JP6717240B2 - 物標検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、物標を検出する物標検出装置に関する。

例えば、特許文献１には、以下の技術が開示されている。画像から認識された複数の物標のうち、自車両からの距離及び方位が、ミリ波レーダにより検出された物標と同一又は近似している物標を、同一物標として検出する。そして、検出した同一物標が自車両の前方を横断する歩行者（以下、横断歩行者と呼称）であるか否かを、横断歩行者であることの確からしさを表すパラメータから判断する。このパラメータの一つとして、オプティカルフロー尤度が挙げられている。同一物標において設定された特徴点のオプティカルフローが、画像上での横方向の動きである場合、オプティカルフロー尤度を高い値に設定する。なお、オプティカルフロー尤度は、その値が大きいほど、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさが大きいことを示している。

特開２０１６−１９７２７８号公報

ところで、物標の自車両に対する横位置に実際の変化がなくても、物標と自車両との距離が短くなるにつれ、画像上では、物標の自車両に対する横位置は自車両から離間する方向に移動することになる。このとき、物標の自車両に対する横位置が離間しているほど、物標と自車両との距離が短くなることで、物標の自車両に対する横位置が自車両から離間する方向に移動する単位時間当たりの移動量（以降、離間移動量と呼称）は多くなることになる。このため、物標と自車両との距離が縮まりつつある状況で、物標が自車両の前方を横断する方向に移動した場合に、物標の自車両に対する横位置が離間しているほど、画像上における物標の横断する方向への単位時間当たりの移動量（以降、横断移動量と呼称）は離間移動量により相殺されることで少なく算出される傾向にある。この場合、物標のオプティカルフローに基づいて横断歩行者であるか否かを正確に判定することが困難となることから、特許文献１において、オプティカルフロー尤度の横断歩行者判定に対する寄与度は、他のパラメータと比較して低く設定せざるを得ない。

本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その主たる目的は、物標のオプティカルフローに基づいて物標が横断物標であることを精度高く判定可能な状況であるか否かを判定することが可能な判定装置を提供することにある。

本発明は、車両の進行方向前方を撮像する撮像装置から画像情報を取得する物標検出装置であって、前記画像情報に基づいて前記車両の進行方向前方に存在する物標を検出する物標検出部と、前記物標の位置に基づいて、前記物標が将来的に前記車両に衝突する位置である衝突予測位置を算出する衝突予測位置算出部と、前記衝突予測位置算出部により算出された前記衝突予測位置に基づいて、前記物標が前記車両の進行方向前方を横切る方向に移動する横断物標であることを前記物標のオプティカルフローから判定することが可能な状況であるか否かを判定する第一判定部と、を備える。

物標の自車両に対する横位置に実際の変化がなくても、物標と自車両との距離が短くなるにつれ、画像上では、物標の自車両に対する横位置は自車両から離間する方向に移動するという現象が生じる。このとき、物標の自車両に対する横位置が離間しているほど、物標と自車両との距離が短くなることで、物標の自車両に対する横位置が自車両から離間する方向に移動する単位時間当たりの移動量（以降、離間移動量と呼称）は多くなることになる。この現象により、物標が車両の進行方向前方を横切る方向に移動する横断物標であるか否かの判定を、物標のオプティカルフローから判定する場合に判定精度を確保することが出来ない状況が生じる懸念がある。

例えば、物標が車両の進行方向前方を横切る方向に移動しており、物標の位置に基づいて算出される衝突予測位置が、車両において車幅方向における中点よりも物標が存在する側に位置している場合を想定する。この場合、衝突予測位置が、車両において車幅方向における中点よりも物標が存在する側とは反対側に位置している場合と比較して、衝突予測位置が算出された時点の物標の横位置は自車両から大きく離間していることが考えられる。この場合、物標の離間移動量が多くなり、画像上における物標の横断する方向への単位時間当たりの移動量（以降、横断移動量と呼称）が離間移動量により相殺されることで少なくなる度合いが大きくなることが考えられる。そして画像上における物標の横断移動量が少ない状況では、物標のオプティカルフローに基づいて横断物標であるか否かを正確に判定することができない。

この対策として、物標検出装置は第一判定部を備えており、衝突予測位置に基づいて、物標が横断物標であることを物標のオプティカルフローから判定することが可能な状況であるか否かが判定される。これにより、物標のオプティカルフローに基づいて物標が横断物標であることを精度高く判定可能な状況であるか否かを判定することができる。

制御ＥＣＵと、それに関連する構成とを表すブロック図である。 制御ＥＣＵが実行する処理を表すフローチャートである。 物標群の例を表す説明図である。 オプティカルフローの取得例を表す説明図である。 物標の横方向での移動速度を表す説明図である。 物標が自車両に近づくにつれ、物標の自車両に対する横位置は自車両から離間する方向に移動することを説明する説明図である。 物標の衝突予測位置次第で、フロー尤度算出処理の算出精度を確保できないことを説明する説明図である。 図２に記載のステップＳ７のサブルーチン処理である。

制御ＥＣＵ１と、それに関連する構成とを図１に基づき説明する。制御ＥＣＵ１は歩行者判定装置の一例である。制御ＥＣＵ１は車両に搭載される車載装置である。以下では、制御ＥＣＵ１を搭載する車両を自車両とする。制御ＥＣＵ１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備える公知のコンピュータである。制御ＥＣＵ１は、ＲＯＭに記憶したプログラムにより、後述する処理を実行する。

制御ＥＣＵ１は、機能的に、物標検出ユニット３、歩行者らしさ算出ユニット５、歩行者判定ユニット７、画像取得ユニット９、画像認識ユニット１１、一致度取得ユニット１３、状況判定ユニット４０、オプティカルフロー取得ユニット１５、移動速度取得ユニット１７、移動量取得ユニット１９、ブレーキ実行条件設定ユニット２１、及びブレーキ実行判断ユニット２２を備える。各ユニットの機能は後述する。なお、画像認識ユニット１１は物標検出部に該当する。

自車両は、制御ＥＣＵ１に加えて、画像センサ（撮像装置に該当）２３、ミリ波レーダ２５、ブレーキＥＣＵ２７、及び走行速度センサ２８を備える。

画像センサ２３は、自車両の前方（進行方向）の風景を所定の周期ごとに撮影し、画像データを生成する。ミリ波レーダ２５は、周波数変調されたミリ波帯のレーダ波を送受信することにより、自車両前方の物標（例えば、他の車両、歩行者、路側物、障害物等）を検出する。また、ミリ波レーダ２５は、自車両から物標までの車間距離、自車両を基準とする物標の方位、及び自車両を基準とする物標の相対速度を取得可能である。走行速度センサ２８は、車両の走行速度（車速）を検出することが可能である。

ブレーキＥＣＵ２７は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備える公知のコンピュータである。ブレーキＥＣＵ２７は、ＲＯＭに記憶されたプログラムにより、種々の処理を実行する。その処理の１つとして、ブレーキＥＣＵ２７は、後述する実行指示を制御ＥＣＵ１から受信したとき、自動ブレーキの処理を行う。

制御ＥＣＵ１が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を図２〜図５に基づき説明する。図２のステップＳ１では、物標検出ユニット３が、ミリ波レーダ２５を用いて、自車両の前方に存在する物標を検出する。また、自車両から物標までの車間距離、自車両を基準とする物標の方位、及び自車両を基準とする物標の相対速度を取得する。

ステップＳ２では、歩行者らしさ算出ユニット５が、前記ステップＳ１で検出した物標について、以下のようにして反射波に関する、歩行者である尤度（以下では反射波尤度とする）を算出する。

歩行者らしさ算出ユニット５は、前記ステップＳ１で物標を検出したときの反射波（ミリ波レーダ２５が送出したレーダ波が物標で反射した電波）の強度、及び反射波のゆらぎ（時間の経過にともない反射波の強度が変動する程度）の大きさを取得する。

歩行者らしさ算出ユニット５は、反射波の強度、及びゆらぎの大きさを入力すると反射波尤度を出力するマップを予め備えている。このマップに、上記のように取得した反射の強度及びゆらぎの大きさを入力し、反射波尤度を算出する。

上記のように算出される、反射波尤度は、反射波の強度が予め設定された閾値以下である場合は、それ以外の場合よりも大きい。また、反射波尤度は、反射波におけるゆらぎの大きさが予め設定された閾値以上である場合は、それ以外の場合よりも大きい。

なお、反射波尤度は、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさ（尤度）を表すパラメータである。反射波尤度は正の数であり、その値が大きいほど、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさが大きい。

ステップＳ３では、歩行者らしさ算出ユニット５が、前記ステップＳ１で検出した物標について、以下のようにして配列に関する、歩行者である尤度（以下では配列尤度とする）を算出する。

歩行者らしさ算出ユニット５は、前記ステップＳ１において、一定間隔で配列されている複数の物標（以下、物標群とする）を検出し、配列尤度を算出しようとしている物標が、その物標群の一部であるか否かを判断する。物標群の例を図３に示す。この例では、自車両２９の前方に、一定間隔で配列された複数の物標３１から成る物標群３３が存在している。物標群３３としては、例えば、道路に沿って一定間隔で設けられたポールの列等が挙げられる。

配列尤度を算出しようとしている物標が物標群の一部である場合、歩行者らしさ算出ユニット５は、その物標における、配列尤度の値をＡ１とする。一方、配列尤度を算出しようとしている物標が物標群の一部ではない場合、歩行者らしさ算出ユニット５は、その物標における、配列尤度の値をＡ２とする。ここで、Ａ１、Ａ２は定数であり、それらの大小関係は、０＜Ａ１＜Ａ２である。

なお、配列尤度は、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさを表すパラメータである。配列尤度は正の数であり、その値が大きいほど、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさが大きい。

ステップＳ４では、画像取得ユニット９が、画像センサ２３を用いて、自車両前方の画像を取得する。

ステップＳ５では、画像認識ユニット１１が、前記ステップＳ４で取得した画像において、周知の画像認識技術により、物標を認識する。物標の認識は、物標の種類ごとに予め用意された辞書とのマッチングにより行われる。辞書には、歩行者用の辞書、車両用の辞書、路側物用の辞書等がある。

ステップＳ６では、一致度取得ユニット１３及び歩行者らしさ算出ユニット５が、前記ステップＳ１で検出した物標について、以下のようにして一致度に関する、歩行者である尤度（以下では一致度尤度とする）を算出する。

まず、一致度取得ユニット１３は、前記ステップＳ５で認識された物標のうち、前記ステップＳ１で検出した物標と同一のもの（以下では同一物標とする）を特定する。このとき、一致度取得ユニット１３は、前記ステップＳ５で認識された物標のうち、自車両からの車間距離及び方位が前記ステップＳ１で検出された物標と同一又は近似している物標を、同一物標とすることができる。そして、一致度取得ユニット１３は、同一物標と歩行者用の辞書とのマッチングにおける一致度を取得する。ここで、一致度とは、物標と辞書とのマッチングにおける一致の程度を意味する。同一物標と辞書とが共通する特徴を多く有するほど、一致度は高くなる。

次に、歩行者らしさ算出ユニット５は、上記のように取得された一致度から、一致度尤度を算出する。すなわち、歩行者らしさ算出ユニット５は、一致度を入力すると一致度尤度を出力するマップを予め備えており、このマップに、上記のように取得した一致度を入力し、一致度尤度を算出する。このように算出される、一致度尤度は、一致度が高いほど大きい。

なお、一致度尤度は、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさを表すパラメータである。一致度尤度は正の数であり、その値が大きいほど、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさが大きい。

ステップＳ７では、状況判定ユニット４０が、物標のオプティカルフローに基づいて同一物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさ（以降、オプティカルフロー尤度と呼称）を算出する場合の、算出精度を確保することが可能な状況であるか否かを判定する。フロー尤度算出処理（後述のステップＳ８及び９に該当）の算出精度を確保可能な状況であるか否かの判定処理については後述する。フロー尤度算出処理の算出精度を確保可能な状況ではないと判定した場合には（Ｓ７：ＮＯ）、後述のステップＳ１０に進む。フロー尤度算出処理の算出精度を確保可能な状況であると判定した場合には（Ｓ７：ＹＥＳ）、ステップＳ８に進む。

ステップＳ８では、オプティカルフロー取得ユニット１５が、前記ステップＳ４で取得した画像上で同一物標における特徴点を設定し、その特徴点のオプティカルフロー（画像上での見かけの動き）を取得する。オプティカルフローは、時間差をおいて取得された複数の画像において、特徴点を追跡することで得られる。特徴点は、画像における物標のエッジ（隣接する画素間で輝度の差が所定値以上となる部位）とすることができる。

オプティカルフローの取得例を図４に示す。この例では、画像３５において、同一物標（歩行者）３７が認識されている。そして、同一物標３７における特徴点３９のオプティカルフロー４１が取得されている。

ステップＳ９では、歩行者らしさ算出ユニット５が、前記ステップＳ１で検出した物標について、以下のようにしてオプティカルフロー尤度を算出する。

歩行者らしさ算出ユニット５は、前記ステップＳ８で取得したオプティカルフローが、画像上での横方向の動きであるか否かを判断する。オプティカルフローが画像上での横方向の動きである場合、歩行者らしさ算出ユニット５は、前記ステップＳ１で検出した物標におけるオプティカルフロー尤度の値をＢ１とする。一方、オプティカルフローが画像上での横方向の動きではない場合、歩行者らしさ算出ユニット５は、その物標におけるオプティカルフロー尤度の値をＢ２とする。ここで、Ｂ１、Ｂ２は定数であり、それらの大小関係は、０＜Ｂ２＜Ｂ１である。

なお、オプティカルフロー尤度は、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさを表すパラメータである。オプティカルフロー尤度は正の数であり、その値が大きいほど、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさが大きい。

ステップＳ１０では、移動速度取得ユニット１７が、前記ステップＳ１で検出した物標について横方向での移動速度を取得するとともに、移動量取得ユニット１９が、前記ステップＳ１で検出した物標について横方向での移動量を取得する。

ここで、図５に基づき、横方向での移動速度と横方向での移動量を説明する。前記ステップＳ１で検出した物標３８の相対速度がＶであるとする。横方向での移動速度Ｖ１は、相対速度Ｖのうち、自車両２９の車幅方向における成分である。また、横方向での移動量は、移動速度Ｖ１の、所定の期間における積分量である。

移動速度取得ユニット１７は、ミリ波レーダ２５の検出結果から、横方向での移動速度と横方向での移動量を取得することができる。また、移動速度取得ユニット１７は、画像センサ２３により取得した複数の画像から、横方向での移動速度と横方向での移動量を取得してもよい。

ステップＳ１１では、歩行者らしさ算出ユニット５が、前記ステップＳ１で検出した物標について、以下のようにして横方向での移動速度に関する、歩行者である尤度（以下では移動速度尤度とする）を算出する。

歩行者らしさ算出ユニット５は、前記ステップＳ１０で取得した横方向での移動速度が、予め設定された範囲内であるか否かを判断する。なお、この範囲は、自車両の前方を横断する歩行者の一般的な速度を含む範囲である。

横方向での移動速度が上記の範囲内である場合、歩行者らしさ算出ユニット５は、前記ステップＳ１で検出した物標における移動速度尤度の値をＣ１とする。一方、横方向での移動速度が上記の範囲外である場合、歩行者らしさ算出ユニット５は、その物標における移動速度尤度の値をＣ２とする。ここで、Ｃ１、Ｃ２は定数であり、それらの大小関係は、０＜Ｃ２＜Ｃ１である。

なお、移動速度尤度は、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさを表すパラメータである。移動速度尤度は正の数であり、その値が大きいほど、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさが大きい。

ステップＳ１２では、歩行者らしさ算出ユニット５が、前記ステップＳ１で検出した物標について、以下のようにして横方向での移動量に関する、歩行者である尤度（以下では移動量尤度とする）を算出する。

歩行者らしさ算出ユニット５は、前記ステップＳ１０で取得した横方向での移動量が、予め設定された範囲内であるか否かを判断する。なお、この範囲は、自車両の前方を横断する歩行者の一般的な移動量を含む範囲である。

横方向での移動量が上記の範囲内である場合、歩行者らしさ算出ユニット５は、前記ステップＳ１で検出した物標における移動量尤度の値をＤ１とする。一方、横方向での移動量が上記の範囲外である場合、歩行者らしさ算出ユニット５は、その物標における移動量尤度の値をＤ２とする。ここで、Ｄ１、Ｄ２は定数であり、それらの大小関係は、０＜Ｄ２＜Ｄ１である。

なお、移動量尤度は、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさを表すパラメータである。移動量尤度は正の数であり、その値が大きいほど、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさが大きい。

ステップＳ１３では、歩行者らしさ算出ユニット５が、前記ステップＳ２で算出した反射波尤度と、前記ステップＳ３で算出した配列尤度と、前記ステップＳ６で算出した一致度尤度と、前記ステップＳ９で算出したオプティカルフロー尤度と、前記ステップＳ１１で算出した移動速度尤度と、前記ステップＳ１２で算出した移動量尤度とを乗算し、総合した、歩行者である尤度（以下では総合尤度とする）を算出する。

この総合尤度は、物標をミリ波レーダ２５で検出したときの反射波の強度が予め設定された閾値以下である場合は、それ以外の場合よりも大きく、反射波におけるゆらぎの大きさが予め設定された閾値以上である場合は、それ以外の場合よりも大きい。

また、総合尤度は、物標が物標群の一部である場合は、それ以外の場合より小さい。また、総合尤度は、同一物標のマッチングにおける一致度が高いほど大きい。また、総合尤度は、同一物標の特徴点におけるオプティカルフローが画像上での横方向の動きである場合は、それ以外の場合よりも大きい。また、総合尤度は、物標の横方向での移動速度が予め設定された範囲内である場合は、それ以外の場合よりも大きい。また、総合尤度は、物標の横方向での移動量が予め設定された範囲内である場合は、それ以外の場合よりも大きい。

ステップＳ１４では、前記ステップＳ１３で算出した、総合尤度が、予め設定された閾値以上であるか否かを歩行者判定ユニット７が判定する。総合尤度が閾値以上であると判定した場合は（Ｓ１４：ＹＥＳ）、ステップＳ１５に進む。

ステップＳ１５では、歩行者判定ユニット７が、前記ステップＳ１で検出した物標を、自車両の前方を横断する歩行者と判定する。

ステップＳ１６では、ブレーキ実行条件設定ユニット２１が、第１のブレーキ実行条件を設定する。この第１のブレーキ実行条件とは、前記ステップＳ１で検出した物標がその条件を充足していれば、ブレーキＥＣＵ２７に対し、自動ブレーキの実行指示を出力するというものである。第１のブレーキ実行条件は、例えば、衝突余裕時間（ＴＴＣ）、自車両から物標までの車間距離、自車両を基準とする物標の方位等に関する条件とすることができる。第１のブレーキ実行条件は、物標が自車両の前方を横断する歩行者である場合に好適な条件である。例えば、第１のブレーキ実行条件は、後述する第２のブレーキ実行条件よりも、充足しにくい条件とすることができる。

ステップＳ１７では、前記ステップＳ１で検出した物標が、ブレーキ実行条件（前記ステップＳ１６に進んだ場合は第１のブレーキ実行条件、後述するステップＳ１９に進んだ場合は第２のブレーキ実行条件）を充足するか否かを判断し、充足する場合は自動ブレーキの実行指示をブレーキＥＣＵ２７に出力し、充足しない場合は本処理を終了する。

総合尤度が閾値未満であると判定した場合には（Ｓ１４：ＮＯ）、ステップＳ１８に進み、歩行者判定ユニット７が、前記ステップＳ１で検出した物標を、自車両の前方を横断する歩行者ではないと判定する。

ステップＳ１９では、ブレーキ実行条件設定ユニット２１が、第２のブレーキ実行条件を設定する。この第２のブレーキ実行条件とは、前記第１のブレーキ実行条件と同様に、前記ステップＳ１で検出した物標がその条件を充足していれば、ブレーキＥＣＵ２７に対し、自動ブレーキの実行指示を出力するというものである。第２のブレーキ実行条件は、例えば、ＴＴＣ、自車両から物標までの車間距離、自車両を基準とする物標の方位等に関する条件とすることができる。第２のブレーキ実行条件は、自車両の前方を横断する歩行者以外の物標（例えば他の車両等）に対し好適な条件である。

なお、前記ステップＳ１で複数の物標を検出した場合は、それぞれの物標について前記ステップＳ２以降の処理を実行する。

なお、ステップＳ５の処理が物標検出部としての処理に該当する。

ところで、図６に示されるように、物標の自車両に対する横位置に実際の変化がなくても、物標と自車両との車間距離が短くなるにつれ、画像上では、物標の自車両に対する横位置は自車両から離間する方向に移動するという現象が生じる。このとき、物標の自車両に対する横位置が離間しているほど、物標と自車両との車間距離が短くなることで、物標の自車両に対する横位置が自車両から離間する方向に移動する単位時間当たりの移動量（以降、離間移動量と呼称）は多くなることになる。この現象により、オプティカルフロー尤度を算出する場合にその算出精度を確保することが出来ない状況が生じる懸念がある。

例えば、物標が自車両の進行方向前方を横切る方向に移動しており、物体が将来的に自車両に衝突する位置である衝突予測位置が、自車両において車幅方向における中点よりも物標が存在する側に位置している場合（図７のα参照）を想定する。この場合、衝突予測位置が、自車両において車幅方向における中点よりも物標が存在する側とは反対側に位置している場合（図７のβ参照）と比較して、衝突予測位置が算出された時点の物標の横位置は自車両から大きく離間していることが考えられる。この場合、物標の離間移動量が多くなり、画像上における物標の横断する方向への単位時間当たりの移動量（以降、横断移動量と呼称）が離間移動量により相殺されることで少なくなる度合いが大きくなることが考えられる。

あるいは、自車両の走行速度が高い場合、自車両と物標との車間距離の単位時間当たりの縮まる度合いは大きくなり、それに伴って、画像上における、物標の単位時間当たりの離間移動量は多くなる。このため、自車両の走行速度によっては、物標が自車両の前方を横断する方向に移動していたとしても、物標の横断移動量以上に、車間距離が縮まることによる物標の離間移動量が多くなる状況が生じることがある。

上記のように、画像上における物標の横断移動量が少なくなる状況では、オプティカルフロー尤度の算出精度を確保することができない。この対策として、制御ＥＣＵ１に備わる状況判定ユニット４０が、オプティカルフロー尤度の算出精度を確保することが可能な状況であるか否かを判定する（図２のステップＳ７参照）。状況判定ユニット４０は、距離取得ユニット４１、走行速度取得ユニット４２、判定距離設定ユニット４３、衝突予測位置演算ユニット４４、及び判定ユニット４５を備える。各ユニットの機能は後述する。なお、距離取得ユニット４１は距離取得部に該当し、走行速度取得ユニット４２は走行速度取得部に該当し、判定距離設定ユニット４３は判定距離設定部に該当し、判定ユニット４５は第一判定部に該当する。

図８を参照して、フロー尤度算出処理が可能な状況であるか否かの状況判定処理を説明する。図８に示す状況判定処理は、図２に記載のステップＳ７に相当するサブルーチン処理である。

まず、ステップＳ７１では、距離取得ユニット４１がミリ波レーダ２５より自車両から物標までの車間距離を取得する。ステップＳ７２では、走行速度取得ユニット４２が走行速度センサ２８により検出された自車両の走行速度を取得する。ステップＳ７３では、判定距離設定ユニット４３が取得した自車両の走行速度に基づいて、判定距離を設定する。

この判定距離は、自車両と物標との車間距離が、フロー尤度算出処理を実施するために適した距離であるか否かを判定するために設けられた閾値である。仮に自車両の走行速度が高くい場合に判定距離が短く設定されていると、自車両の走行速度が高いにも関わらず物標と自車両との車間距離が短い状況でフロー尤度算出処理が行われることが生じることが考えられる。物標が横断物標である場合、制御ＥＣＵ１がブレーキＥＣＵ２７に自動ブレーキの実行指示を出力し、自動ブレーキを実施したとしても、物標と自車両との衝突回避が間に合わない場合が生じることが懸念される。このため、自車両の走行速度が高いほど判定距離は大きく設定される。しかし、自車両の走行速度が過剰に高い場合には、物標の離間移動量が大きくなり、フロー尤度算出処理の精度が低くなることが考えられる。また、自車両の走行速度が過剰に低く、且つ、物標の速度が低い場合には、画像上における物標の横断移動量が少なく算出されることが想定される。この場合、物標のオプティカルフローに基づいて横断物標であるか否かを正確に判定することができない。

以上を考慮し、自車両の走行速度が第二所定範囲内に収まる場合に、走行速度が高いほど判定距離を大きく設定し、自車両の走行速度が第二所定範囲内に収まらない場合に、自車両の走行速度は過剰に高い、あるいは過剰に低いとして、判定距離を０に設定する。

ステップＳ７４では、判定ユニット４５が自車両と物標との車間距離が判定距離よりも短いか否かを判定する。自車両と物標との車間距離が判定距離よりも短いと判定した場合には（Ｓ７４：ＹＥＳ）、ステップＳ７５に進む。

ステップＳ７５では、衝突予測位置演算ユニット４４が、ミリ波レーダ２５より検出された物標の位置に基づいて、衝突予測位置を演算する。衝突予測位置の演算方法は周知であるため、説明は省略する。ステップＳ７６では、判定ユニット４５が、衝突予測位置演算ユニット４４により演算された衝突予測位置が予め定められる判定範囲Ａ（図７参照）内に収まっているか否かを判定する。

衝突予測位置が車両幅の範囲内に収まる物標は、将来的に自車両と衝突する可能性が高い物標である。このため、判定範囲Ａは車両幅に設定される。これにより、将来的に自車両と衝突する可能性が高い物標が横断物標であるか否かを判定することができる。ところで、衝突予測位置が、車幅方向における物標が存在する側の自車両の端部周辺に位置していた場合（図７のβ参照）を想定する。この場合、衝突予測位置が算出された時点での物標の横位置は自車両から大きく離間しているなど、画像上において物標の単位時間あたりの横断移動量が少なくなる状況が考えられ、このような状況ではオプティカルフローを演算するには適していない状況であることが考えられる。このため、判定範囲Ａは、車幅方向における物標が存在する側の自車両の端部を含めた第一所定範囲Ｂを除いた、車両幅に設定される。また、第一所定範囲Ｂは、自車両において車幅方向における中点から物標が存在する側の自車両の端部までの範囲に設定される。つまり、判定範囲Ａは、自車両において車幅方向における中点から物標が存在する側とは反対側の自車両の端部までの範囲に設定される。

衝突予測位置が予め定められる判定範囲Ａ内に収まっていると判定した場合には（Ｓ７６：ＹＥＳ）、ステップＳ７７に進み、判定ユニット４５がフロー尤度算出処理が実施可能な状況であると判定し、本判定処理を終了する。

自車両と物標との車間距離が判定距離よりも短くないと判定した場合（Ｓ７４：ＮＯ）、あるいは、衝突予測位置が予め定められる判定範囲Ａ内に収まっていないと判定した場合には（Ｓ７６：ＮＯ）、ステップＳ７８に進み、判定ユニット４５が、フロー尤度算出処理が実施可能な状況ではないと判定し、本判定処理を終了する。

なお、ステップＳ７１の処理が距離取得部としての処理に該当し、ステップＳ７２の処理が走行速度取得部としての処理に該当し、ステップＳ７３の処理が判定距離設定部としての処理に該当し、ステップＳ７５の処理が衝突予測位置算出部に該当し、ステップＳ７４，７６〜７８の処理が第一判定部としての処理に該当する。

上記構成により、本実施形態は、以下の効果を奏する。

・衝突予測位置と、走行速度と、に基づいて、物標が横断物標であることを物標のオプティカルフローから判定することが可能な状況であるか否かが判定される。これにより、物標のオプティカルフローに基づいて物標が横断物標であることを精度高く判定可能な状況であるか否かを判定することができる。

・判定範囲Ａは、車幅方向における物標が存在する側の自車両の端部を含めた第一所定範囲Ｂを除いた、車両幅に設定される。これにより、将来的に自車両と衝突する可能性が高い物標のうち、オプティカルフローを用いての横断物標判定を実施可能な物標はどれか判定することが可能となる。また、自車両から離れる方向へ移動する物標は衝突の可能性が低いため、ステップＳ７６の判定処理を実施することで自車両から離れる方向へ移動する物標を、オプティカルフローの判定処理の実施対象から除外することができる。

・走行速度が第二所定範囲内に収まる場合に、走行速度が高いほど判定距離が大きく設定され、走行速度が第二所定範囲内に収まらない場合に、判定距離が０に設定される。これにより、自車両の走行速度に応じた適切な判定距離を設定することができる。

・フロー尤度算出処理を実施可能な状況であると判定されたことを条件として、フロー尤度算出処理が実施されることで、算出精度の低下を抑制することができる。

上記実施形態を、以下のように変更して実施することもできる。

・上記実施形態では、ミリ波レーダ２５より検出された物標の位置に基づいて、衝突予測位置を演算していた。このことについて、画像センサ２３により撮影された画像データに基づいて取得された物標の位置に基づいて、衝突予測位置を演算してもよい。

・図８に係るステップＳ７４の判定処理に用いられる車間距離は、ミリ波レーダ２５より取得していた。このことについて、画像センサ２３により撮影された画像データに基づいて車間距離が取得されてもよい。

・上記実施形態において、状況判定処理にて肯定判定された場合に（図２のステップＳ７の判定処理にてＹＥＳ判定だった場合に）実施されるフロー尤度算出処理では、物標が自車両の前方を横断する歩行者であることの確からしさ（オプティカルフロー尤度）を算出していた。このことについて、状況判定処理にて肯定判定された場合に実施される処理はフロー尤度算出処理のみに限らず、例えば物標が自車両の前方を通過する（進行方向前方を横切る）車両であることの確からしさを算出する処理であってもよい。あるいは、制御ＥＣＵ１は、歩行者らしさ算出ユニット５，歩行者判定ユニット７，画像認識ユニット１１，一致度取得ユニット１３，移動速度取得ユニット１７，移動量取得ユニット１９を備える代わりに、第二判定ユニット２０を備えた構成としてもよい。この場合、第二判定ユニット２０は、オプティカルフロー取得ユニット１５により取得された物標のオプティカルフローに基づいて、物標が自車両の前方を横切る横断物標であるか否かを判定する判定処理（第二判定部としての判定処理に該当）を行う。したがって、第二判定ユニット２０は第二判定部に該当する。

・上記実施形態では、走行速度が第二所定範囲に収まらない場合に、判定距離を０に設定していた。このことについて、第二所定範囲を設けず、走行速度が高いほど判定距離を大きく設定するように構成してもよい。

・上記実施形態では、衝突予測位置と、走行速度と、に基づいて、物標が横断物標であることを物標のオプティカルフローから判定することが可能な状況であるか否かを判定していた。このことについて、衝突予測位置に基づいて、物標が横断物標であることを物標のオプティカルフローから判定することが可能な状況であるか否かを判定してもよい。

・上記実施形態において、判定範囲Ａは、第一所定範囲Ｂを除いた車両幅に設定されていた。このことについて、判定範囲Ａは、第一所定範囲Ｂを除いていれば、車幅方向における物標が存在する側とは反対側に車両幅よりも所定幅広く設定されてもよい。

１…制御ＥＣＵ、１１…画像認識ユニット、２３…画像センサ、４４…衝突予測位置演算ユニット、４５…判定ユニット。

Claims (7)

1. 車両の進行方向前方を撮像する撮像装置（２３）から画像情報を取得する物標検出装置（１）であって、
   前記画像情報に基づいて前記車両の進行方向前方に存在する物標を検出する物標検出部（１１）と、
   前記物標の位置に基づいて、前記物標が将来的に前記車両に衝突する位置である衝突予測位置を算出する衝突予測位置算出部（４４）と、
   前記衝突予測位置算出部により算出された前記衝突予測位置に基づいて、前記物標が前記車両の進行方向前方を横切る方向に移動する横断物標であることを前記物標のオプティカルフローから判定することが可能な状況であるか否かを判定する第一判定部（４５）と、
   を備える物標検出装置。
2. 前記第一判定部は、前記衝突予測位置算出部により算出された前記衝突予測位置が、前記車両の車幅方向において設定された判定範囲（Ａ）内に収まる場合に、前記横断物標であることを前記物標のオプティカルフローから判定することが可能な状況であると判定する請求項１に記載の物標検出装置。
3. 前記判定範囲は、車幅方向における前記物標が存在する側の前記自車両の端部を含めた第一所定範囲（Ｂ）を除いた、車両幅を含むように設定される請求項２に記載の物標検出装置。
4. 前記車両の走行速度を取得する走行速度取得部（４２）を備え、
   前記第一判定部は、走行速度取得部により取得された前記走行速度と、前記衝突予測位置算出部により算出された前記衝突予測位置と、に基づいて、前記物標が前記横断物標であることを前記物標のオプティカルフローから判定することが可能な状況であるか否かを判定する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の物標検出装置。
5. 前記車両から前記物標検出部により検出された前記物標までの距離を取得する距離取得部（４１）と、
   前記走行速度取得部により取得された前記走行速度に基づいて、判定距離を設定する判定距離設定部（４３）と、
   を備え、
   前記第一判定部は、前記距離取得部により取得された前記距離が前記判定距離設定部により設定された前記判定距離よりも短いと判定した場合に、前記横断物標であることを前記物標のオプティカルフローから判定することが可能な状況であると判定する請求項４に記載の物標検出装置。
6. 前記判定距離設定部は、前記走行速度取得部により取得された前記走行速度が第二所定範囲内に収まる場合に、前記走行速度が高いほど前記判定距離を大きく設定し、前記走行速度取得部により取得された前記走行速度が第二所定範囲内に収まらない場合に、前記判定距離を０に設定する請求項５に記載の物標検出装置。
7. 前記第一判定部により前記物標が前記横断物標であることを前記物標のオプティカルフローから判定することが可能な状況であると判定されたことを条件として、前記物標のオプティカルフローに基づいて前記物標が前記横断物標であるか否かを判定する第二判定部（２０）を備える請求項１乃至６のいずれか１項に記載の物標検出装置。

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