JP5790867B2 - 立体物検出装置 - Google Patents
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Description
本発明は、立体物検出装置に関するものである。
本出願は、2012年3月2日に出願された日本国特許出願の特願2012−046659に基づく優先権を主張するものであり、文献の参照による組み込みが認められる指定国については、上記の出願に記載された内容を参照により本出願に組み込み、本出願の記載の一部とする。
本出願は、2012年3月2日に出願された日本国特許出願の特願2012−046659に基づく優先権を主張するものであり、文献の参照による組み込みが認められる指定国については、上記の出願に記載された内容を参照により本出願に組み込み、本出願の記載の一部とする。
従来より、異なる時刻に撮像された2枚の撮像画像を鳥瞰視画像に変換し、変換した2枚の鳥瞰視画像の差分に基づいて、障害物を検出する技術が知られている(特許文献1参照)。
自車両後方を撮像した画像を用いて検出領域に存在する他車両を検出する場合において、自車両が他車両を追い越した際に、自車両が追い越した他車両のヘッドライトの光の像や、自車両が追い越した他車両が水たまりに映り込んだ像などを、隣接車線を走行する他車両として誤検出してしまう場合があった。
本発明が解決しようとする課題は、検出対象である他車両を適切に検出できる立体物検出装置を提供することである。
本発明は、自車両が他車両を追い越した場合に、検出領域のうち進行方向後方のマスク領域を除いた検出対象領域において立体物を検出することで、上記課題を解決する。
本発明によれば、自車両が他車両を追い越した場合に、検出領域のうち進行方向後方のマスク領域を除いた検出対象領域のみにおいて立体物を検出することで、検出領域のうち進行方向後方のマスク領域に照射された他車両のヘッドライトの光の影響を排除することができ、これにより、隣接車線を走行する他車両を適切に検出することができる。
《第1実施形態》
図1は、第1実施形態に係る立体物検出装置1を搭載した車両の概略構成図である。本実施形態に係る立体物検出装置1は、自車両V1が車線変更する際に接触の可能性がある隣接車線に存在する他車両(以下、隣接車両ともいう。)を検出することを目的とする。本実施形態に係る立体物検出装置1は、図1に示すように、カメラ10と、車速センサ20と、計算機30と、通信装置40とを備える。
図1は、第1実施形態に係る立体物検出装置1を搭載した車両の概略構成図である。本実施形態に係る立体物検出装置1は、自車両V1が車線変更する際に接触の可能性がある隣接車線に存在する他車両(以下、隣接車両ともいう。)を検出することを目的とする。本実施形態に係る立体物検出装置1は、図1に示すように、カメラ10と、車速センサ20と、計算機30と、通信装置40とを備える。
カメラ10は、図1に示すように、自車両V1の後方における高さhの箇所において、光軸が水平から下向きに角度θとなるように車両V1に取り付けられている。カメラ10は、この位置から自車両V1の周囲環境のうちの所定領域を撮像する。車速センサ20、自車両V1の走行速度を検出するものであって、例えば車輪に回転数を検知する車輪速センサで検出した車輪速から車速度を算出する。計算機30は、自車両後方の隣接車線に存在する隣接車両の検出を行う。通信装置40は、自車両の外部に設置された外部サーバ(不図示)と通信し、外部サーバから自車両周辺の現在の天候情報(晴天、雨天などの情報)を取得する。通信装置40に取得された天候情報は、計算機30に送信される。
図2は、図1の自車両V1の走行状態を示す平面図である。同図に示すように、カメラ10は、所定の画角aで車両後方側を撮像する。このとき、カメラ10の画角aは、自車両V1が走行する車線に加えて、その左右の車線(隣接車線)についても撮像可能な画角に設定されている。
図3は、図1の計算機30の詳細を示すブロック図である。なお、図3においては、接続関係を明確とするためにカメラ10、車速センサ20、および通信装置40についても図示する。
図3に示すように、計算機30は、視点変換部31と、位置合わせ部32と、立体物検出部33と、検出基準設定部34と、検出制御部35とを備える。以下に、それぞれの構成について説明する。
視点変換部31は、カメラ10による撮像にて得られた所定領域の撮像画像データを入力し、入力した撮像画像データを鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換する。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向きに見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換は、例えば特開2008−219063号公報に記載されるようにして実行することができる。撮像画像データを鳥瞰視画像データに視点変換するのは、立体物に特有の鉛直エッジは鳥瞰視画像データへの視点変換により特定の定点を通る直線群に変換されるという原理に基づき、これを利用すれば平面物と立体物とを識別できるからである。
位置合わせ部32は、視点変換部31の視点変換により得られた鳥瞰視画像データを順次入力し、入力した異なる時刻の鳥瞰視画像データの位置を合わせる。図4は、位置合わせ部32の処理の概要を説明するための図であり、(a)は自車両V1の移動状態を示す平面図、(b)は位置合わせの概要を示す画像である。
図4(a)に示すように、現時刻の自車両V1がP1に位置し、一時刻前の自車両V1がP1’に位置していたとする。また、自車両V1の後側方向に隣接車両V2が位置して自車両V1と並走状態にあり、現時刻の隣接車両V2がP2に位置し、一時刻前の隣接車両V2がP2’に位置していたとする。さらに、自車両V1は、一時刻で距離d移動したものとする。なお、一時刻前とは、現時刻から予め定められた時間(例えば1制御周期)だけ過去の時刻であってもよいし、任意の時間だけ過去の時刻であってもよい。
このような状態において、現時刻における鳥瞰視画像PBtは図4(b)に示すようになる。この鳥瞰視画像PBtでは、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に平面視された状態となるが、隣接車両V2(位置P2)については倒れ込みが発生する。また、一時刻前における鳥瞰視画像PBt−1についても同様に、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に平面視された状態となるが、隣接車両V2(位置P2’)については倒れ込みが発生する。既述したとおり、立体物の鉛直エッジ(厳密な意味の鉛直エッジ以外にも路面から三次元空間に立ち上がったエッジを含む)は、鳥瞰視画像データへの視点変換処理によって倒れ込み方向に沿った直線群として現れるのに対し、路面上の平面画像は鉛直エッジを含まないので、視点変換してもそのような倒れ込みが生じないからである。
位置合わせ部32は、上記のような鳥瞰視画像PBt,PBt−1の位置合わせをデータ上で実行する。この際、位置合わせ部32は、一時刻前における鳥瞰画像PBt−1をオフセットさせ、現時刻における鳥瞰視画像PBtと位置を一致させる。図4(b)の左側の画像と中央の画像は、移動距離d’だけオフセットした状態を示す。このオフセット量d’は、図4(a)に示した自車両V1の実際の移動距離dに対応する鳥瞰視画像データ上の移動量であり、車速センサ20からの信号と一時刻前から現時刻までの時間に基づいて決定される。
また、位置合わせ後において位置合わせ部32は、鳥瞰視画像PBt,PBt−1の差分をとり、差分画像PDtのデータを生成する。ここで、本実施形態において、位置合わせ部32は、照度環境の変化に対応するために、鳥瞰視画像PBt,PBt−1の画素値の差を絶対値化し、当該絶対値が所定の閾値th以上であるときに、差分画像PDtの画素値を「1」とし、絶対値が所定の閾値th未満であるときに、差分画像PDtの画素値を「0」とすることで、図4(b)の右側に示すような差分画像PDtのデータを生成することができる。
図3に戻り、立体物検出部33は、図4(b)に示す差分画像PDtのデータに基づいて立体物を検出する。この際、立体物検出部33は、実空間上における立体物の移動距離についても算出する。立体物の検出および移動距離の算出にあたり、立体物検出部33は、まず差分波形を生成する。
差分波形の生成にあたって立体物検出部33は、差分画像PDtにおいて検出領域を設定する。本例の立体物検出装置1は、自車両V1が車線変更する際に接触の可能性がある隣接車両について移動距離を算出することを目的とするものである。このため、本例では、図2に示すように自車両V1の後側方に矩形状の検出領域A1,A2を設定する。なお、このような検出領域A1,A2は、自車両V1に対する相対位置から設定してもよいし、白線の位置を基準に設定してもよい。白線の位置を基準に設定する場合に、立体物検出装置1は、例えば既存の白線認識技術等を利用するとよい。
また、立体物検出部33は、図2に示すように、設定した検出領域A1,A2の自車両V1側における辺(走行方向に沿う辺)を接地線L1,L2として認識する。一般に接地線は立体物が地面に接触する線を意味するが、本実施形態では地面に接触する線でなく上記の如くに設定される。なおこの場合であっても、経験上、本実施形態に係る接地線と、本来の隣接車両V2の位置から求められる接地線との差は大きくなり過ぎず、実用上は問題が無い。
図5は、立体物検出部33による差分波形の生成の様子を示す概略図である。図5に示すように、立体物検出部33は、位置合わせ部32で算出した差分画像PDt(図4(b)の右図)のうち検出領域A1,A2に相当する部分から、差分波形DWtを生成する。この際、立体物検出部33は、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿って、差分波形DWtを生成する。なお、図5に示す例では、便宜上検出領域A1のみを用いて説明するが、検出領域A2についても同様の手順で差分波形DWtを生成する。
具体的に説明すると、まず立体物検出部33は、差分画像PDtのデータ上において立体物が倒れ込む方向上の線Laを定義する。そして、立体物検出部33は、線La上において所定の差分を示す差分画素DPの数をカウントする。本実施形態では、所定の差分を示す差分画素DPは、差分画像PDtの画素値が「0」「1」で表現されており、「1」を示す画素が、差分画素DPとしてカウントされる。
立体物検出部33は、差分画素DPの数をカウントした後、線Laと接地線L1との交点CPを求める。そして、立体物検出部33は、交点CPとカウント数とを対応付け、交点CPの位置に基づいて横軸位置、すなわち図5右図の上下方向軸における位置を決定するとともに、カウント数から縦軸位置、すなわち図5右図の左右方向軸における位置を決定し、交点CPにおけるカウント数としてプロットする。
以下同様に、立体物検出部33は、立体物が倒れ込む方向上の線Lb,Lc…を定義して、差分画素DPの数をカウントし、各交点CPの位置に基づいて横軸位置を決定し、カウント数(差分画素DPの数)から縦軸位置を決定しプロットする。立体物検出部33は、上記を順次繰り返して度数分布化することで、図5右図に示すように差分波形DWtを生成する。
ここで、差分画像PDtのデータ上における差分画素PDは、異なる時刻の画像において変化があった画素であり、言い換えれば立体物が存在した箇所であるといえる。このため、立体物が存在した箇所において、立体物が倒れ込む方向に沿って画素数をカウントして度数分布化することで差分波形DWtを生成することとなる。特に、立体物が倒れ込む方向に沿って画素数をカウントすることから、立体物に対して高さ方向の情報から差分波形DWtを生成することとなる。このように、差分波形DWtを生成することで、自車両に対する立体物の相対位置を検出することができる。たとえば、立体物検出部33は、差分波形DWtのピーク位置を、立体物の相対位置として検出することができる。
このように、差分波形DWtは、所定輝度差を示す画素の分布情報の一態様であり、本実施形態における「画素の分布情報」とは、撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換した際における立体物が倒れ込む方向に沿って検出される「輝度差が所定閾値以上の画素」の分布の状態を示す情報と位置付けることができる。つまり、立体物検出部33は、視点変換部31により得られた鳥瞰視画像において、鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿って輝度差が所定閾値以上の画素の分布情報を検出することで、検出した画素の分布情報に基づいて、立体物を検出するとともに、立体物の相対位置を検出する。
なお、図5左図に示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Laと線Lbとは検出領域A1と重複する距離が異なっている。このため、検出領域A1が差分画素DPで満たされているとすると、線Lb上よりも線La上の方が差分画素DPの数が多くなる。このため、立体物検出部33は、差分画素DPのカウント数から縦軸位置を決定する場合に、立体物が倒れ込む方向上の線La,Lbと検出領域A1とが重複する距離に基づいて正規化する。具体例を挙げると、図5左図において線La上の差分画素DPは6つあり、線Lb上の差分画素DPは5つである。このため、図5においてカウント数から縦軸位置を決定するにあたり、立体物検出部33は、カウント数を重複距離で除算するなどして正規化する。これにより、差分波形DWtに示すように、立体物が倒れ込む方向上の線La,Lbに対応する差分波形DWtの値はほぼ同じとなっている。
差分波形DWtの生成後、立体物検出部33は、生成した差分波形DWtに基づいて、隣接車線に存在している隣接車両の検出を行う。まず、立体物検出部33は、現時刻における差分波形DWtと一時刻前の差分波形DWt−1との対比により移動距離を算出する。すなわち、立体物検出部33は、差分波形DWt,DWt−1の時間変化から移動距離を算出する。
詳細に説明すると、立体物検出部33は、図6に示すように差分波形DWtを複数の小領域DWt1〜DWtn(nは2以上の任意の整数)に分割する。図6は、立体物検出部33によって分割される小領域DWt1〜DWtnを示す図である。小領域DWt1〜DWtnは、例えば図6に示すように、互いに重複するようにして分割される。例えば小領域DWt1と小領域DWt2とは重複し、小領域DWt2と小領域DWt3とは重複する。
次いで、立体物検出部33は、小領域DWt1〜DWtn毎にオフセット量(差分波形の横軸方向(図6の上下方向)の移動量)を求める。ここで、オフセット量は、一時刻前における差分波形DWt−1と現時刻における差分波形DWtとの差(横軸方向の距離)から求められる。この際、立体物検出部33は、小領域DWt1〜DWtn毎に、一時刻前における差分波形DWt−1を横軸方向に移動させた際に、現時刻における差分波形DWtとの誤差が最小となる位置(横軸方向の位置)を判定し、差分波形DWt−1の元の位置と誤差が最小となる位置との横軸方向の移動量をオフセット量として求める。そして、立体物検出部33は、小領域DWt1〜DWtn毎に求めたオフセット量をカウントしてヒストグラム化する。
図7は、立体物検出部33により得られるヒストグラムの一例を示す図である。図7に示すように、各小領域DWt1〜DWtnと一時刻前における差分波形DWt−1との誤差が最小となる移動量であるオフセット量には、多少のバラつきが生じる。このため、立体物検出部33は、バラつきを含んだオフセット量をヒストグラム化し、ヒストグラムから移動距離を算出する。この際、立体物検出部33は、ヒストグラムの極大値から隣接車両の移動距離を算出する。すなわち、図7に示す例において、立体物検出部33は、ヒストグラムの極大値を示すオフセット量を移動距離τ*と算出する。このように、本実施形では、オフセット量にバラつきがあったとしても、その極大値から、より正確性の高い移動距離を算出することが可能となる。なお、移動距離τ*は、自車両に対する隣接車両の相対移動距離である。このため、立体物検出部33は、絶対移動距離を算出する場合には、得られた移動距離τ*と車速センサ20からの信号とに基づいて、絶対移動距離を算出することとなる。
このように、本実施形態では、異なる時刻に生成された差分波形DWtの誤差が最小となるときの差分波形DWtのオフセット量から立体物の移動距離を算出することで、波形という1次元の情報のオフセット量から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出にあたり計算コストを抑制することができる。また、異なる時刻に生成された差分波形DWtを複数の小領域DWt1〜DWtnに分割することで、立体物のそれぞれの箇所を表わした波形を複数得ることができ、これにより、立体物のそれぞれの箇所毎にオフセット量を求めることができ、複数のオフセット量から移動距離を求めることができるため、移動距離の算出精度を向上させることができる。また、本実施形態では、高さ方向の情報を含む差分波形DWtの時間変化から立体物の移動距離を算出することで、単に1点の移動のみに着目するような場合と比較して、時間変化前の検出箇所と時間変化後の検出箇所とが高さ方向の情報を含んで特定されるため立体物において同じ箇所となり易く、同じ箇所の時間変化から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出精度を向上させることができる。
なお、ヒストグラム化にあたり立体物検出部33は、複数の小領域DWt1〜DWtn毎に重み付けをし、小領域DWt1〜DWtn毎に求めたオフセット量を重みに応じてカウントしてヒストグラム化してもよい。図8は、立体物検出部33による重み付けを示す図である。
図8に示すように、小領域DWm(mは1以上n−1以下の整数)は平坦となっている。すなわち、小領域DWmは所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が小さくなっている。立体物検出部33は、このような小領域DWmについて重みを小さくする。平坦な小領域DWmについては、特徴がなくオフセット量の算出にあたり誤差が大きくなる可能性が高いからである。
一方、小領域DWm+k(kはn−m以下の整数)は起伏に富んでいる。すなわち、小領域DWmは所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が大きくなっている。立体物検出部33は、このような小領域DWmについて重みを大きくする。起伏に富む小領域DWm+kについては、特徴的でありオフセット量の算出を正確に行える可能性が高いからである。このように重み付けすることにより、移動距離の算出精度を向上することができる。
なお、移動距離の算出精度を向上するために上記実施形態では差分波形DWtを複数の小領域DWt1〜DWtnに分割したが、移動距離の算出精度がさほど要求されない場合は小領域DWt1〜DWtnに分割しなくてもよい。この場合に、立体物検出部33は、差分波形DWtと差分波形DWt−1との誤差が最小となるときの差分波形DWtのオフセット量から移動距離を算出することとなる。すなわち、一時刻前における差分波形DWt−1と現時刻における差分波形DWtとのオフセット量を求める方法は上記内容に限定されない。
なお、本実施形態において立体物検出部33は、自車両V1(カメラ10)の移動速度を求め、求めた移動速度から静止物についてのオフセット量を求める。静止物のオフセット量を求めた後、立体物検出部33は、ヒストグラムの極大値のうち静止物に該当するオフセット量を無視したうえで、隣接車両の移動距離を算出する。
図9は、立体物検出部33により得られるヒストグラムの他の例を示す図である。カメラ10の画角内に隣接車両の他に静止物が存在する場合に、得られるヒストグラムには2つの極大値τ1,τ2が現れる。この場合、2つの極大値τ1,τ2のうち、いずれか一方は静止物のオフセット量である。このため、立体物検出部33は、移動速度から静止物についてのオフセット量を求め、そのオフセット量に該当する極大値について無視し、残り一方の極大値を採用して立体物の移動距離を算出する。これにより、静止物により立体物の移動距離の算出精度が低下してしまう事態を防止することができる。
なお、静止物に該当するオフセット量を無視したとしても、極大値が複数存在する場合、カメラ10の画角内に隣接車両が複数台存在すると想定される。しかし、検出領域A1,A2内に複数の隣接車両が存在することは極めて稀である。このため、立体物検出部33は、移動距離の算出を中止する。これにより、本実施形態では、極大値が複数あるような誤った移動距離を算出してしまう事態を防止することができる。
さらに、立体物検出部33は、算出した立体物の相対移動距離を時間微分することで、自車両に対する立体物の相対移動速度を算出するとともに、算出した立体物の相対移動速度に、車速センサ20により検出された自車両の車速を加算することで、立体物の絶対移動速度を算出する。
差分波形DWtの生成後、立体物検出部33は、生成した差分波形DWtに基づいて、隣接車線に存在している隣接車両の検出を行う。ここで、図10は、隣接車線に存在する他車両の判定方法を説明するための図であり、差分波形DWtおよび隣接車線に存在する隣接車両を検出するための閾値αの一例を示している。たとえば、立体物検出部33は、図10に示すように、生成した差分波形DWtのピークが所定の閾値α以上であるか否かを判断し、差分波形DWtのピークが所定の閾値α以上である場合に、検出した立体物を、隣接車線に存在する隣接車両であると判定し、差分波形DWtのピークが所定の閾値α以上でない場合に、立体物検出部33により検出された立体物は隣接車線に存在する隣接車両ではないと判定する。
本実施形態において、閾値αは、図3に示す検出基準設定部34により設定される。ここで、たとえば夜間に、自車両が隣接車両を追い越し、自車両周辺の光環境が暗くなった場合に、カメラ10の露出制御により撮像感度が高くなり、所定の輝度を有するノイズ(カメラ10の暗電流特性に起因するノイズ)が生じる場合がある。検出基準設定部34は、このようなノイズによる像を、隣接車両の像と誤検出してしまうことを防止するため、閾値αを設定する。
具体的には、検出基準設定部34は、検出領域A1,A2に対応する差分画像PDtの輝度を検出し、図11に示すように、検出領域A1,A2のうち、暗電流特性に起因するノイズが生じ易い輝度値帯域に含まれる輝度値を有する領域を特定輝度領域として特定する。そして、検出基準設定部34は、特定輝度領域に対応する差分画像PDtの暗さ度合を検出し、検出領域A1,A2に対応する差分画像PDtの暗さ度合が大きいほど(暗いほど)、特定輝度領域における閾値αを高い値に設定する。図11は、輝度と閾値αとの関係を示すグラフである。
なお、差分画像PDtの暗さ度合の検出方法は特に限定されないが、本実施形態において、検出基準設定部34は、所定量以上のエッジ成分を抽出できる抽出基準値の大きさから、特定輝度領域に対応する差分画像PDtの暗さ度合いを検出することができる。たとえば、検出基準設定部34は、図12に示すように、抽出基準値を所定の値tsに設定する。そして、検出基準設定部34は、設定した抽出基準値tsを小さい値に変更しながら、特定輝度領域に対応する差分画像PDtから、変更した抽出基準値を超えるエッジ成分を抽出し、所定量以上のエッジ成分を抽出できる抽出基準値ts’(所定量以上のエッジ成分を抽出できる抽出基準値のうち最も大きい抽出基準値ts’)を特定する。
ここで、上述したように、特定輝度領域に対応する差分画像PDtが暗いほど、カメラ10の露出制御により、カメラ10の撮像感度は高くなり、これにより、カメラ10の暗電流特性に起因するノイズが発生しやすくなり、このようなノイズの像に基づくエッジ成分が検出されやすくなる。また、特定輝度領域に対応する差分画像PDtが暗いほど、カメラ10の暗電流特性に起因するノイズに基づくエッジ成分の強度は高くなる。そのため、特定輝度領域に対応する差分画像PDtから抽出基準を超えるエッジ成分を抽出した場合、特定輝度領域に対応する差分画像PDtが暗いほど、所定量以上のエッジ成分を抽出することができる検出基準値は大きくなる。そこで、検出基準設定部34は、所定量以上のエッジ成分を抽出できた抽出基準値が大きいほど、特定輝度領域に対応する差分画像PDtの暗さ度合いを高く検出する。
そして、検出基準設定部34は、特定輝度領域に対応する差分画像PDtの暗さ度合いが高いほど、図11に示す閾値αの変化量Δαを大きくし、特定輝度領域における閾値αを高い値に設定する。そして、立体物検出部33は、このように検出基準設定部34に設定された閾値αを用いて、検出された立体物が、隣接車線に存在する隣接車両であるか否かを判定する。このように、特定輝度領域に対応する差分画像PDtの暗さ度合いが高いほど、図11に示す閾値αの変化量Δαを大きくして、特定輝度領域における閾値αを高い値に設定することで、カメラ10の暗電流特性に起因するノイズによる像を、隣接車両の像と誤検出してしまうことを防止することができる。
図3に戻り、検出制御部35は、立体物検出部33により検出された立体物の相対位置の時間変化に基づいて、自車両が立体物を追い越したか否かを判断し、自車両が立体物を追い越したと判断した場合に、図13(C)に示すように、検出領域A1,A2のうち進行方向後方のシフト領域を除いた検出対象領域において立体物の検出を行うように、立体物検出部33を制御する。なお、図13は、検出制御部35による検出制御方法を説明するための図である。
図13では、自車両V1が隣接車線に存在する隣接車両V2を追い越している場面を例示している。また、図13では、夜間において、隣接車両V2がヘッドライトを照射しているために、隣接車両V2のヘッドライトの光が、隣接車両V2の前方の路面に反射している場面を例示している。自車両V1が隣接車両V2よりも速い速度で走行している場合、図13(A)に示すように、自車両V1の前方に走行していた隣接車両V2(立体物)が、図13(B)に示すように、自車両後方側方の検出領域A1内で検出される。検出制御部35は、検出領域A1内で隣接車両V2(立体物)が検出されると、自車両V1に対する隣接車両V2(立体物)の位置変化から、自車両V1が隣接車両V2を追い越したか否かを判断する。
たとえば、検出制御部35は、立体物検出部33により検出された立体物の相対位置の時間変化に基づいて、隣接車両V2(立体物)に対する自車両V1の相対移動速を算出し、算出した自車両V1の相対移動速度が所定速度(たとえば、+0km/hよりも大きい速度)以上である場合に、自車両V1が隣接車両V2を追い越したと判断することができる。あるいは、検出制御部35は、自車両V1の相対移動速度が所定速度(たとえば、+0km/hよりも大きい速度)以上であり、かつ、検出領域内A1において隣接車両V2(立体物)を検出できなくなった場合に、自車両V1が隣接車両V2を追い越したと判断してもよい。なお、検出制御部35は、立体物検出部33により算出された隣接車両V2(立体物)に対する自車両V1の相対移動速を取得し、自車両V1が隣接車両V2を追い越したか否かを判断する構成としてもよい。
また、検出制御部35は、立体物検出部33により検出された自車両V1に対する隣接車両V2(立体物)の相対移動速度に基づいて、自車両V1(カメラ10)から隣接車両(立体物)までの後方距離を算出し、自車両V1(カメラ10)から隣接車両(立体物)までの後方距離が所定距離以上となり、かつ、検出領域A1内において隣接車両V2(立体物)を検出できなくなった場合に、自車両V1が隣接車両V2(立体物)を追い越したと判断する構成としてもよい。あるいは、検出制御部35は、立体物検出部33により検出された差分波形DWtのピーク位置が、検出領域A1,A2の前方から後方へと移動し、自車両V1(カメラ10)から差分波形DWtのピーク位置までの後方距離が所定距離以上となり、かつ、検出領域内A1,A2において隣接車両V2(立体物)を検出できなくなった場合に、自車両V1が隣接車両V2(立体物)を追い越したと判断する構成としてもよい。このように、本実施形態では、カメラ10で撮像した画像に基づいて、自車両V1が隣接車両V2(立体物)を追い越したと判断することができるため、立体物検出装置1の構成を簡素にすることができる。
そして、検出制御部35は、自車両V1が隣接車両V2を追い越したと判断した場合に、図13(C)に示すように、検出領域A1のうち進行方向の後方のマスク領域と、検出領域A1のうち進行方向の前方の検出対象領域とを設定し、検出領域A1からマスク領域を除いた検出対象領域のみにおいて、立体物検出部33に立体物の検出を行わせる。たとえば、検出制御部35は、差分波形DWtを生成する際に、マスク領域において度数分布のカウントをゼロとし、検出対象領域に対応する差分画像PDtのみから差分波形DWtを生成するように、立体物検出部33を制御することで、マスク領域では立体物を検出させずに、立体物検出部33に検出対象領域のみにおいて立体物の検出を行わせることができる。
これにより、たとえば、図13(C)に示すように、自車両V1が隣接車両V2を追い越したことで、隣接車両V2が検出領域A1内に存在していないにも関わらず、隣接車両V2のヘッドライトから照射された光が、検出領域A1内のマスク領域において路面反射することで、検出領域A1のマスク領域で路面反射した光の像を、立体物として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。
また、本実施形態では、自車両V1が追い越した隣接車両V2のヘッドライトの光が検出領域A1に照射された場合に限らず、たとえば、自車両V1が追い越した隣接車両V2の影が検出領域A1に投影された場合や、自車両V1が追い越した隣接車両V2の像が検出領域A1内の水たまりに映り込んだ場合にも、立体物の誤検出を有効に防止することができる。
なお、本実施形態において、検出制御部35は、自車両が隣接車両(立体物)を追い越し、検出領域A1,A2からマスク領域を除いた検出対象領域を設定した場合には、所定の設定時間だけ検出対象領域を設定した状態とする。そして、検出制御部35は、この設定時間が経過した後に、設定した検出対象領域を少しずつ広げ、最終的に、検出領域A1,A2全体において、立体物検出部33に立体物の検出を行わせる。
さらに、検出制御部35は、以下の基準に従って、設定する検出対象領域の広さ(進行方向に対する広さ)や、設定時間を変更する。具体的には、検出制御部35は、自車両が立体物を追い越したと判断した場合に、立体物検出部33から立体物に対する自車両の相対移動速度を取得し、取得した立体物に対する自車両の相対移動速度が速いほど、検出対象領域を広い範囲に設定する。また同様に、検出制御部35は、立体物に対する自車両の相対移動速度が速いほど、検出対象領域を設定している設定時間を短い時間に設定する。これにより、たとえば自車両が隣接車両を追い越した場合に、隣接車両に対する自車両の相対移動速度が遅いため、自車両が追い越した隣接車両のヘッドライトの光が検出領域A1,A2に照射される時間が長くなってしまい、自車両が追い越した隣接車両のヘッドライトの光の像を隣接車両として誤検出してしまいやすい場面においても、自車両が追い越した隣接車両のヘッドライトの光の像を、隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。
加えて、検出制御部35は、通信装置40から自車両が走行する地域の現在の天候情報を取得し、現在の天候が雨天であるか否かを判断する。そして、検出制御部35は、現在の天候が雨天であると判断した場合には、現在の天候が雨天ではないと判断した場合と比較して、検出対象領域を狭い範囲に設定する。また同様に、検出制御部35は、自車両が走行する地域の現在の天候が雨天であると判断した場合には、現在の天候が雨天ではないと判断した場合と比較して、検出対象領域を設定する設定時間を長い時間に設定する。これにより、検出制御部35は、雨が降っており、自車両が追い越した隣接車両のヘッドライトの光が検出領域A1,A2内の路面に反射しやすい場合や、自車両が追い越した隣接車両の像が検出領域A1,A2内の水たまりに映り込みやすい場合でも、隣接車両の誤検出を有効に防止することができる。
また、検出制御部35は、たとえば、自車両が2台の隣接車両を連続して追い越す場面において、自車両が立体物(1台目の隣接車両)を追い越したものと判断した場合に、追い越し判断の対象となった立体物とは異なる他の立体物(2台目の隣接車両)が、追い越し判断の対象となった立体物(1台目の隣接車両)よりも進行方向前方において検出された場合には、追い越し判断の対象となった立体物とは異なる他の立体物(2台目の隣接車両)を検出しなかった場合と比較して、検出対象領域を広い範囲に設定する。また同様に、検出制御部35は、自車両が立体物(1台目の隣接車両)を追い越したものと判断した場合に、追い越し判断の対象となった立体物とは異なる他の立体物(2台目の隣接車両)が、追い越し判断の対象となった立体物(1台目の隣接車両)よりも進行方向前方において検出された場合には、検出対象領域を設定する設定時間を短い時間に設定する。これにより、たとえば、自車両が2台の隣接車両を連続して追い越す場面において、1台目の隣接車両を追い越したことで、マスク領域と検出対象領域とが設定された場合に、2台目の隣接車両が検出領域A1,A2内に設定されたマスク領域内に入ってしまい、2台目の隣接車両を検出できなくなってしまうという問題を有効に解決することができる。
次に、本実施形態に係る隣接車両検出処理について説明する。図14は、第1実施形態の隣接車両検出処理を示すフローチャートである。図14に示すように、まず、計算機30により、カメラ10から撮像画像のデータの取得が行われ(ステップS101)、視点変換部31により、取得した撮像画像のデータに基づいて、鳥瞰視画像PBtのデータが生成される(ステップS102)。
次いで、位置合わせ部32は、鳥瞰視画像PBtのデータと、一時刻前の鳥瞰視画像PBt−1のデータとを位置合わせをし、差分画像PDtのデータを生成する(ステップS103)。その後、立体物検出部33は、差分画像PDtのデータから、画素値が「1」の差分画素DPの数をカウントして、差分波形DWtを生成する(ステップS104)。
そして、検出基準設定部34は、立体物を検出するための検出基準である閾値αを設定する(ステップS106)。さらに、検出基準設定部34は、検出領域A1,A2に対応する差分画像PDt上の画像領域のうち、カメラ10の暗電流特性に起因する外乱が生じやすい輝度値帯域に含まれる輝度の特定輝度領域が存在するか否かを判断する(ステップS107)。検出領域A1,A2内に特定輝度領域が存在する場合、検出基準設定部34は、図11に示すように、特定輝度領域に対応する閾値αを高い値に変更する。具体的には、検出基準設定部34は、図12に示すように、差分画像PDtからエッジ成分を抽出するための抽出基準を変更しながら、差分画像PDtからエッジ成分を抽出することで、所定量以上のエッジ成分を抽出することができる抽出基準の値を特定し、特定した抽出基準の値が高いほど、特定輝度領域に対応する閾値αを高い値に変更する。
そして、立体物検出部33は、差分波形DWtのピークが、ステップS105で設定し、あるいは、ステップS107で変更した閾値α以上であるか否かを判断する(ステップS108)。差分波形DWtのピークが閾値α以上でない場合、すなわち差分が殆どない場合には、撮像画像内には立体物が存在しないと考えられる。このため、差分波形DWtのピークが閾値α以上でないと判断した場合には(ステップS108=No)、立体物検出部33は、立体物が存在せず他車両が存在しないと判断する(ステップS117)。そして、ステップS101に戻り、図14に示す処理を繰り返す。
一方、差分波形DWtのピークが閾値α以上であると判断した場合には(ステップS108=Yes)、立体物検出部33により、隣接車線に立体物が存在すると判断され、ステップS109に進み、立体物検出部33により、差分波形DWtが、複数の小領域DWt1〜DWtnに分割される。次いで、立体物検出部33は、小領域DWt1〜DWtn毎に重み付けを行い(ステップS110)、小領域DWt1〜DWtn毎のオフセット量を算出し(ステップS111)、重みを加味してヒストグラムを生成する(ステップS112)。
そして、立体物検出部33は、ヒストグラムに基づいて自車両に対する立体物の移動距離である相対移動距離し、算出した相対移動距離を時間微分して、自車両に対する立体物の相対移動速度を算出するとともに(ステップS113)、算出した相対移動速度に、車速センサ20で検出された自車速を加算して、自車両に対する立体物の絶対移動速度を算出する(ステップS114)。
その後、立体物検出部33は、立体物の絶対移動速度が10km/h以上、且つ、自車両に対する立体物の相対移動速度が+60km/h以下であるか否かを判断する(ステップS115)。双方を満たす場合には(ステップS115=Yes)、立体物検出部33は、検出した立体物は隣接車線に存在する隣接車両であり、隣接車線に隣接車両が存在すると判断する(ステップS116)。そして、図14に示す処理を終了する。一方、いずれか一方でも満たさない場合には(ステップS115=No)、立体物検出部33は、隣接車線に隣接車両が存在しないと判断する(ステップS117)。そして、ステップS101に戻り、図14に示す処理を繰り返す。
なお、本実施形態では自車両の後側方を検出領域A1,A2とし、自車両が車線変更した場合に接触する可能性があるか否かに重点を置いている。このため、ステップS115の処理が実行されている。すなわち、本実施形態にけるシステムを高速道路で作動させることを前提とすると、隣接車両の速度が10km/h未満である場合、たとえ隣接車両が存在したとしても、車線変更する際には自車両の遠く後方に位置するため問題となることが少ない。同様に、隣接車両の自車両に対する相対移動速度が+60km/hを超える場合(すなわち、隣接車両が自車両の速度よりも60km/hより大きな速度で移動している場合)、車線変更する際には自車両の前方に移動しているため問題となることが少ない。このため、ステップS115では車線変更の際に問題となる隣接車両を判断しているともいえる。
また、ステップS115において隣接車両の絶対移動速度が10km/h以上、且つ、隣接車両の自車両に対する相対移動速度が+60km/h以下であるかを判断することにより、以下の効果がある。例えば、カメラ10の取り付け誤差によっては、静止物の絶対移動速度を数km/hであると検出してしまう場合があり得る。よって、10km/h以上であるかを判断することにより、静止物を隣接車両であると判断してしまう可能性を低減することができる。また、ノイズによっては隣接車両の自車両に対する相対速度を+60km/hを超える速度に検出してしまうことがあり得る。よって、相対速度が+60km/h以下であるかを判断することにより、ノイズによる誤検出の可能性を低減できる。
さらに、ステップS115の処理に代えて、隣接車両の絶対移動速度がマイナスでないことや、0km/hでないことを判断してもよい。また、本実施形態では自車両が車線変更した場合に接触する可能性がある否かに重点を置いているため、ステップS116において隣接車両が検出された場合に、自車両の運転者に警告音を発したり、所定の表示装置により警告相当の表示を行ったりしてもよい。
次に、第1実施形態に係る検出制御処理について説明する。この検出制御処理は、自車両が隣接車両を追い越した場合に、図13(C)に示すように、検出領域A1,A2の後方の領域をマスク領域として設定するとともに、検出領域A1,A2の前方の領域を検出対象領域として設定し、立体物制御部33に、マスク領域においては立体物の検出を行わせず、検出対象領域においてのみ立体物の検出を行わせる処理である。図15は、第1実施形態に係る検出制御処理を示すフローチャートである。なお、以下に説明する検出制御処理は、図14に示す隣接車両検出処理と並行して行うことができる。
まず、ステップS201では、検出制御部35により、図14に示す隣接車両判定処理の判定結果に基づいて、検出領域A1,A2内において隣接車両が検出されているか否かの判断が行われる。検出領域A1,A2内で隣接車両が検出されている場合には、ステップS202に進み、一方、検出領域A1,A2内で隣接車両が検出されていない場合には、ステップS201を繰り返す。
たとえば、図13(A)に示す例では、隣接車両V2が自車両V1の前方に存在しているため、検出領域A1内において隣接車両V2が検出されず、検出制御部35は、ステップS201を繰り返す。そして、図13(B)に示すように、自車両V1が隣接車両V2の前方まで移動することで、隣接車両V2が検出領域A1で検出されると、ステップS202に進む。
ステップS202では、検出制御部35により、自車両が隣接車両を追い越したか否かの判断が行われる。本実施形態において、検出制御部35は、たとえば、隣接車両V2に対する自車両V1の相対移動速度が所定速度以上であり、かつ、検出領域A1,A2内において隣接車両V2が検出されなくなった場合に、自車両V1が隣接車両V2を追い越したと判断することができる。
たとえば、自車両V1が隣接車両V2に対して所定速度以上で走行した結果、図13(B)に示すように、検出領域A1内で隣接車両V2が検出されている状態から、図13(C)に示すように、隣接車両V2が検出領域A1から外れ、検出領域A1内で隣接車両V2が検出されなくなった場合に、検出制御部35は、隣接車両V2に対する自車両V1の相対移動速度が所定速度以上であり、かつ、検出領域A1内において隣接車両V2が検出されなくなったことを検知して、自車両V1が隣接車両V2を追い越したと判断する。
そして、ステップS203では、検出制御部35により、検出領域のうち進行方向後方のマスク領域を除いた検出対象領域の設定が行われる。たとえば、検出制御部35は、図13(C)に示すように、自車両V1が隣接車両V2を追い越した場合に、検出領域のうち進行方向後方の領域をマスク領域として設定し、検出領域からマスク領域を除いた領域を検出対象領域として設定する。
また、検出制御部35は、検出対象領域を設定する際に、以下の基準に従って、設定する検出対象領域の範囲を決定する。具体的には、検出制御部35は、立体物に対する自車両の相対移動速度が速いほど、検出対象領域を広い範囲となるように設定する。さらに、検出制御部35は、現在の天候が雨天である場合には、現在の天候が雨天ではない場合と比較して、検出対象領域を狭い範囲となるように設定する。加えて、検出制御部35は、追い越し判断の対象となった立体物とは異なる他の立体物が、追い越し判断の対象となった立体物よりも進行方向前方において検出された場合には、検出対象領域を広い範囲となるように設定する。
次いで、ステップS204では、検出制御部35により、検出対象領域が設定される設定時間の設定が行われる。具体的には、検出制御部35は、以下の基準に従って、検出対象領域が設定される設定時間を設定する。具体的には、検出制御部35は、立体物に対する自車両の相対移動速度が速いほど、検出対象領域を設定している設定時間を短い時間に設定することができる。さらに、検出制御部35は、現在の天候が雨天である場合には、現在の天候が雨天ではない場合と比較して、検出対象領域を設定する設定時間を長い時間に設定することができる。加えて、検出制御部35は、追い越し判断の対象となった立体物とは異なる他の立体物が、追い越し判断の対象となった立体物よりも進行方向前方において検出された場合には、検出対象領域を設定する設定時間を短い時間に設定することができる。
そして、ステップS205では、検出制御部35により、ステップS203で設定された検出対象領域のみにおいて、立体物検出部33に立体物の検出を行わせる。これにより、立体物検出部33により、マスク領域において立体物の検出が行われないため、自車両が隣接車両を追い越したために、マスク領域に投影された隣接車両のヘッドライトの光や、隣接車両の影、あるいは、水たまりに映り込んだ隣接車両の像を、隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。
次に、ステップS206では、検出制御部35により、差分波形DWtのピークが所定値α’以上であるか否かの判断が行われる。ここで、所定値α’とは、差分波形DWtのピークがこの所定値α’未満である場合に、検出領域A1,A2内に立体物が存在しないものと判断できる値であり、実験等により予め決定される値である。所定値α’以上の差分波形DWtのピークが存在する場合には、検出領域A1,A2内に自車両が追い越した隣接車両が存在すると判断し、ステップS208に進む。一方、所定値以上の差分波形DWtのピークが存在しない場合には、自車両が隣接車両を追い越したことで、検出領域A1,A2内に自車両が追い越した隣接車両が存在しなくなったと判断し、ステップS207に進む。
ステップS207では、検出領域A1,A2内に自車両が追い越した隣接車両が存在しないと判断されているため、検出制御部35により、マスク領域を解除する処理が行われる。これにより、検出制御部35は、続くステップS210で、立体物検出部33に、検出領域A1,A2全体において立体物の検出を行わせる。
一方、ステップS206で、所定値α’以上の差分波形DWtのピークが存在すると判断された場合には、ステップS208に進む。ステップS208では、検出制御部35により、ステップS204で設定した設定時間が経過したか否かの判断が行われる。設定時間が経過した場合には、ステップS209に進み、マスク領域を徐々に小さくし、最終的に、マスク領域を解除する。これにより、検出制御部35は、続くステップS210で、立体物検出部33に、検出領域A1,A2全体において立体物の検出を行わせる。
以上のように、第1実施形態では、異なる時刻の2枚の撮像画像を鳥瞰視画像に変換し、2枚の鳥瞰視画像の差分に基づいて差分画像PDtを生成して、差分画像PDt上の差分データから隣接車線に存在する隣接車両を検出する際に、自車両が隣接車両を追い越したか否かを判断する。そして、自車両が隣接車両を追い越した場合には、図13(C)に示すように、検出領域A1,A2のうち進行方向後方のシフト領域を除いた検出対象領域を設定し、設定した検出対象領域で立体物の検出を行う。これにより、本実施形態では、マスク領域では立体物が検出されず、検出対象領域のみで立体物の検出が行われるため、たとえば、図13(C)に示すように、自車両V1が隣接車両V2を追い越したことにより、隣接車両V2が検出領域A1内に存在していないにも関わらず、隣接車両V2のヘッドライトから照射された光が、検出領域A1内のマスク領域において路面反射してしまった場合や、自車両が追い越した隣接車両の影が検出領域A1,A2に投影された場合、あるいは、自車両が追い越した隣接車両の像が検出領域A1,A2内の水たまりに映り込んだ場合に、これらの像を隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。
《第2実施形態》
続いて、第2実施形態に係る立体物検出装置1aについて説明する。第2実施形態に係る立体物検出装置1aは、図16に示すように、第1実施形態の計算機30に代えて、計算機30aを備えており、以下に説明するように動作すること以外は、第1実施形態と同様である。ここで、図16は、第2実施形態に係る計算機30aの詳細を示すブロック図である。
続いて、第2実施形態に係る立体物検出装置1aについて説明する。第2実施形態に係る立体物検出装置1aは、図16に示すように、第1実施形態の計算機30に代えて、計算機30aを備えており、以下に説明するように動作すること以外は、第1実施形態と同様である。ここで、図16は、第2実施形態に係る計算機30aの詳細を示すブロック図である。
第2実施形態にかかる立体物検出装置1aは、図16に示すように、カメラ10と計算機30aとを備えており、計算機30aは、視点変換部31、輝度差算出部36、エッジ線検出部37、立体物検出部33a、検出基準設定部34a、および検出制御部35から構成されている。以下に、第2実施形態に係る立体物検出装置1aの各構成について説明する。
図17は、図16のカメラ10の撮像範囲等を示す図であり、図17(a)は平面図、図17(b)は、自車両V1から後側方における実空間上の斜視図を示す。図17(a)に示すように、カメラ10は所定の画角aとされ、この所定の画角aに含まれる自車両V1から後側方を撮像する。カメラ10の画角aは、図2に示す場合と同様に、カメラ10の撮像範囲に自車両V1が走行する車線に加えて、隣接する車線も含まれるように設定されている。
本例の検出領域A1,A2は、平面視(鳥瞰視された状態)において台形状とされ、これら検出領域A1,A2の位置、大きさ及び形状は、距離d1〜d4に基づいて決定される。なお、同図に示す例の検出領域A1,A2は台形状に限らず、図2に示すように鳥瞰視された状態で矩形など他の形状であってもよい。
ここで、距離d1は、自車両V1から接地線L1,L2までの距離である。接地線L1,L2は、自車両V1が走行する車線に隣接する車線に存在する立体物が地面に接触する線を意味する。本実施形態においては、自車両V1の後側方において自車両V1の車線に隣接する左右の車線を走行する隣接車両V2等(2輪車等を含む)を検出することが目的である。このため、自車両V1から白線Wまでの距離d11及び白線Wから隣接車両V2が走行すると予測される位置までの距離d12から、隣接車両V2の接地線L1,L2となる位置である距離d1を略固定的に決定しておくことができる。
また、距離d1については、固定的に決定されている場合に限らず、可変としてもよい。この場合に、計算機30aは、白線認識等の技術により自車両V1に対する白線Wの位置を認識し、認識した白線Wの位置に基づいて距離d11を決定する。これにより、距離d1は、決定された距離d11を用いて可変的に設定される。以下の本実施形態においては、隣接車両V2が走行する位置(白線Wからの距離d12)及び自車両V1が走行する位置(白線Wからの距離d11)は大凡決まっていることから、距離d1は固定的に決定されているものとする。
距離d2は、自車両V1の後端部から車両進行方向に伸びる距離である。この距離d2は、検出領域A1,A2が少なくともカメラ10の画角a内に収まるように決定されている。特に本実施形態において、距離d2は、画角aに区分される範囲に接するよう設定されている。距離d3は、検出領域A1,A2の車両進行方向における長さを示す距離である。この距離d3は、検出対象となる立体物の大きさに基づいて決定される。本実施形態においては、検出対象が隣接車両V2等であるため、距離d3は、隣接車両V2を含む長さに設定される。
距離d4は、図17(b)に示すように、実空間において隣接車両V2等のタイヤを含むように設定された高さを示す距離である。距離d4は、鳥瞰視画像においては図17(a)に示す長さとされる。なお、距離d4は、鳥瞰視画像において左右の隣接車線よりも更に隣接する車線(すなわち2車線隣りの隣隣接車線)を含まない長さとすることもできる。自車両V1の車線から2車線隣の車線を含んでしまうと、自車両V1が走行している車線である自車線の左右の隣接車線に隣接車両V2が存在するのか、2車線隣りの隣隣接車線に隣隣接車両が存在するのかについて、区別が付かなくなってしまうためである。
以上のように、距離d1〜距離d4が決定され、これにより検出領域A1,A2の位置、大きさ及び形状が決定される。具体的に説明すると、距離d1により、台形をなす検出領域A1,A2の上辺b1の位置が決定される。距離d2により、上辺b1の始点位置C1が決定される。距離d3により、上辺b1の終点位置C2が決定される。カメラ10から始点位置C1に向かって伸びる直線L3により、台形をなす検出領域A1,A2の側辺b2が決定される。同様に、カメラ10から終点位置C2に向かって伸びる直線L4により、台形をなす検出領域A1,A2の側辺b3が決定される。距離d4により、台形をなす検出領域A1,A2の下辺b4の位置が決定される。このように、各辺b1〜b4により囲まれる領域が検出領域A1,A2とされる。この検出領域A1,A2は、図17(b)に示すように、自車両V1から後側方における実空間上では真四角(長方形)となる。
図16に戻り、視点変換部31は、カメラ10による撮像にて得られた所定領域の撮像画像データを入力する。視点変換部31は、入力した撮像画像データに対して、鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換処理を行う。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向き(又は、やや斜め下向き)に見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換処理は、例えば特開2008−219063号公報に記載された技術によって実現することができる。
輝度差算出部36は、鳥瞰視画像に含まれる立体物のエッジを検出するために、視点変換部31により視点変換された鳥瞰視画像データに対して、輝度差の算出を行う。輝度差算出部36は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿った複数の位置ごとに、当該各位置の近傍の2つの画素間の輝度差を算出する。輝度差算出部36は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線を1本だけ設定する手法と、鉛直仮想線を2本設定する手法との何れかによって輝度差を算出することができる。
ここでは、鉛直仮想線を2本設定する具体的な手法について説明する。輝度差算出部36は、視点変換された鳥瞰視画像に対して、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第1鉛直仮想線と、第1鉛直仮想線と異なり実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第2鉛直仮想線とを設定する。輝度差算出部36は、第1鉛直仮想線上の点と第2鉛直仮想線上の点との輝度差を、第1鉛直仮想線及び第2鉛直仮想線に沿って連続的に求める。以下、この輝度差算出部36の動作について詳細に説明する。
輝度差算出部36は、図18(a)に示すように、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、検出領域A1を通過する第1鉛直仮想線La(以下、注目線Laという)を設定する。また輝度差算出部36は、注目線Laと異なり、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、検出領域A1を通過する第2鉛直仮想線Lr(以下、参照線Lrという)を設定する。ここで参照線Lrは、実空間における所定距離だけ注目線Laから離間する位置に設定される。なお、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する線とは、鳥瞰視画像においてはカメラ10の位置Psから放射状に広がる線となる。この放射状に広がる線は、鳥瞰視に変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う線である。
輝度差算出部36は、注目線La上に注目点Pa(第1鉛直仮想線上の点)を設定する。また輝度差算出部36は、参照線Lr上に参照点Pr(第2鉛直板想線上の点)を設定する。これら注目線La、注目点Pa、参照線Lr、参照点Prは、実空間上において図18(b)に示す関係となる。図18(b)から明らかなように、注目線La及び参照線Lrは、実空間上において鉛直方向に伸びた線であり、注目点Paと参照点Prとは、実空間上において略同じ高さに設定される点である。なお、注目点Paと参照点Prとは必ずしも厳密に同じ高さである必要はなく、注目点Paと参照点Prとが同じ高さとみなせる程度の誤差は許容される。
輝度差算出部36は、注目点Paと参照点Prとの輝度差を求める。仮に、注目点Paと参照点Prとの輝度差が大きいと、注目点Paと参照点Prとの間にエッジが存在すると考えられる。特に、第2実施形態では、検出領域A1,A2に存在する立体物を検出するために、鳥瞰視画像に対して実空間において鉛直方向に伸びる線分として鉛直仮想線を設定しているため、注目線Laと参照線Lrとの輝度差が高い場合には、注目線Laの設定箇所に立体物のエッジがある可能性が高い。このため、図16に示すエッジ線検出部37は、注目点Paと参照点Prとの輝度差に基づいてエッジ線を検出する。
この点をより詳細に説明する。図19は、輝度差算出部36の詳細動作を示す図であり、図19(a)は鳥瞰視された状態の鳥瞰視画像を示し、図19(b)は、図19(a)に示した鳥瞰視画像の一部B1を拡大した図である。なお図19についても検出領域A1のみを図示して説明するが、検出領域A2についても同様の手順で輝度差を算出する。
カメラ10が撮像した撮像画像内に隣接車両V2が映っていた場合に、図19(a)に示すように、鳥瞰視画像内の検出領域A1に隣接車両V2が現れる。図19(b)に図19(a)中の領域B1の拡大図を示すように、鳥瞰視画像上において、隣接車両V2のタイヤのゴム部分上に注目線Laが設定されていたとする。この状態において、輝度差算出部36は、先ず参照線Lrを設定する。参照線Lrは、注目線Laから実空間上において所定の距離だけ離れた位置に、鉛直方向に沿って設定される。具体的には、本実施形態に係る立体物検出装置1aにおいて、参照線Lrは、注目線Laから実空間上において10cmだけ離れた位置に設定される。これにより、参照線Lrは、鳥瞰視画像上において、例えば隣接車両V2のタイヤのゴムから10cm相当だけ離れた隣接車両V2のタイヤのホイール上に設定される。
次に、輝度差算出部36は、注目線La上に複数の注目点Pa1〜PaNを設定する。図19(b)においては、説明の便宜上、6つの注目点Pa1〜Pa6(以下、任意の点を示す場合には単に注目点Paiという)を設定している。なお、注目線La上に設定する注目点Paの数は任意でよい。以下の説明では、N個の注目点Paが注目線La上に設定されたものとして説明する。
次に、輝度差算出部36は、実空間上において各注目点Pa1〜PaNと同じ高さとなるように各参照点Pr1〜PrNを設定する。そして、輝度差算出部36は、同じ高さ同士の注目点Paと参照点Prとの輝度差を算出する。これにより、輝度差算出部36は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿った複数の位置(1〜N)ごとに、2つの画素の輝度差を算出する。輝度差算出部36は、例えば第1注目点Pa1とは、第1参照点Pr1との間で輝度差を算出し、第2注目点Pa2とは、第2参照点Pr2との間で輝度差を算出することとなる。これにより、輝度差算出部36は、注目線La及び参照線Lrに沿って、連続的に輝度差を求める。すなわち、輝度差算出部36は、第3〜第N注目点Pa3〜PaNと第3〜第N参照点Pr3〜PrNとの輝度差を順次求めていくこととなる。
輝度差算出部36は、検出領域A1内において注目線Laをずらしながら、上記の参照線Lrの設定、注目点Pa及び参照点Prの設定、輝度差の算出といった処理を繰り返し実行する。すなわち、輝度差算出部36は、注目線La及び参照線Lrのそれぞれを、実空間上において接地線L1の延在方向に同一距離だけ位置を変えながら上記の処理を繰り返し実行する。輝度差算出部36は、例えば、前回処理において参照線Lrとなっていた線を注目線Laに設定し、この注目線Laに対して参照線Lrを設定して、順次輝度差を求めていくことになる。
このように、第2実施形態では、実空間上で略同じ高さとなる注目線La上の注目点Paと参照線Lr上の参照点Prとから輝度差を求めることで、鉛直方向に伸びるエッジが存在する場合における輝度差を明確に検出することができる。また、実空間において鉛直方向に伸びる鉛直仮想線同士の輝度比較を行うために、鳥瞰視画像に変換することによって立体物が路面からの高さに応じて引き伸ばされてしまっても、立体物の検出処理が影響されることはなく、立体物の検出精度を向上させることができる。
図16に戻り、エッジ線検出部37は、輝度差算出部36により算出された連続的な輝度差から、エッジ線を検出する。例えば、図19(b)に示す場合、第1注目点Pa1と第1参照点Pr1とは、同じタイヤ部分に位置するために、輝度差は、小さい。一方、第2〜第6注目点Pa2〜Pa6はタイヤのゴム部分に位置し、第2〜第6参照点Pr2〜Pr6はタイヤのホイール部分に位置する。したがって、第2〜第6注目点Pa2〜Pa6と第2〜第6参照点Pr2〜Pr6との輝度差は大きくなる。このため、エッジ線検出部37は、輝度差が大きい第2〜第6注目点Pa2〜Pa6と第2〜第6参照点Pr2〜Pr6との間にエッジ線が存在することを検出することができる。
具体的には、エッジ線検出部37は、エッジ線を検出するにあたり、先ず下記の数式1に従って、i番目の注目点Pai(座標(xi,yi))とi番目の参照点Pri(座標(xi’,yi’))との輝度差から、i番目の注目点Paiに属性付けを行う。
[数1]
I(xi,yi)>I(xi’,yi’)+tのとき
s(xi,yi)=1
I(xi,yi)<I(xi’,yi’)−tのとき
s(xi,yi)=−1
上記以外のとき
s(xi,yi)=0
[数1]
I(xi,yi)>I(xi’,yi’)+tのとき
s(xi,yi)=1
I(xi,yi)<I(xi’,yi’)−tのとき
s(xi,yi)=−1
上記以外のとき
s(xi,yi)=0
上記数式1において、tは所定の閾値を示し、I(xi,yi)はi番目の注目点Paiの輝度値を示し、I(xi’,yi’)はi番目の参照点Priの輝度値を示す。上記数式1によれば、注目点Paiの輝度値が、参照点Priに閾値tを加えた輝度値よりも高い場合には、当該注目点Paiの属性s(xi,yi)は‘1’となる。一方、注目点Paiの輝度値が、参照点Priから輝度閾値tを減じた輝度値よりも低い場合には、当該注目点Paiの属性s(xi,yi)は‘−1’となる。注目点Paiの輝度値と参照点Priの輝度値とがそれ以外の関係である場合には、注目点Paiの属性s(xi,yi)は‘0’となる。
次にエッジ線検出部37は、下記数式2に基づいて、注目線Laに沿った属性sの連続性c(xi,yi)から、注目線Laがエッジ線であるか否かを判定する。
[数2]
s(xi,yi)=s(xi+1,yi+1)のとき(且つ0=0を除く)、
c(xi,yi)=1
上記以外のとき、
c(xi,yi)=0
[数2]
s(xi,yi)=s(xi+1,yi+1)のとき(且つ0=0を除く)、
c(xi,yi)=1
上記以外のとき、
c(xi,yi)=0
注目点Paiの属性s(xi,yi)と隣接する注目点Pai+1の属性s(xi+1,yi+1)とが同じである場合には、連続性c(xi,yi)は‘1’となる。注目点Paiの属性s(xi,yi)と隣接する注目点Pai+1の属性s(xi+1,yi+1)とが同じではない場合には、連続性c(xi,yi)は‘0’となる。
次にエッジ線検出部37は、注目線La上の全ての注目点Paの連続性cについて総和を求める。エッジ線検出部37は、求めた連続性cの総和を注目点Paの数Nで割ることにより、連続性cを正規化する。そして、エッジ線検出部37は、正規化した値が閾値θを超えた場合に、注目線Laをエッジ線と判断する。なお、閾値θは、予め実験等によって設定された値である。
すなわち、エッジ線検出部37は、下記数式3に基づいて注目線Laがエッジ線であるか否かを判断する。そして、エッジ線検出部37は、検出領域A1上に描かれた注目線Laの全てについてエッジ線であるか否かを判断する。
[数3]
Σc(xi,yi)/N>θ
[数3]
Σc(xi,yi)/N>θ
このように、第2実施形態では、注目線La上の注目点Paと参照線Lr上の参照点Prとの輝度差に基づいて注目点Paに属性付けを行い、注目線Laに沿った属性の連続性cに基づいて当該注目線Laがエッジ線であるかを判断するので、輝度の高い領域と輝度の低い領域との境界をエッジ線として検出し、人間の自然な感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。この効果について詳細に説明する。図20は、エッジ線検出部37の処理を説明する画像例を示す図である。この画像例は、輝度の高い領域と輝度の低い領域とが繰り返される縞模様を示す第1縞模様101と、輝度の低い領域と輝度の高い領域とが繰り返される縞模様を示す第2縞模様102とが隣接した画像である。また、この画像例は、第1縞模様101の輝度が高い領域と第2縞模様102の輝度の低い領域とが隣接すると共に、第1縞模様101の輝度が低い領域と第2縞模様102の輝度が高い領域とが隣接している。この第1縞模様101と第2縞模様102との境界に位置する部位103は、人間の感覚によってはエッジとは知覚されない傾向にある。
これに対し、輝度の低い領域と輝度が高い領域とが隣接しているために、輝度差のみでエッジを検出すると、当該部位103はエッジとして認識されてしまう。しかし、エッジ線検出部37は、部位103における輝度差に加えて、当該輝度差の属性に連続性がある場合にのみ部位103をエッジ線として判定するので、エッジ線検出部37は、人間の感覚としてエッジ線として認識しない部位103をエッジ線として認識してしまう誤判定を抑制でき、人間の感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。
図16に戻り、立体物検出部33aは、エッジ線検出部37により検出されたエッジ線の量に基づいて立体物を検出する。上述したように、本実施形態に係る立体物検出装置1aは、実空間上において鉛直方向に伸びるエッジ線を検出する。鉛直方向に伸びるエッジ線が多く検出されるということは、検出領域A1,A2に立体物が存在する可能性が高いということである。このため、立体物検出部33aは、エッジ線検出部37により検出されたエッジ線の量に基づいて立体物を検出する。具体的には、立体物検出部33aは、エッジ線検出部37により検出されたエッジ線の量が、所定の閾値β以上であるか否かを判断し、エッジ線の量が所定の閾値β以上である場合には、エッジ線検出部37により検出されたエッジ線は、立体物のエッジ線であるものと判断し、これにより、エッジ線に基づく立体物を隣接車両V2として検出する。
このように、エッジ線は、所定輝度差を示す画素の分布情報の一態様であり、本実施形態における「画素の分布情報」は、撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換した際における立体物が倒れ込む方向に沿って検出される「輝度差が所定閾値以上の画素」の分布の状態を示す情報と位置付けることができる。つまり、立体物検出部33aは、視点変換部31により得られた鳥瞰視画像上で、鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れ込む方向において、輝度差が所定閾値t以上の画素の分布情報(エッジ線)を検出することで、検出した画素の分布情報に基づいて、立体物を検出するとともに、立体物の相対値を検出する。
なお、第2実施形態において、隣接車両を検出するための閾値βは、検出基準設定部34aにより設定される。すなわち、第2実施形態において、検出基準設定部34aは、検出領域A1,A2に対応する鳥瞰視画像の輝度を検出し、検出領域A1,A2のうち、カメラ10の暗電流特性に起因するノイズが生じ易い輝度値帯域に含まれる輝度値を有する領域を特定輝度領域として特定する。そして、検出基準設定部34aは、第1実施形態と同様に、特定輝度領域に対応する鳥瞰視画像の暗さ度合を検出し、検出領域A1,A2に対応する鳥瞰視画像の暗さ度合が大きいほど(暗いほど)、特定輝度領域における閾値βを高い値に設定する。
また、立体物検出部33aは、立体物を検出するに先立って、エッジ線検出部37により検出されたエッジ線が正しいものであるか否かを判定する。立体物検出部33aは、エッジ線上の鳥瞰視画像のエッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値tb以上であるか否かを判定する。エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値tb以上である場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものと判断する。一方、エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値tb未満である場合には、当該エッジ線が正しいものと判定する。なお、この閾値tbは、実験等により予め設定された値である。
図21は、エッジ線の輝度分布を示す図であり、図21(a)は検出領域A1に立体物としての隣接車両V2が存在した場合のエッジ線及び輝度分布を示し、図21(b)は検出領域A1に立体物が存在しない場合のエッジ線及び輝度分布を示す。
図21(a)に示すように、鳥瞰視画像において隣接車両V2のタイヤゴム部分に設定された注目線Laがエッジ線であると判断されていたとする。この場合、注目線La上の鳥瞰視画像の輝度変化はなだらかなものとなる。これは、カメラ10により撮像された画像が鳥瞰視画像に視点変換されたことにより、隣接車両V2のタイヤが鳥瞰視画像内で引き延ばされたことによる。一方、図21(b)に示すように、鳥瞰視画像において路面に描かれた「50」という白色文字部分に設定された注目線Laがエッジ線であると誤判定されていたとする。この場合、注目線La上の鳥瞰視画像の輝度変化は起伏の大きいものとなる。これは、エッジ線上に、白色文字における輝度が高い部分と、路面等の輝度が低い部分とが混在しているからである。
以上のような注目線La上の輝度分布の相違に基づいて、立体物検出部33aは、エッジ線が誤判定により検出されたものか否かを判定する。立体物検出部33aは、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値tb以上である場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものであり、当該エッジ線は、立体物に起因するものではないと判断する。これにより、路面上の「50」といった白色文字や路肩の雑草等がエッジ線として判定されてしまい、立体物の検出精度が低下することを抑制する。一方、立体物検出部33aは、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値tb未満である場合には、当該エッジ線は、立体物のエッジ線であると判断し、立体物が存在するものと判断する。
具体的には、立体物検出部33aは、下記数式4,5の何れかにより、エッジ線の輝度変化を算出する。このエッジ線の輝度変化は、実空間上における鉛直方向の評価値に相当する。下記数式4は、注目線La上のi番目の輝度値I(xi,yi)と、隣接するi+1番目の輝度値I(xi+1,yi+1)との差分の二乗の合計値によって輝度分布を評価する。また、下記数式5は、注目線La上のi番目の輝度値I(xi,yi)と、隣接するi+1番目の輝度値I(xi+1,yi+1)との差分の絶対値の合計値よって輝度分布を評価する。
[数4]
鉛直相当方向の評価値=Σ[{I(xi,yi)−I(xi+1,yi+1)}2]
[数5]
鉛直相当方向の評価値=Σ|I(xi,yi)−I(xi+1,yi+1)|
[数4]
鉛直相当方向の評価値=Σ[{I(xi,yi)−I(xi+1,yi+1)}2]
[数5]
鉛直相当方向の評価値=Σ|I(xi,yi)−I(xi+1,yi+1)|
なお、数式5に限らず、下記数式6のように、閾値t2を用いて隣接する輝度値の属性bを二値化して、当該二値化した属性bを全ての注目点Paについて総和してもよい。
[数6]
鉛直相当方向の評価値=Σb(xi,yi)
但し、|I(xi,yi)−I(xi+1,yi+1)|>t2のとき、
b(xi,yi)=1
上記以外のとき、
b(xi,yi)=0
[数6]
鉛直相当方向の評価値=Σb(xi,yi)
但し、|I(xi,yi)−I(xi+1,yi+1)|>t2のとき、
b(xi,yi)=1
上記以外のとき、
b(xi,yi)=0
注目点Paiの輝度値と参照点Priの輝度値との輝度差の絶対値が閾値t2よりも大きい場合、当該注目点Pa(xi,yi)の属性b(xi,yi)は‘1’となる。それ以外の関係である場合には、注目点Paiの属性b(xi,yi)は‘0’となる。この閾値t2は、注目線Laが同じ立体物上にないことを判定するために実験等によって予め設定されている。そして、立体物検出部33aは、注目線La上の全注目点Paについての属性bを総和して、鉛直相当方向の評価値を求めることで、エッジ線が立体物に起因するものであり、立体物が存在するか否かを判定する。
検出物制御部35は、第1実施形態と同様に、立体物検出部33aにより検出された自車両に対する立体物の相対位置の時間変化に基づいて、自車両が立体物を追い越したか否かを判断し、自車両が立体物を追い越したと判断した場合に、図13(C)に示すように、検出領域A1,A2のうち進行方向後方のシフト領域を除いた検出対象領域において立体物を検出するよう立体物検出部33aを制御する。
次に、第2実施形態に係る隣接車両検出方法について説明する。図22は、本実施形態に係る隣接車両検出方法の詳細を示すフローチャートである。なお、図22においては、便宜上、検出領域A1を対象とする処理について説明するが、検出領域A2についても同様の処理が実行される。
まず、ステップS301では、カメラ10により、画角a及び取付位置によって特定された所定領域の撮像が行われ、計算機30aにより、カメラ10により撮像された撮像画像の画像データが取得される。次に視点変換部31は、ステップS302において、取得した画像データについて視点変換を行い、鳥瞰視画像データを生成する。
次に、輝度差算出部36は、ステップS303において、検出領域A1上に注目線Laおよび参照線Lrを設定する。このとき、輝度差算出部36は、実空間上において鉛直方向に伸びる線に相当する線を注目線Laとして設定するとともに、実空間上において鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、注目線Laと実空間上において所定距離離れた線を参照線Lrとして設定する。
次に輝度差算出部36は、ステップS304において、注目線La上に複数の注目点Paを設定するとともに、実空間上において注目点Paと参照点Prとが略同じ高さとなるように、参照点Prを設定する。これにより、注目点Paと参照点Prとが略水平方向に並ぶこととなり、実空間上において鉛直方向に伸びるエッジ線を検出しやすくなる。なお、輝度差算出部36は、エッジ線検出部37によるエッジ検出時に問題とならない程度の数の注目点Paを設定する。
次に、輝度差算出部36は、ステップS305において、実空間上において同じ高さとなる注目点Paと参照点Prとの輝度差を算出する。そして、エッジ線検出部37は、上記の数式1に従って、各注目点Paの属性sを算出する。次に、エッジ線検出部37は、ステップS306において、上記の数式2に従って、各注目点Paの属性sの連続性cを算出する。そして、エッジ線検出部37は、ステップS307において、上記数式3に従って、連続性cの総和を正規化した値が閾値θより大きいか否かを判定する。正規化した値が閾値θよりも大きいと判断した場合(ステップS307=Yes)、エッジ線検出部37は、ステップS308において、当該注目線Laをエッジ線として検出する。そして、処理はステップS309に移行する。正規化した値が閾値θより大きくないと判断した場合(ステップS307=No)、エッジ線検出部37は、当該注目線Laをエッジ線として検出せず、処理はステップS309に移行する。
ステップS309において、計算機30aは、検出領域A1上に設定可能な注目線Laの全てについて上記のステップS303〜ステップS308の処理を実行したか否かを判断する。全ての注目線Laについて上記処理をしていないと判断した場合(ステップS309=No)、ステップS303に処理を戻して、新たに注目線Laを設定して、ステップS309までの処理を繰り返す。一方、全ての注目線Laについて上記処理をしたと判断した場合(ステップS309=Yes)、処理はステップS310に移行する。
ステップS310において、立体物検出部33aは、ステップS308において検出された各エッジ線について、当該エッジ線に沿った輝度変化を算出する。立体物検出部33aは、上記数式4,5,6の何れかの式に従って、エッジ線の輝度変化を算出する。次に立体物検出部33aは、ステップS311において、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値tb以上であるエッジ線を除外する。すなわち、輝度変化の大きいエッジ線は正しいエッジ線ではないと判定し、エッジ線を立体物の検出には使用しない。これは、上述したように、検出領域A1に含まれる路面上の文字や路肩の雑草等がエッジ線として検出されてしまうことを抑制するためである。したがって、所定の閾値tbとは、予め実験等によって求められた、路面上の文字や路肩の雑草等によって発生する輝度変化に基づいて設定された値となる。一方、立体物検出部33aは、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値tb未満であるエッジ線を、立体物のエッジ線と判断し、これにより、隣接車両に存在する立体物を検出する。
ステップS312〜S314では、検出基準設定部34aにより、ステップS311で検出した立体物が隣接車両であるか否かを判定するための閾値βの設定が行われる。まず、ステップS312において、検出基準設定部34aは、閾値βを、たとえば、エッジ線の数から検出領域A1,A2内において出現する四輪車であると判定できる所定値に設定する。そして、ステップS313において、検出基準設定部34aは、第1実施形態のステップS106と同様に、検出領域A1内に特定輝度領域が存在するか否かを判断し、特定輝度領域が存在する場合には、ステップS314に進み、検出領域A1の暗さ度合いに応じた閾値βを設定する。なお、検出基準設定部34aは、検出領域A1のうち特定輝度領域以外の領域については、ステップS312で設定した閾値βのまま設定しておく。
そして、ステップS315では、立体物検出部33aにより、エッジ線の量が、ステップS312あるいはステップS314で設定した閾値β以上であるか否かの判断が行われる。エッジ線の量が閾値β以上であると判定された場合(ステップS315=Yes)は、立体物検出部33aは、ステップS316において、検出領域A1内に隣接車両が存在すると判定する。一方、エッジ線の量が閾値β以上ではないと判定された場合(ステップS315=No)、立体物検出部33aは、ステップS317において、検出領域A1内に隣接車両が存在しないと判定する。その後、図22に示す処理を終了する。
また、第2実施形態では、第1実施形態と同様に、図22に示す隣接車両検出処理と並行して、図15に示す検出制御処理が行われる。そのため、第2実施形態でも、自車両が隣接車両を追い越した場合に、立体物検出部33による立体物の検出が検出対象領域のみで行われるよう、検出制御部35による制御が行われる。
以上のように、第2実施形態では、撮像画像を鳥瞰視画像に変換し、変換した鳥瞰視画像から立体物のエッジ情報を検出することで、隣接車線に存在する隣接車両を検出する際に、自車両が隣接車両を追い越したか否かを判断する。そして、自車両が隣接車両を追い越した場合には、図13(C)に示すように、検出領域A1,A2のうち進行方向後方のシフト領域を除いた検出対象領域を設定し、立体物検出部33に、設定した検出対象領域で立体物の検出を行わせる。これにより、第2実施形態では、第1実施形態の効果に加えて、鳥瞰視画像から抽出したエッジ情報に基づいて隣接車線に存在する隣接車両を検出する場合においても、自車両V1が隣接車両V2を追い越した際に、隣接車両V2のヘッドライトから照射された光が、検出領域A1内のマスク領域において路面反射されてしまった場合や、自車両が追い越した隣接車両の影が検出領域A1,A2に投影された場合、あるいは、自車両が追い越した隣接車両の像が検出領域A1,A2内の水たまりに映り込んだ場合に、これらの像を立体物として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。
なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
たとえば、上述した実施形態では、検出領域A1,A2のうち検出対象領域に対応する差分画像PDtのみから差分波形DWtを生成することで、立体物の検出を検出対象領域のみで行う構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、検出領域A1,A2全体から生成した差分波形DWtのうち、検出対象領域に対応する差分波形DWtのみに基づいて立体物の検出を行うことで、立体物の検出を検出対象領域のみで行う構成としてもよい。あるいは、検出対象領域に対応する差分波形DWtのピーク位置で、差分波形DWtのピークが閾値αを超えている場合にのみ、隣接車線に隣接車両が存在すると判断することで、立体物の検出を検出対象領域のみで行う構成としてもよい。
また、上述した実施形態では、差分画像PDtの輝度に基づいて特定輝度領域を特定する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、撮像画像の輝度に基づいて特定輝度領域を特定する構成としてもよい。
さらに、上述した実施形態では、自車両の外部に設置された外部サーバ(不図示)と通信し、外部サーバから自車両周辺の現在の天候情報を受信することで、天候が雨天であるか否かを判断する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、雨滴センサやワイパー操作情報に基づいて、天候が雨天であるか否かを判断する構成としてもよい。
さらに、上述した実施形態では、差分画像PDtの暗さ度合いに応じて閾値αを設定する際に、図12に示すように、抽出基準値tsを小さい値に変更しながら抽出基準値を超えるエッジ成分を抽出し、所定量以上のエッジ成分を抽出できる抽出基準値のうち最も大きい抽出基準値ts’を特定し、この抽出基準値ts’の大きさから差分画像PDtの暗さ度合いを検出する構成を例示したが、この構成に限定されるものではない。たとえば、予め抽出基準値を小さい値(たとえば、図12に示すts’よりも小さい値)に設定しておき、設定した抽出基準値を大きい値に変更しながら抽出基準値を超えるエッジ成分を抽出し、所定量以上のエッジ成分を抽出できた抽出基準値のうち最も小さい抽出基準値ts’を特定することで、この抽出基準値ts’の大きさから差分画像PDtの暗さ度合いを検出する構成としてもよい。また、図12に示す抽出基準値tsは、特に限定されず、たとえば、夜間走行時に撮像画像からエッジ成分を抽出するために一般に用いられる値とすることができる。
また、上述した実施形態では、自車両が隣接車両を追い越した場合に、図13(C)に示すように、検出領域A1,A2のうち進行方向後方の領域をマスク領域として設定し、当該マスク領域を除いた検出対象領域において立体物を検出する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、検出領域A1,A2内の進行方向後方の領域のうち、所定の輝度値以上の高輝度領域のみをマスク領域として設定し、当該マスク領域を除いた検出対象領域において立体物を検出する構成としてもよい。この場合も、自車両が追い越した隣接車両のヘッドライトから照射された光の影響を排除することができるとともに、検出領域A1,A2の進行方向後方の領域のうち高輝度ではない領域においては、当該領域において適切に隣接車両を検出することができる。あるいは、上述した実施形態と同様に、検出領域A1,A2のうち進行方向後方の領域をマスク領域として設定することに加えて、検出領域A1,A2のうち進行方向前方の領域うち、所定の輝度値以上の高輝度領域もマスク領域として設定し、当該マスク領域を除いた検出対象領域において立体物を検出wする構成としてもよい。この場合も、検出領域A1,A2のうち進行方向後方の領域において、自車両が追い越した隣接車両のヘッドライトから照射された光の影響を排除することができるとともに、隣接車両のヘッドライトから照射された光が、検出領域A1,A2のうち進行方向前方の領域まで照射された場合も、このような隣接車両のヘッドライトから照射された光の影響を排除することができる。
さらに、上述した実施形態では、自車両が隣接車両を追い越した場合に、図13(C)に示すように、検出領域のうち進行方向後方の領域をマスク領域として設定し、当該マスク領域を除いた検出対象領域において立体物を検出する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、自車両が隣接車両を追い越した場合に、検出領域を前方に狭める構成としてもよい。この場合も、自車両が追い越した隣接車両のヘッドライトから照射された光の影響を排除することができる。
なお、上述した実施形態のカメラ10は本発明の撮像手段に相当し、視点変換部31は本発明の画像変換手段に相当し、位置合わせ部32および立体物検出部33,33aは本発明の立体物検出手段に相当し、立体物検出部33,33a、検出基準設定部34,34aおよび検出制御部35は本発明の制御手段に相当する。
1,1a…立体物検出装置
10…カメラ
20…車速センサ
30,30a…計算機
31…視点変換部
32…位置合わせ部
33,33a…立体物検出部
34,34a…検出基準設定部
35…検出制御部
36…輝度差算出部
37…エッジ線検出部
40…通信装置
a…画角
A1,A2…検出領域
CP…交点
DP…差分画素
DWt,DWt’…差分波形
DWt1〜DWm,DWm+k〜DWtn…小領域
L1,L2…接地線
La,Lb…立体物が倒れ込む方向上の線
PBt…鳥瞰視画像
PDt…差分画像
V1…自車両
V2…隣接車両
10…カメラ
20…車速センサ
30,30a…計算機
31…視点変換部
32…位置合わせ部
33,33a…立体物検出部
34,34a…検出基準設定部
35…検出制御部
36…輝度差算出部
37…エッジ線検出部
40…通信装置
a…画角
A1,A2…検出領域
CP…交点
DP…差分画素
DWt,DWt’…差分波形
DWt1〜DWm,DWm+k〜DWtn…小領域
L1,L2…接地線
La,Lb…立体物が倒れ込む方向上の線
PBt…鳥瞰視画像
PDt…差分画像
V1…自車両
V2…隣接車両
Claims (15)
- 自車両後方を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段と、
前記画像変換手段により得られた異なる時刻の鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせし、当該位置合わせされた差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで差分波形情報を生成し、当該差分波形情報に基づいて自車両後方に設定された所定の検出領域に存在する立体物を検出するとともに、前記差分波形情報に基づいて自車両に対する前記立体物の相対位置が検出可能な立体物検出手段と、
前記立体物の相対位置の時間変化に基づいて、自車両が前記立体物を追い越したか否かを判断し、自車両が前記立体物を追い越したと判断した場合に、前記検出領域のうち進行方向後方の領域をマスク領域として設定し、前記検出領域のうち前記マスク領域を除いた検出対象領域において、前記立体物検出手段に前記立体物の検出を行わせる制御手段と、を備えることを特徴とする立体物検出装置。 - 自車両後方を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段と、
前記画像変換手段により得られた鳥瞰視画像からエッジ情報を検出し、当該エッジ情報に基づいて、自車両後方に設定された所定の検出領域に存在する立体物を検出するとともに、前記エッジ情報に基づいて自車両に対する前記立体物の相対位置を検出する立体物検出手段と、
前記立体物の相対位置の時間変化に基づいて、自車両が前記立体物を追い越したか否かを判断し、自車両が前記立体物を追い越したと判断した場合に、前記検出領域のうち進行方向後方の領域をマスク領域として設定し、前記検出領域のうち前記マスク領域を除いた検出対象領域において、前記立体物検出手段に前記立体物の検出を行わせる制御手段と、を備えることを特徴とする立体物検出装置。 - 請求項1または2に記載の立体物検出装置であって、
前記制御手段は、前記立体物の相対位置の時間変化に基づいて、前記立体物に対する自車両の相対移動速度を算出し、算出した自車両の相対移動速度が所定速度以上である場合に、自車両が前記立体物を追い越したと判断することを特徴とする立体物検出装置。 - 請求項1または2に記載の立体物検出装置であって、
前記制御手段は、所定時間における自車両に対する前記立体物の相対位置の時間変化から、前記立体物が前記検出領域内を進行方向の前方から後方へと移動し、前記撮像手段から前記立体物までの後方距離が所定距離以上となったと判断できた場合に、自車両が前記立体物を追い越したと判断することを特徴とする立体物検出装置。 - 請求項1〜4のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
前記制御手段は、前記立体物の相対位置の時間変化に基づいて、前記立体物に対する自車両の相対移動速度を算出し、算出した前記自車両の相対移動速度が速いほど、前記マスク領域を狭く設定することを特徴とする立体物検出装置。 - 請求項1〜5のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
前記制御手段は、現在の天候情報を取得し、取得した天候情報に基づいて、雨天であると判断した場合には、雨天ではないと判断した場合と比較して、前記マスク領域を広く設定することを特徴とする立体物検出装置。 - 請求項1〜6のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
前記制御手段は、自車両が前記立体物を追い越したと判断した場合に、前記立体物検出手段により、追い越し判断の対象となった前記立体物とは異なる他の立体物が、前記追い越し判断の対象となった立体物よりも進行方向前方において検出された場合には、前記マスク領域を狭く設定することを特徴とする立体物検出装置。 - 請求項1〜7のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
前記制御手段は、自車両が前記立体物を追い越したと判断した場合に、前記マスク領域を所定時間の間だけ設定することを特徴とする立体物検出装置。 - 請求項8に記載の立体物検出装置であって、
前記制御手段は、前記立体物の相対位置の時間変化に基づいて、前記立体物に対する自車両の相対移動速度を算出し、算出した前記自車両の相対移動速度が速いほど、前記所定時間を短く設定することを特徴とする立体物検出装置。 - 請求項8または9に記載の立体物検出装置であって、
前記制御手段は、現在の天候情報を取得し、取得した天候情報に基づいて、雨天であると判断した場合には、雨天ではないと判断した場合と比較して、前記所定時間を長く設定することを特徴とする立体物検出装置。 - 請求項8〜10のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
前記制御手段は、自車両が前記立体物を追い越したと判断した場合に、前記立体物検出手段により、追い越し判断の対象となった前記立体物とは異なる他の立体物が、前記追い越し判断の対象となった立体物よりも進行方向前方において検出された場合には、前記所定時間を短く設定することを特徴とする立体物検出装置。 - 請求項1または請求項1に従属する請求項3〜11のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
前記立体物検出手段は、前記差分画像上において所定の第1閾値以上の差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで前記差分波形情報を生成し、前記差分波形情報が所定の第2閾値以上である場合に、前記差分波形情報に基づいて前記立体物を検出し、
前記制御手段は、前記検出領域から前記マスク領域を除いた前記検出対象領域のうち、前記撮像手段の暗電流特性に起因する外乱が生じやすい輝度値帯域に含まれる輝度値を有する領域を特定輝度領域として特定するとともに、前記特定輝度領域に対応する画像の暗さ度合いを検出し、検出した前記特定輝度領域に対応する画像の暗さ度合いが高いほど、前記検出対象領域内の前記特定輝度領域において前記立体物が検出し難くなるように、前記第1閾値または前記第2閾値を高く設定することを特徴とする立体物検出装置。 - 請求項2または請求項2に従属する請求項3〜11のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
前記立体物検出手段は、前記鳥瞰視画像から所定の第1閾値以上のエッジ情報を検出し、前記エッジ情報が所定の第2閾値以上である場合に、前記エッジ情報に基づいて前記立体物を検出し、
前記制御手段は、前記検出領域から前記マスク領域を除いた前記検出対象領域のうち、前記撮像手段の暗電流特性に起因する外乱が生じやすい輝度値帯域に含まれる輝度値を有する領域を特定輝度領域として特定するとともに、前記特定輝度領域に対応する画像の暗さ度合いを検出し、検出した前記特定輝度領域に対応する画像の暗さ度合いが高いほど、前記検出対象領域内の前記特定輝度領域において前記立体物が検出し難くなるように、前記第1閾値または前記第2閾値を高く設定することを特徴とする立体物検出装置。 - 請求項12または13に記載の立体物検出装置であって、
前記制御手段は、前記特定輝度領域に対応する画像の暗さ度合いを検出する際に、所定の抽出基準の大きさを変更しながら、前記撮像画像に基づく画像から前記抽出基準を超えるエッジ成分を抽出することで、所定量以上の前記エッジ成分を抽出できる前記抽出基準の値を特定し、前記特定した抽出基準の値が大きいほど、前記特定輝度領域に対応する画像の暗さ度合いを高い値で検出することを特徴とする立体物検出装置。 - 自車両後方を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段と、
前記画像変換手段により得られた前記鳥瞰視画像上で、前記鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れこむ方向において、輝度差が所定閾値以上の画素の分布情報を検出することで、前記画素の分布情報に基づいて、自車両後方に設定された所定の検出領域に存在する前記立体物の検出を行うともに、前記画素の分布情報に基づいて、自車両に対する前記立体物の相対位置の検出を行う立体物検出手段と、
前記立体物の相対位置の時間変化に基づいて、自車両が前記立体物を追い越したか否かを判断し、自車両が前記立体物を追い越したと判断した場合に、前記検出領域のうち進行方向後方の領域をマスク領域として設定し、前記検出領域のうち前記マスク領域を除いた検出対象領域において、前記立体物検出手段に前記立体物の検出を行わせる制御手段と、を備えることを特徴とする立体物検出装置。
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