JP6323256B2

JP6323256B2 - 検出装置

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Publication number: JP6323256B2
Application number: JP2014173074A
Authority: JP
Inventors: 高木　亮; 亮高木
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2014-08-27
Filing date: 2014-08-27
Publication date: 2018-05-16
Anticipated expiration: 2034-08-27
Also published as: US20170254881A1; US10539659B2; DE112015003914T5; CN106605153B; CN106605153A; WO2016031918A1; JP2016048194A

Description

本発明は、車両に搭載されるレーダ装置の軸ずれを検出する技術に関する。

従来、車両の走行安全性を向上させる各種制御を行うために、レーザ光、超音波、ミリ波等のレーダ波を送受信することによって、車両周辺に存在する物標を検知するレーダ装置が用いられている。

レーダ装置は、予め定められた照射範囲にレーダ波が照射されるように、車両の予め定められた位置に取り付けられている。このため、何らかの要因によってレーダ装置の取付位置にずれが生じると、所定の照射範囲にレーダ波が照射されなくなることにより物標の検出精度が低下し、車両の走行安全性を向上させる各種制御の精度が低下するという問題が生じ得る。

そこで、レーダ装置の取付位置のずれを検出するための技術が提案されている。特許文献１には、レーダ装置の位置がずれていない場合には画像センサに基づく物標認識及びレーダ装置に基づく物標認識の両方で所定の物標（同一の物標）が認識されることを前提として、画像センサに基づく物標認識及びレーダ装置に基づく物標認識の両方で所定の物標が認識されない場合に、レーダ装置の軸の垂直方向におけるずれを検出する技術が記載されている。

特開２０１４−０２３６８６号公報

ところで、画像センサ及びレーダ装置の両方で所定の物標が認識されない現象は、レーダ装置の軸の垂直方向におけるずれとは異なる理由によっても生じ得る。例えば、レーダ装置の軸の水平方向におけるずれ等によっても生じ得る。しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、画像センサ及びレーダ装置の両方で所定の物標が認識されない場合は常に、この現象がレーダ装置の軸の垂直方向におけるずれに起因するものであるとして、レーダ装置の軸の垂直方向におけるずれを検出する。このため、レーダ装置の軸の垂直方向におけるずれを誤って検出するおそれが有る。

本発明は、こうした問題に鑑みてなされたものであり、車両に搭載されるレーダ装置の軸ずれの誤検出を抑制する技術を提供することを目的としている。

本発明の一側面は、検出装置であって、取得手段と、検出手段と、判断手段とを備える。取得手段は、車両に搭載されてレーダ波を送受信するレーダ装置について、車幅方向を水平方向として、水平方向における軸ずれが発生しているか否かを表す水平軸ずれ情報を取得する。検出手段は、車高方向を垂直方向として、レーダ装置について、垂直方向における軸ずれを検出する。判断手段は、水平軸ずれ情報に基づいて、検出手段による検出を実行するか否かを判断する。ここで、判断手段は、水平軸ずれ情報が水平方向における軸ずれが発生していないことを表している場合は、検出手段による検出を実行する。そして、判断手段は、水平軸ずれ情報が水平方向における軸ずれが発生していることを表している場合は、検出手段による検出を禁止する。

このような構成によれば、水平方向における軸ずれが発生している場合には、垂直方向における軸ずれの検出を実行しないため、水平方向における軸ずれが発生している状況を垂直方向における軸ずれが発生している状況として誤って検出することを抑制することができる。すなわち、レーダ装置の垂直方向における軸ずれについての誤検出を抑制することができ、レーダ装置の軸ずれの誤検出を抑制することができる。

なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

第１実施形態の運転支援システム及び物標認識装置の構成の一例を示すブロック図。レーダセンサの取付位置を説明する図。レーダセンサの水平方向における軸ずれ、及び垂直方向における軸ずれを説明する図。レーダセンサ及び画像センサの検知範囲を説明する図。レーダ軸ずれ検出処理のフローチャート。水平方向における軸ずれ検出の一例を説明する図。垂直軸ずれ検出処理のフローチャート。（ａ）は距離別カウント処理のフローチャートであり、（ｂ）は距離判定表の一例を示す図。ＦＳＮ割合演算処理および非正常認識割合演算処理を説明する図。自車両から先行車までの距離とＦＳＮ割合との関係を示すグラフ。垂直軸ずれ量演算処理を説明する図。垂直軸ずれ検出処理の効果を説明する図。第２実施形態の軸ずれ判定処理のフローチャート。（ａ）は第３実施形態の距離別カウント処理のフローチャートであり、（ｂ）は第３実施形態の距離判定表の一例を示す図。第３実施形態のＦＳＮ割合演算処理および非正常認識割合演算処理を表す図。（ａ）は水平方向における軸ずれが発生していないときの標識の横位置を説明する図であり、（ｂ）は水平方向における軸ずれが発生しているときの標識の横位置を説明する図。

以下、本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示すように、本実施形態の運転支援システム１０は、レーダセンサ１１と、画像センサ１２と、物標認識装置１３と、運転支援実行装置１４と、を備える。物標認識装置１３は、レーダセンサ１１、画像センサ１２および運転支援実行装置１４のそれぞれと通信可能に接続されている。

図２に示すように、レーダセンサ１１は、自車両１の前端部における所定位置に取り付けられている。具体的には、レーダセンサ１１は、検知範囲の中心軸（電波軸）が、自車両１の前後方向（自車両１の長手方向であって、図２に示すｘ軸方向）及び上下方向（ｘ軸方向及び車幅方向である図２に示すｙ軸方向と直交する車高方向であって、図２に示すｚ軸方向）に対して、それぞれ所定角度となるように取り付けられている。

すなわち、一例として図３における（ａ）に示すように、レーダセンサ１１は、自車両１のｘｙ平面（水平面）内において、車幅方向（ｙ軸方向）における所定の方向（ここでは、一例としてｘ軸の方向）に対して、検知範囲の中心軸Ｍが所定角度θ_y0となるように取り付けられている。また、図３における（ｃ）に示すように、レーダセンサ１１は、ｘｚ平面（垂直面）内において、車高方向（ｚ軸方向）における所定の方向（ここでは、一例としてｚ軸の方向）に対して所定角度θ_z0となるように取り付けられている。

以下では、一例として図３における（ｂ）に示すように、水平面内において検知範囲の中心軸Ｍと車幅方向における所定の方向（ｘ軸）とのなす角度が所定角度θ_y0から変化した状態（ずれた状態）を、水平方向における軸ずれが発生している状態という。また、一例として図３における（ｄ）に示すように、垂直面内において検知範囲の中心軸Ｍと車高方向における所定の方向（ｚ軸）とのなす角度が所定角度θ_y0から変化した状態（ずれた状態）を、垂直方向における軸ずれが発生している状態という。

レーダセンサ１１は、自車両１の前方に設定された探査領域に向けてレーダ波を照射し、その反射波を受信する。レーダセンサ１１は、物標認識装置１３とともに、ミリ波を利用して所定の探査領域内に存在する物標を検知する周知のＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）レーダを構成する。

具体的には、レーダセンサ１１は、時間に対して周波数を直線的に上昇（上り変調）および下降（下り変調）させた送信波を探査領域に向けて送信し、前方の物標で反射された電波を受信し、送信波と受信波とをミキシングして、レーダセンサ１１と物標との距離及び相対速度に対応したビート周波数をもつビート信号を受信データとして抽出する。

但し、レーダセンサ１１は、送信アンテナ及び受信アンテナのうち少なくとも一方がアレイアンテナによって構成され、送信アンテナと受信アンテナの組み合わせをチャンネルと呼ぶものとして、チャンネル毎にビート信号を抽出している。レーダセンサ１１は、ビート信号を、ＡＤコンバータによってＡＤ変換して出力する。出力されたビート信号は、物標認識装置１３に入力される。

画像センサ１２は、自車両１の前側における中央付近に配置されたＣＣＤカメラを備え、このＣＣＤカメラにより自車両１の周囲、本実施形態では自車両１の前方に設定された探査領域を撮像する。ＣＣＤカメラは、レーダセンサ１１の検知範囲より広い角度範囲を検知範囲とする（図４参照）。画像センサ１２は、ＣＣＤカメラで撮像した撮像データに対して、テンプレートマッチング等の周知の画像処理を行うことにより、撮像範囲内に存在する所定の物標（車両、歩行者等）を検出する。

そして、画像センサ１２は、この処理により検出された物標（以下、画像物標という）の情報を画像物標情報として物標認識装置１３へ送信する。なお、画像物標情報には、検出した画像物標の種類、大きさ、位置（距離、方位）についての情報が少なくとも含まれている。

物標認識装置１３は、ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３からなるマイクロコンピュータと、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等の信号処理を実行するためのデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）３４とを備える。物標認識装置１３は、画像センサ１２から取得した画像物標情報およびレーダセンサ１１から取得したビート信号に従って、探査領域内に存在する各種物標を認識し、運転支援実行装置１４に提供するための物標情報を生成する物標認識処理等の各種処理を実行する。物標認識処理における各種物標の認識方法については周知の技術であるので、詳しい説明は省略する。

また、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１に軸ずれが生じているか否かを判定する、レーダ軸ずれ検出処理を実行する。
運転支援実行装置１４は、物標認識装置１３における処理結果（物標情報）に従い、各種車載機器を制御して所定の運転支援を実行する。運転支援実行装置１４は、制御対象となる車載機器として、各種画像を表示するモニタや、警報音や案内音声を出力するスピーカを少なくとも備える。また、運転支援実行装置１４は、制御対象となる車載機器として、さらに、自車両１に搭載された内燃機関、パワートレイン機構、ブレーキ機構等を制御する各種制御装置を含んでいてもよい。

［１−２．処理］
［１−２−１．レーダ軸ずれ検出処理］
物標認識装置１３（ＣＰＵ３１）が実行するレーダ軸ずれ検出処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。本処理は、ＡＣＣスイッチがオンされている間、繰り返し実行される。

はじめに、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが発生しているか否かを表す水平軸ずれ情報を取得する（Ｓ１０）。
本実施形態では一例として、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが発生しているか否かを検出する水平軸ずれ検出処理を、本レーダ軸ずれ検出処理とは別処理として実行している。物標認識装置１３は、本ステップにて、この水平軸ずれ検出処理の検出結果を水平軸ずれ情報として取得する。物標認識装置１３は、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが発生しているか否かを、一例として図６に示すように検出する。

すなわち、物標認識装置１３は、画像センサ１２によって撮像された画像に基づいて、所定の物標を検出する。ここでは一例として、物標認識装置１３は、先行車両９を所定の物標として、自車両１から先行車両９までの距離と先行車両９の車幅Ｗとを検出する。物標認識装置１３は、この検出結果に基づいて、所定の基準点（ここでは、レーダセンサ１１の取付位置Ｐ０とする）を含む水平面（図２、図３のｘ軸方向及びｙ軸方向からなる面）において、画像認識された先行車両９（の車幅Ｗ）に対応する方位範囲θｇを算出する。ここで、物標認識装置１３は、先行車両９に対応する方位範囲θｇを含む所定の角度の方位範囲θｓに、レーダセンサ１１によって検出された物標Ｐｒが含まれる場合、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが発生していないと判定する。一方、物標認識装置１３は、方位範囲θｓ内に、レーダセンサ１１によって検出された物標Ｐｒが含まれない場合、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが発生していると判定する。

物標認識装置１３は、水平方向における軸ずれが発生していると判定した場合は、垂直軸ずれ検出処理を実行せず（実行を禁止して）、本レーダ軸ずれ検出処理を終了する。また、物標認識装置１３は物標認識装置１３は、水平方向における軸ずれが発生していないと判定した場合は、処理をＳ３０へ移行させ、Ｓ３０にて垂直軸ずれ検出処理を実行し、その後、本レーダ軸ずれ検出処理を終了する。

［１−２−２．垂直軸ずれ検出処理］
次に、レーダ軸ずれ検出処理のＳ３０にて実行される垂直軸ずれ検出処理の一例を、図７のフローチャートを用いて説明する。なお、以下で説明する垂直軸ずれ検出処理において、単に軸ずれという場合には、垂直方向の軸ずれをいうものとする。

最初に、物標認識装置１３は、距離別カウント処理を実行する（Ｓ１００）。次に、物標認識装置１３は、ＦＳＮ割合演算処理を実行する（Ｓ２００）。続いて、物標認識装置１３は、非正常認識割合演算処理を実行する（Ｓ３００）。次に、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ量演算処理を実行する（Ｓ４００）。そして、物標認識装置１３は、本垂直軸ずれ検出処理を終了する。

［１−２−２−１．距離別カウント処理］
次に、垂直軸ずれ検出処理のＳ１００にて実行される距離別カウント処理について図８（ａ）のフローチャートを用いて説明する。

まず、物標認識装置１３は、画像物標とミリ波物標とがＦＳＮであるか否かを判定する（１１１０）。画像物標とは、画像センサ１２によって画像認識された先行車両９を指し、ミリ波物標とは、レーダセンサ１１によってレーダ認識された先行車両９を指す。ＦＳＮとは、認識された先行車両９が、レーダセンサ１１によるレーダ認識と画像センサ１２による画像認識の双方で認識されたことを言う。一例として、物標認識装置１３は、画像認識された先行車両９を含む予め定められた範囲内にレーダ認識された先行車両９が存在していることが検出された場合に、ＦＳＮである（認識された先行車両９が、レーダセンサ１１によるレーダ認識と画像センサ１２による画像認識の双方で認識された）と判定する。ここで、物標認識装置１３は、肯定判定を行った場合（Ｓ１１１０：ＹＥＳ）、処理をＳ１１２０に移行させる。一方、物標認識装置１３は、否定判定を行った場合（Ｓ１１１０：ＮＯ）、処理をＳ１１３０に移行させる。

Ｓ１１２０では、物標認識装置１３は物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置１３は、自車両１とレーダ認識および画像認識された先行車両９との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、レーダ認識の結果または画像認識の結果の何れを用いてもよい。物標認識装置１３は、この後、処理をＳ１１４０に移行させる。

Ｓ１１３０では、物標認識装置１３は、物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置１３は、自車両１と画像認識された先行車両９との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、画像認識の結果を用いる。物標認識装置１３は、この後、処理をＳ１１７０に移行させる。

Ｓ１１４０では、物標認識装置１３は、ミリ波非正常認識であるか否かを判定する。具体的には、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１によるレーダ認識が正常な認識ではなかったか否かを判定する。ここで、肯定判定である場合（Ｓ１１４０：ＹＥＳ）、物標認識装置１３は処理をＳ１１６０に移行させる。一方、否定判定である場合（Ｓ１１４０：ＮＯ）、物標認識装置１３は処理をＳ１１５０に移行させる。

Ｓ１１５０では、物標認識装置１３は、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図８（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１１２０で判定した自車両１と先行車両９との間の距離が該当する距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタをインクリメントする。なお、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタとは、先行車両９が正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。また、距離判定表には、図８（ｂ）に例示するように、０ｍから１００ｍまでは１０ｍ刻みで距離領域が設定され、１００ｍ以上は一つの距離領域が設定されており、各距離領域に距離インデックス「１」〜「１１」がそれぞれ付されている。なお、距離判定表の設定内容については、１０ｍ以外の刻みや距離領域数であってもよい。物標認識装置１３は、この後、本距離別カウント処理を終了する。

Ｓ１１６０では、物標認識装置１３は、距離別ミリ波非正常認識回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図８（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１１２０で判定した自車両１と先行車両９との間の距離が該当する距離別ミリ波非正常認識回数カウンタをインクリメントする。なお、距離別ミリ波非正常認識回数カウンタとは、先行車両９が非正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。物標認識装置１３は、この後、本距離別カウント処理を終了する。

Ｓ１１７０では、物標認識装置１３は、距離別画像単独検知回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図８（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１１３０で判定した自車両１と先行車両９との間の距離が該当する距離別画像単独検知回数カウンタをインクリメントする。なお、距離別画像単独検知回数カウンタとは、先行車両９がレーザ認識はされずに画像認識のみされた回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。物標認識装置１３は、この後、本距離別カウント処理を終了する。

［１−２−２−２．ＦＳＮ割合演算処理］
次に、垂直軸ずれ検出処理のＳ２００にて実行されるＦＳＮ割合演算処理について図９を用いて説明する。

まず、物標認識装置１３は、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値に距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数係数を乗算するとともに、距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値に距離別ミリ波非正常認識回数係数を乗算し、距離別画像単独検知回数カウンタの値に距離別画像単独検知回数係数を乗算する（図９（ａ）参照）。なお、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数係数、距離別ミリ波非正常認識回数係数および距離別画像単独検知回数係数については、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタ、距離別ミリ波非正常認識回数カウンタおよび距離別画像単独検知回数カウンタに対して重み付けを行うために、実験等により予め設定される。

一例を挙げると、図１０（ａ）に例示する自車両１から先行車までの距離とＦＳＮ割合との関係を示すグラフからも明らかなように、自車両１から先行車までの距離が小さい領域では、レーダセンサ１１に軸ずれが生じていない場合のＦＳＮ割合の値とレーダセンサ１１に軸ずれが生じている場合のＦＳＮ割合の値との差異が小さく、一方、自車両１から先行車までの距離が大きい領域では、レーダセンサ１１に軸ずれが生じていない場合のＦＳＮ割合の値とレーダセンサ１１に軸ずれが生じている場合のＦＳＮ割合の値との差異が大きくなる傾向がある。このため、例えば、前者の距離領域の重み付けを相対的に小さくするとともに、後者の距離領域の重み付けを相対的に大きくなるように係数を設定する。図１０（ａ）の例示の場合は、先行車両９との距離がαｍ未満のカウンタに対して数値「０」の係数θを掛け合わせることで、差が出にくい距離領域の情報を削除して、全体の精度を向上させる（図１０（ｂ）参照）。

続いて、物標認識装置１３は、ＦＳＮ割合を算出する。具体的には、物標認識装置１３は、重み付け後の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値を、重み付け後の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値と重み付け後の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値と重み付け後の距離別画像単独検知回数カウンタの値とを加算した値で除算し、百分率（％）で表す（図９（ｂ）参照）。

この後、物標認識装置１３は、本ＦＳＮ割合演算処理を終了する。
［１−２−２−３．非正常認識割合演算処理］
次に、垂直軸ずれ検出処理のＳ３００にて実行される非正常認識割合演算処理について図９を用いて説明する。

まず、物標認識装置１３は、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値に距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数係数を乗算するとともに、距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値に距離別ミリ波非正常認識回数係数を乗算する（図９（ａ）参照）。

続いて、物標認識装置１３は、非正常認識割合を算出する。具体的には、物標認識装置１３は、重み付け後の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値を、重み付け後の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値と重み付け後の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値とを加算した値で除算し、百分率（％）で表す（図９（ｃ）参照）。

この後、物標認識装置１３は、本非正常認識割合演算処理を終了する。
［１−２−２−４．垂直軸ずれ量演算処理］
次に、垂直軸ずれ検出処理のＳ４００にて実行される垂直軸ずれ量演算処理について図１１を用いて説明する。

ここでは、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理のＳ２００で算出したＦＳＮ割合およびＳ３００で算出した非正常認識割合に応じて、レーダセンサ１１に生じた垂直方向における軸ずれ量（垂直軸ずれ量）を推定する（垂直軸ずれ推定量）。具体的には、物標認識装置１３は、図１１（ａ）に例示するマップを参照して、算出したＦＳＮ割合および非正常認識割合が該当するマップ上の領域を特定し、その特定した領域に割り当てられた値の垂直軸ずれ量が発生していると判定する（図１１（ｂ）参照）。

なお、上記マップ上の各領域および各領域に割り当てられた垂直軸ずれ量の値については、実験等により予め設定される。例えば、ＦＳＮ割合については、ＦＳＮ割合の値が大きいと垂直軸ずれ量が小さく、ＦＳＮ割合の値が小さいと垂直軸ずれ量が大きい傾向があり、非正常認ＦＳＮ識割合については、非正常認識割合の値が大きいと垂直軸ずれ量がプラスであり、非正常認識割合の値が小さいと垂直軸ずれ量がマイナスである傾向がある。このため、物標認識装置１３は、これらに従って、上記マップ上の各領域および各領域に割り当てられた垂直軸ずれ量の値を設定する。一例として示す図１１（ｂ）の例では、ＦＳＮ割合がＸ％であり、非正常認識割合がＹ％である場合には、「−αｄｅｇ」を垂直軸ずれ量として推定する。

その後、物標認識装置１３は、本垂直軸ずれ量演算処理を終了する。
［１−３．効果］
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果が得られる。

［１Ａ］このような構成によれば、はじめに水平方向における軸ずれが発生していることを検出した場合には、垂直方向における軸ずれの検出を実行しないため、水平方向における軸ずれが発生している状況を垂直方向における軸ずれが発生している状況であるという様に誤って検出することを抑制することができる。すなわち、レーダ装置の垂直方向における軸ずれについての誤検出を抑制することができる。したがって、レーダ装置の軸ずれの誤検出を抑制することができる。

［１Ｂ］物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理において、レーダ装置の垂直方向における軸ずれ量を検出する。すなわち、水平方向における軸ずれが発生している状況で誤って垂直方向における軸ずれ量を検出することが抑制される。これにより、検出した垂直方向における軸ずれ量に基づいて、車両の走行安全性を向上させる各種制御を、精度よく実行することができる。

［１Ｃ］物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理において、自車両１の前方を走行する先行車両９のレーダ認識を行うとともに、自車両１の前方を撮像した撮像画像に基づき自車両１の前方を走行する先行車両９の画像認識を行い、先行車両９のレーダ認識および画像認識に基づき、先行車両９をレーダ認識および画像認識の双方で認識した回数が先行車両９を少なくとも画像認識で認識した回数に占める割合を算出し、その算出した割合の値に応じてレーダセンサ１１に生じた垂直方向における軸ずれを検出する（図１２（ａ）および図１２（ｂ）参照）。これにより、自車両１に搭載されるレーダセンサ１１の垂直方向における軸ずれを自車両１走行時に精度良く検出することができる。

［１Ｄ］物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理において、自車両から先行車両９までの距離別に割合を算出し、その算出した距離別の割合の値に重み付けを行った後に合算した値に応じてレーダセンサ１１に生じた垂直方向における軸ずれを検出する。これにより、自車両１に搭載されるレーダセンサ１１の垂直方向における軸ずれをより精度良く検出することができる。

［１Ｅ］物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理において、正常に認識された先行車両９と非正常に認識された先行車両９とを分けて割合を算出し、その算出した割合の値に応じてレーダセンサに生じた垂直方向における軸ずれを検出するとともに、軸ずれが検出された場合には、上方向の軸ずれか下方向の軸ずれかを判定するとともにその軸ずれ量を判定する。これにより、自車両１に搭載されるレーダセンサ１１の垂直方向における軸ずれ量を自車両１走行時により精度良く検出することができる。

なお、第１実施形態では、物標認識装置１３が、検出装置、取得手段、判断手段、検出手段、レーダ認識手段、画像認識手段、の一例に相当する。また、Ｓ１０が取得手段としての処理の一例に相当し、Ｓ２０が判断手段としての処理の一例に相当し、Ｓ３０が検出手段としての処理の一例に相当する。

［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。

第２実施形態では、図１３に示すように、物標認識装置１３が、レーダ軸ずれ検出処理において、水平方向に軸ずれが生じていないと判断した場合に、カウンタリセットを行う点で、第１実施形態と相違する。

［２−２．処理］
本実施形態のレーダ軸ずれ検出処理について、図１３のフローチャートを用いて説明する。物標認識装置１３は、Ｓ１０〜Ｓ２０については、上記実施形態と同様の処理を実行する。ここで、物標認識装置１３は、Ｓ２０にて水平方向に軸ずれが生じていないと判断した場合（Ｓ２０：ＮＯ）、上記実施形態と同様に、処理をＳ３０へ移行させ、垂直軸ずれ検出処理を実行し、本レーダ軸ずれ検出処理を終了する。

一方、物標認識装置１３は、Ｓ２０にて水平方向に軸ずれが生じていると判断した場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、処理をＳ４０へ移行させ、カウンタリセットを実行する。具体的には、物標認識装置１３は、距離別カウント処理に用いる各種カウンタ、すなわち、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタ、距離別ミリ波非正常認識ＦＳＮ回数カウンタ、及び距離別画像単独検知回数カウンタを、リセットする。そして、物標認識装置１３は、本レーダ軸ずれ検出処理を終了する。

［２−３．効果］
以上詳述した第２実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果［１Ａ］〜［１Ｅ］に加え、以下の効果が得られる。

［２Ａ］物標認識装置１３は、レーダ軸ずれ検出処理において、水平方向への軸ずれが検出された場合に、垂直軸ずれ検出処理（距離別カウント処理）に用いる各種カウンタ、すなわち、距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタ、距離別ミリ波非正常認識ＦＳＮ回数カウンタ、及び距離別画像単独検知回数カウンタを、リセットする。これにより、仮にレーダセンサ１１について水平方向における軸ずれが発生していた場合に、該水平方向における軸ずれが発生してから該水平方向における軸ずれが発生していることを表す水平軸ずれ情報が取得される迄に時間を要したとしても、水平方向における軸ずれが発生していることを表す水平軸ずれ情報が取得されるとこれらのカウンタがリセットされるため、以降の垂直軸ずれ検出処理において誤ったカウント値が蓄積されることが抑制される。この結果、垂直軸ずれ検出処理において精度良く垂直方向における軸ずれを検出することができる。

なお、第２実施形態では、物標認識装置１３が、第１のカウント手段、第２のカウント手段、及びリセット手段、の一例に相当する。また、Ｓ１１７０が第１のカウント手段としての処理の一例に相当し、Ｓ１１５０、Ｓ１１６０が第２のカウント手段としての処理の一例に相当し、Ｓ４０がリセット手段としての処理の一例に相当する。

［３．第３実施形態］
［３−１．第１実施形態との相違点］
第３実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。

前述した第１実施形態では、物標認識装置１３が、先行車両９のレーダ認識および画像認識に基づき、レーダセンサ１１に生じた垂直方向における軸ずれを検出した。これに対し、第３実施形態では、軸ずれの検出の際に、先行車両９の車高を考慮する点で、第１実施形態と相違する。

［３−２．処理］
具体的には、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理において、Ｓ１００では、図８に例示する距離別カウント処理に代えて図１４に例示する距離別カウント処理を実行する。また、物標認識装置１３は、Ｓ２００では、図９に例示するＦＳＮ割合演算処理に代えて図１５に例示するＦＳＮ割合演算処理を実行する。また、物標認識装置１３は、Ｓ３００では、図９に例示する非正常認識割合演算処理に代えて図１５に例示する非正常認識割合演算処理を実行する。なお、物標認識装置１３は、Ｓ４００では、上記実施形態と同様の処理を実行する。

以下に、本実施形態の距離別カウント処理、ＦＳＮ割合演算処理および非正常認識割合演算処理について順に説明する。
［３−２−１．距離別カウント処理］
垂直軸ずれ検出処理のＳ１００にて実行される距離別カウント処理について、図１４を用いて説明する。

物標認識装置１３は、画像物標とミリ波物標とがＦＳＮであるか否かを判定する（Ｓ１２０５）。すなわち、物標認識装置１３は、認識された先行車両９が、レーダセンサ１１によるレーダ認識と画像センサ１２による画像認識の双方で認識されたか否かを判定する。ここで、物標認識装置１３は、肯定判定を行った場合（Ｓ１２０５：ＹＥＳ）、処理をＳ１２１０に移行させる。一方、物標認識装置１３は、否定判定を行った場合（Ｓ１２０５：ＮＯ）、処理をＳ１２１５に移行させる。

Ｓ１２１０では、物標認識装置１３は。物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置１３は、自車両１とレーダ認識および画像認識された先行車両９との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、レーダ認識の結果または画像認識の結果の何れを用いてもよい。この後、物標認識装置１３は、処理をＳ１２２０に移行させる。

Ｓ１２１５では、物標認識装置１３は、物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置１３は、自車両１と画像認識された先行車両９との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、画像認識の結果を用いる。この後、物標認識装置１３は、処理をＳ１２３５に移行させる。

Ｓ１２２０では、物標認識装置１３は、ミリ波非正常認識であるか否かを判定する。具体的には、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１によるレーダ認識が正常な認識ではなかったか否かを判定する。ここで、物標認識装置１３は、肯定判定を行った場合（Ｓ１２２０：ＹＥＳ）、処理をＳ１２３０に移行させる。一方、物標認識装置１３は、否定判定を行った場合（Ｓ１２２０：ＮＯ）、処理をＳ１２２５に移行させる。

Ｓ１２２５では、物標認識装置１３は、先行車両９の車高は高いか否かを判定する。具体的には、物標認識装置１３は、画像認識の結果を用いて、先行車両９の車高が所定値よりも大きいか否かを判定する。なお、所定値とは、軸ずれ検出の精度を高めるためにトラックなどの車高の高い先行車両９を除外する目的で設定される値であり、実験等により予め設定される（図１２（ｃ）および図１２（ｄ）参照）。ここで、物標認識装置１３は、肯定判定を行った場合（Ｓ１２２５：ＹＥＳ）、処理をＳ１２４５に移行させる。一方、物標認識装置１３は、否定判定を行った場合（Ｓ１２２５：ＮＯ）、処理をＳ１２４０に移行させる。

Ｓ１２３０では、物標認識装置１３は、先行車両９の車高は高いか否かを判定する。具体的には、物標認識装置１３は、画像認識の結果を用いて、先行車両９の車高が所定値よりも大きいか否かを判定する。ここで、物標認識装置１３は、肯定判定を行った場合（Ｓ１２３０：ＹＥＳ）、処理をＳ１２５５に移行させる。一方、物標認識装置１３は、否定判定を行った場合（Ｓ１２３０：ＮＯ）、処理をＳ１２５０に移行させる。

Ｓ１２３５では、物標認識装置１３は、先行車両９の車高は高いか否かを判定する。具体的には、物標認識装置１３は、画像認識の結果を用いて、先行車両９の車高が所定値よりも大きいか否かを判定する。ここで、物標認識装置１３は、肯定判定を行った場合（Ｓ１２３５：ＹＥＳ）、処理をＳ１２６５に移行させる。一方、物標認識装置１３は、否定判定を行った場合（Ｓ１２３５：ＮＯ）、処理をＳ１２６０に移行させる。

Ｓ１２４０では、物標認識装置１３は、低車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図１４（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１２１０で判定した自車両１と先行車両９との間の距離が該当する低車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタをインクリメントする。なお、この距離判定表は、図８（ｂ）に例示する距離判定表と同様であるが、異なる設定内容としてもよい。なお、低車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタとは、車高が所定値未満である先行車両９が正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。

Ｓ１２４５では、物標認識装置１３は、高車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図１４（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１２１０で判定した自車両１と先行車両９との間の距離が該当する高車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタをインクリメントする。なお、高車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタとは、車高が所定値より大きい先行車両９が正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。

Ｓ１２５０では、物標認識装置１３は、低車高車両用距離別ミリ波非正常認識回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図１４（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１２１０で判定した自車両１と先行車両９との間の距離が該当する低車高車両用距離別ミリ波非正常認識回数カウンタをインクリメントする。なお、低車高車両用距離別ミリ波非正常認識回数カウンタとは、車高が所定値未満である先行車両９が非正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。

Ｓ１２５５では、物標認識装置１３は、高車高車両用距離別ミリ波非正常認識回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図１４（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１２１０で判定した自車両１と先行車両９との間の距離が該当する高車高車両用距離別ミリ波非正常認識回数カウンタをインクリメントする。なお、高車高車両用距離別ミリ波非正常認識回数カウンタとは、車高が所定値よりも大きい先行車両９が非正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。

Ｓ１２６０では、物標認識装置１３は、低車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図１４（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１２１５で判定した自車両１と先行車両９との間の距離が該当する低車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタをインクリメントする。なお、低車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタとは、車高が所定値未満である先行車両９がレーザ認識はされずに画像認識のみされた回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。

Ｓ１２６５では、物標認識装置１３は、高車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタをインクリメントする。具体的には、物標認識装置１３は、図１４（ｂ）に例示する距離判定表を参照して、Ｓ１２１５で判定した自車両１と先行車両９との間の距離が該当する高車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタをインクリメントする。なお、高車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタとは、車高が所定値よりも大きい先行車両９がレーザ認識はされずに画像認識のみされた回数を示すカウンタであり、距離領域ごとに設定されている。この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。

［３−２−２．ＦＳＮ割合演算処理］
次に、垂直軸ずれ検出処理のＳ２００にて実行するＦＳＮ割合演算処理について図１５を用いて説明する。

まず、物標認識装置１３は、二種類の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値それぞれに所定の係数を乗算して加算するとともに、二種類の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値それぞれに所定の係数を乗算して加算し、二種類の画像単独検知回数カウンタの値それぞれに所定の係数を乗算して加算する（図１５（ａ）参照）。なお、各係数については、上記各種カウンタに対して重み付けを行うために、実験等により予め設定される。

続いて、物標認識装置１３は、ＦＳＮ割合を算出する。具体的には、物標認識装置１３は、重み付け後の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値を、重み付け後の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値と重み付け後の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値と重み付け後の画像単独検知回数カウンタの値とを加算した値で除算し、百分率（％）で表す（図１５（ｂ）参照）。

この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。
［３−２−２．非正常認識割合演算処理］
次に、垂直軸ずれ検出処理のＳ３００にて実行される非正常認識割合演算処理について図１５を用いて説明する。

まず、物標認識装置１３は、二種類の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値それぞれに所定の係数を乗算して加算するとともに、二種類の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値それぞれに所定の係数を乗算して加算する（図１５（ａ）参照）。

続いて、物標認識装置１３は、非正常認識割合を算出する。具体的には、物標認識装置１３は、重み付け後の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値を、重み付け後の距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタの値と重み付け後の距離別ミリ波非正常認識回数カウンタの値とを加算した値で除算し、百分率（％）で表す（図１５（ｃ）参照）。

この後、物標認識装置１３は、本処理を終了する。
［３−３．効果］
以上詳述した第３実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果［１Ａ］に加え、以下の効果が得られる。

［３Ａ］物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理（距離別カウント処理）において、先行車両９の車高別に前記割合を算出し、その算出した車高別の前記割合の値を合算した値に応じてレーダセンサ１１に生じた垂直面内での軸ずれを検出する。これにより、より精度よく軸ずれを検出することができる。

［３Ｂ］物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理（距離別カウント処理）において、認識した先行車両９の車高が所定値よりも大きいか否かを判定し、車高が所定値よりも大きい先行車両９については除外して前記割合を算出する。これにより、より精度よく軸ずれを検出することができる。

［４．他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。

［４Ａ］上記実施形態では、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ検出処理において、レーダセンサ１１の垂直方向への軸ずれ量を検出していたが、これに限らず、レーダセンサ１１の垂直方向への軸ずれが発生しているか否かだけを検出するようにしてもよい。

［４Ｂ］上記実施形態では、レーダセンサ１１の検知範囲の中心軸Ｍと水平方向（ｘ軸方向）とのなす角度、垂直方向（ｙ軸）とのなす角度に基づいて、水平方向における軸ずれ、および垂直方向における軸ずれを定義していたが、これに限るものではない。軸ずれを定義するためのレーダセンサ１１の軸は中心軸Ｍとは異なる軸であってもよく、例えばレーダセンサ１１を起点として物標の探索範囲に向かって延びる軸を定め、この軸について水平方向における軸ずれ、および垂直方向における軸ずれを定義してもよい。

［４Ｃ］上記第２実施形態において物標認識装置１３が実行するレーダ軸ずれ検出処理（図１３参照）の垂直軸ずれ検出処理（Ｓ３０）に、上記第３実施形態に記載の垂直軸ずれ検出処理を適用してもよい。この場合、Ｓ４０で実行するカウンタリセットでは、図１４のフローチャートに示す各種カウンタ、すなわち、低車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタ、高車高車両用距離別ミリ波通常ＦＳＮ回数カウンタ、低車高車両用距離別ミリ波非正常ＦＳＮ回数カウンタ、高車高車両用距離別ミリ波非正常ＦＳＮ回数カウンタ、低車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタ、及び高車高車両用距離別画像単独検知回数カウンタをリセットする。

［４Ｄ］上記実施形態では、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれを、レーダセンサ１１および画像センサ１２を用いて検出していたが、これに限るものではなく、種々の方法で検出してよい。例えば、画像センサ１２を用いて自車両１の走行路に備えられている標識等を検出し、該標識等の位置（横位置）の変化に基づいて、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれを検出してもよい。すなわち、一例として図１６（ａ）に示すように、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが生じていない場合（ここでは、レーダセンサ１１の検知範囲の中心軸Ｍが自車両１の進行方向（ｘ軸）に一致している場合を、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが生じていないものとする）、自車両１の走行路にて検出された標識Ｑの横位置（中心軸Ｍに対して垂直な方向における位置）Ｅは、自車両１と標識Ｑとの距離に関係なく、一定値として検出される。これに対して、レーダセンサ１１の水平方向の軸ずれが発生している場合は、一例として図１６（ｂ）に示すように、自車両１の走行路にて検出された標識Ｑの横位置Ｅ１は、自車両１と標識Ｑとの距離に応じて変化する。そこで、このような変化に応じて、レーダセンサ１１の検知範囲の中心軸Ｍ１の水平方向における軸ずれ、及び軸ずれ量を検出するようにしてもよい。

［４Ｅ］上記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を、課題を解決できる限りにおいて省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加、置換等してもよい。なお、特許請求の範囲に記載の文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。

［４Ｆ］本発明は、前述した運転支援システム１０及び物標認識装置１３の他、当該物標認識装置１３を機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した媒体、軸ずれ判定方法など、種々の形態で実現することができる。

１…自車両１０…運転支援システム１１…レーダセンサ１２…画像センサ１３…物標認識装置１４…受信部３１…ＣＰＵ。

Claims

車両に搭載されてレーダ波を送受信するレーダ装置（１１）について、車幅方向を水平方向として、前記水平方向における軸ずれが発生しているか否かを表す水平軸ずれ情報を車両の走行時に取得する取得手段（１３、Ｓ１０）と、
車高方向を垂直方向として、前記レーダ装置について、前記垂直方向における軸ずれを車両の走行時に検出する検出手段（１３、Ｓ３０）と、
前記水平軸ずれ情報に基づいて、前記検出手段による検出を実行するか否かを判断する判断手段（Ｓ２０）と、
を備え、
前記判断手段は、
前記水平軸ずれ情報が前記水平方向における軸ずれが発生していないことを表している場合は、前記検出手段による検出を実行し、
前記水平軸ずれ情報が前記水平方向における軸ずれが発生していることを表している場合は、前記検出手段による検出を禁止する
ことを特徴とする検出装置。
車両に搭載されてレーダ波を送受信するレーダ装置（１１）について、車幅方向を水平方向として、前記水平方向における軸ずれが発生しているか否かを表す水平軸ずれ情報を取得する取得手段（１３、Ｓ１０）と、
車高方向を垂直方向として、前記レーダ装置について、前記垂直方向における軸ずれを検出する検出手段（１３、Ｓ３０）と、
前記水平軸ずれ情報に基づいて、前記検出手段による検出を実行するか否かを判断する判断手段（Ｓ２０）と、
前記レーダ装置から受信データを取得し、前記受信データに基づいて自車両の前方を走行する先行車両のレーダ認識を行うレーダ認識手段（１３）と、
自車両の周囲の状況を撮像する画像センサ（１２）から撮像データを取得し、前記撮像データに基づいて自車両の前方を走行する先行車両の画像認識を行う画像認識手段（１３）と、
を備え、
前記判断手段は、前記水平軸ずれ情報が前記水平方向における軸ずれが発生していないことを表している場合は、前記検出手段による検出を実行し、前記水平軸ずれ情報が前記水平方向における軸ずれが発生していることを表している場合は、前記検出手段による検出を禁止し、
前記検出手段は、前記レーダ装置について前記垂直方向における軸ずれ量を検出するものであって、前記レーダ認識手段による先行車両のレーダ認識と前記画像認識手段による先行車両の画像認識とに基づき、先行車両を少なくとも画像認識で認識した回数に対する先行車両をレーダ認識および画像認識の双方で認識した回数の割合を算出し、その算出した割合に応じて、前記レーダ装置について前記垂直方向における軸ずれ量を検出する
ことを特徴とする検出装置。
請求項２に記載の検出装置であって、
前記先行車両を少なくとも画像認識で認識した回数をカウントする第１のカウント手段（１３、Ｓ１１７０）と、
前記先行車両をレーダ認識および画像認識の双方で認識した回数をカウントする第２のカウント手段（１３、Ｓ１１５０、Ｓ１１６０）と、
前記検出手段により前記水平方向への軸ずれが検出された場合に、前記第１のカウント手段及び前記第２のカウント手段によりカウントされている値をリセットするリセット手段（１３、Ｓ４０）と、
を備えることを特徴とする検出装置。