CN106030680B - 自身位置计算装置以及自身位置计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明的自身位置计算装置包括：投光器(11)，对车辆周围的路面投光图案光；摄像单元(12)，安装在车辆上，拍摄包含投光了图案光的区域的车辆周围的路面而获取图像；姿态角计算单元(22)，由摄像单元(12)获取的图像中的图案光的形状，计算车辆对于路面的姿态角；特征点检测单元(23)，由摄像单元(12)获取的图像，检测路面上的多个特征点；姿态变化量计算单元(24)，根据由特征点检测单元(23)检测的路面上的多个特征点的时间变化，计算车辆的姿态变化量；自身位置计算单元(25)，通过对车辆对于路面的初始位置以及姿态角加上姿态变化量，计算车辆的当前位置以及姿态角，投光器(11)根据特征点检测单元中的路面的特征点的检测状态，对多个图案光投光区域中确定的图案光投光区域选择性地投光图案光。

Description

自身位置计算装置以及自身位置计算方法
技术领域
本发明涉及自身位置计算装置以及自身位置计算方法。
背景技术
已知通过车辆上安装的摄像机拍摄并获取车辆近旁的图像，根据该图像的变化来求车辆的移动量的技术(参照专利文献1)。在专利文献1中，为了即使在车辆低速且微妙地移动了的情况下也高精度地求移动量，从图像中检测特征点，求该特征点的位置，由特征点的移动方向以及移动距离(移动量)求车辆的移动量。
而且，已知使用投光栅格图案(图案光)的激光投光器来进行三维计量的技术(参照专利文献2)。在专利文献2中，用摄像机拍摄图案光的投光区域，从拍摄的图像提取图案光，从图案光的位置求出车辆的车辆的行为。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本专利特开2008－175717号公报
专利文献2:日本专利特开2007－278951号公报
发明内容
但是，在与专利文献2中记载的图案光的投光区域相同的区域中，要通过专利文献1中记载的技术检测路面上的特征点的情况下，难以进行图案光和特征点的判别。另一方面，在离开图案光的投光区域的区域中要检测路面上的特征点时，特征点的移动量的计算误差变大。
鉴于上述问题，本发明的目的是，提供可以与图案光区别而容易地判别特征点，可以高精度地计算车辆的自身位置的自身位置计算装置以及自身位置计算方法。
本发明的第一方式的自身位置计算装置，对车辆周围的路面投光图案光，拍摄包含投光了图案光的区域的车辆周围的路面，获取图像，由获取的图像中的图案光的形状计算车辆对于路面的姿态角，由获取的图像，检测路面上的多个特征点，根据检测到的路面上的多个特征点的时间变化，计算车辆的姿态变化量，通过对车辆对于路面的初始位置以及姿态角不断加上姿态变化量，计算车辆的当前位置以及姿态角，在投光图案光时，根据特征点检测单元中的路面的特征点的检测状态，对多个图案光投光区域中确定的图案光投光区域选择性地投光图案光。
附图说明
图1是表示第1实施方式的自身位置计算装置的整体结构的方框图。
图2是表示一例将投光器以及摄像机安装在车辆上的方法的外观图。
图3(a)是表示计算使用投光器和摄像机照射了亮点光的路面上的位置的状况的图，图3(b)是表示从在与照射了图案光的区域不同的区域检测到的特征点的时间变化，求出摄像机的移动方向的状况的图。
图4是表示对摄像机获取的图像实施了二值化处理的图案光的图像的图，图4(a)是表示图案光整体的图，图4(b)是扩大表示一个亮点光(spot light)的图，图4(c)是表示亮点光的重心位置的图。
图5是用于说明计算距离以及姿态角的变化量的方法的示意图。
图6是表示在图像上检测到的特征点的图，图6(a)是表示在时刻t获取的第1帧(图像)的图，图6(b)是表示在时刻t+Δt获取的第2帧的图。
图7(a)是表示摄像机获取的图像的图，图7(b)是表示对摄像机获取的图像实施了二值化处理的图案光的图像的图，图7(c)是表示特征点的检测结果的图。
图8是表示一例被分割为上下左右的图案光投光区域的概略图。
图9(a)是表示一例检测到的特征点的概略图，图9(b)是表示一例选择出的图案光投光区域的概略图。
图10(a)是表示选择出的图案光投光区域的时间变化的曲线图，图10(b)是表示在各图案光投光区域中检测到的特征点数的时间变化的曲线图。
图11是用于说明一例第1实施方式的自身位置计算方法的流程图。
图12是表示步骤S01的细节的流程图。
图13(a)是表示一例检测到的特征点的概略图，图13(b)是表示一例选择出的图案光投光区域的概略图。
图14(a)是表示各图案光投光区域的投光标志的时间变化的曲线图，图14(b)是表示在各图案光投光区域中检测到的特征点数的时间变化的曲线图。
图15是表示一例以纵条纹花纹交替地组合的图案光投光区域的概略图。
图16(a)是表示一例检测到的特征点的概略图，图16(b)是表示一例选择出的图案光投光区域的概略图。
图17(a)是表示选择出的图案光投光区域的时间变化的曲线图，图17(b)是表示在各图案光投光区域中检测到的特征点数的时间变化的曲线图。
图18是表示一例左右2分割的图案光投光区域的概略图。
图19(a)是表示一例检测到的特征点的概略图，图19(b)是表示一例选择出的图案光投光区域的概略图。
图20是表示一例亮点光的投光区域的概略图。
图21(a)是表示一例检测到的特征点的概略图，图21(b)是表示选择出的图案光投光区域的概略图。
图22(a)是表示各亮点光的投光标志的时间变化的曲线图，图22(b)是表示在各亮点光的位置是否存在特征点的判定结果的时间变化的曲线图。
图23是表示第2实施方式的自身位置计算装置的整体结构的方框图。
图24(a)是表示一例检测到的特征点的概略图，图24(b)是表示一例选择出的图案光投光区域的概略图。
图25(a)是表示各亮点光的投光标志的时间变化的曲线图，图25(b)是表示在各亮点光的位置是否存在特征点的估计结果的时间变化的曲线图。
图26是表示一例第2实施方式的步骤S01的细节的流程图。
图27是表示一例在车宽方向被4分割的图案光投光区域的概略图。
图28(a)是表示一例特征点增减预测区域的设定方法以及检测到的特征点的概略图，图28(b)是表示一例选择出的图案光投光区域的概略图。
图29(a)是表示各亮点光的投光标志的时间变化的曲线图，图29(b)是表示在各特征点增减预测区域是否存在特征点的判定结果的时间变化的曲线图。
图30是表示一例分情况计算对于路面的距离以及姿态的情况下的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图说明适用了本发明的第1实施方式以及第2实施方式。
(第1实施方式)
[硬件结构]
首先，参照图1说明第1实施方式的自身位置计算装置的硬件结构。自身位置计算装置包括：投光器11、摄像机12、引擎控制单元(ECU)13。投光器11被安装在车辆上，对车辆周围的路面投光图案光。摄像机12是被安装在车辆上，拍摄包含投光了图案光的区域的车辆周围的路面而获取图像的摄像单元的一例。ECU13是控制投光器11，并且执行从摄像机12获取的图像计算车辆的自身位置的一连串的信息处理循环的控制单元的一例。
摄像机12是使用了固体摄像元件，例如CCD以及CMOS的数字摄像机，获取可进行图像处理的数字图像。摄像机12的摄像对象是车辆周围的路面，在车辆周围的路面中包含车辆的前部、后部、侧部、车辆底部的路面。例如，如图2所示，摄像机12可以安装在车辆10的前部，具体地说安装在前保险杠上。调整设置摄像机12的高度以及朝向，并且还对摄像机12具有的镜头的焦距以及光圈进行自动调整，以便能够拍摄车辆10的前方的路面31上的特征点(纹理(texture))以及从投光器11投光的图案光32b。摄像机12在规定的时间间隔中反复进行摄像，获取一连串的图像(帧)群。由摄像机12获取的图像数据在每次拍摄时被转发至ECU13，存储在ECU13具有的存储器中。
如图2所示，投光器11朝向摄像机12的摄像范围内的路面31，投光具有包含正方形或长方形的栅格图像的规定的形状的图案光32b。摄像机12拍摄对路面31照射的图案光32b。投光器11例如具有激光指示器以及衍射光栅。通过将从激光指示器射出的激光用衍射光栅衍射，如图2～图4所示，投光器11生成由排列为栅格图像、或者矩阵状的多个亮点光构成的图案光(32b，32a)。在图3以及图4所示的例子中，生成由5×7个亮点光构成的图案光32a。
返回图1，ECU13由具有CPU、存储器、以及输入输出单元的微控制器构成，通过执行预先安装的计算机程序，构成具有自身位置计算装置的功能的多个信息处理单元。ECU13对每个图像(帧)反复执行从摄像机12获取的图像计算车辆的自身位置的一连串的信息处理循环。而且，ECU13也可以与车辆10的其它的控制中使用的ECU兼用。
这里，在多个信息处理单元中包含：图案光提取单元21；姿态角计算单元22；特征点检测单元23；姿态变化量计算单元24；自身位置计算单元25以及图案光控制单元26。
图案光提取单元21从存储器读入摄像机12获取的图像，从该图像提取图案光的位置。如图3(a)所示，例如，投光器11将排列为矩阵状的多个亮点光构成的图案光32a向路面31投光，通过摄像机12检测由路面31反射的图案光32a。图案光提取单元21通过对摄像机12获取的图像实施二值处理，如图4(a)以及图4(b)所示，仅提取亮点光Sp的图像。然后，如图4(c)所示，图案光提取单元21通过计算各亮点光Sp的重心的位置He，即亮点光Sp在图像上的坐标(Uj，Vj)，提取图案光32a的位置。坐标以摄像机12的摄像元件的像素为单位，并为5×7的亮点光Sp的情况，“j”为1以上35以下的自然数。亮点光Sp在图像上的坐标(Uj，Vj)作为表示图案光32a的位置的数据，被存储在存储器中。
姿态角计算单元22从存储器读入表示图案光32a的位置的数据，从摄像机12获取的图像中的图案光32a的位置，计算车辆10对于路面31的距离以及姿态角。例如，如图3(a)所示，根据投光器11和摄像机12之间的基线长度Lb、与各亮点光在图像上的坐标(Uj，Vj)，使用三角测量的原理，计算路面31上被照射各亮点光的位置，作为对于摄像机12的相对位置。然后，姿态角计算单元22根据各亮点光对于摄像机12的相对位置，计算投光了图案光32a的路面31的平面算式，即，摄像机12对于路面31的距离以及姿态角(法线向量)。
而且，摄像机12对于车辆10的安装位置以及摄像方向已知，所以在实施方式中，作为车辆10对于路面31的距离以及姿态角的一例，计算摄像机12对于路面31的距离以及姿态角。换言之，通过计算摄像机12对于路面31的距离以及姿态角，可以求出路面31和车辆10之间的距离、以及车辆10对于路面31的姿态角。
具体地说，由于摄像机12以及投光器11被分别固定在车辆10上，所以图案光32a的照射方向、摄像机12与投光器11之间的距离(基线长Lb)已知。因此，姿态角计算单元22可以利用三角测量的原理，由各亮点光在图像上的坐标(Uj，Vj)求出各亮点光在被照射的路面31上的位置，作为对于摄像机12的相对位置(Xj，Yj，Zj)。以后，将摄像机12对于路面31的距离以及姿态角简称为“距离以及姿态角”。通过姿态角计算单元22算出的距离以及姿态角被存储在存储器中。
而且，在本实施方式中，说明在每次的信息处理循环中计算距离以及姿态角的情况。
而且，各亮点光对于摄像机12的相对位置(Xj，Yj，Zj)不存在于同一平面上的情况较多。这是因为，与在路面31上表露出的沥青的凹凸相应，各亮点光的相对位置产生变化。因此，也可以使用最小二乘法，求出与各亮点光的距离误差的平方和为最小的平面式。在图1所示的自身位置计算单元25中使用这样算出的距离以及姿态角的数据。
特征点检测单元23从存储器读入摄像机12获取的图像，由从存储器读入的图像，检测路面31上的特征点。为了检测路面31上的特征点，例如，特征点检测单元23可以使用「D.G.Lowe，“Distinctive Image Features from Scale－Invariant Keypoints，”Int.J.Comput.Vis.，vol.60，no.2，pp.91－110，Nov.200」中记载的方法。或者，特征点检测单元23可以使用「金澤靖，金谷健一，“コンピュータビジョンのための画像の特徴点抽出，”信学誌，vol.87，no.12，pp.1043－1048，Dec.2004」中记载的方法。
具体地说，例如特征点检测单元23使用哈里斯(Harris)运算符或者SUSAN算符，检测如物体的顶点那样、与周围相比亮度值较大地变化的点作为特征点。或者，特征点检测单元23也可以使用SIFT(Scale－Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换)特征量，检测在其周围亮度值基于某个规则性变化的点作为特征点。然后，特征点检测单元23对从一个图像检测到的特征点的总数N进行计数，对各特征点附加识别号(i(1≦i≦N))。各特征点的图像上的位置(Ui，Vi)被存储在ECU13内的存储器中。图6(a)以及图6(b)表示从摄像机12获取的图像检测到的特征点Te的例子。进而，将各特征点Te的变化方向以及变化量作为向量Dte表示。
而且，在本实施方式中，路面31上的特征点主要设想大小为1cm以上2cm以下的沥青混合物的颗粒。为了检测该特征点，摄像机12的分辨率为VGA(约30万像素)。而且，摄像机12对于路面31的距离约为70cm。进而，摄像机12的摄像方向从水平面向路面31倾斜约45度(deg)。而且，在将摄像机12获取的图像转发至ECU13时的亮度数值在0～255(0：最暗，255：最亮)的范围内。
姿态变化量计算单元24从存储器读入对每个固定的信息处理循环拍摄的各帧的图像之中的、前次(时刻t)的帧的图像中包含的多个特征点在图像上的位置坐标(Ui，Vi)。进而，姿态变化量计算单元24从存储器读入本次(时刻t+Δt)的帧的图像中包含的多个特征点在图像上的位置坐标(Ui，Vi)。然后，姿态变化量计算单元24根据多个特征点在图像上的随时间的位置变化，求出车辆的姿态变化量。这里，所谓“车辆的姿态变化量”，包含车辆对于路面的“距离以及姿态角的变化量”，以及路面上的“车辆的移动量”双方。以下，说明“距离以及姿态角的变化量”以及“车辆的移动量”的计算方法。
距离以及姿态角的变化量例如可以如以下那样求出。图6(a)是表示在时刻t获取的第1帧(图像)38(图5)的一例。如图5以及图6(a)所示，考虑在第1帧38中，例如分别算出三个特征点Te1、Te2、Te3的相对位置(Xi，Yi，Zi)的情况。在该情况下，可以将由特征点Te1、Te2、Te3确定的平面G(参照图6(a))视为路面。由此，姿态变化量计算单元24可以根据各特征点的相对位置(Xi，Yi，Zi)，求出摄像机12对于路面(平面G)的距离以及姿态角(法线向量)。进而，姿态变化量计算单元24可以通过已知的摄像机模型，求出各特征点Te1、Te2、Te3之间的距离(l1、l2、l3)以及连结各个特征点Te1、Te2、Te3的直线所成的角度。图5的摄像机12表示拍摄了第1帧时的摄像机的位置。
而且，在图5中，作为表示特征点对于摄像机12的相对位置的3维坐标(Xi，Yi，Zi)，在摄像机12的摄像方向上设定Z轴，以摄像方向作为法线，在包含摄像机12的平面内设定相互正交的X轴以及Y轴。另一方面，作为图像38上的坐标，将水平方向以及垂直方向分别设定为V轴以及U轴。
图6(b)表示在从时刻t经过了时间Δt后的时刻(t+Δt)获取的第2帧38’。表示图5的摄像机12’拍摄第2帧38’时的摄像机的位置。如图5以及图6(b)所示，在第2帧38’中，摄像机12’拍摄特征点Te1、Te2、Te3，特征点检测单元23检测特征点Te1、Te2、Te3。在该情况下，姿态变化量计算单元24可以根据时刻t中的各特征点Te1～Te3的相对位置(Xi，Yi，Zi)、各特征点的第2帧38’上的位置P1(Ui，Vi)、以及摄像机12的摄像机模型计算时间Δt中的摄像机12的移动量ΔL。因此，最终可以计算车辆的移动量。进而，还可以计算距离以及姿态角的变化量。例如，通过解以下的(1)～(4)式构成的联立方程式，姿态变化量计算单元24可以计算摄像机12(车辆)的移动量(ΔL)以及距离以及姿态角的变化量。而且，下述的(1)式是摄像机12作为无失真和光轴偏差的理想的针孔摄像机而模型化的式子，λi为常数，f为焦点距离。摄像机模型的参数只要预先进行校准即可。
(x1-x2)2+(y1-y2)2+(z1-z2)2＝l1 2 ...(2)
(x3-x2)2+(y3-y2)2+(z3-z2)2＝l2 2 ...(3)
(x1-x3)2+(y1-y3)2+(z1-z3)2＝l3 2 ...(4)
而且，姿态变化量计算单元24也可以不使用在时刻t和时刻t+Δt检测的各图像中计算了相对位置的全部特征点，而是根据特征点之间的位置关系选定最佳的特征点。作为选定方法，例如，可以使用对极几何(对极极线几何，R.I.Hartley：“A linear method forreconstruction from lines and points，”Proc.5thInternational Conference onComputer Vision，Cambridge，Massachusetts，pp.882-887(1995))。
这样，在特征点检测单元23在时刻t的帧图像38中算出的相对位置(Xi，Yi，Zi)的特征点Te1、Te2、Te3也从时刻t+Δt中的帧图像38‘被检测到的情况下，姿态变化量计算单元24可以从路面上的多个特征点的相对位置(Xi，Yi，Zi)和特征点的图像上的位置(Ui，Vi)的时间变化，计算“车辆的姿态角变化量”。进而，可以计算车辆的移动量。
即，如果可以继续检测前次帧和本次帧之间取得对应关系的3点以上的特征点，则可以通过继续进行距离以及姿态角的变化量加法运算的处理(积分运算)，不使用图案光32a而继续更新距离以及姿态角。但是，在最初的信息处理循环中，可以使用图案光32a算出的距离以及姿态角，或者也可以使用规定的初始位置以及初始姿态角。即，成为积分运算的起点的距离以及姿态角，既可以使用图案光32a计算，或者，也可以使用规定的初始值。希望规定的初始位置以及初始姿态角至少是考虑了在车辆10上的乘员以及安装物后的距离以及姿态角。例如，在车辆10的点火开关为接通(ON)状态下，而且并且档位从泊车档移动到了其它的档位时，投光图案光32a，并使用从图案光32a算出的距离以及姿态角作为规定的初始位置以及初始姿态角即可。由此，可以求出在没有发生车辆10的旋转或加减速导致的摇摆(roll)运动或者俯仰(pitch)运动时的距离和姿态角。
而且，为了在前后帧之间使特征点相对应，例如，可以将检测到的特征点的周边的小区域的图像预先记录在存储器中，由亮度或颜色信息的类似度进行判断即可。具体地说，ECU13将以检测到的特征点为中心的相当于5×5(水平×垂直)像素的图像记录在存储器中。例如，当亮度信息在20像素以上收敛在误差1％以下时，姿态变化量计算单元24判断是在前后的帧之间取得对应关系的特征点。然后，在上述的处理中获取的姿态变化量在后级的自身位置计算单元25中计算车辆的自身位置时被使用。
自身位置计算单元25由姿态变化量计算单元24算出的“距离以及姿态角的变化量”计算车辆当前的距离以及姿态角。进而，由姿态变化量计算单元24算出的“车辆的移动量”计算车辆的自身位置。
具体地说，对于设定由姿态角计算单元22算出的距离以及姿态角(使用图案光算出的距离以及姿态角)作为起点的情况进行说明。在该情况下，对于该起点(距离以及姿态角)，自身位置计算单元25对由姿态角计算单元22算出的距离以及姿态角，逐次加上(进行积分运算)由姿态变化量计算单元24算出的各帧的每一个的距离以及姿态角的变化量，将距离以及姿态角更新为最新的数值。而且，自身位置计算单元25将姿态角计算单元22算出距离以及姿态角时的车辆位置作为起点(车辆的初始位置)，逐次加上(进行积分运算)从该初始位置起的车辆的移动量，计算车辆的自身位置。例如，通过设定与地图上的位置核对后的起点(车辆的初始位置)，可以逐次计算地图上的车辆的当前位置。
因此，通过求出时间Δt期间的摄像机12的移动量(ΔL)，姿态变化量计算单元24可以计算车辆的自身位置。进而，由于也可以同时计算距离以及姿态角的变化量，所以姿态变化量计算单元24可以考虑车辆的距离以及姿态角的变化量，高精度地计算6自由度(前后，左右，上下，偏摆，俯仰，摇摆)的移动量(ΔL)。即，即使由于车辆10的旋转或加减速导致的摇摆运动或者俯仰运动，距离或姿态角变化，也可以抑制移动量(ΔL)的估计误差。
而且，在本实施方式中，通过计算距离以及姿态角的变化量，更新距离以及姿态角，计算摄像机12的移动量(ΔL)，但是也可以仅将摄像机12对于路面31的姿态角作为变化量计算以及更新的对象。在该情况下，路面31和摄像机12之间的距离只要假定为固定即可。由此，可以考虑姿态角的变化量，抑制移动量(ΔL)的估计误差，轻减ECU13的运算负载，并且使运算速度提高。
图案光控制单元26控制投光器11进行的图案光32a的投光。例如，在车辆10的点火开关为接通状态，自身位置计算装置起动的同时，图案光控制单元26开始图案光32a的投光。之后，在自身位置计算装置停止之前，图案光控制单元26连续地投光图案光32a。或者，也可以每隔规定的时间间隔，反复投光的接通/关断。
这里，在投光了7×5的亮点光Sp构成的图案光的情况下，通过摄像机12获取图7(a)所示的图像。对于该图像，通过图案光提取单元21实施二值化处理，可以提取如图7(b)所示的图案光(亮点光)Sp。另一方面，如果特征点检测单元23要在与图案光Sp的投光区域中相同的区域检测路面31上的特征点时，如图7(c)所示，难以对图案光Sp判别路面31上的特征点，特征点的检测困难。相对于此，如果特征点检测单元23要在远离图案光Sp的投光区域的区域中检测路面上的特征点时，本次特征点的移动量的计算误差变大。
因此，在本实施方式中，图案光控制单元26根据在特征点检测单元23中的路面的特征点的检测状态，对多个图案光投光区域之中确定的图案光投光区域中选择性地投光图案光。
例如如图8所示，图案光控制单元26在摄像区域30内设定多个(4个)图案光投光区域A～D。在图8中，箭头41表示车辆的移动方向，与箭头41反向的箭头42表示特征点的移动方向。图案光投光区域A～D是在车辆的移动方向41(上下)以及与车辆的移动方向41正交的车宽方向(左右)上被4分割的矩形的图案。而且，图案光投光区域数目只要为多个即可，没有特别限定，既可以设定2个或者3个图案光投光区域，也可以设定5个以上的图案光投光区域。
如图9(a)所示，在通过特征点检测单元23检测到特征点Te的情况下，图案光控制单元26对每个图案光投光区域A～D检测出的特征点Te的数目进行计数。这里，图案光控制单元26也可以对完全收敛在图案光投光区域A～D内的特征点数进行计数。或者，除了完全收敛在图案光投光区域A～D内的特征点，对还包含存在于图案光投光区域A～D的边界上，并且一部分属于图案光投光区域A～D内的特征点Te来计数。
在图9(a)中，在对完全收敛在图案光投光区域A～D内的特征点数进行了计数的情况下，在图案光投光区域A～D中检测出的特征点数分别为1个、4个、4个、3个。如图9(b)所示，图案光控制单元26对多个图案光投光区域A～D之中的、特征点数最少的图案光投光区域A选择性地投光。
在图10(a)中，表示选择出的图案光投光区域的时间变化，在图10(b)中，表示在图案光投光区域A～D中检测出的特征点数的时间变化。时刻t0～t7表示每1个信息处理循环的时刻。在时刻t0中，在图案光控制单元26对通过特征点检测单元23检测出的特征点Te的数目进行计数时，如图10(b)所示，在图案光投光区域A中检测出的特征点数最少。因此，如图10(a)所示，在作为下一个信息处理循环的时刻t1中，图案光控制单元26对前一个的信息处理循环的时刻t0中特征点数最少的图案光投光区域A选择性地投光图案光。
同样，在时刻t1～t6中，图案光控制单元26对特征点数进行计数。然后，在下一个信息处理循环即时刻t2～t7中，对前一个的信息处理循环的时刻t1～t6中特征点数最少的区域选择性地投光图案光。
[信息处理循环]
接着，参照图11，说明通过ECU13反复执行的信息处理循环。该信息处理循环是从摄像机12获取的图像38计算车辆10的自身位置的自身位置计算方法的一例。
图11的流程图所示的信息处理循环，在车辆10的点火开关为接通状态，且与自身位置计算装置起动的同时开始进行，直至自身位置计算装置停止为止被反复执行。
在图11的步骤S01中，图案光控制单元26控制投光器11，对车辆周围的路面31投光图案光。在图11的流程图中，说明连续投光图案光32a的例子。而且，步骤S01的细节如后所述。
进至步骤S03，ECU13控制摄像机12，拍摄包含被投光了图案光32a的区域的车辆周围的路面31，获取图像38。ECU13将摄像机12获取的图像数据存储在存储器中。
而且，ECU13可以自动控制摄像机12的光圈。也可以根据前一个信息处理循环中获取的图像38的平均亮度，对摄像机12的光圈进行反馈控制，以成为亮度值的最大值和最小值的中间值。而且，因为投光了图案光32a的区域的亮度值高，所以ECU13也可以根据将提取了图案光32a的部分除去后的区域，求出平均亮度值。
进至步骤S05，首先，图案光提取单元21从存储器读入摄像机12获取的图像38，如图4(c)所示，从图像38提取图案光32a的位置。图案光提取单元21将作为表示图案光32a的位置的数据算出的亮点光Sp在图像上的坐标(Uj，Vj)存储在存储器中。
进而，在步骤S05中，姿态角计算单元22从存储器读入表示图案光32a的位置的数据，由图案光32a的位置算出车辆10对于路面31的距离以及姿态角，存储在存储器中。
进至步骤S07，ECU13从图像38检测特征点Te，提取在前后的信息处理循环之间取得对应关系的特征点Te，由特征点Te在图像上的位置(Ui，Vi)计算距离以及姿态角的变化量。进而，计算车辆的移动量。
具体地说，首先，特征点检测单元23从存储器读入与摄像机12获取的图8对应的摄像区域30的图像38，从图像38检测路面31上的特征点Te，使各特征点Te在图像上的位置(Ui，Vi)存储在存储器中。
姿态变化量计算单元24从存储器读入各特征点Te在图像上的位置(Ui，Vi)，由姿态角计算单元22算出的距离以及姿态角和特征点Te在图像上的位置(Ui，Vi)，计算特征点Te对于摄像机12的相对位置(Xi，Yi，Zi)。而且，姿态变化量计算单元24使用在前一个信息处理循环的步骤S09中设定的距离以及姿态角。然后，姿态变化量计算单元24将特征点Te对于摄像机12的相对位置(Xi，Yi，Zi)存储在存储器中。
之后，姿态变化量计算单元24从存储器读入特征点Te在图像上的位置(Ui，Vi)、和前一个信息处理循环的步骤S07中算出的特征点Te的相对位置(Xi，Yi，Zi)。姿态变化量计算单元24使用在前后的信息处理循环之间取得对应关系的特征点Te的相对位置(Xi，Yi，Zi)以及图像上的位置(Ui，Vi)，计算距离以及姿态角的变化量。进而，姿态变化量计算单元24由前次的特征点Te的相对位置(Xi，Yi，Zi)和本次的特征点Te的相对位置(Xi，Yi，Zi)，算出车辆的移动量，存储在存储器中。在步骤S07中算出的“距离以及姿态角的变化量”以及“车辆的移动量”，在步骤S11的处理中被使用。
进至步骤S09，在最初的信息处理循环中，ECU13使用利用图案光32a算出的距离以及姿态角，或者规定的初始位置以及初始姿态角，设定用于计算自身位置的积分运算的起点。在以后的信息处理循环中，如果可以继续检测在前次帧和本次帧之间取得对应关系的3点以上的特征点，则可以通过继续加上距离以及姿态角的变化量的处理(积分运算)，不使用图案光32a而继续更新距离以及姿态角。
进至步骤S11，自身位置计算单元25根据步骤S09中设定的积分运算的起点、和在步骤S07的处理中算出的车辆10的距离以及姿态角的变化量，计算车辆10的自身位置。
这样，本实施方式的自身位置计算装置通过反复执行上述的一连串的信息处理循环，累积车辆10的移动量，可以计算车辆10的自身位置。
[步骤S01的处理]
接着，参照图12的流程图，说明图11的步骤S01的详细的步骤。如图12所示，步骤S101中，图案光控制单元26从存储器读出由特征点检测单元23检测到的前一个信息处理循环的特征点Te的位置，对在前一个信息处理循环的各图案投光区域内检测出的特征点数进行计数。在步骤S102中，投光器11对多个图案光投光区域之中的、特征点的检测数最少的区域选择性地投光。
[第1变形例]
接着，作为第1变形例，说明图案光的投光方法的另一个例子。取代选择多个图案光投光区域中的特征点最少的区域，投光器11也可以选择性地对特征点相对较少的多个(例如2个)区域投光。例如，如图13(a)所示，在对完全收敛在图案光投光区域A～D内的特征点数进行了计数的情况下，在图案光投光区域A～D中检测出的特征点数分别为1个、4个、4个、3个。如图13(b)所示，投光器11对特征点数相对较少的两个图案光投光区域A、D选择性地投光。
在图14(a)表示图案光投光区域A～D的投光标志的时间变化，图14(b)中表示在图案光投光区域A～D中检测出的特征点数。在图案光投光区域A～D的投光标志投光的情况被设定为“1”，在不投光的情况被设定为“0”。时刻t0～t7表示每一个信息处理循环的时刻。在时刻t0中，图案光控制单元26在对图案光投光区域A～D的每一个中检测出的特征点数进行计数时，如图14(b)所示，在图案光投光区域A、D中检测出的特征点数相对较少。因此，下一个信息处理循环的时刻t1中，如图14(a)所示，投光器11对前一个信息处理循环的时刻t0中特征点数相对较少的两个图案光投光区域A、D选择性地投光。
同样，在时刻t1～t6中，图案光控制单元26对图案光投光区域A～D的每一个中检测出的特征点数进行计数。然后，在下一个信息处理循环的时刻t2～t7中，投光器11对特征点数相对较少的两个区域选择性地投光。
而且，投光器11不限定选择的图案光投光区域A～D的数目，也可以选择图案光投光区域A～D中的、特征点Te为规定的阈值以下的区域。
[第2变形例]
接着，作为第2变形例，说明图案光的投光方法的另一个例子。如图15所示，图案光控制单元26也可以设定被分割为向特征点的移动方向42延伸的纵条纹花纹、分别交替地组合的多个图案光投光区域A、B。多个图案光投光区域A、B是在车宽方向上分别交替地具有两个区域，以二者择一方式被选择的区域。而且，多个图案光投光区域A、B各自的数目未特别地限定，多个图案光投光区域A、B各自也可以具有3个以上的区域。
如图16(a)所示，图案光控制单元26分别对两个图案光投光区域A中检测出的特征点数的合计值以及两个图案光投光区域B中检测出的特征点数的合计值进行计数。在对完全收敛在图案光投光区域A、B内的特征点数进行了计数的情况下，图案光投光区域A中检测出的特征点数为合计4个，图案光投光区域B中检测出的特征点数为合计10个。因此，如图16(b)所示，投光器11对特征点数相对较少的图案光投光区域A选择性地投光。
图17(a)表示图案光投光区域A、B的图案光投光区域的时间变化，图17(b)表示在图案光投光区域A、B中检测出的特征点数。时刻t0～t7内的每一个信息处理循环的时刻。在时刻t0中，图案光控制单元26在对图案光投光区域A、B中检测出的特征点数进行计数时，如图17(b)所示，图案光投光区域A中检测出的特征点数相对较少。因此，如图17(a)所示，投光器11在下一个信息处理循环的时刻t1中，对前一个信息处理循环的时刻t0中特征点数相对较少的图案光投光区域A选择性地投光。同样，投光器11在时刻t2～t7中，对前一个信息处理循环的时刻t1～t6中特征点数相对较少的一个区域选择性地投光。
[第3变形例]
接着，作为第3变形例，说明图案光的投光方法的另一个例子。如图18所示，图案光控制单元26也可以设定在车宽方向(左右)上被2分割的两个图案光投光区域A、B。
例如，如图19(a)所示，在对完全收敛在图案光投光区域A、B内的特征点数进行了计数的情况下，在图案光投光区域A、B中检测出的特征点数分别为3个、7个。如图19(b)所示，图案光控制单元26对特征点数相对较少的图案光投光区域A选择性地投光。在该情况下，如图17(a)以及图17(b)所示，投光器11在时刻t1～t7中，对前一个信息处理循环的时刻t0～t6中特征点数相对较少的一个区域选择性地投光。
[第4变形例]
接着，作为第4变形例，说明根据特征点Te的检测位置，设定图案光的位置的情况。如图20所示，图案光控制单元26设定m×n的亮点光Smn(这里为5×5的亮点光S11，S12，…，S55)作为多个图案光投光区域。而且，如图21(a)所示，通过特征点检测单元23检测特征点Te的位置。
图案光控制单元26分别判定通过特征点检测单元23检测到的特征点Te的位置是否与亮点光S11，S12，…，S55的位置(投光区域)重叠。由于该判定需要在前一个信息处理循环中进行，所以也可以考虑在当前的信息处理循环中特征点Te从检测位置移动的情况，判定比亮点光S11，S12，…，S55的投光区域更宽的区域是否与特征点Te的位置重叠。而且，熄灭的亮点光的位置可以由摄像机12对于路面的距离以及姿态角、以及其它的亮点光的位置进行估计并求出。如图21(b)所示，投光器11将被判定为与特征点Te重叠的位置的亮点光熄灭，将被判定为不与特征点Te重叠的位置的亮点光选择性地投光。
在图22(a)中表示亮点光S11，S12，…，S55的投光标志的时间变化，在图22(b)中，表示特征点Te是否重叠在亮点光S11，S12，…，S55的位置的判定结果的时间变化。时刻t0～t7表示每一个信息处理循环的时刻。如图22(b)所示，在时刻t0中，图案光控制单元26例如判定为特征点Te未重叠在亮点光S11、S55的位置，并且判定特征点Te重叠在亮点光S12的位置。如图22(a)所示，投光部11在下一个信息处理循环的时刻t1中，将前一个信息处理循环中判定为特征点Te重叠的位置的亮点光S12熄灭，选择性地点亮被判定为特征点Te不重叠的位置的亮点光S11，S55。同样，在时刻t2～t7中，投光部11将在前一个信息处理循环的时刻t1～t6中被判定为特征点Te重叠的位置的亮点光熄灭，将被判定为不与特征点Te重叠的位置的亮点光选择性地投光。
[第1实施方式的效果]
按照第1实施方式，如图9(a)以及图9(b)所示，根据特征点Te的检测状态，通过对多个图案光投光区域A～D中确定的图案光投光区域A选择性地投光，在特征点Te相对较多的区域中不投光图案光，所以可以与图案光区别而容易地判别特征点Te。因此，可以高精度地计算车辆10的自身位置。
而且，如图15所示，通过多个图案光投光区域A，B被预先分割为向特征点Te的移动方向延伸的纵条纹花纹的正片和负片，投光器11对多个图案光投光区域A、B中特征点Te的检测数相对较少的区域投光图案光，可以用更简单的机构选择性地投光图案光。
而且，如图18所示，通过多个图案光投光区域A、B在车宽方向(左右)预先被2分割，投光器11对多个图案光投光区域A、B之中的、特征点Te的检测数相对较少的一方投光，可以用更简单的机构选择性地投光图案光。
而且，如图21(b)所示，通过根据特征点Te的检测位置设定图案光投光区域(亮点光)S11、S12、…、S55的位置，即使在图案光投光区域比较细的情况下也可以与图案光区别而容易地判别特征点Te。
(第2实施方式)
[硬件结构]
如图23所示，第2实施方式的自身位置计算装置在还具有车辆行为检测单元14这一点，与第1实施方式的自身位置计算装置的结构不同。作为车辆行为检测单元14，能够使用用于检测车速的车轮速度传感器和用于检测横方向速度的偏航率传感器。第2实施方式的自身位置计算装置的其它的结构与第1实施方式的自身位置计算装置实质上相同，所以省略重复的说明。
图案光控制单元26估计特征点Te的移动方向以及移动量，根据估计的特征点Te的移动方向以及移动量设定图案光的位置。各特征点Te的移动方向和移动量可以根据由前后的两个信息处理循环求出的车辆的移动量来估计。或者，也可以由通过车辆行为检测单元14检测到的车速和偏航率(yawrate)来估计。
在图24(a)中，表示1个信息处理循环前检测到的特征点Te，用向量Dte表示对各特征点Te估计出的移动方向以及移动量。图案光控制单元26由对各特征点Te估计出的移动方向以及移动量来估计各特征点Te在当前的信息处理循环中的位置，并且估计特征点Te的位置是否与亮点光S11、S12、…、S55的位置重叠。如图24(b)所示，将被估计为在当前的信息处理循环中特征点Te重叠的位置的亮点光熄灭，将被估计为特征点Te不重叠的位置的亮点光选择性地点亮。
在图25(a)中表示亮点光S11、S12、…、S55的投光标志的时间变化，在图25(b)中表示在亮点光S11、S12、…、S55的位置是否存在特征点Te的估计结果的时间变化。时刻t0～t7表示每一个信息处理循环的时刻。如图25(b)所示，在时刻t0中，在成为下一个信息处理循环即时刻t的情况下，在亮点光S11、S55的位置被估计为没有特征点Te，在亮点光S12的位置被估计为有特征点Te。如图25(b)所示，投光器11在下一个现循环的时刻t1中，将估计为有特征点Te的位置的亮点光S11、S55熄灭，将被估计为没有特征点Te的位置的亮点光S12选择性地点亮。同样，在时刻t1～t6中，下一个投光器11估计下一个信息处理循环的时刻t2～t7中的特征点Te是否位于亮点光的位置。然后，在下一个信息处理循环的时刻t2～t7中，将估计为有特征点Te的位置的亮点熄灭，将被估计为没有特征点Te的位置的亮点光选择性地点亮。
接着，参照图26说明第2实施方式的自身位置计算方法的步骤S01的细节。在步骤S201中，车辆行为检测单元14检测车速以及偏航率。在步骤S202中，图案光控制单元26根据由车辆行为检测单元14检测到的车速以及偏航率，估计在前一个信息处理循环检测出的特征点Te的移动量以及移动方向，进而估计在当前的信息处理循环中的特征点Te的位置。在步骤S203中，图案光控制单元26判定特征点Te的估计位置与亮点光S11、S12、…、S55的位置是否重叠。投光器11将图案光控制单元26的判定的结果、即判定为与特征点Te的估计位置重叠的位置的亮点光熄灭，仅对判定为不与特征点Te的估计位置重叠的位置的亮点光选择性地投光。
[变形例]
接着，说明根据特征点Te的移动方向，设定图案光的位置的情况的变形例。如图27所示，图案光控制单元26设定在车宽方向(左右)上被4分割、分别向特征点Te的移动方向42延伸的图案光投光区域A、B、C、D。如图27中表示特征点Te的移动方向42那样，特征点Te在映入了由摄像机12获取的图像后，主要向一个方向移动而移出图像。因此，在特征点Te映入图像的一侧设置特征点增减预测区域，通过判断在前一个信息处理循环中特征点增减预测区域内是否存在特征点，瞄准并投光当前的信息处理循环中特征点Te要减少的区域。
例如，如图28(a)所示，图案光控制单元26在摄像区域30内的上部设置特征点增减预测区域a～d。特征点增减预测区域a～d分别与图案光投光区域A～D对应，在车宽方向中位于与各个图案光投光区域A～D相同的位置。图案光控制单元26判定各特征点增减预测区域a～d中是否存在特征点Te，并判定为在特征点增减预测区域a、c中不存在特征点Te。如图28(b)所示，投光器11对与特征点增减预测区域a、c同列的图案光选择区域A、C选择性地投光。而且，也可以取代判定各特征点增减预测区域a～d内有无特征点Te，而对各特征点增减预测区域a～d进行每一个的特征点Te的计数，对特征点Te相对较少的区域进行投光。
在图29(a)中表示图案光选择区域A～D的投光标志的时间变化，在图29(b)中，表示在特征点增减预测区域a～d中是否存在特征点Te的判定结果的时间变化。时刻t0～t7表示每一个信息处理循环的时刻。如图29(b)所示，在时刻t0中，被判定为在特征点增减预测区域a、d中不存在特征点Te，在特征点增减预测区域b、c中存在特征点Te。如图29(a)所示，在下一个信息处理循环的时刻t1中，投光器11对与在前一个信息处理循环中被判定为不存在特征点Te的特征点增减预测区域a、d同列的图案光投光区域A、D选择性地投光。同样，在时刻t2～t7中，图案光控制单元26对与前一个信息处理循环的时刻t1～t6中被判定为不存在特征点Te的特征点增减预测区域对应的图案光投光区域选择性地投光。
[第2实施方式的效果]
按照第2实施方式，通过对多个图案光投光区域(亮点光)S11、S12、…、S55之中的、根据特征点Te的检测状态确定的图案光投光区域选择性地投光，可以与亮点光S11、S12、…、S55区别而容易地判别特征点Te。因此，可以高精度地计算车辆10的自身位置。
而且，通过根据特征点Te的移动方向估计特征点Te的当前的位置，设定图案光投光区域(亮点光)S11、S12、…、S55的位置，可以进一步降低当前的信息处理循环中的亮点光S11、S12、…、S55与特征点Te的重叠。
(其它的实施方式)
以上，按照第1以及第2实施方式说明了本发明的内容，但是本发明不受这些记载限定，能够进行各种变形以及改良对本领域的技术人员来说是不言而喻的。
例如，参照图30，说明仅在需要的情况下执行步骤S05的由图案光计算对于路面的距离以及姿态的处理的一个例子。在图30的步骤S301中，ECU13对是否执行步骤S05的处理，即，是否计算对于路面的距离以及姿态分情况处理。在执行步骤S05的由图案光的位置计算对于路面的距离以及姿态角的处理的情况下，进至步骤S301，图案控制单元26对在前一个信息处理循环中，在各图案光投光区域中检测出的特征点Te的数进行计数。然后，步骤S302中，投光器11例如对检测出的特征点Te最少的图案光投光区域选择性地投光图案光。之后，进至图11的步骤S03。另一方面，在步骤S301中不执行由步骤S05的图案光的位置计算对于路面的距离以及姿态角的处理的情况下，进至步骤S304，投光器11将图案光熄灭。然后，在步骤S305中，摄像机12获取了图像之后，进至图11的步骤S07的步骤。
标号说明
10 车辆
11 投光器
12 摄像机(摄像单元)
13 ECU
21 图案光提取单元
22 姿态角计算单元
23 特征点检测单元
24 姿态变化量计算单元
25 自身位置计算单元
26 图案光控制单元
31 路面
32a，32b 图案光
A，B，C，D，S11～S55 图案光投光区域
Te 特征点

Claims (6)

1.一种自身位置计算装置，其特征在于，包括：
投光器，对车辆周围的路面投光图案光；
摄像单元，安装在所述车辆上，拍摄包含被投光了所述图案光的区域的车辆周围的路面，获取图像；
姿态角计算单元，由所述摄像单元获取的图像中的所述图案光的位置，计算车辆对于所述路面的姿态角；
特征点检测单元，由所述摄像单元获取的图像，检测所述路面上的多个特征点；
姿态变化量计算单元，根据通过所述特征点检测单元检测到的路面上的多个特征点的随时间的位置变化，计算所述车辆的姿态变化量；以及
自身位置计算单元，通过对车辆对于所述路面的初始位置以及姿态角不断加上所述姿态变化量，计算所述车辆的当前位置以及姿态角，
所述投光器根据所述特征点检测单元中的路面的特征点的检测状态，对多个图案光投光区域中确定的图案光投光区域选择性地投光图案光。
2.如权利要求1所述的自身位置计算装置，其特征在于，
所述多个图案光投光区域被分割为向所述特征点的移动方向延伸的纵条纹花纹，分别交替地组合，
所述投光器在所述多个图案光投光区域中，对所述特征点的检测数相对较少的区域投光图案光。
3.如权利要求1所述的自身位置计算装置，其特征在于，
所述多个图案光投光区域在车宽方向上被2分割，
所述投光器对所述多个图案光投光区域之中的、所述特征点的检测数相对较少的一方投光。
4.如权利要求1至3的任意一项所述的自身位置计算装置，其特征在于，所述投光器熄灭与所述特征点的检测位置对应的位置的图案光。
5.如权利要求1所述的自身位置计算装置，其特征在于，
所述投光器熄灭与所述特征点的移动方向对应的位置的图案光。
6.一种自身位置计算方法，其特征在于，包括：
从车辆上安装的投光器对车辆周围的路面投光图案光的步骤；
通过所述车辆上安装的摄像单元拍摄包含被投光了所述图案光的区域的车辆周围的路面，获取图像的步骤；
所述车辆的控制单元由所述获取的图像中的所述图案光的位置，计算车辆对于所述路面的姿态角的步骤；
所述控制单元由所述获取的图像，检测所述路面上的多个特征点的步骤；
所述控制单元根据所述检测到的路面上的多个特征点的随时间的位置变化，计算所述车辆的姿态变化量的步骤；以及
所述控制单元通过对车辆对于所述路面的初始位置以及姿态角不断加上所述姿态变化量，计算所述车辆的当前位置以及姿态角的步骤，
投光所述图案光的步骤中，根据所述路面的特征点的检测状态，对多个图案光投光区域中确定的图案光投光区域选择性地投光图案光。
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