JP2004355139A - 車両認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ビデオカメラ画像から先行車両を検出するときに、画像から適切に車両のエッジを抽出することを目的とする。
【解決手段】コントローラ１０の画像前処理部２では、ビデオカメラ１の原画像をフィルタリング処理し、水平エッジ画像を得る。画像処理部３では、水平エッジ画像からレーンマーカの特徴の水平エッジを抽出して白線モデルのパラメータを算出し、自車走行レーンの領域を設定する。そして、水平エッジ画像中の自車走行レーン領域から、車両候補とみなされる所定の横幅を持つ水平エッジを抽出する。抽出された車両候補の水平エッジに対して、路側物標の影、車間距離認識用白線でないか判定し、該当するときは除外して、車両である可能性の高い水平エッジに対して、垂直エッジ画像による車両判定を行う。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車載ビデオカメラを用いた車両認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
【特許文献１】特開平０８−１４７４４７号公報
車載カメラを用いた先行車両または後続車両に対する接近警報システム等に使用する車両認識装置として、前方または後方をカメラ撮影して得られた画像に基づき、画像処理技術を利用して、先行車または後続車の存在を認識するようにした車両認識装置が知られている。例えば特許文献１には、画像処理により抽出された車両候補に関するデータを、予め記憶された車両以外の路側物標の特徴量と比較することにより、車両以外の路側物標と判定されたものをノイズとして最終的な車両判定対象から除くため、無駄な車両判定処理を省くことができるという方法が示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この方法では、車両周辺の橋、ビル、塀などの建造物や地形などの路側物標によってできた路面の日陰が車両候補として抽出されることで、画像処理による車両判定の精度が落ちるという問題点があった。
本発明は、上記の問題点を解決するために、検出目標である車両のエッジと類似の路側物標の影がビデオカメラ画像に映りこんでいる場合でも、車両として誤検出することを防止できる車両認識装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
このため、本発明は、車両前方または後方を撮像する撮像手段と、少なくとも撮像手段によって撮像された画像上の水平エッジを検出し、水平エッジに基づいて車両候補を抽出する車両候補抽出手段と、少なくとも路側物標の立体データを記憶する記憶手段と、太陽の位置を推定する太陽位置推定手段と、推定された太陽の位置と、路側物標の立体データに基づいて、抽出された車両候補の水平エッジが路側物標の影であるかどうかを判定し、影と判定された車両候補の水平エッジをノイズとして除去する影ノイズ除去手段とを備え、影ノイズ除去手段によってノイズが除去された後の車両候補に基づいて車両を認識するものとした。
【０００５】
【発明の効果】
本発明により、路側物標の影、例えば走行路周辺の地形や建造物によって路面に投影された影の水平エッジを車両候補として抽出しても、最終的な車両判定対象から除くことができ、車両判定精度が向上する。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態を説明する。
図１は本発明の車両認識装置を適用した接近警報システムのブロック構成図である。図２は接近警報システムの機器配置図である。
本システムは、前部バンパー部に取り付けられたレーザレーダ距離計（図１ではレーダ距離計と表示）６と、車両のルーフ前端部中央に取り付けられ進路前方を撮影するビデオカメラ１と、３次元地図データを記憶し、自車の位置と走行方向などを算出するナビゲーション装置４と、システム全体を統括制御するマイクロコンピュータで構成されたコントローラ１０と、車外の照度を測定する照度センサ５と、車内運転席から視認し得る位置に取り付けられた表示装置８とから構成されている。
【０００７】
ビデオカメラ１は、路面からの高さｈの位置に、カメラの光軸を自車前方真正面方向に対し、やや下向きのピッチ角θｐ、左右方向０°のヨー角θｙに向けて取り付けられている。
コントローラ１０は、画像前処理部２、画像処理部３、車間距離演算判定部９から構成されている。画像前処理部２はビデオカメラ１で撮影された原画像から水平エッジ画像を得、画像処理部３は水平エッジ画像から車両候補を抽出して車両かどうかを判定し、車間距離演算判定部９は車両と判定された車両候補との車間距離を判定する。
【０００８】
以下に、画像前処理部２、画像処理部３、車間距離演算判定部９の詳細な構成を説明する。
まず、ビデオカメラ１からの原画像データは、画像前処理部２の水平エッジ画像生成部２１に送られる。水平エッジ画像生成部２１は、原画像データに対して水平エッジを強調するフィルタリング処理をして水平エッジ画像データを得る。この水平エッジ画像データは水平エッジ画像記憶部２２に記憶される。
また、ビデオカメラ１からの原画像データは、原画像記憶部２３に記憶される。
【０００９】
画像処理部３では、走行路検出部３１が、水平エッジ画像記憶部２２に記憶された水平エッジ画像データを読み出し、後述のフローで示すようにレーンマーカを抽出して自車走行路を検出する。車両候補抽出部３２が、走行路検出部３１にて検出された自車走行路に含まれる水平エッジラインに基づいて車両候補を抽出する。
天候判定部３３が、照度センサ５が測定した車外の照度の信号を受けて、影による車両認識判定への影響があるかどうかを判定し、影響があると判定した場合は後述の太陽位置算出部３４に太陽位置の算出指令を、影ノイズ除去部３５に影ノイズ除去処理の指令を出す。影響がないと判定した場合は、太陽位置の算出指令、影ノイズ除去処理の指令を出さない。
【００１０】
太陽位置算出部３４が、天候判定部３３からの太陽位置の算出指令により、ナビゲーション装置４の暦・時計部４１から年月日と時刻データを得て、現時点の太陽のグローバルポジションを算出する。
影ノイズ除去部３５が、天候判定部３３からの影ノイズ除去指令により、ナビゲーション装置４からの自車両周辺の３次元地図データに基づいて、抽出された自車走行路上の車両候補の水平エッジが、自車周辺の橋梁、ビル、塀などの建造物や地形など路側物標によって自車走行路上に投影された日陰の水平エッジかどうかを判定し、日陰の水平エッジと判定した場合は、その水平エッジを車両候補から除外する。
【００１１】
白線ノイズ除去部３６が、車両候補の水平エッジを、車間距離認識用白線が水平エッジ画像において示す特徴を有するかどうか判定し、車間距離認識用白線の特徴を有する場合は白線ノイズとして車両候補から除外し、特徴を有しない場合は車両候補のままとする。
【００１２】
車両判定部３７が、自車走行路上の水平エッジに基づき車両候補として抽出され、ここまで車両候補として残った水平エッジを含む周囲にウインドウを設定し、ウインドウに対応する領域の原画像データを原画像記憶部２３から読み出し、垂直エッジを強調するフィルタリング処理をして垂直エッジ画像を得、垂直エッジ画像の垂直エッジの特徴から最終的に車両候補が車両かどうかを判定する。
【００１３】
車間距離演算判定部９では、概略車間距離算出部３８が、車両判定部３７で車両と判定された車両候補の水平エッジの画面内位置から、概略車間距離を算出する。
車間距離判定部３９が、概略車間距離に基づいて、車間距離算出のフローチャートの中で後述するように、レーザレーダ距離計６から得られる複数の測定距離の中でもっとも信頼性の高い距離を車間距離として判定し、表示装置８に出力する。
また、判定された車間距離が所定値より小さい場合は表示装置８に音声または画像による接近警報を出力する。
【００１４】
なお、ナビゲーション装置４は、現在の年月日、時刻を更新保持する暦・時計部４１、自車のグローバルポジションを算出する自車位置検出部４２、自車のグローバルポジションなどから自車の走行方向などを検出する自車姿勢検出部４３、道路地図データ、道路地図データに対応させた地形、建造物などの３次元外形データを自車位置に応じて引き出し可能に記憶する３次元地図データ部（図１では３Ｄ地図データ部と表示）４４からなる。
【００１５】
本実施の形態におけるビデオ画像から先行車両を認識して車間距離を算出するフローチャートを図３に示す。
ステップ１０１では、レーザレーダ距離計６によって例えば所定の角度差で設定された左前方、中央前方、右前方の３方向に対して計測された車間距離値ＬＬ、ＬＣ、ＬＲが、車間距離判定部３９に取り込まれる。
ステップ１０２では、ビデオカメラ１で撮像された車両前方の原画像データが、画像前処理部２に取り込まれる。
【００１６】
ステップ１０３では、取り込まれた原画像データが、原画像記憶部２３（図３ではメモリと表示）に格納される。
ステップ１０４では、水平エッジ画像生成部２１が、取り込まれた原画像データに対して、例えば図５に示すようなＳｏｂｅｌオペレータを用いて水平エッジを強調するフィルタリング処理をする。
ステップ１０５では、生成された水平エッジ画像が、水平エッジ画像記憶部２２（図３ではメモリと表示）に格納される。
以上のステップ１０３から１０５は、パイプライン構造を有する画像処理装置を用いることによりそれぞれの処理を同時に行うことが可能である。
【００１７】
ステップ１０６では、走行路検出部３１がレーンマーカの検出を行う。
この検出処理としては、画像処理の最初は、例えば水平エッジ画像における水平エッジの中から、画面左側半分の領域に対し画面下端から上方に向かって所定の長さおよび角度を有するエッジをレーンマーカとして抽出し、最初に検出され続いてそれに隣接して続く一連のレーンマーカを式（１）で表されるｉ＝０のときの白線モデルに、最小二乗法でカーブフィッティングすることによりそのパラメータａ_ｉ、ｂ_ｉ、ｃ_ｉ、ｄ_ｉ、ｅ_ｉを求め、その白線モデルの式を記憶する。
ｘ＝（ａ_ｉ＋ｉｅ_ｉ）（ｙ−ｄ_ｉ）＋ｂ_ｉ／（ｙ−ｄ_ｉ）＋ｃ_ｉ ・・（１）
ここで、図６に示すようなビデオカメラ画像の画面左上を原点とする画面座標系Ｘ−Ｙ上の各座標点を（ｘ，ｙ）とする。
ｉは整数で、その値は図６に示されるレーンマーカＮｏ．に対応している。すなわち、レーンマーカ５３の場合はｉ＝０に、レーンマーカ５４の場合はｉ＝１に、レーンマーカ５５の場合はｉ＝２に対応する。
それぞれの道路パラメータは、各レーンマーカまたは道路の形状、または車両挙動を反映したものである。ａ_ｉは走行車線内の自車の横偏位、ｂ_ｉは各レーンマーカまたは道路の曲率、ｃ_ｉはビデオカメラ１の光軸の各レーンマーカまたは道路に対するヨー角による座標変換定数、ｄ_ｉはビデオカメラ１の光軸の道路に対するピッチ角による座標変換定数、ｅ_ｉは道路のレーン幅に対応する。
【００１８】
同様に、画面右側半分の領域に対し画面下端から上方に向かって所定の長さおよび角度を有するエッジをレーンマーカとして抽出し、最初に検出され続いてそれに隣接して続く一連のレーンマーカを式（１）で表されるｉ＝１のときの白線モデルに、最小二乗法でカーブフィッティングし、その白線モデルの式を記憶する。
【００１９】
なお、ビデオカメラ画像の繰り返し処理で、すでに前回の白線モデルが記憶されている場合は、前回の画像処理で検出された白線モデル近傍の水平エッジをレーンマーカとして検出し、式（１）で表される白線モデルに、最小二乗法でカーブフィッティングすることによりそのパラメータを求める。
【００２０】
最小二乗法のカーブフィッティングで得られた白線モデル式において、画面下端のｙ座標を入力したとき得られるｘ座標の値が、画面左右中央に近い左側の曲線がｉ＝０の白線モデルであり、画面左右中央に近い右側の曲線がｉ＝１の白線モデルである。
ステップ１０７では、走行路検出部３１が、ステップ１０６で得られた白線モデルのうちｉ＝０とｉ＝１の白線モデルで囲まれた領域を自車走行レーンとして認識する。
【００２１】
ステップ１０８では、車両候補抽出部３２が車両候補抽出を行う。
車両候補の抽出は、まず水平エッジ画像記憶部２２に記憶した水平エッジ画像データを読み出し、ステップ１０７で認識した自車走行レーンの領域に対して、画面下端から上方に向かって、水平エッジが検出されるかどうか検索する。この検出したい水平エッジは車両下部の路面への影によって生じたものである。
【００２２】
次に、検出された水平エッジが「車両候補」に該当するかどうかを判定して、該当するものを「車両候補」として抽出する。
判定は、検出された水平エッジの所定値以上の絶対強度を有するエッジ画素数をＮｅ、そのｙ座標における自車走行レーン幅に相当する画素数をＮｗとすると、水平エッジの幅と走行レーンの幅の相対パーセントＲ（ｙ）を式（２）のようにして求め、その結果が所定値Ｒｔ以上あるかどうかで行う。
Ｒ（ｙ）＝（Ｎｅ／Ｎｗ）＊１００％ ・・・・（２）
Ｒ（ｙ）＞Ｒｔ ・・・・（３）
なお、水平エッジのｙ座標における自車走行レーン幅は、前述の白線モデルの式（１）に水平エッジのｙ座標を代入することによって求めることができる。
【００２３】
ここで、車両下部の水平輪郭から生じる水平エッジの長さは、車両の幅を反映させた長さとなることから、自ずとＲｔに対してＲ（ｙ）の下限値が定められる。例えば「車両候補」の抽出ミスを防ぐように安全側に小さめの値として、軽自動車の車幅１．４ｍに対し、走行レーン幅は大き目の高速道路を想定して３．５ｍとすれば、Ｒｔ＝４０％と定めることができる。
式（３）の条件を満足する水平エッジのｙ座標を車両候補のｙ座標ｙ_ｓ０とする。
上記条件を満足する水平エッジを検出したら、車両候補を抽出したとしてステップ１０９に進む。
【００２４】
式（３）の「車両候補」の条件に該当する水平エッジでなかった場合は、水平エッジ画像の自車走行レーン内で、さらに画面上方に向かって水平エッジを探索し、検出した水平エッジが「車両候補」かどうかの判断を続ける。
最終的に自車走行レーンの領域全部の探索を行っても「車両候補」を抽出できない場合は、ステップ１０１に戻る。
【００２５】
ステップ１０９では、天候判定部３３が、車外の照度を測定する照度センサ５からの照度信号を取り込む。
ステップ１１０では、天候判定部３３が、照度は所定の閾値を超えておらず路側物標の影による影響は少ないと判断した場合は、ステップ１１６に進む。照度が所定の閾値を超え、路側物標の影による車両検出への障害となると判断した場合は、影ノイズを除去するため太陽位置算出部３４に太陽位置算出指令を、影ノイズ除去部３５に影ノイズ除去処理の指令を出し、ステップ１１１に進む。
【００２６】
ステップ１１１では、影ノイズ除去部３５が、ナビゲーション装置４の自車位置検出部４２で算出された自車のグローバルポジションと、自車姿勢検出部４３で検出された車両走行方向などを読み込む。
ステップ１１２では、太陽位置算出部３４が、暦・時計部４１からの現在年月日、時刻に基づき太陽のグローバルポジションを算出する。
ステップ１１３では、影ノイズ除去部３５が、３次元地図データ部４４から自車周辺の地形、建造物の３次元データ（３Ｄデータ）をグローバルポジションの形で取り込む。
【００２７】
ステップ１１４では、影ノイズ除去部３５が、ステップ１０８で抽出した車両候補の水平エッジの両端のグローバルポジションを計算する。
ビデオカメラ画像上での（ｘ、ｙ）座標は、ビデオカメラ１の焦点距離ｆと、ビデオカメラ１の路面からの取り付け高さｈと、水平線７５上の消失点７０（図７参照）の座標（ｘ_０，ｙ_０）と、自車のグローバルポジションと、自車姿勢検出部４３からの自車走行方向などの情報データ、とから容易にカメラ位置直下の路面を自車のグローバルポジションとして、ビデオカメラ画像上での水平エッジの両端の（ｘ、ｙ）座標をグローバルポジションに換算できる。
【００２８】
具体的には、ビデオカメラ１から車両進行方向の距離がＤ_Ｌ、ビデオカメラ１の光軸ｐから車両幅方向の距離がＤ_Ｗである路面上の点ａの、ビデオカメラ画像上での座標が（ｘ_１，ｙ_１）であったとすると、ビデオカメラ１のカメラレンズ４５から撮像素子４６への結像における座標（ｘ_０，ｙ_０）、（ｘ_１，ｙ_１）、距離Ｄ_Ｌ、Ｄ_Ｗ、焦点距離ｆ、ビデオカメラ１の高さｈの関係は、図１０、図１１の様になる。図１０は側面から見た図であり、図１１は上方から見た図である。
従って、これらの関係は式（４）、（５）の様に表すことができ、この式を解くことによって、点ａの自車からの位置を算出する。算出した点ａの位置と、自車の進行方向、自車のグローバルポジションから点ａのグローバルポジションに換算することができる。
（ｙ_１−ｙ_０）／ｆ≒ｈ／Ｄ_Ｌ ・・・・（４）
（ｘ_１−ｘ_０）／ｆ＝Ｄ_Ｗ／Ｄ_Ｌ ・・・（５）
【００２９】
ステップ１１５では、影ノイズ除去部３５が、グローバルポジション上で、車両候補の水平エッジ両端と太陽を直線ｍで結び、その直線ｍ近傍にステップ１１３で取り込んだ周辺地形、周辺建造物の輪郭線があるかどうかをチェックする。図７はビデオカメラ画像における周辺建造物による自車走行レーンへの影の投影を示す図である。図７において、太陽７１は太陽の位置を説明のために模式的に示したもので、ビデオカメラ画像には含まれない。直線ｍは車両候補の水平エッジ７２の両端から太陽を結ぶ直線を模式的に示す。
【００３０】
図７の模式図の例では、太陽７１のグローバルポジションと水平エッジ７２の両端のグローバルポジションを結ぶ直線ｍに近い周辺の建造物の輪郭ｎが存在する。したがって、この水平エッジ７２は前方車両の後方下部またはその影による水平エッジではないと判断する。
車両候補の水平エッジが周辺地形または周辺建造物の対応する輪郭線の影に対応しない場合はステップ１１６に進み、対応する場合はステップ１０８に戻り、現在の座標ｙ_ｓ０よりさらに画像の上方に向かって車両候補を抽出する作業に戻る。
【００３１】
ステップ１１６では、白線ノイズ除去部３６が、車両候補の水平エッジが車間距離認識用白線かどうかをチェックする。
図８にレーンマーカ５３、５４、５５と共に車間距離認識用白線５６を示す。路面にこのような車間距離認識用白線が存在するとき、原画像では白線の上下で「暗」→「明」→「暗」という濃度変化が、自車走行レーンの左右のレーンマーカ間の随所に存在する。たとえば原画像において下から「暗」→「明」の変化に対しては水平エッジ画像では正のエッジを、原画像で下から「明」→「暗」の変化に対しては水平エッジ画像では負のエッジとして反映される。
【００３２】
従って、車両候補の水平エッジにおいて、これらの特徴が自車走行レーンの左右のレーンマーカ間の随所に存在する場合、その車両候補は車間距離認識用白線であると判断する。車間距離認識用白線と判断された場合はステップ１０８に戻り、現在の座標ｙ_ｓ０よりさらに画像の上方に向かって車両候補を抽出する作業に戻る。
車間距離認識用白線でないと判断された場合は、ステップ１１７に進む。
【００３３】
ステップ１１７では、車両判定部３７が、水平エッジ画像において車両候補の水平エッジの上方にウインドウを設定する。
これは、前述のステップ１１５での周辺地形または建造物の日陰による水平エッジ、ステップ１１６での車間距離認識用白線の水平エッジの何れでもなく、車両候補として残った水平エッジに対して、最終的に車両であるかどうかを判断するための画像処理エリアを設定するものである。
【００３４】
設定するウインドウは、図９の（ａ）に示すように車両候補の水平エッジ７４を下端に含み、左右横幅は水平エッジ幅よりもやや大きい横長の長方形である。ウインドウの高さについては、水平エッジのｙ座標位置ｙ_ｓ０における実際の高さ例えば１．５ｍが画像上の高さに反映した値に設定する。
【００３５】
ステップ１１８では、車両判定部３７が、原画像記憶部２３からステップ１１７で設定したウインドウ領域の画像データを読み出し、垂直エッジを強調して抽出するフィルタリング処理を行い、垂直エッジ画像を得る。
【００３６】
ステップ１１９では、車両判定部３７が、垂直エッジが車両かどうかを判定する。
ウインドウ領域の垂直エッジ画像は、車両候補が実際に車両の場合は、車両の特に下部の形状の特徴から、大型貨物自動車では左右の車輪を垂直エッジの対として、普通乗用車、小型乗用車、小型貨物車などでは車体の左右端を垂直エッジの対として含んでいる。
そこで、垂直エッジ画像に対して、左右対になった１組の垂直エッジが検出されるか、さらに検出された１組の垂直エッジが車両のものかどうかを以下のようにチェックする。
【００３７】
検出された１組の垂直エッジに対して、図９の（ｂ）に示すようにウインドウ内の垂直エッジ画像の画素の強度を横方向に走査して、強度のピーク間の間隔Ｗｓを得る。そして、車両候補の水平エッジの座標位置（ｘ_ｓ０，ｙ_ｓ０）と、ビデオカメラの焦点距離ｆ、取り付け高さｈなどに基づいて、間隔Ｗｓの実際の幅を算出する。
【００３８】
その結果、間隔Ｗｓが車両ではありえない幅、例えば１ｍ以下または３ｍ以上の場合は、車両ではないと判定する。
そうでない場合は車両と判定しステップ１２０に進み、車両ではないと判定した場合はステップ１０８に戻り、現在の座標ｙ_ｓ０よりさらに画像の上方に向かって車両候補を抽出する作業に戻る。
【００３９】
ステップ１２０では、概略車間距離算出部３８が、画像による先行車両までの概略車間距離Ｌ＿ＩＭＧを算出する。道路の勾配を無視すれば、概略車間距離Ｌ＿ＩＭＧは式（６）から求まる。
Ｌ＿ＩＭＧ＝ｆ＊ｈ／（ｙ_ｓ０−ｄ_０） ・・・（６）
ここで、ｄ_０はビデオカメラ１の車両前方正面方向に対するピッチ角に対応して決まるパラメータである。
【００４０】
ステップ１２１では、車間距離判定部３９が、ステップ１０１において、レーザレーダ距離計６から取り込んだ車間距離値ＬＬ、ＬＣ、ＬＲと上記概略車間距離Ｌ＿ＩＭＧとの差の絶対値ΔＬＬ、ΔＬＣ、ΔＬＲを求める。
ステップ１２２では、車間距離判定部３９が、差の絶対値ΔＬＬ、ΔＬＣ、ΔＬＲの最小値を求め、対応する車間距離値がＬＬ、ＬＣ、ＬＲのいずれであるかを特定し、それを先行車との車間距離として表示装置８に表示する。
もし、その車間距離値が所定の値より小さい場合は、画面警報または音声警報で運転者に知らせる。
ステップ１２２で一連の車間距離測定処理を終了し、ステップ１０１に戻り車間距離測定を繰り返す。
【００４１】
本実施の形態では、ビデオカメラ１が本発明の撮像手段を、照度センサ５は照度検出手段を、３次元地図データ部４４は記憶手段を、太陽位置算出部３４は太陽位置推定手段を、フローチャートのステップ１０２からステップ１０８は車両候補抽出手段を、ステップ１０９からステップ１１５は影ノイズ除去手段を構成する。
【００４２】
以上のように本実施の形態によれば、走行路周辺の地形、建造物によって路面に投影された日陰の水平エッジを、車両候補の水平エッジとして抽出した場合でも、そのときの太陽のグローバルポジションと車両候補の水平エッジの両端のグローバルポジションを結ぶ直線ｍの近くに、ナビゲーション装置４の３次元地図データで検索した周辺の地形、建造物の輪郭があるかどうかグローバルポジション上でチェックすることによって、車両の水平エッジではないかどうか判断できる。
その結果、ステップ１１７から１１９における最終的な車両判定をする車両候補の対象が絞り込めて、車両認識の精度が向上する。
【００４３】
なお、ステップ１１０においては、照度が所定の閾値以下の場合は天候判定部３３が影による影響がないと直ちに判断して、影ノイズ除去の処理をしないこととしたが、照度が所定の時間、例えば３分以上継続して閾値未満の場合に、ステップ１１０からステップ１１６に進み、影ノイズ除去処理をしないものとしてもよい。
これにより、本来影ノイズ除去処理が必要な照度の状態で、自車両が日陰を一時的に通過中においても、影ノイズ除去処理が実行される。その結果車両認識の精度が向上する。
【００４４】
また、実施の形態では、ステップ１１６において車間距離認識用白線かどうかの判定を水平エッジ画像だけで判定したが、特許文献１のように原画像データをも利用して判定してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態のブロック構成を示す図である。
【図２】実施の形態の各機器の配置を説明する図である。
【図３】実施の形態の車間距離測定の流れを示す図である。
【図４】実施の形態の車間距離測定の流れを示す図である。
【図５】水平エッジを強調抽出するフィルタリング処理のＳｏｂｅｌオペレータの例を示す図である。
【図６】水平エッジ画像中のレーンマーカの検出方法を説明する図である。
【図７】周辺の建造物による自車走行レーンへの日陰の投影と、建造物の外形輪郭との関係を説明する図である。
【図８】車間距離認識用白線を説明する図である。
【図９】車両候補の水平エッジに対応するウインドウを設定する説明図と垂直エッジ画像の強度分布を示す図である。
【図１０】車両候補の水平エッジのグローバルポジションを算出する方法を説明する図である。
【図１１】車両候補の水平エッジのグローバルポジションを算出する方法を説明する図である。
【符号の説明】
１ ビデオカメラ
２ 画像前処理部
３ 画像処理部
４ ナビゲーション装置
５ 照度センサ
６ レーザレーダ距離計
８ 表示装置
９ 車間距離演算判定部
１０ コントローラ
２１ 水平エッジ画像生成部
２２ 水平エッジ画像記憶部
２３ 原画像記憶部
３１ 走行路検出部
３２ 車両候補抽出部
３３ 天候判定部
３４ 太陽位置算出部
３５ 影ノイズ除去部
３６ 白線ノイズ除去部
３７ 車両判定部
３８ 概略車間距離算出部
３９ 車間距離判定部
４１ 暦・時計部
４２ 自車位置検出部
４３ 自車姿勢検出部
４４ ３次元地図データ部
４５ カメラレンズ
４６ 撮像素子
５３、５４、５５ レーンマーカ
５６ 車間距離認識用白線
７０ 消失点
７１ 太陽
７２、７４ 水平エッジ
７５ 水平線
８１ ウインドウ

Claims (4)

1. 車両前方または後方を撮像する撮像手段と、
   少なくとも該撮像手段によって撮像された画像上の水平エッジを検出し、該水平エッジに基づいて車両候補を抽出する車両候補抽出手段と、
   少なくとも路側物標の立体データを記憶する記憶手段と、
   太陽の位置を推定する太陽位置推定手段と、
   推定された前記太陽の位置と、前記路側物標の立体データに基づいて、抽出された前記車両候補の水平エッジが前記路側物標の影であるかどうかを判定し、影と判定された前記車両候補をノイズとして除去する影ノイズ除去手段とを備え、
   該影ノイズ除去手段によってノイズが除去された後の前記車両候補に基づいて車両を認識することを特徴とする車両認識装置。
2. 前記影ノイズ除去手段は、推定された前記太陽の位置と前記車両候補の水平エッジとを結ぶ直線近傍に、前記路側物標の外形輪郭が存在する場合に、前記車両候補の水平エッジが路側物標の影であると判定することを特徴とする請求項１に記載の車両認識装置。
3. 周囲光の照度を検出する照度検出手段を備え、
   前記影ノイズ除去手段は、検出された前記周囲光の照度が所定の値以下である場合には、抽出された前記車両候補の水平エッジが路側物標の影であるかどうかの判定を行わないことを特徴とする請求項１または２に記載の車両認識装置。
4. 前記影ノイズ除去手段は、検出された前記周囲光の照度が、所定時間以上継続して所定の値以下である場合にのみ、抽出された前記車両候補の水平エッジが路側物標の影であるかどうかの判定を行わないことを特徴とする請求項３に記載の車両認識装置。

Images