JP2003014844A - Object type determination device and object type determination method - Google Patents
Object type determination device and object type determination methodInfo
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 自車両前方に存在する物体の種別を判定す
る。
【解決手段】 自車両前方に存在する物体からの反射波
に基づいて複数の検出点を生成するレーザレーダ1と、
各検出点の物体位置、及び各検出点の相対速度に基づく
グループ化処理を行って、複数の検出点の検出点群から
なる物体を検出し、物体を示す検出点群の相対速度に基
づいて、物体が走行車両であるのか停止物体であるのか
の判定をし、物体が停止物体であると判定され、停止物
体と、自車両との間に走行車両が存在する場合、停止物
体を頭上標識であると判定し、各物体についての最大検
出点数と、レーザレーダ1で検出された検出点数との割
合を示すデータ充填率を算出し、物体が停止物体である
と判定され、停止物体と、自車両との間に走行車両が存
在しない場合、データ充填率に基づいて停止物体の種別
を判定する演算部3とを備える。
(57) [Summary] [PROBLEMS] To determine the type of an object existing in front of a host vehicle. A laser radar that generates a plurality of detection points based on reflected waves from an object existing in front of a host vehicle,
Performs grouping processing based on the object position of each detection point, and the relative speed of each detection point, detects an object consisting of a plurality of detection point detection points, and based on the relative speed of the detection point group indicating the object. It is determined whether the object is a traveling vehicle or a stationary object, and if the object is determined to be a stationary object, and the traveling vehicle is present between the stationary object and the own vehicle, the stationary object is marked as an overhead sign. Is determined, the maximum number of detection points for each object, the data filling rate indicating the ratio of the number of detection points detected by the laser radar 1 is calculated, it is determined that the object is a stationary object, the stationary object, When there is no running vehicle between the host vehicle and the host vehicle, the calculation unit 3 that determines the type of the stationary object based on the data filling rate is provided.
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、車両に搭載されて
非可視光のレーザ光や電波等を放出し車両前方に存在す
る物体による反射波から物体の有無を検出し、検出した
物体から走行車両、標識などを判別する物体種別判定装
置及び物体種別判定方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention is mounted on a vehicle, emits invisible laser light, radio waves, etc., detects the presence or absence of an object from a reflected wave from an object in front of the vehicle, and travels from the detected object. The present invention relates to an object type determination device and an object type determination method for determining a vehicle, a sign, and the like.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来、レーダを用いて物体の種別を判定
する物標判定装置としては、例えば、特開2000−1
32799号公報に開示された制御対象選別装置があ
る。2. Description of the Related Art Conventionally, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-1 has been known as a target determination device for determining the type of an object using a radar.
There is a controlled object selection device disclosed in Japanese Patent No. 32799.
【0003】この制御対象選別装置は、距離計測手段を
備え、まず、距離計測手段で計測したデータに応じて複
数の距離グループに纏めることで検出グループを生成す
る。This controlled object selecting device is provided with distance measuring means, and first, a detection group is generated by collecting the distance groups according to the data measured by the distance measuring means.
【0004】制御対象選別装置は、検出グループの生成
を距離計測毎に行い、それぞれの検出グループの位置や
動きによってさらにグループ化して、一つの物体として
認識する。The controlled object selection device generates a detection group for each distance measurement, further groups the detection groups according to the position and movement of each detection group, and recognizes them as one object.
【0005】そして制御対象選別装置は、認識した物体
を動きと、物体の幅によって先行車であるか、デリニエ
イタであるか、標識であるかの判断をしている。Then, the controlled object selection device determines whether the object is a preceding vehicle, a delineator, or a sign depending on the movement of the recognized object and the width of the object.
【0006】[0006]
【発明が解決しようとする課題】従来の物体の種別を判
定する物標判定装置である制御対象選別装置は、検出し
た物体の位置と動き及び物体の幅といった情報で物体の
種別を判定している。A conventional controlled object selection device, which is a target object determination device for determining the type of an object, determines the type of the object based on information such as the position and movement of the detected object and the width of the object. There is.
【0007】しかし、このような手法による物体の種別
の判定では、例えば、自車両の前に先行して走行する車
両が存在しない場合、高速道路上で遠方の頭上に行き先
等を表示した案内標識は車両より明らかに大きいため停
止車両と判定することはないが、普通車両と同等もしく
は大型トラックと同等の標識は停止車両であるのか、標
識であるのかを判定することは非常に困難である。However, in the determination of the type of the object by such a method, for example, when there is no vehicle traveling ahead of the own vehicle, a guide sign indicating a destination or the like is displayed overhead on a highway. Since it is obviously larger than the vehicle, it is not judged as a stopped vehicle, but it is very difficult to judge whether a sign equivalent to a normal vehicle or a heavy truck is a stopped vehicle or a sign.
【0008】したがって、従来の手法では、自車線前方
にある停止物体を車両と標識とに区別することはできな
いといった問題がある。Therefore, the conventional method has a problem that it is not possible to distinguish a stationary object in front of the own lane into a vehicle and a sign.
【0009】本発明は、上述した実情に鑑みて提案され
たものであり、検出した物体を走行車両、停止物体とに
的確に識別することができる物体種別判定装置及び物体
種別判定方法を提供するものである。The present invention has been proposed in view of the above-mentioned circumstances, and provides an object type determination device and an object type determination method capable of accurately distinguishing a detected object into a traveling vehicle and a stopped object. It is a thing.
【0010】[0010]
【課題を解決するための手段】請求項1に係る発明で
は、上述の課題を解決するために、自車両に搭載されて
自車両前方に存在する物体の種別を判定する物体種別判
定装置であって、自車両前方に存在する上記物体に送信
波を走査させ、上記物体から反射される反射波を検出
し、検出した反射波に基づいて、上記自車両に対する物
体位置を示す複数の検出点を生成する物体位置検出手段
と、自車両前方に存在する上記物体の自車両に対する相
対速度を上記物体位置検出手段で検出された各検出点ご
とに検出する相対速度検出手段と、上記物体位置検出手
段により生成した各検出点の物体位置、及び上記相対速
度検出手段で検出した各検出点の相対速度に基づくグル
ープ化処理を行って、複数の検出点の検出点群からなる
上記物体を検出する物体検出手段と、上記物体検出手段
で検出された物体を示す検出点群の相対速度に基づい
て、上記物体が走行車両であるのか、停止物体であるの
かの判定をする第1判定手段と、上記第1判定手段によ
って上記物体が停止物体であると判定され、上記停止物
体と、自車両との間に走行車両が存在する場合、上記停
止物体を頭上標識であると判定する第2判定手段と、上
記各物体についての最大検出点数と、上記物体位置検出
手段で検出された検出点数との割合を示すデータ充填率
を算出する演算手段と、上記第1判定手段によって上記
物体が停止物体であると判定され、上記停止物体と、自
車両との間に走行車両が存在しない場合、上記演算手段
によって算出されたデータ充填率に基づいて上記停止物
体の種別を判定する第3判定手段とを備える。In order to solve the above-mentioned problems, the invention according to claim 1 is an object type determination device for determining the type of an object mounted on a vehicle and existing in front of the vehicle. Then, the transmitted wave is scanned on the object existing in front of the own vehicle, the reflected wave reflected from the object is detected, and based on the detected reflected wave, a plurality of detection points indicating the object position with respect to the own vehicle are detected. An object position detecting means for generating, a relative speed detecting means for detecting a relative speed of the object existing in front of the own vehicle with respect to the own vehicle at each detection point detected by the object position detecting means, and the object position detecting means. An object for detecting the object consisting of a detection point group of a plurality of detection points by performing grouping processing based on the object position of each detection point generated by the above and the relative speed of each detection point detected by the relative speed detection means. Detecting means; first determining means for determining whether the object is a traveling vehicle or a stationary object based on the relative speed of a detection point group indicating the object detected by the object detecting means; Second determining means for determining that the stopped object is an overhead sign when the first determining means determines that the object is a stopped object and there is a traveling vehicle between the stopped object and the own vehicle; A calculating means for calculating a data filling rate indicating a ratio between the maximum number of detection points for each object and the number of detection points detected by the object position detecting means; and the object is a stopped object by the first determining means. When there is no traveling vehicle between the stationary object and the own vehicle, a third determining means is provided for determining the type of the stationary object based on the data filling rate calculated by the calculating means. .
【0011】請求項2に係る発明では、上記演算手段
は、上記検出点数をn、上記検出点の自車両との距離の
平均値をZ、物体を示す検出点の端部幅をW、上記物体
位置検出手段が上記物体を走査する角度をθとした場合
に、上記データ充填率を
(n×Z×tanθ)/W
で表現される式を用いて演算する。According to a second aspect of the present invention, the calculation means has the number of detection points as n, an average value of the distances between the detection points and the vehicle as Z, an end width of the detection points indicating an object as W, and When the angle at which the object position detecting means scans the object is θ, the data filling rate is calculated using an expression represented by (n × Z × tan θ) / W 2.
【0012】請求項3に係る発明では、上記第2判定手
段は、判定対象である停止物体と、上記自車両との間に
ある上記走行車両を示す検出点群のばらつきが大きい場
合にのみ上記停止物体を頭上標識であると判定する。In a third aspect of the present invention, the second determination means is provided only when the detected point group indicating the traveling vehicle between the stopped object to be determined and the own vehicle has a large variation. The stationary object is determined to be an overhead sign.
【0013】請求項4に係る発明では、上記第3判定手
段は、上記停止物体を示す検出点群の相対速度、幅、上
記反射強度、データ充填率に基づいて、停止車両、大標
識、小標識/デリニエイタのいずれかの種別に分類する
判定をする。According to a fourth aspect of the present invention, the third determining means determines the stopped vehicle, the large sign, and the small sign based on the relative speed, width, the reflection intensity, and the data filling rate of the detection point group indicating the stopped object. Determine to classify into any type of sign / delineator.
【0014】請求項5に係る発明では、上記第3判定手
段は、上記物体位置検出手段の走査範囲内に他の物体が
存在しない場合に上記停止物体を停止車両と判定し、走
査範囲内に他の物体が存在する場合に上記停止物体を大
標識と判定する。According to a fifth aspect of the present invention, the third determining means determines that the stopped object is a stopped vehicle when there is no other object within the scanning range of the object position detecting means, and the third vehicle is within the scanning range. When there is another object, the stationary object is determined to be a large sign.
【0015】請求項6に係る発明では、上記第3判定手
段は、上記停止物体が小標識/デリニエイタであると判
定された場合、判定処理を判定処理回数が所定の回数と
なるまで継続させる。In the invention according to claim 6, when it is determined that the stopped object is a small sign / delineator, the third determination means continues the determination processing until the number of determination processing reaches a predetermined number.
【0016】請求項7に係る発明では、上述の課題を解
決するために、自車両に搭載されて自車両前方に存在す
る物体の種別を判定する物体種別判定装置であって、自
車両前方に存在する上記物体に送信波を走査させ、上記
物体から反射される反射波を検出し、検出した反射波に
基づいて、上記自車両に対する物体位置を示す複数の検
出点を生成すると共に、自車両前方に存在する上記物体
の自車両に対する相対速度を各検出点ごとに検出し、上
記各検出点の物体位置、及び各検出点の相対速度に基づ
くグループ化処理を行って、複数の検出点の検出点群か
らなる上記物体を検出し、上記物体を示す検出点群の相
対速度に基づいて、上記物体が走行車両であるのか、停
止物体であるのかの判定をし、上記物体が停止物体であ
ると判定され、上記停止物体と、自車両との間に走行車
両が存在する場合、上記停止物体を頭上標識であると判
定し、上記各物体についての最大検出点数と、上記検出
点数との割合を示すデータ充填率を算出し、上記物体が
相対速度に基づいて停止物体であると判定され、上記停
止物体と上記自車両との間に走行車両がない場合、少な
くとも上記算出されたデータ充填率に基づいて上記停止
物体を停止車両、大標識、小標識/デリニエイタのいず
れかの種別に判定する。In order to solve the above-mentioned problems, the invention according to claim 7 is an object type determination device which is mounted on a vehicle and determines the type of an object existing in front of the vehicle. The transmitted wave is scanned by the existing object, the reflected wave reflected from the object is detected, and a plurality of detection points indicating the object position with respect to the own vehicle are generated based on the detected reflected wave, and the own vehicle is also generated. The relative speed of the object existing in front of the own vehicle is detected for each detection point, the object position of each detection point, and the grouping process based on the relative speed of each detection point is performed, Detecting the object consisting of the detection point group, based on the relative speed of the detection point group indicating the object, it is determined whether the object is a traveling vehicle or a stationary object, the object is a stationary object. Determined to be above When there is a traveling vehicle between the stationary object and the own vehicle, the stationary object is determined to be an overhead sign, and the maximum detection score for each object and the data filling rate indicating the ratio of the detection score. If it is determined that the object is a stopped object based on the relative speed, and there is no traveling vehicle between the stopped object and the host vehicle, the stop based on at least the calculated data filling rate. Determine the object as one of the following types: stop vehicle, large sign, small sign / delineator.
【0017】[0017]
【発明の効果】請求項1に係る発明によれば、停止物体
と自車両との間にスキャン範囲の角度が重複して走行車
両が存在する場合であっても、データ充填率に基づいて
停止物体の種別を判定することができ、検出した物体を
走行車両、停止物体とに的確に識別することができる。According to the first aspect of the present invention, even if a traveling vehicle exists with the scan range angles overlapping between the stopped object and the vehicle, the vehicle is stopped based on the data filling rate. The type of the object can be determined, and the detected object can be accurately identified as a traveling vehicle or a stopped object.
【0018】請求項2に係る発明によれば、検出点数
n、検出点の自車両との距離の平均値Z、物体を示す検
出点の端部幅W、物体を走査する角度θを用いた演算式
を用いてデータ充填率を演算して停止物体の種別を判定
することができ、請求項1に係る発明と同様に、検出し
た物体を走行車両、停止物体とに的確に識別することを
実現することができる。According to the second aspect of the invention, the number of detection points n, the average value Z of the distances between the detection points and the vehicle, the edge width W of the detection points indicating the object, and the angle θ for scanning the object are used. It is possible to calculate the data filling rate using an arithmetic expression to determine the type of the stationary object, and to accurately identify the detected object as a traveling vehicle or a stationary object as in the case of the invention according to claim 1. Can be realized.
【0019】請求項3に係る発明によれば、第2判定手
段により判定対象である停止物体と、自車両との間にあ
る走行車両を示す検出点群のばらつきが大きい場合にの
み停止物体を頭上標識であると判定するので、停止物体
と走行車両とが走査範囲の角度的にオーバーラップする
場合の誤判定を防止することができる。According to the third aspect of the present invention, the stopped object is detected only when there is a large variation in the detection point group indicating the traveling vehicle between the stopped object which is the object to be judged by the second judging means and the own vehicle. Since it is determined to be an overhead sign, it is possible to prevent an erroneous determination when the stopped object and the traveling vehicle angularly overlap in the scanning range.
【0020】請求項4に係る発明によれば、第3判定手
段により停止物体を示す検出点群の相対速度、幅、反射
強度、データ充填率に基づいて、停止車両、大標識、小
標識/デリニエイタのいずれかの種別に分類する判定を
するので、前方の停止物が普通車や大型トラックの幅と
同等な標識であっても確実に標識と車両との区別をする
ことができる。According to the fourth aspect of the invention, the stopped vehicle, the large sign, the small sign / the small sign / based on the relative speed, width, reflection intensity, and data filling rate of the detection point group indicating the stopped object by the third judging means. Since it is determined that the delineator is classified into one of the types, it is possible to reliably distinguish the sign and the vehicle even if the stop ahead is a sign equivalent to the width of an ordinary car or a large truck.
【0021】請求項5に係る発明によれば、第3判定手
段により走査範囲内に他の物体が存在しない場合に停止
物体を停止車両と判定し、走査範囲内に他の物体が存在
する場合に停止物体を大標識と判定するので、標識の自
車両に対する手前に物体が存在する場合には標識の一部
の検出点が手前の物体により検出することができない場
合があり、データ充填率が停止車両の判定条件に一致す
る場合に対応することができる。したがって、手前に物
体が存在する停止物体に対しては大標識とすることによ
り停止車両の誤判定を防止することができる。According to the fifth aspect of the present invention, the third determining means determines that the stopped object is a stopped vehicle when no other object exists within the scanning range, and the other object exists within the scanning range. Since a stopped object is determined to be a large sign, if there is an object in front of the vehicle of the sign, some detection points of the sign may not be detected by the object in front, and the data filling rate is It is possible to deal with the case where the determination condition of the stopped vehicle is met. Therefore, an erroneous determination of a stopped vehicle can be prevented by using a large sign for a stopped object having an object in front.
【0022】請求項6に係る発明によれば、第3判定手
段により停止物体が小標識/デリニエイタであると判定
された場合、判定処理を判定処理回数が所定の回数とな
るまで継続して判定結果を見直すことができ、物体の一
部が走査範囲に存在する場合には、物体幅が狭く小標識
/デリニエイタと判定されるが、時間が経過して物体の
完全に走査範囲内に存在する場合には誤判定となること
を防止することができる。したがって、小標識/デリニ
エイタと判定した物体については分類の決定を再度見直
すことにより誤判定を防止することができる。According to the invention of claim 6, when the third determining means determines that the stopped object is a small sign / delineator, the determination processing is continuously performed until the number of determination processing reaches a predetermined number. The result can be reviewed, and if part of the object is within the scan range, the object width is narrow and it is determined as a small sign / delineator, but over time, the object is completely within the scan range. In this case, it is possible to prevent an erroneous determination. Therefore, it is possible to prevent erroneous determination by re-examining the determination of the classification of the object determined to be the small sign / delineator.
【0023】請求項7に係る発明によれば、停止物体と
自車両との間にスキャン範囲の角度が重複して走行車両
が存在する場合であっても、データ充填率に基づいて停
止物体の種別を判定することができ、検出した物体を走
行車両、停止物体とに的確に識別することができる。According to the seventh aspect of the present invention, even when the traveling vehicle exists with the scan range angles overlapping between the stopped object and the own vehicle, the stopped object is detected based on the data filling rate. The type can be determined, and the detected object can be accurately identified as a traveling vehicle or a stopped object.
【0024】[0024]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【0025】本発明は、例えば図1に示した物体種別判
定装置に適用される。The present invention is applied to, for example, the object type determination device shown in FIG.
【0026】[物体種別判定装置の構成]図1は、車両
に搭載される物体種別判定装置の機能的な構成を示すブ
ロック図である。この物体種別判定装置は、車両前方に
設けられたレーザレーダ1と、車両走行時の挙動を検出
する車両挙動検出部2と、レーザレーダ1及び車両挙動
検出部2からの情報に従って自車両前方に存在する物体
を検出する物体検出処理をし、さらに検出した物体の種
別を判定する物体種別判定処理をする演算部3とを備え
て構成されている。[Arrangement of Object Type Judging Device] FIG. 1 is a block diagram showing the functional arrangement of an object type judging device mounted on a vehicle. This object type determination device includes a laser radar 1 provided in front of a vehicle, a vehicle behavior detection unit 2 for detecting behavior when the vehicle is traveling, and a front side of a host vehicle according to information from the laser radar 1 and the vehicle behavior detection unit 2. It is configured to include an object detection process for detecting an existing object and an arithmetic unit 3 for performing an object type determination process for determining the type of the detected object.
【0027】物体種別判定処理とは、例えば、自車両に
先行して走行する先行走行車両と停止物体とを判定し、
さらには停止物体が自車両前方にある頭上標識であるの
か等を判定する処理である。この物体種別判定処理を行
うことにより、自車両の運転者に自車両の前方に存在す
る先行走行車両や停止物体を提示する。The object type determination processing determines, for example, a preceding vehicle traveling ahead of the host vehicle and a stationary object,
Further, it is a process of determining whether or not the stopped object is an overhead sign in front of the host vehicle. By performing this object type determination processing, the driver of the own vehicle is presented with the preceding traveling vehicle and the stopped object existing in front of the own vehicle.
【0028】レーザレーダ1は、図2(a)の側面図及
び図2(b)の上面図に示すように、自車両11の前方
部分11aに配設され、出射するレーザ光Lの光軸が自
車両11に垂直であって、レーザ光Lをスキャニング面
を路面と平行になるように設定されている。As shown in the side view of FIG. 2 (a) and the top view of FIG. 2 (b), the laser radar 1 is arranged in the front portion 11a of the host vehicle 11 and the optical axis of the laser light L emitted therefrom. Is perpendicular to the vehicle 11, and the laser light L is set so that the scanning surface is parallel to the road surface.
【0029】このレーザレーダ1は、スキャニング面に
おいて所定の角度で光軸を変更することで、所定のスキ
ャン範囲でレーザ光Lを走査させる。これにより、レー
ザレーダ1は、スキャン範囲に存在する物体にレーザ光
Lを照射する。The laser radar 1 scans the laser light L within a predetermined scan range by changing the optical axis at a predetermined angle on the scanning surface. As a result, the laser radar 1 irradiates the object existing in the scan range with the laser light L.
【0030】このレーザレーダ1は、出射したレーザ光
が前方に存在する物体に照射されて反射された反射レー
ザ光を検出することで、反射レーザ光の光強度に基づい
た反射信号を取得する。レーザレーダ1は、取得した反
射信号を用いた距離計測処理をすることで、物体と自車
両との距離を示す距離計測情報を生成して演算部3に出
力する。This laser radar 1 obtains a reflection signal based on the light intensity of the reflected laser light by detecting the reflected laser light which is emitted from the object and is reflected by the emitted laser light. The laser radar 1 performs distance measurement processing using the acquired reflection signal to generate distance measurement information indicating the distance between the object and the vehicle, and outputs the distance measurement information to the calculation unit 3.
【0031】車両挙動検出部2は、車両のシフトポジシ
ョンを検出するシフトポジションセンサと、車両左右後
輪の車輪速を検出する車輪速センサとを備える。更に、
この車両挙動検出部2は、シフトポジションセンサ及び
車輪速センサからのセンサ信号を用いて、車両位置、車
両進行方向、車両の向き、移動距離を算出する演算装置
を備える。The vehicle behavior detecting section 2 includes a shift position sensor for detecting a shift position of the vehicle and a wheel speed sensor for detecting wheel speeds of the left and right rear wheels of the vehicle. Furthermore,
The vehicle behavior detection unit 2 includes a calculation device that calculates a vehicle position, a vehicle traveling direction, a vehicle direction, and a moving distance by using sensor signals from a shift position sensor and a wheel speed sensor.
【0032】この車両挙動検出部2は、各センサからの
上記車両位置、進行方向、車両の向き、移動距離を、車
両走行情報として演算部3に出力する。The vehicle behavior detecting section 2 outputs the vehicle position, the traveling direction, the vehicle direction, and the moving distance from each sensor to the calculating section 3 as vehicle traveling information.
【0033】演算部3は、車両内部に搭載されたCPU
(Central Processing Unit)、RAM(Random Access
Memory)、ROM(Read Only Memory)、入出力I/
F等からなるマイクロコンピュータで構成されている。The calculation unit 3 is a CPU mounted inside the vehicle.
(Central Processing Unit), RAM (Random Access
Memory), ROM (Read Only Memory), input / output I /
It is composed of a microcomputer such as F.
【0034】この演算部3は、レーザレーダ1及び車両
挙動検出部2からの情報に基づいて、自車両11の前方
に存在する物体を検出する物体検出処理をし、さらに検
出した物体が先行走行車両であるのか、標識などの停止
物体であるのかを判定する物体種別判定処理をする。な
お、この物体種別判定処理の詳細については後述する。The calculation unit 3 performs an object detection process for detecting an object existing in front of the host vehicle 11 based on the information from the laser radar 1 and the vehicle behavior detection unit 2, and the detected object further travels ahead. Object type determination processing is performed to determine whether the vehicle is a stationary object such as a sign. The details of this object type determination processing will be described later.
【0035】[演算部3の動作]
『頭上標識の検出』図3を用いて、前方の物体を検出
し、検出した物体が頭上標識であるかどうかを演算部3
により判定する手法について説明をする。本例では、自
車両11の前方に走行車両12、さらに前方に頭上標識
13がある場合について説明する。[Operation of Computing Unit 3] [Detection of Overhead Marker] Using FIG. 3, an object in front is detected, and the computing unit 3 judges whether the detected object is an overhead sign.
A method for making a determination will be described. In this example, a case where the traveling vehicle 12 is located in front of the host vehicle 11 and the overhead sign 13 is located further in front of the host vehicle 11 will be described.
【0036】まず、レーザレーダ1は、レーザ光を出力
し前方にある物体、走行車両12、頭上標識13を一次
元的(x方向)にスキャニングする。レーザレーダ1
は、物体から反射された反射レーザ光の光強度に基づい
た反射信号を取得し、取得した反射信号に基づいた距離
計測処理を行い距離計測情報を演算部3に送出する。First, the laser radar 1 outputs a laser beam to scan an object in front, the traveling vehicle 12, and the overhead sign 13 one-dimensionally (x direction). Laser radar 1
Acquires a reflection signal based on the light intensity of the reflected laser light reflected from the object, performs distance measurement processing based on the acquired reflection signal, and sends distance measurement information to the calculation unit 3.
【0037】走行車両12、頭上標識13に示されてい
る複数の検出点からなる点列は、レーザレーダ1でスキ
ャニングし、距離計測処理を行うことで算出された検出
点を距離位置でプロットしたものである。The point sequence consisting of a plurality of detection points shown on the traveling vehicle 12 and the overhead sign 13 is scanned by the laser radar 1 and the detection points calculated by performing the distance measurement processing are plotted at the distance positions. It is a thing.
【0038】演算部3は、レーザーレーダ1、車両挙動
検出部2のそれぞれから出力された距離計測情報、車両
走行情報に基づいて、複数の検出点をグルーピングして
物体を示す検出点群を生成して物体検出処理を行う。The calculation unit 3 groups a plurality of detection points based on the distance measurement information and the vehicle traveling information output from the laser radar 1 and the vehicle behavior detection unit 2, respectively, to generate a detection point group indicating an object. Then, the object detection process is performed.
【0039】演算部3は、検出点群に含まれる検出点の
うち、隣接する検出点の距離差が1m程度であれば、同
一反射物として検出点のグループ化を行う。演算部3
は、車両挙動検出部2から出力された車両走行情報から
このグループ化した検出点群の相対速度を演算し、時系
列的に位置や相対速度が同じであった場合、さらに検出
点のグループ化を行って検出点群を物体として検出す
る。If the distance difference between the adjacent detection points among the detection points included in the detection point group is about 1 m, the calculation unit 3 groups the detection points as the same reflector. Arithmetic unit 3
Calculates the relative speed of the grouped detection points from the vehicle travel information output from the vehicle behavior detection unit 2. If the positions and relative speeds are the same in time series, the detection points are further grouped. And the detection point group is detected as an object.
【0040】演算部3は、検出点群を物体として認識し
た後、検出点群の自車両11に対する相対速度に基づい
て物体が走行車両か、停止物体かの判定をする。このと
き、演算部3は、物体の自車両11に対する相対速度が
所定のしきい値Vt1以上であれば走行車両とし、物体
の自車両11に対する相対速度がしきい値Vt2以下で
あれば停止物体とする。なお、しきい値Vt1,Vt2
は、予め設定されて演算部3内の図示しないメモリに格
納された値である。これにより、図3における走行車両
12は、演算部3によって走行車両として認識され、頭
上標識13は停止物体として認識される。After recognizing the detected point group as an object, the calculation unit 3 determines whether the object is a traveling vehicle or a stopped object based on the relative speed of the detected point group with respect to the host vehicle 11. At this time, the calculation unit 3 determines that the vehicle is a traveling vehicle if the relative speed of the object with respect to the own vehicle 11 is a predetermined threshold value Vt1 or more, and the stopped object if the relative speed of the object with respect to the own vehicle 11 is less than or equal to the threshold value Vt2. And The threshold values Vt1 and Vt2
Is a value set in advance and stored in a memory (not shown) in the arithmetic unit 3. As a result, the traveling vehicle 12 in FIG. 3 is recognized by the arithmetic unit 3 as a traveling vehicle, and the overhead sign 13 is recognized as a stationary object.
【0041】さらに、演算部3は、停止物体として認識
した物体の計測点である左端点θl、中点θc、右端点
θrのいずれかが走行車両の検出範囲内(角度)にあれ
ば、頭上標識候補とする。これは、レーザレーダ1によ
り一次元のスキャンを行った場合に、走行車両よりも高
い位置に存在しなければ、角度的に停止物体と走行車両
とはオーバーラップすることはないことによる。これに
より、走行車両よりも高い位置でオーバーラップする停
止物体は頭上標識の候補と判別する。Further, if any one of the left end point θl, the middle point θc, and the right end point θr, which are the measurement points of the object recognized as the stationary object, is within the detection range (angle) of the traveling vehicle, the arithmetic unit 3 moves overhead. It will be a candidate for a sign. This is because when a one-dimensional scan is performed by the laser radar 1, the stopped object and the traveling vehicle do not angularly overlap each other unless they are located at a position higher than the traveling vehicle. As a result, a stopped object that overlaps at a position higher than the traveling vehicle is discriminated as a candidate for an overhead sign.
【0042】図3では、停止物体として認識されている
頭上標識13の検出点のうち右端検出点θrが、走行車
両12の検出範囲内にあるため、頭上標識13は、頭上
標識候補として演算部3に認識される。In FIG. 3, since the right end detection point θr of the detection points of the overhead sign 13 recognized as a stationary object is within the detection range of the traveling vehicle 12, the overhead sign 13 is calculated as an overhead sign candidate. Recognized by 3.
【0043】ただし、走行車両と停止車両とが距離計測
の計測誤差によりオーバーラップする場合があり、この
場合には、停止車両を頭上標識と誤判別させないため
に、走行車両の検出点の分散の程度がしきい値Nt1以
上であるのみを停止物体を頭上標識候補とする。However, there is a case where the traveling vehicle and the stopped vehicle overlap due to the measurement error of the distance measurement. In this case, in order to prevent the stopped vehicle from being erroneously determined as an overhead sign, the dispersion of the detection points of the traveling vehicle may be prevented. Only when the degree is the threshold value Nt1 or more, the stopped object is set as the overhead marker candidate.
【0044】これは、走行車両と頭上標識とがオーバー
ラップする場合、オーバーラップする領域(スキャン範
囲)では標識距離を示す検出点と車両距離を示す検出点
とが混在するため、その角度における距離精度が悪くな
り、走行車両検出領域内の検出点のばらつきが大きくな
る。このため、走行車両の検出点のばらつきが大きけれ
ば(検出点分散がしきい値Nt1以上)、オーバーラッ
プする停止物体を頭上標識候補とする。This is because when the traveling vehicle and the overhead sign overlap, the detection points indicating the sign distance and the detection points indicating the vehicle distance coexist in the overlapping area (scan range). The accuracy deteriorates, and the variation of the detection points in the traveling vehicle detection area increases. For this reason, if the detection points of the traveling vehicle have a large variation (the detection point dispersion is equal to or more than the threshold value Nt1), the overlapping stopped objects are set as the overhead marker candidates.
【0045】『距離データ充填率R』次に図4を用い
て、物体種別を判定するときに使用する上記各物体につ
いての最大検出点数と、上記物体位置検出手段で検出さ
れた検出点数との割合を示す距離データ充填率Rについ
て説明をする。[Distance Data Filling Ratio R] Next, referring to FIG. 4, the maximum number of detection points for each object used when determining the object type and the number of detection points detected by the object position detecting means are described. The distance data filling rate R indicating the ratio will be described.
【0046】距離データ充填率Rは、nを検出点数、Z
を距離、Wを物体幅、θをスキャン角度とすると、下記
式(1)のように表すことができる。なお距離Zは、グ
ルーピングした結果得た検出点群からなる物体と自車両
11との距離を示しているが、物体の検出点は複数個あ
るため、各検出点に対する距離はそれぞれ多少のズレを
含んでいる。したがって、ここで使用する距離Zは、検
出距離の平均値又は中央値とする。For the distance data filling rate R, n is the number of detection points, and Z is
Is a distance, W is an object width, and θ is a scan angle. Note that the distance Z indicates the distance between the vehicle 11 and the object composed of the detection points obtained as a result of the grouping, but since there are a plurality of detection points for the object, the distances to the respective detection points may be slightly different. Contains. Therefore, the distance Z used here is the average value or the median value of the detected distances.
【0047】R=(n×Z×tanθ)/W 式(1)
距離データ充填率Rは上記式(1)を用いて演算部3に
よって算出され、0〜1.0の数値をとる。例えば、物
体幅Wに対応する検出範囲全てに検出点(距離データ)
が存在すれば1.0となり、全てから検出点が得られな
い場合には1.0以下の値となる。標識の場合には、遠
方からでも検出範囲の殆どから検出点が得られるため式
(1)として示した距離データ充填率Rは1.0に近い
値を示す。一方、遠方の車両では車両に備えられたリフ
レクタからのみ検出点が得られるため、距離データ充填
率Rは小さい値となる。R = (n × Z × tan θ) / W Equation (1) The distance data filling rate R is calculated by the arithmetic unit 3 using the above equation (1) and takes a numerical value of 0 to 1.0. For example, the detection points (distance data) are included in the entire detection range corresponding to the object width W.
Is 1.0 if there is any, and 1.0 or less if no detection points are obtained from all. In the case of a label, since the detection points can be obtained from most of the detection range even from a distance, the distance data filling rate R shown as the equation (1) shows a value close to 1.0. On the other hand, in a distant vehicle, the detection point is obtained only from the reflector provided in the vehicle, so the distance data filling rate R has a small value.
【0048】図4に示した物体幅Wの物体14におい
て、例えば、得られる最大の検出点数は8個であり、物
体14の検出点数nが7個であったとすると、距離デー
タ充填率Rは0.875となり1.0近くになる。この
場合、演算部3は物体14を標識であると判定する。ま
た、物体14の検出点数nが2個であったとすると、距
離データ充填率Rは0.25というように小さい値とな
り、この場合、演算部3は物体14を車両であると判定
する。In the object 14 having the object width W shown in FIG. 4, for example, if the maximum number of detection points obtained is 8 and the number of detection points n of the object 14 is 7, the distance data filling rate R is It becomes 0.875, which is close to 1.0. In this case, the calculation unit 3 determines that the object 14 is a sign. If the number of detection points n of the object 14 is 2, the distance data filling rate R becomes a small value such as 0.25, and in this case, the calculation unit 3 determines that the object 14 is a vehicle.
【0049】『停止物体の分類』続いて、図5を用い
て、停止物体として認識された物体を停止車両、大標
識、小標識/デリニエイタのいずれかに分類する方法に
ついて説明をする。[Classification of Stopped Objects] Next, a method of classifying an object recognized as a stopped object into any of a stopped vehicle, a large sign, and a small sign / delineator will be described with reference to FIG.
【0050】演算部3は、停止物体を停止車両、大標
識、小標識/デリニエイタのいずれかに分類する際、グ
ルーピングした検出点群についての相対速度V(例えば
平均相対速度)、グルーピングした検出点群からなる物
体幅W、グルーピングした検出点群からなる反射強度P
(例えば平均反射強度)、距離データ充填率Rを用い
る。The computing unit 3 classifies a stationary object into any of a stationary vehicle, a large sign, and a small sign / delineator. The relative speed V (for example, the average relative speed) of the group of detection points and the grouped detection points. Object width W consisting of a group, reflection intensity P consisting of a group of detection points
(For example, average reflection intensity) and distance data filling rate R are used.
【0051】演算部3は、物体の相対速度がしきい値V
t2以下で停止物体と認識した際に、以下に示す第1条
件〜第4条件に基づいて、停止物体を停止車両、大標
識、小標識/デリニエイタのいずれかに分類する。The calculation unit 3 determines that the relative velocity of the object is the threshold value V.
When it is recognized as a stopped object at time t2 or less, the stopped object is classified into one of a stopped vehicle, a large sign, and a small sign / delineator based on the following first to fourth conditions.
【0052】第1条件:停止車両に分類する条件は、物
体幅Wが広く、距離データ充填率Rが小さいものを停止
車両と分類する。なお、図5の停止物体16がこの条件
に当てはまり、停止物体16を停止車両に分類する。First condition: The condition for classifying as a stopped vehicle is that a vehicle having a wide object width W and a small distance data filling rate R is classified as a stopped vehicle. Note that the stopped object 16 in FIG. 5 meets this condition, and the stopped object 16 is classified as a stopped vehicle.
【0053】第2条件:分類対象の手前に重なる物体が
存在する場合は、大標識に分類する。なお、図5の停止
物体17の手前に停止物体18が存在し、この条件に当
てはまるため大標識に分類する。Second condition: If there is an overlapping object in front of the classification target, it is classified as a large sign. It should be noted that there is a stopped object 18 in front of the stopped object 17 in FIG. 5, and since this condition is met, it is classified as a large sign.
【0054】第3条件:物体幅Wが広く、距離データ充
填率Rが大きい場合、大標識に分類する。Third condition: If the object width W is wide and the distance data filling rate R is large, it is classified as a large sign.
【0055】第4条件:物体幅Wが狭い場合、小標識/
デリニエイタに分類する。なお、図5では、停止物体1
5と、停止物体18がこの条件に相当し、小標識/デリ
ニエイタに分類する。ただし、物体幅Wが広く、反射強
度Pが弱いものについても、小標識/デリニエイタとす
る。また、反射強度Pが弱いものについては、判別の制
度が落ちるため一旦判別後にも判別結果を見直すことが
可能である小標識/デリニエイタに分類する。Fourth condition: When the object width W is narrow, a small sign /
Classify as a delineator. In FIG. 5, the stationary object 1
5 and the stopped object 18 correspond to this condition, and are classified as a small sign / delineator. However, objects having a wide object width W and weak reflection intensity P are also considered as small markers / delineators. In addition, those having a low reflection intensity P are classified into small markers / delineators that allow the judgment result to be re-examined even after the judgment is made because the judgment system is deteriorated.
【0056】次に、演算部3は、上記第1条件〜第4条
件で分類した検出点数がN個以上であれば、各検出点の
分類結果の合計から、一番多い分類を物体種類の判定結
果とする。上記第1条件〜第4条件で分類した検出点数
がN個未満であれば、N個以上になるまで測定を継続さ
せる。具体的には、図5に示す場合において、停止物体
17を構成する検出点のうち、5個の検出点が上記第2
条件又は第3条件により大標識に分類されたときには停
止物体17の物体種別を大標識とする。Next, if the number of detection points classified by the above-mentioned first to fourth conditions is N or more, the arithmetic unit 3 selects the most classification as the object type from the total of the classification results of each detection point. The judgment result. If the number of detection points classified by the first condition to the fourth condition is less than N, the measurement is continued until it becomes N or more. Specifically, in the case shown in FIG. 5, among the detection points forming the stationary object 17, five detection points are the second detection points.
When the object is classified as a large sign by the condition or the third condition, the object type of the stationary object 17 is set as the large sign.
【0057】演算部3は、小標識/デリニエイタに分類
した停止物体について測定を継続し、判定結果を適時見
直すこととする。その他に分類された停止物体について
は判定結果の見直しは実施しないこととする。The calculation unit 3 continues the measurement for the stationary object classified into the small sign / Derniator, and re-examines the determination result in a timely manner. The judgment results will not be reviewed for stationary objects classified as other.
【0058】『小標識/デリニエイタの判別見直し』図
6に、上述したように停止物体を分類する場合におい
て、停止物体が小標識/デリニエイタに分類された検出
点の判定結果を見直すときの処理を説明するための図を
示す。"Review of Discrimination of Small Signs / Derniators" FIG. 6 shows a process for reviewing the determination result of the detection points where the stopped objects are classified into the small signs / delineators when classifying the stopped objects as described above. The figure for demonstrating is shown.
【0059】例えば図6に示す停止物体19のように幅
が広い物体では、自車両が走行して停止物体19との距
離が次第に小さくなる場合、時間的に前では停止物体1
9の一部しかレーザレーダ1のスキャン範囲に存在しな
いために、小標識/デリニエイタに分類していても、距
離が近づくにつれて物体全体がスキャン範囲内に存在す
るために小標識/デリニエイタには分類できない停止物
体がある。For example, in the case of a wide object such as the stopped object 19 shown in FIG. 6, when the vehicle travels and the distance between the stopped object 19 and the stopped object 19 becomes gradually smaller, the stopped object 1 is earlier in time.
Since only a part of 9 exists in the scan range of the laser radar 1, even if the object is classified as a small sign / delineator, the whole object exists in the scan range as the distance approaches, and therefore the object is classified as a small sign / delineator. There is a stationary object that can not be.
【0060】このような場合に、停止物体19が完全に
スキャン範囲に入っていない時間的に前の段階で小標識
/デリニエイタに分類されたことは誤判定となる。した
がって、演算部3は、小標識/デリニエイタと判別され
た物体に関して、このような誤判定を防止するために判
定結果を見直す作業を実行する。演算部3による判定結
果の見直しは、最初の判定と同様に検出データ数がN回
以上のときに行い、判定結果が同じである場合には検出
データ数をリセットする。In such a case, it is an erroneous determination that the stationary object 19 is not completely within the scanning range and is classified as a small sign / delineator at a temporally previous stage. Therefore, the calculation unit 3 executes the work of revising the determination result in order to prevent such an erroneous determination with respect to the object discriminated as the small sign / delineator. The determination result by the calculation unit 3 is reviewed when the number of detected data is N times or more, similarly to the first determination, and when the determined result is the same, the number of detected data is reset.
【0061】『演算部3による物体種別判定処理手順』
続いて図7に示すフローチャートを用いて、物体種別判
定装置による物体種別判定処理の手順について説明をす
る。"Procedure for Object Type Determination Processing by Computing Unit 3"
Next, the procedure of the object type determination processing by the object type determination device will be described using the flowchart shown in FIG. 7.
【0062】ステップS1において、レーザレーダ1に
より自車両11の前方をスキャンすることで前方反射物
からの信号を受信し、距離Zと反射強度Pとを含む検出
点の計算してステップS2に処理を進める。In step S1, the laser radar 1 scans the front of the vehicle 11 to receive the signal from the front reflector, calculates a detection point including the distance Z and the reflection intensity P, and processes it in step S2. Proceed.
【0063】ステップS2において、ステップS1で得
た検出点において、隣接する検出点のうち距離差が小さ
いものを演算部3によりグループ化し、このグループ化
した検出点群が時系列的に位置や相対速度が同じであれ
ばさらにグループ化を行う。演算部3によりグループ化
処理を複数回実施することで、検出点群から構成される
自車両11前方の物体存在を検出してステップS3に処
理を進める。In step S2, among the detection points obtained in step S1, those having a small distance difference among the adjacent detection points are grouped by the arithmetic unit 3, and the grouped detection points are arranged in position or relative in time series. If the speeds are the same, further grouping is performed. By performing the grouping process a plurality of times by the calculation unit 3, the presence of an object in front of the vehicle 11 composed of the detection point group is detected, and the process proceeds to step S3.
【0064】ステップS3において、演算部3によりス
テップS2で検出した各物体の相対速度から走行車両存
在判定を行う。演算部3により相対速度がしきい値Vt
1以上と判定したら処理をステップS4へと進め、相対
速度がしきい値Vt1未満と判定したら処理をステップ
S5へと進める。In step S3, the running unit existence determination is performed by the calculation unit 3 from the relative speed of each object detected in step S2. The relative speed is set to the threshold value Vt by the calculation unit 3.
If it is determined to be 1 or more, the process proceeds to step S4, and if it is determined that the relative speed is less than the threshold value Vt1, the process proceeds to step S5.
【0065】ステップS4において、演算部3によりス
テップS2で検出された物体を構成する検出点群につい
て、走行車両を構成する検出点であることを示す走行車
両フラグを立てて、物体種別判定処理を終了する。In step S4, for the detection point group forming the object detected in step S2 by the calculation unit 3, a traveling vehicle flag indicating that the object is a detection point forming a traveling vehicle is set, and the object type determination processing is performed. finish.
【0066】一方、ステップS5において、演算部3に
よりステップS2でグループ化した検出点群の相対速度
から停止物体の判定を行う。演算部3は、相対速度がし
きい値Vt2以下であれば停止物体としてステップS6
へと処理を進め、相対速度がしきい値Vt2より大きけ
れば物体判定を行わず処理をステップS1へと戻す。On the other hand, in step S5, the computing unit 3 determines the stationary object from the relative speed of the detection point groups grouped in step S2. If the relative speed is equal to or lower than the threshold value Vt2, the calculation unit 3 determines that the object is a stationary object in step S6
If the relative speed is greater than the threshold value Vt2, the object determination is not performed and the process returns to step S1.
【0067】ステップS6において、演算部3により頭
上標識候補の抽出を行う。ステップS5において停止物
体と判別された物体を構成する検出点のうち、の右端に
位置する検出点、中心に位置する検出点、左端に位置す
る検出点のいずれかが自車両11に対して手前を走行す
る走行車両のスキャン範囲に存在する場合、当該物体を
構成する検出点群を頭上標識候補としてステップS7に
処理を進める。すなわち、演算部3により、自車両11
からみて停止物体より手前に走行車両が存在し、自車両
11からみて停止物体を検出したスキャン範囲と走行車
両を検出したスキャン範囲とがオーバーラップするか否
かの判定をして、オーバーラップするときにはステップ
S7に処理を進め、オーバーラップしないときにはステ
ップS8に処理を進める。In step S6, the operation unit 3 extracts the overhead marker candidates. Of the detection points forming the object determined to be the stationary object in step S5, any one of the detection point located at the right end, the detection point located at the center, and the detection point located at the left end is in front of the host vehicle 11. If it exists within the scan range of the traveling vehicle traveling in the above, the process proceeds to step S7 with the detection point group forming the object as an overhead marker candidate. That is, the calculation unit 3 causes the own vehicle 11
There is a traveling vehicle in front of the stopped object when viewed from the viewpoint, and it is determined whether or not the scanning range in which the stationary object is detected and the scanning range in which the traveling vehicle is detected overlap with each other when viewed from the host vehicle 11, and they overlap. If so, the process proceeds to step S7. If they do not overlap, the process proceeds to step S8.
【0068】ステップS7において、演算部3により頭
上標識の判定を行う。ステップS6で頭上標識候補とし
た物体を示す検出点群とスキャン範囲の角度的にオーバ
ーラップする走行車両を示す検出点群の分散がしきい値
Nt1以上であれば処理をステップS8に進め、分散が
Nt1未満であるときには頭上標識と判定せずに処理を
ステップS9に進める。In step S7, the computing unit 3 determines the overhead marker. If the variance of the detection point group indicating the object as the overhead sign candidate in step S6 and the detection point group indicating the traveling vehicle angularly overlapping the scan range is equal to or more than the threshold value Nt1, the process proceeds to step S8, and the dispersion is performed. When is less than Nt1, the process proceeds to step S9 without determining as an overhead sign.
【0069】ステップS8において、演算部3により、
ステップS6で走行車両にオーバーラップしているとし
た停止物体を示す検出点群を頭上標識であると判定し、
停止物体を構成する各検出点に頭上標識であることを示
すフラグを立てて、物体種別判定処理を終了する。In step S8, the arithmetic unit 3
In step S6, it is determined that the detection point group indicating the stopped object that is overlapped with the traveling vehicle is an overhead sign,
A flag indicating that it is an overhead sign is set at each of the detection points that form the stationary object, and the object type determination process ends.
【0070】ステップS9において、演算部3により停
止物体の種別を判定するために必要な特徴量の計算を行
う。停止物体の種別を判定するための特徴量は検出点群
の相対速度、物体幅W、反射強度P、距離データ充填率
Rとする。反射強度Pは物体を構成する検出点群におけ
る最大強度Pとし、距離データ充填率Rは上述した式
(1)から求める。演算部3は、特徴量を算出すると次
のステップS10に処理を進める。In step S9, the calculation unit 3 calculates the characteristic amount necessary for determining the type of the stationary object. The feature amount for determining the type of the stationary object is the relative velocity of the detection point group, the object width W, the reflection intensity P, and the distance data filling rate R. The reflection intensity P is the maximum intensity P in the detection point group forming the object, and the distance data filling rate R is obtained from the above-mentioned formula (1). After calculating the characteristic amount, the calculation unit 3 advances the process to step S10.
【0071】ステップS10において、演算部3によ
り、上記第1条件〜第4条件を適用することで求めた特
徴量から停止物体を停止車両、大標識、小標識/デリニ
エイタのいずれかに分類してステップS11に処理を進
める。In step S10, the operation unit 3 classifies the stopped object into one of a stopped vehicle, a large sign, and a small sign / deriniator based on the feature amount obtained by applying the first to fourth conditions. The process proceeds to step S11.
【0072】ステップS11において、ステップS10
で演算部3により分類された総検出点数が物体判定に必
要な検出点数に達しているか否かの判定を行う。演算部
3により総検出点数がN個以上であれば、次のステップ
S12に処理を進め、必要検出点数に達していなければ
処理をステップS1へと戻す。In step S11, step S10
Then, it is determined whether or not the total number of detection points classified by the calculation unit 3 has reached the number of detection points required for object determination. If the total number of detection points is N or more by the calculation unit 3, the process proceeds to the next step S12, and if the required number of detection points has not been reached, the process returns to step S1.
【0073】ステップS12において、演算部3により
物体判定を行う。停止車両、大標識、小標識/デリニエ
イタに分類された検出点数から、一番数の多いものを判
定結果とし、次のステップS13に処理を進める。ただ
し、検出点数が同数の場合はステップS1以降の次回の
処理に移る。また、演算部3は、停止物体が小標識/デ
リニエイタと判定され、上述した理由により再判定する
場合には、蓄積された分類した結果をリセットする。In step S12, the computing unit 3 determines an object. From the detection points classified into the stopped vehicle, the large sign, and the small sign / delineator, the one with the largest number is set as the determination result, and the process proceeds to the next step S13. However, when the number of detected points is the same, the process proceeds to the next process after step S1. Further, when it is determined that the stopped object is the small sign / delineator and the determination is performed again for the above-mentioned reason, the calculation unit 3 resets the accumulated classified result.
【0074】ステップS13において、演算部3は物体
判定の終了判定を行う。演算部3は、ステップS12で
停止物体が小標識/デリニエイタ以外と判定された場合
は物体判定を終了し、小標識/デリニエイタと判定され
た物体は再度ステップS1に戻って、再判定を行う。In step S13, the calculation section 3 determines the end of the object determination. When it is determined in step S12 that the stopped object is other than the small sign / delineator, the calculation unit 3 ends the object determination, and the object determined to be the small sign / delineator returns to step S1 again to perform the re-determination.
【0075】このようにして、物体種別判定装置は、自
車両11の前方にある物体を検出し、さらに検出した物
体が走行車両であるのか、頭上標識であるのか、小標識
/デリニエイタであるのかという物体の種別を判定する
ことができる。In this way, the object type determination device detects an object in front of the host vehicle 11 and further determines whether the detected object is a traveling vehicle, an overhead sign, or a small sign / deliniator. The type of the object can be determined.
【0076】[実施形態の効果]以上、詳細に説明した
ように、本実施形態に係る物体種別判定装置によれば、
停止物体と自車両11との間にスキャン範囲の角度が重
複して走行車両が存在する場合であっても、距離データ
充填率Rに基づいて停止物体の種別を判定することがで
き、検出した物体を走行車両、停止物体とに的確に識別
することができる。[Effects of the Embodiment] As described in detail above, according to the object type determining apparatus of the present embodiment,
Even when the traveling vehicle exists with the scan range angles overlapping between the stopped object and the own vehicle 11, the type of the stopped object can be determined based on the distance data filling rate R and detected. The object can be accurately discriminated as a traveling vehicle or a stationary object.
【0077】また、物体種別判定装置によれば、判定対
象である停止物体と、自車両との間にある走行車両を示
す検出点群のばらつきが大きい場合にのみ停止物体を頭
上標識であると判定するので、停止物体と走行車両とが
レーザレーダ1のスキャン範囲の角度的にオーバーラッ
プする場合であっても、誤判定を防止することができ
る。Further, according to the object type determination device, the stop object is an overhead sign only when the detected point group indicating the traveling vehicle between the stop object to be determined and the own vehicle has a large variation. Since the determination is made, erroneous determination can be prevented even when the stationary object and the traveling vehicle angularly overlap the scanning range of the laser radar 1.
【0078】更に、物体種別判定装置によれば、停止物
体を示す検出点群の相対速度、幅、反射強度、距離デー
タ充填率Rに基づいて、停止車両、大標識、小標識/デ
リニエイタのいずれかの種別に分類する判定をするの
で、前方の停止物が普通車や大型トラックの幅と同等な
標識であっても確実に標識と車両との区別をすることが
できる。Further, according to the object type determination device, any one of the stopped vehicle, the large sign, and the small sign / delineator is determined based on the relative speed, width, reflection intensity, and distance data filling rate R of the detection point group indicating the stopped object. Since it is determined to classify the vehicle into one of these types, it is possible to reliably distinguish between the sign and the vehicle even if the stop ahead is a sign equivalent to the width of a normal car or a large truck.
【0079】更にまた、物体種別判定装置によれば、ス
キャン範囲内に他の物体が存在しない場合に停止物体を
停止車両と判定し、スキャン範囲内に他の物体が存在す
る場合に停止物体を大標識と判定するので、標識の自車
両11に対する手前に物体が存在する場合には標識の一
部の検出点が手前の物体により検出することができない
場合があり、距離データ充填率Rが停止車両の判定条件
に一致する場合に対応することができる。したがって、
この物体種別判定装置によれば、手前に物体が存在する
停止物体に対しては大標識とすることにより停止車両の
誤判定を防止することができる。Furthermore, according to the object type determination device, a stopped object is determined as a stopped vehicle when no other object exists in the scan range, and a stopped object is determined when another object exists in the scan range. Since it is determined to be a large sign, if an object is present in front of the own vehicle 11 of the sign, some detection points of the sign may not be detected by the object in front, and the distance data filling rate R stops. It is possible to deal with the case where the vehicle judgment conditions are met. Therefore,
According to this object type determination device, an erroneous determination of a stopped vehicle can be prevented by setting a large sign for a stopped object having an object in front.
【0080】更にまた、物体種別判定装置によれば、停
止物体が小標識/デリニエイタであると判定された場
合、判定処理を判定処理回数が所定の回数となるまで継
続させて判定結果を見直すので、物体の一部がスキャン
範囲に存在する場合には、物体幅が狭く小標識/デリニ
エイタと判定されるが、時間が経過して物体の完全にス
キャン範囲内に存在する場合には誤判定となることを防
止することができる。したがって、この物体種別判定装
置によれば、小標識/デリニエイタと判定した物体につ
いては分類の決定を再度見直すことにより誤判定を防止
することができる。Furthermore, according to the object type determination device, when the stop object is determined to be a small sign / delicinator, the determination process is continued until the number of determination processes reaches a predetermined number, and the determination result is reviewed. , If a part of the object exists in the scan range, the object width is narrow and it is determined to be a small sign / delineator. Can be prevented. Therefore, according to this object type determination device, it is possible to prevent erroneous determination by reviewing the classification determination again for the object determined to be the small sign / delineator.
【0081】なお、上述の実施の形態は本発明の一例で
ある。このため、本発明は、上述の実施形態に限定され
ることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明
に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に
応じて種々の変更が可能であることは勿論である。The above-described embodiment is an example of the present invention. For this reason, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and other than this embodiment, as long as it does not deviate from the technical idea of the present invention, various types according to the design etc. Of course, it is possible to change.
【図1】本発明を適用した物体種別判定装置の機能的な
構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of an object type determination device to which the present invention has been applied.
【図2】レーザレーダを自車両の前方部分に搭載したと
きのレーザ光の光軸を説明するための側面図(a)及び
上面図(b)である。FIG. 2 is a side view (a) and a top view (b) for explaining an optical axis of laser light when a laser radar is mounted on a front portion of a vehicle.
【図3】演算部により頭上標識を検出する際の処理内容
について説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining processing contents when an overhead marker is detected by a calculation unit.
【図4】演算部により算出される距離データ充填率につ
いて説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining a distance data filling rate calculated by a calculation unit.
【図5】演算部により検出された停止物体を3つの種別
に分類する際の処理内容について説明するための図であ
る。FIG. 5 is a diagram for explaining processing contents when classifying a stationary object detected by a calculation unit into three types.
【図6】演算部により小標識/デリニエイタに分類され
た停止物体を再判定する処理内容について説明するため
の図である。FIG. 6 is a diagram for explaining processing contents for re-determining a stopped object classified as a small sign / delineator by a calculation unit.
【図7】本発明を適用した物体種別判定装置により自車
両の前方の物体の種別を判定する際の処理手順について
説明するためのフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart for explaining a processing procedure when determining the type of an object in front of the own vehicle by the object type determination device to which the present invention is applied.
1 レーザレーダ 2 車両挙動検出部 3 演算部11 自車両 1 laser radar 2 Vehicle behavior detector 3 Calculation unit 11 Own vehicle
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Fターム(参考) 5H180 AA01 CC03 CC14 LL01 LL02 LL09 5J070 AC01 AC06 AE01 AF03 AK22 BF11 5J084 AA04 AA05 AA07 AA09 AB01 AC02 BA03 BA11 EA04 EA22 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page F-term (reference) 5H180 AA01 CC03 CC14 LL01 LL02 LL09 5J070 AC01 AC06 AE01 AF03 AK22 BF11 5J084 AA04 AA05 AA07 AA09 AB01 AC02 BA03 BA11 EA04 EA22
Claims (7)
る物体の種別を判定する物体種別判定装置であって、 自車両前方に存在する上記物体に送信波を走査させ、上
記物体から反射される反射波を検出し、検出した反射波
に基づいて、上記自車両に対する物体位置を示す複数の
検出点を生成する物体位置検出手段と、 自車両前方に存在する上記物体の自車両に対する相対速
度を上記物体位置検出手段で検出された各検出点ごとに
検出する相対速度検出手段と、 上記物体位置検出手段により生成した各検出点の物体位
置、及び上記相対速度検出手段で検出した各検出点の相
対速度に基づくグループ化処理を行って、複数の検出点
の検出点群からなる上記物体を検出する物体検出手段
と、 上記物体検出手段で検出された物体を示す検出点群の相
対速度に基づいて、上記物体が走行車両であるのか、停
止物体であるのかの判定をする第1判定手段と、 上記第1判定手段によって上記物体が停止物体であると
判定され、上記停止物体と、自車両との間に走行車両が
存在する場合、上記停止物体を頭上標識であると判定す
る第2判定手段と、 上記各物体についての最大検出点数と、上記物体位置検
出手段で検出された検出点数との割合を示すデータ充填
率を算出する演算手段と、 上記第1判定手段によって上記物体が停止物体であると
判定され、上記停止物体と、自車両との間に走行車両が
存在しない場合、上記演算手段によって算出されたデー
タ充填率に基づいて上記停止物体の種別を判定する第3
判定手段とを備えることを特徴とする物体種別判定装
置。1. An object type determination device mounted on a vehicle for determining the type of an object existing in front of the vehicle, wherein the object existing in front of the vehicle is caused to scan a transmitted wave and reflected from the object. An object position detecting means for detecting a reflected wave that is generated and generating a plurality of detection points indicating an object position with respect to the own vehicle based on the detected reflected wave; and a relative position of the object existing in front of the own vehicle with respect to the own vehicle. Relative speed detecting means for detecting the speed for each detection point detected by the object position detecting means, object position of each detection point generated by the object position detecting means, and each detection detected by the relative speed detecting means The object detection means for performing the grouping process based on the relative speed of the points to detect the object composed of the detection point groups of the plurality of detection points, and the phase of the detection point group indicating the object detected by the object detection means First determining means for determining whether the object is a traveling vehicle or a stopped object based on the speed; and the first determining means determines that the object is the stopped object, If a traveling vehicle is present between the host vehicle and the host vehicle, second determining means for determining the stopped object as an overhead sign, the maximum number of detection points for each object, and the object position detecting means are detected. A calculating unit that calculates a data filling rate indicating a ratio with the number of detection points and the first determining unit determine that the object is a stopped object, and there is no traveling vehicle between the stopped object and the own vehicle. In this case, the type of the stationary object is determined based on the data filling rate calculated by the calculating means.
An object type determination device comprising: determination means.
記検出点の自車両との距離の平均値をZ、物体を示す検
出点の端部幅をW、上記物体位置検出手段が上記物体を
走査する角度をθとした場合に、上記データ充填率を (n×Z×tanθ)/W で表現される式を用いて演算することを特徴とする請求
項1記載の物体種別判定装置。2. The calculation means is n, the average value of the distance between the detection points and the vehicle is Z, the end width of the detection points indicating an object is W, and the object position detection means is 2. The object type determining apparatus according to claim 1, wherein the data filling rate is calculated using an expression expressed by (n × Z × tan θ) / W, where θ is an angle for scanning the object. .
止物体と、上記自車両との間にある上記走行車両を示す
検出点群のばらつきが大きい場合にのみ上記停止物体を
頭上標識であると判定することを特徴とする請求項1記
載の物体種別判定装置。3. The second determination means uses the overhead sign to indicate the stop object only when there is a large variation in the detection point group indicating the traveling vehicle between the stop object to be determined and the own vehicle. The object type determination device according to claim 1, wherein it is determined that there is an object type determination device.
す検出点群の相対速度、幅、上記反射強度、データ充填
率に基づいて、停止車両、大標識、小標識/デリニエイ
タのいずれかの種別に分類する判定をすることを特徴と
する請求項1記載の物体種別判定装置。4. The third determination means is any one of a stopped vehicle, a large sign, and a small sign / delineator based on the relative speed and width of the detection point group indicating the stopped object, the reflection intensity, and the data filling rate. The object type determination device according to claim 1, wherein the object type determination device according to claim 1 determines.
手段の走査範囲内に他の物体が存在しない場合に上記停
止物体を停止車両と判定し、走査範囲内に他の物体が存
在する場合に上記停止物体を大標識と判定することを特
徴とする請求項4記載の物体種別判定装置。5. The third determining means determines the stopped object as a stopped vehicle when no other object exists within the scanning range of the object position detecting means, and the other object exists within the scanning range. The object type determination device according to claim 4, wherein the stopped object is determined to be a large sign in this case.
標識/デリニエイタであると判定された場合、判定処理
を判定処理回数が所定の回数となるまで継続させること
を特徴とする請求項4記載の物体種別判定装置。6. The third determination means, when the stop object is determined to be a small sign / deliciter, continues the determination processing until the number of determination processing reaches a predetermined number. 4. The object type determination device described in 4.
る物体の種別を判定する物体種別判定装置であって、 自車両前方に存在する上記物体に送信波を走査させ、上
記物体から反射される反射波を検出し、検出した反射波
に基づいて、上記自車両に対する物体位置を示す複数の
検出点を生成すると共に、自車両前方に存在する上記物
体の自車両に対する相対速度を各検出点ごとに検出し、 上記各検出点の物体位置、及び各検出点の相対速度に基
づくグループ化処理を行って、複数の検出点の検出点群
からなる上記物体を検出し、 上記物体を示す検出点群の相対速度に基づいて、上記物
体が走行車両であるのか、停止物体であるのかの判定を
し、 上記物体が停止物体であると判定され、上記停止物体
と、自車両との間に走行車両が存在する場合、上記停止
物体を頭上標識であると判定し、 上記各物体についての最大検出点数と、上記検出点数と
の割合を示すデータ充填率を算出し、 上記物体が相対速度に基づいて停止物体であると判定さ
れ、上記停止物体と上記自車両との間に走行車両がない
場合、少なくとも上記算出されたデータ充填率に基づい
て上記停止物体を停止車両、大標識、小標識/デリニエ
イタのいずれかの種別に判定することを特徴とする物体
種別判定方法。7. An object type determination device mounted on a vehicle for determining the type of an object existing in front of the vehicle, wherein the object existing in front of the vehicle is caused to scan a transmitted wave and reflected from the object. The detected reflected wave is detected, and based on the detected reflected wave, a plurality of detection points indicating the object position with respect to the own vehicle are generated, and the relative speeds of the object existing in front of the own vehicle with respect to the own vehicle are detected. Each point is detected, the grouping process based on the object position of each detection point and the relative velocity of each detection point is performed, and the object composed of the detection point group of a plurality of detection points is detected to indicate the object. Based on the relative speed of the detection point group, it is determined whether the object is a traveling vehicle or a stationary object, and it is determined that the object is a stationary object, and between the stationary object and the host vehicle. If there are moving vehicles in , The stationary object is determined to be an overhead sign, the maximum detection score for each object, and a data filling rate indicating the ratio of the detection score is calculated, and the object is a stationary object based on the relative speed. When there is no traveling vehicle between the stopped object and the host vehicle, the stopped object is determined to be one of a stopped vehicle, a large sign, and a small sign / delineator based on at least the calculated data filling rate. A method for determining an object type, which comprises determining the type.
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