との３つの領域に予め分割されている。これらの領域をどのように活用するかは、Ｓ１５０で後述する。

図２に戻る。Ｓ１１０の次は、反射点に対して１線分および２線分をフィッティングする（Ｓ１２０）。図４に移り、このフィッティングの説明をする。図４（ａ）は、横切り車両２００＜１＞の反射点に対して、最小二乗法によって、１線分（左図）及び２線分（右図）をフィッティングした様子を示している。また、図４（ａ）の右図に示すように、２線分は、互いに直交することを条件としている。（図４（ａ）において車両２００＜１＞は傾いており、図３に示されたものと一致しないように見えるが、図４（ａ）においては、後述するθを図示するために傾かせて図示している。）
また、図４（ｂ）は、横切り車両２００＜２＞の反射点に対して、１線分（左図）および２線分（右図）をフィッティングした様子を示す。そして、図４（ｃ）は、横切り車両２００＜３＞の反射点に対して、１線分（左図）及び２線分（右図）をフィッティングした様子を示している。

図２に戻る。Ｓ１２０の次は、１線分、２線分のうち、二乗和が小さい方を、横切り車両の輪郭を近似するものとして選択する（Ｓ１３０）。二乗和が小さい方の線分を選択する理由は、横切り車両の輪郭を近似するものとして、より適切だからである。

図４に移る。図４（ａ）の横切り車両２００＜１＞の場合、及び図４（ｂ）の横切り車両２００＜２＞の場合、反射点をより適切に近似し、車両の輪郭を捉えている２線分の方が、二乗和が小さいことが見て取れる。

一方、図４（ｃ）の横切り車両２００＜３＞の場合、反射点をより適切に近似し、車両の輪郭を捉えている１線分の方が、二乗和が小さいことが見て取れる。よって、横切り車両２００＜１＞，２００＜２＞の場合は２線分が、横切り車両２００＜３＞の場合は１線分が、Ｓ１３０において選択される。

図２に戻る。Ｓ１３０の次は、観測値ｚ（ｋ）、車長方向先端位置（以下「先端位置」と略す。）（ｘ'，ｙ'）及び車長方向後端位置（以下「後端位置」と略す。）（ｘ"，ｙ"）を算出する（Ｓ１４０）。ｚ（ｋ）は次式で示される。
ｚ（ｋ）＝［ｘ ｙ θ Ｗ Ｌ］^T…（１）
すなわちｚ（ｋ）は、時刻ｋにおいて観測された中心位置（ｘ，ｙ）、進行角度θ、車長Ｗ、車幅Ｌを示す。なお通常は、Ｗは車幅を示し、Ｌは車長を示す。ただし、本実施形態においては、先行車両（自車両と同じ向きに走行する前方車両）を認識対象とする場合との整合を取るため、車長と車幅との関係を入れ替えて表現する。また、進行角度θは、ｘ軸と車両側面を近似した線分との角度である。

また、２線分が選択された場合（横切り車両２００＜１＞，２００＜２＞の場合：図４（ａ）（ｂ）の右図）の中心位置（ｘ，ｙ）は、その選択された２線分を２辺とする直角三角形の斜辺の中点によって示される位置である。

一方、１線分が選択された場合（横切り車両２００＜３＞の場合：図４（ｃ）の左図）の中心位置（ｘ，ｙ）は、その選択された線分、及び車幅Ｌに基づいて定める。具体的には、まず、その選択された線分に対して垂線を引く。その垂線は、その選択された線分の中点を足（交点）とし、長さを車幅Ｌの半分とする。このような条件を満たす垂線は、ｙ軸の正方向に向かって延びるものと、負方向に向かって延びるものの２つ存在するが、ここで引かれる垂線は、ｙ軸の正方向に向かって延びるものである。そして、横切り車両２００＜３＞の中心位置（ｘ，ｙ）は、その垂線の端点のうち、垂線の足ではない方の端点の位置である。なお、車幅Ｌは、車両２００＜３＞の反射点からは求めることができないので、以前の時刻において求めた値（例えば、車両２００＜２＞のものとして求めた値）を用いる。

また、車両側面を近似した線分の端点のうち、走査範囲の中心に近い方のものが先端位置（ｘ'，ｙ'）、遠い方のものが後端位置（ｘ"，ｙ"）である。よって、横切り車両が走査範囲の中心線を通過するまでは、横切り車両の実際の先端が、先端位置（ｘ'，ｙ'）に対応し、実際の後端が、後端位置（ｘ"，ｙ"）に対応する。一方、横切り車両が走査範囲の中心線を通過した後は、横切り車両の実際の先端が、後端位置（ｘ"，ｙ"）に対応し、実際の後端が、先端位置（ｘ'，ｙ'）に対応することになる。

Ｓ１４０の次は、Ｓ１４０で求めた後端位置（ｘ"，ｙ"）が、走査範囲の端領域に位置するかを判定する（Ｓ１５０）。図３で説明した端領域は、このようにして活用される。Ｓ１４０の目的は、横切り車両全体が、走査範囲内に収まっているかを判定することにある。なお、後端位置（ｘ"，ｙ"）が端領域に位置する場合であっても、横切り車両全体が走査範囲内に収まっていることもあるが、本実施形態においては誤判定を防ぐために、この場合は「横切り車両全体が走査範囲内に収まっていない」と見なすようにしている。

そして、後端位置（ｘ"，ｙ"）が中央領域に位置すると判定すると（Ｓ１５０ＮＯ）、中心位置（ｘ，ｙ）を用いた状態認識を行う（Ｓ１６０）。なお、時系列に沿って説明するのであれば、横切り車両２００＜１＞を対象とした「先端位置（ｘ'，ｙ'）を用いた状態認識（Ｓ１７０）」を先に説明すべきところだが、「先端位置（ｘ'，ｙ'）を用いた状態認識（Ｓ１７０）」は「中心位置（ｘ，ｙ）を用いた状態認識（Ｓ１６０）」を基礎とした手法であるので、先に「中心位置を用いた状態認識（Ｓ１６０）」から説明する。

図５（ａ）は、中心位置（ｘ，ｙ）を用いた状態認識の概念図である。この概念図は、観測値ｚ（ｋ）及びｘ_s（ｋ｜ｋ−１）を入力とし、カルマンフィルタを伝達関数とすることで、ｘ_s（ｋ｜ｋ）を出力する方法を示している。なお、カルマンフィルタは、運動モデル（後述）及び図４で説明した観測モデルに基づいて設計される。また、ｘ_s（ｋ｜ｋ）とは、時刻ｋについてのｘ_sの値であって、時刻ｋにおいて認識したｘ_sの値である。そして、ｘ_sは次式で示される。
ｘ_s＝［ｘ ｙ ｖ_x ｖ_y θ Ｗ Ｌ］^T…（２）
つまり、ｘ_sは、中心位置（ｘ，ｙ）、速度（ｖ_x，ｖ_y）、進行角度θ、車長Ｗ、及び車幅Ｌを示す。そして、ｘ_s（ｋ｜ｋ）は、具体的には次式で求める。
ｘ_s（ｋ｜ｋ）＝ｘ_s（ｋ｜ｋ−１）＋Ｋ｛ｚ（ｋ）−Ｃｘ_s（ｋ｜ｋ−１）｝…（３）
ｘ_s（ｋ｜ｋ−１）とは、時刻ｋについての値であって、時刻（ｋ−１）において予測した値である。Ｋ及びＣは、ｘ_s（ｋ｜ｋ−１）及びｚ（ｋ）の重み付けのために設定される係数としての行列（定数）である。

また、運動モデルは、等速直線運動モデルを用いる。具体的には、次の（４）〜（８）式を満たすことを条件とする。
ｘ^*＝ｘ＋ｖ_xＴ…（４）
ｙ^*＝ｙ＋ｖ_yＴ…（５）
ｖ_x ^*＝ｖ_x…（６）
ｖ_y ^*＝ｖ_y…（７）
θ^*＝θ…（８）
Ｔの次元は時間であり、添え字「^*」はＴ秒後の状態を示す。さらに、次の（９）、（１０）式を満たすことを条件とする。（９）、（１０）式は、「車長Ｗ及び車幅Ｌが変化しない」ということに基づいている。
Ｗ^*＝Ｗ…（９）
Ｌ^*＝Ｌ…（１０）
横切り車両全体がレーダ波の走査範囲内に位置していれば、中心位置（ｘ，ｙ）を精度良く把握できるので、上記の中心位置（ｘ，ｙ）による手法によって、精度良い状態認識が可能である。

一方、Ｓ１５０において、後端位置（ｘ"，ｙ"）が端領域に位置すると判定すると（Ｓ１５０ＹＥＳ）、先端位置（ｘ'，ｙ'）を用いた状態認識を行う（Ｓ１７０）。図５（ｂ）を用いて、この状態認識を説明する。

図５（ｂ）は、先端位置（ｘ'，ｙ'）を用いた状態認識の概念図である。図５（ｂ）に示されたｚ'（ｋ）、ｘ_s'（ｋ｜ｋ−１）、ｘ_s'（ｋ＋１｜ｋ）、ｘ_s'（ｋ｜ｋ）はそれぞれ、「'」が付されていないものに対して、中心位置（ｘ，ｙ）が先端位置（ｘ'，ｙ'）に置換されたものを示している。

図５（ｂ）に示すように「観測値ｚ（ｋ）及びｘ_s（ｋ｜ｋ−１）を入力とし、カルマンフィルタを伝達関数とし、ｘ_s（ｋ｜ｋ）を出力する」という点においては、中心位置（ｘ，ｙ）を用いた状態認識と同じである。一方、異なるのは、カルマンフィルタに対する入力、及びカルマンフィルタからの出力において、中心位置（ｘ，ｙ）が先端位置（ｘ'，ｙ'）に置換されている点である。

つまり、観測値ｚ（ｋ）を観測値ｚ'（ｋ）に、ｘ_s（ｋ｜ｋ−１）をｘ_s'（ｋ｜ｋ−１）に置換して、その置換したものをカルマンフィルタに入力する。観測値ｚ（ｋ）を観測値ｚ'（ｋ）に置換するには、観測値ｚ（ｋ）に含まれる中心位置（ｘ，ｙ）を、Ｓ１４０で求めた先端位置（ｘ'，ｙ'）に置換する。一方、ｘ_s（ｋ｜ｋ−１）をｘ_s'（ｋ｜ｋ−１）に置換するには次式を用いる。
［ｘ' ｙ'］^T＝［ｘ ｙ］^T＋Ｗ／２［ｃｏｓθ ｓｉｎθ］^T…（１１）
そして、カルマンフィルタから出力されるｘ_s'（ｋ＋１｜ｋ）及びｘ_s'（ｋ｜ｋ）を、（１０）式によってｘ_s（ｋ＋１｜ｋ）及びｘ_s（ｋ｜ｋ）に変換する。

Ｓ１６０又はＳ１７０の次は、過去値を更新して（Ｓ１８０）、状態認識処理を終える。過去値の更新とは、ｘ_s（ｋ｜ｋ−１）をｘ_s（ｋ｜ｋ）に置き換えて記憶することである。なお、認識装置１は、横切り車両だけでなく、先行車両を認識対象とすることも可能である。
［３．効果］
認識装置１によれば、横切り車両全体がレーダ波の走査範囲内に位置していなくても、カルマンフィルタを用いた精度良い状態認識が可能となる。また、横切り車両全体がレーダ波の走査範囲内に位置している場合は、中心位置（ｘ，ｙ）による手法を用いることで、精度を保ちつつ処理負荷を軽くしている。
［４．対応関係］
実施形態と特許請求の範囲との対応関係を述べる。Ｓ１１０が観測手段、Ｓ１２０〜Ｓ１７０が状態予測手段および認識手段、Ｓ１５０が判定手段、Ｓ１７０が先端位置予測手段および予備認識手段、のソフトウェアに相当する。
［５．他の実施形態］
（ア）運動モデルは、非線形でも良い。つまり、加速度や角速度を、ｘ_sに加えても良い。
（イ）横切り車両の先端付近のごく一部しか走査範囲内に位置しておらず、先端位置と中心位置（ｘ，ｙ）との距離が所定値未満の場合は、中心位置（ｘ，ｙ）による手法を用いても良い。このような場合は、何れを用いても認識精度に大差が無いと考えられるので、処理負荷を低くすることを優先するのであれば、中心位置（ｘ，ｙ）による手法を用いた方が望ましい。
（ウ）先端位置（ｘ'，ｙ'）を用いた手法による認識対象から、先行車両を除外するようにしても良い。具体的には、上記（イ）で述べたように、先端位置（ｘ'，ｙ'）と中心位置（ｘ，ｙ）との距離が所定値未満の場合は、中心位置（ｘ，ｙ）による手法を用いる。そして、認識対象車両の進行方向とｘ方向の速度とに基づいて、認識対象車両が横切り車両であるのか、先行車両であるのかを判断する。そして、認識対象車両が横切り車両と判断した時点で、先端位置（ｘ'，ｙ'）を用いた手法に切り替えるようにする。このようにすれば、更に処理負荷が低くなると考えられる。
（エ）横切り車両が、走査範囲内から走査範囲外に出て行こうとしていることで、後端位置（ｘ"，ｙ"）（実際には車両先端）が端領域に位置する場合、中心位置（ｘ，ｙ）による手法を用いても良い。ただし、この場合、ｘ_s（ｋ｜ｋ−１）に比べてｚ（ｋ）が信頼できないので、ｘ_s（ｋ｜ｋ−１）に重みを持たせるようにする必要がある。具体的には、（３）式において、Ｋの値を１よりも十分小さくすれば良い。
（オ）常に、先端位置（ｘ'，ｙ'）を用いた手法によって状態認識を行っても良い。処理負荷が高くなることが考えられるが、場合分けが不要になるという利点がある。
（カ）レーダ波は、赤外線領域のものでなくても、電波領域のものでも良い。また、レーダ波による走査に替えて、画像を用いても良い。

１…認識装置、１１…レーザダイオード、１２…コリメータレンズ、１３…レーザダイオード駆動回路、１５…ミラー、１７…モータ、１９…集光レンズ、２１…フォトダイオート、２２…増幅器、２３…検出回路、２５…制御部、２５ａ…ＣＰＵ、２５ｂ…ＲＯＭ、２５ｃ…ＲＡＭ、１００…自車両、２００…横切り車両

Claims (3)

1. レーダ波を走査することで、認識対象車両の表面の位置座標を時系列に観測する観測手段と、
   前記観測手段の最新の観測時刻よりも前の時刻の観測結果に基づいて、前記最新の観測時刻における認識対象車両の車長、速度および中心位置を予測する状態予測手段と、
   前記状態予測手段の予測結果および前記観測手段の最新の観測時刻の観測結果に基づいて、前記最新の観測時刻における認識対象車両の速度および中心位置を認識する認識手段とを備える認識装置であって、
   前記認識手段は、
   前記状態予測手段によって予測された車長および中心位置に基づいて、前記最新の観測時刻における認識対象車両の車長方向先端位置を予測する先端位置予測手段と、
   前記状態予測手段によって予測された車長および速度、前記先端位置予測手段によって予測された車長方向先端位置、並びに前記観測手段の最新の観測時刻の観測結果に基づいて、前記最新の観測時刻における認識対象車両の車長、速度および車長方向先端位置を認識する予備認識手段とを備えると共に、
   前記予備認識手段の認識結果に基づいて、前記最新の観測時刻における認識対象車両の速度および中心位置を認識する
   ことを特徴とする認識装置。
2. 前記認識手段は、
   認識対象車両全体が前記レーダ波の走査範囲内に収まっているかを、前記観測手段の観測結果に基づいて判定する判定手段を備えると共に、
   認識対象車両全体が走査範囲内に収まっていると前記判定手段によって判定されると、前記予備認識手段の認識結果に基づかずに、前記最新の観測時刻における認識対象車両の速度および中心位置を認識する
   ことを特徴とする請求項１に記載の認識装置。
3. 前記認識手段は、カルマンフィルタを用いて、前記最新の観測時刻における認識対象車両の速度および中心位置を認識する
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の認識装置。