JP2007164671A - Device for deciding approaching obstacle and system for warning collision with obstacle - Google Patents

Device for deciding approaching obstacle and system for warning collision with obstacle Download PDF

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浩治 新
Tatsuyuki Negishi
辰行 根岸
Kazuhiko Iwai
和彦 岩井
Aoshi Yoshida
青史 吉田
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a device for deciding approaching obstacle and a system for warning collision with obstacle by which an obstacle on a traveling route is recognized in an early stage by reducing the processing amount of image recognition. <P>SOLUTION: The device has: a recognition processing part 102 which recognizes the obstacle from image data; a road shape analysis part 106 which analyzes the road shape on which a vehicle 400 travels; a traveling state acquisition part 107 which acquires the traveling state of the vehicle 400; a moving destination prediction part 105 which predicts the moving destination of the vehicle 400 on the basis of an analysis result by the road shape analysis part 106 and an acquisition result by the traveling state acquisition part 107; a recognition area specification part 104 which specifies an area to be recognized by the recognition processing part 102 on the basis of a prediction result by the moving destination prediction part 105; and an approach deciding part 103 which decides approach of the obstacle on the basis of the recognition result by the recognition processing part 102 in the area specified by the recognition area specification part 104, and recognizes the obstacle on the traveling route on the basis of moving destination prediction information on the own vehicle. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、取得した画像データを認識処理することで、車両と障害物の接近を判断する障害物接近判断装置および障害物衝突警告システムに関するものである。   The present invention relates to an obstacle approach determination device and an obstacle collision warning system that determine the approach of a vehicle and an obstacle by recognizing acquired image data.

従来より、自動車運転時における衝突事故を防止するために、安全運転を支援する様々な障害物接近判断装置および障害物衝突警告システムが提案されている。そのような障害物接近判断装置および障害物衝突警告システムのひとつに、自車両と、他車両や歩行者などの障害物(以下、障害物と呼ぶ)との衝突事故を防止するために、車両に搭載したカメラなどで車外の様子を撮影した画像データを認識処理して自車両の周囲状況を認知し、自車両と障害物の接近判断および運転者への警告を行なうものがある。   Conventionally, various obstacle approach determination devices and obstacle collision warning systems that support safe driving have been proposed in order to prevent a collision accident during driving of an automobile. One of such obstacle approach determination devices and obstacle collision warning systems is a vehicle for preventing a collision accident between the own vehicle and an obstacle such as another vehicle or a pedestrian (hereinafter referred to as an obstacle). There is a camera that recognizes the surroundings of the vehicle by recognizing the image data obtained by photographing the state outside the vehicle with a camera mounted on the vehicle, and judges the approach between the vehicle and an obstacle and warns the driver.

しかしながら、取得した画像データから障害物を認知する認識処理は、障害物を検索するエリアの大きさに応じて、その処理量が飛躍的に多くなり、リアルタイムで車両と障害物の接近を判断することは困難である。そのため、認識処理のリアルタイム化のためには、障害物を検索するエリアを如何に特定できるかが大きな課題となる。   However, the recognition processing for recognizing an obstacle from the acquired image data increases the amount of processing dramatically according to the size of the area where the obstacle is searched, and determines the approach between the vehicle and the obstacle in real time. It is difficult. Therefore, how to identify an area for searching for obstacles is a major issue for real-time recognition processing.

上述のような課題に取り組んだ従来の障害物接近判断装置は、車両に搭載され、車両周辺の様子を撮影した画像データを画像情報として入力するイメージセンサと、車外に存在する単一あるいは複数の物体までの距離と方向の情報を求める距離測定手段と、距離測定手段で求めた距離と方向の情報に基づいて画像処理方法を判断して設定する判断手段と、イメージセンサで入力された画像情報に対して判断手段で設定した画像処理方法に基づいて画像処理を行う画像処理手段とを備え、判断手段は、例えば、画像処理を行なう領域を決定する処理、画像処理を行なう対象物を決定する処理および画像中の特定物体を拡大・縮小・方向転換する処理のうちの少なくともひとつの処理を含む画像処理方法を判断して設定する。さらに、自車両の走行状態を検出する測定手段を備え、測定手段の検出結果に応じて判断手段が画像処理を行なう対象物を決定するように構成されており、車外の物体までの距離と方向の情報と車速センサおよび舵角センサの情報に基づいて取得した画像を処理するエリアを特定するものである。   A conventional obstacle approach determination device that has tackled the above-described problems is mounted on a vehicle and inputs image data obtained by photographing a state around the vehicle as image information, and a single or a plurality of devices existing outside the vehicle. Distance measuring means for obtaining distance and direction information to an object, judgment means for judging and setting an image processing method based on distance and direction information obtained by the distance measuring means, and image information input by an image sensor Image processing means for performing image processing based on the image processing method set by the determination means. The determination means determines, for example, a process for determining a region for performing image processing and a target for performing image processing. An image processing method including at least one of the process and the process of enlarging, reducing, or changing the direction of a specific object in the image is determined and set. Furthermore, a measuring means for detecting the traveling state of the host vehicle is provided, and the judging means determines an object to be subjected to image processing according to the detection result of the measuring means, and the distance and direction to an object outside the vehicle. The area which processes the image acquired based on this information and the information of the vehicle speed sensor and the rudder angle sensor is specified.

例えば、舵角センサの情報に基づいて取得した画像を処理するエリアを特定する場合は、図9に示すように、舵角センサで検出した舵角変化がない場合は、取得した画像領域9aのうち、車両前方の領域9bを画像処理領域として特定し、舵角センサで検出した舵角変化がある場合は、検出量に応じた方向の領域9cを画像処理領域として特定するものである(例えば、特許文献1参照)。
特開平6−124340号公報
For example, when an area for processing an image acquired based on the information of the rudder angle sensor is specified, as shown in FIG. 9, when there is no rudder angle change detected by the rudder angle sensor, the acquired image area 9a Among them, the region 9b in front of the vehicle is specified as the image processing region, and when there is a steering angle change detected by the steering angle sensor, the region 9c in the direction corresponding to the detected amount is specified as the image processing region (for example, , See Patent Document 1).
JP-A-6-124340

しかしながら、従来の障害物接近判断装置においては、自車両の走行状態として取得した車速センサおよび舵角センサが検知した情報に基づいて画像処理領域を特定し、画像処理領域を限定することにより画像処理の処理量を少なくし、処理速度の向上が見込まれるものであり、例えば、現在走行している道路が直進路で接近している次の交差点を右左折する場合またはカーブにさしかかる場合には、現在の走行路が直進のため舵角センサで検出される舵角変化はないため、車両前方を画像処理領域として特定する。   However, in the conventional obstacle approach determination device, the image processing area is specified based on the information detected by the vehicle speed sensor and the rudder angle sensor acquired as the traveling state of the host vehicle, and the image processing area is limited. For example, if you are turning right or left at the next intersection where the road you are currently driving is approaching on a straight road, or you are approaching a curve, Since there is no steering angle change detected by the steering angle sensor because the current travel path is straight, the front of the vehicle is specified as the image processing area.

このため、自車両がこれから走行する交差点の右左折先やカーブの先に障害物が存在し
ていても画像処理領域の対象とならないため障害物を認識することができず、自車両と障害物の接近判断および運転者への警告が遅れるという課題を有していた。
For this reason, even if there is an obstacle at the left or right turn or corner of the intersection where the host vehicle will run, it will not be the target of the image processing area, so the obstacle cannot be recognized. There was a problem that the approach judgment and the warning to the driver were delayed.

本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたもので、自車両の移動先予測情報に基づいて、移動先を画像処理領域に特定することで画像認識の処理量を軽減するとともに、走行ルート上に存在する障害物を早期に認識することのできる障害物接近判断装置および障害物衝突警告システムを提供することを目的とするものである。   The present invention has been made to solve such a conventional problem, and reduces the processing amount of image recognition by specifying the destination in the image processing area based on the destination prediction information of the host vehicle. In addition, an object of the present invention is to provide an obstacle approach determination device and an obstacle collision warning system that can recognize obstacles existing on a travel route at an early stage.

本発明の障害物接近判断装置は、車両に搭載される装置であって、画像データから障害物を認識する障害物認識手段と、車両が走行する道路形状を解析する道路形状解析手段と、車両の走行状態を取得する走行状態取得手段と、道路形状解析手段での解析結果および走行状態取得手段での取得結果に基づいて車両の移動先を予測する移動先予測手段と、移動先予測手段の予測結果に基づいて障害物認識手段が認識処理を行なうエリアを特定する認識エリア特定手段と、認識エリア特定手段で特定されたエリアにおける障害物認識手段での認識結果に基づいて障害物の接近を判断する障害物接近判断手段とを備えた構成を有している。   The obstacle approach determination device according to the present invention is an apparatus mounted on a vehicle, and includes obstacle recognition means for recognizing an obstacle from image data, road shape analysis means for analyzing a road shape on which the vehicle travels, and vehicle A travel state acquisition unit that acquires the travel state of the vehicle, a destination prediction unit that predicts a destination of the vehicle based on an analysis result in the road shape analysis unit and an acquisition result in the travel state acquisition unit, and a destination prediction unit Based on the prediction result, the recognition unit for identifying the area where the obstacle recognition unit performs the recognition process, and the approach of the obstacle based on the recognition result by the obstacle recognition unit in the area specified by the recognition area specification unit. It has a configuration provided with an obstacle approach determining means for determining.

この構成により、車両が走行する道路形状と車両の走行状態に基づいて自車両の移動先を予測し、自車両の移動先を認識エリアに特定し、特定した認識エリア内に存在する障害物を認識して自車両と障害物の接近を判断することができる。   With this configuration, the travel destination of the host vehicle is predicted based on the road shape on which the vehicle travels and the travel state of the vehicle, the travel destination of the host vehicle is specified as a recognition area, and obstacles existing in the specified recognition area are identified. It is possible to recognize and determine the approach of the vehicle and the obstacle.

また、本発明の障害物接近判断装置は、車両が走行するレーンを検出してレーンの曲率を計算する走行レーン認識手段をさらに備え、道路形状解析手段は、走行レーン認識手段の計算結果に基づいて道路形状を解析する構成を有している。   The obstacle approach determination device of the present invention further includes a traveling lane recognition unit that detects a lane in which the vehicle is traveling and calculates a curvature of the lane, and the road shape analysis unit is based on a calculation result of the traveling lane recognition unit. The road shape is analyzed.

この構成により、車両が走行する走行レーンの曲率を計算でき、走行レーンの曲率から道路形状を解析することができる。   With this configuration, the curvature of the travel lane in which the vehicle travels can be calculated, and the road shape can be analyzed from the curvature of the travel lane.

また、本発明の障害物接近判断装置は、車両の速度を検出する速度検出手段、または車両の舵角を検出する舵角検出手段、または車両の方向指示器の提示状態を検出する方向指示器状態検出手段のうち、少なくともひとつをさらに備え、走行状態取得手段は、速度検出手段、または舵角検出手段、または方向指示器状態検出手段のうち、少なくともひとつの検出結果に基づいて車両の走行状態を取得する構成を有している。   Also, the obstacle approach determining device of the present invention is a speed indicator that detects the speed of a vehicle, a steering angle detector that detects a steering angle of a vehicle, or a direction indicator that detects a presentation state of a vehicle direction indicator. At least one of the state detection means is further provided, and the traveling state acquisition means is a traveling state of the vehicle based on at least one detection result of the speed detection means, the steering angle detection means, or the direction indicator state detection means. It has the structure which acquires.

この構成により、車両の速度、車両の舵角、または方向指示器の提示状態のうち、少なくともひとつから、車両の走行状態を取得することができる。   With this configuration, the traveling state of the vehicle can be acquired from at least one of the vehicle speed, the steering angle of the vehicle, or the presentation state of the direction indicator.

さらに、本発明の障害物衝突警告システムは、車両に搭載されるシステムであって、車外の映像情報を画像データとして取得する画像取得装置と、画像取得装置が取得した画像データに基いて認識処理することで車両に対する障害物の接近を判断する障害物接近判断装置と、障害物接近判断装置の判断結果に基づいて、障害物との衝突を車両の運転者へ警告する警告装置とを有し、障害物接近判断装置は、画像データから障害物を認識する障害物認識手段と、車両が走行する道路形状を解析する道路形状解析手段と、車両の走行状態を取得する走行状態取得手段と、道路形状解析手段での解析結果および走行状態取得手段の取得結果に基づいて車両の移動先を予測する移動先予測手段と、移動先予測手段の予測結果に基づいて障害物認識手段が認識処理を行なうエリアを特定する認識エリア特定手段と、認識エリア特定手段で特定されたエリアにおける障害物認識手段の認識結果に基づいて障害物の接近を判断する障害物接近判断手段とを備えた構成を有している。   Further, the obstacle collision warning system of the present invention is a system mounted on a vehicle, an image acquisition device that acquires video information outside the vehicle as image data, and a recognition process based on the image data acquired by the image acquisition device. An obstacle approach judging device for judging the approach of the obstacle to the vehicle and a warning device for warning the vehicle driver of the collision with the obstacle based on the judgment result of the obstacle approach judging device. The obstacle approach determination device includes obstacle recognition means for recognizing an obstacle from image data, road shape analysis means for analyzing a road shape on which the vehicle travels, traveling state acquisition means for acquiring a traveling state of the vehicle, Destination prediction means for predicting the destination of the vehicle based on the analysis result in the road shape analysis means and the acquisition result of the traveling state acquisition means, and the obstacle recognition means on the basis of the prediction result of the destination prediction means Recognizing area specifying means for specifying an area for performing recognition processing, and obstacle approach determining means for determining the approach of an obstacle based on the recognition result of the obstacle recognizing means in the area specified by the recognition area specifying means It has a configuration.

この構成により、車外の映像情報を画像データとして取得し、自車両が走行する道路形状と自車両の走行状態に基づいて自車両の移動先を予測し、取得した画像データのうち自車両の移動先を認識エリアに特定し、特定した認識エリア内に存在する障害物を認識して自車両と障害物の接近を判断し、判断結果に基づいて自車両と障害物との衝突を車両の運転者へ警告することができる。   With this configuration, video information outside the vehicle is acquired as image data, the destination of the host vehicle is predicted based on the shape of the road on which the host vehicle travels and the traveling state of the host vehicle, and the movement of the host vehicle in the acquired image data Identify the destination in the recognition area, recognize obstacles in the identified recognition area, determine the approach of the vehicle and the obstacle, and drive the vehicle against the collision between the vehicle and the obstacle based on the determination result Can be warned.

本発明の障害物接近判断装置は、車両に搭載される装置であって、画像データから障害物を認識する障害物認識手段と、車両が走行する道路形状を解析する道路形状解析手段と、車両の走行状態を取得する走行状態取得手段と、道路形状解析手段での解析結果および走行状態取得手段での取得結果に基づいて車両の移動先を予測する移動先予測手段と、移動先予測手段の予測結果に基づいて障害物認識手段が認識処理を行なうエリアを特定する認識エリア特定手段と、認識エリア特定手段で特定されたエリアにおける障害物認識手段での認識結果に基づいて障害物の接近を判断する障害物接近判断手段とを備えた構成を有すことにより、自車両が走行する道路形状と自車両の走行状態に基づいて自車両の移動先を予測し、自車両の移動先を認識エリアに特定することで画像認識の処理量を軽減するとともに、走行ルート上に存在する障害物を早期に認識し、自車両と障害物の接近を判断することができるという効果を有する。   The obstacle approach determination device according to the present invention is an apparatus mounted on a vehicle, and includes obstacle recognition means for recognizing an obstacle from image data, road shape analysis means for analyzing a road shape on which the vehicle travels, and vehicle A travel state acquisition unit that acquires the travel state of the vehicle, a destination prediction unit that predicts a destination of the vehicle based on an analysis result in the road shape analysis unit and an acquisition result in the travel state acquisition unit, and a destination prediction unit Based on the prediction result, the recognition unit for identifying the area where the obstacle recognition unit performs the recognition process, and the approach of the obstacle based on the recognition result by the obstacle recognition unit in the area specified by the recognition area specification unit. By having a configuration with an obstacle approach judging means for judging, the destination of the own vehicle is predicted based on the road shape on which the own vehicle runs and the running state of the own vehicle, and the destination of the own vehicle is recognized. As well as reduce the processing amount of image recognition by identifying the area, early recognize an obstacle that exists on the travel route has the effect that it is possible to determine the approach of the own vehicle and the obstacle.

さらに、本発明の障害物衝突警告システムは、車両に搭載されるシステムであって、車両に搭載されるシステムであって、車外の映像情報を画像データとして取得する画像取得装置と、画像取得装置が取得した画像データに基いて車両に対する障害物の接近を判断する障害物接近判断装置と、障害物接近判断装置の判断結果に基づいて、障害物との衝突を車両の運転者へ警告する警告装置とを有し、障害物接近判断装置は、画像データから障害物を認識する障害物認識手段と、車両が走行する道路形状を解析する道路形状解析手段と、車両の走行状態を取得する走行状態取得手段と、道路形状解析手段での解析結果および走行状態取得手段の取得結果に基づいて車両の移動先を予測する移動先予測手段と、移動先予測手段の予測結果に基づいて障害物認識手段が認識処理を行なうエリアを特定する認識エリア特定手段と、認識エリア特定手段で特定されたエリアにおける障害物認識手段での認識結果に基づいて障害物の接近を判断する障害物接近判断手段とを備えた構成を有すことにより、車外の映像情報を画像データとして取得し、自車両が走行する道路形状と自車両の走行状態に基づいて自車両の移動先を予測し、取得した画像データのうち自車両の移動先を認識エリアに特定することで画像認識の処理量を軽減するとともに、走行ルート上に存在する障害物を早期に認識し、自車両と障害物の接近を判断し、判断結果に基づいて障害物との衝突を車両の運転者へ警告することができるという効果を有する。   Furthermore, the obstacle collision warning system of the present invention is a system mounted on a vehicle, which is a system mounted on a vehicle, and acquires an image information outside the vehicle as image data, and an image acquisition device The obstacle approach determination device that determines the approach of the obstacle to the vehicle based on the image data acquired by the vehicle, and a warning that warns the vehicle driver of the collision with the obstacle based on the determination result of the obstacle approach determination device The obstacle approach determination device includes an obstacle recognition unit that recognizes an obstacle from image data, a road shape analysis unit that analyzes a road shape on which the vehicle travels, and a travel that acquires a travel state of the vehicle. Based on the state acquisition means, the destination prediction means for predicting the destination of the vehicle based on the analysis result of the road shape analysis means and the acquisition result of the travel state acquisition means, and the prediction result of the destination prediction means A recognition area specifying means for specifying an area where the obstacle recognition means performs recognition processing, and an obstacle approach for determining the approach of the obstacle based on the recognition result of the obstacle recognition means in the area specified by the recognition area specifying means By having a configuration including a determination unit, image information outside the vehicle is acquired as image data, and the destination of the host vehicle is predicted and acquired based on the road shape on which the host vehicle travels and the traveling state of the host vehicle. In addition to reducing the amount of image recognition processing by identifying the destination of the host vehicle in the recognition area of the image data that has been processed, it is possible to recognize obstacles existing on the travel route at an early stage, and to approach the host vehicle and the obstacle. It has the effect that it can judge and warn the driver | operator of the collision with an obstruction based on the judgment result.

以下、本発明の実施の形態の障害物接近判断装置および障害物衝突警告システムについて、図面を用いて説明する。   Hereinafter, an obstacle approach determination device and an obstacle collision warning system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

(実施の形態1)
図1は、本発明の実施の形態1における障害物接近判断装置の構成を示すブロック図である。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an obstacle approach determination device according to Embodiment 1 of the present invention.

図1において、本実施の形態の障害物接近判断装置は、車両に搭載され、画像データ入力部101と、障害物認識手段としての認識処理部102と、障害物接近判断手段としての接近判断部103と、認識エリア特定部104と、移動先予測部105と、道路形状解析部106と、走行状態取得部107と、警告データ出力部108と、走行レーン認識部109と、速度検出部110と、舵角検出部111と、方向指示器状態検出部112とを有する構成である。   In FIG. 1, an obstacle approach determination device according to the present embodiment is mounted on a vehicle, and includes an image data input unit 101, a recognition processing unit 102 as an obstacle recognition unit, and an approach determination unit as an obstacle approach determination unit. 103, a recognition area specifying unit 104, a destination prediction unit 105, a road shape analysis unit 106, a travel state acquisition unit 107, a warning data output unit 108, a travel lane recognition unit 109, and a speed detection unit 110 The steering angle detection unit 111 and the direction indicator state detection unit 112 are configured.

画像データ入力部101は、例えば車外前方の画像データを車両に搭載したテレビカメラなどの外部装置より取得する。   For example, the image data input unit 101 acquires image data in front of the vehicle from an external device such as a television camera mounted on the vehicle.

認識処理部102は、画像データ入力部101で取得した画像データ内に存在する障害物の認識を行なう。この認識処理は、取得した画像データ全体に対して行なうのでなく認識エリア特定部104で特定されたエリアに限定して行なう。そのために認識処理を行なうべき特定エリアを認識エリア特定部104に問い合わせ、応答として認識処理する特定エリアの領域情報を得る。   The recognition processing unit 102 recognizes an obstacle present in the image data acquired by the image data input unit 101. This recognition process is not performed on the entire acquired image data but limited to the area specified by the recognition area specifying unit 104. Therefore, the specific area to be recognized is inquired of the recognition area specifying unit 104, and the area information of the specific area to be recognized is obtained as a response.

なお、認識処理部102における障害物を認識する方法については特に限定しないが、例えば、車両らしさや歩行者らしさといった特徴情報を予めデータベースとして登録しておき、取得した画像データ中の特定されたエリアから登録されたデータベースと同様の特徴を持つ物体を探索することによって可能である。   The method for recognizing the obstacle in the recognition processing unit 102 is not particularly limited. For example, characteristic information such as vehicle-likeness or pedestrian-likeness is registered in advance as a database, and the specified area in the acquired image data This is possible by searching for an object having the same characteristics as the registered database.

車両らしさや歩行者らしさを表す特徴情報としては、物体の形状情報が利用できる。例えば、車両らしさの形状情報は、四角形上に左右対称にブレーキランプの円形が配置された形状を、また、歩行者らしさの形状情報は、円形の頭部の下に長方形の胴体がある形状を、それぞれデータベースに登録し、取得した画像データ中の特定されたエリア内からこれら形状情報と同じ物体の存在を探すようにしてもよい。   As feature information representing the vehicle-likeness and the pedestrian-likeness, object shape information can be used. For example, the vehicle-like shape information is a shape in which a brake lamp circle is arranged symmetrically on a quadrilateral, and the pedestrian-like shape information is a shape with a rectangular body under a circular head. These may be registered in the database, and the presence of the same object as the shape information may be searched from the specified area in the acquired image data.

また、車両や歩行者の特徴情報としては、輝度変化が利用できる。車両や歩行者の特徴的な輝度変化を複数の画像を用いて予め学習することにより、それぞれデータベースに登録し、例えば、車両の場合は、車体の部分は輝度が高くなり、タイヤの部分は輝度が低くなる。この特徴的な輝度変化を複数の画像を用いて判断してもよい。   Moreover, a brightness | luminance change can be utilized as characteristic information of a vehicle or a pedestrian. By learning in advance the characteristic luminance changes of vehicles and pedestrians using a plurality of images, each of them is registered in a database. For example, in the case of a vehicle, the body portion has a high luminance and the tire portion has a luminance. Becomes lower. This characteristic luminance change may be determined using a plurality of images.

さらに、認識処理部102は、他車両や歩行者は、一般的にその大きさがほぼ一定であることから画像中におけるそれらの大きさを認識することで、自車両からの距離を推定することが可能で、自車両から障害物までの距離を推定し、認識結果として接近判断部103へ出力する。   Further, the recognition processing unit 102 estimates the distance from the own vehicle by recognizing the size of other vehicles and pedestrians in the image because the size is generally almost constant. The distance from the own vehicle to the obstacle is estimated, and the result is output to the approach determination unit 103 as a recognition result.

接近判断部103は、認識処理部102の認識結果、すなわち障害物と、時々刻々と変化する自車両と障害物間の距離、に基づいて、障害物の接近を判断し、自車両と障害物との衝突の危険があると判断される場合には、警告データを警告データ出力部108より外部の警報装置などに出力する。   The approach determination unit 103 determines the approach of the obstacle based on the recognition result of the recognition processing unit 102, that is, the obstacle and the distance between the host vehicle and the obstacle that change from moment to moment. Warning data is output from the warning data output unit 108 to an external alarm device or the like.

なお、接近判断部103における障害物の接近を判断する方法については特に限定はしないが、例えば、認識処理部102で求めた自車両から障害物までの距離と、自車両に搭載された速度検出部109よりの速度情報とに基づいて、自車両が障害物に到達するまでの時間を算出することが可能である。   There is no particular limitation on the method for determining the approach of the obstacle in the approach determining unit 103. For example, the distance from the own vehicle to the obstacle obtained by the recognition processing unit 102 and the speed detection mounted on the own vehicle are detected. Based on the speed information from the unit 109, it is possible to calculate the time until the host vehicle reaches the obstacle.

また、接近判断部103から出力する警告データは、現時点から何秒後に障害物までの距離が何メートルになるかを示す情報を出力するようにしてよい。例えば、現時点から1秒後、2秒後、3秒後の距離が何mであるか、それを検出した障害物の個数分だけ出力するようにしてもよい。   The warning data output from the approach determination unit 103 may output information indicating how many meters from the present time the distance to the obstacle is. For example, the number of distances after 1 second, 2 seconds, and 3 seconds from the present time may be output as many as the number of obstacles that detected the distance.

認識エリア特定部104は、認識処理を行なうべきエリアを特定し、認識処理部102へ通知する。認識エリアの特定には、移動先予測部105で予測された自車両の移動先予測情報を用いる。自車両の移動先予測情報を得るために、移動先予測部105に問い合わせ、応答として移動先予測情報を得る。   The recognition area specifying unit 104 specifies an area where recognition processing is to be performed, and notifies the recognition processing unit 102 of the area. For identifying the recognition area, the destination prediction information of the host vehicle predicted by the destination prediction unit 105 is used. In order to obtain the destination prediction information of the host vehicle, the destination prediction unit 105 is inquired and the destination prediction information is obtained as a response.

移動先予測部105は、道路形状情報と走行状態情報に基づいて自車両の移動先を予測し、その結果を認識エリア特定部104へ通知する。自車両の移動先を予測するために、道路形状解析部106および走行状態取得部107に問い合わせ、応答として道路形状情報および走行状態情報を得る。   The destination prediction unit 105 predicts the destination of the host vehicle based on the road shape information and the running state information, and notifies the recognition area specifying unit 104 of the result. In order to predict the destination of the host vehicle, the road shape analysis unit 106 and the travel state acquisition unit 107 are inquired to obtain road shape information and travel state information as responses.

道路形状解析部106は、画像データ入力部101が取得した画像データより、自車両が走行するレーンの曲率を計算する走行レーン認識部109の計算結果に基づいて直進路の形状、カーブの形状、交差点の形状など自車両が走行する道路の形状に関する道路形状情報を生成する。   The road shape analysis unit 106 uses the image data acquired by the image data input unit 101 based on the calculation result of the travel lane recognition unit 109 that calculates the curvature of the lane on which the host vehicle travels, Road shape information relating to the shape of the road on which the vehicle travels, such as the shape of an intersection, is generated.

走行状態取得部107は、自車両の速度を検出する速度検出部110よりの速度情報や、自車両の舵角を検出する舵角検出部111よりの舵角情報や、自車両の方向指示器の提示状態を検出する方向指示器状態検出部112よりの方向指示器提示状態情報に基づいて、自車両の走行状態に関する走行状態情報を生成する。   The traveling state acquisition unit 107 includes speed information from the speed detection unit 110 that detects the speed of the host vehicle, steering angle information from the steering angle detection unit 111 that detects the steering angle of the host vehicle, and a direction indicator of the host vehicle. Based on the direction indicator presenting state information from the direction indicator state detecting unit 112 that detects the present state of the vehicle, traveling state information relating to the traveling state of the host vehicle is generated.

ここで、移動先予測部105において、自車両の移動先を予測する例を、図2を用いて説明する。   Here, an example in which the destination prediction unit 105 predicts the destination of the host vehicle will be described with reference to FIG.

図2は、道路形状解析部106の解析結果と走行状態取得部107の取得結果と認識エリア特定部104で特定する認識エリアとの関連を示している。   FIG. 2 shows the relationship between the analysis result of the road shape analysis unit 106, the acquisition result of the traveling state acquisition unit 107, and the recognition area specified by the recognition area specification unit 104.

道路形状解析部106での解析の結果、道路形状が直進路の場合は、進行方向中央前方を認識エリアに特定する。   As a result of the analysis by the road shape analysis unit 106, when the road shape is a straight road, the center front in the traveling direction is specified as the recognition area.

前方の道路形状がカーブの場合は、カーブに沿って走行した先の地点を認識エリアとして特定する。   When the road shape ahead is a curve, the previous point that traveled along the curve is specified as a recognition area.

前方の道路形状が交差点の場合は、道路形状だけでは交差道路の何れに進入するのか分からないため、走行状態情報を参照して自車両の行先を予測する。すなわち、方向指示器の提示内容を確認し、方向指示器が右に出されている場合には右折先を、左に出されている場合には左折先を認識エリアとして特定する。   When the road shape in front is an intersection, it is not known which road will enter the intersection road alone, so the destination of the host vehicle is predicted with reference to the traveling state information. That is, the content presented by the direction indicator is confirmed, and when the direction indicator is put out to the right, the right turn destination is specified as the recognition area.

例えば、図3に示すように、交差点の手前で、方向指示器の提示内容が右折3aを提示している場合には、取得した画像領域3bの内、右折先を認識エリア3cとして特定する。   For example, as shown in FIG. 3, when the direction indicator presents the right turn 3a before the intersection, the right turn destination is specified as the recognition area 3c in the acquired image area 3b.

また、方向指示器が提示されていない場合でも、これまでの自車両の速度情報と舵角情報の履歴から自車両の今後の移動先を予測する。例えば、走行レーンにおいて右方向に寄せるように車線変更や減速走行の場合には、右折先を認識エリアとして特定する。同様に、走行レーンにおいて左方向に寄せるように車線変更や減速走行の場合には、左折先を認識エリアとして特定する。   Even if the direction indicator is not presented, the future destination of the host vehicle is predicted from the history of the speed information and the steering angle information of the host vehicle so far. For example, in the case of lane change or decelerating traveling so as to approach the right direction in the traveling lane, the right turn destination is specified as the recognition area. Similarly, the left turn destination is specified as the recognition area in the case of lane change or decelerating traveling so as to move leftward in the traveling lane.

なお、移動先予測部105における自車両の移動先予測をする方法については、上述に限定されるものではなく、道路形状情報および走行状態情報を総合的に判断し、右折および左折の確率を算出するような構成にして、算出した確率に応じて認識エリアを特定するようにしてよいし、また、他の方法でもよい。   Note that the method of predicting the destination of the host vehicle in the destination prediction unit 105 is not limited to the above, and the road shape information and the driving state information are comprehensively determined, and the probability of right turn and left turn is calculated. In such a configuration, the recognition area may be specified according to the calculated probability, or another method may be used.

次に、走行レーン認識部109において、道路の曲率を計算する具体例を説明する。   Next, a specific example of calculating the road curvature in the travel lane recognition unit 109 will be described.

道路の曲率の計算には、従来より図形空間とパラメータ空間との変換を行なうための方式であるハフ変換を用いて直線を検出することが行われている。   In the calculation of the curvature of the road, a straight line is conventionally detected by using a Hough transform, which is a method for converting between a graphic space and a parameter space.

すなわち、画像データ(図形空間)における任意の点について、その点が構成要素となりうる線分候補を挙げる(パラメータ空間に投票する)ことにより、画像データ中における線分を抽出することができる。   That is, for an arbitrary point in the image data (graphic space), a line segment in the image data can be extracted by listing a line segment candidate that can be a constituent element (voting to the parameter space).

しかしながら、ハフ変換を用いて道路の曲率を計算する従来の方法は、図10に示すように、走行車線1001の道路平面上からハフ変換を用いて検出された直線10aを用いて認識エリア10bを特定するためには有効な手段であるが、認識エリア10bが映像の中央部分に設定されるため、本発明の目的とする走行ルート先のエリアを認識エリアに特定する手段としては不向きである。   However, the conventional method for calculating the curvature of the road using the Hough transform is to use the straight line 10a detected by using the Hough transform from the road plane of the driving lane 1001 as shown in FIG. Although it is an effective means for specifying, since the recognition area 10b is set in the central portion of the image, it is not suitable as a means for specifying the area of the destination of the travel route targeted by the present invention as the recognition area.

本実施の形態では、図4に示すように走行車線401がカーブしている場合においては、認識エリアを特定するためにハフ変換で円形成分を検出して道路の曲率を計算する。具体的には、道路(走行車線401)の左右の白線を構成するエッジ点に対して円形の方程式を係数を変更しながら複数当てはめる。左右の白線についてより多くの点が通過する円を特定し、その特定された円4a、4bの半径r、rを算出し、これら得られた複数の円形について、その中心座標と半径との関係を求めることで、道路形状を推定することができる。 In the present embodiment, when the traveling lane 401 is curved as shown in FIG. 4, in order to identify the recognition area, a circular component is detected by the Hough transform and the curvature of the road is calculated. Specifically, a plurality of circular equations are applied to the edge points constituting the left and right white lines of the road (the driving lane 401) while changing the coefficients. Identify the circle passing through the more points for the right and left white lines, the identified circle 4a, the radius r a of 4b, calculates r b, for these resulting plurality of circular, and its center coordinates and the radius By obtaining the relationship, the road shape can be estimated.

例えば、得られた円形について、中心座標が相対的に左に位置する円形に対して、中心座標が相対的に右に位置する円形の方の半径が大きい場合は、道路形状は左にカーブしていると判断できる。また逆に、中心座標が相対的に右に位置する円形に対して、中心座標が相対的に左に位置する円形の方の半径が大きい場合は、道路形状は右にカーブしていると判断でき、カーブ先を認識エリア4cに特定することができる。   For example, in the case of the obtained circle, if the radius of the circle with the center coordinates relatively to the right is larger than the circle with the center coordinates relatively to the left, the road shape curves to the left. Can be judged. Conversely, if the radius of the circle with the center coordinates relatively to the left is larger than the circle with the center coordinates relatively to the right, the road shape is judged to curve to the right. The curve destination can be specified in the recognition area 4c.

また、図5に示すような交差点においては、交差点の分岐状況を認識するために、ハフ変換を用いて二次曲線の楕円形状を検出することで、道路の分岐の個数および分岐の角度を算出することができる。   At the intersection shown in FIG. 5, in order to recognize the branching situation of the intersection, the number of road branches and the angle of the branch are calculated by detecting the elliptical shape of the quadratic curve using the Hough transform. can do.

具体的には、カーブの曲率を計算する場合と同様に、画像中の各点を二次曲線の方程式に投票する。このとき、二次曲線を回転および平行移動させながら、かつ二次曲線の形状を変更しながら、画像中の点を投票するようにする。これにより、複数の二次曲線の楕円形状5a、5b、5c、5d、5eが得られた場合、楕円形状の個数(5個)から分岐の路数(4個)を、楕円形状の回転方向から分岐の方向を、楕円形状の形状から分岐の角度をそれぞれ算出することができる。このようにして得られた交差点情報と走行状態情報とに基づいて、自車両の移動先を予測することができる。   Specifically, as in the case of calculating the curvature of the curve, each point in the image is voted for a quadratic curve equation. At this time, the points in the image are voted while rotating and translating the quadratic curve and changing the shape of the quadratic curve. Thus, when a plurality of elliptical shapes 5a, 5b, 5c, 5d, and 5e of a quadratic curve are obtained, the number of branched paths (4) is changed from the number of elliptical shapes (5) to the rotational direction of the elliptical shape. The branching direction can be calculated from the elliptical shape, and the branching angle can be calculated from the elliptical shape. Based on the intersection information and the traveling state information obtained in this way, the destination of the host vehicle can be predicted.

なお、走行レーン認識部109における道路の曲率を計算するする方法については、上述に限定されるものではなく、他の算出方法を用いてもよい。   Note that the method for calculating the curvature of the road in the travel lane recognition unit 109 is not limited to the above, and other calculation methods may be used.

以上のように構成された障害物衝突判断装置について、図6のフローチャートを用いてその動作を説明する。   The operation of the obstacle collision determination device configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、画像データ入力部101において、自車両の前方を撮影した画像データを外部装置から取得する(S601)。   First, the image data input unit 101 acquires image data obtained by photographing the front of the host vehicle from an external device (S601).

次に、認識処理部102は、画像データ入力部101より画像データを受け取ると、認識エリア特定部104に対して、認識処理すべきエリアを問い合わせる(S602)。   Next, when receiving the image data from the image data input unit 101, the recognition processing unit 102 inquires of the recognition area specifying unit 104 about an area to be recognized (S602).

認識エリア特定部104は、認識すべきエリアを特定するために、移動先予測部105に対して、自車両の今後の移動先を問い合わせる(S603)。   The recognition area specifying unit 104 inquires about the future destination of the host vehicle to the destination prediction unit 105 in order to specify the area to be recognized (S603).

移動先予測部105は、自車両の移動先を予測するために、各種情報の収集を開始する(S604)。   The destination prediction unit 105 starts collecting various information in order to predict the destination of the host vehicle (S604).

まず、道路形状解析部106に問い合わせて、自車両が走行する道路の形状に関する道路形状情報を収集する(S605)。また、走行状態取得部107にも問い合わせて、自車両の走行状態に関する走行状態情報を収集する(S606)。   First, the road shape analysis unit 106 is inquired to collect road shape information related to the shape of the road on which the vehicle travels (S605). In addition, the traveling state acquisition unit 107 is also inquired to collect traveling state information relating to the traveling state of the host vehicle (S606).

次に、収集した道路形状情報と走行状態情報とに基づいて、移動先予測部105において、自車両の今後の移動先を予測し、予測された移動先予測情報を、認識エリア特定部104へ返答する(S607)。   Next, based on the collected road shape information and traveling state information, the destination prediction unit 105 predicts the future destination of the host vehicle, and sends the predicted destination prediction information to the recognition area specifying unit 104. A response is made (S607).

認識エリア特定部104は、移動先予測部105からの移動先予測情報に基づいて、認識処理をすべきエリアを特定する。このエリアの特定結果を、認識処理部102へ返答する(S608)。   The recognition area specifying unit 104 specifies an area to be recognized based on the destination prediction information from the destination prediction unit 105. The identification result of this area is returned to the recognition processing unit 102 (S608).

認識処理部102は、画像データのうち、認識エリア特定部104において特定されたエリア内に存在する障害物を認識する処理を行なう。認識された障害物の情報は、接近判断部103に送られる(S609)。
接近判断部103は、認識処理部102において認識された障害物と自車両と接近を判断する(S610)。
The recognition processing unit 102 performs a process of recognizing an obstacle present in the area specified by the recognition area specifying unit 104 in the image data. The information on the recognized obstacle is sent to the approach determination unit 103 (S609).
The approach determination unit 103 determines the approach between the obstacle recognized by the recognition processing unit 102 and the host vehicle (S610).

接近判断部103での判断の結果、障害物と自車両の衝突の可能性がある場合(S611のYES)は、警告データを警告データ出力部108より他の装置へ出力する(S612)。警告データを出力後または障害物と自車両の衝突の可能性がない場合(S611のNO)は、以上の動作を継続するか否かを判断(S613)し、動作を継続する場合(S613のYES)は、ステップS601に戻る。動作を継続しない場合(S613のNO)は、動作を終了する。   If there is a possibility of collision between the obstacle and the host vehicle as a result of the determination by the approach determination unit 103 (YES in S611), warning data is output from the warning data output unit 108 to another device (S612). After outputting the warning data or when there is no possibility of collision between the obstacle and the host vehicle (NO in S611), it is determined whether or not to continue the above operation (S613), and when the operation is continued (in S613) (YES) returns to step S601. If the operation is not continued (NO in S613), the operation is terminated.

なお、上述の動作は、例えば、自車両のエンジン始動と同時に開始され、エンジン停止と同時に終了するように連携してもよいし、他の方法でもよい。   The above-described operation may be coordinated so as to start at the same time as starting the engine of the host vehicle and end at the same time as stopping the engine, for example.

以上のように本実施の形態の障害物衝突判断装置によれば、自車両が走行する道路形状と自車両の走行状態に基づいて自車両の移動先を予測し、取得した画像データのうち自車両の移動先を認識エリアに特定することにより、画像認識の処理量を軽減するとともに、走行ルート上に存在する障害物を早期に認識し、自車両と障害物の接近により衝突の可能性がある場合には、警告データを出力することができる。   As described above, according to the obstacle collision determination device of the present embodiment, the movement destination of the host vehicle is predicted based on the road shape on which the host vehicle travels and the traveling state of the host vehicle, and among the acquired image data, By identifying the destination of the vehicle in the recognition area, the amount of image recognition processing is reduced, and obstacles existing on the travel route are recognized at an early stage. In some cases, warning data can be output.

なお、以上の本実施の形態では、自車両が走行する道路形状と自車両の走行状態に基づいて自車両の移動先を予測し、取得した画像データのうち自車両の移動先を認識エリアに特定するように説明したが、本発明はこれに限ることなく、自車両に搭載されたカーナビゲーション装置と連携するようにしてもよい。   In the above embodiment, the destination of the host vehicle is predicted based on the shape of the road on which the host vehicle travels and the driving state of the host vehicle, and the destination of the host vehicle in the acquired image data is used as the recognition area. Although described as being specified, the present invention is not limited to this, and may be linked to a car navigation device mounted on the host vehicle.

例えば、カーナビゲーション装置における地図データベースを利用するようにしてもよいし、本実施の形態で説明した画像データの認識処理と地図データベースとを併用して総合的に移動先を予測し、接近の判断するようにしてもよい。   For example, a map database in a car navigation device may be used, or a destination is comprehensively predicted using a combination of the image data recognition process and the map database described in this embodiment, and an approach determination is made. You may make it do.

また、走行状態取得部107における走行状態情報取得の代わりに、カーナビゲーション装置にセットされているルート情報を利用するようにしてもよい。   Further, instead of acquiring the driving state information in the driving state acquisition unit 107, route information set in the car navigation device may be used.

また、現状の走行状態情報である車速情報、舵角情報、および方向指示器提示情報に加えて、カーナビゲーション装置のルート情報を用いて、総合的に判断するようにしてもよい。   Further, in addition to the vehicle speed information, the steering angle information, and the direction indicator presenting information that are the current driving state information, the route information of the car navigation device may be used for comprehensive determination.

(実施の形態2)
図7は、本発明の実施の形態2における障害物衝突警告システムの構成を示すブロック図である。
(Embodiment 2)
FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of the obstacle collision warning system according to Embodiment 2 of the present invention.

図7において、本実施の形態の障害物衝突警告システムは、画像取得装置200と、障害物接近判断装置100と、警告装置300とが車両400に搭載された構成を有する。   In FIG. 7, the obstacle collision warning system according to the present embodiment has a configuration in which an image acquisition device 200, an obstacle approach determination device 100, and a warning device 300 are mounted on a vehicle 400.

画像取得装置200は、カメラ部201と、カメラ部201で撮影した画像データを障害物接近判断装置100に出力する画像データ出力部202よりなる。   The image acquisition device 200 includes a camera unit 201 and an image data output unit 202 that outputs image data captured by the camera unit 201 to the obstacle approach determination device 100.

障害物接近判断装置100の構成は、実施の形態1で示した図1と同様のため、画像データを画像取得装置200から受理する画像データ入力部101と警告データを警告装置300に出力する警告データ出力部108のみを記載し、他は省略する。   Since the configuration of the obstacle approach determination device 100 is the same as that in FIG. 1 described in the first embodiment, the image data input unit 101 that receives image data from the image acquisition device 200 and the warning that outputs warning data to the warning device 300. Only the data output unit 108 is described, and the others are omitted.

警告装置300は、障害物接近判断装置100から警告データを受理する警告データ入力部301と、警告データ入力部301で受理した警告データに基いて警告を発するスピーカ部302よりなる。   The warning device 300 includes a warning data input unit 301 that receives warning data from the obstacle approach determination device 100 and a speaker unit 302 that issues a warning based on the warning data received by the warning data input unit 301.

画像取得装置200のカメラ部201は、昼夜撮影可能なCCDカメラなどで車両400の進行方向前方の車外を撮影する。   The camera unit 201 of the image acquisition apparatus 200 captures the outside of the vehicle 400 in the traveling direction with a CCD camera or the like that can capture the day and night.

画像取得装置200の画像データ出力部202は、カメラ部201で撮影した画像を画像データとして障害物接近判断装置100へ出力する。   The image data output unit 202 of the image acquisition device 200 outputs an image captured by the camera unit 201 to the obstacle approach determination device 100 as image data.

障害物接近判断装置100の画像データ入力部101は、画像取得装置200の画像データ出力部202より送られた画像データを受理する。   The image data input unit 101 of the obstacle approach determination device 100 receives the image data sent from the image data output unit 202 of the image acquisition device 200.

障害物接近判断装置100の警告データ出力部108は、障害物接近判断装置100内で処理された結果に基づいて自車両と障害物の衝突の可能性がある場合に、警告データを警告装置300に出力する。   The warning data output unit 108 of the obstacle approach determining device 100 outputs warning data to the warning device 300 when there is a possibility of collision between the host vehicle and the obstacle based on the result processed in the obstacle approach determining device 100. Output to.

警告装置300の警告データ入力部301は、障害物接近判断装置100の警告データ出力部108より送られた警告データを受理する。   The warning data input unit 301 of the warning device 300 receives the warning data sent from the warning data output unit 108 of the obstacle approach determination device 100.

警告装置300のスピーカ部302は、受理した警告データに基づいて車両400の運転者へ警告を音声で出力する。   The speaker unit 302 of the warning device 300 outputs a warning to the driver of the vehicle 400 by voice based on the received warning data.

なお、画像取得装置200と障害物接近判断装置100と警告装置300との間のデータの送受は、無線もしくは有線で行なう。   Data transmission / reception among the image acquisition device 200, the obstacle approach determination device 100, and the warning device 300 is performed wirelessly or by wire.

以上のように構成された障害物衝突警告システムについて、図8のフローチャートを用いてその動作を説明する。   About the obstacle collision warning system comprised as mentioned above, the operation | movement is demonstrated using the flowchart of FIG.

まず、画像取得装置200のカメラ部201において、進行方向前方の車外を撮影し(S801)、撮影した映像を画像データとして画像データ出力部202より障害物接近判断装置100へ出力し、障害物接近判断装置100の画像データ入力部101で取得する(S802)。   First, the camera unit 201 of the image acquisition device 200 captures the outside of the vehicle ahead in the traveling direction (S801), outputs the captured image as image data from the image data output unit 202 to the obstacle approach determination device 100, and approaches the obstacle. Obtained by the image data input unit 101 of the determination apparatus 100 (S802).

以降、認識特定エリア問合せ(S803)から警告データ出力(S813)までは、図6に示す認識特定エリア問合せ(S602)から警告データ出力(S612)までと同じ動作のため説明は省略する。   Hereinafter, the operation from the recognition specific area inquiry (S803) to the warning data output (S813) is the same as the recognition specific area inquiry (S602) to the warning data output (S612) shown in FIG.

次に、ステップS813で出力された警告データに基づいて警告装置300のスピーカ部302より、障害物と車両400の衝突の可能性があることを車両400の運転者へ音声で警告報知する(S814)。   Next, based on the warning data output in step S813, the speaker unit 302 of the warning device 300 notifies the driver of the vehicle 400 of a warning that there is a possibility of a collision between the obstacle and the vehicle 400 (S814). ).

警告報知後または障害物と車両400の衝突の可能性がない場合(S812のNO)は、以上の動作を継続するか否かを判断(S815)し、動作を継続する場合(S815のYES)は、ステップS801に戻る。動作を継続しない場合(S815のNO)は、動作を終了する。   After the warning notification or when there is no possibility of collision between the obstacle and the vehicle 400 (NO in S812), it is determined whether or not to continue the above operation (S815), and the operation is continued (YES in S815). Returns to step S801. If the operation is not continued (NO in S815), the operation is terminated.

なお、上述の動作は、例えば、自車両のエンジン始動と同時に開始され、エンジン停止と同時に終了するように連携してもよいし、他の方法でもよい。   The above-described operation may be coordinated so as to start at the same time as starting the engine of the host vehicle and end at the same time as stopping the engine, for example.

以上のように、本実施の形態の障害物衝突警告システムによれば、車外の映像情報を画像データとして取得する画像取得装置と、自車両が走行する道路形状と自車両の走行状態に基づいて自車両の移動先を予測し、自車両の移動先を認識エリアに特定し、認識エリア内に存在する障害物と自車両の接近を判断して警告データを出力する障害物接近判断装置と、障害物との衝突を運転手に警告する警告装置とを設けることにより、画像認識の処理量を軽減するとともに、走行ルート上に存在する障害物を早期に認識し、自車両と障害物の接近により衝突の可能性がある場合には、運転手に速やかに警告を報知することができる。   As described above, according to the obstacle collision warning system of the present embodiment, based on the image acquisition device that acquires video information outside the vehicle as image data, the road shape on which the host vehicle travels, and the traveling state of the host vehicle. An obstacle approach determination device that predicts the destination of the host vehicle, identifies the destination of the host vehicle as a recognition area, determines an approach between the obstacle and the host vehicle in the recognition area, and outputs warning data; By providing a warning device that warns the driver of a collision with an obstacle, the amount of image recognition processing is reduced, and obstacles existing on the travel route are recognized at an early stage so that the vehicle approaches the obstacle. If there is a possibility of a collision, a warning can be promptly notified to the driver.

なお、以上の本実施の形態では、画像取得装置200のカメラ部201は、車両の進行方向前方を撮影するものとして説明したが、本発明はこれに限ることなく、車両の側方や後方を撮影するものであっても車両の側方や後方に存在する障害物を判断して、運転者に警告を報知することも可能である。   In the above-described embodiment, the camera unit 201 of the image acquisition device 200 has been described as photographing the front in the traveling direction of the vehicle. However, the present invention is not limited to this, and the side and rear of the vehicle can be viewed. Even if the object is to be photographed, it is possible to determine an obstacle present on the side or rear of the vehicle and notify the driver of a warning.

また、警告装置300は、車両と障害物との衝突の警告を音声で報知するものとして説明したが、衝突の警告を文字や画像でディスプレイなどに表示するようにしてもよいし、音声報知と併用するようにしてもよい。また、鳴動、振動などの他の方法であっても同様に実施可能である。   Further, although the warning device 300 has been described as a notification of a collision warning between a vehicle and an obstacle by voice, the warning of a collision may be displayed on a display or the like with characters or images. You may make it use together. Also, other methods such as ringing and vibration can be similarly implemented.

以上のように、本発明にかかる障害物接近判断装置および障害物衝突警告システムは、カメラで取得した画像データのうち、自車両の移動先を認識エリアに特定することで画像認識の処理量を軽減するとともに、走行ルート上に存在する障害物を早期に認識し、自車両と障害物との衝突を車両の運転者へ速やかに警告することができるという効果を有し、障害物接近判断装置および障害物衝突警告システム等として有用である。   As described above, the obstacle approach determination device and the obstacle collision warning system according to the present invention reduce the processing amount of image recognition by specifying the movement destination of the host vehicle in the recognition area among the image data acquired by the camera. Obstacle approach determination device having the effect of recognizing obstacles existing on the traveling route at an early stage and promptly warning the vehicle driver of a collision between the host vehicle and the obstacles. It is also useful as an obstacle collision warning system.

本発明の実施の形態1における障害物接近判断装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the obstruction approach judgment apparatus in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における自車両の移動先予測を説明する図The figure explaining the destination prediction of the own vehicle in Embodiment 1 of this invention 本発明の実施の形態1における交差点での移動予測先を説明する図The figure explaining the movement prediction destination in the intersection in Embodiment 1 of this invention 本発明の実施の形態1におけるカーブでの曲率の計算を説明する図The figure explaining the calculation of the curvature in the curve in Embodiment 1 of this invention 本発明の実施の形態1における交差点での走行レーン認識の動作を説明する図The figure explaining the driving | running | working lane recognition operation | movement in the intersection in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における障害物接近判断装置の動作を示すフローチャートThe flowchart which shows operation | movement of the obstruction approach judgment apparatus in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態2における障害物衝突警告システムの構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the obstacle collision warning system in Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2における障害物衝突警告システムの動作を示すフローチャートThe flowchart which shows operation | movement of the obstacle collision warning system in Embodiment 2 of this invention. 従来の画像認識領域を説明する図The figure explaining the conventional image recognition area 従来のカーブでの走行レーン認識を説明する図The figure explaining the driving lane recognition with the conventional curve

符号の説明Explanation of symbols


100 障害物接近判断装置
101 画像データ入力部
102 認識処理部
103 接近判断部
104 認識エリア特定部
105 移動先予測部
106 道路形状解析部
107 走行状態取得部
108 警告データ出力部
109 走行レーン認識部
110 速度検出部
111 舵角検出部
112 方向指示器状態検出部
200 画像取得装置
201 カメラ部
202 画像データ出力部
300 警告装置
301 警告データ入力部
302 スピーカ部
400 車両
401 走行車線

DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Obstacle approach judgment apparatus 101 Image data input part 102 Recognition processing part 103 Approach judgment part 104 Recognition area specific | specification part 105 Destination prediction part 106 Road shape analysis part 107 Travel condition acquisition part 108 Warning data output part 109 Travel lane recognition part 110 Speed detection unit 111 Steering angle detection unit 112 Direction indicator state detection unit 200 Image acquisition device 201 Camera unit 202 Image data output unit 300 Warning device 301 Warning data input unit 302 Speaker unit 400 Vehicle 401 Traveling lane

Claims (4)

車両に搭載される装置であって、画像データから障害物を認識する障害物認識手段と、前記車両が走行する道路形状を解析する道路形状解析手段と、前記車両の走行状態を取得する走行状態取得手段と、前記道路形状解析手段での解析結果および前記走行状態取得手段での取得結果に基づいて前記車両の移動先を予測する移動先予測手段と、前記移動先予測手段の予測結果に基づいて前記障害物認識手段が認識処理を行なうエリアを特定する認識エリア特定手段と、前記認識エリア特定手段で特定されたエリアにおける前記障害物認識手段での認識結果に基づいて前記障害物の接近を判断する障害物接近判断手段とを備えたことを特徴とする障害物接近判断装置。 An apparatus mounted on a vehicle, comprising obstacle recognition means for recognizing an obstacle from image data, road shape analysis means for analyzing a road shape on which the vehicle travels, and a travel state for acquiring the travel state of the vehicle Based on the acquisition means, the destination prediction means for predicting the destination of the vehicle based on the analysis result in the road shape analysis means and the acquisition result in the traveling state acquisition means, and the prediction result of the destination prediction means Recognition area specifying means for specifying an area where the obstacle recognition means performs recognition processing, and approaching the obstacle based on the recognition result of the obstacle recognition means in the area specified by the recognition area specifying means. An obstacle approach judgment device comprising obstacle approach judgment means for judging. 前記車両が走行するレーンを検出して前記レーンの曲率を計算する走行レーン認識手段をさらに備え、前記道路形状解析手段は、前記走行レーン認識手段の計算結果に基づいて道路形状を解析することを特徴とする請求項1に記載の障害物接近判断装置。 The vehicle further comprises traveling lane recognition means for detecting a lane in which the vehicle is traveling and calculating a curvature of the lane, and the road shape analysis means analyzes the road shape based on the calculation result of the traveling lane recognition means. The obstacle approach determination device according to claim 1, wherein 前記車両の速度を検出する速度検出手段、または前記車両の舵角を検出する舵角検出手段、または前記車両の方向指示器の提示状態を検出する方向指示器状態検出手段のうち、少なくともひとつをさらに備え、前記走行状態取得手段は、前記速度検出手段、または前記舵角検出手段、または前記方向指示器状態検出手段のうち、少なくともひとつの検出結果に基づいて前記車両の走行状態を取得することを特徴とする請求項1に記載の障害物接近判断装置。 At least one of speed detection means for detecting the speed of the vehicle, steering angle detection means for detecting the steering angle of the vehicle, and direction indicator state detection means for detecting a presentation state of the direction indicator of the vehicle. In addition, the traveling state acquisition unit acquires the traveling state of the vehicle based on at least one detection result of the speed detection unit, the steering angle detection unit, or the direction indicator state detection unit. The obstacle approach determination device according to claim 1, wherein: 車両に搭載されるシステムであって、車外の映像情報を画像データとして取得する画像取得装置と、前記画像取得装置が取得した前記画像データに基いて前記車両に対する障害物の接近を判断する障害物接近判断装置と、前記障害物接近判断装置での判断結果に基づいて、前記障害物との衝突を前記車両の運転者へ警告する警告装置とを有し、前記障害物接近判断装置は、画像データから障害物を認識する障害物認識手段と、前記車両が走行する道路形状を解析する道路形状解析手段と、前記車両の走行状態を取得する走行状態取得手段と、前記道路形状解析手段での解析結果および前記走行状態取得手段での取得結果に基づいて前記車両の移動先を予測する移動先予測手段と、前記移動先予測手段の予測結果に基づいて前記障害物認識手段が認識処理を行なうエリアを特定する認識エリア特定手段と、前記認識エリア特定手段で特定されたエリアにおける前記障害物認識手段での認識結果に基づいて前記障害物の接近を判断する障害物接近判断手段とを備えたことを特徴とする障害物衝突警告システム。 An image acquisition device for acquiring video information outside the vehicle as image data, and an obstacle for determining the approach of the obstacle to the vehicle based on the image data acquired by the image acquisition device. An approach determination device, and a warning device that warns a driver of the vehicle of a collision with the obstacle based on a determination result in the obstacle approach determination device. In the obstacle recognition means for recognizing the obstacle from the data, the road shape analysis means for analyzing the road shape on which the vehicle travels, the travel state acquisition means for acquiring the travel state of the vehicle, and the road shape analysis means A destination prediction unit that predicts a destination of the vehicle based on an analysis result and an acquisition result of the travel state acquisition unit, and the obstacle recognition unit based on a prediction result of the destination prediction unit Recognition area specifying means for specifying an area for performing recognition processing, and obstacle approach determining means for determining the approach of the obstacle based on the recognition result of the obstacle recognition means in the area specified by the recognition area specifying means An obstacle collision warning system characterized by comprising:
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009059209A (en) * 2007-08-31 2009-03-19 Aisin Aw Co Ltd Driving support apparatus, driving support method and computer program
JP2010055244A (en) * 2008-08-27 2010-03-11 Pioneer Electronic Corp Safety support device, safety support system, and safety support method
JP2010202041A (en) * 2009-03-03 2010-09-16 Mitsubishi Electric Corp Rear vehicle alarm device
JP2011198279A (en) * 2010-03-23 2011-10-06 Denso Corp Apparatus for recognizing road shape
CN105103208A (en) * 2013-04-03 2015-11-25 丰田自动车株式会社 Detection device, detection method, driving assistance device, and driving assistance method
JPWO2015182148A1 (en) * 2014-05-28 2017-04-20 京セラ株式会社 Object detection device, vehicle installed with object detection device, and program
JP2018106460A (en) * 2016-12-27 2018-07-05 クラリオン株式会社 On-vehicle device, vehicle information providing system, and server device
CN109782753A (en) * 2018-12-18 2019-05-21 江汉大学 It is a kind of to receive the control method for picking device
CN109829367A (en) * 2018-12-24 2019-05-31 杨昌兵 A kind of unmanned obstacle identification management system and method
WO2019235241A1 (en) * 2018-06-08 2019-12-12 日立オートモティブシステムズ株式会社 Onboard device
WO2021235184A1 (en) * 2020-05-19 2021-11-25 株式会社デンソー Danger prediction determination device and danger prediction determination program
CN114446092A (en) * 2022-01-19 2022-05-06 无锡学院 S-shaped road simulated obstacle early warning method based on three-dimensional camera networking

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009059209A (en) * 2007-08-31 2009-03-19 Aisin Aw Co Ltd Driving support apparatus, driving support method and computer program
JP2010055244A (en) * 2008-08-27 2010-03-11 Pioneer Electronic Corp Safety support device, safety support system, and safety support method
JP2010202041A (en) * 2009-03-03 2010-09-16 Mitsubishi Electric Corp Rear vehicle alarm device
JP2011198279A (en) * 2010-03-23 2011-10-06 Denso Corp Apparatus for recognizing road shape
CN105103208A (en) * 2013-04-03 2015-11-25 丰田自动车株式会社 Detection device, detection method, driving assistance device, and driving assistance method
JPWO2015182148A1 (en) * 2014-05-28 2017-04-20 京セラ株式会社 Object detection device, vehicle installed with object detection device, and program
JP2018106460A (en) * 2016-12-27 2018-07-05 クラリオン株式会社 On-vehicle device, vehicle information providing system, and server device
WO2019235241A1 (en) * 2018-06-08 2019-12-12 日立オートモティブシステムズ株式会社 Onboard device
CN109782753A (en) * 2018-12-18 2019-05-21 江汉大学 It is a kind of to receive the control method for picking device
CN109829367A (en) * 2018-12-24 2019-05-31 杨昌兵 A kind of unmanned obstacle identification management system and method
CN109829367B (en) * 2018-12-24 2023-04-28 杨昌兵 Unmanned obstacle recognition management system and method
WO2021235184A1 (en) * 2020-05-19 2021-11-25 株式会社デンソー Danger prediction determination device and danger prediction determination program
JP2021182258A (en) * 2020-05-19 2021-11-25 株式会社デンソー Risk prediction determination device and risk prediction determination program
JP7268640B2 (en) 2020-05-19 2023-05-08 株式会社デンソー Danger prediction judgment device and danger prediction judgment program
CN114446092A (en) * 2022-01-19 2022-05-06 无锡学院 S-shaped road simulated obstacle early warning method based on three-dimensional camera networking
CN114446092B (en) * 2022-01-19 2022-12-27 无锡学院 S-shaped road simulated obstacle early warning method based on three-dimensional camera networking

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