JP2009122859A - 物体検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】走行環境の変化に柔軟に対応することができる物体検出装置を提供すること。
【解決手段】撮像装置２が取得した画像データとテンプレート画像とを用いたテンプレートマッチングにより車両周辺に存在する特定の物体を検出する物体検出装置１００は、走行環境を推定する走行環境推定手段１０と、推定された走行環境に応じてテンプレートマッチングによる物体の検出特性を調整する検出特性調整手段１２と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、物体検出装置に関し、特に、テンプレート画像を用いたテンプレートマッチングにより車両周辺に存在する物体を検出する物体検出装置に関する。

従来、車両に搭載されたＣＣＤ(Charge Coupled Device)カメラ及び赤外線カメラを用いて道路状況を撮影し、道路領域内の歩行者や動物等の存在を検出する動体物検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。

この動体物検出装置は、ＣＣＤカメラが撮影した画像における輝度情報により道路領域を特定した上で、その特定された道路領域内で赤外線カメラが撮影した画像における赤外線強度分布の形状とテンプレート画像とを照合して歩行者を検出する。

また、この動体物検出装置は、ＣＣＤカメラが撮影した画像に基づいて画像中の距離分布を求め、距離分布に応じた大きさのテンプレート画像を用いてテンプレートマッチングを行うようにする。

これにより、この動体物検出装置は、特定された道路領域で動体物を集中的に探索するので、動体物の探索処理における処理速度を向上させることができる。また、距離分布に応じた大きさのテンプレート画像を用いるようにして不適切なテンプレート画像による照合処理を省略するので、検出精度を向上させながらも処理速度を更に向上させることができる。
特開２００２−９９９９７号公報

しかしながら、特許文献１に記載の動体物検出装置は、距離分布に応じてテンプレート画像の大きさを変化させるだけであって、走行環境が変化した場合であっても同じテンプレート画像を用いて一致判定を行うので、高速道路走行中は検出漏れを極力防止したい、或いは、市街地走行中は誤検出を極力抑えたいといった、走行環境毎に異なる要求に柔軟に対応することができない。その結果、一致判定の条件が厳しいテンプレートマッチングにより高速道路走行中における検出漏れを発生させたり、その条件が緩いテンプレートマッチングにより市街地走行中における誤検出を発生させたりする場合がある。

上述の点に鑑み、本発明は、走行環境の変化に柔軟に対応することができる物体検出装置を提供することを目的とする。

上述の目的を達成するために、第一の発明に係る物体検出装置は、撮像装置が取得した画像データとテンプレート画像とを用いたテンプレートマッチングにより車両周辺に存在する特定の物体を検出する物体検出装置であって、走行環境を推定する走行環境推定手段と、推定された走行環境に応じてテンプレートマッチングによる物体の検出特性を調整する検出特性調整手段と、を備えることを特徴とする。

また、第二の発明は、第一の発明に係る物体検出装置であって、前記走行環境推定手段は、走行中の道路の種別、気象情報、時刻、車速、ワイパー作動状態又はヘッドランプ作動状態等に基づいて走行環境を推定することを特徴とする。

また、第三の発明は、第一の発明に係る物体検出装置であって、前記検出特性調整手段は、推定した走行環境に応じて、特定の物体を検出するためのテンプレート画像を切り換えることを特徴とする。

また、第四の発明は、第一の発明に係る物体検出装置であって、前記検出特性調整手段は、推定した走行環境に応じて、画像データにおける対象画像とテンプレート画像とが一致するか否かを判定するための閾値を変更することを特徴とする。

上述の手段により、本発明は、走行環境の変化に柔軟に対応することができる物体検出装置を提供することができる。

以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。

図１は、本発明に係る物体検出装置の構成例を示すブロック図であり、物体検出装置１００は、制御装置１、カメラ２、加速度センサ３、ナビゲーション装置４、ワイパースイッチ５、ヘッドランプスイッチ６及び警報装置７から構成され、各装置は、ＣＡＮ（Controller Area Network）やＬＩＮ(Local Interconnect Network)等の車載ＬＡＮ(Local Area Network)を介して相互に接続される。

制御装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ(Random Access Memory)、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を備えたコンピュータであって、例えば、走行環境推定手段１０、テンプレートマッチング手段１１及び検出特性調整手段１２のそれぞれに対応するプログラムをＲＯＭに記憶しながら、各手段に対応する処理をＣＰＵに実行させる。

また、制御装置１は、カメラ２が取得した画像データをＲＡＭに記憶し、その画像データの一部とＲＯＭに予め登録されたテンプレート画像とを照合しながら特定の物体が存在するか否かを判定する。

カメラ２は、車両周辺を撮影する装置であり、例えば、ＣＣＤやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の撮像素子を備えたカメラであって、車室内のルームミラー付近に取り付けられ、車両前方を撮影しながら撮影した画像データを制御装置１に出力する。

また、カメラ２に搭載される撮像素子は、可視光及び赤外光の双方を検出するようにしてもよい。更に、カメラ２は、複数のカメラ群で構成されていてもよく、夜間でも撮影可能な赤外線カメラが併設されていてもよく、被写体までの距離を測定可能なステレオカメラを構成するようにしてもよい。

加速度センサ３は、車両の前後方向、上下方向、又は、左右方向の加速度を測定するセンサであり、例えば、半導体ひずみゲージを用いたＧセンサ、ヨーレートセンサ等であって、周期的（例えば、０．５秒間隔）に車両の加速度を測定しその測定値を制御装置１に出力する。

ナビゲーション装置４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機によりＧＰＳアンテナを介してＧＰＳ衛星が出力するＧＰＳ信号に基づいて測位・演算される車両の位置情報と、ハードディスクやＤＶＤ等に記憶された地図情報とに基づいて目的地までの経路を示し、車両を誘導するためのシステムである。

ナビゲーション装置４は、車両の位置情報及び地図情報を制御装置１に出力し、制御装置１が車両周辺の走行環境を推定できるようにしてもよく、車両の位置情報及び地図情報に基づいて推定した車両周辺の走行環境に関する情報を制御装置１に出力するようにしてもよい。

「走行環境」とは、運転に影響を及ぼす環境の区分であり、例えば、道路種別、時刻、季節、気象条件等に基づいて分類され、「高速道路走行」、「市街地走行」、「雨天走行」、「夜間走行」、「通常走行」等の区分がある。

「高速道路走行」は、歩行者、自転車又は動物等（以下、「歩行者等」とする。）が道路に進入する可能性が低く、運転者も歩行者等が道路に進入しないとの認識の下で運転を行っている環境であり、歩行者等が道路に進入する可能性がある場合には、早期の注意喚起が求められる環境である。従って、物体検出装置１００は、テンプレートマッチングによる存否判定条件を緩めてでも（歩行者等でないものを歩行者等であるとして誤検出する場合があるが、歩行者等の見落としを抑制できる。）、歩行者等の早期検出を優先させる必要がある。

一方、「市街地走行」は、歩行者等が道路に進入する可能性が「高速道路走行」に比べて高く、運転者もある程度は歩行者等が道路に進入する可能性があることを認識しながら運転を行っている環境であり、歩行者等が道路に進入する可能性が高い場合にのみ注意喚起が求められる環境である。「高速道路走行」に比べ車両周辺に歩行者等が多く存在するため、頻繁な注意喚起は、却って運転者に不快感を抱かせ、注意を喚起するという本来の効果をも薄れさせてしまうからである。従って、物体検出装置１００は、テンプレートマッチングによる存否判定条件を厳しくしてでも、誤検出のない歩行者等の検出を優先させる必要がある（歩行者等の見落としを増大させてしまう場合があるが、誤検出を抑制できる。）。

また、「雨天走行」及び「夜間走行」は、歩行者等の肉眼による視認が「通常走行」（例えば、標準的な走行状態であり、晴天昼間走行であって、一般国道を走行している状態を意味する。）に比べて困難となる環境であり、歩行者等が道路に進入する可能性がある場合には、早期の注意喚起が求められる環境である。従って、物体検出装置１００は、テンプレートマッチングによる存否判定条件を緩めてでも、歩行者等の早期検出を優先させる必要がある。

ワイパースイッチ５は、ワイパーの作動を切り換えるためのスイッチであり、ワイパーの作動状態を制御装置１に出力し、制御装置１がそのワイパーの作動状態から走行環境（「雨天走行」であるか否か）を推定できるようにする。

ヘッドランプスイッチ６は、ヘッドランプの作動を切り換えるためのスイッチであり、ヘッドランプの作動状態を制御装置１に出力し、制御装置１がそのヘッドランプの作動状態から走行環境（「夜間走行」であるか否か）を推定できるようにする。

警報装置７は、制御装置１が出力する制御信号に基づいて運転者又は歩行者等に対して警報を出力するための装置であり、例えば、歩行者等に警報を出力する場合には、車両に搭載されるホーン、外部に向けて音声を出力するスピーカ、警報用に特別に用意されたサイレン、アラーム若しくはブザー等が用いられ、運転者に警報を出力する場合には、車載スピーカ等が用いられる。また、音声出力ばかりでなく、光を出力する回転灯や電光掲示板等を用いるようにしてもよい。

次に、制御装置１が有する各種手段について説明する。

走行環境推定手段１０は、車両周辺の走行環境を推定するための手段であり、例えば、加速度センサ３の出力により加減速の頻度や右左折の頻度を把握し、走行する道路の種別を推定することで走行環境を推定する。

走行環境推定手段１０は、例えば、所定距離における加減速の頻度が所定値より高い場合に「市街地走行」であると推定し、その頻度が所定値より低い場合に「高速道路走行」であると推定する。

また、走行環境推定手段１０は、ナビゲーション装置４の出力により自車が走行する道路の種別を取得することで走行環境を推定するようにしてもよい。

更に、走行環境推定手段１０は、ワイパースイッチ５の出力に基づいてワイパーが作動しているか否かを判断し、ワイパーが作動している場合に「雨天走行」であると推定したり、ヘッドランプスイッチ６の出力に基づいてヘッドランプが点灯しているか否かを判断し、ヘッドランプが点灯している場合に「夜間走行」であると推定したりする。

また、走行環境推定手段１０は、ＶＩＣＳ(Vehicle Information and Communication System)等を介して取得した気象情報を用いて走行環境を推定するようにしてもよい。

テンプレートマッチング手段１１は、カメラ２が取得した画像データの一部とＲＯＭに登録されたテンプレート画像との間の一致度に基づいてそのテンプレート画像が画像データの一部に含まれるか否かを判定するための手段である。

「テンプレート画像」は、検出しようとする物体を表す代表的な画像データであり、所定サイズのピクセル群で構成され、各ピクセルは、二値化処理後の値（「明」を表す値、又は、「暗」を表す値の何れかの値）を有する。

最初に、テンプレートマッチング手段１１は、カメラ２が取得した画像データをＲＡＭに取り込み、各ピクセルを二値化する。なお、カメラ２がカラー画像を取得する場合には、各ピクセルの輝度情報に基づいてその画像データをグレースケール化した上で各ピクセルを二値化する。

その後、テンプレートマッチング手段１１は、二値化した画像データの中からテンプレート画像のサイズと同じサイズの局所画像を選択し、その局所画像の各ピクセルが有する明暗の値とテンプレート画像の対応する各ピクセルが有する明暗の値とを比較する。

テンプレートマッチング手段１１は、対応する一対のピクセルの明暗の値が一致する場合に変数「一致ピクセル数」をインクリメントしながら、全てのピクセル対に対して明暗の値の比較を実行する。

全てのピクセル対に対する比較が終了した時点における一致度（明暗の値が一致する一致ピクセル数がピクセルの総数に占める割合を意味する。）が所定の閾値（一致判定レベルであり、例えば、８０％である。）以上となった場合、テンプレートマッチング手段１１は、その局所画像とそのテンプレート画像とが一致すると判定する。

その後、テンプレートマッチング手段１１は、カメラ２が取得した画像データから別の局所画像を選択してその別の局所画像とテンプレート画像とが一致するか否かを判定し、画像データの全ての領域における選択と判定とが終了するまで、その選択及び判定を繰り返す。なお、テンプレート画像が複数存在する場合、テンプレートマッチング手段１１は、各テンプレート画像に対して上述の処理を実行する。

また、テンプレートマッチング手段１１は、カメラ２が取得した画像データから道路領域、歩道領域、その他の領域等を判別し、歩行者等が存在する可能性が高い領域における局所領域に対してのみテンプレートマッチングを実行するようにしてもよい。無駄な照合を省略するためである。

更に、テンプレートマッチング手段１１は、ステレオカメラの出力に基づいて各領域に存在する物体と自車との間の距離を算出し、その距離に見合ったサイズのテンプレート画像を使用するようにしてもよい。一致するはずのないテンプレート画像による照合を省略するためである。

なお、テンプレートマッチング手段１１は、隣接する局所画像群において、それら局所画像群のそれぞれとテンプレート画像とが一致すると判定する場合がある。特に、一致判定レベルを低めに設定した場合（判定条件が緩く、一致すると判定され易い状態である。）、その可能性が高くなる。

この場合、同じ対象に対して複数回の一致判定が行われている可能性が高いので、テンプレートマッチング手段１１は、最も一致度が高い局所画像から所定範囲内にある局所画像群に対しては、一致すると判定される場合であっても、一致しないものと判定するようにしてもよい。

また、テンプレートマッチング手段１１は、対応するピクセル対の明暗の値が一致する場合、インクリメント幅を「１」としながら一致ピクセル数をインクリメントさせるが、検出しようとする物体の特徴的な部分にあるようなピクセル対に対しては、インクリメント幅を増大させるようにしてもよい。

特徴的な部分における一致度が高い場合には、特徴的でない部分における一致度が低くとも、その局所画像とテンプレート画像とが一致するものと判定できるようにするためであり、一方で、特徴的でない部分における一致度が高くとも、特徴的な部分における一致度が低い場合には、その局所画像とテンプレート画像とが一致しないものと判定できるようにするためである。

検出特性調整手段１２は、テンプレートマッチング手段１１における検出特性を調整するための手段であり、例えば、走行環境推定手段１０が推定した走行環境に応じて、一致判定で使用されるテンプレート画像を切り換えるようにする。

図２は、テンプレート画像を切り換えた場合における、各テンプレート画像とそれらテンプレート画像に一致すると判定される局所画像との関係を示す図であり、テンプレートマッチングの対象となる画像データは、局所画像Ｇ１〜Ｇ７をそれぞれ一つずつ含むものとする。なお、図中の破線は、テンプレート画像と局所画像との間の一致度合いを表すための補助線である。

図２に示すように、テンプレートマッチング手段１１は、首、両腕及び両足をはっきりと区別できる歩行者のテンプレート画像Ｔ１を用いた場合（一致判定レベルを９０％とする。）、テンプレート画像Ｔ１に一致する局所画像Ｇ１（首、両腕及び両足をはっきりと区別できる画像であり、テンプレート画像Ｔ１との間の一致度が９５％となる。）のみを歩行者として検出することができる。

また、テンプレートマッチング手段１１は、首及び両腕をはっきりと区別できるテンプレート画像Ｔ２を用いた場合（一致判定レベルを８５％とする。）、テンプレート画像Ｔ２に一致する局所画像Ｇ１（テンプレート画像Ｔ２との間の一致度が８５％となる。）及びＧ２（首及び両腕をはっきりと区別できる画像であり、テンプレート画像Ｔ２との間の一致度が９５％となる。）を歩行者として検出する。

更に、テンプレートマッチング手段１１は、首及び両足をはっきりと区別できるテンプレート画像Ｔ３を用いた場合（一致判定レベルを８５％とする。）、テンプレート画像Ｔ３に一致する局所画像Ｇ１（一致度が８５％となる。）及びＧ３（首及び両足をはっきりと区別できる画像であり、テンプレート画像Ｔ３との間の一致度が一致度９５％となる。）を歩行者として検出する。

更に、テンプレートマッチング手段１１は、身長及び横幅を区別できる矩形のテンプレート画像Ｔ４を用いた場合（一致判定レベルを６０％とする。）、テンプレート画像Ｔ４に一致する局所画像Ｇ１（一致度８７％）、局所画像Ｇ２（一致度９３％）、局所画像Ｇ３（一致度８９％）、局所画像Ｇ４（首のみをはっきりと区別できる画像であり、一致度が９５％となる。）、Ｇ５（身長及び横幅を区別できる画像であり、一致度が９９％となる。）、局所画像Ｇ６（身長のみを区別できる画像であり、一致度が６０％となる。）及び局所画像Ｇ７（横幅のみを区別できる画像であり、一致度６０％となる。）を歩行者として検出する。

検出特性調整手段１２は、例えば、走行環境推定手段１０により現在の走行環境が「高速道路走行」であると推定された場合、一致判定で使用されていたテンプレート画像をテンプレート画像Ｔ４に切り換えて、テンプレートマッチング手段１１による一致判定を実行させる。

高速道路走行時には、歩行者が存在する確率が極めて低く、存在する物体の種類も限られるからであり、少なくとも身長又は横幅が一致する等、「人らしさ」の要求が緩いテンプレート画像を用いることで歩行者等の検出漏れを確実に防ぐためである。

これにより、物体検出装置１００は、テンプレート画像Ｔ４を用いることで、テンプレート画像Ｔ１を用いたときには歩行者であるとして検出することができなかった局所画像Ｇ２〜Ｇ７、テンプレート画像Ｔ２を用いたときには歩行者であるとして検出することができなかった局所画像Ｇ３〜Ｇ７、或いは、テンプレート画像Ｔ３を用いたときには歩行者であるとして検出することができなかった局所画像Ｇ２及びＧ４〜Ｇ７をも歩行者として検出することができ、歩行者らしいと推定できる物体を漏れなく検出することができる。

なお、上記説明では、テンプレートマッチング手段１１は、テンプレート画像Ｔ１〜Ｔ４の一致判定レベルをそれぞれ切り換えるようにするが、共通の一致判定レベルを用いるようにしてもよい。

また、検出特性調整手段１２は、テンプレート画像を切り換えることなく、走行環境推定手段１０が推定した走行環境に応じて、一致判定レベルを切り換えるようにしてもよい。判定条件の寛厳を調節するという同様の効果が得られるからである。

図３は、単一のテンプレート画像の一致判定レベルを変えた場合における、そのテンプレート画像とそのテンプレート画像に一致すると判定される局所画像との関係を示す図であり、テンプレートマッチングの対象となる画像データは、図２と同様、局所画像Ｇ１〜Ｇ７をそれぞれ一つずつ含むものとし、図中の破線は、テンプレート画像と局所画像との間の一致度合いを表すための補助線である。

テンプレートマッチング手段１１は、一致判定レベルを９０％としながらテンプレート画像Ｔ１を用いた場合、局所画像Ｇ１（一致度９５％）のみを歩行者として検出することができる。

しかし、テンプレートマッチング手段１１は、一致判定レベルを８５％としながらテンプレート画像Ｔ１を用いた場合には、局所画像Ｇ１（一致度９５％）及び局所画像Ｇ２（一致度８７％）を歩行者として検出することができる。

更に、テンプレートマッチング手段１１は、一致判定レベルを６０％としながらテンプレート画像Ｔ１を用いた場合には、局所画像Ｇ１（一致度９５％）、局所画像Ｇ２（一致度８７％）、局所画像Ｇ３（一致度８３％）、局所画像Ｇ４（一致度７５％）、局所画像Ｇ５（一致度７０％）、局所画像Ｇ６（一致度６０％）及び局所画像Ｇ７（一致度６０％）を歩行者として検出することができる。

このような関係を利用して、検出特性調整手段１２は、例えば、走行環境推定手段１０により現在の走行環境が「市街地走行」であると推定された場合、一致判定レベルを９５％としながらテンプレート画像Ｔ１を用いてテンプレートマッチング手段１１による一致判定を実行させる。

市街地走行時には、種々雑多の物体が存在することで歩行者以外のものを誤って歩行者と検出してしまう可能性が比較的高いからであり、身長及び横幅が一致するだけでなく、両腕、両足が識別できるか等、「人らしさ」をより厳密に要求するテンプレート画像を用いることでその誤検出を防止するためである。

その結果、物体検出装置１００は、一致判定レベル６０％を用いたときには歩行者であるとして検出された局所画像Ｇ２〜Ｇ７、或いは、一致判定レベル８５％を用いたときには歩行者であるとして検出された局所画像Ｇ２を歩行者として検出しないようにすることができ、歩行者の誤検出による警報の多発を防止することができる。

また、検出特性調整手段１２は、一致判定レベルの調整に応じてテンプレート画像の各部におけるインクリメント幅を調整するようにしてもよい。

例えば、検出特性調整手段１２は、テンプレート画像Ｔ１の一致判定レベルを８５％から９５％に調整する場合、両足部分のインクリメント幅を「１」から「３」に変更する。両足がはっきりと認識できる局所画像が歩行者として認識され易くなるようにするためである。

或いは、検出特性調整手段１２は、テンプレート画像Ｔ１の一致判定レベルを８５％から６０％に調整する場合、首部分、両腕部分及び両足部分のインクリメント幅を「１」から「０．１」に変更する。少なくとも身長及び横幅が歩行者らしいと認識できる局所画像を歩行者として認識できるようにするためである。

次に、図４を参照しながら、物体検出装置１００が運転を支援する処理（以下、「運転支援処理」とする。）について説明する。なお、図４は、運転支援処理の流れを示すフローチャートであり、物体検出装置１００は、この運転支援処理を所定間隔（例えば、０．５秒間隔）で繰り返し実行するものとする。

最初に、物体検出装置１００の制御装置１は、ワイパースイッチ５及びヘッドランプスイッチ６の出力に基づいてワイパー又はヘッドランプの作動状態を取得し（ステップＳ１）、また、ナビゲーション装置４の出力に基づいて自車が走行する道路の道路種別を取得する（ステップＳ２）。

その後、制御装置１は、走行環境推定手段１０によりワイパー又はヘッドランプの作動状態、及び、道路種別に基づいて走行環境を推定し（ステップＳ３）、前回推定した走行環境と今回推定した走行環境とを比較する（ステップＳ４）。

走行環境が変化したと判定した場合（ステップＳ４のＹＥＳ）、制御装置１は、検出特性調整手段１２により、テンプレートマッチングで用いられるテンプレート画像を走行環境に応じて切り換える（ステップＳ５）。

制御装置１は、走行環境が「通常走行」から「高速道路走行」に変化した場合、テンプレートマッチングにおける一致の判定条件が緩和されるようテンプレート画像をより抽象的な形状に切り換えるようにする（例えば、テンプレート画像Ｔ２をテンプレート画像Ｔ４に切り換え、「人らしさ」が低い物体をも歩行者として検出できるようにする。）
また、制御装置１は、走行環境が「通常走行」から「雨天走行」又は「夜間走行」に変化した場合も同様に、テンプレートマッチングにおける一致の判定条件が緩和されるようテンプレート画像をより抽象的な形状に切り換えるようにする（例えば、テンプレート画像Ｔ２をテンプレート画像Ｔ４に切り換える。）。

「雨天走行」又は「夜間走行」の場合、肉眼による歩行者等の視認が比較的困難となるので、制御装置１は、誤検出の防止より検出漏れの防止を優先するからである。

反対に、制御装置１は、走行環境が「通常走行」から「市街地走行」に変化した場合、テンプレートマッチングにおける一致の判定条件が厳格化されるようテンプレート画像をより具体的な形状に切り換えるようにする（例えば、テンプレート画像Ｔ２をテンプレート画像Ｔ１に切り換え、「人らしさ」が高い物体だけを歩行者として検出できるようにする。）。

その後、制御装置１は、テンプレートマッチング手段１１により、切り換えた後のテンプレート画像を用いて、カメラ２が取得した画像データにおける局所画像とテンプレート画像とが一致するか否かを判定することで歩行者の存在の有無を判定する（ステップＳ６）。

一方、走行環境が変化していないと判定した場合（ステップＳ４のＮＯ）、制御装置１は、検出特性調整手段１２による調整を省略して前回に用いたテンプレート画像をそのまま用い歩行者の存在の有無を判定する（ステップＳ６）。

歩行者が存在すると判定した場合（ステップＳ６のＹＥＳ）、制御装置１は、警報装置７に制御信号を送信して、運転者又は歩行者等に対して警報を出力する（ステップＳ７）。

なお、制御装置１は、電動パワーステアリングやブレーキ制御装置に制御信号を出力し操舵角や制動力を自動制御することで運転を支援するようにしてもよい。

歩行者が存在しないと判定した場合（ステップＳ６のＮＯ）、制御装置１は、警報装置７に制御信号を送信することなく、今回の運転支援処理を終了させる。

なお、制御装置１は、テンプレート画像の切り換えに代え、或いは、テンプレート画像の切り換えに加え、走行環境推定手段１０が推定した走行環境に応じて一致判定レベルを変更するようにしてもよく、テンプレート画像における各ピクセルに対応するインクリメント幅を変更するようにしてもよい。テンプレートマッチングにおける検出特性を変更するためである。

以上の構成により、物体検出装置１００は、「高速道路走行」では、人らしさが低い物体であっても歩行者等であると判断して検出漏れを極力抑えるようにし、一方で、「市街地走行」では、人らしさが高い物体だけを歩行者等であると判断して誤検出を極力抑えるようにする等、その検出特性を走行環境に応じて柔軟に調整しながら歩行者等を検出することができる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなしに上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。

例えば、上述の実施例において、物体検出装置１００は、走行環境に応じて歩行者等が存在するか否かの判定条件の寛厳を自動的に調整するが、判定条件の寛厳を手動で切り換えられるようにしてもよい。

例えば、「市街地走行」であっても歩行者等の見落としを極力防止したい場合、運転者は、ハードウェアボタンとして準備される検出特性切り換えスイッチを利用して判定条件の寛厳を切り換え、テンプレートマッチングにおける一致判定レベルを低減させるようにしてもよい。

また、上述の実施例において、物体検出装置１００は、歩行者等の検出を目的とするが、自動二輪車、普通車、大型車等の歩行者等以外の特定の物体の検出を目的としてもよい。各物体に応じた運転支援を実現させるためである。

また、上述の実施例において、物体検出装置１００は、歩行者等を検出した場合に警報を出力するが、警報を出力するばかりでなく、歩行者等との衝突を回避すべく操舵角や制動力を自動制御するようにしてもよい。

また、自車と歩行者等との接触が避けられないような位置で歩行者等を検出した場合、物体検出装置１００は、衝突時における歩行者等の衝撃を和らげるためのポップアップフードやエアバッグの作動を事前に準備させるようにしてもよい。

また、物体検出装置１００は、サーモグラフィが取得した温度分布画像を対象とするものであってもよい。この場合、物体検出装置１００は、温度分布の形状とテンプレート画像とが一致するか否かの判定条件の寛厳を走行環境に応じて調整する。

また、物体検出装置１００は、動画像を対象とするものであってもよい。この場合、物体検出装置１００は、時間的に連続する複数の画像データのそれぞれで、歩行者等の時間的変化を表す複数のテンプレート画像に一致する局所画像が検出できた場合に、歩行者等の存在を検出するようにする。

本発明に係る物体検出装置の構成例を示すブロック図である。 テンプレート画像を切り換えた場合における、各テンプレート画像とそれらのテンプレート画像に一致すると判定される局所画像との関係を示す図である。 単一のテンプレート画像の一致判定レベルを変えた場合における、そのテンプレート画像とそのテンプレート画像に一致すると判定される局所画像との関係を示す図である。 運転支援処理の流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１ 制御装置
２ カメラ
３ 加速度センサ
４ ナビゲーション装置
５ ワイパースイッチ
６ ヘッドランプスイッチ
７ 警報装置
１０ 走行環境推定手段
１１ テンプレートマッチング手段
１２ 検出特性調整手段
１００ 物体検出装置
Ｇ１〜Ｇ７ 局所画像
Ｔ１〜Ｔ４ テンプレート画像

Claims (4)

1. 撮像装置が取得した画像データとテンプレート画像とを用いたテンプレートマッチングにより車両周辺に存在する特定の物体を検出する物体検出装置であって、
   走行環境を推定する走行環境推定手段と、
   推定された走行環境に応じてテンプレートマッチングによる物体の検出特性を調整する検出特性調整手段と、
   を備えることを特徴とする物体検出装置。
2. 前記走行環境推定手段は、走行中の道路の種別、気象情報、時刻、車速、ワイパー作動状態又はヘッドランプ作動状態等に基づいて走行環境を推定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
3. 前記検出特性調整手段は、推定した走行環境に応じて、特定の物体を検出するためのテンプレート画像を切り換える、
   ことを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
4. 前記検出特性調整手段は、推定した走行環境に応じて、画像データにおける対象画像とテンプレート画像とが一致するか否かを判定するための閾値を変更する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。