JP4968369B2 - 車載装置及び車両認識方法 - Google Patents

Description

本発明は、車載装置及び車両認識方法に関する。

近年、渋滞等の交通問題を解決し、自動車の円滑な走行を図るために、高度道路交通システム（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ）の開発が進められている。このシステムでは、例えば、車々間通信や路車間通信、又は自動車が具備する各種装置等により、所定距離内の各自動車の情報を収集し、各自動車に対して周辺道路状況に応じた操作支援を行う。

自車両周辺の車両に関する情報（周辺車両データ）を取得する方法として、例えば、車々間通信又は路車間通信によって取得する方法（例えば特許文献１参照）、車両に取付けられたカメラを用いる方法が提案されている。このうち、カメラによる画像データに基づき、周辺車両データを取得する方法は、車々間通信可能な他車両の存在、路車間通信可能な環境等の条件によらない点で有利である。

特開２００５−８４７９０号公報。

ところが、カメラによって撮像された画像データを用いて周辺車両データを取得する場合には、画像処理を行うため処理量が多くなる問題がある。このため、周辺車両データを取得する処理の軽減化が要求されている。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、周辺の車両に関する情報を取得する処理を軽減することができる車載装置及び車両認識方法を提供することにある。

上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、自車両に搭載され、搭載された自車両の周辺の他車両を認識する車載装置において、前記自車両に設けられた第１撮像装置から、自車両周辺の周辺画像データを取得する周辺画像データ取得手段と、前記自車両に設けられた第２撮像装置から、路面のみを撮像した路面画像データを取得する路面画像データ取得手段と、前記周辺画像データの輝度値と前記路面画像データの輝度値との差に基づいて、前記周辺画像データ内における路面上の物体を検出する簡易認識手段と、前記周辺画像データ内において路面上に物体が検出された際に、その物体が他車両であるかどうかを認識する車両認識手段とを備えたことを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の車載装置において、前記自車両側の領域の画像データを、前記路面画像データとして取得し、前記簡易認識手段は、前記周辺画像データの輝度値と前記路面画像データの輝度値との差に基づいて、前記周辺画像データ内における路面上の物体を検出することを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の車載装置において、前記第２撮像装置は、前記自車両の後端に設けられるとともに、前記路面画像データ取得手段は、前記自車両の後方の画像データを前記路面画像データとして取得することを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の車載装置において、前記車両認識手段は、エッジ検出を行うことにより他車両を認識することを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の車載装置において、前記車両認識手段は、認識した他車両に関する周辺車両データを生成するとともに、前記周辺車両データに基づき、運転支援に関する案内を行う案内手段をさらに備えることを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の車載装置において、前記第１撮像装置は、前記自車両の側部に設けられるとともに前記自車両の側方及び側後方の画像データを前記周辺画像データとして取得することを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、自車両の周辺の他車両を認識する車両認識方法において、自車両の周辺の他車両を認識する車両認識方法において、前記自車両に設けられた撮像装置から、前記自車両周辺を撮像した周辺画像データと路面のみを撮像した路面画像データとを取得し、前記周辺画像データの輝度値と前記路面画像データの輝度値との差に基づいて、前記周辺画像データ内における路面上の物体の有無を判断し、前記周辺画像データ内において路面上に物体が検出された際に、その物体が他車両であるかどうかを認識することを特徴とする。

各請求項に記載の発明によれば、車両に限らず路面上の物体を検出する簡易認識処理を行い、路面上の物体を認識したときのみ、車両の認識を行うので、他車両の認識処理を軽減するとともに処理時間を短縮化できる。

本実施形態の運転支援装置のブロック図。 経路データのデータ構成の説明図。 （ａ）〜（ｃ）は地図データのデータ構成の説明図。 （ａ）は周辺監視カメラ、（ｂ）は後方監視カメラの撮像範囲の説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。 周辺監視カメラの撮像時の説明図。 （ａ）は隣接車線領域、（ｂ）は認識部分枠の配置、（ｃ）は認識部分枠の説明図。 後方監視カメラの後方撮像データの説明図。 （ａ）は詳細認識枠、（ｂ）はエッジ検出の説明図。 車線変更時の車線変更案内の説明図。 車線変更時の警告の説明図。

以下、本発明の駐車支援方法及び車載装置の一実施形態を図１〜図１４に従って説明する。
図１に示す運転支援装置１は、主制御を行う画像データ取得手段及び案内手段としてのＣＰＵ２、各種変数を記憶するＲＡＭ３、運転支援プログラムを記憶するＲＯＭ４を備えている。

ＣＰＵ２は、ＧＰＳ受信部６から入力した位置検出信号に基づいて、車両Ｃの絶対座標を算出する。さらに、ＣＰＵ２は、車両側入力Ｉ／Ｆ部５を介して、車両Ｃに設けられた車速センサ２２及びジャイロ２３から、車速パルス及び方位検出信号を入力して、自律航法により基準位置からの相対座標を演算する。そして、ＧＰＳ受信部６に基づく絶対座標と合わせて、自車位置を特定する。

また、運転支援装置１は、経路データ８及び地図データ９を記憶した地理データ記憶部７を備えている。経路データ８は、全国を各区域に区画したリージョン毎のデータであって、図２に示すように、ヘッダ８ａ、ノードデータ８ｂ、リンクデータ８ｃ、リンクコスト８ｄ、座標データ８ｅを有している。ヘッダ８ａは、各経路データ８を管理するためのデータを有している。ノードデータ８ｂは、交差点、道路の端点等を示す各ノードの識別データ、隣接するノードの識別データ等を有している。リンクデータ８ｃは、リンク列を構成し、接続ノードを示す各リンクレコード、通行規制を示すデータ等を有している。リンクコスト８ｄは、各リンクレコードに対して付与されたリンクＩＤ、リンク長、平均旅行時間等から構成されるデータ群である。座標データ８ｅは、各ノードの絶対座標を示す。

ＣＰＵ２は、タッチパネルであるディスプレイ１１、ディスプレイ１１に隣設された操作スイッチ１２の入力操作により、外部入力Ｉ／Ｆ部１３（図１参照）を介して、目的地を示すデータを入力する。この目的地のデータを入力すると、ＣＰＵ２は、経路データ８を用いて、目的地と現在の自車位置とを接続する推奨経路を探索する。

地図データ９は、全国の地図を分割したエリア毎に格納され、広域の地図から狭域の地図まで各階層毎に分かれている。図３（ａ）に示すように、各地図データ９は、ヘッダ９ａ、道路データ９ｂ、背景データ９ｃを有している。ヘッダ９ａは、その地図データ９の階層、エリア等を示し、管理目的のデータである。背景データ９ｃは、道路、市街地、河川等を描画する描画データである。道路データ９ｂは、道路の形状・種類を示すデータであって、図３（ｂ）に示すように、道路属性データ９ｄ、リンク形状データ９ｅ、接続データ９ｆを有している。道路属性データ９ｄは、道路名称、道路の方向、道路幅、車線数を有している。接続データ９ｆは、各リンクと各ノードの接続状態を表わすデータである。リンク形状データ９ｅは、道路の形状を示すためのデータであって、図３（ｃ）に示すように、座標データ９ｇ、形状補間データ９ｈを有している。座標データ９ｇは、リンク及びノードの座標を示している。形状補間データ９ｈは、リンクの途中に設定され、道路のカーブ形状を示すために設定された形状補間点に関するデータであり、形状補間点の座標、リンクの方位等のデータである。

ＣＰＵ２は、車両Ｃに設けられたイグニッションスイッチ２４から、車両側入力Ｉ／Ｆ部５を介して、図示しないイグニッションシステムの起動を示す開始トリガを入力すると、エリア設定手段、簡易認識手段及び車両認識手段としての画像プロセッサ１０（図１参照）を制御して、車両Ｃの現在位置周辺の地図データ９を読出す。そして、図１に示すように、その地図データ９に基づく地図画面３０をディスプレイ１１に出力する。このとき、画像プロセッサ１０は、地図画面３０に、その地図内での自車位置を示す指標３１を重畳する。

また、ＣＰＵ２は、所定のタッチパネル操作、所定の操作スイッチ１２の入力操作が行われると、撮像装置としての周辺監視カメラ２０を起動する。周辺監視カメラ２０は、広角レンズ、ミラー等から構成される光学機構と、ＣＣＤ撮像素子と（いずれも図示せず）を備えている。周辺監視カメラ２０は、本実施形態では、図４（ａ）に示すように、車両Ｃの右側方のサイドミラー２６に取付けられ、車両Ｃの右側方及び右側後方を撮像領域Ｚ１としている。ＣＰＵ２は、周辺監視カメラ２０を制御して、撮像領域Ｚ１を撮像した画像データとしての周辺撮像データＧ１を取得すると、画像プロセッサ１０の図示しないＶＲＡＭに一時記憶する。

さらに、ＣＰＵ２は、所定のタイミングで、車両Ｃに設けられた撮像装置としての後方監視カメラ２１を起動する。後方監視カメラ２１は、周辺監視カメラ２０と同様に、広角レンズ、ミラー等から構成される光学機構と、ＣＣＤ撮像素子と（いずれも図示せず）を備えている。この後方監視カメラ２１は、図４（ｂ）に示すように、車両Ｃの後端であって、リヤバンパー２７の上方に取付けられている。後方監視カメラ２１は、例えば左右１４０度の後方視野を有し、車両Ｃのリヤバンパー２７の一部を含む、後方路面の約数メートルを後方撮像領域Ｚ２としている。ＣＰＵ２は、後方監視カメラ２１を制御して、後方撮像領域Ｚ２を撮像した画像データとしての後方撮像データＧ２を取得すると、上記した画像プロセッサ１０のＶＲＡＭに一時記憶する。

画像プロセッサ１０は、地図データ９を出力して地図画面３０を描画する他、車線変更を行う場合に、ＶＲＡＭに一時記憶された周辺撮像データＧ１、後方撮像データＧ２を用いて画像処理を行い、車両Ｃの右側方及び後方の他車両を認識する。また、他車両が認識された場合には、周辺撮像データＧ１を用いて、認識した他車両の位置・速度を検出し、検出した位置及び速度を周辺車両データ１７としてＲＡＭ３に記憶する。また、他車両が認識されなかった場合にも、検出なしを示す周辺車両データ１７をＲＡＭ３に記憶する。

ＣＰＵ２は、ＲＡＭ３に記憶された周辺車両データ１７に基づき、車両Ｃが車線変更可能であるか否かを判断し、車線変更可能である場合には、車線変更のための案内方法を決定する。そして、図１に示す音声プロセッサ１４を制御して、案内音又は案内音声をスピーカ１５から出力する。ＣＰＵ２が、車線変更不可能であると判断した場合には、同じく音声プロセッサ１４を制御して、警告音又は警告音声をスピーカ１５から出力する。

次に、本実施形態の処理手順について、図５〜８に従って説明する。運転者は、車線変更を行う際に、タッチパネル操作、又は操作スイッチ１２の入力操作を行う。運転支援装置１のＣＰＵ２は、外部入力Ｉ／Ｆ部１３から所定の信号を入力すると、ＲＯＭ４に格納された運転支援プログラムに従って、周辺監視カメラ２０及び後方監視カメラ２１を使用して、周辺車両データ１７の取得処理を行う（ステップＳ１−１）。

この周辺車両データを取得する処理について、図６〜図８に従って説明する。まず、図６に示すように、運転支援装置１のＣＰＵ２は、周辺監視カメラ２０を制御して、周辺撮像データＧ１を取得する（ステップＳ２−１）。このとき、周辺監視カメラ２０は、例えば図９に示すように、車両Ｃが現在走行している車線１０１と並行な隣接車線１０２の路面と、隣接車線１０２を走行する他車両１００を撮像する。さらに、ＣＰＵ２は、画像プロセッサ１０を制御して、周辺撮像データＧ１を用いて、路面上の物体の簡易認識処理を行う（ステップＳ２−２）。

簡易認識では、画像プロセッサ１０は、図７に示すように、周辺撮像データＧ１内の隣接車線の位置を演算する（ステップＳ３−１）。このとき、画像プロセッサ１０は、ＣＰＵ２が演算した車両Ｃの現在位置に基づき、現在位置周辺の地図データ９を地理データ記憶部７内で検索する。そして、検出した地図データ９のうち、道路データ９ｂと車両Ｃの走行する車線とに基づき、車両Ｃが走行する車線１０１の側方（本実施形態では右側）に追越し車線等の隣接車線１０２があるか否かを判断する。そして、隣接車線１０２を検出すると、取得した周辺撮像データＧ１内で隣接車線１０２が占有する領域を推測する。このとき、画像プロセッサ１０は、道路データ９ｂの道路属性データ９ｄに基づき、隣接車線１０２の幅員、車線数を取得する。さらに、リンク形状データ９ｅに基づき、隣接車線１０２の形状、座標を取得し、車両Ｃの現在位置から後方の隣接車線１０２の道路形状を演算する。そして、演算した道路形状を現在の周辺監視カメラ２０の視点に変換し、図１０（ａ）の画像４１ａに示すように、周辺撮像データＧ１のうち、隣接車線１０２が占有する隣接車線領域４０を算出する。

次に、画像プロセッサ１０は、認識部分枠を設定する（ステップＳ３−２）。このとき、画像プロセッサ１０は、図１０（ｂ）に示すように、ステップＳ３−１で設定された隣接車線領域４０内で、認識対象領域としての認識部分枠４２を隣接車線１０２の進行方向に沿って並べる。認識部分枠４２は、図１０（ｃ）に示すように、路面上で、横幅２ｍ、進行方向の長さ（奥行き幅）５ｍの矩形状に設定された枠に相当する。また、路面上の枠は、路面上に進行方向において５ｍの間隔を介して配置され、認識部分枠４２はその枠を画面座標系に変換した領域である。認識部分枠４２は、画面上では、略台形状をなし、隣接車線１０２の集束部に向って縞状に並列されている。

各認識部分枠４２を設定すると、画像プロセッサ１０は、各認識部分枠４２内の輝度データをそれぞれ算出する（ステップＳ３−３）。画像プロセッサ１０は、認識部分枠４２内の各画素座標の輝度値を平均して、各認識部分枠４２ごとに輝度データを算出する。この輝度データの演算処理は、輝度値を平均化するのみの処理であるので、比較的処理量が少ない。

次に、画像プロセッサ１０は、サンプル枠内の輝度データを算出する（ステップＳ３−４）。具体的には、画像プロセッサ１０は、ＣＰＵ２に所定の信号を出力し、後方監視カメラ２１を制御して、後方撮像データＧ２を取得する。このとき、取得された後方撮像データＧ２は、車両Ｃが走行する車線１０１等を撮像したデータであって、例えば図１１に示す画像４５に相当する撮像データである。画像４５には、車両Ｃのリヤバンパー２５を撮像した車両後端画像４６が含まれている。そして、この後方撮像データＧ２のうち、車両Ｃの後端から比較的近い路面に相当する領域に、サンプル枠４７を設定する。さらに、画像プロセッサ１０は、後方撮像データＧ２のうち、サンプル枠４７内の平均輝度を演算して、サンプル枠４７の輝度データを算出する。

さらに、画像プロセッサ１０は、各認識部分枠４２内の輝度を平均した各輝度データと、サンプル枠４７内の輝度を平均した輝度データとをそれぞれ比較し、輝度値差が予め定めた閾値以上である認識部分枠４２があるか否かを判断する（ステップＳ３−５）。上記したように、他車両画像４８を含む認識部分枠４２の輝度は大きくなるので、閾値は、予め他車両１００を撮像した画像と、予め路面のみを撮像した画像との輝度をそれぞれ平均化し、それらの各平均値の差とほぼ一致する値に設定すればよい。サンプル枠４７の輝度データとの輝度値差が閾値以上の認識部分枠４２があると判断すると（ステップＳ３−５においてＹＥＳ）、その認識部分枠４２内で検出物ありと判断し、ＲＡＭ３に格納された検出フラグをオンにする。検出フラグをオンにすると（ステップＳ３−６）、ステップＳ２−３に進む。

サンプル枠４７の輝度データとの輝度値差が閾値以上の認識部分枠４２がないと判断すると（ステップＳ３−５においてＮＯ）、その認識部分枠４２内で検出物なしと判断し、ＲＡＭ３に格納された検出フラグをオフにする。検出フラグをオフにすると（ステップＳ３−７）、ステップＳ２−３に進む。図６に示すステップＳ２−３では、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ３に格納された検出フラグに基づき、検出物が検出されたか否かを判断する。そして、検出フラグがオンにされ、検出物があると判断した場合には（ステップＳ２−３においてＹＥＳ）、検出物の詳細認識処理（Ｓ２−４）に進む。検出フラグがオフにされ、検出物がないと判断した場合には（ステップＳ２−３においてＮＯ）、検出物がないことを示す周辺車両データ１７をＲＡＭ３に記憶し、ステップＳ１−２に戻る。

ステップＳ２−３で検出物ありと判断した場合には、図８に示すステップＳ４−１に進む。ステップＳ４−１では、画像プロセッサ１０は、詳細認識枠を設定する。このとき、画像プロセッサ１０は、図１２（ａ）に示すように、検出物ありと判断された認識部分枠４２を中心に、認識部分枠４２よりも大きい詳細認識枠５０を設定する。

詳細認識枠５０を設定すると、画像プロセッサ１０は、周辺撮像データＧ１のうち、詳細認識枠５０内の他車両認識を行う（ステップＳ４−２）。本実施形態では、画像プロセッサ１０は、詳細認識枠５０内の画像データに対し、水平エッジを検出するエッジ検出処理を行う。このエッジ検出処理では、注目画素と隣接画素との差分をとって微分値を算出し、さらにノイズ除去処理等も行うため、認識部分枠４２及びサンプル枠４７内の平均輝度値を演算するよりも、処理量が多い。このため、予め路面上の物体が検出された認識部分枠４２を中心とした詳細認識枠５０のみに対し、エッジ検出を行うことで、処理量を軽減することができる。

他車両１００を撮像した周辺撮像データＧ１に対し水平エッジ検出を行うと、例えば、図１２（ｂ）に示すように、車両Ｃのバンパー、フロントガラスの端部、ルーフ等に相当する水平エッジＥＧが検出される。画像プロセッサ１０は、検出されたエッジの中で、上下方向に並んだ、ほぼ同じ幅の複数の水平エッジＥＧを探索し、他車両１００が検出されたか否かを判断する（ステップＳ４−３）。該当する水平エッジＥＧ群が検出されると、そのエッジ群を、他車両１００に相当すると判断する（ステップＳ４−３においてＹＥＳ）。水平エッジＥＧの中に、他車両１００に相当する水平エッジＥＧが無い場合（ステップＳ４−３においてＮＯ）、他車両１００なしを示す周辺車両データ１７をＲＡＭ３に記憶する（ステップＳ４−６）。

他車両１００が検出されると、画像プロセッサ１０は、他車両１００の位置及び速度を算出する（ステップＳ４−５）。まず、画像プロセッサ１０は、他車両１００に相当する水平エッジＥＧの画素座標に基づき、その画素座標を、路面上の座標系に座標変換し、車両Ｃと他車両１００との相対距離を算出する。

さらに、画像プロセッサ１０は、ＣＰＵ２を介して、周辺監視カメラ２０を制御して、新たな周辺撮像データＧ１を取得する。そして、ステップＳ４−２で設定された詳細認識枠５０内及びその周辺を再度エッジ検出して、既に検出した水平エッジＥＧとの類似度が高い水平エッジＥＧを検出する。そして、新たに撮像した周辺撮像データＧ１に基づく水平エッジＥＧの位置と、前に撮像した周辺撮像データＧ１に基づく水平エッジＥＧの位置との差分と、サンプリング間隔とに基づき、車両Ｃに対する他車両１００の相対速度を算出する。そして、これらの他車両１００の位置及び速度を、周辺車両データ１７として、ＲＡＭ３に一時格納する。

このように周辺車両データ１７が取得されると、図５に示すステップＳ１−２に戻り、ＣＰＵ２が、車両Ｃに関する自車両データを取得する。この自車両データは、車両Ｃの現在位置、方位、舵角、車速を有している。そして、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ３に格納された周辺車両データ１７及び自車両データと、予め定めた条件とに基づき、運転支援としての警告を実行するか否かを判断する（ステップＳ１−３）。

例えば、車両Ｃと他車両１００との相対距離が予め定めた距離以上であって、車両Ｃに対する他車両１００の相対速度が過度に大きくない場合には、警告を実行しないと判断する（ステップＳ１−３においてＮＯ）。警告を実行しない場合には、ＣＰＵ２は、案内方法を決定する（ステップＳ１−４）。このとき、相対距離が充分に大きく、車両Ｃの速度と他車両１００の速度とがほぼ同じであった場合には、ＣＰＵ２は、音声プロセッサ１４を制御して、図１３に示すように、車線変更を促す音声６０をスピーカ１５から出力する（ステップＳ１−５）。また、相対距離が充分に大きいが、速度差が比較的大きい場合には、例えば「速度を上げて車線変更して下さい」等の音声を出力してもよい。

例えば、車両Ｃと他車両１００との相対距離が予め定めた距離よりも小さいと判断した場合には（ステップＳ１−３においてＹＥＳ）、ＣＰＵ２は、音声プロセッサ１４を制御して、図１４に示すように、車線変更を警告する警告音声６１をスピーカ１５を介して出力する（ステップＳ１−６）。

案内又は警告を出力すると、ＣＰＵ２は、車線変更を完了したか否かを判断する（ステップＳ１−７）。本実施形態では、ＣＰＵ２は、車両Ｃの現在位置と、経路データ８又は地図データ９とに基づいて、現在走行している車線を判断する。

車線変更を完了していないと判断した場合には（ステップＳ１−７においてＮＯ）、終了トリガの入力の有無を判断する（ステップＳ１−８）。本実施形態では、終了トリガは、所定のタッチパネル操作、所定の操作スイッチ１２の入力操作により出力された信号である。車線変更を途中で中止するような場合には、ＣＰＵ２は、終了トリガを入力し（ステップＳ１−８においてＹＥＳ）、そのまま処理を終了する。終了トリガを入力しない場合には（ステップＳ１−８においてＮＯ）、ステップＳ１−１に戻り上記した処理を繰り返す。また、ステップＳ１−７において車線変更を完了したと判断した場合には（ステップＳ１−７においてＹＥＳ）、車線変更のための処理を終了する。

上記実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）上記実施形態では、運転支援装置１のＣＰＵ２は、車両Ｃに設けられた周辺監視カメラ２０及び後方監視カメラ２１から、周辺撮像データＧ１及び後方撮像データＧ２を取得するようにした。また、運転支援装置１の画像プロセッサ１０は、地図データ９に基づいて、周辺撮像データＧ１のうち隣接車線領域４０を設定するとともに、隣接車線領域４０内に、複数の認識部分枠４２を設定するようにした。さらに、画像プロセッサ１０は、認識部分枠４２内の輝度データを算出し、その輝度データを後方撮像データＧ２内のサンプル枠４７内の輝度データと比較することにより、各認識部分枠４２に相当する路面上の物体を簡易認識するようにした。そして、検出物が検出された認識部分枠４２のみに対してエッジ検出を行って、他車両１００の有無を判断するようにした。即ち、周辺撮像データＧ１の全領域に対して、処理量が大きい車両認識処理を行うのではなく、路面上の物体を認識したときのみ、その認識部分枠４２に対してエッジ検出を行うようにしたので、他車両１００の認識処理の処理量を軽減するとともに、処理時間を短縮化できる。

（２）上記実施形態では、画像プロセッサ１０は、隣接車線領域４０内に、認識部分枠４２を設定するようにした。このため、限られた領域に認識部分枠４２を配置するので、周辺撮像データＧ１全域に認識部分枠４２を配置する場合等に比べて、より処理量を軽減できる。

（３）上記実施形態では、画像プロセッサ１０は、認識部分枠４２を、隣接車線１０２の進行方向に沿って複数並べるようにした。このため、隣接車線１０２内で、車両Ｃから遠い位置にある他車両１００も、比較的近い位置にある他車両１００も検出することができる。

（４）上記実施形態では、画像プロセッサ１０は、後方監視カメラ２１が撮像した後方撮像データＧ２内のサンプル枠４７内の平均輝度と、周辺監視カメラ２０が撮像した周辺撮像データＧ１の認識部分枠４２内の平均輝度とを比較することにより、路面上の物体の有無を簡易検出するようにした。このため、路面上の物体に対する認識処理をより簡単にすることができる。

（５）上記実施形態では、画像プロセッサ１０は、路面上の物体が検出された認識部分枠４２よりも大きい詳細認識枠５０を設定し、その詳細認識枠５０内に対しエッジ検出を行って、他車両１００の有無を判断するようにした。このため、詳細認識枠５０を若干大きめに設定することにより、まとまった複数本の水平エッジＥＧの検出率が高くなるので、確実に他車両１００を検出することができる。

（６）上記実施形態では、画像プロセッサ１０は、他車両１００の位置及び速度を有する周辺車両データ１７、又は隣接車線１０２内に他車両１００が検出されないことを示す周辺車両データ１７をＲＡＭ３に格納するようにした。そして、ＣＰＵ２は、その周辺車両データ１７に基づき、警告又は車線変更の案内を行うようにした。このため、他車両１００の接近中の車線変更等を警告し、車線変更を円滑に行うための案内を行うことができる。

尚、本実施形態は以下のように変更してもよい。
・ 画像プロセッサ１０は、地図データ９に基づき隣接車線領域４０を算出するようにしたが、これ以外の方法で隣接車線領域４０を検出するようにしてもよい。例えば、画像プロセッサ１０が、周辺撮像データＧ１に対し、白線のエッジ又は特徴点等を検出する白線認識処理を行うようにしてもよい。

・ 上記実施形態では、ＣＰＵ２は、車両Ｃの現在位置と、経路データ８又は地図データ９とに基づいて、現在走行している車線を判断して、車線変更が終了したか否かを判断するようにした。これ以外に、例えば、画像プロセッサ１０が、周辺撮像データＧ１内の他車両１００の画像位置に基づき、車両Ｃが車線１０１を走行しているか、隣接車線１０２を走行しているかを判断してもよい。

・ 上記実施形態では、路面上の物体の簡易認識を、認識部分枠４２内の平均輝度値と、サンプル枠４７内の平均輝度値との比較により行うようにしたが、これ以外の方法でもよい。例えば、認識部分枠４２内のエッジ検出を行い、エッジの有無を判定し、エッジが有る場合に検出物ありと判断するようにしてもよい。

・ 上記実施形態では、隣接車線領域４０内に認識部分枠４２を並べたが、フレーム全域に、所定間隔で認識部分枠４２を配置するようにしてもよい。このようにすると、隣接車線領域４０の演算処理を省略できる。

・ 上記実施形態では、検出物ありと判断された認識部分枠４２に対し、その認識部分枠４２よりも大きい詳細認識枠５０を設定するようにしたが、認識部分枠４２の大きさに応じて、詳細認識枠５０の設定を省略しても良い。そして、認識部分枠４２内の水平エッジを検出するようにしても良い。

・ 上記実施形態では、他車両１００の認識に、水平エッジの検出処理を行うようにしたが、他車両１００の画像の色、形状等の特徴量から車両であることを判断するパターン認識、画像を２値化したデータ等を用いたテンプレートマッチング等、その他の処理方法でもよい。

・ 上記実施形態では、画像プロセッサ１０は、他車両１００を認識した後、複数の周辺撮像データＧ１に基づき、他車両１００の進行方向を判断するようにしてもよい。そして、他車両１００の進行方向と、車両Ｃとの進行方向が同じである場合に、他車両１００の位置及び速度を示す周辺車両データ１７を生成するようにしても良い。このようにすると、互いに進行方向が異なる車線が隣接している場合、進行方向うが異なる他車両１００を認識する誤判断を防止できる。また、車両Ｃの走行する車線１０１の右側方に、同じ進行方向の隣接車線１０２があるか否かの判断を省略できる。

・ 上記実施形態では、隣接車線領域４０を認証対象領域としても良い。即ち、隣接車線領域４０の平均輝度と、サンプル枠４７内との平均輝度を比較して、路面上の物体の有無を検出するようにしても良い。そして、隣接車線領域４０の平均輝度が高い場合には、隣接車線領域４０内をエッジ検出するようにしても良い。又は、隣接車線領域４０又は周辺撮像データＧ１のうち、車両Ｃに近い路面に相当する領域に対し、路面上の物体を検出する簡易認識を行うようにしても良い。そして、その領域内で路面上の物体が検出された際に、その領域に対してエッジ検出を行うようにしてもよい。このようにすると、車線変更の際に、車両Ｃとの車間距離が短い他車両１００のみを検出することができる。

・ 上記実施形態では、車線変更の案内を行う場合に、音声プロセッサ１４により音声を出力するようにしたが、画像プロセッサ１０により、車線変更を促す表示、警告する表示を、ディスプレイ１１又はインストルメントパネルの表示部に出力するようにしても良い。

・ 上記実施形態では、周辺監視カメラ２０をサイドミラー２６に取付けるようにしたが、隣接車線１０２内の他車両１００を撮像可能であれば、ルーフ等、その他の場所に取付けるようにしてもよい。また、２つの周辺監視カメラ２０を、左右のサイドミラーに取付ける等、周辺監視カメラ２０を複数設けてもよい。そして、車両Ｃが右側の車線から左側の車線に車線変更する際に、左側のサイドミラーに取付けた周辺撮像データに基づいて、周辺車両データ１７を生成し、車線変更の案内を行うようにしてもよい。

・ 上記実施形態では、後方監視カメラ２１を用いずに路面上の物体の簡易認識を行うようにしてもよい。この場合、周辺撮像データＧ１内で、車両Ｃに近い路面に相当する位置等にサンプル枠４７を設定し、そのサンプル枠４７内の平均輝度値を算出するようにしてもよい。

・ 上記実施形態では、車両Ｃの前端に取付けられたカメラを用いて、他車両認識を行うようにしてもよい。この場合には、そのカメラによる撮像データを用いて、同様に画像処理を行い、車両Ｃの前方を走行する他車両１００との相対距離、相対速度を取得することができる。そして、その周辺車両データを、車線変更等に用いることができる。

・ 上記実施形態では、他車両１００の認識処理により生成された周辺車両データ１７を、車線変更の運転支援に用いるようにしたが、合流支援等、その他の運転支援に用いるようにしてもよい。

１…車載装置としての運転支援装置、２…画像データ取得手段及び案内手段としてのＣＰＵ、１０…エリア設定手段、簡易認識手段及び車両認識手段としての画像プロセッサ、１７…周辺車両データ、２０…撮像装置としての周辺監視カメラ、２１…撮像装置としての後方監視カメラ、４２…認識対象領域としての認識部分枠、５０…詳細認識枠、１００…他車両、１０１…車線、１０２…隣接車線、Ｃ…車両、Ｇ１…画像データとしての周辺撮像データ、Ｇ２…画像データとしての後方撮像データ。

Claims (7)

1. 自車両に搭載され、搭載された自車両の周辺の他車両を認識する車載装置において、
   前記自車両に設けられた第１撮像装置から、自車両周辺の周辺画像データを取得する周辺画像データ取得手段と、
   前記自車両に設けられた第２撮像装置から、路面のみを撮像した路面画像データを取得する路面画像データ取得手段と、
   前記周辺画像データの輝度値と前記路面画像データの輝度値との差に基づいて、前記周辺画像データ内における路面上の物体を検出する簡易認識手段と、
   前記周辺画像データ内において路面上に物体が検出された際に、その物体が他車両であるかどうかを認識する車両認識手段と
   を備えたことを特徴とする車載装置。
2. 請求項１に記載の車載装置において、
   前記路面画像データ取得手段は、前記自車両側の領域の画像データを、前記路面画像データとして取得し、
   前記簡易認識手段は、前記周辺画像データの輝度値と前記路面画像データの輝度値との差に基づいて、前記周辺画像データ内における路面上の物体を検出することを特徴とする車載装置。
3. 請求項２に記載の車載装置において、
   前記第２撮像装置は、前記自車両の後端に設けられるとともに、前記路面画像データ取得手段は、前記自車両の後方の画像データを前記路面画像データとして取得することを特徴とする車載装置。
4. 請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の車載装置において、
   前記車両認識手段は、エッジ検出を行うことにより他車両を認識することを特徴とする車載装置。
5. 請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の車載装置において、
   前記車両認識手段は、認識した他車両に関する周辺車両データを生成するとともに、
   前記周辺車両データに基づき、運転支援に関する案内を行う案内手段をさらに備えることを特徴とする車載装置。
6. 請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の車載装置において、
   前記第１撮像装置は、前記自車両の側部に設けられるとともに前記自車両の側方及び側後方の画像データを前記周辺画像データとして取得することを特徴とする車載装置。
7. 自車両の周辺の他車両を認識する車両認識方法において、
   前記自車両に設けられた撮像装置から、前記自車両周辺を撮像した周辺画像データと路面のみを撮像した路面画像データとを取得し、
   前記周辺画像データの輝度値と前記路面画像データの輝度値との差に基づいて、前記周辺画像データ内における路面上の物体の有無を判断し、
   前記周辺画像データ内において路面上に物体が検出された際に、その物体が他車両であるかどうかを認識することを特徴とする車両認識方法。

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