JP7327257B2 - 車載センサシステム - Google Patents

Description

本発明は、車載センサシステムの技術分野に関する。

この種のシステムとして、例えば、車載カメラによる種別識別結果の情報と、レーダ装置による種別識別結果の情報とに基づいて、レーダ装置における種別識別判定に用いられるデータベースを更新するシステムが提案されている（特許文献１参照）。その他関連する技術として特許文献２が挙げられる。特許文献２には、捜索ビームの検出結果に基づいて追尾目標を決定し、該追尾目標に向けて追尾レーダを照射する技術が記載されている。

特開２０１７－２０７３４８号公報 特開平１０－２４６７７８号公報

例えば、より高度な自動運転を実現するためには、自車両の周囲についてセンサによる高精度な（言い換えれば、精密な）観測結果が要求される。ここで、センサによる自車両の周囲の観測に要する時間は、要求される精度が高くなるほど長くなる傾向にある。加えて、移動を前提とする車両では、１回の観測に費やすことのできる時間に限りがある。特許文献１に記載の技術において、例えばレーダ装置を高精度化した場合（即ち、角度分解能を向上した場合）、１回の観測時間が大幅に増加してしまい、実用に適さなくなるおそれがある。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、観測時間を抑制しつつ高精度な観測結果を取得することができる車載センサシステムを提供することを課題とする。

本発明の一態様に係る車載センサシステムは、自車両の周囲の状況を検出する第１センサと、前記第１センサより角度分解能の高い第２センサと、を備える車載センサシステムであって、前記第１センサによる検出結果を取得する取得手段と、前記検出結果に基づいて、前記自車両の周囲のうち前記第２センサが観測すべき観測範囲を決定する範囲決定手段と、を備えるというものである。

当該車載センサシステムでは、第２センサの観測範囲について比較的高精度な観測が行われる一方で、その他の範囲については、第１センサによる検出結果を利用することができる。このため、当該車載センサシステムによれば、観測時間を抑制しつつ、高精度な観測結果を取得することができる。

実施形態に係るセンサシステムの構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る粗測センサの視野の一例を示す図である。 実施形態に係る精測センサの視野の一例を示す図である。 実施形態に係るセンサシステムの動作を示すフローチャートである。 実施形態に係るセンサシステムの構成の他の例を示すブロック図である。 実施形態に係る粗測センサにより観測される範囲の一例を示す図である。 車両１が走行する道路の一例を示す図である。 実施形態に係る粗測センサによる観測結果の概念を示す概念図である。 実施形態に係る脅威度判定を示すフローチャートである。 脅威度と距離と観測優先順位との関係を規定するテーブルの一例である。 実施形態に係る観測計画の生成動作を示すフローチャートである。 走査パターンの一例を示す図である。 実施形態に係る観測順序の入替動作を示すフローチャートである。

車載センサシステムに係る実施形態について説明する。実施形態に係る車載センサシステムは、自車両の周囲の状況を検出する第１センサと、該第１センサより角度分解能の高い第２センサとを備える。ここで、第２センサは、第１センサより角度分解能が高い限りにおいて、第１センサと同一種別のセンサであってもよいし、第１センサとは異なる種別のセンサであってもよい。尚、第１センサは、一つに限らず複数であってよい。第２センサも、一つに限らず複数であってよい。

センサに係る分解能は、単位面積当たりの観測点数（即ち、観測密度）により評価できる。単位面積当たりの観測点数が増えるほど（言い換えれば、観測密度が高くなるほど）、分解能の評価は高くなる。他方で、具体的な分解能は、センサにより識別可能な最小の距離又は角度により表される。識別可能な最小の距離又は角度が小さいほど、分解能（即ち、対象を識別する能力）は高くなる。つまり、識別可能な最小の距離又は角度が小さいほど、観測密度を高めることができる。「角度分解能」は、分解能を、識別可能な最小の角度で表した指標である。「第１センサより角度分解能が高い」とは、「第１センサが識別可能な最小の角度より小さい角度まで識別可能である」ことを意味する。

例えば、複数の検出素子が２次元に配列された検出部を有し、該検出部の視野範囲を一時に観測するセンサ（例えば、カメラ等）では、解像度が上記観測密度に相当する。この場合、一つの検出素子の視野角（即ち、瞬時視野）が「角度分解能」の一具体例に相当する。

例えば、観測波（光、電波等）を出射し、出射された観測波の反射波を観測するセンサ（例えば、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、レーダ等）では、単位面積当たりに照射されるレーザ又はビームの本数が、上記観測密度に相当する。例えばＬｉＤＡＲの場合、一の面までの距離を“ｘ”、該一の面におけるレーザスポット間の距離を“ｄ”とすると、「角度分解能」は、おおよそ“ｄ・２ｔａｎ^－１（１／２ｘ）”と表される（この値は、スキャンステップ角に対応する）。例えばレーダの場合、角度で表されたビーム幅が「角度分解能」の一具体例に相当する。

「自車両の周囲の状況」とは、ある一時点における自車両の周囲の様子を意味する。「自車両の周囲の状況」には、例えば、自車両の周囲に存在する物体、自車両が走行している道路の形状及び構造、該道路の路面に係る情報等が含まれる。「自車両の周囲の状況」には、更に、降雨量や降雪量等の気象に係る情報が含まれていてもよい。

上記「自車両の周囲に存在する物体」には、例えばガードレール、ポール、縁石等の地面に固定された設置物、例えば駐車車両、ロードコーン等の静止物、例えば走行車両、歩行者等の動体、等が含まれてよい。ここに例示した、設置物、静止物及び動体を、以降、適宜「障害物」と称する。尚、第１センサ及び第２センサ各々は、例えば物体の特性（例えば反射率、色等）に基づいて（即ち、上記区分とは異なる区分で）、物体を識別してよい。例えば道路標識について、道路標識本体と、該道路標識本体を支持する支柱とが別々の物体として識別されてよい。

上記「道路の形状及び構造」には、例えば、車線数、車線幅、道路幅、曲率、右折専用車線、合流部、分流部、交差点、等が含まれてよい。上記「路面に係る情報」には、例えば、路面に記された道路標示に係る情報、路面の凹凸に係る情報、等が含まれてよい。

当該車載センサシステムは、取得手段及び範囲決定手段を備える。取得手段は、第１センサによる検出結果を取得する。第１センサがカメラである場合、検出結果は、該カメラにより撮像された画像であってよい。第１センサがＬｉＤＡＲやレーダである場合、検出結果は、例えば第１センサから反射点までの距離や反射強度を含むデータであってよい。

範囲決定手段は、取得手段により取得された検出結果に基づいて、自車両の周囲のうち第２センサが観測すべき観測範囲を決定する。ここで「観測範囲」は、第２センサが実際に観測する範囲であり、第２センサが、その性能上観測できる範囲である観測可能範囲より狭い範囲である。第２センサが、例えばズーム機能付きカメラである場合、「観測可能範囲」は、焦点距離が最も短いときの画角に相当する。第２センサが、走査型のＬｉＤＡＲやレーダである場合、「観測可能範囲」は、例えばカタログ等に記載の視野角に相当する。

「検出結果に基づいて」とは、検出結果そのもの（所謂生データ）に基づくことに限らず、例えば、検出結果を加工したデータや、検出結果に何らかの処理（例えば分析処理等）を施すことにより得られたデータ等に基づくことも含む概念である。

検出結果に基づいて、自車両の周囲に存在する障害物に係る情報が得られる場合、範囲決定手段は、例えば、障害物周辺が観測範囲に含まれるように、該観測範囲を決定してよい。このとき、範囲決定手段は、例えば上記障害物周辺以外の領域が観測範囲に含まれないように、該観測範囲を決定してよい。或いは、検出結果に基づいて、自車両の周囲に存在する複数の障害物に係る情報が得られる場合、範囲決定手段は、例えば、動体に相当する障害物が優先して観測範囲に含まれるように、該観測範囲を決定してよい。或いは、検出結果に基づいて、自車両の前方に交差点の存在が確認される場合、範囲決定手段は、交差点周辺が観測範囲に含まれるように、該観測範囲を決定してよい。このとき、範囲決定手段は、例えば上記交差点周辺以外の領域が観測範囲に含まれないように、該観測範囲を決定してよい。

例えば、より高度な自動運転を実現するためには、自車両の周囲について車載センサによる高精度な観測結果が要求される。高精度な観測結果を出力する高精度なセンサとして、例えばペンシルビームを走査するフェーズドアレイレーダが提案されている。しかしながら、ペンシルビームはそのビーム幅が比較的狭いが故に、フェーズドアレイレーダは、例えばファンビームを発信するレーダに比べて、数倍から数百倍の観測時間を要する。このため、複雑環境である路上を走行する車両に、例えばフェーズドアレイレーダ等の高精度なセンサが搭載されたとしても、車両の周囲の環境変化に対して観測時間が不足してしまう（例えば、自車両が移動したり、周囲の他車両等が移動したりすることにより、観測結果が得られた時点において、該観測結果により示される位置に、対応するものが存在しないということが起こり得る）。つまり、高精度なセンサが車両に搭載されたとしても、その性能を十分に発揮させることが難しい。

しかるに、当該車載センサシステムでは、角度分解能が比較的低い第１センサの検出結果に基づいて、角度分解能が比較的高い第２センサ（上述の高精度なセンサに相当）が観測すべき観測範囲が決定される。

ここで、第１センサの角度分解能は比較的低いので、第１センサによる自車両の周囲の状況の検出に係る処理に要する時間は比較的短い。加えて、第１センサの角度分解能が比較的低いので、第１センサによる検出結果のデータ量は比較的小さい。このため、第１センサによる自車両の周囲の状況の検出から、第２センサの観測範囲が決定されるまでに要する時間を比較的短くすることができる。そして、第２センサの観測範囲は、該第２センサの観測可能範囲より狭いので（言い換えれば、第２センサが観測すべき範囲が限定されているので）、観測範囲の観測に要する時間は、観測可能範囲全体の観測に要する時間より短くなる。

他方で、第２センサの観測範囲は、例えば障害物や交差点等、自車両が走行するときに注目すべきポイント（言い換えれば、自車両の走行に比較的大きな影響を及ぼす可能性があるポイント）が含まれるように決定されてよい。このように構成すれば、該注目すべきポイントについて比較的高精度な観測結果を得ることができる。

つまり、当該車載センサシステムでは、第２センサの観測範囲について比較的高精度な観測が行われつつ、その他の範囲について比較的低精度な観測が行われる。このため、当該車載センサシステムによれば、観測時間を抑制しつつ、高精度な観測結果を取得することができる。従って、当該車載センサシステムによれば、例えば、自車両の走行に比較的大きな影響を及ぼす可能性があるポイントについては比較的高精度な観測結果を取得する一方で、自車両の走行に影響を及ぼさない又は及ぼさない可能性が高いポイントについては比較的低精度な観測結果のみを取得するシステムを実現することができる。

実施形態に係る車載センサシステムの一具体例としてのセンサシステム１００について図１乃至図４を参照して説明する。

図１において、センサシステム１００は、上述した自車両の一例に相当する車両１に搭載されている。センサシステム１００は、中央処理・制御装置１０と、粗測センサ２０と、精測センサ３０とを備えて構成されている。図１では、粗測センサ２０及び精測センサ３０が一つずつ描かれているが、粗測センサ２０及び精測センサ３０は、夫々複数個備えられていてよい。

粗測センサ２０及び精測センサ３０は、夫々、上述した第１センサ及び第２センサの一例に相当する。このため、精測センサ３０の角度分解能は、粗測センサ２０の角度分解能よりも高い。

粗測センサ２０の配置について図２を参照して説明する。図２において、扇状の範囲は各粗測センサ２０の視野を示している。粗測センサ２０は、例えば車両１の前部正面、前部左、前部右、後部左及び後部右に配置されてよい。このとき、一の粗測センサ２０の視野が、他の粗測センサ２０の視野の少なくとも一部と重なるように、各粗測センサ２０が配置されてよい。

精測センサ３０の配置について図３を参照して説明する。図３において、扇状の範囲は各精粗センサ３０の視野（上述した第２センサの観測可能範囲に相当）を示している。精測センサ３０は、例えば車両１の屋根に配置されてよい。このとき、一の精測センサ３０の視野が、他の精測センサ３０の視野の少なくとも一部と重なるように、各精測センサ３０が配置されてよい。

尚、粗測センサ２０及び精測センサ３０各々の個数及び配置は一例であり、これらに限定されるものではない。

中央処理・制御装置１０は、その内部に論理的に実現される処理ブロックとして、又は、物理的に実現される処理回路として、粗測データ処理部１１及び精測データ処理部１２を備える。粗測データ処理部１１は、粗測センサ２０に係るデータ処理を行う。精測データ処理部１２は、精測センサ３０に係るデータ処理を行う。

粗測データ処理部１１及び精測データ処理部１２の動作について図４のフローチャートを参照して説明する。

図４において、粗測データ処理部１１は、粗測センサ２０による観測情報（例えば、車両１の周囲に存在する障害物に対応する物標等に係る情報）を取得する（ステップＳ１）。粗測データ処理部１１は、観測情報から、車両１の周囲に存在する障害物の未来の位置や軌道を予測する（ステップＳ２）。尚、障害物の軌道の予測は、障害物が動体である場合に行われてよい。次に、粗測データ処理部１１は、ステップＳ２の処理の結果と、車両１の挙動とに基づいて、障害物の脅威度を判定する。脅威度は、例えば車両１と障害物との衝突可能性等に基づいて判定されてよい。粗測データ処理部１１は、脅威度の判定結果を精測データ処理部１２に送信する。

精測データ処理部１２は、粗測データ処理部１１から受信した脅威度の判定結果に基づいて、障害物のうち精測センサ３０の観測対象を決定する。精測データ処理部１２は、該決定された観測対象について観測順序を設定するとともに、精測センサ３０の観測範囲を設定する（ステップＳ４）。精測データ処理部１２は、観測順序及び観測範囲の設定結果に従って観測対象を観測するように精測センサ３０を制御する（ステップＳ５）。

実施形態に係るセンサシステムの他の具体例としてのセンサシステム１１０について図５乃至図１３を参照して説明する。センサシステム１１０は、上述したセンサシステム１００の構成をより実践的にしたものである。図面上における共通箇所には同一符号を付して示し、センサシステム１００と重複する説明を適宜省略する。

図５において、センサシステム１１０は、車両１に搭載されている。センサシステム１１０は、中央処理・制御装置１０（以降、適宜“制御装置１０”と称する）と、複数の粗測センサ２０と、複数の精測センサ３０と、自車運動センサ４０と、を備えて構成されている。センサシステム１１０は、インターフェイス装置５０を介して、車両１の車両制御装置６０に接続されている。

尚、図５には、２つの粗測センサ２０が描かれているが、粗測センサ２０は２つに限定されるものではない（即ち、粗測センサ２０は３以上であってもよいし、一つであってもよい）。同様に、精測センサ３０も２つに限定されるものではない。

複数の粗測センサ２０は、同一種別のセンサに限らず、互いに異なる種別のセンサであってよい。粗測センサ２０の具体例としては、カメラ、ファンビームを発信するレーダ、フラッシュ型ＬｉＤＡＲ等が挙げられる。同様に、複数の精測センサ３０も、同一種別のセンサに限らず、互いに異なる種別のセンサであってよい。精測センサ３０の具体例としては、アクティブフェーズドアレイレーダ、走査型ＬｉＤＡＲ、ＦＭ－ＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）レーダ、ＦＭＣＷ－ＬｉＤＡＲ、ジンバル搭載カメラ等が挙げられる。

粗測センサ２０は、観測情報を得る観測部と、該観測部から出力される観測生データ（例えば画像、反射波情報等）を処理して、例えば物体を識別し、点群や物標に変換する探知部と、後述する粗測データ処理部１１からの指示を受信して、観測パラメータを設定する制御部と、を有する。尚、粗測センサ２０の構成は一例であり、これに限定されるものではない。

精測センサ３０は、観測情報を得る観測部と、該観測部を走査する走査部と、例えば物体を識別し、点群や物標に変換する探知部と、後述する精測データ処理部１２からの指示を受信して、観測パラメータを設定する制御部と、を有する。尚、粗測センサ３０の構成は一例であり、これに限定されるものではない。

自車運動センサ４０は、車両１の運動情報を検知する複数のセンサを含んで構成されている。自車運動センサ４０には、例えば位置センサ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：ＧＰＳ等）、加速度センサ、角速度センサ等が含まれていてよい。

制御装置１０は、その内部に論理的に実現される処理ブロックとして、又は、物理的に実現される処理回路として、粗測データ処理部１１、精測データ処理部１２及び観測データ統合・確認部１３を備える。

（粗測データ処理部）
粗測データ処理部１１は、探知データ統合部１１１、動体検出部１１２、脅威度判定部１１３、粗測情報管理部１１４及び粗測センサ観測制御部１１５を有する。

探知データ統合部１１１は、複数の粗測センサ２０各々から送られてくるデータを統合する。具体的には、探知データ統合部１１１は、各粗測センサ２０から送られてくるデータに対して、例えば観測タイミングの時刻同期、各粗測センサ２０の取り付け角、取り付け誤差及び取り付け誤差の補正、並びに、センサ基準座標系から車両１を中心とする座標系への座標変換を行う。このとき、必要に応じて観測点のゆがみ補正が行われてよい。

探知データ統合部１１１は、その後、共通の座標空間（即ち、車両１を中心とする座標系）上で全ての粗測センサ２０のデータを統合する。このとき、探知データ統合部１１１は、一の粗測センサ２０の視野と他の粗測センサ２０の視野とが重なる領域について、データの一致判定を行い、同一物体に係る観測点の統合を行う（例えば、観測点に係る値の平均値を求める、一方の観測点を削除する等）。尚、共通の座標空間は、車両１を中心とする座標系に代えて、例えば慣性座標系等の車両１の中心以外を原点とする座標系であってもよい。

この結果、探知データ統合部１１１により、車両１の周囲（例えば図６の網掛け部分に相当する領域）に係る統合観測データが生成される。探知データ統合部１１１は、統合観測データに時刻情報を付与して、該統合観測データを、動体検出部１１２及び粗測情報管理部１１４に逐次送信する。尚、上述したデータの統合方法は一例であり、これに限定されるものではない。つまり、データの統合方法には、既存の各種態様を適用可能である。

動体検出部１１２は、上記統合観測データから動体を検出する。具体的には、動体検出部１１２は、自車運動センサ４０の出力に基づいて車両１の運動状態を検出する。そして、動体検出部１１２は、統合観測データから、車両１の運動に起因する要素を除いて、物体の動きを判定することにより動体を検出する。尚、動体の検出方法は、粗測センサ２０の種別に応じて適宜決定されてよい。動体の検出方法には、既存の各種態様を適用可能であるので、その詳細についての説明は省略する。

動体検出部１１２は、検出された動体について特徴量の識別を行う。特徴量としては、例えば速度、加速度、移動方向、車両１に対する相対距離、大きさ、粗測センサ固有の情報（Ｒａｄａｒ Ｃｒｏｓｓ－Ｓｅｃｔｉｏｎ：ＲＣＳ、光反射強度、色、形状等）、等が挙げられる。動体検出部１１２は、また、統合観測データに含まれる物体のうち動体として検出されなかった物体を静止物として検出する。動体検出部１１２は、検出された静止物についても特徴量の識別を行う。特徴量としては、例えば車両１に対する相対距離、大きさ、粗測センサ固有の情報、等が挙げられる。動体検出部１１２は、動体及び静止物に係る検出結果を、脅威度判定部１１３に送信する。

ここで、車両１が、例えば図７に示すような道路を走行している場合を考える。図７において、歩行者５１１は、車両１の前方の横断歩道を渡ろうとしている。歩行者５１２は、車両１が走行している道路に沿って歩いている。対向車５２０は、車両１が走行している道路の対向車線を車両１に向かって走行している。車両１の前方の横断歩道付近に、横断歩道の存在を伝える道路標識５３２が設置されている。車両１が走行している道路の両側には街路樹が植わっている。尚、図７において、矢印は動体（例えば歩行者、車両等）の移動方向を示している。

粗測センサ２０の角度分解能は比較的低いので、例えば図８に円形範囲で示すように、歩行者５１１等の各物体は比較的低い精度で観測される。このため、物体同士が比較的接近していると、それらが別々の物体として識別されないことがある。尚、図８において、比較的濃い網掛けが施された円形範囲は動体を示しており、比較的薄い網掛けが施された円形範囲は静止物を示している。

脅威度判定部１１３は、動体検出部１１２により検出された動体及び静止物の脅威度を判定する。脅威度判定部１１３は、動体の脅威度を判定する動体処理部１１３ａと、静止物の脅威度を判定する静止物処理部１１３ｂとを有する。

脅威度判定部１１３における脅威度判定の具体例について図９及び図１０を参照して説明する。

図９のフローチャートにおいて、探知データ統合部１１１により生成された統合観測データが動体検出部１１２に入力されると（ステップＳ１０１）、上述したように、動体検出部１１２において運動判定が行われる（即ち、物体の動きが判定される）（ステップＳ１０２）。その後、動体に係る検出結果は動体処理部１１３ａに入力されるとともに、静止物に係る検出結果は静止物処理部１１３ｂに入力される。

動体処理部１１３ａは、動体の特徴量から該動体（ここでは、以降“目標物”と称する）についての未来位置及び軌道（即ち、目標物が現在位置から未来位置まで移動する軌道）を予測する（ステップＳ１０３）。動体処理部１１３ａは、ステップＳ１０３の処理と並行して又は相前後して、自車運動センサ４０の出力に基づいて車両１の運動状態を検出する（例えば車両１の未来位置を予測する）。

動体処理部１１３ａは、目標物の未来位置及び軌道と車両１の未来位置（更には、車両１が現在位置から未来位置まで移動する軌道）とに基づいて、目標部と車両１との衝突判定を行う（ステップＳ１０４）。このステップＳ１０４の処理において、動体処理部１１３ａは、（ｉ）車両１が目標物と衝突する、（ｉｉ）車両１と目標物とは衝突はしないが、その進路が交錯する、又は、（ｉｉｉ）車両１と目標物とは衝突も、その進路が交錯することもない、と判定する。つまり、動体処理部１１３ａは、車両１と目標物との相対位置及び相対運動に基づいて上記衝突判定を行う。

図７に示す例では、動体処理部１１３ａは、歩行者５１１について、（ｉ）車両１が目標物と衝突する、又は、（ｉｉ）車両１と目標物とは衝突はしないが、その進路が交錯する、と判定する。他方で、動体処理部１１３ａは、歩行者５１２及び対向車５２０各々について、（ｉｉｉ）車両１と目標物とは衝突も、その進路が交錯することもない、と判定する。

車両１が目標物と衝突すると判定された場合（ステップＳ１０４：衝突）、動体処理部１１３ａは、目標物を高脅威目標と識別する（ステップＳ１０５）。動体処理部１１３ａは更に、高脅威目標と識別された目標物の特徴量から、例えば車両１から該目標物までの距離を判定する（ステップＳ１０６）。その後、動体処理部１１３ａは、高脅威目標と識別された複数の目標物を、車両１からの距離が近い順に配列する（ステップＳ１０７）。

車両１と目標物との進路が交錯すると判定された場合（ステップＳ１０４：進路交錯）、動体処理部１１３ａは、目標物を中脅威目標と識別する（ステップＳ１０８）。動体処理部１１３ａは更に、中脅威目標と識別された目標物の特徴量から、例えば車両１から該目標物までの距離を判定する（ステップＳ１０９）。その後、動体処理部１１３ａは、中脅威目標と識別された複数の目標物を、車両１からの距離が近い順に配列する（ステップＳ１１０）。

車両１と目標物とは衝突も、その進路が交錯することもないと判定された場合（ステップＳ１０４：それ以外）、動体処理部１１３ａは、目標物を低脅威目標と識別する（ステップＳ１１１）。動体処理部１１３ａは更に、低脅威目標と識別された目標物の特徴量から、例えば車両１から該目標物までの距離を判定する（ステップＳ１１２）。その後、動体処理部１１３ａは、低脅威目標と識別された複数の目標物を、車両１からの距離が近い順に配列する（ステップＳ１１３）。

動体処理部１１３ａは、ステップＳ１０７、１１０及び１１３の処理の結果と、例えば図１０に示す観測優先順位を規定するテーブルとに基づいて、各目標物の観測優先順位（図１０に示すテーブル中の数値に相当）を判定（決定）する（ステップＳ１１４）。ステップＳ１１４の処理において、動体処理部１１３ａは、観測優先順位の高い順に各目標物を再配列する。尚、図１０に示すテーブルに記載されている数値は一例であり、これに限定されるものではない。

図７に示す例では、歩行者５１１は、高脅威目標又は中脅威目標と判定される。車両１から歩行者５１１までは比較的遠いので、歩行者５１１の観測優先順位は“６（高脅威目標）”又は“９（中脅威目標）”となる。歩行者５１２及び対向車５２０は、低脅威目標と判定される。歩行者５１２は、対向車５２０よりも車両１に近いので、歩行者５１２の観測優先順位は、例えば“１１”となり、対向車５２０の観測優先順位は、例えば“１２”となる。この場合、動体処理部１１３ａは、観測優先順位に基づいて、歩行者５１１、歩行者５１２、対向車５２０の順に配列する。

静止物処理部１１３ｂは、静止物の特徴量から、例えば該静止物の位置、車両１からの距離、大きさ等を特定する。静止物処理部１１３ｂは、また、自車運動センサ４０の出力に基づいて車両１の運動状態を検出する（例えば車両１の未来位置を予測する）。その後、静止物処理部１１３ｂは、静止物の位置等と車両１の未来位置とに基づいて、静止物と車両１との衝突判定を行う（ステップＳ１１５）。このステップＳ１１５の処理において、静止物処理部１１３ｂは、（ｉ）車両１が静止物と衝突する、又は、（ｉｉ）車両１と静止物とは衝突しない、と判定する。つまり、静止物処理部１１３ｂは、車両１と静止物との相対位置及び相対運動に基づいて上記衝突判定を行う。

車両１が静止物と衝突すると判定された場合（ステップＳ１１５：衝突）、静止物処理部１１３ｂは、静止物を進路上静止物と識別する（ステップＳ１１６）。静止物処理部１１３ｂは更に、進路上静止物と識別された静止物の特徴量から、例えば車両１から該静止物までの距離を判定する（ステップＳ１１７）。その後、静止物処理部１１３ｂは、進路上静止物と識別された複数の静止物を、車両１からの距離が近い順に配列する（ステップＳ１１８）。

車両１と静止物とは衝突しないと判定された場合（ステップＳ１１５：それ以外）、静止物処理部１１３ｂは、静止物を脅威無と識別する。脅威無と識別された静止物は、以降の処理対象から外れる。

脅威度判定部１１３は、動体処理部１１３ａの結果（即ち、ステップＳ１１４の処理の結果）と、静止物処理部１１３ｂの結果（即ち、ステップＳ１１８の処理の結果）とを統合する（ステップＳ１１９）。

具体的には、脅威度判定部１１３は、先ず、静止物処理部１１３ｂの結果と、例えば図１０に示すテーブルとに基づいて、進路上静止物と識別された静止物の観測優先順位を判定する。このとき、脅威度判定部１１３は、図１０に示すテーブルにおける「進路上静止物」に係る行の数値を参照して、進路上静止物と識別された静止物の観測優先順位を判定する。

脅威度判定部１１３は、次に、動体処理部１１３ａの結果と、進路上静止物と識別された静止物の観測優先順位とに基づいて、観測優先順位の高い順に、動体及び静止物を再配列する。

脅威度判定部１１３は、ステップＳ１１９の処理の結果を、粗測脅威度情報として、粗測情報管理部１１４に送信する。この粗測脅威度情報には時刻情報が付与されている。粗測脅威度情報には、各物体（即ち、動体又は静止物）に係る観測優先順位の他に、例えば位置、距離、サイズ、形状、移動方向等が含まれていてよい。

本実施形態では、上述したように、車両１の運動状態（例えば未来位置）と、動体の軌道及び未来位置との関係、並びに、車両１の運動状態と静止物の未来位置との関係に基づいて、物体の脅威が判定される。そして、物体の脅威と、車両１から物体までの距離と、物体の種別（ここでは、動体か静止物か）に応じて、各物体の観測優先順位が決定される。つまり、センサシステム１１０では、車両１と各物体との相対位置及び相対運動、並びに、物体の種別から観測優先順位が決定される。尚、観測優先順位は、車両１と各物体との相対位置及び相対運動、並びに、物体の種別の少なくとも一つから決定されてよい。

粗測情報管理部１１４は、探知データ統合部１１１から統合観測データを受信するとともに、脅威度判定部１１３から粗測脅威度情報を受信する。粗測情報管理部１１４は、統合観測データ及び粗測脅威度情報を、夫々に付与されている時刻情報に基づいて、相互に関連付ける。この結果、観測データ及び粗測脅威度情報が蓄積される。

粗測情報管理部１１４は、粗測脅威度情報を、精測データ処理部１２の精測目標決定・観測計画部１２１に送信する。このとき、粗測情報管理部１１４は、インターフェイス装置５０を介して送信される車両制御装置６０の要求に応じて、粗測情報管理部１１４から精測目標決定・観測計画部１２１に送信する情報を制限してもよいし、該送信する情報に加工を施してもよい。粗測情報管理部１１４は、統合観測データを観測データ統合・認識部１３に送信する。

粗測情報管理部１１４は、インターフェイス装置５０を介して送信される車両制御装置６０の要求に応じて、粗測センサ２０に係る処理パラメータを調整してよい。粗測情報管理部１１４は、該調整された処理パラメータを、粗測センサ観測制御部１１５に送信してよい。

粗測センサ観測制御部１１５は、粗測情報管理部１１４からの指示に従って、各粗測センサ２０を制御する。このとき、粗測センサ観測制御部１１５は、上記調整された処理パラメータに基づいて、各粗測センサ２０を制御してよい。

（精測データ処理部）
精測データ処理部１２は、精測目標決定・観測計画部１２１（以降、適宜“観測計画部１２１”と称する）、精測センサ観測制御部１２２、探知データ受信部１２３及び精測情報管理部１２４を有する。

観測計画部１２１は、粗測情報管理部１１４から送信された粗測脅威度情報に基づいて、各精測センサ３０の観測目標を決定するとともに、該観測目標の観測順序や観測範囲を設定する。

具体的には、観測計画部１２１は、各精測センサ３０に係るセンサスペック情報（例えば観測方式、角度分解能等の観測性能、観測可能範囲（視野）、走査方式、走査速度、等）を考慮して、粗測脅威度情報により示される観測優先順位の高い（即ち、車両１への脅威が大きい）物体から順に観測されるように、観測計画を立てる。このとき、観測計画部１２１は、予め設定された観測間隔（例えば１フレーム期間）に、全ての物体の観測を完了できない場合、粗測脅威度情報により示される観測優先順位の低い物体を観測目標から除外してよい。

観測計画部１２１の動作について図１１のフローチャートを参照して説明を加える。図１１において、観測計画部１２１は、先ず、粗測脅威度情報を受信する（ステップＳ２０１）。観測計画部１２１は、粗測脅威度情報に含まれる観測優先順位に基づいて、観測目標の観測順序を設定する（ステップＳ２０２）。

観測計画部１２１は、上述したステップＳ２０２の処理と並行して、粗測脅威度情報に含まれる観測目標（即ち、動体又は静止物）に係る目標座標（即ち、観測目標の位置）に基づいて、各観測目標についての観測エリア（即ち、精測センサ３０が観測すべき範囲）を判定する（ステップＳ２０３）。そして、観測計画部１２１は、該観測エリアに基づいて、精測センサ３０の割付を行う（ステップＳ２０４）。尚、観測エリアは、上述した観測範囲の一例に相当する。

観測計画部１２１は、例えば図７に示す歩行者５１１についての観測エリアを、例えば図８に示す観測エリアＡ１と判定する。同様に、観測計画部１２１は、例えば図７に示す対向車５２０及び歩行者５１２についての観測エリアを、夫々、例えば図８に示す観測エリアＡ２及び観測エリアＡ３と判定する。観測計画部１２１は、観測エリアＡ１に、例えば車両１の左前方を観測可能な精測センサ３０を割り付ける。また、観測計画部１２１は、観測エリアＡ２及びＡ３に、例えば車両１の右前方を観測可能な精測センサ３０を割り付ける。

観測計画部１２１は、上述したステップＳ２０２乃至Ｓ２０４の処理と並行して、粗測脅威度情報に含まれる観測目標に係る目標サイズ及び距離に基づいて、観測目標を観測するための観測範囲を判定する（ステップＳ２０５）。観測計画部１２１は、ステップＳ２０５の処理の結果から各精測センサ３０の観測範囲を設定する（ステップＳ２０６）。

観測計画部１２１は、上述したステップＳ２０２乃至Ｓ２０６の処理と並行して、精測センサ３０の分解能を判定する（ステップＳ２０７）。ステップＳ２０７の処理では、観測計画部１２１は、各精測センサ３０の角度分解能を取得してよい。

ところで、精測センサ３０の角度分解能が、例えば０．２度の場合、例えば、車両１の前方３０ｍでの距離分解能は約１０ｃｍであるのに対し、車両１の前方１０ｍでの距離分解能は約３．５ｃｍである。車両１の前方１０ｍに観測目標が存在している場合に、約３．５ｃｍという距離分解能で観測目標が観測された結果に係る観測精度が、車両制御上要求される観測精度よりも高いことがある。このとき、分解能をあえて低下させることにより、観測に要する時間を抑制してもよい。つまり、観測計画部１２１は、ステップＳ２０７の処理において、例えば車両制御上要求される精測センサ３０の分解能を判定してよい。

次に、観測計画部１２１は、ステップＳ２０７の処理において判定された分解能と、粗測脅威度情報に含まれる観測目標の形状及び運動情報（例えば移動方向等）とに基づいて、走査ステップ、走査パターン及びビームサイズを設定する（ステップＳ２０８）。

走査パターンとしては、例えば図１２（ａ）に示す、ラスタースキャンのような走査パターンや、例えば図１２（ｂ）に示す、観測目標の外形形状に沿ってビームスポットｓが移動するような走査パターンが挙げられる。尚、ビームサイズ（例えば観測目標の位置におけるビームスポットのサイズ）は、観測目標のサイズの、例えば１０分の１から１００分の１であることが好ましい。

図１１に戻り、観測計画部１２１は、ステップＳ２０４、Ｓ２０６及びＳ２０８の処理の結果に基づいて、各精測センサ３０の観測パラメータを決定する（ステップＳ２０９）。その後、観測計画部１２１は、ステップＳ２０２及びＳ２０９の処理の結果と、予め設定された観測許容時間とに基づいて、観測許容時間内に観測可能な目標数を設定する（ステップＳ２１０）。尚、観測許容時間は、データ更新周期の１周期に相当する時間であってよい。例えば１秒間に５０回データが更新される場合、データ更新周期は２０ミリ秒となる。

その後、観測計画部１２１は、ステップＳ２１０の処理の結果に基づいて、精測センサ３０により実際に観測する観測目標を決定して、観測計画を生成する（ステップＳ２１１）。このように、センサシステム１１０では、観測優先順位の高い観測目標（物体）が、観測優先順位の低い観測目標に優先して観測される。言い換えれば、センサシステム１１０では、観測優先順位の高い観測目標が、観測優先順位の低い観測目標に優先して精測センサ３０の観測エリアに含まれるように、該観測エリアが決定される。

ところで、例えば図８において、観測エリアＡ１には、歩行者５１１（図７参照）に対応する円形範囲に加えて、道路標識５３２（図７参照）に対応する円形範囲も含まれる。この場合、歩行者５１１及び道路標識５３２が同時に観測されることで、観測効率が向上することがある。

そこで、観測計画部１２１は、例えば、上述したステップＳ２１０とステップＳ２１１との間に、図１３に示す動作を行ってもよい。即ち、観測計画部１２１は、観測優先順位の高い高優先度目標周辺の他の観測目標の有無を判定する（ステップＳ３０１）。このとき、「周辺」をどのような範囲にするかは、例えば精測センサ３０等の仕様に応じて適宜決定されてよい。

観測計画部１２１は、ステップＳ３０１の処理の結果に基づいて、他の観測目標があるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。ステップＳ３０２の処理において、他の観測目標があると判定された場合（ステップＳ３０２：Ｙｅｓ）、観測計画部１２１は、ステップＳ３０１の処理において基準となった高優先度目標と、他の観測目標との同時観測が可能であるか否かを判定する（ステップＳ３０３）。

ステップＳ３０３の処理において、同時観測が可能であると判定された場合（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）、観測計画部１２１は、同時観測に要する時間を判定する（ステップＳ３０４）。その後、観測計画部１２１は、ステップＳ３０４の処理の結果（即ち、同時観測に要する時間）に基づいて、上記高優先度目標と上記他の観測目標との同時観測が可能であるか否かを再度判定する（ステップＳ３０５）。

ステップＳ３０５の処理において、同時観測が可能であると判定された場合（ステップＳ３０５：Ｙｅｓ）、観測計画部１２１は、上記他の観測目標が上記高優先度目標と同時観測されるように観測順序を入れ替える（ステップＳ３０６）。

ステップＳ３０２の処理において、他の観測目標がないと判定された場合（ステップＳ３０２：Ｎｏ）、ステップＳ３０３の処理において、同時観測が可能でないと判定された場合（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、又は、ステップＳ３０５の処理において、同時観測が可能でないと判定された場合（ステップＳ３０５：Ｎｏ）、観測計画部１２１は、観測順序を入れ替えることなく、図１３に示す動作を終了する（ステップＳ３０７）。

観測計画部１２１は、上述のように生成された観測計画を、精測センサ観測制御部１２２及び精測情報管理部１２４に送信する。

精測センサ観測制御部１２２は、観測計画部１２１から受信した観測計画に従って、各精測センサ３０の制御部に対して観測指示を送信する。各精測センサ３０の制御部は、精測センサ観測制御部１２２から受信した観測指示に従って、例えば観測範囲、走査パターン、走査ステップ、ビームサイズ等を設定するための情報を、走査部及び観測部に送信する。尚、各精測センサ３０の制御部の動作は、各精測センサ３０の種別や仕様に応じて異なっていてよい。

探知データ受信部１２３は、複数の精測センサ３０各々から観測データを受信する。探知データ受信部１２３は、自車運動センサ４０の出力に基づいて車両１の運動状態を検出する。そして、探知データ受信部１２３は、上記観測データから、車両１の運動に起因する要素を除去する。この結果、観測目標の移動に起因する要素のみを含む観測データである精測情報が生成される。探知データ受信部１２３は、該精測情報を、精測情報管理部１２４に送信する。

精測センサ３０がＬｉＤＡＲ又はレーダである場合、探知データ受信部１２３は、上記観測データとしての点群データに対して、精測センサ３０の特徴に合わせた処理を施してもよい。具体的には、精測センサ３０がＬｉＤＡＲである場合、探知データ受信部１２３は、セカンドエコーを利用したエッジ検出を行ってよい。或いは、精測センサ３０がレーダである場合、探知データ受信部１２３は、ドップラーシフトによる観測目標の分離を行ってよい。

精測情報管理部１２４は、観測計画部１２１から受信した観測計画と、探知データ受信部１２３から受信した精測情報（即ち、観測計画に従った各精測センサ３０の観測結果）とを関連付ける。精測情報管理部１２４は、互いに関連付けられた観測計画及び精測情報を、観測データ統合・認識部１３に送信する。

（観測データ統合・認識部）
観測データ統合・認識部１３は、粗測管理情報管理部１１４から受信した統合観測データと、精測情報管理部１２４から受信した観測計画及び精測情報とを統合して、車両１周辺の認識マップを生成する。観測データ統合・認識部１３は、該認識マップを参照して、例えば高脅威目標に係る観測結果を、インターフェイス装置４０を介して、車両制御装置５０に送信する。観測データ統合・認識部１３は、車両制御装置５０からの要求に応じて、粗測センサ２０による観測結果（例えば、上記統合観測データ）や、粗測センサ２０による観測結果に、精測センサ３０による観測結果を埋め込んだマップ（例えば、上記認識マップ）等を、車両制御装置５０に送信してよい。

観測データ統合・認識部１３は、認識マップを蓄積していてよい。この場合、観測データ統合・認識部１３は、車両制御装置５０からの要求に応じて、過去の認識マップ、或いは、過去の認識マップに含まれる情報の一部を、車両制御装置５０に送信してよい。

（技術的効果）
公道を走行する車両の周囲には、複数の物体が存在している。そして、該複数の物体が互いに近接していることが多い。このとき、角度分解能の比較的低いセンサによる観測結果では、互いに近接する２つ（又は３以上）の物体が、単一の物体として観測される可能性がある。つまり、角度分解能が比較的低いが故に、センサが、互いに近接する２つ（又は３以上）の物体を、分離して認識できない可能性がある。

特に、車両が自動運転により走行しているときに、センサの視野内において、例えば、歩行者等の動体と、街路樹や植え込み等の静止物とが重なっている場合や、互いに異なる方向に進む２つの動体が重なっている場合に、動体が他から分離して認識されにくいことは、車両制御上問題となる。

他方で、角度分解能の比較的高いセンサによれば、互いに近接する２つ（又は３以上）の物体を、分離して認識できることが期待できる。しかしながら、角度分解能が比較的高いが故に、観測に要する時間が比較的長くなってしまう。

具体的な数値を挙げて説明を加える。例えば時速６０ｋｍで走行している車両の停止距離は４０ｍ程度である。安全性の観点からは、例えば車両の前方５０ｍに存在する歩行者を認識可能であることが要求される。車両の前方５０ｍに存在する歩行者を認識可能な角度分解能は、例えば０．２度である。このとき、車両の前方５０ｍでの距離分解能は約１８ｃｍである。

１回の観測に要する時間（即ち、センサの観測可能範囲全体の観測に要する時間）が、例えば２０ミリ秒である場合、１回の観測の間に、時速６０ｋｍで走行する車両は約３０ｃｍ移動する。つまり、１回の観測の間に、観測の基準となるセンサの位置が約３０ｃｍずれることになる。上述した車両の前方５０ｍでの距離分解能の値に鑑みれば、この約３０ｃｍのずれが、センサの観測結果に与える影響は比較的大きいと考えらえる。従って、移動する車両の周囲全てを、角度分解能の比較的高いセンサだけで観測することは現実的ではない。

しかるにセンサシステム１１０では、先ず、粗測センサ２０による観測結果（統合観測データ）に基づいて、例えば高脅威目標が存在するおおよその位置に対して精測センサ３０の観測エリアが設定される（即ち、精測センサ３０が観測すべき範囲が限定される）。そして、該設定された観測エリアの観測が精測センサ３０により行われる。このため、センサシステム１１０によれば、例えば高脅威目標等の車両１の走行に影響を及ぼす可能性のある目標についてだけ精測センサ３０により観測を行うことにより、１回の観測に要する時間を抑制しつつ、比較的高精度な観測結果を取得することができる。従って、センサシステム１１０によれば、１回の観測に要する時間を抑制しつつ、例えば互いに近接する２つの物体を分離して認識することができる。

＜変形例＞
（第１変形例）
脅威度判定部１１３は、静止物についての観測優先順位を決定するときに、図９のフローチャートに示す動作に代えて又は加えて、例えば道路案内標識等の車両１の上方に位置する静止物と、車両１が走っている道路の路面上に位置する静止物とを識別する。そして、脅威度判定部１１３は、路面上に位置する静止物だけを高脅威目標に設定してよい（このとき、車両１の上方に位置する静止物は、観測目標から除外されてよい）。つまり、脅威度判定部１１３は、路面上に位置する静止物の観測優先順位を、車両１の上方に位置する静止物の観測優先順位より高くしてよい。

（第２変形例）
脅威度判定部１１３の動体処理部１１３ａは、統合観測データから歩行者に相当する物体を検出した場合、歩行者に相当する物体の未来位置等から、該物体が車両１の進路上に進入すると推定（判定）された場合に、該物体を高脅威目標に設定してよい。動体処理部１１３ａは、特に、例えば車両１に係る走行計画、車両１が右折専用レーンを走行していること等から車両１の右折又は左折を検出した場合に、右折又は左折に伴う車両１の軌道を推定してよい。そして、動体処理部１１３ａは、該推定された軌道に沿って走行する車両１の進路上に、歩行者に相当する物体が進入すると推定された場合に、該物体を高脅威目標に設定してよい。この結果、脅威度判定部１１３により、歩行者と識別された物体の観測優先順位は比較的高くなる。

このように構成すれば、自車運動センサ４０により予め検出することが難しい車両１の進行方向の大きな変化を、予め推定することができ、例えば現時点では車両１の進路上に進入しないが、車両１が右折又は左折した場合に該車両１の進路上に進入する歩行者に相当する物体について精測センサ３０による観測を行うことができる。

（第３変形例）
脅威度判定部１１３の動体処理部１１３ａは、統合観測データに含まれる、粗測センサ２０としてのレーダセンサによる観測結果（即ち、夫々複数の反射点から構成される複数の物標に関する情報である物標情報）から、ＲＣＳ（反射断面積）が比較的低く、且つ、速度が比較的低い動体に相当する物標を検出した場合、該物標を歩行者と識別してよい。ここで、歩行者は、車両とは異なり急に進路を変更することがある。このため、動体処理部１１３ａは、歩行者と識別された物標を、その位置等にかかわらず、高脅威目標に設定してよい。この結果、脅威度判定部１１３により、歩行者と識別された物標の観測優先順位は比較的高くなる。

尚、ＲＣＳが比較的低いか否かは、ＲＣＳが第１所定値以下であるか否かを判定することにより決定されてよい。ここで、第１所定値は、実験的若しくは経験的に又はシミュレーションによって、動体が歩行者である場合に取り得るＲＣＳの範囲を求めて、該求められた範囲に基づいて決定すればよい。また、動体の速度が比較的低いか否かは、速度が第２所定値以下であるか否かを判定することにより決定されてよい。ここで、第２所定値は、実験的若しくは経験的に又はシミュレーションによって、動体が歩行者である場合に取り得る速度範囲を求めて、該求められた速度範囲に基づいて決定すればよい。

（第４変形例）
図２及び図３に示すように、粗測センサ２０の視野と、精測センサ３０の視野とは異なっている。車両１が、例えば見通しの悪い細い道を走行している場合、第１時点において、粗測センサ２０の視野に含まれるが、精測センサ３０の視野に含まれない高脅威目標が存在することがある。この場合、精測データ処理部１２の観測計画部１２１は、第１時点よりも後の第２時点において、上記高脅威目標が精測センサ３０の視野に入ったときに、該高脅威目標が、精測センサ３０の観測エリアに含まれるように、該観測エリアを決定してよい。

（第５変形例）
脅威度判定部１１３は、動体処理部１１３ａによる処理結果に加えて、地図情報を用いて各動体についての観測優先順位を決定してよい。例えば交差点近傍に位置する動体は、それ以外に位置する動体に比べて、その進路を急に変更する可能性が高い（例えば、歩行者であれば道路を横断するため、車両であれば右折又は左折するため）。このため、車両１から動体までの距離だけでなく、地図情報を用いれば、動体についての観測優先順位をより適切に決定することができる。

（第６変形例）
上述した実施形態では、粗測センサ２０により観測された複数の物体から精測センサ３０の観測対象が決定される。しかしながら、粗測センサ２０により物体が観測されなかった領域を精測センサ３０が観測してもよい。

具体的には、粗測データ処理部１１は、例えば粗測センサ２０としてのカメラにより撮像された車両１の前方の画像から、車両１の前方の車線に関する情報である車線情報を取得する。粗測データ処理部１１は、該車線情報を観測計画部１２１に送信する。観測計画部１２１は、受信した車線情報から車両１の前方に右折専用車線が存在していることを検出し、且つ、例えば自車運動センサ４０の出力に基づく車両１の運動状態等から、車両１が右折専用車線に進入したことを検出した場合に、右折する車両１が通過する領域が、精測センサ３０の観測エリアに含まれるように、該観測エリアを決定してよい。

また、粗測データ処理部１１は、例えば粗測センサ２０としてのカメラにより撮像された車両１の前方の画像から、車両１の前方の道路に関する情報である道路情報を取得する。粗測データ処理部１１は、該道路情報を観測計画部１２１に送信する。観測計画部１２１は、受信した道路情報から車両１の前方において車線数が減少していることを検出した場合、車線数が減少する地点である合流ポイントが、精測センサ３０の観測エリアに含まれるように、該観測エリアを決定してよい。

また、粗測データ処理部１１は、例えば粗測センサ２０としてのカメラにより撮像された画像から、車両１の周囲に存在する道路標識及び道路標示の少なくとも一方に関する情報である標識情報を取得する。粗測データ処理部１１は、該標識情報を観測計画部１２１に送信する。観測計画部１２１は、標識情報に基づいて精測センサ３０の観測エリアを決定してよい。

図７に示す例において、粗測センサ２０により、道路標示５３１及び道路標識５３２の少なくとも一方が観測されたものとする。道路標示５３１及び道路標識５３２はいずれも、車両１の前方に横断歩道が存在することを示している。この場合、観測計画部１２１は、横断歩道が精測センサ３０の観測エリアに含まれるように、該観測エリアを決定してよい。

上記のように構成すれば、車両１の進路上に進入する動体が比較的多い領域についての比較的高精度な観測情報を取得することができる。

＜応用例＞
（第１応用例）
センサシステム１１０は、単一の車両に限らず、例えば互いに通信を行うことにより隊列走行する複数の車両にも適用可能である。この場合、隊列の先頭を走行する先頭車両にのみ粗測センサ２０を搭載し、該先頭車両に追従する他の車両には粗測センサ２０が搭載されなくてよい。つまり、他の車両は、先頭車両に搭載された粗測センサ２０による観測結果を先頭車両から受信することにより、上述したセンサシステム１１０と同様の動作を実現してよい。

（第２応用例）
センサシステム１１０は、車両に限らず、例えばドローン等の無人移動体にも適用可能である。また、センサシステム１１０は、編隊又は隊列を組んで移動する複数の無人移動体にも適用可能である。この場合、複数の無人移動体は、粗測センサ２０のみを搭載した無人移動体と、精測センサ３０のみを搭載した無人移動体とを含んでよい。また、複数の無人移動体は、センサシステム１１０のうち制御装置１０に相当する機能のみを有する無人移動体を含んでよい。つまり、複数の無人移動体全体で、一のセンサシステム１１０が実現されてよい。

以上に説明した実施形態及び変形例から導き出される発明の各種態様を以下に説明する。

発明の一態様に係る車載センサシステムは、自車両の周囲の状況を検出する第１センサと、前記第１のセンサより角度分解能の高い第２センサと、を備える車載センサシステムであって、前記第１センサによる検出結果を取得する取得手段と、前記検出結果に基づいて、前記自車両の周囲のうち前記第２センサが観測すべき観測範囲を決定する範囲決定手段と、を備えるというものである。上述の実施形態においては、粗測センサ２０が第１センサの一例に相当し、精測センサ３０が第２センサの一例に相当し、探知データ統合部１１１が取得手段の一例に相当し、精測目標決定・観測計画部１２１が範囲決定手段の一例に相当する。

当該車載センサシステムの一態様では、前記取得手段は、前記検出結果として、前記自車両の周囲に存在する複数の障害物に関する情報である障害物情報を取得し、当該車載センサシステムは、前記障害物情報に基づく前記複数の障害物各々と前記自車両との相対位置及び相対運動、並びに、前記複数の障害物各々の種別の少なくとも一つから、前記複数の障害物各々について検出優先度を決定する優先度決定手段を備え、前記決定手段は、前記検出優先度の高い障害物が、前記検出優先度の低い障害物に優先して前記観測範囲に含まれるように、前記観測範囲を決定する。

「相対位置」は、自車両をその上方から平面的に見た場合の（即ち、２次元座標系での）自車両と障害物との相対的な位置関係に限らず、高さ方向も含めた３次元座標系での自車両と障害物との相対的な位置関係も含む概念である。「相対位置から検出優先度を決定」とは、相対位置そのものから検出優先度が決定されることに限らず、相対位置から導かれる物理量又はパラメータ（例えば自車両と障害物との間の距離等）から検出優先度が決定されることも含んでよい。尚、上述の実施形態においては、脅威度判定部１１３が優先度決定手段の一例に相当し、観測優先順位が検出優先度の一例に相当する。

優先度決定手段を備える態様では、前記複数の障害物に、前記自車両の上方に位置する第１静止物と、前記自車両が走行している道路の路面上に位置する第２静止物とが含まれている場合、前記優先度決定手段は、前記第１静止物と前記自車両との相対位置、及び、前記第２静止物と前記自車両との相対位置から、前記第１静止物についての検出優先度よりも、前記第２静止物についての検出優先度を高くしてよい。

優先度決定手段を備える態様では、前記複数の障害物に歩行者が含まれている場合、前記優先度決定手段は、前記歩行者と前記自車両との相対運動から、前記歩行者が前記自車両の進路上に進入すると推定された場合は、前記歩行者が前記自車両の進路上に進入すると推定されない場合に比べて、前記歩行者についての検出優先度を高くしてよい。

優先度決定手段を備える態様では、前記第１センサは、レーダセンサであり、前記取得手段は、前記障害物情報として、夫々複数の反射点から構成される複数の物標に関する情報である物標情報を取得し、前記複数の物標に、動体に対応する物標であって、その速度が所定速度以下であり、且つ、その反射断面積が所定断面積以下の物標である特定物標が含まれている場合、前記優先度決定手段は、前記複数の物標のうち前記特定物標以外の物標の少なくとも一部に比べて、前記特定物標についての検出優先度を高くしてよい。上述した実施形態においては、歩行者と識別された物標が、特定物標の一例に相当する。

優先度決定手段を備える態様では、前記自車両が停止している場合、前記第２センサの観測可能範囲の少なくとも一部は、前記第１センサの検出範囲と異なっており、前記範囲決定手段は、第１時点において、前記検出優先度の高い障害物が、前記観測可能範囲外にある場合、前記第１時点よりも後の第２時点において、前記検出優先度の高い障害物が前記観測可能範囲に入ったときに、前記検出優先度の高い障害物が前記観測範囲に含まれるように、前記観測範囲を決定してよい。上述の実施形態においては、粗測センサ２０の視野が、第１センサの検出範囲の一例に相当し、精測センサ３０の視野が、第２センサの観測可能範囲の一例に相当する。

優先度決定手段を備える態様では、前記優先度決定手段は、前記複数の障害物のうち少なくとも一部を含む領域に対応する地図情報を更に用いて、前記複数の障害物各々について検出優先度を決定してよい。

当該車載センサシステムの他の態様では、前記取得手段は、前記検出結果として、前記自車両の前方の車線に関する情報である車線情報を取得し、前記範囲決定手段は、前記車線情報から前記自車両の前方に右折専用車線が存在していることを検出し、且つ、前記自車両が前記右折専用車線に進入したことを検出した場合、右折する前記自車両が通過する領域が前記観測範囲に含まれるように、前記観測範囲を決定する。

当該車載センサシステムの他の態様では、前記取得手段は、前記検出結果として、前記自車両の前方の道路に関する情報である道路情報を取得し、前記範囲決定手段は、前記道路情報から前記自車両の前方において車線数が減少していることを検出した場合、前記自車両の前方において車線数が減少する地点である合流ポイントが前記観測範囲に含まれるように、前記観測範囲を決定する。

当該車載センサシステムの他の態様では、前記取得手段は、前記検出結果として、前記自車両の周囲に存在する道路標識及び道路標示の少なくとも一方に関する情報である標識情報を取得し、前記範囲決定手段は、前記標識情報に基づいて前記観測範囲を決定する。

当該車載センサシステムの他の態様では、前記第２センサは、ペンシルビームを出射可能なセンサであり、当該車載センサシステムは、前記ペンシルビームの出射方向を制御する制御手段を備え、前記取得手段は、前記検出結果として、前記自車両の周囲に存在する障害物の形状に関する情報である形状情報を取得し、前記範囲決定手段は、前記形状情報に基づいて、前記観測範囲を決定し、前記制御手段は、前記形状情報に基づいて、前記ペンシルビームが前記障害物の外形形状に沿って走査されるように、前記出射方向を制御する。

本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う車載センサシステムもまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。

１…車両、１０…中央処理・制御装置、１１…粗測データ処理部、１２…精測データ処理部、１３…観測データ統合・確認部、２０…粗測センサ、３０…精測センサ、４０…自車運動センサ、６０…車両制御装置、１００、１１０…センサシステム、１１１…探知データ統合部、１１２…動体検出部、１１３…脅威度判定部、１１４…粗測情報管理部、１１５…粗測センサ観測制御部、１２１…精測目標決定・観測計画部、１２２…精測センサ観測制御部、１２３…探知データ受信部、１２４…精測情報管理部

Claims (11)

1. 自車両の周囲の状況を検出する第１センサと、前記第１センサより角度分解能の高い第２センサと、を備える車載センサシステムであって、
   前記第１センサによる検出結果を取得する取得手段と、
   前記検出結果に基づいて、前記自車両の周囲のうち前記第２センサが観測すべき観測範囲を決定する範囲決定手段と、
   を備えることを特徴とする車載センサシステム。
2. 前記取得手段は、前記検出結果として、前記自車両の周囲に存在する複数の障害物に関する情報である障害物情報を取得し、
   当該車載センサシステムは、前記障害物情報に基づく前記複数の障害物各々と前記自車両との相対位置及び相対運動、並びに、前記複数の障害物各々の種別の少なくとも一つから、前記複数の障害物各々について検出優先度を決定する優先度決定手段を備え、
   前記範囲決定手段は、前記検出優先度の高い障害物が、前記検出優先度の低い障害物に優先して前記観測範囲に含まれるように、前記観測範囲を決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の車載センサシステム。
3. 前記複数の障害物に、前記自車両の上方に位置する第１静止物と、前記自車両が走行している道路の路面上に位置する第２静止物とが含まれている場合、前記優先度決定手段は、前記第１静止物についての検出優先度よりも、前記第２静止物についての検出優先度を高くすることを特徴とする請求項２に記載の車載センサシステム。
4. 前記複数の障害物に歩行者が含まれている場合、前記優先度決定手段は、前記歩行者と前記自車両との相対運動から、前記歩行者が前記自車両の進路上に進入すると推定された場合は、前記歩行者が前記自車両の進路上に進入すると推定されない場合に比べて、前記歩行者についての検出優先度を高くすることを特徴とする請求項２又は３に記載の車載センサシステム。
5. 前記第１センサは、レーダセンサであり、
   前記取得手段は、前記障害物情報として、夫々複数の反射点から構成される複数の物標に関する情報である物標情報を取得し、
   前記複数の物標に、動体に対応する物標であって、その速度が所定速度以下であり、且つ、その反射断面積が所定断面積以下の物標である特定物標が含まれている場合、前記優先度決定手段は、前記複数の物標のうち前記特定物標以外の物標の少なくとも一部に比べて、前記特定物標についての検出優先度を高くする
   ことを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一項に記載の車載センサシステム。
6. 前記自車両が停止している場合、前記第２センサの観測可能範囲の少なくとも一部は、前記第１センサの検出範囲と異なっており、
   前記範囲決定手段は、第１時点において、前記検出優先度の高い障害物が、前記観測可能範囲外にある場合、前記第１時点よりも後の第２時点において、前記検出優先度の高い障害物が前記観測可能範囲に入ったときに、前記検出優先度の高い障害物が前記観測範囲に含まれるように、前記観測範囲を決定する
   ことを特徴とする請求項２乃至５のいずれか一項に記載の車載センサシステム。
7. 前記優先度決定手段は、前記複数の障害物のうち少なくとも一部を含む領域に対応する地図情報を更に用いて、前記複数の障害物各々について検出優先度を決定することを特徴とする請求項２乃至６のいずれか一項に記載の車載センサシステム。
8. 前記取得手段は、前記検出結果として、前記自車両の前方の車線に関する情報である車線情報を取得し、
   前記範囲決定手段は、前記車線情報から前記自車両の前方に右折専用車線が存在していることを検出し、且つ、前記自車両が前記右折専用車線に進入したことを検出した場合、右折する前記自車両が通過する領域が前記観測範囲に含まれるように、前記観測範囲を決定する
   ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の車載センサシステム。
9. 前記取得手段は、前記検出結果として、前記自車両の前方の道路に関する情報である道路情報を取得し、
   前記範囲決定手段は、前記道路情報から前記自車両の前方において車線数が減少していることを検出した場合、前記自車両の前方において車線数が減少する地点である合流ポイントが前記観測範囲に含まれるように、前記観測範囲を決定する
   ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の車載センサシステム。
10. 前記取得手段は、前記検出結果として、前記自車両の周囲に存在する道路標識及び道路標示の少なくとも一方に関する情報である標識情報を取得し、
    前記範囲決定手段は、前記標識情報に基づいて前記観測範囲を決定する
    ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載の車載センサシステム。
11. 前記第２センサは、ペンシルビームを出射可能なセンサであり、
    当該車載センサシステムは、前記ペンシルビームの出射方向を制御する制御手段を備え、
    前記取得手段は、前記検出結果として、前記自車両の周囲に存在する障害物の形状に関する情報である形状情報を取得し、
    前記範囲決定手段は、前記形状情報に基づいて、前記観測範囲を決定し、
    前記制御手段は、前記形状情報に基づいて、前記ペンシルビームが前記障害物の外形形状に沿って走査されるように、前記出射方向を制御する
    ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の車載センサシステム。

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