WO2010086895A1 - 物体認識装置および物体認識方法 - Google Patents

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WO2010086895A1 PCT/JP2009/000346 JP2009000346W WO2010086895A1 WO 2010086895 A1 WO2010086895 A1 WO 2010086895A1 JP 2009000346 W JP2009000346 W JP 2009000346W WO 2010086895 A1 WO2010086895 A1 WO 2010086895A1
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原田知明
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トヨタ自動車株式会社
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    • G01S2013/9327—Sensor installation details
    • G01S2013/93271—Sensor installation details in the front of the vehicles

Definitions

  • the present invention relates to an object recognition apparatus and an object recognition method that are mounted on a vehicle such as an automobile and predict a collision between an object and the vehicle, and more specifically, predict a risk of collision of an object approaching the vehicle.
  • the present invention relates to an object recognition apparatus and an object recognition method.
  • the object recognition device currently mass-produced detects an object with a millimeter-wave radar mounted on the host vehicle, there is a risk of collision based on position coordinate information with the object as a point. Judging. Therefore, the size of the object could not be judged.
  • the object recognition apparatus performs a collision determination based on the position coordinates of the location (capture point) captured by the radar on the object. Therefore, there is a possibility that the risk of collision between the own vehicle and the object is low depending on the position of the detected capture point of the object, even though the object and the own vehicle may collide. There is.
  • FIG. 1 a more specific description will be given with reference to FIG.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a state in which another vehicle VO approaches from the left front of the host vehicle VM.
  • the radar installed on the host vehicle VM is the right front end of the other vehicle VO present at the point B1 (the other vehicle VO closest to the host vehicle VM). Is detected as the capture point P.
  • the host vehicle VM advances to the point A2 and the other vehicle VO advances to the point B2
  • the host vehicle VM and the other vehicle VO collide only when considering the positional relationship between the capture point P and the host vehicle VM. It is thought that they can pass each other.
  • the size (length) of the other vehicle VO considering the size (length) of the other vehicle VO, as shown in FIG. 14, there is a high possibility that the host vehicle VM and the other vehicle VO actually collide. That is, since a general object recognition apparatus regards the target as a point and does not consider the size of the target, the case shown in FIG. 14 may occur.
  • Patent Document 1 As a technique for solving such a problem, for example, there is an apparatus disclosed in Patent Document 1.
  • the apparatus disclosed in Patent Document 1 searches the range centered on the detection point with the camera and detects the edge of the object. JP 2007-279892 A
  • the apparatus disclosed in Patent Document 1 extracts edge points from an image captured by a camera in addition to processing for calculating, for example, a relative position and a relative speed with respect to the host vehicle from information detected by a radar.
  • image processing needs to be performed and the processing becomes complicated.
  • the apparatus disclosed in Patent Document 1 is disadvantageous in terms of cost because it is necessary to install a camera in the host vehicle in addition to a radar for detecting an object.
  • installing a camera in addition to the radar on the host vehicle may affect the design of the host vehicle so far, it is also desirable not to install a camera.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide an object recognition apparatus and object recognition that can estimate the size of an object detected by a radar with a simple configuration. It is to provide a method.
  • the present invention employs the following configuration. That is, the first aspect is an object recognition device mounted on a vehicle, wherein the detection unit detects an object by irradiating the object ahead of the vehicle with electromagnetic waves and receiving a reflected wave reflected from the object.
  • target information calculating means for calculating information including the detected moving direction of the object as target information, and using the information obtained from the vehicle, the moving direction of the vehicle Vehicle information calculation means for calculating information including the vehicle information, information indicating the movement direction of the object included in the target information, and information indicating the movement direction of the vehicle included in the vehicle information, It is estimated in which part of the object the electromagnetic wave is reflected in the object detected by the detecting means, and the object is detected with respect to the vehicle according to the estimation result.
  • processing means for calculating a present area for standing.
  • the second aspect is that, in the first aspect, it is considered that the object detected by the detection means is present in the existence area calculated by the processing means, and there is a risk that the vehicle and the object collide with each other.
  • the apparatus further includes a collision determination means for determining
  • a third aspect is characterized in that, in the first or second aspect, the part is a front end corner in the moving direction of the object.
  • the processing unit regards the object detected by the detection unit as another vehicle, and uses the position of the front end portion where the electromagnetic wave is reflected as a reference for the other vehicle. An area that assumes the shape of the image is calculated as the existence area.
  • the processing unit is configured to determine a collision angle between an angle formed by a line extending from the object in the moving direction of the object and a line extending from the vehicle in the moving direction of the vehicle. And based on the collision angle, it is estimated which of the front end portions the electromagnetic wave is reflected on the object detected by the detection means.
  • the processing means when the collision angle is a right angle or a substantially right angle, the processing means reflects the electromagnetic wave at the front end portion on the vehicle side among the front end portions. It is estimated that it was carried out.
  • the processing means when the collision angle is not a right angle or a substantially right angle, includes a line extending from the vehicle in the moving direction of the vehicle among the front end portions. On the other hand, it is estimated that the electromagnetic wave is reflected at the front end portion closest to the other vehicle.
  • the eighth aspect is an object recognition method mounted on a vehicle, wherein the object is detected by irradiating the object ahead of the vehicle with electromagnetic waves and receiving a reflected wave reflected from the object; Using the signal received in the detection step, a target information calculation step for calculating information including the detected moving direction of the object as target information, and using the information obtained from the vehicle, the moving direction of the vehicle is determined.
  • the detection based on a vehicle information calculation step of calculating information including the vehicle information as information, the information indicating the moving direction of the object included in the target information, and the information indicating the moving direction of the vehicle included in the vehicle information. It is estimated at which part of the object the electromagnetic wave is reflected in the object detected in the step, and the vehicle is applied to the vehicle according to the estimation result. Te and a processing step of calculating the existence region that is present above the object.
  • the size of the object that is, the existence region where the object exists with respect to the vehicle can be calculated from the moving direction of the object detected by the detecting unit and the moving direction of the vehicle. . Therefore, for example, the size of the object detected by the detecting means can be estimated with a simple configuration without installing a camera or the like in the vehicle.
  • the collision determination between the object and the vehicle is performed in consideration of the size of the object, the collision determination is performed while the detected object is regarded as a point as in the conventional device. This improves the accuracy of collision determination.
  • the third aspect it is possible to detect the tip of the object that is facing the vehicle.
  • the object detected by the detecting means is preliminarily regarded as another vehicle, it is more preferable in an environment where the vehicle equipped with the object recognition device is actually used, that is, in a general traveling environment. Can be used.
  • the angle formed by the line extending in the moving direction of the object and the line extending in the moving direction of the vehicle is calculated as the collision angle, and the position of the reflection point is predicted from the collision angle.
  • the position of the reflection point can be predicted in advance.
  • the size of the target can be taken into consideration. That is, the object detected by the detection means is not captured as a point but can be regarded as a vehicle having a predetermined direction and size, and therefore, when a collision is determined, it can be determined with higher accuracy.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a driving support system including an object recognition device.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a mounting example of each radar device 1 in the host vehicle VM.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of processing performed in the radar ECU 2 of the object recognition apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing a coordinate system (xL, yL) with the installation position of the left radar device 1L as the origin, and a coordinate system (X, Y) with the center of the front of the host vehicle VM as the origin.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating the first half of an example of processing performed in each unit of the system ECU 3 of the object recognition apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating the second half of an example of processing performed in each part of the system ECU 3 of the object recognition apparatus according to the present embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing a target detection state stored in the target information storage unit 34.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the collision angle ⁇ L.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the collision angle ⁇ L when the host vehicle VM is in a turning state.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example that applies to the first case.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example applicable to the second case.
  • FIG. 12 is a diagram showing the target existence area when the first case is applicable.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a target existing area when the second case is applicable.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a situation in which another vehicle approaches from the left front of the host vehicle VM.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a driving support system including the object recognition apparatus.
  • the driving support system includes a right radar device 1R, a left radar device 1L, a radar ECU (Electronic Control Unit) 2, a system ECU (Electronic Control Unit) 3, and a safety And a system 8.
  • a radar ECU Electronic Control Unit
  • a system ECU Electronic Control Unit
  • the system ECU 3 is connected to a steering angle sensor 5, a yaw rate sensor 6, and a wheel speed sensor 7 for acquiring vehicle information of the host vehicle.
  • the right-side radar device 1R is installed at a predetermined position of the host vehicle VM (for example, a position where a headlight or a direction indicator on the right side of the front side of the host vehicle VM is mounted), and directed toward the outside of the host vehicle VM.
  • the electromagnetic waves are emitted to monitor the front of the host vehicle VM.
  • the right radar device 1R radiates electromagnetic waves toward the diagonally right front of the host vehicle VM, and a target (for example, AR within the detection range (AR in FIG. 2) of the right radar device 1R).
  • a target for example, AR within the detection range (AR in FIG. 2) of the right radar device 1R.
  • Other vehicles, bicycles, pedestrians, buildings, etc. are detected.
  • the left radar device 1L is installed at a predetermined position of the host vehicle VM (for example, a position where a headlight or a direction indicator on the left side of the front portion of the host vehicle VM is mounted), and is directed to the outside of the host vehicle VM.
  • the electromagnetic waves are emitted to monitor the front of the host vehicle VM.
  • the left radar device 1L irradiates electromagnetic waves toward the left front of the host vehicle VM, and the target (AL in FIG. 2) exists within the detection range of the left radar device 1L (AL in FIG. 2). For example, other vehicles, bicycles, pedestrians, buildings, etc.) are detected.
  • the right radar device 1R and the left radar device 1L irradiate electromagnetic waves and receive the reflected waves. Then, the right radar device 1R and the left radar device 1L detect a target that exists in front of the host vehicle VM, for example, and output a signal that detects the target to the radar ECU 2. Each radar device outputs a signal for each detected target. When each radar device detects a plurality of targets, each radar device outputs a signal for detecting the target to the radar ECU 2 for each target.
  • Each radar device has the same configuration except that the irradiation direction of electromagnetic waves is different. Therefore, in the following description, the above-mentioned radar devices are collectively referred to simply as “radar device 1”, unless the right radar device 1R and the left radar device 1L are particularly distinguished.
  • the radar device 1 corresponds to an example of a detection unit described in the claims.
  • the radar ECU 2 calculates target information such as the position, speed, and distance of the target with respect to the host vehicle VM using the signal acquired from the radar apparatus 1. For example, the radar ECU 2 uses the sum and difference between the irradiation wave irradiated by the radar device 1 and the received reflected wave, transmission / reception timing, and the like to determine the relative distance, relative speed, relative position, and the like of the target with respect to each radar device 1. calculate. Then, the radar ECU 2 uses the information including the distance, speed, position, etc. of the target with respect to the right radar apparatus 1R as the target information ir, and uses the information including the distance, speed, position, etc. of the target with respect to the left radar apparatus 1L as the target information il. Generate as
  • the radar ECU 2 uses the target information ir and the target information il to perform processing for converting the detected target position into coordinates based on a predetermined position in front of the host vehicle VM.
  • target position information included in the target information ir output from the right radar apparatus 1R is output in a coordinate system based on the position where the right radar apparatus 1R is installed (left radar apparatus 1L).
  • the radar ECU 2 converts the position information included in the target information ir and the target information il into a coordinate system based on a predetermined position of the front portion of the host vehicle VM in order to simplify processing in the system ECU 3 described later. Performs processing to convert the target position.
  • the radar ECU 2 outputs the target information subjected to the coordinate conversion process to the system ECU 3.
  • the target information ir and the target information il that have been subjected to the coordinate conversion processing are represented as target information iR and target information iL, respectively.
  • the system ECU 3 includes a target trajectory calculation unit 31, a host vehicle trajectory calculation unit 32, a target determination unit 33, and a target information storage unit 34.
  • a steering angle sensor 5, a yaw rate sensor 6, and a wheel speed sensor 7 are connected to the system ECU 3.
  • the steering angle sensor 5 detects the steering angle based on the rotation information of the steering wheel of the host vehicle VM.
  • the yaw rate sensor 6 detects a yaw rate which is a speed (rotational angular speed) at which the rotation angle of the host vehicle VM in the turning direction when the host vehicle VM to be cornered is viewed from above.
  • the wheel speed sensor 7 detects the rotational speed of the wheel.
  • the target trajectory calculation unit 31 predicts the target traveling direction based on the target information iR and target information iL output from the radar ECU 2 (predicts the course that the target will be approaching from the vehicle VM).
  • the target trajectory calculation unit 31 corresponds to an example of a target calculation unit described in the claims.
  • the own vehicle trajectory calculation unit 32 predicts the traveling direction of the own vehicle VM based on information output from the steering angle sensor 5 and the yaw rate sensor 6 connected to the system ECU 3 (the own vehicle VM will proceed from now on). Predict the course of the deaf). Note that the host vehicle trajectory calculation unit 32 corresponds to an example of vehicle information calculation means.
  • the target determination unit 33 regards the target detected by each radar device 1 based on the movement characteristics of the target and the movement characteristics of the host vehicle VM, for example, as another vehicle. Estimate the capture position in another vehicle. Furthermore, the target determination unit 33 determines the risk of collision between the target regarded as the other vehicle and the host vehicle VM based on the estimated capture position. When the target determination unit 33 determines that there is a high possibility of a collision between the host vehicle VM and the target, the target determination unit 33 instructs the safety system 8 to take a safety measure to be described later.
  • the target determination unit 33 corresponds to an example of a processing unit and a collision determination unit described in the claims.
  • the safety system 8 alerts the driver of the host vehicle VM in accordance with an instruction from the target determination unit 33 when the risk of collision with the target is high. In addition, the safety system 8 reduces damage (for example, occupant protection) of the occupant of the host vehicle VM when a collision with the target cannot be avoided according to the instruction from the target determination unit 33.
  • damage for example, occupant protection
  • the operations performed by the safety system 8 are collectively referred to as safety measures.
  • the safety system 8 includes a display device such as a warning light and an alarm device such as an alarm buzzer.
  • the target determination unit 33 determines that there is a risk of a collision between the target and the host vehicle VM
  • the driver of the host vehicle VM is urged to call attention by a display device or an alarm device.
  • the safety system 8 also includes a danger avoidance device that assists the brake operation performed by the driver of the host vehicle VM to avoid the danger of a collision with the target. Further, the safety system 8 restrains the occupant of the host vehicle VM by winding the seat belt or driving the seat when the target determination unit 33 determines that a collision with the target is unavoidable.
  • a collision damage reduction device that enhances performance and reduces collision damage.
  • the operation of the collision damage reducing device may include releasing the safing of the airbag or changing the seat position to a position prepared for a collision.
  • the devices included in the above-described safety system 8 are examples, and are not limited to these devices.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of processing performed in the radar ECU 2 of the object recognition apparatus according to the present embodiment. 3 is performed by the radar ECU 2 executing a predetermined program provided in the radar ECU 2. Further, a program for executing the processing shown in FIG. 3 is stored in advance in the storage area of the radar ECU 2, for example. Also, when the power of the radar ECU 2 is turned on (for example, when the driver of the host vehicle VM performs an operation to start the above process, or when the ignition switch of the host vehicle VM is turned on). The radar ECU 2 executes the processing of the flowchart shown in FIG.
  • step S301 of FIG. 3 the radar ECU 2 acquires a signal for detecting the target from each radar apparatus 1, and proceeds to the next step S302.
  • the right radar apparatus 1R does not detect the target (specifically, when the target does not exist in the detection range AR of the right radar apparatus 1R)
  • the right radar apparatus 1R has the target 0 (target Is output to the radar ECU 2.
  • the left radar device 1L does not detect the target (specifically, when the target does not exist in the detection range AL of the left radar device 1L)
  • the left radar device 1L has a target of 0 ( A signal indicating that there is no target) is output to the radar ECU 2.
  • step S302 the radar ECU 2 determines whether or not there is a target detected by each radar apparatus 1. Specifically, the radar ECU 2 determines whether or not the right radar apparatus 1R has detected a target based on the signal acquired from the right radar apparatus 1R in step S301. Similarly, the radar ECU 2 determines whether the left radar device 1L has detected a target based on the signal acquired from the left radar device 1L in step S301. If the determination is affirmed by the radar ECU 2 (YES), the process proceeds to the next step S303. If the determination is negative (NO), the process returns to step S301 to acquire the signal again. That is, the radar ECU 2 proceeds to step S303 if at least one of the radar apparatuses 1 actually detects the target, and proceeds to step S301 if neither the right radar apparatus 1R nor the left radar apparatus 1L has detected the target. Processing will be returned.
  • step S303 the radar ECU 2 generates target information ir for each target using the signal acquired from the right radar apparatus 1R. Specifically, the radar ECU 2 uses the signal from the right radar apparatus 1R to generate information including the target distance, speed, position, and the like with respect to the right radar apparatus 1R as target information ir. Similarly, the radar ECU 2 generates target information il for each target using a signal acquired from the left radar device 1L. Specifically, the radar ECU 2 uses the signal from the left radar device 1L to generate information including the target distance, speed, position, and the like with respect to the left radar device 1L as target information il. The radar ECU 2 then proceeds to the next step S304.
  • step S304 the radar ECU 2 performs a process of converting the position coordinates for all the targets currently stored in the target information storage unit 34 using the target information ir and il.
  • the coordinate conversion process performed by the radar ECU 2 in step S304 will be described using the left radar device 1L as an example with reference to FIG.
  • FIG. 4 is a diagram showing a coordinate system (xL, yL) with the installation position of the left radar device 1L as the origin, and a coordinate system (X, Y) with the center of the front portion of the host vehicle VM as the origin.
  • the position information of the target included in the target information il is indicated by a coordinate system with the installation position of the left radar device 1L as the origin. That is, the position information included in the target information il is processed by the radar ECU 2 as a value indicated by the coordinate system (xL, yL) with the installation position of the left radar device 1L as a reference.
  • the radar ECU 2 converts the coordinate system (xL, yL) of the left radar device 1L into a coordinate system (X, Y) with the center of the front portion of the host vehicle VM as the origin in order to simplify subsequent processing.
  • Perform coordinate conversion processing The radar ECU 2 may perform coordinate conversion processing using the width of the host vehicle VM that is known in advance, the installation position, the installation angle, and the like of the left radar device 1L in the host vehicle VM.
  • the radar ECU 2 performs a coordinate conversion process on the target information ir output from the right radar apparatus 1R. Then, the radar ECU 2 advances the process to step S305, which is the next process of the coordinate conversion process in step S304.
  • step S305 the radar ECU 2 outputs target information iR and target information iL to the system ECU 3. Then, the process proceeds to the next step S306.
  • step S306 the radar ECU 2 determines whether or not to end the process. For example, the radar ECU 2 turns off the power of the radar ECU 2 (for example, when the driver performs an operation for ending the processing, or when the ignition switch of the host vehicle VM is turned off). ) End the process. On the other hand, if the radar ECU 2 determines to continue the process, the radar ECU 2 returns to step S301 and repeats the process.
  • the radar ECU 2 generates the target information iR and the target information iL by repeating the flowchart shown in FIG. Then, the radar ECU 2 outputs the generated target information iR and target information iL to the system ECU 3.
  • FIG. 5 and FIG. 6 are flowcharts showing an example of processing performed in each part of the system ECU 3 of the object recognition apparatus according to the present embodiment.
  • the processing of the flowcharts shown in FIG. 5 and FIG. 6 is performed by each part of the system ECU 3 executing a predetermined program provided in the system ECU 3.
  • a program for executing the processes shown in FIGS. 5 and 6 is stored in advance in a storage area of the system ECU 3, for example.
  • the power supply of the system ECU 3 is turned on (for example, when the driver of the host vehicle VM performs an operation to start the above process, or when the ignition switch of the host vehicle VM is turned on).
  • the processing of the flowcharts shown in FIGS. 5 and 6 is executed by the system ECU 3.
  • step S501 the target trajectory calculation unit 31 acquires target information iL from the radar ECU 2. Then, the target trajectory calculation unit 31 proceeds to the next step S502.
  • step S502 the target trajectory calculation unit 31 determines whether or not the target information iL has been acquired. Specifically, the target trajectory calculation unit 31 determines whether or not the target information iL output by the radar ECU 2 has been acquired. If the target trajectory calculation unit 31 affirms the determination (YES), the process proceeds to the next step S503. If the determination is negative (NO), the process returns to step S501 to acquire the target information iL again. . In addition, the case where the process in this step is denied is a case where the left radar device 1L does not actually detect the target. That is, the target information iL is not output from the radar ECU 2 to the system ECU 3, and the target trajectory calculation unit 31 cannot acquire the target information iL. Then, the target trajectory calculation unit 31 returns the process to step S501 and repeats the process until the target information iL is output from the radar ECU 2.
  • the target trajectory calculation unit 31 temporarily stores the target information iL acquired at the present time in step S501 in the target information storage unit 34 in chronological order. Specifically, the target information iL is sequentially output from the radar ECU 2 to the system ECU 3 by repeating the process of the flowchart of FIG. The target information iL output from the radar ECU 2 is stored in the target information storage unit 34 in time series by the target trajectory calculation unit 31 in the process of the step.
  • the target information storage unit 34 can store K pieces of target information iL for one target
  • the target information storage unit 34 repeats the process of the flowchart, so that the target information iL is stored in the target information iL.
  • Information iL (1), iL (2), iL (3), iL (4), iL (k), iL (K-1),... IL (K) is stored in time series. .
  • the latest target information at this time is target information iL (K).
  • the target trajectory calculation unit 31 temporarily stores the target information iL in the target information storage unit 34 in chronological order, and then proceeds to the next step S504.
  • the target trajectory calculation unit 31 determines whether j target information iL is stored in the target information storage unit 34 for each target.
  • the target trajectory calculation unit 31 includes a plurality of past target information iL including the latest target information iL (K) at the present time in order to predict the traveling direction of the target. Necessary. Therefore, in the process of step S504, the target trajectory calculation unit 31 includes at least a predetermined number (hereinafter referred to as j) of target information iL including the latest target information iL (K), and the target information storage unit 34. It is determined whether or not it is stored.
  • the target trajectory calculation unit 31 affirms the determination (YES)
  • the process proceeds to the next step S505.
  • the determination is negative (NO)
  • the target trajectory calculation unit 31 returns the process to step S501. That is, the target trajectory calculation unit 31 repeats the process of acquiring the target information iL until at least j pieces of target information iL are stored in the target information storage unit 34 for each target.
  • step S505 the target trajectory calculation unit 31 calculates the estimated traveling direction VTL of the target.
  • the target trajectory calculation unit 31 calculates the estimated traveling direction VTL of the target.
  • FIG. 7 is a diagram showing a target detection state stored in the target information storage unit 34.
  • the target trajectory calculation unit 31 will be described assuming that the number of target information iL necessary for predicting the traveling direction of the target (corresponding to j in step S504) is 5. . That is, as shown in FIG. 7, from the latest target information iL (K), past target information iL (K-1), iL (K-2), iL (K-3), iL (K-4) is changed. To estimate the estimated traveling direction VTL of the target.
  • the target trajectory calculation unit 31 uses the target information iL stored in the target information storage unit 34 to determine the position of each target detected by the left radar device 1L in the front part of the host vehicle VM. In the coordinate system (X, Y) with the center as the origin, the points indicating the position of the target indicated by each target information are plotted. Then, the target trajectory calculation unit 31 obtains the slope of the approximate line for each point by the least square method or the like. Further, the target trajectory calculation unit 31 obtains a straight line that passes through the latest target (specifically, the point indicated by the target information iL (K)) and has the above-described inclination, and uses the straight line as a predicted traveling direction of the target. VTL is calculated. Then, the target trajectory calculation unit 31 advances the processing to the next step S506. Note that the direction of the vector (the direction of the arrow in the predicted travel direction VTL) is set in the direction in which the target travels.
  • step S506 the host vehicle trajectory calculation unit 32 calculates the estimated traveling direction VP of the host vehicle VM.
  • the host vehicle trajectory calculation unit 32 acquires the steering angle and yaw rate of the host vehicle VM from the steering angle sensor 5 and the yaw rate sensor 6 connected to the system ECU 3, for example, and The estimated traveling direction VP is calculated. And the own vehicle track
  • the target determination unit 33 calculates the estimated travel direction VTL of the target and the estimated travel direction VP of the host vehicle VM calculated by the target track calculation unit 31 and the host vehicle track calculation unit 32 in steps S505 and S506. Based on the above, the collision angle ⁇ L is calculated.
  • the collision angle ⁇ L is an angle formed by a straight line extending in the arrow direction of the estimated traveling direction VTL of the target and the traveling direction VP of the host vehicle VM (see FIG. 8).
  • the collision angle ⁇ L is 0 ° when the direction of the estimated traveling direction VTL of the target and the traveling direction VP of the host vehicle VM are opposite and parallel, and the clockwise direction is a positive value. That is, for example, when the collision angle ⁇ L is ⁇ 45 °, when the target is viewed from the host vehicle VM, the target advances from the left oblique front toward the host vehicle VM.
  • FIG. 8 shows the case where the host vehicle VM is traveling straight, but the collision angle ⁇ L can be calculated even when the host vehicle VM is turning.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a state when the host vehicle VM is turning right as an example.
  • the instantaneous vehicle speed direction (vehicle direction) in a turning state is determined with respect to a turning circle having a radius R drawn by the center of gravity G of the subject vehicle VM when the subject vehicle VM is turning. This can be shown as the tangential direction VV of the turning circle in which the center of gravity G of the host vehicle VM is located.
  • the intersection of the straight line extending in the direction of the arrow of the estimated traveling direction VTL of the target and the circumference of the turning circle is a predicted collision point between the target and the host vehicle VM. That is, the normal line of the intersection with the circumference is set as the estimated traveling direction VP of the host vehicle VM at the intersection. Accordingly, the collision angle ⁇ L at this time is an angle formed by the straight line extending in the arrow direction of the estimated traveling direction VTL of the target and the estimated traveling direction VP, as shown in FIG.
  • the curve radius R is calculated by the own vehicle trajectory calculation unit 32.
  • the calculation method may be a method generally known to those skilled in the art, a detailed description thereof will be omitted.
  • the host vehicle track calculation unit 32 acquires information indicating the steering angle and yaw rate of the host vehicle VM from the steering angle sensor 5 and the yaw rate sensor 6 connected to the system ECU 3, and calculates a curve radius using the information. To do.
  • the target determination unit 33 estimates the target capture position based on the collision angle ⁇ L calculated in step S ⁇ b> 507. Specifically, the target determination unit 33 regards the target as a vehicle having a general size (hereinafter simply referred to as another vehicle), and determines which part of the other vehicle is detected as a capture point. Based on ⁇ L, cases are classified according to the following case division conditions.
  • the target determination unit 33 estimates which part of the other vehicle is detected as a capture point depending on whether the first case or the second case is satisfied. In other words, depending on whether the first case or the second case is satisfied, the target determination unit 33 estimates that the front right end part of the other vehicle or the front end left part of the other vehicle is detected as the capture point.
  • part of other vehicles it is a corner
  • step S508 the processing performed by the target determination unit 33 in step S508 will be described more specifically with reference to FIGS.
  • the target detected by the left radar device 1L when viewed from the host vehicle VM, the target detected by the left radar device 1L is from the left side of the host vehicle VM. It will come.
  • the target determination unit 33 regards the target detected by the left radar device 1L as the other vehicle VO1, and the target determination unit 33 determines that the left radar device 1L is the other vehicle VO1. It is presumed that the right part of the front end is detected as the capture point P1.
  • the target determination unit 33 assumes the other vehicle VO1 coming from the left side of the host vehicle VM, and determines the other vehicle VO1 from the host vehicle VM. It is presumed that the closest location is detected as a capture point.
  • the target detected by the left radar device 1L is a diagonally forward left side of the host vehicle VM. Will come from.
  • the target determination unit 33 regards the target detected by the left radar device 1L as the other vehicle VO2, and the target determination unit 33 determines that the left radar device 1L is the other vehicle VO2.
  • the target determination unit 33 assumes the other vehicle VO2 coming from the left oblique front of the own vehicle VM, and the other vehicle VO2 from the own vehicle VM. It is presumed that the closest part of is detected as a capture point.
  • the target determination unit 33 determines whether the target regarded as the other vehicle is from the left side of the host vehicle VM based on the value of the collision angle ⁇ L, and whether the first condition or the second condition is satisfied. Determine which is the case.
  • ⁇ L ⁇ 90 °, which is the value of the collision angle ⁇ L, which is a reference for whether the target determination unit 33 applies to the first case or the second case, is not limited to this value. Absent.
  • the target determination unit 33 determines that the case where the target regarded as the other vehicle is coming from the left side of the host vehicle VM is almost from the left side is the first case.
  • the angle may be ⁇ 15 ° with respect to the angle, and the angle may be determined to be applicable in the first case. That is, ⁇ 105 ° ⁇ ⁇ L ⁇ ⁇ 75 ° may be set.
  • the target determination unit 33 may determine that the second case is applicable when the collision angle ⁇ L is not ⁇ 105 ° ⁇ ⁇ L ⁇ ⁇ 75 °.
  • the width of the angle described above, that is, ⁇ 15 ° is an example, and may be changed as appropriate.
  • the target determination unit 33 estimates the size of the target based on the position of the capture point estimated in the process of step S508.
  • an example of processing performed by the target determination unit 33 in this step will be specifically described with reference to the drawings.
  • the target determination unit 33 determines that the collision angle ⁇ L is applicable to the first case in the process of step S508, and the left radar device 1L estimates that the front right end portion of the other vehicle VO1 is detected as the capture point P1.
  • the target determination unit 33 uses the position of the capture point P1 as the front right portion of the other vehicle VO1, and the target detected by the left radar device 1L includes a point A1 including the capture point P1.
  • the object having the size indicated by the region S1 surrounded by the points B1 and C1 is estimated.
  • the target determination unit 33 determines that the collision angle ⁇ L is applicable to the second case in the process of step S508, and the left radar device 1L detects the front end left portion of the other vehicle VO2 as the capture point P2.
  • the target determination unit 33 uses the position of the capture point P2 as the front left portion of the other vehicle VO2, and the target detected by the left radar device 1L includes a point A2 including the capture point P2.
  • the object having the size indicated by the area S2 surrounded by the points B2 and C2 is estimated. Note that the orientations of the region S1 and the region S2 may be determined based on the collision angle ⁇ L.
  • the target determination unit 33 does not capture the target detected by the left radar device 1L as a point (specifically, the capture point P1 and the capture point P2) by performing the process of step S509. As described above, it is estimated that the object has a certain size. That is, in the example illustrated in FIG. 12, the target determination unit 33 determines that the object having the size indicated by the area S1 surrounded by the points A1, B1, and C1 including the capture point P1 is the left of the host vehicle VM. Presumed to come from the side.
  • the positions of the points A1, B1, and C1 forming the region S1 may be set based on the width and length of a general automobile with reference to the capture point P1.
  • the distance between the capture point P1 and the point A1 may be a general vehicle width
  • the distance between the point P1 and the point C1 may be a general vehicle length.
  • the positions of the points A2, B2, and C2 forming the region S2 it is assumed that a general automobile comes from the left oblique front with respect to the own vehicle VM with reference to the capture point P2. It only has to be set.
  • the region S1 and the region S2 have been described as rectangular frames assuming the size of other vehicles.
  • the region indicating the target size estimated in step S509 is the rectangular frame. It is not limited to. In other words, based on the estimated capture position, the target is not considered as a point, but as a figure of a predetermined size (an object having a certain size) assuming an object to be detected in advance. An area to be shown may be set. Furthermore, the size of the figure may be changed according to the strength of the electromagnetic wave (the strength of the radio wave strength).
  • step S ⁇ b> 510 of FIG. 6 the target determination unit 33 determines whether or not there is a possibility of collision between the target and the host vehicle VM. Specifically, in step S510, the target determination unit 33 determines whether there is a possibility that the target of the size (area) estimated in step S509 and the host vehicle VM may collide with each other.
  • step S512 when determination is denied (NO).
  • the target determination unit 33 affirms the process (YES), that is, if it is determined that there is a possibility of collision between the host vehicle VM and the target, the process proceeds to step S511.
  • the target determination unit 33 instructs the safety system 8 to take the safety measures described above.
  • step S510 the target determination unit 33 estimates the target speed included in the target information iL, the speed of the host vehicle VM output from the wheel speed sensor 7, and the target estimation calculated in step S505. Based on the traveling direction VTL and the estimated traveling direction VP of the host vehicle VM calculated in step S506, a time until the host vehicle VM collides with the target, that is, a predicted collision time (TTC (Time (to collision)). calculate. Then, the target determination unit 33 comprehensively determines the collision prediction time, the target size estimated in step S509, the size of the host vehicle VM, and the like, and the target and the host vehicle VM collide with each other. Judge whether there is a possibility of doing.
  • TTC Time (to collision)
  • the collision determination between the target and the host vehicle VM is performed in consideration of the size of the target and the size of the host vehicle VM, the collision determination is performed while the target detected by the right radar apparatus 1R is regarded as a point. This also improves the accuracy of collision determination.
  • step S512 the target determination unit 33 deletes the history. Specifically, the target determination unit 33 uses the target information iL (k) stored in the target information storage unit 34 as the oldest target information iL (k) stored in the target information storage unit 34. ) Sequentially. Then, the process proceeds to step S513.
  • step S513 the target determination unit 33 determines whether or not to end the process. For example, when the power source of the system ECU 3 is turned off (for example, when the driver performs an operation to end the process, or when the ignition switch of the host vehicle VM is turned off), the target determination unit 33 Etc.) End the process. On the other hand, if the target determination unit 33 determines to continue the process, the process returns to step S501 and repeats the process.
  • the object recognition device As described above, according to the object recognition device according to the present embodiment, the object exists with respect to the host vehicle VM from the estimated traveling direction VP of the host vehicle VM and the moving direction of the object detected by the radar device 1.
  • the existence area to be calculated can be calculated. Therefore, for example, the size of the object detected by the radar apparatus 1 can be estimated with a simple configuration without installing a camera or the like in the vehicle.
  • the system ECU 3 performs processing on the target detected by the left radar device 1L has been described by taking the left radar device 1L as an example. However, it goes without saying that the system ECU 3 can perform the above-described operation not only on the left radar device 1L but also on the target detected by the right radar device 1R.
  • the target trajectory calculation unit 31 acquires target information iR from the radar ECU 2 for the target detected by the right radar apparatus 1R, and estimates the estimated traveling direction of the detected target. VTR is calculated. Then, the target determination unit 33 is based on the estimated traveling direction VTR of the target detected by the right radar apparatus 1R and the estimated traveling direction VP of the host vehicle VM, which are calculated by the target track calculation unit 31 and the host vehicle track calculation unit 32. Thus, the collision angle ⁇ R is calculated. As described above, the collision angle is 0 ° when the estimated traveling direction VTR of the target and the traveling direction VP of the host vehicle VM are opposite and parallel, and the clockwise direction is a positive value. . That is, for example, when the collision angle ⁇ R is 45 °, when the target is viewed from the host vehicle VM, the target advances from the right oblique front toward the host vehicle VM.
  • the target determination unit 33 estimates the target capture position based on the calculated collision angle ⁇ R.
  • the target determination unit 33 assumes that the target (other vehicle) is facing from the right side or right side of the host vehicle VM toward the target (other vehicle). Estimate whether a location is detected as a capture point.
  • the target determination unit 33 also estimates the size of the target based on the target capture position estimated based on the collision angle ⁇ R as described above for the target detected by the right-side radar device 1R. Considering the size of the target, the collision determination between the host vehicle VM and the target is performed.
  • the target determination unit 33 determines that the case where the target regarded as the other vehicle comes from the right side of the host vehicle VM is almost from the right side is the first case.
  • the target determination unit 33 may determine that the second case is applicable when the collision angle ⁇ R is not 75 ° ⁇ ⁇ L ⁇ 105 °.
  • the width of the angle described above, that is, ⁇ 15 ° is an example, and may be changed as appropriate.
  • the object recognition apparatus and the object recognition method according to the present invention calculate, for an object detected by a radar, an existence region where the object exists with respect to the own vehicle in consideration of the movement of the object and the movement of the own vehicle. It can be used as an on-vehicle radar device or the like.

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Abstract

　簡易な構成で、レーダで検出した物体について、当該物体の大きさを推定することができる物体認識装置および物体認識方法を提供する。車両前方の物体に電磁波を照射し、当該物体から反射された反射波を受信することにより物体を検出する検出手段と、上記検出手段が受信した信号を用いて、当該検出された物体の移動方向を含む情報をターゲット情報として算出するターゲット情報算出手段と、上記車両から得られる情報を用いて、上記車両の移動方向を含む情報を車両情報として算出する車両情報算出手段と、上記ターゲット情報に含まれる上記物体の移動方向を示す情報と上記車両情報に含まれる上記車両の移動方向を示す情報とに基づいて、上記検出手段が検出した物体において上記電磁波が上記物体の何れの部位で反射されたかを推定し、当該推定結果に応じて、上記車両に対して上記物体が存在する存在領域を算出する処理手段と、を備える。

Description

物体認識装置および物体認識方法
　本発明は、自動車などの車両に搭載され、物体と当該車両との衝突を予測する物体認識装置および物体認識方法に関し、より特定的には、車両に接近する物体が衝突する危険性を予測する物体認識装置および物体認識方法に関する。
　近年、自車両の側方から接近してくる他車両を当該自車両に設置されたミリ波レーダなどにより検出し、自車両と他車両との衝突の危険性があるか否かを判断する物体認識装置が実用化されている。
　ところで、現在、量産化されている上記物体認識装置は、自車両に搭載されたミリ波レーダで対象物を検出した場合、当該対象物を点とした位置座標情報に基づいて、衝突の危険性を判断している。そのため、対象物の大きさまでは判断することができなかった。
　つまり、上記物体認識装置は、レーダが物体を検出した場合、当該物体において上記レーダが捕捉した箇所（捕捉点）の位置座標に基づいて衝突判断を行っている。そのため、物体と自車両とが衝突する可能性があるのにも関わらず、検出された物体の捕捉点の位置によっては、自車両と上記物体と衝突の危険性が低いと判断される可能性がある。以下、図１４を用いてより具体的に説明する。
　図１４は、自車両ＶＭの左前方から他車両ＶＯが接近してくる様子を示した図である。図１４に示すように、例えば、自車両ＶＭがＡ１地点に存在するとき、自車両ＶＭに設置されたレーダがＢ１地点に存在する他車両ＶＯの右前端（自車両ＶＭから最も近い他車両ＶＯの先端）を捕捉点Ｐとして検出したとする。その後、自車両ＶＭがＡ２地点に進行し、他車両ＶＯがＢ２地点に進行した場合、捕捉点Ｐと自車両ＶＭの位置関係だけを考慮すると、自車両ＶＭと他車両ＶＯとは衝突することはなく、互いに通過することができると考えられる。しかしながら、他車両ＶＯの大きさ（長さ）を考慮すると、図１４に示すように、自車両ＶＭと他車両ＶＯは、実際には衝突する可能性が高い。つまり、一般的な物体認識装置は、ターゲットを点として捉えて、ターゲットの大きさを考慮していないために、図１４に示すようなことが生じることがあった。
　このような問題を解消する技術として、例えば、特許文献１に開示された装置がある。上記特許文献１に開示されている装置は、レーダが対象物を検出したとき、検出点を中心とする範囲を上記カメラで探査し、対象物のエッジを検出する。
特開２００７－２７９８９２号公報
　しかしながら、上記特許文献１に開示されている装置は、レーダが検出した情報から、例えば自車両に対する相対位置や相対速度などを算出する処理の他に、カメラが撮像した画像からエッジ点を抽出する画像処理を行う必要があり、処理が複雑になるといった問題点があった。さらに、上記特許文献１に開示されている装置は、対象物を検出するためのレーダに加えて、カメラを自車両に設置する必要があるためコスト面から不利であった。また、自車両にレーダの他にカメラを追加設置することは、自車両のこれまでの意匠性に影響することがあるので、カメラを設置しないことも望まれる。
　本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、簡易な構成で、レーダで検出した物体について、当該物体の大きさを推定することができる物体認識装置および物体認識方法を提供することにある。
　上記目的を達成するために、本発明は以下の構成を採用した。すなわち第１の局面は、車両に搭載される物体認識装置であって、上記車両前方の物体に電磁波を照射し、当該物体から反射された反射波を受信することにより物体を検出する検出手段と、上記検出手段が受信した信号を用いて、当該検出された物体の移動方向を含む情報をターゲット情報として算出するターゲット情報算出手段と、上記車両から得られる情報を用いて、上記車両の移動方向を含む情報を車両情報として算出する車両情報算出手段と、上記ターゲット情報に含まれる上記物体の移動方向を示す情報と上記車両情報に含まれる上記車両の移動方向を示す情報とに基づいて、上記検出手段が検出した物体において上記電磁波が上記物体の何れの部位で反射されたかを推定し、当該推定結果に応じて、上記車両に対して上記物体が存在する存在領域を算出する処理手段とを備える。
　第２の局面は、上記第１の局面において、上記処理手段によって算出された上記存在領域に上記検出手段が検出した物体が存在するものとみなして、上記車両と上記物体とが衝突する危険性を判断する衝突判定手段を、さらに備える。
　第３の局面は、上記第１または第２の局面において、上記部位は、上記物体の移動方向における前端角部であることを特徴とする。
　第４の局面は、上記第３の局面において、上記処理手段は、上記検出手段が検出した物体を他車両とみなし、上記電磁波が反射された上記前端部位の位置を基準にして、上記他車両の形状を想定した領域を上記存在領域として算出することを特徴とする。
　第５の局面は、上記第４の局面において、上記処理手段は、上記物体から当該物体の移動方向に延ばした線と上記車両から当該車両の移動方向に延ばした線とがなす角を衝突角度として算出し、当該衝突角度に基づいて、上記検出手段が検出した物体において上記電磁波が何れの上記前端部位で反射されたかを推定することを特徴とする。
　第６の局面は、上記第５の局面において、上記処理手段は、上記衝突角度が直角または略直角であった場合、各上記前端部位のうち、上記車両側の上記前端部位で上記電磁波が反射されたと推定することを特徴とする。
　第７の局面は、上記第５の局面において、上記処理手段は、上記衝突角度が直角または略直角でなかった場合、各上記前端部位のうち、上記車両から当該車両の移動方向に延ばした線に対して上記他車両の最も近い上記前端部位で上記電磁波が反射されたと推定することを特徴とする。
　第８の局面は、車両に搭載される物体認識方法であって、上記車両前方の物体に電磁波を照射し、当該物体から反射された反射波を受信することにより物体を検出する検出ステップと、上記検出ステップで受信した信号を用いて、当該検出された物体の移動方向を含む情報をターゲット情報として算出するターゲット情報算出ステップと、上記車両から得られる情報を用いて、上記車両の移動方向を含む情報を車両情報として算出する車両情報算出ステップと、上記ターゲット情報に含まれる上記物体の移動方向を示す情報と上記車両情報に含まれる上記車両の移動方向を示す情報とに基づいて、上記検出ステップで検出した物体において上記電磁波が上記物体の何れの部位で反射されたかを推定し、当該推定結果に応じて、上記車両に対して上記物体が存在する存在領域を算出する処理ステップとを備える。
　上記第１の局面によれば、検出手段が検出した物体の移動方向と車両の移動方向から、当該物体の大きさ、つまり上記車両に対して上記物体が存在する存在領域を算出することができる。したがって、例えば、車両にカメラ等を設置しなくとも、簡易な構成で、検出手段が検出した物体について大きさを推定することができる。
　上記第２の局面によれば、物体の大きさまでも考慮して、当該物体と車両との衝突判定を行うので、従来の装置のように、検出した物体を点とみなしたままで衝突判断を行うよりも衝突判断の精度が向上する。
　上記第３の局面によれば、車両に対して向かってくる物体の先端を検出することができる。
　上記第４の局面によれば、検出手段が検出した物体を予め他車両とみなすので、物体認識装置が搭載された車両が実際に使用される環境、つまり一般的な走行環境において、より好適に使用することができる。
　上記第５の局面によれば、物体の移動方向に延ばした線と車両の移動方向に延ばした線とがなす角を衝突角度として算出し、当該衝突角度から反射点の位置を予測するので、前もって反射点の位置を予測することが可能となる。
　上記第６および第７の局面によれば、衝突角度に応じて、他車両とみなされた物体が車両に対して向かってくる方向を予想し、何れの前端部位で電磁波が反射されたかを推定するので、ターゲットの大きさを考慮することができる。つまり、検出手段が検出した物体を点として捉えるのではなく、所定の向きと大きさを持った車両とみなすことができるので、衝突判断を行う場合、より精度よく判断することができる。
　本発明の物体認識方法によれば、上述した本発明の物体認識装置と同様の効果を得ることができる。
図１は、物体認識装置を含む運転支援システムの構成の一例を示したブロック図である。 図２は、自車両ＶＭにおける各レーダ装置１の搭載例を示した図である。 図３は、一実施形態に係る物体認識装置のレーダＥＣＵ２において行われる処理の一例を示したフローチャートである。 図４は、左側レーダ装置１Ｌの設置位置を原点とした座標系（ｘＬ、ｙＬ）、および自車両ＶＭの前部の中心を原点とする座標系（Ｘ、Ｙ）を示した図である。 図５は、一実施形態に係る物体認識装置のシステムＥＣＵ３の各部において行われる処理の一例の前半を示したフローチャートである。 図６は、本実施形態に係る物体認識装置のシステムＥＣＵ３の各部において行われる処理の一例の後半示したフローチャートである。 図７は、ターゲット情報記憶部３４に記憶されているターゲットの検出状況を示した図である。 図８は、衝突角度θＬを説明するための図である。 図９は、自車両ＶＭが旋回状態のときの衝突角度θＬを説明するための図である。 図１０は、第１の場合にあてはまる例を示す図である。 図１１は、第２の場合にあてはまる例を示す図である。 図１２は、第１の場合にあてはまるとき、ターゲットの存在領域を示す図である。 図１３は、第２の場合にあてはまるとき、ターゲットの存在領域を示す図である。 図１４は、自車両ＶＭの左前方から他車両が接近してくる様子を示した図である。
符号の説明
　１Ｒ…右側レーダ
　１Ｌ…左側レーダ
　２…レーダＥＣＵ
　３…システムＥＣＵ
　３１…ターゲット軌道算出部
　３２…自車両軌道算出部
　３３…ターゲット判定部
　３４…ターゲット情報記憶部
　５…操舵角センサ
　６…ヨーレートセンサ
　７…車輪速センサ
　８…安全システム
　以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係る物体認識装置について説明する。なお、本実施形態では、当該物体認識装置を含む運転支援システムが車両（以下、自車両ＶＭと称す）に設置されている場合を想定して説明する。図１は、当該物体認識装置を含む運転支援システムの構成の一例を示したブロック図である。
　図１に示すように、本実施形態に係る運転支援システムは、右側レーダ装置１Ｒと、左側レーダ装置１Ｌと、レーダＥＣＵ（Electronic Control Unit）２と、システムＥＣＵ（Electronic Control Unit）３と、安全システム８とを備えている。
　また、システムＥＣＵ３には、自車両の車両情報を取得するための操舵角センサ５とヨーレートセンサ６と車輪速センサ７が接続されている。
　右側レーダ装置１Ｒは、自車両ＶＭの所定の位置（例えば、自車両ＶＭの前部右側の前照灯や方向指示器などが搭載されている位置）に設置され、自車両ＶＭの外側に向けて電磁波を照射し、自車両ＶＭ前方を監視している。図２に示すように、右側レーダ装置１Ｒは、自車両ＶＭの斜め右前方に向けて電磁波を照射し、当該右側レーダ装置１Ｒの検出範囲内（図２のＡＲ）に存在するターゲット（例えば、他車両、自転車、歩行者、建造物など）を検出する。
　左側レーダ装置１Ｌは、自車両ＶＭの所定の位置（例えば、自車両ＶＭの前部左側の前照灯や方向指示器などが搭載されている位置）に設置され、自車両ＶＭの外側に向けて電磁波を照射し、自車両ＶＭ前方を監視している。図２に示すように、例えば、左側レーダ装置１Ｌは、自車両ＶＭの斜め左前方に向けて電磁波を照射し、当該左側レーダ装置１Ｌの検出範囲内（図２のＡＬ）に存在するターゲット（例えば、他車両、自転車、歩行者、建造物など）を検出する。
　具体的には、右側レーダ装置１Ｒおよび左側レーダ装置１Ｌは、電磁波を照射して、その反射波を受信する。そして、右側レーダ装置１Ｒおよび左側レーダ装置１Ｌは、例えば自車両ＶＭの前方に存在するターゲットを検出し、当該ターゲットを検出した信号を、レーダＥＣＵ２に出力する。また、各レーダ装置は、検出したターゲット毎に信号を出力する。なお、各レーダ装置が複数のターゲットを探知している場合、当該各レーダ装置は、ターゲットを検出した信号をターゲット毎にそれぞれレーダＥＣＵ２に出力する。
　なお、各レーダ装置は、電磁波の照射方向が異なることを除いて構成は同様である。したがって、以下の説明において、右側レーダ装置１Ｒおよび左側レーダ装置１Ｌを特に区別する場合を除き、上記各レーダ装置を総称して、単に「レーダ装置１」と称す。また、レーダ装置１は、請求項に記載の検出手段の一例に相当する。
　図１の説明に戻って、図１に示すように、レーダＥＣＵ２は、レーダ装置１から取得した信号を用いて、自車両ＶＭに対するターゲットの位置、速度、距離等のターゲット情報を算出する。例えば、レーダＥＣＵ２は、レーダ装置１が照射した照射波と受信した反射波との和および差や送受信タイミング等を用いて、各レーダ装置１に対するターゲットの相対距離、相対速度、および相対位置等を算出する。そして、レーダＥＣＵ２は、右側レーダ装置１Ｒに対するターゲットの距離、速度、および位置等を含む情報をターゲット情報ｉｒとして、左側レーダ装置１Ｌに対するターゲットの距離、速度、および位置等を含む情報をターゲット情報ｉｌとして生成する。
　さらに、レーダＥＣＵ２は、詳細は後述するが、ターゲット情報ｉｒおよびターゲット情報ｉｌを用い、検出したターゲットの位置を自車両ＶＭの前部の所定の位置を基準とした座標に変換する処理を行う。一般的に、右側レーダ装置１Ｒから出力されるターゲット情報ｉｒに含まれるターゲットの位置情報は、当該右側レーダ装置１Ｒが設置されている位置を基準とした座標系で出力される（左側レーダ装置１Ｌについても同様）。そこで、レーダＥＣＵ２は、後述するシステムＥＣＵ３での処理を簡単にするために、ターゲット情報ｉｒおよびターゲット情報ｉｌに含まれる位置情報を自車両ＶＭの前部の所定の位置を基準とした座標系にターゲットの位置を変換する処理を行う。そして、レーダＥＣＵ２は、座標変換処理されたターゲット情報をシステムＥＣＵ３に出力する。なお、以降の説明において、座標変換処理されたターゲット情報ｉｒおよびターゲット情報ｉｌをそれぞれターゲット情報ｉＲおよびターゲット情報ｉＬと表す。
　次に、図１に示すシステムＥＣＵ３の説明に進む。図１に示すように、システムＥＣＵ３は、ターゲット軌道算出部３１、自車両軌道算出部３２、ターゲット判定部３３、およびターゲット情報記憶部３４を備える。
　また、システムＥＣＵ３には、操舵角センサ５、ヨーレートセンサ６、および車輪速センサ７が接続されている。操舵角センサ５は、自車両ＶＭのステアリングホイールの回転情報に基づいて操舵角を検出するものである。ヨーレートセンサ６は、コーナリングする自車両ＶＭを上から見たときの自車両ＶＭの旋回方向への回転角が変化する速度（回転角速度）であるヨーレートを検出するものである。車輪速センサ７は、車輪の回転速度を検出するものである。
　ターゲット軌道算出部３１は、レーダＥＣＵ２から出力されるターゲット情報ｉＲおよびターゲット情報ｉＬに基づいて、ターゲットの進行方向を予測（ターゲットが自車両ＶＭにこれから向かってくるであろう進路を予測）する。なお、ターゲット軌道算出部３１は、請求項に記載のターゲット算出手段の一例に相当する。
　自車両軌道算出部３２は、システムＥＣＵ３に接続された操舵角センサ５およびヨーレートセンサ６から出力される情報に基づいて、自車両ＶＭの進行方向を予測（自車両ＶＭがこれから進んでいくであろう進路を予測）する。なお、自車両軌道算出部３２は、車両情報算出手段の一例に相当する。
　ターゲット判定部３３は、詳細は後述するが、各レーダ装置１が検出したターゲットについて、当該ターゲットの動きの特徴と自車両ＶＭの動きの特徴とに基づいて、ターゲットを例えば他車両とみなし、当該他車両における捕捉位置を推定する。さらに、ターゲット判定部３３は、当該推定された捕捉位置に基づいて、他車両とみなされたターゲットと自車両ＶＭとの衝突の危険性を判断する。そして、ターゲット判定部３３は、自車両ＶＭとターゲットとの衝突の可能性が高いと判断した場合、安全システム８に指示し、後述する安全措置を講じる。なお、ターゲット判定部３３は、請求項に記載の処理手段および衝突判定手段の一例に相当する。
　安全システム８は、ターゲット判定部３３からの指示に従って、ターゲットとの衝突の危険性が高い場合には自車両ＶＭのドライバーに対して注意喚起を行う。また、安全システム８は、ターゲット判定部３３からの指示に従って、ターゲットとの衝突が避けられない場合に、自車両ＶＭの乗員の被害を低減（例えば乗員保護など）する。以下、安全システム８が行う動作を総称して安全措置と称する。
　ここで、安全システム８を構成する装置の一例を挙げる。例えば、安全システム８は、警告灯等の表示装置や警報ブザー等の警報装置を含む。ターゲット判定部３３が、ターゲットと自車両ＶＭとの衝突の危険性があると判断した場合、表示装置や警報装置により自車両ＶＭのドライバーに注意喚起を促す。また、安全システム８には、自車両ＶＭのドライバーが、ターゲットとの衝突の危険を回避するために行うブレーキ操作をアシストする危険回避装置も含まれる。さらに、安全システム８には、ターゲット判定部３３がターゲットとの衝突が避けられないと判断したときに、シートベルトを巻き取ったり、シートを駆動させたりすることにより、自車両ＶＭの乗員の拘束性を高め、衝突被害を低減する衝突被害低減装置も含まれる。なお、当該衝突被害低減装置の動作として、エアバッグのセーフィング解除をしたり、シートポジションを衝突に備えたポジションに変更したりすることなどがある。なお、上述した安全システム８に含まれる装置は一例であり、これらの装置に限られるものではない。
　次に、フローチャートを参照し、レーダＥＣＵ２およびシステムＥＣＵ３について説明する。
　まず、図３を参照して、本実施形態に係る物体認識装置のレーダＥＣＵ２が行う動作の一例を説明する。
　図３は、本実施形態に係る物体認識装置のレーダＥＣＵ２において行われる処理の一例を示したフローチャートである。なお、図３に示したフローチャートの処理は、レーダＥＣＵ２内に備わった所定のプログラムを当該レーダＥＣＵ２が実行することによって行われる。さらに、図３に示した処理を実行するためのプログラムは、例えば、レーダＥＣＵ２の記憶領域に予め格納されている。また、レーダＥＣＵ２の電源がＯＮになったとき（例えば、自車両ＶＭのドライバーが上記処理を実行させる処理を開始させる操作等を行った場合、自車両ＶＭのイグニッションスイッチがＯＮされた場合等）当該レーダＥＣＵ２によって、図３に示したフローチャートの処理が実行される。
　図３のステップＳ３０１において、レーダＥＣＵ２は、各レーダ装置１からターゲットを検出した信号を取得し、次のステップＳ３０２に処理を進める。なお、右側レーダ装置１Ｒがターゲットを検出しなかった場合（具体的には、右側レーダ装置１Ｒの検出範囲ＡＲにターゲットが存在しなかった場合）、当該右側レーダ装置１Ｒは、ターゲットは０（ターゲットは無し）であることを示す信号をレーダＥＣＵ２に出力する。同様に、左レーダ装置１Ｌがターゲットを検出しなかった場合（具体的には、左側レーダ装置１Ｌの検出範囲ＡＬにターゲットが存在しなかった場合）、当該左側レーダ装置１Ｌは、ターゲットは０（ターゲットは無し）であることを示す信号をレーダＥＣＵ２に出力する。
　ステップＳ３０２において、レーダＥＣＵ２は、各レーダ装置１が検出したターゲットはあるか否かを判断する。具体的には、レーダＥＣＵ２は、上記ステップＳ３０１で右側レーダ装置１Ｒから取得した信号に基づいて、右側レーダ装置１Ｒは、ターゲットを検出したか否かを判断する。同様に、レーダＥＣＵ２は、上記ステップＳ３０１で左側レーダ装置１Ｌから取得した信号に基づいて、左側レーダ装置１Ｌは、ターゲットを検出したか否かを判断する。そして、レーダＥＣＵ２によって、判断が肯定された場合（ＹＥＳ）、次のステップＳ３０３に処理を進め、判断が否定された場合（ＮＯ）、ステップＳ３０１に戻って再び信号を取得する。つまり、レーダＥＣＵ２は、各レーダ装置１の少なくとも一方が実際にターゲットを検出していれば、ステップＳ３０３へ進め、右側レーダ装置１Ｒおよび左側レーダ装置１Ｌともにターゲットを検出していない場合、ステップＳ３０１へ処理を戻すことになる。
　ステップＳ３０３において、レーダＥＣＵ２は、右側レーダ装置１Ｒから取得した信号を用いて、ターゲット毎のターゲット情報ｉｒを生成する。具体的には、レーダＥＣＵ２は、右側レーダ装置１Ｒからの信号を用いて、当該右側レーダ装置１Ｒに対するターゲットの距離、速度、および位置等を含む情報をターゲット情報ｉｒとして生成する。同様に、レーダＥＣＵ２は、左側レーダ装置１Ｌから取得した信号を用いて、ターゲット毎のターゲット情報ｉｌを生成する。具体的には、レーダＥＣＵ２は、左側レーダ装置１Ｌからの信号を用いて、当該左側レーダ装置１Ｌに対するターゲットの距離、速度、および位置等を含む情報をターゲット情報ｉｌとして生成する。そして、レーダＥＣＵ２は、次のステップＳ３０４に処理を進める。
　ステップＳ３０４において、レーダＥＣＵ２は、現時点でターゲット情報記憶部３４に記憶されている、全てのターゲットについて、当該各ターゲット情報ｉｒおよびｉｌを用いて位置座標を変換する処理を行う。ここで、図４を用いて、ステップＳ３０４でレーダＥＣＵ２が行う座標変換処理について、左側レーダ装置１Ｌを例に説明する。
　図４は、左側レーダ装置１Ｌの設置位置を原点とした座標系（ｘＬ、ｙＬ）、および自車両ＶＭの前部の中心を原点とする座標系（Ｘ、Ｙ）を示した図である。図４において、ターゲット情報ｉｌに含まれる当該ターゲットの位置情報は、左側レーダ装置１Ｌの設置位置を原点とした座標系で示される。つまり、ターゲット情報ｉｌに含まれる位置情報は、左側レーダ装置１Ｌの設置位置を基準とした座標系（ｘＬ、ｙＬ）で示された値としてレーダＥＣＵ２で処理される。そこで、レーダＥＣＵ２は、後の処理を簡単にするため、左側レーダ装置１Ｌの座標系（ｘＬ、ｙＬ）を、自車両ＶＭの前部の中心を原点とする座標系（Ｘ、Ｙ）に変換する座標変換処理を行う。なお、レーダＥＣＵ２は、予め分かっている自車両ＶＭの幅、当該自車両ＶＭにおける左側レーダ装置１Ｌの設置位置、設置角度等を用いて座標変換処理を行えばよい。また、右側レーダ装置１Ｒから出力されるターゲット情報ｉｒについても同様に、レーダＥＣＵ２は座標変換処理を行う。そして、レーダＥＣＵ２は、上記ステップＳ３０４における座標変換処理の次の処理であるステップＳ３０５に処理を進める。
　ステップＳ３０５において、レーダＥＣＵ２は、システムＥＣＵ３にターゲット情報ｉＲ、ターゲット情報ｉＬを出力する。そして、次のステップＳ３０６に処理を進める。
　ステップＳ３０６において、レーダＥＣＵ２は、処理を終了するか否かを判断する。例えば、レーダＥＣＵ２は、当該レーダＥＣＵ２の電源がＯＦＦになったとき（例えば、ドライバーが上記処理を実行させる処理を終了させる操作等を行った場合、自車両ＶＭのイグニッションスイッチがＯＦＦされた場合等）処理を終了する。一方、レーダＥＣＵ２は、処理を継続すると判断した場合、上記ステップＳ３０１に戻って処理を繰り返す。
　このように、レーダＥＣＵ２は、図３に示すフローチャートを繰り返すことによって、ターゲット情報ｉＲおよびターゲット情報ｉＬを生成する。そして、レーダＥＣＵ２は、当該生成されたターゲット情報ｉＲおよびターゲット情報ｉＬをシステムＥＣＵ３に出力する。
　次に、図５および図６を参照して、本実施形態に係る物体認識装置のシステムＥＣＵ３が行う動作の一例を説明する。
　図５および図６は、本実施形態に係る物体認識装置のシステムＥＣＵ３の各部において行われる処理の一例を示したフローチャートである。なお、図５および図６に示したフローチャートの処理は、システムＥＣＵ３内に備わった所定のプログラムを当該システムＥＣＵ３の各部が実行することによって行われる。さらに、図５および図６に示した処理を実行するためのプログラムは、例えば、システムＥＣＵ３の記憶領域に予め格納されている。また、システムＥＣＵ３の電源がＯＮになったとき（例えば、自車両ＶＭのドライバーが上記処理を実行させる処理を開始させる操作等を行った場合、自車両ＶＭのイグニッションスイッチがＯＮされた場合等）当該システムＥＣＵ３によって、図５および図６に示したフローチャートの処理が実行される。
　なお、以下の説明では、左側レーダ装置１Ｌを例に、当該左側レーダ装置１Ｌがターゲットを検出した場合を想定し、レーダＥＣＵ２からターゲット情報ｉＬを取得した場合の処理の一例について説明する。
　ステップＳ５０１において、ターゲット軌道算出部３１は、レーダＥＣＵ２からターゲット情報ｉＬを取得する。そして、ターゲット軌道算出部３１は、次のステップＳ５０２に処理を進める。
　ステップＳ５０２において、ターゲット軌道算出部３１は、ターゲット情報ｉＬを取得できたか否かを判断する。具体的には、ターゲット軌道算出部３１は、レーダＥＣＵ２によって出力されたターゲット情報ｉＬを取得できたか否かを否かを判断する。そして、ターゲット軌道算出部３１によって、判断が肯定された場合（ＹＥＳ）、次のステップＳ５０３に処理を進め、判断が否定された場合（ＮＯ）、ステップＳ５０１に戻って再びターゲット情報ｉＬを取得する。なお、当該ステップでの処理が否定される場合とは、左側レーダ装置１Ｌが実際にターゲットを検出していない場合である。つまり、ターゲット情報ｉＬは、レーダＥＣＵ２からシステムＥＣＵ３に出力されず、ターゲット軌道算出部３１は、ターゲット情報ｉＬを取得することができない場合である。そして、ターゲット軌道算出部３１は、ステップＳ５０１に処理を戻し、レーダＥＣＵ２からターゲット情報ｉＬが出力されるまで処理を繰り返すことになる。
　ステップＳ５０３において、ターゲット軌道算出部３１は、上記ステップＳ５０１で現時点で取得したターゲット情報ｉＬを時系列順にターゲット情報記憶部３４に一時的に記憶させる。具体的には、図３のフローチャートの処理が繰り返されることによって、レーダＥＣＵ２からターゲット情報ｉＬがシステムＥＣＵ３に順次出力される。そして、レーダＥＣＵ２から出力されるターゲット情報ｉＬは、当該ステップの処理で、ターゲット軌道算出部３１によって、ターゲット情報記憶部３４に時系列順に記憶される。
　例えば、ターゲット情報記憶部３４は、１つのターゲットにつき、Ｋ個のターゲット情報ｉＬを記憶可能とした場合、ターゲット情報記憶部３４には、当該フローチャートの処理を繰り返すことによって、ターゲット情報ｉＬが、ターゲット情報ｉＬ（１）、ｉＬ（２）、ｉＬ（３）、ｉＬ（４）、ｉＬ（ｋ）、ｉＬ（Ｋ－１）、…ｉＬ（Ｋ）と時系列的に記憶されていくことになる。なお、このときの現時点での最新のターゲット情報は、ターゲット情報ｉＬ（Ｋ）となる。そして、ターゲット軌道算出部３１は、ターゲット情報ｉＬを時系列順にターゲット情報記憶部３４に一時的に記憶した後、次のステップＳ５０４に処理を進める。
　ステップＳ５０４において、ターゲット軌道算出部３１は、ターゲット情報記憶部３４に各ターゲット毎にｊ個のターゲット情報ｉＬは記憶されているか否かを判断する。なお、後述より明らかとなるが、ターゲット軌道算出部３１は、ターゲットの進行方向を予測するために、現時点における最新のターゲット情報ｉＬ（Ｋ）を含む、当該ターゲットの過去のターゲット情報ｉＬが複数個必要となる。そのため、ステップＳ５０４の処理において、ターゲット軌道算出部３１は、最新のターゲット情報ｉＬ（Ｋ）を含む、ターゲット情報ｉＬを少なくとも予め定められた個数（以下、ｊ個と称する）、ターゲット情報記憶部３４に記憶されている否かを判断する。
　言い換えると、ターゲット軌道算出部３１は、ステップＳ５０４の処理において、最新のターゲット情報ｉＬ（Ｋ）から過去のターゲット情報ｉＬ（Ｋ－（ｊ－１））までのターゲット情報がターゲット情報記憶部３４に記憶されているか否かを判断する。例えば、ｊ＝５とした場合、現時点における最新のターゲット情報ｉＬ（Ｋ）と過去のターゲット情報ｉＬ（Ｋ－１）、ｉＬ（Ｋ－２）、ｉＬ（Ｋ－３）、ｉＬ（Ｋ－４）の５つが必要になることになる。
　そして、ターゲット軌道算出部３１は、判断を肯定した場合（ＹＥＳ）、次のステップＳ５０５に処理を進める。一方、ターゲット軌道算出部３１は、判断を否定した場合（ＮＯ）、ステップＳ５０１に処理を戻す。つまり、ターゲット軌道算出部３１は、ターゲット情報記憶部３４に、少なくともｊ個のターゲット情報ｉＬがターゲット毎に記憶されるまで、ターゲット情報ｉＬを取得する処理を繰り返す。
　ステップＳ５０５において、ターゲット軌道算出部３１は、ターゲットの推定進行方向ＶＴＬを算出する。ここで、図７を参照して、当該ステップでターゲット軌道算出部３１が行う処理の一例について説明する。
　図７は、ターゲット情報記憶部３４に記憶されているターゲットの検出状況を示した図である。なお、説明を簡単にするために、一例として、ターゲット軌道算出部３１がターゲットの進行方向を予測するために必要なターゲット情報ｉＬの個数（ステップＳ５０４でのｊ個に相当）を５として説明する。つまり、図７に示すように、最新のターゲット情報ｉＬ（Ｋ）から過去のターゲット情報ｉＬ（Ｋ－１）、ｉＬ（Ｋ－２）、ｉＬ（Ｋ－３）、ｉＬ（Ｋ－４）を用いて、ターゲットの推定進行方向ＶＴＬを予測する。
　具体的には、ターゲット軌道算出部３１は、ターゲット情報記憶部３４に記憶されているターゲット情報ｉＬを用いて、左側レーダ装置１Ｌによって検出された各ターゲットの位置について、自車両ＶＭの前部の中心を原点とする座標系（Ｘ、Ｙ）において、各ターゲット情報で示されるターゲットの位置を示す点をプロットする。そして、ターゲット軌道算出部３１は、当該各点について最小二乗法等により近似直線の傾きを求める。さらに、ターゲット軌道算出部３１は、最新のターゲット（具体的には、ターゲット情報ｉＬ（Ｋ）で示される点）を通過し、かつ上記傾きを持つ直線を求め、当該直線をターゲットの予測進行方向ＶＴＬを算出する。そして、ターゲット軌道算出部３１は、次のステップＳ５０６に処理を進める。なお、ベクトルの向き（予測進行方向ＶＴＬの矢印の向き）は、ターゲットが進む向きで設定される。
　ステップＳ５０６において、自車両軌道算出部３２は、自車両ＶＭの推定進行方向ＶＰを算出する。具体的な処理の一例として、自車両軌道算出部３２は、例えば、システムＥＣＵ３に接続された操舵角センサ５およびヨーレートセンサ６から、自車両ＶＭの舵角およびヨーレートを取得し、自車両ＶＭの推定進行方向ＶＰを算出する。そして、自車両軌道算出部３２は、次のステップＳ５０７に処理を進める。
　ステップＳ５０７において、ターゲット判定部３３は、上記ステップＳ５０５およびステップＳ５０６でターゲット軌道算出部３１および自車両軌道算出部３２によって算出された、ターゲットの推定進行方向ＶＴＬと自車両ＶＭの推定進行方向ＶＰとに基づいて、衝突角度θＬを算出する。なお、衝突角度θＬとは、ターゲットの推定進行方向ＶＴＬの矢印方向に延ばした直線と自車両ＶＭの進行方向ＶＰとがなす角のことである（図８参照）。なお、衝突角度θＬは、ターゲットの推定進行方向ＶＴＬと自車両ＶＭの進行方向ＶＰとの向きが逆で、平行である場合に０°とし、右回りを正の値として示す。つまり、例えば、衝突角度θＬが－４５°であった場合、自車両ＶＭから、ターゲットを見た場合、左斜前方から当該自車両ＶＭに向かってターゲットが進んでくることになる。
　なお、図８で示した例は、自車両ＶＭが直進している場合を示したが、自車両ＶＭが旋回している場合でも衝突角度θＬを算出することは可能である。
　例えば、自車両ＶＭが旋回状態である場面、つまり自車両ＶＭが右カーブを走行している場面を想定して、図９を用いて説明する。図９は、一例として自車両ＶＭが右旋回をしているときの様子を示した図である。一般的に旋回状態における瞬間的な車両の速度方向（車両の向き）は、自車両ＶＭが旋回しているときに当該自車両ＶＭの重心Ｇが描く半径Ｒの旋回円に対して、現時点の自車両ＶＭの重心Ｇが位置する当該旋回円の接線方向ＶＶとして示すことができる。この場合、ターゲットの推定進行方向ＶＴＬの矢印方向に延ばした直線と当該上記旋回円の円周上との交点が、ターゲットと自車両ＶＭとの衝突予測地点である。つまり、上記円周上との交点の法線を、当該交点での自車両ＶＭの推定進行方向ＶＰとする。したがって、このときの衝突時角度θＬは、図９に示すように、ターゲットの推定進行方向ＶＴＬの矢印方向に延ばした直線と推定進行方向ＶＰとがなす角になる。
　なお、カーブ半径Ｒは、自車両軌道算出部３２によって算出されるが、当該算出方法は、当業者において一般的に知られている方法を用いればよいので詳細な説明は省略する。例えば、自車両軌道算出部３２は、システムＥＣＵ３に接続された操舵角センサ５およびヨーレートセンサ６から、自車両ＶＭの舵角およびヨーレートを示す情報を取得し、当該情報を用いてカーブ半径を算出する。
　なお、説明を簡単にするために、以下の説明では、自車両ＶＭは、直進している場合（旋回状態ではない場合）を想定して説明する。
　図６の説明に戻って、図６のステップＳ５０８において、ターゲット判定部３３は、上記ステップＳ５０７で算出された衝突角度θＬに基づいて、ターゲットの捕捉位置を推定する。具体的には、ターゲット判定部３３は、ターゲットを一般的な大きさの車両（以下、単に他車両と称す）とみなして、当該他車両の、どの箇所を捕捉点として検出したかを衝突角度θＬに基づいて、次の場合分け条件によって場合分けを行う。
（第１の場合）衝突角度θＬがθＬ＝－９０°のとき：他車両の前端右部位
（第２の場合）衝突角度θＬがθＬ＝－９０°ではないとき：他車両の前端左部位
つまり、ターゲット判定部３３は、第１の場合または第２の場合のどちらを満たすか否かによって、他車両のどの箇所を捕捉点として検出したかを推定する。言い換えると、第１の場合または第２の場合のどちらを満たすか否かによって、ターゲット判定部３３は、他車両の前端右部位または他車両の前端左部位を捕捉点として検出したと推定する。なお、前端右部位または他車両の前端左部位における、当該部位の一例として、例えば、他車両の角部である。
　ここで、図１０および図１１を用いて、ステップＳ５０８においてターゲット判定部３３が行う処理について、より具体的に説明する。
　まず、第１の場合にあてはまる例を図１０を用いて説明する。図１０は、一例として衝突角度θＬがθＬ＝－９０°のときを示した図である。図１０の（ａ）に示すように、衝突角度θＬがθＬ＝－９０°のときとは、自車両ＶＭから見ると、左側レーダ装置１Ｌが検出したターゲットは、当該自車両ＶＭの左真横から向かってくることになる。この場合、図１０の（ｂ）に示すように、ターゲット判定部３３は、左側レーダ装置１Ｌが検出したターゲットを他車両ＶＯ１とみなし、当該ターゲット判定部３３は、左側レーダ装置１Ｌは他車両ＶＯ１の前端右部位を捕捉点Ｐ１として検出したと推定する。つまり、言い換えると、衝突角度θＬが、第１の場合にあてはまるとき、ターゲット判定部３３は、自車両ＶＭの左真横から向かってくる他車両ＶＯ１を想定し、自車両ＶＭから当該他車両ＶＯ１の最も近い箇所を捕捉点として検出したと推定する。
　次に、第２の場合にあてはまる例を図１１を用いて説明する。図１１は、一例として衝突角度θＬがθＬ＝－４５°のときを示した図である。図１１の（ａ）に示すように、衝突角度θＬがθＬ＝－４５°のときとは、自車両ＶＭから見ると、左側レーダ装置１Ｌが検出したターゲットは、当該自車両ＶＭの左斜前方から向かってくることになる。この場合、図１１の（ｂ）に示すように、ターゲット判定部３３は、左側レーダ装置１Ｌが検出したターゲットを他車両ＶＯ２とみなし、当該ターゲット判定部３３は、左側レーダ装置１Ｌは他車両ＶＯ２の前端左部位を捕捉点Ｐ２として検出したと推定する。つまり、言い換えると、衝突角度θＬが、第２の場合にあてはまるとき、ターゲット判定部３３は、自車両ＶＭの左斜前方から向かってくる他車両ＶＯ２を想定し、自車両ＶＭから当該他車両ＶＯ２の最も近い箇所を捕捉点として検出したと推定する。
　つまり、ターゲット判定部３３は、衝突角度θＬの値から、他車両とみなしたターゲットが自車両ＶＭからみて左真横から向かってくるか否かで、上記第１の条件または上記第２の条件のどちらにあてはまるかを判断する。
　なお、ターゲット判定部３３が、上記第１の場合または上記第２の場合のどちらにあてはまるかの基準となる衝突角度θＬの値である、θＬ＝－９０°は、この値に限られるものではない。ターゲット判定部３３は、他車両とみなしたターゲットが自車両ＶＭからみて、ほぼ左真横から向かってくる場合も上記第１の場合と判断するために、例えば、衝突角度θＬが、θＬ＝－９０°を基準に±１５°と角度に幅を持たせて、第１の場合にあてはまると判断してもよい。つまり、－１０５°≦θＬ≦－７５°としてもよい。また、同様に、ターゲット判定部３３は、衝突角度θＬが、－１０５°≦θＬ≦－７５°にないとき、第２の場合にあてはまると判断してもよい。なお、上述した角度に幅の幅、つまり、±１５°は一例であり、適宜変更されてもよいことは言うまでもない。
　図６の説明に戻って、図６のステップＳ５０９において、ターゲット判定部３３は、上記ステップＳ５０８での処理で推定した捕捉点の位置に基づいて、ターゲットの大きさを推定する。以下、当該ステップにおいて、ターゲット判定部３３が行う処理の一例を図を参照し、具体的に説明する。
　例えば、ターゲット判定部３３は、上記ステップＳ５０８の処理で衝突角度θＬは第１の場合にあてはまると判断し、左側レーダ装置１Ｌは、他車両ＶＯ１の前端右部位を捕捉点Ｐ１として検出したと推定したとする。この場合、図１２に示すように、例えば、ターゲット判定部３３は、捕捉点Ｐ１の位置を他車両ＶＯ１の前端右部位として、左側レーダ装置１Ｌが検出したターゲットは、捕捉点Ｐ１を含む点Ａ１、点Ｂ１、点Ｃ１で囲まれる領域Ｓ１で示される大きさを持つ物体であると推定する。
　一方、例えば、ターゲット判定部３３は、上記ステップＳ５０８の処理で衝突角度θＬは第２の場合にあてはまると判断し、左側レーダ装置１Ｌは、他車両ＶＯ２の前端左部位を捕捉点Ｐ２として検出したと推定したとする。この場合、図１３に示すように、例えば、ターゲット判定部３３は、捕捉点Ｐ２の位置を他車両ＶＯ２の前端左部位として、左側レーダ装置１Ｌが検出したターゲットは、捕捉点Ｐ２を含む点Ａ２、点Ｂ２、点Ｃ２で囲まれる領域Ｓ２で示される大きさを持つ物体であると推定する。なお、領域Ｓ１および領域Ｓ２の向きは、衝突角度θＬに基づいて決定されればよい。
　このように、ターゲット判定部３３は、当該ステップＳ５０９の処理を行うことにより、左側レーダ装置１Ｌが検出したターゲットを点（具体的には捕捉点Ｐ１および捕捉点Ｐ２）として捉えるのではなく、上述したように、一定の大きさを持った物体であると推定する。つまり、図１２に示した例では、ターゲット判定部３３は、捕捉点Ｐ１を含む点Ａ１、点Ｂ１、点Ｃ１で囲まれる領域Ｓ１で示される大きさを持つ物体が、当該自車両ＶＭの左真横から向かってくると推定する。
　なお、領域Ｓ１をなす点Ａ１、点Ｂ１、点Ｃ１の各点の位置は、捕捉点Ｐ１を基準に、一般的な自動車の幅と長さに基づいて設定されればよい。例えば、捕捉点Ｐ１と点Ａ１との距離を一般的な車両の幅とし、点Ｐ１と点Ｃ１との距離を一般的な車両の長さとすればよい。同様に、領域Ｓ２をなす点Ａ２、点Ｂ２、点Ｃ２の各点の位置についても、捕捉点Ｐ２を基準に一般的な自動車が自車両ＶＭに対して左斜前方から向かってくると想定し設定されればよい。
　また、上述した例では、領域Ｓ１および領域Ｓ２は、他車両の大きさを想定した矩形の枠として説明したが、上記ステップＳ５０９で推定されるターゲットの大きさを示す領域は、当該矩形の枠に限られるものではない。つまり、推定された捕捉位置に基づいて、ターゲットを点として考えるのではなく、予め検出対象とされる物体を想定した所定サイズの図形（一定の大きさを持った物体）としてターゲットの大きさを示す領域を設定すればよい。さらに、電磁波の強度（電波強度の強さ）に応じて、上記図形のサイズの大きさを変更してもよい。
　図６の説明に戻って、図６のステップＳ５１０において、ターゲット判定部３３は、ターゲットと自車両ＶＭとが衝突する可能性があるか否かを判断する。具体的には、当該ステップＳ５１０において、ターゲット判定部３３は、上記ステップＳ５０９で推定された大きさ（領域）のターゲットと自車両ＶＭとが衝突する可能性があるか否かを判断する。
　そして、ターゲット判定部３３は、判断を否定した場合（ＮＯ）、ステップＳ５１２に処理を進める。一方、ターゲット判定部３３は、処理を肯定した場合（ＹＥＳ）、すなわち自車両ＶＭとターゲットとが衝突する可能性がある、衝突は避けられないと判断した場合、ステップＳ５１１に処理を進める。そして、ステップＳ５１１において、ターゲット判定部３３は、安全システム８に指示し、上述したような安全措置を講じる。
　なお、上記ステップＳ５１０おいて、ターゲット判定部３３は、例えば、ターゲット情報ｉＬに含まれるターゲットの速度および車輪速センサ７から出力される自車両ＶＭの速度、上記ステップＳ５０５で算出されたターゲットの推定進行方向ＶＴＬをおよび上記ステップＳ５０６で算出された自車両ＶＭの推定進行方向ＶＰに基づいて、自車両ＶＭとターゲットとが衝突するまでの時間、つまり衝突予測時間（ＴＴＣ（Time to collision））を算出する。そして、ターゲット判定部３３は、上記衝突予測時間、上記ステップＳ５０９で推定されたターゲットの大きさ、および自車両ＶＭの大きさ等を総合的に判断して、当該ターゲットと自車両ＶＭとが衝突する可能性があるか否かを判断する。したがって、ターゲットの大きさや自車両ＶＭの大きさまでも考慮して、当該ターゲットと自車両ＶＭとの衝突判定を行うので、右側レーダ装置１Ｒで検出したターゲットを点とみなしたままで衝突判断を行うよりも衝突判断の精度が向上することになる。
　ステップＳ５１２において、ターゲット判定部３３は、履歴を消去する。具体的には、ターゲット判定部３３は、ターゲット情報記憶部３４に記憶されているターゲット情報ｉＬ（ｋ）を、当該ターゲット情報記憶部３４に記憶されているうちの最も過去のターゲット情報ｉＬ（ｋ）から順次消去する。そして、ステップＳ５１３に処理を進める。
　ステップＳ５１３において、ターゲット判定部３３は、処理を終了するか否かを判断する。例えば、ターゲット判定部３３は、システムＥＣＵ３の電源がＯＦＦになったとき（例えば、ドライバーが上記処理を実行させる処理を終了させる操作等を行った場合、自車両ＶＭのイグニッションスイッチがＯＦＦされた場合等）処理を終了する。一方、ターゲット判定部３３は、処理を継続すると判断した場合、上記ステップＳ５０１に戻って処理を繰り返す。
　以上説明したように、本実施形態に係る物体認識装置によれば、自車両ＶＭの推定進行方向ＶＰとレーダ装置１が検出した物体の移動方向から、上記自車両ＶＭに対して上記物体が存在する存在領域を算出することができる。したがって、例えば、車両にカメラ等を設置しなくとも、簡易な構成で、レーダ装置１が検出した物体について大きさを推定することができる。
　さらに、物体の大きさ（上記自車両ＶＭに対して上記物体が存在する存在領域）までも考慮して、当該物体と自車両ＶＭとの衝突判定を行うことができるので、従来の装置のように、検出した物体を点とみなしたままで衝突判断を行うよりも衝突判断の精度が向上する。
　なお、以上説明した例では、左側レーダ装置１Ｌを例に、当該左側レーダ装置１Ｌが検出したターゲットについて、システムＥＣＵ３が処理を行う場合を説明した。しかしながら、左側レーダ装置１Ｌだけではなく、右側レーダ装置１Ｒが検出したターゲットについても、システムＥＣＵ３は、上述した動作を行うことができることは言うまでもない。
　例えば、右側レーダ装置１Ｒがターゲットを検出した場合、ターゲット軌道算出部３１は、右側レーダ装置１Ｒが検出したターゲットについて、レーダＥＣＵ２からターゲット情報ｉＲを取得して、当該検出されたターゲットの推定進行方向ＶＴＲを算出する。そして、ターゲット判定部３３は、ターゲット軌道算出部３１および自車両軌道算出部３２によって算出された、右側レーダ装置１Ｒが検出したターゲットの推定進行方向ＶＴＲと自車両ＶＭの推定進行方向ＶＰとに基づいて、衝突角度θＲを算出する。なお、上述したように、衝突角度とは、ターゲットの推定進行方向ＶＴＲと自車両ＶＭの進行方向ＶＰとの向きが逆で、平行である場合に０°とし、右回りを正の値として示す。つまり、例えば、衝突角度θＲが４５°であった場合、自車両ＶＭから、ターゲットを見た場合、右斜前方から当該自車両ＶＭに向かってターゲットが進んでくることになる。
　さらに、ターゲット判定部３３は、当該算出された衝突角度θＲに基づいて、ターゲットの捕捉位置を推定する。なお、右側レーダ装置１Ｒが検出したターゲットについて、当該ターゲットの捕捉位置を推定するときの場合分け条件は、以下のようになる。
（第１の場合）衝突角度θＲがθＲ＝９０°のとき：他車両の前端左部位
（第２の場合）衝突角度θＲがθＲ＝９０°ではないとき：他車両の前端右部位
つまり、右側レーダ装置１Ｒがターゲットを検出した場合、ターゲット判定部３３は、自車両ＶＭの右真横または右側方から他車両が向かってターゲット（他車両）が向かってきていると想定して、他車両のどの箇所を捕捉点として検出したかを推定する。
　そして、右側レーダ装置１Ｒが検出したターゲットについても、上述したようにターゲット判定部３３は、衝突角度θＲに基づいて推定されたターゲットの捕捉位置を基準に、ターゲットの大きさを推定し、当該推定されたターゲットの大きさを考慮し、自車両ＶＭとターゲットとの衝突判断を行う。
　なお、ターゲット判定部３３が、右側レーダ装置１Ｒを想定した、上記第１の場合または上記第２の場合のどちらにあてはまるかの基準となる衝突角度θＲの値である、θＲ＝９０°は、この値に限られるものではない。ターゲット判定部３３は、他車両とみなしたターゲットが自車両ＶＭからみて、ほぼ右真横から向かってくる場合も上記第１の場合と判断するために、例えば、衝突角度θＲが、θＲ＝９０°を基準に±１５°と角度に幅を持たせて、第１の場合にあてはまると判断してもよい。つまり、７５°≦θＬ≦１０５°としてもよい。また、同様に、ターゲット判定部３３は、衝突角度θＲが、７５°≦θＬ≦１０５°にないとき、第２の場合にあてはまると判断してもよい。なお、上述した角度に幅の幅、つまり、±１５°は一例であり、適宜変更されてもよいことは言うまでもない。
　上記実施形態で説明した態様は、単に具体例を示すものであり、本願発明の技術的範囲を何ら限定するものではない。よって、本願の効果を奏する範囲において、任意の構成を採用することが可能である。
　本発明に係る物体認識装置および物体認識方法は、レーダが検出した物体について、当該物体の動きと自車両の動きとを考慮し、自車両に対して当該物体が存在する存在領域を算出することができる、車載用レーダ装置等として利用することが可能である。

Claims (8)

  1. 　車両に搭載される物体認識装置であって、
    　前記車両前方の物体に電磁波を照射し、当該物体から反射された反射波を受信することにより物体を検出する検出手段と、
    　前記検出手段が受信した信号を用いて、当該検出された物体の移動方向を含む情報をターゲット情報として算出するターゲット情報算出手段と、
    　前記車両から得られる情報を用いて、前記車両の移動方向を含む情報を車両情報として算出する車両情報算出手段と、
    　前記ターゲット情報に含まれる前記物体の移動方向を示す情報と前記車両情報に含まれる前記車両の移動方向を示す情報とに基づいて、前記検出手段が検出した物体において前記電磁波が前記物体の何れの部位で反射されたかを推定し、当該推定結果に応じて、前記車両に対して前記物体が存在する存在領域を算出する処理手段とを備える、物体認識装置。
  2. 　前記処理手段によって算出された前記存在領域に前記検出手段が検出した物体が存在するものとみなして、前記車両と前記物体とが衝突する危険性を判断する衝突判定手段をさらに備える、請求項１に記載の物体認識装置。
  3. 　前記部位は、前記物体の移動方向における前端角部であることを特徴とする、請求項１または２に記載の物体認識装置。
  4. 　前記処理手段は、前記検出手段が検出した物体を他車両とみなし、前記電磁波が反射された前記前端部位の位置を基準にして、前記他車両の形状を想定した領域を前記存在領域として算出することを特徴とする、請求項３に記載の物体認識装置。
  5. 　前記処理手段は、前記物体から当該物体の移動方向に延ばした線と前記車両から当該車両の移動方向に延ばした線とがなす角を衝突角度として算出し、当該衝突角度に基づいて、前記検出手段が検出した物体において前記電磁波が何れの前記前端部位で反射されたかを推定することを特徴とする、請求項４に記載の物体認識装置。
  6. 　前記処理手段は、前記衝突角度が直角または略直角であった場合、各前記前端部位のうち、前記車両側の前記前端部位で前記電磁波が反射されたと推定することを特徴とする、請求項５に記載の物体認識装置。
  7. 　前記処理手段は、前記衝突角度が直角または略直角でなかった場合、各前記前端部位のうち、前記車両から当該車両の移動方向に延ばした線に対して前記他車両の最も近い前記前端部位で前記電磁波が反射されたと推定することを特徴とする、請求項５に記載の物体認識装置。
  8. 　車両に搭載される物体認識方法であって、
    　前記車両前方の物体に電磁波を照射し、当該物体から反射された反射波を受信することにより物体を検出する検出ステップと、
    　前記検出ステップで受信した信号を用いて、当該検出された物体の移動方向を含む情報をターゲット情報として算出するターゲット情報算出ステップと、
    　前記車両から得られる情報を用いて、前記車両の移動方向を含む情報を車両情報として算出する車両情報算出ステップと、
    　前記ターゲット情報に含まれる前記物体の移動方向を示す情報と前記車両情報に含まれる前記車両の移動方向を示す情報とに基づいて、前記検出ステップで検出した物体において前記電磁波が前記物体の何れの部位で反射されたかを推定し、当該推定結果に応じて、前記車両に対して前記物体が存在する存在領域を算出する処理ステップとを備える、物体認識方法。
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