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JP2002189075A - 道路上方静止物検知方法 - Google Patents

道路上方静止物検知方法

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Publication number
JP2002189075A
JP2002189075A JP2000387571A JP2000387571A JP2002189075A JP 2002189075 A JP2002189075 A JP 2002189075A JP 2000387571 A JP2000387571 A JP 2000387571A JP 2000387571 A JP2000387571 A JP 2000387571A JP 2002189075 A JP2002189075 A JP 2002189075A
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JP
Japan
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target
camera
radar
road
stationary object
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2000387571A
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English (en)
Inventor
Kanako Honda
加奈子 本田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Denso Ten Ltd
Original Assignee
Denso Ten Ltd
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Publication date
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Priority to PCT/JP2001/011156 priority patent/WO2002050568A1/ja
Priority to EP01271549A priority patent/EP1345045A4/en
Priority to US10/203,843 priority patent/US6670912B2/en
Priority to EP07118813A priority patent/EP1881345B1/en
Priority to KR10-2002-7010771A priority patent/KR100461228B1/ko
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 検出したターゲットが橋や標識等の上方の静
止構造物かどうかを判別。 【解決手段】 カメラとレーダ装置を備え、カメラで捕
らえたターゲットとレーダで捕らえたターゲットが同一
であると判定し、かつ、カメラで捕らえた画像から該タ
ーゲットの高さが水平線より上に位置すると判定した場
合、該ターゲットが道路上方静止物体であると判定す
る。また、カメラまたはレーダで捕らえたターゲットか
らの距離が減少し、かつレーダで捕らえたターゲットか
らの受信レベルが減少していると判定した場合、該ター
ゲットが道路上方静止物体であると判定する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、カメラによる画像
処理とレーダによる検知を組み合わせて、道路上方静止
物、特に道路の上方にある橋等の構造物を検知する方法
に関する。
【０００２】
【従来の技術】スキャン式レーダは一定の時間内に微小
なステップ角度でレーダを左から右に、又は右から左に
ビームを回転させてスキャンを行っている。そして、各
ステップの角度において前方の車両に自車からビームを
発射し、前方車両からの反射波を受信してこれを処理
し、前方車両の存在を検知し、さらに前方車両との距離
や相対速度を検出している。
【０００３】上記のようにレーダの場合は通常ビームを
横方向に振っているため正確な高さ情報を得ることが困
難である。そのため、道路上方に位置する橋等の構造物
あるいは路側上に位置する標識等の構造物を検知した場
合、それが道路上や路側上の静止構造物であるのか、又
は前方の車両なのか明確に判別できないことがある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】そこで、本発明は道路
の上方に位置する橋や標識あるいは路側上に位置する標
識等の静止構造物を検知した場合、それが前方を走行す
る車両なのか、又は橋や標識等の上方または路側上の構
造物なのかを判別できる道路上方静止物検知方法を提供
することを目的とするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明道路上方静止物検
知方法によれば、カメラとレーダ装置を備え、カメラで
捕らえたターゲットとレーダで捕らえたターゲットが同
一であると判定し、かつ、カメラで捕らえた画像から該
ターゲットの高さが水平線より上に位置すると判定した
場合、該ターゲットが道路上方静止物体であると判定す
る。
【０００６】また、カメラまたはレーダで捕らえたター
ゲットからの距離が減少し、かつレーダで捕らえたター
ゲットからの受信レベルが減少していると判定した場
合、該ターゲットが道路上方静止物体であると判定す
る。また、カメラで捕らえたターゲットとレーダで捕ら
えたターゲットが同一で、かつカメラで捕らえた画像か
ら該ターゲットの高さ、例えば標識の場合、道路からの
高さが一定値以上であると判定した場合、該ターゲット
が道路上方静止物体であると判定する。
【０００７】また、カメラ装置を備え、カメラが捕らえ
たターゲットの縦エッジの長さまたは横エッジの長さが
時間と共に増大していると判定された場合、該ターゲッ
トが道路上方静止物体であると判定する。そして、前記
カメラ装置は複眼カメラまたは単眼カメラを用いる。ま
た、前記ターゲットが同一であるかどうかの判定は、前
記カメラで捕らえたターゲットまでの距離Ｒｇと前記レ
ーダで捕らえたターゲットまでの距離Ｒｒとの差、およ
び前記カメラで捕らえたターゲットの角度θｇと前記レ
ーダで捕らえたターゲットのθｒとの差が、一定の範囲
内である場合にターゲットが同一であると判定する。
【０００８】そして、前記ターゲットが道路上方静止物
体であると判定された場合、該ターゲットのデータを先
行車両データから削除する。
【０００９】
【発明の実施の形態】図１は本発明方法に用いる画像認
識装置のブロック構成図である。図において、１０は画
像認識部であり、２０はアプリケーション部である。画
像認識部１０において、１３はレーダ、例えばミリ波レ
ーダであり、先行車両等の前方に位置する物体との距
離、相対速度、検知角度、受信レベル等を検出する。レ
ーダで検出されたこれらの情報は物体識別部１４に入力
する。一方、１１はカメラ装置で、複眼カメラの場合は
複数のカメラ、例えば２台のカメラが自車の前方の画像
を取り込むように車両の左右に距離をおいて設置され
る。また、単眼カメラの場合、１台のカメラが自車の前
方の画像を取り込むように車両に設置されている。カメ
ラ１１から得られた画像情報は画像処理部１２に送ら
れ、ここで画像情報は処理されて先行車両等の前方に位
置する物体との距離、相対速度、検出角度、高さ、幅等
の情報が得られる。そして、これらの情報も物体識別部
１４に送られ、ここで処理されて先行車両との距離、相
対速度等、先行車両に関する情報が得られる。また、同
時に道路の側部に存在する物体や道路の上方に存在する
構造物、あるいは標識等の情報を得ることができる。
【００１０】これらの情報は制御ＥＣＵ２１に入力し、
これに基づいてＥＣＵはアクセル２２、ブレーキ２３、
ステアリング２４等の制御を行う。図２は道路の上方に
存在する構造物として、例えば橋の場合、これをレーダ
で検出する場合の図を示したものである。図において１
は自車であり、２は自車から発せられるレーダのビーム
であり、３は前方に存在する上方構造物としての橋であ
る。図２の下側のグラフは、橋３から自車１までの距離
に対するレーダの受信レベルを表している。グラフに示
すように、橋に近づくに従って受信レベルは減少する。
一方、図には示していないが、ある距離より橋から遠く
なっても、受信レベルは減少する。
【００１１】図３は図２と同様、橋３をレーダで捕らえ
た場合、受信レベルがレーダビームの角度によってどの
ように変化するかを示したグラフである。図２に示した
レーダビーム３は水平方向左右に所定のステップ角度で
スキャンされるが、ビームの角度によって受信レベルは
変化する。図２に示したようにターゲットが橋の場合、
一般に図３のグラフに表したような変化を示す。即ち、
横軸をレーダのスキャン角度とし、縦軸を受信レベルと
すると、橋は左右に伸びているため自車からビーム角度
０°、即ち、真っ直ぐに前方に発射されたビームの反射
波の受信レベルが最も高くなり、左右にゆくほど受信レ
ベルは減少する。
【００１２】図４はカメラで捕らえた画像を示した図で
ある。（ａ）はカメラで捕らえた画像であり、（ｂ）は
カメラで測定した距離に基づく距離画像である。カメラ
で捕らえた信号を画像処理することによって、特定の物
体が画像のどの位置に存在するかの情報が得られる。さ
らに、画像のエッジ情報及び距離画像を得ることができ
る。エッジ情報は画像の明暗の変化点を抽出した情報で
あり、距離情報は複眼カメラで得た画像を比較し、視差
を求めて距離情報を得るものである。
【００１３】単眼カメラで画像を捕らえた場合でも、エ
ッジ情報を得ることができパターン認識ができ、さらに
およその距離とその物体の位置する角度およびおよその
高さがわかる。図４（ｂ）は、自車から橋までの距離が
約６０ｍで、自車からの視野角が０°±２０°である場
合の距離画像の例を示した図である。図に示されている
ように、カメラによって橋の位置は自車から６０ｍであ
り、手前の道路面はそれぞれ１０ｍ、１５ｍであること
がわかる。この図は全画面の視差をとって距離画像を得
て作成されたものである。この図から、前方約６０ｍに
ある物体が水平面より上側にあり、道路上に存在する物
体ではないことが判明する。
【００１４】図５は、道路標識４が取り付けられている
橋３が前方にある場合にカメラで捕らえた画像を示した
ものである。 図６は図５に示された画像の縦エッジを
抽出した場合のエッジ画像を示したものである。この図
に示すように、縦エッジを抽出した場合、橋３の脚部分
と標識４の縦の線のみが現れる。この縦エッジは橋に自
車が近づくにつれ画面上では長くなり、位置も画面上で
高い位置にくる。図７は図５に示された画像の横エッジ
を抽出した場合のエッジ画像を示したものである。この
図に示すように、横エッジを抽出した場合、橋３の脚部
分と標識４の横の線のみが現れる。この横エッジは橋に
自車が近づくにつれ縦エッジと同様画面上では長くな
る。
【００１５】
【実施例】次に本発明の実施例をフローチャートに従っ
て説明する。図８は第１の実施例を説明するためのフロ
ーチャートである。この実施例ではカメラとして複眼カ
メラを用いている。Ｓ１においてカメラから得た画像情
報は画像処理部において画像処理され、ターゲットまで
の距離Ｒｇｍ、カメラが向いている方向に対し何度の方
向にあるかを示す角度θｇｍ、ターゲットの高さＨｇｍ
を算出する。一方、Ｓ２においてレーダによって得た信
号からターゲットまでの距離Ｒｒｎ、ターゲットが反射
したレーダのビームの角度θｒｎ、ターゲットとの相対
速度Ｖｒｎを算出する。そして、Ｓ３において、画像処
理によって得られた上記距離Ｒｇｍ、角度θｇｍ、高さ
Ｈｇｍをｉ（０−ｍ）のループで回す。即ち、Ｒｇ、θ
ｇ、Ｈｇを時々刻々算出する。また、レーダから得たタ
ーゲットまでの距離Ｒｒｎ、ターゲットが反射したビー
ムの角度θｒｎ、ターゲットとの相対速度Ｖｒｎをｊ
（０−ｎ）のループで回す。即ち、Ｒｒ、θｒ、Ｖｒを
時々刻々算出する。次にＳ４とＳ５において、カメラが
捕らえたターゲットとレーダが捕らえたターゲットが同
じターゲットであるかどうか判断する。まず、Ｓ４にお
いてカメラから得た距離Ｒｇｍとレーダから得た距離Ｒ
ｒｎを比較してその差が一定の範囲内にあるかどうか判
断する。一定の範囲内にあれば（Ｙｅｓ）Ｓ５に進む。
Ｓ５ではカメラで検出した角度θｇｍとレーダで検出し
た角度θｒｍを比較してその差が一定の範囲内にあるか
どうか判断する。そしてＹｅｓであれば、カメラで捕ら
えたターゲットの距離Ｒｇ、角度θｇが、レーダで捕ら
えたターゲットの距離Ｒｒ、角度θｒとそれぞれほぼ同
じであるため、カメラとレーダで捕らえたターゲットが
同じであると判断される。従ってＳ６に進み、カメラで
捕らえたターゲットの高さＨｇが水平線より上にあるか
どうか判断する。Ｙｅｓであれば、ターゲットを上方構
造物と認識し、レーダから得たターゲットまでの距離Ｒ
ｒ、ターゲットが反射したビームの角度θｒ、ターゲッ
トとの相対速度Ｖｒのデータを先行車両のデータとして
扱わないようにするため、先行車両のデータから削除す
る。即ち、衝突防止や車間距離制御の対象となるターゲ
ットから削除し、Ｓ８においてループは終了する。一
方、Ｓ４〜Ｓ６においてＮｏの場合もＳ８においてルー
プは終了する。
【００１６】図９は第２の実施例を説明するためのフロ
ーチャートである。この実施例ではカメラとして単眼カ
メラを用いている。Ｓ１においてカメラから得た画像情
報は画像処理部において画像処理され、ターゲットまで
のおよその距離Ｒ′ｇｍ、角度θｇｍ、及びおよその高
さＨ′ｇｍを算出する。一方、Ｓ２においてレーダによ
って得た信号からターゲットまでの距離Ｒｒｎ、ターゲ
ットが反射したレーダのビームの角度θｒｎ、ターゲッ
トとの相対速度Ｖｒｎを算出する。そして、Ｓ３におい
て、画像処理によって得られた上記距離Ｒ′ｇｍ、角度
θｇｍ、およその高さＨ′ｇｍをｉ（０−ｍ）のループ
で回す。また、レーダから得たターゲットまでの距離Ｒ
ｒｎ、ターゲットが反射したビームの角度θｒｎ、ター
ゲットとの相対速度Ｖｒｎをｊ（０−ｎ）のループで回
す。次にＳ４とＳ５において、カメラが捕らえたターゲ
ットとレーダが捕らえたターゲットが同じターゲットで
あるかどうか判断する。まず、Ｓ４においてカメラから
得た距離Ｒ′ｇｍとレーダから得た距離Ｒｒｎを比較し
てその差が一定の範囲内にあるかどうか判断する。一定
の範囲内にあれば（Ｙｅｓ）Ｓ５に進む。Ｓ５ではカメ
ラで検出した角度θｇｍとレーダで検出した角度θｒｍ
を比較してその差が一定の範囲内にあるかどうか判断す
る。そして一定の範囲内にあれば（Ｙｅｓ）、カメラで
捕らえたターゲットの距離Ｒ′ｇ、角度θｇが、レーダ
で捕らえたターゲットの距離Ｒｒ、角度θｒとそれぞれ
ほぼ同じであるため、カメラとレーダで捕らえたターゲ
ットが同じであると判断される。従ってＳ６に進み、カ
メラで捕らえたターゲットのおよその高さＨ′ｇが水平
線より上にあるかどうか判断する。Ｙｅｓであれば、タ
ーゲットを上方構造物と認識し，レーダから得たターゲ
ットまでの距離Ｒｒ、ターゲットが反射したビームの角
度θｒ、ターゲットとの相対速度Ｖｒのデータを先行車
両のデータとして扱わないようにするため、先行車両の
データから削除する。即ち、衝突防止や車間距離制御の
対象となるターゲットから削除し、Ｓ８においてループ
は終了する。一方、Ｓ４〜Ｓ６においてＮｏの場合もＳ
８においてループは終了する。
【００１７】図１０は第３の実施例を説明するためのフ
ローチャートである。この実施例ではカメラ装置として
複眼カメラ又は単眼カメラのいずれを用いてもよい。し
かし、この図１０のフローチャートでは複眼カメラを用
いた場合について説明する。Ｓ１においてカメラから得
た画像情報は画像処理部において画像処理され、ターゲ
ットまでの距離Ｒｇｍ、角度θｇｍ、及び高さＨｇｍを
算出する。一方、Ｓ２においてレーダによって得た信号
からターゲットまでの距離Ｒｒｎ、ターゲットが反射し
たレーダのビームの角度θｒｎ、ターゲットとの相対速
度Ｖｒｎを算出する。さらに本実施例の場合、レーダの
受信レベルＰｒｎを算出する。そして、Ｓ３において、
レーダから得たターゲットまでの距離Ｒｒｎ、ターゲッ
トが反射したビームの角度θｒｎ、ターゲットとの相対
速度Ｖｒｎ、及び受信レベルＰｒｎをｊ（０−ｎ）のル
ープで回す。次にＳ４とＳ５において、レーダで捕らえ
たターゲットが静止物体であるかどうか判断する。まず
Ｓ４において、レーダが捕らえたターゲットからの距離
Ｒｒｎが時間的に減少方向にあるかどうか、即ち、その
ターゲットに近づいているかどうか判断する。近づいて
いれば（Ｙｅｓ）Ｓ５に進み、受信レベルが時間的に減
少方向にあるかどうか判断する。図２に示すように、タ
ーゲットが橋等の上方構造物の場合、ターゲットに近づ
くにつれ受信レベルは減少する。従ってＹｅｓであれ
ば、橋のような上方静止物体であると考えられるので、
静止物体候補フラグＦｒｎを立てる（Ｓ６）。そして、
Ｓ７に進みｉ（０−ｎ）のループを回す。一方、Ｓ４及
びＳ５でＮｏの場合はＳ７に進む。次にＳ８に進み、ｉ
（０−ｍ）のループとｊ（０−ｎ）のループで回す。
【００１８】次にＳ９とＳ１０において、カメラが捕ら
えたターゲットとレーダが捕らえたターゲットが同じタ
ーゲットであるかどうか判断する。まず、Ｓ９において
カメラから得た距離Ｒｇｍとレーダから得た距離Ｒｒｎ
を比較してその差が一定の範囲内にあるかどうか判断す
る。一定の範囲内にあれば（Ｙｅｓ）Ｓ１０に進む。Ｓ
１０ではカメラで検出した角度θｇｍとレーダで検出し
た角度θｒｎを比較してその差が一定の範囲内にあるか
どうか判断する。そして一定の範囲内にあれば（Ｙｅ
ｓ）、カメラで捕らえたターゲットの距離Ｒｇ、角度θ
ｇが、レーダで捕らえたターゲットの距離Ｒｒ、角度θ
ｒとそれぞれほぼ同じであるため、カメラとレーダで捕
らえたターゲットが同じであると判断される。従ってＳ
１１に進み、カメラで捕らえたターゲットの高さＨｇが
一定値以上であるかどうか判断する。この場合、Ｈｇが
どの程度の値であれば上方構造物体であるかはターゲッ
トまでの距離ＲｇまたはＲｒによって変化する。従っ
て、Ｒｇｍ、ＲｒｎとＨｇｍの関係を表すマップを作成
し、ＲｇｍまたはＲｒｎの値に応じてＨｇｍの一定値を
設定して判断する。Ｙｅｓであれば、本実施例では、Ｓ
１２において静止物体候補のフラグＦｒｎが立っている
かどうかを判断する。Ｙｅｓであれば、ターゲットを静
止物体である上方構造物と認識し、レーダから得たター
ゲットまでの距離Ｒｒ、ターゲットが反射したビームの
角度θｒ、ターゲットとの相対速度Ｖｒのデータを先行
車両のデータとして扱わないようにするため、先行車両
のデータから削除する（Ｓ１３）。即ち、衝突防止や車
間距離制御の対象となるターゲットから削除し、Ｓ１４
においてループは終了する。一方、Ｓ９〜Ｓ１２におい
てＮｏの場合はＳ１４に進みループは終了する。
【００１９】第３の実施例を示す図１０のフローチャー
トでは、複眼カメラを用いたためＳ１において高さＨｇ
ｍを算出し、Ｓ１１においてＨｇｍが一定値以上である
か判断している。しかし、単眼カメラを用いた場合に
は、Ｓ１においておよその高さＨ′ｇｍを算出し、Ｓ１
１においてＨ′ｇｍが一定値以上であるかどうかを判断
する。
【００２０】図１１は本発明の第４の実施例を示すフロ
ーチャートである。この場合、レーダ装置は用いず、カ
メラ装置のみを用いている。このフローチャートは複眼
カメラを用いた場合を示す。Ｓ１において、ターゲット
までの距離Ｒｇｍ、角度θｇｍ、及び高さＨｇに加え
て、縦エッジの長さＬｇｍを算出する。そして、Ｓ２で
Ｌｇｍが時間的に増大方向にあるかどうかを判断する。
そしてＹｅｓであれば、ターゲットを上方構造物と認識
し，カメラ装置から得たターゲットまでの距離Ｒｇ、タ
ーゲットが反射したビームの角度θｇ、ターゲットの高
さＨｇ、そしてＬｇを先行車両のデータとして扱わない
ようにするため、先行車両のデータから削除する（Ｓ
３）。
【００２１】また、第４の実施例は、単眼カメラを用い
た場合にも適用できる。Ｓ１において、ターゲットまで
のおよその距離Ｒ′ｇｍ、角度θｇｍ、及びおよその高
さＨ′ｇｍに加えて、縦エッジの長さＬｇｍを算出す
る。そして、Ｓ２でＬｇｍが時間的に増大方向にあるか
どうかを判断する。そしてＹｅｓであれば、ターゲット
を上方構造物と認識し、レーダから得たターゲットまで
の距離Ｒｇ、ターゲットが反射したビームの角度θｇ、
ターゲットの高さＨｇ、そしてＬｇのデータを先行車両
のデータとして扱わないようにするため、先行車両のデ
ータから削除する（Ｓ３）。
【００２２】図１２は第５の実施例を示すフローチャー
トである。この実施例ではカメラとして複眼カメラ又は
単眼カメラのいずれを用いてもよい。しかし、この図１
２のフローチャートでは複眼カメラを用いた場合につい
て説明する。Ｓ１においてカメラから得た画像情報は画
像処理部において画像処理され、ターゲットまでの距離
Ｒｇｍ、角度θｇｍ、高さＨｇｍ、及び縦エッジの長さ
Ｌｇｍを算出する。次にＳ２において、ｉ（０−ｍ）の
ループで回す。次にＳ３において、Ｌｇｍが時間的に増
大方向にあるかどうか判断する。ＹｅｓであればＳ４に
おいてそのターゲットが静止物体の候補であることを示
すフラグＦｇｍを立てる。次にＳ５に進みｉ（０−ｍ）
のループを回す。次にＳ６において、レーダによって検
出されたターゲットまでの距離Ｒｒｎ、ターゲットが反
射したレーダのビームの角度θｒｎ、ターゲットとの相
対速度Ｖｒｎ、及びレーダの受信レベルＰｒｎを算出す
る。そして、Ｓ７において、レーダから得たターゲット
までの距離Ｒｒｎ、ターゲットが反射したビームの角度
θｒｎ、ターゲットとの相対速度Ｖｒｎ、及び受信レベ
ルＰｒｎをｊ（０−ｎ）のループで回す。次にＳ８とＳ
９において、レーダで捕らえたターゲットが静止物体で
あるかどうか判断する。まずＳ８において、レーダが捕
らえたターゲットからの距離Ｒｒｎが時間的に減少方向
にあるかどうか、即ち、そのターゲットに近づいている
かどうか判断する。近づいていれば（Ｙｅｓ）Ｓ９に進
み、受信レベルが時間的に減少方向にあるかどうか判断
する。Ｙｅｓであれば、図２で示したように橋のような
静止物体であると考えられるので、静止物体候補フラグ
Ｆｒｎを立てる（Ｓ１０）。そして、Ｓ１１に進みｊ
（０−ｎ）のループを回す。Ｓ８及びＳ９でＮｏの場合
もＳ１１に進む。次にＳ１２に進み、ｉ（０−ｍ）のル
ープとｊ（０−ｎ）のループで回す。
【００２３】次にＳ１３とＳ１４において、カメラが捕
らえたターゲットとレーダが捕らえたターゲットが同じ
ターゲットであるかどうか判断する。まず、Ｓ１３にお
いてカメラから得た距離Ｒｇｍとレーダから得た距離Ｒ
ｒｎを比較してその差が一定の範囲内にあるかどうか判
断する。一定の範囲内にあれば（Ｙｅｓ）Ｓ１４に進
む。Ｓ１４ではカメラで検出した角度θｇｍとレーダで
検出した角度θｒｍを比較してその差が一定の範囲内に
あるかどうか判断する。そして一定の範囲内にあれば
（Ｙｅｓ）、カメラで捕らえたターゲットの距離Ｒｇ、
角度θｇが、レーダで捕らえたターゲットの距離Ｒｒ、
角度θｒとそれぞれほぼ同じであるため、カメラとレー
ダが捕らえたターゲットが同じであると判断される。従
ってＳ１５に進み、カメラで捕らえたターゲットの高さ
Ｈｇが一定値以上であるかどうか判断する。Ｙｅｓであ
れば、Ｓ１６において静止物体候補のフラグＦｇｍとＦ
ｒｎが立っているかどうかを判断する。Ｙｅｓであれ
ば、ターゲットを上方構造物と認識し、レーダから得た
ターゲットまでの距離Ｒｒ、ターゲットが反射したビー
ムの角度θｒ、ターゲットとの相対速度Ｖｒのデータを
先行車両のデータとして扱わないようにするため、先行
車両のデータから削除する（Ｓ１７）。即ち、衝突防止
や車間距離制御の対象となるターゲットから削除し、Ｓ
１８においてループは終了する。一方、Ｓ１３〜Ｓ１６
においてＮｏの場合、Ｓ１８に進みループは終了する。
【００２４】第５の実施例を示す図１２のフローチャー
トでは、複眼カメラを用いたためＳ１において高さＨｇ
ｍを算出し、Ｓ１５においてＨｇｍが一定値以上である
か判断している。しかし、単眼カメラを用いた場合に
は、Ｓ１においておよその高さＨ′ｇｍを算出し、Ｓ１
５においてＨ′ｇｍが一定値以上であるかどうかを判断
する。
【００２５】図１３は本発明の第６の実施例を示すフロ
ーチャートである。これは複眼カメラを用いた場合を示
す。Ｓ１において、ターゲットまでの距離Ｒｇｍ、角度
θｇｍ、及び高さＨｇに加えて、横エッジの長さＷｇｍ
を算出するものである。そして、Ｓ２でＷｇｍが時間的
に増大方向にあるかどうかを判断する。図７で説明した
ように、標識等の場合、近づくにつれ横エッジの長さは
長くなる。そのためＹｅｓであれば、ターゲットを上方
構造物と認識し、カメラ装置から得たターゲットまでの
距離Ｒｇ、ターゲットが反射したビームの角度θｇ、タ
ーゲットの高さＨｇ、およびＷｇのデータを先行車両の
データとして扱わないようにするため、先行車両のデー
タから削除する（Ｓ３）。
【００２６】また、第６の実施例は、単眼カメラを用い
た場合にも適用できる。Ｓ１において、ターゲットまで
のおよその距離Ｒ′ｇｍ、角度θｇｍ、及びおよその高
さＨ′ｇｍに加えて、横エッジの長さＷｇｍを算出する
ものである。そして、Ｓ２でＷｇｍが時間的に増大方向
にあるかどうかを判断する。そしてＹｅｓであれば、タ
ーゲットを上方構造物と認識し，カメラ装置から得たタ
ーゲットまでの距離Ｒｇ、ターゲットが反射したビーム
の角度θｇ、ターゲットの高さＨｇ、およびＷｇを先行
車両のデータとして扱わないようにするため、先行車両
のデータから削除する（Ｓ３）。
【００２７】図１４は第７の実施例を示すフローチャー
トである。この実施例ではカメラとして複眼カメラ又は
単眼カメラのいずれを用いてもよい。しかし、この図１
４のフローチャートでは複眼カメラを用いた場合につい
て説明する。Ｓ１においてカメラから得た画像情報は画
像処理部において画像処理され、ターゲットまでの距離
Ｒｇｍ、角度θｇｍ、高さＨｇｍ、及び横エッジの長さ
Ｗｇｍを算出する。次にＳ２において、ｉ（０−ｍ）の
ループで回す。次にＳ３において、Ｗｇｍが時間的に増
大方向にあるかどうか判断する。ＹｅｓであればＳ４に
おいてそのターゲットが静止物体の候補であることを示
すフラグＦｇｍを立てる。次にＳ５に進みｉ（０−ｍ）
のループを回す。次にＳ６において、レーダによって検
出されたターゲットまでの距離Ｒｒｎ、ターゲットが反
射したレーダのビームの角度θｒｎ、ターゲットとの相
対速度Ｖｒｎ、及びレーダの受信レベルＰｒｎを算出す
る。そして、Ｓ７において、レーダから得たターゲット
までの距離Ｒｒｎ、ターゲットが反射したビームの角度
θｒｎ、ターゲットとの相対速度Ｖｒｎ、及び受信レベ
ルＰｒｎをｊ（０−ｎ）のループで回す。次にＳ８とＳ
９において、レーダで捕らえたターゲットが静止物体で
あるかどうか判断する。まずＳ８において、レーダが捕
らえたターゲットからの距離Ｒｒｎが時間的に減少方向
にあるかどうか、即ち、そのターゲットに近づいている
かどうか判断する。近づいていれば（Ｙｅｓ）Ｓ９に進
み、受信レベルが時間的に減少方向にあるかどうか判断
する。Ｙｅｓであれば、図２で示したように橋のような
静止物体であると考えられるので、静止物体候補フラグ
Ｆｒｎを立てる（Ｓ１０）。そして、Ｓ１１に進みｊ
（０−ｎ）のループを回す。Ｓ８及びＳ９でＮｏの場合
もＳ１１に進む。次にＳ１２に進み、ｉ（０−ｍ）のル
ープとｊ（０−ｎ）のループで回す。
【００２８】次にＳ１３とＳ１４において、カメラが捕
らえたターゲットとレーダが捕らえたターゲットが同じ
ターゲットであるかどうか判断する。まず、Ｓ１３にお
いてカメラから得た距離Ｒｇｍとレーダから得た距離Ｒ
ｒｎを比較してその差が一定の範囲内にあるかどうか判
断する。一定の範囲内にあれば（Ｙｅｓ）Ｓ１４に進
む。Ｓ１４ではカメラで検出した角度θｇｍとレーダで
検出した角度θｒｍを比較してその差が一定の範囲内に
あるかどうか判断する。そして一定の範囲内にあれば
（Ｙｅｓ）、カメラで捕らえたターゲットの距離Ｒｇ、
角度θｇが、レーダで捕らえたターゲットの距離Ｒｒ、
角度θｒがそれぞれほぼ同じであるため、カメラとレー
ダが捕らえたターゲットが同じであると判断される。従
ってＳ１５に進み、カメラで捕らえたターゲットの高さ
Ｈｇが一定値以上であるかどうか判断する。Ｙｅｓであ
れば、Ｓ１６において静止物体候補のフラグＦｇｍとＦ
ｒｎが立っているかどうかを判断する。Ｙｅｓであれ
ば、ターゲットを上方構造物と認識し、レーダから得た
ターゲットまでの距離Ｒｒ、ターゲットが反射したビー
ムの角度θｒ、ターゲットとの相対速度Ｖｒのデータを
先行車両のデータとして扱わないようにするため、先行
車両のデータから削除する（Ｓ１７）。即ち、衝突防止
や車間距離制御の対象となるターゲットから削除し、Ｓ
１８においてループは終了する。一方、Ｓ１３〜Ｓ１６
においてＮｏの場合Ｓ１８に進みループは終了する。
【００２９】第７の実施例を示す図１２のフローチャー
トでは、複眼カメラを用いたためＳ１において高さＨｇ
ｍを算出し、Ｓ１５においてＨｇｍが一定値以上である
か判断している。しかし、単眼カメラを用いた場合に
は、Ｓ１においておよその高さＨ′ｇｍを算出し、Ｓ１
５においてＨ′ｇｍが一定値以上であるかどうかを判断
する。
【００３０】本発明では、道路上方静止物として、道路
上の橋や標識を例に説明したが、本発明において、道路
上方静止物は、これらの他に路側上の標識等の静止物も
含むものとする。
【００３１】
【発明の効果】上記のように、本発明ではレーダ装置だ
けでは得られないターゲットの高さに関する情報を、カ
メラ装置で捕らえた画像から得ることにより、簡単な方
法でターゲットが上方に位置する静止物かどうかを判定
することができる。また、レーダ装置により得られる受
信レベルの変化によっても、ターゲットが上方に位置す
る静止物かどうかを簡単に判定することができる。
【００３２】さらに、カメラ装置から得た画像情報であ
るエッジ情報からも、ターゲットが上方に位置する静止
物かどうかを簡単に判定することができる。また、上記
方法を組み合わせることによって、さらに確実にターゲ
ットが上方に位置する静止物かどうかを簡単に判定する
ことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の方法に用いる画像認識装置のブロック
構成図である。
【図２】道路の上方に存在する構造物が橋の場合、これ
をレーダで検出する場合の位置関係と、受信レベルの変
化を示した図である。
【図３】橋をレーダで捕らえた場合、受信レベルがレー
ダビームの角度によってどのように変化するかを示した
グラフである。
【図４】（ａ）はカメラで捕らえた画像であり、（ｂ）
はカメラで測定した距離に基づく距離画像である。
【図５】道路標識が取り付けられている橋３が前方にあ
る場合にカメラで捕らえた画像を示した図である。
【図６】図Ｅに示した画像の縦エッジを抽出したエッジ
画像を示した図である。
【図７】図Ｅに示した画像の横エッジを抽出したエッジ
画像を示した図である。
【図８】本発明の第１実施例を示すフローチャートであ
る。
【図９】本発明の第２実施例を示すフローチャートであ
る。
【図１０】本発明の第３実施例を示すフローチャートで
ある。
【図１１】本発明の第４実施例を示すフローチャートで
ある。
【図１２】本発明の第５実施例を示すフローチャートで
ある。
【図１３】本発明の第６実施例を示すフローチャートで
ある。
【図１４】本発明の第７実施例を示すフローチャートで
ある。
【符号の説明】
１…自車 ２…ビーム ３…橋 ４…標識 １０…画像認識部 １１…カメラ １２…画像処理部 １３…レーダ １４…物体識別手段 ２０…アプリケーション部 ２１…制御ＥＣＵ ２２…アクセル ２３…ブレーキ ２４…ステアリング

Claims (11)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 カメラ装置とレーダ装置を備え、カメラ
    で捕らえたターゲットとレーダで捕らえたターゲットが
    同一であると判定し、かつ、カメラで捕らえた画像から
    該ターゲットの高さが水平線より上に位置すると判定し
    た場合、該ターゲットが道路上方静止物体であると判定
    する、道路上方静止物検知方法。
  2. 【請求項２】 カメラ装置とレーダ装置を備え、カメラ
    またはレーダで捕らえたターゲットからの距離が減少
    し、かつレーダで捕らえたターゲットからの受信レベル
    が減少していると判定した場合、該ターゲットが道路上
    方静止物体であると判定する、道路上方静止物検知方
    法。
  3. 【請求項３】 さらに、カメラで捕らえたターゲットと
    レーダで捕らえたターゲットが同一で、かつカメラで捕
    らえた画像から該ターゲットの高さが一定値以上である
    と判定した場合、該ターゲットが道路上方静止物体であ
    ると判定する、請求項２に記載の道路上方静止物検知方
    法。
  4. 【請求項４】 カメラ装置を備え、カメラ捕らえたター
    ゲットの縦エッジの長さが時間と共に増大していると判
    定された場合、該ターゲットが道路上方静止物体である
    と判定する、道路上方静止物検知方法。
  5. 【請求項５】 カメラ装置を備え、カメラ捕らえたター
    ゲットの横エッジの長さが時間と共に増大していると判
    定された場合、該ターゲットが道路上方静止物体である
    と判定する、道路上方静止物検知方法。
  6. 【請求項６】 さらに、レーダで捕らえたターゲットか
    らの受信レベルが減少していると判定した場合、該ター
    ゲットが道路上方静止物体であると判定する、請求項４
    または５に記載の道路上方静止物検知方法。
  7. 【請求項７】 さらに、カメラで捕らえたターゲットと
    レーダで捕らえたターゲットが同一で、かつカメラで捕
    らえた画像から該ターゲットの高さが水平線より上に位
    置すると判定した場合、該ターゲットが道路上方静止物
    体であると判定する、請求項６に記載の道路上方静止物
    検知方法。
  8. 【請求項８】 前記カメラ装置は複眼カメラまたは単眼
    カメラである、請求項１、２，４，５のいずれか１項に
    記載の道路上方静止物検知方法。
  9. 【請求項９】 前記ターゲットが同一であるかどうかの
    判定は、前記カメラで捕らえたターゲットまでの距離Ｒ
    ｇと前記レーダで捕らえたターゲットまでの距離Ｒｒと
    の差、および前記カメラで捕らえたターゲットの角度θ
    ｇと前記レーダで捕らえたターゲットのθｒとの差が、
    一定の範囲内である場合にターゲットが同一であると判
    定する、請求項１、３，７、のいずれか１項に記載の道
    路上方静止物検知方法。
  10. 【請求項１０】 前記ターゲットが道路上方静止物体で
    あると判定された場合、該ターゲットのデータを先行車
    両データから削除する、請求項１、２，４，５のいずれ
    か1項に記載の道路上方静止物検知方法。
  11. 【請求項１１】 前記道路上方静止物は、道路上または
    路側上の静止物である、請求項１〜１０のいずれか１項
    の道路上方静止物検知方法。
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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2023158A2 (en) 2007-07-25 2009-02-11 Fujitsu Ten Limited Automotive forward looking sensor with identification of traversable stationary obstacles in the driving path
JP2009123223A (ja) * 2007-11-13 2009-06-04 Wabco Gmbh 不充分な通過可能高さ又は不充分な通過可能幅を持つ障害物を警告する方法及び装置
JP2011002307A (ja) * 2009-06-18 2011-01-06 Fujitsu Ten Ltd 信号処理装置、及びレーダ装置
JP2011117896A (ja) * 2009-12-07 2011-06-16 Honda Elesys Co Ltd 電子走査型レーダ装置及びコンピュータプログラム
JP2011529181A (ja) * 2008-07-24 2011-12-01 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 距離測定
JP2012032921A (ja) * 2010-07-29 2012-02-16 Panasonic Corp 障害物検知システム及び方法、障害物検知装置
JP2012088285A (ja) * 2010-10-22 2012-05-10 Toyota Motor Corp 障害物認識装置及び障害物認識方法
JP2013002927A (ja) * 2011-06-15 2013-01-07 Honda Elesys Co Ltd 障害物検知装置及びコンピュータプログラム
JP2014006071A (ja) * 2012-06-21 2014-01-16 Toyota Motor Corp 上方構造物検出装置
JP2014102165A (ja) * 2012-11-20 2014-06-05 Denso Corp 物標判定装置
JP2015206797A (ja) * 2012-11-22 2015-11-19 株式会社デンソー 物標検出装置
JP2016502178A (ja) * 2012-11-06 2016-01-21 コンティ テミック マイクロエレクトロニック ゲゼルシャフト ミットベシュレンクテル ハフツングＣｏｎｔｉ Ｔｅｍｉｃ ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ＧｍｂＨ 車両用の交通標識を認識するための方法、並びに、装置
WO2016158989A1 (ja) * 2015-03-31 2016-10-06 株式会社デンソー 車両制御装置、及び車両制御方法
KR20170047061A (ko) * 2015-10-22 2017-05-04 주식회사 만도 차량용 레이더 장치 장치 및 그의 타겟 선정 방법
US9798002B2 (en) 2012-11-22 2017-10-24 Denso Corporation Object detection apparatus
WO2018021444A1 (ja) * 2016-07-29 2018-02-01 株式会社デンソー 物標検出装置
JP2018026096A (ja) * 2016-07-29 2018-02-15 株式会社デンソー 物標検出装置
JP2019061612A (ja) * 2017-09-28 2019-04-18 株式会社デンソー 制御対象車両設定装置、制御対象車両設定システムおよび制御対象車両設定方法
US10583737B2 (en) 2017-06-14 2020-03-10 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Target determination apparatus and driving assistance system

Families Citing this family (50)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10361802B1 (en) 1999-02-01 2019-07-23 Blanding Hovenweep, Llc Adaptive pattern recognition based control system and method
US8352400B2 (en) 1991-12-23 2013-01-08 Hoffberg Steven M Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore
US7966078B2 (en) 1999-02-01 2011-06-21 Steven Hoffberg Network media appliance system and method
US7146260B2 (en) 2001-04-24 2006-12-05 Medius, Inc. Method and apparatus for dynamic configuration of multiprocessor system
US10298735B2 (en) 2001-04-24 2019-05-21 Northwater Intellectual Property Fund L.P. 2 Method and apparatus for dynamic configuration of a multiprocessor health data system
US7027615B2 (en) * 2001-06-20 2006-04-11 Hrl Laboratories, Llc Vision-based highway overhead structure detection system
US6771208B2 (en) * 2002-04-24 2004-08-03 Medius, Inc. Multi-sensor system
US7178049B2 (en) 2002-04-24 2007-02-13 Medius, Inc. Method for multi-tasking multiple Java virtual machines in a secure environment
JP2004226158A (ja) * 2003-01-21 2004-08-12 Fujitsu Ten Ltd Ｆｍ−ｃｗレーダ装置
JP3918791B2 (ja) * 2003-09-11 2007-05-23 トヨタ自動車株式会社 物体検出装置
JP3941765B2 (ja) * 2003-09-11 2007-07-04 トヨタ自動車株式会社 物体検出装置
WO2005086620A2 (en) 2003-10-10 2005-09-22 L-3 Communications Security And Detection Systems Mmw contraband screening system
US7389171B2 (en) * 2003-12-22 2008-06-17 Ford Global Technologies Llc Single vision sensor object detection system
JP4763250B2 (ja) * 2004-04-09 2011-08-31 株式会社デンソー 物体検出装置
US7561720B2 (en) * 2004-04-30 2009-07-14 Visteon Global Technologies, Inc. Single camera system and method for range and lateral position measurement of a preceding vehicle
US7337650B1 (en) 2004-11-09 2008-03-04 Medius Inc. System and method for aligning sensors on a vehicle
US7561721B2 (en) * 2005-02-02 2009-07-14 Visteon Global Technologies, Inc. System and method for range measurement of a preceding vehicle
US20070031008A1 (en) * 2005-08-02 2007-02-08 Visteon Global Technologies, Inc. System and method for range measurement of a preceding vehicle
US7706978B2 (en) * 2005-09-02 2010-04-27 Delphi Technologies, Inc. Method for estimating unknown parameters for a vehicle object detection system
US7623681B2 (en) * 2005-12-07 2009-11-24 Visteon Global Technologies, Inc. System and method for range measurement of a preceding vehicle
US7877209B2 (en) * 2006-09-26 2011-01-25 Harris Steven M Radar collison warning system for rooftop mounted cargo
DE102007002738A1 (de) * 2007-01-18 2008-07-24 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Unterstützung eines Einparkvorgangs eines Fahrzeugs
FR2917869B1 (fr) * 2007-06-25 2009-10-09 Valeo Vision Sa Procede de detection d'un objet cible
JP2009230229A (ja) * 2008-03-19 2009-10-08 Toyota Motor Corp 物体検出装置
US9358924B1 (en) 2009-05-08 2016-06-07 Eagle Harbor Holdings, Llc System and method for modeling advanced automotive safety systems
US8417490B1 (en) 2009-05-11 2013-04-09 Eagle Harbor Holdings, Llc System and method for the configuration of an automotive vehicle with modeled sensors
US9472097B2 (en) 2010-11-15 2016-10-18 Image Sensing Systems, Inc. Roadway sensing systems
EP2663971A1 (en) 2010-11-15 2013-11-20 Image Sensing Systems, Inc. Hybrid traffic sensor system and associated method
KR20120053713A (ko) * 2010-11-18 2012-05-29 에스엘 주식회사 차량용 카메라의 제어 장치 및 방법
CN102496030B (zh) * 2011-12-12 2013-06-26 杭州市电力局 电力监测系统中危险目标的识别方法及装置
US8886392B1 (en) 2011-12-21 2014-11-11 Intellectual Ventures Fund 79 Llc Methods, devices, and mediums associated with managing vehicle maintenance activities
EP2849166B1 (en) 2012-05-09 2020-08-26 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving assist device
JP5829980B2 (ja) * 2012-06-19 2015-12-09 トヨタ自動車株式会社 路側物検出装置
CN104603855B (zh) * 2012-09-03 2016-06-22 丰田自动车株式会社 碰撞判定装置和碰撞判定方法
DE102012024879A1 (de) * 2012-12-19 2014-06-26 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Fahrerassistenzsystem zum zumindest partiellen Abbremsen eines Kraftfahrzeugs, Kraftfahrzeug und entsprechendes Verfahren
US8825260B1 (en) * 2013-07-23 2014-09-02 Google Inc. Object and ground segmentation from a sparse one-dimensional range data
US9272709B2 (en) * 2014-01-30 2016-03-01 Mobileye Vision Technologies Ltd. Systems and methods for detecting traffic lights
JP6348332B2 (ja) * 2014-04-25 2018-06-27 株式会社デンソーテン レーダ装置、車両制御システム及び信号処理方法
US10890648B2 (en) * 2014-10-24 2021-01-12 Texas Instruments Incorporated Method and apparatus for generating alignment matrix for camera-radar system
US10373178B2 (en) * 2014-12-13 2019-08-06 Spinach Marketing, LLC Display monitoring system
CN105512633A (zh) * 2015-12-11 2016-04-20 谭焕玲 一种电力系统危险目标识别方法及装置
US10565468B2 (en) * 2016-01-19 2020-02-18 Aptiv Technologies Limited Object tracking system with radar/vision fusion for automated vehicles
JP6643166B2 (ja) * 2016-03-31 2020-02-12 株式会社デンソー 物体認識装置及び物体認識方法
JP6654087B2 (ja) * 2016-04-11 2020-02-26 株式会社デンソーウェーブ 物体検知装置及び物体検知プログラム
DE102016207463A1 (de) * 2016-04-29 2017-11-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben wenigstens eines Fahrzeugs in Bezug auf wenigstens ein passierbares Objekt in der Umgebung des wenigstens einen Fahrzeugs
JP2017223635A (ja) * 2016-06-17 2017-12-21 株式会社デンソーテン レーダ装置及び物標判定方法
JP6881917B2 (ja) * 2016-08-30 2021-06-02 キヤノン株式会社 距離計測装置、撮像制御装置
DE102016218852A1 (de) * 2016-09-29 2018-03-29 Conti Temic Microelectronic Gmbh Detektion von Objekten aus Bildern einer Kamera
US10663581B2 (en) * 2017-07-13 2020-05-26 GM Global Technology Operations LLC Detection systems and methods using ultra-short range radar
US20230230368A1 (en) * 2020-05-25 2023-07-20 Sony Semiconductor Solutions Corporation Information processing apparatus, information processing method, and program

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07320199A (ja) * 1994-05-26 1995-12-08 Mitsubishi Electric Corp 車両用障害物検出装置
JPH07334799A (ja) * 1994-06-10 1995-12-22 Nissan Motor Co Ltd 車間距離検出装置
JPH09288178A (ja) * 1996-04-23 1997-11-04 Toyota Motor Corp 車載モノパルスレーダ装置
JPH1138142A (ja) * 1997-07-23 1999-02-12 Denso Corp 車両用障害物認識装置
WO1999027384A1 (en) * 1997-11-21 1999-06-03 Celsiustech Electronics Ab Method and device for classifying overhead objects
JPH11213138A (ja) * 1998-01-30 1999-08-06 Fuji Heavy Ind Ltd 車外監視装置
JP2000501835A (ja) * 1995-12-13 2000-02-15 ダイムラー―ベンツ アクチエンゲゼルシャフト 車両ナビゲーションシステム用の信号処理方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3123303B2 (ja) 1992-07-21 2001-01-09 日産自動車株式会社 車両用画像処理装置
JP3153839B2 (ja) 1993-08-23 2001-04-09 三菱電機株式会社 車両用予防安全装置
JP3156817B2 (ja) * 1994-03-14 2001-04-16 矢崎総業株式会社 車両周辺監視装置
JP3230642B2 (ja) * 1995-05-29 2001-11-19 ダイハツ工業株式会社 先行車検出装置
EP0773452B1 (en) * 1995-11-10 2000-12-20 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Radar apparatus for detecting a direction of a center of a target
JPH1116099A (ja) 1997-06-27 1999-01-22 Hitachi Ltd 自動車走行支援装置
JP3669205B2 (ja) * 1999-05-17 2005-07-06 日産自動車株式会社 障害物認識装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07320199A (ja) * 1994-05-26 1995-12-08 Mitsubishi Electric Corp 車両用障害物検出装置
JPH07334799A (ja) * 1994-06-10 1995-12-22 Nissan Motor Co Ltd 車間距離検出装置
JP2000501835A (ja) * 1995-12-13 2000-02-15 ダイムラー―ベンツ アクチエンゲゼルシャフト 車両ナビゲーションシステム用の信号処理方法
JPH09288178A (ja) * 1996-04-23 1997-11-04 Toyota Motor Corp 車載モノパルスレーダ装置
JPH1138142A (ja) * 1997-07-23 1999-02-12 Denso Corp 車両用障害物認識装置
WO1999027384A1 (en) * 1997-11-21 1999-06-03 Celsiustech Electronics Ab Method and device for classifying overhead objects
JPH11213138A (ja) * 1998-01-30 1999-08-06 Fuji Heavy Ind Ltd 車外監視装置

Cited By (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2023158A2 (en) 2007-07-25 2009-02-11 Fujitsu Ten Limited Automotive forward looking sensor with identification of traversable stationary obstacles in the driving path
JP2009123223A (ja) * 2007-11-13 2009-06-04 Wabco Gmbh 不充分な通過可能高さ又は不充分な通過可能幅を持つ障害物を警告する方法及び装置
JP2011529181A (ja) * 2008-07-24 2011-12-01 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 距離測定
JP2011002307A (ja) * 2009-06-18 2011-01-06 Fujitsu Ten Ltd 信号処理装置、及びレーダ装置
JP2011117896A (ja) * 2009-12-07 2011-06-16 Honda Elesys Co Ltd 電子走査型レーダ装置及びコンピュータプログラム
JP2012032921A (ja) * 2010-07-29 2012-02-16 Panasonic Corp 障害物検知システム及び方法、障害物検知装置
JP2012088285A (ja) * 2010-10-22 2012-05-10 Toyota Motor Corp 障害物認識装置及び障害物認識方法
JP2013002927A (ja) * 2011-06-15 2013-01-07 Honda Elesys Co Ltd 障害物検知装置及びコンピュータプログラム
JP2014006071A (ja) * 2012-06-21 2014-01-16 Toyota Motor Corp 上方構造物検出装置
US10223600B2 (en) 2012-11-06 2019-03-05 Conti Temic Microelectronic Gmbh Method and device for recognizing traffic signs for a vehicle
JP2016502178A (ja) * 2012-11-06 2016-01-21 コンティ テミック マイクロエレクトロニック ゲゼルシャフト ミットベシュレンクテル ハフツングＣｏｎｔｉ Ｔｅｍｉｃ ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ＧｍｂＨ 車両用の交通標識を認識するための方法、並びに、装置
JP2014102165A (ja) * 2012-11-20 2014-06-05 Denso Corp 物標判定装置
JP2015206797A (ja) * 2012-11-22 2015-11-19 株式会社デンソー 物標検出装置
US9798002B2 (en) 2012-11-22 2017-10-24 Denso Corporation Object detection apparatus
JP2016192162A (ja) * 2015-03-31 2016-11-10 株式会社デンソー 車両制御装置、及び車両制御方法
WO2016158989A1 (ja) * 2015-03-31 2016-10-06 株式会社デンソー 車両制御装置、及び車両制御方法
KR20170047061A (ko) * 2015-10-22 2017-05-04 주식회사 만도 차량용 레이더 장치 장치 및 그의 타겟 선정 방법
KR102435552B1 (ko) 2015-10-22 2022-08-24 주식회사 에이치엘클레무브 차량용 레이더 장치 장치 및 그의 타겟 선정 방법
WO2018021444A1 (ja) * 2016-07-29 2018-02-01 株式会社デンソー 物標検出装置
JP2018026096A (ja) * 2016-07-29 2018-02-15 株式会社デンソー 物標検出装置
US10583737B2 (en) 2017-06-14 2020-03-10 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Target determination apparatus and driving assistance system
JP2019061612A (ja) * 2017-09-28 2019-04-18 株式会社デンソー 制御対象車両設定装置、制御対象車両設定システムおよび制御対象車両設定方法
JP7111454B2 (ja) 2017-09-28 2022-08-02 株式会社デンソー 制御対象車両設定装置、制御対象車両設定システムおよび制御対象車両設定方法

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