JP2018124768A - 車両制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】画像ＴＴＣの算出誤差が生じるシーンであっても、フュージョン物標を適正に生成する。【解決手段】ＥＣＵ１０は、レーダ物標に対し自車両５０が衝突するまでの時間であるレーダＴＴＣを取得する第１取得部１１と、画像物標に対し自車両５０が衝突するまでの時間として複数の算出方法のうちいずれかにより算出された画像ＴＴＣを取得する第２取得部１２と、それぞれ取得されたレーダＴＴＣ及び画像ＴＴＣに基づいて、レーダ物標と画像物標とが同一物体にかかる物標であることの同一判定を実施する同一判定部１３と、レーダＴＴＣの算出方法毎に、算出誤差の大きい所定シーンが定められており、第２取得部１２により画像ＴＴＣが取得される場合に、当該画像ＴＴＣに対応する算出方法に応じて、所定シーンであるか否かを判定するシーン判定部１４と、算出方法とその判定結果とに基づいて、同一判定の態様を設定する設定部１６と、を備える。【選択図】 図１

Description

本発明は、レーダ装置及び撮像装置を備える車両に適用される車両制御装置に関するものである。

レーダ装置で検出されたレーダ物標と、撮像装置で検出された画像物標とを照合し、レーダ物標と画像物標とが同一の物体によるものであると判定した場合に、レーダ物標と画像物標とをフュージョン（融合）して新たな物標（フュージョン物標）を生成する技術が知られている。

例えば、特許文献１には、それぞれ検出されたレーダ物標と画像物標とが同一の物体であるか否かの同一判定について記載されている。例えば、特許文献１の物体検出装置は、レーダ物標及び画像物標が互いに近接することと、レーダ物標に対するＴＴＣ（レーダＴＴＣ）及び画像物標に対するＴＴＣ（画像ＴＴＣ）の差分が、所定の範囲内であることを条件として、レーダ物標と画像物標とが同一の物体であると判定する。このようにレーダＴＴＣと画像ＴＴＣを用いることで、同一判定の精度向上を図っている。

特開２０１６−６６１８２号公報

ところで、画像ＴＴＣは、運転環境や車両挙動等の影響を受けやすく、シーンによっては画像ＴＴＣに算出誤差が生じることがある。そのため、上記物体検出装置では、画像ＴＴＣの算出誤差に起因して、意図せずにレーダ物標と画像物標とが同一物体であると判定したり、意図せずにレーダ物標と画像物標とが同一物体でないと判定するおそれがある。この場合、適切なフュージョン物標の生成が困難になると考えられる。

一方、画像ＴＴＣの算出には、画像物標に対する距離及び相対速度を用いる方法や、撮像画像における拡大率を用いる方法など種々の方法が用いられている。この場合、画像ＴＴＣの算出方法によって、画像ＴＴＣの算出誤差が生じるシーンがそれぞれ異なると考えられる。そのため、画像ＴＴＣの算出方法を考慮して、フュージョン物標の生成を行うことが望ましいと考えられる。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、画像ＴＴＣの算出誤差が生じるシーンであっても、フュージョン物標を適正に生成することができる車両制御装置を提供することにある。

第１の手段は、
自車両（５０）の周囲に存在する物体を検出する物体検出センサとしてレーダ装置（２１）及び撮像装置（２２）を備える車両に適用され、
前記レーダ装置によって検出される第１物標に対し前記自車両が衝突するまでの時間である第１衝突予測時間を取得する第１取得部（１１）と、
前記撮像装置により検出される撮像画像内の第２物標に対し前記自車両が衝突するまでの時間として複数の算出方法のうちいずれかにより算出された第２衝突予測時間を取得する第２取得部（１２）と、
それぞれ取得された前記第１衝突予測時間及び前記第２衝突予測時間に基づいて、前記第１物標と前記第２物標とが同一物体にかかる物標であることの同一判定を実施する同一判定部（１３）と、
前記第２衝突予測時間の算出方法毎に、算出誤差の大きい所定シーンが定められており、前記第２取得部により前記第２衝突予測時間が取得される場合に、当該第２衝突予測時間に対応する前記算出方法に応じて、前記所定シーンであるか否かを判定するシーン判定部（１４）と、
前記算出方法と前記シーン判定部による判定結果とに基づいて、前記同一判定の態様を設定する設定部（１６）と、
を備えることを特徴とする。

レーダ物標と画像物標とが同一の物体によるものか否かを判定する同一判定では、レーダ物標に対するＴＴＣ（レーダＴＴＣ）及び画像物標に対するＴＴＣ（画像ＴＴＣ）が用いられる。画像ＴＴＣは、運転環境や車両挙動等の影響を受けやすいため、複数の算出方法により算出可能とすることが望ましい。この場合、画像ＴＴＣの算出方法によって算出誤差が生じるシーンが異なると考えられる。

この点、上記構成では、第２衝突予測時間（画像ＴＴＣ）を複数の算出方法のうちいずれかにより算出された時間として取得する。また、第２衝突予測時間の算出方法毎に、算出誤差の大きい所定シーンが定められている構成としており、第２衝突予測時間が取得される場合に、当該第２衝突予測時間に対応する算出方法に応じて所定シーンであるか否かを判定し、算出方法とその判定結果とに基づいて、同一判定の態様を設定するようにした。この場合、第２衝突予測時間の算出方法によって算出誤差が生じるシーンが異なることに着目して、算出方法毎に所定シーンが定められた構成としている。そして、算出方法に応じてシーン判定を行い、算出方法とその判定結果とに基づいて同一判定の態様を設定することで、第２衝突予測時間の算出方法に応じた算出誤差を加味した上で、同一判定を実施することができる。これにより、第２衝突予測時間の算出誤差が生じるシーンであっても、フュージョン物標を適正に生成することができる。

車両制御装置の概略構成を示すブロック図。 撮像画像における拡大率を説明するための図。 フュージョン物標の生成を説明するための図。 閾値の補正値と算出誤差との関係を示す図。 算出方法、所定シーン及び物体の種類に応じたマップを示す図。 同一判定処理を示すフローチャート。

図１は、車両制御装置を適用したプリクラッシュセーフティシステム（以下、ＰＣＳＳ：Pre-crash safety systemと記載する。）を示している。ＰＣＳＳは、車両に搭載される車両システムの一例であり、自車両の周囲に存在する物体を認識し、認識した物体と自車両とが衝突する可能性がある場合に、物体に対する自車両の衝突の回避動作、又は衝突の緩和動作を実施する。

図１に示す自車両５０は、物体検出センサとしてのレーダ装置２１及び撮像装置２２と、ＥＣＵ１０と、警報装置３１と、ブレーキ装置３２と、操舵装置３３とを備えている。図１に示す実施形態において、ＥＣＵ１０が車両制御装置として機能し、警報装置３１、ブレーキ装置３２、及び操舵装置３３が安全装置として機能する。

レーダ装置２１は、ミリ波やレーザ等の指向性のある電磁波（探査波）を利用して自車前方の物体をレーダ物標として検出するものであり、自車両５０の前部においてその光軸が自車前方を向くように取り付けられている。

レーダ装置２１は、送受信部２１ａと、距離算出部２１ｂと、相対速度算出部２１ｃとを有する。送受信部２１ａは、所定時間ごとに自車前方に向かって所定範囲で広がる領域に探査波を送信するとともに、前方物体の表面で反射された反射波を受信する。距離算出部２１ｂは、探査波の送信時刻と反射波の受信時刻とに基づいて、レーダ物標までの距離Ｄｒを算出する。相対速度算出部２１ｃは、前方物体に反射された反射波のドップラー効果により変化した周波数に基づいて、レーダ物標との相対速度Ｖｒを算出する。

また、レーダ装置２１は、自車両５０に対するレーダ物標の相対位置を算出する。相対位置は、自車両５０を原点とした場合に、自車両５０の車幅方向をＸ軸とし、自車両５０の進行方向をＹ軸とする相対座標上の位置として取得される。この場合、車幅方向（Ｘ軸）の成分が自車両５０に対するレーダ物標の横位置を示し、自車両５０の進行方向（Ｙ軸）の成分がレーダ物標との距離を示す。レーダ装置２１により検出されたレーダ物標の物体情報（距離、相対速度、相対位置等）は、所定周期毎にＥＣＵ１０に入力される。

撮像装置２２は、車載カメラであって、例えばＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳイメージセンサ、近赤外線カメラ等を用いて構成されている。撮像装置２２は、自車両５０の車幅方向中央の所定高さ（例えば、フロントガラス上端付近）に取り付けられ、自車前方へ向けて所定角度範囲で広がる領域を俯瞰視点から撮像する。なお、撮像装置２２は、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。

撮像装置２２は、撮像画像に含まれる検出対象の物体を画像物標として検出する。例えば、撮像画像に対して識別辞書を用いたパターンマッチングを行うことで画像物標を検出する。識別辞書としては、車両を識別するための車両辞書、歩行者を識別するための歩行者辞書、自転車を識別するための自転車辞書、路上静止物（ガードレール等）を識別するための路上静止物辞書等が用意されている。なお、画像物標の位置は、レーダ物標の位置と同様に自車両５０を原点とした場合における相対座標上の位置として取得される。

また、撮像装置２２は、検出された画像物標と自車両５０とが衝突するまでの時間である衝突予測時間（画像ＴＴＣ）を算出する。画像ＴＴＣの算出には、種々の算出方法が知られている。本実施形態において、撮像装置２２は、複数の算出方法を用いて並行して画像ＴＴＣを算出する構成としている。つまり図１より、撮像装置２２は、第１算出部２２ａ及び第２算出部２２ｂを有しており、これらは互いに異なる算出方法を用いて画像ＴＴＣを算出する。

算出方法として、より詳しくは、本実施形態では画像物標に対する距離Ｄｉ及び相対速度Ｖｉに基づいて画像ＴＴＣを算出する方法（第１算出方法）と、画像物標の大きさの変化率（拡大率）に基づいて画像ＴＴＣを算出する方法（第２算出方法）との２つの方法を想定している。なお、第１算出部２２ａは、第１算出方法に基づいて画像ＴＴＣを算出し、第２算出部２２ｂは、第２算出方法に基づいて画像ＴＴＣを算出することとする。

第１算出方法について以下に説明する。かかる方法において、第１算出部２２ａはまず、撮像画像に基づいて画像物標までの距離Ｄｉを算出する。距離Ｄｉの算出には、周知の手法を用いることができる。例えば、撮像装置２２がステレオカメラの場合には、複数のカメラで同時に撮影した画像から画素毎の視差情報を取得し、その視差情報を用いて画像物標までの距離Ｄｉを算出する。また、撮像装置２２が単眼カメラの場合には、移動ステレオの原理を用いる。具体的には、異なるタイミングで撮影した複数のフレームとフレーム間の移動距離とから画素毎の視差情報を取得し、その視差情報を用いて距離Ｄｉを算出する。一方、相対速度Ｖｉは、画像物標までの距離Ｄｉの単位時間当たりの変化量に基づいて算出される。

第１算出方法において、画像ＴＴＣは、自車両５０から画像物標までの距離Ｄｉを、自車両５０と画像物標との相対速度Ｖｉで除算した値であり、例えば式（１）に示すように、等速直線運動の運動方程式を用いて算出される。
画像ＴＴＣ＝Ｄｉ／Ｖｉ … （１）

また、第２算出方法について以下に説明する。かかる方法において、第２算出部２２ｂはまず、拡大率ｋを算出する。ここで、拡大率ｋとは、過去の撮像画像における画像物標の大きさに対する、現在の撮像画像における画像物標の大きさの比率である。拡大率ｋの算出には、周知の手法を用いることができる。例えば、周知の最小二乗法及び山登り法を組み合わせたＬＫ法（Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅ法）や、ＧＦＴＴ（Ｇｏｏｄ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｔｏ Ｔｒａｃｋ法）を用いることができる。

例えば、図２に示すように画像物標が歩行者６０である場合には、歩行者６０の長さ（図２では高さ）の経時的変化に基づいて拡大率ｋを算出する。この場合、拡大率ｋは、時刻ｔ１において取得された歩行者６０の高さをＨ１、時刻ｔ１よりも後の時刻ｔ２において取得された歩行者６０の高さをＨ２としたときに、例えば式（２）を用いて算出される。
拡大率ｋ＝（Ｈ２−Ｈ１）／（ｔ２−ｔ１） … （２）

なお、歩行者６０の長さとして、歩行者６０の幅（横方向の長さ）の経時的変化に基づいて拡大率ｋを算出してもよい。また、所定の特徴点（消失点）や所定領域の経時的変化に基づいて拡大率ｋを算出してもよい。第２算出部２２ｂは、算出された拡大率ｋに基づいて、画像ＴＴＣを算出する。

上記のようにして、第１算出部２２ａ及び第２算出部２２ｂによって画像ＴＴＣがそれぞれ算出されると、選択部２２ｃは、それらの画像ＴＴＣのうち適切な画像ＴＴＣを選択する。この場合、選択部２２ｃは、自車両５０の運転環境や車両挙動等を考慮して、より適した画像ＴＴＣを選択する。選択された画像ＴＴＣは、ＥＣＵ１０に入力される。

警報装置３１は、ＥＣＵ１０からの制御指令により、ドライバに対して自車前方に物体が存在することを警報する。警報装置３１は、例えば、車室内に設けられたスピーカや、画像を表示する表示部により構成されている。

ブレーキ装置３２は、自車両５０を制動する制動装置である。ブレーキ装置３２は、前方物体に衝突する可能性が高まった場合に作動する。具体的には、ドライバによるブレーキ操作に対する制動力をより強くしたり（ブレーキアシスト機能）、ドライバによりブレーキ操作が行われてなければ自動制動を行ったりする（自動ブレーキ機能）。

操舵装置３３は、自車両５０の進路を制御する装置である。操舵装置３３は、前方物体に衝突する可能性が高まった場合に作動する。具体的には、ドライバによる操舵操作を支援したり（操舵回避支援機能）、ドライバにより操舵操作が行われてなければ自動操舵を行ったりする（自動操舵機能）。

ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ、各種メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ）を備える周知のマイクロコンピュータとして構成されており、メモリ内の演算プログラムや制御データを参照して、自車両５０における制御を実施する。ＥＣＵ１０は、レーダ装置２１及び撮像装置２２の検出結果に基づいて物体を認識し、認識された物体に対して、警報装置３１やブレーキ装置３２、操舵装置３３を制御対象とするＰＣＳを実施する。

ＥＣＵ１０は、レーダ装置２１により検出されるレーダ物標と、撮像装置２２により検出される画像物標とに基づいて、互いに近傍に位置するものを同じ物体に基づく物標としての対応付けを実施する。すなわち、レーダ物標と画像物標とを融合（フュージョン）してフュージョン物標を生成する。

本実施形態では、フュージョン物標の生成に際し、レーダ物標に対する衝突予測時間（レーダＴＴＣ）及び画像物標に対する衝突予測時間（画像ＴＴＣ）を用いる構成としている。すなわち、ＥＣＵ１０は、レーダＴＴＣを取得する第１取得部１１と、画像ＴＴＣを取得する第２取得部１２と、レーダＴＴＣ及び画像ＴＴＣに基づいて、レーダ物標と画像物標とが同一物体にかかる物標であることを判定する同一判定部１３と、を備えている。

第１取得部１１は、レーダ装置２１から入力されるレーダ物標の物体情報に基づいて、レーダＴＴＣを取得する。レーダＴＴＣは、レーダ物標までの距離Ｄｒを、自車両５０とレーダ物標との相対速度Ｖｒで除算した値であり、例えば式（３）に示すように、等速直線運動の運動方程式を用いて算出される。
レーダＴＴＣ＝Ｄｒ／Ｖｒ … （３）
なお、第２取得部１２は、選択部２２ｃにより選択された画像ＴＴＣを取得する。

同一判定部１３は、レーダＴＴＣ及び画像ＴＴＣを用いる判定条件の成立の可否により、レーダ物標と画像物標とが同一物体にかかる物標であるか否かを判定する。具体的には、レーダＴＴＣ及び画像ＴＴＣの差分が所定の範囲内、つまりレーダＴＴＣ及び画像ＴＴＣの差分の絶対値が所定の閾値Ｔｈ未満であることを条件に、レーダ物標と画像物標とが同一物体にかかる物標であると判定する。これは、レーダＴＴＣと画像ＴＴＣの乖離が小さい場合は、レーダ物標と画像物標とが同一物体である可能性が高いと考えられることによる。

レーダ物標と画像物標とが同一物体にかかる物標であると判定されると、フュージョン物標が生成される。この場合、図３に示すように、フュージョン物標ＦＴのＸ座標は例えば画像物標ＰｉのＸ座標Ｘｉとされ、フュージョン物標ＦＴのＹ座標は例えばレーダ物標ＰｒのＹ座標Ｙｒとされる。なお、図３の相対座標において、Ｙｒはレーダ物標までの距離Ｄｒに相当し、Ｙｉは画像物標までの距離Ｄｉに相当する。

一方、レーダ物標と画像物標とが同一物体にかかる物標でないと判定される場合、つまり、レーダＴＴＣ及び画像ＴＴＣの差分の絶対値が所定の閾値Ｔｈ以上である場合は、フュージョン物標は生成されない。かかる場合には、レーダＴＴＣと画像ＴＴＣの乖離が大きく、レーダ物標と画像物標とがそれぞれ取得される。

そして、ＥＣＵ１０は、各物標に対し、自車両５０が衝突する可能性があるか否かを判定する。具体的には、衝突回避制御の対象となる衝突予測領域内に各物標の横位置が属するか否かを判定する。かかる構成において、衝突予測領域内に物標の横位置が属する場合に、自車両５０が衝突する可能性があると判定する。

ＥＣＵ１０は、物標と自車両５０とが衝突する可能性があると判定した場合、ＴＴＣと各安全装置３１，３２，３３の作動タイミングとに基づいて、各装置を作動させる。具体的には、ＴＴＣが警報装置３１の作動タイミング以下となれば、スピーカ等を作動させてドライバへ警報を行う。また、ＴＴＣがブレーキ装置３２の作動タイミング以下となれば、自動ブレーキを作動させて衝突速度を低減する制御等を行う。なお、安全装置の作動タイミングの判定に用いるＴＴＣは、レーダＴＴＣでも、画像ＴＴＣでもよい。このようなＰＣＳ制御により、物標と自車両５０との衝突の回避又は緩和を図っている。

ところで、画像ＴＴＣは、運転環境や車両挙動等の影響を受けやすく、運転環境や車両挙動が異なるシーンによって、画像ＴＴＣに算出誤差が生じる場合がある。この場合、算出誤差に起因して同一判定の判定結果が不安定になると考えられる。すなわち、判定条件に画像ＴＴＣを用いているため、意図せずにレーダ物標と画像物標とが同一物体であると判定したり、意図せずにレーダ物標と画像物標とが同一物体でないと判定するおそれがある。例えば、夜間の走行シーンでは、昼間の走行シーンに比べて、画像物標が検出しづらくなる。そのため、夜間の走行シーンでは、昼間の走行シーンに比べて画像ＴＴＣに算出誤差が生じやすい、言い換えると算出誤差が大きくなるといえる。

また、上記のとおり、画像ＴＴＣの算出には複数の算出方法が知られているが、算出方法によって算出誤差の大きいシーンはそれぞれ異なると考えられる。例えば、第１算出方法に用いられる距離Ｄｉや相対速度Ｖｉは、同じ画像物標が連続して複数回検出されることで各値Ｄｉ，Ｖｉの精度が向上する構成となっている。そのため、画像物標の検出回数Ｎが少ないシーンでは、距離Ｄｉや相対速度Ｖｉに誤差が生じやすく、ひいては第１算出方法による画像ＴＴＣの算出誤差が大きくなると考えられる。一方、第２算出方法に用いられる拡大率ｋは、過去（例えば前回）の撮像画像と今回の撮像画像とに基づいて算出されるため、画像物標の検出回数Ｎに影響されない。そのため、第２算出方法では、画像物標の検出回数Ｎが少ないシーンであっても画像ＴＴＣの算出誤差は生じにくい。このように、画像ＴＴＣの算出方法毎に用いられるパラメータが異なるため、各パラメータの精度に起因して画像ＴＴＣに算出誤差の大きい生じるシーンも異なると考えられる。

この点、従来の装置では、ＥＣＵ１０は、撮像装置２２において選択された画像ＴＴＣを取得する。そして、算出方法にかかわらず予め設定された判定条件に基づいて、レーダ物標と画像物標との同一判定を行っている。そのため、都度のシーンにおける算出方法毎の算出誤差を考慮した構成にはなっていない。

そこで、本実施形態では、ＥＣＵ１０は、画像ＴＴＣを複数の算出方法のうちいずれかにより算出された時間として取得する。そして、画像ＴＴＣが取得される場合に、その画像ＴＴＣに対応する算出方法に応じて算出誤差の大きい所定シーンであるか否かを判定し、算出方法とその判定結果とに基づいて、同一判定の態様を設定するようにした。具体的には、算出方法毎の所定シーンであると判定された場合に、所定シーンでないと判定された場合に比べて、同一判定の判定条件を緩くする側に設定するようにした。すなわち、画像ＴＴＣの算出方法に応じてシーンによる算出誤差を加味して、同一判定を実施できるようにしている。

本実施形態において、ＥＣＵ１０は、シーン判定部１４、種別判定部１５、設定部１６を備えている。本実施形態において、第２取得部１２は、画像ＴＴＣを取得するとともに、画像ＴＴＣの算出方法を取得する。なお、第２取得部１２は、複数の算出方法のうちいずれの算出方法で算出された画像ＴＴＣも取得可能である。

シーン判定部１４は、第２取得部１２にて取得された算出方法に応じて、都度のシーンが所定シーンであるか否かを判定する。ここで、所定シーンとは、画像ＴＴＣの算出誤差の大きい運転環境や運転状態のことをいい、言うなれば苦手シーンに相当する。シーン判定部１４には、算出方法毎に所定シーンが予め記憶されている。より具体的には、算出方法毎に複数の所定シーンが記憶されている。例えば、第１算出方法の場合、所定シーンとして、（１）夜間での走行シーン、（２）加減速状態、（３）見切れ状態、（４）検出回数Ｎが所定未満の状態、が設定されている。一方、第２算出方法の場合、所定シーンとして、（１）夜間での走行シーン、（２）加減速状態、が設定されている。

かかる構成において、シーン判定部１４は、画像ＴＴＣの算出方法が第１算出方法であれば、都度のシーンが上記シーン（１）〜（４）のいずれかのシーンであるか否かを判定する。また、画像ＴＴＣの算出方法が第２算出方法であれば、上記シーン（１）〜（２）のいずれかのシーンであるか否かを判定する。以下には、上記シーン（１）〜（４）における各算出方法の算出誤差について説明する。

夜間での走行シーンについて説明する。夜間での走行シーンは、昼間での走行シーンに比べて、撮像画像内における画素間の輝度（コントラスト）の差が小さくなる。その結果、輝度情報に基づくエッジ点の抽出が難しくなり、ひいては画像物標の検出が困難となる。そのため、夜間での走行シーンでは、第１算出方法及び第２算出方法のいずれにおいても画像ＴＴＣに算出誤差が生じると考えられる。なおここでは、夜間での走行シーンとしているが、画素間の輝度の差が小さくなる状態であれば、第１算出方法及び第２算出方法において画像ＴＴＣに算出誤差が生じると考えられる。例えば、トンネルでの走行シーンも所定シーンに該当する。

加減速状態について説明する。自車両５０が加減速状態にある場合には、加減速に伴うピッチングにより撮像画像の上下方向の画角に影響が及ぶ。すなわち、前回と今回の撮像画像における消失点の上下方向の位置や画像物標の上下方向の位置が、比較的大きく変化すると考えられる。そのため、自車両５０が加減速状態にある場合では、第１算出方法及び第２算出方法のいずれにおいても画像ＴＴＣに算出誤差が生じると考えられる。

見切れ状態について説明する。例えば、画像物標に対して自車両５０が所定以上に接近すると、撮像装置２２の画角から画像物標の一部（下端）が外れる。このように画像物標の下端が撮像画像から見切れる状態を、本実施形態では見切れ状態としている。ここで、第１算出方法に用いられる距離Ｄｉは、画像物標の下端に基づいて算出されるため、見切れ状態の場合には距離Ｄｉの精度が悪化する。そのため、見切れ状態の場合には、第１算出方法における画像ＴＴＣに算出誤差が生じると考えられる。一方、拡大率ｋを用いる第２算出方法では、例えば所定範囲に基づいて拡大率ｋを算出する構成等であれば、見切れ状態となっても拡大率ｋを精度良く算出することができると考えられる。

検出回数Ｎが所定未満の状態について説明する。例えば、第１算出方法に用いられる距離Ｄｉや相対速度Ｖｉは、同じ画像物標が連続して複数回検出されることで、各値Ｄｉ，Ｖｉの精度が向上する構成となっている。そのため、検出回数Ｎが所定未満の状態では、距離Ｄｉや相対速度Ｖｉの精度が悪化し、ひいては第１算出方法の画像ＴＴＣに算出誤差が生じると考えられる。

以上のように、算出方法毎に複数のシーンが設定されている。また、設定されているシーンは算出方法間で異なっている。シーン判定部１４による判定結果は、設定部１６に入力される。

設定部１６は、第２取得部１２により取得された画像ＴＴＣの算出方法と、シーン判定部１４による判定結果とに基づいて、同一判定の態様を設定する。同一判定の態様の設定として、具体的には、同一判定の判定条件を設定する。より詳しくは、設定部１６は、シーン判定部１４により算出方法毎の所定シーンであると判定された場合には、閾値Ｔｈを大きい値に設定することで判定条件を緩くする側に設定する。つまりこの場合、閾値Ｔｈが大きい値に設定されることで同一判定が行われやすくなり、意図せずに同一物体でないと判定されることを軽減することができる。

閾値Ｔｈについて、設定部１６は、各算出方法におけるシーン毎の算出誤差レベルに応じて閾値Ｔｈを設定する。閾値Ｔｈは、例えば基準値に所定の補正値αを加算することで設定され、補正値αと算出誤差レベルとは、例えば図４に示すような相関関係を有する。すなわち、画像ＴＴＣの算出誤差レベルが大きいシーンではレーダＴＴＣと画像ＴＴＣとの乖離が大きくなると考えられるため、算出誤差が大きいシーンほど閾値Ｔｈが大きい値とされる。つまり基準値に加算される補正値αが大きくなる。一方、画像ＴＴＣの算出誤差レベルが比較的小さいシーンではレーダＴＴＣと画像ＴＴＣとの乖離が比較的小さくなると考えられるため、算出誤差が小さいシーンほど閾値Ｔｈが小さい値とされる。つまり基準値に加算される補正値αが小さくなる。

ここで、上記シーン（１）〜（４）毎に、算出誤差レベルはそれぞれ異なると考えられる。そのため、シーン毎の算出誤差レベルを考慮して、閾値Ｔｈが設定されるとよい。例えば、第１算出方法の上記シーン（１）〜（４）において、仮に（１）、（２）、（３）、（４）の順で算出誤差が大きくなるとすると、（１）夜間の走行シーンの場合に比べて、（２）加減速状態の場合の方が、閾値Ｔｈに大きい値が設定される。同様に、（１）夜間の走行シーンの場合に比べて、（３）見切れ状態の場合の方が、閾値Ｔｈに大きい値が設定される。

なお、かかる構成において、上記シーン（１）〜（４）のうち、複数のシーンが重複する場合には、算出誤差が大きいシーンの方が優先して選択されるようにするとよい。そしてかかる構成では、選択されたシーンに基づいて閾値Ｔｈが設定される。

ここで、画像ＴＴＣの算出誤差が生じるシーンにおいて、さらに画像物標に対応する物体の種類によって算出誤差レベルが異なると考えられる。例えば、夜間での走行シーンにおいて、画像ＴＴＣが算出される画像物標に対応する物体が歩行者である場合と、車両である場合とでは、算出誤差レベルに差が生じると考えられる。そこで、本実施形態では、算出方法毎の所定シーンであると判定された場合において、画像物標に対応する物体の種類に応じて判定条件を設定している。すなわち、算出方法毎のシーン別の算出誤差に加え、かかるシーンにおける画像物標に対応する物体の種類別の算出誤差を加味して、同一判定の判定条件を設定する。

種別判定部１５は、周知のパターンマッチング等によって、撮像画像内における画像物標に対応する物体の種類を判定する。具体的には、歩行者、車両、及び自転車の辞書情報に基づいて、物体が歩行者であるか、車両であるか、自転車であるかを判定する。判定された物体の種類は、設定部１６に入力される。

設定部１６は、各算出方法のシーン毎に、さらに物体の種類に応じて閾値Ｔｈを設定する。物体の種類に応じた閾値Ｔｈは、物体の種類別の算出誤差レベルに基づいて設定される。つまり、設定部１６は、各算出方法において設定された所定シーン毎に、さらに物体の種類に応じた閾値Ｔｈの換算マップを有している。

図５には、閾値Ｔｈの換算マップの組み合わせのイメージ図を示している。例えば、画像ＴＴＣの算出方法として第１算出方法と第２算出方法を用い、第１算出方法及び第２算出方法の所定シーンとしてそれぞれ上記シーン（１）〜（４）及び上記シーン（１）〜（２）を設定し、物体の種類として歩行者、車両、自転車を設定する構成においては、例えば全部で１８の換算マップが備えられている。

そして、設定部１６により設定された閾値Ｔｈを用いた判定条件によって、同一判定部１３にて同一判定が実施される。

図６のフローチャートを用いて、ＥＣＵ１０により実施される同一判定処理について説明する。この処理は、ＥＣＵ１０により所定周期で繰り返し実施される。

ステップＳ１１では、レーダ装置２１により検出されるレーダ物標の物体情報に基づいて、レーダＴＴＣを取得する。ステップＳ１２では、撮像装置２２により算出される画像ＴＴＣを取得する。具体的には、選択部２２ｃにより選択された画像ＴＴＣを取得する。ステップＳ１３では、ステップＳ１２で取得された画像ＴＴＣの算出方法を取得する。なお、本実施形態では、ステップＳ１３で取得される算出方法は、第１算出方法又は第２算出方法のいずれかとする。

ステップＳ１４では、算出方法が第１算出方法か否かを判定する。ステップＳ１４がＹＥＳであれば、ステップＳ１５に進み、ステップＳ１４がＮＯであれば、算出方法は第２算出方法であるとしてステップＳ１６に進む。ステップＳ１５及びステップＳ１６では、画像ＴＴＣの算出方法毎に算出誤差の大きいシーンであるか否かを判定する。具体的には、ステップＳ１５では、（１）夜間での走行シーン、（２）加減速状態、（３）見切れ状態、（４）検出回数Ｎが所定未満の状態のいずれかのシーンであるか否かを判定する。また、ステップＳ１６では、（１）夜間での走行シーン、（２）加減速状態のいずれかのシーンであるか否かを判定する。

ステップＳ１５及びステップＳ１６において、各シーンの判定の具体的手法は周知の方法を用いることができる。例えば、夜間での走行シーンであるか否かの判定は、ヘッドライトの点灯の有無を検出すること等により実施される。加減速状態であるか否かの判定は、自車両５０の車速から算出される加速度Ａに基づいて実施される。また、見切れ状態であるか否かの判定は、例えば画像物標が検出されている状態から検出されなくなる状態へ遷移したことを検出する等して実施される。また、検出回数Ｎが所定未満の状態であるか否かの判定は、例えば画像物標の検出回数Ｎと判定値Ｎｔｈとを比較することで実施される。

ステップＳ１５がＹＥＳの場合、ステップＳ１７に進み、種別判定部１５により判定された物体の種類を取得する。ステップＳ１８では、画像ＴＴＣの算出方法、ステップＳ１５の判定結果、及び物体の種類に応じて閾値Ｔｈを設定する。具体的には、算出方法毎の所定シーン別の算出誤差、及び各所定シーンにおける物体の種類別の算出誤差を加味した閾値Ｔｈの換算マップを参照して、閾値Ｔｈを設定する。なお、本実施形態では、所定シーンであると判定された場合に、閾値Ｔｈを基準値よりも大きい値に設定して、同一判定の判定条件が成立しやすいようにする。一方、ステップＳ１５がＮＯの場合、つまり所定シーンでないと判定された場合は、ステップＳ１９に進み、通常の閾値Ｔｈ（基準値）に設定する。なお、ステップＳ１６、Ｓ２０〜Ｓ２２の処理は、ステップＳ１５、Ｓ１７〜Ｓ１９の処理と同様である。

閾値Ｔｈが設定されると、ステップＳ２３に進み、同一判定を実施する。具体的には、レーダＴＴＣ及び画像ＴＴＣの差分の絶対値が閾値Ｔｈ未満であるか否かを判定する。ステップＳ２３がＹＥＳであれば、ステップＳ２４に進み、レーダ物標と画像物標とは同一物体にかかる物標であるとして、フュージョン物標を生成する。一方、ステップＳ２３がＮＯであれば、ステップＳ２５に進み、レーダ物標と画像物標とは異なる物体にかかる物標であるとして、各物標を維持する。以後、設定された各物標に対して、ＥＣＵ１０により衝突の可能性の判断が実施される。

以上詳述した本実施形態によれば、以下の優れた効果が得られる。

レーダ物標と画像物標とが同一の物体によるものか否かを判定する同一判定では、レーダＴＴＣ及び画像ＴＴＣが用いられる。画像ＴＴＣは、運転環境や車両挙動等の影響を受けやすいため、複数の算出方法により算出可能とすることが望ましい。この場合、画像ＴＴＣの算出方法によって算出誤差が生じるシーンが異なると考えられる。この点、上記構成では、画像ＴＴＣの算出方法によって算出誤差が生じるシーンが異なることに着目して、算出方法毎に算出誤差の大きい所定シーンが定められた構成とした。そして、算出方法に応じてシーン判定を行い、算出方法とその判定結果とに基づいて同一判定の態様を設定することで、画像ＴＴＣの算出方法に応じた算出誤差を加味した上で同一判定を実施することができる。これにより、画像ＴＴＣの算出誤差が生じるシーンであっても、フュージョン物標を適正に生成することができる。

また、画像ＴＴＣの算出誤差の大きいシーンでは、算出誤差に伴い、例えば、実際には同一物体であるにもかかわらず同一物体でないと判定される場合があり、不都合が生じることがある。この点、上記構成では、画像ＴＴＣの算出方法毎の所定シーンであると判定された場合に、所定シーンでないと判定された場合に比べて、同一判定の判定条件を緩くする側に設定するようにした。これにより、画像ＴＴＣの算出誤差の大きいシーンにおいて、例えば、判定条件を緩める側に設定することで、意図せずにレーダ物標と画像物標とが同一物体でないと判定されることを軽減することができる。

判定条件に、レーダＴＴＣ及び画像ＴＴＣの差分の絶対値が閾値Ｔｈ未満であることを含むようにしたため、同一判定の精度を向上させることができる。

判定条件を緩くする側への設定として、閾値Ｔｈを基準値よりも大きい値に設定するようにしたため、画像ＴＴＣに算出誤差が生じ、レーダＴＴＣと画像ＴＴＣの差分が大きくなる場合であっても、判定条件が成立しやすくなり、同一判定が行われやすくなる。そのため、意図せずに同一物体でないと判定されることを軽減することができる。

画像ＴＴＣの算出誤差の大きいシーンにおいて、さらに、画像物標に対応する物体の種類によって算出誤差の程度は異なると考えられる。この点を考慮し、算出方法毎の所定シーンであると判定された場合において、物体の種類に応じて所定の判定条件を設定するようにしたため、算出方法毎のシーンによる算出誤差に加え、物体の種類による算出誤差を加味して、同一判定の判定条件を設定することができる。

画像ＴＴＣの算出には、撮像画像内における画像物標の大きさの変化率（拡大率ｋ）を用いる方法や、画像物標に対する距離Ｄｉ及び相対速度Ｖｉを用いる方法がある。これらの方法では、画像ＴＴＣの算出に用いるパラメータがそれぞれ異なっており、それに伴って画像ＴＴＣの算出誤差の大きいシーンが異なると考えられる。この点、上記構成では、画像ＴＴＣが第１算出方法により算出された場合と第２算出方法により算出された場合とで、所定シーンがそれぞれ設定されるようにしたため、第１算出方法又は第２算出方法に応じて、算出誤差が生じるシーンをそれぞれ判定できる。これにより、同一判定を適正に実施することができる。

画像ＴＴＣの算出方法において、シーンに応じて算出誤差レベル（誤差の大きさ）が異なると考えられる。例えば、同じ算出方法であっても、夜間での走行シーンや、加速シーンでは、算出誤差レベルが異なると考えられる。この点を考慮し、画像ＴＴＣの算出方法毎に、算出誤差レベルが異なる複数のシーンが定められた構成とし、算出方法に応じて、複数のシーンのいずれかのシーンであるか否かを判定するようにしたため、算出方法毎にシーン別の算出誤差レベルの違いを加味することができ、ひいては同一判定を適正に実施することができる。

（他の実施形態）
・上記実施形態では、画像ＴＴＣの算出方法として第１算出方法及び第２算出方法を用いたが、３つ以上の算出方法を用いてもよい。つまり、撮像装置２２が第３算出部を有する構成であってもよい。なお、かかる構成においても、算出方法毎に複数の所定シーンが設定され、算出方法毎に所定シーンであるか否かが判定される。

・上記実施形態では、第１算出方法の所定シーンとして４つのシーン（１）〜（４）を設定し、第２算出方法の所定シーンとして２つのシーン（１）〜（２）を設定したが、各算出方法において算出誤差の大きいシーンであればこれに限定されず、その他のシーンを追加又は置換してもよく、また上記シーンを削除してもよい。

・設定部１６における閾値Ｔｈの設定について、物体の種類を加味して閾値Ｔｈを設定する構成としたが、物体の種類を加味せずに閾値Ｔｈを設定する構成としてもよい。つまりこの場合は、設定部１６は、シーン判定部１４における判定結果と算出方法とに応じて、閾値Ｔｈを設定する。

また、設定部１６における閾値Ｔｈの設定について、レーダ物標までの距離Ｄｒや画像物標までの距離Ｄｉ、及び各物標の方位を加味して閾値Ｔｈを設定する構成としてもよい。

・上記実施形態では、所定シーン（苦手シーン）であると判定された場合に、閾値Ｔｈを大きい値に設定することで判定条件を緩くしたが、これを変更し、所定シーンであると判定された場合に、閾値Ｔｈを小さい値に設定することで判定条件を厳しくしてもよい。例えば、図６のステップＳ１８，Ｓ２１において、閾値Ｔｈを基準値よりも小さい値に設定する。この場合、閾値Ｔｈは、例えば基準値に所定の補正値αを減算することで設定され、補正値αと算出誤差レベルは図４に示すような相関関係を有する。かかる構成では、閾値Ｔｈが小さい値に設定されることで判定条件が成立しにくくなり、同一判定が行われにくくなる。そのため、意図せずにレーダ物標と画像物標とが同一物体であると判定されることを軽減することができる。

さらに、複数の所定シーンにおいて、所定シーン毎に、閾値Ｔｈを大きい値に設定する場合と、閾値Ｔｈを小さい値に設定する場合とをそれぞれ実施する構成としてもよい。

・上記実施形態では、画像物標に対応する物体の種類の判定として、歩行者、車両、自転車のいずれかの種類を判定する構成としたが、さらに細分化した構成としてもよい。例えば、車両については、停止車両又は先行車両を判定し、自転車については、横断自転車かそれ以外の自転車かを判定してもよい。なお、かかる構成では、細分化された物体毎に閾値Ｔｈの換算マップが用意されるとよい。また、歩行者、車両、自転車以外の物体（路上静止物等）の種類を判定する構成としてもよい。

・上記実施形態では、同一判定の判定条件として、レーダＴＴＣと画像ＴＴＣとの差分の絶対値が閾値Ｔｈ未満であることとしたが、さらに、レーダ物標と画像物標とが近接していることを条件に加えてもよい。レーダ物標と画像物標とが近接していることは、例えば、レーダ物標に基づいて設定されるレーダ探索領域と、画像物標に基づいて設定される画像探索領域とに重なる領域が存在する場合に、両物標が近接していると判定してもよい。また、レーダ物標の相対位置と画像物標の相対位置との距離が所定の距離未満である場合に、両物標が近接していると判定してもよい。

１０…ＥＣＵ、１１…第１取得部、１２…第２取得部、１３…同一判定部、１４…シーン判定部、１６…設定部、２１…レーダ装置、２２…撮像装置、５０…自車両。

Claims (7)

1. 自車両（５０）の周囲に存在する物体を検出する物体検出センサとしてレーダ装置（２１）及び撮像装置（２２）を備える車両に適用され、
   前記レーダ装置によって検出される第１物標に対し前記自車両が衝突するまでの時間である第１衝突予測時間を取得する第１取得部（１１）と、
   前記撮像装置により検出される撮像画像内の第２物標に対し前記自車両が衝突するまでの時間として複数の算出方法のうちいずれかにより算出された第２衝突予測時間を取得する第２取得部（１２）と、
   それぞれ取得された前記第１衝突予測時間及び前記第２衝突予測時間に基づいて、前記第１物標と前記第２物標とが同一物体にかかる物標であることの同一判定を実施する同一判定部（１３）と、
   前記第２衝突予測時間の算出方法毎に、算出誤差の大きい所定シーンが定められており、前記第２取得部により前記第２衝突予測時間が取得される場合に、当該第２衝突予測時間に対応する前記算出方法に応じて、前記所定シーンであるか否かを判定するシーン判定部（１４）と、
   前記算出方法と前記シーン判定部による判定結果とに基づいて、前記同一判定の態様を設定する設定部（１６）と、
   を備える車両制御装置。
2. 前記同一判定部は、前記第１衝突予測時間及び前記第２衝突予測時間を用いる所定の判定条件が成立することで、前記第１物標と前記第２物標とが同一物体にかかる物標であると判定するものであり、
   前記設定部は、前記シーン判定部により前記算出方法毎の前記所定シーンであると判定された場合に、前記所定シーンでないと判定された場合に比べて、前記所定の判定条件を緩くする側に設定する請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記同一判定部は、前記第１衝突予測時間及び前記第２衝突予測時間を用いる所定の判定条件が成立することで、前記第１物標と前記第２物標とが同一物体にかかる物標であると判定するものであり、
   前記設定部は、前記シーン判定部により前記算出方法毎の前記所定シーンであると判定された場合に、前記所定シーンでないと判定された場合に比べて、前記所定の判定条件を厳しくする側に設定する請求項１に記載の車両制御装置。
4. 前記所定の判定条件は、前記第１衝突予測時間及び前記第２衝突予測時間の差分が所定の範囲内であることを含むものであって、
   前記設定部は、前記所定の範囲を広くすることで前記所定の判定条件を緩くする側に設定する請求項２に記載の車両制御装置。
5. 前記撮像画像に基づいて、前記第２物標に対応する物体の種類を判定する種別判定部（１５）を備え、
   前記設定部は、前記シーン判定部により前記算出方法毎の前記所定シーンであると判定された場合において、前記種別判定部により判定された前記物体の種類に応じて前記所定の判定条件を設定する請求項２乃至４のいずれか１項に記載の車両制御装置。
6. 前記複数の算出方法は、前記自車両と前記第２物標との距離及び相対速度に基づいて前記第２衝突予測時間を算出する第１算出方法と、前記撮像画像内における前記第２物標の大きさの変化率に基づいて前記第２衝突予測時間を算出する第２算出方法とを含み、
   前記所定シーンは、前記第２衝突予測時間が前記第１算出方法により算出された場合と、前記第２算出方法により算出された場合とでそれぞれ設定される請求項１乃至５のいずれか１項に記載の車両制御装置。
7. 前記所定シーンは、前記第２衝突予測時間の算出方法毎に、算出誤差レベルが異なる複数のシーンが定められており、
   前記シーン判定部は、前記第２取得部により前記第２衝突予測時間が取得される場合に、当該第２衝突予測時間に対応する算出方法に応じて、前記複数のシーンのいずれかのシーンであるか否かを判定する請求項１乃至６のいずれか１項に記載の車両制御装置。

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