JP2012008718A - 障害物回避装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自車両周辺の障害物を高精度に認識しながら、当該認識された障害物および／または当該認識の信頼性に応じて、適切なタイミングで衝突回避システムを作動させる障害物回避装置を提供する。
【解決手段】本発明の障害物回避装置は、障害物を検知する複数の検知手段と、複数の検知手段によって検知された障害物に関する情報に基づいて、複数の検知手段によって検知されたそれぞれの検知結果に相関性があるか否かを判定する相関性判定手段と、相関性判定手段によって判定された判定結果に応じて、衝突回避システムを制御する障害物回避制御手段とを備え、障害物回避制御手段は、相関性判定手段によって相関性があると判定された場合、相関性がないと判定された場合に作動させるタイミングより早いタイミングで衝突回避システムを作動させることを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、自車両周辺の障害物との衝突を回避または衝突被害を軽減する障害物回避装置に関し、より特定的には、自車両周辺の障害物を検知して、当該検知された障害物に応じて衝突を回避または衝突被害を軽減する障害物回避装置に関する。

従来、車両には、プリクラッシュセーフティシステム（ＰＣＳ）が装備され、自車両周辺の障害物を検知して、当該障害物との衝突を未然に回避または被害軽減する技術が普及している。

自車両周辺の障害物を検知する技術としては、例えば、画像認識とレーダ認識とがある。画像認識技術は、自車両に搭載されるカメラによって自車両周辺の画像を取得して、当該取得された画像から、予め設定された基準パターン（例えば、車両および歩行者等）を探索する。また、レーダ認識技術は、自車両に搭載されるレーザレーダおよびミリ波レーダによって自車両周辺の障害物を検知し、当該障害物からの反射波の強度に応じて、当該障害物が車両であるか、歩行者であるか等を認識する。

さらには、上述した画像認識技術とレーダ認識技術とを組み合わせた技術も提案されている（例えば、特許文献１）。特許文献１に記載の技術では、先ず、自車両に搭載されるカメラによって撮像された画像に基づいて、障害物の種別を判定する。そして、判定された障害物の種別に応じて、レーダが検知対象とする障害物からの反射強度を設定している。

このように、従来、画像認識技術および／またはレーダ認識技術を用いて、自車両周辺の障害物の認識精度を向上させている。

特開２００９−１７４９００号公報

しかしながら、上述した特許文献１に記載の技術のように、画像認識技術およびレーダ認識技術の双方を用いれば、自車両周辺の障害物の認識精度そのものは向上するものの、当該認識された障害物および／または当該認識の信頼性に応じて、適切なタイミングで衝突回避システムを作動させることができない。

それ故に、本発明の目的は、自車両周辺の障害物を高精度に認識しながら、当該認識された障害物および／または当該認識の信頼性に応じて、適切なタイミングで衝突回避システムを作動させる障害物回避装置を提供することである。

上記目的を達成するために、本発明の障害物回避装置は、自車両周辺の障害物を検知して、当該障害物との衝突を回避する衝突回避システムを作動させる障害物回避装置であって、障害物を検知する複数の検知手段と、複数の検知手段によって検知された障害物に関する情報に基づいて、複数の検知手段によって検知されたそれぞれの検知結果に相関性があるか否かを判定する相関性判定手段と、相関性判定手段によって判定された判定結果に応じて、衝突回避システムを制御する障害物回避制御手段とを備え、障害物回避制御手段は、相関性判定手段によって相関性があると判定された場合、相関性がないと判定された場合に作動させるタイミングより早いタイミングで衝突回避システムを作動させることを特徴とする。
かかる構成により、複数の検知手段は、障害物を検知し、相関性判定手段は、複数の検知手段によって検知されたそれぞれの検知結果に相関性があるか否かを判定するため、自車両周辺の障害物を高精度に認識することができ、障害物回避制御手段は、当該認識された障害物および／または当該認識の信頼性に応じて、適切なタイミングで衝突回避システムを作動させることができる。

好ましい複数の検知手段は、レーダを介して障害物を検知するレーダ検知手段と、カメラによって自車両周辺の画像を取得し、当該画像から障害物を検知する画像検知手段とを含むことを特徴とする。
かかる構成により、レーダ検知手段は、レーダを介して障害物を検知し、画像検知手段は、カメラによって自車両周辺の画像を取得し、当該画像から障害物を検知するため、当該障害物を高精度に認識でき、当該障害物認識の信頼性が向上する。

さらに好ましい相関性判定手段は、レーダ検知手段におけるレーダの反射強度に基づいて、障害物の種類を判定するレーダ検知結果判定手段と、画像検知手段によって取得された画像について、予め設定された所定の画像パターンをマッチングすることによって、障害物の種類を判定する画像検知結果判定手段と、レーダ検知結果判定手段によって判定された障害物の種類と、画像検知結果判定手段によって判定された障害物の種類とに基づいて、障害物を推定する障害物推定手段とを含むことを特徴とする。
かかる構成により、レーダ検知結果判定手段は、レーダ検知手段におけるレーダの反射強度に基づいて障害物の種類を判定し、画像検知結果判定手段は、画像検知手段によって取得された画像について、予め設定された所定の画像パターンをマッチングすることによって、障害物の種類を判定し、障害物推定手段は、それぞれ判定された障害物の種類に基づいて、障害物を推定するため、当該障害物を高精度に認識でき、当該障害物認識の信頼性がさらに向上する。

さらに好ましい障害物回避制御手段は、レーダ検知結果判定手段によって判定された障害物の種類と、画像検知結果判定手段によって判定された障害物の種類とが同一である場合、障害物推定手段によって推定された障害物に対応して作動させる衝突回避システムを、障害物の種類が同一でない場合に作動させるタイミングより早いタイミングで作動させることを特徴とする。
かかる構成により、障害物回避制御手段は、レーダ検知結果判定手段によって判定された障害物の種類と、画像検知結果判定手段によって判定された障害物の種類とが同一か否かに応じて、障害物推定手段によって推定された障害物に対応して作動させる衝突回避システムの作動タイミングを制御するため、当該認識された障害物および／または当該認識の信頼性に応じて、適切なタイミングで衝突回避システムを作動させることができる。

さらに好ましい障害物回避制御手段は、レーダ検知結果判定手段によって判定された障害物の種類と、画像検知結果判定手段によって判定された障害物の種類とが同一であって、当該障害物が予め設定された所定の障害物であると特定された場合、障害物推定手段によって推定された障害物に対応して作動させる衝突回避システムを、当該障害物が予め設定された所定の障害物であると特定されない場合に作動させるタイミングより早いタイミングで作動させることを特徴とする。
かかる構成により、障害物回避制御手段は、当該障害物が予め設定された所定の障害物であると特定されたか否かに応じて、障害物推定手段によって推定された障害物に対応して作動させる衝突回避システムの作動タイミングを制御するため、当該認識された障害物および／または当該認識の信頼性に応じて、より適切なタイミングで衝突回避システムを作動させることができる。

また、本発明の障害物回避装置は、障害物に対応して作動させる衝突回避システムを示すルックアップテーブルが予め記録されている記録手段を、さらに備え、障害物回避制御手段は、記録手段に記録されているルックアップテーブルを参照し、相関性判定手段によって判定された判定結果に応じて、衝突回避システムを制御することを特徴とする。
かかる構成により、記録手段には、障害物に対応して作動させる衝突回避システムを示すルックアップテーブルが予め記録されており、障害物回避制御手段は、当該ルックアップテーブルを参照して衝突回避システムを制御するため、多種の衝突回避システムのうち、あらゆる状況に応じた最適な衝突回避システムを作動させることができる。

また、上記目的を達成するために、本発明の障害物回避方法は、自車両周辺の障害物を検知して、当該障害物との衝突を回避する衝突回避システムを作動させる障害物回避装置が実行する障害物回避方法であって、障害物を検知する複数の検知ステップと、複数の検知ステップで検知された障害物に関する情報に基づいて、複数の検知ステップで検知されたそれぞれの検知結果に相関性があるか否かを判定する相関性判定ステップと、相関性判定ステップで判定された判定結果に応じて、衝突回避システムを制御する障害物回避制御ステップとを含み、障害物回避制御ステップでは、相関性判定ステップで相関性があると判定された場合、相関性がないと判定された場合に作動させるタイミングより早いタイミングで衝突回避システムを作動させることを特徴とする。
かかる構成により、複数の検知ステップにおいて障害物を検知し、相関性判定ステップにおいて複数の検知ステップで検知されたそれぞれの検知結果に相関性があるか否かを判定するため、自車両周辺の障害物を高精度に認識することができ、障害物回避制御ステップにおいて、当該認識された障害物および／または当該認識の信頼性に応じて、適切なタイミングで衝突回避システムを作動させることができる。

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回避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回避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。

上述のように、本発明の障害物回避装置によれば、自車両周辺の障害物を高精度に認識しながら、当該認識された障害物および／または当該認識の信頼性に応じて、適切なタイミングで衝突回避システムを作動させることができる。

本発明の一実施形態に係る障害物回避装置１００を示す機能ブロック図 本発明の一実施形態に係る障害物回避装置１００が実行する障害物回避方法２００の処理の流れを示すフローチャート 自車両から物標までの距離とレーダ反射波の強度との関係を示す図 レーダ検知ステップ２１０およびレーダ検知結果判定ステップ２２０で取得された障害物に関する情報と、画像取得ステップ２３０および画像判定ステップ２４０で取得された障害物に関する情報とを融合（フュージョン）させて、当該障害物の種類を推定する障害物種類推定方法４００を示すフローチャート 歩行者（第１推定結果４３１）と、低閾値静止物標（第２推定結果４３２）とにおける衝突回避システム１６０を作動させるタイミングを示す図 静止車両（第３推定結果４４１）と、高閾値静止物標（第４推定結果４４２）とにおける衝突回避システム１６０を作動させるタイミング（自車両の速度に対応する）を示す図 先行車両（第５推定結果４５１）と、対向車両（第６推定結果４５２）とにおける衝突回避システム１６０を作動させるタイミングを示す図 静止車両（第３推定結果４４１）と、高閾値静止物標（第４推定結果４４２）とにおける衝突回避システム１６０を作動させるタイミング（衝突回避のために必要な横位置に対応する）を示す図 障害物推定手段１３３によって推定される障害物および／または当該推定の信頼性に対応して作動させる衝突回避システムを示す図

以下、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る障害物回避装置１００を示す機能ブロック図である。図１において、障害物回避装置１００は、レーダ検知手段１１０と、画像取得手段１２０と、相関性判定手段１３０と、記録手段１４０と、障害物回避制御手段１５０と、衝突回避システム１６０とを備える。なお、相関性判定手段１３０は、レーダ検知結果判定手段１３１と、画像判定手段１３２と、障害物推定手段１３３とを含む。

レーダ検知手段１１０は、レーダを介して、自車両周辺の障害物を検知する。具体的には、レーダ検知手段１１０は、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、自車両周辺の障害物からの反射波を検知する。

画像取得手段１２０は、自車両に搭載されるカメラであって、当該カメラによって自車両周辺の画像を撮像する。

相関性判定手段１３０は、レーダ検知手段１１０によって検知された障害物に関する情報と、画像取得手段１２０によって取得された画像から認識される障害物に関する情報とに基づいて、それぞれ障害物に関する情報に相関性があるか否かを判定する。

より詳細には、レーダ検知結果判定手段１３１は、レーダ検知手段１１０によって検知された自車両周辺の障害物からの反射波に基づいて、自車両と障害物との相対速度を算出する。そして、レーダ検知結果判定手段１３１は、算出した相対速度に基づいて、当該障害物が、静止物標か、自車両と同一方向に走行中の先行車両か、自車両と反対方向に走行中の対向車両かを判定する。

さらに、レーダ検知結果判定手段１３１は、レーダ検知手段１１０によって検知された自車両周辺の障害物からの反射波の強度に基づいて、当該障害物が、歩行者か、車両かを判定する。

画像判定手段１３２は、画像取得手段１２０によって取得された自車両周辺の画像について、予め設定された基準パターンを探索することによって、自車両周辺に障害物が存在する場合、当該障害物が、歩行者か、車両かを判定する。具体的には、基準パターンとして、歩行者パターンおよび車両パターンを予め設定し、当該画像領域内を、順に、歩行者パターンおよび車両パターンをマッチングさせる。

障害物推定手段１３３は、レーダ検知結果判定手段１３１によって判定された結果と、画像判定手段１３２によって判定された結果とに基づいて、自車両周辺の障害物を推定する。具体的には、レーダ検知結果判定手段１３１によって判定された障害物の種類と、画像判定手段１３２によって判定された障害物の種類とが一致しているか否かを判定し、当該障害物の種類を推定する。

例えば、レーダ検知結果判定手段１３１および画像判定手段１３２によって判定された障害物が歩行者で一致している場合（歩行者として相関性がある場合）、障害物推定手段１３３は、当該障害物は歩行者であると推定する。同様に、レーダ検知結果判定手段１３１および画像判定手段１３２によって判定された障害物が車両で一致している場合（車両として相関性がある場合）、障害物推定手段１３３は、当該障害物は車両であると推定する。当該障害物が車両である場合には、当該車両が、静止車両であるか、先行車両であるか、対向車両であるかを推定できれば、さらに好ましい。

一方、レーダ検知結果判定手段１３１によって判定された障害物の種類と、画像判定手段１３２によって判定された障害物の種類とが一致していない場合および判定結果が不明確な場合（相関性がない場合）、障害物推定手段１３３は、当該障害物が、歩行者または車両であるという推定をしなくても構わない。画像判定手段１３２によって、障害物は歩行者とも車両とも判定されていない場合であっても、障害物推定手段１３３は、例えば、レーダ検知結果判定手段１３１によって算出された自車両と障害物との相対速度に基づいて、当該障害物は静止物標であると推定する。換言すれば、障害物推定手段１３３は、レーダ検知結果判定手段１３１によって判定された結果と、画像判定手段１３２によって判定された結果とに基づいて、推定可能な範囲で推定する構成であっても構わない。

記録手段１４０には、障害物推定手段１３３によって推定された障害物に対応して作動させる衝突回避システム１６０に関する情報について、ルックアップテーブルとして予め記録されている。例えば、障害物が歩行者または車両の場合における、衝突回避システム１６０を作動させるタイミング、および作動させる具体的な衝突回避システム１６０が対応付けられている。ここで、衝突回避システム１６０とは、例えば、ＰＣＳであって、自車両のブレーキ、シートベルト、運転席エアバッグ、および歩行者保護用フードエアバッグ等である。

障害物回避制御手段１５０は、相関性判定手段１３０によって判定された判定結果に応じて、衝突回避システム１６０を制御する。より詳細には、障害物回避制御手段１５０は、記録手段１４０に記録されているルックアップテーブルを参照し、障害物推定手段１３３によって推定された障害物に対応する衝突回避システム１６０を作動させる。

次に、本発明の一実施形態に係る障害物回避装置１００が実行する障害物回避方法について、処理の流れを詳しく説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る障害物回避装置１００が実行する障害物回避方法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、障害物回避方法２００は、レーダ検知ステップ２１０と、レーダ検知結果判定ステップ２２０と、画像取得ステップ２３０と、画像判定ステップ２４０と、障害物推定ステップ２５０と、衝突回避ステップ２６０とを含む。

レーダ検知ステップ２１０において、レーダ検知手段１１０は、レーダを介して、自車両周辺の障害物を検知する。具体的には、レーダ検知手段１１０は、自車両周辺の障害物からの反射波を検知する。

レーダ検知結果判定ステップ２２０において、レーダ検知結果判定手段１３１は、レーダ検知ステップ２１０で検知された反射波に基づいて、自車両と障害物との相対速度Ｖｒを算出する。そして、レーダ検知結果判定手段１３１は、自車両の速度Ｖ０と、算出した相対速度Ｖｒとに基づいて、当該障害物が、静止物標か、自車両と同一方向に走行中の先行車両か、自車両と反対方向に走行中の対向車両かを判定する。

先ず、自車両の速度Ｖ０と相対速度Ｖｒとの差の絶対値（｜Ｖ０−Ｖｒ｜）が所定値（ΔＶ）未満の場合、当該障害物が静止物標であると判定する（｜Ｖ０−Ｖｒ｜ ＜ ΔＶ）。一方、自車両の速度Ｖ０と相対速度Ｖｒとの差の絶対値（｜Ｖ０−Ｖｒ｜）が所定値（ΔＶ）以上の場合、当該障害物が移動物標であると判定する（｜Ｖ０−Ｖｒ｜ ≧ ΔＶ）。なお、ここでは、歩行者が移動していても静止物標と判定できる程度に、歩行者の速度を考慮して、所定値（ΔＶ）を設定している。

また、相対速度Ｖｒが正である場合、障害物は自車両に接近している状態であって、さらに、自車両が走行中であって、かつ相対速度Ｖｒが大きい場合（例えば、自車両の速度Ｖ０＝５０ｋｍ／ｈｒ、相対速度Ｖｒ＝１００ｋｍ／ｈｒ）、障害物は、対向車両であると判定できる。

次に、レーダ検知結果判定手段１３１は、レーダ検知ステップ２１０で検知された反射波の強度に基づいて、障害物が、歩行者か、車両かを判定する。図３は、自車両から物標までの距離とレーダ反射波の強度との関係を示す図である。図３において、自車両から物標までの距離に応じたレーダ反射波の強度について、高閾値３１０と、低閾値３２０とを設定している。レーダ検知ステップ２１０で検知された反射波の強度が高閾値３１０以上である場合、レーダ検知結果判定手段１３１は、障害物が車両であると判定する（車両判定エリア３１１）。レーダ検知ステップ２１０で検知された反射波の強度が低閾値３２０以上であって、高閾値３１０未満である場合、レーダ検知結果判定手段１３１は、障害物が歩行者であると判定する（歩行者判定エリア３２１）。レーダ検知ステップ２１０で検知された反射波の強度が低閾値３２０未満である場合、レーダ検知結果判定手段１３１は、当該反射波はノイズであると判定する（ノイズ判定エリア３３０）。

このように、レーダ検知結果判定ステップ２２０において、レーダ検知結果判定手段１３１は、レーダ検知ステップ２１０で検知された反射波に基づいて、障害物が、静止物標か、先行車両か、対向車両かを判定している。

画像取得ステップ２３０において、画像取得手段１２０は、自車両周辺の画像を取得する。

画像判定ステップ２４０において、画像判定手段１３２は、画像取得ステップ２３０で取得された自車両周辺の画像について、予め設定された歩行者パターンおよび車両パターンをマッチングする。

歩行者パターンは、例えば、歩行者の向き（前向き、後ろ向き、左向き、および右向き等）、および歩行者の大きさ（自車両から遠方の歩行者、および自車両に近接する歩行者等）等に基づく多種の歩行者パターンがあっても構わない。さらには、自転車に乗っている歩行者パターンであっても構わない。

車両パターンは、例えば、車両の向き（前向き、後ろ向き、左向き、および右向き等）、および車両の大きさ（自車両から遠方の車両、および自車両に近接する車両等）等に基づく多種の車両パターンがあっても構わない。

このように、画像判定ステップ２４０において、画像判定手段１３２は、画像取得ステップ２３０で取得された自車両周辺の画像について、歩行者パターンおよび車両パターンをマッチングさせることによって、障害物が、歩行者か、車両かを判定している。

障害物推定ステップ２５０において、障害物推定手段１３３は、レーダ検知結果判定ステップ２２０で判定された結果と、画像判定ステップ２４０で判定された結果とに基づいて、自車両周辺の障害物を推定する。換言すれば、障害物推定手段１３３は、レーダ検知ステップ２１０およびレーダ検知結果判定ステップ２２０で取得された障害物に関する情報と、画像取得ステップ２３０および画像判定ステップ２４０で取得された障害物に関する情報とを融合（フュージョン）させて、当該障害物の種類を推定する。

図４は、レーダ検知ステップ２１０およびレーダ検知結果判定ステップ２２０で取得された障害物に関する情報と、画像取得ステップ２３０および画像判定ステップ２４０で取得された障害物に関する情報とを融合（フュージョン）させて、当該障害物の種類を推定する障害物種類推定方法４００を示すフローチャートである。

レーダ検知ステップ２１０およびレーダ検知結果判定ステップ２２０で取得された障害物に関する情報と、画像取得ステップ２３０および画像判定ステップ２４０で取得された障害物に関する情報とに基づいて、障害物の種類を推定する障害物種類推定方法４００について、図４を参照しながら、以下に、詳しく説明する。

図４において、障害物種類推定方法４００は、第１判定ステップ４１０〜第５判定ステップ４５０を含む。

第１判定ステップ４１０では、障害物が静止物標であるか否かが判定される。これは、レーダ検知結果判定ステップ２２０において、自車両の速度Ｖ０と相対速度Ｖｒとに基づいて判定されている。

第１判定ステップ４１０において、障害物が静止物標であると判定された場合（第１判定ステップ４１０のＹｅｓ）、第２判定ステップ４２０では、レーダ反射波の強度に基づいて、障害物が、歩行者か、車両かを判定する。具体的には、レーダ検知結果判定ステップ２２０において、レーダ検知ステップ２１０で検知された反射波の強度が、図３に示したように、高閾値３１０および低閾値３２０と比較され、車両判定エリア３１１か、歩行車判定エリア３２１か、ノイズ判定エリア３３０かが判定されている。

第２判定ステップ４２０において、反射波の強度が、図３に示した歩行者判定エリア３２１であると判定された場合（第２判定ステップ４２０の歩行者判定エリア）、第３判定ステップ４３０では、歩行者画像パターンであるか否かを判定する。具体的には、画像判定ステップ２４０において、画像取得ステップ２３０で取得された自車両周辺の画像について、予め設定された歩行者パターンをマッチングさせることによって、障害物が歩行者であるかが判定されている。

障害物が歩行者であると判定された場合（第３判定ステップ４３０のＹｅｓ）、障害物は歩行者であると推定する（第１推定結果４３１）。一方、障害物が歩行者でないと判定された場合（第３判定ステップ４３０のＮｏ）、障害物は低閾値静止物標であると推定する（第２推定結果４３２）。

ここで、第１推定結果４３１は、レーダ検知ステップ２１０およびレーダ検知結果判定ステップ２２０で取得された障害物に関する情報に基づいて、障害物は歩行者であると判定され、かつ画像取得ステップ２３０および画像判定ステップ２４０で取得された障害物に関する情報に基づいて、障害物は歩行者であると判定されている。したがって、障害物推定ステップ２５０において、障害物推定手段１３３によって推定される第１推定結果４３１は、信頼性が高い。

第２判定ステップ４２０において、反射波の強度が、図３に示した車両判定エリア３１１であると判定された場合（第２判定ステップ４２０の車両判定エリア）、第４判定ステップ４４０では、車両画像パターンであるか否かを判定する。具体的には、画像判定ステップ２４０において、画像取得ステップ２３０で取得された自車両周辺の画像について、予め設定された車両パターンをマッチングさせることによって、障害物が車両であるかが判定されている。

障害物が車両であると判定された場合（第４判定ステップ４４０のＹｅｓ）、障害物は車両であると推定する（第３推定結果４４１）。一方、障害物が車両でないと判定された場合（第４判定ステップ４４０のＮｏ）、障害物は高閾値静止物標であると推定する（第４推定結果４４２）。

ここで、第３推定結果４４１は、レーダ検知ステップ２１０およびレーダ検知結果判定ステップ２２０で取得された障害物に関する情報に基づいて、障害物は車両であると判定され、かつ画像取得ステップ２３０および画像判定ステップ２４０で取得された障害物に関する情報に基づいて、障害物は車両であると判定されている。したがって、障害物推定ステップ２５０において、障害物推定手段１３３によって推定される第３推定結果４４１は、信頼性が高い。

第１判定ステップ４１０において、障害物が静止物標でないと判定された場合（第１判定ステップ４１０のＮｏ）、第５判定ステップ４５０では、障害物が先行車両であるか否かが判定される。これは、レーダ検知結果判定ステップ２２０において、自車両の速度Ｖ０と相対速度Ｖｒとに基づいて判定されている。

障害物が先行車両であると判定された場合（第５判定ステップ４５０のＹｅｓ）、障害物は先行車両であると推定する（第５推定結果４５１）。一方、障害物が先行車両でないと判定された場合（第５判定ステップ４５０のＮｏ）、障害物は対向車両であると推定する（第６推定結果４５２）。

ここで、第５推定結果４５１および第６推定結果４５２は、レーダ検知ステップ２１０およびレーダ検知結果判定ステップ２２０で取得された障害物に関する情報のみに基づいて、障害物は先行車両および対向車両であると判定している。これは、画像取得ステップ２３０および画像判定ステップ２４０で取得された障害物に関する情報に基づいて判定しなくても、当該判定結果は、信頼性が高いためである。

衝突回避ステップ２６０において、障害物回避制御手段１５０は、障害物推定ステップ２５０で推定された結果に応じて、衝突回避システム１６０を制御する。具体的には、障害物回避制御手段１５０は、図４における障害物種類推定方法４００で示された障害物の種類に基づいて、衝突回避システム１６０を作動させるタイミングを制御する。

図５は、歩行者（第１推定結果４３１）と、低閾値静止物標（第２推定結果４３２）とにおける衝突回避システム１６０を作動させるタイミングを示す図である。障害物推定ステップ２５０における障害物が歩行者であることを示す第１推定結果４３１は、信頼性が高い。したがって、障害物回避制御手段１５０は、障害物が歩行者であることを示す第１推定結果４３１に基づいて、歩行者との衝突を回避するための衝突回避システム１６０を、障害物が低閾値静止物標（第２推定結果４３２）である場合のタイミングに比べて、早いタイミングで作動させる。

図６は、静止車両（第３推定結果４４１）と、高閾値静止物標（第４推定結果４４２）とにおける衝突回避システム１６０を作動させるタイミング（自車両の速度に対応する）を示す図である。障害物推定ステップ２５０における障害物が静止車両であることを示す第３推定結果４４１は、信頼性が高い。したがって、障害物回避制御手段１５０は、障害物が静止車両であることを示す第３推定結果４４１に基づいて、静止車両との衝突を回避するための衝突回避システム１６０を、障害物が高閾値静止物標（第４推定結果４４２）である場合のタイミングに比べて、早いタイミングで作動させる。

図７は、先行車両（第５推定結果４５１）と、対向車両（第６推定結果４５２）とにおける衝突回避システム１６０を作動させるタイミングを示す図である。障害物推定ステップ２５０における障害物が先行車両であることを示す第５推定結果４５１、および障害物が対向車両であることを示す第６推定結果４５２について、上述したように、レーダ検知ステップ２１０およびレーダ検知結果判定ステップ２２０で取得された障害物に関する情報のみで判定していても信頼性は十分高い。したがって、障害物回避制御手段１５０は、先行車両との衝突を回避するための衝突回避システム１６０を、障害物が先行車両であることを示す第５推定結果４５１に基づいて適切なタイミングで作動させ、対向車両との衝突を回避するための衝突回避システム１６０を、障害物が対向車両であることを示す第６推定結果４５２に基づいて適切なタイミングで作動させる。

なお、上述した図５〜図７では、障害物との衝突を回避するための衝突回避システム１６０を作動させるタイミングについて、自車両の速度Ｖ０に応じた自車両から物標までの距離／相対速度で示していたが、これに限定されるものではない。例えば、障害物との衝突を回避するための衝突回避システム１６０を作動させるタイミングを、障害物との衝突を回避するため横位置に応じた自車両から物標までの距離／相対速度で示していても構わない。

図８は、静止車両（第３推定結果４４１）と、高閾値静止物標（第４推定結果４４２）とにおける衝突回避システム１６０を作動させるタイミング（衝突回避のために必要な横位置に対応する）を示す図である。ここで、衝突回避のために必要な横位置とは、例えば、自車両の中心位置と、自車両の横幅と、障害物の横幅とに基づいて算出されるものである。障害物が車両である場合は、自車両は障害物との衝突を回避するために、どの程度横位置を移動すればよいか、正確に推定しやすい。図８において、図６と同様に、障害物回避制御手段１５０は、障害物が静止車両であることを示す第３推定結果４４１に基づいて、静止車両との衝突を回避するための衝突回避システム１６０を、障害物が高閾値静止物標（第４推定結果４４２）である場合のタイミングに比べて、早いタイミングで作動させる。また、衝突回避のために必要な横位置が大きければ大きい程、衝突回避システム１６０を早いタイミングで作動させる。

さらに、衝突回避システム１６０を作動させるタイミングについて、図５〜図７に示したように、自車両の速度Ｖ０に応じた自車両から物標までの距離／相対速度で示すタイミング、および図８に示したように、障害物との衝突を回避するため横位置に応じた自車両から物標までの距離／相対速度で示すタイミングを組み合わせることによって設定されていても構わない。

なお、障害物回避制御手段１５０が衝突回避システム１６０を制御することについて、衝突回避システム１６０を作動させるタイミング以外に、作動させる衝突回避システム種別を制御しても構わない。

図９は、障害物推定手段１３３によって推定される障害物および／または当該推定の信頼性に対応して作動させる衝突回避システムを示す図である。障害物が歩行者であると推定され、当該推定結果の信頼性が高い場合（例えば、図４に示す第１推定結果４３１）、障害物が低閾値静止物標であると推定された場合（例えば、第２推定結果４３２）よりも、衝突回避システム１６０を早いタイミング（作動タイミングＴ１（Ｔ２より早い））で作動させる。さらに、この場合、作動させる衝突回避システム種別として、車両ブレーキおよび歩行者保護用フードエアバッグが設定されている。

同様に、障害物が静止車両であると推定され、当該推定結果の信頼性が高い場合（例えば、図４に示す第３推定結果４４１）、障害物が高閾値静止物標であると推定された場合（例えば、第４推定結果４４２）よりも、衝突回避システム１６０を早いタイミング（作動タイミングＴ３（Ｔ４より早い））で作動させる。さらに、この場合、作動させる衝突回避システム種別として、車両ブレーキ、運転席エアバッグ、およびシートベルトが設定されている。

このように、障害物推定手段１３３によって推定される障害物および／または当該推定の信頼性に対応して作動させる衝突回避システムを設定しておけば、例えば、交通弱者である歩行者、および／または運転者の安全を考慮して、適切な衝突回避システム（衝突被害軽減システム）を、適切なタイミングで作動させることができる。

また、作動させる衝突回避システム種別毎に、それぞれ作動させるタイミングを詳細に設定しても構わない。障害物に応じて、それぞれ適切な衝突回避システム種別を、それぞれ適切なタイミングで作動させることが好ましい。

以上のように、本発明の一実施形態に係る障害物回避装置１００および障害物回避方法２００によれば、自車両周辺の障害物を高精度に認識しながら、当該認識された障害物および／または当該認識の信頼性に応じて、適切なタイミングで衝突回避システムを作動させることができる。

さらに、本発明の一実施形態に係る障害物回避装置１００および障害物回避方法２００によれば、障害物を誤認識した場合、または障害物が何か不明確である場合における、無駄に、衝突回避システム１６０を作動させることを防止できる。

さらに、衝突回避システム１６０を作動させるタイミングに加えて、作動させる衝突回避システム種別を制御すれば、適切な衝突回避システムを、適切なタイミングで作動させることができるため、例えば、交通弱者である歩行者、および／または運転者の安全をより適切に確保することができる。

なお、本実施形態では、障害物を推定する方法として、図４において障害物種類推定方法４００を例示したが、障害物を推定する方法は、これに限定されるものではない。

例えば、第１判定ステップ４１０では、自車両の速度Ｖ０と相対速度Ｖｒとに基づいて、障害物が静止物標か否かを判定していたが、さらに、障害物が、静止物標か、低速移動物標か、高速移動物標かを判定しても構わない。

また、第２判定ステップ４２０では、図３に示したように、高閾値３１０と低閾値３２０とを用いて、車両判定エリア３１１と歩行者判定エリア３２１とノイズ判定エリア３３０とを判定していたが、これに限定されるものではない。例えば、障害物が歩行者である場合、レーダ反射波の強度が不安定となる可能性がある。このため、レーダ反射波の強度が低閾値３２０以上であって高閾値３１０未満である場合、障害物は歩行者であると判定し、レーダ反射波の強度が高閾値３１０以上である場合、障害物が車両または歩行者であると判定しても構わない。レーダ反射波の強度が高閾値３１０以上である場合は、図４における第３判定ステップ４３０および第４判定ステップ４４０の両方を実施すればよい。なお、レーダ反射波の強度が高閾値３１０以上であるすべての場合について、障害物が車両または歩行者であると判定しなくても、レーダ反射波の強度が高閾値３１０から所定の範囲内である場合のみ、障害物が車両または歩行者であると判定するようにしても構わない。

また、第３判定ステップ４３０および第４判定ステップ４４０では、予め設定された歩行者パターンおよび車両パターンをマッチングさせることによって、障害物が歩行者および車両であるか否かを判定していたが、マッチングさせる画像はこれらに限定されるものではない。例えば、自転車、バイク、大型車両、路面電車等の画像パターンを予め設定して、マッチングさせることによって、障害物をさらに詳細に判定しても構わない。この場合、複数の障害物それぞれに対応する反射波の強度を設定し、第２判定ステップ４２０における判定をすれば、さらに高精度で、かつ信頼性の高い障害物推定ができる。

また、レーダ検知手段１１０によって検知された障害物に関する情報と、画像取得手段１２０によって取得された画像から認識される障害物に関する情報とに相関性がない場合、推定可能な範囲で推定し、当該推定結果に対応する衝突回避システム１６０を作動させていた（例えば、第２推定結果４３２および第４推定結果４４２）。しかし、例えば、レーダ検知手段１１０によって検知された障害物に関する情報と、画像取得手段１２０によって取得された画像から認識される障害物に関する情報とで、予め優先度を設定しておき、いずれか優先される情報に基づいて障害物を推定しても構わない。信頼度の高い検知手段における情報を優先させることによって、信頼性の高い障害物推定ができる。

また、いずれか優先される情報に基づいて障害物を推定しない場合は、例えば、レーダ検知手段１１０によって検知された障害物に関する情報に基づいて推定される障害物と、画像取得手段１２０によって取得された画像から認識される障害物に関する情報に基づいて推定される障害物との両方に対応する衝突回避システム１６０を作動させる準備をしても構わない。複数の検知され得る障害物のうち、早期に、例えば、２つの障害物に絞られるため、更なる検知手段によって障害物が推定できれば、迅速に、適切な衝突回避システム１６０を作動させることができる。

さらに、本実施形態では、障害物を検知する手段として、レーダ検知手段１１０と、画像取得手段１２０とを用いたが、これに限定されるものではない。自車両周辺の障害物を高精度かつ高信頼度で認識できれば、その他の検知手段を用いても構わない。

本発明は、自車両周辺の障害物との衝突を回避または衝突被害を軽減する障害物回避装置等に適用され、特に、車両に搭載されるＰＣＳ等に有用である。

１００ 障害物回避装置
１１０ レーダ検知手段
１２０ 画像取得手段
１３０ 相関性判定手段
１４０ 記録手段
１５０ 障害物回避制御手段
１６０ 衝突回避システム
１３１ レーダ検知結果判定手段
１３２ 画像判定手段
１３３ 障害物推定手段
２００ 障害物回避方法
２１０ レーダ検知ステップ
２２０ レーダ検知結果判定ステップ
２３０ 画像取得ステップ
２４０ 画像判定ステップ
２５０ 障害物推定ステップ
２６０ 衝突回避ステップ
３１０ 高閾値
３２０ 低閾値
３１１ 車両判定エリア
３２１ 歩行者判定エリア
３３０ ノイズ判定エリア
４００ 障害物種類推定方法
４１０、４２０、４３０、４４０、４５０ 障害物種類推定方法における各判定ステップ
４３１、４３２、４４１、４４２、４５１、４５２ 障害物種類推定方法における各判定結果

Claims (7)

1. 自車両周辺の障害物を検知して、当該障害物との衝突を回避する衝突回避システムを作動させる障害物回避装置であって、
   前記障害物を検知する複数の検知手段と、
   前記複数の検知手段によって検知された障害物に関する情報に基づいて、前記複数の検知手段によって検知されたそれぞれの検知結果に相関性があるか否かを判定する相関性判定手段と、
   前記相関性判定手段によって判定された判定結果に応じて、前記衝突回避システムを制御する障害物回避制御手段とを備え、
   前記障害物回避制御手段は、前記前記相関性判定手段によって相関性があると判定された場合、相関性がないと判定された場合に作動させるタイミングより早いタイミングで前記衝突回避システムを作動させることを特徴とする、障害物回避装置。
2. 前記複数の検知手段は、
   レーダを介して前記障害物を検知するレーダ検知手段と、
   カメラによって前記自車両周辺の画像を取得し、当該画像から前記障害物を検知する画像検知手段とを含むことを特徴とする、請求項１に記載の障害物回避装置。
3. 前記相関性判定手段は、
   前記レーダ検知手段におけるレーダの反射強度に基づいて、前記障害物の種類を判定するレーダ検知結果判定手段と、
   前記画像検知手段によって取得された画像について、予め設定された所定の画像パターンをマッチングすることによって、前記障害物の種類を判定する画像検知結果判定手段と、
   前記レーダ検知結果判定手段によって判定された前記障害物の種類と、前記画像検知結果判定手段によって判定された前記障害物の種類とに基づいて、前記障害物を推定する障害物推定手段とを含むことを特徴とする、請求項２に記載の障害物回避装置。
4. 前記障害物回避制御手段は、前記レーダ検知結果判定手段によって判定された前記障害物の種類と、前記画像検知結果判定手段によって判定された前記障害物の種類とが同一である場合、前記障害物推定手段によって推定された障害物に対応して作動させる衝突回避システムを、前記障害物の種類が同一でない場合に作動させるタイミングより早いタイミングで作動させることを特徴とする、請求項３に記載の障害物回避装置。
5. 前記障害物回避制御手段は、前記レーダ検知結果判定手段によって判定された前記障害物の種類と、前記画像検知結果判定手段によって判定された前記障害物の種類とが同一であって、当該障害物が予め設定された所定の障害物であると特定された場合、前記障害物推定手段によって推定された障害物に対応して作動させる衝突回避システムを、当該障害物が予め設定された所定の障害物であると特定されない場合に作動させるタイミングより早いタイミングで作動させることを特徴とする、請求項４に記載の障害物回避装置。
6. 前記障害物に対応して作動させる衝突回避システムを示すルックアップテーブルが予め記録されている記録手段を、さらに備え、
   前記障害物回避制御手段は、前記記録手段に記録されているルックアップテーブルを参照し、前記相関性判定手段によって判定された判定結果に応じて、前記衝突回避システムを制御することを特徴とする、請求項１に記載の障害物回避装置。
7. 自車両周辺の障害物を検知して、当該障害物との衝突を回避する衝突回避システムを作動させる障害物回避装置が実行する障害物回避方法であって、
   前記障害物を検知する複数の検知ステップと、
   前記複数の検知ステップで検知された障害物に関する情報に基づいて、前記複数の検知ステップで検知されたそれぞれの検知結果に相関性があるか否かを判定する相関性判定ステップと、
   前記相関性判定ステップで判定された判定結果に応じて、前記衝突回避システムを制御する障害物回避制御ステップとを含み、
   前記障害物回避制御ステップでは、前記前記相関性判定ステップで相関性があると判定された場合、相関性がないと判定された場合に作動させるタイミングより早いタイミングで前記衝突回避システムを作動させることを特徴とする、障害物回避方法。

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