JP7199436B2 - 障害物検知装置及び運転支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、障害物検知装置及び運転支援装置に関する。

従来、車両に設けられているＴＯＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）方式の測距センサを用いて、車両の周囲にある障害物の高さを判断する技術が開発されている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照。）。

特開２０１０－１９７３５１号公報 特開２０１６－８０６５０号公報

特許文献１記載の従来技術は、障害物の高さが低いときは車両が障害物に接近することにより障害物が測距センサの検知エリアから外れること（すなわち反射波のピーク値が低下すること）を利用して障害物の高さを判断するものである。このため、特許文献１記載の従来技術は、遠方に位置する障害物の高さを判断することができないという問題があった。また、特許文献１記載の従来技術は、車両と障害物間の距離が一定である場合、障害物の高さを判断することができないという問題があった。

特許文献２記載の従来技術は、反射波の波高値を基準値と比較することにより、所定の高さに対する障害物の相対的な高さを判断するものである。これは、障害物の高さに応じて波高値が異なることを利用したものである。しかしながら、特許文献１に記載されているように、障害物が遠方に位置している場合、障害物の高さに応じた波高値の差は小さくなる。このため、特許文献２記載の従来技術は、遠方に位置する障害物の高さの判断精度が低いという問題があった。また、特許文献２記載の従来技術は、障害物が所定の高さと同程度の高さを有するものである場合、所定の高さに対する障害物の高さの高低の判断誤りが発生しやすいという問題があった。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、測距センサを用いて障害物の高さを精度良く判断することを目的とする。

本発明の障害物検知装置は、車両に設けられている測距センサが障害物により反射された複数の合成波を受信した場合における複数の合成波の大きさに係る特徴量を抽出する特徴量抽出部と、予め前記複数の合成波を受信した場合の特徴量の大きさを示す第１パラメータ値及び特徴量の分散量の大きさを示す第２パラメータ値の機械学習によるクラスタリングの結果に基づいて得られる、第１パラメータ値が大きくなるほど第２パラメータ値が小さくなる分割線、で分割され前記第１パラメータ値と前記第２パラメータ値で表される複数の範囲のうち、前記クラスタリングの後における前記複数の合成波の前記第１パラメータ値及び前記第２パラメータ値がいずれの範囲に含まれるか識別することにより少なくとも障害物が走行障害物であるか否かを判別する障害物判別部と、を備えるものである。

本発明によれば、上記のように構成したので、測距センサを用いて障害物の高さを精度良く判断することができる。

実施の形態１に係る障害物検知装置の要部を示すブロック図である。 実施の形態１に係る障害物検知装置における障害物検知部の要部を示すブロック図である。 図３Ａは、実施の形態１に係る障害物検知装置のハードウェア構成を示す説明図である。図３Ｂは、実施の形態１に係る障害物検知装置の他のハードウェア構成を示す説明図である。 実施の形態１に係る障害物検知装置の動作を示すフローチャートである。 図５Ａは、走行障害物による反射波の伝搬経路の例を示す説明図である。図５Ｂは、送信信号の波形の例を示す説明図である。図５Ｃは、走行障害物による反射波に対応する受信信号の波形の例を示す説明図である。図５Ｄは、走行障害物による反射波に対応する受信信号の波形の他の例を示す説明図である。 図６Ａは、路上障害物又は路面障害物による反射波の伝搬経路の例を示す説明図である。図６Ｂは、送信信号の波形の例を示す説明図である。図６Ｃは、路上障害物による反射波に対応する受信信号の波形の例を示す説明図である。図６Ｄは、路上障害物による反射波に対応する受信信号の波形の他の例を示す説明図である。図６Ｅは、路面障害物による反射波に対応する受信信号の波形の例を示す説明図である。図６Ｆは、路面障害物による反射波に対応する受信信号の波形の他の例を示す説明図である。 図７Ａは、実施の形態１に係る障害物検知装置の製造前における第１パラメータ値及び第２パラメータ値の実測値の例を示す説明図である。図７Ｂは、実施の形態１に係る障害物検知装置を有する車両の出荷後に算出された第１パラメータ値及び第２パラメータ値の例を示す説明図である。 図８Ａは、反射波の波高、波幅及び波形面積の例を示す説明図である。図８Ｂは、反射波の応答時間の例を示す説明図である。 図９Ａは、実施の形態１に係る障害物検知装置の製造前における第１パラメータ値、第２パラメータ値及び第３パラメータ値の実測値の例を示す説明図である。図９Ｂは、実施の形態１に係る障害物検知装置を有する車両の出荷後に算出された第１パラメータ値、第２パラメータ値及び第３パラメータ値の例を示す説明図である。 実施の形態２に係る運転支援装置の要部を示すブロック図である。 実施の形態２に係る運転支援装置の動作を示すフローチャートである。 図１２Ａは、車両における測距センサの設置位置の例を示す説明図であって、車両の上方から見た状態を示す説明図である。図１２Ｂは、車両における測距センサの設置位置の例を示す説明図であって、車両の側方から見た状態を示す説明図である。 図１３Ａは、車両における測距センサの設置位置の例を示す説明図であって、車両の上方から見た状態を示す説明図である。図１３Ｂは、車両における測距センサの設置位置の例を示す説明図であって、車両の側方から見た状態を示す説明図である。 正対角度の例を示す説明図である。 図１５Ａは、車両が障害物に接近したときの走行経路の例を示す説明図である。図１５Ｂは、このときの正対角度の時間変化の例を示す説明図である。図１５Ｃは、このときの特徴量を示すデータの例を示す説明図である。 実施の形態２に係る他の運転支援装置の要部を示すブロック図である。 実施の形態２に係る他の運転支援装置の動作を示すフローチャートである。 図１８Ａは、検知区間の例を示す説明図である。図１８Ｂは、検知区間の他の例を示す説明図である。 実施の形態２に係る運転支援装置の他の動作を示すフローチャートである。 図２０Ａは、車両における測距センサの設置位置の他の例を示す説明図であって、車両の上方から見た状態を示す説明図である。図２０Ｂは、車両における測距センサの設置位置の他の例を示す説明図であって、車両の側方から見た状態を示す説明図である。 図２１Ａは、車両における測距センサの設置位置の他の例を示す説明図であって、車両の上方から見た状態を示す説明図である。図２１Ｂは、車両における測距センサの設置位置の他の例を示す説明図であって、車両の側方から見た状態を示す説明図である。 実施の形態３に係る運転支援装置の要部を示すブロック図である。 実施の形態３に係る運転支援装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態３に係る運転支援装置における障害物検知部による検知結果の例を示す説明図である。 駐車位置及び誘導経路の例を示す説明図である。 駐車位置及び誘導経路の他の例を示す説明図である。 駐車位置及び誘導経路の他の例を示す説明図である。 駐車車両の奥側に壁又は縁石があり、かつ、駐車車両の手前側に段差がある状態の例を示す説明図である。 図２９Ａは、実施の形態３に係る運転支援装置における障害物検知部による検知結果の他の例を示す説明図である。図２９Ｂは、実施の形態３に係る他の運転支援装置における障害物検知部による検知結果の例を示す説明図である。 実施の形態３に係る他の運転支援装置における障害物検知部による検知結果の他の例を示す説明図である。 実施の形態３に係る他の運転支援装置における障害物検知部による検知結果の他の例を示す説明図である。 実施の形態４に係る運転支援装置の要部を示すブロック図である。 撮像画像にマーカー画像が重畳表示されている状態の例を示す説明図である。 実施の形態４に係る運転支援装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態４に係る他の運転支援装置の要部を示すブロック図である。

以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る障害物検知装置の要部を示すブロック図である。図２は、実施の形態１に係る障害物検知装置における障害物検知部の要部を示すブロック図である。図１及び図２を参照して、実施の形態１の障害物検知装置１００について説明する。

なお、障害物検知装置１００は車両１内のコンピュータネットワーク（例えばＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ））に接続されている。障害物検知装置１００は、当該コンピュータネットワークから種々の信号を適宜取得可能である。これらの信号は、例えば、車両１の走行速度を示す信号及び車両１のヨーレート又は操舵角を示す信号を含むものである。

車両１は測距センサ２を有している。図１に示す例において、測距センサ２はＮ個の測距センサ２_１～２_Ｎにより構成されている（Ｎは２以上の任意の整数）。Ｎ個の測距センサ２_１～２_Ｎは、車両１における設置位置が互いに異なるものであり、かつ、車両１における設置方向が互いに同等なものである。Ｎ個の測距センサ２_１～２_Ｎの各々は、例えば、ソナー、ミリ波レーダ又はレーザレーダにより構成されている。

以下、測距センサ２により送受信される超音波、電波又は光などを「探索波」と総称する。また、車両１外の障害物により探索波が反射された場合、当該反射された探索波を「反射波」という。また、いずれかの測距センサ２が探索波を送信して、この測距センサ２が反射波を受信した場合における当該探索波及び当該反射波を「直接波」という。また、いずれかの測距センサ２が探索波を送信して、他の測距センサ２が反射波を受信した場合における当該探索波及び当該反射波を「間接波」という。

また、車両１外の障害物のうち、車両１のバンパー部に接触する程度に高い高さを有する障害物を「走行障害物」という。走行障害物は、例えば、壁又は駐車中の他車両（以下「駐車車両」という。）である。また、車両１外の障害物のうち、車両１のバンパー部に接触しない程度に低い高さを有し、かつ、車両１が乗り越えられない程度に高い高さを有する障害物を「路上障害物」という。路上障害物は、例えば、縁石又は車留めである。また、車両１外の障害物のうち、車両１のバンパー部に接触しない程度に低い高さを有し、かつ、車両１が乗り越えられる程度に低い高さを有する障害物を「路面障害物」という。路面障害物は、例えば、段差である。すなわち、走行障害物は路上障害物よりも高い高さを有するものであり、路上障害物は路面障害物よりも高い高さを有するものである。

障害物検知部１１は、測距センサ２に探索波を送信させることにより、車両１の周囲にある障害物を検知するものである。より具体的には、障害物検知部１１は、車両１と障害物間の距離を計測することにより、車両１に対する障害物の位置を判定するものである。障害物検知部１１は、送信信号出力部２１、受信信号取得部２２、距離値算出部２３、反射点位置算出部２４、グループ化部２５、自車位置算出部２６及びセンサ位置算出部２７により構成されている。

送信信号出力部２１は、測距センサ２に送信信号を出力することにより、測距センサ２に探索波を送信させるものである。受信信号取得部２２は、測距センサ２による受信信号を測距センサ２から取得するものである。

距離値算出部２３は、測距センサ２による受信信号の強度を所定の閾値と比較することにより、測距センサ２による反射波の受信の有無を判定するものである。距離値算出部２３は、測距センサ２により反射波が受信されたとき、ＴＯＦによる距離値を算出するものである。ＴＯＦによる距離値の算出方法は公知であるため、詳細な説明は省略する。

反射点位置算出部２４は、距離値算出部２３により算出された距離値を用いて、探索波が反射された地点（以下「反射点」という。）の位置を算出するものである。反射点の位置は、例えば、車両１の前後方向に対応する第１軸（以下「Ｘ軸」という。）及び車両１の左右方向に対応する第２軸（以下「Ｙ軸」という。）によるメートル単位の座標系（以下「ＸＹ座標系」という。）における座標値により表されるものである。

具体的には、例えば、反射点位置算出部２４は、直接波の送信タイミング（又は直接波の受信タイミング）における測距センサ２の位置に対応する始点を有し、かつ、車両１における測距センサ２の設置方向に対応する向きを有し、かつ、距離値算出部２３により算出された距離値に対応する大きさを有するベクトルを求めることにより、ＸＹ座標系における反射点の座標値を算出する。このベクトルは、Ｘ軸及びＹ軸に沿う仮想的な平面（以下「ＸＹ平面」という。）におけるベクトルである。

または、例えば、反射点位置算出部２４は、互いに異なる直接波に対応する複数個の距離値を用いて、いわゆる「２円交点」による反射点の位置を算出する。すなわち、反射点位置算出部２４は、ＸＹ平面における２円交点処理を実行することにより、ＸＹ座標系における反射点の座標値を算出する。

反射点の位置の算出に用いられる情報のうち、探索波の送信タイミング（又は反射波の受信タイミング）における測距センサ２の位置を示す情報は、センサ位置算出部２７により出力される。そのほかの情報（例えば車両１における測距センサ２の設置方向を示す情報）は、反射点位置算出部２４に予め記憶されている。

グループ化部２５は、反射点位置算出部２４により複数個の反射点の位置が算出された後、当該複数個の反射点をグルーピングすることにより、１個以上の障害物と原則一対一に対応する１個以上の反射点群（以下「グループ」という。）を設定するものである。このグルーピングは、例えば、互いに隣接する２個の反射点間の距離が所定距離未満である場合、当該２個の反射点を互いに同一のグループに含めるものである。

自車位置算出部２６は、探索波の送信タイミング（又は反射波の受信タイミング）における車両１の位置（以下「自車位置」という。）を算出するものである。センサ位置算出部２７は、当該タイミングにおける測距センサ２の位置（以下「センサ位置」という。）を算出するものである。これらの位置は、例えば、ＸＹ座標系における座標値により表されるものである。センサ位置算出部２７は、センサ位置を示す情報を反射点位置算出部２４に出力するものである。センサ位置を示す情報は、反射点位置算出部２４において反射点の位置の算出に用いられるものである。

自車位置の算出には公知の種々の方法を用いることができるものであり（例えば自律航法）、これらの方法についての詳細な説明は省略する。自律航法に用いられる信号（例えば車両１の走行速度を示す信号及び車両１のヨーレート又は操舵角を示す信号）は、車両１内のコンピュータネットワークから適宜取得される。センサ位置の算出に用いられる情報（例えば車両１における測距センサ２の設置位置を示す情報）は、センサ位置算出部２７に予め記憶されている。

なお、距離値算出部２３による距離値の算出及び反射点位置算出部２４による座標値の算出には、直接波に代えて又は加えて間接波が用いられるものであっても良い。直接波に加えて間接波を用いることにより、直接波のみを用いる場合に比して、各回の探索波の送信により得られる反射点の個数を増やすことができる。この結果、個々のグループに含まれる反射点の個数を増やすことができる。

個々のグループは複数個の反射点を含むものであり、当該複数個の反射点は複数個の反射波に対応するものである。特徴量抽出部１２は、当該複数個の反射波に対応する受信信号の波形を示す情報を障害物検知部１１から取得するものである。特徴量抽出部１２は、当該取得された情報を用いて、当該複数個の反射波に係る特徴量を抽出するものである。特徴量の詳細については後述する。

障害物判別部１３は、個々のグループ毎に、特徴量抽出部１２により抽出された特徴量の大きさを示す値（以下「第１パラメータ値」という。例えば、これらの特徴量の平均値である。）を算出するものである。また、障害物判別部１３は、個々のグループ毎に、特徴量抽出部１２により抽出された特徴量の分散量の大きさを示す値（以下「第２パラメータ値」という。例えば、これらの特徴量の分散値である。）を算出するものである。障害物判別部１３は、当該算出された第１パラメータ値及び第２パラメータ値を用いて、個々のグループに対応する障害物の種別を判別するものである。より具体的には、障害物判別部１３は、個々のグループに対応する障害物が路面障害物、路上障害物又は走行障害物のうちのいずれであるかを判別するものである。

ここで、路面障害物、路上障害物及び走行障害物は互いに異なる高さを有するものである。したがって、個々のグループに対応する障害物が路面障害物、路上障害物又は走行障害物のうちのいずれであるかの判別は、個々のグループに対応する障害物が３段階の高さのうちのいずれの高さを有するものであるかの判断である。すなわち、障害物判別部１３は、個々のグループに対応する障害物の種別を判別することにより、個々のグループに対応する障害物の高さを判断するものである。障害物判別部１３による障害物の種別の判別方法、すなわち障害物の高さの判断方法の詳細については後述する。

障害物検知部１１、特徴量抽出部１２及び障害物判別部１３により、障害物検知装置１００の要部が構成されている。

次に、図３を参照して、障害物検知装置１００の要部のハードウェア構成について説明する。

図３Ａに示す如く、障害物検知装置１００はコンピュータにより構成されており、当該コンピュータはプロセッサ３１及びメモリ３２を有している。メモリ３２には、当該コンピュータを障害物検知部１１、特徴量抽出部１２及び障害物判別部１３として機能させるためのプログラムが記憶されている。メモリ３２に記憶されているプログラムをプロセッサ３１が読み出して実行することにより、障害物検知部１１、特徴量抽出部１２及び障害物判別部１３の機能が実現される。

または、図３Ｂに示す如く、障害物検知装置１００は処理回路３３により構成されているものであっても良い。この場合、障害物検知部１１、特徴量抽出部１２及び障害物判別部１３の機能が処理回路３３により実現されるものであっても良い。

または、障害物検知装置１００はプロセッサ３１、メモリ３２及び処理回路３３により構成されているものであっても良い（不図示）。この場合、障害物検知部１１、特徴量抽出部１２及び障害物判別部１３の機能のうちの一部の機能がプロセッサ３１及びメモリ３２により実現されて、残余の機能が処理回路３３により実現されるものであっても良い。

プロセッサ３１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いたものである。

メモリ３２は、例えば、半導体メモリ又は磁気ディスクを用いたものである。より具体的には、メモリ３２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）又はＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などを用いたものである。

処理回路３３は、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ－ｏｎ－ａ－Ｃｈｉｐ）又はシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ－Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を用いたものである。

次に、図４のフローチャートを参照して、障害物検知装置１００の動作について説明する。

まず、ステップＳＴ１にて、障害物検知部１１は、測距センサ２に探索波を送信させることにより、車両１の周囲にある障害物を検知する。より具体的には、障害物検知部１１は、車両１と障害物間の距離を計測することにより、車両１に対する障害物の位置を判定する。

ステップＳＴ１の処理により、１個以上の障害物と原則一対一に対応する１個以上のグループが設定される。個々のグループは複数個の反射点を含むものであり、当該複数個の反射点は複数個の反射波に対応するものである。次いで、ステップＳＴ２にて、特徴量抽出部１２は、当該複数個の反射波に対応する受信信号の波形を示す情報を障害物検知部１１から取得する。特徴量抽出部１２は、当該取得された情報を用いて、当該複数個の反射波に係る特徴量を抽出する。特徴量の詳細については後述する。

次いで、ステップＳＴ３にて、障害物判別部１３は、特徴量抽出部１２により抽出された特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出する。障害物判別部１３は、当該算出された第１パラメータ値及び第２パラメータ値を用いて、個々のグループに対応する障害物の種別を判別することにより、個々のグループに対応する障害物の高さを判断する。障害物判別部１３による障害物の種別の判別方法、すなわち障害物の高さの判断方法の詳細については後述する。

次に、図５～図７を参照して、障害物判別部１３による障害物の種別の判別方法、すなわち障害物の高さの判断方法の詳細について説明する。また、特徴量の詳細について説明する。

図５Ａは、走行障害物（より具体的には壁）による反射波ＲＷの伝搬経路の例を示している。図５Ｂは、送信信号ＴＳの波形の例を示している。図５Ｃは、走行障害物による反射波ＲＷに対応する受信信号ＲＳの波形の例を示している。図５Ｄは、走行障害物による反射波ＲＷに対応する受信信号ＲＳの波形の他の例を示している。

図６Ａは、路上障害物（より具体的には縁石）又は路面障害物（より具体的には段差）による反射波ＲＷの伝搬経路の例を示している。図６Ｂは、送信信号ＴＳの波形の例を示している。図６Ｃは、路上障害物による反射波ＲＷに対応する受信信号ＲＳの波形の例を示している。図６Ｄは、路上障害物による反射波ＲＷに対応する受信信号ＲＳの波形の他の例を示している。図６Ｅは、路面障害物による反射波ＲＷに対応する受信信号ＲＳの波形の例を示している。図６Ｆは、路面障害物による反射波ＲＷに対応する受信信号ＲＳの波形の他の例を示している。

送信信号出力部２１が測距センサ２に送信信号ＴＳを出力することにより、測距センサ２が探索波ＳＷを送信したものとする。通常、探索波ＳＷは空気中を次第に広がりながら伝搬するため、測距センサ２が探索波ＳＷを送信してから測距センサ２が反射波ＲＷを受信するまでの伝搬経路（いわゆる「パス」）は複数存在する。例えば、障害物Ｏにより１回反射されて測距センサ２に戻るパスが存在する。また、道路Ｒにより１回反射された後、障害物Ｏにより１回反射されて測距センサ２に戻るパスも存在する。これらのパスは、経路長が互いに異なるパスを含むものである。反射波ＲＷは、これらのパスに対応する複数個の波ｒｗの干渉による合成波となる。受信信号ＲＳは、当該複数個の波ｒｗに対応する複数個の信号ｒｓによる合成信号となる。

また、道路Ｒの凹凸形状、車両１の振動及び障害物Ｏにおける探索波ＳＷを反射する面部（以下「反射面部」という。）の凹凸形状などに応じてパスが変化するため、反射波ＲＷの波形が変化して、受信信号ＲＳの波形も変化する。このため、互いに同一の障害物Ｏによる複数個の反射波ＲＷが測距センサ２により受信された場合、当該複数個の反射波ＲＷの波形はバラツキを有するものとなり、当該複数個の反射波ＲＷに対応する受信信号ＲＳの波形もバラツキを有するものとなる。

ここで、障害物Ｏが走行障害物である場合、障害物Ｏが路上障害物である場合に比して反射面部の面積が大きいため、反射波ＲＷの受信強度（すなわち受信信号ＲＳの強度）が大きくなる。また、パスの総数が多くなり、パス間の経路長の差も大きくなるため、反射波ＲＷの波形のバラツキが大きくなり、受信信号ＲＳの波形のバラツキも大きくなる。

同様に、障害物Ｏが路上障害物である場合、障害物Ｏが路面障害物である場合に比して反射面部の面積が大きいため、反射波ＲＷの受信強度（すなわち受信信号ＲＳの強度）が大きくなる。また、パスの総数が多くなり、パス間の経路長の差も大きくなるため、反射波ＲＷの波形のバラツキが大きくなり、受信信号ＲＳの波形のバラツキも大きくなる。

したがって、互いに同一の障害物Ｏによる複数個の反射波ＲＷが測距センサ２により受信された場合において、これらの反射波ＲＷの大きさに基づく特徴量が抽出されたとき、当該抽出された特徴量の分散量は障害物Ｏの高さに対する相関関係を有するものとなる。このため、分散量が大きいときは分散量が小さいときに比して障害物Ｏの高さが高いと判断するというように、分散量に基づく障害物Ｏの高さの判断が可能となる。障害物判別部１３による障害物Ｏの高さの判断は、この原理に基づくものである。

以上の内容を踏まえて、特徴量抽出部１２は、個々のグループに含まれる複数個の反射点に対応する複数個の反射波ＲＷについて、当該複数個の反射波ＲＷの各々の大きさに対応する量を特徴量として抽出する。より具体的には、特徴量抽出部１２は、当該複数個の反射波ＲＷの各々の波高、波幅、波形面積又は応答時間などを特徴量として抽出する。これらの特徴量は、当該複数個の反射波ＲＷに対応する受信信号ＲＳの波形を示す情報から抽出される。

この結果、これらの特徴量の平均値（すなわち第１パラメータ値）が障害物Ｏの高さに対する相関関係を有するものとなるのはもちろんのこと、これらの特徴量の分散値（すなわち第２パラメータ値）も障害物Ｏの高さに対する相関関係を有するものとなる。したがって、第１パラメータ値及び第２パラメータ値は、障害物Ｏの高さに応じたクラスタリング、すなわち障害物Ｏの種別に応じたクラスタリングが可能となる。

図７は、障害物Ｏが路面障害物である場合の第１パラメータ値及び第２パラメータ値が含まれる範囲Ａ１の例、障害物Ｏが路上障害物である場合の第１パラメータ値及び第２パラメータ値が含まれる範囲Ａ２の例、並びに障害物Ｏが走行障害物である場合の第１パラメータ値及び第２パラメータ値が含まれる範囲Ａ３の例を示している。図中、範囲Ａ１，Ａ２間の分割線ＰＬ１は、障害物Ｏが路面障害物であるか否かの判別閾値Ｔｈ１に対応するものである。また、範囲Ａ２，Ａ３間の分割線ＰＬ２は、障害物Ｏが走行障害物であるか否かの判別閾値Ｔｈ２に対応するものである。

図７Ａにおける個々の丸印は、障害物検知装置１００の製造前における第１パラメータ値及び第２パラメータ値の実測値であって、障害物Ｏが路面障害物である場合の実測値の例に対応している。図７Ａにおける個々の四角印は、障害物検知装置１００の製造前における第１パラメータ値及び第２パラメータ値の実測値であって、障害物Ｏが路上障害物である場合の実測値の例に対応している。図７Ａにおける個々の三角印は、障害物検知装置１００の製造前における第１パラメータ値及び第２パラメータ値の実測値であって、障害物Ｏが走行障害物である場合の実測値の例に対応している。障害物判別部１３には、これらの実測値のクラスタリングにより設定された範囲Ａ１～Ａ３を示す情報、より具体的には判別閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を示す情報が予め記憶されている。このクラスタリング及び分割線ＰＬ１，ＰＬ２の設定（すなわち判別閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２の設定）には、線形判別又はパターン認識などの機械学習の技術が用いられる。

障害物判別部１３は、車両１の製造後（より具体的には出荷後）に算出された第１パラメータ値及び第２パラメータ値を判別閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２と比較することにより、この第１パラメータ値及び第２パラメータ値が範囲Ａ１～Ａ３のうちのいずれの範囲に含まれるかを識別する。これにより、車両１の周囲にある障害物Ｏが路面障害物、路上障害物又は走行障害物のうちのいずれであるかが判別される。図７Ｂにおけるバツ印は、車両１の出荷後に算出された第１パラメータ値及び第２パラメータ値の例に対応している。この場合、第１パラメータ値及び第２パラメータ値が範囲Ａ３に含まれるため、障害物Ｏは走行障害物であると判別される。

次に、図８を参照して、複数個の反射波ＲＷの各々の大きさに対応する量の具体例について説明する。

上記のとおり、特徴量抽出部１２は、複数個の反射波ＲＷの各々の大きさに対応する量を特徴量として抽出する。図８は、当該複数個の反射波ＲＷのうちの１個の反射波ＲＷに対応する受信信号ＲＳの波形の例を示している。

例えば、特徴量抽出部１２は、受信信号ＲＳのピーク値ＰＶに基づき反射波ＲＷの波高を抽出する（図８Ａ参照）。または、例えば、特徴量抽出部１２は、受信信号ＲＳのうちの閾値Ｔｈを超えている部位の時間幅、すなわち反射波ＲＷの波幅を抽出する（図８Ａ参照）。この閾値Ｔｈは、反射波ＲＷの受信の有無の判定に用いられる閾値である。または、例えば、特徴量抽出部１２は、受信信号ＲＳの全体の時間幅を抽出する（不図示）。または、例えば、特徴量抽出部１２は、受信信号ＲＳの半値幅、すなわち反射波ＲＷの半値幅を抽出する（不図示）。または、例えば、特徴量抽出部１２は、受信信号ＲＳのうちの閾値Ｔｈを超えている部位の波形面積、すなわち反射波ＲＷの波形面積を抽出する（図８Ａ参照）。または、例えば、特徴量抽出部１２は、受信信号ＲＳの全体の波形面積を抽出する（不図示）。これらは、いずれも反射波ＲＷの大きさに対応する量である。

または、例えば、特徴量抽出部１２は、受信信号ＲＳがピーク値ＰＶを超えてから受信信号ＲＳが閾値Ｔｈを下回るまでの時間、すなわち反射波ＲＷの応答時間を抽出する（図８Ｂ参照）。または、例えば、特徴量抽出部１２は、受信信号ＲＳの波形における立下りの傾き、すなわち反射波ＲＷの波形における立下りの傾きを抽出する（不図示）。または、例えば、特徴量抽出部１２は、受信信号ＲＳの波形における時定数、すなわち反射波ＲＷの波形における時定数を抽出する（不図示）。これらは、いずれも反射波ＲＷの大きさに対応する量である。

次に、図９を参照して、障害物判別部１３による障害物の種別の判別方法、すなわち障害物の高さの判断方法の他の例について説明する。

障害物判別部１３は、距離値算出部２３により算出された距離値を示す情報又は反射点位置算出部２４により算出された座標値を示す情報を障害物検知部１１から取得する。障害物判別部１３は、当該取得された情報を用いて、車両１と障害物Ｏ間の距離に対応する値（以下「第３パラメータ値」という。）を算出する。図１において、障害物検知部１１と障害物判別部１３間の接続線は図示を省略している。

図９は、障害物Ｏが路面障害物である場合の第１パラメータ値、第２パラメータ値及び第３パラメータ値が含まれる範囲Ａ１の例、障害物Ｏが路上障害物である場合の第１パラメータ値、第２パラメータ値及び第３パラメータ値が含まれる範囲Ａ２の例、並びに障害物Ｏが走行障害物である場合の第１パラメータ値、第２パラメータ値及び第３パラメータ値が含まれる範囲Ａ３の例を示している。図中、範囲Ａ１，Ａ２間の分割線ＰＬ１は、障害物Ｏが路面障害物であるか否かの判別閾値Ｔｈ１に対応するものである。また、範囲Ａ２，Ａ３間の分割線ＰＬ２は、障害物Ｏが走行障害物であるか否かの判別閾値Ｔｈ２に対応するものである。

図９Ａにおける個々の丸印は、障害物検知装置１００の製造前における第１パラメータ値、第２パラメータ値及び第３パラメータ値の実測値であって、障害物Ｏが路面障害物である場合の実測値の例に対応している。図９Ａにおける個々の四角印は、障害物検知装置１００の製造前における第１パラメータ値、第２パラメータ値及び第３パラメータ値の実測値であって、障害物Ｏが路上障害物である場合の実測値の例に対応している。図９Ａにおける個々の三角印は、障害物検知装置１００の製造前における第１パラメータ値、第２パラメータ値及び第３パラメータ値の実測値であって、障害物Ｏが走行障害物である場合の実測値の例に対応している。障害物判別部１３には、これらの実測値のクラスタリングにより設定された範囲Ａ１～Ａ３を示す情報、より具体的には判別閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を示す情報が予め記憶されている。このクラスタリング及び分割線ＰＬ１，ＰＬ２の設定（すなわち判別閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２の設定）には、線形判別又はパターン認識などの機械学習の技術が用いられる。

障害物判別部１３は、車両１の製造後（より具体的には出荷後）に算出された第１パラメータ値、第２パラメータ値及び第３パラメータ値を判別閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２と比較することにより、この第１パラメータ値、第２パラメータ値及び第３パラメータ値が範囲Ａ１～Ａ３のうちのいずれの範囲に含まれるかを識別する。これにより、車両１の周囲にある障害物Ｏが路面障害物、路上障害物又は走行障害物のうちのいずれであるかが判別される。図９Ｂにおけるバツ印は、車両１の出荷後に算出された第１パラメータ値、第２パラメータ値及び第３パラメータ値の例に対応している。この場合、第１パラメータ値、第２パラメータ値及び第３パラメータ値が範囲Ａ３に含まれるため、障害物Ｏは走行障害物であると判別される。

このように、第１パラメータ値及び第２パラメータ値に加えて第３パラメータ値を用いることにより、障害物の種別の判別（すなわち障害物の高さの判断）において、探索波の伝搬距離に応じた減衰量を考慮することができる。この結果、障害物の種別の判別精度、すなわち障害物の高さの判断精度を向上することができる。より具体的には、車両１の近傍に位置する路面障害物又は路上障害物と車両１の遠方に位置する走行障害物とを精度良く判別することができる。

次に、障害物検知装置１００のそのほかの変形例について説明する。

まず、自車位置算出部２６は、自律航法に代えて又は加えて衛星航法により自車位置を算出するものであっても良い。この場合、障害物検知装置１００は、車両１に設けられているＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機からＧＮＳＳ信号を取得するものであっても良い。

また、第２パラメータ値は特徴量の分散量の大きさを示す値であれば良く、特徴量の分散値に限定されるものではない。例えば、第２パラメータ値は、特徴量の最大値と最小値の差分値であっても良く、特徴量の最大値と平均値の差分値であっても良く、又は特徴量の平均値と最小値の差分値であっても良い。

また、障害物判別部１３は、個々のグループに対応する障害物が走行障害物であるか否かを判別するものであっても良い。すなわち、障害物判別部１３は、当該障害物が走行障害物でないと判別された場合、当該障害物が路面障害物であるか路上障害物であるかを判別しないものであっても良い。障害物判別部１３には、判別閾値Ｔｈ２を示す情報が記憶されている一方、判別閾値Ｔｈ１を示す情報が記憶されていないものであっても良い。

また、測距センサ２は、Ｎ個の測距センサ２_１～２_Ｎに代えて１個の測距センサ２_１により構成されているものであっても良い。この場合、個々のグループに含まれる複数個の反射点は、１個の測距センサ２_１により複数回送受信された直接波に対応するものであっても良い。

すなわち、グループ化部２５によるグルーピングの対象となる複数個の反射点は、車両１における設置位置が互いに異なるＮ個の測距センサ２_１～２_Ｎにより送受信された直接波又は間接波に対応するものであっても良く、又は１個の測距センサ２_１により互いに異なるタイミングにて送受信された直接波に対応するものであっても良い。または、当該複数個の反射点は、車両１における設置位置が互いに異なるＮ個の測距センサ２_１～２_Ｎにより互いに異なるタイミングにて送受信された直接波又は間接波に対応するものであっても良い。

また、送信信号出力部２１は、連続波又はバースト波を測距センサ２に送信させるよりも、周波数変調又は位相変調による変調波を測距センサ２に送信させるのが好適である。すなわち、探索波に変調波を用いることにより、探索波の振幅位相が時間に対して変化するものとなる。この結果、互いに異なる伝搬経路を通る複数個の探索波の干渉（例えば図５～図６に示す例における複数個の波ｒｗの干渉）が顕著になる。したがって、探索波に連続波又はバースト波を用いる場合に比して、障害物判別部１３による障害物の種別の判別精度（すなわち障害物の高さの判断精度）を向上することができる。

以上のように、実施の形態１の障害物検知装置１００は、車両１に設けられている測距センサ２が障害物による複数の反射波を受信した場合における複数の反射波に係る特徴量を抽出する特徴量抽出部１２と、特徴量の分散量が大きいときは分散量が小さいときに比して障害物の高さが高いと判断する障害物判別部１３であって、特徴量の大きさを示す第１パラメータ値及び分散量の大きさを示す第２パラメータ値のクラスタリングの結果に基づき、少なくとも障害物が走行障害物であるか否かを判別する障害物判別部１３と、を備える。第１パラメータ値に加えて第２パラメータ値を用いることにより、障害物の種別を精度良く判別することができ、障害物の高さを精度良く判断することができる。また、車両１の遠方（より具体的には５メートル以上遠方）に位置する障害物の高さを判断することができる。

また、障害物判別部１３は、クラスタリングにより設定された複数の範囲のうちのいずれの範囲に第１パラメータ値及び第２パラメータ値が含まれるかを識別することにより、障害物の種別を判別する。これにより、例えば、障害物が路面障害物、路上障害物又は走行障害物のうちのいずれであるかを判別することができる。

また、クラスタリングは、第１パラメータ値、第２パラメータ値及び車両１と障害物間の距離に対応する第３パラメータ値のクラスタリングであり、障害物判別部１３は、クラスタリングにより設定された複数の範囲のうちのいずれの範囲に第１パラメータ値、第２パラメータ値及び第３パラメータ値が含まれるかを識別することにより、障害物の種別を判別する。第１パラメータ値及び第２パラメータ値に加えて第３パラメータ値を用いることにより、障害物の種別を更に精度良く判別することができ、障害物の高さを更に精度良く判断することができる。

実施の形態２．
図１０は、実施の形態２に係る運転支援装置の要部を示すブロック図である。図１０を参照して、実施の形態２の運転支援装置２００ａについて説明する。なお、図１０において、図１に示すブロックと同様のブロックには同一符号を付して説明を省略する。

図１０に示す例において、測距センサ２は４個の測距センサ２_１～２_４により構成されている。４個の測距センサ２_１～２_４は、車両１の前端部（より具体的にはフロントバンパー部）に設けられており、かつ、車両１の前方に向けられている。

障害物検知部１１は、車両１が前進しているとき、測距センサ２に探索波を１回以上送信させることにより、車両１の前方にある障害物を検知するものである。障害物検知部１１の内部構成は、実施の形態１にて図２を参照して説明したものと同様であるため、図示及び説明を省略する。

正対判別部１４は、測距センサ２が障害物と正対しているか否かを判別するものである。正対判別部１４による判別方法の詳細については後述する。

障害物判別部１３は、測距センサ２が障害物と正対している状態（以下「正対状態」という。）における特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出するようになっている。より具体的には、障害物判別部１３は、正対状態における特徴量を示すデータの蓄積数が所定数を超えたとき、これらのデータが示す特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出するようになっている。障害物判別部１３は、当該算出された第１パラメータ値及び第２パラメータ値を用いて障害物の種別を判別するものである。すなわち、障害物判別部１３は、正対状態における特徴量を用いて障害物の種別を判別するものである。

運転支援制御部１５ａは、障害物検知部１１による障害物の位置の判定結果及び障害物判別部１３による障害物の種別の判別結果（すなわち障害物の高さの判断結果）に応じて、車両１と障害物の衝突を回避するための制御を実行するものである。

具体的には、例えば、障害物検知部１１により車両１の前方にある障害物が検知された場合において、障害物判別部１３により当該障害物が走行障害物又は路上障害物であると判別されたとき、運転支援制御部１５ａは車両１のブレーキを作動させることにより車両１を停止させる制御を実行する。他方、この場合において、障害物判別部１３により当該障害物が路面障害物であると判別されたとき、運転支援制御部１５ａは当該制御の実行をキャンセルする。

ここで、運転支援制御部１５ａは、車両１の前方にある障害物が走行障害物であるか路上障害物であるかに応じて車両１の停止位置を異ならしめるものであっても良い。より具体的には、運転支援制御部１５ａは、当該障害物が走行障害物である場合、当該障害物が路上障害物である場合に比して手前側の位置にて車両１を停止させるものであっても良い。すなわち、運転支援制御部１５ａは、当該障害物が路上障害物である場合、車両１のフロントバンパー部が当該障害物の上方に位置し、かつ、車両１のフロントタイヤが当該障害物に略当接する位置にて車両１を停止させるものであっても良い。

以下、障害物検知部１１による障害物の位置の判定結果及び障害物判別部１３による障害物の種別の判別結果（すなわち障害物の高さの判断結果）に応じた制御を「運転支援制御」と総称する。

障害物検知部１１、特徴量抽出部１２、障害物判別部１３及び正対判別部１４により、障害物検知装置１００ａの要部が構成されている。障害物検知装置１００ａ及び運転支援制御部１５ａにより、運転支援装置２００ａの要部が構成されている。

運転支援装置２００ａの要部のハードウェア構成は、実施の形態１にて図３を参照して説明したものと同様であるため、図示及び説明を省略する。すなわち、障害物検知部１１、特徴量抽出部１２、障害物判別部１３、正対判別部１４及び運転支援制御部１５ａの各々の機能は、プロセッサ３１及びメモリ３２により実現されるものであっても良く、又は処理回路３３により実現されるものであっても良い。

次に、図１１のフローチャートを参照して、運転支援装置２００ａの動作について説明する。

まず、ステップＳＴ１１にて、障害物検知部１１は、車両１の走行速度を示す信号及び車両１のシフトポジションを示す信号などを用いて、車両１が前進中であるか否かを判定する。これらの信号は、車両１内のコンピュータネットワークから適宜取得される。

車両１が前進中である場合（ステップＳＴ１１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ１２にて、障害物検知部１１は、測距センサ２に探索波を１回以上送信させることにより、車両１の前方にある障害物を検知する。

ステップＳＴ１２の処理により、１個以上の障害物と原則一対一に対応する１個以上のグループが設定される。個々のグループは複数個の反射点を含むものであり、当該複数個の反射点は複数個の反射波に対応するものである。次いで、ステップＳＴ１３にて、特徴量抽出部１２は、当該複数個の反射波に対応する受信信号の波形を示す情報を障害物検知部１１から取得する。特徴量抽出部１２は、当該取得された情報を用いて、当該複数個の反射波に係る特徴量を抽出する。特徴量抽出部１２は、当該抽出された特徴量を示すデータを障害物判別部１３に出力する。

次いで、ステップＳＴ１４にて、正対判別部１４は、測距センサ２が障害物と正対しているか否かを判別する。正対判別部１４による判別方法の詳細については後述する。

次いで、ステップＳＴ１５にて、障害物判別部１３は、正対状態における特徴量を示すデータの蓄積数が所定数を超えたか否かを判定する。正対状態における特徴量を示すデータの蓄積数が所定数以下である場合（ステップＳＴ１５“ＮＯ”）、運転支援装置２００ａの処理はステップＳＴ１２に戻り、再び探索波が送信される。他方、正対状態における特徴量を示すデータの蓄積数が所定数を超えている場合（ステップＳＴ１５“ＹＥＳ”）、運転支援装置２００ａの処理はステップＳＴ１６に進む。

次いで、ステップＳＴ１６にて、障害物判別部１３は、正対状態における特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出する。障害物判別部１３は、当該算出された第１パラメータ値及び第２パラメータ値を用いて、個々のグループに対応する障害物の種別を判別することにより、個々のグループに対応する障害物の高さを判断する。

次いで、ステップＳＴ１７にて、運転支援制御部１５ａは、障害物検知部１１による障害物の位置の判定結果及び障害物判別部１３による障害物の種別の判別結果（すなわち障害物の高さの判断結果）に応じて、車両１と障害物の衝突を回避するための制御を実行する。すなわち、運転支援制御部１５ａは運転支援制御を実行する。

次に、図１２～図１４を参照して、正対判別部１４による判別方法の詳細について説明する。

図１２及び図１３は、車両１における４個の測距センサ２_１～２_４の設置位置の例を示している。図１２及び図１３に示す如く、４個の測距センサ２_１～２_４のうちのより外側に配置されている２個の測距センサ２_１，２_４とより内側に配置されている２個の測距センサ２_２，２_３とは、車両１の上下方向（すなわち高さ方向）に対する設置位置が互いに異なるものであっても良い。

また、図１２は、障害物Ｏが走行障害物（より具体的には壁）である場合における、４個の測距センサ２_１～２_４により送受信される直接波の伝搬経路ＰＰ_１～ＰＰ_４の例、これらの直接波に対応する反射点ＲＰ_１～ＲＰ_４の例、及び障害物Ｏに対応するグループＧの例を示している。図１３は、障害物Ｏが路上障害物（より具体的には縁石）又は路面障害物（より具体的には段差）である場合における、４個の測距センサ２_１～２_４により送受信される直接波の伝搬経路ＰＰ_１～ＰＰ_４の例、これらの直接波に対応する反射点ＲＰ_１～ＲＰ_４の例、及び障害物Ｏに対応するグループＧの例を示している。

正対判別部１４には、車両１における２個の測距センサ２_１，２_４の設置間隔（以下「センサピッチ」という。）ＳＰを示す情報が予め記憶されている。正対判別部１４は、測距センサ２_１と反射点ＲＰ_１間の距離Ｄ_１を示す情報及び測距センサ２_４と反射点ＲＰ_４間の距離Ｄ_４を示す情報を障害物検知部１１から取得する。これらの距離Ｄ_１，Ｄ_４は、距離値算出部２３により算出された距離値又は反射点位置算出部２４により算出された座標値（より具体的にはＸ座標値）に対応するものである。正対判別部１４は、以下の式（１）により、測距センサ２に対する障害物Ｏの正対角度θを算出する。

θ＝ｔａｎ^－１｛（Ｄ_１－Ｄ_４）／ＳＰ｝ （１）

図１４は、センサピッチＳＰ、距離Ｄ_１，Ｄ_４及び正対角度θの例を示している。正対角度θが所定角度θｔｈ以下である場合、正対判別部１４は測距センサ２が障害物Ｏと正対していると判別する。他方、正対角度θが所定角度θｔｈよりも大きい場合、正対判別部１４は測距センサ２が障害物Ｏと正対していないと判別する。

なお、正対角度θの算出には、他の測距センサ２_２，２_３を介して互いに離隔配置されている測距センサ２_１，２_４を用いるのが好適である。これにより、互いに隣接配置されている測距センサ２_２，２_３を用いる場合に比して、正対角度θの算出精度を向上することができる。

また、正対判別部１４は、所定区間における正対角度θの平均値を算出するものであっても良い。正対判別部１４は、当該算出された平均値が所定角度θｔｈ以下である場合、測距センサ２が障害物Ｏと正対していると判別するものであっても良い。これにより、正対判別部１４による判別のロバスト性を向上することができる。

また、この所定区間は時間的な区間であっても良く、又は距離的な区間であっても良い。すなわち、この平均値は、車両１が所定時間移動する間に算出された正対角度θの平均値であっても良く、又は車両１が所定距離移動する間に算出された正対角度θの平均値であっても良い。

次に、図１５を参照して、第１パラメータ値及び第２パラメータ値の算出に用いられる特徴量の具体例について説明する。

図１５Ａは、車両１が障害物Ｏに接近したときの走行経路ＴＲの例を示している。図１５Ｂは、このときの正対角度θの時間変化の例を示している。図１５Ｃは、このときの特徴量を示すデータの例を示している。すなわち、図１５Ｃにおける個々の丸印が特徴量を示すデータに対応している。

図１５Ａに示す如く車両１が障害物Ｏに接近することにより、図１５Ｂに示す如く正対角度θが次第に小さくなる。時刻ｔ２にて正対角度θが所定角度θｔｈ以下になり、時刻ｔ３にて正対状態における特徴量を示すデータの蓄積数が所定数を超えたものとする。この場合、障害物判別部１３は、時刻ｔ２～ｔ３の時間区間Δｔ２における特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出する。

なお、障害物判別部１３は、正対状態における特徴量を用いて障害物の種別を判別するのに加えて、測距センサ２が障害物Ｏと正対してない状態（以下「非正対状態」という。）における特徴量を用いて障害物の種別を判別するものであっても良い。すなわち、障害物判別部１３は、時刻ｔ２～ｔ３の時間区間Δｔ２における特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出するのに加えて、時刻ｔ１～ｔ２の時間区間Δｔ１における特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出するものであっても良い。

また、障害物判別部１３は、非正対状態における特徴量を用いて障害物の種別を判別した場合、判別結果の信頼度が低いことを運転支援制御部１５ａに通知するものであっても良い。運転支援制御部１５ａは、障害物判別部１３により通知された信頼度の高低に応じて、運転支援制御の内容を異ならしめるものであっても良い。

次に、図１６～図１８を参照して、第１パラメータ値及び第２パラメータ値の算出に用いられる特徴量の他の例について説明する。

図１６に示す如く、障害物検知装置１００ａは正対判別部１４を有しないものであっても良い。この場合、障害物判別部１３は、所定の区間（以下「検知区間」という。）Δにおける特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出する。より具体的には、障害物判別部１３は、検知区間Δにおける特徴量を示すデータが蓄積されたとき、これらのデータが示す特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出する。

図１７は、この場合のフローチャートを示している。ステップＳＴ１３に次いで、ステップＳＴ１８にて、障害物判別部１３は、検知区間Δにおける特徴量を示すデータが蓄積済みであるか否かを判定する。検知区間Δにおける特徴量を示すデータが未蓄積である場合（ステップＳＴ１８“ＮＯ”）、運転支援装置２００ａの処理はステップＳＴ１２に戻り、再び探索波が送信される。他方、検知区間Δにおける特徴量を示すデータが蓄積済みである場合（ステップＳＴ１８“ＹＥＳ”）、運転支援装置２００ａの処理はステップＳＴ１６に進む。ステップＳＴ１６にて、障害物判別部１３は、これらのデータが示す特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出する。

ステップＳＴ１８における判定方法の具体例は以下のとおりである。

例えば、障害物判別部１３は、距離値算出部２３により算出された距離値を示す情報又は反射点位置算出部２４により算出された座標値を示す情報を障害物検知部１１から取得する。障害物判別部１３は、当該取得された情報を用いて、車両１と障害物間の距離の変化量を算出する。障害物判別部１３は、当該算出された変化量に基づき、車両１が検知区間Δを走行済みであるか否かを判定することにより、検知区間Δにおける特徴量を示すデータが蓄積済みであるか否かを判定する。なお、図１６において、障害物検知部１１と障害物判別部１３間の接続線は図示を省略している。

または、例えば、障害物判別部１３は、自車位置算出部２６により算出された自車位置を示す情報を障害物検知部１１から取得する。障害物判別部１３は、当該取得された情報を用いて、車両１の移動量を算出する。障害物判別部１３は、当該算出された移動量に基づき、車両１が検知区間Δを走行済みであるか否かを判定することにより、検知区間Δにおける特徴量を示すデータが蓄積済みであるか否かを判定する。なお、図１６において、障害物検知部１１と障害物判別部１３間の接続線は図示を省略している。

または、例えば、障害物判別部１３は、特徴量を示すデータの蓄積時間を算出する。障害物判別部１３には、検知区間Δにおける特徴量を示すデータの蓄積時間の予測値に対応する閾値が予め記憶されている。障害物判別部１３は、当該算出された蓄積時間を当該予め記憶されている閾値と比較することにより、検知区間Δにおける特徴量を示すデータが蓄積済みであるか否かを判定する。

または、例えば、障害物判別部１３は、特徴量を示すデータの蓄積数を算出する。障害物判別部１３には、検知区間Δにおける特徴量を示すデータの蓄積数の予測値に対応する閾値が予め記憶されている。障害物判別部１３は、当該算出された蓄積数を当該予め記憶されている閾値と比較することにより、検知区間Δにおける特徴量を示すデータが蓄積済みであるか否かを判定する。

または、例えば、障害物判別部１３は、上記４個の方法のうちのいずれか２個以上の方法の各々により、検知区間Δにおける特徴量を示すデータが蓄積済みであるか否かを判定する。障害物判別部１３は、これらの方法による判定結果の論理積を取る。すなわち、障害物判別部１３は、これらの方法の全てにより検知区間Δにおける特徴量を示すデータが蓄積済みである旨の判定結果が得られた場合、当該判定結果を確定する。

なお、図１８に示す如く、車両１の移動に応じて検知区間Δが随時更新されるものであっても良い。この場合、障害物判別部１３は、車両１が走行済みの最新の検知区間Δにおける特徴量を示すデータを用いて障害物の種別を判別するものであっても良い。または、障害物判別部１３は、第１の検知区間Δ１における特徴量を示すデータが蓄積されたとき、これらのデータが示す特徴量を用いて障害物の種別を判別し、その後、第２の検知区間Δ２における特徴量を示すデータが蓄積されたとき、これらのデータが示す特徴量を用いて障害物の種別を判別し、最終的に、第ｎの検知区間Δｎにおける特徴量を示すデータが蓄積されたとき、これらのデータが示す特徴量を用いて障害物の種別を判別するものであっても良い。

また、図１８Ａに示す如く、検知区間Δ１～Δｎは車両１が前進するにつれて次第に大きくなるものであっても良い。または、図１８Ｂに示す如く、検知区間Δ１～Δｎの各々が一定の大きさを有するものであっても良い。

次に、図１９を参照して、第１パラメータ値及び第２パラメータ値の算出に用いられる特徴量の他の例について説明する。

障害物判別部１３は、障害物検知装置１００ａが正対判別部１４を有する構成において（図１０参照）、所定の検知区間Δにおける特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出するものであっても良い。すなわち、障害物判別部１３は、正対状態における特徴量を示すデータの蓄積数が所定数を超えており、かつ、検知区間Δにおける特徴量を示すデータが蓄積済みである場合、これらのデータが示す特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出するものであっても良い。

図１９は、この場合のフローチャートを示している。正対状態における特徴量を示すデータの蓄積数が所定数を超えている場合（ステップＳＴ１５“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ１８にて、障害物判別部１３は、検知区間Δにおける特徴量を示すデータが蓄積済みであるか否かを判定する。検知区間Δにおける特徴量を示すデータが未蓄積である場合（ステップＳＴ１８“ＮＯ”）、運転支援装置２００ａの処理はステップＳＴ１２に戻り、再び探索波が送信される。他方、検知区間Δにおける特徴量を示すデータが蓄積済みである場合（ステップＳＴ１８“ＹＥＳ”）、運転支援装置２００ａの処理はステップＳＴ１６に進む。ステップＳＴ１６にて、障害物判別部１３は、これらのデータが示す特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出する。

次に、図２０及び図２１を参照して、車両１における４個の測距センサ２_１～２_４の設置位置の他の例について説明する。

図２０及び図２１は、車両１における４個の測距センサ２_１～２_４の設置位置の他の例を示している。図２０に及び図２１に示す如く、４個の測距センサ２_１～２_４は、車両１の上下方向（すなわち高さ方向）に対する設置位置が互いに同等なものであっても良い。

また、図２０は、障害物Ｏが走行障害物（より具体的には壁）である場合における、測距センサ２_１により送受信される直接波の伝搬経路ＰＰ_１１、測距センサ２_１により送信されて測距センサ２_２により受信される間接波の伝搬経路ＰＰ_２１、測距センサ２_１により送信されて測距センサ２_３により受信される間接波の伝搬経路ＰＰ_３１及び測距センサ２_１により送信されて測距センサ２_４により受信される間接波の伝搬経路ＰＰ_４１の例を示している。また、図２０は、これらの直接波及び間接波に対応する反射点ＲＰ_１１，ＲＰ_２１，ＲＰ_３１，ＲＰ_４１の例、並びに障害物Ｏに対応するグループＧの例を示している。

また、図２１は、障害物Ｏが路上障害物（より具体的には縁石）又は路面障害物（より具体的には段差）である場合における、測距センサ２_１により送受信される直接波の伝搬経路ＰＰ_１１、測距センサ２_１により送信されて測距センサ２_２により受信される間接波の伝搬経路ＰＰ_２１、測距センサ２_３により送受信される直接波の伝搬経路ＰＰ_３３及び測距センサ２_３により送信されて測距センサ２_４により受信される間接波の伝搬経路ＰＰ_４３の例を示している。また、図２１は、これらの直接波及び間接波に対応する反射点ＲＰ_１１，ＲＰ_２１，ＲＰ_３３，ＲＰ_４３の例、並びに障害物Ｏに対応するグループＧの例を示している。

すなわち、実施の形態１にて説明したとおり、距離値算出部２３による距離値の算出及び反射点位置算出部２４による座標値の算出には、直接波に代えて又は加えて間接波が用いられるものであっても良い。直接波に加えて間接波を用いることにより、直接波のみを用いる場合に比して、各回の探索波の送信により得られる反射点の個数を増やすことができる。これにより、個々のグループに含まれる反射点の個数を増やすことができる。この結果、障害物検知部１１による障害物の位置の判定精度を向上することができるのはもちろんのこと、障害物判別部１３による障害物の種別の判別精度、すなわち障害物の高さの判断精度を向上することができる。

次に、運転支援装置２００ａのそのほかの変形例について説明する。

まず、運転支援制御部１５ａによる運転支援制御は、車両１と障害物の衝突を回避するための制御であれば良く、車両１のブレーキを作動させる制御に限定されるものではない。例えば、運転支援制御部１５ａによる運転支援制御は、車両１が障害物に衝突する可能性の有無を判定して、当該可能性があると判定された場合、その旨を車両１の運転者に警告する制御であっても良い。車両１の運転者は、当該警告に応じて、車両１のブレーキペダルを操作することにより車両１を停止させるものであっても良い。

また、車両１における４個の測距センサ２_１～２_４の設置位置は上記の例に限定されるものではない。例えば、４個の測距センサ２_１～２_４のうちのより外側に配置されている２個の測距センサ２_１，２_４とより内側に配置されている２個の測距センサ２_２，２_３とは、車両１の前後方向（すなわち奥行方向）に対する設置位置が互いに異なるものであっても良い。

また、４個の測距センサ２_１～２_４のうちの両端部に配置されている測距センサ２_１，２_４は、車両１の斜め前方に向けられているものであっても良い。例えば、測距センサ２_１は車両１の左斜め前方に向けられているものであっても良く、測距センサ２_４は車両１の右斜め前方に向けられているものであっても良い。

また、測距センサ２は、車両１の後端部（より具体的にはリアバンパー部）に設けられており、かつ、車両１の後方に向けられているものであっても良い。この場合、障害物検知部１１は、車両１が後退しているとき、測距センサ２に探索波を１回以上送信させることにより、車両１の後方にある障害物を検知するものであっても良い。また、４個の測距センサ２_１～２_４のうちの両端部に配置されている測距センサ２_１，２_４は、車両１の斜め後方に向けられているものであっても良い。

また、測距センサ２の個数は２個以上であれば良く、４個に限定されるものではない。すなわち、測距センサ２は、４個の測距センサ２_１～２_４に代えてＮ個の測距センサ２_１～２_Ｎにより構成されているものであっても良い。

また、障害物検知装置１００ａは、実施の形態１にて説明したものと同様の種々の変形例、すなわち障害物検知装置１００と同様の種々の変形例を採用することができる。

以上のように、実施の形態２の運転支援装置２００ａは、障害物検知装置１００ａと、障害物判別部１３による障害物の高さの判断結果に応じた運転支援制御を実行する運転支援制御部１５ａと、を備える。障害物検知装置１００ａを用いることにより、運転支援制御の精度を向上することができる。

また、運転支援制御は、衝突回避に係る制御である。障害物検知装置１００ａを用いることにより、車両１の遠方（より具体的には５メートル以上遠方）に位置する障害物の高さを判断することができる。この結果、車両１のブレーキを作動させる制御の実行要否を早期に決定することができるため、制動にかける時間を確保することができ、急ブレーキの発生を抑制することができる。また、車両１の前方又は後方にある障害物が路面障害物であるとき、誤警報の発生を抑制することができる。また、車両１の上下方向（すなわち高さ方向）に対する測距センサ２の設置位置の制約をなくすことができるため、車両１の意匠性を向上することができ、設計の自由度を向上することができる。

また、障害物検知装置１００ａは、測距センサ２が障害物と正対しているか否かを判別する正対判別部１４を備え、障害物判別部１３は、測距センサ２が障害物と正対している状態における特徴量を用いて障害物の種別を判別する。これにより、障害物の種別の判別精度を更に向上することができる。

また、障害物判別部１３は、所定の検知区間Δにおける特徴量を用いて第２パラメータ値を算出する。これにより、第２パラメータ値を用いた判別の信頼度を向上することができる。

実施の形態３．
図２２は、実施の形態３に係る運転支援装置の要部を示すブロック図である。図２２を参照して、実施の形態３の運転支援装置２００ｂについて説明する。なお、図２２において、図１に示すブロックと同様のブロックには同一符号を付して説明を省略する。

図２２に示す例において、測距センサ２は１個の測距センサ２_１により構成されている。１個の測距センサ２_１は、車両１の左側面部に設けられており、かつ、車両１の左方に向けられている。

障害物検知部１１は、車両１が所定速度（例えば３０キロメートル毎時）以下の速度にて走行しているとき、測距センサ２に探索波を所定の時間間隔にて複数回送信させることにより、車両１の左方にある障害物を検知するものである。障害物検知部１１の内部構成は、実施の形態１にて図２を参照して説明したものと同様であるため、図示及び説明を省略する。

ここで、測距センサ２が探索波を１回送信したとき、例えば複数個の障害物が当該探索波を反射することにより、又は１個の障害物における複数個の部位が当該探索波を反射することにより、測距センサ２が反射波を複数回受信することがある。以下、この場合における第１回目の反射波に対応する距離値に基づく反射点を「最近反射点」という。また、この場合における第２回目以降の反射波に対応する距離値に基づく反射点を「非最近反射点」という。

この場合、距離値算出部２３は、第１回目の反射波に対応する距離値を算出する一方、第２回目以降の反射波に対応する距離値は算出しないようになっている。すなわち、反射点位置算出部２４は、最近反射点の位置を算出する一方、非最近反射点の位置は算出しないようになっている。換言すれば、グループ化部２５は、最近反射点をグルーピングの対象に含める一方、非最近反射点はグルーピングの対象から除外するようになっている。これにより、障害物検知部１１による検知結果に含まれるノイズを低減することができる。

運転支援制御部１５ｂは、障害物検知部１１による障害物の位置の判定結果及び障害物判別部１３による障害物の種別の判別結果（すなわち障害物の高さの判断結果）に応じて、いわゆる「自動駐車」を実現するための制御を実行するものである。

具体的には、例えば、運転支援制御部１５ｂは、互いに隣接する２個の走行障害物（より具体的には駐車車両）間のスペースに対する車両１の駐車の可否を判定する。運転支援制御部１５ｂは、当該スペースに対する車両１の駐車が可能であると判定された場合、車両１のアクセル、ブレーキ及びステアリングなどを制御することにより、車両１を当該スペースに誘導する。このとき、運転支援制御部１５ｂは、当該２個の走行障害物に比して奥側に位置する障害物の有無及び種別に応じて、車両１の駐車位置及び車両１の誘導経路を設定する。駐車位置及び誘導経路の具体例については後述する。

障害物検知部１１、特徴量抽出部１２及び障害物判別部１３により、障害物検知装置１００ｂの要部が構成されている。障害物検知装置１００ｂ及び運転支援制御部１５ｂにより、運転支援装置２００ｂの要部が構成されている。

運転支援装置２００ｂの要部のハードウェア構成は、実施の形態１にて図３を参照して説明したものと同様であるため、図示及び説明を省略する。すなわち、障害物検知部１１、特徴量抽出部１２、障害物判別部１３及び運転支援制御部１５ｂの各々の機能は、プロセッサ３１及びメモリ３２により実現されるものであっても良く、又は処理回路３３により実現されるものであっても良い。

次に、図２３のフローチャートを参照して、運転支援装置２００ｂの動作について説明する。

まず、ステップＳＴ２１にて、障害物検知部１１は、車両１の走行速度を示す信号などを用いて、車両１が所定速度以下の速度にて走行中であるか否かを判定する。これらの信号は、車両１内のコンピュータネットワークから適宜取得される。

車両１が所定速度以下の速度にて走行中である場合（ステップＳＴ２１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ２２にて、障害物検知部１１は、測距センサ２に探索波を所定の時間間隔にて複数回送信させることにより、車両１の左方にある障害物を検知する。

ステップＳＴ２２の処理により、１個以上の障害物と原則一対一に対応する１個以上のグループが設定される。個々のグループは複数個の反射点を含むものであり、当該複数個の反射点は複数個の反射波に対応するものである。次いで、ステップＳＴ２３にて、特徴量抽出部１２は、当該複数個の反射波に対応する受信信号の波形を示す情報を障害物検知部１１から取得する。特徴量抽出部１２は、当該取得された情報を用いて、当該複数個の反射波に係る特徴量を抽出する。

次いで、ステップＳＴ２４にて、障害物判別部１３は、特徴量抽出部１２により抽出された特徴量を用いて第１パラメータ値及び第２パラメータ値を算出する。障害物判別部１３は、当該算出された第１パラメータ値及び第２パラメータ値を用いて、個々のグループに対応する障害物の種別を判別することにより、個々のグループに対応する障害物の高さを判断する。

次いで、ステップＳＴ２５にて、運転支援制御部１５ｂは、障害物検知部１１による障害物の位置の判定結果及び障害物判別部１３による障害物の種別の判別結果（すなわち障害物の高さの判断結果）に応じて、車両１の自動駐車を実現するための制御を実行する。すなわち、運転支援制御部１５ｂは運転支援制御を実行する。

次に、図２４～図２７を参照して、駐車位置及び誘導経路の具体例について説明する。

図２４は、障害物検知部１１による検知結果の例を示している。図２４に示す如く、グループ化部２５により３個の障害物Ｏ１～Ｏ３に対応する３個のグループＧ１～Ｇ３が設定されたものとする。グループＧ１は７個の反射点ＲＰ１を含むものであり、グループＧ２は７個の反射点ＲＰ２を含むものであり、グループＧ３は６個の反射点ＲＰ３を含むものである。図中、ＴＲは所定速度以下の速度による車両１の走行経路を示している。

２個の障害物Ｏ１，Ｏ２の各々は縦列駐車中の駐車車両である。このため、障害物判別部１３は２個の障害物Ｏ１，Ｏ２の各々が走行障害物であると判別する。運転支援制御部１５ｂは、２個の障害物Ｏ１，Ｏ２間のスペースＳのサイズを車両１のサイズと比較することにより、スペースＳに対する車両１の駐車が可能であるか否かを判定する。図２４に示す例においては、スペースＳのサイズが車両１のサイズよりも大きいため、スペースＳに対する車両１の駐車が可能であると判定される。

ここで、２個の障害物Ｏ１，Ｏ２に比して奥側に位置する障害物Ｏ３は壁、縁石又は段差である。障害物Ｏ３が壁である場合、障害物判別部１３は障害物Ｏ３が走行障害物であると判別する。障害物Ｏ３が縁石である場合、障害物判別部１３は障害物Ｏ３が路上障害物であると判別する。障害物Ｏが段差である場合、障害物判別部１３は障害物Ｏ３が路面障害物であると判別する。

図２５は、障害物Ｏ３が走行障害物であると判別された場合における、車両１の誘導経路ＧＲ及び車両１の駐車位置の例を示している。障害物Ｏ３が走行障害物であると判別された場合、運転支援制御部１５ｂは、車両１が障害物Ｏ３に衝突しないような経路により車両１を誘導する。また、運転支援制御部１５ｂは、車両１と障害物Ｏ３間の空間が確保される位置に車両１を駐車させる。この空間は、搭乗者の乗降用の空間となる。

図２６は、障害物Ｏ３が路上障害物又は路面障害物であると判別された場合における、車両１の誘導経路ＧＲ及び車両１の駐車位置の例を示している。障害物Ｏ３が路上障害物又は路面障害物であると判別された場合、運転支援制御部１５ｂは、車両１のリアバンパー部が障害物Ｏ３の上方を通過するような経路により車両１を誘導する。また、運転支援制御部１５ｂは、車両１の左側面部が障害物Ｏ３に沿う位置に、より具体的には車両１の左側面部が反射点ＲＰ３に沿う位置に車両１を駐車させる。

図２７は、仮に障害物Ｏ３が存在しない場合における、車両１の誘導経路ＧＲ及び車両１の駐車位置の例を示している。障害物Ｏ３が存在しない場合、運転支援制御部１５ｂは、奥行方向に対する車両１の左側面部の位置が駐車車両の左側面部の位置と揃うように、すなわち奥行方向に対する車両１の右側面部の位置が駐車車両の右側面部の位置と揃うように車両１を駐車させる。

次に、図２８～図３１を参照して、運転支援装置２００ｂの変形例について説明する。

上記の例において、反射点位置算出部２４は、最近反射点の位置を算出する一方、非最近反射点の位置は算出しないものであった。換言すれば、グループ化部２５は、最近反射点をグルーピングの対象に含める一方、非最近反射点はグルーピングの対象から除外するものであった。

これに対して、以下の変形例において、反射点位置算出部２４は、最近反射点の位置を算出するのはもちろんのこと、非最近反射点の位置も算出するようになっている。換言すれば、グループ化部２５は、最近反射点をグルーピングの対象に含めるのはもちろんのこと、非最近反射点もグルーピングの対象に含めるようになっている。

例えば、図２８に示す如く、縦列駐車中の駐車車両（障害物Ｏ１，Ｏ２）の奥側に壁又は縁石（障害物Ｏ３）があり、かつ、縦列駐車中の駐車車両（障害物Ｏ１，Ｏ２）の手前側に段差（障害物Ｏ４）があるものとする。すなわち、車両１と駐車車両（障害物Ｏ１，Ｏ２）間に段差（障害物Ｏ４）があるものとする。反射点位置算出部２４が最近反射点の位置のみを算出するものである場合、図２９Ａに示す如く、障害物Ｏ４に対応する反射点ＲＰ４の位置のみが算出されて、障害物Ｏ４に対応するグループＧ４のみが設定される。この結果、他の障害物Ｏ１～Ｏ３が検知されないため、スペースＳに対する車両１の駐車の可否を判定することができない。また、車両１の駐車位置及び車両１の誘導経路を設定することもできない。すなわち、車両１を駐車可能なスペースＳが存在するにもかかわらず、車両１の駐車が不可能であるという誤判定が発生する。

これに対して、反射点位置算出部２４が最近反射点及び非最近反射点の位置を算出することにより、図２９Ｂに示す如く、障害物Ｏ１～Ｏ４に対応する反射点ＲＰ１～ＲＰ４の位置が算出されて、障害物Ｏ１～Ｏ４に対応するグループＧ１～Ｇ４が設定される。また、２個の障害物Ｏ１，Ｏ２の各々が走行障害物であると判別されて、奥側の障害物Ｏ３が走行障害物又は路上障害物であると判別されて、手前側の障害物Ｏ４が路面障害物であると判別される。このため、スペースＳに対する車両１の駐車の可否を判定することができ、かつ、車両１の駐車位置及び車両１の誘導経路を設定することができる。また、車両１を誘導するとき、車両１が障害物Ｏ４を乗り越えるように車両１のアクセル、ブレーキ及びステアリングなどを制御することができる。

または、例えば、図３０に示す如く、並列駐車中の駐車車両（障害物Ｏ１，Ｏ２）の奥側に縁石（障害物Ｏ３）があり、かつ、並列駐車中の駐車車両（障害物Ｏ１，Ｏ２）の手前側に段差（障害物Ｏ４）があるものとする。すなわち、いわゆる「２段縁石構造」による駐車用のスペースＳがあるものとする。この場合、反射点位置算出部２４が最近反射点及び非最近反射点の位置を算出することにより、障害物Ｏ１～Ｏ４に対応する反射点ＲＰ１～ＲＰ４の位置が算出されて、障害物Ｏ１～Ｏ４に対応するグループＧ１～Ｇ４が設定される。また、２個の障害物Ｏ１，Ｏ２の各々が走行障害物であると判別されて、奥側の障害物Ｏ３が路上障害物であると判別されて、手前側の障害物Ｏ４が路面障害物であると判別される。このため、スペースＳに対する車両１の駐車の可否を判定することができ、かつ、車両１の駐車位置及び車両１の誘導経路を設定することができる。また、車両１を誘導するとき、車両１が障害物Ｏ４を乗り越えるように車両１のアクセル、ブレーキ及びステアリングなどを制御することができる。

または、例えば、図３１に示す如く、並列駐車中の駐車車両（障害物Ｏ１，Ｏ２）の奥側に壁（障害物Ｏ３）があり、かつ、並列駐車中の駐車車両（障害物Ｏ１，Ｏ２）間に車留め（障害物Ｏ４）があるものとする。この場合、反射点位置算出部２４が最近反射点及び非最近反射点の位置を算出することにより、障害物Ｏ１～Ｏ４に対応する反射点ＲＰ１～ＲＰ４の位置が算出されて、障害物Ｏ１～Ｏ４に対応するグループＧ１～Ｇ４が設定される。また、２個の障害物Ｏ１，Ｏ２の各々が走行障害物であると判別されて、奥側の障害物Ｏ３が路上障害物であると判別されて、２個の障害物Ｏ１，Ｏ２間の障害物Ｏ３が路上障害物であると判別される。このため、スペースＳに対する車両１の駐車の可否を判定することができ、かつ、車両１の駐車位置及び車両１の誘導経路を設定することができる。また、車両１のリアバンパー部が障害物Ｏ４の上方に位置し、かつ、車両１のリアバンパー部が障害物Ｏ３に衝突しない位置にて車両１を駐車させることができる。

また、互いに近接配置されている２個のグループ（例えば図３１におけるグループＧ３，Ｇ４）の各々についての高さの判断結果を用いることにより、これらのグループが互いに異なる障害物に対応するものであるのか、又は互いに同一の障害物に対応するものであるのかを識別することが可能となる。すなわち、これらのグループに含まれる反射点が互いに異なる障害物による反射波に対応するものであるのか、又は互いに同一の障害物による反射波（いわゆる「多重反射波」）に対応するものであるのかを識別することが可能となる。障害物検知部１１は、障害物判別部１３による障害物の高さの判断結果を用いて、当該識別を実行するものであっても良い。

次に、運転支援装置２００ｂのそのほかの変形例について説明する。

まず、運転支援制御部１５ｂによる運転支援制御は、車両１の駐車支援に係る制御であれば良く、車両１の自動駐車を実現するための制御に限定されるものではない。例えば、運転支援制御部１５ｂによる運転支援制御は、車両１の駐車位置を設定して、当該設定された駐車位置を車両１の運転者に通知する制御であっても良い。車両１の運転者は、当該通知された駐車位置に対して、いわゆる「手動駐車」により車両１を駐車させるものであっても良い。

また、測距センサ２は、車両１の右側部に設けられており、かつ、車両１の右方に向けられているものであっても良い。この場合、障害物検知部１１は、車両１が所定速度以下の速度にて走行しているとき、測距センサ２に探索波を所定の時間間隔にて複数回送信させることにより、車両１の右方にある障害物を検知するものであっても良い。

また、測距センサ２の個数は１個以上であれば良く、１個に限定されるものではない。すなわち、測距センサ２は、１個の測距センサ２_１に代えてＮ個の測距センサ２_１～２_Ｎにより構成されているものであっても良い。

また、障害物検知装置１００ｂは、実施の形態１にて説明したものと同様の種々の変形例、すなわち障害物検知装置１００と同様の種々の変形例を採用することができる。

以上のように、実施の形態３の運転支援装置２００ｂは、障害物検知装置１００ｂと、障害物判別部１３による障害物の高さの判断結果に応じた運転支援制御を実行する運転支援制御部１５ｂと、を備える。障害物検知装置１００ｂを用いることにより、運転支援制御の精度を向上することができる。

また、運転支援制御は、駐車支援に係る制御である。障害物検知装置１００ｂを用いることより、複数個の障害物の各々の位置及び高さに応じて、車両１の駐車位置及び車両１の誘導経路を適切に設定することができる。また、２段縁石構造の駐車場に対応した駐車支援を実現することができる。

また、障害物検知装置１００ｂは、複数の反射波に対応する複数の反射点をグルーピングすることにより、複数の障害物の位置を判定する障害物検知部１１を備え、複数の反射点は、最近反射点及び非最近反射点を含むものであり、障害物判別部１３は、複数の障害物の各々の高さを判断する。これにより、互いに近接配置されている複数個のグループについて、これらのグループが互いに異なる障害物に対応するものであるのか、又は互いに同一の障害物に対応するものであるのかを識別することができる。

実施の形態４．
図３２は、実施の形態４に係る運転支援装置の要部を示すブロック図である。図３２を参照して、実施の形態４の運転支援装置２００ｃについて説明する。なお、図３２において、図１に示すブロックと同様のブロックには同一符号を付して説明を省略する。

車両１は車外撮像用のカメラ３を有している。車両１におけるカメラ３の設置方向は、車両１における測距センサ２の設置方向と同等である。このため、障害物検知部１１により障害物が検知された場合、カメラ３による撮像画像は当該検知された障害物を含むものとなる。カメラ３は、例えば、可視光カメラ又は赤外線カメラにより構成されている。

運転支援制御部１５ｃは、カメラ３による撮像画像を示す画像データをカメラ３から取得するものである。運転支援制御部１５ｃは、当該取得された画像データが示す画像、すなわちカメラ３による撮像画像を表示装置４に表示させる制御を実行するものである。表示装置４は、例えば、車両１のダッシュボードに設けられている。表示装置４は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイにより構成されている。

ここで、運転支援制御部１５ｃは、障害物検知部１１による障害物の位置の判定結果及び障害物判別部１３による障害物の高さの判断結果に基づき、撮像画像における障害物に対応する領域にマーカー画像を重畳表示させるようになっている。また、運転支援制御部１５ｃは、障害物判別部１３による障害物の種別の判別結果に応じて、個々のマーカー画像の態様（例えば色）を設定するようになっている。

図３３は、撮像画像ＣＩにマーカー画像ＭＩ１，ＭＩ２が重畳表示されている状態の例を示している。図３３に示す例において、撮像画像ＣＩは壁（障害物Ｏ１）及び縁石（障害物Ｏ２）を含むものである。マーカー画像ＭＩ１は撮像画像ＣＩにおける障害物Ｏ１に対応する領域に重畳表示されており、マーカー画像ＭＩ２は撮像画像ＣＩにおける障害物Ｏ２に対応する領域に重畳表示されている。マーカー画像ＭＩ１，ＭＩ２は、色が互いに異なるものである。図中、マーカー画像ＭＩ１，ＭＩ２の網掛けがマーカー画像ＭＩ１，ＭＩ２の色に対応している。

障害物検知部１１、特徴量抽出部１２及び障害物判別部１３により、障害物検知装置１００の要部が構成されている。障害物検知装置１００及び運転支援制御部１５ｃにより、運転支援装置２００ｃの要部が構成されている。

運転支援装置２００ｃの要部のハードウェア構成は、実施の形態１にて図３を参照して説明したものと同様であるため、図示及び説明を省略する。すなわち、障害物検知部１１、特徴量抽出部１２、障害物判別部１３及び運転支援制御部１５ｃの各々の機能は、プロセッサ３１及びメモリ３２により実現されるものであっても良く、又は処理回路３３により実現されるものであっても良い。

次に、図３４のフローチャートを参照して、運転支援装置２００ｃの動作について説明する。なお、図３４において、図４に示すステップと同様のステップには同一符号を付して説明を省略する。

ステップＳＴ３に次いで、ステップＳＴ４にて、運転支援制御部１５ｃは、カメラ３による撮像画像を表示装置４に表示させる制御を実行する。このとき、運転支援制御部１５ｃは、撮像画像における障害物に対応する領域にマーカー画像を重畳表示させる。すなわち、運転支援制御部１５ｃは運転支援制御を実行する。

次に、図３５を参照して、運転支援装置２００ｃの変形例について説明する。

運転支援制御部１５ｃによる運転支援制御は、障害物検知部１１による障害物の位置の判定結果及び障害物判別部１３による障害物の高さの判断結果（すなわち障害物の種別の判別結果）を示す情報（以下「結果情報」という。）を車両１の搭乗者に提示する制御であれば良い。結果情報の提示は、上記のような画像表示によるものであっても良く、又は以下のような音声出力によるものであっても良い。

すなわち、図３５に示す如く、車両１に音声出力装置５が設けられている。音声出力装置５は、例えば、スピーカにより構成されている。

運転支援制御部１５ｃは、例えば、障害物検知部１１により判定された障害物の位置及び障害物判別部１３により判別された障害物の種別を示すアナウンス音声を音声出力装置５に出力させる制御を実行する。または、例えば、運転支援制御部１５ｃは、障害物検知部１１により障害物が検知されたとき、音声出力装置５にビープ音を出力させる制御を実行する。このとき、運転支援制御部１５ｃは、ビープ音の高さを障害物判別部１３により判断された障害物の高さに対応させる。

次に、運転支援装置２００ｃのそのほかの変形例について説明する。

まず、運転支援装置２００ｃは、障害物検知装置１００に代えて障害物検知装置１００ａを有するものであっても良い。この場合、運転支援制御部１５ｃは、結果情報を提示する制御に加えて、衝突回避に係る制御（すなわち運転支援制御部１５ａによる運転支援制御と同様の制御）を実行するものであっても良い。

また、運転支援装置２００ｃは、障害物検知装置１００に代えて障害物検知装置１００ｂを有するものであっても良い。この場合、運転支援制御部１５ｃは、結果情報を提示する制御に加えて、駐車支援に係る制御（すなわち運転支援制御部１５ｂによる運転支援制御と同様の制御）を実行するものであっても良い。

以上のように、実施の形態４の運転支援装置２００ｃは、障害物検知装置１００，１００ａ，１００ｂと、障害物判別部１３による障害物の高さの判断結果に応じた運転支援制御を実行する運転支援制御部１５ｃと、を備える。障害物検知装置１００，１００ａ，１００ｂを用いることにより、運転支援制御の精度を向上することができる。

また、運転支援制御は、画像表示又は音声出力による情報提示に係る制御である。障害物検知装置１００，１００ａ，１００ｂを用いることにより、高精度な結果情報を車両１の搭乗者に提示することができる。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

本発明の障害物検知装置は、例えば、衝突回避又は駐車支援に係る制御に応用することができる。

１ 車両、２ 測距センサ、３ カメラ、４ 表示装置、５ 音声出力装置、１１ 障害物検知部、１２ 特徴量抽出部、１３ 障害物判別部、１４ 正対判別部、１５ａ，１５ｂ，１５ｃ 運転支援制御部、２１ 送信信号出力部、２２ 受信信号取得部、２３ 距離値算出部、２４ 反射点位置算出部、２５ グループ化部、２６ 自車位置算出部、２７ センサ位置算出部、３１ プロセッサ、３２ メモリ、３３ 処理回路、１００，１００ａ，１００ｂ 障害物検知装置、２００ａ，２００ｂ，２００ｃ 運転支援装置。

Claims (19)

1. 車両に設けられている測距センサが障害物により反射された複数の合成波を受信した場合における複数の前記合成波の大きさに係る特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
   予め前記複数の合成波を受信した場合の前記特徴量の大きさを示す第１パラメータ値及び前記特徴量の分散量の大きさを示す第２パラメータ値の機械学習によるクラスタリングの結果に基づいて得られる、第１パラメータ値が大きくなるほど第２パラメータ値が小さくなる分割線、で分割され前記第１パラメータ値と前記第２パラメータ値で表される複数の範囲のうち、前記クラスタリングの後における前記複数の合成波の前記第１パラメータ値及び前記第２パラメータ値がいずれの範囲に含まれるか識別することにより少なくとも前記障害物が走行障害物であるか否かを判別する障害物判別部と、
   を備える障害物検知装置。
2. 前記特徴量は、複数の前記合成波の大きさに対応する量の平均値である
   ことを特徴とする請求項１記載の障害物検知装置。
3. 前記特徴量は、複数の前記合成波の各々の波高、波幅、波形面積又は応答時間であることを特徴とする請求項１記載の障害物検知装置。
4. 前記障害物判別部は、前記クラスタリングにより設定された複数の範囲のうちのいずれの範囲に前記第１パラメータ値及び前記第２パラメータ値の組み合わせが含まれるかを識別することにより、前記障害物の種別を判別することを特徴とする請求項１記載の障害物検知装置。
5. 前記障害物判別部は、前記障害物が路面障害物、路上障害物又は前記走行障害物のうちのいずれであるかを判別することを特徴とする請求項４記載の障害物検知装置。
6. 請求項５記載の障害物検知装置と、
   前記障害物判別部による前記障害物の高さの判断結果に応じた運転支援制御を実行する運転支援制御部と、
   を備える運転支援装置。
7. 前記運転支援制御は、駐車支援に係る制御であることを特徴とする請求項６記載の運転支援装置。
8. 前記運転支援制御は、衝突回避に係る制御であることを特徴とする請求項６記載の運転支援装置。
9. 前記運転支援制御は、画像表示又は音声出力による情報提示に係る制御であることを特徴とする請求項６記載の運転支援装置。
10. 車両に設けられている測距センサが障害物により反射された複数の合成波を受信した場合における複数の前記合成波の大きさに係る特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    予め前記複数の合成波を受信した場合の前記特徴量の大きさを示す第１パラメータ値、前記特徴量の分散量の大きさを示す第２パラメータ値、及び、前記車両と前記障害物間の距離に対応する第３パラメータ値の機械学習によるクラスタリングの結果に基づいて得られる、第１パラメータ値が大きくなるほど第２パラメータ値が小さくなる分割線、で分割され前記第１パラメータ値と前記第２パラメータ値と前記第３パラメータ値とで表される複数の範囲のうち、前記クラスタリングの後における前記複数の合成波の前記第１パラメータ値、前記第２パラメータ値及び前記第３パラメータ値の組み合わせがいずれの範囲に含まれるか識別することにより少なくとも前記障害物が走行障害物であるか否かを判別する障害物判別部と、
    を備えた障害物検知装置。
11. 複数の前記合成波に対応する複数の反射点をグルーピングすることにより、複数の前記障害物の位置を判定する障害物検知部を備え、
    複数の前記反射点は、最近反射点及び非最近反射点を含むものであり、
    前記障害物判別部は、複数の前記障害物の各々の高さを判断する
    ことを特徴とする請求項１記載の障害物検知装置。
12. 複数の前記合成波は、設置位置が互いに異なる複数の前記測距センサにより受信されたものであることを特徴とする請求項１記載の障害物検知装置。
13. 複数の前記合成波は、単数の前記測距センサにより互いに異なるタイミングにて受信されたものであることを特徴とする請求項１記載の障害物検知装置。
14. 複数の前記合成波は、設置位置が互いに異なる複数の前記測距センサにより互いに異なるタイミングにて受信されたものであることを特徴とする請求項１記載の障害物検知装置。
15. 前記測距センサが前記障害物と正対しているか否かを判別する正対判別部を備え、
    前記障害物判別部は、前記測距センサが前記障害物と正対している状態における前記特徴量を用いて前記障害物の種別を判別する
    ことを特徴とする請求項１記載の障害物検知装置。
16. 前記正対判別部は、前記測距センサに対する前記障害物の正対角度を算出して、前記正対角度が所定角度以下であるとき前記測距センサが前記障害物と正対していると判別することを特徴とする請求項１５記載の障害物検知装置。
17. 前記正対判別部は、複数の前記測距センサのうち、他の前記測距センサを介して互いに離隔配置されている前記測距センサを用いて前記正対角度を算出することを特徴とする請求項１６記載の障害物検知装置。
18. 前記障害物判別部は、前記測距センサが前記障害物と正対している状態における前記特徴量を示すデータの蓄積数が所定数を超えたとき、前記データが示す前記特徴量を用いて前記障害物の種別を判別することを特徴とする請求項１５記載の障害物検知装置。
19. 前記正対角度は、時間的又は距離的な所定区間における、前記測距センサに対する前記障害物の正対角度の平均値であることを特徴とする請求項１７記載の障害物検知装置。

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