JP2015125669A - 車両制御装置、車両制御装置を搭載した車両、及び、移動体検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】移動体が自車のカメラ装置の視界に入ったときに、即座にカメラ装置の撮像画像からその移動体を検出できるように、移動体の検出速度及び検出精度を向上するためのシステム、装置を提供する。
【解決手段】車両に搭載された自車位置測位装置から取得した位置情報と、移動体が所持する携帯端末から定期的に受信する位置情報を用いる。まず、車両自身の進行方位を特定する。さらに、車両自身の位置情報と、携帯端末の位置情報と、詳細地図の情報をもとに、車両自身と携帯端末の移動経路を予測し、車両自身と携帯端末を所持する移動体が衝突する危険性があるか判断する。そして、衝突する危険性があると判断した移動体の携帯端末の位置情報と車両自身の進行方位をもとに、カメラ装置の撮像画像内にその移動体を検出するための領域を設定し、移動体の検出処理を行う。
【選択図】 図１

Description

本発明は、無線通信により、自車周辺の携帯端末を所持する移動体を認識し、移動体が自車と衝突する危険性が高いと判断した場合に、自車搭載のカメラの視界内にその移動体が入った時に、その移動体を検出する速度及び精度を向上する安全運転支援システムに関する。

日本国内の交通事故における死者数のうち、歩行者は全体の約３０％、自転車は全体の約１５％を占めている。このような死亡事故を低減するためには、レーダやカメラなどの環境認識センサを利用した安全運転支援システムが有効である。

安全運転支援システムは、自車搭載のカメラ装置の撮像画像内で歩行者や自転車等移動体を検出した時、自車の運転者に報知したり自車のブレーキを自動制御したりすることで、自車がその移動体に衝突することを防止する。このため安全支援システムにおいて、カメラ装置の撮像画像内で特に危険な移動体を検出する速度及び精度が特に重要である。ここで、危険な移動体とは、自車と衝突する可能性が高い歩行者や自転車等を指す。

特開２０１０−２５０５０１号公報では、レーダ装置とカメラ装置を用いて歩行者を検知するシステムが提案されている。この方法によれば、自車の予測進路と、レーダにより検知した複数の物体の情報と、に基づき、検知した物体が自車に衝突する危険度を演算する。さらに、この危険度が閾値以上である物体の中から、自車との相対距離または衝突予測時間が最小となる物体を選択し、その物体に対して画像情報を用いて歩行者か否かの判定を行うことにより、歩行者判定手段の処理負荷を減少しつつ安全性を確保している。

特開２０１０−２５０５０１号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、レーダ装置及びカメラ装置を用いて移動体を検出しているが、レーダ装置やカメラ装置では、自車から見て車両や壁や建物等の障害物の向こう側や、多数の歩行者や自転車の中に存在する危険な歩行者や自転車の検出が困難である。

このように、特許文献１に記載の技術では、建物等の障害物の向こう側に歩行者等の移動体が存在するケースにおいて、移動体が自車搭載のカメラ装置やレーダ装置の視界に入るまで、移動体の検出や認識が困難である。さらに、移動体が自車の視界内に入った後、レーダ装置がその移動体をとらえ、カメラ装置の撮像画像から移動体として検出する処理が必要であるため、自車の安全運転支援システムがその移動体を検出するまでに遅延が生じる可能性がある。

例えば飛び出しのように、移動体が自車にとって死角となっている箇所から自車の進路上に突然飛び出す場合には早急な処理が求められるため、移動体の検出速度が速い安全運転システムが望まれる。

また、多数の歩行者や自転車等の移動体が存在するような環境でも、自車と衝突する危険な移動体が存在することがあり、そのような環境では、多数の移動体の検出処理の負荷が大きく、カメラ装置及びレーダ装置がその移動体を検出することが困難である、もしくは検出できるまでに遅延が生じてしまう。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものである。その目的とするところは、危険な移動体が自車周辺の自車から見えない箇所に存在する場合や、多数の移動体の中に危険な移動体が存在する場合であっても、危険な移動体が自車搭載カメラ装置の撮像画像内に登場後、迅速に安全運転システムがその移動体を検出可能にすることである。すなわち、自車搭載の安全運転支援システムにて、自車と衝突する可能性がある、移動体の検出の速度及び精度を向上することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の一つの観点から、車両に搭載される車両制御装置が提供される。当該車両制御装置は、車両の位置情報である第一の位置情報と携帯端末の位置情報である第二の位置情報とを取得する通信部と、第一の位置情報及び第二の位置情報が格納される記憶部と、第一の位置情報と第二の位置情報とに基づいて、車両と携帯端末を所持する移動体との衝突の危険性である衝突危険性を判定し、当該判定の結果に基づいて、車両に搭載されたカメラ装置により撮像される撮像画像において移動体検出処理が行われる移動体検出領域を設定し、移動体検出領域内の移動体の画像を検出する処理部と、を有する。

本発明の別の観点によれば、車両制御装置とカメラ装置とが搭載される車両が提供される。当該車両は、車両の位置情報である第一の位置情報を取得する位置情報取得部と、通信網を介して携帯端末の位置情報である第二の位置情報を受信する通信部と、を有し、車両制御装置は、第一の位置情報及び第二の位置情報が格納される記憶部と、第一の位置情報と第二の位置情報とに基づいて、車両と携帯端末を所持する移動体との衝突の危険性である衝突危険性を判定し、当該判定の結果に基づいて、カメラ装置により撮像される撮像画像において移動体検出処理が行われる移動体検出領域を設定し、移動体検出領域内の移動体の画像を検出する処理部と、を有する。

本発明のさらに別の観点によれば、車両に搭載されるカメラ装置によって撮像される撮像画像から移動体を検出する移動体検出方法が提供される。当該移動体検出方法は、車両の位置情報である第一の位置情報と携帯端末の位置情報である第二の位置情報とを取得し、第一の位置情報と第二の位置情報とに基づいて、車両と携帯端末を所持する移動体との衝突の危険性である衝突危険性を判定し、当該判定の結果に基づいて、カメラ装置による撮像画像において移動体の検出処理が行われる移動体検出領域を設定し、移動体検出領域内の移動体の画像を検出する。

本発明によれば、危険な移動体が自車周辺の自車から見えない箇所に存在する場合や、多数の移動体の中に危険な移動体が存在する場合であっても、危険な移動体の検出の高速化・高精度化が可能になる。

本発明のシステム構成の一例 位置情報データベースの構成の一例 詳細地図情報の構成の一例 位置情報管理部の処理の一例を示す処理フロー 自車方位特定部の処理の一例を示す処理フロー 危険移動体抽出部の処理の一例を示す処理フロー 危険移動体検出部の処理の一例を示す処理フロー 画像内移動体検出部の処理の一例を示す処理フロー 歩行者及び車両の位置関係を示す図 車両振動検出部の処理の一例を示す処理フロー 本発明の具体例を示す図

以下、図面を参照して、本発明の実施例について説明する。

図１は本発明のシステム構成の一例を示す機能ブロック図である。

図１に示すように、１台以上の車両１０及び１台以上の携帯端末１１が無線ネットワーク１２を介して接続されている。無線ネットワーク１２には、他に路側装置等が接続されてもよい。

無線ネットワーク１２は、具体的には車両同士や路側装置間で通信する路車間通信ネットワークを想定しているが、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）等の長距離無線通信規格で通信されるネットワーク、あるいは無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）ネットワークでもよい。

携帯端末１１は、歩行者や自転車等の移動体が携帯する端末であり、無線通信装置１５０及び位置測位装置１５１を備える。携帯端末１１は、例えば携帯電話やＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）が相当する。自転車等の移動体の場合は、自転車に取り付けられた携帯端末でもよいし、自転車の運転者が携帯する携帯端末でもよい。

無線通信装置１５０は、無線ネットワーク１２に接続して車両１０や他の携帯端末１１と通信するために用いる装置であり、ネットワークインターフェースカードが相当する。 位置測位装置１５１は、携帯端末１１の地理的な位置を測位し、その情報を提供する装置である。位置測位装置１５１は、例えば、準天頂衛星等の衛星から受信する電波に基づいた測位結果を提供する装置やＧＰＳ受信装置が相当する。位置測位装置１５１は、単純に衛星から受信する電波に基づいた測位結果を提供するように構成されてもよいし、図１には図示されていないが、携帯端末１１が管理する地図情報等の情報から位置補完及び誤差補正を行うように構成されていてもよい。

携帯端末１１は、定期的に携帯端末１１自身の位置情報を位置測位装置１５１から取得し、携帯端末１１を一意に識別するためのＩＤ２００、携帯端末１１の種類（例：歩行者）を識別するためのタイプ２０１、携帯端末１１の位置情報等を含む情報を定期的に無線ネットワーク１２に送信する。携帯端末の位置情報は、例えば携帯端末の緯度２０３、経度２０４が相当するが、それ以外の地理的な位置を示す情報を含んでもよい。また、携帯端末１１が定期的に送信する情報は上記に限定されず、例えば携帯端末１１の移動速度や移動方向等の情報を含んでもよい。

車両１０は、車載用制御装置１０１、無線通信装置１０２、自車位置測位装置１０３、カメラ装置１０４、センサ群１０５により構成される。また、車両１０に他の装置を含んでもよい。

車載用制御装置１０１は、例えば、車両１０に搭載されたＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）等であり、通信部１１０、処理部１１１、記憶部１１２で構成される。車載用制御装置１０１の形態に特に制限はなく、例えば、車両１０の先進運転支援システム（ＡＤＡＳ：Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ）を実現するための走行制御装置でもよいし、カメラ装置１０４の撮像画像から周辺物体の検出を行う周辺物体検出処理装置でもよいし、車両１０のユーザが車載ネットワークに接続したスマートフォン等の外部装置でもよい。

通信部１１０は、例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）またはＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の通信規格に準拠したネットワークカード等を含んで構成され、車両１０に搭載された他の装置と各種プロトコルに基づきデータの送受信を行う。なお、通信部１１０と車両１０に搭載された他の装置との間の接続形態は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔのような有線接続に限定されることはなく、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や無線ＬＡＮなどの近距離無線技術であってもよい。また、通信部１１０が複数存在し、各通信部１１０がそれぞれ車両１０の他の各装置と別々のネットワークで接続されてもよい。

処理部１１１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などを含んで構成され、所定の動作プログラムを実行することで、車載用制御装置１０１の機能を実現する処理を行う。処理部１１１には、自車情報送信部１３０、位置情報管理部１３１、自車方位特定部１３２、ランドマーク検出部１３３、危険移動体抽出部１３４、危険移動体検出部１３５、画像内移動体検出部１３６、車両振動検出部１３７、等が含まれる。これらの処理の一部が車両１０内の他の装置で実現されてもよい。例えば、ランドマーク検出部１３３が、カメラ装置１０４で実現されてもよいし、車両振動検出部１３５が車両の振動を検出するセンサとして後述するセンサ群１０５に含まれることで実現されてもよい。また、これらはソフトウェアで実現されていてもよいし、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等としてハードウェアで実装されてもよい。

記憶部１１２は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶装置を含んで構成され、処理部１１１が実行するプログラム、及び本システムの実現に必要なデータなどが格納される。記憶部１１２には、本システムの実現に必要なデータとして、位置情報データベース１２０と、詳細地図情報１２１、撮像画像データベース１２２とを含む。記憶部１１２に格納される情報は上記に限定されず、それ以外の情報が格納されてもよい。

無線通信装置１０２は、無線ネットワーク１２に接続して他の車両１０や携帯端末１１と通信するために用いる装置であり、ネットワークインターフェースカードが相当する。

自車位置測位装置１０３は、車両１０自身の地理的な位置を測位し、その情報を提供する装置である。自車位置測位装置１０３は、例えば、準天頂衛星等の衛星から受信する電波に基づいた測位結果を提供する装置やＧＰＳ受信装置が相当する。自車位置測位装置１０３は、単純に衛星から受信する電波に基づいた測位結果を提供するように構成されてもよいし、センサ群１０５の情報（例：車速）等から位置補完及び誤差補正を行うように構成されていてもよい。

カメラ装置１０４は、車両１０の外部を撮像できるように車両１０に搭載され、車両１０の周辺状況を撮像した画像データあるいは動画像データを、車載ネットワーク等を通じて、車載用制御装置１０１に提供できるように構成されている。なお、カメラ装置１０４は、単眼カメラでもよいし、複数の撮像素子を搭載したステレオカメラでもよいし、単眼カメラとステレオカメラの任意の組み合わせでもよいし、カメラと他の処理を行うＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）を統合したものでもよい。

センサ群１０５は、車両１０の各種部品の状態（例：走行速度、操舵角、アクセルの操作量、ブレーキの操作量等）を検出する装置であり、例えば、ＣＡＮ等の車載ネットワークに検出した状態量を定期的に送信している。

ところで、処理部１１１の自車情報送信部１３０は、定期的に自車位置測位装置１０３、センサ群１０５から車両１０の位置情報や各種部品の状態等を含む情報を取得し、車両１０自身に設定されているＩＤ２００やタイプ２０１を含めた情報を、無線通信装置１０２を介して他の車両１０や携帯端末１１に定期的に送信する。

また、撮像画像データベース１２２は、カメラ装置１０４が撮像した画像を時刻情報とともに保存するデータベースであり、この情報は主に車両振動検出部１３７により用いられる。

以下、図２及び図３を用いて記憶部１１２の位置情報データベース１２０と詳細地図情報１２１について説明する。

図２は、位置情報データベース１２０の構成の一例を示す図である。位置情報データベース１２０は、ＩＤ２００、タイプ２０１、時刻２０２、緯度２０３、経度２０４、危険フラグ２０５、とで構成されるが、上記に限定されず、移動速度及び移動方向等の情報を含んでもよい。また、車両１０や携帯端末１１の移動履歴を確認するために、時刻２０２、緯度２０３、経度２０４の組み合わせを１組として、複数組の情報が登録されることがある。位置情報データベース１２０には、車両１０自身の情報や、無線通信装置１０２を介して他の車両１０及び携帯端末１１から受信した情報が登録される。

ＩＤ２００は、車両１０や携帯端末１１を一意に識別可能なＩＤであり、車両１０や携帯端末１１に設定される値であり、例えば整数で表現される値である。ＩＤ２００は位置情報データベース１２０の主キーである。

タイプ２０１は、ＩＤ２００が指す車両１０または携帯端末１１の種類を識別可能な情報であり、例えば整数で表現される。タイプ２０１として、例えば、車両１０であれば、通常車両（四輪車）、トラック、二輪車等を示す情報が、携帯端末１１であれば歩行者等を示す情報が設定される。タイプ２０１の区分は上記に限定されず、さらに細分化されてもよいし、逆に複数の区分を１つの区分として区分してもよい。

時刻２０２は、ＩＤ２００が車両１０自身を指す場合は、車両１０自身の情報を自車位置測位装置１０３等から取得した時刻である。一方、ＩＤ２００が他の車両１０または携帯端末１１を指す場合は、無線通信装置１０２を介してその情報を受信した時刻であってもよいし、無線ネットワーク１２で受信した情報に含まれている、他の車両１０や携帯端末１１が自身の自車位置測位装置１０３または位置測位装置１５１から取得した時刻であってもよい。時刻２０２は例えば年、月、日、時、分、秒で表現されてもよいし、ある特定の時刻からの経過秒数で表現されてもよい。

緯度２０３及び経度２０４は、ＩＤ２００が指す車両１０または携帯端末１１の、時刻２０２の時点での位置情報である。この位置情報は、自車位置測位装置１０３または位置測位装置１５１により取得された情報である。

危険フラグ２０５は、危険移動体抽出部１３４により設定される値であり、タイプ２０１の値が携帯端末１１を示す値である場合に有効な項目である。危険フラグ２０５には、その携帯端末１１を所持する移動体が車両１０自身にとってどの程度危険であるかを示す値、例えば、移動体と車両１０自身の衝突の危険性を示す値、である。危険フラグ２０５は、例えば危険度のレベルを表す整数で表現されてもよいし、危険かどうかを表す二値で表現されてもよい。位置情報データベース１２０に新しく携帯端末１１の情報が設定される時点では、危険でないことを示す値が設定される。

図３は、詳細地図情報１２１の構成の一例を示す図である。図３では、詳細地図情報１２１の情報の一部分である部分地図情報３００をもとにして説明する。部分地図情報３００は、ある交差点３０２を中心とした詳細地図情報である。

詳細地図情報１２１は、地図上の北を示す方位情報３０１、交差点３０２周辺の道路形状、交差点３０２周辺に存在する物体（信号機３０３、停止線３０４、横断歩道３０５、道路上にペイントされる道路標示３０６、道路標識３０７等）の種類や位置情報（緯度、経度）といった情報が設定される。他にも、道路周辺に存在する特徴のある建物等の情報が設定されてもよいし、後述するランドマーク検出に用いる、交差点３０２周辺に存在する物体のイメージ画像の情報を含んでもよい。

以下、図４から図７を用いて、車載用制御装置１０１の処理部１１１の具体的な処理について説明する。

図４は、位置情報管理部１３１の処理フローを示す図である。位置情報管理部１３１は、一定時間ごとに図４に示す処理フローの処理を行い、処理部１１１の他の処理と独立して並行に行われてもよい。

位置情報管理部１３１は、自車位置測位装置１０３から緯度２０３及び経度２０４を含む車両１０自身の位置情報を取得する（４００）。

次に位置情報管理部１３１は、無線通信装置１０２を介して、他の車両１０や携帯端末１１から新しく受信した情報がないかを確認する（４０１）。

新しく受信した情報がある場合（４０１でＹｅｓ）、その受信情報に含まれる、他の車両１０や携帯端末１１のＩＤ２００、タイプ２０１、緯度２０３、経度２０４等の情報を取得する（４０２）。ここで、受信情報に、他の車両１０や携帯端末１１が緯度２０３及び経度２０４を受信した時刻２０２の情報が含まれていれば、それも取得する。

新しく受信した情報がない場合（４０１でＮｏ）や、他の車両１０や携帯端末１１の情報を取得した（４０２）後、位置情報管理部１３１は、位置情報データベース１２０に、ステップ４００及び４０２で取得した車両１０自身や他の車両１０や携帯端末１１の情報を登録もしくは更新する（４０３）。具体的には、位置情報データベース１２０に、車両１０や携帯端末１１のＩＤ２００を含む行が既に存在している場合、その行の情報を最新の情報に更新する。この時、時刻２０２、緯度２０３、経度２０４の組が複数組登録可能な場合は、取得した情報を新しい組として登録してもよい。一方、車両１０や携帯端末１１のＩＤ２００に対応する行が存在しない場合は、位置情報データベース１２０に、ＩＤ２００を含む行を追加する。なお、危険フラグ２０５については、危険でないことを示す初期値を設定する。

さらに、位置情報管理部１３１は、位置情報データベース１２０に登録されている全ての行に対して、時刻２０２と現在の時刻の情報をもとに、最後に更新された時刻２０２から一定時間経過していないか確認する。もし一定時間以上経過した行が存在する場合、位置情報管理部１３１はその行を位置情報データベース１２０から削除し（４０４）、位置情報管理部１３１の処理を終了する。

図５は、自車方位特定部１３２の処理フローを示す図である。自車方位特定部１３２は、一定時間ごとに図５に示す処理フローの処理を行い、処理部１１１の他の処理と独立して並行に行われてもよい。当該処理フローは、高精度に自車の進行方位情報を算出することができ、後述する移動体検出領域の計算に適している。但し、自車の進行方位を高精度に求めることができるならば、方位センサなどのセンサを用いてもよい。

自車方位特定部１３２は、まず位置情報データベース１２０から、車両１０自身のＩＤ２００をキーとして検索し、車両１０自身の緯度２０３及び経度２０４の情報を取得する（５００）。

自車方位特定部１３２は、次に詳細地図情報１２１において、ステップ５００で取得した緯度２０３及び経度２０４が指す車両１０自身の位置の周辺に存在するランドマークを１つ選択する（５０１）。周辺のランドマークの選択にあたっては、例えば、車両１０自身の周辺から特定の距離以内に存在するランドマークを検索し、その中でも車両１０に最も近いものを選択する方法がある。ここで、ランドマークとは、道路標示３０６や道路標識３０７等、詳細地図情報１２１から取得可能な特徴的な物体やペイント情報のことであり、ランドマークの緯度及び経度の情報は詳細地図情報１２１から取得できる。自車方位特定部１３２は、ランドマークを用いて車両１０自身の方位を特定するため、ランドマークの中でも横幅が小さいもの（例：道路標識３０７）が望ましく、さらに、周辺に同種類のものが複数存在しないものを選択することが望ましい。

自車方位特定部１３２は、ランドマーク検出部１３３を用いて、カメラ装置１０４の撮像画像データに対してランドマーク検出処理を行う。具体的には、ランドマーク検出部１３３は、詳細地図情報１２１から取得可能なランドマークの種類の情報を用いて、カメラ装置１０４の撮像画像データから、ステップ５０１で選択したランドマークを検出する（５０２）。ランドマーク検出部１３３は、例えば、ランドマークの種類が駐車禁止を示す道路標識３０７であれば、駐車禁止標識の画像を用いて、カメラ装置１０４の撮像画像データを走査して、パターンマッチング処理を行う。そして、マッチング箇所とランドマーク画像（例：駐車禁止標識画像）との合致度を算出し、合致度が所定値を超えた場合に、マッチング箇所に当該ランドマークが存在すると判断することで、ランドマークを検出する。なお、ランドマークの画像として、詳細地図情報１２１から取得できるランドマークのイメージ画像を用いてもよい。

自車方位特定部１３２は、ステップ５０２においてランドマークを検出できなかった場合（５０３でＮｏ）、再度詳細地図情報１２１から別のランドマークを選択し、ステップ５０１〜５０２の処理を繰り返す。

自車方位特定部１３２は、ランドマークを検出できた場合（５０３でＹｅｓ）、カメラ装置１０４の撮像画像データ内のランドマークの位置から、車両１０自身の進行方位を０度としたときの、車両１０からランドマークが存在する方角θを計算する（５０４）。例えば、単眼カメラの場合、カメラ装置１０４の横軸の画角と、撮像画像内のランドマークの横軸の位置をもとに、カメラ装置１０４の撮像方角を０度としたときのランドマークが存在する位置の方角を計算できる。さらに、カメラ装置１０４の撮像方角が車両１０自身の進行方位と一致しない場合、カメラ装置１０４の撮像方角と車両１０自身の進行方位の相対角度の情報を車載用制御装置１０１が把握していれば、方角θを計算できる。なお、ランドマークが存在する方角θの計算方法は上記に限定されず、他の方法を用いて計算してもよい。

次に、自車方位特定部１３２は、位置情報データベース１２０から取得する車両１０自身の緯度２０３及び経度２０４の情報と、詳細地図情報１２１から取得する当該ランドマークの緯度及び経度の情報をもとに、北を０度としたときの車両１０自身から見たときのランドマークが存在する方位θ’を計算する（５０５）。

その後、自車方位特定部１３２は、北を０度としたときの車両１０自身の進行方位φを計算する（５０６）。具体的には、ステップ５０４及び５０５で取得した方角θ及び方位θ’の情報をもとにφ＝θ’−θとして算出する。そして、自車方位特定部１３２の処理を終了する。

図６は、危険移動体抽出部１３４の処理フローを示す図である。危険移動体抽出部１３４は一定時間ごとに図６に示す処理フローの処理を行い、処理部１１１の他の処理と独立して並行に行われてもよい。

危険移動体抽出部１３４は、まず車両１０自身の現時点から一定時間以内の移動経路を予測する（６００）。例えば、位置情報データベース１２０から取得する車両１０自身の緯度２０３及び経度２０４の時系列情報をもとに車両１０自身の移動ベクトルを計算し、移動ベクトルをもとに車両１０自身の今後の移動経路を予測してもよいし、車両１０自身の緯度２０３、経度２０４、詳細地図情報１２１、センサ群１０５等の情報をもとに、車両１０が現在走行している車線を求め移動経路を予測してもよいし、ウィンカー点滅情報から左折または右折等を判断して移動経路を予測してもよい。車両１０自身の移動経路予測方法は上記に限定されず、他の方法を用いて予測してもよい。

次に、危険移動体抽出部１３４は、位置情報データベース１２０の全ての行を探索し、タイプ２０１から携帯端末１１であると推測される行を１つ選択する（６０１）。例えば、タイプ２０１が歩行者であることを示しているか、自動車以外であることを示しているかどうかで判断し、その中で最初に見つかった行を選択すればよい。

次に、危険移動体抽出部１３４は、ステップ６０１で選択した携帯端末１１を所持する移動体の現時点から一定時間以内の移動経路を予測する（６０２）。例えば、携帯端末１１の緯度２０３及び経度２０４の時系列情報を位置情報データベース１２０から取得して移動ベクトルを計算し、移動ベクトルをもとに携帯端末１１の今後の移動経路を予測してもよいし、緯度２０３、経度２０４、詳細地図情報１２１の情報をもとに予測してもよい。詳細地図情報１２１の情報をもとに予測の方法として、歩道もしくは道路に平行して携帯端末１１が移動していれば、歩道に平行して移動すると予測し、そうでなければ移動ベクトルにあわせて移動すると予測してもよい。

危険移動体抽出部１３４は、ステップ６００及びステップ６０２で予測した車両１０自身と携帯端末１１の移動経路が交差するかどうかを判断する（６０３）。移動経路が交差する場合（６０３でＹｅｓ）、危険移動体抽出部１３４は、車両１０自身がその携帯端末１１を所持する移動体と衝突する危険性があると判断し、位置情報データベース１２０の危険フラグ２０５に危険であることを示す値を設定する（６０４）。このとき、例えば、車両１０自身が携帯端末１１を所持する移動体の衝突までの時間や、携帯端末１１が歩道を移動中かなどに応じて、危険レベルの高低を調整し、その値を位置データベース１２０の危険フラグ２０５に設定してもよい。

ステップ６０３でＮｏの場合またはステップ６０４の後、危険移動体抽出部１３４は、位置情報データベース１２０を確認し、他にステップ６０２〜６０４の処理を行っていない携帯端末１１が存在するか確認する（６０５）。当該携帯端末１１が存在する場合（６０５でＹｅｓ）、ステップ６０１に戻り、他の携帯端末１１に対してステップ６０２〜６０４の処理を行う。一方、他に携帯端末１１が存在しない場合（６０５でＮｏ）、危険移動体抽出部１３４の処理を終了する。

図７は、危険移動体検出部１３５の処理フローを示す図である。危険移動体検出部１３５は一定時間ごとに図７に示す処理フローの処理を行い、処理部１１１の他の処理と独立して並行に行われてもよい。

危険移動体検出部１３５は、まず車両１０自身のＩＤ２００をキーとして、位置情報データベース１２０から車両１０自身の緯度２０３及び経度２０４を取得する（７００）。

次に、危険移動体検出部１３５は、位置情報データベース１２０を探索し、タイプ２０１から携帯端末１１であることが推測され、かつ危険フラグ２０５が危険であることを示す値となっている行を探索して、例えば最初に見つかった行を選択する（７０１）。そして、危険移動体検出部１３５は、その携帯端末１１の緯度２０３及び経度２０４の情報を位置情報データベース１２０から取得する（７０２）。

危険移動体検出部１３５は、次に、ステップ７００及びステップ７０２で取得した、車両１０自身及び携帯端末１１の緯度２０３及び経度２０４の情報をもとに、北を０度とした時の車両１０自身から見た時に携帯端末１１が存在する方位φ’及び車両１０自身と携帯端末１１の間の距離ｄを計算する（７０３）。

さらに、危険移動体検出部１３５は、画像内移動体検出部１３６を呼び出し、画像内移動体検出部１３６がカメラ装置１０４の撮像画像内から、携帯端末１１を所持する移動体を検出する（７０４）。このステップ７０４の処理については後述する。

そして、危険移動体検出部１３５は、位置情報データベース１２０を確認し、危険フラグ２０５の値が危険であることを示している携帯端末１１の中で、まだステップ７０２〜７０４の処理を行っていないものが存在するか確認する（７０５）。他にも携帯端末１１が存在する場合（７０５でＹｅｓ）、再度ステップ７０１で携帯端末１１を選択し、ステップ７０２〜７０４の処理を行う。一方、全ての携帯端末１１を確認した場合（７０５でＮｏ）、危険移動体検出部１３５の処理を終了する。

図８は、画像内移動体検出部１３６の処理フローの一例を示す図である。画像内移動体検出部１３６は、危険移動体検出部１３５の処理のステップ７０４の中で、図８に示す処理フローの処理を行う。

画像内移動体検出部１３６は、危険移動体検出部１３５のステップ７０３において計算した、車両１０自身から見た携帯端末の存在する方位φ’及び距離ｄをもとに、カメラ装置１０４の撮像画像内において、危険移動体検出部１３５で選択中の携帯端末１１を所持する移動体を検出するための、移動体検出領域を計算する（８００）。移動体検出領域とは、移動体を検出するために撮像画像におけるパターンマッチングを行う領域、又は、優先的にパターンマッチングを行う領域のことをいい、例えば、歩行中の人間のイメージ画像を用いてパターンマッチングするために撮像画像を走査する領域のことをいう。移動体検出領域を設け、撮像画像内のパターンマッチングする範囲を絞ることで、危険移動体検出部１３５で選択された移動体の検出時間を短縮することが可能になる。移動体検出領域の具体的な計算例は図９にて後述する。

次に、画像内移動体検出部１３６は、移動体検出領域の推定にあたって車両振動情報を利用するか確認する（８０１）。これは、車両振動検出部１３７または車両振動検出機能を持つセンサ群１０５から、車両１０自身の走行時の縦の振動幅情報を取得し、その情報を活用して移動体検出領域拡大処理を行うかどうかを決めるものである。この処理を行うかどうかは、例えば、安全運転支援システムのシステム管理者もしくは車両１０のユーザが事前に決定しておき、パラメータとして設定する。この車両振動検出部１３７の処理については後述する。

車両振動情報を利用する場合（８０１でＹｅｓ）、画像内移動体検出部１３６は、走行時の縦の車両振動幅の情報を車両振動検出部１３６やセンサ群１０５から取得する（８０２）。例えば、車両振動検出部１３６は、車両走行中の縦の振動により、カメラ装置１０４の画像内で検出済みのランドマークが上下にどの程度のピクセル幅で振動しているかの情報を取得する。ここで取得する情報は上記に限らず、例えば、車両自身の振動幅の測定値でもよく、この場合はその情報をもとに、上下のピクセル幅の振幅幅を計算すればよい。

画像内移動体検出部１３６は、ステップ８０２で取得した情報を用いて、移動体検出領域を縦方向に拡大する（８０３）。例えば、ステップ８０２で取得した上下の振動のピクセル幅の分だけ、画像内移動体検出部１３６は移動体検出領域を縦方向である上下に拡大する。他にも、上記に加えて、さらにマージンを考慮し、そのマージンの分だけ移動体検出領域を拡大してもよい。

そして、ステップ８０１でＮｏの場合またはステップ８０３の後に、画像内移動体検出部１３６は、移動体検出領域に対してパターンマッチングを行うことにより、移動体を検出し（８０４）、画像内移動体検出部１３６の処理を終了する。例えば、歩行中の人間のイメージ画像を用いて、カメラ装置１０４の撮像画像データを走査して、パターンマッチング処理を行う。マッチング箇所と歩行中の人間のイメージ画像との合致度を算出し、合致度が所定値を超えた場合に、マッチング箇所に移動体が存在すると判断し、移動体を検出する。なお、パターンマッチングに用いる画像は、歩行中の人間のイメージ画像に限定されるものではなく、死角から飛び出してくる場合や自転車に乗っている場合等を考慮して、人間の手等、人間の一部のイメージ画像であってもよいし、自転車等の乗り物やその乗り物のタイヤ等の一部のイメージ画像であってもよい。ここで検出した移動体を車載用制御装置１０１に渡すことで、車載用制御装置１０１は、安全運転支援システムなどの処理を行う。

図９は、車両１０自身及び携帯端末１１を所持する歩行者の位置関係を示す図であり、図９をもとにしてカメラ装置１０４の撮像画像データ内における移動体検出領域の計算方法の一例を説明する。なお、移動体検出領域の計算は、本説明の方法に限らないものであって、それ以外の方法で計算してもよい。また、本説明は単眼カメラを用いる場合を例として説明する。

上の図９００は、詳細地図情報１２１において、車両１０自身及び携帯端末１１を所持する歩行者９１１が存在する場合におけるイメージ図である。図９００をもとに、まず移動体検出領域の横軸の位置（地面に対して水平方向の位置）の計算方法の一例を説明する。なお、本来は詳細地図情報１２１には道路や他の建築物なども存在するが、本説明では不要のため省略した。

図９００において車両１０自身の進行方位φ（９１２）は、自車方位特定部１３２のステップ５０６で既に計算されている。また、北を０度としたときの、車両１０自身から歩行者９１１が存在する方位φ’は危険移動体検出部１３５のステップ７０３でφ’として計算されている。そして、このφ及びφ’から、車両１０自身の進行方位φ（９１２）を０度としたときの、車両１０自身から見て歩行者９１１が存在する方角δ（９２１）は、δ＝φ’−φとして求められる。

カメラ装置１０４の撮像画像内において、歩行者９１１の移動体検出領域の横軸の中心位置は、例えば、方角δ（９２１）が０〜９０度の範囲であれば撮像画像の右側、−９０〜０度の範囲であれば撮像画像の左側にあり、さらにその左側または右側の横軸の中心位置は、カメラ装置１０４の横軸の画角９２０に対する方角δ（９２１）の割合によって計算可能である。

また、移動体検出領域の横幅（地面に対して水平方向の幅）は、車両１０自身及び歩行者９１１間の距離ｄと車載用制御装置１０１が設定するパラメータにより設定すればよく、例えば、横幅は距離ｄによらず一定であってもよいし、距離ｄが小さければ横幅を大きくとり、距離ｄが大きければ横幅を小さくとるようにしてもよい。

次に、下の図９０１は、図９００において車両１０自身と歩行者９１１を結ぶ線に沿って、高さ方向に切り取った場合の断面図である。図９００をもとに、移動体検出領域の縦軸の位置（地面に対して高さ方向の位置）の計算方法の一例を説明する。

図９０１では、車両１０及び歩行者９１１の間の距離ｄ（９３１）、車両１０自身のカメラ装置１０４が設定されている高さ（９３３）、歩行者９１１の身長とカメラ装置１０４が設置されている高さの差分（９３２）を図示している。なお、歩行者９１１の身長は、携帯端末１１から一般的に取得できないが、例えば人間の平均身長などの情報を用いてもよい。さらに、歩行者９１１の身長に限る必要はなく、例えば、位置情報データベース１２０のタイプ２０１から自転車であると判明している場合は、自転車に乗車中の歩行者の最大の高さの値を用いてもよい。

ここで、カメラ装置１０４の位置から歩行者９１１の最上部を見るときの仰俯角９４０は、距離ｄ（９３１）と高さの差分９３２から三角関数を用いて計算できるし、歩行者９１１の最下部（地面）の仰俯角９４１は距離ｄ（９３１）と高さ９３３から三角関数を用いて計算可能できる。

よって、カメラ装置１０４の撮像画像データ内において、歩行者９１１の検出領域の縦の範囲（地面に対して高さ方向の範囲）は、カメラ装置１０４の縦軸の画角に対する、仰俯角９４０及び９４１の割合によって計算できる。

図１０は、車両振動検出部１３７の処理フローの一例を示す図である。車両振動検出部１３７は一定時間ごとに図１０に示す処理フローの処理を行い、処理部１１１の他の処理と独立して並行に行われてもよい。

まず、車両振動検出部１３７は、撮像画像データベース１２２から直近の一定時間内のカメラ１０４装置の撮像画像を取得し、その撮像画像内から基準となる画像を選択する（１０００）。例えば、一定時間内の複数枚の撮像画像内から、既にランドマーク検出部１３３により検出したランドマークの縦方向の位置が一致する画像の枚数が最も多いものから１枚選択し、それを基準画像とすればよい。

次に、車両振動検出部１３７は、撮像画像データベース１２２の直近の一定時間内の複数枚の撮像画像とステップ１０００で選択した基準画像を比較して車両の上限の最大振動幅を計算し（１００１）、車両振動検出部１３７の処理を終了する。例えば、撮像画像データベース１２２の直近の一定時間内の複数枚の撮像画像の中から、ステップ１０００で選択した基準画像におけるランドマークの位置に対して、ランドマークが最も上に移動した画像と、最も下に移動した画像を選択し、基準画像におけるランドマークの位置とのピクセル幅の差分を計算する。

上記の説明では、ランドマークの位置をもとに計算したが、ランドマークに限定されるものではなく、例えば、撮像画像内に存在するランドマークではないオブジェクトや、地平線などをもとに検出してもよい。

図１１は、図１〜図１０で説明した本発明の効果的なケースを示す図である。図１１を用いて、これまでに説明した本発明の具体例を説明する。図１１では、車両１０が道路１１１２を走行中に、道路１１１３から歩行者１１１０が接近中である場合を例として説明する。

図１１の上の図１１００は、詳細地図情報１２１において、車両１０自身及び携帯端末１１を所持する移動体である歩行者１１１０が存在する場合におけるイメージ図である。図１１００では、車両１０が道路１１１２を右下（南東）に向かって走行中であり、歩行者１１１０は携帯端末１１を所持しており左下（南西）に向かって移動中である。また、交差点１１１５周辺では、ランドマークとして道路標識１１１１が存在し、さらに交差点の北側には建物１１１４が存在する。この建物１１１４のために、車両１０から歩行者１１１０は見えないといった状況である。

下の画像１１０１は、車両１０の前方に搭載されたカメラ装置１０４の撮像画像である。画像１１０１には、道路標識１１１１及び建物１１１４が表示されているが、歩行者１１１０は建物１１１４のために表示されない。

図１１００において、歩行者１１１０が所持する携帯端末１１は、定期的に位置測位装置１５１により携帯端末１１自身の緯度２０３及び経度２０４の情報を取得する。携帯端末１１は、緯度２０３及び経度２０４の情報に加えて、携帯端末１１自身を一意に識別するためのＩＤ２００、例えば歩行者であることを示すタイプ２０１の情報を、周辺に存在する車両１０に対して送信する。

車両１０の位置情報管理部１３１は、定期的にステップ４００により自車位置測位装置１０３から緯度２０３及び経度２０４の情報を取得し、ステップ４０３により、位置情報データベース１２０に、車両１０自身を一意に識別するＩＤ２００、車両１０が例えば普通の乗用車であることを示すタイプ２０１、取得した時刻２０２、緯度２０３、経度２０４の情報を更新する。

さらに、車両１０の位置情報管理部１３１は、ステップ４０１〜４０３により、歩行者１１１０が所持する携帯端末１１から定期的に情報を受信し、位置情報データベース１２０に、携帯端末のＩＤ２００、タイプ２０１、受信時刻２０２、緯度２０３、経度２０４の情報を登録または更新する。

上記に並行して、車両１０の自車方位特定部１３２は、ステップ５００及び５０１により、定期的に位置情報データベース１２０に登録された車両１０自身の緯度２０３及び経度２０４の情報と詳細地図情報１２１をもとに、車両１０自身の周辺に存在するランドマークを検索し、ここでは道路標識１１１１の情報（緯度、経度、道路標識の種類）を取得する。

車両１０の自車方位特定部１３２は、ステップ５０２により、詳細地図情報１２１から取得する道路標識の種類情報をもとに想定されるイメージ画像をもとに、カメラ装置１０４の撮像画像データである画像１１０１のパターンマッチングを行い、領域１１３０内にランドマークである道路標識１１１１が存在することを検出する。

さらに、車両１０の自車方位特定部１３２は、ステップ５０４により、例えば、車両１０に搭載したカメラ装置１０４の横の画角及び画像１１０１内の領域１１３０の位置から、車両１０自身の進行方位１１２０を０度としたときの、車両１０自身から見た時の道路標識１１１１の方角θ（１１２２）を計算する。

車両１０の自車方位特定部１３２は、次に、ステップ５０５により、位置情報データベース１２０に登録された車両１０自身の緯度２０３及び経度２０４の情報と、詳細地図情報１２１から取得可能な道路標識１１１１の緯度及び経度の情報をもとに、北を０度とした時の、車両１０自身から見た時の道路標識１１１１が存在する方位θ’（１１２３）を計算する。そして、車両１０の自車方位特定部１３２は、ステップ５０６により、北を０度としたときの車両１０自身の進行方位であるφ（１１２０）を、φ＝θ’（１１２３）−θ（１１２２）により計算する。

また、上記と並行して、車両１０の危険移動体抽出部１３４は、ステップ６００〜６０２により、位置情報データベース１２０から取得できる車両１０自身と携帯端末１１の緯度２０３及び経度２０４の時系列情報から、車両１０及び携帯端末１１がいずれも交差点１１１５に向かうと予測する。そして、ステップ６０３〜６０４により、危険移動体抽出部１３４は、車両１０自身と携帯端末１１の移動経路が交差すると判断し、位置情報データベース１２０の危険フラグ２０５に危険を示す値を設定する。

さらに、上記と並行して、車両１０の危険移動体検出部１３５は、ステップ７０１により位置情報データベース１２０の危険フラグ２０５の値を確認することで、携帯端末１１が車両１０自身と衝突する危険性があることを認識し、その携帯端末１１を選択する。

車両１０の危険移動体検出部１３５は、位置情報データベース１２０から車両自身１０及び携帯端末１１の緯度２０３及び経度２０４の情報を取得（ステップ７００及び７０２）し、その情報をもとに、ステップ７０３により、北を０度としたときの車両１０自身から見たときの歩行者１１１０の方位φ’（１１２４）と、車両１０自身と携帯端末１１の間の距離ｄを計算する。

そして、車両１０の画面移動体検出部１３６は、ステップ８００により歩行者１１１０が存在する、画像１１０１内の移動体検出領域１１３１を推定する。ここで、車両１０自身の進行方位φ（１１２０）を０度としたときの、車両１０自身から携帯端末１１が存在する方角δ（１１２５）はφ’（１１２４）−φ（１１２０）で計算できる。画像１１０１内の移動体検出領域１１３１の横軸の中心位置は、カメラ装置１０４の横軸の画角と、方角δ（１１２５）の値をもとに計算すればよい。また、移動体検出領域１１３１の横幅及び縦幅は、図９を用いて説明した方法を一例として計算すればよい。

さらに、車両振動検出部１３７の情報を用いる場合、ステップ８０３、８０４により、車両１０の画面移動体検出部１３６は、車両振動検出部１３７から、例えば、画像１１０１内の道路標識１１１１の上下の最大振動ピクセル幅の情報を取得し、その幅の分だけ移動体検出領域１１３１の上下の幅を拡大する。

そして、車両１０の画面移動体検出部１３６は、移動体検出領域１１３１に対して、歩行者や自転車等の全体のイメージ画像またはその一部のイメージ画像のパターンマッチングを行うことで、歩行者１１１０の検出処理を行う。

ただし、図１１の時点では歩行者１１１０は建物１１１４の後ろに存在するため、車両１０の画面移動体検出部１３６は歩行者１１１０を検出できないが、ここまで説明した処理を定期的に行っていれば、歩行者１１１０が建物１１１４から出てきた時点ですぐに歩行者１１１０を車両１０の車載用制御装置１０１が認識できる。

このように、本発明を用いることで、携帯端末１１を所持する移動体が建物等障害物により車両１０から見えない場所に存在するために、カメラ装置１０４の撮像画像から検出できない場合であっても、無線通信により認識できた歩行者情報を用いることで、車両１０のカメラ装置１０４の撮像画像に登場した時点ですぐに画面移動体検出部１３６により認識できることを説明した。

さらに、これまでの説明で、移動体が所持する携帯端末１１から無線通信情報を介して受信した情報用いるため、自車と衝突する歩行者が視界にいない場合でも、移動体の情報からカメラ装置１０４の撮像画像の移動体検出領域を設定することを説明した。すなわち、本発明を用いれば、例えば多数の歩行者や自転車などの移動体が存在する環境であっても、携帯端末１１から受信した情報を用いて、車両１０と衝突する可能性がある危険な移動体の移動体検出領域を設定するため、カメラ装置１０４の撮像画像からの危険な移動体の検出速度及び検出精度を向上できることは容易に想像できる。

また、本発明では、自車方位特定部１３２は、カメラ装置１０４の撮像画像内でランドマーク検出部１３３により認識したランドマークを用いて車両１０自身の方位を特定する処理を行っているが、自車方位特定部１３２において、高精度ジャイロ等を用いることで自車方位を特定する方法に置き換えてもよい。

１０ 車両
１１ 携帯端末
１２ 無線ネットワーク
１０１ 車載用制御装置
１０２ 無線通信装置
１０３ 自車位置測位装置
１０４ カメラ装置
１０５ センサ装置
１１０ 通信部
１１１ 処理部
１１２ 記憶部
１３０ 自車情報送信部
１３１ 位置情報管理部
１３２ 自車方位特定部
１３３ ランドマーク検出部
１３４ 危険移動体抽出部
１３５ 危険移動体検出部
１３６ 画像内移動体検出部
１３７ 車両振動検出部
１５０ 無線通信装置
１５１ 位置測位装置
２００ ＩＤ
２０１ タイプ
２０２ 時刻
２０３ 緯度
２０４ 経度
２０５ 危険フラグ
３００ 詳細地図情報（一部）
３０１ 方位情報
３０２ 交差点
３０３ 信号
３０４ 停止線
３０５ 横断歩道
３０６ 道路標示
３０７ 道路標識
９１１ 歩行者
１１１０ 歩行者
１１１１ 道路標識
１１１２ 道路
１１１３ 道路
１１１４ 建物
１１１５ 交差点

Claims (15)

1. 車両に搭載される車両制御装置であって、
   前記車両の位置情報である第一の位置情報と携帯端末の位置情報である第二の位置情報とを取得する通信部と、
   前記第一の位置情報及び前記第二の位置情報が格納される記憶部と、
   前記第一の位置情報と前記第二の位置情報とに基づいて、前記車両と前記携帯端末を所持する移動体との衝突の危険性である衝突危険性を判定し、該判定の結果に基づいて、前記車両に搭載されたカメラ装置により撮像される撮像画像において移動体検出処理が行われる移動体検出領域を設定し、前記移動体検出領域内の前記移動体の画像を検出する処理部と、
   を有することを特徴とする車両制御装置。
2. 請求項１に記載の車両制御装置であって、
   前記処理部は、前記第一の位置情報と前記第二の位置情報とに基づいて前記車両に対する前記携帯端末の方向と前記車両と前記携帯端末との間の距離とを算出し、算出した前記方向と前記距離とに基づいて前記移動体検出領域を設定する、ことを特徴とする車両制御装置。
3. 請求項１に記載の車両制御装置であって、
   前記記憶部には、複数の前記携帯端末各々に対応する前記第二の位置情報が記憶され、 前記処理部は、複数の前記携帯端末に対して前記衝突危険性を判定し、該判定の結果、所定の条件を満たす前記携帯端末を所持する前記移動体に対して前記移動体検出領域を設定する、ことを特徴とする車両制御装置。
4. 請求項１に記載の車両制御装置であって、
   前記処理部は、前記第一の位置情報に基づいて前記車両の移動経路を、前記第二の位置情報に基づいて前記携帯端末を所持する前記移動体の移動経路を算出し、前記車両の移動経路と前記移動体の移動経路とに基づいて前記衝突危険性を判定する、ことを特徴とする車両制御装置。
5. 請求項１に記載の車両制御装置であって、
   前記処理部は、前記カメラ装置の撮像画像の振動幅を検出し、検出した前記振動幅に基づいて前記移動体検出領域を拡大する、ことを特徴とする車両制御装置。
6. 車両制御装置とカメラ装置とが搭載される車両であって、
   前記車両の位置情報である第一の位置情報を取得する位置情報取得部と、
   通信網を介して携帯端末の位置情報である第二の位置情報を受信する通信部と、を有し、
   前記車両制御装置は、
   前記第一の位置情報及び前記第二の位置情報が格納される記憶部と、
   前記第一の位置情報と前記第二の位置情報とに基づいて、前記車両と前記携帯端末を所持する移動体との衝突の危険性である衝突危険性を判定し、該判定の結果に基づいて、前記カメラ装置により撮像される撮像画像において移動体検出処理が行われる移動体検出領域を設定し、前記移動体検出領域内の前記移動体の画像を検出する処理部と、
   を有することを特徴とする車両。
7. 請求項６に記載の車両であって、
   前記処理部は、前記第一の位置情報と前記第二の位置情報とに基づいて前記車両に対する前記携帯端末の方向と前記車両と前記携帯端末との間の距離とを算出し、算出した前記方向と前記距離とに基づいて前記移動体検出領域を設定する、ことを特徴とする車両。
8. 請求項６に記載の車両であって、
   前記記憶部には、複数の前記携帯端末各々に対応する前記第二の位置情報が記憶され、
   前記処理部は、複数の前記携帯端末に対して前記衝突危険性を判定し、該判定の結果、所定の条件を満たす前記携帯端末を所持する前記移動体に対して前記移動体検出領域を設定する、ことを特徴とする車両。
9. 請求項６に記載の車両であって、
   前記処理部は、前記第一の位置情報に基づいて前記車両の移動経路を、前記第二の位置情報に基づいて前記携帯端末を所持する前記移動体の移動経路を算出し、前記車両の移動経路と前記移動体の移動経路とに基づいて前記衝突危険性を判定する、ことを特徴とする車両。
10. 請求項６に記載の車両であって、
    前記処理部は、前記カメラ装置の撮像画像の振動幅を検出し、検出した前記振動幅に基づいて前記移動体検出領域を拡大する、ことを特徴とする車両。
11. 車両に搭載されるカメラ装置によって撮像される撮像画像から移動体を検出する移動体検出方法であって、
    前記車両の位置情報である第一の位置情報と携帯端末の位置情報である第二の位置情報とを取得し、
    前記第一の位置情報と前記第二の位置情報とに基づいて、前記車両と前記携帯端末を所持する前記移動体との衝突の危険性である衝突危険性を判定し、
    該判定の結果に基づいて、前記カメラ装置による前記撮像画像において前記移動体の検出処理が行われる移動体検出領域を設定し、
    前記移動体検出領域内の前記移動体の画像を検出する、
    ことを特徴とする移動体検出方法。
12. 請求項１１に記載の移動体検出方法であって、
    前記第一の位置情報と前記第二の位置情報とに基づいて前記車両に対する前記携帯端末の方向と前記車両と前記携帯端末との間の距離とを算出し、
    算出した前記方向と前記距離とに基づいて前記移動体検出領域を設定する、
    ことを特徴とする車両制御装置。
13. 請求項１１に記載の移動体検出方法であって、
    複数の前記携帯端末各々に対応する前記第二の位置情報を取得し、
    複数の前記携帯端末に対して前記衝突危険性を判定し、
    該判定の結果、所定の条件を満たす前記携帯端末を所持する前記移動体に対して前記移動体検出領域を設定する、
    ことを特徴とする移動体検出方法。
14. 請求項１１に記載の移動体検出方法であって、
    前記第一の位置情報に基づいて前記車両の移動経路を、前記第二の位置情報に基づいて前記携帯端末を所持する前記移動体の移動経路を算出し、
    前記車両の移動経路と前記移動体の移動経路とに基づいて前記衝突危険性を判定する、
    ことを特徴とする移動体検出方法。
15. 請求項１１に記載の移動体検出方法であって、
    前記カメラ装置の撮像画像の振動幅を検出し、検出した前記振動幅に基づいて前記移動体検出領域を拡大する、
    ことを特徴とする移動体検出方法。

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