JP4536674B2 - Pedestrian recognition device - Google Patents
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Description
この発明は、歩行者認識装置に関する。 The present invention relates to a pedestrian recognition device.
従来、例えば自車両に搭載したレーダ装置により検知した自車両の外界の衝突対象物の移動速度および移動方向を検出して衝突回避処理を実行する制御装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。
また、従来、例えばカメラにより撮影して得た画像から自車両の外界の歩行者の移動方向を検出する方法が知られている(例えば、非特許文献1参照)。
Conventionally, a method for detecting the moving direction of a pedestrian outside the host vehicle from an image obtained by, for example, photographing with a camera is known (see, for example, Non-Patent Document 1).
ところで、上記従来技術の一例に係る制御装置によれば、衝突対象物の位置の変化から移動速度および移動方向を検出するようになっている。しかしながら、歩行者等の相対的に複雑な挙動を採る衝突対象物の移動速度および移動方向を位置の変化から精度良く検出することは困難であって、衝突対象物が自車両の走行の支障となる可能性を精度良く判定することはできない。
また、上記従来技術の一例に係る方法によれば、単に、歩行者の移動方向を検出するだけであって、複雑な挙動を採る歩行者の移動状態を精度良く予測することはできないという問題が生じる。
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、歩行者が自車両の走行の支障となる可能性を精度良く判定することが可能な歩行者認識装置を提供することを目的としている。
By the way, according to the control device according to an example of the conventional technique, the moving speed and the moving direction are detected from the change in the position of the collision target. However, it is difficult to accurately detect the moving speed and moving direction of a collision object that takes a relatively complicated behavior such as a pedestrian from the change in position. It is not possible to accurately determine the possibility.
In addition, according to the method according to the above prior art, there is a problem in that it is only possible to detect the movement direction of the pedestrian and not accurately predict the movement state of the pedestrian taking a complicated behavior. Arise.
The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a pedestrian recognition device that can accurately determine the possibility that a pedestrian will hinder the traveling of the host vehicle.
上記課題を解決して係る目的を達成するために、請求項1に記載の本発明の歩行者認識装置は、自車両の外界に存在する歩行者を検出する歩行者検出手段(例えば、実施の形態での外界センサ14および歩行者候補抽出部21)と、前記歩行者検出手段により検出された前記歩行者の状態を検出する歩行者状態検出手段(例えば、実施の形態での歩行者形状取得部22)と、前記歩行者状態検出手段により検出された前記歩行者の状態のうち、前記歩行者の脚部の状態に基づき、自車両の進路内に前記歩行者が進入するか否かを判定する判定手段(例えば、実施の形態での横断可能性判定部23)とを備えることを特徴としている。
In order to solve the above problems and achieve the object, the pedestrian recognition device according to the present invention according to claim 1 is a pedestrian detection means for detecting a pedestrian existing in the outside world of the own vehicle (for example, implementation). The
上記の歩行者認識装置によれば、歩行者状態検出手段により検出された歩行者の状態のうち、歩行者の脚部の状態に基づき、自車両の進路内に歩行者が進入するか否かを判定することにより、相対的に複雑な挙動を採る歩行者の意志が適切に反映された脚部の状態から歩行者の移動状態(つまり、移動歩行および移動速度)を精度良く予測することができ、歩行者が自車両の走行の支障となる可能性を精度良く判定することができる。 According to the pedestrian recognition device described above, whether or not a pedestrian enters the course of the host vehicle based on the state of the pedestrian's legs among the pedestrian states detected by the pedestrian state detection means. To accurately predict the pedestrian's moving state (ie, moving walking and moving speed) from the state of the leg appropriately reflecting the will of the pedestrian taking relatively complex behavior. It is possible to accurately determine the possibility that the pedestrian will interfere with the traveling of the host vehicle.
さらに、請求項2に記載の本発明の歩行者認識装置は、前記判定手段は、前記歩行者の脚部の開度および該開度の変化に基づき自車両の進路内に前記歩行者が進入するか否かを判定することを特徴としている。 Further, in the pedestrian recognition apparatus according to the present invention as set forth in claim 2, the determination means is configured such that the pedestrian enters the course of the own vehicle based on an opening degree of the leg of the pedestrian and a change in the opening degree. It is characterized by determining whether to do.
上記の歩行者認識装置によれば、歩行者の脚部の状態、特に、脚部の開度および開度の変化に基づき、歩行者の移動状態を精度良く検出することができ、自車両の進路内に歩行者が進入するか否かを精度良く判定することができる。 According to the pedestrian recognition device described above, it is possible to accurately detect the movement state of the pedestrian based on the state of the pedestrian's leg, in particular, the opening degree of the leg part and the change in the opening degree. Whether or not a pedestrian enters the course can be accurately determined.
以上説明したように、本発明の歩行者認識装置によれば、相対的に複雑な挙動を採る歩行者の意志が適切に反映された脚部の状態から歩行者の移動状態を精度良く予測することができ、歩行者が自車両の走行の支障となる可能性を精度良く判定することができる。
さらに、請求項2に記載の本発明の歩行者認識装置によれば、脚部の開度および開度の変化に基づき、歩行者の移動状態を精度良く検出することができ、自車両の進路内に歩行者が進入するか否かを精度良く判定することができる。
As described above, according to the pedestrian recognition device of the present invention, the movement state of the pedestrian is accurately predicted from the state of the leg portion appropriately reflecting the will of the pedestrian taking a relatively complicated behavior. Therefore, it is possible to accurately determine the possibility that the pedestrian will hinder the traveling of the host vehicle.
Furthermore, according to the pedestrian recognition device of the present invention as set forth in claim 2, the movement state of the pedestrian can be accurately detected based on the opening degree of the leg portion and the change in the opening degree. Whether or not a pedestrian enters can be accurately determined.
以下、本発明の一実施形態に係る歩行者認識装置について添付図面を参照しながら説明する。
本実施の形態による歩行者認識装置10を備える車両は、例えば図1に示すように、内燃機関11の駆動力を、オートマチックトランスミッション(AT)あるいは無段自動変速機(CVT)等のトランスミッション(T/M)12を介して車両の駆動輪に伝達する車両に搭載され、処理装置13と、外界センサ14と、自車両状態センサ15と、ブレーキアクチュエータ16と、EPSアクチュエータ17と、警報装置18とを備えて構成されている。
さらに、処理装置13は、例えば歩行者候補抽出部21と、歩行者形状取得部22と、横断可能性判定部23と、走行制御部24とを備えて構成されている。
Hereinafter, a pedestrian recognition device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
As shown in FIG. 1, for example, a vehicle including a
Further, the
外界センサ14は、例えば可視光領域や赤外線領域にて撮像可能なCCDカメラやCMOSカメラ等からなる各1対のカメラ14La,14Rbおよび画像処理部14Lb,14Rbを備えて構成されている。
そして、各画像処理部14Lb,14Rbは、1対のカメラ14La,14Rbにより撮影して得た自車両の進行方向の外界の各画像に対して、例えばフィルタリングや二値化処理等の所定の画像処理を行い、二次元配列の画素からなる1対の画像データを生成して処理装置13へ出力する。
The
Each image processing unit 14Lb, 14Rb applies a predetermined image such as filtering or binarization processing to each image of the external world in the traveling direction of the host vehicle obtained by photographing with a pair of cameras 14La, 14Rb. Processing is performed to generate a pair of image data composed of pixels of a two-dimensional array and output the generated image data to the
自車両状態センサ15は、自車両の車両情報として、例えば自車両の速度(車速)を検出する車速センサや、ヨー角(車両重心の上下方向軸回りの回転角度)やヨーレート(車両重心の上下方向軸回りの回転角速度)を検出するヨーレートセンサや、操舵角(運転者が入力した操舵角度の方向と大きさ)や操舵角に応じた実舵角(転舵角)を検出する舵角センサや、操舵トルクを検出する操舵トルクセンサや、例えば人工衛星を利用して車両の位置を測定するためのGPS(Global Positioning System)信号等の測位信号や自車両の外部の情報発信装置から発信される位置信号等、さらには、適宜のジャイロセンサや加速度センサ等の検出結果に基づいて自車両の現在位置および進行方向を検出する位置センサや、方向指示器やブレーキのオン/オフ状態を検知する各センサ等を備えて構成されている。
The host
処理装置13の歩行者候補抽出部21は、外界センサ14から入力される画像データに基づき、自車両の進行方向での1対のカメラ14La,14Rbの各検知エリア内に存在する物体のうち、歩行者候補を検知し、この歩行者候補の位置を算出する。例えば外界センサ14の各画像処理部14Lb,14Rbから入力される1対の画像データに対して、歩行者候補抽出部21は、所定の認識処理を行うと共に、車室内に所定間隔を隔てて設置された1対のカメラ14La,14Rb同士間の距離と、撮影により得られた1対の画像データ上の歩行者候補の視差とに基づく三角測量法等により、歩行者候補までの距離を検出する。
The pedestrian
歩行者形状取得部22は、外界センサ14から入力される画像データ上において歩行者候補抽出部21により抽出された歩行者候補を含む領域のデータに対して、画像データを構成する画素の明暗に応じたエッジ抽出により、撮影された歩行者の輪郭点列を含むエッジ画像を生成する。そして、例えば、予め記憶した人体に対するモデル画像等によるパターンマッチングの処理を行い、エッジ画像に含まれる輪郭点列を直線等により認識して、歩行者候補の脚部の外形形状を識別し、左右の脚部の開度Wを検出する。
また、歩行者形状取得部22は、外界センサ14から入力される画像データ上において歩行者候補抽出部21により抽出された歩行者候補の頭部を推定し、この頭部の位置に応じて歩行者候補の身長Hを推定する。
The pedestrian
The pedestrian
横断可能性判定部23は、歩行者形状取得部22により取得された歩行者候補の身長Hおよび脚部の開度Wに基づき、例えば身長Hに対する脚部の開度Wの比率(W/H)が所定値α(例えば、α=0.45等)以上であるか否かを判定することにより、歩行者候補が自車両の進路を横断する可能性があるか否かを判定する。
Based on the height H of the pedestrian candidate acquired by the pedestrian
走行制御部24は、横断可能性判定部23による判定結果に応じて、例えば歩行者候補が自車両の進路を横断する可能性がある場合には、この歩行者候補と自車両との接触発生を回避するようにして自車両の走行状態を制御する。例えば、走行制御部24は、内燃機関11の駆動力を制御する制御信号およびトランスミッション12の変速動作を制御する制御信号およびブレーキアクチュエータ16による減速動作を制御する制御信号およびEPSアクチュエータ17による自車両の操舵機構(図示略)の操向動作を制御する制御信号のうちの少なくとも何れかの制御信号を出力し、接触回避動作として自車両の減速制御または操向制御を実行する。
また、走行制御部24は、横断可能性判定部23による判定結果に応じて、警報装置18による警報の出力タイミングおよび出力内容の少なくとも何れかを制御する。
Depending on the determination result by the crossing
In addition, the
本実施の形態による歩行者認識装置10は上記構成を備えており、次に、この歩行者認識装置10の動作について説明する。
先ず、例えば図2に示すステップS01においては、外界センサ14から出力される画像データを取得する。
次に、ステップS02においては、例えば図3(a)に示すように、取得した画像データ上において歩行者候補を含む領域Pを抽出する。
そして、ステップS03においては、例えば図3(b)に示すように、歩行者候補を含む領域Pのデータに対して、画像データを構成する画素の明暗に応じたエッジ抽出により、撮影された歩行者の輪郭点列を含むエッジ画像を生成する。
The
First, for example, in step S01 shown in FIG. 2, the image data output from the
Next, in step S02, for example, as shown in FIG. 3A, a region P including pedestrian candidates is extracted from the acquired image data.
Then, in step S03, for example, as shown in FIG. 3B, a walk taken by edge extraction according to the brightness of pixels constituting the image data for the data of the region P including the pedestrian candidate. An edge image including the contour point sequence of the person is generated.
そして、ステップS04においては、例えば図3(c)に示すように、予め記憶した人体に対するモデル画像等によるパターンマッチングの処理を行い、エッジ画像に含まれる輪郭点列を直線等により認識して、歩行者候補の脚部の外形形状LEを識別する。
そして、ステップS05においては、例えば図3(d)に示すように、歩行者候補の左右の脚部の開度Wを検出する。
In step S04, for example, as shown in FIG. 3C, pattern matching processing is performed using a model image or the like for a human body stored in advance, and the contour point sequence included in the edge image is recognized by a straight line or the like. The external shape LE of the leg part of a pedestrian candidate is identified.
And in step S05, as shown, for example in FIG.3 (d), the opening degree W of the right and left leg part of a pedestrian candidate is detected.
また、ステップS06においては、例えば図3(e)に示すように、外界センサ14から入力される画像データ上において歩行者候補抽出部21により抽出された歩行者候補の頭部HEを推定する。
そして、ステップS07においては、例えば図3(f)に示すように、推定した歩行者候補の頭部HEの位置に応じて歩行者候補の身長Hを推定する。
In step S06, for example, as shown in FIG. 3E, the head HE of the pedestrian candidate extracted by the pedestrian
In step S07, for example, as shown in FIG. 3F, the height H of the pedestrian candidate is estimated according to the estimated position of the head HE of the estimated pedestrian candidate.
そして、ステップS08においては、歩行者候補の身長Hおよび脚部の開度Wに基づき、例えば身長Hに対する脚部の開度Wの比率(W/H)が所定値α(例えば、α=0.45等)以上であるか否かを判定する。
この判定結果が「YES」の場合には、後述するステップS10に進む。
一方、この判定結果が「NO」の場合には、ステップS09に進む。
そして、ステップS09においては、歩行者候補が自車両の進路を横断する可能性が無いと判断して、一連の処理を終了する。
In step S08, based on the height H of the pedestrian candidate and the opening W of the leg, for example, the ratio (W / H) of the opening W of the leg to the height H is a predetermined value α (for example, α = 0). .45 etc.) or not.
If this determination is “YES”, the flow proceeds to step
On the other hand, if this determination is “NO”, the flow proceeds to step S 09.
In step S09, it is determined that there is no possibility that the pedestrian candidate crosses the course of the host vehicle, and the series of processes is terminated.
また、ステップS10においては、歩行者候補が自車両の進路を横断する可能性があると判断する。
そして、ステップS11においては、車両状態センサ15から出力される自車両の状態(例えば、位置および車速等)に基づき、歩行者候補と自車両との接触発生を回避する接触回避を作動し、一連の処理を終了する。
Further, in step S10, it is determined that the pedestrian candidate may cross the course of the own vehicle.
And in step S11, based on the state (for example, a position, a vehicle speed, etc.) of the own vehicle output from the
これにより、例えば図4に示すように、歩行者候補の脚部の開度Wの時間変化が相対的に小さい場合(図4に示す開度W1)には、歩行者候補が自車両の進路を横断する可能性が無いと判断され、歩行者候補の脚部の開度Wの時間変化が相対的に大きい場合(図4に示す開度W2)には、歩行者候補が自車両の進路を横断する可能性があると判断される。 As a result, for example, as shown in FIG. 4, when the temporal change in the opening W of the leg portion of the pedestrian candidate is relatively small (the opening W1 shown in FIG. 4), the pedestrian candidate becomes the course of the own vehicle. When the time change of the opening degree W of the leg part of the pedestrian candidate is relatively large (the opening degree W2 shown in FIG. 4), the pedestrian candidate is the course of the own vehicle. It is judged that there is a possibility of crossing.
また、例えば図5(a)に示すように、歩行者が自車両の進行方向に略平行な方向に沿って移動する場合には、画像データから推定される脚部の開度Wは相対的に小さくなることから、飛行者が自車両の進路を横断する可能性が無いと判断される。
一方、例えば図5(b)に示すように、歩行者が自車両の進行方向に交差する方向に沿って移動する場合には、画像データから推定される脚部の開度Wは相対的に大きくなることから、歩行者が自車両の進路を横断する可能性が有ると判断される。
For example, as shown in FIG. 5A, when the pedestrian moves along a direction substantially parallel to the traveling direction of the host vehicle, the opening W of the leg estimated from the image data is relative. Therefore, it is determined that there is no possibility that the flighter crosses the course of the own vehicle.
On the other hand, for example, as shown in FIG. 5B, when the pedestrian moves along a direction intersecting the traveling direction of the host vehicle, the leg opening W estimated from the image data is relatively Since it becomes large, it is judged that there is a possibility that the pedestrian crosses the course of the own vehicle.
上述したように、本実施の形態による歩行者認識装置10によれば、歩行者の脚部の状態(特に、脚部の開度Wおよび開度の変化)に基づき、自車両の進路内に歩行者が進入するか否かを判定することにより、相対的に複雑な挙動を採る歩行者の意志が適切に反映された脚部の状態から歩行者の移動状態(つまり、移動歩行および移動速度)を精度良く予測することができ、歩行者が自車両の走行の支障となる可能性を精度良く判定することができる。
しかも、各歩行者の身長Hに対する脚部の開度Wの比率(W/H)に応じて判定を行うことで、各歩行者の体型に関わりなく、移動状態を精度良く予測することができる。
As described above, according to the
Moreover, by determining according to the ratio (W / H) of the leg opening W to the height H of each pedestrian, it is possible to accurately predict the moving state regardless of the pedestrian's body shape. .
10 歩行者認識装置
14 外界センサ(歩行者検出手段)
21 歩行者候補抽出部(歩行者検出手段)
22 歩行者形状取得部(歩行者状態検出手段)
23 横断可能性判定部(判定手段)
10
21 Pedestrian candidate extraction unit (pedestrian detection means)
22 Pedestrian shape acquisition unit (pedestrian state detection means)
23 Crossing possibility determination unit (determination means)
Claims (2)
前記歩行者検出手段により検出された前記歩行者の状態を検出する歩行者状態検出手段と、
前記歩行者状態検出手段により検出された前記歩行者の状態のうち、前記歩行者の脚部の状態に基づき、自車両の進路内に前記歩行者が進入するか否かを判定する判定手段とを
備えることを特徴とする歩行者認識装置。 Pedestrian detection means for detecting pedestrians present in the outside world of the vehicle,
Pedestrian state detection means for detecting the state of the pedestrian detected by the pedestrian detection means;
Determining means for determining whether or not the pedestrian enters the course of the own vehicle based on the state of the leg of the pedestrian among the states of the pedestrian detected by the pedestrian state detecting means; A pedestrian recognition device comprising:
The said determination means determines whether the said pedestrian enters into the course of the own vehicle based on the opening degree of the leg part of the said pedestrian, and the change of this opening degree. Pedestrian recognition device.
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