JP2007299428A

JP2007299428A - 物体検出装置

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Publication number: JP2007299428A
Application number: JP2007204401A
Authority: JP
Inventors: Morimichi Nishigaki; 守道西垣; Masakazu Saka; 雅和坂
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2007-08-06
Filing date: 2007-08-06
Publication date: 2007-11-15
Anticipated expiration: 2019-05-27
Also published as: JP4528320B2

Abstract

【課題】他の車両その他の物体を安定して検出する車載の物体検出装置を提供する。
【解決手段】車両に搭載される物体検出装置であって、対象物までの距離を計測可能な撮像装置と、撮像装置から入力された画像における道路領域を判定する道路領域判定部と、上記道路領域の前方にあり道路領域と判定されなかった領域の物体を所定周期ごとに検知する物体検知部と、車両前方の検知エリアを複数に分割したブロックごとに予め設定された検知回数の物体検知に基づいて物体を認識する物体認識部と、を備え、上記予め設定された検知回数は、検知エリアの端部のブロックについては、上記検知エリアの中央部のブロックよりも小さく設定されている。
【選択図】図１

Description

この発明は、走行する車両の外部の物体を検出する光学式の物体検出装置に関する。

レーザレーダを用いて前方または後方の車両その他の物体を検出する装置が従来より提案されている。例えば、特開平06-150196号公報（特許文献１）には、レーザレーダで前方の移動物体を検出し、記憶装置に検出した移動物体に関する情報を記憶し、追跡走行などの制御を行う装置において、記憶装置に記憶されている移動物体が現在の検出プロセスで検出されないとき、予め決められた回数にわたって不検出を生じるまで、何らかの原因による検出ミスとして記憶装置に当該移動物体の情報を保持し、予め決められた回数当該移動物体が検出されないとき、記憶装置から当該移動物体に関する情報を削除する手法が記載されている。
特開平06-150196号公報

しかし、このような手法によると、検出されない物体を記憶装置から削除しないで保持する回数（補間回数）を多くすると、より継続的に外部の物体を認識し続けることができる反面、外部物体が装置の検知エリア外へ移動した場合であっても補間処理により検知エリア内に物体があるかのように誤認を生じることになる。逆に補間回数を少なくすると、装置の検知ミスによって物体の認識が断続的になるという不具合を生じる。

このような課題を解決するため、この発明は、車両に搭載される物体検出装置であって、対象物までの距離を計測可能な撮像装置と、撮像装置から入力された画像における道路領域を判定する道路領域判定部と、上記道路領域の前方にあり道路領域と判定されなかった領域の物体を所定周期ごとに検知する物体検知部と、車両前方の検知エリアを複数に分割したブロックごとに予め設定された検知回数の物体検知に基づいて物体を認識する物体認識部と、を備え、上記予め設定された検知回数は、検知エリアの端部のブロックについては、上記検知エリアの中央部のブロックよりも小さく設定されているという構成をとる。

この発明によると、検知エリアに関係なく一定回数の検知で物体の認定を行う場合に比べ、誤検知による誤認定の頻度が低減し、検知エリアの境界部に侵入してきた物体をすばやく認識することができる。検知エリア内で前方の物体を検出するとき、エリアの中央に物体が突然現れることはありえず、逆に検知エリアの端では移動物体が検知エリア外から検知エリア内に侵入することにより、センサから見ると、突然検知エリア内に物体が現れることがある。このような現実的状況に鑑みて、検知エリアの中央では誤認定を防ぐため、認定までの検知回数を多く設定する。また、検知エリアの端では、移動物体の移動または自車の挙動により物体が突然現れることがあるので、物体認定までの検知回数を少なく設定する。

この発明に関連するもう一つの物体検出装置は、車両に搭載される物体検出装置であって、車両外部の物体を認識する物体認識部と、前記物体に関する情報を記憶する物体記憶部と、前記物体認識部が提供する物体の情報により前記物体記憶部に記憶されている情報を更新するに際し、前記物体記憶部に記憶されているが前記物体認識部による現在の認識に含まれない物体に関する情報を、前記物体検出装置の検知エリアにおける前記物体の位置に応じた回数だけ補間する補間制御部と、を備え、前記補間制御部は、前記検知エリアの中央部に位置する物体については、周辺部に位置する物体よりも多い回数、前記補間を実行するという構成をとる。

上記もう一つの物体検出装置によると、車両の走行状態において、車両外部（典型的には車両の前方または後方）における他の車両などの物体が通常存在が安定している検知エリアの中央部における補間回数を移動物体の出入りを頻繁に生じる可能性のある周辺部より多くするので、検知エリア中央部での物体の欠落を防止すると共に、検知エリア周辺部で存在しない物体を存在すると誤って処理することを低減することができる。

次に図面を参照してこの発明の実施の形態を説明する。図１は、この発明の一実施例の物体検出装置の全体的なブロック図である。図２は、この実施例で用いる三角計測法による距離の計測原理を説明する図である。先ず図２を参照して１対の撮像装置を用いた距離の測定方法を説明する。

一対の撮像装置の一方を構成するラインセンサ２１およびレンズ２３は、他方の撮像装置を構成するラインセンサ２２およびレンズ２４と所定の間隔すなわち基線長Ｂだけ左右方向または上下方向に間隔をおいて配置されている。ラインセンサ２１および２２は、典型的には１次元のＣＣＤであり、直線的に配列されたフォトセンサのアレイであってもよい。夜間の使用を考慮すると赤外線を用いた撮像装置にするのがよい。この場合、レンズ２３、２４の前に赤外線透過性のフィルタを置き、赤外線の光源を用いて対象物２０を照射し、対象物２０から反射する赤外線をラインセンサ２１、２２が感知するようにするのがよい。

ラインセンサ２１、２２は、それぞれレンズ２３、２４の焦点距離ｆに配置されている。レンズ２３、２４が位置する平面から距離ａにある対象物の像が、ラインセンサ２１ではレンズ２３の光軸からＸ１ずれた位置に形成され、ラインセンサ２２ではレンズ２４の光軸からＸ２だけずれた位置に形成されるとすると、レンズ２３、２４の面から対象物２０までの距離ａは、三角計測法の原理により、ａ＝Ｂ・ｆ／（Ｘ１＋Ｘ２）で求められる。

この実施例において、画像はディジタル化されるので、距離（Ｘ１＋Ｘ２）は、ディジタル的に算出される。ラインセンサ２１および２２で得られる画像の片方または両方をシフトさせながら両画像のそれぞれ対応するピクセルの輝度を示すディジタル値の差の絶対値の総和を求め、これを相関値とする。相関値が最小値になるときの画像のシフト量が両画像の間の位置ずれ、すなわち（Ｘ１＋Ｘ２）を示す。観念的には図２に示すようにラインセンサ２１および２２から得られる２つの画像を重なり合わせるために２つの画像を相対的に移動させねばならない距離が（Ｘ１＋Ｘ２）である。

ここでは、簡単のため撮像装置が１次元のラインセンサ２１、２２であるものとして説明したが、下に述べるようにこの発明の一実施例では２次元のＣＣＤまたは２次元のフォトセンサ・アレイを撮像装置として使用する。この場合、２つの撮像装置から得られる２次元の画像を横方向にシフトさせて複数の行について上述したのと同様の相関計算を行い、相関値が最小となるときのシフト量を求めると、このシフト量が（Ｘ１＋Ｘ２）に相当する。

次ぎに図１を参照してこの発明の一実施例の全体的構成を説明する。第１の撮像装置３は、図２のレンズ２３およびラインセンサ２１からなる一方の撮像装置に対応し、第２の撮像装置３’は、図２のレンズ２４およびラインセンサ２２からなる他方の撮像装置に対応する。この実施例では、図３の（ｂ）に示すように撮像領域を複数のウィンドウ（小領域）Ｗ₁₁、Ｗ₁₂、・・・に分割し、ウィンドウごとに距離の計測を行うので、対象物全体の２次元の画像が必要になる。このため撮像手段３、３’は、２次元のＣＣＤアレイまたは２次元のフォトセンサ・アレイで構成される。

図３の（ａ）は、撮像手段３または３’により自車両の前方を走行する他車両を撮像した画像の例を示し、図３の（ｂ）は、図３の（ａ）の画像を概念的に複数のウィンドウに分割したものを示す。図３の（ｂ）は、縦方向に行および横方向に列をとり、簡単のため１０行×１５列のウィンドウに分割して示す。それぞれのウィンドウには番号が付されており、例えばＷ₁₂は、１行２列にあるウィンドウを示す。

撮像手段３、３’で撮像された対象物の画像はアナログ・デジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器）４、４’でデジタルデータに変換され、画像メモリ５、５’に格納される。ウィンドウ切り出し部１３によって、ウィンドウＷ₁₁に対応する画像部分が画像メモリ５および５’からそれぞれ切り出されて相関計算部６に送られる。相関計算部６は、切り出された２つの画像を所定の単位ずつシフトさせて前述した相関計算を行い相関値が最小になるときのシフト量を求めると、このシフト量が（Ｘ１＋Ｘ２）である。相関計算部６は、こうして求めた（Ｘ１＋Ｘ２）の値を距離計算部７に送る。

距離計算部７は、前述したａ＝Ｂ・ｆ／（Ｘ１＋Ｘ２）の式を用いて、ウィンドウＷ₁₁にある対象物までの距離ａ₁₁を求める。こうして求められた距離ａ₁₁は、距離記憶部８に記憶される。同様の計算処理がそれぞれのウィンドウについて順次実行され、距離ａ₁₁、ａ₁₂、・・・が距離記憶部８に記憶される。

この距離の計算は、以下に述べる道路領域判定部３４および物体検出部３５が使用するのに必要なウィンドウについてのみ実行することもできる。以下、あるウィンドウについて計算された対象物までの距離を、そのウィンドウの計測距離という。

上の相関計算で用いる画像データは、撮像素子アレイの素子のピッチによって分解能が定まるので、フォトセンサ・アレイなど比較的ピッチの大きい受光素子を用いるときは、ピッチ間の補間計算を行って画像データの密度を高める処理を行い、こうして密度を高められた画像データについて相関計算を行うのが好ましい。

また、温度による撮像素子アレイの特性変化を補正するため、温度センサを撮像素子アレイ付近に配置し、温度センサから得られる温度情報に基づいて距離計算を補正するようにすることもできる。

図１の物体認識部１４は、距離記憶部８に記憶されるそれぞれのウィンドウの距離および画像メモリ5'から提供される画像データに基づいて物体の認識を行う。図４は、物体認識部１４の構成を示すブロック図である。この実施例における物体認識部１４は、画像から道路領域を判定し、道路領域でない物体を物体として判定する手法を用いる。

次に、図１および図４を参照して、画像における道路領域の判定を説明する。前述したように、図３の（ｂ）は、説明の便宜上１０行×１５列のウィンドウに分割されているが、実際には画像領域は非常に細かく分割される。より精密に道路領域を判定するため、それぞれのウィンドウを１つの画素から構成することができる。または、複数の画素が合わさって１つのウィンドウを構成してもよい。それぞれのウィンドウは、上記述べた距離を計測するのに使用されるウィンドウと同じ大きさでもよく、異なる大きさでもよい。

撮像手段３’から得られ、デジタルデータに変換された画像が画像メモリ５’に記憶されると、図１のウィンドウ切り出し部１３は、画像メモリ５’から、車両直前の画像領域を含む複数のウィンドウを切り出す。輝度抽出部３１は、切り出されたウィンドウから複数の輝度値を取得する。

車両直前の画像領域を含むウィンドウの輝度値を取得するのは、自車両直前の画像領域は道路である可能性が非常に高いからであり、複数の輝度値を取得するのは、路面上に文字／白線などの標識領域があっても、本来の道路の輝度値を取得できるようにするためである。入力画像のどのウィンドウを、自車両直前の画像領域を含む複数のウィンドウとして取得するかは、車両の大きさおよび撮像装置の車両内における位置などに応じて予め定められる。

次に、本来の道路の輝度値を抽出するため、取得した複数の輝度値から、路面上の標識を含むウィンドウの輝度値を取り除く。たとえば、画像の最下行のウィンドウに路面上の標識のウィンドウがいくつか含まれる場合、一般に路面上の標識の輝度は道路の輝度と非常に異なるので、この行のウィンドウの輝度値にはわずかなばらつきが生じる。したがって、この行のウィンドウの輝度値を平均し、平均値から所定値以上離れた値の輝度値を取り除くことができる。

または、路面上の標識の色は主に白または黄であり、道路の色と非常に異なるので、白または黄に対応する範囲の輝度値を取り除くこともできる。さらに、前回入力された画像から抽出された基準輝度値に基づいて、今回入力された画像から取得した輝度値が本来の道路の輝度値かどうか推定することもできる。

路面上の標識を含むウィンドウの輝度値を取り除いた後、輝度抽出部３１は、残った輝度値に基づいて基準輝度値を抽出し、輝度記憶部３２に記憶する。残った輝度値のうち１または複数の輝度値を選択して、基準輝度値として記憶することができる。または、複数の輝度値を平均した値を１つの基準輝度値として記憶することもできる。輝度値は、たとえば２５６の階調（真黒「０」から真白「２５５」の間）を持つデジタルデータとして表すことができる。

次に、ウィンドウ切り出し部１３（図１）は画像から他のウィンドウを切り出し、輝度抽出部３１は、そのウィンドウの輝度値を抽出する。輝度比較部３３は、抽出された輝度値と、輝度記憶部３２に格納された基準輝度値とを比較する。

それぞれのウィンドウが複数の画素から構成される場合には、それぞれの画素の輝度値の和の平均をとり、その平均値をウィンドウの輝度値として抽出することができる。また、輝度値を抽出して比較する処理は、上記の距離を計算する処理と並列して実行することができる。

道路領域判定部３４は、輝度比較部３３から受け取った比較結果に基づいて、道路領域の判定を行う。比較結果が所定範囲内にあれば、ウィンドウを道路領域と判定する。これは、道路領域は輝度が似ており、前方を走行する車両などとは輝度が異なるからである。道路領域と判定したウィンドウの輝度値は、新たな輝度値として輝度記憶部３２に記憶される。

図３の（ｂ）を参照して、輝度値に基づいた道路領域の判定例を説明する。車両直前の画像領域を含むウィンドウＷ_A7およびＷ_A9（斜線で塗りつぶされたウィンドウ）がウィンドウ切り出し部１３により切り出され、輝度抽出部３１は、それぞれのウィンドウの輝度値Ｌ１およびＬ２を抽出し、基準輝度値として輝度記憶部３２に記憶する。次に、ウィンドウＷ_A7に隣接するウィンドウＷ_A6が切り出され、輝度抽出部３１はウィンドウＷ_A6の輝度値を抽出する。輝度比較部３３は、抽出した輝度値と基準輝度値Ｌ１とを比較する。道路領域判定部３４は、比較した結果が所定範囲内ならば（例えば、基準輝度値に対して±３の範囲を所定範囲とすることができる）、ウィンドウＷ_A6を道路領域と判定し、ウィンドウＷ_A6の輝度値を、新たな基準輝度値Ｌ３として輝度記憶部３２に記憶する。

次に、ウィンドウＷ_A6に隣接するウィンドウＷ_A5が切り出され、輝度抽出部３１により、ウィンドウＷ_A5の輝度値が抽出される。輝度比較部３３は、抽出した輝度値と基準輝度値Ｌ３とを比較する。道路領域判定部３４は、比較した結果が所定範囲内ならば、ウィンドウＷ_A5を道路領域と判定し、ウィンドウＷ_A5の輝度値を、新たな基準輝度値Ｌ４として輝度記憶部３２に記憶する。このように、画像からウィンドウが順次切り出され、ウィンドウごとに輝度値を比較して道路領域を判定する。

ウィンドウ切り出し部１３により切り出されるウィンドウは、基準輝度値を持つウィンドウの近傍にあるのが好ましい。具体的には、基準輝度値がウィンドウＷ_A6の輝度値である場合、ウィンドウＷ_A6と同じ行に属するウィンドウまたは隣接する行に属するウィンドウを切り出して輝度値を比較するのが好ましい。比較する２つのウィンドウの計測距離の差が大きいと、同じ道路でも輝度値が実質的に異なることがあるからである。この実施例によると、画像内の道路の輝度が、自車両からの距離に応じて変化する場合でも、正確に道路領域を検出することができる。

上記の実施例のように、道路領域と判定された輝度値を新たな輝度値とせずに、最初に車両直前の画像領域を含むウィンドウから抽出された輝度値（上記の例では、Ｌ１およびＬ２）を一定の基準輝度値とし、これに対して画像のそれぞれのウィンドウの輝度値を比較して道路領域を判定することもできる。

さらに、上記の実施例では、１つの撮像手段３'から得られた１つの画像に基づいて輝度値が抽出されるけれども、前述した距離計測に必要な２またはそれ以上の撮像手段で得られた２またはそれ以上の画像を用いて抽出してもよい。例えば、撮像手段３で得られた画像から基準輝度値Ｌ２を抽出し、撮像手段３’で得られた画像から基準輝度値Ｌ１を抽出することができる。

輝度値を比較して道路領域を判定する処理は、何らかの並列処理をするのが好ましい。例えば、ウィンドウＷ_A1〜Ｗ_A6およびＷ₉₁〜Ｗ₉₇の輝度値を基準輝度値Ｌ１と一括して比較し、次にウィンドウＷ₈₁〜Ｗ₈₇の輝度値を、例えば新たな基準輝度値となったウィンドウＷ_9３の輝度値と一括して比較するというように、ウィンドウを行単位で処理することができる。また、高速に処理するため、基準輝度値Ｌ１を基点として画像の左半分のウィンドウを処理し、基準輝度値Ｌ２を基点として画像の右半分のウィンドウを処理し、両者を並列に処理するのが好ましい。

なお、道路領域と判定された画像領域に囲まれた領域を、自動的に道路領域と判定することができる。これにより、例えば道路領域と判定された領域に囲まれた領域が、道路とは異なる輝度を持つ標識領域でも、この標識領域を道路領域と判定することができる。道路領域で囲まれた領域がどのくらいの大きさならば道路領域と判定できるかは、どのくらいの大きさの物体を検出するかに依存して定められる。

こうして、輝度値に基づいて路面自体を検出するので、自車両がピッチングやローリングで傾いたり坂道やバンクを走行していても道路領域を判定することができ、判定された道路領域には他の車両や物体がないと判断することができる。

ここで、ウィンドウの計測距離を使用して、道路上の標識領域を正確に抽出することができる。道路領域判定部３４は、比較結果が所定範囲内にないと判断されたウィンドウの計測距離を距離記憶部８から取得し、この距離が道路までの距離かどうかを判断する。道路までの距離ならば、このウィンドウを道路上の標識領域と判定することができる。

ウィンドウの道路までの距離は、道路領域と判定された他のウィンドウの計測距離（すなわち、道路までの計測距離）から推定することができる。例えば、他のウィンドウが属する行に含まれるすべてのウィンドウについて、道路までの距離は同じと推定することができる。さらに、道路と判定されたウィンドウの計測距離から、ウィンドウの行ごとに道路までの距離を推定することができる。したがって、道路領域判定部３４は、ウィンドウについて実際に計測された距離と、推定された道路までの距離とを比較して、ウィンドウの画像領域が道路上の標識領域かどうか判断することができる。

たとえば、図３の（ｂ）に示すように、ウィンドウＷ₉₅は路面上の文字を含む。道路領域判定部３４は、ウィンドウＷ₉₅についての比較結果を受け取り、比較結果が所定範囲内にないので、距離記憶部８からウィンドウＷ₉₅の計測距離を取得する。さらに、例えばウィンドウＷ₉₅と同じ行に属し、道路領域と判定された他のウィンドウＷ₉₃の計測距離を距離記憶部８から取得する。２つの距離を比較した結果、実質的に同じ距離なので、ウィンドウＷ₉₅の画像領域を路面上の標識領域と判定する。このような判定を繰り返すことにより、図３の（ｂ）に示すような道路上の標識「６０」を認識することができる。

上記のように、計測距離を使用して道路上の標識領域を抽出して認識することができるので、例えばスピードの出しすぎや車線変更などについて運転者の注意を喚起するよう車両を制御することもできる。

これまで説明した道路領域の判定は、撮像手段から入力された画像の全領域について実行してもよく、または一部の領域についてのみ実行してもよい。例えば、前回入力された画像に対して、自車両の走行とともに新たに画像として入力された画像領域についてのみ実行することができる。さらに、カーナビゲーションシステムの予め設定された道路モデルを使用して、道路領域を判定することができる。このように、判定を行う画像領域を限定することで、より効率よく道路領域の判定を行うことができる。

道路領域が判定されたので、画像内のウィンドウは、道路領域のものと道路領域以外のものとに分類される。道路領域判定部３４は、道路領域と判定されたウィンドウから構成される道路領域を、必要に応じて画像の形で出力することができる。図３の（ｃ）はこの出力画像の例であり、検出された道路領域が塗りつぶされて表示されている。

物体検出部３５は、道路領域判定部３４で判定された道路領域に基づき、道路上にある物体を検出する。道路領域が判定されたので、道路領域の前方にあり、道路領域と判定されなかったウィンドウを抽出することにより、物体を検出することができる。

たとえば、図３の（ｃ）に示すように道路領域が判定されたので、道路領域を前方にたどり、道路領域と判定されなかったウィンドウＷ₅₇、Ｗ₅₈、Ｗ₅₉を抽出する。図３の（ｂ）に示すように、これらのウィンドウは前方を走行する他の車両を含む。物体検出部３５は、これらのウィンドウの計測距離を距離記憶部８から取得する。取得した計測距離から、自車両から他車両までの距離を検出することができる。さらに、道路領域と判定されたウィンドウＷ₆₆〜Ｗ_6Aに対する物体領域のウィンドウＷ₅₇、Ｗ₅₈、Ｗ_5９の位置から、他車両が道路の中央にあると判断することができる。

このように、物体検出部３５は、検出した物体までの距離に基づき前方を走行する他車両との車間距離を検出することができるので、この車間距離について運転者に警告することができる。また、道路前方に車両の走行を妨げる物体がある場合には、アラームを鳴らして運転者に注意を喚起することもできる。

再び図１に戻ると、物体認識部１４は、図５に示すような検知エリアの区分ごとに予め設定した検知回数の物体検知に応じて、物体の認識を行うようにすることができる。図５（ａ）は、この発明の一実施例における物体検知装置による物体検知の対象となる範囲である検知エリアを示す。この検知レンジは固定の範囲として、例えば距離レンジ60メートル、角度レンジ30度に設定することができるが、自車の速度に応じて動的に設定するようにすることが好ましい。この場合、速度が大きくなるにつれて距離レンジが大きくなり、角度レンジが小さくなるようにプログラムする。

図５（ｂ）は、固定の検知エリアを区分けする一例を示す。この例では検知エリアは、S1からS12のブロックに区分けされている。検知エリアを動的に変化するようにする場合、ブロックS1からS12は検知エリアの変化に比例して変化する。自車速度が上昇し、角度レンジが20度程度より小さくなると、角度レンジに対して横方向の区分けが密になりすぎるので、両サイドのブロックS5およびS12は省略する。

ブロックS1、S2およびS4での検知回数は２、ブロックS3、S5、S6、S8およびS12での検知回数は３、ブロックS7、S9およびS11での検知回数は４、ブロックS10での検知回数は５に設定されている。エリアの端部であるブロックS1、S2、S3、S4、S5、S6、S8およびS12での検知回数は、中央部のブロックS7、S9およびS11より小さく設定されている。これは、車両の走行にともなってこれらの周辺部のブロックで検出される移動物体（車両）は変化が大きいのに対し、中央部のブロックで検出される移動物体の変化が小さいという経験則に基づくものである。すなわち、車両の出入りの変化の激しい周辺部では検知回数を小さくして車両の変化を速やかに車両検出状態に反映し、車両の出入りの変化が小さい中央部では検知回数を大きくして安定した車両検出状態を得るようにしている。

この発明の一つの態様では、上に述べたような検知回数を変えた物体認識方式に代えて、検知された物体の情報を物体記憶部１６に記憶させるに際し、補間制御部１５が物体情報の補間を行う方式をとる。

この実施例では、ブロックS1、S2およびS4での補間回数は２、ブロックS3、S5、S6、S8およびS12での補間回数は３、ブロックS7、S9およびS11での補間回数は４、ブロックS10での補間回数は５に設定されている。エリアの周辺部であるブロックS1、S2、S3、S4、S5、S6、S8およびS12での補間回数は、中央部のブロックS7、S9およびS11より補間回数が小さく設定されている。これは、車両の走行にともなってこれらの周辺部のブロックで検出される車両は変化が大きいのに対し、中央部のブロックで検出される車両の変化が小さいという経験則に基づくものである。すなわち、車両の出入りの変化の激しい周辺部では補間回数を小さくして車両の変化を速やかに車両検出状態に反映し、車両の出入りの変化が小さい中央部では補間回数を大きくして安定した車両検出状態を得るようにしている。

物体の検知演算は、例えば100ミリ秒の周期で実行され、100ミリ秒ごとに補間制御部１５を介して物体記憶部１６の内容が更新される。図６は、補間制御部１５のブッロク図である。いま、検知装置が図３（ａ）に示されるような画像を撮像装置から得ていると、物体認識部１４は、図４に関連して説明した手法によってウィンドウＷ３７、Ｗ３８、Ｗ３９、Ｗ４７、Ｗ４８、Ｗ４９、Ｗ５７、Ｗ５８、Ｗ５９に物体の存在を認識し、また、これらのウィンドウの物体までの距離が同じであることを認識する。この認識に基づいて物体認識部１４は、これらのウィンドウに存在する物体が一体的な物体であると判断し、第１物体として、そのウィンドウ情報および距離情報とともに補間制御部の検知ブロック判断部４１に送る。画像から第２、第３の物体が検知されるときは、それらについても同様の情報を検知ブロック判断部４１に送る。

そのフォーマットは、例えば図７に示すものを使用する。物体ＩＤフィールドは、単に複数の物体を区別する物体ＩＤを入れるためのもので、第１物体は００１、第２物体は０１０、第３物体は０１１のようなコードであってよい。フォーマットの距離フィールドには、物体までの距離をメートル単位で示す値が入れられる。ウィンドウＩＤフィールドには該当する物体が検知された複数のウィンドウの識別コードを入れる。

検知ブロック判断部４１は、物体認識部１４から送られてくるウィンドウ情報および距離情報に検知エリアを当てはめ、例えば第１物体が検知エリアのブロックS8に存在することを判断する。

物体記憶部１６（図１）は、ランダムアクセスメモリで構成されるテーブルであり、検知エリアのそれぞれのブロックについて物体の有無、自車と物体との相対速度情報、およびそのブロックについての固定の補間回数、および後何回補間が行われるかを示す残回数を格納している。典型的には、このテーブルのフォーマットは、図８に示すとおりである。図８では、ブロックS8に第１物体１（コード001）が存在し、自車から物体１までの距離が15メートルで、自車と物体１との相対速度が+3km/hで、このブロックの補間回数が３であり、物体１に対する補間回数の残りが２で、テーブル書き込みを生じた検出サイクルでこのブロックに物体が検出されなかった結果、第１回の補間が行われたことを示している。

図６のデータ更新制御部４２は、検知ブロック判断部４１からブロックごとに物体の有無を示す情報を受け取る。これに応答してデータ更新制御部４２は、物体記憶部１６のテーブル（図８）から対応するブロックの情報を読み出す。検知ブロック判断部４１からの情報およびテーブルから読み出される情報に依存して、それぞれのブロックに関してデータ更新制御部４２の処理は次のようになる。

1)検知ブロック判断部４１から物体存在せずの情報を受け、テーブルの対応するブロックに物体情報が記憶されていない場合この場合、データ更新制御部４２はなにもすることなく次の検知ブロックについての処理に移る。

2)検知ブロック判断部４１から物体存在せずの情報を受け、テーブルの対応するブロックに物体情報が記憶されている場合たとえば、ブロックS8について検知ブロック判断部４１から物体存在せずの情報を受け取り、テーブルから図８に示す内容のブロックS8のレコードを読み出すとき、データ更新制御部はレコードの残回数フィールドの値から１を引いた値を残回数フィールドに入れ、その他のフィールドのデータは変更することなくブロックS8のレコードをテーブルに上書きする。この結果、ブロックS8の残回数フィールドは１になる。

この処理の始めにブロックS8のレコードの「残回数」フィールドの値が０であるときは、データ更新制御部４２はブロックS8のレコードの「補間回数」フィールド以外のデータをヌル状態またはオール０もしくはオール１（これらを総称してヌル状態と呼ぶ）にリセットし、リセット後のレコードをテーブルに上書きする。この結果、ブロックS8のレコードは、「補間回数」フィールドの値が３で、その他のフィールドはヌル状態になる。

3)検知ブロック判断部４１から物体の存在を示す情報を受け取り、テーブルの対応するブロックのレコードに物体情報がない場合データ更新制御部４２は、検知ブロック判断部４１から受け取った物体ＩＤおよび距離データを対応するブロックのレコードの「物体」フィールドおよび「距離」フィールドに入れ、「補間回数」フィールドの値を「残回数」フィールドに入れ、こうして更新されたレコードでテーブルを上書きする。先の説明からわかるように「残回数」フィールドは、見かけ上減算カウンタとして機能する。

4)検知ブロック判断部４１から物体の存在を示す情報を受け取り、テーブルの対応するブロックのレコードに物体情報がある場合データ更新制御部４２は、検知ブロック判断部から受け取った距離情報（今回距離）およびテーブルの対応するブロックのレコードから読み出された距離情報（前回距離）を相対速度計算部４３に送る。これに応答して相対速度計算部４３は、この物体と自車との相対速度を、（今回距離−前回距離）／検出時間間隔、の計算式により計算する。検出時間間隔は、前回の計測と今回の計測との時間差で、この実施例では100ミリ秒である。相対速度計算部４３は、こうして得られる値をkm/hに換算した値をデータ更新制御部４２に返す。

データ更新制御部４２は、検知ブロック判断部４１から受け取ったデータに基づいてテーブルから受け取った対応するブロックのレコードの「物体」フィールドおよび「距離」フィールドを置換し、相対速度計算部４３から受け取った値を「相対速度」フィールドに入れる。こうして得られた更新レコードでテーブルの対応するブロックのレコードを上書きする。

以上のようにして図１の物体記憶部１６に図８のテーブルに示すような物体情報が記憶される。車両制御部１８は、物体記憶部１６に記憶されている情報および自車速度検出装置１９、ヨーレート検出装置２などの装置からの情報に基づいて、自車の前車追跡走行制御を行う、異常接近アラームを出力する、強制減速制御を行うなどの制御を行う。

図１に示した相関計算部６、距離計算部７、距離記憶部８、ウィンドウ切り出し部１３、物体認識部１４、補間制御部１５、物体記憶部１６、相対速度計算部１７および車両制御部１８は、中央演算装置（ＣＰＵ）、制御プログラムおよび制御データを格納する読み取り専用メモリ、ＣＰＵの演算作業領域を提供し、種々のデータを一時記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）で構成することができる。距離記憶部８および物体記憶部１６は、１つのＲＡＭのそれぞれ異なる記憶領域を使用して実現することができる。また、各種の演算で必要となるデータの一時記憶領域も同じＲＡＭの一部分を使用して実現することができる。

また、この発明の物体検出装置をエンジンの電子制御ユニット（ＥＣＵ）、ブレーキ制御ＥＣＵその他のＥＣＵとＬＡＮ接続して物体検出装置からの出力を車両の全体的な制御に利用することができる。

この発明によると、検知エリアに関係なく一定回数の検知で物体の認定を行う場合に比べ、誤検知による誤認定の頻度が低減し、検知エリアの境界部に侵入してきた物体をすばやく認識することができる。

この発明に関連するもう一つの物体検出装置によると、検知エリア中央部での物体の欠落を防止すると共に、検知エリア周辺部で存在しない物体を存在すると誤って処理することを低減することができる。

以上にこの発明を特定の実施例について説明したが、この発明はこのような実施例に限定されるものではない。

この発明の一実施例の全体的な構成を示すブロック図。距離の三角計測法を説明するための図。撮像装置から得られる画像に基づいて物体を検出する態様を説明するための概念図。図１の物体認識部１４の詳細を示すブロック図。検知エリアおよびその区分けを示す図。図１の補間制御部１５の詳細を示すブロック図。物体認識部１４から補間制御部１５に渡されるデータのフォーマットを示す図。物体記憶部１６に記憶されるテーブルの一例を示す図。

符号の説明

３、３' 撮像装置
１４物体認識部
１５補間制御部
１６物体記憶部

Claims

車両に搭載される物体検出装置であって、
対象物までの距離を計測可能な撮像装置と、
撮像装置から入力された画像における道路領域を判定する道路領域判定部と、
前記道路領域の前方にあり道路領域と判定されなかった領域の物体を所定周期ごとに検知する物体検知部と、
車両前方の検知エリアを複数に分割したブロックごとに予め設定された検知回数の物体検知に基づいて物体を認識する物体認識部と、を備え、
前記予め設定された検知回数は、検知エリアの端部のブロックについては、前記検知エリアの中央部のブロックよりも小さく設定されている、物体検出装置。