具体实施方式

以下，公开了本发明的例示的实施方式。以下所示的实施方式的构成、以及由该构成带来的作用以及效果是一个例子。本发明也能够根据以下的实施方式所公开的构成以外的构成来实现，并且能够获得基于基本的构成的各种效果、派生的效果中的至少一个。

(第一实施方式)

图1是表示搭载了第一实施方式所涉及的障碍物检测装置以及行驶辅助系统的车辆1的构成的一个例子的立体图。图2是表示搭载了第一实施方式所涉及的障碍物检测装置以及行驶辅助系统的车辆1的构成的一个例子的俯视图。

本实施方式所涉及的车辆1是“移动体”的一个例子。车辆1例如可以是以内燃机为驱动源的内燃机汽车、以电动机为驱动源的电动汽车或者燃料电池汽车、以内燃机和电动机的双方为驱动源的混合动力汽车、或者具备其他的驱动源的汽车。

如图1所例示，车辆1的车身2构成乘员乘坐的车室2A。在车室2A内设置有转向操纵部4、加速操作部5、制动操作部6、变速操作部7、显示装置8、声音输出装置9以及监视器装置11等。

转向操纵部4例如是从仪表盘19突出的方向盘。加速操作部5例如是配置于驾驶员的脚下的油门踏板。制动操作部6例如是位于驾驶员的脚下的制动踏板。变速操作部7例如是从中心控制台突出的变速杆。

显示装置8是显示规定的图像的装置，例如，是LCD(Liquid Crystal Display：液晶显示器)、OELD(Organic Electroluminescent Display：有机电致发光显示器)等。显示装置8也可以被触摸面板等操作输入部10覆盖。乘坐人员能够看到在显示装置8的显示画面上显示的图像，通过手指等对操作输入部10进行操作，从而能够执行任意的输入操作。声音输出装置9例如是扬声器，输出与导航、警告等各种功能对应的声音。监视器装置11是包括上述那样的显示装置8、声音输出装置9等的单元，也可以具有开关、拨号盘、操纵杆、按钮等操作部。监视器装置11例如可以兼用作导航系统、音频系统等。也可以在与监视器装置11不同的位置设置与声音输出装置9不同的声音输出装置。

在本实施方式所涉及的车辆1中搭载有多个(在本例中四个)拍摄装置15A、15B、15C、15D。以下，在不需要区别各拍摄装置15A～15D的情况下，有时记载为拍摄装置15。拍摄装置15例如是内置CCD(Charge Coupled Device：电荷耦合元件)、CIS(CMOS ImageSensor：CMOS图像传感器)等的拍摄元件的数码相机。拍摄装置15依次拍摄车辆1的周边的环境，将获取到的图像数据作为规定的帧率的动画数据等输出。

另外，在本实施方式所涉及的车辆1中搭载有多个(在本例中12个)测距传感器16A、16B、16C、16D、16E、16F、16G、16H、16I、16J、16K、16L。以下，在不需要区别各测距传感器16A～16L的情况下，有时记载为测距传感器16。本实施方式所涉及的测距传感器16是利用超声波的反射检测距物体的距离等的超声波传感器(声纳)。测距传感器16A～16D主要检测存在于车身2的前方的物体。测距传感器16E～16H主要检测存在于车身2的后方的物体。测距传感器16I、16J主要检测存在于车身2的右侧的物体。测距传感器16K、16L主要检测存在于车身2的左侧的物体。通过利用由上述那样的多个测距传感器16获取到的信息，能够测定存在于车辆1的周边的物体的位置、移动速度、移动方向等。此外，这里所示的测距传感器的种类、个数、配置等是一个例子，并不限定于此。

图3是表示实施方式所涉及的行驶辅助系统50的硬件构成的一个例子的框图。行驶辅助系统50除了上述的监视器装置11、拍摄装置15以及测距传感器16之外，还具备驱动系统12、制动系统13、转向操纵系统14、车轮速度传感器17、舵角传感器18、ECU(ElectronicControl Unit：电子控制单元)20(障碍物检测装置)等。

驱动系统12包括内燃机、电动马达等驱动源，对车辆1的车轮施加与向加速操作部5的操作等相应的驱动力。制动系统13根据向制动操作部6的操作等产生抑制车轮的旋转的制动力。制动系统13例如也可以包括抑制车轮的锁定的ABS(Anti-lock Brake System：防抱死制动系统)、抑制车辆1的侧滑的ESC(Electronic Stability Control：电子稳定控制)、使制动力增强的BBW(Brake By Wire：线控制动)等。转向操纵系统14根据对转向操纵部4的操作等使车辆1的前轮的舵角变化，例如，也可以包括电动动力转向系统、SBW(SteerBy Wire：线控转向)系统等。.

车轮速度传感器17是检测车轮的旋转量、每单位时间的转速的传感器。车轮速度传感器17例如将表示检测到的转速的车轮速度脉冲数作为传感器值输出，可以使用霍尔元件等而构成。舵角传感器18是检测方向盘等转向操纵部4的位移量(旋转角度)的传感器。舵角传感器18例如可以使用霍尔元件等而构成。

ECU20是用于控制构成车辆1的各种机构、设备的单元。本实施方式所涉及的ECU20具有进行用于检测障碍物的处理的功能，是“障碍物检测装置”的一个例子。ECU20经由车内网络27与驱动系统12、制动系统13、转向操纵系统14、测距传感器16、车轮速度传感器17、舵角传感器18等连接，经由LIN(Local Interconnect Network：本地互联网)与监视器装置11、拍摄装置15等连接。车内网络27例如构成为CAN(Controller Area Network：控制器域网)。此外，车内网络27并不限于CAN，也可以利用LIN、其他的网络而构成，测距传感器16也可以经由LIN直接与ECU20连接。ECU20利用测距传感器16、车轮速度传感器17、舵角传感器18等的检测信号生成用于控制监视器装置11、驱动系统12、制动系统13、转向操纵系统14等的控制信号。由ECU20生成的控制信号通过车内网络27、LIN等被发送到成为对象的机构等。

ECU20具有CPU(Central Processing Unit：中央处理器)21、RAM(Random AccessMemory：随机存取存储器)22、ROM(Read Only Memory：只读存储器)23、SSD(Solid StateDrive：固态驱动器)24、显示控制电路25、声音控制电路26等。

CPU21进行用于控制监视器装置11、驱动系统12、制动系统13、转向操纵系统14等的运算处理。CPU21根据存储于ROM23等非易失性存储介质的程序进行运算处理。RAM22暂时存储在CPU21中的运算所使用的各种数据。SSD24是可重写的非易失性存储介质，即使在ECU20的电源被断开的情况下也能够存储数据。CPU21例如进行用于执行在监视器装置11中显示的图像所相关的图像处理、车辆1的移动目标位置的决定、车辆1的预测路径的运算、驱动系统12的控制、制动系统13的控制、转向操纵系统14的控制、后述的障碍物的检测等的处理。

显示控制电路25是执行使用了由拍摄装置15获取到的图像数据的图像处理、在监视器装置11的显示装置8中显示的图像数据的合成等的电路。声音控制电路26是执行生成在监视器装置11的声音输出装置9中被输出的声音数据的处理等的电路。

此外，在本实施方式中，例示了CPU21、RAM22、ROM23、SSD24、显示控制回路25以及声音控制电路26被集成在同一封装内的状态，但ECU20的形态并不限于此。例如，ECU20不仅可以由一个CPU21构成，也可以使用多个CPU而构成。该情况下，各CPU分别或者相互联合，进行用于实现各自不同的功能的处理。另外，代替CPU21或者除了CPU21，也可以使用DSP(Digital Signal Processor：数字信号处理器)等其他的逻辑运算处理器、逻辑电路。另外，代替SSD24也可以设置HDD(Hard Disk Drive：硬盘驱动器)，或者SSD24、HDD也可以与ECU20分体而设置。

如上述那样构成的ECU20进行用于检测存在于车辆1的周边的障碍物的处理。这里所说的“障碍物”意味着有可能与车辆1接触的物体。即，本实施方式所涉及的ECU20进行判定存在于车辆1的周边的一个以上的物体中哪个物体相当于障碍物的处理。关于障碍物的信息(障碍物信息)在用于回避车辆1和障碍物的接触的控制中被利用。

图4是表示实施方式所涉及的ECU20的功能构成的一个例子的框图。ECU20具有物体信息获取部101(第一获取部)、车辆信息获取部102(第二获取部)、判定部103、生成部104以及回避控制部105(控制部)。这些功能部101～105通过存储于上述CPU21、RAM22、ROM23、SSD24、ROM23等的程序等的协作而被实现。

物体信息获取部101获取与存在于车辆1的周边的物体相关的物体信息。物体信息根据由多个测距传感器16获取的测距传感器信息而生成。本实施方式所涉及的物体信息包括表示物体的位置的物体位置信息、和表示物体相对于车辆1的相对速度的相对速度信息。物体位置信息以及相对速度信息例如基于表示从车辆1(测距传感器16)到物体的距离的信息、根据物体或车辆1的移动在发送波与接收波之间产生的多普勒频移所相关的信息等而生成。

车辆信息获取部102获取与车辆1相关的车辆信息(移动体信息)。车辆信息包括表示车辆1的速度的车辆速度信息、和表示车辆1的未来的移动路径即预测路径的预测路径信息。车辆速度信息例如根据车轮速度传感器17的检测结果、加速操作部5的操作量、自动行驶控制中的目标速度等而生成。预测路径信息例如根据舵角传感器18的检测结果、自动行驶控制中的目标舵角等而生成。

判定部103根据物体信息和车辆信息，判定存在于车辆1的周边的物体是否为有可能与车辆1接触的障碍物。本实施方式所涉及的判定部103根据物体信息所包含的物体位置信息和相对速度信息、以及车辆信息所包含的车辆速度信息和预测路径信息，判定由测距传感器16检测出存在的物体是否为障碍物。物体是否为障碍物的判定方法没有特别限定，例如，能够根据物体是否存在于车辆1的预测路径上、物体与车辆1之间的距离的增减等来判定。例如，在物体存在于预测路径上的情况下且在物体远离车辆1而移动的情况下，能够将该物体从障碍物的候选中排除。

生成部104生成与障碍物(由判定部103判定为有可能与车辆1接触的物体)相关的障碍物信息。障碍物信息例如包含障碍物的位置、相对速度、移动方向、大小等。

回避控制部105根据由生成部104生成的障碍物信息，控制车辆1以回避与障碍物的接触。回避控制部105例如生成用于控制车辆1的行驶状态的行驶控制信号、用于对驾驶员输出警报信息的警报输出信号等。行驶控制信号例如包含用于使车辆1停止或减速的制动指示信号、用于使车辆1的行进方向变化的转向指示信号等。警报输出信号例如包含在显示装置8上显示用于唤起注意的图像的图像输出信号、在声音输出装置9中输出用于唤起注意的声音的声音输出信号等。

图5是表示基于第一实施方式所涉及的ECU20的处理流程的一个例子的时序图。首先，物体信息获取部101获取基于多个测距传感器16的检测结果的物体位置信息以及相对速度信息(S101)，车辆信息获取部102获取车辆速度信息以及预测路径信息(S102)。然后，判定部103根据物体位置信息、相对速度信息、车辆速度信息以及预测路径信息判定物体是否为障碍物(S103)，生成部104生成与障碍物相关的障碍物信息(S104)。回避控制部105根据障碍物信息输出行驶控制信号以及/或者警报指示信号(S105)。

通过上述那样的构成以及处理，判定存在于车辆1的周边的一个以上的物体中哪个物体相当于障碍物，能够仅对被判定为障碍物的物体采取回避行动。

在这里，通过被称为所谓的TOF(Time Of Flight：飞行时间)法的技术对检测从车辆1到物体的距离的方法进行说明。所谓TOF法，是将根据发送超声波等发送波的(更具体而言开始发送)时刻与接收到发送波被物体反射而返回的接收波的(更具体而言开始接收)时刻之差计算出的时间(TOF)换算成距物体的距离的方法。

图6是表示在通过TOF法检测出距物体的距离时测距传感器16所收发的超声波的波形的一个例子的图。在该图中，通过图表形式例示且示意性表示测距传感器16所收发的超声波的信号电平(例如振幅)的时间变化。该图中的横轴对应于时间(经过时间)，纵轴对应于信号电平。

实线L11表示包络线的一个例子，该包络线表示测距传感器16所收发的信号的信号电平(搭载于测距传感器16的振子的振动的幅度)的时间变化。从该实线L11可以看出：振子从时刻t0起被驱动时间Ta而振动，从而在时刻t1发送波的发送完成，之后到时刻t2为止的时间Tb期间，由惯性引起的振子的振动一边衰减一边继续。因此，时间Tb对应于所谓的混响时间。

实线L11在从发送波的发送开始的时刻t0起经过了时间Tp的时刻t4，迎来振子的振动的幅度超过由点划线L21表示的阈值的峰值。该阈值是为了识别是通过来自振子的发送波被检测对象的物体反射而返回的接收波而带来的振动、还是通过发送波被检测对象外的物体(例如路面等)反射而返回的接收波带来的振动而预先设定的值。此外，在图3中示出了将该阈值设定为不随时间经过而变化的恒定值的例子，但该阈值也可以设定为随时间经过而变化的值。因此，从实线L11可以看出，时刻t4的信号电平是由被检测对象的物体反射而返回的接收波而带来的。

另外，在实线L11中，在时刻t4以后信号电平衰减。因此，时刻t4对应于被检测对象的物体反射而返回的接收波的接收完成的时刻，换言之对应于在时刻t1最后被发送的发送波作为接收波而返回的时刻。

另外，在实线L11中，作为时刻t4的峰值的开始点的时刻t3对应于由检测对象的物体反射而返回的接收波的接收开始的时刻，换言之对应于在时刻t0最初被发送的发送波作为接收波返回的时刻。因此，在实线L11中，时刻t3与时刻t4之间的时间ΔT与作为发送波的发送时间的时间Ta相等。

根据上述情况，为了通过TOF法求出距物体的距离，需要求出开始发送发送波的时刻t0与开始接收接收波的时刻t3之间的时间Tf。该时间Tf能够通过从作为时刻t0与迎来接收波的信号电平超过阈值的峰值的时刻t4的差量的时间Tp减去与作为发送波的发送时间的时间Ta相等的时间ΔT而求出。

开始发送发送波的时刻t0能够容易地确定为测距传感器16开始动作的时刻。作为发送波的发送时间的时间Ta是能够预先设定的值。因此，为了通过TOF法求出距物体的距离，确定迎来接收波的信号电平超过阈值的峰值的时刻t4即可。能够根据这样求出的时间Tf(TOF)来测定从测距传感器16到物体的距离。

在本实施方式中，通过多个测距传感器16A～16L测定距物体的距离，车辆1(车身2)中的各测距传感器16A～16L的位置不变。因此，能够通过与三角测量同样的方法确定物体的位置。

接下来，对多普勒频移进行说明。图7是表示在从测距传感器16发送的发送波与发送波被物体反射而返回的接收波之间产生的多普勒频移的一个例子的图。在该图中，例示了对发送波实施频率调制以使频率呈锯齿状变化的情况。该图中的横轴对应于时间(经过时间)，纵轴对应于发送波以及接收波的频率。

波形W1表示发送波的频率特性，波形W2表示接收波的频率特性。发送波的波形W1成为与瞬时频率在从fc－Δf到fc+Δf的范围内变化的线性调频信号对应的波形。

在物体和测距传感器16的相对距离减少的情况下(车辆1或者/以及物体以相互接近的方式移动的情况)，通过多普勒效应，波形W2所示的接收波的频带向比波形W1所示的发送波的频带靠高频侧移位。此时，在波形W1与波形W2之间，虽然频带产生不同，但出现频率随时间经过呈锯齿状变化的共通的波形特性。因此，从在发送发送波后获取的信号提取具有与波形W1同样的波形特性的信号，从而能够确定与该发送波被物体反射而返回的接收波对应的波形W2。此外，在相对距离增加的情况下(车辆1或者/以及物体以相互分离的方式移动的情况)，波形W2所示的频带向比波形W1所示的频带靠低频侧移位。

如上述那样，通过确定波形W1和波形W2的对应，能够获取与距物体的距离对应的TOF、和在发送波与接收波之间产生的频率迁移量(频率差)fd。而且，能够根据频率迁移量fd计算物体相对于车辆1(测距传感器16)的相对速度。

如上述那样，物体信息所包含的物体位置信息以及相对速度信息能够利用TOF法、三角测量、多普勒频移等而生成。但是，物体位置信息以及相对速度信息并不限于这样的生成方法，应适当利用公知或者新的技术生成。

图8是表示通过第一实施方式所涉及的ECU20检测出障碍物的状况的一个例子的图。在图8中，例示了在车辆1的周边存在五个物体51A、51B、51C、51D、51E，其中三个物体51C、51D、51E存在于车辆1的预测路径71上的状况。另外，示出了物体51A的相对速度为5km/h，物体51B的相对速度为5km/h，物体51C的相对速度为5km/h，物体51D的相对速度为7km/h，第五物体的相对速度为－3km/h。在本例中，车辆1沿预测路径71以时速5km/h行驶，物体51A、51B、51C停止，物体51D向接近车辆1的方向移动，物体51E向远离车辆1的方向移动。以下，在不需要区别各物体51A～51E的情况下，有时记载为物体51。在相对速度的值为正的情况下，车辆1与物体51之间的距离变小，在相对速度的值为负的情况下，车辆1与物体51之间的距离变大。

在上述那样的状况下，五个物体51A～51E中，仅两个物体51C、51D被判定为是障碍物61A、61B。以下，在不需要区别各障碍物61A、61B的情况下，有时记载为障碍物61。物体51C、51D存在于预测路径71上，且相对速度为正值，因此被判定为是障碍物61A、61B。物体51A、51B不存在于预测路径71上，因此从障碍物的候选中排除。物体51E虽然存在于预测路径71上，但相对速度为负值，因此从障碍物的候选中排除。

如以上那样，根据物体51的位置和相对速度、以及车辆1的速度和预测路径71来判定是否为障碍物61，从而能够提高障碍物61的检测精度。另外，能够抑制对被判定为不与车辆1接触的物体51A、51B、51E的过度的反应，因此能够高效地执行用于回避与障碍物61的接触的车辆1的控制。

此外，利用上述那样的障碍物信息的行驶辅助系统50的种类没有特别限定，例如，可以是自动或半自动地进行使车辆1停在停车位时的行驶的停车辅助系统、自动或半自动地进行在停车场等规定区域内的行驶的自动服务系统等。

另外，进行用于检测上述那样的障碍物的处理的时刻没有特别限定，可以在行驶中始终进行，或可以仅在有驾驶员的指示的情况下进行。

另外，在上述中，示出了使用超声波传感器作为测距传感器16的例子，但测距传感器16的种类并不限于此。测距传感器16例如也可以是毫米波雷达、LIDAR(Laser ImagingDetection and Ranging：激光成像探测与测距)等。

另外，在上述中，例示了移动体是车辆1(自动四轮车)的情况，但移动体的种类并不限于此。移动体例如也可以是能够在规定区域(例如医疗设施、展示会场等)中使用的电动移动体、自主移动型机器人等。

以下，参照附图对其他的实施方式进行说明，存在对起到与第一实施方式相同或同样的作用效果的部位标注相同的附图标记而省略其说明的情况。

(第二实施方式)

第二实施方式所涉及的ECU20(障碍物检测装置)与第一实施方式不同的点在于，在判定物体51是否为障碍物61时，进一步考虑表示物体51的移动方向的物体移动方向信息。

图9是表示基于第二实施方式所涉及的ECU20的处理流程的一个例子的时序图。首先，物体信息获取部101获取基于多个测距传感器16的检测结果的物体位置信息、物体移动方向信息以及相对速度信息(S201)，车辆信息获取部102获取车辆速度信息以及预测路径信息(S202)。然后，判定部103根据物体位置信息、物体移动方向信息、相对速度信息、车辆速度信息以及预测路径信息判定物体是否为障碍物(S203)，生成部104生成与障碍物相关的障碍物信息(S204)。回避控制部105根据障碍物信息而输出行驶控制信号以及/或者警报指示信号(S205)。

物体移动方向信息的获取方法没有特别限定，例如，能够利用上述那样的TOF法、三角测量、多普勒频移等检测物体51的移动方向。

图10是表示通过第二实施方式所涉及的ECU20检测出障碍物的状况的一个例子的图。在图10中，例示了物体51D(障碍物61B)在预测路径71内向接近车辆1的方向移动，物体51E向远离车辆1且离开预测路径71的方向移动的状况。另外，虽然未图示，但即使是不存在于预测路径71内的物体51，也能够将以侵入预测路径71内的方式移动的物体51判定为障碍物61。

如上述那样，进一步考虑物体51的移动方向81来判定车辆1与物体51的接触可能性，从而能够进一步提高障碍物61的检测精度。

以上，对本公开的实施方式进行了说明，但上述的实施方式是一个例子，不意图限定发明的范围。上述的新的实施方式能够以各种方式来实施，能够在不脱离发明的主旨的范围内进行各种省略、置换、变更。上述的实施方式包含在发明的范围、主旨内，并且包含在权利要求书所记载的发明及其均等的范围内。