JP2008299787A

JP2008299787A - 車両検知装置

Info

Publication number: JP2008299787A
Application number: JP2007148024A
Authority: JP
Inventors: Shintaro Watanabe; 信太郎渡邉; Makito Seki; 真規人関
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2007-06-04
Filing date: 2007-06-04
Publication date: 2008-12-11

Abstract

【課題】複数の車載センサにより自車前方の対象を検知し、それが車かどうかを識別し、その検知結果の信頼性を出力し、それに基づき運転支援を行う。
【解決手段】本発明では、車らしさを測る手段に加えて、非車（周辺物体）らしさ、例えば白線らしさ、道路らしさなどを測る手段を導入し、それぞれの計測手段単独で前車位置を判定せずに、“車らしさ、非車らしさの尺度”を統合し統合された尺度から前車位置を検知する。また、撮影環境や統合した車らしさの分布から検知の信頼度を算出し、「車」「非車」「識別困難」の３パターンへの識別を行う。
【選択図】図２

Description

この発明は、複数の車載センサにより自車前方の対象を検知し、それが車かどうかを識別し、その検知結果の信頼性を出力する装置に関するものである。

単独のセンサで前車位置を正確に求めることは難しい。そのため、複数の検知手段の検知結果を総合的に判断して高精度に前車位置を求める方法がある。ミリ波レーダの出力やカメラ映像の画像処理によって前方の車らしさを測定する車らしさ測定手段を用いて、前車検知手段でそれぞれの車らしさ測定手段単独で前車検知を行う。統合手段では、各手段により求まった検知結果を統合し前車位置を決定し、その位置情報に従い車両制御装置で車両の動きを制御するものがある（例えば、特許文献１）。

特開２００５−１６５４２１号公報（図１）

しかしながら、この方法では、（１）統合する情報として「車らしさ」のみを使っている点、（２）それぞれの車らしさ計測手段単独で前車位置を決定した後に統合する点、（３）複数の車らしさ計測手段間の相関関係が考慮されていない（逆に独立という前提のもとに検知結果より生成される確率分布の積算により統合を行っている）点、さらに、（４）前車検知結果の信頼性判定が「車」か「それ以外（撮影環境などの影響により判定が出来ない場合や、前方に車以外のものがある場合など）」かを判定する仕組みで、「車」「非車」「識別不能」を判定する仕組みではない点が問題点として挙げられる。

これに対して本発明は、まず、各測定手段により車らしさ、非車らしさを測ることにより、車と非車との分離性能を改善する。次に、単独の測定手段ごとには対象位置の判定を行わず、各測定手段による車らしさ分布を統合して探索範囲内の車らしさ分布を作成する。先行例では単独の検知手段で高い性能がなければ統合した対象位置は不正確なものになるが、本発明では判断を統合後に遅らせることにより高い検知性能を実現できる。

本発明の車両検知装置は、複数の異なるセンサを用いて車らしさ及び非車らしさを測定する車らしさ非車らしさ測定手段と、車らしさ非車らしさ測定手段の出力を統合した車らしさ分布を出力する車らしさ分布出力手段と、車らしさ分布から車の位置を判定する車位置判定手段とを備えたことを特徴とするものである。

本発明の車両検知装置は、複数の異なるセンサを用いて車らしさ及び非車らしさを測定する車らしさ非車らしさ測定手段と、車らしさ非車らしさ測定手段の出力を統合した車らしさ分布を出力する車らしさ分布出力手段と、車らしさ分布から車の位置を判定する車位置判定手段とを備えたので、高い検知性能を実現することができる。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１による車両検知装置の構成を示すブロック図である。ミリ波レーダ、レーザレーダ、画像センサなど複数の異なるセンサを用いて車らしさ測定手段１１は、車らしさを測定する。車らしさ測定手段１１から得られる信号を処理し、例えば、前車の左右位置と幅の２パラメータにより張られる特徴空間内での車らしさの分布を車らしさ分布出力手段１３で求めることができる。

例えば、ミリ波レーダによる対象までの距離の分布や、ミリ波レーダによる車間距離と自車速度センサによる自車速度との比較による対象の速度分布や、画像センサによる車両後面のテクスチャの車らしさの尺度など（テクスチャの左右対称性や車幅に当たる垂直エッジの量など）が考えられる。

例えば、車の後面のテクスチャは左右対称の場合が多いため、テクスチャの左右対称性は高い方が車らしいとなる。また、車の左右端と背景間にはエッジが存在するはずなので、垂直エッジが多く検知される位置に車の左右端があり車らしいと判定できる。

また、このような車らしさの時間的、空間的な連続性を測る尺度など（車両後面のテクスチャの前検知時との類似度の分布や、過去のフレーム時の車両検知位置と相対速度より推定される現フレームでの車両存在確率分布や、検知された車両の幅の安定度の分布など）も１１の尺度として考えられる。同一の車両であれば微小な時間内に大きく位置が移動したり速度が変化したりしないため、前フレームまでに検知された位置周辺に車がいる可能性が高くなるため、その周辺は車らしさが高いとする。また車両後面のテクスチャはフレーム間で高い相関関係があるはずなので、前フレームの車位置のテクスチャと相関の高い位置の車らしさが高いとする。また、車幅も変化しないはずなので、前フレームで検知された車幅が車らしい幅とする。

非車らしさ測定手段１２は、ミリ波レーダやレーザレーダや画像センサなどを利用して、車両以外の周辺物体、例えば白線らしさや道路らしさなどを測定しその分布を求める手段である。例えば、白線検知アルゴリズムによりカメラ映像から白線位置を検知できれば、その白線位置の近くは白線らしさが高いということになる。また、カメラ映像の地平線以下の領域の平均輝度（または輝度の中央値）は道路の輝度値に近いはずなので、その輝度との差が小さく、またテクスチャが少ない領域は道路らしさが高いということになる。

なお、非車らしさ測定手段１２は、車らしさ測定手段１１として用いているセンサを用いてもよい。ここで大切なことは、複数の異なるセンサを用いて、異なる方式によるセンシング技術を用いて、車らしさ及び非車らしさを測定することである。

車らしさ分布出力手段１３は、前車の左右位置と幅の２パラメータにより張られる特徴空間内において、車らしさ測定手段１１の各により出力された複数の車らしさ分布と非車らしさ測定手段１２の各により出力された複数の非車らしさ分布とを統合して１つの車らしさ分布を生成する手段である。

車らしさ分布出力手段１３における統合の方法としては、例えば、車らしさの指標の重み付け線形和から非車らしさの指標の重み付け線形和を引き算することにより車らしさを統合する方法がある。

その他にも、それぞれの車らしさ及び非車らしさの指標を多次元空間を構成する軸と考えることで、この多次元空間内における車と非車の識別平面を求め、その平面からの距離によって車らしさを統合する方法などが考えられる。識別面は線形判別分析を用いたり、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いたりすることにより求められる。また、カーネル関数を用いた非線形ＳＶＭを用いて高次空間における識別面を求めて、この識別面からの距離を高精度な車らしさと考えることもできる。

前車検知手段１４では、前車の左右位置と幅の２パラメータにより張られる特徴空間内において、車らしさ分布出力手段１３の出力である車らしさ分布より車らしい点を探索し出力する。車らしさ分布において空間的に見て極大である点を出力することになる。前車検知手段１４によって車らしさ分布を分析することで、車位置判定手段１８で車の位置を判定することができる。この判定結果を受けて運転支援装置１９で自車の運転を支援することができる。このため、車両検知装置は、通常、自車に備えられるものである。

なお、図において、同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものであり、このことは明細書の全文において共通することである。また、明細書全文に表れている構成要素の形容は、あくまで例示であってこれらの記載に限定されるものではない。

統合する情報として「車らしさ」のみを用いた場合、つまり非車らしさ測定手段１２を用いなかった場合には、白線や電柱などの直線的なエッジに囲まれた領域やトラックなどの大きな車の一部のパーツなどでいずれの車らしさの指標においても高い値を返すケースが発生し易くなる。例えば、カメラ映像から得られる画像特徴として背面テクスチャの左右対称性を車らしさの指標として考えた場合、車と非車の分布が大きく重なり、車らしさの指標のみの組み合わせでは非車と車を高精度に分離することが困難となることがある。

これに対して、本発明では、非車らしさ測定手段１２を併用することで、誤検知の可能性の高い白線や電柱などの対象をふるい落とすことができる。白線や電柱などの直線的なエッジに囲まれた領域やトラックなどの大きな車の一部のパーツなど、車らしさの指標だけでは誤検知してしまうケースを、白線らしさや電柱らしさなどの指標を総合的に判断することにより分離度の改善を図ることができる。

また、それぞれの車らしさ計測手段単独で前車位置を決定した後に統合するものとも異なる。例えば、先に示した先行例の構成では、それぞれの車らしさ計測手段単独での検知性能が低いため、複数の手段を用いているにも関わらず、各手段単独で前車位置を決定しそれを統合している。単独の計測手段では検知性能が乏しく正しい車位置以外の位置で車以上に車らしさが高くなることも多いことが推測される。

以上のように、車両検知装置は、複数の異なるセンサを用いて車らしさ及び非車らしさを測定する車らしさ非車らしさ測定手段と、車らしさ非車らしさ測定手段の出力を統合した車らしさ分布を出力する車らしさ分布出力手段と、車らしさ分布から車の位置を判定する車位置判定手段とを備えたので、高い検知性能を実現することができる。

実施の形態２．
図２は、本発明の実施の形態２による車両検知装置の構成を示すブロック図である。実施の形態１と異なる点を中心に以下、説明する。

分布信頼度測定手段１５では、車らしさ分布出力手段１３で求めた車らしさ分布から前車位置の尤もらしさ、すなわち、車らしさ分布の分布信頼度を算出する手段である。例えば、検知位置の車らしさの値そのもの、車らしさの分布の鋭利度、検知位置周辺の２番目のピーク値との差、分布が峰状になっているかを現す指標などが挙げられる。検知位置周辺との車らしさの差の大きな方が信頼度が高い検知と考えられるため、車らしさの分布の鋭利度の高い方が信頼度が高く、２番目のピーク値との差の大きな方が信頼度が高いと考えられる。

一方、環境信頼度測定手段１６では、車らしさ測定手段１１で計測したときの環境が、車両検出が容易か困難かを表す指標を出力する手段であり、センサの測定時の環境の環境信頼度を測るものである。例えば、撮影時の空の明るさや、背景の複雑さや、車エリアのエッジ量や、車エリアのコントラストなどが挙げられる。

例えば、車らしさ測定手段１１として画像センサを用いた場合、撮影時の空の明るさは暗いと夜間の可能性が高くなり、明るすぎると日中の逆光シーンの可能性が高くなるため、適度な明るさが最も信頼度が高いと判定できる。背景の複雑さは、背景が複雑であれば市街地などの誤検知対象が多い可能性が高く、単純な場合は高速道路などの比較的容易な環境であると判断できる。また、車エリアのエッジ量が少ない場合やコントラストが低い場合は、撮影時に逆光であるとか、検知対象に特徴が少なくのっぺりとしている可能性が高く検知しにくいと判断できる。

検知信頼度算出手段１７では、分布信頼度測定手段１５、環境信頼度測定手段１６で求めた指標を統合することにより、検知結果の信頼度を出力する手段である。複数の指標の積や和を計算することにより検知信頼度の指標を得ることができる。

車両位置判定手段１８では、前車検知手段１４の検知結果と、車らしさ分布出力手段１３の車らしさの値と、検知信頼度算出手段１７の検知信頼度とを用いて、車、非車、判定困難の３状態を識別する。

図３は、車らしさと信頼度との関係を示す模式図である。車、非車の識別は車らしさと信頼度の軸を考えて、信頼度が高いときは「車」「非車」をはっきりと識別し、信頼度の低いときは「判定困難」の領域が大きくなる仕組みをとる。

運転支援装置１９では、車両位置判定手段１８で求まった識別結果に従い運転支援を行う。例えば、衝突軽減ブレーキシステムであれば、車が検知されていれば、その左右位置、幅、車間距離の変化量より衝突危険性を導出し、必要に応じて早いタイミングでブレーキ制御を行うなどの制御を行う。非車と識別されている場合は、検知した場所に車が存在しない（要するに誤検知）と判断しブレーキ制御は行わない。判定困難と識別された場合は、従来の安全システムの動作に従い、例えばミリ波レーダの出力のみを用いて従来どおりの制御を行う。

また、上記衝突危険性に基づき、ハンドルの陀角制御による回避制動や、シートベルトの引き込み制御、警告音の発報、表示デバイスへの警報表示や前車位置表示などによる運転手への警告提示などの運転支援も考えられる。

図４は尤度について説明するための模式図である。ここで、図４の（ａ）に示すような車らしさ（尤度）の分布を持つ２つの指標を用いて総合判断する場合、先行例では（ｂ）に示すようにそれぞれの指標で最も車らしい位置を決定し（この例の場合ｘ₁とｘ₂）、この位置をもとに最終的な前車位置を決定する。この例の場合、ｘ₁とｘ₂の間の位置に最終的な前車位置を誤検知する可能性が高くなる。これに対して、本発明では、（ｃ）に示すようにｘ₃において、統合尤度最大となる位置を検出することができる。

さらに、複数の車らしさ計測手段間の相関関係が考慮されていないものとも異なる。すなわち、独立という前提のもとに検知結果より生成される確率分布の積算を単に統合しただけのものとは異なっている。手段が違っても同じ車らしさを測る指標間に相関がなく独立であるケースは考えにくく、極端な例を挙げると、意味はないが同じミリ波レーダを複数台並べて設置した場合、これらのセンサにより検知された前車位置は完全に一致することになる。このような場合に積算により確率分布を統合してしまうと、他のカメラ映像による検知結果が別の場所を指していたとしても、ミリ波レーダによる検知結果が何重にも積算されているのでミリ波レーダの指す位置が統合結果となってしまう。これに対して、本発明では、統合尤度が最大なる位置で判断するので、単純な積算とは異なり高い検知性能を実現することができる。

また、前車検知結果の信頼性判定が「車」か「それ以外（撮影環境などの影響により判定が出来ない場合や、前方に車以外のものがある場合など）」かを単に判定する仕組みとは、異なっている。１００％の精度で前車位置を検知することは不可能であるため、求めた前車位置を安全システムに用いる場合、検知結果が高い信頼度で検知されているか否かを判定する仕組みが必要となる。先に示した先行例では、信頼度の指標として、統計データに基づく指標や、実際の検知時の評価値そのものかのいずれか１つの指標を信頼度と定義し、その１パラメータの大小により自信を持って車を検知したと言えるか否かを判定しており、車であると言えない場合に、撮影環境などの影響により対象検知自体が困難な状況なのか、検知対象が車ではないために信頼度が低くなっているのかを判定することができない。これに対して、本発明は、信頼度と検知時の車らしさの値の２パラメータを用いて感度を調節する仕組みを実現することにより「車」「非車」「識別困難」と区別することができ、高い検知性能を実現することができる。

本発明では、（Ａ）車らしさを測る手段に加えて、非車（周辺物体）らしさ、例えば白線らしさ、道路らしさなどを測る手段を導入する。また、（Ｂ）それぞれの計測手段単独で前車位置を判定せずに、“車らしさ、非車らしさの尺度”を統合し統合された尺度から前車位置を検知する。また、（Ｃ）撮影環境や統合した車らしさの分布の状態から検知の信頼度と、検知時の車らしさの値そのものの２つのパラメータを加味して、「車」「非車」「識別困難」の３パターンへの識別を行う。

以上のように、センサの測定時の環境の環境信頼度を測る環境信頼度測定手段と、車らしさ分布の分布信頼度と環境信頼度とから検知信頼度を算出する検知信頼度算出手段とを備え、車両位置判定手段は、検知信頼度を用いて車、非車、判定困難の３状態を識別するので、さらに高い検知性能を実現することができる。

本発明の実施の形態１による車両検知装置の構成を示すブロック図である。本発明の実施の形態２による車両検知装置の構成を示すブロック図である。車らしさと信頼度との関係を示す模式図である。尤度について説明するための模式図である。

符号の説明

１１車らしさ測定手段、１２非車らしさ測定手段、１３車らしさ分布出力手段、１４前車検知手段、１５分布信頼度測定手段、１６環境信頼度測定手段、１７検知信頼度算出手段、１８車位置判定手段、１９運転支援装置。

Claims

複数の異なるセンサを用いて車らしさ及び非車らしさを測定する車らしさ非車らしさ測定手段と、
前記車らしさ非車らしさ測定手段の出力を統合した車らしさ分布を出力する車らしさ分布出力手段と、
前記車らしさ分布から車の位置を判定する車位置判定手段とを備えたことを特徴とする車両検知装置。
センサの測定時の環境の環境信頼度を測る環境信頼度測定手段と、
車らしさ分布の分布信頼度と前記環境信頼度とから検知信頼度を算出する検知信頼度算出手段とを備え、
車両位置判定手段は、前記検知信頼度を用いて車、非車、判定困難の３状態を識別することを特徴とする請求項１に記載の車両検知装置。