JP2008249517A - Obstacle detector - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、車両が狭い通路等を低速で移動する際に、障害物との接触を回避するための障害物検知装置に関する。 The present invention relates to an obstacle detection device for avoiding contact with an obstacle when a vehicle moves in a narrow passage or the like at a low speed.
車両に搭載した撮像手段で撮像した時系列的に異なる二つの画像からオプティカルフロー(動きベクトル)を算出し、そのオプティカルフローを監視することで自車に対する前方接近車や割り込み車を抽出するものが、下記特許文献1により公知である。 An optical flow (motion vector) is calculated from two images that are time-sequentially imaged by an imaging means mounted on the vehicle, and the vehicle approaching or interrupting the vehicle is extracted by monitoring the optical flow. This is known from Patent Document 1 below.
また車両に搭載した撮像手段で撮像した遠景の画像のオプティカルフローを算出し、画像中に前記遠景のオプティカルフローと異なる動きをするオプティカルフローが存在する場合に、それが立体物に起因するものであると判定するものが、下記特許文献2により公知である。
しかしながら上記従来のものは、自車の周辺の車両や立体物を検知するために撮像手段で撮像した画像からオプティカルフローを算出する必要があり、その演算量が膨大なものになるためにコンピュータの負荷が増大して処理時間が長くなる問題があった。 However, in the above-mentioned conventional apparatus, it is necessary to calculate an optical flow from an image captured by an imaging unit in order to detect a vehicle or a three-dimensional object around the own vehicle, and the amount of calculation becomes enormous, so There is a problem that the processing time is increased due to an increase in load.
本発明は前述の事情に鑑みてなされたもので、狭い通路等を低速で通過する際に自車が接触する可能性のある障害物を簡単な演算で確実に検知し得る障害物検知装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and provides an obstacle detection device that can reliably detect an obstacle that may be contacted by the vehicle when passing through a narrow passage or the like at a low speed. The purpose is to provide.
上記目的を達成するために、請求項1に記載された発明によれば、車両の側面に設けられて少なくとも車両の側方から斜め前方を含む領域を撮像する撮像手段と、前記撮像手段で撮像した画像から特徴部を抽出する特徴部抽出手段と、前記特徴部の移動軌跡を積算して積算画像を作成する積算手段と、前記積算画像を収縮/膨張処理することで路面上の図形の積算画像を消去して立体物の積算画像を残す収縮/膨張処理手段と、残った立体物の積算画像から障害物を認識する障害物認識手段とを備えたことを特徴とする障害物検知装置が提案される。 In order to achieve the above object, according to the invention described in claim 1, an image pickup unit that is provided on a side surface of the vehicle and picks up an area including at least an oblique front from the side of the vehicle, and an image pickup by the image pickup unit A feature extraction unit for extracting a feature from the obtained image, an integration unit for integrating the movement trajectory of the feature to create an integrated image, and integrating a figure on the road surface by contracting / expanding the integrated image An obstacle detection apparatus comprising: a contraction / expansion processing unit that erases an image and leaves an accumulated image of a three-dimensional object; and an obstacle recognition unit that recognizes an obstacle from the accumulated image of the remaining three-dimensional object. Proposed.
また請求項2に記載された発明によれば、請求項1の構成に加えて、前記障害物の車両に対する相対位置を算出する相対位置算出手段と、車両の移動軌跡を算出する移動軌跡算出手段と、前記移動軌跡算出手段で算出した車両の移動軌跡に応じて変化する前記障害物の相対位置をトレースする相対位置トレース手段とを備えたことを特徴とする障害物検知装置が提案される。 According to the second aspect of the present invention, in addition to the configuration of the first aspect, a relative position calculation unit that calculates a relative position of the obstacle with respect to the vehicle, and a movement locus calculation unit that calculates the movement locus of the vehicle. And an obstacle position detecting device for tracing the relative position of the obstacle that changes in accordance with the movement locus of the vehicle calculated by the movement locus calculating means.
また請求項3に記載された発明によれば、請求項1または請求項2の構成に加えて、前記相対位置算出手段は、複数の障害物のうち車両に最も近い障害物の相対位置を算出することを特徴とする障害物検知装置が提案される。 According to a third aspect of the invention, in addition to the configuration of the first or second aspect, the relative position calculating means calculates a relative position of an obstacle closest to the vehicle among a plurality of obstacles. An obstacle detection device is proposed which is characterized by
また請求項4に記載された発明によれば、請求項1〜請求項3の何れか1項の構成に加えて、前記移動軌跡算出手段は車両の速度および操舵角に基づいて車両の移動軌跡を算出することを特徴とする障害物検知装置が提案される。 According to a fourth aspect of the present invention, in addition to the configuration of any one of the first to third aspects, the movement trajectory calculating means is configured to detect the movement trajectory of the vehicle based on the vehicle speed and the steering angle. An obstacle detection device is proposed which is characterized in that
また請求項5に記載された発明によれば、請求項1〜請求項4の何れか1項の構成に加えて、前記相対位置トレース手段でトレースした前記障害物と車両との距離が所定の閾値以下になったとき、前記特徴部との接触を回避する方向への操舵を支援する操舵支援装置、車両を自動減速する減速制御装置および運転者に警報を発する警報装置の少なくとも一つを備えたことを特徴とする障害物検知装置が提案される。 According to the invention described in claim 5, in addition to the configuration of any one of claims 1 to 4, a distance between the obstacle traced by the relative position tracing means and the vehicle is predetermined. Provided with at least one of a steering assist device that assists steering in a direction that avoids contact with the feature portion, a deceleration control device that automatically decelerates the vehicle, and an alarm device that issues a warning to the driver when the threshold value is below the threshold An obstacle detection apparatus characterized by the above is proposed.
尚、実施の形態のテレビカメラ12は本発明の撮像手段に対応する。
Note that the
請求項1の構成によれば、車両の側面に設けられた撮像手段が少なくとも車両の側方から斜め前方を含む領域を撮像し、特徴部抽出手段が前記撮像手段で撮像した画像から特徴部を抽出し、積算手段が前記特徴部の移動軌跡を積算して積算画像を作成し、収縮/膨張処理手段が前記積算画像を収縮/膨張処理することで路面上の図形の積算画像を消去して立体物の積算画像を残し、障害物認識手段が前記立体物の積算画像から障害物を認識するので、撮像手段の画像データに簡単な演算を施すだけで障害物となる立体物を確実に検知することができる。しかも車体の各側面に撮像手段を1個ずつ設ければ良いので低コストであるだけでなく、外観上目立つ車体側面のデザインに与える影響を最小限に抑えることができる。 According to the configuration of the first aspect, the image pickup means provided on the side surface of the vehicle picks up an area including at least the diagonal front from the side of the vehicle, and the feature extraction means extracts the feature portion from the image picked up by the image pickup means. The integration means integrates the movement trajectory of the feature to create an integrated image, and the contraction / expansion processing means performs the contraction / expansion processing on the integrated image to erase the integrated image of the figure on the road surface. Since the three-dimensional integrated image is left and the obstacle recognition means recognizes the obstacle from the three-dimensional integrated image, it is possible to reliably detect the three-dimensional object as an obstacle by simply performing a simple calculation on the image data of the imaging means. can do. In addition, since it is sufficient to provide one image pickup means on each side of the vehicle body, not only is the cost low, but the influence on the design of the vehicle body side that is conspicuous in appearance can be minimized.
また請求項2の構成によれば、相対位置算出手段で障害物の車両に対する相対位置を算出し、移動軌跡算出手段で車両の移動軌跡を算出し、相対位置トレース手段で車両の移動軌跡に応じて変化する障害物の相対位置をトレースするので、運転者は車両が接触する可能性のある障害物の位置を逐次認識して接触を回避することができる。 According to the second aspect of the present invention, the relative position calculating means calculates the relative position of the obstacle to the vehicle, the moving locus calculating means calculates the moving locus of the vehicle, and the relative position tracing means responds to the moving locus of the vehicle. Therefore, the driver can sequentially recognize the position of the obstacle that the vehicle may come into contact with to avoid the contact.
また請求項3の構成によれば、相対位置算出手段が複数の障害物のうち車両に最も近い障害物の相対位置を算出するので、車両に接触する可能性がある障害物の位置を精度良く算出することができる。 According to the configuration of the third aspect, the relative position calculating means calculates the relative position of the obstacle closest to the vehicle among the plurality of obstacles, so that the position of the obstacle that may contact the vehicle can be accurately determined. Can be calculated.
また請求項4の構成によれば、移動軌跡算出手段が車両の速度および操舵角に基づいて車両の移動軌跡を算出するので、簡単な演算で車両の移動軌跡を精度良く算出することができる。 According to the fourth aspect of the present invention, since the movement trajectory calculating means calculates the vehicle trajectory based on the vehicle speed and the steering angle, the vehicle movement trajectory can be accurately calculated by a simple calculation.
また請求項5の構成によれば、相対位置トレース手段でトレースした障害物と車両との距離が所定の閾値以下になると、操舵支援装置が前記障害物との接触を回避する方向への操舵を支援し、減速制御装置が車両を自動減速し、あるいは警報装置が運転者に警報を発するので、車両が障害物と接触するのを確実に回避することができる。 According to the fifth aspect of the present invention, when the distance between the obstacle traced by the relative position tracing means and the vehicle is equal to or less than a predetermined threshold, the steering assist device steers in a direction to avoid contact with the obstacle. Assisting, the deceleration control device automatically decelerates the vehicle, or the alarm device issues an alarm to the driver, so that it is possible to reliably avoid the vehicle coming into contact with the obstacle.
以下、本発明の実施の形態を添付の図面に基づいて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
図1〜図8は本発明の実施の形態を示すもので、図1は車両を上方から見た図、図2は障害物検知装置のブロック図、図3はテレビカメラによる物体検知の説明図、図4は路面上の図形および立体物の画像の変化を説明する図、図5は特徴部抽出手段の作用の説明図、図6は積算手段の作用の説明図、図7は収縮/膨張処理手段の作用の説明図、図8は相対位置トレース手段の作用の説明図である。 1 to 8 show an embodiment of the present invention, FIG. 1 is a view of a vehicle as viewed from above, FIG. 2 is a block diagram of an obstacle detection device, and FIG. 3 is an explanatory diagram of object detection by a television camera. FIG. 4 is a diagram for explaining changes in graphics of a figure and a three-dimensional object on the road surface, FIG. 5 is a diagram for explaining the operation of the feature extracting means, FIG. 6 is a diagram for explaining the action of the integrating means, and FIG. FIG. 8 is an explanatory view of the operation of the processing means, and FIG. 8 is an explanatory view of the operation of the relative position tracing means.
図1に示すように、車両Vは左右のドアミラー11,11に設けられた左右のテレビカメラ12,12を備える。各テレビカメラ12は車両Vの側面から斜め前方までの広角の領域Rに存在する立体物Oや路面上の白線のような図形Fを撮像する。以下、立体物Oおよび図形Fを物体という。テレビカメラ12は、撮像した画像上の物体の位置から該物体の方向を認識することが可能であるが、その物体の距離を認識することができない。
As shown in FIG. 1, the vehicle V includes left and
図2に示すように、電子制御ユニットUは、特徴部抽出手段M1と、積算手段M2と、収縮/膨張処理手段M3と、障害物認識手段M4と、相対位置算出手段M5と、移動軌跡算出手段M6と、相対位置トレース手段M7とを備える。特徴部抽出手段M1には、テレビカメラ12,12が接続され、移動軌跡算出手段M6には、車両Vの走行速度を検知する車速センサ15と、車両Vのステアリングホイールの操舵角を検知する操舵角センサ16とが接続される。また相対位置トレース手段M7には、ステアリングホイールにアクチュエータで操舵トルクを加えて運転者のステアリング操作をアシストする操舵支援装置17と、ブレーキを自動的に作動させて車両Vを減速する減速制御装置18と、運転者にモニターの画像、音声、ブザー、チャイム等で警報を発する警報装置19とが接続される。
As shown in FIG. 2, the electronic control unit U includes a feature extraction unit M1, an integration unit M2, a contraction / expansion processing unit M3, an obstacle recognition unit M4, a relative position calculation unit M5, and a movement trajectory calculation. Means M6 and relative position tracing means M7 are provided.
図3(C)はテレビカメラ12で撮像した車体右側面側の画像を示すものである。テレビカメラ12の画像上で車体に対して所定の位置Aに物体が検知されたとする。しかしながら、テレビカメラ12の画像は物体の奥行き(テレビカメラ12からの距離)を検知できないため、図3(A),(B)に示すように、前記A点の画像は、路面上のA1点の画像であるのか、路面より高い位置にあるA2点の画像であるのか識別することができない。
FIG. 3C shows an image on the right side of the vehicle body imaged by the
よって、車体に固定したX−Y座標系でA点の座標を特定しようとしても、物体がA1点にあるときの座標は(X1,Y1)となり、物体がA2点にあるときの座標は(X2,Y2)となり、実際の物体の位置を特定できないことになる。物体のうち、路面上の白線等の図形は車両Vに接触する虞がないために障害物として認識する必要はないが、立体物は車両Vに接触する虞があるために障害物として認識する必要がある。よって、路面上の図形Fと立体物とを識別し、立体物だけを障害物として認識する必要がある。 Therefore, even if an attempt is made to specify the coordinates of point A in the XY coordinate system fixed to the vehicle body, the coordinates when the object is at point A1 are (X1, Y1), and the coordinates when the object is at point A2 are ( X2, Y2), and the actual object position cannot be specified. Among objects, a figure such as a white line on the road surface does not need to be recognized as an obstacle because there is no possibility of contacting the vehicle V, but a three-dimensional object is recognized as an obstacle because there is a possibility of contacting the vehicle V. There is a need. Therefore, it is necessary to identify the figure F and the three-dimensional object on the road surface and recognize only the three-dimensional object as an obstacle.
尚、本実施の形態では、X−Y座標系は車両Vの右側の物体に対するものと車両Vの左側の物体に対するものとが別個に設けられており、それらの原点はそれぞれ左右のドアミラー11,11に設けたテレビカメラ12,12の位置に一致し、X軸の正方向は車体前方を向き、Y軸の正方向は車幅方向外側を向くものとする。勿論、X−Y座標系の設定は上記したものに限定されず、任意に設定可能である。
In the present embodiment, the XY coordinate system is provided separately for the object on the right side of the vehicle V and for the object on the left side of the vehicle V, and their origins are the left and
図1に示すように、車両Vの右側の路面上に車両Vの進行方向と直交する方向に延びる白線のような図形Fが存在し、かつ車両Vの右側の路面上に立設したポールのような立体物Oが存在する場合を考える。 As shown in FIG. 1, a figure F such as a white line extending in a direction perpendicular to the traveling direction of the vehicle V exists on the road surface on the right side of the vehicle V, and a pole erected on the road surface on the right side of the vehicle V Consider a case where such a three-dimensional object O exists.
図4(A)はテレビカメラ12で撮像した時刻tにおける図形Fおよび立体物Oの画像であるが、この画像だけでは、何れが図形Fであるのか立体物Oであるのかを識別することはできない。図4(B)は時刻t+Δtにおける同じ画像であり、Δtの間に車両Vが前進することで、図形Fおよび立体物Oの画像は画面上で左側から右側に移動している。図形Fおよび立体物Oの移動距離は各部において一定ではなく、テレビカメラ12に近い点ほど移動距離が大きくなる。極端な例では、テレビカメラ12の直近に存在する点は画面の左端から右端へと通過してしまい、逆に無限遠方に存在する点は画面上で移動しないことになる。
FIG. 4A is an image of the figure F and the three-dimensional object O taken at the time t captured by the
図4(C)は時刻tにおける画像を破線で示し、時刻t+Δtにおける画像を実線で示したもので、破線および実線の左右方向のずれは、各点のテレビカメラ12からの距離に応じて異なっている。具体的には、テレビカメラ12に最も近い立体物O(ポール)の上端は左右方向に最も大きく移動しており、テレビカメラ12から最も遠い図形Fの右端は左右方向に殆ど移動していない。また図形Fの左端と立体物Oの下端とは、テレビカメラ12からの距離に大差がないため、左右方向の移動距離が略等しくなっている。
FIG. 4C shows an image at time t by a broken line, and an image at time t + Δt by a solid line. The horizontal shift of the broken line and the solid line differs depending on the distance from the
画面の下側の領域aと上側の領域bとを比較すると、下側の領域aでは図形Fおよび立体物Oのテレビカメラ12からの距離に大きな差がないので、左右方向の移動距離に大きな差が発生することはないが、上側の領域bでは図形Fおよび立体物Oのテレビカメラ12からの距離に大きな差があるので、左右方向の移動距離に大きな差が発生する。本実施の形態では、この現象を利用して車両Vに接触する障害物となり得ない図形Fと、車両Vに接触する障害物となり得る立体物Oとを識別する。
Comparing the lower area “a” and the upper area “b” of the screen, there is no great difference in the distance between the figure F and the three-dimensional object O from the
以下、図2のブロック図に基づいて障害物検知手法を具体的に説明する。 Hereinafter, the obstacle detection method will be described in detail based on the block diagram of FIG.
先ず、電子制御ユニットUの特徴部抽出手段M1にはテレビカメラ12で撮像した画像データが時間Δt毎に入力され、特徴部抽出手段M1は、図5に示すように、時刻tの画像データと時刻t+Δtの画像データとを比較して変化分を特徴部(エッジ抽出画像)として抽出し、この処理を時間Δt毎に繰り返す。そして積算手段M2は、図6に示すように、時間Δtを介して連続する複数の特徴部、つまり時刻t+Δt、時刻t+2Δt、時刻t+3Δt…における特徴部を積算して積算特徴部を算出する。尚、積算の回数は任意である。
First, image data captured by the
続いて収縮/膨張処理手段M3は、図7(A)に示すように、画面を水平な複数の平行線で複数の領域に区画し、各領域において積算特徴部の画像に後述する収縮処理および膨張処理を実行する。 Subsequently, as shown in FIG. 7A, the contraction / expansion processing means M3 divides the screen into a plurality of regions by a plurality of horizontal parallel lines, and in each region, the contraction processing described later is performed on the image of the integrated feature portion. Perform inflation processing.
画面は縦横に配置された多数の画素からなり、画面上の画像はデータの有る画素「1」とデータの無い画素「0」との集合で構成される。収縮処理は画像処理において良く知られた手法であり、画面上の所定の画素の上下左右に隣接する4個の画素(4近傍画素)、あるいは画面上の所定の画素の上下左右に隣接する画素に右上、右下、左上、左下に隣接する画素を加えた8個の画素(8近傍画素)を隣接画素と定義したとき、画面上の全ての画素について、「1」の画素を「0」にし、隣接画素の何れか一つが「0」の画素を「0」とし、その他の画素を「1」とするものである。この収縮処理を1回行う毎に、画像の輪郭が1画素分だけ収縮する。一方、膨張処理は、画面上の全ての画素について、「1」の画素を「1」にし、隣接画素の何れか一つが「1」の画素を「1」とし、その他の画素を「0」とするものである。この膨張処理を1回行う毎に、画像の輪郭が1画素分だけ膨張する。 The screen is composed of a large number of pixels arranged vertically and horizontally, and the image on the screen is composed of a set of pixels “1” having data and pixels “0” having no data. Shrinkage processing is a well-known technique in image processing, and four pixels (four neighboring pixels) adjacent to the predetermined pixel on the screen in the vertical and horizontal directions, or pixels adjacent to the predetermined pixel on the screen in the vertical and horizontal directions. When eight pixels (eight neighboring pixels) including pixels adjacent to the upper right, lower right, upper left, and lower left are defined as adjacent pixels, “1” is set to “0” for all the pixels on the screen. In this case, any one of the adjacent pixels is set to “0” when the pixel is “0”, and “1” is set to the other pixels. Each time this contraction process is performed, the contour of the image contracts by one pixel. On the other hand, in the expansion process, for all pixels on the screen, the pixel “1” is set to “1”, one of the adjacent pixels is set to “1”, and the other pixels are set to “0”. It is what. Each time this expansion process is performed, the contour of the image is expanded by one pixel.
テレビカメラ12から遠い路面上の図形Fの積算特徴部の画像は左右方向の幅が狭いため、その画像が消滅するまでに必要な前記収縮処理の回数が少なくなるが、テレビカメラ12に近い立体物Oの積算特徴部の画像は左右方向の幅が広いため、その画像が消滅するまでに必要な前記収縮処理の回数が多くなる。従って、画面の領域毎に予め定められた回数の収縮処理を行うことで、幅の狭い路面上の図形Fの積算特徴部の画像を消滅させ、幅の広い立体物Oの積算特徴部の画像を残すことができる(図7(B)参照)。
Since the image of the integrated feature portion of the figure F on the road surface far from the
続いて、収縮/膨張処理手段M3は、各領域毎に前記収縮処理の実行回数と同一回数の膨張処理を実行する。このとき、一旦消滅した路面上の図形Fの積算特徴部の画像は復元されることはないが、完全に消滅せずに残っている立体物Oの積算特徴部の画像は元の状態に復元される。このようにして、障害物を示す立体物Oの積算特徴部の画像だけを残すことができる(図7(C)参照)。 Subsequently, the contraction / expansion processing means M3 executes the expansion process for each region the same number of times as the number of executions of the contraction process. At this time, the image of the integrated feature portion of the figure F on the road surface once disappeared is not restored, but the image of the accumulated feature portion of the three-dimensional object O that has not completely disappeared is restored to the original state. Is done. In this way, it is possible to leave only the image of the integrated feature portion of the three-dimensional object O indicating the obstacle (see FIG. 7C).
続いて、障害物認識手段M4が画面に残った立体物Oの積算特徴部の画像に基づいて、車両Vが接触する可能性がある立体物Oを障害物として認識する。立体物Oの積算特徴部は該立体部Oのエッジ(例えば建物の角や柱の角)に対応しており、自車がその周囲を回り込もうとしたときに、内輪差により自車の車体側面と接触する可能性が高い部分である。 Subsequently, the obstacle recognizing means M4 recognizes the three-dimensional object O with which the vehicle V may come into contact as an obstacle based on the image of the integrated feature portion of the three-dimensional object O remaining on the screen. The integrated feature part of the three-dimensional object O corresponds to the edge of the three-dimensional part O (for example, the corner of a building or the corner of a column). This is a part that is highly likely to come into contact with the side of the vehicle body.
このようにして、テレビカメラ12の撮像データに基づいて障害物が認識されると、相対位置算出手段M5が車両Vに対する前記障害物の位置をX−Y座標で算出する。図3で説明したように、画面上の同じ位置に画像が存在する場合でも、路面から高い位置にある物体の距離は実際には近く、路面上にある物体の距離は実際には遠くなり、そのために画像から障害物の座標を算出する手順が面倒になる。そこで、相対位置算出手段M5は障害物の下端、つまり障害物が路面に接する部分のX−Y座標を、その障害物の位置として算出する。
In this way, when an obstacle is recognized based on the imaging data of the
障害物の座標の特定は、演算時間を短縮するためにマップ検索を用いて行われる。即ち、テレビカメラ12の各検知方向に対応して障害物の座標を記憶したマップを準備しておき、このマップから障害物の座標を検索することができる。例えば、図7の画像における障害物(積算特徴部)が路面に接する下端位置の画素Pが決まると、その画素Pの位置に対応する障害物のX−Y座標をマップから検索することができる。
The coordinates of the obstacle are specified by using a map search in order to shorten the calculation time. That is, a map storing obstacle coordinates corresponding to each detection direction of the
尚、障害物が複数存在する場合には、それらのうちの最も距離が小さいもの(自車に最も近いもの)が障害物として選択される。 When there are a plurality of obstacles, the one with the shortest distance (the one closest to the vehicle) is selected as the obstacle.
移動軌跡算出手段M6は、車速センサ15で検知した車速と操舵角センサ16で検知した操舵角とから、所定時間Δt毎に自車の移動軌跡を算出する。自車の移動軌跡にはX−Y座標系の原点の移動軌跡と、X軸およびY軸の方向とが含まれる。
The movement trajectory calculating means M6 calculates the movement trajectory of the host vehicle every predetermined time Δt from the vehicle speed detected by the
相対位置トレース手段M7は、相対位置算出手段M5で算出した障害物の座標と、移動軌跡算出手段M6で算出した自車の時間Δt毎の移動軌跡とから、時間Δt毎の障害物の座標をトレースする。これにより、図8に示すように、障害物が時間Δt毎に自車に対してどのように相対移動するかを知ることができる。そして時間Δt後に車体側面(その座標は既知である)と障害物との距離が閾値以下になると判断されると、操舵支援装置17が障害物との接触を回避する方向の操舵トルクを発生させ、減速制御装置18が自動ブレーキを作動させ、更に警報装置19が運転者に接触の可能性があることを報知することで、自車が障害物と接触するのを確実に回避することができる。
The relative position tracing means M7 calculates the coordinates of the obstacle for each time Δt from the coordinates of the obstacle calculated by the relative position calculating means M5 and the movement trajectory of the own vehicle calculated by the movement locus calculating means M6. Trace. As a result, as shown in FIG. 8, it is possible to know how the obstacle moves relative to the vehicle every time Δt. If it is determined that the distance between the side of the vehicle body (its coordinates are known) and the obstacle is equal to or less than the threshold after time Δt, the steering assist
以上のように、車両Vの各側面にテレビカメラ12を1個設ければ良いので、低コストであるだけでなく、外観上目立つ車体側面のデザインに与える影響を最小限に抑えることができる。しかも簡単な演算処理で路面上の図形Fと立体物Oとを識別することができるので、コンピュータの演算負荷を軽減して処理時間を短縮することができる。
As described above, since it is sufficient to provide one
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明はその要旨を逸脱しない範囲で種々の設計変更を行うことが可能である。 The embodiments of the present invention have been described above, but various design changes can be made without departing from the scope of the present invention.
例えば、実施の形態では車両Vが障害物に接触するのを回避するために操舵支援装置17、減速制御装置18および警報装置19を設けているが、そのうちの少なくとも一つだけを設けても良く、また最初に警報装置19を作動させ、運転者が反応しない場合に操舵支援装置17を作動させ、それでも接触の可能性がある場合に減速制御装置18を作動させても良い。
For example, in the embodiment, the steering assist
12 テレビカメラ(撮像手段)
17 操舵支援装置
18 減速制御装置
19 警報装置
M1 特徴部抽出手段
M2 積算手段
M3 収縮/膨張処理手段
M4 障害物認識手段
M5 相対位置算出手段
M6 移動軌跡算出手段
M7 相対位置トレース手段
O 立体物
F 図形
R 領域
V 車両
12 TV camera (imaging means)
17
Claims (5)
前記撮像手段(12)で撮像した画像から特徴部を抽出する特徴部抽出手段(M1)と、
前記特徴部の移動軌跡を積算して積算画像を作成する積算手段(M2)と、
前記積算画像を収縮/膨張処理することで路面上の図形(F)の積算画像を消去して立体物(O)の積算画像を残す収縮/膨張処理手段(M3)と、
残った立体物(O)の積算画像から障害物を認識する障害物認識手段(M4)と、
を備えたことを特徴とする障害物検知装置。 An imaging means (12) provided on a side surface of the vehicle (V) for imaging a region (R) including at least an oblique front from a side of the vehicle (V);
Feature extraction means (M1) for extracting a feature from the image captured by the imaging means (12);
Integration means (M2) for integrating the movement trajectory of the characteristic part to create an integrated image;
A contraction / expansion processing means (M3) for deleting the integrated image of the figure (F) on the road surface by contracting / expanding the integrated image and leaving the integrated image of the three-dimensional object (O);
Obstacle recognition means (M4) for recognizing obstacles from the accumulated image of the remaining three-dimensional object (O);
An obstacle detection device comprising:
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|---|
JP2010221808A (en) * | 2009-03-23 | 2010-10-07 | Toyota Motor Corp | Safety device and surrounding ground level detection device operated by detecting surrounding ground level of vehicle |
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0737057A (en) * | 1993-07-19 | 1995-02-07 | Pioneer Electron Corp | Monitoring device |
JP2006252389A (en) * | 2005-03-14 | 2006-09-21 | Aisin Seiki Co Ltd | Circumference-monitoring device |
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0737057A (en) * | 1993-07-19 | 1995-02-07 | Pioneer Electron Corp | Monitoring device |
JP2006252389A (en) * | 2005-03-14 | 2006-09-21 | Aisin Seiki Co Ltd | Circumference-monitoring device |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010221808A (en) * | 2009-03-23 | 2010-10-07 | Toyota Motor Corp | Safety device and surrounding ground level detection device operated by detecting surrounding ground level of vehicle |
CN111367283A (en) * | 2020-03-11 | 2020-07-03 | 郴州职业技术学院 | Unmanned vehicle obstacle avoidance method and system based on obstacle configuration reconstruction |
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