JP5804180B2 - 立体物検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、立体物検出装置に関するものである。
本出願は、２０１２年３月１日に出願された日本国特許出願の特願２０１２−０４５３５６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。

従来より、異なる時刻に撮像された２枚の撮像画像を鳥瞰視画像に変換し、変換した２枚の鳥瞰視画像の差分に基づいて、障害物を検出する技術が知られている（特許文献１参照）。

特開２００８−２２７６４６号公報

夜間、自車両後方を撮像した画像を用いて、自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する他車両を検出する場合に、隣接車線に隣接する車線（以下、隣隣接車線ともいう）を走行する他車両のヘッドライトの光が検出領域に照射されると、このヘッドライトの光の像を、隣接車線を走行する他車両として誤検出してしまう場合がある。そのため、自車両後方において光源が検出された場合には、光源の位置に応じて、隣接車線を走行する他車両を検出するための検出基準を高くすることで、隣隣接車線を走行する他車両のヘッドライトの影響を排除する方法が考えられている。しかし、検出した光源が、隣隣接車線を走行する他車両のヘッドライトではない場合に、隣隣接車線を走行する車両のヘッドライトの影響を排除するために、検出基準を変更してしまうと、却って、隣接車線を走行する他車両を適切に検出できない場合があった。

本発明が解決しようとする課題は、自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する他車両を検出する際に、隣接車線に隣接する隣隣接車線を走行する他車両のヘッドライトから照射される光の影響を排除し、隣接車線を走行する他車両を正確に検出することである。

本発明は、自車両の後方に存在する光源を検出し、検出した光源が、隣接車線に隣接する隣隣接車線を走行する他車両のヘッドライトである確信度を算出し、算出した確信度が所定値以上である場合には、撮像手段と光源との位置関係に基づいて隣接車両を検出するための検出基準を設定し、確信度が所定値未満である場合には、撮像手段からの後方距離に応じて隣接車両を検出するための閾値を設定することで、上記課題を解決する。

本発明によれば、検出した光源が、隣接車線に隣接する隣隣接車線を走行する他車両のヘッドライトである確信度に基づいて、立体物を検出するための閾値を設定することで、検出した光源が、隣接車線を走行する他車両のヘッドライトである場合も、隣接車線に隣接する隣隣接車線を走行する他車両のヘッドライトである場合でも、ヘッドライトの光の影響を適切に排除し、隣接車線を走行する他車両を適切に検出することができる。

図１は、第１実施形態に係る立体物検出装置を搭載した車両の概略構成図である。 図２は、図１の車両の走行状態を示す平面図である。 図３は、第１実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。 図４は、第１実施形態に係る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５は、第１実施形態に係る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６は、第１実施形態に係る隣接車両の検出方法を説明するための図である。 図７は、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度と、第１の閾値α_１との関係の一例を示すグラフである。 図８は、カメラからの後方距離と、第１の閾値α_１との関係を説明するための図である。 図９Ａは、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ２に隣隣接車両のヘッドライトの光が照射される場面を示す図である。 図９Ｂは、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ１に隣隣接車両のヘッドライトの光が照射される場面を示す図である。 図９Ｃは、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ３に隣隣接車両のヘッドライトの光が照射される場面を示す図である。 図１０は、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度と、閾値α_２’との関係を示す第１の閾値マップの一例を示すグラフである。 図１１は、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度と、閾値α_２”との関係を示す第２の閾値マップの一例を示す図である。 図１２は、第２の閾値マップから得られる閾値α_２”の重みｗｔを規定した制御マップの一例を示す図である。 図１３は、図１２に示す制御マップの調整方法を説明するための図である。 図１４は、第１実施形態に係る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１５は、第１実施形態に係る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１６は、第１実施形態に係る立体物検出部による重み付けを示す図である。 図１７は、第１実施形態に係る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１８は、第１実施形態に係る隣接車両検出方法を示すフローチャートである。 図１９は、ステップＳ１０５の閾値αの設定処理を示すフローチャートである。 図２０は、第２実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。 図２１は、車両の走行状態を示す図であり、（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２２は、第２実施形態に係る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２３は、第２実施形態に係る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。 図２４は、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。 図２５は、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度と、第３の閾値β_１との関係の一例を示すグラフである。 図２６は、カメラからの後方距離と、第３の閾値β_１との関係を説明するための図である。 図２７は、検出領域Ａ１，Ａ２内における輝度と、閾値β_２’との関係を示す第３の閾値マップの一例を示す図である。 図２８は、検出領域Ａ１，Ａ２内における輝度と、閾値β_２”との関係を示す第４の閾値マップの一例を示す図である。 図２９は、第４の閾値マップから得られる閾値β_２”の重みｗｔを規定した制御マップの一例を示す図である。 図３０は、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（隣接車両）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３１は、第２実施形態に係る隣接車両検出方法を示すフローチャートである。 図３２は、他の実施形態に係る制御マップを示す図である。

《第１実施形態》
図１は、第１実施形態に係る立体物検出装置１を搭載した車両の概略構成図である。本実施形態に係る立体物検出装置１は、自車両Ｖ１が車線変更する際に接触の可能性がある隣接車線に存在する車両（以下、隣接車両Ｖ２ともいう。）を検出することを目的とする。本実施形態に係る立体物検出装置１は、図１に示すように、カメラ１０と、車速センサ２０と、計算機３０とを備える。

カメラ１０は、図１に示すように、自車両Ｖ１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となるように車両Ｖ１に取り付けられている。カメラ１０は、この位置から自車両Ｖ１の周囲環境のうちの所定領域を撮像する。車速センサ２０、自車両Ｖ１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、自車両後方の隣接車線に存在する隣接車両の検出を行う。

図２は、図１の自車両Ｖ１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Ｖ１が走行する車線に加えて、その左右の車線（隣接車線）についても撮像可能な画角に設定されている。

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、確信度判定部３４と、検出基準設定部３５とを備える。以下に、それぞれの構成について説明する。

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。

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視画像データを順次入力し、入力した異なる時刻の鳥瞰視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Ｖ１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Ｖ１がＰ_１に位置し、一時刻前の自車両Ｖ１がＰ_１’に位置していたとする。また、自車両Ｖ１の後側方向に隣接車両Ｖ２が位置して自車両Ｖ１と並走状態にあり、現時刻の隣接車両Ｖ２がＰ_２に位置し、一時刻前の隣接車両Ｖ２がＰ_２’に位置していたとする。さらに、自車両Ｖ１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視画像ＰＢ_ｔは図４（ｂ）に示すようになる。この鳥瞰視画像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、隣接車両Ｖ２（位置Ｐ_２）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視画像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、隣接車両Ｖ２（位置Ｐ_２’）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、上記のような鳥瞰視画像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視画像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Ｖ１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、鳥瞰視画像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、本実施形態において、位置合わせ部３２は、照度環境の変化に対応するために、鳥瞰視画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の画素値の差を絶対値化し、当該絶対値が所定の閾値ｔｈ以上であるときに、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を「１」とし、絶対値が所定の閾値ｔｈ未満であるときに、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を「０」とすることで、図４（ｂ）の右側に示すような差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成することができる。

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、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。立体物の検出およ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。

差分波形の生成にあたって立体物検出部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Ｖ１が車線変更する際に接触の可能性がある隣接車両について移動距離を算出することを目的とするものである。このため、本例では、図２に示すように自車両Ｖ１の後側方に矩形状の検出領域Ａ１，Ａ２を設定する。なお、このような検出領域Ａ１，Ａ２は、自車両Ｖ１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、立体物検出装置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、図２に示すように、設定した検出領域Ａ１，Ａ２の自車両Ｖ１側における辺（走行方向に沿う辺）を接地線Ｌ１，Ｌ２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、本来の隣接車両Ｖ２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、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、まず立体物検出部３３は、差分画像ＰＤ_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。本実施形態では、所定の差分を示す差分画素ＤＰは、差分画像ＰＤ_ｔの画素値が「０」「１」で表現されており、「１」を示す画素が、差分画素ＤＰとしてカウントされる。

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。

ここで、差分画像ＰＤ_ｔのデータ上における差分画素ＰＤ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。

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、生成した差分波形ＤＷ_ｔに基づいて、隣接車線に存在している隣接車両の検出を行う。ここで、図６は、立体物検出部３３による隣接車両の検出方法を説明するための図であり、差分波形ＤＷ_ｔおよび隣接車両を検出するための閾値αの一例を示している。立体物検出部３３は、図６に示すように、生成した差分波形ＤＷ_ｔのピークが、当該差分波形ＤＷ_ｔのピークの位置に対応する閾値α以上であるか否かを判断する。そして、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔのピークが閾値α未満である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２に隣接車両は存在しないと判断し、一方、差分波形ＤＷ_ｔのピークが閾値α以上である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２に隣接車両が存在すると判断し、隣接車線に存在する隣接車両を検出する。

このように、差分波形ＤＷ_ｔは、所定輝度差を示す画素の分布情報の一態様であり、本実施形態における「画素の分布情報」とは、撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換した際における立体物が倒れ込む方向に沿って検出される「輝度差が所定閾値以上の画素」の分布の状態を示す情報と位置付けることができる。つまり、立体物検出部３３は、視点変換部３１により得られた鳥瞰視画像上で、鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れ込む方向において、輝度差が所定閾値ｔｈ以上の画素の分布情報を差分波形ＤＷ_ｔとして検出し、さらに、立体物が倒れこむ方向における画素の分布の度合い（差分波形ＤＷ_ｔにおける差分画素ＤＰのカウント数）が閾値α以上である場合に、差分波形ＤＷ_ｔに基づいて、立体物を検出する。

続いて、隣接車両を検出するための閾値αの設定方法について説明する。

閾値αは、図３に示す検出基準設定部３５により設定される。本実施形態において、検出基準設定部３５は、後述するように、図３に示す確信度判定部３４により検出された確信度に基づいて、カメラ１０からの後方距離に応じて設定した第１の閾値α_１、および、カメラ１０と光源との位置関係に応じて設定された第２の閾値α_２のいずれか一方を、差分波形ＤＷ_ｔに基づいて隣接車両を検出するための閾値αとして設定する。

確信度判定部３４は、自車両後側方において光源が検出された場合に、検出された光源が、自車両後側方の隣隣接車線（自車線の２車線隣の車線）を走行する他車両（以下、隣隣接車両という）のヘッドライトであることの確からしさを確信度として判定する。以下に、確信度判定部３４による確信度の判定方法について説明する。なお、本実施形態では、後述するように、光源の検出は検出基準設定部３５により行われる。

本実施形態において、確信度判定部３４は、検出した光源の数、光源の位置、および、光源の状態の時間変化に基づいて、検出した光源が、隣隣接車両のヘッドライトである確信度を判定する。

たとえば、確信度判定部３４は、検出領域Ａ１，Ａ２内で検出された光源の数が多い場合には、検出した光源は、たとえば街灯や電飾された看板などであり、隣隣接車両のヘッドライトである可能性は低いもの判断し、検出した光源が隣隣接車両のヘッドライトである確信度を低く判定する。

また、確信度判定部３４は、光源の位置、すなわち、光源の高さ（光源の鉛直方向における位置）、光源の車幅方向における位置、および光源の自車両進行方向における位置に基づいて、検出した光源が、隣隣接車両のヘッドライトである確信度を判定する。たとえば、確信度判定部３４は、光源の高さが高い場合は、検出した光源は街灯に起因する可能性が高いものと判断し、検出した光源が隣隣接車両のヘッドライトである確信度を低く判定する。また、確信度判定部３４は、光源の車幅方向における位置が、自車両から遠くなるほど、検出した光源は、隣接車線よりも自車両から遠い隣隣接車線に存在する隣隣接車両のヘッドライトである可能性が高いものと判断し、検出した光源が隣隣接車両のヘッドライトである確信度を高く判定する。さらに、確信度判定部３４は、光源の自車両進行方向における位置が自車両から遠いほど、検出した光源は、隣隣接車両のヘッドライトである可能性が低いものと判断し、検出した光源が隣隣接車両のヘッドライトである確信度を低く判定する。

さらに、確信度判定部３４は、光源の状態の時間変化に基づいて、検出した光源が、隣隣接車両のヘッドライトである確信度を判定する。たとえば、確信度判定部３４は、検出した光源の大きさの時間変化が小さい場合には、検出した光源は、隣接車線よりも自車両から遠い隣隣接車線を走行する隣隣接車両のヘッドライトである可能性が高いものと判断し、検出した光源が、隣隣接車両のヘッドライトである確信度を高く判定する。また、たとえば、確信度判定部３４は、検出した光源の位置の時間変化が小さい場合や、検出した光源の輝度の時間変化が小さい場合にも、検出した光源は、隣接車線よりも自車両から遠い隣隣接車線を走行する隣隣接車両のヘッドライトである可能性が高いものと判断し、検出した光源が隣隣接車両のヘッドライトである確信度を高く判定する。

そして、確信度判定部３４は、これら光源の数、光源の位置、および光源の状態の時間変化に基づいて、検出した光源が隣隣接車両のヘッドライトである確信度を総合的に判定する。このように、光源の数、光源の位置、および光源の状態の時間変化を総合的に判断することで、検出した光源が隣隣接車両のヘッドライトに起因するものであるか否かを適切に判定することができる。なお、確信度判定部３４は、確信度を判定する際に、検出した光源の大きさを加味する構成としてもよい。たとえば、確信度判定部３４は、検出した光源の大きさが、隣隣接車両の一般的なヘッドライトの大きさから大きく外れる場合には、確信度を低く判定する構成とすることができる。

そして、検出基準設定部３５は、確信度判定部３４により判定された確信度が所定値以上であるか否かを判断し、確信度が所定値未満である場合には、後述するカメラ１０からの後方距離に応じて設定した第１の閾値α_１を、差分波形ＤＷ_ｔに基づいて隣接車両を検出するための閾値αとして設定し、一方、確信度が所定値以上である場合には、後述するカメラ１０と光源との位置関係に応じて設定された第２の閾値α_２を、差分波形ＤＷ_ｔに基づいて隣接車両を検出するための閾値αとして設定する。ここで、まず、カメラ１０からの後方距離に応じた第１の閾値α_１の設定方法について説明する。

検出基準設定部３５は、図５左図に示す立体物が倒れ込む方向上の各線Ｌａ，Ｌｂ，Ｌｃ…に対応する検出領域Ａ１，Ａ２内の位置（以下、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置という）ごとに、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度（たとえば、図５左図に示す立体物が倒れ込む方向上の各線Ｌａ，Ｌｂ，Ｌｃ…上の差分画素ＤＰの平均輝度など）、および、カメラ１０からの後方距離に応じて、第１の閾値α_１を設定する。ここで、図７は、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度と第１の閾値α_１との関係の一例を示すグラフであり、図８は、カメラ１０からの後方距離と第１の閾値α_１との関係を説明するための図である。

具体的には、検出基準設定部３５は、図７に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度が高いほど、当該検出位置に対応する第１の閾値α_１を高い値に設定する。これにより、たとえば、輝度の高い隣隣接車両（自車線の２車線隣の隣隣接車線に存在する車両）のヘッドライトの光が隣接車線に照射された場合でも、隣隣接車両のヘッドライトの光に基づく差分波形ＤＷ_ｔのピークが第１の閾値α_１未満となり、隣隣接車両のヘッドライトの光の影響を排除することができるため、隣隣接車両のヘッドライトの光の像を、隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

さらに、検出基準設定部３５は、カメラ１０からの後方距離に応じて設定されている第１の閾値α_１のゲインに基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度に応じて設定された第１の閾値α_１を変更する。たとえば、検出基準設定部３５は、図８左図に示すように、カメラ１０からの後方距離に応じて、検出領域Ａ１，Ａ２を３つの領域に分割する。図８左図に示す例では、検出基準設定部３５は、検出領域Ａ１，Ａ２を、カメラ１０からの後方距離が距離Ｄ１未満の領域Ｒ１と、カメラ１０からの後方距離が距離Ｄ１以上であり、かつ、距離Ｄ２未満の領域Ｒ２と、カメラ１０からの後方距離が距離Ｄ２以上であり、かつ、距離Ｄ３未満の領域Ｒ３の３つの領域に分割する。なお、図８については検出領域Ａ１のみを図示して説明するが、検出領域Ａ２についても同様に第１の閾値α_１のゲインが設定されている。

図８右図に示すように、第１の閾値α_１のゲインは、カメラ１０からの後方距離に応じて設定されている。たとえば、検出領域Ａ１のうち、カメラ１０からの後方距離が距離Ｄ１以上であり、かつ、距離Ｄ２未満である領域Ｒ２では、第１の閾値α_１のゲインは一定の値に設定されている。これに対して、検出領域Ａ１のうち、カメラ１０からの後方距離が距離Ｄ１未満の領域Ｒ１では、領域Ｒ２で設定されている第１の閾値α_１よりも高いゲインとなっており、また、カメラ１０からの後方距離が小さいほど（自車両に近いほど）、第１の閾値α_１のゲインが高くなっている。さらに、検出領域Ａ１のうち、カメラ１０からの後方距離が距離Ｄ２以上の領域Ｒ３でも、領域Ｒ２で設定されている第１の閾値α_１よりも高いゲインとなっており、また、カメラ１０からの後方距離が大きいほど（自車両から遠いほど）、第１の閾値α_１のゲインが高くなっている。

ここで、図９Ａは、検出領域Ａ２内の領域Ｒ２で隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトが検出される場面を示している。図９Ａに示すように、検出領域Ａ２のうち領域Ｒ２においては、隣隣接車両のヘッドライトの光が隣隣接車両からカメラ１０に直線的に照射され、カメラ１０に入射されるヘッドライトの光量は多くなるため、領域Ｒ２における輝度は、検出領域Ａ２の他の領域Ｒ１，Ｒ２と比べて高くなる。そのため、図８右図に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ２において、第１の閾値α_１のゲインを、検出領域Ａ１，Ａ２内の他の領域Ｒ１，Ｒ３と比べて低い値とした場合でも、検出基準設定部３５は、図７に示すように、領域Ｒ２における高い輝度に応じて閾値αを高く設定することができ、これにより、領域Ｒ２において、隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトの光を、隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。なお、図９Ａについては検出領域Ａ２のみを図示して説明するが、検出領域Ａ１についても同様である（後述する図９Ｂ、図９Ｃにおいても同じ。）。

また、図９Ｂは、検出領域Ａ２内の領域Ｒ１で隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトが検出される場面を示している。図９Ｂに示すように、自車両に近い領域Ｒ１で隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトが検出された場合、隣隣接車両Ｖ３から照射されたヘッドライトの光のうち、自車両Ｖ１が存在する方向に照射された一部の光のみが、カメラ１０に入射する。そのため、検出領域Ａ１，Ａ２のうち自車両に近い領域Ｒ１では、通常、検出領域Ａ１，Ａ２の領域Ｒ２と比べて、カメラ１０に入射されるヘッドライトの光量が少なく、領域Ｒ１の輝度が低くなる。そのため、図７に示すように、第１の閾値α_１を輝度に応じて変更するだけでは、領域Ｒ１に照射された隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトの光を、隣接車両として誤検出してしまう場合がある。特に、領域Ｒ１では、カメラ１０からの後方距離が小さいほど（自車両に近いほど）、隣隣接車両Ｖ３から照射されるヘッドライトの光は弱くなる。これに対して、本実施形態では、図８右図に示すように、領域Ｒ１においては、領域Ｒ２と比べて、第１の閾値α_１のゲインが高く設定されているとともに、カメラ１０からの後方距離が小さいほど（自車両に近いほど）、第１の閾値α_１のゲインが高く設定されている。そのため、本実施形態において、検出基準設定部３５は、領域Ｒ１で検出された隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトの輝度が低い場合でも、閾値αを高い値に変更することができ、これにより、領域Ｒ１で検出された隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトの輝度が低い場合でも、隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトの光を、隣接車両Ｖ２として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

また、図９Ｃは、検出領域Ａ２内の領域Ｒ３で隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトが検出される場面を示している。図９Ｃに示すように、自車両から遠い領域Ｒ３には、検出領域Ａ１，Ａ２よりも後方に位置する複数の車両（たとえば、図９Ｃに示す隣隣接車両Ｖ３や、当該隣隣接車両Ｖ３よりもさらに後方に存在する車両など）から、様々な輝度の光が照射される。すなわち、領域Ｒ３で検出される隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトの光は、領域Ｒ２と比べて輝度が低い場合もあり、このような場合に、図７に示すように、第１の閾値α_１を輝度に応じて変更するだけでは、領域Ｒ３に照射された隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトの光の像を、隣接車両として誤検出してしまう場合がある。特に、領域Ｒ３では、カメラ１０からの後方距離が大きいほど（自車両から遠いほど）、照射されるヘッドライトの光の輝度がばらつく傾向にあり、より輝度の低い光が照射される可能性がある。これに対して、本実施形態では、図８右図に示すように、領域Ｒ３においては、領域Ｒ１と同様に、領域Ｒ２と比べて第１の閾値α_１のゲインが高く設定されているとともに、カメラ１０からの後方距離が大きいほど（自車両から遠いほど）、第１の閾値α_１のゲインが高く設定されている。そのため、本実施形態において、検出基準設定部３５は、領域Ｒ３で検出された隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトの輝度が低い場合でも、第１の閾値α_１を高い値に変更することができ、これにより、領域Ｒ３で検出された隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトの輝度が低い場合でも、隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトの光を、隣接車両Ｖ２として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

このように、検出基準設定部３５は、図７に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度に応じて第１の閾値α_１を設定するとともに、設定した第１の閾値α_１のゲインを、図８に示すように、カメラ１０からの後方距離に応じて変更することで、図６に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２内の各検出位置に対応する第１の閾値α_１を設定する。たとえば、検出基準設定部３５は、図７を参照して、図５左図に示す線Ｌａ上の差分画素ＤＰの輝度に応じて第１の閾値α_１を設定し、さらに、図８右図に示す第１の閾値α_１のゲインのうち、線Ｌａの交点ＣＰの位置における第１の閾値α_１のゲインで、設定した閾値第１の閾値α_１を変更することで、線Ｌａに対応する位置の第１の閾値α_１を算出する。同様に、検出基準設定部３５は、線Ｌｂ，Ｌｃ…に対応する位置の第１の閾値α_１を算出することで、図６に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２内の各検出位置に対応する第１の閾値α_１を設定する。

なお、検出基準設定部３５は、隣接車線に照射された隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトの光の像を、隣接車両として誤検出してしまうことを防止できるように、閾値αの設定を行うものである。そのため、本実施形態では、カメラ１０からの後方距離に応じて第１の閾値α_１を変更する処理を、隣隣接車両Ｖ３がヘッドライトを点灯する条件（たとえば、夜間）のみ行う構成としてもよい。なお、検出基準設定部３５は、たとえば、カメラ１０により撮像した画像の輝度が所定値以下である場合に、隣隣接車両Ｖ３がヘッドライトを点灯する条件（たとえば、夜間）であると判断することができる。

次に、カメラ１０と光源との位置関係に応じた第２の閾値α_２の設定方法について説明する。本実施形態において、検出基準設定部３５は、図１０に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度と、所定の閾値α_２’との関係を示した第１の閾値マップ、および、図１１に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度と、所定の閾値α_２”との関係を示した第２の閾値マップを備えている。図１０に示す第１の閾値マップでは、隣接車両の特徴的な部分であるタイヤホイールを検出しやすいように、輝度が低い場合に閾値α_２’が低い値となるように設定されている。一方、図１１に示す第２の閾値マップでは、たとえば、検出領域Ａ１，Ａ２内において隣隣接車両（自車線の２車線隣の隣隣接車線に存在する車両）のヘッドライトの光が検出された場合でも、検出されたヘッドライト周辺において隣接車両の誤検出が生じないよう、輝度が低い場合でも閾値α_２”が高い値に設定されている。具体的には、図１０に示す第１の閾値マップで規定されている閾値α_２’と比較して、図１１に示す第２の閾値マップで規定されている閾値α_２”は、輝度が低い場合でも、所定値Ｓ_ｔ未満とならないように設定されている。

そして、検出基準設定部３５は、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度に応じて図１０に示す第１の閾値マップから得られた閾値α_２’と、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度に応じて図１１に示す第２の閾値マップから得られた閾値α_２”とを用いて、下記数式１に従って、検出領域内Ａ１，Ａ２内の検出位置において、隣接車両を検出するための第２の閾値α_２を算出する。
［数１］
第２の閾値α_２＝｛（１−ｗｔ）・第１の閾値マップから得られた閾値α_２’）＋（ｗｔ・第２の閾値マップから得られた閾値α_２”）
なお、上記式１中、ｗｔは、第２の閾値マップ（ヘッドライト周辺での誤検出の防止を重視したマップ）から得られた閾値α_２”の重みであり、この重みｗｔは、図１２に示す制御マップに基づいて決定される。

ここで、図１２は、第２の閾値マップから得られる閾値α_２”の重みｗｔを規定した制御マップの一例である。なお、図１２に示す制御マップでは、縦軸に、第２の閾値マップから得られる閾値α_２”の重みｗｔを示し、横軸に、検出位置の自車両進行方向における位置を示している。図１２に示す制御マップでは、後述する基準位置Ｐ_Ｏにおいて、重みｗｔが最大の「１」となっている。そのため、上記式１に従って第２の閾値α_２を算出した場合に、基準位置Ｐ_Ｏにおける第２の閾値α_２は、ヘッドライト周辺での誤検出の防止を重視した第２の閾値マップから得られる閾値α_２”と等しくなる。また、図１２に示す制御マップでは、基準位置Ｐ_Ｏ付近においても重みｗｔが「１」に近い値となっている。そのため、上記式１に従って第２の閾値α_２を算出した場合、基準位置Ｐ_Ｏ付近における第２の閾値α_２は、第２の閾値マップから得られる閾値α_２”に近い値となる。

また、図１２に示す制御マップでは、基準位置Ｐ_Ｏの後方において、基準位置Ｐ_Ｏの前方と比べて、基準位置Ｐ_Ｏから少し離れた位置で重みｗｔが「０」となっている。そのため、上記式１に従って第２の閾値α_２を算出した場合に、基準位置Ｐ_Ｏの後方における第２の閾値α_２は、隣接車両のタイヤホイールを検出しやすい第１の閾値マップから得られる閾値α_２’と等しくなる。反対に、基準位置Ｐ_Ｏの前方においては、第２の閾値マップから得られる閾値α_２”の重みｗｔが高い値で推移している。そのため、上記式１に従って第２の閾値α_２を算出した場合に、基準位置Ｐ_Ｏの前方においては、基準位置Ｐ_Ｏの後方と比較して、ヘッドライト周辺での誤検出の防止を重視した閾値α_２”が算出されることとなる。

さらに、本実施形態において、検出基準設定部３５は、図１２に示す制御マップを用いて、隣接車両を検出するための第２の閾値α_２を算出する前に、図１２に示す制御マップを、カメラ１０と光源との位置関係に応じて調整する。以下に、図１３を参照して、図１２に示す制御マップの調整方法について説明する。ここで、図１３は、図１２に示す制御マップの調整方法を説明するための図である。

すなわち、検出基準設計部３５は、図１３（Ａ）右図に示すように、まず、カメラ１０により撮像された撮像画像から、隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトなどの光源を検出する。そして、検出基準設定部３５は、検出した光源の重心位置を検出し、光源の重心位置と、カメラ１０の中心位置とを通る直線Ｌｃを設定する。さらに、検出基準設定部３５は、直線Ｌｃと、検出領域Ａ２の隣隣接車線側における辺（走行方向に沿う辺）Ｌ２’との交点Ｏを算出する。なお、検出基準設定部３５による光源の検出方法については後述する。

そして、検出基準設定部３５は、図１３（Ａ）左図に示すように、交点Ｏと、図１２に示す制御マップの基準位置Ｐ_Ｏとが一致するように、図１２に示す制御マップの調整を行う。ここで、図１３（Ｂ）は、図１３（Ａ）に示す場面から、隣隣接車両Ｖ３が自車両Ｖ１に近接した場面を例示している。図１３（Ｂ）に示す場面では、隣隣接車両Ｖ３が自車両Ｖ１に近接しているため、直線Ｌｃと検出領域Ａ２の線Ｌ２’との交点Ｏは、図１３（Ａ）に示す交点Ｏよりも、前方（Ｙ軸負方向）に移動している。そのため、図１３（Ｂ）左図に示すように、検出基準設定部３５により、図１３（Ｂ）右図に示す交点Ｏの位置と、図１２に示す制御マップの基準位置Ｐ_Ｏとが一致するように、図１２に示す制御マップを調整することで、図１３（Ｂ）左図に示すように、図１２に示す制御マップは、図１３（Ａ）左図に示す制御マップと比べて、全体的に前方（Ｙ軸負方向）にシフトされ、これにより、光源の位置と、図１２に示す制御マップの基準位置Ｐ_Ｏとが対応することとなる。

このように、光源の位置と図１２に示す制御マップの基準位置Ｐ_Ｏとを対応させることで、光源よりも前方の領域Ｒｆ（すなわち、自車両の進行方向をＹ方向、車幅方向をＸ方向としたＸＹ平面において、Ｙ方向におけるカメラ１０の位置を０、カメラ１０よりも後方をＹ＞０とし、直線ＬｃをＹ＝ｋＸで示した場合に、Ｙ＜ｋＸとなる領域）において、第２の閾値マップから得られる閾値_２”の重みｗｔが大きくすることができる。そのため、上記式１に従って第２の閾値α_２を算出した場合に、光源よりも前方の領域においては、ヘッドライト周辺での誤検出の防止を重視した第２の閾値α_２が得られることとなる。

一方、光源の位置と図１２に示す制御マップの基準位置Ｐ_Ｏとを対応させることで、光源よりも後方の領域Ｒｒ（すなわち、自車両の進行方向をＹ方向、車幅方向をＸ方向としたＸＹ平面において、Ｙ方向におけるカメラ１０の位置を０、カメラ１０よりも後方をＹ＞０とし、直線ＬｃをＹ＝ｋＸで示した場合に、Ｙ≧ｋＸとなる領域）において、第２の閾値マップから得られる閾値α_２”の重みｗｔを小さくすることができる。そのため、上記式１に従って第２の閾値α_２を算出した場合に、光源よりも後方の領域においては、隣接車両のタイヤホイールが検出しやすい第２の閾値α_２が得られることとなる。

なお、検出基準設定部３５は、隣接車線に照射される隣隣接車両のヘッドライトの光を、隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止するために、第２の閾値α_２を変更するものである。そのため、本実施形態では、検出基準設定部３５による第２の閾値α_２の変更を、隣隣接車両がヘッドライトを点灯する夜間のみ行う構成とすることができる。なお、検出基準設定部３５は、たとえば、カメラ１０により撮像した画像の輝度が所定値以下である場合に、夜間であると判断すればよい。

このように、検出基準設定部３５は、カメラ１０からの後方距離に応じて設定した第１の閾値α_１と、カメラ１０と光源との位置関係に応じて設定された第２の閾値α_２とを設定可能となっている。そして、検出基準設定部３５は、確信度判定部３４により判定された確信度が所定値以上であるか否かを判断し、確信度が所定値未満である場合には、第１の閾値α_１を、差分波形ＤＷ_ｔに基づいて隣接車両を検出するための閾値αとして設定し、一方、確信度が所定値以上である場合には、第２の閾値α_２を、差分波形ＤＷ_ｔに基づいて隣接車両を検出するための閾値αとして設定する。

続いて、立体物検出部３３の説明に戻る。隣接車線に存在する立体物を検出した後、立体物検出部３３は、一時刻前の差分波形ＤＷ_ｔ−１と現時刻における差分波形ＤＷ_ｔとの対比により、隣接車両に存在する立体物の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１４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１４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１４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１４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１５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１５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隣接車両の移動距離を算出する。すなわち、図１５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。このように、本実施形では、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可能となる。なお、移動距離τ^＊は、自車両Ｖ１に対する隣接車両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。

このように、本実施形態では、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とで、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に分割することで、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ができ、これにより、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ができ、複数のオフセット量から移動距離を求めることができるため、移動距離の算出精度を向上させることができる。また、本実施形態では、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とで、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が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。

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１６は、立体物検出部３３による重み付けを示す図である。

図１６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。

なお、本実施形態において立体物検出部３３は、自車両Ｖ１（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、隣接車両の移動距離を算出する。

図１７は、立体物検出部３３により得られるヒストグラムの他の例を示す図である。カメラ１０の画角内に隣接車両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。これにより、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。

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の画角内に隣接車両が複数台存在すると想定される。しかし、検出領域Ａ１，Ａ２内に複数の隣接車両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。これにより、本実施形態では、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。

次に、本実施形態に係る隣接車両検出処理について説明する。図１８は、本実施形態の隣接車両検出処理を示すフローチャートである。図１８に示すように、まず、計算機３０により、カメラ１０から撮像画像Ｐのデータの取得が行われ（ステップＳ１０１）、視点変換部３１により、取得した撮像画像Ｐのデータに基づいて、鳥瞰視画像ＰＢ_ｔのデータが生成される（ステップＳ１０２）。

次いで、位置合わせ部３３は、鳥瞰視画像ＰＢ_ｔのデータと、一時刻前の鳥瞰視画像ＰＢ_ｔ−１のデータとを位置合わせをし、差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成する（ステップＳ１０３）。その後、立体物検出部３３は、差分画像ＰＤ_ｔのデータから、画素値が「１」の差分画素ＤＰの数をカウントして、差分波形ＤＷ_ｔを生成する（ステップＳ１０４）。

検出基準設定部３５は、差分波形ＤＷ_ｔに基づいて隣接車両を検出するための閾値αの設定を行う（ステップＳ１０５）。ここで、図１９は、ステップＳ１０５の閾値αの設定処理を示すフローチャートである。検出基準設定部３５は、図１９に示すように、まず、カメラ１０により撮像された撮像画像から、隣隣接車両のヘッドライトなどの光源を検出する（ステップＳ２０１）。

ここで、検出基準設定部３５は、ノイズの影響を排除し、他車両のヘッドライトを光源として適切に検出するために、撮像画像のうち、周辺との明るさの差が所定値ｓ_ｄ以上であり、かつ、所定値ｓ_ｌ以上の大きさである画像領域を、光源に対応する領域として検出する。

そのため、検出基準設定部３５は、まず、撮像画像のエッジ処理を行い、周辺との明るさの差が所定値ｓ_ｄ以上の領域を、光源候補として検出する。なお、本実施形態において、検出基準設定部３５は、光源を適切に検出するために、所定値ｓ_ｄを一定の値に限定せず、たとえば、カメラ１０から光源候補までの後方距離や、光源候補が存在する領域の輝度に基づいて、所定値ｓ_ｄを変更することができる。たとえば、検出基準設定部３５は、輝度に応じて所定値ｓ_ｄが設定された閾値マップと、カメラ１０から光源候補までの後方距離に応じて所定値ｓ_ｄが設定された閾値マップとを有し、これら２つの閾値マップを比較し、それぞれの閾値マップで得られた所定値ｓ_ｄのうち高いほうの所定値ｓ_ｄを、光源候補を検出するための所定値ｓ_ｄとして選択することができる。

そして、検出基準設定部３５は、検出された光源候補のうち、所定値ｓ_ｌ以上の大きさである画像領域を、光源に対応する領域として検出する。なお、所定値ｓ_ｌも一定の値に限定されず、たとえば、検出基準設定部３５は、カメラ１０から光源候補までの後方距離に応じて、所定値ｓ_ｌを変更してもよい。たとえば、検出領域Ａ１，Ａ２の自車両進行方向における長さが１０ｍである場合、検出基準設定部３５は、検出領域Ａ１，Ａ２を、検出領域Ａ１，Ａ２のうちカメラ１０から最も近い位置から、車両進行方向に０〜１．５ｍまでの領域Ｒ１と、１．５〜６ｍの領域Ｒ２と、６ｍ〜１０ｍの領域Ｒ３との３つの領域に分割する。そして、検出基準設定部３５は、検出領域Ａ１，Ａ２のうち、自車両から近い領域Ｒ１、および自車両から遠い領域Ｒ３では、たとえば、縦×横が５×５画素以上となる画像領域を、光源に対応する領域として検出し、検出領域Ａ１，Ａ２のうち、中央の領域Ｒ２では、たとえば、縦×横が７×７画素以上となる画像領域を、光源に対応する領域として検出することができる。

なお、ステップＳ２０１において、光源を検出できなかった場合には、検出基準設定部３５は、たとえば、閾値αを予め定めた閾値に設定して、ステップＳ１０５の閾値αの設定処理を終了する。

次に、確信度判定部３４により、検出された光源が、自車両後側方の隣隣接車両のヘッドライトである確信度の判定が行われる（ステップＳ２０２）。上述したように、確信度判定部３４は、光源の数、光源の位置、光源の状態の時間変化、および光源の大きさに基づいて、検出した光源が、隣隣接車両のヘッドライトである確信度を総合的に判定する。そして、検出基準設定部３５は、ステップＳ２０２での確信度の判定結果に基づいて、確信度が所定値以上であるか否かを判断し、確信度が所定値未満である場合には、カメラ１０からの後方距離に応じて閾値αを設定するために、ステップＳ２０４に進み、確信度が所定値以上である場合には、カメラ１０と光源との位置関係に基づいて閾値αを設定するために、ステップＳ２０８に進む。

ステップＳ２０４では、検出基準設定部３５により、図７に示すように、検出位置の輝度に応じて、当該検出位置における第１の閾値α_１の取得が行われる。そして、検出基準設定部３５は、ステップＳ２０４で取得した第１の閾値α_１を、図８に示すように、カメラ１０からの後方距離に応じて規定されている第１の閾値α_１のゲインに基づいて変更する（ステップＳ２０５）。そして、検出基準設定部３５は、検出領域Ａ１，Ａ２内における全て検出位置ごとに第１の閾値α_１を算出し、検出領域Ａ１，Ａ２内における全て検出位置において第１の閾値α_１を算出した場合に（ステップＳ２０６＝Ｙｅｓ）、算出した第１の閾値α_１を、図６に示すように、差分波形ＤＷ_ｔに基づいて隣接車両を検出するための閾値αとして設定する。

一方、ステップＳ２０３で、確信度が所定値未満と判断された場合には、ステップＳ２０８に進む。ステップＳ２０８では、検出基準設定部３５は、図１３（Ａ）右図に示すように、検出した光源の重心位置とカメラ１０の中心位置とを通る直線Ｌｃを設定し、さらに、検出基準設定部３５は、設定した直線Ｌｃと、検出領域Ａ２の隣隣接車線側の辺Ｌ２’との交点Ｏを算出する（ステップＳ２０９）。そして、検出基準設定部３５は、図１３（Ｂ）左図に示すように、ステップＳ２０９で算出した交点Ｏと、図１２に示す制御マップの基準位置Ｐ_Ｏとが一致するように、図１２に示す制御マップを調整する（ステップＳ２１０）。

そして、検出基準設定部３５は、隣接車両のタイヤホイールを検出しやすいように、閾値α_２’が設定されている第１の閾値マップ（図７参照）と、ヘッドライト周辺での誤検出の防止を重視して、閾値α_２”が設定されている第２の閾値マップ（図８参照）と、ステップＳ２１０で調整した制御マップとを用いて、上記式１に従って、第２の閾値α_２を算出する（ステップＳ２１１）。そして、検出基準設定部３５は、検出領域Ａ１，Ａ２内における全て検出位置ごとに第２の閾値α_２を算出し、検出領域Ａ１，Ａ２内における全て検出位置において第２の閾値α_２を算出した場合に（ステップＳ２１２＝Ｙｅｓ）、算出した第２の閾値α_２を、図６に示すように、差分波形ＤＷ_ｔに基づいて隣接車両を検出するための閾値αとして設定する（ステップＳ２１３）。

図１８に戻り、立体物検出部３３は、ステップＳ１０４で生成された差分波形ＤＷ_ｔのピークが、ステップＳ１０５で生成された閾値α以上となるか否かの判断を行う（ステップＳ１０６）。差分波形ＤＷ_ｔのピークが閾値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内には隣接車両が存在しないと考えられる。このため、差分波形ＤＷ_ｔのピークが閾値α以上でないと判断した場合には（ステップＳ１０６＝Ｎｏ）、立体物検出部３３は、隣接車線に隣接車両が存在しないと判断し（ステップＳ１１５）、図１８に示す処理を終了する。

一方、差分波形ＤＷ_ｔのピークが閾値α以上であると判断した場合には（ステップＳ１０６＝Ｙｅｓ）、立体物検出部３３は、隣接車線に立体物が存在すると判断し、ステップＳ１０７に進み、立体物検出部３３により、差分波形ＤＷ_ｔが、複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割される。次いで、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に重み付けを行い（ステップＳ１０８）、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎のオフセット量を算出し（ステップＳ１０９）、重みを加味してヒストグラムを生成する（ステップＳ１１０）。

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に対する隣接車両の移動距離である相対移動距離を算出する（ステップＳ１１１）。さらに、立体物検出部３３は、相対移動距離から隣接車両の絶対移動速度を算出する（ステップＳ１１２）。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、隣接車両の絶対移動速度を算出する。

その後、立体物検出部３３は、隣接車両の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、隣接車両の自車両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（ステップＳ１１３）。双方を満たす場合には（ステップＳ１１３＝Ｙｅｓ）、立体物検出部３３は、隣接車線に隣接車両が存在すると判断する（ステップＳ１１４）。そして、図１８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（ステップＳ１１３＝Ｎｏ）、立体物検出部３３は、隣接車線に隣接車両が存在しないと判断する（ステップＳ１１５）。そして、図１８に示す処理を終了する。

なお、本実施形態では自車両の後側方を検出領域Ａ１，Ａ２とし、自車両が車線変更した場合に接触する可能性があるか否かに重点を置いている。このため、ステップＳ１１３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、隣接車両の速度が１０ｋｍ／ｈ未満である場合、たとえ隣接車両が存在したとしても、車線変更する際には自車両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、隣接車両の自車両に対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈを超える場合（すなわち、隣接車両が自車両の速度よりも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Ｓ１１３では車線変更の際に問題となる隣接車両を判断しているともいえる。

また、ステップＳ１１３において隣接車両の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、隣接車両の自車両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、静止物を隣接車両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、ノイズによっては隣接車両の自車両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Ｓ１１３の処理に代えて、隣接車両の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Ｓ１１４において隣接車両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。

以上のように、第１実施形態では、自車両後方の検出領域Ａ１，Ａ２を異なる時刻で撮像し、撮像した撮像画像を鳥瞰視画像に変換し、異なる時刻の鳥瞰視画像の差分に基づいて、差分画像ＰＤ_ｔを生成する。そして、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿って、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、差分画像ＰＤ_ｔのデータから差分波形ＤＷ_ｔを生成する。そして、生成した差分波形ＤＷ_ｔのピークが、カメラ１０からの後方距離、あるいは、カメラ１０と光源との位置関係に応じて設定された閾値α以上であるか否かを判断し、差分波形ＤＷ_ｔのピークが閾値α以上である場合には、隣接車線に隣接車両が存在すると判断することで、隣接車線に存在する隣接車両を適切に検出することができる。

すなわち、本実施形態では、差分波形ＤＷ_ｔに基づいて隣接車両を検出する際に、自車両後側方の光源を検出し、検出された光源の数、光源の位置、光源の大きさ、および光源の状態の時間変化に基づいて、検出された光源が、隣隣接車両のヘッドライトである確信度を判定する。そして、確信度が所定値以上である場合には、カメラ１０と光源との位置関係に基づいて得られる第２の閾値α_２を閾値αとして設定する。すなわち、検出された光源が隣隣接車両のヘッドライトである可能性が高い場合には、図１０に示すように、光源よりも前方において、ヘッドライト周辺の誤検出を防止するように閾値αを設定し、光源よりも後方において、隣接車両のタイヤホイールを検出しやすいように閾値αを設定する。これにより、たとえば、カメラ１０のレンズの汚れによりヘッドライト（光源）周辺の輝度が高く、ヘッドライト（光源）の後方に存在する特徴的な部分である隣接車両のタイヤホイールが検出し難い場合でも、タイヤホイールの存在しないヘッドライト（光源）よりも前方においては、ヘッドライト周辺の誤検出を防止するように閾値αが高く設定されるため、隣隣接車両のヘッドライトによる隣接車両の誤検出を有効に防止することができ、また、ヘッドライト（光源）よりも後方においては、隣接車両のタイヤホイールを検出しやすいように閾値αが設定されるため、ヘッドライト（光源）よりも後方に存在する隣接車両のタイヤホイールを適切に検出することができる。

一方、確信度が所定値未満である場合には、カメラ１０からの後方距離に基づいて得られる第１の閾値α_１を閾値αとして設定する。すなわち、検出された光源が隣隣接車両のヘッドライトである可能性が低い場合には、図８に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２のうち、自車両から近い領域Ｒ１および自車両から遠い領域Ｒ３において、中央の領域Ｒ２と比べて、閾値αのゲインが高く設定される。これにより、領域Ｒ１，Ｒ３において、隣隣接車両からのヘッドライトから照射されるヘッドライトの光の輝度が低い場合でも、閾値αを高く設定することができ、領域Ｒ１，Ｒ３に照射された隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトの光の像を、隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

さらに、本実施形態では、確信度が所定値未満である場合には、カメラ１０からの後方距離に基づいて得られる第１の閾値α_１を閾値αとして設定し、確信度が所定値以上である場合に、カメラ１０と光源との位置関係に基づいて得られる第２の閾値α_２を閾値αとして設定する。ここで、確信度が所定値以上である場合、すなわち、検出された光源が隣隣接車両のヘッドライトである可能性が高い場合に、カメラ１０と光源との位置関係に基づいて得られる第２の閾値α_２を閾値αとすることで、検出された光源が隣隣接車両のヘッドライトである可能性が高い場合に、カメラ１０からの後方距離に基づいて得られる第１の閾値α_１を閾値αに設定する場合と比べて、隣隣接車両のヘッドライトの影響を排除し、隣接車両を適切に検出する効果をより高く得ることができる。

また、確信度が所定値未満である場合、すなわち、検出された光源が、隣隣接車両のヘッドライトである可能性が低い場合に、カメラ１０と光源との位置関係に基づいて得られる第２の閾値α_２を閾値αとして設定した場合には、たとえば、光源よりも前方において閾値αが高く設定され過ぎてしまい、隣接車両が実際に存在する場合に隣接車両を適切に検出できない誤検出が生じてしまう場合があった。そのため、本実施形態では、確信度が所定値未満である場合に、カメラ１０からの後方距離に基づいて得られる第１の閾値α_１を閾値αとして設定することで、確信度が所定値未満である場合に、カメラ１０と光源との位置関係に基づいて得られる第２の閾値α_２を閾値αに設定する場合と比べて、隣隣接車両のヘッドライトの光による隣接車両の誤検出をより有効に防止することができ、隣接車両をより適切に検出することができる。

《第２実施形態》
続いて、第２実施形態に係る立体物検出装置１ａについて説明する。第２実施形態に係る立体物検出装置１ａは、図２０に示すように、第１実施形態の計算機３０に代えて、計算機３０ａを備えており、以下に説明するように動作すること以外は、第１実施形態と同様である。ここで、図２０は、第２実施形態に係る計算機３０ａの詳細を示すブロック図である。

第２実施形態にかかる立体物検出装置１ａは、図２０に示すように、カメラ１０と計算機３０ａとを備えており、計算機３０ａは、視点変換部３１、輝度差算出部３６、エッジ線検出部３７、立体物検出部３３ａ、確信度判定部３４、および検出基準設定部３５ａから構成されている。以下に、第２実施形態に係る立体物検出装置１ａの各構成について説明する。

図２１は、図２０のカメラ１０の撮像範囲等を示す図であり、図２１（ａ）は平面図、図２１（ｂ）は、自車両Ｖ１から後側方における実空間上の斜視図を示す。図２１（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Ｖ１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Ｖ１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Ｖ１から接地線Ｌ１，Ｌ２までの距離である。接地線Ｌ１，Ｌ２は、自車両Ｖ１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Ｖ１の後側方において自車両Ｖ１の車線に隣接する左右の車線を走行する隣接車両Ｖ２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Ｖ１から白線Ｗまでの距離ｄ１１及び白線Ｗから隣接車両Ｖ２が走行すると予測される位置までの距離ｄ１２から、隣接車両Ｖ２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３０ａは、白線認識等の技術により自車両Ｖ１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、隣接車両Ｖ２が走行する位置（白線Ｗからの距離ｄ１２）及び自車両Ｖ１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Ｖ１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、検出対象が隣接車両Ｖ２等であるため、距離ｄ３は、隣接車両Ｖ２を含む長さに設定される。

距離ｄ４は、図２１（ｂ）に示すように、実空間において隣接車両Ｖ２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２１（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車線隣りの隣隣接車線）を含まない長さとすることもできる。自車両Ｖ１の車線から２車線隣の車線を含んでしまうと、自車両Ｖ１が走行している車線である自車線の左右の隣接車線に隣接車両Ｖ２が存在するのか、２車線隣りの隣隣接車線に隣隣接車両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２１（ｂ）に示すように、自車両Ｖ１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２０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３６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３６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３６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。

ここでは、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３６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３６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３６の動作について詳細に説明する。

輝度差算出部３６は、図２２（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３６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３６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３６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２２（ｂ）に示す関係となる。図２２（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３６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。特に、第２実施形態では、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鉛直仮想線を設定しているため、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。このため、図２０に示すエッジ線検出部３７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２３は、輝度差算出部３６の詳細動作を示す図であり、図２３（ａ）は鳥瞰視された状態の鳥瞰視画像を示し、図２３（ｂ）は、図２３（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２３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隣接車両Ｖ２が映っていた場合に、図２３（ａ）に示すように、鳥瞰視画像内の検出領域Ａ１に隣接車両Ｖ２が現れる。図２３（ｂ）に図２３（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、隣接車両Ｖ２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３６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１ａ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、例えば隣接車両Ｖ２のタイヤのゴムから１０ｃｍ相当だけ離れた隣接車両Ｖ２のタイヤのホイール上に設定される。

次に、輝度差算出部３６は、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａ１〜ＰａＮを設定する。図２３（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３６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３６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３６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３６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３６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３６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３６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３６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３６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。

このように、第２実施形態では、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ことで、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。また、実空間において鉛直方向に伸びる鉛直仮想線同士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く、立体物の検出精度を向上させることができる。

図２０に戻り、エッジ線検出部３７は、輝度差算出部３６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２３（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３７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３７は、エッジ線を検出するにあたり、先ず下記の数式２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２］
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２において、ｔは所定の閾値を示し、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２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から輝度閾値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。

次にエッジ線検出部３７は、下記数式３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３］
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３７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３７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。そして、エッジ線検出部３７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。

すなわち、エッジ線検出部３７は、下記数式４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３７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４］
Σｃ（ｘｉ，ｙｉ）／Ｎ＞θ

このように、第２実施形態では、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２４は、エッジ線検出部３７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３７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３７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。

図２０に戻り、立体物検出部３３ａは、エッジ線検出部３７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１ａ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３３ａは、エッジ線検出部３７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。具体的には、立体物検出部３３ａは、エッジ線検出部３７により検出されたエッジ線の量が、所定の閾値β以上であるか否かを判断し、エッジ線の量が所定の閾値β以上である場合には、エッジ線検出部３７により検出されたエッジ線は、立体物のエッジ線であるものと判断し、これにより、エッジ線に基づく立体物を隣接車両Ｖ２として検出する。

このように、エッジ線は、所定輝度差を示す画素の分布情報の一態様であり、本実施形態における「画素の分布情報」は、撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換した際における立体物が倒れ込む方向に沿って検出される「輝度差が所定閾値以上の画素」の分布の状態を示す情報と位置付けることができる。つまり、立体物検出部３３ａは、視点変換部３１により得られた鳥瞰視画像において、鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿って輝度差が閾値ｔ以上の画素の分布情報を検出し、立体物が倒れこむ方向における画素の分布の度合い（エッジ線の量）が所定閾値β以上である場合に、画素の分布情報（エッジ線）に基づいて、立体物を検出する。

なお、第２実施形態において、エッジ線に基づいて隣接車両を検出するための閾値βは、検出基準設定部３５ａにより設定される。第２実施形態において、検出基準設定部３５ａは、第１実施形態と同様に、図２０に示す確信度判定部３４により検出された確信度に基づいて、カメラ１０からの後方距離に応じて設定した第３の閾値β_１、および、カメラ１０と光源との位置関係に応じて設定された第４の閾値β_２のいずれか一方を、エッジ線に基づいて隣接車両を検出するための閾値βとして設定する。

すなわち、検出基準設定部３５ａは、確信度判定部３４により判定された確信度が所定値以上であるか否かを判断し、確信度が所定値未満である場合には、カメラ１０からの後方距離に応じて設定した第３の閾値β_１を、エッジ線に基づいて隣接車両を検出するための閾値βとして設定し、一方、確信度が所定値以上である場合には、カメラ１０と光源との位置関係に応じて設定された第４の閾値β_２を、エッジ線に基づいて隣接車両を検出するための閾値βとして設定する。

なお、第２実施形態において、確信度判定部３４は、第１実施形態と同様に、検出した光源の数、光源の位置、および光源の状態の時間変化に基づいて、検出した光源が隣隣接車両のヘッドライトである確信度を総合的に判定する。このように、光源の数、光源の位置、および光源の状態の時間変化を総合的に判断することで、検出した光源が隣隣接車両のヘッドライトに起因するものであるか否かを適切に判定することができる。さらに、確信度判定部３４は、第１実施形態と同様に、確信度を判定する際に、検出した光源の大きさを加味する構成とすることができる。

ここで、第２実施形態において、検出基準部設定部３５ａは、第３の閾値β_１を、以下のように設定する。すなわち、検出基準設定部３５ａは、第１実施形態と同様に、図２５に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置（たとえば、検出領域Ａ１，Ａ２内の注目線Ｌａに対応する位置）における輝度が高いほど、第３の閾値β_１を高い値に設定する。また、検出基準設定部３５ａは、図２６に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２のうち領域Ｒ１においては、領域Ｒ２よりも、第３の閾値β_１のゲインを大きくすることで、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ１において、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ２と比べて、輝度に応じて設定された第３の閾値β_１を高い値に変更する。さらに、検出基準設定部３５ａは、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ１において、カメラ１０からの後方距離が小さいほど（自車両に近いほど）、第３の閾値β_１のゲインを大きくすることで、自車両に近いほど、輝度に応じて設定された第３の閾値β_１を高い値に変更する。

また同様に、検出基準設定部３５ａは、図２２に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２のうち領域Ｒ３においても、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ２よりも、第３の閾値β_１のゲインを大きくすることで、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ３において、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ２と比べて、輝度に応じて設定された第３の閾値β_１を高い値に変更する。さらに、検出基準設定部３５ａは，検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ３においては、カメラ１０からの後方距離が大きいほど（自車両から遠いほど）、第３の閾値β_１のゲインを大きくすることで、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ３においては、自車両から遠いほど、輝度に応じて設定された第３の閾値β_１を高い値に変更する。

これにより、第２実施形態でも、第１実施形態と同様に、たとえば夜間に、隣隣接車両Ｖ３のヘッドライトの光が隣接車線に照射される場面において、隣隣接車両Ｖ３から照射されるヘッドライトの光の輝度が高い領域Ｒ２であっても、あるいは、隣隣接車両Ｖ３から照射されるヘッドライトの光の輝度が低い領域Ｒ１、Ｒ３であっても、ヘッドライトの光の像を、隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

また、第２実施形態において、検出基準部設定部３５ａは、第４の閾値β_２を、以下のように設定する。すなわち、検出基準設定部３５ａは、第１実施形態と同様に、図２７に示すように、隣接車両の特徴的な部分であるタイヤホイールを検出しやすいように、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度に応じて、所定の閾値β_２’が設定されている第３の閾値マップと、図２８に示すように、ヘッドライト周辺において隣接車両の誤検出が生じないように、検出領域Ａ１，Ａ２内の検出位置における輝度に応じて、所定の閾値β_２”が設定されている第４の閾値マップとを有している。また、検出基準設定部３５ａは、第１実施形態と同様に、図２９に示すように、第４の閾値マップから得られる閾値β_２”の重みｗｔを規定した制御マップを備えている。

そして、検出基準設定部３５ａは、第１実施形態と同様に、下記数式５に従って、第３の閾値マップにより得られた閾値β_２’と、第４の閾値マップにより得られた閾値β_２”とを、光源の位置に応じて、図２９に示す制御マップで規定した閾値β_２”の重みｗｔで重み付けし、これにより、エッジ情報に基づいて隣接車両を検出するための第４の閾値β_２を算出する。なお、第２実施形態においても、第１実施形態と同様に、検出した光源の位置と、図２９に示す制御マップの基準位置Ｐ_Ｏとを一致させて、図２９の制御マップの調整が行われる。
［数５］
第４の閾値β_２＝｛（１−ｗｔ）・第３の閾値マップから得られた閾値β_２’｝＋（ｗｔ・第４の閾値マップから得られた閾値β_２”）

このように、検出基準設定部３５ａは、カメラ１０からの後方距離に応じて設定した第３の閾値β_１と、カメラ１０と光源との位置関係に応じて設定された第４の閾値β_２とを設定可能となっている。そして、検出基準設定部３５ａは、確信度判定部３４により判定された確信度が所定値以上であるか否かを判断し、確信度が所定値未満である場合には、第３の閾値β_１を、エッジ線に基づいて隣接車両を検出するための閾値βとして設定し、一方、確信度が所定値以上である場合には、第４の閾値β_２を、エッジ線に基づいて隣接車両を検出するための閾値βとして設定する。

また、立体物検出部３３ａは、立体物を検出するに先立って、エッジ線検出部３７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３３ａ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ｔｂ以上であるか否かを判定する。エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値ｔｂ以上である場合には、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ｔｂ未満である場合には、当該エッジ線が正しいものと判定する。なお、この閾値ｔｂは、実験等により予め設定された値である。

図３０は、エッジ線の輝度分布を示す図であり、図３０（ａ）は検出領域Ａ１に立体物としての隣接車両Ｖ２が存在した場合のエッジ線及び輝度分布を示し、図３０（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３０（ａ）に示すように、鳥瞰視画像において隣接車両Ｖ２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、隣接車両Ｖ２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３０（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３３ａ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３３ａは、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値ｔｂ以上である場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものであり、当該エッジ線は、立体物に起因するものではないと判断する。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。一方、立体物検出部３３ａは、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値ｔｂ未満である場合には、当該エッジ線は、立体物のエッジ線であると判断し、立体物が存在するものと判断する。

具体的には、立体物検出部３３ａは、下記数式６，７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６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。また、下記数式７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６］
鉛直相当方向の評価値＝Σ［｛Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｝^２］
［数７］
鉛直相当方向の評価値＝Σ｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜

なお、数式７に限らず、下記数式８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８］
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３３ａ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ることで、エッジ線が立体物に起因するものであり、立体物が存在するか否かを判定する。

次に、第２実施形態に係る隣接車両検出方法について説明する。図３１は、本実施形態に係る隣接車両検出方法の詳細を示すフローチャートである。なお、図３１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。

まず、ステップＳ３０１では、カメラ１０により、画角ａ及び取付位置によって特定された所定領域の撮像が行われ、計算機３０ａにより、カメラ１０により撮像された撮像画像Ｐの画像データが取得される。次に視点変換部３１は、ステップＳ３０２において、取得した画像データについて視点変換を行い、鳥瞰視画像データを生成する。

次に、輝度差算出部３６は、ステップＳ３０３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３６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３６は、ステップＳ３０４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３６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３６は、ステップＳ３０５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３６は、エッジ線検出部３７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３６は、ステップＳ３０６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３６は、ステップＳ３０７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３７は、上記の数式２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３７は、ステップＳ３０８において、上記の数式３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３７は、ステップＳ３０９において、上記数式４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。そして、正規化した値が閾値θよりも大きいと判断した場合（ステップＳ３０９＝Ｙｅｓ）、エッジ線検出部３７は、ステップＳ３１０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Ｓ３１１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（ステップＳ３０９＝Ｎｏ）、エッジ線検出部３７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Ｓ３１１に移行する。

ステップＳ３１１において、計算機３０ａ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Ｓ３０３〜ステップＳ３１０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（ステップＳ３１１＝Ｎｏ）、ステップＳ３０３に処理を戻して、新たに注目線Ｌａを設定して、ステップＳ３１１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（ステップＳ３１１＝Ｙｅｓ）、処理はステップＳ３１２に移行する。

ステップＳ３１２において、立体物検出部３３ａは、ステップＳ３１０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３３ａは、上記数式６，７，８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３３ａは、ステップＳ３１３において、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値ｔｂ以上である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ｔｂ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。一方、立体物検出部３３ａは、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値ｔｂ未満であるエッジ線を、立体物のエッジ線と判断し、これにより、隣接車両に存在する立体物を検出する。

次いで、ステップＳ３１４では、検出基準設定部３５ａにより、ステップＳ３１３で検出した立体物が隣接車両であるか否かを判定するための閾値βの設定が行われる。具体的には、検出基準設定部３５ａは、第１実施形態のステップＳ１０５と同様に、自車両後側方の光源を検出し、検出された光源が、自車両後側方の隣隣接車両のヘッドライトであることの確からしさを示す確信度を判定する。そして、検出基準設定部３５ａ、確信度が所定値以上である場合には、第３の閾値β_１を、エッジ線に基づいて隣接車両を検出するための閾値βとして設定し、一方、確信度が所定値未満である場合には、第４の閾値β_２を、エッジ線に基づいて隣接車両を検出するための閾値βとして設定する。

ステップＳ３１５では、立体物検出部３３ａにより、エッジ線の量が、ステップＳ３１４で設定した閾値β以上であるか否かの判断が行われる。エッジ線の量が閾値β以上であると判定された場合（ステップＳ３１５＝Ｙｅｓ）は、立体物検出部３３ａは、ステップＳ３１６において、検出領域Ａ１内に隣接車両が存在すると判定する。一方、エッジ線の量が閾値β以上ではないと判定された場合（ステップＳ３１５＝Ｎｏ）、立体物検出部３３ａは、ステップＳ３１７において、検出領域Ａ１内に隣接車両が存在しないと判定する。その後、図３１に示す処理を終了する。

以上のように、第２実施形態では、立体物のエッジ情報を検出し、検出したエッジ情報に基づいて隣接車両の検出を行う。具体的には、鳥瞰視画像で検出したエッジ線の量が、カメラ１０からの後方距離、あるいは、カメラ１０と光源との位置関係に応じて設定された所定の閾値β以上であるか否かを判断し、検出したエッジ線の量が所定の閾値β以上である場合には、当該エッジ線を有する立体物を隣接車両と判断し、隣接車線に存在する隣接車両を検出する。また、第２実施形態では、エッジ情報に基づいて隣接車両を検出する際に、自車両後側方の光源を検出し、検出した光源が、隣隣接車両のヘッドライトであることの確信度を判定する。そして、確信度が所定値未満である場合には、カメラ１０からの後方距離に基づいて得られる第３の閾値β_１を閾値βとして設定し、一方、確信度が所定値以上である場合には、カメラ１０と光源との位置関係に基づいて得られる第４の閾値β_２を閾値βとして設定する。これにより、第２実施形態では、第１実施形態の効果に加えて、エッジ情報に基づいて隣接車両を検出する際においても、検出された光源が隣接車両のヘッドライトである場合であっても、あるいは、隣隣接車両のヘッドライトでない場合であっても、隣接車両を適切に検出することが可能となる。

なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。

たとえば、上述した第１実施形態では、上記式１に示すように、図１０に示す第１の閾値マップから得られる閾値α_２’と、図１１に示す第２の閾値マップから得られる閾値α_２”とを、図１２に示す制御マップに規定された重みｗｔで重み付けし、第２の閾値α_２を算出する構成を例示したが、この構成に限定されるものではなく、たとえば、図１１に示す第２の閾値マップを用いずに、下記数式９に示すように、図１０に示す第１の閾値マップから得られる閾値α_２’を、図３２に示す制御マップに規定された重みｗｔで重み付けして、第２の閾値α_２を算出する構成としてもよい。
［数９］
第２の閾値α_２＝（ｗｔ・第１の閾値マップから得られた閾値α_２’）

なお、図３２に示す制御マップでは、基準位置Ｐ_Ｏにおける重りｗｔがｘ（ｘ＞１）となっており、基準位置Ｐ_Ｏより後方においては、重りｗｔが１となるように設定されている。さらに、図３２に示す制御マップでは、図１２に示す制御マップと同様に、基準位置Ｐ_Ｏの前方においては、基準位置Ｐ_Ｏの後方よりも、重りｗｔが高い値で推移している。そのため、この場合でも、光源の位置と基準位置Ｐ_Ｏとを対応させた場合に、ヘッドライト周辺での隣接車両の誤検出を有効に防止しつつ、ヘッドライト（光源）より後方に存在する隣接車線のタイヤホイールを適切に検出することができ、その結果、隣接車線を走行する隣接車両を適切に検出することができる。

また、上述した第１実施形態においては、鳥瞰視画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の画素値の差を絶対値化し、当該絶対値が所定の閾値ｔｈ以上であるときに、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を「１」とし、絶対値が所定の閾値ｔｈ未満であるときに、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を「０」とする構成を例示したが、この閾値ｔｈを、カメラ１０からの後方距離、あるいは、カメラ１０と光源との位置関係に応じて変更する構成としてもよい。

具体的には、検出基準設定部３５は、確信度が所定値未満である場合には、たとえば図８左図に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ１および領域Ｒ３において、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ２よりも、閾値ｔｈのゲインを大きくし、一方、確信度が所定値以上である場合には、たとえば図１３（Ａ）右図に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２のうち、光源より前方の領域Ｒｆにおいては、光源より後方の領域Ｒｒよりも、閾値ｔｈのゲインを大きくする構成としてもよい。これにより、たとえば、隣隣接車両のヘッドライトが照射された場合に、隣隣接車両のヘッドライトの光が差分波形ＤＷ_ｔとして検出され難くなり、隣隣接車両のヘッドライトの光を、隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

さらに、上述した第１実施形態では、位置合わせ部３２により、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を「０」または「１」で検出し、この差分画像ＰＤ_ｔに基づいて、立体物検出部３３により、差分画像ＰＤ_ｔの画素値が「１」の画素を、差分画素ＤＰとしてカウントすることで、立体物を検出する構成を例示したが、この構成に限定されるものではなく、たとえば、位置合わせ部３２により、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を、鳥瞰視画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の画素値の差を絶対値化した値で検出し、立体物検出部３３により、所定の差分閾値を超える画素を、差分画素ＤＰとしてカウントする構成としてもよい。

また、上述した第１実施形態では、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を生成する構成を例示したが、これに限定されるものではなく、以下のような構成とすることもできる。たとえば、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ＰＤ_ｔを生成し、生成した差分画像ＰＤ_ｔ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を生成する構成としてもよい。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。

さらに、上述した第１実施形態では、自車両Ｖ１の車速を速度センサ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構成としてもよい。この場合、車速センサ２０が不要となり、構成の簡素化を図ることができる。

加えて、上述した第１実施形態では、確信度が所定値以上である場合には、隣接車両のタイヤホイールを適切に検出するために、第１の閾値マップから得られる閾値α_２’、第２の閾値マップから得られる閾値α_２”を、図１２に示す制御マップに規定されている重みｗｔで重み付けすることで、光源の位置よりも後方において閾値αを低くする構成を例示したが、この構成に加えて、たとえば、カメラ１０の中心位置から光源の重心位置までの車幅方向における距離Ｌを算出し、当該距離Ｌに応じて、光源に対応する基準閾値Ｐ_Ｏよりも後方における閾値αを変更する構成としてもよい。たとえば、カメラ１０の中心位置から光源の重心までの車幅方向における距離Ｌが大きいほど、検出した光源は、自車線から遠い隣隣接車線を走行する隣隣接車両のヘッドライトである可能性が高いものと判断して、光源の後方における閾値αを高くする構成としてもよい。これにより、ヘッドライト（光源）の後方においても、隣隣接車両のヘッドライトの光による隣接車両の誤検出を有効に防止することができる。

また、上述した第２実施形態においては、注目点Ｐａｉと参照点Ｐｒｉの輝度差が閾値ｔ以上である場合に、注目点Ｐａｉの属性ｓを「１」または「−１」に設定し、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）とが所定の閾値θ以上連続して「１」または「−１」である注目線Ｌａを、エッジ線として検出する構成を例示したが、この構成に加えて、この閾値ｔ、閾値θを、カメラ１０からの後方距離、あるいは、あるいは、カメラ１０と光源との位置関係に応じて変更する構成としてもよい。

具体的には、検出基準設定部３５は、確信度が所定値未満である場合には、たとえば図８左図に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ１および領域Ｒ３において、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ２よりも、閾値ｔ、閾値θのゲインを大きくし、一方、確信度が所定値以上である場合には、たとえば図１３（Ａ）右図に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２のうち、光源より前方の領域Ｒｆにおいては、光源より後方の領域Ｒｒよりも、閾値ｔ、閾値θのゲインを大きくする構成としてもよい。これにより、検出された光源が隣隣接車両のヘッドライトである場合に、隣隣接車両のヘッドライトの光がエッジ線として検出され難くなり、隣隣接車両のヘッドライトの光の像を隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

加えて、上述した第２実施形態では、上記数式６，７，８の何れかの式に従って、エッジ線の輝度変化を算出し、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値ｔｂ以上のエッジ線を除外する構成を例示しているが、この構成に加えて、この閾値ｔｂを、検出された光源の位置に応じて変更する構成としてもよい。

具体的には、検出基準設定部３５は、確信度が所定値未満である場合には、たとえば図８左図に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ１および領域Ｒ３において、検出領域Ａ１，Ａ２内の領域Ｒ２よりも、閾値ｔｂのゲインを大きくし、一方、確信度が所定値以上である場合には、たとえば図１３（Ａ）右図に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２のうち、光源より前方の領域Ｒｆにおいては、光源より後方の領域Ｒｒよりも、閾値ｔｂのゲインを大きくする構成としてもよい。この場合も、検出された光源が隣隣接車両のヘッドライトである場合に、隣隣接車両のヘッドライトの光がエッジ線として検出され難くなり、隣隣接車両のヘッドライトの光の像を隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

なお、上述した実施形態のカメラ１０は本発明の撮像手段に相当し、視点変換部３１は本発明の画像変換手段に相当し、位置合わせ部３２、立体物検出部３３，３３ａ、および輝度差算出部３６、エッジ線検出部３７は本発明の立体物検出手段に相当し、検出基準設定部３５，３５ａは本発明の光源検出部および立体物検出制御手段に相当し、確信度判定部３４は本発明の確信度判定手段に相当する。

１，１ａ…立体物検出装置
１０…カメラ
２０…車速センサ
３０，３０ａ…計算機
３１…視点変換部
３２…位置合わせ部
３３，３３ａ…立体物検出部
３４…確信度判定部
３５，３５ａ…検出基準設定部
３６…輝度差算出部
３７…エッジ線検出部
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
Ｖ１…自車両
Ｖ２…隣接車両
Ｖ３…隣隣接車両

Claims (12)

1. 自車両後方の隣接車線を基準とする所定領域を撮像する撮像手段と、
   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の、立体物が倒れこむ方向に沿った複数の線ごとに、当該線上において所定の第１閾値以上の差分を示す画素数をカウントし、前記各線と基準線との交点と前記各線上のカウント数とを対応付け、前記各交点の位置に応じて前記カウント数を座標面上にプロットすることで差分波形情報を生成し、前記所定領域内の検出枠内において検出された前記差分波形情報のピーク値が所定の第２閾値以上である場合に、前記差分波形情報に基づいて隣接車線に存在する立体物を検出する立体物検出手段と、
   前記撮像手段により得られた画像に基づいて、自車両後方に存在する光源を検出する光源検出手段と、
   前記光源検出手段により検出された前記光源の態様に基づいて、前記光源が、隣接車線に隣接する隣隣接車線を走行する他車両のヘッドライトである確信度を判定する確信度判定手段と、
   前記確信度が所定値以上である場合には、前記検出枠内において前記光源と前記撮像手段とを結ぶ線よりも前方の前方領域において、前記光源と前記撮像手段とを結ぶ線よりも後方の後方領域に対して前記立体物が検出され難いように、前記第１閾値または前記第２閾値を設定し、前記確信度が所定値未満である場合には、前記検出枠内の中央側から前端あるいは後端に向かうにつれて前記立体物が検出され難いように、前記第１閾値または前記第２閾値を設定する制御手段と、を備えることを特徴とする立体物検出装置。
2. 請求項１に記載の立体物検出装置であって、
   前記確信度判定手段は、前記光源検出手段により検出された前記光源の数を前記光源の態様として特定し、特定した前記光源の数に基づいて前記確信度を判定することを特徴とする立体物検出装置。
3. 請求項１または２に記載の立体物検出装置であって、
   前記確信度判定手段は、前記光源検出手段により検出した前記光源の位置を前記光源の態様として特定し、特定した前記光源の位置に基づいて前記確信度を判定することを特徴とする立体物検出装置。
4. 請求項１〜３のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
   前記確信度判定手段は、前記光源検出手段により検出した前記光源の大きさを前記光源の態様として特定し、特定した前記光源の大きさに基づいて、前記確信度を判定することを特徴とする立体物検出装置。
5. 請求項１〜４のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
   前記確信度判定手段は、前記光源検出手段により検出した前記光源の状態の時間変化を前記光源の態様として特定し、特定した前記光源の状態の時間変化に基づいて、前記確信度を判定することを特徴とする立体物検出装置。
6. 請求項１〜５のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
   前記制御手段は、前記確信度が所定値未満である場合には、前記検出枠の前端を含み、前記撮像手段からの後方距離が所定の第１距離未満である前端部と、前記検出枠の後端を含み、前記撮像手段からの後方距離が前記第１距離よりも大きい第２距離以上である後端部と、前記前端部と前記後端部との間に位置し、前記撮像手段からの後方距離が前記第１距離以上かつ前記第２距離未満である中央部とを特定し、前記中央部よりも前記前端部および前記後端部において前記立体物が検出され難いように、前記第１閾値または前記第２閾値を設定することを特徴とする立体物検出装置。
7. 自車両後方の隣接車線を含む所定領域を撮像する撮像手段と、
   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実空間において水平方向の位置に対応する他の画素との輝度差が所定の第１閾値以上となる画素に関する情報をエッジ情報として検出し、前記所定領域内の検出枠内において検出された前記エッジ情報のうち、立体物が倒れこむ方向に連続するエッジ情報の量が、所定の第２閾値以上である場合に、前記エッジ情報に基づいて隣接車線に存在する立体物を検出する立体物検出手段と、
   前記撮像手段により得られた画像に基づいて、自車両後方に存在する光源を検出する光源検出手段と、
   前記光源検出手段により検出された前記光源の態様に基づいて、前記光源が、隣接車線に隣接する隣隣接車線を走行する他車両のヘッドライトである確信度を判定する確信度判定手段と、
   前記確信度が所定値以上である場合には、前記検出枠内において前記光源と前記撮像手段とを結ぶ線よりも前方の前方領域において、前記光源と前記撮像手段とを結ぶ線よりも後方の後方領域に対して前記立体物が検出され難いように、前記第１閾値または前記第２閾値を設定し、前記確信度が所定値未満である場合には、前記検出枠内の中央側から前端あるいは後端に向かうにつれて前記立体物が検出され難いように、前記第１閾値または前記第２閾値を設定する制御手段と、を備えることを特徴とする立体物検出装置。
8. 請求項７に記載の立体物検出装置であって、
   前記確信度判定手段は、前記光源検出手段により検出した前記光源の数を前記光源の態様として特定し、特定した前記光源の数に基づいて、前記確信度を判定することを特徴とする立体物検出装置。
9. 請求項７または８に記載の立体物検出装置であって、
   前記確信度判定手段は、前記光源検出手段により検出した前記光源の位置を前記光源の態様として特定し、特定した前記光源の位置に基づいて、前記確信度を判定することを特徴とする立体物検出装置。
10. 請求項７〜９のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
    前記確信度判定手段は、前記光源検出手段により検出した前記光源の大きさを前記光源の態様として特定し、特定した前記光源の大きさに基づいて、前記確信度を判定することを特徴とする立体物検出装置。
11. 請求項７〜１０いずれかに記載の立体物検出装置であって、
    前記確信度判定手段は、前記光源検出手段により検出した前記光源の状態の時間変化を前記光源の態様として特定し、特定した前記光源の状態の時間変化に基づいて、前記確信度を判定することを特徴とする立体物検出装置。
12. 請求項７〜１１のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
    前記制御手段は、前記確信度が所定値未満である場合には、前記検出枠の前端を含み、前記撮像手段からの後方距離が所定の第１距離未満である前端部と、前記検出枠の後端を含み、前記撮像手段からの後方距離が前記第１距離よりも大きい第２距離以上である後端部と、前記前端部と前記後端部との間に位置し、前記撮像手段からの後方距離が前記第１距離以上かつ前記第２距離未満である中央部とを特定し、前記中央部よりも前記前端部および前記後端部において前記立体物が検出され難いように、前記第１閾値または前記第２閾値を設定することを特徴とする立体物検出装置。
    

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