JP4985306B2 - 障害物判定装置および方法、並びに障害物判定装置を備えた車両 - Google Patents

Description

本発明は、車両の周辺に障害物があるか否かを判定する障害物判定技術、および、この障害物判定技術を用いる乗用車等の車両に関するものである。

大型動物などの物体との衝突は車両走行に影響を与えるので、予め衝突するおそれがある物体を検出して、衝突回避を行うことが望ましい。従来、衝突するおそれがある物体を検出するために、車載ステレオカメラの撮像画像から車両周辺の対象物の実空間上の位置を検出し、車両の車幅に応じた条件を用いて、車両と対象物との距離と、車両前方を横切る方向の対象物の位置との比の値がほぼ一定であるとき、その対象物が衝突する可能性があると判定する車両の周辺監視装置が知られている（特許文献１）。
特開２００４−１０３０１８号公報

上記の従来技術では、所定の期間内に得られた対象物の実空間上の位置データから、対象物と自車両との相対移動ベクトルに対応する近似直線を算出し、その近似直線と自車両の先端部に対応する直線（車両の進行方向に垂直な直線）との交点を求め、その交点が車幅内に存在すれば、衝突の可能性があると判定している。

その結果として、車両側面に衝突するような対象物については、交点が車幅の外側に存在することから、衝突しないと判定する可能性があった。

本発明は、車両の周辺部に衝突する対象物を予測検知する障害物判定装置を提供する。この障害物判定装置は、前記車両から前記対象物までの距離を測定する距離測定手段と、前記車両の特定位置から前記対象物を捕捉したときの方位を検出する方位検出手段と、前記距離測定手段から得られた距離情報および前記方位検出手段から得られた方位情報に基づき、前記車両の先端部もしくは側面における所定の仮想的位置から前記対象物を見たときの方位を算出する演算手段と、前記演算手段により算出された方位の時間的な変化量が、予め決められた範囲内にあるとき、前記対象物が前記所定の仮想的位置に衝突する可能性が大であると判定する判定手段とを具備している。

本発明によれば、対象物が車両の先端部もしくは側面に衝突する可能性があるか否かを判定することができる。

［第１の実施形態］
図１〜図８を参照して、本発明の第１の実施形態について説明する。本実施形態は、乗用車等の車両に備えられた障害物判定装置に本発明を適用したものである。

図１は、本実施形態における車両に備えられた障害物判定装置１０を示すブロック図である。この図１において、障害物判定装置１０は、車両前方を撮像する撮像部であるカメラ１０１と、車両前方の物体までの距離を計測する距離計測部であるレーダ１０２と、カメラ１０１およびレーダ１０２で得られる情報を処理するコンピュータよりなる制御部１００と、衝突回避部３０とを備えている。衝突回避部３０は、制御部１００で後述のように得られる障害物としての自車両に衝突する可能性のある対象物または物体（以下、衝突物体ともいう。）の情報に基づいて、衝突物体に対する回避（衝突回避）を行うために車両の操舵方向および制動力を制御する。

制御部１００は、カメラ１０１で撮像した画像を一時的に記憶する画像一時記憶部１０３と、画像一時記憶部１０３に記憶された画像を画像処理することで特徴点を抽出する特徴点抽出部１０４と、特徴点抽出部１０４により抽出された特徴点の位置座標をレーダ１０２で計測された距離情報を用いて、後述のように仮想的に移動したカメラで取得した場合の特徴点の位置座標に変換する座標変換部１０５と、特徴点抽出部１０４により抽出された特徴点および座標変換部１０５で位置変換された特徴点の画像上における滞留時間を計測する滞留時間計測部１０６と、衝突判定部１０７とを有している。衝突判定部１０７には、滞留時間計測部１０６からの滞留時間の情報およびレーダ１０２で計測される距離情報が供給されており、衝突判定部１０７は、滞留時間計測部１０６により計測された滞留時間が所定の時間を超える場合には、当該物体が自車両に衝突する可能性が高いと判定すると共に、当該物体の衝突部位と自車両の衝突位置とを判定する。なお、制御部１００中の特徴抽出部１０４〜衝突判定部１０７は、コンピュータで実行されるソフトウェア上の機能であるが、これらをハードウェアで構成することも可能である。

図２（ａ）は、図１に示した障害物判定装置１０が搭載された車両２０を示す側面図、図２（ｂ）は図２（ａ）の平面図である。図２（ａ）に示すように、車両２０の車室内上部前方にカメラ１０１が設置され、車両２０のフロントバンパーの中央部近傍にレーダ１０２が設置されている。カメラ１０１は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）またはＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子と対物レンズとを有し、連続的に車両前方を撮像する。カメラ１０１の光軸ＬＳ（以下、Ｚ軸とする）は車両前方（正面）方向に向き、カメラ１０１の撮像面の中心の水平軸（以下、Ｘ軸とする。図２（ｂ）参照）は路面と平行となるように、またその撮像面の中心の垂直軸（以下、Ｙ軸とする）は路面と垂直になるように設定されている。

レーダ１０２は、一例として図３に示すように、例えば路面にほぼ垂直な方向に細長いスリット状のレーザ光ＰＬ１を路面に平行な方向に回転するようにスキャンする投光部１と、レーザ光による反射（散乱）光を受光する撮像部２（光軸をＺ１とする）とを備えたスキャニング機構を有したレーザレーダである。レーダ１０２はスキャン範囲に存在する物体にレーザ光ＰＬ１を照射し、照射されたレーザ光ＰＬ１が前方に存在する物体Ｐ１に反射（散乱）された反射レーザ光（反射波）ＬＢ１を検出することにより、反射レーザ光ＬＢ１の光強度に基づいた反射信号を取得する。投光部１からのスキャン角度の情報と取得した反射信号とに基づいて、物体Ｐ１に対するレーザ光ＬＰ１の投光角αと、反射レーザ光ＬＢ１の撮像角γとを特定する。そして、一例として、それらの情報と投光部１と撮像部２との間隔ｅを用いることによって、三角測量の原理から物体Ｐ１までの撮像部２からの距離ｄ１を求めることができる。

図２（ｂ）に戻り、レーダ１０２は、車両前方の物体までの距離情報を生成し、これを図１に示した制御部１００の座標変換部１０５に出力する。また、レーダ１０２の光軸ＬＳ１（図３のＺ１軸に相当する）は、カメラ１０１の光軸ＬＳ（Ｚ軸）と平行であり、車両前方（正面）方向に向くように設定されている。本実施形態において、レーダ１０２の撮像部２（図３参照）で得られる画像と、図２（ａ）のカメラ１０１で得られる画像との関係（物体までの距離に応じた関係）は、制御部１００内の記憶部（不図示）に記憶されている。一例として、レーダ１０２によって計測される距離情報は、カメラ１０１の画像内の各画素毎の距離情報に変換されて座標変換部１０５に供給される。

次に、本実施形態において、車両前方の物体（対象物）が、自車両に対して衝突する可能性のある衝突物体（障害物）であるか否かの判定を行う動作について説明する。
図４は、図１のカメラ１０１で撮像した画面（自車両前方の画像）４０Ａの例を示す。図４において、カメラ１０１による撮像画像は、画像左上を原点として左から右へｘ軸を、上から下へｙ軸をとったｘｙ座標系によって表される。なお、図４の画面４０Ａにおいては、一例として右から左へ移動する歩行者が含まれている。この画面４０Ａを含む一連のフレーム画像が、図１の画像一時記憶部１０３に順次記憶される。

図１の特徴点抽出部１０４は、カメラ１０１で撮像された画像を画像一時記憶部１０３から読み込み、読み込んだ画像を所定のフィルタに通してから、所定の閾値を用いて２値化することによって、画面内に存在する物体の輪郭をエッジ画像として抽出する。エッジ画像の抽出には、一例として、Sobel フィルタやPewittフィルタなどのエッジ検出フィルタを用い、濃淡画像のうち、複雑な部分や急激に輝度が変化する部分をエッジ（輪郭部）として抽出する。別の例として、SUSAN オペレータのようなコーナーエッジ検出フィルタを用いて、注目画素（輪郭が折れ曲がる角部等）の濃度値に近い濃度を有する画素を検出し、当該検出した画像が所定領域に占める割合に基づいて、物体のコーナーエッジを検出してもよい。

図５（ａ）に、抽出した垂直方向のエッジ画像の一例を示す。次に、抽出したエッジ画像に対して、細線化処理を行ってエッジ画像幅を絞り、エッジの中心を正確に設定する（図５（ｂ）参照）。さらに、細線化されたエッジ画像のエッジ画像幅が一定の幅となるように、例えば３画素分の幅となるように、エッジ画像を水平方向に拡張する膨張処理を行う（図５（ｃ）参照）。この処理により、抽出したエッジ画像が正規化され、均一の幅を持つエッジ画像を得ることができる。図５（ａ）〜（ｃ）の処理については後に詳細に説明する。このエッジ画像を表すデータは、図１の座標変換部１０５および滞留時間計測部１０６に供給される。

座標変換部１０５は、特徴点抽出部１０４で抽出したエッジ画像位置に該当する物体の距離情報（図３の距離ｄ１等）をレーダ１０２から取得する。
さらに、座標変換部１０５は、図６に示すように、車両２０上でカメラ１０１の位置２０Ａを仮想的にＺ方向およびＸ方向に（−Ｚm1，Ｘm1）だけ移動した位置２０Ｖに、実際には存在しない仮想的なカメラである仮想カメラ１０１Ｖを設置し、仮想カメラ１０１Ｖから見た画像４０Ｖ上におけるエッジ画像のｘ座標ｘm1を算出する。図６の例では、仮想カメラ１０１Ｖは車両２０の右側後方に設定してある。また、物体５０のエッジ画像については、カメラ１０１から見た画像４０Ａ上で抽出したエッジ画像５０Ａの位置をｘとし、画像４０Ａの横サイズをＩｗ、横方向の１画素あたりの角度分解能をＰＸｒ（ｒａｄ）、レーダ１０２で計測した物体５０までのＺ方向の距離をＺ、カメラ１０１とレーダ１０２との取付位置のＺ方向のオフセット量をＺｃとする。この場合、カメラ１０１から横方向（Ｘ方向）にＸm1、後方（−Ｚ方向）にＺm1だけシフトした仮想カメラ１０１Ｖから物体５０のエッジ画像を撮像して得られる画像４０Ｖ上でのエッジ画像５０Ｖのｘ座標ｘm1は、次式のように計算することができる。

θ＝（ｘ−Ｉｗ／２）×ＰＸｒ …（１）
Ｘ＝（Ｚ＋Ｚｃ）×tan θ） …（２）
θm1＝arc tan（（Ｘ−Ｘm1）／（Ｚ＋Ｚｃ＋Ｚm1）） …（３）
ｘm1＝（θm1／ＰＸｒ）＋（Ｉｗ／２） …（４）
ここで、角度θはカメラ１０１の光軸（Ｚ軸）と物体５０（またはこの物体を通り路面に垂直な直線）とが路面に平行な平面内でなす角度である方位、Ｘは自車両２０と物体５０との横方向の距離、角度θm1は仮想カメラ１０１Ｖの光軸（Ｚ軸に平行な軸）と物体５０（またはこの物体を通り路面に垂直な直線）とが路面に平行な平面内でなす角度である方位を示す。図１の座標変換部１０５で得られた仮想カメラ１０１Ｖから見たエッジ画像のデータは、滞留時間計測部１０６に供給される。

滞留時間計測部１０６は、カメラ１０１および仮想的に移動した仮想カメラ１０１Ｖ毎に、エッジ画像に該当する画素に割り当てられたメモリアドレスのカウンタ（以下、画素カウンタという）のカウント値（投票値）を更新するカウントアップ処理を行う。ここで、画素カウンタとは、１つの画像内の各画素毎に設定されたカウンタであり、一連の画像内のｉ番目（ｉ＝１，２，…）の画素がエッジ画像に該当する場合にｉ番目の画素カウンタのカウント値が＋１加算され、ｉ番目の画素がエッジ画像に該当しない場合は、ｉ番目の画素カウンタのカウント値が０となって初期化される。このカウント値の更新処理を、カメラ１０１で連続的に撮像されるフレーム毎に行う。さらに、その各フレームのエッジ画像を仮想カメラ１０１Ｖによる画像に変換したエッジ画像についても、画素カウンタのカウント値の更新処理が行われる。この処理により、エッジ画像に該当する時間が長い画素は画素カウンタのカウント値が大きくなり、エッジ画像に該当する時間が短い画素は画素カウンタのカウント値が小さくなる。

この画素カウンタのカウント値の変化は、エッジ画像の移動方向と移動量とを表していることになるので、このカウント値から、撮像画像上におけるエッジ画像の移動方向と移動速度とを算出することができる。すなわち、画像のｘ座標はエッジ画像の方位を表しているので、エッジ画像の移動方向と移動速度とを求めることで、物体に対応したエッジ画像の方位の時間的変化を計測することができる。以下、エッジ画像の移動方向と速度とを算出する方法について詳細に説明する。

図５は、上述のように抽出したエッジ画像を正規化して正規化エッジ画像を取得し、正規化エッジ画像の滞留時間を算出するために行う処理の具体例を示す。既述の通り、まず、撮像した画像に対して２値化処理を施す。２値化処理とはエッジが検出された位置の画素を１とし、エッジが検出されなかった位置の画素を０とする処理である。２値化処理によって図５（ａ）に示すような２値化画像（細線化する前のエッジ画像）を生成する。

次に、生成された２値化画像に対して、細線化処理を施す。細線化処理とは、検出されたエッジ画像（細線化する前のエッジ画像）のエッジ画像幅を所定画素幅になるまで縮小する処理である。図５（ｂ）では所定画素幅として１画素になるまでエッジ画像幅を細線化している。このように、エッジ画像の幅が所定の画素幅になるまで細線化することによって、エッジ画像の中心位置を特定している。ここでは一例として１画素に細線化する場合について説明しているが、その他の画素数に細線化してもよい。

次に、細線化されたエッジ画像のエッジ画像幅を膨張させる膨張処理を行う。膨張処理とは、細線化によって設定された中心位置からエッジ画像の移動方向に向かってエッジ画像幅を膨張させると共に、中心位置からエッジ画像の移動方向と反対方向にもエッジ画像幅を膨張させる処理である。例えば、図５（ｃ）では、エッジ画像の中心位置ｘ0 からエッジ画像の移動方向（ここではｘ軸の正方向とする）に１画素膨張させると共に、エッジ画像の中心位置Ｘ0 からエッジ画像の移動方向と反対方向（ｘ軸の負方向）に１画素膨張させて、エッジ画像幅を３画素に膨張させている。

このように細線化処理と膨張処理とを行うことによって、抽出したエッジ画像のエッジ画像幅を、エッジ画像の移動方向に向かって所定の幅に統一して規格化している。エッジ画像幅の規格化処理は、図１の特徴点抽出部１０４において実行される。次に、滞留時間計測部１０６において、エッジ画像幅が規格化されたエッジ画像に対して上述のカウントアップ処理を行う。
以下、図５（ｃ）〜（ｆ）を参照して画像上におけるエッジ画像のカウントアップ処理について説明する。ここでは簡単のために、エッジ画像はｘ軸の正方向に移動するものとして説明する。なお、エッジ画像がｘ軸の負方向もしくはｙ軸方向、あるいは２次元的に移動する場合も同様に説明することができる。

図５（ｃ）に示すように、エッジ画像はあるフレームにおいて位置ｘ0 に中心位置があり、その中心位置からエッジ画像の移動方向に１画素の位置ｘ0+1 と、中心位置からエッジ画像の移動方向と反対方向に１画素の位置ｘ0-1 とに膨張されている。このような場合に、エッジ画像が検出された位置ｘ0-1 ，ｘ0 ，ｘ0+1 に対応する画素カウンタのカウント値（投票値）が１ずつカウントアップされ、エッジ画像が検出されなかった位置のカウント値がリセットされる。

例えば、図５（ｄ）では、時刻ｔにおいて位置ｘ0-1 ，ｘ0 ，ｘ0+1 にエッジ画像が検出されているので、それぞれの位置で１ずつカウントアップされて、位置ｘ0+1 のカウント値が１、位置ｘ0 のカウント値が３、位置ｘ0-1 のカウント値が５になっている。そして、図５（ｅ）に示すように時刻ｔ＋１でもエッジ画像が移動していないので、位置ｘ0-1 ，ｘ0 ，ｘ0+1 の各位置でエッジ画像が検出され、位置ｘ0-1 ，ｘ0 ，ｘ0+1 のカウント値をさらに１ずつカウントアップして、位置ｘ0-1 のカウント値を２、位置ｘ0 のカウント値を４、位置ｘ0+1 のカウント値を６としている。

さらに、図５（ｆ）に示すように時刻ｔ＋２では、エッジ画像がｘ軸の正方向に１画素だけシフトして位置ｘ0 ，ｘ0+1 ，ｘ0+2 の位置でエッジ画像が検出されている。したがって、エッジ画像が検出された位置ｘ0 ，ｘ0+1 ，ｘ0+2 のカウント値がカウントアップされ、エッジ画像が検出されなかった位置ｘ0-1 のカウント値がリセットされる。この結果、図５（ｆ）に示すように位置ｘ0+2 のカウント値が１、位置ｘ0+1 のカウント値が３、位置Ｘ0 のカウント値が５となっている。さらに、エッジ画像が検出されなかった位置ｘ0-1 のカウント値はリセットされて０になっている。

このようにして、エッジ画像が検出された位置における画素のカウント値をカウントアップし、エッジ画像が検出されなかった位置における画素のカウント値をリセットしている。図５では、カウント値を検出する位置として、エッジ画像の中心位置（ｘ0 ）と、この中心位置からエッジ画像の移動方向へ１画素の位置（ｘ0+1 ）と、中心位置からエッジ画像の移動方向と反対方向に１画素の位置（ｘ0-1 ）との３箇所を設定しているが、後述するカウント値の傾きが求められれば、エッジ画像の移動方向に対して２箇所以上であれば何箇所のカウント値を検出してもよい。

さらに、物体が自車両に対して一定角度（一定の方位）で近づく場合には、連続するフレーム間において、エッジ画像は同じ位置で複数回検出される。
例えば、図５の例では、位置ｘ0 において時刻ｔと時刻ｔ＋１との２回エッジ画像が検出されている。したがって、エッジ画像が検出された位置のカウント値をカウントアップしていくと、そのカウント値はその位置においてエッジ画像が検出されている時間（フレーム数）と等しくなる。

次に、エッジ画像の移動速度、移動方向、および位置を算出する。まず、カウント値の移動方向への傾きを算出し、この傾きに基づいて、エッジ画像の移動方向、移動速度、および位置を算出する。例えば、図５（ｅ）の場合では、位置ｘ0-1 ，ｘ0 ，ｘ0+1 のカウント値がそれぞれ６，４，２となっている。したがって、位置ｘ0-1 のカウント値６から位置ｘ0+1 のカウント値２を引くことによって、カウント値の傾きＨを次のように算出することができる。

Ｈ＝（６−２）／２＝２
これは、傾きＨが次式から計算されることを意味する。
Ｈ＝｛（エッジ画像が位置ｘ0-1 に移動してから現在までの時間）−（エッジ画像が位置ｘ0+1 に移動してしまった後の時間）｝／（２画素）
このことから、傾きＨは、エッジ画像が位置ｘ0 にある１画素を通過するのに要した時間（フレーム数）を表している。したがって、カウント値の傾きＨはエッジ画像が１画素移動するために何フレームを要したかを表すことになり、このカウント値の傾きＨに基づいてエッジ画像の移動速度（＝１／Ｈ）を算出することができる。図５（ｅ）では１画素移動するのに２フレームを要したことになるので、エッジ画像の移動速度は１／２（画素／フレーム）と算出することができる。

また、エッジ画像の移動方向は、カウント値の大小によって判定することができる。エッジ画像が移動して新たにエッジ画像が検出された位置の画素カウンタのカウント値は１であり、各位置のカウント値の中では最も小さな値となる。したがって、エッジ画像が移動する方向のカウント値は小さく、エッジ画像が移動する方向と反対方向のカウント値は大きくなるので、これによってエッジ画像の移動方向を判定することができる。

以上から、エッジ画像が検出された位置のカウント値をカウントアップし、カウントアップされたカウント値の傾きＨに基づいてエッジ画像の移動速度および移動方向を算出することができる。すなわち、エッジ画像の移動速度および移動方向が算出できれば、その移動速度および移動方向がそのエッジ画像の方位（図６に示したカメラ１０１の光軸または仮想カメラ１０１Ｖの光軸に対するＸ方向の角度）の時間的な変化を示している。また、図５（ｇ）に示すように、カウント値が所定の閾値ＣＴＨ以上ｔなる場合には、後述のように当該エッジ画像の移動速度がゼロである、すなわちエッジ画像が同じ方位に存在し続けていると判定できる。

なお、本例では、図５（ｃ）に示すように、膨張処理によってエッジ画像の幅を３画素分に広げているので、図５（ｈ）に示すように、そのエッジ画像の位置がｘ方向に±１画素分だけ振動するように変化しても、その中心の位置ｘ0 におけるエッジ画像のカウント値は閾値ＣＴＨ以上の状態を継続する。従って、膨張処理によって付加する画素の幅が多くなるほど、ｘ方向の位置が僅かに変化しても、同じ方位に存在し続けると認識されるエッジ画像の範囲が広くなる。

滞留時間計測部１０６によって求められるカメラ１０１（図６参照）の画像内におけるエッジ画像、およびそのエッジ画像を仮想カメラ１０１Ｖによる画像に変換して得られるエッジ画像の移動速度および移動方向の情報は、図１の衝突判定部１０７に供給される。
衝突判定部１０７は、滞留時間計測部１０６で算出したエッジ画像の移動速度および移動方向の情報に基づき、物体（対象物）の衝突判定を行う。

図７に示すように、カメラ１０１による画像４０Ａ内からで特徴抽出されたエッジ画像５０Ａの位置は時刻ｔと時刻ｔ＋ｎとで異なり、時刻ｔ＋ｎで１画素右の位置５０Ａ１に移動していることから、図１の滞留時間計測部１０６では右方向への速度が算出される。したがって、時刻ｔで物体５０のエッジ画像と車両２０のカメラ１０１の設置位置２０Ａとを結ぶ直線を直線６０Ａとすると、時刻ｔ＋ｎでは物体５０はその直線６０Ａから外れている。言い換えると、画像４０Ａ内におけるエッジ画像５０Ａのｘ座標から算出される時刻ｔの物体５０の方位θ（ｔ）に対して、時刻ｔ＋ｎにける物体５０の方位θ（ｔ＋ｎ）は大きくなっている。このように、カメラ１０１の設置位置２０Ａと物体５０が存在する位置とがなす角度（方位）は一定にならないので、その位置同士は衝突しないと判定できる。

一方、自車両２０の右側面後方の位置２０Ｖに移動した仮想カメラ１０１Ｖの画像４０Ｖにおけるエッジ画像５０Ｖの位置は、時刻ｔと時刻ｔ＋ｎとで位置が同じである。言い換えると、画像４０Ｖ内におけるエッジ５０Ｖのｘ座標ｘm1から算出される時刻ｔの物体５０の方位θm1（ｔ）に対して、時刻ｔ＋ｎにける物体５０の方位θm1（ｔ＋ｎ）は同じである。したがって、仮想カメラ１０１Ｖに対しては、物体５０は同じ直線６０Ｂ上に位置しており、ｎフレームの間、その位置に滞留し続けているので、滞留時間計測部１０６では、エッジ５０Ｖの速度（Ｘ軸方向の速度）がゼロと算出される。

ここで、速度ゼロと判定する条件は、エッジ画像の滞留フレーム数が所定値Ｔ（例えば１０フレーム（フレーム周波数は、例えば３０ｆｐｓ））を超えることとする。したがって、車両２０の右側面後方の位置２０Ｖに仮想的に設置した仮想カメラ１０１Ｖと物体５０が存在する位置とがなす角度（方位）は一定となるので、衝突判定部１０７では、物体５０が観測された部位（すなわち、エッジ画像に相当する位置）と、仮想カメラ１０１Ｖの設置位置２０Ｖの衝突可能性が大であると判定する。すなわち、設置位置２０Ｖに衝突する可能性が高い衝突候補物体であると判定する。

しかし、衝突しない場合であっても、一定の時間にわたって、物体５０とカメラ１０１または１０１Ｖとがなす角度（方位）が一定となるシーンが存在する。例えば、相対速度が等しい、すなわち自車両と先行車両とが同じ速度で走行している場合には、先行車両のカメラに対する方位は一定なる。また、遠方消失点付近や自車両から遠く離れている物体においても、物体のカメラに対する方位は一定となる。このような場合においても、正確に衝突判定を行うために、一例として、衝突判定部１０７では、図１のレーダ１０２によって計測される距離情報を用いてエッジ画像が観測された物体の距離変化を計測する。そして、エッジ画像が観測された物体までの距離が短くなり続ける場合には、その物体の自車両（カメラ１０１または１０１Ｖ）に対する方位が一定であり、かつその物体が自車両に接近していることから、その物体（衝突候補物体）を衝突可能性がより高い衝突物体であると判定する。

次に、図８（ａ）および（ｂ）のフローチャートを参照して、本実施形態の障害物判定装置１０による処理例を説明する。この処理は車両のイグニションスイッチ（図示省略）がオンされると、図１の制御部１００において起動されるプログラムにしたがって実行される。
まず、図８（ａ）のステップＳ１０１では、図１のカメラ１０１で撮像された後、画像一時記憶部１０３に記憶された自車両前方の画像が所定周期で特徴点抽出部１０４に出力される。次のステップＳ１０２において、レーダ１０２で計測される自車両前方に存在する物体の距離情報が座標変換部１０５へ出力される。次のステップＳ１０３では、図５（ａ）〜（ｃ）に示したように、特徴点抽出部１０４がエッジ抽出処理を行い、撮像画像内に存在する物体の輪郭をエッジ画像として抽出すると共に、エッジ画像の正規化を行い、得られた正規化エッジ画像を座標変換部１０５および滞留時間計測部１０６に供給する。

次のステップＳ１０４では、座標変換部１０５がレーダ１０２で取得した距離情報に基づき、特徴点抽出部１０４で得られたエッジ画像位置を車両前面および左右側面の複数位置に移動した仮想カメラで当該エッジの像を撮像した場合のエッジ位置に変換し、変換結果を滞留時間計測部１０６に供給する。これは、図６に示した仮想カメラ１０１Ｖを車両２０の車両前面および左右側面の複数位置に移動して、それぞれ画像４０Ｖ内におけるエッジ画像５０Ｖのｘ座標（ひいては方位）を求めることを意味する。

次のステップＳ１０５では、滞留時間計測部１０６が、図６のカメラ１０１および車両２０の複数の位置に仮想設置された仮想カメラ１０１Ｖの画像におけるエッジ画像の移動速度および移動方向を算出し、それら算出結果を衝突判定部１０７に供給する。
なお図８の手順とは異なるが、本実施形態の変形例として、滞留時間計測部１０６によりＸ軸方向の移動速度がゼロもしくは殆どゼロのエッジ画像が存在すると判明したとき、そのエッジ画像に相当する物体に対して、ステップＳ１０２のレーダ１０２による距離情報の計測を行わせることも可能である。
次のステップＳ１０６では、衝突判定部１０７が、エッジ画像の移動速度（方位の変化）がゼロとなる位置が存在するか否かを判定する。存在する場合にはそのエッジ画像領域を含む物体を衝突候補物体（障害物）として抽出し、ステップＳ１０７へ移行し、存在しない場合にはステップＳ１０８に移行する。

ステップＳ１０６とステップＳ１０７との間には、実際には図８（ｂ）に示すように、図１のレーダ１０２で計測される距離情報を用いて、その衝突候補物体と自車両との距離が例えば単調に短くなっているか否かを判定するステップＳ１２０を設けるのが好適である。そして、その衝突候補物体と自車両との距離が短くなり続ける場合には、ステップＳ１０７に移行して、その物体を衝突物体と判定する。この後に、動作は図８（ａ）のステップＳ１０８へ移行する。また、ステップＳ１２０において、その衝突候補物体と自車両との距離が単調に短くならない場合（または所定距離以下にはならない場合でもよい）には、その衝突候補物体は、自車両と衝突する可能性のない物体であると判定して図８（ａ）のステップＳ１０８に移行する。

ステップＳ１０８では、全てのカメラ（カメラ１０１および複数位置に仮想的に配置した仮想カメラ１０１Ｖ）において、衝突物体の検出動作が行われたか否かを判定する。全てのカメラにおいて衝突物体の検出動作が行われた場合には、動作はステップＳ１０９へ移行する。一方、全てのカメラにおいて衝突物体の検出動作が終わっていない場合には、ステップＳ１０６に戻る。

ステップＳ１０９では、自車両のイグニションスイッチがオフされたか否かを判定する。イグニションスイッチがオフにされていない場合には、ステップＳ１０１に戻り、衝突物体の判定処理を繰り返す。一方、イグニションスイッチがオフにされた場合には、動作はステップＳ１１０へ移行して本処理を終了する。
以上説明した第１の実施形態によれば、以下に列挙する作用効果（１）〜（６）を得ることができる。

（１）障害物判定装置１０は、車両２０に搭載され、車両２０の前方にある物体の方位を計測するためにその物体の像を撮像するカメラ１０１と、車両２０に搭載され、その物体までの距離情報を計測するレーダ１０２と、レーダ１０２によって計測された距離情報を用い、仮想的に移動した仮想カメラ１０１Ｖ（図６参照）によりその物体を撮像した場合のその物体の方位を算出する座標変換部１０５と、カメラ１０１および座標変換部１０５により計測された方位の時間的な変化量を求める滞留時間計測部１０６と、滞留時間計測部１０６により求められた方位の時間的な変化量が所定範囲内である（小さい）場合に、その物体が車両２０に対する衝突候補物体（障害物）である可能性があると判定する衝突判定部１０７とを備えている。

また、図８（ａ）および（ｂ）に示した衝突物体判定動作は、車両２０（図６参照）上の位置２０Ａにおいて、車両２０の前方の物体の方位を計測するためにその像を撮像するステップＳ１０１と、その物体までの距離情報を計測するステップＳ１０２と、その計測された距離情報を用い、仮想的に移動した位置２０Ｖにおいてその物体の方位を計算するステップＳ１０４と、その位置２０Ａおよび２０Ｖにおいて計測されたその物体の方位（θ，θm1）の時間的な変化量を計測するステップＳ１０５と、その物体の方位の時間的な変化量が所定範囲内である場合に、その物体が車両２０の進路上に存在する衝突候補物体である可能性があると判定するステップＳ１０６とを有する。

したがって、物体までの距離情報および車両上の方位計測位置の移動量の情報から、車両上の任意の位置に設置可能な仮想カメラ１０１Ｖから見た物体の方位を計算（再計測）することが可能となる。そのため、物体が車両の側面等の任意の位置に対する障害物となる可能性があるか否か、すなわち対象物体が車両の任意の位置に衝突する可能性があるか否かかを判定できる。このように、カメラ１０１を実際に複数台配置することなく、簡単な装置構成で、車両の前面および側面等に衝突する可能性のある物体を正確に判定することが可能となる。

なお、その対象物体の方位の時間的な変化量が所定範囲内であるか否かに関して、図５（ｃ）に示すように、対象物体に対応するエッジ画像を移動方向に（２ｎ＋１）画素に膨張させる場合には（ｎは１以上の整数で、図５（ｃ）ではｎ＝１）、そのエッジ画像が所定時間（例えば上記のＴフレーム）内に±ｎ画素振動してもその中心の画像の方位は一定であると判定される。したがって、この場合の所定範囲とは、その所定時間内の±ｎ画素分の方位の変動であり、その所定時間内で、その±ｎ画素分の範囲内で物体の方位の変動があっても、その物体の方位の時間的な変化量は所定範囲内である（小さい）とみなされる。

（２）カメラ１０１の撮像画像に基づいて物体５０（図６参照）の特定部位の方位を計測し、レーダ１０２は、その物体５０までの距離を計測し、衝突判定部１０７は、座標変換部１０５により変換されたエッジ画像の方位の時間的な変化量が所定範囲内であると判定した場合に、その物体５０は、対応するカメラ１０１，１０１Ｖが存在する車両２０上の位置２０Ａ，２０Ｖに対する障害物になる可能性があると判定している。したがって、物体５０のどの部位が、自車両上のどの位置に衝突する可能性が大であるかを判定できる。

（３）衝突判定部１０７は、滞留時間計測部１０６により求められた対象物体の方位の時間的な変化量が所定範囲内であると判定した場合に、レーダ１０２からの計測情報によって求められるその物体までの距離が順次短くなるときに、その物体が車両に衝突する可能性があると判定している（ステップＳ１２０）。この構成によれば、物体の方位に加え、物体の距離変化を計測することで、衝突物体であるか否かの判定を行うことができる。一般に、自車両と物体との相対速度がゼロの場合、または消失点付近や遠方に物体が存在する場合にその物体の方位が一定となるが、その物体が自車両に衝突する可能性は低い。そこで、対象物体の距離が短くなる場合のみに衝突物体と判定することで、誤検出が防止され、正確な衝突判定が可能となる。

（４）図１において、カメラ１０１の画像から特徴点（本実施形態ではエッジ画像）を抽出する特徴点抽出部１０４が設けられ、座標変換部１０５は、レーダ１０２によって計測された距離情報を用いて、特徴点抽出部１０４によって抽出された特徴点を仮想カメラ１０１Ｖの画像によって抽出される特徴点に変換し、滞留時間計測部１０６は、特徴点抽出部１０４および座標変換部１０５で取得した特徴点の位置がそれぞれ一定位置に滞留し続ける時間を計測し、衝突判定部１０７は、滞留時間計測部１０６で計測された滞留時間が所定時間を超える場合に、その特徴点を含む物体が自車両に対する衝突候補物体（障害物）である可能性があると判定している。

この構成によれば、カメラ１０１で撮像した画像から抽出した特徴点を、距離情報を用いて車両上の任意の位置に設置可能な仮想カメラ１０１Ｖで撮像した場合の特徴点に変換し、各カメラ１０１，１０１Ｖの画像内で特徴点の位置が一定となる滞留時間を計測するのみで、物体の進路予測等の複雑な演算を行うことなく、容易に衝突可能性の有無を判定できる。

また、この構成によれば、特徴点の滞留時間を計測することで、衝突判定を行ている。滞留時間が所定時間を超えることは、特徴点が存在する対象物体のカメラ設置位置に対する方位が一定であることを示しているので、衝突可能性が高いと判定できる。すなわち、対象物体における特徴点が存在する位置が衝突部位となり、カメラの仮想的設置位置が自車両の衝突位置と判定できる。したがって、対象物体のどの位置が自車両のどの位置に衝突するかを、自車両の速度、対象物の速度、大きさを考慮せずに計測することが可能となる。

また、この構成によれば、撮像画像から特徴点を抽出しているので、対象物体自体を特定する必要がなく、単に特徴点が一定位置に滞留し続ければ衝突可能性があると判定することができる。従って、フレーム間の移動量を１画素以下に制限し、対象物体を特定するために必要なフレーム間の対応付け処理を排除することで、高速な演算処理が可能となる。さらに、繰り返し演算（再帰処理）を行うことなく、ピクセル単位の逐次処理により、高速な演算処理が可能となる。このことにより、衝突物体の高速判定が可能となる。

（５）特徴点としては物体のエッジ画像を用いているので、対象物体のエッジ画像と自車両との衝突可能性を判定することによって、高速な演算処理で、その物体と自車両との衝突可能性が判定できる。
（６）本実施形態による車両は、障害物判定装置１０を備え、カメラ１０１は、その車両の前方の物体の像を撮像し、その撮像画像から対象物体の方位を求めている。したがって、その車両の通常の走行時に、車両の側面を含む任意の位置に衝突する可能性のある物体があるか否かを判定でき、この判定結果に基づいて衝突回避を行うことができる。

［第２の実施形態］
図９および図１０を参照して、本発明の第２の実施形態を説明する。本実施形態においても、図２（ａ）の車両２０に搭載された図１の障害物判定装置１０を用いて、基本的に図８（ａ）および（ｂ）のフローチャートと同様の動作によって衝突物体の判定（検出）を行う。本実施形態では、さらに図１の制御部１００内の衝突判定部１０７で判定された衝突位置情報に基づいて、衝突回避部３０が最適な衝突回避方法を選択し、自車両の制動力および操舵方向を制御して衝突回避を行う。以下、図９および図１０において、図７および図８（ａ）に対応する部分には同一符号を付してその詳細な説明を省略すると共に、本実施形態において、対象物体の衝突部位および自車両の衝突位置の情報に基づいて衝突回避を行う方法について説明する。

まず、図９に示すように、車両２０に対して物体６０の相対位置が時刻ｔから時刻ｔ＋ｎにかけて近づいている場合を想定する。本実施形態では、物体６０上に存在するエッジ６０Ａ，６０Ｂ，６０等が検出対象となる。一例として、車両２０の右側面後方２０Ｆ内の位置２０Ｖに仮想的に設置された仮想カメラ１０１Ｖによる画像４０Ｖ中では、図１の特徴点抽出部１０４および座標変換部１０５によって、複数のエッジ画像６０ＡＶ〜６０ＥＶが得られる。

このとき、エッジ画像６０ＡＶ〜６０ＥＶのうちの一つのエッジ画像（例えば左側のエッジ画像６０ＡＶ）が、図１の衝突判定部１０７によって仮想カメラ１０１Ｖの設置位置２０Ｖに衝突する可能性がある、すなわち画像４０Ｖ中で画面内横方向の位置（方位）が一定位置に所定時間以上滞留している（＝画面内横方向（Ｘ軸方向）の移動速度がゼロもしくは殆どゼロである）と判定された場合に、当該エッジ画像が衝突物体（本実施形態では物体６０）内のどの位置に含まれているかを判定する。この判定を行うために、画面内移動速度がゼロもしくは殆どゼロとなるエッジ画像６０ＡＶの周囲に、車両２０に対して移動速度を持つと共に、図１のレーダ１０２によって計測される距離がエッジ６０ＡＶの距離とほぼ等しくなるエッジ画像が存在するか否かを判定する。存在していれば、ほぼ等距離にあるそれらエッジ画像（本実施形態ではエッジ画像６０ＡＶ〜６０ＥＶ）をグルーピングし、一つの物体６０として検出する。すなわち、エッジ画像６０ＡＶ〜６０ＥＶは、一つの物体６０に含まれている複数のエッジ画像であると判定する。

次に、検出した物体６０内のどの位置で、エッジ画像の画面内移動速度がゼロもしくは殆どゼロとなるかを判定する。本実施形態では、例えば物体６０（対象物体）の進行方向から見て、物体６０の先端部、中央部、後方部のいずれかに衝突するものと判定する。図９において、画面内横方向への移動速度がゼロで衝突可能性があるエッジ画像６０ＡＶは、物体６０の先端部に対応したエッジ画像である。したがって、図９の例では、物体６０の先端部が、衝突部位であると判定する。
物体６０の衝突部位と車両２０の衝突位置（画面内移動速度がゼロもしくは殆どゼロとなるエッジ画像が観測されたカメラ１０１，１０１Ｖの位置２０Ａ，２０Ｖ）とから、図１の衝突回避部３０が最適な回避方法（制動および操舵）を時系列で更新する。本実施形態では、例えば、図９に示した車両２０の衝突位置を車両先端部・右側領域２０Ｃ、車両先端部・左側領域２０Ｂ、左側面・先端領域２０Ｉ、左側面・中央領域２０Ｈ、左側面・後方領域２０Ｇ、右側面・先端領域２０Ｄ、右側面・中央領域２０Ｅ、右側面・後方領域２０Ｆに領域分割し、各領域に対して仮想カメラ１０１Ｖを仮想的に移動してそれぞれエッジ画像の画面内移動速度を計算する。そして、物体６０の先端部、中央部、後方部のうちどの領域が、車両２０のどの領域に衝突するかに応じて、制動力と旋回方向を設定することにより回避支援を行う。

図１０は、本実施形態における障害物判定装置１０（図１参照）の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示したステップＳ１０１〜Ｓ１１０の処理は図８（ａ）に示す第１の実施形態における処理と同一であるので、以下相違点を説明する。
ステップＳ１０７で判定した衝突物体において、画面内移動速度がゼロもしくは殆どゼロとなるエッジ画像の周囲に画面内移動速度を持ち、且つほぼ距離が等しいエッジ画像が存在する場合に、ステップＳ１１１では、同一物体としてグルーピングを行う。

ステップＳ１１２では、画面内移動速度がゼロもしくは殆どゼロとなる位置が物体内のどの領域（衝突領域）に存在するかを判定する。次のステップＳ１１３では、画面内移動速度がゼロもしくは殆どゼロとなるエッジ画像が観測された仮想カメラ１０１Ｖ（図９参照）が、車両２０のどの領域（２０Ｂ〜２０Ｉ）（衝突領域）に存在するかを判定する。衝突物体の衝突領域情報および車両の衝突領域情報は、図１の衝突回避部３０に供給される。

ステップＳ１１４において、衝突回避部３０では、衝突物体の衝突領域と車両の衝突領域との組み合わせから、最適な回避方法を選択し、回避支援を行う。この後、動作はステップＳ１０８へ移行し、第１の実施形態と同様な処理を行う。
以上説明した第２の実施形態によれば、第１の実施形態の作用効果に加えて、以下に述べる作用効果（１），（２）を得ることができる。

（１）衝突判定部１０７（図１参照）は、各時刻における画面内移動速度がゼロもしくは殆どゼロとなるエッジ画像の周囲にあるエッジ画像から、対象物体の全体像を把握し、画面内移動速度がゼロもしくは殆どゼロとなる領域が対象物体のどの領域に該当するかを判定し、その領域が車両のどの領域と衝突するかを判定することにより、衝突を回避する最適な回避支援を選択することができる。
（２）上記の構成を有する本実施形態によれば、衝突物体の検出後においても、逐次物体の衝突部位と車両の衝突位置とを更新することが可能になるので、回避支援動作をリアルタイムに更新することが可能となる。その結果、リアルタイムで最適な回避支援を行うことが可能となる。

以上、本発明の実施形態を図面により詳述したが、実施形態は本発明の例示にしか過ぎず、本発明は実施形態の構成にのみ限定されるものではない。したがって、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれることは勿論である。
例えば、障害物判定装置１０の構成は、図１に示した構成に限定されるものではなく、同等の機能を備えた構成であれば良い。

また、図２（ａ）に示したカメラ１０１の取り付け位置は実施形態で述べた位置に限定されるものではなく、カメラ１０１の光軸が車両前方（正面）方向（Ｚ方向）に向き、撮像面の水平軸および垂直軸がそれぞれ路面と平行および垂直となるように設定されていれば良い。
検出したエッジ画像の幅を正規化するにあたっては、図５（ｃ）に示した３画素に限定されるものではなく、任意の画素数を設定することができる。この場合、その後の処理でエッジ画像の中央部の画素を利用することから、エッジ画像幅の画素数は奇数個であることが望ましい。

上記の実施形態では、対象物体の方位計測用にカメラ１０１の画像を用いているが、これに限定されず、例えば２つの受信器を持ち、２つの受信器の信号の強度比から物体の方位を検出する電波レーダ（電磁波放射型レーダ）など、物体の方位を計測できるものであれば使用することができる。
図１に示したレーダ１０２はスキャニング機構を持つレーザレーダとして説明したが、これに限定されず、例えばミリ波レーダなどの電磁波放射型レーダやステレオカメラなど、前方の物体の距離を計測できるものであれば使用することができる。

さらに、仮想的に移動するカメラは、車両上に限らず、車両外の領域に設置することが可能である。例えば、車両の外側の領域に仮想カメラを配置すれば、仮想的なバリアを設置することが可能となる。
上述した各実施形態では、車両前方の対象物体が衝突物体であるか否かの判定を行っているが、車両の側面または後方等（周囲）の物体が衝突物体であるか否かの判定を行う場合にも、本発明を適用できることは勿論である。

特許請求の範囲の構成要素と上述した実施形態との対応関係は次の通りである。すなわち、距離測定手段はレーダ１０２に、方位検出手段はカメラ１０１に、演算手段は特徴点抽出部１０４および座標変換部１０５に、判定手段は滞留時間計測部１０６および衝突判定部１０７に、それぞれ対応する。

なお、以上の説明はあくまで一例であり、発明を解釈する際、上記の実施の形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項との対応関係になんら限定も拘束もされない。

第１の実施形態における障害物判定装置の構成を示すブロック図である。 （ａ）は図１のカメラ１０１およびレーダ１０２が搭載された車両を示す側面図、（ｂ）は図２（ａ）の平面図である。 レーダ１０２の構成例を示す図である。 カメラ１０１で撮像した画像の例を示す図である。 カメラ１０１で撮像された画像から抽出したエッジ画像を正規化し、エッジ画像の滞留時間を得るために行う一連の処理を説明する図である。 カメラ１０１で取得したエッジ画像の位置を、仮想的に移動した仮想カメラ１０１Ｖで取得されるエッジ位置へ座標変換する場合の説明図である。 カメラ１０１および仮想カメラ１０１Ｖで取得したエッジの滞留時間を算出する際における、対象物体と車両の位置関係の変化を示す図である。 第１の実施形態による処理手順を示すフローチャートである。 第２の実施形態において、対象物体の衝突部位と車両の衝突位置を示した説明図である。 第２の実施形態による処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１０ 障害物判定装置
２０ 車両
３０ 衝突回避部
１００ 制御部
１０１ カメラ
１０１Ｖ 仮想カメラ
１０２ レーダ
１０４ 特徴点抽出部
１０５ 座標変換部
１０６ 滞留時間計測部
１０７ 衝突判定部

Claims (12)

1. 車両の周辺部に衝突する対象物を予測検知する障害物判定装置であって、
   前記車両から前記対象物までの距離を測定する距離測定手段と、
   前記車両の特定位置から前記対象物を捕捉したときの方位を検出する方位検出手段と、
   前記距離測定手段から得られた距離情報および前記方位検出手段から得られた方位情報に基づき、前記車両の先端部もしくは側面における所定の仮想的位置から前記対象物を見たときの方位を算出する演算手段と、
   前記演算手段により算出された方位の時間的な変化量が、予め決められた範囲内にあるとき、前記対象物が前記所定の仮想的位置に衝突する可能性があると判定する判定手段と、
   を備えることを特徴とする障害物判定装置。
2. 請求項１に記載の障害物判定装置において、
   前記判定手段は、前記演算手段により算出された方位の時間的な変化量が予め決められた範囲内であって、且つ、前記距離測定手段により測定された前記対象物までの距離が順次短くなっていくとき、前記対象物が前記所定の仮想的位置に衝突する可能性があると判定することを特徴とする障害物判定装置。
3. 請求項１または２に記載の障害物判定装置において、
   前記距離測定手段としてレーザレーダもしくは電磁波放射型レーダまたはステレオカメラを用いることを特徴とする障害物判定装置。
4. 請求項１〜３のいずれか一項に記載の障害物判定装置において、
   前記方位検出手段は、
   前記車両に固定配置した撮像手段と、
   前記撮像手段により撮像された前記対象物の画像から特徴点を抽出する特徴点抽出手段とを備え、
   前記特徴点の撮像画面内位置に基づいて、前記対象物に対する方位を検出することを特徴とする障害物判定装置。
5. 請求項４に記載の障害物判定装置において、さらに加えて、
   前記特徴点抽出手段により抽出された特徴点の撮像画面内位置を、前記撮像手段が前記仮想的位置に移動したと想定したときに得られる撮像画面内位置に変換する特徴点変換手段を備え、
   前記演算手段は、前記距離測定手段から得られた距離情報、および、前記特徴点変換手段により得られた特徴点の撮像画面内位置情報に基づいて、前記車両の先端部もしくは側面における所定の仮想的位置から前記対象物を見たときの方位を算出することを特徴とする障害物判定装置。
6. 請求項５に記載の障害物判定装置において、さらに加えて、
   前記特徴点変換手段により変換された特徴点の撮像画面内位置が一定位置に滞留し続ける時間を計測する滞留時間計測手段を備え、
   前記判定手段は、前記滞留時間計測手段で計測された滞留時間が所定時間を超える場合には、当該特徴点を含む前記対象物が前記所定の仮想的位置に衝突する可能性があると判定することを特徴とする障害物判定装置。
7. 請求項４〜６のいずれか一項に記載の障害物判定装置において、
   前記特徴点は前記対象物の輪郭部を抽出して細線化したエッジ画像、または該エッジ画像を正規化した正規化エッジ画像であることを特徴とする障害物判定装置。
8. 請求項６または７に記載の障害物判定装置において、さらに加えて、
   前記滞留時間計測手段で計測された滞留時間が最大となる特徴点と、該特徴点の周辺に存在する領域との位置関係を検出することにより、前記対象物のどの部位が前記所定の仮想的位置に衝突するかを判定する衝突部位判定手段を備えることを特徴とする障害物判定装置。
9. 請求項８に記載の障害物判定装置において、
   前記衝突部位判定手段は、前記滞留時間計測手段で計測された滞留時間が最大となる特徴点と、該特徴点の周辺に複数存在する他の特徴点とをグループ化することにより一つの対象物体として認識し、該一つの対象物体が占める領域中で前記滞留時間が最大となる特徴点の位置が、前記所定の仮想的位置に衝突する部位であると判定することを特徴とする障害物判定装置。
10. 請求項８または９に記載の障害物判定装置において、さらに加えて、
    前記衝突部位判定手段により判定された前記対象物の衝突部位と、前記車両の先端部もしくは側面における所定の仮想的位置との位置関係に応じて、前記車両の制動力および／または旋回方向を制御する衝突回避手段を備えることを特徴とする障害物判定装置。
11. 請求項１〜１０のいずれか一項に記載の障害物判定装置を備えたことを特徴とする車両。
12. 車両から対象物までの距離を測定する距離測定工程と、
    前記車両の特定位置から前記対象物を捕捉したときの方位を検出する方位検出工程と、
    前記距離測定工程により得られた距離情報および前記方位検出工程により得られた方位情報に基づいて、前記車両の先端部もしくは側面における所定の仮想的位置から前記対象物を見たときの方位を算出する演算工程と、
    前記演算工程により算出された方位の時間的な変化量が、予め決めた範囲内にあるとき、前記対象物が前記所定の仮想的位置に衝突する可能性があると判する判定工程と、
    を備えることを特徴とする障害物判定方法。

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