JP2002074595A - 車両の安全運転支援システム - Google Patents
車両の安全運転支援システムInfo
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Abstract
(57)【要約】
【課題】歩行者周辺の温度条件に影響されることなく、
より正確に歩行者を検出できる車両の安全運転支援シス
テムを提供する。 【解決手段】車両の安全運転支援システムを、可視光画
像センサ１から取り込んだ可視画像データを基に歩行者
検出領域を設定する検出領域設定部６０４と、熱画像セ
ンサ２から取り込んだ熱画像データを基に歩行者検出領
域内の各物体の温度差を検出する領域内温度差検出部６
０５と、検出した温度差が歩行者の体温が検出できる温
度差であるとき、温度差に基づいて各物体の中から歩行
者候補を検出する第１の検出部と、検出した温度差が歩
行者の体温が検出できない温度差であるとき、各物体の
影の形状から歩行者候補を検出する第２の検出部と、検
出した歩行者候補に移動ベクトルがあれば歩行者候補を
歩行者と判定する判定部とで構成する。
より正確に歩行者を検出できる車両の安全運転支援シス
テムを提供する。 【解決手段】車両の安全運転支援システムを、可視光画
像センサ１から取り込んだ可視画像データを基に歩行者
検出領域を設定する検出領域設定部６０４と、熱画像セ
ンサ２から取り込んだ熱画像データを基に歩行者検出領
域内の各物体の温度差を検出する領域内温度差検出部６
０５と、検出した温度差が歩行者の体温が検出できる温
度差であるとき、温度差に基づいて各物体の中から歩行
者候補を検出する第１の検出部と、検出した温度差が歩
行者の体温が検出できない温度差であるとき、各物体の
影の形状から歩行者候補を検出する第２の検出部と、検
出した歩行者候補に移動ベクトルがあれば歩行者候補を
歩行者と判定する判定部とで構成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、車両の安全運転支
援システム、特に自車両走行方向の歩行者を検出し、車
両走行を安全制御するシステムに関するものである。
援システム、特に自車両走行方向の歩行者を検出し、車
両走行を安全制御するシステムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】現在では、自動車事故を未然に防ぐため
の車間距離制御装置や車線逸脱制御装置などの開発、製
品化が進められているが、高速道路での使用が前提であ
り、一般道路で使用可能とするためには歩行者の検知が
必須になる。歩行者を検知するためには、車両前方の障
害物を前方車や標識、植栽などと区別する必要があり、
熱画像センサが有効になる。歩行者の体温は、外気の温
度にかかわらず一定であるためである。
の車間距離制御装置や車線逸脱制御装置などの開発、製
品化が進められているが、高速道路での使用が前提であ
り、一般道路で使用可能とするためには歩行者の検知が
必須になる。歩行者を検知するためには、車両前方の障
害物を前方車や標識、植栽などと区別する必要があり、
熱画像センサが有効になる。歩行者の体温は、外気の温
度にかかわらず一定であるためである。
【０００３】1996年から市場に出回るようになった冷却
不要のサーモグラフィを用いることにより、昼間も熱画
像を得ることが可能になった。昼夜に問わず可視光画像
センサと熱画像センサとを起動させ、熱画像と可視光画
像のデータを重ね合せて認識することにより、歩行者の
検知精度を向上させることができる。近年、熱画像セン
サと可視光画像センサとを組み合わせて歩行者を検出す
る発明が種々提案されている。
不要のサーモグラフィを用いることにより、昼間も熱画
像を得ることが可能になった。昼夜に問わず可視光画像
センサと熱画像センサとを起動させ、熱画像と可視光画
像のデータを重ね合せて認識することにより、歩行者の
検知精度を向上させることができる。近年、熱画像セン
サと可視光画像センサとを組み合わせて歩行者を検出す
る発明が種々提案されている。
【０００４】例えば、特開２０００―３０１９７号公報
記載の検出装置は、可視光画像センサと熱画像センサの
データを重ね合せて、車両の走行方向の他車両までの距
離及び方向を車両検出部で検出し、画像処理ユニットで
他車両までの距離と方向を除去し、かつ可視光画像、熱
画像から他車両までの存在領域を除去し、除去処理結果
の熱画像データに基づいて歩行者の存在を検出するもの
である。
記載の検出装置は、可視光画像センサと熱画像センサの
データを重ね合せて、車両の走行方向の他車両までの距
離及び方向を車両検出部で検出し、画像処理ユニットで
他車両までの距離と方向を除去し、かつ可視光画像、熱
画像から他車両までの存在領域を除去し、除去処理結果
の熱画像データに基づいて歩行者の存在を検出するもの
である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記検
出装置は、他車両の存在領域を除去し、除去処理結果か
ら歩行者の存在を抽出する際、路面温度と歩行者の温度
に差異があることが前提となっており、例えば真夏の日
の当たる路面など歩行者と同じ位の温度になる場合もあ
り、正確な歩行者検出ができないという問題があった。
出装置は、他車両の存在領域を除去し、除去処理結果か
ら歩行者の存在を抽出する際、路面温度と歩行者の温度
に差異があることが前提となっており、例えば真夏の日
の当たる路面など歩行者と同じ位の温度になる場合もあ
り、正確な歩行者検出ができないという問題があった。
【０００６】本発明の目的は、歩行者周辺の温度条件に
影響されることなく、より正確に歩行者を検出できる車
両の安全運転支援システムを提供することにある。
影響されることなく、より正確に歩行者を検出できる車
両の安全運転支援システムを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明における車両の安全運転支援システムの特徴
とするところは、車両の安全運転支援システムを、可視
光画像センサから取り込んだ可視画像データを基に歩行
者検出領域を設定する検出領域設定部と、熱画像センサ
から取り込んだ熱画像データを基に歩行者検出領域内の
各物体の温度差を検出する領域内温度差検出部と、検出
した温度差が、歩行者の体温が検出できる温度差である
ときは、温度差に基づいて各物体の中から歩行者候補を
検出する第１の検出部と、歩行者の体温が検出できない
温度差であるときは、各物体の影の形状から歩行者候補
を検出する第２の検出部と、検出した歩行者候補に移動
ベクトルがあれば、歩行者候補を歩行者と判定する判定
部とで構成することにある。
に、本発明における車両の安全運転支援システムの特徴
とするところは、車両の安全運転支援システムを、可視
光画像センサから取り込んだ可視画像データを基に歩行
者検出領域を設定する検出領域設定部と、熱画像センサ
から取り込んだ熱画像データを基に歩行者検出領域内の
各物体の温度差を検出する領域内温度差検出部と、検出
した温度差が、歩行者の体温が検出できる温度差である
ときは、温度差に基づいて各物体の中から歩行者候補を
検出する第１の検出部と、歩行者の体温が検出できない
温度差であるときは、各物体の影の形状から歩行者候補
を検出する第２の検出部と、検出した歩行者候補に移動
ベクトルがあれば、歩行者候補を歩行者と判定する判定
部とで構成することにある。
【０００８】具体的には本発明は次に掲げるシステムを
提供する。
提供する。
【０００９】本発明は、車両の走行方向の歩行者を検出
し、該検出した歩行者の状態に応じて前記車両の走行を
制御する車両の安全運転支援システムにおいて、前記車
両の走行方向の可視画像データを取り込む可視光画像セ
ンサと、前記車両の走行方向の熱画像データを取り込む
熱画像センサと、前記取り込んだ可視画像データを基に
歩行者検出領域を設定する検出領域設定部と、前記取り
込んだ熱画像データを基に前記歩行者検出領域内の各物
体の温度差を検出する領域内温度差検出部と、前記検出
した温度差が前記歩行者の体温が検出できる温度差であ
るとき、前記温度差に基づいて前記各物体の中から前記
歩行者候補を検出する第１の検出部と、前記検出した温
度差が前記歩行者の体温が検出できない温度差であると
き、前記各物体の影の形状から前記歩行者候補を検出す
る第２の検出部と、前記第１の検出部あるいは前記第２
の検出部で検出した前記歩行者候補に移動ベクトルがあ
るか否かを検出し、前記移動ベクトルがあれば前記歩行
者候補を前記歩行者と判定する判定部とを有することを
特徴とする車両の安全運転支援システムを提供する。
し、該検出した歩行者の状態に応じて前記車両の走行を
制御する車両の安全運転支援システムにおいて、前記車
両の走行方向の可視画像データを取り込む可視光画像セ
ンサと、前記車両の走行方向の熱画像データを取り込む
熱画像センサと、前記取り込んだ可視画像データを基に
歩行者検出領域を設定する検出領域設定部と、前記取り
込んだ熱画像データを基に前記歩行者検出領域内の各物
体の温度差を検出する領域内温度差検出部と、前記検出
した温度差が前記歩行者の体温が検出できる温度差であ
るとき、前記温度差に基づいて前記各物体の中から前記
歩行者候補を検出する第１の検出部と、前記検出した温
度差が前記歩行者の体温が検出できない温度差であると
き、前記各物体の影の形状から前記歩行者候補を検出す
る第２の検出部と、前記第１の検出部あるいは前記第２
の検出部で検出した前記歩行者候補に移動ベクトルがあ
るか否かを検出し、前記移動ベクトルがあれば前記歩行
者候補を前記歩行者と判定する判定部とを有することを
特徴とする車両の安全運転支援システムを提供する。
【００１０】また、本発明は、車両の走行方向の歩行者
を検出し、該検出した歩行者の状態に応じて前記車両の
走行を制御する車両の安全運転支援システムにおいて、
前記車両の走行方向の可視画像データを取り込む可視光
画像センサと、前記車両の走行方向の熱画像データを取
り込む熱画像センサと、前記取り込んだ可視画像データ
を基に歩行者検出領域を設定する検出領域設定部と、前
記取り込んだ熱画像データを基に前記歩行者検出領域内
の各物体の温度差を検出する領域内温度差検出部と、前
記検出した温度差が前記歩行者の体温が検出できる温度
差であるとき、前記歩行者検出領域内の歩行者体温付近
の温度データを検出し、前記温度データをもつ物体を第
１次歩行者候補として絞り込む歩行者候補絞込み部と、
前記第１次歩行者候補として絞り込まれた物体の大きさ
を前記歩行者検出領域の座標から推測する歩行者候補大
きさ推測部と、前記検出した温度差が前記歩行者の体温
が検出できない温度差であるとき、前記可視画像データ
に基づき、前記歩行者検出領域内の物体の影の長さを検
出する領域内影検出部と、前記検出された影の長さから
影を作り出している物体の大きさを推測する物体の大き
さ推測部と、前記歩行者候補大きさ推測部あるいは前記
物体の大きさ推測部で推測した物体の大きさが人物大の
大きさであれば前記物体を第２次歩行者候補として選出
する歩行者候補選出部と、前記選出した第２次歩行者候
補に移動ベクトルがあるか否かを検出する歩行者候補移
動ベクトル検出部と、前記第２次歩行者候補に移動ベク
トルがあれば、歩行者と判定する歩行者判定部と、前記
判定した歩行者に前記車両が衝突または接触する危険の
度合いを検出する危険度検出部とを有することを特徴と
する車両の安全運転支援システムを提供する。
を検出し、該検出した歩行者の状態に応じて前記車両の
走行を制御する車両の安全運転支援システムにおいて、
前記車両の走行方向の可視画像データを取り込む可視光
画像センサと、前記車両の走行方向の熱画像データを取
り込む熱画像センサと、前記取り込んだ可視画像データ
を基に歩行者検出領域を設定する検出領域設定部と、前
記取り込んだ熱画像データを基に前記歩行者検出領域内
の各物体の温度差を検出する領域内温度差検出部と、前
記検出した温度差が前記歩行者の体温が検出できる温度
差であるとき、前記歩行者検出領域内の歩行者体温付近
の温度データを検出し、前記温度データをもつ物体を第
１次歩行者候補として絞り込む歩行者候補絞込み部と、
前記第１次歩行者候補として絞り込まれた物体の大きさ
を前記歩行者検出領域の座標から推測する歩行者候補大
きさ推測部と、前記検出した温度差が前記歩行者の体温
が検出できない温度差であるとき、前記可視画像データ
に基づき、前記歩行者検出領域内の物体の影の長さを検
出する領域内影検出部と、前記検出された影の長さから
影を作り出している物体の大きさを推測する物体の大き
さ推測部と、前記歩行者候補大きさ推測部あるいは前記
物体の大きさ推測部で推測した物体の大きさが人物大の
大きさであれば前記物体を第２次歩行者候補として選出
する歩行者候補選出部と、前記選出した第２次歩行者候
補に移動ベクトルがあるか否かを検出する歩行者候補移
動ベクトル検出部と、前記第２次歩行者候補に移動ベク
トルがあれば、歩行者と判定する歩行者判定部と、前記
判定した歩行者に前記車両が衝突または接触する危険の
度合いを検出する危険度検出部とを有することを特徴と
する車両の安全運転支援システムを提供する。
【００１１】好ましくは、前記物体の大きさ推測部は、
前記検出された影の長さと、前記車両に備えられた方位
センサから入力された方位と、リアルタイムクロックか
ら取込んだ日時及び時刻データと、前記歩行者検出領域
の座標とに基づいて、前記影を作り出している物体の大
きさを推測する。
前記検出された影の長さと、前記車両に備えられた方位
センサから入力された方位と、リアルタイムクロックか
ら取込んだ日時及び時刻データと、前記歩行者検出領域
の座標とに基づいて、前記影を作り出している物体の大
きさを推測する。
【００１２】好ましくは、前記危険度検出部は、前記車
両の車速度と前記判定した歩行者の座標とに基づいて前
記車両が前記歩行者に衝突または接触する危険の度合い
を検出し、該検出した危険度に応じて、前記車両の走行
を制御する。
両の車速度と前記判定した歩行者の座標とに基づいて前
記車両が前記歩行者に衝突または接触する危険の度合い
を検出し、該検出した危険度に応じて、前記車両の走行
を制御する。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施の形態例に
係る車両の安全運転支援システムを、図を用いて説明す
る。
係る車両の安全運転支援システムを、図を用いて説明す
る。
【００１４】図１は、本発明の一実施の形態例に係る車
両の安全運転支援システムの全体構成を示す。車両の安
全走行支援システムは、可視光画像センサ１と、熱画像
センサ２と、ナビゲーションシステム３と、車間距離セ
ンサ４と、車速センサ５と、処理装置６と、ブレーキ制
御装置７と、アクセル制御装置８と、警報器９と、イン
ジケータ１０とで構成される。
両の安全運転支援システムの全体構成を示す。車両の安
全走行支援システムは、可視光画像センサ１と、熱画像
センサ２と、ナビゲーションシステム３と、車間距離セ
ンサ４と、車速センサ５と、処理装置６と、ブレーキ制
御装置７と、アクセル制御装置８と、警報器９と、イン
ジケータ１０とで構成される。
【００１５】処理装置６は、ＡＤ変換器６０１,６０２
と、インターフェース回路６０３と、検出領域設定部６
０４と、領域内温度差検出部６０５と、歩行者候補絞込
み部６０６と、歩行者候補大きさ推測部６０７と、領域
内影検出部６０８と、物体の大きさ推測部６０９と、歩
行者候補選出部６１０と、移動ベクトル検出部６１１
と、歩行者判定部６１２と、危険度検出部６１３と、リ
アルタイムクロック６１４とで構成される。
と、インターフェース回路６０３と、検出領域設定部６
０４と、領域内温度差検出部６０５と、歩行者候補絞込
み部６０６と、歩行者候補大きさ推測部６０７と、領域
内影検出部６０８と、物体の大きさ推測部６０９と、歩
行者候補選出部６１０と、移動ベクトル検出部６１１
と、歩行者判定部６１２と、危険度検出部６１３と、リ
アルタイムクロック６１４とで構成される。
【００１６】可視光画像センサ１は、ＣＣＤセンサやＣ
ＭＯＳセンサ等の画像センサであり、車両前方の可視光
における道路上に描かれた白線、道路上の障害物及び影
などの画像データを取込む。取込んだ画像データは、Ａ
Ｄ変換器６０１でデジタル化され、検出領域設定部６０
４或いは領域内影検出部６０８に入力される。
ＭＯＳセンサ等の画像センサであり、車両前方の可視光
における道路上に描かれた白線、道路上の障害物及び影
などの画像データを取込む。取込んだ画像データは、Ａ
Ｄ変換器６０１でデジタル化され、検出領域設定部６０
４或いは領域内影検出部６０８に入力される。
【００１７】熱画像センサ２は、車両前方における物体
の温度に応じた電磁波の赤外線強度を検出し、温度に換
算して、歩行者の体温等の熱画像データを取込む。取込
んだ熱画像データは、ＡＤ変換器６０２でデジタル化さ
れ、領域内温度差検出部６０５に入力される。
の温度に応じた電磁波の赤外線強度を検出し、温度に換
算して、歩行者の体温等の熱画像データを取込む。取込
んだ熱画像データは、ＡＤ変換器６０２でデジタル化さ
れ、領域内温度差検出部６０５に入力される。
【００１８】検出領域設定部６０４は、可視光画像セン
サ１から入力された道路の画像データに基づいて歩行者
検出領域を設定する。歩行者検出領域を設定するのは、
画像処理速度の面から自車両前方の画像すべてから歩行
者の検出を行うと処理装置６の負荷が大きくなるからで
ある。そのため、予め道路の白線を認識しておき、白線
内の領域で歩行者の検出を行うようにする。
サ１から入力された道路の画像データに基づいて歩行者
検出領域を設定する。歩行者検出領域を設定するのは、
画像処理速度の面から自車両前方の画像すべてから歩行
者の検出を行うと処理装置６の負荷が大きくなるからで
ある。そのため、予め道路の白線を認識しておき、白線
内の領域で歩行者の検出を行うようにする。
【００１９】領域内温度差検出部６０５は、熱画像セン
サ２から入力された熱画像データに基づいて、設定され
た歩行者検出領域内の各物体の温度差を検出する。
サ２から入力された熱画像データに基づいて、設定され
た歩行者検出領域内の各物体の温度差を検出する。
【００２０】歩行者候補絞込み部６０６は、領域内温度
差検出部６０５で検出した温度差が歩行者の体温が検出
できる温度差であるとき、歩行者の体温付近の温度デー
タを検出し、その温度データをもつ物体を第１次歩行者
候補として絞り込む。
差検出部６０５で検出した温度差が歩行者の体温が検出
できる温度差であるとき、歩行者の体温付近の温度デー
タを検出し、その温度データをもつ物体を第１次歩行者
候補として絞り込む。
【００２１】歩行者候補大きさ推測部６０７は、歩行者
候補絞込み部６０６で第１次歩行者候補として絞り込ま
れた物体の大きさを歩行者検出領域の座標から推測す
る。
候補絞込み部６０６で第１次歩行者候補として絞り込ま
れた物体の大きさを歩行者検出領域の座標から推測す
る。
【００２２】領域内影検出部６０８は、領域内温度差検
出部６０５で検出した温度差が歩行者の体温が検出でき
ない温度差であるとき、可視光画像センサ１から入力さ
れた画像データに基づき、歩行者検出領域内の物体の影
及び影の長さを検出する。
出部６０５で検出した温度差が歩行者の体温が検出でき
ない温度差であるとき、可視光画像センサ１から入力さ
れた画像データに基づき、歩行者検出領域内の物体の影
及び影の長さを検出する。
【００２３】影を検出する方法としては、可視光画像検
出センサ１から得られるデータにあるしきい値を設け、
影とその他のデータとを区別する方法がある。可視光画
像データから得られるデータを０から２５５の８ｂｉｔ
でデジタル変換し、数値の大きい方を明るい画像データ
とすると影は限りなく黒に近いため０に近いしきい値を
設け、他の画像情報と区別する。
出センサ１から得られるデータにあるしきい値を設け、
影とその他のデータとを区別する方法がある。可視光画
像データから得られるデータを０から２５５の８ｂｉｔ
でデジタル変換し、数値の大きい方を明るい画像データ
とすると影は限りなく黒に近いため０に近いしきい値を
設け、他の画像情報と区別する。
【００２４】ナビゲーションシステム３で、自車両の走
行する方位を検出し、検出した方位を、インターフェー
ス回路６０３を経由して物体の大きさ推測部６０９に入
力する。また、別の方位検出手段、例えば自車両に方位
センサを備え、それを用いても良い。
行する方位を検出し、検出した方位を、インターフェー
ス回路６０３を経由して物体の大きさ推測部６０９に入
力する。また、別の方位検出手段、例えば自車両に方位
センサを備え、それを用いても良い。
【００２５】物体の大きさ推測部６０９は、ナビゲーシ
ョンシステム３から入力された方位と、リアルタイムク
ロック６１４から取込んだ日時及び時刻データと、領域
内影検出部６０８で検出された影の長さと、歩行者検出
領域の座標とから影を作り出している物体の大きさを推
測する。
ョンシステム３から入力された方位と、リアルタイムク
ロック６１４から取込んだ日時及び時刻データと、領域
内影検出部６０８で検出された影の長さと、歩行者検出
領域の座標とから影を作り出している物体の大きさを推
測する。
【００２６】歩行者候補選出部１１０は、歩行者候補大
きさ推測部６０７あるいは物体の大きさ推測部６０９で
推測した物体の大きさが人物大の大きさであればその物
体を第２次歩行者候補として選出する。
きさ推測部６０７あるいは物体の大きさ推測部６０９で
推測した物体の大きさが人物大の大きさであればその物
体を第２次歩行者候補として選出する。
【００２７】移動ベクトル検出部６１１は、選出した第
２次歩行者候補に移動ベクトルがあるか否かを検出す
る。歩行者の影と人物の大きさに近い標識や植栽などの
影とを区別する場合には、標識や植栽などは動くことが
ないので、最初に歩行者らしき影を検出した画像と、次
以降に検出した影の画像を重ね合せ、影の移動した方向
を移動ベクトルと定義し、この移動ベクトルが発生した
場合に歩行者と判定する。ただし、この時、自車両は走
行中であるので、当然標識や植栽などの静止物も手前に
向かって移動するように見えるので考慮しなければなら
ない。
２次歩行者候補に移動ベクトルがあるか否かを検出す
る。歩行者の影と人物の大きさに近い標識や植栽などの
影とを区別する場合には、標識や植栽などは動くことが
ないので、最初に歩行者らしき影を検出した画像と、次
以降に検出した影の画像を重ね合せ、影の移動した方向
を移動ベクトルと定義し、この移動ベクトルが発生した
場合に歩行者と判定する。ただし、この時、自車両は走
行中であるので、当然標識や植栽などの静止物も手前に
向かって移動するように見えるので考慮しなければなら
ない。
【００２８】歩行者判定部６１２は、第２次歩行者候補
に移動ベクトルがあれば、第２次歩行者候補を歩行者と
判定する。ただし、ミリ波レーダ或いはレーザレーダを
用いて自車両前方の車両を検出する車間距離センサ４が
前方車両が任意の車間距離で走行していると検知した場
合には、前方車両と歩行者とを区別するために、歩行者
判定部６１２は機能しないように構成されている。
に移動ベクトルがあれば、第２次歩行者候補を歩行者と
判定する。ただし、ミリ波レーダ或いはレーザレーダを
用いて自車両前方の車両を検出する車間距離センサ４が
前方車両が任意の車間距離で走行していると検知した場
合には、前方車両と歩行者とを区別するために、歩行者
判定部６１２は機能しないように構成されている。
【００２９】危険度検出部６１３は、車速センサ５から
の自車両の車速度と、歩行者判定部６１２で判定した歩
行者の座標とに基づいて、自車両が歩行者に衝突するま
での時間を計測し、自車両が安全に停止できるかどうか
の算出を行い、衝突または接触する危険の度合いを検出
する。そして、検出した危険度に応じて、ブレーキ制御
装置７やアクセル制御装置８を制御することにより車両
走行を制御し、或いは警告器９が発する警告音やインジ
ケータ１０によってドライバーに危険を警告する。
の自車両の車速度と、歩行者判定部６１２で判定した歩
行者の座標とに基づいて、自車両が歩行者に衝突するま
での時間を計測し、自車両が安全に停止できるかどうか
の算出を行い、衝突または接触する危険の度合いを検出
する。そして、検出した危険度に応じて、ブレーキ制御
装置７やアクセル制御装置８を制御することにより車両
走行を制御し、或いは警告器９が発する警告音やインジ
ケータ１０によってドライバーに危険を警告する。
【００３０】検出領域設定部６０４、領域内温度差検出
部６０５、歩行者候補絞込み部６０６、歩行者候補大き
さ推測部６０７、領域内影検出部６０８、物体の大きさ
推測部６０９、歩行者候補選出部６１０、移動ベクトル
検出部６１１、歩行者判定部６１２、危険度検出部６１
３は、各々メモリに記録されたプログラムとプロセッサ
を有する処理装置６内蔵のコンピュータで実現できる。
部６０５、歩行者候補絞込み部６０６、歩行者候補大き
さ推測部６０７、領域内影検出部６０８、物体の大きさ
推測部６０９、歩行者候補選出部６１０、移動ベクトル
検出部６１１、歩行者判定部６１２、危険度検出部６１
３は、各々メモリに記録されたプログラムとプロセッサ
を有する処理装置６内蔵のコンピュータで実現できる。
【００３１】次に、図２、図５を用いて、歩行者検出の
具体例を、以下説明する。
具体例を、以下説明する。
【００３２】図２は、図１の車両の安全運転支援システ
ムの処理動作のフローチャートを示し、図５は、可視光
画像センサ１による車両前方画像例である。
ムの処理動作のフローチャートを示し、図５は、可視光
画像センサ１による車両前方画像例である。
【００３３】本処理動作は、検出物を前方車両と歩行者
その他と区別するために、車間距離センサ４において相
対速度を持つ物体を前方車両とみなし、その前方車両と
の車間距離が一定以上あった場合、或いは前方車両を検
出しない場合を、トリガとして起動する。
その他と区別するために、車間距離センサ４において相
対速度を持つ物体を前方車両とみなし、その前方車両と
の車間距離が一定以上あった場合、或いは前方車両を検
出しない場合を、トリガとして起動する。
【００３４】始めにステップＳ１で、可視光画像センサ
１からの画像データを取込み、自車両前方の道路上の所
定領域を歩行者検出領域に設定する、例えば、図５に示
すように、自車が走行中の車線から中央側と路肩側の白
線２０とを検出し、両白線内を歩行者検出領域２１（図
５の斜線部）と設定する。
１からの画像データを取込み、自車両前方の道路上の所
定領域を歩行者検出領域に設定する、例えば、図５に示
すように、自車が走行中の車線から中央側と路肩側の白
線２０とを検出し、両白線内を歩行者検出領域２１（図
５の斜線部）と設定する。
【００３５】次に、車速データを車速センサ５から取込
み（ステップＳ２）、熱画像データを熱画像センサ２か
ら取込む（ステップＳ３）。
み（ステップＳ２）、熱画像データを熱画像センサ２か
ら取込む（ステップＳ３）。
【００３６】次に、ステップＳ４で熱画像データによる
歩行者検知領域２１内の温度が歩行者の体温を検出でき
ないような温度範囲、すなわち歩行者の体温とほぼ同じ
温度であれば、影検出ルーチンへ移行する（ステップＳ
５）。それ以外は通常検出ルーチンへ移行する（ステッ
プＳ６）。
歩行者検知領域２１内の温度が歩行者の体温を検出でき
ないような温度範囲、すなわち歩行者の体温とほぼ同じ
温度であれば、影検出ルーチンへ移行する（ステップＳ
５）。それ以外は通常検出ルーチンへ移行する（ステッ
プＳ６）。
【００３７】次に、ステップＳ７において、ステップＳ
５またはステップＳ６のルーチンで歩行者検出のフラグ
を立てていれば、危険度算出処理に移行する（ステップ
Ｓ８）。危険度算出処理では、ステップＳ４で取込んだ
車速データおよび歩行者データの画像上の座標と、前画
面や前々画面等から得られる歩行者の移動ベクトルの情
報とから、歩行者と自車両の衝突または接触する危険度
を算出する。
５またはステップＳ６のルーチンで歩行者検出のフラグ
を立てていれば、危険度算出処理に移行する（ステップ
Ｓ８）。危険度算出処理では、ステップＳ４で取込んだ
車速データおよび歩行者データの画像上の座標と、前画
面や前々画面等から得られる歩行者の移動ベクトルの情
報とから、歩行者と自車両の衝突または接触する危険度
を算出する。
【００３８】次に、ステップＳ８で算出した危険度に応
じて、車両へのフィードバック処理を行い、警告音９ま
たはインジケータ１０によってドライバーに注意を促し
たり、ブレーキ制御装置７やアクセル制御装置８を動作
させることにより、車両走行を制御する（ステップＳ
９）。
じて、車両へのフィードバック処理を行い、警告音９ま
たはインジケータ１０によってドライバーに注意を促し
たり、ブレーキ制御装置７やアクセル制御装置８を動作
させることにより、車両走行を制御する（ステップＳ
９）。
【００３９】ステップＳ１０では、ＩＧＮ ＯＦＦ或い
は上位システムでの終了コマンドが入力されなければ、
ステップＳ１に戻ってプログラムを繰り返す。
は上位システムでの終了コマンドが入力されなければ、
ステップＳ１に戻ってプログラムを繰り返す。
【００４０】図３と図５を用いて、通常検出ルーチンに
ついて、説明する。
ついて、説明する。
【００４１】図３は、図２の通常検出ルーチンの処理動
作のフローチャートを示す。
作のフローチャートを示す。
【００４２】図２のステップＳ４で歩行者の体温が検出
できる温度範囲であれば、ステップＳ２１で、熱画像デ
ータから得られる温度分布にて歩行者の体温付近の温度
データを検出し、第１次歩行者候補の絞り込みを行う。
次に可視光画像センサ１から可視光画像データの取込み
を行う（ステップＳ２２）。次に歩行者検出領域２１内
のエッジを抽出する（ステップＳ２３）。エッジとは予
め設定してある画素間同士の濃度差である。
できる温度範囲であれば、ステップＳ２１で、熱画像デ
ータから得られる温度分布にて歩行者の体温付近の温度
データを検出し、第１次歩行者候補の絞り込みを行う。
次に可視光画像センサ１から可視光画像データの取込み
を行う（ステップＳ２２）。次に歩行者検出領域２１内
のエッジを抽出する（ステップＳ２３）。エッジとは予
め設定してある画素間同士の濃度差である。
【００４３】次に、ステップＳ２１で得られた第１次歩
行者候補とステップＳ２３で得られたエッジの重ね合わ
せを行う（ステップＳ２４）。エッジが温度を有しない
ものであれば、第１次歩行者候補から外す。横断歩道２
２などの道路標示や建物の影２３は第１次歩行者候補か
ら外れることになる。
行者候補とステップＳ２３で得られたエッジの重ね合わ
せを行う（ステップＳ２４）。エッジが温度を有しない
ものであれば、第１次歩行者候補から外す。横断歩道２
２などの道路標示や建物の影２３は第１次歩行者候補か
ら外れることになる。
【００４４】次に、温度を有する物体（第１次歩行者候
補）の大きさを歩行者検出領域２１の座標から推測して
人物大の大きさであれば第２次歩行者候補とする（ステ
ップＳ２５）。
補）の大きさを歩行者検出領域２１の座標から推測して
人物大の大きさであれば第２次歩行者候補とする（ステ
ップＳ２５）。
【００４５】次に、一つ前の画像と比較を行い（ステッ
プＳ２６）、この第２次歩行者候補に移動ベクトル２４
を認識した場合（ステップＳ２７）、歩行者と判定し、
歩行者検出フラグをセットする（ステップＳ２８）。次
に、取り込んだ画像及び検出結果をメモリへ転送し、メ
インルーチンへ戻る（ステップＳ２９）。
プＳ２６）、この第２次歩行者候補に移動ベクトル２４
を認識した場合（ステップＳ２７）、歩行者と判定し、
歩行者検出フラグをセットする（ステップＳ２８）。次
に、取り込んだ画像及び検出結果をメモリへ転送し、メ
インルーチンへ戻る（ステップＳ２９）。
【００４６】図４と図５を用いて、影検出ルーチンにつ
いて、説明する。
いて、説明する。
【００４７】図４は、図２の影検出ルーチンの処理動作
のフローチャートを示す。
のフローチャートを示す。
【００４８】図２のステップＳ４で歩行者の体温が検出
できないような温度範囲であれば、ステップＳ４１で可
視光画像検出センサ１から画像データを取り込み、歩行
者検出領域２１内の黒レベルから影を検出する（ステッ
プＳ４２）。
できないような温度範囲であれば、ステップＳ４１で可
視光画像検出センサ１から画像データを取り込み、歩行
者検出領域２１内の黒レベルから影を検出する（ステッ
プＳ４２）。
【００４９】次にナビゲーションシステム３から方位を
（ステップＳ４３）、かつリアルタイムクロック６１４
から日時、時刻データを取込んで（ステップＳ４４）、
歩行者候補の画像上の座標と影の長さから物体の大きさ
を推測し（ステップＳ４５）、人物大であれば歩行者候
補とする。
（ステップＳ４３）、かつリアルタイムクロック６１４
から日時、時刻データを取込んで（ステップＳ４４）、
歩行者候補の画像上の座標と影の長さから物体の大きさ
を推測し（ステップＳ４５）、人物大であれば歩行者候
補とする。
【００５０】次に、一つ前の画像と比較を行い（ステッ
プＳ４６）、この歩行者候補に移動ベクトル２４を認識
した場合（ステップＳ４７）、歩行者と判定し、歩行者
検出フラグをセットする（ステップＳ４８）。次に取り
込んだ画像、検出結果をメモリへ転送し、メインルーチ
ンへ戻る（ステップＳ４９）。
プＳ４６）、この歩行者候補に移動ベクトル２４を認識
した場合（ステップＳ４７）、歩行者と判定し、歩行者
検出フラグをセットする（ステップＳ４８）。次に取り
込んだ画像、検出結果をメモリへ転送し、メインルーチ
ンへ戻る（ステップＳ４９）。
【００５１】本実施の形態例によれば、路面温度と歩行
者の温度に差異があるときだけでなく、例えば真夏の日
の当たる路面など、路面温度が歩行者と同じ位の温度に
なるときでも、歩行者をより高精度に検出することがで
きる。
者の温度に差異があるときだけでなく、例えば真夏の日
の当たる路面など、路面温度が歩行者と同じ位の温度に
なるときでも、歩行者をより高精度に検出することがで
きる。
【００５２】また、検出した歩行者に車両が衝突または
接触する危険の度合いを検出し、該検出した危険度に応
じて、車両の走行を制御することができる。
接触する危険の度合いを検出し、該検出した危険度に応
じて、車両の走行を制御することができる。
【００５３】
【発明の効果】本発明によれば、歩行者周辺の温度条件
に影響されることなく、より正確に歩行者を検出できる
ので、車両走行の安全性の向上に寄与することができ
る。
に影響されることなく、より正確に歩行者を検出できる
ので、車両走行の安全性の向上に寄与することができ
る。
【図１】本発明の一実施の形態例に係る車両の安全運転
支援システムの全体構成ブロック図である。
支援システムの全体構成ブロック図である。
【図２】図１の車両の安全運転支援システムの処理動作
のフローチャート図である。
のフローチャート図である。
【図３】図２の通常検出ルーチンの処理動作のフローチ
ャート図である。
ャート図である。
【図４】図２の影検出ルーチンの処理動作のフローチャ
ート図である。
ート図である。
【図５】可視光画像センサによる車両前方画像例であ
る。
る。
１…可視光画像センサ、２…熱画像センサ、３…ナビゲ
ーションシステム、４…車間距離センサ、５…車速セン
サ、６…処理装置、７…ブレーキ制御装置、８…アクセ
ル制御装置、９…警報機、１０…インジケータ、２０…
白線、２１…歩行者検出領域、２２…横断歩道、２３…
影、２４…移動ベクトル、６０１,６０２…ＡＤ変換
器、６０３…インターフェース回路、６０４…検出領域
設定部、６０５…領域内温度差検出部、６０６…歩行者
候補絞込み部、６０７…歩行者候補大きさ推測部、６０
８…領域内影検出部、６０９…物体の大きさ推測部、６
１０…歩行者候補選出部、６１１…移動ベクトル検出
部、６１２…歩行者判定部、６１３…危険度検出部、６
１４…リアルタイムクロック
ーションシステム、４…車間距離センサ、５…車速セン
サ、６…処理装置、７…ブレーキ制御装置、８…アクセ
ル制御装置、９…警報機、１０…インジケータ、２０…
白線、２１…歩行者検出領域、２２…横断歩道、２３…
影、２４…移動ベクトル、６０１,６０２…ＡＤ変換
器、６０３…インターフェース回路、６０４…検出領域
設定部、６０５…領域内温度差検出部、６０６…歩行者
候補絞込み部、６０７…歩行者候補大きさ推測部、６０
８…領域内影検出部、６０９…物体の大きさ推測部、６
１０…歩行者候補選出部、６１１…移動ベクトル検出
部、６１２…歩行者判定部、６１３…危険度検出部、６
１４…リアルタイムクロック
───────────────────────────────────────────────────── 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） Ｂ６０Ｒ 21/00 ６２４ Ｂ６０Ｒ 21/00 ６２４Ｚ ６２６ ６２６Ｂ ６２６Ｄ ６２７ ６２７ Ｇ０６Ｔ 1/00 ３３０ Ｇ０６Ｔ 1/00 ３３０Ｂ ４５０ ４５０Ｂ (72)発明者 門司 竜彦 茨城県ひたちなか市大字高場2520番地 株 式会社日立製作所自動車機器グループ内 (72)発明者 古沢 勲 茨城県ひたちなか市大字高場2520番地 株 式会社日立製作所自動車機器グループ内 (72)発明者 紺井 満 茨城県ひたちなか市高場2477番地 株式会 社日立カーエンジニアリング内 Ｆターム(参考） 5B047 AA07 AA19 BB06 CB03 CB09 CB12 CB22 DC09 5B057 AA16 BA02 BA08 CB12 CC03 DA02 DA15 DA16 DB03 DC36 5H180 AA01 AA21 BB15 CC02 CC03 CC04 CC14 FF03 LL01 LL07 LL08 LL09
Claims (4)
- 【請求項１】車両の走行方向の歩行者を検出し、該検出
した歩行者の状態に応じて前記車両の走行を制御する車
両の安全運転支援システムにおいて、 前記車両の走行方向の可視画像データを取り込む可視光
画像センサと、前記車両の走行方向の熱画像データを取
り込む熱画像センサと、前記取り込んだ可視画像データ
を基に歩行者検出領域を設定する検出領域設定部と、前
記取り込んだ熱画像データを基に前記歩行者検出領域内
の各物体の温度差を検出する領域内温度差検出部と、前
記検出した温度差が前記歩行者の体温が検出できる温度
差であるとき、前記温度差に基づいて前記各物体の中か
ら前記歩行者候補を検出する第１の検出部と、前記検出
した温度差が前記歩行者の体温が検出できない温度差で
あるとき、前記各物体の影の形状から前記歩行者候補を
検出する第２の検出部と、前記第１の検出部あるいは前
記第２の検出部で検出した前記歩行者候補に移動ベクト
ルがあるか否かを検出し、前記移動ベクトルがあれば前
記歩行者候補を前記歩行者と判定する判定部とを有する
ことを特徴とする車両の安全運転支援システム。 - 【請求項２】車両の走行方向の歩行者を検出し、該検出
した歩行者の状態に応じて前記車両の走行を制御する車
両の安全運転支援システムにおいて、 前記車両の走行方向の可視画像データを取り込む可視光
画像センサと、前記車両の走行方向の熱画像データを取
り込む熱画像センサと、前記取り込んだ可視画像データ
を基に歩行者検出領域を設定する検出領域設定部と、前
記取り込んだ熱画像データを基に前記歩行者検出領域内
の各物体の温度差を検出する領域内温度差検出部と、前
記検出した温度差が前記歩行者の体温が検出できる温度
差であるとき、前記歩行者検出領域内の歩行者体温付近
の温度データを検出し、前記温度データをもつ物体を第
１次歩行者候補として絞り込む歩行者候補絞込み部と、
前記第１次歩行者候補として絞り込まれた物体の大きさ
を前記歩行者検出領域の座標から推測する歩行者候補大
きさ推測部と、前記検出した温度差が前記歩行者の体温
が検出できない温度差であるとき、前記可視画像データ
に基づき、前記歩行者検出領域内の物体の影の長さを検
出する領域内影検出部と、前記検出された影の長さから
影を作り出している物体の大きさを推測する物体の大き
さ推測部と、前記歩行者候補大きさ推測部あるいは前記
物体の大きさ推測部で推測した物体の大きさが人物大の
大きさであれば前記物体を第２次歩行者候補として選出
する歩行者候補選出部と、前記選出した第２次歩行者候
補に移動ベクトルがあるか否かを検出する移動ベクトル
検出部と、前記第２次歩行者候補に移動ベクトルがあれ
ば、歩行者と判定する歩行者判定部と、前記判定した歩
行者に前記車両が衝突または接触する危険の度合いを検
出する危険度検出部とを有することを特徴とする車両の
安全運転支援システム。 - 【請求項３】請求項２において、前記物体の大きさ推測
部は、前記検出された影の長さと、前記車両に備えられ
た方位センサから入力された方位と、リアルタイムクロ
ックから取込んだ日時及び時刻データと、前記歩行者検
出領域の座標とに基づいて、前記影を作り出している物
体の大きさを推測することを特徴とする車両の安全運転
支援システム。 - 【請求項４】請求項２において、前記危険度検出部は、
前記車両の車速度と前記判定した歩行者の座標とに基づ
いて前記車両が前記歩行者に衝突または接触する危険の
度合いを検出し、該検出した危険度に応じて、前記車両
の走行を制御することを特徴とする車両の安全運転支援
システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000259506A JP3574780B2 (ja) | 2000-08-29 | 2000-08-29 | 車両の安全運転支援システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000259506A JP3574780B2 (ja) | 2000-08-29 | 2000-08-29 | 車両の安全運転支援システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002074595A true JP2002074595A (ja) | 2002-03-15 |
| JP3574780B2 JP3574780B2 (ja) | 2004-10-06 |
Family
ID=18747680
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000259506A Expired - Lifetime JP3574780B2 (ja) | 2000-08-29 | 2000-08-29 | 車両の安全運転支援システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3574780B2 (ja) |
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| JP2005212609A (ja) * | 2004-01-29 | 2005-08-11 | Denso Corp | 運転支援装置 |
| JP2005234694A (ja) * | 2004-02-17 | 2005-09-02 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車外監視装置 |
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|---|---|---|---|---|
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| JP5077017B2 (ja) * | 2008-03-28 | 2012-11-21 | 株式会社豊田中央研究所 | 運転支援装置及び歩行者検出装置 |
-
2000
- 2000-08-29 JP JP2000259506A patent/JP3574780B2/ja not_active Expired - Lifetime
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