JP2003270348A - 走路上反射物の物体種類判定方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 誤判定の発生を低減することのできる走路上
反射物の物体種類判定方法を提供することが課題であ
る。 【解決手段】 グルーピングされた各測定点の集団を物
体と見なし、当該物体と自車両との間の時系列的な距離
データに基づき、自車両と前記各物体との相対速度を求
める。そして、各物体に対し、当該物体が過去に判定さ
れた種類やグルーピングの結果から求められる大きさに
基づいて、道路構造物である可能性があるかどうかを判
定する。次いで、道路構造物の可能性があると判定され
た物体に係る各測定点が、自車両に対する奥行き方向に
密集している度合いを判定し、密集度が高いと判定され
た物体に対し、この物体の領域を設定する。そして、密
集度が高いと判定された領域に対応する物体は、その相
対速度に関係なく道路構造物であると判定し、それ以外
の物体に対し、相対速度、位置、及び過去に検出された
種類に基づいて、当該物体の種類を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、車両前方に存在す
る物体が道路構造物であるか、或いは走行物体であるか
を判定する走路上反射物の物体種類判定方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】スキャニングレーザレーダを用いて、自
車両の前方に存在する物体を検出し、更に、この物体が
車両であるか、或いは道路構造物であるか区別し、且
つ、密集している道路構造物反射点と車両との誤判定を
防止するようにした方法として、従来より、特開平１１
−４５３９６号公報に記載されたものが知られている。

【０００３】この方法は、スキャニングレーザレーダで
検出された物体の相対速度の変化を求め、この相対速度
の変化が所定の値より大きい場合には、物体が密集して
いることにより物体の動きの判定ができず相対速度が正
しく求められないものと判定する。そして、このような
速度変化の大きい物体が観測されたものについては、こ
れが路側に設置されるセンターポールやキャッツアイ等
の道路構造物による反射点密集部分であると判定する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述し
た従来例の方法では、相対速度変化のみを用いてキャッ
ツアイ等の密集した反射物群の物体種類の判定を行って
いるため、速度を頻繁に変更する他車両を、道路構造物
として誤判定する可能性がある。また、反射点を側面に
多く備えつけたトラックなどは、キャッツアイ同様反射
点が道路に沿う形で密集して検出されることがあり、こ
のようなトラックを道路構造物として誤判定してしまう
という問題が生じる。

【０００５】この発明は、このような従来の課題を解決
するためになされたものであり、その目的とするところ
は、誤判定の発生を低減することのできる走路上反射物
の物体種類判定方法を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本願請求項１に記載の発明は、車両に搭載され、該
車両前方をスキャニングして前方に存在する物体までの
距離、及び方向を計測する計測手段を用いて、前方物体
の種類を判定する走路上反射物の物体種類判定方法であ
って、前記スキャニングにより計測された各計測点のう
ち、互いに近接して存在する測定点の集団を時系列的に
グルーピングする第１の工程と、前記グルーピングされ
た各測定点の集団を物体と見なし、当該物体と自車両と
の間の時系列的な距離データに基づき、自車両と前記各
物体との相対速度を求める第２の工程と、前記第２の工
程により検出された各物体に対し、当該物体が過去に判
定された種類やグルーピングの結果から求められる大き
さに基づいて、道路構造物である可能性があるかどうか
を判定する第３の工程と、前記第３の工程にて、道路構
造物の可能性があると判定された物体に係る各測定点
が、自車両に対する奥行き方向に密集している度合いを
判定する第４の工程と、前記第４の工程にて、密集度が
高いと判定された物体に対し、この物体の領域を設定す
る第５の工程と、前記第５の工程にて密集度が高いと判
定された領域に対応する物体は、その相対速度に関係な
く道路構造物であると判定する第６の工程と、前記第６
の工程で道路構造物であると判定された物体以外の物体
に対し、この物体の相対速度、位置、及び過去に検出さ
れた種類に基づいて、当該物体の種類を判定する第７の
工程と、を有することを特徴とする。

【０００７】請求項２に記載の発明は、前記第６の工程
及び第７の工程により検出された物体の種類を記憶する
第８の工程と、前記第８の工程にて記憶されたデータか
ら、道路構造物であると判定された物体のデータのみを
抽出し、このデータを用いて再度密集度の高い物体の領
域を設定する第９の工程と、前記第９の工程にて設定さ
れた領域を記憶する第１０の工程と、を有し、前記第９
の工程は、今回の前記第５の工程で設定された密集度の
高い領域と、前回の処理で設定された密集度の高い領域
とを重ね合わせることにより、密集度の高い領域の設定
を行うことを特徴とする。

【０００８】請求項３に記載の発明は、前記第９の工程
は、前回の処理で密集度の高い領域にあり、且つ、道路
構造物であると判定された物体を、今回の処理で得られ
たグルーピング結果に検出物体として加えた上で、密集
度の高い領域を設定することを特徴とする。

【０００９】請求項４に記載の発明は、前記第９の工程
は、過去の物体種類の判定処理により、密集度が高い領
域以外の領域にて走行物体であると判定された物体は、
当該物体が今回の物体種類の判定により、密集度の高い
領域内にて検出された場合であっても、この物体を走行
物体であると判定することを特徴とする。

【００１０】請求項５に記載の発明は、自車両が走行す
る走行レーンの、前方の形状を求め、前記第５の工程に
て、道路構造物と判定された領域内に存在する物体の中
から、前記走行レーンの外側に存在する所定幅以下の物
体のみを抽出し、この所定幅以下の物体を、当該領域内
に属する同一の道路構造物として選択する第１１の工程
と、前記第１１の工程にて選択された物体の個数が、所
定の個数以上である場合には、当該各物体から前記走行
レーンまでの距離を演算し、且つ、演算された各距離の
重心を求める第１２の工程と、前記第９の工程における
物体判定後の領域を、前記走行レーンから前記第１２の
工程で求められた重心となる距離分だけ外側に移動した
位置に設定する第１３の工程と、を有することを特徴と
する。

【００１１】請求項６に記載の発明は、前記第１３の工
程で設定された領域が、走行レーンの形状に沿って設定
されている場合には、この領域における物体の密集度が
所定値よりも大きい場合に、この密集した物体の集団
を、路上設置型反射板の並びであると判定し、この路上
設置型反射板が検出された点を結ぶ線を、自車両前方の
道路形状であると判定することを特徴とする。

【００１２】

【発明の効果】本願請求項１の発明では、車両に搭載さ
れ前方に存在する物体までの距離と方位を計測するレー
ザレーダなどの位置計測装置を用い、その装置で検知・
位置計測した点のうち、同じ距離にあり互いに近い位置
にある点の集団を同一物体上の点としてある一定の時間
間隔毎にグルーピングする。

【００１３】そして、その所定の時間間隔毎に連続的に
検出された物体の位置よりグルーピングにより検出され
た各物体の相対速度を求め、そのグルーピングによる物
体検出結果より、過去の情報や大きさに基づき、道路構
造物である可能性を残している物体を選択し、その道路
構造物である可能性のあるすべての物体の位置関係から
それらの物体の配置を奥行き方向または進行方向の並び
として見たときの物体の密集度合いを求める。

【００１４】その後、密集度が高いと判定された物体群
が存在する場合は、この物体が検出されている領域を道
路構造物が高密集度で存在する領域として設定し、その
領域内で判定された物体は、相対速度を誤計測している
ことが高いと判定した上で相対速度とグルーピング等に
より得られた物体の位置・大きさなどのデータを用い
て、物体の種類を判定する。そして、その物体判定の
際、道路構造物である可能性を残していると判定された
物体のうち、密集度が高いと判定された領域内で検出さ
れた物体は、その物体の相対速度に関係なく、道路構造
物であると判定する構成としている。

【００１５】これにより、相対速度だけに頼った物体の
種類判定が原因でおこる走行物体と道路構造物の誤判定
を防ぐことができる。特に、反射点密集地帯では、相対
速度の誤計測が発生し易く、このような場面において有
効である。

【００１６】請求項２の発明では、グルーピングにより
検出された物体の種類を毎回記憶し、物体種類判定後に
道路構造物と判定された物体だけを抽出した上で、その
物体の位置より再度物体の密集度とその領域を求める。
そして、その領域を毎回記憶して、次の処理において、
再度物体のグルーピング直後の情報を利用した密集領域
の設定を行う際、グルーピング直後の情報を利用した領
域設定と１回前に記憶した領域とを重ね合わせた領域を
密集領域として設定する構成とした。

【００１７】これにより、排気ガスによる汚れや、道路
構造物より手前に位置する走行車両との位置関係等に起
因して、見え隠れや非検知が発生し、実際には物体が密
集しているにもかかわらず密集度合いが正しく求められ
ないような環境下においても、物体が密集していること
を判定することができ、物体の種類の誤判定を防ぐこと
ができる。

【００１８】請求項３の発明では、グルーピング直後に
行う密集度算出の際、その時点でのグルーピング結果
と、その直前で密集領域にあり、かつ、道路構造物であ
ると判定された物体の両方を用いて領域を設定する構成
とした。これにより、請求項２と同様、実際には物体が
密集しているが密集度合いが正しく求められないために
起こる相対速度の誤計測による種類の誤判定を防ぐこと
ができる。

【００１９】請求項４の発明では、過去の物体種類判定
において密集度が高い領域以外で連続して走行物体であ
ると判定されていた物体は信頼度が高く車両であると判
定し、物体判定の際はその信頼度を考慮し、信頼度の高
い車両と判定される物体が密集度が高い領域で検出され
た場合は、車両であると判定する構成とした。

【００２０】これにより、密集度が高い領域内に、車両
が近づいた場合も、道路構造物と間違えることなく、車
両を正しく判定することができる。また、密集領域の設
定は、車長より長いことなどの条件を加えることで、反
射物を多数取り付けた車両と密集した道路構造物を誤判
定することを防止することができ、大型車のように反射
物を多数取り付けた車両が道路構造物脇を走行する場合
でも、道路構造物判定による車両ロストなどの悪影響な
く、道路構造物の中に車両があることを確実に判定する
ことができる。

【００２１】請求項５の発明では、前方の自車レーンの
形状を求める手段を加え、その手段で求めた前方レーン
形状と密集度が高いと判定された各領域に存在する道路
構造物と判定された幅の小さな物体だけを抽出し、その
うち、一つの領域内に存在する幅の小さな道路構造物の
全てについて、自車レーン中心までの距離、及び距離の
重心を求める。

【００２２】そして、自車レーンの中心からその距離分
だけ平行移動した領域をレーンに沿って設置されている
道路構造物のための多くの物体が検出される物体密集度
の高い領域として設定する構成とした。

【００２３】これにより、道路脇に道路に沿って設置さ
れているデリニエータすべてをその間隔や求められた相
対速度に関わらず、車両と間違えることなく正しく判定
できるようになる。また、例えば、遠方と近傍では物体
が密集して検出されているが、見え隠れやデリニエータ
の汚れなどにより、実際には物体があるにもかかわら
ず、中間距離付近では、物体が広い間隔で検出されてし
まい密集度合いが正しく求められない場合でも、その領
域はデリニエータの並びの列と判定することで、相対速
度の誤計測に関係なく、正しく道路構造物であることを
判定することができる。

【００２４】請求項６の発明では、領域がレーン形状に
沿う形で設定されている場合において、その密集度が所
定の値より高い場合、その密集した物体群を路上設置型
反射板の並びであると判定し、その反射点を結ぶ線を前
方の道路形状であると判定する構成とした。これにより
通常レーザレーダは画像処理より遠方までの距離が可能
であることから、画像処理などによるレーン形状検出よ
り、遠方までの情報を用いたレーン形状測定が可能とな
る。

【００２５】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
基づいて説明する。本実施形態では、車両に搭載され、
道路面の水平方向に一次元でスキャニングするスキャニ
ングレーザレーダ（計測手段）を用いた場合を例として
説明する。

【００２６】図１は、本実施形態に係る物体種類判別方
法が適用される前方車両測定装置の構成を示すブロック
図、図２は、スキャニングレーザレーダ１を搭載した車
両の、検出対象物標の位置を表すための基準座表系の説
明図である。以下の説明は全て、図２に示すようにスキ
ャニングレーザレーダ１によるスキャニングの中心軸を
車両の中心とし、且つ、自車両の直進方向と平行な向
き、位置で取り付けた場合を前提とする。

【００２７】但し、この発明は、中心軸が車両の直進方
向でない場合や、その取り付け位置が車両の中心軸から
ずれている場合であっても、その角度、位置を幾何学計
算時に考慮すれば、全て以下の説明で成り立つ。また、
自車両に対する検知物体の位置や自車両に対する自車レ
ーンの位置は、図示の基準座標系ＸＹＺ軸（横位置はＸ
軸、路面に対して鉛直な方向をＹ軸、距離をＺ軸）で述
べる。

【００２８】図１に示すように、前方車両測定装置１０
は、自車両前方にレーザを照射し、前方反射物にて反射
したレーザを検出することにより、前方物体までの距
離、及び方向を計測するスキャニングレーザレーダ（計
測手段）１と、物体検出処理部２と、物体種類判別部３
と、を具備している。

【００２９】物体検出処理部２は、スキャニングレーザ
レーダ（以下、単に「レーザレーダ」と略す）１による
スキャン角度内に存在する物体までの距離、及び方向の
データを保存するメモリ、及びこのデータに基づいて前
方に存在する物体を検出する処理部（いずれも図示省
略）とを有している。

【００３０】物体種類判別部３は、前方に検出した物体
の過去の検出結果、及び設定された領域（詳しい内容は
後述する）の大きさに基づいて、前方物体の種類、即
ち、道路構造物であるか前方走行車両であるかを判定す
る。

【００３１】以下、本発明の第１の実施形態について、
図３に示すフローチャートを参照しながら説明する。第
１の実施形態は、本願の請求項１に関するものである。

【００３２】まず、レーザレーダ１を用いて、前方車両
を検出し、その前方車両までの距離（ｚ座標）と横位置
（ｘ座標）を計測する。レーザレーダ１を用いた車両検
出、及びその位置の算出手順は、例えば、特開２０００
−３１７８１５号公報や、特開２０００−３１７８２１
号公報等に開示されているように、スキャニングレーザ
レーダ１により検出された検出点をグルーピングするこ
とによる物体検出方法を適用することができる。

【００３３】即ち、レーザレーダ１を用いて検出される
各検出点のうち、近接したものどうしをグルーピングす
ることにより、これらを同一の物体であると判断して、
前方物体の存在を検出する（図３の、ステップＳ１０
１；第１の工程）。

【００３４】次に、ステップＳ１０１で検出された物体
の、自車両に対する相対速度を求める（ステップＳ１０
２；第２の工程）。

【００３５】相対速度の算出は、例えば、毎回のグルー
ピング結果を保存し、前回（時刻ｔ−Δｔ）の物体の検
出結果と、今回（時刻ｔ）の検出結果を照らし合わせ、
物体の大きさが同程度で、且つ検出位置が時刻ｔとｔ−
Δｔとの間で近いものを、同一の物体と見なし、それら
の検出位置の動きに基づいて計測することができる。

【００３６】図４〜図６は、自車両と検出物体との間
の、相対速度を算出する手順を示す説明図であり、図４
は、前回（時刻ｔ−Δｔ）のスキャニング時に検出され
た検出点を示し、図５は、今回（時刻ｔ）のスキャニン
グ時に検出された検出点を示している。また、図６は、
時刻ｔ−Δｔ（前回）の検出点と時刻ｔ（今回）の検出
点とを照らし合わせた様子を示しており、同図より、時
刻ｔで検出された物体Ａは、時刻ｔ−Δｔで検出された
物体Ａ′であることが理解される。そして、この物体Ａ
の相対速度は、時間Δｔ当たりの距離変化から、｛ｚA
（ｔ）−ｚA（ｔ−Δｔ）｝／Δｔとして計算すること
ができる。但し、ｚA（ｔ）は、時刻ｔにおける物体Ａ
のＺ座標、ｚA（ｔ−Δｔ）は、時刻ｔ−Δｔにおける
物体ＡのＺ座標を示す。

【００３７】同様に、物体Ｂ′〜Ｅ′と物体Ｂ〜Ｅとの
位置関係から各物体の相対速度を求めることができる。

【００３８】次に、グルーピングにより検出された物体
より道路構造物の可能性のある物体を選択する（図３
の、ステップＳ１０３；第３の工程）。

【００３９】ここでは、まず、道路構造物の可能性のあ
る物体を抽出する処理を行う。そのため、道路構造物を
選択するのではなく、確実に車両であると判定される物
体を取り除くことで、道路構造物の可能性のある物体を
残す処理を行う。

【００４０】ここで、グルーピングで検出された物体の
うち、長い時間に亘って連続して検出され、かつ、安定
して走行車両と判定されている物体、即ち、前述の処理
で測定された相対速度から、明らかに車両と想定できる
ものは、車両と判定してよい。この判定で車両であると
判定されたもの以外は、この時点では、とりあえず道路
構造物の可能性を残した物体である判定する。

【００４１】次いで、この道路構造物の可能性のある物
体の位置分布より、奥行き方向（車両から見た奥行き方
向）、或いは車両の進行方向に沿った道路構造物の密集
度を求める（ステップＳ１０４；第４の工程）。

【００４２】図７，図８は、道路構造物の密集度を求め
る手順の一例を示す説明図である。まず、上述の処理
で、道路構造物の可能性有りと判定された各物体を基準
として、奥行き方向や車両の進行方向の向きを示す線
を、ある幅Ｗ（例えば、各物体より広い幅でＷ＝１ｍ程
度）を持たせながら、所望の長さの線を引く。

【００４３】即ち、図７に示す如くの物体Ａ〜Ｈのう
ち、道路構造物の可能性有りと判定された物体Ｃ〜Ｈの
６個の物体に対して、それぞれ、奥行き方向に幅Ｗを持
った線を引く。その結果、図８に示すように、物体Ｃ〜
Ｈのそれぞれに対して、線Ｍ1〜Ｍ6が設定される。

【００４４】そして、奥行き方向に、同一となる並びに
属する物体は、同一の線上（幅Ｗを持った線上）に乗る
ので、この同一の線上の物体を奥行き方向で同一方向に
並ぶ物体であると判定する。つまり、物体Ｃ〜Ｈは、同
一方向に並ぶ物体であると判定される。

【００４５】次に、同一方向に並ぶ物体を振り分けた
後、それぞれの並びにおける密集度を算出する。密集度
は、同一線上に存在し、且つ、連続して密集していると
判定された物体のうち、最短距離の物体（自車両から最
も近い物体であり図７の例では物体Ｃ）と最長距離の物
体（自車両から最も遠い物体であり、図７の例では物体
Ｈ）との距離差を、その間に存在する物体の個数で除す
ることにより求めることができる。

【００４６】但し、同一線上であっても、隣り合う物体
との距離差が、所定の値（例えば、大型車の車長）より
も長く、図９（ａ）に示す物体Ｅ、物体Ｆ間のように、
間隔が空いている場合には、その物体間距離の長い物体
の間で領域を区切る。そして、図９（ｂ）に示すよう
に、区切られた各領域を、それぞれ異なる物体として認
識し、それぞれ別個に、前述と同様の手順により、物体
の密集度を算出する。

【００４７】図７〜図９に示す例では、自車両が直進状
態であるので、物体の奥行き方向と、車両の進行方向と
が一致しているが、走行路がカーブ路の場合は、ジャイ
ロや操舵角より車両の運動方程式に基づき、進行方向算
出すれば同様の方法で密集度を計算することができる。
そして、この処理により、ある所定の値以上の密集度が
求められた場合、その領域を設定する（図３の、ステッ
プＳ１０５；第５の工程）。

【００４８】領域の設定は、上述した密集度の計算時に
用いた最短距離と最長距離に存在する物体でくくられる
範囲とすればよい。その結果、図９（ｂ）に示すよう
に、物体Ｃ，Ｄ，Ｅが一つの領域として認識され、物体
Ｆ，Ｇ，Ｈが一つの領域として認識されることになる。

【００４９】但し、密集度が高いと判定された領域のう
ち、最長位置（自車両から最も遠くの位置）に存在する
物体と、最短位置（自車両に最も近くの位置）の物体と
の距離差が、通常の車長以下で、且つ、最短距離にある
物体の幅が車幅程度の物体である場合は、それらは道路
構造物ではなく、その領域内に入る物体すべてが１台の
車両上の反射点である可能性もある。

【００５０】即ち、例えば図１０に示す物体Ａ、及び物
体Ｉが検出された場合には、これらの間隔は、車長程度
であり、且つ、該物体Ａ、Ｉの幅は車幅程度であるの
で、この物体は車両である可能性がある。

【００５１】従って、過去の情報（前回、或いはそれ以
前の計測により得られた情報）に基づき、その物体（図
１０に示す物体Ａ，Ｉ）が過去に車両と判定されていた
物体であるかどうかを確認し、過去に車両と判定されて
いる場合には、その領域は車両であると判定する。よっ
て、この領域については、道路構造物の密集領域の設定
は行わない。

【００５２】そして、上述の処理にて道路構造物の密集
領域を設定した後、領域であると検出された物体が持つ
情報、及びその信頼性を考慮した上で、物体の種類判定
を行う（ステップＳ１０６）。

【００５３】検出物体の種類を判定する処理は、例えば
以下に示す手順にて行うことができる。まず、前述した
とおり、過去に確実に車両と判定されている物体は車両
であると判定する。次に、残りの物体の判定方法を説明
する。

【００５４】通常の走行物体（車両）であるか、停止物
体（道路構造物）であるかの判定は、その物体の自車両
に対する相対速度に基づいて判定することができる。つ
まり、相対速度が自車両の走行速度に近い場合は、その
物体は停止物体である可能性が高く、相対速度が小さい
場合には、走行物体である可能性が高い（第７の工
程）。

【００５５】ここで、道路構造物の可能性がある物体が
密集している領域においては、その相対速度を誤計測す
る可能性が高い。以下、これを図１１〜図１３に示す説
明図を参照しながら説明する。

【００５６】図１１〜図１３は、物体が密集している場
面で、図４〜図６にて説明した相対速度判定を適用した
場合における物体の相対速度を誤計測する例を示す説明
図である。

【００５７】図１１は、時刻ｔ−Δｔにおいて検出され
た物体Ａ′〜Ｈ′を示し、図１２は、時刻ｔにおいて検
出された物体Ａ〜Ｉを示している。また、図１３は、図
１１及び図１２を重ね合わせた図であり、同図から理解
されるように、時間Δｔの経過により、自車両を基準と
した各物体の位置が変化している。なお、図１２におい
て、物体Ｃは、レーザレーダ１によるスキャニング領域
外となっている。

【００５８】そして、物体Ｄ〜Ｉ（図１２）と、物体
Ｃ′〜Ｈ′（図１１）は、両者を重ね合わせた際に（図
１３）、物体Ｄ，Ｅ間に物体Ｄ′が入り込む、といった
ように、密集した状態となっている。従って、時刻ｔで
検出された物体が、時刻ｔ−Δｔで検出された物体の、
どの物体が動いたものであるかの対応がとれなくなる。
つまり、本来物体Ｄは、物体Ｄ′が移動したものである
が、各物体が密集していることや、検知角外となってし
まう物体があることにより、この関係が分からなくなっ
てしまう。

【００５９】このため、相対速度の誤計測が生じる。従
って、このような問題を回避するためには、密集領域以
外では従来と同様の相対速度に基づいた物体判定を行
い、物体が密集していると判定された領域では、信頼性
高く車両であると判定されている物体を除き、その相対
速度に関係なく道路構造物であると判定すればよい（第
６の工程）。

【００６０】本実施形態では、図７〜図９にて示した如
くの、密集領域を設定する処理を行うことにより、相対
速度の誤計測が起こりやすい道路構造物が密集している
地帯であっても、これを車両と間違えることなく、道路
構造物として判定することができる。

【００６１】このようにして、本実施形態にかかる走路
上反射物の物体種類判定方法では、レーザレーダ１にて
検出される物体のうち、密集して存在するものを一つの
領域として設定し、この領域の動き（相対速度の変化）
に基づいて、該領域に対応する物体が道路構造物である
か、或いは車両であるかを判断するので、高精度な物体
種別の判定が可能となる。

【００６２】即ち、相対速度のみを用いて物体の種類を
判定したことに起因して生じる、走行物体と道路構造物
の誤判定を防ぐことができる。特に、誤判定が発生し易
い、反射点密集地帯において、効果的な物体判定が可能
となる。

【００６３】次に、本発明の第２の実施形態について説
明する。第２の実施形態は、本発明の請求項２に係るも
のである。

【００６４】図１４は、第２の実施形態に係る走路上反
射物の物体種類判定方法の処理手順を示すフローチャー
トである。システム構成は、図１と同一であるので、そ
の説明を省略する。以下、第２の実施形態の効果が現れ
る状況について説明する。

【００６５】道路構造物は、前方車両より放出される排
気ガスや、構造物手前の車両との位置関係等により、検
知・非検知が繰り返される場合がある。図１５は、この
ような状況を示す説明図であり、時刻ｔ−Δｔにおいて
は、同図（ａ）に示すように、物体Ａ〜物体Ｇの７個の
物体が検出されているのに対し、時間Δｔが経過した時
刻ｔでは、物体Ｃ、及び物体Ｆの２つのみが検出されて
いる。

【００６６】従って、時刻ｔにおいて検出された物体Ｆ
と時刻ｔ−Δｔにおいてもっとも近い位置となるのは、
物体Ｅということになる。そのため、物体Ｆは相対速度
が誤計測され（即ち、物体Ｅの位置から物体Ｆの位置へ
移動したものと判断され）、あたかも等速で動く物体が
あるかのように検出される。

【００６７】また、物体Ｆは、時刻ｔにおいてその前後
の物体が検出されていないため（即ち、物体Ｄ，Ｅ，Ｇ
が検出されていないため）、該物体Ｆは密集度が低いと
判定されてしまい、高精度な領域設定ができなくなって
しまう。第２の実施形態（請求項２）は、このような状
況に対応するために行われるものである。

【００６８】本実施形態では、まず、見え隠れが起こる
ために密集度が安定して求められなくなる状況を回避す
るため、一旦物体密集度が高いと判定された領域は、そ
の直後も密集度が高いはずであるので、１回前（時間Δ
ｔ前）に設定された道路構造物の密集領域を、今回にお
いても利用できるようにする。

【００６９】従って、前回検出時における検出精度が、
今回検出時の検出精度に影響することになり、本実施形
態では、以下に示す手順を用いることにより、検出精度
の向上を図っている。

【００７０】即ち、本実施形態では、第１の実施形態で
示した物体種類判定（図３のステップＳ１０６）に基づ
き（第８の工程）、最終結果として道路構造物と判定さ
れた物体のみを用いて、再度、道路構造物密集領域を設
定する（図１４のステップＳ１０７）。この設定は、最
終段階で道路構造物と判定された物体だけを用いて、前
述した、図８，図９にて示した方法と同様の方法を用い
ることで、物体の密集度と領域の設定を行えばよい（第
９の工程）。

【００７１】最終段（図１４のステップＳ１０８）で
は、この方法によって設定された道路構造物密集領域を
保存し（第１０の工程）、次回に利用できるようにす
る。

【００７２】保存するデータは、例えば、図１６に示す
ように、各物体名（Ａ〜Ｋ）と、これらに対応する距
離、横位置、相対速度、密集領域、種類、といったデー
タとすることができる。

【００７３】次いで、上記の操作にて保存された領域の
前回データを用いた、今回の領域設定方法について説明
する。図１７は、その方法を説明する図である。まず、
前述した図８，図９にて示した方法と同様の方法で、道
路構造物の可能性のある物体をもとに、時刻ｔでの領域
を設定する（領域Ｑ２）。

【００７４】次いで、ステップＳ１０５の処理における
領域設定の際、時刻ｔで検出した物体に基づき図８，図
９に示した方法で設定した領域と、前回設定された領域
（領域Ｑ１）を重ね合わせた領域を、ステップＳ１０６
の処理で用いる道路構造物密集領域として設定する。

【００７５】これにより、時刻ｔ−Δｔでは物体が密集
されて検出されたが、時刻ｔでは実際には存在するにも
かかわらず、物体が検出されなかった場合でも、実際に
物体が存在する道路構造物密集領域として維持すること
ができる。

【００７６】つまり、図１５（ａ）に示したように、実
際には道路構造物が密集しており、時刻ｔ−Δｔでは、
これらの道路構造物が検出されているにも関わらず、レ
ーザレーダ１による検出が安定しないことに起因して、
同図（ｂ）に示すように、密集領域であると検出されな
いような場合であっても、確実にこれらの道路構造物の
相対速度を求めることができる。

【００７７】また、ステップＳ１０８の処理で保存され
る道路構造物領域のデータは、最終段階のステップＳ１
０７の処理で、時刻ｔで検出され、最終的に道路構造物
と判定された物体に基づき、その密集領域を設定し直す
ので、実際に物体が検知角外（レーザレーダ１によるス
キャニングの範囲外）となった場合は、その次の処理で
はこの物体の領域は無いものと判定される。

【００７８】つまり、図１５（ａ）に示す時刻ｔ−Δｔ
において検出された物体Ａは、図１５（ｂ）に示す時刻
ｔでは、レーザレーダ１の検知角外となっているが、時
刻ｔでは、この物体Ａは存在しないものとして判断され
る。従って、道路構造物領域のデータを保持することに
より、実際に物体がない領域に密集領域が設定されると
いった問題は発生せず、前述した第１の実施形態に示し
た効果を維持することができる。

【００７９】このようにして、第２の実施形態に係る走
路上反射物の物体種別判定方法では、排気ガスによる汚
れや、道路脇の道路構造物の手前側に存在する走行車両
との位置関係等により、道路構造物の見え隠れ、或いは
非検知が発生する環境下であっても、過去の判定結果
（時刻ｔ−Δｔ以前に判定された結果）に基づいて、物
体の密集状況を検出することができる。従って、道路構
造物の検知、非検知が発生した場合であっても、確実に
物体の道路構造物領域の相対速度を求めることができ、
検出精度を向上させることができる。

【００８０】次に、本発明の第３の実施形態に係る走路
上反射物の物体種類判定方法について説明する。該第３
の実施形態は、本発明の請求項３に関するものである。

【００８１】第３の実施形態についても、前述した第２
の実施形態と同様に、図１５に示したのように、安定し
て検出されない道路構造物の密集領域の側方を自車両が
走行する場合において第１の実施形態の効果と同様の効
果を維持するためのものである。

【００８２】前述した第２の実施形態では、物体種類判
定直前に利用するための密集領域の設定を、前回の（時
間Δｔ前の）密集領域を考慮することで求める構成とし
た。しかし、例えば、図１５（ａ）に示すように、時刻
ｔ−Δｔにて多数の道路構造物Ａ〜Ｇが検出され、同図
（ｂ）に示すように、時刻ｔでは道路構造物が１つ、或
いは２つといったように、まばらにしか検出されない場
合には、時刻ｔの検出結果を利用しての物体密集領域を
設定することができない。このような状況下では、時刻
ｔの検出結果を活かすことができず、物体密集領域が１
回前の領域と同一のものとなってしまう。

【００８３】そこで、本実施形態では、図１４に示した
ステップＳ１０３における道路構造物密集領域設定の際
に、時刻ｔでの検出結果のみならず、時刻ｔ−Δｔの時
点での道路構造物密集領域の中に存在する物体（道路構
造物であると判定された物体）をも用いるようにする。

【００８４】即ち、図１８に示すように、時刻ｔ−Δｔ
にて、物体Ａ′〜Ｇ′が検出され、図１９に示すよう
に、時刻ｔにて、物体Ｃ、物体Ｆの２つのみが検出され
た場合には、時刻ｔ−Δｔにおける検出データと、時刻
ｔにおける検出データの双方を用いて、次回の物体密集
領域の検出に用いるデータを作成する。

【００８５】従って、図２０に示すように、物体Ａ′〜
物体Ｇ′のデータが得られることになり（但し、時刻ｔ
と時刻ｔ−Δｔで重複する物体については、時刻ｔで検
出された物体を用いる）、このデータに基づいて、図１
６に示した如くの対応データを作成する。

【００８６】このように、本実施形態では、レーザレー
ダ１にて検出された物体をグルーピングした直後に行う
密集度算出の際に、その時点でのグルーピングにより検
出された物体と、その直前（時間Δｔ前）で密集領域に
あり、かつ、道路構造物であると判定された物体と、の
双方用いて、次回以降の処理で用いる密集領域（図１６
に示した対応データ）を設定する構成とした。その結
果、前述した第２の実施形態と同様に、道路構造物の検
知、非検知が発生した場合であっても、確実に物体の道
路構造物領域の相対速度を求めることができ、検出精度
を向上させることができる。

【００８７】次に、本発明の第４の実施形態に係る走路
上反射物の物体種類判定方法について説明する。該第４
の実施形態は、本発明の請求項４に関するものである。

【００８８】まず、第４の実施形態の効果が現れる状況
について、図２１を参照して説明する。図２１は、道路
構造物密集領域が設定されている場所を、トラック等の
大型車両が通過する場面を示している。同図において、
符号Ａ，Ｂ，Ｃに示す物体がトラックである。

【００８９】このような場合、グルーピングの結果のみ
を用いて領域設定を行うと、トラックの反射点を含む部
分（Ａ，Ｂ，Ｃ）が道路構造物密集領域として設定され
る場合が生じる。本実施形態では、このような場合にお
いても高精度な道路構造物の検出ができるように、過去
の処理にて、物体の密集度が高い領域以外で、連続して
走行物体であると判定されていた物体には、信頼度が高
く車両であると判定する。

【００９０】その後、この物体が密集度の高い領域で検
出された場合には、この物体は車両であるものと判断す
ることにより、道路構造物として誤検出することを防止
する。この際、図１０にて説明したように、同一の車両
で反射物が複数あり、図３に示したステップＳ１０１
の、物体検出及びグルーピング処理の段階で、同一車両
上に存在する点が複数の物体として検出される場合もあ
る。

【００９１】このような場合は、図１０を用いて既に説
明したように、検出された物体の自車両からの最長位
置、及び最短位置までの距離差と、密集度とに基づい
て、この物体が車両であることを判定することができ
る。そして、車両上で検出されるすべての点を、車両と
して再グルーピングしておく。

【００９２】グルーピングされた結果のうち、どの結果
がどの種類に属するかは、図１６に示した如くの、対応
データにより確認することができる。従って、この情報
をも用いた上で、車両上の検出点が道路構造物領域内に
存在する場合であっても（即ち、図２１に示す如くの状
況下であっても）、これを確実に車両であると判定する
ことができる。これにより、道路構造物と車両を高精度
に区別することが可能となる。

【００９３】このようにして、第４の実施形態に係る走
路上反射物の物体種類判定方法では、過去の物体種類判
定において密集度が高い領域以外で連続して走行物体で
あると判定されていた物体は、信頼度が高く車両である
と判定し、物体判定の際はその信頼度を考慮するように
した。即ち、この物体が密集度が高い領域で検出された
場合は、車両であると判定するようにした。

【００９４】従って、物体の密集度が高い領域内に、ト
ラック等の大型車両が接近した場合であっても、これを
道路構造物と間違えることなく、車両の存在を正確に判
定することができる。また、密集領域の設定は、車長よ
り長いことなどの条件を加えることで、反射物を多く取
り付けた車両が密集した道路構造物である、といった誤
判定を引き起こすことを防止することができる。これに
より、車両であることを正確に判定することができるの
で、大型車のように反射物を多く取り付けた車両が道路
構造物の側方を走行する場合であっても、道路構造物判
定による車両ロストなどの悪影響なく、道路構造物の中
に車両が存在することを確実に認識することができる。

【００９５】次に、本発明の第５の実施形態について説
明する。該第５の実施形態は、本発明の請求項５に関す
るものである。

【００９６】図２２は、第５の実施形態に係る走路上反
射物の物体判定方法が適用される前方車両測定装置の構
成図である。

【００９７】同図に示すように、この前方車両測定装置
２０は、自車両前方にレーザを照射し、前方反射物にて
反射したレーザを検出することにより、前方物体までの
距離、及び方向を計測するスキャニングレーザレーダ
（計測手段）１と、物体検出処理部２と、物体種類判別
部３と、を具備している。更に、自車両の周囲の映像を
撮影するカメラ４と、該カメラ４にて撮影された画像デ
ータを画像処理する画像処理部５と、を具備している。

【００９８】物体検出処理部２は、スキャニングレーザ
レーダ（以下、「レーザレーダ」と略す）１によるスキ
ャン角度内に存在する物体までの距離、及び方向のデー
タを保存するメモリ、及びこのデータに基づいて前方に
存在する物体を検出する処理部とを有している。

【００９９】物体種類判別部３は、前方に検出した物体
の過去の検出結果、及び設定された領域の大きさに基づ
いて、前方物体の種類、即ち、道路構造物であるか前方
走行車両であるかを判定する。

【０１００】図２３は、第５の実施形態に係る方法が適
用される状況を示す説明図である。

【０１０１】同図に示す符号Ｌ１〜Ｌ５は、同一の領域
に属する道路構造物（物体Ａ〜Ｅ）から、自車レーンの
中心線までの距離を示している。通常、デリニエータや
センターポール、側壁等の道路設置型反射物は、走路の
形状に沿うようにして配置されている。この道路構造物
の領域設定は、前述した図８、図９に示した方法で行う
ことができる（第１１の工程）。

【０１０２】そして、道路構造物がこの自車レーンに沿
うように設置されているかどうかについては、図２３の
符号Ｌ１〜Ｌ５に示したように、道路構造物と判定され
た各物体Ａ〜Ｅから、自車レーン中心を描く線に引いた
垂線、つまり自車レーンまでの距離を求め、この距離の
分散に基づいて判定することができる。即ち、分散が小
さい場合には、これらの道路構造物は、自車レーンに沿
っていると判定することができる。

【０１０３】また、分散が小さいと判定された場合に
は、そのときの距離の重心を、この道路構造物群と自車
レーン中心との間の距離とすればよい（第１２の工
程）。重心とする理由は、この中に、走路に沿うもので
はない看板等の反射物が含まれている場合に、その個数
の少ない物体の影響を受けて、位置がずれないようにす
るためである。また、予め大きさの小さい物体のみを抽
出した上で（即ち、看板等の大きな物体を除去した上
で）自車レーン中心までの距離を求めても良い。

【０１０４】そのため、まず、道路構造物密集領域が設
定された場合には、上記の方法により、この領域が自車
レーンに沿っているかどうかを判定し、走路に沿ってい
ると判定された場合は、この密集領域を走路に沿うよう
延長することで、第２，第３の実施形態と同様に、検知
が安定しない道路構造物の側方を自車両が走行中の場合
でも、道路構造物が存在する領域を設定することができ
る。

【０１０５】こうして、自車両がカーブ路を走行してい
る場合でも、確実に道路構造物の存在を検知することが
できるのである。

【０１０６】また、ある距離の範囲内で密集領域が設定
されていない場合でも、その手前や奥行き側で、走路に
沿う形状で密集領域が設定されている場合には、その領
域を走路に沿って延長した領域に、デリニエータやセン
ターポール等、走路形状を描くための反射物が設置され
ている場合が多い。

【０１０７】これを図２４に示す説明図を用いて説明す
る。同図に示すように、カーブ路にて道路構造物Ａ〜Ｉ
が検出された場合で、且つ、構造物ＥとＦとの間に間隔
がある場合には、２つの密集領域Ｐ１、Ｐ２が検出され
る。従って、このままでは、密集領域Ｐ１，Ｐ２は、そ
れぞれ異なる物体であると判定されてしまう。そこで、
本実施形態では、以下に示す処理を行うことにより、こ
れらが同一の物体であると判定する。

【０１０８】まず、構造物Ａ〜Ｅと自車レーンの中心線
までの距離Ｌ１〜Ｌ５から、この密集領域Ｐ１と自車レ
ーン中心線までの距離Ｌを算出し、同様に、構造物Ｆ〜
Ｉと自車レーンの中心線までの距離Ｌ６〜Ｌ９から、こ
の密集領域Ｐ２と自車レーンの中心線までの距離Ｌ′を
求める。そして、距離ＬとＬ′の大きさを比較し、略同
一である場合には、これらは同一構造物であると見なし
（即ち、領域Ｐ１と領域Ｐ２は同一の構造物であると見
なし）、各領域Ｐ１、Ｐ２間を結ぶように領域を補間す
る（領域Ｐ１２）。そして、この補間領域、及び領域Ｐ
１，Ｐ２で、一つの領域として設定する。

【０１０９】従って、走行路がカーブにさしかかった場
合であっても、確実に道路構造物として判定することが
できる。

【０１１０】また、上記の処理において、自車レーンの
形状（カーブの度合い）は、ジャイロや操舵角の値を用
いることによる自動車の運動方程式にあてはめることで
求めることができる。また、カメラ搭載型の車両であれ
ば、画像処理による白線検出により求めることもでき
る。

【０１１１】そして、このような方法でレーン中心から
デリニエータや側壁等の、走行路に沿って配設された道
路構造物の並びまでの距離を求める。この値に基づいた
距離の設定は、手前方向と奥行き方向で同じ距離が求め
られた場合には、その間を補間する等の手法により、領
域を設定しなおすことで、反射点の検出が不安定な場合
でも確実に道路構造物の並びの領域を設定できるように
なる。

【０１１２】また、図２５に示すように、自車レーンに
沿った密集領域が検出された場合には、この自車レーン
に沿った方向に延長した領域を密集領域として設定し直
すことにより、より高精度な構造物の検出が可能とな
る。

【０１１３】即ち、同図の符号Ｐ３に示す如くの、自車
レーンに沿った領域Ｐ３が得られた際には、この自車レ
ーンに沿うように、領域Ｐ３を延長することにより、例
えば、図２６に示すように、自車レーン中心から、距離
Ｌだけ平行移動した地点に、道路構造物の密集領域Ｐ４
を設定することができる（第１３の工程）。

【０１１４】このようにして、第５の実施形態に係る走
路上反射物の物体判定方法では、走行路の側方に沿って
配設されたデリニエータ等の構造物の全てを、その間隔
や求められた相対速度に関わらず、車両と間違えること
なく正しく判定することができるようになる。

【０１１５】また、例えば、自車両の遠方と近傍では物
体が密集して存在することが検出されているが、中間距
離の近傍にて検出されない場合、即ち、デリニエータの
汚れや、障害物による見え隠れ等に起因して中間距離の
近傍にて密集した物体が検出されない場合であっても、
その領域はデリニエータ等の構造物の並びの列として判
定することができるので、前述と同様に、相対速度の誤
計測に関係なく、正しく道路構造物であることを判定す
ることができる。

【０１１６】次に、本発明の第６の実施形態について説
明する。該第６の実施形態は、本発明の請求項６に関す
るものである。

【０１１７】ここでは、前述したように、走行路の形状
に沿うようにして設置された道路構造物が存在すると判
定された場合に、その構造物の密集度が予め設定した所
定の値（密集度値）より高い場合に限り、その道路構造
物と判定された物体を結ぶ線を、前方の道路形状である
と判定する。密集度値は、例えば、それらの値を用いる
ことで残差の小さい形状を示す線が描ける程度の個数を
基準とすればよい。

【０１１８】物体がレーンに沿う形であるかどうかの判
定は、前述した第５の実施形態までに説明した方法を適
用すればよい。これにより、通常、レーダなどの距離計
測装置は、画像処理より遠方までの物体が検出できるた
め、精度よく遠方までの道路形状を求めることができ
る。

【０１１９】このようにして、第６の実施形態では、画
像処理等におけるレーン形状より遠方までの形状がわか
るレーン形状測定が可能となるという効果がある。ま
た、レーンの形状をレーザレーダ１で計測することがで
きることから、この点の位置関係を求めることで、他の
物体のレーン内外が判定できるようになる。例えば、遠
方において走路形状がわからないカーブ路などで、デリ
ニエータより外側の物体をレーン上の物体と誤判定する
ことを防ぐことにも効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１〜第４の実施形態に係る走路上反
射物の物体種類判定方法が適用される前方車両測定装置
の構成を示すブロック図である。

【図２】スキャニングレーザレーダの車両への搭載位置
と座標系を示す説明図である。

【図３】第１の実施形態に係る物体種別判定方法の処理
手順を示すフローチャートである。

【図４】時刻ｔ−Δｔにてグルーピングされた物体を示
す説明図である。

【図５】時刻ｔにてグルーピングされた物体を示す説明
図である。

【図６】時刻ｔ−Δｔの時点で検出された物体と、時刻
ｔの時点で検出された物体から、各物体の相対速度を求
める様子を示す説明図である。

【図７】スキャニングレーザレーダにより、グルーピン
グされた物体を示す説明図である。

【図８】奥行き方向に並ぶ物体を、同一の物体であると
判定する処理を示す説明図である。

【図９】物体の密集度に基づいて、領域設定する様子を
示す説明図である。

【図１０】奥行き方向の並ぶ物体のうち、車両であると
判断される物体を除去する様子を示す説明図である。

【図１１】時刻ｔ−Δｔにおいてグルーピングされる密
集した物体の様子を示す説明図である。

【図１２】時刻ｔにおいてグルーピングされる密集した
物体の様子を示す説明図である。

【図１３】時刻ｔ−Δｔ、及び時刻ｔのそれぞれにおい
てグルーピングされる密集した物体を重ね合わせた様子
を示す説明図である。

【図１４】本発明の第５の実施形態に係る物体種別判定
方法の処理手順を示すフローチャートである。

【図１５】時刻ｔ−Δｔで検出され、時刻ｔで検出され
ない物体が存在するときの様子を示す説明図である。

【図１６】グルーピングされた物体と、該物体の種類と
の対応データを示す説明図である。

【図１７】時刻ｔ−Δｔの時点で得られた物体と、時刻
ｔの時点で得られた物体とに基づいて領域を設定する様
子を示す説明図である。

【図１８】時刻ｔにおいてグルーピングされる物体の様
子を示す説明図である。

【図１９】時刻ｔ−Δｔにおいてグルーピングされる物
体の様子を示す説明図である。

【図２０】時刻ｔ−Δｔの時点で構造物と判定された物
体と、時刻ｔの時点で構造物と判定された物体とに基づ
いて、密集度の高い領域を設定する様子を示す説明図で
ある。

【図２１】密集度の高い領域の近傍を大型車両が通過し
たときの、グルーピングされる物体を示す説明図であ
る。

【図２２】本発明の第５、第６の実施形態に係る走路上
反射物の物体種類判定方法が適用される前方車両測定装
置の構成を示すブロック図である。

【図２３】グルーピングにより、カーブ路に沿って検出
された物体と、自車レーンの中心線との位置関係を示す
説明図である。

【図２４】カーブ路に沿って検出された密集度の高い２
つの領域の間を補間する様子を示す説明図である。

【図２５】カーブ路に沿って検出された密集度の高い領
域を延長することにより、路側に存在する構造物の領域
を設定する様子を示す説明図である。

【図２６】カーブ路に沿って検出された密集度の高い領
域を延長することによって設定される領域を示す説明図
である。

【符号の説明】

１ スキャニングレーザレーダ（計測手段） ２ 物体検出処理部 ３ 物体種類判別部 ４ カメラ ５ 画像処理部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０１Ｓ 13/93 Ｇ０６Ｔ 1/00 ３２０Ａ Ｇ０６Ｔ 1/00 ３２０ ３３０Ａ ３３０ 7/00 ３００Ｅ 7/00 ３００ 7/60 １５０Ｓ 7/60 １５０ Ｇ０８Ｇ 1/16 Ｃ Ｇ０８Ｇ 1/16 Ｇ０１Ｓ 17/88 Ａ Ｆターム(参考） 5B057 AA16 BA02 CH01 DA12 DC06 DC08 DC09 DC16 DC33 5H180 AA01 CC03 CC04 CC14 FF27 LL01 LL04 5J070 AC02 AC13 AC15 AD01 AE01 AF03 AH14 AH21 AJ13 AK14 AK32 AK39 BF03 BF19 BF22 5J084 AA14 AB01 AB20 AC02 BA03 BA34 CA65 EA01 EA22 FA03 5L096 BA04 CA08 FA06 FA60 FA66 FA67 FA69 HA09

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車両に搭載され、該車両前方をスキャニ
   ングして前方に存在する物体までの距離、及び方向を計
   測する計測手段を用いて、前方物体の種類を判定する走
   路上反射物の物体種類判定方法であって、 前記スキャニングにより計測された各計測点のうち、互
   いに近接して存在する測定点の集団を時系列的にグルー
   ピングする第１の工程と、 前記グルーピングされた各測定点の集団を物体と見な
   し、当該物体と自車両との間の時系列的な距離データに
   基づき、自車両と前記各物体との相対速度を求める第２
   の工程と、 前記第２の工程により検出された各物体に対し、当該物
   体が過去に判定された種類やグルーピングの結果から求
   められる大きさに基づいて、道路構造物である可能性が
   あるかどうかを判定する第３の工程と、 前記第３の工程にて、道路構造物の可能性があると判定
   された物体に係る各測定点が、自車両に対する奥行き方
   向に密集している度合いを判定する第４の工程と、 前記第４の工程にて、密集度が高いと判定された物体に
   対し、この物体の領域を設定する第５の工程と、 前記第５の工程にて密集度が高いと判定された領域に対
   応する物体は、その相対速度に関係なく道路構造物であ
   ると判定する第６の工程と、 前記第６の工程で道路構造物であると判定された物体以
   外の物体に対し、この物体の相対速度、位置、及び過去
   に検出された種類に基づいて、当該物体の種類を判定す
   る第７の工程と、 を有することを特徴とする走路上反射物の物体種類判定
   方法。
2. 【請求項２】 前記第６の工程及び第７の工程により検
   出された物体の種類を記憶する第８の工程と、 前記第８の工程にて記憶されたデータから、道路構造物
   であると判定された物体のデータのみを抽出し、このデ
   ータを用いて再度密集度の高い物体の領域を設定する第
   ９の工程と、 前記第９の工程にて設定された領域を記憶する第１０の
   工程と、を有し、 前記第９の工程は、今回の前記第５の工程で設定された
   密集度の高い領域と、前回の処理で設定された密集度の
   高い領域とを重ね合わせることにより、密集度の高い領
   域の設定を行うことを特徴とする請求項１に記載の走路
   上反射物の物体種類判定方法。
3. 【請求項３】 前記第９の工程は、前回の処理で密集度
   の高い領域にあり、且つ、道路構造物であると判定され
   た物体を、今回の処理で得られたグルーピング結果に検
   出物体として加えた上で、密集度の高い領域を設定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の走路上反射物の物体
   種類判定方法。
4. 【請求項４】 前記第９の工程は、過去の物体種類の判
   定処理により、密集度が高い領域以外の領域にて走行物
   体であると判定された物体は、当該物体が今回の物体種
   類の判定により、密集度の高い領域内にて検出された場
   合であっても、この物体を走行物体であると判定するこ
   とを特徴とする請求項２または請求項３のいずれかに記
   載の走路上反射物の物体種類判定方法。
5. 【請求項５】 自車両が走行する走行レーンの、前方の
   形状を求め、前記第５の工程にて、道路構造物と判定さ
   れた領域内に存在する物体の中から、前記走行レーンの
   外側に存在する所定幅以下の物体のみを抽出し、この所
   定幅以下の物体を、当該領域内に属する同一の道路構造
   物として選択する第１１の工程と、 前記第１１の工程にて選択された物体の個数が、所定の
   個数以上である場合には、当該各物体から前記走行レー
   ンまでの距離を演算し、且つ、演算された各距離の重心
   を求める第１２の工程と、 前記第９の工程における物体判定後の領域を、前記走行
   レーンから前記第１２の工程で求められた重心となる距
   離分だけ外側に移動した位置に設定する第１３の工程
   と、 を有することを特徴とする請求項２〜請求項４のいずれ
   か１項に記載の走路上反射物の物体種類判定方法。
6. 【請求項６】 前記第１３の工程で設定された領域が、
   走行レーンの形状に沿って設定されている場合には、こ
   の領域における物体の密集度が所定値よりも大きい場合
   に、この密集した物体の集団を、路上設置型反射板の並
   びであると判定し、この路上設置型反射板が検出された
   点を結ぶ線を、自車両前方の道路形状であると判定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の走路上反射物の物体
   種類判定方法。