JP2008215836A - Object detection apparatus - Google Patents

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節夫 所
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To prevent the occurrence of incorrect detection of objects due to travel environments. <P>SOLUTION: An ECU 100 executes object detection processing in a vehicle 10. In the processing, an image sensor 300 images a region in front of the vehicle 10 to generate image data. A pattern detection part 130 detects edge patterns on the basis of images indicated by the image data. In the case that edge patterns judged as those of objects are present among detected edge patterns, a control part 110 basically extracts the patterns as obstructions. When it is determined that the vehicle 10 approaches a structure which can cause significant changes in brightness in an imaging region of the image sensor 300 such as a tunnel entrance and a tunnel exit, it is determined that pattern detection accuracy by the pattern detection part 130 is not sufficiently secured, and patterns corresponding to detected objects are not extracted as objects but ignored. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、車両に搭載され、例えば障害物や白線等の各種対象物を検出するための対象物検出装置の技術分野に関する。   The present invention relates to a technical field of an object detection device that is mounted on a vehicle and detects various objects such as obstacles and white lines.

この種の装置として、カメラ等の撮像手段を備えるものが提案されている(例えば、特許文献1参照)。特許文献1に開示された画像処理装置(以下、「従来の技術」と称する)によれば、自立航行システム等からなる位置検出部によってトンネルの位置を取得し、カメラの入射光量を調整することによって、周囲が例えば急激に暗くなっても良好な画像を得ることが可能であるとされている。   As this type of apparatus, an apparatus including an imaging unit such as a camera has been proposed (for example, see Patent Document 1). According to the image processing apparatus disclosed in Patent Document 1 (hereinafter referred to as “conventional technology”), the position of the tunnel is acquired by a position detection unit including a self-supporting navigation system and the amount of incident light of the camera is adjusted. Therefore, it is said that a good image can be obtained even if the surroundings suddenly becomes dark.

尚、ナビゲーション装置によってトンネルの位置を取得し、ライト点灯タイミングを決定する技術も提案されている(例えば、特許文献2参照)。   In addition, the technique which acquires the position of a tunnel with a navigation apparatus and determines a light lighting timing is also proposed (for example, refer patent document 2).

また、画像処理によりトンネルを検出し、白線取得のための露光量を変更する技術も提案されている(例えば、特許文献3参照)。   In addition, a technique for detecting a tunnel by image processing and changing an exposure amount for obtaining a white line has been proposed (see, for example, Patent Document 3).

更に、事故記憶用装置の技術分野では、明るい箇所と暗い箇所が同時に存在しても対応可能とするため異なる露光時間で映像を記録することが提案されている(例えば、特許文献4)。   Further, in the technical field of accident storage devices, it has been proposed to record video with different exposure times in order to be able to cope with a bright spot and a dark spot simultaneously (for example, Patent Document 4).

更には、明るさの急激な変化に対応するため、映像素子の感度をA/D変換されたデジタル値から演算して可変にすることによって高速に感度を調整する技術も提案されている(例えば、特許文献5)。   Furthermore, in order to cope with a sudden change in brightness, a technique for adjusting the sensitivity at high speed by calculating and varying the sensitivity of the image element from a digital value subjected to A / D conversion has been proposed (for example, Patent Document 5).

特開平11−42972号公報Japanese Patent Laid-Open No. 11-42972 特開2002−310671号公報JP 2002-310671 A 特開平11−205663号公報JP-A-11-205663 特開平9−205646号公報JP-A-9-205646 特開平7−120257号公報JP-A-7-120257

入射光量が調整された場合、周囲の明るさの変化に応じて良好な画像を得ることは可能であるが、良好な画像が得られ得るのは、入射光量が適合している明るさを有する部分だけであり、例えば暗い部分に入射光量を合わせれば明るい部分の、また明るい部分に入射光量を合わせれば暗い部分の画質が夫々自明的に劣化する。従って、従来の技術を対象物の検出に適用する場合、明るさの変化が激しい場所では、対象物の検出精度が極端に低下しかねない。即ち、従来の技術には、走行環境によって対象物の誤検出が生じかねないという技術的な問題点がある。   When the amount of incident light is adjusted, it is possible to obtain a good image according to the change in ambient brightness, but it is possible to obtain a good image with the brightness with which the amount of incident light is suitable. For example, if the incident light quantity is adjusted to the dark part, the image quality of the bright part is deteriorated, and if the incident light quantity is adjusted to the bright part, the image quality of the dark part is obviously deteriorated. Therefore, when the conventional technique is applied to the detection of an object, the detection accuracy of the object may be extremely lowered at a place where the brightness changes drastically. That is, the conventional technique has a technical problem that an erroneous detection of an object may occur depending on a traveling environment.

本発明は上述した問題点に鑑みてなされたものであり、対象物の誤検出を防止し得る対象物検出装置を提供することを課題とする。   This invention is made | formed in view of the problem mentioned above, and makes it a subject to provide the target object detection apparatus which can prevent the misdetection of a target object.

上述した課題を解決するために、本発明に係る対象物検出装置は、前方の検出範囲を撮像可能な撮像手段を備えた車両において所定種類の対象物を検出する対象物検出装置であって、前記撮像手段を介して得られる前記検出範囲の画像において前記対象物に対応するパターンを検出可能な検出手段と、前記パターンの検出結果に基づいて前記前方における前記対象物の存在状態を特定する存在状態特定手段と前記車両と、前記車両の走行経路に存在し且つ予め前記検出範囲における明るさの変化の度合いを大きくするものとして設定された所定種類の構造物との相対的な位置関係を特定する位置関係特定手段と、前記特定された位置関係に基づいて前記車両が前記構造物に接近しているか否かの判別を行う判別手段と、前記判別の結果に基づいて前記パターンの検出結果を前記存在状態の特定に反映させる際の反映態様を決定する決定手段とを具備し、前記存在状態特定手段は更に、前記反映態様が決定された場合に該決定された反映態様に基づいて前記存在状態を特定することを特徴とする。   In order to solve the above-described problem, an object detection apparatus according to the present invention is an object detection apparatus that detects a predetermined type of object in a vehicle including an imaging unit capable of imaging a front detection range, Detection means capable of detecting a pattern corresponding to the object in the image of the detection range obtained via the imaging means, and presence for specifying the presence state of the object in the front based on the detection result of the pattern Identifies the relative positional relationship between the state specifying means, the vehicle, and a predetermined type of structure that is present in the travel route of the vehicle and set in advance to increase the degree of change in brightness in the detection range. Based on the result of the determination, a positional relationship specifying unit that determines whether the vehicle is approaching the structure based on the specified positional relationship, Determining means for determining a reflection mode when the detection result of the pattern is reflected in the specification of the presence state, and the presence state specifying unit is further determined when the reflection mode is determined. The presence state is specified based on a reflection mode.

本発明に係る車両には、例えばモノラル又はステレオの画像センサ、モノラル又はステレオのCCDカメラ、又はビデオカメラ等の各種態様を採り得る撮像手段が備わり、当該車両の前方に設定される所定の検出範囲を撮像することが可能に構成される。尚、「検出範囲を撮像する」とは、検出範囲に相当する空間を、撮像手段の物理的、機械的、機構的又は電気的な構成に応じて各種態様を採り得る、映像を含む概念としての画像として、例えば物理的或いは電気的なデータ等の形で一時的又は恒久的の別を問わず、及び揮発的又は不揮発的の別を問わず記録することを意味する。   The vehicle according to the present invention is provided with imaging means that can take various aspects such as a monaural or stereo image sensor, a monaural or stereo CCD camera, or a video camera, and a predetermined detection range set in front of the vehicle. Can be imaged. Note that “imaging the detection range” is a concept including an image in which a space corresponding to the detection range can take various modes depending on the physical, mechanical, mechanical, or electrical configuration of the imaging means. For example, this means that the image is recorded in the form of physical or electrical data, regardless of whether it is temporary or permanent, and whether it is volatile or non-volatile.

また、本発明に係る「対象物」とは、例えば本発明に係る対象物検出装置に連動し得る各種のDSS(Driving Support System:運転支援装置)、例えば、PCS(Pre Crush Safety system)等の安全システム、又はACC(Adaptive Cruise Control)、LKA(Lane Keeping Assist)、若しくはIPA(Intelligent Parking Assist)等の運転負荷軽減システム等の作動可否と関連を有する物体を包括する概念であり、例えば停止中であるか走行中であるかを問わない車両及び自車両の走行経路上の落下物、載置物若しくは設置物等を含む概念としての障害物或いは障害物候補、又は白線(白色とは異なる着色がなされた線を含む)やレーンブロック等の各種レーンマーク等を指す。   The “object” according to the present invention refers to various DSS (Driving Support System) that can be linked to the object detection apparatus according to the present invention, such as PCS (Pre Crush Safety system). It is a concept that encompasses objects that are related to the operational availability of safety systems or driving load reduction systems such as ACC (Adaptive Cruise Control), LKA (Lane Keeping Assist), or IPA (Intelligent Parking Assist). Obstacles or candidates for obstacles, including white objects (a color different from white) And other lane marks such as lane blocks.

尚、「障害物」とは、典型的には自車両の走行経路上に存在する、自車両が回避すべき物体を指すが、対象物検出装置が、上述した各種のDSSの動作状態を規定し得ることに鑑みれば、好適な一態様としては、ドライバが回避動作を行わないと判断され得る状況、ドライバが回避動作を行い得ないと判断される状況、ドライバの回避動作が間に合わない状況、或いはドライバが回避すべき物体に気付いていない状況等における当該回避すべき物体を指す。即ち、ドライバが回避動作を行い得る身体的又は精神的状況にある場合、ドライバが回避動作を行い得るだけの時間的、空間的余裕が存在する場合、ドライバの回避動作が間に合うと判断され得る場合等には、言い換えれば平常時又はそれに準じる期間においては、これら回避すべき物体は、好適な一形態としては障害物となり得る物体、即ち「障害物候補」となる。従って、障害物候補と障害物とは、物体の物理的性質の観点から言えば同一の物体を指し得る概念である。本発明に係る対象物とは、当然ながらこのような障害物及び障害物候補を含み得る。   The “obstacle” typically refers to an object that is present on the traveling route of the own vehicle and that should be avoided by the subject vehicle. The object detection device defines the operation states of the various DSSs described above. In view of being able to do so, as a preferable aspect, a situation where the driver can be determined not to perform the avoidance operation, a situation where the driver is determined not to perform the avoidance operation, a situation where the driver's avoidance operation is not in time, Alternatively, it refers to the object to be avoided in a situation where the driver is not aware of the object to be avoided. In other words, when the driver is in a physical or mental situation where an avoidance operation can be performed, and when there is sufficient time and space to allow the driver to perform an avoidance operation, the driver's avoidance operation can be determined to be in time In other words, in a normal state or a period equivalent thereto, these objects to be avoided are objects that can become obstacles, that is, “obstacle candidates”, as a preferred embodiment. Therefore, the obstacle candidate and the obstacle are concepts that can point to the same object from the viewpoint of the physical properties of the object. The object according to the present invention can naturally include such an obstacle and an obstacle candidate.

本発明に係る対象物検出装置によれば、例えば画像処理装置等の検出手段が備わり、例えばエッジ検出処理やエッジパターン検出処理等の各種画像処理を経て、撮像手段を介して得られる前述した検出範囲の画像において対象物に対応するパターンを検出することが可能に構成される。ここで、「対象物に対応するパターン」とは、例えば上述した各種対象物を表し得るものとして設定された基準を満たし得るエッジパターン等を指す。   According to the object detection device of the present invention, for example, the detection unit such as an image processing device is provided, and the detection described above obtained through the imaging unit through various image processing such as edge detection processing and edge pattern detection processing, for example. It is configured to be able to detect a pattern corresponding to an object in a range image. Here, the “pattern corresponding to the object” refers to, for example, an edge pattern that can satisfy the criteria set as representing the above-described various objects.

このようなパターンの検出を経た結果、例えば、対象物がレーンマークである場合には、例えば白線の太さ、長さ、或いは実線、破線若しくは二重線等の線種等を包含する概念としてのパターンが、その存在位置(例えば、自車を基準とした方向、並びに撮像手段の設置態様及び検出範囲の設定態様等から推定される自車からの距離等)に対応付けられる形で検出され、例えばエッジ数、パターン形状又は座標位置等、検出されたパターンに固有のパターンデータ等として利用される。或いはそのようなパターン固有の情報を含まない状態で、単に対象物であるとみなし得るパターンの存在の有無等として検出される。このようなパターンの検出は、例えば予め設定される、或いは例えばその都度ドライバ等の操作によって可変に設定される、例えば時間軸上で連続した或いは離散的な検出周期で行われる。   As a result of such pattern detection, for example, when the object is a lane mark, the concept includes, for example, the thickness and length of a white line, or a line type such as a solid line, a broken line, or a double line. Is detected in a form corresponding to the position of the vehicle (for example, a direction based on the vehicle, a distance from the vehicle estimated from an installation mode of the imaging unit, a setting mode of the detection range, and the like). For example, it is used as pattern data unique to the detected pattern, such as the number of edges, pattern shape or coordinate position. Alternatively, it is detected as the presence / absence of a pattern that can be regarded as a target object without including such pattern-specific information. The detection of such a pattern is performed, for example, in advance, or variably set by, for example, an operation of a driver or the like, for example, continuously or discretely on the time axis.

本発明に係る対象物検出装置によれば、その動作時には、例えばECU(Electronic Control Unit:電子制御ユニット)等の各種処理ユニット、各種コントローラ或いはマイコン装置等各種コンピュータシステム等の形態を採り得る存在状態特定手段により、検出手段を介して得られる上述した如きパターンの検出結果に基づいて、車両前方における対象物の存在状態が特定される。ここで、「存在状態」とは、存在しているか否かの二値的な状態、及び対象物が存在する或いは存在するとみなし得る確率等、数値的に表し得る状態等を包括する概念である。   According to the object detection device of the present invention, during its operation, for example, various processing units such as an ECU (Electronic Control Unit), various controllers or various computer systems such as a microcomputer device can be used. The specifying unit specifies the presence state of the object in front of the vehicle based on the detection result of the pattern as described above obtained through the detecting unit. Here, the “existing state” is a concept that encompasses a binary state whether or not it exists and a state that can be expressed numerically, such as the probability that the object exists or can be considered to exist. .

存在状態特定手段は、その動作時において、例えば、検出手段によって対象物に対応するパターンが検出された場合に検出されたパターン各々が対象物として存在する旨を特定し、また例えば検出手段によって対象物に対応するパターンが検出されない場合に、或いは前回の検出タイミングにおいて検出されたパターンが検出されなかった場合に対象物が存在しない旨を特定する(即ち、二値的な存在状態の特定)。或いは、存在状態特定手段は、その動作時において、例えば検出手段によって対象物に対応するパターンが検出された場合に、検出されたパターン各々の存在確率を、各々が検出される毎に徐々に高めることによって数値的指標を介して段階的又は連続的に存在状態を特定する。或いは、同様に、検出されていたパターン各々が検出されなかった場合に、例えばそれら各々の存在確率を各々が検出されない毎に(例えば、パターンの検出タイミング毎に)徐々に低下させることによって数値的指標を介して段階的に又は連続的に存在状態を特定する。   The presence state specifying means specifies, for example, that each detected pattern exists as an object when the pattern corresponding to the object is detected by the detecting means during the operation. When the pattern corresponding to the object is not detected, or when the pattern detected at the previous detection timing is not detected, it is specified that the object does not exist (that is, the binary existence state is specified). Alternatively, the presence state specifying means gradually increases the existence probability of each detected pattern each time it is detected, for example, when a pattern corresponding to the object is detected by the detection means during the operation. Thus, the existence state is specified stepwise or continuously through a numerical index. Alternatively, similarly, when each detected pattern is not detected, for example, each of the existence probabilities is numerically reduced by gradually decreasing each time each pattern is not detected (for example, at each pattern detection timing). The presence state is specified stepwise or continuously through the index.

このように、本発明に係る存在状態特定手段においては、パターンの検出結果が存在状態の特定に反映され、総体的にみれば、パターンが検出される程、当該パターンに対応する対象物の存在が確かなものとして扱われるが、パターンの検出結果を如何に存在状態の特定に反映させるかについては、少なくとも対象物の存在状態を実践上不具合が生じない程度に特定し得る限りにおいて、例えば上述したように検出されたパターンそのものを存在する対象物として扱うといったことを含め、自由であってよい。   As described above, in the presence state specifying unit according to the present invention, the pattern detection result is reflected in the presence state specification, and as a whole, the presence of an object corresponding to the pattern is detected as the pattern is detected. However, as to how the pattern detection result is reflected in the identification of the existence state, at least as long as the existence state of the object can be specified to the extent that no practical problems occur, for example, Thus, it may be free, including handling the detected pattern itself as an existing object.

一方、本発明に係る対象物検出装置によれば、その動作時には、例えばECU等の各種処理ユニット、各種コントローラ或いはマイコン装置等各種コンピュータシステム等の形態を採り得る位置関係特定手段によって、車両と、車両の走行経路に存在し、且つ予め前述した検出範囲における明るさの変化の度合いを大きくするものとして設定された所定種類の構造物との相対的な位置関係が特定される。   On the other hand, according to the object detection device of the present invention, during operation, for example, the vehicle and the vehicle by the positional relationship specifying means that can take the form of various processing units such as an ECU, various controllers or various computer systems such as a microcomputer device, A relative positional relationship with a predetermined type of structure that is present in the travel route of the vehicle and set in advance to increase the degree of change in brightness in the detection range described above is specified.

ここで、本発明に係る「構造物」とは、車両の走行経路上に又は走行経路周辺に存在する等の形態を含む概念として車両の走行経路に存在し、車両が接近する際に若しくは到達した際に検出範囲において相対的にみて大きな明るさの変化をもたらし得るものとして設定される物体を包括する概念であり、好適な一態様としては、例えばトンネルの出入り口部分、鉄道のガード下の出入り口、或いは遮音壁或いは落石防止板等の端部(即ち、これらの設置区間の始点及び終点を規定する部分)等を指す。尚、ここで述べる「相対的にみて大きな明るさの変化をもたらし得る」とは、より具体的に述べれば、撮像手段を介して得られる画像に係る画質を、検出手段によるパターンの検出精度に少なからず影響を与え得る程度に劣化させ得る明るさの変化をもたらす可能性があること等を指す。   Here, the “structure” according to the present invention is present in the travel route of the vehicle as a concept including a form on the travel route of the vehicle or in the vicinity of the travel route, and reaches or arrives when the vehicle approaches. It is a concept that encompasses objects that are set as being capable of causing a large change in brightness when viewed relatively in the detection range, and as a preferable aspect, for example, an entrance / exit part of a tunnel, an entrance / exit under a guard of a railway Or the edge part (namely, the part which prescribes | regulates the start point and end point of these installation sections) etc., such as a sound insulation wall or a rock fall prevention board. In addition, “relatively large brightness change” described here means, more specifically, that the image quality of the image obtained through the imaging unit is related to the pattern detection accuracy by the detection unit. It means that there is a possibility of bringing about a change in brightness that can be deteriorated to such an extent that it can be affected.

また、本発明に係る「相対的な位置関係」とは、例えば車両と構造物との距離が大きいか小さいかといった定性的な位置関係、例えば車両と構造物との距離がある基準値よりも大きいか小さいかといった二値的な位置関係、及び例えば車両と構造物との距離が何メートル(或いは何キロメートル)であるか等といった定量的な位置関係等を包括する概念である。   Further, the “relative positional relationship” according to the present invention is a qualitative positional relationship such as whether the distance between the vehicle and the structure is large or small, for example, the distance between the vehicle and the structure is higher than a certain reference value. It is a concept that encompasses a binary positional relationship such as whether it is large or small and a quantitative positional relationship such as how many meters (or kilometers) the distance between the vehicle and the structure is.

位置関係特定手段は、例えば、現時点の車両の絶対位置(緯度、経度及び高度)、或いは然るべき記憶手段にデータとして記憶された地図上の位置等を表す自車位置情報、一般道、自動車専用道又は高速道等の種別に関する情報、制限時速の情報、一方通行等の法規上の規制の情報、工事等臨時的な規制の情報等、車線(レーン)情報、及びトンネル、橋、遮音板、踏み切り、ガード又は落石防止板等の位置等といった各種インフラ情報、或いは駅、病院、学校、ショッピングセンタ、競技場又は会社等の目的地となり得る場所に関する目的地情報等を適宜に含み得るナビゲーション情報を提供可能に構成された、GPS(Global Positioning System)等の測位システムを利用した車載可能なナビゲーション装置等から、例えば電気信号及び物理的又は電気的なデータとして、このような相対的な位置関係の特定に供すべき情報を取得し、当該相対的な位置関係を特定する。或いは、位置関係特定手段は、トンネルの出入り口等にインフラ設備として設置された発信装置等から発信される検出用の信号を取得し、当該相対的な位置関係を特定する。   The positional relationship specifying means may be, for example, the absolute position (latitude, longitude and altitude) of the current vehicle, or own vehicle position information indicating a position on a map stored as data in an appropriate storage means, a general road, an automobile exclusive road Or information on the type of expressway, information on speed limit, information on legal regulations such as one-way traffic, information on temporary regulations such as construction, lane information, and tunnels, bridges, sound insulation boards, railroad crossings Provide navigation information that can appropriately include various infrastructure information such as the position of guards, rockfall prevention plates, etc., or destination information on places that can be destinations such as stations, hospitals, schools, shopping centers, stadiums or companies For example, an electric signal and a physical or physical navigation device that can be mounted on a vehicle using a positioning system such as a GPS (Global Positioning System) that can be configured. Obtains information to be used for specifying such a relative positional relationship as electrical data, and specifies the relative positional relationship. Alternatively, the positional relationship specifying means acquires a detection signal transmitted from a transmitting device or the like installed as an infrastructure facility at a tunnel entrance and the like, and specifies the relative positional relationship.

ここで特に、車両が、上述した構造物の直近或いは周囲を走行する際、例えば構造物に接近する、構造物に到達する、或いは構造物を通過する際には、検出範囲における、相対的にみて過度に明るい部分と過度に暗い部分とによって、例えば、それまで検出されていたパターンが突如として検出されなくなる事態(パターンの消失)や、それまで検出されていなかったパターンが突如として検出される事態が生じ得る。これらは無論必ずしも全てがこのような明るさの変化に起因した誤りではないが、相対的にみれば、このような検出範囲内の明るさの変化が大き過ぎることによって、ありもしない対象物がパターンとして検出されることも、あるはずの対象物がパターンとして検出されないことも包括する概念としてのパターンの誤検出が発生し易い。この際、存在状態特定手段は、既に述べたようにパターンの検出結果を反映する形で存在状態を特定するから、結局この場合、対象物の検出精度が劣化し易い。   Here, in particular, when the vehicle travels near or around the structure described above, for example, when approaching the structure, reaching the structure, or passing through the structure, the detection range is relatively For example, an excessively bright part and an excessively dark part, for example, a situation where a pattern that has been detected until then is suddenly not detected (disappearance of a pattern) or a pattern that has not been detected is detected suddenly. Things can happen. Of course, these are not necessarily all errors caused by such a change in brightness, but in relative terms, such a change in brightness within the detection range is too large, so that an object that does not exist Misdetection of a pattern is easy to occur as a concept that includes detection of a pattern as well as detection of an object that should be detected as a pattern. At this time, the presence state specifying means specifies the presence state in a manner that reflects the detection result of the pattern as already described. Therefore, in this case, the detection accuracy of the target object is likely to deteriorate.

そこで、本発明に係る対象物検出装置によれば、例えばECU等の各種処理ユニット、各種コントローラ或いはマイコン装置等各種コンピュータシステム等の形態を採り得る判別手段によって、位置関係特定手段により特定された相対的な位置関係から、車両が係る構造物に接近しているか否かの判別が行われる。更には、例えばECU等の各種処理ユニット、各種コントローラ或いはマイコン装置等各種コンピュータシステム等の形態を採り得る決定手段によって、当該判別の結果に基づいてパターンの検出結果を存在状態の特定に反映させる際の反映態様が決定される。反映態様が決定された場合、存在状態特定手段は、この反映態様に基づいて存在状態を特定する。   Therefore, according to the object detection device according to the present invention, the relative relationship specified by the positional relationship specifying means by the determining means that can take the form of various processing units such as an ECU, various controllers or various computer systems such as a microcomputer device, for example. Whether or not the vehicle is approaching the structure is determined based on the positional relationship. Further, when the pattern detection result is reflected in the identification of the presence state based on the result of the determination by a determination unit that can take the form of various processing units such as an ECU, various controllers or various computer systems such as a microcomputer device, etc. The reflection mode is determined. When the reflection mode is determined, the presence state specifying unit specifies the presence state based on the reflection mode.

ここで、車両が構造物に接近しているか否かに係る判別に際しての判別基準は、構造物への接近に伴いパターンの検出精度が低下することに起因する対象物の検出精度の低下に対し何らの対策も施されない場合と較べて幾らかなりとも当該検出精度の低下を抑制し得るように定められる限りにおいて何ら限定されず、例えば、予め実験的に、経験的に、理論的に或いはシミュレーション等に基づいて、車両が、検出範囲内の明るさの変化によってパターンの検出精度の低下が実践上顕在化し得る程度に構造物に接近した場合に車両が構造物に接近している旨の判別がなされるように決定されていてもよい。或いはこの判別基準は更に、車両が、検出範囲に明るさの変化が生じたとしても対象物の検出精度の低下が少なくとも実践上顕在化しない範囲に抑制される程度に構造物から離れている場合には、構造物に接近していない旨の判別がなされるように決定されていてもよい。好適な一形態として、当該判別基準は、当該構造物の種類毎に定められる、又は構造物の別によらず一律に定められる、固定又は可変な基準値として設定される。即ち、この場合、当該基準値との大小関係に応じて、接近の有無が判別される。   Here, the criterion for determining whether or not the vehicle is approaching the structure is that the detection accuracy of the object is reduced due to the decrease in the pattern detection accuracy due to the approach to the structure. It is not limited at all as long as it is determined to be able to suppress the decrease in the detection accuracy to some extent compared with the case where no countermeasures are taken, for example, experimentally, empirically, theoretically or simulation in advance. Based on the above, it is determined that the vehicle is approaching the structure when the vehicle approaches the structure to such an extent that a decrease in pattern detection accuracy can be practically manifested due to a change in brightness within the detection range. It may be determined to be made. Alternatively, the criterion is that the vehicle is further away from the structure to such an extent that even if a change in brightness occurs in the detection range, a decrease in the detection accuracy of the object is suppressed to a range that does not manifest at least in practice. May be determined so that it is determined that the object is not approaching. As a preferred embodiment, the determination criterion is set as a fixed or variable reference value that is determined for each type of the structure or that is uniformly determined regardless of the structure. That is, in this case, the presence or absence of approach is determined according to the magnitude relationship with the reference value.

一方、決定手段により決定される「反映態様」とは、パターンの検出結果を存在状態の特定に反映させるか否かの二値態様、及び存在状態の特定に反映させる度合い等、段階的又は連続的な態様を採り得る。即ち、言い換えれば、決定手段は、パターンの検出結果に対し、判別手段に係る判別結果に応じた重み付けを行う。このような反映態様の決定及びそれに従った存在状態の特定動作によって、パターンの検出結果に対する存在状態の感度は、二値的に、段階的に、或いは連続的に変化する。   On the other hand, the “reflection mode” determined by the determination unit is a stepwise or continuous process such as a binary mode for determining whether or not the pattern detection result is reflected in the presence state specification, and the degree of reflection in the presence state specification. Specific aspects may be taken. In other words, the determination unit weights the pattern detection result according to the determination result related to the determination unit. The sensitivity of the presence state to the pattern detection result changes in a binary manner, stepwise, or continuously by determining the reflection mode and specifying the presence state according to the determination.

ここで、このような反映態様は、存在状態の特定に際し常に決定される必要はなく、例えば、車両が構造物に接近している場合に限って決定される類のものであってもよい。即ち、構造物への接近を主として含む限定的な条件下以外では、パターンの検出結果が、基本的に存在状態特定手段によって通常なされ得る存在状態の特定プロセス(例えばパターンが検出される毎に対象物として存在している旨が特定される、或いはパターンが検出される毎に対象物である確率を上昇させる等のプロセス)に通常通り供されるように、反映態様が敢えて設定されずともよい。無論、パターンの検出結果が100%或いはそれとみなし得る程度に高い反映の度合いをもって存在状態の特定に供されるように反映態様が決定されても実質的には同様の効果が得られる。このような場合、構造物への接近に伴ってパターンの検出精度が低下し得ることに鑑みれば、判別手段によって、自車が構造物に接近している旨の判別がなされた場合に、当該反映態様が、例えば、特定される存在状態が相対的にみて変化し難くなるように(即ち、パターンの検出結果に影響され難くなるように)決定されてもよい。   Here, such a reflection mode need not always be determined in specifying the presence state, and may be determined only when the vehicle is approaching the structure, for example. In other words, except for limited conditions mainly including approach to the structure, the pattern detection result is basically a process for identifying the presence state that can be normally performed by the presence state identifying means (for example, every time a pattern is detected). The reflection mode may not be intentionally set so that it is provided as usual for a process such as specifying that it exists as an object or increasing the probability of being an object every time a pattern is detected. . Of course, substantially the same effect can be obtained even if the reflection mode is determined such that the detection result of the pattern is used to specify the presence state with a degree of reflection that is 100% or high enough to be regarded as it. In such a case, in view of the fact that the detection accuracy of the pattern may be reduced with the approach to the structure, the determination means determines that the subject vehicle is approaching the structure. The reflection mode may be determined, for example, such that the specified existence state is relatively difficult to change (that is, less likely to be affected by the pattern detection result).

このように、本発明に係る対象物検出装置によれば、例えば車両がトンネル出入り口等の構造物に接近した場合等に、対象物の存在状態を特定するに際したパターンの検出結果の反映態様が変更される。従って、例えばトンネル入り口付近においてトンネル内部の暗い部分とトンネル周囲の明るい部分とによってもたらされる明るさの変化に起因して、或いは例えばトンネル出口付近において当該出口付近の明るい部分とトンネル内部の暗い部分とによってもたらされる明るさの変化に起因してパターンの検出精度が低下することによる、対象物の誤検出の発生が防止されるのである。   Thus, according to the object detection device according to the present invention, for example, when the vehicle approaches a structure such as a tunnel doorway, the reflection mode of the pattern detection result when specifying the existence state of the object is provided. Be changed. Thus, for example, due to the change in brightness caused by the dark part inside the tunnel near the tunnel entrance and the bright part around the tunnel, or for example near the tunnel exit, the bright part near the exit and the dark part inside the tunnel. The occurrence of false detection of an object due to a decrease in pattern detection accuracy due to a change in brightness caused by.

本発明に係る対象物検出装置の一の態様では、前記構造物はトンネルにおける入り口部分及び出口部分のうち少なくとも一方を含む。   In one aspect of the object detection apparatus according to the present invention, the structure includes at least one of an entrance portion and an exit portion in the tunnel.

トンネルは構造上内部が暗く周囲が明るくなり易いから、トンネルの出入り口に相当する部分は、検出範囲内において明るさに顕著な偏差が生じ易く、対象物の誤検出が発生し易い。従って、このように構造物としてトンネルの出入り口のいずれか一方、望ましくは両方が採用される場合には、本発明に係る対象物検出装置が顕著に効果的に作用し得る。   Since the tunnel is structurally dark inside and the surroundings are likely to be bright, the portion corresponding to the entrance / exit of the tunnel is likely to have a noticeable deviation in brightness within the detection range, and erroneous detection of the object is likely to occur. Therefore, when either one or preferably both of the entrances and exits of the tunnel are adopted as the structure as described above, the object detection device according to the present invention can act remarkably effectively.

本発明に係る対象物検出装置の他の態様では、前記車両は、前記車両及び前記構造物の絶対位置を検出する位置検出手段を更に備え、前記位置関係特定手段は、前記検出された絶対位置に基づいて前記位置関係を特定する。   In another aspect of the object detection apparatus according to the present invention, the vehicle further includes position detection means for detecting absolute positions of the vehicle and the structure, and the positional relationship specifying means is configured to detect the detected absolute position. The positional relationship is specified based on

この態様によれば、車両に、前述したカーナビゲーション装置等、車両と構造物の絶対位置を検出する位置検出手段が備わるため、位置関係特定手段により、車両と構造物との相対的な位置関係を高精度に特定することが簡便にして可能となる。   According to this aspect, since the vehicle is provided with the position detection unit that detects the absolute position of the vehicle and the structure, such as the car navigation device described above, the relative positional relationship between the vehicle and the structure is determined by the positional relationship specifying unit. Can be easily specified with high accuracy.

本発明に係る対象物検出装置の他の態様では、前記存在状態特定手段は、前記存在状態として前記対象物の存在確率を特定する。   In another aspect of the object detection apparatus according to the present invention, the presence state specifying unit specifies the presence probability of the target as the presence state.

この態様によれば、対象物の存在状態として、例えば対象物が存在する或いは存在するとみなし得る確率としての存在確率が特定されるため、対象物が存在している或いは存在していない等のように二値的に存在状態が特定される場合と較べて、より柔軟に且つ正確に対象物の存在を把握することが可能である。例えばこのように対象物の存在の確かさを数値的に表し得る場合、一定又は不定の周期で行われ得るパターンの検出に係る検出結果を、当該数値に反映することが可能となる。即ち、存在状態の特定が、有限の時間範囲の中で過去のパターンの検出結果を反映させつつ実行され得る。従って、対象物検出装置に連動し得る上述した各種の安全システム等を、より効率的に且つ効果的に作動させることが可能となる。   According to this aspect, since the existence probability as the probability that the object exists or can be considered to exist is specified as the existence state of the object, the object exists or does not exist, etc. It is possible to grasp the presence of the object more flexibly and accurately than when the presence state is specified in a binary manner. For example, when the certainty of the presence of an object can be expressed numerically in this way, it is possible to reflect the detection result relating to pattern detection that can be performed at a constant or indefinite period in the numerical value. That is, the presence state can be specified while reflecting the detection result of the past pattern within a finite time range. Therefore, the above-described various safety systems that can be linked to the object detection device can be operated more efficiently and effectively.

本発明に係る対象物検出装置の他の態様では、前記位置関係特定手段は、前記位置関係として前記車両と前記構造物との距離を特定し、前記判別手段は、該特定された距離が所定値未満である場合に前記構造物に接近している旨の前記判別を行う。   In another aspect of the object detection apparatus according to the present invention, the positional relationship specifying means specifies a distance between the vehicle and the structure as the positional relationship, and the determining means has the specified distance as a predetermined distance. When the value is less than the value, the determination that the structure is approaching is performed.

この態様によれば、位置関係特定手段によって、車両と構造物との位置関係がこれら相互間の距離として特定される。当該距離は、車両が構造物に接近しているか否かを簡便に、且つ正確に判別し得る指標であり、判別手段に係る判別の精度が担保され易い。尚、この際、当該判別に供される所定値とは、固定値であっても、可変な値であってもよく、可変な値である場合には、例えば構造物の種類や自車の車速に応じた(例えば、構造物への到達時間が固定値となるような場合も含む)可変な値であってもよい。   According to this aspect, the positional relationship between the vehicle and the structure is specified as the distance between them by the positional relationship specifying means. The distance is an index that can easily and accurately determine whether or not the vehicle is approaching the structure, and the accuracy of determination related to the determination unit is easily ensured. At this time, the predetermined value used for the determination may be a fixed value or a variable value. When the predetermined value is a variable value, for example, the type of the structure or the vehicle It may be a variable value according to the vehicle speed (including a case where the arrival time at the structure is a fixed value).

本発明に係る対象物検出装置の他の態様では、前記決定手段は、前記構造物に接近している旨の前記判別が行われた場合に、前記パターンの検出結果が前記存在状態の特定に反映され難くなるように前記反映態様を決定する。   In another aspect of the object detection device according to the present invention, the determination means determines whether the detection result of the pattern is the presence state when the determination is made that the structure is approaching. The reflection mode is determined so as not to be reflected.

この態様によれば、決定手段は、車両が構造物に接近している旨の判別がなされた場合に、パターンの検出結果が存在状態の特定に反映され難くなるように、前述した反映態様を変更するため、検出精度が担保され難いパターンの検出結果に基づいた誤った存在状態の特定(即ち、対象物の誤検出)が効果的に防止される。   According to this aspect, when the determination means that the vehicle is approaching the structure is made, the determining means uses the reflection aspect described above so that the pattern detection result is less likely to be reflected in the presence state specification. Therefore, it is possible to effectively prevent specification of an erroneous presence state (that is, erroneous detection of an object) based on a detection result of a pattern whose detection accuracy is difficult to be ensured.

尚、パターンの検出結果を存在状態の特定に反映させ難くする態様としては、総体的にみて存在状態の特定に対する当該検出結果の影響を低下させ得る限りにおいて限定されず、例えば、当該検出結果が全く参照されないように、反映態様が決定されてもよい。この場合、存在状態特定手段は、車両が構造物に接近する以前の、即ち、検出精度が担保されたパターンの検出結果に基づいて特定された対象物の存在状態を特定結果として維持してもよい。或いは存在状態特定手段は、このような精度が担保されている対象物の存在状態に基づいて、例えば予め実験的に、経験的に、理論的に或いはシミュレーション等に基づいて誤ったパターンの検出結果に基づいて存在状態の特定がなされるよりは存在状態を正確に推移させ得るように設定されてなるアルゴリズム、算出式又は理論式に従った数値演算や論理演算を行うこと等によって、対象物の存在状態を推定してもよい。   It should be noted that the aspect of making it difficult to reflect the detection result of the pattern in the identification of the existence state is not limited as long as the influence of the detection result on the identification of the existing state can be reduced as a whole. The reflection mode may be determined such that no reference is made. In this case, the presence state specifying means maintains the presence state of the target object as the specification result before the vehicle approaches the structure, that is, based on the detection result of the pattern whose detection accuracy is ensured. Good. Alternatively, the presence state specifying means may detect an erroneous pattern based on the presence state of the target object for which accuracy is ensured, for example, experimentally, empirically, theoretically, or based on simulation. Rather than specifying the presence state based on the above, by performing numerical operations or logical operations according to algorithms, calculation formulas or theoretical formulas that are set so that the presence state can be accurately shifted, The presence state may be estimated.

或いは、決定手段は、対象物の存在確率を増加又は減少させる際の、増加量若しくは増加率又は減少量若しくは減少率等を、相対的に小さくすることによって、パターンの検出結果を存在状態の特定に反映され難くしてもよい。   Alternatively, the determining means specifies the presence state of the pattern detection result by relatively reducing the increase amount or the increase rate or the decrease amount or the decrease rate when increasing or decreasing the existence probability of the target object. It may be difficult to be reflected in.

パターンの検出結果が反映され難くなるように反映態様が決定される本発明に係る対象物検出装置の一の態様では、前記決定手段は、前記構造物に接近している旨の判別が行われた場合に、前記パターンの検出結果が前記存在状態の特定に反映されなくなるように前記反映態様を決定する。   In one aspect of the object detection apparatus according to the present invention in which the reflection mode is determined so that the pattern detection result is difficult to be reflected, the determination unit determines that the object is approaching the structure. In this case, the reflection mode is determined so that the detection result of the pattern is not reflected in the specification of the existence state.

構造物の存在は、パターンの検出結果には顕著に影響を与え得るが、実際の対象物の存在状態とは無関係であることが多い。従って、従前の状態としてパターンが検出されていれば、構造物への接近後も当該パターンに対応する対象物は存在する可能性が高い。同様に、従前の状態としてパターンが検出されていなければ、構造物への接近後も当該パターンに対応する対象物は存在しない可能性が高い。一方で、構造物への接近後は、接近前と較べてパターンの検出環境が悪化するから、構造物への接近後に新たに検出されたパターンは、本来存在しない対象物に対応するパターン、即ち、対象物の誤検出に繋がるパターンである可能性が高い。同様に、構造物への接近後に検出されなくなったパターンは、本来対象物が存在しているにもかかわらず検出され得なかったパターンである可能性が高い。   The presence of the structure can significantly affect the pattern detection result, but is often unrelated to the actual state of the object. Therefore, if a pattern is detected as a conventional state, there is a high possibility that an object corresponding to the pattern exists even after approaching the structure. Similarly, if a pattern is not detected as a previous state, there is a high possibility that an object corresponding to the pattern does not exist even after approaching the structure. On the other hand, after approaching the structure, the pattern detection environment is worse than before approaching, so the newly detected pattern after approaching the structure is a pattern corresponding to an object that does not originally exist, that is, There is a high possibility that the pattern will lead to erroneous detection of the object. Similarly, a pattern that is no longer detected after approaching the structure is likely to be a pattern that could not be detected despite the presence of the target object.

従って、このように、車両が構造物へ接近している状態において、パターンの検出結果を対象物の存在状態の特定に反映させないことにより、既に得られている対象物の存在状態について、その信頼性の低下を防止することが可能となり、対象物検出装置全体としての品質低下を防止することが可能となる。   Therefore, in the state where the vehicle is approaching the structure in this way, the pattern detection result is not reflected in the identification of the existence state of the object, so that the existence state of the object already obtained can be trusted. It is possible to prevent the deterioration of the quality, and it is possible to prevent the quality deterioration of the entire object detection apparatus.

尚、この態様において、前記決定手段は、前記構造物に接近している旨の判別が行われる前後において相互に同一の前記パターンが検出された場合に、前記パターンの検出結果が前記存在状態の特定に反映されるように前記反映態様を決定してもよい。   Note that in this aspect, the determination means determines that the detection result of the pattern is in the presence state when the same pattern is detected before and after the determination that the structure is approached. The reflection mode may be determined so as to be reflected specifically.

構造物への接近中は、パターンの検出精度は基本的には担保され難い、即ち、合理的客観的理由を伴ってパターンの検出精度が十分に担保されている旨を保証することは困難であるが、従前の状態として、即ち、構造物への接近以前において、同一の(或いは同一とみなし得る又は判断され得る)パターンが検出されている場合、対象物の存在自体がこのような構造物の有無によって影響され難いことに鑑みれば、検出されたパターンは実存する対象物を正確に表していると判断され得る。従って、このような場合について、パターンの検出結果を存在状態の特定に反映させることによって、対象物の誤検出を防止しつつ、検出されたパターンに基づいた正確な対象物の存在状態の特定を可及的に継続することが可能となって、実践上有益である。   While approaching a structure, the pattern detection accuracy is basically difficult to ensure, that is, it is difficult to guarantee that the pattern detection accuracy is sufficiently secured for reasonable objective reasons. However, if the same pattern (or that can be considered or judged to be the same) is detected as a conventional state, that is, before approaching the structure, the presence of the object itself is such a structure. In view of the fact that it is difficult to be influenced by the presence or absence of the object, it can be determined that the detected pattern accurately represents the existing object. Therefore, in such a case, by accurately reflecting the detection result of the pattern in the identification of the presence state, it is possible to accurately identify the presence state of the target object based on the detected pattern while preventing erroneous detection of the target object. It is possible to continue as much as possible, which is beneficial in practice.

パターンの検出結果が反映され難くなるように反映態様が決定される本発明に係る対象物検出装置の他の態様では、前記存在状態特定手段は、前記構造物に接近している旨の判別が行われた場合に、前記構造物に接近している旨の判別が行われる以前において特定された前記存在状態に基づいて前記存在状態を特定する。   In another aspect of the object detection apparatus according to the present invention in which the reflection mode is determined so that the pattern detection result is difficult to be reflected, the presence state specifying means determines that the object is approaching the structure. When the determination is made, the presence state is identified based on the presence state identified before the determination that the structure is approaching.

この態様によれば、パターンの検出結果の少なくとも一部が存在状態の特定に反映されない状況において、従前(即ち、構造物への接近以前)において特定された存在状態に基づいて対象物の存在状態が特定される。即ち、この場合、存在状態特定手段は、実質的には対象物の存在状態を推定する。この際、対象物の存在状態の推定は、例えば、少なくとも誤検出されたパターンに基づいて誤った存在状態の特定がなされるよりもその特定精度を担保し得るように、予め実験的に、経験的に、理論的に或いはシミュレーション等に基づいて設定され得るアルゴリズム、算出式又は論理式等に基づいた数値演算又は論理演算等を経てなされてもよい。   According to this aspect, in a situation where at least a part of the pattern detection result is not reflected in the identification of the presence state, the presence state of the object is based on the presence state specified in the past (that is, before approaching the structure). Is identified. That is, in this case, the presence state specifying means substantially estimates the presence state of the object. In this case, the estimation of the presence state of the object is, for example, experimentally conducted in advance so that the identification accuracy can be ensured more than when the erroneous presence state is specified based on at least the erroneously detected pattern. In particular, it may be made through an algorithm that can be set theoretically or based on a simulation, a numerical operation or a logical operation based on a calculation equation, a logical equation, or the like.

この態様によれば、構造物によって一時的に対象物に対応するパターンの検出精度が担保されない状況に陥っても、対象物が実際に存在していれば、存在状態特定手段による存在状態の特定により、その存在が消去されることはなく、車両の安全性が担保される。   According to this aspect, even if the structure temporarily falls short of the accuracy of detection of the pattern corresponding to the object, if the object actually exists, the presence state is specified by the presence state specifying means. Therefore, the presence of the vehicle is not erased, and the safety of the vehicle is ensured.

パターンの検出結果が反映され難くなるように反映態様が決定される本発明に係る対象物検出装置の他の態様では、前記存在状態特定手段は、前記存在状態として前記対象物の存在確率を特定すると共に、前記パターンが検出される毎に該存在確率を第1の補正量だけ増加させ、前記決定手段は、前記構造物に接近している旨の判別が行われた場合に、前記第1の補正量を減少側に補正する。   In another aspect of the target object detection apparatus according to the present invention, the reflection mode is determined so that the pattern detection result is difficult to be reflected. The presence state specifying unit specifies the presence probability of the target object as the presence state. In addition, each time the pattern is detected, the existence probability is increased by a first correction amount, and when the determination means determines that the structure is approaching, the first means The correction amount is corrected to the decreasing side.

この態様によれば、存在状態特定手段は、対象物の存在状態を既に述べた如く存在確率として特定することが可能に構成される。この際、存在状態特定手段は、対象物に対応するパターンが検出される毎に、この存在確率を第1の補正量だけ増加させる。即ち、この態様によれば、対象物に対応するパターンが検出される毎に、対象物の存在確率は徐々に上昇する(無論、確率であるから、存在確率は好適には100%を上限として増加する)。   According to this aspect, the presence state specifying means is configured to be able to specify the presence state of the object as the presence probability as already described. At this time, the presence state specifying means increases the presence probability by the first correction amount every time a pattern corresponding to the object is detected. That is, according to this aspect, every time a pattern corresponding to the object is detected, the existence probability of the object gradually increases (of course, since it is a probability, the existence probability is preferably set to 100% as the upper limit. To increase).

一方、構造物への接近後、即ち、パターンの検出精度が幾らかなりとも低下すると判断され得る場合、決定手段は、この第1の補正量を減少側に補正する。従って、構造物へ接近している状態においては、パターンが検出されたとしても、存在確率は上昇し難くなり、総体的にみてパターンの検出結果に対する存在確率の感度が低下することになる。即ち、この態様によれば、第1の補正量が減少側に補正されることによって、パターンの検出結果が対象物の存在状態の特定に反映がなされ難くなるように反映態様が決定される。   On the other hand, after approaching the structure, that is, when it can be determined that the detection accuracy of the pattern is considerably lowered, the determining means corrects the first correction amount to the decreasing side. Therefore, in the state of approaching the structure, even if a pattern is detected, the existence probability is unlikely to increase, and the sensitivity of the existence probability to the pattern detection result decreases as a whole. That is, according to this aspect, the reflection aspect is determined such that the first correction amount is corrected to the decreasing side, so that the pattern detection result is not easily reflected in the specification of the presence state of the object.

この態様によれば、構造物への接近以前(即ち、パターンの検出精度が担保される状況であり、例えば構造物への接近終了後(例えば、トンネル通過中)や通常走行時等であってもよい)と比較すれば信頼性を置かないまでも、ある程度の信頼性をもってパターンの検出結果が存在状態の特定に反映されることになる。従って、対象物の存在状態に係る特定精度を顕著に低下させることなく、積極的に対象物の存在状態を特定するといった、実践上高い効果が奏される。尚、構造物に接近していると判別される期間は、実践上それ程長い時間とはならないことが多く、このように検出精度が担保され難いパターンの検出結果に基づいて対象物の存在状態が特定されても、実践上不具合は生じ難い。また、第1の補正量の減少量は、固定値であっても、ユーザが設定し得る、或いは決定手段がその都度車両の運転条件に鑑みて適切に付与し得る可変な値であってもよく、可変であれば、減少量を相対的に大きく設定することによって、実践的にみて存在確率を構造物への接近以前と比較して大きく変化しないようにすることも可能である。   According to this aspect, before the approach to the structure (that is, the situation in which the pattern detection accuracy is ensured, for example, after the approach to the structure is finished (for example, during passage through the tunnel) or during normal travel) In other words, the pattern detection result is reflected in specifying the existence state with a certain degree of reliability even if reliability is not set. Therefore, there is a practically high effect of positively specifying the presence state of the target object without significantly reducing the accuracy of specifying the target state. It should be noted that the period of time when it is determined that the object is approaching is often not so long in practice, and the presence state of the object is determined based on the detection result of the pattern whose detection accuracy is difficult to be ensured. Even if it is specified, it is difficult to cause problems in practice. Moreover, even if the reduction amount of the first correction amount is a fixed value, it can be set by the user, or a variable value that can be appropriately given by the determination means in consideration of the driving conditions of the vehicle each time. If it is variable, it is possible to prevent the existence probability from changing greatly compared to before the approach to the structure in practice by setting the reduction amount relatively large.

パターンの検出結果が反映され難くなるように反映態様が決定される本発明に係る対象物検出装置の他の態様では、前記存在状態特定手段は、前記存在状態として前記対象物の存在確率を特定すると共に、前記パターンが検出されない毎に該存在確率を第2の補正量だけ減少させ、前記決定手段は、前記構造物に接近している旨の判別が行われた場合に、前記第2の補正量を減少側に補正する。   In another aspect of the target object detection apparatus according to the present invention, the reflection mode is determined so that the pattern detection result is difficult to be reflected. The presence state specifying unit specifies the presence probability of the target object as the presence state. In addition, every time the pattern is not detected, the existence probability is decreased by a second correction amount, and when the determination means determines that the structure is approaching, the second means Correct the correction amount to the decreasing side.

この態様によれば、存在状態特定手段は、対象物の存在状態を既に述べた如く存在確率として特定することが可能に構成される。この際、存在状態特定手段は、対象物に対応するパターンが検出されない毎に、この存在確率を第2の補正量だけ減少させる。即ち、この態様によれば、対象物に対応するパターンが検出されない毎に、対象物の存在確率は徐々に減少する(無論、確率であるから、存在確率は好適には0%を下限として減少する)。   According to this aspect, the presence state specifying means is configured to be able to specify the presence state of the object as the presence probability as already described. At this time, the presence state specifying means decreases the presence probability by the second correction amount every time a pattern corresponding to the object is not detected. That is, according to this aspect, every time a pattern corresponding to an object is not detected, the existence probability of the object gradually decreases (of course, since it is a probability, the existence probability is preferably reduced with 0% as the lower limit). To do).

一方、構造物への接近後、即ち、パターンの検出精度が幾らかなりとも低下すると判断され得る場合、決定手段は、この第2の補正量を減少側に補正する。従って、構造物へ接近している状態においては、パターンが検出されないとしても、存在確率は低下し難くなり、総体的にみてパターンの検出結果に対する存在確率の感度が低下することになる。即ち、この態様によれば、第2の補正量が減少側に補正されることによって、パターンの検出結果が対象物の存在状態の特定に反映がなされ難くなるように反映態様が決定される。   On the other hand, after approaching the structure, that is, when it can be determined that the detection accuracy of the pattern is considerably lowered, the determination unit corrects the second correction amount to the decrease side. Therefore, in the state of approaching the structure, even if the pattern is not detected, the existence probability is difficult to decrease, and the sensitivity of the existence probability to the pattern detection result is reduced as a whole. That is, according to this aspect, the reflection aspect is determined such that the second correction amount is corrected to the decreasing side, so that the pattern detection result is not easily reflected in the specification of the presence state of the object.

この態様によれば、構造物への接近以前(即ち、パターンの検出精度が担保される状況であり、例えば構造物への接近終了後(例えば、トンネル通過中)や通常走行時等であってもよい)と比較すれば信頼性を置かないまでも、ある程度の信頼性をもってパターンの検出結果が存在状態の特定に反映されることになる。従って、対象物の存在状態に係る特定精度を顕著に低下させることなく、積極的に対象物の存在状態を特定するといった、実践上高い効果が奏される。尚、構造物に接近していると判別される期間は、実践上それ程長い時間とはならないことが多く、このように検出精度が担保され難いパターンの検出結果に基づいて対象物の存在状態が特定されても、実践上不具合は生じ難い。また、第2の補正量の減少量は、固定値であっても、ユーザが設定し得る、或いは決定手段がその都度車両の運転条件に鑑みて適切に付与し得る可変な値であってもよく、可変であれば、減少量を相対的に大きく設定することによって、実践的にみて存在確率を構造物への接近以前と比較して大きく変化しないようにすることも可能である。   According to this aspect, before the approach to the structure (that is, the situation in which the pattern detection accuracy is ensured, for example, after the approach to the structure is finished (for example, during passage through the tunnel) or during normal travel) In other words, the pattern detection result is reflected in specifying the existence state with a certain degree of reliability even if reliability is not set. Therefore, there is a practically high effect of positively specifying the presence state of the target object without significantly reducing the accuracy of specifying the target state. It should be noted that the period of time when it is determined that the object is approaching is often not so long in practice, and the presence state of the object is determined based on the detection result of the pattern whose detection accuracy is difficult to be ensured. Even if it is specified, it is difficult to cause problems in practice. Moreover, even if the reduction amount of the second correction amount is a fixed value, it can be set by the user, or a variable value that can be appropriately given by the determining means in consideration of the driving conditions of the vehicle each time. If it is variable, it is possible to prevent the existence probability from changing greatly compared to before the approach to the structure in practice by setting the reduction amount relatively large.

本発明のこのような作用及び他の利得は次に説明する実施形態から明らかにされる。   Such an operation and other advantages of the present invention will become apparent from the embodiments described below.

<発明の実施形態>
以下、適宜図面を参照して本発明の好適な各種実施形態について説明する。
<Embodiment of the Invention>
Hereinafter, various preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings as appropriate.

<第1実施形態>
<実施形態の構成>
始めに、図1を参照して、本発明の第1実施形態に係る車両10の構成について説明する。ここに、図1は、車両10において本発明に係る対象物検出装置に関係する部分の構成を概念的に表してなるブロック図である。
<First Embodiment>
<Configuration of Embodiment>
First, the configuration of the vehicle 10 according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram conceptually showing a configuration of a part related to the object detection device according to the present invention in the vehicle 10.

図1において、車両10は、ECU100、ナビゲーション装置200及び画像センサ300を備える。   In FIG. 1, a vehicle 10 includes an ECU 100, a navigation device 200, and an image sensor 300.

ECU100は、不図示のエンジンを含む車両10の各構成要素の動作を制御すると共に、制御用のプログラムに従って後述する対象物検出処理を実行することが可能に構成される。この対象物検出処理が実行されることにより、ECU100は、本発明に係る「対象物検出装置」の一例として機能する。   The ECU 100 is configured to control the operation of each component of the vehicle 10 including an engine (not shown) and to execute an object detection process to be described later according to a control program. By executing the object detection process, the ECU 100 functions as an example of the “object detection device” according to the present invention.

ECU100は、制御部110、位置情報記憶部120、パターン検出部130及び対象物情報記憶部140を備える。   The ECU 100 includes a control unit 110, a position information storage unit 120, a pattern detection unit 130, and an object information storage unit 140.

制御部110は、図示せぬCPU(Central Processing Unit)及びROM(Read Only Memory)を備え、ECU100の動作全体を制御することが可能に構成されたメインのコントロールユニットであり、本発明に係る「存在状態特定手段」、「位置関係特定手段」、「判別手段」及び「決定手段」の夫々一例として機能することが可能に構成されている。   The control unit 110 includes a CPU (Central Processing Unit) and a ROM (Read Only Memory) (not shown), and is a main control unit configured to be able to control the entire operation of the ECU 100. It is configured to be able to function as an example of each of “existing state specifying means”, “positional relationship specifying means”, “discriminating means”, and “deciding means”.

位置情報記憶部120は、RAM(Random Access Memory)やバッファメモリ等の揮発性の記憶装置における一記憶領域に相当する部分である。位置情報記憶部120には、ナビゲーション装置200から供給される位置情報データが記憶される構成となっている。   The position information storage unit 120 is a part corresponding to one storage area in a volatile storage device such as a RAM (Random Access Memory) or a buffer memory. The position information storage unit 120 is configured to store position information data supplied from the navigation device 200.

パターン検出部130は、画像センサ300によって撮影された画像から、対象物に対応するエッジパターンを検出することが可能に構成された画像処理ユニットであり、本発明に係る「検出手段」の一例である。   The pattern detection unit 130 is an image processing unit configured to be able to detect an edge pattern corresponding to an object from an image captured by the image sensor 300, and is an example of the “detection unit” according to the present invention. is there.

尚、本実施形態における対象物とは、車両10に搭載されるDSSの種類に応じて各種の態様を採り、対象物の検出結果が例えばPCS等の安全システムに利用される場合、対象物とは好適には前方車両や路上落下物等の障害物(障害物候補を含む)であり、検出結果が例えばACC、LKA若しくはIPA等の運転負荷軽減システムに利用される場合、対象物とは好適には白線等の各種レーンマーク等の態様を採る。但し、本実施形態に係る効果は、このような対象物の種類によらず同様に奏されるものであり、以下の説明においては、特に断りのない限りこれらを区別することなく単に対象物と表現することとする。   Note that the object in the present embodiment adopts various aspects depending on the type of DSS mounted on the vehicle 10, and when the detection result of the object is used in a safety system such as a PCS, Is preferably an obstacle (including obstacle candidates) such as a forward vehicle or a falling object on the road, and is suitable as an object when the detection result is used in a driving load reduction system such as ACC, LKA, or IPA. For example, various lane marks such as white lines are adopted. However, the effects according to the present embodiment are similarly achieved regardless of the type of the object. In the following description, unless otherwise specified, the object and the object are simply distinguished. I will express it.

対象物情報記憶部140は、位置情報記憶部120と同様、RAMやバッファメモリ等の揮発性の記憶装置における一記憶領域に相当する部分である。対象物情報記憶部140には、制御部110を介して後述する対象物検出処理において検出された対象物に関する情報(即ち、対象物の大きさや位置等)が記憶される構成となっている。   Similar to the position information storage unit 120, the object information storage unit 140 is a part corresponding to one storage area in a volatile storage device such as a RAM or a buffer memory. The object information storage unit 140 is configured to store information related to the object detected in the object detection process (to be described later) via the control unit 110 (that is, the size and position of the object).

ナビゲーション装置200は、HDD(Hard Disk Drive)等、然るべき記憶手段に記憶された地図データに基づいて液晶表示パネル等の各種表示手段上に表示される地図画面上に、GPS等の各種測位システムを介して得られた絶対位置に基づいた位置情報を表示することが可能に構成された、本発明に係る「位置検出手段」の一例である。ナビゲーション装置200は、ECU100と電気的に接続されており、車両10の位置に関するデータ、より具体的には車両10の絶対位置に関するデータ、及び車両10周辺に存在する構造物の絶対位置に関するデータ等は、当該表示手段上に地図画面が表示されているか否かにかかわらず、測位システムが稼動中である限りにおいて絶えず、或いは一定又は不定の周期で、ECU100に把握される構成となっている。   The navigation device 200 includes various positioning systems such as GPS on a map screen displayed on various display means such as a liquid crystal display panel based on map data stored in an appropriate storage means such as an HDD (Hard Disk Drive). 3 is an example of a “position detecting unit” according to the present invention configured to be able to display position information based on an absolute position obtained through the position information. The navigation device 200 is electrically connected to the ECU 100, and data relating to the position of the vehicle 10, more specifically, data relating to the absolute position of the vehicle 10, data relating to the absolute position of structures existing around the vehicle 10, and the like. Regardless of whether or not the map screen is displayed on the display means, the ECU 100 is constantly or as long as the positioning system is in operation or at a constant or indefinite period.

画像センサ300は、車両10の前方における所定位置に、車両10の前方領域(即ち、本発明に係る「検出範囲」の一例)を撮像し得るように設置されてなる単眼の撮像部及び撮像された検出範囲の画像に関する画像データを生成する画像生成部等を含んで構成された、本発明に係る「撮像手段」の一例である。画像センサ300において生成された画像データは、制御部110によって制御された検出周期で、パターン検出部130に送出される構成となっている。   The image sensor 300 includes a monocular imaging unit that is installed at a predetermined position in front of the vehicle 10 so as to image a front region of the vehicle 10 (that is, an example of the “detection range” according to the present invention) and an image. 3 is an example of an “imaging unit” according to the present invention, including an image generation unit that generates image data relating to an image in the detected range. The image data generated in the image sensor 300 is sent to the pattern detection unit 130 at a detection cycle controlled by the control unit 110.

<実施形態の動作>
次に、図2を参照し、本実施形態の動作として、ECU100により実行される対象物検出処理の詳細について説明する。ここに、図2は、対象物検出処理のフローチャートである。
<Operation of Embodiment>
Next, with reference to FIG. 2, the details of the object detection processing executed by the ECU 100 will be described as the operation of the present embodiment. FIG. 2 is a flowchart of the object detection process.

図2において、制御部110は、車両10の前方領域が撮像されるように画像センサ300を制御する(ステップA10)。この際、画像センサ300により撮像された検出範囲に対応する画像信号は、画像センサ300内部で画像データに変換され、パターン検出部130に送出される。尚、このような検出範囲の撮像は、制御部110により予め設定された検出周期で繰り返し実行される。   In FIG. 2, the control unit 110 controls the image sensor 300 so that the front area of the vehicle 10 is imaged (step A10). At this time, an image signal corresponding to the detection range imaged by the image sensor 300 is converted into image data inside the image sensor 300 and sent to the pattern detection unit 130. Note that such imaging of the detection range is repeatedly executed at a detection cycle preset by the control unit 110.

画像データが送出されると、パターン検出部130が、この送出された画像データにおいてエッジパターンを検出する(ステップA11)。ステップA11に係る処理において、パターン検出部130は、エッジ点抽出、座標変換及びパターン検出等の各処理を実行しエッジパターンを検出する。   When the image data is transmitted, the pattern detection unit 130 detects an edge pattern in the transmitted image data (step A11). In the process related to step A11, the pattern detection unit 130 performs each process such as edge point extraction, coordinate conversion, and pattern detection to detect an edge pattern.

エッジ点抽出は、例えば一次微分フィルタ等を使用し、画像データにおいてエッジ点を抽出する処理である。また、座標変換処理は、抽出されたエッジ点を、画像データによって表される画像中の座標位置に対応付ける処理である。また、対象物が白線等の各種レーンマークである場合、好適には、係る画像データによって表される画像が車両10の走行経路を真上から見下ろした画像となるように座標変換処理が実行される。パターン検出は、例えば、抽出されたエッジ点がダウンエッジ(例えば画像の明度が所定値以上低下するエッジ)であるかアップエッジ(例えば画像の明度が所定値以上上昇するエッジ)であるかについての判別を、抽出されたエッジ点各々に対し実行し、抽出されたエッジ点をエッジパターンとして検出する処理である。尚、対象物が白線等である場合には、この際ハフ変換等によるエッジ点の直線近似等が実行されてもよい。このように各処理が実行されることによって、一の画像について適宜エッジパターンが検出される。   Edge point extraction is a process of extracting edge points from image data using, for example, a first-order differential filter. The coordinate conversion process is a process of associating the extracted edge point with the coordinate position in the image represented by the image data. When the object is various lane marks such as white lines, the coordinate conversion process is preferably executed so that the image represented by the image data is an image looking down on the travel route of the vehicle 10 from directly above. The Pattern detection is performed, for example, on whether the extracted edge point is a down edge (for example, an edge where the brightness of the image decreases by a predetermined value or more) or an up edge (for example, an edge where the brightness of the image increases by a predetermined value or more). This is a process of executing discrimination for each extracted edge point and detecting the extracted edge point as an edge pattern. When the object is a white line or the like, a straight line approximation of an edge point by Hough transformation or the like may be performed at this time. By executing each process in this way, an edge pattern is appropriately detected for one image.

ステップA11に係る処理において、パターン検出部130は、検出されたパターンに固有の情報(エッジ点の数量、パターンの形状及び座標位置)を含んだパターンデータを生成し、制御部110に供給する。尚、ここに述べたエッジの検出に係る処理は一例であり、エッジ検出に関しては公知の様々な手法を利用することが可能である。   In the process related to step A11, the pattern detection unit 130 generates pattern data including information (number of edge points, pattern shape, and coordinate position) unique to the detected pattern, and supplies the pattern data to the control unit 110. Note that the processing related to edge detection described here is an example, and various known methods can be used for edge detection.

パターン検出が終了すると、制御部110は、検出されたパターンが対象物に対応するパターンであるか否かを判別する(ステップA12)。制御部110は、例えば検出されたエッジパターンの各々について、例えば対象物毎に設けられる閾値とエッジ数との比較を行い、閾値以上のエッジ数を有するエッジパターンが存在する場合等に、当該エッジパターンが対象物に対応するエッジパターン(即ち、本発明に係る「対象物に対応するパターン」の一例)と判別する。尚、このような対象物に対応するパターンであるか否かに係る判別処理は、パターン検出部130においてなされてもよい。この場合、対象物に対応する旨の判別がなされたパターンのみについて、上述したパターンデータが生成され、制御部110に供給されてもよいし、或いはRAMやバッファメモリに一時的に格納されてもよい。   When the pattern detection ends, the control unit 110 determines whether or not the detected pattern is a pattern corresponding to the object (step A12). For example, for each detected edge pattern, the control unit 110 compares, for example, a threshold value provided for each target object with the number of edges, and when there is an edge pattern having an edge number equal to or greater than the threshold value, the edge The pattern is determined as an edge pattern corresponding to the object (that is, an example of “a pattern corresponding to the object” according to the present invention). Note that the pattern detection unit 130 may determine whether the pattern corresponds to the object. In this case, the above-described pattern data may be generated and supplied to the control unit 110 only for the pattern that has been determined to correspond to the object, or may be temporarily stored in the RAM or buffer memory. Good.

対象物に対応するパターンが存在しない場合(ステップA12:NO)、制御部110は、処理をステップA16に移行し、後述する補間処理を実行する。一方、対象物に対応するパターンが存在する場合(ステップA12:YES)、制御部110は、車両10に対するトンネル出入り口(即ち、本発明に係る「構造物」の一例)の相対距離Lを設定する(ステップA13)。   When there is no pattern corresponding to the object (step A12: NO), the control unit 110 shifts the process to step A16 and executes an interpolation process described later. On the other hand, if there is a pattern corresponding to the object (step A12: YES), the control unit 110 sets the relative distance L of the tunnel entrance to the vehicle 10 (that is, an example of the “structure” according to the present invention). (Step A13).

制御部110は、対象物検出処理の実行に際し、ナビゲーション装置200から車両10の走行位置、及び車両10の走行経路に存在するトンネル(即ち、本発明に係る「構造物」の一例)の位置(正確には、トンネルの出入り口の位置)等を位置データとして取得している。この取得された位置データは、位置情報記憶部120に格納されている。ステップA13に係る処理において、制御部110は、格納された位置データに基づいて、当該相対距離Lを算出し、設定する。   When executing the object detection process, the control unit 110 detects the travel position of the vehicle 10 from the navigation device 200 and the position of a tunnel (that is, an example of the “structure” according to the present invention) that exists in the travel route of the vehicle 10. Exactly, the position of the entrance / exit of the tunnel) is acquired as position data. The acquired position data is stored in the position information storage unit 120. In the processing according to step A13, the control unit 110 calculates and sets the relative distance L based on the stored position data.

尚、ステップA13に係る処理では、少なくとも車両10がトンネル入り口(或いは出口)に接近しているか否かが判別できればよいため、無用に遠方の(即ち、パターンの検出結果に実質的に影響しない程度に遠方の)トンネル出入り口の存在については考慮する必要がない。従って、位置情報記憶部120には、車両10の走行経路であって、且つ所定の距離(少なくとも、パターンの検出精度に影響を与えない程度の距離)以内にあるトンネルが存在する場合のみ、トンネルに関する位置データが供給される。また、この際、位置情報記憶部140にトンネル出入り口に関する位置データが格納されていなければ、制御部110は、当該相対距離Lを最大値Lmaxに設定する。無論、このように距離制限を設けることなく、車両の走行経路にトンネルが存在する限り当該トンネルに関する位置データが供給されてもよい。   In the process according to step A13, it is only necessary to determine whether or not the vehicle 10 is approaching the tunnel entrance (or exit), so that it is unnecessarily far away (that is, does not substantially affect the pattern detection result). It is not necessary to consider the existence of tunnel entrances (distant). Therefore, the position information storage unit 120 only has a tunnel that is a travel route of the vehicle 10 and is within a predetermined distance (at least a distance that does not affect the pattern detection accuracy). Position data is supplied. At this time, if position data regarding the tunnel entrance is not stored in the position information storage unit 140, the control unit 110 sets the relative distance L to the maximum value Lmax. Of course, as long as the tunnel exists in the travel route of the vehicle, the position data regarding the tunnel may be supplied without providing the distance limitation.

尚、本実施形態では、本発明に係る「構造物」の一例としては、トンネル出入り口に限らず、鉄道のガード下(好適には当該ガード下の出入り口)、或いは遮音壁、防護壁又は落石防止板(好適にはこれらの設置開始地点及び設置終了地点)を同様に適用することができる。この場合、制御部110は、このような複数種の構造物に関する位置データをナビゲーション装置200から取得してもよい。前述した相対距離Lは、これら各構造物に対し個別に設定されてもよいし、車両10に最も近い構造物に対してのみ設定されてもよい。また、このような相対距離Lの設定は、これら各種構造物が車両10の走行経路に(即ち、車両10の前方に)存在する場合に有効な指標であり、車両10がこれら構造物を通過した時点で、より好適には更に、パターンの検出精度が担保される客観的な且つ合理的な理由を伴い得る場合に、これら構造物は相対距離の設定対象から外される。   In this embodiment, an example of the “structure” according to the present invention is not limited to a tunnel entrance / exit, but under a railway guard (preferably an entrance / exit under the guard), a sound insulation wall, a protective wall, or a rock fall prevention plate. (Preferably, these installation start points and installation end points) can be similarly applied. In this case, the control unit 110 may acquire position data regarding such multiple types of structures from the navigation device 200. The relative distance L described above may be set individually for each of these structures, or may be set only for the structure closest to the vehicle 10. In addition, such setting of the relative distance L is an effective index when these various structures exist on the travel route of the vehicle 10 (that is, in front of the vehicle 10), and the vehicle 10 passes through these structures. At this point, more preferably, these structures are excluded from the relative distance setting targets when there is an objective and reasonable reason for ensuring the pattern detection accuracy.

トンネル出入り口に対する相対距離Lを設定すると、制御部110は、設定された相対距離Lが所定の閾値Lth未満であるか否かを判別する(ステップA14)。閾値Lthは、即ち、本発明に係る「所定値」の一例である。閾値Lthは、トンネル入り口或いは出口等、画像センサ300の撮像領域(即ち、前述した前方領域)においてパターン検出部130によるパターンの検出精度の低下が顕在化し得る程度に顕著な明るさの変化が生じ得る距離として設定されており、例えば本実施形態では数十メートル〜数百メートル程度の値に設定されている。尚、閾値Lthは当然ながら、トンネル出入り口に関する位置データが位置情報記憶部120に格納される、前述した「所定の距離」よりも短く設定される。   When the relative distance L with respect to the tunnel entrance is set, the control unit 110 determines whether or not the set relative distance L is less than a predetermined threshold Lth (step A14). The threshold value Lth is an example of the “predetermined value” according to the present invention. The threshold value Lth has a significant change in brightness such that a decrease in pattern detection accuracy by the pattern detection unit 130 can be manifested in an imaging region of the image sensor 300 (that is, the above-described front region), such as a tunnel entrance or exit. For example, in this embodiment, the distance is set to a value of about several tens of meters to several hundreds of meters. Needless to say, the threshold value Lth is set to be shorter than the above-described “predetermined distance” in which the position data regarding the tunnel entrance is stored in the position information storage unit 120.

相対距離Lが閾値Lth以上である場合(ステップA14:NO)、制御部110は、画像センサ300を介して得られる画像に対しパターン検出部130により行われたパターン検出に係る検出精度が実践上問題なく担保され得るものとして、ステップA12において対象物である旨の判別がなされたパターン(即ち、本発明に係る「対象物に対応するパターン」の一例であり、「パターンの検出結果」の一例である)を対象物として抽出する(ステップA17)。ここで、「対象物として抽出する」とは、ステップA12に係る処理において対象物である旨の判別がなされたパターンを正式に対象物であるとみなし(即ち、本発明に係る「存在状態を特定する」一例)、当該パターンに対応する前述したパターンデータを対象物情報記憶部140に記憶すること等を指す。即ち、言い換えれば、ステップA17に係る処理において、本発明に係る「反映状態」の一例として、パターンの検出結果を存在状態の特定に反映させる旨の反映状態が決定される。本実施形態ではこのように、検出されたパターンの反映状態として、反映させるか否かの二値態様を採り、存在状態は、即ち存在するか否かの二値状態として特定される。   When the relative distance L is greater than or equal to the threshold value Lth (step A14: NO), the control unit 110 practically has detection accuracy related to pattern detection performed by the pattern detection unit 130 on an image obtained via the image sensor 300. As an example that can be secured without any problem, it is an example of a pattern that is determined to be an object in step A12 (that is, an example of a “pattern corresponding to an object” according to the present invention, and an example of a “pattern detection result”. Is extracted as an object (step A17). Here, “extracting as an object” means that a pattern determined to be an object in the process according to step A12 is formally regarded as an object (that is, “existence state according to the present invention” “Identify” as an example) indicates that the above-described pattern data corresponding to the pattern is stored in the object information storage unit 140. That is, in other words, in the process according to step A17, as an example of the “reflection state” according to the present invention, a reflection state for reflecting the pattern detection result in the identification of the existing state is determined. In the present embodiment, as described above, a binary state of whether to reflect is adopted as the reflected state of the detected pattern, and the presence state is specified as a binary state of whether or not it exists.

このように対象物として抽出されたパターンは、継続的な監視の対象となり、例えば車両10に備わり得る各種の安全システムの制御に利用される。例えば、対象物が障害物であれば、ステップA17に係る処理において、該当するパターンが障害物候補であるとして抽出される。   The pattern extracted as an object in this manner is an object of continuous monitoring, and is used for control of various safety systems that can be provided in the vehicle 10, for example. For example, if the object is an obstacle, the corresponding pattern is extracted as an obstacle candidate in the process according to step A17.

一方、相対距離Lが閾値Lth未満である場合(ステップA14:YES)、制御部110は、画像センサ300を介して得られる画像に対しパターン検出部130により行われたパターン検出に係る検出精度が十分に担保され得ないものとして、ステップA12において対象物である旨の判別がなされたパターンの存在を無視する(ステップA15)と共に、補間処理を実行する(ステップA16)。ここで、「無視する」とは、当該パターンを車両10の前方における対象物の存在状態の特定に反映させないことを意味し、即ち、この段階で、本発明に係る「反映状態」の一例として、パターンの検出結果が存在状態の特定に反映させない旨の反映態様が決定される。このように検出された対象物に対応するパターンが無視された場合、当該パターンに関するパターンデータは破棄されてもよいし、一時的に他の記憶領域に格納されてもよい。   On the other hand, when the relative distance L is less than the threshold value Lth (step A14: YES), the control unit 110 has detection accuracy related to pattern detection performed by the pattern detection unit 130 on an image obtained via the image sensor 300. Assuming that it cannot be sufficiently secured, the presence of the pattern determined to be an object in step A12 is ignored (step A15), and interpolation processing is executed (step A16). Here, “ignore” means that the pattern is not reflected in the identification of the presence state of the object in front of the vehicle 10, that is, at this stage, as an example of the “reflection state” according to the present invention. The reflection mode that the pattern detection result is not reflected in the presence state specification is determined. When the pattern corresponding to the detected object is ignored, the pattern data related to the pattern may be discarded or temporarily stored in another storage area.

ステップA16に係る補間処理の実行に際し、制御部110は、対象物情報記憶部140に対象物として記憶されたパターンに関するパターンデータが存在するか否かを判別する。当該パターンデータが存在しない場合には、トンネルへの接近以前において対象物は存在していない旨の存在状態の特定がなされていたものとして、制御部110は、対象物が存在しない旨の存在状態の特定を継続する。即ち、この場合、制御部110は、実質的には何ら処理を施さない。   When executing the interpolation processing according to step A16, the control unit 110 determines whether or not there is pattern data regarding a pattern stored as an object in the object information storage unit 140. If the pattern data does not exist, it is assumed that the presence state that the object does not exist before the approach to the tunnel has been specified, and the control unit 110 indicates that the object does not exist. Continue to identify. That is, in this case, the control unit 110 performs substantially no processing.

一方、対象物情報記憶部140に対象物として抽出されたパターンに関するパターンデータが存在する場合、制御部110は、対象物情報記憶部140に記憶されるパターンデータの各々に対応するパターンの座標位置を、位置情報記憶部120に記憶される車両10の位置情報、並びに車両10の車速や操舵情報等に基づいて、現時点で当該パターン(即ち、対象物)が存在すると推定される座標位置に補正し、存在が推定される対象物として、対象物情報記憶部140に推定データとして新規に記憶する。即ち、この場合、対象物の存在状態が推定される。   On the other hand, when there is pattern data related to the pattern extracted as the object in the object information storage unit 140, the control unit 110 displays the coordinate position of the pattern corresponding to each of the pattern data stored in the object information storage unit 140. Is corrected to the coordinate position where the pattern (that is, the object) is estimated to exist at the present time based on the position information of the vehicle 10 stored in the position information storage unit 120, the vehicle speed, the steering information, and the like of the vehicle 10. Then, the object whose existence is estimated is newly stored in the object information storage unit 140 as estimated data. That is, in this case, the presence state of the object is estimated.

このように、ステップA16又はステップA17に係る処理が実行されると、処理はステップA10に戻され、一連の処理が繰り返される。尚、対象物の存在が推定される場合、推定回数が多くなる程、推定される対象物の存在状態(座標位置を含む)は実情から乖離し易い。従って、推定回数が所定の回数を超えた場合には、ステップA16に係る補間処理が禁止され、即ち推定された対象物の存在状態に関する推定データの更新が停止され、対象物の存在状態に関する信頼性の確保を図ってもよい。   Thus, when the process according to step A16 or step A17 is executed, the process returns to step A10, and a series of processes is repeated. When the presence of the object is estimated, the estimated state of the object (including the coordinate position) tends to deviate from the actual situation as the number of estimations increases. Therefore, when the estimated number exceeds the predetermined number, the interpolation process according to step A16 is prohibited, that is, the update of the estimated data related to the estimated state of the target object is stopped, and the reliability regarding the target state of the target object is stopped. It may be possible to secure the sex.

尚、このような処理の繰り返し過程において、車両10がトンネル内に進入した場合(即ち、トンネル入り口に接近している状況ではなくなった場合)、トンネル出口に接近しているとみなし得る状況でなければ(即ち、トンネル出口に対する相対距離がLth以上であれば)、或いは前述したように相対距離LがLmaxに設定されれば、ステップA14に係る判別処理は「NO」となり、対象物の検出に係るプロセスは、速やかに通常のプロセスに復帰して、対象物に対応するパターンについては、速やかに対象物として抽出される。この際、ステップA16による補間処理により座標位置が補間され、その存在が推定されていたパターンに係る推定データについては破棄される。   It should be noted that when the vehicle 10 enters the tunnel (that is, when the vehicle 10 is no longer in the state of approaching the tunnel entrance) in the repeated process of such processing, the situation must be considered as approaching the tunnel exit. If the relative distance to the tunnel exit is equal to or greater than Lth, or if the relative distance L is set to Lmax as described above, the determination processing related to step A14 is “NO”, and the object is detected. Such a process quickly returns to the normal process, and the pattern corresponding to the object is quickly extracted as the object. At this time, the coordinate position is interpolated by the interpolation processing in step A16, and the estimated data relating to the pattern whose existence has been estimated is discarded.

以上説明したように、本実施形態に係る対象物検出処理によれば、車両10がトンネルの出入り口に接近している場合には、パターン検出部130によるパターンの検出精度が担保され難いものとして、パターン検出部130により検出された対象物に対応するパターンは、対象物の存在有無の特定に係るプロセスに反映されることなく無視される。従って、対象物の誤検出が防止される。また、この際、トンネルの出入り口に接近する以前の、即ちパターンの検出精度が担保されている状況における対象物の抽出結果(即ち、本発明に係る「構造物に接近している旨の判別が行われる以前において特定された存在状態」に基づいて、パターンの検出結果が反映されない期間における対象物の存在状態が推定されるため、対象物の監視自体は車両10の走行経路に影響されることがなく継続され、実践上有益である。   As described above, according to the object detection process according to the present embodiment, when the vehicle 10 is approaching the entrance of the tunnel, it is difficult to ensure the pattern detection accuracy by the pattern detection unit 130. The pattern corresponding to the object detected by the pattern detection unit 130 is ignored without being reflected in the process related to specifying the presence or absence of the object. Therefore, erroneous detection of the object is prevented. In this case, the object extraction result before the approach to the entrance of the tunnel, that is, in the situation where the pattern detection accuracy is ensured (that is, the determination of “approaching to the structure” Since the presence state of the target object in the period in which the pattern detection result is not reflected is estimated based on the “presence state specified before being performed”, the target monitoring itself is affected by the travel route of the vehicle 10. It is continuous and useful in practice.

<第2実施形態>
次に、図3を参照して、本発明の第2実施形態に係る対象物検出処理について説明する。ここに、図3は、本発明の第2実施形態に係る対象物検出処理のフローチャートである。尚、同図において、図2と重複する箇所には同一の符号を付してその説明を適宜省略することとする。
Second Embodiment
Next, with reference to FIG. 3, the object detection process which concerns on 2nd Embodiment of this invention is demonstrated. FIG. 3 is a flowchart of the object detection process according to the second embodiment of the present invention. In the figure, the same reference numerals are given to the same portions as those in FIG. 2, and the description thereof will be omitted as appropriate.

図3において、車両10とトンネル入り口との相対距離Lが閾値Lth未満である場合(ステップA14)、制御部110は、ステップA12に係る処理において対象物である旨の判別がなされたパターンが、対象物情報記憶部140に対象物として記憶されているパターンと同一なものではないか否かを判別する(ステップB10)。この際、制御部110は、対象物情報記憶部140に記憶されている対象物のパターンに関するパターンデータを参照し、ステップA12に係る処理において対象物である旨が判別されたパターンとの間で、エッジ数、パターン形状及び座標位置等の比較を行って当該判別処理を実行する。   In FIG. 3, when the relative distance L between the vehicle 10 and the tunnel entrance is less than the threshold value Lth (step A14), the control unit 110 determines that the pattern determined to be an object in the process according to step A12 is It is determined whether or not the pattern is the same as the pattern stored as the object in the object information storage unit 140 (step B10). At this time, the control unit 110 refers to the pattern data related to the pattern of the object stored in the object information storage unit 140, and the pattern is determined to be the object in the process according to step A12. The discrimination processing is executed by comparing the number of edges, pattern shape, coordinate position, and the like.

その結果、同一のパターンが対象物情報記憶部140に対象物に対応するパターンとして記憶されている場合には(ステップB10:NO)、制御部110は、処理をステップA17に移行し、対象物である旨の判別がなされたパターンを障害物として抽出する。即ち、対象物の存在状態が更新される。一方、今回検出された対象物に対応するパターンが、対象物情報記憶部140に記憶された如何なるパターンとも整合しない場合(ステップB10:YES)、制御部110は、処理をステップA15に移行して、当該パターンを無視し、前述した補間処理を実行して対象物の存在状態を推定する。   As a result, when the same pattern is stored in the object information storage unit 140 as a pattern corresponding to the object (step B10: NO), the control unit 110 shifts the process to step A17, The pattern determined to be is extracted as an obstacle. That is, the presence state of the object is updated. On the other hand, when the pattern corresponding to the object detected this time does not match any pattern stored in the object information storage unit 140 (step B10: YES), the control unit 110 moves the process to step A15. Then, the pattern is ignored, and the interpolation process described above is executed to estimate the presence state of the object.

このように、第2実施形態に係る対象物検出処理によれば、トンネルの出入り口に接近することによって、画像センサ300を介して得られる画像におけるパターン検出部130によるパターンの検出精度が担保されない状況であっても、従前の状態として、即ち、このようなトンネル出入り口への接近以前において同一のパターンが対象物として抽出されている場合には、検出されたパターンが無視されることなく、即ち、反映状態の変更がなされることなく、又は反映状態が通常時の反映状態に設定され、或いは反映状態が格別に設定されることなく、検出されたパターンが対象物の存在状態の特定に供される。   Thus, according to the object detection process according to the second embodiment, the pattern detection accuracy by the pattern detection unit 130 in the image obtained via the image sensor 300 is not ensured by approaching the entrance of the tunnel. Even so, if the same pattern is extracted as an object as a conventional state, that is, before approaching such a tunnel entrance, the detected pattern is not ignored, that is, The detected pattern is used to identify the presence state of the object without changing the reflection state, or the reflection state is set to the normal reflection state, or the reflection state is not set specially. The

車両10がトンネル等の各種構造物へ接近中であるか否かは、パターン検出部130によるパターンの検出精度には顕著に影響を与え得るが、実際の対象物の存在状態とは全く無関係である場合が多いから、このように、既に対象物として抽出されているパターンを検出し得た場合には、敢えてそのようなパターンの検出結果を無視する必要は生じない。このように、第2実施形態によれば、パターンの検出結果を反映した対象物の存在状態の特定を可及的に継続しつつ、トンネル等の各種構造物への接近に起因して誤検出されたパターンに基づいて対象物の存在状態が特定される事態については確実に防止することが可能となる。   Whether or not the vehicle 10 is approaching various structures such as a tunnel can significantly affect the pattern detection accuracy by the pattern detection unit 130, but is completely independent of the actual presence state of the target object. Since there are many cases, when it is possible to detect a pattern that has already been extracted as an object, there is no need to ignore the detection result of such a pattern. As described above, according to the second embodiment, erroneous detection is caused due to the approach to various structures such as a tunnel while continuing to specify the existence state of the object reflecting the pattern detection result as much as possible. It is possible to reliably prevent a situation in which the presence state of the object is specified based on the pattern that has been made.

<第3実施形態>
上述した第1及び第2実施形態では、対象物の存在状態は、対象物が存在しているか否かの二値状態として特定されるが、対象物の存在状態は他の形態を採り得る。ここで、図4を参照し、本発明の第3実施形態に係る対象物検出処理について説明する。ここに、図4は、第3実施形態に係る対象物検出処理のフローチャートである。尚、同図において、図2と重複する箇所には、同一の符号を付してその説明を適宜省略することとする。
<Third Embodiment>
In the first and second embodiments described above, the presence state of the object is specified as a binary state indicating whether or not the object exists, but the presence state of the object may take other forms. Here, with reference to FIG. 4, the object detection process which concerns on 3rd Embodiment of this invention is demonstrated. FIG. 4 is a flowchart of the object detection process according to the third embodiment. In the figure, the same reference numerals are assigned to the same portions as those in FIG. 2, and the description thereof is omitted as appropriate.

図4において、制御部110は、相対距離Lを設定する(ステップA13)。次に、制御部110はカウンタアップ量DupをDup1に設定し(ステップC10)、またカウンタダウン量DdnをDdn1に設定する(ステップC11)。ここで、カウンタアップ量Dup及びカウンタダウン量Ddnは、夫々対象物の存在確率を演算するための補正量であり、各々本発明に係る「第1の補正量」及び「第2の補正量」の一例である。   In FIG. 4, the control unit 110 sets a relative distance L (step A13). Next, the control unit 110 sets the counter up amount Dup to Dup1 (step C10), and sets the counter down amount Ddn to Ddn1 (step C11). Here, the counter-up amount Dup and the counter-down amount Ddn are correction amounts for calculating the existence probability of the object, respectively, and are “first correction amount” and “second correction amount” according to the present invention, respectively. It is an example.

次に、制御部110は、上述した各実施形態と同様に、相対距離Lが閾値Lth未満であるか否かを判別し(ステップA14)、相対距離Lが閾値Lth未満である場合(ステップA14:YES)、即ち、パターン検出部130に係るパターンの検出精度が担保されない状況において、カウンタアップ量DupをDup2(Dup2<Dup1)に再設定する(ステップC12)。同様に、カウンタダウン量DdnwoDdn2(Ddn2<Ddn1)に再設定する(ステップC13)。一方、相対距離Lが閾値Lth以上である場合(ステップA14:YES)、制御部110は、カウンタDup及びカウンタDdnの再設定を行わない。このようにしてカウンタアップ量Dup及びカウンタダウン量Ddnが、夫々Dup1又はDup2及びDdn1又はDdn2に設定された段階で、制御部110は、ステップA10〜ステップA12に係る処理を実行する。   Next, the controller 110 determines whether or not the relative distance L is less than the threshold value Lth (step A14), as in the above-described embodiments. If the relative distance L is less than the threshold value Lth (step A14) : YES), that is, in a situation where the pattern detection accuracy related to the pattern detection unit 130 is not ensured, the counter-up amount Dup is reset to Dup2 (Dup2 <Dup1) (step C12). Similarly, the counter-down amount DdnwoDdn2 (Ddn2 <Ddn1) is reset (step C13). On the other hand, when the relative distance L is greater than or equal to the threshold Lth (step A14: YES), the control unit 110 does not reset the counter Dup and the counter Ddn. In this way, at the stage where the counter up amount Dup and the counter down amount Ddn are set to Dup1 or Dup2 and Ddn1 or Ddn2, respectively, the control unit 110 executes the processing related to Step A10 to Step A12.

この結果、検出されたエッジパターンのうち対象物に対応するパターンが存在する場合には(ステップA12:YES)、制御部110は、対象物の存在確率R(i)(iは試行回数を表す自然数)を、下記(1)式に従って演算する(ステップC14)。また、検出されたエッジパターンのうち対象物に対応するパターンが存在しない場合には(ステップA12:NO)、制御部110は、対象物の存在確率R(i)を、下記(2)式に従って演算する(ステップC15)。尚、これら各式において、R(i−1)は、前回のパターン検出タイミングにおける対象物の存在確率である。   As a result, when there is a pattern corresponding to the object among the detected edge patterns (step A12: YES), the control unit 110 determines the object existence probability R (i) (i represents the number of trials). (Natural number) is calculated according to the following equation (1) (step C14). When there is no pattern corresponding to the object among the detected edge patterns (step A12: NO), the control unit 110 calculates the object existence probability R (i) according to the following equation (2). Calculate (step C15). In these equations, R (i-1) is the existence probability of the object at the previous pattern detection timing.

R(i)=R(i−1)+Dup・・・・・(1)
R(i)=R(i−1)−Ddn・・・・・(2)
このように、制御部110は、一のパターン検出タイミングにおいて、対象物に対応するパターンが存在する旨の判別がなされた場合には、当該パターンに対応する対象物の存在確率を、前回演算された存在確率に対し100%を上限としてカウンタアップ量Dupだけ加算することにより更新し、存在確率を上昇させる。同様に、対象物に対応するパターンが存在しない旨の判別がなされた場合には、当該パターンに対応する対象物の存在確率を、前回演算された存在確率に対し0%を下限としてカウンタダウン量Ddnだけ減算することにより更新し、存在確率を低下させる。即ち、本実施形態によれば、対象物の存在状態は、存在確率としてカウンタアップ量Dup及びカウンタダウン量Ddnに対応するステップで段階的に特定される。
R (i) = R (i-1) + Dup (1)
R (i) = R (i-1) -Ddn (2)
As described above, when it is determined that there is a pattern corresponding to the object at one pattern detection timing, the control unit 110 calculates the existence probability of the object corresponding to the pattern last time. The existing probability is updated by adding the counter-up amount Dup with an upper limit of 100% to increase the existence probability. Similarly, when it is determined that there is no pattern corresponding to the object, the existence probability of the object corresponding to the pattern is set to the counterdown amount with 0% as a lower limit with respect to the existence probability calculated last time. Update by subtracting Ddn, and decrease the existence probability. In other words, according to the present embodiment, the presence state of the object is specified in stages in steps corresponding to the counter-up amount Dup and the counter-down amount Ddn as the existence probabilities.

ここで特に、ステップA14に係る処理において相対距離Lが閾値Lth未満である旨の判別がなされた場合、カウンタアップ量Dup及びカウンタダウン量Ddnは夫々減少側に補正される形となるため、ステップC14及びステップC15いずれの処理においても、存在確率R(i)は相対的に(即ち、トンネルへの接近中でない場合等と比較して)変化し難くなる。即ち、本実施形態によれば、カウンタアップ量Dup及びカウンタダウン量Ddnが夫々本発明に係る「反映態様」を規定する指標の一例として採用され、パターン検出部130に係るパターンの検出精度が担保されないと判断される場合には、これらを減少側に補正することによって、パターンの検出結果が存在状態の特定に反映され難くされているのである。   Here, in particular, when it is determined that the relative distance L is less than the threshold value Lth in the processing according to step A14, the counter up amount Dup and the counter down amount Ddn are each corrected to the decreasing side. In both the processes of C14 and step C15, the existence probability R (i) is relatively difficult to change (that is, compared with a case where the tunnel is not approaching). That is, according to the present embodiment, the counter up amount Dup and the counter down amount Ddn are each employed as an example of an index that defines the “reflection mode” according to the present invention, and the pattern detection accuracy of the pattern detection unit 130 is ensured. If it is determined that it is not performed, the detection result of the pattern is made difficult to be reflected in the identification of the existence state by correcting these to the decreasing side.

尚、カウンタアップ量Dup及びカウンタダウン量Ddnの補正は、予めカウンタアップ量Dup1及びDup2並びにカウンタダウン量Ddn1及びDdn2を固定値としてROM等に保持し、その都度一方を選択することによりなされてもよいし、予め「Dup1−Dup2」及び「Ddn1−Ddn2」に相当する補正量をROM等に保持し、その都度当該補正量を読み出して補正処理(即ち、加算又は減算)を施すことによりなされてもよい。   The counter up amount Dup and the counter down amount Ddn may be corrected by holding the counter up amounts Dup1 and Dup2 and the counter down amounts Ddn1 and Ddn2 in the ROM or the like as fixed values and selecting one each time. Alternatively, correction amounts corresponding to “Dup1-Dup2” and “Ddn1-Ddn2” are stored in the ROM or the like in advance, and each time the correction amount is read and correction processing (ie, addition or subtraction) is performed. Also good.

このように、第3実施形態によれば、対象物の存在状態が、存在するか否かの二値態様ではなく、どの程度存在するとみなし得るかを表す存在確率によって段階的に特定される。従って、過去のパターンの検出結果が、現時点での対象物の存在状態の特定に幾らかなりも影響し得るため、何らかの理由(例えばパターン検出部130の物理的、機械的又は電気的な不具合、或いは対象物の挙動や状態等に起因する理由)で一時的に対象物に対応するパターンが検出されなくても、存在状態の特定精度への影響は少なくて済む。即ち、この態様によれば、より対象物の検出に関して信頼性が担保され易く、実践上有利である。   As described above, according to the third embodiment, the presence state of the object is specified stepwise by the existence probability indicating how much it can be regarded as existing, not the binary aspect of whether or not the object exists. Therefore, since the detection result of the past pattern can influence the identification of the present state of the target object to some extent, for some reason (for example, a physical, mechanical or electrical failure of the pattern detection unit 130, or Even if the pattern corresponding to the target object is temporarily not detected due to the behavior or state of the target object), the influence on the specific accuracy of the presence state is small. That is, according to this aspect, it is easy to ensure reliability with respect to detection of an object, which is advantageous in practice.

また、本実施形態によれば、カウンタアップ量Dup及びカウンタダウン量Ddnの設定態様(本実施例では固定値であるが、例えばドライバにより選択可能であってもよいし、システム上で適宜選択され得る複数の候補値を有していてもよい)如何で、ベースとなる反映態様(即ち、通常時における反映態様)を変化させることが可能となる。例えば、カウンタアップ量Dup1及びカウンタダウン量Ddn1を夫々相対的に大きく設定すれば、最新のパターン検出結果が存在状態の特定に顕著に反映されることになり(即ち、パターンの検出結果に対する感度が上昇する)、反対に夫々相対的に小さく設定すれば、最新のパターン検出結果が存在状態の特定に反映され難くなる(即ち、パターン検出結果に対する感度が低下する)。従って、対象物の種別に合わせて、存在確率の特定態様を最適化することが可能となって好適である。   Further, according to the present embodiment, the setting mode of the counter up amount Dup and the counter down amount Ddn (which is a fixed value in this embodiment, may be selectable by a driver, for example, or may be appropriately selected on the system. It is possible to change the base reflection mode (that is, the reflection mode in the normal state), depending on how many candidate values are obtained. For example, if the counter up amount Dup1 and the counter down amount Ddn1 are set relatively large, the latest pattern detection result is remarkably reflected in the identification of the presence state (that is, the sensitivity to the pattern detection result is high). On the other hand, if each is set relatively small, the latest pattern detection result is hardly reflected in the identification of the presence state (that is, the sensitivity to the pattern detection result is reduced). Therefore, it is possible to optimize the specific aspect of the existence probability in accordance with the type of the object.

尚、トンネル入り口とトンネル出口との間でも、画像センサ300の物理的な特性によって、得られる画像の画質は一様となり難い。従って、パターン検出部130によって検出されるパターンの検出精度は、入り口に接近しているのか、出口に接近しているのかで変化し得る。このような事情に鑑みて、構造物への接近時に一律の補正を行うのではなく、構造物に応じてその都度適切な補正量を設定し(予め用意されていてもよい)、パターンの検出結果を存在確率に反映させる際の反映態様を、より精細に制御してもよい。   Note that the image quality of the obtained image is unlikely to be uniform between the tunnel entrance and the tunnel exit due to the physical characteristics of the image sensor 300. Therefore, the detection accuracy of the pattern detected by the pattern detection unit 130 can change depending on whether the pattern is approaching the entrance or the exit. In view of such circumstances, instead of performing a uniform correction when approaching the structure, an appropriate correction amount is set for each structure (may be prepared in advance) and pattern detection is performed. You may control more finely the reflection aspect at the time of reflecting a result on existence probability.

尚、上記各種実施形態において、車両10に、画像センサ300の撮像を支援するための補助光を出射するための、例えば近赤外線投光器等の光源が備わる場合には、構造物への接近時に係る光源からの補助光によって、画像センサ300の撮像を支援してもよい。このような補助光の作用のみによって構造物へ接近することによる明るさの変化を完全に抑制することは難しいが、幾らかなりとも画質の劣化を防ぐことが可能となるため、パターンの検出精度は相対的に上昇し得る。従って、カウンタアップ量Dup及びカウンタダウン量Ddnを夫々減少側へ補正する際の減少量は少なくて済み、対象物の検出精度をより通常時に近付けることが可能となる。尚、このような補助光は、構造物がトンネルであれば、トンネル内部において継続して使用されてもよい。   In the above-described various embodiments, when the vehicle 10 is provided with a light source such as a near-infrared projector for emitting auxiliary light for assisting the imaging of the image sensor 300, it is related to the approach to the structure. Imaging of the image sensor 300 may be supported by auxiliary light from the light source. Although it is difficult to completely suppress the change in brightness caused by approaching the structure only by the action of such auxiliary light, it is possible to prevent deterioration of image quality to some extent, so the pattern detection accuracy is Can rise relatively. Therefore, the amount of decrease when correcting the counter-up amount Dup and the counter-down amount Ddn to the decrease side can be small, and the detection accuracy of the object can be brought closer to the normal time. Such auxiliary light may be continuously used inside the tunnel if the structure is a tunnel.

尚、上記各実施形態で説明した、トンネル出入り口への接近前後における、パターンの検出結果の反映態様の変更は、元来、トンネル出入り口への接近前後で、画像センサ300の撮像領域における明るさの変化が顕著になることが予想されるためになされるのであり、対象となる構造物であっても、当該明るさの変化が生じないことが事前に決定している、又は予測される、或いは十分に推定され得る場合等には、当該反映態様を変更する必要はない。例えば、より具体的に言えば、夜間は、トンネル内外で顕著に明るさの変化は生じないから、例えば、図2におけるステップA13乃至ステップA16に係る一連の処理はキャンセルされ、ステップA12に係る処理において検出されたパターンが対象物である旨の判別がなされた場合には速やかにステップA17に係る処理が実行され、対象物として抽出されてもよい。   In addition, the change in the reflection mode of the pattern detection result before and after approaching the tunnel entrance and exit described in each of the above embodiments is originally the brightness of the imaging region of the image sensor 300 before and after approaching the tunnel entrance and exit. This is done because the change is expected to be prominent, and even if it is the target structure, it is determined or predicted in advance that the change in brightness will not occur, or In the case where it can be sufficiently estimated, it is not necessary to change the reflection mode. For example, more specifically, since no significant change in brightness occurs inside and outside the tunnel at night, for example, a series of processing according to steps A13 to A16 in FIG. 2 is canceled and processing according to step A12 is performed. If it is determined that the pattern detected in step 1 is an object, the process according to step A17 may be immediately executed and extracted as an object.

本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う対象物検出装置もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。   The present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be appropriately changed without departing from the spirit or idea of the invention that can be read from the claims and the entire specification. Is also included in the technical scope of the present invention.

本発明の第1実施形態に係る車両において本発明に係る対象物検出装置に関係する部分の構成を概念的に表してなるブロック図である。1 is a block diagram conceptually showing a configuration of a portion related to an object detection device according to the present invention in a vehicle according to a first embodiment of the present invention. 図1の車両においてECUにより実行される対象物検出処理のフローチャートである。It is a flowchart of the target object detection process performed by ECU in the vehicle of FIG. 本発明の第2実施形態に係る対象物検出処理のフローチャートである。It is a flowchart of the target object detection process which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第3実施形態に係る対象物検出処理のフローチャートである。It is a flowchart of the target object detection process which concerns on 3rd Embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

10…車両、100…ECU、110…制御部、120…位置情報記憶部、130…パターン検出部、140…対象物情報記憶部、200…カーナビゲーション装置、300…画像センサ。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Vehicle, 100 ... ECU, 110 ... Control part, 120 ... Position information storage part, 130 ... Pattern detection part, 140 ... Object information storage part, 200 ... Car navigation apparatus, 300 ... Image sensor.

Claims (11)

前方の検出範囲を撮像可能な撮像手段を備えた車両において所定種類の対象物を検出する対象物検出装置であって、
前記撮像手段を介して得られる前記検出範囲の画像において前記対象物に対応するパターンを検出可能な検出手段と、
前記パターンの検出結果に基づいて前記前方における前記対象物の存在状態を特定する存在状態特定手段と、
前記車両と、前記車両の走行経路に存在し且つ予め前記検出範囲における明るさの変化の度合いを大きくするものとして設定された所定種類の構造物との相対的な位置関係を特定する位置関係特定手段と、
前記特定された位置関係に基づいて前記車両が前記構造物に接近しているか否かの判別を行う判別手段と、
前記判別の結果に基づいて前記パターンの検出結果を前記存在状態の特定に反映させる際の反映態様を決定する決定手段と
を具備し、
前記存在状態特定手段は更に、前記反映態様が決定された場合に該決定された反映態様に基づいて前記存在状態を特定する
ことを特徴とする対象物検出装置。
An object detection device for detecting a predetermined type of object in a vehicle including an imaging unit capable of imaging a front detection range,
Detection means capable of detecting a pattern corresponding to the object in the image of the detection range obtained via the imaging means;
Presence state specifying means for specifying the presence state of the object in front based on the detection result of the pattern;
A positional relationship specification that specifies a relative positional relationship between the vehicle and a predetermined type of structure that exists in the travel route of the vehicle and is set in advance to increase the degree of change in brightness in the detection range. Means,
Discrimination means for discriminating whether or not the vehicle is approaching the structure based on the specified positional relationship;
Determining means for determining a reflection mode when reflecting the detection result of the pattern on the identification of the presence state based on the determination result; and
The presence state specifying means further specifies the presence state based on the determined reflection mode when the reflection mode is determined.
前記構造物はトンネルにおける入り口部分及び出口部分のうち少なくとも一方を含む
ことを特徴とする請求項1に記載の対象物検出装置。
The object detection apparatus according to claim 1, wherein the structure includes at least one of an entrance portion and an exit portion in a tunnel.
前記車両は、前記車両及び前記構造物の絶対位置を検出する位置検出手段を更に備え、
前記位置関係特定手段は、前記検出された絶対位置に基づいて前記位置関係を特定する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の対象物検出装置。
The vehicle further includes position detection means for detecting absolute positions of the vehicle and the structure,
The target object detection apparatus according to claim 1, wherein the positional relation specifying unit specifies the positional relation based on the detected absolute position.
前記存在状態特定手段は、前記存在状態として前記対象物の存在確率を特定する
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の対象物検出装置。
The object detection apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the existence state specifying unit specifies an existence probability of the object as the existence state.
前記位置関係特定手段は、前記位置関係として前記車両と前記構造物との距離を特定し、
前記判別手段は、該特定された距離が所定値未満である場合に前記構造物に接近している旨の前記判別を行う
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の対象物検出装置。
The positional relationship specifying means specifies a distance between the vehicle and the structure as the positional relationship,
The said discrimination | determination means performs the said discrimination | determination that it is approaching to the said structure when this specified distance is less than predetermined value. The Claim 1 characterized by the above-mentioned. Object detection device.
前記決定手段は、前記構造物に接近している旨の前記判別が行われた場合に、前記パターンの検出結果が前記存在状態の特定に反映され難くなるように前記反映態様を決定する
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の対象物検出装置。
The determination means determines the reflection mode so that the detection result of the pattern is less likely to be reflected in the identification of the existence state when the determination that the structure is approaching is performed. The target object detection device according to claim 1, wherein the target object detection device is a feature.
前記決定手段は、前記構造物に接近している旨の判別が行われた場合に、前記パターンの検出結果が前記存在状態の特定に反映されなくなるように前記反映態様を決定する
ことを特徴とする請求項6に記載の対象物検出装置。
The determination means determines the reflection mode so that the detection result of the pattern is not reflected in the specification of the existence state when it is determined that the structure is approaching. The object detection apparatus according to claim 6.
前記決定手段は、前記構造物に接近している旨の判別が行われる前後において相互に同一の前記パターンが検出された場合に、前記パターンの検出結果が前記存在状態の特定に反映されるように前記反映態様を決定する
ことを特徴とする請求項7に記載の対象物検出装置。
The determination means may reflect the detection result of the pattern to the identification of the existence state when the same pattern is detected before and after the determination that the structure is approaching. The object detection apparatus according to claim 7, wherein the reflection mode is determined.
前記存在状態特定手段は、前記構造物に接近している旨の判別が行われた場合に、前記構造物に接近している旨の判別が行われる以前において特定された前記存在状態に基づいて前記存在状態を特定する
ことを特徴とする請求項7又は8に記載の対象物検出装置。
The presence state specifying means, when it is determined that the structure is approaching, based on the presence state specified before the determination that the structure is approached The object detection apparatus according to claim 7 or 8, wherein the presence state is specified.
前記存在状態特定手段は、前記存在状態として前記対象物の存在確率を特定すると共に、前記パターンが検出される毎に該存在確率を第1の補正量だけ増加させ、
前記決定手段は、前記構造物に接近している旨の判別が行われた場合に、前記第1の補正量を減少側に補正する
ことを特徴とする請求項6から9のいずれか一項に記載の対象物検出装置。
The presence state specifying means specifies the presence probability of the object as the presence state, and increases the presence probability by a first correction amount each time the pattern is detected,
10. The determination unit according to claim 6, wherein the determination unit corrects the first correction amount to a decrease side when it is determined that the structure is approaching. 10. 2. The object detection apparatus described in 1.
前記存在状態特定手段は、前記存在状態として前記対象物の存在確率を特定すると共に、前記パターンが検出されない毎に該存在確率を第2の補正量だけ減少させ、
前記決定手段は、前記構造物に接近している旨の判別が行われた場合に、前記第2の補正量を減少側に補正する
ことを特徴とする請求項6から10のいずれか一項に記載の対象物検出装置。
The presence state specifying means specifies the presence probability of the object as the presence state, and decreases the presence probability by a second correction amount every time the pattern is not detected,
The said determination means correct | amends a said 2nd correction amount to the reduction | decrease side, when discrimination | determination to the effect of approaching the said structure is performed. The any one of Claim 6 to 10 characterized by the above-mentioned. 2. The object detection apparatus described in 1.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2010060849A (en) * 2008-09-03 2010-03-18 Seiko Epson Corp Liquid developer and image forming method

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