車両用物体検出装置
【課題】電磁波を用いて物体を検出する場合、樹木などの低反射物体が自車の進行方向に対して横方向から移動したと誤判断することを防止するようにした車両用物体検出装置を提供する。
【解決手段】自車の進行方向（Ｘ軸方向）の物体を検出し（Ｓ１０）、検出された物体が複数あるとき、複数の物体をグルーピングして物体群と認識し（Ｓ１２）、認識された物体群内の物体同士の距離の合計値σｐｘが第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否か判定し（Ｓ１８）、時刻ｔから時刻ｔ-nまでの間における１ステップごとの物体群のＸ軸方向の位置の差の合計値σｐが第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定し（Ｓ２２）、１ステップごとの物体群のＹ軸方向の幅の合計値σｗが第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定し（Ｓ２６）、少なくとも２つの判定結果が肯定されるとき（Ｓ３０）、物体群が静止状態にあると判定する（Ｓ３２）。
【解決手段】自車の進行方向（Ｘ軸方向）の物体を検出し（Ｓ１０）、検出された物体が複数あるとき、複数の物体をグルーピングして物体群と認識し（Ｓ１２）、認識された物体群内の物体同士の距離の合計値σｐｘが第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否か判定し（Ｓ１８）、時刻ｔから時刻ｔ-nまでの間における１ステップごとの物体群のＸ軸方向の位置の差の合計値σｐが第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定し（Ｓ２２）、１ステップごとの物体群のＹ軸方向の幅の合計値σｗが第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定し（Ｓ２６）、少なくとも２つの判定結果が肯定されるとき（Ｓ３０）、物体群が静止状態にあると判定する（Ｓ３２）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は車両用物体検出装置に関し、より具体的には電磁波を用いて検知された物体が横移動しない樹木などの静止物か否かを判定するようにした装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電磁波を用いて車両進行方向前方の歩行者などの横移動物体を検知することは良く行われており、その例として下記の特許文献１記載の技術を挙げることができる。その従来技術においては、物体の横移動速度と位置と大きさとを総合的に勘案して横移動物体が危険物体であるか否か判断している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−２５１２００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、電磁波で物体を検知する場合、樹木などの反射強度の弱い物体（低反射物体）を検知するとき、反射強度が弱いために物体の全部ではなく、一部分のみを検知してしまうことがあった。このため、樹木の枝が風によって揺れるなどした場合、物体の一部分が前後左右（Ｘ軸方向とＸ軸に直行する方向）に移動し、あたかも自車に対して向かってくるように検知され、静止物である樹木などが危険物体であると誤判断されることがあり、よって不要な接触回避制御などを行うことがあった。
【０００５】
しかしながら、上記した特許文献１記載の技術では、物体の横移動速度などを用いているため、樹木なども横移動しているものと検知され、静止物を移動物体（危険物体）とするような誤判断を防止することができなかった。
【０００６】
従って、この発明の目的は上記した課題を解決し、電磁波を用いて物体を検出する場合、樹木などの低反射物体が自車の進行方向に対して横方向から移動したと誤判断することを防止するようにした車両用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】
【０００７】
上記の目的を解決するために、請求項１にあっては、進行方向をＸ軸方向とすると共に、前記Ｘ軸方向に直行する方向をＹ軸方向とするＸＹ平面上を走行する自車の前記Ｘ軸方向の物体を検出する物体検出手段と、前記検出された物体が複数あるとき、前記複数の物体をグルーピングして物体群と認識する物体群認識手段と、前記認識された物体群が静止状態にあるか否か判定する物体判定手段と、前記認識された物体群内の物体同士の距離の合計値σｐｘが第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否か判定する物体距離判定手段と、時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの間における１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群の前記Ｘ軸方向の位置の差の絶対値｜ｐ(ｔ)−ｐ(ｔ-1)｜，・・・｜ｐ(ｔ-n-1)−ｐ(ｔ-n)｜を算出し、前記算出された絶対値を合計して位置合計値σｐを求めると共に、前記位置合計値σｐが第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定する物体群位置変化判定手段と、前記１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群の前記Ｙ軸方向の幅の差の絶対値｜ｗ(ｔ)−ｗ(ｔ-1)｜，・・・｜ｗ(ｔ-n-1)−ｗ(ｔ-n)｜を算出し、前記算出された絶対値を合計して幅合計値σｗを求めると共に、前記幅合計値σｗが第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定する物体群幅変化判定手段とを備えると共に、前記物体判定手段は、前記物体距離判定手段と物体群位置変化判定手段と物体群幅変化判定手段のうち、少なくとも二つの判定手段における判定結果が肯定されると判定される第１の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定する如く構成した。
【０００８】
請求項２に係る車両用物体検出装置にあっては、前記ｎステップ内の前記物体群の検知時間を認識する物体群状態認識手段を備え、前記物体判定手段は、前記第１の条件を満たすと共に、前記検知時間が第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定される第２の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定する如く構成した。
【０００９】
請求項３に係る車両用物体検出装置にあっては、前記第１の条件を満たす前記物体群が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群同士をグルーピングして物体群グループと認識する物体群グループ認識手段を備え、前記物体群状態認識手段は、前記物体群グループ内の物体群の数Ｇｃｎｔと、前記物体群グループの中のそれぞれの物体群の前記ｎステップ内の検知時間を平均して平均検知時間Ｔａｖｅとを認識すると共に、前記物体判定手段は、前記第１の条件を満たし、前記平均検知時間Ｔａｖｅが前記第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定されると共に、前記物体群の数Ｇｃｎｔが第５の所定値ＣＮＴＴＨＲを超えると判定される第３の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定する如く構成した。
【発明の効果】
【００１０】
請求項１に係る車両用物体検出装置にあっては、進行方向をＸ軸方向と、それに直行する方向をＹ軸方向とするＸＹ平面上を走行する自車のＸ軸方向の物体を検出する物体検出手段と、検出された物体が複数あるとき、複数の物体をグルーピングして物体群と認識する物体群認識手段と、認識された物体群が静止状態にあるか否か判定する物体判定手段と、認識された物体群内の物体同士の距離の合計値σｐｘが第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否か判定する物体距離判定手段と、時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの間における１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群の前記Ｘ軸方向の位置の差の絶対値｜ｐ(ｔ)−ｐ(ｔ-1)｜，・・・｜ｐ(ｔ-n-1)−ｐ(ｔ-n)｜を算出し、算出された絶対値を合計して位置合計値σｐを求めると共に、位置合計値σｐが第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定する物体群位置変化判定手段と、１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの物体群のＹ軸方向の幅の差の絶対値｜ｗ(ｔ)−ｗ(ｔ-1)｜，・・・｜ｗ(ｔ-n-1)−ｗ(ｔ-n)｜を算出し、算出された絶対値を合計して幅合計値σｗを求めると共に、幅合計値σｗが第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定する物体群幅変化判定手段とを備えると共に、物体判定手段は、物体距離判定手段と物体群位置変化判定手段と物体群幅変化判定手段のうち、少なくとも二つの判定手段における判定結果が肯定されると判定される第１の条件を満たすとき、物体群が静止状態にあると判定する如く構成したので、樹木などの低反射物体を検出するとき、検出される物体同士の前後のばらつきが大きい場合や、検出される物体群の位置が検出時刻ごとに異なる位置に検出される場合、あるいは物体群の幅が時刻ごとに異なる場合、別言すると、静止物である樹木が自車に対して動いているように検出される場合にあっても、正確に物体群を静止状態にあると判定できるため、物体群を構成する複数の物体も静止状態と判定され、よって複数の物体で構成される樹木などの低反射物体を静止物と検知することができ、静止物を移動物体と誤判断することを防止でき、よって不要な接触回避制御などを行うことがない。
【００１１】
請求項２に係る車両用物体検出装置にあっては、ｎステップ内の物体群の検知時間を認識する物体群状態認識手段を備え、物体判定手段は、第１の条件を満たすと共に、ｎステップ内の物体群の検知時間が第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定される第２の条件を満たすとき、物体群が静止状態にあると判定する如く構成、即ち、物体群の検知時間も判定条件に加えるように構成したので、より一層正確に低反射物体を静止物であると検知することができる。
【００１２】
請求項３に係る車両用物体検出装置にあっては、第１の条件を満たす物体群が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群同士をグルーピングして物体群グループと認識する物体群グループ認識手段を備え、物体群状態認識手段は、物体群グループ内の物体群の数Ｇｃｎｔと、物体群グループの中のそれぞれの物体群のｎステップ内の検知時間を平均して平均検知時間Ｔａｖｅとを認識すると共に、物体判定手段は、第１の条件を満たし、平均検知時間Ｔａｖｅが前記第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定されると共に、物体群の数Ｇｃｎｔが第５の所定値ＣＮＴＴＨＲを超えると判定される第３の条件を満たすとき、物体群が静止状態にあると判定する如く構成、別言すると、静止状態にないと判定された物体群を除外し、除外されなかった物体群だけを１つのグループにしてから更に条件を加えて静止状態にあるか否かを判断するように構成したので、より正確に低反射物体を静止物と検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】この発明の実施例に係る車両用物体検出装置を全体的に示す概略図である。
【図２】図１に示す装置の動作を示すフロー・チャートである。
【図３】図２と同様、図１に示す装置の動作を示すフロー・チャートである。
【図４】図２の処理における物体のグルーピング方法を説明する説明図である。
【図５】図２の処理における１つの物体群内の物体同士の位置を説明する説明図である。
【図６】図２の処理のｎステップにおける物体群のＸ軸方向の位置、Ｙ軸方向の幅の変化を説明する説明図である。
【図７】図３の処理における物体群を物体群グループと認識する際の考え方を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付図面に即してこの発明に係る車両用物体検出装置を実施するための形態について説明する。
【実施例】
【００１５】
図１は、この発明の実施例に係る車両用物体検出装置を全体的に示す概略図である。
【００１６】
図１において、符号１０は車両（自車）を示し、その前部には４気筒の内燃機関（図１で「ＥＮＧ」と示し、以下「エンジン」という）１２が搭載される。エンジン１２の出力は自動変速機（図１で「Ｔ／Ｍ」と示す）１４に入力される。自動変速機１４は前進５速、後進１速の有段式であり、エンジン１２の出力はそこで適宜変速されて左右の前輪１６に伝えられ、左右の前輪１６を駆動しつつ、左右の後輪２０を従動させて車両１０を走行させる。
【００１７】
車両１０の運転席にはオーディオスピーカとインディケータからなる警報装置２２が設けられ、作動させられるとき、音声と視覚によって運転者に警報する。車両１０の運転席床面に配置されたブレーキペダル２４は、マスタバック２６、マスタシリンダ３０およびブレーキ油圧機構３２を介して左右の前輪１６と後輪２０のそれぞれに装着されたブレーキ（ディスクブレーキ）３４に接続される。
【００１８】
運転者がブレーキペダル２４を操作すると（踏み込むと）、その踏み込み力（踏力）はマスタバック２６で増力され、マスタシリンダ３０は増力された踏み込み力で制動圧を発生し、ブレーキ油圧機構３２を介して前輪１６と後輪２０のそれぞれに装着されたブレーキ３４を動作させ、車両１０を減速させる（制動する）。
【００１９】
ブレーキ油圧機構３２は、リザーバに接続される油路に介挿された電磁ソレノイドバルブ群、油圧ポンプ、および油圧ポンプを駆動する電動モータ（全て図示せず）などを備える。電磁ソレノイドバルブ群は駆動回路（図示せず）を介してＥＣＵ（Electronic Control Unit。電子制御ユニット）４０に接続される。
【００２０】
ＥＣＵ４０はＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ、入出力回路などからなるマイクロコンピュータから構成され、４個のブレーキ３４は、運転者によるブレーキペダル２４の操作とは別に、ＥＣＵ４０によって相互に独立して作動するように構成される。
【００２１】
車両１０の前部にはレーザレーダ（レーザスキャンレーダ）４２が設けられる。レーザレーダ４２は車両１０の進行方向（Ｘ軸方向）に向けてレーザ光を発射（電磁波を送信）し、車両１０の進行方向に存在する先行車や樹木などの物体にレーザ光を反射させて得た反射波を受信することにより、物体を検出する。レーザレーダ４２の出力は、マイクロコンピュータからなるレーダ出力処理ＥＣＵ（電子制御ユニット）４２ａに入力される。
【００２２】
レーダ出力処理ＥＣＵ４２ａは、樹木などの物体をレーザの複数の反射点として捉え、物体を検出する。具体的には、反射点から各物体の座標上の位置（前後位置（Ｘ軸方向の位置）、左右位置（Ｙ軸方向の位置）、高さ（Ｚ軸方向の位置））と反射強度（あるいは反射率）などを取得して物体を検出する。レーダ出力処理ＥＣＵ４２ａの出力は、ＥＣＵ４０に送られる。
【００２３】
前輪１６と後輪２０の付近には車輪速センサ４６がそれぞれ配置され、各車輪の所定回転角度ごとにパルス信号を出力する。車輪速センサ４６の出力は、ＥＣＵ４０に送出される。ＥＣＵ４０は４個の車輪速センサ４６の出力をカウントし、その平均値を算出するなどして車両１０の速度（走行速度）Ｖを検出する。
【００２４】
図２および図３は、図１に示す装置の動作を示すフロー・チャートである。図示のプログラムは、ＥＣＵ４０において所定時間、例えば１００ｍｓｅｃごとに実行される。
【００２５】
以下説明すると、Ｓ１０において電磁波を用いて全物体の前後位置、左右位置、高さ、反射強度を検出する。即ち、自車（車両）１０の進行方向（Ｘ軸方向）にレーダ４２から電磁波を送信し、進行方向に存在する全ての物体に反射させて得た反射光（反射点）に基づいて物体を検出する。
【００２６】
次いでＳ１２に進み、電磁波により検出した情報（前後位置、左右位置、高さ、反射強度など）より、物体をグルーピングする。即ち、検出した複数の物体７２をグルーピング（組み分け）して物体群７４と認識する。
【００２７】
図４は物体をグルーピングする方法を説明する説明図である。図４（ａ）は運転席から見える走行路と低反射物体の画像である。
【００２８】
レーダ４２の物体検知において、図４（ｂ）に示す如く、樹木７０に照射されたレーザ光は複数の反射点として捉えられる。別言すると、樹木７０は複数の物体７２として検出される。尚、本願の「物体」とはレーダによって検出された反射点１つ１つを指す。
【００２９】
検出された複数の物体７２は、図４（ｃ）に示す如く、グルーピングされて物体群７４と認識される。１回の検出において物体群７４を複数個認識したとき、認識された物体群７４の個数を総物体群数Ｏｍａｘに設定する（図４（ｃ）で総物体群数Ｏｍａｘは４個となる）。
【００３０】
尚、グルーピング方法として、物体７２を所定個数ずつまとめて１つの物体群７４としても、ＸＹ平面（あるいはＺＹ平面）において所定範囲ごとに区切ったブロック（エリア、領域）内に存在する物体７２をグルーピングして１つの物体群７４と認識しても良い。
【００３１】
また、Ｓ１０，Ｓ１２の処理はｎ回（ｎステップ）繰り返される。別言すると、時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの期間、物体７２の検出と物体群７４の認定が行われる。
【００３２】
図２フロー・チャートの説明に戻ると、次いでＳ１４に進み、物体群カウンタｍを零で初期化し、Ｓ１６に進み、ばらつき判定カウンタＣを零で初期化すると共に、後述する判断フラグＦ_1（ｍ）にＦａｌｓｅのフラグを立てる。尚、ばらつき判定カウンタＣは、後述する如く、物体の前後位置に対するばらつき、物体群の前後位置および幅に対する経時的ばらつきが大きいか否かの判定結果が肯定される回数をカウントする。
【００３３】
さらにＳ１８に進み、物体７２の前後位置（Ｘ軸方向の位置）の合計値σｐｘ（ｍ）が第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否かを判定する。尚、カッコ内のｍは物体群カウンタｍの値を示す。
【００３４】
この処理について詳説すると、図５に示すように、木や林などの樹木７０を検出したとき、樹木７０は前後位置（Ｘ軸方向の位置）にばらつきのある葉や枝などから構成されるため、車などの一般的な物体に比してＸ軸方向の位置にばらつきが生じる。換言すると、低反射物体は検出した複数の物体が一時間断面において物体単位での前後位置にばらつきが生じる。
【００３５】
即ち、１つの物体群７４内にある物体７２の前後位置の分散（ばらつき）が一定以上のとき、即ち、物体７２同士のＸ軸方向の距離の合計値σｐｘが第１の所定値Ｌｐｘを超えるとき（Ｓ１８で肯定）、レーダが木や林などを検出した可能性が高い。
【００３６】
従ってＳ１８において、物体群７４を認識したとき、１つの物体群７４の中に存在する複数個の物体７２の内、隣接し合う物体同士の距離をそれぞれ算出し、算出された距離を全て加算して合計値σｐｘを求め、その合計値σｐｘ（ｍ）が第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否か判定する。
【００３７】
Ｓ１８で肯定されるときはＳ２０に進み、ばらつき判定カウンタＣを１つインクリメントする一方、Ｓ１８で否定されるときはＳ２０の処理をスキップする。
【００３８】
次いでＳ２２に進み、過去ｎ回（ｎステップ）の物体群７４の前後位置（Ｘ軸方向の位置）を合計して得た位置合計値σｐ（ｍ）が第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定する。
【００３９】
この判定において、図６に示すように、木や林などの樹木７０を検出した場合、風などの影響で葉や枝が揺れることにより、物体群７４の前後方向（Ｘ軸方向）の位置が検出時刻によってばらつく。そのため、過去ｎ回（ｎステップ）における前後位置の変化が一定以上、即ち、時間軸における物体群７４のＸ軸方向の位置の合計値である位置合計値σｐ（ｍ）が第２所定値Ｌｐを超えるとき、レーダが木や林などを検出した可能性が高い。
【００４０】
従ってＳ２２の処理では、時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの間における１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの物体群７４のＸ軸方向の位置の差の絶対値｜ｐ(ｔ)-ｐ(ｔ-1)｜，・・・｜ｐ(ｔ-n-1)−ｐ(ｔ-n)｜を算出し、算出された絶対値を合計して位置合計値σｐを求めると共に、位置合計値σｐ（ｍ）が第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定する。別言すると、時間軸において過去ｎステップ分の物体群７４の前後位置のばらつき度合を判定する処理に相当する。
【００４１】
Ｓ２２で肯定されるときはＳ２４に進み、Ｓ２０同様、ばらつき判定カウンタＣを１つインクリメントする一方、Ｓ２２で否定されるときはＳ２４の処理をスキップする。
【００４２】
さらにＳ２６に進み、過去ｎ回（ｎステップ）の物体群７４の幅を合計して得た幅合計値σｗ（ｍ）が第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定する。
【００４３】
この判定も物体群７４の前後位置と同様、図６に示すように、木や林などの樹木７０を検出した場合、物体群７４自体の幅も時間によって変化が大きい（ばらつく）という知見に基づいている。即ち、物体群７４の過去ｎ回（ｎステップ）における幅の変化が一定以上のときは低反射物体である可能性が高い。
【００４４】
従ってＳ２６の処理も、Ｓ２２と同様に、時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの間における１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの物体群７４のＹ軸方向の幅の差の絶対値｜ｗ(ｔ)−ｗ(ｔ-1)｜，・・・｜ｗ(ｔ-n-1)−ｗ(ｔ-n)｜を算出し、算出された絶対値を合計して幅合計値σｗを求め、位置合計値σｗ（ｍ）が第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定する。
【００４５】
次いでＳ２６で肯定されるときはＳ２８に進み、Ｓ２０，Ｓ２４同様、ばらつき判定カウンタＣを１つインクリメントする一方、Ｓ２６で否定されるときはＳ２８の処理をスキップする。
【００４６】
次いでＳ３０に進み、物体群ｍに対するばらつき判定カウンタＣの値が２以上であるか否か、即ちＳ１８，Ｓ２２，Ｓ２６で実行された判定処理において、ばらつきが大きいと判定された回数が少なくとも２回以上であるか否か判定する。
【００４７】
Ｓ３０で肯定されるときは、物体群ｍは低反射物体、即ち、静止物であると判断できるため、Ｓ３２に進み、静止物か否かの判断結果を示す判断フラグＦ_1（ｍ）にＴｒｕｅのフラグを立てる。他方、Ｓ３０で否定されるときは、Ｓ３２の処理がスキップされるため、判断フラグＦ_1（ｍ）はＦａｌｓｅのままとなる。
【００４８】
次いでＳ３４に進み、物体群カウンタｍを１つインクリメントし、次いでＳ３６に進み、物体群カウンタｍが総物体群数Ｏｍａｘ以下か否か判断する。Ｓ３６で肯定されるときはＳ１６に戻り、次（ｍ＋１番目）の物体群７４に対しても同様の処理を実行する。
【００４９】
尚、第１、第２、第３の所定値Ｌｐｘ，Ｌｐ，Ｌｗは、車両１０に実装されるレーザレーダ４２による低反射物体（例えば樹木や林など）の検知結果を予め実験的に求めることにより得られる。
【００５０】
他方、Ｓ３６で否定されるとき（Ａ）は、図３に示すＳ３８に進み、総物体群数Ｏｍａｘ分ある判断フラグＦ_1（０）からＦ_1（Ｏｍａｘ））内にＴｒｕｅが立っている物体群（第１と第２の条件のいずれかを満たす物体群）に対し、前後左右位置（Ｘ軸方向・Ｙ軸方向の位置）が一定距離Ｌ以内にあるものをグループ化する。
【００５１】
別言すると、判断フラグＦ_1（ｍ）にＴｒｕｅが立っている物体群が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群７４同士をグルーピングして物体群グループＧと認識する。物体群グループＧを認識したとき、その認識された物体群グループＧの数を総物体群グループ数Ｇｍａｘに設定する。
【００５２】
具体的には、図７に示すように、物体群ＡからＤは互いにＸ軸方向・Ｙ軸方向の位置が所定範囲（距離Ｌ［ｍ］、例えば１[ｍ]）内にあるため、物体群ＡからＤは１つの物体群グループＧとしてグルーピングされる一方、物体群Ｅは物体群ＡからＤの全てに対して所定範囲内に存在していないため、グルーピングされず、物体群グループから除外される。
【００５３】
図３フロー・チャートの説明に戻ると、次いでＳ４０に進み、物体群グループカウンタｇを零で初期化する。次いでＳ４２に進み、１つの物体群グループＧ（ｇ）に含まれる（存在する）物体群の個数を数えて物体群数カウンタＧｃｎｔ（ｇ）に入力する。
【００５４】
次いでＳ４４に進み、物体群グループＧ（ｇ）の物体群７４に対し、平均検知時間Ｔａｖｅ（ｇ）を計算する。具体的には、１つの物体群グループＧ（ｇ）の中のそれぞれの物体群７４のｎステップ内の検知時間Ｔを平均し、物体群グループＧ（ｇ）の中に存在する物体群７４の平均検知時間Ｔａｖｅ（ｇ）と認識する。即ち、Ｓ４４の処理は物体群７４のｎステップ内の検知時間を認識する処理に相当する。
【００５５】
次いでＳ４６に進み、物体群数カウンタＧｃｎｔ（ｇ）が所定個数ＣＮＴＴＨＲ（第５の所定値）を超えると共に、平均検知時間Ｔａｖｅ（ｇ）が所定時間ＴＡＶＥＴＨＲ（第４の所定値）未満か否かを判断する。所定時間ＴＡＶＥＴＨＲと所定個数ＣＮＴＴＨＲは、樹木などを検出したとき、物体群グループＧ内の物体群７４の個数がある程度多くなると共に、平均検知時間が比較的短くなるという知見に基づいて設定された値である。
【００５６】
具体的には、樹木や林のように比較的大きな物体をレーザレーダ４２などを用いて検出する場合、樹木や林全体を一つのまとまった物体として検出するのではなく、複数の物体群７４の集合体として検出することが想定され、その結果静止物である樹木や林を危険物体であると誤判断する蓋然性が高まることから、レーザレーダ４２を用いて樹木などを検出する場合に検出される物体群７４の数を予め実験的に求めることにより所定個数ＣＮＴＴＨＲが得られる。
【００５７】
また、樹木などの低反射物体はその検出精度が低くなるため、物体群７４として検知される回数、別言すれば、物体群７４として認識される時間が不安定となるため、所定時間ＴＡＶＥＴＨＲ以上安定して検知される物体群７４に対しては、樹木などの静止物ではないと判断することができる。
【００５８】
尚、Ｓ４６における判定条件を、平均検知時間Ｔａｖｅ（ｇ）が所定時間ＴＡＶＥＴＨＲ未満か否かのみとしてもよい。
【００５９】
Ｓ４６で肯定されるときはＳ４８に進み、物体群グループＧ（ｇ）の中の物体群が静止状態にあると判断する。これによって警報装置２２（あるいはブレーキ油圧機構３２を介しての制動）などの接触回避制御などを不要に行うことがない。
【００６０】
尚、図示は省略するが、物体群グループＧを作成しない場合や物体群７４が単数の場合、Ｓ３８とＳ４２の処理をスキップし、Ｓ４４で物体群７４のｎステップ内の検知時間Ｔを計算し、Ｓ４６で検知時間Ｔが所定時間ＴＡＶＥＴＨＲ未満か否かだけを判定する。また、Ｓ４６で肯定されるときはＳ４８に進み、物体群７４が静止状態にあると判断する。
【００６１】
次いでＳ５０に進み、物体群グループカウンタｇを１つインクリメントし、次いでＳ５２に進み、物体群グループカウンタｇがＧｍａｘ未満か否か判断する。Ｓ５２で肯定されるときはＳ４２に戻り、次（ｇ＋１番目）の物体群グループＧ(g＋1)を引き続き判断する。
【００６２】
このように、木や林などの低反射物体の特徴を捉え、木や林のような見え方をする物体（一時間断面において前後位置にばらつきのある物体、前後位置や幅の時間的変化が大きい物体群、検知時間が短い物体群）に対して移動物体と誤判断しない、即ち、静止状態にあると判定することにより、仮に物体の乗り移りなどによって物体が移動したように検知された場合においても、低反射物体を静止状態にあるものと判断することができ、より高い検知精度を得ることができる。
【００６３】
以上の如く、この実施例にあっては、進行方向をＸ軸方向とすると共に、前記Ｘ軸方向に直行する方向をＹ軸方向とするＸＹ平面上を走行する自車１０の前記Ｘ軸方向の物体７２を検出する物体検出手段（レーザレーダ４２、レーダ出力処理ＥＣＵ４２ａ、Ｓ１０）と、前記検出された物体７２が複数あるとき、前記複数の物体７２をグルーピングして物体群７４と認識する物体群認識手段（ＥＣＵ４０，Ｓ１２）と、前記認識された物体群７４が静止状態にあるか否か判定する物体判定手段（ＥＣＵ４０，Ｓ３２，Ｓ４８）と、前記認識された物体群７４内の物体７２同士の距離の合計値σｐｘが第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否か判定する物体距離判定手段（ＥＣＵ４０，Ｓ１８）と、時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの間における１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群７４の前記Ｘ軸方向の位置の差の絶対値｜ｐ(ｔ)−ｐ(ｔ-1)｜，・・・｜ｐ(ｔ-n-1)−ｐ(ｔ-n)｜を算出し、前記算出された絶対値を合計して位置合計値σｐを求めると共に、前記位置合計値σｐが第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定する物体群位置変化判定手段（ＥＣＵ４０，Ｓ２２）と、前記１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群７４の前記Ｙ軸方向の幅の差の絶対値｜ｗ(ｔ)−ｗ(ｔ-1)｜，・・・｜ｗ(ｔ-n-1)−ｗ(ｔ-n)｜を算出し、前記算出された絶対値を合計して幅合計値σｗを求めると共に、前記幅合計値σｗが第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定する物体群幅変化判定手段（ＥＣＵ４０，Ｓ２６）とを備えると共に、前記物体判定手段は、前記物体距離判定手段と物体群位置変化判定手段と物体群幅変化判定手段のうち、少なくとも二つの判定手段における判定結果が肯定されると判定される第１の条件を満たすとき（ＥＣＵ４０，Ｓ３０）、前記物体群７４が静止状態にあると判定する如く構成（Ｓ２２）したので、樹木などの低反射物体を検出するとき、検出された物体７２同士の前後のばらつきが大きい場合や、時刻ｔから時刻ｔ-nまでに検出される物体群７４の位置が時刻ごとに異なる位置に検出される場合、あるいは物体群７４の幅が時刻ごとに異なる場合、別言すると、静止物である樹木７０が自車に対して動いているように検出される場合にあっても、正確に物体群７４を静止状態にあると判定できるため、物体群７４を構成する複数の物体７２も静止状態と判定され、よって複数の物体で構成される樹木などの低反射物体を静止物と検知することができ、静止物を移動物体と誤判断することを防止でき、よって不要な接触回避制御などを行うことがない。
【００６４】
尚、第１の条件を、少なくとも二つの判定手段における判定結果が肯定されるとき（Ｓ３０）としたが、誤判断をより確実に防止するために、Ｓ３０においてばらつき判定カウンタＣの値が３となるとき、別言すれば、全ての判定手段における判定結果（Ｓ１８，Ｓ２２，Ｓ２６）が肯定されるとき、第１の条件を満たすとしても良い。
【００６５】
また、前記ｎステップ内の前記物体群７４の検知時間を認識する物体群状態認識手段（ＥＣＵ４０，Ｓ４４）を備え、前記物体判定手段は、前記第１の条件を満たすと共に、前記検知時間Ｔが第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定される第２の条件を満たすとき（Ｓ４６）、前記物体群７４が静止状態にあると判定する（Ｓ４８）如く構成、即ち、物体群の検知時間も判定条件に加えるように構成したので、より一層正確に低反射物体を静止物であると検知することができる。
【００６６】
また、前記第１の条件を満たす前記物体群７４が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群７４同士をグルーピングして物体群グループＧと認識する物体群グループ認識手段（ＥＣＵ４０，Ｓ３８）を備え、前記物体群状態認識手段は、前記物体群グループＧ内の物体群７４の数Ｇｃｎｔと、前記物体群グループＧの中のそれぞれの物体群７４の前記ｎステップ内の検知時間を平均して平均検知時間Ｔａｖｅとを認識する（Ｓ４２，Ｓ４４）と共に、前記物体判定手段は、前記第１の条件を満たし、前記平均検知時間Ｔａｖｅが前記第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定されると共に、前記物体群の数Ｇｃｎｔが第５の所定値ＣＮＴＴＨＲを超えると判定される第４の条件を満たすとき（Ｓ４６）、前記物体群７４が静止状態にあると判定する如く構成（Ｓ４８）、別言すると、静止状態にないと判定された物体群を除外し、除外されなかった物体群だけを１つのグループにしてから更に条件を加えて静止状態にあるか否かを判断するように構成したので、より正確に低反射物体を静止物と検知することができる。
【００６７】
尚、上記においてＳ１８，Ｓ２２，Ｓ２６の判断条件を合計値（合計値σｐｘ、位置合計値σｐ、幅合計値σｗ）としたが、これらの処理では、ばらつきの大きさを判断できれば良いため、合計値に代え、平均値や標準偏差などを用いても良い。
【００６８】
また、上記において判定条件を検知時間Ｔ、平均検知時間Ｔａｖｅとしたが、物体群７４がｎステップ間に検知された回数としても良い。
【００６９】
また、上記において物体群７４を複数（図３（ｃ）で４個）としたが、単数として認識しても良い。
【００７０】
また、上記において電磁波を送信する装置としてレーザレーダを開示したが、それに限られるものではなく、代わりに、あるいはそれに加え、例えばミリ波レーダを用いても良い。
【符号の説明】
【００７１】
１０ 車両（自車）、１２ エンジン（内燃機関）、１６ 前輪、２０ 後輪、２２ 警報装置、３４ ブレーキ、３６ ブレーキスイッチ、４０ ＥＣＵ（電子制御ユニット）、４２ レーザレーダ、４２ａ レーダ出力処理ＥＣＵ、４６ 車輪速センサ、７０ 樹木、７２ 物体、７４ 物体群、Ｇ 物体群グループ
【技術分野】
【０００１】
この発明は車両用物体検出装置に関し、より具体的には電磁波を用いて検知された物体が横移動しない樹木などの静止物か否かを判定するようにした装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電磁波を用いて車両進行方向前方の歩行者などの横移動物体を検知することは良く行われており、その例として下記の特許文献１記載の技術を挙げることができる。その従来技術においては、物体の横移動速度と位置と大きさとを総合的に勘案して横移動物体が危険物体であるか否か判断している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−２５１２００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、電磁波で物体を検知する場合、樹木などの反射強度の弱い物体（低反射物体）を検知するとき、反射強度が弱いために物体の全部ではなく、一部分のみを検知してしまうことがあった。このため、樹木の枝が風によって揺れるなどした場合、物体の一部分が前後左右（Ｘ軸方向とＸ軸に直行する方向）に移動し、あたかも自車に対して向かってくるように検知され、静止物である樹木などが危険物体であると誤判断されることがあり、よって不要な接触回避制御などを行うことがあった。
【０００５】
しかしながら、上記した特許文献１記載の技術では、物体の横移動速度などを用いているため、樹木なども横移動しているものと検知され、静止物を移動物体（危険物体）とするような誤判断を防止することができなかった。
【０００６】
従って、この発明の目的は上記した課題を解決し、電磁波を用いて物体を検出する場合、樹木などの低反射物体が自車の進行方向に対して横方向から移動したと誤判断することを防止するようにした車両用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】
【０００７】
上記の目的を解決するために、請求項１にあっては、進行方向をＸ軸方向とすると共に、前記Ｘ軸方向に直行する方向をＹ軸方向とするＸＹ平面上を走行する自車の前記Ｘ軸方向の物体を検出する物体検出手段と、前記検出された物体が複数あるとき、前記複数の物体をグルーピングして物体群と認識する物体群認識手段と、前記認識された物体群が静止状態にあるか否か判定する物体判定手段と、前記認識された物体群内の物体同士の距離の合計値σｐｘが第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否か判定する物体距離判定手段と、時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの間における１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群の前記Ｘ軸方向の位置の差の絶対値｜ｐ(ｔ)−ｐ(ｔ-1)｜，・・・｜ｐ(ｔ-n-1)−ｐ(ｔ-n)｜を算出し、前記算出された絶対値を合計して位置合計値σｐを求めると共に、前記位置合計値σｐが第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定する物体群位置変化判定手段と、前記１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群の前記Ｙ軸方向の幅の差の絶対値｜ｗ(ｔ)−ｗ(ｔ-1)｜，・・・｜ｗ(ｔ-n-1)−ｗ(ｔ-n)｜を算出し、前記算出された絶対値を合計して幅合計値σｗを求めると共に、前記幅合計値σｗが第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定する物体群幅変化判定手段とを備えると共に、前記物体判定手段は、前記物体距離判定手段と物体群位置変化判定手段と物体群幅変化判定手段のうち、少なくとも二つの判定手段における判定結果が肯定されると判定される第１の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定する如く構成した。
【０００８】
請求項２に係る車両用物体検出装置にあっては、前記ｎステップ内の前記物体群の検知時間を認識する物体群状態認識手段を備え、前記物体判定手段は、前記第１の条件を満たすと共に、前記検知時間が第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定される第２の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定する如く構成した。
【０００９】
請求項３に係る車両用物体検出装置にあっては、前記第１の条件を満たす前記物体群が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群同士をグルーピングして物体群グループと認識する物体群グループ認識手段を備え、前記物体群状態認識手段は、前記物体群グループ内の物体群の数Ｇｃｎｔと、前記物体群グループの中のそれぞれの物体群の前記ｎステップ内の検知時間を平均して平均検知時間Ｔａｖｅとを認識すると共に、前記物体判定手段は、前記第１の条件を満たし、前記平均検知時間Ｔａｖｅが前記第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定されると共に、前記物体群の数Ｇｃｎｔが第５の所定値ＣＮＴＴＨＲを超えると判定される第３の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定する如く構成した。
【発明の効果】
【００１０】
請求項１に係る車両用物体検出装置にあっては、進行方向をＸ軸方向と、それに直行する方向をＹ軸方向とするＸＹ平面上を走行する自車のＸ軸方向の物体を検出する物体検出手段と、検出された物体が複数あるとき、複数の物体をグルーピングして物体群と認識する物体群認識手段と、認識された物体群が静止状態にあるか否か判定する物体判定手段と、認識された物体群内の物体同士の距離の合計値σｐｘが第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否か判定する物体距離判定手段と、時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの間における１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群の前記Ｘ軸方向の位置の差の絶対値｜ｐ(ｔ)−ｐ(ｔ-1)｜，・・・｜ｐ(ｔ-n-1)−ｐ(ｔ-n)｜を算出し、算出された絶対値を合計して位置合計値σｐを求めると共に、位置合計値σｐが第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定する物体群位置変化判定手段と、１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの物体群のＹ軸方向の幅の差の絶対値｜ｗ(ｔ)−ｗ(ｔ-1)｜，・・・｜ｗ(ｔ-n-1)−ｗ(ｔ-n)｜を算出し、算出された絶対値を合計して幅合計値σｗを求めると共に、幅合計値σｗが第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定する物体群幅変化判定手段とを備えると共に、物体判定手段は、物体距離判定手段と物体群位置変化判定手段と物体群幅変化判定手段のうち、少なくとも二つの判定手段における判定結果が肯定されると判定される第１の条件を満たすとき、物体群が静止状態にあると判定する如く構成したので、樹木などの低反射物体を検出するとき、検出される物体同士の前後のばらつきが大きい場合や、検出される物体群の位置が検出時刻ごとに異なる位置に検出される場合、あるいは物体群の幅が時刻ごとに異なる場合、別言すると、静止物である樹木が自車に対して動いているように検出される場合にあっても、正確に物体群を静止状態にあると判定できるため、物体群を構成する複数の物体も静止状態と判定され、よって複数の物体で構成される樹木などの低反射物体を静止物と検知することができ、静止物を移動物体と誤判断することを防止でき、よって不要な接触回避制御などを行うことがない。
【００１１】
請求項２に係る車両用物体検出装置にあっては、ｎステップ内の物体群の検知時間を認識する物体群状態認識手段を備え、物体判定手段は、第１の条件を満たすと共に、ｎステップ内の物体群の検知時間が第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定される第２の条件を満たすとき、物体群が静止状態にあると判定する如く構成、即ち、物体群の検知時間も判定条件に加えるように構成したので、より一層正確に低反射物体を静止物であると検知することができる。
【００１２】
請求項３に係る車両用物体検出装置にあっては、第１の条件を満たす物体群が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群同士をグルーピングして物体群グループと認識する物体群グループ認識手段を備え、物体群状態認識手段は、物体群グループ内の物体群の数Ｇｃｎｔと、物体群グループの中のそれぞれの物体群のｎステップ内の検知時間を平均して平均検知時間Ｔａｖｅとを認識すると共に、物体判定手段は、第１の条件を満たし、平均検知時間Ｔａｖｅが前記第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定されると共に、物体群の数Ｇｃｎｔが第５の所定値ＣＮＴＴＨＲを超えると判定される第３の条件を満たすとき、物体群が静止状態にあると判定する如く構成、別言すると、静止状態にないと判定された物体群を除外し、除外されなかった物体群だけを１つのグループにしてから更に条件を加えて静止状態にあるか否かを判断するように構成したので、より正確に低反射物体を静止物と検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】この発明の実施例に係る車両用物体検出装置を全体的に示す概略図である。
【図２】図１に示す装置の動作を示すフロー・チャートである。
【図３】図２と同様、図１に示す装置の動作を示すフロー・チャートである。
【図４】図２の処理における物体のグルーピング方法を説明する説明図である。
【図５】図２の処理における１つの物体群内の物体同士の位置を説明する説明図である。
【図６】図２の処理のｎステップにおける物体群のＸ軸方向の位置、Ｙ軸方向の幅の変化を説明する説明図である。
【図７】図３の処理における物体群を物体群グループと認識する際の考え方を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付図面に即してこの発明に係る車両用物体検出装置を実施するための形態について説明する。
【実施例】
【００１５】
図１は、この発明の実施例に係る車両用物体検出装置を全体的に示す概略図である。
【００１６】
図１において、符号１０は車両（自車）を示し、その前部には４気筒の内燃機関（図１で「ＥＮＧ」と示し、以下「エンジン」という）１２が搭載される。エンジン１２の出力は自動変速機（図１で「Ｔ／Ｍ」と示す）１４に入力される。自動変速機１４は前進５速、後進１速の有段式であり、エンジン１２の出力はそこで適宜変速されて左右の前輪１６に伝えられ、左右の前輪１６を駆動しつつ、左右の後輪２０を従動させて車両１０を走行させる。
【００１７】
車両１０の運転席にはオーディオスピーカとインディケータからなる警報装置２２が設けられ、作動させられるとき、音声と視覚によって運転者に警報する。車両１０の運転席床面に配置されたブレーキペダル２４は、マスタバック２６、マスタシリンダ３０およびブレーキ油圧機構３２を介して左右の前輪１６と後輪２０のそれぞれに装着されたブレーキ（ディスクブレーキ）３４に接続される。
【００１８】
運転者がブレーキペダル２４を操作すると（踏み込むと）、その踏み込み力（踏力）はマスタバック２６で増力され、マスタシリンダ３０は増力された踏み込み力で制動圧を発生し、ブレーキ油圧機構３２を介して前輪１６と後輪２０のそれぞれに装着されたブレーキ３４を動作させ、車両１０を減速させる（制動する）。
【００１９】
ブレーキ油圧機構３２は、リザーバに接続される油路に介挿された電磁ソレノイドバルブ群、油圧ポンプ、および油圧ポンプを駆動する電動モータ（全て図示せず）などを備える。電磁ソレノイドバルブ群は駆動回路（図示せず）を介してＥＣＵ（Electronic Control Unit。電子制御ユニット）４０に接続される。
【００２０】
ＥＣＵ４０はＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ、入出力回路などからなるマイクロコンピュータから構成され、４個のブレーキ３４は、運転者によるブレーキペダル２４の操作とは別に、ＥＣＵ４０によって相互に独立して作動するように構成される。
【００２１】
車両１０の前部にはレーザレーダ（レーザスキャンレーダ）４２が設けられる。レーザレーダ４２は車両１０の進行方向（Ｘ軸方向）に向けてレーザ光を発射（電磁波を送信）し、車両１０の進行方向に存在する先行車や樹木などの物体にレーザ光を反射させて得た反射波を受信することにより、物体を検出する。レーザレーダ４２の出力は、マイクロコンピュータからなるレーダ出力処理ＥＣＵ（電子制御ユニット）４２ａに入力される。
【００２２】
レーダ出力処理ＥＣＵ４２ａは、樹木などの物体をレーザの複数の反射点として捉え、物体を検出する。具体的には、反射点から各物体の座標上の位置（前後位置（Ｘ軸方向の位置）、左右位置（Ｙ軸方向の位置）、高さ（Ｚ軸方向の位置））と反射強度（あるいは反射率）などを取得して物体を検出する。レーダ出力処理ＥＣＵ４２ａの出力は、ＥＣＵ４０に送られる。
【００２３】
前輪１６と後輪２０の付近には車輪速センサ４６がそれぞれ配置され、各車輪の所定回転角度ごとにパルス信号を出力する。車輪速センサ４６の出力は、ＥＣＵ４０に送出される。ＥＣＵ４０は４個の車輪速センサ４６の出力をカウントし、その平均値を算出するなどして車両１０の速度（走行速度）Ｖを検出する。
【００２４】
図２および図３は、図１に示す装置の動作を示すフロー・チャートである。図示のプログラムは、ＥＣＵ４０において所定時間、例えば１００ｍｓｅｃごとに実行される。
【００２５】
以下説明すると、Ｓ１０において電磁波を用いて全物体の前後位置、左右位置、高さ、反射強度を検出する。即ち、自車（車両）１０の進行方向（Ｘ軸方向）にレーダ４２から電磁波を送信し、進行方向に存在する全ての物体に反射させて得た反射光（反射点）に基づいて物体を検出する。
【００２６】
次いでＳ１２に進み、電磁波により検出した情報（前後位置、左右位置、高さ、反射強度など）より、物体をグルーピングする。即ち、検出した複数の物体７２をグルーピング（組み分け）して物体群７４と認識する。
【００２７】
図４は物体をグルーピングする方法を説明する説明図である。図４（ａ）は運転席から見える走行路と低反射物体の画像である。
【００２８】
レーダ４２の物体検知において、図４（ｂ）に示す如く、樹木７０に照射されたレーザ光は複数の反射点として捉えられる。別言すると、樹木７０は複数の物体７２として検出される。尚、本願の「物体」とはレーダによって検出された反射点１つ１つを指す。
【００２９】
検出された複数の物体７２は、図４（ｃ）に示す如く、グルーピングされて物体群７４と認識される。１回の検出において物体群７４を複数個認識したとき、認識された物体群７４の個数を総物体群数Ｏｍａｘに設定する（図４（ｃ）で総物体群数Ｏｍａｘは４個となる）。
【００３０】
尚、グルーピング方法として、物体７２を所定個数ずつまとめて１つの物体群７４としても、ＸＹ平面（あるいはＺＹ平面）において所定範囲ごとに区切ったブロック（エリア、領域）内に存在する物体７２をグルーピングして１つの物体群７４と認識しても良い。
【００３１】
また、Ｓ１０，Ｓ１２の処理はｎ回（ｎステップ）繰り返される。別言すると、時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの期間、物体７２の検出と物体群７４の認定が行われる。
【００３２】
図２フロー・チャートの説明に戻ると、次いでＳ１４に進み、物体群カウンタｍを零で初期化し、Ｓ１６に進み、ばらつき判定カウンタＣを零で初期化すると共に、後述する判断フラグＦ_1（ｍ）にＦａｌｓｅのフラグを立てる。尚、ばらつき判定カウンタＣは、後述する如く、物体の前後位置に対するばらつき、物体群の前後位置および幅に対する経時的ばらつきが大きいか否かの判定結果が肯定される回数をカウントする。
【００３３】
さらにＳ１８に進み、物体７２の前後位置（Ｘ軸方向の位置）の合計値σｐｘ（ｍ）が第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否かを判定する。尚、カッコ内のｍは物体群カウンタｍの値を示す。
【００３４】
この処理について詳説すると、図５に示すように、木や林などの樹木７０を検出したとき、樹木７０は前後位置（Ｘ軸方向の位置）にばらつきのある葉や枝などから構成されるため、車などの一般的な物体に比してＸ軸方向の位置にばらつきが生じる。換言すると、低反射物体は検出した複数の物体が一時間断面において物体単位での前後位置にばらつきが生じる。
【００３５】
即ち、１つの物体群７４内にある物体７２の前後位置の分散（ばらつき）が一定以上のとき、即ち、物体７２同士のＸ軸方向の距離の合計値σｐｘが第１の所定値Ｌｐｘを超えるとき（Ｓ１８で肯定）、レーダが木や林などを検出した可能性が高い。
【００３６】
従ってＳ１８において、物体群７４を認識したとき、１つの物体群７４の中に存在する複数個の物体７２の内、隣接し合う物体同士の距離をそれぞれ算出し、算出された距離を全て加算して合計値σｐｘを求め、その合計値σｐｘ（ｍ）が第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否か判定する。
【００３７】
Ｓ１８で肯定されるときはＳ２０に進み、ばらつき判定カウンタＣを１つインクリメントする一方、Ｓ１８で否定されるときはＳ２０の処理をスキップする。
【００３８】
次いでＳ２２に進み、過去ｎ回（ｎステップ）の物体群７４の前後位置（Ｘ軸方向の位置）を合計して得た位置合計値σｐ（ｍ）が第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定する。
【００３９】
この判定において、図６に示すように、木や林などの樹木７０を検出した場合、風などの影響で葉や枝が揺れることにより、物体群７４の前後方向（Ｘ軸方向）の位置が検出時刻によってばらつく。そのため、過去ｎ回（ｎステップ）における前後位置の変化が一定以上、即ち、時間軸における物体群７４のＸ軸方向の位置の合計値である位置合計値σｐ（ｍ）が第２所定値Ｌｐを超えるとき、レーダが木や林などを検出した可能性が高い。
【００４０】
従ってＳ２２の処理では、時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの間における１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの物体群７４のＸ軸方向の位置の差の絶対値｜ｐ(ｔ)-ｐ(ｔ-1)｜，・・・｜ｐ(ｔ-n-1)−ｐ(ｔ-n)｜を算出し、算出された絶対値を合計して位置合計値σｐを求めると共に、位置合計値σｐ（ｍ）が第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定する。別言すると、時間軸において過去ｎステップ分の物体群７４の前後位置のばらつき度合を判定する処理に相当する。
【００４１】
Ｓ２２で肯定されるときはＳ２４に進み、Ｓ２０同様、ばらつき判定カウンタＣを１つインクリメントする一方、Ｓ２２で否定されるときはＳ２４の処理をスキップする。
【００４２】
さらにＳ２６に進み、過去ｎ回（ｎステップ）の物体群７４の幅を合計して得た幅合計値σｗ（ｍ）が第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定する。
【００４３】
この判定も物体群７４の前後位置と同様、図６に示すように、木や林などの樹木７０を検出した場合、物体群７４自体の幅も時間によって変化が大きい（ばらつく）という知見に基づいている。即ち、物体群７４の過去ｎ回（ｎステップ）における幅の変化が一定以上のときは低反射物体である可能性が高い。
【００４４】
従ってＳ２６の処理も、Ｓ２２と同様に、時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの間における１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの物体群７４のＹ軸方向の幅の差の絶対値｜ｗ(ｔ)−ｗ(ｔ-1)｜，・・・｜ｗ(ｔ-n-1)−ｗ(ｔ-n)｜を算出し、算出された絶対値を合計して幅合計値σｗを求め、位置合計値σｗ（ｍ）が第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定する。
【００４５】
次いでＳ２６で肯定されるときはＳ２８に進み、Ｓ２０，Ｓ２４同様、ばらつき判定カウンタＣを１つインクリメントする一方、Ｓ２６で否定されるときはＳ２８の処理をスキップする。
【００４６】
次いでＳ３０に進み、物体群ｍに対するばらつき判定カウンタＣの値が２以上であるか否か、即ちＳ１８，Ｓ２２，Ｓ２６で実行された判定処理において、ばらつきが大きいと判定された回数が少なくとも２回以上であるか否か判定する。
【００４７】
Ｓ３０で肯定されるときは、物体群ｍは低反射物体、即ち、静止物であると判断できるため、Ｓ３２に進み、静止物か否かの判断結果を示す判断フラグＦ_1（ｍ）にＴｒｕｅのフラグを立てる。他方、Ｓ３０で否定されるときは、Ｓ３２の処理がスキップされるため、判断フラグＦ_1（ｍ）はＦａｌｓｅのままとなる。
【００４８】
次いでＳ３４に進み、物体群カウンタｍを１つインクリメントし、次いでＳ３６に進み、物体群カウンタｍが総物体群数Ｏｍａｘ以下か否か判断する。Ｓ３６で肯定されるときはＳ１６に戻り、次（ｍ＋１番目）の物体群７４に対しても同様の処理を実行する。
【００４９】
尚、第１、第２、第３の所定値Ｌｐｘ，Ｌｐ，Ｌｗは、車両１０に実装されるレーザレーダ４２による低反射物体（例えば樹木や林など）の検知結果を予め実験的に求めることにより得られる。
【００５０】
他方、Ｓ３６で否定されるとき（Ａ）は、図３に示すＳ３８に進み、総物体群数Ｏｍａｘ分ある判断フラグＦ_1（０）からＦ_1（Ｏｍａｘ））内にＴｒｕｅが立っている物体群（第１と第２の条件のいずれかを満たす物体群）に対し、前後左右位置（Ｘ軸方向・Ｙ軸方向の位置）が一定距離Ｌ以内にあるものをグループ化する。
【００５１】
別言すると、判断フラグＦ_1（ｍ）にＴｒｕｅが立っている物体群が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群７４同士をグルーピングして物体群グループＧと認識する。物体群グループＧを認識したとき、その認識された物体群グループＧの数を総物体群グループ数Ｇｍａｘに設定する。
【００５２】
具体的には、図７に示すように、物体群ＡからＤは互いにＸ軸方向・Ｙ軸方向の位置が所定範囲（距離Ｌ［ｍ］、例えば１[ｍ]）内にあるため、物体群ＡからＤは１つの物体群グループＧとしてグルーピングされる一方、物体群Ｅは物体群ＡからＤの全てに対して所定範囲内に存在していないため、グルーピングされず、物体群グループから除外される。
【００５３】
図３フロー・チャートの説明に戻ると、次いでＳ４０に進み、物体群グループカウンタｇを零で初期化する。次いでＳ４２に進み、１つの物体群グループＧ（ｇ）に含まれる（存在する）物体群の個数を数えて物体群数カウンタＧｃｎｔ（ｇ）に入力する。
【００５４】
次いでＳ４４に進み、物体群グループＧ（ｇ）の物体群７４に対し、平均検知時間Ｔａｖｅ（ｇ）を計算する。具体的には、１つの物体群グループＧ（ｇ）の中のそれぞれの物体群７４のｎステップ内の検知時間Ｔを平均し、物体群グループＧ（ｇ）の中に存在する物体群７４の平均検知時間Ｔａｖｅ（ｇ）と認識する。即ち、Ｓ４４の処理は物体群７４のｎステップ内の検知時間を認識する処理に相当する。
【００５５】
次いでＳ４６に進み、物体群数カウンタＧｃｎｔ（ｇ）が所定個数ＣＮＴＴＨＲ（第５の所定値）を超えると共に、平均検知時間Ｔａｖｅ（ｇ）が所定時間ＴＡＶＥＴＨＲ（第４の所定値）未満か否かを判断する。所定時間ＴＡＶＥＴＨＲと所定個数ＣＮＴＴＨＲは、樹木などを検出したとき、物体群グループＧ内の物体群７４の個数がある程度多くなると共に、平均検知時間が比較的短くなるという知見に基づいて設定された値である。
【００５６】
具体的には、樹木や林のように比較的大きな物体をレーザレーダ４２などを用いて検出する場合、樹木や林全体を一つのまとまった物体として検出するのではなく、複数の物体群７４の集合体として検出することが想定され、その結果静止物である樹木や林を危険物体であると誤判断する蓋然性が高まることから、レーザレーダ４２を用いて樹木などを検出する場合に検出される物体群７４の数を予め実験的に求めることにより所定個数ＣＮＴＴＨＲが得られる。
【００５７】
また、樹木などの低反射物体はその検出精度が低くなるため、物体群７４として検知される回数、別言すれば、物体群７４として認識される時間が不安定となるため、所定時間ＴＡＶＥＴＨＲ以上安定して検知される物体群７４に対しては、樹木などの静止物ではないと判断することができる。
【００５８】
尚、Ｓ４６における判定条件を、平均検知時間Ｔａｖｅ（ｇ）が所定時間ＴＡＶＥＴＨＲ未満か否かのみとしてもよい。
【００５９】
Ｓ４６で肯定されるときはＳ４８に進み、物体群グループＧ（ｇ）の中の物体群が静止状態にあると判断する。これによって警報装置２２（あるいはブレーキ油圧機構３２を介しての制動）などの接触回避制御などを不要に行うことがない。
【００６０】
尚、図示は省略するが、物体群グループＧを作成しない場合や物体群７４が単数の場合、Ｓ３８とＳ４２の処理をスキップし、Ｓ４４で物体群７４のｎステップ内の検知時間Ｔを計算し、Ｓ４６で検知時間Ｔが所定時間ＴＡＶＥＴＨＲ未満か否かだけを判定する。また、Ｓ４６で肯定されるときはＳ４８に進み、物体群７４が静止状態にあると判断する。
【００６１】
次いでＳ５０に進み、物体群グループカウンタｇを１つインクリメントし、次いでＳ５２に進み、物体群グループカウンタｇがＧｍａｘ未満か否か判断する。Ｓ５２で肯定されるときはＳ４２に戻り、次（ｇ＋１番目）の物体群グループＧ(g＋1)を引き続き判断する。
【００６２】
このように、木や林などの低反射物体の特徴を捉え、木や林のような見え方をする物体（一時間断面において前後位置にばらつきのある物体、前後位置や幅の時間的変化が大きい物体群、検知時間が短い物体群）に対して移動物体と誤判断しない、即ち、静止状態にあると判定することにより、仮に物体の乗り移りなどによって物体が移動したように検知された場合においても、低反射物体を静止状態にあるものと判断することができ、より高い検知精度を得ることができる。
【００６３】
以上の如く、この実施例にあっては、進行方向をＸ軸方向とすると共に、前記Ｘ軸方向に直行する方向をＹ軸方向とするＸＹ平面上を走行する自車１０の前記Ｘ軸方向の物体７２を検出する物体検出手段（レーザレーダ４２、レーダ出力処理ＥＣＵ４２ａ、Ｓ１０）と、前記検出された物体７２が複数あるとき、前記複数の物体７２をグルーピングして物体群７４と認識する物体群認識手段（ＥＣＵ４０，Ｓ１２）と、前記認識された物体群７４が静止状態にあるか否か判定する物体判定手段（ＥＣＵ４０，Ｓ３２，Ｓ４８）と、前記認識された物体群７４内の物体７２同士の距離の合計値σｐｘが第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否か判定する物体距離判定手段（ＥＣＵ４０，Ｓ１８）と、時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの間における１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群７４の前記Ｘ軸方向の位置の差の絶対値｜ｐ(ｔ)−ｐ(ｔ-1)｜，・・・｜ｐ(ｔ-n-1)−ｐ(ｔ-n)｜を算出し、前記算出された絶対値を合計して位置合計値σｐを求めると共に、前記位置合計値σｐが第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定する物体群位置変化判定手段（ＥＣＵ４０，Ｓ２２）と、前記１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群７４の前記Ｙ軸方向の幅の差の絶対値｜ｗ(ｔ)−ｗ(ｔ-1)｜，・・・｜ｗ(ｔ-n-1)−ｗ(ｔ-n)｜を算出し、前記算出された絶対値を合計して幅合計値σｗを求めると共に、前記幅合計値σｗが第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定する物体群幅変化判定手段（ＥＣＵ４０，Ｓ２６）とを備えると共に、前記物体判定手段は、前記物体距離判定手段と物体群位置変化判定手段と物体群幅変化判定手段のうち、少なくとも二つの判定手段における判定結果が肯定されると判定される第１の条件を満たすとき（ＥＣＵ４０，Ｓ３０）、前記物体群７４が静止状態にあると判定する如く構成（Ｓ２２）したので、樹木などの低反射物体を検出するとき、検出された物体７２同士の前後のばらつきが大きい場合や、時刻ｔから時刻ｔ-nまでに検出される物体群７４の位置が時刻ごとに異なる位置に検出される場合、あるいは物体群７４の幅が時刻ごとに異なる場合、別言すると、静止物である樹木７０が自車に対して動いているように検出される場合にあっても、正確に物体群７４を静止状態にあると判定できるため、物体群７４を構成する複数の物体７２も静止状態と判定され、よって複数の物体で構成される樹木などの低反射物体を静止物と検知することができ、静止物を移動物体と誤判断することを防止でき、よって不要な接触回避制御などを行うことがない。
【００６４】
尚、第１の条件を、少なくとも二つの判定手段における判定結果が肯定されるとき（Ｓ３０）としたが、誤判断をより確実に防止するために、Ｓ３０においてばらつき判定カウンタＣの値が３となるとき、別言すれば、全ての判定手段における判定結果（Ｓ１８，Ｓ２２，Ｓ２６）が肯定されるとき、第１の条件を満たすとしても良い。
【００６５】
また、前記ｎステップ内の前記物体群７４の検知時間を認識する物体群状態認識手段（ＥＣＵ４０，Ｓ４４）を備え、前記物体判定手段は、前記第１の条件を満たすと共に、前記検知時間Ｔが第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定される第２の条件を満たすとき（Ｓ４６）、前記物体群７４が静止状態にあると判定する（Ｓ４８）如く構成、即ち、物体群の検知時間も判定条件に加えるように構成したので、より一層正確に低反射物体を静止物であると検知することができる。
【００６６】
また、前記第１の条件を満たす前記物体群７４が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群７４同士をグルーピングして物体群グループＧと認識する物体群グループ認識手段（ＥＣＵ４０，Ｓ３８）を備え、前記物体群状態認識手段は、前記物体群グループＧ内の物体群７４の数Ｇｃｎｔと、前記物体群グループＧの中のそれぞれの物体群７４の前記ｎステップ内の検知時間を平均して平均検知時間Ｔａｖｅとを認識する（Ｓ４２，Ｓ４４）と共に、前記物体判定手段は、前記第１の条件を満たし、前記平均検知時間Ｔａｖｅが前記第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定されると共に、前記物体群の数Ｇｃｎｔが第５の所定値ＣＮＴＴＨＲを超えると判定される第４の条件を満たすとき（Ｓ４６）、前記物体群７４が静止状態にあると判定する如く構成（Ｓ４８）、別言すると、静止状態にないと判定された物体群を除外し、除外されなかった物体群だけを１つのグループにしてから更に条件を加えて静止状態にあるか否かを判断するように構成したので、より正確に低反射物体を静止物と検知することができる。
【００６７】
尚、上記においてＳ１８，Ｓ２２，Ｓ２６の判断条件を合計値（合計値σｐｘ、位置合計値σｐ、幅合計値σｗ）としたが、これらの処理では、ばらつきの大きさを判断できれば良いため、合計値に代え、平均値や標準偏差などを用いても良い。
【００６８】
また、上記において判定条件を検知時間Ｔ、平均検知時間Ｔａｖｅとしたが、物体群７４がｎステップ間に検知された回数としても良い。
【００６９】
また、上記において物体群７４を複数（図３（ｃ）で４個）としたが、単数として認識しても良い。
【００７０】
また、上記において電磁波を送信する装置としてレーザレーダを開示したが、それに限られるものではなく、代わりに、あるいはそれに加え、例えばミリ波レーダを用いても良い。
【符号の説明】
【００７１】
１０ 車両（自車）、１２ エンジン（内燃機関）、１６ 前輪、２０ 後輪、２２ 警報装置、３４ ブレーキ、３６ ブレーキスイッチ、４０ ＥＣＵ（電子制御ユニット）、４２ レーザレーダ、４２ａ レーダ出力処理ＥＣＵ、４６ 車輪速センサ、７０ 樹木、７２ 物体、７４ 物体群、Ｇ 物体群グループ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ａ．進行方向をＸ軸方向とすると共に、前記Ｘ軸方向に直行する方向をＹ軸方向とするＸＹ平面上を走行する自車の前記Ｘ軸方向の物体を検出する物体検出手段と、
ｂ．前記検出された物体が複数あるとき、前記複数の物体をグルーピングして物体群と認識する物体群認識手段と、
ｃ．前記認識された物体群が静止状態にあるか否か判定する物体判定手段と、
ｄ．前記認識された物体群内の物体同士の距離の合計値σｐｘが第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否か判定する物体距離判定手段と、
ｅ．時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの間における１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群の前記Ｘ軸方向の位置の差の絶対値｜ｐ(ｔ)−ｐ(ｔ-1)｜，・・・｜ｐ(ｔ-n-1)−ｐ(ｔ-n)｜を算出し、前記算出された絶対値を合計して位置合計値σｐを求めると共に、前記位置合計値σｐが第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定する物体群位置変化判定手段と、
ｆ．前記１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群の前記Ｙ軸方向の幅の差の絶対値｜ｗ(ｔ)−ｗ(ｔ-1)｜，・・・｜ｗ(ｔ-n-1)−ｗ(ｔ-n)｜を算出し、前記算出された絶対値を合計して幅合計値σｗを求めると共に、前記幅合計値σｗが第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定する物体群幅変化判定手段と、
を備えると共に、前記物体判定手段は、前記物体距離判定手段と物体群位置変化手段と物体群幅変化判定手段のうち、少なくとも２つの判定手段における判定結果が肯定されると判定される第１の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定することを特徴とする車両用物体検出装置。
【請求項２】
ｇ．前記ｎステップ内の前記物体群の検知時間を認識する物体群状態認識手段、
を備え、前記物体判定手段は、前記第１の条件を満たすと共に、前記検知時間が第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定される第２の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定することを特徴とする請求項１記載の車両用物体検出装置。
【請求項３】
ｈ．前記第１の条件を満たす前記物体群が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群同士をグルーピングして物体群グループと認識する物体群グループ認識手段、
を備え、前記物体群状態認識手段は、前記物体群グループ内の物体群の数Ｇｃｎｔと、前記物体群グループの中のそれぞれの物体群の前記ｎステップ内の検知時間を平均して平均検知時間Ｔａｖｅとを認識すると共に、前記物体判定手段は、前記第１の条件を満たし、前記平均検知時間Ｔａｖｅが前記第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定されると共に、前記物体群の数Ｇｃｎｔが第５の所定値ＣＮＴＴＨＲを超えると判定される第３の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定することを特徴とする請求項２記載の車両用物体検出装置。
【請求項１】
ａ．進行方向をＸ軸方向とすると共に、前記Ｘ軸方向に直行する方向をＹ軸方向とするＸＹ平面上を走行する自車の前記Ｘ軸方向の物体を検出する物体検出手段と、
ｂ．前記検出された物体が複数あるとき、前記複数の物体をグルーピングして物体群と認識する物体群認識手段と、
ｃ．前記認識された物体群が静止状態にあるか否か判定する物体判定手段と、
ｄ．前記認識された物体群内の物体同士の距離の合計値σｐｘが第１の所定値Ｌｐｘを超えるか否か判定する物体距離判定手段と、
ｅ．時刻ｔからｎステップ過去の時刻ｔ-nまでの間における１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群の前記Ｘ軸方向の位置の差の絶対値｜ｐ(ｔ)−ｐ(ｔ-1)｜，・・・｜ｐ(ｔ-n-1)−ｐ(ｔ-n)｜を算出し、前記算出された絶対値を合計して位置合計値σｐを求めると共に、前記位置合計値σｐが第２の所定値Ｌｐを超えるか否か判定する物体群位置変化判定手段と、
ｆ．前記１ステップｔ，ｔ-1，・・・ｔ-nごとの前記物体群の前記Ｙ軸方向の幅の差の絶対値｜ｗ(ｔ)−ｗ(ｔ-1)｜，・・・｜ｗ(ｔ-n-1)−ｗ(ｔ-n)｜を算出し、前記算出された絶対値を合計して幅合計値σｗを求めると共に、前記幅合計値σｗが第３の所定値Ｌｗを超えるか否か判定する物体群幅変化判定手段と、
を備えると共に、前記物体判定手段は、前記物体距離判定手段と物体群位置変化手段と物体群幅変化判定手段のうち、少なくとも２つの判定手段における判定結果が肯定されると判定される第１の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定することを特徴とする車両用物体検出装置。
【請求項２】
ｇ．前記ｎステップ内の前記物体群の検知時間を認識する物体群状態認識手段、
を備え、前記物体判定手段は、前記第１の条件を満たすと共に、前記検知時間が第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定される第２の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定することを特徴とする請求項１記載の車両用物体検出装置。
【請求項３】
ｈ．前記第１の条件を満たす前記物体群が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群同士をグルーピングして物体群グループと認識する物体群グループ認識手段、
を備え、前記物体群状態認識手段は、前記物体群グループ内の物体群の数Ｇｃｎｔと、前記物体群グループの中のそれぞれの物体群の前記ｎステップ内の検知時間を平均して平均検知時間Ｔａｖｅとを認識すると共に、前記物体判定手段は、前記第１の条件を満たし、前記平均検知時間Ｔａｖｅが前記第４の所定値ＴＡＶＥＴＨＲ未満であると判定されると共に、前記物体群の数Ｇｃｎｔが第５の所定値ＣＮＴＴＨＲを超えると判定される第３の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定することを特徴とする請求項２記載の車両用物体検出装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図６】
【図７】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図６】
【図７】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２０１２−２３８１８２（Ｐ２０１２−２３８１８２Ａ）
【公開日】平成２４年１２月６日（２０１２．１２．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１０６９１１（Ｐ２０１１−１０６９１１）
【出願日】平成２３年５月１２日（２０１１．５．１２）
【出願人】（０００００５３２６）本田技研工業株式会社 (23,863)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１２月６日（２０１２．１２．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年５月１２日（２０１１．５．１２）
【出願人】（０００００５３２６）本田技研工業株式会社 (23,863)
【Ｆターム（参考）】
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