JP2001116512A - 車間距離測定方法および車間距離測定装置 - Google Patents
車間距離測定方法および車間距離測定装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像処理の効率と測距の精度とを両立さ
せて、実用に耐える車間距離測定方法と装置を提供する
こと。 【解決手段】 車載カメラ１１で画像を撮影し、探索範
囲抽出手段１３で画像の一部に処理範囲を絞り込む。絞
り込みは、例えば、道路端と車両の高さを考慮して行な
う。これにより、取り扱うデータ量が減って装置の処理
負担が軽減される。したがって、車両位置検出手段１
４，車間距離算出手段１５において、高度な画像処理技
術を用いて高精度な車間距離の検出を行うことができ
る。
せて、実用に耐える車間距離測定方法と装置を提供する
こと。 【解決手段】 車載カメラ１１で画像を撮影し、探索範
囲抽出手段１３で画像の一部に処理範囲を絞り込む。絞
り込みは、例えば、道路端と車両の高さを考慮して行な
う。これにより、取り扱うデータ量が減って装置の処理
負担が軽減される。したがって、車両位置検出手段１
４，車間距離算出手段１５において、高度な画像処理技
術を用いて高精度な車間距離の検出を行うことができ
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、自車の周囲に存在
する車両までの距離を算出するための車間距離測定技術
に関する。
する車両までの距離を算出するための車間距離測定技術
に関する。
【０００２】
【従来の技術】車間距離を測定する装置の構成例を図８
に示す。
に示す。
【０００３】図示されるように、２台のカメラ６０ａ，
６０ｂと、ステレオ画像処理装置６１（距離画像メモリ
６２を内蔵している）と、道路・立体物検出装置６３
と、を有する。
６０ｂと、ステレオ画像処理装置６１（距離画像メモリ
６２を内蔵している）と、道路・立体物検出装置６３
と、を有する。
【０００４】２台のカメラ６０ａ，６０ｂは、設定範囲
内の対象を撮像するステレオ光学系として機能する。ス
テレオ画像処理装置６１は、ステレオ光学系によって撮
像した画像を処理し、三次元の距離分布情報を算出す
る。また、道路・立体物検出装置６３は、ステレオ画像
処理装置６１から入力される距離情報に基づき、道路形
状や複数の立体物の三次元位置を高速で検出する。
内の対象を撮像するステレオ光学系として機能する。ス
テレオ画像処理装置６１は、ステレオ光学系によって撮
像した画像を処理し、三次元の距離分布情報を算出す
る。また、道路・立体物検出装置６３は、ステレオ画像
処理装置６１から入力される距離情報に基づき、道路形
状や複数の立体物の三次元位置を高速で検出する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】三次元の画像処理を行
なう場合、一般に、全画面の距離分布を算出する際の計
算量が膨大となり、処理遅延が問題となる。また、これ
に伴い、図８の距離画像メモリ６２の容量も増大し、ハ
ードウエア量の増大、コストアップを招くという問題が
生じる。
なう場合、一般に、全画面の距離分布を算出する際の計
算量が膨大となり、処理遅延が問題となる。また、これ
に伴い、図８の距離画像メモリ６２の容量も増大し、ハ
ードウエア量の増大、コストアップを招くという問題が
生じる。
【０００６】一方、道路上を走る車から、前方を走る車
を撮影して画像処理を行ない車間距離を求めるには、か
なりの困難を伴う。例えば、車両の領域を正確に切り出
すこと自体が困難であり、したがって、その結果求めら
れた距離の信頼性が問題となる。
を撮影して画像処理を行ない車間距離を求めるには、か
なりの困難を伴う。例えば、車両の領域を正確に切り出
すこと自体が困難であり、したがって、その結果求めら
れた距離の信頼性が問題となる。
【０００７】本発明はこのような考察に基づいてなされ
たものであり、画像処理の効率と測距の精度とを両立さ
せて、実用に耐える車間距離測定方法および装置を提供
することを目的とする。
たものであり、画像処理の効率と測距の精度とを両立さ
せて、実用に耐える車間距離測定方法および装置を提供
することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明では、車載カメラ
より入力した画像の全範囲を車間距離測定のための処理
の対象とするのではなく、画像の一部に処理範囲を絞り
込む。これにより、取り扱うデータ量が減って装置の処
理負担が軽減される。したがって、その後に、高度な画
像処理の演算等を十分に行なうことが可能となる。処理
範囲の絞り込みは、道路端などの走行路に特有の構造に
着目して、無駄な領域を除外するように行なうため、先
行する車を確実に捕捉することができる。
より入力した画像の全範囲を車間距離測定のための処理
の対象とするのではなく、画像の一部に処理範囲を絞り
込む。これにより、取り扱うデータ量が減って装置の処
理負担が軽減される。したがって、その後に、高度な画
像処理の演算等を十分に行なうことが可能となる。処理
範囲の絞り込みは、道路端などの走行路に特有の構造に
着目して、無駄な領域を除外するように行なうため、先
行する車を確実に捕捉することができる。
【０００９】探索範囲の絞り込みによって処理が効率化
され、かつ、パターン認識などを用いた位置検出により
精度良く車両の検出を行える。これらの相乗効果によっ
て、車間距離を正確に算出できる、実用的な車間距離測
定方法と装置を提供することが可能となる。
され、かつ、パターン認識などを用いた位置検出により
精度良く車両の検出を行える。これらの相乗効果によっ
て、車間距離を正確に算出できる、実用的な車間距離測
定方法と装置を提供することが可能となる。
【００１０】
【発明の実施の形態】本発明の車間距離測定方法の一つ
の態様では、車載カメラから入力された画像から車両が
存在する領域に探索範囲を絞り込み、探索範囲内におい
て車両の画像中の位置を検出し、前記検出位置を基に車
両までの実空間における距離を算出する。探索範囲を絞
り込んでから精度の高い距離検出処理を行なうため、効
率と検出精度とを両立できる。
の態様では、車載カメラから入力された画像から車両が
存在する領域に探索範囲を絞り込み、探索範囲内におい
て車両の画像中の位置を検出し、前記検出位置を基に車
両までの実空間における距離を算出する。探索範囲を絞
り込んでから精度の高い距離検出処理を行なうため、効
率と検出精度とを両立できる。
【００１１】本発明の他の態様では、道路端を検出し、
検出された道路端の位置と前記車両の高さを考慮して探
索範囲を絞り込む。好ましい例としては、道路端に挟ま
れた部分を車両の高さを考慮した分だけ拡張した領域を
矩形で近似し、その頂点の座標を探索範囲の情報とする
方法がある。これにより、効果的かつ効率的な探索範囲
の絞り込みが可能である。
検出された道路端の位置と前記車両の高さを考慮して探
索範囲を絞り込む。好ましい例としては、道路端に挟ま
れた部分を車両の高さを考慮した分だけ拡張した領域を
矩形で近似し、その頂点の座標を探索範囲の情報とする
方法がある。これにより、効果的かつ効率的な探索範囲
の絞り込みが可能である。
【００１２】本発明の他の態様では、パラメータの指定
により探索範囲の絞り込みの度合いを調節することがで
きるようにする。車が走っているときの周囲の状況や、
要求される検出精度等に応じて、適宜、探索範囲を拡張
したり縮小したりできるようにするものである。
により探索範囲の絞り込みの度合いを調節することがで
きるようにする。車が走っているときの周囲の状況や、
要求される検出精度等に応じて、適宜、探索範囲を拡張
したり縮小したりできるようにするものである。
【００１３】本発明の他の態様では、オプティカルフロ
ー法により道路上に車両が存在する領域を求めて、これ
を探索範囲とする。また、他の態様では、ステレオ画像
を用いて道路平面上に車両が存在する領域を求め、これ
を探索範囲とする。また、他の態様では、オプティカル
フロー法により求めた道路上の動物体が存在する領域
と、ステレオ画像を用いて求めた道路平面上に物体が存
在する領域とを組み合わせて探索範囲とする。対象物の
動きや立体画像の認識等によって探索範囲を絞り込むも
のである。
ー法により道路上に車両が存在する領域を求めて、これ
を探索範囲とする。また、他の態様では、ステレオ画像
を用いて道路平面上に車両が存在する領域を求め、これ
を探索範囲とする。また、他の態様では、オプティカル
フロー法により求めた道路上の動物体が存在する領域
と、ステレオ画像を用いて求めた道路平面上に物体が存
在する領域とを組み合わせて探索範囲とする。対象物の
動きや立体画像の認識等によって探索範囲を絞り込むも
のである。
【００１４】また、本発明の他の態様では、画像中の車
両位置の検出に際しては、あらかじめ車両のモデルを登
録しておき、前記探索範囲内の対象と前記車両のモデル
との間で最も類似度の高い位置を、画像中の車両位置と
する。あらかじめ登録されているモデルとのマッチング
を行なって車両の位置を判定するものである。正確な位
置判定が可能である。
両位置の検出に際しては、あらかじめ車両のモデルを登
録しておき、前記探索範囲内の対象と前記車両のモデル
との間で最も類似度の高い位置を、画像中の車両位置と
する。あらかじめ登録されているモデルとのマッチング
を行なって車両の位置を判定するものである。正確な位
置判定が可能である。
【００１５】また、本発明の他の態様では、実空間にお
ける車両までの距離は、検出した車両の位置を基にステ
レオ画像を用いて求める。また、他の態様では、検出さ
れた画像中の車両の位置と、平面的にみた道路の形状と
を利用して求める。また、他の態様では、検出した画像
中の車両の位置に基づきレーザーレーダを用いて求め
る。画像中における対象物（車両）の位置が特定されて
いるため、効率的に、実空間における車両までの距離を
求めることができる。
ける車両までの距離は、検出した車両の位置を基にステ
レオ画像を用いて求める。また、他の態様では、検出さ
れた画像中の車両の位置と、平面的にみた道路の形状と
を利用して求める。また、他の態様では、検出した画像
中の車両の位置に基づきレーザーレーダを用いて求め
る。画像中における対象物（車両）の位置が特定されて
いるため、効率的に、実空間における車両までの距離を
求めることができる。
【００１６】また、本発明の車間距離測定装置の一つの
態様では、車載カメラより入力した画像から道路上の車
両が存在する領域に探索範囲を絞り込む探索範囲抽出手
段と、前記探索範囲内において車両の画像中の位置を検
出する車両位置検出手段と、前記検出位置を基に車両ま
での実空間の距離を算出する車間距離算出手段と、を備
える。探索範囲抽出手段は、パラメータの指定により探
索範囲の絞り込みの度合いを調節するための調節手段を
有するのが望ましい。また、車両位置検出手段は、あら
かじめ登録されている車両のモデルと前記探索範囲内の
対象との類似度を調べ、最も類似度の高い位置を車両位
置とすることが望ましい。
態様では、車載カメラより入力した画像から道路上の車
両が存在する領域に探索範囲を絞り込む探索範囲抽出手
段と、前記探索範囲内において車両の画像中の位置を検
出する車両位置検出手段と、前記検出位置を基に車両ま
での実空間の距離を算出する車間距離算出手段と、を備
える。探索範囲抽出手段は、パラメータの指定により探
索範囲の絞り込みの度合いを調節するための調節手段を
有するのが望ましい。また、車両位置検出手段は、あら
かじめ登録されている車両のモデルと前記探索範囲内の
対象との類似度を調べ、最も類似度の高い位置を車両位
置とすることが望ましい。
【００１７】これにより、効率的かつ精度良い車両の検
出を行い、正確な車間距離を検出できる、実用性ある車
間距離検出装置が実現される。
出を行い、正確な車間距離を検出できる、実用性ある車
間距離検出装置が実現される。
【００１８】以下、本発明の実施の形態について図面を
参照して具体的に説明する。
参照して具体的に説明する。
【００１９】（実施の形態１）図１は、本実施の形態に
かかる車間距離測定装置の構成を示すブロック図であ
る。図示されるように、この車間距離測定装置は、車両
１０に搭載されたカメラ（車載カメラ）１１と、画像入
力インタフェース１２と、調節手段１６を内蔵する探索
範囲抽出手段１３と、車両位置検出手段１４と、車間距
離算出手段１５と、を有する。
かかる車間距離測定装置の構成を示すブロック図であ
る。図示されるように、この車間距離測定装置は、車両
１０に搭載されたカメラ（車載カメラ）１１と、画像入
力インタフェース１２と、調節手段１６を内蔵する探索
範囲抽出手段１３と、車両位置検出手段１４と、車間距
離算出手段１５と、を有する。
【００２０】画像入力インタフェース１２には、車載カ
メラ１１により撮影された画像信号が入力される。探索
範囲抽出手段１３は、入力された画像データに基づき、
道路上の車両が存在しそうな領域を求めて探索範囲を絞
り込む。この探索範囲抽出手段１３に内蔵される調節手
段１６は、パラメータの指定により探索範囲の絞り込み
の度合いを調節する働きをする。例えば、状況に合わせ
て、探索範囲を広めに取って検出漏れを防いだり、逆
に、探索範囲を狭く取り確実なものを効率よく検出す
る、などの調節を行なう。
メラ１１により撮影された画像信号が入力される。探索
範囲抽出手段１３は、入力された画像データに基づき、
道路上の車両が存在しそうな領域を求めて探索範囲を絞
り込む。この探索範囲抽出手段１３に内蔵される調節手
段１６は、パラメータの指定により探索範囲の絞り込み
の度合いを調節する働きをする。例えば、状況に合わせ
て、探索範囲を広めに取って検出漏れを防いだり、逆
に、探索範囲を狭く取り確実なものを効率よく検出す
る、などの調節を行なう。
【００２１】また、車両位置検出手段１４は、探索範囲
抽出手段１３により求められた領域情報に基づき、その
探索範囲内で車両の画像中の位置を検出する。
抽出手段１３により求められた領域情報に基づき、その
探索範囲内で車両の画像中の位置を検出する。
【００２２】車間距離算出手段１５は、車両位置検出手
段１４によって求められた位置情報に基づき、実空間に
おける車両までの距離を算出して測定結果を出力する。
段１４によって求められた位置情報に基づき、実空間に
おける車両までの距離を算出して測定結果を出力する。
【００２３】以上のように構成された車間距離測定装置
について、以下、各部の動作（各部の機能）を説明す
る。ここで特に重要なのは、探索範囲抽出手段１３の動
作である。
について、以下、各部の動作（各部の機能）を説明す
る。ここで特に重要なのは、探索範囲抽出手段１３の動
作である。
【００２４】探索範囲の絞り込みは、装置負担の軽減や
迅速な処理を目的に、全画像範囲から、先を走る車両
（あるいは後ろの車両であってもよい）が存在する確率
が極めて高いと推定される範囲を求める処理である。本
実施の形態における、好ましい探索範囲の絞り込みの例
を図２に示す。
迅速な処理を目的に、全画像範囲から、先を走る車両
（あるいは後ろの車両であってもよい）が存在する確率
が極めて高いと推定される範囲を求める処理である。本
実施の形態における、好ましい探索範囲の絞り込みの例
を図２に示す。
【００２５】図示されるとおり、まず、道路端（道路の
両側にある白線や路肩など）を検出する（ステップ２
０）。そして、道路端に挟まれた領域を車両に高さを考
慮した分だけ拡張し、その拡張した領域を矩形で近似
し、その頂点の座標を探索範囲の情報とする（ステップ
２１）。以下、図３および図４を用いて、このような処
理について具体的に説明する。
両側にある白線や路肩など）を検出する（ステップ２
０）。そして、道路端に挟まれた領域を車両に高さを考
慮した分だけ拡張し、その拡張した領域を矩形で近似
し、その頂点の座標を探索範囲の情報とする（ステップ
２１）。以下、図３および図４を用いて、このような処
理について具体的に説明する。
【００２６】図３は、図１のカメラ１１で撮影された画
像の一例を示しており、（ａ）（ｂ）それぞれ異なるカ
メラで同じ車両を撮影した画像を表している。つまり、
自車に搭載された複数台のカメラで、自車の先を走る
（先行する）車両を撮影したものである。これらの画像
データに基づき、図１の探索範囲抽出手段１３が探索範
囲の絞り込みを行なう。
像の一例を示しており、（ａ）（ｂ）それぞれ異なるカ
メラで同じ車両を撮影した画像を表している。つまり、
自車に搭載された複数台のカメラで、自車の先を走る
（先行する）車両を撮影したものである。これらの画像
データに基づき、図１の探索範囲抽出手段１３が探索範
囲の絞り込みを行なう。
【００２７】なお、図３（ａ），（ｂ）において、参照
符号３１は地平線であり、参照符号３２ａ，３２ｂは道
路端を表わす白線である。また、参照符号３３は検出対
象である車両（先行車両）であり、参照符号３４は、ナ
ンバープレートである。
符号３１は地平線であり、参照符号３２ａ，３２ｂは道
路端を表わす白線である。また、参照符号３３は検出対
象である車両（先行車両）であり、参照符号３４は、ナ
ンバープレートである。
【００２８】図３（ａ）の画像の中から、まず、道路の
両端にある白線を検出する（道路端の検出，図２のステ
ップ２０）。このようにして白線が検出された状態が図
４（ａ）である。このとき、一部検出されない箇所があ
る場合は、検出された白線から曲線近似などの方法によ
り補完する。
両端にある白線を検出する（道路端の検出，図２のステ
ップ２０）。このようにして白線が検出された状態が図
４（ａ）である。このとき、一部検出されない箇所があ
る場合は、検出された白線から曲線近似などの方法によ
り補完する。
【００２９】次に、図３（ｂ）に示すように、左右の白
線に挟まれた領域を車両の高さを考慮した分だけ拡張し
た領域を矩形で近似する（図２のステップ２０）。この
ようにして特定された領域が、図４（ｂ）において点線
で囲まれて示される探索範囲Ｚ１である。なお、前述の
とおり、調節手段１６によって、どの程度拡張するかを
調節可能であるすなわち、先行する車両は、必ず道路を
走行しているため、車は両端の白線３２ａ，３２ｂの間
に存在しているはずである。そして、車は一定の高さを
有するため、このことを考慮して白線３２ａ，３２ｂを
上側に平行移動し、先行車の全体が収まる範囲で高さを
規制する。このようにして、領域Ｚ１が求まる。この領
域の頂点の情報が、図１の車両位置検出手段１４に送ら
れる。
線に挟まれた領域を車両の高さを考慮した分だけ拡張し
た領域を矩形で近似する（図２のステップ２０）。この
ようにして特定された領域が、図４（ｂ）において点線
で囲まれて示される探索範囲Ｚ１である。なお、前述の
とおり、調節手段１６によって、どの程度拡張するかを
調節可能であるすなわち、先行する車両は、必ず道路を
走行しているため、車は両端の白線３２ａ，３２ｂの間
に存在しているはずである。そして、車は一定の高さを
有するため、このことを考慮して白線３２ａ，３２ｂを
上側に平行移動し、先行車の全体が収まる範囲で高さを
規制する。このようにして、領域Ｚ１が求まる。この領
域の頂点の情報が、図１の車両位置検出手段１４に送ら
れる。
【００３０】全画面が探索対象になる場合に比べ、絞り
込みがなされた分だけ探索するべき画像データが減少
し、車両位置検出集団１４や車間距離算出手段１５にお
ける負担が軽減される。また、処理時間の面でも余裕を
もつことができる。また、道路端と車の高さを考慮して
探索範囲を絞り込む方法は、シンプルであり、かつ、車
両を確実に捕捉できる確率が高い。
込みがなされた分だけ探索するべき画像データが減少
し、車両位置検出集団１４や車間距離算出手段１５にお
ける負担が軽減される。また、処理時間の面でも余裕を
もつことができる。また、道路端と車の高さを考慮して
探索範囲を絞り込む方法は、シンプルであり、かつ、車
両を確実に捕捉できる確率が高い。
【００３１】但し、この方法に限定されるものではな
く、その他の絞り込み方法を適用することもできる。
く、その他の絞り込み方法を適用することもできる。
【００３２】例えば、オプティカルフロー法を利用する
ものである。オプティカルフロー法を利用した車両領域
検出は、例えば文献（”動画像処理による後側方監
視”，宮岡他，第４回画像センシングシンポジウム講演
論文集，ｐｐ．３５１−３５４）に示されるものがあ
る。
ものである。オプティカルフロー法を利用した車両領域
検出は、例えば文献（”動画像処理による後側方監
視”，宮岡他，第４回画像センシングシンポジウム講演
論文集，ｐｐ．３５１−３５４）に示されるものがあ
る。
【００３３】すなわち、自車，先行車の双方が動いてい
る場合を想定すると、自車から見れば、相対的に先行車
も道路も動いていることになるが、道路と先行車とで
は、動き方とスピードが異なるため、その動きの違いに
着目して車両が走行しているであろう領域を絞り込むこ
とが可能である。この場合には、絞り込みの精度が高く
なる。
る場合を想定すると、自車から見れば、相対的に先行車
も道路も動いていることになるが、道路と先行車とで
は、動き方とスピードが異なるため、その動きの違いに
着目して車両が走行しているであろう領域を絞り込むこ
とが可能である。この場合には、絞り込みの精度が高く
なる。
【００３４】このようにして検出された領域を矩形で表
し、その頂点の座標を領域情報とする。先の方法の例と
同様に、調節手段１６によって、検出する領域のサイ
ズ，抽出するフローの大きさなどを調節することが可能
である。
し、その頂点の座標を領域情報とする。先の方法の例と
同様に、調節手段１６によって、検出する領域のサイ
ズ，抽出するフローの大きさなどを調節することが可能
である。
【００３５】また、ステレオ画像を利用して、探索範囲
を絞り込むこともできる。ステレオ画像を利用した車両
領域検出は、例えば文献（”ステレオ画像を用いた物体
検出技術の開発”，気賀沢他，第２回画像センシングシ
ンポジウム講演論文集，ｐｐ．２５９−２６４）に示さ
れるものがある。立体的な形状を認識して絞り込みをす
るため、正確な絞り込みが可能である。
を絞り込むこともできる。ステレオ画像を利用した車両
領域検出は、例えば文献（”ステレオ画像を用いた物体
検出技術の開発”，気賀沢他，第２回画像センシングシ
ンポジウム講演論文集，ｐｐ．２５９−２６４）に示さ
れるものがある。立体的な形状を認識して絞り込みをす
るため、正確な絞り込みが可能である。
【００３６】これにより検出された領域を矩形で表し、
その頂点の座標を領域情報とする。記調節手段１６によ
って、検出する立体物の高さなどを調節することができ
る。
その頂点の座標を領域情報とする。記調節手段１６によ
って、検出する立体物の高さなどを調節することができ
る。
【００３７】なお、オプティカルフローとステレオ画像
とを組み合わせて利用することも可能である。オプティ
カルフローを利用して検出した領域とステレオ画像を利
用して検出した領域との和集合、あるいは積集合を求め
る領域とする。
とを組み合わせて利用することも可能である。オプティ
カルフローを利用して検出した領域とステレオ画像を利
用して検出した領域との和集合、あるいは積集合を求め
る領域とする。
【００３８】これにより、オプティカルフローの利用だ
けでは検出されない停止車両の領域が検出されるように
なる。また、ステレオ画像の利用だけでは余分に検出さ
れてしまう道路上の建造物が除去されるようになる。こ
のように、相乗効果が期待できる。この場合も調節手段
１６によって、組み合わせ方法やその度合いを調節可能
である。
けでは検出されない停止車両の領域が検出されるように
なる。また、ステレオ画像の利用だけでは余分に検出さ
れてしまう道路上の建造物が除去されるようになる。こ
のように、相乗効果が期待できる。この場合も調節手段
１６によって、組み合わせ方法やその度合いを調節可能
である。
【００３９】次に、車両位置検出手段１４において、画
像における車両位置の検出動作について説明する。
像における車両位置の検出動作について説明する。
【００４０】車両位置検出手段１４は、探索範囲抽出手
段１３から送られてくる領域情報によって特定される探
索範囲内において車両の正確な位置を検出し、その結果
を位置情報として車間距離算出手段１５に送る働きをす
る。
段１３から送られてくる領域情報によって特定される探
索範囲内において車両の正確な位置を検出し、その結果
を位置情報として車間距離算出手段１５に送る働きをす
る。
【００４１】画像中における車両位置を特定する手法と
してはいくつかあるが、例えば、図５に示される、あら
かじめ登録されたモデルとの類似度を判定する方法は、
検出精度が高く、好ましいものである。
してはいくつかあるが、例えば、図５に示される、あら
かじめ登録されたモデルとの類似度を判定する方法は、
検出精度が高く、好ましいものである。
【００４２】この方法は、パターン認識技術を利用する
ものであり、図５にこの方式を実行するための装置のブ
ロック構成を示す。図中、参照符号４７は学習手段であ
り、また、参照符号５０は学習統合情報データベースで
ある。この学習統合情報データベース５０には、車両の
モデルをクラス毎に分類して、その結果を学習統合情報
として格納しておく。
ものであり、図５にこの方式を実行するための装置のブ
ロック構成を示す。図中、参照符号４７は学習手段であ
り、また、参照符号５０は学習統合情報データベースで
ある。この学習統合情報データベース５０には、車両の
モデルをクラス毎に分類して、その結果を学習統合情報
として格納しておく。
【００４３】また、特徴抽出行列算出手段４８は、クラ
ス内が最もまとまり、かつ、クラス間が最も分離される
ような特徴抽出行列を算出する。学習統合情報特徴ベク
トルデータベース４９は、特徴抽出行列を用いて算出さ
れた、学習統合情報特徴ベクトルのクラス毎の平均を格
納している。図５中、点線の矢印は、学習段階における
手順であることを示す。
ス内が最もまとまり、かつ、クラス間が最も分離される
ような特徴抽出行列を算出する。学習統合情報特徴ベク
トルデータベース４９は、特徴抽出行列を用いて算出さ
れた、学習統合情報特徴ベクトルのクラス毎の平均を格
納している。図５中、点線の矢印は、学習段階における
手順であることを示す。
【００４４】このような状態で、データ入力部４０から
探索範囲内の画像データを入力する。情報作成部４１
は、入力画像から部分の情報を取り出して１次元ベクト
ルを作成する。情報統合部４２では、作成された各情報
を単純に連結する。
探索範囲内の画像データを入力する。情報作成部４１
は、入力画像から部分の情報を取り出して１次元ベクト
ルを作成する。情報統合部４２では、作成された各情報
を単純に連結する。
【００４５】特徴ベクトル抽出手段４３では、各入力デ
ータについて、学習手段４７で算出された特徴行列を用
いて特徴ベクトルを抽出する。入力統合情報判別手段４
４では、抽出された特徴ベクトルと、学習統合情報特徴
ベクトルデータベース４９から出力される特徴ベクトル
とを比較して類似度を計算する。判定手段４５では、入
力統合情報判別手段４４より入力された類似度のうち最
も高い値を示す入力統合情報（および、そのクラス）を
判定する。すなわち、最も類似度が高いと判定されたパ
ターンの位置を車両位置の情報とする。判定結果は、結
果出力部４６から出力される。
ータについて、学習手段４７で算出された特徴行列を用
いて特徴ベクトルを抽出する。入力統合情報判別手段４
４では、抽出された特徴ベクトルと、学習統合情報特徴
ベクトルデータベース４９から出力される特徴ベクトル
とを比較して類似度を計算する。判定手段４５では、入
力統合情報判別手段４４より入力された類似度のうち最
も高い値を示す入力統合情報（および、そのクラス）を
判定する。すなわち、最も類似度が高いと判定されたパ
ターンの位置を車両位置の情報とする。判定結果は、結
果出力部４６から出力される。
【００４６】画像中の車両の位置を求める方法は、これ
に限定されるものではなく、車両のエッジを利用する方
法もある。エッジを利用した車両位置検出としては、例
えば、特開平８−９４３２０号公報「移動物体計測装
置」に示されるものがある。これにより検出された位置
を位置情報とする。
に限定されるものではなく、車両のエッジを利用する方
法もある。エッジを利用した車両位置検出としては、例
えば、特開平８−９４３２０号公報「移動物体計測装
置」に示されるものがある。これにより検出された位置
を位置情報とする。
【００４７】次に、実空間における車間距離を算出する
方法について説明する。図１の車間距離算出手段１５
は、車両位置検出手段１４において求められた位置情報
に基づき、車両までの実空間の距離を算出し、測定結果
として出力する。車間距離を算出する具体的な方式の例
を以下に示す。
方法について説明する。図１の車間距離算出手段１５
は、車両位置検出手段１４において求められた位置情報
に基づき、車両までの実空間の距離を算出し、測定結果
として出力する。車間距離を算出する具体的な方式の例
を以下に示す。
【００４８】第１の方式は、ステレオ画像を利用するも
のである。検出した車両の位置を基にして距離を算出す
るのに適した箇所（例えばナンバープレート（図３の参
照符号３４））を求め、ステレオ画像中の対応する位置
を求めることにより距離を算出し、測定結果とする。
のである。検出した車両の位置を基にして距離を算出す
るのに適した箇所（例えばナンバープレート（図３の参
照符号３４））を求め、ステレオ画像中の対応する位置
を求めることにより距離を算出し、測定結果とする。
【００４９】第２の方式は、平面からみた道路構造を利
用して距離を求めるものである。この方法は、現実の道
路の形状の情報を有効利用できる点、あるいは、計算方
法が比較的容易であり、測定精度も高い点で有効な方法
である。すなわち、図６に示すように、まず、画像中の
白線３２ａ，３２ｂを検出し、これを基に実空間上の道
路構造を復元する。復元の方法は例えば文献（”局所平
面近似による道路形状復元”，渡辺他，情処研報ＣＶ６
２−３）に示されるものがある。
用して距離を求めるものである。この方法は、現実の道
路の形状の情報を有効利用できる点、あるいは、計算方
法が比較的容易であり、測定精度も高い点で有効な方法
である。すなわち、図６に示すように、まず、画像中の
白線３２ａ，３２ｂを検出し、これを基に実空間上の道
路構造を復元する。復元の方法は例えば文献（”局所平
面近似による道路形状復元”，渡辺他，情処研報ＣＶ６
２−３）に示されるものがある。
【００５０】次に、検出した車両の位置に対応する左右
の白線位置（参照符号５１，５２）を求め、この位置か
ら道路構造の復元に基づいた実空間における位置の検出
により距離を算出し、測定結果とする。
の白線位置（参照符号５１，５２）を求め、この位置か
ら道路構造の復元に基づいた実空間における位置の検出
により距離を算出し、測定結果とする。
【００５１】第３の方式は、レーザーレーダを利用する
ものである。検出した車両の位置を基にして距離を算出
するのに適した箇所（例えばナンバープレート位置）を
求め、レーザーレーダによりその位置に対する距離を算
出し、測定結果とする。
ものである。検出した車両の位置を基にして距離を算出
するのに適した箇所（例えばナンバープレート位置）を
求め、レーザーレーダによりその位置に対する距離を算
出し、測定結果とする。
【００５２】第４の方式は、自車から検出車両までの間
の道路は水平であるという仮定を用いるものである。図
７に示すように、カメラのパラメータ（焦点距離ｆ、レ
ンズ中心の高さｈ、水平方向からカメラ光軸への角度
θ）は既知として、画像面７２における、検出された車
両位置を（ｉｘ，ｉｙ）とすると、下記の（数１）によ
り、実空間における位置７５が求まる。
の道路は水平であるという仮定を用いるものである。図
７に示すように、カメラのパラメータ（焦点距離ｆ、レ
ンズ中心の高さｈ、水平方向からカメラ光軸への角度
θ）は既知として、画像面７２における、検出された車
両位置を（ｉｘ，ｉｙ）とすると、下記の（数１）によ
り、実空間における位置７５が求まる。
【００５３】
【数１】 この位置より距離Ｌが算出され、これが測定結果とな
る。
る。
【００５４】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、効
率的かつ精度の良い車両の検出を行い、正確な車間距離
を算出できるという効果が得られる。また、装置のハー
ドウエアの負担や処理時間の短縮にも役立つという効果
がある。
率的かつ精度の良い車両の検出を行い、正確な車間距離
を算出できるという効果が得られる。また、装置のハー
ドウエアの負担や処理時間の短縮にも役立つという効果
がある。
【図１】本発明の実施の形態における車間距離測定装置
の構成を示すブロック図
の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態における、探索範囲の絞り
込み方法の一例の手順を示すフロー図
込み方法の一例の手順を示すフロー図
【図３】（ａ）一つの車載カメラから先行する車を撮影
した図 （ｂ）他の車載カメラから先行する車を撮影した図
した図 （ｂ）他の車載カメラから先行する車を撮影した図
【図４】（ａ）探索範囲を絞り込むための処理における
白線検出処理を示す図 （ｂ）探索範囲を決定する処理を示す図
白線検出処理を示す図 （ｂ）探索範囲を決定する処理を示す図
【図５】本発明の実施の形態における、画像中の車両位
置を検出する装置の構成例を示すブロック図
置を検出する装置の構成例を示すブロック図
【図６】本発明の実施の形態における距離算出方式の一
例を説明するための図
例を説明するための図
【図７】本発明の実施の形態における画像面と実空間と
の関係を示す図
の関係を示す図
【図８】車間距離測定装置の一例の構成を示すブロック
図
図
１０ 車両（自車） １１ 車載カメラ １２ 画像入力インタフェース １３ 探索範囲抽出手段 １４ 車両位置検出手段 １５ 車間距離算出手段 １６ 調整手段
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成１３年１月１５日（２００１．１．１
５）
５）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正内容】
【発明の名称】 車間距離測定方法および車間距離
測定装置
測定装置
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０８Ｇ 1/16 Ｇ０６Ｆ 15/62 ４１５ ９Ａ００１ 15/70 ３５０Ｊ (72)発明者 山岡 めぐみ 神奈川県川崎市多摩区東三田３丁目10番１ 号 松下技研株式会社内 (72)発明者 長尾 健司 神奈川県川崎市多摩区東三田３丁目10番１ 号 松下技研株式会社内 Ｆターム(参考） 2F065 AA03 AA06 AA24 BB05 CC11 DD06 FF01 FF04 FF05 FF11 JJ03 JJ19 JJ26 QQ00 QQ14 QQ27 QQ31 QQ38 RR06 2F112 AC06 BA05 CA12 DA25 FA35 5B057 AA16 BA02 CA13 DA07 DA12 DB03 DC02 DC05 DC33 DC36 5H180 AA01 CC03 CC04 CC14 CC24 LL01 LL04 5L096 BA04 CA05 DA02 FA19 FA66 FA69 HA03 HA09 JA03 JA11 9A001 BB06 DD15 GG04 HH24 HH30 JJ77 KK37
Claims (14)
- 【請求項１】 車載カメラから入力された画像から車両
が存在する領域に探索範囲を絞り込み、前記探索範囲内
において車両の画像中の位置を検出し、前記検出位置を
基に車両までの実空間における距離を算出することを特
徴とする車間距離測定方法。 - 【請求項２】 車両が存在する領域への探索範囲の絞り
込みは、道路端を検出し、検出された道路端の位置と前
記車両の高さを考慮して行われることを特徴とする請求
項１記載の車間距離測定方法。 - 【請求項３】 道路端に挟まれた部分を車両の高さを考
慮した分だけ拡張した領域を矩形で近似し、その頂点の
座標を探索範囲の情報とすることを特徴とする請求項２
記載の車間距離測定方法。 - 【請求項４】 探索範囲の絞り込みに際して、パラメー
タの指定により探索範囲の絞り込みの度合いを調節する
ことができることを特徴とする請求項１〜請求項３のい
ずれかに記載の車間距離測定方法。 - 【請求項５】 オプティカルフロー法により道路上に車
両が存在する領域を求めて、これを探索範囲とすること
を特徴とする請求項１記載の車間距離測定方法。 - 【請求項６】 ステレオ画像を用いて道路平面上に車両
が存在する領域を求め、これを探索範囲とすることを特
徴とする請求項１記載の車間距離測定方法。 - 【請求項７】 オプティカルフロー法により求めた道路
上の動物体が存在する領域と、ステレオ画像を用いて求
めた道路平面上に物体が存在する領域とを組み合わせて
探索範囲とすることを特徴とする請求項１記載の車間距
離測定方法。 - 【請求項８】 画像中の車両位置の検出に際しては、あ
らかじめ車両のモデルを登録しておき、前記探索範囲内
の対象と前記車両のモデルとの間で最も類似度の高い位
置を、画像中の車両位置とすることを特徴とする請求項
１〜請求項７のいずれか記載の車間距離測定方法。 - 【請求項９】 実空間における車両までの距離は、検出
した車両の位置を基にステレオ画像を用いて求めること
を特徴とする請求項１に記載の車間距離測定方法。 - 【請求項１０】 実空間における車両までの距離は、検
出された画像中の車両の位置と、平面的にみた道路の形
状とを利用して求めることを特徴とする請求項１〜請求
項９のいずれか記載の車間距離測定方法。 - 【請求項１１】 実空間における車両までの距離は、検
出した画像中の車両の位置に基づきレーザーレーダを用
いて求めることを特徴とする請求項１〜請求項９記載の
車間距離測定方法。 - 【請求項１２】 車載カメラより入力した画像から道路
上の車両が存在する領域に探索範囲を絞り込む探索範囲
抽出手段と、前記探索範囲内において車両の画像中の位
置を検出する車両位置検出手段と、前記検出位置を基に
車両までの実空間の距離を算出する車間距離算出手段
と、を備えたことを特徴とする車間距離測定装置。 - 【請求項１３】 前記探索範囲抽出手段は、パラメータ
の指定により探索範囲の絞り込みの度合いを調節するた
めの調節手段を有することを特徴とする請求項１２記載
の車間距離測定装置。 - 【請求項１４】 前記車両位置検出手段は、あらかじめ
登録されている車両のモデルと前記探索範囲内の対象と
の類似度を調べ、最も類似度の高い位置を車両位置とす
ることを特徴とする請求項１２または請求項１３記載の
車間距離測定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29810099A JP2001116512A (ja) | 1999-10-20 | 1999-10-20 | 車間距離測定方法および車間距離測定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29810099A JP2001116512A (ja) | 1999-10-20 | 1999-10-20 | 車間距離測定方法および車間距離測定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001116512A true JP2001116512A (ja) | 2001-04-27 |
Family
ID=17855166
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29810099A Pending JP2001116512A (ja) | 1999-10-20 | 1999-10-20 | 車間距離測定方法および車間距離測定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001116512A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004102222A1 (ja) * | 2003-05-13 | 2004-11-25 | Fujitsu Limited | 物体検出装置、物体検出方法、物体検出プログラム、距離センサ |
| JP2006349586A (ja) * | 2005-06-17 | 2006-12-28 | Omron Corp | ３次元計測方法および３次元計測装置 |
| CN102564356A (zh) * | 2010-09-13 | 2012-07-11 | 罗伯特·博世有限公司 | 汽车测量装置与方法 |
| JP2018151999A (ja) * | 2017-03-15 | 2018-09-27 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体距離検出装置 |
| CN111038334A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-21 | 华人运通(江苏)技术有限公司 | 一种电动汽车续驶里程预测方法及装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0948299A (ja) * | 1995-08-09 | 1997-02-18 | Mitsubishi Motors Corp | 走行路における対象物の位置計測方法 |
| JPH0996508A (ja) * | 1995-09-29 | 1997-04-08 | Aisin Seiki Co Ltd | ステア型撮影装置 |
| JPH09259287A (ja) * | 1996-03-25 | 1997-10-03 | Fujitsu Ten Ltd | 前方車両認識装置 |
| JPH09272414A (ja) * | 1996-04-08 | 1997-10-21 | Mitsubishi Electric Corp | 車両制御装置 |
| JPH10143799A (ja) * | 1996-11-13 | 1998-05-29 | Nissan Motor Co Ltd | 先行車追従装置 |
| JPH10267618A (ja) * | 1997-03-24 | 1998-10-09 | Nissan Motor Co Ltd | 距離計測装置 |
| JPH11232426A (ja) * | 1998-02-10 | 1999-08-27 | Honda Motor Co Ltd | 道路形状認識装置 |
-
1999
- 1999-10-20 JP JP29810099A patent/JP2001116512A/ja active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0948299A (ja) * | 1995-08-09 | 1997-02-18 | Mitsubishi Motors Corp | 走行路における対象物の位置計測方法 |
| JPH0996508A (ja) * | 1995-09-29 | 1997-04-08 | Aisin Seiki Co Ltd | ステア型撮影装置 |
| JPH09259287A (ja) * | 1996-03-25 | 1997-10-03 | Fujitsu Ten Ltd | 前方車両認識装置 |
| JPH09272414A (ja) * | 1996-04-08 | 1997-10-21 | Mitsubishi Electric Corp | 車両制御装置 |
| JPH10143799A (ja) * | 1996-11-13 | 1998-05-29 | Nissan Motor Co Ltd | 先行車追従装置 |
| JPH10267618A (ja) * | 1997-03-24 | 1998-10-09 | Nissan Motor Co Ltd | 距離計測装置 |
| JPH11232426A (ja) * | 1998-02-10 | 1999-08-27 | Honda Motor Co Ltd | 道路形状認識装置 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004102222A1 (ja) * | 2003-05-13 | 2004-11-25 | Fujitsu Limited | 物体検出装置、物体検出方法、物体検出プログラム、距離センサ |
| US7463184B2 (en) | 2003-05-13 | 2008-12-09 | Fujitsu Limited | Object detection apparatus, object detection method, object detection program, and distance sensor |
| JP2006349586A (ja) * | 2005-06-17 | 2006-12-28 | Omron Corp | ３次元計測方法および３次元計測装置 |
| CN102564356A (zh) * | 2010-09-13 | 2012-07-11 | 罗伯特·博世有限公司 | 汽车测量装置与方法 |
| CN102564356B (zh) * | 2010-09-13 | 2017-05-17 | 罗伯特·博世有限公司 | 汽车测量装置与方法 |
| JP2018151999A (ja) * | 2017-03-15 | 2018-09-27 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体距離検出装置 |
| CN111038334A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-21 | 华人运通(江苏)技术有限公司 | 一种电动汽车续驶里程预测方法及装置 |
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