特開 2024-134139 対象物検出装置およびその検出方法、該装置を備えた警報システムおよびその方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024134139

(43)【公開日】2024-10-03

(54)【発明の名称】対象物検出装置およびその検出方法、該装置を備えた警報システムおよびその方法

(51)【国際特許分類】

   G01S 13/931 20200101AFI20240926BHJP

【ＦＩ】

G01S13/931

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023044270

(22)【出願日】2023-03-20

(71)【出願人】

【識別番号】591245473

【氏名又は名称】ロベルト・ボッシュ・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツング

【氏名又は名称原語表記】ＲＯＢＥＲＴ ＢＯＳＣＨ ＧＭＢＨ

(74)【代理人】

【識別番号】100177839

【弁理士】

【氏名又は名称】大場 玲児

(74)【代理人】

【識別番号】100172340

【弁理士】

【氏名又は名称】高橋 始

(74)【代理人】

【識別番号】100182626

【弁理士】

【氏名又は名称】八島 剛

(72)【発明者】

【氏名】ドゥミトル トライアン

(72)【発明者】

【氏名】バートン エドワード

【テーマコード（参考）】

5J070

【Ｆターム（参考）】

5J070AB07

5J070AC02

5J070AC13

5J070AD05

5J070AE01

5J070AF03

5J070AH31

5J070AH40

5J070BF10

5J070BF12

(57)【要約】

【課題】 本発明は、自車両のブラインドスポット領域に侵入する車両等を検出する、対象物検出装置および対象物検出方法に関する。
【解決手段】 対象物検出装置は、自車両（１００）に装着され、ＵＷＢ波を所定の周期で送信波として送信する送信部（１１ａ、１２ａ、１３ａ、１４ａ）と、自車両に装着され、送信波が対象物（２００）に反射することによって生じる反射波の信号を受信する受信部（１１ｂ、１２ｂ、１３ｂ、１４ｂ）と、無線部で受信した信号に基づいて、自車両に対する対象物の位置を特定する位置演算部（２２）と、対象物の位置が、自車両におけるブラインドスポット領域（ＢＳ）に該当するかどうかを判定する判定部（２３）、を備える。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

自車両（１００）に装着され、ＵＷＢ波を所定の周期で送信波として送信する送信部（１１ａ、１２ａ、１３ａ、１４ａ）と、
前記自車両に装着され、前記送信波が対象物（２００）に反射することによって生じる反射波の信号を受信する受信部（１１ｂ、１２ｂ、１３ｂ、１４ｂ）と、
前記受信部で受信した信号に基づいて、前記自車両に対する前記対象物の位置を特定する位置演算部（２２）と、
前記対象物の前記位置が、前記自車両におけるブラインドスポット領域（ＢＳ）に該当するかどうかを判定する判定部（２３）を備える、対象物検出装置（１）。

【請求項2】

前記位置演算部（２３）は、前記受信部で受信した信号に基づいて、前記受信部に対する前記対象物の距離と角度を特定することによって、前記自車両に対する前記対象物の前記位置を特定する、請求項１記載の対象物検出装置（１）。

【請求項3】

前記位置演算部（２３）は、前記受信部に対する前記対象物の距離を演算する距離演算部（２２ａ）と、前記受信部に対する前記対象物の角度を演算する方向演算部（２２ｂ）を備える、請求項１記載の対象物検出装置（１）。

【請求項4】

前記距離演算部（２２ａ）は、前記送信部から前記送信波が発信されてから前記反射波の信号が到達するまでの到着時間差（ＴＤｏＡ）を少なくとも２つの前記受信部で比較することによって前記受信部と前記対象物の距離を演算する、請求項３記載の対象物検出装置（１）。

【請求項5】

前記判定部による判定結果と前記判定結果に対応する前記位置演算部で演算される位置情報に基づいて、ブラインドスポット該非判定モデルの機械学習を行う機械学習部（２５）を備える、請求項１記載の対象物検出装置（１）。

【請求項6】

前記自車両は鞍乗型車両である、請求項１記載の対象物検出装置（１）。

【請求項7】

請求項１から６のいずれか一項記載の対象物検出装置の前記判定部による判定結果に応じて、前記自車両の運転者に警報を発する警報発信器（３０）を備える、警報システム（２）。

【請求項8】

自車両に装着される送信部からＵＷＢ波を所定の周期で送信波として送信する送信ステップと、
前記送信波が対象物に反射することによって生じる反射波の信号を前記自車両に装着される受信部によって受信する受信ステップと、
前記受信部で受信した信号に基づいて、前記自車両に対する前記対象物の位置を特定する位置演算ステップと、
前記対象物の前記位置が、前記自車両におけるブラインドスポット領域（ＢＳ）に該当するかどうかを判定する判定ステップを有する、対象物検出方法。

【請求項9】

請求項８記載の対象物検出方法の前記判定ステップによる判定結果に応じて、前記自車両の運転者に警報を発する警報ステップを有する、警報方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、無線通信機器を用いて、自車両に対する対象物の位置を特定する対象物検出装置、およびその方法、並びに該装置および方法を利用した警報システムおよび警報方法に関する。

【背景技術】

【0002】

車両に適用される技術として、無線通信規格の一つであるＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ－Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ）を用いたスマートエントリーシステムがある。
ＵＷＢによるインパルス方式の信号は、ナノ秒以下の非常に短いパルス幅の電波を使用することで電波の伝搬時間を高精度に測定することができ、伝搬時間に基づく測距を高精度に行うことができる。例えば、ＵＷＢを用いた信号を送受信する機能を搭載した携帯電話を所持するユーザーが車両から所定の距離に近づくと、車両に設けられた制御装置が携帯電話と車両に搭載される無線通信部との距離を計算し、当該距離が所定値以下になると、キーレスエントリシステムが車両のドアの解錠や車両駆動装置の始動等を行う。（例えば、特許文献１を参照）。
ＵＷＢの規格を採用することによって、省電力でありながら高い測距制度を保って車両の制御を行うことが可能となる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－１４８７４１号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、かかる技術では、携帯電話と車両の両方に送受信を可能とする通信機器が設けられている必要があり、通信機器を設けていない対象物の位置を特定することはできない。
一方、自動二輪車等の鞍乗型車両を含めた車両において、ＬｉＤＡＲ等を用いてブラインドスポットに侵入する対象物を検出する技術がすでに存在する。
しかし、ＬｉＤＡＲ等を用いた装置は比較的高価であり、かつ電力を多く消費する。

【0005】

本発明は、上述の課題を背景としてなされたものであり、車両のブラインドスポットに侵入する対象物を正確に、かつ少ない消費電力で検出することができる対象物検出装置およびその方法、並びに該装置を用いた運転者への警報システムおよび警報方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明に係る対象物検出装置は、自車両に装着され、ＵＷＢ波を所定の周期で送信波として送信する送信部と、自車両に装着され、送信波が対象物に反射することによって生じる反射波の信号を受信する受信部と、受信部で受信した信号に基づいて、自車両に対する対象物の位置を特定する位置演算部と、対象物の位置が、自車両におけるブラインドスポット領域に該当するかどうかを判定する判定部、を備えるものである。

【0007】

また、本発明に係る対象物検出方法は、自車両に装着される送信部からＵＷＢ波を所定の周期で送信波として送信する送信ステップと、送信波が対象物に反射することによって生じる反射波の信号を自車両に装着される受信部によって受信する受信ステップと、受信部で受信した信号に基づいて、自車両に対する対象物の位置を特定する位置演算ステップと、対象物の位置が、自車両におけるブラインドスポット領域に該当するかどうかを判定する判定ステップ、を有するものである。

【0008】

また、本発明に係る警報システムは、上記対象物検出装置の判定部による判定結果に応じて、自車両の運転者に警報を発する警報発信器を備えるものである。

【0009】

また、本発明に係る警報方法は、上記対象物検出方法の判定ステップによる判定結果に応じて、自車両の運転者に警報を発する警報ステップ、を有するものである。

【発明の効果】

【0010】

本発明に係る対象物検出装置およびその方法では、送信部から発信されるＵＷＢ波が対象物に反射することによって生じる反射波に基づいて、ブラインドスポット領域における他車両等の有無を検出することができる。このため、ＬｉＤＡＲ等による対象物検出方法と比較して、安価で、かつ少ない消費電力で自車両のブラインドスポットに侵入する対象物を検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本発明に係る対象物検出装置および警報システムの、自動二輪車への搭載状態の一例を示す図である。

【図2】本発明に係る対象物検出装置の、対象物の位置を特定する方法の一例を示す図である。

【図3】本発明に係る対象物検出装置および警報システムの、システム構成図を示す図である。

【図4】本発明の実施の形態１に係る対象物検出装置および警報システムの、処理ユニットの動作フローを示す図である。

【図5】本発明の実施の形態２に係る対象物検出装置および警報システムの、処理ユニットの動作フローを示す図である。

【図6】本発明の実施の形態に係る機械学習部の、動作フローを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下に、本発明に係る対象物検出装置およびその検出装置を備える警報システム、および、その検出方法について、図面を用いて説明する。

【0013】

尚、以下で説明する構成、動作等は、一例であり、本発明に係る対象物検出装置は、そのような構成、動作等である場合に限定されない。

【0014】

例えば、以下では、自車両が鞍乗型車両の一例である自動二輪車の場合を説明しているが、本発明は、自動四輪車、自動三輪車、または自転車等にも適用が可能である。

【0015】

また、以下では、同一のまたは類似する説明を適宜簡略化または省略している。また、各図において、同一のまたは類似する部分については、同一の符号を付している。また、細かい構造については、適宜図示を簡略化または省略している。

【0016】

以下に、対象物検出装置１および該検出装置を含む警報システム２を説明する。

【0017】

＜対象物検出装置および該装置を含む警報システムの構成＞
対象物検出装置１の構成について説明する。
図１は、本発明に係る対象物検出装置１およびそれを含む警報システム２の、自動二輪車１００への搭載状態を示す図である。

【0018】

図１は、自車両である自動二輪車１００のブラインドスポット領域ＢＳに他の車両２００が侵入した時点の様子を上方から見た図である。
対象物検出装置１は、自動二輪車１００に搭載されるＵＷＢアンカー１１、１２、１３、１４と、処理ユニット２０と、を含む。警報システム２は、当該対象物検出装置１と、警報発信器３０と、を含む。

【0019】

図１の例では、ＵＷＢアンカー１１、１２、１３、１４が自動二輪車１００の左前方、左後方、右前方、右後方に、それぞれ取り付けられている。ＵＷＢアンカー１１、１２、１３、１４の自動二輪車１００における位置は、あらかじめ処理ユニット２０の記憶部２６に記憶されている。尚、図１では、ＵＷＢアンカーは左右に２個ずつ配置されている例を示しているが、それ以上の数を左右均等に配置することにより、測定精度を向上させることができる。

【0020】

ＵＷＢアンカーには、ＵＷＢ波を送信する送信部１１ａ、１２ａ、１３ａ、１４ａと、ＵＷＢ波の反射波を受信する受信部１１ｂ、１２ｂ、１３ｂ、１４ｂがそれぞれ一組ずつ、ＵＷＢアンカーに内蔵されている（図２参照）。ＵＷＢはＵｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄの略であり、超広帯域無線通信規格を指す。３．１～１０．６ＧＨｚの広い周波数帯を利用した無線通信規格であるが、各国それぞれの規制により、国によって利用できる周波数帯が異なる。例えば、日本ではローバンドとして３．４～４．８ＧＨｚを、ハイバンドとして７．２５～１０．２５ＧＨｚを利用する。ここでＵＷＢ波とは、超広帯域無線通信規格に準じて送信される電波のことを言う。

【0021】

処理ユニット２０は、ＵＷＢアンカーにおいて送受信された信号に基づいて、対象物の位置、および、その対象物の位置がブラインドスポット領域ＢＳ該当するかどうかを判定する機能を有する。各機能の詳細は後述する。
図１において、処理ユニット２０は、インストゥルメントパネル４０に内蔵されている。

【0022】

警報発信器３０は、処理ユニット２０の処理結果に応じて、自車両の運転者に警報を発する装置である。警報は、例えば音、光、振動等によって運転者に伝えることができる。
音によって運転者に警報する場合には、運転者が着用するスピーカが内蔵されたヘルメットから効果音を発するようにしてもよい。光によって運転者に警報する場合には、インストゥルメントパネル４０に表示される所定のアイコンを点滅させるようにしてもよい。振動によって運転者に警報する場合には、運転者が着用するヘルメットやライダースーツにバイブレータを内蔵させ、該バイブレータを作動させることによって発生する振動を通じて運転者へ警報するようにしてもよい。
図１において、警報発信器３０がインストゥルメントパネル４０に内蔵される一例が示されている。

【0023】

次に図２を用いて、ＵＷＢアンカーが対象物である車両２００を検出する仕組みについて説明する。図２では、自車両である自動二輪車１００の左レーンに対象物である車両２００が存在する場合に、ＵＷＢアンカー１１、１２を用いて対象物を検出する仕組みについて説明する。対象物が右レーンに存在する場合には、同様にしてＵＷＢアンカー１３、１４を用いて対象物を検出することができる。

【0024】

ＵＷＢアンカー１１、１２は少なくとも、送信部１１ａ、１２ａと、受信部１１ｂ、１２ｂと、Ａ／Ｄ変換部１１ｃ、１２ｃと、処理部１１ｄ、１２ｄと、を有する。
送信部１１ａ、１２ａは、所定のコード長のＰＮ符号を持ったＵＷＢ波を、所定の周期にて、送信波ｔｗ１、ｔｗ２として送信し得るよう構成されている。送信波ｔｗ１、ｔｗ２については後述する。図２のブロック図では、送信部１１ａ、１２ａは、ＵＷＢ波を送信するための変調部やアンテナをも含んでいる。該送信部１１ａ、１２ａは、処理部１１ｄ、１２ｄによって制御されていてもよく、ＰＮ符号は、処理部１１ｄ、１２ｄによって作り出されたものであってよい。

【0025】

車両２００に照射された送信波ｔｗ１、ｔｗ２は、車両２００内のターゲット面２００ａで反射し、減衰した反射波ｒｗ１、ｒｗ２となってＵＷＢアンカー１１、１２に返ってくる。同図では、説明のために、送信波ｔｗ１、ｔｗ２がターゲット面２００ａのそれぞれ１点で反射するように描いているが、実際には、送信波は特定の広がり（指向角度）を以て送信されており、ターゲット面２００ａの多点や、車両内部の物体（図示せず）の表面の多点での反射、および送信波ｔｗ１、ｔｗ２が直接ＵＷＢアンカー１１、１２に返ってくる場合がある。

【0026】

受信部１１ｂ、１２ｂは、その反射波ｒｗ１、ｒｗ２を受信し得るよう構成される。図２のブロック図では、受信部１１ｂ、１２ｂは、反射波を受信するためのアンテナをも含んでいる。このとき受信して増幅された信号波には、反射波ｒｗ１、ｒｗ２だけでなく、その他の反射波や送信波ｔｗ１、ｔｗ２自体が含まれており、さらにＵＷＢアンカー１１、１２の回路に起因する熱雑音などが加わり、ほとんどが熱雑音からなる白色雑音信号となっている。そこで本発明では、車両２００のターゲット面から反射される反射波ｒｗ１、ｒｗ２の振幅範囲、および強度等の電波特性をあらかじめ定めておき、当該振幅範囲等のフィルターをかけることによって、該当する信号のみ取得するようにしてもよい。当該フィルター機能は処理部１１ｄ、１２ｄに設けることができる。

【0027】

Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル、Analog-to-Digital）変換部１１ｃ、１２ｃは、受信した前記反射波（アナログ信号）を他の受信波と共にデジタル信号へと変換するよう構成されている。
処理部１１ｄ、１２ｄは、先ず、Ａ／Ｄ変換された前記デジタル信号を、前記所定の周期で取り出し、次に、得られた信号部分（前記所定のコード長に対応する長さを持った信号部分）を同期的に重ね合わせる。そして、その重ね合わせた結果と、元の所定のコード長のＰＮ符号（レプリカ）との相関を計算し得るように構成される。
処理部１１ｄ、１２ｄの好ましい形態はコンピュータである。この相関の計算によって、反射波ｒｗ１、ｒｗ２を識別することができ、送信部１１ａ、１２ａとターゲット面２００ａとの間の距離および反射の大きさを計算することが可能になる。

【0028】

次に図３を用いて、対象物検出装置１および警報システム２構成について説明する。対象物検出装置１は、ＵＷＢアンカー１１、１２、１３、１４と処理ユニット２０を含み、警報システム２は、該対象物検出装置１と警報発信機を含む。
処理ユニット２０は、少なくともデータ取得部２１と、位置演算部２２と、判定部２３と、通信部２４と、機械学習部２５と、記憶部２６を含む。処理ユニット２０の各部は、１つの筐体に纏めて設けられていてもよく、また、複数の筐体に分けられて設けられていてもよい。
また、処理ユニット２０の一部または全ては、例えば、マイコン、マイクロプロセッサユニット等で構成されてもよく、また、ファームウェア等の更新可能なもので構成されてもよく、また、ＣＰＵ等からの指令によって実行されるプログラムモジュール等であってもよい。

【0029】

データ取得部２１は、ＵＷＢアンカー１１、１２、１３、１４においてＡ／Ｄ変換された反射波のデジタル信号を取得する。

【0030】

位置演算部２２は、データ取得部２１で取得したデジタル信号に基づき、対象物の自車両に対する位置を演算する。位置演算部４２は、サブユニットとして距離演算部２２ａと方向演算部２２ｂを有し、取得したデジタル信号から、各ＵＷＢアンカーに対する対象物の方向、および距離を演算する。対象物の方向の演算は、少なくとも２つ受信部で受信する信号の位相差に基づいて方向を演算することができる。対象物との距離の演算は、受信部で受信する信号の強度や、信号が送信部から受信部に届く時間を計算することによって演算することができる。

【0031】

また、到着角（ＡｏＡ）と到着時間差（ＴＤｏＡ）を演算し、当該位置を特定することにより、対象物の位置検出精度を向上させることができる。尚、到着角（ＡｏＡ）とは、２つ以上の受信部で、位相の異なる信号を受信することにより、その位相差から角度を算出する方法のことを言い、到着時間差（ＴＤｏＡ）とは、２つ以上の受信部で信号の到着時間差を比較することによって対象物の距離を算出する方法のことを言う。いずれも既知の方法であり、ここでは詳細な説明を省略する。

【0032】

判定部２３は、位置演算部２２によって演算された自車両に対する対象物の位置データから、当該位置が自車両のブラインドスポット領域ＢＳの範囲にあるかどうかを判定する。具体的には、記憶部２６に予めブラインドスポット領域ＢＳに該当する角度と距離の範囲を定めておき、当該位置データがそのブラインドスポット領域に該当するかどうかによって判断してもよい。ミラー１０１、１０２とＵＷＢアンカー１１、１２、１３、１４は自動二輪車１００に固定されているので、例えば自動二輪車の重心位置（図１参照）からのミラーの位置、およびＵＷＢアンカーの位置のベクトル座標をあらかじめ記憶部２６に記憶しておくことにより、ブラインドスポット領域ＢＳの範囲と対象物の位置を、当該重心位置を原点とする同じ座標系で表すことが可能となる。尚、ブラインドスポット領域ＢＳに該当する角度と距離の範囲は固定値でもよいし、可変値としてもよい。範囲が可変となる場合には、当該位置情報とその位置がブラインドスポット領域に該当するかの該非判定結果を入力とする機械学習を行わせることによって、ブラインドスポット領域の範囲を適合させることができる。

【0033】

通信部２４は、判定部２３によって演算された判定結果を警報発信器３０へ送信する。

【0034】

機械学習部２５は、複数の機械学習モデルのうちの１つを選択し、選択された機械学習モデルと、判定部によって演算される判定結果、および該判定結果に対応する位置演算部によって算出される位置情報を用いてブランドスポット該非判定モデルの機械学習を行う。
なお、上記の機械学習モデルは、既存の機械学習モデルのうちのブランドスポット該非判定モデルの機械学習に利用可能なモデルのいずれであってもよい。例えば、機械学習モデルは、ロジスティック回帰、サポートベクタマシン、ランダムフォレストもしくは近傍法などの分類手法、ニューラルネットワークまたはベイジアンネットワークなどを用いた計算モデルであってよい。
機械学習部２５の処理フローについては後述する。

【0035】

記憶部２６はデータやプログラムの保存・記憶を行うための装置であり、少なくとも、位置演算部２２や判定部２３によって実行されるプログラム、ＵＷＢアンカーおよびブラインドスポット領域ＢＳのベクトル座標、機械学習モデル等を記憶する。

【0036】

＜対象物検出装置の動作＞
実施の形態１に係る対象物検出装置の動作について説明する。
図４は、本発明の実施の形態１に係る対象物検出装置および警報システムの動作フローを示す図である。

【0037】

対象物検出装置１は、図４に示される動作フローを実行する。

【0038】

（送信部によるＵＷＢ波の送信ステップ）
ステップＳ１０１において、送信部１１ａ、１２ａ、１３ａ、１４ａは、ＵＷＢ波を所定の周期で送信波として送信する。

【0039】

（受信部のよるＵＷＢ波の反射波の受信ステップ）
ステップＳ１０２において、受信部１１ｂ、１２ｂ、１３ｂ、１４ｂは、自車両に隣接して走行する車両等に送信波が反射することによって生じるＵＷＢ波の反射波の信号を受信する。

【0040】

（反射波取得ステップ）
ステップＳ１０３において、データ取得部２１は受信部で受信する反射波のデータをデジタル信号として取得する。

【0041】

（位置演算部による対象物の位置演算ステップ）
ステップＳ１０４において、位置演算部２２はデータ取得部で取得した反射波のデジタル信号に基づき、自車両に対する対象物の位置を特定する。具体的には、各ＵＷＢアンカーに対する対象物の方向、および距離を演算し、ＵＷＢアンカーのそれぞれに対する対象物の位置を特定した後に、ベクトル演算によって、自動二輪車の重心に対する対象物の位置を特定する。

【0042】

（判定部による判定ステップ）
ステップＳ１０５において、判定部２３は位置演算ステップＳ１０４で演算された自車両に対する対象物の位置情報から、当該対象物の位置が自車両におけるブラインドスポット領域に該当するかどうかを判定する。
判定部２３によって対象物の位置が自車両におけるブラインドスポット領域に該当すると判定されると、処理はステップＳ１０６に進み、対象物の位置が自車両におけるブラインドスポット領域に該当しないと判定されると、処理を終了する。

【0043】

ステップＳ１０６において、警報発信器３０は自車両の運転者に警報を発する。警報発信器３０の警報制御部３２は運転者に対して警報を発する制御を行う。

【0044】

＜運転者姿勢検出装置の効果＞
実施の形態１に係る情報管理システムの効果について説明する。
実施の形態１によれば、送信部から発信されるＵＷＢ波が対象物に反射することによって生じる反射波の信号に基づいて、ブラインドスポット領域ＢＳに侵入する他車両等の有無を検出することができる。このため、ＬｉＤＡＲ等による対象物検出方法と比較して、安価で、かつ少ない消費電力で対象物の位置の特定しつつ、ブラインドスポットに侵入する対象物の検出を行うことができる。

【0045】

次に実施の形態２に係る対象物検出装置の動作について説明する。
対象物検出装置１は、図６に示される動作フローを実行する。尚、図５に係る実施の形態はＡｏＡおよびＴＤｏＡによる角度および距離の計算方法に基づいている。

【0046】

（送信部によるＵＷＢ波の送信ステップ）
ステップＳ２０１において、送信部１１ａ、１２ａ、１３ａ、１４ａは、ＵＷＢ波を所定の周期で送信波として送信する。

【0047】

（受信部のよるＵＷＢ波の反射波の受信ステップ）
ステップＳ２０２において、受信部１１ｂ、１２ｂ、１３ｂ、１４ｂは、自車両に隣接して走行する車両等に送信波が反射することによって生じるＵＷＢ波の反射波の信号を受信する。

【0048】

（反射波取得ステップ）
ステップＳ２０３において、データ取得部２１は受信部で受信する反射波のデータをデジタル信号として取得する。

【0049】

（位置演算部による対象物の位置演算ステップ）
ステップＳ２０４において、位置演算部はデータ取得部で取得した反射波のデジタル信号に基づき、自車両に対する対象物の位置を特定する。本実施例においては、少なくとも２つ以上の受信部で受信する反射波のデジタル信号に基づき、到着時間差（ＴＤｏＡ）と到着角（ＡｏＡ）を演算することにより、自車両に対する対象物の位置を特定する。

【0050】

（判定部による判定ステップ）
ステップＳ２０５において、判定部は位置演算ステップＳ２０４で演算された自車両に対する対象物の位置情報から、当該対象物の位置が自車両におけるブラインドスポット領域に該当するかどうかを判定する。本実施例においては、位置演算部２２によって演算された自車両に対する対象物の位置データから、当該位置が自車両のブラインドスポット領域ＢＳの範囲にあるかどうかを判定する。具体的には、記憶部２６に予めブラインドスポット領域に該当する角度と距離の範囲を定めておき、当該位置データがそのブラインドスポット領域に該当するかどうかによって判断する。
判定部によって対象物の位置が自車両におけるブラインドスポット領域に該当すると判定されると、処理はステップＳ２０６に進み、対象物の位置が自車両におけるブラインドスポット領域に該当しないと判定されると、処理を終了する。

【0051】

ステップＳ２０６において、警報発信器は自車両の運転者に警報を発する。

【0052】

＜運転者姿勢検出装置の効果＞
実施の形態２に係る情報管理システムの効果について説明する。
実施の形態２によれば、ＡｏＡにより受信部に対する対象物の角度が演算され、ＴＤｏＡにより受信部と対象物の距離が算出され、自車両に対する対象物の位置が特定される。 そのため、自車両に対する対象物の位置を正確に算出することができ、自車両のブラインドスポット領域に侵入する対象物を高精度に検出することができる。

【0053】

以上、実施の形態１および実施の形態２について説明したが、本発明は各実施の形態の説明に限定されない。例えば、各ステップの動作は説明した時系列で実施されてもよいし、一部のステップは同時に実行されてもよい。

【0054】

＜機械学習部の動作＞
続いて、図６を参照して、対象物検出装置の機械学習部２５の動作について説明する。図６は、本発明の一実施形態に係る対象物検出装置の機械学習処理の例を概念的に示すフローチャートである。

【0055】

対象物検出装置は、ステップＳ３０１において判定部によって演算される判定結果および該判定結果に対応する位置演算部によって算出される位置情報を取得する。具体的には、機械学習部２５は、記憶部２６に記憶された判定結果と対象物の位置情報を取得する。

【0056】

対象物検出装置は、ステップＳ３０２において既存のブランドスポット該非判定モデルを取得する。ブランドスポット該非判定モデルとは、ここでは対象物の位置情報を入力することによって当該位置が、自車両のブラインドスポット領域に該当するかどうかを判定するモデルのことを言う。

【0057】

次に、対象物検出装置は、判定部によって演算される判定結果および該判定結果に対応する位置演算部によって算出される位置情報を用いてブランドスポット該非判定モデルを更新する（ステップＳ３０３）。具体的には、機械学習部２５は、複数の機械学習モデルのうちの１つを選択し、選択された機械学習モデルと判定部によって演算される判定結果および該判定結果に対応する位置演算部によって算出される位置情報とを用いてブラインドスポット該非判定モデルの機械学習を行う。

【0058】

次に、対象物検出装置は、更新後のブラインドスポット該非判定モデルの正確性を算出する（ステップＳ３０４）。具体的には、機械学習部２５は、機械学習により得られた新たなブラインドスポット該非判定モデルにテスト用入力データを入力し、出力された値とテスト用出力データとを比較することによりモデルの正確性を算出する。

【0059】

算出値が閾値以上である場合（ステップＳ３０５／Ｙ）、対象物検出装置は、更新後のブラインドスポット該非判定モデルを記憶する（ステップＳ３０６）。具体的には、機械学習部２５は、算出された正確性が閾値以上である場合、新たなブラインドスポット該否判定モデルを記憶部２６に記憶させる。なお、算出値が閾値未満である場合（ステップＳ２０５／Ｎ）、ステップＳ３０３に処理が戻される。

【符号の説明】

【0060】

１ 対象物検出装置、２ 警報システム、１１，１２，１３，１４ ＵＷＢアンカー、２０ 処理ユニット、２１ データ取得部、２２ 位置演算部、２３ 判定部、２４ 通信部、２５ 機械学習部、２６ 記憶部、３０ 警報発信器、４０ インストゥルメントパネル、１００ 自動二輪車、２００ 車両、ＢＳ ブラインドスポット領域

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】