JP2008076102A - 車両用ナビゲーション装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両周辺の変化する物体を検出して走行案内を実施する。
【解決手段】自車が走行案内地点に位置することを判定（Ｓ１０７でＹＥＳと判定）した場合、動画カメラ１７によって動画像として撮影された車両周辺の複数の画像から予め定められた時間をずらして撮影された２つの画像を抽出し、抽出した２つの画像を比較して移動する車両を検出し（Ｓ２００）、この移動する車両を走行案内の目標物として走行案内を行う（Ｓ３０２）。
【選択図】図２ａ

Description

本発明は、走行案内を行う車両用ナビゲーション装置に関する。

従来、ナビゲーション装置では、車両が案内交差点の手前に近づくと、例えば、「１００メートル先右折です」あるいは「２０メートル先右折です」といったような距離情報と右左折方向を表す音声ガイダンスが行われる。しかし、このような距離による案内では案内交差点までの距離感覚がつかみにくいため、いくつもの交差点が連続して存在するような場合などでは、案内交差点と違う交差点で右折または左折してしまうといった状況が考えられる。また、運転者が案内交差点を間違えないように表示画面を注視すると、車両前方の状況から注意を逸らせてしまうといった状況が考えられる。

そこで、右左折時に車両に搭載されたカメラで車両周辺の画像を撮影し、この撮影した画像を画像認識により個々のオブジェクトに分解し、これらのオブジェクトを利用して走行案内を行うものがある（例えば、特許文献１参照）。
特開２００５−２４１６５３号公報

ところで、同乗者が道案内をする場合、例えば、「次の赤い車がでてきた交差点を左に曲がって」、とか「左前方の白い車の走行レーンへ移動して」といったように、変化する物体を目標物として案内する場合がある。

しかしながら、特許文献１に記載の装置は、カメラによって撮影された静止画像を画像認識により個々のオブジェクトに分解し、このようにして得られたオブジェクトを利用して走行案内を行うもので、変化する物体を検出して、この変化する物体を目標物として走行案内を行うことはできない。

本発明は上記点に鑑みたもので、車両周辺の変化する物体を目標物として走行案内を実施することを目的とする。

本発明の第１の特徴は、車両周辺を撮影する撮影手段と、自車が走行案内地点に位置するか否かを判定する案内地点判定手段と、案内地点判定手段によって自車が走行案内地点に位置すると判定された場合、撮影手段によって所定の間隔で撮影された車両周辺の２つの画像を比較して変化する物体を検出する物体検出手段と、物体検出手段によって検出された変化する物体を走行案内の目標物として走行案内を行う走行案内手段と、を備えたことである。

このような構成では、所定の間隔で撮影された車両周辺の２つの画像を比較して変化する物体が検出され、この変化する物体を走行案内の目標物として走行案内が実施される。このようにして、車両周辺の変化する物体を目標物とした走行案内を実施することができる。

また、本発明の第２の特徴は、自車が右左折案内地点に位置するか否かを判定し、走行案内手段は、変化する物体を走行案内の目標物として右左折案内を行うことである。

このように、変化する物体を走行案内の目標物として右左折案内を行うことができる。

また、本発明の第３の特徴は、自車が走行レーン案内地点に位置するか否かを判定し、走行案内手段は、変化する物体を走行案内の目標物として走行レーン案内を行うことである。

このように、変化する物体を走行案内の目標物として走行レーン案内を行うことができる。

また、本発明の第４の特徴は、物体検出手段が、パターンマッチングにより変化する物体が何であるかを認識するパターン認識手段を備え、走行案内手段が、パターン認識手段によって認識された変化する物体が何であるかを示して走行案内を行うことである。

このように、パターンマッチングにより変化する物体が何であるかが認識され、変化する物体が何であるかを示して走行案内を実施することができる。

また、本発明の第５の特徴は、物体検出手段が、変化する物体の色を認識する色認識手段を備え、走行案内手段が、色認識手段によって認識された変化する物体の色を示して走行案内を行うことである。

このような構成では、変化する物体の色が示されて走行案内が実施されるので、より詳しく走行案内を実施することができる。

また、本発明の第６の特徴は、物体検出手段が、自車の走行方向と垂直方向に移動する物体の移動方向を特定する移動方向特定手段を備え、走行案内手段が、移動方向特定手段によって特定された移動する物体の移動方向を示して走行案内を行うことである。

このような構成では、移動する物体の移動方向が示されて走行案内が実施されるので、より詳しく走行案内を実施することができる。

また、本発明の第７の特徴は、物体検出手段が、移動する物体を変化する物体として検出することである。

このように、移動する物体が変化する物体として検出されるので、例えば、走行中の車両や歩いている歩行者を検出し、これらの車両や歩行者を目標物として案内することができる。

また、本発明の第８の特徴は、物体検出手段が、色の変化する物体を変化する物体として検出することである。

このように、色の変化する物体が変化する物体として検出されるので、例えば、色の変化する信号機を検出し、色の変化した信号機を目標物として案内することができる。

また、本発明の第９の特徴は、撮影手段が、車両周辺の動画像を撮影し、物体検出手段が、撮影手段によって動画像として撮影された車両周辺の複数の画像から予め定められた時間をずらして撮影された２つの画像を抽出し、抽出した２つの画像を比較して変化する物体を検出することである。

このように、動画像として撮影された車両周辺の複数の画像から予め定められた時間をずらして撮影された２つの画像を抽出し、抽出した２つの画像を比較して変化する物体を検出することができる。

本発明の一実施形態に係る車両用ナビゲーション装置の構成を図１に示す。本車両用ナビゲーション装置１は、位置検出器１０、地図データ入力器１５、操作スイッチ群１６、動画カメラ１７、送受信機１８、外部メモリ１９、表示装置２０、音声コントローラ２１、スピーカ２２、音声認識装置２３、マイク２４、リモコンセンサ２５および制御装置２６を備えている。

位置検出器１０は、いずれも周知の地磁気センサ１１、ジャイロスコープ１２、距離センサ１３およびＧＰＳ受信機１４等のセンサを有しており、これらセンサの各々の性質に基づいた現在位置を特定するための情報を制御装置２６に出力する。

地図データ入力器１５は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）やＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等のドライブ装置からなり、ＨＤＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭメディア、ＣＤ−ＲＯＭメディア等の地図データソース（図示せず）から地図データを読取可能に構成されている。この地図データソースには、道路地図データや目印データ、位置検出精度向上のためのマップマッチング用データを含む各種データが記憶されている。また道路地図データは、道路形状、道路幅、道路名、建造物、各種施設、それらの電話番号、地名、地形等のデータを含むと共に、その道路地図を表示装置２０の画面上に再生するためのデータを含んで構成されている。

操作スイッチ群１６は、表示装置２０のディスプレイに重ねて設けられたタッチスイッチおよび表示装置２０のディスプレイの周囲に設けられたメカニカルなスイッチ等によって構成され、ユーザの操作に応じた信号を出力する。

動画カメラ１７は、車両周辺の動画像を撮影するためのもので、撮影した画像を制御装置２６へ出力する。

また、動画カメラ１７は、車両前方の画像を撮影し、撮影した画像を制御装置２６へ出力する。また、動画カメラ１７は、制御装置２６からの制御信号に応じてカメラの向きを上下左右に変化させる駆動機構（図示せず）を有し、この駆動機構により撮影方向を調整する。

送受信機１８は、道路沿いに設置された路上機を介してＶＩＣＳセンタ２とデータの送受信を行うための装置である。送受信機１８は、ＶＩＣＳセンタ２から送信された道路の渋滞情報、交通規制情報等を受信して制御装置２６に出力するとともにＶＩＣＳセンタ２へ車両情報、ユーザ情報等を送信する。

外部メモリ１９は、制御装置２６の内部とは別に設けられたメモリで、各種データが記憶される。

表示装置２０は、液晶等のフルカラー表示が可能なディスプレイを有し、制御装置２６から入力される映像信号に応じた映像をディスプレイに表示させる。

音声コントローラ２１は、音声認識装置２３の認識結果を制御装置２６へ出力するとともに、制御装置２６から入力される音声信号をスピーカ２２へ出力する。また、音声コントローラ２１は、マイク２４から入力される音声信号に応じた音声をスピーカ２２からトークバック出力（音声出力）させる。

音声認識装置２３は、マイク２４を介して入力される音声信号と、内部に記憶する認識辞書（図示せず）中の語彙データ（比較対象パターン）とを照合して音声認識を行い、音声認識の結果を音声コントローラ２１に入力する。

リモコンセンサ２５は、ユーザの操作に応じて赤外線等による無線信号を送信するリモコン２５ａから受信した信号を制御装置２６へ出力する。

制御装置２６は、ＣＰＵ、内部メモリ等を備えたコンピュータによって構成されており、ＣＰＵは、内部メモリに記憶されたプログラムに従って各種処理を行う。

制御装置２６の処理としては、位置検出器１０から入力される信号に基づいて自車位置を算出する自車位置算出処理、地図データ入力器１５から地図データを読み出して自車位置周辺の地図上に自車位置マークを重ねて表示する地図表示処理、ダイクストラ法等を用いて現在地から目的地に至る最適経路を探索して案内経路を形成する経路探索処理、案内経路に従って走行案内を実施する走行案内処理、動画カメラ１７によって撮影された動画像を外部メモリ１９に記憶させる撮影画像記憶処理等がある。なお、経路探索処理によって案内経路の探索が実施されると、右左折交差点位置（緯度、経度）および案内経路の走行レーン数を示すレーン情報が外部メモリ１９に記憶される。また、撮影画像記憶処理によって外部メモリ１９に記憶される動画像のデータは、連続する複数の画像によって構成される。

次に、図２ａ、２ｂに従って、制御装置２６の処理について説明する。イグニッションスイッチがオンしてバッテリから電源が供給されると、本車両用ナビゲーション装置１は動作状態となり、制御装置２６は、自車位置算出処理、地図表示処理等の各種を処理と並行して図２ａ、２ｂに示す処理を開始する。

まず、ルートガイダンス中か否かを判定する（Ｓ１００）。具体的には、ユーザの操作に応じて経路探索処理、走行案内処理が実施され、ルートガイダンス中であるか否かを判定する。

ルートガイダンス中でない場合、Ｓ１００の判定はＮＯとなり、本処理を終了する。

また、ルートガイダンス中の場合、Ｓ１００の判定はＹＥＳとなり、次に、自車位置算出処理によって算出された自車位置に基づいて現在地を特定する（Ｓ１０２）。

次に、右左折交差点位置およびレーン情報を取得する（Ｓ１０４）。具体的には、外部メモリ１９から右左折交差点位置およびレーン情報を読み出す。

次に、右左折交差点まで大幅に遠いか否かを判定する（Ｓ１０６）。具体的には、現在地と次の右左折交差点との距離が所定距離（例えば、１キロメートル）以上であるか否かを判定する。

ここで、現在地と次の右左折交差点との距離が所定距離（例えば、１キロメートル）以上である場合、Ｓ１０６の判定はＹＥＳとなり、次に、次の右左折交差点までの距離が３キロメートルの地点に到達したか否かを判定する（Ｓ１０７）。

次の右左折交差点までの距離が３キロメートルの地点に到達していない場合、Ｓ１０７の判定はＮＯとなり、Ｓ１０２へ戻る。

また、次の右左折交差点までの距離が３キロメートルの地点に到達すると、Ｓ１０７の判定はＹＥＳとなり、次に、周辺車両認識処理を実施する（Ｓ２００）。この周辺車両認識処理は、自車周辺の走行車両を目標物として走行レーンの変更を指示するレーンガイダンスを実施するために、自車周辺を同一方向に走行する車両を認識するための処理である。

図３に、周辺車両認識処理のフローチャートを示す。この周辺車両認識処理では、まず、動画カメラ１７で前方の交差点を撮影し、メモリへ記憶する（Ｓ２０２）。具体的には、動画カメラ１７によって車両前方の動画像を撮影し、これらの撮影した画像をｘ［秒］分だけ外部メモリ１９に記憶させる。

次に、Δｔ（ただし、Δｔ＜ｘ）秒前の画像と現在の画像をメモリから抽出し、比較する（Ｓ２０４）。具体的には、Δｔ（例えば、０．０１）秒前に撮影された画像と、現在の画像（最新の画像）を外部メモリ１９から抽出して比較する。

次に、画像を比較して、移動する物体の速度ベクトルを求める（Ｓ２０６）。ここで、図４を参照して、速度ベクトルの算出について説明する。

図４に示す車両Ｃ２および車両Ｃ３は、自車Ｃ１と同程度の速度で同一方向に走行しており、Δｔ秒前の画像と現在の画像とで同程度の大きさで映し出される。これらの車両Ｃ２、Ｃ３は、自車Ｃ１との相対速度がほぼ０となるため、自車Ｃ１、車両Ｃ２、Ｃ３の速度をｖ１、ｖ２、ｖ３とすると、自車Ｃ１と車両Ｃ２の速度差は、｜ｖ１−ｖ２｜＝０、自車Ｃ１と車両Ｃ３の速度差は、｜ｖ１−ｖ３｜＝０として表される。なお、自車Ｃ１の速度ｖ１は既知であるので、車両Ｃ２の速度はｖ２（＝ｖ１）、車両Ｃ３の速度はｖ３（＝ｖ１）、車両Ｃ２、Ｃ３の走行方向は自車Ｃ１と同一方向として、車両Ｃ２、Ｃ３の速度ベクトルを求めることができる。

また、図４に示す車両Ｃ４は、対向車線を自車Ｃ１と反対方向へ走行しており、Δｔ秒前の画像よりも現在の画像の方が大きく映し出される。なお、自車Ｃ１と車両Ｃ４の速度差は、｜ｖ１＋ｖ４｜として表され、車両Ｃ４の走行方向は自車Ｃ１と反対方向として、車両Ｃ４の速度ベクトルを求めることができる。

また、路上の構造物は、Δｔ秒前の画像よりも現在の画像の方が大きく映し出される。なお、自車Ｃ１と路上の構造物の速度差は、｜ｖ１｜として表され、路上の構造物等の移動方向は自車Ｃ１と反対方向として、路上の構造物等の速度ベクトルを求めることができる。

このように、Δｔ秒前の画像に映し出される物体と現在の画像に映し出される物体を比較して、移動する物体（周辺車両、路上の構造物など）の速度ベクトルを求める。

次に、速度ベクトルから移動している物体の絞込を実施する（Ｓ２０８）。具体的には、同一方向の同一速度の速度ベクトルの物体（車両）の絞込を実施し、撮影された画像から、同一方向に同一速度で移動している物体を抽出し、路上の構造物等の背景や対向車線を走行する車両を除外する。

次に、パターンマッチングにより移動している物体が何であるかを認識する（Ｓ２１０）。外部メモリ１９には、例えば、自動車（乗用車やトラックなど）、バイク、自転車、信号機、人など、様々な物体を様々な方向（前後左右）から見た形状パターンが記憶されており、これらの形状パターンを用いたパターンマッチングにより移動している物体が何であるかを認識する。

次に、移動している物体の色を認識する（Ｓ２１２）。例えば、移動している物体の色が赤の場合には赤、移動している物体の色が白の場合には白として移動している物体の色を認識する。この色の認識は、例えば、ニューラルネットを利用したパターンマッチングによって実現することができる。

次に、自車周辺の走行車両の位置関係を特定する（Ｓ２１４）。具体的には、画像に含まれる周辺車両の位置から自車周辺の車両の位置関係を特定する。例えば、画像の中央に車両が映し出されている場合には、同一の走行レーンを走行中の車両であると判定することができ、画像の左側に車両が映し出されている場合には、左側の走行レーンを走行中の車両であると判定することができる。

次に、自車の走行レーンを認識する（Ｓ２１６）。自車の走行レーンは、例えば、図４に示したような対向車線を走行する車両Ｃ４と、この車両Ｃ４と自車との間にセンターラインが存在する場合、自車がどれだけセンターラインから離れているかに基づいて認識することができる。なお、自車がどれだけセンターラインから離れているかについては、画像に写し出されるセンターラインの位置関係に基づいて実験的に求めることができる。また、このような自車とセンターラインとの距離を求めることなく、例えば、位置検出器１０から入力される信号に基づいて現在位置を高精度で算出することにより自車の走行レーンを認識するようにしてもよい。

次に、図２ａの説明に戻り、レーン移動が必要か否かを判定する（Ｓ３００）。具体的には、先の１０４にて取得したレーン情報とＳ２１６にて認識した自車の走行レーンから自車が走行すべき走行レーンを走行しているか否かに基づいて走行レーンの移動が必要であるか否かを判定する。

例えば、前方の左折専用レーンへ進入する案内経路が設定されているにもかかわらず、自車が左折専用レーン以外の走行レーンを走行している場合、Ｓ３００の判定はＹＥＳとなり、次に、周辺車両を走行案内の目標物として音声ガイダンスを行う（Ｓ３０２）。例えば、「この先左折専用レーンです、左前方の白い車のレーンへ移動してください」といった音声をスピーカ２１から音声出力させる。

次に、目的地に到着したか、あるいは、案内を終了したか否かを判定する（Ｓ３０４）。

自車両が目的地に到着していない場合、Ｓ３０４の判定はＮＯとなり、Ｓ１０２へ戻る。また、自車両が目的地に到着した場合、Ｓ３０４の判定はＹＥＳとなり、本処理を終了する。

また、Ｓ１０４にて右左折交差点位置およびレーン情報を取得した後、現在地と次の右左折交差点との距離が所定距離（例えば、１キロメートル）未満になると、Ｓ１０６の判定はＮＯとなり、次に、右左折交差点まで少し遠いか否かを判定する（Ｓ１０８）。具体的には、現在地と次の右左折交差点との距離が所定距離（例えば、５００メートル）以上であるか否かを判定する。

ここで、現在地と次の右左折交差点との距離が所定距離（例えば、５００メートル）以上である場合、Ｓ１０８の判定はＹＥＳとなり、次に、次の右左折交差点までの距離が７００メートルの地点に到達したか否かを判定する（Ｓ１０９）。

次の右左折交差点までの距離が７００メートルの地点に到達していない場合、Ｓ１０８の判定はＮＯとなり、Ｓ１０８の判定を繰り返す。

また、次の右左折交差点までの距離が７００キロメートルの地点に到達すると、Ｓ１０８の判定はＹＥＳとなり、次に、従来と同様の音声ガイダンスを行う（Ｓ１１０）。具体的には、案内交差点までの距離と右左折方向のみを案内する。例えば、「７００メートル先の交差点、左折です。」といった音声をスピーカ２１から音声出力させ、Ｓ１０２へ戻る。

また、次の右左折交差点の所定距離（例えば、５００メートル）手前の位置に自車が到達すると、Ｓ１０８の判定はＮＯとなり、次に、ナビ機能により、自車と交差点の距離を再度求める（Ｓ１２０）。具体的には、再度、車位置算出処理によって算出された自車位置を取得し、この自車位置と右左折交差点との距離を算出する。

次に、動画カメラ１７の向きを右左折交差点の予定進行方向（退出路方向）へ向けて右左折交差点の周辺状況を撮影させる（Ｓ１２２）。例えば、図５に示すように、次の案内交差点を左折する場合には、動画カメラ１７の撮影方向を直進方向よりも左側へ向けて右左折交差点の周辺状況を撮影させ、反対に、次の案内交差点を右折する場合には、動画カメラ１７の撮影方向を直進方向よりも右側へ向けて右左折交差点の周辺状況を撮影させる。なお、カメラの左右方向の移動角度は、実験によって定められた値が用いられる。

次に、移動物体認識処理を実施する（Ｓ４００）。この移動物体認識処理は、右左折案内を指示する交差点ガイダンスを実施するために、右左折交差点の周辺を移動する物体を認識するための処理である。

図６に、移動物体認識処理のフローチャートを示す。この移動物体認識処理では、まず、動画カメラ１７で前方の交差点を撮影し、メモリへ記憶し（Ｓ４０２）、次に、Δｔ（ただし、Δｔ＜ｘ）秒前の画像と現在の画像をメモリから抽出し、比較する（Ｓ４０４）。

次に、画像を比較して、移動する物体の速度ベクトルを求める（Ｓ４０６）。Ｓ２０６では、自車の周辺を走行している周辺車両の速度ベクトルを算出したが、ここでは、自車の走行方向と直交する方向に移動する物体の速度ベクトルを求める。具体的には、２つの画像を比較して、自車の走行方向と直交する方向に移動する物体の移動量を特定し、この移動量をΔｔで除算することにより移動速度を求める。なお、物体の移動量は、２つの画像に映し出される物体の位置の変化量から実験的に求めることができる。また、２つの画像に映し出される物体の位置の変化量から物体の移動方向を特定する。このように、移動する物体の移動速度と移動方向を特定し、移動する物体の速度ベクトルを求めることができる。

次に、速度ベクトルから移動している物体の移動方向を特定する（Ｓ４０８）。具体的には、撮影された画像から、次の右左折交差点に自車の走行方向と直交する方向に移動する物体があるか否かを検出し、自車の走行方向と直交する方向に移動する物体がある場合には、移動する物体が左側へ移動しているか右側へ移動しているかを特定する。

次に、パターンマッチングにより移動している物体が何であるかを認識し（Ｓ４１０）、次に、移動している物体の色を認識する（Ｓ４１２）。

次に、図２ｂの説明に戻り、次の右左折交差点までの距離がαメートル（例えば、１０メートル）の地点に到達したか否かを判定する（Ｓ４５０）。

次の右左折交差点までの距離がαメートルの地点に到達していない場合、Ｓ４５０の判定はＮＯとなり、Ｓ４５０の判定を繰り返す。

また、次の右左折交差点までの距離がαメートルの地点に到達すると、Ｓ４５０の判定はＹＥＳとなり、次に、画像処理の結果から交差点に出入りする車が存在するか否かを判定する（Ｓ５００）。具体的には、Ｓ４０８にて次の右左折交差点に自車の走行方向と直交する方向に移動する物体が検出されたか否かに基づいて、交差点に出入りする車が存在するか否かを判定する。

次の右左折交差点に進行方向と直交する方向に移動する車両が検出された場合、Ｓ５００の判定はＹＥＳとなり、次に、車両が右左折交差点から出てくるか、右左折交差点に入っていくかを判定する（Ｓ５０４）。具体的には、Ｓ４０６にて求めた移動する物体の速度ベクトル（移動方向）に基づいて車両が右左折交差点から出てくるか、右左折交差点に入っていくかを判定する。

ここで、車両が右左折交差点に入っていく場合、Ｓ５０４の判定はＮＯとなり、次に、距離に応じたガイダンスを行う（Ｓ５０６）。例えば、「αメートル先の赤色の車が入っていった交差点を左折してください」といった音声をスピーカ２１から音声出力させ、Ｓ５１０へ進む。

また、車両が右左折交差点から出てくる場合、Ｓ５０４の判定はＹＥＳとなり、次に、距離に応じたガイダンスを行う（Ｓ５０８）。例えば、「αメートル先の赤色の車が出てきた交差点を左折してください」といった音声をスピーカ２１から音声出力させ、Ｓ５１０へ進む。

また、次の右左折交差点に進行方向と直交する方向に移動する車両が検出されない場合、Ｓ５００の判定はＮＯとなり、距離に応じたガイダンスを行う（Ｓ５０２）。例えば、「αメートル先の車が走っていない交差点を左折してください」といった音声をスピーカ２１から音声出力させ、Ｓ５１０へ進む。

Ｓ５１０では、自車が次の右左折交差点の退出路に位置するか否かに基づいて右左折を終了したか否かを判定する。

自車が次の右左折交差点の退出路に位置しない場合、Ｓ５１０の判定はＮＯとなり、Ｓ１２０へ戻る。

また、自車が次の右左折交差点の退出路に位置する場合、Ｓ５１０の判定はＹＥＳとなり、Ｓ１０２へ戻る。

上記した処理を実施し、自車が目的地に到着すると、図２ａのＳ３０４の判定はＹＥＳとなり、本処理を終了する。

上記した構成によれば、自車が走行案内地点に位置すると判定された場合、所定の間隔で撮影された車両周辺の２つの画像を比較して変化する物体が検出され、この変化する物体を走行案内の目標物として走行案内が実施される。このようにして、車両周辺の変化する物体を目標物とした走行案内を実施することができる。なお、所定の間隔としては、一定の時間間隔であっても可変の時間間隔であってもよい。

また、走行案内としては、変化する物体を走行案内の目標物とした右左折案内、変化する物体を走行案内の目標物とした走行レーン案内を行うことができる。

また、パターンマッチングにより変化する物体が何であるかが認識され、変化する物体が何であるかを示して走行案内を実施することができる。

また、変化する物体の色が示されて走行案内が実施されるので、より詳しく走行案内を実施することができる。

また、移動する物体の移動方向が示されて走行案内が実施されるので、より詳しく走行案内を実施することができる。

また、移動する物体が変化する物体として検出されるので、例えば、走行中の車両や歩いている歩行者を検出し、これらの車両や歩行者を目標物として案内することができる。

また、色の変化する物体が変化する物体として検出されるので、例えば、色の変化する信号機を検出し、この色の変化する信号機を目標物として案内することができる。

なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々なる形態で実施することができる。

例えば、上記実施形態では、変化する物体として、周辺を走行している車両、右左折交差点から出てくる車両、右左折交差点に入っていく車両等を検出し、これらの物体を目標物として走行案内を行う例を示したが、例えば、右左折交差点の信号の色変化を検出し、「今、信号機が赤色に変わった交差点を左折です」といった走行案内を行うようにしてもよい。

また、上記実施形態では、右左折案内および走行レーン案内を実施する際に変化する物体を目標物として走行案内を実施する例を示したが、右左折案内、走行レーン案内以外の案内において、変化する物体を目標物として走行案内するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、Ｓ２００およびＳ４００にて、Δｔ秒前の画像に映し出される物体と現在の画像に映し出される物体を比較して、移動する物体の速度ベクトルを求め、この速度ベクトルから移動している物体を絞り込んで移動している物体を検出する例を示したが、このような速度ベクトルを求めることなく、移動している物体を検出してもよい。

また、上記実施形態では、Ｓ１０７において、次の案内交差点までの距離が３キロメートルの地点に到達したか否かを判定する例を示したが、例えば、次の案内交差点までの距離が１、３、５、１０キロメートルのいずれかの地点に到達したか否かを判定するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、Ｓ１０８において、次の案内交差点までの距離が７００メートルの地点に到達したか否かを判定する例を示したが、例えば、次の案内交差点までの距離が３００、５００、７００メートルのいずれかの地点に到達したか否かを判定するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、Ｓ４５０において、次の案内交差点までの距離が１０メートルの地点に到達したか否かを判定する例を示したが、次の案内交差点までの距離としては、例えば、３、５、１０、２０、５０メートルとしてもよい。

なお、上記実施形態における構成と特許請求の範囲の構成との対応関係について説明すると、動画カメラ１７が撮影手段に相当し、Ｓ１０７、Ｓ４５０が案内地点判定手段に相当し、Ｓ２００、Ｓ４００物体検出手段に相当し、Ｓ３０２、Ｓ５０２、Ｓ５０６、Ｓ５０８が走行案内手段に相当し、Ｓ２１０、Ｓ４１０がパターン認識手段に相当し、Ｓ２１４、Ｓ４１２が色認識手段に相当し、ＳＳ５０４が移動方向特定手段に相当する。

本発明の一実施形態に係る車両用ナビゲーション装置の構成を示す図である。 制御装置の処理を示すフローチャートである。 制御装置の処理を示すフローチャートである。 周辺車両認識処理を示すフローチャートである。 速度ベクトルの算出について説明するための図である。 動画カメラの撮影方向について説明するための図である。 移動物体認識処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１…車両用ナビゲーション装置、１０…位置検出器、１１…地磁気センサ、
１２…ジャイロスコープ、１３…距離センサ、１４…ＧＰＳ受信機、
１５…地図データ入力器、１７…動画カメラ、１８…送受信機、１９…外部メモリ、
２０…表示装置、２１…音声コントローラ、２２…スピーカ、２３…音声認識装置、
２４…マイク、２５…リモコンセンサ、２５ａ…リモコン、２６…制御装置。

Claims (9)

1. 車両周辺を撮影する撮影手段と、
   自車が走行案内地点に位置するか否かを判定する案内地点判定手段と、
   前記案内地点判定手段によって前記自車が走行案内地点に位置すると判定された場合、前記撮影手段によって所定の間隔で撮影された車両周辺の２つの画像を比較して変化する物体を検出する物体検出手段と、
   前記物体検出手段によって検出された前記変化する物体を前記走行案内の目標物として走行案内を行う走行案内手段と、を備えたことを特徴とする車両用ナビゲーション装置。
2. 前記案内地点判定手段は、自車が右左折案内地点に位置するか否かを判定し、
   前記走行案内手段は、前記変化する物体を前記走行案内の目標物として右左折案内を行うことを特徴とする請求項１に記載の車両用ナビゲーション装置。
3. 前記案内地点判定手段は、自車が走行レーン案内地点に位置するか否かを判定し、
   前記走行案内手段は、前記変化する物体を前記走行案内の目標物として走行レーン案内を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の車両用ナビゲーション装置。
4. 前記物体検出手段は、パターンマッチングにより前記変化する物体が何であるかを認識するパターン認識手段を備え、
   前記走行案内手段は、前記パターン認識手段によって認識された前記変化する物体が何であるかを示して走行案内を行うことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１つに記載の車両用ナビゲーション装置。
5. 前記物体検出手段は、前記変化する物体の色を認識する色認識手段を備え、
   前記走行案内手段は、前記色認識手段によって認識された前記変化する物体の色を示して走行案内を行うことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の車両用ナビゲーション装置。
6. 前記物体検出手段は、前記自車の走行方向と垂直方向に移動する物体の移動方向を特定する移動方向特定手段を備え、
   前記走行案内手段は、前記移動方向特定手段によって特定された前記移動する物体の移動方向を示して走行案内を行うことを特徴とする請求項１、２、４、５のいずれか１つに記載の車両用ナビゲーション装置。
7. 前記物体検出手段は、移動する物体を前記変化する物体として検出することを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１つに記載の車両用ナビゲーション装置。
8. 前記物体検出手段は、色の変化する物体を前記変化する物体として検出することを特徴とする請求項１、２、４、５、６いずれか１つに記載の車両用ナビゲーション装置。
9. 前記撮影手段は、車両周辺の動画像を撮影し、
   前記物体検出手段は、前記撮影手段によって前記動画像として撮影された車両周辺の複数の画像から予め定められた時間をずらして撮影された２つの画像を抽出し、抽出した２つの画像を比較して変化する物体を検出することを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１つに記載の車両用ナビゲーション装置。

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