JP6600271B2 - 物体認識装置及び物体認識方法 - Google Patents

Description

本発明は、物体認識装置及び物体認識方法に関し、詳しくは、物体検知センサとしてレーダ装置及び撮像装置が搭載された車両に適用される物体認識装置及び物体認識方法に関する。

従来、ミリ波レーダやレーザレーダ等のレーダ装置により検知した物体と、画像カメラ等の撮像装置により検知した物体とが同一物体であるか否かの判定を行うことにより、車両の周囲に存在する物体の認識精度を向上させる技術が種々提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、物体の所定時間あたりの移動量をレーダ測距及び画像処理でそれぞれ算出し、２つの移動量が整合しない場合には、検知した物体を障害物と判断しないことが開示されている。

特開２００３−２５２１４７号公報

レーダ装置と撮像装置では測距精度が異なり、レーダ装置は測距精度の点で優れているのに対し、撮像装置による画像認識では測距性能が劣るといった特性がある。特に遠方については、画素数の減少によって画像認識の精度の低下が現れやすい。そのため、上記特許文献１のように、レーダ装置により検知した物体と、撮像装置により検知した物体とを別々に認識し、それら認識した物標の挙動を対比することによって同一物判定を行う場合、遠方の物標について、画像認識の精度の低下に起因して判定が困難になることが懸念される。

本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、画像認識の精度低下の影響をできるだけ抑制しつつ、レーダ装置で検知した物体と撮像装置で検知した物体との同一物判定を精度良く実施することができる物体認識装置及び物体認識方法を提供することを一つの目的とする。

本発明は、上記課題を解決するために、以下の手段を採用した。

本発明は、レーダ装置（３１）と撮像装置（３２）とを用いて自車両（５０）の周囲に存在する物体（５１）を認識する物体認識装置（２０）に関する。第１の構成は、前記レーダ装置及び前記撮像装置で前記物体が検知されている場合に、前記レーダ装置で検知した物体の情報であるレーダ物標情報と、前記撮像装置で検知した物体の情報である画像物標情報とを結合して、前記物体の情報として結合物標情報を生成する情報結合部と、前記結合物標情報が経時変化しないことに基づいて、前記レーダ装置で検知した物体と前記撮像装置で検知した物体とが同一物体であることを判定する同一物判定部と、を備える。

上記構成では、レーダ装置で検知した物体に関する情報と、撮像装置で検知した物体に関する情報とを結合して得られる結合物標情報の経時変化に基づいて、レーダ装置で検知した物体と撮像装置で検知した物体とが同一物体であるか否かの同一物判定を実施する。正しい結合によって結合物標情報を生成した場合と、誤結合によって結合物標情報を生成した場合とでは、物標の位置関係の変動によって結合物標情報の経時変化に違いが現れる。この点に着目し、上記構成とすることにより、レーダ装置で検知した物体と、撮像装置で検知した物体とが同一物体であるかそうでないかを区別することができる。また、レーダ装置と撮像装置との組み合わせによって得られる情報を用いることから、画像認識の精度低下の影響をレーダ装置の検知性能で補うことができる。これにより、画像認識の精度低下の影響をできるだけ抑制しつつ、同一物判定を精度良く実施することができる。

運転支援システムの概略構成を示すブロック図。 正しい結合を行った場合のＦＳＮ車幅を表す図。 誤結合が発生している場合のＦＳＮ車幅の経時変化を表す図。 フィルタ演算処理の処理手順を示すフローチャート。 先行車両までの距離とＦＳＮ車幅と車幅真値との関係を示す図。 他の実施形態における結合物標情報の経時変化を表す図。

以下、実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下の各実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。

図１に示す本実施形態の運転支援システム１０は、車両に搭載され、自車両の周囲に存在する物体を認識するとともに、その物体の認識結果に基づいて各種の運転支援を実行する。これにより、例えば自車両と同一車線上を走行する車両に追従して走行するオートクルーズコントロールシステム（ＡＣＣ）や、物体との衝突を回避又は衝突被害を軽減するための各種制御を行うプリクラッシュセーフティシステム（ＰＣＳ）等として機能する。運転支援システム１０は、図１に示すように、物体認識装置２０と各種センサと運転支援装置４０とを備えている。

物体認識装置２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏ等を備えたコンピュータであり、ＣＰＵが、ＲＯＭにインストールされているプログラムを実行することで、自車両の周囲に存在する物体を認識するための各機能を実現する。物体認識装置２０は、物体検知センサであるレーダ装置３１及び撮像装置３２にそれぞれ接続されており、これらセンサから物体の検知結果を入力する。

レーダ装置３１は、送信波として電磁波を送信し、その反射波を受信することで物体を検知する探知装置であり、本実施形態では、ミリ波帯の高周波信号を送信波とする公知のミリ波レーダで構成されている。レーダ装置３１は、自車両の前端部に取り付けられており、光軸を中心に車両前方に向かって所定のレーダ角度の範囲に亘って広がる領域をレーダ信号により走査する。また、車両前方に向けて電磁波を送信してから反射波を受信するまでの時間に基づき測距データを作成し、その作成した測距データを物体認識装置２０に逐次出力する。測距データには、物体が存在する方位、物体までの距離及び物体の相対速度に関する情報が含まれている。

撮像装置３２は車載カメラであり、例えばＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳイメージセンサ、近赤外線カメラ等の単眼カメラで構成されている。撮像装置３２は、車両の車幅方向中央の所定高さに取り付けられており、車両前方へ向けて所定角度範囲で広がる領域を俯瞰視点から撮影し、その撮影した画像データを物体認識装置２０に逐次出力する。

物体認識装置２０は、レーダ装置３１の測距データ及び撮像装置３２の画像データを逐次入力し、その入力したデータを用いて物体を認識する。物体認識装置２０は、レーダ物標検知部２１と、画像物標検知部２２と、フュージョン演算部２３とを備えている。

レーダ物標検知部２１は、測距データに基づき検知された物体をレーダ物標として識別し、識別したレーダ物標の位置情報をｘｙ平面に当てはめることにより、自車両に対するレーダ物標の相対位置を特定する。なお、本実施形態では、自車両の車幅方向をｘ軸とし、車長方向をｙ軸としている。また、レーダ物標の検知点を含む領域に、レーダ物標の位置を表す領域としてレーダ探索領域を設定する。レーダ探索領域は、レーダ装置３１の検知特性に基づき想定される誤差を持たせた領域として設定される。

画像物標検知部２２は、画像データを解析することによって検知された物体を画像物標として識別し、識別した画像物標の位置情報をｘｙ平面に当てはめることにより、自車両に対する画像物標の相対位置を特定する。また、画像物標検知部２２は、画像物標に対して、予め定められたパターンを用いてパターンマッチングを行い、撮像装置３２が検知した物体の種別、例えば車両、歩行者及び自転車のいずれかであるかを識別する。さらに、画像物標検知部２２は、画像中における画像物標の左右方向の位置に基づいて、自車両に対する物体の方位角情報を生成する。方位角情報としては、自車両の位置を表す基準点Ｐ０及び画像物標の検知点を結ぶ線分と自車両の車長方向とがなす角度である画像物標角度、及び画像物標の方位幅を含む。画像物標検知部２２は、画像物標角度、基準点Ｐ０からの距離及び画像物標の検知点を用いて、画像物標の位置を表す領域として画像探索領域を設定する。画像探索領域は、撮像装置３２の検知特性に基づき想定される誤差を持たせた領域として設定される。

フュージョン演算部２３は、レーダ装置３１で検知した物体と、撮像装置３２で検知した物体とが所定の条件に基づき同一物体であると判定される場合に、レーダ物標検知部２１から入力したレーダ物標の情報であるレーダ物標情報と、画像物標検知部２２から入力した画像物標の情報である画像物標情報とを結合（フュージョン）してフュージョン物標を生成する。また、生成したフュージョン物標の情報を運転支援装置４０に出力する。フュージョン物標情報の生成について、例えば、レーダ物標までの距離によってフュージョン物標までの距離を特定するとともに、画像物標の横位置及び方位角によってフュージョン物標の横位置や横幅を特定する。なお、横位置は、基準点Ｐ０に対する車幅方向（ｘ軸）の相対位置である。本実施形態では、フュージョン演算部２３が情報結合部及び同一物判定部として機能する。

運転支援装置４０は、フュージョン演算部２３で生成したフュージョン物標情報を入力し、入力した情報に基づいて、例えばブレーキ装置やステアリング装置、シートベルト駆動装置、警報装置等を制御することで、運転支援のための各種制御を実行する。なお、レーダ物標及び画像物標の少なくともいずれかが識別されているにも関わらず、フュージョン物標を識別できない場合には、レーダ物標又は画像物標の情報に基づいて運転支援のための各種制御を行ってもよい。また、識別された物標を対象とした運転支援については実施しないものとしてもよい。

ところで、レーダ物標情報と画像物標情報との結合に際し、実際には別の物体についての情報を同一物体の情報であるとして誤って結合した場合、物体の認識精度が低下してしまう。また、こうした誤結合により得られたフュージョン物標に基づき、先行車両に対する追従走行制御や衝突回避制御等の運転支援を実施した場合、運転支援を適切に実施できないことが懸念される。

ここで、カメラ物標とレーダ物標との誤結合が発生した場合には、自車両の周囲に存在する物体と自車両との位置関係が変化することによって、レーダ物標情報と画像物標情報とを組み合わせて生成した物理値が、実際には不変であるものについても変動が生じることに着目した。この点について、図２及び図３を用いて説明する。図２は、画像物標とレーダ物標とが正しく結合される場合を示し、図３は、誤結合が発生した場合を示している。

なお、図２及び図３中、Ｐ１はレーダ物標の検知点を示し、φは画像物標角度を示し、Ｗφは、先行車両５１のｘ軸方向の画像検知幅を示している。画像物標角度φは、先行車両５１の後端部における車幅方向の中央位置Ｑ１と基準点Ｐ０を結ぶ線分と、ｙ軸とがなす角度である。画像検知幅Ｗφは、先行車両５１の車両幅の方位幅に相当し、先行車両５１の左端位置から右端位置までの基準点Ｐ０を中心とした円周方向の角度で表される。

先行車両５１の車幅は、撮像装置３２の検知結果である画像物標角度φ及び画像検知幅Ｗφと、レーダ装置３１の検知結果である先行車両５１までの縦距離ｄとを用いて、下記式（１）で表される。
Ｗｒ＝ｄ×（tan（φ＋Ｗφ／２）−tan（φ−Ｗφ／２）） …（１）
画像物標とレーダ物標とが同一物体を表している場合には、自車両５０と先行車両５１の２台の位置関係によって先行車両５１の物理値が定められる。そのため、上記式（１）を用いて算出される車幅（以下、ＦＳＮ車幅Ｗｒという。）は経時変化せず、一定値をとる。なお、縦距離ｄは、自車両５０と先行車両５１とを結ぶ距離における車長方向の成分である。

続いて、画像物標とレーダ物標との誤結合が発生した場合を考える。図３では、自車両５０と先行車両５１との間に別の車両５２が存在しており、レーダ装置３１が別の車両５２を検知している場合を想定している。なお、図３の（ｂ）は、（ａ）に対して、自車両５０が先行車両５１及び別の車両５２により接近した状態を示している。

誤結合が発生した場合、自車両５０、先行車両５１及び別の車両５２の３台の位置関係が変わり、これにより、上記式（１）によって算出されるＦＳＮ車幅Ｗｒが経時変化する。具体的には、図３に示すように、自車両５０が先行車両５１及び別の車両５２に近付くほど、ＦＳＮ車幅Ｗｒは短くなる。

この点に着目し、本実施形態では、レーダ装置３１及び撮像装置３２で物体を検知している場合、レーダ物標情報と画像物標情報とを結合することにより、レーダ物標と画像物標との同一物判定に用いるパラメータとして結合物標情報を生成する。そして、その生成した結合物標情報の経時変化に基づいて、レーダ物標と画像物標とが同一物体を表すものか否かを判定する。特に本実施形態では、レーダ物標情報として、物体までの距離情報である縦距離ｄを用い、画像物標情報として、自車両５０に対する物体の方位角情報である画像物標角度φ及び画像検知幅Ｗφを用い、縦距離ｄ、画像物標角度φ及び画像検知幅Ｗφから、上記式（１）により結合物標情報としてＦＳＮ車幅Ｗｒを求める。そして、ＦＳＮ車幅Ｗｒを監視することによって同一物判定を実施している。

次に、本実施形態のフュージョン演算処理の処理手順について、図４のフローチャートを用いて説明する。なお、図４の処理は、レーダ装置３１及び撮像装置３２の両方で物体が検知されている場合に、物体認識装置２０のフュージョン演算部２３で所定の制御周期毎に実行される。

図４において、ステップＳ１０１では、画像物標検知部２２から画像物標情報を取得し、ステップＳ１０２では、レーダ物標検知部２１からレーダ物標情報を取得する。続くステップＳ１０３では、画像物標情報に含まれる画像物標、及びレーダ物標情報に含まれるレーダ物標の中から、結合候補となる画像物標とレーダ物標との組み合わせを抽出する。ここでは、画像物標とレーダ物標との位置関係に基づき抽出する。具体的には、レーダ物標検知部２１で設定したレーダ探索領域と、画像物標検知部２２で設定した画像探索領域とに重複部分が存在している組み合わせを抽出する。

結合候補が抽出されたことを条件にステップＳ１０４へ進み、その結合候補の画像物標及びレーダ物標の情報を用いて、上記式（１）によりＦＳＮ車幅Ｗｒの瞬時値Ｗｒ１を算出する。また、ステップＳ１０５では、ＦＳＮ車幅Ｗｒに対してフィルタ処理を行い、フィルタ値Ｗｒ２を算出する。このフィルタ処理は、今回の瞬時値Ｗｒ１と、前回までのＦＳＮ車幅Ｗｒの瞬時値とを用いた平滑化処理である。

図５に、自車両５０から先行車両５１までの距離と、ＦＳＮ車幅Ｗｒと、先行車両５１の車幅の真値との関係を示す。ＦＳＮ車幅Ｗｒは、自車両５０から先行車両５１までの距離に応じて変化し、先行車両５１までの距離が短くなるほど、ＦＳＮ車幅Ｗｒは実際の車幅（真値）よりも小さくなる。またフィルタ値Ｗｒ２は、時間遅れが生じることで瞬時値Ｗｒ１よりも変動が小さい。本実施形態では、フィルタ値Ｗｒ２から瞬時値Ｗｒ１を差し引いて差分ΔＷｒ（ΔＷｒ＝Ｗｒ２−Ｗｒ１）を求め、この差分ΔＷｒを結合物標情報の経時変化を表す指標として用いる。そして、差分ΔＷｒが判定値Ｔｗ以上である場合に誤結合の可能性が高いと判定する。

すなわち、図４のステップＳ１０６で差分ΔＷｒが判定値Ｔｗ以上であるか否かを判定する。ΔＷｒ≧Ｔｗであれば、ステップＳ１０７で結合判定用のカウンタＣｗをデクリメントし、ΔＷｒ＜Ｔｗであれば、ステップＳ１０８でカウンタＣｗをインクリメントする。なお、カウンタＣｗは、結合候補の組み合わせごとに設定され、結合候補ごとにデクリメント及びインクリメントが行われる。

そして、ステップＳ１０９でカウンタＣｗが閾値Ｔｃ以上であると判定されるとステップＳ１１０へ進み、その結合候補の画像物標とレーダ物標について、同一物体を表しているものと判断し、画像物標情報とレーダ物標情報とを結合する。一方、カウンタＣｗが閾値Ｔｃ未満である場合には結合を許可せずに本処理を終了する。結合候補の画像物標及びレーダ物標が検知されている間は、対応するカウンタＣｗのデクリメント及びインクリメントが行われ、結合候補の画像物標及びレーダ物標のうち少なくとも一方が検知されなくなった時点で、対応するカウンタＣｗは破棄される。

以上詳述した本実施形態によれば、次の優れた効果が得られる。

結合候補として抽出したレーダ物標と画像物標とにつき、正しい結合によって結合物標情報を生成した場合と、誤結合によって結合物標情報を生成した場合とでは、結合物標情報の経時変化に違いが現れる。この点に着目し、結合物標情報の経時変化に基づいて、レーダ物標と画像物標とが同一物体を表すものであるか否かの同一物判定を実施する構成とした。こうした構成によれば、レーダ装置３１で検知した物体と、撮像装置３２で検知した物体とが同一物体であるか否かを明確に区別することができる。

また、レーダ装置３１と撮像装置３２との組み合わせによって得られる情報を用いて同一物判定を実施することから、画像認識の精度低下の影響をレーダ装置３１の検知性能で補うことができる。その結果、画像認識の精度低下の影響をできるだけ抑制しつつ、同一物判定を精度良く実施することができる。

センサ特性として、レーダ装置３１は測距精度が高いのに対し、撮像装置３２による画像認識では測距性能が劣るといった特性がある。特に遠方については、画素数の減少によって画像認識の精度の低下が現れやすい。その一方で、撮像装置３２の車幅方向の検知精度は充分に高い。この点に着目し、レーダ物標情報として、物体までの距離情報である縦距離ｄを用い、画像物標情報として、自車両５０に対する物体の方位角情報である画像物標角度φ及び画像検知幅Ｗφを用い、縦距離ｄ、画像物標角度φ及び画像検知幅Ｗφを用いて結合物標情報を生成する構成とした。こうした構成とすることで、画像認識では画素数の減少によって画像認識の精度の低下が現れやすい遠方の物標についても、信頼性の高い情報を得ることができる。また、こうした信頼性の高い情報を用いて同一物判定を実施することにより判定精度を高めることができる。

自車両５０と先行車両５１との二者の位置関係のみで先行車両５１の物理値が定まる状況では、例えば車両幅のように、不変であるはずの物理値は経時的な変化を生じない。これに対し、誤結合が起きている場合には、自車両５０と先行車両５１と別の車両５２との三者の位置関係の変動によって、不変であるはずの物理値に変動が生じる。この点に着目し、結合物標情報として、本来不変な物理値である車両幅を用い、ＦＳＮ車幅Ｗｒの経時変化を追跡することにより、同一物判定を精度良く実施することができる。

（他の実施形態）
本発明は上記の実施形態に限定されず、例えば以下のように実施されてもよい。

・上記実施形態では、結合物標情報の経時変化を表す指標として、瞬時値Ｗｒ１とフィルタ値Ｗｒ２との差分ΔＷｒを用い、差分ΔＷｒに基づいて画像物標とレーダ物標とが同一物体を表しているか否かを判定する構成としたが、同一物判定に用いる指標はこれに限定されない。例えば、トラッキング開始からの瞬時値Ｗｒ１の減少量が所定値以上となった場合に誤結合が発生しているものと判定してもよい。

・相対速度が異なるレーダ物標と画像物標とを誤結合させた場合、レーダ物標情報と画像物標情報とを結合して生成した結合物標情報につき、その瞬時値の変動が大きくなりやすい。この点に鑑み、結合物標情報の経時変化を表す指標として、結合物標情報の変動割合を用い、結合物標情報の変動割合に基づいて同一物判定を実施してもよい。具体的には、例えば、フュージョン車幅の瞬時値Ｗｒ１又はフィルタ値Ｗｒ２の今回値と前回値との差分（今回値−前回値）を算出し、その算出した差分が判定値以上となった場合に誤結合が発生しているものと判定する。

・上記実施形態では、結合物標情報として車両幅を用いて同一物判定を実施したが、結合物標情報として、自車両の車幅方向における物体の位置情報である横位置を用いて同一物判定を実施してもよい。図６は、物体の横位置の経時変化に基づき同一物判定を実施する形態を説明する図である。図６中、Ｐ２は、レーダ装置３１で検知した縦距離ｄと、撮像装置３２で検知した画像物標角度φとを用いて求めた先行車両５１の横位置（以下、ＦＳＮ横位置という。）を表す。なお、図６では、車両後端部の中央位置Ｑ１を先行車両５１の横位置としている。画像物標角度φは、基準点Ｐ０と中央位置Ｑ１とを結ぶ線分Ｐ０−Ｑ１と、自車両５０の車長方向（ｙ軸）とがなす角度である。図６の（ｂ）は、（ａ）に対して、自車両５０が先行車両５１及び別の車両５２により接近した状態を示している。

レーダ物標情報と画像物標情報との結合が正しく行われている場合、ＦＳＮ横位置Ｐ２（Ｐ２＝ｄtanφ）は、自車両５０が先行車両５１に近付くにつれて、車両進行方向に沿って真っ直ぐに自車両５０に向かってくる。これに対し、レーダ物標と画像物標との誤結合が生じている場合には、図６に示すように、ＦＳＮ横位置Ｐ２は、真値よりも基準点Ｐ０側となる。また、自車両５０が先行車両５１に近付くにつれて、ＦＳＮ横位置Ｐ２は基準点Ｐ０側に現れ、図６（ｂ）の矢印Ａで示すように、自車両５０に近付いてくる。つまり、ＦＳＮ横位置Ｐ２は、車両進行方向とは異なる方向に推移する。したがって、ＦＳＮ横位置Ｐ２の経時変化によって、レーダ物標と画像物標との同一物判定を精度良く行うことができる。具体的には、レーダ物標の縦距離ｄと画像物標の画像物標角度φとからＦＳＮ横位置Ｐ２（瞬時値）を求め、今回値が前回値よりも基準点Ｐ０側に所定以上変化した場合に、結合判定用のカウンタＣｗをデクリメントし、所定以上変化しなければカウンタＣｗをインクリメントする。そして、カウンタＣｗが閾値以上となったことを条件に、結合候補の画像物標とレーダ物標とは同一物体を表しているものと判断し、画像物標情報とレーダ物標情報とを結合する。

・差分ΔＷｒは、自車両５０と物体との距離が近付くにつれて大きくなる（図５参照）。したがって、差分ΔＷｒとの比較に用いる判定値Ｔｗを可変値としてもよい。例えば、自車両５０と物体との距離が近付くほど、判定値Ｔｗを大きく設定する構成としてもよい。

・上記の各構成要素は概念的なものであり、上記実施形態に限定されない。例えば、一つの構成要素が有する機能を複数の構成要素に分散して実現したり、複数の構成要素が有する機能を一つの構成要素で実現したりしてもよい。

１０…運転支援システム、２０…物体認識装置、２１…レーダ物標検知部、２２…画像物標検知部、２３…フュージョン演算部（情報結合部、同一物判定部）、３１…レーダ装置、３２…撮像装置、４０…運転支援装置、５０…自車両、５１…先行車両。

Claims (8)

1. レーダ装置（３１）と撮像装置（３２）とを用いて自車両（５０）の周囲に存在する物体（５１）を認識する物体認識装置（２０）であって、
   前記レーダ装置及び前記撮像装置で前記物体が検知されている場合に、前記レーダ装置で検知した物体の情報であるレーダ物標情報と、前記撮像装置で検知した物体の情報である画像物標情報とを結合して、前記物体の情報として結合物標情報を生成する情報結合部と、
   前記結合物標情報が経時変化しないことに基づいて、前記レーダ装置で検知した物体と前記撮像装置で検知した物体とが同一物体であることを判定する同一物判定部と、
   を備え、
   前記情報結合部は、前記レーダ物標情報として前記物体までの距離情報を用い、前記画像物標情報として前記自車両に対する前記物体の方位角情報を用い、前記距離情報と前記方位角情報とを結合して前記結合物標情報を生成する、物体認識装置。
2. 前記物体は車両であり、
   前記結合物標情報は車両幅である、請求項１に記載の物体認識装置。
3. 前記結合物標情報は、前記自車両の車幅方向における前記物体の位置情報である、請求項１に記載の物体認識装置。
4. レーダ装置（３１）と撮像装置（３２）とを用いて自車両（５０）の周囲に存在する物体（５１）を認識する物体認識装置（２０）であって、
   前記レーダ装置及び前記撮像装置で前記物体が検知されている場合に、前記レーダ装置で検知した物体の情報であるレーダ物標情報と、前記撮像装置で検知した物体の情報である画像物標情報とを結合して、前記物体の情報として結合物標情報を生成する情報結合部と、
   前記結合物標情報が経時変化しないことに基づいて、前記レーダ装置で検知した物体と前記撮像装置で検知した物体とが同一物体であることを判定する同一物判定部と、
   を備え、
   前記物体は車両であり、
   前記結合物標情報は車両幅である、物体認識装置。
5. レーダ装置（３１）と撮像装置（３２）とを用いて自車両（５０）の周囲に存在する物体（５１）を認識する物体認識装置（２０）であって、
   前記レーダ装置及び前記撮像装置で前記物体が検知されている場合に、前記レーダ装置で検知した物体の情報であるレーダ物標情報と、前記撮像装置で検知した物体の情報である画像物標情報とを結合して、前記物体の情報として結合物標情報を生成する情報結合部と、
   前記結合物標情報が経時変化しないことに基づいて、前記レーダ装置で検知した物体と前記撮像装置で検知した物体とが同一物体であることを判定する同一物判定部と、
   を備え、
   前記結合物標情報は、前記自車両の車幅方向における前記物体の位置情報である、物体認識装置。
6. レーダ装置（３１）と撮像装置（３２）とを用いて自車両（５０）の周囲に存在する物体（５１）を認識する物体認識方法であって、
   前記レーダ装置及び前記撮像装置で前記物体を検知している場合に、前記レーダ装置で検知した物体の情報であるレーダ物標情報と、前記撮像装置で検知した物体の情報である画像物標情報とを結合して、前記物体の情報として結合物標情報を生成するステップと、
   前記結合物標情報が経時変化しないことに基づいて、前記レーダ装置で検知した物体と前記撮像装置で検知した物体とが同一物体であることを判定するステップと、
   を含み、
   前記結合物標情報を生成するステップは、前記レーダ物標情報として前記物体までの距離情報を用い、前記画像物標情報として前記自車両に対する前記物体の方位角情報を用い、前記距離情報と前記方位角情報とを結合して前記結合物標情報を生成する、物体認識方法。
7. レーダ装置（３１）と撮像装置（３２）とを用いて自車両（５０）の周囲に存在する物体（５１）を認識する物体認識方法であって、
   前記レーダ装置及び前記撮像装置で前記物体を検知している場合に、前記レーダ装置で検知した物体の情報であるレーダ物標情報と、前記撮像装置で検知した物体の情報である画像物標情報とを結合して、前記物体の情報として結合物標情報を生成するステップと、
   前記結合物標情報が経時変化しないことに基づいて、前記レーダ装置で検知した物体と前記撮像装置で検知した物体とが同一物体であることを判定するステップと、
   を含み、
   前記物体は車両であり、
   前記結合物標情報は車両幅である、物体認識方法。
8. レーダ装置（３１）と撮像装置（３２）とを用いて自車両（５０）の周囲に存在する物体（５１）を認識する物体認識方法であって、
   前記レーダ装置及び前記撮像装置で前記物体を検知している場合に、前記レーダ装置で検知した物体の情報であるレーダ物標情報と、前記撮像装置で検知した物体の情報である画像物標情報とを結合して、前記物体の情報として結合物標情報を生成するステップと、
   前記結合物標情報が経時変化しないことに基づいて、前記レーダ装置で検知した物体と前記撮像装置で検知した物体とが同一物体であることを判定するステップと、
   を含み、
   前記結合物標情報は、前記自車両の車幅方向における前記物体の位置情報である、物体認識方法。

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