JP2008009843A - 障害物判別装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】自車両周辺の画像を撮影する撮像手段12と、撮影された画像を用いて自車両周辺の相手車両を検出する車両検出手段14と、相手車両の移動ベクトルを抽出する移動ベクトル抽出手段16と、自車両の進行方向を算出する自車進行方向算出手段18と、相手車両の移動ベクトルと自車両の進行方向とに基づいて、相手車両と自車両との接触可能性を判別する危険度判別手段22と、相手車両の危険度を表示する報知手段24とを備える。
【選択図】図1
Description
障害物を検出する手段として、例えば特許文献1には、2台のカメラによるステレオ視を用いた手法が開示されている。この手法は、2台のカメラを所定間隔で同方向に向けて設置し、2つのカメラの視差から三角測量の原理で道路環境中の物体までの距離を算出することで、障害物を検出するものである。また、自車と衝突の可能性がある危険車両の判別には、例えば特許文献2の手法がある。これは、単一のカメラで取得した画像について、最初に自車の走行レーンを危険領域として設定する。次に、周囲の車両の走行履歴からこの領域に侵入する車両の先端位置を推定し、それらを危険車両として判別する。
図1は、本実施形態に係る障害物判別装置のブロック図である。本実施形態に係る障害物判別装置10は、自車両周辺の画像を撮影する撮像手段12と、撮影された画像を用いて自車両周辺の相手車両(障害物)を検出する車両検出手段(障害物検出手段)14と、相手車両の移動ベクトルを抽出する移動ベクトル抽出手段16と、自車両の進行方向を算出する自車進行方向算出手段18と、相手車両の移動ベクトルと自車両の進行方向とに基づいて、相手車両の危険度(自車両との接触可能性)を判別する危険度判別手段(接触可能性判別手段)22と、相手車両の危険度を表示する報知手段24とを備えるものである。なお移動ベクトル抽出手段16、自車進行方向算出手段18、車両検出手段14および危険度判別手段22は、自車両に搭載されたコンピュータ20によって構成されている。
撮像手段12は、自車両周辺の画像を撮影するものであり、具体的には1台のCCDカメラやミリ波レーダ等で構成されている。なおステレオ視を利用するため2台のカメラで障害物判別装置を構成する場合と比較して、本実施形態では1台のカメラで障害物判別装置を構成することができるので、車両コストを低減することができる。この撮像手段12は、自車両前方の画像を撮影するため、車室内のバックミラー付近などに固定されている。撮像手段12によって撮影された画像は、車両検出手段14や移動ベクトル抽出手段16等に入力される。
車両検出手段14は、撮影された画像を用いて相手車両を検出するものである。
本実施形態では、学習手法の一つであるアダブースト(AdaBoost)を用いて車両の特徴形状を学習し、車両の存在および車両領域を検出する。本実施においては、多くの車種に共通する特徴として、前後車輪を含む車両台車部分の複数の特徴を学習対象とする。また車体色が検知性能に影響を与える可能性があるため、これらの輪郭(形状)を抽出する。車両の検知性能は、多様かつ複数の特徴を学習することで向上すると考えられる。しかしながら、多くの特徴を学習するには多くの計算時間および計算コストを要することになる。そこで本実施形態では、台車部分全体、車両先頭部および車輪の三種類の特徴を学習対象とし、これらの学習結果を用いて車両を検出する。
(1)40×20ピクセルのポジティブデータn個、および40×20ピクセルのネガティブデータn個を用意する。ポジティブデータは、車両側面の写っていない任意サイズの複数枚の画像からランダムに40×20ピクセルで切り出す。
(2)n個のポジティブデータについて、それぞれの重みwiをすべてwi=1/2nとして初期化する。以下、t=1…T繰り返し。
(3)各ポジティブデータの重みwiを、数式1により正規化する。
以上の学習結果である識別器Hiを、図2(b)に示すように直列に並べて強識別器を構成する。車輪形状の判別においては、強識別器を通過した画像を車輪と判別する。
図1に戻り、移動ベクトル抽出手段16は、相手車両の移動ベクトルを抽出するものである。
図3は、移動ベクトルの説明図である。一般に、動画から物体の動きを抽出する手法の一つとして、オプティカルフローが知られている。オプティカルフローは物体30の移動ベクトル32であり、時間的に連続する2つの画像V0,V1間において、同一物体の輝度変化は小さいという仮定の下で、同程度の輝度をもつ点の移動量から算出される。
しかし、求める変数が(u,v)の2つであるのに対して、関係式が数式10の1つなので、これのみではオプティカルフローを求めることはできない。そこで、オプティカルフロー(u,v)の算出にあたり、数式10のほかに、「オプティカルフローは滑らかに変化する」という条件を付け加える。オプティカルフロー(u,v)の変化量は、次の数式11で表される。
図1に戻り、自車進行方向算出手段18は、自車両の進行方向を算出するものである。
図5は、自車進行方向の算出方法の説明図である。本実施形態において、自車の進行方向は、自車の進行によって生じる周囲の静止物体92のオプティカルフロー93から求める。一般に、自車が前方に進行する場合、周囲の静止物体92のオプティカルフロー93は、画像の消失点(Focus of Expansion;以下「FOE」という。)90から湧き出すように発生する。そのため、このFOE90を自車進行方向として求めることができる。この他にも、自車進行方向の算出精度を高める手段として、自車両の速度や操舵角などを用いてもよい。
図1に戻り、危険度判別手段22は、相手車両の移動ベクトルと自車両の進行方向とに基づいて、相手車両の危険度(自車両との接触可能性)を判別するものである。そのため危険度判別手段22に対して、車両検出手段14により検出された相手車両領域の情報、移動ベクトル抽出手段16により抽出された移動ベクトル、および自車進行方向算出手段18により算出された自車進行方向が、それぞれ入力されるようになっている。
図1に戻り、報知手段24は、自車両の運転者に対して相手車両の危険度を表示するものである。そのため報知手段24には、危険度判別手段22により判別された相手車両の危険度の情報が入力される。また報知手段24には、撮像手段12により撮影された画像、および車両検出手段14により検出された相手車両領域の情報が入力される。具体的な報知手段24として、ディスプレイ装置等が、車室内のインスツルメンタル・パネル付近に配置されている。
次に、前記障害物判別装置を用いた障害物判別方法につき、図1、図10および図11を用いて説明する。
図10は、本実施形態に係る障害物判別方法のフローチャートである。まず撮像手段12により、自車両周囲の画像を撮影する。次に移動ベクトル抽出手段16が、撮影された画像を用いて、周囲の物体の移動ベクトルをオプティカルフローとして算出する(S1)。次に自車進行方向算出手段18が、算出された移動ベクトルを用いてFOE(x_foe,y_foe)を求め、自車進行方向を推定する(S2)。次に車両検出手段14が、AdaBoostの手法により、画像から車両領域を検知する(S3)。
図11は、危険度判別サブルーチンのフローチャートである。まず車両領域内の単位面積あたりの移動ベクトル数n_flowをカウントする(S5)。次に、n_flowがしきい値n_flow_thresholdより小さいか判断する(S6)。判断がYesの場合はS6aに進み、危険度を高度に分別して、報知手段への表示設定をする。
そして、本実施形態に係る障害物判別装置を自車両に搭載することにより、運転者の道路状況の確認ミスによる衝突事故を減少させる効果が期待できる。
例えば、上記実施形態における車両検出手段は、AdaBoostの手法を用いて相手車両を検出したが、それ以外のサポートベクターマシン(Support Vector Machine;SVM)やニューラルネットワークの手法等を用いて相手車両を検出することも可能である。ただし、AdaBoostの手法を用いることにより、相手車両を精度良くかつ高速で効率良く検出することが可能である。
Claims (4)
- 自車両周辺の障害物を検出する障害物検出手段と、
前記障害物の移動ベクトルを抽出する移動ベクトル抽出手段と、
前記自車両の進行方向を算出する自車進行方向算出手段と、
前記障害物の移動ベクトルと前記自車両の進行方向とに基づいて、前記障害物と前記自車両との接触可能性を判別する接触可能性判別手段と、
を備えることを特徴とする障害物判別装置。 - 前記接触可能性判別手段は、前記障害物の移動ベクトル数が所定値より少ない場合に、前記障害物と前記自車両との接触可能性が大きいと判断することを特徴とする請求項1に記載の障害物判別装置。
- 前記障害物の情報を報知する報知手段を備え、
前記接触可能性判別手段は、前記障害物と前記自車両との接触可能性の大きさを複数レベルに分別し、
前記報知手段は、前記障害物と前記自車両との接触可能性の前記レベルに応じて報知形態を変化させることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の障害物判別装置。 - 前記障害物検出手段は、前記障害物が車両であるか否かを、車両側面の略下半分の輝度分布学習によって識別することを特徴とする請求項1ないし請求項3のいずれかに記載の障害物判別装置。
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