JP7244215B2

JP7244215B2 - 物体検知装置

Info

Publication number: JP7244215B2
Application number: JP2018089392A
Authority: JP
Inventors: 宏典永井
Original assignee: Denso Ten Ltd
Current assignee: Denso Ten Ltd
Priority date: 2018-05-07
Filing date: 2018-05-07
Publication date: 2023-03-22
Anticipated expiration: 2038-05-07
Also published as: JP2019197270A

Description

開示の実施形態は、物体検知装置および物体検知方法に関する。

従来、車載カメラによって撮像される車両周辺の撮像画像情報と、ミリ波レーダによる物体の検知情報とに基づいて物体を検知することにより、物体の検知精度を向上させたフュージョンセンサと呼ばれる物体検知装置がある（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１７－４７７０６号公報

しかしながら、従来の物体検知装置は、カメラの死角となる範囲を移動する物体については、検知対象外であった。実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、カメラの死角となる範囲を移動する物体を含めて物体を検知することができる物体検知装置および物体検知方法を提供することを目的とする。

実施形態の一態様に係る物体検知装置は、カメラ装置とレーダ装置とを備える。前記カメラ装置は、撮像部と、検出部とを備える。撮像部は、車両の周囲における所定範囲を撮像する。検出部は、前記撮像部によって撮像される画像に基づいて前記所定範囲に存在する移動物を検出する。前記レーダ装置は、判定部を備える。判定部は、前記カメラ装置によって前記移動物が検出されない期間に、前記レーダ装置が移動物を検知した場合、前記所定範囲のうち前記カメラ装置の死角となる死角範囲に移動物が存在する可能性があると判定する。

実施形態の一態様に係る物体検知装置および物体検知方法は、カメラの死角となる範囲を移動する物体を含めて物体を検知することができる。

図１は、実施形態に係る物体検知方法の説明図である。図２は、実施形態に係る物体検知装置の構成の一例を示す説明図である。図３Ａは、実施形態に係る注意喚起部の動作の具体例を示す説明図である。図３Ｂは、実施形態に係る注意喚起部の動作の具体例を示す説明図である。図４Ａは、実施形態に係る注意喚起部の動作の具体例を示す説明図である。図４Ｂは、実施形態に係る注意喚起部の動作の具体例を示す説明図である。図５Ａは、実施形態に係る注意喚起部の動作の具体例を示す説明図である。図５Ｂは、実施形態に係る注意喚起部の動作の具体例を示す説明図である。図６Ａは、実施形態に係る注意喚起部の動作の具体例を示す説明図である。図６Ｂは、実施形態に係る注意喚起部の動作の具体例を示す説明図である。図７は、実施形態に係る画像処理ＥＣＵが実行する処理の一例を示すフローチャートである。図８は、実施形態に係るレーダＥＣＵが実行する処理の一例を示すフローチャートである。図９は、実施形態に係る注意喚起部が実行する処理の一例を示すフローチャートである。図１０Ａは、実施形態の変形例１に係る静止物ｏｎｌｙフラグの切替態様の説明図である。図１０Ｂは、実施形態の変形例２に係る静止物ｏｎｌｙフラグの切替態様の説明図である。

以下、添付図面を参照して、物体検知装置および物体検知方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。図１は、実施形態に係る物体検知方法の概要について説明する。

図１は、実施形態に係る物体検知方法の説明図である。図１に示すように、実施形態に係る物体検知装置１は、車両１０に搭載され、例えば、車両１０の前方に存在する物体を検知する装置である。

なお、物体検知装置１は、車両１０の後方や側方に設けられることで、車両１０の後方や側方に存在する物体を検知することもできる。また、物体検知装置１が搭載される移動体は、車両１０に限定されるものではなく、船舶、航空機、および列車等といった任意の移動体であってもよい。

物体検知装置１は、カメラ装置（以下、「カメラ２」と記載する）と、レーダ装置（以下「レーダ３」と記載する）とを備え、カメラ２による物体の検知結果と、レーダ３による物体の検知結果とに基づいて物体を検知するフュージョンセンサである。

カメラ２は、車両前方における所定範囲（以下、「検知範囲２Ａ」と記載する）の画像を所定周期で順次撮像し、今回撮像した画像（現フレーム画像）と、前回撮像した画像（前フレーム画像）とのフレーム間差分をとることによって移動物を検知する。

レーダ３は、例えば、カメラ２の検知範囲２Ａと略同一の検知範囲３Ａへ向け、ミリ波帯の電波を放射して物体によって反射される電波を受信し、受信する電波波に基づいて物体を検知する。

そして、物体検知装置１は、カメラ２およびレーダ３という２つのセンサによる検知結果から物体の存在を総合的に判断して物体を検知する。これにより、物体検知装置１は、１つのセンサによる検知結果に基づいて物体を検知する他の物体検知装置よりも確実に物体を検知することができる。

ただし、かかる物体検知装置１では、車両１０の周辺環境によっては、カメラ２の死角となる範囲が発生する場合がある。例えば、図１に示すように、車両１０の両脇に建物１００，１０１があるＴ字路Ｒ１の手前に停止している場合、Ｔ字路Ｒ１を右左折する先がカメラ２の死角となる。

かかる場合に、カメラ２は、建物１０１がなければ検知範囲２Ａ内であるが、建物１０１があるために死角となるＴ字路Ｒ１を右折する先に、Ｔ字路Ｒ１へ向かって移動する歩行者Ｔ１が居ても、歩行者Ｔ１を検知することができない。

これに対してレーダ３は、放射した電波Ｂが車両１０の前方の壁１０２に反射して歩行者Ｔ１に当たり、歩行者Ｔ１によって反射され、再度壁１０２によって反射される電波を受信することがある。これにより、レーダ３は、歩行者Ｔ１の位置までは特定することはできないが、カメラ２の死角となる範囲に移動物が存在する可能性があることは検知することができる。

そこで、物体検知装置１は、車両１０が停止中であり、カメラ２によって移動物である歩行者が検知されない期間に、レーダ３に対する相対速度がゼロでない物体を検知した場合、カメラ２の死角となる範囲に移動物が存在する可能性があると判定する。これにより、物体検知装置１は、カメラ２の死角となる範囲を移動する物体を含めて物体を検知することができる。

次に、図２を参照し、実施形態に係る物体検知装置１の構成の一例について説明する。図２は、実施形態に係る物体検知装置１の構成の一例を示す説明図である。図２に示すように、物体検知装置１は、例えば、カーナビゲーション装置５および車両制御装置６と接続される。

カーナビゲーション装置５は、ナビゲーション部５１と、記憶部５２と、表示部５３とを備える。記憶部５２は、地図情報５４を記憶している。ナビゲーション部５１は、車両１０のユーザによって目的地が設定される場合に、現在地から目的地までの車両１０の走行経路を地図情報に重畳させて表示部５３に表示させることにより、ユーザに経路案内を行う。

車両制御装置６は、車両全体を統括制御する制御装置である。車両制御装置６は、例えば、物体検知装置１から前方に車両１０の走行を妨げる物体が存在することを示す情報が入力される場合に、自動的にブレーキを作動させたり、物体を回避するように自動的に操舵したりする等の制御を行う。

物体検知装置１は、カメラ２と、レーダ３と、注意喚起部４とを備える。カメラ２は、撮像部２１と、画像処理ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２２とを備える。撮像部２１は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を備え、車両１０の前方における検知範囲２Ａの画像を所定周期で撮像し、撮像した画像を順次画像処理ＥＣＵ２２へ出力する。

画像処理ＥＣＵ２２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。

画像処理ＥＣＵ２２は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＲＡＭを作業範囲として使用して実行することにより機能する検出部２３を備える。なお、検出部２３は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成されてもよい。

検出部２３は、撮像部２１から順次入力される画像のフレーム間差分に基づいて、検知範囲２Ａ内に存在する移動物を検出する。例えば、車両１０が停止している期間に、カメラ２の検知範囲２Ａ内に静止物しか存在せず、移動物が存在しない場合、カメラ２によって２回撮像を行うと、今回撮像された画像と前回撮像された画像とは同じ画像になる。

このため、検出部２３は、今回撮像された画像の各画素の輝度値と、前回撮像された画像の各画素の輝度値との差分（フレーム間差分）を取ると、フレーム間差分が理論上０となるので、検知範囲２Ａ内には静止物しか存在しないと判定する。

ただし、実際には、風等の外乱が影響しフレーム間差分が完全に０になることはない。このため、検出部２３は、フレーム間差分が所定の閾値以下の場合に、検知範囲２Ａ内には静止物しか存在しないと判定し、フレーム間差分が所定の閾値を超える場合に、検知範囲２Ａ内に移動物が存在すると判定する。

かかる検出部２３は、撮像部２１から画像が入力される場合、まず、検知範囲２Ａ内に静止物しか存在しないことを示す静止物ｏｎｌｙフラグをＯＦＦにする。そして、検出部２３は、今回入力された画像と、前回入力された画像とのフレーム間差分が所定の閾値以下の場合に、静止物ｏｎｌｙフラグをＯＦＦする。

そして、画像処理ＥＣＵ２２は、画像毎にＯＮまたはＯＦＦの静止物ｏｎｌｙフラグをレーダ３へ送信する。これにより、レーダ３は、検出部２３から入力される静止物ｏｎｌｙフラグの状態を参照することで、カメラ２によって移動物が検知されている期間か、移動物が検知されていない期間かを判定することができる。

また、検出部２３は、撮像部２１から入力される画像を注意喚起部４およびカーナビゲーション装置５へ出力し、カーナビゲーション装置５による経路案内が行われていない期間に、表示部５３に表示させる。なお、検出部２３は、車両１０に別途表示装置が搭載されている場合には、撮像部２１から入力される画像を表示装置へ出力して常時表示させることもできる。

レーダ３は、アンテナ部３１と、レーダＥＣＵ３２とを備える。アンテナ部３１は、周波数が連続的に増加または減少するミリ波帯の電波をレーダ３の検知範囲３Ａへ向けて放射（送信）し、放射した電波が物体によって反射される電波を受信する。そして、アンテナ部３１は、送信した電波と受信した電波をミキシングしてビート信号を生成し、生成したビート信号をレーダＥＣＵ３２へ出力する。

レーダＥＣＵ３２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。レーダＥＣＵ３２は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＲＡＭを作業範囲として使用して実行することにより機能する信号処理部３３および認識処理部３４を備える。なお、信号処理部３３および認識処理部３４は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のハードウェアで構成されてもよい。

信号処理部３３は、アンテナ部３１から入力されるビート信号を２次元ＦＦＴ（Fast Fourier transform）し、ＦＦＴの結果からピークを抽出する。続いて、信号処理部３３は、抽出したピークおよびピークの位相変化に基づいて、検知対象となるレーダ３に対する物体の角度（方位）、物体までの距離、および物体との相対速度を算出する。

そして、信号処理部３３は、算出した物体の角度、物体までの距離、および物体との相対速度を認識処理部３４へ出力する。認識処理部３４は、信号処理部３３から入力される物体の角度、物体までの距離、および物体との相対速度に基づいて、レーダ３の検知範囲Ａ３に存在する移動物および静止物を検知する。

そして、認識処理部３４は、前方に車両１０の走行を妨げる物体を検知した場合に、その旨を示す情報を車両制御装置６へ出力する。車両制御装置６は、認識処理部３４から前方に車両１０の走行を妨げる物体が存在することを示す情報が入力される場合に、自動的にブレーキを作動させたり、物体を回避するように自動的に操舵したりする等の制御を行う。

かかる認識処理部３４は、カメラ２の死角となる死角範囲に移動物が存在する可能性があるか否かを判定する判定部３５を備える。判定部３５は、車両１０が停止中であり、且つカメラ２によって移動物が検出されない期間に、レーダ３に対する相対速度がゼロでない物体を検知した場合に、カメラ２の検知範囲２Ａのうち、死角となる死角範囲に移動物が存在する可能性があると判定する。

かかる判定部３５は、カメラ２の検出部２３から静止物ｏｎｌｙフラグを受信する。カメラ２の検出部２３は、前述したように、カメラ２の検知範囲２Ａ内に静止物しか存在しない場合に、ＯＦＦからＯＮにする。

このため、判定部３５は、カメラ２の検出部２３から受信する静止物ｏｎｌｙフラグがＯＮの期間がカメラ２によって移動物が検出されない期間であると判定することができる。これにより、判定部３５は、車両１０が停止し、検出部２３から受信する静止物ｏｎｌｙフラグがＯＮの期間に、信号処理部３３からゼロでない相対速度が入力される場合に、カメラ２の死角となる死角範囲に移動物が存在する可能性があると判定することができる。

そして、判定部３５は、カメラ２の死角となる死角範囲に移動物が存在する可能性があると判定した場合、その旨を示す情報を注意喚起部４へ出力する。注意喚起部４は、判定部３５からカメラ２の死角となる死角範囲に移動物が存在する可能性があることを示す情報が入力される場合に、注意喚起情報を表示させる。

例えば、注意喚起部４は、カーナビゲーション装置５の表示部５３へ注意喚起情報を出力し、表示部５３に表示されるカメラ２によって撮像された画像に注意喚起情報を重畳表示させる。これにより、物体検知装置１は、車両１０の運転者に対して、目視では確認できない位置に存在する移動物に気を付けるよう注意を促すことができる。

また、このとき、注意喚起部４は、例えば、カーナビゲーション装置５に記憶されている地図情報から判定する道路形状に基づいてカメラ２の死角範囲を推定し、カメラ２によって撮像された画像における死角範囲に対応する位置に、注意喚起情報を表示させる。

これにより、物体検知装置１は、表示部５３に表示される画像におけるカメラ２の死角範囲の位置を運転者に直感的に認識させることができる。したがって、物体検知装置１は、死角範囲から出現する移動物をいち早く運転者に発見させることができる。

また、注意喚起部４は、例えば、表示部５３に表示される画像中の他の車両に起因する死角範囲を推定し、カメラ２によって撮像された画像における死角範囲に対応する位置に、注意喚起情報を表示させる。

これにより、物体検知装置１は、例えば、運転者が他の車両に気を取られ、注意を怠りがちになる他の車両によって死角となる死角範囲の位置を運転者に再確認させることができる。したがって、物体検知装置１は、死角範囲から出現する移動物をいち早く運転者に発見させることがきる。

次に、図３Ａ～図６Ｂを参照し、上記した注意喚起部４の動作の具体例について説明する。図３Ａ～図６Ｂは、実施形態に係る注意喚起部４の動作の具体例を示す説明図である。

図３Ａに示すように、注意喚起部４は、例えば、車両１０が十字路の交差点Ｒ２の手前から走行を開始する場合、地図情報５４に基づいて、車両１０が停止中の道路と交差する道路におけるハッチングを付した範囲が死角範囲になると推定する。

このとき、判定部３５によって死角範囲に移動物が存在する可能性があると判定される場合、死角範囲には、例えば、交差点Ｒ２へ進入しようとする自転車Ｔ２や交差点Ｒ２へ向かう歩行者Ｔ３が存在する可能性がある。

そこで、図３Ｂに示すように、注意喚起部４は、表示中の画像Ｐ１における左右の両端に注意喚起情報Ｃを重畳表示させる。これにより、物体検知装置１は、仮に自転車Ｔ２や歩行者Ｔ３が死角範囲から交差点Ｒ２に進入してきたとしても、自転車Ｔ２や歩行者Ｔ３を運転者にいち早く発見させることができる。

また、図４Ａに示すように、注意喚起部４は、例えば、車両１０がＴ字路Ｒ３の脇道の手前から走行を開始する場合、地図情報５４に基づいて、脇道におけるハッチングを付した範囲が死角範囲になると推定する。

このとき、判定部３５によって死角範囲に移動物が存在する可能性があると判定される場合、死角範囲には、例えば、車両１０が走行する道路を横切ろうとする小動物Ｔ４が存在する可能性がある。

そこで、図４Ｂに示すように、注意喚起部４は、例えば、表示中の画像Ｐ２における左端に注意喚起情報Ｃを重畳表示させる。これにより、物体検知装置１は、仮に小動物Ｔ４が脇道から飛び出してきたとしても、小動物Ｔ４を運転者にいち早く発見させることができる。

また、図５Ａに示すように、注意喚起部４は、例えば、車両１０が山間部を通る見通しの悪い右カーブＲ４の手前から走行を開始する場合、地図情報５４に基づいて、右カーブＲ４の出口付近にハッチングを付した範囲が死角範囲になると推定する。

このとき、判定部３５によって死角範囲に移動物が存在する可能性があると判定される場合、死角範囲には、例えば、右カーブＲ４の出口付近を移動する野生動物Ｔ５が存在する可能性がある。

そこで、図５Ｂに示すように、注意喚起部４は、例えば、表示中の画像Ｐ３における右端の法面付近に注意喚起情報Ｃを重畳表示させる。これにより、物体検知装置１は、仮に車両１０が右カーブＲ４の出口に差し掛かって道路上に野生動物Ｔ５が現れたとしても、野生動物Ｔ５を運転者にいち早く発見させることができる。

また、図６Ａに示すように、注意喚起部４は、例えば、対向車線に他の車両Ｔ６が停止している交差点Ｒ５から車両１０が右折を開始する場合、カメラ２によって撮像された画像からパターン認識によって他の車両Ｔ６を検出する。

かかる場合、注意喚起部４は、他の車両Ｔ６の後方にハッチングを付した範囲が死角範囲になると推定する。このとき、判定部３５によって死角範囲に移動物が存在する可能性があると判定される場合、死角範囲には、例えば、ミニバイクＴ７が信号待ちをしている可能性がある。

そこで、図６Ｂに示すように、注意喚起部４は、表示中の画像Ｐ４における他の車両Ｔ６の後方位置に注意喚起情報Ｃを重畳表示させる。これにより、物体検知装置１は、仮に他の車両Ｔ６とすれ違った後、他の車両Ｔ６の後方からミニバイクＴ７が出現しても、ミニバイクＴ７を運転者にいち早く発見させることができる。

次に、図７を参照し、カメラ２が備える画像処理ＥＣＵ２２が実行する処理の一例について説明する。図７は、実施形態に係る画像処理ＥＣＵ２２が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

画像処理ＥＣＵ２２は、撮像部２１から所定周期で撮像された画像が入力される毎に、図７に示す処理を実行する。図７に示すように、画像処理ＥＣＵ２２は、撮像部２１から画像が入力されると、まず、その画像に関する静止物ｏｎｌｙフラグをＯＦＦにする（ステップＳ１０１）。

続いて、画像処理ＥＣＵ２２は、自車速度が０か否かを判定する（ステップＳ１０２）。そして、画像処理ＥＣＵ２２は、自車速度が０でないと判定した場合（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、処理をステップＳ１０７へ移す。

また、画像処理ＥＣＵ２２は、自車速度が０であると判定した場合（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、画像による移動物の検知が可能か否かを判定する（ステップＳ１０３）。このとき、画像処理ＥＣＵ２２は、例えば、夜間や荒天等で被写体の撮像が困難な場合に、画像による移動物の検知が可能でないと判定する。

そして、画像処理ＥＣＵ２２は、画像による移動物の検知が可能でないと判定した場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、処理をステップＳ１０７へ移す。また、画像処理ＥＣＵ２２は、画像による移動物の検知が可能であると判定した場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、今回、撮像部２１から入力された画像と、前フレームとのフレーム間差分を演算する（ステップＳ１０４）。

続いて、画像処理ＥＣＵ２２は、演算したフレーム間差分が閾値以下であるか否かを判定し（ステップＳ１０５）、フレーム間差分が閾値以下でないと判定した場合（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、処理をステップＳ１０７へ移す。

また、画像処理ＥＣＵ２２は、フレーム間差分が閾値以下であると判定した場合（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０１でＯＦＦにした静止物ｏｎｌｙフラグをＯＮにする（ステップＳ１０６）。

続いて、画像処理ＥＣＵ２２は、静止物ｏｎｌｙフラグをレーダ３へ送信し（ステップＳ１０７）、画像を表示部５３および注意喚起部４へ出力して（ステップＳ１０８）、処理を終了する。そして、画像処理ＥＣＵ２２は、次の画像が撮像部２１から入力されると、再度、ステップＳ１０１から処理を開始する。

なお、画像処理ＥＣＵ２２は、上記したステップＳ１０１～ステップＳ１０７の処理を、次に図８を参照して説明するレーダＥＣＵ３２が実行するステップＳ２０１～ステップＳ２０４の処理が終了するまでの間に完了する。

次に、図８を参照し、レーダ３が備えるレーダＥＣＵ３２が実行する処理の一例について説明する。図８は、実施形態に係るレーダＥＣＵ３２が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

ここでは、レーダＥＣＵ３２がカメラ２の死角となる範囲を移動する物体を検知する場合に実行する処理について説明する。なお、レーダＥＣＵ３２がカメラ２の死角となる範囲以外に存在する物体を検知する処理は、一般的なレーダと同様であるため、ここでは、その説明を省略する。

レーダＥＣＵ３２は、アンテナ部３１から所定周期でビート信号が入力される毎に、図８に示す処理を実行する。また、レーダＥＣＵ３２は、画像処理ＥＣＵ２２が図７に示すステップＳ１０１～ステップＳ２０８の処理を行う期間に、図８に示すステップＳ２０１～ステップＳ２１０の処理を並行して実行する。

図８に示すように、レーダＥＣＵ３２は、アンテナ部３１からビート信号が入力されると、まず、ビート信号をＦＦＴする（ステップＳ２０１）。ここでは、レーダＥＣＵ３２は、２次元ＦＦＴを行う。

続いて、レーダＥＣＵ３２は、２次元ＦＦＴの結果からピーク抽出を行い（ステップＳ２０２）、抽出したピークの位相変化に基づいて物体が存在する角度を算出する（ステップＳ２０３）。

その後、レーダＥＣＵ３２は、抽出したピークに基づいて物体の候補速度を算出する（ステップＳ２０４）。このとき、レーダＥＣＵ３２は、位相折り返しを考慮して複数（例えば、５個）の候補速度を算出する。

その後、レーダＥＣＵ３２は、自車速度が０か否かを判定する（ステップＳ２０５）。そして、レーダＥＣＵ３２は、自車速度が０でないと判定した場合（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、処理を終了する。

また、レーダＥＣＵ３２は、自車速度が０であると判定した場合（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、今回の処理中にカメラ２から受信した静止物ｏｎｌｙフラグがＯＮか否かを判定する（ステップＳ２０６）。そして、レーダＥＣＵ３２は、静止物ｏｎｌｙフラグがＯＮでないと判定した場合（ステップＳ２０６，Ｎｏ）、処理を終了する。

また、レーダＥＣＵ３２は、静止物ｏｎｌｙフラグがＯＮであると判定した場合（ステップＳ２０６，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０４で算出した候補速度に０［ｍ／ｓ］を含むか否かを判定する（ステップＳ２０７）。

そして、レーダＥＣＵ３２は、０［ｍ／ｓ］を含むと判定した場合（ステップＳ２０７，Ｙｅｓ）、カメラ２の検知範囲２Ａ内に存在する全てのピークについて相対速度を０に設定し（ステップＳ２０８）、処理を終了する。

また、レーダＥＣＵ３２は、候補速度に０［ｍ／ｓ］を含まないと判定した場合（ステップＳ２０７，Ｎｏ）移動物の情報に範囲外移動物フラグを付与する（ステップＳ２０９）。続いて、レーダＥＣＵ３２は、移動物の情報を車両制御装置６および注意喚起部４へ出力し（ステップＳ２１０）、処理を終了する。

次に、図９を参照し、実施形態に係る注意喚起部４が実行する処理の一例について説明する。図９は、実施形態に係る注意喚起部４が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

注意喚起部４は、レーダＥＣＵ３２から移動物の情報が入力される場合に、図９に示す処理を実行する。具体的には、図９に示すように、注意喚起部４は、レーダＥＣＵ３２から移動物の情報が入力される場合、移動物の情報に範囲外移動物フラグが付与されているか否かを判定する（ステップＳ３０１）。

そして、注意喚起部４は、範囲外移動物フラグが付与されていないと判定した場合（ステップＳ３０１，Ｎｏ）、処理を終了する。また、注意喚起部４は、範囲外移動物フラグが付与されていると判定した場合（ステップＳ３０１，Ｙｅｓ）、画像中に他の車両があるか否かを、例えば、パターン認識によって判定する（ステップＳ３０２）。

そして、注意喚起部４は、他の車両があると判定した場合（ステップＳ３０２，Ｙｅｓ）、他の車両に起因するカメラ２の死角範囲を推定し（ステップＳ３０３）、処理をステップＳ３０５へ移す。

また、注意喚起部４は、画像中に他の車両がないと判定した場合（ステップＳ３０２，Ｎｏ）、地図情報５４から判定する道路形状に基づいてカメラ２の死角範囲を推定し（ステップＳ３０４）、処理をステップＳ３０５へ移す。ステップＳ３０５において、注意喚起部４は、表示中の画像における推定したカメラ２の死角範囲に対応する位置に、注意喚起情報Ｃを表示させ、処理を終了する。

なお、上述した実施形態では、車両１０が停止中である場合に、判定部３５がカメラ２の死角範囲に移動物が存在する可能性があるか否かの判定を行う場合について説明したが、これは一例である。

判定部３５は、車両１０の走行速度が完全にゼロでなくても、実質的に物体の検知に支障がない走行速度であれば、車両１０が走行中であっても、カメラ２の死角範囲に移動物が存在する可能性があるか否かの判定を行うことができる。

例えば、判定部３５は、カメラ２によって撮像される画像のフレーム間差分から推定される車両１０の走行速度よりも、車両１０に対する相対速度が十分に速い速度で移動する物体がレーダ３によって検知される場合に、カメラ２の死角範囲に移動物が存在する可能性があると判定することができる。

ただし、レーダ３は、車両１０の走行速度が速過ぎると、建物等の静止物と移動物との速度差を検出することが困難になる。そこで、判定部３５は、車両１０の走行速度が所定速度（例えば、５ｋｍ／ｈ）以下の場合に、カメラ２の死角範囲に移動物が存在する可能性があるか否かの判定を行う。

これにより、物体検知装置１は、車両１０の走行速度が所定速度以下であれば、車両１０が走行中であっても、カメラ２の死角範囲に移動物が存在する可能性があるか否かの判定を正確に行うことができる。

また、上述した実施形態では、カメラ２が検知範囲２Ａ全体を対象とし、検知範囲２Ａ内に静止物しか存在しない場合に限り、静止物ｏｎｌｙフラグをＯＮにする場合について説明したが、これは一例である。

次に、図１０Ａおよび図１０Ｂを参照し、カメラ２による静止物ｏｎｌｙフラグの切替態様の変形例１および変形例２について説明する。図１０Ａは、実施形態の変形例１に係る静止物ｏｎｌｙフラグの切替態様の説明図である。図１０Ｂは、実施形態の変形例２に係る静止物ｏｎｌｙフラグの切替態様の説明図である。

図１０Ａに示すように、カメラ２は、例えば、撮像する画像Ｐを４つの領域Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ１４に分割し、各領域Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ１４に対して、それぞれ静止物ｏｎｌｙフラグを設定する構成であってもよい。

かかる構成のカメラ２は、例えば、３つの各領域Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３で移動物を検出し、右端の領域Ｐ１４だけ移動物を検出しない場合、右端の領域Ｐ１４の静止物ｏｎｌｙフラグのみＯＮとし、他の静止物ｏｎｌｙフラグをＯＦＦにしてレーダ３へ送信する。

これにより、レーダ３は、右端の領域Ｐ１４に対応する検知範囲についてのみ、死角範囲に移動物が存在する可能性の有無を判定することになるので、処理負荷を低減することができる。

また、図１０Ｂに示すように、カメラ２は、例えば、カメラレンズの光軸方向を０°とし、カメラレンズを中心として光軸方向から時計回りの方向を正の角度とし、反時計回りの角度として、移動物が検出されない範囲を角度でレーダ通知してもよい。

かかる構成のカメラ２は、例えば、－３０°～－１５°の範囲で移動物を検出せず、－１５～０°の範囲でカメラ２の前方を横断する歩行者Ｔ８を検出し、０°～＋３０°の範囲で接近してくる対向車Ｔ９を検出する場合がある。

かかる場合、カメラ２は、－３０°～－１５°の角度範囲にＯＮの静止物ｏｎｌｙフラグを対応付け、－１５～＋３０°という角度範囲にＯＦＦの静止物ｏｎｌｙフラグを対応付けてレーダ３へ送信する。これにより、レーダ３は、－３０°～－１５°の角度範囲についてのみ、死角範囲に移動物が存在する可能性の有無を判定することになるので、処理負荷を低減することができる。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１物体検知装置
２カメラ
２１撮像部
２２画像処理ＥＣＵ
２３検出部
３レーダ
３１アンテナ部
３２レーダＥＣＵ
３３信号処理部
３４認識処理部
３５判定部
４注意喚起部

Claims

カメラ装置とレーダ装置とを備え、
前記カメラ装置は、
車両の周囲における所定範囲を撮像する撮像部と、
前記撮像部によって撮像される画像に基づいて前記所定範囲に存在する移動物を検出する検出部と、
を備え、
前記レーダ装置は、
前記カメラ装置によって前記移動物が検出されない期間に、前記レーダ装置が前記移動物を検知した場合、前記所定範囲のうち前記カメラ装置の死角となる死角範囲に当該検知した移動物が存在する可能性があると判定する判定部、
を備え、
前記判定部は、
前記車両の走行速度が所定速度以下の場合に、前記死角範囲に前記移動物が存在する可能性があるか否かの判定を行うように構成された、
物体検知装置。
前記判定部によって前記死角範囲に前記移動物が存在する可能性があると判定される場合に、表示装置によって表示中の前記画像に注意喚起情報を重畳表示させる注意喚起部、
を備える、請求項１に記載の物体検知装置。
前記注意喚起部は、
地図情報から判定する道路形状に基づいて前記死角範囲を推定し、前記画像における当該死角範囲に対応する位置に前記注意喚起情報を表示させるように構成された、
請求項２に記載の物体検知装置。
前記注意喚起部は、
前記画像中の他の車両に起因する前記死角範囲を推定し、前記画像における当該死角範囲に対応する位置に前記注意喚起情報を表示させるように構成された、
請求項２または請求項３に記載の物体検知装置。