JP2020061052A - Traffic light determination device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、信号機判定装置に関する。 The present invention relates to a traffic light determination device.
従来、特許文献1に記載されているように、地図に信号機の位置を設定する技術であって、自車両が交差点に進入した際、撮像画像から発光物の色と形状を検出し、信号機と判断したものを地図データベースに登録する技術が知られている。 Conventionally, as described in Patent Document 1, it is a technique for setting the position of a traffic light on a map, and when a vehicle enters an intersection, the color and shape of a light emitting object is detected from a captured image to detect the traffic light. There is known a technique of registering the determined information in a map database.
ところで、信号機検出のために撮像した画像上で、信号機の近辺に、信号灯火色(赤・黄・青)と似た色の静止物が映り込み、それらを信号機と誤検出してしまう課題が存在する。ここで、「信号灯火色と似た色の静止物」とはたとえば、周囲が明るい環境(明環境)においては空(青空の青色や夕焼けの赤色。画像上で電線や建物に縁取られると信号灯火面と類似した形状を示し、誤検出される虞がある。)、反射によって空(青空や夕焼け)が映った窓ガラス、信号灯火色と類似の色の壁などの構造物、又は当該構造物に描かれた絵などが該当する。また、周囲が暗い環境(暗環境)においては夜間に発光するネオンランプや街灯などが該当する。上記従来技術には、それらの誤検出を抑制することについて、改善の余地がある。 By the way, on the image taken to detect the traffic light, there is a problem that stationary objects of a color similar to the signal light color (red, yellow, blue) are reflected in the vicinity of the traffic light, and they are erroneously detected as the traffic light. Exists. Here, "a stationary object having a color similar to the signal light color" means, for example, in a bright environment (bright environment), the sky (blue of the blue sky or red of the sunset. It has a shape similar to the fire surface and may be erroneously detected.), Window glass that reflects the sky (blue sky or sunset) due to reflection, structures such as walls with a color similar to the signal light color, or the structure For example, a picture drawn on an object. In a dark environment (dark environment), neon lamps, street lights, etc. that emit light at night correspond. The above-mentioned conventional technology has room for improvement in suppressing such false detections.
そこで本発明は、信号機の誤検出を抑制することができる信号機判定装置を提供することを課題とする。 Then, this invention makes it a subject to provide the traffic light determination apparatus which can suppress the erroneous detection of a traffic light.
本発明に係る信号機判定装置は、周辺環境が明環境であるか暗環境であるかを判断する周辺環境情報判断部と、前記周辺環境が前記明環境と前記暗環境のいずれか一方である場合の画像である第一画像と、他方である場合の画像である第二画像と、を取得する画像取得部と、前記第一画像及び前記第二画像から信号機候補を特定する特定部と、前記特定部が特定した前記信号機候補の地図上の位置を算出する位置算出部と、前記第一画像から特定した信号機候補の前記位置算出部が算出した地図上の位置と、前記特定部が前記第二画像から特定した信号機候補の前記位置算出部が算出した地図上の位置と、が一致する場合に、当該信号機候補が信号機であると判断する判断部と、を備える、信号機判定装置である。 The traffic light determination device according to the present invention is a surrounding environment information determining unit that determines whether the surrounding environment is a bright environment or a dark environment, and the surrounding environment is one of the bright environment and the dark environment. An image acquisition unit that acquires a first image that is an image of, and a second image that is an image in the case of the other, a specifying unit that specifies a traffic light candidate from the first image and the second image, and A position calculation unit that calculates a position on the map of the traffic light candidate specified by the specifying unit, a position on the map calculated by the position calculation unit of the traffic light candidate specified from the first image, and the specifying unit is the first A traffic light determination device comprising: a determination unit that determines that the traffic signal candidate is a traffic light when the position on the map calculated by the position calculation unit of the traffic light candidate identified from the two images matches.
この信号機判定装置では、信号機は明環境においても暗環境においても発光していることを利用し、第一画像と第二画像とから同一の信号機候補が特定された場合に、当該信号機候補を信号機であると判断する。したがって、信号機と誤検出される可能性のある静止物が第一画像又は第二画像のいずれか一方に映り込み、信号機であると特定されたとしても、当該静止物は他方の画像においては特定されないので、当該静止物を信号機と誤検出する虞が低下し、信号機の検出精度を向上させることができる。 In this traffic light determination device, the fact that the traffic light emits light both in a bright environment and in a dark environment is used, and when the same traffic signal candidate is specified from the first image and the second image, the traffic signal candidate is identified as the traffic signal candidate. It is determined that Therefore, even if a stationary object that may be erroneously detected as a traffic signal is reflected in either the first image or the second image and is identified as a traffic signal, the stationary object is identified in the other image. Since it is not performed, the possibility of erroneously detecting the stationary object as a traffic light is reduced, and the detection accuracy of the traffic light can be improved.
本発明によれば、信号機の誤検出を抑制することができる信号機判定装置を提供できる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the traffic light determination apparatus which can suppress the erroneous detection of a traffic light can be provided.
以下、本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を用い、重複する説明は省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the following description, the same or corresponding elements will be denoted by the same reference symbols, without redundant description.
[第1実施形態]
図1は、第1実施形態に係る信号機判定装置100の構成を示すブロック図である。図1に示すように、信号機判定装置100は、自動車等の車両Vに搭載される。信号機判定装置100は、外部センサ1、GPS[Global Positioning System]受信部2、内部センサ3、地図データベース4、及びECU[Electronic Control Unit]10を備えている。
[First Embodiment]
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a traffic
外部センサ1は、車両Vの周辺情報である外部状況を検出する検出機器である。外部センサ1は、カメラ、レーダー[Radar]、及びライダー[LIDAR:Laser Imaging Detection And Ranging]のうち少なくとも一つを含む。カメラは、車両Vの外部状況を撮像する撮像機器である。 The external sensor 1 is a detection device that detects an external situation that is peripheral information of the vehicle V. The external sensor 1 includes at least one of a camera, a radar [Radar], and a lidar [LIDAR: Laser Imaging Detection And Ranging]. The camera is an image pickup device that takes an image of the external situation of the vehicle V.
カメラは、例えば、車両Vのフロントガラスの裏側に設けられている。カメラは、車両Vの外部状況に関する撮像情報をECU10へ送信する。カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。
The camera is provided, for example, on the back side of the windshield of the vehicle V. The camera transmits to the
レーダーは、電波(例えばミリ波)を利用して車両Vの外部の障害物を検出する。レーダーは、電波を車両Vの周囲に送信し、障害物で反射された電波を受信することで障害物を検出する。レーダーは、検出した障害物情報をECU10へ送信する。
The radar detects an obstacle outside the vehicle V using radio waves (for example, millimeter waves). The radar detects an obstacle by transmitting a radio wave around the vehicle V and receiving a radio wave reflected by the obstacle. The radar transmits the detected obstacle information to the
ライダーは、光を利用して車両Vの外部の障害物を検出する。ライダーは、光を車両Vの周囲に送信し、障害物で反射された光を受信することで反射点までの距離を計測し、障害物を検出する。ライダーは、検出した障害物情報をECU10へ送信する。カメラ、ライダー及びレーダーは、必ずしも重複して備える必要はない。
The rider uses light to detect an obstacle outside the vehicle V. The rider transmits light around the vehicle V, receives the light reflected by the obstacle, measures the distance to the reflection point, and detects the obstacle. The rider transmits the detected obstacle information to the
GPS受信部2は、3個以上のGPS衛星から信号を受信することにより、車両Vの位置(例えば車両Vの緯度及び経度)を測定する。GPS受信部2は、測定した車両Vの位置情報をECU10へ送信する。なお、GPS受信部2に代えて、車両Vの緯度及び経度が特定できる他の手段を用いてもよい。また、車両Vの方位を測定する機能を持たせることは、センサの測定結果と後述する地図情報との照合のために好ましい。
The
内部センサ3は、車両Vの走行状態を検出する検出機器である。内部センサ3は、車速センサ、加速度センサ、及びヨーレートセンサのうち少なくとも一つを含む。車速センサは、車両Vの速度を検出する検出器である。車速センサとしては、例えば、車両Vの車輪又は車輪と一体に回転するドライブシャフト等に対して設けられ、車輪の回転速度を検出する車輪速センサが用いられる。車速センサは、検出した車速情報(車輪速情報)をECU10に送信する。
The internal sensor 3 is a detection device that detects the traveling state of the vehicle V. The internal sensor 3 includes at least one of a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, and a yaw rate sensor. The vehicle speed sensor is a detector that detects the speed of the vehicle V. As the vehicle speed sensor, for example, a wheel speed sensor that is provided for the wheels of the vehicle V or a drive shaft that rotates integrally with the wheels and that detects the rotational speed of the wheels is used. The vehicle speed sensor transmits the detected vehicle speed information (wheel speed information) to the
加速度センサは、車両Vの加速度を検出する検出器である。加速度センサは、例えば、車両Vの前後方向の加速度を検出する前後加速度センサと、車両Vの横加速度を検出する横加速度センサとを含んでいる。加速度センサは、例えば、車両Vの加速度情報をECU10に送信する。ヨーレートセンサは、車両Vの重心の鉛直軸周りのヨーレート(回転角速度)を検出する検出器である。ヨーレートセンサとしては、例えばジャイロセンサを用いることができる。ヨーレートセンサは、検出した車両Vのヨーレート情報をECU10へ送信する。
The acceleration sensor is a detector that detects the acceleration of the vehicle V. The acceleration sensor includes, for example, a longitudinal acceleration sensor that detects the longitudinal acceleration of the vehicle V and a lateral acceleration sensor that detects the lateral acceleration of the vehicle V. The acceleration sensor transmits acceleration information of the vehicle V to the
地図データベース4は、地図情報を備えたデータベースである。地図データベースは、例えば、車両に搭載されたHDD[Hard Disk Drive]内に形成されている。地図情報には、例えば、道路の位置情報、道路形状の情報(例えばカーブ、直線部の種別、カーブの曲率等)、交差点及び分岐点の位置情報が含まれる。さらに、建物や壁等の遮蔽構造物の位置情報、SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)技術を使用するために、地図情報に外部センサ1の出力信号を含ませることが好ましい。なお、地図データベースは、車両Vと通信可能な情報処理センター等の施設のコンピュータに記憶されていてもよい。
さらに、地図データベース4には、自車両が走行する道路及びそれと交差する道路の法定速度に関する情報である法定速度情報が含まれていてもよい。
The map database 4 is a database including map information. The map database is formed, for example, in an HDD [Hard Disk Drive] mounted on the vehicle. The map information includes, for example, road position information, road shape information (for example, curve, type of straight line portion, curvature of curve, etc.), and intersection and branch point position information. Further, it is preferable to include the output signal of the external sensor 1 in the map information in order to use the position information of the shielding structure such as a building or a wall and the SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) technology. The map database may be stored in a computer of a facility such as an information processing center that can communicate with the vehicle V.
Further, the map database 4 may include legal speed information that is information about the legal speed of the road on which the vehicle travels and the road intersecting with the road.
図1に示すように、ECU10は、車両Vの自動走行を制御する。ECU10は、CPU[Central Processing Unit]、ROM[Read Only Memory]、RAM[Random Access Memory]等を有する電子制御ユニットである。ECU10では、ROMに記憶されているプログラムをRAMにロードし、CPUで実行することで、各種の制御を実行する。ECU10は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。
As shown in FIG. 1, the ECU 10 controls the automatic traveling of the vehicle V. The
ECU10は、車両位置認識部11、信号機特定部12、外部環境情報取得部13、信号機候補位置登録部14、外部環境一致判断部15、信号機一致判断部16、信号機確定位置登録部17、を有している。以降の説明では、説明を簡便にするために外部センサ1の一例としてカメラを用い、外部センサ1の検出結果としてカメラの撮像画像を用いる場合について説明する。外部センサ1としてライダー又はレーダーを用いた場合も、以降で説明する態様は同様に成立する。
The
車両位置認識部11は、GPS受信部2で受信した車両Vの位置情報、及び地図データベース4の地図情報に基づいて、地図上における車両Vの位置(以下、「車両位置」という)及び方位情報を認識する。車両位置認識部11は、道路等の外部に設置されたセンサで車両Vの車両位置が測定され得る場合、このセンサから通信によって車両位置を取得してもよい。
The vehicle position recognizing unit 11 is based on the position information of the vehicle V received by the
信号機特定部12は、自車両の前方を撮像した撮像画像から、自車両の前方に存在する信号機を特定する。信号機特定部12は、外部センサ1のカメラにより撮像された自車両の前方の撮像画像に関する撮像情報から、撮像画像に含まれる信号機候補を特定する。信号機特定部12は、一の撮像画像から信号機を特定してもよいし、複数の撮像画像からの特定結果を統合して特定を行うこととしてもよい。また、信号機特定部12は、撮像画像の全体をスキャンして信号機を探索することとしてもよいし、撮像画像のうち所定高さ(たとえば5m)以上であると認められる領域のみをスキャンして信号機を探索することとしてもよい。また、信号機特定部12は、自車両と信号機Sとの位置関係にかかわらず常時又は所定時間間隔で信号機を特定してもよいし、車両位置認識部11の認識結果に基づいて、交差点等の所定の領域に達した際に信号機を特定してもよい。
The traffic
信号機特定部12は、例えば、撮像画像の色情報(例えば輝度を利用して色情報を得てもよい)及び/又は画像の形状(例えばハフ変換の利用など)を用いて、円形の発光物を特定することで信号機の灯火面を特定する態様としてもよい。さらに、当該特定結果を用いて、信号機の灯火面が並んだ形状と信号機のハウジング(ポール等)の形状と、を含む画像の教師データを用いて、例えばテンプレートマッチングによって信号機を認識する態様としてもよい。
The traffic
外部環境情報取得部13は、車両Vの外部環境が明環境であるか暗環境であるかを特定する。外部環境状態が明環境であるか暗環境であるかに関する特定は、外部センサ1のカメラの特定結果又は時間情報に基づいて行う。外部センサ1のカメラの特定結果を用いる場合、撮像画像内の平均輝度が所定輝度以上になった場合に、明環境であると判断する態様とすることができる。逆に、撮像画像内の平均輝度が所定輝度未満になった場合に、暗環境であると判断する態様とすることができる。一方、時間情報を用いる場合、時刻が所定時間帯内(一例としては午前6時から午後6時)の場合には明環境であると判断し、所定時間帯外の場合には暗環境であると判断する態様とすることができる。
The external environment
このときの所定輝度及び所定時間帯は、明環境及び暗環境の一方の環境下で誤検出の原因となる静止物を、他方の環境下で誤検出する可能性が閾値より低くなる値として経験的・実験的に定めることができる。たとえば、青空や夕焼けが部分的に映り込んだ窓ガラスは、明環境においては誤検出の原因となるが、暗環境においては誤検出の原因とはなりにくい。これは、暗環境においては太陽が出ていない可能性が高いため、つまり窓ガラスが太陽光を反射している可能性が低いためである。したがって、前述の所定輝度及び所定時間帯は、当該誤検出の可能性が閾値より低くなるときの輝度又は時間帯を暗環境として設定できるように、経験的に設定される。 At this time, the predetermined brightness and the predetermined time period are values that make it less likely that a stationary object, which causes false detection in one of the bright and dark environments, will be falsely detected in the other environment. Can be determined experimentally and experimentally. For example, a window glass partially reflecting a blue sky or a sunset causes an erroneous detection in a bright environment, but does not easily cause an erroneous detection in a dark environment. This is because there is a high possibility that the sun is not appearing in the dark environment, that is, there is a low possibility that the window glass reflects sunlight. Therefore, the predetermined brightness and the predetermined time zone described above are empirically set so that the brightness or the time zone when the possibility of the false detection becomes lower than the threshold value can be set as the dark environment.
さらに、車載の照度センサ(図示せず)を利用し、外部環境の照度が所定閾値以上の場合に明環境であると判断し、所定閾値未満の場合に暗環境であると判断する態様としてもよい。 Further, as an aspect in which an in-vehicle illuminance sensor (not shown) is used, it is determined that the environment is bright when the illuminance of the external environment is equal to or higher than a predetermined threshold, and that the environment is dark when the illuminance is less than the predetermined threshold. Good.
信号機候補位置登録部14は、信号機特定部12が、第一画像と第二画像とのいずれかに信号機を特定した場合、当該信号機の位置(地図上の座標位置)を信号機候補位置として地図データベース4に登録(以後、「仮登録」と呼称する場合もある)する。画像上の位置を地図上の座標位置に変換する(画像上の位置から地図上の座標位置を算出する)にあたっては、車両位置認識部11が認識した車両位置及び方位情報に基づいて、公知の方法によって車両と画像上の対象物との距離及び方向を算出し、座標位置を決定する。このときの「信号機の位置」とは、信号機のハウジングの位置、たとえば信号機のハウジングの幅方向中心の位置とすることができる。信号機特定部12が信号機灯火面に相当する円形の発光物を信号機として特定した際には、その発光物の地図上の座標位置としてもよい。また、信号機のポールの位置としてもよい。ただし、暗環境においては、信号機灯火面のみが特定可能であり、信号機のポールやハウジングは特定できないことも考えられる。その場合には、特定された信号機灯火面から、図2のような信号機テンプレートを用いて推定されるポール又はハウジングの位置を「信号機の位置」としてもよい。たとえば信号機特定部12が赤信号灯火面SRを特定した場合、所定距離LRだけ左側に移動した部分にポールPが存在すると推定し、ポールPの位置を「信号機の位置」とすることができる。また、赤信号灯火面SRから所定距離LHだけ右側に移動した部分にハウジングHの端部が存在すると推定し、ハウジングHの幅(ここでは所定距離LRと所定距離LHとの和)を推定し、当該幅の中心の位置を「信号機の位置」とすることもできる。上記の方法は、信号機特定部12が黄信号灯火面SYを特定した場合には所定距離LYを用いて、青信号灯火面SGを特定した場合には所定距離LGを用いて、同様に適用することができる。
When the traffic
外部環境一致判断部15は、第一画像の取得時における外部環境(明環境であるか暗環境であるか)と、第二画像の取得時における外部環境とが一致するか否かを判断する。
The external environment matching
信号機一致判断部16は、信号機特定部12が第二画像で特定した信号機が、第一画像で特定した信号機と一致するか否かを判断する。具体的には、車両位置認識部11が認識した自車両の位置と、信号機候補位置登録部14が地図データベース4に登録した信号機候補位置と、に基づいて、第二画像で特定した信号機の地図上の位置が、地図データベース4に登録した信号機候補位置と一致するか否かを判断する態様としてもよい。ただし、本明細書において「一致する」とは、たとえば両者の座標の値が完全に一致することを意味するものではなく、両者が所定距離以内に存在する場合には「一致する」ものであるとする。
The traffic light matching determination unit 16 determines whether or not the traffic light specified by the traffic
信号機確定位置登録部17は、信号機一致判断部15が、第二画像で特定された信号機は第一画像で特定された信号機と一致すると判断した場合に、当該信号機の位置を信号機確定位置として地図データベース4に登録する。具体的には、信号機候補位置登録部14が登録した信号機候補位置を、信号機確定位置へ更新する。
When the traffic light matching
次に、信号機判定装置100で実行される処理について、図3及び図4のフローチャートを参照しつつ具体的に説明する。図3においては信号機候補位置を登録するまでのフローチャート、図4においては信号機確定位置を登録するまでのフローチャートである。以下の説明においては、第一画像を暗環境において取得し、第二画像を明環境において取得する態様を詳細に説明するが、逆に第一画像を明環境において取得し、第二画像を暗環境において取得する態様としてもよい。
Next, the processing executed by the traffic
まず、信号機候補位置を登録するまでを、図3を用いて説明する。本制御は、常時行ってもよいし、車両位置認識部11が、車両Vが交差点に接近又は進入したことを検出した場合に行ってもよい。 First, the process of registering the signal candidate position will be described with reference to FIG. This control may be always performed, or may be performed when the vehicle position recognition unit 11 detects that the vehicle V approaches or enters an intersection.
S11において、外部環境情報取得部13が、車両Vの外部環境が明環境であるか暗環境であるかを判断する。判断方法としては前述の通り、外部センサ1のカメラの検出する画像内の輝度に基づいてもよいし時間情報に基づいてもよい。次に、S12において、外部センサ1が第一画像Aを取得する。
In S11, the external environment
次に、S13において、信号機特定部12が、第一画像A内に映る信号機候補対象物(SA1、SA2)を特定する(図5参照)。ここで、信号機候補対象物SA1は実際には信号機の灯火面であり、信号機候補対象物SA2は実際にはたとえば夜間に点灯するネオンランプであるとする。上述したように、信号機特定部12は発光物を特定する態様とすることができるので、信号機候補対象物(SA1、SA2)は図5のように円形の発光物として特定される場合がある。この段階では、信号機候補対象物SA2は信号機ではないにも関わらず、信号機特定部12は信号機候補対象物SA2を信号機であると誤って特定している。次にS14において、信号機候補位置登録部14が、信号機特定部12が特定した信号機の第一画像上の位置と対応する信号機候補位置を地図データベース4に登録する(図6参照)。また、ここで同時に、S11において外部環境情報取得部13が取得した、明環境であるか暗環境であるかについての判断結果を、信号機候補位置と紐付けて地図データベース4に登録する。具体的には、信号機候補対象物SA1、信号機候補対象物SA2に対応する信号機候補位置をそれぞれC1、C2として登録する。
Next, in S13, the traffic
続いて、第二画像を撮像してから信号機確定位置を登録するまでを、図4を用いて説明する。まず、S21において、外部環境情報取得部13が、車両Vの外部環境が明環境であるか暗環境であるかを判断する。次に、S22において、外部センサ1が第二画像Bを撮像する(図7参照)。次に、S23において、外部環境一致判断部15が、S21において外部環境情報取得部13が行った、第二画像B取得時の外部環境(明環境であるか暗環境であるか)が、第一画像A取得時における外部環境と異なっているか否かを判断する。S23において異なっていないと判断した場合、S21に戻る。S23において異なっていると判断した場合、S24に進む。S24において、信号機特定部12が、第二画像B内に映る信号機候補対象物(SB1、SB2)を特定する(図7参照)。ここで、実際には信号機候補対象物SB1は信号機の灯火面であり、信号機候補対象物SB2は実際にはたとえば夕焼けが映った窓ガラスである。この段階では、信号機候補対象物SB2は信号機ではないにも関わらず、信号機特定部12は信号機候補対象物SB2を信号機であると誤って特定している。ここで、S21において外部環境情報取得部13が取得した、明環境であるか暗環境であるかについての判断結果を、信号機候補対象物(SB1、SB2)の地図上の位置と紐付けて地図データベース4に登録する。
Next, the process from capturing the second image to registering the traffic signal fixed position will be described with reference to FIG. First, in S21, the external environment
S25において、信号機一致判断部16が、信号機特定部12が第二画像B内で特定した信号機の地図上の位置が、信号機候補位置登録部14が登録した信号機候補位置と一致するか否かを判断する。具体的には、信号機候補対象物SB1、信号機候補対象物SB2に対応する信号機候補位置をそれぞれD1、D2とし、それらがS14において信号機候補位置登録部14が仮登録した信号機候補位置C1、C2と一致するか否かを判断する(図8参照)。図8においては、信号機候補位置C1及びD1は一致すると判断する。一方、信号機候補位置C2はD1及びD2のいずれとも一致せず、信号機候補位置D2はC1及びC2のいずれとも一致しないと判断する。S25において一致すると判定した場合、S26に進む。S25において一致しないと判定した場合、S27に進む。
In S25, the traffic light matching determination unit 16 determines whether or not the position on the map of the traffic light identified by the traffic
S26においては、信号機確定位置登録部16が、仮登録された信号機候補位置を更新し、信号機確定位置として地図データベース4に登録する。具体的には、図8において、信号機候補位置C1が、信号機確定位置へと更新される。一方、S27においては、信号機候補位置登録部14が登録した信号機候補位置は、誤検出対象物を誤って登録したものであって信号機ではないと判断し、信号機候補位置を地図データベース4から削除する。具体的には、図8において、信号機候補位置C2及びD2は誤検出対象物を誤って登録したものと判断し、地図データベース4から削除する。 In S26, the traffic signal final position registration unit 16 updates the temporarily registered traffic signal candidate position and registers it in the map database 4 as the traffic signal final position. Specifically, in FIG. 8, the signal candidate position C1 is updated to the signal confirmed position. On the other hand, in S27, it is determined that the signal candidate position registered by the signal candidate position registration unit 14 is the one in which the false detection target is erroneously registered and is not the signal, and the signal candidate position is deleted from the map database 4. . Specifically, in FIG. 8, it is determined that the signal candidate positions C2 and D2 are erroneously registered as erroneously detected objects, and are deleted from the map database 4.
以上、本実施形態の信号機判定装置100では、信号機は明環境においても暗環境においても発光していることを利用し、第一画像と第二画像とで一致する信号機候補が特定された場合に、特定された信号機候補を信号機であると判断する。したがって、信号機と誤検出される可能性のある静止物が第一画像又は第二画像のいずれか一方に映り込んだとしても、当該静止物は他方の画像においては特定されないので、当該静止物を信号機と誤検出する虞が低下し、信号機の検出精度を向上させることができる。
As described above, in the traffic
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されることなく様々な形態で実施される。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above embodiments and can be implemented in various forms.
上記実施形態において、信号機特定部12は、外部環境が明環境の場合と暗環境の場合とで同一の特定方法を採る必要はなく、たとえば暗環境の場合には発光物の特定、明環境の場合には信号機形状のパターン認識とする等、外部環境に応じて適切な特定及び認識方法を適用してもよい。
In the above-described embodiment, the traffic
上記実施形態において、外部環境情報取得部13は、図示しないナビゲーションシステム等を用いて取得した天気情報を用いることとしてもよい。たとえば、天気情報が快晴又は晴れの場合には明環境、曇り又は雨の場合には暗環境とする態様としてもよい。他にも、天気情報として現在位置の雲量情報を用い、雲量が所定閾値未満の場合には明環境、所定閾値以上の場合には暗環境としてもよい。
In the above embodiment, the external environment
上記実施形態において、信号機特定部12が、第二画像Bから信号機を特定する際、撮像画像の全体をスキャンして信号機を探索することとしてもよいし、撮像画像のうちで、第一画像Aから得た信号機候補対象物に基づいて設定した領域のみをスキャンして信号機を探索することとしてもよい。換言すれば、第二画像Bから信号機を特定する際に、第一画像Aから得た信号機候補対象物及び信号機候補位置が、信号機確定位置として認められるものであるか否かを確認する態様とすることができる。
In the above-described embodiment, when the traffic
上記実施形態のフローチャート(図3及び図4)において、外部環境情報取得部13による外部環境情報の取得(S11及びS21)は、第一画像A又は第二画像Bの取得(S12及びS22)に先立って行っているが、この順序に限らず、第一画像A又は第二画像Bの取得の後で行ってもよい。すなわち、外部環境情報取得部13は、第一画像A又は第二画像Bの取得の後で、当該第一画像A又は第二画像Bの平均輝度など(上述)に基づいて、外部環境が明環境か暗環境であるかを判断することとしてもよい。
In the flowchart (FIGS. 3 and 4) of the above embodiment, the acquisition of the external environment information by the external environment information acquisition unit 13 (S11 and S21) is the acquisition of the first image A or the second image B (S12 and S22). Although it is performed in advance, the order is not limited to this and may be performed after the acquisition of the first image A or the second image B. That is, the external environment
上記実施形態において、外部環境情報取得部13は、図示しないナビゲーションシステム等を用いて取得した天気情報を用いることとしてもよい。たとえば、天気情報が快晴又は晴れの場合には明環境、曇り又は雨の場合には暗環境とする態様としてもよい。他にも、天気情報として現在位置の雲量情報を用い、雲量が所定閾値未満の場合には明環境、所定閾値以上の場合には暗環境としてもよい。
In the above embodiment, the external environment
上記実施形態において、信号機判定装置100における地図データベース4は、車両Vに内蔵されていてもよいし、車両Vの外部のデータセンタ等に備えられていてもよい。その場合、車両Vには当該データセンタと通信するための通信装置が備えられ、ECU10の出力を当該通信装置を介して地図データベース4へ送信する。また、地図データベース4が車両Vの外部のデータセンタに備えられている場合、車両Vのみならず、他車両の信号機特定結果を利用して地図データベース4を更新することで、地図データベース4の精度、特に信号機位置の精度を向上させることができる。
In the above embodiment, the map database 4 in the traffic
上記実施形態において、ECU10の各機能の一部、すなわち、車両位置認識部11、信号機特定部12、外部環境情報取得部13、信号機候補位置登録部14、外部環境一致判断部15、信号機一致判断部16、信号機確定位置登録部17、の一部は、車両Vと通信可能な情報処理センター等の施設のコンピュータにおいて実行されてもよい。
In the above-described embodiment, some of the functions of the
13…外部環境情報取得部(周辺環境情報判断部)、1…外部センサ(画像取得部)、12…信号機特定部(特定部)、14…信号機候補位置登録部(位置算出部)、16…信号機一致判断部(判断部)。
Claims (1)
前記周辺環境が前記明環境と前記暗環境のいずれか一方である場合の画像である第一画像と、他方である場合の画像である第二画像と、を取得する画像取得部と、
前記第一画像及び前記第二画像から信号機候補を特定する特定部と、
前記特定部が特定した前記信号機候補の地図上の位置を算出する位置算出部と、
前記第一画像から特定した信号機候補の前記位置算出部が算出した地図上の位置と、前記特定部が前記第二画像から特定した信号機候補の前記位置算出部が算出した地図上の位置と、が一致する場合に、当該信号機候補が信号機であると判断する判断部と、を備える、信号機判定装置。 A surrounding environment information determination unit that determines whether the surrounding environment is a light environment or a dark environment,
An image acquisition unit that acquires a first image that is an image when the surrounding environment is one of the bright environment and the dark environment, and a second image that is an image when the other environment,
A specifying unit that specifies a signal candidate from the first image and the second image,
A position calculation unit that calculates a position on the map of the traffic light candidate identified by the identification unit;
A position on the map calculated by the position calculation unit of the traffic light candidate specified from the first image, and a position on the map calculated by the position calculation unit of the traffic light candidate specified from the second image by the specifying unit, And a determination unit that determines that the candidate traffic light is a traffic light, the traffic light determination device.
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022030379A1 (en) * | 2020-08-07 | 2022-02-10 | 株式会社デンソー | Traffic signal recognition device, traffic signal recognition method, and vehicle control program |
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2018
- 2018-10-12 JP JP2018193091A patent/JP2020061052A/en active Pending
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