JP2011170568A - 障害物検出装置、及び障害物検出方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】車両から撮影された画像から、該車両が走行する道路の領域としての画像領域を抽出し、抽出された画像領域における遠方領域を拡大して拡大画像を生成し、生成された拡大画像を記憶し、記憶された時間的に前後する拡大画像を比較するため、車両の速度に関する速度情報に基づいて車両の移動距離を算出し、時間的に前の拡大画像を該移動距離に応じた変換拡大画像に変換し、拡大画像と変換された変換拡大画像とを比較して両画像の異なる点を障害物として検出し、検出した検出結果を出力する。
【選択図】図3
Description
することで、道路遠方の障害物を検出することとした。
像に変換されるのは、比較する拡大画像のうち、時間的に前の拡大画像、すなわちより古い拡大画像である。時間的に前の拡大画像は、車両の移動を踏まえて時系列的に変化させると、本来、時間的に後の拡大画像と一致することになる。そこで、本発明では、移動距離に応じて、時間的に前の拡大画像を変換拡大画像に変換する。速度情報は、車両から得ることができる。
方法であって、前記画像から、該車両が走行する道路の領域を含む画像領域を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出される画像領域における遠方領域を拡大して拡大画像を生成する拡大画像生成ステップと、前記拡大画像生成ステップで生成される拡大画像を記憶する記憶ステップと、前記記憶ステップで記憶される、時間的に前後する拡大画像を比較するため、車両の速度に関する速度情報に基づいて車両の移動距離を算出し、時間的に前の拡大画像を該移動距離に応じた変換拡大画像に変換する拡大画像変換ステップと、前記拡大画像と前記拡大画像変換ステップによって変換された変換拡大画像とを比較して両画像の異なる点を障害物として検出する障害物検出ステップと、前記障害物検出ステップで検出される検出結果を出力する出力ステップと、をコンピュータが実行する障害物検出方法である。
実施形態に係る障障害物検出システム6は、カメラ2、障害物検出装置3、表示装置4を備える。カメラ2、障害物検出装置3、表示装置4は、何れも車両1に搭載され、互いに電気的に接続されている。
等を含むコンピュータとコンピュータ上で実行されるプログラムによって実現することができる。メモリ51は、揮発性のRAM(Random Access Memory)と、不揮発性のROM(Read Only Memory)を含む。ROMには、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable
Read-Only Memory)のような書き換え可能な半導体メモリを含む。CPU50は、RO
Mに格納されている、障害物検出装置3を制御するための各種プログラムをRAMのワークエリアに展開し、制御部5に入力される各種データに応じて、各種プログラムに従った処理を実行する。制御部5が有する各構成は、CPU50上で実行されるコンピュータプ
ログラムとして構成することができる。また、各構成は、専用のプロセッサとして構成してもよい。制御部5が有する各構成には、抽出部52、拡大画像生成部53、記憶部54、拡大画像変換部55、障害物検出部56、出力部57が含まれる。
次に上述した実施形態に係る障害物検出装置3で実行される処理(以下、遠方障害物検出処理ともいう)について説明する。ここで、図3は、道路遠方の障害物を検出する遠方障害物検出処理フローを示す。以下で説明する遠方障害物検出処理の順序は、一例にすぎず、実施の形態に応じて適宜入れ替えてもよい。以下の説明では、所定の速度で走行中の車両1に搭載されたカメラ2によって車両1の前方を撮影し(図2参照)、前方の障害物20、特に遠方に出現する障害物20を検出する場合を一例として説明する。ここで、遠方障害物検出処理では、車両1に搭載されたカメラ2から撮影した道路ビデオ画像(本発明の画像に相当する。以下、単に画像という)を道路面に射影するのではなく、道路遠方部分を左右に引き伸ばし、後フレーム(本発明の時間的に後の画像に対応する変換拡大画像に相当する。)と前フレーム(本発明の時間的に前の画像に対応する変換拡大画像に相当する。)との差分を取ることにより、差分画像を生成し、これに基づいて道路遠方の障害物を検出する。従って、遠方障害物検出処理は、道路遠方の障害物20の検出に特に適している。一方で、車両1から近い領域に存在する障害物20については、画像を道路面に射影する既存の技術(以下、俯瞰図を用いた処理ともいう。)によっても検出可能であり、遠方障害物検出処理と俯瞰図を用いた処理は併用して用いることもできる。そこで、俯瞰図を用いた処理についても、遠方障害物検出処理の説明後に説明する。
ステップS01では、抽出部52は、カメラ2で撮影された画像から、三角形の画像領域16を抽出する。本実施形態では、白線又は路側帯の境界を道路の境界11、12(以下、道路の境界を特に区別する必要がない場合には、単に道路の境界11という。)に関する境界情報として抽出し、道路の境界11によって算出される2直線14、15(以下、直線を特に区別する必要ながない場合には、直線14という。)の交点から消失点13を算出し、消失点13を頂点とする、道路の領域としての三角形の画像領域16を抽出する。ここで、図6Aは、カメラ2で撮影された画像の一例であり、図6Bは、図6Aに対
応する画像から作成したエッジ画像である。図6Cは、図6Aに対応する、直線の存在を表す配列HL、HRを示す。また、図6Dは、ハフ変換で得られた2直線を画像に当てはめた画像を示す。更に、図6Eは、三角形の画像領域が抽出された画像を示す。
ここで、抽出部52による三角形の画像領域16の抽出は、ハフ変換によって行うことができる。そこで、まず、ハフ変換について説明する。ハフ変換とは、画像の特徴点を最も多く通る直線を決定する手法である。換言すると、ハフ変換とは、画像に最もよく合う直線を決定することであり、画像処理において幅広く用いられている手法である。この手法を用いるに際し、直線14を数1に示すへッセ(Hesse)の標準型で表す。図4は、ヘ
ッセの標準系による直線の表示を示す。また、図5は、画像の左右から直線を検出した様子を示す。
直線14を表す。すなわち、ヘッセの標準系によれば、直線14を原点Oからの距離hと角度θによって一意的に表すことができる。本実施形態では画像の中心を座標原点Oとし、x軸を上方に、y軸を右方にとる。画像の左右から路側帯若しくは白線からなる道路の境界11が検出されるが、x軸と直線との成す角度の範囲は30°、距離の範囲は100画素とし、左側の直線の向きθLと距離hL、および右側の直線の向きθRと距離hRの範囲は例えば数2のように設定される。設定範囲は、下記に限定されるものではなく、画像に写りこむ白線や路側帯からなる直線14の形状に関する過去のデータや実験データに基づいて設定することができる。
次に、消失点13の計算について説明する。消失点13は、数6で示される2直線14、15の交点として算出される。具体的には、消失点13の座標は、次のようにして求められる。まず、数6から得られたθL,hL,θR,hRを用いてべクトルnL,nRを定義する(数7参照)。
、直線の方向に沿って増加していると0、直線の法線べクトルnと反対方向に増加してい
ると負となる。従って、ハフ変換の行列Hに整数ではなく実数cを投票することによって、例えば白線14を横断するように当てはまっていた直線14では、異なる部分のエッジ点のcの符号が反対となり、投票された値がより0に近くなり選ばれにくくなる。具体的には上記数5を数15のように更新する。
ステップS02では、拡大画像生成部53は、抽出部52で抽出される三角形の画像領域16における消失点13の近傍を拡大して四角形の拡大画像を生成する(図6F参照)。具体的には、以下の手順で行われる。上述したように、画像中の三角形の画像領域16は、前述したようにハフ変換による道路の境界11から生成される直線14から推定した消失点(xv,yv)を頂点とし、2点(xa1+(M−1)/2)、(xa1−(M−1)/2)を結ぶ水平線を底辺とする三角形の画像領域16となる。道路上の遠方領域は、この三角形の頂点(xv,yv)、すなわち消失点13付近に圧縮されているため、このままでは精度が足りず、解析が困難である。そこで、この三角形の画像領域16の頂点のーつである消失点13(xv,yv)を左右に引き伸ばし、長方形領域へと変換する(数16参照)。
予め用意しておき、その画像領域16の各点(x´,y´)に対して、数17によって(x,y)を計算し、画像上のその点を(x´,y´)へコピーする。なお、x=xv(消失点を通る水平線)上は特異点となるため計算しない方がよい。これにより、数16において零除算の発生を抑えることができる。すなわち、処理負荷の軽減を図ることができる。
ステップS03では、拡大画像変換部55は、時間的に前の拡大画像を移動距離に応じた変換拡大画像に変換する(図G参照)。ここで、上述したように消失点13の近傍を拡大しても直線y´=0の位置は画像上と同じ位置にある。従って、その直線上の点を道路面上に写像すると、数18のようなZ軸上の点となる。
間的に前)における直線y´=0のZ軸上の位置は、数19のようになる。
置を、数19より求める。次に、Z軸上の位置を画像上に逆写像した位置のx´座標を、数20から求める。そして、時間的に前の変形拡大画像の点(x´−1,y´)の輝度値を点(x´,y´)へコピーする。
ステップS04では、拡大画像と拡大画像変換部55によって変換された変換拡大画像との差画像を生成し、適当な閾値による2値化を行うことで障害物20を検出する(図6
H参照)。その後、出力部57により、検出結果を表示装置4へ出力する。表示装置4に出力するに際しては、検出された障害物の周囲を点滅させたり、障害物を着色するなどして、より識別しやすい態様にすることが好ましい。なお、表示装置4に表示すると共に、スピーカを通じて音声により障害物を存在することを報知するようにしてもよい。
上述した遠方障害物検出処理は、上述したように、俯瞰図を用いた処理と併用して用いることもできる。そこで、カメラ2で撮影された画像を道路面に射影する、俯瞰図を用いた処理について以下に説明する。なお、遠方障害物検出処理と俯瞰図を用いた処理とを併用する場合には、例えば車両1から10m以上離れた障害物20の検出については、遠方障害物検出処理を用い、車両1から10mより近い領域に存在する障害物20の検出については、俯瞰図を用いた処理を用いることができる。なお、以下に説明する処理は、制御部5のCPU50によって行うことができる。
以上説明した実施形態に係る障害物検出装置によれば、道路の遠方の障害物の検出においては、道路平面画像を作成することなく障害物の検出が可能であることから、俯瞰図を用いた処理によって道路の遠方の障害物を検出する場合にくらべて使用する記憶領域を低減でき、処理負荷の軽減を実現できる。
上述したハフ変換による直線14、15の検出と、ハフ変換により当てはめた直線14、15から推定した消失点13付近を拡大し、差画像をとることによりどの程度遠方の障害物20を検出できるかを実験した。カメラ2の設定パラメータは、表1の通りである。また、道路遠方の障害物判定の判定領域は、数33のようにした。なお、数33において、xvは、消失点13のx座標である。
俯瞰図を用いた処理による障害物検出結果と遠方障害物検出処理による障害物検出結果を並べて表示させたものが図17となる。画像中でドットで囲まれた領域が障害物を判定した領域である。図17を見れば分かるように、俯瞰図を用いた処理では、障害物20の判定領域が車両1の直前に広く取っているが、記憶領域の容量及び処理負荷を考慮すると、検出範囲はせいぜい車両の前方10メートル程度しか取ることができなかった。また、10メートル程離れた位置にいる歩行者22は、その足元に僅かに障害物判定が存在している程度である一方、今回の遠方障害物検出処理では、車両1からある程度距離が離れている領域で障害物判定を行うことを可能にしている。図17では俯瞰図を用いた処理では僅かに障害物20として検出することができた歩行者22も、遠方障害物検出処理によって歩行者22の全身を取り囲むように障害物検出をすることができた。また、俯瞰図を用いた処理では検出範囲外であった図17の歩行者22も障害物20として判定することができた(図17の400フレーム参照)。
2・・・カメラ
3・・・障害物検出装置
4・・・表示装置
5・・・制御部
6・・・障害物検出システム
11、12・・・境界
13・・・消失点
14、15・・・直線
16・・・三角形の画像領域
20・・・障害物
21・・・他の車両
22・・・歩行者
50・・・CPU
51・・・メモリ
52・・・抽出部
53・・・拡大画像生成部
54・・・記憶部
55・・・拡大画像変換部
56・・・障害物検出部
57・・・出力部
Claims (4)
- 車両の周囲における少なくとも一方向を撮影し、撮影された画像から前記一方向に存在する障害物を検出する障害物検出装置であって、
前記画像から、該車両が走行する道路の領域を含む画像領域を抽出する抽出部と、
前記抽出部で抽出される画像領域における遠方領域を拡大して拡大画像を生成する拡大画像生成部と、
前記拡大画像生成部で生成される拡大画像を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶される、時間的に前後する拡大画像を比較するため、車両の速度に関する速度情報に基づいて車両の移動距離を算出し、時間的に前の拡大画像を該移動距離に応じた変換拡大画像に変換する拡大画像変換部と、
前記拡大画像と前記拡大画像変換部によって変換された変換拡大画像とを比較して両画像の異なる点を障害物として検出する障害物検出部と、
前記障害物検出部が検出した検出結果を出力する出力部と、
を備える障害物検出装置。 - 前記抽出部は、前記画像に含まれる、道路の境界に関する境界情報を抽出し、該境界情報から前記画像の消失点を算出し、該消失点を頂点とする、前記道路の領域としての三角形の画像領域を抽出し、
前記拡大画像生成部は、前記抽出部で抽出される画像領域における消失点近傍を拡大して四角形の拡大画像を生成する、
請求項1に記載の障害物検出装置。 - 車両の周囲における少なくとも一方向を撮影し、撮影された画像から前記一方向に存在する障害物を検出する障害物検出方法であって、
前記画像から、該車両が走行する道路の領域を含む画像領域を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出される画像領域における遠方領域を拡大して拡大画像を生成する拡大画像生成ステップと、
前記拡大画像生成ステップで生成される拡大画像を記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップで記憶される、時間的に前後する拡大画像を比較するため、車両の速度に関する速度情報に基づいて車両の移動距離を算出し、時間的に前の拡大画像を該移動距離に応じた変換拡大画像に変換する拡大画像変換ステップと、
前記拡大画像と前記拡大画像変換ステップによって変換された変換拡大画像とを比較して両画像の異なる点を障害物として検出する障害物検出ステップと、
前記障害物検出ステップで検出される検出結果を出力する出力ステップと、をコンピュータが実行する障害物検出方法。 - 前記抽出ステップでは、前記画像に含まれる、道路の境界に関する境界情報を抽出し、該境界情報から前記画像の消失点を算出し、該消失点を頂点とする、前記道路の領域としての三角形の画像領域を抽出し、
前記拡大画像生成ステップでは、前記抽出ステップで抽出される画像領域における消失点近傍を拡大して四角形の拡大画像を生成する、
請求項3に記載の障害物検出方法。
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