JP2016001434A - 車外環境認識装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】車外環境認識装置120は、所定間隔毎に取得される画像から立体物を特定する立体物特定部164と、立体物が浮遊物らしい特徴を有するか否かを第1判定条件に基づいて判定し、立体物が浮遊物らしい特徴を有する場合、点数を加算していき、また、立体物が浮遊物の物体らしい特徴を有しない場合、点数を減算していき、点数が所定の点数閾値より大きい場合、立体物を浮遊物と特定し、点数が点数閾値以下の場合、立体物を非浮遊物と特定する浮遊物特定部166と、前回までに取得された画像に基づいて浮遊物特定部により立体物が該非浮遊物と特定されており、今回取得された画像において、第1判定条件とは異なる第2判定条件に基づいて立体物が浮遊物らしい特徴を有すると判定すると、点数をリセットする点数リセット部170とを備える。
【選択図】図2
Description
図1は、環境認識システム100の接続関係を示したブロック図である。環境認識システム100は、自車両1内に設けられた、撮像装置110と、車外環境認識装置120と、車両制御装置(ECU:Engine Control Unit)130とを含んで構成される。
図2は、車外環境認識装置120の概略的な機能を示した機能ブロック図である。図2に示すように、車外環境認識装置120は、I/F部150と、データ保持部152と、中央制御部154とを含んで構成される。
画像処理部160は、2つの撮像装置110それぞれから輝度画像を取得し、一方の輝度画像から任意に抽出したブロック(例えば水平4画素×垂直4画素の配列)に対応するブロックを他方の輝度画像から検索する、所謂パターンマッチングを用いて視差を導き出す。ここで、「水平」は画面横方向を示し、「垂直」は画面縦方向を示す。
図2に戻って説明すると、3次元位置導出部162は、画像処理部160で生成された距離画像214に基づいて検出領域216内の視差ブロック毎の視差情報を、所謂ステレオ法を用いて、水平距離x、高さyおよび相対距離zを含む実空間における3次元位置に変換する。ここで、ステレオ法は、三角測量法を用いることで、立体部位(画素または複数の画素からなるブロック)の距離画像214における視差からその立体部位の撮像装置110に対する相対距離zを導出する方法である。このとき、3次元位置導出部162は、立体部位の相対距離zと、立体部位と同相対距離zにある道路表面上の点と立体部位との距離画像214上の検出距離とに基づいて、立体部位の道路表面からの高さyを導出する。そして、導出された3次元位置が示された位置情報を改めて距離画像214に対応付ける。かかる相対距離zの導出処理や3次元位置の特定処理は、様々な公知技術を適用できるので、ここでは、その説明を省略する。
立体物特定部164は、3次元位置の差分が所定範囲内にある立体部位同士をグループ化して立体物とする。具体的に、立体物特定部164は、距離画像214における、水平距離xの差分、高さyの差分および相対距離zの差分が予め定められた範囲(例えば0.1m)内にある立体部位同士を、同一の特定物に対応すると仮定してグループ化する。こうして、仮想的な立体グループである立体物が生成される。上記の範囲は実空間上の距離で表され、製造者や搭乗者によって任意の値に設定することができる。また、立体物特定部164は、グループ化により新たに追加された立体部位に関しても、その立体部位を基点として、水平距離xの差分、高さyの差分および相対距離zの差分が所定範囲内にある立体部位をさらにグループ化する。結果的に、同一の特定物と仮定可能な立体部位全てがグループ化されることとなる。
浮遊物特定部166は、立体物特定部164により特定された立体物から、浮遊物を特定する。
図5は、低輝度浮遊物特定処理を例示した説明図である。浮遊物特定部166は、低輝度シーンに応じた判定条件の浮遊物の特定処理として低輝度浮遊物特定処理を行う。図5(a)に示すように、浮遊物特定部166は、3次元位置導出部162により導出された立体部位の位置情報に基づいて、ウィンドウ222内における立体物の輪郭を判定し、輪郭によって形成された内側の領域をアクセス領域224として設定する。
図6は、高輝度浮遊物特定処理を例示した説明図である。浮遊物特定部166は、高輝度シーンに適した浮遊物の特定処理として高輝度浮遊物特定処理を行う。図6(a)に示すように、浮遊物特定部166は、低輝度浮遊物特定処理と同様に、ウィンドウ222内における立体部位の集合体のみの領域をアクセス領域224として設定する。また、浮遊物特定部166は、ウィンドウ222を垂直方向および水平方向それぞれに対して均等に3分割した9つの分割領域226a〜226iを設定する。
特定物特定部168は、浮遊物特定部166によって非浮遊物として特定された立体物の大きさ、形状、色相等に基づいて、立体物がいずれかの特定物(車両、人等)であるか判定する。
図7は、先行車両が浮遊物を通過する様子、および、その時の立体物の特定を説明する図である。図8は、先行車両から浮遊物が発生する様子、および、その時の立体物の特定を説明する図である。
点数リセット部170は、非浮遊物と特定された立体物を含むウィンドウ222について、立体物(立体部位の集合体)の位置情報と、前回のフレームで撮像された輝度画像212における関係付けられた立体物の位置情報とに基づいて、立体物の加速度および加速度の微分である加加速度を導出する。
点数リセット部170は、例えば3×3画素の空間微分フィルタを輝度画像212全体にかけ、空間微分フィルタによるエッジ画像を作成する。そして、点数リセット部170は、エッジ画像のうち、ウィンドウ222内に含まれるエッジの総数(エッジ総数)を算出する。
次に、中央制御部154が実行する、上記した画像処理、立体物特定処理、浮遊物特定処理、特定物特定処理、点数リセット処理を含む車外環境認処理の流れについて説明する。
図11に示すように、点数リセット部170は、立体物特定処理S404で特定された立体物が1以上あって、当該点数リセット処理S500において、前回の浮遊物特定処理S600において非浮遊物と特定され、かつ、まだ選択されていない立体物があるか否かを判断する(S502)。まだ選択していない立体物があれば(S502におけるYES)、点数リセット部170は、まだ選択していない立体物を1つ選択する(S504)。
図12に示すように、点数リセット部170は、上記3次元位置導出処理S402で導出された立体物の位置情報と、前回の立体物の位置情報とに基づいて、立体物の加速度および加加速度を導出する(S506−1)。また、点数リセット部170は、立体物を含むウィンドウ222内でのブレーキランプの点灯の有無を検出する(S506−2)。
図13に示すように、点数リセット部170は、ウィンドウ222内の各画素に対して空間フィルタをかけ、ウィンドウ222内のエッジを導出するとともに、導出したエッジの総数を導出する(S508−1)。また、点数リセット部170は、ウィンドウ222を水平方向に等分する中心線CLを設定し、中心線CLから左右方向それぞれに離隔位置IPだけ離隔した画素がともに立体物に相当する画素である対称性総数を導出する(S508−2)。
図14に示すように、浮遊物特定部166は、立体物特定処理S404で特定された立体物が1以上あって、まだ選択されていない立体物があるか否かを判断する(S602)。まだ選択していない立体物があれば(S602におけるYES)、浮遊物特定部166は、まだ選択していない立体物を1つ選択する(S604)。
図15に示すように、浮遊物特定部166は、3次元位置導出部162により導出された立体部位の位置情報に基づいて、ウィンドウ222内における立体部位の集合体のみの領域をアクセス領域224として設定する(S606−1)。
図16に示すように、浮遊物特定部166は、ウィンドウ222内にアクセス領域224として設定するとともに、ウィンドウ222を垂直方向および水平方向それぞれを3分割した9つの分割領域226a〜226iを設定する(S608−1)。そして、浮遊物特定部166は、分割領域226a〜226iそれぞれについて、分割領域226a〜226i内のアクセス領域224の輝度について輝度ヒストグラムを生成する(S608−2)。その後、浮遊物特定部166は、生成した輝度ヒストグラムについてピーク輝度値を分割領域226a〜226iそれぞれについて導出するとともに、ピーク輝度値が輝度値閾値以上である高輝度分割領域数を導出する(S608−3)。
164 立体物特定部
166 浮遊物特定部
170 点数リセット部
Claims (6)
- 所定間隔毎に取得される画像から立体物を特定するとともに、該立体物と前回取得された画像における立体物とが対応する場合には、該立体物と前回取得された画像における立体物とを関連付ける立体物特定部と、
前記立体物が浮遊物らしい特徴を有するか否かを第1判定条件に基づいて判定し、該立体物が浮遊物らしい特徴を有する場合、関連付けられた立体物に対して点数を加算していき、また、該立体物が浮遊物の物体らしい特徴を有しない場合、関連付けられた立体物に対して点数を減算していき、該点数が所定の第1点数閾値より大きい場合、該立体物を該浮遊物と特定し、該点数が該第1点数閾値以下の場合、該立体物を該非浮遊物と特定する浮遊物特定部と、
前回までに取得された画像に基づいて前記浮遊物特定部により前記立体物が該非浮遊物と特定されており、今回取得された画像において、前記第1判定条件とは異なる第2判定条件に基づいて該立体物が該浮遊物らしい特徴を有すると判定すると、前記点数を前記第1点数閾値にリセットする点数リセット部と、
を備えることを特徴とする車外環境認識装置。 - 前記点数リセット部は、前回までに取得された画像に基づいて前記立体物が非浮遊物と特定されている場合に、該立体物の加速度および加速度の微分を導出し、該立体物の加速度および加速度の微分に基づいて、該立体物が該浮遊物らしい特徴を有するか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の車外環境認識装置。 - 前記点数リセット部は、前回までに取得された画像に基づいて前記立体物が非浮遊物である車両と特定されている場合に、該車両のブレーキランプの点灯の有無を検出し、該ブレーキランプの点灯の有無に基づいて、該立体物が該浮遊物らしい特徴を有するか否かを判定する
ことを特徴とする請求項2に記載の車外環境認識装置。 - 前記立体物特定部は、前記立体物を含む矩形状の領域を導出し、
前記点数リセット部は、前記矩形状の領域内のエッジ総数を導出し、前回取得された画像における該エッジ総数と、今回取得された画像における該エッジ総数との変化率が所定のエッジ総数閾値以上である場合に、前記点数をリセットする
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の車外環境認識装置。 - 前記立体物特定部は、前記立体物を含む矩形状の領域を導出し、
前記点数リセット部は、前記矩形状の領域における水平方向の中心を基準として、前記立体物の対称性を検出し、前回取得された画像における該対称性と、今回取得された画像における該対称性との変化率が所定の対称性閾値以上である場合に、前記点数をリセットする
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の車外環境認識装置。 - 所定間隔毎に取得される画像から立体物を特定するとともに、該立体物と前回取得された画像における立体物とが対応する場合には、該立体物と前回取得された画像における立体物とを関連付ける立体物特定部と、
前記立体物が浮遊物らしい特徴を有するか否かを第1判定条件に基づいて判定し、該立体物が浮遊物らしい特徴を有する場合、関連付けられた立体物に対して点数を加算していき、また、該立体物が浮遊物の物体らしい特徴を有しない場合、関連付けられた立体物に対して点数を減算していき、該点数が所定の第1点数閾値より大きい場合、該立体物を該浮遊物と特定し、該点数が該第1点数閾値以下の第2点数閾値以下の場合、該立体物を該非浮遊物と特定する浮遊物特定部と、
前記第1判定条件とは異なる第2判定条件に基づいて、前記立体物が前記浮遊物らしい特徴を有するか否かを判定し、前回までに取得された画像に基づいて前記浮遊物特定部により前記立体物が該非浮遊物と特定されており、今回取得された画像において該第2判定条件に基づいて該立体物が該浮遊物らしい特徴を有すると判定すると、前記点数を前記第1点数閾値および前記第2点数閾値の間のいずれかの値にリセットする点数リセット部と、
を備えることを特徴とする車外環境認識装置。
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