JP2007316685A - 走路境界検出装置および走路境界検出方法 - Google Patents

走路境界検出装置および走路境界検出方法 Download PDF

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Abstract

【課題】撮像手段で撮像した自車両前方の画像を画像処理して抽出した特徴点を表す各画素の画像上における速度情報および配置に基づいて、高い精度で走路境界を検出する走路境界検出装置および走路境界検出方法を提案する。
【解決手段】撮像部101で撮像した自車両前方の画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部103と、特徴点を表す画素の画像上の移動速度を算出する移動速度算出部104と、移動速度を指標として画素をグループ化するグループ化部105と、グループ内の上端と下端に位置する画素の座標を所定の範囲の俯瞰座標における座標に変換する座標変換部106と、変換後の画素の座標に基づいて特徴点を平面物または立体物と判定する物体属性判定部107と、下端点の画像上における配置に基づいて走路境界であるか否かを判定する走路境界判定部108とを有する制御部100を備える。
【選択図】図1

Description

本発明は、走路境界検出装置および走路境界検出方法に関するものである。
一般に、車載カメラの撮像画像からオプティカルフロー(画像速度情報)を利用して歩行者や車両等の移動体や、車両が走行する走路や走路境界を検出する物体検出装置と物体検出方法が多数提案されている。例えば、撮像画像のオプティカルフローを求め、自車両の動きに基づいて抽出した撮像画像の背景のオプティカルフローと撮像画像全体のオプティカルフローとの比較により、移動体を検出する物体検出方法が提案されている(特許文献1)。
特開2004−56763号
このような物体検出装置または物体検出方法では、移動体を検出するために背景のオプティカルフローを算出する必要がある。ここで、背景のオプティカルフローは、自車両前方の空間モデルを推定し、この空間モデルと自車両の動きに基づいて算出しているが、微小時間ではこの推定の精度が低くなってオプティカルフローの検出精度も低下し、移動体や走路、走路境界を高い精度で検出することが難しいという問題が生じていた。
上記課題を解決するために、本発明の走路境界検出装置は、自車両前方の画像を撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像した前記画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点を表す画素の前記画像上の移動速度を算出する移動速度算出部と、前記画像を垂直方向に短冊状の複数の短冊領域に分割し、各短冊領域において前記画像の垂直方向に隣接するとともに前記移動速度が所定の範囲にある前記画素を同一のグループにグループ化するグループ化部と、前記グループにおける前記画素のうち上端および下端に位置する前記画素の前記画像上の座標を前記自車両前方の俯瞰図における座標に変換する座標変換部と、前記画素の前記俯瞰図における前記座標に基づいて前記特徴点を平面物または立体物と判定する物体属性判定部と、前記下端に位置する前記画素の前記画像上における配置に基づいて前記特徴点が走路の境界を表す走路境界であるか否かを判定する走路境界判定部とを有する制御部と、を備えることを特徴としている。
上記構成によれば、撮像手段で撮像した自車両前方の画像を画像処理して抽出した特徴点を表す各画素の画像上における移動速度および配置に基づいて、高い精度で走路境界を検出することができる。
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図1は、本発明の実施形態における走路境界検出装置の構成例を示すブロック図である。
走路境界検出装置10は車両に搭載され、カメラ101と制御部100とで構成されている。
制御部100は、画像一時記録部102、特徴点抽出部103、移動速度算出部104、グループ化部105、座標変換部106、物体属性判定部107、走路境界判定部108を備えている。
撮像部であるカメラ101は、例えばCCDやCMOSなどの撮像素子を有したカメラであり、車両前方を連続的に撮像してフレーム毎に撮像した画像を画像一時記録部102に出力する。図2に示すように、カメラ101は車両の室内上部前方に設置され、その光軸LSは車両前方正面方向(Z方向)に向き、撮像面の水平軸X(図示省略)は路面と平行となるように、また撮像面の垂直軸Y(図示省略)は路面と垂直になるように設定されている。
画像一時記録部102は、カメラ101で撮像した画像を一時的に記録する。
特徴点抽出部103は、画像一時記録部102に記憶された画像を画像処理することでエッジ等の特徴点を抽出する。
移動速度算出部104は、特徴点抽出部103により抽出された特徴点を表す画素の画像上における移動速度を算出する。移動情報算出部105は、エッジに該当する画素の画素カウンタのカウンタ値を更新する。ここで、画素カウンタとは、各画素毎に設定されたカウンタであり、画素がエッジに該当する場合に画素カウンタのカウンタ値が+1加算され、画素がエッジに該当しない場合は画素カウンタのカウンタ値が0となって初期化されるカウンタである。このカウンタ値の更新処理を、カメラ101で連続的に撮像されるフレーム毎に行う。この操作により、エッジに該当する時間が長い画素は画素カウンタのカウンタ値が大きくなり、エッジに該当する時間が短い画素は画素カウンタのカウンタ値が小さくなる。この画素カウンタのカウンタ値の変化は、エッジの移動方向と移動量を表していることになるため、このカウンタ値から、撮像画像上におけるエッジの移動方向と移動速度とを算出することができる。
グループ化部105は、移動速度算出部104により算出された特徴点を表す画素の速度を指標として、特徴点を表す画素をグループ化する。
座標変換部106は、グループ化部105によりグループ化された画素のうち特定の画素の座標を自車両前方の俯瞰図における座標に変換する。
物体属性判定部107は、俯瞰図における座標に変換された画素の座標に基づいて、特徴点が平面物であるか立体物であるかを判定する。
走路境界判定部108は、特徴点を表す画素の画像上の配置に基づいて、特徴点が走路境界であるか否かを判定する。
次に、本実施形態における走路境界判定処理の動作を、図3に示すフローチャートを用いて説明する。
ステップS101では、カメラ101により図4のように自車両前方の画像が撮像され、制御部100の画像一時記録部102に入力される。カメラ101で撮像した画像(自車両前方の画像)の例を図4に示す。カメラ101による撮像画像は、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座標系によって表される。なお、図4においては、縁石、白線、路面の亀裂、外壁、自車両前方を走行中の先行車が撮像された画像に含まれている。
ステップS102では、特徴点抽出部103により、画像一時記録部102に入力された画像において、所定のフレーム毎に画像中のエッジを抽出するエッジ抽出処理が行われる。
図5にエッジの抽出例を示す。
エッジ抽出は、まず撮像した画像を所定の閾値を用いて2値化することによって、画像内に存在する物体のエッジを抽出する(図5(a)参照)。次に、抽出した各エッジに対して、細線化処理を行ってエッジ幅を絞り、エッジの中心を正確に設定する(図5(b)参照)。さらに、細線化されたエッジのエッジ幅が一定の幅となるように、例えば3画素分の幅となるように、エッジを水平方向に拡張する(図5(c)参照)。この操作により、抽出したエッジが正規化され、各エッジが均一の幅を持つエッジ画像を得ることができる。
ステップS103では、移動速度算出部104により、撮像した画像上で抽出したエッジの画像上における移動速度を所定の階級値に分類して表した速度画像を生成する。本実施形態における速度画像は、図6に示すように、速度が検出されたエッジを表す画素を丸型の点で表し、移動速度が速い画素ほど点を大きく示す。また、右へ向かう速度を白い点で表し、左へ向かう速度を灰色の点で表すことによって移動方向を表している。
図6においては、自車両の走路右側の縁石、白線、路面の亀裂からは画像の右側へ向かう速度が検出されており、走路左側の外壁からは画像の左側へ向かう速度が検出されている。さらに、自車両前方を自車両の速度よりも遅く走行する先行車の左右両端では、画像の右側へ向かう速度が検出されている。
ステップS104では、グループ化部105により、算出した速度画像から走路境界を検出するために、速度画像を分割する領域を設定する。すなわち、図6に示すように、速度画像上に画像の垂直方向に短冊状の複数の領域(以降、短冊領域と呼ぶ)を設定し、速度画像を複数の短冊領域で分割する。図6では、短冊領域1〜短冊領域18を設定している。
ステップS105では、グループ化部105により、各短冊領域毎に、速度が所定範囲内にあるとともに隣接する画素をグループ化する。
図7にグループ化の代表例を示す。
図7左上図は、短冊領域内において、速度が検出されたエッジを表す画素が縦方向に5個隣接して並んでいる例である。このとき、各画素の速度V41〜V45(図7参照)が所定の範囲にある場合、例えばVth(所定値)≦V41、V42、V43、V44、V45<Vth+ΔVth(所定値)である場合、これら5個の画素を一つのグループとしてグループ化する。
図7右上図は、短冊領域内において、速度が検出されたエッジを表す画素が横方向に5個隣接して並んでいる例である。このとき、各画素の速度V51〜V55(図7参照)が所定の範囲にある場合、例えばVth≦V51、V52、V53、V54、V55<Vth+ΔVth未満である場合、これら5個の画素を一つのグループとしてグループ化する。
ここで、グループ内の画素のうち、画像上の所定の位置にある画素を下端点として設定する。グループ内の画素が縦方向に並んでいる場合は、グループ内の一番下に位置する画素を下端点に設定する(図7の左上図を参照)。グループ内の画素が横方向に並んでいる場合は、グループの左右端でそれぞれ下端点を設定し、左下端点、右下端点とする(図7の右上図を参照)。
同様に、グループ内の画素のうち、画像上の所定の位置にある画素を上端点として設定する。グループ内の画素が縦方向に並んでいる場合は、グループ内の一番上に位置する画素を上端点に設定する(図7の左上図を参照)。グループ内の画素が横方向に並んでいる場合は、グループの左右端でそれぞれ上端点を設定し、左上端点、右上端点とする(図7の下図を参照)。
図8に、下端点および上端点の設定例を示す。図8において、四角い点が下端点および上端点である。
走路右側の縁石では、短冊領域17において下端点Bs11L、Bs11Rが設定され、短冊領域18において下端点Bs12L、Bs12Rが設定される。
走路に平行に引かれている停止線では、短冊領域13において下端点Bh2が設定され、短冊領域14において下端点Bh3が設定され、短冊領域17において下端点Bh6、Bh7が設定される。
停止線の下方にある路面の亀裂では、短冊領域15において下端点Bh8が設定される。
走路略中央に位置する白線では、短冊領域12において下端点Bs8L、Bs8Rが設定され、短冊領域13において下端点Bs10L、Bs10Rが設定される。
走路左側の外壁と路面との境界部分では、短冊領域5において下端点Bs1L、Bs1Rが設定され、短冊領域6において下端点Bs2L、Bs2Rが設定され、短冊領域7において下端点Bs3L、Bs3Rが設定され、短冊領域8において下端点Bs4L、Bs4Rが設定され、短冊領域9において下端点Bs5L、Bs5Rが設定され、短冊領域10において下端点Bs6L、Bs6Rが設定され、短冊領域11において下端点Bs7L、Bs7Rが設定され、短冊領域12において下端点Bs9L、Bs9Rが設定される。
外壁上の垂直線部分では、短冊領域4において下端点Bh1、上端点Ah1が設定され、短冊領域7において下端点Bs3R、上端点As3Rが設定され、短冊領域10において下端点Bs6R、上端点As6Rが設定され、短冊領域12において下端点Bs9R、上端点As9Rが設定される。
外壁上のポスターでは、短冊領域2において下端点Bs0L、Bs0R、上端点As0L、上端点As0Rが設定される。
先行車両では、短冊領域14において下端点Bh4、上端点Ah4が設定され、短冊領域16において下端点Bh5、上端点Ah5が設定される。
ステップS107では、座標変換部106により、速度画像上(XY平面上)で設定した下端点および上端点を、路面を基準面とし、規定の面積を備えたZX平面上の点として俯瞰変換し、座標を変換する。
ここで、各点のXY平面上の座標を(x、y)とし、カメラの路面からの高さをCh(m)、カメラの俯角をTr(rad)、画像の縦サイズをIh、画像の横サイズをIw、高さ方向の1画素あたりの角度分解能をPYr(rad)、横方向の1画素あたりの角度分解能をPXr(rad)とすると、XY平面上の各点は、次式に従ってZX平面の座標(Z、X)に変換される。
Z=(Ch)/(TAN(Tr+(y−Ih/2)×PYr)) (数式1)
X=(x)×TAN((Z-Iw/2)×P×r) (数式2)
ZX平面は、所定の面積を有する領域に分割する。すなわち、本実施例では、X軸方向は、−5.25m>x、−5.25≦x<−3.5m、−3.5m≦x<−1.75m、−1.75m≦x<0m、0m≦x<1.75m、1.75m≦x<3.5m、3.5m≦x<5.25m、5.25m≦x、として8分割し、z軸方向は、0≦z<10m、10m≦z<20m、20m≦z<30m、30m≦z<40m、40m≦z<50mとして5分割して、領域11〜領域15、領域21〜領域25、領域31〜領域35、領域41〜領域45、領域51〜領域55、領域61〜領域65、領域71〜領域75、領域81〜領域85を設定している。また、領域11〜領域15を領域10とし、領域21〜領域25を領域20とし、領域31〜領域35を領域30とし、領域41〜領域45を領域40とし、領域51〜領域55を領域50とし、領域61〜領域65を領域60とし、領域71〜領域75を領域70とし、領域81〜領域85を領域80としている。
図9に、変換後の下端点および上端点の分布を示す。
ここで、RBs1L〜RBs12LはXY平面上の下端点Bs1L〜Bs12Lの変換点を、RBs1R〜RBs12RはXY平面上の下端点Bs1R〜Bs12Rの変換点を、RBh1〜RBh8はXY平面上の下端点Bh1〜Bh8の変換点を示している。上端点は走路上にないため、俯瞰変換の原理により変換後にZX平面内の座標に変換されていない。同様に、下端点Bs0L、Bs0Rも外壁上に位置し走路上にないため、俯瞰変換の原理により変換後にZX平面内の座標に変換されていない。
ステップS108では、物体属性判定部107により、ZX平面上に位置する座標変換後の下端点のうち、走路境界の候補となる下端点を抽出する操作が行なわれる。
すなわち、図9においては、座標変換後の下端点RBs1L〜RBs12Lが走路境界の候補として抽出される。また、座標変換後の下端点RBh1〜RBh8が走路境界の候補として抽出される。この後に、フローはステップS109へ移行する。
ステップS109では、物体属性判定部107により、ZX平面上に位置する座標変換後の下端点について、走路境界の候補となる下端点をすべて抽出したかどうかの判定が行われる。走路境界の候補となる下端点をすべて抽出した場合は、フローはステップS110へ移行する。一方、走路境界の候補となる下端点をすべて抽出していない場合は、フローはステップS109へ戻り、走路境界の候補となる下端点の抽出操作が継続される。
ステップS110では、走路境界判定部108により、XY平面における各短冊領域ごとに、同一グループにおいて走路境界の候補となる下端点の数が判定される。
例えば、ステップS108において、座標変換後の下端点RBs1LとRBs1Rが走路境界の候補として設定されるが、座標変換後の下端点RBs1LとRBs1Rは、座標変換前のXY平面においては同一グループに属する下端点Bs1LとBs1Rであり、下端点Bs1LとBs1Rは短冊領域5に位置する。したがって、短冊領域5に位置するとともに同一グループに属する下端点の数は2個となる。
一方、ステップS108において、座標変換後の下端点RBh2が走路境界の候補として設定されるが、座標変換後の下端点RBh2は、座標変換前のXY平面においては下端点Bh2であり、短冊領域13に位置し下端点Bh2と同一グループに属する下端点は存在しない。したがって、短冊領域13に位置するとともに同一グループに属する下端点の数は1個となる。このようにして、各短冊領域において、同一グループに属する下端点の数をカウントする。同一グループに属する下端点の数が2個の場合は、フローはステップS111へ移行する。一方、同一グループに属する下端点の数が1個の場合は、フローはステップS115へ移行する。
ステップS111では、走路境界判定部108により、同一グループに属する2個の下端点、すなわち左下端点と右下端点を結ぶ直線の傾きが算出される。この後に、フローはステップS112へ移行する。
ステップS112では、走路境界判定部108により、ステップS111で算出された直線の傾きの絶対値が所定値以上であるかどうかの判定が行われる。直線の傾きの絶対値が所定値以上である場合は、下端点を結ぶ直線が走路境界を表している可能性が高く、フローはステップS113へ移行する。一方、直線の傾きの絶対値が所定値未満である場合は、下端点を結ぶ直線が例えば路面上の停止線等の走路境界ではないものを表していると判定されて、フローはステップS118へ移行する。
ステップS113では、走路境界判定部108により、ステップS111で算出された直線の傾きが第一の所定範囲内にあるかどうかの判定が行われる。ここで、第一の所定範囲とは、図10において、ZX平面上の点EPL1〜EPL5をXY平面上の点として表した際、各点を結ぶ直線の傾きCLと、ZX平面上の点EPC1〜EPC5をXY平面上の点として表した際、各点を結ぶ直線の傾きCCとで規定される範囲である。すなわち、CL≦下端点を結ぶ直線の傾き≦CCであるかどうかが判定される。ここで、ZX平面上の点EPL1〜EPL5は、領域11〜領域15における左端、すなわちZX平面の左端上の垂直方向に設定した点であり、X平面上の点EPC1〜EPC5は、領域51〜領域55における左端、すなわちZX平面の中心線上の垂直方向に設定した点である。下端点を結ぶ直線の傾きが、走路の左端の傾きCLと中心線の傾きCCの間にあれば、下端点を結ぶ直線は走路方向に伸びているものと判定できるため、このような下端点は走路境界であると推定できる。ステップS111で算出された直線の傾きが第一の所定範囲内にある場合は、ステップS114へ移行する。一方、ステップS111で算出された直線の傾きが第一の所定範囲内にない場合は、フローはステップS118へ移行する。
ステップS114では、走路境界判定部108により、下端点を走路境界として設定する。この後に、フローはステップS118へ移行する。
ステップS115では、走路境界判定部108により、同一グループに属する下端点の数が1個の場合に、所定の位置関係にある下端点を結ぶ直線の傾きを算出する。ここで、所定の位置関係とは、ZX平面の同一領域(例えば領域20等)内に複数存在し、かつ垂直方向の座標が所定以上の差を有する下端点を意味する。すなわち、例えば図9においては、ZX平面の領域70に存在する下端点Bh6と下端点Bh8を結ぶ直線の傾きを算出する。同様に、ZX平面の領域70に存在する下端点Bh7と下端点Bh8を結ぶ直線の傾きを算出する。この後に、フローはステップS116へ移行する。
ステップS116では、走路境界判定部108により、ステップS115で算出された直線の傾きが第二の所定範囲内にあるかどうかの判定が行われる。ここで、第二の所定範囲とは、図11において、ZX平面上の点EPR1〜EPR5をXY平面上の点として表した際、各点を結ぶ直線の傾きCRと、ZX平面上の点EPM1〜EPM5をXY平面上の点として表した際、各点を結ぶ直線の傾きCMとで規定される範囲である。すなわち、CM≦下端点を結ぶ直線の傾き≦CRであるかどうかが判定される。ここで、ZX平面上の点EPR1〜EPR5は、傾きを判定する直線に含まれる下端点が位置する領域の右端、すなわち領域71〜75の右端上の垂直方向に設定した点であり、ZX平面上の点EPM1〜EPM5は、傾きを判定する直線に含まれる下端点が位置する領域の左端、すなわち領域71〜75の左端上の垂直方向に設定した点である。下端点を結ぶ直線の傾きが、ここで設定した傾きの範囲にあれば、下端点を結ぶ直線は走路方向に伸びるものと判定できるため、このような下端点は走路境界であると推定できる。ステップS115で算出された直線の傾きが第二の所定範囲内にある場合は、ステップS117へ移行する。一方、ステップS115で算出された直線の傾きが第二の所定範囲内にない場合は、フローはステップS118へ移行する。
ステップS117では、走路境界判定部108により、下端点を走路境界として設定する。この後に、フローはステップS118へ移行する。
ステップS118では、走路境界判定部108により、下端点を結ぶ全ての直線について、走路境界であるか否かの判定が行われたか否かが判定される。下端点を結ぶ全ての直線について、走路境界であるか否かの判定が行われた場合は、フローはステップS119へ移行する。一方、下端点を結ぶ全ての直線について、走路境界であるか否かの判定が行われていない場合は、フローはステップS110に戻り、判定が継続される。
ステップS119では、イグニッションスイッチ(図示省略)のオンオフが判定される。イグニッションスイッチがオンの場合は、フローはステップS101へ戻り、走路境界の判定処理が継続される。一方、イグニッションスイッチがオフの場合は、フローはステップS120へ移行し、走路境界の判定処理が終了する。
以上の処理で判定した走路境界は、図示しない車線維持システム等の走行制御システムの入力情報として利用することができる。
以上のように、以上説明した本発明の実施形態の走路境界検出装置によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
請求項1の発明は、自車両前方の画像を撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像した前記画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点を表す画素の前記画像上の移動速度を算出する移動速度算出部と、前記画像を垂直方向に短冊状の複数の短冊領域に分割し、各短冊領域において前記画像の垂直方向に隣接するとともに前記移動速度が所定の範囲にある前記画素を同一のグループにグループ化するグループ化部と、前記グループにおける前記画素のうち上端および下端に位置する前記画素の前記画像上の座標を前記自車両前方の俯瞰図における座標に変換する座標変換部と、前記画素の前記俯瞰図における前記座標に基づいて前記特徴点を平面物または立体物と判定する物体属性判定部と、前記下端に位置する前記画素の前記画像上における配置に基づいて前記特徴点が走路の境界を表す走路境界であるか否かを判定する走路境界判定部とを有する制御部と、を備えることを特徴としている。
この装置によれば、撮像手段で撮像した自車両前方の画像を画像処理して抽出した特徴点を表す各画素の画像上における速度情報および配置に基づいて、高い精度で走路境界を検出することができる。
また、請求項2の発明は、請求項1の走路境界検出装置において、前記物体属性判定部は、前記上端に位置する前記画素と前記下端に位置する前記画素が前記俯瞰図の所定の範囲を所定の数に分割して設定した複数の領域のうち同一の領域に位置する場合に前記特徴点を平面物と判定し、前記上端に位置する前記画素と前記下端に位置する前記画素が前記複数の領域のうちそれぞれ異なる領域に位置する場合、または前記上端に位置する前記画素が前記俯瞰図の前記複数の領域外に位置するとともに前記下端に位置する前記画素が前記俯瞰図の前記複数の領域のうちいずれかの領域に位置する場合に、前記特徴点を立体物と判定することを特徴としている。
この装置によれば、撮像した画像から抽出した特徴点の座標を俯瞰変換し、変換後の座標の位置により、特徴点が平面物であるか立体物であるかを簡単に判定することができる。
また、請求項3の発明は、請求項1または2に記載の走路境界検出装置において、一つのグループにおいて前記下端に位置する前記画素が複数ある場合は、該複数の前記下端に位置する前記画素のうち水平方向両端の前記画素を結ぶ直線の傾きを算出し、該直線の傾きが第一の所定範囲内にある場合に前記特徴点を走路境界であると判定する一方、一つのグループにおいて前記下端に位置する前記画素が単独の場合は、該画素と、前記画像上の所定範囲内に位置する他のグループにおいて前記下端に位置する単独の画素とを結ぶ直線の傾きを算出し、該直線の傾きが第二の所定範囲内にある場合に前記特徴点を走路境界であると判定することを特徴している。
この装置によれば、画像上の移動速度を指標としてグループ化した特徴点の画素のうち下端に位置する画素の配置により、特徴点が走路境界であるか否かを簡単に判定することができる。
また、請求項4の発明は、請求項3に記載の走路境界検出装置において、前記第一の所定範囲は前記第二の所定範囲よりも広い範囲であることを特徴としている。
この装置によれば、特徴点の画像上の位置によらずに、走路境界を精度多角検出することができる。
また、請求項5の発明は、請求項1〜4のいずれか1項に記載の走路境界検出装置において、前記特徴点が物体のエッジであることを特徴としている。
この装置によれば、撮像した画像からエッジを抽出することで、簡単に走路境界を検出することができる。
また、以上説明した本発明の実施形態の走路境界検出方法によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
請求項6の発明は、自車両前方の画像を撮像するステップと、撮像した前記画像から特徴点を抽出するステップと、前記特徴点を表す画素の前記画像上の移動速度を算出するステップと、前記画像を垂直方向に短冊状の複数の短冊領域に分割し、各短冊領域において前記画像の垂直方向に隣接するとともに前記移動速度が所定の範囲にある前記画素を同一のグループにグループ化するステップと、前記グループにおける前記画素のうち上端および下端に位置する前記画素の前記画像上の座標を前記自車両前方の俯瞰図における座標に変換するステップと、前記画素の前記俯瞰図における前記座標に基づいて前記特徴点を平面物または立体物と判定するステップと、前記下端に位置する前記画素の前記画像上における配置に基づいて前記特徴点が走路の境界を表す走路境界であるか否かを判定するステップと、を備えることを特徴としている。
この方法によれば、撮像した自車両前方の画像を画像処理して抽出した特徴点を表す各画素の画像上における速度情報および配置に基づいて、高い精度で走路境界を検出することができる。
また、請求項7の発明は、請求項6に記載の走路境界検出方法において、前記上端に位置する前記画素と前記下端に位置する前記画素が前記俯瞰図の所定の範囲を所定の数に分割して設定した複数の領域のうち同一の領域に位置する場合に前記特徴点を平面物と判定し、前記上端に位置する前記画素と前記下端に位置する前記画素が前記複数の領域のうちそれぞれ異なる領域に位置する場合、または前記上端に位置する前記画素が前記俯瞰図の前記複数の領域外に位置するとともに前記下端に位置する前記画素が前記俯瞰図の前記複数の領域のうちいずれかの領域に位置する場合に、前記特徴点を立体物と判定することを特徴としている。
この方法によれば、撮像した画像から抽出した特徴点の座標を俯瞰変換し、変換後の座標の位置により、特徴点が平面物であるか立体物であるかを簡単に判定することができる。
また、請求項8の発明は、請求項6または7に記載の走路境界検出方法において、一つのグループにおいて前記下端に位置する前記画素が複数ある場合は、該複数の前記下端に位置する前記画素のうち水平方向両端の前記画素を結ぶ直線の傾きを算出し、該直線の傾きが第一の所定範囲内にある場合に前記特徴点を走路境界であると判定する一方、一つのグループにおいて前記下端に位置する前記画素が単独の場合は、該画素と、前記画像上の所定範囲内に位置する他のグループにおいて前記下端に位置する単独の画素とを結ぶ直線の傾きを算出し、該直線の傾きが第二の所定範囲内にある場合に前記特徴点を走路境界であると判定することを特徴としている。
この方法によれば、画像上の移動速度を指標としてグループ化した特徴点の画素のうち下端に位置する画素の配置により、特徴点が走路境界であるか否かを簡単に判定することができる。
また、請求項9の発明は、請求項8に記載の走路境界検出方法において、前記第一の所定範囲は前記第二の所定範囲よりも広い範囲であることを特徴としている。
この方法によれば、特徴点の画像上の位置によらずに、走路境界を精度多角検出することができる。
また、請求項10の発明は、請求項6〜9のいずれか1項に記載の走路境界検出方法において、前記特徴点が物体のエッジであることを特徴としている。
この方法によれば、撮像した画像からエッジを抽出することで、簡単に走路境界を検出することができる。
以上、本発明の実施形態を図面により詳述したが、実施形態は本発明の例示にしか過ぎず、本発明は実施形態の構成にのみ限定されるものではない。したがって本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても本発明に含まれることはもちろんである。
例えば、ブロック図は上記実施例に示すものに限定されるものではなく、同等の機能を備えた構成であれば良い。
また、カメラの取り付け位置は実施例で述べた位置に限定されるものではなく、カメラの光軸が車両前方正面方向(Z方向)に向き、撮像面の水平軸および垂直軸がそれぞれ路面と平行および垂直となるように設定されていれば良い。
また、検出したエッジの幅の正規化を行うにあたっては、エッジ幅は3画素に限定されるものではなく、任意の画素数を設定することができる。この場合、その後の処理でエッジの中央部の画素を利用するため、エッジ幅の画素数は奇数個であることが望ましい。
また、ZX平面を分割して設定する領域の数は上記実施例に示すものに限定されるものではなく、任意の数に分割して設定することができる。
また、ZX平面の縦方向および横方向の範囲は、任意の値に設定することができる。
さらに、上記実施形態では、走路境界として、縁石、白線、外壁と路面との接点の例について説明したが、これに限定されず、例えば、ガードレール、駐車車両と路面との境界、路面と路面以外の領域(田、畑など)との境界を検出してもよい。
走路境界検出装置の実施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。 走路境界検出装置の実施形態の処理を示すフローチャートである。 カメラ101で撮像した画像の例を示す図である。 抽出したエッジを正規化して、エッジ画像を得るために行う各処理の例を示す図である。 速度画像の例を示す図である。 速度画像における画素のグループ化の説明図である。 グループ化により設定した上端点と下端点の例を示す図である。 速度画像上で検出した上端点と下端点をZX平面上に座標変換した例を示す図である。 ZX平面左側における走路境界の候補点を示す図である。 ZX平面右側における走路境界の候補点を示す図である。
符号の説明
10 移動体検出装置
100 制御部
101 カメラ(撮像部)
102 画像一時記録部
103 特徴点抽出部
104 移動速度算出部
105 グループ化部
106 座標変換部
107 物体属性判定部
108 走路境界判定部

Claims (10)

  1. 自車両前方の画像を撮像する撮像部と、
    前記撮像部で撮像した前記画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点を表す画素の前記画像上の移動速度を算出する移動速度算出部と、前記画像を垂直方向に短冊状の複数の短冊領域に分割し、各短冊領域において前記画像の垂直方向に隣接するとともに前記移動速度が所定の範囲にある前記画素を同一のグループにグループ化するグループ化部と、前記グループにおける前記画素のうち上端および下端に位置する前記画素の前記画像上の座標を前記自車両前方の俯瞰図における座標に変換する座標変換部と、前記画素の前記俯瞰図における前記座標に基づいて前記特徴点を平面物または立体物と判定する物体属性判定部と、前記下端に位置する前記画素の前記画像上における配置に基づいて前記特徴点が走路の境界を表す走路境界であるか否かを判定する走路境界判定部とを有する制御部と、
    を備えることを特徴とする走路境界検出装置。
  2. 前記物体属性判定部は、前記上端に位置する前記画素と前記下端に位置する前記画素が前記俯瞰図の所定の範囲を所定の数に分割して設定した複数の領域のうち同一の領域に位置する場合に前記特徴点を平面物と判定し、前記上端に位置する前記画素と前記下端に位置する前記画素が前記複数の領域のうちそれぞれ異なる領域に位置する場合、または前記上端に位置する前記画素が前記俯瞰図の前記複数の領域外に位置するとともに前記下端に位置する前記画素が前記俯瞰図の前記複数の領域のうちいずれかの領域に位置する場合に、前記特徴点を立体物と判定することを特徴とする請求項1に記載の走路境界検出装置。
  3. 一つのグループにおいて前記下端に位置する前記画素が複数ある場合は、該複数の前記下端に位置する前記画素のうち水平方向両端の前記画素を結ぶ直線の傾きを算出し、該直線の傾きが第一の所定範囲内にある場合に前記特徴点を走路境界であると判定する一方、一つのグループにおいて前記下端に位置する前記画素が単独の場合は、該画素と、前記画像上の所定範囲内に位置する他のグループにおいて前記下端に位置する単独の画素とを結ぶ直線の傾きを算出し、該直線の傾きが第二の所定範囲内にある場合に前記特徴点を走路境界であると判定することを特徴とする請求項1または2に記載の走路境界検出装置。
  4. 前記第一の所定範囲は前記第二の所定範囲よりも広い範囲であることを特徴とする請求項3に記載の走路境界検出装置。
  5. 前記特徴点が物体のエッジであることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の走路境界検出装置。
  6. 自車両前方の画像を撮像するステップと、
    撮像した前記画像から特徴点を抽出するステップと、
    前記特徴点を表す画素の前記画像上の移動速度を算出するステップと、
    前記画像を垂直方向に短冊状の複数の短冊領域に分割し、各短冊領域において前記画像の垂直方向に隣接するとともに前記移動速度が所定の範囲にある前記画素を同一のグループにグループ化するステップと、
    前記グループにおける前記画素のうち上端および下端に位置する前記画素の前記画像上の座標を前記自車両前方の俯瞰図における座標に変換するステップと、
    前記画素の前記俯瞰図における前記座標に基づいて前記特徴点を平面物または立体物と判定するステップと、
    前記下端に位置する前記画素の前記画像上における配置に基づいて前記特徴点が走路の境界を表す走路境界であるか否かを判定するステップと、
    を備えることを特徴とする走路境界検出方法。
  7. 前記上端に位置する前記画素と前記下端に位置する前記画素が前記俯瞰図の所定の範囲を所定の数に分割して設定した複数の領域のうち同一の領域に位置する場合に前記特徴点を平面物と判定し、前記上端に位置する前記画素と前記下端に位置する前記画素が前記複数の領域のうちそれぞれ異なる領域に位置する場合、または前記上端に位置する前記画素が前記俯瞰図の前記複数の領域外に位置するとともに前記下端に位置する前記画素が前記俯瞰図の前記複数の領域のうちいずれかの領域に位置する場合に、前記特徴点を立体物と判定することを特徴とする請求項6に記載の走路境界検出方法。
  8. 一つのグループにおいて前記下端に位置する前記画素が複数ある場合は、該複数の前記下端に位置する前記画素のうち水平方向両端の前記画素を結ぶ直線の傾きを算出し、該直線の傾きが第一の所定範囲内にある場合に前記特徴点を走路境界であると判定する一方、一つのグループにおいて前記下端に位置する前記画素が単独の場合は、該画素と、前記画像上の所定範囲内に位置する他のグループにおいて前記下端に位置する単独の画素とを結ぶ直線の傾きを算出し、該直線の傾きが第二の所定範囲内にある場合に前記特徴点を走路境界であると判定することを特徴とする請求項6または7に記載の走路境界検出方法。
  9. 前記第一の所定範囲は前記第二の所定範囲よりも広い範囲であることを特徴とする請求項8に記載の走路境界検出方法。
  10. 前記特徴点が物体のエッジであることを特徴とする請求項6から9のいずれか1項に記載の走路境界検出方法。
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