JP2011033594A - 車両用距離算出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、撮像環境下の日照条件が変化した場合でも、正確に対象物までの距離を算出することができる車両用距離算出装置を提供する。
【解決手段】撮像手段１０１は、自車両の所定位置に、その撮像範囲内に自車両の一部が入るように設置され、自車両および自車両の周辺を撮像する。自車領域抽出手段１０２は、撮像手段１０１によって撮像された画像から自車両の領域を抽出する。画質推定手段１０３は、自車領域抽出手段１０２によって抽出された自車両領域の画像を解析して入力画像の画質を推定する。画質調整手段１０４は、画質推定手段１０３による推定結果に基づき入力画像の画質を調整する。対象物検出手段１０５は、画質調整手段１０４によって調整された映像を処理して対象物を検出する。距離算出手段１０６は、対象物検出手段１０５によって検出された対象物までの距離を算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、車載カメラで自車両周辺の障害物までの距離を算出する車両用距離算出装置に関するものである。

従来の車両用距離算出装置として、車両にカメラを搭載し、撮像した車両周囲の映像から衝突の危険性がある障害物までの距離を検出する装置がある。これらは複数のカメラを用いて障害物までの距離を算出するステレオカメラ装置と単一のカメラのみで距離を算出する単一カメラ装置が知られている（例えば特許文献１、２参照）。

特開平５−１５７５５７号公報 特開２００５−０３０９６８号公報

しかしながら、従来の車両用距離算出装置においては、特許文献１にあるような２台のカメラを並べたステレオ式の距離算出装置においては、システム構成が複雑で大きくなり、さらにカメラ間の高い校正精度が要求されるためシステムコストや車両への設置コストが大きくなるという問題があった。

これに対し、単一カメラを用いた距離算出装置では、測距対象物と走路面との接点を用いて距離を算出するために、対象物の影によって対象物と走路面の接点が正しく検出できない場合には距離を算出できないという課題がある。このような課題に対し特許文献２にある従来例では、１台のカメラで実空間上で走路面に存在する特徴点と対象物上の特徴点の画像位置の時間変化から対象物までの距離を算出することで、対象物と走路面の設置面が正しく検出できない場合でも対象物までの測距を可能としている。ところが、走路面に存在する特徴点の検出には、対象物の影部分と走路面の模様や色合いの違いを利用しているため、撮像環境下の日照条件や周辺に存在する構造物の影等の影響、または、対象物が走路面と類似した模様や色合いで構成されている場合には、正確に対象物までの距離を算出することができないという問題があった。

本発明は、従来の問題を解決するためになされたもので、撮像環境下の日照条件が変化した場合でも、正確に対象物までの距離を算出することができる車両用距離算出装置を提供することを目的とする。

本発明は、自車両領域の画像を解析して入力画像の画質を推定する画質推定手段と、前記画質推定手段による推定結果に基づき入力画像の画質を調整する画質調整手段と、前記画質調整手段によって調整された映像を処理して対象物を検出する対象物検出手段と、前記対象物検出手段によって検出された対象物までの距離を算出する距離算出手段とを有し、画質調整手段は入力画像の輝度を調整することを特徴としたものである。

本発明は、自車両領域の画質情報に基づいて入力映像の輝度を調整する画質調整手段を設けることにより、撮像環境下の日照条件が変化した場合でも正確に対象物までの距離を
算出することができる車両用距離算出装置を提供することができる。

本発明の一実施の形態における車両用距離算出装置の構成を示すブロック図 同要部である撮像手段の車両への取付け位置を示す図 同要部である画質推定手段の動作を説明するフロー図 同要部である画質推定手段における輝度ヒストグラムの例を示す図 同要部である画質調整手段における画質調整の結果例を示す図 同要部である対象物検出手段の動作を説明するフロー図 同要部である対象物検出手段におけるエッジ抽出処理結果の例を示す図 同要部である対象物検出手段における消失点の例を示す図 同要部である距離算出手段における距離算出方法を示す図

以下、本発明の一実施の形態の車両用距離算出装置について、図面を用いて説明する。

図１は、本発明の一実施の形態における車両用距離算出装置の構成を示すブロック図である。

図１の車両用距離算出装置において、撮像手段１０１は自車両の所定位置にその撮像範囲内に自車両の一部が入るように設置され、自車両および自車両の周辺を撮像する。自車領域抽出手段１０２は、撮像手段１０１によって撮像された画像から自車両の領域を抽出する。画質推定手段１０３は、自車領域抽出手段１０２によって抽出された自車両領域の画像を解析して入力画像の画質を推定する。画質調整手段１０４は、画質推定手段１０３による推定結果に基づき入力画像の画質を調整する。対象物検出手段１０５は、画質調整手段１０４によって調整された映像を処理して対象物を検出する。距離算出手段１０６は、対象物検出手段１０５によって検出された対象物までの距離を算出する。

以上のように構成された車両用距離算出装置について、以下にその動作を説明する。

まず、撮像手段１０１は、構成デバイスとして例えばＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラで、図２に示すように、車両のフロント部、例えばエンブレム周辺に設置され自車の前方を撮像するフロントカメラ２０２、一対のサイドミラーに設置され自車の側方を撮像するサイドカメラ２０３、車両後部のナンバープレートやエンブレム付近、または最上部に設置され自車の後方を撮像するリアカメラ２０４などがある。なお、この他にも車両のコーナー部分やルームミラー裏などにカメラを設置してもよい。ただし、カメラの設置に関しては、その撮像画像に必ず自車両の一部が映りこむように位置、もしくは、角度が調整されるものとする。

自車領域抽出手段１０２は撮像手段１０１で撮像された映像中から自車が映っている領域のみを抽出する処理である。具体的な処理方法として、画像特徴量を検出して撮像映像内から自車両部分を抽出する方法と、予め設定した映像領域内の特定位置を自車両領域として抽出する方法が考えられる。前者の方法では、可動式のカメラや走行状態によって自車両とカメラの相対位置関係が変化した場合にも正しく自車両領域を抽出することができるが処理に時間がかかるという問題もある。なお、画像特徴量としては、予め既知である車体色の色情報や自車両と周囲環境の境界エッジ線を検出して利用すればよい。また、後者の方法について、カメラと車両の位置関係は通常の走行等では大きく変化しないためカメラの設置時に一度だけ撮像映像中の自車両領域の位置を記憶しておけばよい。

画質推定手段１０３では、自車領域抽出手段１０２で抽出された領域の画質を解析して
入力映像全体の画質を推定する。以下に具体的な画質推定手段１０３の一例としてテンプレートを利用した推定手段について述べる。図３において、まずステップ３０２では、撮像環境の照度が異なる複数の映像３００と自車領域抽出手段１０２にて抽出した自車領域映像３０１を入力する。ステップ３０３で、ステップ３０２で抽出された自車領域から特徴量を抽出し、輝度ヒストグラム３０５を作成する。同じくステップ３０４において、入力映像全体の特徴量を抽出し、輝度ヒストグラム３０６を作成する。ここで、ステップ３０３での特徴量の抽出に関しては、抽出された自車領域全体に対して一様に処理する必要はなく、自車両領域を分割して、例えば、車両左側と右側でそれぞれ特徴量を抽出するようにしてもよい。ステップ３０７では、各々の輝度ヒストグラム３０５、３０６から例えば平均値や分散値など、そのヒストグラムの特徴を簡単に表す記述式で対応付けを行いテンプレート３０８を作成する。画質推定手段１０３では、作成されたテンプレート３０８を予めメモリ等に格納しておく。また、ステップ３０３、ステップ３０４で抽出する特徴量としては、輝度ヒストグラムの他に色情報やコントラスト情報などを用いてもよい、また複数を組み合わせた特徴量を用いてもよい。上記で生成されたテンプレート３０８を基に、システム作動中に入力される自車領域映像３０９に対し、ステップ３１０でテンプレート３０８を探索して最も近い画質データを入力映像の推定画質として結果を返す。

画質調整手段１０４は、前段のステップで画質情報を基に後段のステップにおいて処理が最適に実施されるように入力映像の画質を調整する。具体的な調整方法の一例を図４に示す。画質推定手段１０３の出力結果として、入力画像の画質が図４の輝度ヒストグラム４０１をもっているとする。この映像では、映像内の輝度分布が暗い領域に集中しており、暗部のコントラストが十分に確保されず映像内の物体とその周辺領域との区別が困難になると予測される。したがって、入力映像の推定画質がこのような場合には、輝度が低い領域のコントラストがはっきりと出るように、例えばガンマ係数が１以上のガンマ補正を施してやればよい。ガンマ補正により低輝度部分のコントラスト４０２を増加させた図を示えす。これとは逆に入力映像の輝度ヒストグラムが輝度の高い部分に偏っている場合には、ガンマ係数を１以下にしてガンマ補正を施し、高輝度部分のコントラストを増加させる。画質調整の方法としては、ガンマ補正以外にもトーンカーブ補正などを用いてもよい。

次に対象物検出手段１０５の動作について、図５を用いて説明する。図５において、５０１は入力映像であり、５０２は検出対象の障害物、５０３は自車両の走路面、５０４は入力映像に映りこんだ自車両の一部、５０５はその他の構造物を示している。この入力映像５０１に対して、画質調整手段１０４で画質を調整すると映像５０６のようになる。この結果、例えば検出対象物５０２と走路面５０３の境界の輝度変化がはっきりと現れる。対象物検出手段１０５の具体的動作を図６のフロー図を用いて説明する。画質調整手段１０４で調整された映像６０１を入力として、最初のステップ６０２でエッジ抽出処理を行う。エッジ抽出処理により映像内の輝度が変化する部分、例えば、検出対象物と路面の境界部分や道路白線などを抽出する。エッジ抽出処理には画像処理で一般に利用されるSobelフィルタやRobertsフィルタを利用すればよい。エッジ抽出処理の結果を図７に示す。次に、ステップ６０３の消失点算出処理において、映像内の消失点を求める。消失点の求め方としては、図８のように映像内のエッジ点を通る直線をハフ変換によって求め、その直線の交点を消失点８０１とする。ステップ６０４の立体物判定処理において、ステップ６０３で求めた消失点を通る直線上のエッジ群が自車両の進行方向と平行な方向に伸びる線や面を構成することから、消失点を通らない直線のみにて形成される面が自車量の進行方向と直交する衝突の可能性がある立体物８０２、８０３として判断することができる。次にステップ６０５の自車走行領域抽出処理において、例えば自車の走行車線内など、一定時間内に自車が通過するであろう領域を映像内から限定する。具体的には、ステップ６０３で検出した消失点を利用して自車の走行車線を推定することで実現できる。最後にステップ６０６の対象物検出処理は、ステップ６０３と６０４の処理結果から、自車の走行領
域内にある立体物を衝突の可能性がる対象物として検出する。

最後に、距離算出手段１０６について図９を用いて説明する。図９において、９０１は車両に水平角θで取り付けられたカメラ、９０３は前記カメラの光軸中心、９０２は前記カメラの画像投影面、９０４は検出した対象物を示している。ここで、カメラ（車両）から対象物までの距離Lを求める。図より、カメラと対象物を結ぶ直線と路面との成す角αの間には、
ｔａｎ(α)＝ｈ／Ｌ ・・・ （式１）
が成り立つ。
さらに、画像面に映る対象物の位置と画像中心とのズレ量ｄｙとカメラの焦点距離ｆを用いて、
ｔａｎ(α−θ)＝ｄｙ／ｆ ・・・ （式２）
(式２)より、
ｔａｎ(α−θ)＝（ｔａｎ(α)- ｔａｎ(θ)）／(１＋ｔａｎ(α) ｔａｎ(α)) （式３）
が得られる。
（式１）と（式３）より、Ｌを求めると、
Ｌ＝ｈ(ｆ−ｔａｎ(θ))／(ｄｙ＋ｆｔａｎ(θ))・・・（式４）
この式を用いて、対象物までの距離を算出する。

このような本実施の形態の車両用距離算出装置によれば、撮像手段１０１によって撮像された映像から自車両の領域を抽出し、画質調整手段１０４が抽出された領域の画質情報に基づいて入力映像の画質を調整するので、撮像環境下の日照条件が変化した場合でも、正確に対象物までの距離を算出することができる。

以上のように、本発明にかかる車両用距離算出装置は、撮像手段によって撮像された映像から自車両の領域を抽出し、抽出された領域の画質情報に基づいて入力映像の画質を調整する画質調整手段を設けることにより、撮像環境下の日照条件が変化した場合でも正確に対象物までの距離を算出するので、カメラによって自車両周辺の障害物までの距離を算出する車両用距離算出装置として有用である。

１０３ 画質推定手段
１０４ 画質調整手段
１０５ 対象物検出手段
１０６ 距離算出手段

Claims (1)

1. 自車両領域の画像を解析して入力画像の画質を推定する画質推定手段と、前記画質推定手段による推定結果に基づき入力画像の画質を調整する画質調整手段と、前記画質調整手段によって調整された映像を処理して対象物を検出する対象物検出手段と、前記対象物検出手段によって検出された対象物までの距離を算出する距離算出手段とを備え、前記画質調整手段は入力画像の輝度を調整することを特徴とした車両用距離算出装置。