JP2009176091A - 物体検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】周囲に存在する物体の距離を含む位置の情報を的確に検出して物体を安定して検出することが可能な物体検出装置を提供する。
【解決手段】物体検出装置１は、周囲に存在する物体Ｖahの実空間上の距離Ｚの情報を含む位置の情報ｄｐを検出する物体位置検出手段９と、実空間を上下方向に延在する複数の区分空間Ｓｎに分割して、各区分空間ＳｎごとにヒストグラムＨｎを作成し、物体の距離Ｚの情報を当該物体の位置の情報ｄｐが属する区分空間Ｓｎに対応するヒストグラムＨｎに投票し、投票結果に基づいて各区分空間Ｓｎごとに代表距離Ｚｎを算出する代表距離算出手段１１と、各代表距離Ｚｎをグルーピングして物体Ｖahを検出する物体検出手段１２とを備え、代表距離算出手段１１は、実空間内の所定の範囲Ｒ１〜Ｒ５内に物体の位置の情報ｄｐが存在する場合には、当該情報ｄｐをヒストグラムＨｎに投票する対象から除外する。
【選択図】図１

Description

本発明は、物体検出装置に係り、特に、物体の実空間上の距離を検出して周囲の物体を検出する物体検出装置に関する。

近年、周囲に存在する物体をＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ等の撮像手段で撮像した画像の画像解析やレーダ装置から照射された電波の反射波解析、或いはそれらを組み合わせた解析等の手法により検出する技術の開発が進められている（例えば特許文献１、２等参照）。

これらの技術における物体検出の手法としては、例えば一対のカメラ等の撮像手段で周囲を同時に撮像して得られた一対の画像に対してステレオマッチング処理等を施して各画素ごとに視差の情報を算出して物体までの距離を算出したり、レーダ装置から電波を照射し、その反射波を解析して物体までの距離を検出し、得られた距離の情報等に基づいて実空間上の物体の位置を把握することで実空間上に物体が検出される。

その際、実空間上には種々の物体に属する位置の情報が多数検出されるが、通常、検出されたすべての情報を分類して物体を検出することは必ずしも容易ではなく、また、処理に時間を要するため、特に物体検出にリアルタイム性が要求されるような場合には適さない。そこで、以下のような手法を用いてリアルタイム性を確保しつつ的確に物体を検出する手法が採用される場合がある。

例えば図１８に示すような画像Ｔが撮像されるシーンにおいて、撮像された画像Ｔを含む一対の画像に対してステレオマッチング処理を行うと、画像Ｔの各画素ブロックごとに視差の情報が得られるが、その視差の情報やそれから算出される距離の情報を各画素ブロックに割り当てると、図１９に示すように視差や距離の情報を画像状に表すことができる。以下、この視差や距離の情報が画像状に表されたものを距離画像Ｔｚという。

レーダ装置から照射した電波の反射波を解析して距離を検出し、その距離が検出された方位に距離のデータを当てはめて画像状に表した場合にも、図１９に示した距離画像Ｔｚと同様の画像状のデータが得られる。以下、距離画像Ｔｚという場合、レーダ装置を用いて検出された距離のデータを画像状に並べたものも含むものとする。

そして、このようにして得られた距離画像Ｔｚを図２０に示すように所定の画素幅で縦方向に延在する短冊状の区分Ｄｎに分割し、各区分Ｄｎごとに図２１に示すようなヒストグラムＨｎを作成し、当該区分Ｄｎに属する視差ｄｐや距離Ｚの情報を投票する。そして、例えば各ヒストグラムＨｎにおける最頻値が属する階級の階級値を当該区分Ｄｎにおける物体の代表視差ｄｐｎや代表距離Ｚｎとする。これを全区分Ｄｎについて行い、各区分Ｄｎごとに代表視差ｄｐｎや代表距離Ｚｎを算出する。

なお、視差ｄｐと距離Ｚとの関係は、以下のように一意に対応づけられる。すなわち、一対のカメラ等の撮像手段を用いた画像解析において、一対の撮像手段の中央真下の地面等の基準面上の点を原点とし、距離方向すなわち撮像手段正面の無限遠点に向かう方向にＺ軸をとり、左右方向および上下方向にそれぞれＸ軸およびＹ軸をとった場合の実空間上の点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と、上記の視差ｄｐ、距離画像Ｔ_Z上の画素の座標（ｉ，ｊ）とは、三角測量の原理に基づいて、
Ｘ＝ＣＤ／２＋Ｚ×ＰＷ×（ｉ−ＩＶ） …（１）
Ｙ＝ＣＨ＋Ｚ×ＰＷ×（ｊ−ＪＶ） …（２）
Ｚ＝ＣＤ／（ＰＷ×（ｄｐ−ＤＰ）） …（３）
で表される座標変換により一意に対応づけることができる。なお、上記各式において、ＣＤは一対の撮像手段の間隔、ＰＷは１画素当たりの視野角、ＣＨは一対の撮像手段の取り付け高さ、ＩＶおよびＪＶは正面の無限遠点の距離画像Ｔ_Z上のｉ座標およびｊ座標、ＤＰは消失点視差を表す。また、代表視差ｄｐｎは上記（３）式に基づいて代表距離Ｚｎと一意に対応づけられる。

上記のようにして距離画像Ｔｚを縦方向に延在する短冊状の区分Ｄｎに分割することは、実空間上に置き換えた場合、図２２の平面図に示すように、撮像手段Ａによる実空間上の撮像領域Ｒを上下方向に延在する複数の区分空間Ｓｎに分割することに対応する。また、レーダ装置においても同様である。すなわち、図２２における装置Ａをレーダ装置、領域Ｒをレーダ装置による実空間上の電波の照射領域と見れば、距離画像Ｔｚを縦方向に延在する短冊状の区分Ｄｎに分割することはレーダ装置Ａによる実空間上の照射領域Ｒを上下方向に延在する複数の区分空間Ｓｎに分割することに対応する。

そして、実空間上の各区分空間Ｓｎに、当該区分空間Ｓｎに対応する距離画像Ｔｚの区分Ｄｎにおける代表距離Ｚｎ（算出された代表視差ｄｐｎに一意に対応づけられる代表距離Ｚｎ）をプロットすると、各代表距離Ｚｎは例えば図２３に示すようにプロットされる。なお、実際には区分Ｄｎの数に応じて図２３に示した以上に多数の点が細かくプロットされる。

そして、図２４に示すように、例えばプロットされた各代表距離Ｚｎをそれらの間の距離や方向性に基づいて互いに隣接する各点をそれぞれグループＧ１、Ｇ２、Ｇ３、…にまとめてグループ化して、図２５に示すように、各グループに属する各点をそれぞれ直線近似することで、物体を検出することができる。なお、その際、例えば略Ｘ軸方向に延在するグループＯと略Ｚ軸方向に延在するグループＳとが共通のコーナー点Ｃを有する場合には同一の物体とする等して、検出した物体の統合、分離等を行う。

また、例えば、撮像手段で撮像した画像の画像解析で物体を検出する場合には、上記のように距離画像Ｔｚに基づいて検出された各物体を、図２６に示すように、撮像手段で撮像された元の画像Ｔ上にそれぞれ矩形状の枠線で包囲するようにして、検出結果を画像Ｔ上に可視化することができる。
特開平６−２６６８２８号公報 特開２０００−２５９９９７号公報

しかしながら、上記のように、距離画像Ｔｚを縦方向に延在する短冊状の区分Ｄｎに分割し（図２０参照）、実空間を上下方向に延在する複数の区分空間Ｓｎに分割して（図２２参照）、代表距離Ｚを算出して物体を検出する場合、検出される物体の形状や物体が撮像されるシーン等によって解決が必ずしも容易ではない種々の問題を生じる。

例えば、一対の撮像手段Ａを備えた物体検出装置を車両に搭載して先行車両の検出を行う場合、図２７に示すように、自車両ＭＣの前方を走行する先行車両Ｖahが荷台Ｐが平ボディの荷台付きトラックである場合には、撮像された一対の画像Ｔには図２８に示すように背面から見たトラックＶahが撮像される。

そして、これらの画像に対してステレオマッチング処理を行って距離画像Ｔｚ（図示省略）を得ると、図２９に示す画像Ｔ上に点線で囲まれて示される荷台Ｐの後あおりＢの左右のエッジ部分や、前壁Ｆ（前構造、鳥居ともいう。）とキャブＣａの背面部分に対応する部分には有効な視差ｄｐや距離Ｚの情報が検出されるが、平板状で構造に乏しい荷台Ｐの後あおりＢの中央部に対応する部分には有効な視差ｄｐや距離Ｚの情報がほとんど検出されない。

そのため、上記のように距離画像Ｔｚを短冊状の区分Ｄｎに分割して各区分ＤｎごとにヒストグラムＨｎを作成し、当該区分Ｄｎに属する視差ｄｐや距離Ｚの情報を投票して各区分Ｄｎごとに代表距離Ｚｎを算出すると、荷台Ｐの後あおりＢの左右のエッジ部分を含む区分Ｄｎでは自車両ＭＣから後あおりＢまでの距離Ｚｂが代表距離Ｚｎとして算出され、前壁Ｆや後あおりＢの中央部を含む区分Ｄｎでは前壁ＦやキャブＣａの背面部分までの距離Ｚｆが代表距離Ｚｎとして算出される。

このようにして得られた各代表距離Ｚｎを前述した図２３の場合と同様に実空間上にプロットすると、図３０に示すように、実際には荷台Ｐの後あおりＢが距離Ｚｂの部分に左端から右端まで連続して存在していて後あおりＢが先行車両Ｖahであるトラックの最後端であるにもかかわらず、後あおりＢの中央部は検出されない。そして、その中央部の部分では、より前方の荷台Ｐの前壁ＦやキャブＣａの背面部分が検出され、前壁Ｆ等の位置に先行車両Ｖahの最後端があるように検出される。先行車両Ｖahがこのように検出されてしまうと、例えば自車両ＭＣが先行車両Ｖahであるトラックの後あおりＢに衝突しそうな時にもそれを検出できないことになる。

また、同じトラックを追尾している際に、別のシーンではトラックの後あおりＢの左端から右端までその中央部も含めてすべてが検出されて、それまで前壁Ｆ等の距離Ｚｆの位置にあった先行車両Ｖahの最後端が急に後あおりＢの距離Ｚｂの位置に移動したように検出される場合もある。このように先行車両Ｖahの後端の検出位置が前後にいわばバタバタと移動してしまうと、その情報を例えば自車両ＭＣの自動走行制御のための情報として用いることができなくなる。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、周囲に存在する物体の距離を含む位置の情報を的確に検出して物体を安定して検出することが可能な物体検出装置を提供することを目的とする。

前記の問題を解決するために、第１の発明は、物体検出装置において、
周囲に存在する物体の実空間上の距離の情報を含む位置の情報を検出する物体位置検出手段と、
前記実空間を上下方向に延在する複数の区分空間に分割して、各区分空間ごとにヒストグラムを作成し、前記物体の距離の情報を当該物体の位置の情報が属する区分空間に対応するヒストグラムに投票し、投票結果に基づいて前記各区分空間ごとに代表距離を算出する代表距離算出手段と、
前記各代表距離をグルーピングして前記物体を検出する物体検出手段と、を備え、
前記代表距離算出手段は、前記実空間内の所定の範囲内に前記物体の位置の情報が存在する場合には、当該情報をヒストグラムに投票する対象から除外することを特徴とする。

第２の発明は、第１の発明の物体検出装置において、前記所定の範囲は、荷台付きトラックの荷台の前壁またはキャブの背面が存在し得る範囲に設定されることを特徴とする。

第３の発明は、第１または第２の発明の物体検出装置において、前記所定の範囲は、大型自動車の左右のタイヤの間の領域が存在し得る範囲に設定されることを特徴とする。

第４の発明は、第１から第３のいずれかの発明の物体検出装置において、前記所定の範囲は、車両の左右のテールランプの間の部分を領域とする範囲に設定されることを特徴とする。

第５の発明は、第２から第４のいずれかの発明の物体検出装置において、前記代表距離算出手段は、前記実空間内の所定の範囲内に存在する前記物体の位置の情報のうち、過去の前記物体の実空間上の検出位置から推定される今回の検出時における推定位置から所定の間隔以上離れて存在する前記物体の位置の情報を、前記ヒストグラムに投票する対象から除外することを特徴とする。

第１の発明によれば、実空間上の物体の距離の情報を含む位置の情報を実空間上の各区分空間のヒストグラムに投票する際、位置の情報が明らかに誤って検出されていると判定できる実区間上の所定の範囲内の位置の情報を、予めヒストグラムの投票する対象から除外する。そのため、周囲に存在する物体の距離を含む位置の情報を的確に検出することが可能となる。

また、物体の位置がサンプリング周期ごとに急に移動するように検出されることを防止することが可能となり、物体を安定して検出することが可能となる。そのため、例えば、先行車両の位置を的確にかつ安定して検出して、自車両が先行車両に追従するように的確かつ安定的に自車両に対する追従操舵制御等の自動走行制御を行うことが可能となる。

第２の発明によれば、前記の所定の範囲を荷台付きトラックの荷台の前壁またはキャブの背面が存在し得る範囲に設定することで、物体が荷台付きトラックであった場合に図２９に示した荷台Ｐの前壁ＦやキャブＣａの背面に対応する距離の情報がヒストグラムに投票する対象から除外され、その区分のヒストグラムには前壁ＦやキャブＣａの背面に対応する距離の情報が投票されないようにすることができる。

そのため、図２９に示した先行車両Ｖahの荷台Ｐの後あおりＢの左右のエッジ部分の距離の情報が検出され、その区分のヒストグラムに投票されて、物体である荷台付きトラックが距離Ｚｂの位置に検出されるようになる。このように、所定の範囲を荷台付きトラックの荷台の前壁またはキャブの背面が存在し得る範囲に設定することで、物体が荷台付きトラックである場合にも前記発明の効果が的確に発揮されて、荷台付きトラックの位置を的確かつ安定的に検出することが可能となる。

第３の発明によれば、前記の所定の範囲を大型自動車の左右のタイヤの間の領域が存在し得る範囲に設定する。物体がタンクローリー等の大型自動車である場合、車高がある程度高いと、逆光の環境等では左右のタイヤの間の領域に差し込んだ光による明暗が画像中に撮像され、実際の物体の位置とは異なる位置の情報が算出される場合がある。

このような場合には、上記の荷台付きトラックの場合と同様の問題を生じるが、所定の範囲を大型自動車の左右のタイヤの間の領域が存在し得る範囲に設定することで、その領域の位置の情報をヒストグラムに投票しないようにすることが可能となり、物体がタンクローリー等の大型自動車である場合にも前記各発明の効果が的確に発揮されて、タンクローリー等の大型自動車の位置を的確かつ安定的に検出することが可能となる。

第４の発明によれば、前記の所定の範囲を車両の左右のテールランプの間の部分を領域とする範囲に設定する。夜間の走行時等において、自車両がヘッドライトを点灯させた場合、先行車両等の物体の表面部分で自車両のヘッドライトの光が反射され、例えば自車両に搭載した撮像手段により撮像された画像上の先行車両の左右のテールランプの間の領域に自車両のヘッドライドが写り込む場合がある。

このような場合にステレオマッチング処理を行うと、先行車両の左右のテールランプの高輝度領域のエッジ部分と自車両のヘッドライトの高輝度領域のエッジ部分とがマッチングされてミスマッチングを生じて誤った位置の情報が得られる場合があるが、所定の範囲を車両の左右のテールランプの間の部分を領域とする範囲に設定することで、先行車両の左右のテールランプの間の領域に写り込んだ自車両のヘッドライドによりミスマッチングされて検出された位置の情報を除外することが可能となる。そのため、先行車両のテールランプを検出する場合にも前記各発明の効果が的確に発揮されて、左右のテールランプの位置を的確かつ安定的に検出することが可能となる。また、それにより先行車両の位置を的確かつ安定的に検出することが可能となる。

第５の発明によれば、位置の情報が上記のいずれかの所定の範囲内に存在している場合でも、位置の情報が物体の推定距離から所定の間隔より短い間隔で推定距離付近に存在する場合には、ヒストグラムに投票する対象から除外せず、当該区分のヒストグラムに投票することで、確からしい位置の情報についてはそれを含めて代表距離を算出することが可能となり、物体の距離を含む位置の情報をより正確に算出することが可能となり、前記各発明の効果が的確に発揮される。

以下、本発明に係る物体検出装置の実施の形態について、図面を参照して説明する。

本発明は、上記の背景技術でも述べたように、カメラ等の撮像手段で撮像した画像の画像解析に基づくものだけでなく、例えばレーダ装置から照射された電波の反射波解析や、画像解析と反射波解析とを組み合わせた手法等による物体検出にも適用することができるものであるが、以下、一対のカメラ等の撮像手段で撮像した画像の解析により物体までの距離を含む位置の情報に基づいて物体を検出する場合について説明する。

また、本実施形態に係る物体検出装置では、車両に搭載されて自車両の周囲に存在する物体、特に先行車両を検出する場合について説明するが、実施の形態は下記の実施形態に限定されるものではない。

本実施形態に係る物体検出装置１は、図１に示すように、撮像手段２や画像処理手段６等を備える物体位置検出手段９と、検出手段１０等で構成されている。

なお、物体位置検出手段９の構成は本願出願人により先に提出された特開平５−１１４０９９号公報、特開平５−２６５５４７号公報、特開平６−２６６８２８号公報、特開平１０−２８３４６１号公報、特開平１０−２８３４７７号公報、特開２００６−７２４９５号公報等に詳述されており、詳細な説明はそれらの公報に委ねる。以下、簡単に説明する。

本実施形態では、撮像手段２は、互いに同期が取られたＣＣＤやＣＭＯＳセンサ等のイメージセンサがそれぞれ内蔵され、例えばフロントガラスの内側に車幅方向すなわち左右方向に所定の間隔をあけて取り付けられたメインカメラ２ａおよびサブカメラ２ｂからなるステレオカメラが用いられている。

メインカメラ２ａとサブカメラ２ｂは、道路面から同じ高さに取り付けられており、所定のサンプリング周期で同時に車両の周囲、特に前方を撮像して撮像画像の情報を出力するように構成されている。そして、運転者に近い側に配置されたメインカメラ２ａは前述した図１８に例示される基準画像Ｔの画像データを出力し、運転者から遠い側に配置されたサブカメラ２ｂは図示を省略する比較画像の画像データを出力するようになっている。

メインカメラ２ａとサブカメラ２ｂから出力された画像データは、変換手段３であるＡ／Ｄコンバータ３ａ、３ｂでアナログ画像からそれぞれ画素ごとに例えば０〜２５５の２５６階調のグレースケール等の所定の輝度階調の輝度を有するデジタル画像にそれぞれ変換され、画像補正部４で、ずれやノイズの除去等の画像補正が行われるようになっている。そして、画像補正等が行われた各画像データは、画像データメモリ５に送信されて格納されるとともに、画像処理手段６にも送信されるようになっている。

画像処理手段６は、イメージプロセッサ７と距離データメモリ８とを備えており、イメージプロセッサ７では、ステレオマッチング処理が行われるようになっている。具体的には、イメージプロセッサ７は、図２に示すように、基準画像Ｔ上に例えば３×３画素や４×４画素等の所定の画素数の基準画素ブロックＰＢを設定し、基準画素ブロックＰＢに対応する比較画像Ｔ_C中のエピポーララインＥＰＬ上の基準画素ブロックＰＢと同形の各比較画素ブロックＰＢ_Cについて下記（１）式に従って当該基準画素ブロックＰＢとの輝度パターンの差異であるＳＡＤ値を算出し、ＳＡＤ値が最小の比較画素ブロックＰＢ_Cを特定するようになっている。

なお、ｐ１stは基準画素ブロックＰＢ中の各画素の輝度値を表し、ｐ２stは比較画素ブロックＰＢ_C中の各画素の輝度値を表す。また、上記の総和は、基準画素ブロックＰＢや比較画素ブロックＰＢ_Cが例えば３×３画素の領域として設定される場合には１≦ｓ≦３、１≦ｔ≦３の範囲、４×４画素の領域として設定される場合には１≦ｓ≦４、１≦ｔ≦４の範囲の全画素について計算される。

イメージプロセッサ７は、このようにして基準画像Ｔの各基準画素ブロックＰＢについて、特定した比較画素ブロックＰＢ_Cの比較画像Ｔ_C上の位置と当該基準画素ブロックＰＢの基準画像Ｔ上の位置から視差ｄｐを算出するようになっている。本実施形態では、イメージプロセッサ７は、このようにして算出した視差ｄｐを基準画像Ｔの各基準画素ブロックＰＢにそれぞれ割り当てて前述した図１９に示したような距離画像Ｔｚを形成し、それらのデータを距離データメモリ８に送信して格納するようになっている。

なお、前述したように、視差ｄｐと実空間上の距離Ｚは上記（３）式に従って一意に対応づけられる。そのため、距離画像Ｔｚを形成する時点で、各基準画素ブロックＰＢごとの視差ｄｐを距離Ｚの情報に変換し、基準画像Ｔの各基準画素ブロックＰＢにそれぞれ距離Ｚの情報を割り当てて距離画像Ｔｚを形成するように構成することも可能である。

また、各基準画素ブロックＰＢの基準画像Ｔ上の座標（ｉ，ｊ）は上記（１）、（２）式に従って実空間上のＸ座標とＹ座標にそれぞれ一意に対応づけられる。そのため、距離画像Ｔｚの各基準画素ブロックの座標（ｉ，ｊ）と視差ｄｐは、上記（１）〜（３）式に従って実空間上の位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に一意に対応づけられるようになっている。そのため、以下、視差ｄｐの情報という場合、距離Ｚの情報を含む位置の情報を意味するものとして説明する。

本実施形態では、上記のように、撮像手段２からイメージプロセッサ７や距離データメモリ８を含む画像処理手段６までの構成により、自車両の周囲、特に自車両前方に存在する物体までの実空間上の距離Ｚの情報を含む位置の情報を検出する物体位置検出手段９が構成されている。

しかし、前述したように、物体位置検出手段９は、自車両の周囲に存在する物体までの距離Ｚの情報を含む位置の情報を検出できるものであればよく、本実施形態の他にも、例えば前述したようにレーダ装置やそれと画像解析とを組み合わせて位置の情報を検出する手段等で構成することも可能である。

検出手段１０は、図示しないＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インターフェース等がバスに接続されたコンピュータで構成されている。また、検出手段１０には、車速センサやヨーレートセンサ、ステアリングホイールの舵角を測定する舵角センサ等のセンサ類Ｑが接続されており、自車両の車速Ｖやヨーレートγ、舵角δ等の情報が適宜送信されてくるようになっている。なお、ヨーレートセンサの代わりに自車両の車速等からヨーレートを推定する装置等を用いることも可能である。

検出手段１０は、前述した代表距離Ｚｎを算出する代表距離算出手段１１と、代表距離Ｚｎをグルーピングして物体を検出する物体検出手段１２とを備えており、さらに図示しないメモリを備えている。

本実施形態に係る物体検出装置１は、道路面よりも上方にある物体（立体物）を検出するようになっており、検出手段１０は、まず、物体検出の基準となる道路面を検出するようになっている。

なお、実際には、検出手段１０を構成するコンピュータ（ＥＣＵ）に、道路面上に標示された追い越し禁止線や路側帯と車道とを区画する区画線等の連続線や破線すなわち車線を検出するロジックが組み込まれており、そのデータを利用するように構成されている。車線検出のロジックは、本願出願人により先に提出された特開２００６−３３１３８９号公報等に詳述されており、詳細な説明は同公報等に委ねる。

検出手段１０は、図１８に示したような基準画像Ｔの各画素の輝度値ｐ１ijや距離画像Ｔｚの視差ｄｐの情報に基づいて、図３に示すように、自車両の左右に車線ＬＬ、ＬＲを検出するようになっている。

また、検出手段１０は、自車両の左右に検出した左右の車線ＬＬ、ＬＲの情報に基づいて実空間上に三次元的な車線モデルを形成するようになっている。車線モデルは、例えば図４（Ａ）、（Ｂ）に示すように、自車両の左右に検出した車線ＬＬ、ＬＲを所定区間ごとに三次元の直線式で近似し、それらを折れ線状に連結して表現して形成されるようになっている。

本実施形態では、各所定区間ごとの直線式を、下記（５）、（６）式で表され図４（Ａ）に示されるＺ−Ｘ平面上の道路モデルすなわち水平形状モデルと、下記（７）、（８）式で表されず４（Ｂ）に左車線ＬＬが代表して示されるＺ−Ｙ平面上の道路モデルすなわち道路高モデルで表すようになっている。

［水平形状モデル］
左車線ＬＬ Ｘ＝ａ_Ｌ・Ｚ＋ｂ_Ｌ …（５）
右車線ＬＲ Ｘ＝ａ_Ｒ・Ｚ＋ｂ_Ｒ …（６）
［道路高モデル］
左車線ＬＬ Ｙ＝ｃ_Ｌ・Ｚ＋ｄ_Ｌ …（７）
右車線ＬＲ Ｙ＝ｃ_Ｒ・Ｚ＋ｄ_Ｒ …（８）

代表距離算出手段１１は、基本的には、前述した手法と同じ手法によって区分空間Ｓｎごとに代表距離Ｚｎを算出するようになっている。

すなわち、図１９に示したような距離画像Ｔｚを図２０に示すように所定の画素幅で縦方向に延在する短冊状の区分Ｄｎに分割し、すなわち図２２の平面図に示すように実空間上の撮像領域Ｒを上下方向に延在する複数の区分空間Ｓｎに分割し、各区分Ｄｎ（或いは各区分空間Ｓｎ。以下同じ。）ごとに図２１に示すようなヒストグラムＨｎを作成し、当該区分Ｄｎに属する視差ｄｐの情報を投票するようになっている。

そして、例えば各ヒストグラムＨｎにおける最頻値が属する階級の階級値を当該区分Ｄｎにおける物体の代表視差ｄｐｎや代表距離Ｚｎとする。これを全区分Ｄｎについて行い、各区分Ｄｎごとに代表視差ｄｐｎや代表距離Ｚｎを算出するようになっている。代表視差ｄｐｎを算出した場合には、上記（３）式に基づいて代表距離Ｚｎに対応づける。

しかし、単に上記のようにして代表距離Ｚｎを算出すると、例えば前述した図２７〜図３０に示したような誤検出や検出の不安定さを生じてしまうため、代表距離算出手段１１は、距離画像Ｔｚの各区分Ｄｎごとに属する視差ｄｐの情報を当該区分ＤｎのヒストグラムＨｎに投票する際に、実空間内の所定の範囲内に視差ｄｐの情報が存在する場合には、当該視差ｄｐの情報については、ヒストグラムＨｎに投票する対象から除外するようになっている。

また、本実施形態では、図５に示すように、後述する物体検出手段１２により前回のサンプリング周期において基準画像Ｔ上に検出された先行車両を包囲する枠線Ｆｒoldの位置から、自車両と先行車両の相対速度や自車両のヨーレートγ等に基づいて今回のサンプリング周期で基準画像Ｔ上に検出されると予測される先行車両Ｖahの位置（以下、推定位置という。）Ｆｒestを推定し、今回のサンプリング周期でこの基準画像Ｔ上の推定位置Ｆｒestの枠線内の基準画素ブロックＰＢに検出された視差ｄｐの情報について、上記のように視差ｄｐの情報を除外するか否かを判定するようになっている。

以下、視差ｄｐの情報をヒストグラムＨｎに投票する対象から除外する実空間上の所定の範囲について説明する。

［第１除外範囲Ｒ１］
［１］視差ｄｐの情報が、道路面から所定の高さ（以下、足元閾値という。）以下の範囲内、または、道路面から別の所定の高さ（以下、天井閾値という。）以上である範囲内に存在する場合には、当該視差ｄｐの情報をヒストグラムＨｎに投票する対象から除外する。

これは、図６に斜線を付して示すように、撮像手段２による実空間上の撮像領域Ｒのうち、足元閾値Ｈth１以下の範囲Ｒ１１内に検出された視差ｄｐの情報は、道路面Ｓより上方にある物体を表す情報とは考えられず、また、天井閾値Ｈth２以上の範囲Ｒ１２に検出された視差ｄｐの情報は、たとえ物体を表すものであったとしても自車両ＭＣの走行に支障をきたすものではないため、除外するものである。

実空間上の道路面の位置は、検出手段１０により形成された上記の三次元的な車線モデル、特に上記（７）、（８）式で表される道路高モデルが用いられるようになっており、足元閾値Ｈth１は道路高モデルを用いて算出される道路面の位置からの高さとして例えば０［ｍ］、天井閾値Ｈth２は道路面の位置からの高さとして例えば２．５［ｍ］に設定される。

［第２除外範囲Ｒ２］
［２］視差ｄｐの情報が、荷台付きトラックの荷台Ｐの前壁ＦやキャブＣａの背面が存在し得る範囲に範囲内に存在する場合には、当該視差ｄｐの情報をヒストグラムＨｎに投票する対象から除外する。

これは、図７の基準画像Ｔ上および図８の実空間上に示すように、先行車両Ｖahが荷台付きトラックであった場合に基準画像Ｔ上の先行車両Ｖahの推定位置Ｆｒestの枠線内に荷台Ｐの前壁ＦやキャブＣａの背面が撮像され得る範囲であって、今回のサンプリング周期における先行車両Ｖahの自車両からの推定距離Ｚestの距離Ｌ１前方から距離Ｌ２前方までの範囲であり、かつ、道路面Ｓからの高さが所定の高さＨ３以上の範囲Ｒ２内に存在する視差ｄｐの情報は、荷台付きトラックの荷台Ｐの前壁ＦやキャブＣａの背面の情報である可能性があるため、除外するものである。

距離Ｌ１は例えば１［ｍ］、距離Ｌ２は例えば１５［ｍ］、所定の高さＨ３は上記と同様に道路高モデルを用いて算出される道路面の位置からの高さとして例えば１［ｍ］に設定される。なお、この第２除外範囲Ｒ２の設定は、先行車両Ｖahが荷台付きトラックであることを検出した場合にのみ行うように構成することも可能であるが、本実施形態では、検出した先行車両Ｖahの車種にかかわらずに設定されるようになっている。

［第３除外範囲Ｒ３］
［３］視差ｄｐの情報が、大型自動車の左右のタイヤの間の領域が存在し得る範囲内に存在する場合には、当該視差ｄｐの情報をヒストグラムＨｎに投票する対象から除外する。

これは、図９に示すように、先行車両Ｖahがタンクローリーのような大型自動車であった場合に基準画像Ｔ上の先行車両Ｖahの推定位置Ｆｒestの枠線内に大型自動車の左右のタイヤｔｉ、ｔｉの間の領域が撮像され得る範囲Ｒ３内に存在する視差ｄｐの情報を除外するものである。

本実施形態では、第３除外範囲Ｒ３は、図１０に斜線を付して示すように、基準画像Ｔ上の先行車両Ｖahの推定位置Ｆｒestの枠線内のうち、推定位置Ｆｒestの左右端からその横幅の１／４ずつ内側の２本のラインの間の範囲であり、かつ、今回のサンプリング周期における先行車両Ｖahの自車両からの推定距離Ｚestより前方の範囲に設定されるようになっている。

なお、この第３除外範囲Ｒ３の設定は、先行車両Ｖahがタンクローリー等の大型自動車であることを検出した場合にのみ行うように構成することも可能であるが、本実施形態では、検出した先行車両Ｖahの車種にかかわらずに設定されるようになっている。

［第４除外範囲Ｒ４］
［４］視差ｄｐの情報が、基準画像Ｔ上の先行車両Ｖahの推定位置Ｆｒestの枠線内の基準画素ブロックＰＢに検出された視差ｄｐの情報であって、今回のサンプリング周期における先行車両Ｖahの自車両からの推定距離Ｚestより所定の距離Ｌ３以上手前の範囲Ｒ４内に存在する場合には、当該視差ｄｐの情報をヒストグラムＨｎに投票する対象から除外する。所定の距離Ｌ３は例えば１［ｍ］に設定される。

［第５除外範囲Ｒ５］
［５］視差ｄｐの情報が、車両の左右のテールランプの間の部分を領域とする範囲内に存在する場合には、当該視差ｄｐの情報をヒストグラムＨｎに投票する対象から除外する。なお、本実施形態では、この第５除外範囲Ｒ５は、自車両がヘッドライトを点灯させたこと等を検出して夜間であることが検出された場合にのみ設定されるようになっている。

本実施形態では、検出手段１０は、図１１に示すように、先行車両Ｖahが夜間に点灯させる左右のテールランプＴＬｌ、ＴＬｒを基準画像Ｔ中に検出するように構成されている。

具体的には、検出手段１０は、前回の検出結果等に基づいて基準画像Ｔ上の先行車両Ｖahの左右のテールランプＴＬｌ、ＴＬｒが撮像されていると予測される画素領域を探索して高輝度領域を検出し、図１２に示すように、左右の高輝度領域の上端位置Ｊmaxと下端位置Ｊminの中点をそれぞれ左右のテールランプＴＬｌ、ＴＬｒの中心のｊ座標cl_j、cr_jとし、また、高輝度領域の左右方向の最大値Ｉmaxと最小値Ｉminをそれぞれ左右のテールランプＴＬｌ、ＴＬｒの中心のｉ座標cl_i、cr_iとして検出するようになっている。

そこで、代表距離算出手段１１は、この結果を用いて、図１３に斜線を付して示すように、左右のテールランプＴＬｌ、ＴＬｒの各上端位置Ｊmaxのより上側にある方と各下端位置Ｊminのより下側にある方を上端および下端とし、左のテールランプＴＬｌの左右方向の最大値Ｉmaxと右のテールランプＴＬｒの左右方向の最小値Ｉminを左右端とする範囲Ｒ５を、先行車両Ｖahの左右のテールランプＴＬｌ、ＴＬｒの間の部分の領域として設定し、その領域に属する基準画素ブロックＰＢに検出された視差ｄｐの情報を除外するようになっている。

また、代表距離算出手段１１は、以上の第２除外範囲Ｒ２から第５除外範囲Ｒ５（なお、第５除外範囲Ｒ５の設定は夜間のみ）内に存在する視差ｄｐの情報が、今回のサンプリング周期における先行車両Ｖahの自車両からの推定距離Ｚestから所定の間隔以上、すなわち例えば推定距離Ｚestの前後１［ｍ］以上離れて存在する場合にのみ視差ｄｐの情報をヒストグラムＨｎに投票する対象から除外するようになっている。

すなわち、代表距離算出手段１１は、第２除外範囲Ｒ２から第５除外範囲Ｒ５内に存在する視差ｄｐの情報が、前記所定の間隔より短い間隔で推定距離Ｚest付近に存在する場合には、当該視差ｄｐの情報は、ヒストグラムＨｎに投票する対象から除外しないようになっている。なお、第１除外範囲Ｒ１における視差ｄｐの情報の除外は常時行われる。

代表距離算出手段１１は、以上の条件に当てはまる視差ｄｐの情報を除外しながら、示唆ｄｐの情報を距離画像Ｔｚの各区分Ｄｎごとに作成されたヒストグラムＨｎに投票していき、上記のように、各区分Ｄｎごとに代表視差ｄｐｎや代表距離Ｚｎを算出するようになっている。

物体検出手段１２は、代表距離算出手段１１が算出した距離画像Ｔｚの各区分Ｄｎの各代表距離Ｚｎをグルーピングして物体を検出するようになっている。

具体的には、上記の背景技術で述べたように、代表距離算出手段１１が算出した距離画像Ｔｚの各区分Ｄｎの各代表距離Ｚｎを図２３に示したように実空間上にプロットし、図２４に示したようにプロットされた各代表距離Ｚｎの間の距離や方向性に基づいて互いに隣接する各代表距離ＺｎをそれぞれグループＧ１、Ｇ２、Ｇ３、…にまとめてグループ化する。

そして、物体検出手段１２は、図２５に示したように各グループに属する各点をそれぞれ直線近似して、本実施形態では、それぞれのグループ内の各点がＸ軸方向に略平行に並ぶグループには“物体”Ｏとラベルし、各点がＺ軸方向に略平行に並ぶグループには“側壁”Ｓとラベルして分類するようになっている。また、同一の物体の“物体”と“側壁”の交点とみなすことができる箇所にコーナー点としてＣをラベルするようになっている。物体検出手段１２は、このようにして各物体を検出するようになっている。

また、本実施形態では、物体検出手段１２は、検出した各物体を、図２６に示すように基準画像Ｔ上にそれぞれ矩形状の枠線で包囲するようにして、基準画像Ｔ上に可視化して検出するようになっている。

物体検出手段１２は、さらに、検出した物体の中から先行車両Ｖahを検出するようになっている。

具体的には、物体検出手段１２は、まず、図１４に示すように自車両ＭＣの挙動に基づいて自車両ＭＣが今後進行するであろう軌跡を走行軌跡Ｌestとして推定し、その走行軌跡Ｌestを中心とする自車両ＭＣの車幅分の領域を自車両Ａの進行路Ｒestとして算出するようになっている。

自車両ＭＣの走行軌跡Ｌestは、自車両ＭＣの車速Ｖやヨーレートγ、ステアリングホイールの舵角δ等に基づいて下記（９）式または下記（１０）、（１１）式に従って算出される自車両ＭＣの旋回曲率Ｃuaに基づいて算出することができる。なお、下記の各式におけるＲｅは旋回半径、Ａsfは車両のスタビリティファクタ、Ｌwbはホイールベースである。
Ｃua＝γ／Ｖ …（９）
Ｒｅ＝（１＋Ａsf・Ｖ^２）・（Ｌwb／δ） …（１０）
Ｃua＝１／Ｒｅ …（１１）

そして、物体検出手段１２は、自車両ＭＣの進行路Ｒest上に存在する物体の中で、自車両ＭＣに最も近接する物体を自車両ＭＣの前方を走行する先行車両Ｖahとして検出するようになっている。例えば図１４や図１５では、車両Ｏ３が先行車両Ｖahとして検出される。

なお、本実施形態では、物体検出手段１２は、前回のサンプリング周期で検出した先行車両と今回のサンプリング周期で先行車両として検出した物体とが同一の先行車両である確率を算出するなどして、整合性を保ちながら先行車両を追跡するようになっている。また、物体検出手段１２は、検出した先行車両Ｖahが自車両ＭＣの前方から離脱してさらにその前方の車両が新たに先行車両となったり、自車両と先行車両との間に他の車両が割り込んできて当該他の車両が新たな先行車両となることによる先行車両の交替を検出できるようになっている。

次に、本実施形態に係る物体検出装置１の作用について説明する。

物体位置検出手段９により自車両の周囲に存在する物体の実空間上の距離Ｚの情報を含む位置の情報が検出され、距離画像Ｔｚが形成されると、代表距離算出手段１１は、距離画像Ｔｚを縦方向に延在する短冊状の区分Ｄｎに分割することで、実空間上の撮像領域Ｒを上下方向に延在する複数の区分空間Ｓｎに分割する。そして、各区分Ｄｎ（各区分空間Ｓｎ）ごとにヒストグラムＨｎを作成する。

また、代表距離算出手段１１は、図５に示したように、物体検出手段１２が前回のサンプリング周期で基準画像Ｔ上に検出した先行車両Ｖahを包囲する枠線Ｆｒoldの位置から、自車両と先行車両Ｖahの相対速度や自車両のヨーレートγ等に基づいて今回のサンプリング周期で基準画像Ｔ上に検出されると予測される先行車両Ｖahの推定位置Ｆｒestを設定する。

そして、基準画像Ｔの基準画素ブロックＰＢに割り当てられた視差ｄｐの情報を読み出して、各視差ｄｐの情報が上記の第１除外範囲Ｒ１から第５除外範囲Ｒ５内に存在しない場合、または上記の第２除外範囲Ｒ２から第５除外範囲Ｒ５のいずれかの範囲内に存在しても視差ｄｐの情報が今回のサンプリング周期における先行車両Ｖahの自車両からの推定距離Ｚestから所定の間隔より短い間隔で推定距離Ｚest付近に存在する場合にはヒストグラムＨｎに投票する対象から除外せず、当該視差ｄｐの情報をその基準画素ブロックＰＢが属する区分ＤｎのヒストグラムＨｎに投票していく。

そして、例えば各ヒストグラムＨｎにおける最頻値が属する階級の階級値を当該区分Ｄｎにおける物体の代表視差ｄｐｎや代表距離Ｚｎとする。これを全区分Ｄｎについて行い、各区分Ｄｎごとに代表距離Ｚｎを算出する。区分Ｄｎの代表視差ｄｐｎを算出した場合には、上記（３）式に基づいて代表距離Ｚｎに対応づけて各区分Ｄｎごとに代表距離Ｚｎを算出する。

視差ｄｐの情報のヒストグラムＨｎへの投票に際して、各視差ｄｐの情報が図６に斜線を付して示した第１除外範囲Ｒ１内に存在する場合にヒストグラムＨｎに投票する対象から除外する。

第１除外範囲Ｒ１において、道路高モデルを用いて算出される道路面Ｓの位置からの高さが足元閾値Ｈth１以下の範囲Ｒ１１内に検出された視差ｄｐの情報を除外することで、例えば道路面Ｓ上に標示された追い越し禁止線や路側帯と車道とを区画する区画線等の車線や、最高速度を示す標示、進行方向を示す矢印の標示のほか、横断歩道を示すゼブラ模様の標示等が検出対象から除外される。そのため、道路面Ｓより上方にある物体のみが検出される。

また、第１除外範囲Ｒ１において、天井閾値Ｈth２以上の範囲Ｒ１２に検出された視差ｄｐの情報を除外することで、例えば道路面Ｓから高い位置で道路側にはみ出している街路樹の枝や道路を跨ぐ歩道橋や高架橋等が検出対象から除外される。そのため、自車両の走行に支障をきたさない物体が検出対象から除外され、道路面Ｓより上方にある物体のうち、自車両と接触したり衝突したりする可能性がある物体のみが検出されるようになる。

また、各視差ｄｐの情報が図７や図８に斜線を付して示した第２除外範囲Ｒ２内に存在する場合にヒストグラムＨｎに投票する対象から除外することで、先行車両Ｖahが荷台付きトラックであった場合に図２９に示した先行車両Ｖahの荷台Ｐの前壁ＦやキャブＣａの背面に対応する視差ｄｐの情報が除外され、その区分ＤｎのヒストグラムＨｎには前壁ＦやキャブＣａの背面に対応する視差ｄｐの情報は投票されない。

しかし、図２９に示した先行車両Ｖahの荷台Ｐの後あおりＢの左右のエッジ部分の視差ｄｐの情報は除外されず、その区分ＤｎのヒストグラムＨｎに投票されるため、各ヒストグラムＨｎの代表距離Ｚｎを実空間上にプロットすると、図３０に示した各代表距離Ｚｎの点のうち、距離Ｚｆの前壁Ｆ等の部分の各点は検出されず、距離Ｚｂの荷台Ｐの後あおりＢの部分にのみ各代表距離Ｚｎがプロットされる。そのため、先行車両Ｖahであるトラックが距離Ｚｂの位置に検出されるようになる。

また、各視差ｄｐの情報が図９や図１０に斜線を付して示した第３除外範囲Ｒ３内に存在する場合にヒストグラムＨｎに投票する対象から除外する。

先行車両Ｖahがタンクローリー等の大型自動車であった場合、通常の走行環境では、図１６に示すタンクローリー等の左右のタイヤｔｉ、ｔｉの間の領域Ｋは車体の影になって暗く撮像されるため問題にはならない。しかし、タンクローリー等は車高がある程度高いため、逆光の環境等では、左右のタイヤｔｉ、ｔｉの間の領域Ｋの部分に差し込んだ光による明暗が基準画像Ｔや比較画像Ｔ_C中に撮像され、その部分がステレオマッチング処理により検出されてその部分に視差ｄｐの情報が算出される場合がある。

このようなタンクローリー等の車体下側の左右のタイヤｔｉ、ｔｉの間の領域Ｋに視差ｄｐの情報が算出されると、距離画像Ｔｚのその部分の区分Ｄｎで当該視差ｄｐの情報が代表視差ｄｐｎとして算出されて、タンクローリー等の距離Ｚとして算出されるべき背面の位置よりも前方の位置が代表距離Ｚｎとして算出される場合を生じる。そして、この場合には、前述した荷台付きトラックの後あおりＢの位置と前壁Ｆ等の位置との問題と同様の問題を生じる。

しかし、本実施形態のように、図９や図１０に斜線を付して示した第３除外範囲Ｒ３内に各視差ｄｐの情報が存在する場合にヒストグラムＨｎに投票する対象から除外することで、タンクローリー等の車体下側の左右のタイヤｔｉ、ｔｉの間の領域Ｋに算出された視差ｄｐの情報がヒストグラムＨｎに投票されなくなるため、その区分Ｄｎの代表距離Ｚｎがタンクローリー等の車体下側の左右のタイヤｔｉ、ｔｉの間の領域Ｋ内に検出されず、タンクローリー等の背面の位置が先行車両Ｖahの位置として検出されるようになる。

また、各視差ｄｐの情報が上記の第４除外範囲Ｒ４内に存在する場合にヒストグラムＨｎに投票する対象から除外する。

上記の第４除外範囲Ｒ４内、すなわち基準画像Ｔ上の先行車両Ｖahの推定位置Ｆｒestの枠線内の基準画素ブロックＰＢに検出された視差ｄｐの情報で、先行車両Ｖahの推定距離Ｚestより所定の距離Ｌ３以上手前側に検出された視差ｄｐの情報は、先行車両Ｖah等に対するステレオマッチング処理におけるミスマッチングで検出されていると考えられる。そのため、そのような視差ｄｐの情報を除外することで、先行車両Ｖahがより正確な位置に検出されるようになる。

また、各視差ｄｐの情報が上記の第５除外範囲内に存在する場合にヒストグラムＨｎに投票する対象から除外する。

夜間の走行時等において、自車両がヘッドライトを点灯させた場合、図１７に示すように、先行車両Ｖahの背面部分で自車両のヘッドライトの光が反射され、基準画像Ｔや比較画像Ｔ_C上の先行車両Ｖahの左右のテールランプＴＬｌ、ＴＬｒの間の領域に自車両のヘッドライドＨＬが写り込む場合がある。

このような場合、基準画像Ｔと比較画像Ｔ_Cに対してステレオマッチング処理を行うと、先行車両Ｖahの左右のテールランプＴＬｌ、ＴＬｒの高輝度領域のエッジ部分と自車両のヘッドライトＨＬの高輝度領域のエッジ部分とがマッチングされてミスマッチングを生じ、誤った視差ｄｐの情報が得られてしまい、先行車両Ｖahの距離Ｚを誤検出する場合がある。

しかし、本実施形態のように、図１３に斜線を付して示した第５除外範囲Ｒ５内に各視差ｄｐの情報が存在する場合にヒストグラムＨｎに投票する対象から除外することで、そのようなミスマッチングにより得られた視差ｄｐの情報が除外され、先行車両Ｖahの左右のテールランプＴＬｌ、ＴＬｒがより正確な位置に検出されるようになる。そして、先行車両Ｖahもより正確な位置に検出されるようになる。

さらに、視差ｄｐの情報が上記の第２除外範囲から第５除外範囲のいずれかの範囲内に存在しても視差ｄｐの情報が先行車両Ｖahの推定距離Ｚestから所定の間隔より短い間隔で推定距離Ｚest付近に存在する場合にはヒストグラムＨｎに投票する対象から除外せず、当該区分ＤｎのヒストグラムＨｎに投票して代表距離Ｚｎを算出することで、確からしい視差ｄｐの情報についてはそれを含めて代表距離Ｚｎを算出することが可能となり、先行車両Ｖahの距離Ｚを含む位置の情報をより正確に算出することが可能となる。

以上のように、本実施形態に係る物体検出装置１によれば、実空間上の視差ｄｐの情報すなわち物体の距離の情報を含む位置の情報を実空間上の各区分空間Ｓｎ（各区分Ｄｎ）のヒストグラムＨｎに投票する際に、視差ｄｐの情報が明らかに誤って検出されていると判定できる実区間上の所定の範囲内の視差ｄｐの情報を、予めヒストグラムＨｎの投票する対象から除外することで、周囲に存在する物体の距離を含む位置の情報を的確に検出することが可能となる。

また、物体の位置がサンプリング周期ごとに急に移動するように検出されることを防止することが可能となり、物体を安定して検出することが可能となる。そのため、例えば、先行車両の位置を的確にかつ安定して検出して、自車両が先行車両に追従するように的確かつ安定的に自車両に対する追従操舵制御等の自動走行制御を行うことが可能となる。

なお、本実施形態では、自車両に搭載した物体検出装置１により先行車両Ｖahを検出する場合について説明したが、対向車両等を含む他の車両を検出する場合に適用することも可能である。また、車両に搭載する場合だけでなく、例えば据え置き型の監視装置等としても用いることが可能である。

また、本実施形態では、ステレオカメラを備える撮像手段２により撮像された画像の画像解析により周囲の物体を検出する場合について説明したが、背景技術等でも述べたように、本発明は、レーダ装置から照射された電波の反射波解析により物体を検出し、或いはそれと画像解析とを組み合わせて物体位置検出手段９を構成する場合にも適用される。

本実施形態に係る物体検出装置の構成を示すブロック図である。 イメージプロセッサにおけるステレオマッチング処理の手法を説明する図である。 基準画像上に検出された左右の車線を示す図である。 形成された車線モデルの例を示す図であり、（Ａ）は水平形状モデル、（Ｂ）は道路高モデルを表す。 前回検出時の先行車両の枠線の位置から推定される基準画像上の先行車両の推定位置を表す図である。 実空間における第１除外範囲や足元閾値、天井閾値等を説明する図である。 基準画像における第２除外範囲等を説明する図である。 実空間における第２除外範囲や先行車両の推定距離等を説明する図である。 基準画像における第３除外範囲等を説明する図である。 本実施形態における第３除外範囲の設定手法を説明する図である。 基準画像上に検出された先行車両の左右のテールランプを表す図である。 左右のテールランプの上端位置、下端位置、テールランプの中心、左右方向の最大値、最小値等を説明する図である。 基準画像における第５除外範囲等を説明する図である。 実空間上の自車両の走行軌跡や進行路を表す図である。 基準画像上の自車両の走行軌跡および先行車両を表す図である。 タンクローリー等の左右のタイヤの間の領域を説明する図である。 先行車両の背面部分に写り込んだ自車両のヘッドライトを表す図である。 基準画像の一例を示す図である。 図１８の基準画像等に基づいて算出された距離画像を示す図である。 距離画像を分割する各区分を示す図である。 図２０の各区分ごとに作成されるヒストグラムの一例を示す図である。 実空間上の照射領域を分割する複数の区分空間を表す平面図である。 各区分ごとの物体の代表距離を実空間上にプロットした図である。 図２３の各点のグループ化を説明する図である。 図２４の各グループに属する各点を直線近似して得られる物体を表す図である。 検出された各物体を基準画像上で矩形状の枠線に包囲して表す図である。 自車両の前方を走行する荷台付きトラックを表す図である。 図２７の状態で撮像される画像を表す図である。 視差の情報が検出される荷台付きトラックの荷台の後あおりの左右のエッジ部分や前壁とキャブの背面部分に対応する部分を説明する図である。 図２８の画像等に対するステレオマッチング処理で得られる各代表距離を実空間上にプロットした図である。

符号の説明

１ 物体検出装置
９ 物体位置検出手段
１１ 代表距離算出手段
１２ 物体検出手段
Ｃａ キャブ
ｄｐ 位置の情報（視差の情報）
Ｆ 前壁
Ｆｒest 推定位置
Ｈｎ ヒストグラム
Ｏ、Ｓ 物体
Ｐ 荷台
Ｒ１〜Ｒ５ 所定の範囲
Ｓｎ 区分空間
ｔｉ タイヤ
ＴＬｌ、ＴＬｒ テールランプ
Ｖah 物体（先行車両）
Ｚ 距離
Ｚｎ 代表距離

Claims (5)

1. 周囲に存在する物体の実空間上の距離の情報を含む位置の情報を検出する物体位置検出手段と、
   前記実空間を上下方向に延在する複数の区分空間に分割して、各区分空間ごとにヒストグラムを作成し、前記物体の距離の情報を当該物体の位置の情報が属する区分空間に対応するヒストグラムに投票し、投票結果に基づいて前記各区分空間ごとに代表距離を算出する代表距離算出手段と、
   前記各代表距離をグルーピングして前記物体を検出する物体検出手段と、を備え、
   前記代表距離算出手段は、前記実空間内の所定の範囲内に前記物体の位置の情報が存在する場合には、当該情報をヒストグラムに投票する対象から除外することを特徴とする物体検出装置。
2. 前記所定の範囲は、荷台付きトラックの荷台の前壁またはキャブの背面が存在し得る範囲に設定されることを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
3. 前記所定の範囲は、大型自動車の左右のタイヤの間の領域が存在し得る範囲に設定されることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の物体検出装置。
4. 前記所定の範囲は、車両の左右のテールランプの間の部分を領域とする範囲に設定されることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の物体検出装置。
5. 前記代表距離算出手段は、前記実空間内の所定の範囲内に存在する前記物体の位置の情報のうち、過去の前記物体の実空間上の検出位置から推定される今回の検出時における推定位置から所定の間隔以上離れて存在する前記物体の位置の情報を、前記ヒストグラムに投票する対象から除外することを特徴とする請求項２から請求項４のいずれか一項に記載の物体検出装置。

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