JP7409959B2 - 物体検出装置 - Google Patents

Description

本開示は、移動体の周囲に存在する物体を検出する技術に関する。

移動体の周囲に存在する物体までの距離をセンサで測定し、測定した距離に基づいて物体を検出する技術が知られている。
例えば、下記の特許文献１に記載の技術では、センサによる検出領域を複数の評価領域に分割し、複数のセンサが測定する物体までの距離情報に基づいて各評価領域に物体が存在する確からしさを表す評価値を算出している。そして、特許文献１に記載の技術では、周囲よりも物体が存在する確からしさが高い評価値を有する評価領域に、物体が存在すると判定している。

測定した距離に基づいて物体を検出する場合、移動体に搭載するセンサの数が多いほど、複数のセンサのそれぞれから物体までの距離の交点が示す位置に物体が存在することを高精度に検出できる。しかしながら、多数のセンサを移動体に搭載するのは、搭載場所の制約などの点から困難である。

そこで、移動体が移動するにしたがって、これまでの過去の測定サイクルと今回の測定サイクルとにおいて得られた複数の測定結果に基づいて物体が存在すると推定される位置を更新していき、あたかも多数のセンサで物体の位置を検出することが考えられる。

特開２０２０－００８３１０号公報

特許文献１には、測定サイクルにおいて、物体が存在する確からしさが高い評価値を有する評価領域を選択し、選択した評価領域をさらに分割した小領域について物体を検出することも記載されている。

しかしながら、発明者の詳細な検討の結果、これまでの過去の測定サイクルと今回の測定サイクルとにおいて得られた複数の距離情報に基づいて物体を検出する場合、特許文献１に記載の技術では、各測定サイクルにおいて、固定の大きさで検出領域と評価領域とを設定するので、これまでの測定サイクルで推定された物体の位置情報に基づいて検出領域と評価領域とを設定できないという課題が見出された。

本開示の１つの局面は、これまでの測定サイクルで推定された物体の位置情報に基づいて物体が存在する候補の位置と数とを決定し、今回とこれまでの測定サイクルとで得られた距離の測定結果に基づいて物体の位置を高精度に検出する技術を提供することが望ましい。

本開示の１つの態様による物体検出装置（１０、３０）は、移動体（１００）に搭載され、移動体の周囲の物体までの距離を少なくとも測定する１個以上のセンサ（２）から測定サイクル毎に取得する測定結果に基づいて、物体の位置を検出する物体検出装置であって、情報取得部（１２）と、基準点設定部（１４）と、評価部（１６）と、抽出部（２０）と、基準点調整部（２２）と、物体検出部（２４）と、を備える。

情報取得部は、センサから測定結果を取得する。基準点設定部は、物体の位置を表す候補である複数の基準点を設定する。評価部は、これまでの測定サイクルと今回の測定サイクルとにおいて情報取得部から取得した測定結果に基づいて、基準点において物体が存在する確からしさを表す評価値を算出する。抽出部は、評価部が算出する評価値に基づいて、物体が存在すると推定される推定点を基準点から抽出する。

基準点調整部は、前回の測定サイクルにおいて基準点設定部が設定した基準点の位置および数と抽出部が抽出した推定点の位置とに基づいて、今回の測定サイクルにおいて基準点設定部が設定する基準点の位置および数を決定する。物体検出部は、推定点の評価値に基づいて、推定点に物体が存在するか否かを判定する。

この構成によれば、今回の測定サイクルにおいて、これまでの測定サイクルと今回の測定サイクルとにおいて情報取得部が取得した複数のサイクルの測定結果に基づいて基準点の評価値が算出されるので、あたかも多くのセンサから測定結果を取得するのと同様に、基準点の評価値を極力少ない数のセンサで高精度に算出できる。これにより、極力少ない数のセンサで物体の位置を高精度に検出できる。

さらに、各測定サイクルにおいて固定ではなく、前回の測定サイクルにおいて設定された基準点の位置および数と抽出された推定点の位置とに基づいて、今回の測定サイクルにおいて基準点の位置および数を可変に設定できる。

第１実施形態の物体検出装置を示すブロック図。 物体と車両との位置の関係を示す模式図。 基準点の決定例を示す模式図。 基準点の他の決定例を示す模式図。 基準点の他の決定例を示す模式図。 基準点の他の決定例を示す模式図。 第２実施形態の物体検出装置を示すブロック図。 基準点の決定例を示す模式図。

以下、本開示の実施形態を図に基づいて説明する。
［１．第１実施形態］
［１－１．構成］
図１に示す第１実施形態の物体検出装置１０は、例えば車両等の移動体に搭載され、移動体の周囲に存在する物体の位置を検出する。物体検出装置１０は、物体の位置を測定するセンサとして少なくとも１個のミリ波レーダ２から、ミリ波レーダ２から物体までの距離を測定した距離情報を含む測定結果を取得する。

物体検出装置１０は、情報取得部１２と、基準点設定部１４と、評価部１６と、密度算出部１８と、抽出部２０と、基準点調整部２２と、物体検出部２４と、を備える。
［１－２．処理］
以下、物体検出装置１０による物体検出処理について説明する。

（１）物体検出処理１
情報取得部１２は、所定の時間間隔で実行される測定サイクル毎に、ミリ波レーダ２から物体までの距離を測定した距離情報を測定結果として取得する。図２に示すように、車両１００は移動しているので、車両１００に搭載されたミリ波レーダ２の位置は移動する。図２では、点線の三角がこれまでの過去の測定サイクルにおけるミリ波レーダ２の位置を表し、実線の三角が今回の測定サイクルにおけるミリ波レーダ２の位置を表している。

過去の測定サイクルにおいてミリ波レーダ２から取得された距離情報と、今回の測定サイクルにおいてミリ波レーダ２から取得された距離情報とに基づいて、距離の交点に物体２００は存在すると推定される。

基準点設定部１４は、図３に示すように、（Ｎ－１）番目の測定サイクルにおいて、物体の位置を表す候補である複数の基準点３０２を設定する設定範囲３００として決定されたミリ波レーダ２の検出領域をメッシュ状に分割する。例えば、設定範囲３００の角度範囲は１８０°、距離範囲はミリ波レーダ２の測定範囲である。角度範囲は、例えば１°毎に分割され、距離範囲はミリ波レーダ２が距離を測定する距離分解能で分割されている。以下、Ｎ番目の測定サイクルを単にＮサイクルとも言う。
基準点設定部１４は、（Ｎ－１）サイクルにおいて、距離と角度との分割線が表すメッシュの交点を、物体２００の位置を表す候補である基準点３０２として設定する。

評価部１６は、（Ｎ－１）サイクルにおいて、これまでの測定サイクルにおいてミリ波レーダ２から取得された距離情報と、今回の（Ｎ－１）サイクルにおいてミリ波レーダ２から取得された距離情報とに基づいて、基準点３０２のそれぞれについて、物体２００が存在する確からしさを表す評価値を算出する。

評価部１６は、上記の特許文献１に記載された誤差評価値と分散評価値とを評価値として算出してもよい。また、評価部１６は、複数のサイクルで測定された物体までの距離が交差する交点密度を評価値として算出してもよい。

密度算出部１８は、基準点３０２の位置と評価値との関係を密度分布として算出し、例えば設定範囲に３００に対応する密度マップを作成する。
抽出部２０は、評価部１６によって算出された評価値に基づいて、物体２００が存在する可能性の高い推定点３０４を基準点３０２から抽出する。抽出部２０は、基準点３０２の評価値と、物体２００が存在する可能性が高いと判断できる所定値との比較結果に基づいて、基準点３０２から推定点３０４を抽出する。

また、抽出部２０は、密度算出部１８が算出する密度の高い領域の基準点３０２を推定点３０４として抽出してもよい。
図３では、推定点３０４は１個だけ図示されているが、複数の物体が存在する場合は、複数の推定点３０４が抽出される。

基準点調整部２２は、（Ｎ－１）サイクルにおいて抽出部２０が抽出した推定点３０４の位置を中心として、今回のＮサイクルにおいて基準点設定部１４が設定し、評価部１６が評価値を算出する基準点の設定範囲を決定する。これは、前回の（Ｎ－１）サイクルにおいて抽出部２０が抽出した推定点３０４の位置の周囲に、実際に物体が存在する可能性が高いと考えられるからである。

例えば、Ｎサイクルにおいて基準点調整部２２は、角度範囲として（Ｎ－１）サイクルで抽出された推定点３０４の位置±５°、距離範囲として（Ｎ－１）サイクルで抽出された推定点３０４の位置±ミリ波レーダ２の距離分解能×５を、設定範囲３１０として決定する。つまり、基準点調整部２２がＮサイクルにおいて決定する設定範囲３１０は、前回の（Ｎ－１）サイクルの設定範囲３００よりも小さくなっている。

また、Ｎサイクルにおいて基準点調整部２２は、（Ｎ－１）サイクルで密度算出部１８が作成した密度マップに基づき、周囲よりも密度の高い領域を設定範囲３１０としてもよい。

尚、Ｎサイクルにおいて基準点調整部２２が決定する設定範囲３１０の座標系は、（Ｎ－１）サイクルからＮサイクルへの車両の移動距離と移動方向とを考慮し、（Ｎ－１）サイクルの設定範囲３００の座標系に換算したものを使用する。これに対し、（Ｎ－１）サイクルの設定範囲３００の座標系をＮサイクルの設定範囲３１０の座標系に換算してもよい。

Ｎサイクルにおいて基準点設定部１４は、基準点調整部２２が決定した設定範囲３１０を、（Ｎ－１）サイクルと同じ角度分割幅と距離分割幅とによりメッシュ状に分割し、メッシュ状の距離と角度との分割線の交点を基準点３１２として設定する。Ｎサイクルにおいて設定される基準点の数は、（Ｎ－１）サイクルよりも減少している。

Ｎサイクルにおいて評価部１６は、これまでに情報取得部１２が取得した距離情報と、今回のＮサイクルにおいて情報取得部１２が取得する距離情報とに基づいて、Ｎサイクルの設定範囲３１０の各基準点３１２について評価値を算出する。

尚、これまでの測定サイクルと今回の測定サイクルとにおいて、測定サイクル毎に情報取得部１２が取得した距離情報が不規則にばらつく場合、またはミリ波レーダ２の反射波の強度が小さい場合、検出対象ではない雨や雪等のクラッタを測定している可能性が高いので、評価値を算出する対象から除外することが望ましい。

Ｎサイクルにおいて抽出部２０は、評価値が算出された基準点３１２から、物体２００が存在する可能性が高い基準点３１２を推定点３１４として抽出する。図３では、（Ｎ－１）サイクルの推定点３０４の位置が、Ｎサイクルにおいて推定点３１４の位置に更新されている。

物体検出部２４は、今回のＮサイクルにおいて抽出された推定点３１４に対応する基準点３１２の評価値に基づいて、推定点３１４に物体が存在するか否かを判定する。
（２）物体検出処理２
図４に示すように、物体検出処理２では、Ｎサイクルの設定範囲３００は（Ｎ－１）サイクルの設定範囲３００と同じ大きさである。

ただし、Ｎサイクルでは、（Ｎ－１）サイクルで抽出された推定点３０４を中心とした所定の角度範囲内の角度分割幅は（Ｎ－１）サイクルの角度分割幅と同じであるが、所定の角度範囲の外側の角度分割幅は（Ｎ－１）サイクルの角度分割幅よりも大きくなっている。Ｎサイクルと（Ｎ－１）サイクルとで距離分割幅は同じである。

Ｎサイクルでは、このように設定範囲３００の角度分割幅を設定することにより、（Ｎ－１）サイクルよりも基準点を減少させ、さらに設定範囲３００の外側から設定範囲３００において推定点３０４を中心とした所定の角度範囲の外側に進入する物体を検出できる。

（３）物体検出処理３
図５に示すように、物体検出処理３では、Ｎサイクルの設定範囲３２０の角度範囲は、（Ｎ－１）サイクルの設定範囲３００の角度範囲よりも小さくなっている。

ただし、Ｎサイクルでは、（Ｎ－１）サイクルで抽出された推定点３０４よりも近い距離範囲における角度分割幅は（Ｎ－１）サイクルの角度分割幅と同じであるが、推定点３０４よりも遠い距離範囲の角度分割幅は（Ｎ－１）サイクルの角度分割幅よりも小さくなっている。今回のＮサイクルにおいてこのように角度分割幅を設定するのは、以下の理由による。

（Ｎ－１）サイクルの設定範囲３００のように、角度分割幅が同じ場合、ミリ波レーダ２から遠くなるほど、基準点３０２同士の角度方向の距離は長くなる。したがって、ミリ波レーダ２から遠くなるほど、評価値に基づいて基準点３０２から抽出される推定点３０４の角度方向の位置精度は低下する。

そこで、今回のＮサイクルにおいてこのように角度分割幅を設定することにより、推定点３０４よりも遠い距離範囲の基準点３２２同士の角度方向の距離は、推定点３０４までの距離範囲の基準点３２２同士の角度方向の距離と同程度か、あるいはより短くなる。

これにより、Ｎサイクルにおいて、推定点３０４よりも遠い距離範囲で抽出される推定点３２４の位置精度が向上する。
（４）物体検出処理４
図６に示すように、物体検出処理４では、基準点調整部２２は、（Ｎ－１）サイクルの設定範囲３００において、角度分割幅と距離分割幅との両方を、上記の物体検出処理１～３よりも大きくしている。そして、基準点調整部２２は、Ｎサイクルにおいて、物体検出処理１と同じ大きさの設定範囲３１０において物体検出処理１と同じ角度分割幅と距離分割幅とに設定している。

これにより、前回の（Ｎ－１）サイクルにおいて、評価部１６が評価値を算出する基準点３０２の数が物体検出処理１～３よりも減少するので、評価部１６が評価値を算出する処理負荷を低減できる。

そして、Ｎサイクルにおいては、物体検出処理１と同じ大きさ、かつ同じ角度分割幅、かつ同じ距離分割幅の設定範囲３１０で基準点３１２の評価値を算出するので、物体検出処理１と同程度の精度で物体の位置を検出できる。

［１－３．効果］
以上説明した第１実施形態では、以下の効果を得ることができる。
（１ａ）今回の測定サイクルにおいて、これまでの測定サイクルと今回の測定サイクルとにおいて情報取得部１２が取得した複数のサイクルの測定結果に基づいて基準点の評価値が算出されるので、基準点の評価値を極力少ない数のミリ波レーダ２で高精度に算出できる。これにより、極力少ない数のミリ波レーダ２で物体２００の位置を高精度に検出できる。

（１ｂ）各測定サイクルにおいて固定ではなく、前回の測定サイクルにおいて設定された基準点の位置および数と抽出された推定点の位置とに基づいて、今回の測定サイクルにおいて基準点の位置および数と基準点を設定する設定範囲の大きさを可変に決定できる。

（１ｃ）今回の測定サイクルにおいて評価値を算出する基準点の数が前回の測定サイクルよりも減少するので、評価値を算出する処理負荷を低減できる。
［２．第２実施形態］
［２－１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態の基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

図７に示す第２実施形態の物体検出装置３０では、位置予測部３２を備えている点で、第１実施形態の物体検出装置１０と異なる。
図８に示すように、位置予測部３２は、（Ｎ－１）サイクルにおいて抽出された推定点３０４に存在すると推定された物体の移動方向と、物体の移動体に対する相対的な速さと、物体検出装置３０を搭載した移動体の移動方向と、移動体の速さとに基づいて、（Ｎ－１）サイクルの推定点３０４に存在すると推定された物体がＮサイクルにおいて存在すると予測される位置を予測する。

そして、Ｎサイクルにおいて基準点調整部２２は、位置予測部３２が予測した物体の位置を中心として、（Ｎ－１）サイクルよりも小さい角度範囲の設定範囲３３０を決定する。そして、設定範囲３３０において、基準点設定部１４は基準点３３２を設定し、抽出部２０は推定点３３４を抽出する。

［２－２．効果］
以上説明した第２実施形態では、第１実施形態の効果（１ａ）～（１ｃ）に加え、以下の効果を得ることができる。

（２ａ）物体が移動する場合、前回の測定サイクルから今回の測定サイクルまでに物体が移動している位置を予測して今回の測定サイクルにおいて物体が存在する設定範囲３２０を決定するので、移動する物体を設定範囲３２０内で検出できる。

［３．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上記実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（３ａ）上記実施形態では、説明の都合上、前回の（Ｎ－１）サイクルにおいて、ミリ波レーダ２の検出領域を設定範囲３００としたが、これに限るものではない。前回の（Ｎ－１）サイクルにおいて、それまでの測定サイクルの物体検出処理により決定されたミリ波レーダ２の検出領域よりも小さい範囲を設定範囲としてもよい。

（３ｂ）上記実施形態では、少なくとも物体までの距離を測定するセンサとしてミリ波レーダ２を１個使用したが、これに限定されるものではなく、ミリ波レーダ２を複数使用してもよい。

（３ｃ）上記実施形態では、少なくとも物体までの距離を測定するセンサとしてミリ波レーダ２を使用したが、これに限定されるものではない。例えば、少なくとも物体までの距離を測定するセンサとして、カメラ、ＬｉＤＡＲ等を使用してもよい。ＬｉＤＡＲは、Light Detection and Rangingの略である。

また、移動体の外側のセンサから、移動体の周囲に存在する物体の位置情報を取得してもよい。例えば移動体が車両の場合、車車間通信で他車両の位置情報を取得してもよいし、ＶＩＣＳ（登録商標）等の路側機から他車両の位置情報を取得してもよい。ＶＩＣＳ（登録商標）は、Vehicle Information and Communication Systemの略である。

（３ｄ）移動体が上記実施形態のように車両である場合、車両に接近しており車両と衝突する可能性がある物体を検出する必要がある。
これに対し、車両から離れて行く物体については、前回の測定サイクルで推定点として抽出されても、今回の測定サイクルでは設定範囲を決定するときに推定点として採用しないことが望ましい。これにより、車両と衝突する可能性がきわめて低い物体を検出するために設定範囲を決定して基準点の評価値を算出する処理を省略できる。

（３ｅ）これまでの測定サイクルと今回の測定サイクルとを合わせた測定サイクルの合計が所定サイクル数に達すると、今回の測定サイクルで推定点の更新を終了してもよい。
これは、これまでの測定サイクルと今回の測定サイクルとを合わせた測定サイクルの合計が所定サイクル数に達すると、推定点が示す位置に物体が実際に存在する確率が高くなるので、この推定点の位置を評価値に基づいて更新する必要がないからである。

（３ｆ）これまでの測定サイクルと今回の測定サイクルとを合わせた測定サイクルの合計が所定サイクル数を越えると、一番古い測定サイクルの測定結果は信頼度が低いので、基準点の評価値の算出対象から除外してもよい。

（３ｇ）移動体が測位衛星からの測位信号に基づいて移動体の位置を測位する測位装置と周囲の地図情報とを備えている場合、移動体の位置と地図情報とに基づいて、基準点の設定範囲を決定してもよい。

（３ｈ）これまでの測定サイクルで物体が静止物であると判断できる場合、静止物に対応する推定点を中心とした設定範囲を決定しなくてもよい。地図情報以外でも、移動体に対する相対的な速さと、物体の移動方向と、移動体の速さと、移動体の移動方向とから、物体が静止物であると判定できる。この場合、静止物に対応する推定点の位置情報は記憶しておくことが望ましい。

（３ｉ）上記実施形態の物体検出装置１０、３０は、移動体の周囲の物体の位置を検出する以外にも、自動駐車における駐車スペースの検出、物体の形状認識、ＳＬＡＭによる移動体の位置推定、移動体の周囲の物体の位置を表すグリッドマップの作成等の用途に使用できる。ＳＬＡＭは、Simultaneous Localization and Mappingの略である。

（３ｊ）上記実施形態では、今回の測定サイクルにおいて評価値を算出する基準点の数を前回の測定サイクルよりも減少させたが、今回の測定サイクルにおいて評価値を算出する基準点の数を前回の測定サイクル以上にしてもよい。

（３ｋ）本開示に記載の物体検出装置１０、３０およびその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の物体検出装置１０、３０およびその手法は、１つ以上の専用ハードウェア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の物体検出装置１０、３０およびその手法は、１つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと１つ以上のハードウェア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された１つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されてもよい。物体検出装置１０、３０に含まれる各部の機能を実現する手法には、必ずしもソフトウェアが含まれている必要はなく、その全部の機能が、１つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。

（３ｌ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。

（３ｍ）上述した物体検出装置１０、３０の他、当該物体検出装置１０、３０を構成要素とするシステム、当該物体検出装置１０、３０としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実体的記録媒体、物体検出方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。

２：ミリ波レーダ（センサ）、１０、３０：物体検出装置、１２：情報取得部、１４：基準点設定部、１６：評価部、１８：密度算出部、２０：抽出部、２２：基準点調整部、２４：物体検出部、３２：位置予測部、１００：車両（移動体）、２００：物体、３００、３１０、３２０、３３０：設定範囲、３０２、３１２、３２２、３３２：基準点、３０４、３１４、３２４、３３４：推定点

Claims (12)

1. 移動体（１００）に搭載され、前記移動体の周囲の物体までの距離を少なくとも測定する１個以上のセンサ（２）から測定サイクル毎に取得する測定結果に基づいて、前記物体の位置を検出する物体検出装置（１０、３０）であって、
   前記センサから前記測定結果を取得するように構成された情報取得部（１２）と、
   前記物体の位置を表す候補である複数の基準点を設定するように構成された基準点設定部（１４）と、
   これまでの測定サイクルと今回の測定サイクルとにおいて前記情報取得部から取得した前記測定結果に基づいて、前記基準点において前記物体が存在する確からしさを表す評価値を算出するように構成された評価部（１６）と、
   前記評価部が算出する前記評価値に基づいて、前記物体が存在すると推定される推定点を前記基準点から抽出するように構成された抽出部（２０）と、
   前回の測定サイクルにおいて前記基準点設定部が設定した前記基準点の位置および数と前記抽出部が抽出した前記推定点の位置とに基づいて、今回の測定サイクルにおいて前記基準点設定部が設定する前記基準点の位置および数を決定するように構成された基準点調整部（２２）と、
   前記推定点の前記評価値に基づいて、前記推定点に前記物体が存在するか否かを判定するように構成された物体検出部（２４）と、
   を備える物体検出装置。
2. 請求項１に記載の物体検出装置であって、
   前記基準点調整部は、今回の測定サイクルにおいて前記基準点設定部が設定する前記基準点の数を前回の測定サイクルよりも減少させるように構成されている、
   物体検出装置。
3. 請求項１または２に記載の物体検出装置であって、
   前記基準点調整部は、今回の測定サイクルにおいて前記基準点設定部が前記基準点を設定する設定範囲を前回の測定サイクルの設定範囲以下にするように構成されている、
   物体検出装置。
4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の物体検出装置であって、
   前記基準点調整部は、前回の測定サイクルの前記推定点の位置を中心として、今回の測定サイクルにおいて前記基準点設定部が前記基準点を設定する設定範囲を決定するように構成されている、
   物体検出装置。
5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の物体検出装置であって、
   前記センサは、前記物体までの距離に加え、前記物体が移動する方向と移動する速さとを測定し、
   前回の測定サイクルにおいて抽出された前記推定点の位置と前記センサが測定する前記物体が移動する方向と前記物体が移動する速さと前記センサが移動する方向と前記センサが移動する速さとに基づいて、今回の測定サイクルにおいて前記物体が存在すると推定される前記推定点の位置を予測するように構成された位置予測部（３２）をさらに備え、
   前記基準点調整部は、前記位置予測部が予測する前記推定点の位置を中心として、前記基準点設定部が前記基準点を設定する設定範囲を決定するように構成されている、
   物体検出装置。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の物体検出装置であって、
   前記基準点調整部は、前回の測定サイクルにおいて抽出された前記推定点の位置と前記推定点までの距離と前記センサの分解能とに基づいて、今回のサイクルにおいて前記基準点設定部が設定する前記基準点の間隔を決定するように構成されている、
   物体検出装置。
7. 請求項１から６のいずれか１項に記載の物体検出装置であって、
   前記基準点調整部は、今回の測定サイクルにおいて前記基準点設定部が設定する前記基準点の間隔を前回の測定サイクルの間隔よりも小さくし、かつ今回の測定サイクルで前記基準点設定部が設定する前記基準点の数を前回の測定サイクルの前記基準点の数以下にするように構成されている、
   物体検出装置。
8. 請求項１から７のいずれか１項に記載の物体検出装置であって、
   前記情報取得部は、前記移動体の外部のセンサから前記物体の位置を取得するように構成されており、
   前記基準点調整部は、さらに、前記情報取得部が前記外部のセンサから取得する前記物体の位置に基づいて、前記基準点設定部が前記基準点を設定する設定範囲を決定するように構成されている、
   物体検出装置。
9. 請求項８に記載の物体検出装置であって、
   前記基準点調整部は、前記情報取得部が前記外部のセンサから取得する前記物体の位置の誤差に基づいて、前記基準点設定部が前記基準点を設定する設定範囲を決定するように構成されている、
   物体検出装置。
10. 請求項１から９のいずれか１項に記載の物体検出装置であって、
    前記基準点調整部は、前回の測定サイクルで評価された前記基準点の前記評価値に基づいて、前回の測定サイクルで設定した前記基準点を今回の測定サイクルで前記基準点設定部が前記基準点として設定するか否かを判定するように構成されている、
    物体検出装置。
11. 請求項１から１０のいずれか１項に記載の物体検出装置であって、
    前回の測定サイクルで抽出された前記推定点の位置と前記推定点に対応する前記基準点の前記評価値とに基づいて、前記評価値の密度分布を算出ように構成されている密度算出部（１８）をさらに備え、
    前記基準点調整部は、前記密度算出部が算出する前記密度分布に基づいて前記基準点設定部が前記基準点を設定する設定範囲を決定するように構成されている、
    物体検出装置。
12. 請求項１から１１のいずれか１項に記載の物体検出装置であって、
    前記基準点調整部は、前回の測定サイクルにおいて抽出された前記推定点の位置から離れるにしたがい、前記基準点を設定する間隔を大きくするように構成されている、
    物体検出装置。

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