JP2005284799A - 歩行者検出装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 自車両の外部に存在する物体として歩行者を適切に検出する。
【解決手段】 歩行者候補検出部71は、外界センサ13の画像処理部32から入力される画像データに対して、例えば歩行者を検知対象物とした特徴量算出および形状判別等の認識処理を行う。凹凸形状検出部72は、外界センサ13のレーダ制御部34から入力されるビート信号の周波数f(ビート周波数)に基づき、所定の検知エリア内の検知対象物までの相対距離や検知対象物の移動状態(例えば、移動速度や移動方向等)を算出すると共に、検知対象物の表面上の複数の適宜の位置の相対距離を算出し、検知対象物の表面上の凹凸形状を検出する。歩行者判定部73は、歩行者候補検出部71にて検出された歩行者候補の検知対象物と、凹凸形状検出部72にて検出された検知対象物の凹凸形状とに基づき、検知対象物が歩行者であるか否かを判定する。
【選択図】 図1
Description
本発明は、歩行者検出装置に関する。
従来、例えば自車両の前方に存在する物体までの距離を2次元の距離情報として検出し、この距離情報から、予め定めた歩行者検出用の複数の特徴量を演算し、演算した各特徴量に基づき歩行者か否かを判定する装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。
特開2001−351193号公報
しかしながら、上記従来技術においては、歩行者を示す特徴量として歩行者の外郭形状に係る物体幅と縦分散(つまり距離情報に対応する各点の高さデータの分散)等が設定されているだけであり、歩行者と外郭形状が類似する他の物体、例えば大型車両のタイヤや建物の出入り口や街路樹等を判別することが困難な場合がある。
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、自車両の外部に存在する物体として歩行者を適切に検出することが可能な歩行者検出装置を提供することを目的とする。
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、自車両の外部に存在する物体として歩行者を適切に検出することが可能な歩行者検出装置を提供することを目的とする。
上記課題を解決して係る目的を達成するために、請求項1に記載の本発明の歩行者検出装置は、自車両の進行方向の所定領域を撮影する撮影手段(例えば、実施の形態でのカメラ31)と、該撮影手段の撮影により得られる撮影画像に対して、予め記憶した歩行者の形状に係る情報に基づき、前記所定領域内に存在する物体から歩行者候補を検出する歩行者候補検出手段(例えば、実施の形態での歩行者候補検出部71)と、前記所定領域内に存在する物体の表面上の複数の位置と自車両との相対距離を検出する距離検出手段(例えば、実施の形態でのレーダ33およびレーダ制御部34および凹凸形状検出部72)と、前記歩行者候補検出手段により検出された前記歩行者候補に対して、前記距離検出手段により検出された前記歩行者候補の表面上の複数の位置と自車両との相対距離に基づき、前記歩行者候補の表面上の凹凸状態を検出する凹凸状態検出手段(例えば、実施の形態での凹凸形状検出部72)と、前記凹凸状態検出手段により検出された前記凹凸状態が所定の凹凸状態を超える場合に前記歩行者候補は歩行者であると判定する歩行者判定手段(例えば、実施の形態での歩行者判定部73)とを備えることを特徴としている。
上記構成の歩行者検出装置によれば、歩行者候補検出手段は、撮影手段の撮影により得られる撮影画像に基づき、歩行者に加えて、歩行者と形状に係る情報(例えば、外郭形状等)が類似する他の物体、例えば大型車両のタイヤや建物の出入り口の扉や街路樹等を歩行者候補として検出する。そして、凹凸状態検出手段は、距離検出手段により検出された歩行者候補の表面上の複数の位置と自車両との相対距離に基づき、歩行者候補の表面上の凹凸状態(例えば、凹凸量等)を検出する。これにより、例えば左右の腕や脚や頭部等の身体の各部位に対する相対距離が相対的に大きく変化する歩行者と、タイヤや扉や街路樹等のように、凹凸量が相対的に小さく、人体に比べてより平坦な面が検出される他の物体とが判別可能となる。
本発明の歩行者検出装置によれば、撮影手段の撮影画像に基づき検出される歩行者候補に対して、距離検出手段により検出される歩行者候補の表面上の複数の位置と自車両との相対距離に基づき凹凸状態を検出し、検出した凹凸状態と、人体に特徴的な所定の凹凸状態とを比較することにより、歩行者候補が歩行者であるか否かを精度良く判定することができる。
以下、本発明の一実施形態に係る歩行者検出装置について添付図面を参照しながら説明する。
本実施の形態による歩行者検出装置10は、例えば車両の走行安全装置に具備され、この走行安全装置1は、例えば図1に示すように、自車両の運転者の視線を検出するためにCPU等を含む電子回路により構成された制御装置11と、外界センサ13と、警報装置14と、制動装置15とを備えて構成されている。
本実施の形態による歩行者検出装置10は、例えば車両の走行安全装置に具備され、この走行安全装置1は、例えば図1に示すように、自車両の運転者の視線を検出するためにCPU等を含む電子回路により構成された制御装置11と、外界センサ13と、警報装置14と、制動装置15とを備えて構成されている。
外界センサ13は、例えば可視光領域や赤外線領域にて撮像可能なCCDカメラやC−MOSカメラ等からなるカメラ31および画像処理部32と、例えばレーザ光やミリ波等のレーダ33およびレーダ制御部34とを備えて構成されている。
カメラ31は、例えば図2に示すようにフロントウィンドウの車室内側でルームミラー近傍の位置に配置され、フロントウィンドウ越しに自車両の進行方向前方の所定検知範囲の外界を撮影する。
画像処理部32は、カメラ31により撮影して得た画像に対して、例えばフィルタリングや二値化処理等の所定の画像処理を行い、二次元配列の画素からなる画像データを生成して制御装置11へ出力する。
カメラ31は、例えば図2に示すようにフロントウィンドウの車室内側でルームミラー近傍の位置に配置され、フロントウィンドウ越しに自車両の進行方向前方の所定検知範囲の外界を撮影する。
画像処理部32は、カメラ31により撮影して得た画像に対して、例えばフィルタリングや二値化処理等の所定の画像処理を行い、二次元配列の画素からなる画像データを生成して制御装置11へ出力する。
レーダ33は、例えば図2に示すように自車両のボディのノーズ部や車室内のフロントウィンド近傍等に配置され、制御装置11からレーダ制御部34へ入力される制御指令に応じたレーダ制御部34の制御により、レーザ光やミリ波等の発信信号を適宜の検知方向(例えば、自車両の進行方向前方等)に向けて発信すると共に、この発信信号が自車両の外部の物体(検知対象物)によって反射されることで生じた反射信号を受信し、反射信号と発信信号とを混合してビート信号を生成して制御装置11へ出力する。
警報装置14は、例えば、触覚的伝達装置41と、視覚的伝達装置42と、聴覚的伝達装置43とを備えて構成されている。
触覚的伝達装置41は、例えばシートベルト装置や操舵制御装置等であって、制御装置11から入力される制御信号に応じて、例えばシートベルトに所定の張力を発生させて自車両の乗員が触覚的に知覚可能な締め付け力を作用させたり、例えばステアリングホイールに自車両の運転者が触覚的に知覚可能な振動(ステアリング振動)を発生させる。
視覚的伝達装置42は、例えば表示装置等であって、制御装置11から入力される制御信号に応じて、例えば表示装置に所定の警報情報を表示したり、所定の警報灯を点滅させる。
聴覚的伝達装置43は、例えばスピーカ等であって、制御装置11から入力される制御信号に応じて所定の警報音や音声等を出力する。
また、外部警報装置15は、例えばヘッドライト等を備えて構成され、制御装置11から入力される制御信号に応じて作動を開始する。例えばヘッドライトでは、照射方向や照射時間や点滅動作等が制御装置11により制御された状態で照射を開始する。
触覚的伝達装置41は、例えばシートベルト装置や操舵制御装置等であって、制御装置11から入力される制御信号に応じて、例えばシートベルトに所定の張力を発生させて自車両の乗員が触覚的に知覚可能な締め付け力を作用させたり、例えばステアリングホイールに自車両の運転者が触覚的に知覚可能な振動(ステアリング振動)を発生させる。
視覚的伝達装置42は、例えば表示装置等であって、制御装置11から入力される制御信号に応じて、例えば表示装置に所定の警報情報を表示したり、所定の警報灯を点滅させる。
聴覚的伝達装置43は、例えばスピーカ等であって、制御装置11から入力される制御信号に応じて所定の警報音や音声等を出力する。
また、外部警報装置15は、例えばヘッドライト等を備えて構成され、制御装置11から入力される制御信号に応じて作動を開始する。例えばヘッドライトでは、照射方向や照射時間や点滅動作等が制御装置11により制御された状態で照射を開始する。
制動装置15は、例えばブレーキ制御装置やスロットル制御装置等であって、制御装置11から入力される制御信号に応じて、例えばブレーキ液圧やスロットル開度等を制御して自車両に制動力を作用させ、走行時の減速や停止、停車時の発進規制等を実行する。
制御装置11は、外界センサ13から画像データおよびビート信号が入力される物体検知部53と、危険判定部55とを備えて構成されている。
そして、物体検知部53は、例えば歩行者候補検出部71と、凹凸形状検出部72と、歩行者判定部73とを備えて構成されている。
歩行者候補検出部71は、外界センサ13の画像処理部32から入力される画像データに対して、例えば歩行者を検知対象物とした特徴量算出および形状判別等の認識処理を行い、認識した検知対象物と自車両との相対位置および相対距離を算出する。例えば、外界センサ13のカメラ13がステレオカメラである場合や、カメラ13が複数のカメラを備えて構成される場合には、複数の画像データに基づく三角測量法等により、歩行者の相対位置および相対距離を算出する。さらに、検知対象物の時刻間追跡、すなわちサンプリング周期毎に抽出した検知対象物の同一性判定を行い、相対位置を時系列位置データとしてメモリ等に格納することによって、検知対象物の移動状態(例えば、移動速度や移動方向等)を算出する。
なお、画像データの認識処理において、特徴量算出の処理では、例えば二値化処理後の画像データに対して、画素の連続性に基づく検知対象物の抽出およびラベリングを行い、抽出した検知対象物の重心および面積および外接四角形の縦横比等を算出する。また、形状判別の処理では、例えば予め記憶している所定パターン(例えば輪郭等)に基づき画像データ上の検索を行い、所定パターンとの類似性に応じて検知対象物を抽出する。
そして、物体検知部53は、例えば歩行者候補検出部71と、凹凸形状検出部72と、歩行者判定部73とを備えて構成されている。
歩行者候補検出部71は、外界センサ13の画像処理部32から入力される画像データに対して、例えば歩行者を検知対象物とした特徴量算出および形状判別等の認識処理を行い、認識した検知対象物と自車両との相対位置および相対距離を算出する。例えば、外界センサ13のカメラ13がステレオカメラである場合や、カメラ13が複数のカメラを備えて構成される場合には、複数の画像データに基づく三角測量法等により、歩行者の相対位置および相対距離を算出する。さらに、検知対象物の時刻間追跡、すなわちサンプリング周期毎に抽出した検知対象物の同一性判定を行い、相対位置を時系列位置データとしてメモリ等に格納することによって、検知対象物の移動状態(例えば、移動速度や移動方向等)を算出する。
なお、画像データの認識処理において、特徴量算出の処理では、例えば二値化処理後の画像データに対して、画素の連続性に基づく検知対象物の抽出およびラベリングを行い、抽出した検知対象物の重心および面積および外接四角形の縦横比等を算出する。また、形状判別の処理では、例えば予め記憶している所定パターン(例えば輪郭等)に基づき画像データ上の検索を行い、所定パターンとの類似性に応じて検知対象物を抽出する。
また、凹凸形状検出部72は、例えば外界センサ13のレーダ制御部34から入力されるビート信号の周波数f(ビート周波数)に基づき、所定の検知エリア内の検知対象物までの相対距離や検知対象物の移動状態(例えば、移動速度や移動方向等)を算出すると共に、検知対象物の表面上の複数の適宜の位置の相対距離を算出し、検知対象物の表面上の凹凸形状を検出する。
歩行者判定部73は、歩行者候補検出部71にて検出された歩行者候補の検知対象物と、凹凸形状検出部72にて検出された検知対象物の凹凸形状とに基づき、検知対象物が歩行者であるか否かを判定する。
歩行者判定部73は、歩行者候補検出部71にて検出された歩行者候補の検知対象物と、凹凸形状検出部72にて検出された検知対象物の凹凸形状とに基づき、検知対象物が歩行者であるか否かを判定する。
危険判定部55は、物体検知部53の歩行者判定部73にて歩行者であると判定された検知対象物の危険度(例えば、自車両の走行の支障となる可能性等)を算出する。この危険度は、例えば歩行者の相対位置および相対距離および移動状態に加えて、自車両の移動状態(例えば、移動速度や移動方向等)に基づき算出される。そして、自車両の移動状態は、例えば車両状態量センサ(図示略)を構成する車速センサや舵角センサやヨーレートセンサや傾斜センサや方向指示器の作動状態を検知するセンサ等の各センサから出力される検出信号に基づき算出される。例えば、車速センサは車輪の回転速度等に基づいて所定の単位処理時間毎における車両移動距離つまり自車両の速度を検出し、舵角センサはステアリングシャフト(図示略)に設けられたロータリエンコーダ等からなり、運転者が入力した操舵角度の方向と大きさを検出する。ヨーレートセンサは車両重心の上下方向軸回りの回転角であるヨー角およびヨー角の変化量(ヨーレート)等を検出し、傾斜センサは車両重心の水平軸周りの回転角であるピッチ角およびピッチ角の変化量等を検出する。
そして、危険判定部55は、算出した危険度に応じて警報装置14および制動装置15を作動させる。
そして、危険判定部55は、算出した危険度に応じて警報装置14および制動装置15を作動させる。
本実施の形態による歩行者検出装置10は上記構成(例えば、外界センサ13と制御装置11の物体検知部53)を備えており、次に、この歩行者検出装置10を具備する走行安全装置1の動作について説明する。
例えば図3に示すステップS01においては、外界センサ13のレーダ33から出力されるビート信号を取得する。
次に、ステップS02においては、外界センサ13のカメラ31から出力される画像を取得する。
次に、ステップS03においては、カメラ31により撮影して得た画像に対して、例えばフィルタリングや二値化処理等の所定の画像処理を行い、二次元配列の画素からなる画像データを生成する。
次に、ステップS04においては、画像データに対して、歩行者を検知対象物とした特徴量算出や形状判別等の認識処理を行い、歩行者候補を抽出すると共に、認識した歩行者候補と自車両との相対位置および相対距離を算出する。
この認識処理では、例えば歩行者に対する外接四角形と同等の外接四角形が設定される物体が歩行者候補として抽出される。例えば図4および図5に示すように、自車両Pの進行方向前方でのカメラ33の検知エリアA内において、歩行者R1,R2に加えて、バス等の大型車両Q1の車輪Qwf,Qwbや、建造物の扉D1や、建造物の窓W1,W2や、街路樹T1等が歩行者候補として抽出される。また、例えば図6および図7に示すように、自車両Pの進行方向前方でのカメラ33の検知エリアA内において、歩行者R3に加えて、先行車両Q1,Q3の各側部Q1b,Q3bにより形成される適宜の図形等が歩行者候補として抽出される。
次に、ステップS02においては、外界センサ13のカメラ31から出力される画像を取得する。
次に、ステップS03においては、カメラ31により撮影して得た画像に対して、例えばフィルタリングや二値化処理等の所定の画像処理を行い、二次元配列の画素からなる画像データを生成する。
次に、ステップS04においては、画像データに対して、歩行者を検知対象物とした特徴量算出や形状判別等の認識処理を行い、歩行者候補を抽出すると共に、認識した歩行者候補と自車両との相対位置および相対距離を算出する。
この認識処理では、例えば歩行者に対する外接四角形と同等の外接四角形が設定される物体が歩行者候補として抽出される。例えば図4および図5に示すように、自車両Pの進行方向前方でのカメラ33の検知エリアA内において、歩行者R1,R2に加えて、バス等の大型車両Q1の車輪Qwf,Qwbや、建造物の扉D1や、建造物の窓W1,W2や、街路樹T1等が歩行者候補として抽出される。また、例えば図6および図7に示すように、自車両Pの進行方向前方でのカメラ33の検知エリアA内において、歩行者R3に加えて、先行車両Q1,Q3の各側部Q1b,Q3bにより形成される適宜の図形等が歩行者候補として抽出される。
そして、ステップS05においては、ステップS04の認識処理にて歩行者候補を認識したか否かを判定する。
この判定結果が「NO」の場合には、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「YES」の場合には、ステップS06に進む。
この判定結果が「NO」の場合には、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「YES」の場合には、ステップS06に進む。
ステップS06においては、取得したビート信号に基づき、歩行者候補の表面上の複数の適宜の位置に対して自車両からの相対距離を算出し、歩行者候補の表面上の凹凸形状(例えば、凹凸量)を検出する。
そして、ステップS07においては、検出した凹凸量が所定値よりも大きいか否かを判定する。
この判定結果が「NO」の場合には、歩行者候補の表面上の凹凸量が人体の表面上の凹凸量に比べて小さいと判断して、ステップS08に進み、例えば歩行者候補は歩行者以外の物体であると判定して、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「YES」の場合には、ステップS09に進み、歩行者候補は歩行者であると判定して、ステップS10に進む。
そして、ステップS07においては、検出した凹凸量が所定値よりも大きいか否かを判定する。
この判定結果が「NO」の場合には、歩行者候補の表面上の凹凸量が人体の表面上の凹凸量に比べて小さいと判断して、ステップS08に進み、例えば歩行者候補は歩行者以外の物体であると判定して、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「YES」の場合には、ステップS09に進み、歩行者候補は歩行者であると判定して、ステップS10に進む。
これにより、例えば図4および図5においては、表面上の凹凸量が相対的に大きい歩行者R1,R2と、表面上の凹凸量が相対的に小さい車輪Qwf,Qwbや、扉D1や、窓W1,W2や、街路樹T1等とが判別される。すなわち、自車両Pに対して正面を向く歩行者R1や横向きの歩行者R2では、左右の腕や脚や頭部等の身体の各部位に対する相対距離が相対的に大きく変化し、これらの歩行者候補に対して設定される外接四角形内における凹凸量が相対的に大きくなる。一方、車輪Qwf,Qwbや、扉D1や、窓W1,W2や、街路樹T1等の歩行者候補に対して設定される外接四角形内においては、凹凸量が相対的に小さく、人体に比べてより平坦な面が検出されることになる。
また、例えば図6および図7においては、歩行者R3と、適宜の図形等とが判別される。すなわち、自車両Pに対して正面を向く歩行者R3では、身体の各部位から反射される反射信号が検出され、相対距離が検出される。一方、先行車両Q1,Q3の各側部Q1b,Q3bにより形成される適宜の図形に対しては、レーダ33の発信信号が先行車両Q1,Q3間を透過して反射信号が検出されず、各側部Q1b,Q3b間に空間が存在することが検知される。
また、例えば図6および図7においては、歩行者R3と、適宜の図形等とが判別される。すなわち、自車両Pに対して正面を向く歩行者R3では、身体の各部位から反射される反射信号が検出され、相対距離が検出される。一方、先行車両Q1,Q3の各側部Q1b,Q3bにより形成される適宜の図形に対しては、レーダ33の発信信号が先行車両Q1,Q3間を透過して反射信号が検出されず、各側部Q1b,Q3b間に空間が存在することが検知される。
ステップS10においては、検出した歩行者の危険度を算出する。
そして、ステップS11においては、算出した危険度が所定値よりも大きいか否かを判定する。
ステップS11の判定結果が「NO」の場合には、一連の処理を終了する。
一方、ステップS11の判定結果が「YES」の場合には、ステップS12に進む。
そして、ステップS12においては、警報装置14を作動させ、一連の処理を終了する。
そして、ステップS11においては、算出した危険度が所定値よりも大きいか否かを判定する。
ステップS11の判定結果が「NO」の場合には、一連の処理を終了する。
一方、ステップS11の判定結果が「YES」の場合には、ステップS12に進む。
そして、ステップS12においては、警報装置14を作動させ、一連の処理を終了する。
上述したように、本実施の形態による走行安全装置10によれば、画像データに基づき検出した歩行者候補に対して、表面上の凹凸形状(例えば、凹凸量)を検出することにより、歩行者であるか否かを精度良く判別することができる。
10 歩行者検出装置
31 カメラ(撮影手段)
33 レーダ(距離検出手段)
34 レーダ制御部(距離検出手段)
71 歩行者候補検出部(歩行者候補検出手段)
72 凹凸形状検出部(距離検出手段、凹凸状態検出手段)
73 歩行者判定部(歩行者判定手段)
31 カメラ(撮影手段)
33 レーダ(距離検出手段)
34 レーダ制御部(距離検出手段)
71 歩行者候補検出部(歩行者候補検出手段)
72 凹凸形状検出部(距離検出手段、凹凸状態検出手段)
73 歩行者判定部(歩行者判定手段)
Claims (1)
- 自車両の進行方向の所定領域を撮影する撮影手段と、
該撮影手段の撮影により得られる撮影画像に対して、予め記憶した歩行者の形状に係る情報に基づき、前記所定領域内に存在する物体から歩行者候補を検出する歩行者候補検出手段と、
前記所定領域内に存在する物体の表面上の複数の位置と自車両との相対距離を検出する距離検出手段と、
前記歩行者候補検出手段により検出された前記歩行者候補に対して、前記距離検出手段により検出された前記歩行者候補の表面上の複数の位置と自車両との相対距離に基づき、前記歩行者候補の表面上の凹凸状態を検出する凹凸状態検出手段と、
前記凹凸状態検出手段により検出された前記凹凸状態が所定の凹凸状態を超える場合に前記歩行者候補は歩行者であると判定する歩行者判定手段と
を備えることを特徴とする歩行者検出装置。
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2004
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