JP4914365B2 - 見通し距離測定装置 - Google Patents

Description

本発明は、車輌に搭載されるものを含む見通し距離（sight distance）測定装置を提供する。

明視距離（visibility distance）、より詳細には気象明視距離（weather visibility distance）の一般的な定義は、以下のようなものである。すなわち、適当なサイズの黒体（black object）のコントラストが２％から５％程度の所定値よりも小さくなると感知される上限距離である。２つの物体間のコントラストは通常マイケルソン（Michelson）の式、すなわち、
Ｃ＝（Ｌmax−Lmin）／（Ｌmax＋Lmin）
で定義される。
この式において、Ｌmaxは明るい方の物体の輝度を表し、Lminは暗い方の物体の輝度を表す。

例えばウェバー（Weber）のコントラスト
Ｃ＝（Ｌmax−Lmin）／Lmin
のような他の式も用いられる。

明視距離、より正確には気象明視距離を算出することは、少なくとも２つの理由から有益である。最初に、明視距離の測定そのものが、視界条件に適合して運転を可能とする情報を車輌運転手に提供することができる。次に、気象明視距離は、物体検出システム内だけで機能するのではない。通常、例えば道路検出アプリケーションといった、環境におけるある種の要素を感知するために必要な何らかの状況での運転補助（driving assistance）を提供するという点で有益であり得る。

運転補助の提供のために気象明視距離を利用することは、測定センサを調整することを含むだけではない。視界についての知見に基づいて運転補助を提供する手段は、例えば、当該手段の動作が劣化している、または、視界条件が当該手段の動作範囲外であるために運転補助が動作していないといった、運転手に対する警告として機能し得る。

本発明の目的は、車輌ボードに取り付けられることが可能であって、すべての視界状況下において、車輌の環境について気象明視距離を算出する装置を提供することである。

課題を解決するための手段及び効果

この目的を達成するために、本発明によると、風景内の明視距離判定装置は、
・明視距離が判定されるべき風景画像を撮像するカメラと、
・前記風景画像を格納する手段と、
・前記風景画像内の各画素を、前記カメラと当該画素に対応する前記風景内の点との間の距離を表す情報に関連付けることによって、距離マップを得る手段と、
・前記風景画像の画素の少なくとも幾つかの隣接画素に関連したコントラストが、少なくとも幾つかの隣接画素に関連した所定値よりも大きいか否かを検出する画像処理手段と、
・最大距離に対応する画素から始めて、コントラストが前記所定値よりも大きいというコントラスト条件を満たす最初の画素が見つかるまで、前記風景画像の複数の画素に前記コントラスト検出処理を繰り返して行う手段と、
・前記距離マップから、明視距離である距離情報を前記画素に関連付ける手段と、を備えることを特徴とする。

この明視距離判定装置は、明視距離を判定することが望まれる風景の画像を撮像するカメラと、風景画像内の各画素を、カメラと当該画素に対応する風景内の点との間の距離を表す情報に関連付ける手段と、この情報を処理する手段とを備えていることが理解できる。この処理手段は、マイケルソンの式又はその他のコントラスト式と、カメラから最大距離に対応する画素から始めてコントラストが所定値よりも大きい最初の画素が見つかるまで、風景画像をスキャンすることによって、風景画像内の複数の画素にコントラスト検出処理を連続して行う手段とを適用することによってコントラストを測定するアルゴリズムを実行する。カメラと所定コントラストを有する最初の画素に対応する前記風景内の点との間の距離は、明視距離、より正確には気象明視距離を与える。

本発明の第１の実施の形態では、風景画像内の各画素を距離を表す情報に関連付ける手段が、画像を撮像する第２のカメラを備えている。そして、距離を表す情報は、２つのカメラを用いて得られる立体視（stereovision）画像を処理する公知の手段によって抽出される。

第２の実施の形態では、風景画像内の各画素を距離を表す情報に関連付ける手段が、カメラの前で風景をスキャニングする遠隔計測器（telemeter）を備えている。そして、遠隔計測器によって、風景画像内の各画素をカメラに対する距離を表す情報に関連付けることが可能である。

本発明のその他の特徴及び利益は、制限されない例としての複数の実施の形態についての以下の記述から、より明らかとなる。

最初に図１を参照して、明視距離判定装置の第１の実施の形態を、この装置が車輌に搭載された場合について説明する。車輌の前方に取り付けられた２つのカメラ１２及び１４が示されている。これら２つのカメラ１２及び１４の光軸ｘ−ｘ’及びｙ−ｙ’は、２つのカメラ１２及び１４が車輌の前方風景の立体視画像を取り込むことが保証されるような方向に向けられている。通常、風景は、車輌が走行する道路を含んでいる。好ましくは、２つのカメラ１２及び１４は、デジタルカメラであって、画像の様々な画素に関する情報を直接デジタル形式で配信する。また、アナログカメラとアナログ−デジタルコンバータとを用いることも可能である。２つのカメラ１２及び１４によってそれぞれ撮像された画像に対応するデジタル情報は、メモリ１６に格納される。

これら２つの画像に関する情報は、マイクロプロセッサ２０、プログラムメモリ２２及びデータメモリ２４によって基本的に構築されるプロセッサアセンブリ（processor assembly）１８によって処理される。プログラムメモリ２２は、メモリ１６に格納された２つの画像の画素情報から相違マップ（map of differences）を生成する第１プログラムProg 1 を含んでいる。プログラムメモリ２２は、さらに、例えばマイケルソンの式を実行することによって、画像のある画素とその周辺の複数画素との間のコントラストを算出する第２プログラムProg 2 を含んでいる。プログラムメモリ２２は、第２プログラムProg 2 を用いて各画素のコントラストを連続して算出するために、風景画像内の複数画素をスキャニングする第３プログラムProg 3 を含んでいる。明視距離を判定するための第４プログラムProg 4 は、所望コントラストの画素が検出されると、カメラの位置と当該画素に関連付けられた風景内の点との間の距離を算出するように機能し、これによって明視距離を得る。さらに、本装置は、好ましくは、従前に算出した明視距離を表示するためのディスプレイシステム２６を含んでいる。

以下、明視距離が得られるような処理の各ステップを説明する。第１プログラムProg 1 を用いて、マイクロプロセッサ２０が、カメラ１２及び１４によってそれぞれ撮像された２つの画像に対応するデジタル情報に基づいて、相違マップを生成する。この相違マップは、風景の共通点の、２つのカメラによってそれぞれ撮像された画像内の異なる複数の位置を表す情報を含んでいる。相違マップの生成手法は、"In-vehicle obstacles detection and characterization by stereovision", （Raphael Labayrade and Didier Aubert著、 In Vehicle Cognitive Computer Vision Systems, ICVS, Gratz, April 3, 2003）に記載されている。

相違マップは、データメモリ２４に格納され、距離マップを構成する。当然、測定設定（measurement installation）において初期較正（calibration）を行う必要がある。相違マップに基づいて、スキャナープログラムProg 3 が、カメラからの最大距離に対応する複数画素から、画像の画素を連続的にスキャンする。各画素について、コントラストを算出するプログラムProg 2 が実行される。プログラムProg 2 は、上述したマイケルソンの式または他のコントラストを測定するために選択された式に対応したアルゴリズムを実行する。このような式からコントラストを算出するために、コーラー（R. Kohler）著の "A segmentation technique based on thresholding",（CVGIP 15, 1981, pages 319-338）に記載されたコーラー（Kohler）法を用いることができる。画素が所定値（検討中の例では５％）より大きなコントラストに関連付けられると、プログラムProg 4 がスキャニングを中断し、メモリ２４に格納された様々なマップに含まれた情報を用いて、カメラと、所望コントラストを有する画像画素に対応した風景内の点との間の実際の距離を算出する。例としては、この距離はディスプレイ装置２６に表示される。当然、実際の距離を算出するには、カメラによって送出される情報の初期較正を行う必要がある。

この装置が自走式車輌に搭載されたとき、明視距離情報は所定間隔で算出され、当該車輌のいくつかの機能を自動制御するために用いられる。例えば、明視距離情報は、車輌に他の車輌に対する距離を測定する手段が取り付けられたときに、速度を制限するため、または、当該装置が取り付けられた当該車輌の前方にある車両からの距離をモニタするために用いられてよい。

上述したように、この明視距離値は、車輌に取り付けられて障害物までの距離を測定する装置を制御するために用いることができる。

本発明の第２の実施の形態は、画像の各画素を、画像を撮像するカメラと画素に関連付けられた風景内の点との間の距離を表す情報に関連付ける手段の定義においてのみ、第１の実施の形態と相違している。より正確には、第２の実施の形態では、立体視画像が単一画像に置き換えられ、距離情報は、カメラ１２によって撮像された画像に係る風景をスキャンする遠隔計測器によって提供される。そして、処理手段に関連付けられたメモリは、まず撮像された画像の様々な画素に対応するデジタル情報を受信し、次に、遠隔計測器によって送出された距離情報を受信し、それによって、距離マップを構築する。当然、カメラ及び遠隔計測器は、初期較正される必要がある。この情報に基づいて、マイクロプロセッサ２０によって、図１及び図２に関して説明したのと同様に処理が行われる。

より正確には、相違マップが遠隔計測器手段によって送出された距離の組に置き換えられ、距離の関数としての画像のスキャニングが、遠隔計測器装置そのものによって送出された距離情報に基づいて制御される。

明視距離判定装置の第１の実施の形態の概略図である。 この明視距離判定装置で実行される処理方法のフローチャートである。 明視距離判定装置の第２の実施の形態の概略図である。

Claims (6)

1. 明視距離が判定されるべき風景画像を撮像するカメラと、
   前記風景画像を格納する手段と、
   前記風景画像内の各画素を、前記カメラと当該画素に対応する前記風景内の点との間の距離を表す情報に関連付けることによって、距離マップを得る手段と、
   前記風景画像の画素の少なくとも幾つかの隣接画素に関連したコントラストが、所定値よりも大きいか否かを検出する画像処理手段と、
   最大距離に対応する画素から始めて、コントラストが前記所定値よりも大きいというコントラスト条件を満たす最初の画素が見つかるまで、前記風景画像の複数の画素に前記コントラスト検出処理を繰り返して行う手段と、
   前記距離マップから、明視距離である距離情報を前記画素に関連付ける手段と、を備えることを特徴とする風景内の明視距離判定装置。
2. 前記距離マップを得る手段が、
   立体視効果を得るために、同じ風景の別角度からの第２の画像を撮像するのに適した他のカメラと、
   第１の画像内の各画素の距離を表す情報を演繹（deduce）するために、前記２つの画像の複数画素を処理する手段とを備えていることを特徴とする請求項１に記載の明視距離判定装置。
3. 前記距離マップを得る手段が、前記画像の各画素を距離を表す情報に関連付けるために、前記風景をスキャニングするために適した遠隔計測器手段を備えていることを特徴とする請求項１に記載の明視距離判定装置。
4. 前記所定値が、２％から５％の範囲にあるコントラストに対応していることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の明視距離判定装置。
5. 車輌に取り付けられていることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の明視距離判定装置。
6. 少なくとも道路を含む風景内で距離情報を判定するための、請求項１〜５のいずれか１項に記載の明視距離判定装置。

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