JP6643166B2 - 物体認識装置及び物体認識方法 - Google Patents

Description

本発明は、物体認識装置及び物体認識方法に関し、詳しくは、物体検知センサとしてレーダ装置及び撮像装置が搭載された車両に適用される物体認識装置及び物体認識方法に関する。

従来、ミリ波レーダやレーザレーダ等のレーダ装置で受信した反射波に基づき検出された複数の反射点のうち、所定の条件を満たす反射点を同一物体で反射した反射点としてグルーピングし、そのグルーピングした複数の反射点の情報を用いて、自車両の周囲に存在する物体を認識する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１に記載の装置では、レーダ装置で検出した複数の反射点の中から、右端の反射点及び左端の反射点を抽出するとともに、右端反射点及び左端反射点に基づいて、物体を代表する代表点を算出する。また、右端反射点、左端反射点及び代表点のそれぞれの変化量を算出し、それら変化量が所定条件を満たす場合に、右端反射点及び左端反射点に基づいて物体の推定幅を算出する。そして、その推定幅に基づいて、反射点のグルーピングの修正を行う。これにより、複数の物体に跨る反射点群を１つの物体として判断することによる誤ったグルーピング処理を防止するようにしている。

特開２０１５−１３２５５３号公報

特許文献１の装置では、右端反射点、左端反射点及び代表点のそれぞれの変化量を見ており、物体の推定幅を算出するまでにはある程度の時間を要する。そのため、例えば遠方に走行している並走車に追い付く場合に、物体を検出した初期に反射点のグルーピングの修正を行うことが困難である。また、誤ったグルーピングによる物体検出結果を、例えば先行車両に対する追従走行制御や衝突回避制御等の運転支援に用いることによって、運転支援を適切に実施できないことが懸念される。

本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、レーダ装置が複数の物体を一物体として検出したことを速やかに判断することができる物体認識装置及び物体認識方法を提供することを一つの目的とする。

本発明は、上記課題を解決するために、以下の手段を採用した。

本発明は、レーダ装置（３１）で検出された反射点をグルーピングし、該グルーピングした複数の反射点（Ｒ１〜Ｒ３）を用いて検出したレーダ物標と、撮像装置（３２）で撮影した画像を用いて検出した画像物標とに基づいて、自車両（５０）の周囲に存在する物体（５１）を認識する物体認識装置（２０）に関する。請求項１に記載の発明は、前記グルーピングされた複数の反射点に関する情報である反射点情報を取得する反射点取得部と、前記撮像装置により検出した画像物標の中に前記レーダ装置では検出されていない物標である画像単独物標を含む場合に、前記反射点取得部で取得した反射点情報と前記画像物標の情報とに基づいて、前記レーダ装置で複数の前記物体を一物体として検出したことを判定する物体判定部と、を備える。

上記構成では、グルーピングされた複数の反射点情報を取得し、その取得した反射点情報と画像物標情報とに基づいて、レーダ装置で複数の物体を一物体として検出したことを判断する。遠方で並走している複数の車両で反射があった場合、レーダ装置では、それらの複数の車両を１つの物体として誤検出することがある。このとき、遠方で並走している複数の車両について、撮像装置で複数の物体として検出しており、かつ１つの物体での反射としてグルーピングした複数の反射点が複数の画像物標に及んでいれば、レーダ装置で複数の物体を一物体として検出していると判断できる。こうした点に着目し、上記構成とすることにより、レーダ装置で複数の物体を一物体として検出したか否かを精度良く判定することができる。また、画像物標情報との組み合わせによって判断する構成とすることにより、レーダ装置、撮像装置で物体が検出された後、レーダ装置で複数の物体を一物体として検出したか否かを速やかに判定することができる。

運転支援システムの概略構成を示すブロック図。 レーダ装置３１による物体検出及びフュージョンを説明する図。 画像多結合の実施態様を説明するための図。 多結合判定処理の処理手順を示すフローチャート。 画像多結合処理の処理手順を示すフローチャート。 他の実施形態の運転支援システムの概略構成を示すブロック図。

以下、実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下の各実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。

図１に示す本実施形態の運転支援システム１０は、車両に搭載され、自車両の周囲に存在する物体を認識するとともに、その物体の認識結果に基づいて各種の運転支援を実行する。これにより、例えば自車両と同一車線上を走行する車両に追従して走行するオートクルーズコントロールシステム（ＡＣＣ）や、物体との衝突を回避又は衝突被害を軽減するための各種制御を行うプリクラッシュセーフティシステム（ＰＣＳ）等として機能する。運転支援システム１０は、図１に示すように、物体認識装置２０と各種センサと運転支援装置４０とを備えている。

物体認識装置２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏ等を備えたコンピュータであり、ＣＰＵが、ＲＯＭにインストールされているプログラムを実行することで、自車両の周囲に存在する物体を認識するための各機能を実現する。物体認識装置２０は、物体検知センサであるレーダ装置３１及び撮像装置３２にそれぞれ接続されており、これらセンサから物体の検出結果を入力する。

レーダ装置３１は、送信波として電磁波を送信し、その反射波を受信することで物体を検知する探知装置であり、本実施形態では、ミリ波帯の高周波信号を送信波とする公知のミリ波レーダで構成されている。レーダ装置３１は、自車両の前端部に取り付けられており、光軸を中心に車両前方に向かって所定の角度範囲に亘って広がる領域をレーダ信号により走査する。また、車両前方に向けて電磁波を送信してから反射波を受信するまでの時間に基づき測距データを作成し、その作成した測距データを物体認識装置２０に逐次出力する。測距データには、物体が存在する方位、物体までの距離及び物体の相対速度に関する情報が含まれている。

具体的には、レーダ装置３１は、電磁波の送信及び反射波の受信を行う送受信部３１ａと、制御部３１ｂとを備えている。制御部３１ｂは、送受信部３１ａで受信した反射波に基づき複数の反射点を検出するとともに、その検出した複数の反射点を所定の条件に基づきセグメントにグルーピングする。これにより、自車両の前方に存在する物標を１つの物標として認識する。また、グルーピングしたセグメント毎の複数の反射点から、グルーピング処理によって認識した物標毎に、物標を代表する代表点を算出する。代表点は、セグメント内の複数の反射点の中から選択された１つの点（例えば、複数の反射点のうちの中間点、左端点又は右端点）としてもよいし、あるいは左端点と右端点との中点としてもよい。また、制御部３１ｂは、複数の反射点の自車両に対する距離、速度及び方位を用いて、グルーピング処理によって認識した物標の相対位置、相対速度及び方位を測距データとして算出する。物体認識装置２０には、代表点の座標と共に反射点情報が測距データとして出力される。反射点情報には、セグメント毎の複数の反射点における各反射点の代表点からの距離情報が含まれている。

撮像装置３２は車載カメラであり、例えばＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳイメージセンサ、近赤外線カメラ等の単眼カメラで構成されている。撮像装置３２は、車両の車幅方向中央の所定高さに取り付けられており、車両前方へ向けて所定角度範囲で広がる領域を俯瞰視点から撮影し、その撮影した画像データを物体認識装置２０に逐次出力する。

物体認識装置２０は、レーダ装置３１の測距データ及び撮像装置３２の画像データを逐次入力し、その入力したデータを用いて物体を認識する。物体認識装置２０は、レーダ物標検出部２１と、画像物標検出部２２と、フュージョン演算部２３とを備えている。

レーダ物標検出部２１は、レーダ装置３１から測距データを入力するとともに、その入力した測距データを用いて検出した物体をレーダ物標として識別する。また、識別したレーダ物標の位置情報をｘｙ平面に当てはめることにより、レーダ物標の自車両に対する相対位置を特定する。なお、本実施形態では、自車両の車幅方向をｘ軸、車長方向をｙ軸としている。本実施形態では、代表点Ｐの位置情報をｘｙ平面に当てはめ、代表点Ｐを含む領域に、レーダ物標の位置を表す領域としてレーダ探索領域を設定する。レーダ探索領域は、レーダ装置３１の検出特性に基づき想定される誤差を持たせた領域として設定される。本実施形態では、レーダ物標検出部２１が反射点取得部として機能する。

画像物標検出部２２は、画像データを解析することによって検出された物体を画像物標として識別し、識別した画像物標の位置情報をｘｙ平面に当てはめることにより、自車両に対する画像物標の相対位置を特定する。また、画像物標検出部２２は、画像物標に対して、予め定められたパターンを用いてパターンマッチングを行い、撮像装置３２が検出した物体の種別、例えば車両、歩行者及び自転車のいずれかであるかを識別する。さらに、画像物標検出部２２は、画像で認識した物標の方位角情報を生成する。例えば、自車両の前方に存在する物体として車両を検出している場合には、その前方車両の左端と基準点０とを結ぶ線分と、前方車両の右端と基準点０とを結ぶ線分とがなす角度を画像角度幅Ｗφとして算出する。画像物標検出部２２は、画像物標の位置を表す領域として画像探索領域を設定する。画像探索領域は、撮像装置３２の検知特性に基づき想定される誤差を持たせた領域として設定される。

フュージョン演算部２３は、レーダ物標検出部２１から取得したレーダ物標及び画像物標検出部２２から取得した画像物標の中に、同一物体に属すると判断される所定の位置関係を満たすレーダ物標と画像物標との組み合わせがある場合に、その組み合わせのレーダ物標情報と画像物標情報とを結合（フュージョン）して、結合物標としてのフュージョン物標を生成する。本実施形態では、レーダ物標検出部２１で設定したレーダ探索領域と、画像物標検出部２２で設定した画像探索領域とに重複部分が存在している組み合わせを抽出し、その抽出された組み合わせのレーダ物標及び画像物標を同一物体と判定する。

また、レーダ装置３１で検出した距離（以下、「ミリ波距離」と言う。）をフュージョン物標までの距離に設定するとともに、レーダ物標の距離情報及び画像物標の方位幅情報を用いてフュージョン物標の横位置及び横幅を特定する。なお、横位置とは、基準点０に対する車幅方向（ｘ軸方向）の相対位置である。生成したフュージョン物標に関する情報は運転支援装置４０に出力される。こうしたフュージョン処理により、レーダ装置３１及び撮像装置３２のそれぞれの特性を生かすことで物体の認識精度を向上させている。

運転支援装置４０は、フュージョン演算部２３で生成したフュージョン物標情報を入力し、入力した情報に基づいて、例えばブレーキ装置やステアリング装置、シートベルト駆動装置、警報装置等を制御することで運転支援のための各種制御を実行する。

ここで、ミリ波レーダ等のように電波により物体の存在を検出するセンサは、センサの分解限界により、自車両の前方において特に遠方で並走する複数の車両を分離して検出することが困難であり、並走する複数の車両を１つの物体として誤検知することがある。また、複数の物体を１つの物体として誤検出した場合には物体の認識精度の低下を招くこととなり、先行車両に対する追従走行制御や衝突回避制御等の運転支援を適切に実施できないことが懸念される。

例えば、図２に示すように、自車両５０の前方に自車線６１上を走行する先行車両５１が存在し、隣接車線６２上を走行する隣接車両５２（例えば大型車両）と先行車両５１とが並走している場合を考える。図２中、Ｒ１〜Ｒ３は、グルーピング処理によって認識した複数の反射点を示し、Ｐは、複数の反射点Ｒ１〜Ｒ３の代表点を示す。Ｑ１は、撮像装置３２で認識した先行車両５１の画像認識位置を示し、Ｑ２は、隣接車両５２の画像認識位置を示す。

先行車両５１及び隣接車両５２の両方から反射波を送受信部３１ａで受信したにも関わらず、誤ったグルーピング処理が行われることによってレーダ装置３１のミリ波出力が１台分となった場合、画像物標は２つであるのに対し、レーダ物標は１つとなる。このとき、画像物標とレーダ物標との位置関係に基づきフュージョン物標が生成される。図２では、代表点Ｐのレーダ物標と、隣接車両５２の画像物標とがフュージョンされる。一方、先行車両５１は画像単独となり、先行車両５１についてフュージョン物標は生成されない。かかる場合、先行車両５１の認識信頼度を十分に確保できなかったり、あるいは制御仕様によっては先行車両５１が運転支援の制御対象とならなかったりすることが懸念される。

そこで本実施形態では、撮像装置３２により検出した画像物標の中に、レーダ装置３１では検出されていない物標である画像単独物標がある場合、反射点情報と画像物標情報とに基づいて、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したことを判定することとしている。そして、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として誤検出していると判定された場合には、画像単独物標について、レーダ物標の距離情報と画像単独物標の横位置情報とを結合することにより、画像単独でしか検出されていない物体の認識精度を向上させるようにしている。つまり、本来であればレーダ物標とのフュージョンが行われない画像単独物標について、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したと判定された場合には、レーダ装置３１で検出されているレーダ物標とフュージョンさせる。なお、１つのレーダ物標に対して２つの画像物標をそれぞれ結合させる処理を、以下では「画像多結合」又は単に「多結合」という。

以下に、本実施形態の画像多結合について図３を用いて説明する。なお、図３は、図２と同様、自車両５０の前方において先行車両５１と隣接車両５２とが並走している場面を想定している。図３中のＲ１〜Ｒ３、Ｑ１及びＱ２については図２と同じである。

フュージョン演算部２３は、レーダ装置３１で検出している複数の反射点Ｒ１〜Ｒ３に関する情報をレーダ物標検出部２１から取得し、それら複数の反射点Ｒ１〜Ｒ３の中から、自車両５０の幅方向において右端に位置する反射点である右端反射点、及び左端に位置する反射点である左端反射点を抽出する。そして、それら抽出した右端反射点及び左端反射点の少なくとも一方と、画像単独物標との位置関係に基づいて、レーダ装置３１において複数の物体を１つの物体として検出しているか否かを判定する。なお、本実施形態では、フュージョン演算部２３が物体判定部、情報結合部、車両条件判定部、距離判定部及び車幅算出部として機能する。

具体的には、図３では、複数の反射点Ｒ１〜Ｒ３のうち、Ｒ３が右端反射点となり、Ｒ２が左端反射点となる。これらのうち、右端反射点Ｒ３は、自車両５０の横方向において先行車両５１の画像認識位置Ｑ１と重複している。また、複数の反射点Ｒ１〜Ｒ３をグルーピングして代表点Ｐを算出していることから、代表点Ｐの情報には先行車両５１の影響が及んでいると言える。そこで、フュージョン演算部２３では、レーダ装置３１で検出した物体の距離情報であるミリ波距離ｄと、撮像装置３２で検出した物体の横位置情報である画像角度幅Ｗφとを結合し、先行車両５１に対応するフュージョン物標を生成する。

次に、多結合判定処理の処理手順について、図４のフローチャートを用いて説明する。図４の処理は、物体認識装置２０のフュージョン演算部２３で所定の制御周期毎に実行される。

図４において、ステップＳ１００では、撮像装置３２により検出した画像物標の中に画像単独物標があるか否かを判定する。画像単独物標がある場合にはステップＳ１０１へ進み、その画像単独物標が、自車両５０の進路上に存在する物標であるか否かを判定する。ここでは、自車線６１の走行区画線を撮像装置３２で認識できている場合には、画像単独物標が自車線６１上にあるか否かによって判定する。また、自車線６１の走行区画線を撮像装置３２で認識できていない場合には、例えば、自車両５０の予測進路を算出し、その予測進路上に画像単独物標があるか否かによって判定する。

ステップＳ１０１で肯定判定された場合にはステップＳ１０２へ進み、自車進路上の画像単独物標が、自車両５０から所定距離以上離れた物標であるか否かを判定する。所定距離以上離れた遠距離物標でないと判定された場合にはステップＳ１０３へ進み、前回の多結合候補の画像単独物標であるか否かを判定する。なお、多結合候補とは、１つのレーダ物標と、複数の画像物標のそれぞれとをフュージョンさせるための候補とされた物標である。自車進路上の画像単独物標が前回の多結合候補であったと判定された場合、及び自車進路上の画像単独物標が所定距離以上離れた遠距離物標であると判定された場合にはステップＳ１０４へ進む。

ステップＳ１０４では、画像単独物標の近傍にフュージョン物標（「ＦＳＮ物標」とも言う。）があるか否かを判定する。ここでは、レーダ物標とのフュージョンに用いた画像物標が、画像単独物標から所定範囲内に存在しているか否かを判定する。具体的には、レーダ物標とのフュージョンに用いた画像物標と、画像単独物標との距離の差分が所定値Δｄ未満であって、かつ横位置の差分が所定値Δｘ未満である場合に、画像単独物標の近傍にＦＳＮ物標があるものと判定する。なお、ここでいうフュージョン物標は、レーダ探索領域と画像探索領域とに重複部分が存在しているレーダ物標と画像物標との組み合わせである。図３では、代表点Ｐのレーダ物標と、隣接車両５２の画像物標とに基づき生成した物標がフュージョン物標に相当する。ステップＳ１０４で肯定判定されると、ステップＳ１０５へ進み、代表点Ｐを設定する際にグルーピング処理された複数の反射点の中から、左端反射点及び右端反射点を抽出する。

続くステップＳ１０６では、画像単独物標に対応する物体において、レーダ装置３１から送信した電磁波の反射（以下、「ミリ波反射」という。）があったか否かを判定する。ここでは、画像単独物標の左端ＳＬが右端反射点よりも左にあるか、又は画像単独物標の右端ＳＲが左端反射点よりも右にある場合に、画像単独物標に対応する物体でミリ波反射があったと判定する。ステップＳ１０６で肯定判定されるとステップＳ１０７へ進み、画像単独物標が車両である場合には、レーダ装置３１により検出したミリ波距離ｄと、撮像装置３２により検出した画像単独物標の方位角情報である画像角度幅Ｗφとを用いて、画像単独物標の車両幅ＷＡを算出する。

続くステップＳ１０８では、画像単独物標の車両幅ＷＡが所定範囲内か否かを判定する。ここで、画像単独物標とレーダ物標との距離が離れすぎている場合には、ミリ波距離ｄと画像角度幅Ｗφとを用いて算出した車両幅ＷＡに歪みが生じ、実際にはあり得ない数値となる。この点に着目し、ステップＳ１０８では、レーダ物標の距離情報と画像単独物標の画像幅に関する情報とを用いて算出した車両幅ＷＡが予め定めた所定範囲から外れる場合には、画像単独物標とレーダ物標とのフュージョンを実施しないか、又は実施されにくくしている。具体的には、ステップＳ１０８で肯定判定された場合にはステップＳ１０９へ進み、多結合判定カウンタＣＡをインクリメントする。一方、ステップＳ１０８で否定判定された場合には、多結合判定カウンタＣＡをデクリメントする。

続くステップＳ１１１では、多結合判定カウンタＣＡが判定値以上であるか否かを判定する。多結合判定カウンタＣＡが判定値以上である場合には、ステップＳ１１２へ進み、多結合判定フラグをオンにする。この多結合判定フラグは、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したか否かを表すフラグであり、一物体として検出したと判定された場合にオンにされる。一方、ＣＡ＜判定値である場合には、一旦本ルーチンを終了する。また、自車進路上に画像単独物標がない場合、画像単独物標が自車両５０の近くに突如現れた物標である場合には、ステップＳ１１３で多結合判定フラグがＯＦＦされる。

次に、画像単独物標とレーダ物標とをフュージョンする画像多結合処理について、図５を用いて説明する。この処理は、物体認識装置２０のフュージョン演算部２３で所定の制御周期毎に実行される。

図５において、ステップＳ２０１では、多結合判定フラグがオンか否かを判定する。多結合判定フラグがオンであることを条件にステップＳ２０２へ進み、レーダ物標検出部２１からミリ波距離ｄを取得するとともに、画像単独物標の方位角情報として画像物標検出部２２から画像角度幅Ｗφを取得する。続くステップＳ２０３では、取得したミリ波距離ｄ及び画像角度幅Ｗφを結合し、自車進路上において画像のみで検出されている物体について、自車両５０に対する距離、横位置及び物体幅を算出する。そして本ルーチンを終了する。

以上詳述した本実施形態によれば、次の優れた効果が得られる。

１つの物体での反射としてグルーピングされた複数の反射点情報を取得し、その取得した反射点情報と画像物標情報とに基づいて、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したことを判断する。遠方で並走している複数の車両で反射があり、レーダ装置３１で複数の車両を１つの物体として誤検出した場合でも、撮像装置３２で複数の物体として検出しており、かつ１つの物体での反射としてグルーピングした複数の反射点が複数の画像物標に及んでいる場合には、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出していると判断することができる。したがって、上記構成とすることにより、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したか否かを精度良く判定することができる。また、画像物標情報との組み合わせによって判断することにより、レーダ装置３１、撮像装置３２で物体が検出された後、速やかに判定することができる。

具体的には、１つの物体での反射としてグルーピングした複数の反射点のうちの右端反射点及び左端反射点の少なくとも一方と、画像単独物標との位置関係に基づいて、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したことを判定する構成とした。こうした構成によれば、１つの物体での反射としてグルーピングした複数の反射点が画像単独物標に及んでいることを精度良く判断することができる。

反射点情報と画像物標情報とに基づき、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したと判定された場合に、画像単独物標の方位角情報とレーダ物標の距離情報とを結合して、画像単独物標に対応するフュージョン物標を生成する構成とした。レーダ物標の代表点Ｐは、１つの物体での反射としてグルーピングした複数の反射点から算出しているため、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したと判定されている場合には、代表点Ｐには画像単独物標の影響が及んでいるものと推測される。この点に鑑み、画像単独物標とレーダ物標とをフュージョンさせることにより、画像単独物標に対応する物体の認識精度を向上させることができる。

画像単独物標から所定範囲内に、同一物体に属すると判断される所定の位置関係を満たすレーダ物標と画像物標との組み合わせがあることを条件に、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したか否かを判定する構成とした。画像単独物標が存在し、かつレーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したと判定される状況であれば、画像単独物標の近傍にＦＳＮ物標が存在しているものと推測される。この点に鑑み上記構成とすることにより、画像多結合を行うか否かの判定に際し、誤判定のリスクを低減することができる。

画像単独物標が自車両の進路上に存在する物標であることを条件に、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したか否かを判定する構成とした。画像多結合を行う画像候補を自車進路上の画像物標に特定することにより、誤判定を抑制しつつ、運転支援を行うに当たって重要度の高い車両の認識精度を高めることができる。

画像単独物標の自車両５０からの距離が所定距離以上であることを条件に、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したか否かを判定する構成とした。レーダ装置３１で複数の物体を一物体として誤検出しやすいのは遠方に存在する物標であり、近距離で突如現れた物標はゴーストの可能性がある。この点に鑑み、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したか否かの判定対象を遠距離物標に特定することにより、誤判定を抑制することができる。

画像単独物標が他車両である場合に、画像単独物標の方位角情報とレーダ物標の距離情報とを結合して他車両の車両幅ＷＡを算出し、その算出した車両幅ＷＡが所定範囲内であることを条件に、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したと判定する構成とした。画像単独物標とレーダ物標とをフュージョンさせて求めた車両幅ＷＡが、実際にはあり得ない値となった場合、画像単独物標とレーダ物標との距離が離れすぎており、同一物体であるとみなすことができないと判断される。この点に鑑み、上記構成とすることにより、画像多結合を行うか否かの判定において誤判定のリスクを低減することができる。

（他の実施形態）
本発明は上記の実施形態に限定されず、例えば以下のように実施されてもよい。

・上記実施形態では、フュージョン演算部２３が物体判定部として機能する構成について説明したが、レーダ物標検出部２１が物体判定部として機能する構成としてもよい。具体的には、図６に示すように、物体認識装置２０のレーダ物標検出部２１は、レーダ装置３１から反射点情報を含む測距データを入力するとともに、画像物標検出部２２から画像物標を取得する。また、レーダ物標検出部２１は、その取得した反射点情報と画像物標の情報とに基づいて、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したことを判定する。そして、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出した場合には、１つの物体での反射としてグルーピングした複数の反射点についてグルーピングの修正を行う。例えば、図３では、隣接車両５２の画像認識位置であるＱ２と重複する反射点Ｒ１，Ｒ２を１つのセグメントとしてグルーピングし、先行車両５１の画像認識位置であるＱ１と重複する反射点Ｒ３を１つのセグメントとしてグルーピングする。また、グルーピング毎に代表点を設定し、代表点に関する情報及び画像物標検出部２２から取得した画像物標情報をフュージョン演算部２３に出力する。フュージョン演算部２３では、代表点に関する情報と画像物標情報とをフュージョンさせてフュージョン物標を生成する。図３の場合では、先行車両５１に対応するフュージョン物標と、隣接車両５２に対応するフュージョン物標とが生成される。

・図６の構成において、グルーピングの修正を行わずに、フュージョン演算部２３では、１つの代表点に関する情報と画像物標情報とを用いてフュージョン物標を生成してもよい。また、レーダ装置３１の制御部３１ｂが物体判定部として機能する構成としてもよい。

・反射点情報と画像物標情報とに基づき、レーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したと判定された場合に、自車両５０と先行車両５１との車間距離を一定距離に制御する車間距離制御において自車両５０の加速を抑制又は緩減速を実施する構成としてもよい。こうした構成とすることにより、レーダ装置３１が先行車両５１を検出できるまでの時間を確保することができ、先行車両５１に接近する前にフュージョン物標を生成することが可能となる。

・上記実施形態では、自車進路上に存在する画像単独物標が存在することを条件に、反射点情報と画像物標情報とに基づきレーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したことを判定する構成としたが、自車進路上に存在する画像単独物標に限らず、例えば画像単独物標が隣接車線６２上に存在する場合に上記判定処理を実施する構成としてもよい。

・上記実施形態では、画像単独物標が、自車両５０から所定距離以上離れた遠距離物標であることを条件に、反射点情報と画像物標情報とに基づきレーダ装置３１で複数の物体を一物体として検出したことを判定する構成としたが、画像単独物標が遠距離物標であるか否かに関わらず上記判定処理を実施する構成としてもよい。また、画像単独物標の車両幅ＷＡが所定範囲内であるか否かに関わらず上記判定処理を実施する構成としてもよい。

・上記の各構成要素は概念的なものであり、上記実施形態に限定されない。例えば、一つの構成要素が有する機能を複数の構成要素に分散して実現したり、複数の構成要素が有する機能を一つの構成要素で実現したりしてもよい。

１０…運転支援システム、２０…物体認識装置、２１…レーダ物標検出部（反射点取得部）、２２…画像物標検出部、２３…フュージョン演算部（物体判定部、情報結合部、車両条件判定部、距離判定部、車幅算出部）、３１…レーダ装置、３２…撮像装置、４０…運転支援装置、５０…自車両、５１…先行車両、５２…隣接車両。

Claims (8)

1. レーダ装置（３１）で検出された反射点をグルーピングし、該グルーピングした複数の反射点（Ｒ１〜Ｒ３）を用いて検出したレーダ物標と、撮像装置（３２）で撮影した画像を用いて検出した画像物標とに基づいて、自車両（５０）の周囲に存在する物体（５１）を認識する物体認識装置（２０）であって、
   前記グルーピングされた複数の反射点に関する情報である反射点情報を取得する反射点取得部と、
   前記撮像装置により検出した画像物標の中に前記レーダ装置では検出されていない物標である画像単独物標を含む場合に、前記反射点取得部で取得した反射点情報と前記画像物標の情報とに基づいて、前記レーダ装置で複数の前記物体を一物体として検出したことを判定する物体判定部と、
   を備え、
   前記画像単独物標は他車両であり、
   前記画像単独物標の方位角情報と前記レーダ物標の距離情報とを結合して、前記他車両の車両幅を算出する車幅算出部をさらに備え、
   前記物体判定部は、前記車幅算出部で算出した車両幅が所定範囲内であることを条件に、前記レーダ装置で複数の前記物体を一物体として検出したことを判定する、物体認識装置。
2. レーダ装置（３１）で検出された反射点をグルーピングし、該グルーピングした複数の反射点（Ｒ１〜Ｒ３）を用いて検出したレーダ物標と、撮像装置（３２）で撮影した画像を用いて検出した画像物標とに基づいて、自車両（５０）の周囲に存在する物体（５１）を認識する物体認識装置（２０）であって、
   前記グルーピングされた複数の反射点に関する情報である反射点情報を取得する反射点取得部と、
   前記撮像装置により検出した画像物標の中に前記レーダ装置では検出されていない物標である画像単独物標を含む場合に、前記反射点取得部で取得した反射点情報と前記画像物標の情報とに基づいて、前記レーダ装置で複数の前記物体を一物体として検出したことを判定する物体判定部と、
   前記画像単独物標の前記自車両からの距離が所定距離以上であるか否かを判定する距離判定部と、
   を備え、
   前記物体判定部は、前記距離判定部により前記画像単独物標の前記自車両からの距離が所定距離以上であると判定されたことを条件に、前記レーダ装置で複数の前記物体を一物体として検出したことを判定する、物体認識装置。
3. 前記物体判定部は、前記自車両の車幅方向において右端に位置する反射点である右端反射点及び左端に位置する反射点である左端反射点の少なくとも一方と、前記画像単独物標との位置関係に基づいて、前記レーダ装置で複数の前記物体を一物体として検出したことを判定する、請求項１又は２に記載の物体認識装置。
4. 前記物体判定部によって前記レーダ装置が複数の前記物体を一物体として検出したと判定された場合に、前記画像単独物標の方位角情報と、前記レーダ物標の距離情報とを結合して、前記物体の情報として結合物標情報を生成する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の物体認識装置。
5. 前記レーダ装置により検出したレーダ物標及び前記撮像装置により検出した画像物標の中に、同一物体に属すると判断される所定の位置関係を満たす前記レーダ物標と前記画像物標との組み合わせがある場合に、該組み合わせについて前記レーダ物標の情報と前記画像物標の情報とを結合して、前記物体の情報として結合物標情報を生成する情報結合部を備え、
   前記物体判定部は、前記所定の位置関係を満たす前記レーダ物標と前記画像物標との組み合わせがあり、かつ該組み合わせの画像物標が前記画像単独物標から所定範囲内に存在することを条件に、前記レーダ装置で複数の前記物体を一物体として検出したことを判定する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の物体認識装置。
6. 前記画像単独物標が、前記自車両の進路上に存在する物標であるか否かを判定する車両条件判定部を備え、
   前記物体判定部は、前記車両条件判定部により前記画像単独物標が前記自車両の進路上に存在する物標であると判定されたことを条件に、前記レーダ装置で複数の前記物体を一物体として検出したことを判定する、請求項１〜５のいずれか一項に記載の物体認識装置。
7. レーダ装置（３１）で検出された反射点をグルーピングし、該グルーピングした複数の反射点を用いて検出したレーダ物標と、撮像装置（３２）で撮影した画像を用いて検出した画像物標とに基づいて、自車両（５０）の周囲に存在する物体（５１）を認識する物体認識方法であって、
   前記グルーピングされた複数の反射点に関する情報である反射点情報を取得するステップと、
   前記撮像装置により検出した画像物標の中に前記レーダ装置では検出されていない物標である画像単独物標を含む場合に、前記反射点情報と前記画像物標の情報とに基づいて、前記レーダ装置が複数の前記物体を一物体として検出したことを判定するステップと、
   を含み、
   前記画像単独物標は他車両であり、
   前記画像単独物標の方位角情報と前記レーダ物標の距離情報とを結合して、前記他車両の車両幅を算出し、その算出した車両幅が所定範囲内であることを条件に、前記レーダ装置で複数の前記物体を一物体として検出したことを判定する、物体認識方法。
8. レーダ装置（３１）で検出された反射点をグルーピングし、該グルーピングした複数の反射点を用いて検出したレーダ物標と、撮像装置（３２）で撮影した画像を用いて検出した画像物標とに基づいて、自車両（５０）の周囲に存在する物体（５１）を認識する物体認識方法であって、
   前記グルーピングされた複数の反射点に関する情報である反射点情報を取得するステップと、
   前記撮像装置により検出した画像物標の中に前記レーダ装置では検出されていない物標である画像単独物標を含む場合に、前記画像単独物標の前記自車両からの距離が所定距離以上であると判定されたことを条件に、前記反射点情報と前記画像物標の情報とに基づいて、前記レーダ装置が複数の前記物体を一物体として検出したことを判定するステップと、
   を含む物体認識方法。

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