物体検出装置
【課題】 本発明の目的は、オンラインで正確に距離相当量を補正することの可能な物体検出装置を提供すること。
【解決手段】 本発明の発明は、物体までの距離相当量（距離自体や、ステレオカメラでの視差など）を検出する車載の物体検出装置において、物体までの距離相当量を検出する第一検出手段２Ｒ，２Ｌと、物体までの距離相当量を第一検出手段２Ｒ，２Ｌとは異なる検出原理で検出する第二検出手段３と、第一検出手段２Ｒ，２Ｌと第二検出手段３が、同一物体を検出したか否かを判断する判断手段４と、同一の物体を検出したと判断した場合に、第二検出手段３が検出した距離相当量を、第一検出手段２Ｒ，２Ｌが検出した距離相当量の検出誤差の評価に用いるか否かを判定する判定手段４とを備えることを特徴としている。
【解決手段】 本発明の発明は、物体までの距離相当量（距離自体や、ステレオカメラでの視差など）を検出する車載の物体検出装置において、物体までの距離相当量を検出する第一検出手段２Ｒ，２Ｌと、物体までの距離相当量を第一検出手段２Ｒ，２Ｌとは異なる検出原理で検出する第二検出手段３と、第一検出手段２Ｒ，２Ｌと第二検出手段３が、同一物体を検出したか否かを判断する判断手段４と、同一の物体を検出したと判断した場合に、第二検出手段３が検出した距離相当量を、第一検出手段２Ｒ，２Ｌが検出した距離相当量の検出誤差の評価に用いるか否かを判定する判定手段４とを備えることを特徴としている。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体までの距離相当量（距離自体や距離に対応する視差など）を検出する車載の物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の入力画像、即ち通常、ステレオ画像と呼ばれる一対の画像に基づいて、視差を利用して物体との距離を検出する物体検出装置が知られており、下記［特許文献１］にも開示がある。このような物体検出装置では、経年変化などによって視差（距離相当量）にズレが生じ得る。下記［特許文献１］に記載のものでは、ステレオカメラによってサンプルパターンを撮像し、取得したステレオ画像上の対応点（ステレオ画像の右画像と左画像とで同一部分を示す点）の探索で算出した視差と、サンプルパターンの大きさから算出した距離に基づいて算出した視差とを比較し、ステレオカメラの視差ズレを補正する。
【特許文献１】特開２００１−２７２２１０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、［特許文献１］に記載のものでは、固定サンプルパターンを用いて、即ち、予め大きさやその設置距離が決められたサンプルを用いて補正を行うため、いわゆるオンラインでの補正ができない。オンラインでの補正とは、ステレオカメラの通常使用中に同時に補正を行うことである。また、［特許文献１］に記載のものでは、オンライン補正を行ったとしても、全ての検出結果を用いると、検出精度が低いデータが混在する場合には、正しく補正することができない。従って、本発明の目的は、オンラインで正確に距離相当量を補正することの可能な物体検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
請求項１に記載の発明は、物体までの距離相当量を検出する車載の物体検出装置において、物体までの距離相当量を検出する第一検出手段と、物体までの距離相当量を第一検出手段とは異なる検出原理で検出する第二検出手段と、第一検出手段と第二検出手段が、同一物体を検出したか否かを判断する判断手段と、同一の物体を検出したと判断した場合に、第二検出手段が検出した距離相当量を、第一検出手段が検出した距離相当量の検出誤差の評価に用いるか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴としている。
【０００５】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の物体検出装置において、判定手段が、第二検出手段の同一物体の検出頻度が高い場合に、評価に用いると判定することを特徴としている。
【０００６】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の物体検出装置において、判定手段が、第一検出手段または第二検出手段の検出した同一物体までの距離相当量が所定範囲内にある場合に、評価に用いると判定することを特徴としている。
【０００７】
請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の物体検出装置において、所定範囲が、距離相当量の近傍または遠方を除外した範囲であることを特徴としている。
【０００８】
請求項５に記載の発明は、請求項１に記載の物体検出装置において、車両走行状態が安定走行状態にあるかを判断する走行安定状態判断手段を備え、判定手段が、安定走行状態と判定した場合に、評価に用いると判定することを特徴としている。
【０００９】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の物体検出装置において、走行安定状態判断手段が、車両停車中または高速走行中の場合に、安定走行状態と判断することを特徴としている。
【００１０】
請求項７に記載の発明は、請求項５に記載の物体検出装置において、走行安定状態判断手段が、直線路または平坦路を車両走行中の場合に、安定走行状態と判断することを特徴としている。
【００１１】
請求項８に記載の発明は、請求項５に記載の物体検出装置において、走行安定状態判断手段が、市街地を車両走行中には安定走行状態にないと判断することを特徴としている。
【００１２】
請求項９に記載の発明は、請求項１に記載の物体検出装置において、第一検出手段または第二検出手段が、車両に対する物体の横位置である相対横位置を検出し、判定手段が、同一物体の相対横位置が所定範囲内にある場合に、評価に用いると判定することを特徴としている。
【００１３】
請求項１０に記載の発明は、請求項１に記載の物体検出装置において、判定手段が、車両の走行環境の天候または明るさに基づいて、評価に用いるかを判定することを特徴とする物体検出装置。
【００１４】
請求項１１に記載の発明は、請求項１〜１０の何れか一項に記載の物体検出装置において、第一、第二検出手段の検出した距離相当量にズレがあると判定した場合には、第二検出手段の距離相当量に基づいて第一検出手段の距離相当量を補正することを特徴とする物体検出装置。
【００１５】
請求項１２に記載の発明は、請求項１〜１１の何れか一項に記載の物体検出装置において、第一検出手段が、複数の撮像手段の画像を用いた画像測距センサであり、第二検出手段が、ミリ波を用いたミリ波測距センサであることを特徴とする物体検出装置。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１に記載の物体検出装置によれば、同一の物体を検出できたデータのうち、正しく距離測定できていると推定できるデータのみを用いて距離相当量を比較することで、特別な条件・装置で判定しなくても、正確にズレを判断して、異常判定・ズレの補正を行うことが可能となる。
【００１７】
請求項２に記載の物体検出装置によれば、検出頻度が高ければ、異常判定・ズレの補正を行うことが可能となる。
【００１８】
請求項３に記載の物体検出装置によれば、各検出手段には守備範囲があるため、守備範囲での距離検出精度を向上させることができる。
【００１９】
請求項４に記載の物体検出装置によれば、ステレオカメラセンサの場合は、２０ｍ〜４０ｍの範囲のデータのみを用いる。守備範囲より近傍のデータで補正すると守備範囲で検出結果がずれ、守備範囲の遠方ではステレオカメラの検出結果を用いないので補正する必要がない。
【００２０】
請求項５に記載の物体検出装置によれば、安定走行状態時に判定することで正確な判定を行うことができる。
【００２１】
請求項６に記載の物体検出装置によれば、具体的には、（車速０ｋｍ／ｈ）または（４０位ｋｍ／ｈ以上）の時のデータを用いる。極低車速では、物体を安定して検出できるが、０ｋｍ／ｈ〜４０ｋｍ／ｈでは、例えば市街地走行や交差点での進路変更、など、検出していた物体をロストしたり、画面の端に移動する可能性があり、安定して物体を検出できないおそれがあるため用いない。逆に、車速が４０ｋｍ／ｈ以上の場合にはしばらくその状態が続く可能性が高いと予想できるため、、データとして採用することで、異常判定・ズレの補正を行うことが可能となる。
【００２２】
請求項７に記載の物体検出装置によれば、検出精度が劣る検出範囲の端に物体が移動するおそれが少ないため安定したデータを取得可能となる。
【００２３】
請求項８に記載の物体検出装置によれば、検出精度が劣る市街地走行時には検出結果を利用しないことで、市街地非走行時の安定したデータのみを取得可能となる。なお、請求項５，７，８は、ナビ情報など外部の情報を用いて判断しても良い。さらに、車両の加減速度が大きいときも安定走行状態にないと判断しても良い。
【００２４】
請求項９に記載の物体検出装置によれば、相対横位置がずれている、検出範囲の端では、検出精度が劣るためデータを採用しないことで、異常判定・ズレの補正を行うことが可能となる。
【００２５】
請求項１０に記載の物体検出装置によれば、天気が雨、または、暗いときには、検出精度が低いためデータを採用しないことで、異常判定・ズレの補正を行うことが可能となる。
【００２６】
請求項１１に記載の物体検出装置によれば、一方の検出手段の検出結果によって他方の検出手段の検出結果を補正することで、異常判定・ズレの補正を行うことが可能となる。なお、ズレがあると判断した場合に異常とユーザーに報知しても良い。
【００２７】
請求項１２に記載の物体検出装置によれば、ステレオカメラの視差は取付によって結果が異なり、要求取付精度が悪くてズレやすい。一方、ミリ波はステレオカメラと比較して安定して正しい距離を算出できる。よってミリ波の検出結果を元に、ステレオカメラの検出結果の異常判定・補正を行うことが可能となる。
【００２８】
なお、請求項２〜１０の判断・判定は独立した判断であり、任意に組み合わせてよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、図面を参照しつつ本発明の物体検出装置の一実施形態について説明する。本実施形態の物体検出装置は、図１に示されるように、車両１に搭載されている。物体検出装置は、画像取得部（撮像手段）２Ｒ，２Ｌと、ミリ波センサ（ミリ波レーダ：第二検出手段）３と、撮像手段２Ｒ，２Ｌによって取得した画像に各種フィルタをかけて処理したり、ミリ波センサ３の検出結果を処理する処理部（判定手段・走行安定状態判断手段）とを備えている。撮像手段２Ｒ，２Ｌは、横方向に一定間隔を設けて配設された一対のＣＣＤカメラ（第一検出手段：画像測距センサ：ステレオカメラ）である。処理部は、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌで取得した一対の入力画像に基づいて各種演算を行うもので、ＣＰＵやＧＰＵ、ＲＯＭ・ＲＡＭなどを備えた物体検出ＥＣＵ４である。
【００３０】
一対のＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌは、車両１の車室内のルームミラー裏側に埋設されている。一対のＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌは、同一の性能・仕様を持ったものであり、それらの設置間隔や焦点距離などは予め物体検出ＥＣＵ４内のＲＯＭなどに記憶されている。一対のＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの光軸は、正常であれば、車両１が平坦路上に置かれたときに路面に平行に配設されている。また、一対のＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの光軸は、正常時には、互いに平行で、かつ、車両１の前後方向中心線に対しても平行である。
【００３１】
ミリ波センサ３は、車両１の前方にミリ波を照射し、その反射波を利用して車両１前方の物体との距離を検出する。また、図示されていないが、物体検出ＥＣＵ４には、車両走行状態や走行環境を検出する車速センサ５や、ヨーレートセンサ６、加減速度センサ（上下・前後）、雨が降っているか否かを検出するレインセンサ７、車内外の明るさを検出する日照（明るさ）センサ８、ステアリングホイールの操舵角を検出するステアリング角センサ９や、ナビゲーション装置１０も接続されている。なお、レインセンサ７や照度センサ８は、外部環境検出装置１１を介して物体検出ＥＣＵ４に接続されている。さらに、ナビゲーションシステム１０は、ＧＰＳ１２を備えていると共に、通信によって外部情報を受信する外部情報受信装置１３とも接続されている。外部情報受信装置１３は物体検出ＥＣＵ４にも直接接続されている。
【００３２】
ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌ（ステレオカメラ）による対象物の検出に際しては、まず、一対のカメラ２Ｒ，２Ｌによって前方画像を取得する。一対のカメラ２Ｒ，２Ｌは所定の間隔を置いて設置されているため、撮像された一対の画像は全く同じ画像とはならず、二つの画像間にはいわゆる肉眼での視差に相当するズレ（以下、このズレも視差と言う）が生じる。即ち、二つの画像上において同一のものを示す点（以下、この一対の点を対応点と呼ぶ）に関する視差は、カメラ２Ｒ，２Ｌからの方向及び距離に応じて異なる。そこで、画像上の位置（二次元座標軸上の座標：通常左右何れか一方の画像を基準とする）と視差とから、実際の三次元空間（これに対応する三次元座標軸）上の座標、即ち、車両１からの距離が算出可能となる。
【００３３】
本実施形態の物体検出装置によるＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの経年変化などによる検出誤差補正制御（及び、その後の物体との距離検出制御）について、図２及び図３のフローチャートを参照しつつ説明する。まず、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌによってステレオ画像を取得する（ステップ２００）。そして、取得したステレオ画像に基づいて、物体検出ＥＣＵ４において物体（物標と呼ばれることもある）を検出する（ステップ２０５）。ステレオ画像による物体検出については上述したとおりである。このときの物体検出の際に、物体との距離は距離自体として算出しても良いし、距離と対応する視差のままとしても良い。
【００３４】
ステップ２００，２０５と並行して、ミリ波センサ３によって車両１の前方を走査し手その出力を取得する（ステップ２１０）。そして、その出力結果に基づいて、物体検出ＥＣＵ４において物体を検出する（ステップ２１５）。ステップ２０５，２１５の後、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの検出した物体とミリ波センサ３によって検出した物体のうち、同一と思われる物体を特定（確認）する（ステップ２２０）。この工程は、フュージョンとも呼ばれる。
【００３５】
フュージョンが終了したら、同一物体に関するＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌによる検出結果とミリ波センサ３による検出結果とを比較して、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの平均ズレ量を算出する（ステップ２２５）。ステップ２２５の後、まず、車両条件が成立しているか否かを判定する（ステップ２３０）。車両条件とは、車両１の状態が補正を行うのに適した状態、即ち、車両１の動きが安定（ステレオ画像及びミリ波の双方に関して物体検出を安定して行える状態）であることを示す条件である。
【００３６】
具体的には、車速（車速センサ５によって検出）が所定速度にあるか否かが車両条件の一つとなっている。ここでは、車速がゼロであるか、あるいは、車両がある程度高速である（高車速域であれば運転者によるハンドル操作量が少ないため）ことを示す所定範囲内［閾値ＴｈＬ１＜車速Ｖ＜ＴｈＨ］にあるかどうかである。たとえば、ＴｈＬ１＝４０ｋｍ／ｈ，ＴｈＨ＝１００ｋｍ／ｈである。もう一つの車両条件は、｜カーブＲ｜＞閾値ＴｈＣが成立するかである。カーブＲは、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの取得画像から白線検知して検出したり、ヨーレートセンサや操舵角センサの検出結果から算出すればよい。カーブＲが大きければ（車両１が直線路を走行中であれば）、運転者による操舵操作が少ないためである。
【００３７】
車両条件のもう一つの条件は、車両１の｜ピッチ変動｜＜閾値ＴｈＰであることである。ピッチ変動が少ないと言うことは平坦路を走行しているということであり、補正に適しているといえる。車両１のピッチ変動は、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの取得画像から白線検知して、左右の白線の延長線交点位置の上下移動から検出したり、ピッチングセンサやサスペンションストロークセンサ、上下加速度センサなどの検出結果から算出すればよい。上述した三つの条件の全てが成立する場合、車両条件が成立する。車両条件が成立しない場合は、図２のフローチャートのスタートに戻る。
【００３８】
一方、車両条件が成立している場合は、次に、ミリ波条件が成立しているか否かを判定する（ステップ２３５）。ミリ波条件とは、ミリ波センサ３によって物体との距離を精度良く検出できる状態であることを示す条件である。その条件の一つは、車両１の｜横位置座標｜＜閾値ＴｈＷであるか否かである。できるだけ車両１の真正面にいる場合の方が検出距離精度が高いからである。車両横位置の原点は、レーン中心であり、車両１はその左右中心が代表点である。左右の白線によって決まるレーン内に車両１があればよい。これは、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの取得画像から白線検知して、レーン内であるか否かを判断すればよい。
【００３９】
次のミリ波条件は、自車線確率＞閾値ＴｈＪであるかどうかである。自車線確率（検出頻度）とは、前方の物体が自車線内でかつ、どの程度連続してそこに位置しているかを示すものである。この自車線確率が大きいほど、ミリ波センサ３の検出精度が高くなるといえる。さらに次のミリ波条件は、前方物体との｜相対速度｜＜閾値ＴｈＲであるかどうかである。相対速度の大きさが小さいほど、ミリ波センサ３の検出精度が高くなるといえる。
【００４０】
次のミリ波条件は、ミリ波センサ３の感度閾値が高閾値であるということである。通常、ミリ波センサは、対象物によって反射光の検出に用いる感度閾値を高閾値と低閾値とで使い分ける。高閾値とは、対象が車両や鉄板など反射率が高いものを検出する場合に用いるものであり、低閾値とは、対象が歩行者など反射率が低いものを検出する場合に用いるものである。ここでは、高閾値を用いて、高精度に物体検出を行っている場合にミリ波条件の一つが成立することになる。
【００４１】
次のミリ波条件は、データがいわゆる外挿データでないということである。前方の物体を連続して検出するが、何らかの条件によっては、連続する検出のうちの一回だけ（あるいは複数回）検出ができない場合が生じ得る。このような場合は、前後のデータを元に、検出できなかった一回（あるいは複数回）のデータを補完してやることがある。この補完のことを外挿という。ここでは、補正に用いるデータが外挿データでない場合にミリ波条件の一つが成立することになる。上述した五つの条件の全てが成立する場合、ミリ波条件が成立する。ミリ波条件が成立しない場合は、図２のフローチャートのスタートに戻る。
【００４２】
ミリ波条件が成立している場合は、次に、ステレオ条件が成立しているか否かを判定する（ステップ２４０）。ステレオ条件とは、ステレオ画像によって物体との距離を精度良く検出できる状態であることを示す条件である。その条件の一つは、ステップ２０５で検出した距離（あるいは視差に対応する距離）が、所定範囲内［閾値ＴｈＬ２＜車速Ｖ＜ＴｈＵ］にあるかどうかである。あまりに近いと、ステレオ画像の一方にしか物体が移らない場合などがあり、精度が悪い。なお、ここでは、ミリ波センサ３もあまり近い（例えば、５ｍ未満）と精度が出ないため、このステレオ条件でこのミリ波センサ３の条件も含めている。一方、ステレオ画像による物体への検出距離には限界があるため、これが上限ＴｈＵとなる。たとえば、ＴｈＬ２＝５ｍ，ＴｈＨ＝４０ｍである。
【００４３】
もう一つのステレオ条件は、上述したミリ波条件の一つと同様に、車両１の｜横位置座標｜＜閾値ＴｈＷであるか否かである。車両横位置の原点は、レーン中心であり、車両１はその左右中心が代表点である。左右の白線によって決まるレーン内に車両１があればよい。できるだけ車両１の真正面にいる場合の方が検出距離精度が高いからである。上述した二つの条件が成立する場合、ステレオ条件が成立する。ステレオ条件が成立しない場合は、図２のフローチャートのスタートに戻る。
【００４４】
ステップ２４０が肯定される場合は、検出データ数が所定のデータ数ＴｈＤ以上であり、かつ、ステップ２２５で算出した平均ズレ量が所定の閾値Ｔｈｚよりも大きいが否かを判定する（ステップ２４５）。ここでは、データ数が少ないと信頼性がないため、ある程度のデータ数を必要とすることとし、かつ、ズレ量が少ない場合は補正の必要がないとしている。
【００４５】
ステップ２４５の後、視差補正値を求める（ステップ２５０）。ここで、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌによる検出距離とミリ波センサ３による検出距離との差を縦軸にとり、その被検出物体と車両１との距離Ｌを横軸にとった場合の、データ分布を図４に示す。これらのデータは、車両１を複数台用意し（経年変化などでステレオカメラ２Ｒ，２Ｌのセッティングが異なる）、それらの測定結果をグラフ上にプロットしたものである。なお、データは、２０［ｍ］＜Ｌ＜４０［ｍ］の範囲でのものである。
【００４６】
図４から分かるように、車両１からの距離が遠くなるほど、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌによる検出距離とミリ波センサ３による検出距離との差は大きく（バラツク）ことが分かる。これに対して、図４の縦軸を、ステレオ画像における視差（ピクセル数）に変換した図を図５に示す。図５から分かるように、視差として表せば、全ての範囲（２０［ｍ］＜Ｌ＜４０［ｍ］）において、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌによる検出視差とミリ波センサ３による検出距離との差はほぼ一定の範囲内に収まることが分かる。これは、例えば、視差が２ピクセルだとして、物体までの距離が近ければ、その誤差は小さいが、物体までの距離が遠ければその誤差は大きくなることからも明らかである。
【００４７】
このため、ここでは、図５に示されるように、視差に関して全てのデータに関する平均値を求め、これを視差補正値として算出する（図５中有の点線）。ミリ波センサ３の検出結果は、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌよりも高精度である。そこで、この視差補正値を、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌの検出結果（視差：距離相当量）に加算（負の値であれば減算となる）することで、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌの検出結果を補正することができる（ステップ２５５）。視差補正値によって補正された視差を用いて三次元変換を行って物体との距離を最終的に算出し（ステップ２６０）、これを出力する（ステップ２６５）。
【００４８】
本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、上述した実施形態における図２及び図３のフローチャートのステップ２３０〜２４０の各条件に加えて、車両１の走行環境の天候または明るさを条件としても良い。雨が降っている場合（レインセンサ７によって検出）は、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌ（あるいはミリ波センサ３）の検出精度が落ちるため補正（ズレの評価）を行わないようにしたり、車両１の周辺の明るさが暗い場合（照度センサ８によって検出）は、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌの検出精度が落ちるため補正を行わないようにしてもよい。あるいは、ナビゲーション装置１０で、車両１が市街地を走行しているときと判断できるときは補正（ズレの評価）を行わないようにしても良い。市街地走行中は、車両の走行状態が安定しにくいためである。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の物体検出装置の一実施形態を搭載した車両構成図である。
【図２】補正制御のフローチャート（前半）である。
【図３】補正制御のフローチャート（後半）である。
【図４】ステレオカメラによる検出距離とミリ波センサによる検出距離との差を縦軸、その被検出物体と車両との距離Ｌを横軸にとった場合のデータ分布である。
【図５】図４の縦軸をステレオ画像における視差（ピクセル数）に変換した図である。
【符号の説明】
【００５０】
１…車両、２Ｒ，２Ｌ…ＣＣＤカメラ（撮像手段）、３…ミリ波センサ、４…ＥＣＵ（判定手段・走行安定状態判断手段）。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体までの距離相当量（距離自体や距離に対応する視差など）を検出する車載の物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の入力画像、即ち通常、ステレオ画像と呼ばれる一対の画像に基づいて、視差を利用して物体との距離を検出する物体検出装置が知られており、下記［特許文献１］にも開示がある。このような物体検出装置では、経年変化などによって視差（距離相当量）にズレが生じ得る。下記［特許文献１］に記載のものでは、ステレオカメラによってサンプルパターンを撮像し、取得したステレオ画像上の対応点（ステレオ画像の右画像と左画像とで同一部分を示す点）の探索で算出した視差と、サンプルパターンの大きさから算出した距離に基づいて算出した視差とを比較し、ステレオカメラの視差ズレを補正する。
【特許文献１】特開２００１−２７２２１０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、［特許文献１］に記載のものでは、固定サンプルパターンを用いて、即ち、予め大きさやその設置距離が決められたサンプルを用いて補正を行うため、いわゆるオンラインでの補正ができない。オンラインでの補正とは、ステレオカメラの通常使用中に同時に補正を行うことである。また、［特許文献１］に記載のものでは、オンライン補正を行ったとしても、全ての検出結果を用いると、検出精度が低いデータが混在する場合には、正しく補正することができない。従って、本発明の目的は、オンラインで正確に距離相当量を補正することの可能な物体検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
請求項１に記載の発明は、物体までの距離相当量を検出する車載の物体検出装置において、物体までの距離相当量を検出する第一検出手段と、物体までの距離相当量を第一検出手段とは異なる検出原理で検出する第二検出手段と、第一検出手段と第二検出手段が、同一物体を検出したか否かを判断する判断手段と、同一の物体を検出したと判断した場合に、第二検出手段が検出した距離相当量を、第一検出手段が検出した距離相当量の検出誤差の評価に用いるか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴としている。
【０００５】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の物体検出装置において、判定手段が、第二検出手段の同一物体の検出頻度が高い場合に、評価に用いると判定することを特徴としている。
【０００６】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の物体検出装置において、判定手段が、第一検出手段または第二検出手段の検出した同一物体までの距離相当量が所定範囲内にある場合に、評価に用いると判定することを特徴としている。
【０００７】
請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の物体検出装置において、所定範囲が、距離相当量の近傍または遠方を除外した範囲であることを特徴としている。
【０００８】
請求項５に記載の発明は、請求項１に記載の物体検出装置において、車両走行状態が安定走行状態にあるかを判断する走行安定状態判断手段を備え、判定手段が、安定走行状態と判定した場合に、評価に用いると判定することを特徴としている。
【０００９】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の物体検出装置において、走行安定状態判断手段が、車両停車中または高速走行中の場合に、安定走行状態と判断することを特徴としている。
【００１０】
請求項７に記載の発明は、請求項５に記載の物体検出装置において、走行安定状態判断手段が、直線路または平坦路を車両走行中の場合に、安定走行状態と判断することを特徴としている。
【００１１】
請求項８に記載の発明は、請求項５に記載の物体検出装置において、走行安定状態判断手段が、市街地を車両走行中には安定走行状態にないと判断することを特徴としている。
【００１２】
請求項９に記載の発明は、請求項１に記載の物体検出装置において、第一検出手段または第二検出手段が、車両に対する物体の横位置である相対横位置を検出し、判定手段が、同一物体の相対横位置が所定範囲内にある場合に、評価に用いると判定することを特徴としている。
【００１３】
請求項１０に記載の発明は、請求項１に記載の物体検出装置において、判定手段が、車両の走行環境の天候または明るさに基づいて、評価に用いるかを判定することを特徴とする物体検出装置。
【００１４】
請求項１１に記載の発明は、請求項１〜１０の何れか一項に記載の物体検出装置において、第一、第二検出手段の検出した距離相当量にズレがあると判定した場合には、第二検出手段の距離相当量に基づいて第一検出手段の距離相当量を補正することを特徴とする物体検出装置。
【００１５】
請求項１２に記載の発明は、請求項１〜１１の何れか一項に記載の物体検出装置において、第一検出手段が、複数の撮像手段の画像を用いた画像測距センサであり、第二検出手段が、ミリ波を用いたミリ波測距センサであることを特徴とする物体検出装置。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１に記載の物体検出装置によれば、同一の物体を検出できたデータのうち、正しく距離測定できていると推定できるデータのみを用いて距離相当量を比較することで、特別な条件・装置で判定しなくても、正確にズレを判断して、異常判定・ズレの補正を行うことが可能となる。
【００１７】
請求項２に記載の物体検出装置によれば、検出頻度が高ければ、異常判定・ズレの補正を行うことが可能となる。
【００１８】
請求項３に記載の物体検出装置によれば、各検出手段には守備範囲があるため、守備範囲での距離検出精度を向上させることができる。
【００１９】
請求項４に記載の物体検出装置によれば、ステレオカメラセンサの場合は、２０ｍ〜４０ｍの範囲のデータのみを用いる。守備範囲より近傍のデータで補正すると守備範囲で検出結果がずれ、守備範囲の遠方ではステレオカメラの検出結果を用いないので補正する必要がない。
【００２０】
請求項５に記載の物体検出装置によれば、安定走行状態時に判定することで正確な判定を行うことができる。
【００２１】
請求項６に記載の物体検出装置によれば、具体的には、（車速０ｋｍ／ｈ）または（４０位ｋｍ／ｈ以上）の時のデータを用いる。極低車速では、物体を安定して検出できるが、０ｋｍ／ｈ〜４０ｋｍ／ｈでは、例えば市街地走行や交差点での進路変更、など、検出していた物体をロストしたり、画面の端に移動する可能性があり、安定して物体を検出できないおそれがあるため用いない。逆に、車速が４０ｋｍ／ｈ以上の場合にはしばらくその状態が続く可能性が高いと予想できるため、、データとして採用することで、異常判定・ズレの補正を行うことが可能となる。
【００２２】
請求項７に記載の物体検出装置によれば、検出精度が劣る検出範囲の端に物体が移動するおそれが少ないため安定したデータを取得可能となる。
【００２３】
請求項８に記載の物体検出装置によれば、検出精度が劣る市街地走行時には検出結果を利用しないことで、市街地非走行時の安定したデータのみを取得可能となる。なお、請求項５，７，８は、ナビ情報など外部の情報を用いて判断しても良い。さらに、車両の加減速度が大きいときも安定走行状態にないと判断しても良い。
【００２４】
請求項９に記載の物体検出装置によれば、相対横位置がずれている、検出範囲の端では、検出精度が劣るためデータを採用しないことで、異常判定・ズレの補正を行うことが可能となる。
【００２５】
請求項１０に記載の物体検出装置によれば、天気が雨、または、暗いときには、検出精度が低いためデータを採用しないことで、異常判定・ズレの補正を行うことが可能となる。
【００２６】
請求項１１に記載の物体検出装置によれば、一方の検出手段の検出結果によって他方の検出手段の検出結果を補正することで、異常判定・ズレの補正を行うことが可能となる。なお、ズレがあると判断した場合に異常とユーザーに報知しても良い。
【００２７】
請求項１２に記載の物体検出装置によれば、ステレオカメラの視差は取付によって結果が異なり、要求取付精度が悪くてズレやすい。一方、ミリ波はステレオカメラと比較して安定して正しい距離を算出できる。よってミリ波の検出結果を元に、ステレオカメラの検出結果の異常判定・補正を行うことが可能となる。
【００２８】
なお、請求項２〜１０の判断・判定は独立した判断であり、任意に組み合わせてよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、図面を参照しつつ本発明の物体検出装置の一実施形態について説明する。本実施形態の物体検出装置は、図１に示されるように、車両１に搭載されている。物体検出装置は、画像取得部（撮像手段）２Ｒ，２Ｌと、ミリ波センサ（ミリ波レーダ：第二検出手段）３と、撮像手段２Ｒ，２Ｌによって取得した画像に各種フィルタをかけて処理したり、ミリ波センサ３の検出結果を処理する処理部（判定手段・走行安定状態判断手段）とを備えている。撮像手段２Ｒ，２Ｌは、横方向に一定間隔を設けて配設された一対のＣＣＤカメラ（第一検出手段：画像測距センサ：ステレオカメラ）である。処理部は、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌで取得した一対の入力画像に基づいて各種演算を行うもので、ＣＰＵやＧＰＵ、ＲＯＭ・ＲＡＭなどを備えた物体検出ＥＣＵ４である。
【００３０】
一対のＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌは、車両１の車室内のルームミラー裏側に埋設されている。一対のＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌは、同一の性能・仕様を持ったものであり、それらの設置間隔や焦点距離などは予め物体検出ＥＣＵ４内のＲＯＭなどに記憶されている。一対のＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの光軸は、正常であれば、車両１が平坦路上に置かれたときに路面に平行に配設されている。また、一対のＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの光軸は、正常時には、互いに平行で、かつ、車両１の前後方向中心線に対しても平行である。
【００３１】
ミリ波センサ３は、車両１の前方にミリ波を照射し、その反射波を利用して車両１前方の物体との距離を検出する。また、図示されていないが、物体検出ＥＣＵ４には、車両走行状態や走行環境を検出する車速センサ５や、ヨーレートセンサ６、加減速度センサ（上下・前後）、雨が降っているか否かを検出するレインセンサ７、車内外の明るさを検出する日照（明るさ）センサ８、ステアリングホイールの操舵角を検出するステアリング角センサ９や、ナビゲーション装置１０も接続されている。なお、レインセンサ７や照度センサ８は、外部環境検出装置１１を介して物体検出ＥＣＵ４に接続されている。さらに、ナビゲーションシステム１０は、ＧＰＳ１２を備えていると共に、通信によって外部情報を受信する外部情報受信装置１３とも接続されている。外部情報受信装置１３は物体検出ＥＣＵ４にも直接接続されている。
【００３２】
ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌ（ステレオカメラ）による対象物の検出に際しては、まず、一対のカメラ２Ｒ，２Ｌによって前方画像を取得する。一対のカメラ２Ｒ，２Ｌは所定の間隔を置いて設置されているため、撮像された一対の画像は全く同じ画像とはならず、二つの画像間にはいわゆる肉眼での視差に相当するズレ（以下、このズレも視差と言う）が生じる。即ち、二つの画像上において同一のものを示す点（以下、この一対の点を対応点と呼ぶ）に関する視差は、カメラ２Ｒ，２Ｌからの方向及び距離に応じて異なる。そこで、画像上の位置（二次元座標軸上の座標：通常左右何れか一方の画像を基準とする）と視差とから、実際の三次元空間（これに対応する三次元座標軸）上の座標、即ち、車両１からの距離が算出可能となる。
【００３３】
本実施形態の物体検出装置によるＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの経年変化などによる検出誤差補正制御（及び、その後の物体との距離検出制御）について、図２及び図３のフローチャートを参照しつつ説明する。まず、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌによってステレオ画像を取得する（ステップ２００）。そして、取得したステレオ画像に基づいて、物体検出ＥＣＵ４において物体（物標と呼ばれることもある）を検出する（ステップ２０５）。ステレオ画像による物体検出については上述したとおりである。このときの物体検出の際に、物体との距離は距離自体として算出しても良いし、距離と対応する視差のままとしても良い。
【００３４】
ステップ２００，２０５と並行して、ミリ波センサ３によって車両１の前方を走査し手その出力を取得する（ステップ２１０）。そして、その出力結果に基づいて、物体検出ＥＣＵ４において物体を検出する（ステップ２１５）。ステップ２０５，２１５の後、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの検出した物体とミリ波センサ３によって検出した物体のうち、同一と思われる物体を特定（確認）する（ステップ２２０）。この工程は、フュージョンとも呼ばれる。
【００３５】
フュージョンが終了したら、同一物体に関するＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌによる検出結果とミリ波センサ３による検出結果とを比較して、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの平均ズレ量を算出する（ステップ２２５）。ステップ２２５の後、まず、車両条件が成立しているか否かを判定する（ステップ２３０）。車両条件とは、車両１の状態が補正を行うのに適した状態、即ち、車両１の動きが安定（ステレオ画像及びミリ波の双方に関して物体検出を安定して行える状態）であることを示す条件である。
【００３６】
具体的には、車速（車速センサ５によって検出）が所定速度にあるか否かが車両条件の一つとなっている。ここでは、車速がゼロであるか、あるいは、車両がある程度高速である（高車速域であれば運転者によるハンドル操作量が少ないため）ことを示す所定範囲内［閾値ＴｈＬ１＜車速Ｖ＜ＴｈＨ］にあるかどうかである。たとえば、ＴｈＬ１＝４０ｋｍ／ｈ，ＴｈＨ＝１００ｋｍ／ｈである。もう一つの車両条件は、｜カーブＲ｜＞閾値ＴｈＣが成立するかである。カーブＲは、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの取得画像から白線検知して検出したり、ヨーレートセンサや操舵角センサの検出結果から算出すればよい。カーブＲが大きければ（車両１が直線路を走行中であれば）、運転者による操舵操作が少ないためである。
【００３７】
車両条件のもう一つの条件は、車両１の｜ピッチ変動｜＜閾値ＴｈＰであることである。ピッチ変動が少ないと言うことは平坦路を走行しているということであり、補正に適しているといえる。車両１のピッチ変動は、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの取得画像から白線検知して、左右の白線の延長線交点位置の上下移動から検出したり、ピッチングセンサやサスペンションストロークセンサ、上下加速度センサなどの検出結果から算出すればよい。上述した三つの条件の全てが成立する場合、車両条件が成立する。車両条件が成立しない場合は、図２のフローチャートのスタートに戻る。
【００３８】
一方、車両条件が成立している場合は、次に、ミリ波条件が成立しているか否かを判定する（ステップ２３５）。ミリ波条件とは、ミリ波センサ３によって物体との距離を精度良く検出できる状態であることを示す条件である。その条件の一つは、車両１の｜横位置座標｜＜閾値ＴｈＷであるか否かである。できるだけ車両１の真正面にいる場合の方が検出距離精度が高いからである。車両横位置の原点は、レーン中心であり、車両１はその左右中心が代表点である。左右の白線によって決まるレーン内に車両１があればよい。これは、ＣＣＤカメラ２Ｒ，２Ｌの取得画像から白線検知して、レーン内であるか否かを判断すればよい。
【００３９】
次のミリ波条件は、自車線確率＞閾値ＴｈＪであるかどうかである。自車線確率（検出頻度）とは、前方の物体が自車線内でかつ、どの程度連続してそこに位置しているかを示すものである。この自車線確率が大きいほど、ミリ波センサ３の検出精度が高くなるといえる。さらに次のミリ波条件は、前方物体との｜相対速度｜＜閾値ＴｈＲであるかどうかである。相対速度の大きさが小さいほど、ミリ波センサ３の検出精度が高くなるといえる。
【００４０】
次のミリ波条件は、ミリ波センサ３の感度閾値が高閾値であるということである。通常、ミリ波センサは、対象物によって反射光の検出に用いる感度閾値を高閾値と低閾値とで使い分ける。高閾値とは、対象が車両や鉄板など反射率が高いものを検出する場合に用いるものであり、低閾値とは、対象が歩行者など反射率が低いものを検出する場合に用いるものである。ここでは、高閾値を用いて、高精度に物体検出を行っている場合にミリ波条件の一つが成立することになる。
【００４１】
次のミリ波条件は、データがいわゆる外挿データでないということである。前方の物体を連続して検出するが、何らかの条件によっては、連続する検出のうちの一回だけ（あるいは複数回）検出ができない場合が生じ得る。このような場合は、前後のデータを元に、検出できなかった一回（あるいは複数回）のデータを補完してやることがある。この補完のことを外挿という。ここでは、補正に用いるデータが外挿データでない場合にミリ波条件の一つが成立することになる。上述した五つの条件の全てが成立する場合、ミリ波条件が成立する。ミリ波条件が成立しない場合は、図２のフローチャートのスタートに戻る。
【００４２】
ミリ波条件が成立している場合は、次に、ステレオ条件が成立しているか否かを判定する（ステップ２４０）。ステレオ条件とは、ステレオ画像によって物体との距離を精度良く検出できる状態であることを示す条件である。その条件の一つは、ステップ２０５で検出した距離（あるいは視差に対応する距離）が、所定範囲内［閾値ＴｈＬ２＜車速Ｖ＜ＴｈＵ］にあるかどうかである。あまりに近いと、ステレオ画像の一方にしか物体が移らない場合などがあり、精度が悪い。なお、ここでは、ミリ波センサ３もあまり近い（例えば、５ｍ未満）と精度が出ないため、このステレオ条件でこのミリ波センサ３の条件も含めている。一方、ステレオ画像による物体への検出距離には限界があるため、これが上限ＴｈＵとなる。たとえば、ＴｈＬ２＝５ｍ，ＴｈＨ＝４０ｍである。
【００４３】
もう一つのステレオ条件は、上述したミリ波条件の一つと同様に、車両１の｜横位置座標｜＜閾値ＴｈＷであるか否かである。車両横位置の原点は、レーン中心であり、車両１はその左右中心が代表点である。左右の白線によって決まるレーン内に車両１があればよい。できるだけ車両１の真正面にいる場合の方が検出距離精度が高いからである。上述した二つの条件が成立する場合、ステレオ条件が成立する。ステレオ条件が成立しない場合は、図２のフローチャートのスタートに戻る。
【００４４】
ステップ２４０が肯定される場合は、検出データ数が所定のデータ数ＴｈＤ以上であり、かつ、ステップ２２５で算出した平均ズレ量が所定の閾値Ｔｈｚよりも大きいが否かを判定する（ステップ２４５）。ここでは、データ数が少ないと信頼性がないため、ある程度のデータ数を必要とすることとし、かつ、ズレ量が少ない場合は補正の必要がないとしている。
【００４５】
ステップ２４５の後、視差補正値を求める（ステップ２５０）。ここで、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌによる検出距離とミリ波センサ３による検出距離との差を縦軸にとり、その被検出物体と車両１との距離Ｌを横軸にとった場合の、データ分布を図４に示す。これらのデータは、車両１を複数台用意し（経年変化などでステレオカメラ２Ｒ，２Ｌのセッティングが異なる）、それらの測定結果をグラフ上にプロットしたものである。なお、データは、２０［ｍ］＜Ｌ＜４０［ｍ］の範囲でのものである。
【００４６】
図４から分かるように、車両１からの距離が遠くなるほど、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌによる検出距離とミリ波センサ３による検出距離との差は大きく（バラツク）ことが分かる。これに対して、図４の縦軸を、ステレオ画像における視差（ピクセル数）に変換した図を図５に示す。図５から分かるように、視差として表せば、全ての範囲（２０［ｍ］＜Ｌ＜４０［ｍ］）において、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌによる検出視差とミリ波センサ３による検出距離との差はほぼ一定の範囲内に収まることが分かる。これは、例えば、視差が２ピクセルだとして、物体までの距離が近ければ、その誤差は小さいが、物体までの距離が遠ければその誤差は大きくなることからも明らかである。
【００４７】
このため、ここでは、図５に示されるように、視差に関して全てのデータに関する平均値を求め、これを視差補正値として算出する（図５中有の点線）。ミリ波センサ３の検出結果は、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌよりも高精度である。そこで、この視差補正値を、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌの検出結果（視差：距離相当量）に加算（負の値であれば減算となる）することで、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌの検出結果を補正することができる（ステップ２５５）。視差補正値によって補正された視差を用いて三次元変換を行って物体との距離を最終的に算出し（ステップ２６０）、これを出力する（ステップ２６５）。
【００４８】
本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、上述した実施形態における図２及び図３のフローチャートのステップ２３０〜２４０の各条件に加えて、車両１の走行環境の天候または明るさを条件としても良い。雨が降っている場合（レインセンサ７によって検出）は、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌ（あるいはミリ波センサ３）の検出精度が落ちるため補正（ズレの評価）を行わないようにしたり、車両１の周辺の明るさが暗い場合（照度センサ８によって検出）は、ステレオカメラ２Ｒ，２Ｌの検出精度が落ちるため補正を行わないようにしてもよい。あるいは、ナビゲーション装置１０で、車両１が市街地を走行しているときと判断できるときは補正（ズレの評価）を行わないようにしても良い。市街地走行中は、車両の走行状態が安定しにくいためである。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の物体検出装置の一実施形態を搭載した車両構成図である。
【図２】補正制御のフローチャート（前半）である。
【図３】補正制御のフローチャート（後半）である。
【図４】ステレオカメラによる検出距離とミリ波センサによる検出距離との差を縦軸、その被検出物体と車両との距離Ｌを横軸にとった場合のデータ分布である。
【図５】図４の縦軸をステレオ画像における視差（ピクセル数）に変換した図である。
【符号の説明】
【００５０】
１…車両、２Ｒ，２Ｌ…ＣＣＤカメラ（撮像手段）、３…ミリ波センサ、４…ＥＣＵ（判定手段・走行安定状態判断手段）。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体までの距離相当量を検出する車載の物体検出装置において、
物体までの距離相当量を検出する第一検出手段と、
物体までの距離相当量を前記第一検出手段とは異なる検出原理で検出する第二検出手段と、
前記第一検出手段と第二検出手段が、同一物体を検出したか否かを判断する判断手段と、
同一の物体を検出したと判断した場合に、前記第二検出手段が検出した距離相当量を、前記第一検出手段が検出した距離相当量の検出誤差の評価に用いるか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記第二検出手段の前記同一物体の検出頻度が高い場合に、評価に用いると判定することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記判定手段は、前記第一検出手段または前記第二検出手段の検出した前記同一物体までの距離相当量が所定範囲内にある場合に、評価に用いると判定することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記所定範囲は、距離相当量が近傍または遠方を除外した範囲であることを特徴とする請求項３に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記車両走行状態が安定走行状態にあるかを判断する走行安定状態判断手段を備え、
前記判定手段は、安定走行状態と判定した場合に、評価に用いると判定することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記走行安定状態判断手段は、車両が停車中または高速走行中の場合に、安定走行状態と判断することを特徴とする請求項５に記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記走行安定状態判断手段は、車両が直線路または平坦路を走行中の場合に、安定走行状態と判断することを特徴とする請求項５に記載の物体検出装置。
【請求項８】
前記走行安定状態判断手段は、車両が市街地を走行中には安定走行状態にないと判断することを特徴とする請求項５に記載の物体検出装置。
【請求項９】
前記第一検出手段または前記第二検出手段は、車両に対する物体の横位置である相対横位置を検出し、前記判定手段は、前記同一物体の相対横位置が所定範囲内にある場合に、評価に用いると判定することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項１０】
前記判定手段は、車両の走行環境の天候または明るさに基づいて、評価に用いるかを判定することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項１１】
前記第一、第二検出手段の検出した距離相当量にズレがあると判定した場合には、前記第二検出手段の距離相当量に基づいて前記第一検出手段の距離相当量を補正することを特徴とする請求項１〜１０の何れか一項に記載の物体検出装置。
【請求項１２】
前記第一検出手段は、複数の撮像手段の画像を用いた画像測距センサであり、前記第二検出手段は、ミリ波を用いたミリ波測距センサであることを特徴とする請求項１〜１１の何れか一項に記載の物体検出装置。
【請求項１】
物体までの距離相当量を検出する車載の物体検出装置において、
物体までの距離相当量を検出する第一検出手段と、
物体までの距離相当量を前記第一検出手段とは異なる検出原理で検出する第二検出手段と、
前記第一検出手段と第二検出手段が、同一物体を検出したか否かを判断する判断手段と、
同一の物体を検出したと判断した場合に、前記第二検出手段が検出した距離相当量を、前記第一検出手段が検出した距離相当量の検出誤差の評価に用いるか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記第二検出手段の前記同一物体の検出頻度が高い場合に、評価に用いると判定することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記判定手段は、前記第一検出手段または前記第二検出手段の検出した前記同一物体までの距離相当量が所定範囲内にある場合に、評価に用いると判定することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記所定範囲は、距離相当量が近傍または遠方を除外した範囲であることを特徴とする請求項３に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記車両走行状態が安定走行状態にあるかを判断する走行安定状態判断手段を備え、
前記判定手段は、安定走行状態と判定した場合に、評価に用いると判定することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記走行安定状態判断手段は、車両が停車中または高速走行中の場合に、安定走行状態と判断することを特徴とする請求項５に記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記走行安定状態判断手段は、車両が直線路または平坦路を走行中の場合に、安定走行状態と判断することを特徴とする請求項５に記載の物体検出装置。
【請求項８】
前記走行安定状態判断手段は、車両が市街地を走行中には安定走行状態にないと判断することを特徴とする請求項５に記載の物体検出装置。
【請求項９】
前記第一検出手段または前記第二検出手段は、車両に対する物体の横位置である相対横位置を検出し、前記判定手段は、前記同一物体の相対横位置が所定範囲内にある場合に、評価に用いると判定することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項１０】
前記判定手段は、車両の走行環境の天候または明るさに基づいて、評価に用いるかを判定することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項１１】
前記第一、第二検出手段の検出した距離相当量にズレがあると判定した場合には、前記第二検出手段の距離相当量に基づいて前記第一検出手段の距離相当量を補正することを特徴とする請求項１〜１０の何れか一項に記載の物体検出装置。
【請求項１２】
前記第一検出手段は、複数の撮像手段の画像を用いた画像測距センサであり、前記第二検出手段は、ミリ波を用いたミリ波測距センサであることを特徴とする請求項１〜１１の何れか一項に記載の物体検出装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２００７−２４５９０（Ｐ２００７−２４５９０Ａ）
【公開日】平成１９年２月１日（２００７．２．１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−２０４６５６（Ｐ２００５−２０４６５６）
【出願日】平成１７年７月１３日（２００５．７．１３）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年２月１日（２００７．２．１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年７月１３日（２００５．７．１３）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
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