障害物認識装置
【課題】自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識する障害物認識装置を提供する。
【解決手段】本発明の障害物認識装置は、レーダを介して障害物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得手段と、レーダ情報に基づいて障害物を第１障害物と第２障害物とに分類する障害物分類手段と、障害物が第１障害物に分類された場合、レーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物が第２障害物に分類された場合、レーダ情報に基づいて障害物を認識する障害物認識手段とを備える。
【解決手段】本発明の障害物認識装置は、レーダを介して障害物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得手段と、レーダ情報に基づいて障害物を第１障害物と第２障害物とに分類する障害物分類手段と、障害物が第１障害物に分類された場合、レーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物が第２障害物に分類された場合、レーダ情報に基づいて障害物を認識する障害物認識手段とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両周辺に存在する障害物を認識する障害物認識装置に関し、より特定的には、レーダ情報と画像情報とに基づいて自車両周辺に存在する障害物を認識する障害物認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自車両と障害物との衝突の危険を察知し、当該衝突を回避するために、自車両周辺の障害物を認識する障害物認識装置が開発されている。そして、このような障害物認識装置では、ミリ波レーダ等によって取得される障害物のレーダ情報と、車載カメラ等によって取得される障害物の画像情報とに基づいて、当該障害物を認識する処理（所謂、フュージョン処理）を行うことが知られている。
【０００３】
このようなフュージョン処理によれば、一般的に、ミリ波レーダ等によって取得される障害物のレーダ情報、または車載カメラ等によって取得される障害物の画像情報のみを用いて障害物を認識する処理に比べて、より正確に、障害物の位置および大きさ等の詳細情報を認識することができると考えられている。
【０００４】
さらに、特許文献１に記載されている車外監視装置では、レーザレーダによって障害物のレーダ情報を取得し、カメラによって障害物の画像情報を取得している。そして、当該車外監視装置では、自車両の前方方向に対する障害物との距離に応じてレーダ情報と画像情報とを選択して用いることによって、複雑な演算（フュージョン処理）をすることなく、自車両の前方方向に対する障害物を認識している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１２１５４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の障害物認識装置では、上記レーダ情報によって示される障害物の位置情報と、上記画像情報によって示される障害物の横幅情報とをフュージョン処理する場合、当該位置情報と横幅情報とを誤って対応付けてしまうことがある（誤フュージョン）。すなわち、自車両周辺に存在する障害物の位置および大きさ等の詳細情報を誤って認識してしまう場合がある。
【０００７】
例えば、従来の障害物認識装置で自車両が走行する道路に沿って遠方まで設置されたガードレールを認識する場合を想定する。図９は、車載カメラ等によって撮像された自車両周辺画像を示す図である。図９に示すように、従来の障害物認識装置では、自車両の左路側におけるガードレール（ポール）のレーダ情報ＰＸを取得する一方で、当該ガードレールは奥行きがあるため、１つの障害物として画像情報ＲＡを取得する場合がある。すなわち、奥行きのあるガードレールは、実際より大きな横幅ＷＧを有する障害物として認識されてしまう場合がある。このような誤った障害物の横幅情報に基づいて上述のようなフュージョン処理が行われると、ガードレールが自車両の走行車線内にはみ出して存在するものとして、障害物の存在領域が誤って算出されるおそれがある。
【０００８】
そして、上記のように従来の障害物認識装置によって障害物が自車両の走行車線内にはみ出して存在すると誤認識された場合、実際には当該誤認識された障害物と自車両とは衝突する危険性がないにも拘わらず、自車両に搭載されたプリクラッシュセーフティシステム（ＰＣＳ）が作動してしまうことになる。
【０００９】
換言すれば、従来の障害物認識装置では、自車両周辺における障害物の位置および大きさ等の詳細情報を、より正確に認識するためにフュージョン処理によって高い処理負荷を費やしているものの、ある場面に応じては、フュージョン処理による誤認識が発生してしまうおそれがある。
【００１０】
それ故に、本発明の目的は、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識する障害物認識装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明の障害物認識装置は、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報と、カメラによって撮像された画像情報とに基づいて、当該障害物を認識する障害物認識装置であって、レーダを介して障害物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得手段と、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、障害物を第１障害物と第２障害物とに分類する障害物分類手段と、障害物分類手段によって、障害物が第１障害物に分類された場合、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物分類手段によって、障害物が第２障害物に分類された場合、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識する障害物認識手段とを備える。
かかる構成により、障害物認識手段は、障害物分類手段によって、障害物が第１障害物に分類された場合、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物分類手段によって、障害物が第２障害物に分類された場合、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識するため、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができ、さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００１２】
また、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する障害物存在領域判定手段を備えてもよい。この場合、好ましい障害物分類手段は、障害物存在領域判定手段によって障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合、当該障害物を第１障害物に分類し、障害物存在領域判定手段によって障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合、当該障害物を第２障害物に分類する。
かかる構成により、障害物認識手段は、障害物存在領域判定手段によって障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合（すなわち、障害物が第１障害物に分類された場合）、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物存在領域判定手段によって障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合（すなわち、障害物が第２障害物に分類された場合）、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識するため、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができ、さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００１３】
また、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物か否かを判定する前方道路形状物判定手段を備えてもよい。この場合、好ましい障害物分類手段は、前方道路形状物判定手段によって障害物が前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合、当該障害物を第２障害物に分類し、前方道路形状物判定手段によって障害物が前方道路形状を構成する構造物ではないと判定された場合、当該障害物を第１障害物に分類する。
かかる構成により、障害物認識手段は、前方道路形状物判定手段によって障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合（すなわち、障害物が第２障害物に分類された場合）、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識し、前方道路形状物判定手段によって障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物ではないと判定された場合（すなわち、障害物が第１障害物に分類された場合）、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識するため、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができ、さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００１４】
好ましい障害物存在領域判定手段は、自車両が走行する予想軌跡を推定する予想軌跡推定手段を含み、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と、予想軌跡推定手段によって推定された予想軌跡とに基づいて、障害物が当該予想軌跡から所定の範囲であるか否かを判定することを特徴とする。
かかる構成により、予想軌跡推定手段は、自車両が走行する予想軌跡を推定し、障害物存在領域判定手段は、レーダ情報と予想軌跡とに基づいて障害物が当該予想軌跡から所定の範囲であるか否かを判定するため、当該障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かをより正確に判定することができる。
【００１５】
好ましい前方道路形状物判定手段は、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、静止物の情報を抽出する静止物情報抽出手段と、静止物情報抽出手段によって抽出された静止物の情報に基づいて、自車両の進行方向前方の道路形状を推定する前方道路形状推定手段とを含み、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と、前方道路形状推定手段によって推定された前方道路形状とに基づいて、障害物が当該前方道路形状を構成する構造物か否かを判定することを特徴とする。
かかる構成により、静止物情報抽出手段は、静止物の情報を抽出し、前方道路形状推定手段は、静止物に基づいて前方道路形状を推定し、前方道路形状物判定手段は、レーダ情報と推定された前方道路形状とに基づいて障害物が当該前方道路形状を構成する構造物であるか否かをより正確に判定することができる。
【００１６】
また、好ましい障害物存在領域判定手段は、自車両の走行状態を示す走行状態情報、および／または自車両の操作状態を示す操作状態情報を取得する自車両情報取得手段を、さらに含み、予想軌跡推定手段は、自車両情報取得手段によって取得された走行状態情報および／または操作状態情報に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定することを特徴とする。
かかる構成により、予想軌跡推定手段は、自車両情報取得手段によって取得された走行状態情報および／または操作状態情報に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定するため、自車両状況等のシチュエーションに応じて、より正確に予想軌跡を推定することができる。
【００１７】
また、好ましい障害物存在領域判定手段は、自車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、および／またはレーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報によって当該自車両が走行する走行道路形状を推定する走行道路形状推定手段を、さらに含み、予想軌跡推定手段は、走行道路形状推定手段によって推定された走行道路形状に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定することを特徴とする。
かかる構成により、予想軌跡推定手段は、走行道路形状推定手段によって推定された走行道路形状に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定するため、走行道路状況等のシチュエーションに応じて、より正確に予想軌跡を推定することができる。
【００１８】
さらに、好ましい障害物認識手段は、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離および／または横位置を認識し、画像情報に基づいて障害物の横位置および／または横幅を認識することを特徴とする。
かかる構成により、障害物認識手段は、レーダ情報および画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができる。
【００１９】
典型的には、自車両の進行方向は、直線道路を走行する自車の進行方向であることを特徴とする。
かかる構成により、直線道路において、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができる。
【００２０】
また、典型的には、自車両の進行方向は、カーブ路を走行する、または走行する予定である自車の進行方向であることを特徴とする。
かかる構成により、カーブ路において、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができる。
【００２１】
上記目的を達成するために、本発明の障害物認識方法は、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報と、カメラによって撮像された画像情報とに基づいて、当該障害物を認識する障害物認識装置が実行する障害物認識方法であって、レーダを介して障害物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得ステップと、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて、障害物を第１障害物と第２障害物とに分類する障害物分類ステップと、障害物分類ステップで、障害物が第１障害物に分類された場合、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物分類ステップで、障害物が第２障害物に分類された場合、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識する障害物認識ステップとを含む。
かかる構成により、障害物認識ステップでは、障害物分類ステップで、障害物が第１障害物に分類された場合、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物分類ステップで、障害物が第２障害物に分類された場合、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識するため、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができ、さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００２２】
また、本発明の障害物認識方法は、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて、障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する障害物存在領域判定ステップを備えてもよい。この場合、好ましい障害物分類ステップでは、障害物存在領域判定ステップで障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合、当該障害物を第１障害物に分類し、障害物存在領域判定ステップで障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合、当該障害物を第２障害物に分類する。
かかる構成により、障害物認識ステップでは、障害物存在領域判定ステップで障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合（すなわち、障害物が第１障害物に分類された場合）、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物存在領域判定ステップで障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合（すなわち、障害物が第２障害物に分類された場合）、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識するため、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができ、さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００２３】
また、本発明の障害物認識方法は、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて、障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物か否かを判定する前方道路形状物判定ステップを備えてもよい。この場合、好ましい障害物分類ステップは、前方道路形状物判定ステップで障害物が前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合、当該障害物を第２障害物に分類し、前方道路形状物判定ステップで障害物が前方道路形状を構成する構造物ではないと判定された場合、当該障害物を第１障害物に分類する。
かかる構成により、障害物認識ステップでは、前方道路形状物判定ステップで障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合（すなわち、障害物が第２障害物に分類された場合）、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識し、前方道路形状物判定ステップで障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物ではないと判定された場合（すなわち、障害物が第１障害物に分類された場合）、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識するため、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができ、さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００２４】
また、上記目的を達成するために、上述した本発明の障害物認識装置の各構成が行うそれぞれの処理は、一連の処理手順を与える障害物認識方法として捉えることができる。この方法は、一連の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムの形式で提供される。このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された形態で、コンピュータに導入されてもよい。
【発明の効果】
【００２５】
上述のように、本発明の障害物認識装置によれば、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができる。さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の一実施形態に係る障害物認識装置１００の概略構成を示す機能ブロック図
【図２】本発明の一実施形態に係る障害物認識装置１００が実行する障害物認識方法２００の処理の流れを示すフローチャート
【図３】自車両が直線道路走行時において、先行車両および左路側のガードレール（ポール）が存在する状況を示す図
【図４】障害物存在領域判定ステップＳ２３０の詳細な処理の流れを示すフローチャート
【図５】横位置Ｘ１および横位置Ｘ２と、自車両の進行方向範囲との関係を示す図
【図６】横位置Ｘ２で示される障害物が、自車両の前を走行する先行車両、または停止中の車両である状況を示す図
【図７】自車両がカーブ路走行時において、先行車両および左路側のガードレール（ポール）が存在する状況を示す図
【図８】横位置Ｘ１および横位置Ｘ２と、自車両の進行方向範囲との関係を示す図
【図９】車載カメラ等によって撮像された自車両周辺画像を示す図
【図１０】本発明の一実施形態に係る障害物認識装置１０１の概略構成を示す機能ブロック図
【図１１】本発明の一実施形態に係る障害物認識装置１０１が実行する障害物認識方法２０１の処理の流れを示すフローチャート
【図１２】自車両が直線道路走行時において、先行車両および左路側のガードレール（ポール）が存在する状況を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２７】
［第一の実施形態］
以下、本発明の第一の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の第一の実施形態に係る障害物認識装置１００の概略構成を示す機能ブロック図である。図１において、障害物認識装置１００は、レーダ情報取得手段１１０と、障害物存在領域判定手段１２０と、障害物認識手段１３０と、車載カメラ１４０とを備える。なお、障害物存在領域判定手段１２０は、自車両情報取得手段１２１と、走行道路形状推定手段１２２と、予想軌跡推定手段１２３とを含む。
【００２８】
レーダ情報取得手段１１０は、レーダを介して自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報を取得する。具体的には、レーダ情報取得手段１１０は、例えば、自車両に搭載されるレーザレーダおよびミリ波レーダであって、自車両周辺に存在する障害物からの反射波に基づいて、当該障害物のレーダ情報を取得する。
【００２９】
障害物存在領域判定手段１２０は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報に基づいて、当該障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する。進行方向範囲について、詳細な説明は後述する。
【００３０】
より詳細には、障害物存在領域判定手段１２０における自車両情報取得手段１２１は、自車両の走行状態を示す走行状態情報、および／または自車両の操作状態を示す操作状態情報を取得する。具体的には、自車両情報取得手段１２１は、例えば、車速センサ、操舵角センサ、およびヨーレートセンサであって、自車両の走行速度、操舵角、およびヨーレート等を取得する。
【００３１】
障害物存在領域判定手段１２０における走行道路形状推定手段１２２は、自車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、および／またはレーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報によって当該自車両が走行する走行道路形状を推定する。具体的には、走行道路形状推定手段１２２は、例えば、自車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、およびＧＰＳ（Global Positioning System）によって自車両の現在位置情報に基づいて、当該自車両が走行する走行道路形状を推定する。また、走行道路形状推定手段１２２は、例えば、自車両に搭載されるレーザレーダおよびミリ波レーダであって、自車両周辺に存在する障害物からの反射波に基づいて、当該障害物のレーダ情報を取得する。そして、走行道路形状推定手段１２２は、当該障害物を路側物と認識することによって、当該自車両が走行する走行道路形状を推定する。なお、道路形状推定手段１２２は、上述した地図情報およびレーダ情報の両方に基づいて、当該自車両が走行する走行道路形状を推定しても構わない。
【００３２】
障害物存在領域判定手段１２０における予想軌跡推定手段１２３は、自車両が走行する予想軌跡を推定する。具体的には、予想軌跡推定手段１２３は、自車両情報取得手段１２１によって取得された走行状態情報および／または操作状態情報に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定する。また、予想軌跡推定手段１２３は、走行道路形状推定手段１２２によって推定された走行道路形状に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定する。なお、予想軌跡推定手段１２３は、上述した走行状態情報および／または操作状態情報、および走行道路形状の両方に基づいて、当該自車両が走行する予想軌跡を推定しても構わない。
【００３３】
そして、障害物存在領域判定手段１２０は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と、予想軌跡推定手段１２３によって推定された予想軌跡とに基づいて、当該障害物が当該予想軌跡から所定の範囲であるか否かを判定する。
【００３４】
車載カメラ１４０は、自車両の車室内に搭載され、自車両周辺を撮影するカメラである。具体的には、車載カメラ１４０は、例えば、自車両の車室内から進行方向の画像を撮影して、当該撮影された画像情報を取得する。
【００３５】
障害物認識手段１３０は、障害物存在領域判定手段１２０によって障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識する。また、障害物認識手段１３０は、障害物存在領域判定手段１２０によって障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識する。具体的には、障害物認識手段１３０は、例えば、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離を認識する。そして、障害物認識手段１３０は、画像情報に基づいて障害物の横位置および／または横幅を認識する。
【００３６】
なお、上述した各機能ブロックは、例えば、障害物認識ＥＣＵ（Electronic Control Unit）である制御手段（図示せず）によって制御されている。
【００３７】
このように、障害物認識装置１００は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と車載カメラによって撮像された画像情報とを、自車両周辺に存在する障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かに応じて用いることによって、当該障害物を認識する。
【００３８】
次に、本発明の第一の実施形態に係る障害物認識装置１００が実行する障害物認識方法について、処理の流れを詳しく説明する。図２は、本発明の第一の実施形態に係る障害物認識装置１００が実行する障害物認識方法２００の処理の流れを示すフローチャートである。図２において、障害物認識方法２００は、レーダ情報取得ステップＳ２１０と、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０と、障害物存在領域判定ステップＳ２３０と、画像処理範囲設定ステップＳ２４０と、第１の障害物認識ステップＳ２５０と、第２の障害物認識ステップＳ２６０とを含む。
【００３９】
レーダ情報取得ステップＳ２１０において、レーダ情報取得手段１１０は、レーダを介して自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報を取得する。
【００４０】
図３は、自車両が直線道路走行時において、先行車両および左路側のガードレール（ポール）が存在する状況を示す図である。図３において、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の前方に存在する障害物（実際には、先行車両）、および自車両の左路側の障害物（実際には、ガードレール）からの反射波に基づいて、当該障害物のレーダ情報を取得する。ここで、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の前方に存在する障害物のレーダ情報は、反射位置Ｐ１からの反射波に基づいて取得し、自車両の左路側の障害物のレーダ情報は、反射位置Ｐ２からの反射波に基づいて取得している。なお、レーダ情報には、自車両と障害物との距離、相対速度、および自車両から見た障害物の方向、位置等が含まれている。
【００４１】
障害物横位置情報算出ステップＳ２２０において、障害物存在領域判定手段１２０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報から、自車両から見た反射位置の横位置を算出する。ここでは、反射位置Ｐ１および反射位置Ｐ２における自車両から見た横位置を、それぞれ横位置Ｘ１および横位置Ｘ２とする。
【００４２】
障害物存在領域判定ステップＳ２３０において、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置に基づいて、障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する。
【００４３】
図４は、障害物存在領域判定ステップＳ２３０の詳細な処理の流れを示すフローチャートである。図４において、障害物存在領域判定ステップＳ２３０は、自車両情報取得ステップＳ２３１と、走行道路形状推定ステップＳ２３２と、予想軌跡推定ステップＳ２３３と、横位置存在範囲判定ステップＳ２３４と、進行方向範囲内判定ステップＳ２３５と、進行方向範囲外判定ステップＳ２３６とを含む。
【００４４】
自車両情報取得ステップＳ２３１において、自車両情報取得手段１２１は、自車両の走行状態を示す走行状態情報、および／または自車両の操作状態を示す操作状態情報を取得する。具体的には、自車両情報取得手段１２１は、自車両の走行速度、操舵角、およびヨーレート等の自車両の走行状態情報、および／または自車両の操作状態情報を取得する。なお、ここでは、操舵角およびヨーレートが概ね０であって、自車両は直線走行しているものと判定できるものとする。
【００４５】
走行道路形状推定ステップＳ２３２において、走行道路形状推定手段１２２は、自車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、および／またはレーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報によって当該自車両が走行する走行道路形状を推定する。ここでは、ナビゲーション装置に格納されている地図情報およびＧＰＳによって自車両の現在位置情報に基づいて、自車両が走行する走行道路形状を直線道路であると推定するものとする。また、例えば、道路端にガードレール（ポール）が設置されている場合であって、レーダ情報取得ステップＳ２１０で複数のガードレールからの反射波に基づいて、自車両が走行する走行道路形状を直線道路であると推定しても構わない。
【００４６】
予想軌跡推定ステップＳ２３３において、予想軌跡推定手段１２３は、自車両が走行する予想軌跡を推定する。具体的には、予想軌跡推定手段１２３は、自車両情報取得ステップＳ２３１で取得された自車両の走行状態情報、および／または自車両の操作状態情報に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定する。例えば、操舵角およびヨーレートが概ね０であって、自車両は直線走行しているものと判定し、さらに、自車速が一定速度を保持していれば、自車両は、このまま直線走行を継続すると推定できる。
【００４７】
さらに、予想軌跡推定手段１２３は、走行道路形状推定ステップＳ２３２で自車両が走行する走行道路形状を推定した結果に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定しても構わない。また、自車両情報取得ステップＳ２３１および走行道路形状推定ステップＳ２３２の両ステップを実行しなくても、いずれか一方のステップを実行して、予想軌跡推定手段１２３は、自車両が走行する予想軌跡を推定しても構わない。
【００４８】
横位置存在範囲判定ステップＳ２３４において、障害物存在領域判定手段１２０は、予想軌跡推定ステップＳ２３３で推定された予想軌跡に基づいて、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置が、自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する。
【００４９】
図５は、横位置Ｘ１および横位置Ｘ２と、自車両の進行方向範囲との関係を示す図である。自車両は、直線道路を当該道路に沿って直線走行するものとし、予想軌跡推定ステップＳ２３３で自車両が走行する予想軌跡５００が推定されている。図５において、予想軌跡５００を中心にして左に所定距離Ｗとなる位置に左端境界線５１０を設定し、予想軌跡５００を中心にして右に所定距離Ｗとなる位置に右端境界線５２０を設定する。そして、予想軌跡５００を中心として、左端境界線５１０と右端境界線５２０との範囲内を進行方向範囲５３０とする。なお、所定距離Ｗは、自車両の車幅、および自車両が走行する道路幅等を考慮して当該道路を走行していると想定される車両（例えば、大型トラック、および普通自動車など）の車幅に基づいて、設定される。具体的には、進行方向範囲５３０は、自車両が走行する走行車線幅程度となるように、所定距離Ｗが設定されても構わない。
【００５０】
具体的には、下記の（数１）に示すように、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘｍ（ｍ＝１、２、・・・）と、所定距離Ｗとを比較することによって、横位置Ｘｍが自車両の予想軌跡から所定範囲内か否かを判定する。
｜Ｘｍ｜ ≦ Ｗ ・・・（数１）
【００５１】
ここでは、図５に示すように、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ１について、（数１）を用いると、｜Ｘ１｜≦Ｗを満たし、進行方向範囲内判定ステップＳ２３５の処理に進む（横位置存在範囲判定ステップＳ２３４のＹｅｓ）。一方、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ２について、（数１）を用いると、｜Ｘ２｜≦Ｗを満たさず、進行方向範囲内判定ステップＳ２３６の処理に進む（横位置存在範囲判定ステップＳ２３４のＮｏ）。
【００５２】
進行方向範囲内判定ステップＳ２３５において、障害物存在領域判定手段１２０は、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ１は、自車両の進行方向範囲５３０内であると判定する。一方、進行方向範囲外判定ステップＳ２３６において、障害物存在領域判定手段１２０は、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ２は、自車両の進行方向範囲５３０外であると判定する。
【００５３】
このように、障害物存在領域判定ステップＳ２３０において、障害物存在領域判定手段１２０は、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘｍが、自車両の進行方向範囲か否かを判定している。
【００５４】
障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘｍが、自車両の進行方向範囲であると判定された場合、画像処理範囲設定ステップＳ２４０において、障害物認識手段１３０は、車載カメラ１４０によって撮像された画像から、当該横位置Ｘｍで示される障害物の画像情報を取得するための画像処理領域を設定する。具体的には、図５に示すように、横位置Ｘ１は、自車両の進行方向範囲５３０内であるため、障害物認識手段１３０は、当該横位置Ｘ１を中心とした画像処理領域５４０を設定する。ここで、画像処理領域５４０は、自車両が走行する道路幅等を考慮して当該道路を走行していると想定される車両（例えば、大型トラック、および普通自動車など）の車幅に基づいて、設定される。例えば、画像処理領域５４０は、自車両が走行する走行車線幅程度、または自車両が走行する道路の車線数および対向車線を考慮した道路幅程度となるように設定されても構わない。
【００５５】
第１の障害物認識ステップＳ２５０において、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報と、車載カメラ１４０によって撮像された画像とに基づいて、画像処理範囲設定ステップＳ２４０で設定された横位置Ｘ１を中心とした画像処理領域５４０における障害物を認識する。具体的には、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離を認識し、車載カメラ１４０によって撮像された画像情報に基づいて障害物の横位置および／または横幅を認識する。換言すれば、障害物認識手段１３０は、横位置Ｘ１で示される障害物について、レーダ情報と画像情報とに基づいて、所謂フュージョン処理をすることによって、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を、より正確に認識する。
【００５６】
一方、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘｍが、自車両の進行方向範囲でないと判定された場合、第２の障害物認識ステップＳ２６０において、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報のみによって、当該障害物を認識する。具体的には、図５に示すように、横位置Ｘ２は、自車両の進行方向範囲５３０外であるため、障害物認識手段１３０は、横位置Ｘ２で示される障害物について、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離、および相対速度等から当該障害物を認識する。
【００５７】
このように、横位置Ｘ２で示される障害物は、車載カメラ１４０によって撮像された画像情報を用いずに、レーダ情報のみに基づいて認識されているため、図９を用いて説明したように、道路側における奥行きのあるガードレールが、自車両が走行する道路にはみ出していると誤認識しない。
【００５８】
なお、本実施形態では、横位置Ｘ２で示される障害物は、主にガードレールであることを想定して説明しているが、仮に、横位置Ｘ２で示される障害物が、自車両の前を走行する先行車両、または停止中の車両である場合について説明する。図６は、横位置Ｘ２で示される障害物が、自車両の前を走行する先行車両、または停止中の車両である状況を示す図である。図６において、自車両は、当該自車両の左前方に存在する先行車両からの反射波に基づいて、当該先行車両のレーダ情報を取得する。この場合、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の左前方に存在する先行車両のレーダ情報を反射位置Ｐ２からの反射波に基づいて取得するが、当該反射位置Ｐ２は、当該先行車両から見て自車両側（先行車両の内側）となる傾向がある。ここでは、当該先行車両の右後方部の端点が反射位置Ｐ２となる傾向がある。したがって、自車両は、横位置Ｘ２で示される先行車両について、画像情報を用いて認識しなくても、結果として、自車両の進行方向範囲５３０外に存在する当該横位置Ｘ２を回避すれば、自車両と先行車両との衝突は回避できる。
【００５９】
以上のように、本発明の第一の実施形態に係る障害物認識装置１００および障害物認識方法２００によれば、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラ１４０によって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができる。さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００６０】
なお、第一の実施形態では、自車両周辺に存在する移動物および静止物を障害物として、障害物認識装置１００および障害物認識方法２００を適用したが、静止物のみを対象として適用しても構わない。換言すれば、移動物（例えば、主に車両等）に対しては、自車両の進行方向範囲内外に拘わらず、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報と、車載カメラ１４０によって撮像された画像とに基づいて、所謂フュージョン処理によって障害物を認識する。そして、静止物に対しては、当該静止物の横位置が自車両の進行方向範囲内である場合、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報と、車載カメラ１４０によって撮像された画像とに基づいて、所謂フュージョン処理によって障害物を認識し、当該静止物の横位置が自車両の進行方向範囲外である場合、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報のみに基づいて、障害物を認識する。
【００６１】
また、第一の実施形態では、自車両が直線道路走行中である場合について説明したが、本発明の第一の実施形態に係る障害物認識装置１００および障害物認識方法２００は、自車両がカーブ路走行中である場合においても適用できる。自車両がカーブ路走行時における基本的な処理の流れは、図２および図４に示した処理の流れと同一であるため、各ステップにおける詳細な説明は省略する。
【００６２】
図７は、自車両がカーブ路走行時において、先行車両および左路側のガードレール（ポール）が存在する状況を示す図である。図７において、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の前方に存在する障害物（実際には、先行車両）、および自車両の左路側の障害物（実際には、ガードレール）からの反射波に基づいて、当該障害物のレーダ情報を取得する（レーダ情報取得ステップＳ２１０）。ここで、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の前方に存在する障害物のレーダ情報は、反射位置Ｐ１からの反射波に基づいて取得し、自車両の左路側の障害物のレーダ情報は、反射位置Ｐ２からの反射波に基づいて取得している。
【００６３】
ここでは、自車両情報取得ステップＳ２３１で取得された自車両の走行状態を示す走行状態情報、および／または自車両の操作状態を示す操作状態情報に基づいて、自車両はカーブ路を走行しているものと判定できる。
【００６４】
走行道路形状推定ステップＳ２３２において、走行道路形状推定手段１２２は、自車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、および／またはレーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報によって当該自車両が走行する走行道路形状を推定する。ここでは、ナビゲーション装置に格納されている地図情報およびＧＰＳによって自車両の現在位置情報に基づいて、自車両が走行する走行道路形状をカーブ路であると推定するものとする。また、例えば、カーブ路に沿って、道路端にガードレール（ポール）が設置されている場合であって、レーダ情報取得ステップＳ２１０で複数のガードレールからの反射波に基づいて、自車両が走行する走行道路形状をカーブ路であると推定しても構わない。
【００６５】
予想軌跡推定ステップＳ２３３において、予想軌跡推定手段１２３は、自車両情報取得ステップＳ２３１で取得された自車両の走行状態情報、および／または自車両の操作状態情報に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定する。ここでは、例えば、操舵角、ヨーレート、自車速、および減速度等に基づいて、自車両はカーブ路を走行する予想軌跡が推定される。さらに、予想軌跡推定手段１２３は、走行道路形状推定ステップＳ２３２で自車両が走行する走行道路形状を推定した結果に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定しても構わない。
【００６６】
横位置存在範囲判定ステップＳ２３４において、障害物存在領域判定手段１２０は、予想軌跡推定ステップＳ２３３で推定された予想軌跡に基づいて、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置が、自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する。
【００６７】
図８は、横位置Ｘ１および横位置Ｘ２と、自車両の進行方向範囲との関係を示す図である。自車両は、カーブ路を走行しているものとし、予想軌跡推定ステップＳ２３３で自車両が走行する予想軌跡８００が推定されている。図８において、予想軌跡８００を中心にして左に所定距離Ｗとなる位置に左端境界線８１０を設定し、予想軌跡８００を中心にして右に所定距離Ｗとなる位置に右端境界線８２０を設定する。そして、予想軌跡８００を中心として、左端境界線８１０と右端境界線８２０との範囲内を進行方向範囲８３０とする。
【００６８】
ここでは、図８に示すように、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ１について、（数１）を用いると、｜Ｘ１｜≦Ｗを満たし、進行方向範囲内判定ステップＳ２３５の処理に進む（横位置存在範囲判定ステップＳ２３４のＹｅｓ）。一方、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ２について、（数１）を用いると、｜Ｘ２｜≦Ｗを満たさず、進行方向範囲内判定ステップＳ２３６の処理に進む（横位置存在範囲判定ステップＳ２３４のＮｏ）。
【００６９】
進行方向範囲内判定ステップＳ２３５において、障害物存在領域判定手段１２０は、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ１は、自車両の進行方向範囲８３０内であると判定する。一方、進行方向範囲外判定ステップＳ２３６において、障害物存在領域判定手段１２０は、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ２は、自車両の進行方向範囲８３０外であると判定する。
【００７０】
図８に示すように、横位置Ｘ１は、自車両の進行方向範囲８３０内であるため、障害物認識手段１３０は、当該横位置Ｘ１を中心とした画像処理領域８４０を設定する。そして、第１の障害物認識ステップＳ２５０において、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報と、車載カメラ１４０によって撮像された画像とに基づいて、画像処理範囲設定ステップＳ２４０で設定された横位置Ｘ１を中心とした画像処理領域８４０における障害物を認識する。
【００７１】
一方、横位置Ｘ２は、自車両の進行方向範囲８３０外であるため、障害物認識手段１３０は、横位置Ｘ２で示される障害物について、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離、および相対速度等から当該障害物を認識する。
【００７２】
なお、ここでは、自車両がカーブ路を走行中である場合を説明したが、自車両が走行する走行道路形状はその他の道路形状であっても構わない。例えば、自車両がＳ字カーブ路を走行中の場合、および自車両がカーブ路へ進入する前の直線道路走行中である場合等であっても、走行道路形状推定ステップＳ２３２において、走行道路形状推定手段１２２は、車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、および／またはレーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報によって当該自車両が走行する走行道路形状を推定し、予想軌跡推定ステップＳ２３３において、予想軌跡推定手段１２３は、自車両が走行する予想軌跡を推定すれば、上述した効果と同様の効果が得られることは言うまでもない。
【００７３】
［第二の実施形態］
次に、本発明の第二の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の説明において、図１を用いて説明した障害物認識装置１００の構成と同一のものについては同一の参照符号を付し、その具体的な説明を省略する。
【００７４】
図１０は、本発明の第二の実施形態に係る障害物認識装置１０１の概略構成を示す機能ブロック図である。図１０において、障害物認識装置１０１は、レーダ情報取得手段１１０と、前方道路形状物判定手段１５０と、障害物認識手段１３０と、車載カメラ１４０とを備える。なお、前方道路形状物判定手段１５０は、自車両情報取得手段１５１と、静止物情報抽出手段１５２と、前方道路形状推定手段１５３とを含む。
【００７５】
一般に、走行する自車両の前方には、例えば先行他車両などの移動構造物や、ガードレール等の路側静止構造物（前方道路形状を構成する構造物）が存在する。前方道路形状物判定手段１５０は、レーダ情報取得手段１１０によって取得された障害物を示すレーダ情報に基づいて、当該障害物が自車両の前方道路形状を構成する構造物であるか否かを判定する。
【００７６】
より詳細には、前方道路形状物判定手段１５０における自車両情報取得手段１５１は、自車両の走行状態を示す走行状態情報、および／または自車両の操作状態を示す操作状態情報を取得する。具体的には、自車両情報取得手段１５１は、例えば、車速センサ、操舵角センサ、およびヨーレートセンサであって、自車両の走行速度、操舵角、およびヨーレート等を取得する。
【００７７】
前方道路形状物判定手段１５０における静止物情報抽出手段１５２は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報に基づいて、静止している障害物（静止物）の情報を抽出する。具体的には、静止物情報抽出手段１５２は、まず、自車両情報取得手段１５１が取得した自車両の走行速度Ｖｈと、レーダ情報取得手段１１０が取得した障害物の相対速度Ｖｒとに基づいて、当該障害物が静止物であるか否かを判定し、静止物と判定した障害物の情報（検出点等）を抽出する。例えば、静止物情報抽出手段１５２は、自車両の走行速度Ｖｈと障害物の相対速度Ｖｒとの差分の絶対値｜Ｖｈ−Ｖｒ｜が所定の値よりも小さいときに、この障害物が静止物であると判定し、当該障害物の検出点等の情報を抽出する。
【００７８】
前方道路形状物判定手段１５０における前方道路形状推定手段１５３は、自車両の前方の道路形状を推定する。具体的には、前方道路形状推定手段１５３は、静止物情報抽出手段１５２によって抽出された静止物の検出点に基づいて、自車両の前方道路形状を推定する。より詳細には、まず、前方道路形状推定手段１５３は、静止物情報抽出手段１５２により抽出された複数の静止物の検出点のうち、所定の条件を満たす検出点（例えば、隣接する検出点同士の距離が所定の値以下である検出点）を互いに接続することによって線分を算出する。なお、この際、算出された線分に近接する検出点も当該線分の一部とみなしてもよい。この結果、所定の範囲内にある検出点が１つの線分として算出される。そして、前方道路形状推定手段１５３は、上記のように算出された複数の線分を、自車両の進行方向等の情報に基づいて、グループに分類し、グループごとに、グループ内の線分に基づいて近似線を算出する。具体的には、前方道路形状推定手段１５３は、自車両の走行方向等の情報に基づいて、自車両の左前方から走行方向へ延びる線分を左路側のガードレールを示す線分のグループであると判定し、これらの線分に基づいて左路側のガードレールを示す近似線を算出する。同様に、前方道路形状推定手段１５３は、自車両の右前方から進行方向へ延びる線分を右路側のガードレールを示す線分のグループであると判定し、これらの線分に基づいて右路側のガードレールを示す近似線を算出する。一般的に、ガードレールのような路側静止構造物（静止物）は、自車両が走行する道路に沿って配置され、当該道路と相似した形状を成している。したがって、前方道路形状推定手段１５３は、上記のようにして検出したガードレール等の路側静止構造物を表す近似線に基づいて前方道路形状を推定することができる。なお、このような前方道路形状を推定する方法は一例に過ぎず、その他公知の技術を用いてもよい。
【００７９】
そして、前方道路形状物判定手段１５０は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と、前方道路形状推定手段１５３によって推定された前方道路形状とに基づいて、当該障害物が前方道路形状を構成する構造物（例えば、ガードレール）であるか否かを判定する。具体的には、前方道路形状物判定手段１５０は、レーダ情報取得手段１１０によって取得された障害物の検出点を示す情報が、前方道路形状の推定に用いられた検出点であるか否かを判定する。なお、上記障害物の検出点が、推定された前方道路形状から所定の範囲内にあれば、前方道路形状を構成する構造物であると判定してもよい。
【００８０】
障害物認識手段１３０は、前方道路形状物判定手段１５０によって障害物が自車両の前方の道路形状を構成する構造物であると判定された場合、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報に基づいて当該障害物を認識する。また、障害物認識手段１３０は、前方道路形状物判定手段１５０によって障害物が自車両の前方の道路形状物を構成する構造物ではないと判定された場合、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて当該障害物を認識する。具体的には、障害物認識手段１３０は、例えば、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離を認識する。そして、障害物認識手段１３０は、画像情報に基づいて障害物の横位置および／または横幅を認識する。
【００８１】
なお、上述した各機能ブロックは、例えば、障害物認識ＥＣＵ（Electronic Control Unit）である制御手段（図示せず）によって制御されている。
【００８２】
このように、障害物認識装置１０１は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と車載カメラによって撮像された画像情報とを、自車両周辺に存在する障害物が自車両の前方の道路形状を構成する構造物であるか否かに応じて用いることによって、当該障害物を認識する。
【００８３】
次に、本発明の第二の実施形態に係る障害物認識装置１０１が実行する障害物認識方法について、処理の流れを詳しく説明する。なお、以下の説明において、図２を用いて説明した障害物認識方法２００と同一のステップについては同一のステップ番号を付し、その具体的な説明を省略する。
【００８４】
図１１は、本発明の第二の実施形態に係る障害物認識装置１０１が実行する障害物認識方法２０１の処理の流れを示すフローチャートである。図１１において、障害物認識方法２０１は、レーダ情報取得ステップＳ２１０と、画像情報取得ステップＳ３１０と、静止物情報抽出ステップＳ３２０と、前方道路形状推定ステップＳ３３０と、前方道路形状物判定ステップＳ３４０と、第１の障害物認識ステップＳ２５０と、第２の障害物認識ステップＳ２６０とを含む。
【００８５】
図１２は、自車両が直線道路走行時において、先行車両および左路側のガードレール（ポール）が存在する状況を示す図である。図１２において、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の前方に存在する障害物（実際には、先行車両）、および自車両の左路側の障害物（実際には、ガードレール）からの反射波に基づいて、当該障害物のレーダ情報を取得する。ここで、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の前方に存在する障害物のレーダ情報を、反射位置ＭＰ１からの反射波に基づいて取得し、自車両の左路側の障害物のレーダ情報を、反射位置ＳＰ１〜ＳＰ３からの反射波に基づいて取得している。なお、レーダ情報には、自車両と障害物との距離、相対速度、および自車両から見た障害物の方向、位置等が含まれている。
【００８６】
レーダ情報取得ステップＳ２１０において、レーダ情報取得手段１１０は、レーダを介して自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報を取得する。例えば、図１２に示すように、レーダ情報取得手段１１０は、ガードレールの反射位置（検出点）ＳＰ１〜ＳＰ３、及び先行車両の反射位置（検出点）ＭＰ１を検出する。
【００８７】
画像情報取得ステップＳ３１０において、車載カメラ１４０は、自車両の車室内から進行方向の画像を撮影して、自車両の前方周辺に存在する障害物の画像情報を取得する。
【００８８】
静止物情報抽出ステップＳ３２０において、静止物情報抽出手段１５２は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報から、静止物の情報を抽出する。例えば、図１２に示すように、静止物情報抽出手段１５２は、自車両情報取得手段１５１が取得した自車両の走行速度Ｖｈと、レーダ情報取得手段１１０が取得した検出点ＳＰ１〜ＳＰ３及びＭＰ１における障害物のそれぞれの相対速度Ｖｒとに基づいて、当該障害物が静止物であるか否かを判定する。図１２に示す例の場合、静止物情報抽出手段１５２は、検出点ＳＰ１〜ＳＰ３の障害物を静止物と判定し、この静止物の情報を抽出する。
【００８９】
前方道路形状推定ステップＳ３３０において、前方道路形状推定手段１５３は、静止物情報抽出手段１５２が抽出した静止物の情報に基づいて前方道路形状を推定する。より具体的には、図１２に示すように、静止物として検出された検出点ＳＰ１〜ＳＰ３を順次接続することによって、左路側のガードレールを示す近似線を算出し、この近似線から左前方の道路形状を推定する。
【００９０】
前方道路形状物判定ステップＳ３４０において、前方道路形状物判定手段１５０は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と、前方道路形状推定手段１５３によって推定された前方道路形状とに基づいて、障害物が前方道路形状を構成する構造物であるか否かを判定する。具体的には、前方道路形状物判定手段１５０は、図１２に示すように、レーダによって検出された検出点ＳＰ１〜ＳＰ３の障害物を、前方道路形状を構成する構造物であると判定し、検出点ＭＰ１の障害物を、前方道路形状を構成する構造物ではないと判定する。障害物が、前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合、処理は第２の障害物認識ステップＳ２６０に進み、障害物が、前方道路形状物を構成する構造物ではないと判定された場合、処理は第１の障害物認識ステップＳ２５０に進む。なお、この実施形態では、道路形状の推定に用いられた障害物（すなわち、検出点ＳＰ１〜ＳＰ３の障害物）を、前方道路形状を構成する構成物としたが、推定した道路形状の前後及び／又は左右の所定の範囲内にある障害物も、前方道路形状を構成する構造物としてもよい。
【００９１】
障害物が前方道路形状物を構成する構造物ではない場合（ステップＳ３４０：Ｎｏ）、第１の障害物認識ステップＳ２５０において、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報と、画像情報取得ステップＳ３１０で取得された画像情報とに基づいて、障害物を認識する。具体的には、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離を認識し、画像情報取得ステップＳ３１０で取得された画像情報に基づいて障害物の横位置および／または横幅を認識する。換言すれば、障害物認識手段１３０は、レーダで検出された障害物が前方道路形状を構成する構造物ではない場合に限って、レーダ情報と画像情報とに基づいて、所謂フュージョン処理をすることによって、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を、より正確に認識する。
【００９２】
一方、障害物が前方道路形状物を構成する構造物である場合（ステップＳ３４０：Ｙｅｓ）、第２の障害物認識ステップＳ２６０において、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報のみによって、当該障害物を認識する。具体的には、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離、および相対速度等から当該障害物を認識する。
【００９３】
このように、前方道路形状を構成する障害物は、車載カメラ１４０によって撮像された画像情報を用いずに、レーダ情報のみに基づいて認識されているため、図９を用いて説明したように、道路側における奥行きのあるガードレール（前方道路形状を構成する構造物）が、自車両が走行する道路にはみ出していると誤認識しない。
【００９４】
以上のように、本発明の第二の実施形態に係る障害物認識装置１０１および障害物認識方法２０１によれば、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラ１４０によって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができる。さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００９５】
なお、第二の実施形態では、自車両が直線道路を走行中である場合について説明したが、本発明の一実施形態に係る障害物認識装置１０１および障害物認識方法２０１は、自車両がカーブ路を走行中である場合においても適用できる。自車両がカーブ路走行時における基本的な処理の流れは、図１１に示した処理の流れと同一であり、カーブ路走行時においては、前方道路形状推定ステップＳ３３０において、前方道路形状推定手段１５３は、静止物として検出された検出点を、自車両の走行方向（カーブ方向）に基づいて、グルーピングし、同一グループにある隣接する検出点を順次接続することによって、左路側のガードレールを示す近似線を算出し、この近似線から左前方の道路形状を推定する。
【００９６】
また、第二の実施形態では、左路側のガードレールが前方道路形状を構成する構造物として推定される例を示したが、右路側のガードレールが前方道路形状を構成する構造物として推定される場合も同様である。
【００９７】
また、第二の実施形態では、静止物が、前方道路形状を構成する構造物ではなく、前方に存在する停止車両等の場合については言及しなかった。しかし、この場合には、前方道路形状推定手段１５３は、停止車両を示す検出点を接続した線分を１つのグループに分類し、その線分の方向等から、このグループの線分に基づいて算出した近似線を、停止車両を示す近似線と推定する。したがって、前方道路形状推定手段１５３は、停止車両（静止物）を、前方道路形状を構成する構造物と判定することはない。
【産業上の利用可能性】
【００９８】
本発明は、自車両周辺に存在する障害物を認識する障害物認識装置等に適用可能であって、さらに、ＰＣＳによる障害物との衝突判断等に有用である。
【符号の説明】
【００９９】
１００、１０１ 障害物認識装置
１１０ レーダ情報取得手段
１２０ 障害物存在領域判定手段
１２１、１５１ 自車両情報取得手段
１２２ 走行道路形状推定手段
１２３ 予想軌跡推定手段
１３０ 障害物認識手段
１４０ 車載カメラ
１５０ 前方道路形状物判定手段
１５２ 静止物情報抽出手段
１５３ 前方道路形状推定手段
５００、８００ 予想軌跡
５１０、８１０ 左端境界線
５２０、８２０ 右端境界線
５３０、８３０ 進行方向範囲
５４０、８４０ 画像処理領域
Ｘ１、Ｘ２ 横位置
Ｐ１、Ｐ２ 反射位置
Ｗ 所定距離
ＰＸ レーダ情報
ＲＡ 画像情報
ＷＧ 横幅
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両周辺に存在する障害物を認識する障害物認識装置に関し、より特定的には、レーダ情報と画像情報とに基づいて自車両周辺に存在する障害物を認識する障害物認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自車両と障害物との衝突の危険を察知し、当該衝突を回避するために、自車両周辺の障害物を認識する障害物認識装置が開発されている。そして、このような障害物認識装置では、ミリ波レーダ等によって取得される障害物のレーダ情報と、車載カメラ等によって取得される障害物の画像情報とに基づいて、当該障害物を認識する処理（所謂、フュージョン処理）を行うことが知られている。
【０００３】
このようなフュージョン処理によれば、一般的に、ミリ波レーダ等によって取得される障害物のレーダ情報、または車載カメラ等によって取得される障害物の画像情報のみを用いて障害物を認識する処理に比べて、より正確に、障害物の位置および大きさ等の詳細情報を認識することができると考えられている。
【０００４】
さらに、特許文献１に記載されている車外監視装置では、レーザレーダによって障害物のレーダ情報を取得し、カメラによって障害物の画像情報を取得している。そして、当該車外監視装置では、自車両の前方方向に対する障害物との距離に応じてレーダ情報と画像情報とを選択して用いることによって、複雑な演算（フュージョン処理）をすることなく、自車両の前方方向に対する障害物を認識している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１２１５４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の障害物認識装置では、上記レーダ情報によって示される障害物の位置情報と、上記画像情報によって示される障害物の横幅情報とをフュージョン処理する場合、当該位置情報と横幅情報とを誤って対応付けてしまうことがある（誤フュージョン）。すなわち、自車両周辺に存在する障害物の位置および大きさ等の詳細情報を誤って認識してしまう場合がある。
【０００７】
例えば、従来の障害物認識装置で自車両が走行する道路に沿って遠方まで設置されたガードレールを認識する場合を想定する。図９は、車載カメラ等によって撮像された自車両周辺画像を示す図である。図９に示すように、従来の障害物認識装置では、自車両の左路側におけるガードレール（ポール）のレーダ情報ＰＸを取得する一方で、当該ガードレールは奥行きがあるため、１つの障害物として画像情報ＲＡを取得する場合がある。すなわち、奥行きのあるガードレールは、実際より大きな横幅ＷＧを有する障害物として認識されてしまう場合がある。このような誤った障害物の横幅情報に基づいて上述のようなフュージョン処理が行われると、ガードレールが自車両の走行車線内にはみ出して存在するものとして、障害物の存在領域が誤って算出されるおそれがある。
【０００８】
そして、上記のように従来の障害物認識装置によって障害物が自車両の走行車線内にはみ出して存在すると誤認識された場合、実際には当該誤認識された障害物と自車両とは衝突する危険性がないにも拘わらず、自車両に搭載されたプリクラッシュセーフティシステム（ＰＣＳ）が作動してしまうことになる。
【０００９】
換言すれば、従来の障害物認識装置では、自車両周辺における障害物の位置および大きさ等の詳細情報を、より正確に認識するためにフュージョン処理によって高い処理負荷を費やしているものの、ある場面に応じては、フュージョン処理による誤認識が発生してしまうおそれがある。
【００１０】
それ故に、本発明の目的は、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識する障害物認識装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明の障害物認識装置は、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報と、カメラによって撮像された画像情報とに基づいて、当該障害物を認識する障害物認識装置であって、レーダを介して障害物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得手段と、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、障害物を第１障害物と第２障害物とに分類する障害物分類手段と、障害物分類手段によって、障害物が第１障害物に分類された場合、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物分類手段によって、障害物が第２障害物に分類された場合、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識する障害物認識手段とを備える。
かかる構成により、障害物認識手段は、障害物分類手段によって、障害物が第１障害物に分類された場合、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物分類手段によって、障害物が第２障害物に分類された場合、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識するため、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができ、さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００１２】
また、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する障害物存在領域判定手段を備えてもよい。この場合、好ましい障害物分類手段は、障害物存在領域判定手段によって障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合、当該障害物を第１障害物に分類し、障害物存在領域判定手段によって障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合、当該障害物を第２障害物に分類する。
かかる構成により、障害物認識手段は、障害物存在領域判定手段によって障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合（すなわち、障害物が第１障害物に分類された場合）、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物存在領域判定手段によって障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合（すなわち、障害物が第２障害物に分類された場合）、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識するため、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができ、さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００１３】
また、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物か否かを判定する前方道路形状物判定手段を備えてもよい。この場合、好ましい障害物分類手段は、前方道路形状物判定手段によって障害物が前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合、当該障害物を第２障害物に分類し、前方道路形状物判定手段によって障害物が前方道路形状を構成する構造物ではないと判定された場合、当該障害物を第１障害物に分類する。
かかる構成により、障害物認識手段は、前方道路形状物判定手段によって障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合（すなわち、障害物が第２障害物に分類された場合）、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識し、前方道路形状物判定手段によって障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物ではないと判定された場合（すなわち、障害物が第１障害物に分類された場合）、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識するため、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができ、さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００１４】
好ましい障害物存在領域判定手段は、自車両が走行する予想軌跡を推定する予想軌跡推定手段を含み、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と、予想軌跡推定手段によって推定された予想軌跡とに基づいて、障害物が当該予想軌跡から所定の範囲であるか否かを判定することを特徴とする。
かかる構成により、予想軌跡推定手段は、自車両が走行する予想軌跡を推定し、障害物存在領域判定手段は、レーダ情報と予想軌跡とに基づいて障害物が当該予想軌跡から所定の範囲であるか否かを判定するため、当該障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かをより正確に判定することができる。
【００１５】
好ましい前方道路形状物判定手段は、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、静止物の情報を抽出する静止物情報抽出手段と、静止物情報抽出手段によって抽出された静止物の情報に基づいて、自車両の進行方向前方の道路形状を推定する前方道路形状推定手段とを含み、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と、前方道路形状推定手段によって推定された前方道路形状とに基づいて、障害物が当該前方道路形状を構成する構造物か否かを判定することを特徴とする。
かかる構成により、静止物情報抽出手段は、静止物の情報を抽出し、前方道路形状推定手段は、静止物に基づいて前方道路形状を推定し、前方道路形状物判定手段は、レーダ情報と推定された前方道路形状とに基づいて障害物が当該前方道路形状を構成する構造物であるか否かをより正確に判定することができる。
【００１６】
また、好ましい障害物存在領域判定手段は、自車両の走行状態を示す走行状態情報、および／または自車両の操作状態を示す操作状態情報を取得する自車両情報取得手段を、さらに含み、予想軌跡推定手段は、自車両情報取得手段によって取得された走行状態情報および／または操作状態情報に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定することを特徴とする。
かかる構成により、予想軌跡推定手段は、自車両情報取得手段によって取得された走行状態情報および／または操作状態情報に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定するため、自車両状況等のシチュエーションに応じて、より正確に予想軌跡を推定することができる。
【００１７】
また、好ましい障害物存在領域判定手段は、自車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、および／またはレーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報によって当該自車両が走行する走行道路形状を推定する走行道路形状推定手段を、さらに含み、予想軌跡推定手段は、走行道路形状推定手段によって推定された走行道路形状に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定することを特徴とする。
かかる構成により、予想軌跡推定手段は、走行道路形状推定手段によって推定された走行道路形状に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定するため、走行道路状況等のシチュエーションに応じて、より正確に予想軌跡を推定することができる。
【００１８】
さらに、好ましい障害物認識手段は、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離および／または横位置を認識し、画像情報に基づいて障害物の横位置および／または横幅を認識することを特徴とする。
かかる構成により、障害物認識手段は、レーダ情報および画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができる。
【００１９】
典型的には、自車両の進行方向は、直線道路を走行する自車の進行方向であることを特徴とする。
かかる構成により、直線道路において、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができる。
【００２０】
また、典型的には、自車両の進行方向は、カーブ路を走行する、または走行する予定である自車の進行方向であることを特徴とする。
かかる構成により、カーブ路において、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができる。
【００２１】
上記目的を達成するために、本発明の障害物認識方法は、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報と、カメラによって撮像された画像情報とに基づいて、当該障害物を認識する障害物認識装置が実行する障害物認識方法であって、レーダを介して障害物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得ステップと、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて、障害物を第１障害物と第２障害物とに分類する障害物分類ステップと、障害物分類ステップで、障害物が第１障害物に分類された場合、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物分類ステップで、障害物が第２障害物に分類された場合、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識する障害物認識ステップとを含む。
かかる構成により、障害物認識ステップでは、障害物分類ステップで、障害物が第１障害物に分類された場合、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物分類ステップで、障害物が第２障害物に分類された場合、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識するため、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができ、さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００２２】
また、本発明の障害物認識方法は、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて、障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する障害物存在領域判定ステップを備えてもよい。この場合、好ましい障害物分類ステップでは、障害物存在領域判定ステップで障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合、当該障害物を第１障害物に分類し、障害物存在領域判定ステップで障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合、当該障害物を第２障害物に分類する。
かかる構成により、障害物認識ステップでは、障害物存在領域判定ステップで障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合（すなわち、障害物が第１障害物に分類された場合）、レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識し、障害物存在領域判定ステップで障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合（すなわち、障害物が第２障害物に分類された場合）、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識するため、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができ、さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００２３】
また、本発明の障害物認識方法は、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて、障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物か否かを判定する前方道路形状物判定ステップを備えてもよい。この場合、好ましい障害物分類ステップは、前方道路形状物判定ステップで障害物が前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合、当該障害物を第２障害物に分類し、前方道路形状物判定ステップで障害物が前方道路形状を構成する構造物ではないと判定された場合、当該障害物を第１障害物に分類する。
かかる構成により、障害物認識ステップでは、前方道路形状物判定ステップで障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合（すなわち、障害物が第２障害物に分類された場合）、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識し、前方道路形状物判定ステップで障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物ではないと判定された場合（すなわち、障害物が第１障害物に分類された場合）、レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識するため、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができ、さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００２４】
また、上記目的を達成するために、上述した本発明の障害物認識装置の各構成が行うそれぞれの処理は、一連の処理手順を与える障害物認識方法として捉えることができる。この方法は、一連の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムの形式で提供される。このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された形態で、コンピュータに導入されてもよい。
【発明の効果】
【００２５】
上述のように、本発明の障害物認識装置によれば、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラによって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができる。さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の一実施形態に係る障害物認識装置１００の概略構成を示す機能ブロック図
【図２】本発明の一実施形態に係る障害物認識装置１００が実行する障害物認識方法２００の処理の流れを示すフローチャート
【図３】自車両が直線道路走行時において、先行車両および左路側のガードレール（ポール）が存在する状況を示す図
【図４】障害物存在領域判定ステップＳ２３０の詳細な処理の流れを示すフローチャート
【図５】横位置Ｘ１および横位置Ｘ２と、自車両の進行方向範囲との関係を示す図
【図６】横位置Ｘ２で示される障害物が、自車両の前を走行する先行車両、または停止中の車両である状況を示す図
【図７】自車両がカーブ路走行時において、先行車両および左路側のガードレール（ポール）が存在する状況を示す図
【図８】横位置Ｘ１および横位置Ｘ２と、自車両の進行方向範囲との関係を示す図
【図９】車載カメラ等によって撮像された自車両周辺画像を示す図
【図１０】本発明の一実施形態に係る障害物認識装置１０１の概略構成を示す機能ブロック図
【図１１】本発明の一実施形態に係る障害物認識装置１０１が実行する障害物認識方法２０１の処理の流れを示すフローチャート
【図１２】自車両が直線道路走行時において、先行車両および左路側のガードレール（ポール）が存在する状況を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２７】
［第一の実施形態］
以下、本発明の第一の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の第一の実施形態に係る障害物認識装置１００の概略構成を示す機能ブロック図である。図１において、障害物認識装置１００は、レーダ情報取得手段１１０と、障害物存在領域判定手段１２０と、障害物認識手段１３０と、車載カメラ１４０とを備える。なお、障害物存在領域判定手段１２０は、自車両情報取得手段１２１と、走行道路形状推定手段１２２と、予想軌跡推定手段１２３とを含む。
【００２８】
レーダ情報取得手段１１０は、レーダを介して自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報を取得する。具体的には、レーダ情報取得手段１１０は、例えば、自車両に搭載されるレーザレーダおよびミリ波レーダであって、自車両周辺に存在する障害物からの反射波に基づいて、当該障害物のレーダ情報を取得する。
【００２９】
障害物存在領域判定手段１２０は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報に基づいて、当該障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する。進行方向範囲について、詳細な説明は後述する。
【００３０】
より詳細には、障害物存在領域判定手段１２０における自車両情報取得手段１２１は、自車両の走行状態を示す走行状態情報、および／または自車両の操作状態を示す操作状態情報を取得する。具体的には、自車両情報取得手段１２１は、例えば、車速センサ、操舵角センサ、およびヨーレートセンサであって、自車両の走行速度、操舵角、およびヨーレート等を取得する。
【００３１】
障害物存在領域判定手段１２０における走行道路形状推定手段１２２は、自車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、および／またはレーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報によって当該自車両が走行する走行道路形状を推定する。具体的には、走行道路形状推定手段１２２は、例えば、自車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、およびＧＰＳ（Global Positioning System）によって自車両の現在位置情報に基づいて、当該自車両が走行する走行道路形状を推定する。また、走行道路形状推定手段１２２は、例えば、自車両に搭載されるレーザレーダおよびミリ波レーダであって、自車両周辺に存在する障害物からの反射波に基づいて、当該障害物のレーダ情報を取得する。そして、走行道路形状推定手段１２２は、当該障害物を路側物と認識することによって、当該自車両が走行する走行道路形状を推定する。なお、道路形状推定手段１２２は、上述した地図情報およびレーダ情報の両方に基づいて、当該自車両が走行する走行道路形状を推定しても構わない。
【００３２】
障害物存在領域判定手段１２０における予想軌跡推定手段１２３は、自車両が走行する予想軌跡を推定する。具体的には、予想軌跡推定手段１２３は、自車両情報取得手段１２１によって取得された走行状態情報および／または操作状態情報に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定する。また、予想軌跡推定手段１２３は、走行道路形状推定手段１２２によって推定された走行道路形状に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定する。なお、予想軌跡推定手段１２３は、上述した走行状態情報および／または操作状態情報、および走行道路形状の両方に基づいて、当該自車両が走行する予想軌跡を推定しても構わない。
【００３３】
そして、障害物存在領域判定手段１２０は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と、予想軌跡推定手段１２３によって推定された予想軌跡とに基づいて、当該障害物が当該予想軌跡から所定の範囲であるか否かを判定する。
【００３４】
車載カメラ１４０は、自車両の車室内に搭載され、自車両周辺を撮影するカメラである。具体的には、車載カメラ１４０は、例えば、自車両の車室内から進行方向の画像を撮影して、当該撮影された画像情報を取得する。
【００３５】
障害物認識手段１３０は、障害物存在領域判定手段１２０によって障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて障害物を認識する。また、障害物認識手段１３０は、障害物存在領域判定手段１２０によって障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報に基づいて障害物を認識する。具体的には、障害物認識手段１３０は、例えば、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離を認識する。そして、障害物認識手段１３０は、画像情報に基づいて障害物の横位置および／または横幅を認識する。
【００３６】
なお、上述した各機能ブロックは、例えば、障害物認識ＥＣＵ（Electronic Control Unit）である制御手段（図示せず）によって制御されている。
【００３７】
このように、障害物認識装置１００は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と車載カメラによって撮像された画像情報とを、自車両周辺に存在する障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かに応じて用いることによって、当該障害物を認識する。
【００３８】
次に、本発明の第一の実施形態に係る障害物認識装置１００が実行する障害物認識方法について、処理の流れを詳しく説明する。図２は、本発明の第一の実施形態に係る障害物認識装置１００が実行する障害物認識方法２００の処理の流れを示すフローチャートである。図２において、障害物認識方法２００は、レーダ情報取得ステップＳ２１０と、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０と、障害物存在領域判定ステップＳ２３０と、画像処理範囲設定ステップＳ２４０と、第１の障害物認識ステップＳ２５０と、第２の障害物認識ステップＳ２６０とを含む。
【００３９】
レーダ情報取得ステップＳ２１０において、レーダ情報取得手段１１０は、レーダを介して自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報を取得する。
【００４０】
図３は、自車両が直線道路走行時において、先行車両および左路側のガードレール（ポール）が存在する状況を示す図である。図３において、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の前方に存在する障害物（実際には、先行車両）、および自車両の左路側の障害物（実際には、ガードレール）からの反射波に基づいて、当該障害物のレーダ情報を取得する。ここで、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の前方に存在する障害物のレーダ情報は、反射位置Ｐ１からの反射波に基づいて取得し、自車両の左路側の障害物のレーダ情報は、反射位置Ｐ２からの反射波に基づいて取得している。なお、レーダ情報には、自車両と障害物との距離、相対速度、および自車両から見た障害物の方向、位置等が含まれている。
【００４１】
障害物横位置情報算出ステップＳ２２０において、障害物存在領域判定手段１２０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報から、自車両から見た反射位置の横位置を算出する。ここでは、反射位置Ｐ１および反射位置Ｐ２における自車両から見た横位置を、それぞれ横位置Ｘ１および横位置Ｘ２とする。
【００４２】
障害物存在領域判定ステップＳ２３０において、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置に基づいて、障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する。
【００４３】
図４は、障害物存在領域判定ステップＳ２３０の詳細な処理の流れを示すフローチャートである。図４において、障害物存在領域判定ステップＳ２３０は、自車両情報取得ステップＳ２３１と、走行道路形状推定ステップＳ２３２と、予想軌跡推定ステップＳ２３３と、横位置存在範囲判定ステップＳ２３４と、進行方向範囲内判定ステップＳ２３５と、進行方向範囲外判定ステップＳ２３６とを含む。
【００４４】
自車両情報取得ステップＳ２３１において、自車両情報取得手段１２１は、自車両の走行状態を示す走行状態情報、および／または自車両の操作状態を示す操作状態情報を取得する。具体的には、自車両情報取得手段１２１は、自車両の走行速度、操舵角、およびヨーレート等の自車両の走行状態情報、および／または自車両の操作状態情報を取得する。なお、ここでは、操舵角およびヨーレートが概ね０であって、自車両は直線走行しているものと判定できるものとする。
【００４５】
走行道路形状推定ステップＳ２３２において、走行道路形状推定手段１２２は、自車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、および／またはレーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報によって当該自車両が走行する走行道路形状を推定する。ここでは、ナビゲーション装置に格納されている地図情報およびＧＰＳによって自車両の現在位置情報に基づいて、自車両が走行する走行道路形状を直線道路であると推定するものとする。また、例えば、道路端にガードレール（ポール）が設置されている場合であって、レーダ情報取得ステップＳ２１０で複数のガードレールからの反射波に基づいて、自車両が走行する走行道路形状を直線道路であると推定しても構わない。
【００４６】
予想軌跡推定ステップＳ２３３において、予想軌跡推定手段１２３は、自車両が走行する予想軌跡を推定する。具体的には、予想軌跡推定手段１２３は、自車両情報取得ステップＳ２３１で取得された自車両の走行状態情報、および／または自車両の操作状態情報に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定する。例えば、操舵角およびヨーレートが概ね０であって、自車両は直線走行しているものと判定し、さらに、自車速が一定速度を保持していれば、自車両は、このまま直線走行を継続すると推定できる。
【００４７】
さらに、予想軌跡推定手段１２３は、走行道路形状推定ステップＳ２３２で自車両が走行する走行道路形状を推定した結果に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定しても構わない。また、自車両情報取得ステップＳ２３１および走行道路形状推定ステップＳ２３２の両ステップを実行しなくても、いずれか一方のステップを実行して、予想軌跡推定手段１２３は、自車両が走行する予想軌跡を推定しても構わない。
【００４８】
横位置存在範囲判定ステップＳ２３４において、障害物存在領域判定手段１２０は、予想軌跡推定ステップＳ２３３で推定された予想軌跡に基づいて、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置が、自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する。
【００４９】
図５は、横位置Ｘ１および横位置Ｘ２と、自車両の進行方向範囲との関係を示す図である。自車両は、直線道路を当該道路に沿って直線走行するものとし、予想軌跡推定ステップＳ２３３で自車両が走行する予想軌跡５００が推定されている。図５において、予想軌跡５００を中心にして左に所定距離Ｗとなる位置に左端境界線５１０を設定し、予想軌跡５００を中心にして右に所定距離Ｗとなる位置に右端境界線５２０を設定する。そして、予想軌跡５００を中心として、左端境界線５１０と右端境界線５２０との範囲内を進行方向範囲５３０とする。なお、所定距離Ｗは、自車両の車幅、および自車両が走行する道路幅等を考慮して当該道路を走行していると想定される車両（例えば、大型トラック、および普通自動車など）の車幅に基づいて、設定される。具体的には、進行方向範囲５３０は、自車両が走行する走行車線幅程度となるように、所定距離Ｗが設定されても構わない。
【００５０】
具体的には、下記の（数１）に示すように、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘｍ（ｍ＝１、２、・・・）と、所定距離Ｗとを比較することによって、横位置Ｘｍが自車両の予想軌跡から所定範囲内か否かを判定する。
｜Ｘｍ｜ ≦ Ｗ ・・・（数１）
【００５１】
ここでは、図５に示すように、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ１について、（数１）を用いると、｜Ｘ１｜≦Ｗを満たし、進行方向範囲内判定ステップＳ２３５の処理に進む（横位置存在範囲判定ステップＳ２３４のＹｅｓ）。一方、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ２について、（数１）を用いると、｜Ｘ２｜≦Ｗを満たさず、進行方向範囲内判定ステップＳ２３６の処理に進む（横位置存在範囲判定ステップＳ２３４のＮｏ）。
【００５２】
進行方向範囲内判定ステップＳ２３５において、障害物存在領域判定手段１２０は、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ１は、自車両の進行方向範囲５３０内であると判定する。一方、進行方向範囲外判定ステップＳ２３６において、障害物存在領域判定手段１２０は、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ２は、自車両の進行方向範囲５３０外であると判定する。
【００５３】
このように、障害物存在領域判定ステップＳ２３０において、障害物存在領域判定手段１２０は、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘｍが、自車両の進行方向範囲か否かを判定している。
【００５４】
障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘｍが、自車両の進行方向範囲であると判定された場合、画像処理範囲設定ステップＳ２４０において、障害物認識手段１３０は、車載カメラ１４０によって撮像された画像から、当該横位置Ｘｍで示される障害物の画像情報を取得するための画像処理領域を設定する。具体的には、図５に示すように、横位置Ｘ１は、自車両の進行方向範囲５３０内であるため、障害物認識手段１３０は、当該横位置Ｘ１を中心とした画像処理領域５４０を設定する。ここで、画像処理領域５４０は、自車両が走行する道路幅等を考慮して当該道路を走行していると想定される車両（例えば、大型トラック、および普通自動車など）の車幅に基づいて、設定される。例えば、画像処理領域５４０は、自車両が走行する走行車線幅程度、または自車両が走行する道路の車線数および対向車線を考慮した道路幅程度となるように設定されても構わない。
【００５５】
第１の障害物認識ステップＳ２５０において、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報と、車載カメラ１４０によって撮像された画像とに基づいて、画像処理範囲設定ステップＳ２４０で設定された横位置Ｘ１を中心とした画像処理領域５４０における障害物を認識する。具体的には、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離を認識し、車載カメラ１４０によって撮像された画像情報に基づいて障害物の横位置および／または横幅を認識する。換言すれば、障害物認識手段１３０は、横位置Ｘ１で示される障害物について、レーダ情報と画像情報とに基づいて、所謂フュージョン処理をすることによって、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を、より正確に認識する。
【００５６】
一方、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘｍが、自車両の進行方向範囲でないと判定された場合、第２の障害物認識ステップＳ２６０において、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報のみによって、当該障害物を認識する。具体的には、図５に示すように、横位置Ｘ２は、自車両の進行方向範囲５３０外であるため、障害物認識手段１３０は、横位置Ｘ２で示される障害物について、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離、および相対速度等から当該障害物を認識する。
【００５７】
このように、横位置Ｘ２で示される障害物は、車載カメラ１４０によって撮像された画像情報を用いずに、レーダ情報のみに基づいて認識されているため、図９を用いて説明したように、道路側における奥行きのあるガードレールが、自車両が走行する道路にはみ出していると誤認識しない。
【００５８】
なお、本実施形態では、横位置Ｘ２で示される障害物は、主にガードレールであることを想定して説明しているが、仮に、横位置Ｘ２で示される障害物が、自車両の前を走行する先行車両、または停止中の車両である場合について説明する。図６は、横位置Ｘ２で示される障害物が、自車両の前を走行する先行車両、または停止中の車両である状況を示す図である。図６において、自車両は、当該自車両の左前方に存在する先行車両からの反射波に基づいて、当該先行車両のレーダ情報を取得する。この場合、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の左前方に存在する先行車両のレーダ情報を反射位置Ｐ２からの反射波に基づいて取得するが、当該反射位置Ｐ２は、当該先行車両から見て自車両側（先行車両の内側）となる傾向がある。ここでは、当該先行車両の右後方部の端点が反射位置Ｐ２となる傾向がある。したがって、自車両は、横位置Ｘ２で示される先行車両について、画像情報を用いて認識しなくても、結果として、自車両の進行方向範囲５３０外に存在する当該横位置Ｘ２を回避すれば、自車両と先行車両との衝突は回避できる。
【００５９】
以上のように、本発明の第一の実施形態に係る障害物認識装置１００および障害物認識方法２００によれば、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラ１４０によって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができる。さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００６０】
なお、第一の実施形態では、自車両周辺に存在する移動物および静止物を障害物として、障害物認識装置１００および障害物認識方法２００を適用したが、静止物のみを対象として適用しても構わない。換言すれば、移動物（例えば、主に車両等）に対しては、自車両の進行方向範囲内外に拘わらず、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報と、車載カメラ１４０によって撮像された画像とに基づいて、所謂フュージョン処理によって障害物を認識する。そして、静止物に対しては、当該静止物の横位置が自車両の進行方向範囲内である場合、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報と、車載カメラ１４０によって撮像された画像とに基づいて、所謂フュージョン処理によって障害物を認識し、当該静止物の横位置が自車両の進行方向範囲外である場合、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報のみに基づいて、障害物を認識する。
【００６１】
また、第一の実施形態では、自車両が直線道路走行中である場合について説明したが、本発明の第一の実施形態に係る障害物認識装置１００および障害物認識方法２００は、自車両がカーブ路走行中である場合においても適用できる。自車両がカーブ路走行時における基本的な処理の流れは、図２および図４に示した処理の流れと同一であるため、各ステップにおける詳細な説明は省略する。
【００６２】
図７は、自車両がカーブ路走行時において、先行車両および左路側のガードレール（ポール）が存在する状況を示す図である。図７において、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の前方に存在する障害物（実際には、先行車両）、および自車両の左路側の障害物（実際には、ガードレール）からの反射波に基づいて、当該障害物のレーダ情報を取得する（レーダ情報取得ステップＳ２１０）。ここで、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の前方に存在する障害物のレーダ情報は、反射位置Ｐ１からの反射波に基づいて取得し、自車両の左路側の障害物のレーダ情報は、反射位置Ｐ２からの反射波に基づいて取得している。
【００６３】
ここでは、自車両情報取得ステップＳ２３１で取得された自車両の走行状態を示す走行状態情報、および／または自車両の操作状態を示す操作状態情報に基づいて、自車両はカーブ路を走行しているものと判定できる。
【００６４】
走行道路形状推定ステップＳ２３２において、走行道路形状推定手段１２２は、自車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、および／またはレーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報によって当該自車両が走行する走行道路形状を推定する。ここでは、ナビゲーション装置に格納されている地図情報およびＧＰＳによって自車両の現在位置情報に基づいて、自車両が走行する走行道路形状をカーブ路であると推定するものとする。また、例えば、カーブ路に沿って、道路端にガードレール（ポール）が設置されている場合であって、レーダ情報取得ステップＳ２１０で複数のガードレールからの反射波に基づいて、自車両が走行する走行道路形状をカーブ路であると推定しても構わない。
【００６５】
予想軌跡推定ステップＳ２３３において、予想軌跡推定手段１２３は、自車両情報取得ステップＳ２３１で取得された自車両の走行状態情報、および／または自車両の操作状態情報に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定する。ここでは、例えば、操舵角、ヨーレート、自車速、および減速度等に基づいて、自車両はカーブ路を走行する予想軌跡が推定される。さらに、予想軌跡推定手段１２３は、走行道路形状推定ステップＳ２３２で自車両が走行する走行道路形状を推定した結果に基づいて、自車両が走行する予想軌跡を推定しても構わない。
【００６６】
横位置存在範囲判定ステップＳ２３４において、障害物存在領域判定手段１２０は、予想軌跡推定ステップＳ２３３で推定された予想軌跡に基づいて、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置が、自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する。
【００６７】
図８は、横位置Ｘ１および横位置Ｘ２と、自車両の進行方向範囲との関係を示す図である。自車両は、カーブ路を走行しているものとし、予想軌跡推定ステップＳ２３３で自車両が走行する予想軌跡８００が推定されている。図８において、予想軌跡８００を中心にして左に所定距離Ｗとなる位置に左端境界線８１０を設定し、予想軌跡８００を中心にして右に所定距離Ｗとなる位置に右端境界線８２０を設定する。そして、予想軌跡８００を中心として、左端境界線８１０と右端境界線８２０との範囲内を進行方向範囲８３０とする。
【００６８】
ここでは、図８に示すように、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ１について、（数１）を用いると、｜Ｘ１｜≦Ｗを満たし、進行方向範囲内判定ステップＳ２３５の処理に進む（横位置存在範囲判定ステップＳ２３４のＹｅｓ）。一方、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ２について、（数１）を用いると、｜Ｘ２｜≦Ｗを満たさず、進行方向範囲内判定ステップＳ２３６の処理に進む（横位置存在範囲判定ステップＳ２３４のＮｏ）。
【００６９】
進行方向範囲内判定ステップＳ２３５において、障害物存在領域判定手段１２０は、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ１は、自車両の進行方向範囲８３０内であると判定する。一方、進行方向範囲外判定ステップＳ２３６において、障害物存在領域判定手段１２０は、障害物横位置情報算出ステップＳ２２０で算出された横位置Ｘ２は、自車両の進行方向範囲８３０外であると判定する。
【００７０】
図８に示すように、横位置Ｘ１は、自車両の進行方向範囲８３０内であるため、障害物認識手段１３０は、当該横位置Ｘ１を中心とした画像処理領域８４０を設定する。そして、第１の障害物認識ステップＳ２５０において、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報と、車載カメラ１４０によって撮像された画像とに基づいて、画像処理範囲設定ステップＳ２４０で設定された横位置Ｘ１を中心とした画像処理領域８４０における障害物を認識する。
【００７１】
一方、横位置Ｘ２は、自車両の進行方向範囲８３０外であるため、障害物認識手段１３０は、横位置Ｘ２で示される障害物について、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離、および相対速度等から当該障害物を認識する。
【００７２】
なお、ここでは、自車両がカーブ路を走行中である場合を説明したが、自車両が走行する走行道路形状はその他の道路形状であっても構わない。例えば、自車両がＳ字カーブ路を走行中の場合、および自車両がカーブ路へ進入する前の直線道路走行中である場合等であっても、走行道路形状推定ステップＳ２３２において、走行道路形状推定手段１２２は、車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、および／またはレーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報によって当該自車両が走行する走行道路形状を推定し、予想軌跡推定ステップＳ２３３において、予想軌跡推定手段１２３は、自車両が走行する予想軌跡を推定すれば、上述した効果と同様の効果が得られることは言うまでもない。
【００７３】
［第二の実施形態］
次に、本発明の第二の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の説明において、図１を用いて説明した障害物認識装置１００の構成と同一のものについては同一の参照符号を付し、その具体的な説明を省略する。
【００７４】
図１０は、本発明の第二の実施形態に係る障害物認識装置１０１の概略構成を示す機能ブロック図である。図１０において、障害物認識装置１０１は、レーダ情報取得手段１１０と、前方道路形状物判定手段１５０と、障害物認識手段１３０と、車載カメラ１４０とを備える。なお、前方道路形状物判定手段１５０は、自車両情報取得手段１５１と、静止物情報抽出手段１５２と、前方道路形状推定手段１５３とを含む。
【００７５】
一般に、走行する自車両の前方には、例えば先行他車両などの移動構造物や、ガードレール等の路側静止構造物（前方道路形状を構成する構造物）が存在する。前方道路形状物判定手段１５０は、レーダ情報取得手段１１０によって取得された障害物を示すレーダ情報に基づいて、当該障害物が自車両の前方道路形状を構成する構造物であるか否かを判定する。
【００７６】
より詳細には、前方道路形状物判定手段１５０における自車両情報取得手段１５１は、自車両の走行状態を示す走行状態情報、および／または自車両の操作状態を示す操作状態情報を取得する。具体的には、自車両情報取得手段１５１は、例えば、車速センサ、操舵角センサ、およびヨーレートセンサであって、自車両の走行速度、操舵角、およびヨーレート等を取得する。
【００７７】
前方道路形状物判定手段１５０における静止物情報抽出手段１５２は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報に基づいて、静止している障害物（静止物）の情報を抽出する。具体的には、静止物情報抽出手段１５２は、まず、自車両情報取得手段１５１が取得した自車両の走行速度Ｖｈと、レーダ情報取得手段１１０が取得した障害物の相対速度Ｖｒとに基づいて、当該障害物が静止物であるか否かを判定し、静止物と判定した障害物の情報（検出点等）を抽出する。例えば、静止物情報抽出手段１５２は、自車両の走行速度Ｖｈと障害物の相対速度Ｖｒとの差分の絶対値｜Ｖｈ−Ｖｒ｜が所定の値よりも小さいときに、この障害物が静止物であると判定し、当該障害物の検出点等の情報を抽出する。
【００７８】
前方道路形状物判定手段１５０における前方道路形状推定手段１５３は、自車両の前方の道路形状を推定する。具体的には、前方道路形状推定手段１５３は、静止物情報抽出手段１５２によって抽出された静止物の検出点に基づいて、自車両の前方道路形状を推定する。より詳細には、まず、前方道路形状推定手段１５３は、静止物情報抽出手段１５２により抽出された複数の静止物の検出点のうち、所定の条件を満たす検出点（例えば、隣接する検出点同士の距離が所定の値以下である検出点）を互いに接続することによって線分を算出する。なお、この際、算出された線分に近接する検出点も当該線分の一部とみなしてもよい。この結果、所定の範囲内にある検出点が１つの線分として算出される。そして、前方道路形状推定手段１５３は、上記のように算出された複数の線分を、自車両の進行方向等の情報に基づいて、グループに分類し、グループごとに、グループ内の線分に基づいて近似線を算出する。具体的には、前方道路形状推定手段１５３は、自車両の走行方向等の情報に基づいて、自車両の左前方から走行方向へ延びる線分を左路側のガードレールを示す線分のグループであると判定し、これらの線分に基づいて左路側のガードレールを示す近似線を算出する。同様に、前方道路形状推定手段１５３は、自車両の右前方から進行方向へ延びる線分を右路側のガードレールを示す線分のグループであると判定し、これらの線分に基づいて右路側のガードレールを示す近似線を算出する。一般的に、ガードレールのような路側静止構造物（静止物）は、自車両が走行する道路に沿って配置され、当該道路と相似した形状を成している。したがって、前方道路形状推定手段１５３は、上記のようにして検出したガードレール等の路側静止構造物を表す近似線に基づいて前方道路形状を推定することができる。なお、このような前方道路形状を推定する方法は一例に過ぎず、その他公知の技術を用いてもよい。
【００７９】
そして、前方道路形状物判定手段１５０は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と、前方道路形状推定手段１５３によって推定された前方道路形状とに基づいて、当該障害物が前方道路形状を構成する構造物（例えば、ガードレール）であるか否かを判定する。具体的には、前方道路形状物判定手段１５０は、レーダ情報取得手段１１０によって取得された障害物の検出点を示す情報が、前方道路形状の推定に用いられた検出点であるか否かを判定する。なお、上記障害物の検出点が、推定された前方道路形状から所定の範囲内にあれば、前方道路形状を構成する構造物であると判定してもよい。
【００８０】
障害物認識手段１３０は、前方道路形状物判定手段１５０によって障害物が自車両の前方の道路形状を構成する構造物であると判定された場合、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報に基づいて当該障害物を認識する。また、障害物認識手段１３０は、前方道路形状物判定手段１５０によって障害物が自車両の前方の道路形状物を構成する構造物ではないと判定された場合、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と画像情報とに基づいて当該障害物を認識する。具体的には、障害物認識手段１３０は、例えば、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離を認識する。そして、障害物認識手段１３０は、画像情報に基づいて障害物の横位置および／または横幅を認識する。
【００８１】
なお、上述した各機能ブロックは、例えば、障害物認識ＥＣＵ（Electronic Control Unit）である制御手段（図示せず）によって制御されている。
【００８２】
このように、障害物認識装置１０１は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と車載カメラによって撮像された画像情報とを、自車両周辺に存在する障害物が自車両の前方の道路形状を構成する構造物であるか否かに応じて用いることによって、当該障害物を認識する。
【００８３】
次に、本発明の第二の実施形態に係る障害物認識装置１０１が実行する障害物認識方法について、処理の流れを詳しく説明する。なお、以下の説明において、図２を用いて説明した障害物認識方法２００と同一のステップについては同一のステップ番号を付し、その具体的な説明を省略する。
【００８４】
図１１は、本発明の第二の実施形態に係る障害物認識装置１０１が実行する障害物認識方法２０１の処理の流れを示すフローチャートである。図１１において、障害物認識方法２０１は、レーダ情報取得ステップＳ２１０と、画像情報取得ステップＳ３１０と、静止物情報抽出ステップＳ３２０と、前方道路形状推定ステップＳ３３０と、前方道路形状物判定ステップＳ３４０と、第１の障害物認識ステップＳ２５０と、第２の障害物認識ステップＳ２６０とを含む。
【００８５】
図１２は、自車両が直線道路走行時において、先行車両および左路側のガードレール（ポール）が存在する状況を示す図である。図１２において、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の前方に存在する障害物（実際には、先行車両）、および自車両の左路側の障害物（実際には、ガードレール）からの反射波に基づいて、当該障害物のレーダ情報を取得する。ここで、レーダ情報取得手段１１０は、自車両の前方に存在する障害物のレーダ情報を、反射位置ＭＰ１からの反射波に基づいて取得し、自車両の左路側の障害物のレーダ情報を、反射位置ＳＰ１〜ＳＰ３からの反射波に基づいて取得している。なお、レーダ情報には、自車両と障害物との距離、相対速度、および自車両から見た障害物の方向、位置等が含まれている。
【００８６】
レーダ情報取得ステップＳ２１０において、レーダ情報取得手段１１０は、レーダを介して自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報を取得する。例えば、図１２に示すように、レーダ情報取得手段１１０は、ガードレールの反射位置（検出点）ＳＰ１〜ＳＰ３、及び先行車両の反射位置（検出点）ＭＰ１を検出する。
【００８７】
画像情報取得ステップＳ３１０において、車載カメラ１４０は、自車両の車室内から進行方向の画像を撮影して、自車両の前方周辺に存在する障害物の画像情報を取得する。
【００８８】
静止物情報抽出ステップＳ３２０において、静止物情報抽出手段１５２は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報から、静止物の情報を抽出する。例えば、図１２に示すように、静止物情報抽出手段１５２は、自車両情報取得手段１５１が取得した自車両の走行速度Ｖｈと、レーダ情報取得手段１１０が取得した検出点ＳＰ１〜ＳＰ３及びＭＰ１における障害物のそれぞれの相対速度Ｖｒとに基づいて、当該障害物が静止物であるか否かを判定する。図１２に示す例の場合、静止物情報抽出手段１５２は、検出点ＳＰ１〜ＳＰ３の障害物を静止物と判定し、この静止物の情報を抽出する。
【００８９】
前方道路形状推定ステップＳ３３０において、前方道路形状推定手段１５３は、静止物情報抽出手段１５２が抽出した静止物の情報に基づいて前方道路形状を推定する。より具体的には、図１２に示すように、静止物として検出された検出点ＳＰ１〜ＳＰ３を順次接続することによって、左路側のガードレールを示す近似線を算出し、この近似線から左前方の道路形状を推定する。
【００９０】
前方道路形状物判定ステップＳ３４０において、前方道路形状物判定手段１５０は、レーダ情報取得手段１１０によって取得されたレーダ情報と、前方道路形状推定手段１５３によって推定された前方道路形状とに基づいて、障害物が前方道路形状を構成する構造物であるか否かを判定する。具体的には、前方道路形状物判定手段１５０は、図１２に示すように、レーダによって検出された検出点ＳＰ１〜ＳＰ３の障害物を、前方道路形状を構成する構造物であると判定し、検出点ＭＰ１の障害物を、前方道路形状を構成する構造物ではないと判定する。障害物が、前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合、処理は第２の障害物認識ステップＳ２６０に進み、障害物が、前方道路形状物を構成する構造物ではないと判定された場合、処理は第１の障害物認識ステップＳ２５０に進む。なお、この実施形態では、道路形状の推定に用いられた障害物（すなわち、検出点ＳＰ１〜ＳＰ３の障害物）を、前方道路形状を構成する構成物としたが、推定した道路形状の前後及び／又は左右の所定の範囲内にある障害物も、前方道路形状を構成する構造物としてもよい。
【００９１】
障害物が前方道路形状物を構成する構造物ではない場合（ステップＳ３４０：Ｎｏ）、第１の障害物認識ステップＳ２５０において、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報と、画像情報取得ステップＳ３１０で取得された画像情報とに基づいて、障害物を認識する。具体的には、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離を認識し、画像情報取得ステップＳ３１０で取得された画像情報に基づいて障害物の横位置および／または横幅を認識する。換言すれば、障害物認識手段１３０は、レーダで検出された障害物が前方道路形状を構成する構造物ではない場合に限って、レーダ情報と画像情報とに基づいて、所謂フュージョン処理をすることによって、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を、より正確に認識する。
【００９２】
一方、障害物が前方道路形状物を構成する構造物である場合（ステップＳ３４０：Ｙｅｓ）、第２の障害物認識ステップＳ２６０において、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報のみによって、当該障害物を認識する。具体的には、障害物認識手段１３０は、レーダ情報取得ステップＳ２１０で取得されたレーダ情報に基づいて自車両と障害物との距離、および相対速度等から当該障害物を認識する。
【００９３】
このように、前方道路形状を構成する障害物は、車載カメラ１４０によって撮像された画像情報を用いずに、レーダ情報のみに基づいて認識されているため、図９を用いて説明したように、道路側における奥行きのあるガードレール（前方道路形状を構成する構造物）が、自車両が走行する道路にはみ出していると誤認識しない。
【００９４】
以上のように、本発明の第二の実施形態に係る障害物認識装置１０１および障害物認識方法２０１によれば、自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報、および車載カメラ１４０によって撮像された画像情報を最適に用いながら、当該障害物の位置および大きさ等の詳細情報を正確に認識することができる。さらに、自車両周辺に存在する障害物すべてに対してフュージョン処理を行わないため、当該障害物を認識する処理負荷を軽減させることができる。
【００９５】
なお、第二の実施形態では、自車両が直線道路を走行中である場合について説明したが、本発明の一実施形態に係る障害物認識装置１０１および障害物認識方法２０１は、自車両がカーブ路を走行中である場合においても適用できる。自車両がカーブ路走行時における基本的な処理の流れは、図１１に示した処理の流れと同一であり、カーブ路走行時においては、前方道路形状推定ステップＳ３３０において、前方道路形状推定手段１５３は、静止物として検出された検出点を、自車両の走行方向（カーブ方向）に基づいて、グルーピングし、同一グループにある隣接する検出点を順次接続することによって、左路側のガードレールを示す近似線を算出し、この近似線から左前方の道路形状を推定する。
【００９６】
また、第二の実施形態では、左路側のガードレールが前方道路形状を構成する構造物として推定される例を示したが、右路側のガードレールが前方道路形状を構成する構造物として推定される場合も同様である。
【００９７】
また、第二の実施形態では、静止物が、前方道路形状を構成する構造物ではなく、前方に存在する停止車両等の場合については言及しなかった。しかし、この場合には、前方道路形状推定手段１５３は、停止車両を示す検出点を接続した線分を１つのグループに分類し、その線分の方向等から、このグループの線分に基づいて算出した近似線を、停止車両を示す近似線と推定する。したがって、前方道路形状推定手段１５３は、停止車両（静止物）を、前方道路形状を構成する構造物と判定することはない。
【産業上の利用可能性】
【００９８】
本発明は、自車両周辺に存在する障害物を認識する障害物認識装置等に適用可能であって、さらに、ＰＣＳによる障害物との衝突判断等に有用である。
【符号の説明】
【００９９】
１００、１０１ 障害物認識装置
１１０ レーダ情報取得手段
１２０ 障害物存在領域判定手段
１２１、１５１ 自車両情報取得手段
１２２ 走行道路形状推定手段
１２３ 予想軌跡推定手段
１３０ 障害物認識手段
１４０ 車載カメラ
１５０ 前方道路形状物判定手段
１５２ 静止物情報抽出手段
１５３ 前方道路形状推定手段
５００、８００ 予想軌跡
５１０、８１０ 左端境界線
５２０、８２０ 右端境界線
５３０、８３０ 進行方向範囲
５４０、８４０ 画像処理領域
Ｘ１、Ｘ２ 横位置
Ｐ１、Ｐ２ 反射位置
Ｗ 所定距離
ＰＸ レーダ情報
ＲＡ 画像情報
ＷＧ 横幅
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報と、カメラによって撮像された画像情報とに基づいて、当該障害物を認識する障害物認識装置であって、
レーダを介して前記障害物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得手段と、
前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、前記障害物を第１障害物と第２障害物とに分類する障害物分類手段と、
前記障害物分類手段によって、前記障害物が前記第１障害物に分類された場合、前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と前記画像情報とに基づいて前記障害物を認識し、前記障害物分類手段によって前記障害物が前記第２障害物に分類された場合、前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて前記障害物を認識する障害物認識手段とを備える、障害物認識装置。
【請求項２】
前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、前記障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する障害物存在領域判定手段を備え、
前記障害物分類手段は、前記障害物存在領域判定手段によって前記障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合、当該障害物を前記第１障害物に分類し、前記障害物存在領域判定手段によって前記障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合、当該障害物を前記第２障害物に分類する、請求項１に記載の障害物認識装置。
【請求項３】
前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、前記障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物か否かを判定する前方道路形状物判定手段を備え、
前記障害物分類手段は、前記前方道路形状物判定手段によって前記障害物が前記前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合、当該障害物を前記第２障害物に分類し、前記前方道路形状物判定手段によって前記障害物が前記前方道路形状を構成する構造物ではないと判定された場合、当該障害物を前記第１障害物に分類する、請求項１に記載の障害物認識装置。
【請求項４】
前記障害物存在領域判定手段は、
前記自車両が走行する予想軌跡を推定する予想軌跡推定手段を含み、
前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と、前記予想軌跡推定手段によって推定された予想軌跡とに基づいて、前記障害物が当該予想軌跡から所定の範囲であるか否かを判定することを特徴とする、請求項２に記載の障害物認識装置。
【請求項５】
前記前方道路形状物判定手段は、
前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、静止物の情報を抽出する静止物情報抽出手段と、
前記静止物情報抽出手段によって抽出された静止物の情報に基づいて、自車両の進行方向前方の道路形状を推定する前方道路形状推定手段とを含み、
前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と、前記前方道路形状推定手段によって推定された前記前方道路形状とに基づいて、前記障害物が当該前方道路形状を構成する構造物か否かを判定することを特徴とする、請求項３に記載の障害物認識装置。
【請求項６】
前記障害物存在領域判定手段は、前記自車両の走行状態を示す走行状態情報、および／または前記自車両の操作状態を示す操作状態情報を取得する自車両情報取得手段を、さらに含み、
前記予想軌跡推定手段は、前記自車両情報取得手段によって取得された走行状態情報および／または操作状態情報に基づいて、前記自車両が走行する予想軌跡を推定することを特徴とする、請求項４に記載の障害物認識装置。
【請求項７】
前記障害物存在領域判定手段は、前記自車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、および／または前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報によって当該自車両が走行する走行道路形状を推定する走行道路形状推定手段を、さらに含み、
前記予想軌跡推定手段は、前記走行道路形状推定手段によって推定された走行道路形状に基づいて、前記自車両が走行する予想軌跡を推定することを特徴とする、請求項４または６に記載の障害物認識装置。
【請求項８】
前記障害物認識手段は、前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて前記自車両と前記障害物との距離および／または横位置を認識し、前記画像情報に基づいて前記障害物の横位置および／または横幅を認識することを特徴とする、請求項１から７のいずれかに記載の障害物認識装置。
【請求項９】
前記自車両の進行方向は、直線道路を走行する自車の進行方向であることを特徴とする、請求項２から８のいずれかに記載の障害物認識装置。
【請求項１０】
前記自車両の進行方向は、カーブ路を走行する、または走行する予定である自車の進行方向であることを特徴とする、請求項２から８のいずれかに記載の障害物認識装置。
【請求項１１】
自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報と、カメラによって撮像された画像情報とに基づいて、当該障害物を認識する障害物認識装置が実行する障害物認識方法であって、
レーダを介して前記障害物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得ステップと、
前記レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて、前記障害物を第１障害物と第２障害物とに分類する障害物分類ステップと、
前記障害物分類ステップで、前記障害物が前記第１障害物に分類された場合、前記レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報と前記画像情報とに基づいて前記障害物を認識し、前記障害物分類ステップで前記障害物が前記第２障害物に分類された場合、前記レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて前記障害物を認識する障害物認識ステップとを含む、障害物認識方法。
【請求項１２】
前記レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて、前記障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する障害物存在領域判定ステップを含み、
前記障害物分類ステップでは、前記障害物存在領域判定ステップで前記障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合、当該障害物を前記第１障害物に分類し、前記障害物存在領域判定ステップで前記障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合、当該障害物を前記第２障害物に分類する、請求項１１に記載の障害物認識方法。
【請求項１３】
前記レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて、静止物の情報を抽出する静止物情報抽出ステップと、
前記静止物情報抽出ステップで抽出された静止物の情報に基づいて、自車両の進行方向前方の道路形状を推定する前方道路形状推定ステップと、
前記静止物と判定された前記障害物が、前記前方道路形状を構成する構造物か否かを判定する前方道路形状物判定ステップとを含み、
前記障害物分類ステップでは、前記前方道路形状物判定ステップで前記障害物が前記前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合、当該障害物を前記第２障害物に分類し、前記前方道路形状物判定ステップで前記障害物が前記前方道路形状を構成する構造物ではないと判定された場合、当該障害物を前記第１障害物に分類する、請求項１１に記載の障害物認識方法。
【請求項１】
自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報と、カメラによって撮像された画像情報とに基づいて、当該障害物を認識する障害物認識装置であって、
レーダを介して前記障害物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得手段と、
前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、前記障害物を第１障害物と第２障害物とに分類する障害物分類手段と、
前記障害物分類手段によって、前記障害物が前記第１障害物に分類された場合、前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と前記画像情報とに基づいて前記障害物を認識し、前記障害物分類手段によって前記障害物が前記第２障害物に分類された場合、前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて前記障害物を認識する障害物認識手段とを備える、障害物認識装置。
【請求項２】
前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、前記障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する障害物存在領域判定手段を備え、
前記障害物分類手段は、前記障害物存在領域判定手段によって前記障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合、当該障害物を前記第１障害物に分類し、前記障害物存在領域判定手段によって前記障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合、当該障害物を前記第２障害物に分類する、請求項１に記載の障害物認識装置。
【請求項３】
前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、前記障害物が自車両の進行方向の前方にある前方道路形状を構成する構造物か否かを判定する前方道路形状物判定手段を備え、
前記障害物分類手段は、前記前方道路形状物判定手段によって前記障害物が前記前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合、当該障害物を前記第２障害物に分類し、前記前方道路形状物判定手段によって前記障害物が前記前方道路形状を構成する構造物ではないと判定された場合、当該障害物を前記第１障害物に分類する、請求項１に記載の障害物認識装置。
【請求項４】
前記障害物存在領域判定手段は、
前記自車両が走行する予想軌跡を推定する予想軌跡推定手段を含み、
前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と、前記予想軌跡推定手段によって推定された予想軌跡とに基づいて、前記障害物が当該予想軌跡から所定の範囲であるか否かを判定することを特徴とする、請求項２に記載の障害物認識装置。
【請求項５】
前記前方道路形状物判定手段は、
前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて、静止物の情報を抽出する静止物情報抽出手段と、
前記静止物情報抽出手段によって抽出された静止物の情報に基づいて、自車両の進行方向前方の道路形状を推定する前方道路形状推定手段とを含み、
前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報と、前記前方道路形状推定手段によって推定された前記前方道路形状とに基づいて、前記障害物が当該前方道路形状を構成する構造物か否かを判定することを特徴とする、請求項３に記載の障害物認識装置。
【請求項６】
前記障害物存在領域判定手段は、前記自車両の走行状態を示す走行状態情報、および／または前記自車両の操作状態を示す操作状態情報を取得する自車両情報取得手段を、さらに含み、
前記予想軌跡推定手段は、前記自車両情報取得手段によって取得された走行状態情報および／または操作状態情報に基づいて、前記自車両が走行する予想軌跡を推定することを特徴とする、請求項４に記載の障害物認識装置。
【請求項７】
前記障害物存在領域判定手段は、前記自車両に搭載されるナビゲーション装置に格納されている地図情報、および／または前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報によって当該自車両が走行する走行道路形状を推定する走行道路形状推定手段を、さらに含み、
前記予想軌跡推定手段は、前記走行道路形状推定手段によって推定された走行道路形状に基づいて、前記自車両が走行する予想軌跡を推定することを特徴とする、請求項４または６に記載の障害物認識装置。
【請求項８】
前記障害物認識手段は、前記レーダ情報取得手段によって取得されたレーダ情報に基づいて前記自車両と前記障害物との距離および／または横位置を認識し、前記画像情報に基づいて前記障害物の横位置および／または横幅を認識することを特徴とする、請求項１から７のいずれかに記載の障害物認識装置。
【請求項９】
前記自車両の進行方向は、直線道路を走行する自車の進行方向であることを特徴とする、請求項２から８のいずれかに記載の障害物認識装置。
【請求項１０】
前記自車両の進行方向は、カーブ路を走行する、または走行する予定である自車の進行方向であることを特徴とする、請求項２から８のいずれかに記載の障害物認識装置。
【請求項１１】
自車両周辺に存在する障害物のレーダ情報と、カメラによって撮像された画像情報とに基づいて、当該障害物を認識する障害物認識装置が実行する障害物認識方法であって、
レーダを介して前記障害物のレーダ情報を取得するレーダ情報取得ステップと、
前記レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて、前記障害物を第１障害物と第２障害物とに分類する障害物分類ステップと、
前記障害物分類ステップで、前記障害物が前記第１障害物に分類された場合、前記レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報と前記画像情報とに基づいて前記障害物を認識し、前記障害物分類ステップで前記障害物が前記第２障害物に分類された場合、前記レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて前記障害物を認識する障害物認識ステップとを含む、障害物認識方法。
【請求項１２】
前記レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて、前記障害物が自車両の進行方向範囲に存在するか否かを判定する障害物存在領域判定ステップを含み、
前記障害物分類ステップでは、前記障害物存在領域判定ステップで前記障害物が自車両の進行方向範囲に存在すると判定された場合、当該障害物を前記第１障害物に分類し、前記障害物存在領域判定ステップで前記障害物が自車両の進行方向範囲に存在しないと判定された場合、当該障害物を前記第２障害物に分類する、請求項１１に記載の障害物認識方法。
【請求項１３】
前記レーダ情報取得ステップで取得されたレーダ情報に基づいて、静止物の情報を抽出する静止物情報抽出ステップと、
前記静止物情報抽出ステップで抽出された静止物の情報に基づいて、自車両の進行方向前方の道路形状を推定する前方道路形状推定ステップと、
前記静止物と判定された前記障害物が、前記前方道路形状を構成する構造物か否かを判定する前方道路形状物判定ステップとを含み、
前記障害物分類ステップでは、前記前方道路形状物判定ステップで前記障害物が前記前方道路形状を構成する構造物であると判定された場合、当該障害物を前記第２障害物に分類し、前記前方道路形状物判定ステップで前記障害物が前記前方道路形状を構成する構造物ではないと判定された場合、当該障害物を前記第１障害物に分類する、請求項１１に記載の障害物認識方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１２−８９１１４（Ｐ２０１２−８９１１４Ａ）
【公開日】平成２４年５月１０日（２０１２．５．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２００４１２（Ｐ２０１１−２００４１２）
【出願日】平成２３年９月１４日（２０１１．９．１４）
【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２４年５月１０日（２０１２．５．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年９月１４日（２０１１．９．１４）
【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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