JP7383451B2 - 車両追跡装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両追跡装置に関する。

従来、自車両の周囲を走行する対象車両を追跡するための技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。車両の追跡により得られる情報（例えば、対象車両の位置、進行方向および速度）は、衝突防止に関する制御等に利用される。

特開２０１７－１２９４４６号公報

ところで、車両の追跡では、各検出時点で対象車両の進行方向が特定され、特定された進行方向を用いて対象車両が認識される。例えば、過去の検出時点で特定された過去の対象車両の進行方向に基づいて現在の対象車両の位置が推定され、推定された位置の近傍に検出された車両が対象車両として認識される。

対象車両の進行方向の特定では、自車両に搭載され当該自車両に対する検出対象の相対位置を検出点データとして検出するセンサが利用される場合がある。具体的には、センサにより検出された対象車両の輪郭を示す複数の検出点データである輪郭データに基づいて対象車両の進行方向が特定される。ここで、対象車両の進行方向の特定の精度が低下し、対象車両を適切に追跡することが困難となる場合がある。例えば、輪郭データを用いた進行方向の特定は、基本的に、輪郭データ中の複数の検出点データが対象車両の前面上または後面上のデータであることを前提に行われる。しかしながら、輪郭データ中に対象車両の側面上のデータが含まれる場合があり、その場合、特定される進行方向が実際の進行方向から大きく乖離し、対象車両を適切に追跡することが困難となるおそれがある。

そこで、本発明は、このような課題に鑑み、車両を適切に追跡することが可能な車両追跡装置を提供することを目的としている。

上記課題を解決するために、本発明の車両追跡装置は、自車両の周囲を走行する対象車両を追跡する車両追跡装置であって、対象車両の外形を近似する矩形枠を過去のデータに基づいて推定する推定部と、自車両に搭載され当該自車両に対する検出対象の相対位置を検出点データとして検出するセンサにより検出された対象車両の輪郭を示す複数の検出点データである輪郭データの、矩形枠の車幅方向に沿った当該矩形枠の辺のうちの自車両側の辺である基準辺に対する配置に基づいて、対象車両の進行方向を特定する特定部と、を備える。

本発明によれば、車両を適切に追跡することが可能となる。

本発明の実施形態に係る車両追跡装置が搭載される自車両の概略構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る車両追跡装置による対向車の追跡処理の概略を説明するための模式図である。 対向車が旋回する様子を示す図である。 対向車が旋回する状況下において比較例に係る車両追跡装置により対向車の進行方向が特定される様子を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る車両追跡装置が行う対向車の進行方向の特定に関する第１の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る推定部により推定される矩形枠の一例を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る調整部が行う第１調整処理により輪郭データが調整される様子を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る調整部が行う第２調整処理により輪郭データが調整される様子を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る調整部が行う第３調整処理により輪郭データが調整される様子を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る特定部により対向車の進行方向が特定される様子を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る車両追跡装置が行う対向車の進行方向の特定に関する第２の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る矩形枠の姿勢が対向車の姿勢に対して乖離する様子を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る矩形枠の基準辺に対する輪郭データの配置の一例を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る図１３に示される例において近似線分の法線方向が回転補正される様子を示す模式図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値等は、発明の理解を容易にするための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。

なお、以下では、自車両の周囲を走行する追跡対象となる対象車両が対向車（つまり、自車両の前方で自車両の進行方向と逆方向に走行する車両）である例を説明するが、追跡対象となる対象車両は前走車（つまり、自車両の前方で自車両の進行方向と同一方向に走行する車両）であってもよい。その場合、以下で説明する対向車の追跡に関する処理における対向車が前走車に置き換えられる。

＜自車両の構成＞
図１～図４を参照して、本発明の実施形態に係る車両追跡装置１０が搭載される自車両１の構成について説明する。

図１は、自車両１の概略構成を示すブロック図である。自車両１は、車両追跡装置１０と、ＬＩＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）２０と、レーダー３０とを備える。自車両１では、自車両１に搭載されるＬＩＤＡＲ２０およびレーダー３０の検出結果を利用して、車両追跡装置１０によって、自車両１の周囲を走行する対象車両としての対向車の追跡が行われる。対向車の追跡では、対向車の位置、進行方向および速度が各検出時点で特定される。対向車の追跡において特定される情報は、例えば、自車両１の衝突防止に関する制御（例えば、前方車両の接近を警報する制御、緊急ブレーキ制御、アダプティブクルーズコントロールまたは車線変更制御）等に利用される。

ＬＩＤＡＲ２０は、自車両１に対する検出対象の相対位置を検出点データとして検出する本発明に係るセンサの一例に相当する。ＬＩＤＡＲ２０は、光を検出対象に照射し、検出対象から反射した光を受光することによって、検出対象の相対位置を検出点データとして検出する。具体的には、ＬＩＤＡＲ２０は、対向車の輪郭を示す複数の検出点データである輪郭データを検出する。輪郭データは、車両追跡装置１０による対向車の追跡処理において用いられる。ＬＩＤＡＲ２０は、例えば、自車両１の前端に搭載される。なお、本発明に係るセンサは、ＬＩＤＡＲ２０に限定されず、例えば、レーダーセンサ（例えば、レーダー３０）、赤外線センサまたは超音波センサ等であってもよい。つまり、本発明に係るセンサによる検出点データの検出方式は特に限定されない。

レーダー３０は、自車両１に対する検出対象の相対速度を検出する。レーダー３０は、電波を検出対象に照射し、検出対象から反射した電波を受信することによって、検出対象の相対速度を検出する。レーダー３０は、例えば、自車両１の前端に搭載される。なお、検出対象の相対速度を検出するセンサとして、レーダー３０以外の他の検出方式のセンサが用いられてもよい。

車両追跡装置１０は、演算処理装置であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＣＰＵが使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する記憶素子であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、および、ＣＰＵの実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する記憶素子であるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む。

車両追跡装置１０は、例えば、取得部１１と、追跡部１２とを含む。

取得部１１は、追跡部１２の処理に用いられる情報を取得し、追跡部１２に出力する。例えば、取得部１１は、ＬＩＤＡＲ２０およびレーダー３０の検出結果を取得する。ＬＩＤＡＲ２０およびレーダー３０の検出は、予め設定された時間間隔を空けた各検出時点において行われる。ＬＩＤＡＲ２０およびレーダー３０により検出された情報は、検出時点と紐づけられている。

追跡部１２は、自車両１の周囲を走行する対象車両としての対向車を追跡する追跡処理を行う。追跡部１２は、推定部１２１と、調整部１２２と、特定部１２３と、認識部１２４とを含む。

推定部１２１および調整部１２２は、後述する特定部１２３により行われる対向車の進行方向の特定を適正化するための処理を行う。具体的には、推定部１２１は、対向車の外形を近似する矩形枠を過去のデータに基づいて推定する。調整部１２２は、ＬＩＤＡＲ２０により検出された対向車の輪郭データを、矩形枠を用いて調整する。

特定部１２３は、対向車に関する各種情報を特定する。具体的には、特定部１２３は、対向車の位置、進行方向および速度を特定する。対向車の位置、進行方向および速度の特定は、ＬＩＤＡＲ２０およびレーダー３０の各検出時点において行われる。対向車の位置および進行方向の特定は、ＬＩＤＡＲ２０により検出された対向車の輪郭データに基づいて行われる。特に、対向車の進行方向の特定では、推定部１２１により推定される矩形枠が用いられる。対向車の速度の特定は、レーダー３０の検出結果に基づいて行われる。

なお、特定部１２３により特定される対向車の位置は、自車両１に対する相対位置であってもよく、絶対位置であってもよい。また、特定部１２３により特定される対向車の速度は、自車両１に対する相対速度であってもよく、絶対速度であってもよい。

認識部１２４は、ＬＩＤＡＲ２０およびレーダー３０により検出される車両（つまり、ＬＩＤＡＲ２０およびレーダー３０の検出結果と対応する車両）がいずれの車両であるかを認識する。具体的には、認識部１２４は、特定部１２３により特定された対向車に関する情報に基づいて次の検出時点の当該対向車の位置を推定し、次の検出時点において推定位置（つまり、推定された位置）の近傍に検出された車両を当該対向車として認識する。

ここで、図２を参照して、車両追跡装置１０による対向車２の追跡処理の概略について説明する。図２は、車両追跡装置１０による対向車２の追跡処理の概略を説明するための模式図である。図２では、自車両１と、当該自車両１の周囲を走行する対象車両としての対向車２とが示されている。ｘ’－ｙ’座標系は、ＬＩＤＡＲ２０の座標系である。ｘ’軸は自車両１の進行方向と一致し、ｙ’軸はｘ’軸と水平面上で直交する。

図２に示されるように、対向車２の追跡処理では、対向車２の輪郭を示す複数の検出点データ３である輪郭データ４がＬＩＤＡＲ２０によって検出される。図２中の対向車２の前面上の複数のドットが複数の検出点データ３に相当する。輪郭データ４中の複数の検出点データ３は、基本的に、対向車２の前面上のデータ（つまり、対向車２の前面上の点の自車両１に対する相対位置を示すデータ）である。このような輪郭データ４を用いて対向車２の位置および進行方向が特定される。

特定部１２３は、検出時点Ｔｉにおいて、輪郭データ４中の複数の検出点データ３の分布に基づいて進行方向Ｄｉを特定する。そして、輪郭データ４中の複数の検出点データ３を対向車２の前面上のデータと仮定した場合に想定される対向車２の中心位置を、対向車２の位置Ｐｉとして特定する。つまり、対向車２の位置Ｐｉは、輪郭データ４中の複数の検出点データ３の分布に基づいて特定される。図２には、検出時点Ｔｉに対する前回の検出時点Ｔｉ－１において、同様に特定された対向車２の進行方向Ｄｉ－１および位置Ｐｉ－１が示されている。また、図２には、検出時点Ｔｉに対する次回の検出時点Ｔｉ＋１において、同様に特定される対向車２の進行方向Ｄｉ＋１および位置Ｐｉ＋１が示されている。

認識部１２４は、前回の検出時点Ｔｉ－１に特定された対向車２の進行方向Ｄｉ－１および位置Ｐｉ－１に基づいて検出時点Ｔｉの対向車２の推定位置を推定する。具体的には、認識部１２４は、検出時点Ｔｉ－１と検出時点Ｔｉとの間に対向車２が検出時点Ｔｉ－１での速度で位置Ｐｉ－１から進行方向Ｄｉ－１に進んだ場合に到達する位置を、検出時点Ｔｉの対向車２の位置として推定する。そして、認識部１２４は、検出時点Ｔｉの対向車２の推定位置と位置Ｐｉとを比較することによって、検出時点Ｔｉにおいて位置Ｐｉに検出された車両が対向車２であるか否かを判断する。

例えば、検出時点Ｔｉの対向車２の推定位置から位置Ｐｉがある程度近い場合、認識部１２４は、検出時点Ｔｉにおいて位置Ｐｉに検出された車両を対向車２として認識する。一方、検出時点Ｔｉの対向車２の推定位置から位置Ｐｉが大きく離れている場合、認識部１２４は、検出時点Ｔｉにおいて位置Ｐｉに検出された車両を対向車２と異なる車両として認識する。認識部１２４は、同様に、検出時点Ｔｉに特定された対向車２の進行方向Ｄｉおよび位置Ｐｉに基づいて検出時点Ｔｉ＋１の対向車２の推定位置を推定し、検出時点Ｔｉ＋１の対向車２の推定位置と位置Ｐｉ＋１とを比較することによって、検出時点Ｔｉ＋１において位置Ｐｉ＋１に検出された車両が対向車２であるか否かを判断する。

上記のように対向車２を追跡することによって、各検出時点において、対向車２に関する各種情報を特定することができる。ここで、従来の技術では、対向車２の進行方向の特定の精度が低下し、対向車２を適切に追跡することが困難となる場合がある。例えば、輪郭データ４中に対向車２の側面上のデータが含まれる場合があり、その場合、従来の技術では、特定される進行方向が実際の進行方向から乖離し、対向車２を適切に追跡することが困難となるおそれがある。具体的には、対向車２の進行方向の特定では、ＬＩＤＡＲ２０により検出される各検出点データ３と、対向車２の外面のうちＬＩＤＡＲ２０と対向する面（最大で２面）との対応付けが行われ、対向車２の前面と対応付けられる複数の検出点データ３が輪郭データ４に相当する。しかしながら、検出点データ３と面の対応付けが正しく行われない場合があり、対応付けの結果として、輪郭データ４中に前面と隣接する側面上のデータが含まれる場合がある。

輪郭データ４中に対向車２の側面上のデータが含まれやすくなる状況として、例えば、対向車２が旋回する状況がある。以下、図３および図４を参照して、対向車２が旋回する状況下において比較例に係る車両追跡装置により対向車２の進行方向が特定される場合を説明する。図３は、対向車２が旋回する様子を示す図である。図４は、対向車２が旋回する状況下において比較例に係る車両追跡装置により対向車２の進行方向が特定される様子を示す模式図である。

図３に示されるように、自車両１に接近する対向車２は、進行方向を変えるために旋回する場合がある。図４には、対向車２が旋回する状況下でＬＩＤＡＲ２０によって検出される輪郭データ４が示されている。図４に示される輪郭データ４では、対向車２の前面の一端部（具体的には、自車両１から遠い側の端部）を示す領域Ａ１内の点は検出点データ３として検出されていない。一方、図４に示される輪郭データ４では、対向車２の側面の一部を示す領域Ａ２内の点が検出点データ３として検出されている。

比較例に係る車両追跡装置は、輪郭データ４中の複数の検出点データ３を近似する近似線分５の法線方向を対向車２の進行方向として特定する。近似線分５は、例えば、複数の検出点データ３を近似する近似直線のうち、複数の検出点データ３の両端の点を当該近似直線に投影した点により区画される部分に相当する線分である。しかしながら、図４に示すように、輪郭データ４中に対向車２の側面上のデータ（つまり、領域Ａ２中のデータ）が含まれ、かつ、輪郭データ４の一部（つまり、領域Ａ１中のデータ）が欠落することに起因して、比較例に係る車両追跡装置により特定される近似線分５は、実際の対向車２の前面を近似する線分６に対して大きく傾いてしまう。ゆえに、特定される対向車２の進行方向が実際の進行方向から大きく乖離してしまう。

本実施形態に係る車両追跡装置１０では、推定部１２１は、対向車２の外形を近似する矩形枠を推定する。そして、特定部１２３は、ＬＩＤＡＲ２０により検出された対向車２の輪郭データ４と、矩形枠とに基づいて、対向車２の進行方向を特定する。それにより、特定される進行方向が実際の進行方向から乖離することが抑制されるので、対向車２を適切に追跡することが可能となる。なお、車両追跡装置１０により行われる対向車２の進行方向の特定に関する処理の詳細については、後述する。

車両追跡装置１０は、上述したように、自車両１に搭載される各装置と通信を行う。車両追跡装置１０と各装置との通信は、例えば、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）通信を用いて実現される。

なお、車両追跡装置１０が有する機能は複数の装置により部分的に分割されてもよく、複数の機能が１つの装置によって実現されてもよい。車両追跡装置１０が有する機能が複数の装置により部分的に分割される場合、当該複数の装置は、互いに通信可能であってもよい。

＜車両追跡装置の動作＞
図５～図１４を参照して、本発明の実施形態に係る車両追跡装置１０の動作について説明する。

上述したように、車両追跡装置１０によれば、対向車２の進行方向を精度良く特定することができるので、対向車２を適切に追従することが実現される。このような車両追跡装置１０による対向車２の進行方向の特定に関する処理の例として、第１の処理および第２の処理を順に説明する。なお、車両追跡装置１０は、第１の処理および第２の処理の一方のみを実行してもよく、第１の処理および第２の処理の双方を実行してもよい（例えば、第１の処理および第２の処理を逐次的に実行してもよい）。

［第１の処理］
まず、図５～図１０を参照して、対向車２の進行方向の特定に関する第１の処理の流れについて説明する。第１の処理では、輪郭データ４が矩形枠７の姿勢に基づいて調整され、対向車２の進行方向が調整後の輪郭データ４に基づいて特定される。

図５は、車両追跡装置１０が行う対向車２の進行方向の特定に関する第１の処理の流れの一例を示すフローチャートである。図５におけるステップＳ１１０およびステップＳ１５０は、図５に示される制御フローの開始および終了にそれぞれ対応する。

図５に示される制御フローが開始されると、ステップＳ１２０において、推定部１２１は、対向車２の外形を近似する矩形枠を推定する。

図６は、推定部１２１により推定される矩形枠７の一例を示す模式図である。図６では、自車両１と、推定部１２１により推定される矩形枠７とが示されている。なお、図６中の自車両１と矩形枠７との大小関係は、実際の大小関係に対して便宜上変更を加えたものであって、実際の大小関係を示すものではない。ｘ－ｙ座標系は、矩形枠７の車幅方向の座標軸であるｘ軸および矩形枠７の車長方向の座標軸であるｙ軸を有する座標系である。ｙ軸はｘ軸と直交する。ｘ軸の正方向は自車両１から遠ざかる方向であり、ｘ軸の負方向は自車両１に近づく方向である。ｙ軸の正方向は自車両１から遠ざかる方向であり、ｙ軸の負方向は自車両１に近づく方向である。以下、ｘ軸方向を矩形枠７の車幅方向ｘとも呼び、ｙ軸方向を矩形枠７の車長方向ｙとも呼ぶ。

推定部１２１は、過去の輪郭データ４を用いて特定部１２３により特定された過去の進行方向に基づいて、矩形枠７を推定する。具体的には、推定部１２１は、認識部１２４により推定される検出時点Ｔｉの対向車２の推定位置に対向車２の中心位置が存在すると仮定し、前回の検出時点Ｔｉ－１に特定された対向車２の進行方向Ｄｉ－１を対向車２が向いていると仮定した場合の対向車２のｘ－ｙ平面上での外形を近似する矩形の枠を検出時点Ｔｉの矩形枠７として推定する。

矩形枠７は、車幅方向ｘに沿った２つの辺Ｎ１，Ｎ２と、車長方向ｙに沿った２つの辺Ｎ３，Ｎ４とを含む。辺Ｎ１は、辺Ｎ２に対して自車両１側に位置する。辺Ｎ３は、辺Ｎ４に対して自車両１側に位置する。矩形枠７の車幅方向ｘの長さは、例えば、様々な車種の車両の車幅の平均値等に設定される。矩形枠７の車長方向ｙの長さは、例えば、様々な車種の車両の車長の平均値等に設定される。

図６には、ＬＩＤＡＲ２０によって検出された輪郭データ４が示されている。輪郭データ４は、上述したように、対向車２の輪郭を示す複数の検出点データ３である。具体的には、輪郭データ４は、上下位置が互いに対応する（具体的には、一致する）複数の検出点データ３を含むデータ群８を複数有する。なお、各検出点データ３の上下位置が互いに一致する場合には、各検出点データ３の上下位置が所定範囲内に収まっている場合が含まれる。また、上下位置は、鉛直方向の位置を意味する。複数のデータ群８の間で、検出点データ３の上下位置は互いに異なる。図６に示される例では、複数の検出点データ３ａを含むデータ群８ａと、複数の検出点データ３ｂを含むデータ群８ｂと、複数の検出点データ３ｃを含むデータ群８ｃとの３つのデータ群８が輪郭データ４に含まれる。図６および後述する図７～１０では、各データ群８が互いに異なる濃度のハッチングにより区別して示されている。

各データ群８の検出点データ３の上下位置は、データ群８ａ、データ群８ｂ、データ群８ｃの順に高くなっている。つまり、データ群８ａは、データ群８ｂおよびデータ群８ｃと比較して低い位置での対向車２の輪郭を示す。データ群８ｃは、データ群８ａおよびデータ群８ｂと比較して高い位置での対向車２の輪郭を示す。データ群８ｂは、データ群８ａの上下位置とデータ群８ｃの上下位置との間の位置での対向車２の輪郭を示す。つまり、各データ群８は、対向車２において互いに高さが異なる部分（例えば、バンパーやボンネット等）の輪郭をそれぞれ示す。なお、図６では、輪郭データ４に含まれるデータ群８の数が３個である例が示されているが、輪郭データ４に含まれるデータ群８の数は３個以外であってもよい。

次に、ステップＳ１３０において、調整部１２２は、輪郭データ４を調整する。

調整部１２２は、例えば、センサ２０の座標系であるｘ’－ｙ’座標系からｘ－ｙ座標系へ輪郭データ４の座標系を変換した状態で、輪郭データ４を調整する。以下では、ｘ－ｙ座標系で輪郭データ４が調整される例を説明する。ただし、輪郭データ４の調整は、センサ２０の座標系であるｘ’－ｙ’座標系で行われてもよい。

調整部１２２は、輪郭データ４を調整する調整処理として、第１調整処理、第２調整処理および第３調整処理を順に行う。以下では、第１調整処理、第２調整処理および第３調整処理を順に説明する。

図７は、調整部１２２が行う第１調整処理により輪郭データ４が調整される様子を示す模式図である。

第１調整処理では、調整部１２２は、各データ群８のうち矩形枠７の車長方向ｙで自車両１から遠い側（つまり、車長方向ｙの正方向側）の検出点データ３を、輪郭データ４から除去する。図７では、データ群８ａ，８ｂ，８ｃのうちのデータ群８ａについて第１調整処理が行われる様子が示されている。

例えば、調整部１２２は、データ群８ａのうち矩形枠７の車長方向ｙで第１基準位置ｙ１よりも自車両１から遠い検出点データ３ａ（つまり、車長方向ｙの正方向側の検出点データ３ａ）を、輪郭データ４から除去する。第１基準位置ｙ１は、矩形枠７の車長方向ｙでデータ群８ａの検出点データ３ａの平均位置ｙ２よりも自車両１から遠い位置である。平均位置ｙ２と第１基準位置ｙ１との差は、データ群８ａに含まれる対向車２の側面上のデータを適切に除去し得る値に、適宜設定される。

第１調整処理によって、図７に示される領域Ａ３内の検出点データ３ａがデータ群８ａから除去される。このように除去される領域Ａ３内の検出点データ３ａは、対向車２の側面上のデータである可能性が高い。ゆえに、データ群８ａに含まれる対向車２の側面上のデータを除去することができる。データ群８ｂおよびデータ群８ｃについても、データ群８ａと同様に、第１調整処理が行われる。各データ群８に含まれる対向車２の側面上のデータは、対向車２の進行方向の特定の精度が低下する要因となる。ゆえに、そのようなデータを輪郭データ４から除去することによって、対向車２の進行方向の特定の精度を適切に向上させることができる。

図８は、調整部１２２が行う第２調整処理により輪郭データ４が調整される様子を示す模式図である。

第２調整処理では、調整部１２２は、複数のデータ群８ａ，８ｂ，８ｃのうち矩形枠７の車長方向ｙで自車両１から遠い側（つまり、車長方向ｙの正方向側）のデータ群８を、輪郭データ４から除去する。

例えば、調整部１２２は、複数のデータ群８ａ，８ｂ，８ｃのうち矩形枠７の車長方向ｙで検出点データ３の平均位置が第２基準位置ｙ３よりも自車両１から遠いデータ群８（つまり、車長方向ｙの正方向側のデータ群８）を、輪郭データ４から除去する。第２基準位置ｙ３は、矩形枠７の車長方向ｙで検出点データ３の平均位置が自車両１から最も近いデータ群８ａの検出点データ３の平均位置ｙ４よりも自車両１から遠い位置である。平均位置ｙ４と第２基準位置ｙ３との差は、上下方向の位置が過度に高い検出点データ３を含むデータ群８を適切に除去し得る値に、適宜設定される。なお、第２調整処理では、矩形枠７の車長方向ｙでの各データ群８の検出点データ３の平均位置は、第１調整処理の後の各データ群８の検出点データ３（つまり、第１調整処理で除去された検出点データ３を除く検出点データ３）を用いて特定される。

例えば、図８に示される例では、矩形枠７の車長方向ｙでのデータ群８ｂの検出点データ３の平均位置ｙ５は、第２基準位置ｙ３よりも自車両１に近い。一方、矩形枠７の車長方向ｙでのデータ群８ｃの検出点データ３の平均位置ｙ６は、第２基準位置ｙ３よりも自車両１から遠い。ゆえに、第２調整処理によって、図８に示される領域Ａ４内のデータ群８ｃが輪郭データ４から除去される。

ここで、輪郭データ４のうち、上下方向の位置が過度に高い検出点データ３は、対向車２の外形を形成しない部分（例えば、ボンネットまたはフロントガラス等）上のデータである可能性が高い。ゆえに、第２調整処理によって、上下方向の位置が過度に高い検出点データ３を含むデータ群８（例えば、データ群８ｃ）を輪郭データ４から除去することができる。上下方向の位置が過度に高い検出点データ３を含むデータ群８は、対向車２の進行方向の特定の精度が低下する要因となる。ゆえに、そのようなデータを輪郭データ４から除去することによって、対向車２の進行方向の特定の精度を適切に向上させることができる。

図９は、調整部１２２が行う第３調整処理により輪郭データ４が調整される様子を示す模式図である。

第３調整処理では、調整部１２２は、複数のデータ群８が矩形枠７の車長方向ｙに互いに近づくように、輪郭データ４を調整する。

例えば、調整部１２２は、矩形枠７の車長方向ｙで複数のデータ群８ａ，８ｂ，８ｃの各々の検出点データ３の平均位置が一致するように、輪郭データ４を調整する。なお、第３調整処理では、矩形枠７の車長方向ｙでの各データ群８の検出点データ３の平均位置は、第１調整処理の後の各データ群８の検出点データ３（つまり、第１調整処理で除去された検出点データ３を除く検出点データ３）を用いて特定される。

例えば、第２調整処理でデータ群８ｃが輪郭データ４から除去された場合、第３調整処理において、図９に示されるように、調整部１２２は、データ群８ａに近づくようにデータ群８ｂを車長方向ｙの負方向に移動させる。具体的には、矩形枠７の車長方向ｙでのデータ群８ｂの検出点データ３ｂの平均位置が平均位置ｙ４となるように、データ群８ｂの各検出点データ３ｂを車長方向ｙの負方向に移動させる。

上述したように、輪郭データ４中の複数の検出点データ３を対向車２の前面上のデータと仮定した場合に想定される対向車２の中心位置が、対向車２の位置として特定される。ゆえに、対向車２の位置を適切に特定する観点では、自車両１から最も近いデータ群８ａに近づくように各データ群８を車長方向ｙの負方向に移動させることが好ましい。

後述するように、対向車２の進行方向の特定は、具体的には、第３調整処理後の輪郭データ４中の複数の検出点データ３を線形近似する近似線分５に基づいて行われる。ゆえに、複数のデータ群８が矩形枠７の車長方向ｙに互いに近づくように輪郭データ４が調整されることによって、複数のデータ群８中の検出点データ３を対向車２の進行方向の特定に利用することができる。よって、ＬＩＤＡＲ２０により検出される輪郭データ４中で上下位置が互いに一致する検出点データ３の数（つまり、各データ群８中の検出点データ３の数）が比較的少ない場合であっても、対向車２の進行方向の特定の精度を適切に向上させることができる。

次に、ステップＳ１４０において、特定部１２３は、対向車２の進行方向を特定し、図５に示される制御フローは終了する。

図１０は、検出時点Ｔｉにおいて、特定部１２３により対向車２の進行方向Ｄｉが特定される様子を示す模式図である。

特定部１２３は、調整部１２２による調整後の輪郭データ４に基づいて進行方向Ｄｉを特定する。具体的には、特定部１２３は、調整後の輪郭データ４中の複数の検出点データ３を線形近似する近似線分５の法線方向を進行方向Ｄｉとして特定する。近似線分５は、例えば、調整後の輪郭データ４中の複数の検出点データ３を近似する近似直線のうち、当該複数の検出点データ３の両端の点を当該近似直線に投影した点により区画される部分に相当する線分である。例えば、特定部１２３は、最小二乗法によって、近似線分５を特定する。図１０では、第２調整処理でデータ群８ｃが輪郭データ４から除去され、第３調整処理でデータ群８ａに近づくようにデータ群８ｂが車長方向ｙに移動した場合における近似線分５が示されている。

上記のように、第１の処理では、輪郭データ４が矩形枠７の姿勢に基づいて調整され、対向車２の進行方向が調整後の輪郭データ４に基づいて特定される。それにより、輪郭データ４を対向車２の進行方向に用いられるデータとして適正化することができるので、対向車２の進行方向を精度良く特定することができる。ゆえに、特定される進行方向が実際の進行方向から乖離することが抑制されるので、対向車２を適切に追跡することができる。

［第２の処理］
次に、図１１～図１４を参照して、対向車２の進行方向の特定に関する第２の処理の流れについて説明する。第２の処理では、対向車２の進行方向が、矩形枠７の車幅方向ｘに沿った当該矩形枠７の辺のうちの自車両１側の辺である基準辺（つまり、辺Ｎ１）に対する輪郭データ４の配置に基づいて特定される。以下、辺Ｎ１を、基準辺Ｎ１とも呼ぶ。

図１１は、車両追跡装置１０が行う対向車２の進行方向の特定に関する第２の処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１１におけるステップＳ２１０およびステップＳ２４０は、図１１に示される制御フローの開始および終了にそれぞれ対応する。

図１１に示される制御フローが開始されると、ステップＳ２２０において、推定部１２１は、対向車２の外形を近似する矩形枠７を推定する。

推定部１２１は、上述した第１の処理におけるステップＳ１２０と同様に、対向車２の外形を近似する矩形枠７を推定する。つまり、推定部１２１は、具体的には、認識部１２４により推定される検出時点Ｔｉの対向車２の推定位置に対向車２の中心位置が存在すると仮定し、前回の検出時点Ｔｉ－１に特定された対向車２の進行方向Ｄｉ－１を対向車２が向いていると仮定した場合の対向車２のｘ－ｙ平面上での外形を近似する矩形の枠を検出時点Ｔｉの矩形枠７として推定する。上述したように、自車両１と対向車２との位置関係によっては、特定される対向車２の進行方向が実際の進行方向から乖離しやすくなる場合がある。その場合には、矩形枠７の姿勢が対向車２の姿勢に対して乖離しやすくなる。

図１２は、矩形枠７の姿勢が対向車２の姿勢に対して乖離する様子を示す模式図である。

図１２では、対向車２の進行方向Ｄ０が自車両１に向かう方向に維持されており、対向車２が自車両１に比較的近い地点を走行する場合における輪郭データ４中の検出点データ３の推移が示されている。この場合にも、図３および図４を参照して説明した対向車２が旋回する場合と同様に、対向車２の前面の一端側（具体的には、自車両１から遠い側）の点が検出点データ３として検出されにくくなる。

図１２に示される例では、検出時点Ｔ１０において、対向車２の前面の全域に亘って検出点データ３が検出されている。しかしながら、検出時点Ｔ１０の後の検出時点Ｔ２０では、対向車２の前面の一端側の領域Ａ５内の点が検出点データ３として検出されていない。そして、検出時点Ｔ２０の後の検出時点Ｔ３０では、領域Ａ５よりもさらに広い領域である対向車２の前面の一端側の領域Ａ６内の点が検出点データ３として検出されていない。

対向車２の進行方向は輪郭データ４を近似する近似線分５を用いて特定されるので、対向車２の前面の一端側（具体的には、自車両１から遠い側）の点が検出点データ３として検出されにくくなる場合、特定される対向車２の進行方向が実際の進行方向Ｄ０から乖離しやすくなる。図１２に示される例では、検出時点Ｔ１０に特定される進行方向Ｄ１０、検出時点Ｔ２０に特定される進行方向Ｄ２０、検出時点Ｔ３０に特定される進行方向Ｄ３０が、この順に上面視で時計回りに回転するように変化している。特定される対向車２の進行方向がこのように実際の進行方向Ｄ０から乖離して変化する場合、特定される対向車２の進行方向の変化に起因して、矩形枠７の姿勢が対向車２の姿勢に対して乖離する。図１２に示される例では、矩形枠７は、検出時点Ｔ１０、検出時点Ｔ２０、検出時点Ｔ３０の順に、上面視で時計回りに回転するように変化している。

第２の処理では、特定される対向車２の進行方向の変化に起因して矩形枠７の姿勢が対向車２の姿勢に対して乖離する特性に着目した後述する特定部１２３による処理によって、特定される対向車２の進行方向が実際の進行方向から乖離しやすくなる場合であっても、対向車２の進行方向を精度良く特定することができる。

次に、ステップＳ２３０において、特定部１２３は、輪郭データ４中の複数の検出点データ３を線形近似する近似線分５の法線方向を回転補正し、近似線分５の法線方向を回転補正することにより得られる方向を対向車２の進行方向として特定する。そして、図１１に示される制御フローは終了する。近似線分５の法線方向の回転補正は、矩形枠７の基準辺Ｎ１に対する輪郭データ４の配置に基づいて行われる。

図１３は、矩形枠７の基準辺Ｎ１に対する輪郭データ４の配置の一例を示す模式図である。図１４は、図１３に示される例において近似線分５の法線方向が回転補正される様子を示す模式図である。なお、近似線分５は、上述したように、例えば、輪郭データ４中の複数の検出点データ３を近似する近似直線のうち、複数の検出点データ３の両端の点を当該近似直線に投影した点により区画される部分に相当する線分である。

以下では、近似線分５における矩形枠７の車幅方向ｘの一側（具体的には、自車両１から遠い側である車幅方向ｘの正方向側）の端部を第１線分端部Ｅ５１と呼び、近似線分５における矩形枠７の車幅方向ｘの他側（具体的には、自車両１に近い側である車幅方向ｘの負方向側）の端部を第２線分端部Ｅ５２と呼ぶ。また、基準辺Ｎ１における矩形枠７の車幅方向ｘの一側の端部を第１矩形枠端部Ｅ７１と呼び、基準辺Ｎ１における矩形枠７の車幅方向ｘの他側の端部を第２矩形枠端部Ｅ７２と呼ぶ。

特定部１２３は、近似線分５の第１線分端部Ｅ５１と基準辺Ｎ１の第１矩形枠端部Ｅ７１との位置関係と、近似線分５の第２線分端部Ｅ５２と基準辺Ｎ１の第２矩形枠端部Ｅ７２との位置関係との比較結果に基づいて、近似線分５の法線方向を回転補正する。具体的には、特定部１２３は、第１線分端部Ｅ５１と第１矩形枠端部Ｅ７１との離れ具合と、第２線分端部Ｅ５２と第２矩形枠端部Ｅ７２との離れ具合との比較結果に基づいて、近似線分５の法線方向を回転補正する。

例えば、特定部１２３は、第１線分端部Ｅ５１と第１矩形枠端部Ｅ７１との離れ具合を示す指標として、矩形枠７の中心Ｃ１から第１線分端部Ｅ５１に向かう方向と矩形枠７の中心Ｃ１から第１矩形枠端部Ｅ７１に向かう方向との間の第１角度θ１を用いる。また、特定部１２３は、第２線分端部Ｅ５２と第２矩形枠端部Ｅ７２との離れ具合を示す指標として、矩形枠７の中心Ｃ１から第２線分端部Ｅ５２に向かう方向と矩形枠７の中心Ｃ１から第２矩形枠端部Ｅ７２に向かう方向との間の第２角度θ２を用いる。特定部１２３は、例えば、第１角度θ１と第２角度θ２との比較結果に基づいて、近似線分５の法線方向を回転補正する

特定部１２３は、第２線分端部Ｅ５２と第２矩形枠端部Ｅ７２との離れ具合が第１線分端部Ｅ５１と第１矩形枠端部Ｅ７１との離れ具合よりも大きい場合、第２矩形枠端部Ｅ７２から第１矩形枠端部Ｅ７１に向けて矩形枠７の中心Ｃ１まわりに回転する方向に（図１３の例では、上面視で反時計まわりに）近似線分５の法線方向を回転補正する。一方、第１線分端部Ｅ５１と第１矩形枠端部Ｅ７１との離れ具合が第２線分端部Ｅ５２と第２矩形枠端部Ｅ７２との離れ具合よりも大きい場合、第１矩形枠端部Ｅ７１から第２矩形枠端部Ｅ７２に向けて矩形枠７の中心Ｃ１まわりに回転する方向に（図１３の例では、上面視で時計まわりに）近似線分５の法線方向を回転補正する。

例えば、特定部１２３は、第１角度θ１および第２角度θ２のうちの大きい方の角度と対応する矩形枠端部から小さい方の角度と対応する矩形枠端部に向けて矩形枠７の中心Ｃ１まわりに回転する方向に近似線分５の法線方向を回転補正する。図１３に示される例では、第２角度θ２が第１角度θ１よりも大きい。ゆえに、特定部１２３は、図１４に示されるように、上面視で反時計まわりに近似線分５の法線方向を回転補正する。図１４では、回転補正における回転角θｃｏｒｒと、回転補正前の近似線分５の法線方向Ｄｎと、回転補正後の近似線分５の法線方向Ｄｎ’と、当該法線方向Ｄｎ’と対応する近似線分５’（つまり、近似線分５を回転角θｃｏｒｒだけ中心Ｃ１まわりに回転して得られる線分）とが示されている。一方、第１角度θ１が第２角度θ２よりも大きい場合、特定部１２３は、上面視で時計まわりに近似線分５の法線方向を回転補正する。

図１２を参照して上述したように、第２線分端部Ｅ５２と第２矩形枠端部Ｅ７２との離れ具合が第１線分端部Ｅ５１と第１矩形枠端部Ｅ７１との離れ具合よりも大きい場合は、特定される進行方向が、第１矩形枠端部Ｅ７１から第２矩形枠端部Ｅ７２に向けて矩形枠７の中心Ｃ１まわりに回転する方向に（図１３の例では、上面視で時計まわりに）、実際の進行方向に対して乖離しやすい場合に相当する。ゆえに、第２矩形枠端部Ｅ７２から第１矩形枠端部Ｅ７１に向けて矩形枠７の中心Ｃ１まわりに回転する方向に（図１３の例では、上面視で反時計まわりに）近似線分５の法線方向を回転補正することによって、対向車２の進行方向の特定の精度を向上させることができる。

一方、第１線分端部Ｅ５１と第１矩形枠端部Ｅ７１との離れ具合が第２線分端部Ｅ５２と第２矩形枠端部Ｅ７２との離れ具合よりも大きい場合は、特定される進行方向が、第２矩形枠端部Ｅ７２から第１矩形枠端部Ｅ７１に向けて矩形枠７の中心Ｃ１まわりに回転する方向に（図１３の例では、上面視で反時計まわりに）、実際の進行方向に対して乖離しやすい場合に相当する。ゆえに、第１矩形枠端部Ｅ７１から第２矩形枠端部Ｅ７２に向けて矩形枠７の中心Ｃ１まわりに回転する方向に（図１３の例では、上面視で時計まわりに）近似線分５の法線方向を回転補正することによって、対向車２の進行方向の特定の精度を向上させることができる。

ここで、特定部１２３は、第１角度θ１および第２角度θ２のうちの大きい方の角度に基づいて、近似線分５の法線方向の回転補正における回転角θｃｏｒｒを決定する。例えば、図１３に示される例では、特定部１２３は、第２角度θ２に基づいて回転角θｃｏｒｒを決定する。

具体的には、特定部１２３は、第１角度θ１および第２角度θ２のうちの大きい方の角度にゲインＧを乗じて得られる角度を、近似線分５の法線方向の回転補正における回転角θｃｏｒｒとして決定する。例えば、図１３に示される例では、特定部１２３は、以下の式（１）を用いて回転角θｃｏｒｒを決定する。

θｃｏｒｒ＝Ｇ×θ２ ・・・（１）

ゲインＧとしては、第２角度θ２を目標値と制御量との偏差とするフィードバック制御で用いられる各種ゲイン（ＰＩＤ）が用いられる。例えば、ゲインＧは、比例ゲイン（つまり、Ｐゲイン）、積分ゲイン（つまり、Ｉゲイン）および微分ゲイン（つまり、Ｄゲイン）を含む。

上記のように、第２の処理では、対向車２の進行方向が、矩形枠７の基準辺Ｎ１に対する輪郭データ４の配置に基づいて特定される。それにより、特定される対向車２の進行方向が実際の進行方向から乖離しやすくなる場合であっても、対向車２の進行方向を精度良く特定することができる。ゆえに、特定される進行方向が実際の進行方向から乖離することが抑制されるので、対向車２を適切に追跡することができる。

＜車両追跡装置の効果＞
本発明の実施形態に係る車両追跡装置１０の効果について説明する。

本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第１の処理において、推定部１２１は、対象車両（例えば、対向車２）の外形を近似する矩形枠７を過去のデータに基づいて推定する。また、第１の処理において、調整部１２２は、自車両１に搭載され自車両１に対する検出対象の相対位置を検出点データ３として検出するセンサ（例えば、ＬＩＤＡＲ２０）により検出された対象車両の輪郭を示す複数の検出点データ３である輪郭データ４を、矩形枠７の姿勢に基づいて調整する。また、第１の処理において、特定部１２３は、調整後の輪郭データ４に基づいて、対象車両の進行方向を特定する。それにより、輪郭データ４を対象車両の進行方向に用いられるデータとして適正化することができるので、対象車両の進行方向を精度良く特定することができる。ゆえに、特定される進行方向が実際の進行方向から乖離することが抑制されるので、対象車両を適切に追跡することができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第１の処理において、輪郭データ４は、上下位置が互いに対応する複数の検出点データ３を含むデータ群８を有し、調整部１２２は、データ群８のうち矩形枠７の車長方向ｙで自車両１から遠い側の検出点データ３を、輪郭データ４から除去することが好ましい。それにより、データ群８に含まれる対象車両の側面上のデータを輪郭データ４から除去することができる。ゆえに、対象車両の進行方向の特定の精度を適切に向上させることができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第１の処理において、調整部１２２は、データ群８のうち矩形枠７の車長方向ｙで第１基準位置（例えば、図７中の第１基準位置ｙ１）よりも自車両１から遠い検出点データ３を、輪郭データ４から除去し、第１基準位置は、矩形枠７の車長方向ｙでデータ群８の検出点データ３の平均位置（例えば、図７中の平均位置ｙ２）よりも自車両１から遠いことが好ましい。それにより、データ群８に含まれる対象車両の側面上のデータを輪郭データ４からより適切に除去することができる。ゆえに、対象車両の進行方向の特定の精度をより適切に向上させることができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第１の処理において、輪郭データ４は、上下位置が互いに対応する複数の検出点データ３を含むデータ群８を複数有し、調整部１２２は、複数のデータ群８が矩形枠７の車長方向ｙに互いに近づくように、輪郭データ４を調整することが好ましい。それにより、複数のデータ群８中の検出点データ３を対向車２の進行方向の特定に利用することができる。よって、検出される輪郭データ４中で上下位置が互いに一致する検出点データ３の数（つまり、各データ群８中の検出点データ３の数）が比較的少ない場合であっても、対象車両の進行方向の特定の精度を適切に向上させることができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第１の処理において、調整部１２２は、矩形枠７の車長方向ｙで複数のデータ群８の各々の検出点データ３の平均位置が一致するように、輪郭データ４を調整することが好ましい。それにより、複数のデータ群８中の検出点データ３を対向車２の進行方向の特定により適切に利用することができる。よって、検出される輪郭データ４中で上下位置が互いに一致する検出点データ３の数（つまり、各データ群８中の検出点データ３の数）が比較的少ない場合であっても、対象車両の進行方向の特定の精度をより適切に向上させることができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第１の処理において、調整部１２２は、複数のデータ群８のうち矩形枠７の車長方向ｙで自車両１から遠い側のデータ群８を、輪郭データ４から除去することが好ましい。それにより、上下方向の位置が過度に高い検出点データ３を含むデータ群８を輪郭データ４から除去することができる。ゆえに、対象車両の進行方向の特定の精度を適切に向上させることができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第１の処理において、調整部１２２は、複数のデータ群８のうち矩形枠７の車長方向ｙで検出点データ３の平均位置が第２基準位置（例えば、図８中の第２基準位置ｙ３）よりも自車両１から遠いデータ群８を、輪郭データ４から除去し、第２基準位置は、矩形枠７の車長方向ｙで検出点データ３の平均位置が自車両１から最も近いデータ群８の検出点データ３の平均位置（例えば、図８中の平均位置ｙ４）よりも自車両１から遠いことが好ましい。それにより、上下方向の位置が過度に高い検出点データ３を含むデータ群８を輪郭データ４からより適切に除去することができる。ゆえに、対象車両の進行方向の特定の精度をより適切に向上させることができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第１の処理において、調整部１２２は、センサ（例えば、ＬＩＤＡＲ２０）の座標系であるｘ’－ｙ’座標系から矩形枠７の車幅方向ｘの座標軸および矩形枠７の車長方向ｙの座標軸を有する座標系であるｘ－ｙ座標系へ輪郭データ４の座標系を変換した状態で、輪郭データ４を調整することが好ましい。それにより、矩形枠７の姿勢に基づく輪郭データ４の調整処理（例えば、第１調整処理、第２調整処理または第３調整処理）の計算負荷を低減することができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第１の処理において、特定部１２３は、調整後の輪郭データ４中の複数の検出点データ３を線形近似する近似線分５の法線方向を進行方向として特定することが好ましい。それにより、対象車両の進行方向に用いられるデータとして適正化された輪郭データ４を用いて、対象車両の進行方向を適切に特定することができる。

本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第２の処理において、推定部１２１は、対象車両（例えば、対向車２）の外形を近似する矩形枠７を過去のデータに基づいて推定する。また、第２の処理において、特定部１２３は、自車両１に搭載され自車両１に対する検出対象の相対位置を検出点データ３として検出するセンサ（例えば、ＬＩＤＡＲ２０）により検出された対象車両の輪郭を示す複数の検出点データ３である輪郭データ４の、矩形枠７の車幅方向ｘに沿った当該矩形枠７の辺のうちの自車両１側の辺である基準辺Ｎ１に対する配置に基づいて、対象車両の進行方向を特定する。それにより、特定される対象車両の進行方向が実際の進行方向から乖離しやすくなる場合であっても、対象車両の進行方向を精度良く特定することができる。ゆえに、特定される進行方向が実際の進行方向から乖離することが抑制されるので、対象車両を適切に追跡することができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第２の処理において、特定部１２３は、輪郭データ４中の複数の検出点データ３を線形近似する近似線分５の法線方向を輪郭データ４の基準辺Ｎ１に対する配置に基づいて回転補正することにより得られる方向を、進行方向として特定することが好ましい。それにより、輪郭データ４の基準辺Ｎ１に対する配置に基づく対象車両の進行方向の特定を適切に実現することができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第２の処理において、特定部１２３は、近似線分５における矩形枠７の車幅方向ｘの一側の端部である第１線分端部Ｅ５１と基準辺Ｎ１における矩形枠７の車幅方向ｘの一側の端部である第１矩形枠端部Ｅ７１との位置関係と、近似線分５における矩形枠７の車幅方向ｘの他側の端部である第２線分端部Ｅ５２と基準辺Ｎ１における矩形枠７の車幅方向ｘの他側の端部である第２矩形枠端部Ｅ７２との位置関係との比較結果に基づいて、近似線分５の法線方向を回転補正することが好ましい。それにより、第１線分端部Ｅ５１と第１矩形枠端部Ｅ７１との離れ具合と、第２線分端部Ｅ５２と第２矩形枠端部Ｅ７２との離れ具合との比較結果に基づいて、近似線分５の法線方向を回転補正することができる。ゆえに、特定される対象車両の進行方向が実際の進行方向に対して乖離する傾向に応じて、近似線分５の法線方向を回転補正することができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第２の処理において、特定部１２３は、矩形枠７の中心Ｃ１から第１線分端部Ｅ５１に向かう方向と矩形枠７の中心Ｃ１から第１矩形枠端部Ｅ７１に向かう方向との間の第１角度θ１と、矩形枠７の中心Ｃ１から第２線分端部Ｅ５２に向かう方向と矩形枠７の中心Ｃ１から第２矩形枠端部Ｅ７２に向かう方向との間の第２角度θ２との比較結果に基づいて、近似線分５の法線方向を回転補正することが好ましい。それにより、第１線分端部Ｅ５１と第１矩形枠端部Ｅ７１との離れ具合と、第２線分端部Ｅ５２と第２矩形枠端部Ｅ７２との離れ具合との比較結果に基づいて、近似線分５の法線方向を回転補正することを適切に実現することができる。ゆえに、特定される対象車両の進行方向が実際の進行方向に対して乖離する傾向に応じて、近似線分５の法線方向を回転補正することを適切に実現することができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第２の処理において、特定部１２３は、第１角度θ１および第２角度θ２のうちの大きい方の角度と対応する矩形枠端部から小さい方の角度と対応する矩形枠端部に向けて矩形枠７の中心Ｃ１まわりに回転する方向に近似線分５の法線方向を回転補正することが好ましい。それにより、特定される対象車両の進行方向の実際の進行方向に対する乖離の方向と対応する方向に近似線分５の法線方向を適切に回転補正することができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第２の処理において、特定部１２３は、第１角度θ１および第２角度θ２のうちの大きい方の角度に基づいて、近似線分５の法線方向の回転補正における回転角θｃｏｒｒを決定することが好ましい。それにより、特定される対象車両の進行方向の実際の進行方向に対する乖離の程度に応じた補正量で近似線分５の法線方向を回転補正することができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、第２の処理において、特定部１２３は、第１角度θ１および第２角度θ２のうちの大きい方の角度にゲインＧを乗じて得られる角度を、近似線分５の法線方向の回転補正における回転角θｃｏｒｒとして決定することが好ましい。それにより、近似線分５の法線方向の回転補正における補正量を、特定される対象車両の進行方向の実際の進行方向に対する乖離の程度に応じてより適正化させることができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、推定部１２１は、過去の輪郭データ４を用いて特定部１２３により特定された過去の進行方向に基づいて、矩形枠７を推定することが好ましい。それにより、対象車両の外形を近似する矩形枠７の推定の精度を向上させることができる。ゆえに、矩形枠７の姿勢に基づく輪郭データ４の調整を適正化することができる。

また、本実施形態に係る車両追跡装置１０では、対象車両は、自車両１の対向車２であることが好ましい。一般に、車両の前面は、後面と比較して湾曲している。ゆえに、対象車両が前走車である場合には、平面に比較的近い面である後面の向きが進行方向として特定される一方で、対象車両が対向車２である場合には、比較的湾曲している面である前面の向きが進行方向として特定される。よって、従来の技術では、輪郭データ４中の複数の検出点データ３から側面上のデータを抽出することが、特に対象車両が対向車２である場合に困難であった。ゆえに、対象車両が対向車２である場合、上述した第１の処理または第２の処理によって、対象車両の進行方向を精度良く特定することができる効果を特に有効に活用することができる。

以上、添付図面を参照しつつ本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されないことは勿論であり、特許請求の範囲に記載された範疇における各種の変更例または修正例についても、本発明の技術的範囲に属することは言うまでもない。

例えば、本明細書においてフローチャートを用いて説明した処理は、必ずしもフローチャートに示された順序で実行されなくてもよい。いくつかの処理ステップは、並列的に実行されてもよい。また、追加的な処理ステップが採用されてもよく、一部の処理ステップが省略されてもよい。

また、例えば、上記で説明した車両追跡装置１０による一連の制御処理は、ソフトウェア、ハードウェア、およびソフトウェアとハードウェアとの組合せのいずれを用いて実現されてもよい。ソフトウェアを構成するプログラムは、例えば、情報処理装置の内部または外部に設けられる記憶媒体に予め格納される。

１ 自車両
２ 対向車（対象車両）
３，３ａ，３ｂ，３ｃ 検出点データ
４ 輪郭データ
５ 近似線分
７ 矩形枠
８，８ａ，８ｂ，８ｃ データ群
１０ 車両追跡装置
１１ 取得部
１２ 追跡部
２０ ＬＩＤＡＲ（センサ）
３０ レーダー
１２１ 推定部
１２２ 調整部
１２３ 特定部
１２４ 認識部
Ｃ１ 中心
Ｅ５１ 第１線分端部
Ｅ５２ 第２線分端部
Ｅ７１ 第１矩形枠端部
Ｅ７２ 第２矩形枠端部
Ｎ１ 基準辺
ｙ１ 第１基準位置
ｙ２ 平均位置
ｙ３ 第２基準位置
ｙ４ 平均位置
ｙ５ 平均位置
ｙ６ 平均位置
θ１ 第１角度
θ２ 第２角度
θｃｏｒｒ 回転角

Claims (9)

1. 自車両（１）の周囲を走行する対象車両（２）を追跡する車両追跡装置（１０）であって、
   前記対象車両（２）の外形を近似する矩形枠（７）を過去のデータに基づいて推定する推定部（１２１）と、
   前記自車両（１）に搭載され前記自車両（１）に対する検出対象の相対位置を検出点データとして検出するセンサ（２０）により検出された前記対象車両（２）の輪郭を示す複数の検出点データ（３）である輪郭データ（４）の、前記矩形枠（７）の車幅方向に沿った当該矩形枠（７）の辺のうちの前記自車両（１）側の辺である基準辺（Ｎ１）に対する配置に基づいて、前記対象車両（２）の進行方向を特定する特定部（１２３）と、
   を備える、
   車両追跡装置。
2. 前記特定部（１２３）は、前記輪郭データ（４）中の複数の検出点データ（３）を線形近似する近似線分（５）の法線方向を前記輪郭データ（４）の前記基準辺（Ｎ１）に対する配置に基づいて回転補正することにより得られる方向を、前記進行方向として特定する、
   請求項１に記載の車両追跡装置。
3. 前記特定部（１２３）は、前記近似線分（５）における前記矩形枠（７）の車幅方向の一側の端部である第１線分端部（Ｅ５１）と前記基準辺（Ｎ１）における前記矩形枠（７）の車幅方向の一側の端部である第１矩形枠端部（Ｅ７１）との位置関係と、前記近似線分（５）における前記矩形枠（７）の車幅方向の他側の端部である第２線分端部（Ｅ５２）と前記基準辺（Ｎ１）における前記矩形枠（７）の車幅方向の他側の端部である第２矩形枠端部（Ｅ７２）との位置関係との比較結果に基づいて、前記法線方向を回転補正する、
   請求項２に記載の車両追跡装置。
4. 前記特定部（１２３）は、前記矩形枠（７）の中心（Ｃ１）から前記第１線分端部（Ｅ５１）に向かう方向と前記矩形枠（７）の中心（Ｃ１）から前記第１矩形枠端部（Ｅ７１）に向かう方向との間の第１角度（θ１）と、前記矩形枠（７）の中心（Ｃ１）から前記第２線分端部（Ｅ５２）に向かう方向と前記矩形枠（７）の中心（Ｃ１）から前記第２矩形枠端部（Ｅ７２）に向かう方向との間の第２角度（θ２）との比較結果に基づいて、前記法線方向を回転補正する、
   請求項３に記載の車両追跡装置。
5. 前記特定部（１２３）は、前記第１角度（θ１）および前記第２角度（θ２）のうちの大きい方の角度と対応する矩形枠端部から小さい方の角度と対応する矩形枠端部に向けて前記矩形枠（７）の中心（Ｃ１）まわりに回転する方向に前記法線方向を回転補正する、
   請求項４に記載の車両追跡装置。
6. 前記特定部（１２３）は、前記第１角度（θ１）および前記第２角度（θ２）のうちの大きい方の角度に基づいて、前記法線方向の回転補正における回転角（θｃｏｒｒ）を決定する、
   請求項４または５に記載の車両追跡装置。
7. 前記特定部（１２３）は、前記第１角度（θ１）および前記第２角度（θ２）のうちの大きい方の角度にゲインを乗じて得られる角度を、前記法線方向の回転補正における回転角（θｃｏｒｒ）として決定する、
   請求項６に記載の車両追跡装置。
8. 前記推定部（１２１）は、過去の前記輪郭データ（４）を用いて前記特定部（１２３）により特定された過去の前記進行方向に基づいて、前記矩形枠（７）を推定する、
   請求項１～７のいずれか一項に記載の車両追跡装置。
9. 前記対象車両（２）は、前記自車両（１）の対向車（２）である、
   請求項１～８のいずれか一項に記載の車両追跡装置。

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