JP4529768B2 - 車載物体検出装置、および物体検出方法 - Google Patents

車載物体検出装置、および物体検出方法 Download PDF

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本発明は、車両に搭載され、カメラで撮像した画像を画像処理して、画像内に存在する物体を検出する車載物体検出装置、および物体検出方法に関する。
次のような物体検出装置が特許文献1によって知られている。この物体検出装置では、
複数のカメラにより撮像した複数の画像を路面上に透視変換し、透視変換した複数画像を比較し、比較の結果に基づいて画像内に存在する物体の種別を判定する。
特開2003−232867号公報
しかしながら、従来の装置においては、複数のカメラを必要とするためにコスト的に不利であり、さらに複数の画像を透視変換する必要があることから、処理の負荷が大きいという問題が生じていた。
本発明は、1台の撮像手段によって撮像された撮像画像内の物体の速度情報を算出し、撮像画像内に路面のみが映っている速度観測領域を設定し、撮像画像に対応する路面速度分布推定空間を生成し、該路面速度分布推定空間に、自車両の車速に基づいて撮像画像内で路面が存在している可能性がある範囲における速度分布を推定し、速度観測領域内の路面速度情報と、推定した路面速度分布推定空間の路面の速度分布とを比較し、同一になる位置を路面速度分布推定空間に対応する撮像画像で路面が存在している可能性がある範囲特定し、該範囲が全て路面だと仮定して撮像画像内における路面の速度分布を推定し、推定した撮像画像内における路面の速度分布と、算出した撮像画像内の速度情報とを比較して、撮像画像内に存在する物体の種別を判定することを特徴とする。
本発明によれば、1台のカメラで撮像した撮像画像内における路面の速度分布と、撮像画像内の速度情報とを比較して、撮像画像内に存在する物体の種別を判定するようにした。これによって、1台のカメラで撮像した撮像画像に基づいて物体の種別を判定することができるため、コスト的に有利となり、さらに透視変換のような複雑な画像処理が不要となることから処理負荷を低減することができる。
図1は、本実施の形態における車載物体検出装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。車載物体検出装置100は、車両に搭載され、車両前方を撮像する1台のカメラ101と、カメラ101で撮像した画像を格納する画像メモリ102と、CPU、メモリ、およびその他周辺回路を含み、後述する各種処理を実行する制御装置103と、自車両の車速を検出する車速センサ104とを備えている。
カメラ101は、例えばCCDやCMOSなどの撮像素子を有した高速カメラであり、自車両の走行中に連続的に車両前方を撮像し、各フレームごとに画像メモリ102に出力する。
制御装置103は、自車両の走行に伴う撮像画像上での路面の動きを観測し、観測結果に基づいて撮像画像内に存在する物体を検出して、その物体の種別を判定する。具体的には次のように処理を行う。まず、カメラ101で連続して撮像される複数フレームの画像に対して、公知の勾配法やブロックマッチング法などの手法を用いて、撮像画像内の速度情報、すなわち速度(画像速度)とその速度方向をベクトルで表したオプティカルフローを算出する。
そして、図2に示すように、撮像画像Aにおいて、自車両から最も近い路面のみが映っている路面領域を含むように、撮像画像Aの下端から所定の範囲に速度観測領域2aを設定する。この速度観測領域2aには路面領域しか映っていないことから、速度観測領域2a内の画像の動きを観測することによって、自車両の走行に伴って画面中において実際に路面がどのような速度(動き)となっているかを観測することができる。
次に、CPU103が有するメモリ空間内に、撮像画像より大きなサイズの推定プロファイル空間を生成し、推定プロファイル空間内に、車速センサ104で検出した自車両の車速に基づいて路面の画像中での速度分布を推定した推定プロファイルを作成する。すなわち、画像中の任意の位置において、自車両の走行に伴う路面の速度がどのようになるかを推定した推定プロファイルを作成する。
なお、本実施の形態においては、推定プロファイル空間全体に対しては速度分布の推定は行わず、あらかじめ算出した推定プロファイル空間内の水平線位置より下の範囲に対して速度分布の推定を行って推定プロファイルを作成する。これによって、例えば図3に示すように、水平線位置3aより下の範囲、すなわち画像中で路面が存在している可能性がある範囲における速度分布を推定した推定プロファイルBを作成することができる。
また、推定プロファイルBは、一定時間間隔、例えば100ms経過するごとに、その時点で車速センサ104によって検出される車速に基づいて再作成が行われる。さらに、一定時間を経過する前であっても、車速センサ104によって検出される車速が大きく変化した場合にも再作成するようにしてもよい。
このように作成した推定プロファイルBと、上述した処理で設定した速度観測領域2a内の路面の動きを観測して得た速度プロファイルとを比較する。すなわち、図4に示すように、推定プロファイルB内の水平線位置3aより下の範囲内(走査範囲内)で速度観測領域2aを一定の方向に移動させながら、推定プロファイルBにおける推定した路面の速度分布と、速度プロファイルにおける撮像画像内の路面の速度分布との一致度を逐次判定していく。
判定の結果、推定プロファイルBにおける走査範囲内で、両者の一致度が同一になる位置を特定し、その位置に撮像画像Aにおける速度観測領域2aが存在するものとする。そして、図5に示すように、推定プロファイルB内で特定した速度観測領域2aが存在する位置と、撮像画像Aにおける速度観測領域2aとが一致するように、推定プロファイルB上に撮像画像Aを重ね合わせる。これによって、推定プロファイルBにおける水平線位置3aより下の範囲の速度分布が撮像画像Aの該当範囲における速度分布と同一であるものと仮定して、撮像画像Aの水平線位置3aより下に映っているものが全て路面だと仮定した場合の速度分布を推定する。
その後、図5に示した撮像画像Aの水平線位置3aより下に映っているものが全て路面だと仮定した場合の速度分布(推定速度分布)と、上述した処理で算出した撮像画像Aのオプティカルフロー、すなわち撮像画像Aにおける速度分布の実測値(実測速度分布)とを次のように比較する。まず、図6に示すように、撮像画像Aの水平線位置3aより下の範囲を観測対象範囲6aとして設定し、この観測対象範囲6a内に、上述した推定速度分布と実測速度分布の比較を行うための観測領域6bを設定する。
なお、本実施の形態では、観測領域6bとして、例えば縦3画素×横1画素のような縦長の長方形の領域を、観測対象範囲6a内の左上位置に初期設定する。そして、観測領域6bを初期設定位置から右方向に移動させながら、それぞれの位置における観測領域6b内の推定速度分布と実測速度分布の一致度を算出し、算出された一致度に基づいて、観測領域6b内には路面、静止物体、または移動物体のいずれが存在するかを判定する。すなわち物体の種別を判定する。
具体的には、上述した一致度を算出した結果、任意の位置における観測領域6b内の推定速度分布と実測速度分布の一致度が所定の一致度より高い場合には、図7に示すように、その観測領域6b内、および観測領域を観測対象範囲6aの下端まで下方向に拡張した下方領域7a内には路面が存在していると判定する。
これに対して、任意の位置における観測領域6b内の推定速度分布と実測速度分布の一致度が所定の一致度以下である場合には、観測領域6b内には静止物体、または、移動物体が存在していると判定する。この場合には、次のように静止物体、または、移動物体と路面との分離を行い、さらにその物体が静止物体であるか移動物体であるかの判定を行う。例えば、図8(a)に示すように、観測領域6bが符号8a、8b、および8cに位置しているときの観測領域6b内の推定速度分布と実測速度分布の一致度が所定の一致度以下である場合について説明する。
この場合には、それぞれの場合における観測領域6aのサイズを図8(b)に示すように観測対象範囲6aの下端まで下方向に拡張する。そして、拡大後の観測領域6aの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度がどのように変化するかを観測する。
その結果、拡大後の観測領域6aの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布との一致度が連続的に高くなり、最終的に拡大後の観測領域6a内のある点8dにおいて、推定速度分布と実測速度分布の一致度が上述した所定の一致度より高くなる場合には、拡大後の観測領域6a内の上端から点8dまでの範囲には静止物体が存在していると判定する。また、点8dから拡大後の観測領域6aの下端までの範囲には路面が存在していると判定する。
これによって、拡大後の観測領域6a内に静止物体が存在する場合には、撮像画像A内における当該静止物体から算出される速度分布は、自車両の走行に伴うものであり、路面との境界においてもその速度分布は連続して変化することを加味して、正確に観察領域6a内に存在する物体を静止物体であると判定することができ、さらに精度高く静止物体と路面とを分離することができる。
一方、拡大後の観測領域6aの上から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度が連続的に変化し、拡大後の観測領域6a内のある点8dにおいて、推定速度分布と実測速度分布との一致度が不連続に変化して上述した所定の一致度より高くなる場合には、拡大後の観測領域6a内の上端から点8dまでの範囲には移動物体が存在していると判定する。また、点8dから拡大後の観測領域6aの下端までの範囲には路面が存在していると判定する。
これによって、拡大後の観測領域6a内に移動物体が存在する場合には、撮像画像A内における当該移動物体から算出される速度分布は、自車両の走行に伴う影響のみならず、その移動物体の移動速度の影響を受けたものであることから、自車両の走行に伴って速度分布が算出される路面とは、その境界においても速度分布が不連続に変化することを加味して、正確に観察領域6a内に存在する物体を移動物体であると判定することができる。さらに精度高く移動物体と路面とを分離することができる。
図9は、本実施の形態における車載物体検出装置100の処理を示すフローチャートである。図9に示す処理は、車両のイグニションスイッチがオンされることによって、車載物体検出装置100の電源がオンされると起動するプログラムとして制御装置103により実行される。
ステップS10において、カメラ101によって連続して撮像される撮像画像の読み込みを開始して、ステップS20へ進む。ステップS20では、上述したように撮像画像に対してオプティカルフローを算出して、ステップS30へ進む。ステップS30では、撮像画像Aの下端から所定の範囲に速度観測領域2aを設定して、ステップS40へ進む。ステップS40では、車速センサ104で検出した自車両の車速に基づく路面の画像中での速度分布を推定した推定プロファイルBを作成する。その後、ステップS50へ進む。
ステップS50では、上述したように、推定プロファイルB内の走査範囲内で推定プロファイルBにおける推定した路面の速度分布と、速度プロファイルにおける撮像画像内の路面の速度分布との一致度が同一になる位置を特定し、推定プロファイルB内で特定した速度観測領域2aが存在する位置と、撮像画像Aにおける速度観測領域2aとが一致するように、推定プロファイルB上に撮像画像Aを重ね合わせて、撮像画像Aの水平線位置3aより下に映っているものが全て路面だと仮定した場合の速度分布を推定する。その後、ステップS60へ進む。
ステップS60では、撮像画像Aの水平線位置3aより下の範囲を観測対象範囲6aとして設定し、この観測対象範囲6a内に観測領域6bを設定する。その後、ステップS70へ進み、観測領域6b内の推定速度分布と実測速度分布の一致度を算出して、ステップS80へ進む。ステップS80では、観測領域6b内の推定速度分布と実測速度分布の一致度の算出結果に基づいて、その一致度が閾値、すなわち上述した所定の一致度より大きいか否かを判断する。そして、一致度が閾値より大きいと判断した場合には、ステップS90へ進む。
ステップS90では、観測領域6b内、および観測領域を観測対象範囲6aの下端まで下方向に拡張した下方領域7a内には路面が存在していると判定して、後述するステップS140へ進む。これに対して、一致度が閾値以下であると判断した場合には、ステップS100へ進む。ステップS100では、一致度が閾値以下である観測領域6bを観測対象範囲6aの下端まで下方向に拡張して、ステップS110へ進む。ステップS110では、拡大後の観測領域6aの上端から下端までの一致度の連続性を判定して、一致度が連続的に変化しているか否かを判断する。
その結果、拡大後の観測領域6aの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度が連続的に高くなる場合には、ステップS120へ進み、上述したように拡大後の観測領域6a内の上端から一致度が閾値より高くなるまでの範囲には静止物体が存在していると判定する。また、それより下の下端までの範囲には路面が存在していると判定して、拡大後の観測領域6a内で静止物体と路面とを分離する。その後、ステップS140へ進む。
これに対して、拡大後の観測領域6aの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度がある点において不連続的に高くなる場合には、ステップS130へ進み、上述したように拡大後の観測領域6a内の上端から一致度が不連続に変化して閾値より高くなるまでの範囲には移動物体が存在していると判定する。また、それより下の下端までの範囲には路面が存在していると判定して、拡大後の観測領域6a内で移動物体と路面とを分離する。その後、ステップS140へ進む。
ステップS140では、観測対象範囲6a内の全体に対して、処理が完了したか否かを判断し、未完了と判断した場合には、ステップS150へ進み、観測領域6bを移動してステップS70へ戻る。これに対して、完了済みと判定した場合には、ステップS160へ進む。ステップS160では、イグニションスイッチがオフされたか否かを判断する。イグニションスイッチがオフされないと判断した場合には、ステップS20へ戻って処理を繰り返す。これに対して、イグニションスイッチがオフされたと判断した場合には、処理を終了する。
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
(1)撮像画像Aから路面のみが映っている領域を速度観測領域2aとして設定し、この速度観測領域2aにおける速度分布の実測値と、車速に基づいて路面の動きを推定した推定プロファイルにおける水平線位置より下の範囲の路面の速度分布の推定値との一致度を判定して、撮像画像Aにおける観測対象範囲6a内が全て路面だと仮定した場合の推定速度分布を推定した。そして、観測対象範囲6a内の推定速度分布と実測速度分布との一致度を比較することによって、観測対象範囲6a、およびその下方に延在する領域に路面が存在するか、あるいは静止物体、または、移動物体が存在するかを判定するようにした。
これによって、撮像画像における画像の速度分布の実測値と、路面の速度分布の推定値との一致度に基づいて判定を行うことができるため、処理に要する計算量を減らして、処理負荷を低減することができる。
(2)観測領域6b内の推定速度分布と実測速度分布の一致度が所定の一致度より高い場合には、その観測領域6b内、および下方領域7a内には路面が存在していると判定するようにした。これによって、撮像画像A内における路面が存在している範囲の速度分布は、推定速度分布、すなわち撮像画像Aの水平線位置3aより下に映っているものが全て路面だと仮定した場合の速度分布との一致度が高くなることを加味して、精度高く撮像画像A内から路面が映っている領域を特定することができる。
(3)拡大後の観測領域6aの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布との一致度が連続的に変化し、最終的に拡大後の観測領域6a内のある点8dにおいて、推定速度分布と実測速度分布の一致度が所定の一致度より高くなる場合には、拡大後の観測領域6a内の上端から点8dまでの範囲には静止物体が存在していると判定し、点8dから拡大後の観測領域6aの下端までの範囲には路面が存在していると判定するようにした。これによって、拡大後の観測領域6a内に静止物体が存在する場合には、撮像画像A内における当該静止物体から算出される速度分布は、自車両の走行に伴うものであり、路面との境界においてもその速度分布は連続して変化することを加味して、正確に観察領域6a内に存在する物体を静止物体であると判定することができ、さらに精度高く静止物体と路面とを分離することができる。
(4)拡大後の観測領域6aの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度が連続的に高くなり、拡大後の観測領域6a内のある点8dにおいて、推定速度分布と実測速度分布との一致度が不連続に変化して所定の一致度より高くなる場合には、拡大後の観測領域6a内の上端から点8dまでの範囲には移動物体が存在していると判定し、点8dから拡大後の観測領域6aの下端までの範囲には路面が存在していると判定するようにした。これによって、拡大後の観測領域6a内に移動物体が存在する場合には、撮像画像A内における当該移動物体から算出される速度分布は、自車両の走行に伴う影響のみならず、その移動物体の移動速度の影響を受けたものであることから、自車両の走行に伴って速度分布が算出される路面とは、その境界においても速度分布が不連続に変化することを加味して、正確に観察領域6a内に存在する物体を移動物体であると判定することができ、さらに精度高く移動物体と路面とを分離することができる。
(5)撮像画像Aにおいて、自車両から最も近い路面のみが映っている路面領域を含むように、撮像画像Aの下端から所定の範囲に速度観測領域2aを設定するようにした。これによって、速度観測領域2aには路面領域しか映っていないことから、速度観測領域2a内の画像の動きを観測することによって、自車両の走行に伴って路面が画面中においてどのような速度(動き)となっているかを観測することができる。
(6)推定プロファイルB内で、あらかじめ水平線位置3aを推定しておき、推定プロファイルBに対する種々の処理、および推定プロファイルBと撮像画像Aとを重ね合わせた後に行う種々の処理を、水平線位置3aより下の範囲内のみに対して行うようにした。これによって、各種処理を行う対象を水平線位置3aより下の範囲内のみに限定することができ、処理負荷を低減することができる。
―変形例―
なお、上述した実施の形態の車載物体検出装置は、以下のように変形することもできる。
(1)上述した実施の形態では、撮像画像Aにおける速度情報を算出するために、勾配法やブロックマッチング法などの公知の手法によりオプティカルフローを算出する例について説明した。しかしこれに限定されず、例えば撮像画像A内からエッジを抽出し、抽出したエッジのフレーム間での移動量と移動方向を観測することによって、撮像画像Aにおける速度情報を算出してもよい。
(2)上述した実施の形態では、撮像画像Aの水平線位置3aより下に映っているものが全て路面だと仮定した場合の速度分布を推定するために、推定プロファイルB内の走査範囲内で推定プロファイルBにおける推定した路面の速度分布と、速度プロファイルにおける撮像画像内の路面の速度分布との一致度が同一になる位置を特定する例について説明した。しかしこれに限定されず、推定プロファイルB内の走査範囲内で推定プロファイルBにおける推定した路面の速度分布と、速度プロファイルにおける撮像画像内の路面の速度分布との一致度が最も高くなる位置を特定するようにしてもよい。
(3)上述した実施の形態では、あらかじめ水平線位置3aを推定しておき、推定プロファイルBに対する種々の処理、および推定プロファイルBと撮像画像Aとを重ね合わせた後に行う種々の処理を、水平線位置3aより下の範囲内のみに対して行う例について説明した。しかしこれに限定されず、各種処理を推定プロファイルB全体、および推定プロファイルBと撮像画像Aとを重ね合わせた後の撮像画像A全体に対して行うようにしてもよい。
(4)上述した実施の形態では、観測領域6a内に存在する物体が静止物体であるか移動物体であるかを判定するために、拡大後の観測領域6aの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度がどのように変化するかを観測する例について説明した。しかしこれに限定されず、拡大後の観測領域6aの下端から上へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度がどのように変化するかを観測するようにしてもよい。
(5)上述した実施の形態では、カメラ101で車両前方を撮像して、車両前方に存在する路面と物体とを分離し、物体の種別を判定する例について説明したが、これに限定されず、カメラ101で車両後方を撮像して、車両後方に存在する路面と物体とを分離し、物体の種別を判定する場合にも適用可能である。
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。
特許請求の範囲の構成要素と実施の形態との対応関係について説明する。カメラ101は撮像手段に、制御装置103は速度算出手段、速度観測領域設定手段、路面速度分布推定手段、撮像画像内路面速度分布推定手段、判定手段、および一致度算出手段に相当する。なお、以上の説明はあくまでも一例であり、発明を解釈する際、上記の実施形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項の対応関係に何ら限定も拘束もされない。
本実施の形態における車載物体検出装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。 撮像画像内に速度観測領域を設定した場合の具体例を示す図である。 推定プロファイルの作成例を示す図である。 推定プロファイルで速度観測領域を移動させながら、推定プロファイルの路面の速度分布と、撮像画像内の路面の速度分布との一致度を判定する場合の具体例を示す図である。 推定プロファイル上に撮像画像を重ね合わせた状態を示す図である。 撮像画像内に観測対象範囲と観測領域6bを設定した具体例を示す図である。 撮像画像内から路面を検出する場合の具体例を示す図である。 撮像画像内から静止物体または移動物体を検出し、物体と路面とを分離する場合の具体例を示す図である。 本実施の形態における車載物体検出装置100の処理を示すフローチャート図である。
符号の説明
100 車載物体検出装置
101 カメラ
102 画像メモリ
103 制御装置
104 車速センサ

Claims (6)

  1. 1台の撮像手段によって撮像された撮像画像内の物体の速度情報を算出する速度算出手段と、
    前記撮像画像内に路面のみが映っている速度観測領域を設定する速度観測領域設定手段と、
    前記撮像画像に対応する路面速度分布推定空間を生成する路面速度分布推定空間生成手段と、
    前記路面速度分布推定空間に、自車両の車速に基づいて撮像画像内で路面が存在している可能性がある範囲における速度分布を推定する第一路面速度分布推定手段と、
    前記速度観測領域設定手段で設定した速度観測領域内の路面の速度情報と、前記第一路面速度分布推定手段で推定した路面の速度分布とを比較し、同一になる位置を前記路面速度分布推定空間に対応する前記撮像画像で路面が存在している可能性がある範囲特定し、該範囲が全て路面だと仮定し、前記撮像画像内における路面の速度分布を推定する第二路面速度分布推定手段と、
    前記第二路面速度分布推定手段で推定した前記撮像画像内における路面の速度分布と、前記速度算出手段で算出した前記撮像画像内の物体の速度情報とを比較して、前記撮像画像内に存在する物体の種別を判定する判定手段とを備えることを特徴とする車載物体検出装置。
  2. 請求項1に記載の車載物体検出装置において、
    前記判定手段は、前記第二路面速度分布推定手段で推定した前記撮像画像内における路面の速度分布と、前記速度算出手段で算出した前記撮像画像内の物体の速度情報との一致度を算出する一致度算出手段を含み、
    前記一致度算出手段によって算出された一致度に基づいて、前記撮像画像内に路面が存在するか、あるいは物体が存在するかを判定することを特徴とする車載物体検出装置。
  3. 請求項2に記載の車載物体検出装置において、
    前記一致度算出手段は、前記撮像画像内に前記一致度を算出するための観測領域を設定して各観測領域ごとに前記一致度を算出し、
    前記判定手段は、前記観測領域内の一致度が所定値よりも高い場合には、当該観測領域内には路面が存在すると判定し、前記観測領域内の一致度が所定値以下の場合には、当該観測領域内には物体が存在すると判定することを特徴とする車載物体検出装置。
  4. 請求項3に記載の車載物体検出装置において、
    前記判定手段は、前記観測領域内に物体が存在すると判定した場合には、前記観測領域内における前記一致度の連続性に基づいて、前記観測領域内に存在する物体が静止物体であるか、あるいは移動物体であるかを判定することを特徴とする車載物体検出装置。
  5. 請求項1〜4のいずれか一項に記載の車載物体検出装置において、
    前記速度算出手段は、前記撮像画像から抽出したエッジのフレーム間での移動を観測することによって、前記撮像画像内の物体の速度情報を算出することを特徴とする車載物体検出装置。
  6. 請求項1〜5のいずれか一項に記載の車載物体検出装置において、
    前記速度観測領域設定手段は、前記撮像画像内の自車両から最も近い路面のみが映っている路面領域を含むように、前記撮像画像内に前記速度観測領域を設定することを特徴とする車載物体検出装置。
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JP2004056763A (ja) * 2002-05-09 2004-02-19 Matsushita Electric Ind Co Ltd 監視装置、監視方法および監視用プログラム

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