JP2002259966A - 周辺認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、周辺認識装置に関し、互いに異な
る複数の認識手法を用いることにより、周辺における立
体環境を認識するうえでの信頼性の向上を図ることを目
的とする。 【解決手段】 ＥＣＵ１２の画像認識部３２に対象物を
認識させる手法として、視認可能領域が互いに重なり合
う一対のカメラ１４〜２８の両画像データから対象物を
認識させる第１の認識手法、単一のカメラ１４〜２８の
可動前後における両画像データから対象物を認識させる
第２の認識手法、及び、既知の対象物をモデル化し、そ
のモデルを時系列位置データに従って推定的に位置移動
させることによりそのモデルの三次元位置から対象物を
認識させる第３の認識手法の何れかを用いる。そして、
カメラ１４〜２８による画像データからの対象物認識の
可否、対象物認識の精度要求の有無、及び、カメラ１４
〜２８の駆動機構５２の正常・異常に応じて、画像認識
部３２が用いる認識手法を第１〜第３の認識手法間で切
り替える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、周辺認識装置に係
り、特に、周辺立体環境を認識するうえで好適な周辺認
識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、例えば特開平１１−６３９７
６号公報に開示される如く、一対のカメラを用いて周辺
対象物までの距離を検出する装置が知られている。この
装置は、一方のカメラによる画像情報と他方のカメラに
よる画像情報とを比較し、両画像情報における対象物の
ずれ量に基づいてその対象物までの距離を検出する。従
って、上記従来の装置によれば、一対のカメラが取得し
た両画像情報に基づいて正確に周辺対象物を検知するこ
とができる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の装置においては、一対のカメラのうち何れか一方が
例えば逆光やフェール等に起因して周辺状況を適正に撮
影することができなくなると、他方が適正に撮影可能な
状態であっても、周辺対象物を認識することが不可能と
なる。この点、上記従来の装置では、周辺対象物を認識
するうえで信頼性を有しているとは言えなかった。ま
た、かかる不都合を解決するうえで、一対のカメラを複
数組設けることが考えられるが、かかる手法ではコスト
の上昇を招いてしまう。

【０００４】本発明は、上述の点に鑑みてなされたもの
であり、互いに異なる複数の認識手法を用いることによ
り、周辺における立体環境を認識するうえでの信頼性の
向上を図ることが可能な周辺認識装置を提供することを
目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記の目的は、請求項１
に記載する如く、複数の認識手法により互いに同一の周
辺立体環境を認識可能な認識手段と、所定の条件に従っ
て、前記認識手段が周辺立体環境を認識する際に用いる
認識手法を切り替える切替手段と、を備えることを特徴
とする周辺認識装置により達成される。

【０００６】本発明において、周辺立体環境を認識する
ために用いられる認識手法は、所定の条件に従って複数
の認識手法間で切り替わる。このため、例えば一の認識
手法を用いて周辺立体環境を認識している状況下でその
一の認識手法による認識が不可能になった際、或いは、
その一の認識手法による認識が不要になった際に、他の
認識手法へ切り替えることができる。従って、本発明に
よれば、互いに異なる複数の認識手法を用いることによ
り、周辺立体環境を認識する際の信頼性の向上を図るこ
とができる。

【０００７】ところで、複数の認識手法による認識精度
に差があれば、認識精度要求の有無に応じて或いは危険
度に応じて認識手法を切り替えることが望ましい。ま
た、一の認識手法を用いて周辺立体環境が認識されてい
る状況下で、その一の認識手法を用いた環境認識が不可
能になった場合、他の認識手法を用いて環境認識が可能
であれば、その他の認識手法へ切り替えることが望まし
い。

【０００８】従って、請求項２に記載する如く、複数の
認識手法により互いに同一の周辺立体環境を認識可能な
認識手段と、前記認識手段が認識する周辺立体環境に対
する認識精度要求の有無を判定する精度要求判定手段
と、前記精度要求判定手段の判定結果に応じて、前記認
識手段が周辺立体環境を認識する際に用いる認識手法を
切り替える切替手段と、を備えることとしてもよい。

【０００９】また、請求項３に記載する如く、複数の認
識手法により互いに同一の周辺立体環境を認識可能な認
識手段と、前記認識手段が認識する周辺立体環境におけ
る危険度の大小を判定する危険度判定手段と、前記危険
度判定手段の判定結果に応じて、前記認識手段が周辺立
体環境を認識する際に用いる認識手法を切り替える切替
手段と、を備えることとしてもよい。

【００１０】更に、請求項４に記載する如く、複数の認
識手法により互いに同一の周辺立体環境を認識可能な認
識手段と、前記複数の認識手法によるそれぞれの周辺立
体環境認識に故障が生ずるか否かを判定する故障判定手
段と、前記故障判定手段の判定結果に応じて、前記認識
手段が周辺立体環境を認識する際に用いる認識手法を切
り替える切替手段と、を備えることとしてもよい。

【００１１】ところで、周辺に存在する対象物について
は、視認可能ゾーンが互いにオーバーラップした一対の
情報取得手段による両画像情報を用いてステレオ視によ
り距離測定を行うことができる。また、単一の情報取得
手段であっても、それを互いに異なる位置間で可動させ
れば、それぞれの位置での画像情報を用いてステレオ視
により距離測定を行うことができる。更に、既知の対象
物であれば、その時系列位置履歴データを用いることに
より、対象物の三次元位置をある程度推定することがで
き、距離測定を行うことができる。

【００１２】従って、請求項５に記載する如く、請求項
１乃至４の何れか一項記載の周辺認識装置において、前
記複数の認識手法が、視認可能ゾーンが互いにオーバー
ラップした一対の情報取得手段による両画像情報に基づ
いて視認ゾーン内における対象物を認識させる第１の認
識手法と、互いに異なる位置間で可動する単一の情報取
得手段による２つの画像情報に基づいて視認ゾーン内に
おける対象物を認識させる第２の認識手法と、情報取得
手段による画像情報内に含まれる対象物をモデル化した
モデルの時系列位置履歴データに基づいて該対象物を認
識させる第３の認識手法と、のうち少なくとも２つの認
識手法であることとしてもよい。

【００１３】また、上記した第１の認識手法の認識精度
は、上記した第２及び第３の認識手法のものに比して高
い。

【００１４】従って、請求項６に記載する如く、請求項
２又は３記載の周辺認識装置において、前記複数の認識
手法が、視認可能ゾーンが互いにオーバーラップした一
対の情報取得手段による両画像情報に基づいて視認ゾー
ン内における対象物を認識させる第１の認識手法と、互
いに異なる位置間で可動する単一の情報取得手段による
２つの画像情報に基づいて視認ゾーン内における対象物
を認識させる第２の認識手法、又は、情報取得手段によ
る画像情報内に含まれる対象物をモデル化したモデルの
時系列位置履歴データに基づいて該対象物を認識させる
第３の認識手法と、であると共に、前記切替手段は、前
記認識手段が前記第１の認識手法により周辺立体環境を
認識している状況下で、前記精度要求判定手段により認
識精度が要求されていないと判定された場合、又は、前
記危険度判定手段により危険度が小さいと判定された場
合に、前記認識手段が用いる認識手法を前記第１の認識
手法から前記第２又は第３の認識手法へ切り替えること
としてもよい。

【００１５】また、請求項７に記載する如く、請求項２
又は３記載の周辺認識装置において、前記複数の認識手
法が、視認可能ゾーンが互いにオーバーラップした一対
の情報取得手段による両画像情報に基づいて視認ゾーン
内における対象物を認識させる第１の認識手法と、互い
に異なる位置間で可動する単一の情報取得手段による２
つの画像情報に基づいて視認ゾーン内における対象物を
認識させる第２の認識手法、又は、情報取得手段による
画像情報内に含まれる対象物をモデル化したモデルの時
系列位置履歴データに基づいて該対象物を認識させる第
３の認識手法と、であると共に、前記切替手段は、前記
認識手段が前記第２又は第３の認識手法により周辺立体
環境を認識している状況下で、前記精度要求判定手段に
より認識精度が要求されていると判定された場合、又
は、前記危険度判定手段により危険度が大きいと判定さ
れた場合に、前記認識手段が用いる認識手法を前記第２
又は第３の認識手法から前記第１の認識手法へ切り替え
ることとしてもよい。

【００１６】ところで、情報取得手段による画像情報に
基づく周辺立体環境の認識に故障が生ずる場合は、その
情報取得手段を用いることなく周辺立体環境を認識でき
ることが望ましい。

【００１７】従って、請求項８に記載する如く、請求項
４記載の周辺認識装置において、前記複数の認識手法
が、視認可能ゾーンが互いにオーバーラップした一対の
情報取得手段による両画像情報に基づいて視認ゾーン内
における対象物を認識させる第１の認識手法、又は、互
いに異なる位置間で可動する単一の情報取得手段による
２つの画像情報に基づいて視認ゾーン内における対象物
を認識させる第２の認識手法と、情報取得手段による画
像情報内に含まれる対象物をモデル化したモデルの時系
列位置履歴データに基づいて該対象物を認識させる第３
の認識手法と、であると共に、前記切替手段は、前記認
識手段が前記第１又は第２の認識手法により周辺立体環
境を認識している状況下で、前記故障判定手段により該
認識に故障が生ずると判定された場合に、前記認識手段
が用いる認識手法を前記第１又は第２の認識手法から前
記第３の認識手法へ切り替えることとしてもよい。

【００１８】また、第２の認識手法により周辺立体環境
が認識されている状況下で、情報取得手段の可動部の故
障に起因して該認識に故障が生ずる場合は、第１又は第
３の認識手法により周辺立体環境を認識することが望ま
しい。

【００１９】従って、請求項９に記載する如く、請求項
４記載の周辺認識装置において、前記複数の認識手法
が、互いに異なる位置間で可動する単一の情報取得手段
による２つの画像情報に基づいて視認ゾーン内における
対象物を認識させる第２の認識手法と、視認可能ゾーン
が互いにオーバーラップした一対の情報取得手段による
両画像情報に基づいて視認ゾーン内における対象物を認
識させる第１の認識手法、又は、情報取得手段による画
像情報内に含まれる対象物をモデル化したモデルの時系
列位置履歴データに基づいて該対象物を認識させる第３
の認識手法と、であると共に、前記切替手段は、前記認
識手段が前記第２の認識手法により周辺立体環境を認識
している状況下で、前記故障判定手段により前記単一の
情報取得手段の可動部の故障に起因して該認識に故障が
生ずると判定された場合に、前記認識手段が用いる認識
手法を前記第２の認識手段から前記第１又は第３の認識
手法へ切り替えることとしてもよい。

【００２０】この場合、請求項１０に記載する如く、請
求項２乃至９の何れか一項記載の周辺認識装置におい
て、前記認識手段は、周辺立体環境を所定角度領域に分
けて認識すると共に、前記切替手段は、前記認識手段が
用いる認識手法を前記所定角度領域ごとに切り替えるこ
ととしてもよい。

【００２１】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の一実施例である
周辺認識装置１０の構成図を示す。本実施例において、
周辺認識装置１０は、例えば車両に搭載されており、車
両全周にわたって走行車両や障害物等の対象物を認識す
る。周辺認識装置１０は、電子制御ユニット（以下、Ｅ
ＣＵと称す）１２を備えており、ＥＣＵ１２により制御
される。

【００２２】本実施例において、車両は、車体左側面の
ドアミラーに配設された前方視（ＦＬ）カメラ１４及び
側方視（ＳＦＬ）カメラ１６を備えていると共に、車体
右側面のドアミラーに配設された前方視（ＦＲ）カメラ
１８及び側方視（ＳＦＲ）カメラ２０を備えている。ま
た、車両は、車体左側面後部に配設された後方視（Ｒ
Ｌ）カメラ２２及び側方視（ＳＲＬ）カメラ２４を備え
ていると共に、車体右側面後部に配設された後方視（Ｒ
Ｒ）カメラ２６及び側方視（ＳＲＲ）カメラ２８を備え
ている。

【００２３】図２は、本実施例において車両が備える各
カメラ１４〜２８の視認可能領域を表した図を示す。図
２に示す如く、各カメラ１４〜２８は、それぞれ、配設
部位から所定角度方向に広がる所定領域内の周辺立体環
境を撮影する。カメラ１４〜２８は、視認可能領域の一
部が隣接のカメラ１４〜２８の視認可能領域と重なるよ
うに車体に取付けられている。尚、図２において、ＦＬ
カメラ１４の視認可能領域とＦＲカメラ１８の視認可能
領域とのオーバーラップゾーンが斜線で示されている。

【００２４】図１に示す如く、各カメラ１４〜２８の出
力信号はすべて、ＥＣＵ１２に供給されている。各カメ
ラ１４〜２８が撮影した周辺立体環境は、それぞれ画像
情報としてＥＣＵ１２に供給される。ＥＣＵ１２は、各
カメラ１４〜２８による画像情報がそれぞれ入力する画
像入力部３０を備えている。画像入力部３０は、カメラ
１４〜２８から車両周辺の環境をそれぞれ画像情報とし
て取得する。

【００２５】画像入力部３０は、取得した画像データを
アナログ量からデジタル量へ変換するＡ／Ｄ変換器、及
び、その変換後のデジタル画像データを格納するメモリ
を有している。尚、以下では、画像入力部３０が各カメ
ラ１４〜２８の出力信号に基づいて取得した画像データ
をそれぞれ、ＦＬ画像データ、ＳＦＬ画像データ、ＦＲ
画像データ、ＳＦＲ画像データ、ＲＬ画像データ、ＳＲ
Ｌ画像データ、ＲＲ画像データ、又はＳＲＲ画像データ
と称す。

【００２６】ＥＣＵ１２は、また、画像認識部３２を備
えている。上記した画像入力部３０は、画像認識部３２
の特徴抽出部３４に接続されている。特徴抽出部３４
は、画像入力部３０がデジタル量へ変換した各カメラ１
４〜２８に対応する画像データをそれぞれフィルタリン
グし、それらの画像データから車両等の対象物の輪郭を
示すエッジ情報をそれぞれ抽出する。画像認識部３２
は、三次元計測部３６を備えている。三次元計測部３６
は、特徴抽出部３４が抽出した各画像データにおけるエ
ッジ情報を互いに隣接するカメラ１４〜２８同士で対応
づけし、或いは、一のカメラ１４〜２８の回転前後の両
画像データにおけるエッジ情報を対応づけし、その対応
づけの結果に基づいてステレオ視の理論を用いて、自己
の車両を基準にした各エッジ情報に対応する対象物の三
次元位置を算出する。

【００２７】画像認識部３２は、また、比較部３８を備
えている。比較部３８は、特徴抽出部３４で抽出された
エッジ情報と、後述の移動予測部で移動予測された仮想
の三次元空間上における対象物モデルをＣＣＤカメラ１
４〜２８が撮影するものとした際の二次元的な仮想画像
データとを比較する部位である。画像認識部３２は、ま
た、モデル配置部４０を備えている。モデル配置部４０
は、比較部３８の比較結果により、周辺認識装置１０が
起動後初めて対象物を認識する場合（すなわち、未知画
像から対象物を認識する場合）、又は、画像データに新
たな対象物が含まれた場合に、特徴抽出部３４により抽
出された画像データにおけるその対象物のエッジ情報に
基づいて、後述する手法に従ってその対象物を単純な簡
易立体形状にモデル化した対象物モデルを生成すると共
に、その対象物モデルを自己の車両を基準にして設定さ
れる仮想の三次元空間内において適当な位置に配置す
る。

【００２８】画像認識部３２は、また、モデル修正部４
２を備えている。モデル修正部４２は、比較部３８の比
較結果により仮想三次元空間内における対象物モデルの
位置を修正する部位である。画像認識部３２は、モデル
データベース４４を有している。モデルデータベース４
４は、モデル配置部４０により対象物がモデル化された
場合、或いは、モデル修正部４２により対象物モデルの
位置が修正された場合にその対象物についての対象物モ
デルの形状データ及び仮想三次元空間における位置を記
憶する役割を有している。また、モデルデータベース４
４は、仮想三次元空間内において対象物モデルが移動し
た時系列的な位置履歴データを対象物の自己の車両に対
する相対位置として記憶する機能も有している。

【００２９】画像認識部３２は、更に、移動予測部４６
を備えている。移動予測部４６は、モデルデータベース
４４に記憶された対象物モデルの時系列の位置履歴デー
タに基づいて、次時刻における対象物モデルの仮想三次
元空間内における位置を予測する。ＥＣＵ１２は、ま
た、車両状態検出部４８を備えている。車両状態検出部
４８は、車両に搭載された各種センサを用いて車両の加
速度，速度，操舵角等を検出し、車両挙動の変化量を検
出する。車両状態検出部４８は、上記した画像認識部３
２の移動予測部４６に接続されている。移動予測部４６
は、車両状態検出部３８の検出した車両挙動の変化量を
考慮して、次時刻における対象物モデルの仮想三次元空
間内における位置を予測する。

【００３０】ＥＣＵ１２は、また、カメラ駆動部５０を
備えている。各カメラ１４〜２８には、それぞれ、モー
タ等で構成された駆動機構５２が取付けられている。駆
動機構５２は、カメラ駆動部５０から駆動信号が供給さ
れることにより、車体上のカメラ１４〜２８の位置を可
変させる。具体的には、レンズ部が水平方向において所
定距離だけ離れた車体上の異なる位置間で移動できるよ
うに、カメラ１４〜２８を鉛直方向軸の軸回りに回転
（いわゆる、首振り）させる。カメラ駆動部５０は、画
像認識部３２が後述する第２の認識手法により対象物を
認識する状況下において、カメラ１４〜２８のレンズ部
が高周波で車体上の異なる位置間を移動するように駆動
機構５２に対して駆動信号を供給する。

【００３１】ＥＣＵ１２は、更に、画像認識部３２及び
駆動機構５２に接続された切替制御部５４を備えてい
る。画像認識部３２は、例えば逆光等に起因してカメラ
１４〜２８による画像データからの対象物認識を有効に
行うことができないと判断した場合には認識不能を表す
信号を、また、画像データに基づいて認識される対象物
が自車両に向かって高速で近づいてくる等、自車両にと
って危険度の高いものとなっていると判断した場合には
危険状態を表す信号を切替制御部５４に対して供給す
る。また、駆動機構５２は、カメラ駆動部５０から駆動
信号が供給されたとしてもカメラ１４〜２８を適正に回
転させることができないと判断した場合、カメラ１４〜
２８の回転不良を表す信号を切替制御部５４に対して供
給する。切替制御部５４は、画像認識部３２及び駆動機
構５２の出力信号に基づいて、後に詳述する如く画像認
識部３２において車両周囲の対象物を認識するための認
識手法を切り替える機能を有している。

【００３２】次に、図３乃至図９を参照して、本実施例
においてカメラ１４〜２８による画像データから対象物
を認識する認識手法について説明する。本実施例の周辺
認識装置１０は、カメラ１４〜２８による画像データを
利用した３つの認識手法を有している。以下、それらの
認識手法について具体的に説明する。

【００３３】図３は、２つの画像データから視差を用い
て対象物６０の三次元位置を測定するための原理図を示
す。また、図４は、２つの画像データ上における対象物
６０の二次元位置が異なることを説明するための図を示
す。尚、図３には、対象物６０がカメラ１４〜２８に近
接している場合を実線で、対象物６０がカメラ１４〜２
８から離間している場合を破線で、それぞれ示してい
る。また、図４には、両画像データの座標軸を一致させ
た場合の一方の画像データにおける対象物６０を実線
で、他方の画像データにおける対象物６０を破線で、そ
れぞれ示している。

【００３４】図３に示す如く、カメラ１４〜２８の前方
に対象物６０が存在する状況下において、両画像データ
の座標軸を一致させると、一方の画像データにおける対
象物６０の二次元位置と、他方の画像データにおける対
象物６０の二次元位置とが異なるものとなる。対象物６
０がカメラ１４〜２８に近接していると、対象物６０の
正面中央部は、撮画面６２において点Ｐ_LSに投影され、
撮画面６４において点Ｐ_RSに投影される。この場合に
は、両画像データの座標軸を一致させると、その座標上
で対象物６０の正面中央部が点Ｐ_LSと点Ｐ_RSとの距離だ
けずれることとなる。また、対象物６０がカメラ１４〜
２８から離間していると、対象物６０の正面中央部は、
撮画面６２において点Ｐ_LLに投影され、撮画面６４にお
いて点Ｐ_RLに投影される。この場合には、両画像データ
の座標軸を一致させると、その座標上で対象物６０の正
面中央部が点Ｐ_LLと点Ｐ_RLとの距離だけずれることとな
る。

【００３５】すなわち、対象物６０がカメラ１４〜２８
に近接しているほど、両画像データにおける対象物６０
の二次元位置のずれ量（視差）が大きくなり、対象物６
０がカメラ１４〜２８から離間するほど、両画像データ
における対象物６０の二次元位置の変化が小さい。従っ
て、カメラ１４〜２８の撮画面６２，６４の相対位置関
係、撮画面６２，６４とカメラ１４〜２８のレンズ部と
の距離、及び両画像データにおける視差が算出されれ
ば、カメラ１４〜２８と対象物６０との距離、すなわ
ち、対象物６０の三次元位置を測定することが可能とな
る。

【００３６】尚、対象物６０が立体物である場合には、
図４に示す如く、対象物６０のカメラ１４〜２８に近接
する部位（例えばＰ_1L，点Ｐ_1R）の視差Ｌ１と、カメラ
１４〜２８にから離間する部位（例えばＰ_2L，点Ｐ_2R）
の視差Ｌ２とが異なるものとなる。具体的には、近接部
位の視差Ｌ１が離間部位の視差Ｌ２に比して大きくな
る。従って、対象物６０上の各点についてそれぞれカメ
ラ１４〜２８との距離を算出すれば、対象物６０の奥行
き等の立体形状を把握することが可能となる。

【００３７】そこで、本実施例において、対象物を認識
する一の認識手法としては、視認可能領域が互いに重な
り合う一対のカメラ１４〜２８を用いてその領域内にお
ける立体環境を撮影し、それら一対のカメラの両画像デ
ータから対象物を認識させる手法が用いられる。以下、
この認識手法を第１の認識手法と称す。かかる第１の認
識手法においては、互いに隣接する一対のカメラ１４〜
２８による同一時刻における両画像データが比較される
こととなるので、両画像データ上の対象物の立体情報を
詳細に認識することが可能となる。

【００３８】図５は、本実施例において対象物を認識す
る一の手法を説明するための図を示す。本実施例におい
て、別の認識手法としては、図５に示す如く、まず、一
のカメラ１４〜２８を用いてある位置での視認可能領域
内における立体環境を撮影し、次に、そのカメラ１４〜
２８を単独で可動させた後でその位置での視認可能領域
における立体環境を撮影し、それらの両画像データから
対象物を認識させる手法が用いられる。以下、この認識
手法を第２の認識手法と称す。かかる第２の認識手法に
おいては、カメラ１４〜２８の可動前後で両画像データ
間における対象物の視差がその三次元位置に応じて異な
るものとなるので、単一のカメラを用いて両画像データ
上の対象物の立体情報を認識することが可能となる。

【００３９】本実施例において、更に別の認識手法とし
ては、既知の対象物をモデル化し、そのモデルを時系列
位置データに従って推定的に位置移動させ、そのモデル
の三次元位置から対象物を認識させる手法が用いられ
る。以下、この認識手法を第３の認識手法と称す。

【００４０】図６は、本実施例における第３の認識手法
の前提となる、モデル配置部４０において画像データか
ら対象物モデルを生成する原理図を示す。本実施例にお
いては、まず、画像認識部３２の取得した画像データに
対して、車両の基準位置Ｏを原点とした、車幅方向軸
（Ｘ軸）に平行に延びる車幅方向線、及び、そのＸ軸に
対する直角方向軸（Ｙ軸）に平行に延びる前後方向線を
重ね合わせる。そして、例えば図６に示す如く、画像認
識部３２の三次元計測部３６が取得した画像データにお
けるエッジ情報として楕円状（実際のＸＹ平面上では円
形）の閉曲面Ｓ（斜線部）が形成されている場合には、
その閉曲面Ｓに外接する２本の車幅方向線Ｙ_min，Ｙ_max
及び２本の前後方向線Ｘ_min，Ｘ_maxを検出する。そし
て、接線Ｘ_{mi n}，Ｘ_max，Ｙ_min，Ｙ_max同士が交わること
により形成される長方形を、その閉曲面Ｓについてのモ
デルの外形面として設定する。この際、モデルの外形
は、閉曲面Ｓを内包するものとなる。尚、モデルの外形
面として設定される長方形Ｃは、接線Ｘ_min，Ｘ_max，Ｙ
_min，Ｙ_max同士が交わることにより形成される長方形そ
のものである必要はなく、その長方形よりも若干大き
な、閉曲面Ｓを完全に内包する長方形であってもよい。

【００４１】図７（Ａ）は、車両前方に円筒対象物７０
が存在する状況下において一対のカメラ１４〜２８が撮
影する画像データを表した図を示す。また、図７（Ｂ）
は、図７（Ａ）に示す円筒対象物７０の対象物モデルを
モデル配置部４０が仮想三次元空間内に配置した状況下
で一対のカメラ１４〜２８が撮影すると予想される画像
データを表した図を示す。尚、図７（Ｂ）には、円筒対
象物７０が破線で、その円筒対象物７０の仮想三次元空
間内における対象物モデルが実線で、それぞれ示されて
いる。

【００４２】本実施例において、一対のカメラ１４〜２
８による両画像データに基づいて、ＸＹ平面並びに鉛直
方向軸（Ｚ軸）に平行な線を含むＹＺ平面及びＺＸ平面
についてそれぞれ、上記図６に示す原理により、対象物
モデルの外形面としての長方形を設定する。この際、一
方の画像データに基づく長方形と他方の画像データに基
づく長方形とは、互いに三次元座標系において同等の大
きさを有するものとする。ＸＹ，ＹＺ，ＺＸ平面の各座
標系についてそれぞれ対象物モデルの外形面としての長
方形が設定されると、Ｘ_min，Ｘ_max，Ｙ_min，Ｙ_max，Ｚ
_min，Ｚ_maxの６つの面を有する直方体が形成される。こ
の形成された直方体は、円筒対象物７０を内包するもの
となる。例えば、一対の画像データがそれぞれ図７
（Ａ）に示す如きエッジ情報を構成している場合には、
図７（Ｂ）に示す如き直方体が形成され、円筒対象物７
０を覆うものとなる。

【００４３】かかる直方体の形成後、円筒対象物７０を
内包する直方体を対象物モデルとして、その大きさ（す
なわち、幅，高さ，奥行きの寸法）及び自己の車両に対
する三次元位置（例えば図７において重心Ｐ）が特定さ
れる。本実施例において、上記の如く対象物モデルとし
て直方体が生成され、その三次元位置が特定されると、
その対象物モデルは、図７（Ｂ）に示す如く自己の車両
を基準にした仮想の三次元空間上において適当な位置に
配置され、その形状データ及び位置がモデルデータベー
ス４４に格納される。

【００４４】図８は、本実施例において対象物モデルを
仮想三次元空間上で移動させる手法を説明するための図
を示す。カメラ１４〜２８が撮影する画像データは、自
車両と対象物との相対位置変化に応じて時系列的に変化
する。従って、対象物モデルを仮想三次元空間上に配置
した後、その空間上で移動させる必要がある。本実施例
においては、図８に示す如く、対象物モデルの三次元位
置の履歴データ（Ｐ_{i- 3}〜Ｐ_i）に基づいて、次時刻にお
ける対象物の位置Ｐ_i+1（すなわち、対象物と自車両と
の相対位置）を推定し、推定された相対位置関係が当該
時刻に実現されるように対象物モデルを仮想三次元空間
上で移動させる。

【００４５】次に、推定した相対位置関係を実現すべく
対象物モデルが仮想三次元空間上で移動されるものとし
た状況下において、当該一対のカメラ１４〜２８が撮影
すると予想される仮想的な二次元画像データを生成す
る。そして、その生成された仮想画像データと一対のカ
メラ１４〜２８が実際に撮影して得た実画像データと比
較した結果に基づいて、対象物モデルの三次元位置を修
正することにより、上記の如く推定された対象物と自車
両との相対位置関係を修正・補正する。

【００４６】具体的には、まず、一対のカメラ１４〜２
８によるそれぞれの実画像データにおいて、対象物を現
すエッジ線のすべてが、仮想画像データにおいて対象物
モデルとして現された直方体の外郭線で囲まれた領域内
に存在するか否かを判別する。一対のカメラ１４〜２８
による実画像データの何れについても、エッジ線のすべ
てが上記した対象物モデルによる領域内に存在する場合
には、対象物が移動後の対象物モデル内に内包されると
判断でき、実際の対象物が少なくとも対象物モデルの三
次元位置よりも車両側には存在しないと判断できる。従
って、かかる場合には、上記の如く推定された対象物と
自車両との相対位置関係を修正・補正することなく、対
象物モデルを仮想三次元空間上で移動させる。

【００４７】図９は、図７に示す如く車両前方に円筒対
象物７０が存在する状況下、実画像データにおいて円筒
対象物７０を現すエッジ線の少なくとも一部が、仮想画
像データにおいて対象物モデルとして現された直方体の
外郭線で囲まれた領域内に存在しない状況を説明するた
めの図を示す。尚、図９において、実画像データにおい
て円筒対象物７０を現すエッジ線を破線で、仮想画像デ
ータにおいて対象物モデルとして現された直方体の外郭
線を実線で、それぞれ示す。

【００４８】一方、一対のカメラ１４〜２８の少なくと
も何れか一方について、図９に示す如く、エッジ線の少
なくとも一部が上記した領域内に存在しない場合には、
円筒対象物７０が移動後の対象物モデルに内包されない
と判断でき、移動後における対象物モデルの三次元位置
が実際の対象物の移動による位置に合致しない、或い
は、円筒対象物７０の大きさが前回処理時から今回処理
時にかけて増大したと判断できる。

【００４９】本実施例において、実画像データにおける
エッジ線の少なくとも一部が仮想画像データにおける対
象物モデルの外郭線に囲まれる領域内に存在しないと判
断された場合には、まず、対象物モデルの大きさを維持
させた状態で、一対のカメラ１４〜２８の双方につい
て、対象物モデルの三次元位置を、実画像データにおけ
るエッジ線のすべてが対象物モデルの外郭線に囲まれる
領域内に存在するように修正することにより、対象物モ
デルと自車両との相対位置関係を修正・補正する。その
結果、対象物モデルの三次元位置の修正により実画像デ
ータにおけるエッジ線のすべてが対象物モデルの外郭線
に囲まれる領域内に存在することとなった場合には、そ
の補正された相対位置関係が実現されるように対象物モ
デルを仮想三次元空間上で移動させる。

【００５０】一方、対象物モデルの三次元位置をどのよ
うに修正しても、実画像データにおけるエッジ線のすべ
てが対象物モデルの外郭線に囲まれる領域内に存在する
状況が実現されない場合には、例えば円筒対象物７０と
自車両とが急速に接近したとして、或いは、円筒対象物
７０に形状変化が生じたとして、対象物モデルの大きさ
（すなわち、三次元的な寸法）を、実画像データにおけ
るエッジ線のすべてが対象物モデルの外郭線に囲まれる
領域内に存在するように修正する。

【００５１】このように、本実施例において、対象物モ
デルは、仮想三次元空間上に配置された後は、自己の三
次元位置の履歴データに基づいてその仮想三次元空間上
で移動されると共に、実画像データにおける対応対象物
のエッジ線との比較結果に基づいて位置修正又は形状修
正される。この際、その対象物モデルの三次元位置は、
対象物の自車両に対する三次元位置として認識される。

【００５２】従って、本実施例の第３の認識手法におい
ては、仮想三次元空間上に対象物モデルが配置された
後、対象物の自車両に対する三次元位置を、一対のカメ
ラ１４〜２８の撮影した両画像データから詳細に特定す
る必要はなく、両画像データにおけるエッジ情報を考慮
した仮想三次元空間上の対象物モデルを用いて対象物の
立体情報を迅速かつ正確に認識することが可能となる。

【００５３】尚、対象物モデルは、単純な簡易立体形状
である直方体にモデル化されている。このため、本実施
例の第３の認識手法によれば、対象物の認識に要する処
理速度の向上を図ることができ、認識処理時間の短縮化
を図ることができ、その結果、自車両と対象物との相対
位置関係が急速に変化する場合にも、その対象物を速や
かに認識することが可能となる。

【００５４】本実施例のシステムは、上記した第１〜第
３の認識手法の何れかを用いて車両周辺の立体環境を認
識する点に特徴を有している。以下、その特徴部につい
て説明する。

【００５５】図１０は、上記の機能を実現すべく、本実
施例においてＥＣＵ１２の切替制御部５４が実行する制
御ルーチンの一例のフローチャートを示す。図１０に示
すルーチンは、所定時間ごとに繰り返し起動されるルー
チンである。図１０に示すルーチンが起動されると、ま
ずステップ１００の処理が実行される。尚、図１０に示
すルーチンは、互いに隣り合う一対のカメラ１４〜２８
ごと、すなわち、車両全周を８分割した領域ごとにそれ
ぞれ実行されるルーチンである。

【００５６】ステップ１００では、視認可能領域が互い
に重なり合う一対のカメラ１４〜２８が共に、画像デー
タから対象物を認識するうえで正常に機能するか否かが
判別される。その結果、肯定判定がなされた場合は、次
にステップ１０２の処理が実行される。ステップ１０２
では、カメラ１４〜２８による画像データから対象物を
認識する際にその認識精度が要求されているか否かが判
別される。具体的には、例えば、画像データから認識さ
れる対象物が自車両に高速で近づいてきており、自車両
にとって危険度の高い物体であるか否かが判別される。
その結果、本ステップ１０２において認識精度が要求さ
れると判別された場合は、次にステップ１０４の処理が
実行される。

【００５７】ステップ１０４では、該一対のカメラ１４
〜２８の視認可能領域における対象物の認識手法を、一
対のカメラ１４〜２８を用いたいわゆる２眼ステレオ視
による第１の認識手法に設定する処理が実行される。本
ステップ１０４の処理が実行されると、以後、ＥＣＵ１
２の画像認識部３２において対象物の認識が第１の認識
手法を用いて行われる。本ステップ１０４の処理が終了
すると、今回のルーチンは終了される。

【００５８】一方、上記ステップ１０２において対象物
の認識精度が要求されていないと判別された場合、具体
的には、画像データから認識される対象物の中に自車両
に高速で近づいてくる物体が存在せず、自車両にとって
危険度があまり高くないと判別された場合は、次にステ
ップ１０６の処理が実行される。ステップ１０６では、
該一対のカメラ１４〜２８の駆動機構５２が共に正常に
機能するか否かが判別される。その結果、肯定判定がな
された場合は、一対のカメラ１４〜２８の駆動機構５２
が共に正常であり、かつ、対象物の認識精度が要求され
ていないと判断できるので、次にステップ１０８の処理
が実行される。

【００５９】ステップ１０８では、一対のカメラ１４〜
２８の視認可能領域における対象物の認識を、単一のカ
メラ１４〜２８ごとのいわゆる一眼ステレオ視による第
２の認識手法に設定する処理が実行される。本ステップ
１０８の処理が実行されると、以後、画像認識部３２に
おいて対象物の認識が第２の認識手法を用いて行われ
る。本ステップ１０８の処理が終了すると、今回のルー
チンは終了される。

【００６０】また、上記ステップ１０６において否定判
定がなされた場合は、一対のカメラ１４〜２８の駆動機
構５２のうち少なくとも一方が正常に機能しない、すな
わち、カメラ１４〜２８を回転させることができないと
判断できる。この場合には、第２の認識手法を用いるこ
とが不可能となる。従って、かかる判別がなされた場合
には、次に上記ステップ１０４の処理が実行される。

【００６１】また、上記ステップ１００において、一対
のカメラ１４〜２８のうち少なくとも一方が例えば逆光
等に起因して画像データから対象物を有効に認識できな
い状況にあることより、否定判定がなされた場合は、次
にステップ１１０の処理が実行される。ステップ１１０
では、一対のカメラ１４〜２８の両者が画像データから
対象物を有効に認識できない異常が発生しているか否か
が判別される。その結果、両者には異常が発生していな
い、すなわち、一対のカメラ１４〜２８の何れか一方に
おいて対象物を有効に認識できない異常が生じている場
合には、次にステップ１１２の処理が実行される。

【００６２】ステップ１１２では、対象物を有効に認識
できる他方のカメラ１４〜２８の駆動機構５２が正常に
機能するか否かが判別される。その結果、肯定判定がな
された場合は、他方のカメラ１４〜２８が正常に回転す
ることができるので、次に上記ステップ１０８の処理が
実行され、第２の認識手法が設定される。一方、ステッ
プ１１２で否定判定がなされた場合、又は、上記ステッ
プ１１０で一対のカメラ１４〜２８の両者とも対象物を
有効に認識できない異常が発生している旨の肯定判定が
なされた場合は、次にステップ１１４の処理が実行され
る。

【００６３】ステップ１１４では、一対のカメラ１４〜
２８の視認可能領域における対象物の認識を、簡易な対
象物モデルを用いた第３の認識手法に設定する処理が実
行される。本ステップ１１４の処理が実行されると、以
後、画像認識部３２において対象物の認識が第３の認識
手法を用いて行われる。本ステップ１１４の処理が終了
すると、今回のルーチンは終了される。

【００６４】このように図１０に示すルーチンによれ
ば、互いに隣り合う一対のカメラ１４〜２８についての
状況に応じて、画像認識部３２において対象物を認識す
る認識手法を第１〜第３の認識手法間で切り替えること
ができる。

【００６５】具体的には、２眼によるステレオ視が可能
な状況下、認識精度の要求がある場合、又は、認識精度
の要求がなくてもカメラ１４〜２８の駆動機構５２に異
常が生じている場合には第１の認識手法へ切り替えるこ
とができる。また、かかる状況下、認識精度の要求がな
く、かつ、カメラ１４〜２８の駆動機構５２に異常が生
じていない場合には第２の認識手法へ切り替えることが
できる。また、一対のカメラ１４〜２８のうち一方が対
象物を認識不可能な状況下、カメラ１４〜２８の駆動機
構５２に異常が生じていない場合には第２の認識手法へ
切り替えることができる。更に、一対のカメラ１４〜２
８のうち一方が対象物を認識不可能な状況下で他方のカ
メラ１４〜２８の駆動機構５２に異常が生じている場
合、又は、一対のカメラ１４〜２８の両者が対象物を認
識不可能な場合には、第３の認識手法へ切り替えること
ができる。

【００６６】すなわち、本実施例においては、画像認識
部３２における認識手法が、カメラ１４〜２８による画
像データからの対象物認識の可否、対象物認識の精度要
求の有無、及び、カメラ１４〜２８の駆動機構５２の正
常・異常に応じて第１〜第３の認識手法間で切り替わ
る。このため、本実施例によれば、仮に一の認識手法が
利用できない状況に陥ったとしても他の認識手法を利用
することができるため、車両の周囲に存在する対象物を
認識するうえで信頼性の向上を図ることが可能となって
いる。

【００６７】また、本実施例においては、対象物を認識
する際の信頼性の向上を図るうえで、いわゆる２眼によ
るステレオ視のための一対のカメラを同一箇所に複数組
設けることは不要である。従って、本実施例によれば、
カメラの台数が増加することは回避されるので、コスト
の上昇を招くことなく、対象物認識の信頼性の向上を図
ることが可能となっている。

【００６８】尚、本実施例においては、画像認識部３２
における対象物の認識手法の切り替えが車両全周を８分
割した領域ごとに行われる。このため、一のカメラ１４
〜２８が、一方に隣接するカメラ１４〜２８の認識不良
等に起因して駆動機構５２による回転により１眼ステレ
オ視を構成する一方で、反対側に隣接するカメラ１４〜
２８と２眼ステレオ視を構成する場合がある。従って、
この場合には、一のカメラ１４〜２８が回転するため、
２眼ステレオ視により認識される対象物の位置を補正す
ることが適切となる。

【００６９】尚、上記の実施例においては、各カメラ１
４〜２８が特許請求の範囲に記載した「情報取得手段」
に相当していると共に、ＥＣＵ１２が、画像認識部３２
において車両周囲の対象物を認識することにより特許請
求の範囲に記載した「認識手段」が、切替制御部５４に
より対象物の認識手法を切り替えることにより特許請求
の範囲に記載した「切替手段」が、上記ステップ１０２
の処理を実行することにより特許請求の範囲に記載した
「精度要求判定手段」及び「危険度判定手段」が、上記
ステップ１００、１０８、１１０、及び１１２の処理を
実行することにより特許請求の範囲に記載した「故障判
定手段」が、それぞれ実現されている。

【００７０】ところで、上記の実施例においては、カメ
ラ１４〜１８が車両に搭載されるものとしているが、ロ
ボット等の自立移動可能な移動体や、全く移動しない固
体物に搭載されるものとしてもよい。

【００７１】また、上記の実施例においては、画像認識
部３２における認識手法を第１乃至第３の認識手法の３
つで切り替えることとしているが、本発明はこれに限定
されるものではなく、２つ以上の認識手法間で切り替え
ることとすればよい。

【００７２】また、上記の実施例においては、第３の認
識手法として、一対のカメラ１４〜２８の撮影した両画
像データ上に現れた対象物の外延に外接する６つの面を
設定した後で、その６つの面を有する直方体を構成する
ことにより対象物モデルを生成することとしているが、
対象物モデルの生成手法はこれに限定されるものではな
く、任意の大きさの直方体を一対のカメラ１４〜２８の
撮影した両画像データのそれぞれに当てはめた後で、両
画像データにおいて対象物を現すエッジ線のすべてが直
方体の外郭線で囲まれた領域内に存在するようにその直
方体の三次元位置及び大きさを設定することにより対象
物モデルを生成することとしてもよい。

【００７３】また、上記の実施例においては、認識手法
の切り替えを車両全周を８分割した領域ごとに行うこと
としているが、本発明はこれに限定されるものではな
く、複数の領域ごとに行うこととしてもよいし、或い
は、すべての領域に及ぶこととしてもよい。

【００７４】更に、上記の実施例においては、車両に搭
載されるカメラ１４〜２８を図２に示す如く８個配置す
ることとしているが、本発明はこれに限定されるもので
なく、様々な配置が考えられる。例えば、図１１に示す
如くカメラを５個配置することとし、車両前方の領域の
み一対のカメラを用いた２眼ステレオ視による認識を可
能とすることとしてもよく、また、精度要求度あるいは
使用するカメラの精度に応じて配置する台数を決定する
ことも可能である。

【発明の効果】上述の如く、請求項１乃至４記載の発明
によれば、互いに異なる複数の認識手法を用いること
で、周辺立体環境を認識するうえで信頼性の向上を図る
ことができる。

【００７５】請求項５記載の発明によれば、情報取得手
段による画像情報に基づいて周辺立体環境を認識する際
の信頼性の向上を図ることができる。

【００７６】請求項６及び７記載の発明によれば、周辺
立体環境の認識精度要求の有無に応じて、或いは、その
環境における危険度に応じて認識手法を切り替えること
ができる。

【００７７】請求項８記載の発明によれば、情報取得手
段による画像情報に基づく周辺立体環境の認識における
故障の有無に応じて認識手法を切り替えることができ
る。

【００７８】請求項９記載の発明によれば、単一の情報
取得手段を可動させることにより周辺立体環境を認識し
ている際、その可動部の故障の有無に応じて認識手法を
切り替えることができる。

【００７９】また、請求項１０記載の発明によれば、周
辺立体環境が所定角度領域に分けて認識される状況下、
その所定角度領域ごとに認識手法を切り替えることがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例である周辺認識装置の構成図
である。

【図２】本実施例において車両が備えるカメラの視認可
能領域を表した図である。

【図３】２つの画像データから視差を用いて対象物の三
次元位置を測定するための原理図である。

【図４】２つの画像データ上における対象物の二次元位
置が異なることを説明するための図である。

【図５】本実施例において対象物を認識する一の手法を
説明するための図である。

【図６】本実施例における第３の認識手法の前提とな
る、モデル配置部において画像データから対象物モデル
を生成する原理図である。

【図７】図７（Ａ）は、車両前方に円筒対象物が存在す
る状況下において一対のカメラが撮影する画像データを
表した図を示す。また、図７（Ｂ）は、図７（Ａ）に示
す円筒対象物の対象物モデルが仮想三次元空間内に配置
された状況下で一対のカメラが撮影すると予想される画
像データを表した図である。

【図８】本実施例において対象物モデルを仮想三次元空
間上で移動させる手法を説明するための図である。

【図９】図７に示す如く車両前方に円筒対象物が存在す
る状況下、実画像データにおいて円筒対象物を現すエッ
ジ線の少なくとも一部が、仮想画像データにおいて対象
物モデルとして現された直方体の外郭線で囲まれた領域
内に存在しない状況を説明するための図である。

【図１０】本実施例において、第１〜第３の認識手法を
切り替えるべく実行される制御ルーチンの一例のフロー
チャートである。

【図１１】本発明の変形例において車両が備えるカメラ
の配置を表した図である。

【符号の説明】

１０ 周辺認識装置 １２ 電子制御ユニット（ＥＣＵ） １４〜２８ カメラ ３２ 画像認識部 ５４ 切替制御部

───────────────────────────────────────────────────── 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） Ｇ０６Ｔ 7/60 １８０ Ｇ０６Ｔ 7/60 １８０Ｂ // Ｇ０８Ｇ 1/04 Ｇ０８Ｇ 1/04 Ｄ 1/16 1/16 Ｃ

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の認識手法により互いに同一の周辺
   立体環境を認識可能な認識手段と、 所定の条件に従って、前記認識手段が周辺立体環境を認
   識する際に用いる認識手法を切り替える切替手段と、 を備えることを特徴とする周辺認識装置。
2. 【請求項２】 複数の認識手法により互いに同一の周辺
   立体環境を認識可能な認識手段と、 前記認識手段が認識する周辺立体環境に対する認識精度
   要求の有無を判定する精度要求判定手段と、 前記精度要求判定手段の判定結果に応じて、前記認識手
   段が周辺立体環境を認識する際に用いる認識手法を切り
   替える切替手段と、 を備えることを特徴とする周辺認識装置。
3. 【請求項３】 複数の認識手法により互いに同一の周辺
   立体環境を認識可能な認識手段と、 前記認識手段が認識する周辺立体環境における危険度の
   大小を判定する危険度判定手段と、 前記危険度判定手段の判定結果に応じて、前記認識手段
   が周辺立体環境を認識する際に用いる認識手法を切り替
   える切替手段と、 を備えることを特徴とする周辺認識装置。
4. 【請求項４】 複数の認識手法により互いに同一の周辺
   立体環境を認識可能な認識手段と、 前記複数の認識手法によるそれぞれの周辺立体環境認識
   に故障が生ずるか否かを判定する故障判定手段と、 前記故障判定手段の判定結果に応じて、前記認識手段が
   周辺立体環境を認識する際に用いる認識手法を切り替え
   る切替手段と、 を備えることを特徴とする周辺認識装置。
5. 【請求項５】 請求項１乃至４の何れか一項記載の周辺
   認識装置において、前記複数の認識手法が、視認可能ゾ
   ーンが互いにオーバーラップした一対の情報取得手段に
   よる両画像情報に基づいて視認ゾーン内における対象物
   を認識させる第１の認識手法と、 互いに異なる位置間で可動する単一の情報取得手段によ
   る２つの画像情報に基づいて視認ゾーン内における対象
   物を認識させる第２の認識手法と、 情報取得手段による画像情報内に含まれる対象物をモデ
   ル化したモデルの時系列位置履歴データに基づいて該対
   象物を認識させる第３の認識手法と、のうち少なくとも
   ２つの認識手法であることを特徴とする周辺認識装置。
6. 【請求項６】 請求項２又は３記載の周辺認識装置にお
   いて、 前記複数の認識手法が、視認可能ゾーンが互いにオーバ
   ーラップした一対の情報取得手段による両画像情報に基
   づいて視認ゾーン内における対象物を認識させる第１の
   認識手法と、 互いに異なる位置間で可動する単一の情報取得手段によ
   る２つの画像情報に基づいて視認ゾーン内における対象
   物を認識させる第２の認識手法、又は、情報取得手段に
   よる画像情報内に含まれる対象物をモデル化したモデル
   の時系列位置履歴データに基づいて該対象物を認識させ
   る第３の認識手法と、であると共に、 前記切替手段は、前記認識手段が前記第１の認識手法に
   より周辺立体環境を認識している状況下で、前記精度要
   求判定手段により認識精度が要求されていないと判定さ
   れた場合、又は、前記危険度判定手段により危険度が小
   さいと判定された場合に、前記認識手段が用いる認識手
   法を前記第１の認識手法から前記第２又は第３の認識手
   法へ切り替えることを特徴とする周辺認識装置。
7. 【請求項７】 請求項２又は３記載の周辺認識装置にお
   いて、 前記複数の認識手法が、視認可能ゾーンが互いにオーバ
   ーラップした一対の情報取得手段による両画像情報に基
   づいて視認ゾーン内における対象物を認識させる第１の
   認識手法と、 互いに異なる位置間で可動する単一の情報取得手段によ
   る２つの画像情報に基づいて視認ゾーン内における対象
   物を認識させる第２の認識手法、又は、情報取得手段に
   よる画像情報内に含まれる対象物をモデル化したモデル
   の時系列位置履歴データに基づいて該対象物を認識させ
   る第３の認識手法と、であると共に、 前記切替手段は、前記認識手段が前記第２又は第３の認
   識手法により周辺立体環境を認識している状況下で、前
   記精度要求判定手段により認識精度が要求されていると
   判定された場合、又は、前記危険度判定手段により危険
   度が大きいと判定された場合に、前記認識手段が用いる
   認識手法を前記第２又は第３の認識手法から前記第１の
   認識手法へ切り替えることを特徴とする周辺認識装置。
8. 【請求項８】 請求項４記載の周辺認識装置において、 前記複数の認識手法が、視認可能ゾーンが互いにオーバ
   ーラップした一対の情報取得手段による両画像情報に基
   づいて視認ゾーン内における対象物を認識させる第１の
   認識手法、又は、互いに異なる位置間で可動する単一の
   情報取得手段による２つの画像情報に基づいて視認ゾー
   ン内における対象物を認識させる第２の認識手法と、 情報取得手段による画像情報内に含まれる対象物をモデ
   ル化したモデルの時系列位置履歴データに基づいて該対
   象物を認識させる第３の認識手法と、であると共に、 前記切替手段は、前記認識手段が前記第１又は第２の認
   識手法により周辺立体環境を認識している状況下で、前
   記故障判定手段により該認識に故障が生ずると判定され
   た場合に、前記認識手段が用いる認識手法を前記第１又
   は第２の認識手法から前記第３の認識手法へ切り替える
   ことを特徴とする周辺認識装置。
9. 【請求項９】 請求項４記載の周辺認識装置において、 前記複数の認識手法が、互いに異なる位置間で可動する
   単一の情報取得手段による２つの画像情報に基づいて視
   認ゾーン内における対象物を認識させる第２の認識手法
   と、 視認可能ゾーンが互いにオーバーラップした一対の情報
   取得手段による両画像情報に基づいて視認ゾーン内にお
   ける対象物を認識させる第１の認識手法、又は、情報取
   得手段による画像情報内に含まれる対象物をモデル化し
   たモデルの時系列位置履歴データに基づいて該対象物を
   認識させる第３の認識手法と、であると共に、 前記切替手段は、前記認識手段が前記第２の認識手法に
   より周辺立体環境を認識している状況下で、前記故障判
   定手段により前記単一の情報取得手段の可動部の故障に
   起因して該認識に故障が生ずると判定された場合に、前
   記認識手段が用いる認識手法を前記第２の認識手段から
   前記第１又は第３の認識手法へ切り替えることを特徴と
   する周辺認識装置。
10. 【請求項１０】 請求項２乃至９の何れか一項記載の周
    辺認識装置において、 前記認識手段は、周辺立体環境を所定角度領域に分けて
    認識すると共に、 前記切替手段は、前記認識手段が用いる認識手法を前記
    所定角度領域ごとに切り替えることを特徴とする周辺認
    識装置。