JPH10206117A

JPH10206117A - 物体認識装置

Info

Publication number: JPH10206117A
Application number: JP9010118A
Authority: JP
Inventors: Koji Nakamoto; 孝治中本; Mineji Nakano; 峰司中野; Toru Yoshioka; 透吉岡; Hiroki Kamimura; 裕樹上村
Original assignee: Mazda Motor Corp; Naldec Corp
Current assignee: Mazda Motor Corp; Naldec Corp
Priority date: 1997-01-23
Filing date: 1997-01-23
Publication date: 1998-08-07
Anticipated expiration: 2017-01-23
Also published as: JP3708653B2

Abstract

(57)【要約】【課題】車両Ｃの斜め後側方にある他車等の物体Ｏを
認識して表示装置３１で表示等する場合、物体測距用の
センサ１０として、ウィンドウ方向に配置された多数の
ＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交す
るライン列方向に多段に並設した多段ライン型ＣＣＤか
らなるＣＣＤチップ１１を備えたセンサを用い、物体認
識及び路側固定物判定を正確に行えるようにする。【解決手段】ＣＣＤチップ１１の画像の各領域Ｅにつ
いて距離ｄ（ｉ，ｊ）を測定し、この各領域Ｅ及び隣接
領域Ｒ１〜Ｒ８の距離差ｄｘに基づいて各領域Ｅ毎の有
効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を求め、この有効ポイント数
Ｐ（ｉ，ｊ）からライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を演算し
て物体Ｏを認識すると共に、ライン毎に、有効ポイント
数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいて決定されたラインポイント数
ＰＬ（ｉ）がしきい値Ｐ１以下であるときに認識物体Ｏ
が路側固定物であると判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、物体認識装置に関
し、詳しくは多段ライン型ＣＣＤによる距離データに基
づいて物体を認識すると共に、ガードレール等の路側固
定物を判定し得るようにしたものに関する技術分野に属
する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、この種の物体認識装置とし
て、例えば特開平６―２８１４５５号公報に示されてい
るように、物体の画像を複数のウィンドウに分割して、
各ウィンドウでの距離に基づいて物体を認識するように
したものは知られている。このものでは、１対のイメー
ジセンサ上にそれぞれ結像された画像の所定複数箇所
に、三角測量の原理で自車両周辺の物体までの距離を検
出するためのウィンドウを設定して、そのウィンドウ毎
に物体までの距離を検出し、この距離検出結果からウィ
ンドウ毎に道路情報に応じて自車両の対象車線内のもの
を選択するようになされている。つまり、情報として必
要のないガードレール等の路側固定物を対象物から排除
するようになっている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、このように
物体をその距離に基づいて認識する場合、一定方向に配
置された多数のＣＣＤをその配列方向と直交する方向に
多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤを設け、この多
段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２
次元の距離データから特定の物体を認識すると共に、ガ
ードレール等の路側固定物判定を行うようにすることが
考えられる。すなわち、この多段ライン型ＣＣＤは、縦
横に多数のＣＣＤが配置されたカメラ用等のセンサに対
し、ＣＣＤを一方向に間引いた構成のものであり、ＣＣ
Ｄの数が減った分だけ、撮像データ数が少なくなり、演
算速度が速くなってコストダウンを図ることができる。

【０００４】しかし、その反面、測距データのばらつき
やノイズの影響が大きく、精度の高い距離演算が難しく
て正確な物体認識が困難になるという問題があり、特に
他の車両とガードレール等の路側固定物とを区別するの
が困難となる。

【０００５】本発明は斯かる諸点に鑑みてなされたもの
であり、その目的とするところは、多段ライン型ＣＣＤ
による距離データに工夫を凝らすことによって、多段ラ
イン型ＣＣＤを用いつつ、正確に物体認識を行なうと共
に、路側固定物をも正確に判定し得るようにすることに
ある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、請求項１の発明では、多段ライン型ＣＣＤにより
得られた画像を、ライン列方向及びウィンドウ方向にそ
れぞれ分割して各領域について距離を測定し、この各領
域及び隣接領域の各測定距離に基づいて各領域毎の距離
データの有効ポイント数を求め、この有効ポイント数か
らライン毎の代表距離を演算して物体を認識すると共
に、上記有効ポイント数に基づいてラインポイント数を
決定して、このラインポイント数から認識物体が路側固
定物か否かを判定するようにした。

【０００７】具体的には、この発明では、図１に示すよ
うに、ウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤ
からなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライ
ン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報として捕
らえる多段ライン型ＣＣＤ１１を備え、該多段ライン型
ＣＣＤ１１からの輝度信号に基づいて得られた２次元の
距離データから特定の物体を認識するようにした物体認
識装置が対象である。

【０００８】そして、上記多段ライン型ＣＣＤ１１によ
り得られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ
方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測
距手段１６と、上記測距手段１６により測定された各領
域毎の距離につき、該領域に隣接する領域の距離との差
に基づいて距離データの有効ポイント数を付与する有効
ポイント数付与手段２５と、上記有効ポイント数付与手
段２５により付与された有効ポイント数に基づき上記ラ
イン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離演算手
段２６と、上記ライン距離演算手段２６により演算され
たライン毎の代表距離に基づいて物体を認識する物体認
識手段２０と、ライン毎に、上記有効ポイント数付与手
段２６により付与された有効ポイント数に基づいてライ
ンポイント数を決定するラインポイント数決定手段３５
と、上記ラインポイント数決定手段３５により決定され
たラインポイント数がしきい値以下であるときに認識物
体が路側固定物であると判定する路側固定物判定手段２
７とを備えたことを特徴としている。

【０００９】このことにより、先ず、測距手段１６にお
いて、多段ライン型ＣＣＤ１１の画像がライン毎にかつ
ウィンドウ方向に複数に分割されて各領域について距離
が測定される。次いで、有効ポイント数付与手段２５
で、上記測距手段１６により測定された領域毎の距離及
び隣接領域の距離の差に基づいて各領域毎の距離データ
の有効ポイント数が付与される。この有効ポイント数
は、各領域についての距離データの有効性（信憑性又は
信頼性）を判断するもので、領域に隣接する複数の領域
の距離データのうち、領域の距離データとの差が所定値
以下であるデータを持つ隣接領域の数を計数するもので
あり、同じ物体であれば、ある領域とその隣接領域との
各距離データが同等の値になって隣接領域に関連した距
離データが測距されることとなり、この状態を距離デー
タの有効性が高いと判断して、大きい有効ポイント数が
付与される。

【００１０】さらに、ライン距離演算手段２６におい
て、有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイ
ント数に基づきライン毎の代表距離が演算され、物体認
識手段２０において、このライン距離演算手段２６によ
り演算されたライン毎の代表距離から物体が認識され
る。

【００１１】そして、ラインポイント数決定手段３５に
よりライン毎に上記有効ポイント数に基づいてラインポ
イント数が決定され、路側固定物判定手段２７により、
そのラインポイント数がしきい値以下であるときに物体
が路側固定物であると判定される。上記有効ポイント数
は、物体がガードレール等の路側固定物である場合、そ
の形状が平面的で単純な形状であることから、物体が車
両等である場合と比べて小さい値となり、その有効ポイ
ント数に基づいて決定されたラインポイント数も、同様
となる。

【００１２】したがって、このように、各領域について
の距離データの有効性が隣接領域との関係から有効ポイ
ント数として判定され、この有効ポイント数に基づいて
ライン毎の代表距離を求めて、その代表距離から物体を
認識すると共に、その有効ポイント数から決定されたラ
インポイント数がしきい値以下であるときに物体が路側
固定物であると判定するので、測距データのばらつきや
ノイズ等があっても、その影響を可及的に低減すること
ができ、正確に物体認識を行なうことができると共に、
路側固定物の判定をも正確に行うことができる。

【００１３】請求項２の発明では、ラインポイント数決
定手段３５は、各ラインにおいて有効ポイント数がライ
ン代表しきい値よりも大きい領域の個数をラインポイン
ト数とするように構成する。また、請求項３の発明で
は、ラインポイント数決定手段３５は、各ライン上の領
域の有効ポイント数の総和をラインポイント数とするよ
うに構成する。さらに、請求項４の発明では、ラインポ
イント数決定手段３５は、各ラインにおいて有効ポイン
ト数がライン代表しきい値よりも大きい領域について有
効ポイント数及びライン代表しきい値の差の総和をライ
ンポイント数とするように構成する。これらの発明によ
り、ラインポイント数を具体的に決定することができ、
認識物体が路側固定物か否かを正確に判定することがで
きる。

【００１４】請求項５の発明では、ラインポイント数の
しきい値は、ライン毎の代表距離が大きいほど小さく設
定する。このことで、同じ物体であれば、その物体まで
の距離つまり代表距離が大きくなるほど有効ポイント数
は小さくなるので、遠距離に存在する車両等の有効なデ
ータを路側固定物であると誤判断する確率が低くなる。
よって、遠方の物体でも正確に路側固定物か否かを判定
することができる。

【００１５】また、請求項６の発明では、ラインポイン
ト数のしきい値は、ライン毎の代表距離が所定値よりも
大きいとき０に設定する。このようにすることで、代表
距離が所定値よりも大きいときには、常に路側固定物で
ないと判断されるので、遠距離に存在する車両等の有効
なデータを落としてしまうということはない。

【００１６】請求項７の発明では、ウィンドウ方向に沿
って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウ
ィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設して
なり画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型ＣＣＤ
を備え、該多段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づい
て得られた２次元の距離データから特定の物体を認識す
るようにした物体認識装置が対象である。

【００１７】そして、上記多段ライン型ＣＣＤにより得
られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ方向
に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手
段と、上記測距手段により測定された各領域毎の距離に
つき、該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて距
離データの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付
与手段と、上記有効ポイント数付与手段により付与され
た有効ポイント数に基づき上記ライン毎の代表距離をそ
れぞれ演算するライン距離演算手段と、上記ライン距離
演算手段により演算されたライン毎の代表距離に基づい
て物体を認識して物体検出距離を演算する物体認識手段
と、上記認識物体毎に、上記有効ポイント数付与手段に
より付与された有効ポイント数に基づいて物体ポイント
数を決定する物体ポイント数決定手段と、上記物体ポイ
ント数決定手段により決定された物体ポイント数がしき
い値以下であるときに認識物体が路側固定物であると判
定する路側固定物判定手段とを備える。

【００１８】このことで、路側固定物判定手段は、認識
物体毎に、物体ポイント数決定手段により決定された物
体ポイント数がしきい値以下であるときに認識物体が路
側固定物であると判定するので、認識物体が路側固定物
か否かの判定をより一層容易かつ正確に行うことができ
る。

【００１９】請求項８の発明では、物体ポイント数決定
手段は、各認識物体に含まれる全てのラインにおいて有
効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域の
個数を物体ポイント数とするように構成する。また、請
求項９の発明では、物体ポイント数決定手段は、各認識
物体に含まれる全てのライン上の領域の有効ポイント数
の総和を物体ポイント数とするように構成する。さら
に、請求項１０の発明では、物体ポイント数決定手段
は、各認識物体に含まれる全てのラインにおいて有効ポ
イント数がライン代表しきい値よりも大きい領域につい
て有効ポイント数及びライン代表しきい値の差の総和を
物体ポイント数とするように構成する。これらの発明に
より、物体ポイント数を具体的に決定することができ、
認識物体が路側固定物か否かを正確に判定することがで
きる。

【００２０】請求項１１の発明では、物体ポイント数の
しきい値は、物体検出距離が大きいほど小さく設定す
る。このことで、請求項５と同様の作用効果が得られ
る。

【００２１】また、請求項１２の発明では、物体ポイン
ト数のしきい値は、物体検出距離が所定値よりも大きい
とき０に設定する。こうすれば、請求項６と同様の作用
効果を得ることができる。

【００２２】請求項１３の発明では、ウィンドウ方向に
沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインを
ウィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設し
てなり画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型ＣＣ
Ｄを備え、該多段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づ
いて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識
するようにした物体認識装置が対象である。

【００２３】そして、上記多段ライン型ＣＣＤにより得
られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ方向
に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手
段と、上記測距手段により測定された各領域毎の距離に
つき、該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて距
離データの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付
与手段と、上記有効ポイント数付与手段により付与され
た有効ポイント数に基づき上記ライン毎の代表距離をそ
れぞれ演算するライン距離演算手段と、上記ライン距離
演算手段により演算されたライン毎の代表距離に基づい
て物体を認識する物体認識手段と、所定の複数のライン
の代表距離の検出状況に応じて認識物体が路側固定物で
あるか否かを判定する路側固定物判定手段と、上記路側
固定物判定手段の判定結果に基づいて上記物体認識手段
での物体を認識するエリアを可変とするエリア可変手段
とを備える。

【００２４】この発明により、路側固定物判定手段は、
所定の複数のラインの代表距離の検出状況に応じて物体
が路側固定物であるか否かを判定するので、路側固定物
であることをその形状等を考慮することによって正確に
判断することができる。また、認識物体が路側固定物で
あると判定すれば、エリア可変手段により物体を認識す
るエリアを可変とすることができるので、容易にその路
側固定物のあるエリアを認識しないようにすることがで
きる。よって、正確な路側固定物判定を行いつつ、路側
固定物が存在する領域内の不要なデータを排除すること
ができる。

【００２５】具体的には、請求項１４の発明では、路側
固定物判定手段は、代表距離が基準値に対して所定範囲
内にあるラインの数が所定値よりも大きいときに、認識
物体が路側固定物であると判定するように構成する。こ
のことで、ガードレール等の路側固定物が存在すると、
通常、その形状から各代表距離が基準値に対して所定範
囲内となるので、正確な路側固定物判定を行うことがで
きる。

【００２６】この場合、請求項１５の発明では、基準値
は、近距離側ラインの代表距離に基づいて設定する。こ
うすれば、遠距離側ラインよりも近距離側ラインの方が
測距精度が高いので、基準値は、より正確な近距離側ラ
インの代表距離に基づいて設定され、より一層正確に認
識物体が路側固定物であるか否かを判定することができ
る。

【００２７】また、請求項１６の発明では、ライン毎
に、有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイ
ント数に基づいてラインポイント数を決定するラインポ
イント数決定手段を備え、基準値は、上記ラインポイン
ト数決定手段により決定されたラインポイント数の最も
高いラインの代表距離に基づいて設定する。このように
することで、基準値は、より信頼性の高いラインの代表
距離に基づいて設定されるので、請求項１５の発明と同
様の作用効果を得ることができる。

【００２８】さらに、請求項１７の発明では、所定時間
毎にライン毎の代表距離の変化を検出する距離変化検出
手段を備え、基準値は、上記距離変化検出手段により検
出されたライン毎の代表距離の変化が所定値よりも小さ
いラインの代表距離に基づいて設定する。このことで、
ガードレール等の路側固定物の場合、所定時間経過して
も代表距離が殆ど変化しないので、距離変化の小さいラ
インが路側固定物を検出している可能性は高くなる。よ
って、この発明も、請求項１５の発明と同様の作用効果
を得ることができる。

【００２９】請求項１８の発明では、路側固定物判定手
段は、ライン毎の認識物体の検出位置同士が所定の関係
にあるときに、認識物体が路側固定物であると判定する
ように構成する。具体的には、請求項１９の発明では、
路側固定物判定手段は、ライン毎の認識物体の検出位置
から求まる近似線に対する該検出位置のばらつきの大き
さに基づいて認識物体が路側固定物であるか否かを判定
するように構成する。こうすれば、ガードレール等の路
側固定物の場合、各検出位置が略同一線上に存在するの
で、各検出位置の近似線から外れる程度つまりばらつき
の大きさから正確に路側固定物の判定を行うことができ
る。

【００３０】この場合、請求項２０の発明では、路側固
定物判定手段は、スムーズ化処理手段を備えていて、検
出位置のばらつきの大きさとして、該スムーズ化処理手
段によりスムーズ化処理した値を用いるように構成す
る。また、請求項２１の発明では、路側固定物判定手段
は、検出位置のばらつきの大きさが所定値よりも小さい
ラインの数に基づいて認識物体が路側固定物であるか否
かを判定するように構成する。さらに、請求項２２の発
明では、路側固定物判定手段は、スムーズ化処理手段を
備えていて、検出位置のばらつきの大きさとして、該ス
ムーズ化処理手段により所定時間内においてスムーズ化
処理した値を用いるように構成する。これらの発明によ
り、突発的なノイズ等の影響を受けることなく、より一
層正確に路側固定物の判定を行うことができる。

【００３１】請求項２３の発明では、路側固定物判定手
段は、ライン毎に、認識物体の検出位置と、該検出位置
から求まる近似線及びラインの測距方向に延びる直線の
交点位置との距離差に応じて認識物体が路側固定物であ
るか否かを判定するように構成する。このことにより、
数台の車両が走行方向に並んで走行している場合であっ
ても、不連続な車両と連続しているガードレール等の路
側固定物とでは、ライン毎の認識物体の検出位置と近似
線及びラインの測距方向に延びる直線の交点位置との距
離差が異なるので、それらを容易に区別することができ
る。

【００３２】請求項２４の発明では、物体認識手段は、
物体の認識結果及び路側固定物判定手段の判定結果に基
づいて警報等の信号を出力するように構成する。このこ
とで、認識物体を容易に知らせることができると共に、
その認識物体が路側固定物の場合には、不要な情報とし
て知らせなくても済む。

【００３３】

【発明の実施の形態】

（実施形態１）図２は本発明の実施形態に係る物体認識
装置を装備した車両Ｃ（自動車）を示し、この物体認識
装置は、車両Ｃの左右斜め後側方に位置する他の車両等
の物体Ｏ（図５、図１１、図１２に示す）を認識する。

【００３４】図２において、１は車両Ｃの車体、２は車
体１の前後略中央部に形成された車室、３は車体１の前
端部に形成されたエンジンルーム、４は車室２の前端部
に配置されたインストルメントパネル、５は車室２の後
端部にあるパッケージトレイ、６はリヤウィンドガラス
である。そして、図３に示すように、上記物体認識装置
は、各々物体Ｏまでの距離を測定するための左右の後側
方検知センサ１０，１０と、この各検知センサ１０の出
力信号がそれぞれ入力されるコントローラ１５と、この
コントローラ１５からの信号を受けて物体Ｏの存在をＣ
ＲＴや液晶等により表示する表示装置３１、及び同物体
Ｏの危険度を警報する警報装置３２とを備えている。そ
して、図２に示す如く、上記両検知センサ１０，１０
は、上記パッケージトレイ５上の左右両端部にそれぞれ
斜め後方を向いた状態で取付固定されている。また、コ
ントローラ１５はエンジンルーム３の後端部に、また表
示装置３１及び警報装置３２はインストルメントパネル
４にそれぞれ配設されている。

【００３５】図５に示すように、上記各検知センサ１０
は、所定距離離れて上下方向に配置された上下１対のＣ
ＣＤチップ１１，１１と、該ＣＣＤチップ１１，１１に
対応して配置されたレンズ１２，１２とを備えている。
各ＣＣＤチップ１１は、上下方向たるウィンドウ方向に
沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインを
ウィンドウ方向と直交するライン列方向（水平方向）に
多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤからなり、この
各ＣＣＤチップ１１によりレンズ１２を経て車両Ｃのリ
アウィンドガラス６越しに、上下方向に角度θ１の範囲
でかつ水平左右方向に角度θ２の範囲（図１０、図１２
参照）にある物体Ｏ等の画像を輝度情報として捕らえる
ようになっている。

【００３６】図４に示す如く、上記各検知センサ１０は
それぞれコントローラ１５内の測距回路１６（測距手
段）に接続されている。この各測距回路１６は、両ＣＣ
Ｄチップ１１，１１での物体像の視差（位相差）を演算
する視差演算部１７と、この視差演算部１７からの信号
により物体Ｏまでの距離を演算する距離演算部１８とを
備えている。そして、各測距回路１６では、図６及び図
７に示す如く、各ＣＣＤチップ１１により捕らえられた
画像を、ライン方向（水平方向）にＣＣＤライン毎のｎ
個のラインに分割すると共に、その各ラインをウィンド
ウ方向（上下方向）にｍ個のウィンドウに分割して、画
像の略全体をｍ×ｎ個の領域Ｅ，Ｅ，…で構成し、両方
のＣＣＤチップ１１，１１による画像での同一の領域
Ｅ，Ｅ間の視差を求め、この視差から各領域Ｅ毎に物体
Ｏまでの距離を演算する。

【００３７】すなわち、両ＣＣＤチップ１１，１１によ
り捕らえられた画像はいずれも図６に示すようになる
が、これら両ＣＣＤチップ１１，１１の画像は同じライ
ン位置（図示例ではラインｉ）では、図８に示すよう
に、両ＣＣＤチップ１１，１１の上下方向のずれ分だけ
ずれていて視差が生じており、この視差を利用して物体
Ｏまでを測距する。この原理について図９により説明す
ると、図９の三角形Ｐ・Ｏ１・Ｑ及び三角形Ｏ１・Ｐ１
・Ｑ１同士、並びに三角形Ｐ・Ｏ２・Ｑ及び三角形Ｏ２
・Ｐ２・Ｑ２同士はそれぞれ相似形であるので、今、検
知センサ１０（レンズ１２）から物体Ｏまでの距離を
ａ、両レンズ１２，１２の中心間の距離をＢ（定数）、
レンズ１２の焦点距離をｆ（定数）、両ＣＣＤチップ１
１，１１での物体像のレンズ中心からのずれ量をそれぞ
れｘ１，ｘ２とすると、ａ・ｘ１／ｆ＝Ｂ−ａ・ｘ２／ｆとなり、この式から、ａ＝Ｂ・ｆ／（ｘ１＋ｘ２）が得られる。つまり、両ＣＣＤチップ１１，１１での物
体像の視差（位相差）によって物体Ｏまでの距離ａを測
定することができる。

【００３８】尚、図６及び図７におけるＧ（白点）は、
ＣＣＤチップ１１のＣＣＤに対応するように縦横格子状
に配置された測距点（測距ポイント）であり、この測距
点Ｇは各領域Ｅに含まれている。また、各ＣＣＤライン
でのウィンドウは、一部が隣接するウィンドウと互いに
オーバーラップするように分割されており、上下方向
（ウィンドウ方向）に隣接する領域Ｅ，Ｅに同じ測距点
Ｇ，Ｇ，…が含まれている。また、Ｏ′は物体の像であ
る。

【００３９】また、図１０に示すように、上記各ＣＣＤ
チップ１１により捕らえられた画像をライン毎に分割し
て形成される複数のラインは、車両Ｃの外側で近距離を
測距するライン位置が若い番号とされる一方、車幅方向
の中央側で遠距離を測距するライン位置が大きい番号と
され、外側ラインから車幅方向の中央側ラインに向かっ
て番号が順に増加するように番号付けされている。

【００４０】図４に示す如く、上記コントローラ１５に
は、センサ１０に基づいて得られた上下方向及び水平方
向の２次元の距離データ、つまり各測距回路１６からの
信号を基に特定の物体Ｏを認識する物体認識部２０と、
この物体認識部２０の出力信号により物体Ｏを新規物体
かどうか選別する物体選別部２１と、この物体選別部２
１により選別された物体Ｏが車両Ｃ（自車）にとって危
険対象物かどうかを判断する危険判断部２２とが設けら
れており、物体認識部２０において、物体Ｏの認識結果
に基づいて表示信号を表示装置３１に、また警報信号を
警報装置３２にそれぞれ物体選別部２１を経て出力する
ようにしている。

【００４１】また、コントローラ１５は、物体Ｏを認識
する上で本来は物体Ｏが位置し得ない不要な範囲を除外
するレンジカット部２４と、測距された各領域毎の距離
データと周りの８つの隣接領域との比較（８隣接点処
理）を行って有効ポイント数を付与する有効ポイント数
付与手段としての８隣接点処理部２５と、ライン毎の距
離を演算するライン距離演算部２６と、ガードレール等
の路側固定物を判定するための路側固定物判定部２７
と、距離データを物体Ｏ毎にグルーピングするグルーピ
ング部２８とを備えている。

【００４２】図１１は上記レンジカット部２４で除外さ
れる上下方向のレンジカット範囲Ｚ１を、また図１２は
同左右方向のレンジカット範囲Ｚ２をそれぞれ示してお
り、これらのレンジカット範囲Ｚ１，Ｚ２は、ラインの
角度とその位置での距離とに基づいて検出される。図１
２中、Ｆは車両Ｃの路面、Ｍは道路における車両走行車
線を設定する路面Ｆ上の白線、Ｆ１は道路の両側に設置
された路側帯、Ｈはその植込みである。

【００４３】上記８隣接点処理部２５での８隣接点処理
動作は、図１３に示すように、ある領域Ｅ（ｉ，ｊ）の
距離データに対しそれに隣接する周りの８つの隣接領域
Ｒ１〜Ｒ８の距離データの相関性を判断するもので、具
体的に図１５に示す如く行われる。すなわち、最初のス
テップＳ１で、ライン数ｎ及びウィンドウ数ｍに分割さ
れた領域Ｅ（ｉ，ｊ）毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を読
み込み、次のステップＳ２で各領域Ｅ（ｉ，ｊ）の有効
ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝０と初期化す
る。この有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）は各領域Ｅ（ｉ，
ｊ）に設定されるもので、この値が大きいほど領域の距
離データの有効性が高く、信頼性、信憑性があると判断
される。次のステップＳ３では、全ての領域のうち左右
端及び上下端の位置にある領域（格子点）への有効ポイ
ント数を嵩上げし、周辺の領域には有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）を＋１だけ、またその中で４つの隅角部の領
域には有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を＋２だけそれぞれ
増やすように設定する。この後、ステップＳ４におい
て、隣接点処理を行うかどうかを判定し、この判定がＮ
Ｏのときには、ステップＳ１１において有効ポイント数
Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝８に設定した後、ステッ
プＳ１２に進む一方、判定がＹＥＳのときには、ステッ
プＳ５に進む。

【００４４】上記ステップＳ４で隣接点処理を行うかど
うかの判定は、例えば、予め各ライン位置毎に決定され
る基準距離値が所定値よりも大きいか否かを判定するも
ので、基準距離値が所定値よりも大きいときには、隣接
点処理は行わない（ステップＳ１１に進む）一方、基準
距離値が所定値よりも大きくないときには、隣接点処理
を行う（同ステップＳ５に進む）。

【００４５】上記ステップＳ５では距離しきい値ｄ０を
設定する。この距離しきい値ｄ０は、付与ポイント数ｐ
を決定するためのもので、例えば、定数に設定する。

【００４６】ステップＳ５の後はステップＳ６に進み、
隣接領域Ｒｉの距離データｄ（Ｒｉ）を読み込み、次の
ステップＳ７では上記領域Ｅと隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との
距離差ｄｘ＝｜ｄ（ｉ，ｊ）−ｄ（Ｒｉ）｜を演算す
る。この後、ステップＳ８において、上記距離差ｄｘが
上記距離しきい値ｄ０よりも小さいか否かの判定を行
い、この判定がＮＯのときにはステップＳ１２に進む一
方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳ９において付
与すべきポイント数ｐを設定する。

【００４７】このようなステップＳ９の後、ステップＳ
１０において、それまでの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）
に上記付与ポイント数ｐを加えて新たな有効ポイント数
Ｐ（ｉ，ｊ）＝Ｐ（ｉ，ｊ）＋ｐを設定し、上記ステッ
プＳ１２に進む。このステップＳ１２では、ステップＳ
６〜Ｓ１０の処理が８つの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の各々に
ついて終了したか否かを判定し、この判定がＮＯのとき
にはステップＳ６に戻って、他の残りの隣接領域につい
て同様の処理を行う。一方、判定がＹＥＳになると、ス
テップＳ１３に進み、全ての領域Ｅ，Ｅ，…についての
有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定（ステップＳ６〜Ｓ
１０の処理）が終了したか否かを判定する。この判定が
ＮＯのときには、ステップＳ４に戻って他の領域Ｅにつ
いて有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定を繰り返す。一
方、判定がＹＥＳになると、次のライン毎の代表距離の
演算処理（図１６参照）に進む。

【００４８】図１６は上記ライン距離演算部２６での処
理動作を示し、上記８隣接点処理部２５（有効ポイント
数付与手段）により付与設定された有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ
演算する。

【００４９】先ず、ステップＴ１において、ライン数ｎ
及びウィンドウ数ｍに分割された領域Ｅ毎の距離データ
ｄ（ｉ，ｊ）を読み込むと共に、上記８隣接点処理によ
り付与された領域Ｅ毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を
読み込み、次のステップＴ２では、ライン代表有効ポイ
ント数ＰＩ（ｉ）をＰＩ（ｉ）＝０に初期化する。この
ライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）は、ライン毎の距
離演算の際にラインに設定されるもので、この値が大き
いほどラインの距離データの有効性が高く、信頼性、信
憑性があると判断される。

【００５０】次のステップＴ３では、上記ライン代表有
効ポイント数ＰＩ（ｉ）に対応するライン代表しきい値
Ｐ０を設定する。このステップＴ３でのライン代表しき
い値Ｐ０は、例えば一定値に設定する。

【００５１】ステップＴ３の後はステップＴ４に進み、
上記領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表
しきい値Ｐ０よりも大きいか否かを判定する。この判定
がＮＯのときには、そのままステップＴ６に進むが、判
定がＹＥＳのときには、ステップＴ５において、ライン
毎の代表距離ｌ（ｉ）を平均化のために更新すると共
に、上記ライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）に領域毎
の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を加えてライン代表有効
ポイント数ＰＩ（ｉ）の更新を行った後にステップＴ６
に進む。すなわち、ライン距離演算部２６では、８隣接
点処理部２５によって付与設定された有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きい領域
についてライン毎の距離演算を行うようにしている。

【００５２】上記ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）の更新は
次の式で行う。ｌ（ｉ）＝［ｌ（ｉ）×ＰＩ（ｉ）＋ｄ（ｉ，ｊ）×
｛Ｐ（ｉ，ｊ）−ＰＯ＋１｝］÷｛ＰＩ（ｉ）＋Ｐ
（ｉ，ｊ）−ＰＯ＋１｝

【００５３】上記ステップＴ６では当該ラインの全ての
ウィンドウ番号（領域Ｅ）について終了したか否かを判
定し、この判定がＹＥＳになるまでラインの各領域Ｅに
ついてステップＴ３〜Ｔ５を繰り返す。ステップＴ６の
判定がＹＥＳになると、ステップＴ７に進み、全てのラ
イン番号について終了したか否かを判定し、この判定が
ＹＥＳになるまでステップＴ２〜Ｔ６を繰り返す。ステ
ップＴ７の判定がＹＥＳになると、次の路側固定物判定
処理（図１７参照）に進む。

【００５４】図１７はコントローラ１５における路側固
定物判定部２７での処理動作を示し、ライン毎に上記有
効ポイント数に基づいてラインポイント数を決定し、そ
のラインポイント数に応じて路側固定物判定を行う。す
なわち、ステップＵ１でライン数ｎの代表距離ｌ（ｉ）
及び各領域の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を読み込み、
ステップＵ２でその有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づ
いてラインポイント数ＰＬ（ｉ）を決定する。このライ
ンポイント数ＰＬ（ｉ）は、以下のようにして決定す
る。 (第１例)ラインポイント数ＰＬ（ｉ）を、そのラインに
おいて有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）が上記ライン代表し
きい値Ｐ０よりも大きい領域の個数とする。

【００５５】(第２例)ラインポイント数ＰＬ（ｉ）を、
そのライン上の領域の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の総
和とする。

【００５６】(第３例)ラインポイント数ＰＬ（ｉ）を、
そのラインにおいて有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライ
ン代表しきい値Ｐ０よりも大きい領域について有効ポイ
ント数Ｐ（ｉ，ｊ）及びライン代表しきい値Ｐ０の差の
総和とする。

【００５７】上記ステップＵ２により、ライン毎に、上
記８隣設点処理部２５により付与された有効ポイント数
Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいてラインポイント数ＰＬ（ｉ）を
決定するラインポイント数決定手段３５が構成されてい
る。

【００５８】次のステップＵ３でラインポイント数のし
きい値Ｐ１を設定する。このステップＵ３でのしきい値
Ｐ１の設定は、具体的には以下の如く行う。 (第１例)図１８に示す如く、ラインポイント数のしきい
値Ｐ１を一定値Ｃに設定する。

【００５９】下記の第２例及び第３例のように、ライン
ポイント数のしきい値Ｐ１をライン毎の代表距離ｌ
（ｉ）に応じて可変とし、遠距離側ほど小さくなるよう
に設定する。

【００６０】(第２例)図１９に示す如く、しきい値Ｐ１
を代表距離ｌ（ｉ）の関数とする。例えば、図２０
（ａ）に示すように、代表距離ｌ（ｉ）が大きくなるに
連れてしきい値Ｐ１が比例して小さくなるか、或いは、
図２０（ｂ）に示すように、代表距離ｌ（ｉ）が大きく
なるに連れてしきい値Ｐ１が段階的に小さくなるように
設定する。

【００６１】(第３例)図２１に示す如く、代表距離ｌ
（ｉ）が所定値Ｄ１よりも大きいか否かを判定し、この
判定がＹＥＳのときにはしきい値Ｐ１を０に設定する一
方、判定がＮＯのときには、上記第２例と同様に、しき
い値Ｐ１を代表距離ｌ（ｉ）の関数とする。このため、
しきい値Ｐ１及び代表距離ｌ（ｉ）の関係は、例えば図
２２（ａ）又は（ｂ）に示すようになる。

【００６２】図１７のフローにおいて、ステップＵ３の
後はステップＵ４に進んでラインポイント数ＰＬ（ｉ）
が上記しきい値Ｐ１よりも大きいか否かを判定する。こ
の判定がＹＥＳのときには、ステップＵ５に進んで、後
述の如く物体認識部２０において認識する物体Ｏが路側
固定物ではないと判定して代表距離ｌ（ｉ）をそのまま
登録してステップＵ７に進むが、判定がＮＯのときに
は、ステップＵ６に進んで認識物体Ｏが路側固定物であ
ると判定して代表距離ｌ（ｉ）を初期化してステップＵ
７に進む。すなわち、有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基
づいて決定されたラインポイント数ＰＬ（ｉ）は、物体
Ｏがガードレール等の路側固定物である場合、その形状
が平面的で単純な形状であることから、物体Ｏが車両等
である場合と比べて小さい値となり、その値がしきい値
Ｐ１以下であれば、認識物体Ｏが路側固定物であると判
定する。そして、認識物体Ｏが路側固定物であると判定
したときには、後述の如く表示処理や警報処理を行う必
要がなく、次の物体認識処理（図２３参照）において物
体登録を行わないように代表距離ｌ（ｉ）を初期化して
しまう。

【００６３】上記ステップＵ７では、全てのラインにつ
いて終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになる
まで上記ステップＵ３〜Ｕ６を繰り返す。ステップＵ７
の判定がＹＥＳになると、次の物体認識処理に進む。

【００６４】図２３はコントローラ１５における物体認
識部２０での処理動作を示し、この物体認識部２０で
は、上記ライン距離演算部２６により演算されたライン
毎の代表距離ｌ（ｉ）に基づいて物体Ｏを認識すると共
に、物体検出距離（物体Ｏまでの距離）Ｌ（ｋ）を演算
する。すなわち、ステップＷ１において物体番号ｋを設
定し、ステップＷ２では、物体検出距離Ｌ（ｋ）、物体
有効ポイント数ＰＫ（ｋ）及び物体内のデータ数Ｎ
（ｋ）をいずれも０にして、一次保管用データセットの
リセットを行う。

【００６５】次のステップＷ３では、有効な未登録のラ
インデータが登録されているか否かを判定し、この判定
がＮＯのときにはステップＷ８に進む。ステップＷ３の
判定がＹＥＳのときには、ステップＷ４において、ライ
ンデータの前後位置ＸＤ（ｉ）及び横位置ＹＤ（ｉ）を
設定する。この後、ステップＷ５において、既に上記物
体検出距離Ｌ（ｋ）が定義されているか否かを判定し、
この判定がＮＯのときには、ステップＷ６に進み、上記
物体検出距離Ｌ（ｋ）をＬ（ｋ）＝ＸＤ（ｉ）に、また
物体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）をＰＫ（ｋ）＝ＰＩ
（ｉ）に、さらに物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をＮ（ｋ）
＝１にそれぞれ設定して、一次保管用データセットのセ
ットを行った後、ステップＷ８に進む。

【００６６】これに対し、ステップＷ５の判定がＹＥＳ
のときには、ステップＷ７に進み、物体検出距離Ｌ
（ｋ）をＬ（ｋ）＝｛ＰＫ（ｋ）×Ｌ（ｉ）＋Ｐ（ｉ）
×ＸＤ（ｉ）｝／｛ＰＫ（ｋ）＋Ｐ（ｉ）｝に、また物
体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）をＰＫ（ｋ）＝ＰＫ（ｋ）
＋ＰＩ（ｉ）に、さらに物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をＮ
（ｋ）＝Ｎ（ｋ）＋１にそれぞれ設定して、一次保管用
データセットの更新を行った後、ステップＷ８に進む。

【００６７】上記ステップＷ８では、全てのライン番号
について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳに
なるまでステップＷ３〜Ｗ７を繰り返す。ステップＷ８
の判定がＹＥＳになると、ステップＷ９〜Ｗ１１におい
て物体Ｏの登録の可否の判定を行う。先ず、ステップＷ
９において、上記物体内のデータ数Ｎ（ｋ）が所定値以
上か否かを判定する。尚、この所定値は、遠距離側ほど
小さくするように可変設定することもできる。このステ
ップＷ９の判定がＮＯのときには、距離データはノイズ
等に起因するものであると見做し、ステップＷ１０にお
いて物体Ｏの登録は行わず、物体番号ｋの物体データを
初期化した後、終了する。一方、ステップＷ９の判定が
ＹＥＳであるときには、ステップＷ１１において物体Ｏ
の登録を行った後に終了する。すなわち、物体認識部２
０は、ライン距離演算部２６により演算されたライン毎
の距離のデータ数Ｎ（ｋ）が所定値以上であるときのみ
に、該ライン毎の距離に対応する物体を新規物体として
登録する。

【００６８】この物体認識部２０での処理動作の後は、
上記表示装置３１での物体表示のための表示処理や警報
装置３２での警報のための警報処理を行う。

【００６９】したがって、上記実施形態１では、左右後
側方検知センサ１０，１０により物体Ｏの画像が輝度情
報として捕らえられると、先ず、コントローラ１５の各
測距回路１６において、各検知センサ１０の画像がライ
ン列及びウィンドウ方向にそれぞれ分割されて各領域Ｅ
について距離ｄ（ｉ，ｊ）が測定される。次いで、８隣
接点処理部２５で、上記測定された領域Ｅ毎の距離ｄ
（ｉ，ｊ）及び隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離の差ｄｘに基
づいて各領域Ｅ毎の距離データの有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）が付与され、ライン距離演算部２６において
上記有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づきライン毎の代
表距離ｌ（ｉ）が演算され、物体認識部２０においてラ
イン距離演算部２６により演算されたライン毎の代表距
離ｌ（ｉ）から物体Ｏが認識される。

【００７０】そして、ラインポイント数決定手段３５に
よりライン毎に上記有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づ
いてラインポイント数ＰＬ（ｉ）が決定され、路側固定
物判定部２７により、そのラインポイント数ＰＬ（ｉ）
がしきい値Ｐ１以下であるときに認識物体Ｏが路側固定
物であると判定され、物体登録が行われなくなる。上記
有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）は、物体Ｏがガードレール
等の路側固定物である場合、その形状が平面的で単純な
形状であることから、物体Ｏが車両である場合と比べて
小さい値となり、その有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基
づいて決定されたラインポイント数ＰＬ（ｉ）も、同様
となる。

【００７１】このように、各領域Ｅについての距離デー
タの有効性が隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との関係から有効ポイ
ント数Ｐ（ｉ，ｊ）として判定され、この有効ポイント
数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいてライン毎の代表距離ｌ（ｉ）
を求めて、その代表距離ｌ（ｉ）から物体Ｏを認識する
と共に、その有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）から決定され
たラインポイント数ＰＬ（ｉ）がしきい値Ｐ１以下であ
るときに認識物体Ｏが路側固定物であると判定するの
で、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その
影響を最小限に抑えることができ、正確に物体認識及び
路側固定物判定を行うことができる。

【００７２】また、ラインポイント数のしきい値Ｐ１
を、ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）に応じて可変とし、図
２０に示すように、代表距離ｌ（ｉ）が大きくなるほど
小さく設定すれば、認識物体Ｏまでの距離が大きくなる
ほど有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）は小さくなるので、遠
距離に存在する車両等の有効なデータを路側固定物であ
ると誤判断する確率が低くなり、遠方の物体Ｏでも正確
に路側固定物か否かを判定することができる。

【００７３】さらに、ラインポイント数のしきい値Ｐ１
を、図２２に示すように、ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）
が所定値Ｄ１よりも大きいとき０に設定すれば、代表距
離ｌ（ｉ）が所定値Ｄ１よりも大きいときには、認識物
体Ｏが常に路側固定物でないと判断されるので、遠距離
に存在する車両等の有効なデータを落としてしまうとい
うことはない。

【００７４】また、物体認識部２０は、物体Ｏの認識結
果及び路側固定物判定部２７の判定結果に基づいて警報
等の信号を出力するように構成されているので、認識物
体Ｏを車両Ｃの乗員に容易に知らせることができると共
に、その物体Ｏが路側固定物の場合には、不要な情報と
して知らせなくて済む。

【００７５】尚、上記実施形態１では、路側固定物判定
部２７での路側固定物判定処理を、ライン距離演算部２
６でのライン毎の代表距離の演算処理と物体認識部２０
での物体認識処理との間で行うようにしたが、代表距離
の演算処理に続いて物体認識処理を行なった後に、上記
路側固定物判定処理を行い、その判定処理の結果に基づ
いて再度物体認識処理を行うようにしてもよい。

【００７６】（実施形態２）図２４は、本発明の実施形
態２における路側固定物判定部２７での処理動作を示
し、この処理動作は、上記実施形態１における路側固定
物判定部２７での処理動作と同様であるが、物体認識部
２０での物体認識処理と警報処理との間で行われ、認識
物体Ｏ毎に、有効ポイント数に基づいて決定された物体
ポイント数がしきい値以下であるときに物体Ｏが路側固
定物であると判定する。

【００７７】すなわち、ステップＸ１で物体認識部２０
において演算された物体数Ｋの物体検出距離Ｌ（ｋ）及
び各領域の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を読み込み、ス
テップＸ２でその有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づい
て物体ポイント数ＰＯ（ｋ）を決定する。この物体ポイ
ント数ＰＯ（ｋ）は、以下のようにして決定する。 (第１例)物体ポイント数ＰＯ（ｋ）を、その物体番号ｋ
の物体Ｏに含まれる全てのラインにおいて有効ポイント
数がライン代表しきい値よりも大きい領域の個数とす
る。

【００７８】(第２例)物体ポイント数ＰＯ（ｋ）を、そ
の物体番号ｋの物体Ｏに含まれる全てのライン上の領域
の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の総和とする。

【００７９】(第３例)物体ポイント数ＰＯ（ｋ）を、そ
の物体番号ｋの物体Ｏに含まれる全てのラインにおいて
有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０
よりも大きい領域について有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）
及びライン代表しきい値Ｐ０の差の総和とする。

【００８０】上記ステップＸ２により、認識物体Ｏ毎
に、上記８隣設点処理部２５により付与された有効ポイ
ント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいて物体ポイント数ＰＯ
（ｋ）を決定する物体ポイント数決定手段３６が構成さ
れている。

【００８１】次のステップＸ３で物体ポイント数のしき
い値Ｐ２を設定する。このステップＸ３でのしきい値Ｐ
２の設定は、上記実施形態１と同様に以下のように行
う。 (第１例)図２５に示す如く、物体ポイント数のしきい値
Ｐ２を一定値Ｃに設定する。

【００８２】下記の第２例及び第３例のように、物体ポ
イント数のしきい値Ｐ２を物体検出距離Ｌ（ｋ）に応じ
て可変とし、遠距離側ほど小さくなるように設定する。

【００８３】(第２例)図２６に示す如く、しきい値Ｐ２
を物体検出距離Ｌ（ｋ）の関数とする。例えば、図２７
（ａ）に示すように、物体検出距離Ｌ（ｋ）が大きくな
るに連れてしきい値Ｐ２が比例して小さくなるか、或い
は、図２７（ｂ）に示すように、物体検出距離Ｌ（ｋ）
が大きくなるに連れてしきい値Ｐ２が段階的に小さくな
るように設定する。

【００８４】(第３例)図２８に示す如く、物体検出距離
Ｌ（ｋ）が所定値Ｄ２よりも大きいか否かを判定し、こ
の判定がＹＥＳのときにはしきい値Ｐ２を０に設定する
一方、判定がＮＯのときには、上記第２例と同様に、し
きい値Ｐ２を物体検出距離Ｌ（ｋ）の関数とする。この
ため、しきい値Ｐ２及び物体検出距離Ｌ（ｋ）の関係
は、例えば図２９（ａ）又は（ｂ）に示すようになる。

【００８５】図２４のフローにおいて、ステップＸ３の
後はステップＸ４に進んで物体ポイント数ＰＯ（ｋ）が
しきい値Ｐ２よりも大きいか否かを判定する。この判定
がＹＥＳのときには、ステップＸ５に進んで認識物体Ｏ
が路側固定物ではないと判定して物体検出距離Ｌ（ｋ）
をそのまま登録してステップＸ７に進むが、判定がＮＯ
のときには、ステップＸ６に進んで認識物体Ｏが路側固
定物であると判定して物体検出距離Ｌ（ｋ）を登録しな
いでステップＸ７に進む。すなわち、認識物体Ｏが路側
固定物であると判定したときには、表示処理や警報処理
を行わないように物体検出距離Ｌ（ｋ）の登録をしない
ようにする。

【００８６】上記ステップＸ７では、全ての物体番号に
ついて終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳにな
るまで上記ステップＸ３〜Ｘ６を繰り返す。ステップＸ
７の判定がＹＥＳになると、表示装置３１での物体表示
のための表示処理や警報装置３２での警報のための警報
処理を行う。

【００８７】したがって、上記実施形態２では、物体認
識部２０で物体Ｏを認識した後に、路側固定物判定部２
７において認識物体Ｏ毎に、有効ポイント数Ｐ（ｉ，
ｊ）に基づいて決定された物体ポイント数ＰＯ（ｋ）が
しきい値Ｐ２以下であるときに物体Ｏが路側固定物であ
ると判定するので、路側固定物か否かの判定をより一層
容易かつ正確に行うことができる。

【００８８】また、物体ポイント数のしきい値Ｐ２を、
物体検出距離Ｌ（ｋ）に応じて可変とし、図２７に示す
ように、物体検出距離Ｌ（ｋ）が大きくなるほど小さく
設定するか、又は、図２９に示すように、物体検出距離
Ｌ（ｋ）が所定値Ｄ２よりも大きいとき０に設定すれ
ば、実施形態１と同様の作用効果を得ることができる。

【００８９】（実施形態３）図３０は、本発明の実施形
態３における路側固定物判定部２７での処理動作を示
し、この処理動作は、所定の複数のラインの代表距離の
検出状況つまり代表距離が基準値に対して所定範囲内に
あるラインの数が所定値よりも大きいときに、認識物体
Ｏが路側固定物であると判定し、その判定結果に基づい
て物体認識部２０での物体を認識するエリアを可変とす
るようにしたものである。

【００９０】すなわち、ステップＹ１でライン数ｎの代
表距離ｌ（ｉ）及び各領域の有効ポイント数Ｐ（ｉ，
ｊ）を読み込み、ステップＹ２でその有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）に基づいてラインポイント数ＰＬ（ｉ）を決
定する。このラインポイント数ＰＬ（ｉ）は、上記実施
形態１と同様にして決定されるもので、このステップＹ
２によって、ライン毎に、上記８隣設点処理部２５によ
り付与された有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいてラ
インポイント数ＰＬ（ｉ）を決定するラインポイント数
決定手段３５が構成されている。

【００９１】次のステップＹ３で路側固定物判定領域を
設定するための基準値ＳＴ＿Ｗを求めてステップＹ４に
進む。上記ステップＹ３で基準値ＳＴ＿Ｗを求める処理
は、具体的には以下のように行う。 (第１例)基準値ＳＴ＿Ｗを、近距離側ラインの代表距離
に基づいて設定する。すなわち、図３１に示すように、
ステップＹＡ１でラインポイント数ＰＬ（ｉ）がしきい
値以上で、かつ最も近距離側のライン番号を格納する変
数Ｎｅａｒ＿ｉにラインの個数ｎを入れた後、ステップ
ＹＡ２でラインｉのラインポイント数ＰＬ（ｉ）がしき
い値以上か否かを判定する。この判定がＹＥＳのときに
はステップＹＡ３に進んでｉが上記変数Ｎｅａｒ＿ｉよ
りも近距離側つまりライン番号が小さいか否かを判定す
る。この判定がＹＥＳのときにはステップＹＡ４に進ん
でそのラインｉを最も近距離側として変数Ｎｅａｒ＿ｉ
に入れてステップＹＡ５に進む。一方、上記ステップＹ
Ａ２，ＹＡ３の判定がそれぞれＮＯのときにはそのまま
ステップＹＡ５に進む。このステップＹＡ５では、全て
のライン番号について終了したか否かを判定し、この判
定がＹＥＳになるまで上記ステップＹＡ２〜ＹＡ４を繰
り返す。ステップＹＡ５の判定がＹＥＳになると、ステ
ップＹＡ６に進んで基準値ＳＴ＿Ｗをｌ（Ｎｅａｒ＿
ｉ）×Ｓｉｎθ（Ｎｅａｒ＿ｉ）とする。ここでθ
（ｉ）は、図３７に示すように、車両Ｃの前後方向に対
するラインｉの測距方向の傾きである。

【００９２】上記処理におけるしきい値を、図３２
（ａ）に示す如く、ライン位置に関係なく一定値に設定
してもよく、また、例えば図３２（ｂ）及び（ｃ）に示
す如く、ライン位置が大きくなる（車体１外側ラインつ
まり近距離側ラインから内側ラインつまり遠距離側ライ
ンに向かう）に連れて小さくなるように設定してもよ
い。それぞれの場合に応じて各図に示す如くラインポイ
ント数がしきい値以上でかつ最も近距離側のラインＮｅ
ａｒ＿ｉが決定される。

【００９３】(第２例)基準値ＳＴ＿Ｗを、ラインポイン
ト数決定手段３５により決定されたラインポイント数Ｐ
Ｌ（ｉ）の最も高いラインの代表距離に基づいて設定す
る。すなわち、図３３に示すように、ステップＹＢ１で
最も高いラインポイント数ＰＬ（ｉ）を格納する変数Ｍ
ａｘ＿ＰＬ及びそのライン番号を格納する変数Ｍａｘ＿
ｉを初期化し、次のステップＹＢ２でラインポイント数
ＰＬ（ｉ）が上記変数Ｍａｘ＿ＰＬよりも大きいか否か
を判定する。この判定がＹＥＳのときにはステップＹＢ
３に進んで変数Ｍａｘ＿ＰＬにＰＬ（ｉ）を入れた後、
ステップＹＢ４で変数Ｍａｘ＿ｉにそのラインｉを入れ
てステップＹＢ５に進む。一方、ステップＹＢ２での判
定がＮＯのときにはそのままステップＹＢ５に進む。こ
のステップＹＢ５で全てのライン番号について終了した
か否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまで上記ステ
ップＹＢ２〜ＹＢ４を繰り返す。ステップＹＢ５の判定
がＹＥＳになると、例えば、図３４に示す如く、ライン
ポイント数ＰＬ（ｉ）が最も高いラインＭａｘ＿ｉが決
定され、ステップＹＢ６に進んで基準値ＳＴ＿Ｗをｌ
（Ｍａｘ＿ｉ）×Ｓｉｎθ（Ｍａｘ＿ｉ）とする。

【００９４】(第３例)所定時間（１サンプリング時間）
毎にライン毎の代表距離の変化（移動量）を検出し、基
準値ＳＴ＿Ｗを、その検出した距離変化が所定値よりも
小さいラインの代表距離に基づいて設定する。すなわ
ち、図３５に示すように、ステップＹＣ１でライン数ｎ
の１サンプリング前の代表距離ｌｐ（ｉ）を読み込み、
ステップＹＣ２で各ラインの設定時間（１サンプリング
時間）の移動量を格納する変数Ｍｏｖｅ＿ｄ（ｉ）を初
期化した後、ステップＹＣ３で上記変数Ｍｏｖｅ＿ｄ
（ｉ）がしきい値以下で、かつ最も近距離側のライン番
号を格納する変数Ｍｏｖｅ＿ｉにラインの個数ｎを入れ
る。そして、ステップＹＣ４に進んで設定時間の移動量
｜ｌ（ｉ）−ｌｐ（ｉ）｜を変数Ｍｏｖｅ＿ｄ（ｉ）に
格納し、次のステップＹＣ５で上記移動量のしきい値Ｍ
０を設定した後、ステップＹＣ６で変数Ｍｏｖｅ＿ｄ
（ｉ）が上記しきい値Ｍ０よりも大きいか否かを判定す
る。この判定がＮＯのときにはステップＹＣ７に進んで
そのラインｉが変数Ｍｏｖｅ＿ｉよりも近距離側か否か
を判定する。このステップＹＣ７の判定がＹＥＳのとき
にはステップＹＣ８に進んでそのラインｉを変数Ｍｏｖ
ｅ＿ｉに格納した後、ステップＹＣ９に進む。ステップ
ＹＣ６の判定がＹＥＳのとき又はステップＹＣ７の判定
がＮＯのときにはそのままステップＹＣ９に進む。この
ステップＹＣ９で全てのライン番号について終了したか
否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまで上記ステッ
プＹＣ４〜ＹＣ８を繰り返す。ステップＹＣ９の判定が
ＹＥＳになると、ステップＹＣ１０に進んで基準値ＳＴ
＿Ｗをｌ（Ｍｏｖｅ＿ｉ）×Ｓｉｎθ（Ｍｏｖｅ＿ｉ）
とする。

【００９５】上記ステップＹＣ４により、所定時間毎に
ライン毎の代表距離の変化を検出する距離変化検出手段
３７が構成されている。

【００９６】上記処理におけるしきい値Ｍ０を、図３６
（ａ）に示す如く、ライン位置に関係なく一定値に設定
してもよく、また、例えば図３６（ｂ）及び（ｃ）に示
す如く、ライン位置が大きくなるに連れて大きくなるよ
うに設定してもよい。それぞれの場合に応じて各図に示
す如く移動量がしきい値以下でかつ最も近距離側のライ
ンＭｏｖｅ＿ｉが決定される。

【００９７】図３０のフローに戻り、次のステップＹ４
においてｌ（ｉ）×Ｓｉｎθ（ｉ）で車体１側面からの
距離Ｗ（ｉ）を求め（図３７参照）、ステップＹ５でそ
の距離Ｗ（ｉ）がＳＴ＿Ｗ−Ａ（ｉ）＜Ｗ（ｉ）＜ＳＴ
＿Ｗ＋Ａ（ｉ）を満たすか否かを判定する。このＡ
（ｉ）の値は、図３８（ａ）に示す如く、ライン位置に
関係なく一定値であってもよく、また、例えば図３８
（ｂ）に示す如く、ライン位置が大きくなるに連れて大
きくなるようにしてもよい。上記基準値ＳＴ＿Ｗに対し
て±Ａ（ｉ）の範囲が路側固定物判定領域とされてい
る。

【００９８】上記ステップＹ５の判定がＹＥＳのときに
はステップＹ６に進んで路側固定物判定領域内にあると
判定されたカウント数ｎｕｍｂを１増やした後、ステッ
プＹ７に進む一方、判定がＮＯのときにはそのままステ
ップＹ７に進む。ステップＹ７で全てのライン番号につ
いて終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになる
まで上記ステップＹ４〜Ｙ６を繰り返す。ステップＹ７
の判定がＹＥＳになるとステップＹ８に進んで路側固定
物判定領域内ライン数のしきい値ｎｕｍ０を設定した
後、ステップＹ９で上記カウント数ｎｕｍｂがしきい値
ｎｕｍ０よりも大きいか否かを判定する。この判定がＹ
ＥＳのときにはステップＹ１０に進んで路側固定物があ
ると判定する。すなわち、物体Ｏが路側固定物の場合、
車体１側面からの距離Ｗ（ｉ）はどのラインについても
略同じとなり、基準値ＳＴ＿Ｗに対して±Ａ（ｉ）の範
囲内にあることになるので、車体１側面からの距離Ｗ
（ｉ）がその範囲内となるラインの数がしきい値よりも
大きいと、認識物体Ｏは路側固定物であると判定する。

【００９９】そして、次のステップＹ１１で状況に応じ
て有効範囲（物体を認識するエリア）を可変として次の
データ有効判定処理に進む。すなわち、図３９に示す如
く、有効範囲が小さくなって、路側固定物が存在する領
域のデータは、データ有効判定処理で無効にされること
になる。一方、上記ステップＹ９の判定がＮＯのときに
は有効範囲はそのままでデータ有効判定処理に進む。

【０１００】上記ステップＹ１１により、路側固定物判
定部２７の判定結果に基づいて物体認識部２０での物体
を認識するエリアを可変とするエリア可変手段３８が構
成されている。

【０１０１】上記データ有効判定処理は、物体認識部２
０において物体認識処理に先立って行われ、レンジカッ
ト部２４におけるレンジカットと同じ処理である。すな
わち、図４０に示すように、ステップＹ２１でライン数
ｎ及びウィンドウ数ｍの距離データｄ（ｉ，ｊ）を読み
込み、ステップＹ２２でｄ（ｉ，ｊ）が有効範囲にある
か否かを判定する。この判定がＹＥＳのときにはステッ
プＹ２３に進んで有効な距離データとしてｄ（ｉ，ｊ）
を登録してステップ２５に進む一方、判定がＮＯのとき
にはステップＹ２４に進んで無効なデータとしてｄ
（ｉ，ｊ）を０にクリアしてステップＹ２５に進む。

【０１０２】ステップＹ２５では当該ラインの全てのウ
ィンドウ番号について終了したか否かを判定し、この判
定がＹＥＳになるまでステップＹ２２〜Ｙ２４を繰り返
す。ステップＹ２５の判定がＹＥＳになると、ステップ
Ｙ２６に進み、全てのライン番号について終了したか否
かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＹ２
２〜Ｙ２５を繰り返す。ステップＹ２６の判定がＹＥＳ
になると、上記８隣接点処理、ライン毎の距離演算処理
及び物体認識処理を再度やり直す。

【０１０３】したがって、上記実施形態３では、路側固
定物判定部２０は、代表距離ｌ（ｉ）が基準値ＳＴ＿Ｗ
に対して±Ａ（ｉ）の範囲内にあるラインの数（カウン
ト数ｎｕｍｂ）がしきい値ｎｕｍ０よりも大きいとき
に、認識物体Ｏが路側固定物であると判定し、認識物体
Ｏが路側固定物であるとき、エリア可変手段３８により
物体を認識するエリアを可変とするように構成されてい
るので、ガードレール等の路側固定物の場合、その形状
等から各代表距離ｌ（ｉ）が基準値ＳＴ＿Ｗに対して±
Ａ（ｉ）の範囲内となり、正確に路側固定物判定を行う
ことができると共に、容易に路側固定物のエリアを認識
しないようにすることができる。よって、正確に路側固
定物の判定を行いつつ、路側固定物が存在する領域内の
無効なデータを排除することができる。

【０１０４】また、基準値ＳＴ＿Ｗを、より正確な近距
離側ラインの代表距離に基づいて設定すれば、より一層
正確に物体Ｏが路側固定物であるか否かを判定すること
ができる。

【０１０５】さらに、基準値ＳＴ＿Ｗを、ラインポイン
ト数決定手段３５により有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に
基づいて決定されたラインポイント数ＰＬ（ｉ）の最も
高いラインの代表距離に基づいて設定しても、そのライ
ンの代表距離は信頼性が高いので、同様の作用効果を奏
することができる。

【０１０６】また、基準値ＳＴ＿Ｗを、距離変化検出手
段３７により検出されたライン毎の代表距離の変化がし
きい値Ｍ０よりも小さいラインの代表距離に基づいて設
定しても、物体Ｏが路側固定物の場合、１サンプリング
時間毎の代表距離は殆ど変化しないので、同様の作用効
果が得られる。

【０１０７】（実施形態４）図４１は、本発明の実施形
態４における路側固定物判定部２７での処理動作を示
し、この処理動作は、上記実施形態３におけるステップ
Ｙ３に相当するものであり、ライン毎の認識物体Ｏの検
出位置同士が所定の関係にあるか否かつまりライン毎の
認識物体Ｏの検出位置から求まる近似線に対するその検
出位置のばらつきの大きさに基づいて認識物体Ｏが路側
固定物であるか否かを判定するようにしたものである。

【０１０８】すなわち、この実施形態では、基本的な処
理は上記実施形態３における図３０と同じであるが、そ
のステップＹ３での路側固定物判定領域を設定するため
の基準値ＳＴ＿Ｗの求める際、一旦、上記検出位置のば
らつきの大きさに応じて路側固定物か否かの判定処理を
行い、その判定結果に応じて基準値ＳＴ＿Ｗを、上記実
施形態３と同様に設定するか又は初期値に設定するかを
決めるようになっており、最終的には、上述の如く、車
体１側面からの距離Ｗ（ｉ）がＳＴ＿Ｗ−Ａ（ｉ）＜Ｗ
（ｉ）＜ＳＴ＿Ｗ＋Ａ（ｉ）を満たすラインの数がしき
い値ｎｕｍ０よりも大きいときに路側固定物があると判
定し、有効範囲を可変とする。

【０１０９】図４１のフローにおいて、ステップＹＤ１
で最小２乗法により各ラインの認識物体Ｏの検出位置が
乗る１次の近似直線ｆ（χ）を求め、ステップＹＤ２で
ラインｉの測距方向を格納するθ（ｉ）、誤差を格納す
るＳ（ｉ）及び誤差２乗和を格納するＳを初期化する。
そして、ステップＹＤ３で、図４２に示すように、ｌ
（ｉ）×Ｓｉｎθ（ｉ）のｆ（ｌ（ｉ）×Ｃｏｓθ
（ｉ））に対する誤差（検出位置の近似直線ｆ（χ）に
対する車両Ｃ車幅方向のずれ量）をＳ（ｉ）に格納した
後、ステップＹＤ４に進んで全てのライン番号について
終了したか否かを判定する。この判定がＹＥＳになるま
でステップＹＤ４の処理を繰り返す。ステップＹＤ４の
判定がＹＥＳになると、ステップＹＤ５に進んで全ての
ラインについて各誤差Ｓ（ｉ）を２乗した値を合計して
誤差２乗和Ｓを求めた後、ステップＹＤ６で路側固定物
と判定するための処理を行って基準値ＳＴ＿Ｗを求め、
上記実施形態３における図３０のステップＹ４に進む。

【０１１０】上記ステップＹＤ６における処理は、具体
的には以下の如く行う。 (第１例)誤差２乗和Ｓにローパスフィルタをかけ、検出
位置のばらつきの大きさとして、その誤差２乗和Ｓにロ
ーパスフィルタをかけてスムーズ化処理した値を用いて
基準値ＳＴ＿Ｗを求める。すなわち、図４３に示す如
く、ステップＹＤＡ１でローパスフィルタＳ_f＝ａ×Ｓ
_f＋（１−ａ）×Ｓの処理（ａは０〜１の定数）をした
後、ステップＹＤＡ２でＳ_fのしきい値Ｓ_f０を設定す
る。そして、ステップＹＤＡ３でＳ_fがＳ_f０よりも小
さいか否かを判定し、この判定がＹＥＳのときには、ス
テップＹＤＡ３に進んで路側固定物があると判定し、基
準値ＳＴ＿Ｗを上記実施形態３と同様に設定してステッ
プＹ４に進む。一方、ステップＹＤＡ３の判定がＮＯの
ときには、ステップＹＤＡ５に進んで、路側固定物がな
いと判定し、基準値ＳＴ＿Ｗを初期値に設定する。つま
り、物体Ｏが路側固定物の場合、検出位置は近似直線上
にあって、ばらつきは小さいので、誤差２乗和Ｓにロー
パスフィルタをかけた値Ｓ_fがしきい値Ｓ_f０よりも小
さいと、路側固定物であると判定する。

【０１１１】上記ステップＹＤＡ１により、誤差２乗和
Ｓをスムーズ化処理するスムーズ化処理手段３９が構成
されている。

【０１１２】(第２例)検出位置のばらつきの大きさつま
り各ラインの誤差Ｓ（ｉ）が所定値よりも小さいライン
の数が所定値よりも大きいとき、認識物体Ｏが路側固定
物であると判定して基準値ＳＴ＿Ｗを求める。すなわ
ち、図４４に示す如く、ステップＹＤＢ１で誤差Ｓ
（ｉ）のしきい値Ｓ０を設定し、ステップＹＤＢ２で誤
差｜Ｓ（ｉ）｜がしきい値Ｓ０よりも小さいラインの個
数のしきい値ｎｕｍ１を設定し、カウント数ｎｕｍをｎ
ｕｍ＝０と初期化する。そして、ステップＹＤＢ３で誤
差｜Ｓ（ｉ）｜がしきい値Ｓ０よりも小さいか否かを判
定し、この判定がＹＥＳのときには、ステップＹＤＢ４
に進んでしきい値Ｓ０よりも小さいと判定されたカウン
ト数ｎｕｍを１増やしてステップＹＤＢ５に進む。一
方、ステップＹＤＢ３の判定がＮＯのときには、そのま
まステップＹＤＢ５に進む。ステップＹＤＢ５で全ての
ライン番号について終了したか否かを判定し、この判定
がＹＥＳになるまでステップＹＤＢ３，ＹＤＢ４を繰り
返す。ステップＹＤＢ５の判定がＹＥＳになると、ステ
ップＹＤＢ６に進んで上記カウント数ｎｕｍがしきい値
ｎｕｍ１よりも大きいか否かを判定し、この判定がＹＥ
Ｓのときには、ステップＹＤＢ７に進み、上記第１例の
ステップＹＤＡ４と同じ処理を行う。ステップＹＤＢ６
の判定がＮＯのときには、ステップＹＤＢ８に進み、上
記第１例のステップＹＤＡ５と同じ処理を行う。

【０１１３】上記処理における誤差｜Ｓ（ｉ）｜のしき
い値Ｓ０を、図４５（ａ）に示す如く、ライン位置に関
係なく一定値に設定してもよく、また、例えば図４５
（ｂ）及び（ｃ）に示す如く、ライン位置が大きくなる
に連れて大きくなるように設定してもよい。それぞれの
場合に応じて各図に示す如く誤差がしきい値よりも小さ
いと判定されたカウント数ｎｕｍが決定される。

【０１１４】(第３例)誤差２乗和Ｓを所定時間内におい
てのみスムーズ化処理し、検出位置のばらつきの大きさ
として、そのスムーズ化処理した値を用いて基準値ＳＴ
＿Ｗを求める。すなわち、図４６に示す如く、ステップ
ＹＤＣ１で、スムーズ化処理するための所定時間内に求
められた過去χ個の誤差２乗和のデータＳ₁，Ｓ₂，Ｓ
₃，Ｓ₄，…，Ｓ_χを確保しておき、ステップＹＤＣ２
でその過去χ個の誤差２乗和のデータＳ₁，Ｓ₂，
Ｓ₃，Ｓ₄，…，Ｓ_χと今回の誤差２乗和Ｓの平均値
（Ｓ₁＋Ｓ₂＋Ｓ₃＋Ｓ₄＋…＋Ｓ_χ＋Ｓ）÷（χ＋
１）をＳ_aveに入れる。そして、ステップＳＤＣ３で平
均値Ｓ_aveのしきい値Ｓ_ave０を設定した後、ステップ
ＳＤＣ４に進んで上記平均値Ｓ_aveがしきい値Ｓ_ave０
よりも小さいか否かを判定する。この判定がＹＥＳのと
きには、ステップＹＤＣ５に進み、上記第１例のステッ
プＹＤＡ４と同じ処理を行う一方、ステップＹＤＣ４の
判定がＮＯのときには、ステップＹＤＣ６に進み、上記
第１例のステップＹＤＡ５と同じ処理を行う。

【０１１５】上記ステップＹＤＣ２により、誤差２乗和
Ｓを所定時間内においてスムーズ化処理するスムーズ化
処理手段４０が構成されている。

【０１１６】したがって、上記実施形態４では、路側固
定物判定部２７は、ラインの認識物体Ｏの検出位置から
求まる近似直線に対するその検出位置のばらつきの大き
さが所定値よりも小さいか否かに基づいて認識物体Ｏが
路側固定物であるか否かを判定するように構成されてい
るので、物体がガードレール等の路側固定物の場合、各
検出位置が略同一の直線上に存在し、各検出位置の直線
から外れる程度つまりばらつきの大きさから正確に路側
固定物の判定を行うことができる。

【０１１７】また、検出位置のばらつきの大きさとし
て、誤差２乗和Ｓにローパスフィルタをかけた値とする
か又は誤差２乗和Ｓを所定時間内においてのみスムーズ
化処理した値を用いることで、突発的なノイズ等の影響
を受けることなく、より一層正確に路側固定物の判定を
行うことができる。

【０１１８】さらに、検出位置のばらつきの大きさが所
定値よりも小さいラインの数に基づいて認識物体Ｏが路
側固定物であるか否かを判定するようにしても、同様の
作用効果を得ることができる。

【０１１９】（実施形態５）図４７は、本発明の実施形
態５における路側固定物判定部２７での処理動作を示
し、この処理動作は、ライン毎に、認識物体Ｏの検出位
置と、その検出位置から求まる近似直線及びライン測距
方向に延びる直線の交点位置との距離差に応じて認識物
体Ｏが路側固定物であるか否かを判定し、その判定結果
に応じて、物体を認識するエリアを可変とするようにし
たものである。

【０１２０】すなわち、ステップＺ１で代表距離ｌ
（ｉ）の近似線が直線か否かを判定する。この判定がＹ
ＥＳのときにはステップＺ２に進み、図４８に示すよう
に、その近似直線の式Ｙ＝ａＸ＋ｂを求め、ステップＺ
３でラインｉの測距方向に延びる直線Ｙ＝｛ｔａｎθ
（ｉ）｝Ｘと近似直線Ｙ＝ａＸ＋ｂとの交点のＸ座標で
あるＸ〔ｉ〕を求める。そして、ステップＺ４で｜ｌ
（ｉ）×Ｃｏｓθ（ｉ）−Ｘ〔ｉ〕｜をＳ２（ｉ）とし
て求め、ステップＺ５で全てのライン番号について終了
したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステ
ップＺ３，Ｚ４を繰り返す。ステップＺ５の判定がＹＥ
Ｓになると、ステップＺ６に進んでＳ２（ｉ）の全ての
ラインについての合計Ｓ２がしきい値よりも小さいか否
かを判定する。この判定がＹＥＳのときにはステップＺ
７に進み、上記実施形態３と同様に、路側固定物がある
と判定し、ステップＺ８で状況に応じて有効範囲を可変
として上記データ有効判定処理に進む。上記ステップＺ
１，Ｚ６の判定がそれぞれＮＯのときには有効範囲はそ
のままでデータ有効判定処理に進む。

【０１２１】したがって、上記実施形態５では、路側固
定物判定部２７は、ライン毎に、認識物体Ｏの検出位置
と、その検出位置から求まる近似直線及びライン測距方
向に延びる直線の交点位置との距離差に応じて認識物体
Ｏが路側固定物であるか否かを判定するように構成され
ているので、車両Ｃの後側方に数台の他の車両が前後方
向に並んで走行している場合であっても、不連続な車両
と連続しているガードレール等の路側固定物とでは、ラ
イン毎の認識物体Ｏの検出位置と近似直線及びライン測
距方向に延びる直線の交点位置との距離差は異なり、そ
れらを容易に区別することができる。

【０１２２】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１の発明に
よると、多段ライン型ＣＣＤの画像をライン毎にかつウ
ィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測
定し、この各領域及び隣接領域の各測定距離の差に基づ
いて各領域毎の距離データの有効ポイント数を求め、こ
の有効ポイント数からライン毎の距離を演算して物体を
認識すると共に、ライン毎に、上記有効ポイント数に基
づいて決定されたラインポイント数がしきい値以下であ
るときに認識物体が路側固定物であると判定するように
したことにより、測距データのばらつきやノイズ等があ
っても、その影響を可及的に低減して、正確に物体認識
及び路側固定物判定を行うことができる。

【０１２３】請求項２の発明では、各ラインにおいて有
効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域の
個数をラインポイント数とするようにした。また、請求
項３の発明では、各ライン上の領域の有効ポイント数の
総和をラインポイント数とするようにした。さらに、請
求項４の発明では、各ラインにおいて有効ポイント数が
ライン代表しきい値よりも大きい領域について有効ポイ
ント数及びライン代表しきい値の差の総和をラインポイ
ント数とするようにした。したがって、これらの発明に
よると、ラインポイント数を具体的に決定することがで
き、認識物体が路側固定物か否かを正確に判定すること
ができる。

【０１２４】請求項５の発明によると、ラインポイント
数のしきい値は、ライン毎の代表距離が大きいほど小さ
く設定するようにしたことにより、遠方物体でも正確に
路側固定物か否かを判定することができる。

【０１２５】請求項６の発明によると、ラインポイント
数のしきい値は、ライン毎の代表距離が所定値よりも大
きいとき０に設定するようにしたことにより、遠距離に
存在する車両等の有効なデータを落としてしまうのを防
止することができる。

【０１２６】請求項７の発明によると、多段ライン型Ｃ
ＣＤの画像をライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分
割して各領域について距離を測定し、この各領域及び隣
接領域の各測定距離の差に基づいて各領域毎の距離デー
タの有効ポイント数を求め、この有効ポイント数からラ
イン毎の距離を演算して物体を認識して物体検出距離を
演算すると共に、認識物体毎に、上記有効ポイント数に
基づいて決定された物体ポイント数がしきい値以下であ
るときに認識物体が路側固定物であると判定するように
したことにより、路側固定物判定をより一層容易かつ正
確に行うことができる。

【０１２７】請求項８の発明では、各認識物体に含まれ
る全てのラインにおいて有効ポイント数がライン代表し
きい値よりも大きい領域の個数を物体ポイント数とする
ようにした。また、請求項９の発明では、各認識物体に
含まれる全てのライン上の領域の有効ポイント数の総和
を物体ポイント数とするようにした。さらに、請求項１
０の発明では、各認識物体に含まれる全てのラインにお
いて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい
領域について有効ポイント数及びライン代表しきい値の
差の総和を物体ポイント数とするようにした。したがっ
て、これらの発明によると、物体ポイント数を具体的に
決定することができ、認識物体が路側固定物か否かを正
確に判定することができる。

【０１２８】請求項１１の発明によると、物体ポイント
数のしきい値は、物体検出距離が大きいほど小さく設定
するようにしたことにより、請求項５と同様の作用効果
が得られる。

【０１２９】請求項１２の発明によると、物体ポイント
数のしきい値は、物体検出距離が所定値よりも大きいと
き０に設定するようにしたことにより、請求項６と同様
の作用効果が得られる。

【０１３０】請求項１３の発明によると、多段ライン型
ＣＣＤの画像をライン毎にかつウィンドウ方向に複数に
分割して各領域について距離を測定し、この各領域及び
隣接領域の各測定距離の差に基づいて各領域毎の距離デ
ータの有効ポイント数を求め、この有効ポイント数から
ライン毎の距離を演算して物体を認識すると共に、所定
の複数のラインの代表距離の検出状況に応じて認識物体
が路側固定物であるか否かを判定し、その判定結果に基
づいて物体を認識するエリアを可変とするようにしたこ
とにより、正確な路側固定物判定を行いつつ、路側固定
物が存在する領域内の不要なデータを排除することがで
きる。

【０１３１】請求項１４の発明によると、代表距離が基
準値に対して所定範囲内にあるラインの数が所定値より
も大きいときに、認識物体が路側固定物であると判定す
るようにしたことにより正確な路側固定物判定を行うこ
とができる。

【０１３２】請求項１５の発明では、基準値は、近距離
側ラインの代表距離に基づいて設定するようにした。ま
た、請求項１６の発明では、ライン毎に、有効ポイント
数付与手段により付与された有効ポイント数に基づいて
ラインポイント数を決定し、基準値は、そのラインポイ
ント数の最も高いラインの代表距離に基づいて設定する
ようにした。さらに、請求項１７の発明では、所定時間
毎にライン毎の代表距離の変化を検出し、基準値は、そ
のライン毎の代表距離の変化が所定値よりも小さいライ
ンの代表距離に基づいて設定するようにした。したがっ
て、これらの発明によると、より一層正確に路側固定物
判定を行うことができる。

【０１３３】請求項１８の発明では、ライン毎の認識物
体の検出位置同士が所定の関係にあるときに、認識物体
が路側固定物であると判定するようにした。また、請求
項１９の発明では、ライン毎の認識物体の検出位置から
求まる近似線に対する該検出位置のばらつきの大きさに
基づいて認識物体が路側固定物であるか否かを判定する
ようにした。したがって、これらの発明によると、認識
物体が路側固定物であるか否かを正確に判定することが
できる。

【０１３４】請求項２０の発明では、検出位置のばらつ
きの大きさとして、スムーズ化処理した値を用いるよう
にした。また、請求項２１の発明では、検出位置のばら
つきの大きさが所定値よりも小さいラインの数に基づい
て認識物体が路側固定物であるか否かを判定するように
した。さらに、請求項２２の発明では、検出位置のばら
つきの大きさとして、所定時間内においてスムーズ化処
理した値を用いるようにした。したがって、これらの発
明によると、突発的なノイズ等の影響を受けることな
く、さらに正確に路側固定物判定を行うことができる。

【０１３５】請求項２３の発明によると、ライン毎に、
認識物体の検出位置と、その検出位置から求まる近似線
及びラインの測距方向に延びる直線の交点位置との距離
差に応じて認識物体が路側固定物であるか否かを判定す
るようにしたことにより、数台の車両が走行方向に並ん
で走行している場合であっても、それらを容易に区別す
ることができる。

【０１３６】請求項２４の発明によると、物体の認識結
果及び路側固定物判定手段の判定結果に基づいて警報等
の信号を出力するようにしたことにより、認識物体を容
易に知らせることができると共に、その認識物体が路側
固定物の場合には、不要な情報として知らせなくても済
む。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成図である。

【図２】本発明の実施形態１に係る物体認識装置の各構
成部品の車両での位置を示す斜視図である。

【図３】物体認識装置の概略構成を示すブロック図であ
る。

【図４】物体認識装置の詳細構成を示すブロック図であ
る。

【図５】検知センサにより物体を測距する概念を示す側
面図である。

【図６】ＣＣＤチップにより捕らえた画像を示す図であ
る。

【図７】ＣＣＤチップにより捕らえた画像の中のライン
をウィンドウ方向に分割して領域を区分する概念を示す
図である。

【図８】上下のＣＣＤチップにより得られた画像が同じ
ラインでずれて視差が生じる状態を示す説明図である。

【図９】上下のＣＣＤチップにより物体までの距離を測
定する原理を示す図である。

【図１０】ＣＣＤチップにより得られた画像におけるＣ
ＣＤラインの測距方向を示す平面図である。

【図１１】上下方向のレンジカット領域を示す側面図で
ある。

【図１２】水平方向のレンジカット領域を示す平面図で
ある。

【図１３】領域に隣接する８隣接領域の配置を示す図で
ある。

【図１４】８隣接点処理からライン毎の距離演算までの
具体例を示す図である。

【図１５】８隣接点処理動作を示すフローチャート図で
ある。

【図１６】ライン毎の距離演算処理動作を示すフローチ
ャート図である。

【図１７】路側固定物判定処理動作を示すフローチャー
ト図である。

【図１８】ラインポイント数のしきい値の設定のための
第１例を示すフローチャート図である。

【図１９】ラインポイント数のしきい値の設定のための
第２例を示す図１８相当図である。

【図２０】第２例におけるしきい値と代表距離との関係
例を示す図である。

【図２１】ラインポイント数のしきい値の設定のための
第３例を示す図１８相当図である。

【図２２】第３例におけるしきい値と代表距離との関係
例を示す図である。

【図２３】物体の認識処理動作を示すフローチャート図
である。

【図２４】実施形態２を示す図１７相当図である。

【図２５】物体ポイント数のしきい値の設定のための第
１例を示すフローチャート図である。

【図２６】物体ポイント数のしきい値の設定のための第
２例を示す図２５相当図である。

【図２７】第２例におけるしきい値と物体検出距離との
関係例を示す図である。

【図２８】物体ポイント数のしきい値の設定のための第
３例を示す図２５相当図である。

【図２９】第３例におけるしきい値と物体検出距離との
関係例を示す図である。

【図３０】実施形態３を示す図１７相当図である。

【図３１】基準値の設定のための第１例を示すフローチ
ャート図である。

【図３２】ラインポイント数のしきい値の設定例及びラ
インポイント数がしきい値以上でかつ最も近距離側のラ
インの決定例を示す図である。

【図３３】基準値の設定のための第２例を示す図３１相
当図である。

【図３４】ラインポイント数が最も高いラインの決定例
を示す図である。

【図３５】基準値の設定のための第３例を示す図３１相
当図である。

【図３６】移動量のしきい値の設定例及び移動量がしき
い値以下でかつ最も近距離側のラインの決定例を示す図
である。

【図３７】ラインの代表距離、測距方向及び車体側面か
らの距離の関係を示す図である。

【図３８】Ａ（ｉ）の値の設定例を示す図である。

【図３９】有効範囲の変化を示す図である。

【図４０】データ有効判定処理動作を示すフローチャー
ト図である。

【図４１】実施形態４を示す図１７相当図である。

【図４２】検出位置の近似直線に対する誤差の求め方を
示す図である。

【図４３】検出位置のばらつきの大きさから路側固定物
判定を行うための第１例を示すフローチャート図であ
る。

【図４４】検出位置のばらつきの大きさから路側固定物
判定を行うための第２例を示す図４３相当図である。

【図４５】しきい値の設定例を示す図である。

【図４６】検出位置のばらつきの大きさから路側固定物
判定を行うための第３例を示す図４３相当図である。

【図４７】実施形態５を示す図１７相当図である。

【図４８】近似直線とライン測距方向に延びる直線との
関係を示す図である。

【符号の説明】

Ｃ車両１０後側方検知センサ１１ＣＣＤチップ１５コントローラ１６測距回路（測距手段）２０物体認識部（物体認識手段）２５８隣接点処理部（有効ポイント数付与手段）２６ライン距離演算部（ライン距離演算手段）２７路側固定物判定部（路側固定物判定手段）３１表示装置３２警報装置３５ラインポイント数決定手段３６物体ポイント数決定手段３７距離変化検出手段３８エリア可変手段３９，４０スムーズ化処理手段Ｅ，Ｅ（ｉ，ｊ）領域Ｒ１〜Ｒ８隣接領域ｄ（ｉ，ｊ）測定距離ｄｘ隣接領域との距離差Ｐ（ｉ，ｊ）有効ポイント数ＰＬ（ｉ）ラインポイント数ＰＯ（ｋ）物体ポイント数Ｐ０ライン代表しきい値Ｐ１，Ｐ２しきい値ｌ（ｉ）ライン代表距離Ｌ（ｋ）物体検出距離ＳＴ＿Ｗ基準値Ｓ（ｉ）誤差（検出位置のばらつきの大きさ）Ｓ誤差２乗和（検出位置のばらつきの大きさ）Ｏ物体Ｏ′ 物体像

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号ＦＩＧ０６Ｆ 15/70 ３５０Ｊ (72)発明者吉岡透広島県安芸郡府中町新地３番１号マツダ株式会社内 (72)発明者上村裕樹広島県安芸郡府中町新地３番１号マツダ株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ウィンドウ方向に沿って配置された多数
のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交
するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報
として捕らえる多段ライン型ＣＣＤを備え、該多段ライ
ン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２次元の
距離データから特定の物体を認識するようにした物体認
識装置であって、上記多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を上記ＣＣ
Ｄライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領
域について距離を測定する測距手段と、上記測距手段により測定された各領域毎の距離につき、
該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて距離デー
タの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段
と、上記有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイ
ント数に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算
するライン距離演算手段と、上記ライン距離演算手段により演算されたライン毎の代
表距離に基づいて物体を認識する物体認識手段と、ライン毎に、上記有効ポイント数付与手段により付与さ
れた有効ポイント数に基づいてラインポイント数を決定
するラインポイント数決定手段と、上記ラインポイント数決定手段により決定されたライン
ポイント数がしきい値以下であるときに認識物体が路側
固定物であると判定する路側固定物判定手段とを備えた
ことを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】請求項１記載の物体認識装置において、ラインポイント数決定手段は、各ラインにおいて有効ポ
イント数がライン代表しきい値よりも大きい領域の個数
をラインポイント数とするように構成されていることを
特徴とする物体認識装置。
【請求項３】請求項１記載の物体認識装置において、ラインポイント数決定手段は、各ライン上の領域の有効
ポイント数の総和をラインポイント数とするように構成
されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項４】請求項１記載の物体認識装置において、ラインポイント数決定手段は、各ラインにおいて有効ポ
イント数がライン代表しきい値よりも大きい領域につい
て有効ポイント数及びライン代表しきい値の差の総和を
ラインポイント数とするように構成されていることを特
徴とする物体認識装置。
【請求項５】請求項１〜４のいずれかに記載の物体認
識装置において、ラインポイント数のしきい値は、ライン毎の代表距離が
大きいほど小さく設定されていることを特徴とする物体
認識装置。
【請求項６】請求項１〜５のいずれかに記載の物体認
識装置において、ラインポイント数のしきい値は、ライン毎の代表距離が
所定値よりも大きいとき０に設定されていることを特徴
とする物体認識装置。
【請求項７】ウィンドウ方向に沿って配置された多数
のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交
するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報
として捕らえる多段ライン型ＣＣＤを備え、該多段ライ
ン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２次元の
距離データから特定の物体を認識するようにした物体認
識装置であって、上記多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を上記ＣＣ
Ｄライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領
域について距離を測定する測距手段と、上記測距手段により測定された各領域毎の距離につき、
該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて距離デー
タの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段
と、上記有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイ
ント数に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算
するライン距離演算手段と、上記ライン距離演算手段により演算されたライン毎の代
表距離に基づいて物体を認識して物体検出距離を演算す
る物体認識手段と、上記認識物体毎に、上記有効ポイント数付与手段により
付与された有効ポイント数に基づいて物体ポイント数を
決定する物体ポイント数決定手段と、上記物体ポイント数決定手段により決定された物体ポイ
ント数がしきい値以下であるときに認識物体が路側固定
物であると判定する路側固定物判定手段とを備えたこと
を特徴とする物体認識装置。
【請求項８】請求項７記載の物体認識装置において、物体ポイント数決定手段は、各認識物体に含まれる全て
のラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値
よりも大きい領域の個数を物体ポイント数とするように
構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項９】請求項７記載の物体認識装置において、物体ポイント数決定手段は、各認識物体に含まれる全て
のライン上の領域の有効ポイント数の総和を物体ポイン
ト数とするように構成されていることを特徴とする物体
認識装置。
【請求項１０】請求項７記載の物体認識装置におい
て、物体ポイント数決定手段は、各認識物体に含まれる全て
のラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値
よりも大きい領域について有効ポイント数及びライン代
表しきい値の差の総和を物体ポイント数とするように構
成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１１】請求項７〜１０のいずれかに記載の物
体認識装置において、物体ポイント数のしきい値は、物体検出距離が大きいほ
ど小さく設定されていることを特徴とする物体認識装
置。
【請求項１２】請求項７〜１１のいずれかに記載の物
体認識装置において、物体ポイント数のしきい値は、物体検出距離が所定値よ
りも大きいとき０に設定されていることを特徴とする物
体認識装置。
【請求項１３】ウィンドウ方向に沿って配置された多
数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直
交するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情
報として捕らえる多段ライン型ＣＣＤを備え、該多段ラ
イン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２次元
の距離データから特定の物体を認識するようにした物体
認識装置であって、上記多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を上記ＣＣ
Ｄライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領
域について距離を測定する測距手段と、上記測距手段により測定された各領域毎の距離につき、
該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて距離デー
タの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段
と、上記有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイ
ント数に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算
するライン距離演算手段と、上記ライン距離演算手段により演算されたライン毎の代
表距離に基づいて物体を認識する物体認識手段と、所定の複数のラインの代表距離の検出状況に応じて認識
物体が路側固定物であるか否かを判定する路側固定物判
定手段と、上記路側固定物判定手段の判定結果に基づいて上記物体
認識手段での物体を認識するエリアを可変とするエリア
可変手段とを備えたことを特徴とする物体認識装置。
【請求項１４】請求項１３記載の物体認識装置におい
て、路側固定物判定手段は、代表距離が基準値に対して所定
範囲内にあるラインの数が所定値よりも大きいときに、
認識物体が路側固定物であると判定するように構成され
ていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１５】請求項１４記載の物体認識装置におい
て、基準値は、近距離側ラインの代表距離に基づいて設定さ
れていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１６】請求項１４記載の物体認識装置におい
て、ライン毎に、有効ポイント数付与手段により付与された
有効ポイント数に基づいてラインポイント数を決定する
ラインポイント数決定手段を備え、基準値は、上記ラインポイント数決定手段により決定さ
れたラインポイント数の最も高いラインの代表距離に基
づいて設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１７】請求項１４記載の物体認識装置におい
て、所定時間毎にライン毎の代表距離の変化を検出する距離
変化検出手段を備え、基準値は、上記距離変化検出手段により検出されたライ
ン毎の代表距離の変化が所定値よりも小さいラインの代
表距離に基づいて設定されていることを特徴とする物体
認識装置。
【請求項１８】請求項１３記載の物体認識装置におい
て、路側固定物判定手段は、ライン毎の認識物体の検出位置
同士が所定の関係にあるときに、認識物体が路側固定物
であると判定するように構成されていることを特徴とす
る物体認識装置。
【請求項１９】請求項１８記載の物体認識装置におい
て、路側固定物判定手段は、ライン毎の認識物体の検出位置
から求まる近似線に対する該検出位置のばらつきの大き
さに基づいて認識物体が路側固定物であるか否かを判定
するように構成されていることを特徴とする物体認識装
置。
【請求項２０】請求項１９記載の物体認識装置におい
て、路側固定物判定手段は、スムーズ化処理手段を備えてい
て、検出位置のばらつきの大きさとして、該スムーズ化
処理手段によりスムーズ化処理した値を用いるように構
成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２１】請求項１９記載の物体認識装置におい
て、路側固定物判定手段は、検出位置のばらつきの大きさが
所定値よりも小さいラインの数に基づいて認識物体が路
側固定物であるか否かを判定するように構成されている
ことを特徴とする物体認識装置。
【請求項２２】請求項１９記載の物体認識装置におい
て、路側固定物判定手段は、スムーズ化処理手段を備えてい
て、検出位置のばらつきの大きさとして、該スムーズ化
処理手段により所定時間内においてスムーズ化処理した
値を用いるように構成されていることを特徴とする物体
認識装置。
【請求項２３】請求項１３記載の物体認識装置におい
て、路側固定物判定手段は、ライン毎に、認識物体の検出位
置と、該検出位置から求まる近似線及びラインの測距方
向に延びる直線の交点位置との距離差に応じて認識物体
が路側固定物であるか否かを判定するように構成されて
いることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２４】請求項１〜２３のいずれかに記載の物
体認識装置において、物体認識手段は、物体の認識結果及び路側固定物判定手
段の判定結果に基づいて警報等の信号を出力するように
構成されていることを特徴とする物体認識装置。