JP3961269B2 - 障害物警報装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、撮像手段により得られた画像から、車両の走行路上における障害物の存在を検出する障害物警報装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、車両や歩行者等の走行路上の障害物を運転者に通知するために、車両の前方に搭載された１つあるいは複数の赤外線カメラの画像を、運転席から目視可能な位置に表示し、運転者の前方視界を補助するものがある。運転者に表示される画像は、例えば自車両のコンソールに設置されるＮＡＶＩＤｉｓｐｌａｙやフロントウィンドウの運転者の前方視界を妨げない位置に情報を表示するＨＵＤ（Head Up Display ）、更には自車両の走行状態を数字で表すメータと一体化されたメータ一体Ｄｉｓｐｌａｙ等の画像表示装置に表示される。
また、このように車両の周辺の環境をカメラによって撮影し、運転者に表示する周辺監視装置としては、例えば特開２００１−６０９６号公報に示すようなものが知られている。この周辺監視装置は、車両に備えた撮像手段により撮影された赤外線画像から、車両の周辺に存在する歩行者や動物等の生体を検出して表示するものである。そのために、周辺監視装置は、２つの赤外線カメラにより得られる画像から車両周辺の対象物と自車両との距離を算出し、更に、時系列に求められる対象物の位置データから該対象物の移動ベクトルを算出している。そして、自車両の進行方向と対象物の移動ベクトルの関係から、自車両と衝突する可能性の高い対象物を抽出して表示する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上述のような従来の装置では、自車両の走行ラインに対象物の存在が有る場合には衝突する可能性が高いと判断して障害物として警報するように、自車両の左右車両側を基準とした車幅を延長した接近判定領域が設定されている。これにより、例えば車両が左側通行を採用する交通システムにおける自車両進行方向左側の接近判定領域は、車体側を基準に固定であり、その接近判定領域において警報を与える為、障害物までの距離によっては運転者の考える側方安全マージン（車両走行ラインと横方向のズレ量）との間にずれの存在する可能性があった。
具体的には、障害物までの距離が近い場合、運転者が障害物位置を認識する空間距離分解能は高いため、自車両と障害物の位置関係を正確に認識でき、自車両と障害物が衝突しない、或いは危険でない側方安全マージンを正確に判断できる。しかし、障害物までの距離が遠い場合、運転者の上記空間距離分解能が低下し、自車両と障害物の位置関係を正確に認識できない場合があり、側方安全マージンを近距離よりも大きく取る傾向があった。
【０００４】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、カメラにより撮影された画像上に設定する自車両と対象物との衝突の可能性を判断する判定領域の大きさを、車両からの距離によって変更する障害物警報装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１の発明に係わる障害物警報装置は、撮像手段により得られる画像情報に基づいて、車両と対象物との衝突判定を行う警報判定領域内における障害物を警報する障害物警報装置において、前記警報判定領域は、前記撮像手段によって監視可能な領域内に設定され、且つ、前記対象物がそのまま存在し続ければ衝突の可能性が極めて高いと判断される場合に警報を行うための、前記車両の車幅方向中心部の軸の両側に所定の幅を有した接近判定領域と、該接近判定領域の横方向外側に設定され、前記対象物の所定時間での前記画像情報上での車幅方向の変化量を基に警告を行うための領域である進入判定領域とからなり、前記接近判定領域の幅を、車両からの距離が離れるほど拡張して設定する判定領域設定手段を備えたことを特徴とする。
以上の構成を備えた障害物警報装置は、判定領域設定手段により、車両から距離が離れるほど判定領域の大きさを拡張することで、車両の運転者の視覚特性に合わせた判定領域を設定することができる。
【０００６】
請求項２の発明に係わる障害物警報装置は、請求項１に記載の障害物警報装置において、前記判定領域設定手段が、前記判定領域を、車両が左側通行を行う対面交通を採用する交通形式の場合は車両からの距離が離れるほど前記車両の左車体側にのみ幅を拡張することを特徴とする。
以上の構成を備えた障害物警報装置は、判定領域設定手段により、特に判定領域内に生体が存在する可能性が大きい歩道方向の判定領域の大きさを変更することができる。
請求項３の発明に係わる障害物警報装置は、請求項１に記載の障害物警報装置において、前記判定領域設定手段が、前記判定領域を、車両が右側通行を行う対面交通を採用する交通形式の場合は車両からの距離が離れるほど、前記車両の右車体側にのみ幅を拡張することを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本発明の一実施の形態の障害物警報装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施の形態では、障害物警報装置を搭載した車両を、一例として車両が左側通行を行う対面交通を採用する交通形式において使用する場合を説明する。
図１において、符号１は、本実施の形態の障害物警報装置を制御するＣＰＵ（中央演算装置）を備えた画像処理ユニットであって、遠赤外線を検出可能な２つの赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌと当該車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサ３、更に、当該車両の走行速度（車速）を検出する車速センサ４とブレーキの操作を検出するためのブレーキセンサ５が接続される。これにより、画像処理ユニット１は、車両の周辺の赤外線画像と車両の走行状態を示す信号から、車両前方の歩行者や動物等の動く物体を検出し、衝突の可能性が高いと判断したときに警報を発する。
【０００８】
また、画像処理ユニット１には、音声で警報を発するためのスピーカ６と、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌにより撮影された画像を表示し、衝突の危険性が高い対象物を車両の運転者に認識させるための、例えば自車両の走行状態を数字で表すメータと一体化されたメータ一体Ｄｉｓｐｌａｙや自車両のコンソールに設置されるＮＡＶＩＤｉｓｐｌａｙ、更にフロントウィンドウの運転者の前方視界を妨げない位置に情報を表示するＨＵＤ（Head Up Display ）７ａ等を含む画像表示装置７が接続されている。
【０００９】
また、画像処理ユニット１は、入力アナログ信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路、ディジタル化した画像信号を記憶する画像メモリ、各種演算処理を行うＣＰＵ（中央演算装置）、ＣＰＵが演算途中のデータを記憶するために使用するＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＰＵが実行するプログラムやテーブル、マップなどを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、スピーカ６の駆動信号、ＨＵＤ７ａ等の表示信号などを出力する出力回路を備えており、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌ及びヨーレートセンサ３、車速センサ４、ブレーキセンサ５の各出力信号は、ディジタル信号に変換されてＣＰＵに入力されるように構成されている。
【００１０】
また、図２に示すように、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌは、自車両１０の前部に、自車両１０の車幅方向中心部に対してほぼ対象な位置に配置されており、２つの赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの光軸が互いに平行であって、かつ両者の路面からの高さが等しくなるように固定されている。なお、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌは、対象物の温度が高いほど、その出力信号レベルが高くなる（輝度が増加する）特性を有している。
また、ＨＵＤ７ａは、自車両１０のフロントウインドウの運転者の前方視界を妨げない位置に表示画面が表示されるように設けられている。
【００１１】
次に、本実施の形態の動作について図面を参照して説明する。
図３及び図４は、本実施の形態の障害物警報装置の画像処理ユニット１における処理手順を示すフローチャートである。
まず、画像処理ユニット１は、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの出力信号である赤外線画像を取得して（ステップＳ１）、Ａ／Ｄ変換し（ステップＳ２）、グレースケール画像を画像メモリに格納する（ステップＳ３）。なお、ここでは赤外線カメラ２Ｒにより右画像が得られ、赤外線カメラ２Ｌにより左画像が得られる。また、右画像と左画像では、同一の対象物の表示画面上の水平位置がずれて表示されるので、このずれ（視差）によりその対象物までの距離を算出することができる。
【００１２】
次に、赤外線カメラ２Ｒにより得られた右画像を基準画像とし、その画像信号の２値化処理、すなわち、輝度閾値ＩＴＨより明るい領域を「１」（白）とし、暗い領域を「０」（黒）とする処理を行う（ステップＳ４）。
図５（ａ）は、赤外線カメラ２Ｒにより得られたグレースケール画像を示し、これに２値化処理を行うことにより、図５（ｂ）に示すような画像を得る。なお、図５（ｂ）において、例えばＰ１からＰ４の枠で囲った物体を、表示画面上に白色として表示される対象物（以下「高輝度領域」という）とする。
赤外線画像から２値化された画像データを取得したら、２値化した画像データをランレングスデータに変換する処理を行う（ステップＳ５）。
【００１３】
図６（ａ）は、これを説明するための図であり、この図では２値化により白となった領域を画素レベルでラインＬ１〜Ｌ８として示している。ラインＬ１〜Ｌ８は、いずれもｙ方向には１画素の幅を有しており、実際にはｙ方向には隙間なく並んでいるが、説明のために離間して示している。またラインＬ１〜Ｌ８は、ｘ方向にはそれぞれ２画素、２画素、３画素、８画素、７画素、８画素、８画素、８画素の長さを有している。ランレングスデータは、ラインＬ１〜Ｌ８を各ラインの開始点（各ラインの左端の点）の座標と、開始点から終了点（各ラインの右端の点）までの長さ（画素数）とで示したものである。例えばラインＬ３は、（ｘ３，ｙ５）、（ｘ４，ｙ５）及び（ｘ５，ｙ５）の３画素からなるので、ランレングスデータとしては、（ｘ３，ｙ５，３）となる。
【００１４】
次に、ランレングスデータに変換された画像データから、対象物のラベリングをする（ステップＳ６）ことにより、対象物を抽出する処理を行う（ステップＳ７）。すなわち、ランレングスデータ化したラインＬ１〜Ｌ８のうち、図６（ｂ）に示すように、ｙ方向に重なる部分のあるラインＬ１〜Ｌ３を１つの対象物１とみなし、ラインＬ４〜Ｌ８を１つの対象物２とみなし、ランレングスデータに対象物ラベル１、２を付加する。この処理により、例えば図５（ｂ）に示す高輝度領域が、それぞれ対象物１から４として把握されることになる。
【００１５】
対象物の抽出が完了したら、次に、図６（ｃ）に示すように、抽出した対象物の重心Ｇ、面積Ｓ及び破線で示す外接四角形の縦横比ＡＳＰＥＣＴを算出する（ステップＳ８）。
ここで、面積Ｓは、下記式（１）によりランレングスデータの長さを同一対象物について積算することにより算出する。ラベルＡの対象物のランレングスデータを（ｘ［ｉ］、ｙ［ｉ］、ｒｕｎ［ｉ］、Ａ）（ｉ＝０，１，２，・・・Ｎ−１）とすると、
【数１】

また、対象物Ａの重心Ｇの座標（ｘｃ、ｙｃ）は、ランレングスデータの長さを考慮した下記（２）、（３）式により算出する。
【数２】

更に、縦横比ＡＳＰＥＣＴは、図６（ｃ）に示すＤｙとＤｘとの比Ｄｙ／Ｄｘとして算出する。
なお、式（１）、（２）、（３）に示すように、ランレングスデータは画素数（座標数）ｒｕｎ［ｉ］で示されているので、実際の長さは「−１」する必要がある。また、重心Ｇの位置は、外接四角形の重心位置で代用してもよい。
【００１６】
対象物の重心、面積、外接四角形の縦横比が算出できたら、次に、対象物の時刻間追跡、すなわちサンプリング周期毎の同一対象物の認識を行う（ステップＳ９）。時刻間追跡は、アナログ量としての時刻ｔをサンプリング周期で離散化した時刻をｋとし、図７（ａ）に示すように時刻ｋで対象物Ａ、Ｂを抽出した場合、時刻（ｋ＋１）で抽出した対象物Ｃ、Ｄと、対象物Ａ、Ｂとの同一性判定を行う。具体的には、以下の同一性判定条件１）〜３）を満たすときに、対象物Ａ、Ｂと対象物Ｃ、Ｄとは同一であると判定し、対象物Ｃ、Ｄをそれぞれ対象物Ａ、Ｂというラベルに変更することにより、時刻間追跡が行われる。
【００１７】
１）時刻ｋにおける対象物ｉ（＝Ａ，Ｂ）の画像上での重心位置座標を、それぞれ（ｘｉ（ｋ），ｙｉ（ｋ））とし、時刻（ｋ＋１）における対象物ｊ（＝Ｃ，Ｄ）の画像上での重心位置座標を、（ｘｊ（ｋ＋１），ｙｊ（ｋ＋１））としたとき、｜ｘｊ（ｋ＋１）−ｘｉ（ｋ）｜＜Δｘ｜ｙｊ（ｋ＋１）−ｙｉ（ｋ）｜＜Δｙであること。ただし、Δｘ、Δｙは、それぞれｘ方向及びｙ方向の画像上の移動量の許容値である。
２）時刻ｋにおける対象物ｉ（＝Ａ，Ｂ）の画像上での面積をＳｉ（ｋ）とし、時刻（ｋ＋１）における対象物ｊ（＝Ｃ，Ｄ）の画像上での面積をＳｊ（ｋ＋１）としたとき、Ｓｊ（ｋ＋１）／Ｓｉ（ｋ）＜１±ΔＳであること。ただし、ΔＳは面積変化の許容値である。
３）時刻ｋにおける対象物ｉ（＝Ａ，Ｂ）の外接四角形の縦横比をＡＳＰＥＣＴｉ（ｋ）とし、時刻（ｋ＋１）における対象物ｊ（＝Ｃ，Ｄ）の外接四角形の縦横比をＡＳＰＥＣＴｊ（ｋ＋１）としたとき、ＡＳＰＥＣＴｊ（ｋ＋１）／ＡＳＰＥＣＴｉ（ｋ）＜１±ΔＡＳＰＥＣＴであること。ただし、ΔＡＳＰＥＣＴは縦横比変化の許容値である。
【００１８】
例えば、図７（ａ）と（ｂ）とを対比すると、各対象物は画像上での大きさが大きくなっているが、対象物Ａと対象物Ｃとが上記同一性判定条件を満たし、対象物Ｂと対象物Ｄとが上記同一性判定条件を満たすので、対象物Ｃ、Ｄはそれぞれ対象物Ａ、Ｂと認識される。このようにして認識された各対象物の（重心の）位置座標は、時系列位置データとしてメモリに格納され、後の演算処理に使用される。
なお、以上説明したステップＳ４〜Ｓ９の処理は、２値化した基準画像（本実施形態では、右画像）について実行する。
次に、車速センサ４により検出される車速ＶＣＡＲ及びヨーレートセンサ３より検出されるヨーレートＹＲを読み込み、ヨーレートＹＲを時間積分することより、図８に示すように自車両１０の回頭角θｒを算出する（ステップＳ１０）。
【００１９】
一方、ステップＳ９とステップＳ１０の処理に平行して、ステップＳ１１〜Ｓ１３では、対象物と自車両１０との距離ｚを算出する処理を行う。この演算はステップＳ９、及びステップＳ１０より長い時間を要するため、ステップＳ９、Ｓ１０より長い周期（例えばステップＳ１〜Ｓ１０の実行周期の３倍程度の周期）で実行される。
まず、基準画像（右画像）の２値化画像によって追跡される対象物の中の１つを選択することにより、図９（ａ）に示すように右画像から探索画像Ｒ１（ここでは、外接四角形で囲まれる領域全体を探索画像とする）を抽出する（ステップＳ１１）。
【００２０】
次に、左画像中から探索画像に対応する画像（以下「対応画像」という）を探索する探索領域を設定し、相関演算を実行して対応画像を抽出する（ステップＳ１２）。具体的には、図９（ｂ）に示すように、探索画像Ｒ１の各頂点座標に応じて、左画像中に探索領域Ｒ２を設定し、探索領域Ｒ２内で探索画像Ｒ１との相関の高さを示す輝度差分総和値Ｃ（ａ，ｂ）を下記式（４）により算出し、この総和値Ｃ（ａ，ｂ）が最小となる領域を対応画像として抽出する。なお、この相関演算は、２値化画像ではなくグレースケール画像を用いて行う。
また同一対象物についての過去の位置データがあるときは、その位置データに基づいて探索領域Ｒ２より狭い領域Ｒ２ａ（図９（ｂ）に破線で示す）を探索領域として設定する。
【数３】

ここで、ＩＲ（ｍ，ｎ）は、図１０に示す探索画像Ｒ１内の座標（ｍ，ｎ）の位置の輝度値であり、ＩＬ（ａ＋ｍ−Ｍ，ｂ＋ｎ−Ｎ）は、探索領域内の座標（ａ，ｂ）を基点とした、探索画像Ｒ１と同一形状の局所領域Ｒ３内の座標（ｍ，ｎ）の位置の輝度値である。基点の座標（ａ，ｂ）を変化させて輝度差分総和値Ｃ（ａ，ｂ）が最小となる位置を求めることにより、対応画像の位置が特定される。
【００２１】
ステップＳ１２の処理により、図１１に示すように探索画像Ｒ１と、この対象物に対応する対応画像Ｒ４とが抽出されるので、次に、探索画像Ｒ１の重心位置と、画像中心線ＬＣＴＲとの距離ｄＲ（画素数）及び対応画像Ｒ４の重心位置と画像中心線ＬＣＴＲとの距離ｄＬ（画素数）を求め、下記式（５）に適用して、自車両１０と、対象物との距離ｚを算出する（ステップＳ１３）。
【数４】

ここで、Ｂは基線長、赤外線カメラ２Ｒの撮像素子の中心位置と、赤外線カメラ２Ｌの撮像素子の中心位置との水平方向の距離（両赤外線カメラの光軸の間隔）、Ｆは赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌのレンズの焦点距離、ｐは赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの撮像素子内の画素間隔であり、Δｄ（＝ｄＲ＋ｄＬ）が視差量である。
【００２２】
ステップＳ１０における回頭角θｒの算出と、ステップＳ１３における対象物との距離算出が完了したら、画像内の座標（ｘ，ｙ）及び式（５）により算出した距離ｚを下記式（６）に適用し、実空間座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換する（ステップＳ１４）。
ここで、実空間座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、図２に示すように、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの取り付け位置の中点の位置（自車両１０に固定された位置）を原点Ｏとして、図示のように定め、画像内の座標は、画像の中心を原点として水平方向をｘ、垂直方向をｙと定めている。
【数５】

ここで、（ｘｃ，ｙｃ）は、右画像上の座標（ｘ，ｙ）を、赤外線カメラ２Ｒの取り付け位置と、実空間原点Ｏとの相対位置関係に基づいて、実空間原点Ｏと画像の中心とを一致させた仮想的な画像内の座標に変換したものである。またｆは、焦点距離Ｆと画素間隔ｐとの比である。
【００２３】
また、実空間座標が求められたら、自車両１０が回頭することによる画像上の位置ずれを補正するための回頭角補正を行う（ステップＳ１５）。
回頭角補正は、図８に示すように、時刻ｋから（ｋ＋１）までの期間中に自車両１０が例えば左方向に回頭角θｒだけ回頭すると、カメラによって得られる画像上では、図１２に示すようにΔｘだけｘ方向にずれるので、これを補正する処理である。具体的には、下記式（７）に実空間座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を適用して、補正座標（Ｘｒ，Ｙｒ，Ｚｒ）を算出する。算出した実空間位置データ（Ｘｒ，Ｙｒ，Ｚｒ）は、対象物毎に対応づけてメモリに格納する。なお、以下の説明では、回頭角補正後の座標を（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と表示する。
【数６】

【００２４】
実空間座標に対する回頭角補正が完了したら、次に、同一対象物について、ΔＴのモニタ期間内に得られた、回頭角補正後のＮ個の実空間位置データ（例えばＮ＝１０程度）、すなわち時系列データから、対象物と自車両１０との相対移動ベクトルに対応する近似直線ＬＭＶを求める（ステップＳ１６）。
具体的には、近似直線ＬＭＶの方向を示す方向ベクトルＬ＝（ｌｘ，ｌｙ，ｌｚ）（｜Ｌ｜＝１）とすると、下記式（８）で表される直線を求める。
【数７】

ここでｕは、任意の値をとる媒介変数であり、Ｘａｖ、Ｙａｖ、及びＺａｖは、それぞれ実空間位置データ列のＸ座標の平均値、Ｙ座標の平均値、及びＺ座標の平均値である。
なお、式（８）は媒介変数ｕを消去すれば下記式（８ａ）のようになる。
（Ｘ−Ｘａｖ）／ｌｘ＝（Ｙ−Ｙａｖ）／ｌｙ＝（Ｚ−Ｚａｖ）／ｌｚ・・・（８ａ）
【００２５】
また、例えばＰ（０），Ｐ（１），Ｐ（２），…，Ｐ（Ｎ−２），Ｐ（Ｎ−１）が回頭角補正後の時系列データを示す場合、近似直線ＬＭＶは、この時系列データの平均位置座標Ｐａｖ＝（Ｘａｖ，Ｙａｖ，Ｚａｖ）を通り、各データ点からの距離の２乗の平均値が最小となるような直線として求められる。
ここで、各データ点の座標を示すＰに付した（）内の数値はその値が増加するほど過去のデータであることを示す。例えば、Ｐ（０）は最新の位置座標、Ｐ（１）は１サンプル周期前の位置座標、Ｐ（２）は２サンプル周期前の位置座標を示す。
【００２６】
次いで、最新の位置座標Ｐ（０）＝（Ｘ（０），Ｙ（０），Ｚ（０））と、（Ｎ−１）サンプル前（時間ΔＴ前）の位置座標Ｐ（Ｎー１）＝（Ｘ（Ｎ−１），Ｙ（Ｎ−１），Ｚ（Ｎ−１））を近似直線ＬＭＶ上の位置に補正する。具体的には、前記式（８ａ）にＺ座標Ｚ（０）、Ｚ（Ｎ−１）を適用することにより、すなわち下記式（９）により、補正後の位置座標Ｐｖ（０）＝（Ｘｖ（０），Ｙｖ（０），Ｚｖ（０））及びＰｖ（Ｎ−１）＝（Ｘｖ（Ｎ−１），Ｙｖ（Ｎ−１），Ｚｖ（Ｎ−１））を求める。
【数８】

【００２７】
式（９）で算出された位置座標Ｐｖ（Ｎ−１）からＰｖ（０）に向かうベクトルとして、相対移動ベクトルが得られる。
このようにモニタ期間ΔＴ内の複数（Ｎ個）のデータから対象物の自車両１０に対する相対移動軌跡を近似する近似直線を算出して相対移動ベクトルを求めることにより、位置検出誤差の影響を軽減して対象物との衝突の可能性をより正確に予測することが可能となる。
また、ステップＳ１６において、相対移動ベクトルが求められたら、次に、自車両１０と検出した対象物との衝突の可能性を判定するために、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌで監視可能な領域内に警報判定領域を設定する。
【００２８】
警報判定領域は、図１３に示すように、例えば、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌで監視可能な領域を太い実線で示す外側の三角形の領域ＡＲ０で示し、更に領域ＡＲ０内の、Ｚ１＝Ｖｓ×Ｔより自車両１０に近い領域ＡＲ１、ＡＲ２、ＡＲ３を、警報判定領域とする。
ここで、Ｔは、余裕時間であり、衝突の可能性を予測衝突時刻より時間Ｔだけ前に判定することを意図したものである。従って、余裕時間Ｔは例えば２〜５秒程度に設定される。
また、領域ＡＲ１は、自車両１０の車幅方向中心部の軸の両側に所定の幅を有する領域であって、対象物がそのまま存在し続ければ衝突の可能性がきわめて高いと判断される接近判定領域である。一方、領域ＡＲ２、ＡＲ３は、接近判定領域ＡＲ１よりＸ座標の絶対値が大きい（接近判定領域ＡＲ１の横方向外側の）領域であり、この領域内にある対象物については、後述する進入衝突判定を行うので、進入判定領域と呼ぶ。
なお、これらの領域は、Ｙ方向、すなわち高さ方向の範囲を規定する所定高さＨを有するものとする。なお所定高さＨは、例えば自車両１０の車高の２倍程度に設定される。
【００２９】
具体的な警報判定領域の求め方を説明すると、まず画像処理ユニット１は、障害物距離による接近判定領域設定として、抽出対象物が一定時間内に衝突する距離を求める（ステップＳ１７）。
次に、求められた距離がＬ１以上か否かを判定する（ステップＳ１８）。
ステップＳ１８において、求められた距離がＬ１以上であった場合（ステップＳ１８のＹＥＳ）、図１３に示すように、接近判定領域ＡＲ１の幅Ｘを左車体側よりＸ１の距離（左車体側＋Ｘ１）に設定する（ステップＳ１９）。
また、ステップＳ１８において、求められた距離がＬ１より短い場合（ステップＳ１８のＮＯ）、求められた距離がＬ２以上か否かを判定する（ステップＳ２０）。
【００３０】
ステップＳ２０において、求められた距離がＬ２以上であった場合（ステップＳ２０のＹＥＳ）、図１３に示すように、接近判定領域ＡＲ１の幅Ｘを左車体側よりＸ２の距離（左車体側＋Ｘ２）に設定する（ステップＳ２１）。
また、ステップＳ２０において、求められた距離がＬ２より短い場合（ステップＳ２０のＮＯ）、図１３に示すように、接近判定領域ＡＲ１の幅Ｘを左車体側よりＸ３の距離（左車体側＋Ｘ３）に設定する（ステップＳ２２）。
このように、ステップＳ１７からステップＳ２２の処理により、抽出対象物が一定時間内に衝突する距離に基づいて、接近判定領域ＡＲ１を自車両１０側から実空間距離を用いて設定する。
【００３１】
また、ステップＳ１７からステップＳ２２の処理により、接近判定領域ＡＲ１の設定が実行されたら、次に、検出した対象物との衝突の可能性を判定する衝突判定処理を行う（ステップＳ２３）。
ステップＳ２３において衝突判定処理を行った結果、自車両１０と検出した対象物との衝突の可能性がないと判定された場合（ステップＳ２３のＮＯ）、ステップＳ１へ戻り、上述の処理を繰り返す。
また、ステップＳ２３において衝突判定処理を行った結果、自車両１０と検出した対象物との衝突の可能性があると判定された場合（ステップＳ２３のＹＥＳ）、更に詳細に自車両１０と検出した対象物との衝突の可能性を判定する接近判定領域内か否かの判定処理（ステップＳ２４）と進入衝突判定処理（ステップＳ２５）を行う。
以下、図１４に示すように、自車両１０の進行方向に対してほぼ９０°の方向から、速度Ｖｐで進行してくる動物２０がいる場合を例に取って、衝突判定処理、接近判定領域内か否かの判定処理、進入衝突判定処理について詳細に説明する。
【００３２】
＜衝突判定処理＞
まず、画像処理ユニット１は、動物２０が時間ΔＴの間に距離Ｚｖ（Ｎ−１）から距離Ｚｖ（０）に接近したことにより、下記式（１０）を用いてＺ方向の相対速度Ｖｓを算出し、衝突判定処理を行う。衝突判定処理は、下記式（１１）及び（１２）が成立するとき、衝突の可能性があると判定する処理である。
Ｖｓ＝（Ｚｖ（Ｎ−１）−Ｚｖ（０））／ΔＴ ・・・（１０）
Ｚｖ（０）／Ｖｓ≦Ｔ ・・・（１１）
｜Ｙｖ（０）｜≦Ｈ ・・・（１２）
ここで、Ｚｖ（０）は最新の距離検出値（ｖは近似直線ＬＭＶによる補正後のデータであることを示すために付しているが、Ｚ座標は補正前と同一の値である）であり、Ｚｖ（Ｎ−１）は、時間ΔＴ前の距離検出値である。
またＴ及びＨは、それぞれ上述した余裕時間と、Ｙ方向、すなわち高さ方向の範囲を規定する所定高さである。
【００３３】
＜接近判定領域内か否かの判定処理＞
ここでは、対象物がステップＳ１９、またはステップＳ２０において設定した接近判定領域ＡＲ１内に存在するか否かを判定する。もし、対象物が接近判定領域ＡＲ１内に存在する場合、そのまま存在し続ければ自車両１０との衝突の可能性がきわめて高いと判断する。
また、接近判定領域よりＸ座標の絶対値が大きい（接近判定領域の横方向外側の）進入判定領域ＡＲ２、またはＡＲ３内に対象物が存在する場合、以下に示す進入衝突判定を行う。
【００３４】
＜進入衝突判定処理＞
進入衝突判定処理は、具体的には、画像上での最新のｘ座標であるｘｃ（０）（文字ｃは前述したように画像の中心位置を実空間原点Ｏに一致させる補正を行った座標であることを示すために付している）と、時間ΔＴ前のｘ座標であるｘｃ（Ｎ−１）との差が下記式（１３）を満たすか否かを判別し、満たす場合に衝突の可能性が高いと判定する。
【数９】

なお、図１４に示すように、自車両１０の進行方向に対してほぼ９０°の方向から進行してくる動物２０がいた場合、Ｘｖ（Ｎー１）／Ｚｖ（Ｎ−１）＝Ｘｖ（０）／Ｚｒ（０）であるとき、換言すれば動物の速度Ｖｐと相対速度Ｖｓの比Ｖｐ／Ｖｓ＝Ｘｒ（Ｎー１）／Ｚｒ（Ｎ−１）であるとき、自車両１０から動物２０を見る方位角θｄは一定となり、衝突の可能性が高い。式（１３）は、この可能性を自車両１０の車幅αを考慮して判定するものである。
【００３５】
従って、上述の接近判定領域内か否かの判定処理（ステップＳ２４）、及び進入衝突判定処理（ステップＳ２５）のいずれにおいても、自車両１０と検出した対象物との衝突の可能性がないと判定された場合（ステップＳ２４のＮＯに続いてステップＳ２５のＮＯへ進む）、ステップＳ１へ戻り、上述の処理を繰り返す。
また、接近判定領域内か否かの判定処理、及び進入衝突判定処理のいずれかにより、自車両１０と検出した対象物との衝突の可能性があると判定された場合（ステップＳ２４のＹＥＳ、またはステップＳ２５のＹＥＳ）、ステップＳ２６の警報出力判定処理へ進む。
【００３６】
ステップＳ２６では、以下のようにして警報出力判定処理、すなわち警報出力を行うか否かの判定を行う（ステップＳ２６）。
警報出力判定処理は、まずブレーキセンサ５の出力ＢＲから自車両１０の運転者がブレーキ操作を行っているか否かを判別する。
もし、自車両１０の運転者がブレーキ操作を行っている場合には、それによって発生する加速度Ｇｓ（減速方向を正とする）を算出し、この加速度Ｇｓが所定閾値ＧＴＨより大きいときは、ブレーキ操作により衝突が回避されると判定して警報出力判定処理を終了し（ステップＳ２６のＮＯ）、ステップＳ１へ戻り、上述の処理を繰り返す。
これにより、適切なブレーキ操作が行われているときは、警報を発しないようにして、運転者に余計な煩わしさを与えないようにすることができる。
【００３７】
また、加速度Ｇｓが所定閾値ＧＴＨ以下であるとき、または自車両１０の運転者がブレーキ操作を行っていなければ、直ちにステップＳ２７の処理へ進み（ステップＳ２６のＹＥＳ）、対象物と接触する可能性が高いので、スピーカ３を介して音声による警報を発する（ステップＳ２７）とともに、画像表示装置７に対して、例えば赤外線カメラ２Ｒにより得られる画像を出力し、接近してくる対象物を自車両１０の運転者に対する強調映像として表示する（ステップＳ２８）。
ここで、所定閾値ＧＴＨは、下記式（１４）のように定める。これは、ブレーキ操作中の加速度Ｇｓがそのまま維持された場合に、距離Ｚｖ（０）以下の走行距離で自車両１０が停止する条件に対応する値である。
【数１０】

【００３８】
なお、上述した実施の形態では、自車両の前方を監視する例を示したが、自車両の後方など、いずれの方向を監視するようにしてもよい。
また、本発明は、上述した実施形態に限るものではなく、種々の変形が可能である。例えば、上述の実施の形態では、対象物の画像を得るための撮像手段として赤外線カメラを使用したが、例えば特開平９−２２６４９０号公報に示されるように、通常の可視光線のみを検出可能なテレビカメラを使用しても良い。但し、赤外線カメラを用いることにより、動物あるいは走行中の車両などの抽出処理を簡略化することができるため、演算装置の演算能力が比較的低いものでも実現できる。また、街灯の少ない道路の夜間走行時には、対向車へのグレア等を考慮すると、ヘッドライトで照射されて認識可能な距離は、１００［ｍ］レンジまで認識可能な赤外線カメラを使用したナイトビジョンカメラと比較して短い。従って、長いレンジを持つナイトビジョンカメラを使用することで、夜間走行時であっても昼間走行時と同様の認識を可能にできる。
【００３９】
更に、上述した実施の形態では、障害物警報装置を搭載した車両を、一例として車両が左側通行を行う対面交通を採用する交通形式において使用する場合を説明したが、障害物警報装置を搭載した車両を、車両が右側通行を行う対面交通を採用する交通形式において使用する場合は、上述の説明の車両の「左車体側」を「右車体側」、「右車体側」を「左車体側」に読み替えるものとする。
また、本実施の形態では、画像処理ユニット１が、判定領域設定手段を含んでいる。より具体的には、図４のＳ１７〜Ｓ２２が判定領域設定手段に相当する。
【００４０】
以上説明したように、本実施の形態の障害物警報装置は、接近判定領域において、抽出対象物が一定時間内に衝突する距離を求め、その距離が自車両１０から離れているほど、自車両１０の歩道側（左側通行対面交通形式の場合は左車体側）から歩行者等の障害物が自車両１０の走行車線上に進入する可能性が高いと共に、自車両１０の運転者が障害物との位置関係を正確に認識できないと判断する。
そして、抽出対象物が一定時間内に衝突する距離が自車両１０から離れるほど、接近判定領域ＡＲ１の幅Ｘを左車体側より遠くへ拡張することで、自車両１０から離れた領域に存在する、ほぼ静止した状態から移動を開始する可能性が高い障害物の検出率を向上させつつ、運転者が障害物の位置関係の認識を正確に行える自車両１０の近傍では、過警報を抑制できるという効果が得られる。
また、接近判定領域ＡＲ１の歩道側の幅のみを変更することで、対向車等、警報対象以外の物体に警報を発することを抑制できるという効果が得られる。
【００４１】
【発明の効果】
以上の如く、請求項１に記載の障害物警報装置によれば、判定領域設定手段により、車両から距離が離れるほど判定領域の大きさを拡張することで、車両の運転者の視覚特性に合わせた判定領域を設定することができる。
従って、車両の運転者が側方安全マージンを正確に判断できる領域、すなわち車両から近い領域では判定領域の大きさを必要最低限の大きさとし、車両の運転者が側方安全マージンを正確に判断しにくい領域、すなわち車両から距離が離れた領域ほど判定領域の大きさを拡大することにより、車両近傍の領域では過警報を抑制し、車両より離れた領域では十分な警報判定を実行できるという効果が得られる。
【００４２】
請求項２に記載の障害物警報装置によれば、判定領域設定手段により、特に判定領域内に生体が存在する可能性が大きい歩道方向の判定領域の大きさを変更することができる。
従って、生体が存在する可能性の大きい歩道側の警報判定を十分に行いつつ、反対側の対向車線側に存在する対向車両等、警報対象以外の物体を障害物として認識し、警報を発する動作を抑制することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施の形態の障害物警報装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 車両における赤外線カメラやセンサ、ディスプレイ等の取り付け位置を示す図である。
【図３】 同実施の形態の障害物警報装置の全体動作を示すフローチャートである。
【図４】 同実施の形態の障害物警報装置の全体動作を示すフローチャートである。
【図５】 赤外線カメラにより得られるグレースケール画像とその２値化画像を示す図である。
【図６】 ランレングスデータへの変換処理及びラベリングを示す図である。
【図７】 対象物の時刻間追跡を示す図である。
【図８】 対象物画像の回頭角補正を示す図である。
【図９】 右画像中の探索画像と、左画像に設定する探索領域を示す図である。
【図１０】 探索領域を対象とした相関演算処理を示す図である。
【図１１】 対象物の距離算出における対象物視差の算出方法を示す図である。
【図１２】 車両の回頭により発生する画像上の対象物位置のずれを示す図である。
【図１３】 車両前方の領域区分を示す図である。
【図１４】 衝突が発生しやすい場合を示す図である。
【符号の説明】
１ 画像処理ユニット
２Ｒ、２Ｌ 赤外線カメラ
３ ヨーレートセンサ
４ 車速センサ
５ ブレーキセンサ
６ スピーカ
７ 画像表示装置
１０ 自車両
Ｓ１７〜Ｓ２２ 判定領域設定手段

Claims (3)

1. 撮像手段により得られる画像情報に基づいて、車両と対象物との衝突判定を行う警報判定領域内における障害物を警報する障害物警報装置において、
   前記警報判定領域は、前記撮像手段によって監視可能な領域内に設定され、且つ、前記対象物がそのまま存在し続ければ衝突の可能性が極めて高いと判断される場合に警報を行うための、前記車両の車幅方向中心部の軸の両側に所定の幅を有した接近判定領域と、該接近判定領域の横方向外側に設定され、前記対象物の所定時間での前記画像情報上での車幅方向の変化量を基に警告を行うための領域である進入判定領域とからなり、
   前記接近判定領域の幅を、車両からの距離が離れるほど拡張して設定する判定領域設定手段を備えたことを特徴とする障害物警報装置。
2. 前記判定領域設定手段が、前記判定領域を、車両が左側通行を行う対面交通を採用する交通形式の場合は車両からの距離が離れるほど前記車両の左車体側にのみ幅を拡張することを特徴とする請求項１に記載の障害物警報装置。
3. 前記判定領域設定手段が、前記判定領域を、車両が右側通行を行う対面交通を採用する交通形式の場合は車両からの距離が離れるほど、前記車両の右車体側にのみ幅を拡張することを特徴とする請求項１に記載の障害物警報装置。

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