JP2016197046A - 物体検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の周囲に存在する反射物群を高精度に検出することが可能な物体検出装置を提供する。【解決手段】車両の周囲に光を投光する投光部１１と、投光部１１より投光された光が各反射物Ｘ１で反射する反射光を含む周囲を撮像する撮像部１２と、撮像部１２で撮像された画像から反射光を検出する反射光抽出部１３と、反射光抽出部１３で検出される各反射物Ｘ１による反射光の相対輝度に基づいて、各反射物Ｘ１が一連の反射物群であるか否かを判断する反射物群判断部１４を備える。【選択図】 図１

Description

本発明は、車両走行路の周囲に存在し、連続性を有して配置される複数の反射物からなる一連の反射物群を検出する物体検出装置に関する。

車両の周囲に存在する物体を検出する物体検出装置として、例えば、特許文献１に開示されたものが知られている。該特許文献１では、投光部より前方に照射する光を、より遠くの目標物に対応したものほどビーム強度を大きくすることにより、受信器に戻るビーム反射を確実にすることが記載されている。

特開平６−２３０１３５号公報

しかしながら、上述した特許文献１に開示された従来例では、車両周辺に存在する道路マーカ等の一連の反射物群を検出する場合、先行車両のリフレクタ等の他の反射物の存在により反射物群を誤検出するという問題があった。

本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、車両の周囲に存在する反射物群を高精度に検出することが可能な物体検出装置を提供することにある。

上記目的を達成するため、本願発明は、光を投光する投光部と、投光部より投光された光による反射光を含む周囲を撮像する撮像部と、撮像部で撮像された画像から反射光を検出する反射光抽出部を備える。更に、反射光抽出部で検出される反射光の相対輝度に基づいて、各反射物が一連の反射物群であるか否かを判断する反射物群判断部を備える。

本発明に係る物体検出装置では、反射光抽出部で検出される反射光の相対輝度に基づいて、各反射物が一連の反射物群であるか否かを判断するので、車両の周囲に存在する反射物群を高精度に検出することが可能になる。

本発明の第１実施形態に係る物体検出装置の構成を示すブロック図である。 車両の前方の走行路に存在するデリニエータ、キャッツアイ、及び先行車両を示す説明図である。 車両の前方の走行路に存在するデリニエータ、キャッツアイ、及び先行車両による反射光画像を示す説明図である。 本発明の第１実施形態に係る物体検出装置の処理手順を示すフローチャートである。 第１実施形態の第１変形例に係り、車両の前方の走行路に存在するデリニエータ、キャッツアイ、及び先行車両による反射光画像を示す説明図である。 第１実施形態の第２変形例に係り、走行路がカーブしている場合の、車両の前方の走行路に存在するデリニエータ、キャッツアイを示す説明図である。 本発明の第２実施形態に係る物体検出装置の構成を示すブロック図である。 車両の前方の走行路に存在するデリニエータ、キャッツアイ、及び先行車両によるオプティカルフローを示す説明図である。 本発明の第２実施形態に係る物体検出装置の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係る物体検出装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る物体検出装置による、前方推定画像、及び道路マーカ画像を示す説明図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
［第１実施形態の構成説明］
図１は、本発明の第１実施形態に係る物体検出装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、第１実施形態に係る物体検出装置１０１は、投光部１１と、撮像部１２と、反射光抽出部１３、及び反射物群判断部１４を備えている。そして、車両走行路の周囲の道路側方や道路区画線周辺に存在する道路マーカ（連続して配置される反射物）を検出する。道路マーカの例として、デリニエータ（視線誘導標；Delineator）やキャッツアイ（小型の道路鋲；Cat's eye）を挙げることができる。

なお、反射光抽出部１３、及び反射物群判断部は、例えば、中央演算ユニット（ＣＰＵ）や、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク等の記憶手段からなる一体型のコンピュータとして構成することができる。

投光部１１は、車両の前方視認位置の適所に設けられ、車両の前方に向けて一定の周期で点灯、消灯を繰り返す点滅光を投光する。また、後述する同期検波方式を採用する場合には、輝度が周期的に変化するパターン光を投光する。

撮像部１２は、例えばＣＭＯＳイメージャを搭載したカメラであり、車両の周囲を撮像する。撮像して得られる画像には、投光部１１より投光され前方に存在する道路マーカ等の反射物Ｘ１で反射した反射光が含まれる。また、撮像して得られる画像は、横軸方向が水平方向、縦軸方向が前後方向となる。

反射光抽出部１３は、撮像部１２で撮像された画像中の点滅が生じた領域、即ち、周期的に輝度が変化する領域を抽出する。抽出した領域の画像を反射光画像とする。周期的に点灯、消灯を繰り返す反射光は、太陽光や他の光源からの照射光ではなく、投光部１１より投光された光の反射光であると見なすことができるので、車両の周囲に存在する道路マーカ等の反射物であると推定できる。従って、反射光画像を抽出することにより、道路マーカの候補となる画像を得ることができる。

反射物群判断部１４は、反射光抽出部１３にて抽出された各反射物による反射光画像の、相対輝度の関係に基づいて、各反射物が一連の反射物群であるか否かを判断する。具体的には、反射光抽出部１３で抽出された反射光画像のうち、輝度が所定の閾値（例えば、検知ノイズレベルの２倍の輝度）を上回るものを抽出し、道路マーカの候補点とする。即ち、デリニエータやキャッツアイ等の道路マーカには、再帰反射材が取り付けられており、反射光の輝度は、他の物体の反射光の輝度よりも高いと推定されるので、輝度が所定の閾値を上回る反射光画像を抽出し、これを道路マーカの候補点とする。

更に、反射物群判断部１４は、一つの候補点が決定した場合に、この候補点の近傍領域、例えば、反射光画像のサイズの縦軸方向１０倍、横軸方向５倍となる領域を設定し、これを近傍領域とする。そして、この近傍領域にて上記と同様の手順で候補点を抽出する。これを繰り返しながら、画像全体に存在する全ての候補点を抽出する。即ち、画像全体から道路マーカの候補点を抽出する。

例えば、図２に示すように、車両前方の走行路左側の路側に複数のデリニエータ２１ａからなる一連のデリニエータ群２１が存在し、右側の路側に複数のキャッツアイ２２ａからなる一連のキャッツアイ群２２が存在し、更に、この走行路の前方に先行車両３１が存在する場合を想定する。すると、撮像部１２で撮像された画像で、各デリニエータ２１ａ、及び各キャッツアイ２２ａでの反射光が、輝度の高い光（所定値を上回る輝度の光）として反射光抽出部１３にて抽出される。これに加えて、先行車両３１のリフレクタ３２で反射した光が輝度の高い光として抽出される。従って、道路マーカの候補点として、図３（ａ）に示す符号２１、２２、３２で示す領域が候補点として抽出される。反射物群判断部１４は、各候補点の位置、及び相対的な輝度の関係に基づいて、一連のデリニエータ群２１、及び一連のキャッツアイ群２２を抽出する処理を行う。詳細な抽出方法については、後述する。

［第１実施形態の作用の説明］
次に、上述のように構成された本実施形態に係る物体検出装置の作用を、図４に示すフローチャートを参照して説明する。初めに、ステップＳ１１において、投光部１１は、車両の前方に向けて点滅光を投光する。

ステップＳ１２において、撮像部１２は、車両前方を撮像する。撮像して得られる画像には、投光部１１より投光され、車両の前方に存在する反射物Ｘ１（図１参照）等で反射した反射光が含まれる。撮像部１２で車両前方を撮像することにより、例えば、図２に示す如くの画像が得られる。この画像には、複数のデリニエータ２１ａからなるデリニエータ群２１、及び複数のキャッツアイ２２ａからなるキャッツアイ群２２、及び先行車両３１のリフレクタ３２が存在している。

ステップＳ１３において、反射光抽出部１３は、撮像部１２で撮像された画像から、反射光を抽出しこれを反射光画像とする。前述したように、投光部１１より投光される光は、点滅しているので周期的に輝度が変化する。従って、点灯時の画像と消灯時の画像の差分を演算することにより、投光部１１より投光された光の反射光画像を抽出することができる。

ステップＳ１４において、反射物群判断部１４は、ステップＳ１３の処理で抽出された各反射光画像に基づき、輝度が所定の閾値を上回るものを抽出する。即ち、車両前方に存在するデリニエータ２１ａやキャッツアイ２２ａは再帰反射材を備えており、これらの再帰反射材で反射した光は輝度が高いと予想される。従って、予め設定した閾値を上回る輝度を有する領域を、デリニエータ２１ａやキャッツアイ２２ａ等の道路マーカでの反射光の候補点であるものと判断する。この処理により、例えば、図３（ａ）に示すように、複数の候補点が抽出された画像が得られる。

ステップＳ１５において、反射物群判断部１４は、各候補点の画像上での縦軸方向の位置（車両前後方向の位置）と、輝度（受信強度）を対応付けて平面上にプロットする。その結果、図３（ｂ）に示すように、各デリニエータ２１ａ、各キャッツアイ２２ａ、及び各リフレクタ３２による反射光画像について、それぞれ点２１ｂ（黒丸）、点２２ｂ（＋印）、点３２ｂ（＊印）がプロットされる。そして、それぞれの点を滑らかな曲線で接続する。その結果、デリニエータ群２１に対応する曲線Ｑ１、キャッツアイ群２２に対応する曲線Ｑ２が得られる。この際、曲線Ｑ１、Ｑ２の起点を走行路の消失点（画像上で左側の路側と右側の路側が交わる点）としている。また、リフレクタ３２による点３２ｂは、他の点に対して滑らかな曲線で接続されないので、いずれの曲線Ｑ１、Ｑ２にも属さない。

その後、ステップＳ１６において、反射物群判断部１４は、図３（ｂ）に示した曲線Ｑ１、Ｑ２の輝度変化が二次関数の特性を有しているか否かを判断する。つまり、輝度は距離の２乗に反比例するので、路側に略等間隔で設けられた各デリニエータ２１ａによる反射光は、二次関数の特性を有すると推定されるので、これを検証することにより、反射物体が連続して配置されたデリニエータ群２１等の道路マーカであると判断する。二次関数の特性を有するか否かの検証は、隣接する候補点（反射光）の輝度の比率に基づいて一連の反射物群であるか否かを判断することができる。一例として、互いに隣接する候補点の輝度の比率が１／２程度であるか否かにより判断することができる。

ステップＳ１７において、二次関数の特性を有していると判断された場合には、反射物群判断部１４は、図３（ｂ）に示した各点２１ｂに対応する候補点が、図３（ａ）に示すデリニエータ２１ａによる反射光画像であるものと推定する。同様に、図３（ｂ）に示した各点２２ｂに対応する候補点が、図３（ａ）に示すキャッツアイ２２ａによる反射光画像であるものと推定する。従って、図２に示した前方画像中の左側の路側に存在する物体は、一連のデリニエータ群２１であると認識する。更に、右側の路側に存在する物体は、一連のキャッツアイ群２２であると認識する。

こうして、図３（ａ）に示した複数の候補点から、デリニエータ群２１による反射光、及びキャッツアイ群２２による反射光を選別して抽出することができ、車両前方に存在するデリニエータやキャッツアイ等の道路マーカを検出することができる。また、先行車両３１のリフレクタ３２による反射光を除外することができることになる。

このようにして、第１実施形態に係る物体検出装置１０１では、投光部１１より一定の周期で点灯と消灯を繰り返す点滅光を、車両の周囲に投光し、車両の周囲に存在する物体にて反射する反射光を撮像部１２で撮像する。そして、撮像部１２で撮像された反射光から道路マーカの候補点を抽出する。更に、各候補点の位置と輝度の関係を平面上にプロットし、各点を滑らかな曲線で接続した際に、二次関数特性を有するか否か（相対輝度の関係）を判断し、二次関数特性を有する場合に、この候補点は、車両の周囲に存在する一連の道路マーカ群であると判断する。従って、自車両の周辺に存在するデリニエータ２１ａやキャッツアイ２２ａ等の道路マーカを高精度に検出することが可能となる。

また、複数のデリニエータ２１ａと複数のキャッツアイ２２ａが混在する場合や、先行車両３１のリフレクタ３２による反射光が混在する場合でも、これらを確実に選別してデリニエータ２１ａ、及びキャッツアイ２２ａに分類することができ、誤検出を低減、或いは完全に無くすることができる。

更に、候補点（反射光）の輝度の比率に基づいて、各候補点が一連の反射物群であるか否かを検証するので、より高精度な道路マーカ群の検出が可能となる。

なお、上述した実施形態では、車両前方の走行路の消失点を起点として滑らかな曲線を接続したが、消失点を使用せずに、縦軸方向の最上部に存在する候補点を起点として、滑らかな曲線を接続するようにしてもよい。

更に、図３（ｃ）に示すように、各候補点の画像横軸方向の位置に対する輝度をプロットし、各点２１ｂが滑らかな曲線Ｑ４で接続される場合に、これらを一連の道路マーカであると判断することも可能である。

［第１実施形態の第１変形例の説明］
また、図５に示すように、一連の道路マーカの候補点の、画像中の位置を検出し、この検出位置の上下方向の位置座標に基づいて、道路マーカに設けられる再帰反射材の高さを認識することができる。即ち、図５（ａ）に示すデリニエータ群２１の最下点の位置２１Ｐと、キャッツアイ群２２の最下点の位置２２Ｐは、図５（ｂ）に示すように、画像上で上下方向に大きく相違している。従って、符号２１に示す候補点は、再帰反射材が路面から高い位置に設けられているものと判断され、符号２２に示す候補点は、再帰反射材が路面から低い位置に設けられているものと判断できる。

上記のことから、符号２１に示す候補点は、路面から高い位置に再帰反射材が設けられているデリニエータによる反射光、符号２２に示す候補点は、路面に設けられているキャッツアイによる反射光であるものと認識することができる。このように、各候補点の最下点の垂直方向の位置を検出することにより、道路マーカの路面からの高さを認識することが可能となる。

［第１実施形態の第２変形例の説明］
前述した第１実施形態では、ほぼ直線の走行路を車両が走行している場合を想定しており、各候補点の縦軸方向（車両の前後方向）の位置に対して、各候補点の輝度をプロットして、図３（ａ）に示す曲線Ｑ１、Ｑ２を作成した。しかし、車両前方の走行路がカーブしている場合には、縦軸方向の位置に対して輝度をプロットした場合に、特性曲線を得ることができない場合がある。第２変形例では、このような場合における特性極性の作成方法を示す。

例えば、図６に示すように、車両前方の走行路が右方向に大きくカーブしている場合を想定する。走行路の左側にデリニエータ群２１が存在し、走行路の右側にキャッツアイ群２２が存在している。このような場合には、各候補点が画像の縦軸方向にて重複する場合が生じるので、図３（ｂ）に示したように、各候補点の輝度をプロットした場合、曲線Ｑ１のような滑らかな曲線を作成できない場合がある。

第１変形例では、画像の横軸方向に、各候補点の輝度をプロットする。その結果、図６（ｂ）に示す如くの曲線Ｑ３を生成することができる。そして、この曲線Ｑ３が滑らかな曲線になる場合に、各候補点が一連のデリニエータ群２１であると判断する。更に、右側の路側に存在するキャッツアイ群２２についても同様に、画像の横軸方向に各候補点の輝度をプロットすることにより、存在を認識することが可能となる。

また、デリニエータ２１ａの候補点と、キャッツアイ２２ａの候補点は、輝度が異なるので、各候補点が混在する場合であっても、それぞれを選別して認識することが可能となる。

このように、第２変形例では、車両がカーブ路を走行する場合等、画像の縦軸方向に輝度を示す複数の点をプロットできない場合においても、画像の横軸方向に輝度をプロットすることにより、一連の道路マーカであるか否かを高精度に検出することが可能となる。

［第１実施形態の第３変形例の説明］
次に、上述した第１実施形態の第３変形例について説明する。前述した第１実施形態では、一定の周期で点灯、消灯を繰り返す点滅光を投光部１１から投光し、撮像部１２で撮像される点灯時の画像と消灯時の画像の差分を演算することにより、道路マーカ等の反射物体で反射した反射光を抽出する例について説明した。

これに対して第３変形例では、同期検波方式を採用して、投光した光と撮像した光を同期させて検出する。具体的には、投光部１１より送信する信号をＳ（ｔ）とし、これをsin（ωt）で変調する。更に、撮像部１２で撮像された画像データにsin（ωt）を乗じる。すると、下記（１）式の関係から、ローパスフィルタで高周波成分を除去すれば、信号Ｓ（ｔ）を抽出できる。
Ｓ（ｔ）*sin(ωt)*sin(ωt)=Ｓ（ｔ）*(１−cos(２ωt))／２ …（１）
なお、同期検波方式は、周知の技術であるので、詳細な説明を省略する。

このように、第３変形例に係る物体検出装置では、同期検波方式を用いて、投光部１１より投光した光と、撮像部１２で撮像された画像に含まれる反射光を同期して検出することができるので、投光部１１より投光され、道路マーカ等の反射物体で反射光のみを高精度に抽出することができ、より高精度な物体検出が可能となる。

［第２実施形態の説明］
次に本発明の第２実施形態について説明する。図７は、第２実施形態に係る物体検出装置の構成を示すブロック図である。図７に示すように、第２実施形態に係る物体検出装置１０２は、図１と対比して、反射光移動量測定部１５を備えている点で相違する。それ以外の構成は、図１と同様であるので、同一符号を付して構成説明を省略する。

反射光移動量測定部１５（オプティカルフロー演算部）は、所定の周期で撮像される画像に含まれる反射光のオプティカルフローを算出し、オプティカルフローに基づいて各反射光の所定の周期毎の移動量を算出する。そして、反射物群判断部１４は、各反射光の移動量と輝度に基づいて、一連の道路マーカによる反射光であるか否かを判断する。

以下、図８を参照して道路マーカによる反射光を検出する原理について説明する。図８（ａ）は、前回の撮像時に撮像された画像より得られた候補点と、今回の撮像時に撮像された画像より得られた候補点を示し、各候補点の移動量をオプティカルフローとして示している。図８（ａ）から、より前方に存在する候補点ほど移動量が小さくなり、オプティカルフローのフロー長が短くなっていることが理解される。

そして、図８（ｂ）に示すように、画像の縦軸方向の位置とオプティカルフローのフロー長をプロットする。更に、図８（ｃ）に示すように、横軸を各候補点のフロー長とし、縦軸を各候補点の輝度とした座標上に各候補点をプロットする。そして、プロットされた各候補点が直線状に存在すれば、各候補点は一連の道路マーカによる反射光であるものと判断する。

以下、第２実施形態の処理手順を、図９に示すフローチャートを参照して説明する。初めに、ステップＳ３１において、投光部１１は、車両の前方に向けて点滅光を投光する。

ステップＳ３２において、撮像部１２は、車両前方を撮像する。撮像して得られる画像には、投光部１１より投光され、車両の前方に存在する反射物Ｘ１（図１参照）等で反射した反射光が含まれる。

ステップＳ３３において、反射光抽出部１３は、撮像部１２で撮像された画像から、反射光を抽出しこれを反射光画像とする。前述したように、投光部１１より投光される光は、点滅しているので周期的に輝度が変化する。従って、点灯時の画像と消灯時の画像の差分を演算することにより、投光部１１より投光された光の反射光画像を抽出することができる。

ステップＳ３４において、反射物群判断部１４は、ステップＳ３３の処理で抽出された各反射光画像に基づき、輝度が所定の閾値を上回るものを抽出する。即ち、車両前方に存在するデリニエータ２１ａやキャッツアイ２２ａは再帰反射材を備えており、これらの再帰反射材で反射した光は輝度が高いと予想される。従って、予め設定した閾値を上回る輝度を有する領域を、デリニエータ２１ａやキャッツアイ２２ａ等の道路マーカでの反射光の候補点であるものと判断する。

ステップＳ３５において、前回撮像時における候補点の位置と、今回撮像時における候補点の位置に基づき、各候補点のオプティカルフローを演算して、図８（ａ）に示す画像を生成する。その後、各候補点の移動量（フロー長）を求める。その結果、図８（ｂ）に示すように、画像の縦軸方向の位置に対応した移動量のデータが得られる。

ステップＳ３６において、図８（ｃ）に示すように移動量と輝度変位（前回の輝度と今回の輝度の差分）の関係を座標上にプロットする。そして、各候補点が線形特性を有するか否か（直線状になっているか否か）を判断する。

ステップＳ３７において、各候補点の移動量と輝度を示す点が線形特性を有する場合には、これらの候補点は、一連の道路マーカ群であると認識することができる。即ち、図８（ａ）に示すように、各デリニエータ２１ａの候補点が一連のデリニエータ群２１であるものと認識される。また、各キャッツアイ２２ａ、及び先行車両２１のリフレクタ３２の反射光については、図８（ｃ）に示す直線上に存在しないので、除外される。なお、図示を省略するが、キャッツアイ２２ａの候補点については、図８（ｃ）とは異なる線形特性を有することになり、この線形特性に基づいてキャッツアイ群２２を認識することができる。

このようにして、第２実施形態では、時系列的に撮像される各画像から、候補点のオプティカルフローを演算して各候補点の移動量を求め、各候補点の移動量と輝度変位の関係が線形性を有するか否かにより、各候補点が一連の道路マーカであるか否かを判断している。従って、第１実施形態と同様に、自車両の周辺に存在するデリニエータ２１ａやキャッツアイ２２ａ等の道路マーカを高精度に検出することが可能となる。

［第３実施形態の説明］
次に、本発明の第３実施形態について説明する。図１０は、第３実施形態に係る物体検出装置の構成を示すブロック図である。図１０に示すように、第３実施形態に係る物体検出装置１０３は、図１と対比して、走行境界検出部１６、撮像部レイアウト情報データベース１７、地図照合部１８、及び地図データベース１９を備えている点で相違する。それ以外の構成は、図１と同様であるので、同一符号を付して構成説明を省略する。

走行境界検出部１６は、撮像部１２で撮像された画像に含まれる道路マーカ群の位置に基づいて、車両前方の走行路の走路境界線を抽出する。

撮像部レイアウト情報データベース１７は、車両に取り付けられる撮像部１２の位置、及び角度の情報（レイアウト情報）を記憶している。地図データベース１９（地図データ記憶部）は、車両が走行する走行路の地図データを記憶している。

地図照合部１８は、地図データベース１９に記憶されている地図データと、撮像部レイアウト情報データベース１７に保存されている撮像部レイアウト（位置及び角度の情報）、及び車両の現在位置（図示省略のＧＰＳ装置等にて特定される位置情報）に基づいて、車両前方の走行路を予測し、推定画像を作成する。即ち、地図照合部１８は、撮像部１２の取り付け状態を検出する位置検出部としての機能を備えている。更に、地図照合部１８は、走行境界検出部１６で検出された走行境界の画像（道路マーカ群の画像）を照合する。そして、撮像部レイアウトをもとに地図上の自車両の現在候補位置を変更させながら双方の画像を対比し、ノルムが最小となる推定画像を選択する。そして、この推定画像が得られる撮像部レイアウトと自車両の現在候補位置を認識する。

例えば、図１１（ａ）に示す如くの走行境界の推定画像が得られ、更に、走行境界検出部１６で検出された走行境界の画像が図１１（ｂ）に示す如くの画像である場合には、これらの相違が最小となる撮像部レイアウトを選択する。

そして、選択された撮像部レイアウト情報、地図データ、及び車両の現在位置のデータに基づいて推定画像を作成し、この推定画像を参照して道路マーカの推定に用いる。

即ち、反射物群判断部１４で抽出された道路マーカの位置と、上記の推定画像に含まれる走行境界との一致を判断することにより、抽出された候補点が一連の道路マーカであるか否かを判断する。この際、走行境界から大きく離れた位置に存在する候補点は、道路マーカの候補から除外することができる。

このようにして、第３実施形態に係る物体検出装置１０３では、撮像部１２のレイアウト情報、車両の現在位置、及び地図データに基づいて、車両前方の走行境界を推定し、推定された走行境界から離れた候補点を除外して、一連の道路マーカ群を抽出する。従って、走行境界から離れた位置に存在する再帰反射材が道路マーカであるものと誤検出することを防止でき、より高精度な道路マーカの検出が可能となる。

以上、本発明の物体検出装置を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置き換えることができる。

１１ 投光部
１２ 撮像部
１３ 反射光抽出部
１４ 反射物群判断部
１５ 反射光移動量測定部
１６ 走行境界検出部
１７ 撮像部レイアウト情報データベース
１８ 地図照合部
１９ 地図データベース
２１ デリニエータ群
２１ａ デリニエータ
２２ キャッツアイ群
２２ａ キャッツアイ
３１ 先行車両
３２ リフレクタ
１０１、１０２、１０３ 物体検出装置
Ｘ１ 反射物

Claims (7)

1. 車両走行路の周囲に配置された複数の反射物からなる反射物群を検出する物体検出装置であって、
   車両の周囲に光を投光する投光部と、
   前記投光部より投光された光が、前記各反射物で反射する反射光を含む周囲を撮像する撮像部と、
   前記撮像部で撮像された画像から前記反射光を検出する反射光抽出部と、
   前記反射光抽出部で検出される各反射物による反射光の相対輝度に基づいて、各反射物が一連の反射物群であるか否かを判断する反射物群判断部と、
   を備えたことを特徴とする物体検出装置。
2. 前記投光部は、輝度が周期的に変化する光を投光し、
   前記反射光抽出部は、前記撮像部で撮像された画像から、前記輝度の変化と同期する反射光を抽出すること
   を特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
3. 前記反射物群判断部は、前記撮像部で撮像された画像上の、前記各反射光の位置及び各反射光の輝度の比率に基づいて、各反射光が一連の反射物群であるか否かを判断すること
   を特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の物体検出装置。
4. 前記反射物による反射光に基づいて、各反射物のオプティカルフローを算出するオプティカルフロー演算部、を更に備え、
   前記反射物群判断部は、前記オプティカルフローの大きさに基づいて、前記各反射物が一連の反射物群であるか否かを判断すること
   を特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の物体検出装置。
5. 前記反射物群判断部は、前記各反射物による反射光の、画像上での水平方向の位置、及び輝度に基づいて、各反射物が一連の反射物群であるか否かを判断すること
   を特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の物体検出装置。
6. 前記反射物群判断部は、前記各反射物による反射光の、画像上での垂直方向の位置に基づいて、各反射物の路面からの高さを判断すること
   を特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の物体検出装置。
7. 地図データを記憶する地図データ記憶部、車両の位置を特定するＧＰＳ装置、及び前記撮像部の取り付け状態を検出する位置検出部、を更に備え、
   前記反射物群判断部は、前記車両の前記地図データ上での位置を特定し、更に、前記位置検出部で検出された前記撮像部の取り付け位置に基づき、車両前方に存在する走行路を予測し、
   前記予測された走行路と、前記反射物による反射光の画像上の位置に基づいて、各反射物が一連の反射物群であるか否かを判断すること
   を特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の物体検出装置。

Images