JP3708652B2 - 物体認識装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、物体認識装置に関し、詳しくは多段ライン型CCDによる距離データに基づいて物体を認識するようにしたものに関する技術分野に属する。
【0002】
【従来の技術】
従来より、この種の物体認識装置として、例えば特開平5―52562号公報に示されているように、撮像された画像を複数のウィンドウに分割して、各ウィンドウでの距離に基づいて物体を認識するようにしたものは知られている。すなわち、このものでは、上下方向に配置された1対のイメージセンサにより先行車等の物体を撮像して、その一方のイメージセンサによる画像を表示し、その表示画面を複数のウィンドウに分割してそのウィンドウ毎に物体までの距離を測定し、この距離値を基に目標物体のウィンドウを認識して追尾用ウィンドウを設定し、この追尾用ウィンドウでの距離を測定するようになされている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、このように物体をその距離に基づいて認識する場合、一定方向に配置された多数のCCDをその配列方向と直交する方向に多段に並設してなる多段ライン型CCDを設け、この多段ライン型CCDからの輝度信号に基づいて得られた2次元の距離データから特定の物体を認識して追従し続けるようにすることが考えられる。すなわち、この多段ライン型CCDは、縦横に多数のCCDが配置されたカメラ用等のセンサに対し、CCDを一方向に間引いた構成のものであり、CCDの数が減った分だけ、撮像データ数が少なくなり、コストダウンを図ることができる。
【0004】
しかし、その反面、測距データのばらつきやノイズの影響が大きく、精度の高い距離演算が難しくて正確な物体認識が困難になるという問題がある。特に、多段ライン型CCDでのCCDラインが等間隔で、かつ、該多段ライン型CCDのライン列方向の一端側を近距離側を検出する近距離側ラインとする一方、他端側を遠距離側を検出する遠距離側ラインとする場合、認識物体が相対的に近づいてくる際、その物体が近距離側の領域において近距離側ラインを横切る時間は、遠距離側の領域において遠距離側ラインを横切る時間よりも短くなるので、正確な物体認識を行うためにデータ処理に時間をかけていると、遠距離側にて認識した物体を近距離側で見失ってしまうことになる。
【0005】
本発明は斯かる諸点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、多段ライン型CCDによる距離データの処理に工夫を凝らすことにより、多段ライン型CCDを用いつつ、高精度の距離演算を行って正確な物体認識を可能とすると共に、認識物体までの距離に関係なくその認識物体を確実に追従し続けることができるようにすることにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、この発明では、多段ライン型CCDにより得られた画像を、ライン列方向及びウィンドウ方向にそれぞれ分割して各領域について距離を測定し、この各領域毎の距離データに基づいてライン毎の代表距離をそれぞれ演算し、この代表距離が所定時間毎に連続して演算される回数がしきい値よりも大きいときに、その代表距離に基づいて物体を認識すると共に、上記しきい値を近距離側ラインほど小さく設定するようにした。
【0007】
具体的には、請求項1の発明では、図1に示すように、ウィンドウ方向に沿って配置された多数のCCDからなるCCDラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型CCD11を備え、該多段ライン型CCD11からの輝度信号に基づいて得られた2次元の距離データから特定の物体を認識するようにした物体認識装置が対象である。
【0008】
そして、上記多段ライン型CCD11のライン列方向の一端側が近距離側を検出する近距離側ラインとされる一方、他端側が遠距離側を検出する遠距離側ラインとされ、上記多段ライン型CCD11により得られた画像を上記CCDライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手段16と、上記測距手段16により測定された各領域毎の距離に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段26と、上記ライン距離演算手段26によりライン毎の代表距離が所定時間毎に連続して演算される回数がしきい値よりも大きいときに、該代表距離に基づいて物体を認識する物体認識手段20とを備え、上記しきい値は、上記遠距離側ラインに比べて近距離側ラインほど小さく設定されているものとする。
【0009】
上記の構成により、先ず、測距手段16において、多段ライン型CCD11の画像がライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割されて各領域について距離が測定される。次いで、ライン距離演算手段26において、上記測距手段16により測定された領域毎の距離に基づきライン毎の代表距離が演算され、物体認識手段20において、このライン距離演算手段26によりライン毎の代表距離が所定時間(1サンプリング時間)毎に連続して演算される回数がしきい値よりも大きいときに、その代表距離から物体が認識される。すなわち、距離データの有効性が高い場合は代表距離が演算される一方、距離データの有効性が低い場合は代表距離が演算されず、1サンプリング時間毎に連続して演算される回数が多いほど、その距離データ延いては代表距離の有効性が高いと判断することができるので、その回数がしきい値よりも大きいときにその代表距離から物体を認識する。
【0010】
したがって、このように、各領域についての距離データに基づいてライン毎の代表距離を求めて、この代表距離の有効性が高いときに、その代表距離から物体を認識するので、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その影響を可及的に低減することができ、高精度の距離演算が可能となって正確な物体認識を行うことができる。
【0011】
そして、上記しきい値は、遠距離側ラインに比べて近距離側ラインほど小さく設定されているので、近距離側ラインではより短時間で物体認識を行うことができ、多段ライン型CCDでのCCDラインが等間隔である場合、認識物体が相対的に近づいてくる際、遠距離側にて認識した物体を近距離側で見失うことはない。しかも、上記しきい値が、近距離側ラインほど小さく設定されていても、近距離側の距離検出精度は遠距離側よりも高いので、近距離側の物体認識を正確に行うことができる。よって、認識物体をその距離に関係なく確実に追従し続けることができる。
【0012】
請求項2の発明では、請求項1の発明において、測距手段16により測定された各領域毎の距離データをスムーズ化処理するスムーズ化処理手段を設け、上記スムーズ化処理手段は、スムーズ化度合いを遠距離側ラインに比べて近距離側ラインほど小さくするように構成されているものとする。
【0013】
この発明により、測距手段16により測定された各領域毎の距離データがスムーズ化処理手段によってスムーズ化処理されているので、突発的なノイズ等の影響を受けることなく、より一層正確に物体を認識することができる。そして、そのスムーズ化度合いは、遠距離側ラインに比べて近距離側ラインほど小さくされているので、その処理に要する時間は近距離側ラインほど短くて済み、距離データをスムーズ化処理しても、認識物体を近距離側で見失うことはない。
【0014】
請求項3の発明では、請求項1又は2の発明において、物体認識手段は、物体の認識結果に基づいて警報等の信号を出力するように構成されているものとする。このことで、認識物体を容易に知ることができ、物体が相対的に近づいてくるような危険度が高い場合に、より一層その効果を発揮させることができる。
【0015】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。図2は本発明の実施形態に係る物体認識装置を装備した車両C(自動車)を示し、この物体認識装置は、車両Cの左右斜め後側方に位置する他の車両等の物体O(図5、図11、図12に示す)を認識する。
【0016】
図2において、1は車両Cの車体、2は車体1の前後略中央部に形成された車室、3は車体1の前端部に形成されたエンジンルーム、4は車室2の前端部に配置されたインストルメントパネル、5は車室2の後端部にあるパッケージトレイ、6はリヤウィンドガラスである。そして、図3に示すように、上記物体認識装置は、各々物体Oまでの距離を測定するための左右の後側方検知センサ10,10と、この各検知センサ10の出力信号がそれぞれ入力されるコントローラ15と、このコントローラ15からの信号を受けて物体Oの存在をCRTや液晶等により表示する表示装置31、及び同物体Oの危険度を警報する警報装置32とを備えている。そして、図2に示す如く、上記両検知センサ10,10は、上記パッケージトレイ5上の左右両端部にそれぞれ斜め後方を向いた状態で取付固定されている。また、コントローラ15はエンジンルーム3の後端部に、また表示装置31及び警報装置32はインストルメントパネル4にそれぞれ配設されている。
【0017】
図5に示すように、上記各検知センサ10は、所定距離離れて上下方向に配置された上下1対のCCDチップ11,11と、該CCDチップ11,11に対応して配置されたレンズ12,12とを備えている。各CCDチップ11は、上下方向たるウィンドウ方向に沿って配置された多数のCCDからなるCCDラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向(水平方向)に多段に並設してなる多段ライン型CCDからなり、この各CCDチップ11によりレンズ12を経て車両Cのリアウィンドガラス6越しに、上下方向に角度θ1の範囲でかつ水平左右方向に角度θ2の範囲(図10、図12参照)にある物体O等の画像を輝度情報として捕らえるようになっている。
【0018】
図4に示す如く、上記各検知センサ10はそれぞれコントローラ15内の測距回路16(測距手段)に接続されている。この各測距回路16は、両CCDチップ11,11での物体像の視差(位相差)を演算する視差演算部17と、この視差演算部17からの信号により物体Oまでの距離を演算する距離演算部18とを備えている。そして、各測距回路16では、図6及び図7に示す如く、各CCDチップ11により捕らえられた画像を、ライン方向(水平方向)にCCDライン毎のn個のラインに分割すると共に、その各ラインをウィンドウ方向(上下方向)にm個のウィンドウに分割して、画像の略全体をm×n個の領域E,E,…で構成し、両方のCCDチップ11,11による画像での同一の領域E,E間の視差を求め、この視差から各領域E毎に物体Oまでの距離を演算する。
【0019】
すなわち、両CCDチップ11,11により捕らえられた画像はいずれも図6に示すようになるが、これら両CCDチップ11,11の画像は同じライン位置(図示例ではラインi)では、図8に示すように、両CCDチップ11,11の上下方向のずれ分だけずれていて視差が生じており、この視差を利用して物体Oまでを測距する。この原理について図9により説明すると、図9の三角形P・O1・Q及び三角形O1・P1・Q1同士、並びに三角形P・O2・Q及び三角形O2・P2・Q2同士はそれぞれ相似形であるので、今、検知センサ10(レンズ12)から物体Oまでの距離をa、両レンズ12,12の中心間の距離をB(定数)、レンズ12の焦点距離をf(定数)、両CCDチップ11,11での物体像のレンズ中心からのずれ量をそれぞれx1,x2とすると、
a・x1/f=B−a・x2/f
となり、この式から、
a=B・f/(x1+x2)
が得られる。つまり、両CCDチップ11,11での物体像の視差(位相差)によって物体Oまでの距離aを測定することができる。
【0020】
尚、図6及び図7におけるG(白点)は、CCDチップ11のCCDに対応するように縦横格子状に配置された測距点(測距ポイント)であり、この測距点Gは各領域Eに含まれている。また、各CCDラインでのウィンドウは、一部が隣接するウィンドウと互いにオーバーラップするように分割されており、上下方向(ウィンドウ方向)に隣接する領域E,Eに同じ測距点G,G,…が含まれている。また、O′は物体の像である。
【0021】
また、図10に示すように、上記各CCDチップ11により捕らえられた画像をライン毎に分割して形成される複数のラインは、車両Cの外側で近距離を測距するライン位置が若い番号とされる一方、車幅方向の中央側で遠距離を測距するライン位置が大きい番号とされ、外側ラインから車幅方向の中央側ラインに向かって番号が順に増加するように番号付けされている。
【0022】
図4に示す如く、上記コントローラ15には、センサ10に基づいて得られた上下方向及び水平方向の2次元の距離データ、つまり各測距回路16からの信号を基に特定の物体Oを認識する物体認識部20と、この物体認識部20の出力信号により物体Oを新規物体かどうか選別する物体選別部21と、この物体選別部21により選別された物体Oが車両C(自車)にとって危険対象物かどうかを判断する危険判断部22とが設けられており、物体認識部20において、物体Oの認識結果に基づいて表示信号を表示装置31に、また警報信号を警報装置32にそれぞれ物体選別部21を経て出力するようにしている。
【0023】
また、コントローラ15は、物体Oを認識する上で本来は物体Oが位置し得ない不要な範囲を除外するレンジカット部24と、測距された各領域毎の距離データと周りの8つの隣接領域との比較(8隣接点処理)を行って有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段としての8隣接点処理部25と、ライン毎の距離を演算するライン距離演算部26と、ガードレールを判定するためのガードレール判定部27と、距離データを物体O毎にグルーピングするグルーピング部28とを備えている。
【0024】
図11は上記レンジカット部24で除外される上下方向のレンジカット範囲Z1を、また図12は同左右方向のレンジカット範囲Z2をそれぞれ示しており、これらのレンジカット範囲Z1,Z2は、ラインの角度とその位置での距離とに基づいて検出される。図12中、Fは車両Cの路面、Mは道路における車両走行車線を設定する路面F上の白線、F1は道路の両側に設置された路側帯、Hはその植込みである。
【0025】
上記8隣接点処理部25での8隣接点処理動作は、図13に示すように、ある領域E(i,j)の距離データに対しそれに隣接する周りの8つの隣接領域R1〜R8の距離データの相関性を判断するもので、具体的に図15に示す如く行われる。すなわち、最初のステップS1で、ライン数n及びウィンドウ数mに分割された領域E(i,j)毎の距離データd(i,j)を読み込み、次のステップS2で各領域E(i,j)の有効ポイント数P(i,j)をP(i,j)=0と初期化する。この有効ポイント数P(i,j)は各領域E(i,j)に設定されるもので、この値が大きいほど領域の距離データの有効性が高く、信頼性、信憑性があると判断される。次のステップS3では、全ての領域のうち左右端及び上下端の位置にある領域(格子点)への有効ポイント数を嵩上げし、周辺の領域には有効ポイント数P(i,j)を+1だけ、またその中で4つの隅角部の領域には有効ポイント数P(i,j)を+2だけそれぞれ増やすように設定する。この後、ステップS4において、隣接点処理を行うかどうかを判定し、この判定がNOのときには、ステップS11において有効ポイント数P(i,j)をP(i,j)=8に設定した後、ステップS12に進む一方、判定がYESのときには、ステップS5に進む。
【0026】
上記ステップS4で隣接点処理を行うかどうかの判定は、例えば、予め各ライン位置毎に決定される基準距離値が所定値よりも大きいか否かを判定するもので、基準距離値が所定値よりも大きいときには、隣接点処理は行わない(ステップS11に進む)一方、基準距離値が所定値よりも大きくないときには、隣接点処理を行う(同ステップS5に進む)。
【0027】
上記ステップS5では距離しきい値d0を設定する。この距離しきい値d0は、付与ポイント数pを決定するためのもので、例えば、定数に設定する。
【0028】
ステップS5の後はステップS6に進み、隣接領域Riの距離データd(Ri)を読み込み、次のステップS7では上記領域Eと隣接領域R1〜R8との距離差dx=|d(i,j)−d(Ri)|を演算する。この後、ステップS8において、上記距離差dxが上記距離しきい値d0よりも小さいか否かの判定を行い、この判定がNOのときにはステップS12に進む一方、判定がYESのときには、ステップS9において付与すべきポイント数pを設定する。
【0029】
このようなステップS9の後、ステップS10において、それまでの有効ポイント数P(i,j)に上記付与ポイント数pを加えて新たな有効ポイント数P(i,j)=P(i,j)+pを設定し、上記ステップS12に進む。このステップS12では、ステップS6〜S10の処理が8つの隣接領域R1〜R8の各々について終了したか否かを判定し、この判定がNOのときにはステップS6に戻って、他の残りの隣接領域について同様の処理を行う。一方、判定がYESになると、ステップS13に進み、全ての領域E,E,…についての有効ポイント数P(i,j)の設定(ステップS6〜S10の処理)が終了したか否かを判定する。この判定がNOのときには、ステップS4に戻って他の領域Eについて有効ポイント数P(i,j)の設定を繰り返す。一方、判定がYESになると、次のライン毎の距離の演算処理(図16参照)に進む。
【0030】
図16は上記ライン距離演算部26での処理動作を示し、上記8隣接点処理部25(有効ポイント数付与手段)により付与設定された有効ポイント数P(i,j)に基づき上記ライン毎の距離をそれぞれ演算する。
【0031】
先ず、ステップT1において、ライン数n及びウィンドウ数mに分割された領域E毎の距離データd(i,j)を読み込むと共に、上記8隣接点処理により付与された領域E毎の有効ポイント数P(i,j)を読み込み、次のステップT2では、ライン代表有効ポイント数PI(i)をPI(i)=0に初期化する。このライン代表有効ポイント数PI(i)は、ライン毎の距離演算の際にラインに設定されるもので、この値が大きいほどラインの距離データの有効性が高く、信頼性、信憑性があると判断される。
【0032】
次のステップT3では、上記ライン代表有効ポイント数PI(i)に対応するライン代表しきい値P0を設定する。このステップT3でのライン代表しきい値P0は、例えば一定値に設定する。
【0033】
ステップT3の後はステップT4に進み、上記領域毎の有効ポイント数P(i,j)がライン代表しきい値P0よりも大きいか否かを判定する。この判定がNOのときには、そのままステップT6に進むが、判定がYESのときには、ステップT5において、ライン毎の代表距離l(i)を平均化のために更新すると共に、上記ライン代表有効ポイント数PI(i)に領域毎の有効ポイント数P(i,j)を加えてライン代表有効ポイント数PI(i)の更新を行った後にステップT6に進む。すなわち、ライン距離演算部26では、8隣接点処理部25によって付与設定された有効ポイント数P(i,j)がライン代表しきい値P0よりも大きい領域についてライン毎の距離演算を行うようにしている。
【0034】
上記ライン毎の代表距離l(i)の更新は次の式で行う。
【0035】
上記ステップT6では当該ラインの全てのウィンドウ番号(領域E)について終了したか否かを判定し、この判定がYESになるまでラインの各領域EについてステップT3〜T5を繰り返す。ステップT6の判定がYESになると、ステップT7に進み、全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がYESになるまでステップT2〜T6を繰り返す。ステップT7の判定がYESになると、次の物体認識処理(図17参照)に進む。
【0036】
図17はコントローラ15における物体認識部20での処理動作を示し、この物体認識部20では、上記ライン距離演算部26により演算されたライン毎の代表距離l(i)に基づいて物体Oを認識する。すなわち、ステップW1において物体番号kを設定し、ステップW2では、物体検出距離L(k)、物体有効ポイント数PK(k)及び物体内のデータ数N(k)をいずれも0にして、一次保管用データセットのリセットを行う。
【0037】
次のステップW3では、有効な未登録のラインデータが登録されているか否かを判定し、この判定がNOのときにはステップW8に進む。ステップW3の判定がYESのときには、ステップW4において、ラインデータの前後位置XD(i)及び横位置YD(i)を設定する。この後、ステップW5において、既に上記物体検出距離L(k)が定義されているか否かを判定し、この判定がNOのときには、ステップW6に進み、上記物体検出距離L(k)をL(k)=XD(i)に、また物体有効ポイント数PK(k)をPK(k)=PI(i)に、さらに物体内のデータ数N(k)をN(k)=1にそれぞれ設定して、一次保管用データセットのセットを行った後、ステップW8に進む。
【0038】
これに対し、ステップW5の判定がYESのときには、ステップW7に進み、物体検出距離L(k)をL(k)={PK(k)×L(i)+P(i)×XD(i)}/{PK(k)+P(i)}に、また物体有効ポイント数PK(k)をPK(k)=PK(k)+PI(i)に、さらに物体内のデータ数N(k)をN(k)=N(k)+1にそれぞれ設定して、一次保管用データセットの更新を行った後、ステップW8に進む。
【0039】
上記ステップW8では、全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がYESになるまでステップW3〜W7を繰り返す。ステップW8の判定がYESになると、ステップW9〜W11において物体Oの登録の可否の判定を行う。先ず、ステップW9において、上記物体内のデータ数N(k)が所定値以上か否かを判定する。尚、この所定値は、遠距離側ほど小さくするように可変設定することもできる。このステップW9の判定がNOのときには、距離データはノイズ等に起因するものであると見做し、ステップW10において物体Oの登録は行わず、物体番号kの物体データを初期化した後、終了する。一方、ステップW9の判定がYESであるときには、ステップW11において物体Oの登録を行った後に終了する。すなわち、物体認識部20は、ライン距離演算部26により演算されたライン毎の距離のデータ数N(k)が所定値以上であるときのみに、該ライン毎の距離に対応する物体を新規物体として登録する。
【0040】
この物体認識部20での処理動作の後は、上記表示装置31での物体表示のための表示処理や警報装置32での警報のための警報処理を行う。
【0041】
上記一連の処理動作は、所定時間(1サンプリング時間)毎に繰り返し行われ、一度認識した物体Oを、各CCDチップ11により捕らえることが可能な範囲に存在する限り、上記物体選別部21にて新規物体との選別を行いながら捕捉し続ける。
【0042】
ここで、実際には、上記物体認識部20において、物体認識処理動作に先立って認識前処理動作が行われるようになっている。この認識前処理動作では、上記ライン距離演算部26によりライン毎の代表距離が1サンプリング時間毎に連続して演算される回数がしきい値よりも大きいか否かを判断し、その有効回数がしきい値よりも大きいときに、物体認識処理にてその代表距離のみに基づいて物体を認識し得るように準備するようになっている。つまり、上記8隣接点処理部25にて付与された有効ポイント数が上記ライン代表しきい値P0よりも大きくて距離データの有効性が高い場合は代表距離が演算される一方、距離データの有効性が低い場合は代表距離が演算されないので、1サンプリング時間毎に連続して演算される回数が多いほど、その代表距離は信頼性が高くて物体認識に使用することができるものとして、その代表距離のみに基づいて物体を認識し得るようにする。
【0043】
図18は、上記物体認識部20での認識前処理動作を示す。先ず、ステップU1で各ライン毎に、代表距離が1サンプリング時間毎に連続して演算される回数LD_num(i)を読み込んだ後、ステップU2でその有効回数LD_num(i)のしきい値LD_Limitを設定する。このしきい値LD_Limitは、図19に示す如く、各ライン毎に設定されたしきい値LD_th(i)とされ、例えば、図20(a)に示すように、ライン位置が大きくなる(車体1外側ラインつまり近距離側ラインから内側ラインつまり遠距離側ラインに向かう)に連れてしきい値LD_Limitが比例して大きくなるか、或いは、図20(b)に示すように、ライン位置が大きくなるに連れてしきい値LD_Limitが段階的に大きくなるように設定する。
【0044】
次のステップU3で有効回数LD_num(i)が上記しきい値LD_Limitよりも大きいか否かを判定し、この判定がYESのときには、ステップU4に進んで物体認識に使用できるデータとしてフラグLine_Ob_f(i)を1にしてステップU5に進む。一方、ステップU3の判定がNOのときには、そのままステップU5に進む。
【0045】
上記ステップU5では、全てのラインについて終了したか否かを判定し、この判定がYESになるまで上記ステップU3,U4を繰り返す。ステップU5の判定がYESになると、上記物体認識処理に進むことになる。このため、上記物体認識処理では、フラグLine_Ob_f(i)が1とされたラインの代表距離(図17の物体認識処理におけるステップW3での有効なラインデータとされる)のみに基づいて物体Oを認識することになる。
【0046】
また、各測距回路16にて測定された各領域E毎の距離データは、スムーズ化処理手段としてのローパスフィルターによりスムーズ化処理された後、8隣接点処理部25にて8隣接点処理が行われるようになっている。すなわち、df(i,j)=a×df(i,j)+(1−a)×d(i,j)という処理動作を行った後、d(i,j)の代りにdf(i,j)を用いて上記8隣接点処理が行われることになる。
【0047】
上記ローパスフィルターによるスムーズ化処理におけるaの値は0〜1の定数であるが、遠距離側ラインに比べて近距離側ラインほど(ライン位置が小さくなるに連れて)小さく設定されている。つまり、このローパスフィルターは、スムーズ化度合いを遠距離側ラインに比べて近距離側ラインほど小さくするように構成されている。このとき、ライン位置が所定値よりも小さい場合は、スムーズ化処理が全く施されないようにa=0としてもよい。
【0048】
したがって、上記実施形態では、左右後側方検知センサ10,10により画像が輝度情報として捕らえられると、先ず、コントローラ15の各測距回路16において、各検知センサ10の画像がライン列及びウィンドウ方向にそれぞれ分割されて各領域Eについて距離d(i,j)が測定される。次いで、8隣接点処理部25で、上記測定された領域E毎の距離d(i,j)(df(i,j))及び隣接領域R1〜R8の距離の差dxに基づいて各領域E毎の距離データの有効ポイント数P(i,j)が付与され、ライン距離演算部26において上記有効ポイント数P(i,j)に基づきライン毎の代表距離l(i)が演算され、物体認識部20においてライン距離演算部26によりライン毎の代表距離l(i)が連続して演算される回数がしきい値LD_Limitよりも大きいときに、該代表距離l(i)から物体Oが認識される。このように、各領域Eについての距離データの有効性が隣接領域R1〜R8との関係から有効ポイント数P(i,j)として判定され、この有効ポイント数P(i,j)に基づいてライン毎の代表距離l(i)を求めて、その代表距離l(i)の有効性が高いときに、該代表距離l(i)から物体Oを認識するので、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その影響を可及的に低減することができ、高精度の距離演算が可能となって正確な物体認識を行うことができる。
【0049】
また、上記しきい値LD_Limitは、遠距離側ラインに比べて近距離側ラインほど小さく設定されているので、近距離側ラインではより短時間で物体認識を行うことができ、CCDチップ11でのCCDラインが等間隔である場合、認識物体Oが相対的に近づいてくる際、遠距離側にて認識した物体Oを近距離側で見失うことはない。しかも、上記しきい値LD_Limitが、近距離側ラインほど小さく設定されていても、近距離側の距離検出精度は遠距離側よりも高いので、近距離側で物体Oを正確に認識することができる。よって、認識物体Oをその距離に関係なく確実に追従し続けることができる。
【0050】
さらに、各領域E毎の距離データは、ローパスフィルターによりスムーズ化処理され、そのスムーズ化度合いは、遠距離側ラインに比べて近距離側ラインほど小さく設定されているので、突発的なノイズ等の影響を受けることなく、より一層正確に物体Oを認識することができると共に、その処理に要する時間は近距離側ラインほど短くて済み、認識物体Oを近距離側で見失うのを防止することができる。
【0051】
また、物体認識部20は、物体Oの認識結果に基づいて警報等の信号を出力するように構成されているので、認識物体Oを容易に車両Cの乗員に知らせることができ、物体Oが相対的に近づいてくるような危険度が高い場合でもその物体Oを追従し続けることができるので、乗員に適切な警報を与えることができる。
【0052】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項1の発明によると、多段ライン型CCDの画像をライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定し、この各領域毎の距離データに基づいてライン毎の代表距離をそれぞれ演算し、この代表距離が所定時間毎に連続して演算される回数がしきい値よりも大きいときに、その代表距離に基づいて物体を認識すると共に、上記しきい値を近距離側ラインほど小さく設定するようにしたことにより、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その影響を可及的に低減して、正確な物体認識を行うことができると共に、その認識物体をその距離に関係なく確実に捕捉し続けることができる。
【0053】
請求項2の発明によると、測距手段により測定された各領域毎の距離データをスムーズ化処理するスムーズ化処理手段を設け、このスムーズ化処理手段のスムーズ化度合いを遠距離側ラインに比べて近距離側ラインほど小さくするようにしたことにより、認識物体を近距離側で見失うことなく、より一層正確に物体を認識することができる。
【0054】
請求項3の発明によると、物体の認識結果に基づいて警報等の信号を出力するようにしたことにより、認識物体を容易に知ることができ、物体が相対的に近づいてくるような危険度が高い場合に、より一層その効果を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の構成図である。
【図2】本発明の実施形態に係る物体認識装置の各構成部品の車両での位置を示す斜視図である。
【図3】物体認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図4】物体認識装置の詳細構成を示すブロック図である。
【図5】検知センサにより物体を測距する概念を示す側面図である。
【図6】CCDチップにより捕らえた画像を示す図である。
【図7】CCDチップにより捕らえた画像の中のラインをウィンドウ方向に分割して領域を区分する概念を示す図である。
【図8】上下のCCDチップにより得られた画像が同じラインでずれて視差が生じる状態を示す説明図である。
【図9】上下のCCDチップにより物体までの距離を測定する原理を示す図である。
【図10】CCDチップにより得られた画像におけるCCDラインの測距方向を示す平面図である。
【図11】上下方向のレンジカット領域を示す側面図である。
【図12】水平方向のレンジカット領域を示す平面図である。
【図13】領域に隣接する8隣接領域の配置を示す図である。
【図14】8隣接点処理からライン毎の距離演算までの具体例を示す図である。
【図15】8隣接点処理動作を示すフローチャート図である。
【図16】ライン毎の距離演算処理動作を示すフローチャート図である。
【図17】物体の認識処理動作を示すフローチャート図である。
【図18】物体認識処理動作に先立って行われる認識前処理動作を示すフローチャート図である。
【図19】しきい値の設定を示すフローチャート図である。
【図20】しきい値の設定例を示す図である。
【符号の説明】
C 車両
10 後側方検知センサ
11 CCDチップ
15 コントローラ
16 測距回路(測距手段)
20 物体認識部(物体認識手段)
25 8隣設点処理部
26 ライン距離演算部(ライン距離演算手段)
31 表示装置
32 警報装置
E,E(i,j) 領域
R1〜R8 隣設領域
d(i,j) 測定距離
dx 隣接領域との距離差
P(i,j) 有効ポイント数
l(i) ライン代表距離
LD_Limit しきい値
O 物体
O′ 物体像
Claims (3)
- ウィンドウ方向に沿って配置された多数のCCDからなるCCDラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型CCDを備え、該多段ライン型CCDからの輝度信号に基づいて得られた2次元の距離データから特定の物体を認識するようにした物体認識装置であって、
上記多段ライン型CCDのライン列方向の一端側が近距離側を検出する近距離側ラインとされる一方、他端側が遠距離側を検出する遠距離側ラインとされ、
上記多段ライン型CCDにより得られた画像を上記CCDライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手段と、
上記測距手段により測定された各領域毎の距離に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段と、
上記ライン距離演算手段によりライン毎の代表距離が所定時間毎に連続して演算される回数がしきい値よりも大きいときに、該代表距離に基づいて物体を認識する物体認識手段とを備え、
上記しきい値は、上記遠距離側ラインに比べて近距離側ラインほど小さく設定されていることを特徴とする物体認識装置。 - 請求項1記載の物体認識装置において、
測距手段により測定された各領域毎の距離データをスムーズ化処理するスムーズ化処理手段を設け、
上記スムーズ化処理手段は、スムーズ化度合いを遠距離側ラインに比べて近距離側ラインほど小さくするように構成されていることを特徴とする物体認識装置。 - 請求項1又は2記載の物体認識装置において、
物体認識手段は、物体の認識結果に基づいて警報等の信号を出力するように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
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-
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