JP2003030628A - 相対位置計測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像認識を用いて、短時間に相対的位置の計
測を正確に行う。 【解決手段】 先行車両１の後部に、複数の軸方向に配
置されたマーカ１ａ〜１ｅが撮像手段２ａで撮影され、
フレーム画像２ｂが得られる。そのフレーム画像２ｂか
ら抽出手段２ｃにより、マーカパターン２ｄが抽出され
る。そして、算出手段２ｅにより、マーカパターン２ｄ
に基づいて、先行車両１との間の相対距離および相対角
度が算出される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像認識により先行
車両との相対位置を計測する相対位置計測装置に関し、
特に前方車が具備するマーカを撮像して相対位置を計測
する相対位置計測装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】都市の人口増加による大都市での交通渋
滞などの交通問題を解消するために、様々な機関で高度
道路交通システム(ＩＴＳ：Intelligent Transport Sys
tems）の研究が行われている。ＩＴＳは、道路交通の安
全性、輸送効率、快適性の向上等を目的とした道路交通
システムである。

【０００３】最新のＩＴＳ技術の中には、ＩＭＴＳ（In
telligent Multi-mode Transit System）とよばれる高
度中距離・中量輸送システムの技術がある。ＩＭＴＳ
は、たとえば、バスなどの運搬車両が自動運転および隊
列走行を行うシステムである。

【０００４】ＩＭＴＳにおいて隊列走行を行うために
は、後続車両において、先行車両との相対位置を計測
し、車間を一定の距離に維持する必要がある。先行車両
との相対位置の計測技術の１つに、先行車両に設置した
マーカを画像で認識し、パターンマッチングにより車間
の相対位置を導出する技術がある。

【０００５】パターンマッチング計測技術では、後続車
両に、先行車両の後部に配置されたマーカの画像（テン
プレート）を記憶させておく。そして、後続車両から先
行車両後部のマーカをカメラで撮影し、撮影した画像と
予め記憶していたテンプレートとのパターンマッチング
を行うことで、先行車両の相対的位置を算出する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかし、マーカパター
ンを画像処理にて認識する場合、正しいパターンを抽出
する為に予め多数のパターンマッチング用のテンプレー
トが必要となる。すなわち、先行車両までの距離または
回転により、画像に映し出されるマーカパターンの大き
さや形状が変化する為、変化にあわせた複数のテンプレ
ートを後続車両に記憶させておく必要があり、メモリ使
用容量の増加を招く。

【０００７】また、テンプレートの数が増えれば、それ
だけパターンマッチングの処理回数も増加し、多くの計
算処理が必要となる。その結果、相対的位置の計測に、
時間がかかってしまう。

【０００８】ＩＭＴＳの信頼性や安全性を確保するに
は、後続車両において、先行車両との相対的位置を、常
に正確に認識していることが望まれる。そのためには、
相対位置の計測は、少しでも短い時間で行われることが
要求される。

【０００９】なお、特開２０００−３３７８７１号公報
に記載された技術のように、先行する車両の後部にマー
カを一列に並べ、このマーカを後続車両が検出すること
により相対距離を算出する方法がある。この方法によれ
ば、相対位置の計算を短時間で行うことはできるが、先
行車両がコーナで横方向を向いた場合（ヨー角が発生し
た場合）、距離を正確に計るのが困難である。すなわ
ち、この技術は、カメラで捉えた画像におけるマーカ間
の距離に基づいて車間距離を算出するものであるが、先
行車両が横方向を向くと、車間距離が変わらなくても、
画像内でのマーカ間の距離が短くなる。その結果、測定
誤差が発生してしまう。

【００１０】このように、従来の画像処理技術では、先
行車両との車間距離や相対角度を高精度に短時間で算出
することが困難であった。本発明はこのような点に鑑み
てなされたものであり、画像認識を用いて、短時間に相
対的位置の計測を正確に行うことができる相対位置計測
装置を提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明では上記課題を解
決するために、図１に示すような相対位置計測装置２が
提供される。本発明の相対位置計測装置２は、先行車両
１の後部に、複数の軸方向に並べられたマーカ１ａ〜１
ｅを撮像する撮像手段２ａと、撮像手段２ａで撮像した
フレーム画像２ｂから、マーカ１ａ〜１ｅを表す複数の
マーカ画像で構成されるマーカパターン２ｄを抽出する
抽出手段２ｃと、抽出手段２ｃで抽出したマーカパター
ン２ｄに基づいて、少なくとも先行車両との相対距離ま
たは相対角度を算出する算出手段２ｅと、を有する。

【００１２】このような相対位置計測装置２によれば、
先行車両の後部の複数の軸方向に配置されたマーカ１ａ
〜１ｅが撮像手段２ａで撮影され、フレーム画像２ｂが
得られる。そのフレーム画像２ｂから抽出手段２ｃによ
り、マーカパターン２ｄが抽出される。そして、算出手
段２ｅにより、マーカパターン２ｄに基づいて、先行車
両との間の相対距離または相対角度が算出される。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。図１は、本発明の原理構成図であ
る。本発明の相対位置計測装置２は、先行車両１の後部
の複数の軸方向に並べられたマーカ１ａ〜１ｅを撮像す
る撮像手段２ａと、撮像手段２ａで撮像したフレーム画
像２ｂから、マーカ１ａ〜１ｅを表す複数のマーカ画像
で構成されるマーカパターン２ｄを抽出する抽出手段２
ｃと、抽出手段２ｃで抽出したマーカパターン２ｄに基
づいて、先行車両との相対距離または相対角度を算出す
る算出手段２ｅと、を有する。

【００１４】このような相対位置計測装置によれば、先
行車両の後部の複数の軸方向に配置されたマーカ１ａ〜
１ｅが撮像手段２ａで撮影され、フレーム画像２ｂが得
られる。そのフレーム画像２ｂから抽出手段２ｃによ
り、マーカパターン２ｄが抽出される。そして、算出手
段２ｅにより、マーカパターン２ｄに基づいて、先行車
両との間の相対距離または相対角度が算出される。

【００１５】このように、本発明では、複数の軸方向
（たとえば、縦方向と横方向）に配置されたマーカ１ａ
〜１ｅから相対位置を算出するため、多数のテンプレー
トを記憶する必要が無くなる。その結果、メモリの使用
量を削減できるとともに、処理時間を短縮することがで
きる。しかも、マーカパターンが複数の軸方向に配置さ
れているため、先行車両のヨー角が発生しても、縦方向
に並んだマーカにより相対距離を正確に計測することが
でき、精度の高い計測結果を得ることができる。

【００１６】このような相対位置計測装置は、ＩＭＴＳ
などの技術に適用することができる。たとえば、車両の
隊列走行を行う場合に、後続車両に本発明に係る相対位
置計測装置を搭載すれば、信頼性の高い相対位置計測が
可能である。以下、本発明をＩＭＴＳに適用した場合を
例に採り、本発明の実施の形態について具体的に説明す
る。

【００１７】図２は、ＩＭＴＳによる隊列走行の概要を
示す図である。ＩＭＴＳでは、複数の車両１０，２０，
３０が隊列走行を行う。車両１０，２０，３０は、たと
えば、バスのような運搬車両である。先頭の車両１０を
車両２０が追尾し、車両２０を車両３０追尾すること
で、車両２０と車両３０とが自動運転で走行できる。

【００１８】車両１０の後部には、マーカパネル１１が
取り付けられている。車両２０の前には、カメラ２１が
取り付けられおり、車両２０の後ろには、マーカパネル
２２が取り付けられている。同様に、車両３０の前に
は、カメラ３１が取り付けられており、車両３０の後ろ
には、マーカパネル３２が取り付けられている。

【００１９】マーカパネル１１，２２，３２には、複数
のマーカが所定のパターンで、複数の軸方向（たとえ
ば、横方向と縦方向）に分散配置されている。車両２０
のカメラ２１で先行する車両１０のマーカパネル１１を
撮像することで、車両２０に対する車両１０の相対位置
を計測することができる。また、車両３０のカメラ３１
で先行する車両２０のマーカパネル２２を撮像すること
で、車両３０に対する車両２０の相対的位置関係を計測
することができる。

【００２０】車両２０，３０は、それぞれに先行する車
両との相対位置に基づいて、先行車両から一定の間距離
を保って追随するように、ハンドル、アクセル、ブレー
キ等が自動で制御される。

【００２１】図３は、先行する車両を後方から見た図で
ある。先行する車両１０のマーカパネル１１には、５つ
のマーカ１１ａ〜１１ｅが配置されている。マーカ１１
ａ〜１１ｅは、縦方向と横方向とに分散して配置されて
いる。本実施の形態では、これらの５個のマーカ１１ａ
〜１１ｅによって、マーカパターンが形成されている。

【００２２】マーカ１１ａ〜１１ｅの形状は長方形であ
る。各マーカ１１ａ〜１１ｅは、たとえば、多数のＬＥ
Ｄ(Light Emitting Diode)で構成された自己発光体であ
る。なお、マーカ１１ａ〜１１ｅは、外観上周辺と区別
できるものであれば、自己発光していなくてもよい。た
とえば、マーカパネル１１を黒色にし、マーカ１１ａ〜
１１ｅを白色にして、区別できるようにしてもよい。

【００２３】図３の例では、５個のマーカ１１ａ〜１１
ｅが配置されているが、複数方向に３個以上のマーカが
分散配置されていれば、マーカパターンとしての認識が
可能である。距離は１個のマーカでも算出可能である。

【００２４】図４は、マーカの配置を示す図である。図
４（Ａ）は、マーカパネルの正面図である。図４（Ｂ）
は、図４（Ａ）のＸ−Ｘ断面図である。マーカ１１ａは
上の左側、マーカ１１ｂは上の右側に配置されている。
マーカ１１ａとマーカ１１ｂとは水平に並べられてお
り、マーカ１１ａとマーカ１１ｂとの幅はｈ_M1である。
マーカ１１ｃは下の左側、マーカ１１ｄは下に右側に配
置されている。マーカ１１ｃとマーカ１１ｄとは水平に
並べられており、マーカ１１ｃとマーカ１１ｄとの幅は
ｈ_M2である。上の行のマーカ１１ａ，１１ｂと下の行の
マーカ１１ｃ，１１ｄとの高さの差は、Ｖ_Mである。

【００２５】マーカ１１ｅは、マーカパネル１１の中央
の窪みの中に配置されている。マーカ１１ａ〜１１ｄを
基準としたときのマーカ１１ｅの奥行きは、ｄ_Mであ
る。このように、マーカ１１ａ〜１１ｅは、３軸方向
（縦、横、奥行き）に分散配置されている。これによ
り、先行する車両１０と後続の車両２０との相対位置
を、正確に計測することが可能となる。以下、マーカ１
１ａ〜１１ｄを周辺マーカと呼び、マーカ１１ｅを中央
マーカと呼ぶこととする。

【００２６】マーカを奥行き方向に分散配置したこと
（マーカパネルに凹凸を設けたこと）で、ヨー角θ_yを
高精度に算出することができる。すなわち、各マーカが
同一平面上に配置されていた場合、先行する車両１０の
ヨー角の変化は、マーカパターンあるいは各マーカ画像
の縦横比の変化で検出することになる。すなわち、ヨー
角が大きくなれば、マーカパターンあるいは各マーカ画
像が横方向に縮むため、縦横比で横方向の縮度合いを判
定し、その縮み度合いでヨー角を算出することができ
る。

【００２７】しかし、先行する車両１０がピッチ方向
（車両の中心から横方向に定義される軸周りの方向）に
も回転する場合、ピッチ角が大きくなると、マーカパタ
ーンあるいは各マーカが、縦方向に縮む。そのため、マ
ーカパターンあるいは各マーカの縦横比だけでは、ヨー
角を正確に算出することが困難である。

【００２８】そこで、本実施の形態では、マーカパター
ンに凹凸を付けることにより、ヨー角の変化が、撮像さ
れた画像（以下、フレーム画像という）内でマーカパタ
ーンを構成するマーカ画像の配置の変化に現れるように
している。

【００２９】図５は、フレーム画像の例を示す図であ
る。なお、図５において、フレーム画像４０の横方向を
ｘ軸、縦方向をｙ軸とする。フレーム画像４０には、５
つのマーカ１１ａ〜１１ｅそれぞれに対応するマーカ画
像４１〜４５が描画されている。先行する車両１０の相
対ヨー角が発生することで、同一平面上にないマーカ
は、他のマーカと水平方向の方位角に差が生じる。この
方位角の差は、ヨー角の大きさに比例して大きくなる。

【００３０】中央マーカ（マーカ１１ｅ）が周辺マーカ
（マーカ１１ａ〜１１ｄ）と同一平面にあった場合に
は、マーカ画像４１〜４４の中央の位置Ｐ０に描画され
るが、本実施の形態では中央マーカ（マーカ１１ｅ）が
周辺マーカ（マーカ１１ａ〜１１ｄ）より奥にある。そ
のため、位置Ｐ０よりも左方向にずれてマーカ画像４５
が表示されている。

【００３１】マーカ画像４５の位置Ｐ０からのずれ幅に
よって、正確なヨー角を算出することができる。たとえ
ば、同一平面上に存在する周辺マーカ（マーカ１１ａ〜
１１ｄ）の対角線４６，４７の交点Ｐ１のｘ座標と、実
際の中央マーカ（マーカ１１ｅ）のマーカ画像４５のｘ
座標との差によって、ヨー角を算出することが可能にな
る。

【００３２】図６は、車両の相対的位置の関係を示す図
である。相対位置は、後続の車両２０を基準にして計測
される。相対位置は、車両間の距離ｄ、方位角θ、およ
びヨー角θ_yによって特定される。車両間の距離ｄは、
先行する車両１０の後部から、後続の車両２０の前部ま
での距離である。方位角θは、後続の車両２０の前後方
向に定義した軸１０１（車両２０が直進する際の進行方
向と平行な軸）と、先行する車両１０の後部と後続の車
両２０の前部とを結ぶ線分１０２との成す角である。ヨ
ー角θ_yは、後続の車両２０の前後方向に定義した軸１
０１に平行な軸１０３と、先行するの車両１０の前後方
向に定義した軸１０４（車両１０が直進する際の進行方
向と平行な軸）との成す角である。

【００３３】図７は、車両に搭載されている自動追尾機
能の構成を示すブロック図である。車両２０は、先行す
る車両１０を追尾するために、カメラ２１，画像処理部
２３，制御部２４，メモリ２５，センサ２６，およびア
クチュエータ２７を有している。

【００３４】カメラ２１は、光学系２１ａとＣＣＤ(Cha
rge Coupled Device)２１ｂとで構成される。光学系２
１ａは、複数のレンズによって構成され、先行する車両
１０からの光をＣＣＤ２１ｂの受光面に集光する。ＣＣ
Ｄ２１ｂは、光学系２１ａによって集光された光を光電
変換によって、対応する画像信号に変換する。

【００３５】画像処理部２３は、ＣＣＤ２１ｂから出力
された画像信号に対して、例えば、輪郭抽出処理等を施
すことにより、マーカ画像を抽出する。制御部２４は、
画像処理部２３によって抽出されたマーカ画像を用い
て、車両１０の相対的な位置を算出するとともに、算出
された相対位置に応じてアクチュエータ２７を制御す
る。

【００３６】メモリ２５は、半導体メモリ等によって構
成されており、画像処理部２３によって抽出されたマー
カに対応する画像を一時的に格納したり、制御部２４が
所定の制御を行う場合に演算途中のデータやプログラム
等を一時的に格納したりする。更に、メモリ２５は、不
揮発性メモリも具備しており、制御部２４が実行する種
々のプログラムや、データ（例えば、マーカ同士の距
離）等も格納している。

【００３７】センサ２６は、車速、アクセルの開度、ト
ランスミッションの状態等の情報を検出して制御部２４
に供給する。アクチュエータ２７は、アクセルコントロ
ーラおよびブレーキコントローラ等によって構成されて
おり、制御部２４からの指令に基づいて車両２０の走行
状態を制御する。

【００３８】なお、図７に示す画像処理部２３，制御部
２４およびメモリ２５は、１つの制御装置として車両２
０に搭載される。次に、車両２０における相対位置計算
処理について説明する。

【００３９】図８は、相対位置計算処理全体の処理手順
を示すフローチャートである。以下に、図８に示す処理
をステップ番号に沿って説明する。 ［ステップＳ１１］制御部２４は、初期処理を行う。初
期処理は、マーカ間の距離などの各種変数の値を初期値
に設定したり、メモリ２５内に作業用の記憶領域を確保
したりする処理である。マーカ間の距離やマーカサイズ
は変更される可能性があるため、パラメータにより随時
変更可能となっている。

【００４０】［ステップＳ１２］制御部２４は、マーカ
パターンの全探索処理を行う。全探索処理は、カメラ２
１で撮影されたフレーム画像内の全範囲を対象として、
マーカパターンを探索する処理である。全探索処理の詳
細は後述する。

【００４１】［ステップＳ１３］制御部２４は、ステッ
プＳ１２で探索したマーカパターンに基づいて、相対位
置を算出する。 ［ステップＳ１４］制御部２４は、先行する車両が検出
されたか否かを判断する。先行する車両が検出された場
合には、処理がステップＳ１５に進められる。先行する
車両が検出されなかった場合には、処理がステップＳ１
２に進められる。これにより、車両が検出されるまで、
全探索処理が繰り返し実行される。

【００４２】［ステップＳ１５］制御部２４は、検出さ
れた車両までの距離が遠方か否かを判断する。距離が遠
方か否かは、検出された車両までの距離が、予め設定さ
れた閾値より遠いかどうかで判断される。距離が遠方の
場合には、処理がステップＳ１８に進められる。距離が
遠方でない場合には、処理がステップＳ１６に進められ
る。

【００４３】［ステップＳ１６］制御部２４は、マーカ
画像の追跡処理を行う。追跡処理は、フレーム画像内の
直前にマーカ画像が検出された位置周辺をマーカ画像の
探索範囲として、マーカ画像毎の追跡を行う処理であ
る。追跡処理の詳細は後述する。

【００４４】［ステップＳ１７］制御部２４は、ステッ
プＳ１６で検出されたマーカパターンに基づいて、先行
する車両の相対位置を算出する。その後、処理がステッ
プＳ２０に進められる。

【００４５】［ステップＳ１８］制御部２４は、小領域
全探索処理を行う。小領域全探索処理は、マーカパター
ンの探索範囲を狭めたこと以外は、処理手順が全探索処
理と同様である。そのため、小領域全探索における探索
範囲の決定方法は後述することとし、小領域全探索の処
理手順の詳細をフローチャートを用いて説明することは
省略する。

【００４６】［ステップＳ１９］制御部２４は、ステッ
プＳ１８で探索されたマーカパターンに基づいて、先行
する車両の相対位置を算出する。その後、処理がステッ
プＳ２０に進められる。

【００４７】［ステップＳ２０］制御部２４は、所定時
間継続して車両が検出されていないかどうかを判断す
る。所定時間は、予め設定されている。所定時間は、た
とえば、追跡処理（ステップＳ１６）または小領域全探
索処理（ステップＳ１８）において、連続して車両を検
出できなかった回数で定義することができる。その回数
は、予めパラメータとして設定しておく。

【００４８】所定時間継続して車両が検出されなかった
場合には、処理がステップＳ１２に進められ、全探索処
理が行われる。所定時間内に車両が検出された場合に
は、処理がステップＳ１５に進められ、追跡処理（ステ
ップＳ１６）もしくは小領域全探索処理（ステップＳ１
８）が繰り返される。

【００４９】図９は、全探索処理の手順を示すフローチ
ャートである。以下、図９に示す処理をステップ番号に
沿って説明する。 ［ステップＳ２１］制御部２４は、カメラ２１から取得
したフレーム画像を２値化する。２値化とは、カメラ２
１からの入力画像を、ある明るさより明るい部分を白、
暗い部分を黒に置きなおす処理である。

【００５０】［ステップＳ２２］制御部２４は、ラベリ
ングを行う。ラベリングとは、２値化されたフレーム画
像に点在する白い部分（マーカ画像）に、識別番号を付
与する処理である。すなわち、フレーム画像内の高輝度
領域が、マーカ画像となる可能性のある領域である。

【００５１】［ステップＳ２３］制御部２４は、マーカ
画像がマーカ条件を満たすか否かを判定し、マーカ画像
を絞り込む。第１のマーカ条件は、マーカ画像の面積が
所定範囲内であることである。マーカ画像の最大面積と
最小面積が予め設定されており、最小面積以上、最大面
積以下であることが、マーカ条件として定められてい
る。

【００５２】第２のマーカ条件は、マーカ画像の縦横比
が所定範囲内であることである。マーカ画像の縦横比の
最大値と最小値とは、パラメータで指定することができ
る。第３のマーカ条件は、マーカ画像の充填率に異常が
無いことである。充填率とは、マーカ画像を囲う矩形の
領域内の、マーカ画像（白色の部分）が占める割合であ
る。充填率が異常に少ない場合、そのマーカ画像は、本
当のマーカが映し出されたものではない（偽のマーカで
ある）と判断される。

【００５３】第４のマーカ条件は、マーカ候補となるマ
ーカ画像が、多すぎないことである。マーカ画像が多す
ぎると、画像的に信頼できないと判定し、以後の処理を
行わずに、エラー終了する。許容するマーカ画像の数
は、パラメータで予め指定しておくことができる。

【００５４】［ステップＳ２４］制御部２４は、マーカ
画像に設定した識別番号を、マーカ画像の面積が広い順
にソートする。面積でソートし、ソートされた順番に、
マーカの判定を行うことにより、大きさが著しく異なる
マーカによるパターン判定を行わないようにすることが
でき、マーカパターン検出の精度を向上させることがで
きるとともに、処理の高速化を図ることができる。

【００５５】［ステップＳ２５］制御部２４は、マーカ
パターン検出処理を行う。マーカパターン検出処理の詳
細は後述する。 ［ステップＳ２６］制御部２４は、マーカパターン検出
処理により、マーカパターンが検出されたか否かを判断
する。マーカパターンが検出された場合には、処理がス
テップＳ２７に進められる。マーカパターンが検出され
なかった場合には、処理がステップＳ２８に進められ
る。

【００５６】［ステップＳ２７］制御部２４は、検出さ
れたマーカパターンを出力して、処理を図８のステップ
Ｓ１３に進める。 ［ステップＳ２８］制御部２４は、先行する車両が検出
できないことを示すエラーメッセージを出力して、処理
を図８のステップＳ１３に進める。

【００５７】図１０は、マーカパターン検出処理の手順
を示すフローチャートである。以下、図１０に示す処理
をステップ番号に沿って説明する。 ［ステップＳ３１］制御部２４は、マーカ画像の中の未
処理の３点を、ソートされた識別番号の配列の前から順
に取得する。このときの選択条件は、選択されたマーカ
画像同士の面積が、著しく異ならないことである。

【００５８】たとえば、選択されたマーカ画像の中の最
もサイズが大きいマーカ画像の面積をＭＳ１と、最もサ
イズが小さいマーカ画像の面積をＭＳ２としたときに、
ＭＳ１／Ｋ≦ＭＳ２が満たされることが選択条件とな
る。ここで、Ｋは予めパラメータで設定された閾値であ
り、１以上の実数である。なお、１／Ｋの値をパラメー
タで設定しておいてもよい。

【００５９】これにより、サイズが著しく異なるマーカ
画像同士の判定が行われなくなり、相対位置計測の精度
が向上すると共に、無駄な判定が行われないことで処理
が高速化される。

【００６０】［ステップＳ３２］制御部２４は、取得し
た３点のマーカ画像が、周辺マーカの条件を満たすか否
かを判断する。３点のマーカ画像が周辺マーカであるた
めの第１の条件は、２点のマーカ画像が水平であること
である。この場合、完全に水平でなくても、２点を通る
直線の傾きが閾値以下であれば、その２点が水平である
とみなす。傾きの閾値は、パラメータで設定することが
できる。

【００６１】３点のマーカ画像が周辺マーカであるため
の第２の条件は、水平な２点間の距離（画像におけるピ
クセル数）と、その２点から他の１点までの画像上での
ｘ方向やｙ方向の距離との比が、予め決められている比
に近似することである。予め決められている比は、マー
カパネル１１の周辺マーカ（マーカ１１ａ〜１１ｄ）の
配置に基づいて決められている。誤差の許容範囲は、パ
ラメータで指定することができる。

【００６２】周辺マーカの条件を満たした場合には、処
理がステップＳ３３に進められる。周辺マーカの条件を
満たさない場合には、処理がステップＳ４０に進められ
る。 ［ステップＳ３３］制御部２４は、取得した３点のマー
カ画像に基づいて、他の点の位置を推測する。他の点の
位置は、マーカパネル１１の各マーカ１１ａ〜１１ｅ間
の距離の比に基づいて推測される。

【００６３】［ステップＳ３４］制御部２４は、ステッ
プＳ３３で推測した位置近くに存在するマーカ画像を、
他のマーカ画像として当てはめる。近くであるかどうか
の許容範囲は、パラメータで設定することができる。

【００６４】［ステップＳ３５］制御部２４は、マーカ
パターンとして検出されたマーカ画像がＮ点以上か否か
を判断する。Ｎは、３，４，５のいずれかの値のパラメ
ータである。Ｎ点以上である場合には、処理がステップ
Ｓ３６に進められ、Ｎ点未満である場合には、処理がス
テップＳ４０に進められる。

【００６５】［ステップＳ３６］制御部２４は、偽のマ
ーカ画像が含まれているか否かを判断する。たとえば、
取得した全マーカ画像の平均高さをａ、取得した１つの
マーカ画像の上下方向の高さの差をｂとした場合に、ｂ
×Ｋ１＜ａ＜ｂ×Ｋ２（Ｋ１＜Ｋ２：Ｋ１，Ｋ２は正の
実数）を満たさない場合には、偽のマーカが含まれてい
るものと判断する。なお、Ｋ１とＫ２とは、マーカパネ
ル１１におけるマーカ１１ａ〜１１ｅの配置に基づいて
予め設定されるパラメータである。

【００６６】また、既知のマーカの大きさとマーカパタ
ーンの大きさとの比と、画像上でのマーカ画像とマーカ
パターンの大きさとの比とを比べ、その誤差が少ない場
合に、偽のマーカ画像が含まれていないと判断すること
ができる。

【００６７】偽のマーカ画像が含まれていない場合に
は、処理がステップＳ３７に進められる。偽のマーカ画
像が含まれている場合には、処理がステップＳ４０に進
められる。

【００６８】［ステップＳ３７］制御部２４は、取得し
たマーカ画像群をマーカパターンとして認識し、認識し
た車両台数の値に１を加算する。 ［ステップＳ３８］制御部２４は、ステップＳ３７で認
識したマーカパターンが、既に認識されているどのマー
カパターンよりも大きいか（最大マーカパターンか）を
判断する。マーカパターンの大きさは、たとえば、マー
カパターンの高さで判断する。カメラ２１で撮影された
フレーム画像上、最大マーカパターンで示される車両
が、最も近距離の車両と判断される。

【００６９】ステップＳ３７で認識したマーカパターン
が最大マーカパターンの場合には、処理がステップＳ３
９に進められる。ステップＳ３７で認識したマーカパタ
ーンが最大マーカパターンではない場合には、処理がス
テップＳ４０に進められる。

【００７０】［ステップＳ３９］制御部２４は、ステッ
プＳ３７で認識したマーカパターンを、最近車両のマー
カパターンとして登録する。 ［ステップＳ４０］制御部２４は、残りのマーカ画像の
組み合わせがあるか否かを判断する。残りの組み合わせ
がある場合には、処理がステップＳ３１に進められる。
残りの組み合わせがない場合には、処理が図９に示すス
テップＳ２６に進められる。

【００７１】次に、追跡処理の詳細について説明する。
図１１は、追跡処理の手順を示すフローチャートであ
る。以下、図１１に示す処理をステップ番号に沿って説
明する。

【００７２】［ステップＳ５１］制御部２４は、前回の
マーカパターン検出で検出されたマーカパターン中のマ
ーカ画像を１つ選択する。 ［ステップＳ５２］制御部２４は、マーカ画像周囲の探
索範囲を取得する。探索範囲は、マーカ予測位置を中心
として、所定の範囲である。なお、マーカ位置の予測が
行われない場合には、前回のマーカの位置が中心とな
る。

【００７３】前のマーカパターンの検出においてマーカ
パターンが認識されている場合、マーカパターンに含ま
れる各マーカ画像の大きさ×Ｌ（Ｌは正の実数）とＭ
（Ｍは正の実数）との大きい方の値を、探索範囲の半径
（あるいは探索範囲の幅と高さ）とする。

【００７４】マーカパターンが未認識の場合、マーカ画
像の平均の大きさ×ＬとＭとの大きい方の値を、探索範
囲の半径（あるいは探索範囲の幅と高さ）とする。な
お、ＬとＭとは、パラメータで設定することができる。

【００７５】［ステップＳ５３］制御部２４は、カメラ
２１から取得した画像の２値化、およびラベリングを行
う。 ［ステップＳ５４］制御部２４は、２値化した画像にお
ける探索範囲内からマーカ画像を取得する。ここで取得
するマーカ画像は、探索範囲の境界の上と下との両方に
接していないこと、および探索範囲の境界の右と左との
両方に接していないことが条件となる。また、探索範囲
内に複数のマーカ画像が検出された場合には、探索範囲
の中央に最も近いマーカ画像が取得される。

【００７６】［ステップＳ５５］制御部２４は、マーカ
画像が見つかったか否かを判断する。マーカ画像が見つ
かった場合には処理がステップＳ５６に進められ、マー
カ画像が見つからなかった場合には、処理がステップＳ
５７に進められる。

【００７７】［ステップＳ５６］制御部２４は、真正の
マーカ画像としての条件を判定する。真正のマーカ画像
の第１の条件は、マーカの面積が最小値以上、最大値以
下であることである。真正のマーカ画像の第２の条件
は、マーカの縦横比が閾値内であることである。真正の
マーカ画像の第３の条件は、充填率が異常でないことで
ある。これらの条件の１つでも満たしていないマーカ画
像は、偽のマーカ画像と判断される。

【００７８】［ステップＳ５７］制御部２４は、他のマ
ーカ画像があるか否かを判断する。他のマーカ画像があ
る場合には処理がステップＳ５１に進められる。他のマ
ーカ画像がない場合には、処理がステップＳ５８に進め
られる。

【００７９】［ステップＳ５８］制御部２４は、パター
ン判定を行う。パターン判定では、第１の条件として、
２点のマーカ画像が水平上にあることが評価される。水
平であることを満たすための許容範囲は予め設定されて
いる。

【００８０】第２の条件として、第１の条件で水平と評
価された２点のマーカ画像と他のマーカ画像との位置関
係が評価される。すなわち、水平な２点間の距離（画像
におけるピクセル数）と、その２点から他の１点までの
画像上でのｘ方向やｙ方向の距離との比が、マーカパネ
ル１１のマーカ１１ａ〜１１ｅの配置に基づいて予め決
められている比に近似しているかどうかが評価される。
誤差の許容範囲は、パラメータで指定することができ
る。

【００８１】第３の条件として、異なる複数のマーカの
追跡において、同一のマーカ画像を検出した場合に、そ
のマーカ画像がどちらのマーカの追跡対象であるのかが
判断される。たとえば、他のマーカ画像との位置関係か
ら、各マーカのマーカ画像としての信頼性が評価され
る。具体的には、他のマーカ画像（重複して検出された
マーカ画像以外）が、前のフレーム画像における位置よ
りも左に移動していれば、重複して検出されたマーカ画
像は、その位置よりも前のフレーム画像で右側に映し出
されていたマーカのマーカ画像としての信頼性が高く評
価される。そして、信頼性の低い方のマーカの追跡対象
から、そのマーカ画像が除外される。

【００８２】パターン判定による条件を満たさないマー
カ画像は、追跡対象のマーカ画像から除外される。 ［ステップＳ５９］制御部２４は、追跡できなかったマ
ーカについて、そのマーカ（無効マーカ）の位置を他の
マーカ画像の位置から予測する。

【００８３】［ステップＳ６０］制御部２４は、次のフ
レーム位置を予測する。たとえば、制御部２４は、前回
のマーカ画像の位置と現在のマーカ画像の位置から、次
のフレームでの位置を、一次補外で予測する。ただし、
車両の振動が激しく、位置予測の信頼性が確保できない
場合には、パラメータの設定によって、位置予測機能を
停止させておくこともできる。その後、処理が図８のス
テップＳ１７に進められる。

【００８４】以上のような処理を行うことにより、フレ
ーム画像からマーカパターンが抽出され、そのマーカパ
ターンに基づいて、先行する車両との相対位置が算出さ
れる。

【００８５】［相対位置計算］次に、相対位置計算手法
の詳細について説明する。図１２は、先行する車両の後
部を写したフレーム画像の例を示す図である。フレーム
画像５０には、車両１０（図３に示す）の後部が映し出
されている。フレーム画像５０内には、マーカ画像５１
〜５５が含まれている。マーカ画像５１〜５５の位置
は、たとえば、マーカ画像５１〜５５の重心に定義され
る。周辺マーカのマーカ画像５１〜５４は、台形を形成
している。

【００８６】ここで、台形の上底５６に配置されるマー
カ画像５１，５２の画面上での距離（ピクセル数）をｈ
₁とする（画像の右側が正）。台形の下底５７に配置さ
れるマーカ画像５３，５４の画面上での距離（ピクセル
数）をｈ₂とする（画像の右側が正）。台形の上底５６
の中点と、台形の下底５７の中点との距離（ピクセル
数）を、マーカパターンの高さ（縦方向の間隔）ｖとす
る。台形の２つの対角線５８，５９の交点と、フレーム
画像５０の中心点（図１２中、×印で示す）との距離
（ピクセル数）をｈ_cとする（画像の右側が正）。ま
た、中央マーカのマーカ画像５５と、フレーム画像５０
の中心点との距離（ピクセル数）をｍ_cとする（画像の
右側が正）。

【００８７】本実施の形態では、マーカパターンを構成
する各マーカ画像５１〜５５の位置から、マーカまでの
距離ｄ，方位角θおよびヨー角θ_yを求める。マーカま
での距離ｄは、マーカ画像５１〜５５間の縦方向の間隔
ｖから求める（横方向の間隔から求めることも可能）。
方位角θはマーカ基準点（たとえば、周辺マーカのマー
カ画像５１〜５４の対角線５８，５９の交点）のフレー
ム画像５０上の位置から求める。ヨー角θ_yは中央マー
カであるマーカ画像５５の左右方向のずれ(中央マーカ
が見つからなかった場合は、マーカ間の縦方向の間隔ｖ
と横方向の間隔)から求める。

【００８８】本実施の形態のような５点のマーカ１１ａ
〜１１ｅによるマーカパターンの場合、周りの４点の周
辺マーカから作られる台形の上底５６と下底５７との長
さから横方向の間隔を求める。また、上底５６と下底５
７との中点を結ぶ線の長さから縦方向の間隔ｖを求め
る。また、カメラ２１の中心座標から周辺マーカの対角
線５８，５９の交点までの距離ｈ_cから方位角θを求め
る。

【００８９】なお、パラメータでの指示により、マーカ
間の横方向の間隔から距離を求めることも可能である。
また、前回にマーカパターンを検出し、その車間距離が
近距離（画角からのマーカパターンの一部が外れて、３
個未満のマーカのみが画像上に写る可能性がある）と判
定している場合、マーカ２個の横方向の間隔やマーカ１
個の大きさから距離を求めることも可能である。

【００９０】奥行きを持たせている中央マーカはヨー角
θ_yを計算する際に用いられる。すなわち、周辺マーカ
であるマーカ画像５１〜５４の対角線５８，５９の交点
と、中央マーカであるマーカ画像５５までの距離ｍ_cと
からヨー角θ_yが求められる。

【００９１】５点全てのマーカのマーカ画像が認識され
ていない場合には、４点、３点、２点、１点のマーカ画
像に基づいて、相対位置を計算することができる。これ
により、天候などの外乱によりマーカを数個ロスト（検
出できないこと）しても距離や方位角などを求めること
が可能となり、先行する車両の位置の検出率が向上す
る。

【００９２】具体的な距離の計算方式を次に示す。 ｉ）図１２に示すように５点すべてのマーカ画像が見つ
かった場合の計算例について説明する。まず、マーカパ
ターンの幅ｈを、

【００９３】

【数１】ｈ=（ｗ₁ｈ₁＋ｗ₂ｈ₂）／ｃ ・・・・（１） と定義する。ここで、ｗ₁は、上底のマーカ間の実際の
距離に応じてつけられる重みである。ｗ₂は、下底のマ
ーカ間の実際の距離に応じてつけられる重みである。た
とえば、

【００９４】

【数２】ｗ₁：ｗ₂＝ｈ_M1：ｈ_M2 ・・・・（２） とする。

【００９５】また、ｃは、ｗ₁：ｗ₂とマーカパターン形
状に応じてつけられる定数であり、たとえば、

【００９６】

【数３】ｃ＝ｗ₁ｈ_M1＋ｗ₂ｈ_M2／ｖ_M ・・・・（３） と定義する。この定数ｃにより、ヨー角θ_yが０のとき
に、ｖ＝ｈとなる。

【００９７】また、カメラ特性から決まるパラメータ
で、カメラから距離１ｍの平面上に置かれた長さｖ_Mの
線の画像上でのピクセル数をＣ_cとする。このとき方位
角θ，距離ｄ，ヨー角θ_yは、以下の式で算出される。

【００９８】

【数４】θ＝−tan^-1(Ｃ_cｈ_c) ・・・・（４）

【００９９】

【数５】ｄ＝Ｃ_c／（ｖcosθ） ・・・・（５）

【０１００】

【数６】 θ_y＝−tan^-1（Ｃ_cｍ_c） −sin^-1（（ｍ_c−ｈ_c）ｖ_Mcos（−tan^-1（Ｃ_cｍ_c））／(ｖｄ_M)）＋θ ・・・・（６） ｉｉ）次に中央マーカを除く４点のマーカ画像が見つか
った場合について説明する。この場合、方位角θと距離
ｄとは、それぞれ式（４），式（５）で算出する。ヨー
角θ_yは２組の平行なマーカ画像から次の式（７）のよ
うに求め、マーカ間長さによる重み付平均をとる。

【０１０１】

【数７】 θ_y＝±cos^-1（ｄｖ_M（ｐ^-＋ｐ⁺）cosθ／ｃ_cＬ√（1＋α²））＋α ・・・・（７） ここで、ｐ⁺は、平行なマーカ画像のうち、左側のマー
カ画像のｘ座標(ピクセル)である。ｐ^-は、平行なマー
カ画像のうち、右側のマーカ画像のｘ座標(ピクセル)で
ある。Ｌは、平行なマーカ画像の実際の幅（ｈ₁または
ｈ₂）である。αは、

【０１０２】

【数８】 α＝−（ｐ⁺＋ｐ‐）ｖ_M／２ｃ_c・・・・（８） である。

【０１０３】ただし、式（７）のcos^-1の引数が１より
大きい場合は、ヨー角θ_yは０とする。 ｉｉｉ）次に、周辺マーカの１点を除く４点が見つかっ
た場合について説明する。

【０１０４】図１３は、周辺マーカの１点を除く４点が
見つかった場合のフレーム画像の例を示す図である。フ
レーム画像６０には、マーカ１１ｂ〜１１ｅに対応する
マーカ画像６２〜６５が含まれているが、マーカ１１ａ
に対応するマーカ画像６１が見つかっていない。そこ
で、周辺の４つのマーカ画像のうち３つまでしか見つか
らなかった場合、まず見つからなかったマーカ画像６１
の位置を推定する。

【０１０５】まず、２つのマーカ画像６３，６４を通る
直線６６の傾きを求める。そして、見つからなかったマ
ーカ画像６１の水平方向に対になるマーカ画像６２か
ら、残りの２つのマーカ画像６３，６４の傾きと傾きが
逆の直線６７を引く。

【０１０６】次に、２つのマーカ画像６２，６４を通る
直線６８の傾きを求める。そして、見つからなかったマ
ーカ画像６１の垂直方向に対になるマーカ画像６３か
ら、残りの２マーカ画像６２，６４の傾きと傾きが逆の
直線６９を引く。

【０１０７】直線６７と直線６９と交点をマーカ画像６
１の推定位置とする。このように推定されたマーカ画像
６１を含めて、式（４），式（５），式（６）によって
方位角θ，距離ｄ，ヨー角θ_yを求める。

【０１０８】なお、ヨー角θ_yが発生せずに、ロール角
（車両の前後方向の軸周りの回転）が発生することが既
知の場合は、以下のようにして、縦方向の間隔ｖを求め
ることができる。

【０１０９】図１４は、ロール角が発生するときのフレ
ーム画像の例を示す図である。フレーム画像６０ａに
は、周辺マーカのうちの４つのマーカ画像６２ａ，６３
ａ，６４ａ，６５ａが含まれている。マーカ１１ａに対
応するマーカ画像６１ａは検出されていない。

【０１１０】ロール角が発生する場合、水平に存在する
２点のマーカ画像６３ａ，６４ａを通る直線６６ａと、
他のマーカ画像６２ａとの最短距離を、縦方向の間隔ｖ
とすることができる。これは、ロール角が発生しても、
ヨー角が発生しなければ、上辺、下辺が平行であること
を利用している。

【０１１１】ｉｖ）周辺マーカの３つのマーカ画像しか
見つからなかった場合には、ｉｉｉ）で説明したよう
に、検出できなかったもう１つの周辺マーカのマーカ画
像の位置を推定する。そして、ｉ）と同様に、式
（４）、式（５）により、方位角θと距離ｄとを求め、
ｉｉ）と同様に式（７）によりヨー角θ_yを求める。

【０１１２】ｖ）次に、周辺マーカ２つと中央マーカし
か検出できなかった場合について説明する。この場合、
周辺マーカのうち水平方向に対になる２つのマーカ画像
が検出されたときと、周辺マーカのうち水平方向に対に
なる２つのマーカ画像以外が検出されたときとに分けら
れる。

【０１１３】図１５は、周辺マーカのうち水平方向に対
になる２つのマーカ画像が検出された場合のフレーム画
像の例を示す図である。フレーム画像７０には、周辺マ
ーカに対応する２つのマーカ画像７３，７４と、中央マ
ーカに対応するマーカ画像７５が含まれている。他の周
辺マーカに対応するマーカ画像７１，７２は検出されて
いない。

【０１１４】この場合、中央マーカのマーカ画像７５か
ら水平なマーカ画像７３，７４を通る直線７６に下ろし
た垂直線７７の長さをｖ／２とし、その２倍(中央マー
カの垂直位置が台形の上底・下底のちょうど中間にある
場合)を縦方向の間隔ｖとする。横方向の間隔ｈに関し
ては、マーカ画像の対が存在しない側に対応する重み
（図１５の例ではｗ₁）を０としてｉ）と同様の方法で
距離ｄ，方位角θ，ヨー角θ_yを求める。

【０１１５】図１６は、周辺マーカのうち水平方向に対
になる２つのマーカ画像以外が検出された場合のフレー
ム画像の第１の例である。このフレーム画像８０には、
周辺マーカに対応する２つのマーカ画像８２，８４と、
中央マーカに対応するマーカ画像８５とが含まれてい
る。他の周辺マーカに対応するマーカ画像８１，８３は
検出されていない。

【０１１６】図１６に示したような場合、周辺部の２つ
のマーカ画像８２，８４を結ぶ線分８６を斜辺とする直
角三角形をつくり、直角三角形の高さを縦方向の間隔ｖ
とする。また、直角三角形の幅ｈ₃に２ｖ_M／（ｈ_M2−ｈ
_M1）をかけたものを、横方向の間隔ｈとする。これによ
り周辺部マーカ４点が確認できる場合のｈと等価なもの
が得られる。これらの条件から、ｉ）と同様の方法で距
離ｄ，方位角θ，ヨー角θ_yを求める。

【０１１７】図１７は、周辺マーカのうち水平方向に対
になる２マーカ画像以外が検出された場合のフレーム画
像の第２の例である。このフレーム画像９０には、周辺
マーカに対応する２つのマーカ画像９２，９３と、中央
マーカに対応するマーカ画像９５が含まれている。他の
周辺マーカに対応するマーカ画像９１，９４は検出され
ていない。

【０１１８】図１７に示したような場合、周辺部の２つ
のマーカ画像９２，９３を結ぶ線分９６を斜辺とする直
角三角形をつくり、その高さを縦方向の間隔ｖとする。
また、直角三角形の幅ｈ₄に２ｖ_M／（ｈ_M2＋ｈ_M1）をか
けたものを、横方向の間隔ｈとする。これにより周辺部
のマーカ４点が確認できる場合のｈと等価なものが得ら
れる。これらの条件から、ｉ）と同様の方法で距離ｄ，
方位角θ，ヨー角θ_yを求める。

【０１１９】ｖｉ）マーカが２点しか見つからなかった
場合には、前回の判定で距離が近距離であると判別され
ており、かつマーカ画像が横方向の２点と判別された場
合であれば、その２個のマーカ画像の間隔から距離ｄを
計算する。方位角θは２つのマーカ画像の中央から求め
る。

【０１２０】前回の判定で距離が近距離でないと判別さ
れている場合は、距離計算を行わない。前回の判定が画
角内のマーカが３個未満であると予想されるような近距
離（例えば、３ｍ以内の距離）の場合に限り、この検出
方法を用いることにより、太陽光などの誤検出を最小限
に抑える事ができる。近距離の場合には前方車両による
隠蔽により太陽光の影響はほとんどない。

【０１２１】ｖｉｉ）マーカが１点しか見つからなかっ
た場合、前回の判定で距離が近距離であると判別されて
いれば、その１個のマーカの大きさ（縦のサイズ）から
距離ｄを計算する。また、前回までの検出結果により、
検出されたマーカ画像が、どのマーカのものであるかを
特定し、方位角θを算出する。前回の判定で距離が近距
離でないと判別されている場合、距離計算を行わない。

【０１２２】前回の判定が画角内のマーカが２個未満で
あると予想されるような近距離（例えば、１ｍ以内の距
離）の場合に限り、この検出方法を用いることにより、
太陽光などの誤検出を最小限に抑える事ができる。近距
離の場合には前方車両による隠蔽により太陽光の影響は
ほとんどない。

【０１２３】以上のように、マーカを縦方向と横方向と
に分散して配置したことにより、少ないメモリ使用量
で、先行する車両の位置を高精度に、かつ短時間で測定
することができる。しかも、周辺マーカのうち３つのマ
ーカ画像が検出されれば、他の１つの位置を推定して相
対位置を計算できるため、刻々と変化する自然環境内で
の使用にも耐え得る信頼性を確保することができる。

【０１２４】［重心算出］次に、重心算出方法について
説明する。本実施の形態では、重心の算出精度を高める
ために、制御部２４において、複数のマーカ画像の輝度
分布情報をもとに重み付けを行う。そして、重み付けが
行われた輝度分布情報を用いマーカ画像の重心位置を算
出する。この重心位置を、マーカ画像の位置（マーカ基
準位置）とする。

【０１２５】図１８は、マーカ画像の拡大図である。図
１８に示すように、先行する車両のマーカを撮影した場
合、空気中の塵や埃などの影響を受け、マーカ画像の輪
郭はぼやける。

【０１２６】図１９は、マーカ画像の輝度ヒストグラム
を示す図である。図１９では、横軸にＸ座標、縦軸に輝
度値を示している。図１９に示すように、マーカ画像
は、中央付近の輝度値が高い値になっており、周辺に近
づくに従い輝度値が低い値になっている。

【０１２７】このように、マーカが長方形の場合、中心
部分が明るく周辺部分がぼやける。外乱によるにじみ
や、マーカ自身の回転（車両のロール方向の回転）が発
生することにより、さらに影響は大きくなる。特に、自
然状況（雨、雪、霧など）により、一方向ににじむ可能
性もある。

【０１２８】ここで、マーカ基準位置の算出方法とし
て、以下の３つの方法が考えられる。 （１）２値画像のマーカ中心位置 （Ｘ方向最大値と最小値の中点、Ｙ方向最大値と最小値
の中点） （２）２値画像の重心算出 （３）輝度重みを付けた重心算出 きれいな長方形マーカのマーカ画像が、デジタル化され
た時に、きれいな長方形になるのであれば、（１）で十
分である。ところが、実際には、外乱による「にじみ」
の発生や回転が発生するため、デジタル画像上は長方形
で表示されない。

【０１２９】図２０は、マーカ画像の２値化処理の例を
示す図である。図２０（Ａ）は、２値化前のマーカ画像
のピクセル毎の輝度値を示しており、図２０（Ｂ）は、
２値化後のマーカ画像のピクセル毎の輝度値を示してい
る。

【０１３０】図２０の例では、閾値を２０として２値化
処理を行っている。すなわち、２値化前の輝度値が２０
未満のピクセルは、２値化後の輝度値が０となる。２値
化前の輝度値が２０以上のピクセルは、２値化後の輝度
値が１となる。なお、図２０（Ｂ）では、２値化後の輝
度値が１（２値化時に閾値以上）のピクセルは、白抜き
の四角で示しており、２値化後の輝度値が０（２値化時
に閾値未満）のピクセルは、黒抜きの四角で示してい
る。

【０１３１】図２０（Ａ）の例では、２値化前のマーカ
画像１１１では、中心付近に最も輝度値が高いピクセル
があり、周囲に近づくに従い輝度値が低くなっている。
このマーカ画像１１１が２値化されると、図２０（Ｂ）
に示すように、２値化後のマーカ画像１１２は正確な長
方形ではなくなる。図２０（Ｂ）の例では、長方形から
はみ出した位置に、輝度値が１のピクセル１１２ａが存
在することで、マーカ画像１１２が歪んでしまってい
る。

【０１３２】このように、２値化を行うと、にじみなど
により発生した閾値以上の点（実際のマーカが存在しな
い位置において乱反射などにより発生する明るい点）に
影響を受ける。そのため、マーカ基準位置の算出方法
（１）の場合は、大きな誤差が発生する。高々１ピクセ
ルのはみ出しであっても、基準位置が０．５ピクセル単
位で影響を受けることになる。

【０１３３】それに比べ、マーカ基準位置の算出方法
（２）の重心算出の場合、算出方法（１）に比較して、
図２０に示したような１ピクセルの影響を少なくするこ
とができ、確率的に精度は向上する。すなわち、重心算
出を行うことにより、ピクセル単位以下の精度（サブピ
クセル）による基準位置の検出が可能となる。

【０１３４】また、雨などにより片方向に「にじみ」が
発生することも予想される。２値化時に閾値以上となっ
た場合でも、正規のマーカ位置の輝度は高く、「にじ
み」部分の輝度は低いという特性がある。この特性を利
用し、マーカ基準位置の算出方法（３）では、各ピクセ
ルに対して、重心算出時に２値化前の輝度値による重み
付けをする。これにより、より正確にマーカ基準位置を
求めることができる。

【０１３５】すなわち、マーカ基準位置の算出方法
（３）では、マーカ画像の各ピクセルに対して、カメラ
２１から送られた画像の輝度値に応じた重みを設定す
る。そして、各ピクセルに対して、重みに応じた仮想質
量を与え、マーカ画像の質量中心を求める。

【０１３６】図２１は、輝度重みの重心計算例を示す図
である。図２１では、マーカ画像の輝度分布を、横軸に
ｘ座標、縦軸に輝度値を設定した輝度ヒストグラムで示
している。図中、線１２１は、輝度重みの重心位置を示
している。また、線１２２は、２値化結果の重心位置を
示している。

【０１３７】図２１の例では、雨などにより片方向（図
中左側）ににじみが発生し、輝度の高い領域が、広がっ
てしまっている。そのため、２値化結果の重心位置は、
線１２２に示すように、左側にずれてしまっている。こ
こで、輝度重みを付けて、重心を求めると、線１２１で
示したように、輝度値の高い位置に重心が求められる。

【０１３８】このように、ヒストグラムが図２１のグラ
フのような場合には「両端画素の中心を求める方法」
や、「２値化結果の重心を求める方法」では、重心は両
端からの中間点付近になる。しかし、マーカが遠方の場
合は映像上ではボケている部分があり、一番明るい部分
が重心に近い値になる。そのため、「輝度重みをつけた
重心」は、より実際のマーカの中心に近い位置を示す。

【０１３９】［マーカ条件判定と充填率］次に、マーカ
条件の判定と充填率について説明する。本実施の形態で
は、マーカ重心座標位置から予め定められたマーカを認
識する。

【０１４０】自然環境内で車両の隊列走行を行うと、雨
滴の影響で長方形マーカの形状が乱れることにより未検
出のマーカが発生したり、太陽光の影響によりマーカ以
外のものをマーカと誤認識したりする場合がある。この
為、本実施の形態では、マーカの形状を調べる際、次の
ことをチェックする。 ・ 高輝度領域の縦横比は実際マーカの縦横比に近い
か。 ・ 高輝度領域の形状は長方形（矩形）か。具体的に
は、高輝度領域を覆いこむ最小の長方形の面積と、高輝
度領域の面積の比(面積充填率)を求め、これが予想値、
指定値に近いかどうかを調べる。 ・ 高輝度領域のサイズが小さすぎたり、または大きす
ぎたりしないか。これは、想定車間距離範囲におけるマ
ーカサイズの最大値と最小値を予め設定しておき、高輝
度領域のサイズが、予め設定された最小値以上、最大値
以下であることを調べる。

【０１４１】これらの評価基準を満たすものは「マーカ
条件を満たす」とされ、マーカ画像候補とする。また、
マーカの評価基準に重み付けを行い、マーカ画像候補を
重みに応じて総合評価することで、マーカ画像とみなす
か否かを判断することができる。この場合、重み付けに
関しては、運用形態（走行コース・周辺環境・マーカ形
状等）により設定することができる。

【０１４２】例えば、近距離においては充填率の重みを
強くし、遠距離時には最大面積で判定することで、距離
に応じた的確な判定が可能となる。近距離においては遠
距離と異なりマーカが矩形である確立が高く、遠距離に
おいては近距離の場合と比較して、円形に近くなること
が多いという特性を反映することにより、本処理が実現
可能となる。

【０１４３】この判定処理により、マーカ同士の位置関
係が偶然に真のマーカパターンに近いような発光体群に
関しても誤認識を防止することが可能となる。また、マ
ーカ候補数を減らすことが可能となる為、最終的なマー
カパターン判定が高速化するという効果もある。

【０１４４】図２２は、縦横比による判定処理結果の一
例を示す図である。図２２（Ａ）はカメラから入力され
た画像を示しており、図２２（Ｂ）はラベリング結果を
示しており、図２２（Ｃ）は形状判定後に抽出されたマ
ーカ画像候補を示している。

【０１４５】カメラ２１から入力されたフレーム画像１
３０には、高輝度の領域が複数存在する。図２２（Ａ）
の例では、フレーム画像１３０内に、楕円形の領域、三
角形の領域、および４カ所の四角形の領域が含まれる。
そこで、制御部２４は、ラベリングを行い、高輝度の領
域に識別番号を付与する。図２２（Ｂ）の例では、楕円
形の領域に１、三角形の領域に２、４カ所の四角形の領
域にそれぞれ、３から６の識別番号を付与している。

【０１４６】ここで、制御部２４が縦横比の判定を行
う。実際のマーカの形状が正方形であれば、図２２
（Ｂ）に示す楕円形の領域のように横に長すぎる形状
や、三角形の領域のように縦に長すぎる形状は、マーカ
画像でない（縦横比が異常である）と判断される。その
結果、図２２（Ｃ）に示すように、四角形の領域のみ
が、マーカ画像候補として抽出され、それぞれに、１か
ら４の識別番号が振り直される。

【０１４７】図２３は、充填率判定例を示す図である。
充填率を判断する場合、制御部２４は、マーカ画像１４
１を囲む矩形領域１４２を設定する。矩形領域１４２の
ｘ軸方向の幅をｘ１、ｙ軸方向の幅をｙ１、マーカ面積
Ｓ（画面上のドット数）とすると、充填率Ｆは、

【０１４８】

【数９】Ｆ＝Ｓ／（ｘ１＋ｙ１） ・・・・（９） で算出することができる。充填率Ｆは最大値が１であ
り、マーカ画像１４１が矩形に近づくほど充填率Ｆが１
に近づく。

【０１４９】以下に、実際にはマーカではないが、縦横
比のみで判定するとマーカと誤認識するような例を示
す。図２４は、充填率の判断で異常とされる画像の例を
示す図である。図２４（Ａ）は、歪んだ形状の画像の例
を示し、図２４（Ｂ）は、十時型の画像の例を示し、図
２４（Ｃ）は、三角形の画像の例を示す。

【０１５０】各画像１５１，１５２，１５３は、縦横比
では正常と判断されるが、充填率では異常と判断され
る。マーカは矩形であっても、画像情報において一般的
に完全な矩形としてとらえることは不可能である。しか
し、撮像対象と撮像手段との間隔が近距離になるほど、
マーカ画像も矩形に近くなるという特性がある（充填率
が１に近くなる）。よって、充填率によりマーカ画像の
判定を行うことにより、高輝度領域が存在した時に、マ
ーカとマーカ以外の判定を的確に行うことができ、結果
的に誤認識の防止に効果を発揮する。

【０１５１】［追跡処理］次に、追跡処理について説明
する。追跡処理では、マーカパターンが具備する対象の
動きが予め定められた範囲にある場合において、マーカ
およびマーカパターンを抽出する。

【０１５２】図２５は、マーカの探索範囲を示す図であ
る。図２５の例では、画像１６０内におけるマーカ画像
の探索範囲１６１ｂ，１６２ｂ，１６３ｂ，１６４ｂ，
１６５ｂを前時刻のマーカ画像１６１ａ，１６２ａ，１
６３ａ，１６４ａ，１６５ａの基準位置により判断す
る。そして、探索範囲１６１ｂ，１６２ｂ，１６３ｂ，
１６４ｂ，１６５ｂ内から、現時刻のマーカ画像１６１
〜１６５を検出する。

【０１５３】たとえば、前時刻のマーカ画像の基準位置
を（ｘ２，ｙ２）とした場合、（ｘ２−ｐ，ｙ２−ｑ）
〜（ｘ２＋ｐ，ｙ２＋ｑ）の範囲を、マーカ探索範囲と
する。ここで、ｐ，ｑは、探索幅を示す変数であるが、
ｐ，ｑの値は、前時刻でのマーカの幅などの情報に基づ
いて算出される。

【０１５４】図２６は、探索幅の算出方法を説明する図
である。図２６（Ａ）は、マーカ探索範囲の第１の候補
を示しており、図２６（Ｂ）は、マーカ探索範囲の第２
の候補を示している。

【０１５５】前時刻のマーカ画像１６１ａの幅をｃｘ、
前時刻のマーカ画像１６１ａの高さをｃｙとする。ここ
で、ｘ３＝ｃｘ／２、ｙ３＝ｃｙ／２とする。マーカ探
索範囲の第１の候補１６１ｃでは、図２６（Ａ）に示す
ように、前時刻のマーカ画像１６１ａの基準位置から横
方向にｘ３×ｎ（ｎは、１以上の実数）、縦方向にｙ３
×ｒ（ｒは、１以上の実数）以内の範囲が探索範囲とな
る。

【０１５６】マーカ探索範囲の第２の候補１６１ｄで
は、図２６（Ｂ）に示すように、前時刻のマーカ画像１
６１ａの基準位置から横方向にｘ３＋ｍ（ｍは、正の実
数）、縦方向にｙ３＋ｓ（ｓは、正の実数）以内の範囲
が探索範囲となる。

【０１５７】そして、実際の探索範囲を定めるための探
索幅（ｐ，ｑ）は、ｘ軸、ｙ軸それぞれの方向におい
て、大きい方の値が採用される。たとえば、引数の値の
最大値を返す関数をｍａｘ（引数＃１，引数＃２，・
・）と定義すると、探索幅（ｐ，ｑ）を以下の様に求め
ることができる。

【０１５８】

【数１０】ｐ=max（ｘ×ｎ，ｘ＋ｍ)・・・・（１０）

【０１５９】

【数１１】 ｑ＝max（ｙ×ｒ，ｙ＋ｓ）・・・・（１１） これにより、マーカ画像のサイズが大きいとき（マーカ
が近距離）には、マーカ探索範囲の第１の候補１６１ｃ
で定義されるような探索範囲が決定される。また、マー
カ画像のサイズが小さいとき（マーカが遠距離）には、
マーカ探索範囲の第２の候補１６１ｄで定義されるよう
な探索範囲が決定される。これにより、近距離から遠距
離まで、距離に応じた探索範囲が決定される。

【０１６０】マーカ探索範囲の第２の候補１６１ｄの
「ｍ」や「ｓ」による加算処理は、カメラ２１の撮像時
間内の画像内のマーカパターンの移動が、一定方向の場
合に有効に利用できる。たとえば、以下のような場合が
ある。 ・ 自車両のカメラの光軸回転振動（車両振動（ヨー
角、ピッチ角）、ステア機構ぶれ、 カメラ治具のぶ
れ）が有る場合。 ・ 道路が線形（正確には角度一定ではない可能性もあ
る）のときの前方車両位置が、画像上で移動する場合。 ・ オフセットマージンを設定すべき場合。

【０１６１】それに対して、マーカ探索範囲の第１の候
補１６１ｃの「ｎ」や「ｒ」による乗算処理は、撮影間
隔内での移動量が距離に反比例する場合に効果がある。
たとえば、以下のような場合に効果がある。 ・前方車両のマーカの位置変化量（横位置ずれ，ヨー角
変化、ピッチ角変化）を考慮する場合。 ・自車両の平行移動振動（横位置ずれなど）がある場
合。 ・係数マージンを設定すべき場合。

【０１６２】実際には、いずれかの値の大きい方（余裕
が必要な側）を採用（max値）する。これらを考慮する
と実質的に、マーカが遠点ではマーカ探索範囲の第２の
候補１６１ｄを、近点ではマーカ探索範囲の第１の候補
１６１ｃを用いることとなる。

【０１６３】また、ｎ，ｍ，ｓ，ｒ は、パラメータに
よって外部指定可能とすることにより、様々な走行コー
スに対応することができる。たとえば、その時点での前
方コース形状を考慮し、動的に変化させる事も可能であ
る。

【０１６４】上記設定値を決定するにあたっては、 ・道路線形（道路にそった車両の移動分） ・撮像手段（カメラ）のブレ ・車両の振動 ・マージン（余裕分） 等を総合的に判断する必要がある。

【０１６５】例えば、上記の要因に起因する縦横変化の
成分を以下のように規定する。まず、様々な要因によっ
て引き起こされるマーカパターンの位置ずれの想定量
を、道路線形（ｘ１１，ｙ１１）、カメラのブレ（ｘ１
２，ｙ１２）、車両振動（ｘ１３，ｙ１３）、ロール
（ｘ１４，ｙ１４）、マージン（ｘ１５，ｙ１５）とす
る。このとき、最大の縦横変化の成分は以下の値として
設定する。

【０１６６】

【数１２】 横変化の最大値＝ｘ１１＋ｘ１２＋ｘ１３＋ｘ１４＋ｘ１５ ・・・・（１２）

【０１６７】

【数１３】 縦変化の最大値＝ｙ１１＋ｙ１２＋ｙ１３＋ｙ１４＋ｙ１５ ・・・・（１３） 一般的に道路線形はアップダウンよりも左右のカーブが
きつく（ｘ１１＞ｙ１１）、カメラ２１のブレはカメラ
２１の水平方向への回転台を用いている場合横方向のブ
レが大きい（ｘ１２＞ｙ１２）。そのため、横方向の探
索範囲を広く設定することとなる。これにより、不要な
縦方向の範囲を探索することが無くなるので、太陽光な
どの誤認識の防止に非常に効果がある。また、処理速度
の向上も期待できる。

【０１６８】［小領域全探索］次に、小領域全探索につ
いて説明する。小領域全探索処理では、前時刻のマーカ
パターン座標情報から、マーカパターンが存在する座標
範囲を限定・推定し、限定範囲内でマーカおよびマーカ
パターンを抽出する。

【０１６９】図２７は、小領域全探索処理の探索範囲を
示す図である。画像１７０には、前時刻のマーカパター
ンを形成するマーカ画像１７１ａ，１７２ａ，１７３
ａ，１７４ａ，１７５ａの位置に応じて、探索範囲１７
６が決定される。この探索範囲１７６内を全探索するこ
とにより、現時刻のマーカ画像１７１〜１７５が検出さ
れ、現時刻のマーカパターンが認識される。

【０１７０】図２８は、偽のマーカが存在する場合の画
面例を示す図である。図２８の画像１８０には、現時刻
の小領域の探索範囲１８６内に、真正のマーカ画像１８
１〜１８５が写っている。探索範囲１８６外には、偽の
マーカ画像１８７ａ〜１８７ｄが写っている。

【０１７１】制御部２４は、前時刻のマーカパターンを
構成するマーカ画像の座標（基準位置）より、マーカパ
ターンの位置、大きさを算出する。そして、制御部２４
は、予想される移動範囲を加味し、マーカパターン探索
範囲を決定する。制御部２４は、限定したマーカパター
ンの探索範囲に対し、全探索処理を行うことにより、マ
ーカ検出、パターン検出を行う。

【０１７２】これにより、処理対象を限定することによ
る高速化が図れる。また、図２８に示したような、様々
な要因により発生する偽のマーカ画像（マーカ以外の高
輝度領域）への誤認識を防止することができる。

【０１７３】ここで、小領域全探索における探索範囲の
算出方法について説明する。図２９は、小領域全探索に
おける探索範囲の算出方法を説明する図である。直前の
フレーム画像１９０で検出されたマーカ画像１９１〜１
９５に基づいて、制御部２４は、マーカ画像１９１〜１
９５で構成されるマーカパターンを含む最小領域１９６
を判断する。最小領域１９６のｘ座標とｙ座標との中心
を、マーカパターンの中心の位置Ｐ０（ｘ０，ｙ０）と
する。

【０１７４】ここで、マーカパターンの中心の位置Ｐ０
（ｘ０，ｙ０）を基準とし、（ｘ０−ｐ１，ｙ０−ｑ
１）〜（ｘ０−ｐ１，ｙ０−ｑ１）の範囲を、マーカパ
ターンの探索範囲とする。

【０１７５】ここで、前時刻でのマーカパターンの幅を
ｄｘ、前時刻でのマーカパターンの高さをｄｙとする
と、ｘ４＝ｄｘ／２、ｙ４＝ｄｙ／２と表すことができ
る。ここで、探索幅（ｐ１，ｑ１）を以下の様に求め
る。

【０１７６】

【数１４】

【０１７７】

【数１５】 ｎ１，ｒ１は１以上の実数であり、ｍ１，ｓ１は０以上
の実数である。このように、複数の値の最大値を採るよ
うにしたのは、近距離から遠距離をサポートするためで
ある。

【０１７８】「＋ｍ１」，「＋ｓ１」のように変数を加
算する場合は、カメラ２１から見て撮像間隔内の画像上
のマーカパターンの移動方向が一定の場合に有効であ
る。たとえば、以下のような場合に有効である。 ・ 自車両のカメラの光軸回転振動（車両振動（ヨー
角、ピッチ角）、ステア機構ぶれ、 カメラ治具のぶ
れ）が有る場合。 ・ 道路が線形（正確には角度一定ではない可能性もあ
る）のときの前方車両位置が、画像上で移動する場合。 ・ オフセットマージンを設定すべき場合。

【０１７９】それに対して、「×ｎ」や「×ｒ」のよう
に変数を乗算する場合は、撮影間隔内での移動量が距離
に反比例する場合に効果がある。たとえば、以下のよう
な場合に効果がある。 ・前方車両のマーカの位置変化量（横位置ずれ，ヨー角
変化、ピッチ角変化）を考慮する場合。 ・自車両の平行移動振動（横位置ずれなど）がある場
合。 ・係数マージンを設定すべき場合。

【０１８０】これらの複数の値のうち余裕が必要な側を
採用（max値）する。これらを考慮すると実質的に遠点
では前者を近点では後者を用いることとなる。また、ｎ
１，ｍ１，ｓ１，ｒ１は、パラメータにより外部指定可
能とすることにより、様々な走行コースに対応する。そ
の時点での前方コース形状を考慮し、動的に変化させる
事も可能である。

【０１８１】上記設定値を決定するにあたっては、道路
線形、撮像手段（カメラ）のブレ、車両の振動、マージ
ン等を総合的に判断する必要がある。例えば、上記の要
因に起因する縦横変化の成分を以下のように規定する。 道路線形（ｘ２１，ｙ２１） 撮像手段のブレ（ｘ２２，ｙ２２） 車両振動（ｘ２３，ｙ２３） ロール（ｘ２４，ｙ２４） マージン（ｘ２５，ｙ２５） このとき、最大の縦横変化の成分は以下の値として設定
する。

【０１８２】

【数１６】 横変化の最大＝ｘ２１＋ｘ２２＋ｘ２３＋ｘ２４＋ｘ２５ ・・・・（１６）

【０１８３】

【数１７】 縦変化の最大＝ｙ２１＋ｙ２２＋ｙ２３＋ｙ２４＋ｙ２５ ・・・・（１７） 一般的に道路線形はアップダウンよりも左右のカーブが
きつく（ｘ２１＞ｙ２１）、撮像手段のブレはカメラの
水平方向への回転台を用いている場合横方向のブレが大
きい（ｘ２２＞ｙ２２）ため、横方向の探索範囲を広く
設定することとなる。これにより、不要な縦方向の範囲
を探索することが無くなるので、太陽光などの誤認識の
防止に非常に効果がある。また、処理速度の向上も期待
できる。

【０１８４】［追跡（位置予測）］次に、位置の予測処
理について説明する。制御部２４は、過去のマーカ座標
情報およびマーカパターン座標情報から、次時刻のマー
カおよびマーカパターンの座標情報を推定し、抽出対象
の座標範囲を限定する。

【０１８５】図３０は、マーカ画像の位置の予測処理を
説明する図である。直前の画像でのマーカ画像２１１の
位置から現在の画像でのマーカ画像２１２の位置までの
移動量を算出する。移動量は、たとえば、移動ベクトル
２１４で表すことができる。

【０１８６】制御部２４は、前回の位置から現在の位置
までの移動量と同じだけの移動した位置に、次回のマー
カ画像２１３が現れると予想する。たとえば、移動ベク
トル２１４と同じ長さ、同じ方向の移動ベクトル２１５
を想定し、現在位置から移動ベクトル２１５で移動した
位置を、次回予想位置とする。すなわち次回のマーカ画
像の探索においては、直前の２回分のマーカ画像の位置
から、現在位置が予想されている。

【０１８７】なお、前回のマーカ画像の位置や、現在の
マーカ画像の位置は、たとえば、輝度に応じた重み付け
を行ったときの重心位置の計算によって算出される。ま
た、マーカ画像の追跡における探索範囲の基準位置を、
次回のマーカ画像の予想位置とすることで、マーカ発見
の確実性が向上する。

【０１８８】本実施の形態については、対象物（マーカ
およびマーカパターン）の等速移動の前提が守られるよ
うな場合は特に有効な手段である。位置予測処理の適用
に際しては、走行コース・撮像手段・自車挙動・先行車
挙動等の特性を考慮する必要がある。

【０１８９】［発光素子分離対応（画素融合処理）］複
数の発光素子から構成される自己発光マーカの場合、近
接時に発光素子が分離されて検出される虞がある。この
場合、制御部２４は、画像上の分離された画素を融合す
ることで、マーカ候補領域を求める。

【０１９０】図３１は、複数の発光素子からなるマーカ
の近接時の画像を示す図である。図３１に示すように、
マーカが複数のＬＥＤで構成される場合などには、マー
カとカメラとの距離が近すぎると、１つのマーカ画像が
分離し、複数の高輝度領域の集合として写る。ラベリン
グ処理をそのまま行うと、分離した１つ１つの高輝度領
域が、それぞれマーカ候補となってしまう。

【０１９１】この分離を抑えるために、制御部２４にお
いて、通常は領域の膨張・画像の縮小・ぼかし処理等を
行うこともできるが、これでは時間がかかってしまう。
そこで、制御部２４では、画像処理でなく、ラベリング
の途中で隣接していないが近くに存在する高輝度画素の
融合処理を行う。これによりマーカの誤認識を防止し、
処理の高速化を図ることもできる。

【０１９２】本実施の形態では、横方向に関しては、ラ
ベリング途中にて出現したランを用いて画素融合処理を
実施する。ランは、２値化画像の記憶容量を縮小するた
めに、領域を水平線の集合体と見なすときに用いられる
情報である。２値化後に高輝度に設定された領域の各水
平線の始点（左側）と終点（右側）座標のみを記憶する
とき、この水平線をランと呼ぶ。ランは２値画像が１ラ
イン上で横方向（水平方向）に連結している数を示す情
報であり、情報としては開始ｘ座標、終了ｘ座標、ｙ座
標を持っている。

【０１９３】横方向の場合には、ｙ座標が同じで、ラン
の終了ｘ座標と次のランの開始ｘ座標が小さい場合（パ
ラメータで数値を指定）そのランは接続しているものと
して処理する。縦方向に関しても同じように、ｘ座標が
同じで、ランの終了ｙ座標と次のランの開始ｙ座標が小
さい場合（パラメータで数値を指定）そのランは接続し
ているものとして処理する。

【０１９４】図３２は、発光素子画像結合処理の例を示
す図である。図３２（Ａ）は、発光素子の画像結合前の
２値画像を示しており、図３２（Ｂ）は、発光素子の画
像結合前の２値画像を示している。

【０１９５】このように、発光素子毎の画像（高輝度領
域）同士の間隔は狭いため、結合処理を行うことで、１
つの高輝度領域となる。すなわち、１つのマーカ画像と
して扱われる。

【０１９６】画素融合に関する指定間隔のパラメータ設
定にあたっては、発光素子の特性や配置間隔等を考慮す
る必要がある。また、一般的に発光素子が分離するの
は、自己発光マーカと撮像手段が近接した場合である
が、本実施の形態を適用するか否かを、状況により判断
できるように設定することも重要である。例えば、近接
時のみ適用、距離不明時に適用、近距離または距離不明
時に適用、常時適用、常時適用なしといった指定を予め
可能にしておくことにより、発光素子特性・走行コース
・天候等幅広い運用形態に対応可能となる。

【０１９７】［距離モード］次に、距離モードについて
説明する。制御部２４は、前時刻の対象までの距離情報
をもとに、各機能を切り替えることができる。たとえ
ば、制御部２４は、前回の検出結果の距離によって、状
態を遠距離、中距離、近距離の３つのパターンに分け、
それぞれ処理方法を切り替える。距離に応じて、最適な
処理方法をダイナミックに切り替えることにより、各距
離範囲でのマーカおよびマーカパターンの誤認識を防止
し、単一距離設定では対応不可能な距離範囲を処理対象
とすることが可能になる。

【０１９８】なお、遠距離、近距離となる場合の距離の
区別はそれぞれパラメータで指定する。パラメータ設定
については、以下を総合的に判定し決定することによ
り、幅広い利用形態に適合可能となる。 ・マーカおよびマーカパターンサイズ ・マーカの発光素子の特性 ・道路線形（アップダウン／左右カーブ） ・車両の振動特性 ・撮像装置の挙動特性等 ａ）遠距離 遠距離の場合、制御部２４は、マーカパターンの検索方
法として、小領域全探索を行う。小領域全探索は探索範
囲を限定し、全探索処理を行う方法である。探索範囲を
限定することで処理の高速化を図りなおかつ、マーカの
高速な移動に対応できるモードである。

【０１９９】マーカ毎の追跡処理では、マーカ１個毎に
探索を行うため、５個マーカ全てが高速に移動する場合
には適当ではない。それに対して小領域全探索では、マ
ーカ全体が大きく移動する場合に対応ができる。このた
め、対象が遠距離にあり、撮像機器がぶれる場合等に十
分対応できる。

【０２００】ただし、対象が近くなり、検索する範囲が
大きくなると処理に時間がかかるようになるため、小領
域全探索処理は、マーカ全体が小さく見える遠距離の場
合の処理とする。

【０２０１】ｂ）中距離 中距離の場合、制御部２４は、マーカパターンの検索方
法として、マーカ１個毎に探索を行う追跡処理を行う。
ある程度近い距離であるため、光学上、遠距離と比較す
ると、撮像機器がぶれた場合等でも影響が少ない。

【０２０２】小領域全探索ではマーカパターンの探索範
囲を限定するため、遠距離でない場合は探索範囲が広く
なり、最終的には画像全体が探索範囲となり処理効率が
悪くなる。さらに不必要に広い範囲を探索することは誤
認識をまねく原因ともなってしまう。

【０２０３】そこで、ある程度近い距離の場合には、マ
ーカが大きくなるためマーカ１個ずつをそれぞれ探索す
る方が処理効率として向上し、総合的な探索範囲として
は狭くなるので、誤認識をまねく可能性が低くなる。

【０２０４】また、マーカが大きいことが判っているた
め、マーカ１個の検索として画像の間引きを実施してマ
ーカを求めることが可能になる。 ｃ）近距離 近距離の場合、制御部２４は、マーカパターンの検索方
法として、マーカ１個毎に探索を行う追跡処理を行う。
マーカが大きく見えることが判っているため、マーカ個
数が２個、１個となってもそのマーカの間隔、マーカサ
イズから距離を求めることを許可する。これにより２個
以下のマーカのみが画角内に存在する場合にも距離算出
が可能となる。近距離以外では３個以上のマーカが画角
内に存在し、また太陽光などを誤検出する可能性が高く
なる為、この方式を用いない事が望ましい。

【０２０５】また、近距離の場合には発光素子の分離も
考慮し、画素融合処理を重ねて実施する。さらに、近距
離の場合のみ、撮像手段（カメラ２１）の露出を上げ
る。これにより、太陽光などの外乱の誤認識を最小限に
抑えながら、発光阻止の分離による誤認識を防止でき
る。

【０２０６】なお、本実施の形態においては、遠距離・
中距離・近距離と３種類のパターンに分けた処理となっ
ているが、距離に応じた設定の切替を、さらに細分化し
てもよい。これにより、さらに細かな距離別対応が可能
となり、結果的に誤認識防止、認識率向上を実現するこ
とができる。

【０２０７】［処理範囲限定］制御部２４は、対象まで
の距離に応じて（距離の関数として）、マーカパターン
の探索範囲を変化させることもできる。

【０２０８】図３３は、対象が遠距離の場合に制限され
た探索範囲について示す図である。追尾対象の車両まで
の距離が遠距離の場合、カメラ２１から送られた画像２
２０には、追尾すべき車両に設置されたマーカのマーカ
画像２２１以外にも、雲の画像２２２や水たまりで反射
したマーカの反射画像２２３などが映し出される。画像
２２０上部には、雲以外にも、太陽があり得る。これら
の画像は、マーカの誤認識の要因となる。

【０２０９】そこで、制御部２４は、画像の上から所定
の範囲と、下から所定の範囲をマーカパターンの探索範
囲から除外する。従って、探索範囲２２４は、画像２２
０の上下を除いた中央部となる。これにより、誤認識要
因を除去し、誤検出を防止することができる。

【０２１０】なお、コース形状（急なカーブが存在しな
いなど）により、マーカパターンが存在しうる範囲を横
方向に限定することも可能である。図３４は、対象が近
距離の場合に制限された探索範囲について示す図であ
る。追尾対象の車両までの距離が近距離の場合、カメラ
２１から送られる画像２３０には、マーカパターンを構
成するマーカ画像２３１が大きく映し出される。この場
合、直前の検出結果の距離に応じて、探索範囲２３２を
上下に広く取る。

【０２１１】すなわち、探索範囲は、近距離において広
く、遠距離において狭くする。これにより、近距離にお
いて、真正のマーカ画像が探索範囲から外れることがな
くなる。

【０２１２】［位置に応じた探索範囲制限］ＩＭＴＳで
は、走行レーンに磁気レーンマーカを一定間隔で敷設
し、その磁気レーンマーカを検出することで、各車両自
身が、現在の位置を把握することができる。そこで、本
実施の形態では、車両の現在の位置に応じて、先行する
車両のマーカの探索範囲を制限する。

【０２１３】図３５は、位置に応じた探索範囲制限を行
うための処理機能を示す機能ブロック図である。磁気レ
ーンマーカ検出部３０１は、走行レーンに敷設された磁
気レーンマーカを検出する。この磁気レーンマーカ検出
部３０１は、図７に示したセンサ２６の一機能である。

【０２１４】位置情報取得部３０２は、磁気レーンマー
カ検出部３０１が検出した磁気レーンマーカの情報に基
づいて、現在の位置情報を取得する。探索範囲抽出部３
０３は、位置情報取得部３０２が取得した位置情報に基
づいて、マーカ画像若しくはマーカパターンの探索範囲
を抽出する。たとえば、現在の位置と、走行レーンの地
図情報とにより、長い直線の途中を走行中であることが
分かれば、左右を制限した探索範囲を抽出する。探索範
囲抽出部３０３は、抽出した探索範囲をマーカ抽出部３
０５とマーカパターン抽出部３０６に渡す。

【０２１５】撮像部３０４は、先行する車両の映像を撮
影し、画像を生成する。撮像部３０４は、図７に示すカ
メラ２１と画像処理部２３とで構成される機能である。
マーカ抽出部３０５は、撮像部３０４から撮影した画像
を受け取り、その画像における探索範囲抽出部３０３か
ら渡された探索範囲内から、マーカ画像を抽出する。

【０２１６】マーカパターン抽出部３０６は、マーカ抽
出部３０５が抽出したマーカ画像を解析し、マーカパタ
ーンを抽出する。なお、マーカパターン抽出部３０６
は、マーカ抽出部３０５において、探索範囲の制限を行
っていない場合には、探索範囲抽出部３０３から送られ
た探索範囲内のマーカ画像のみからマーカパターンの抽
出を行う。

【０２１７】相対位置算出部３０７は、マーカパターン
抽出部３０６が抽出したマーカパターンにより、先行す
る車両の相対位置を算出する。これにより、先行の車両
を追尾する車両では、磁気レーンマーカを検出すること
で、自己の現在位置を把握し、その現在位置と走行レー
ンの地図情報とを比較することで、的確に探索範囲が決
定される。そして、決定された探索範囲よりマーカパタ
ーンの検出が行われる。

【０２１８】これにより、探索範囲が絞られ、処理速度
が上がる。また、探索範囲の絞り込みを的確に行うこと
ができるため、ノイズを誤ってマーカと認識することを
抑制することが可能となる。

【０２１９】なお、位置情報取得は、ＧＰＳ(Global Po
sitioning System)で行うこともできる。このとき、自
走距離やハンドルの切り幅などにより、ＧＰＳにより得
られた位置を補正することもできる。

【０２２０】［撮像装置の回転制御］上記の例では、撮
像装置であるカメラ２１を固定的なものとして説明した
が、先行する車両との相対的位置関係に応じて、カメラ
２１の位置を回転させることもできる。以下、カメラ２
１の回転手法について説明する。

【０２２１】図３６は、回転機構を有するカメラの上面
図である。図３６に示すように、車両２０の先頭には、
カメラ２１が回転台２７ａの上に設置されている。回転
台２７ａは、モータが内蔵されており、制御部２４から
の信号に従ってモータが回転し、カメラ２１を回転させ
る。すなわち、回転台２７ａは、アクチュエータ２７の
一部である。

【０２２２】回転台２７ａの回転角は、走行レーン上の
絶対位置に応じて制御することができる。そのような制
御を行うときの制御方法について以下に説明する。図３
７は、撮像装置の回転制御機能を示す機能ブロック図で
ある。図３７において、磁気レーンマーカ検出部３０１
と位置情報取得部３０２とは、図３５に示した同名の構
成要素と同じである。磁気レーンマーカ検出部３０１と
位置情報取得部３０２とにより、レーン上に設けられた
磁気レーンマーカなどによりレーンマーカ情報が取得さ
れる。レーンマーカ情報は、予め定められた道路線形に
よって二次元、若しくは三次元による座標マップと対応
づけられている。

【０２２３】図３８は、レーンマーカと座標との対応表
を示す図である。各レーンマーカには、００１から順番
に番号が振られている。そして、各レーンマーカには、
Ｘ座標、Ｙ座標、接線に対する道路線形の絶対角度（以
下、単に絶対角度という）が対応づけられている。たと
えば、ｋ（ｋは自然数）番目のレーンマーカのＸ座標は
Ｘ（ｋ）、Ｙ座標はＹ（ｋ）、絶対角度はφ（ｋ）であ
る。ｕ（ｕは自然数）番目のレーンマーカのＸ座標はＸ
（ｕ）、Ｙ座標はＹ（ｕ）、絶対角度はφ（ｕ）であ
る。

【０２２４】図３７の説明に戻り、対象マーカ距離設定
記憶部３１１は、先行する車両に設定されたマーカとの
間に保持すべき距離が設定されている。制御部２４は、
設定された距離に車間を保つように、アクセルやブレー
キなどを制御する。

【０２２５】対象マーカ距離算出部３１２は、先行する
車両に設定されたマーカとの距離ｄを算出する。撮像装
置回転角度算出部３１３は、位置情報取得部３０２から
の位置情報と、対象マーカ距離設定記憶部３１１からの
距離または、対象マーカ距離算出部３１２が算出した距
離ｄに基づいて、カメラ２１が設置された回転台２７ａ
の回転角度を算出する。

【０２２６】このような構成による撮像装置回転角の算
出方法について説明する。図３９は、隊列走行をしてい
る車両を上から見た図である。なお、図３９では、図中
横方向がＸ軸であり、縦方向がＹ軸である。

【０２２７】先行する車両１０と追走する車両２０と
は、走行レーン３２０に沿って走行している。走行レー
ン３２０には、多数の磁気レーンマーカ３３０が敷設さ
れている。図３９の例では、先行する車両１０は、走行
レーン３２０のｕ番目のレーンマーカ３３２が敷設され
た場所を走行中である。追走する車両２０は、車両１０
から距離ｄだけ離れて、走行レーン３２０のｋ番目のレ
ーンマーカ３３１が敷設された場所を走行中である。

【０２２８】図４０は、図３９の拡大図である。図４０
には、補助線として、車両２０の位置に敷設されている
ｋ番目のレーンマーカ３３１における道路線形（マーカ
の位置を滑らかに結ぶ線）の接線３４１、車両２０の前
後方向の軸３４２、車両１０の前後方向の軸３４３、カ
メラ２１とマーカパネル１１とを結ぶ直線３４４が示さ
れている。

【０２２９】ここで、接線３４１と軸３４２との成す角
をφ１、接線３４１と軸３４３との成す角をφ２、軸３
４２と直線との成す角をφａとする。自車である車両２
０は、ｋ番目のレーンマーカ３３１を検出し、対象マー
カ距離設定記憶部３１１、若しくは対象マーカ距離算出
部３１２から先行の車両１０までの距離ｄを得たとす
る。車の長さをｄ１、レーンマーカの間隔をｄ２とすれ
ば、ｕは式（１８）によって求めることができる。

【０２３０】

【数１８】 ｕ＝ｋ＋（ｄ＋ｄ１）／ｄ２・・・・（１８） また、レーンマーカ間隔が不均等である場合、それぞれ
のレーンマーカ間距離の積分値で求めることもできる。

【０２３１】撮像装置回転角度算出については、以下を
考慮する必要がある。 １．道路線形の接線の絶対角度（φ１ｋ，φ１ｕ） ２．車両挙動による道路線形接線に対する車両のヨー角
（φ２ｋ，φ２ｕ） ３．車両の道路に対しての横位置ズレ量（ｘ１ｋ，ｙ１
ｋ）、（ｘ１ｕ，ｙ１ｕ） ４．車両内のレーンマーカセンサに対しての撮像手段位
置（ｄｘｃ，ｄｙｃ） ５．車両内のレーンマーカセンサに対してのマーカ位置
（ｄｘｍ，ｄｙｍ） 撮像装置回転角度算出の手順は、以下の通りである。各
種角度の算出には一般の幾何学原理を用いる。

【０２３２】図４１は、撮像回転角度算出処理の手順を
示すフローチャートである。以下、図４１に示す処理を
ステップ番号に沿って説明する。 ［ステップＳ１０１］位置情報取得部３０２は、磁気レ
ーンマーカより、検出されたレーンマーカの番号を取得
する。そして、位置情報取得部３０２は、図３８に示し
たレーンマーカと座標との対応表に基づいて、道路位置
（Ｘ（ｋ），Ｙ（ｋ）），（Ｘ（ｕ），Ｙ（ｕ））を取
得する。また、位置情報取得部３０２は、および車両の
道路に対しての横位置ズレ量（ｘ１ｋ，ｙ１ｋ）、（ｘ
１ｕ，ｙ１ｕ）を磁気レーンマーカ検出部３０１より取
得し、車両の縦位置および横位置（レーンマーカセンサ
の位置が基準）を定める。

【０２３３】［ステップＳ１０２］撮像装置回転角度算
出部３１３は、道路線形の接線の絶対角度（φ１ｋ，φ
１ｕ）と、車両挙動による道路線形接線に対する車両の
ヨー角（φ２ｋ，φ２ｕ）とにより、車両の角度を定め
る。

【０２３４】

【数１９】φ１＝φ１ｋ＋φ２ｋ ・・・・（１９）

【０２３５】

【数２０】φ２＝φ１ｕ＋φ２ｕ ・・・・（２０） ［ステップＳ１０３］撮像装置回転角度算出部３１３
は、ステップＳ１０１，Ｓ１０２および車両内のレーン
マーカに対しての撮像手段位置（ｄｘｃ，ｄｙｃ）によ
り、全座標内での後続車の撮像手段位置（ｘｃ，ｙｃ）
を算出する。

【０２３６】［ステップＳ１０４］撮像装置回転角度算
出部３１３は、ステップＳ１０１，Ｓ１０２および車両
内のレーンマーカセンサに対してのマーカ位置（ｄｘ
ｍ，ｄｙｍ）により、全座標内での前方車のマーカ位置
（ｘｍ，ｙｍ）を算出する。

【０２３７】［ステップＳ１０５］撮像装置回転角度算
出部３１３は、撮像手段からマーカの絶対角度を以下の
式にて算出する。

【０２３８】

【数２１】 ［ステップＳ１０６］撮像装置回転角度算出部３１３
は、カメラの回転角度を、

【０２３９】

【数２２】φc＝φａ−φ１・・・・（２２） として算出する。

【０２４０】以上のようにして、カメラの回転角度を算
出することができる。なお、さらにレーンマーカ間隔で
の離散的な算出処理を車輪パルス等で補間することによ
り、より誤差の少ない、スムーズな撮像装置の回転が可
能となる。例えば、道路の曲率などを車輪パルスで線形
補間することにより緩和曲線区間（カーブのきつさが距
離で変化する部分）での誤差、不連続性を改善できる。

【０２４１】撮像装置回転角度算出部３１３は、この値
φcの角度情報を回転台２７ａに送信する。回転台２７
ａは、受け取った角度情報をもとにカメラ２１を回転す
る。これにより、対象マーカをカメラ２１で追尾するこ
とが可能となる。

【０２４２】このように、対象マーカを積極的に視野内
にとらえることで、対象マーカ以外の外乱ノイズの影響
を受けにくく、また望遠レンズを使用することができ、
より精度の高い画像処理装置、または画像処理システム
の実現が可能となる。

【０２４３】またφａとφ２の差の絶対値により、マー
カからカメラ２１への相対角度が求まる。これにより角
度の大きい場合だけ撮像手段の露出を上げることによ
り，太陽光などの外乱の誤認識を最小限に抑えながら、
小さな半径のカーブでの検出を確保することが可能とな
る。

【０２４４】なお、上記の実施の形態では、先行車両と
の相対位置の計測を、後続車両の自動運転に利用する場
合について説明したが、運転の補助機能（ドライビング
アシスト）として、相対位置の計測結果を利用してもよ
い。たとえば、車間距離が短くなったときにドライバに
警告を発することができる。また、先行車両の方位角や
ヨー角の発生により、前方にコーナがあることをドライ
バにアナウンスしてもよい。

【０２４５】なお、上記の処理機能は、コンピュータに
よって実現することができる。その場合、制御装置が有
すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供され
る。そのプログラムをコンピュータで実行することによ
り、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理
内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り
可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュ
ータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装
置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどが
ある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤ
Ｄ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなど
がある。光ディスクには、ＤＶＤ(Digital Versatile D
isc)、ＤＶＤ−ＲＡＭ(Random Access Memory)、ＣＤ−
ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)、ＣＤ−Ｒ(Re
cordable)／ＲＷ(ReWritable)などがある。光磁気記録
媒体には、ＭＯ(Magneto-Optical disc)などがある。

【０２４６】プログラムを流通させる場合には、たとえ
ば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ
などの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラム
をサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネッ
トワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピ
ュータにそのプログラムを転送することもできる。

【０２４７】プログラムを実行するコンピュータは、た
とえば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしく
はサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自
己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自
己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに
従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型
記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラ
ムに従った処理を実行することもできる。

【０２４８】（付記１） 画像解析により先行車両との
相対位置を計測する相対位置計測装置において、前記先
行車両の後部の位置に複数の軸方向に並べられた複数の
マーカを撮像し、フレーム画像を生成する撮像手段と、
前記撮像手段が生成した前記フレーム画像から、前記複
数のマーカを表す複数のマーカ画像で構成されるマーカ
パターンを抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出し
た前記マーカパターンに基づいて、前記先行車両との相
対距離および相対角度を算出する算出手段と、を有する
ことを特徴とする相対位置計測装置。

【０２４９】（付記２） 前記算出手段は、２つのマー
カ画像の前記フレーム画像内での距離に基づいて、前記
先行車両との相対距離を計算することを特徴とする付記
１記載の相対位置計測装置。

【０２５０】（付記３） 前記算出手段は、前記複数の
マーカ画像の前記フレーム画像内の位置から前記マーカ
パターンの基準位置を求め、当該基準位置に基づいて相
対角度を算出することを特徴とする付記１記載の相対位
置計測装置。

【０２５１】（付記４） 前記算出手段は、前記複数の
マーカ画像の前記フレーム画像内の位置から前記マーカ
パターンの基準位置を求め、前記複数のマーカ画像に対
して奥行き方向に差のある他のマーカ画像の位置と、前
記マーカパターンの基準位置との前記フレーム画像内で
の距離に基づいて、前記先行車両との相対ヨー角を計算
することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。

【０２５２】（付記５） 前記算出手段は、前記マーカ
画像の輝度分布情報を元に、前記マーカ画像を構成する
ピクセル毎の重み付けを行い、前記ピクセルで構成され
る前記マーカ画像の重心位置を、前記マーカ画像の位置
とすることを特徴とする付記１記載の相対位置計測装
置。

【０２５３】（付記６） 前記抽出手段は、前記マーカ
画像の候補となる高輝度領域を囲う長方形を定義し、前
記長方形内の前記高輝度領域の占める割合である充填率
を算出し、前記充填率が所定値以上である場合にのみ、
前記高輝度領域を前記マーカ画像として抽出することを
特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。

【０２５４】（付記７） 前記抽出手段は、前記マーカ
画像の候補となる高輝度領域の縦横比が所定の比率以内
の場合にのみ、前記高輝度領域を前記マーカ画像として
抽出することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装
置。

【０２５５】（付記８） 前記抽出手段は、前時刻のマ
ーカパターンを構成する前時刻の各マーカ画像の位置に
基づいて、前記フレーム画像内での現時刻の各マーカ画
像の探索範囲を限定し、限定された前記探索範囲より、
現時刻の前記各マーカ画像を探索することを特徴とする
付記１記載の相対位置計測装置。

【０２５６】（付記９） 前記抽出手段は、前時刻のマ
ーカパターンを構成する前時刻の各マーカ画像の移動方
向と移動量とに基づいて、現時刻の各マーカ画像の位置
を推定し、推定された位置を基準とした範囲を前記各マ
ーカ画像の前記探索範囲とすることを特徴とする付記８
記載の相対位置計測装置。

【０２５７】（付記１０） 前記抽出手段は、前時刻の
マーカパターンの位置に基づいて、前記フレーム画像内
での現時刻のマーカパターンの探索範囲を限定し、限定
された前記探索範囲より、現時刻のマーカパターンを探
索することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装
置。

【０２５８】（付記１１） 前記抽出手段は、前記マー
カが複数の自己発光体の集合体であり、前記先行車両に
対する相対距離が所定値以下の場合には、接近した高輝
度領域を同一の高輝度領域として認識することを特徴と
する付記１記載の相対位置計測装置。

【０２５９】（付記１２） 前記抽出手段は、マーカ画
像またはマーカパターンの探索範囲の制限機能を複数有
し、前記先行車両との相対距離に応じて、前記探索範囲
の制限機能を選択することを特徴とする付記１記載の相
対位置計測装置。

【０２６０】（付記１３） 前記抽出手段は、前記先行
車両との相対距離に応じて、前記マーカパターンの探索
範囲を変化させることを特徴とする付記１記載の相対位
置計測装置。

【０２６１】（付記１４） 予め決められた走行コース
上での自らの絶対位置を取得する位置取得手段をさらに
有し、前記絶対位置付近の走行コース形状に応じて、前
記マーカパターンの探索範囲を制限することを特徴とす
る付記１記載の相対位置計測装置。

【０２６２】（付記１５） 前記算出手段が算出した相
対角度に基づいて、前記撮像手段による撮影方向を前記
先行車両に向けることを特徴とする撮影方向制御手段を
さらに有することを特徴とする付記１記載の相対位置計
測装置。

【０２６３】（付記１６） 画像解析により先行車両と
の相対位置を計測する相対位置計測方法において、前記
先行車両の後部の位置に、複数の軸方向に並べられた複
数のマーカを撮像し、フレーム画像を生成し、前記フレ
ーム画像から、前記複数のマーカを表す複数のマーカ画
像で構成されるマーカパターンを抽出し、前記マーカパ
ターンに基づいて、前記先行車両との相対距離および相
対角度を算出する、ことを特徴とする相対位置計測方
法。

【０２６４】（付記１７） 画像解析により先行車両と
の相対位置を計測するためのプログラムにおいて、コン
ピュータを、前記先行車両の後部の位置に複数の軸方向
に並べられた複数のマーカを撮像し、フレーム画像を生
成する撮像手段、前記撮像手段が生成した前記フレーム
画像から、前記複数のマーカを表す複数のマーカ画像で
構成されるマーカパターンを抽出する抽出手段、前記抽
出手段で抽出した前記マーカパターンに基づいて、少な
くとも前記先行車両との相対距離または相対角度を算出
する算出手段、として機能させることを特徴とするプロ
グラム。

【０２６５】（付記１８） 画像解析により先行車両と
の相対位置を計測するためのプログラムを記録したコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体において、前記コンピ
ュータを、前記先行車両の後部の位置に複数の軸方向に
並べられた複数のマーカを撮像し、フレーム画像を生成
する撮像手段、前記撮像手段が生成した前記フレーム画
像から、前記複数のマーカを表す複数のマーカ画像で構
成されるマーカパターンを抽出する抽出手段、前記抽出
手段で抽出した前記マーカパターンに基づいて、少なく
とも前記先行車両との相対距離または相対角度を算出す
る算出手段、として機能させることを特徴とする記録媒
体。

【０２６６】（付記１９） 先行車両との相対位置関係
を保って隊列走行を行う運搬車両において、前記先行車
両の後部の位置に複数の軸方向に並べられた複数のマー
カを撮像し、フレーム画像を生成するカメラと、前記カ
メラが生成した前記フレーム画像から、前記複数のマー
カを表す複数のマーカ画像で構成されるマーカパターン
を抽出し、抽出した前記マーカパターンに基づいて、少
なくとも前記先行車両との相対距離または相対角度を算
出する制御装置と、を有することを特徴とする運搬車
両。

【０２６７】

【発明の効果】以上説明したように本発明では、先行車
両の後部の複数の軸方向に配置された複数のマーカを撮
像して得られるフレーム画像からマーカパターンを検出
し、そのマーカパターンに基づいて相対位置を算出する
ようにしたため、多数のテンプレートを記憶せずに、相
対位置を高精度に算出できる。その結果、精度の高い相
対位置の計算を高速に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】ＩＭＴＳによる隊列走行の概要を示す図であ
る。

【図３】先行する車両を後方から見た図である。

【図４】マーカの配置を示す図である。図４（Ａ）は、
マーカパネルの正面図である。図４（Ｂ）は、図４
（Ａ）のＸ−Ｘ断面図である。

【図５】フレーム画像の例を示す図である。

【図６】車両の相対的位置の関係を示す図である。

【図７】車両に搭載されている自動追尾機能の構成を示
すブロック図である。

【図８】相対位置計算処理全体の処理手順を示すフロー
チャートである。

【図９】全探索処理の手順を示すフローチャートであ
る。

【図１０】マーカパターン検出処理の手順を示すフロー
チャートである。

【図１１】追跡処理の手順を示すフローチャートであ
る。

【図１２】先行する車両の後部を写したフレーム画像の
例を示す図である。

【図１３】周辺マーカの１点を除く４点が見つかった場
合のフレーム画像の例を示す図である。

【図１４】ロール角が発生するときのフレーム画像の例
を示す図である。

【図１５】周辺マーカのうち水平方向に対になる２つの
マーカ画像が検出された場合のフレーム画像の例を示す
図である。

【図１６】周辺マーカのうち水平方向に対になる２つの
マーカ画像以外が検出された場合のフレーム画像の第１
の例である。

【図１７】周辺マーカのうち水平方向に対になる２マー
カ画像以外が検出された場合のフレーム画像の第２の例
である。

【図１８】マーカ画像の拡大図である。

【図１９】マーカ画像の輝度ヒストグラムを示す図であ
る。

【図２０】マーカ画像の２値化処理の例を示す図であ
る。図２０（Ａ）は、２値化前のマーカ画像のピクセル
毎の輝度値を示しており、図２０（Ｂ）は、２値化後の
マーカ画像のピクセル毎の輝度値を示している。

【図２１】輝度重みの重心計算例を示す図である。

【図２２】縦横比による判定処理結果の一例を示す図で
ある。図２２（Ａ）はカメラから入力された画像を示し
ており、図２２（Ｂ）はラベリング結果を示しており、
図２２（Ｃ）は形状判定後に抽出されたマーカ画像候補
を示している。

【図２３】充填率判定例を示す図である。

【図２４】充填率の判断で異常とされる画像の例を示す
図である。図２４（Ａ）は、歪んだ形状の画像の例を示
し、図２４（Ｂ）は、十時型の画像の例を示し、図２４
（Ｃ）は、三角形の画像の例を示す。

【図２５】マーカの探索範囲を示す図である。

【図２６】探索幅の算出方法を説明する図である。図２
６（Ａ）は、マーカ探索範囲の第１の候補を示してお
り、図２６（Ｂ）は、マーカ探索範囲の第２の候補を示
している。

【図２７】小領域全探索処理の探索範囲を示す図であ
る。

【図２８】偽のマーカが存在する場合の画面例を示す図
である。

【図２９】小領域全探索における探索範囲の算出方法を
説明する図である。

【図３０】マーカ画像の位置の予測処理を説明する図で
ある。

【図３１】複数の発光素子からなるマーカの近接時の画
像を示す図である。

【図３２】発光素子画像結合処理の例を示す図である。
図３２（Ａ）は、発光素子の画像結合前の２値画像を示
しており、図３２（Ｂ）は、発光素子の画像結合前の２
値画像を示している。

【図３３】対象が遠距離の場合に制限された探索範囲に
ついて示す図である。

【図３４】対象が近距離の場合に制限された探索範囲に
ついて示す図である。

【図３５】位置に応じた探索範囲制限を行うための処理
機能を示す機能ブロック図である。

【図３６】回転機構を有するカメラの上面図である。

【図３７】撮像装置の回転制御機能を示す機能ブロック
図である。

【図３８】レーンマーカと座標との対応表を示す図であ
る。

【図３９】隊列走行をしている車両を上から見た図であ
る。

【図４０】図３９の拡大図である。

【図４１】撮像回転角度算出処理の手順を示すフローチ
ャートである。

【符号の説明】

１ 先行車両 １ａ〜１ｄ マーカ ２ 相対位置計測装置 ２ａ 撮像手段 ２ｂ フレーム画像 ２ｃ 抽出手段 ２ｄ マーカパターン ２ｅ 算出手段 １０，２０，３０ 車両 １１，２２，３２ マーカパネル １１ａ〜１１ｅ マーカ ２１，３１ カメラ

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 Ｇ０８Ｇ 1/16 Ｅ (72)発明者 上野 大輔 神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番 １号 富士通株式会社内 (72)発明者 尾身 忠雄 神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番 １号 富士通株式会社内 (72)発明者 馬場 幸三 大分県大分市東春日町17番58号 株式会社 富士通大分ソフトウェアラボラトリ内 (72)発明者 伊藤 寿雄 大分県大分市東春日町17番58号 株式会社 富士通大分ソフトウェアラボラトリ内 (72)発明者 佐藤 正則 群馬県前橋市問屋町１丁目８番地３ 株式 会社富士通ターミナルシステムズ内 (72)発明者 高橋 智行 群馬県前橋市問屋町１丁目８番地３ 株式 会社富士通ターミナルシステムズ内 (72)発明者 田口 康治 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内 Ｆターム(参考） 5B057 AA16 BA02 CA12 CA16 DA07 DB02 DC33 5H180 AA06 AA15 CC04 CC12 CC24 FF05 LL01 LL02 LL04 LL09 5L096 BA04 CA02 FA66 FA67 FA69 HA08

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像解析により先行車両との相対位置を
   計測する相対位置計測装置において、 前記先行車両の後部の位置に複数の軸方向に並べられた
   複数のマーカを撮像し、フレーム画像を生成する撮像手
   段と、 前記撮像手段が生成した前記フレーム画像から、前記複
   数のマーカを表す複数のマーカ画像で構成されるマーカ
   パターンを抽出する抽出手段と、 前記抽出手段で抽出した前記マーカパターンに基づい
   て、少なくとも前記先行車両との相対距離または相対角
   度を算出する算出手段と、を有することを特徴とする相
   対位置計測装置。
2. 【請求項２】 前記算出手段は、前記複数のマーカ画像
   の前記フレーム画像内の位置から前記マーカパターンの
   基準位置を求め、前記複数のマーカ画像に対して奥行き
   方向に差のある他のマーカ画像の位置と、前記マーカパ
   ターンの基準位置との前記フレーム画像内での距離に基
   づいて、前記先行車両との相対ヨー角を計算することを
   特徴とする請求項１記載の相対位置計測装置。
3. 【請求項３】 前記算出手段は、前記マーカ画像の輝度
   分布情報を元に、前記マーカ画像を構成するピクセル毎
   の重み付けを行い、前記ピクセルで構成される前記マー
   カ画像の重心位置を、前記マーカ画像の位置とすること
   を特徴とする請求項１記載の相対位置計測装置。
4. 【請求項４】 前記抽出手段は、前記マーカ画像の候補
   となる高輝度領域を囲う長方形を定義し、前記長方形内
   の前記高輝度領域の占める割合である充填率を算出し、
   前記充填率が所定値以上である場合にのみ、前記高輝度
   領域を前記マーカ画像として抽出することを特徴とする
   請求項１記載の相対位置計測装置。
5. 【請求項５】 前記抽出手段は、前記マーカ画像の候補
   となる高輝度領域の縦横比が所定の比率以内の場合にの
   み、前記高輝度領域を前記マーカ画像として抽出するこ
   とを特徴とする請求項１記載の相対位置計測装置。
6. 【請求項６】 前記抽出手段は、前記マーカが複数の自
   己発光体の集合体であり、前記先行車両に対する相対距
   離が所定値以下の場合には、接近した高輝度領域を同一
   の高輝度領域として認識することを特徴とする請求項１
   記載の相対位置計測装置。
7. 【請求項７】 前記抽出手段は、マーカ画像またはマー
   カパターンの探索範囲の制限機能を複数有し、前記先行
   車両との相対距離に応じて、前記探索範囲の制限機能を
   選択することを特徴とする請求項１記載の相対位置計測
   装置。
8. 【請求項８】 前記抽出手段は、前記先行車両との相対
   距離に応じて、前記マーカパターンの探索範囲を変化さ
   せることを特徴とする請求項１記載の相対位置計測装
   置。
9. 【請求項９】 予め決められた走行コース上での自らの
   絶対位置を取得する位置取得手段をさらに有し、前記絶
   対位置付近の走行コース形状に応じて、前記マーカパタ
   ーンの探索範囲を制限することを特徴とする請求項１記
   載の相対位置計測装置。
10. 【請求項１０】 前記算出手段が算出した相対角度に基
    づいて、前記撮像手段による撮影方向を前記先行車両に
    向けることを特徴とする撮影方向制御手段をさらに有す
    ることを特徴とする請求項１記載の相対位置計測装置。