JP5683494B2 - カメラに基くシステムの校正方法 - Google Patents

Description

本発明は、窓ガラスを持つ車両のカメラに基くシステム特にカメラに基く運転者援助システムの校正方法に関する。

このようなカメラに基くシステムは、車両の製造中に製造ラインの終わりに特別な被験体により校正され、検出すべき範囲の向きや最適な色検出及び白バランスが調節される。特にカメラが車両の内部に設けられ、画像検出が車両の窓ガラスを通して行われるこのようなシステムでは、窓ガラスの交換の際これが同じ形式の窓ガラスに代えられない場合、品質低下を避けるため、再度の校正を行わねばならない。なぜならば、異なる形式の窓ガラスは、その透過特性が非常に大きく異なっているからである。この目的のため、種々の形式の窓ガラス用のシステムでは、適当に選ばれるパラメータの組が記憶されるか、又はシステムが個々に新しい窓ガラスに合わされる。この新しい校正は、工場で専門家によって行わねばならない。

ドイツ連邦共和国特許出願公開第１０２００６０５６１８０号明細書から、自動車にある画像センサの校正方及び装置が公知である。校正は車両窓ガラスの特性に関係して行われる。装置は周囲情報を検出する画像センサ、検出される周囲情報を評価する計算装置、及び画像センサのパラメータ設定を選択する選択手段を含んでいる。方法の範囲内で車両窓ガラス上の少なくとも１つの標識が画像センサにより検出され、かつ評価される標識により、車両の特性が求められる。その際画像の検出に適した画像センサのパラメータ設定が、車両窓ガラスの特定の特性に基いて行われる。

その欠点は、検出可能で確認可能な標識を持つ車両窓ガラスしか使用できず、それによりこれらの車両窓ガラスを製造するために付加的な製造費が必要なことである。このような標識を持たない車両窓ガラスが使用されると、校正は行われず、その結果周囲情報の検出の際品質低下が生じる。更に公知の方法では、車両窓ガラスにまず車両窓ガラスについての情報を含む標識を設けることが必要である。別の欠点は、標識に欠陥があると、欠陥のある校正が行われることである。

本発明の基礎になっている課題は、窓ガラスを持つ車両のカメラに基くシステムの改善された校正方法を提供することである。

本発明によれば、この課題は、窓ガラスＳを有する車両Ｆのカメラに基くシステムを校正するための方法において、カメラによって、車両Ｆの内部からこの車両の前記窓ガラスＳを通してこの車両Ｆの外側を撮影された画像の所定の画像部分内の輝度値及び／又は色度値と、記憶された輝度値及び／又は色度値とを比較することによって、前記窓ガラスＳの形式が識別され、前記窓ガラスＳのその形式に対応するパラメータが選択されて前記カメラに設定されることによって解決される。

本発明の有利な展開が従属請求項の対象である。

従来技術によれば、窓ガラスの形式が、カメラに基くシステムにより自動的に検出される。

これにより、カメラに基くシステムは、例えば窓ガラスの交換後自動的に新たに校正可能であり、それによりシステムの最適な機能性が保証される。この方法は従来技術による窓ガラスにおいて機能し、このために例えば標識を備えた特別な窓ガラスは必要でなく、それにより付加的な費用は生じない。自動的な校正により、例えば専門工場で行わねばならない時間及び費用のかかる手動校正はもはや必要でない。特に本発明による方法は、最初に使用される窓ガラスが別の構造の窓ガラスと交換された時にも、カメラに基くシステムの欠陥のない作動を可能にする。

本発明によれば、カメラに基くシステムにより求められる輝度値及び／又は色度値と記憶されているデータとの自動的な比較が行われる。そのため有利な実施形態では、検出される車道部分の値が求められる。なぜならば、車道の路面は色に関して十分一致する表面を持っているからである。

別の有利な実施形態では、特に暗がりにおいて検出される外部光源の値が求められ、このような光源は特に対向車両の前照灯光であるのがよい。なぜならば、前照灯光は国際的に標準化された白ないし淡黄色だからである。求められた値から前照灯光の平均値が形成されて、カメラに基くシステムに記憶されている基準前照灯光の標準値と等しくされるのがよい。

本発明の展開では、前照灯光の値及び／又は前照灯光の平均値が画像位置に関係して求められる。これにより画像位置と距離との相関関係及び前照灯の輝度と距離との関係が考慮される。

方法の確実性を最適化するため、有利なように所定の画像部分が統計的に評価され、即ち検出される全範囲でなく、所定の画像部分のみが評価される。この画像部分は、それが例えば車両の前の車道部分の路面を検出するように規定されるのがよい。

輝度値及び／又は色度値を求めるために色カメラが使用され、電子画像処理が行われるのがよい。特に色度値及び色調値を確実に検出できるようにするため、色カメラが有利である。このような色カメラは、既にカメラに基くシステム特に運転者移動システムにおいて使用されている。電子画像処理により、求められる値が評価可能である。

有利なようにカメラに基くシステムのパラメータが、窓ガラスの検出される形式に応じて自動的に整合され、パラメータのこの整合が、窓ガラスの形式のためカメラに基くシステムに記憶されているパラメータの選択により行われる。車両に組込むことができる各形式の窓ガラスのために、カメラに基くシステムに適当なパラメータが記憶されていると、窓ガラスの形式が検出された後直ちに、適当なパラメータの組を自動的に選択することができるので、例えば窓ガラスの交換後に、カメラに基くシステムが直ちに自動的に最適に新しく校正され、それにより引続き完全に機能する。

ディジタル画像処理の際、及び異なる色及び／又は異なる透過度を持つ窓ガラスの場合必要であるように、特に色度値検出の際、白への色空間の標準化いわゆる白バランスが、従来技術によれば、大きい挑戦を表す。方法は、色バランスの非常に効率的な可能性、従ってカメラに基くシステムの最適な校正を簡単に与える。なぜならば、この白バランスは自動的の行われ、かつ規則正しく実行可能だからである。カメラに基くシステム白バランスは、前照灯光の平均値とカメラに基くシステムに記憶されている基準前照灯光の標準値との比較により行われ、システムのパラメータは自動的に適当に整合されるので、整合後の求められる前照灯光の平均値が、記憶されている標準値と一致する。

本発明が実施例により以下に説明される。その際互いに一致する部分は同じ符号を付けられている。

車両にあるカメラに基くシステムの概略図を示す。 第１の画像部分の概略図を示す。 第２の画像部分の図を示す。

図１は車両にあるカメラに基くシステムの概略図を示す。ここに示す実施例では、車両Ｆの内部空間にあるカメラに基くシステムのカメラＫなるべく色カメラは、窓ガラスＳの後、個々に示す実施例では車両Ｆの前窓ガラスの後に設けられて、外方へ車両Ｆの前の範囲へ向けられている。カメラに基くシステムは、更にここには示してない電子画像処理装置を含んでいる。例えばカメラＫが後に設けられている窓ガラスＳの交換後、前窓ガラスが別の形式の窓ガラスＳにより代えられる時、引続き完全に機能するためには、カメラに基くシステムを新たに校正せねばならない。なぜならば、異なる形式の窓ガラスＳは、異なる色特性、透過特性及び／又は色調特性を持つからであるからである。

図２は、統計的に評価される第１の画像部分Ｂ１の概略図を示す。画像部分Ｂ１は、それが車両下の前の車道部分ＦＡの舗装路面を検出するように規定されている。このような舗装路面は、色に関して十分一致する灰色の表面を持っている。これらの舗装路面のデータ、即ち例えば色データ及び／又は輝度データがカメラに基くシステムに記憶されていると、それらを現在求められる値と比較することができる。相違していると、カメラに基くシステムは最適に校正されておらず、最適に機能させるために、新たに校正せねばならない。これは、例えばカメラＫが後に設けられている窓ガラスＳの交換後に、ここに示されている実施例におけるように、前窓ガラスが別の形式の窓ガラスＳにより代えられる場合である。なぜならば、異なる形式の窓ガラスＳは異なる色特性、透過特性及び／又は色調特性を持つことがあるからである。カメラに基くシステムの現在のパラメータがわかっているので、現在求められる値と記憶されている値との比較により、これらの値の相違の程度に基いて、新たに使用される窓ガラスＳの形式を求め、目的に適うようにシステムに記憶されておりかつこの形式に合うパラメータを自動的に選択して設定することができ、それによりカメラに基くシステムが自動的に新しく校正される。それから最適な機能を再び果たすことができる。この自動的な校正は、例えば専門工場における時間及び費用のかかる手動校正をもはや必要としない。例えば特別な標識を持つ窓ガラスの使用のように、費用のかかる付加的な手段も同様に必要ではない。

図３は方法の別又は付加的な実施形態を示す。ここには統計的に評価される第２の画像部分Ｂ２が規定されて、暗やみで対向車両の前照灯光ＳＬが検出されるようにしている。車両の前照灯光ＳＬは国際的に標準化されて白ないし淡黄色である。複数の車両の前照灯光ＳＬの求められた値から平均値が形成されて、カメラに基くシステムに記憶されている基準前照灯光の標準値と比較されると、図２で述べた処理と同じように、舗装路面により、相違があり従って最適に機能させるためカメラに基くシステムを新たに校正せねばならないか否かを、確認することができる。この場合例えば窓ガラスＳの交換後、現在求められている値と記憶されている値との比較により、両方の値の相違の程度に基いてカメラに基くシステムの現在設定されているパラメータを関係させて、新たに使用される窓ガラスＳの形式を求め、システムに記憶されておりかつこの形式に合うパラメータを自動的に選択して設定することができる。それによりカメラに基くシステムが自動的に新たに校正されるので、その最適な機能を再び果たすことができうる。

前照灯光ＳＬの値及び前照灯光ＳＬの平均値の算定は、画像位置に関係しているのがよい。図３に示す方法の代わりの又は付加的な実施形態は、別の利点として、カメラに基くシステムのここでは自動的に簡単に行われる白バランスを効率的に可能にする。カメラに基くシステムの最適な機能を果たすために必要なこのような白バランスは、従来技術によれば、依然として大きい挑戦特に白バランスの自動的な実行である。白バランスは、前照灯光ＳＬの平均値とカメラに基くシステムに記憶されている基準前照灯光の標準値との比較によって実行可能である。相違があると、整合後に求められる前照灯光ＳＬの平均値が記憶されている標準値と一致するまで、カメラに基くシステムのパラメータが自動的に適当に整合される。

Ｂ１，Ｂ２ 画像部分
Ｆ 車両
Ｋ カメラ
Ｓ 窓ガラス
ＳＬ 前照灯光

Claims (12)

1. 窓ガラス（Ｓ）を有する車両（Ｆ）のカメラに基くシステムを校正するための方法において、
   カメラによって、車両（Ｆ）の内部からこの車両の前記窓ガラス（Ｓ）を通してこの車両（Ｆ）の外側を撮影された画像の所定の画像部分内の輝度値及び／又は色度値と、記憶された輝度値及び／又は色度値とを比較することによって、前記窓ガラス（Ｓ）の形式が識別され、前記窓ガラス（Ｓ）のその形式に対応するパラメータが選択されて前記カメラに設定されることを特徴とする方法。
2. 撮影された車道部分（ＦＡ）の輝度値及び／又は色度値が求められることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 撮影された外部光源の輝度値及び／又は色度値が求められることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. 対向車両の前照灯光（ＳＬ）の輝度値及び／又は色度値が求められることを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前記前照灯光（ＳＬ）の平均値が、これらの輝度値及び／又は色度値から生成されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記前照灯光（ＳＬ）の輝度値及び／又は色度値、及び／又は、前記前照灯光（ＳＬ）の平均値が、画像位置に応じて求められることを特徴とする請求項４又は５に記載の方法。
7. 所定の画像部分（Ｂ１，Ｂ２）が、統計的に評価されることを特徴とする請求項４〜６の１つに記載の方法。
8. 色カメラが、前記輝度値及び／又は色度値を求めるために使用されることを特徴とする請求項４〜７の１つに記載の方法。
9. 電子画像処理が実行されることを特徴とする請求項４〜８の１つに記載の方法。
10. カメラに基づいたシステムのパラメータが、前記窓ガラス（Ｓ）の識別された前記形式に応じて自動的に整合されることを特徴とする請求項４〜９の１つに記載の方法。
11. 前記パラメータのこの整合は、前記カメラに基づいたシステム内に記憶された前記窓ガラス（Ｓ）の形式用のパラメータを選択することによって実行されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記カメラに基づいたシステムの白バランスが、前記前照灯光（ＳＬ）の平均値を、前記カメラに基づいたシステム内に記憶された基準前照灯光の標準値と比較することによって実行されることを特徴とする請求項４〜１１の１つに記載の方法。

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