JPH09178855A - 障害物検出方法 - Google Patents
障害物検出方法Info
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- JPH09178855A JPH09178855A JP7336443A JP33644395A JPH09178855A JP H09178855 A JPH09178855 A JP H09178855A JP 7336443 A JP7336443 A JP 7336443A JP 33644395 A JP33644395 A JP 33644395A JP H09178855 A JPH09178855 A JP H09178855A
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- Japan
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- obstacle
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- Traffic Control Systems (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】車両に搭載されたレーダ装置及び撮像装置を用
いて障害物を検出する方法において、該車両と障害物が
同一車線上にあるかどうかを正確に高速に判定する方法
を提供することを目的とする。 【解決手段】本発明で用いられる装置は、レーダ装置０
１、レーダ装置の入力データより障害物を検出する障害
物検出手段０３、検出された障害物の座標を画像座標系
に変換する座標変換手段０４、撮像装置０２、撮像装置
の入力画像から車線を検出する車線検出装置０５、検出
された車線データの誤差を算出する画像誤差算出手段０
６、障害物の位置データと誤差を含んだ車線の位置デー
タを比較することにより、障害物が自車と同一車線上に
あるかを判定する障害物位置判定手段０７からなる。
いて障害物を検出する方法において、該車両と障害物が
同一車線上にあるかどうかを正確に高速に判定する方法
を提供することを目的とする。 【解決手段】本発明で用いられる装置は、レーダ装置０
１、レーダ装置の入力データより障害物を検出する障害
物検出手段０３、検出された障害物の座標を画像座標系
に変換する座標変換手段０４、撮像装置０２、撮像装置
の入力画像から車線を検出する車線検出装置０５、検出
された車線データの誤差を算出する画像誤差算出手段０
６、障害物の位置データと誤差を含んだ車線の位置デー
タを比較することにより、障害物が自車と同一車線上に
あるかを判定する障害物位置判定手段０７からなる。
Description
【発明の属する技術分野】本発明は、車両の安全性を向
上するために、レーダ装置と撮像装置を用いて走行路上
の障害物を検出する方法に関する。特に道路上の障害物
を検出する障害物検出方法に関する。
上するために、レーダ装置と撮像装置を用いて走行路上
の障害物を検出する方法に関する。特に道路上の障害物
を検出する障害物検出方法に関する。
【従来の技術】従来の技術として、特開平７−６２９１
号公報に挙げられるように、ＣＣＤカメラなどから走行
路を推定し、その走行路の方向にスキャン式レーダ装置
を向けて障害物検出を行なう技術がある。また、特開平
５−３４２４９９号公報では、カメラで障害物を認識
し、その後、レーダ装置で障害物との距離を測定する方
法が述べられている。
号公報に挙げられるように、ＣＣＤカメラなどから走行
路を推定し、その走行路の方向にスキャン式レーダ装置
を向けて障害物検出を行なう技術がある。また、特開平
５−３４２４９９号公報では、カメラで障害物を認識
し、その後、レーダ装置で障害物との距離を測定する方
法が述べられている。
【発明が解決しようとする課題】上記２つの従来技術
は、共に先に画像処理によって走行路または障害物を認
識した後、レーダ装置でその方向を走査する方法であ
る。しかし、ＣＣＤカメラなどの撮像装置は、物体の位
置情報を２次元平面である画像から得るため、遠方にな
るほど誤差が大きくなるという特徴がある。さらに、車
両が走行する際に発生する振動の影響もあり、位置情報
を得るセンサとしては信頼度が低い。このような撮像装
置を使い、走行路の方向や障害物の位置を検出すると、
誤認識を招く危険性が大きい。本発明では、このような
誤認識を少なくすることを目的とする。
は、共に先に画像処理によって走行路または障害物を認
識した後、レーダ装置でその方向を走査する方法であ
る。しかし、ＣＣＤカメラなどの撮像装置は、物体の位
置情報を２次元平面である画像から得るため、遠方にな
るほど誤差が大きくなるという特徴がある。さらに、車
両が走行する際に発生する振動の影響もあり、位置情報
を得るセンサとしては信頼度が低い。このような撮像装
置を使い、走行路の方向や障害物の位置を検出すると、
誤認識を招く危険性が大きい。本発明では、このような
誤認識を少なくすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】上記課題を達成するため
に、レーダで検出した障害物の位置情報を撮像装置の画
像座標に座標変換する座標変換手段を設けた。また、撮
像装置によって入力された画像から車線を検出する車線
検出手段と、検出された車線の位置情報がどれくらいの
誤差を含んでいる可能性があるかを算出する画像誤差算
出手段を設けた。さらに、座標変換手段の座標変換結果
と、画像誤差算出手段の算出結果を比較し、レーダによ
って検出された障害物が、自車の走行する車線上にある
かどうか判定する障害物位置判定手段を設けた。車両上
のレーダ装置で検出した障害物の位置情報を画像座標に
変換し、撮像装置で撮影した画像から認識された車線と
比較するようにしたので、障害物が該車両と同一車線上
にあるか判定できるようになった。これは、上記従来技
術のように画像処理した後にレーダによる障害物検出を
行なう場合と比べ、撮像装置のぶれや認識処理の誤りに
よって、もし誤認識されていたとしても、レーダ装置が
画像処理の結果にかかわらず障害物検知できるようにな
り、また、レーダ装置による障害物検出と、撮像装置に
よる車線認識が同時に行なえるので処理速度が速くなっ
た。また、認識された車線の位置情報が持つ誤差を計算
し、これをもとに障害物位置判定を行なうようにしたの
で、より精度の高い判定ができるようになった。一般的
にレーダ装置の分解能は、撮像装置より高い。分解能の
高い装置で計測したデータを低い方の測定データに合わ
せるように座標変換して比較するようにしたので、比較
する際に必要な計算資源がより少なくて済むようになっ
た。
に、レーダで検出した障害物の位置情報を撮像装置の画
像座標に座標変換する座標変換手段を設けた。また、撮
像装置によって入力された画像から車線を検出する車線
検出手段と、検出された車線の位置情報がどれくらいの
誤差を含んでいる可能性があるかを算出する画像誤差算
出手段を設けた。さらに、座標変換手段の座標変換結果
と、画像誤差算出手段の算出結果を比較し、レーダによ
って検出された障害物が、自車の走行する車線上にある
かどうか判定する障害物位置判定手段を設けた。車両上
のレーダ装置で検出した障害物の位置情報を画像座標に
変換し、撮像装置で撮影した画像から認識された車線と
比較するようにしたので、障害物が該車両と同一車線上
にあるか判定できるようになった。これは、上記従来技
術のように画像処理した後にレーダによる障害物検出を
行なう場合と比べ、撮像装置のぶれや認識処理の誤りに
よって、もし誤認識されていたとしても、レーダ装置が
画像処理の結果にかかわらず障害物検知できるようにな
り、また、レーダ装置による障害物検出と、撮像装置に
よる車線認識が同時に行なえるので処理速度が速くなっ
た。また、認識された車線の位置情報が持つ誤差を計算
し、これをもとに障害物位置判定を行なうようにしたの
で、より精度の高い判定ができるようになった。一般的
にレーダ装置の分解能は、撮像装置より高い。分解能の
高い装置で計測したデータを低い方の測定データに合わ
せるように座標変換して比較するようにしたので、比較
する際に必要な計算資源がより少なくて済むようになっ
た。
【発明の実施の形態】以下、本発明の説明を詳細に示
す。図１は、本発明の装置である障害物検出装置の構成
を示している。障害物検出装置は、レーダ装置０１、撮
像装置０２、障害物検出手段０３、座標変換手段０４、
車線検出手段０５、画像誤差算出手段０６からなる。レ
ーダ装置０１は、レーザレーダ、ミリ波レーダなどで、
高速走行等を考慮して１００ｍ先まで測定可能なものが
望ましい。測定する方向は、撮像装置０２で認識された
車線の情報をもとに、車線の向かう方向に向けるように
しても良い。ただし、本発明では障害物と車線の検出は
ほぼ同時に行なわれるため、レーダ装置の方向を決める
ために用いることのできる車線情報は、１サイクル以上
前に検出されたものである。このため、多少の測定方向
のずれは生じるが、道路のカーブの方向が急に大きく変
化することはないため、実用上、大きなずれはない。撮
像装置０２は、ＣＣＤカメラなどで、１００ｍ先まで画
面に入るようにするため、画角が１０〜４０度程度のも
のが良い。障害物検出手段０３は、レーダ装置からのデ
ータをもとに障害物を検出し、自車と障害物の距離と角
度から、図２（ａ）に示す座標系における障害物の位置
データを出力する。図２（ａ）は、横軸Ｘ、縦軸Ｙ、車
両位置を原点とした道路座標系であり、左右の車線境界
線１０、１１、障害物１２を示してある。座標変換手段
０４は、障害物検出手段０３の出力である障害物位置情
報を受けとり、図２（ｂ）にしめす撮像装置０２の画像
座標へ変換する。図２（ｂ）は、横軸ｘ、縦軸ｙで、横
の長さｘｍａｘ、縦の長さｙｍａｘの画像である。図２
（ｃ）において、撮像装置が地面より高さｈ、撮像方向
への中心線と水平方向との角度すなわち撮像装置の下向
きの角度をｓ、画角をβとすると、道路座標上の点
（Ｘ，Ｙ）は、画像座標上の点（ｘ，ｙ）へ次式で変換
される。
す。図１は、本発明の装置である障害物検出装置の構成
を示している。障害物検出装置は、レーダ装置０１、撮
像装置０２、障害物検出手段０３、座標変換手段０４、
車線検出手段０５、画像誤差算出手段０６からなる。レ
ーダ装置０１は、レーザレーダ、ミリ波レーダなどで、
高速走行等を考慮して１００ｍ先まで測定可能なものが
望ましい。測定する方向は、撮像装置０２で認識された
車線の情報をもとに、車線の向かう方向に向けるように
しても良い。ただし、本発明では障害物と車線の検出は
ほぼ同時に行なわれるため、レーダ装置の方向を決める
ために用いることのできる車線情報は、１サイクル以上
前に検出されたものである。このため、多少の測定方向
のずれは生じるが、道路のカーブの方向が急に大きく変
化することはないため、実用上、大きなずれはない。撮
像装置０２は、ＣＣＤカメラなどで、１００ｍ先まで画
面に入るようにするため、画角が１０〜４０度程度のも
のが良い。障害物検出手段０３は、レーダ装置からのデ
ータをもとに障害物を検出し、自車と障害物の距離と角
度から、図２（ａ）に示す座標系における障害物の位置
データを出力する。図２（ａ）は、横軸Ｘ、縦軸Ｙ、車
両位置を原点とした道路座標系であり、左右の車線境界
線１０、１１、障害物１２を示してある。座標変換手段
０４は、障害物検出手段０３の出力である障害物位置情
報を受けとり、図２（ｂ）にしめす撮像装置０２の画像
座標へ変換する。図２（ｂ）は、横軸ｘ、縦軸ｙで、横
の長さｘｍａｘ、縦の長さｙｍａｘの画像である。図２
（ｃ）において、撮像装置が地面より高さｈ、撮像方向
への中心線と水平方向との角度すなわち撮像装置の下向
きの角度をｓ、画角をβとすると、道路座標上の点
（Ｘ，Ｙ）は、画像座標上の点（ｘ，ｙ）へ次式で変換
される。
【数１】
【数２】 ただし、
【数３】 である。車線検出手段０５は、撮像手段０２の撮影した
画像を取り込み、車線を検出する手段である。車線の検
出方法として、エッジ抽出したのち、車線境界線、すな
わち白線をパターンマッチングで抽出する方法がある。
また、白線でなく、路面である台形部分を抽出する方法
もある。車線検出手段０５は、検出した車線の左右の境
界線の位置情報を出力する。画像誤差算出手段０６は、
車線検出手段０５の出力である車線境界線の位置情報か
ら、車線境界線上の各点における画像誤差を計算する。
３次元空間を２次元の画像平面上に写したとき、画像上
の１画素分の長さは、撮像装置から距離が遠い場所ほど
長くなる。つまり、画像上での認識処理が１画素分ずれ
ただけで、遠距離では道路座標上でのずれが大きくなっ
てしまう。また、撮像装置による画像は一般的に遠くの
物はぼやけていて、認識処理による誤差が大きい。さら
に本発明においては、走行中の車両上で認識処理を行な
うので、振動の影響で誤差が大きくなる。図３は、画像
誤差を説明する図である。実線で車線境界線１０、１１
を、点線で誤差の範囲を示す。画像誤差算出手段０６
は、この点線で示された誤差の範囲を出力する。障害物
位置判定手段０７は、座標変換手段０４と画像誤差算出
手段０６の出力から、障害物が自車と同一の車線上にあ
るかを判定し、同一であった場合にその情報を出力す
る。図４は、障害物位置判定手段０７の動作フローであ
る。座標変換手段０４から障害物の位置を入力し（２
０）、画像誤差算出手段０６から車線位置を入力する
（２２）。これら２つの入力から障害物が同一車線上に
あるかを判断する（２３）。判断方法は、図３で示した
車線の誤差範囲の中に、障害物１２があるか否かで判断
する。障害物１２が車線に部分的に入っているときは、
入っている部分が障害物１２のｎ％以上であったら、障
害物であると判断する。値ｎの大きさは、一定値をとる
方法もあるが、障害物１２と自車との距離によって変化
させても良い。障害物が同一車線上にあると判断された
時は、危険情報を出力する（２４）。危険情報の内容
は、単に障害物があるという情報のみや、障害物検出手
段０３で得られた障害物と自車との距離・角度などの位
置関係、または、撮像装置０２で撮影した画像データ上
に障害物の位置を示した情報などがある。以上述べた図
１の各構成要素の動作を１サイクルとし、このサイクル
を繰り返すことにより、常時障害物検出を行なうことが
できる。
画像を取り込み、車線を検出する手段である。車線の検
出方法として、エッジ抽出したのち、車線境界線、すな
わち白線をパターンマッチングで抽出する方法がある。
また、白線でなく、路面である台形部分を抽出する方法
もある。車線検出手段０５は、検出した車線の左右の境
界線の位置情報を出力する。画像誤差算出手段０６は、
車線検出手段０５の出力である車線境界線の位置情報か
ら、車線境界線上の各点における画像誤差を計算する。
３次元空間を２次元の画像平面上に写したとき、画像上
の１画素分の長さは、撮像装置から距離が遠い場所ほど
長くなる。つまり、画像上での認識処理が１画素分ずれ
ただけで、遠距離では道路座標上でのずれが大きくなっ
てしまう。また、撮像装置による画像は一般的に遠くの
物はぼやけていて、認識処理による誤差が大きい。さら
に本発明においては、走行中の車両上で認識処理を行な
うので、振動の影響で誤差が大きくなる。図３は、画像
誤差を説明する図である。実線で車線境界線１０、１１
を、点線で誤差の範囲を示す。画像誤差算出手段０６
は、この点線で示された誤差の範囲を出力する。障害物
位置判定手段０７は、座標変換手段０４と画像誤差算出
手段０６の出力から、障害物が自車と同一の車線上にあ
るかを判定し、同一であった場合にその情報を出力す
る。図４は、障害物位置判定手段０７の動作フローであ
る。座標変換手段０４から障害物の位置を入力し（２
０）、画像誤差算出手段０６から車線位置を入力する
（２２）。これら２つの入力から障害物が同一車線上に
あるかを判断する（２３）。判断方法は、図３で示した
車線の誤差範囲の中に、障害物１２があるか否かで判断
する。障害物１２が車線に部分的に入っているときは、
入っている部分が障害物１２のｎ％以上であったら、障
害物であると判断する。値ｎの大きさは、一定値をとる
方法もあるが、障害物１２と自車との距離によって変化
させても良い。障害物が同一車線上にあると判断された
時は、危険情報を出力する（２４）。危険情報の内容
は、単に障害物があるという情報のみや、障害物検出手
段０３で得られた障害物と自車との距離・角度などの位
置関係、または、撮像装置０２で撮影した画像データ上
に障害物の位置を示した情報などがある。以上述べた図
１の各構成要素の動作を１サイクルとし、このサイクル
を繰り返すことにより、常時障害物検出を行なうことが
できる。
【発明の効果】以上述べたように各手段が動作すること
によって、レーダ装置の入力による障害物検出と、撮像
装置の入力による車線検出が同時に行なえるため、高速
に処理できるようになった。また画像処理を行なってか
ら、障害物検出を行なう場合に比べ、障害物の位置判定
を行なう時に使用する障害物と車線の測定時期のずれが
少なくなった。画像誤差を考慮に入れて障害物位置判定
を行なうようにしたので、正確に障害物が同一車線にあ
るかどうかを判定できるようになった。また、一般に分
解能の高いレーダ装置のデータを比較的分解能の低い画
像データの座標系に合わせるようにしたので、レーダ装
置と撮像装置のデータを比較する時に、より少ない計算
資源で処理ができるようになった。
によって、レーダ装置の入力による障害物検出と、撮像
装置の入力による車線検出が同時に行なえるため、高速
に処理できるようになった。また画像処理を行なってか
ら、障害物検出を行なう場合に比べ、障害物の位置判定
を行なう時に使用する障害物と車線の測定時期のずれが
少なくなった。画像誤差を考慮に入れて障害物位置判定
を行なうようにしたので、正確に障害物が同一車線にあ
るかどうかを判定できるようになった。また、一般に分
解能の高いレーダ装置のデータを比較的分解能の低い画
像データの座標系に合わせるようにしたので、レーダ装
置と撮像装置のデータを比較する時に、より少ない計算
資源で処理ができるようになった。
【図１】構成図。
【図２】座標系を説明する図（ａ）道路座標系（ｂ）画
像座標系（ｃ）撮像装置取り付け位置。
像座標系（ｃ）撮像装置取り付け位置。
【図３】画像誤差を説明する図。
【図４】障害物位置判定手段の動作フロー。
（Ｘ，Ｙ）…道路座標系、 （ｘ，Ｙ）…画像座標
系、β…撮像装置の画角、 ｓ…撮像装
置の下向きの角度、ｈ…撮像装置の地面からの高さ。
系、β…撮像装置の画角、 ｓ…撮像装
置の下向きの角度、ｈ…撮像装置の地面からの高さ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｊ
Claims (1)
- 【請求項１】車両から障害物を検出する方法において、
レーダ装置によって検出された障害物の位置情報を、車
線を認識するカメラ画像の画像データの座標に変換し、
該認識された車線の位置情報と比較することにより、該
障害物が自車と同一車線上にあるか判定することを特徴
とする障害物検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7336443A JPH09178855A (ja) | 1995-12-25 | 1995-12-25 | 障害物検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7336443A JPH09178855A (ja) | 1995-12-25 | 1995-12-25 | 障害物検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09178855A true JPH09178855A (ja) | 1997-07-11 |
Family
ID=18299198
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7336443A Pending JPH09178855A (ja) | 1995-12-25 | 1995-12-25 | 障害物検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09178855A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998020302A1 (fr) * | 1996-11-06 | 1998-05-14 | Komatsu Ltd. | Dispositif permettant de detecter un obstacle sur la surface de la voie de deplacement d'un objet en mouvement |
| US6590521B1 (en) * | 1999-11-04 | 2003-07-08 | Honda Giken Gokyo Kabushiki Kaisha | Object recognition system |
| US9849837B2 (en) | 2015-12-14 | 2017-12-26 | Hyundai Motor Company | Vehicle capable of determining driving lane and control method for the same |
| CN111273363A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-12 | 沈阳汇通智联电子工程设计安装有限公司 | 一种fod探测设备的中线灯扣除方法及fod探测设备 |
| CN112163446A (zh) * | 2020-08-12 | 2021-01-01 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113619606A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-11-09 | 中国第一汽车股份有限公司 | 障碍物确定方法、装置、设备以及存储介质 |
-
1995
- 1995-12-25 JP JP7336443A patent/JPH09178855A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998020302A1 (fr) * | 1996-11-06 | 1998-05-14 | Komatsu Ltd. | Dispositif permettant de detecter un obstacle sur la surface de la voie de deplacement d'un objet en mouvement |
| US6590521B1 (en) * | 1999-11-04 | 2003-07-08 | Honda Giken Gokyo Kabushiki Kaisha | Object recognition system |
| US9849837B2 (en) | 2015-12-14 | 2017-12-26 | Hyundai Motor Company | Vehicle capable of determining driving lane and control method for the same |
| CN111273363A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-12 | 沈阳汇通智联电子工程设计安装有限公司 | 一种fod探测设备的中线灯扣除方法及fod探测设备 |
| CN112163446A (zh) * | 2020-08-12 | 2021-01-01 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112163446B (zh) * | 2020-08-12 | 2023-04-28 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113619606A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-11-09 | 中国第一汽车股份有限公司 | 障碍物确定方法、装置、设备以及存储介质 |
| CN113619606B (zh) * | 2021-09-17 | 2024-06-14 | 中国第一汽车股份有限公司 | 障碍物确定方法、装置、设备以及存储介质 |
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