JP2010019589A - 車間距離検出装置、ドライブレコーダ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】近距離領域において、他車両と自車両の車軸又は路面が相対的に角度をなしていても、車間距離を精度よく検出できる車間距離計測装置及びドライブレコーダ装置を提供すること。
【解決手段】他車両１１を撮影する撮影手段２１と、他車両１１が撮影された画像データから該ナンバープレート１２のプレート画像１３を検出するプレート画像検出手段３１と、ナンバープレート１２のサイズを決定するプレートサイズ検出手段３２，３３と、車間距離を検出する車間距離検出手段３４と、プレート画像の対角交点を検出する対角交点検出手段３７と、所定の２次元座標における対角交点の移動を監視して、他車両と自車両の車軸のなす角又は他車両の路面と自車両の路面の相対的な傾斜角を検出する傾き角検出手段３８、３９と、なす角又は傾斜角に基づき、車間距離を補正する車間距離補正手段３５と、を有することを特徴とする。
【選択図】図７

Description

本発明は、他車両との車間距離を検出する車間距離検出装置等に関し、特に、撮影されたナンバープレートから車間距離を検出する車間距離検出装置及びドライブレコーダ装置に関する。

運転者の車両データを記録しておき、障害物との異常接近時の証拠等に利用するドライブレコーダ装置が実用化されている。ドライブレコーダ装置では、車間距離を検出して車間距離や相対速度をトリガーに車両データを記録する場合があるが、ミリ波レーダやレーザレーダのような距離センサは検出する距離に関わらず精度が一定であるため、検出する距離が短いほど誤差が大きいことが知られている。このため、接近時の車間距離の検出が要求されるドライブレコーダ装置において、車間距離を検出するセンサとしては十分でない。

そこで、車両前方を撮影した画像データを用いて前方車両との距離を算出する技術が提案されている（例えば、特許文献１、２参照。）。特許文献１には、画像データからナンバープレートの分類番号を文字認識してナンバープレートの規定サイズを決定し、画像データにおけるナンバープレートの撮影サイズから車間距離を算出する車間距離検知装置が記載されている。

また、特許文献２には、レーダで前方車両までの車間距離と方位を算出し、車間距離と方位から前方車両と自車両の相対角度を算出し、これと画像データから算出したナンバープレートの撮影サイズとから、ナンバープレートまでの距離を算出する車間距離計測方法が記載されている。
特開平１０−９６６２６号公報 特開２００２−１２２６７０号公報

しかしながら、特許文献１記載の車間距離検知装置は、前方車両と自車両が同じ方向（相対角度をなすことなく）に走行する場合しか想定されていないという問題がある。例えば、前方車両が右左折するために相対角度をなして停止した場合、車間距離は前方車両の左後端部又は右後端部（以下、最近接部という）であるので、最近接部との車間距離を計測しなければ適切な運転支援は困難である。

また、特許文献２記載の車間距離計測方法は、相対角度を検出するが、車間距離として検出されるのはナンバープレートまでの距離であるので、特許文献１記載の車間距離検知装置と同様に、最近接部との距離を検出することはできない。

上記課題に鑑み、本発明は、近距離領域において、他車両と自車両の車軸又は路面が相対的に角度をなしていても、車間距離を精度よく検出できる車間距離計測装置及びドライブレコーダ装置を提供することを目的とする。

上記課題に鑑み、本発明は、他車両との距離を検出する車間距離検出装置において、他車両を撮影する撮影手段と、他車両が撮影された画像データから該ナンバープレートのプレート画像を検出するプレート画像検出手段と、 ナンバープレートのサイズを決定するプレートサイズ検出手段と、車間距離を検出する車間距離検出手段と、プレート画像の対角交点を検出する対角交点検出手段と、所定の２次元座標における対角交点の移動を監視して、他車両と自車両の車軸のなす角又は他車両の路面と自車両の路面の相対的な傾斜角を検出する傾き角検出手段と、なす角又は傾斜角に基づき、車間距離を補正する車間距離補正手段と、を有することを特徴とする。

近距離領域において、他車両と自車両の車軸又は路面が相対的に角度をなしていても、車間距離を精度よく検出できる車間距離計測装置及びドライブレコーダ装置を提供することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、車間距離の検出の概略を説明する図である。日本ではナンバープレート１２には３種類の大きさ（２２×４４、１６．５×３３、１２．５×２３〔ｃｍ〕）があるが、いずれも高さＨと幅Ｗの縦横比が１：２になっている。したがって、図示するように直進走行する前方車両１１の後方を自車両５０が直進走行（互いの車軸が並行）する場合、自車両５０の車載カメラ２１により撮影されたナンバープレート１２のプレート画像１３の縦横比は１：２である。このため、プレート画像１３の対角線の交点Oは縦横比１：２で定まる位置にくる。

例えば、前方車両１１が左折し、前方車両１１と自車両５０の車軸が平行でなくなった場合、ナンバープレート１２が車載カメラ２１の撮像素子に形成する投影面は小さくなる。この場合、高さHは、互いの車軸のなす角αに影響されないが、幅Wはなす角αの関数になるので（W・ｃｏｓα）、プレート画像１３の縦横比が変化する。このため、プレート画像１３の対角線の交点Oは、縦横比H：W・ｃｏｓα により定まる位置にくる。したがって、対角交点Ｏの移動量が検出されればなす角αが明らかとなる。例えば、移動量がＨｐの場合（縦横比が１：１）はなす角αは６０度である。

ところで、縦横比の変化は右折時も同様に生じるので、なす角αは分かっても車両が左折したのか右折したのかは明らかとならない。しかし、左折する場合、前方車両１１の左折に伴いナンバープレート１２の右辺は左辺よりも大きく移動し、右折する場合、前方車両１１の右折に伴いナンバープレート１２の左辺は右辺よりも大きく移動する。この場合、車両が移動した方向にプレート画像１３の交点も移動する。したがって、なす角がゼロの時のプレート画像１３に対し座標系を固定しておけば、左折の場合は左方向に交点が移動し、右折の場合は右方向に交点が移動する。このため、移動ベクトルの方向から右左折の方向を検出することができる。

後述するようにプレート画像１３の大きさから、ナンバープレート１２までの車間距離ｋは算出することができるので、この車間距離ｋをなす角αにより補正することで前方車両１１の最近接部１４までの最近接距離Lを算出できる。ドライブレコーダ装置に適用した場合、最近接距離Lに基づき、ＴＴＣを算出し適切なタイミングで記録を開始することができる。

同様に、前方車両１１が坂路を走行した場合も、ナンバープレート１２が車載カメラ２１の撮像素子に形成する投影面は小さくなる。この場合、幅Wは、互いの坂路の相対的な傾斜角βに影響されないが、高さHは傾斜角βの関数になるので（H・ｓｉｎ（９０−β））、プレート画像１３の縦横比が変化する。このため、プレート画像１３の対角線の交点Oは、縦横比H・ｓｉｎ（９０−β）：W により定まる位置にくる。

したがって、右左折時と同様に、対角交点Ｏが縦横比により定まる位置に来ることを利用すれば、対角交点Ｏの移動ベクトルから、傾斜角βを検出できる。また、前方車両１１が坂路を登坂する場合、プレート画像１３も前方車両１１と共に上方に移動するので、対角交点Oも上方に移動する。したがって、なす角がゼロの時のプレート画像１３に対し座標系を固定しておけば、坂路を登坂する場合は上方向に交点が移動し、下る場合は下方向に交点が移動する。このため、移動ベクトルの方向から右左折の方向を検出することができる。

そして、前方車両１１が坂路を登坂又は下る場合も、プレート画像１３の大きさから、ナンバープレート１２までの車間距離ｋを算出することができるので、この車間距離ｋを傾斜角βにより補正することで前方車両１１の最近接部１４までの最近接距離Lを算出できる。そして、最近接距離Lに基づき、ＴＴＣを算出し適切なタイミングで車両データの記録を開始することができる。

図２は、車間距離検出装置１００の概略構成図を示す。車間距離検出装置１００は、ドライブレコーダ装置２００に適用され、ドライブレコーダ装置２００が車両データの記録を開始するトリガーの１つとして車間距離ｋ及び最近接距離Ｌを提供する。

車間距離検出装置１００及びドライブレコーダ装置２００は、制御部２５により制御される。制御部２５は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＲＡＭ、ＲＯＭ、メモリ等を備えたコンピュータを実体とし、ＲＯＭに記憶されたプログラムをＣＰＵが実行するかＡＳＩＣ等のハードウェアにより実現される、距離検出部２７、ＴＴＣ検出部２８及び車両データ記録部２９を有する。図では、車間距離装置１００とドライブレコーダ装置２００を一体に構成したが、距離検出部２７を別の電子制御ユニット（例えば、ナビＥＣＵ（（Electronic Control Unit））等で実現してもよい。

制御部２５には、ＣＡＮ（Controller Area Network）等の車内ＬＡＮ及び専用線を介して、車載カメラ２１、車速センサ２２、Ｇセンサ２３、ストップランプスイッチ２４及び車両データ記憶手段２６が接続されている。

車載カメラ２１は、例えば室内ルームミラーに搭載され車両前方へ向けて水平下向きに所定角範囲で広がる領域を撮影する。車載カメラ２１は、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）やＣＣＤ（Charge Coupled Device）の光電変換素子により、所定の輝度階調（例えば、２５６階調）の画像データを出力する。本実施形態では、自車両５０の前方の前方車両１１との車間距離を検出するが、後方を撮影するカメラを搭載していれば後方の他車両との車間距離も同様に検出できる。

車速センサ２２、Ｇセンサ２３及びストップランプスイッチ２４は、主にドライブレコーダ装置２００が記録するための車両データを出力するセンサ類である。車速センサ２２は、例えば自車両５０の各輪に備えられたロータの円周上に定間隔で設置された凸部が通過する際の磁束の変化をパルスとして計測するＭＲセンサであり、単位時間あたりのパルス数に基づき各輪毎に車輪速を計測する。Ｇセンサ２３は、車長方向と幅方向のそれぞれの加速度に比例した電気信号を検出する、例えばマイクロマシニングで形成された震動片型ジャイロセンサである。また、ストップランプスイッチ２４はブレーキペダルのレバーの変位に連動してオン／オフされ、運転者がブレーキペダルを操作して自車両５０を制動したこと（以下、単にブレーキ操作という）を検出する。ブレーキ操作の有無は、例えばマスタシリンダ圧により検出してもよい。車両データ記憶手段２６は、車両データを記録するための記憶手段であり、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）、可搬型メモリーカード等を実体とする。車両データ記憶手段２６には、車速、加速度等の車両データ、車載カメラ２１が撮影した映像（画像データ）が時系列に記憶されるが、この他、時刻、音声、天候、運転者の状態（眠気、脇見）等を記録してもよい。

ドライブレコーダ装置２００は、運転者がひやりとした又ははっとした走行状況（以下、データ記録状況という）を記録する装置であり、常に車両データを上書きしながら継続的に記録しておき、データ記録状況が検出された前後の所定時間の車両データの上書きを禁止する。なお、データ記録状況においてのみ車両データを記録してもよいが、常に車両データを記録することで記録漏れ等を防止しやすくできる。

ドライブレコーダ装置２００は、ＴＴＣ（Ｔｉｍｅ Ｔｏ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）が閾値以下の状態で、データ記録状況が検出されると、データ記録状況の検出時を含む所定時間（例えば、２０〜６０秒程度）車両データを記録し、該記録部分は上書き禁止にする。本実施形態では、ブレーキ操作によりデータ記録状況を検出するが、急ハンドルや自車両５０への衝撃をトリガーとしてもよい。データ記録状況における実際の映像等を記録することで、運転者の安全意識を向上させ、また、前方車両１１と接触した際の証拠とすることができる。

距離検出部２７は、画像データに含まれるプレート画像１３の大きさと、対角交点Ｏの移動ベクトルから、前方車両１１のナンバープレート１２までの車間距離ｋ、及び、最近接部１４までの最近接距離Lを検出する。距離検出部２７については後述する。ＴＴＣ検出部２８は、車間距離ｋ又は最近接距離Ｌから前方車両１１との相対速度Ｖを求め、車間距離ｋ又は最近接距離Ｌと相対速度ＶからＴＴＣ（＝最近接距離Ｌ／相対速度Ｖ）を求める。最近接距離ＬからＴＴＣを求めることで、データ記録状況を精度よく堅守することができる。車両データ記録部２９は、ＴＴＣが所定の閾値（例えば、２〜５秒）以下の状態で、データ記録状況が検出されると、車両データを上書き禁止にして記録する。

〔距離検出部２７〕
距離検出部２７について図３の機能ブロック図に基づき説明する。画像データには、前方車両１１がそのナンバープレート１２と共に撮影されてる。画像データからナンバープレート１２を検出するには、公知の方法を用いることができる。ナンバープレート１２は、車両の前面及び後面の見やすい位置に取り付けられており、背景の色は単色であるのでエッジ画像からナンバープレート１２の輪郭を特定することができる。

プレート画像検出部３１は、まず画像データの全体に対し、垂直方向のエッジを検出する。得られる垂直方向のエッジは、前方車両１１の側面と背景との境界である。なお、前方車両１１の特定を容易にするため、水平方向のエッジも検出してもよい。

順次撮影される画像データにおいては、垂直方向及び水平方向のエッジは断続的に消滅したり、また、消滅部分の位置や長さが変動するが、同一の前方車両１１であれば相対的位置関係が同じエッジがほぼ継続して検出される。

ついで、プレート画像検出部３１は、画像データにおける前方車両１１の領域の垂直方向のエッジ及び水平方向のエッジからナンバープレート１２の領域を特定する。エッジを連結すると縦横比１：２の定まった矩形領域となるので、例えば縦横比１：２の標準テンプレートを用いたテンプレートマッチングによりナンバープレート１２を特定することができる。ナンバープレート１２の取り付け位置はバンパ下部の幅方向の中央が多いので、かかる位置からテンプレートマッチングすることにより早期にナンバープレート１２を特定できる。いったん、特定できれば前方車両１１が別の車両に変わるまで同程度の位置からナンバープレート１２を特定できる。特定された矩形領域がプレート画像１３である。

プレート分類決定部３２は、ナンバープレート１２の分類を決定する。上記のように日本のナンバープレート１２には三種類の大きさがあるので、プレート画像１３の大きさからナンバープレート１２までの車間距離を検出するには、ナンバープレート１２の分類を決定する必要がある。ナンバープレート１２の分類の決定にはいくつか方法がある。例えば、車車間通信により前方車両１１と通信し、前方車両１１からナンバープレート１２の大きさ又は分類情報を受信する。また、プレート画像１３にＯＣＲ（Optical Character Recognition）処理を施し、ナンバープレート１２に記載された分類番号を読み取ってもよい。また、プレート画像１３の抽出の際に得た前方車両１１の垂直方向のエッジの形状から、およその車種を特定し、ナンバープレート１２の分類を決定することもできる。大型車両、乗用車、及び、二輪車のエッジ画像の縦横比はそれぞれ異なるので、エッジ画像の外接矩形の縦横比からナンバープレート１２の分類を決定することができる。トラックやバスのような大型車両には大判のナンバープレート１２が、乗用車や軽自動車には中盤のナンバープレート１２が、二輪車には小判のナンバープレート１２が、それぞれ取り付けられている。

プレートサイズ決定部３３は、分類情報に基づきナンバープレート１２のプレートサイズを決定する。例えば、分類番号とプレートサイズ（大版、中版、小版それぞれの縦横の長さ）を対応づけたデータベースを有し、車車間通信又はＯＣＲ処理により取得した分類情報に基づき参照することでプレートサイズを得る。また、大型車両、乗用車、及び、二輪車等の区別にプレートサイズを対応づけたデータベースを利用してもよい。

直線距離検出部３４は、ナンバープレート１２まで車間距離を検出する。図４は、車間距離ｘの検出を模式的に説明する図の一例を示す。ｆは車載カメラ２１のレンズから結像面までの距離であり焦点距離に等しいため既知である。Ｋは、レンズからナンバープレート１２までの車間距離である。

まず、直線距離検出部３４は、プレート画像１３の高さＨｐ、幅Ｗｐを検出する。高さＨｐ、幅Ｗｐは、プレート画像１３におけるナンバープレート１２の高さと幅であるので、プレート画像１３が結像面に占める画素数と画素ピッチとから決定される。

図示するように、結像面におけるナンバープレート１２の高さＨｐ、幅Ｗｐとナンバープレート１２の高さＨ、幅Ｗの間には、Ｈ：Ｈｐ＝ｋ：ｆ、Ｗ：Ｗｐ＝ｋ：ｆの関係があるので、次式から車間距離ｋを算出することができる。
ｋ＝ｆ・（Ｈ ／Ｈｐ） ｏｒ ｋ＝ｆ・（Ｗ ／Ｗｐ）
なお、車間距離ｋは、ミリ波レーダ装置が検出してもよい。比較的遠方であればミリ波レーダ装置ｋにより車間距離ｋを精度よく検出できる。

縦横比検出部３６はプレート画像１３の縦横比を検出する。縦横比が１：２の場合、前方車両１１と自車両５０のなす角α及び相対的な路面の傾斜角βは、ゼロであるとしてよい。縦横比が１：２からずれると移動ベクトルの検出が開始される。

交点検出部３７は、プレート画像１３から対角交点Ｏを検出する。図５（ａ）は、プレート画像１３から検出される対角交点Ｏを模式的に説明する図の一例である。交点検出部３７は、プレート画像１３の縦横比が１：２の状態で、プレート画像１３を２次元平面とする座標系を定める。図５（ａ）では座標系の原点を対角交点Ｏとした。この原点は、例えば縦横比が１：２の画像データ１０フレーム毎の平均値により定め、縦横比が変動した場合には最後に定めた原点とプレート画像１３の外縁を固定する。

したがって、図１にて説明したように縦横比が変動することで対角交点Ｏが移動する。例えば、前方車両１１が右折又は左折する場合、対角交点ＯはＸ軸上を移動し、坂路を走行する場合、対角交点ＯはＹ軸上を移動する。

そして、縦横比が１：２の状態から変動した場合、移動ベクトル検出部３８は移動ベクトルの検出を開始する。縦横比が１：２から「１：２未満」になるのは、右折又は左折の場合であり、「１未満対２」になるのは前方車両１１が坂路を走行した場合である。

図５（ｂ）は、左折の場合の対角交点Ｏの一例を示す。左折の場合、対角交点ＯはＸ軸上を左に（マイナス方向）移動する。したがって、対角交点Ｏの移動の方向から右折又は左折を区別することができる。

図５（ｂ）に示すように、左折を開始した後のプレート画像１３の幅Ｗｐ（α）を元の幅Ｗｐから減じた「Ｗｐ−Ｗｐ（α）＝ｘ」が移動ベクトルの長さとなる。

図１にて説明したように、左折を開始した後のプレート画像１３の幅Ｗｐ（α）はなす角αの関数なので、Ｗｐ・ｃｏｓα ＝ Ｗｐ（α）である。Ｗｐ（α）＝Ｗｐ−ｘを用いれば、Ｗｐ（α）の代わりに移動ベクトルの長さｘを用いて、Ｗｐ・ｃｏｓα ＝ Ｗｐ−ｘと変形できる。

したがって、なす角αは、次式で求めることができる。
α ＝ ｃｏｓ^-1（（Ｗｐ−ｘ）／Ｗｐ）
ここで、Ｗｐ＝２Ｈｐなので、２Ｈｐと置き換えることで、刻々と変化する車間距離ｋの影響を受けにくい式を得ることができる。
α ＝ ｃｏｓ^-1（（２Ｈｐ−ｘ）／２Ｈｐ） … （１）
ところで、図５（ｃ）に示すように前方車両１１の左折に伴いナンバープレート１２も左に移動するので、プレート画像１３の左辺が左方向に移動する。このため、対角交点Ｏの原点を固定してしまうと、図５（ｂ）と（ｃ）を比較すると明らかなように、なす角αが同じでも、移動ベクトルの長さｘは長くなってしまう。そこで、移動ベクトル検出部３８は、プレート画像１３の左辺と、原点を固定した際のプレート画像１３の左辺を一致させる。

さらに、一致させる際、車間距離ｋによるプレート画像１３の大きさを補正する。車間距離ｋが変化するとなす角αが一定でも移動ベクトルの長さｘが変化するので、高さＨｐに基づき車間距離ｋを算出し、車間距離ｋに応じてプレート画像１３を拡大・縮小する。例えば、左折開始後のプレート画像１３の高さＨｐが、対角交点Ｏの原点を固定した際のプレート画像１３の高さＨｐになるよう、拡大率・縮小率を決定して、Ｈｐ及びＷｐ（α）を拡大・縮小する。以上の処理により、移動ベクトルの長さｘからなす角αを検出できる。

また、このように式（１）を用いて算出してもよいが、移動ベクトルの長さｘとなす角αの関係は固定であるので、移動ベクトルの長さｘとなす角αを予め対応づけて記憶しておくことでなす角αの検出が容易になる。このため、車間距離検出装置１００は、なす角・傾斜角テーブル４０を有する。なす角・傾斜角テーブル４０に登録する際の移動ベクトルの長さｘは、原点を固定した際のプレート画像１３の大きさでなく、予め定められた大きさのプレート画像１３における移動ベクトルの長さｘである。このため、傾き角検出部３９は、予め定められた高さＨｐになるよう、プレート画像１３の大きさを正規化した後、検出した移動ベクトルの長さｘに基づきなす角・傾斜角テーブル４０を参照することで、傾き角αを取得することができる。以上の処理により、移動ベクトルの長さｘからなす角αを検出できる。なお、移動ベクトルとなす角αの関係は、プレートサイズにより異なるので、なす角・傾斜角テーブル４０はプレートサイズ毎に設けられている。

傾斜角βについても式を用いて算出してもよいし、なす角・傾斜角テーブル４０から算出してもよい。式を用いる場合は、次式により傾斜角βを求めることができる。なお、移動ベクトルの長さｙは「Ｈｐ−Ｈｐ（α）＝ｙ」となる。
β ＝ ９０−ｓｉｎ^-1（Ｈｐ−ｙ／Ｈｐ）
β ＝ ９０−ｓｉｎ^-1（Ｗｐ−２ｙ／Ｗｐ） …（２）
車間距離補正部３５は、車間距離ｋと、なす角α又は傾斜角βに基づき最近接部１４までの最近接距離Ｌを検出する。

図６（ａ）はなす角αを用いた最近接距離Ｌの算出を、図６（ｂ）は傾斜角βを用いた最近接距離Ｌの算出をそれぞれ模式的に説明する図の一例である。最近接距離Ｌは、図示するようになす角αにより前方車両１１の後端部が自車両側に接近する接近距離ΔＬ１だけ車間距離ｋよりも短くなる。接近距離ΔＬ１は、前方車両１１の車幅をｍとした場合、ΔＬ１＝（１／２）・ｍ・ｓｉｎαである。前方車両１１の車幅ｍは、車間距離ｋが算出された後は、図４と同じ原理で、車間距離ｋ、焦点距離ｆ、及び、結像素子に前方車両１１の幅方向の像が占める画素数と画素ピッチから、算出することができる。車間距離補正部３５このようにして最近接距離Ｌ（＝車間距離ｋ−ΔＬ１）を算出してもよいし、予め記憶している定数を用いてもよい。

前方車両１１と自車両５０の走行路面に相対的に傾斜角βがある場合、最近接距離Ｌは、図示するように傾斜角βにより前方車両１１のトランク上部が自車両側に接近する接近距離ΔＬ２だけ車間距離ｋよりも短くなる。接近距離ΔＬ２は、前方車両１１のナンバープレート１２からトランク上部までの長さをｎとした場合、ΔＬ２＝ｎ／ｔａｎ（９０−β）である。ナンバープレート１２からトランク上部までの長さは、図４と同じ原理で算出することができる。以上のようにして車間距離補正部３５は、最近接距離Ｌ（＝車間距離ｋ−ΔＬ２）を算出する。

ＴＴＣ検出部２８は、画像データ毎に、最近接距離Ｌから相対速度Ｖを求め、これと最近接距離ＬからＴＴＣを検出するので、前方車両１１の最も自車両側の最近接部１４との距離からＴＴＣを算出してデータ記録状況を検出するので、適切なタイミングで車両データの記録を開始することができる。

〔前方車両１１が交差点左折時の車両データの記録〕
図７（ａ）は、交差点を左折する前方車両１１と対角交点Ｏを模式的に説明する図の一例を、図７（ｂ）は車両データを上書き禁止にして記録する手順を示すフローチャート図をそれぞれ示す。

Ｉ）図７（ａ）の上図に示すように、自車両５０と前方車両１１はいずれも直進走行している。したがって。互いの車軸のなす角αはゼロである。

II）互いに直進走行しながら、自車両５０は撮影された画像データ毎に車間距離ｋを算出する。すなわち、ナンバープレート１２の分類からプレートサイズを求め、それと、焦点距離ｆ、画素ピッチとプレート画像１３が占める画素数から検出したＷｐから、車間距離ｋを算出する。この間、交点検出部３７は、対角交点Ｏを常時更新ながら算出する。

III）図７（ａ）の下図に示すように、前方車両１１が交差点を左折する際、歩行者が横断歩道を横断するため、左折の途中で停止した。このため、前方車両１１と自車両５０とになす角αが生じた。縦横比検出部３６は、左折の初期の段階で、プレート画像１３の縦横比が１：２からずれたことを検出し、交点検出部３７に通知する。これにより、交点検出部３７は原点を固定し、かかる原点に対しプレート画像１３の対角交点Ｏをプロットしていく。そして、移動した対角交点Ｏに基づき、移動ベクトル検出部３８は移動ベクトルを求め、画像データ毎に更新していく。対角交点Ｏが移動した方向が前方車両１１が曲がった方向である。

図７（ａ）の下部に示すように、前方車両１１の左折により対角交点ＯはＸ軸上を左に移動する。この間、直線距離検出部３４は、画像データが撮影される毎にＨｐに基づき車間距離ｋを算出する。Ｈｐは車間距離ｋのみに依存し、傾き角αに依存しないからである。

IV）ついで、傾き角検出部３９は、式（１）を用いてなす角αを算出する。また、車間距離補正部３５は、なす角αを用いて最近接距離Ｌを算出する。例えば、車間距離ｋ＝５〔ｍ〕、なす角α＝３０度、車幅ｍ＝２．０〔ｍ〕とすると、ΔＬ１＝０．５〔ｍ〕なので、最近接距離Ｌは約４．５〔ｍ〕である。

Ｖ)ＴＴＣ検出部２８は、最近接距離Ｌの時間変化から相対速度Ｖを検出し、最近接距離Ｌ／相対速度ＶからＴＴＣを算出する。そして、ＴＴＣが所定の閾値以下の状態でブレーキ操作が検出されると、車両データ記録部２９が上書きを禁止しながら車両データを記録する。

以上のように、最近接距離Ｌを算出することで、最近接部１４までのＴＴＣを精度よく算出することができるので、遅延なくデータ記録状況を検出し車両データを記録することができる。レーザレーダでは相対距離が近いほど誤差が大きくなるが、本実施形態では、ΔＬ１により相対距離を補正するので、相対距離が短くても精度が低下することがない。

〔前方車両１１が坂路走行時の車両データの記録〕
前方車両１１が坂路を走行する際の車両データの記録について説明する。図８（ａ）は、坂路を走行する前方車両１１と対角交点Ｏを模式的に説明する図の一例を、図８（ｂ）は車両データを上書き禁止にして記録する手順を示すフローチャート図をそれぞれ示す。なお、図８において図７と同一ステップには同一の符号を付しその説明は簡単に行う。

I)II)に示すように、自車両５０は撮影された画像データ毎に車間距離ｋを算出する。また、この間、交点検出部３７は、対角交点Ｏを常時更新ながら算出する。

III)図８（ａ）の下図に示すように、前方車両１１が傾斜角βの坂路にさしかかると減速し、車間距離ｋが短くなる。また、傾斜角βにより、プレート画像１３の高さＨｐ（α）が短くなる。縦横比検出部３６は、坂路の入り口で、プレート画像１３の縦横比が１：２からずれたことを検出し、交点検出部３７に通知する。これにより、交点検出部３７は原点を固定し、かかる原点に対しプレート画像１３の対角交点Ｏをプロットしていく。そして、移動した対角交点Ｏに基づき、移動ベクトル検出部３８は移動ベクトルを求め、画像データ毎に更新していく。対角交点Ｏが移動した方向が前方車両１１が移動した方向である。

図８（ａ）の下部に示すように、前方車両１１の登坂により対角交点ＯはＹ軸上を上に移動する。この間、直線距離検出部３４は、画像データが撮影される毎にＷｐに基づき車間距離ｋを算出する。Ｗｐは車間距離ｋのみに依存し、傾斜角βに依存しないからである。

IV）ついで、傾き角検出部３９は、式（２）を用いて傾斜角βを算出する。また、車間距離補正部３５は、傾斜角βを用いて最近接距離Ｌを算出する。例えば、車間距離ｋ＝５〔ｍ〕、傾斜角β＝３０度、前方車両１１のナンバープレート１２からトランク上部までの長さをｎ＝０．５〔ｍ〕とすると、ΔＬ２＝０．２８〔ｍ〕なので、最近接距離Ｌは約４．７２〔ｍ〕である。

Ｖ)ＴＴＣ検出部２８は、最近接距離Ｌの時間変化から相対速度Ｖを検出し、ＴＴＣを算出する。そして、ＴＴＣが所定の閾値以下の状態でブレーキ操作が検出されると、車両データ記録部２９が上書きを禁止しながら車両データを記録する。

〔前方車両１１が右上がりの坂路へ侵入した場合の車両データの記録〕
前方車両１１が旋回走行と共に坂路を走行する際の車両データの記録について説明する。図９（ａ）は、右上がりの坂路を走行する前方車両１１と対角交点Ｏを模式的に説明する図の一例を、図９（ｂ）は車両データを上書き禁止にして記録する手順を示すフローチャート図をそれぞれ示す。なお、図９において図８と同一ステップには同一の符号を付しその説明は簡単に行う。

I)II)に示すように、自車両５０は撮影された画像データ毎に車間距離ｋを算出する。また、この間、交点検出部３７は、対角交点Ｏを常時更新ながら算出する。

III)図９（ａ）の中図に示すように、前方車両１１が傾斜角βで右上がりの坂路にさしかかると減速し、車間距離ｋが短くなる。このとき前方車両１１が、Ｈｐ（β）とＷｐ（α）が１：２の縦横比を保ちながら坂路を走行することは少なく、坂路の入り口で、プレート画像１３の縦横比が１：２からずれたことを検出し、交点検出部３７に通知する。

これにより、交点検出部３７は原点を固定し、かかる原点に対しプレート画像１３の対角交点Ｏをプロットしていく。そして、移動した対角交点Ｏに基づき、移動ベクトル検出部３８は移動ベクトルを求め、画像データ毎に更新していく。対角交点Ｏが移動した方向が前方車両１１が移動した方向である。

図９（ａ）の中図に示すように、前方車両１１の右曲がりの旋回走行と登坂により対角交点Ｏは右斜め上に移動する。この間、直線距離検出部３４は、画像データが撮影される毎にＷｐ（α）、Ｈｐ（α）に基づき車間距離ｋを算出する。例えば、両者から求めた車間距離ｋの平均値を車間距離ｋとする。

図９のように旋回走行と坂路走行が同時に起こると、対角交点ＯはＸ軸上又はＹ軸上を移動しない。また、Ｗｐ（α）とＨｐ（β）が共に変動するので、一方の長さから他方の長さを算出することができない。そこで、旋回走行と登坂又は下り走行が同時に生じた場合、なす角・傾斜角テーブル４０からなす角αと傾斜角βを求める。移動ベクトルはＸ軸とＹ軸に分解することができるので、なす角αと傾斜角βをそれぞれ算出することができる。

図９（ａ）の下図に示すように、移動ベクトルのＸ成分がａ、Ｙ成分がｂの場合、Ｘ成分ａから移動ベクトルの長さｘと予め対応づけておいたなす角αを検出でき、Ｙ成分ｂから傾斜角βを検出することができる。

IV）ついで、車間距離補正部３５は、なす角αを用いて最近接距離Ｌを算出し、また、傾斜角βを用いて最近接距離Ｌを算出する。上記のように、車間距離ｋ＝５〔ｍ〕、なす角α＝３０度、傾斜角β＝３０度、車幅ｍ＝２．０〔ｍ〕、前方車両１１のナンバープレート１２からトランク上部までの長さをｎ＝０．５〔ｍ〕とすると、最近接距離Ｌはそれぞれ４．５〔ｍ〕と約４．７２〔ｍ〕である。

Ｖ)ＴＴＣ検出部２８は、最近接距離Ｌの時間変化から相対速度Ｖを検出し、ＴＴＣを算出する。相対速度Ｖは２つの最近接距離Ｌのいずれを用いても同じであるが、最近接距離Ｌは、例えば左右の後端部とトランクの上部のいずれが最近接部１４となるかにより異なるので、ＴＴＣは２つの最近接距離Ｌを用いてそれぞれ２つ算出する。

そして、ＴＴＣ検出部２８は、２つＴＴＣのうちいずれか一方が所定の閾値以下の状態でブレーキ操作が検出されると、車両データ記録部２９が上書きを禁止しながら車両データを記録する。

以上説明したように、本実施形態の車間距離検出装置１００は、前方車両１１と自車両５０のなす角α、及び、坂路の傾斜角βから前方車両１１までの最近接部１４までの最近接距離Ｌを精度よく検出することができる。このため、最近接部１４に対するＴＴＣに応じて、車両データの記録を適切なタイミングで開始することができる。

車間距離の検出の概略を説明する図である。 車間距離検出装置の概略構成図の一例である。 距離検出部について機能ブロック図の一例である。 車間距離ｘの検出を模式的に説明する図の一例である。 プレート画像から検出される対角交点Ｏを模式的に説明する図の一例である。 なす角αを用いた最近接距離Ｌと、傾斜角βを用いた最近接距離Ｌの算出をそれぞれ模式的に説明する図の一例である。 交差点を左折する前方車両と対角交点Ｏを模式的に説明する図の一例である。 坂路を走行する前方車両と対角交点Ｏを模式的に説明する図の一例である。 右上がりの坂路を走行する前方車両と対角交点Ｏを模式的に説明する図の一例である。

符号の説明

１１ 前方車両
１２ ナンバープレート
１３ プレート画像
１４ 最近接部
２１ 車載カメラ
２６ 車両データ記憶手段
３１ プレート画像検出部
３５ 車間距離補正部
３７ 交点検出部
３８ 移動ベクトル検出部
３９ 傾き角検出部
５０ 自車両
１００ 車間距離検出装置
２００ ドライブレコーダ装置

Claims (8)

1. 他車両との距離を検出する車間距離検出装置において、
   他車両を撮影する撮影手段と、
   他車両が撮影された画像データから該ナンバープレートのプレート画像を検出するプレート画像検出手段と、
   ナンバープレートのサイズを決定するプレートサイズ検出手段と、
   車間距離を検出する車間距離検出手段と、
   前記プレート画像の対角交点を検出する対角交点検出手段と、
   所定の２次元座標における前記対角交点の移動を監視して、他車両と自車両の車軸のなす角又は他車両の路面と自車両の路面の相対的な傾斜角を検出する傾き角検出手段と、
   前記なす角又は傾斜角に基づき、前記車間距離を補正する車間距離補正手段と、
   を有することを特徴とする車間距離検出装置。
2. 前記車間距離補正手段は、前記車間距離を補正して、自車両に対し他車両の最近接部までの最近接距離を検出する、
   ことを特徴とする請求項１記載の車間距離検出装置。
3. 前記傾き角検出手段は、前記対角交点の移動方向から他車両の進行方向を検出し、前記対角交点の移動量から、前記なす角又は前記傾斜角を検出する、
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の車間距離検出装置。
4. 前記なす角又は前記傾斜角に対応づけて前記移動量を登録したテーブルを有し、
   前記傾き角検出手段は、前記移動量に基づき前記テーブルを参照して前記なす角又は前記傾斜角を検出する、
   ことを特徴とする請求項１〜３いずれか１項記載の車間距離検出装置。
5. 前記対角交点がプレート画像に対し略水平方向に移動した場合、
   前記傾き角検出手段は、前記対角交点が移動する前のプレート画像の幅に対する、移動後のプレート画像の幅の比率から、前記なす角を検出する、
   ことを特徴とする請求項１記載の車間距離検出装置。
6. 前記対角交点がプレート画像に対し略垂直方向に移動した場合、
   前記傾き角検出手段は、前記対角交点が移動する前のプレート画像の高さに対する、移動後のプレート画像の高さの比率から、前記傾斜角を検出する、
   ことを特徴とする請求項１記載の車間距離検出装置。
7. 前記対角交点がプレート画像の水平成分と垂直成分を含む態様で移動した場合、
   前記傾き角検出手段は、前記移動量を水平成分と垂直成分に分解し、
   前記水平成分に基づき前記テーブルを参照して前記なす角を、前記垂直成分に基づき前記テーブルを参照して前記傾斜角を、それぞれ検出する、
   ことを特徴とする請求項４記載の車間距離検出装置。
8. 請求項１〜７いずれか１項記載の車間距離検出装置と、
   車両データを検出する車両データ検出手段と、
   前記車両データを記録する車両状況であることを検出するデータ記録状況検出手段と、
   前記車両データを記憶手段に記録する車両データ記録手段と、
   を有することを特徴とするドライブレコーダ装置。

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