JP2010061567A - 物体検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 レーダによる検出結果と画像処理による検出結果の時間的なずれに起因する誤差の影響を低減し、物体検出精度を向上させることができる物体検出装置を提供する。
【解決手段】 物体検出装置１の物体検出部１０は、レーダ検出部により検出された検出点データを参照して画像撮像部１２により撮像された画像データを探索して、検出対象物体に対応する画像部分を検出する画像部分探索手段２２と、レーダ検出部１４により検出された検出点データから検出対象物体に対応する検出点データを抽出する検出点抽出手段２４と、検出点抽出手段により抽出された検出点データに合わせて、画像部分探索手段により検出された画像部分の位置を補正する画像部分補正手段２６とを有する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、レーダによる検出結果と、撮像装置による撮像画像とに基づいて物体を検出する物体検出装置に関する。

従来、車両の衝突防止システム等において、先行車両や対向車両等の他車両との衝突を回避するために、他車両の位置等を検出する物体検出装置が用いられている。この物体検出装置として、レーダによって検出した検出結果とカメラによって撮像した画像とを組み合わせるセンサフュージョンの認識処理によって物体を検出する装置がある。

レーダでは、原理的に検出対象物体の幅を算出できないが、当該物体までの距離情報を取得できる。一方、単眼カメラでは、検出対象物体までの距離は求められないが、物体の幅等を検出することができる。センサフュージョンは、このような複数センサの機能を組み合わせて物体を検出する方法である。センサフュージョンによる物体検出については、これまでにも種々検討がなされている。

例えば、特許文献１には、レーダによる検出結果を利用してカメラによる撮影画像の処理を行い、レーダの測距距離と画像処理によって得られた車両特徴量（車幅等）とから先行車両等を認識して検出する方法が記載されている。
特開２００５−１４１５１７号公報

ところで、上記のようなセンサフュージョンによる物体検出においては、レーダによる検出結果を利用して画像データを処理するため、画像処理結果の取得は、レーダ単独による検出結果の取得よりも時間を要する。このため、従来のセンサフュージョン技術では、画像処理による検出結果の時間的な遅れに起因して、画像処理により認識した物体位置が実際の物体位置に対してずれてしまう、という問題があった。

本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、画像処理により認識した物体位置のずれを低減し、物体検出精度を向上させ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。

上述した目的を達成するために、本発明に係る物体検出装置は、所定範囲を撮像して画像データを得る画像撮像部と、所定範囲内の複数の異なる方向に電磁波を照射して、当該電磁波が照射された方向の夫々について、当該方向に存在する物体までの距離データを含む検出点データを得るレーダ検出部と、画像撮像部により撮像された画像データとレーダ検出部により検出された検出点データとに基づいて所定の検出対象物体を検出する物体検出部と、を備え、物体検出部は、レーダ検出部により検出された検出点データを参照して画像撮像部により撮像された画像データを探索して、検出対象物体に対応する画像部分を検出する画像部分探索手段と、レーダ検出部により検出された検出点データから検出対象物体に対応する検出点データを抽出する検出点抽出手段と、検出点抽出手段により抽出された検出点データに合わせて、画像部分探索手段により検出された画像部分の位置を補正する画像部分補正手段と、を有することを特徴とする。

上記構成の物体検出装置によれば、画像撮像部が所定範囲を撮像した画像データを取得すると共に、レーダ検出部が同範囲内の複数の異なる方向についての検出点データを取得する。そして、物体検出部が、画像データ及び検出点データを処理することにより、検出対象物体に対応する画像部分の位置を補正する。この物体検出部の処理においては、画像撮像部により撮像された画像データを探索して、検出対象物体に対応する画像部分を検出する処理が行われる。また、レーダ検出部により検出された複数の検出点データから検出対象物体に対応する検出点データを抽出する処理が行われる。次に、抽出された検出点データに合わせて、画像部分の位置を補正する処理が行われる。以上の一連の処理により、検出対象物体に対応する画像部分の位置を補正するため、画像処理により認識した物体位置のずれを低減し、物体の検出精度を向上させることができる。

上述した物体検出装置において、画像部分補正手段は、検出点抽出手段により抽出された検出点データから成る領域の端部に画像部分の端部が一致するように、画像部分の位置を補正することが好ましい。この構成によれば、検出対象物体に対応する検出点データから成る領域の端部に画像部分の端部が一致するように画像部分の位置を補正するため、検出対象物体に対応する画像部分の位置を精度良く補正でき、物体の検出精度を向上させることができる。

上述した物体検出装置において、画像部分補正手段は、検出点抽出手段により抽出された検出点データが画像部分の外側にある場合に画像部分の位置を補正することが好ましい。この構成によれば、検出対象物体に対応する検出点データが画像部分の外側にある場合に当該画像部分の位置を補正することにより、誤差を有する画像部分の位置を補正できるため、物体検出精度を向上させることができる。

上述した物体検出装置において、画像部分補正手段において用いる検出点データは、画像部分探索手段において用いる画像データの撮像よりも後に検出された検出点データであることが好ましい。この構成によれば、画像データの撮像よりも後に検出された検出点データを用いて画像部分の位置を補正するため、古い画像データから探索された画像部分が新しい検出データに基づいて補正されるため、物体の検出精度を向上させることができる。

上述した物体検出装置において、物体検出部は、検出点抽出手段により抽出された検出点データと画像部分補正手段により位置を補正された画像部分とから、検出対象物体に関する情報を演算する物体情報演算手段を更に有することが好ましい。この構成によれば、検出対象物体に対応する検出点データと位置を補正された画像部分とから、検出対象物体に関する情報を演算する処理が行われるため、検出対象物体の検出精度を向上させることができる。

上述した物体検出装置において、検出対象物体は車両であることが好ましい。この構成によれば、物体検出装置を設置した位置の周辺に存在する車両の検出精度を向上させることができる。

本発明に係る物体検出装置によれば、画像処理により認識した物体位置のずれを低減し、物体検出精度を向上させることができる。

以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。

図１は、本発明の好適な実施形態に係る衝突防止装置１を示すブロック構成図である。本実施形態の衝突防止装置１は、道路上にある障害物との衝突を防止するための装置であり、物体検出装置１０と制動部４０とを備えて構成される。

物体検出装置１０は、所定の検出対象物体（他車両や落下物などの障害物）を検出する装置であり、単眼カメラ１２とミリ波レーダ１４と物体検出部１６とを備える。物体検出部１６は、カメラＥＣＵ２０とＤＳＳ（Driver Support System）ＥＣＵ３０とを備える。

単眼カメラ１２は、自車両の前部に取り付けられた、自車両の前方の画像を撮像する画像撮像部である。単眼カメラ１２は、所定時間ごとに自車両前方の所定範囲を撮像して画像データを生成し、生成した画像データをカメラＥＣＵ２０へ逐次出力する。

ミリ波レーダ１４は、自車両前部の単眼カメラ１２近傍に取り付けられた、自車両の前方の物体を検出するレーダ検出部である。ミリ波レーダ１４は、単眼カメラ１２が撮像する自車両前方の所定範囲と同一範囲においてミリ波帯の電波を左右方向及び上下方向に走査して、その反射波を検出することにより、当該範囲内に存在する物体までの距離データを含む検出点データを取得する。すなわち、ミリ波レーダ１４は、所定範囲内の複数の異なる方向にミリ波帯の電波を照射して、当該電波が照射された方向の夫々について、当該方向に存在する物体までの距離データを含む検出点データを取得する。ミリ波レーダ１４は、所定時間ごとに検出点データを取得し、取得した検出点データをカメラＥＣＵ２０及びＤＳＳＥＣＵ３０へ逐次出力する。

物体検出部１６は、自車両に搭載された、画像データ及び検出点データに基づいて所定の検出対象物体を検出し、自車両が検出対象物体と衝突する可能性を判定するものである。物体検出部１６における処理は、カメラＥＣＵ２０及びＤＳＳＥＣＵ３０によって行われる。

カメラＥＣＵ２０は、画像データから所定の検出対象物体の画像部分を検出する画像処理部である。カメラＥＣＵ２０は、単眼カメラ１２に接続されており、単眼カメラ１２から出力される画像データを取得する。カメラＥＣＵ２０は、画像データを処理することにより、自車両の前方に存在する検出対象物体の画像部分を検出する。カメラＥＣＵ２０は、所定の検出対象物体の画像部分を検出するために、公知の種々の画像処理手法を採用すればよい。

本実施形態では、カメラＥＣＵ２０は、ミリ波レーダ１４に接続されており、ミリ波レーダ１４から出力される多数の検出点データを取得する。カメラＥＣＵ２０は、ミリ波レーダ１４から取得した多数の検出点データから検出対象物体に対応する検出点データを抽出し、抽出した検出点データを参照して検出対象物体の画像部分の位置を補正する。カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体の画像部分の位置を補正すると、補正済みの検出対象物体の画像部分を含む画像データをＤＳＳＥＣＵ３０に出力する。

ＤＳＳＥＣＵ３０は、検出点データ及び画像データに基づいて、検出対象物体の位置や幅等の情報を演算するセンサフュージョン処理部である。ＤＳＳＥＣＵ３０は、ミリ波レーダ１４及びカメラＥＣＵ２０に接続されており、ミリ波レーダ１４から出力される検出点データを取得すると共に、カメラＥＣＵ２０から出力される補正済みの画像部分のデータを取得する。ＤＳＳＥＣＵ３０は、検出点データと補正済みの画像部分のデータを処理することにより、自車両の前方に存在する所定の検出対象物体の位置や幅等の特徴量情報を演算する。そして、ＤＳＳＥＣＵ３０は、この演算結果に基づいて、自車両が検出対象物体と衝突する可能性を判定し、判定結果を制動部４０へ出力する。

なお、ＤＳＳＥＣＵ３０で処理される検出点データは、ミリ波レーダ１４からＤＳＳＥＣＵ３０に直接送られるが、ＤＳＳＥＣＵ３０で処理される画像データは、単眼カメラ１２より出力されてからカメラＥＣＵ２０での画像処理を経てＤＳＳＥＣＵ３０に到達する。よって、ＤＳＳＥＣＵ３０で同時に処理される検出点データ及び画像データを比較すると、検出点データよりも画像データの方が時間的に遅れている。但し、本実施形態では、カメラＥＣＵ２０にて検出対象物体の画像部分の位置が補正されるため、時間的な遅れに起因する物体位置のずれが低減されている。

図１に示すように、カメラＥＣＵ２０は、画像部分探索手段２２と検出点抽出手段２４と画像部分補正手段２６とを備えており、ＤＳＳＥＣＵ３０は、物体情報演算手段３２と衝突判定手段３４とを備えている。これらの手段の夫々は、物体検出部１６の処理の一部を、物体検出部１６の構成として示したものである。これらの手段については、後述する物体検出部１６の動作説明において説明する。なお、カメラＥＣＵ２０及びＤＳＳＥＣＵ３０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを含むコンピュータを主体として構成される。

制動部４０は、ブレーキ（図示せず）を制御して、自車両に制動力を与える制動制御を行うものである。つまり、制動部４０は、検出対象物体との衝突可能性の判定結果をＤＳＳＥＣＵ３０から取得し、衝突可能性があると判定された場合には、ブレーキを制御することにより、自車両に制動力を与え、検出対象物体との接触を回避する。

次に、図２を参照して、衝突防止装置１の動作について説明する。図２は、物体検出部１６、すなわちカメラＥＣＵ２０及びＤＳＳＥＣＵ３０の処理を示すフローチャートである。以下の処理は、エンジンが始動されてからエンジンが停止されるまでの間、繰り返し実行される。なお、以下の説明では、物体検出装置１０を搭載する自車両の前方を１台の他車両が対向して走行する状況を一例として説明する。

先ず、ステップＳ１において、カメラＥＣＵ２０は、単眼カメラ１２から出力される画像データを取得し、取得した画像データから所定の検出対象物体（他車両や落下物などの障害物）の画像部分を探索する。カメラＥＣＵ２０は、所定の検出対象物体に対応する画像部分を探索するために、様々な公知の画像処理手法を採用すればよい。例えば、自車両の前方を他車両が走行している状況では、カメラＥＣＵ２０は、他車両を撮像した画像データＧを単眼カメラ１２から取得し、他車両の画像部分５０を探索する（図３、図４（ａ）、図５（ａ）参照）。なお、ステップＳ１は、画像部分探索手段２２に相当する。

次に、ステップＳ２において、カメラＥＣＵ２０は、ミリ波レーダ１４から出力される多数の検出点データを取得し、多数の検出点データを物体ごとにグルーピングする。カメラＥＣＵ２０は、例えば、自車両前方のミリ波レーダ１４の走査範囲において得られる検出点データであって、照射方向及び距離データの値が互いに近い複数の検出点データを、一つの物体に対応する検出点データとしてグルーピングする。ここで、検出点データの夫々は、ミリ波帯の電波が照射された方向のデータと物体までの距離のデータとで構成される。カメラＥＣＵ２０は、グルーピングした検出点データの夫々についてミリ波レーダ１４の座標系から単眼カメラ１２の座標系への座標変換を行い、検出点データの夫々について画像データＧ上の対応する位置ｐを演算する（図３、図４（ａ）、図５（ａ）参照）。

次に、ステップＳ３において、カメラＥＣＵ２０は、ステップＳ２でグルーピングした検出点データの夫々について、ステップＳ１で探索した検出対象物体の画像部分に対応しているか否かを判定する。カメラＥＣＵ２０は、グルーピングされた検出点データと検出対象物体の画像部分とが画像データ上において重畳した位置にある場合には、そのグルーピングされた検出点データが検出対象物体に対応したものであることを判定し、ステップＳ４に進む。一方、カメラＥＣＵ２０は、グルーピングされた検出点データのいずれも検出対象物体の画像部分に対応していない場合には、処理を終了する。なお、ステップＳ２及びステップＳ３の処理により検出対象物体に対応する検出点データが抽出されるため、ステップＳ２及びステップＳ３は検出点抽出手段２４に相当する。

次に、ステップＳ４において、カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体に対応する検出点データが検出対象物体の画像部分の範囲内にあるか否かを判定する。ここで、カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体に対応する検出点データが検出対象物体の画像部分の横幅の範囲内にある場合には、ステップＳ８に進む。一方、カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体に対応する検出点データが検出対象物体の画像部分の横幅の範囲内にない場合には、ステップＳ５に進む。

例えば図３に示す状況では、カメラＥＣＵ２０は、他車両に対応する検出点データｐの位置が他車両の画像部分５０の横幅の範囲内にあることを判定し、画像データＧをそのままの状態でＤＳＳＥＣＵ３０に出力し、ステップＳ８に進む。一方、例えば図４（ａ）又は図５（ａ）に示す状況では、カメラＥＣＵ２０は、他車両に対応する検出点データｐの位置が他車両の画像部分５０の横幅の範囲内にないことを判定し、ステップＳ５に進む。

次に、ステップＳ５では、カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体に対応する検出点データの位置が検出対象物体の画像部分の右側又は左側のいずれに外れているかを判定する。ここで、カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体に対応する検出点データの位置が検出対象物体の画像部分の右側に外れている場合には、ステップＳ６に進む。一方、カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体に対応する検出点データの位置が検出対象物体の画像部分の左側に外れている場合には、ステップＳ７に進む。

例えば図４（ａ）に示す状況では、カメラＥＣＵ２０は、他車両に対応する検出点データｐは他車両の画像部分５０の右側に外れていると判定し、ステップＳ６に進む。一方、例えば図５（ａ）に示す状況では、カメラＥＣＵ２０は、他車両に対応する検出点データｐは他車両の画像部分５０の左側に外れていると判定し、ステップＳ７に進む。

ステップＳ６では、カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体に対応する検出点データに合わせて検出対象物体の画像部分の位置を右側に補正する。より詳しくは、カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体に対応する検出点データから成る領域の右の端部に、検出対象物体の画像部分の右の端部を一致させることにより、検出対象物体の画像部分の位置を精度良く補正する。カメラＥＣＵ２０は、位置補正済みの検出対象物体の画像部分を含んで構成される画像データをＤＳＳＥＣＵ３０へ出力する。

ステップＳ７では、カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体に対応する検出点データに合わせて検出対象物体の画像部分の位置を左側に補正する。より詳しくは、カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体に対応する検出点データから成る領域の左の端部に、検出対象物体の画像部分の左の端部を一致させることにより、検出対象物体の画像部分の位置を精度良く補正する。カメラＥＣＵ２０は、位置補正済みの検出対象物体の画像部分を含んで構成される画像データをＤＳＳＥＣＵ３０へ出力する。

例えば図４（ａ）に示す状況では、カメラＥＣＵ２０は、他車両に対応する検出点データｐから成る領域の右の端部に、他車両の画像部分５０の右の端部を一致させることにより、図４（ｂ）に示す画像データＨを得る。また、例えば図５（ａ）に示す状況では、カメラＥＣＵ２０は、他車両に対応する検出点データｐから成る領域の左の端部に、他車両の画像部分５０の左の端部を一致させることにより、図５（ｂ）に示す画像データＨを得る。なお、ステップＳ４〜ステップＳ６は、画像部分補正手段２６に相当する。

上述した本実施形態の処理では、画像処理に要する時間に起因する、検出対象物体の画像部分の位置ずれが解消又は低減されている。すなわち、カメラＥＣＵ２０は、単眼カメラ１２から画像データを取得して画像処理を行ってから、ミリ波レーダ１４からの検出点データを取得する。そして、カメラＥＣＵ２０は、画像データから探索した検出対象物体の画像部分の位置を、検出対象物体に対応する検出点データに合わせて補正する。この処理によれば、検出対象物体の画像部分の位置は時間的により新しい検出点データを用いて補正されるため、検出対象物体の画像部分の位置ずれが解消又は低減されており、検出対象物体の検出精度の向上を実現している。

次に、ＤＳＳＥＣＵ３０による処理に移行する。ステップＳ８では、ＤＳＳＥＣＵ３０は、ミリ波レーダ１４からの検出点データを取得すると共に、カメラＥＣＵ２０からの画像データを取得する。ここで、ＤＳＳＥＣＵ３０が取得する検出点データは、前述したカメラＥＣＵ２０の処理に用いられた検出点データと同じ時間に生成されたものであるか、極めて近い時間に生成されたものである。よって、ＤＳＳＥＣＵ３０が取得する検出点データに対しても、検出対象物体の画像部分の位置ずれが解消又は低減されたものとなっている。

次に、ステップＳ９では、ＤＳＳＥＣＵ３０は、検出点データ及び画像データに基づいて、検出対象物体に関する情報を演算する。すなわち、ＤＳＳＥＣＵ３０は、検出対象物体に対応する検出点データに含まれる方向データ及び距離データと、補正済みの検出対象物体の画像部分とから、検出対象物体の位置や幅等の情報を演算する。なお、ステップＳ７及びステップＳ８は、物体情報演算手段３２に相当する。

上述の処理によって演算された検出対象物体の位置や幅等に基づいて、ＤＳＳＥＣＵ３０は、自車両と検出対象物体との衝突可能性を判定し、判定結果を制動部４０へ出力する。なお、この処理は衝突判定手段３４に相当する。

制動部４０は、自車両と検出対象物体との衝突可能性の判定結果をＤＳＳＥＣＵ３０から取得する。そして、制動部４０は、自車両と検出対象物体とが衝突する可能性があることを示す判定結果を取得した場合には、ブレーキを制御することにより、自車両に制動力を与え、検出対象物体との接触を回避する。

本実施形態では、ＤＳＳＥＣＵ３０は、検出対象物体の画像部分の位置を補正した画像データＨに基づいて、検出対象物体に関する位置や幅等の情報を演算するため、検出対象物体の検出精度を向上することができる。そして、ＤＳＳＥＣＵ３０は、検出精度の向上した検出対象物体の情報に基づいて、自車両が検出対象物体に衝突する可能性を的確に判断するため、衝突可能性の誤判定を防止することができ、必要な制御が実行されない状況又は不要な制御が実行される状況を回避することができる。

以上、本発明の好適な実施形態について詳述したが、本発明の物体検出装置は、上記の実施形態に限定されるものではない。上記の実施形態では、他車両を検出する場合を一例として説明したが、他の実施形態では、他車両以外の検出対象物体を検出してもよい。

また、上記の実施形態では、カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体に対応する検出点データが検出対象物体の画像部分から外れている場合に、検出対象物体に対応する検出点データから成る領域の端部に検出対象物体の画像部分の端部を一致させたが、本発明はこれに限定されない。カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体の画像部分を移動して、検出対象物体の画像部分から外れた検出点データを検出対象物体の画像部分の範囲内とするものであればよい。

また、上記の実施形態では、カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体に対応する画像部分の位置を左右方向に補正したが、検出対象物体に対応する画像部分の位置を上下方向に補正してもよい。また、カメラＥＣＵ２０は、検出対象物体に対応する画像部分の位置を上下方向及び左右方向の両方向に補正してもよい。

また、本実施形態では、カメラＥＣＵ２０が検出点抽出手段２４と画像部分補正手段２６とを備えるように構成されているが、他の実施形態では、カメラＥＣＵ２０に代えて、ＤＳＳＥＣＵ３０が検出点抽出手段２４と画像部分補正手段２６とを備えるように構成されてもよい。

また、本実施形態ではレーダ検出部としてミリ波レーダ１４を用いているが、レーダ検出部は他の波長の電磁波を照射するものでもよく、例えばレーダ検出部としてレーザレーダを用いてもよい。

本発明の好適な実施形態に係る物体検出装置を示すブロック構成図である。 本実施形態における物体検出装置の処理を示すフローチャートである。 本実施形態における検出点データ及び画像部分の第１の位置関係を示す正面図である。 本実施形態における検出点データ及び画像部分の第２の位置関係を示す正面図である。 本実施形態における検出点データ及び画像部分の第３の位置関係を示す正面図である。

符号の説明

１…衝突防止装置、１０…物体検出装置、１２…単眼カメラ（画像撮像部）、１４…ミリ波レーダ（レーダ検出部）、１６…物体検出部、２０…カメラＥＣＵ、２２…画像部分探索手段、２４…検出点抽出手段、２６…画像部分補正手段、３０…ＤＳＳＥＣＵ、３２…物体情報演算手段、３４…衝突判定手段、５０…画像部分、Ｇ，Ｈ…画像データ、ｐ…検出点データ。

Claims (6)

1. 所定範囲を撮像して画像データを得る画像撮像部と、
   前記所定範囲内の複数の異なる方向に電磁波を照射して、当該電磁波が照射された方向の夫々について、当該方向に存在する物体までの距離データを含む検出点データを得るレーダ検出部と、
   前記画像撮像部により撮像された画像データと前記レーダ検出部により検出された検出点データとに基づいて所定の検出対象物体を検出する物体検出部と、
   を備え、
   前記物体検出部は、
   前記レーダ検出部により検出された検出点データを参照して前記画像撮像部により撮像された画像データを探索して、前記検出対象物体に対応する画像部分を検出する画像部分探索手段と、
   前記レーダ検出部により検出された検出点データから前記検出対象物体に対応する検出点データを抽出する検出点抽出手段と、
   前記検出点抽出手段により抽出された前記検出点データに合わせて、前記画像部分探索手段により検出された前記画像部分の位置を補正する画像部分補正手段と、
   を有することを特徴とする物体検出装置。
2. 前記画像部分補正手段は、前記検出点抽出手段により抽出された前記検出点データから成る領域の端部に前記画像部分の端部が一致するように、前記画像部分の位置を補正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. 前記画像部分補正手段は、前記検出点抽出手段により抽出された前記検出点データが前記画像部分の外側にある場合に前記画像部分の位置を補正することを特徴とする、請求項１又は２に記載の物体検出装置。
4. 前記画像部分補正手段において用いる検出点データは、前記画像部分探索手段において用いる画像データの撮像よりも後に検出された検出点データであることを特徴とする、請求項１〜３に記載の物体検出装置。
5. 前記物体検出部は、前記検出点抽出手段により抽出された前記検出点データと前記画像部分補正手段により位置を補正された画像部分とから、前記検出対象物体に関する情報を演算する物体情報演算手段を更に有することを特徴とする、請求項１〜４に記載の物体検出装置。
6. 前記検出対象物体は車両であることを特徴とする、請求項１〜５に記載の物体検出装置。

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