JP7501673B2 - 物体検出装置 - Google Patents

Description

本開示は、物体検出装置に関する。

従来から、超音波等の送受信に基づいて物体に関する情報を検出する技術がある。また、この技術において、検出対象ではない物体による反射に起因して発生するクラッタと呼ばれるノイズを低減するための処理として、ＣＦＡＲ（Constant False Alarm Rate）処理が知られている。

ＣＦＡＲ処理によれば、受信波に基づく処理対象信号の値（信号レベル）の移動平均を利用して、処理対象信号からクラッタを除去した信号に相当するＣＦＡＲ信号を取得することが可能である。また、ＣＦＡＲ信号を閾値と比較することで、物体を検出することができる。

特開２００６－２９２５９７号公報

しかしながら、上述の従来技術では、路面に向けて送信波を送信した場合のＣＦＡＲ処理において、路面の種類を推定できない。路面の種類を推定できれば、設定閾値や物体検出等の精度が向上するので、有意義である。

そこで、本開示の課題の一つは、ＣＦＡＲ処理によって路面の種類を推定することができる物体検出装置を提供することである。

本開示の一例としての物体検出装置は、路面に向けて送信波を送信する送信部と、前記送信波の物体での反射波を受信波として受信する受信部と、複数の前記送信波のそれぞれについて、所定の検出タイミングで受信された前記受信波に基づく第１処理対象信号の値と、前記検出タイミングの前後の所定の区間において受信された前記受信波に基づく第２処理対象信号の値の平均値と、に基づくＣＦＡＲ処理により、前記検出タイミングにおけるＣＦＡＲ信号を取得するＣＦＡＲ処理部と、複数の前記ＣＦＡＲ信号の平均信号レベル、および、ばらつき度合いに基づいて、路面の種類を推定する推定部と、を備える。

このような構成により、ＣＦＡＲ処理において、複数のＣＦＡＲ信号の平均信号レベル、および、ばらつき度合いに基づいて、路面の種類を推定することができる。

また、上述した物体検出装置において、複数の前記送信部を備えており、複数の前記送信部のそれぞれは、同時に前記送信波を前記路面に向けて送信する。

このような構成により、複数の送信部から同時に送信波を路面に向けて送信することによって、車両の走行時にも路面の種類を高精度に推定できる。

また、上述した物体検出装置において、前記推定部によって推定された前記路面の種類に応じて、前記ＣＦＡＲ信号に関する閾値を設定する閾値処理部を、さらに備える。

このような構成により、推定した路面の種類に応じてＣＦＡＲ信号に関する閾値を高精度に設定できる。

また、上述した物体検出装置において、前記物体検出装置は、車両に搭載され、前記推定部は、推定した前記路面の種類の情報を前記車両のブレーキ制御部に送信する。

このような構成により、推定した路面の種類に応じて的確なブレーキ制御を実現できる。

また、上述した物体検出装置において、前記閾値処理部は、前記路面の種類に対応する前記ばらつき度合いが大きい場合ほど、前記閾値を大きく設定する。

このような構成により、路面の種類ごとに、具体的に適切な閾値を設定できる。

また、上述した物体検出装置において、前記推定部は、路面の種類ごとの前記平均信号レベルおよび前記ばらつき度合いの実測値により予め領域を定義したマップに、前記第２処理対象信号の各々の平均値およびばらつき度合いをあてはめて、対応する路面の種類を推定する。

このような構成により、予め作成した上述のマップを用いることで、路面の種類を高精度に推定できる。

図１は、第１実施形態にかかる物体検出システムを備えた車両を上方から見た外観を示した例示的かつ模式的な図である。 図２は、第１実施形態にかかる物体検出システムのハードウェア構成を示した例示的かつ模式的なブロック図である。 図３は、第１実施形態にかかるが物体までの距離を検出するために利用する技術の概要を説明するための例示的かつ模式的な図である。 図４は、第１実施形態にかかる物体検出装置の機能を示した例示的かつ模式的なブロック図である。 図５は、第１実施形態におけるＣＦＡＲ信号の振幅と距離の関係を示した例示的かつ模式的な図である。 図６は、第１実施形態における路面の種類ごとのばらつきと平均信号レベルの情報を格納したテーブル情報の一例を示した例示的かつ模式的な図である。 図７は、第１実施形態にかかる物体検出システムが実行する一連の処理を示した例示的かつ模式的なフローチャートである。 図８は、第２実施形態にかかる物体検出システムが前方の路面の種類を推定するときに使用する第１のマップの例を模式的に示す図である。 図９は、第２実施形態にかかる物体検出システムが真下の路面の種類を推定するときに使用する第２のマップの例を模式的に示す図である。

以下、本開示の実施形態および変形例を図面に基づいて説明する。以下に記載する実施形態および変形例の構成、ならびに当該構成によってもたらされる作用および効果は、あくまで一例であって、以下の記載内容に限られるものではない。

＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態にかかる物体検出システムを備えた車両１を上方から見た外観を示した例示的かつ模式的な図である。

以下に説明するように、第１実施形態にかかる物体検出システムは、音波（超音波）の送受信を行い、当該送受信の時間差などを取得することで、周囲に存在する人間を含む物体（例えば後述する図２に示される障害物Ｏ）に関する情報を検知する車載センサシステムである。

より具体的には、図１に示されるように、第１実施形態にかかる物体検出システムは、車載制御装置としてのＥＣＵ（Electronic Control Unit）１００と、車載ソナーとしての物体検出装置２０１～２０４と、を備えている。ＥＣＵ１００は、一対の前輪３Ｆと一対の後輪３Ｒとを含んだ四輪の車両１の内部に搭載されており、物体検出装置２０１～２０４は、車両１の外装に搭載されている。

図１に示される例では、一例として、物体検出装置２０１～２０４が、車両１の外装としての車体２の後端部（リヤバンパ）において、互いに異なる位置に設置されているが、物体検出装置２０１～２０４の設置位置は、図１に示される例に制限されるものではない。例えば、物体検出装置２０１～２０４は、車体２の前端部（フロントバンパ）に設置されてもよいし、車体２の側面部に設置されてもよいし、後端部、前端部、および側面部のうち２つ以上に設置されてもよい。

なお、第１実施形態において、物体検出装置２０１～２０４が有するハードウェア構成および機能は、それぞれ同一である。したがって、以下では、説明を簡潔にするために、物体検出装置２０１～２０４を総称して物体検出装置２００と記載する場合がある。また、第１実施形態において、物体検出装置２００の個数は、図１に示されるような４つに制限されるものではない。

図２は、第１実施形態にかかる物体検出システムのハードウェア構成を示した例示的かつ模式的なブロック図である。

図２に示されるように、ＥＣＵ１００は、通常のコンピュータと同様のハードウェア構成を備えている。より具体的には、ＥＣＵ１００は、入出力装置１１０と、記憶装置１２０と、プロセッサ１３０と、を備えている。

入出力装置１１０は、ＥＣＵ１００と外部との間における情報の送受信を実現するためのインターフェースである。例えば、図２に示される例において、ＥＣＵ１００の通信相手は、物体検出装置２００である。

記憶装置１２０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの主記憶装置、および／または、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置を含んでいる。

プロセッサ１３０は、ＥＣＵ１００において実行される各種の処理を司る。プロセッサ１３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置を含んでいる。プロセッサ１３０は、記憶装置１２０に記憶されたコンピュータプログラムを読み出して実行することで、例えば自動駐車などの各種の機能を実現する。

また、図２に示されるように、物体検出装置２００は、送受波器２１０と、制御部２２０と、を備えている。

送受波器２１０は、圧電素子などにより構成された振動子２１１を有しており、振動子２１１により、超音波の送受信を実行する。

より具体的には、送受波器２１０は、振動子２１１の振動に応じて発生する超音波を送信波として送信し、当該送信波として送信された超音波が外部に存在する物体で反射されて戻ってくることでもたらされる振動子２１１の振動を受信波として受信する。図２に示される例では、送受波器２１０からの超音波を反射する物体として、路面ＲＳ上に設置された障害物Ｏが例示されている。

なお、図２に示される例では、送信波の送信と受信波の受信との両方が単一の振動子２１１を有した単一の送受波器２１０により実現される構成が例示されている。しかしながら、第１実施形態の技術は、例えば、送信波の送信用の第１の振動子と受信波の受信用の第２の振動子とが別々に設けられた構成のような、送信側の構成と受信側の構成とが分離された構成にも適用可能である。

制御部２２０は、通常のコンピュータと同様のハードウェア構成を備えている。より具体的には、制御部２２０は、入出力装置２２１と、記憶装置２２２と、プロセッサ２２３と、を備えている。

入出力装置２２１は、制御部２２０と外部（図１に示される例ではＥＣＵ１００および送受波器２１０）との間における情報の送受信を実現するためのインターフェースである。

記憶装置２２２は、ＲＯＭやＲＡＭなどの主記憶装置、および／または、ＨＤＤやＳＳＤなどの補助記憶装置を含んでいる。

プロセッサ２２３は、制御部２２０において実行される各種の処理を司る。プロセッサ２２３は、例えばＣＰＵなどの演算装置を含んでいる。プロセッサ２２３は、記憶装置３３３に記憶されたコンピュータプログラムを読み出して実行することで、各種の機能を実現する。

ここで、第１実施形態にかかる物体検出装置２００は、いわゆるＴＯＦ（Time Of Flight）法と呼ばれる技術により、物体までの距離を検出する。以下に詳述するように、ＴＯＦ法とは、送信波が送信された（より具体的には送信され始めた）タイミングと、受信波が受信された（より具体的には受信され始めた）タイミングとの差を考慮して、物体までの距離を算出する技術である。

図３は、第１実施形態にかかる物体検出装置２００が物体までの距離を検出するために利用する技術の概要を説明するための例示的かつ模式的な図である。

より具体的には、図３は、第１実施形態にかかる物体検出装置２００が送受信する超音波の信号レベル（例えば振幅）の時間変化をグラフ形式で例示的かつ模式的に示した図である。図３に示されるグラフにおいて、横軸は、時間に対応し、縦軸は、物体検出装置２００が送受波器２１０（振動子２１１）を介して送受信する信号の信号レベルに対応する。

図３に示されるグラフにおいて、実線Ｌ１１は、物体検出装置２００が送受信する信号の信号レベル、つまり振動子２１１の振動の度合の時間変化を表す包絡線の一例を表している。この実線Ｌ１１からは、振動子２１１がタイミングｔ０から時間Ｔａだけ駆動されて振動することで、タイミングｔ１で送信波の送信が完了し、その後タイミングｔ２に至るまでの時間Ｔｂの間は、慣性による振動子２１１の振動が減衰しながら継続する、ということが読み取れる。したがって、図３に示されるグラフにおいては、時間Ｔｂが、いわゆる残響時間に対応する。

実線Ｌ１１は、送信波の送信が開始したタイミングｔ０から時間Ｔｐだけ経過したタイミングｔ４で、振動子２１１の振動の度合が、一点鎖線Ｌ２１で表される所定の閾値Ｔｈ１を超える（または以上になる）ピークを迎える。この閾値Ｔｈ１は、振動子２１１の振動が、検知対象の物体（例えば図２に示される障害物Ｏ）により反射されて戻ってきた送信波としての受信波の受信によってもたらされたものか、または、検体対象外の物体（例えば図２に示される路面ＲＳ）により反射されて戻ってきた送信波としての受信波の受信によってもたらされたものか、を識別するために予め設定された値である。

なお、図３には、閾値Ｔｈ１が時間経過によらず変化しない一定値として設定された例が示されているが、第１実施形態において、閾値Ｔｈ１は、時間経過とともに変化する値として設定されてもよい。

ここで、閾値Ｔｈ１を超えた（または以上の）ピークを有する振動は、検知対象の物体により反射されて戻ってきた送信波としての受信波の受信によってもたらされたものだとみなすことができる。一方、閾値Ｔｈ１以下の（または未満の）ピークを有する振動は、検知対象外の物体により反射されて戻ってきた送信波としての受信波の受信によってもたらされたものだとみなすことができる。

したがって、実線Ｌ１１からは、タイミングｔ４における振動子２１１の振動が、検知対象の物体により反射されて戻ってきた送信波としての受信波の受信によってもたらされたものである、ということが読み取れる。

なお、実線Ｌ１１においては、タイミングｔ４以降で、振動子２１１の振動が減衰している。したがって、タイミングｔ４は、検知対象の物体により反射されて戻ってきた送信波としての受信波の受信が完了したタイミング、換言すればタイミングｔ１で最後に送信された送信波が受信波として戻ってくるタイミング、に対応する。

また、実線Ｌ１１においては、タイミングｔ４におけるピークの開始点としてのタイミングｔ３は、検知対象の物体により反射されて戻ってきた送信波としての受信波の受信が開始したタイミング、換言すればタイミングｔ０で最初に送信された送信波が受信波として戻ってくるタイミング、に対応する。したがって、実線Ｌ１１においては、タイミングｔ３とタイミングｔ４との間の時間ΔＴが、送信波の送信時間としての時間Ｔａと等しくなる。

上記を踏まえて、ＴＯＦ法により検知対象の物体までの距離を求めるためには、送信波が送信され始めたタイミングｔ０と、受信波が受信され始めたタイミングｔ３と、の間の時間Ｔｆを求めることが必要となる。この時間Ｔｆは、タイミングｔ０と、受信波の信号レベルが閾値Ｔｈ１を超えたピークを迎えるタイミングｔ４と、の差分としての時間Ｔｐから、送信波の送信時間としての時間Ｔａに等しい時間ΔＴを差し引くことで求めることができる。

送信波が送信され始めたタイミングｔ０は、物体検出装置２００が動作を開始したタイミングとして容易に特定することができ、送信波の送信時間としての時間Ｔａは、設定などによって予め決められている。したがって、ＴＯＦ法により検知対象の物体までの距離を求めるためには、結局のところ、受信波の信号レベルが閾値Ｔｈ１を超えたピークを迎えるタイミングｔ４を特定することが重要となる。そして、当該タイミングｔ４を特定するためには、送信波と、検知対象の物体により反射されて戻ってきた送信波としての受信波と、の対応関係を精度良く検出することが重要となる。

ところで、上述のように、従来技術では、路面に向けて送信波を送信した場合のＣＦＡＲ処理において、路面の種類を推定できない。路面の種類を推定できれば、設定閾値や物体検出等の精度が向上するので、有意義である。

そこで、第１実施形態では、物体検出装置２００を以下に説明するように構成することで、ＣＦＡＲ処理によって路面の種類を推定することができる。以下、詳細に説明する。

図４は、第１実施形態にかかる物体検出装置２００の詳細な構成を示した例示的かつ模式的なブロック図である。

なお、図４には、送信側の構成と受信側の構成とが分離された状態で図示されているが、このような図示の態様は、あくまで説明の便宜のためのものである。したがって、第１実施形態では、前述したように、送信波の送信と受信波の受信との両方が単一の送受波器２１０により実現される。ただし、前述のように、第１実施形態の技術は、送信側の構成と受信側の構成とが分離された構成にも適用可能である。

図４に示されるように、物体検出装置２００は、送信側の構成として、送信部４１１を有している。また、物体検出装置２００は、受信側の構成として、受信部４２１と、前処理部４２２と、ＣＦＡＲ処理部４２３と、閾値処理部４２４と、検出処理部４２５と、推定部４２６と、を有している。

なお、第１実施形態において、図４に示される構成のうち少なくとも一部は、ハードウェアとソフトウェアとの協働の結果、より具体的には、物体検出装置２００のプロセッサ２２３が記憶装置２２２からコンピュータプログラムを読み出して実行した結果として実現される。ただし、第１実施形態では、図４に示される構成のうち少なくとも一部が、専用のハードウェア（回路：ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）によって実現されてもよい。また、第１実施形態において、図４に示される各構成は、物体検出装置２００自身の制御部２２０による制御のもとで動作してもよいし、外部のＥＣＵ１００による制御のもとで動作してもよい。

まず、送信側の構成について説明する。

送信部４１１は、上述した振動子２１１を所定の送信間隔で振動させることにより路面を含む外部へ向けて送信波を送信する。送信間隔とは、送信波が送信されてから次に送信波が送信されるまでの時間間隔である。送信部４１１は、例えば、搬送波を生成する回路、搬送波に付与すべき識別情報に対応するパルス信号を生成する回路、パルス信号に応じて搬送波を変調する乗算器、および乗算器から出力された送信信号を増幅する増幅器などを利用して構成される。

物体検出装置２００は、例えば、複数の送信部４１１を備えている。例えば、物体検出装置２０１～２０４のそれぞれが送信部４１１を１つずつ備えていることで、４つの送信部４１１を用いることができる。そして、複数の送信部４１１のそれぞれは、同時に送信波を路面に向けて送信する。

次に、受信側の構成について説明する。

受信部４２１は、送信部４１１から送信された送信波の物体での反射波を受信波として、送信波が送信されてから所定の測定時間が経過するまで受信する。測定時間とは、送信波の送信後、当該送信波の反射波としての受信波を受信するために設定された待機時間である。

前処理部４２２は、受信部４２１により受信された受信波に対応した受信信号をＣＦＡＲ処理部４２３に入力すべき処理対象信号に変換するための前処理を行う。前処理は、例えば、受信波に対応する受信信号を増幅する増幅処理、増幅された受信信号に含まれるノイズを低減するフィルタ処理、送信信号と受信信号との類似度を示す相関値を取得する相関処理、および相関値の時間変化を示す波形の包絡線に基づく信号を処理対象信号として生成する包絡線処理などが含まれる。

ＣＦＡＲ処理部４２３は、前処理部４２２から出力される処理対象信号に対してＣＦＡＲ処理を施すことで、ＣＦＡＲ信号を取得する。前述したように、ＣＦＡＲ処理とは、処理対象信号の値（信号レベル）の移動平均を利用して、処理対象信号からクラッタを除去した信号に相当するＣＦＡＲ信号を取得する処理である。

例えば、ＣＦＡＲ処理部４２３は、複数の送信波のそれぞれについて、所定の検出タイミングで受信された受信波に基づく第１処理対象信号の値と、検出タイミングの前後の所定の区間において受信された受信波に基づく第２処理対象信号の値の平均値と、の差分に基づくＣＦＡＲ処理により、検出タイミングにおけるＣＦＡＲ信号を取得する。

そして、検出処理部４２５は、ＣＦＡＲ信号の値と、閾値処理部４２４により設定された閾値と、の比較に基づいて、ＣＦＡＲ信号の値が閾値を超える検出タイミングを特定する。ＣＦＡＲ信号の値が閾値を超える検出タイミングは、物体での反射により戻ってきた送信波としての受信波の信号レベルがピークを迎えるタイミングと一致するので、ＣＦＡＲ信号の値が閾値を超える検出タイミングを特定すれば、前述したＴＯＦ法により、物体までの距離を検出することができる。

推定部４２６は、複数のＣＦＡＲ信号の平均信号レベル、および、ばらつき度合い（例えば、標準偏差、分散等）に基づいて、路面の種類を推定する。

ここで、図５は、第１実施形態におけるＣＦＡＲ信号の振幅と距離の関係を示した例示的かつ模式的な図である。例えば、４つの送信部４１１のそれぞれが同時に送信波を路面に向けて送信し、それぞれの送信波について、ＣＦＡＲ処理部４２３によって取得されたのがＣＦＡＲ信号Ｌ１～Ｌ４である。

ＣＦＡＲ信号Ｌ１～Ｌ４のばらつき度合いを、ばらつき度合いＢと表す。また、ＣＦＡＲ信号Ｌ１～Ｌ４の平均信号レベルを、平均信号レベルＡと表す。なお、図５では図示の簡略化のためにＣＦＡＲ信号Ｌ１～Ｌ４を線で表しているが、実際には点群なので、平均信号レベルＡは、例えば、最小二乗法等を用いた処理により決定できる。

そして、路面の種類によって、ばらつき度合いＢと平均信号レベルＡが異なる。これらが異なる原因としては、例えば、路面の種類ごとに、表面の粗さ、構成物質、色等の各要素が異なるためだと考えられる。

ここで、図６は、第１実施形態における路面の種類ごとのばらつき度合いＢと平均信号レベルＡの情報を格納したテーブル情報の一例を示した例示的かつ模式的な図である。このテーブル情報は、例えば、記憶装置２２２に格納される。

このテーブル情報では、まず、路面の種類の例として、アスファルト、コンクリート、砂利、新雪、圧雪、氷の６種類が格納されている。そして、その６種類の路面のそれぞれについて、実験等により決定したばらつき度合いＢと平均信号レベルＡの情報が格納されている。

したがって、推定部４２６は、例えば、このテーブル情報を参照して、複数のＣＦＡＲ信号の平均信号レベル、および、ばらつき度合いに基づいて、路面の種類を推定する。

図４に戻って、また、推定部４２６は、例えば、推定した路面の種類の情報を車両のブレーキ制御部に送信する。

閾値処理部４２４は、推定部４２６によって推定された路面の種類に応じて、ＣＦＡＲ信号に関する閾値を設定する。閾値処理部４２４は、例えば、路面の種類に対応するばらつき度合いが大きい場合ほど、閾値を大きく設定する。

例えば、一般に、アスファルトはコンクリートと比較して表面が粗くてばらつき度合いが大きいので、閾値処理部４２４は、アスファルトの閾値をコンクリートの閾値よりも大きい値に設定する。

図７は、第１実施形態にかかる物体検出システムが実行する一連の処理を示した例示的かつ模式的なフローチャートである。

図７に示されるように、第１実施形態では、まず、Ｓ８０１において、物体検出装置２００の複数の送信部４１１は、送信波を送信する。

次に、Ｓ８０２において、物体検出装置２００の受信部４２１は、Ｓ８０１で送信された送信波に応じた受信波を受信する。

次に、Ｓ８０３において、物体検出装置２００の前処理部４２２は、Ｓ８０２で受信された受信波に対応した受信信号に対して、次のＳ８０４の処理のための前処理を行う。

次に、Ｓ８０４において、物体検出装置２００のＣＦＡＲ処理部４２３は、Ｓ８０３での前処理を経て前処理部４２２から出力された処理対象信号に対してＣＦＡＲ処理を実行し、ＣＦＡＲ信号を生成する。

次に、Ｓ８０５において、推定部４２６は、複数のＣＦＡＲ信号の平均信号レベル、および、ばらつき度合いに基づいて、路面の種類を推定する。

次に、Ｓ８０６において、物体検出装置２００の閾値処理部４２４は、Ｓ８０４で生成されたＣＦＡＲ信号に関して、Ｓ８０５で推定された路面の種類に応じて閾値を設定する。

次に、Ｓ８０７において、物体検出装置２００の検出処理部４２５は、ＣＦＡＲ信号の値とＳ８０５で設定された閾値との比較に基づいて、物体までの距離を検出する。そして、処理が終了する。

このように、第１実施形態の物体検出装置２００によれば、ＣＦＡＲ処理において、複数のＣＦＡＲ信号の平均信号レベル、および、ばらつき度合いに基づいて、路面の種類を推定することができる。つまり、超音波センサによる情報のみで、路面の種類を推定できる。

また、複数の送信部４１１から同時に送信波を路面に向けて送信することによって、車両の走行時にも路面の種類を高精度に推定できる。

また、推定した路面の種類に応じてＣＦＡＲ信号に関する閾値を高精度に設定できる。

また、推定した路面の種類に応じて的確なブレーキ制御を実現できる。

また、路面の種類に対応するばらつき度合いが大きい場合ほど閾値を大きく設定することで、路面の種類ごとに、具体的に適切な閾値を設定できる。

＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態について説明する。第１実施形態と同様の事項については、重複する説明を適宜省略する。第２実施形態では、物体検出システムが、マップを用いて、前方の路面の種類を推定するときと、真下の路面の種類を推定するときについて説明する。

図８は、第２実施形態にかかる物体検出システムが前方の路面の種類を推定するときに使用する第１のマップの例を模式的に示す図である。この第１のマップでは、横軸が平均信号レベルで、縦軸がばらつき度合いである。領域Ｒ１１～Ｒ１６と路面の種類との対応は、以下の通りである。

領域Ｒ１１：アスファルト
領域Ｒ１２：砂利
領域Ｒ１３：新雪／コンクリート／氷（凸凹無し）
領域Ｒ１４：圧雪
領域Ｒ１５：その他
領域Ｒ１６：その他

第１のマップにおけるこのような領域ごとの路面の種類との対応を、前方の路面からの反射波に関する平均信号レベルおよびばらつき度合いの実測値により予め定義しておく。そして、推定部４２６は、この第１のマップを参照して、前方の路面からの反射波に基づく第２処理対象信号の各々の平均値およびばらつき度合いをあてはめて、対応する路面の種類を推定する。このようにして、前方の路面の種類を高精度に推定できる。

次に、図９は、第２実施形態にかかる物体検出システムが真下の路面の種類を推定するときに使用する第２のマップの例を模式的に示す図である。この第２のマップでも、第１のマップと同様、横軸が平均信号レベルで、縦軸がばらつき度合いである。領域Ｒ２１～Ｒ２７と路面の種類との対応は、以下の通りである。

領域Ｒ２１：アスファルト
領域Ｒ２２：コンクリート／氷（凸凹無し）
領域Ｒ２３：砂利
領域Ｒ２４：新雪
領域Ｒ２５：圧雪
領域Ｒ２６：氷（凸凹有り）
領域Ｒ２７：その他

第２のマップにおけるこのような領域ごとの路面の種類との対応を、真下の路面からの反射波に関する平均信号レベルおよびばらつき度合いの実測値により予め定義しておく。そして、推定部４２６は、この第２のマップを参照して、真下の路面からの反射波に基づく第２処理対象信号の各々の平均値およびばらつき度合いをあてはめて、対応する路面の種類を推定する。このようにして、真下の路面の種類を高精度に推定できる。

＜変形例＞
なお、上述した実施形態では、本開示の技術が、超音波の送受信によって物体までの距離を検出する構成に適用されている。しかしながら、本開示の技術は、音波、ミリ波、レーダ、および電磁波などのような、超音波以外の他の波動の送受信によって物体までの距離を検出する構成にも適用することが可能である。

以上、本開示の実施形態および変形例を説明したが、上述した実施形態および変形例はあくまで一例であって、発明の範囲を限定することは意図していない。上述した新規な実施形態および変形例は、様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上述した実施形態および変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

例えば、上述の実施形態では、複数の送信部４１１から同時に送信波を路面に向けて送信するものとしたが、これに限定されない。例えば、単一の送信部４１１が送信した複数の送信波に基づいて、路面の種類を推定するようにしてもよい。特に、車両が停車や低速走行している場合は、それでも充分に高精度な路面の種類の推定ができる。

１ 車両
１００ ＥＣＵ
２００ 物体検出装置
２１０ 送受波器
４１１ 送信部
４２１ 受信部
４２３ ＣＦＡＲ処理部
４２４ 閾値処理部
４２５ 検出処理部
４２６ 推定部

Claims (6)

1. 路面に向けて複数の送信波を送信する送信手段と、
   前記送信波の物体での反射波を受信波として受信する受信部と、
   複数の前記送信波のそれぞれについて、所定の検出タイミングで受信された前記受信波に基づく第１処理対象信号の値と、前記検出タイミングの前後の所定の区間において受信された前記受信波に基づく第２処理対象信号の値の平均値と、に基づくＣＦＡＲ処理により、前記検出タイミングにおけるＣＦＡＲ信号を取得するＣＦＡＲ処理部と、
   複数の前記ＣＦＡＲ信号の平均信号レベル、および、ばらつき度合いに基づいて、路面の種類を推定する推定部と、
   を備える、物体検出装置。
2. 前記送信手段は、複数の送信部を備えており、
   複数の前記送信部のそれぞれは、同時に前記送信波を前記路面に向けて送信する、請求項１に記載の物体検出装置。
3. 前記推定部によって推定された前記路面の種類に応じて、前記ＣＦＡＲ信号に関する閾値を設定する閾値処理部を、さらに備える、請求項１または請求項２に記載の物体検出装置。
4. 前記物体検出装置は、車両に搭載され、
   前記推定部は、推定した前記路面の種類の情報を前記車両のブレーキ制御部に送信する、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の物体検出装置。
5. 前記閾値処理部は、前記路面の種類に対応する前記ばらつき度合いが大きいほど、前記閾値を大きく設定する、請求項３に記載の物体検出装置。
6. 前記推定部は、路面の種類ごとの前記平均信号レベルおよび前記ばらつき度合いの実測値により予め領域を定義したマップに、前記第２処理対象信号の各々の平均値およびばらつき度合いをあてはめて、対応する路面の種類を推定する、請求項１に記載の物体検出装置。

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