JP2013235422A

JP2013235422A - 車両検出装置

Info

Publication number: JP2013235422A
Application number: JP2012107420A
Authority: JP
Inventors: Satoyuki Ino; 智行伊野
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2012-05-09
Filing date: 2012-05-09
Publication date: 2013-11-21
Anticipated expiration: 2032-05-09
Also published as: JP5786793B2

Abstract

【課題】車載カメラで撮影した画像の中から車両の探索範囲を適切に抽出して車両を検出することが可能な車両検出装置を提供する。
【解決手段】車載カメラで撮影した前方画像の中から縦エッジを検出し、縦エッジの間隔が、その縦エッジの下端の位置での走行車線の車線幅と整合する縦エッジのペア（整合ペア）を検出する。そして、整合ペアを構成する縦エッジに基づいて前方画像中に探索範囲を設定した後、探索範囲内に存在する車両を検出する。こうすれば、車両の両側で検出される縦エッジの間隔と、車線幅との大きさの関係に基づいて探索範囲を抽出することができるので、車両がレーンマーカーを跨いでいたり、レーンマーカーが破線で表示されていたりしても、適切に探索範囲を抽出して車両を検出することができる。
【選択図】図９

Description

本発明は、車載カメラで撮影した画像の中から車両を検出する車両検出装置に関する。

近年の車両では、車載カメラで撮影した画像の中から前方を走行する車両を検出し、その結果を各種の運転支援に利用することが行われている。ここで、画像の中から車両を検出する処理は複雑な解析を含んでいるため、車両に搭載された制御部にとっては大きな処理負荷となる。そこで、制御部に対する負荷を軽減するために、画像の中から車両が写っていそうな範囲（車両の探索範囲）を絞り込んでから画像を解析することが提案されている（特許文献１）。この提案の技術では、前方を走行する車両の画像を撮影すると、走行車線の両側に引かれたレーンマーカーと、車両の側面とが交差して見えることを利用して、車両の探索範囲を抽出している。

特開平１０−１５７５３８号公報

しかし、提案されている技術では、車両の探索範囲を適切に抽出することができない場合があるという問題があった。すなわち、提案の技術を用いて探索範囲を抽出するためには、車両の両側にレーンマーカーが写っている必要がある。このため、例えば車両がレーンマーカーを跨いでいたり、レーンマーカーが破線で表示されていたり、更には車両が遠方に存在するためにレーンマーカーが明確に写っていない場合などには、実際には車両が写っていても、探索範囲として抽出することができないという問題があった。

この発明は、上述した問題に鑑みてなされたものであり、車載カメラで撮影した画像の中から車両の探索範囲を適切に抽出して、車両を検出することが可能な車両検出装置の提供を目的とする。

上述した問題を解決するために、本発明の車両検出装置は、車載カメラで撮影した前方画像の中から次のようにして探索範囲を抽出した後、車両を検出する。先ず、前方画像の中から縦エッジを検出し、それら縦エッジの中から２本の縦エッジを選択して縦エッジペアを生成する。そして、縦エッジペアを構成する２本の縦エッジの間隔と、何れかの縦エッジの下端の位置での走行車線の車線幅とが整合する縦エッジペア（整合ペア）を検出する。ここで、「縦エッジの間隔と車線幅とが整合する」とは、縦エッジの間隔が車両幅を表しているとした時に、車線幅の大きさとの関係で矛盾が生じないことをいう。そして、整合ペアが検出されたら、その整合ペアを構成する縦エッジに基づいて前方画像中に探索範囲を設定した後、探索範囲内に存在する車両を検出する。

こうすれば、車両の両側で検出される縦エッジの間隔と、車線幅との大きさの関係に基づいて探索範囲を抽出することができる。このため、例えば車両がレーンマーカーを跨いでいたり、レーンマーカーが破線で表示されていたり、更には車両が遠方に存在するためにレーンマーカーが明確に写っていない場合などでも、前方画像中に車両が写っている部分を探索範囲として抽出して、車両を検出することが可能となる。

また、上述した本発明の車両検出装置においては、前方画像からカルマンフィルターを用いて推定された走行車線の車線幅（推定車線幅）を検出して、縦エッジの間隔と、何れかの縦エッジの下端の位置での走行車線の車線幅と、推定車線幅とに基づいて、整合ペアを検出するようにしてもよい。

カルマンフィルターを用いれば、前方画像に写った走行車線の実寸法に相当する車線幅（推定車線幅）を推定することができる。従って、前方画像上での縦エッジの間隔と、同じく前方画像上での走行車線の車線幅との大きさの関係だけでなく、実寸法に相当する推定車線幅も考慮することで、縦エッジが整合ペアであるか否かをより正確に判断することが可能となる。

また、カルマンフィルターを利用する本発明の車両検出装置においては、次のようにして整合ペアを検出しても良い。すなわち、縦エッジペアを構成する２本の縦エッジの間隔と、カルマンフィルターによって得られた実寸法に相当する推定車線幅とを乗算する。そして、その乗算値を、何れかの縦エッジの下端の位置での走行車線の車線幅で除算して、得られた除算値が所定範囲内にある場合に、その縦エッジペアを整合ペアとして検出してもよい。

縦エッジペアが車両の両側面の縦エッジによって生成されたものであれば、上記のようにして得られた除算値は、車両の幅（車幅）の実寸法に相当する値となる筈であり、従って、一定の範囲内の値となる。すなわち、上記の除算値が所定範囲内にあれば、縦エッジペアは車両の両側面の縦エッジによって生成されたものであると考えられるので、このような縦エッジペアを整合ペアとして検出してやれば、より正確に整合ペアを検出することが可能となる。

また、上述した本発明の何れかの車両検出装置においては、前方画像中で横方向に連なるエッジである横エッジを検出しておき、整合ペアと、その整合ペアを構成する縦エッジの間で検出された横エッジとに基づいて、探索範囲を設定してもよい。

こうすれば、横エッジの情報も用いて探索範囲を設定することができるので、より正確に探索範囲を設定することが可能となる。

本実施例の車両検出装置の構成を示す説明図である。車載カメラで撮影された前方画像を例示した説明図である。前方画像中の車両を検出する機能に着目して制御ユニットの構成を示したブロック図である。本実施例の車両検出装置が前方画像中の車両を検出する車両検出処理のフローチャートである。前方画像中から検出された複数のエッジを例示した説明図である。前方画像中から検出された走行車線を例示した説明図である。前方画像中で車両の探索範囲を抽出する探索範囲抽出処理のフローチャートである。前方画像から検出された複数の縦エッジおよび走行車線を例示した説明図である。縦エッジペアを選択して車線幅と整合するか否かを判断する方法についての説明図である。複数の縦エッジペアについて車線幅と整合するか否かを判断する様子を例示した説明図である。縦エッジペアに基づいて探索範囲を設定する方法についての説明図である。縦エッジペアを構成する左右の縦エッジについて下端の位置での車線幅を検出する効果を例示した説明図である。縦エッジペアを構成する左右の縦エッジについて下端の位置での車線幅を検出する他の効果を例示した説明図である。

以下では、上述した本願発明の内容を明確にするために実施例について説明する。
Ａ．本実施例の装置構成：
図１に示すように本実施例の車両検出装置１００は、車両１に搭載されて進行方向の画像を撮影する車載カメラ１２０と、車載カメラ１２０で撮影した前方画像を解析して車両を検出する制御ユニット１１０とを備えている。制御ユニット１１０は、ＣＰＵや、ＲＯＭ、ＲＡＭなどがバスでデータをやり取り可能に接続されて構成されたマイクロコンピューターである。

図２には、車載カメラ１２０で撮影した前方画像が例示されている。制御ユニット１１０は、このような前方画像の中から車両の特徴を抽出することによって車両を検出する。ここで、車両を検出する処理は処理負荷が大きいので、前方画像の全ての領域を対象として車両を検出したのでは効率が悪い。従って、車両が写っていそうな範囲（図２では中央の領域）を抽出しておき、その範囲についてだけ車両を検出すれば、前方画像に写った車両を迅速に検出することができる。

もっとも、このような方法で車両を検出するためには、前方画像の中で車両が写っていそうな範囲（車両の探索範囲）を適切に抽出しておく必要がある。ここで「適切に」とは、「車両が写っている範囲は必ず抽出するが、車両が写っていない範囲はできるだけ抽出せず、尚且つ、簡単な処理で」という意味である。すなわち、実際には車両が写っている範囲を探索範囲として抽出し損ねると、その範囲内に写った車両は検出することができなくなる。しかし、あまりに多くの（あるいは広い）範囲を探索範囲として抽出したのでは、探索範囲を抽出する意味がない。また、探索範囲を抽出する処理があまりに複雑になったのでは、前方画像の中から迅速に車両を検出するという本来の目的が実現できなくなる。従って、前方画像の中から車両が写っている可能性の高い探索範囲だけを、出来るだけ簡単な処理で抽出することが必要となる。そこで、本実施例の車両検出装置１００の制御ユニット１１０は、車載カメラ１２０で撮影した前方画像に対して、以下のようにして探索範囲を抽出した後、抽出した探索範囲についてだけ車両を検出する処理を行う。

Ｂ．車両検出処理：
制御ユニット１１０が前方画像から車両を検出する処理に着目すれば、制御ユニット１１０を便宜的に複数のモジュールに分けて考えることができる。図３には、制御ユニット１１０を構成する複数のモジュールが示されている。尚、「モジュール」とは、制御ユニット１１０を、機能に着目して便宜的に分割した抽象的な概念であり、モジュールの実体は、プログラムの一部分や、複数のプログラムの集まり、あるいは制御ユニット１１０に搭載されたハードウェアなどとすることができる。また、図４には、制御ユニット１１０が前方画像から車両を検出する処理（車両検出処理）のフローチャートが示されている。

図４のフローチャートに示されるように、車両検出処理を開始すると、制御ユニット１１０は車載カメラ１２０を用いて前方画像を取得する（Ｓ１００）。取得した前方画像のデータは、制御ユニット１１０内のエッジ検出モジュール１１１および走行車線検出モジュール１１２に供給される。

エッジ検出モジュール１１１は前方画像を受け取ると、画像中に含まれる縦方向のエッジ（縦エッジ）および横方向のエッジ（横エッジ）を検出する（Ｓ１０２）。ここで「エッジ」とは、画像中で輝度の急変する箇所が連なった部分をいう。また、エッジが上下方向に連なっていれば「縦エッジ」となり、左右方向に連なっていれば「横エッジ」となる。前方画像中の縦エッジあるいは横エッジは、いわゆるソーベルフィルターに代表される微分フィルターを作用させることで検出することができる。図５（ａ）には、図２に例示の前方画像から検出された縦エッジの一部が例示されており、図５（ｂ）には検出された横エッジの一部が例示されている。本実施例のエッジ検出モジュール１１１は、本発明における「縦エッジ検出手段」および「横エッジ検出手段」に相当する。

また、前方画像は走行車線検出モジュール１１２にも供給されており、走行車線検出モジュール１１２は前方画像を受け取ると、自車が走行している車線（走行車線）を検出する（Ｓ１０４）。前方画像中の走行車線の検出は、カルマンフィルターを用いた周知の方法によって検出する。

ここで、カルマンフィルターを用いた方法とは次のような方法である。仮に、理想的な前方画像が得られるのであれば、１枚の前方画像からでも走行車線を検出することが可能と考えられる。しかし実際の前方画像には種々の原因でノイズが重畳する。また、路肩に止まっている車両によって走行車線が隠れているような状況も、走行車線の検出に際しては一種のノイズとして作用する。これらのノイズは、走行車線の検出精度に大きく影響する。

一方、前方画像は、三次元空間上に存在する対象物（ここでは走行車線）を、ピンホールモデルによって二次元平面上に線形写像したものと考えることができる。現実の走行車線の車線幅や曲率半径は連続的にしか変化せず、しかも車線幅や曲率半径の大きさは、取り得る範囲がそれぞれ決まっている。従って、前方画像中での走行車線の幅や曲率半径も連続的にしか変化せず、それぞれの取り得る範囲も、現実の車線幅や曲率半径に対応したある範囲に収まる筈である。例えば、前方画像中で走行車線の車線幅や曲率半径が急に変化したり、あるいは極端に小さな値となったりしていれば、何らかの原因によるノイズと判定することができる。

更に、１つの前方画像の中だけでなく、過去に取得した前方画像も用いて走行車線の変化を考慮してやれば、精度良くノイズを除去することができ、その結果、前方画像からより多くの情報を検出することが可能となる。例えば、現実の走行車線の車線幅が徐々に狭まっている場合、何らかのノイズの影響で走行車線が狭めに写っているのではなく、現実に狭い車線を走行しているものと認識することができる。あるいは、片側二車線の道路のように、車線の区切り（レーンマーカー）が連続した線ではなく破線で描かれている場合でも、走行車線を正しく認識することが可能となる。

図４のＳ１０４では、このようにして前方画像中の走行車線を検出する。尚、Ｓ１０４の処理を実行する走行車線検出モジュール１１２は、本発明における「走行車線検出手段」に相当する。図６には、図２に例示した前方画像から検出された走行車線が太い破線で示されている。また、図６中に示したＥＯＦは、三次元空間の無限遠点が前方画像中に投影される点（消失点）を表している。

以上のようにして、前方画像中のエッジと走行車線とを検出したら、これらに基づいて車両の探索範囲を抽出する処理（探索範囲抽出処理）を開始する（Ｓ２００）。詳細な処理内容については後述するが、探索範囲抽出処理は、縦エッジペア生成モジュール１１３、整合ペア検出モジュール１１４、探索範囲設定モジュール１１５によって実行される。また、探索範囲抽出処理では、通常は複数の探索範囲が抽出される。それら抽出された探索範囲は、制御ユニット１１０内のＲＡＭに記憶される。

続いて、制御ユニット１１０内の車両検出モジュール１１６は、ＲＡＭに記憶された探索範囲の中から１つの探索範囲を選択して（Ｓ１０６）、選択した探索範囲内の画像を解析することによって車両を検出する（Ｓ１０８）。探索範囲内から車両を検出する方法には周知の方法を用いることができる。たとえば、車両の画像が備える複数の特徴を予め記憶しておき、探索範囲内の画像がこれらの特徴を備えるか否かを判断する。その結果、それら複数の特徴を備える部分が見つかったら、そこに車両が写っていると判断することができる。尚、本実施例においては車両検出モジュール１１６が、本発明における「車両検出手段」に相当する。

こうして１つの探索範囲内での車両を検出したら、探索範囲抽出処理（Ｓ２００）で抽出しておいた全ての探索範囲について、車両を検出する処理が終了したか否かを判断し（Ｓ１１０）、未処理の探索範囲が残っている場合は（Ｓ１１０：ｎｏ）、Ｓ１０６に戻って新たな探索範囲を１つ選択する。そして、選択した探索範囲について車両を検出した後（Ｓ１０８）、全ての探索範囲についての処理が終了したか否かを判断する（Ｓ１１０）。このような処理を繰り返すことによって、全ての探索範囲について車両を検出したら（Ｓ１１０：ｙｅｓ）、前方画像中の全ての車両が検出されたことになるので、図４の車両検出処理を終了する。

前述したように、このような車両検出処理で全ての車両を検出するためには、前方画像中で車両が写った範囲を洩れなく探索範囲として抽出しておく必要がある。本実施例の車両検出装置１００では、次のような方法で前方画像中の探索範囲を抽出する。

Ｃ．探索範囲抽出処理：
図７には、本実施例の車両検出装置１００に搭載された制御ユニット１１０が、前方画像から探索範囲を抽出する処理のフローチャートが示されている。この処理は、上述した車両検出処理の中で、前方画像からエッジを検出し（図４のＳ１０２）、走行車線を検出した後（図４のＳ１０４）に行われる。

探索範囲抽出処理（Ｓ２００）では、先ず始めに、前方画像から検出された複数本の縦エッジの中から任意の２本の縦エッジを選択することによって縦エッジペアを生成する（Ｓ２０２）。図８には、前方画像から検出された縦エッジが太い実線で示されている。図示した例では、Ｖ１〜Ｖ９の９本の縦エッジが示されている。これら９本の縦エッジから２本の縦エッジを選ぶ組み合わせであるから、_９Ｃ_２で３６通りの縦エッジペアを生成し得る。Ｓ２０２では、これら３６通りの縦エッジペアの中から１つの縦エッジペアを選択する。尚、Ｓ２０２の処理は、制御ユニット１１０内の縦エッジペア生成モジュール１１３が実行しており、従って、縦エッジペア生成モジュール１１３は、本発明における「縦エッジペア生成手段」に相当する。

続いて、選択した縦エッジペアを構成する２本の縦エッジの間隔ＥＤを検出する（Ｓ２０４）。尚、間隔ＥＤは前方画像上での長さであるから、画素数として検出される。また、このＳ２０４から、後述するＳ２１２までの処理は、制御ユニット１１０内の整合ペア検出モジュール１１４によって実行される。これらの処理を実行する本実施例の整合ペア検出モジュール１１４は、本発明における「整合ペア検出手段」に相当する。

その後、縦エッジペアを構成する左側の縦エッジの下端の位置を検出し、その位置での走行車線の車線幅ＬＷを検出する（Ｓ２０６）。尚、車線幅ＬＷも前方画像上での長さであるから、画素数として検出される。そして、２本の縦エッジの間隔ＥＤと、車線幅ＬＷとが整合するか否かを判断する（Ｓ２０８）。これは次のような処理である。

図９には、２本の縦エッジの間隔ＥＤと、車線幅ＬＷとが整合するか否かを判断する様子が例示されている。図９に示した例では、縦エッジペアとして、縦エッジＶ１，Ｖ９が選択されている。先ず始めに左側の縦エッジＶ１の下端の位置を検出し、この位置での走行車線の車線幅ＬＷを検出する（図９（ａ）参照）。そして、先に求めておいた間隔ＥＤと車線幅ＬＷとの比を求め、この値に、カルマンフィルターを用いて推定された走行車線の車線幅（推定車線幅）を乗算する（図９（ｂ）参照）。

前述したようにカルマンフィルターを用いれば、ノイズの影響を排除することができるから、現在、走行している車線が通常よりも広い車線なのか狭い車線なのか、更には通常よりもどの程度広いのか（あるいは狭いのか）を検出することができる。そして、実際の走行車線は一定の規格に則して作られているから、通常の車線幅に対してどの程度広い（あるいは狭い）かが分かれば、現在走行している車線の車線幅の実寸法（あるいは実寸法に相当する値）を推定することができる。推定車線幅とは、このようにカルマンフィルターによって推定された実寸法に相当する車線幅である。従って、図９（ｂ）の式で得られる推定車両幅は、実寸法に相当する車両幅となる。

実際の車両の車両幅は、一定の寸法範囲（例えば、軽自動車に相当する１．４ｍ〜大型バスに相当する２．５ｍの範囲）にある。従って、推定車両幅がこの範囲外にあれば、その縦エッジペアの間隔ＥＤは、車線幅ＬＷに対して整合しない（すなわち、広すぎる、あるいは狭すぎる）と判断できる。図７のＳ２０８では、縦エッジペアの左側の縦エッジに着目して、以上のような方法で、縦エッジペアの間隔ＥＤと車線幅ＬＷとが整合するか否かを判断する。

その結果、整合しないと判断した場合は（Ｓ２０８：ｎｏ）、今度は右側の縦エッジ（図９に示した例では縦エッジＶ９）に着目して同様な処理を行う。すなわち、右側の縦エッジの下端の位置を検出し、その下端の位置での車線幅ＬＷを検出する（Ｓ２１０）。そして、カルマンフィルターによって得られた推定車線幅から、図９（ｂ）に示した計算式を用いて推定車両幅を算出することにより、間隔ＥＤと車線幅ＬＷとが整合するか否かを判断する（Ｓ２１２）。尚、以下では、車線幅ＬＷが、左側の縦エッジについて得られたものである場合には車線幅ＬＷ１と表記し、右側の縦エッジについてのものである場合には車線幅ＬＷ２と表記して区別する。また、何れの縦エッジについてのものであるかを区別する必要がない場合には、単に車線幅ＬＷと表記することがある。

以上のようにして、縦エッジペアを構成する左側の縦エッジあるいは右側の縦エッジの何れかで、間隔ＥＤと車線幅ＬＷとが整合すると判断した場合（Ｓ２０８：ｙｅｓ、またはＳ２１２：ｙｅｓ）は、その縦エッジペアに基づいて探索範囲を設定して（Ｓ２１４）、設定した探索範囲を記憶する（Ｓ２１６）。縦エッジペアに基づいて探索範囲を設定する方法については後述する。尚、Ｓ２１４の処理は、制御ユニット１１０内の探索範囲設定モジュール１１５によって実行される。従って、本実施例の探索範囲設定モジュール１１５は、本発明における「探索範囲設定手段」に相当する。

これに対して、右側の縦エッジについて間隔ＥＤと車線幅ＬＷとが整合しないと判断した場合（Ｓ２１２：ｎｏ）は、左右の何れの縦エッジについても間隔ＥＤと車線幅ＬＷとが整合しないことになるので、その縦エッジペアは車両の両側を表すものではないと考えられる。そこで、その縦エッジペアについては、探索範囲の設定や探索範囲の記憶をすることなく、全ての縦エッジペア（ここでは、図８に示した９本の縦エッジから生成される３６通りの縦エッジペア）を選択したか否かを判断する（Ｓ２１８）。その結果、選択していない縦エッジペアが残っている場合は（Ｓ２１８：ｎｏ）、Ｓ２０２に戻って新たな縦エッジペアを選択して、上述した一連の処理を行う。

また、縦エッジペアに基づいて探索範囲を設定し（Ｓ２１４）、設定した探索範囲を記憶した場合（Ｓ２１６）にも、全ての縦エッジペアを選択したか否かを判断して（Ｓ２１８）、選択していない縦エッジペアが残っていれば（Ｓ２１８：ｎｏ）、Ｓ２０２に戻って新たな縦エッジペアを選択する。

図１０には、複数の縦エッジペアについて整合するか否かを判断する様子が例示されている。図１０（ａ）は、図８中の縦エッジＶ１と縦エッジＶ９とによって縦エッジペアを構成した場合を示している。この場合は、左側の縦エッジＶ１の下端の位置での車線幅ＬＷ１に対して、間隔ＥＤが広すぎる。すなわち、図９（ｂ）によって算出した推定車両幅が所定範囲よりも広くなる。そこで今度は、右側の縦エッジの下端の位置での車線幅ＬＷ２を検出する。この車線幅ＬＷ２に対しても間隔ＥＤは広すぎる（推定車両幅が所定範囲よりも広くなる）。従って、縦エッジＶ１と縦エッジＶ９とによる縦エッジペアは整合ペアではないと判断される。ここで「整合ペア」とは、２本の縦エッジの下端の位置で検出した何れかの車線幅ＬＷ１，ＬＷ２に対して、その２本の縦エッジの間隔ＥＤが整合する縦エッジペアをいう。

図１０（ｂ）には、図８中の縦エッジＶ４と縦エッジＶ７とによって縦エッジペアを構成した場合が例示されている。図示されるように、この２つの縦エッジは、下端の位置がほぼ同じ高さにある。このような場合（２つの縦エッジの下端の位置の差が所定値以内の場合）は、何れか一方の縦エッジについてだけ、下端の位置での車線幅ＬＷと間隔ＥＤとの整合を判断すれば十分である。従って、図１０（ｂ）に示した例では、二番目に判断する縦エッジ（ここでは右側の縦エッジＶ７）については、間隔ＥＤが車線幅ＬＷ２に対して整合するか否かの判断（図７のＳ２１０、Ｓ２１２に相当する処理）は省略している。そして、図１０（ｂ）に示した例では、左側の縦エッジに対する車線幅ＬＷ１に対して間隔ＥＤが狭すぎる（推定車両幅が所定範囲よりも狭い）ので、この縦エッジペアは整合ペアではないと判断される。

図１０（ｃ）は、図８中の縦エッジＶ３と縦エッジＶ８とによって縦エッジペアを構成した場合を示している。この場合は、初めに判断する縦エッジ（ここでは左側の縦エッジＶ３）の下端の位置での車線幅ＬＷ１に対して間隔ＥＤが広すぎもせず、狭すぎもせず、整合している（推定車両幅が所定範囲内にある）。そこで、この縦エッジペアについては、右側の縦エッジＶ８については判断することなく、整合ペアと判断される。

図７に示した探索範囲抽出処理では、このようにして抽出された整合ペアに基づいて探索範囲を設定する（図７のＳ２１４参照）。図１１には、探索範囲を設定する様子が例示されている。図１１（ａ）に示した例では、整合ペアの両側に所定の余裕を持たせた幅（ＥＤ＋α）で、その幅（ＥＤ＋α）に対して所定の比率の高さ（Ｋ・（ＥＤ＋α））の矩形の探索範囲を設定する。また、矩形の探索範囲の底辺の位置は、整合ペアを構成する左右の縦エッジの下端の何れか低い方に対して、所定の余裕分だけ低い位置とする。図１１（ａ）には、このようにして設定された探索範囲が、破線の矩形で表されている。

尚、図７のＳ２１６では、このように設定した矩形形状の探索範囲の対角線に位置する二つの頂点の座標（例えば、左上隅の頂点Ａの座標と、右下隅の頂点Ｂの座標）を検出して、制御ユニット１１０のＲＡＭ（図１を参照）に記憶する。

図１１（ａ）では、整合ペアのみを用いて探索範囲を設定する方法について説明したが、整合ペアだけでなく横エッジも用いて探索範囲を設定してもよい。すなわち、図１１（ｂ）に示すように、整合ペアを構成する左右の縦エッジの間に存在する横エッジを検出する。そして、その横エッジ（ここでは横エッジＨ１）に対して所定の余裕分だけ低い位置を底辺として、幅が（ＥＤ＋α）、高さがＫ・（ＥＤ＋α）の矩形形状の範囲を、探索範囲として設定しても良い。

また、整合ペアの間に複数本の横エッジが存在していた場合は、整合ペアを構成する左右の縦エッジの下端に対して、高さ方向の位置が最も近い横エッジを検出する。あるいは、間隔ＥＤよりも短い横エッジの中で最も長い横エッジを検出してもよい。このようにすれば、横エッジの情報も用いて探索範囲を設定することができるので、より正確に探索範囲を設定することができる。

また、本実施例の探索範囲抽出処理では、図７に示したように、縦エッジペアを構成する２本の縦エッジの何れか一方でも、縦エッジの下端の位置での車線幅ＬＷと、縦エッジの間隔ＥＤとが整合してれば、その縦エッジペアを整合ペアと判断する。このため、複雑な前方画像に対しても、車両を含む探索範囲を適切に抽出することが可能である。以下では、この点について補足して説明する。

例えば、図１２（ａ）に例示されるように、直前の車両の向こう側に大型車両が見えているような前方画像が得られる場合がある。この場合、向こう側に見える大型車両の画像からは、手前側の車両によって隠されていない範囲で、左側の縦エッジＶ１０や右側の縦エッジＶ１１が検出される（図１２（ｂ）参照）。このような場合でも、何れかの縦エッジの下端が手前側の車両で隠されていなければ、大型車両に対しても探索範囲を設定することができる。

図１２に示した例では、大型車両の右側の縦エッジＶ１１については、下端が手前側の車両で隠されているが、左側の縦エッジＶ１０については下端が隠されていない。従って、左側の縦エッジＶ１０の下端の位置での車線幅ＬＷ１を検出してやれば、車線幅ＬＷ１と間隔ＥＤとが整合する。このため、縦エッジＶ１０と縦エッジＶ１１とによる縦エッジペアは整合ペアと判断されるので、大型車両に対しても探索範囲を設定することができる。

あるいは、図１３（ａ）に例示されるように、車両が長い陰を曳いた前方画像が得られる場合がある。この場合、車両の陰による縦エッジが検出されることがある。図１３（ｂ）に示した例では、車両の陰による縦エッジＶ１２が車両の左側に検出されている。この縦エッジＶ１２と、車両の右側面に対応する縦エッジＶ８とで縦エッジペアを生成した場合、左側の縦エッジＶ１２の下端の位置での車線幅ＬＷ１に対して、間隔ＥＤは狭すぎるので整合しない。しかし、右側の縦エッジＶ８の下端の位置での車線幅ＬＷ２に対しては整合するので、この縦エッジペアは整合ペアと判断される。この結果、図１３に例示するように陰を曳く車両に対しても、適切に探索範囲を設定することが可能となる。

以上に説明した本実施例の車両検出装置１００では、前方画像から縦エッジを検出し、その中から車線幅ＬＷと整合する縦エッジペア（整合ペア）を検出することによって探索範囲を設定する。このため、車両がレーンマーカーを跨ぐなどして、前方画像中でレーンマーカーが車両の側面に交差していない場合でも、車両が写っている部分を探索範囲として抽出して車両を検出することが可能となる。また、探索範囲を抽出する処理は、縦エッジを検出したり、縦エッジの下端の位置での車線幅を検出したり、簡単な比例計算などで構成されているので、探索範囲を抽出する処理が制御ユニット１１０に取って過大な負荷となることもなく、前方画像中の車両を迅速に検出することが可能となる。

以上、本発明の車両検出装置１００について説明したが、本発明は上記の実施例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することができる。

１…車両、１００…車両検出装置、１１０…制御ユニット、
１１１…エッジ検出モジュール、１１２…走行車線検出モジュール、
１１３…縦エッジペア生成モジュール、１１４…整合ペア検出モジュール、
１１５…探索範囲設定モジュール、１１６…車両検出モジュール、
１２０…車載カメラ

Claims

車両に搭載されて、該車両から進行方向を撮影した前方画像を解析することにより、該前方画像中の車両を検出する車両検出装置であって、
前記前方画像を撮影する車載カメラと、
前記前方画像を解析して該前方画像中の走行車線を検出する走行車線検出手段と、
前記前方画像中で縦方向に連なるエッジである縦エッジを検出する縦エッジ検出手段と、
前記前方画像中で複数本検出された前記縦エッジの中から２本の該縦エッジを選択して、該縦エッジのペアである縦エッジペアを生成する縦エッジペア生成手段と、
前記縦エッジペアを構成する２本の前記縦エッジの間隔と、何れかの該縦エッジの下端の位置での前記走行車線の車線幅とが整合する前記縦エッジペアを、整合ペアとして検出する整合ペア検出手段と、
前記整合ペアに基づいて前記前方画像中に探索範囲を設定する探索範囲設定手段と、
前記探索範囲内の画像を解析することによって、該探索範囲内に存在する車両を検出する車両検出手段と
を備える車両検出装置。
請求項１に記載の車両検出装置であって、
前記走行車線検出手段は、カルマンフィルターを用いて推定された前記走行車線の車線幅である推定車線幅を出力する手段であり、
前記整合ペア検出手段は、前記縦エッジの間隔と、何れかの該縦エッジの下端の位置での前記走行車線の車線幅と、前記推定車線幅とに基づいて、前記整合ペアを検出する手段である
車両検出装置。
請求項２に記載の車両検出装置であって、
前記整合ペア検出手段は、前記縦エッジの間隔と前記推定車線幅との乗算値を、何れかの該縦エッジの下端の位置での前記走行車線の車線幅で除算した値が、所定範囲内にある場合に、前記縦エッジペアを前記整合ペアとして検出する手段である
車両検出装置。
請求項１ないし請求項３の何れか一項に記載の車両検出装置であって、
前記前方画像中で横方向に連なるエッジである横エッジを検出する横エッジ検出手段を備え、
前記探索範囲設定手段は、前記整合ペアと、該整合ペアを構成する前記縦エッジの間で検出された前記横エッジとを用いて、前記探索範囲を設定する手段である
車両検出装置。