JP6190758B2 - 物体認識装置及び車両 - Google Patents

Description

本発明は、移動物体の周辺に存在する周辺物体を認識する物体認識装置及び車両に関する。

特許文献１の車両用走行支援装置では、レーダ（ミリ波）による障害物検出結果と、画像認識による障害物検出結果を照合して、両者で検出した場合とそれぞれのみで検出した場合に分岐する。そして、分岐結果に応じて走行支援制御の開始条件を変更することで、運転者の注意に応じた支援制御を実行する（要約）。レーダ（ミリ波）及び画像認識それぞれで障害物が検出できた場合に関し、特許文献１では、ミリ波レーダ２１でも画像認識手段２２でも障害物を検出している場合には、障害物を正しく検知している可能性が高いため、通常のタイミングで支援制御を実行すると説明されている（［００７５］）。

特開２００５−２３９１１４号公報

上記のように、特許文献１では、レーダ及び画像認識それぞれによる障害物検出結果が取得できている場合、障害物を正しく検知している可能性が高いとして、通常のタイミングで支援制御を実行する（［００７５］）。しかしながら、レーダ及び画像認識それぞれにより障害物が検出された場合であっても、その検出状況によっては、対象物体の選定精度又は判定精度について変化が生じ得る。特許文献１では、この点について検討されておらず、改善の余地がある。

本発明は上記のような課題を考慮してなされたものであり、対象物体の選定精度又は判定精度を向上すること又は動作支援の程度設定を適切に行うことが可能な物体認識装置及び車両を提供することを目的とする。

本発明に係る物体認識装置は、移動物体の周辺に設定された第１検出領域内に存在する第１周辺物体の位置を示す第１位置情報を検出する第１検出装置と、前記第１検出領域の一部又は全部と重複する第２検出領域内に存在する第２周辺物体の位置を示す第２位置情報を検出する第２検出装置と、前記第１位置情報及び前記第２位置情報を用いて前記第１周辺物体と前記第２周辺物体をマッチングして対象物体を設定する対象物体設定装置と、前記対象物体との関係での前記移動物体の動作支援を制御する動作支援制御装置とを備えるものであって、前記動作支援制御装置は、前記対象物体を前記動作支援の対象とするか否かを判定するための第１対象領域を、前記第１検出領域の一部として設定し、前記対象物体を前記動作支援の対象とするか否かを判定するための第２対象領域を、前記第２検出領域の一部として設定し、前記第１周辺物体の位置が前記第１対象領域内に存在し且つ前記第２周辺物体の位置が前記第２対象領域内に存在する場合、前記対象物体を前記動作支援の対象とし、前記第１周辺物体の位置が前記第１対象領域内に存在しない又は前記第２周辺物体の位置が前記第２対象領域内に存在しない場合、前記対象物体を前記動作支援の対象から外す又は前記対象物体に対する前記動作支援を抑制することを特徴とする。

本発明によれば、第１周辺物体の位置が第１対象領域内に存在し且つ第２周辺物体の位置が第２対象領域内に存在する場合、対象物体を動作支援の対象とする。また、第１周辺物体の位置が第１対象領域内に存在しない又は第２周辺物体の位置が第２対象領域内に存在しない場合、対象物体を動作支援の対象から外す又は対象物体に対する動作支援を抑制する。第１対象領域は、第１検出装置の第１検出領域の一部として（換言すると、第１検出領域よりも狭い領域として）設定される。第２対象領域は、第２検出装置の第２検出領域の一部として（換言すると、第２検出領域よりも狭い領域として）設定される。

これにより、第１検出装置及び第２検出装置それぞれに適した対象領域を用いて、対象物体を動作支援の対象とするか否か又は動作支援を抑制するか否かを判定することが可能となる。従って、動作支援の対象とする対象物体の選定若しくは判定を精度良く行うこと又は動作支援の程度設定を適切に行うことが可能となる。

例えば、前記第１検出装置がレーダであり、前記第２検出装置がカメラである場合、前記動作支援制御装置は、前記第１対象領域を前記第２対象領域よりも狭く設定してもよい。

これにより、レーダに基づく第１対象領域は、レーダの第１検出領域よりも狭い領域として設定され、カメラに基づく第２対象領域は、カメラの第２検出領域よりも狭い領域として設定される。一般に、レーダは、物体の端部の検出を苦手としている。また、移動物体が横向き車両である場合、縁石等の道路脇の障害物からの反射波に基づいて当該障害物を対象物体として誤認識する可能性がある。本発明によれば、レーダに基づく第１対象領域を相対的に狭くする一方、カメラに基づく第２対象領域を相対的に広くする。これにより、レーダが苦手とする領域についてはカメラの検出結果を利用することで、動作支援の対象とする対象物体の選定若しくは判定をさらに精度良く行うこと又は動作支援の程度設定をさらに適切に行うことが可能となる。

前記動作支援制御装置は、前記第１周辺物体の位置が前記第１対象領域内に存在し且つ前記第２周辺物体の画像特徴が前記第２対象領域内に全て存在する場合、前記対象物体を前記動作支援の対象としてもよい。これにより、その全体がカメラに撮像された対象物体を動作支援の対象とすることで、動作支援の対象とする対象物体の選定若しくは判定をさらに精度良く行うこと又は動作支援の程度設定をさらに適切に行うことが可能となる。

前記対象物体が横向き車両である場合、前記画像特徴は、前記横向き車両の左端を構成する垂直エッジ及び左側の車輪を構成する円形エッジの少なくとも一方と、前記横向き車両の右端を構成する垂直エッジ及び右側の車輪を構成する円形エッジの少なくとも一方とを含んでもよい。これにより、横向き車両を精度良く判定することが可能となる。

前記動作支援制御装置は、前記第１周辺物体の中心又は重心が、前記横向き車両の前記左端と前記右端の間又は前記左側の車輪と前記右側の車輪の間に位置する場合、前記対象物体を前記動作支援の対象とし、前記第１周辺物体の中心又は重心が、前記横向き車両の前記左端と前記右端の間又は前記左側の車輪と前記右側の車輪の間に位置しない場合、前記対象物体を前記動作支援の対象から外してもよい。

これにより、レーダの検出結果に基づく第１周辺物体の中心又は重心が、横向き車両の中心又は重心とは全く異なる位置に存在する場合、対象物体は横向き車両ではないと判定することが可能となる。そのため、動作支援の対象とする対象物体の選定又は判定をさらに精度良く行うこと又は動作支援の程度設定をさらに適切に行うことが可能となる。

前記対象物体設定装置は前記移動物体の進行軌跡上に存在する横向き車両として前記対象物体を認識し、前記動作支援制御装置は、前記進行軌跡上に前記第１対象領域及び前記第２対象領域を設定してもよい。これにより、移動物体の進行軌跡上に対象物体としての横向き車両が存在すると対象物体設定装置が誤認識した場合でも、対象物体を動作支援の対象から外すこと又は対象物体に対する動作支援を抑制することが可能となる。

本発明に係る車両は、前記物体認識装置を含む前記移動物体であることを特徴とする。

本発明に係る物体認識装置は、移動物体の周辺に設定された第１検出領域内に存在する第１周辺物体の位置を示す第１位置情報を検出するレーダと、前記第１検出領域の一部又は全部と重複する第２検出領域内に存在する第２周辺物体の位置を示す第２位置情報を検出するカメラと、前記第１位置情報及び前記第２位置情報を用いて前記第１周辺物体と前記第２周辺物体をマッチングして、横向き車両である対象物体を設定する対象物体設定装置とを備えるものであって、前記対象物体設定装置は、前記横向き車両の特徴部分を抽出するための特徴部分対象領域を、前記第１周辺物体の位置を基準として且つ前記第２検出領域の一部として設定し、前記横向き車両の特徴部分が前記特徴部分対象領域内に存在する場合、前記第１周辺物体と前記第２周辺物体とを、前記横向き車両である同一の前記対象物体として判定することを特徴とする。

本発明によれば、レーダが検出した第１周辺物体の位置を基準として且つ第２検出領域（カメラの検出領域）の一部として、横向き車両の特徴部分を抽出するための第２対象領域を設定する。そして、横向き車両の特徴部分が第２対象領域内に存在する場合、第１周辺物体と第２周辺物体とを、横向き車両である同一の対象物体として判定する。これにより、横向き車両の特徴部分を抽出するための第２対象領域（カメラの検出領域の一部）を、レーダが検出した第１周辺物体の位置を基準とする比較的狭い領域として設定することが可能となる。従って、横向き車両である対象物体の選択又は判定を精度良く且つ少ない演算量で行うことが可能となる。

本発明によれば、対象物体の選定精度又は判定精度を向上すること又は動作支援の程度設定を適切に行うことが可能となる。

本発明の一実施形態に係る車両の構成を示すブロック図である。 前記実施形態における運転支援制御のフローチャートである。 前記実施形態の運転支援制御を説明するための図である。 対象物体設定部が対象物体を誤認識して、横向き車両が存在すると判定した例を示す図である。 横向き車両の信頼度を算出するフローチャート（図２のＳ５の詳細）である。 前記実施形態における前記横向き車両の信頼度の判定基準と使用方法（運転支援の内容）を説明する図である。 運転支援処理のフローチャート（図２のＳ６の詳細）である。

Ａ．一実施形態
Ａ１．構成
［Ａ１−１．全体構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る車両１０（以下「自車１０」ともいう。）の構成を示すブロック図である。車両１０は、物体認識装置１２、車両挙動安定システム１４（以下「ＶＳＡシステム１４」という。）、電動パワーステアリングシステム１６（以下「ＥＰＳシステム１６」という。）、ポップアップフードシステム１８（以下「ＰＵＨシステム１８」という。）、車速センサ２０及び警報装置２２を有する。

物体認識装置１２は、自車１０の周囲に現れる各種の物体１００（例えば、他車、歩行者（ヒト）及び壁）を検出する。そして、物体認識装置１２は、物体１００（以下「検出物体１００」ともいう。）のうち自車１０の制御に関連するものを対象物体１００ｔａｒとして選択又は特定する。物体認識装置１２は、自車１０から対象物体１００ｔａｒまでの距離Ｌを算出すると共に、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒを判別する。ここでの属性Ｐｒｔａｒには、例えば、対象物体１００ｔａｒの種類Ｃａ（例えば、車両、歩行者又は壁）等が含まれる。

ＶＳＡシステム１４の電子制御装置３０（以下「ＶＳＡ ＥＣＵ３０」という。）は、車両挙動安定化制御を実行するものであり、図示しないブレーキシステム等の制御を介してカーブ路の旋回時、自車１０に対する他車１０２（図３）の接近時等における車両１０の挙動を安定化させる。

ＥＰＳシステム１６の電子制御装置３２（以下「ＥＰＳ ＥＣＵ３２」という。）は、操舵アシスト制御を実行するものであり、電動パワーステアリング装置の構成要素｛電動モータ、トルクセンサ及び舵角センサ（いずれも図示せず）等｝の制御を介して運転者による操舵をアシストする。

ＰＵＨシステム１８の電子制御装置３４（以下「ＰＵＨ ＥＣＵ３４」という。）は、車両１０が歩行者との衝突事故に遭った場合、車両１０のポップアップフード（図示せず）を跳ね上げ、歩行者の頭部が車体に当たったときの衝撃を和らげる。

車速センサ２０は、車両１０の車速Ｖ［ｋｍ／ｈ］を検出して物体認識装置１２等に出力する。警報装置２２は、物体認識装置１２等からの指令に基づき、運転者に対する警報を行う。警報装置２２は、例えば、図示しない表示装置及びスピーカを有する。

［Ａ１−２．物体認識装置１２］
図１に示すように、物体認識装置１２は、レーダ４０、カメラ４２及び物体認識電子制御装置４４（以下「物体認識ＥＣＵ４４」又は「ＥＣＵ４４」という。）を有する。

（Ａ１−２−１．レーダ４０）
レーダ４０は、電磁波（ここではミリ波）である送信波Ｗｔを車両１０の外部に出力し、送信波Ｗｔのうち検出物体１００（例えば、他車１０２又は歩行者）に反射して戻って来る反射波Ｗｒを受信する。そして、反射波Ｗｒに対応する検出信号（以下「反射波信号Ｓｗｒ」又は「信号Ｓｗｒ」という。）をＥＣＵ４４に出力する。以下では、レーダ４０が検出した検出物体１００を「第１周辺物体１００ｒ」又は「レーダ物標１００ｒ」ともいう。

レーダ４０は、車両１０の前側（例えば、フロントバンパ及び／又はフロントグリル）に配置される。前側に加えて又は前側に代えて、車両１０の後ろ側（例えば、リアバンパ及び／又はリアグリル）又は側方（例えば、フロントバンパの側方）に配置してもよい。

また、後述するように、ミリ波を出力するレーダ４０の代わりに、レーザレーダ、超音波センサ等のセンサを用いることもできる。

（Ａ１−２−２．カメラ４２）
カメラ４２（撮像手段）は、車両１０の周囲（対象物体１００ｔａｒを含む。）の画像Ｉｍｃ（以下「周辺画像Ｉｍｃ」又は「撮像画像Ｉｍｃ」ともいう。）を取得する。そして、画像Ｉｍｃに対応する信号（以下「画像信号Ｓｉｃ」又は「信号Ｓｉｃ」という。）をＥＣＵ４４に出力する。以下では、カメラ４２が検出した検出物体１００を「第２周辺物体１００ｃ」又は「カメラ物標１００ｃ」ともいう。

本実施形態では、１つのカメラ４２を用いるが、２つのカメラ４２を左右対称に配置させてステレオカメラを構成してもよい。カメラ４２は、１秒間に１５フレーム以上（例えば３０フレーム）で画像Ｉｍｃを取得する。カメラ４２は、主に可視光領域の波長を有する光を利用するモノクロカメラであるが、カラーカメラ又は赤外線カメラであってもよい。カメラ４２は、例えば、車両１０の車室内の前方部分における車幅方向中心部（例えば、バックミラー周辺）に配置されている。或いは、カメラ４２は、車両１０の前部バンパー部における車幅方向中心部に配置されてもよい。

（Ａ１−２−３．物体認識ＥＣＵ４４）
物体認識ＥＣＵ４４は、物体認識装置１２の全体を制御するものであり、図１に示すように、入出力部５０、演算部５２及び記憶部５４を有する。

レーダ４０からの反射波信号Ｓｗｒ及びカメラ４２からの画像信号Ｓｉｃは、入出力部５０を介して物体認識ＥＣＵ４４に供給される。また、物体認識ＥＣＵ４４と、ＶＳＡ ＥＣＵ３０、ＥＰＳ ＥＣＵ３２及びＰＵＨ ＥＣＵ３４との間の通信は、入出力部５０及び通信線５６を介して行われる。入出力部５０は、入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換する図示しないＡ／Ｄ変換回路を備える。

演算部５２は、レーダ４０及びカメラ４２からの各信号Ｓｗｒ、Ｓｉｃに基づく演算を行い、演算結果に基づき、ＶＳＡ ＥＣＵ３０、ＥＰＳ ＥＣＵ３２及びＰＵＨ ＥＣＵ３４に対する信号を生成する。

図１に示すように、演算部５２は、レーダ情報処理部６０、カメラ情報処理部６２、対象物体情報処理部６４及び運転支援制御部６６を有する。各処理部６０、６２、６４及び制御部６６は、記憶部５４に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。前記プログラムは、図示しない無線通信装置（携帯電話機、スマートフォン等）を介して外部から供給されてもよい。前記プログラムの一部をハードウェア（回路部品）で構成することもできる。

レーダ情報処理部６０は、レーダ４０が検出した反射波Ｗｒ（反射波信号Ｓｗｒ）に基づいて検出物体１００（第１周辺物体１００ｒ）の情報（以下「レーダ情報Ｉｒ」又は「情報Ｉｒ」という。）を算出する。カメラ情報処理部６２は、カメラ４２が取得した周辺画像Ｉｍｃを用いて検出物体１００（第２周辺物体１００ｃ）の情報（以下「カメラ情報Ｉｃ」又は「情報Ｉｃ」という。）を算出する。

対象物体情報処理部６４は、レーダ情報処理部６０が算出したレーダ情報Ｉｒと、カメラ情報処理部６２が算出したカメラ情報Ｉｃとを組み合わせた情報（以下「対象物体情報Ｉｔ」又は「情報Ｉｔ」という。）を算出する。換言すると、処理部６４は、いわゆるフュージョン処理を行う。情報Ｉｔは、レーダ４０が検出した検出物体１００（レーダ物標１００ｒ）と、カメラ４２が検出した検出物体１００（カメラ物標１００ｃ）とに基づいて特定する対象物体１００ｔａｒの情報である。

処理部６４は、対象物体設定部７０（以下「設定部７０」ともいう。）と、ＴＴＣ算出部７２（以下「算出部７２」ともいう。）と、信頼度算出部７４（以下「算出部７４」ともいう。）とを備える。

対象物体設定部７０は、レーダ情報Ｉｒ（第１位置情報）及びカメラ情報Ｉｃ（第２位置情報）を用いて第１周辺物体１００ｒと第２周辺物体１００ｃをマッチングして対象物体１００ｔａｒを設定する。ＴＴＣ算出部７２は、自車１０が対象物体１００ｔａｒに接触（又は衝突）するまでの時間を示すＴＴＣ（Time to Collision）を算出する。信頼度算出部７４は、横向き車両の信頼度Ｄｃを算出する。信頼度Ｄｃは、カメラ物標１００ｃの属性Ｐｒｃ（種類Ｃａ）が横向き車両であると判定された対象物体１００ｔａｒが、実際に横向き車両である確からしさを意味する。

記憶部５４は、デジタル信号に変換された撮像信号、各種演算処理に供される一時データ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、及び実行プログラム、テーブル又はマップ等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）等で構成される。

Ａ２．運転支援制御
［Ａ２−１．運転支援制御の全体的な流れ］
図２は、本実施形態における運転支援制御のフローチャートである。運転支援制御は、物体認識ＥＣＵ４４の演算部５２（処理部６０、６２、６４及び制御部６６）及びその他のＥＣＵ３０、３２、３４の演算部（図示せず）が実行する。なお、図２は、対象物体１００ｔａｒが横向き車両である場合に着目した内容となっているが、対象物体１００ｔａｒが横向き車両でない場合には、図２の各ステップと組み合わせて又は図２の各ステップとは独立して付加的なステップを設けることができる。

ステップＳ１において、物体認識ＥＣＵ４４（レーダ情報処理部６０）は、レーダ４０からの反射波信号Ｓｗｒに基づいて、検出物体１００（レーダ物標１００ｒ）のレーダ情報Ｉｒを算出する。レーダ情報Ｉｒには、第１周辺物体１００ｒの位置Ｐｏｒ、車両１０に対する相対速度Ｖｒ、加速度ａｒ等が含まれる。なお、レーダ４０の検出領域（図３の走査領域１０６ｒ）内に複数の第１周辺物体１００ｒが存在する場合、ＥＣＵ４４は、各第１周辺物体１００ｒについて位置Ｐｏｒ、速度Ｖｒ、加速度ａｒ等を算出する。

ステップＳ２において、ＥＣＵ４４（カメラ情報処理部６２）は、カメラ４２の画像信号Ｓｉｃ（撮像画像Ｉｍｃ）及びレーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒに基づいて、検出物体１００（カメラ物標１００ｃ）のカメラ情報Ｉｃを算出する。すなわち、ＥＣＵ４４は、位置Ｐｏｒから所定距離内におけるカメラ物標１００ｃを抽出し（マッチング処理）、当該カメラ物標１００ｃのカメラ情報Ｉｃを算出する。ここにいう所定距離は、横方向、縦方向及び前後方向を含む。

カメラ情報Ｉｃには、カメラ物標１００ｃの横方向の位置Ｐｏｃ、横方向速度Ｖｌｃ、横方向加速度ａｌｃ、属性Ｐｒｃ等が含まれる。また、属性Ｐｒｃとしては、カメラ物標１００ｃの種類Ｃａ（歩行者、車両（横向き車両）等）、大きさ等が含まれる。種類Ｃａが横向き車両である場合、横向き車両の特徴部分Ｐｃｈａも含まれる。また、撮像画像Ｉｍｃ内に複数のカメラ物標１００ｃが存在する場合、ＥＣＵ４４は、各カメラ物標１００ｃについて横方向の位置Ｐｏｃ、横方向速度Ｖｌｃ、横方向加速度ａｌｃ、属性Ｐｒｃ等を算出する。

ステップＳ３において、ＥＣＵ４４（対象物体設定部７０）は、横向き車両である対象物体１００ｔａｒが存在するか否か（換言すると、マッチングが成立したか否か）を判定する。

横向き車両である対象物体１００ｔａｒが存在しない場合（Ｓ３：ＮＯ）、今回の演算周期における処理を終了する。その後、所定時間の経過後にステップＳ１から処理を再開する。横向き車両である対象物体１００ｔａｒが存在する場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、ステップＳ４において、ＥＣＵ４４は、ＴＴＣを算出する。上記の通り、ＴＴＣは、自車１０が対象物体１００ｔａｒに接触（又は衝突）するまでの時間を示す。

続くステップＳ５において、ＥＣＵ４４は、横向き車両の信頼度Ｄｃを算出する。上記の通り、信頼度Ｄｃは、カメラ物標１００ｃの属性Ｐｒｃ（種類Ｃａ）が横向き車両であると判定された対象物体１００ｔａｒが、実際に横向き車両である確からしさを意味する。すなわち、本実施形態では、ステップＳ３において、横向き車両である対象物体１００ｔａｒが存在すると判定された場合でも、当該対象物体１００ｔａｒが横向き車両でない可能性を考慮している。ステップＳ５の詳細は、図５を参照して後述する。

ステップＳ６において、ＥＣＵ４４は、ＴＴＣ（Ｓ４）及び信頼度Ｄｃ（Ｓ５）に基づいて運転支援処理を実行する。ステップＳ６の詳細は、図７を参照して後述する。

［Ａ２−２．レーダ情報Ｉｒ及びカメラ情報Ｉｃの算出（図２のＳ１、Ｓ２）］
（Ａ２−２−１．レーダ情報Ｉｒ及びカメラ情報Ｉｃの算出の概要）
図３は、本実施形態の運転支援制御を説明するための図であり、自車１０の進路１０４上に他車１０２が走行している状態を示している。図３では、レーダ４０の走査領域１０６ｒ（第１検出範囲）と、カメラ４２の撮像領域１０６ｃ（第２検出範囲）と、レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒを示すマーク１０８と、横向き車両である他車１０２の特徴部分Ｐｃｈａを示すマーク１１０ｌ、１１０ｒ、１１２ｌ、１１２ｒ、１１４と、レーダ物標想定領域１１６と、カメラ物標想定領域１１８が示されている。

図２のステップＳ１において、レーダ情報Ｉｒを取得する際、ＥＣＵ４４は、反射波信号Ｓｗｒに基づいてレーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒ（マーク１０８）を算出する。位置Ｐｏｒは、レーダ物標１００ｒからの反射波Ｗｒの集合体が示す領域の中心又は重心として特定される。或いは、位置Ｐｏｒは、反射波Ｗｒの集合体のうち最も受信レベルが高い位置としてもよい。図３の例では、位置Ｐｏｒを示すマーク１０８が他車１０２の重心位置に表示されている。

図２のステップＳ２において、カメラ情報Ｉｃを取得する際、ＥＣＵ４４は、レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒを基準として所定距離内におけるカメラ物標１００ｃを抽出する。当該抽出は、実質的に、レーダ情報Ｉｒとカメラ情報Ｉｃのマッチングを意味している。上記の通り、前記所定距離は、横方向、縦方向及び前後方向を含む。

カメラ物標１００ｃを抽出する際には、前記所定距離内において、横向き車両である対象物体１００ｔａｒの特徴部分Ｐｃｈａが抽出される。具体的には、図３に示すように、他車１０２の前端（左端）及び後端（右端）の垂直エッジ（マーク１１０ｌ、１１０ｒ）と、前輪（左側の車輪）及び後輪（右側の車輪）の円形エッジ（マーク１１２ｌ、１１２ｒ）と、車体下部の水平エッジ（マーク１１４）が特徴部分Ｐｃｈａとして抽出される。ＥＣＵ４４は、これらの特徴部分Ｐｃｈａが存在することにより、横向き車両である対象物体１００ｔａｒが存在すると判定する。特徴部分Ｐｃｈａは、上記５つに限らず、そのうちのいくつかを選択して用いてもよい。また、上記５つ以外にその他の特徴部分Ｐｃｈａを用いることも可能である。

（Ａ２−２−２．誤認識の例）
図４は、対象物体設定部７０が対象物体１００ｔａｒを誤認識して、横向き車両が存在すると判定した例を示す。図４の例では、自車１０の進路１０４上に他車１０２（実際の車両）が存在しないが、ＥＣＵ４４は、レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒ及び横向き車両の特徴部分Ｐｃｈａが抽出されたこと（マッチングが成功したこと）により、横向き車両が存在すると誤認識している。

すなわち、進路１０４の左側部には、柱１３０の土台１３２が進路１０４に面して存在している。レーダ情報処理部６０は、当該土台１３２の一部からの反射波Ｗｒの受光レベルが高いことをもって、レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒ（マーク１０８）と認識している。

また、柱１３０が垂直に伸びていることから、カメラ情報処理部６２は、横向き車両の左端（前端又は後端）の垂直エッジ（マーク１１０ｌ）として柱１３０の一部を抽出している。さらに、進路１０４の右側には、本体１３６及び遮断桿１３８を備える遮断機１３４が存在し、本体１３６は垂直な部分を有している。このため、カメラ情報処理部６２は、横向き車両の右端（前端又は後端）の垂直エッジ（マーク１１０ｒ）として遮断機本体１３６の一部を抽出している。

進路１０４の左側には、縁石１４０が配置されている。柱１３０の土台１３２と縁石１４０とのコントラストから、カメラ情報処理部６２は、横向き車両の左側の車輪（前輪又は後輪）の円形エッジ（マーク１１２ｌ）として縁石１４０の一部を抽出している。進路１０４の右側には、縁石１４２が配置されている。縁石１４２の角部の形状等から、カメラ情報処理部６２は、横向き車両の右側の車輪（前輪又は後輪）の円形エッジ（マーク１１２ｒ）として縁石１４２の一部を抽出している。

自車１０の進路１０４上には、遮断機本体１３６及び遮断桿１３８の影１４４が射している。ここでの影１４４は、自車１０から見たとき、略水平である。このため、カメラ情報処理部６２は、横向き車両の車体下部の水平エッジ（マーク１１４）として影１４４を抽出している。

以上のような抽出を行った結果、本実施形態のステップＳ１〜Ｓ３（図２）によれば、横向き車両である対象物体１００ｔａｒが存在しないにもかかわらず、対象物体設定部７０は、横向き車両である対象物体１００ｔａｒが存在すると誤認識する可能性がある。そこで、本実施形態では、横向き車両の信頼度Ｄｃを用いることで、上記のような誤認識を防止している。

［Ａ２−３．横向き車両の信頼度Ｄｃの算出（図２のＳ５）］
（Ａ２−３−１．信頼度Ｄｃの算出の概要）
図５は、横向き車両の信頼度Ｄｃを算出するフローチャート（図２のＳ５の詳細）である。図５の処理は、ＥＣＵ４４の信頼度算出部７４が行う。図６は、本実施形態における信頼度Ｄｃの判定基準と使用方法（運転支援の内容）を説明する図である。図６における破線の車両１５０は、対象物体設定部７０が認識した車両を示しており、実際の車両（他車１０２）が存在するか否かは定かではない。換言すると、図６では、対象物体設定部７０が認識又は誤認識した対象物体１００ｔａｒを車両１５０として示している。上記のように、信頼度Ｄｃを算出する際は、横向き車両である対象物体１００ｔａｒが存在すると判定されている（図２のＳ３：ＹＥＳ）。

図５のステップＳ１１において、ＥＣＵ４４は、レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒがレーダ物標想定領域１１６（以下「想定領域１１６」又は「領域１１６」ともいう。）内にあるか否かを判定する。想定領域１１６は、対象物体１００ｔａｒが横向き車両である場合、レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒが存在するとして想定される領域である。領域１１６の詳細については後述する。

レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒが想定領域１１６内にない場合（Ｓ１１：ＮＯ）、ステップＳ１２において、ＥＣＵ４４は、信頼度Ｄｃとして「低」を選択する（図６の３段目及び４段目）。レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒが想定領域１１６内にある場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、ステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、ＥＣＵ４４は、横向き車両の特徴部分Ｐｃｈａがカメラ物標想定領域１１８（以下「想定領域１１８」又は「領域１１８」ともいう。）内にあるか否かを判定する。想定領域１１８は、対象物体１００ｔａｒが横向き車両である場合、特徴部分Ｐｃｈａが存在するとして想定される領域である。

本実施形態では、特徴部分Ｐｃｈａの全てが想定領域１１８内にあるか否かを判定する。代わりに、横向き車両であることを特定するために必要な最低限の組合せが想定領域１１８内にあるか否かを判定してもよい。当該最低限の組合せとしては、例えば、他車１０２の左端の垂直エッジ（マーク１１０ｌ）及び左側の車輪の円形エッジ（マーク１１２ｌ）の少なくとも一方と、右端の垂直エッジ（マーク１１０ｒ）及び右側の車輪の円形エッジ（マーク１１２ｒ）の少なくとも一方が含まれる。領域１１８の更なる詳細については後述する。

特徴部分Ｐｃｈａが想定領域１１８内にない場合（Ｓ１３：ＮＯ）、ステップＳ１４において、ＥＣＵ４４は、信頼度Ｄｃとして「中」を選択する（図６の２段目）。特徴部分Ｐｃｈａが想定領域１１８内にある場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、ステップＳ１５において、ＥＣＵ４４は、信頼度Ｄｃとして「高」を選択する（図６の１段目）。

（Ａ２−３−２．想定領域１１６、１１８）
（Ａ２−３−２−１．概要）
図４を参照して説明したように、カメラ情報Ｉｃにおける横向き車両の特徴部分Ｐｃｈａを用いた場合、誤認識の可能性がある。そこで、本実施形態では、レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒとカメラ物標１００ｃの位置Ｐｏｃとの距離が所定の値である場合でも、ステップＳ１１、Ｓ１３（図５）の判定を介して信頼度Ｄｃを判定する。ステップＳ１１、Ｓ１３では、想定領域１１６、１１８が用いられる。

（Ａ２−３−２−２．レーダ物標想定領域１１６）
図３に示すように、レーダ物標想定領域１１６は、自車１０の進路１０４上（特に仮想中心線Ｌｘを中心として線対称に）設定される。想定領域１１６は、横方向（車幅方向）のみならず、縦方向（高さ方向）及び前後方向にも設定される。

想定領域１１６の幅Ｌｒは、例えば、自車１０（又は一般的な乗用車）の車幅よりも若干長い値（例えば、１．８〜２．５ｍ）又は前輪−後輪間の距離（ホイールベース）若しくは全長よりも短い値（例えば、２．０〜３．０ｍ）とすることができる。領域１１６の高さＨｒは、例えば、自車１０（又は一般的な乗用車）の車高よりも若干短い値（例えば、０．８〜１．８ｍ）とすることができる。

図３では、想定領域１１６を直線状としているが、例えば、進路１０４に合わせて想定領域１１６を曲線状としてもよい。想定領域１１６を曲線状とするためには、例えば、図示しないヨーレートセンサにより検出したヨーレート等を用いて想定領域１１６を演算することができる。また、図示しないナビゲーション装置又は進路１０４周辺に配置された光ビーコン等の装置（路側装置）から、進路１０４の形状に関する情報を取得し、当該情報を用いて想定領域１１６を算出することも可能である。

また、対象物体１００ｔａｒ（横向き車両）の特徴部分Ｐｃｈａの位置に応じて想定領域１１６の幅Ｌｒを変化させてもよい。例えば、対象物体１００ｔａｒの左端及び右端の垂直エッジ（マーク１１０ｌ、１１０ｒ）間の距離が基準値よりも長い場合、幅Ｌｒを広げ、当該距離が基準値よりも短い場合、幅Ｌｒを狭めることができる。

（Ａ２−３−２−３．カメラ物標想定領域１１８）
図３に示すように、カメラ物標想定領域１１８は、自車１０の進路１０４上（特に仮想中心線Ｌｘを中心として線対称に）設定される。想定領域１１６と同様、想定領域１１８は、横方向（車幅方向）のみならず、縦方向（高さ方向）及び前後方向にも設定される。但し、画像上では、レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒに基づいて前後方向の座標（範囲）を特定した上で想定領域１１８を特定可能である。このため、特徴部分Ｐｃｈａが想定領域１１８内にあるか否かを判定するに当たっては、想定領域１１８を前後方向において限定してもよい。

また、想定領域１１８は、想定領域１１６と重複する範囲を含む。想定領域１１８の幅Ｌｃは、想定領域１１６の幅Ｌｒよりも長い値とする。幅Ｌｃは、一般的な乗用車の全長程度又はそれよりも長い値（例えば、３．５〜７．０ｍ）とすることができる。

想定領域１１８の高さＨｃは、例えば、自車１０（又は一般的な乗用車）の車高よりも若干長い値（例えば、１．２〜２．５ｍ）とすることができる。但し、特徴部分Ｐｃｈａを検出することができれば、高さＨｃをさらに狭い範囲としてもよい。このため、想定領域１１８の高さＨｃは、想定領域１１６の高さＨｒよりも短くなる場合がある。想定領域１１６と同様、想定領域１１８を曲線状としてもよい。

また、対象物体１００ｔａｒ（横向き車両）の特徴部分Ｐｃｈａが、例えば、大型車両を示している場合、特徴部分Ｐｃｈａの位置に応じて想定領域１１８の幅Ｌｃを変化させてもよい。例えば、対象物体１００ｔａｒの左端及び右端の垂直エッジ（マーク１１０ｌ、１１０ｒ）間の距離が基準値よりも長い場合、幅Ｌｃを広げ、当該距離が基準値よりも短い場合、幅Ｌｃを狭めることができる。

本実施形態では、想定領域１１６、１１８を上記のように設定することで、想定領域１１６が、他車１０２の前端及び後端（横向き車両の左端及び右端）の間に位置することとなる。想定領域１１６が、他車１０２の前輪及び後輪（横向き車両の左側及び右側の車輪）の間に位置するようにしてもよい。

［Ａ２−４．運転支援処理（図２のＳ６）］
図７は、運転支援処理のフローチャート（図２のＳ６の詳細）である。ステップＳ２１において、ＥＣＵ４４は、信頼度Ｄｃが「高」であるか否かを判定する。信頼度Ｄｃが「高」である場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、ステップＳ２２において、ＥＣＵ４４は、ＴＴＣが閾値ＴＨｔｔｃ１以下であるか否かを判定する。閾値ＴＨｔｔｃ１は、信頼度Ｄｃが「高」であることを前提として自動ブレーキ及び警報を行うか否かを判定するための閾値である。

ＴＴＣが閾値ＴＨｔｔｃ１以下である場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）、ステップＳ２３において、ＥＣＵ４４は、自動ブレーキ及び警報を実行する（図６の１段目）。具体的には、ＥＣＵ４４は、ＶＳＡ ＥＣＵ３０に対して自動ブレーキを実行するように指令すると共に、警報装置２２を介して警報を行う。ＴＴＣが閾値ＴＨｔｔｃ１以下でない場合（Ｓ２２：ＮＯ）、今回の演算周期を終え、所定時間の経過後にステップＳ２１から再開する。

ステップＳ２１において信頼度Ｄｃが「高」でない場合（Ｓ２１：ＮＯ）、ステップＳ２４において、ＥＣＵ４４は、信頼度Ｄｃが「中」であるか否かを判定する。信頼度Ｄｃが「中」である場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、ステップＳ２５において、ＥＣＵ４４は、ＴＴＣが閾値ＴＨｔｔｃ２以下であるか否かを判定する。閾値ＴＨｔｔｃ２は、信頼度Ｄｃが「中」であることを前提として警報を行うか否かを判定するための閾値であり、閾値ＴＨｔｔｃ１よりも小さい又は大きい値とすることができる。

ＴＴＣが閾値ＴＨｔｔｃ２以下である場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）、ステップＳ２６において、ＥＣＵ４４は、警報を実行する（図６の２段目）。具体的には、ＥＣＵ４４は、警報装置２２を介して警報を行う。なお、閾値ＴＨｔｔｃ２を閾値ＴＨｔｔｃ１よりも小さくする場合、ステップＳ２６についても、ステップＳ２３と同様に自動ブレーキ及び警報を行ってもよい。この場合、閾値ＴＨｔｔｃ１よりも閾値ＴＨｔｔｃ２が小さくなっているため、作動タイミングが遅くなることから、ステップＳ２３とは異なる方法で抑制を行うことが可能である。また、ステップＳ２３よりも自動ブレーキの制動力を小さくする等、ステップＳ２３とは異なる方法（制動力をより抑制する方法）で自動ブレーキを作動させることもできる。さらに、ステップＳ２３、Ｓ２６で警報の方法を異ならせてもよい（ステップＳ２６で軽度の自動ブレーキを作動させる場合、ステップＳ２６では警報を省略することも可能である。）。ＴＴＣが閾値ＴＨｔｔｃ２以下でない場合（Ｓ２５：ＮＯ）、今回の演算周期を終え、所定時間の経過後にステップＳ２１から再開する。

ステップＳ２４に戻り、信頼度Ｄｃが「中」でない場合（Ｓ２４：ＮＯ）、信頼度Ｄｃは「低」である。この場合、ＥＣＵ４４は、そのまま今回の演算周期を終了する（図６の３段目及び４段目）。

Ａ３．本実施形態の効果
以上のように、本実施形態によれば、レーダ物標１００ｒ（第１周辺物体）の位置Ｐｏｒが想定領域１１６（第１対象領域）内に存在し（図５のＳ１１：ＹＥＳ）且つカメラ物標１００ｃ（第２周辺物体）の特徴部分Ｐｃｈａ（カメラ物標１００ｃの位置Ｐｏｃ）が想定領域１１８（第２対象領域）内に存在する場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、対象物体１００ｔａｒを自動ブレーキ（動作支援）の対象とする（図５のＳ１５、図７のＳ２１：ＹＥＳ、Ｓ２３）。また、レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒが想定領域１１６内に存在しない（図５のＳ１１：ＮＯ）又は特徴部分Ｐｃｈａが想定領域１１８内に存在しない場合（Ｓ１３：ＮＯ）、対象物体１００ｔａｒを自動ブレーキの対象から外す又は対象物体１００ｔａｒに対する自動ブレーキを抑制する（図７のＳ２１、Ｓ２４〜Ｓ２６参照）。想定領域１１６は、レーダ４０（第１検出装置）の走査領域１０６ｒ（第１検出領域）の一部として（換言すると、走査領域１０６ｒよりも狭い領域として）設定される（図３）。想定領域１１８は、カメラ４２（第２検出装置）の撮像領域１０６ｃ（第２検出領域）の一部として（換言すると、撮像領域１０６ｃよりも狭い領域として）設定される（図３）。

これにより、レーダ４０及びカメラ４２それぞれに適した対象領域１１６、１１８を用いて、対象物体１００ｔａｒを自動ブレーキ（動作支援）の対象とするか否か又は自動ブレーキを抑制するか否かを判定することが可能となる。従って、自動ブレーキの対象とする対象物体１００ｔａｒの選定若しくは判定を精度良く行うこと又は自動ブレーキの程度設定を適切に行うことが可能となる。

本実施形態では、レーダ４０を第１検出装置として用い、カメラ４２を第２検出装置として用い、運転支援制御部６６（動作支援制御装置）は、レーダ物標想定領域１１６（第１対象領域）をカメラ物標想定領域１１８（第２対象領域）よりも狭く設定する（図３）。

上記によれば、レーダ４０に基づく想定領域１１６は、レーダ４０の走査領域１０６ｒ（第１検出領域）よりも狭い領域として設定され、カメラ４２に基づく想定領域１１８は、カメラ４２の撮像領域１０６ｃ（第２検出領域）よりも狭い領域として設定される（図３）。一般に、レーダ４０は、物体１００の端部の検出を苦手としている。また、レーダ４０が車両１０に配置された場合、縁石１４０等の進路１０４（道路）脇の障害物からの反射波Ｗｒに基づいて当該障害物を対象物体１００ｔａｒとして誤認識する可能性がある（図４参照）。本実施形態によれば、レーダ４０に基づく想定領域１１６を相対的に狭くする一方、カメラ４２に基づく想定領域１１８を相対的に広くする（図３）。これにより、レーダ４０が苦手とする領域についてはカメラ４２の検出結果を利用することで、運転支援（動作支援）の対象とする対象物体１００ｔａｒの選定若しくは判定をさらに精度良く行うこと又は自動ブレーキの程度設定をさらに適切に行うことが可能となる。

運転支援制御部６６（動作支援制御装置）は、レーダ物標１００ｒ（第１周辺物体）の位置Ｐｏｒが想定領域１１６（第１対象領域）内に存在し（図５のＳ１１：ＹＥＳ）且つカメラ物標１００ｃ（第２周辺物体）の特徴部分Ｐｃｈａ（画像特徴）が想定領域１１８（第２対象領域）内に全て存在する場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、対象物体１００ｔａｒを自動ブレーキ（動作支援）の対象とする（図５のＳ１５、図７のＳ２１：ＹＥＳ、Ｓ２３）。

これにより、その全体がカメラ４２に撮像された対象物体１００ｔａｒを自動ブレーキの対象とすることで、自動ブレーキの対象とする対象物体１００ｔａｒの選定若しくは判定をさらに精度良く行うこと又は自動ブレーキの程度設定をさらに適切に行うことが可能となる。

本実施形態において、対象物体１００ｔａｒは横向き車両であり（図２のＳ３：ＹＥＳ）、横向き車両の特徴部分Ｐｃｈａ（画像特徴）は、横向き車両の左端及び右端（他車１０２の前端及び後端）を構成する垂直エッジ（マーク１１０ｌ、１１０ｒ）、左右の車輪（他車１０２の前輪及び後輪）を構成する円形エッジ（マーク１１２ｌ、１１２ｒ）並びに車体下部の水平エッジ（マーク１１４）を含む（図３）。これにより、横向き車両を精度良く判定することが可能となる。

本実施形態において、対象物体設定部７０（対象物体設定装置）は進路１０４（進行軌跡）上に存在する横向き車両として対象物体１００ｔａｒを認識する（図２のＳ３、図３）。また、運転支援制御部６６（動作支援制御装置）は、車両１０（移動物体）の進路１０４（進行軌跡）上にレーダ物標想定領域１１６（第１対象領域）及びカメラ物標想定領域１１８（第２対象領域）を設定する（図３）。

これにより、車両１０（移動物体）の進路１０４上に対象物体１００ｔａｒとしての横向き車両が存在すると対象物体設定部７０（対象物体設定装置）が誤認識した場合でも、対象物体１００ｔａｒを自動ブレーキ（動作支援）の対象から外すこと又は対象物体１００ｔａｒに対する自動ブレーキを抑制することが可能となる。

Ｂ．変形例
なお、本発明は、上記実施形態に限らず、本明細書の記載内容に基づき、種々の構成を採り得ることはもちろんである。例えば、以下の構成を採用することができる。

Ｂ１．適用対象
上記実施形態では、物体認識装置１２を車両１０に適用したが、これに限らず、別の対象に適用してもよい。例えば、物体認識装置１２を船舶や航空機等の移動物体に用いることもできる。或いは、物体認識装置１２を、ロボット、セキュリティ用監視装置又は家電製品に適用してもよい。また、物体認識装置１２を車両１０（移動物体）自体に搭載するのではなく、車両１０の外部（例えば、光ビーコン等の路側装置）に配置してもよい。この場合、車両１０と物体認識装置１２の間で通信を行い、物体認識装置１２の認識結果（ＴＴＣ、信頼度Ｄｃ又は対象物体情報Ｉｔ）を車両１０に送信することも可能である。

Ｂ２．物体認識装置１２の構成
上記実施形態では、物体認識装置１２の判定結果（ＴＴＣ、信頼度Ｄｃ又は対象物体情報Ｉｔ）を、主として物体認識装置１２自体で用いた（図２のＳ６、図７）。しかしながら、当該判定結果をＶＳＡ ＥＣＵ３０、ＥＰＳ ＥＣＵ３２及びＰＵＨ ＥＣＵ３４に出力し、ＶＳＡ ＥＣＵ３０、ＥＰＳ ＥＣＵ３２及びＰＵＨ ＥＣＵ３４で独自に利用することもできる。

上記実施形態では、ミリ波である送信波Ｗｔ及び反射波Ｗｒを使用するレーダ４０を用いたが、これに限らない。例えば、電磁波としての送信波Ｗｔの反射波Ｗｒを用いて第１周辺物体１００ｒの情報Ｉｒを取得する観点からすれば、レーザレーダ、超音波センサ等のセンサを用いることもできる。

上記実施形態では、レーダ４０とカメラ４２を組み合わせて用いた（図１）。しかしながら、物体１００を検出する複数個又は複数種類の検出装置それぞれに適した想定領域（想定領域１１６、１１８等）を用いて、対象物体１００ｔａｒを運転支援（動作支援）の対象とするか否かを判定する観点からすれば、これに限らない。例えば、ミリ波を出力するレーダ４０とレーザレーダとを組み合わせて用いることも可能である。

Ｂ３．物体認識ＥＣＵ４４の制御
［Ｂ３−１．対象物体１００ｔａｒの属性（図２のＳ３、図３）］
上記実施形態では、対象物体１００ｔａｒの属性Ｐｒｔａｒが横向き車両である場合に焦点を当てて説明した（図２のＳ３、図３等）。しかしながら、例えば、レーダ物標想定領域１１６単体又は想定領域１１６、１１８の組合せの利用の観点からすれば、これに限らない。例えば、対象物体１００ｔａｒが、自車１０と同じ進路１０４上を走行している先行車の場合にも、想定領域１１６単体又は想定領域１１６、１１８の組合せを利用して対象物体１００ｔａｒの信頼度Ｄｃを判定することも可能である。

［Ｂ３−２．信頼度Ｄｃの算出（図２のＳ５、図５）］
上記実施形態では、想定領域１１６、１１８を自車１０の進路１０４を基準として設定した（図３）。しかしながら、例えば、レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒとカメラ物標１００ｃの特徴部分Ｐｃｈａの位置の関係に着目すれば、これに限らない。例えば、位置Ｐｏｒ（又は特徴部分Ｐｃｈａの位置）を基準として、想定領域１１６、１１８を設定することも可能である。

例えば、位置Ｐｏｒを基準として想定領域１１６、１１８を設定するに当たっては、図３のように設定される位置（自車１０の進路１０４上）から想定領域１１６、１１８を同じ量だけ移動させる。

上記のように位置Ｐｏｒを基準として想定領域１１６、１１８を設定する場合（又はそれ以外の場合）、想定領域１１６の幅Ｌｒは、上記実施形態の値（図３）よりも狭くしてもよい。例えば、横向き車両の左端と右端（マーク１１０ｌ、１１０ｒ）の間、又は左右の車輪を構成する円形エッジ（マーク１１２ｌ、１１２ｒ）の間に合わせて幅Ｌｒを設定することができる。或いは、横向き車両の左端を構成する垂直エッジ（マーク１１０ｌ）と右側の車輪を構成する円形エッジ（マーク１１２ｒ）の間、又は横向き車両の右端を構成する垂直エッジ（マーク１１０ｒ）と左側の車輪を構成する円形エッジ（マーク１１２ｌ）の間に合わせて幅Ｌｒを設定してもよい。

上記実施形態では、横向き車両の信頼度Ｄｃの算出のため、レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒが想定領域１１６内にあるか否か（図５のＳ１１）及び横向き車両の特徴部分Ｐｃｈａが想定領域１１８内にあるか否か（Ｓ１３）を判定した。しかしながら、信頼度Ｄｃの算出方法は、これに限らない。

例えば、図５のステップＳ１１、Ｓ１３に加え、レーダ物標１００ｒの中心又は重心（マーク１０８）が、横向き車両の左端と右端（マーク１１０ｌ、１１０ｒ）の間に位置するか否かを判定して信頼度Ｄｃを算出してもよい。

これにより、レーダ４０の検出結果に基づくレーダ物標１００ｒ（第１周辺物体）の中心又は重心（マーク１０８）が、横向き車両の中心又は重心とは全く異なる位置に存在する場合、対象物体１００ｔａｒは横向き車両ではないと判定することが可能となる。そのため、自動ブレーキの対象とする対象物体１００ｔａｒの選定若しくは判定をさらに精度良く行うこと又は自動ブレーキの程度設定をさらに適切に行うことが可能となる。

また、レーダ物標１００ｒの中心又は重心（マーク１０８）が、横向き車両の左端と右端（マーク１１０ｌ、１１０ｒ）の間に位置するか否かを判定する代わりに、レーダ物標１００ｒの中心又は重心（マーク１０８）が、左右の車輪を構成する円形エッジ（マーク１１２ｌ、１１２ｒ）の間に位置するか否かを判定してもよい。或いは、レーダ物標１００ｒの中心又は重心（マーク１０８）が、横向き車両の左端を構成する垂直エッジ（マーク１１０ｌ）と右側の車輪を構成する円形エッジ（マーク１１２ｒ）の間、又は横向き車両の右端を構成する垂直エッジ（マーク１１０ｒ）と左側の車輪を構成する円形エッジ（マーク１１２ｌ）の間に位置するか否かを判定してもよい。

［Ｂ３−３．運転支援処理（図２のＳ６、図７）］
上記実施形態では、運転支援処理において、信頼度Ｄｃに加え、ＴＴＣを用いた（図７のＳ２２、Ｓ２５）。しかしながら、例えば、信頼度Ｄｃの機能に着目すれば、ＴＴＣを用いないことも可能である。この場合、ＴＴＣと同様の時間的制限を求める観点からすれば、想定領域１１６、１１８において前後方向（自車１０の進行方向）における距離の範囲を設定又は制限することも可能である。

上記実施形態では、運転支援として自動ブレーキの例を挙げたが（図６の１段目及び図７のＳ２３）、操舵支援等、その他の運転支援も可能である。また、車両１０以外の移動物体に本発明を適用した場合、運転支援の代わりに動作支援も可能である。

［Ｂ３−４．その他］
上記実施形態では、レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒとカメラ物標１００ｃの特徴部分Ｐｃｈａの位置を関連付けた後（すなわち、マッチングした後）、位置Ｐｏｒ及び特徴部分Ｐｃｈａの位置を想定領域１１６、１１８と対比した（図２、図５）。しかしながら、想定領域１１６、１１８の少なくとも一方の利用の観点からすれば、これに限らない。

例えば、マッチングにおいて想定領域１１６、１１８の利用を組み込むことも可能である。具体的には、レーダ物標１００ｒの位置Ｐｏｒを基準として各特徴部分Ｐｃｈａが存在し得る範囲（横方向、縦方向及び前後方向）のみについて特徴部分Ｐｃｈａの抽出を行い、位置Ｐｏｒとマッチングすることも可能である。ここでの抽出領域が、カメラ物標想定領域１１８に相当する範囲となる。

これにより、横向き車両の特徴部分Ｐｃｈａを抽出するための想定領域１１８（特徴部分対象領域）（カメラ４２の撮像領域１０６ｃの一部）を、レーダ４０が検出したレーダ物標１００ｒ（第１周辺物体）の位置Ｐｏｒを基準とする比較的狭い領域として設定することが可能となる。従って、横向き車両である対象物体１００ｔａｒの選択又は判定を精度良く且つ少ない演算量で行うことが可能となる。

１０…車両（移動物体） １２…物体認識装置
４０…レーダ（第１検出装置） ４２…カメラ（第２検出装置）
６６…運転支援制御部（動作支援制御部）
７０…対象物体設定部（対象物体設定装置）
１００ｃ…カメラ物標（第２周辺物体）
１００ｒ…レーダ物標（第１周辺物体） １００ｔａｒ…対象物体
１０４…自車の進路（進行軌跡）
１０６ｃ…カメラの撮像領域（第２検出領域）
１０６ｒ…レーダの走査領域（第１検出領域）
１１０ｌ…横向き車両の左端を構成する垂直エッジを示すマーク
１１０ｒ…横向き車両の右端を構成する垂直エッジを示すマーク
１１２ｌ…横向き車両の左側の車輪を構成する円形エッジを示すマーク
１１２ｒ…横向き車両の右側の車輪を構成する円形エッジを示すマーク
１１６…レーダ物標想定領域（第１対象領域）
１１８…カメラ物標想定領域（第２対象領域、特徴部分）
Ｉｃ…カメラ情報（第２位置情報） Ｉｒ…レーダ情報（第１位置情報）
Ｐｃｈａ…横向き車両の特徴部分（画像特徴）
Ｐｏｃ…カメラ物標（第２周辺物体）の位置
Ｐｏｒ…レーダ物標（第１周辺物体）の位置（中心又は重心）

Claims (5)

1. 移動物体の周辺に設定された第１検出領域内に存在する第１周辺物体の位置を示す第１位置情報を検出するレーダと、
   前記第１検出領域の一部又は全部と重複する第２検出領域内に存在する第２周辺物体の位置を示す第２位置情報を検出するカメラと、
   前記第１位置情報及び前記第２位置情報を用いて前記第１周辺物体と前記第２周辺物体をマッチングして対象物体を設定する対象物体設定装置と、
   前記対象物体との関係での前記移動物体の動作支援を制御する動作支援制御装置と
   を備える物体認識装置であって、
   前記動作支援制御装置は、
   前記対象物体を前記動作支援の対象とするか否かを判定するための第１対象領域を、前記第１検出領域の一部として設定し、
   前記対象物体を前記動作支援の対象とするか否かを判定するための第２対象領域を、前記第２検出領域の一部として設定し、
   前記第１周辺物体の位置が前記第１対象領域内に存在し且つ前記第２周辺物体の画像特徴が前記第２対象領域内に全て存在する場合、前記対象物体を前記動作支援の対象とし、
   前記第１周辺物体の位置が前記第１対象領域内に存在しない又は前記第２周辺物体の画像特徴の一部若しくは全部が前記第２対象領域内に存在しない場合、前記対象物体を前記動作支援の対象から外す又は前記対象物体に対する前記動作支援を抑制し、
   さらに、前記動作支援制御装置は、前記第１対象領域を前記第２対象領域よりも狭く設定する
   ことを特徴とする物体認識装置。
2. 請求項１記載の物体認識装置において、
   前記対象物体は横向き車両であり、
   前記画像特徴は、前記横向き車両の左端を構成する垂直エッジ及び左側の車輪を構成する円形エッジの少なくとも一方と、前記横向き車両の右端を構成する垂直エッジ及び右側の車輪を構成する円形エッジの少なくとも一方とを含む
   ことを特徴とする物体認識装置。
3. 請求項２記載の物体認識装置において、
   前記動作支援制御装置は、
   前記第１周辺物体の中心又は重心が、前記横向き車両の前記左端と前記右端の間又は前記左側の車輪と前記右側の車輪の間に位置する場合、前記対象物体を前記動作支援の対象とし、
   前記第１周辺物体の中心又は重心が、前記横向き車両の前記左端と前記右端の間又は前記左側の車輪と前記右側の車輪の間に位置しない場合、前記対象物体を前記動作支援の対象から外す
   ことを特徴とする物体認識装置。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の物体認識装置において、
   前記対象物体設定装置は前記移動物体の進行軌跡上に存在する横向き車両として前記対象物体を認識し、
   前記動作支援制御装置は、前記進行軌跡上に前記第１対象領域及び前記第２対象領域を設定する
   ことを特徴とする物体認識装置。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の物体認識装置を含む前記移動物体である車両。

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