JP2019219816A - Image processing system and lighting fixture for vehicle - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、自動車などに用いられる画像処理装置に関する。 The present invention relates to an image processing device used for an automobile or the like.
近年、車両に搭載されたカメラやセンサにより取得された周囲の情報に基づいて周囲の環境や物体を判別し、その環境や物体に応じた車両制御を行うことが種々試みられている。車両制御としては、制動制御、駆動制御、操作制御、配光制御等の種々の制御が挙げられる。 2. Description of the Related Art In recent years, various attempts have been made to determine a surrounding environment or an object based on surrounding information acquired by a camera or a sensor mounted on a vehicle, and to perform vehicle control according to the environment or the object. The vehicle control includes various controls such as braking control, drive control, operation control, and light distribution control.
例えば、車両前方の状況に応じて配光制御する場合、車両が走行する環境の一つである道路形状がわからないと正確な配光制御を行うことは難しい。そのため、道路形状そのものを推定する手法は様々なものが考案されている。例えば、取得した画像から検出された一方の白線に基づいて、他方の白線を高精度に推定することのできる仕切線認識装置が考案されている(特許文献1参照)。 For example, when performing light distribution control according to a situation in front of the vehicle, it is difficult to perform accurate light distribution control unless the shape of the road, which is one of the environments in which the vehicle travels, is known. Therefore, various methods have been devised for estimating the road shape itself. For example, there has been devised a partition line recognition device capable of highly accurately estimating the other white line based on one white line detected from an acquired image (see Patent Document 1).
配光制御において、取得した画像から自車両近傍の光点(車両や街灯等の発光体や、デリニエータや標識等の反射体)の属性を判別することは比較的容易である。しかしながら、取得した画像では遠方の光点が暗くなりがちであり、また、光点同士が近づくことが多いため、遠方の光点の属性を判別することは難しい。そのため、高精度なカメラや画像処理能力の高い演算装置を用いれば、遠方の光点の属性を判別することは比較的容易となるが、配光制御システム全体のコストを上昇させることになる。 In the light distribution control, it is relatively easy to determine the attribute of a light spot (a light emitting body such as a vehicle or a streetlight, or a reflector such as a delineator or a sign) from the acquired image. However, in an acquired image, distant light spots tend to be dark, and the light spots often approach each other. Therefore, it is difficult to determine the attribute of the distant light spot. Therefore, if a high-precision camera or an arithmetic device having a high image processing capability is used, it is relatively easy to determine the attribute of a distant light spot, but this increases the cost of the entire light distribution control system.
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、車両前方の状況を比較的簡易な方法で判別する新たな技術を提供することにある。 The present invention has been made in view of such a situation, and an object of the present invention is to provide a new technique for determining a situation ahead of a vehicle by a relatively simple method.
上記課題を解決するために、本発明のある態様の画像処理装置は、車両前方を撮像した撮像画像から車道外側線を内包する領域を定め、該領域の形状に基づいて道路形状を推定する道路形状推定部と、領域の対角線を延長した直線と、撮像画像における水平線との交点に基づいて遠方基準点を算出する基準点算出部と、を備える。 In order to solve the above problem, an image processing apparatus according to an aspect of the present invention determines a region including a roadway outside line from a captured image obtained by capturing an image in front of a vehicle, and estimates a road shape based on the shape of the region. A shape estimating unit; and a reference point calculating unit that calculates a distant reference point based on an intersection of a straight line obtained by extending a diagonal line of the area and a horizontal line in the captured image.
この態様によると、道路形状を推定した領域の形状を利用して、遠方の基準点、例えば、消失点を算出できる。そのため、車両前方を撮像した撮像画像から車両前方の状況を比較的簡易な方法で判別できる。 According to this aspect, a distant reference point, for example, a vanishing point, can be calculated using the shape of the area in which the road shape is estimated. Therefore, the situation in front of the vehicle can be determined by a relatively simple method from the captured image of the front of the vehicle.
道路形状推定部は、領域として矩形領域を定め、該矩形領域のアスペクト比と相関のある情報に基づいて道路形状を推定してもよい。これにより、車道外側線を内包する矩形領域の形状に基づいて道路形状を推定できる。 The road shape estimating unit may determine a rectangular region as the region, and estimate the road shape based on information correlated with the aspect ratio of the rectangular region. Thereby, the road shape can be estimated based on the shape of the rectangular area including the roadway outside line.
遠方基準点を用いて車両前方の状況を判別する判別部を更に備えてもよい。判別部は、遠方基準点から斜め下方に移動する光点を対向車であると判別してもよい。これにより、車両前方の対向車を簡易に判別できる。 The information processing apparatus may further include a determination unit that determines a situation ahead of the vehicle using the distant reference point. The determining unit may determine that the light spot moving diagonally downward from the distant reference point is an oncoming vehicle. Thereby, the oncoming vehicle ahead of the vehicle can be easily determined.
遠方基準点を用いて車両前方の状況を判別する判別部を更に備えてもよい。判別部は、遠方基準点と自車両との間に留まる光点を先行車であると判別してもよい。これにより、車両前方の先行車を簡易に判別できる。 The information processing apparatus may further include a determination unit that determines a situation ahead of the vehicle using the distant reference point. The determination unit may determine that the light spot that stays between the distant reference point and the host vehicle is the preceding vehicle. Thus, the preceding vehicle ahead of the vehicle can be easily determined.
画像処理装置と、車両前方を照射する前照灯ユニットと、画像処理装置で判別された光点の属性に応じて前照灯ユニットの配光を制御する配光制御部と、備えてもよい。これにより、車両前方の対向車や先行車に対して適切な配光を実現できる。 An image processing device, a headlight unit that irradiates the front of the vehicle, and a light distribution control unit that controls light distribution of the headlight unit according to an attribute of a light spot determined by the image processing device may be provided. . Thereby, it is possible to realize an appropriate light distribution for an oncoming vehicle or a preceding vehicle in front of the vehicle.
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。 Note that any combination of the above-described components and any conversion of the expression of the present invention among methods, apparatuses, systems, and the like are also effective as embodiments of the present invention.
本発明によれば、車両前方の状況を比較的簡易な方法で判別できる。 According to the present invention, the situation ahead of the vehicle can be determined by a relatively simple method.
以下、本発明を実施の形態をもとに図面を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、実施の形態は、発明を限定するものではなく例示であって、実施の形態に記述される全ての特徴やその組合せは、必ずしも発明の本質的なものであるとは限らない。 Hereinafter, the present invention will be described based on embodiments with reference to the drawings. The same or equivalent components, members, and processes shown in each drawing are denoted by the same reference numerals, and the repeated description will be omitted as appropriate. In addition, the embodiments do not limit the invention, but are exemplifications, and all features and combinations described in the embodiments are not necessarily essential to the invention.
(車両用灯具)
図1は、本実施の形態に係る車両用灯具を適用した車両の外観を示す概略図である。図1に示すように、本実施の形態に係る車両10は、車両前方を照射する前照灯ユニット12と、前照灯ユニット12による光の照射を制御する制御システム14と、車両10の走行状況を示す情報を検出してその検出信号を制御システム14へ出力する各種センサと、車両前方を監視する前方監視カメラ16と、GPS衛星からの軌道信号を受信して制御システム14へ出力するアンテナ18と、を備える。
(Vehicle lighting)
FIG. 1 is a schematic diagram showing the appearance of a vehicle to which the vehicle lamp according to the present embodiment is applied. As shown in FIG. 1, a
各種センサとしては、例えば、ステアリングホイール20の操舵角を検出するステアリングセンサ22と、車両10の車速を検出する車速センサ24と、自車両の周囲の照度を検出する照度センサ26とが設けられており、これらのセンサ22、24、26が前述の制御システム14に接続されている。
As various sensors, for example, a
前方監視カメラ16を、前照灯ユニット(ヘッドライト)の配光制御として用いるためには、夜間において車両前方の物体の識別が可能なことが要求される。しかしながら、車両前方に存在する物体は様々であり、対向車や先行車のようにグレアを考慮した配光制御が必要な物体や、道路照明やデリニエータ(視線誘導標識)のようにグレアを考慮せずに自車両にとって最適な配光制御を行えばよい物体もある。
In order to use the
このような前照灯ユニットの配光制御を実現するためには、自車両の前方を走行する前走車(対向車や先行車)や道路照明のような発光体や、デリニエータのような光反射体を検知するカメラを用いることが好ましい。加えて、物体として検知した発光体や光反射体の属性や道路形状といった車両前方の状況を判別する機能があることがより好ましい。ここで、属性とは、例えば、前方の発光体や光反射体が前走車であるか道路附属施設等であるかを区別するものである。より詳細には、発光体等が車両であれば先行車であるか対向車であるか、発光体等が道路附属施設等であれば道路照明であるか、デリニエータであるか、その他の発光施設(例えば、店舗照明、広告等)であるか、交通信号であるかを区別するものである。道路形状については、直進か、右カーブか、左カーブか、上り坂か、下り坂かを判別するものである。また、カーブの曲率や坂道の勾配も何段階かの範囲で判別可能である。 In order to realize such a light distribution control of the headlight unit, a light emitting body such as a front running vehicle (an oncoming vehicle or a preceding vehicle) traveling in front of the own vehicle, a road light, or a light source such as a delineator is used. It is preferable to use a camera that detects the reflector. In addition, it is more preferable to have a function of determining a situation in front of the vehicle such as an attribute of a light emitting body or a light reflecting body detected as an object or a road shape. Here, the attribute distinguishes, for example, whether the forward light-emitting body or light reflector is a preceding vehicle or a facility attached to a road. More specifically, if the luminous body or the like is a vehicle, it is a preceding vehicle or an oncoming vehicle. If the luminous body or the like is a facility attached to a road, it is a road lighting, a delineator, or another luminous facility. (For example, store lighting, advertisement, etc.) or a traffic signal. With respect to the road shape, it is determined whether the vehicle is going straight, a right curve, a left curve, an uphill, or a downhill. In addition, the curvature of the curve and the gradient of the slope can be determined in several ranges.
本実施の形態に適用できる前照灯ユニットとしては、照射する光の配光を前方に存在する物体の属性に応じて変化させることができる構成であれば特に限定されない。例えば、ハロゲンランプやガスディスチャージヘッドランプ、半導体発光素子(LED、LD、EL)を用いたヘッドランプを採用することができる。本実施の形態では、前走車にグレアを与えないように、配光パターンの一部の領域を非照射にできる構成の前照灯ユニットを例として説明する。なお、配光パターンの一部の領域を非照射にできる構成とは、シェードを駆動して光源の光を一部遮光する構成や、複数の発光部の一部を非点灯とする構成が含まれる。 The headlamp unit applicable to the present embodiment is not particularly limited as long as it can change the light distribution of light to be irradiated according to the attribute of an object existing ahead. For example, a head lamp using a halogen lamp, a gas discharge head lamp, or a semiconductor light emitting element (LED, LD, EL) can be employed. In the present embodiment, a headlamp unit having a configuration in which a part of a light distribution pattern can be made non-irradiated so as not to give glare to a leading vehicle will be described as an example. Note that a configuration in which a part of the light distribution pattern can be made non-irradiated includes a configuration in which a shade is driven to partially block light from a light source, and a configuration in which a part of a plurality of light emitting units is turned off. It is.
前照灯ユニット12は、左右一対の前照灯ユニット12R、12Lを有する。前照灯ユニット12R、12Lは、内部構造が左右対称であるほかは互いに同じ構成であり、右側のランプハウジング内にロービーム用灯具ユニット28Rおよびハイビーム用灯具ユニット30Rが、左側のランプハウジング内にロービーム用灯具ユニット28Lおよびハイビーム用灯具ユニット30Lがそれぞれ配置されている。
The
制御システム14は、入力された各種センサの各出力に基づいて車両の前部の左右にそれぞれ装備された前照灯ユニット12R、12L、すなわち配光パターンの一部の領域を非照射とすることでその配光特性を変化することが可能な前照灯ユニット12を制御する。
The
次に、本実施の形態に係る車両用灯具について説明する。図2は、本実施の形態に係る車両用灯具110の概略構成を示すブロック図である。車両用灯具110は、前照灯ユニット12R、12Lと、前照灯ユニット12R、12Lによる光の照射を制御する制御システム14とを備える。そして、車両用灯具110は、制御システム14において車両前方に存在する物体の属性や道路形状といった車両前方の状況を判別し、その状況に基づいて配光制御条件を決定し、決定された配光制御条件に基づいて前照灯ユニット12R、12Lによる光の照射を制御する。
Next, the vehicle lamp according to the present embodiment will be described. FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of
そこで、本実施の形態に係る制御システム14には、ドライバの視対象を含む車両前方の撮像画像を取得するための前方監視カメラ16が接続されている。また、車両の走行状態を判断する際に参照される、操舵情報や車速を検出するためのステアリングセンサ22や車速センサ24、照度センサ26が接続されている。
Therefore, a
(制御システム)
制御システム14は、画像処理ECU32と、配光制御ECU34と、GPSナビゲーションECU36とを備える。各種ECUおよび各種車載センサは、車内LANバスにより接続されデータの送受信が可能になっている。画像処理ECU32は、前方監視カメラ16により取得された撮像画像のデータや各種車載センサに基づいて前方に存在する物体の属性を判別する。配光制御ECU34は、画像処理ECU32および各種車載センサの情報に基づいて、車両が置かれている走行環境に適した配光制御条件を決定し、その制御信号を前照灯ユニット12R,12Lに出力する。
(Control system)
The
前照灯ユニット12R,12Lは、配光制御ECU34から出力された制御信号が光学部品の駆動装置や光源の点灯制御回路に入力されることで、配光が制御される。前方監視カメラ16は、CCDやCMOSなどの画像センサを備えた単眼ズームカメラであり、その画像データから運転に必要な道路線形情報、道路附属施設、対向車・先行車の存在状況や位置の情報などを取得する。
Light distribution of the
(車両前方の状況判別処理)
夜間の画像の中から、車両の光点(ヘッドランプやテールランプライト)やそれ以外の光点(街路灯、反射板、広告表示、店舗照明など)を瞬時に判別するのは難しい。特に、遠方にある車両の光点は、輝度が暗く判別がより難しい。また、遠方における光点の未検知を低減するため、遠方検知を行う所定の遠方領域を検出し、その遠方領域に適した光点判別処理を別途行うことも一案である。そのためには、遠方領域を精度良く検出する必要がある。しかしながら、遠方領域の位置は道路形状(カーブか否か、坂道か否か)によって変わる。
(Situation determination process in front of the vehicle)
It is difficult to instantaneously determine the light spots of the vehicle (head lamps and tail lamp lights) and other light spots (street lights, reflectors, advertisement displays, store lighting, etc.) from nighttime images. In particular, the light spot of a distant vehicle has low brightness and is more difficult to distinguish. In addition, in order to reduce undetected light spots in a distant place, it is one idea to detect a predetermined distant area in which the distant detection is performed, and to separately perform a light spot determination process suitable for the distant area. For that purpose, it is necessary to accurately detect a distant region. However, the position of the distant area changes depending on the road shape (whether it is a curve or a slope).
そこで、本願発明者らは、道路形状の推定および道路形状から遠方領域の基準点を算出する新たな画像処理装置を考案した。この画像処理装置は、以下に示す方法で遠方基準点および遠方基準点を含む遠方領域を算出するものであり、演算量が比較的少ない画像処理が可能である。本実施の形態に係る画像処理装置は、このような簡易な画像処理を用いて、光点の種別や道路形状といった車両前方の状況を判別することができる。 Therefore, the present inventors have devised a new image processing apparatus that estimates a road shape and calculates a reference point in a distant region from the road shape. This image processing apparatus calculates a distant reference point and a distant region including the distant reference point by the following method, and can perform image processing with a relatively small amount of calculation. The image processing device according to the present embodiment can determine the situation in front of the vehicle such as the type of light spot and the road shape using such simple image processing.
はじめに、本実施の形態に係る画像処理ECUにおける車両前方の状況判別処理の概略について説明する。本実施の形態に係る車両前方の状況判別処理は、車両前方を撮像した撮像画像に含まれる車道外側線を内包する領域の形状に基づいて遠方基準点を算出し、その遠方基準点を用いて車両前方の状況を判別するものである。ここで、車道外側線とは、走行車線と歩道との境界を示すいわゆる白線であり、車両が左側通行の場合、走行車線の左側にある白線をいう。 First, an outline of a situation determination process in front of the vehicle in the image processing ECU according to the present embodiment will be described. The situation determination process in front of the vehicle according to the present embodiment calculates the distant reference point based on the shape of the area including the roadway outer line included in the captured image obtained by capturing the front of the vehicle, and uses the distant reference point. This is to determine the situation in front of the vehicle. Here, the roadway outside line is a so-called white line indicating a boundary between the traveling lane and the sidewalk, and refers to a white line on the left side of the traveling lane when the vehicle travels on the left side.
図3は、本実施の形態に係る車両前方の状況判別処理を含む配光制御方法を示すフローチャートである。図4は、図3に示すステップS10の詳細を示すフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart illustrating a light distribution control method including a situation determination process in front of the vehicle according to the present embodiment. FIG. 4 is a flowchart showing details of step S10 shown in FIG.
(道路形状の推定)
車両前方の状況の判別は、主に図2に示す画像処理ECU32で実行され、配光制御は、主に配光制御ECU34で実行される。本実施の形態に係る画像処理ECU32は、撮影した画像情報に含まれる車道外側線の形状や位置等の特徴情報に基づいて、その光点に対応する道路形状を推定する(図3のS10)。
(Estimation of road shape)
The determination of the situation in front of the vehicle is mainly executed by the
ステップS10に示す道路形状の推定は、例えば、図4に示す工程で行われる。はじめに、画像情報取得部38は、前方監視カメラ16で車両前方を撮像した撮像画像のデータを取得し(S100)、画像データを二値化する(S102)。図5(a)は、車両前方の道路形状が直線の場合の画像データを模式的に示す図、図5(b)は、車両前方の道路形状が左カーブの場合の画像データを模式的に示す図、図5(c)は、車両前方の道路形状が右カーブの場合の画像データを模式的に示す図である。以下の説明では、道路形状が直前の場合について説明する。
The estimation of the road shape shown in step S10 is performed, for example, in the process shown in FIG. First, the image
次に、白線検知部40は、二値化された画像データの中から自車両の走行車線の左側に描画されている白線(以下、適宜「左白線」と称する。)があるか否かを検知する(S104)。この際、左白線を誤検知しないようにするために、左白線の大きさ、位置、幅等の情報を検知条件に使用する。左白線が検知されなかった場合(S104のNo)、処理を一端終了し、再度撮像画像データを取得する。
Next, the white
一方、例えば、図5(a)に示す画像データにおいて、左白線L1が検知された場合(S104のYes)、道路形状推定部42は、左白線の一部を内包する領域を定め(S106)、その領域の形状に基づいて道路形状を推定する(S108)。具体的には、左白線L1の一部を含む矩形領域R1を定め、縦Y/横Xで算出されるアスペクト比A(矩形領域R1の形状)に基づいて道路形状を推定する。例えば、道路形状推定部42は、アスペクト比Aが0.8以上1.2以下の場合、道路形状が直線であると推定する。
On the other hand, for example, when the left white line L1 is detected in the image data shown in FIG. 5A (Yes in S104), the road
また、道路形状推定部42は、図5(b)に示す画像データにおいて、左白線L2の一部を含む矩形領域R2を定め、縦Y/横Xで算出されるアスペクト比Aに基づいて道路形状を推定する。例えば、道路形状推定部42は、アスペクト比Aが1.2より大きい場合、道路形状が左カーブであると推定する。
In addition, the road
また、道路形状推定部42は、図5(c)に示す画像データにおいて、左白線L3の一部を含む矩形領域R3を定め、縦Y/横Xで算出されるアスペクト比Aに基づいて道路形状を推定する。例えば、道路形状推定部42は、アスペクト比Aが0.8より小さい場合、道路形状が右カーブであると推定する。
In addition, the road
このように、図4に示すフローチャートにより道路形状が推定された後、図3に示すステップS12が実行される。基準点算出部44は、道路形状が直線の場合、図5(a)で示した矩形領域R1の対角線を延長した直線L1’(左白線L1とほぼ一致)と、撮像画像P1における水平線H1との交点C1に基づいて遠方基準点(消失点V1)を算出する(図4のS12)。本実施の形態に係る水平線は、例えば、地面と空との境界であり、画像データにおいて濃淡や色が急激に変化する境界である。
After the road shape is estimated according to the flowchart shown in FIG. 4, step S12 shown in FIG. 3 is executed. When the road shape is a straight line, the reference
また、基準点算出部44は、道路形状が左カーブの場合、図5(b)で示した矩形領域R2の対角線を延長した直線L2’と、撮像画像P2における水平線H2との交点C2に基づいて遠方基準点を算出する。なお、直線L2’は、矩形領域R2の二つの対角線のうち、左白線L2と交差する方の対角線である。交点C2は、図5(b)に示す道路形状における消失点V2よりも画像中心側にずれているので、例えばカーブの曲率によって変化するアスペクト比Aを考慮して交点C2を補正し、消失点V2を算出してもよい。
In addition, when the road shape is a left curve, the reference
また、基準点算出部44は、道路形状が左カーブの場合、図5(c)で示した矩形領域R3の対角線を延長した直線L3’と、撮像画像P3における水平線H3との交点C3に基づいて遠方基準点を算出する。交点C3は、図5(c)に示す道路形状における消失点V3よりも画像中心側にずれているので、例えばカーブの曲率によって変化するアスペクト比Aを考慮して交点C3を補正して消失点V3を算出してもよい。
In addition, when the road shape is a left curve, the reference
このように、本実施の形態に係る画像処理ECU32は、道路形状を推定した領域の形状を利用して、遠方の基準点、例えば、消失点を算出できる。そのため、車両前方を撮像した撮像画像から車両前方の状況を比較的簡易な方法で判別できる。
As described above, the
画像処理ECU32は、基準点算出部44により遠方基準点(または消失点)が算出されると、判別部48が遠方基準点を用いて車両前方の状況を判別する(図3のS14)。例えば、遠方基準点がほぼ画像の中央領域、画像の左領域、画像の右領域にある場合、自車両が走行する道路は直進、左カーブ、右カーブであると判別される。
When the distant reference point (or vanishing point) is calculated by the reference
次に、自車両の前方を走行する先行車や対向車の判別について説明する。図6は、前方監視カメラから見た夜間の左カーブの道路において、多数の発光物体が存在する状況を示す模式図である。 Next, determination of a preceding vehicle or an oncoming vehicle traveling ahead of the own vehicle will be described. FIG. 6 is a schematic diagram illustrating a situation in which a large number of light-emitting objects are present on a left curve road at night as viewed from a front monitoring camera.
自車両が走行すると、図6に示す対向車50を示す光点L10やL11は、遠方基準点(消失点V2)から斜め下方に移動する。そこで、判別部48は、遠方基準点から斜め下方に移動する光点を対向車であると判別する。これにより、車両前方の対向車50を簡易に判別できる。その際、画像処理ECU32は、光点(ヘッドランプ)の輝度や面積、色等の条件を加味して対向車の判別を行ってもよい。
When the vehicle travels, the light spots L10 and L11 indicating the oncoming
また、自車両が走行すると、図6に示す先行車52を示す交点L12やL13は、遠方基準点と自車両との間で近づいたり遠ざかったりする。そこで、判別部48は、遠方基準点と自車両との間に留まる光点を先行車52であると判別する。これにより、車両前方の先行車を簡易に判別できる。その際、画像処理ECU32は、光点(テールランプ)の輝度や面積、色等の条件を加味して先行車の判別を行ってもよい。
When the host vehicle travels, the intersections L12 and L13 indicating the preceding
(配光制御)
本実施の形態に係る車両用灯具110は、画像処理ECU32と、画像処理ECU32で判別された光点の属性に応じて前照灯ユニット12の配光を制御する配光制御ECU34と、備えている。これにより、車両前方の対向車や先行車に対して適切な配光を実現できる。
(Light distribution control)
The
具体的には、画像処理ECU32は、撮影した画像情報に含まれる複数の光点の位置や動き、大きさ、明るさ、軌跡等の特徴情報に基づいて、その光点に対応する物体の属性を判別する。配光制御ECU34は、対向車や先行車のようにグレアを考慮した配光制御が必要な物体であると画像処理ECU32が判別した光点を前照灯ユニット12の配光制御の対象とし、グレアを考慮した配光制御が不要な、前走車以外の物体(道路照明、デリニエータ、店舗照明、広告といった道路附属発光体)であると画像処理ECU32が判別した光点を前照灯ユニット12の配光制御の対象から除外する(図3のS16)。
Specifically, the
つまり、配光制御ECU34は、グレアの影響を考慮する必要がある車両ではないと判別された光点を含む範囲を照射するように、前照灯ユニット12を制御することで、車両前方の視認性がより向上する配光制御が可能となる。このように、本実施の形態に係る車両用灯具110は、ドライバに特段の操作負担をかけることなく車両前方の物体の属性に応じた適切な配光制御が可能となる。
In other words, the light
(坂道の推定)
前述の画像処理ECU32は、道路形状がカーブか否かについて推定しているが、道路形状が坂道か否かを推定することもできる。
(Estimation of slope)
The above-described
図7(a)は、車両前方の道路形状が勾配のない直線の場合の画像データを模式的に示す図、図7(b)は、車両前方の道路形状が上り坂の直線の場合の画像データを模式的に示す図、図7(c)は、車両前方の道路形状が下り坂の場合の画像データを模式的に示す図である。 FIG. 7A is a diagram schematically illustrating image data when the road shape ahead of the vehicle is a straight line without a gradient, and FIG. 7B is an image when the road shape ahead of the vehicle is a straight line on an uphill. FIG. 7C is a diagram schematically illustrating data, and FIG. 7C is a diagram schematically illustrating image data when the road shape ahead of the vehicle is a downhill.
画像処理ECU32は、道路形状がカーブか否かを推定した場合と同様に、検知した左白線を利用して坂道か否かを推定する。図7(a)に示す画像データにおいて、直線の左白線L4が検知された場合、左白線L4の一部を含む矩形領域R4を定め、縦Y/横Xで算出されるアスペクト比A(矩形領域R4の形状)に基づいて道路形状を推定する。例えば、道路形状推定部42は、左白線が直線であり、アスペクト比Aが0.8以上1.0以下の場合、道路形状が勾配なしの平坦なものであると推定する。
The
また、道路形状推定部42は、図7(b)に示す画像データにおいて、直線の左白線L5の一部を含む矩形領域R5を定め、縦Y/横Xで算出されるアスペクト比Aに基づいて道路形状を推定する。例えば、道路形状推定部42は、アスペクト比Aが1.0より大きい場合、道路形状が上り坂であると推定する。
Further, the road
また、道路形状推定部42は、図7(c)に示す画像データにおいて、直線の左白線L6の一部を含む矩形領域R6を定め、縦Y/横Xで算出されるアスペクト比Aに基づいて道路形状を推定する。例えば、道路形状推定部42は、アスペクト比Aが0.8より小さい場合、道路形状が下り坂であると推定する。
Further, the road
従来も、ジャイロセンサを用いたヨーレートや加速度センサを用いた車両の傾きに基づいて、道路の曲率や坂道の勾配を推定することはできるが、いずれも、自車両がカーブや坂道に進入した後でなければ、正確な推定は不可能であった。しかしながら、本実施の形態に係る画像処理ECU32は、センサを用いずに、しかも車両の姿勢が変化していないカーブや坂道に進入する前の段階で、カーブか否か、坂道か否かを推定できる。
Conventionally, it is possible to estimate the curvature of a road or the slope of a slope based on the yaw rate using a gyro sensor or the inclination of the vehicle using an acceleration sensor, but in any case, after the own vehicle enters a curve or a slope. Otherwise, accurate estimation was not possible. However, the
以上、本発明を上述の実施の形態を参照して説明したが、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではなく、実施の形態の構成を適宜組み合わせたものや置換したものについても本発明に含まれるものである。また、当業者の知識に基づいて実施の形態における組合せや処理の順番を適宜組み替えることや各種の設計変更等の変形を実施の形態に対して加えることも可能であり、そのような変形が加えられた実施の形態も本発明の範囲に含まれうる。 As described above, the present invention has been described with reference to the above-described embodiments. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and may be obtained by appropriately combining or replacing the configurations of the embodiments. It is included in the present invention. Further, it is also possible to appropriately change the combination and the order of processing in the embodiment based on the knowledge of those skilled in the art, and to add modifications such as various design changes to the embodiment. The embodiments described above can also be included in the scope of the present invention.
C1 交点、 H1 水平線、 L1 左白線、 L1’ 直線、 R1 矩形領域、 C2 交点、 H2 水平線、 L2 左白線、 L2’ 直線、 R2 矩形領域、 C3 交点、 H3 水平線、 L3 左白線、 L3’ 直線、 R3 矩形領域、 10 車両、 12 前照灯ユニット、 14 制御システム、 16 前方監視カメラ、 32 画像処理ECU、 34 配光制御ECU、 38 画像情報取得部、 40 白線検知部、 42 道路形状推定部、 44 基準点算出部、 48 判別部、 50 対向車、 52 先行車、 110 車両用灯具。 C1 intersection, H1 horizontal line, L1 left white line, L1 'straight line, R1 rectangular area, C2 intersection, H2 horizontal line, L2 left white line, L2' straight line, R2 rectangular area, C3 intersection, H3 horizontal line, L3 left white line, L3 'straight line, R3 rectangular area, 10 vehicles, 12 headlight units, 14 control systems, 16 front monitoring cameras, 32 image processing ECUs, 34 light distribution control ECUs, 38 image information acquisition units, 40 white line detection units, 42 road shape estimation units, 44 Reference point calculation unit, 48 discrimination unit, 50 oncoming vehicle, 52 preceding vehicle, 110 vehicle lamp.
Claims (5)
前記領域の対角線を延長した直線と、撮像画像における水平線との交点に基づいて遠方基準点を算出する基準点算出部と、
を備える画像処理装置。 A road shape estimating unit that determines a region including the roadway outer line from a captured image obtained by capturing an image in front of the vehicle, and estimates a road shape based on the shape of the region,
A reference point calculation unit that calculates a distant reference point based on an intersection of a straight line obtained by extending a diagonal line of the region and a horizontal line in the captured image,
An image processing apparatus comprising:
前記判別部は、前記遠方基準点から斜め下方に移動する光点を対向車であると判別することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。 A determination unit configured to determine a situation ahead of the vehicle using the distant reference point,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the determination unit determines that a light spot moving obliquely downward from the distant reference point is an oncoming vehicle.
前記判別部は、前記遠方基準点と自車両との間に留まる光点を先行車であると判別することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。 A determination unit configured to determine a situation ahead of the vehicle using the distant reference point,
The image processing device according to claim 1, wherein the determination unit determines that a light spot that stays between the distant reference point and the host vehicle is a preceding vehicle.
車両前方を照射する前照灯ユニットと、
前記画像処理装置で判別された光点の属性に応じて前記前照灯ユニットの配光を制御する配光制御部と、
備えることを特徴とする車両用灯具。 An image processing device according to claim 3 or 4,
A headlight unit that illuminates the front of the vehicle,
A light distribution control unit that controls light distribution of the headlight unit according to an attribute of a light spot determined by the image processing apparatus,
A vehicle lighting device comprising:
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