WO2020008536A1 - 障害物検知装置 - Google Patents

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WO2020008536A1
WO2020008536A1 PCT/JP2018/025257 JP2018025257W WO2020008536A1 WO 2020008536 A1 WO2020008536 A1 WO 2020008536A1 JP 2018025257 W JP2018025257 W JP 2018025257W WO 2020008536 A1 WO2020008536 A1 WO 2020008536A1
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WO
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obstacle
vehicle
value
distance
unit
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Application number
PCT/JP2018/025257
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English (en)
French (fr)
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井上　悟
侑己 浦川
裕 小野寺
敏 川村
武史 羽鳥
亘 辻田
努 朝比奈
元気 山下
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三菱電機株式会社
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Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section

Definitions

  • the present invention relates to an obstacle detection device.
  • Patent Document 1 when the height of the obstacle is low, the vehicle approaches the obstacle and the obstacle moves out of the detection area of the distance measurement sensor (that is, the peak value of the reflected wave decreases). ) Is used to determine the height of the obstacle. For this reason, the prior art described in Patent Literature 1 has a problem in that it is not possible to determine the height of a distant obstacle. Further, the conventional technique described in Patent Document 1 has a problem that when the distance between the vehicle and the obstacle is constant, the height of the obstacle cannot be determined.
  • Patent Document 2 determines the relative height of an obstacle with respect to a predetermined height by comparing the peak value of a reflected wave with a reference value. This utilizes the fact that the peak value differs depending on the height of the obstacle.
  • Patent Literature 1 when an obstacle is located far away, the difference in peak value according to the height of the obstacle becomes small. For this reason, the prior art described in Patent Literature 2 has a problem in that the accuracy of determining the height of a distant obstacle is low.
  • Patent Document 2 when an obstacle has a height approximately equal to a predetermined height, an error in determining the height of the obstacle relative to the predetermined height is likely to occur. There was a problem.
  • the present invention has been made to solve the above-described problem, and has as its object to accurately determine the height of an obstacle using a distance measurement sensor.
  • An obstacle detection device includes a feature amount extraction unit that extracts a feature amount related to a plurality of reflected waves when a distance measurement sensor provided in the vehicle receives a plurality of reflected waves due to an obstacle; An obstacle determining unit that determines that the height of the obstacle is higher when the amount of variance is larger than when the amount of variance is smaller, the first parameter value indicating the size of the feature amount, and the size of the amount of variance An obstacle determining unit that determines whether or not the obstacle is a traveling obstacle based on the result of the clustering of the second parameter value indicating the second parameter value. Is a quantity based on the distance value of.
  • the configuration is as described above, it is possible to accurately determine the height of the obstacle using the distance measuring sensor.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a main part of the obstacle detection device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a main part of an obstacle detection unit in the obstacle detection device according to the first embodiment.
  • FIG. 3A is an explanatory diagram illustrating a hardware configuration of the obstacle detection device according to the first embodiment.
  • FIG. 3B is an explanatory diagram illustrating another hardware configuration of the obstacle detection device according to the first embodiment.
  • 5 is a flowchart illustrating an operation of the obstacle detection device according to the first embodiment.
  • FIG. 5A is an explanatory diagram illustrating an example of a propagation path of a reflected wave by a traveling obstacle.
  • FIG. 5B is an explanatory diagram illustrating an example of a waveform of a transmission signal.
  • FIG. 5A is an explanatory diagram illustrating an example of a propagation path of a reflected wave by a traveling obstacle.
  • FIG. 5B is an explanatory diagram illustrating an example of a waveform
  • FIG. 5C is an explanatory diagram illustrating an example of a waveform of a reception signal corresponding to a reflected wave due to a traveling obstacle.
  • FIG. 5D is an explanatory diagram illustrating another example of the waveform of the received signal corresponding to the reflected wave from the traveling obstacle.
  • FIG. 6A is an explanatory diagram illustrating an example of a propagation path of a reflected wave due to a road obstacle or a road surface obstacle.
  • FIG. 6B is an explanatory diagram illustrating an example of a waveform of a transmission signal.
  • FIG. 6C is an explanatory diagram illustrating an example of a waveform of a received signal corresponding to a reflected wave from a road obstacle.
  • FIG. 6D is an explanatory diagram showing another example of the waveform of the received signal corresponding to the reflected wave from the road obstacle.
  • FIG. 6E is an explanatory diagram illustrating an example of a waveform of a reception signal corresponding to a reflected wave from a road surface obstacle.
  • FIG. 6F is an explanatory diagram illustrating another example of the waveform of the received signal corresponding to the reflected wave due to the road surface obstacle.
  • FIG. 7A is an explanatory diagram illustrating an example of actually measured first parameter values and second parameter values before manufacturing the obstacle detection device according to Embodiment 1.
  • FIG. 7B is an explanatory diagram illustrating an example of the first parameter value and the second parameter value calculated after shipping of the vehicle including the obstacle detection device according to Embodiment 1.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating an example of a propagation time used for calculating a distance value.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating an example of a propagation time used for calculating a distance value.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a main part of a driving support device according to Embodiment 2.
  • 9 is a flowchart showing the operation of the driving support device according to Embodiment 2.
  • FIG. 12A is an explanatory diagram showing an example of an installation position of a distance measuring sensor in a vehicle, and is an explanatory diagram showing a state viewed from above the vehicle.
  • FIG. 12A is an explanatory diagram showing an example of an installation position of a distance measuring sensor in a vehicle, and is an explanatory diagram showing a state viewed from above the vehicle.
  • FIG. 12B is an explanatory diagram illustrating an example of an installation position of the distance measurement sensor in the vehicle, and is an explanatory diagram illustrating a state viewed from a side of the vehicle.
  • FIG. 13A is an explanatory diagram showing an example of an installation position of a distance measurement sensor in a vehicle, and is an explanatory diagram showing a state viewed from above the vehicle.
  • FIG. 13B is an explanatory diagram illustrating an example of an installation position of the distance measurement sensor in the vehicle, and is an explanatory diagram illustrating a state viewed from a side of the vehicle. It is explanatory drawing which shows the example of a facing angle.
  • FIG. 15A is an explanatory diagram illustrating an example of a traveling route when the vehicle approaches an obstacle.
  • FIG. 15A is an explanatory diagram illustrating an example of a traveling route when the vehicle approaches an obstacle.
  • FIG. 15B is an explanatory diagram showing an example of a temporal change of the directly facing angle at this time.
  • FIG. 15C is an explanatory diagram illustrating an example of data indicating the feature amount at this time.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating a main part of another driving support device according to Embodiment 2.
  • 9 is a flowchart showing an operation of another driving support device according to Embodiment 2.
  • FIG. 18A is an explanatory diagram illustrating an example of a detection section.
  • FIG. 18B is an explanatory diagram illustrating another example of the detection section.
  • 9 is a flowchart illustrating another operation of the driving support device according to the second embodiment.
  • FIG. 20A is an explanatory diagram illustrating another example of the installation position of the distance measurement sensor in the vehicle, and is an explanatory diagram illustrating a state viewed from above the vehicle.
  • FIG. 20B is an explanatory diagram illustrating another example of the installation position of the distance measurement sensor in the vehicle, and is an explanatory diagram illustrating a state viewed from a side of the vehicle.
  • FIG. 21A is an explanatory diagram illustrating another example of the installation position of the distance measurement sensor in the vehicle, and is an explanatory diagram illustrating a state viewed from above the vehicle.
  • FIG. 21B is an explanatory diagram illustrating another example of the installation position of the distance measurement sensor in the vehicle, and is an explanatory diagram illustrating a state viewed from a side of the vehicle.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a main part of a driving support device according to Embodiment 3.
  • 9 is a flowchart showing the operation of the driving support device according to Embodiment 3.
  • FIG. 14 is an explanatory diagram showing an example of a detection result by an obstacle detection unit in the driving support device according to Embodiment 3. It is explanatory drawing which shows the example of a parking position and a guidance route. It is explanatory drawing which shows other examples of a parking position and a guidance route. It is explanatory drawing which shows other examples of a parking position and a guidance route.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a main part of a driving support device according to Embodiment 3.
  • 9 is a flowchart showing the operation of the driving support device according to Embodiment 3.
  • FIG. 14 is an explanatory diagram showing an example of a detection result by an obstacle detection unit in the driving support device according to Embodiment 3.
  • It is explanatory drawing which shows the example of a parking position
  • FIG. 14 is a block diagram showing a main part of a driving support device according to Embodiment 4.
  • FIG. 30A is an explanatory diagram illustrating an example of a measurement distance and a movement distance.
  • FIG. 30B is an explanatory diagram illustrating another example of the measurement distance and the movement distance.
  • FIG. 31A is an explanatory diagram illustrating an example of actually measured first parameter values and second parameter values before manufacturing the obstacle detection device according to Embodiment 4.
  • FIG. 31B is an explanatory diagram illustrating an example of the first parameter value and the second parameter value calculated after shipping of the vehicle having the obstacle detection device according to Embodiment 4.
  • 9 is a flowchart showing the operation of the driving support device according to Embodiment 4.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a main part of the obstacle detection device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a main part of an obstacle detection unit in the obstacle detection device according to the first embodiment.
  • an obstacle detection device 100 according to the first embodiment will be described.
  • the obstacle detection device 100 is connected to a computer network (for example, CAN (Controller Area Network)) in the vehicle 1.
  • the obstacle detection device 100 can appropriately acquire various signals from the computer network. These signals include, for example, a signal indicating the traveling speed of the vehicle 1 and a signal indicating the yaw rate or the steering angle of the vehicle 1.
  • the vehicle 1 has a distance measuring sensor 2.
  • the distance measuring sensor 2 includes N distance measuring sensors 2 1 to 2 N (N is an arbitrary integer of 2 or more).
  • the N distance measuring sensors 2 1 to 2 N have different installation positions in the vehicle 1 and have the same installation direction in the vehicle 1.
  • Each of the N distance measuring sensors 2 1 to 2 N is constituted by, for example, a sonar or a millimeter-wave radar.
  • search waves ultrasonic waves or radio waves transmitted and received by the distance measuring sensor 2
  • search waves When the search wave is reflected by an obstacle outside the vehicle 1, the reflected search wave is referred to as a "reflected wave”.
  • the search wave and the reflected wave are referred to as “direct waves”.
  • the search wave and the reflected wave are referred to as “indirect waves”.
  • the traveling obstacle is, for example, a wall or another parked vehicle (hereinafter, referred to as “parked vehicle”).
  • parked vehicle obstacles having a height low enough not to contact the bumper portion of the vehicle 1 and having a height high enough not to be able to get over the vehicle 1
  • road obstacles obstacles having a height low enough not to contact the bumper portion of the vehicle 1 and having a height high enough not to be able to get over the vehicle 1
  • the road obstacle is, for example, a curb or a wheelchair.
  • an obstacle having a height low enough not to contact the bumper portion of the vehicle 1 and having a height low enough to allow the vehicle 1 to get over is referred to as “road obstacle”. That.
  • the road surface obstacle is, for example, a step. That is, the traveling obstacle has a height higher than the road obstacle, and the road obstacle has a height higher than the road obstacle.
  • the obstacle detection unit 11 detects an obstacle around the vehicle 1 by causing the distance measurement sensor 2 to transmit a search wave. More specifically, the obstacle detection unit 11 determines the position of the obstacle with respect to the vehicle 1 by measuring the distance between the vehicle 1 and the obstacle.
  • the obstacle detection unit 11 includes a transmission signal output unit 21, a reception signal acquisition unit 22, a distance value calculation unit 23, a reflection point position calculation unit 24, a grouping unit 25, a vehicle position calculation unit 26, and a sensor position calculation unit 27. It is configured.
  • the transmission signal output section 21 outputs a transmission signal to the distance measurement sensor 2 so that the distance measurement sensor 2 transmits a search wave.
  • the reception signal acquisition unit 22 acquires a reception signal from the distance measurement sensor 2 from the distance measurement sensor 2.
  • the distance value calculation unit 23 determines whether or not the reflected wave is received by the distance measuring sensor 2 by comparing the intensity of the signal received by the distance measuring sensor 2 with a predetermined threshold value.
  • the distance value calculator 23 calculates a distance value by TOF when a reflected wave is received by the distance measuring sensor 2. Since a method of calculating a distance value by TOF is known, detailed description is omitted.
  • the reflection point position calculation unit 24 calculates the position of the point where the search wave is reflected (hereinafter referred to as “reflection point”) using the distance value calculated by the distance value calculation unit 23.
  • the position of the reflection point is determined by, for example, a first axis (hereinafter referred to as “X axis”) corresponding to the front-rear direction of the vehicle 1 and a second axis (hereinafter referred to as “Y axis”) corresponding to the left / right direction of the vehicle 1. It is represented by coordinate values in a coordinate system in meters (hereinafter referred to as “XY coordinate system”).
  • the reflection point position calculation unit 24 calculates the position of the reflection point by a so-called “two-circle intersection” using a plurality of distance values corresponding to mutually different direct waves. That is, the reflection point position calculation unit 24 executes the two-circle intersection processing on a virtual plane (hereinafter, referred to as an “XY plane”) along the X axis and the Y axis, thereby obtaining the coordinate value of the reflection point in the XY coordinate system. Is calculated. In the two-circle intersection processing, information indicating the position of the distance measuring sensor 2 at the transmission timing of the search wave (or the reception timing of the reflected wave) is used. This information is output by the sensor position calculator 27.
  • XY plane virtual plane
  • the grouping unit 25 groups the plurality of reflection points to correspond to one or more obstacles in principle one-to-one.
  • One or more reflection point groups (hereinafter, referred to as “groups”) are set. In this grouping, for example, when the distance between two adjacent reflection points is less than a predetermined distance, the two reflection points are included in the same group.
  • the own vehicle position calculating unit 26 calculates the position of the vehicle 1 at the transmission timing of the search wave (or the reception timing of the reflected wave) (hereinafter, referred to as “own vehicle position”).
  • the sensor position calculator 27 calculates the position of the distance measuring sensor 2 at the timing (hereinafter, referred to as “sensor position”). These positions are represented by coordinate values in an XY coordinate system, for example.
  • the sensor position calculator 27 outputs information indicating the sensor position to the reflection point position calculator 24.
  • the information indicating the sensor position is used by the reflection point position calculation unit 24 to calculate the position of the reflection point.
  • Various known methods can be used to calculate the vehicle position (for example, autonomous navigation), and a detailed description of these methods will be omitted.
  • Signals used for autonomous navigation for example, a signal indicating the traveling speed of the vehicle 1 and a signal indicating the yaw rate or the steering angle of the vehicle 1.
  • Information used for calculating the sensor position for example, information indicating the installation position of the distance measurement sensor 2 in the vehicle 1. is stored in the sensor position calculation unit 27 in advance.
  • an indirect wave may be used instead of or in addition to the direct wave.
  • the number of reflection points obtained by transmitting the search wave each time can be increased as compared with the case where only the direct wave is used. As a result, the number of reflection points included in each group can be increased.
  • Each group includes a plurality of reflection points, and the plurality of reflection points correspond to a plurality of reflected waves.
  • the feature amount extraction unit 12 acquires information indicating a distance value corresponding to each of the plurality of reflection points from the obstacle detection unit 11. These distance values are calculated by the distance value calculation unit 23. Alternatively, the feature amount extraction unit 12 acquires information indicating the coordinate values of each of the plurality of reflection points from the obstacle detection unit 11. These coordinate values are calculated by the reflection point position calculation unit 24.
  • the feature value extraction unit 12 extracts a feature value of the plurality of reflected waves using the acquired information. Details of the feature amount will be described later.
  • the obstacle determining unit 13 determines, for each group, a value indicating the magnitude of the feature amount extracted by the feature amount extracting unit 12 (hereinafter referred to as a “first parameter value”. For example, an average value of these feature amounts is used. Is calculated). In addition, the obstacle determining unit 13 determines, for each group, a value indicating the magnitude of the variance of the feature amount extracted by the feature amount extracting unit 12 (hereinafter, referred to as a “second parameter value”. Is the variance of the amount.) The obstacle determining unit 13 determines the type of the obstacle corresponding to each group using the calculated first parameter value and the calculated second parameter value. More specifically, the obstacle determining unit 13 determines whether the obstacle corresponding to each group is a road surface obstacle, a road obstacle, or a running obstacle.
  • the road surface obstacle, the road obstacle, and the traveling obstacle have different heights from each other. Therefore, it is determined whether the obstacle corresponding to each group is a road surface obstacle, a road obstacle, or a running obstacle. It is a judgment as to which height it has. That is, the obstacle determining unit 13 determines the height of the obstacle corresponding to each group by determining the type of the obstacle corresponding to each group. The details of the method of determining the type of the obstacle by the obstacle determination unit 13, that is, the method of determining the height of the obstacle will be described later.
  • the obstacle detection unit 11, the feature amount extraction unit 12, and the obstacle discrimination unit 13 constitute a main part of the obstacle detection device 100.
  • the obstacle detection device 100 is constituted by a computer, and the computer has a processor 31 and a memory 32.
  • the memory 32 stores a program for causing the computer to function as the obstacle detection unit 11, the feature amount extraction unit 12, and the obstacle determination unit 13.
  • the functions of the obstacle detection unit 11, the feature amount extraction unit 12, and the obstacle determination unit 13 are realized by the processor 31 reading and executing the program stored in the memory 32.
  • the obstacle detection device 100 may be configured by a processing circuit 33.
  • the functions of the obstacle detection unit 11, the feature amount extraction unit 12, and the obstacle determination unit 13 may be realized by the processing circuit 33.
  • the obstacle detection device 100 may include a processor 31, a memory 32, and a processing circuit 33 (not shown).
  • some of the functions of the obstacle detection unit 11, the feature amount extraction unit 12, and the obstacle determination unit 13 are realized by the processor 31 and the memory 32, and the remaining functions are realized by the processing circuit 33. It may be something.
  • the processor 31 uses, for example, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), a microprocessor, a microcontroller, or a DSP (Digital Signal Processor).
  • a CPU Central Processing Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • microprocessor a microcontroller
  • DSP Digital Signal Processor
  • the memory 32 uses a semiconductor memory or a magnetic disk, for example. More specifically, the memory 32 includes a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an EPROM (Erasable Programmable Read Memory Only), and an EEPROM (Electrical Memory). State @ Drive) or HDD (Hard @ Disk @ Drive) or the like.
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • flash memory an EPROM (Erasable Programmable Read Memory Only)
  • EEPROM Electrical Memory
  • State @ Drive or HDD (Hard @ Disk @ Drive) or the like.
  • the processing circuit 33 includes, for example, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a PLD (Programmable Logic Device), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), and a SoC (Sig-Lig- Is used.
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • PLD Programmable Logic Device
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • SoC SoC
  • step ST1 the obstacle detecting unit 11 detects an obstacle around the vehicle 1 by causing the distance measuring sensor 2 to transmit a search wave. More specifically, the obstacle detection unit 11 determines the position of the obstacle with respect to the vehicle 1 by measuring the distance between the vehicle 1 and the obstacle.
  • step ST1 one or more groups corresponding to one or more obstacles in principle one-to-one are set.
  • Each group includes a plurality of reflection points, and the plurality of reflection points correspond to a plurality of reflected waves.
  • step ST2 the feature amount extraction unit 12 outputs the information indicating the distance value corresponding to each of the plurality of reflection points or the information indicating the coordinate values of each of the plurality of reflection points to the obstacle detection unit. 11
  • the feature amount extraction unit 12 extracts feature amounts related to the plurality of reflected waves using the acquired information. Details of the feature amount will be described later.
  • the obstacle determining unit 13 calculates a first parameter value and a second parameter value using the feature amount extracted by the feature amount extracting unit 12.
  • the obstacle determining unit 13 determines the type of the obstacle corresponding to each group by using the calculated first parameter value and the second parameter value, thereby obtaining the height of the obstacle corresponding to each group.
  • Judge. The details of the method of determining the type of the obstacle by the obstacle determination unit 13, that is, the method of determining the height of the obstacle will be described later.
  • FIG. 5A shows an example of the propagation path of the reflected wave RW due to a traveling obstacle (more specifically, a wall).
  • FIG. 5B shows an example of the waveform of the transmission signal TS.
  • FIG. 5C shows an example of the waveform of the reception signal RS corresponding to the reflected wave RW due to the traveling obstacle.
  • FIG. 5D illustrates another example of the waveform of the reception signal RS corresponding to the reflected wave RW due to the traveling obstacle.
  • FIG. 6A shows an example of a propagation path of the reflected wave RW due to an obstacle on the road (more specifically, a curb) or an obstacle on the road (more specifically, a step).
  • FIG. 6B shows an example of the waveform of the transmission signal TS.
  • FIG. 6C shows an example of the waveform of the reception signal RS corresponding to the reflected wave RW due to the obstacle on the road.
  • FIG. 6D shows another example of the waveform of the received signal RS corresponding to the reflected wave RW due to the obstacle on the road.
  • FIG. 6E shows an example of the waveform of the reception signal RS corresponding to the reflected wave RW due to the road surface obstacle.
  • FIG. 6F shows another example of the waveform of the received signal RS corresponding to the reflected wave RW due to the road surface obstacle.
  • the transmission signal output unit 21 outputs the transmission signal TS to the distance measurement sensor 2 so that the distance measurement sensor 2 transmits the search wave SW.
  • the search wave SW propagates in the air while gradually spreading, the propagation path (so-called “path”) from the transmission of the search wave SW by the distance measuring sensor 2 to the reception of the reflected wave RW by the distance measurement sensor 2.
  • path there are a plurality. For example, there is a path that is reflected once by the obstacle O and returns to the distance measurement sensor 2. There is also a path that is reflected once by the road R and then reflected once by the obstacle O and returns to the distance measurement sensor 2. These paths include paths having different path lengths.
  • the reflected wave RW becomes a composite wave RW due to interference of a plurality of waves rw corresponding to these paths.
  • the reception signal RS is a composite signal of a plurality of signals rs corresponding to the plurality of waves rw, that is, a reception signal RS.
  • the path changes according to the uneven shape of the road R, the unevenness of the surface of the vehicle 1 that reflects the vibration of the vehicle 1 and the search wave SW on the obstacle O (hereinafter referred to as “reflective surface”), etc.
  • the waveform changes, and the waveform of the received signal RS also changes.
  • the waveforms of the plurality of reflected waves RW have variations, and the plurality of reflected waves RW Also has a variation in the waveform of the received signal RS corresponding to.
  • the area of the reflection surface is larger than when the obstacle O is a road obstacle or a road surface obstacle (see FIG. 6A).
  • the reception strength of the reflected wave RW (that is, the strength of the reception signal RS) increases.
  • the variation in the waveform of the reflected wave RW increases, and the variation in the waveform of the reception signal RS also increases.
  • the area of the reflecting surface portion is smaller than when the obstacle O is an obstacle on the road (see FIGS. 6E and 6F). Since it is large, the reception strength of the reflected wave RW (that is, the strength of the reception signal RS) increases. In addition, since the total number of paths increases and the difference in path length between paths also increases, the variation in the waveform of the reflected wave RW increases, and the variation in the waveform of the reception signal RS also increases.
  • the method of calculating the distance value by the distance value calculation unit 23 is as follows. That is, the distance value calculation unit 23 first detects the transmission timing of the search wave SW by the distance measurement sensor 2, then detects the reception timing of the reflected wave RW by the distance measurement sensor 2, and then detects the detected transmission The propagation time of the search wave SW and the reflected wave RW is calculated using the timing and the reception timing, and then the distance value by TOF is calculated using the calculated propagation time.
  • the reception timing of the reflected wave RW is detected, for example, when the intensity of the reception signal RS exceeds a predetermined threshold Th (see FIG. 8), that is, based on the intensity of the reception signal RS.
  • a predetermined threshold Th see FIG. 8
  • the variation in the distance value calculated by the distance value calculating unit 23 becomes larger than when the obstacle O is a road obstacle or a road surface obstacle.
  • the dispersion of the coordinate values calculated by the reflection point position calculation unit 24 also increases.
  • the variation in the distance value calculated by the distance value calculation unit 23 becomes larger than when the obstacle O is an obstacle on the road, and the reflection point position is changed.
  • the dispersion of the coordinate values calculated by the calculation unit 24 also increases.
  • the extracted feature value is extracted.
  • the dispersion amount of the feature amount has a correlation with the height of the obstacle O. For this reason, it is possible to determine the height of the obstacle O based on the amount of dispersion, such as determining that the height of the obstacle O is higher when the amount of dispersion is larger than when the amount of dispersion is smaller.
  • the determination of the height of the obstacle O by the obstacle determination unit 13 is based on this principle.
  • the feature amount extraction unit 12 determines, based on the distance values corresponding to the plurality of reflected waves RW, the plurality of reflected waves RW corresponding to the plurality of reflection points included in each group.
  • the quantity is extracted as a feature quantity. More specifically, the feature amount extraction unit 12 determines the difference value of the distance value corresponding to each two reflection points (for example, each two reflection points adjacent to each other) among the plurality of reflection points. Extract as quantity. Alternatively, the feature quantity extraction unit 12 calculates a difference value between the coordinate values of two reflection points (for example, two reflection points adjacent to each other) of the plurality of reflection points, that is, a coordinate value based on a two-circle intersection. Is extracted as a feature value.
  • These feature amounts are extracted from information indicating the distance value calculated by the distance value calculation unit 23 or information indicating the coordinate values calculated by the reflection point position calculation unit 24. Further, similar feature values can be obtained by using a difference value between the previous measurement value and the current measurement value of each distance measurement value.
  • the first parameter value and the second parameter value enable clustering according to the height of the obstacle O, that is, clustering according to the type of the obstacle O.
  • FIG. 7 shows an example of the range A1 including the first parameter value and the second parameter value when the obstacle O is a road surface obstacle, and the first parameter value and the second parameter value when the obstacle O is a road obstacle.
  • An example of a range A2 including a parameter value and an example of a range A3 including a first parameter value and a second parameter value when the obstacle O is a traveling obstacle are shown.
  • a dividing line PL1 between the ranges A1 and A2 corresponds to a determination threshold Th1 for determining whether the obstacle O is a road surface obstacle.
  • the dividing line PL2 between the ranges A2 and A3 corresponds to a threshold value Th2 for determining whether or not the obstacle O is a traveling obstacle.
  • Each circle in FIG. 7A is an actual measurement value of the first parameter value and the second parameter value before the manufacture of the obstacle detection device 100, and is an example of the actual measurement value when the obstacle O is a road surface obstacle. Yes, it is.
  • Each square mark in FIG. 7A is an actual measurement value of the first parameter value and the second parameter value before manufacturing the obstacle detection device 100, and is an example of the actual measurement value when the obstacle O is an on-road obstacle. Yes, it is.
  • Each triangle mark in FIG. 7A is an actual measurement value of the first parameter value and the second parameter value before manufacturing the obstacle detection device 100, and is an example of the actual measurement value when the obstacle O is a traveling obstacle. Yes, it is.
  • the information indicating the ranges A1 to A3 set by the clustering of these actually measured values more specifically, the information indicating the discrimination thresholds Th1 and Th2 is stored in the obstacle discrimination unit 13 in advance.
  • a machine learning technique such as linear discrimination or pattern recognition is used.
  • the obstacle determining unit 13 compares the first parameter value and the second parameter value calculated after the manufacture of the vehicle 1 (more specifically, after shipment) with the determination thresholds Th1 and Th2, thereby obtaining the first parameter. It identifies which of the ranges A1 to A3 the value and the second parameter value fall within. Thereby, it is determined whether the obstacle O around the vehicle 1 is a road surface obstacle, a road obstacle, or a traveling obstacle.
  • the crosses in FIG. 7B correspond to examples of the first parameter value and the second parameter value calculated after the shipment of the vehicle 1. In this case, since the first parameter value and the second parameter value are included in the range A3, the obstacle O is determined to be a traveling obstacle.
  • the distance value calculation unit 23 first detects the transmission timing of the search wave SW by the distance measurement sensor 2, then detects the reception timing of the reflected wave RW by the distance measurement sensor 2, and then detects the detected timing.
  • the propagation time of the search wave SW and the reflected wave RW is calculated using the transmission timing and the reception timing thus obtained.
  • the reception timing of the reflected wave RW is detected based on the intensity of the received signal RS (that is, the received intensity of the reflected wave RW).
  • FIG. 8 shows an example of a waveform of the transmission signal TS corresponding to the search wave SW and an example of a waveform of the reception signal RS corresponding to the reflection wave RW.
  • the distance value calculation unit 23 detects the rising timing of the transmission signal TS as the transmission timing of the search wave SW. Further, the distance value calculation unit 23 detects a timing at which the reception signal RS exceeds the threshold Th as a reception timing of the reflected wave RW.
  • the threshold Th is a threshold used for determining whether or not the reflected wave RW has been received.
  • T1 indicates an example of the propagation time calculated by the distance value calculation unit 23 in this case.
  • the distance value calculation unit 23 detects the rising timing of the transmission signal TS as the transmission timing of the search wave SW. Further, the distance value calculation unit 23 detects the timing at which the reception signal RS has reached the peak value PV as the reception timing of the reflected wave RW.
  • T2 indicates an example of the propagation time calculated by the distance value calculation unit 23 in this case.
  • the distance value calculation unit 23 detects the rising timing of the transmission signal TS as the transmission timing of the search wave SW. Further, the distance value calculation unit 23 detects a timing corresponding to a central portion of a portion of the reception signal RS on the time axis that exceeds the threshold Th as a reception timing of the reflected wave RW.
  • T3 indicates an example of the propagation time calculated by the distance value calculation unit 23 in this case.
  • the distance value calculation unit 23 detects the rising timing of the transmission signal TS as the transmission timing of the search wave SW. Further, the distance value calculation unit 23 detects a timing at which the reception signal RS falls below the threshold Th as a reception timing of the reflected wave RW.
  • T4 indicates an example of the propagation time calculated by the distance value calculation unit 23 in this case.
  • the distance value calculation unit 23 may shape the reception signal RS into a pulse shape based on the threshold value Th, and calculate the propagation times T1 and T4 using the shaped pulse signal RS '. That is, the distance value calculating section 23 may detect the rising timing or the falling timing of the pulse signal RS 'as the reception timing of the reflected wave RW.
  • FIG. 9 shows an example of the waveform of the pulse signal RS 'and an example of the propagation times T1 and T4.
  • the vehicle position calculating unit 26 may calculate the vehicle position by satellite navigation instead of or in addition to autonomous navigation.
  • the obstacle detection device 100 may acquire a GNSS signal from a GNSS (Global Navigation Satellite Network) receiver provided in the vehicle 1.
  • GNSS Global Navigation Satellite Network
  • the second parameter value may be any value that indicates the magnitude of the variance of the feature value, and is not limited to the variance value of the feature value.
  • the second parameter value may be a difference value between the maximum value and the minimum value of the feature value, a difference value between the maximum value and the average value of the feature value, or the average value and the minimum value of the feature value. It may be a value difference value.
  • the obstacle determining unit 13 may determine whether an obstacle corresponding to each group is a traveling obstacle. That is, when it is determined that the obstacle is not a traveling obstacle, the obstacle determination unit 13 may not determine whether the obstacle is a road surface obstacle or a road obstacle.
  • the obstacle determination unit 13 may store information indicating the determination threshold Th2, but may not store information indicating the determination threshold Th1.
  • the distance measuring sensor 2 may be configured by one distance measuring sensor 21 instead of the N distance measuring sensors 2 1 to 2 N.
  • the plurality of reflection points included in each group may be the one corresponding to the direct wave which is sent multiple times received by one of the distance measuring sensor 2 1.
  • the obstacle detection device 100 uses the feature amount relating to a plurality of reflected waves when the distance measurement sensor 2 provided in the vehicle 1 receives the plurality of reflected waves due to the obstacle.
  • An obstacle determining unit 13 that determines whether at least the obstacle is a traveling obstacle based on the result of clustering of the first parameter value indicating the degree of dispersion and the second parameter value indicating the magnitude of the variance.
  • the feature amount is an amount based on a plurality of distance values corresponding to a plurality of reflected waves.
  • the type of the obstacle can be accurately determined, and the height of the obstacle can be accurately determined. Further, it is possible to determine the height of an obstacle located far from the vehicle 1 (more specifically, at a distance of 5 meters or more).
  • the feature value is a value obtained by using a difference value between the coordinate values of the two circle intersections by the plurality of distance measurement sensors 2 or a difference value between the distance values by the plurality of distance measurement sensors 2. This makes it unnecessary to correct for a change in the reflectance of the search wave due to an obstacle. Further, it is not necessary to correct the change in the outside temperature. Further, it is not necessary to correct the attenuation amount according to the propagation distance of the search wave.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating a main part of the driving support device according to the second embodiment.
  • a driving support device 200a according to the second embodiment will be described.
  • the same reference numerals are given to the same blocks as the blocks shown in FIG. 1, and the description will be omitted.
  • the distance measuring sensor 2 is composed of four distance measuring sensors 2 1 to 2 4.
  • Four distance measuring sensors 2 1 to 2 4 the front end of the vehicle 1 is provided on (more specifically, the front bumper unit), and are directed to the front of the vehicle 1.
  • the distance measurement sensor 2 does not need to be directed only to the front of the vehicle 1. It can be installed arbitrarily in the direction in which obstacle detection is desired. Since the same applies hereinafter, the details will not be described individually.
  • the obstacle detection unit 11 detects an obstacle in front of the vehicle 1 by causing the distance measurement sensor 2 to transmit a search wave at least once when the vehicle 1 is moving forward.
  • the internal configuration of the obstacle detection unit 11 is the same as that described in Embodiment 1 with reference to FIG.
  • the facing determination unit 14 determines whether or not the distance measuring sensor 2 faces the obstacle. Details of the determination method by the facing determination unit 14 will be described later.
  • the obstacle determining unit 13 calculates the first parameter value and the second parameter value using the feature amount in a state in which the distance measurement sensor 2 faces the obstacle (hereinafter, referred to as “facing state”). Has become. More specifically, when the number of accumulated data indicating the feature amount in the directly facing state exceeds a predetermined number, the obstacle determination unit 13 uses the feature amount indicated by these data to determine the first parameter value and the second parameter value. The parameter value is calculated. The obstacle determining unit 13 determines the type of the obstacle using the calculated first parameter value and the calculated second parameter value. That is, the obstacle determining unit 13 determines the type of the obstacle using the feature amount in the directly facing state.
  • the driving support control unit 15a controls the vehicle according to the determination result of the position of the obstacle by the obstacle detection unit 11 and the determination result of the type of the obstacle by the obstacle determination unit 13 (that is, the determination result of the height of the obstacle). This is to execute control for avoiding a collision between the vehicle 1 and an obstacle.
  • the support control unit 15a executes control to stop the vehicle 1 by operating the brake of the vehicle 1.
  • the driving support control unit 15a cancels the execution of the control.
  • the driving support control unit 15a executes the control, and determines that the obstacle is a road obstacle. When it is determined, the driving support control unit 15a may cancel the execution of the control.
  • the driving support control unit 15a may vary the stop position of the vehicle 1 depending on whether the obstacle in front of the vehicle 1 is a traveling obstacle or a road obstacle. More specifically, the driving support control unit 15a stops the vehicle 1 at a position on the near side when the obstacle is a traveling obstacle compared to when the obstacle is a road obstacle. It may be. That is, when the obstacle is a road obstacle, the driving support control unit 15a positions the front bumper of the vehicle 1 above the obstacle and causes the front tire of the vehicle 1 to substantially contact the obstacle. The vehicle 1 may be stopped at the position.
  • driving support control the control in accordance with the determination result of the position of the obstacle by the obstacle detection unit 11 and the determination result of the type of the obstacle by the obstacle determination unit 13 (that is, the determination result of the height of the obstacle) is referred to as “driving support control”.
  • the obstacle detection unit 11, the feature amount extraction unit 12, the obstacle determination unit 13, and the facing determination unit 14 constitute a main part of the obstacle detection device 100a.
  • the obstacle detection device 100a and the driving support control unit 15a constitute a main part of the driving support device 200a.
  • each function of the obstacle detection unit 11, the feature amount extraction unit 12, the obstacle determination unit 13, the facing determination unit 14, and the driving support control unit 15a is realized by the processor 31 and the memory 32. Or may be realized by the processing circuit 33.
  • step ST11 the obstacle detection unit 11 determines whether the vehicle 1 is moving forward using a signal indicating the traveling speed of the vehicle 1, a signal indicating the shift position of the vehicle 1, and the like. These signals are appropriately obtained from a computer network in the vehicle 1.
  • step ST11 If the vehicle 1 is moving forward (“YES” in step ST11), the obstacle detection unit 11 causes the distance measurement sensor 2 to transmit the search wave at least once in step ST12, so that the obstacle detection unit 11 is in front of the vehicle 1. Detect obstacles.
  • the distance measurement sensor 2 When the distance measurement sensor 2 is installed toward the rear of the vehicle 1, it can be determined that the vehicle 1 is retreating in step ST11.
  • step ST11 can be regarded as the vehicle 1 being forward or backward.
  • step ST12 one or more groups corresponding to one or more obstacles in principle one-to-one are set.
  • Each group includes a plurality of reflection points, and the plurality of reflection points correspond to a plurality of reflected waves.
  • the feature amount extraction unit 12 outputs the information indicating the distance value corresponding to each of the plurality of reflection points or the information indicating the coordinate values of each of the plurality of reflection points to the obstacle detection unit.
  • the feature amount extraction unit 12 extracts feature amounts related to the plurality of reflected waves using the acquired information.
  • the feature amount extraction unit 12 outputs data indicating the extracted feature amount to the obstacle determination unit 13.
  • step ST14 the facing determination unit 14 determines whether or not the distance measuring sensor 2 faces the obstacle. Details of the determination method by the facing determination unit 14 will be described later.
  • step ST15 the obstacle determination unit 13 determines whether the number of accumulated data indicating the feature amount in the directly facing state has exceeded a predetermined number.
  • the process of the driving support device 200a returns to step ST12, and the search wave is transmitted again.
  • the process of the driving support device 200a proceeds to step ST16.
  • step ST16 the obstacle determining unit 13 calculates a first parameter value and a second parameter value using the feature amount in the directly facing state.
  • the obstacle determining unit 13 determines the type of the obstacle corresponding to each group by using the calculated first parameter value and the second parameter value, thereby obtaining the height of the obstacle corresponding to each group.
  • step ST17 the driving support control unit 15a determines the position of the obstacle by the obstacle detection unit 11 and the determination result of the type of the obstacle by the obstacle determination unit 13 (that is, the determination of the height of the obstacle). According to the result, the control for avoiding the collision between the vehicle 1 and the obstacle is executed. That is, the driving support control unit 15a executes the driving support control.
  • FIG. 12 and FIG. 13 show examples of the installation positions of the four distance measurement sensors 2 1 to 24 in the vehicle 1. 12 and as shown in FIG. 13, 2, which are arranged more inside the four distance measuring sensors 2 1 to 2 measuring sensor 2 1 two more are located outside of the four, 2 4 number of the distance measuring sensor 2 2, and 2 3, the installation position with respect to the vertical direction of the vehicle 1 (that is, the height direction) may be different from each other.
  • FIG. 12 shows propagation paths PP 1 to PP of direct waves transmitted and received by the four distance measurement sensors 2 1 to 24 when the obstacle O is a traveling obstacle (more specifically, a wall). 4, an example of reflection points RP 1 to RP 4 corresponding to these direct waves, and an example of a group G corresponding to the obstacle O are shown.
  • FIG. 13 shows transmission / reception by the four distance measuring sensors 2 1 to 24 when the obstacle O is a road obstacle (more specifically, a curb) or a road surface obstacle (more specifically, a step).
  • 3 shows examples of direct wave propagation paths PP 1 to PP 4 , examples of reflection points RP 1 to RP 4 corresponding to these direct waves, and an example of a group G corresponding to an obstacle O.
  • These distances D 1 and D 4 correspond to the distance values calculated by the distance value calculation unit 23 or the coordinate values (more specifically, the X coordinate values) calculated by the reflection point position calculation unit 24.
  • the facing-facing determining unit 14 calculates the facing angle ⁇ of the obstacle O with respect to the distance measuring sensor 2 by the following equation (1).
  • FIG. 14 shows an example of the sensor pitch SP, the distances D 1 and D 4, and the directly-facing angle ⁇ .
  • the facing determining unit 14 determines that the distance measurement sensor 2 faces the obstacle O.
  • the facing angle ⁇ is larger than the predetermined angle ⁇ th, the facing determining unit 14 determines that the distance measurement sensor 2 is not directly facing the obstacle O.
  • the calculation of the confronting angle theta it is preferred to use a distance measuring sensor 2 1, 2 4, which is spaced apart from one another via the other of the distance measuring sensor 2 2, 2 3.
  • a distance measuring sensor 2 1, 2 4 which is spaced apart from one another via the other of the distance measuring sensor 2 2, 2 3.
  • the facing determination unit 14 may calculate the average value of the facing angles ⁇ in a predetermined section. When the calculated average value is equal to or smaller than the predetermined angle ⁇ th, the facing determination unit 14 may determine that the distance measurement sensor 2 faces the obstacle O. Thus, the robustness of the discrimination by the facing discrimination unit 14 can be improved.
  • the predetermined section may be a time section or a distance section. That is, this average value may be an average value of the facing angle ⁇ calculated while the vehicle 1 moves for a predetermined time, or the average value of the facing angle ⁇ calculated while the vehicle 1 moves for a predetermined distance. The average value may be used.
  • FIG. 15A shows an example of the traveling route TR when the vehicle 1 approaches the obstacle O while moving forward or backward.
  • FIG. 15B shows an example of a temporal change of the facing angle ⁇ at this time.
  • FIG. 15C shows an example of data indicating the feature amount at this time. That is, each circle in FIG. 15C corresponds to data indicating a feature amount.
  • the facing angle ⁇ gradually decreases as shown in FIG. 15B.
  • the facing angle ⁇ becomes equal to or smaller than the predetermined angle ⁇ th, and at time t3, the number of accumulated data indicating the feature amount in the facing state exceeds the predetermined number.
  • the obstacle determination unit 13 calculates the first parameter value and the second parameter value using the feature amount in the time section ⁇ t2 from time t2 to t3.
  • the obstacle determining unit 13 determines the type of the obstacle using the feature amount in the directly facing state, and also determines whether the distance measuring sensor 2 is not directly facing the obstacle O (hereinafter referred to as “non-facing”).
  • the type of the obstacle may be determined using the feature amount in “state”). That is, the obstacle determination unit 13 calculates the first parameter value and the second parameter value using the feature amount in the time section ⁇ t2 between the times t2 and t3, and also calculates the feature in the time section ⁇ t1 between the times t1 and t2.
  • the first parameter value and the second parameter value may be calculated using the amounts.
  • the obstacle determination unit 13 may notify the driving support control unit 15a that the reliability of the determination result is low. good.
  • the driving support control unit 15a may vary the content of the driving support control according to the degree of reliability notified by the obstacle determination unit 13.
  • the obstacle detection device 100a may not include the facing determination unit 14.
  • the obstacle determination unit 13 calculates the first parameter value and the second parameter value using the feature amount in a predetermined section (hereinafter, referred to as a “detection section”) ⁇ . More specifically, when data indicating the feature amount in the detection section ⁇ is accumulated, the obstacle determining unit 13 calculates a first parameter value and a second parameter value using the feature amount indicated by the data. .
  • FIG. 17 shows a flowchart in this case.
  • the obstacle determination unit 13 determines whether or not data indicating the feature amount in the detection section ⁇ has been accumulated.
  • the process of the driving support device 200a returns to step ST12, and the search wave is transmitted again.
  • the process of the driving support device 200a proceeds to step ST16.
  • the obstacle determining unit 13 calculates a first parameter value and a second parameter value using the feature amounts indicated by these data.
  • step ST18 A specific example of the determination method in step ST18 is as follows.
  • the obstacle determining unit 13 acquires from the obstacle detecting unit 11 information indicating the distance value calculated by the distance value calculating unit 23 or information indicating the coordinate value calculated by the reflection point position calculating unit 24.
  • the obstacle determining unit 13 calculates the amount of change in the distance between the vehicle 1 and the obstacle using the acquired information.
  • the obstacle determining unit 13 determines whether or not the vehicle 1 has traveled in the detection section ⁇ based on the calculated change amount, so that the data indicating the feature amount in the detection section ⁇ has been accumulated. It is determined whether or not.
  • the connection lines between the obstacle detection unit 11 and the obstacle determination unit 13 are not shown.
  • the obstacle determining unit 13 acquires information indicating the own vehicle position calculated by the own vehicle position calculating unit 26 from the obstacle detecting unit 11.
  • the obstacle determining unit 13 calculates the moving amount of the vehicle 1 using the obtained information.
  • the obstacle determination unit 13 determines whether or not the vehicle 1 has traveled in the detection section ⁇ based on the calculated movement amount, so that data indicating the feature amount in the detection section ⁇ has been accumulated. It is determined whether or not.
  • the connection lines between the obstacle detection unit 11 and the obstacle determination unit 13 are not shown.
  • the obstacle determining unit 13 calculates the accumulation time of the data indicating the feature amount.
  • the threshold value corresponding to the predicted value of the accumulation time of the data indicating the feature amount in the detection section ⁇ is stored in the obstacle determining unit 13 in advance.
  • the obstacle determination unit 13 compares the calculated accumulation time with the previously stored threshold to determine whether or not the data indicating the feature amount in the detection section ⁇ has been accumulated.
  • the obstacle determining unit 13 calculates the number of stored data indicating the feature amount.
  • the threshold value corresponding to the predicted value of the number of accumulated data indicating the feature amount in the detection section ⁇ is stored in the obstacle determining unit 13 in advance.
  • the obstacle determination unit 13 determines whether or not the data indicating the feature amount in the detection section ⁇ has been stored by comparing the calculated storage number with the threshold value stored in advance.
  • the obstacle determining unit 13 determines whether or not the data indicating the feature amount in the detection section ⁇ has been accumulated by each of two or more of the above four methods. .
  • the obstacle determining unit 13 calculates the logical product of the determination results obtained by these methods. That is, the obstacle determination unit 13 determines the determination result when the determination result indicating that the data indicating the feature amount in the detection section ⁇ has been accumulated by all of these methods.
  • the detection section ⁇ may be updated at any time in accordance with the movement of the vehicle 1.
  • the obstacle determination unit 13 may determine the type of the obstacle using the data indicating the feature amount in the latest detection section ⁇ in which the vehicle 1 has traveled.
  • the obstacle determination unit 13 determines the type of the obstacle using the feature amount indicated by the data, and then determines the type of the obstacle.
  • the type of the obstacle is determined using the feature amount indicated by the data, and finally, the data indicating the feature amount in the n-th detection section ⁇ n is obtained.
  • the type of the obstacle may be determined using the feature amount indicated by the data.
  • the detection sections ⁇ 1 to ⁇ n may gradually increase as the vehicle 1 moves forward.
  • each of the detection sections ⁇ 1 to ⁇ n may have a certain size.
  • the obstacle determination unit 13 calculates a first parameter value and a second parameter value using a feature amount in a predetermined detection section ⁇ . It may be something to do. That is, when the number of accumulated data indicating the feature amount in the facing state exceeds the predetermined number and the data indicating the feature amount in the detection section ⁇ has been accumulated, the obstacle determination unit 13 May be used to calculate the first parameter value and the second parameter value using the characteristic amount indicated by.
  • FIG. 19 shows a flowchart in this case. If the number of accumulated data indicating the feature amount in the facing state exceeds a predetermined number (“YES” in step ST15), in step ST18, the obstacle determination unit 13 determines that the data indicating the feature amount in the detection section ⁇ It is determined whether or not the data has been stored. When the data indicating the feature amount in the detection section ⁇ has not been accumulated (“NO” in step ST18), the process of the driving support device 200a returns to step ST12, and the search wave is transmitted again. On the other hand, when the data indicating the feature amount in the detection section ⁇ has been accumulated (“YES” in step ST18), the process of the driving support device 200a proceeds to step ST16. In step ST16, the obstacle determining unit 13 calculates a first parameter value and a second parameter value using the feature amounts indicated by these data.
  • FIG. 20 and FIG. 21 show other examples of the installation positions of the four distance measurement sensors 2 1 to 24 in the vehicle 1.
  • the installation position may be those equivalent to each other with respect to the vertical direction of the vehicle 1 (i.e. a height direction).
  • FIG. 20 is transmitting, the obstacle O is traveling obstacle when it is (more specifically on the wall), the distance measurement sensor 2 1 propagation of the direct wave to be transmitted and received by the path PP 11, the distance measuring sensor 2 1 has been measuring sensor 2 of the indirect waves received by two propagation paths PP 21, the propagation path of the indirect waves received by the distance measurement sensor 2 3 is transmitted by the measuring sensor 2 1 PP 31 and distance measuring sensor 2 1 shows an example of a propagation path PP 41 of the indirect waves received by the distance measurement sensor 2 4 is transmitted by.
  • FIG. 20 shows an example of reflection points RP 11 , RP 21 , RP 31 , RP 41 corresponding to these direct waves and indirect waves, and an example of a group G corresponding to the obstacle O.
  • FIG. 21 (more specifically, a curb) obstacle O is road obstacle or road obstacle when it is (more specifically, the step), the direct wave transmitted and received by the distance measurement sensor 2 1 propagation path PP 11, the distance measurement sensor 2 1 indirect wave propagation paths PP 21 which is received by the distance measurement sensor 2 2 is transmitted by the propagation path PP 33 and ranging of the direct wave transmitted and received by the distance measurement sensor 2 3 sensor 2 3 is transmitted by shows an example of a propagation path PP 43 of the indirect waves received by the distance measuring sensor 2 4.
  • FIG. 21 shows an example of reflection points RP 11 , RP 21 , RP 33 , RP 43 corresponding to these direct waves and indirect waves, and an example of a group G corresponding to the obstacle O.
  • the distance value calculation unit 23 calculates the distance value and the reflection point position calculation unit 24 calculates the coordinate value using the indirect wave instead of or in addition to the direct wave. It may be something.
  • the indirect wave in addition to the direct wave, the number of reflection points obtained by transmitting the search wave each time can be increased as compared with the case where only the direct wave is used. As a result, the number of reflection points included in each group can be increased. Therefore, the accuracy of the obstacle position determination by the obstacle detection unit 11 can be improved, and the accuracy of the obstacle type determination (ie, the accuracy of the obstacle height determination) by the obstacle determination unit 13 can be improved. ) Can be improved.
  • the reflection point position calculation unit 24 calculates the coordinate value of the reflection point in the XY coordinate system by executing the two-circle intersection processing on the XY plane.
  • the reflection point position calculation unit 24 may calculate the coordinate value of the reflection point in the ZX coordinate system by executing the two-circle intersection processing on the ZX plane.
  • the feature value extraction unit 12 may use the difference value of the coordinate values of the reflection points in the ZX coordinate system as the feature value instead of or in addition to the difference value of the coordinate values of the reflection points in the XY coordinate system.
  • the Z axis is an axis corresponding to the vertical direction of the vehicle 1
  • the ZX coordinate system is a coordinate system in meters by the Z axis and the X axis
  • the ZX plane is a virtual plane along the Z axis and the X axis. It is.
  • Reflection point position calculation unit 24 has a center corresponding to the installation position of the distance measuring sensor 2 3, and an arc A 3 having a radius corresponding to the distance value D 3, the installation position of the distance measuring sensor 2 4 It has a corresponding center, and obtains the intersection of the arc a 4 having a radius corresponding to the distance value D 4.
  • the reflection point position calculation unit 24 calculates that the coordinate value of the intersection in the ZX coordinate system is the coordinate value of the reflection point RP.
  • a difference value in the x direction of the x direction and the z direction shown in FIG. 22, that is, a distance difference value is used.
  • the driving support control by the driving support control unit 15a may be a control for avoiding a collision between the vehicle 1 and an obstacle, and is not limited to a control for operating the brake of the vehicle 1.
  • the driving support control by the driving support control unit 15a determines whether there is a possibility that the vehicle 1 will collide with an obstacle, and if it is determined that there is a possibility, the driver 1 of the vehicle 1 is notified of the possibility.
  • the control may be a warning.
  • the driver of the vehicle 1 may stop the vehicle 1 by operating the brake pedal of the vehicle 1 in response to the warning.
  • the installation positions of the four distance measurement sensors 2 1 to 24 in the vehicle 1 are not limited to the above example.
  • the four distance measuring sensors 2 1 to 2 more two distance measuring sensors are disposed outside 2 1, 2 4 two distance measuring sensors that are disposed more to the inside and 2 2 of the 4 , and 2 3, the installation position with respect to the longitudinal direction (i.e. the depth direction) of the vehicle 1 may be different from each other.
  • the reflection point position calculation unit 24 executes a two-circle intersection process on the ZX plane, it is preferable to change the installation position of the distance measuring sensor 2 in the height direction or the depth direction. This makes it possible to stably calculate the coordinate values of the reflection points in the ZX coordinate system.
  • Both ends measuring sensor 2 1 disposed in portions, 2 4 of the four distance measuring sensors 2 1 to 2 4 may be one which is directed obliquely forward of the vehicle 1.
  • the distance measurement sensor 2 1 may be those which are directed to the left oblique front of the vehicle 1
  • the distance measuring sensor 2 4 may be one which is directed to the right oblique front of the vehicle 1.
  • the distance measuring sensor 2 may be provided at a rear end portion (more specifically, a rear bumper portion) of the vehicle 1 and may be directed to the rear of the vehicle 1.
  • the obstacle detection unit 11 detects an obstacle behind the vehicle 1 by causing the distance measurement sensor 2 to transmit the search wave at least once when the vehicle 1 is moving backward. Is also good.
  • Both ends measuring sensor 2 1 disposed in portions, 2 4 of the four distance measuring sensors 2 1 to 2 4 may be one which is directed obliquely rearward of the vehicle 1.
  • the number of the distance measuring sensors 2 may be two or more, and is not limited to four. That is, the distance measuring sensor 2 may be one that is constituted by four instead of distance measuring sensor 2 1 ⁇ 2 4 N pieces of distance measuring sensors 2 1 ⁇ 2 N.
  • the obstacle detection device 100a can employ various modifications similar to those described in the first embodiment, that is, various modifications similar to the obstacle detection device 100.
  • the driving support device 200a includes the obstacle detection device 100a and the driving support control unit that performs the driving support control according to the result of the determination of the height of the obstacle by the obstacle determination unit 13. 15a.
  • the obstacle detection device 100a By using the obstacle detection device 100a, the accuracy of the driving support control can be improved.
  • ⁇ ⁇ Driving support control is control related to collision avoidance.
  • the obstacle detection device 100a it is possible to determine the height of an obstacle located far from the vehicle 1 (more specifically, 5 meters or more).
  • the necessity of executing the control for operating the brake of the vehicle 1 can be determined at an early stage, so that the time for braking can be secured and the occurrence of sudden braking can be suppressed.
  • an obstacle in front of or behind the vehicle 1 is a road surface obstacle, occurrence of a false alarm can be suppressed.
  • the design of the vehicle 1 can be improved, and the degree of freedom in design can be improved. Can be.
  • the obstacle detection device 100a includes a facing determination unit 14 that determines whether or not the distance measuring sensor 2 is directly facing an obstacle.
  • the type of the obstacle is determined using the feature amount in the facing state. Thereby, the accuracy of determining the type of the obstacle can be further improved.
  • the obstacle determining unit 13 calculates the second parameter value using the feature amount in the predetermined detection section ⁇ . Thereby, the reliability of the determination using the second parameter value can be improved.
  • FIG. 23 is a block diagram showing a main part of the driving support device according to the third embodiment. Referring to FIG. 23, a driving support device 200b according to the third embodiment will be described. In FIG. 23, the same blocks as those shown in FIG.
  • the distance measuring sensor 2 is constituted by a single distance measuring sensor 2 1.
  • One measuring sensor 2 1 is provided on the left side surface portion of the vehicle 1, and is directed to the left side of the vehicle 1.
  • the obstacle detection unit 11 When the vehicle 1 is traveling at a speed equal to or less than a predetermined speed (for example, 30 kilometers per hour), the obstacle detection unit 11 causes the distance measurement sensor 2 to transmit a search wave a plurality of times at predetermined time intervals. It detects an obstacle on the left side of the vehicle 1.
  • a predetermined speed for example, 30 kilometers per hour
  • the internal configuration of the obstacle detection unit 11 is the same as that described in Embodiment 1 with reference to FIG.
  • the driving support control unit 15b performs a so-called “obstruction” according to the result of the determination of the position of the obstacle by the obstacle detection unit 11 and the result of the classification of the obstacle by the obstacle determination unit 13 (that is, the result of the determination of the height of the obstacle).
  • the control for realizing "automatic parking” is executed.
  • the driving support control unit 15b determines whether or not the vehicle 1 can be parked in a space between two adjacent traveling obstacles (more specifically, a parked vehicle). When it is determined that the vehicle 1 can be parked in the space, the driving support control unit 15b controls the accelerator, brake, steering, and the like of the vehicle 1 to guide the vehicle 1 to the space. At this time, the driving support control unit 15b sets the parking position of the vehicle 1 and the guidance route of the vehicle 1 according to the presence and type of the obstacle located on the back side of the two traveling obstacles. . Specific examples of the parking position and the guidance route will be described later.
  • the obstacle detection unit 11, the feature amount extraction unit 12, and the obstacle determination unit 13 constitute a main part of the obstacle detection device 100b.
  • the obstacle detection device 100b and the driving support control unit 15b constitute a main part of the driving support device 200b.
  • each function of the obstacle detection unit 11, the feature amount extraction unit 12, the obstacle determination unit 13, and the driving support control unit 15b may be realized by the processor 31 and the memory 32, or the processing circuit 33.
  • step ST21 the obstacle detection unit 11 determines whether the vehicle 1 is traveling at a speed equal to or lower than a predetermined speed, using a signal indicating the traveling speed of the vehicle 1, and the like. These signals are appropriately obtained from a computer network in the vehicle 1.
  • step ST22 the obstacle detection unit 11 transmits a plurality of search waves to the distance measurement sensor 2 at predetermined time intervals. By transmitting twice, an obstacle on the left side of the vehicle 1 is detected.
  • step ST22 one or more groups corresponding to one or more obstacles in principle one-to-one are set.
  • Each group includes a plurality of reflection points, and the plurality of reflection points correspond to a plurality of reflected waves.
  • the feature amount extraction unit 12 outputs the information indicating the distance value corresponding to each of the plurality of reflection points or the information indicating the coordinate values of each of the plurality of reflection points to the obstacle detection unit. 11
  • the feature amount extraction unit 12 extracts feature amounts related to the plurality of reflected waves using the acquired information.
  • step ST ⁇ b> 24 the obstacle determining unit 13 calculates a first parameter value and a second parameter value using the feature amount extracted by the feature amount extracting unit 12.
  • the obstacle determining unit 13 determines the type of the obstacle corresponding to each group by using the calculated first parameter value and the second parameter value, thereby obtaining the height of the obstacle corresponding to each group.
  • step ST25 the driving support control unit 15b determines the position of the obstacle by the obstacle detection unit 11 and determines the type of the obstacle by the obstacle determination unit 13 (that is, determines the height of the obstacle). According to the result, control for realizing automatic parking of the vehicle 1 is executed. That is, the driving support control unit 15b executes the driving support control.
  • FIG. 25 shows an example of a detection result by the obstacle detection unit 11.
  • the group G1 includes seven reflection points RP1
  • the group G2 includes seven reflection points RP2
  • the group G3 includes six reflection points RP3.
  • TR indicates a traveling route of the vehicle 1 at a speed equal to or lower than a predetermined speed.
  • Each of the two obstacles O1 and O2 is a parked vehicle in parallel parking. Therefore, the obstacle determining unit 13 determines that each of the two obstacles O1 and O2 is a running obstacle.
  • the driving support control unit 15b determines whether or not the vehicle 1 can be parked in the space S by comparing the size of the space S between the two obstacles O1 and O2 with the size of the vehicle 1. In the example shown in FIG. 25, since the size of the space S is larger than the size of the vehicle 1, it is determined that the vehicle 1 can be parked in the space S.
  • the obstacle O3 located on the back side of the two obstacles O1 and O2 is a wall, a curb or a step.
  • the obstacle determination unit 13 determines that the obstacle O3 is a traveling obstacle.
  • the obstacle determination unit 13 determines that the obstacle O3 is a road obstacle.
  • the obstacle determination unit 13 determines that the obstacle O3 is a road surface obstacle.
  • FIG. 26 illustrates an example of the guidance route GR of the vehicle 1 and the parking position of the vehicle 1 when the obstacle O3 is determined to be a traveling obstacle.
  • the driving support control unit 15b guides the vehicle 1 through a route that does not cause the vehicle 1 to collide with the obstacle O3.
  • the driving support control unit 15b parks the vehicle 1 at a position where a space between the vehicle 1 and the obstacle O3 is secured. This space is a space for passengers to get on and off.
  • FIG. 27 illustrates an example of the guidance route GR of the vehicle 1 and the parking position of the vehicle 1 when the obstacle O3 is determined to be a road obstacle or a road surface obstacle.
  • the driving support control unit 15b guides the vehicle 1 through a route such that the rear bumper of the vehicle 1 passes above the obstacle O3.
  • the driving support control unit 15b parks the vehicle 1 at a position where the left side of the vehicle 1 is along the obstacle O3, more specifically, at a position where the left side of the vehicle 1 is along the reflection point RP3.
  • FIG. 28 shows an example of the guidance route GR of the vehicle 1 and the parking position of the vehicle 1 when the obstacle O3 does not exist.
  • the driving support control unit 15b determines that the position of the left side of the vehicle 1 in the depth direction is aligned with the position of the left side of the parked vehicle, that is, the position of the right side of the vehicle 1 in the depth direction.
  • the vehicle 1 is parked so as to be aligned with the right side of the parked vehicle.
  • the group G3 includes six reflection points RP3.
  • the six reflection points RP3 correspond one-to-one with the six distance values D1 to D6.
  • the feature value extraction unit 12 extracts the calculated difference value ⁇ Di as a feature value. Obstacle discriminating section 13, the following equation (2), calculates the variance S 2 of these difference values [Delta] Di.
  • the variance S 2 is the second parameter value in the group G3.
  • the driving support control by the driving support control unit 15b may be any control related to the parking support of the vehicle 1, and is not limited to the control for realizing the automatic parking of the vehicle 1.
  • the driving support control by the driving support control unit 15b may be control for setting a parking position of the vehicle 1 and notifying the driver of the vehicle 1 of the set parking position.
  • the driver of the vehicle 1 may park the vehicle 1 by so-called “manual parking” at the notified parking position.
  • the distance measuring sensor 2 may be provided on the right side of the vehicle 1 and directed to the right of the vehicle 1.
  • the obstacle detection unit 11 causes the distance measurement sensor 2 to transmit the search wave a plurality of times at predetermined time intervals, thereby enabling the vehicle 1 It may detect an obstacle on the right side.
  • the number of the distance measuring sensors 2 may be one or more, and is not limited to one. That is, the distance measuring sensor 2 may be one that is constituted by one instead of the distance measuring sensor 2 1 N pieces of distance measuring sensors 2 1 ⁇ 2 N.
  • the obstacle detection device 100b can employ various modifications similar to those described in the first embodiment, that is, various modifications similar to the obstacle detection device 100.
  • the driving assistance device 200b includes the obstacle detection device 100b and the driving assistance control unit that performs the driving assistance control according to the result of the determination of the height of the obstacle by the obstacle determination unit 13. 15b.
  • the obstacle detection device 100b By using the obstacle detection device 100b, the accuracy of the driving support control can be improved.
  • Driving support control is control related to parking support.
  • the parking position of the vehicle 1 and the guidance route of the vehicle 1 can be appropriately set according to the position and height of each of the plurality of obstacles.
  • FIG. 29 is a block diagram showing a main part of the driving support device according to Embodiment 4.
  • Fourth Embodiment A driving support device 200c according to a fourth embodiment will be described with reference to FIG. In FIG. 29, blocks similar to the blocks shown in FIG.
  • the distance measuring sensor 2 is constituted by one distance measuring sensor 21.
  • One measuring sensor 2 1 the front end of the vehicle 1 is provided on (more specifically, the front bumper unit), and are directed to the front of the vehicle 1.
  • the obstacle detection unit 11 detects an obstacle in front of the vehicle 1 by causing the distance measurement sensor 2 to transmit a search wave a plurality of times when the vehicle 1 is moving forward.
  • the internal configuration of the obstacle detection unit 11 is the same as that described in Embodiment 1 with reference to FIG.
  • the transmission signal output unit 21 outputs a transmission signal to the distance measurement sensor 2 at predetermined time intervals when the vehicle 1 is moving forward. Therefore, when there is an obstacle in front of the vehicle 1, a search wave is transmitted and a reflected wave is received every time the vehicle 1 moves for a predetermined time, and a distance value is calculated by the distance value calculation unit 23. The coordinate values are calculated by the reflection point position calculation unit 24.
  • the own vehicle position calculation unit 26 calculates the own vehicle position at predetermined time intervals when the vehicle 1 is moving forward.
  • the transmission signal output unit 21 outputs a transmission signal to the distance measurement sensor 2 every time the vehicle 1 moves a predetermined distance based on the calculated own vehicle position. For this reason, when there is an obstacle in front of the vehicle 1, every time the vehicle 1 moves a predetermined distance, a search wave is transmitted, a reflected wave is received, and a distance value is calculated by the distance value calculation unit 23, The coordinate values are calculated by the reflection point position calculation unit 24.
  • the own-vehicle position calculating unit 26 is configured to calculate the own-vehicle position at each search wave transmission timing (or each reflected wave reception timing).
  • the feature amount extraction unit 12 in the obstacle detection device 100c according to the fourth embodiment is different from the feature amount extraction unit 12 in the obstacle detection devices 100, 100a, and 100b according to the first to third embodiments in that the feature amount to be extracted is used. Are different, and the method of extracting the feature amount is also different.
  • the feature amount in the obstacle detection device 100c according to the fourth embodiment will be described.
  • the feature amount extraction unit 12 outputs information indicating the distance value calculated by the distance value calculation unit 23 or information indicating the coordinate value (more specifically, the X coordinate value) calculated by the reflection point position calculation unit 24. Obtained from the obstacle detection unit 11.
  • the characteristic amount extraction unit 12 uses the acquired information to determine the distance between the vehicle 1 and the obstacle O each time the vehicle 1 moves for a predetermined time or each time the vehicle 1 moves for a predetermined distance (hereinafter referred to as “measurement distance”). Is calculated.) D is calculated.
  • n is an integer of 2 or more
  • the quantity extraction unit 12 calculates n measurement distances D_1 to D_n corresponding one-to-one with these distance values or coordinate values.
  • the feature amount extraction unit 12 acquires from the obstacle detection unit 11 information indicating the vehicle position calculated by the vehicle position calculation unit 26. Using the acquired information, the feature amount extraction unit 12 calculates a moving distance X of the vehicle 1 with respect to a predetermined reference position Pref at each transmission timing of the search wave (or each reception timing of the reflected wave). .
  • the feature amount extraction unit 12 determines the transmission timing of these search waves on a one-to-one basis.
  • n 2 or more
  • the feature quantity extraction unit 12 calculates the absolute value of the difference value of each of two temporally consecutive measurement distances D of the predetermined number (for example, n + 1) of measurement distances D by the equations shown in the next paragraph. Calculate ⁇ D.
  • Abs is a function for obtaining an absolute value.
  • the feature value extraction unit 12 calculates the absolute value of the difference value of each of two temporally continuous moving distances X of the predetermined number (for example, n + 1) of the moving distances X according to the following equations. Calculate ⁇ X.
  • Abs is a function for obtaining an absolute value.
  • the feature quantity extraction unit 12 calculates a difference value ⁇ L between the absolute values ⁇ D and ⁇ X according to the equations shown in the next paragraph.
  • the feature extracting unit 12 extracts the calculated difference values ⁇ L_1 to ⁇ L_n as the feature.
  • the obstacle determination unit 13 calculates an average value ⁇ L_ave of these difference values ⁇ L_1 to ⁇ L_n as a first parameter value.
  • the obstacle determining unit 13 calculates a variance value ⁇ L_var of the difference values ⁇ L_1 to ⁇ L_n as a second parameter value.
  • the moving distance X is based on the own vehicle position calculated by autonomous navigation or satellite navigation. Therefore, the calculation accuracy of the moving distance X is higher than the calculation accuracy of the measurement distance D. Due to such a difference in calculation accuracy, the difference values ⁇ L_1 to ⁇ L_n have variations. This variation can be regarded as equivalent to the variation in the distance value calculated by the distance value calculating unit 23, and is considered to be equivalent to the variation in the coordinate value calculated by the reflection point position calculating unit 24. Can be.
  • the second parameter value (that is, the variance value ⁇ L_var) has a correlation with the height of the obstacle O.
  • the first parameter value that is, the average value ⁇ L_ave
  • the second parameter value enable clustering according to the height of the obstacle O, that is, clustering according to the type of the obstacle O. .
  • the obstacle discriminating unit 13 previously stores information indicating the ranges A1 to A3 set by the clustering, more specifically, information indicating the discrimination thresholds Th1 and Th2.
  • the obstacle determining unit 13 compares the first parameter value and the second parameter value calculated after the manufacture of the vehicle 1 (more specifically, after shipment) with the determination thresholds Th1 and Th2, thereby obtaining the first parameter. It identifies which of the ranges A1 to A3 the value and the second parameter value fall within. Thus, it is determined whether the obstacle O in front of the vehicle 1 is a road surface obstacle, a road obstacle, or a traveling obstacle.
  • the driving support control unit 15c executes control for avoiding a collision between the vehicle 1 and the obstacle according to the result of the determination of the type of the obstacle by the obstacle determination unit 13 (that is, the result of determining the height of the obstacle). Is what you do.
  • the driving support control by the driving support control unit 15c is the same as the driving support control by the driving support control unit 15a in the driving support device 200a of the second embodiment, and thus the detailed description is omitted.
  • the obstacle detection unit 11, the feature amount extraction unit 12, and the obstacle determination unit 13 constitute a main part of the obstacle detection device 100c.
  • the main part of the driving assistance device 200c is configured by the obstacle detection device 100c and the driving assistance control unit 15c.
  • each function of the obstacle detection unit 11, the feature amount extraction unit 12, the obstacle determination unit 13, and the driving support control unit 15c may be realized by the processor 31 and the memory 32, or the processing circuit 33.
  • step ST31 the obstacle detection unit 11 determines whether the vehicle 1 is moving forward using a signal indicating the traveling speed of the vehicle 1, a signal indicating the shift position of the vehicle 1, and the like. These signals are appropriately obtained from a computer network in the vehicle 1.
  • step ST32 the obstacle detection unit 11 causes the distance measurement sensor 2 to transmit the search wave a plurality of times, thereby obtaining an obstacle in front of the vehicle 1. Detect objects. At this time, the obstacle detection unit 11 causes the ranging sensor 2 to transmit a search wave every time the vehicle 1 moves for a predetermined time. Alternatively, the obstacle detection unit 11 causes the ranging sensor 2 to transmit a search wave every time the vehicle 1 moves a predetermined distance.
  • the feature amount extraction unit 12 outputs the information indicating the distance value calculated by the distance value calculation unit 23 in the process of step ST32 or the coordinate value calculated by the reflection point position calculation unit 24 (more specifically, Is obtained from the obstacle detection unit 11. Further, the feature amount extraction unit 12 acquires from the obstacle detection unit 11 information indicating the own vehicle position calculated by the own vehicle position calculation unit 26 in the process of step ST32. The feature amount extraction unit 12 extracts the feature amounts (that is, the difference values ⁇ L_1 to ⁇ L_n) by using the above information and the above method.
  • the obstacle determining unit 13 uses the feature amount extracted by the feature amount extracting unit 12 to calculate the first parameter value (that is, the average value ⁇ L_ave) and the second parameter value (that is, the variance value ⁇ L_var). calculate.
  • the obstacle determining unit 13 determines the height of the obstacle by determining the type of the obstacle using the calculated first and second parameter values.
  • step ST35 the driving support control unit 15c determines a collision between the vehicle 1 and the obstacle according to the result of the obstacle type determination performed by the obstacle determination unit 13 (that is, the result of determining the height of the obstacle). Execute control to avoid. That is, the driving support control unit 15c executes the driving support control.
  • the distance measurement sensor 2 may be provided at the rear end of the vehicle 1 (more specifically, at the rear bumper) and may be directed to the rear of the vehicle 1.
  • the obstacle detection unit 11 may detect an obstacle behind the vehicle 1 by causing the distance measurement sensor 2 to transmit the search wave a plurality of times when the vehicle 1 is moving backward. good.
  • the number of the distance measuring sensors 2 may be one or more, and is not limited to one. That is, the distance measuring sensor 2 may be one that is constituted by one instead of the distance measuring sensor 2 1 N pieces of distance measuring sensors 2 1 ⁇ 2 N.
  • the feature amount is a difference value between the coordinate values of the two circle intersections by the single distance measuring sensor 2 every time the vehicle 1 moves for a predetermined time or a predetermined distance.
  • the difference value of the distance value by the single distance measuring sensor 2 every time the vehicle 1 moves for a predetermined time or a predetermined distance is used.
  • the height of an obstacle in front of or behind the vehicle 1 can be accurately determined using one distance measuring sensor 21.
  • any combination of the embodiments, a modification of an arbitrary component of each embodiment, or an omission of any component in each embodiment is possible within the scope of the invention. .
  • the obstacle detection device of the present invention can be applied to, for example, control related to collision avoidance or parking assistance.

Landscapes

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Abstract

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、特徴量は、複数の反射波に対応する複数の距離値に基づく量である。

Description

障害物検知装置
　本発明は、障害物検知装置に関する。
　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と、を備え、特徴量は、複数の反射波に対応する複数の距離値に基づく量であることを特徴とするものである。
　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。 距離値の算出に用いられる伝搬時間の例を示す説明図である。 距離値の算出に用いられる伝搬時間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。 ＺＸ平面における２円交点処理の例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。 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３０Ａは、計測距離及び移動距離の例を示す説明図である。図３０Ｂは、計測距離及び移動距離の他の例を示す説明図である。 図３１Ａは、実施の形態４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３１Ｂは、実施の形態４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。 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。
　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２１～２Ｎ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２１～２Ｎ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２１～２Ｎの各々は、例えば、ソナー又はミリ波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又は電波などを「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、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、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。２円交点処理には、探索波の送信タイミング（又は反射波の受信タイミング）における測距センサ２の位置を示す情報が用いられる。この情報は、センサ位置算出部２７により出力される。
　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。このグルーピング処理をすることにより、自車幅以外の衝突に関与しない部分からの反射波を除去することにより判定の信頼性を向上させる効果もある。
　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、当該複数個の反射点の各々に対応する距離値を示す情報を障害物検知部１１から取得するものである。これらの距離値は、距離値算出部２３により算出されたものである。または、特徴量抽出部１２は、当該複数個の反射点の各々の座標値を示す情報を障害物検知部１１から取得するものである。これらの座標値は、反射点位置算出部２４により算出されたものである。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、当該複数個の反射点の各々に対応する距離値を示す情報又は当該複数個の反射点の各々の座標値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ＲＷ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、すなわち受信信号ＲＳ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（図５Ａ参照）は、障害物Ｏが路上障害物又は路面障害物である場合（図６Ａ参照）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（図６Ｃ及び図６Ｄ参照）は、障害物Ｏが路面障害物である場合（図６Ｅ及び図６Ｆ参照）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。
　また、距離値算出部２３による距離値の算出方法は以下のとおりである。すなわち、距離値算出部２３は、まず、測距センサ２による探索波ＳＷの送信タイミングを検出し、次いで、測距センサ２による反射波ＲＷの受信タイミングを検出し、次いで、当該検出された送信タイミング及び受信タイミングを用いて探索波ＳＷ及び反射波ＲＷの伝搬時間を算出し、次いで、当該算出された伝搬時間を用いてＴＯＦによる距離値を算出する。
　このとき、反射波ＲＷの受信タイミングは、例えば受信信号ＲＳの強度が所定の閾値Ｔｈ（図８参照）を超えたとき、すなわち、受信信号ＲＳの強度に基づき検出される。このため、障害物Ｏが走行障害物である場合は、障害物Ｏが路上障害物又は路面障害物である場合に比して、距離値算出部２３により算出される距離値のバラツキが大きくなり、反射点位置算出部２４により算出される座標値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は、障害物Ｏが路面障害物である場合に比して、距離値算出部２３により算出される距離値のバラツキが大きくなり、反射点位置算出部２４により算出される座標値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に対応する距離値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に対応する距離値に基づく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、当該複数個の反射点のうちの各２個の反射点（例えば互いに隣接する各２個の反射点）に対応する距離値の差分値を特徴量として抽出する。または、特徴量抽出部１２は、当該複数個の反射点のうちの各２個の反射点（例えば互いに隣接する各２個の反射点）の座標値の差分値、すなわち２円交点による座標値の差分値を特徴量として抽出する。これらの特徴量は、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から抽出される。さらには、個々の測距値の前回測定値と今回測定値の差分値を用いても同様の特徴量が得られる。
　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、反射波ＲＷの受信タイミングの具体例について説明する。
　上記のとおり、距離値算出部２３は、まず、測距センサ２による探索波ＳＷの送信タイミングを検出し、次いで、測距センサ２による反射波ＲＷの受信タイミングを検出し、次いで、当該検出された送信タイミング及び受信タイミングを用いて探索波ＳＷ及び反射波ＲＷの伝搬時間を算出する。このとき、反射波ＲＷの受信タイミングは、受信信号ＲＳの強度（すなわち反射波ＲＷの受信強度）に基づき検出される。図８は、探索波ＳＷに対応する送信信号ＴＳの波形の例及び反射波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、距離値算出部２３は、送信信号ＴＳの立上りタイミングを探索波ＳＷの送信タイミングとして検出する。また、距離値算出部２３は、受信信号ＲＳが閾値Ｔｈを超えたタイミングを反射波ＲＷの受信タイミングとして検出する。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。図中、Ｔ１は、この場合の距離値算出部２３により算出される伝搬時間の例を示している。
　または、例えば、距離値算出部２３は、送信信号ＴＳの立上りタイミングを探索波ＳＷの送信タイミングとして検出する。また、距離値算出部２３は、受信信号ＲＳがピーク値ＰＶとなったタイミングを反射波ＲＷの受信タイミングとして検出する。図中、Ｔ２は、この場合の距離値算出部２３により算出される伝搬時間の例を示している。
　または、例えば、距離値算出部２３は、送信信号ＴＳの立上りタイミングを探索波ＳＷの送信タイミングとして検出する。また、距離値算出部２３は、時間軸に対する受信信号ＲＳのうちの閾値Ｔｈを超えている部位の中央部に対応するタイミングを反射波ＲＷの受信タイミングとして検出する。図中、Ｔ３は、この場合に距離値算出部２３により算出される伝搬時間の例を示している。
　または、例えば、距離値算出部２３は、送信信号ＴＳの立上りタイミングを探索波ＳＷの送信タイミングとして検出する。また、距離値算出部２３は、受信信号ＲＳが閾値Ｔｈを下回ったタイミングを反射波ＲＷの受信タイミングとして検出する。図中、Ｔ４は、この場合の距離値算出部２３により算出される伝搬時間の例を示している。
　なお、距離値算出部２３は、閾値Ｔｈに基づき受信信号ＲＳをパルス状に整形して、当該整形されたパルス信号ＲＳ’を用いて伝搬時間Ｔ１，Ｔ４を算出するものであっても良い。すなわち、距離値算出部２３は、パルス信号ＲＳ’の立上りタイミング又は立下りタイミングを反射波ＲＷの受信タイミングとして検出するものであっても良い。図９は、パルス信号ＲＳ’の波形の例及び伝搬時間Ｔ１，Ｔ４の例を示している。
　次に、障害物検知装置１００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２１～２Ｎに代えて１個の測距センサ２１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２１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。
　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、特徴量は、複数の反射波に対応する複数の距離値に基づく量である。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、特徴量は、複数の測距センサ２による２円交点の座標値の差分値、又は、複数の測距センサ２による距離値の差分値を用いたものである。これにより、障害物による探索波の反射率の変化に対する補正を不要とすることができる。また、車外温度の変化に対する補正を不要とすることができる。また、探索波の伝搬距離に応じた減衰量に対する補正を不要とすることができる。
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２１～２４により構成されている。４個の測距センサ２１～２４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。なお、測距センサ２は車両１の前方のみに向けられている必要はない。障害物の検出をしたい方向に向けて任意に設置可能である。以下同様であるため、個々に詳述はしない。
　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上障害物又は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。
　または、例えば、この場合において、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は運転支援制御部１５ａが当該制御を実行する一方、当該障害物が路面障害物であると判別されたときは運転支援制御部１５ａが当該制御の実行をキャンセルするものであっても良い。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。なお、車両１の後方に向けて測距センサ２を設置した場合は、ステップＳＴ１１を車両１が後退中であるとすることができる。車両１の前方及び後方の両方に向けて測距センサ２を設置した場合は、ステップＳＴ１１を車両１が前進中又は後退中であるとすることができる。
　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、当該複数個の反射点の各々に対応する距離値を示す情報又は当該複数個の反射点の各々の座標値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２１～２４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２１～２４のうちのより外側に配置されている２個の測距センサ２１，２４とより内側に配置されている２個の測距センサ２２，２３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２１～２４により送受信される直接波の伝搬経路ＰＰ１～ＰＰ４の例、これらの直接波に対応する反射点ＲＰ１～ＲＰ４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２１～２４により送受信される直接波の伝搬経路ＰＰ１～ＰＰ４の例、これらの直接波に対応する反射点ＲＰ１～ＲＰ４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２１，２４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２１と反射点ＲＰ１間の距離Ｄ１を示す情報及び測距センサ２４と反射点ＲＰ４間の距離Ｄ４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Ｄ１，Ｄ４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｛（Ｄ１－Ｄ４）／ＳＰ｝　（１）
　図１４は、センサピッチＳＰ、距離Ｄ１，Ｄ４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２２，２３を介して互いに離隔配置されている測距センサ２１，２４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２２，２３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が前進又は後退しながら障害物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２１～２４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２１～２４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２１～２４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２１により送受信される直接波の伝搬経路ＰＰ１１、測距センサ２１により送信されて測距センサ２２により受信される間接波の伝搬経路ＰＰ２１、測距センサ２１により送信されて測距センサ２３により受信される間接波の伝搬経路ＰＰ３１及び測距センサ２１により送信されて測距センサ２４により受信される間接波の伝搬経路ＰＰ４１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ＲＰ１１，ＲＰ２１，ＲＰ３１，ＲＰ４１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２１により送受信される直接波の伝搬経路ＰＰ１１、測距センサ２１により送信されて測距センサ２２により受信される間接波の伝搬経路ＰＰ２１、測距センサ２３により送受信される直接波の伝搬経路ＰＰ３３及び測距センサ２３により送信されて測距センサ２４により受信される間接波の伝搬経路ＰＰ４３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ＲＰ１１，ＲＰ２１，ＲＰ３３，ＲＰ４３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。したがって、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、図２２を参照して、ＺＸ平面における２円交点処理の例について説明する。
　実施の形態１にて説明したとおり、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ものである。これに加えて、反射点位置算出部２４は、ＺＸ平面における２円交点処理を実行することにより、ＺＸ座標系における反射点の座標値を算出するものであっても良い。特徴量抽出部１２は、ＸＹ座標系における反射点の座標値の差分値に代えて又は加えて、ＺＸ座標系における反射点の座標値の差分値を特徴量に用いるものであっても良い。ここで、Ｚ軸は車両１の上下方向に対応する軸であり、ＺＸ座標系はＺ軸及びＸ軸によるメートル単位の座標系であり、ＺＸ平面はＺ軸及びＸ軸に沿う仮想的な平面である。
　例えば、図２２に示す如く、車両１における測距センサ２３の設置高さＨ３と車両１における測距センサ２４の設置高さＨ４とが互いに異なるものとする。また、距離値算出部２３が、測距センサ２３により送受信された直接波に対応する距離値Ｄ３と、測距センサ２４により送受信された直接波に対応する距離値Ｄ４とを算出したものとする。
　反射点位置算出部２４は、測距センサ２３の設置位置に対応する中心を有し、かつ、距離値Ｄ３に対応する半径を有する円弧Ａ３と、測距センサ２４の設置位置に対応する中心を有し、かつ、距離値Ｄ４に対応する半径を有する円弧Ａ４との交点を求める。反射点位置算出部２４は、ＺＸ座標系における当該交点の座標値が反射点ＲＰの座標値であると算出する。ここで、座標値の差分値が特徴量に用いられるものである場合、図２２に示すｘ方向及びｚ方向のうちのｘ方向に対する差分値、すなわち距離差分値が用いられる。
　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２１～２４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２１～２４のうちのより外側に配置されている２個の測距センサ２１，２４とより内側に配置されている２個の測距センサ２２，２３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。
　特に、反射点位置算出部２４がＺＸ平面における２円交点処理を実行するものである場合、高さ方向又は奥行方向に対する測距センサ２の設置位置を異ならしめるのが好適である。これにより、ＺＸ座標系における反射点の座標値の算出を安定させることができる。
　また、４個の測距センサ２１～２４のうちの両端部に配置されている測距センサ２１，２４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２１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２４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２１～２４のうちの両端部に配置されている測距センサ２１，２４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２１～２４に代えてＮ個の測距センサ２１～２Ｎ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２３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２３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２３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２３に示す例において、測距センサ２は１個の測距センサ２１により構成されている。１個の測距センサ２１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。
　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２４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、当該複数個の反射点の各々に対応する距離値を示す情報又は当該複数個の反射点の各々の座標値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２５～図２８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２５は、障害物検知部１１による検知結果の例を示している。図２５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２５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２６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２７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２８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、特徴量が距離値の差分値である場合の第２パラメータ値の算出方法の具体例について説明する。
　例えば、図２５に示す例において、グループＧ３は６個の反射点ＲＰ３を含むものである。いま、当該６個の反射点ＲＰ３が６個の距離値Ｄ１～Ｄ６と一対一に対応しているものとする。特徴量抽出部１２は、次段落に示す各式により、当該６個の反射点ＲＰ３のうちの互いに隣接する各２個の反射点ＲＰ３に対応する距離値の差分値ΔＤｉ（ｉ＝０，１，２，……，ｎ）を算出する。なお、この場合におけるｎは４である。
　ΔＤ０＝Ｄ１－Ｄ２
　ΔＤ１＝Ｄ２－Ｄ３
　ΔＤ２＝Ｄ３－Ｄ４
　ΔＤ３＝Ｄ４－Ｄ５
　ΔＤ４＝Ｄ５－Ｄ６
　特徴量抽出部１２は、当該算出された差分値ΔＤｉを特徴量として抽出する。障害物判別部１３は、以下の式（２）により、これらの差分値ΔＤｉの分散値Ｓ２を算出する。この分散値Ｓ２がグループＧ３における第２パラメータ値となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　次に、運転支援装置２００ｂ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２１に代えてＮ個の測距センサ２１～２Ｎ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。
実施の形態４．
　図２９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２９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２９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２９に示す例において、測距センサ２は１個の測距センサ２１により構成されている。１個の測距センサ２１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に探索波を複数回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。
　ここで、送信信号出力部２１は、車両１が前進しているとき、所定の時間間隔にて測距センサ２に送信信号を出力するようになっている。このため、車両１の前方に障害物がある場合、車両１が所定時間移動する毎に探索波が送信されて、反射波が受信されて、距離値算出部２３により距離値が算出されて、反射点位置算出部２４により座標値が算出されるようになっている。
　または、自車位置算出部２６は、車両１が前進しているとき、所定の時間間隔にて自車位置を算出するようになっている。送信信号出力部２１は、当該算出された自車位置に基づき、車両１が所定距離移動する毎に測距センサ２に送信信号を出力するようになっている。このため、車両１の前方に障害物がある場合、車両１が所定距離移動する毎に探索波が送信されて、反射波が受信されて、距離値算出部２３により距離値が算出されて、反射点位置算出部２４により座標値が算出されるようになっている。
　また、実施の形態１にて説明したとおり、自車位置算出部２６は、各回の探索波の送信タイミング（又は各回の反射波の受信タイミング）における自車位置を算出するようになっている。
　実施の形態４の障害物検知装置１００ｃにおける特徴量抽出部１２は、実施の形態１～３の障害物検知装置１００，１００ａ，１００ｂにおける特徴量抽出部１２に対して、抽出対象となる特徴量が異なるものであり、かつ、特徴量の抽出方法も異なるものである。以下、実施の形態４の障害物検知装置１００ｃにおける特徴量について説明する。
　まず、特徴量抽出部１２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（より具体的にはＸ座標値）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、車両１が所定時間移動する毎の又は車両１が所定距離移動する毎の車両１と障害物Ｏ間の距離（以下「計測距離」という。）Ｄを算出する。
　例えば、車両１の前方に障害物Ｏがある状態にて探索波がｎ回送信されて、ｎ個の距離値及びｎ個の座標値が算出された場合（ｎは２以上の整数）、特徴量抽出部１２は、これらの距離値又は座標値と一対一に対応するｎ個の計測距離Ｄ＿１～Ｄ＿ｎを算出する。図３０は、ｎ＝２の場合における計測距離Ｄ＿１，Ｄ＿２の例を示している。
　また、特徴量抽出部１２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。特徴量抽出部１２は、当該取得された情報を用いて、各回の探索波の送信タイミング（又は各回の反射波の受信タイミング）における、所定の基準位置Ｐｒｅｆに対する車両１の移動距離Ｘを算出する。
　例えば、車両１の前方に障害物Ｏがある状態にて探索波がｎ回送信された場合（ｎは２以上の整数）、特徴量抽出部１２は、これらの探索波の送信タイミングと一対一に対応するｎ個の移動距離Ｘ＿１～Ｘ＿ｎを算出する。図３０は、ｎ＝２の場合における移動距離Ｘ＿１，Ｘ＿２の例を示している。
　次いで、特徴量抽出部１２は、次段落に示す各式により、所定個（例えばｎ＋１個）の計測距離Ｄのうちの時間的に互いに連続する各２個の計測距離Ｄの差分値の絶対値ΔＤを算出する。ここで、Ａｂｓは絶対値を求める関数である。
　ΔＤ＿１　　＝Ａｂｓ｛（Ｄ＿２）－（Ｄ＿１）｝
　ΔＤ＿２　　＝Ａｂｓ｛（Ｄ＿３）－（Ｄ＿２）｝
　　　　　　　・
　　　　　　　・
　　　　　　　・
　ΔＤ＿ｎ－１＝Ａｂｓ｛（Ｄ＿ｎ）－（Ｄ＿ｎ－１）｝
　ΔＤ＿ｎ　　＝Ａｂｓ｛（Ｄ＿ｎ＋１）－（Ｄ＿ｎ）｝
　また、特徴量抽出部１２は、次段落に示す各式により、所定個（例えばｎ＋１個）の移動距離Ｘのうちの時間的に互いに連続する各２個の移動距離Ｘの差分値の絶対値ΔＸを算出する。ここで、Ａｂｓは絶対値を求める関数である。
　ΔＸ＿１　　＝Ａｂｓ｛（Ｘ＿２）－（Ｘ＿１）｝
　ΔＸ＿２　　＝Ａｂｓ｛（Ｘ＿３）－（Ｘ＿２）｝
　　　　　　　・
　　　　　　　・
　　　　　　　・
　ΔＸ＿ｎ－１＝Ａｂｓ｛（Ｘ＿ｎ）－（Ｘ＿ｎ－１）｝
　ΔＸ＿ｎ　　＝Ａｂｓ｛（Ｘ＿ｎ＋１）－（Ｘ＿ｎ）｝
　次いで、特徴量抽出部１２は、次段落に示す各式により、絶対値ΔＤ，ΔＸの差分値ΔＬを算出する。
　ΔＬ＿１　　＝（ΔＤ＿１）－（ΔＸ＿１）
　ΔＬ＿２　　＝（ΔＤ＿２）－（ΔＸ＿２）
　　　　　　　・
　　　　　　　・
　　　　　　　・
　ΔＬ＿ｎ－１＝（ΔＤ＿ｎ－１）－（ΔＸ＿ｎ－１）
　ΔＬ＿ｎ　　＝（ΔＤ＿ｎ）－（ΔＸ＿ｎ）
　特徴量抽出部１２は、当該算出された差分値ΔＬ＿１～ΔＬ＿ｎを特徴量として抽出する。障害物判別部１３は、これらの差分値ΔＬ＿１～ΔＬ＿ｎの平均値ΔＬ＿ａｖｅを第１パラメータ値として算出する。障害物判別部１３は、これらの差分値ΔＬ＿１～ΔＬ＿ｎの分散値ΔＬ＿ｖａｒを第２パラメータ値として算出する。
　移動距離Ｘは、自律航法又は衛星航法により算出された自車位置に基づくものである。したがって、移動距離Ｘの算出精度は計測距離Ｄの算出精度に比して高い。かかる算出精度の差により、差分値ΔＬ＿１～ΔＬ＿ｎはバラツキを有するものとなる。このバラツキは、距離値算出部２３により算出される距離値のバラツキと等価なものとみなすことができ、かつ、反射点位置算出部２４により算出される座標値のバラツキと等価なものとみなすことができる。
　よって、第２パラメータ値（すなわち分散値ΔＬ＿ｖａｒ）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。また、図３１に示す如く、第１パラメータ値（すなわち平均値ΔＬ＿ａｖｅ）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。
　障害物判別部１３には、こ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。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の前方にある障害物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。
　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（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。運転支援制御部１５ｃによる運転支援制御は、実施の形態２の運転支援装置２００ａにおける運転支援制御部１５ａによる運転支援制御と同様であるため、詳細な説明は省略する。
　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１００ｃの要部が構成されている。障害物検知装置１００ｃ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３２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。
　まず、ステップＳＴ３１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ＳＴ３１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ３２にて、障害物検知部１１は、測距センサ２に探索波を複数回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。このとき、障害物検知部１１は、車両１が所定時間移動する毎に測距センサ２に探索波を送信させる。または、障害物検知部１１は、車両１が所定距離移動する毎に測距センサ２に探索波を送信させる。
　次いで、ステップＳＴ３３にて、特徴量抽出部１２は、ステップＳＴ３２の処理において距離値算出部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（より具体的にはＸ座標値）を示す情報を障害物検知部１１から取得する。また、特徴量抽出部１２は、ステップＳＴ３２の処理において自車位置算出部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。特徴量抽出部１２は、これらの情報を用いて、上記の方法により特徴量（すなわち差分値ΔＬ＿１～ΔＬ＿ｎ）を抽出する。
　次いで、ステップＳＴ３４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（すなわち平均値ΔＬ＿ａｖｅ）及び第２パラメータ値（すなわち分散値ΔＬ＿ｖａｒ）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、障害物の種別を判別することにより、障害物の高さを判断する。
　次いで、ステップＳＴ３５にて、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（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１５ｃは運転支援制御を実行する。
　なお、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に探索波を複数回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、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２１に代えてＮ個の測距センサ２１～２Ｎにより構成されているものであっても良い。
　以上のように、実施の形態４の障害物検知装置１００ｃにおいて、特徴量は、車両１が所定時間若しくは所定距離移動する毎の単数の測距センサ２による２円交点の座標値の差分値、又は、車両１が所定時間若しくは所定距離移動する毎の単数の測距センサ２による距離値の差分値を用いたものである。これにより、１個の測距センサ２１を用いて、車両１の前方又は後方にある障害物の高さを精度良く判断することができる。
　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、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，１００ｃ　障害物検知装置、２００ａ，２００ｂ，２００ｃ　運転支援装置。

Claims (9)

  1. 　車両に設けられている測距センサ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前記反射波に係る特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    　前記特徴量の分散量が大きいときは前記分散量が小さいときに比して前記障害物の高さが高いと判断する障害物判別部であって、前記特徴量の大きさを示す第１パラメータ値及び前記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、少なくとも前記障害物が走行障害物であるか否かを判別する前記障害物判別部と、を備え、
    　前記特徴量は、複数の前記反射波に対応する複数の距離値に基づく量である
    　ことを特徴とする障害物検知装置。
  2. 　前記特徴量は、複数の前記測距センサによる２円交点の座標値の差分値、又は、複数の前記測距センサによる距離値の差分値を用い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。
  3. 　前記特徴量は、高さ方向又は奥行方向に対する設置位置が互いに異なる複数の前記測距センサによる２円交点の座標値の差分値を用いたものであることを特徴とする請求項２記載の障害物検知装置。
  4. 　前記特徴量は、前記車両が所定時間若しくは所定距離移動する毎の単数の前記測距センサによる２円交点の座標値の差分値、又は、前記車両が所定時間若しくは所定距離移動する毎の単数の前記測距センサによる距離値の差分値を用い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。
  5. 　前記障害物判別部は、所定の検知区間における前記特徴量を用いて前記第２パラメータ値を算出することを特徴とする請求項１記載の障害物検知装置。
  6. 　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。
  7. 　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６記載の障害物検知装置。
  8. 　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７記載の障害物検知装置。
  9. 　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６記載の障害物検知装置。
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