JP2829934B2 - 移動車の環境認識装置 - Google Patents
移動車の環境認識装置Info
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- JP2829934B2 JP2829934B2 JP2081404A JP8140490A JP2829934B2 JP 2829934 B2 JP2829934 B2 JP 2829934B2 JP 2081404 A JP2081404 A JP 2081404A JP 8140490 A JP8140490 A JP 8140490A JP 2829934 B2 JP2829934 B2 JP 2829934B2
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- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、画像処理にて移動体の認識を行なう移動車
の環境認識装置に関する。
の環境認識装置に関する。
（従来の技術） 従来、画像処理を利用して移動体を認識する場合、連
続した２画面を比較して同一物体を確認し、それが移動
体であるか否かの判別を行なつていた。その場合、画面
から様々な特徴量を引き出してそれらを演算し、その演
算結果を比較、照合して同一物体か否かの判別を行なつ
ていた。
続した２画面を比較して同一物体を確認し、それが移動
体であるか否かの判別を行なつていた。その場合、画面
から様々な特徴量を引き出してそれらを演算し、その演
算結果を比較、照合して同一物体か否かの判別を行なつ
ていた。
（発明が解決しようとしている課題） しかしながら、上記従来例では、同一物体か否かを判
別するために、画面から引き出した様々な特徴量を演算
により比較、照合を行なつているため、膨大な計算量と
時間を要するという欠点がある。
別するために、画面から引き出した様々な特徴量を演算
により比較、照合を行なつているため、膨大な計算量と
時間を要するという欠点がある。
（課題を解決するための手段） 本発明は、上述の課題を解決することを目的として成
されたもので、上述の課題を解決する一手段として以下
の構成を備える。
されたもので、上述の課題を解決する一手段として以下
の構成を備える。
即ち、入力画像を２値化して走行路領域を抽出する走
行路領域抽出手段と、前記走行路領域抽出手段にて抽出
された走行路領域内で下方から上方に向かつて画像の水
平方向のエツジ抽出を行なうエツジ抽出手段と、前記エ
ツジ抽出手段にて抽出されたエツジの大きさに基づき移
動物候補点の絞り込みを行なう移動物候補点抽出手段
と、所定の２画面間での移動物候補点の移動量と自車の
移動量とに基づいて移動物候補点が移動体であることを
認識する移動物認識手段とを備える。
行路領域抽出手段と、前記走行路領域抽出手段にて抽出
された走行路領域内で下方から上方に向かつて画像の水
平方向のエツジ抽出を行なうエツジ抽出手段と、前記エ
ツジ抽出手段にて抽出されたエツジの大きさに基づき移
動物候補点の絞り込みを行なう移動物候補点抽出手段
と、所定の２画面間での移動物候補点の移動量と自車の
移動量とに基づいて移動物候補点が移動体であることを
認識する移動物認識手段とを備える。
（作用） 以上の構成において、画像処理によるエツジ抽出を行
なつて移動物候補点を絞り込み、所定の２画面間での移
動物候補点の移動量と自車の移動量とから自車前方の移
動物体を認識できる。
なつて移動物候補点を絞り込み、所定の２画面間での移
動物候補点の移動量と自車の移動量とから自車前方の移
動物体を認識できる。
（実施例） 以下、添付図面を参照して本発明に係る好適な一実施
例を詳細に説明する。
例を詳細に説明する。
第１図は本発明に係る一実施例である、移動車の環境
認識装置のブロツク図である。
認識装置のブロツク図である。
第１図において、移動車の環境認識装置（以下認識装
置と呼ぶ）は、ビデオカメラ等から成る画像入力部１か
ら自車前方の画像を入力し、その入力画像を画像２値化
部で２値化する。そして、エツジ抽出部３で、２値化し
た画像から後述する方法にてエツジの抽出を行ない、エ
ツジ抽出後の画像を画像蓄積部４に格納する。
置と呼ぶ）は、ビデオカメラ等から成る画像入力部１か
ら自車前方の画像を入力し、その入力画像を画像２値化
部で２値化する。そして、エツジ抽出部３で、２値化し
た画像から後述する方法にてエツジの抽出を行ない、エ
ツジ抽出後の画像を画像蓄積部４に格納する。
センサ部５は車速センサ5a、及び方向センサ5bにより
構成されており、車速センシサ5aでは自車の移動速度を
検出し、方向センサ5bで自車の移動方向を検出する。そ
して、これらの検出結果は移動量演算部６に送られ、そ
こで自車の移動量が算出される。
構成されており、車速センシサ5aでは自車の移動速度を
検出し、方向センサ5bで自車の移動方向を検出する。そ
して、これらの検出結果は移動量演算部６に送られ、そ
こで自車の移動量が算出される。
主演算部７は画像蓄積部４に格納されたエツジ抽出後
の画像を入力して移動物候補点を抽出する。主演算部７
は、後述するように移動物候補点の抽出を連続した２画
面について行ない、２画面間での移動物候補点の移動量
を算出する。そして、この移動物候補点の移動量の算出
結果と移動量演算部６からの自車の移動量とに基づき、
自車前方の移動物体を認識し、その結果を表示部８に可
視、或は可聴表示する。
の画像を入力して移動物候補点を抽出する。主演算部７
は、後述するように移動物候補点の抽出を連続した２画
面について行ない、２画面間での移動物候補点の移動量
を算出する。そして、この移動物候補点の移動量の算出
結果と移動量演算部６からの自車の移動量とに基づき、
自車前方の移動物体を認識し、その結果を表示部８に可
視、或は可聴表示する。
以下、本実施例の認識装置における移動物体の認識方
法について詳細に説明する。
法について詳細に説明する。
第２図（Ａ）及び（Ｂ）は自車前方を撮影した画像か
ら、道路上の白線を抽出する方法を説明するための図で
ある。第２図（Ａ）は画像入力部１にて撮影した、画像
処理前の画像であり、第２図（Ｂ）は第２図（Ａ）の画
像を画像２値化部２にて２値化した後の画像である。
ら、道路上の白線を抽出する方法を説明するための図で
ある。第２図（Ａ）は画像入力部１にて撮影した、画像
処理前の画像であり、第２図（Ｂ）は第２図（Ａ）の画
像を画像２値化部２にて２値化した後の画像である。
画像２値化部２で画像を２値化するための閾値Ｔは、
第２図（Ａ）の画面中央下部の領域Ａを道路領域とし
て、領域Ａを２値化した平均値t0を求めることにより、
次式にて表わすことができる。
第２図（Ａ）の画面中央下部の領域Ａを道路領域とし
て、領域Ａを２値化した平均値t0を求めることにより、
次式にて表わすことができる。
Ｔ＝t0＋α ……（１） 但し、α＝ｆ（t0）である。
上記の式（１）にて求めた閾値Ｔにて第２図（Ａ）の
画像を２値化すると、道路上の白線が抽出できるので、
第２図（Ｂ）の斜線にて示した領域Ｓが求まる。
画像を２値化すると、道路上の白線が抽出できるので、
第２図（Ｂ）の斜線にて示した領域Ｓが求まる。
そこで、エツジ抽出部３にて、上述の方法にて求めた
領域Ｓ内の画像の水平方向のエツジ抽出を第３図に示し
たマスクを用いて行なう。即ち、第４図（Ａ）に示した
ように、領域Ｓ内に影21aを落とす物体21や影20aを落と
す物体20が存在する場合、画面下から上方向へエツジ抽
出を行なうと上方が下方よりも暗い部分、即ち、明から
暗に変化する部分がエツジ（後述する第４図（Ｂ）の21
bや20b）として抽出される。そして、抽出された部分の
横幅、つまりエツジの長さを測定することにより実際の
物体の大きさを判定できるので、一定の値以上のものを
移動物候補点として絞り込んで保存する一方、その他の
ものはノイズとして除去する。その結果、第４図（Ｂ）
に示す画像が得られるので、それをエツジ抽出、及び移
動物候補点絞り込み後の画像として画像蓄積部４に格納
する。
領域Ｓ内の画像の水平方向のエツジ抽出を第３図に示し
たマスクを用いて行なう。即ち、第４図（Ａ）に示した
ように、領域Ｓ内に影21aを落とす物体21や影20aを落と
す物体20が存在する場合、画面下から上方向へエツジ抽
出を行なうと上方が下方よりも暗い部分、即ち、明から
暗に変化する部分がエツジ（後述する第４図（Ｂ）の21
bや20b）として抽出される。そして、抽出された部分の
横幅、つまりエツジの長さを測定することにより実際の
物体の大きさを判定できるので、一定の値以上のものを
移動物候補点として絞り込んで保存する一方、その他の
ものはノイズとして除去する。その結果、第４図（Ｂ）
に示す画像が得られるので、それをエツジ抽出、及び移
動物候補点絞り込み後の画像として画像蓄積部４に格納
する。
次に、第４図（Ａ）の画像を撮影後、所定時間（Δｔ
とする）が経過してから、再び画像入力部１にて自車前
方の画像を撮影して（第４図（Ｃ）に示す）、上述と同
様の方法にてその画像の水平方向のエツジ抽出を行な
い、それをエツジ抽出後の画像として画像蓄積部４に格
納する。結果として、第４図（Ｄ）に示すエツジ22b、
及び23bがその画面での移動物候補点として抽出できる
ことになる。尚、ここではエツジ抽出後の画像に、便宜
上道路上の白線を記入しておく。
とする）が経過してから、再び画像入力部１にて自車前
方の画像を撮影して（第４図（Ｃ）に示す）、上述と同
様の方法にてその画像の水平方向のエツジ抽出を行な
い、それをエツジ抽出後の画像として画像蓄積部４に格
納する。結果として、第４図（Ｄ）に示すエツジ22b、
及び23bがその画面での移動物候補点として抽出できる
ことになる。尚、ここではエツジ抽出後の画像に、便宜
上道路上の白線を記入しておく。
そこで、上述の画像処理にて得られた移動物候補点に
対応する物体が、実際に移動しているか静止しているか
の判定方法について以下に述べる。
対応する物体が、実際に移動しているか静止しているか
の判定方法について以下に述べる。
第５図は平面上を移動する二種類の物体と平面に対し
て静止する物体の位置関係を示す図である。同図におい
て、自車30には、自車前方に位置する移動物体21や静止
物体20を含む、進行方向（図中の矢印）前方の所定領域
を撮影できるようにテレビカメラ31が固定されている。
て静止する物体の位置関係を示す図である。同図におい
て、自車30には、自車前方に位置する移動物体21や静止
物体20を含む、進行方向（図中の矢印）前方の所定領域
を撮影できるようにテレビカメラ31が固定されている。
いま、時刻t1に自車30、及び前方移動物体21が平面40
上の点線で示した位置にあり、時間Δｔ経過後の時刻t2
にそれぞれ実線にて示す位置にある場合、前述の如くセ
ンサ部５の車速センサ5a及び方向センサ5bが自車の移動
速度と移動方向を常に監視しているので、移動量演算部
６は、その移動速度と移動方向、及び時間Δｔとから自
車の移動量Δｌを演算する。一方、静止物体20は時間の
経過とは無関係に平面上の一定の場所に位置する。そこ
で、時刻t1に撮影した画像を第４図（Ａ）、時刻t2に撮
影した画像を第４図（Ｃ）とすると、前述の如く水平方
向のエツジ抽出後の画像はそれぞれ第４図（Ｂ），第４
図（Ｄ）となる。
上の点線で示した位置にあり、時間Δｔ経過後の時刻t2
にそれぞれ実線にて示す位置にある場合、前述の如くセ
ンサ部５の車速センサ5a及び方向センサ5bが自車の移動
速度と移動方向を常に監視しているので、移動量演算部
６は、その移動速度と移動方向、及び時間Δｔとから自
車の移動量Δｌを演算する。一方、静止物体20は時間の
経過とは無関係に平面上の一定の場所に位置する。そこ
で、時刻t1に撮影した画像を第４図（Ａ）、時刻t2に撮
影した画像を第４図（Ｃ）とすると、前述の如く水平方
向のエツジ抽出後の画像はそれぞれ第４図（Ｂ），第４
図（Ｄ）となる。
尚、ここでは、ある速度で移動する自車からの２画面
の撮影は、撮影した静止物体の画面上での移動を認識で
きる程度の時間間隔Δｔを置いて行なうものとする。
の撮影は、撮影した静止物体の画面上での移動を認識で
きる程度の時間間隔Δｔを置いて行なうものとする。
これらエツジ抽出後の画像は画像蓄積部４に格納され
ているので、主演算部７で時刻t1,t2での画像を比較
し、両画像に共通する移動候補点が存在するかどうかを
判定する。即ち、主演算部７は第４図（Ｂ）及び第４図
（Ｄ）に示した画像から、20b,21b,22b及び23bを両画像
に共通する移動候補点と判定するが、その内エツジ20b
と23bは両画面間で位置が移動しており、エツジ21bと22
bは画面上での位置に変化がないことが分かる。そこ
で、主演算部７は更に移動量演算部６で演算した自車の
移動量とエツジ20bと23bの画面上での移動量とが合致す
るかの演算を行ない、両者が一致すればエツジ20b,23b
は領域Ｓ、即ち道路上の同一静止物体の影から抽出した
エツジであると判断する。また、主演算部７は画面上で
の移動がないと判定したエツジ21bと22bを、自車前方の
移動物体から抽出したエツジであると判断する。それ
故、第４図（Ａ）の20と第４図（Ｃ）の23は同一静止物
体であり、また21と22は同一移動物体であることが分か
る。
ているので、主演算部７で時刻t1,t2での画像を比較
し、両画像に共通する移動候補点が存在するかどうかを
判定する。即ち、主演算部７は第４図（Ｂ）及び第４図
（Ｄ）に示した画像から、20b,21b,22b及び23bを両画像
に共通する移動候補点と判定するが、その内エツジ20b
と23bは両画面間で位置が移動しており、エツジ21bと22
bは画面上での位置に変化がないことが分かる。そこ
で、主演算部７は更に移動量演算部６で演算した自車の
移動量とエツジ20bと23bの画面上での移動量とが合致す
るかの演算を行ない、両者が一致すればエツジ20b,23b
は領域Ｓ、即ち道路上の同一静止物体の影から抽出した
エツジであると判断する。また、主演算部７は画面上で
の移動がないと判定したエツジ21bと22bを、自車前方の
移動物体から抽出したエツジであると判断する。それ
故、第４図（Ａ）の20と第４図（Ｃ）の23は同一静止物
体であり、また21と22は同一移動物体であることが分か
る。
更に、第４図（Ｂ）と第４図（Ｄ）とを比較して、エ
ツジ20bと23bの画面上での移動量と移動量演算部６で演
算した自車の移動量からエツジ20b,23bは道路上の静止
物体の影のエツジであることが明白となり、またエツジ
21bと22bは自車前方の移動物体の影のエツジであると判
定できる程度に画面上で移動している場合、主演算部７
はエツジ21b,22bの画面上での移動量と移動量演算部６
で演算した自車の移動量とから自車前方の移動物体の速
度を算出できる。
ツジ20bと23bの画面上での移動量と移動量演算部６で演
算した自車の移動量からエツジ20b,23bは道路上の静止
物体の影のエツジであることが明白となり、またエツジ
21bと22bは自車前方の移動物体の影のエツジであると判
定できる程度に画面上で移動している場合、主演算部７
はエツジ21b,22bの画面上での移動量と移動量演算部６
で演算した自車の移動量とから自車前方の移動物体の速
度を算出できる。
即ち、自車が等速で移動しているとき、第４図（Ｄ）
のエツジ22bが画面上で第４図（Ｂ）の21bよりも上方に
あれば、前方移動物体21は自車30よりも速い速度で進ん
でいることになり、逆の場合は前方移動物体21は自車30
よりも速度が遅いことになる。尚、言うまでも無く、第
４図（Ｂ）のエツジ21bと第４図（Ｄ）の22bとが画面上
で同一の位置にあれば、前方移動物体21は自車と同じ速
度で進んでいることになる。
のエツジ22bが画面上で第４図（Ｂ）の21bよりも上方に
あれば、前方移動物体21は自車30よりも速い速度で進ん
でいることになり、逆の場合は前方移動物体21は自車30
よりも速度が遅いことになる。尚、言うまでも無く、第
４図（Ｂ）のエツジ21bと第４図（Ｄ）の22bとが画面上
で同一の位置にあれば、前方移動物体21は自車と同じ速
度で進んでいることになる。
以上説明したように、本実施例によれば、連続して撮
影した２画像のそれぞれに対して、画像の中の明から暗
の変化点をエツジとして抽出して、それらの絞り込みを
行ない、画面間でのエツジの移動量、及び自車の移動量
をもとに演算を実行することにより自車前方の物体が移
動しているか否かの判断ができるので、道路上の移動物
体の認識が高速かつ容易になるという効果がある。
影した２画像のそれぞれに対して、画像の中の明から暗
の変化点をエツジとして抽出して、それらの絞り込みを
行ない、画面間でのエツジの移動量、及び自車の移動量
をもとに演算を実行することにより自車前方の物体が移
動しているか否かの判断ができるので、道路上の移動物
体の認識が高速かつ容易になるという効果がある。
尚、上記実施例では２値化した画像の明暗をもとにエ
ツジ抽出を行ない、移動物の候補点を検索するという手
法を採つたが、カラー画像を用いてエツジ抽出を行なつ
てもよい。
ツジ抽出を行ない、移動物の候補点を検索するという手
法を採つたが、カラー画像を用いてエツジ抽出を行なつ
てもよい。
即ち、車両真下の影は太陽の照射がなくても明瞭に現
われ、しかもその影は道路の色成分を有しておらず、R.
G.B.それぞれが同成分含まれているので、画像の中の影
の色成分を分析することにより、車両真下の影とその他
道路の色成分と類似した色成分を持つ影との区別が容易
にでき、より正確な移動物の候補点抽出が可能となる。
われ、しかもその影は道路の色成分を有しておらず、R.
G.B.それぞれが同成分含まれているので、画像の中の影
の色成分を分析することにより、車両真下の影とその他
道路の色成分と類似した色成分を持つ影との区別が容易
にでき、より正確な移動物の候補点抽出が可能となる。
（発明の効果） 以上説明したように、本発明によれば、所定の２画面
から抽出したエツジをもとに移動物候補点の絞り込みを
行なうことにより、候補点に対応した物体が移動してい
るか否かの認識を高速化できるという効果がある。
から抽出したエツジをもとに移動物候補点の絞り込みを
行なうことにより、候補点に対応した物体が移動してい
るか否かの認識を高速化できるという効果がある。
第１図は本発明に係る一実施例である、移動車の環境認
識装置のブロツク図、 第２図（Ａ）は画像入力部にて捕らえた原画像を示す
図、 第２図（Ｂ）は画像２値化部にて２値化した後の画像を
示す図、 第３図は第２図（Ｂ）に示した領域Ｓ内の画像の水平方
向のエツジ抽出を行なうためのマスクを示す図、 第４図（Ａ）は、ある時刻t1に撮影した画像を示す図、 第４図（Ｂ）は第４図（Ａ）の画像の水平方向のエツジ
抽出を行なつた後の画像を示す図、 第４図（Ｃ）は、時刻t1からΔｔ経過後に撮影した画像
を示す図、 第４図（Ｄ）は第４図（Ｃ）の画像の水平方向のエツジ
抽出を行なつた後の画像を示す図、 第５図は平面上を移動する二種類の物体と平面上に静止
する物体の位置関係を示す図である。 図中、１……画像入力部、２……画像２値化部、３……
エツジ抽出部、４……画像蓄積部、５……センサ部、６
……移動量演算部、７……主演算部、８……表示部、20
……静止物体、21……移動物体、30……自車、31……テ
レビカメラである。
識装置のブロツク図、 第２図（Ａ）は画像入力部にて捕らえた原画像を示す
図、 第２図（Ｂ）は画像２値化部にて２値化した後の画像を
示す図、 第３図は第２図（Ｂ）に示した領域Ｓ内の画像の水平方
向のエツジ抽出を行なうためのマスクを示す図、 第４図（Ａ）は、ある時刻t1に撮影した画像を示す図、 第４図（Ｂ）は第４図（Ａ）の画像の水平方向のエツジ
抽出を行なつた後の画像を示す図、 第４図（Ｃ）は、時刻t1からΔｔ経過後に撮影した画像
を示す図、 第４図（Ｄ）は第４図（Ｃ）の画像の水平方向のエツジ
抽出を行なつた後の画像を示す図、 第５図は平面上を移動する二種類の物体と平面上に静止
する物体の位置関係を示す図である。 図中、１……画像入力部、２……画像２値化部、３……
エツジ抽出部、４……画像蓄積部、５……センサ部、６
……移動量演算部、７……主演算部、８……表示部、20
……静止物体、21……移動物体、30……自車、31……テ
レビカメラである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−273499（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−118609（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−262010（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−120909（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−260813（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G05D 1/02 G06F 15/62 380 G08G 1/16 ＪＯＩＳ
Claims (1)
- 【請求項１】外界認識のための画像入力手段を備えた移
動車の環境認識装置であつて、 入力画像を２値化して走行路領域を抽出する走行路領域
抽出手段と、 前記走行路領域抽出手段にて抽出された走行路領域内で
下方から上方に向かつて画像の水平方向のエツジ抽出を
行なうエツジ抽出手段と、 前記エツジ抽出手段にて抽出されたエツジの大きさに基
づき移動物候補点の絞り込みを行なう移動物候補点抽出
手段と、 所定の２画面間での移動物候補点の移動量と自車の移動
量とに基づいて移動物候補点が移動体であることを認識
する移動物認識手段とを有することを特徴とする移動車
の環境認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2081404A JP2829934B2 (ja) | 1990-03-30 | 1990-03-30 | 移動車の環境認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2081404A JP2829934B2 (ja) | 1990-03-30 | 1990-03-30 | 移動車の環境認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03282709A JPH03282709A (ja) | 1991-12-12 |
| JP2829934B2 true JP2829934B2 (ja) | 1998-12-02 |
Family
ID=13745385
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2081404A Expired - Lifetime JP2829934B2 (ja) | 1990-03-30 | 1990-03-30 | 移動車の環境認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2829934B2 (ja) |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5877897A (en) | 1993-02-26 | 1999-03-02 | Donnelly Corporation | Automatic rearview mirror, vehicle lighting control and vehicle interior monitoring system using a photosensor array |
| US6822563B2 (en) | 1997-09-22 | 2004-11-23 | Donnelly Corporation | Vehicle imaging system with accessory control |
| JP2940366B2 (ja) * | 1993-12-07 | 1999-08-25 | 住友電気工業株式会社 | 対象物の追従認識装置 |
| US6891563B2 (en) | 1996-05-22 | 2005-05-10 | Donnelly Corporation | Vehicular vision system |
| US7655894B2 (en) | 1996-03-25 | 2010-02-02 | Donnelly Corporation | Vehicular image sensing system |
| JPH11328365A (ja) * | 1998-05-14 | 1999-11-30 | Toshiba Corp | 画像監視装置及びその方法 |
| JP3939580B2 (ja) * | 2002-04-12 | 2007-07-04 | 本田技研工業株式会社 | 障害物警報装置 |
| ES2391556T3 (es) | 2002-05-03 | 2012-11-27 | Donnelly Corporation | Sistema de detección de objetos para vehículo |
| US7526103B2 (en) | 2004-04-15 | 2009-04-28 | Donnelly Corporation | Imaging system for vehicle |
| JP4506299B2 (ja) * | 2004-06-17 | 2010-07-21 | トヨタ自動車株式会社 | 車両周辺監視装置 |
| WO2008024639A2 (en) | 2006-08-11 | 2008-02-28 | Donnelly Corporation | Automatic headlamp control system |
-
1990
- 1990-03-30 JP JP2081404A patent/JP2829934B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03282709A (ja) | 1991-12-12 |
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