JPH05282430A - 移動車の環境認識装置 - Google Patents
移動車の環境認識装置Info
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- JPH05282430A JPH05282430A JP4076499A JP7649992A JPH05282430A JP H05282430 A JPH05282430 A JP H05282430A JP 4076499 A JP4076499 A JP 4076499A JP 7649992 A JP7649992 A JP 7649992A JP H05282430 A JPH05282430 A JP H05282430A
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Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】ステレオ視による水平面上にない立体障害物を
検出精度を向上する。 【構成】左カメラ１、右カメラ２からの画像により、道
路面上の同一特徴点、例えば道路白線を検知して道路勾
配の影響を補正し、立体障害物を検出する。即ち、白線
検出器Ｌ３からの画像信号は、一旦、フィールドバッフ
ァ６に蓄積され、アドレス調整による画像の移動が行な
われた後、フレームメモリとして機能するメモリ１
（８）に入力される。また、白線検出器Ｒ４からの画像
信号は、同じくフレームメモリであるメモリ２（９）に
入力されると同時に、アドレス発生器７にも入力され
る。このアドレス発生器７は、白線検出器Ｒ４からの白
線位置情報をもとに、フィールドバッファ６内の画像の
座標補正を行なうためのアドレスを発生する。
検出精度を向上する。 【構成】左カメラ１、右カメラ２からの画像により、道
路面上の同一特徴点、例えば道路白線を検知して道路勾
配の影響を補正し、立体障害物を検出する。即ち、白線
検出器Ｌ３からの画像信号は、一旦、フィールドバッフ
ァ６に蓄積され、アドレス調整による画像の移動が行な
われた後、フレームメモリとして機能するメモリ１
（８）に入力される。また、白線検出器Ｒ４からの画像
信号は、同じくフレームメモリであるメモリ２（９）に
入力されると同時に、アドレス発生器７にも入力され
る。このアドレス発生器７は、白線検出器Ｒ４からの白
線位置情報をもとに、フィールドバッファ６内の画像の
座標補正を行なうためのアドレスを発生する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は移動車の環境認識装置、
特にステレオ視にて車両前方の立体障害物を検出する移
動車の環境認識装置に関するものである。
特にステレオ視にて車両前方の立体障害物を検出する移
動車の環境認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来より、車両前方の障害物の認識方法
として、２台のカメラによる車両前方のステレオ視にて
得られた画像のマッチングをとることで行なうという手
法がある。これは、物体をステレオ視すると、それが仮
想した平面上にある場合は、画像の座標をシフトするこ
とで重なり、それ以外のものは重ならないということに
立脚するものである。つまり、カメラの位置、及びその
傾きの情報に基づいて、一方のカメラにて捕らえた画像
の座標を他方のカメラによる画像の座標系に座標変換し
て、両画像の比較を行なうものである。そして、この方
法では、両画像に一致点がなければ、それが前方におけ
る障害物であると認識する。
として、２台のカメラによる車両前方のステレオ視にて
得られた画像のマッチングをとることで行なうという手
法がある。これは、物体をステレオ視すると、それが仮
想した平面上にある場合は、画像の座標をシフトするこ
とで重なり、それ以外のものは重ならないということに
立脚するものである。つまり、カメラの位置、及びその
傾きの情報に基づいて、一方のカメラにて捕らえた画像
の座標を他方のカメラによる画像の座標系に座標変換し
て、両画像の比較を行なうものである。そして、この方
法では、両画像に一致点がなければ、それが前方におけ
る障害物であると認識する。
【０００３】
【発明が解決しようとしている課題】しかしながら、上
記従来の方法では、車両前方の道路が平面（平坦）であ
るという仮定のもとに画像の座標変換を行なうので、道
路が平面でない場合、つまり、上り坂あるいは下り坂で
は、道路上のマークや影までも立体障害物と認識してし
まうという問題がある。換言すれば、従来の方法では、
平面上にない物体はすべて障害物と認識されてしまうた
め、車両前方の平坦でない道路自体をも障害物として認
識してしまうという問題がある。本発明は、かかる問題
点に鑑みて成されたもので、その目的とするところは、
ステレオ視による立体障害物を認識する際の画像のマッ
チング誤差を少なくして、平面上にない障害物の検出確
度を向上させた移動車の環境認識装置を提供することで
ある。
記従来の方法では、車両前方の道路が平面（平坦）であ
るという仮定のもとに画像の座標変換を行なうので、道
路が平面でない場合、つまり、上り坂あるいは下り坂で
は、道路上のマークや影までも立体障害物と認識してし
まうという問題がある。換言すれば、従来の方法では、
平面上にない物体はすべて障害物と認識されてしまうた
め、車両前方の平坦でない道路自体をも障害物として認
識してしまうという問題がある。本発明は、かかる問題
点に鑑みて成されたもので、その目的とするところは、
ステレオ視による立体障害物を認識する際の画像のマッ
チング誤差を少なくして、平面上にない障害物の検出確
度を向上させた移動車の環境認識装置を提供することで
ある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明は、外界認識のために少なくとも２つの画像
入力装置を備え、該画像入力装置からの画像をもとに立
体障害物を検出する移動車の環境認識装置において、前
記画像認識装置からの画像データより平面上の同一特徴
点を検出する検出手段と、前記画像入力装置の一方の画
像入力装置にて検出した特徴点が、他方の画像入力装置
にて検出した特徴点と同期するように、該一方の画像入
力装置からの画像の座標系を変換する座標変換手段と、
前記変換後の画像と、前記他方の画像入力装置からの画
像とを比較する手段と、前記比較結果に基づいて障害物
を検出する手段とを備える。好ましくは、前記検出手段
は、平面上の特徴点として道路端の白線を検出する。
め、本発明は、外界認識のために少なくとも２つの画像
入力装置を備え、該画像入力装置からの画像をもとに立
体障害物を検出する移動車の環境認識装置において、前
記画像認識装置からの画像データより平面上の同一特徴
点を検出する検出手段と、前記画像入力装置の一方の画
像入力装置にて検出した特徴点が、他方の画像入力装置
にて検出した特徴点と同期するように、該一方の画像入
力装置からの画像の座標系を変換する座標変換手段と、
前記変換後の画像と、前記他方の画像入力装置からの画
像とを比較する手段と、前記比較結果に基づいて障害物
を検出する手段とを備える。好ましくは、前記検出手段
は、平面上の特徴点として道路端の白線を検出する。
【０００５】
【作用】以上の構成において、ステレオ視による立体障
害物を認識する際の画像のマッチング誤差を少なくする
よう機能する。
害物を認識する際の画像のマッチング誤差を少なくする
よう機能する。
【０００６】
【実施例】以下、添付図面を参照して本発明に係る好適
な実施例を詳細に説明する。図１は、本発明の実施例に
係る環境認識装置全体の構成を示すブロック図である。
同図において、左カメラ１及び右カメラ２は、不図示の
車両上に設けられ、車両前方の画像を撮るカメラであ
る。これら左カメラ１、右カメラ２からの画像は、それ
ぞれ、白線検出器Ｌ３、白線検出器Ｒ４に入力され、そ
の画像から画像の特徴点として道路上の白線を検出す
る。
な実施例を詳細に説明する。図１は、本発明の実施例に
係る環境認識装置全体の構成を示すブロック図である。
同図において、左カメラ１及び右カメラ２は、不図示の
車両上に設けられ、車両前方の画像を撮るカメラであ
る。これら左カメラ１、右カメラ２からの画像は、それ
ぞれ、白線検出器Ｌ３、白線検出器Ｒ４に入力され、そ
の画像から画像の特徴点として道路上の白線を検出す
る。
【０００７】この白線の検出は、例えば、得られた画像
を２値化し、この２値化した画像信号の中から所定の閾
値を越える輝度を有する信号を抽出するとともに、その
画像の長さが一定値以上のものを道路上の白線とみなす
という検出方法をとる。白線検出器Ｌ３からの画像信号
は、一旦、フィールドバッファ６に蓄積され、後述する
アドレス調整による画像の移動が行なわれた後、フレー
ムメモリとして機能するメモリ１（８）に入力される。
また、白線検出器Ｒ４からの画像信号は、同じくフレー
ムメモリであるメモリ２（９）に入力されると同時に、
アドレス発生器７にも入力される。このアドレス発生器
７は、白線検出器Ｒ４からの白線位置情報をもとに、フ
ィールドバッファ６内の画像の座標補正を行なうための
アドレスを発生する。なお、アドレス発生器７には、上
記両カメラに付随する傾斜計５から、これらのカメラの
水平傾斜角度を示す信号が入力される。比較器１０は、
メモリ１、メモリ２からの画像信号を比較し、その結果
をメモリ３（１１）に送る。そして、演算部１２はメモ
リ３内の合成画像に基づいて、障害物の判定を含む、本
環境認識装置による認識結果を利用する種々の演算を行
なう。
を２値化し、この２値化した画像信号の中から所定の閾
値を越える輝度を有する信号を抽出するとともに、その
画像の長さが一定値以上のものを道路上の白線とみなす
という検出方法をとる。白線検出器Ｌ３からの画像信号
は、一旦、フィールドバッファ６に蓄積され、後述する
アドレス調整による画像の移動が行なわれた後、フレー
ムメモリとして機能するメモリ１（８）に入力される。
また、白線検出器Ｒ４からの画像信号は、同じくフレー
ムメモリであるメモリ２（９）に入力されると同時に、
アドレス発生器７にも入力される。このアドレス発生器
７は、白線検出器Ｒ４からの白線位置情報をもとに、フ
ィールドバッファ６内の画像の座標補正を行なうための
アドレスを発生する。なお、アドレス発生器７には、上
記両カメラに付随する傾斜計５から、これらのカメラの
水平傾斜角度を示す信号が入力される。比較器１０は、
メモリ１、メモリ２からの画像信号を比較し、その結果
をメモリ３（１１）に送る。そして、演算部１２はメモ
リ３内の合成画像に基づいて、障害物の判定を含む、本
環境認識装置による認識結果を利用する種々の演算を行
なう。
【０００８】次に、本実施例における障害物の検出方法
について、具体的に説明する。左カメラ１及び右カメラ
２は、車両（不図示）上において、図２に示すように、
水平線Ｈ−Ｈ’に対して所定の角度θの傾きを有して車
両前方を撮影できるよう固定されている。なお、図３
は、左カメラ１及び右カメラ２の固定位置を、車両上面
より見た様子を示す図である。図４は、本実施例におけ
る道路上の白線検出の方法を説明するための図である。
について、具体的に説明する。左カメラ１及び右カメラ
２は、車両（不図示）上において、図２に示すように、
水平線Ｈ−Ｈ’に対して所定の角度θの傾きを有して車
両前方を撮影できるよう固定されている。なお、図３
は、左カメラ１及び右カメラ２の固定位置を、車両上面
より見た様子を示す図である。図４は、本実施例におけ
る道路上の白線検出の方法を説明するための図である。
【０００９】上述のように、白線検出器Ｒ４は、右カメ
ラ画像２２について、その画面上に水平線ｒ−ｒ’を設
定し、所定の閾値を越える輝度を有する画像信号を抽出
した結果に基づいて白線を検出する。そして、検出され
た白線を含む画像は、図１のアドレス発生器７に入力さ
れる。同様に、左カメラ画像２１についても、白線検出
器Ｌ３は、撮影された画像上に水平線ｌ−ｌ’を設定し
て、それに対応する画像信号から白線を検出する。白線
検出後の画像は、フィールド毎に一旦フィールドバッフ
ァ６に格納される。
ラ画像２２について、その画面上に水平線ｒ−ｒ’を設
定し、所定の閾値を越える輝度を有する画像信号を抽出
した結果に基づいて白線を検出する。そして、検出され
た白線を含む画像は、図１のアドレス発生器７に入力さ
れる。同様に、左カメラ画像２１についても、白線検出
器Ｌ３は、撮影された画像上に水平線ｌ−ｌ’を設定し
て、それに対応する画像信号から白線を検出する。白線
検出後の画像は、フィールド毎に一旦フィールドバッフ
ァ６に格納される。
【００１０】アドレス発生器７では、白線検出器Ｒ４か
らの右カメラ画像２２について、図４に示すように、傾
斜計５からの信号をもとに、検出された白線部分に予測
区間Ｉを設ける。この予測区間Ｉとは、傾斜計５で計測
されるカメラの傾斜角にて決定される、左カメラ画像２
１の座標変換を行なう際のアドレス補正の範囲、つま
り、右カメラ画像２２にて検出した白線と同一座標上
に、左カメラ画像２１について検出した白線が来るよう
にするための予測範囲を示すものである。ここでは、ア
ドレス発生器７は、右カメラ画像２２から検出した白線
を特徴点として、それに同期させてメモリ１に対して補
正アドレスを出力する。
らの右カメラ画像２２について、図４に示すように、傾
斜計５からの信号をもとに、検出された白線部分に予測
区間Ｉを設ける。この予測区間Ｉとは、傾斜計５で計測
されるカメラの傾斜角にて決定される、左カメラ画像２
１の座標変換を行なう際のアドレス補正の範囲、つま
り、右カメラ画像２２にて検出した白線と同一座標上
に、左カメラ画像２１について検出した白線が来るよう
にするための予測範囲を示すものである。ここでは、ア
ドレス発生器７は、右カメラ画像２２から検出した白線
を特徴点として、それに同期させてメモリ１に対して補
正アドレスを出力する。
【００１１】他方、メモリ１では、この補正アドレスに
基づいて、例えば、図４の画像２４，２５に示すように
画素Ａ’が画素Ａと同一座標となるように座標変換を行
なって、フィールドバッファ６からの転送画像を格納す
る。そこで、本実施例における画像の座標変換について
詳細に説明する。図５は、車両前方の道路が水平である
場合の座標変換を示すものである。なお、ここでは、抽
出された右カメラ画像５２における白線の傾向から道路
が水平であることを判定する。
基づいて、例えば、図４の画像２４，２５に示すように
画素Ａ’が画素Ａと同一座標となるように座標変換を行
なって、フィールドバッファ６からの転送画像を格納す
る。そこで、本実施例における画像の座標変換について
詳細に説明する。図５は、車両前方の道路が水平である
場合の座標変換を示すものである。なお、ここでは、抽
出された右カメラ画像５２における白線の傾向から道路
が水平であることを判定する。
【００１２】最初に、右カメラ画像５２について、その
最下部から、図中矢印方向に所定の幅にて水平方向に画
像を検索する。このとき、最下部の検索ラインｒ0 から
ラインｒn-m-1 までの範囲において道路左側の白線５２
Ｌが検出できず、ラインｒn- m にて初めて白線５２Ｌが
検出される（それを点Ｒｍとする）。従って、その範囲
に相当する左カメラ画像５１、つまり、ラインｌ0 〜ｌ
n-m の範囲の画像については、傾斜計５からの信号のみ
に基づいて画像の座標変換を行なう。
最下部から、図中矢印方向に所定の幅にて水平方向に画
像を検索する。このとき、最下部の検索ラインｒ0 から
ラインｒn-m-1 までの範囲において道路左側の白線５２
Ｌが検出できず、ラインｒn- m にて初めて白線５２Ｌが
検出される（それを点Ｒｍとする）。従って、その範囲
に相当する左カメラ画像５１、つまり、ラインｌ0 〜ｌ
n-m の範囲の画像については、傾斜計５からの信号のみ
に基づいて画像の座標変換を行なう。
【００１３】そして、ラインｒn-m 以降、道路左右の白
線５２Ｌ，５２Ｒが交わる点Ｐ（無限遠点）までの検索
ラインに対しては、画像中に白線５２Ｌが存在するの
で、上述のアドレス発生器７は、この白線を特徴点とし
て、それに同期させて補正アドレスを発生する。例え
ば、図５の左カメラ画像５１内の点Ｌｎは、右カメラ画
像５２内の白線５２Ｌ上にある点Ｒｎに対応するので、
点Ｌｎに対して点Ｒｎについての補正アドレスを適用し
て、その座標を変換する。つまり、変換前の点Ｌｎの座
標を、その座標が点Ｒｎの座標と一致するように点Ｒｎ
についての補正アドレスをもとにアドレスの微調整を行
ない、その調整値に基づいてラインｌn 上の画像を左方
向にシフトする。
線５２Ｌ，５２Ｒが交わる点Ｐ（無限遠点）までの検索
ラインに対しては、画像中に白線５２Ｌが存在するの
で、上述のアドレス発生器７は、この白線を特徴点とし
て、それに同期させて補正アドレスを発生する。例え
ば、図５の左カメラ画像５１内の点Ｌｎは、右カメラ画
像５２内の白線５２Ｌ上にある点Ｒｎに対応するので、
点Ｌｎに対して点Ｒｎについての補正アドレスを適用し
て、その座標を変換する。つまり、変換前の点Ｌｎの座
標を、その座標が点Ｒｎの座標と一致するように点Ｒｎ
についての補正アドレスをもとにアドレスの微調整を行
ない、その調整値に基づいてラインｌn 上の画像を左方
向にシフトする。
【００１４】図５の左カメラ画像５３は、座標（ｘ，
ｙ）にて表わされる点Ｌｎに、上記の座標変換を施した
様子を示すもので、その変換式を ｆ（ｘ，ｙ）＝（Ｘ，Ｙ） …（１） と略記すると、変換後の点Ｌｎ’の座標は、図示のよう
に（Ｘ，Ｙ）となる。ここでは、このような白線５２Ｌ
の座標位置に基づく座標変換を、左カメラ画像の点Ｌｎ
から点Ｐまでの範囲で行なう。
ｙ）にて表わされる点Ｌｎに、上記の座標変換を施した
様子を示すもので、その変換式を ｆ（ｘ，ｙ）＝（Ｘ，Ｙ） …（１） と略記すると、変換後の点Ｌｎ’の座標は、図示のよう
に（Ｘ，Ｙ）となる。ここでは、このような白線５２Ｌ
の座標位置に基づく座標変換を、左カメラ画像の点Ｌｎ
から点Ｐまでの範囲で行なう。
【００１５】そして、図１の比較器１０にて、図５に示
す座標変換後の左カメラ画像５３と、右カメラ画像５２
とから、それらの合成画像５４を得ることで、両画像の
比較を行なう。つまり、比較器１０にて、合成後の画像
５４と右カメラ画像５２との差分をとれば、左右のカメ
ラにて撮影した仮想平面上にある同一物体の像が相殺さ
れる。しかし、差分をとった結果、画像として残留する
成分があれば、それを立体障害物と認めることができ
る。
す座標変換後の左カメラ画像５３と、右カメラ画像５２
とから、それらの合成画像５４を得ることで、両画像の
比較を行なう。つまり、比較器１０にて、合成後の画像
５４と右カメラ画像５２との差分をとれば、左右のカメ
ラにて撮影した仮想平面上にある同一物体の像が相殺さ
れる。しかし、差分をとった結果、画像として残留する
成分があれば、それを立体障害物と認めることができ
る。
【００１６】図６は、車両前方の道路が上り坂である場
合の座標変換を示すものである。なお、ここでは、抽出
された右カメラ画像６２における白線の屈折傾向から道
路が上り坂であることを判定する。上記の道路が水平な
場合の処理と同様、右カメラ画像６２について、その最
下部から、図中矢印方向に所定の幅にて水平方向に画像
を検索する。ここでも、最下部の検索ラインｒ0 からラ
インｒn-m-1 までの範囲において道路左側の白線６２Ｌ
が検出できず、ラインｒn-m にて初めて白線６２Ｌが検
出される（それを点Ｒｍとする）。よって、この範囲に
相当する左カメラ画像６１のラインｌ0 〜ｌ n-m の範囲
の画像については、傾斜計５からの信号のみに基づいて
画像の座標変換を行なう。この変換の様子を示すのが、
図６の左カメラ画像６３である。
合の座標変換を示すものである。なお、ここでは、抽出
された右カメラ画像６２における白線の屈折傾向から道
路が上り坂であることを判定する。上記の道路が水平な
場合の処理と同様、右カメラ画像６２について、その最
下部から、図中矢印方向に所定の幅にて水平方向に画像
を検索する。ここでも、最下部の検索ラインｒ0 からラ
インｒn-m-1 までの範囲において道路左側の白線６２Ｌ
が検出できず、ラインｒn-m にて初めて白線６２Ｌが検
出される（それを点Ｒｍとする）。よって、この範囲に
相当する左カメラ画像６１のラインｌ0 〜ｌ n-m の範囲
の画像については、傾斜計５からの信号のみに基づいて
画像の座標変換を行なう。この変換の様子を示すのが、
図６の左カメラ画像６３である。
【００１７】ラインｒn-m から、道路左右の白線６２
Ｌ，６２Ｒが交わる点Ｐ（無限遠点）までの検索ライン
に対しては、白線６２Ｌが存在するので、上述のアドレ
ス発生器７は、この白線を特徴点として、それに同期さ
せて補正アドレスを発生する。ここで、図６の左カメラ
画像６１において、抽出された道路左端の白線６１Ｌの
傾向が点Ｌｍを境に変化するので、特徴点としての右カ
メラ画像６２内の白線６２Ｌがリニアに変化しても、点
Ｌｎの座標を点Ｒｎの座標と一致するように点Ｒｎにつ
いての補正アドレスをもとにアドレスの微調整を行なう
度合いが、点Ｌｍを境に異なる。つまり、図６の左カメ
ラ画像６３，６４に示すように、座標変換は、検索ライ
ンｌ0 ’からラインｌn-m ’と、ラインｌn-m-1 ’から
ラインｌ p ’とでは、その変換量（シフト量）が異な
る。
Ｌ，６２Ｒが交わる点Ｐ（無限遠点）までの検索ライン
に対しては、白線６２Ｌが存在するので、上述のアドレ
ス発生器７は、この白線を特徴点として、それに同期さ
せて補正アドレスを発生する。ここで、図６の左カメラ
画像６１において、抽出された道路左端の白線６１Ｌの
傾向が点Ｌｍを境に変化するので、特徴点としての右カ
メラ画像６２内の白線６２Ｌがリニアに変化しても、点
Ｌｎの座標を点Ｒｎの座標と一致するように点Ｒｎにつ
いての補正アドレスをもとにアドレスの微調整を行なう
度合いが、点Ｌｍを境に異なる。つまり、図６の左カメ
ラ画像６３，６４に示すように、座標変換は、検索ライ
ンｌ0 ’からラインｌn-m ’と、ラインｌn-m-1 ’から
ラインｌ p ’とでは、その変換量（シフト量）が異な
る。
【００１８】そして、上記、道路水平時における処理と
同様、座標変換後の左カメラ画像６４と、右カメラ画像
６２とは比較器１０で合成、比較される。なお、図７
は、車両前方の道路が上り坂である場合について、従来
の方法、つまり、２台のカメラによるステレオ視にて得
られた画像を、道路上の白線の検出を行なわずに単純に
マッチングした例を示すものである。同図から明らかな
ように、合成後の画像７４には不一致が生じ、マッチン
グの誤差が大きいことが分かる。
同様、座標変換後の左カメラ画像６４と、右カメラ画像
６２とは比較器１０で合成、比較される。なお、図７
は、車両前方の道路が上り坂である場合について、従来
の方法、つまり、２台のカメラによるステレオ視にて得
られた画像を、道路上の白線の検出を行なわずに単純に
マッチングした例を示すものである。同図から明らかな
ように、合成後の画像７４には不一致が生じ、マッチン
グの誤差が大きいことが分かる。
【００１９】また、道路が下り坂である場合について
も、上記処理方法を適用できる。以上説明したように、
本実施例によれば、左右のカメラにて撮影した画像から
道路上の白線を抽出し、一方の画像内の白線を特徴点と
して、それに同期させて他方の画像の座標の補正を行な
うことで、正確な座標変換を行ない、画像マッチングの
誤差を少なくして障害物の誤検出を低減できるという効
果がある。なお、上記実施例では、道路端の白線をもと
に障害物の認識を行なっているが、道路端に白線が存在
しない場合は、カメラの傾斜角と他のフィールドの白線
の位置とに基づいて処理を行なうようにしてもよい。
も、上記処理方法を適用できる。以上説明したように、
本実施例によれば、左右のカメラにて撮影した画像から
道路上の白線を抽出し、一方の画像内の白線を特徴点と
して、それに同期させて他方の画像の座標の補正を行な
うことで、正確な座標変換を行ない、画像マッチングの
誤差を少なくして障害物の誤検出を低減できるという効
果がある。なお、上記実施例では、道路端の白線をもと
に障害物の認識を行なっているが、道路端に白線が存在
しない場合は、カメラの傾斜角と他のフィールドの白線
の位置とに基づいて処理を行なうようにしてもよい。
【００２０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
得られた画像に対して正確な座標変換を行ない、水平面
上にない立体障害物の検出精度を向上できるという効果
がある。
得られた画像に対して正確な座標変換を行ない、水平面
上にない立体障害物の検出精度を向上できるという効果
がある。
【図１】本発明の実施例に係る環境認識装置全体の構成
を示すブロック図、
を示すブロック図、
【図２】車両上の左カメラ１及び右カメラ２の固定角度
を示す図、
を示す図、
【図３】車両上の左カメラ１及び右カメラ２の固定位置
を示す平面図、
を示す平面図、
【図４】本実施例における道路上の白線検出の方法を説
明するための図、
明するための図、
【図５】実施例における車両前方の道路が水平である場
合の座標変換を示す図、
合の座標変換を示す図、
【図６】実施例における車両前方の道路が上り坂である
場合の座標変換を示す図、
場合の座標変換を示す図、
【図７】従来の方法による、道路が上り坂である場合の
座標変換を示す図である。
座標変換を示す図である。
１，２ カメラ ３，４ 白線検出器 ５ 傾斜計 ６ フィールドバッファ ７ アドレス発生器 ８，９，１１ メモリ １０ 比較器 １２ 演算部
Claims (3)
- 【請求項１】 外界認識のために少なくとも２つの画像
入力装置を備え、該画像入力装置からの画像をもとに立
体障害物を検出する移動車の環境認識装置において、 前記画像認識装置からの画像データより平面上の同一特
徴点を検出する検出手段と、 前記画像入力装置の一方の画像入力装置にて検出した特
徴点が、他方の画像入力装置にて検出した特徴点と同期
するように、該一方の画像入力装置からの画像の座標系
を変換する座標変換手段と、 前記変換後の画像と、前記他方の画像入力装置からの画
像とを比較する手段と、 前記比較結果に基づいて障害物を検出する手段とを備え
ることを特徴とする移動車の環境認識装置。 - 【請求項２】 前記検出手段は、平面上の特徴点として
道路端の白線を検出することを特徴とする請求項１に記
載の移動車の環境認識装置。 - 【請求項３】 前記画像入力手段は、さらに、該画像入
力手段の水平方向の傾斜を検出する手段を備え、前記座
標変換手段は、該傾斜及び前記特徴点とに基づいて座標
系の変換を行なうことを特徴とする請求項１に記載の移
動車の環境認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4076499A JPH05282430A (ja) | 1992-03-31 | 1992-03-31 | 移動車の環境認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4076499A JPH05282430A (ja) | 1992-03-31 | 1992-03-31 | 移動車の環境認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05282430A true JPH05282430A (ja) | 1993-10-29 |
Family
ID=13606923
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4076499A Pending JPH05282430A (ja) | 1992-03-31 | 1992-03-31 | 移動車の環境認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05282430A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998020455A1 (fr) * | 1996-11-06 | 1998-05-14 | Komatsu Ltd. | Detecteur d'objet |
| JP2002150302A (ja) * | 2000-11-15 | 2002-05-24 | Toyota Motor Corp | 路面認識装置 |
| JP2008033750A (ja) * | 2006-07-31 | 2008-02-14 | Fuji Heavy Ind Ltd | 物体傾き検出装置 |
| JP2016192109A (ja) * | 2015-03-31 | 2016-11-10 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | 障害物検知方法およびその装置 |
-
1992
- 1992-03-31 JP JP4076499A patent/JPH05282430A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998020455A1 (fr) * | 1996-11-06 | 1998-05-14 | Komatsu Ltd. | Detecteur d'objet |
| US6487303B1 (en) | 1996-11-06 | 2002-11-26 | Komatsu Ltd. | Object detector |
| JP2002150302A (ja) * | 2000-11-15 | 2002-05-24 | Toyota Motor Corp | 路面認識装置 |
| JP2008033750A (ja) * | 2006-07-31 | 2008-02-14 | Fuji Heavy Ind Ltd | 物体傾き検出装置 |
| JP4714104B2 (ja) * | 2006-07-31 | 2011-06-29 | 富士重工業株式会社 | 物体傾き検出装置 |
| JP2016192109A (ja) * | 2015-03-31 | 2016-11-10 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | 障害物検知方法およびその装置 |
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Legal Events
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20060412 |
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| A131 | Notification of reasons for refusal |
Effective date: 20060418 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20060822 |