JP5057184B2 - 画像処理システム及び車両制御システム - Google Patents
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Description
具体的には、そのような画像特徴点は、画像の上にある点で安定して検出できるものが好ましいので、一般にはエッジ検出フィルタなどを用いて検出できるエッジ点等が用いられる。本発明では、風景画像における特徴点という点を考慮すれば、ビルの輪郭やビル窓、各種看板の輪郭を示す直線上につながっていくエッジ点群が適している。従って、ここで採用される画像特徴点は、直線を形成する直線成分エッジ点が好適である。また、直線成分エッジ点のうち、建物や橋や看板などの最も重要な特徴点であるコーナ点、つまり2つの直線成分の交点としての交点エッジ点用いることで、画像認識の信頼度を維持しながらも、その演算負担を減らすことが可能となる。コーナ点の検出にはハリスオペレータ(演算子)などを用いることで比較的簡単に得ることができる。
車両の特定動作イベント時の目標運動量変動の間に、あるいは特定動作イベントのための準備段階での目標運動量変動の間に撮影されていた風景の撮影画像に対応する画像特徴点データに対しては、ステップ#08でのデータベース化処理時において、以下に説明する目標運動量も関係付けられる。コーナリング走行等の車両の特定動作イベントが認知されると(#101)、認知された特定動作イベントに対して予め取り決められている、特定地点と目標運動量との関係を規定した目標運動量線、つまり特定地点と目標運動量とによって定まる特定点の集まり、または特定点を近似的に結ぶ線、が設定される(#102)。この目標運動量線は実質的には、自車位置の特定の位置である特定地点と目標運動量との関数曲線である。従って、この関数曲線で示すことができる目標運動量線上の1つまたは2つ以上の所望の特定点を設定することで、その特定点によって規定される特定の自車位置である特定地点と、運動量の特定値である目標運動量が得られる(#103)。ここで得られた特定地点に対応する撮影位置での撮影画像から生成された被マッチングデータは、ステップ#103で得られた目標運動量とステップ#08において関係付けられ、目標運動量を付与された参照データとして参照データDB92に格納される(#09)。
なお、ここでの説明では、所定の距離間隔または所定の時間間隔で風景画像をしたものから、特定地点である特定地点に一致するものを抽出して特定地点と目標運動量と被マッチングデータとを関係付けた参照データを作成するという手順であった。それとは異なり、特定地点は予め決めておき、その特定地点で撮影した風景画像から生成された被マッチングデータに特定地点と目標運動量を関係付けて参照データを作成するという手順を採用してもよい。
このように作成された参照データは以下のように使用することができる。例えば、車速60km/h(q3)と関係付いている参照データと実撮影画像(実際は実撮影画像に基づく画像特徴点データ)とのマッチングが成功したとすると、そのときの車両が車速60km/hであるならその時点で減速を開始する必要がある。それより実際の車速が速い場合にはより強い減速挙動が要求され、それより遅い場合減速が要求されない。このように、特定動作イベントの走行領域での参照データには、適正な目標運動量が関係付けられているので、撮影画像のマッチングが成功した時点で、目標運動量に関する種々の適正制御が可能となる。
特徴点抽出部52は、適当な演算子を使用して撮影画像から画像特徴点としてエッジ点を抽出する。特徴点重要度決定部53は、特徴点抽出部52によって抽出された画像特徴点の重要度を、撮影状況情報に含まれている各データの内容に基づいて決定する。例えば、走行レーンデータの内容を用いる場合、撮影画像中における、路肩寄りの走行レーンからさらに路肩側に外れた領域に属する画像特徴点に対してより高い重要度を付与する。また、移動物体データを用いる場合、撮影画像中における、移動物体が存在する領域に属する画像特徴点に対して低い重要度を付与する。さらに、エリア属性データの内容を用いる場合、撮影画像中の位置に応じた重要度の付与規則を前記エリア属性に応じて変更する。例えば、山間エリアの撮影画像では、撮影中心光軸の上方は空で左右は森林である可能性が高いので、撮影中心光軸周りである中心領域に対して高い重要度を設定する。郊外エリアの撮影画像では、車の往来が少なく、住宅等の構造物が周囲に広がっているので、撮影中心光軸の下方領域に対して高い重要度を設定する。市街地エリアの撮影画像では、車の往来が多いので、撮影中心光軸の上方領域に対して高い重要度を設定する。高層都市エリアの撮影画像では、高架道路や高架橋などが多いので、撮影中心光軸の上方領域に対して高い重要度を設定する。
なお、動作イベント推測部61によって、参照データが記憶されている曲線路等の所定形状の道路区間を走行することが推測され、特定動作イベントの発生が推測されると、当該道路区間内の各特定地点の位置に関係付けられた参照データを抽出するための検索条件を誤差範囲算定部62によって算定される誤差範囲とは別に作成する機能も動作イベント推測部61に与えてもよい。例えば、推定自車位置が推定誤差範囲内であっても、参照データが記憶されている所定形状の道路区間を走行することが推測された場合のみ、参照データを参照データDB92から抽出するようにしてもよい。
そして、参照データ出力部63は、この検索条件によって参照データDB92から引き出された参照データをマッチング実行部64に転送する。マッチング実行部64は、抽出された参照データ列を順々にパターンとしてセットしながら、マッチング用データに対するパターンマッチングを行う。マッチング撮影位置取り出し部65は、マッチングが成功した場合、成功したマッチング相手としての参照画像に関係付けられている撮影位置(特定地点の位置(自車位置))を読み出して、これを高精度自車位置として自車位置決定部45に送り出す。
マッチング運動量取り出し部(読み出し部)66は、マッチングに成功した参照データに関係付けられた目標運動量を読み出す。目標運動量出力部67は、マッチング運動量取り出し部66によって読み出され、転送されてきた目標運動量を内部処理可能な形式に変換して、車載LANを通じて接続されている車両制御モジュール24に出力する。
さらには、エッジ検出処理によって得られるエッジ点以外に、撮影画像を色相や彩度の変化として捉え、その変化の大きい点を画像特徴点として採用することも可能である。同様に色情報に基づくものとして色温度の高い物体の端点を重要度の高い画像特徴点として取り扱うことも可能である。
つまり、本発明で取り扱われる画像特徴点は、参照データと実撮影画像から生成される画像特徴量データとの間の類似度判定、例えば、パターンマッチングにとって有効なものであれば、全て利用の対象となる。
なお、撮影位置は、最低限、緯度・経度データのような二次元データでよいが、高さデータも加えて三次元データとしてもよい。
また、撮影方位を参照データに関係付けることは必須ではない。例えば、参照データの作成時も、この参照データを用いての風景画像認識時も、走行道路に対して実質的に同じ撮影方位で撮影されることが保証される場合では、撮影方位は不必要となる。
逆に、1つの基本的な撮影方位での参照データから撮影方位を適度にずらせた参照データを用意することができる場合では、方位センサなどの情報から算定された車両の走行方向に基づいて、その走行方位に適合する参照データだけを風景画像認識の対象とすることも可能である。
本発明で取り扱われる車載カメラは、車両走行方向前方の風景を撮影するものが最適である。しかしながら、前方斜めの風景をとるカメラであってもよいし、さらには側方、後方の風景を撮影するカメラであってよい。つまり、本発明で取り扱われる撮影画像は、車両走行方向の前方風景を撮影したものだけに限定されるわけではない。
4:自車位置検出モジュール
45:自車位置決定部
5:撮影画像処理部
51:データ入力部
52:特徴点抽出部
53:特徴点重要度決定部
54:重み付け部
55:調整係数設定部
56:画像特徴点データ生成部
57:参照データデータベース化部
6:風景マッチング部
61:動作イベント推測部
62:誤差範囲算定部
63:参照データ出力部
64:マッチング実行部
65:マッチング撮影位置取り出し部
66:マッチング運動量取り出し部(読み出し部)
67:目標運動量出力部
70:特定イベント処理部
71:特定イベント認知部
72:目標運動量線設定部
73:特定点設定部(目標運動量設定部または特定位置設定部)
74:特定点情報生成部
14:カメラ
24:車両制御モジュール
24a:目標運動量調整部
92:参照データDB
91:道路地図DB
Claims (5)
- 車両からの風景を撮影した撮影画像に基づいて風景画像の認識を行う際に利用される参照データを作成する画像処理システムであって、
所定形状の道路区間において撮影した前記撮影画像及び当該撮影画像の撮影位置を入力するデータ入力部と、
前記道路区間内の任意の地点を特定地点として、前記道路区間を通過するための前記特定地点での目標運動量を規定する目標運動量設定部と、
前記特定地点での前記撮影画像から風景画像認識用被マッチングデータを生成する被マッチングデータ生成部と、
前記被マッチングデータを、前記特定地点の位置及び前記特定地点における前記目標運動量と関係付けて、前記参照データとしてデータベース化する参照データデータベース化部と、
を備えた画像処理システム。 - 前記目標運動量は、前記道路区間を通過するための前記特定地点での車両速度である請求項1に記載の画像処理システム。
- 前記道路区間は曲線路を含み、前記目標運動量は、当該道路区間を通過するための前記特定地点での操舵角である請求項1に記載の画像処理システム。
- 入力された前記撮影画像から画像特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記画像特徴点を用いて前記撮影画像の画像特徴点データを生成する画像特徴点データ生成部とがさらに備えられ、前記被マッチングデータは前記画像特徴点データである請求項1から3のいずれか一項に記載の画像処理システム。
- 請求項1から4のいずれか一項に記載の画像処理システムにより作成された参照データデータベースを備えた車両制御システムにおいて、
車載カメラから撮影した風景の実撮影画像を入力して当該実撮影画像から前記被マッチングデータに対するマッチング用データを出力する撮影画像処理部と、
前記車両の推定自車位置に基づいて前記道路区間内の前記特定地点の位置に関係付けられた前記参照データを前記参照データデータベースから抽出する参照データ出力部と、
前記抽出された参照データと前記マッチング用データとのマッチングを行うマッチング実行部と、
前記マッチングに成功した参照データに関係付けられた前記目標運動量を読み出す目標運動量読み出し部と、
前記読み出された目標運動量に基づいて前記車両の運動量調節を実行する車両運動量調節部と、
を備えている車両制御システム。
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