JP5783319B2 - 立体物検出装置及び立体物検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、立体物検出装置及び立体物検出方法に関するものである。
本出願は、２０１２年３月２日に出願された日本国特許出願の特願２０１２―４６７３８に基づく優先権を主張するものであり、文献の参照による組み込みが認められる指定国については、上記の出願に記載された内容を参照により本出願に組み込み、本出願の記載の一部とする。

車両周囲を撮像した画像を俯瞰変換し、時間的に異なる二つの俯瞰変換画像の差分を用いて障害物を検出する障害物検出装置が知られている（特許文献１参照）。

特開２００８−２２７６４６号公報

車両後方を撮像した画像を用いて自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両を障害物として検出する際に、路面に映り込む自車両又は他車両の影の像を誤って隣接車線を走行する他車両の像として誤認するという問題がある。

本発明が解決しようとする課題は、路面に映り込む自車両又は他車両の影の像を、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両の像として誤検出することを防止し、隣接車線を走行する他車両を高い精度で検出する立体物検出装置を提供することである。

本発明は、各検出領域に影が検出される環境要因を検出し、この環境要因に基づいて影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、検出される立体物が他車両であると判断されることが抑制されるように立体物を判断するための各処理を制御することにより、上記課題を解決する。

本発明は、実際に検出された環境要因に基づいて影が検出される可能性が所定値以上である場合には、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両が検出された旨の判断結果が出力されにくくするように制御するので、検出領域に映る影の映像に基づいて隣接車線を走行する他車両を誤って検出することを防止することができる。この結果、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両を、高い精度で検出する立体物検出装置を提供することができる。

本発明の立体物検出装置を適用した一実施の形態に係る車両の概略構成図である。 図１の車両の走行状態を示す平面図である。 図１の計算機の詳細を示すブロック図である。 図３の位置合わせ部の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は車両の移動状態を示す平面図、（ｂ）は位置合わせの概要を示す画像である。 図３の立体物検出部による差分波形の生成の様子を示す概略図である。 図３の立体物検出部によって分割される小領域を示す図である。 図３の立体物検出部により得られるヒストグラムの一例を示す図である。 図３の立体物検出部による重み付けを示す図である。 図３のスミア検出部による処理及びそれによる差分波形の算出処理を示す図である。 図３の立体物検出部により得られるヒストグラムの他の例を示す図である。 図３の視点変換部、位置合わせ部、スミア検出部及び立体物検出部により実行される差分波形情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その１）である。 図３の視点変換部、位置合わせ部、スミア検出部及び立体物検出部により実行される差分波形情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その２）である。 図１の車両の走行状態を示す図（エッジ情報による立体物検出）であり、（ａ）は検出領域等の位置関係を示す平面図、（ｂ）は実空間における検出領域等の位置関係を示す斜視図である。 図３の輝度差算出部の動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図、（ｂ）は実空間における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 図３の輝度差算出部の詳細な動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における検出領域を示す図、（ｂ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 エッジ線とエッジ線上の輝度分布を示す図であり、（ａ）は検出領域に立体物（車両）が存在している場合の輝度分布を示す図、（ｂ）は検出領域に立体物が存在しない場合の輝度分布を示す図である。 図３の視点変換部、輝度差算出部、エッジ線検出部及び立体物検出部により実行されるエッジ情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その１）である。 図３の視点変換部、輝度差算出部、エッジ線検出部及び立体物検出部により実行されるエッジ情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その２）である。 エッジ検出動作を説明するための画像例を示す図である。 検出領域に影が映り込んだ状態を説明するための図である。 検出領域に車両が存在する場合のエッジ情報の一例を説明するための図である。 検出領域に影が映り込んだ場合のエッジ情報の一例を説明するための図である。 影の映り込みを考慮した立体物判断の制御手順を示す第１のフローチャートである。 影の映り込みを考慮した立体物判断の制御手順を示す第２のフローチャートである。 影の映り込みを考慮した立体物判断の制御手順を示す第３のフローチャートである。

図１は、本発明の立体物検出装置１を適用した一実施の形態に係る車両の概略構成図であり、本例の立体物検出装置１は、自車両Ｖの運転者が運転中に注意を払うべき他車両、例えば、自車両Ｖが車線変更する際に接触の可能性がある他車両を障害物として検出する装置である。特に、本例の立体物検出装置１は自車両が走行する車線の隣の隣接車線（以下、単に隣接車線ともいう）を走行する他車両を検出する。また、本例の立体物検出装置１は、検出した他車両の移動距離、移動速度を算出することができる。このため、以下説明する一例は、立体物検出装置１を自車両Ｖに搭載し、自車両周囲において検出される立体物のうち、自車両Ｖが走行する車線の隣の隣接車線を走行する他車両を検出する例を示すこととする。同図に示すように、本例の立体物検出装置１は、カメラ１０と、車速センサ２０と、計算機３０と、位置検出装置５０とを備える。

カメラ１０は、図１に示すように自車両Ｖの後方における高さｈの箇所において、光軸が水平から下向きに角度θとなるように自車両Ｖに取り付けられている。カメラ１０は、この位置から自車両Ｖの周囲環境のうちの所定領域を撮像する。本実施形態において自車両Ｖの後方の立体物を検出するために設けられるカメラ１は一つであるが、他の用途のため、例えば車両周囲の画像を取得するための他のカメラを設けることもできる。車速センサ２０は、自車両Ｖの走行速度を検出するものであって、例えば車輪に回転数を検知する車輪速センサで検出した車輪速から車速度を算出する。計算機３０は、車両後方の立体物を検出するとともに、本例ではその立体物について移動距離及び移動速度を算出する。位置検出装置５０は、自車両Ｖの走行位置を検出する。

図２は、図１の自車両Ｖの走行状態を示す平面図である。同図に示すように、カメラ１０は、所定の画角ａで車両後方側を撮像する。このとき、カメラ１０の画角ａは、自車両Ｖが走行する車線に加えて、その左右の車線についても撮像可能な画角に設定されている。撮像可能な領域には、自車両Ｖの後方であり、自車両Ｖの走行車線の左右隣の隣接車線上の検出対象領域Ａ１，Ａ２を含む。

図３は、図１の計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図３においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０、車速センサ２０及び位置検出装置５０についても図示する。

図３に示すように、計算機３０は、視点変換部３１と、位置合わせ部３２と、立体物検出部３３と、立体物判断部３４と、影検出予測部３８と、制御部３９と、スミア検出部４０とを備える。本実施形態の計算部３０は、差分波形情報を利用した立体物の検出ブロックに関する構成である。本実施形態の計算部３０は、エッジ情報を利用した立体物の検出ブロックに関する構成とすることもできる。この場合は、図３に示す構成のうち、位置合わせ部３２と、立体物検出部３３から構成されるブロック構成Ａを、破線で囲んだ輝度差算出部３５と、エッジ線検出部３６と、立体物検出部３７から構成されるブロック構成Ｂと置き換えて構成することができる。もちろん、ブロック構成Ａ及びブロック構成Ｂの両方を備え、差分波形情報を利用した立体物の検出を行うとともに、エッジ情報を利用した立体物の検出も行うことができるようにすることもできる。ブロック構成Ａ及びブロック構成Ｂを備える場合には、例えば明るさなどの環境要因に応じてブロック構成Ａ又はブロック構成Ｂのいずれかを動作させることができる。以下、各構成について説明する。

《差分波形情報による立体物の検出》
本実施形態の立体物検出装置１は、車両後方を撮像する単眼のカメラ１により得られた画像情報に基づいて車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出する。

視点変換部３１は、カメラ１０による撮像にて得られた所定領域の撮像画像データを入力し、入力した撮像画像データを鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換する。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向きに見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換は、例えば特開２００８−２１９０６３号公報に記載されるようにして実行することができる。撮像画像データを鳥瞰視画像データに視点変換するのは、立体物に特有の鉛直エッジは鳥瞰視画像データへの視点変換により特定の定点を通る直線群に変換されるという原理に基づき、これを利用すれば平面物と立体物とを識別できるからである。なお、視点変換部３１による画像変換処理の結果は、後述するエッジ情報による立体物の検出においても利用される。

位置合わせ部３２は、視点変換部３１の視点変換により得られた鳥瞰画像データを順次入力し、入力した異なる時刻の鳥瞰画像データの位置を合わせる。図４は、位置合わせ部３２の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は自車両Ｖの移動状態を示す平面図、（ｂ）は位置合わせの概要を示す画像である。

図４（ａ）に示すように、現時刻の自車両ＶがＶ１に位置し、一時刻前の自車両ＶがＶ２に位置していたとする。また、自車両Ｖの後側方向に他車両ＶＸが位置して自車両Ｖと並走状態にあり、現時刻の他車両ＶＸがＶ３に位置し、一時刻前の他車両ＶＸがＶ４に位置していたとする。さらに、自車両Ｖは、一時刻で距離ｄ移動したものとする。なお、一時刻前とは、現時刻から予め定められた時間（例えば１制御周期）だけ過去の時刻であってもよいし、任意の時間だけ過去の時刻であってもよい。

このような状態において、現時刻における鳥瞰画像ＰＢ_ｔは図４（ｂ）に示すようになる。この鳥瞰画像ＰＢ_ｔでは、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に平面視された状態となるが、位置Ｖ３にある他車両ＶＸの位置については倒れ込みが発生する。また、一時刻前における鳥瞰画像ＰＢ_ｔ−１についても同様に、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に平面視された状態となるが、位置Ｖ４にある他車両ＶＸについては倒れ込みが発生する。既述したとおり、立体物の鉛直エッジ（厳密な意味の鉛直エッジ以外にも路面から三次元空間に立ち上がったエッジを含む）は、鳥瞰視画像データへの視点変換処理によって倒れ込み方向に沿った直線群として現れるのに対し、路面上の平面画像は鉛直エッジを含まないので、視点変換してもそのような倒れ込みが生じないからである。

位置合わせ部３２は、上記のような鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の位置合わせをデータ上で実行する。この際、位置合わせ部３２は、一時刻前における鳥瞰画像ＰＢ_ｔ−１をオフセットさせ、現時刻における鳥瞰画像ＰＢ_ｔと位置を一致させる。図４（ｂ）の左側の画像と中央の画像は、移動距離ｄ’だけオフセットした状態を示す。このオフセット量ｄ’は、図４（ａ）に示した自車両Ｖの実際の移動距離ｄに対応する鳥瞰視画像データ上の移動量であり、車速センサ２０からの信号と一時刻前から現時刻までの時間に基づいて決定される。

また、位置合わせ後において位置合わせ部３２は、鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の差分をとり、差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成する。ここで、差分画像ＰＤ_ｔの画素値は、鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の画素値の差を絶対値化したものでもよいし、照度環境の変化に対応するために当該絶対値が所定の閾値ｐを超えたときに「１」とし、超えないときに「０」としてもよい。図４（ｂ）の右側の画像が、差分画像ＰＤ_ｔである。この閾値ｐは、予め設定しておいてもよいし、後述する制御部３９が生成する影が検出される可能性に応じた制御命令に従い変更してもよい。

図３に戻り、立体物検出部３３は、図４（ｂ）に示す差分画像ＰＤ_ｔのデータに基づいて立体物を検出する。この際、本例の立体物検出部３３は、実空間上における立体物の移動距離についても算出する。立体物の検出及び移動距離の算出にあたり、立体物検出部３３は、まず差分波形を生成する。なお、立体物の時間あたりの移動距離は、立体物の移動速度の算出に用いられる。そして、立体物の移動速度は、立体物が車両であるか否かの判断に用いることができる。

差分波形の生成にあたって本実施形態の立体物検出部３３は、差分画像ＰＤ_ｔにおいて検出領域を設定する。本例の立体物検出装置１は、自車両Ｖの運転手が注意を払う他車両であり、特に、自車両Ｖが車線変更する際に接触の可能性がある自車両Ｖが走行する車線の隣の車線を走行する他車両を検出対象物として検出する。このため、画像情報に基づいて立体物を検出する本例では、カメラ１により得られた画像のうち、自車両Ｖの右側及び左側に二つの検出領域を設定する。具体的に、本実施形態では、図２に示すように自車両Ｖの後方の左側及び右側に矩形状の検出領域Ａ１，Ａ２を設定する。この検出領域Ａ１，Ａ２において検出された他車両は、自車両Ｖが走行する車線の隣の隣接車線を走行する障害物として検出される。なお、このような検出領域Ａ１，Ａ２は、自車両Ｖに対する相対位置から設定してもよいし、白線の位置を基準に設定してもよい。白線の位置を基準に設定する場合に、移動距離検出装置１は、例えば既存の白線認識技術等を利用するとよい。

また、立体物検出部３３は、設定した検出領域Ａ１，Ａ２の自車両Ｖ側における辺（走行方向に沿う辺）を接地線Ｌ１，Ｌ２（図２）として認識する。一般に接地線は立体物が地面に接触する線を意味するが、本実施形態では地面に接触する線でなく上記の如くに設定される。なおこの場合であっても、経験上、本実施形態に係る接地線と、本来の他車両ＶＸの位置から求められる接地線との差は大きくなり過ぎず、実用上は問題が無い。

図５は、図３に示す立体物検出部３３による差分波形の生成の様子を示す概略図である。図５に示すように、立体物検出部３３は、位置合わせ部３２で算出した差分画像ＰＤ_ｔ（図４（ｂ）の右図）のうち検出領域Ａ１，Ａ２に相当する部分から、差分波形ＤＷ_ｔを生成する。この際、立体物検出部３３は、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿って、差分波形ＤＷ_ｔを生成する。なお、図５に示す例では、便宜上検出領域Ａ１のみを用いて説明するが、検出領域Ａ２についても同様の手順で差分波形ＤＷ_ｔを生成する。

具体的に説明すると、立体物検出部３３は、差分画像ＤＷ_ｔのデータ上において立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａを定義する。そして、立体物検出部３３は、線Ｌａ上において所定の差分を示す差分画素ＤＰの数をカウントする。ここで、所定の差分を示す差分画素ＤＰは、差分画像ＤＷ_ｔの画素値が鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の画素値の差を絶対値化したものである場合は、所定の閾値を超える画素であり、差分画像ＤＷ_ｔの画素値が「０」「１」で表現されている場合は、「１」を示す画素である。

立体物検出部３３は、差分画素ＤＰの数をカウントした後、線Ｌａと接地線Ｌ１との交点ＣＰを求める。そして、立体物検出部３３は、交点ＣＰとカウント数とを対応付け、交点ＣＰの位置に基づいて横軸位置、すなわち図５右図の上下方向軸における位置を決定するとともに、カウント数から縦軸位置、すなわち図５右図の左右方向軸における位置を決定し、交点ＣＰにおけるカウント数としてプロットする。

以下同様に、立体物検出部３３は、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌｂ，Ｌｃ…を定義して、差分画素ＤＰの数をカウントし、各交点ＣＰの位置に基づいて横軸位置を決定し、カウント数（差分画素ＤＰの数）から縦軸位置を決定しプロットする。立体物検出部３３は、上記を順次繰り返して度数分布化することで、図５右図に示すように差分波形ＤＷ_ｔを生成する。

なお、図５左図に示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａと線Ｌｂとは検出領域Ａ１と重複する距離が異なっている。このため、検出領域Ａ１が差分画素ＤＰで満たされているとすると、線Ｌｂ上よりも線Ｌａ上の方が差分画素ＤＰの数が多くなる。このため、立体物検出部３３は、差分画素ＤＰのカウント数から縦軸位置を決定する場合に、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂと検出領域Ａ１とが重複する距離に基づいて正規化する。具体例を挙げると、図５左図において線Ｌａ上の差分画素ＤＰは６つあり、線Ｌｂ上の差分画素ＤＰは５つである。このため、図５においてカウント数から縦軸位置を決定するにあたり、立体物検出部３３は、カウント数を重複距離で除算するなどして正規化する。これにより、差分波形ＤＷ_ｔに示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂに対応する差分波形ＤＷ_ｔの値はほぼ同じとなっている。

差分波形ＤＷ_ｔの生成後、立体物検出部３３は一時刻前の差分波形ＤＷ_ｔ−１との対比により移動距離を算出する。すなわち、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔ，ＤＷ_ｔ−１の時間変化から移動距離を算出する。

詳細に説明すると、立体物検出部３３は、図６に示すように差分波形ＤＷ_ｔを複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ（ｎは２以上の任意の整数）に分割する。図６は、立体物検出部３３によって分割される小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎを示す図である。小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎは、例えば図６に示すように、互いに重複するようにして分割される。例えば小領域ＤＷ_ｔ１と小領域ＤＷ_ｔ２とは重複し、小領域ＤＷ_ｔ２と小領域ＤＷ_ｔ３とは重複する。

次いで、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎にオフセット量（差分波形の横軸方向（図６の上下方向）の移動量）を求める。ここで、オフセット量は、一時刻前における差分波形ＤＷ_ｔ−１と現時刻における差分波形ＤＷ_ｔとの差（横軸方向の距離）から求められる。この際、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に、一時刻前における差分波形ＤＷ_ｔ−１を横軸方向に移動させた際に、現時刻における差分波形ＤＷ_ｔとの誤差が最小となる位置（横軸方向の位置）を判定し、差分波形ＤＷ_ｔ−１の元の位置と誤差が最小となる位置との横軸方向の移動量をオフセット量として求める。そして、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に求めたオフセット量をカウントしてヒストグラム化する。

図７は、立体物検出部３３により得られるヒストグラムの一例を示す図である。図７に示すように、各小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎと一時刻前における差分波形ＤＷ_ｔ−１との誤差が最小となる移動量であるオフセット量には、多少のバラつきが生じる。このため、立体物検出部３３は、バラつきを含んだオフセット量をヒストグラム化し、ヒストグラムから移動距離を算出する。この際、立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値から立体物の移動距離を算出する。すなわち、図７に示す例において立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値を示すオフセット量を移動距離τ^＊と算出する。なおこの移動距離τ^＊は、自車両Ｖに対する他車両ＶＸの相対移動距離である。このため、立体物検出部３３は、絶対移動距離を算出する場合には、得られた移動距離τ^＊と車速センサ２０からの信号とに基づいて、絶対移動距離を算出することとなる。

なお、ヒストグラム化にあたり立体物検出部３３は、複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に重み付けをし、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に求めたオフセット量を重みに応じてカウントしてヒストグラム化してもよい。図８は、立体物検出部３３による重み付けを示す図である。

図８に示すように、小領域ＤＷ_ｍ（ｍは１以上ｎ−１以下の整数）は平坦となっている。すなわち、小領域ＤＷ_ｍは所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が小さくなっている。立体物検出部３３は、このような小領域ＤＷ_ｍについて重みを小さくする。平坦な小領域ＤＷ_ｍについては、特徴がなくオフセット量の算出にあたり誤差が大きくなる可能性が高いからである。

一方、小領域ＤＷ_ｍ＋ｋ（ｋはｎ−ｍ以下の整数）は起伏に富んでいる。すなわち、小領域ＤＷ_ｍは所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が大きくなっている。立体物検出部３３は、このような小領域ＤＷ_ｍについて重みを大きくする。起伏に富む小領域ＤＷ_ｍ＋ｋについては、特徴的でありオフセット量の算出を正確に行える可能性が高いからである。このように重み付けすることにより、移動距離の算出精度を向上することができる。

なお、移動距離の算出精度を向上するために上記実施形態では差分波形ＤＷ_ｔを複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割したが、移動距離の算出精度がさほど要求されない場合は小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割しなくてもよい。この場合に、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔと差分波形ＤＷ_ｔ−１との誤差が最小となるときの差分波形ＤＷ_ｔのオフセット量から移動距離を算出することとなる。すなわち、一時刻前における差分波形ＤＷ_ｔ−１と現時刻における差分波形ＤＷ_ｔとのオフセット量を求める方法は上記内容に限定されない。

図３に戻り、計算機３０はスミア検出部４０を備える。スミア検出部４０は、カメラ１０による撮像によって得られた撮像画像のデータからスミアの発生領域を検出する。なお、スミアはＣＣＤイメージセンサ等に生じる白飛び現象であることから、こうしたスミアが生じないＣＭＯＳイメージセンサ等を用いたカメラ１０を採用する場合にはスミア検出部４０を省略してもよい。

図９は、スミア検出部４０による処理及びそれによる差分波形ＤＷ_ｔの算出処理を説明するための画像図である。まずスミア検出部４０にスミアＳが存在する撮像画像Ｐのデータが入力されたとする。このとき、スミア検出部４０は、撮像画像ＰからスミアＳを検出する。スミアＳの検出方法は様々であるが、例えば一般的なＣＣＤ（Charge-Coupled Device）カメラの場合、光源から画像下方向にだけスミアＳが発生する。このため、本実施形態では画像下側から画像上方に向かって所定値以上の輝度値を持ち、且つ、縦方向に連続した領域を検索し、これをスミアＳの発生領域と特定する。

また、スミア検出部４０は、スミアＳの発生箇所について画素値を「１」とし、それ以外の箇所を「０」とするスミア画像ＳＰのデータを生成する。生成後、スミア検出部４０はスミア画像ＳＰのデータを視点変換部３１に送信する。また、スミア画像ＳＰのデータを入力した視点変換部３１は、このデータを鳥瞰視される状態に視点変換する。これにより、視点変換部３１はスミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔのデータを生成する。生成後、視点変換部３１はスミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔのデータを位置合わせ部３３に送信する。また、視点変換部３１は一時刻前のスミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔ−１のデータを位置合わせ部３３に送信する。

位置合わせ部３２は、スミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔ，ＳＢ_ｔ−１の位置合わせをデータ上で実行する。具体的な位置合わせについては、鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の位置合わせをデータ上で実行する場合と同様である。また、位置合わせ後、位置合わせ部３２は、各スミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔ，ＳＢ_ｔ−１のスミアＳの発生領域について論理和をとる。これにより、位置合わせ部３２は、マスク画像ＭＰのデータを生成する。生成後、位置合わせ部３２は、マスク画像ＭＰのデータを立体物検出部３３に送信する。

立体物検出部３３は、マスク画像ＭＰのうちスミアＳの発生領域に該当する箇所について、度数分布のカウント数をゼロとする。すなわち、図９に示すような差分波形ＤＷ_ｔが生成されていた場合に、立体物検出部３３は、スミアＳによるカウント数ＳＣをゼロとし、補正された差分波形ＤＷ_ｔ’を生成することとなる。

なお、本実施形態において立体物検出部３３は、車両Ｖ（カメラ１０）の移動速度を求め、求めた移動速度から静止物についてのオフセット量を求める。静止物のオフセット量を求めた後、立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値のうち静止物に該当するオフセット量を無視したうえで、立体物の移動距離を算出する。

図１０は、立体物検出部３３により得られるヒストグラムの他例を示す図である。カメラ１０の画角内に他車両ＶＸの他に静止物が存在する場合に、得られるヒストグラムには２つの極大値τ１，τ２が現れる。この場合、２つの極大値τ１，τ２のうち、いずれか一方は静止物のオフセット量である。このため、立体物検出部３３は、移動速度から静止物についてのオフセット量を求め、そのオフセット量に該当する極大値について無視し、残り一方の極大値を採用して立体物の移動距離を算出する。

なお、静止物に該当するオフセット量を無視したとしても、極大値が複数存在する場合、カメラ１０の画角内に他車両ＶＸが複数台存在すると想定される。しかし、検出領域Ａ１，Ａ２内に複数の他車両ＶＸが存在することは極めて稀である。このため、立体物検出部３３は、移動距離の算出を中止する。

次に差分波形情報による立体物検出手順を説明する。図１１及び図１２は、本実施形態の立体物検出手順を示すフローチャートである。図１１に示すように、まず、計算機３０はカメラ１０による撮像画像Ｐのデータを入力し、スミア検出部４０によりスミア画像ＳＰを生成する（Ｓ１）。次いで、視点変換部３１は、カメラ１０からの撮像画像Ｐのデータから鳥瞰画像ＰＢ_ｔのデータを生成すると共に、スミア画像ＳＰのデータからスミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔのデータを生成する（Ｓ２）。

そして、位置合わせ部３３は、鳥瞰画像ＰＢ_ｔのデータと、一時刻前の鳥瞰画像ＰＢ_ｔ−１のデータとを位置合わせすると共に、スミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔのデータと、一時刻前のスミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔ−１のデータとを位置合わせする（Ｓ３）。この位置合わせ後、位置合わせ部３３は、差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成すると共に、マスク画像ＭＰのデータを生成する（Ｓ４）。その後、立体物検出部３３は、差分画像ＰＤ_ｔのデータと、一時刻前の差分画像ＰＤ_ｔ−１のデータとから、差分波形ＤＷ_ｔを生成する（Ｓ５）。差分波形ＤＷ_ｔを生成後、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔのうち、スミアＳの発生領域に該当するカウント数をゼロとし、スミアＳによる影響を抑制する（Ｓ６）。

その後、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔのピークが第１閾値α以上であるか否かを判断する（Ｓ７）。この第１閾値αは、予め設定しておき、図３に示す制御部３９の制御命令に従い変更することもできるが、その詳細については後述する。ここで、差分波形ＤＷ_ｔのピークが第１閾値α以上でない場合、すなわち差分が殆どない場合には、撮像画像Ｐ内には立体物が存在しないと考えられる。このため、差分波形ＤＷ_ｔのピークが第１閾値α以上でないと判断した場合には（Ｓ７：ＮＯ）、立体物検出部３３は、立体物が存在せず、障害物としての他車両が存在しないと判断する（図１２：Ｓ１６）。そして、図１１及び図１２に示す処理を終了する。

一方、差分波形ＤＷ_ｔのピークが第１閾値α以上であると判断した場合には（Ｓ７：ＹＥＳ）、立体物検出部３３は、立体物が存在すると判断し、差分波形ＤＷ_ｔを複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割する（Ｓ８）。次いで、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に重み付けを行う（Ｓ９）。その後、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎のオフセット量を算出し（Ｓ１０）、重みを加味してヒストグラムを生成する（Ｓ１１）。

そして、立体物検出部３３は、ヒストグラムに基づいて自車両Ｖに対する立体物の移動距離である相対移動距離を算出する（Ｓ１２）。次に、立体物検出部３３は、相対移動距離から立体物の絶対移動速度を算出する（Ｓ１３）。このとき、立体物検出部３３は、相対移動距離を時間微分して相対移動速度を算出すると共に、車速センサ２０で検出された自車速を加算して、絶対移動速度を算出する。

その後、立体物検出部３３は、立体物の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、立体物の自車両Ｖに対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるか否かを判断する（Ｓ１４）。双方を満たす場合には（Ｓ１４：ＹＥＳ）、立体物検出部３３は、立体物が他車両ＶＸであると判断する（Ｓ１５）。そして、図１１及び図１２に示す処理を終了する。一方、いずれか一方でも満たさない場合には（Ｓ１４：ＮＯ）、立体物検出部３３は、他車両が存在しないと判断する（Ｓ１６）。そして、図１１及び図１２に示す処理を終了する。

なお、本実施形態では自車両Ｖの後側方を検出領域Ａ１，Ａ２とし、自車両Ｖが走行中に注意を払うべきである自車両の走行車線の隣を走行する隣接車線を走行する他車両ＶＸを検出すること、特に、自車両Ｖが車線変更した場合に接触する可能性がある否かに重点を置いている。自車両Ｖが車線変更した場合に、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両ＶＸと接触する可能性がある否かを判断するためである。このため、ステップＳ１４の処理が実行されている。すなわち、本実施形態にけるシステムを高速道路で作動させることを前提とすると、立体物の速度が１０ｋｍ／ｈ未満である場合、たとえ他車両ＶＸが存在したとしても、車線変更する際には自車両Ｖの遠く後方に位置するため問題となることが少ない。同様に、立体物の自車両Ｖに対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈを超える場合（すなわち、立体物が自車両Ｖの速度よりも６０ｋｍ／ｈより大きな速度で移動している場合）、車線変更する際には自車両Ｖの前方に移動しているため問題となることが少ない。このため、ステップＳ１４では車線変更の際に問題となる他車両ＶＸを判断しているともいえる。

また、ステップＳ１４において立体物の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、立体物の自車両Ｖに対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるかを判断することにより、以下の効果がある。例えば、カメラ１０の取り付け誤差によっては、静止物の絶対移動速度を数ｋｍ／ｈであると検出してしまう場合があり得る。よって、１０ｋｍ／ｈ以上であるかを判断することにより、静止物を他車両ＶＸであると判断してしまう可能性を低減することができる。また、ノイズによっては立体物の自車両Ｖに対する相対速度を＋６０ｋｍ／ｈを超える速度に検出してしまうことがあり得る。よって、相対速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるかを判断することにより、ノイズによる誤検出の可能性を低減できる。

さらに、ステップＳ１４の処理に代えて、絶対移動速度がマイナスでないことや、０ｋｍ／ｈでないことを判断してもよい。また、本実施形態では自車両Ｖが車線変更した場合に接触する可能性がある否かに重点を置いているため、ステップＳ１５において他車両ＶＸが検出された場合に、自車両の運転者に警告音を発したり、所定の表示装置により警告相当の表示を行ったりしてもよい。

このように、本例の差分波形情報による立体物の検出手順によれば、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿って、差分画像ＰＤ_ｔのデータ上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで差分波形ＤＷ_ｔを生成する。ここで、差分画像ＰＤ_ｔのデータ上において所定の差分を示す画素とは、異なる時刻の画像において変化があった画素であり、言い換えれば立体物が存在した箇所であるといえる。このため、立体物が存在した箇所において、立体物が倒れ込む方向に沿って画素数をカウントして度数分布化することで差分波形ＤＷ_ｔを生成することとなる。特に、立体物が倒れ込む方向に沿って画素数をカウントすることから、立体物に対して高さ方向の情報から差分波形ＤＷ_ｔを生成することとなる。そして、高さ方向の情報を含む差分波形ＤＷ_ｔの時間変化から立体物の移動距離を算出する。このため、単に１点の移動のみに着目するような場合と比較して、時間変化前の検出箇所と時間変化後の検出箇所とは高さ方向の情報を含んで特定されるため立体物において同じ箇所となり易く、同じ箇所の時間変化から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出精度を向上させることができる。

また、差分波形ＤＷ_ｔのうちスミアＳの発生領域に該当する箇所について、度数分布のカウント数をゼロとする。これにより、差分波形ＤＷ_ｔのうちスミアＳによって生じる波形部位を除去することとなり、スミアＳを立体物と誤認してしまう事態を防止することができる。

また、異なる時刻に生成された差分波形ＤＷ_ｔの誤差が最小となるときの差分波形ＤＷ_ｔのオフセット量から立体物の移動距離を算出する。このため、波形という１次元の情報のオフセット量から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出にあたり計算コストを抑制することができる。

また、異なる時刻に生成された差分波形ＤＷ_ｔを複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割する。このように複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割することによって、立体物のそれぞれの箇所を表わした波形を複数得ることとなる。また、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎にそれぞれの波形の誤差が最小となるときのオフセット量を求め、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に求めたオフセット量をカウントしてヒストグラム化することにより、立体物の移動距離を算出する。このため、立体物のそれぞれの箇所毎にオフセット量を求めることとなり、複数のオフセット量から移動距離を求めることとなり、移動距離の算出精度を向上させることができる。

また、複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に重み付けをし、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に求めたオフセット量を重みに応じてカウントしてヒストグラム化する。このため、特徴的な領域については重みを大きくし、特徴的でない領域については重みを小さくすることにより、一層適切に移動距離を算出することができる。従って、移動距離の算出精度を一層向上させることができる。

また、差分波形ＤＷ_ｔの各小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎについて、所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が大きいほど、重みを大きくする。このため、最大値と最小値との差が大きい特徴的な起伏の領域ほど重みが大きくなり、起伏が小さい平坦な領域については重みが小さくなる。ここで、平坦な領域よりも起伏の大きい領域の方が形状的にオフセット量を正確に求めやすいため、最大値と最小値との差が大きい領域ほど重みを大きくすることにより、移動距離の算出精度を一層向上させることができる。

また、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に求めたオフセット量をカウントして得られたヒストグラムの極大値から、立体物の移動距離を算出する。このため、オフセット量にバラつきがあったとしても、その極大値から、より正確性の高い移動距離を算出することができる。

また、静止物についてのオフセット量を求め、このオフセット量を無視するため、静止物により立体物の移動距離の算出精度が低下してしまう事態を防止することができる。また、静止物に該当するオフセット量を無視したうえで、極大値が複数ある場合、立体物の移動距離の算出を中止する。このため、極大値が複数あるような誤った移動距離を算出してしまう事態を防止することができる。

なお上記実施形態において、自車両Ｖの車速を車速センサ２０からの信号に基づいて判断しているが、これに限らず、異なる時刻の複数の画像から速度を推定するようにしてもよい。この場合、車速センサが不要となり、構成の簡素化を図ることができる。

また、上記実施形態においては撮像した現時刻の画像と一時刻前の画像とを鳥瞰図に変換し、変換した鳥瞰図の位置合わせを行ったうえで差分画像ＰＤ_ｔを生成し、生成した差分画像ＰＤ_ｔを倒れ込み方向（撮像した画像を鳥瞰図に変換した際の立体物の倒れ込み方向）に沿って評価して差分波形ＤＷ_ｔを生成しているが、これに限定されない。例えば、一時刻前の画像のみを鳥瞰図に変換し、変換した鳥瞰図を位置合わせした後に再び撮像した画像相当に変換し、この画像と現時刻の画像とで差分画像を生成し、生成した差分画像を倒れ込み方向に相当する方向（すなわち、倒れ込み方向を撮像画像上の方向に変換した方向）に沿って評価することによって差分波形ＤＷ_ｔを生成してもよい。すなわち、現時刻の画像と一時刻前の画像との位置合わせを行い、位置合わせを行った両画像の差分から差分画像ＰＤ_ｔを生成し、差分画像ＰＤ_ｔを鳥瞰図に変換した際の立体物の倒れ込み方向に沿って評価できれば、必ずしも明確に鳥瞰図を生成しなくともよい。

《エッジ情報による立体物の検出》
次に、図３に示す立体物の検出ブロックＡに代えて動作させることが可能である、立体物の検出ブロックＢについて説明する。立体物の検出ブロックＢは、輝度差算出部３５、エッジ線検出部３６及び立体物検出部３７で構成されるエッジ情報を利用して立体物を検出する。図１３は、図３のカメラ１０の撮像範囲等を示す図であり、図１３（ａ）は平面図、図１３（ｂ）は、自車両Ｖから後側方における実空間上の斜視図を示す。図１３（ａ）に示すように、カメラ１０は所定の画角ａとされ、この所定の画角ａに含まれる自車両Ｖから後側方を撮像する。カメラ１０の画角ａは、図２に示す場合と同様に、カメラ１０の撮像範囲に自車両Ｖが走行する車線に加えて、隣接する車線も含まれるように設定されている。

本例の検出領域Ａ１，Ａ２は、平面視（鳥瞰視された状態）において台形状とされ、これら検出領域Ａ１，Ａ２の位置、大きさ及び形状は、距離ｄ_１〜ｄ_４に基づいて決定される。なお、同図に示す例の検出領域Ａ１，Ａ２は台形状に限らず、図２に示すように鳥瞰視された状態で矩形など他の形状であってもよい。

ここで、距離ｄ１は、自車両Ｖから接地線Ｌ１，Ｌ２までの距離である。接地線Ｌ１，Ｌ２は、自車両Ｖが走行する車線に隣接する車線に存在する立体物が地面に接触する線を意味する。本実施形態においては、自車両Ｖの後側方において自車両Ｖの車線に隣接する左右の車線を走行する他車両ＶＸ等（２輪車等を含む)を検出することが目的である。このため、自車両Ｖから白線Ｗまでの距離ｄ１１及び白線Ｗから他車両ＶＸが走行すると予測される位置までの距離ｄ１２から、他車両ＶＸの接地線Ｌ１，Ｌ２となる位置である距離ｄ１を略固定的に決定しておくことができる。

また、距離ｄ１については、固定的に決定されている場合に限らず、可変としてもよい。この場合に、計算機３０は、白線認識等の技術により自車両Ｖに対する白線Ｗの位置を認識し、認識した白線Ｗの位置に基づいて距離ｄ１１を決定する。これにより、距離ｄ１は、決定された距離ｄ１１を用いて可変的に設定される。以下の本実施形態においては、他車両ＶＸが走行する位置（白線Ｗからの距離ｄ１２）及び自車両Ｖが走行する位置（白線Ｗからの距離ｄ１１）は大凡決まっていることから、距離ｄ１は固定的に決定されているものとする。

距離ｄ２は、自車両Ｖの後端部から車両進行方向に伸びる距離である。この距離ｄ２は、検出領域Ａ１，Ａ２が少なくともカメラ１０の画角ａ内に収まるように決定されている。特に本実施形態において、距離ｄ２は、画角ａに区分される範囲に接するよう設定されている。距離ｄ３は、検出領域Ａ１，Ａ２の車両進行方向における長さを示す距離である。この距離ｄ３は、検出対象となる立体物の大きさに基づいて決定される。本実施形態においては、検出対象が他車両ＶＸ等であるため、距離ｄ３は、他車両ＶＸを含む長さに設定される。

距離ｄ４は、図１３（ｂ）に示すように、実空間において他車両ＶＸ等のタイヤを含むように設定された高さを示す距離である。距離ｄ４は、鳥瞰視画像においては図１３（ａ）に示す長さとされる。なお、距離ｄ４は、鳥瞰視画像において左右の隣接車線よりも更に隣接する車線（すなわち２車線隣りの車線）を含まない長さとすることもできる。自車両Ｖの車線から２車線隣の車線を含んでしまうと、自車両Ｖが走行している車線である自車線の左右の隣接車線に他車両ＶＸが存在するのか、２車線隣りの車線に他車両ＶＸが存在するのかについて、区別が付かなくなってしまうためである。

以上のように、距離ｄ１〜距離ｄ４が決定され、これにより検出領域Ａ１，Ａ２の位置、大きさ及び形状が決定される。具体的に説明すると、距離ｄ１により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の上辺ｂ１の位置が決定される。距離ｄ２により、上辺ｂ１の始点位置Ｃ１が決定される。距離ｄ３により、上辺ｂ１の終点位置Ｃ２が決定される。カメラ１０から始点位置Ｃ１に向かって伸びる直線Ｌ３により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の側辺ｂ２が決定される。同様に、カメラ１０から終点位置Ｃ２に向かって伸びる直線Ｌ４により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の側辺ｂ３が決定される。距離ｄ４により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の下辺ｂ４の位置が決定される。このように、各辺ｂ１〜ｂ４により囲まれる領域が検出領域Ａ１，Ａ２とされる。この検出領域Ａ１，Ａ２は、図１３（ｂ）に示すように、自車両Ｖから後側方における実空間上では真四角（長方形）となる。

図３に戻り、視点変換部３１は、カメラ１０による撮像にて得られた所定領域の撮像画像データを入力する。視点変換部３１は、入力した撮像画像データに対して、鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換処理を行う。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向き(又は、やや斜め下向き)に見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換処理は、例えば特開２００８−２１９０６３号公報に記載された技術によって実現することができる。

輝度差算出部３５は、鳥瞰視画像に含まれる立体物のエッジを検出するために、視点変換部３１により視点変換された鳥瞰視画像データに対して、輝度差の算出を行う。輝度差算出部３５は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿った複数の位置ごとに、当該各位置の近傍の２つの画素間の輝度差を算出する。輝度差算出部３５は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線を１本だけ設定する手法と、鉛直仮想線を２本設定する手法との何れかによって輝度差を算出することができる。

鉛直仮想線を２本設定する具体的な手法について説明する。輝度差算出部３５は、視点変換された鳥瞰視画像に対して、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第１鉛直仮想線と、第１鉛直仮想線と異なり実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第２鉛直仮想線とを設定する。輝度差算出部３５は、第１鉛直仮想線上の点と第２鉛直仮想線上の点との輝度差を、第１鉛直仮想線及び第２鉛直仮想線に沿って連続的に求める。以下、この輝度差算出部３５の動作について詳細に説明する。

輝度差算出部３５は、図１４（ａ）に示すように、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、検出領域Ａ１を通過する第１鉛直仮想線Ｌａ（以下、注目線Ｌａという）を設定する。また輝度差算出部３５は、注目線Ｌａと異なり、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、検出領域Ａ１を通過する第２鉛直仮想線Ｌｒ（以下、参照線Ｌｒという）を設定する。ここで参照線Ｌｒは、実空間における所定距離だけ注目線Ｌａから離間する位置に設定される。なお、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する線とは、鳥瞰視画像においてはカメラ１０の位置Ｐｓから放射状に広がる線となる。この放射状に広がる線は、鳥瞰視に変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う線である。

輝度差算出部３５は、注目線Ｌａ上に注目点Ｐａ（第１鉛直仮想線上の点）を設定する。また輝度差算出部３５は、参照線Ｌｒ上に参照点Ｐｒ（第２鉛直板想線上の点）を設定する。これら注目線Ｌａ、注目点Ｐａ、参照線Ｌｒ、参照点Ｐｒは、実空間上において図１４（ｂ）に示す関係となる。図１４（ｂ）から明らかなように、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒは、実空間上において鉛直方向に伸びた線であり、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは、実空間上において略同じ高さに設定される点である。なお、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは必ずしも厳密に同じ高さである必要はなく、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが同じ高さとみなせる程度の誤差は許容される。

輝度差算出部３５は、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を求める。仮に、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差が大きいと、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの間にエッジが存在すると考えられる。このため、図３に示したエッジ線検出部３６は、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差に基づいてエッジ線を検出する。

この点をより詳細に説明する。図１５は、輝度差算出部３５の詳細動作を示す図であり、図１５（ａ）は鳥瞰視された状態の鳥瞰視画像を示し、図１５（ｂ）は、図１５（ａ）に示した鳥瞰視画像の一部Ｂ１を拡大した図である。なお図１５についても検出領域Ａ１のみを図示して説明するが、検出領域Ａ２についても同様の手順で輝度差を算出する。

カメラ１０が撮像した撮像画像内に他車両ＶＸが映っていた場合に、図１５（ａ）に示すように、鳥瞰視画像内の検出領域Ａ１に他車両ＶＸが現れる。図１５（ｂ）に図１５（ａ）中の領域Ｂ１の拡大図を示すように、鳥瞰視画像上において、他車両ＶＸのタイヤのゴム部分上に注目線Ｌａが設定されていたとする。この状態において、輝度差算出部３５は、先ず参照線Ｌｒを設定する。参照線Ｌｒは、注目線Ｌａから実空間上において所定の距離だけ離れた位置に、鉛直方向に沿って設定される。具体的には、本実施形態に係る立体物検出装置１において、参照線Ｌｒは、注目線Ｌａから実空間上において１０ｃｍだけ離れた位置に設定される。これにより、参照線Ｌｒは、鳥瞰視画像上において、例えば他車両ＶＸのタイヤのゴムから１０ｃｍ相当だけ離れた他車両ＶＸのタイヤのホイール上に設定される。

次に、輝度差算出部３５は、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａ１〜ＰａＮを設定する。図１５（ｂ）においては、説明の便宜上、６つの注目点Ｐａ１〜Ｐａ６（以下、任意の点を示す場合には単に注目点Ｐａｉという）を設定している。なお、注目線Ｌａ上に設定する注目点Ｐａの数は任意でよい。以下の説明では、Ｎ個の注目点Ｐａが注目線Ｌａ上に設定されたものとして説明する。

次に、輝度差算出部３５は、実空間上において各注目点Ｐａ１〜ＰａＮと同じ高さとなるように各参照点Ｐｒ１〜ＰｒＮを設定する。そして、輝度差算出部３５は、同じ高さ同士の注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を算出する。これにより、輝度差算出部３５は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿った複数の位置（１〜Ｎ）ごとに、２つの画素の輝度差を算出する。輝度差算出部３５は、例えば第１注目点Ｐａ１とは、第１参照点Ｐｒ１との間で輝度差を算出し、第２注目点Ｐａ２とは、第２参照点Ｐｒ２との間で輝度差を算出することとなる。これにより、輝度差算出部３５は、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒに沿って、連続的に輝度差を求める。すなわち、輝度差算出部３５は、第３〜第Ｎ注目点Ｐａ３〜ＰａＮと第３〜第Ｎ参照点Ｐｒ３〜ＰｒＮとの輝度差を順次求めていくこととなる。

輝度差算出部３５は、検出領域Ａ１内において注目線Ｌａをずらしながら、上記の参照線Ｌｒの設定、注目点Ｐａ及び参照点Ｐｒの設定、輝度差の算出といった処理を繰り返し実行する。すなわち、輝度差算出部３５は、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒのそれぞれを、実空間上において接地線Ｌ１の延在方向に同一距離だけ位置を変えながら上記の処理を繰り返し実行する。輝度差算出部３５は、例えば、前回処理において参照線Ｌｒとなっていた線を注目線Ｌａに設定し、この注目線Ｌａに対して参照線Ｌｒを設定して、順次輝度差を求めていくことになる。

図３に戻り、エッジ線検出部３６は、輝度差算出部３５により算出された連続的な輝度差から、エッジ線を検出する。例えば、図１５（ｂ）に示す場合、第１注目点Ｐａ１と第１参照点Ｐｒ１とは、同じタイヤ部分に位置するために、輝度差は、小さい。一方、第２〜第６注目点Ｐａ２〜Ｐａ６はタイヤのゴム部分に位置し、第２〜第６参照点Ｐｒ２〜Ｐｒ６はタイヤのホイール部分に位置する。したがって、第２〜第６注目点Ｐａ２〜Ｐａ６と第２〜第６参照点Ｐｒ２〜Ｐｒ６との輝度差は大きくなる。このため、エッジ線検出部３６は、輝度差が大きい第２〜第６注目点Ｐａ２〜Ｐａ６と第２〜第６参照点Ｐｒ２〜Ｐｒ６との間にエッジ線が存在することを検出することができる。

具体的には、エッジ線検出部３６は、エッジ線を検出するにあたり、先ず下記の数式１に従って、ｉ番目の注目点Ｐａｉ（座標（ｘｉ，ｙｉ））とｉ番目の参照点Ｐｒｉ（座標（ｘｉ’，ｙｉ’））との輝度差から、ｉ番目の注目点Ｐａｉに属性付けを行う。
[数１]
Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）＞Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）＋ｔのとき
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）＜Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）−ｔのとき
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝−１
上記以外のとき
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝０

上記数式１において、ｔは閾値を示し、Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）はｉ番目の注目点Ｐａｉの輝度値を示し、Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）はｉ番目の参照点Ｐｒｉの輝度値を示す。上記数式１によれば、注目点Ｐａｉの輝度値が、参照点Ｐｒｉに閾値ｔを加えた輝度値よりも高い場合には、当該注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。一方、注目点Ｐａｉの輝度値が、参照点Ｐｒｉから閾値ｔを減じた輝度値よりも低い場合には、当該注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘−１’となる。注目点Ｐａｉの輝度値と参照点Ｐｒｉの輝度値とがそれ以外の関係である場合には、注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。この閾値ｔは、予め設定しておき、図３に示す制御部３９が発する制御命令に従い変更することもできるが、その詳細については後述する。

次にエッジ線検出部３６は、下記数式２に基づいて、注目線Ｌａに沿った属性ｓの連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）から、注目線Ｌａがエッジ線であるか否かを判定する。
[数２]
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）のとき（且つ０＝０を除く）、
ｃ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
上記以外のとき、
ｃ（ｘｉ，ｙｉ）＝０

注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）と隣接する注目点Ｐａｉ＋１の属性ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）とが同じである場合には、連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）と隣接する注目点Ｐａｉ＋１の属性ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）とが同じではない場合には、連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。

次にエッジ線検出部３６は、注目線Ｌａ上の全ての注目点Ｐａの連続性ｃについて総和を求める。エッジ線検出部３６は、求めた連続性ｃの総和を注目点Ｐａの数Ｎで割ることにより、連続性ｃを正規化する。エッジ線検出部３６は、正規化した値が閾値θを超えた場合に、注目線Ｌａをエッジ線と判断する。なお、閾値θは、予め実験等によって設定された値である。閾値θは予め設定しておいてもよいし、後述する制御部３９の影が検出される可能性に応じた制御命令に従い変更してもよい。

すなわち、エッジ線検出部３６は、下記数式３に基づいて注目線Ｌａがエッジ線であるか否かを判断する。そして、エッジ線検出部３６は、検出領域Ａ１上に描かれた注目線Ｌａの全てについてエッジ線であるか否かを判断する。
[数３]
Σｃ（ｘｉ，ｙｉ）／Ｎ＞θ

図３に戻り、立体物検出部３７は、エッジ線検出部３６により検出されたエッジ線の量に基づいて立体物を検出する。上述したように、本実施形態に係る立体物検出装置１は、実空間上において鉛直方向に伸びるエッジ線を検出する。鉛直方向に伸びるエッジ線が多く検出されるということは、検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が存在する可能性が高いということである。このため、立体物検出部３７は、エッジ線検出部３６により検出されたエッジ線の量に基づいて立体物を検出する。さらに、立体物検出部３７は、立体物を検出するに先立って、エッジ線検出部３６により検出されたエッジ線が正しいものであるか否かを判定する。立体物検出部３７は、エッジ線上の鳥瞰視画像のエッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値よりも大きい場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものと判断する。一方、エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値よりも大きくない場合には、当該エッジ線が正しいものと判定する。なお、この閾値は、実験等により予め設定された値である。

図１６は、エッジ線の輝度分布を示す図であり、図１６（ａ）は検出領域Ａ１に立体物としての他車両ＶＸが存在した場合のエッジ線及び輝度分布を示し、図１６（ｂ）は検出領域Ａ１に立体物が存在しない場合のエッジ線及び輝度分布を示す。

図１６（ａ）に示すように、鳥瞰視画像において他車両ＶＸのタイヤゴム部分に設定された注目線Ｌａがエッジ線であると判断されていたとする。この場合、注目線Ｌａ上の鳥瞰視画像の輝度変化はなだらかなものとなる。これは、カメラ１０により撮像された画像が鳥瞰視画像に視点変換されたことにより、他車両ＶＸのタイヤが鳥瞰視画像内で引き延ばされたことによる。一方、図１６（ｂ）に示すように、鳥瞰視画像において路面に描かれた「５０」という白色文字部分に設定された注目線Ｌａがエッジ線であると誤判定されていたとする。この場合、注目線Ｌａ上の鳥瞰視画像の輝度変化は起伏の大きいものとなる。これは、エッジ線上に、白色文字における輝度が高い部分と、路面等の輝度が低い部分とが混在しているからである。

以上のような注目線Ｌａ上の輝度分布の相違に基づいて、立体物検出部３７は、エッジ線が誤判定により検出されたものか否かを判定する。立体物検出部３７は、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値よりも大きい場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものであると判定する。そして、当該エッジ線は、立体物の検出には使用しない。これにより、路面上の「５０」といった白色文字や路肩の雑草等がエッジ線として判定されてしまい、立体物の検出精度が低下することを抑制する。

具体的には、立体物検出部３７は、下記数式４，５の何れかにより、エッジ線の輝度変化を算出する。このエッジ線の輝度変化は、実空間上における鉛直方向の評価値に相当する。下記数式４は、注目線Ｌａ上のｉ番目の輝度値Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）と、隣接するｉ＋１番目の輝度値Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）との差分の二乗の合計値によって輝度分布を評価する。下記数式５は、注目線Ｌａ上のｉ番目の輝度値Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）と、隣接するｉ＋１番目の輝度値Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）との差分の絶対値の合計値よって輝度分布を評価する。
[数４]
鉛直相当方向の評価値＝Σ［｛Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｝^２］
[数５]
鉛直相当方向の評価値＝Σ｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜

なお、数式５に限らず、下記数式６のように、閾値ｔ２を用いて隣接する輝度値の属性ｂを二値化して、当該二値化した属性ｂを全ての注目点Ｐａについて総和してもよい。
[数６]
鉛直相当方向の評価値＝Σｂ（ｘｉ，ｙｉ）
但し、｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜＞ｔ２のとき、
ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
上記以外のとき、
ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝０

注目点Ｐａｉの輝度値と参照点Ｐｒｉの輝度値との輝度差の絶対値が閾値ｔ２よりも大きい場合、当該注目点Ｐａ（ｘｉ，ｙｉ）の属性ｂ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。それ以外の関係である場合には、注目点Ｐａｉの属性ｂ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。この閾値ｔ２は、注目線Ｌａが同じ立体物上にないことを判定するために実験等によって予め設定されている。そして、立体物検出部３７は、注目線Ｌａ上の全注目点Ｐａについての属性ｂを総和して、鉛直相当方向の評価値を求めて、エッジ線が正しいものかを判定する。

次に、本実施形態に係るエッジ情報を利用した立体物検出方法について説明する。図１７及び図１８は、本実施形態に係る立体物検出方法の詳細を示すフローチャートである。なお、図１７及び図１８においては、便宜上、検出領域Ａ１を対象とする処理について説明するが、検出領域Ａ２についても同様の処理が実行される。

図１７に示すように、先ずステップＳ２１において、カメラ１０は、画角ａ及び取付位置によって特定された所定領域を撮像する。次に視点変換部３１は、ステップＳ２２において、ステップＳ２１にてカメラ１０により撮像された撮像画像データを入力し、視点変換を行って鳥瞰視画像データを生成する。

次に輝度差算出部３５は、ステップＳ２３において、検出領域Ａ１上に注目線Ｌａを設定する。このとき、輝度差算出部３５は、実空間上において鉛直方向に伸びる線に相当する線を注目線Ｌａとして設定する。次に輝度差算出部３５は、ステップＳ２４において、検出領域Ａ１上に参照線Ｌｒを設定する。このとき、輝度差算出部３５は、実空間上において鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、注目線Ｌａと実空間上において所定距離離れた線を参照線Ｌｒとして設定する。

次に輝度差算出部３５は、ステップＳ２５において、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａを設定する。この際に、輝度差算出部３５は、エッジ線検出部３６によるエッジ検出時に問題とならない程度の数の注目点Ｐａを設定する。また、輝度差算出部３５は、ステップＳ２６において、実空間上において注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが略同じ高さとなるように、参照点Ｐｒを設定する。これにより、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが略水平方向に並ぶこととなり、実空間上において鉛直方向に伸びるエッジ線を検出しやすくなる。

次に輝度差算出部３５は、ステップＳ２７において、実空間上において同じ高さとなる注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を算出する。次にエッジ線検出部３６は、上記の数式１に従って、各注目点Ｐａの属性ｓを算出する。次にエッジ線検出部３６は、ステップＳ２８において、上記の数式２に従って、各注目点Ｐａの属性ｓの連続性ｃを算出する。次にエッジ線検出部３６は、ステップＳ２９において、上記数式３に従って、連続性ｃの総和を正規化した値が閾値θより大きいか否かを判定する。正規化した値が閾値θよりも大きいと判断した場合（Ｓ２９：ＹＥＳ）、エッジ線検出部３６は、ステップＳ３０において、当該注目線Ｌａをエッジ線として検出する。そして、処理はステップＳ３１に移行する。正規化した値が閾値θより大きくないと判断した場合（Ｓ２９：ＮＯ）、エッジ線検出部３６は、当該注目線Ｌａをエッジ線として検出せず、処理はステップＳ３１に移行する。この閾値θは予め設定しておくことができるが、制御部３９に制御命令に応じて変更することもできる。

ステップＳ３１において、計算機３０は、検出領域Ａ１上に設定可能な注目線Ｌａの全てについて上記のステップＳ２３〜ステップＳ３０の処理を実行したか否かを判断する。全ての注目線Ｌａについて上記処理をしていないと判断した場合（Ｓ３１：ＮＯ）、ステップＳ２３に処理を戻して、新たに注目線Ｌａを設定して、ステップＳ３１までの処理を繰り返す。一方、全ての注目線Ｌａについて上記処理をしたと判断した場合（Ｓ３１：ＹＥＳ）、処理は図１８のステップＳ３２に移行する。

図１８のステップＳ３２において、立体物検出部３７は、図１７のステップＳ３０において検出された各エッジ線について、当該エッジ線に沿った輝度変化を算出する。立体物検出部３７は、上記数式４，５，６の何れかの式に従って、エッジ線の輝度変化を算出する。次に立体物検出部３７は、ステップＳ３３において、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値よりも大きいエッジ線を除外する。すなわち、輝度変化の大きいエッジ線は正しいエッジ線ではないと判定し、エッジ線を立体物の検出には使用しない。これは、上述したように、検出領域Ａ１に含まれる路面上の文字や路肩の雑草等がエッジ線として検出されてしまうことを抑制するためである。したがって、所定の閾値とは、予め実験等によって求められた、路面上の文字や路肩の雑草等によって発生する輝度変化に基づいて設定された値となる。

次に立体物検出部３７は、ステップＳ３４において、エッジ線の量が第２閾値β以上であるか否かを判断する。なお、この第２閾値βは、予め実験等によって求めておいて設定しておき、図３に示す制御部３９が発する制御命令に従い変更することもできるが、その詳細については後述する。例えば、検出対象の立体物として四輪車を設定した場合、当該第２閾値βは、予め実験等によって検出領域Ａ１内において出現した四輪車のエッジ線の数に基づいて設定される。エッジ線の量が第２閾値β以上であると判定した場合（Ｓ３４：ＹＥＳ）、立体物検出部３７は、ステップＳ３５において、検出領域Ａ１内に立体物が存在すると検出する。一方、エッジ線の量が第２閾値β以上ではないと判定した場合（Ｓ３４：ＮＯ）、立体物検出部３７は、検出領域Ａ１内に立体物が存在しないと判断する。その後、図１７及び図１８に示す処理は終了する。検出された立体物は、自車両Ｖが走行する車線の隣の隣接車線を走行する他車両ＶＸであると判断してもよいし、検出した立体物の自車両Ｖに対する相対速度を考慮して隣接車線を走行する他車両ＶＸであるか否かを判断してもよい。この第２閾値βは予め設定しておくことができるが、制御部３９に制御命令に応じて変更することもできる。

以上のように、本実施形態のエッジ情報を利用した立体物の検出方法によれば、検出領域Ａ１，Ａ２に存在する立体物を検出するために、鳥瞰視画像に対して実空間において鉛直方向に伸びる線分としての鉛直仮想線を設定する。そして、鉛直仮想線に沿った複数の位置ごとに、当該各位置の近傍の２つの画素の輝度差を算出し、当該輝度差の連続性に基づいて立体物の有無を判定することができる。

具体的には、鳥瞰視画像における検出領域Ａ１，Ａ２に対して、実空間において鉛直方向に伸びる線分に該当する注目線Ｌａと、注目線Ｌａとは異なる参照線Ｌｒとを設定する。そして、注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとの輝度差を注目線Ｌａ及び参照線Ｌａに沿って連続的に求める。このように、点同士の輝度差を連続的に求めることにより、注目線Ｌａと参照線Ｌｒとの輝度差を求める。注目線Ｌａと参照線Ｌｒとの輝度差が高い場合には、注目線Ｌａの設定箇所に立体物のエッジがある可能性が高い。これによって、連続的な輝度差に基づいて立体物を検出することができる。特に、実空間において鉛直方向に伸びる鉛直仮想線同士との輝度比較を行うために、鳥瞰視画像に変換することによって立体物が路面からの高さに応じて引き伸ばされてしまっても、立体物の検出処理が影響されることはない。したがって、本例の方法によれば、立体物の検出精度を向上させることができる。

また、本例では、鉛直仮想線付近の略同じ高さの２つの点の輝度差を求める。具体的には、実空間上で略同じ高さとなる注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとから輝度差を求めるので、鉛直方向に伸びるエッジが存在する場合における輝度差を明確に検出することができる。

更に、本例では、注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとの輝度差に基づいて注目点Ｐａに属性付けを行い、注目線Ｌａに沿った属性の連続性ｃに基づいて当該注目線Ｌａがエッジ線であるかを判断するので、輝度の高い領域と輝度の低い領域との境界をエッジ線として検出し、人間の自然な感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。この効果について詳細に説明する。図１９は、エッジ線検出部３６の処理を説明する画像例を示す図である。この画像例は、輝度の高い領域と輝度の低い領域とが繰り返される縞模様を示す第１縞模様１０１と、輝度の低い領域と輝度の高い領域とが繰り返される縞模様を示す第２縞模様１０２とが隣接した画像である。また、この画像例は、第１縞模様１０１の輝度が高い領域と第２縞模様１０２の輝度の低い領域とが隣接すると共に、第１縞模様１０１の輝度が低い領域と第２縞模様１０２の輝度が高い領域とが隣接している。この第１縞模様１０１と第２縞模様１０２との境界に位置する部位１０３は、人間の感覚によってはエッジとは知覚されない傾向にある。

これに対し、輝度の低い領域と輝度が高い領域とが隣接しているために、輝度差のみでエッジを検出すると、当該部位１０３はエッジとして認識されてしまう。しかし、エッジ線検出部３６は、部位１０３における輝度差に加えて、当該輝度差の属性に連続性がある場合にのみ部位１０３をエッジ線として判定するので、エッジ線検出部３６は、人間の感覚としてエッジ線として認識しない部位１０３をエッジ線として認識してしまう誤判定を抑制でき、人間の感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。

さらに、本例では、エッジ線検出部３６により検出されたエッジ線の輝度変化が所定の閾値よりも大きい場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものと判断する。カメラ１０により取得された撮像画像を鳥瞰視画像に変換した場合、当該撮像画像に含まれる立体物は、引き伸ばされた状態で鳥瞰視画像に現れる傾向がある。例えば、上述したように他車両ＶＸのタイヤが引き伸ばされた場合に、タイヤという１つの部位が引き伸ばされるため、引き伸ばされた方向における鳥瞰視画像の輝度変化は小さい傾向となる。これに対し、路面に描かれた文字等をエッジ線として誤判定した場合に、鳥瞰視画像には、文字部分といった輝度が高い領域と路面部分といった輝度が低い領域とが混合されて含まれる。この場合に、鳥瞰視画像において、引き伸ばされた方向の輝度変化は大きくなる傾向がある。したがって、本例のようにエッジ線に沿った鳥瞰視画像の輝度変化を判定することによって、誤判定により検出されたエッジ線を認識することができ、立体物の検出精度を高めることができる。

《立体物の最終判断》
図３に戻り、本例の立体物検出装置１は、上述した２つの立体物検出部３３（又は立体物検出部３７）と、立体物判断部３４と、影検出予測部３８と、制御部３９とを備える。立体物判断部３４は、立体物検出部３３（又は立体物検出部３７）により検出結果に基づいて、検出された立体物が最終的に検出領域Ａ１，Ａ２に他車両ＶＸであるか否かを判断する。影検出予測部３８は、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される環境要因を検出し、検出された環境要因に基づいて各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する。制御部３９は、影検出予測部３８により影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、検出される立体物が他車両ＶＸであると判断されることを抑制する。具体的に、制御部３９は、検出される立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両Ｖであると判断されることが抑制されるように計算機３０を構成する各部（制御部３９を含む）を制御する制御命令を出力する。たとえば、制御部３９は、立体物検出部３３（又は立体物検出部３７）による立体物が存在するという検出結果、又は立体物判断部３４による立体物が最終的に他車両ＶＸであるという判断結果が出ることを抑制するために、検出や判断に用いられる閾値や出力値を調整するための制御指令を生成して立体物検出部３３（又は立体物検出部３７）又は立体物判断部３４へ送出する。

また、制御部３９は、立体物の検出処理又は立体物が他車両ＶＸであるか否かの判断を中止させる制御指令、立体物は非検出である又は立体物は他車両ＶＸではない旨の結果を出力させる制御指令を生成して立体物検出部３３（又は立体物検出部３７）又は立体物判断部３４へ送出することができる。

本実施形態の立体物検出部３３は、制御部３９の制御命令に従い、閾値又は出力値を調整し、厳しい基準の下で立体物の検出を行い、立体物は非検出である旨の検出結果を出力し、又は立体物検出処理自体を中止する。同様に、立体物判断部３８は、制御部３９の制御命令に従い、閾値又は出力値を調整し、厳しい基準の下で検出された立体物が他車両ＶＸであるか否かの判断を行い、立体物は他車両ＶＸではない旨の判断を出力し、又は立体物判断処理自体を中止する。

上記制御処理は、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が映り込む状況である場合、具体的には、検出された環境要因に基づいて各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上である条件が満たされる場合に行われる。図２０は、自車両Ｖの後方の左右に設定された検出領域Ａ１，Ａ２に影が映り込んだ状況の一例を示す図である。図２０に示すように、自車両Ｖの走行方向Ｖｓが南方向向かっており、太陽光Ｌが南南西乃至南西から差し込んでいる状態においては、自車両Ｖの影Ｒ２が検出領域Ａ２に映り込んでいる。また、同図に示すように、自車両Ｖと同様に南下し、走行車線の隣の隣の隣々接車線を走行する他車両ＶＸの影Ｒ１が検出領域Ａ１に映り込んでいる。検出領域Ａ１，Ａ２に自車両Ｖ又は他車両ＶＸの影が映り込む状況は、図２０の場面に限定されず、様々な場面を想定することができる。本実施形態では、影Ｒ１，Ｒ２が検出領域Ａ１，Ａ２に映り込む可能性が高い状況を制御のトリガとして定義する。以下、本実施形態の制御のトリガとなる条件について説明する。

まず、第１の条件として、本実施形態の影検出予測部３８は、自車両Ｖの走行方向と走行地点を環境要因として検出し、各地点における太陽の存在する方向を時刻に対応づけた暦情報を参照し、検出された自車両Ｖの走行地点における走行方向が太陽の存在する方向を基準とする所定方向範囲に属する方向である場合には、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。また、走行方向と太陽の存在する方向とが一致する場合は影が検出される可能性が所定値以上であるとし、走行方向と太陽の存在する方向とのずれ量に応じて、影が検出される可能性を定量的に算出することができる。なお、閾値となる所定値は実験的に設定することができる。

本判断において環境要因として用いられる自車両Ｖの走行地点は、自車両Ｖに搭載されたＧＰＳ（Global Positioning System）を備える位置検出装置５０により検出する。位置検出装置５０は、自車両Ｖのナビゲーション装置に搭載されたものを用いることができる。走行方向は検出位置の経時的な変化に基づいて検出することができる。また、各地点における太陽の存在する方向を時刻に対応づけた暦情報は、制御部３９に予め記憶させておくことができる。

これにより、自車両Ｖが光源となる太陽が存在する方向に向かって移動しており、自車両Ｖの後方に設定された検出領域Ａ１，Ａ２に自車両Ｖや隣接する車線を走行する他車両ＶＸの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ自車両Ｖや他車両ＶＸの影の像に基づいて他車両ＶＸを誤検出することを防止することができる。

第２の条件として、本実施形態の影検出予測部３８は、自車両の走行地点と走行時刻を環境要因として検出し、各地点における日没時刻を含む暦情報を参照し、検出された自車両Ｖの走行時刻における走行地点が日没前の所定の非日没状態である場合には、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。所定の非日没状態とは、現在時刻が太陽が最も高い南中時の前又は後の所定時間内である状態、又は現在時刻が日昇時刻から日没時刻までの状態とすることができる。また、現在時刻が太陽の最も高い南中時の前又は後の所定時間以内である場合には影が検出される可能性が所定値以上であるとし、現在時刻と日没時刻又は南中時刻とのずれ量に応じて、影が検出される可能性を定量的に算出することができる。なお、閾値となる所定値は実験的に設定することができる。

自車両Ｖの走行地点は、先述したように位置検出装置５０から取得することができる。走行時刻も、位置検出装置５０が備える時計から取得することができる。各地点における日没時刻を含む暦情報は、制御部３９に予め記憶させておくことができる。

これにより、自車両Ｖが光源となる太陽が存在する日没前に移動しており、自車両Ｖの後方に設定された検出領域Ａ１，Ａ２に自車両Ｖや隣接する車線を走行する他車両ＶＸの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ自車両Ｖや他車両ＶＸの影の像に基づいて他車両ＶＸを誤検出することを防止することができる。

第３の条件として、本実施形態の影検出予測部３８は、カメラ１０の撮像領域の明るさを環境要因として検出し、検出された撮像領域の明るさが所定値以上である場合には、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。また、撮像領域の明るさの値に応じて、影が検出される可能性を定量的に算出することができる。なお、閾値となる所定値は実験的に設定することができる。

明るさが検出される撮像領域は、カメラ１０が撮像可能な領域全部であってもよいし、検出領域Ａ１，Ａ２を少なくとも含む領域を設定してもよいし、検出領域Ａ１，Ａ２そのものであってもよい。明るさは、カメラ１０の撮像画像から検出することも可能であるし、別に設けられた照度計を用いることもできる。

これにより、撮像領域が明るく、自車両Ｖの後方に設定された検出領域Ａ１，Ａ２に自車両Ｖや隣接する車線を走行する他車両ＶＸの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ自車両Ｖや他車両ＶＸの影の像に基づいて他車両ＶＸを誤検出することを防止することができる。

第４の条件として、本実施形態の影検出予測部３８は、自車両Ｖの走行地点と走行時刻を環境要因として検出し、各地点における太陽の高度を時刻に対応づけた暦情報を参照し、検出された自車両Ｖの走行地点における太陽の存在する高度が所定高さ未満である場合には、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。また、太陽の高度に応じて、影が検出される可能性を定量的に算出することができる。なお、閾値となる所定値は実験的に設定することができる。

自車両Ｖの走行地点は、先述したように位置検出装置５０から取得することができる。走行時刻も、位置検出装置５０が備える時計から取得することができる。各地点における太陽の高度を時刻に対応づけた暦情報は、制御部３９に予め記憶させておくことができる。

これにより、自車両Ｖの存在する位置及び時刻において太陽の高度が低いために影が伸びて、自車両Ｖの後方に設定された検出領域Ａ１，Ａ２に自車両Ｖや隣接する車線を走行する他車両ＶＸの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。異なる観点によれば、太陽の高度が高い南中時においては影が短かくなる（伸びない）傾向があるので検出領域Ａ１，Ａ２に影が映り込むことが少ないと考えられる。つまり、太陽の高度が高い場面では、立体物が他車両ＶＸであるとする判断を抑制しないでもよい場合がある。このように、本実施形態では、検出領域Ａ１，Ａ２に影が映り込む状況を高い精度で判断することができる。この結果、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ自車両Ｖや他車両ＶＸの影の像に基づいて他車両ＶＸを誤検出することを防止することができる。

第５の条件として、本実施形態の影検出予測部３８は、各検出領域Ａ１，Ａ２の輝度を環境要因として検出し、各検出領域Ａ１，Ａ２の輝度が所定値未満の領域、すなわち影となっている領域が、検出領域Ａ１，Ａ２に所定面積以上存在する場合には、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。また、輝度値に応じて、影が検出される可能性を定量的に算出することができる。なお、閾値となる所定値は実験的に設定することができる。

各検出領域Ａ１，Ａ２の輝度は、カメラ１０により得られた画像情報から求めることができる。輝度が所定値未満の画素を抽出し、さらに、輝度が所定値未満の画素が所定の密度以上含まれる領域を抽出する。そして抽出された領域の画素数に応じた面積を算出し、算出された面積を閾値である所定面積と比較する。算出された輝度が所定値未満の領域の面積が所定面積以上である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２に影が映り込んでいる可能性が高いと判断することができる。

これにより、検出領域Ａ１，Ａ２に影が映り込んでいる状況を判断することができる。この結果、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ自車両Ｖや他車両ＶＸの影の像に基づいて他車両ＶＸを誤検出することを防止することができる。

第６の条件は、エッジ情報に基づいて立体物を検出する場合において適用可能な条件である。本実施形態の影検出予測部３８は、立体物検出部３７により検出されたエッジ情報に基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２内において検出された、所定値以上の輝度差を示す画素群が所定方向に沿って存在するエッジ情報の態様に基づいて、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する。

図２１は、検出領域Ａ１に他車両ＶＸが存在する場合に検出されるエッジＥＬ１〜ＥＬ４の態様の一例である。図２１に示すように、他車両ＶＸの車輪のホイールとゴム部分との間に観察される輝度のコントラストに応じて、４本のエッジＥＬ１〜ＥＬ４が観察され、本例のエッジＥＬ１〜ＥＬ４のいずれの輝度分布量は輝度閾値ｓｂ以上となっている。ちなみに、エッジＥＬ１〜ＥＬ４は、所定値以上の輝度差を示す画素群Ｅｐ１〜Ｅｐ６と各画素群の間に存在する所定値未満の輝度差の画素群とを含む。これら所定値以上の輝度差を示す画素群Ｅｐ１〜Ｅｐ６と所定値未満の輝度差の画素群との間では輝度の明暗が反転する。この輝度の反転回数が多い場合には、所定値以上の輝度差を示す画素群Ｅｐ１〜Ｅｐ６の数が多く、はっきりしたエッジであるといえる。このため、本実施形態では、所定値以上の輝度差を示す画素群Ｅｐ１〜Ｅｐ６が所定方向に沿って存在するエッジ線ＥＬ１〜ＥＬ４が４本以上検出された場合には、検出された立体物を他車両ＶＸとして判断する。また、他車両ＶＸに由来するエッジ線ＥＬ１〜ＥＬ４には、エッジ線ＥＬ１とＥＬ２との間隔とエッジ線ＥＬ３とＥＬ４との間隔が略等しく、エッジ線ＥＬ１とＥＬ２との間隔及びエッジ線ＥＬ３とＥＬ４との間隔が、エッジ線ＥＬ２とＥＬ３との距離よりも短いという特徴がある。

図２２は、検出領域Ａ１に他車両ＶＸが実際に存在せず、何かしらの物体の影Ｒ１２が検出領域Ａ１に映り込んでいる場合に検出されるエッジＥＬ１１〜ＥＬ４１の態様の一例である。図２２に示すように、影Ｒ１２のパターンに応じてエッジＥＬ１１〜ＥＬ４１が検出されているものの、画素群Ｅｐ１１〜Ｅｐ４１の数、反転回数が少なく、所定方向に沿う画素群の分布頻度も低く、分布頻度が閾値Ｓｂ以上のエッジＥＬ１，ＥＬ３，ＥＬ４の本数も３本と少なくなっている。また、エッジ線ＥＬ１１〜ＥＬ４１の間隔は、図２１に示す他車両ＶＸに由来するエッジ線ＥＬ１〜ＥＬ４の間隔の特徴を備えていない。

本実施形態では、このように実在する他車両ＶＸから抽出されるエッジ情報の情報と映り込んだ虚像の影から抽出されるエッジ情報との態様の相違に基づいて、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する。特に限定されないが、本実施形態の影検出予測部３８は、エッジ情報に基づいて検出領域Ａ１，Ａ２内に検出されるエッジ線ＥＬの本数が３本以下である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。なお、検出対象が４輪車である場合には検出されるエッジ線ＥＬの本数は４本であるので、エッジ線ＥＬの本数が３本以下である場合には、車両ではなく影であると判断できるが、トレーラなどのタイヤの数が４つ以上の対象を検出対象とする場合には、影であると判断するエッジ線ＥＬの本数は適宜に設定することができる。また、エッジ線ＥＬ１１とＥＬ２１との間隔とエッジ線ＥＬ３１とＥＬ４１との間隔が略等しく、エッジ線ＥＬ１１とＥＬ２１との間隔及びエッジ線ＥＬ３１とＥＬ４１との間隔が、エッジ線ＥＬ２１とＥＬ３１との距離よりも短いという特徴が抽出されない場合に、車両ではなく影であると判断できる。なお、本実施形態の影検出予測部３８は、エッジ線を検出する際に用いられる、画素群Ｅｐを検出するための輝度差の閾値（所定値）、エッジ線ＥＬ以上に検出された画素群Ｅｐの個数又は反転回数、エッジ線ＥＬ間の距離（間隔）を、影が映り込む可能性を判断するために適宜に設定することができる。

また、エッジ線ＥＬの本数、画素群Ｅｐの輝度、画素群Ｅｐの個数又は反転回数に応じて、影が検出される可能性を定量的に算出することができる。なお、閾値となる所定値は実験的に設定することができる。

このように、実際に検出されたエッジ情報に基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２に影が映り込む可能性を判断するので、確度の高い判断を行うことができる。これにより、検出領域Ａ１，Ａ２に影が映り込んでいる状況を高い精度で判断することができるので、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ自車両Ｖや他車両ＶＸの影の像に基づいて他車両ＶＸを誤検出することを防止することができる。

影検出予測部３８は、検出領域Ａ１，Ａ２に影が映り込んでいる可能性が高いという判断結果を制御部３９へ出力する。

次に、制御部３９について説明する。本実施形態の制御部３９は、前回の処理において影検出予測部３８により「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が高い」という判断がされた場合には、次回の処理において立体物検出部３３，３７、立体物判断部３４、影検出予測部３８、又は自身である制御部３９の何れか一つ以上の各部において実行される制御命令を生成することができる。

本実施形態の制御命令は、立体物が検出され、検出される立体物が他車両ＶＸであると判断されることが抑制されるように各部の動作を制御するための命令である。検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ影の像を、誤って検出対象である隣接車線を走行する他車両ＶＸと判断することを防止するためである。本実施形態の計算機３０はコンピュータであるため、立体物検出処理、立体物判断処理、影が検出される可能性を予測する影検出予測処理に対する制御命令は各処理のプログラムに予め組み込んでもよいし、実行時に送出してもよい。本実施形態の制御命令は、検出された立体物を他車両として判断する処理を中止させたり、検出された立体物を他車両ではないと判断させたりする結果に対する命令であってもよいし、差分波形情報に基づいて立体物を検出する際の感度を低下させる命令、エッジ情報に基づいて立体物を検出する際の感度を調整する命令であってもよい。

以下、制御部３９が出力する各制御命令について説明する。
まず、差分波形情報に基づいて立体物を検出する場合の制御命令について説明する。先述したように、立体物検出部３３は、差分波形情報と第１閾値αとに基づいて立体物を検出する。そして、本実施形態の制御部３９は、影検出予測部３８により「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が高い」と判断された場合には、第１閾値αを高くする制御命令を立体物検出部３３に出力する。第１閾値αとは、図１１のステップＳ７において、差分波形ＤＷ_ｔのピークを判断するための第１閾値αである(図５参照)。また、制御部３９は、差分波形情報における画素値の差分に関する閾値ｐを高くする制御命令を立体物検出部３３に出力することができる。

制御部３９は、前回の処理で「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が高い」と判断された場合には、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ影の像が立体物の存在を示す情報として検出されてしまう可能性が高いと判断する。このまま、通常と同じ手法で立体物を検出すると、検出領域Ａ１，Ａ２には他車両ＶＸが存在しないにもかかわらず、映り込んだ影を検出領域Ａ１、Ａ２を走行する他車両ＶＸの像と誤検出する場合がある。このため、制御部３９は、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、第１閾値α又は差分波形情報を生成する際の画素値の差分に関する閾値ｐを高く変更する。このように、判断の閾値を高く変更すると、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度が調整されるため、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ影の像を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。

また、本実施形態の制御部３９は、影検出予測部３８により「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が高い」と判断された場合には、鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値を低く出力する制御命令を立体物検出部３３に出力することができる。鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値とは、図１１のステップＳ５において生成される差分波形ＤＷ_ｔの縦軸の値である。制御部３９は、前回の処理で「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が高い」と判断されると、検出領域Ａ１，Ａ２に影が映り込んでいる可能性が高いと判断できるため、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、差分波形ＤＷ_ｔの度数分布化された値を低く変更する。このように、出力値を低くすることにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度が調整されるため、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ影の像を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。

次に、エッジ情報に基づいて立体物を検出する場合の制御命令について説明する。本実施形態の制御部３９は、影検出予測部３８により「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が高い」と判断されると、エッジ情報を検出する際に用いられる輝度に関する所定閾値を高くする制御命令を立体物検出部３７に出力する。エッジ情報を検出する際に用いられる輝度に関する所定閾値とは、図１７のステップＳ２９における各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値を判断する閾値θ、又は図１８のステップ３４におけるエッジ線の量を評価する第２閾値βである。制御部３９は、「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が高い」と判断されると、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、エッジ線を検出する際に用いられる閾値θ又はエッジ線の量を評価する第２閾値βを高く変更する。このように、判断の閾値を高く変更することにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度が調整されるため、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ影の像を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。

また、本実施形態の制御部３９は、影検出予測部３８により「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が高い」と判断されると、検出したエッジ情報の量を低く出力する制御命令を立体物検出部３７に出力する。検出したエッジ情報の量とは、図１７のステップＳ２９における各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値、又は図１８のステップ３４におけるエッジ線の量である。制御部３９は、前回の処理で「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が高い」と判断されると、影を立体物として検出しないように、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値又はエッジ線の量を低く変更する。このように、出力値を低くすることにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度を調整できるため、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ影の像を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。

また、各閾値又は各出力値を調整する制御命令には、影検出予測部３８によって算出された「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性」に応じた調整係数を含ませることができる。これにより、各閾値又は各出力値を影が映り込む可能性に応じて調整することができる。この場合において、調整係数は、「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性」が高いほど閾値が高く(厳しく)なるように調整される係数であり、「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性」が高いほど出力値が低い値（立体物と判断されにくい値）となるように調整される係数とする。調整された各閾値又は各出力値は「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性」の変化に応じて直線的に変化させてもよいし、段階的に変化させてもよい。

以下、図２３〜２５を参照して、影検出予測部３８、制御部３９及び制御命令を取得した立体物判断部３４、立体物検出部３３，３７の動作を説明する。図２３〜２５に示す処理は、前回の立体物検出処理の後に、前回処理の結果を利用して行われる今回の立体検出処理である。

まず、図２３に示すステップＳ４１において、影検出予測部３８は、立体物検出部３３により生成された左右の検出領域Ａ１，Ａ２の差分波形情報又は立体物検出部３７により生成された左右の検出領域Ａ１，Ａ２のエッジ情報に基づいて「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性」を算出する。「検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性」の算出手法は特に限定されず、走行地点における走行方向が太陽の存在方向に向かっているか、走行地点における走行時が日没前後であるか、撮像領域の明るさ、走行地点における太陽の高さが所定値未満であるか、画像情報中の検出領域Ａ１，Ａ２に所定値未満の領域が所定面積以上存在するか否かなどの環境要因に基づいて算出することができる。

つぎに、ステップ４２において、制御部３９は、ステップ４１において算出された検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する。

制御部３９は、検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上である場合に、検出される立体物が他車両ＶＸであると判断されることが抑制されるように各部に制御命令を出力する。その一例として、ステップＳ４６に進み、制御部３９は立体物の検出処理を中止する内容の制御命令を立体物判断部３４に出力する。また、他の例として、ステップＳ４７に進み、制御部３９は、検出された立体物は他車両ＶＸではないと判断することもできる。

検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値未満である場合、つまり影が検出領域Ａ１，Ａ２に映り込まないと判断できる場合には、ステップＳ４３に進み、立体物の検出処理を行う。この立体物の検出処理は上述した立体物検出部３３による図１１、図１２の差分波形情報を用いた処理、又は立体物検出部３７による図１７、図１８のエッジ情報を用いた処理に従って行われる。そして、ステップ４４において、この立体物検出部３３，３７により検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が検出された場合にはステップＳ４５に進み、検出された立体物が他車両ＶＸであると判断する。他方、立体物検出部３３，３７により検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が検出されない場合にはステップＳ４７に進み、検出領域Ａ１，Ａ２に他車両ＶＸは存在しないと判断する。

図２４に、他の処理例を示す。制御部３９は、ステップ４２において検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、ステップＳ５１に進み、差分波形情報を生成する際の画素値の差分に関する閾値ｐ、差分波形情報から立体物を判断する際に用いる第１閾値α、エッジ情報を生成する際の閾値θ、エッジ情報から立体物を判断する際に用いる第２閾値βの何れか一つ以上を高く設定する旨の制御命令を立体物検出部３３，３７へ送出する。先述したように、第１閾値αは、図１１のステップＳ７において、差分波形ＤＷ_ｔのピークを判断するためのである。閾値θは、図１７のステップＳ２９における各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値を判断する閾値であり、第２閾値βは、図１８のステップ３４におけるエッジ線の量を評価する閾値である。

また、図２５に示すように、制御部３９は、ステップ４２において検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、ステップＳ５２に進み、鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値を低く出力する制御命令を立体物検出部３３に出力する。鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値とは、図１１のステップＳ５において生成される差分波形ＤＷ_ｔの縦軸の値である。同様に、ステップＳ５２において、検出したエッジ情報の量を低く出力する制御命令を立体物検出部３７に出力する。検出したエッジ情報の量とは、図１７のステップＳ２９における各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値、又は図１８のステップ３４におけるエッジ線の量である。制御部３９は、前回の処理で所定値以上の検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が算出されると、この影を立体物と誤検出する可能性が高いと判断できるため、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値又はエッジ線の量を低く変更する制御命令を立体物検出部３７に出力する。

以上のように構成され作用する本発明の本実施形態の立体物検出装置１は、以下の効果を奏する。
（１）本実施形態の立体物検出装置１は、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される環境要因を検出し、この環境要因に基づいて影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、検出される立体物が他車両ＶＸであると判断されることが抑制されるように立体物を判断するための各処理を制御することので、検出領域Ａ１，Ａ２に映る影の映像に基づいて自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両を誤って検出することを防止することができる。この結果、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両を、高い精度で検出する立体物検出装置を提供することができる。

（２）本実施形態の立体物検出装置１によれば、影検出予測部３８が、検出された自車両Ｖの走行地点における走行方向が太陽の存在する方向を基準とする所定方向範囲に属する方向である場合には、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であると判断するので、自車両Ｖが光源となる太陽が存在する方向に向かって移動しており、自車両Ｖの後方に設定された検出領域Ａ１，Ａ２に自車両Ｖや隣接する車線を走行する他車両ＶＸの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ自車両Ｖや他車両ＶＸの影の像に基づいて他車両ＶＸを誤検出することを防止することができる。

（３）本実施形態の立体物検出装置１によれば、影検出予測部３８が、検出された自車両Ｖの走行時刻における走行地点が日没前の所定の非日没状態である場合には、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。これにより、自車両Ｖが光源となる太陽が存在する日没前に移動しており、自車両Ｖの後方に設定された検出領域Ａ１，Ａ２に自車両Ｖや隣接する車線を走行する他車両ＶＸの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ自車両Ｖや他車両ＶＸの影の像に基づいて他車両ＶＸを誤検出することを防止することができる。

（４）本実施形態の立体物検出装置１によれば、影検出予測部３８が、検出された撮像領域の明るさが所定値以上である場合には、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。これにより、撮像領域が明るく、自車両Ｖの後方に設定された検出領域Ａ１，Ａ２に自車両Ｖや隣接する車線を走行する他車両ＶＸの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ自車両Ｖや他車両ＶＸの影の像に基づいて他車両ＶＸを誤検出することを防止することができる。

（５）本実施形態の立体物検出装置１によれば、影検出予測部３８が、検出された自車両Ｖの走行地点における太陽の存在する高度が所定高さ未満である場合には、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。これにより、自車両Ｖの存在する位置及び時刻において太陽の高度が低いために影が伸びて、自車両Ｖの後方に設定された検出領域Ａ１，Ａ２に自車両Ｖや隣接する車線を走行する他車両ＶＸの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ自車両Ｖや他車両ＶＸの影の像に基づいて他車両ＶＸを誤検出することを防止することができる。

（６）本実施形態の立体物検出装置１によれば、影検出予測部３８が、各検出領域Ａ１，Ａ２の輝度が所定値未満の領域、すなわち影となっている領域が、検出領域Ａ１，Ａ２に所定面積以上存在する場合には、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。これにより、検出領域Ａ１，Ａ２に影が映り込んでいる状況を判断することができる。この結果、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ自車両Ｖや他車両ＶＸの影の像に基づいて他車両ＶＸを誤検出することを防止することができる。

（７）本実施形態の立体物検出装置１によれば、鳥瞰視画像から差分波形情報を生成して、この差分波形情報に基づいて立体物を検出するので、自車両Ｖの後方に他車両Ｖが存在するか否かを正確に判断することができる。

（８）本実施形態の立体物検出装置１によれば、前回の処理において検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値よりも高い場合には、第１閾値αを高く変更することにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度を調整できるため、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ影を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。

（９）本実施形態の立体物検出装置１によれば、前回の処理において検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値よりも高い場合には、差分波形情報を生成する際の出力値を低くすることにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度を調整できるため、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ影を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。

（１０）本実施形態の立体物検出装置１によれば、鳥瞰視画像からエッジ情報を生成し、エッジ情報に基づいて立体物を検出するので、自車両Ｖの後方に他車両Ｖが存在するか否かを正確に判断することができる。

（１１）本実施形態の立体物検出装置１によれば、影検出予測部３８は、立体物検出部３７により検出されたエッジ情報に基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２内において検出された、所定値以上の輝度差を示す画素群が所定方向に沿って存在するエッジ情報の態様に基づいて、各検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する。これにより、検出領域Ａ１，Ａ２に影が映り込んでいる状況を高い精度で判断することができるので、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ自車両Ｖや他車両ＶＸの影の像に基づいて他車両ＶＸを誤検出することを防止することができる。

（１２）本実施形態の立体物検出装置１によれば、前回の処理において検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値よりも高い場合には、エッジ情報を生成する際の判断の閾値を高く変更することにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度を調整できるため、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ影を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。

（１３）本実施形態の立体物検出装置１によれば、前回の処理において検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値よりも高い場合には、エッジ情報を生成する際の出力値を低くすることにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度を調整できるため、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ影を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。

（１４）本実施形態の立体物検出装置１によれば、検出領域Ａ１，Ａ２に影が検出される可能性が所定値以上である場合には、立体物の検出処理を中止するので、自車両Ｖの後方に他車両Ｖが存在すると予測される場合に、検出領域Ａ１，Ａ２に映り込んだ影を、自車両Ｖの走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを未然に防止することができる。

（１５）なお、本実施形態に立体物の検出方法においても、上述した立体物検出装置１と同様の作用及び同様の効果を得ることができる。

上記カメラ１０は本発明に係る撮像手段に相当し、上記視点変換部３１は本発明に係る画像変換手段に相当し、上記位置合わせ部３２及び立体物検出部３３は本発明に係る立体物検出手段に相当し、上記輝度差算出部３５，エッジ線検出部３６及び立体物検出部３７は本発明に係る立体物検出手段に相当し、上記立体物判断部３４は立体物判断手段に相当し、上記影検出予測部３８は影検出予測手段に相当し、上記制御部３９は制御手段に相当する。

１…立体物検出装置
１０…カメラ
２０…車速センサ
３０…計算機
３１…視点変換部
３２…位置合わせ部
３３，３７…立体物検出部
３４…立体物判断部
３５…輝度差算出部
３６…エッジ検出部
３８…影検出予測部
３９…制御部
４０…スミア検出部
５０…位置検出装置
ａ…画角
Ａ１，Ａ２…検出領域
ＣＰ…交点
ＤＰ…差分画素
ＤＷ_ｔ，ＤＷ_ｔ’…差分波形
ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｍ，ＤＷ_ｍ＋ｋ〜ＤＷ_ｔｎ…小領域
Ｌ１，Ｌ２…接地線
Ｌａ，Ｌｂ…立体物が倒れ込む方向上の線
Ｐ…撮像画像
ＰＢ_ｔ…鳥瞰視画像
ＰＤ_ｔ…差分画像
ＭＰ…マスク画像
Ｓ…スミア
ＳＰ…スミア画像
ＳＢ_ｔ…スミア鳥瞰視画像
Ｖ…自車両
ＶＸ…他車両

Claims (13)

1. 車両に搭載され、車両後方を撮像する一つの撮像手段と、
   前記撮像手段により得られた画像情報に基づいて前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出する立体物検出手段と、
   前記立体物検出手段により検出された立体物が前記右側検出領域又は左側検出領域に存在する他車両であるか否かを判断する立体物判断手段と、
   前記各検出領域に影が検出される環境要因を検出し、検出された環境要因に基づいて前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する影検出予測手段と、
   前記影検出予測手段により影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記検出される立体物が前記他車両であると判断されることを抑制する制御手段と、
   前記撮像手段により得られた前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域の画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段と、を備え、
   前記立体物検出手段は、前記画像変換手段により得られた異なる時刻の鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせし、当該位置合わせされた鳥瞰視画像の差分画像上における画素値の差分が所定閾値以上である画素数をカウントして度数分布化することで前記車両後方の右側検出領域及び前記車両後方の左側検出領域の差分波形情報をそれぞれ生成し、当該差分波形情報と第１閾値αとに基づいて前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出し、
   前記制御手段は、前記影検出予測手段により前記影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記第１閾値αを前記立体物が検出され難いように高く変更する制御命令を前記立体物検出手段に出力することを特徴とする立体物検出装置。
2. 前記影検出予測手段は、前記車両の走行方向と走行地点を前記環境要因として検出し、各地点における太陽の存在する方向を時刻に対応づけた暦情報を参照し、前記検出された前記車両の前記走行地点における前記走行方向が太陽の存在する方向を基準とする所定方向範囲に属する場合には、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であると判断することを特徴とする請求項１に記載の立体物検出装置。
3. 前記影検出予測手段は、前記車両の走行地点と走行時刻を前記環境要因として検出し、各地点における日没時刻を含む暦情報を参照し、前記検出された前記車両の前記走行時刻における前記走行地点が日没前の所定の非日没状態である場合には、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であると判断することを特徴とする請求項１又は２に記載の立体物検出装置。
4. 前記影検出予測手段は、前記撮像手段の撮像領域の明るさを前記環境要因として検出し、前記検出された前記撮像領域の明るさが所定値以上である場合には、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であると判断することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の立体物検出装置。
5. 前記影検出予測手段は、前記車両の走行地点と走行時刻を前記環境要因として検出し、各地点における太陽の高度を時刻に対応づけた暦情報を参照し、前記検出された前記車両の前記走行地点における太陽の存在する高度が所定高さ未満である場合には、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であると判断することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の立体物検出装置。
6. 前記影検出予測手段は、前記各検出領域の輝度を前記環境要因として検出し、前記輝度が所定値未満の領域が、前記検出領域に所定面積以上存在する場合には、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であると判断することを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の立体物検出装置。
7. 前記制御手段は、前記影検出予測手段により前記影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値を低くする制御命令を生成し、当該制御命令を前記立体物検出手段に出力することを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の立体物検出装置。
8. 前記立体物検出手段は、前記画像変換手段により得られた鳥瞰視画像のうち、互いに隣接する画像領域の輝度差が所定閾値以上であるエッジ情報を検出し、当該エッジ情報に基づいて前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出することを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の立体物検出装置。
9. 車両に搭載され、車両後方を撮像する一つの撮像手段と、
   前記撮像手段により得られた画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段と、
   前記画像変換手段により得られた鳥瞰視画像のうち、互いに隣接する画像領域の輝度差が所定閾値以上であるエッジ情報を検出し、当該エッジ情報と第２閾値βとに基づいて前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出する立体物検出手段と、
   前記立体物検出手段により検出された立体物が前記右側検出領域又は左側検出領域に存在する他車両であるか否かを判断する立体物判断手段と、
   前記立体物検出手段により検出されたエッジ情報に基づいて、前記検出領域内において検出された、所定値以上の輝度差を示す画素群が所定方向に沿って存在するエッジ情報の態様に基づいて、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する影検出予測手段と、
   前記影検出予測手段により影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記第２閾値βを前記立体物が検出され難いように高く変更する制御命令を前記立体物検出手段に出力して、前記検出される立体物が前記他車両であると判断されることを抑制する制御手段と、を有することを特徴とする立体物検出装置。
10. 前記制御手段は、前記影検出予測手段により前記影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記検出したエッジ情報の量を低く出力する制御命令を前記立体物検出手段に出力することを特徴とする請求項９に記載の立体物検出装置。
11. 前記制御手段は、前記影が検出される可能性が所定値以上である場合には、前記立体物の判断処理を中止する内容の制御命令又は前記検出された立体物が他車両ではないと判断する内容の制御命令を生成し、前記立体物判断手段に出力することを特徴とする請求項１〜１０の何れか一項に記載の立体物検出装置。
12. 車両に搭載された撮像手段と、立体物検出手段と、立体物判断手段と、影検出予測手段と、制御手段と、画像変換手段と、を備えた立体物検出装置に用いられる立体物検出方法であって、
    前記撮像手段は、前記車両後方を撮像し、前記車両後方の画像情報を取得するステップを実行し、
    前記立体物検出手段は、前記撮像手段により得られた画像情報に基づいて前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出するステップを実行し、
    前記立体物判断手段は、前記検出された立体物が前記右側検出領域又は左側検出領域に存在する他車両であるか否かを判断するステップを実行し、
    前記影検出予測手段は、前記各検出領域に影が検出される環境要因を検出し、検出された環境要因に基づいて前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断するステップを実行し、
    前記制御手段は、前記影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記立体物が前記他車両であると判断されることを抑制させるステップを実行し、
    前記画像変換手段は、前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域の画像を鳥瞰視画像に視点変換するステップを実行し、
    前記立体物検出手段は、前記視点変換するステップにより得られた異なる時刻の鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせし、当該位置合わせされた鳥瞰視画像の差分画像上における画素値の差分が所定閾値以上である画素数をカウントして度数分布化することで前記車両後方の右側検出領域及び前記車両後方の左側検出領域の差分波形情報をそれぞれ生成し、当該差分波形情報と第１閾値αとに基づいて前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出するステップを実行し、
    前記制御手段は、前記影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合に、前記第１閾値αを前記立体物が検出され難いように高く変更する制御命令を前記立体物検出手段に出力して、前記立体物が前記他車両であると判断されることを抑制させるステップを実行することを特徴とする立体物検出方法。
13. 車両に搭載された撮像手段と、立体物検出手段と、立体物判断手段と、影検出予測手段と、制御手段と、画像変換手段と、を備えた立体物検出装置に用いられる立体物検出方法であって、
    前記撮像手段は、前記車両後方を撮像し、前記車両後方の画像情報を取得するステップを実行し、
    前記画像変換手段は、前記画像情報を鳥瞰視画像に視点変換するステップを実行し、
    前記立体物検出手段は、前記得られた鳥瞰視画像のうち、互いに隣接する画像領域の輝度差が所定閾値以上であるエッジ情報を検出し、当該エッジ情報と第２閾値βとに基づいて前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出するステップを実行し、
    前記立体物判断手段は、前記検出された立体物が前記右側検出領域又は左側検出領域に存在する他車両であるか否かを判断するステップを実行し、
    前記影検出予測手段は、前記立体物検出手段により検出されたエッジ情報に基づいて、前記検出領域内において検出された、所定値以上の輝度差を示す画素群が所定方向に沿って存在するエッジ線の態様に基づいて、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断するステップを実行し、
    前記制御手段は、前記影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記第２閾値βを前記立体物が検出され難いように高く変更する制御命令を前記立体物検出手段に出力して、前記検出される立体物が前記他車両であると判断されることを抑制させるステップを実行する立体物検出方法。

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