JP2012242247A - Object detector - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、レーダ方式の探知手段と撮像手段とを用いて目的物を検知する物体検知装置に関する。 The present invention relates to an object detection apparatus that detects an object using a radar detection means and an imaging means.
従来、車両の安全運行確保等のために、車両前方の歩行者等を検出する装置が知られている。このような装置として、レーダで物体をスキャンして得られるデータと、撮像手段により得られる画像データとに基づいて歩行者等を検出することにより、検出精度の向上を図ったものが知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, an apparatus for detecting a pedestrian or the like in front of a vehicle is known for ensuring safe operation of the vehicle. As such an apparatus, a device that improves detection accuracy by detecting a pedestrian or the like based on data obtained by scanning an object with a radar and image data obtained by an imaging means is known. Yes.
このような装置においては、例えば、車両に搭載されたレーダ装置により車両前方の物体についての反射強度と車両からの距離が検出され、反射強度が車両との距離に応じて設定された抽出範囲内である物体が歩行者候補物体として抽出される。そして、別途取得した画像データにおけるその歩行者候補物体の画像部分に基づいて、その歩行者候補物体が歩行者であるか否かが判定される(例えば、特許文献1参照)。 In such a device, for example, a radar device mounted on the vehicle detects the reflection intensity and distance from the vehicle in front of the vehicle, and the reflection intensity is within an extraction range set according to the distance from the vehicle. Are extracted as pedestrian candidate objects. And based on the image part of the pedestrian candidate object in the image data acquired separately, it is determined whether the pedestrian candidate object is a pedestrian (for example, refer to patent documents 1).
しかしながら、上述の車両に搭載されたレーダ装置で歩行者候補物体を検知する場合、車両の前方が上り坂となっているようなときには、路面についての反射強度を検出してしまうので、歩行者の反射強度の範囲が、路面の反射強度の範囲に含まれてしまい、歩行者の検知が困難になるおそれがある。 However, when detecting a pedestrian candidate object with the radar device mounted on the above-mentioned vehicle, when the front of the vehicle is uphill, the reflection intensity on the road surface is detected. The range of the reflection intensity is included in the range of the reflection intensity on the road surface, which may make it difficult to detect a pedestrian.
これを回避するために、路面についての反射強度の全範囲に対応する画像データを処理して歩行者の存在の有無を検出することも考えられる。しかしそうすると、画像処理による負荷が増大する。 In order to avoid this, it is also conceivable to detect the presence or absence of a pedestrian by processing image data corresponding to the entire range of reflection intensity on the road surface. However, if it does so, the load by image processing will increase.
本発明の目的は、かかる従来技術の問題点に鑑み、画像処理による負荷を極力増大させることなく歩行者等の存在を検知できる物体検知装置を提供することにある。 An object of the present invention is to provide an object detection device that can detect the presence of a pedestrian or the like without increasing the load due to image processing as much as possible in view of the problems of the conventional technology.
本発明に係る物体検知装置は、車両に搭載され、該車両の前方に鉛直方向に並べて設定された複数の探知領域内に探知波を照射してその反射波を受信し、各反射波の方向及び強度並びに各反射波の反射位置までの距離を出力する探知手段と、前記探知領域と重複する範囲を撮像する撮像手段と、前記探知手段からの出力に基づき、各探知領域内の前記強度が所定値以上である前記反射波の方向の範囲を物体が存在する物体範囲として、該物体の幅及び位置を算出する幅・位置算出手段と、前記幅・位置算出手段により得られた各物体の幅及び位置に基づき、前記車両の前方に、各探知領域と交差する路面が存在するか否かを判定する路面判定手段と、前記路面判定手段により前記路面が存在すると判定された場合に、各探知領域における前記物体範囲が分離しているか否かを判定する分離判定手段と、前記分離判定手段により前記物体範囲が分離していると判定された場合に、前記撮像手段の撮像画像のうち、該物体範囲の分離している部分に対応する画像部分に対して、検知対象である目的物を検出する処理を行う目的物検出手段とを具備することを特徴とする。 An object detection device according to the present invention is mounted on a vehicle, radiates detection waves into a plurality of detection areas set in a vertical direction in front of the vehicle, receives the reflected waves, and receives the reflected waves. Detection means for outputting the distance to the reflection position of each reflected wave, imaging means for imaging a range overlapping with the detection area, and the intensity in each detection area based on the output from the detection means. A range of the direction of the reflected wave that is equal to or greater than a predetermined value is defined as an object range where the object exists, and a width / position calculating unit that calculates a width and a position of the object, and each object obtained by the width / position calculating unit When it is determined by the road surface determination means that the road surface is present, the road surface determination means for determining whether or not there is a road surface that intersects each detection area in front of the vehicle based on the width and position, In the detection area A separation determination unit that determines whether or not the body range is separated; and when the separation determination unit determines that the object range is separated, of the captured image of the imaging unit, And an object detection means for performing processing for detecting an object to be detected on an image portion corresponding to the separated portion.
この構成において、前記車両の前方において、各探知領域と交差する路面が存在すると路面判定手段により判定された場合には、例えば物体検知装置を搭載した車両が、上り坂の手前の水平な路面や、水平な路面の手前の下り坂に位置している。 In this configuration, when it is determined by the road surface determination means that there is a road surface that intersects each detection area in front of the vehicle, for example, the vehicle equipped with the object detection device is a horizontal road surface before the uphill or Located on the downhill before the level road.
この場合、幅・位置算出手段により幅及び位置が算出される物体は路面であるから、水平方向に長く、上方の探知領域の物体ほど遠距離に存在する。また、いずれかの探知領域に含まれる路面上に歩行者が存在する場合、その探知領域における歩行者の物体範囲は、水平方向に長い物体である路面の物体範囲に含まれてしまい、区別することができない。 In this case, since the object whose width and position are calculated by the width / position calculating means is a road surface, the object is longer in the horizontal direction and farther away as the object in the upper detection area. In addition, when a pedestrian is present on a road surface included in any detection area, the object range of the pedestrian in the detection area is included in the object range of the road surface that is a long object in the horizontal direction, and is distinguished. I can't.
一方、歩行者が存在する路面が含まれる探知領域よりも上方の探知領域に含まれる路面による物体の物体範囲は、手前の上記歩行者の存在により不連続部分を生じ、その不連続部分により分離される。 On the other hand, the object range of the object due to the road surface included in the detection area above the detection area including the road surface where the pedestrian is present generates a discontinuous portion due to the presence of the pedestrian in front, and is separated by the discontinuous portion. Is done.
そこで、分離判定手段により物体範囲が分離していると判定した場合には、その分離部分に対応する撮像画像に対して、目的物を検出する処理を行うようにしている。したがって、本発明によれば、画像処理による負荷を極力増大させることなく、目的物の有無を検出することができる。 Therefore, when the separation determination unit determines that the object range is separated, processing for detecting the target object is performed on the captured image corresponding to the separated portion. Therefore, according to the present invention, it is possible to detect the presence or absence of an object without increasing the load caused by image processing as much as possible.
また、本発明において、前記目的物検出手段は、前記撮像手段の撮像画像のうち、最も上方の前記探知領域における前記物体範囲に対応する画像部分に対して、前記目的物を検出する処理を行い、該目的物が存在することを検出した場合には、該目的物の位置を、該探知領域内の前記物体の位置に基づいて決定するものであってもよい。 In the present invention, the object detection unit performs a process of detecting the object for an image portion corresponding to the object range in the uppermost detection area in the captured image of the imaging unit. When the presence of the target object is detected, the position of the target object may be determined based on the position of the object in the detection area.
これによれば、最も上方の探知領域に対応する路面上に歩行者等の目的物が存在する場合には、その探知領域における目的物の物体範囲は、路面による水平方向に長い物体の物体範囲に含まれてしまい、区別することができないおそれがあるが、その場合でも、その探知領域の物体の物体範囲に対応する撮像画像に基づき、目的物を確実に検出することができる。 According to this, when a target object such as a pedestrian exists on the road surface corresponding to the uppermost detection area, the object range of the target object in the detection area is the object range of an object that is long in the horizontal direction on the road surface. However, even in such a case, the target object can be reliably detected based on the captured image corresponding to the object range of the object in the detection area.
その場合、目的物からの反射波の範囲が特定できず、目的物の反射波に基づいて位置を決定することができないおそれがある。しかし、目的物は最も上方の探知領域に対応する路面上に位置する可能性が高い。そこで、目的物の位置を、その探知領域内の物体である路面の位置に基づいて決定するようにしている。これにより、目的物の位置を支障なく特定することができる。 In that case, there is a possibility that the range of the reflected wave from the object cannot be specified, and the position cannot be determined based on the reflected wave of the object. However, the object is likely to be located on the road surface corresponding to the uppermost detection area. Therefore, the position of the object is determined based on the position of the road surface that is an object in the detection area. Thereby, the position of the object can be specified without hindrance.
以下、図面を用いて本発明の実施形態を説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る物体検知装置の構成を示すブロック図である。この物体検知装置は、車両に搭載され、車両前方の目的物を検知するものである。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an object detection apparatus according to an embodiment of the present invention. This object detection device is mounted on a vehicle and detects an object in front of the vehicle.
この物体検知装置は、図1に示すように、車両前方の物体を探知するレーダ1と、車両の前方を撮像するカメラ2と、レーダ1及びカメラ2からの情報に基づいて車両前方における目的物の有無を検出する処理部3と、処理部3における処理結果を出力するための出力部4とを備える。
As shown in FIG. 1, the object detection apparatus includes a
レーダ1は、車両前方の探知領域に探知波を照射してその反射波を受信するスキャン動作を行い、各反射波の方向及び強度並びに各反射位置までの距離等の情報を出力する。レーダ1は本発明における探知手段に相当する。
The
図2はレーダ1による探知領域を示す。図2に示すように、レーダ1は、探知時の仰俯角が異なる3つの探知領域5a〜5cを順次スキャンする。この探知領域5a〜5cにわたるスキャン動作は、例えば100msec毎に行われる。1つの探知領域5a、5b又は5cのスキャンには、例えば3msec程度を要する。レーダ1としては、ミリ波レーダやレーザレーダを用いることができる。
FIG. 2 shows a detection area by the
カメラ2は、探知領域5a〜5cと重複する範囲を、レーダ1による探知領域5a〜5cのスキャン動作に同期して撮像し、画像データを処理部3に供給する。カメラ2は、本発明における撮像手段に相当する。カメラ2としては、CCDカメラや赤外線カメラを用いることができる。
The
処理部3は、マイクロコンピュータ等により構成される。処理部3は、スキャン動作に同期してレーダ1が出力する各反射波の方向及び強度並びに各反射位置までの距離を記憶するメモリ31と、レーダ1のスキャン動作に同期してカメラ2が出力する画像データを記憶する画像メモリ32とを備える。
The
また、処理部3は、メモリ31内の情報に基づいて物体の幅や位置を算出する物体幅・位置算出手段33と、算出された物体幅が所定幅以上であるか否かを判定する物体幅判定手段34と、物体の反射強度又は天候についての特定状況にあるか否かを判定する状況判定手段35と、所定幅以上の物体が存在する物体範囲を分割する物体範囲分割手段36とを備える。物体範囲は、レーダ1が受信する強度が所定値以上である反射波の方向の範囲として認識される。
The
さらに、処理部3は、車両前方の路面が坂道等であるか否かを判定する路面判定手段37と、車両前方の路面が坂道等である場合に物体の物体範囲が分離しているか否かを判定する分離判定手段38と、物体範囲分割手段36による分割後の各範囲や、分離判定手段38により分離していることが判明した物体範囲の分離部分に対応する画像データに基づき、目的物の有無を検出する目的物検出手段39とを備える。
Furthermore, the
図3は、処理部3による物体検知処理を示すフローチャートである。この処理は例えば100msec毎に実行される。この処理では、目的物として、歩行者が検知される。
FIG. 3 is a flowchart showing object detection processing by the
処理を開始すると、処理部3は、まず、ステップS1において、レーダ1によりスキャン動作を行い、得られるスキャン情報を取得する。また、カメラ2により画像データを取得する。
When the processing is started, the
すなわち、レーダ1は、各探知領域5a〜5c内の各方向に順次探知波を照射してその反射波を受信し、各反射波の方向及び強度、各反射波の反射位置までの距離等の情報を処理部3のメモリ31に出力する。これと同時に、カメラ2は、探知領域5a〜5cと重複する領域を撮像し、得られる画像データを処理部3の画像メモリ32に出力する。
That is, the
次に、ステップS2において、ステップS1で得たレーダ1からの情報に基づき、物体幅・位置算出手段33により、強度が第1閾値a以上である反射波の方向の範囲を、物体が存在する物体範囲として、その物体の幅及び位置を算出する。この算出は、各探知領域5a〜5c毎に行われる。第1閾値aは、歩行者等の一般の物体の物体範囲を抽出するために定められたものである。
Next, in step S2, based on the information from the
なお、物体幅判定手段34に供する物体の幅については、各探知領域5a〜5cについての反射波の強度情報を加算して平均したものと第1閾値aとを比較して物体範囲を抽出し、物体幅を算出するようにしてもよい。
As for the width of the object provided to the object
図4は、この物体幅の算出に用いられる反射波の方向に対する反射強度の変化の一例を示す。横軸はレーダ1が受信する反射波の方向、すなわちスキャン方向であり、縦軸は受信する反射波の強度である。この場合、強度が第1閾値a以上である反射波の方向の範囲すなわち物体範囲は、方向d1から方向d6までの範囲となる。
FIG. 4 shows an example of the change in the reflection intensity with respect to the direction of the reflected wave used for the calculation of the object width. The horizontal axis represents the direction of the reflected wave received by the
この場合、物体の幅は、例えば方向d1及びd6の反射波の反射位置までの距離と方向に基づいて算出することができる。物体の位置は、例えば物体の方向と物体までの距離により特定される。この場合、物体の方向は、図4の例では、例えば方向d1及びd6の中間の方向として特定することができる。物体までの距離は、方向d1及びd6の反射波の反射位置までの距離の平均距離として特定することができる。 In this case, the width of the object can be calculated based on, for example, the distance and direction to the reflection position of the reflected wave in the directions d1 and d6. The position of the object is specified by the direction of the object and the distance to the object, for example. In this case, the direction of the object can be specified as an intermediate direction between the directions d1 and d6 in the example of FIG. The distance to the object can be specified as an average distance of the distances to the reflection positions of the reflected waves in the directions d1 and d6.
次に、ステップS3において、ステップS2で算出した物体の幅が所定幅w以上であるか否かを、物体幅判定手段34により判定する。これにより、所定幅w以上ではないと判定された場合、物体の幅が、歩行者の幅に該当し、物体が歩行者である可能性がある。したがってこの場合、ステップS4において、所定幅w以上ではないと判定された物体の物体範囲を、歩行者の有無の検出範囲に決定し、ステップS15へ進む。
Next, in step S3, the object
ステップS3で所定幅w以上であると判定した場合には、ステップS5において、物体の反射強度や天候が特定状況にあるか否かを状況判定手段35により判定する。特定状況とは、幅が所定幅w以上であると判定された幅広の物体からの反射波の強度の最大値が所定値以上である状況、又は物体検知装置が雨天下で用いられている状況が該当する。物体検知装置が雨天下で用いられているかどうかは、車両のワイパのスイッチや雨滴センサからの信号Sに基づいて判定することができる。 If it is determined in step S3 that the width is equal to or greater than the predetermined width w, in step S5, it is determined by the situation determination means 35 whether the reflection intensity of the object or the weather is in a specific situation. The specific situation is a situation where the maximum value of the intensity of the reflected wave from a wide object whose width is determined to be greater than or equal to the predetermined width w is greater than or equal to a predetermined value, or a situation where the object detection device is used in rainy weather Is applicable. Whether or not the object detection device is used in the rain can be determined based on a signal S from a switch of a vehicle wiper or a raindrop sensor.
所定幅w以上であると判定された物体の反射波強度の最大値が所定値以上である場合、その物体は反射波の強度が高い高反射物である。この場合、その物体の物体範囲は、漏光の影響により、その物体の実際の物体範囲よりも広くなる。したがって、ステップS2で算出される幅は、その物体の実際の幅よりも大きい。 When the maximum value of the reflected wave intensity of the object determined to be greater than or equal to the predetermined width w is greater than or equal to the predetermined value, the object is a highly reflective object with a high reflected wave intensity. In this case, the object range of the object becomes wider than the actual object range of the object due to the influence of light leakage. Therefore, the width calculated in step S2 is larger than the actual width of the object.
また、物体検知装置が雨天下で用いられている状況においては、レーダ1の表面が濡れていることの影響により、反射光に基づいて認識される物体の物体範囲は、その物体の実際の物体範囲よりも広い可能性がある。したがって、その物体のステップS2で算出される幅は、その物体の実際の幅よりも広い可能性がある。
In the situation where the object detection device is used in rainy weather, the object range of the object recognized based on the reflected light due to the wet surface of the
図5は、このような特定状況にある場合に生じ得る不都合を示す。この特定状況下において、図5(a)のように、ステップ2で算出される幅が実際の幅よりも大きい幅広物体51の近傍に歩行者52が存在する場合には、図5(b)のように、幅広物体51の物体範囲53に歩行者52の物体範囲54が融合している可能性もある。
FIG. 5 illustrates inconveniences that may occur when in this particular situation. In this specific situation, as shown in FIG. 5A, when a
すなわち、図4で例示されるように、強度が第1閾値a以上である反射波の方向の範囲d1〜d6内に、歩行者52からの反射波の方向の範囲が融合しており、幅広物体51に係る反射波の強度のピークP1と、歩行者に係る反射波の強度のピークP2とが存在する可能性がある。
That is, as illustrated in FIG. 4, the range of the reflected wave direction from the
そこで、ステップS5で特定の状況にあると判定した場合には、ステップS6において、物体範囲分割手段36により、物体範囲の分割を試みる。すなわち、ステップS1で取得した反射波の方向及び強度に基づき、第1閾値aよりも大きな第2閾値bを適用し、強度が第2閾値b以上である反射波の方向の範囲を抽出する。
Therefore, when it is determined in step S5 that the vehicle is in a specific situation, the object range is divided by the object
これにより、可能な場合には、例えば図4で示すように、幅広物体の物体範囲d1〜d6を、ピークP1及びP2毎に、その幅広物体の本来の物体範囲に近い物体範囲d2〜d3と、歩行者の物体範囲d4〜d5とに分割することができる。 Thus, if possible, for example, as shown in FIG. 4, the object ranges d1 to d6 of the wide object are set as object ranges d2 to d3 close to the original object range of the wide object for each of the peaks P1 and P2. The pedestrian can be divided into object ranges d4 to d5.
次に、ステップS7において、ステップS6で物体範囲を分割できた場合には、分割後の各物体範囲を歩行者の有無の検出範囲に決定し、ステップS15へ進む。物体範囲を分割できなかった場合には、その物体範囲の物体の極めて近くに歩行者が存在することにより分割できなかった可能性もある。したがってこの場合、分割できなかった物体範囲を歩行者の有無の検出範囲に決定し、ステップS15へ進む。 Next, in step S7, if the object range can be divided in step S6, each divided object range is determined as a detection range for the presence or absence of a pedestrian, and the process proceeds to step S15. If the object range could not be divided, there is a possibility that the object range could not be divided because a pedestrian exists very close to the object in the object range. Therefore, in this case, the object range that could not be divided is determined as a detection range for the presence or absence of a pedestrian, and the process proceeds to step S15.
一方、ステップS5で特定の状況にはないと判定した場合には、ステップS8において、路面判定手段37により、物体検知装置の前方に各探知領域5a〜5cと交差する路面が存在するか否かを判定する。この路面としては、例えば下り坂の前方の水平な路面や、水平な路面の前方の上り坂が該当する。
On the other hand, if it is determined in step S5 that there is no specific situation, whether or not there is a road surface intersecting each of the
この判定は、ステップS2で得られた各探知領域5a〜5cにおける物体の幅及び位置に基づいて行われる。すなわち、各探知領域5a〜5cと交差する路面が存在する場合、ステップS2では路面を物体としてその幅及び位置が算出される。そして、算出される幅は水平方向に長く、算出される位置は、仰俯角が大きな探知領域の物体ほど遠い。かかる状況を考慮して、ステップS8の判定が行われる。
This determination is performed based on the width and position of the object in each of the
図6は、各探知領域5a〜5cと交差する路面が存在する場合に、各探知領域5a〜5cにおける物体範囲をイメージ的に例示する。図6(a)においては、図6(b)のように、探知領域5cと交差する路面上に歩行者52が存在する場合が示されている。図6(c)においては、図6(d)のように、探知領域5aと交差する路面上に歩行者52が存在する場合が示されている。
FIG. 6 exemplarily illustrates an object range in each of the
図6(a)及び(c)のように、各探知領域5a〜5cの物体範囲61a、61b及び61cは、路面からの反射波により形成されるので、水平方向に長く、仰俯角が大きな探知領域のものほど遠くに位置する。
As shown in FIGS. 6A and 6C, the object ranges 61a, 61b, and 61c of the
このとき、図6(b)のように、探知領域5cと交差する路面上に歩行者52が存在すると、図6(a)のように、路面による物体範囲61c中に歩行者52の物体範囲61pが含まれてしまうので、歩行者52の物体範囲61pを区別することができず、歩行者52の検出に支障を来たす。
At this time, if the
一方、図6(d)のように、探知領域5aと交差する路面上に歩行者52が存在すると、図6(c)のように、探知領域5aにおける物体範囲61aから、歩行者52の物体範囲61pを区別することはできない。しかし、探知領域5b及び5cの物体範囲61b及び61cは、手前に歩行者52が存在し、歩行者52が存在する部分の距離が物体範囲61b及び61cの部分とは異なるので、歩行者52が存在する部分によって分離される。
On the other hand, when the
そこで、ステップS8で各探知領域5a〜5cと交差する路面が存在すると判定した場合には、ステップS9〜S12において、分離判定手段38により、各探知領域5a〜5cの物体範囲が分離しているか否かを判定する。
Therefore, if it is determined in step S8 that there is a road surface intersecting with each of the
すなわち、仰俯角が最も小さい探知領域を1番目(n=1)、仰俯角が最も大きい探知領域をN番目(n=N)の探知領域とすると、1番目から順次N−1番目までの探知領域について物体範囲が分離しているか否かを判定する(ステップS9〜S12)。なお、本実施形態ではN=3である。 That is, assuming that the detection area with the smallest elevation angle is the first (n = 1) and the detection area with the largest elevation angle is the Nth (n = N) detection area, the detection areas from the first to the N−1th are sequentially detected. It is determined whether or not the object range is separated for the region (steps S9 to S12). In this embodiment, N = 3.
そして、n番目の探知領域における物体範囲が分離していると判定した場合には(ステップS11)、ステップS13において、そのn番目の探知領域の物体範囲の分離部分に対応する範囲を歩行者有無の検出範囲に決定する。その分離部分に対応する範囲としては、分離していないn−1番目の探知領域の物体範囲におけるその部分に対応する範囲が該当する。 When it is determined that the object range in the n-th detection area is separated (step S11), in step S13, the range corresponding to the separated part of the object range in the n-th detection area is set as the presence or absence of a pedestrian. The detection range is determined. The range corresponding to the separated portion corresponds to the range corresponding to that portion in the object range of the n−1th detection region that is not separated.
N−1番目までの探知領域についての判定が完了すると(ステップS10)、ステップS14において、最後のN番目の探知領域の物体範囲を歩行者有無の検出範囲に決定し、ステップS15へ進む。 When the determination for the N-1th detection areas is completed (step S10), in step S14, the object range of the last Nth detection area is determined as a pedestrian detection range, and the process proceeds to step S15.
ステップS15では、ステップS2で取得した画像データのうち、ステップS4、ステップS7、又はステップS13及びS14で決定された検出範囲に対応する部分に基づき目的物としての歩行者の有無を検出する。この検出は、周知のパターンマッチングにより行うことができる。歩行者が存在することが検出された場合には、出力部4により、その旨の表示や、報知を行う。その後、物体検知処理を終了する。
In step S15, the presence / absence of a pedestrian as a target object is detected based on the portion corresponding to the detection range determined in step S4, step S7, or steps S13 and S14 in the image data acquired in step S2. This detection can be performed by known pattern matching. When it is detected that there is a pedestrian, the
このとき、ステップS4又はS14で決定された検出範囲において歩行者が検出された場合、その検出範囲に対応する物体範囲に対して歩行者の物体範囲が融合又は含有されていることに起因して歩行者からの反射波の範囲が特定できず、歩行者の位置を決定することができないおそれがある。しかし、歩行者はその検出範囲に対応する物体の近傍に位置する可能性が高い。そこで、歩行者の位置はその物体の位置に基づいて決定される。 At this time, when a pedestrian is detected in the detection range determined in step S4 or S14, the pedestrian's object range is fused or contained in the object range corresponding to the detection range. There is a possibility that the range of the reflected wave from the pedestrian cannot be specified and the position of the pedestrian cannot be determined. However, the pedestrian is likely to be located near the object corresponding to the detection range. Therefore, the position of the pedestrian is determined based on the position of the object.
以上のように、本実施形態によれば、物体検知装置の前方が、各探知領域と交差する路面になっており、さらに各探知領域の物体範囲が分離している場合には、その分離部分に対応する画像データに基づき、歩行者の有無を検出するようにしたので、画像処理による負荷を極力増大させることなく、歩行者の有無を検出することができる。 As described above, according to the present embodiment, when the front of the object detection device is a road surface that intersects each detection area, and the object range of each detection area is separated, the separation portion Since the presence / absence of a pedestrian is detected based on the image data corresponding to, the presence / absence of a pedestrian can be detected without increasing the load caused by image processing as much as possible.
また、物体検知装置の前方が各探知領域と交差する路面になっている場合、仰俯角が最も大きな探知領域における物体範囲に対応する画像データに基づき、歩行者の有無の検出を行い、歩行者が存在することを検出した場合には、歩行者の位置を、その探知領域内の物体の位置、すなわち路面の位置に基づいて決定するようにしたので、歩行者を確実に検出し、その位置を支障なく特定することができる。 Also, when the front of the object detection device is a road surface that intersects each detection area, the presence or absence of a pedestrian is detected based on image data corresponding to the object range in the detection area with the largest elevation angle. Is detected based on the position of the object in the detection area, that is, the position of the road surface, the pedestrian is reliably detected and the position of the pedestrian is detected. Can be identified without hindrance.
なお、本発明は上述実施形態に限定されない。例えば上述において、ステップS6では物体範囲を水平方向に分割するようにしているが、探知領域の数が多い場合や仰俯角方向にもスキャンする場合には、仰俯角方向についても物体範囲を分割し、高反射率の上方看板等から目的物を分離して目的物の有無を検出できるようにしてもよい。 The present invention is not limited to the above embodiment. For example, in the above description, in step S6, the object range is divided in the horizontal direction. However, when the number of detection areas is large or when scanning is also performed in the elevation angle direction, the object range is also divided in the elevation angle direction. Alternatively, the presence or absence of the target object may be detected by separating the target object from an upper signboard or the like having a high reflectance.
1…レーダ(探知手段)、2…カメラ(撮像手段)、33…物体幅・位置算出手段、34…物体幅判定手段、35…状況判定手段、36…物体範囲分割手段、37…路面判定手段、38…分離判定手段、39…目的物検出手段。
DESCRIPTION OF
Claims (2)
前記探知領域と重複する範囲を撮像する撮像手段と、
前記探知手段からの出力に基づき、各探知領域内の前記強度が所定値以上である前記反射波の方向の範囲を物体が存在する物体範囲として、該物体の幅及び位置を算出する幅・位置算出手段と、
前記幅・位置算出手段により得られた各物体の幅及び位置に基づき、前記車両の前方に、各探知領域と交差する路面が存在するか否かを判定する路面判定手段と、
前記路面判定手段により前記路面が存在すると判定された場合に、各探知領域における前記物体範囲が分離しているか否かを判定する分離判定手段と、
前記分離判定手段により前記物体範囲が分離していると判定された場合に、前記撮像手段の撮像画像のうち、該物体範囲の分離している部分に対応する画像部分に対して、検知対象である目的物を検出する処理を行う目的物検出手段とを具備することを特徴とする物体検知装置。 A detection wave is applied to a plurality of detection areas set in a vertical direction in front of the vehicle, and the reflected waves are received and the reflected waves are received. The direction and intensity of each reflected wave and the reflection position of each reflected wave Detection means for outputting the distance to
Imaging means for imaging a range overlapping with the detection area;
Based on the output from the detection means, the width and position for calculating the width and position of the object, with the range in the direction of the reflected wave in which the intensity in each detection area is equal to or greater than a predetermined value as the object range where the object exists A calculation means;
Road surface determination means for determining whether or not a road surface intersecting with each detection area exists in front of the vehicle based on the width and position of each object obtained by the width / position calculation means;
Separation determination means for determining whether or not the object range in each detection area is separated when the road surface determination means determines that the road surface exists;
When it is determined by the separation determination unit that the object range is separated, an image portion corresponding to a separated portion of the object range is detected as a detection target in the captured image of the imaging unit. An object detection apparatus comprising: object detection means for performing processing for detecting a certain object.
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