JP2006107313A - 物体判定装置、および物体判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 車両前方に存在する移動物体を検出すること。
【解決手段】 制御装置１０６は、カメラ１０１で撮像した自車両前方の画像を画像処理して、各画素の画像の速度情報を算出し、算出した各画素の画像の速度情報に基づいて、自車両の推定進行先に向かう速度情報を有する画素を抽出する。そして、抽出した画素の分布状況に基づいて、画像上における物体が存在する領域の下端である物体下端位置と、画像上における物体が存在する領域の上端である物体上端位置とを検出し、前記物体下端位置、および前記物体上端位置に基づいて、前記自車両の推定進行先に接近してくる移動物体が存在する画像上の範囲を検出する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、車両前方に存在する移動物体を検出して、その物体の種別を判定する物体判定装置、および物体判定方法に関する。

次のような物体検出装置が特許文献１によって知られている。連続する２枚の車両前方を撮像した画像内に存在する横断物を検出し、検出した横断物に見合う基準領域を設定する。そして、連続する２枚の画像から基準領域毎の画像のズレを相関値を用いて算出することで横断物の移動方向、および移動量を算出して、その移動方向が自車に向かっているか否かを判定する。

特開平０９―２２６４９０号公報

しかしながら、従来の装置では、横断物の移動方向、および移動量を、連続する２枚の画像上に設定した横断物に見合う基準領域毎の画像のズレに基づいて算出しているが、物陰から歩行者が飛び出す場合など、横断物の全形状が取得できない場合には、横断物の全形状が取得できるまで横断物に見合う基準領域を設定することができないという問題が生じていた。

本発明は、撮像手段で撮像した自車両前方の画像を画像処理して、各画素の画像の速度情報を算出し、算出した各画素の画像の速度情報に基づいて、自車両の推定進行先に向かう速度情報を有する画素を抽出し、抽出した画素の分布状況に基づいて、自車両の推定進行先に接近してくる移動物体が存在する画像上の範囲を特定することを特徴とする。

本発明によれば、撮像した画像内に存在する物体の移動情報を算出して、当該算出結果に基づいて自車両の推定進行先に向かう速度情報を有する画素を抽出し、当該画素の分布状況に基づいて自車両の推定進行先に接近してくる移動物体が存在する画像上の範囲を特定することとした。これによって、自車両前方に存在する物体の全体が撮像されておらず、その形状が一部しか把握できない場合であっても、自車両の推定進行先に接近してくる移動物体が存在する範囲を特定することができる。

図１は、本実施の形態における物体検出装置を車両に搭載した場合の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。物体判定装置１００は、車両前方を撮像するカメラ１０１と、カメラ１０１で撮像した画像を格納する画像メモリ１０２と、車両の左右後輪付近に設置され、左右後輪のそれぞれの車輪回転速度を検出する車輪速センサ１０３と、運転者によるステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサ１０４と、自車両の車速を検出する車速センサ１０５と、制御装置１０６と、画像を出力するモニタ１０７と、音声を出力するスピーカー１０８と、メモリ１０９と、車両制御装置１１０とを備えている。

車両制御装置１１０は、後述するように、自車両が前方に存在する移動物体と衝突する可能性が高いと判断されたときに、移動物体との衝突による衝撃を低減し、さらには移動物体を保護するように、自車両を制御する。例えば、自車両が前方に存在する移動物体と衝突する可能性が高いと判断された場合には、衝突時の自車両の車速を最小限の速度とするように、自動で減速するよう車両を制御する。また、自車両前方に存在する移動物体が後述する処理によって歩行者（人間）であると判断した場合には、歩行者への被害を低減るために、ボンネットをエアバックで跳ね上げ、移動物体が他車両等の剛体であると判断した場合には、自車両の乗員への被害を低減るために、シートベルトの張力を調整したり、エアバックを動作させたりする。

カメラ１０１は、例えばＣＣＤカメラが用いられ、図２にその設置例を示すように車室内上部前方に設置される。その光軸Ｚは車両前方正面方向に向き、撮像面の水平軸Ｘは地表面と平行となるように、また撮像面の垂直軸Ｙは地表面と垂直になるように設定されている。カメラ１０１で撮像した連続画像は、画像メモリ１０２へ出力され、格納される。カメラ１０１で撮像した画像の具体例を図３に示す。カメラ１０１による撮像画像３ａは、画像左上を原点として左から右へx軸、上から下へy軸とするｘｙ座標系（カメラ座標）によって表される。なお、図３においては、車両前方に存在する人、すなわち物体Ａと、壁、すなわち物体Ｂ、および物体Ｄと、他車両Ｃが撮像画像３ａ内に含まれている。

制御装置１０６は、以下に説明するように、カメラ１０１で撮像した画像３ａを画像処理し、画像内に含まれる各物体の移動方向、および移動速度を算出して、画像内に含まれる移動物体を検出する。そして、自車両の推定進行先に向かって飛び出してくる移動物体が存在する場合には、その物体との衝突危険性を判定して、衝突の危険があると判定した場合には、モニタ１０７、およびスピーカー１０８を介して運転者に警告する。また、衝突の危険がある移動物体の種別が歩行者であるか他車両等の剛体であるかを判定して、歩行者であると判定した場合には、後述するように歩行者を保護するために自車両を制御する。また、剛体であると判定した場合には、後述するように自車両の乗員を保護するように自車両を制御する。

制御装置１０６は、まず、カメラ１０１で撮像した画像を画像メモリ１０２から取り込み、この画像３ａに対してエッジ抽出処理を行い、撮像画像３ａ内に存在する物体の輪郭を抽出したエッジ画像を生成し、画像メモリ１０２に記憶する。そして、生成したエッジ画像（現在エッジ画像）と、直前、例えば直近の１０秒以内に撮像した画像に対してエッジ抽出処理を行って画像メモリ１０２に格納されていたエッジ画像（過去エッジ画像）の履歴とを比較する。具体的には、現在エッジ画像上のエッジが存在する任意の画素、例えば座標値が（ｘ，ｙ）である画素に対して、そのｘ軸方向の近傍画素として（ｘ−１，ｙ）、および（ｘ＋１，ｙ）を設定する。

そして、現在エッジ画像における任意の画素と、過去エッジ画像における当該任意の画素に対する近傍画素とを比較して、任意の画素に含まれるエッジの移動方向と移動距離を算出し、さらにその撮像時間の差、すなわち過去エッジ画像を撮像してから現在エッジ画像を撮像するまでの経過時間を算出する。算出したエッジの移動距離と経過時間とに基づいて、任意の画素に含まれるエッジの移動速度を算出する。

図４は、撮像画像３ａに含まれる物体Ａおよび物体Ｂについて、現在エッジ画像と過去エッジ画像とに基づいて、任意の画素に含まれるエッジの移動方向、および移動速度（以下、両者の組を「速度情報」）を算出する場合の具体例を示した図である。現在エッジ画像における物体Ａのエッジの一部を含む画素（ｘ１，ｙ１）に対して近傍画素（ｘ１−１，ｙ１）、および（ｘ１＋１，ｙ１）を設定する。そして近傍画素のいずれかにエッジを含む過去エッジ画像を抽出した結果、近傍画素（ｘ１−１，ｙ１）に過去エッジが存在していたとする。この場合、エッジの移動方向は左から右へ移動していると算出され、このときの移動距離と撮像時間の差とから移動速度が算出される。

また、現在エッジ画像における物体Ｂの輪郭を示すエッジの一部を含む画素（ｘ２、ｙ２）に対して設定した近傍画素（ｘ２−１，ｙ２）、および（ｘ２＋１，ｙ２）のいずれかにエッジを含む過去エッジ画像を抽出した結果、近傍画素（ｘ２＋１，ｙ２）に過去エッジが存在していたとする。この場合、エッジの移動方向は右から左へ移動していると算出され、このときの移動距離と撮像時間の差とから移動速度が算出される。

上述したエッジの速度情報の算出処理を、現在エッジ画像内に存在する全てのエッジを含む画素に対して実行し、エッジ抽出処理で抽出した全エッジの速度情報を算出する。なお、現在エッジ画像内のエッジを含まない画素に対しては、エッジ移動速度を０に設定する。そして、後述する図５に示すような、現在エッジ画像内の各画素で算出した速度情報を所定の階調値に変換した速度画像を生成する。

次に、車輪速センサ１０３、および操舵角センサ１０４から出力される各検出値に基づいて、自車両のヨーレートを算出する。算出した自車両のヨーレート、および車速センサ１０５で検出された自車両の車速に基づいて自車両の推定進路を演算し、自車両の推定経路の実空間上の座標位置を算出する。算出した実空間上の座標位置をカメラ１０１の焦点距離や取付高さなどのカメラパラメータを考慮してカメラ座標に変換し、速度画像上における自車両の推定進路中心線５ａを算出する。そして、速度画像における各画素を、各画素に含まれるエッジの移動方向が自車両の推定進路中心線５ａに向かう方向である画素と、自車両の推定進路中心線５ａから離れる方向である画素とに分類する。

分類した結果、エッジの移動方向が自車両の推定進路中心線５ａに向かう方向である画素はそのまま残し、画素に含まれるエッジの移動方向が自車両の推定進路中心線５ａから離れる方向である画素は、その画素に含まれるエッジの移動速度を０に変更して、速度画像を更新する。これによって、図５に示すように、カメラ１０１で撮像した画像内に存在する物体のうち、自車両に接近してくる物体のエッジを含む画素のみを抽出して特定することができる。

次に、速度画像上において、抽出した自車両に接近してくる物体のエッジを含む画素の分布状況を解析することによって、後述する物体存在範囲、すなわち速度画像上に存在する自車両に接近してくる移動物体を含む範囲を検出する。まず、図６に示すように速度画像上に所定の範囲を含む領域、例えば縦１画素、横３画素の大きさの領域を下端検出用小領域６ａとして設定し、下端検出用小領域６ａを速度画像のｙ軸方向の下から上に走査する。そして、下端検出用小領域６ａ内に所定以上、例えば２以上のエッジの移動速度が０でない画素、すなわち速度成分を持つ画素が存在（分布）する点を検出し、そのときに下端検出用小領域６ａの下端に位置する画素を物体下端位置６ｂ〜６ｄとして検出する。

そして、図７に示すように、物体下端位置６ｂ〜６ｄからy軸方向に速度画像のヒストグラムを算出する。すなわち、物体下端位置６ｂ〜６ｄからy軸方向に存在する速度成分を持つ画素のｘ軸方向の度数分布を表すヒストグラムを算出する。例えば、物体Ａにおいて検出された物体下端位置６ｂにおいては、符号７ａに示すように速度画像のヒストグラムを算出する。そして、このときの物体下端位置６ｂの座標値をｙ_ｄ、各ｙ座標値における速度成分を持つ画素の度数をＶ（ｙ_ｉ）としたときの、あらかじめ設定された物体Ａの基準高さｙ_ｍの範囲における度数の和を次式（１）により算出する。

式（１）で算出した度数の和が、所定値Ｔ１以上であれば、当該速度成分を持つ画素が分布している範囲内に移動物体が存在すると判定する。そして、移動物体が存在すると判定した場合に、あらかじめ設定された物体Ａの基準高さｙ_ｍ以上となる位置で、かつｙ座標値における速度成分を持つ画素の度数Ｖ（ｙ_ｉ）が所定値Ｔ２未満となる直前の位置、例えば符号７ｂおよび７ｃで示す位置を移動物体が存在する上端位置、すなわち物体上端位置として検出する。さらに、物体下端位置と物体上端位置との間の範囲に対して、ｘ軸方向に連続して存在する速度成分を持つ画素の左右それぞれ方向の最も外側の画素を通るｙ軸と平行な直線を引き、当該ｙ軸に平行な直線と、物体下端位置および物体上端位置とで囲まれる範囲を移動物体が存在する範囲（物体存在範囲）として特定する。

これによって、図８に示すように、物体Ａおよび物体Ｃに対して物体存在範囲８ａ、および８ｂが検出される。この物体存在範囲８ａ、および８ｂのそれぞれに対して、これらの範囲内に含まれる速度成分を持つ画素の分散を算出する。一般に、歩行者から検出されたエッジの出現位置は歩行者の動きに伴って変動するため速度分散が大きくなり、剛体から検出されたエッジの出現位置は、歩行者ほどは変動しないため分散が小さくなる。したがって、算出した速度成分を持つ画素の分散が所定値以上であれば、物体存在範囲内に存在する移動物体は歩行者であると判定する。これに対して、速度成分を持つ画素の分散が所定値未満であれば、物体存在範囲内に存在する移動物体は他車両等の剛体であると判定する。なお、図８においては、物体存在範囲８ａ内に存在する移動物体は歩行者であると判定され、物体存在範囲８ｂ内に存在する移動物体は剛体であると判定される。

上述した処理によって、自車両に接近してくる移動物体の種別を判定した後、自車両がこれらの移動物体に衝突する危険性があるか否かを判断する。まず、特定した物体存在範囲における物体下端位置と、カメラ１０１の焦点距離や取付高さなどのカメラパラメータとに基づいて、自車両から物体存在範囲までの距離Ｄを算出する。そして、車速センサ１０５で検出した自車両の車速をＶｓ［ｍ／ｓ］、運転者が移動物体の存在を認識してからブレーキ操作を行うまでに要する反応時間をＴ［ｓ］、および運転者のブレーキ操作による制動をＦｂ［Ｇ］とすると、運転者が移動物体の存在を認識してから、ブレーキをかけ、車両が停止するまでの距離Ｄ１は、次式（２）によって算出される。
Ｄ１＝Ｖｓ・Ｔ＋（Ｖｓ^２／２・Ｆｂ・９．８）・・・（２）

したがって、自車両から物体存在範囲までの距離Ｄと、式（２）により算出した運転者が移動物体の存在を認識してから車両が停止するまでの距離Ｄ１とに基づいて、次式（３）、および（４）により、運転者が移動物体との衝突を避けるための運転操作を行う余裕があるか否かを判定する。
Ｄ１＜Ｄ ｔｈｅｎ 余裕あり・・・（３）
Ｄ１≧Ｄ ｔｈｅｎ 余裕なし・・・（４）

式（３）によって、「余裕あり」と判定された場合には、自車両は検出した移動物体に衝突する可能性は低いと判断して、モニタ１０７、およびスピーカー１０８を介して運転者に移動物体の存在を警告するにとどめる。これに対して、式（４）により「余裕なし」と判定された場合には、自車両は移動物体に衝突する可能性が高いと判断して、衝突を避けるために、また万が一衝突した場合に衝突時の自車両の速度を最小限に抑えられるように、自車両に自動ブレーキをかけて自動で減速するように車両制御装置１１０を制御する。このときの、自動ブレーキによる制動をＦａ［Ｇ］とすると、自動ブレーキをかけてから車両が停止するまでの距離Ｄ２は、次式（５）によって算出される。
Ｄ２＝（Ｖｓ^２／２・Ｆａ・９．８）・・・（５）

このときの自車両から物体存在範囲までの距離Ｄと、式（５）によって算出された自動ブレーキをかけてから車両が停止するまでの距離Ｄ２とに基づいて、次式（６）、および（７）により、運転者が移動物体と衝突する可能性が高いか否かを判定する。
Ｄ２＜Ｄ ｔｈｅｎ 衝突する可能性は低い・・・（６）
Ｄ２≧Ｄ ｔｈｅｎ 衝突する可能性は高い・・・（７）

式（７）により、自車両が移動物体と衝突する可能性が高いと判定された場合に、対象となる移動物体の種別が歩行者である場合には、上述したように、車両制御装置１１０を制御して、歩行者への被害を低減るために、ボンネットをエアバックで跳ね上げるなどの歩行者保護制御を実行する。これに対して、衝突する可能性が高いと判断された移動物体の種別が剛体である場合には、車両制御装置１１０を制御して、自車両の乗員への被害を低減るために、シートベルトの張力を調整したり、エアバックを動作させたりするなどの乗員保護制御を実行する。

図９は、本実施の形態における物体判定装置１００による処理の流れを示すフローチャートである。図９に示す処理は、不図示のイグニションスイッチがオンされると制御装置１０６によって実行される。ステップＳ１において、カメラ１０１で撮像された自車両前方の画像３ａを画像メモリ１０２から取り込む。その後、ステップＳ２へ進み、画像３ａに対してエッジ抽出処理を行って、撮像画像３ａ内に存在する物体の輪郭を抽出した現在エッジ画像を生成し、ステップＳ３へ進む。ステップＳ３では、生成した現在エッジ画像と、過去エッジ画像とに基づいて、各画素に含まれるエッジの速度情報を算出し、算出した速度情報を所定の階調値に変換した速度画像を生成する。

その後、ステップＳ４へ進み、車輪速センサ１０３、および操舵角センサ１０４から出力される各検出値に基づいて算出した自車両のヨーレートと、車速センサ１０５で検出された自車両の車速とに基づいて曲率を求め、自車両の推定進路上の実空間上の座標位置を算出する。算出した実空間上の座標位置をカメラ１０１のカメラパラメータを考慮してカメラ座標に変換し、自車両の推定進路中心線を算出する。その後、ステップＳ５へ進み、各画素に含まれるエッジの移動方向が自車両の推定進路中心線に向かう方向である画素と、自車両の推定進路中心線から離れる方向である画素とに分類して、エッジの移動方向が自車両の推定進路中心線から離れる方向である画素は、その画素に含まれるエッジの移動速度を０とする。その後、ステップＳ６へ進む。

ステップＳ６では、上述したように下端検出用小領域６ａを速度画像のｙ軸方向の下から上に走査して物体下端位置を検出して、ステップＳ７へ進む。ステップＳ７では、検出した物体下端位置からy軸方向に存在する速度成分を持つ画素のｘ軸方向の度数分布を表すヒストグラムを算出する。その後、ステップＳ８へ進み、算出したヒストグラムに基づいて、この範囲内に移動物体が存在するか否かを判定する。移動物体が存在すると判定した場合には、ステップＳ９へ進み、移動物体が存在しないと判定した場合には、後述するステップＳ１１へ進む。

ステップＳ９では、上述したように移動物体が存在すると判定した範囲の上端となる物体上端位置を検出し、ステップＳ１０へ進む。ステップＳ１０では、上述したように物体存在範囲を特定する。その後、ステップＳ１１へ進み、速度画像内に存在する全ての移動物体を検出したか否かを判断する。全ての移動物体の検出が完了していないと判断した場合には、ステップＳ６へ戻って処理を繰り返す。これに対して、全ての移動物体の検出が完了したと判断した場合には、ステップＳ１２へ進む。

ステップＳ１２では、特定した全ての物体存在範囲において、各物体存在範囲内に存在する速度成分を持つ画素の分散を算出して、ステップＳ１３へ進む。ステップＳ１３では、上述したように、算出した速度成分を持つ画素の分散に基づいて、各物体存在範囲内に存在する移動物体が歩行者であるか、あるいは剛体であるかを判定して、物体の種別を識別する。その後、ステップＳ１４へ進み、上述したように、運転者が移動物体との衝突を避けるための運転操作を行う余裕があるか否かを判定する。

運転者が移動物体との衝突を避けるための運転操作を行う余裕があると判断された場合には、自車両は物体存在範囲内に存在する移動物体に衝突する可能性は低いと判断して、ステップＳ１６へ進み、モニタ１０７、およびスピーカー１０８を介して運転者に対して警告して、後述するステップＳ２１へ進む。これに対して、運転者が移動物体との衝突を避けるための運転操作を行う余裕がないと判断された場合には、自車両は物体存在範囲内に存在する移動物体に衝突する可能性が高いと判断して、ステップＳ１５へ進む。ステップＳ１５では、自動ブレーキをかけるように車両制御装置１１０を制御して、ステップＳ１７へ進む。

ステップＳ１７では、上述したように、自動ブレーキの制動を考慮して、自車両が移動物体との衝突を回避できるか否かを判断する。自車両が移動物体との衝突を回避できると判断した場合には、後述するステップＳ２１へ進む。自車両が移動物体との衝突を回避できないと判断した場合には、ステップＳ１８へ進む。ステップＳ１８では、衝突する可能性が高いと判断された移動物体の種別を判定する。移動物体の種別が歩行者であると判断した場合には、ステップＳ１９へ進み、上述した歩行者保護制御を実行して、ステップＳ２１へ進む。一方、移動物体の種別が剛体であると判断した場合には、ステップＳ２０へ進み、上述した乗員保護制御を実行して、ステップＳ２１へ進む。ステップＳ２１では、自車両のイグニションスイッチがオフされたか否かを判断して、オフされないと判断した場合には、ステップＳ１へ戻って処理を繰り返し、オフされたと判断した場合には、処理を終了する。

上述した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）カメラ１０１で撮像した画像内に存在する物体の移動情報を算出して、当該算出結果に基づいて自車両の推定進行先に接近してくる移動物体を検出することとした。これによって、自車両前方に存在する物体の全体が撮像されておらず、その形状が一部しか把握できない場合であっても、自車両前方に存在する物体の中から自車両の推定進行先に接近してくる移動物体の存在を正確に検出することができる。
（２）カメラ１０１で撮像した画像に対してエッジ抽出処理を行い、現在エッジ画像と過去エッジ画像とを比較して、エッジの移動方向を算出し、さらにエッジの移動距離と経過時間とに基づいて、任意の画素に含まれるエッジの移動速度を算出することとした。これによって、画像内に含まれる移動物体の移動情報を精度高く算出することができる。

（３）特定された物体存在範囲に対して、当該範囲内に存在する速度成分を持つ画素の分散を算出し、速度成分を持つ画素の分散が所定値以上であれば、物体存在範囲内に存在する移動物体は歩行者であると判定し、速度成分を持つ画素の分散が所定値未満であれば、物体存在範囲内に存在する移動物体は他車両等の剛体であると判定することとした。これによって、歩行者から検出されたエッジの出現位置は歩行者の動きに伴って変動するため速度分散が大きくなり、剛体から検出されたエッジの出現位置は、歩行者ほどは変動しないため分散が小さくなることを考慮して、正確に物体種別の判定を行うことができる。
（４）自車両が移動物体に衝突する可能性が高いと判断した場合には、衝突時の自車両の速度を最小限に抑えられるように自車両を自動で減速するよう車両制御装置１１０を制御し、さらに物体の種別に応じて歩行者保護制御もしくは乗員保護制御を実行することとした。これによって、自車両と移動物体とが衝突する危険性が高い場合に、衝突による被害の低減を図ることができる。

なお、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、式（２）〜（７）を用いて、自車両が移動物体と衝突する可能性が高いか否かを判定する例について説明した。しかしこれに限定されず、他のアルゴリズムによって算出してもよい。

（２）上述した実施の形態では、本発明による物体検出装置１００を車両に搭載する例について説明したが、これに限定されず、その他の移動体に搭載してもよい。

特許請求の範囲の構成要素と実施の形態との対応関係について説明する。カメラ１０１は撮像手段に、制御装置１０６は速度情報算出手段、移動物体検出手段、画素抽出手段、物体存在範囲特定手段、グルーピング手段、領域設定手段、物体種別判定手段、および追従手段に相当する。モニタ１０７、およびスピーカー１０８は警告手段に、メモリ１０９は履歴格納手段に相当する。なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。

物体検出装置を車両に搭載した場合の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。 カメラ１０１の車両への設置例を示す図である。 カメラ１０１で撮像した画像の具体例を示す図である。 現在エッジ画像と過去エッジ画像とに基づいて、任意の画素に含まれるエッジの速度情報を算出する場合の具体例を示した図である。 速度画像上における自車両の推定進路中心線を示す図である。 速度画像上に下端検出用小領域を設定して、物体下端位置を検出する場合の具体例を示す図である。 物体下端位置からy軸方向に速度画像のヒストグラムを算出する場合の具体例を示す図である。 検出した物体に対して物体存在範囲を特定する場合の具体例を示す図である。 物体判定装置１００による処理の流れを示すフローチャート図である。

符号の説明

１００ 物体判定装置
１０１ カメラ
１０２ 画像メモリ
１０３ 車輪速センサ
１０４ 操舵角センサ
１０５ 車速センサ
１０６ 制御装置
１０７ モニタ
１０８ スピーカー
１０９ メモリ
１１０ 車両制御装置

Claims (5)

1. 自車両前方の画像を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段で撮像した画像を画像処理して、各画素の画像の速度情報を算出する速度情報算出手段と、
   前記速度情報算出手段で算出した各画素の画像の速度情報に基づいて、自車両の推定進行先に向かう速度情報を有する画素を抽出する画素抽出手段と、
   前記画素抽出手段で抽出した画素の分布状況に基づいて、前記自車両の推定進行先に接近してくる物体（以下、「移動物体」と呼ぶ）が存在する画像上の範囲を特定する物体存在範囲特定手段とを備えることを特徴とする物体判定装置。
2. 請求項１に記載の物体検出装置において、
   前記物体存在範囲特定手段によって特定された範囲内に含まれる前記画素抽出手段で抽出した画素の分散を算出する分散算出手段と、
   前記分散算出手段による算出結果に基づいて、前記物体存在範囲特定手段によって特定された範囲内に存在する前記移動物体の種別を判定する種別判定手段とをさらに備えることを特徴とする物体判定装置。
3. 請求項２に記載の物体検出装置において、
   前記種別判定手段は、
   前記分散算出手段で算出された分散が所定値以上である場合には、前記物体存在範囲特定手段によって特定された範囲内に存在する前記移動物体の種別は「歩行者」であると判定し、
   前記分散算出手段で算出された分散が前記所定値未満である場合には、前記物体存在範囲特定手段によって特定された範囲内に存在する前記移動物体の種別は「剛体」であると判定することを特徴とする物体判定装置。
4. 請求項２または３に記載の物体検出装置において、
   自車両が前記物体存在範囲特定手段によって特定された範囲内に存在する前記移動物体に衝突する危険性を判定する衝突危険性判定手段と、
   前記衝突危険性判定手段による判定結果に基づいて、衝突による被害の低減を図るために車両を制御する車両制御手段とをさらに備え、
   前記車両制御手段は、前記種別判定手段によって判定された前記移動物体の種別に応じて車両の制御方法を変更することを特徴とする物体判定装置。
5. 撮像手段で撮像した自車両前方の画像を画像処理して、各画素の画像の速度情報を算出し、
   算出した各画素の画像の速度情報に基づいて、自車両の推定進行先に向かう速度情報を有する画素を抽出し、
   抽出した画素の分布状況に基づいて、前記自車両の推定進行先に接近してくる移動物体が存在する画像上の範囲を特定することを特徴とする物体判定方法。

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