JP2007255979A - 物体検出方法および物体検出装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】カメラ1およびレーダ2から得られた情報に基づいて物体を検出するコントロールユニットCUを備えた物体検出装置であって、コントロールユニットCUには、画像情報と検波情報とに基づいて、外部環境を検出する外部環境検出処理部13が含まれ、コントロールユニットCUは、物体検出に外部環境検出処理部13の判断結果を反映させる。
【選択図】図1
Description
まず、ステップS1の取得処理では、図4に示すように、カメラ1が撮像した画像情報(輝度画像情報)と、レーダ2が検知した検波情報である反射強度および距離とを、コントロールユニットCU内のメモリ(図示省略)に保存する。本実施例1では、画像情報として、画素の輝度値を保存する。また、レーダ2の検知点の情報としては、レーダ2の水平方向のスキャン分解能ごとに、各角度における物体までの距離と反射強度とを保存する。
図5および図6は、自車両(車両MB)の前方に先行車両ABと人物(歩行者)PEと道路構造物としての壁WOとが存在する場合の画像の一例を示しており、これらがカメラ1の撮像面1aにおいて同図(b)に示すように投影される。なお、図5(a)は、横から見た状態を示し、図6(a)は上から見た状態を示している。また、両図において、(c)はカメラ1として赤外線カメラを用いた場合の赤外画像を示している。
xc=xs・f/z ・・・(1)
yc=−H・f/z ・・・(2)
図9では(a)に示す図5および図6に示した画像情報と同様の物体の検知例を上から見た状態として(b)に示している。この図に示すように、自車両(車両MB)の前方に存在する先行車両ABと人物(歩行者)PEと壁WOとにおいて、電波が反射することで、物体が存在することを検出できる。なお、図において円形で示すqP,qA,qWが、それぞれ各物体の検知点を示している。
この情報変換処理では、画像情報を変換する処理と、検波情報を変換する処理とが行われる。この画像情報を変換する処理としては、図4に示すように、カメラ1から得られる輝度画像情報に対して、縦エッジ、横エッジ、エッジ強度を抽出するエッジ検出処理と、方向ベクトルを抽出する方向ベクトル算出処理と、オプティカルフローを算出するオプティカルフロー処理とが成される。また、検波情報を変換する処理としては、レーダ2からの検波情報から得られる計測点に基づいて相対速度を求める処理が成される。
方向ベクトル=Dx/Dy ・・・(3)
オプティカルフローとは、ある時刻の画像上において、画像上のある点(xc、yc)に表示された映像と、その映像がΔt秒後に位置する画像上の点を結んだ矢印のことであり、一般的に画像上に撮像されたある物体上のある点の動きを示すこととなる。このようなオプティカルフローは、ブロックマッチングや勾配法など、従来提案されているいずれかの手法を適用して求めることができる。
これらの図9および図10では、人物PEが止まっていて、先行車両ABが自車両MBと同方向に前進している場合を示しており、図10は図9に示す時点からΔt秒後の状態を示している。また、両図において、(a)は図5,図6で示したのと同様のカメラ1の画像であり、(b)はレーダ2による検出範囲を上方から見た状態を示している。
上記のようにレーダ2の検波情報の変換処理は、計測点が有する距離データに基づいて相対速度を求める処理である。この相対速度は、時系列的に(例えば、0.1秒ごとに)レーダ2からの距離情報を取得する場合、ある一定時間の同一の計測点に対する距離変化/観測時間の長さで求めることができる。
この抽出処理では、カメラ1からの画像情報、レーダ2からの検波情報、変換処理部11で変換した変換情報のうちで、その後の処理で必要な検出用情報のみを選択する。
この外部環境検出処理は、カメラ1およびレーダ2からの情報に基づいて天候環境を判断する処理である。すなわち、本実施例1では、カメラ1で得られる画像のエッジ強度の所定時間における平均値と、レーダ2で得られる反射強度の所定時間における平均値と、に基づいて判定する。なお、これらの平均値は、変換処理部11による情報変換処理で算出され、抽出処理部12による抽出処理で抽出されて外部環境検出処理部13に入力される。
この有効度重み付け処理は、図13に示すように設定された有効度特性に基づいて設定される。すなわち、この有効度重み付け処理は、ステップS3の外部環境検出処理において判別される小悪天候、大悪天候、逆光、好天に応じて各情報に重み付けを行うものである。
この相関性重み付け処理は、図14に示すように設定された相関性特性に基づいて設定されるもので、この重み付けは、前述したように、検出する物体の種類別に、物体検出に対する検出用情報の有効度に応じて設定されている。
この物体検出処理では、抽出されさらに重み付けが成された検出用情報を投票表TSに投票する投票処理と、その投票結果に基づいて、各種類の物体が存在するか否かを判別することで物体を検出する検出処理が実行される。
まず、図16(a)に示すように、XY軸をΔx,Δyで分割した画像表PSを設定し、これに投票する。図17(a)は、エッジ処理した情報の投票例としての画像表PSeであり、このようなエッジが存在する場合、このエッジが存在する小領域に対応するXZ平面の投票表Kの小領域に、このエッジを示す投票値を加算する。なお、この投票値も、前述した天候環境別および必要性の高さに基づく重み付けが成された値である。
そして、以上のような投票処理を、ステップS3で抽出され、ステップS5,S6で重み付けされた各検出用情報について行う。この結果の一例が図15であり、先行車両ABに対応する投票部分を符号tAB、人物PEに対応する投票部分を符号tPE、樹木TRに対応する投票部分を符号tTRで示している。
一般に、何らかの物体が存在する場合、距離やエッジなどの情報が多く存在することが多い。つまり、図15に示す先行車両tAB、人物(歩行者)tPE、樹木tTRの領域のように、投票結果の値が高い位置には物体が存在すると判定する。
この信頼度判定処理は、前述したように、ステップS7における物体検出結果の信頼度を、ステップS4の外部環境検出処理で得られた天候環境に基づいて判定する。
AA=0.2×縦エッジ有効度+1.0×方向ベクトル分散有効度+0.2×相対速度有効度・・・(4)
AA=0.2×1+1.0×1+0.2×1=1.4・・・(5)
この制御決定処理は、運転支援制御処理部20において実行される。この運転支援制御処理部20は、図外の運転支援装置の制御を実行する部分で、例えば、自動的に道路の白線内を走行するように制御したり、先行車両ABに追従して走行したりする運転支援制御を実行する。
他の構成および作用効果については、実施例1と同様であり、説明を省略する。
この実施例3では、エッジ強度と方向ベクトルに基づいて物体の検出・非検出を判断するようにしている。
TT=(1−β)A+βB×2・・・(6)
他の作用効果については、実施例1と同様であるので、説明を省略する。
他の構成および作用効果については、実施例1と同様であり、説明を省略する。
他の構成および作用効果については、実施例1と同様であり、説明を省略する。
a.ある物体のモデルを定義し、物体検出用のテンプレートを用意した上で、そのテンプレートとの類似性より検出する。
b.Hough変換などの直線を検出する手段を利用し、直線が多く存在する領域を物体とする。
c.色領域により検出する。
d.オプティカルフローにより、同じ動き(フロー)が集中している部分を物体とする。
2 レーダ(物体センサ)
13 外部環境検出処理部
14 有効度重み付け処理部(有効度重み付け手段)
17 信頼度判定処理部(信頼度判定手段)
AB 車両(物体)
CU コントロールユニット(物体検出手段)
MB 車両
MS 二輪車(物体)
PE 人物(物体)
TR 樹木(物体)
WO 壁(物体)
Claims (13)
- 物体センサで検出された物体検出対象領域の物体に関する情報を取得する取得ステップと、
取得された物体に関する情報に基づいて物体を検出する物体検出ステップと、
を実行して物体検出対象領域に存在する物体を検出する物体検出方法であって、
前記物体検出ステップに、前記取得ステップで取得された物体に関する情報に基づいて外部環境を検出する外部環境検出ステップと、物体センサから得られた情報とこの情報を変換した変換情報との少なくとも一方の情報である物体検出に使用する検出用情報に対して、外部環境を反映させる外部環境反映ステップと、が含まれていることを特徴とする物体検出方法。 - 物体検出対象領域の物体に関する情報を取得する物体センサと、
この物体センサから得られた情報に基づいて物体を検出する物体検出手段と、
を備えた物体検出装置であって、
前記物体センサとして、物体検出対象領域の物体に関する画像情報を取得する画像情報取得手段と、物体検出対象領域を検出波で走査して取得された検出波の反射に基づく物体に関する検波情報を取得する検波情報取得手段と、が含まれ、
前記物体検出手段には、画像情報と検波情報とに基づいて、外部環境を検出する外部環境検出手段が含まれ、
前記物体検出手段は、物体検出に外部環境検出手段の判断結果を反映させることを特徴とする物体検出装置。 - 前記外部環境とは、天候環境と走行環境と機器作動環境との少なくとも1つであることを特徴とする請求項2に記載の物体検出装置。
- 前記物体検出手段は、物体検出に外部環境検出手段の判断結果を反映させるにあたり、検出された外部環境に応じた前記検出用情報の有効度の重み付けを行う有効度重み付け手段を備えていることを特徴とする物体検出装置。
- 前記物体検出手段は、車両に搭載され、少なくとも車両の進行方向に存在する物体を検出することを特徴とする請求項2〜4のいずれか1項に記載の物体検出装置。
- 前記物体検出手段は、外部環境検出手段が検出する外部環境に応じて、物体検出手段の検出結果の信頼度を判定する信頼度判定手段を備えていることを特徴とする請求項2〜5のいずれか1項に記載の物体検出装置。
- 前記信頼度判定手段の判定結果に基づいて、物体検出に基づいて行う処理を変更する変更手段を備えていることを特徴とする請求項2〜6のいずれか1項に記載の物体検出装置。
- 前記外部環境検出手段は、画像情報から求めた物体画像のエッジ強度と、検波情報から求めた物体の反射強度と、に基づいて天候環境を検出することを特徴とする請求項2〜7のいずれか1項に記載の物体検出装置。
- 前記有効度重み付け手段は、天候環境の種類別に、前記画像情報およびこの画像情報を変換して得られた画像変換情報と、前記検波情報およびこの検波情報を変換して得られた検波変換情報と、のいずれかを含む検出用情報の重み付けがあらかじめ設定されている
ことを特徴とする請求項4〜8のいずれか1項に記載の物体検出装置。 - 前記検出用情報は、画像情報から得られたエッジ、エッジ強度、方向ベクトル分散、および、検波情報から得られた反射強度、相対速度のいずれかが含まれていることを特徴とする請求項9に記載の物体検出装置。
- 前記物体検出手段は、検出する物体の種類別に、前記検出用情報のうちで検出に有効な情報のみを抽出する抽出手段を備えていることを特徴とする請求項4〜10のいずれか1項に記載の物体検出装置。
- 前記物体検出手段は、検出する物体と前記処理情報との相関性に基づいて、処理情報の物体検出に対する有効度に応じた重み付けを行う相関性重み付け手段を備えていることを特徴とする請求項4〜11のいずれか1項に記載の物体検出装置。
- 前記信頼度判定手段は、物体の種類別に、その検出に有効な処理情報ごとに、有効度に応じた係数を乗じて得られた値の和に基づいて検出結果の信頼度を判定することを特徴とする請求項6〜12のいずれか1項に記載の物体検出装置。
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