WO2013108664A1 - 物体検出装置 - Google Patents

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    • G01S2013/9327—Sensor installation details
    • G01S2013/93271—Sensor installation details in the front of the vehicles

Definitions

  • the present invention relates to an object detection device.
  • a device that detects an object in front of the host vehicle by using a radar and a camera is known (see, for example, Patent Document 1).
  • This object detection device searches the front of the vehicle by radar, detects an object having a reflection intensity equal to or higher than a threshold value as a supplementary target, and if the supplementary target is an object with low reflection intensity such as a pedestrian, the threshold value is detected. What makes it easy to detect a pedestrian by lowering is known.
  • the conventional object detection device may not be able to detect a pedestrian sufficiently accurately. Therefore, it has been required to further improve the detection accuracy for pedestrians so that more accurate alerting and collision avoidance can be performed.
  • the present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide an object detection apparatus capable of improving detection accuracy for a pedestrian.
  • An object detection apparatus includes a target information acquisition unit that acquires information about a radar target detected by a radar and information about an image target detected by an image acquisition unit, and a position of the radar target. And an object detection unit that detects the presence of an object based on whether the position of the image target is within a predetermined range, and the object detection unit determines whether the object is a pedestrian or not. When the determination is made and it is determined that the object is a pedestrian, the predetermined range is expanded as compared with the case where it is determined that the object is not a pedestrian.
  • This object detection device detects the presence of an object based on whether the position of the radar target and the position of the image target are within a predetermined range.
  • the object detection unit determines whether or not the object is a pedestrian.
  • the object detection unit determines that the object is a pedestrian, the object detection unit has a predetermined range compared to the case where it is determined that the object is not a pedestrian. To enlarge.
  • the position of the radar target and the image target is set to a predetermined value even if a lateral delay or a lateral jump of the radar target occurs when detecting the pedestrian. Since it can be within the range, a pedestrian can be accurately detected. Therefore, it is possible to improve the detection accuracy for pedestrians.
  • the position of the radar target is a base axis of a predetermined range, and when the object is determined to be a pedestrian, The position is set as a basic axis within a predetermined range.
  • the image target can detect the lateral position of the pedestrian more accurately than the radar target that generates a lateral position delay or a lateral jump when detecting the pedestrian. Therefore, when it is determined that the object is a pedestrian, the pedestrian can be accurately detected by setting the base axis of a predetermined range for detection as the position of the image target.
  • the object detection unit determines whether the object is a pedestrian based on the moving speed of the radar target.
  • the object detection unit determines whether the object is a pedestrian based on the reflection intensity of the radar. Thus, it can be accurately determined that the object is a pedestrian.
  • the object detection unit determines whether or not the object is a crossing pedestrian moving in a direction crossing the vehicle traveling direction, and if the object is determined to be a crossing pedestrian, the object detection unit is not a crossing pedestrian
  • the predetermined range is changed with respect to the case where it is determined.
  • a delay in the lateral position of the radar target is particularly likely to occur. Therefore, by changing the predetermined range when it is determined that the object is a crossing pedestrian, the effect of improving detection accuracy can be obtained more remarkably.
  • the detection accuracy for pedestrians can be improved.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an object detection apparatus 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the object detection device 1 is a device that is mounted on the host vehicle and detects an object existing in front of the host vehicle.
  • the object detection device 1 detects a front object and performs driving support processing such as collision prevention processing and alert processing using the detection result.
  • the object detection device 1 includes an ECU (Electronic Control Unit) 2, a radar 3, a camera 4, and a braking unit 6.
  • the object detection device 1 can detect an object that becomes an obstacle to the host vehicle by performing sensor fusion that combines the sensor function of the radar 3 and the sensor function of the camera 4. Further, the object detection device 1 can determine the possibility of a collision with the detected object and can perform a process for avoiding the collision.
  • the radar 3 is a radar that detects an object in front of the host vehicle using a millimeter wave or a laser.
  • the radar 3 is attached to the front part of the automobile.
  • the radar 3 emits millimeter waves and lasers forward from the host vehicle, and receives the millimeter waves and lasers reflected by the object at the receiving unit.
  • the radar 3 is connected to the ECU 2 and outputs information regarding the detected radar target to the ECU 2.
  • the radar 3 has low accuracy in detecting the lateral position of the object and cannot detect the width of the object in principle, but is suitable for detecting the distance to the object and the relative speed.
  • the camera 4 is an image acquisition unit that acquires an image in front of the host vehicle.
  • the camera 4 is attached to the front part of the host vehicle.
  • the camera 4 captures a predetermined range ahead of the host vehicle at predetermined time intervals to generate image data, and outputs the generated image data to the ECU 2.
  • the detection accuracy of the distance to the object and the relative speed is low, but the lateral position detection accuracy of the object is high, and the width of the object can be detected.
  • the braking unit 6 applies a braking force for decelerating the speed of the host vehicle based on a control signal from the ECU 2.
  • the braking unit 6 has a function of avoiding the collision by decelerating or stopping the host vehicle when there is a possibility of collision between the object existing in front of the host vehicle and the host vehicle.
  • braking control is performed in order to avoid a collision with an object.
  • control for avoiding a collision or control related to a combination thereof may be performed.
  • the ECU 2 is an electronic control unit that controls the entire object detection device 1, and is configured mainly by a CPU, for example, and includes a ROM, a RAM, an input signal circuit, an output signal circuit, a power supply circuit, and the like.
  • the ECU 2 includes a target information acquisition unit 21, a fusion processing unit (object detection unit) 22, a crossing pedestrian determination unit (object detection unit) 23, a collision determination unit 24, and an automatic braking control unit 26.
  • the target information acquisition unit 21 has a function of acquiring information on the radar target detected by the radar 3 and information on the image target detected by the camera 4.
  • the information related to the radar target is various information obtained by the detection of the radar 3, for example, the position of the radar target (distance or lateral position of the radar target), the moving speed of the radar target (relative to the own vehicle). Speed) and the reflection intensity of the radar 3 are included.
  • the information related to the image target is various information obtained from the image of the camera 4. For example, the position of the image target (distance or lateral position of the image target), the moving speed of the image target (relative to the own vehicle) Speed), and information such as the width, depth, and height of the image target.
  • the target information acquisition unit 21 may acquire the information by receiving the detection result from the radar 3 or the camera 4 and calculating the information regarding the target as described above.
  • the radar 3 and the camera 4 may calculate information regarding each target, and the target information acquisition unit 21 may acquire the information by receiving the information from the radar 3 and the camera 4.
  • the fusion processing unit 22 has a function of detecting an object in front of the host vehicle by performing sensor fusion by combining information on radar targets and information on image targets. As described above, the radar 3 and the camera 4 have information that is suitable for detection and information that is not suitable for the detection, respectively, and therefore it is possible to accurately detect an object by combining both.
  • the fusion processing unit 22 sets a fusion search range (predetermined range), and detects the presence of an object based on whether or not the position of the radar target and the position of the image target are within the fusion search range. It has a function. Moreover, the fusion process part 22 has a function which expands a fusion search range, when the said object is a crossing pedestrian. Details of specific processing contents will be described later.
  • the crossing pedestrian determination unit 23 has a function of determining whether or not the detected object is a crossing pedestrian.
  • the object in front of the vehicle include a preceding vehicle, a bicycle, and a motorcycle, but the direction in which the object intersects the traveling direction of the host vehicle (the direction that intersects perpendicularly or the direction that intersects at an angle close to perpendicular) If you are a crossing pedestrian who moves to
  • FIG. 2A shows a state where the crossing pedestrian RW is moving in front of the host vehicle M.
  • the actual trajectory of the crossing pedestrian RW with respect to the host vehicle M, the trajectory of the radar target detected by the radar 3, and the trajectory of the image target detected by the camera 4 are shown in FIG. .
  • the object detection apparatus 1 can perform an accurate determination based on the determination result of the crossing pedestrian determination unit 23, even if the detected object is a crossing pedestrian.
  • the fusion processing unit 22 determines whether the position of the radar target LW and the position of the image target VW are within the range of the fusion search ranges EF1 and EF2. Detect the presence of an object.
  • the fusion processing unit 22 performs sensor fusion that combines the image target VW with the radar target LW in a normal state (a state in which it is not determined that a crossing pedestrian has been detected). That is, the fusion processing unit 22 sets a fusion search range EF1 as shown in FIG.
  • the fusion search range EF1 is based on the position of the radar target LW, and is set to have a width x1 and a depth y1 with respect to the base axis.
  • the fusion processing unit 22 detects an object as being possible for sensor fusion.
  • the crossing pedestrian determination unit 23 determines that the detected object is a crossing pedestrian RW at the timing shown in FIG. 3B
  • the fusion processing unit 22 determines that the detected object is not a crossing pedestrian RW. Change the fusion search range. If it is determined that the detected object is a crossing pedestrian RW, the fusion processing unit 22 combines the radar target LW with the image target VW, and further performs sensor fusion in which the size of the fusion search range itself is enlarged. Do. That is, the fusion processing unit 22 changes the fusion search range EF1 at the normal time to the fusion search range EF2 for crossing pedestrians shown in FIG.
  • the fusion search range EF2 is based on the position of the image target VW, and is set to a width x2 (> x1) and a depth y2 (> y1) with respect to the base axis.
  • the fusion processing unit 22 detects an object on the assumption that sensor fusion is possible.
  • the fusion search range EF1 is used similarly to other objects when detecting a crossing pedestrian, as shown in FIG. 4B, the position of the radar target LW is used as a base axis due to the influence of the sensor delay.
  • the collision determination unit 24 has a function of determining whether there is a possibility of collision between the detected object and the host vehicle.
  • the collision determination unit 24 performs sensor fusion between the information regarding the radar target and the information regarding the image target, and increases the existence probability of the object if the sensor fusion is possible. For example, as shown in FIG. 4A, if both the position of the radar target LW and the position of the image target VW are within the fusion search range, the collision determination unit 24 increases the existence probability of the object. As shown in b), if any of the position of the radar target LW and the position of the image target VW is outside the fusion search range, the collision determination unit 24 reduces the object existence probability. The collision determination unit 24 further increases the existence probability in proportion to the sensor fusion time.
  • the collision determination unit 24 determines that the possibility of collision between the object and the host vehicle is high when the collision time is equal to or less than a predetermined threshold.
  • the automatic braking control unit 26 has a function of outputting a control signal for automatic braking to the braking unit 6 when the collision determination unit 24 determines that the possibility of a collision is high.
  • FIGS. 5 and 6 The processing in FIGS. 5 and 6 is executed in the ECU 2 while the vehicle equipped with the object detection device 1 is traveling.
  • the crossing pedestrian determination unit 23 performs a crossing pedestrian determination process for determining whether or not the object in front of the vehicle is a crossing pedestrian (step S ⁇ b> 10).
  • the crossing pedestrian determination unit 23 performs the process shown in FIG.
  • the crossing pedestrian determination unit 23 refers to the information acquired by the target information acquisition unit 21 to detect by both the radar 3 and the camera 4 sensors. It is determined whether or not there is a target (step S30). If it is determined in S30 that there is no target detected by both sensors, the crossing pedestrian determination process shown in FIG. On the other hand, if it is determined in S30 that there is a target detected by both sensors, the crossing pedestrian determination unit 23 refers to the processing result in the fusion processing unit 22 and determines whether sensor fusion is possible (step S32). ). For example, as shown in FIG.
  • the crossing pedestrian determination unit 23 determines that sensor fusion is possible.
  • the crossing pedestrian determination unit 23 determines that sensor fusion is not possible, and the crossing pedestrian determination flag remains OFF in FIG. The crossing pedestrian determination process shown ends.
  • the crossing pedestrian determination unit 23 determines whether or not the target object exists on a road other than the automobile-only road (step S34). The determination can be made based on an image acquired by the camera 4, for example. If it is determined in S34 that the object is present on the automobile road, the crossing pedestrian determination process shown in FIG. On the other hand, when it is determined in S34 that the object exists on a road other than the automobile-only road, the crossing pedestrian determination unit 23 determines the vertical speed and the horizontal direction of the object based on the information acquired by the target information acquisition unit 21. It is determined whether or not the direction speed and width are within a predetermined range (step S36).
  • the crossing pedestrian determination process for example, when the moving speed is too fast for a crossing pedestrian, when it is completely stopped, or when the width is too large, it can be determined that the crossing pedestrian is not a crossing pedestrian. Further, the determination may be performed by considering the reflection intensity of the radar 3. If it is determined in S36 that the conditions are not within the predetermined range, the crossing pedestrian determination process shown in FIG.
  • the crossing pedestrian determination unit 23 calculates a crossing pedestrian probability in order to determine the certainty that the object is a crossing pedestrian. . Specifically, the crossing pedestrian determination unit 23 sets an initial value p1 as the crossing pedestrian probability p (step S38). Next, the crossing pedestrian determination unit 23 refers again to the processing in the fusion processing unit 22 and determines whether or not the fusion state can be continued (step S40). If it is determined in S40 that the fusion state does not continue, the crossing pedestrian determination process shown in FIG.
  • the crossing pedestrian determination unit 23 determines the vertical speed, the horizontal speed, and the width of the object based on the information acquired by the target information acquisition unit 21. Is determined to be within a predetermined range (step S42). If the crossing pedestrian determination unit 23 determines in S42 that each condition is within the predetermined range, the crossing pedestrian probability p is increased by adding ⁇ p to the crossing pedestrian probability p (step S44). Is not within the predetermined range, the crossing pedestrian probability p is lowered by subtracting ⁇ p from the crossing pedestrian probability p (step S46). Thereafter, the crossing pedestrian determination unit 23 determines whether or not the crossing pedestrian probability p is greater than a predetermined threshold value p2 (step S48).
  • the crossing pedestrian determination unit 23 sets the crossing pedestrian determination flag to ON and ends the crossing pedestrian processing shown in FIG.
  • the fusion processing unit 22 determines whether or not the determination flag for determining the crossing pedestrian is ON (step S ⁇ b> 12). If the detected object is something other than a crossing pedestrian such as a vehicle ahead, or if the object is not detected by the radar 3 or the camera 4 in the first place, the determination flag is turned OFF in S10. In this case, it is determined in S12 that the determination flag is not ON, and the process shown in FIG. At this time, if no object is detected, the vehicle continues to travel. When an object other than a crossing pedestrian is detected, the existence probability is calculated using the fusion search range EF1 based on the position of the radar target LW as shown in FIG. Calculate and perform automatic braking when there is a possibility of collision.
  • the fusion processing unit 22 fuses the radar target to the image target (step S14), and expands the fusion search range (step S16). Specifically, the fusion processing unit 22 changes the fusion search range EF1 shown in FIG. 3A to the fusion search range EF2 shown in FIG. Next, the collision determination unit 24 calculates the existence probability based on the changed fusion search range EF2 (step S18). That is, the collision determination unit 24 increases the existence probability of an object (crossing pedestrian) if the radar target LW exists in the fusion search range EF2 based on the position of the image target VW, and the radar target LW Is out of the fusion search range EF2, the existence probability is lowered.
  • step S20 the collision determination unit 24 calculates the collision time until the object and the host vehicle collide when the existence probability becomes larger than a predetermined threshold.
  • the automatic braking control unit 26 outputs a control signal to the braking unit 6 and executes a braking process for avoiding a collision with an object (step S22).
  • step S22 the process of FIG. 5 ends, and the process is repeated again from S10.
  • FIG. 4B a case where the fusion search range EF1 based on the position of the radar target LW is used regardless of whether the target object is a pedestrian or not is described.
  • a lateral jump may occur in the detection by the radar 3 because the lateral position delay and the reflection intensity are weak (see FIG. 2B). ).
  • FIG. 4 (b) the positions of the radar target LW and the image target VW are separated from each other. Since the position of the image target VW does not fall within the fusion search range EF1, the calculation is performed so as to reduce the existence probability, which affects the detection accuracy of the crossing pedestrian RW.
  • the crossing pedestrian determination unit 23 determines whether or not the object is a crossing pedestrian RW.
  • the fusion processing unit 22 performs a fusion search from a fusion search range EF1 when it is determined that the object is not a crossing pedestrian RW, as shown in FIG. Change to range EF2.
  • the fusion search range for object detection can be changed to a range suitable for detecting the crossing pedestrian RW. Therefore, it is possible to improve the detection accuracy for crossing pedestrians.
  • the fusion processing unit 22 uses the fusion search range EF1 based on the position of the radar target LW, and the object is the crossing pedestrian RW. If it is determined that there is, a fusion search range EF2 with the position of the image target VW as a base axis is used.
  • the image target VW can accurately detect the lateral position of the crossing pedestrian RW, as compared with the radar target LW that causes the occurrence of lateral position delay or jumping when the crossing pedestrian RW is detected. Therefore, when it is determined that the object is a crossing pedestrian RW, the crossing pedestrian RW can be accurately detected by setting the base of the fusion search range EF2 for detection as the position of the image target VW. It becomes possible.
  • the fusion search range EF2 that is larger than the fusion search range EF1 when it is determined that the object is not a crossing pedestrian RW is used.
  • the position of the radar target LW and the image target VW can be fused even if a lateral position delay or a horizontal jump of the radar target LW occurs when detecting a crossing pedestrian RW. Since it can be within the search range EF2, it is possible to accurately detect a pedestrian.
  • the crossing pedestrian determination unit 23 determines whether the object is the crossing pedestrian RW based on the moving speed of the radar target LW.
  • the crossing pedestrian determination unit 23 may determine whether the object is a crossing pedestrian RW based on the reflection intensity of the radar 3. Thus, it can be accurately determined that the object is a crossing pedestrian.
  • a process as shown in FIG. 7 may be executed.
  • sensor fusion that combines a radar target with the image target is performed instead of combining the image target with the radar target. If the target is lost, or if the presence / absence of the presence / absence of the image target and the radar target is increased and the detection by the camera 4 can be continued, the collision time is calculated. Yes.
  • the crossing pedestrian determination unit 23 performs a crossing pedestrian determination process (step S60). Further, the fusion processing unit 22 determines whether or not the determination flag is ON (step S62). In S60 and S62, the same processing as S10 and S12 in FIG. 5 is performed. Next, the collision determination unit 24 sets the existence probability initial value p3 (step S64). Next, the fusion processing unit 22 determines whether there is an image target (step S66). If it is determined in S66 that there is no image target, it is determined that the detection by the camera 4 can no longer be continued, and the processing shown in FIG.
  • the fusion processing unit 22 performs sensor fusion that combines a radar target with the image target and expands the fusion search range (step S68).
  • This is a process of changing the fusion search range, which is based on the position of the radar target at the normal time, to a fusion search range based on the position of the image target, and expanding the fusion search range itself.
  • the collision determination unit 24 performs a calculation to increase or decrease the existence probability based on each condition. Specifically, the collision determination unit 24 determines whether the image target and the radar target can be fused (step S70). If it is determined in S70 that fusion is not possible, the collision determination unit 24 determines whether there is a radar target (step S74). On the other hand, if it is determined in S70 that fusion is possible, the collision determination unit 24 determines whether or not the distance difference between the image target and the radar target is within a predetermined value (step S72). When the collision determination unit 24 determines that the fusion is possible and the distance difference between the image target and the radar target is within a predetermined value by the determination of each condition as described above, there is a crossing pedestrian.
  • ⁇ p2 is added to the existence probability (step S76).
  • the collision determination unit 24 determines that the distance difference is larger than the predetermined value although fusion is possible, the collision determination unit 24 adds the addition amount ⁇ p3 smaller than the addition amount ⁇ p2 in S76 to the existence probability (step S78). .
  • the collision determination unit 24 adds ⁇ p3 to the existence probability when there is a radar target although fusion is not possible (step S80). Further, the collision determination unit 24 subtracts ⁇ p4 from the existence probability when the fusion is not possible and the radar target is lost (step S82).
  • the collision determination unit 24 determines whether or not the existence probability has become larger than a predetermined threshold value p4 (Step S84). When it is determined that the existence probability is equal to or less than the threshold value p4, the process is repeated again from S66. As described above, while the detection by the camera 4 can be continued, the existence probability can be calculated based on the amount of adjustment according to the situation. If it is determined in S84 that the existence probability is greater than the threshold value p4, the collision determination unit 24 calculates a collision time until the object and the host vehicle collide (step S86).
  • the automatic braking control unit 26 When the collision time becomes equal to or less than a predetermined threshold, the automatic braking control unit 26 outputs a control signal to the braking unit 6 and executes a braking process for avoiding a collision with an object (step S88). When the process of S88 ends, the process of FIG. 7 ends, and the process is repeated again from S60.
  • the detection accuracy for a crossing pedestrian can be improved by performing sensor fusion with the position of an image target with high lateral position detection accuracy as a base axis and expanding the fusion search range. . Further, considering the characteristics of the radar 3, as long as the detection by the camera 4 can be continued, the calculation of the existence probability is continued, and even if the radar target is lost or the distance from the image target is increased, it is rapidly increased. Accurate detection can be performed even for a crossing pedestrian by setting and calculating the addition / subtraction amount according to the situation without lowering the existence probability.
  • the fusion search range is expanded when it is determined that the radar target is a crossing pedestrian moving in a direction crossing the vehicle traveling direction, particularly as an object that is likely to cause a lateral position delay of the radar target. Processed.
  • the effect that the detection accuracy with respect to a pedestrian is improved can be acquired more notably by setting a target as a crossing pedestrian.
  • a process for enlarging the fusion search range may be performed if it is determined that the person is a pedestrian regardless of the walking direction.
  • the present invention can be used for an object detection apparatus.

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Abstract

物体検出装置は、レーダによって検出されたレーダ物標に関する情報及び画像取得部によって検出された画像物標に関する情報を取得する物標情報取得部と、レーダ物標の位置、及び画像物標の位置が所定の範囲内であるか否かに基づいて、物体の存在を検出する物体検出部と、を備え、物体検出部は、物体が歩行者であるか否かを判定し、物体が歩行者であると判定した場合、歩行者でないと判定した場合よりも所定の範囲を拡大する。

Description

物体検出装置
　本発明は、物体検出装置に関する。
　従来の物体検出装置として、レーダとカメラを利用することによって、自車両前方の物体を検出するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。この物体検出装置は、レーダによって車両前方を探査し、反射強度が閾値以上の物体を補足対象物標として検出し、当該補足対象物標が歩行者などの反射強度の低い物体の場合は、閾値を下げることで、歩行者の検出を行い易くするものが知られている。
特開２００６－２８４２９３号公報
　しかしながら、従来の物体検出装置では、十分に正確に歩行者を検出することが出来ない場合があった。従って、より正確な注意喚起や衝突回避を行うことができるように、歩行者に対する検出精度を更に向上させることが要求されていた。
　本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、歩行者に対する検出精度を向上できる物体検出装置を提供することを目的とする。
　本発明の一形態に係る物体検出装置は、レーダによって検出されたレーダ物標に関する情報及び画像取得部によって検出された画像物標に関する情報を取得する物標情報取得部と、レーダ物標の位置、及び画像物標の位置が所定の範囲内であるか否かに基づいて、物体の存在を検出する物体検出部と、を備え、物体検出部は、物体が歩行者であるか否かを判定し、物体が歩行者であると判定した場合、歩行者でないと判定した場合よりも所定の範囲を拡大する。
　この物体検出装置は、レーダ物標の位置、及び画像物標の位置が所定の範囲内であるか否かに基づいて物体の存在を検出している。ここで、対象となる物体が歩行者であった場合、レーダによる検出では反射強度が弱く、レーダ物標と画像物標の位置が離れてしまうことにより、実際に歩行者がいるにも関わらずレーダ物標の位置と画像物標の位置が所定の範囲内に入らなくなることで、歩行者の検出精度に影響が及ぼされる可能性がある。本発明に係る物体検出装置では、物体検出部は、物体が歩行者であるか否かを判定し、物体が歩行者であると判定した場合、歩行者でないと判定した場合よりも所定の範囲を拡大する。これにより、対象となる物体が歩行者である場合、歩行者を検出するときにレーダ物標の横位置遅れや横飛びなどが発生しても、レーダ物標と画像物標の位置を所定の範囲内とすることができるため、正確に歩行者を検出することが可能となる。従って、歩行者に対する検出精度を向上することが可能となる。
　物体検出装置において、物体検出部は、物体が歩行者でないと判定した場合は、レーダ物標の位置を所定の範囲の基軸とし、物体が歩行者であると判定した場合は、画像物標の位置を所定の範囲の基軸とする。画像物標は、歩行者を検出するときに横位置遅れや横飛びなどの発生があるレーダ物標に比して、正確に歩行者の横位置を検出できる。従って、物体が歩行者であると判定された場合は、検出のための所定の範囲の基軸を画像物標の位置とすることにより、正確に歩行者を検出することが可能となる。
　物体検出装置において、物体検出部は、レーダ物標の移動速度に基づいて、物体が歩行者であるか否かを判定する。また、物体検出部は、レーダの反射強度に基づいて、物体が歩行者であるか否かを判定する。これによって、物体が歩行者であることを正確に判定することができる。
　物体検出装置において、物体検出部は、物体が車両進行方向と交差する方向に移動する横断歩行者であるか否かを判定し、物体が横断歩行者であると判定した場合、横断歩行者でないと判定した場合に対して所定の範囲を変更する。物体が横断歩行者の場合は、特にレーダ物標の横位置遅れが発生し易い。従って、物体が横断歩行者であると判定したときに所定の範囲を変更することで、検出精度の向上という効果を一層顕著に得ることができる。
　本発明によれば、歩行者に対する検出精度を向上できる。
本実施形態に係る物体検出装置の構成を示す図である。 自車両に対する歩行者の実際の軌跡と、画像物標の軌跡と、レーダ物標の軌跡との関係を示す模式図である。 フュージョン検索範囲と、画像物標及びレーダ物標との関係を示す模式図である。 変更前と変更後に係るフュージョン検索範囲の比較を行った模式図である。 本実施形態に係る物体検出装置の処理内容を示すフローチャートである。 本実施形態に係る物体検出装置の横断歩行者判定処理の内容を示すフローチャートである。 物体検出装置の変形例に係る処理内容を示すフローチャートである。
　以下、図面を参照して、本発明に係る物体検出装置の実施形態を説明する。
　まず、図１を参照して、物体検出装置１の構成について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る物体検出装置１の構成を示す図である。
　物体検出装置１は、自車両に搭載され、自車両の前方に存在する物体を検出する装置である。物体検出装置１は、前方の物体を検出すると共に、当該検出結果を用いて、衝突防止処理や注意喚起処理などの運転支援処理を行うものである。物体検出装置１は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２、レーダ３、カメラ４、制動部６を備えて構成されている。物体検出装置１は、レーダ３によるセンサ機能とカメラ４によるセンサ機能を組み合わせたセンサフュージョンを行うことによって、自車両に対して障害物となる物体を検出することができる。また、物体検出装置１は、検出した物体との衝突の可能性を判断し、当該衝突を回避するための処理を行うことができる。
　レーダ３は、ミリ波やレーザ等を利用して自車両の前方の物体を検出するレーダである。レーダ３は、自動車の前部に取り付けられる。レーダ３では、ミリ波やレーザを自車両から前方に向けて出射し、物体にて反射したミリ波やレーザを受信部にて受信する。レーダ３はＥＣＵ２に接続されており、検出されたレーダ物標に関する情報をＥＣＵ２へ出力する。レーダ３では、物体の横位置検出精度は低く、原理的に物体の幅を検出することはできないが、物体までの距離や相対速度を検出するのに適している。
　カメラ４は、自車両の前方の画像を取得する画像取得部である。カメラ４は、自車両の前部に取り付けられる。カメラ４は、所定時間ごとに自車両の前方の所定範囲を撮像して画像データを生成し、生成した画像データをＥＣＵ２へ出力する。カメラ４では、物体までの距離、相対速度の検出精度は低いが、物体の横位置検出精度は高く、物体の幅を検出することができる。
　制動部６は、ＥＣＵ２からの制御信号に基づいて、自車両の速度を減速させる制動力を付与するものである。制動部６は、自車両の前方に存在する物体と自車両との衝突の可能性がある場合に、自車両を減速や停止させることで、当該衝突を回避する機能を有している。なお、本実施形態では、物体との衝突を回避するために、制動制御を行っているが、物体を回避するように移動経路を変更するような制御や、音声や画像によって運転者に注意喚起することで衝突を回避するような制御、あるいはそれらの組み合わせに係る制御を行ってもよい。
　ＥＣＵ２は、物体検出装置１全体の制御を行う電子制御ユニットであり、例えばＣＰＵを主体として構成され、ＲＯＭ、ＲＡＭ，入力信号回路、出力信号回路、電源回路などを備えている。ＥＣＵ２は、物標情報取得部２１、フュージョン処理部（物体検出部）２２、横断歩行者判定部（物体検出部）２３、衝突判断部２４、自動制動制御部２６を備えて構成されている。
　物標情報取得部２１は、レーダ３によって検出されたレーダ物標に関する情報及びカメラ４によって検出された画像物標に関する情報を取得する機能を有している。レーダ物標に関する情報とは、レーダ３の検出によって得られる各種情報であり、例えば、レーダ物標の位置（レーダ物標の距離や横位置）、レーダ物標の移動速度（自車両との相対速度）、レーダ３の反射強度などの情報を含んでいる。画像物標に関する情報とは、カメラ４の画像によって得られる各種情報であり、例えば、画像物標の位置（画像物標の距離や横位置）、画像物標の移動速度（自車両との相対速度）、画像物標の横幅や奥行きや高さなどの情報を含んでいる。なお、物標情報取得部２１は、レーダ３やカメラ４からの検出結果を受信して、上述のような物標に関する情報を演算することで当該情報を取得してよい。あるいは、レーダ３やカメラ４が各物標に関する情報を演算し、物標情報取得部２１は、レーダ３及びカメラ４から当該情報を受信することで取得してもよい。
　フュージョン処理部２２は、レーダ物標に関する情報及び画像物標に関する情報を組み合わせてセンサフュージョンすることによって、自車両の前方の物体を検出する機能を有している。上述のように、レーダ３とカメラ４とでは、それぞれ検出するのに適した情報と適さない情報があるため、両者を組み合わせることにより、精度よく物体を検出することが可能となる。フュージョン処理部２２は、フュージョン検索範囲（所定の範囲）を設定し、レーダ物標の位置及び画像物標の位置が当該フュージョン検索範囲内であるか否かに基づいて、物体の存在を検出する機能を有している。また、フュージョン処理部２２は、当該物体が横断歩行者である場合は、フュージョン検索範囲を拡大する機能を有している。具体的な処理内容の詳細については後述する。
　横断歩行者判定部２３は、検出された物体が横断歩行者であるか否かを判定する機能を有している。ここで、車両前方の物体としては、先行車両や自転車やバイクなどが挙げられるが、物体が自車両の進行方向と交差する方向（垂直に交差する方向や、垂直に近い角度で交差する方向）に移動する横断歩行者であった場合、次のような問題が生じる。例えば、図２（ａ）には、自車両Ｍの前方に横断歩行者ＲＷが移動している様子を示している。この場合の自車両Ｍに対する横断歩行者ＲＷの実際の軌跡と、レーダ３によって検出されるレーダ物標の軌跡と、カメラ４によって検出される画像物標の軌跡を、図２（ｂ）に示す。検出される物体が横断歩行者ＲＷであった場合、図２（ｂ）に示すように、レーダ物標の横位置が実際の横位置に対して遅れが生じる。また、人間は反射波が弱いために横飛びが発生する。これらの問題により検出精度が低下し、センサフュージョンを出来ずに、物体の存在確率が低下することで適切な判断が出来なくなる可能性がある。従って、物体検出装置１は、横断歩行者判定部２３の判定結果に基づいて適切な処理を行うことにより、検出された物体が横断歩行者であっても、正確な判断をすることができる。
　具体的には、図３に示すように、フュージョン処理部２２は、レーダ物標ＬＷの位置、及び画像物標ＶＷの位置がフュージョン検索範囲ＥＦ１，ＥＦ２の範囲内であるか否かに基づいて、物体の存在を検出する。フュージョン処理部２２は、通常時（横断歩行者を検出したと判定していない状態）においては、レーダ物標ＬＷに対して画像物標ＶＷを組み合わせるようなセンサフュージョンを行う。すなわち、フュージョン処理部２２は、図３（ａ）に示すようなフュージョン検索範囲ＥＦ１を設定する。このフュージョン検索範囲ＥＦ１は、レーダ物標ＬＷの位置を基軸としており、当該基軸に対して横幅ｘ１、奥行きｙ１の大きさに設定される。このフュージョン検索範囲ＥＦ１の範囲内に画像物標ＶＷが位置していると、フュージョン処理部２２は、センサフュージョン可能であるとして、物体を検出する。図３（ｂ）に示すタイミングにて、横断歩行者判定部２３が、検出している物体が横断歩行者ＲＷであると判定すると、フュージョン処理部２２は、横断歩行者ＲＷでないと判定した場合に対してフュージョン検索範囲を変更する。検出された物体が横断歩行者ＲＷであると判定された場合、フュージョン処理部２２は、画像物標ＶＷに対してレーダ物標ＬＷを組み合わせ、更にフュージョン検索範囲自体の大きさも拡大したセンサフュージョンを行う。すなわち、フュージョン処理部２２は、通常時のフュージョン検索範囲ＥＦ１から図３（ｃ）に示す横断歩行者用のフュージョン検索範囲ＥＦ２へ変更する。このフュージョン検索範囲ＥＦ２は、画像物標ＶＷの位置を基軸としており、当該基軸に対して横幅ｘ２（＞ｘ１）、奥行きｙ２（＞ｙ１）の大きさに設定される。このフュージョン検索範囲ＥＦ２の範囲内に画像物標ＬＷが位置していると、フュージョン処理部２２は、センサフュージョン可能であるとして、物体を検出する。例えば、横断歩行者を検出するときも他の物体と同様にフュージョン検索範囲ＥＦ１が用いられる場合、図４（ｂ）に示すように、センサ遅れの影響によりレーダ物標ＬＷの位置を基軸としたフュージョン検索範囲ＥＦ１に画像物標ＶＷが入らず、実際に横断歩行者ＲＷが存在するにも関わらずセンサフュージョンできない可能性がある。一方、画像物標ＶＷの位置を基軸とし、拡大されたフュージョン検索範囲ＥＦ２が用いられる場合、図４（ａ）に示すように、センサ遅れなどがあったとしてもセンサフュージョンが可能となり、正確に横断歩行者ＲＷを検出できる。
　衝突判断部２４は、検出された物体と自車両が衝突する可能性があるかの判断を行う機能を有している。衝突判断部２４は、レーダ物標に関する情報と画像物標に関する情報とのセンサフュージョンを行い、当該センサフュージョンが出来ると物体の存在確率を上げる。例えば、図４（ａ）に示すように、レーダ物標ＬＷの位置と画像物標ＶＷの位置の両方がフュージョン検索範囲内であれば衝突判断部２４は物体の存在確率を上げ、図４（ｂ）に示すように、レーダ物標ＬＷの位置と画像物標ＶＷの位置の何れかがフュージョン検索範囲よりも外側であれば衝突判断部２４は物体の存在確率を下げる。衝突判断部２４は、センサフュージョンしている時間に比例して存在確率を更に上げてゆき、存在確率が所定の閾値を超えた場合、物体と自車両との衝突時間（＝相対距離／相対速度）を演算する。衝突判断部２４は、衝突時間が所定の閾値以下となった場合、物体と自車両との衝突可能性が高いと判断する。
　自動制動制御部２６は、衝突判断部２４により衝突の可能性が高いと判断された場合、制動部６に自動制動のための制御信号を出力する機能を有している。
　次に、図５及び図６を参照して、本実施形態に係る物体検出装置１の処理内容の一例について説明する。図５及び図６の処理は、物体検出装置１を搭載した車両の走行中にＥＣＵ２において実行される。まず、図５に示すように、横断歩行者判定部２３は、車両前方の物体が横断歩行者であるか否かの判定を行う横断歩行者判定処理を実行する（ステップＳ１０）。
　横断歩行者判定処理では、横断歩行者判定部２３で図６に示す処理が行われる。横断歩行者判定処理においては、図６に示すように、横断歩行者判定部２３は、物標情報取得部２１で取得された情報を参照することで、レーダ３及びカメラ４の両センサによる検出物標があるか否かを判定する（ステップＳ３０）。Ｓ３０において両センサによる検出物標が無いと判定された場合、横断歩行者判定フラグがＯＦＦのまま、図６に示す横断歩行者判定処理が終了する。一方、Ｓ３０において両センサによる検出物標があると判定された場合、横断歩行者判定部２３は、フュージョン処理部２２での処理結果を参照し、センサフュージョン可能か否かを判定する（ステップＳ３２）。例えば図３（ａ）に示すように、画像物標ＶＷの位置がフュージョン検索範囲ＥＦ１の範囲内である場合、横断歩行者判定部２３は、センサフュージョン可能であると判定する。画像物標ＶＷの位置がフュージョン検索範囲ＥＦ１の範囲の外側である場合、横断歩行者判定部２３は、センサフュージョンが可能ではないと判定し、横断歩行者判定フラグがＯＦＦのまま、図６に示す横断歩行者判定処理が終了する。
　一方、Ｓ３２においてセンサフュージョン可能であると判定すると、横断歩行者判定部２３は、対象となっている物体が自動車専用道路以外に存在しているか否かを判定する（ステップＳ３４）。当該判定は、例えばカメラ４で取得した画像に基づいて判定することができる。Ｓ３４において物体が自動車専用道路に存在していると判定された場合、横断歩行者判定フラグがＯＦＦのまま、図６に示す横断歩行者判定処理が終了する。一方、Ｓ３４において物体が自動車専用道路以外に存在していると判定された場合、横断歩行者判定部２３は、物標情報取得部２１で取得した情報に基づいて、物体の縦方向速度、横方向速度、幅が所定範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ３６）。当該判定では、例えば、横断歩行者としては移動速度が速すぎる場合や、完全に停止している場合や、幅が大きすぎる場合などに、横断歩行者ではないと判定することができる。また、レーダ３の反射強度を考慮することによって判定を行ってもよい。Ｓ３６において各条件が所定範囲内にないと判定された場合、横断歩行者判定フラグがＯＦＦのまま、図６に示す横断歩行者判定処理が終了する。
　一方、Ｓ３６において各条件が所定範囲内であると判定された場合、横断歩行者判定部２３は、物体が横断歩行者であることの確実性を判断するために、横断歩行者確率を演算する。具体的に、横断歩行者判定部２３は、横断歩行者確率ｐとして初期値ｐ１を設定する（ステップＳ３８）。次に、横断歩行者判定部２３は、フュージョン処理部２２での処理を再び参照し、フュージョン状態を継続できるか否かを判定する（ステップＳ４０）。Ｓ４０においてフュージョン状態が継続していないと判定された場合、横断歩行者判定フラグがＯＦＦのまま、図６に示す横断歩行者判定処理が終了する。一方、Ｓ４０においてフュージョン状態が継続していると判定された場合、横断歩行者判定部２３は、物標情報取得部２１で取得した情報に基づいて、物体の縦方向速度、横方向速度、幅が所定範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ４２）。横断歩行者判定部２３は、Ｓ４２において各条件が所定範囲内であると判定した場合は、横断歩行者確率ｐにΔｐを加算することで横断歩行者確率ｐを上げ（ステップＳ４４）、各条件が所定範囲内にないと判定した場合は、横断歩行者確率ｐからΔｐを減算することで横断歩行者確率ｐを下げる（ステップＳ４６）。その後、横断歩行者判定部２３は、横断歩行者確率ｐが所定の閾値ｐ２よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ４８）。横断歩行者確率ｐが閾値ｐ２以下である場合、再びＳ４０から処理を繰返す。一方、横断歩行者確率ｐが閾値ｐ２より大きくなった場合、横断歩行者判定部２３は、横断歩行者判定フラグをＯＮとして、図６に示す横断歩行者処理を終了する。
　図５に戻り、フュージョン処理部２２は、横断歩行者判定の判定フラグがＯＮであるか否かの判定を行う（ステップＳ１２）。検出された物体が前方車両などの横断歩行者以外のものであった場合や、そもそも物体がレーダ３やカメラ４で検出されていない場合は、Ｓ１０で判定フラグがＯＦＦとされる。この場合、Ｓ１２では判定フラグがＯＮではないと判定され、図５に示す処理を終了する。このとき、物体が検出されていない場合は引き続き自車両の走行を継続する。また、横断歩行者以外の物体が検出されている場合は、図３（ａ）に示すようなレーダ物標ＬＷの位置を基軸としたフュージョン検索範囲ＥＦ１を用いて存在確率の演算、衝突時間の演算を行い、衝突の可能性がある場合に自動制動を実行する。
　一方、Ｓ１２において判定フラグがＯＮであると判定されると、フュージョン処理部２２は、画像物標に対してレーダ物標をフュージョンし（ステップＳ１４）、フュージョン検索範囲を拡大する（ステップＳ１６）。具体的には、フュージョン処理部２２は、図３（ａ）に示すフュージョン検索範囲ＥＦ１から、図３（ｃ）に示すフュージョン検索範囲ＥＦ２へ変更する。次に、衝突判断部２４は、変更されたフュージョン検索範囲ＥＦ２に基づいて、存在確率の演算を行う（ステップＳ１８）。すなわち、衝突判断部２４は、画像物標ＶＷの位置を基軸としたフュージョン検索範囲ＥＦ２内にレーダ物標ＬＷが存在していれば物体（横断歩行者）の存在確率を上げ、レーダ物標ＬＷがフュージョン検索範囲ＥＦ２から外れると存在確率を下げる。当該演算を繰り返し、衝突判断部２４は、存在確率が所定の閾値より大きくなったら、物体と自車両とが衝突するまでの衝突時間を演算する（ステップＳ２０）。この衝突時間が所定の閾値以下となった場合、自動制動制御部２６は、制動部６へ制御信号を出力し、物体との衝突を避けるための制動処理を実行する（ステップＳ２２）。Ｓ２２の処理が終了すると、図５の処理が終了し、再びＳ１０から処理が繰返される。
　次に、本実施形態に係る物体検出装置１の作用・効果について説明する。
　まず、図４（ｂ）のように、対象となる物体が歩行者であるか歩行者でないかに関わらず、レーダ物標ＬＷの位置を基軸としたフュージョン検索範囲ＥＦ１を用いる場合について説明する。前述のように、対象となる物体が歩行者であった場合、レーダ３による検出では、横位置遅れや反射強度が弱いために横飛びが発生する可能性がある（図２（ｂ）を参照）。これにより、図４（ｂ）に示すように、レーダ物標ＬＷと画像物標ＶＷの位置が離れてしまうことにより、実際に横断歩行者ＲＷがいるにも関わらずレーダ物標ＬＷの位置と画像物標ＶＷの位置がフュージョン検索範囲ＥＦ１内に入らなくなることで、存在確率が低下するように演算を行ってしまい、横断歩行者ＲＷの検出精度に影響が及ぼされる。
　一方、本実施形態に係る物体検出装置１では、横断歩行者判定部２３は、物体が横断歩行者ＲＷであるか否かを判定する。また、物体が横断歩行者ＲＷであると判定された場合、フュージョン処理部２２は、図４（ａ）に示すように、横断歩行者ＲＷでないと判定した場合のフュージョン検索範囲ＥＦ１から、フュージョン検索範囲ＥＦ２へ変更する。これにより、対象となる物体が横断歩行者ＲＷである場合は、物体検出のためのフュージョン検索範囲を、当該横断歩行者ＲＷを検出するのに適した範囲に変更することが可能となる。従って、横断歩行者に対する検出精度を向上することが可能となる。
　物体検出装置１において、フュージョン処理部２２は、物体が横断歩行者ＲＷでないと判定された場合は、レーダ物標ＬＷの位置を基軸としたフュージョン検索範囲ＥＦ１を用い、物体が横断歩行者ＲＷであると判定した場合は、画像物標ＶＷの位置を基軸としたフュージョン検索範囲ＥＦ２を用いる。画像物標ＶＷは、横断歩行者ＲＷを検出するときに横位置遅れや横飛びなどの発生があるレーダ物標ＬＷに比して、正確に横断歩行者ＲＷの横位置を検出できる。従って、物体が横断歩行者ＲＷであると判定された場合は、検出のためのフュージョン検索範囲ＥＦ２の基軸を画像物標ＶＷの位置とすることにより、正確に横断歩行者ＲＷを検出することが可能となる。
　物体検出装置１において、フュージョン処理部２２は、物体が横断歩行者ＲＷであると判定した場合、横断歩行者ＲＷでないと判定した場合のフュージョン検索範囲ＥＦ１よりも拡大されたフュージョン検索範囲ＥＦ２を用いる。フュージョン検索範囲ＥＦ２を拡大することによって、横断歩行者ＲＷを検出するときにレーダ物標ＬＷの横位置遅れや横飛びなどが発生しても、レーダ物標ＬＷと画像物標ＶＷの位置をフュージョン検索範囲ＥＦ２内とすることができるため、正確に歩行者を検出することが可能となる。
　物体検出装置１において、横断歩行者判定部２３は、レーダ物標ＬＷの移動速度に基づいて、物体が横断歩行者ＲＷであるか否かを判定する。また、横断歩行者判定部２３は、レーダ３の反射強度に基づいて、物体が横断歩行者ＲＷであるか否かを判定してもよい。これらによって、物体が横断歩行者であることを正確に判定することができる。
　本発明は、上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、図７に示すような処理を実行してもよい。図７の処理では、検出した物体が横断歩行者である場合、レーダ物標に画像物標を組み合わせるのではなく、画像物標に対してレーダ物標を組み合わせるセンサフュージョンを行い、更に、レーダ物標がロストした場合や、画像物標とレーダ物標の距離が拡大した場合の存在確率の加減量を変更し、カメラ４での検出を継続できている場合は、衝突時間の演算を行っている。
　具体的に、図７に示すように、横断歩行者判定部２３は、横断歩行者判定処理を実行する（ステップＳ６０）。また、フュージョン処理部２２は、判定フラグがＯＮであるか否かの判定を行う（ステップＳ６２）。Ｓ６０及びＳ６２では、図５のＳ１０及びＳ１２と同様な処理がなされる。次に、衝突判断部２４は、存在確率初期値ｐ３を設定する（ステップＳ６４）。次に、フュージョン処理部２２は、画像物標があるか否かを判定する（ステップＳ６６）。Ｓ６６において、画像物標が無いと判定された場合は、カメラ４での検出も継続できなくなったと判断し、図７に示す処理を終了する。一方、Ｓ６６において、画像物標があると判定されると、フュージョン処理部２２は、画像物標に対してレーダ物標を組み合わせるセンサフュージョンを行うと共に、フュージョン検索範囲を拡大する（ステップＳ６８）。これは、通常時はレーダ物標の位置を基軸としていたフュージョン検索範囲を、画像物標の位置を基軸としたフュージョン検索範囲に変更し、フュージョン検索範囲自体を拡大する処理である。
　次に、衝突判断部２４は、各条件に基づいて存在確率を加減する演算を行う。具体的に、衝突判断部２４は、画像物標とレーダ物標をフュージョン可能であるかを判定する（ステップＳ７０）。Ｓ７０においてフュージョン可能ではないと判定すると、衝突判断部２４は、レーダ物標があるか否かを判定する（ステップＳ７４）。一方、Ｓ７０においてフュージョン可能であると判定すると、衝突判断部２４は、画像物標とレーダ物標の距離差が所定値以内であるか否かを判定する（ステップＳ７２）。このような各条件の判定により、衝突判断部２４は、フュージョン可能であり、且つ、画像物標とレーダ物標の距離差も所定値以内であると判定した場合は、横断歩行者が存在している可能性は高いと判断し、存在確率にΔｐ２を加算する（ステップＳ７６）。また、衝突判断部２４は、フュージョン可能ではあるものの、距離差が所定値より大きいと判定した場合は、Ｓ７６での加算量Δｐ２よりは小さい加算量Δｐ３を、存在確率に加算する（ステップＳ７８）。一方、衝突判断部２４は、フュージョン可能ではないが、レーダ物標がある場合は、存在確率にΔｐ３を加算する（ステップＳ８０）。また、衝突判断部２４は、フュージョン可能ではなく、且つ、レーダ物標もロストしてしまった場合は、存在確率からΔｐ４を減算する（ステップＳ８２）。
　Ｓ７６～Ｓ８２の何れかの処理の後、衝突判断部２４は、存在確率が所定の閾値ｐ４より大きくなったか否かを判定する（ステップＳ８４）。存在確率が閾値ｐ４以下であると判定された場合、Ｓ６６から再び処理を繰返す。以上のように、カメラ４による検出を継続できている間は、状況に応じた加減量に基づいて存在確率を演算できる。Ｓ８４において存在確率が閾値ｐ４より大きいと判定された場合、衝突判断部２４は、物体と自車両とが衝突するまでの衝突時間を演算する（ステップＳ８６）。この衝突時間が所定の閾値以下となった場合、自動制動制御部２６は、制動部６へ制御信号を出力し、物体との衝突を避けるための制動処理を実行する（ステップＳ８８）。Ｓ８８の処理が終了すると、図７の処理が終了し、再びＳ６０から処理が繰返される。
　図７の処理によれば、横位置検出精度の高い画像物標の位置を基軸とすると共にフュージョン検索範囲を拡大してセンサフュージョンを行うことで、横断歩行者に対する検出精度を向上することができる。更に、レーダ３の特性を考慮し、カメラ４による検出を継続できている限りは存在確率の演算を継続し、レーダ物標がロストしたり画像物標との距離が大きくなっても、急激に存在確率を下げることなく、状況に応じた加減算量を設定して演算することで、横断歩行者に対しても正確な検出を行うことができる。
　なお、上述の実施形態では、特にレーダ物標の横位置遅れが発生し易い物体として、車両進行方向と交差する方向に移動する横断歩行者であると判定した場合に、フュージョン検索範囲を拡大する処理を行った。このように、対象を横断歩行者とすることによって、歩行者に対する検出精度を向上するという効果を一層顕著に得ることができる。ただし、横断歩行者に限らず、歩く方向に関わらず歩行者であると判定すれば、フュージョン検索範囲を拡大するような処理をしてもよい。
　本発明は、物体検出装置に利用可能である。
　１…物体検出装置、３…レーダ、４…カメラ（画像取得部）、２…ＥＣＵ、２１…物標情報取得部、２２…フュージョン処理部（物体検出部）、２３…横断歩行者判定部（物体検出部）。

Claims (5)

  1. 　レーダによって検出されたレーダ物標に関する情報及び画像取得部によって検出された画像物標に関する情報を取得する物標情報取得部と、
    　前記レーダ物標の位置、及び前記画像物標の位置が所定の範囲内であるか否かに基づいて、物体の存在を検出する物体検出部と、を備え、
    　前記物体検出部は、
    　　前記物体が歩行者であるか否かを判定し、
    　　前記物体が歩行者であると判定した場合、歩行者でないと判定した場合よりも前記所定の範囲を拡大する物体検出装置。
  2. 　前記物体検出部は、
    　　前記物体が歩行者でないと判定した場合は、前記レーダ物標の位置を前記所定の範囲の基軸とし、
    　　前記物体が歩行者であると判定した場合は、前記画像物標の位置を前記所定の範囲の基軸とする請求項１記載の物体検出装置。
  3. 　前記物体検出部は、前記レーダ物標の移動速度に基づいて、前記物体が歩行者であるか否かを判定する請求項１又は２記載の物体検出装置。
  4. 　前記物体検出部は、レーダの反射強度に基づいて、前記物体が歩行者であるか否かを判定する請求項１～３の何れか一項記載の物体検出装置。
  5. 　前記物体検出部は、
    　　前記物体が車両進行方向と交差する方向に移動する横断歩行者であるか否かを判定し、
    　　前記物体が横断歩行者であると判定した場合、横断歩行者でないと判定した場合よりも前記所定の範囲を拡大する請求項１～４の何れか一項記載の物体検出装置。
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