JP6337601B2 - 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。

従来より、カメラで撮像した撮像画像に基づいて、自車両周辺の立体物を検出する技術が知られている（特許文献１参照）。

特開２００６−３１１２１６号公報

カメラで撮像した撮像画像に基づいて自車両周辺の立体物を検出する際に、降雨などにより路面に水膜が形成されている場合には、建物や樹木などの立体物や街灯などの光源が路面の水面に映り込んでしまい、水面に映り込んだ立体物や光源の虚像を、検出対象物である立体物として誤検出してしまう場合があった。

本発明が解決しようとする課題は、立体物を適切に検出できる立体物検出装置を提供することである。

本発明は、路面に水膜が形成されている状態であると推測された場合に、自車両周辺の明るさが第１明るさである場合には、第１明るさよりも暗い第２明るさである場合と比べて、立体物として検出し難くなるように検出条件を変更することで、上記課題を解決する。

路面に形成されている水膜に立体物の虚像が映り込む場合があり、特に、自車両から離れた立体物ほど、水面に映り込んだ場合に、検出対象物として誤検出され易い。そのため、本発明では、路面に水膜が形成されている状態であると推測された場合には、自車両から離れた立体物が水面に映り込み易い自車両周辺が明るい環境ほど、立体物として検出され難くなるように検出条件を変更することで、水面に映り込んだ立体物の虚像を検出対象物として誤検出してしまうことを有効に抑制することができる。

立体物検出装置を搭載した車両の概略構成図である。 図１の車両の走行状態を示す平面図である。 計算機の詳細を示すブロック図である。 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。 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。 差分波形および立体物を検出するための閾値αの一例を示す図である。 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。 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。 立体物検出部による重み付けを示す図である。 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。 撮像画像の輝度と判定基準速度との関係の一例を示す図である。 撮像画像の輝度と抑制時間との関係の一例を示す図である。 高輝度光源を検出した場合における、撮像画像の輝度と判定基準速度との関係の一例を示す図である。 高輝度光源を検出した場合における、撮像画像の輝度と判定基準速度との関係の他の例を示す図である。 第１実施形態に係る立体物検出処理を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る判定基準速度設定処理を示すフローチャートである。 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。 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。 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。 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。 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。 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（他車両）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。 第２実施形態に係る立体物検出処理を示すフローチャートである。 自車両がランナバウトを旋回している場面を示す図である。 第３実施形態に係る判定基準速度の設定方法を説明するための図である。

≪第１実施形態≫
図１は、本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立体物（他車両Ｖ２などの立体物）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となるように自車両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は、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、自車両後方に存在する他車両の検出を行う。

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、輝度検出部３４と、路面状態推測部３５と、光源検出部３６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の後側方向に他車両Ｖ２が位置して自車両Ｖ１と並走状態にあり、現時刻の他車両Ｖ２がＰ_２に位置し、一時刻前の他車両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、他車両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、他車両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差分閾値ｔｈ以上であるときに、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を「１」とし、絶対値が所定の差分閾値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。

また、本実施形態において、位置合わせ部３２は、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、その位置合わせされた鳥瞰視画像を得るが、この「位置合わせ」処理は、検出対象の種別や要求される検出精度に応じた精度で行うことができる。たとえば、同一時刻及び同一位置を基準に位置を合わせるといった厳密な位置合わせ処理であってもよいし、各鳥瞰視画像の座標を把握するという程度の緩い位置合わせ処理であってもよい。

そして、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、差分波形を生成する。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（検出枠）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近する可能性がある他車両Ｖ２を検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（検出枠）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、本来の他車両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他車両の検出を行う。ここで、図６は、立体物検出部３３による立体物の検出方法を説明するための図であり、差分波形ＤＷ_ｔおよび立体物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のピーク位置に対応する所定の閾値α以上であるか否かを判断することで、検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が存在す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のピークが所定の閾値α未満である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が存在しないと判断し、一方、差分波形ＤＷ_ｔのピークが所定の閾値α以上である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が存在すると判断する。

また、立体物検出部３３は、現時刻における差分波形ＤＷ_ｔと一時刻前の差分波形ＤＷ_ｔ−１との対比により、立体物の移動速度を算出する。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、立体物の移動速度を算出する。さらに、立体物検出部３３は、自車両Ｖ１の移動速度に対する立体物の相対移動速度も算出する。

詳細に説明すると、立体物検出部３３は、図７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７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７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７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８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８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（他車両Ｖ２）の移動距離を算出する。すなわち、図８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、本実施形態では、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、自車両に対する立体物（他車両Ｖ２）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。そして、立体物検出部３３は、算出した立体物の相対移動距離および絶対移動距離に基づいて、立体物の相対移動速度および絶対移動速度を算出する。

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（他車両Ｖ２）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９は、立体物検出部３３による重み付けを示す図である。

図９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、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の例を示す図である。カメラ１０の画角内に立体物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の画角内に立体物が複数台存在すると想定される。しかし、検出領域Ａ１，Ａ２内に複数の立体物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。

さらに、本実施形態において、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔに基づいて立体物を検出した後に、自車両Ｖ１の移動速度に対する立体物の相対移動速度に基づいて、検出した立体物が検出対象物であるか否かを判断する。ここで、本実施形態では、自車両Ｖ１が車線変更する際に接近する可能性のある他車両Ｖ２を検出することを目的とするものである。そこで、以下においては、検出対象物として、後方から自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２を検出する場面を例示して説明する。

自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２を検出対象物として検出するため、立体物検出部３３は、検出した立体物の中から、静止物である立体物や自車両Ｖ１から離れていく他車両Ｖ２を除外する。具体的には、立体物検出部３３は、立体物の相対移動速度が所定の判定基準速度ｔｖ以上であるか否かを判断することで、検出対象物である他車両Ｖ２を検出する。なお、判定基準速度ｔｖは、相対移動速度の検出誤差を考慮して、０Ｋｍ／ｈ以下の速度とすることが好適である。

すなわち、立体物が静止物であり、自車両Ｖ１が時速６０Ｋｍ／ｈで走行している場合には、自車両Ｖ１に対する立体物の相対移動速は「−６０Ｋｍ／ｈ」となる。また、自車両Ｖ１が時速６０Ｋｍ／ｈで走行しており、他車両Ｖ２が時速４０Ｋｍ／ｈで走行している場合には、他車両Ｖ２は自車両Ｖ１から離れていくこととなり、この場合、自車両Ｖ１に対する他車両Ｖ２の相対移動速度は「−２０Ｋｍ／ｈ」となる。そこで、立体物検出部３３は、たとえば、判定基準速度ｔｖを「−１０Ｋｍ／ｈ」と設定し、立体物の相対移動速度がこの判定基準速度ｔｖ「−１０Ｋｍ／ｈ」以上であるか否かを判断することで、相対移動速度が判定基準速度ｔｖ「−１０Ｋｍ／ｈ」以上である立体物を、検出対象物である他車両Ｖ２として検出することができる。これにより、立体物検出部３３は、静止物や自車両Ｖ１から離れる他車両Ｖ２を検出対象物から除外し、自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２を検出対象物として適切に検出することができる。

また、降雨などにより路面に水膜が形成されている場合には、路面上の水面に映り込んだ立体物や光源の虚像が検出対象物として誤検出されしまう場合がある。そこで、本実施形態に係る立体物検出部３３は、降雨などにより路面に水膜が形成されているか否かを判断し、路面に水膜が形成されていると判断した場合には、路面上の水面に映り込んだ立体物や光源の虚像が検出対象物として誤検出されないように、上述した判定基準速度ｔｖの値を制御する。

すなわち、昼間や夜の繁華街など自車両Ｖ１周辺が明るい環境においては、降雨などにより路面に水膜が形成されている場合に、建物や街路樹などの立体物が路面の水面に映り込んでしまい、水面に映り込んだ建物や街路樹などの立体物の虚像を、自車両Ｖ１の後方に存在する他車両Ｖ２として誤検出してしまうおそれがある。特に、水面に映り込んだ立体物がカメラ１０から遠く離れるほど、カメラ１０から見た立体物の角速度は小さくなるため、カメラ１０からは、水面に映り込んだ立体物の虚像が自車両Ｖ１に追従して移動しているように見えてしまう。そのため、水面に映り込んだ立体物の虚像の相対移動速度が判定基準速度ｔｖ以上として算出されてしまい、水面に映り込んだ建物や街路樹などの立体物の虚像が自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２として誤検出されてしまう場合がある。

そこで、本実施形態において、立体物検出部３３は、このような誤検出を防止するために、検出対象物である立体物の検出条件を変更する。具体的には、立体物検出部３３は、図１１に示すように、撮像画像の輝度が高いほど、自車両Ｖ１周辺の明るさが明るいものと判断し、判定基準速度ｔｖを高い値に変更する。図１１は、撮像画像の輝度と判定基準速度との関係の一例を示す図である。たとえば、図１１に示す例において、立体物検出部３３は、撮像画像の輝度がｔｌ１以下である場合には、判定基準速度ｔｖをｔｖ１に設定し、撮像画像の輝度がｔｌ１よりも高いｔｌ２以上である場合には、判定基準速度ｔｖをｔｖ１よりも高い値のｔｖ２に変更する。また、立体物検出部３３は、撮像画像の輝度がｔｌ１よりも高くｔ１２よりも低い場合には、ｔｖ１からｔｖ２の範囲内において、撮像画像の輝度が高くなるほど判定基準速度を高い値に設定する。

このように、立体物検出部３３は、遠く離れた建物や街路樹などの立体物が路面の水面に映り込み易い、昼間や夜の繁華街などの自車両Ｖ１周辺が明るい環境において、検出対象物である立体物の検出が抑制されるように、判定基準速度ｔｖを高い値に変更する。これにより、たとえば、カメラ１０から離れた建物や街路樹などの立体物が路面の水面に映り込み、水面に映り込んだ立体物の虚像の相対移動速度が比較的速い速度で算出されてしまう場合でも、このような建物や街路樹などの立体物の虚像を、検出対象物である立体物として誤検出してしまうことを有効に抑制することができる。

たとえば、図１１に示す例において、ｔｖ１が「−１０Ｋｍ／ｈ」であり、ｔｖ２が「−２Ｋｍ／ｈ」であり、水面に映り込んだ立体物がカメラ１０から遠く建物や街路樹などであり、水面に映り込んだこのような立体物の虚像の相対移動速度が「−８Ｋｍ／ｈ」である場合に、判定基準速度ｔｖをｔｖ１からｔｖ２に変更することで、立体物の虚像の相対移動速度「−８Ｋｍ／ｈ」は変更後の判定基準速度ｔｖ２「−２Ｋｍ／ｈ」未満となり、このような水面に映り込んだ立体物の虚像を検出対象物として検出してしまうことを抑制することが可能となる。

なお、路面上の水面にはカメラ１０から近い距離の建物などの立体物も映り込む場合がある。しかしながら、カメラ１０から見た場合に、このような立体物の角速度は大きくなるため、カメラ１０から近い立体物の虚像は自車両Ｖ１から直ぐに離れていくように見える。そのため、カメラ１０に近い立体物の虚像の相対移動速度は、カメラ１０から離れた立体物の虚像の相対移動速度よりも遅い速度で算出されるため、カメラ１０から離れた立体物の虚像の誤検出を抑制するために設定した判定基準速度ｔｖを用いることで、カメラ１０から近い立体物の虚像の誤検出も抑制することができる。

さらに、夕方や夜間などの自車両Ｖ１周辺が暗い環境においては、降雨などにより路面に水膜が形成されている場合でも、カメラ１０から離れた建物や街路樹などの立体物は水面に映り込みにくい。一方、カメラ１０から近い建物や街路樹などの立体物や、カメラ１０から近い街灯などの光源が路面の水面に映り込む傾向がある。上述したように、カメラ１０から近い立体物や光源は、カメラ１０から見た場合の角速度が大きくなるため（自車両Ｖ１の後方に直ぐに移動するように見えるため）、このような立体物や光源の相対移動速度は遅い速度として算出される。そのため、夕方や夜間などの自車両Ｖ１周辺が暗い環境では、判定基準速度ｔｖを高い値に設定しなくても（たとえば、図１１に示す例において判定基準値ｔｖをｔｖ１からｔｖ２に変更しなくても）、カメラ１０から近い立体物や光源の虚像の相対移動速度が判定基準速度ｔｖ未満となり易いため、カメラ１０から近い立体物や光源の虚像を自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２として誤検出してしまうことを十分に抑制することができる。

さらに、本実施形態において、立体物検出部３３は、判定基準速度ｔｖを設定した後に、立体物が検出されなくなった場合（水面に映り込んだ立体物が検出されなくなった場合）には、設定した判定基準速度ｔｖを初期値に戻す。たとえば、図１１に示す例において、立体物検出部３３が、撮像画像の輝度がｔｌ２以上であるため、判定基準速度ｔｖを初期値ｔｖ１からｔｖ２に変更した場合には、立体物が検出されなくなった後に、設定した判定基準速度ｔｖ２を初期値ｔｖ１に戻す。

また、本実施形態において、立体物検出部３３は、判定基準速度ｔｖを初期値に戻す場合には、判定基準速度ｔｖを変更後の値のままで保持しておく時間を、検出対象物の検出を抑制するための抑制時間として設定し、この抑制時間が経過した後に、判定基準速度ｔｖを初期値に戻す。

ここで、図１２は、撮像画像の輝度と抑制時間との関係の一例を示す図である。立体物検出部３３は、図１２に示すように、撮像画像の輝度が高いほど、抑制時間を長い時間に設定する。たとえば、図１２に示す例において、立体物検出部３３は、撮像画像の輝度がｔｌ１以下である場合には抑制時間をＴ１に設定し、撮像画像の輝度がｔｌ１よりも高いｔｌ２以上である場合には抑制時間をｔ１よりも長いＴ２に設定する。また、立体物検出部３３は、撮像画像の輝度がｔｌ１よりも高くｔ１２よりも低い場合には、Ｔ１からＴ２の範囲内において、撮像画像の輝度が高くなるほど抑制時間を長く設定する。

上述したように、自車両Ｖ１周辺が明るい環境においては、カメラ１０から離れた立体物も水面に映り込み易くなる。また、この場合に、路面に複数の水膜が存在する場合には、それぞれの水膜に、カメラ１０から離れた同一の立体物が映り込んでしまう傾向にある。そのため、路面に複数の水膜が存在する場合には、自車両Ｖ１がそれぞれの水膜の近傍を走行するたびに、自車両Ｖ１から離れた同一の立体物が検出されてしまうこととなる。このような場面において、立体物が検出されたタイミングで判定基準速度ｔｖを高くし、立体物が検出されなくなったタイミングで判定基準速度ｔｖを元の速度に戻す処理を繰り返し行ってしまうと、自車両の走行速度や水膜が存在する位置の距離間隔によっては、判定基準速度ｔｖを高い値に変更する処理が間に合わずに、水面に映り込んだ立体物の虚像を他車両Ｖ２として誤検出してしまうおそれがある。

そこで、本実施形態では、撮像画像の輝度が高いほど、変更した判定基準速度ｔｖを初期値に戻すまでの時間、すなわち、立体物の検出を抑制する抑制時間を長い時間に設定する。このように、撮像画像の輝度に対応して、立体物の検出条件である抑制時間を変更することで、路面に水膜が複数存在する環境においても、水面に映り込んだ建物や街路樹などの立体物の虚像を他車両Ｖ２として誤検出してしまうことをより抑制することが可能となる。

さらに、本実施形態において、立体物検出部３３は、自車両Ｖ１周辺が暗い環境において、ネオンや街灯などの高輝度光源を検出した場合には、図１３に示すように、高輝度光源を検出していない場合と比べて、判定基準速度ｔｖを高い値に設定する。

すなわち、夜間や夕方などの自車両Ｖ１周辺が暗い環境においては、ネオンや街灯などの高輝度光源が、カメラ１０から離れていても路面の水面に映り込む場合がある。このような場合に、カメラ１０からは、水面に映り込んだ光源の虚像が自車両Ｖ１に追従するように見えるため、水面に映り込んだ光源の虚像の相対移動速度が判定基準速度ｔｖ以上で検出されてしまい、このような水面に映り込んだ光源の虚像を、自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２として誤検出してしまう場合がある。

そこで、立体物検出部３３は、撮像画像の輝度が低い場合に、高輝度光源を検出した場合には、図１３に示すように、高輝度光源を検出していない場合と比べて、判定基準速度ｔｖを高く設定する。これにより、水面に映り込んだ光源の虚像を、自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２として誤検出してしまうことを有効に抑制することができる。たとえば、図１３に示す例において、立体物検出部３３は、撮像画像の輝度がｔｌ１以下である場合に、判定基準速度ｔｖをｔｖ１よりも高い値のｔｖ１’に設定する。また、立体物検出部３３は、撮像画像の輝度がｔｌ１よりも大きくｔｌ２よりも小さい場合においても、高輝度光源を検出していない場合と比べて、判定基準速度ｔｖの値を大きい値に設定する。なお、撮像画像の輝度がｔｌ２以上であり、自車両Ｖ１周辺が十分に明るい場合には、このような高輝度光源による影響は少なくなるため、判定基準速度ｔｖの値を、高輝度光源を検出していない場合と同様の値に設定する。

なお、高輝度光源を検出した場合に変更する判定基準速度の値ｔｖ１’は、図１３に示す値に限定されない。たとえば、高輝度光源の大きさに応じて、図１４（Ａ）に示すように、高輝度光源を検出した場合に変更する判定基準速度の値ｔｖ１’をｔｖ２と同じ値に設定してもよいし、あるいは、図１４（Ｂ）に示すように、高輝度光源を検出した場合に変更する判定基準速度の値ｔｖ１’をｔｖ２よりも大きい値に設定してもよい。図１４は、高輝度光源を検出した場合における、撮像画像の輝度と判定基準速度との関係の他の例を示す図である。

また、立体物検出部３３は、高輝度光源を検出した場合に、図１３に示すように、高輝度光源を検出していない場合と比べて、判定基準速度ｔｖを高い値に設定した場合には、高輝度光源が検出されなくなった時点で、判定基準速度ｔｖを撮影画像の輝度に応じた元の値に戻す。すなわち、図１１に示すように、路面に水膜が形成されていると判断され、判定基準速度ｔｖを撮影画像の輝度に応じて変更した場合には、水面に映り込んだ立体物の虚像が検出されなくなってから所定の抑制時間が経過するまでは、判定基準速度ｔｖは初期値に戻されないが、図１３に示すように、高輝度光源を検出した場合には、高輝度光源が検出されなくなって直ぐに、判定基準速度ｔｖが撮影画像の輝度に応じた元の値に戻される。

なお、上述した判定基準速度ｔｖの設定は、左右後方の検出領域Ａ１，Ａ２において同様に行うことができる。また、立体物検出部３３は、上述した判定基準速度ｔｖの設定を、左右後方の検出領域Ａ１，Ａ２のいずれか一方のみで行う構成としてもよい。さらに、本実施形態では、撮影画像全体の輝度の平均値を撮影画像の輝度として検出しているが、たとえば、撮影画像右側の領域の輝度の平均値に基づいて、右後方の検出領域Ａ１における判定基準速度ｔｖを設定し、撮影画像左側の領域の輝度の平均値に基づいて、左後方の検出領域Ａ２における判定基準速度ｔｖを設定する構成としてもよい。

図３に戻り、輝度検出部３４は、撮像画像の輝度を検出する。たとえば、輝度検出部３４は、カメラ１０で撮像された撮像画像全体の輝度の平均値を、撮像画像の輝度として算出することができる。また、輝度検出部３４は、撮像画像のうちの所定領域、たとえば路面や背景に対応する画像領域の輝度の平均値を、撮像画像の輝度として算出することができる。

さらに、本実施形態において、輝度検出部３４は、カメラ１０により撮像画像が撮像される度にカメラ１０から最新の撮像画像を取得し、新たに取得した撮像画像の輝度を算出する。そして、輝度検出部３４は、直近数フレーム分の撮像画像の輝度の平均値を、撮像画像の輝度として算出する。そして、輝度検出部３４は、算出した撮像画像の輝度を、自車両Ｖ１周辺の明るさを示す指標として、立体物検出部３３に送信する。

路面状態推測部３５は、降雨などにより路面に水膜が形成されている状態であるか否かを推測する。具体的には、路面状態推測部３５は、ワイパーの動作状況に基づいて、降雨などにより路面に水膜が形成されているか否かを推測することができる。たとえば、路面状態推測部３５は、ワイパーの動作頻度を三段階（Ｏｆｆ，Ｌｏｗ，Ｈｉ）で設定可能な場合に、ワイパーがＨｉからＬｏｗ、またはＨｉまたはＬｏｗからＯｆｆに切り替えられた場合には、今まで雨が降っており、路面に水膜（水たまり）が形成されている可能性が高いものと推測する。また、路面状態推測部３５は、ワイパーの動作頻度がＨｉである場合には、強い雨が降っているために、路面に水膜が形成されている可能性が高いものと推測してもよい。このように、路面状態推測部３５は、ワイパーの動作状態に基づいて降雨状態を推測することで、路面に水膜が形成されているか否かを適切に推測することができる。

また、路面状態推測部３５による路面の状態の推測方法は、上記方法に限定されず、たとえば、以下のように、路面に水膜が形成されている状態であるか否かを判定することができる。具体的には、路面状態推測部３５は、雨滴センサ（不図示）に、赤外光をレンズに向けて照射させて、照射した赤外光が雨滴により減衰した減衰量を検出させることで、レンズ表面における雨滴量を検出させることができ、この検出の結果、雨滴量が一定量以上である場合に、降雨により路面に水膜が形成されていると推測してもよい。あるいは、ナビゲーション装置を介して、天気情報を取得することで、降雨により路面に水膜が形成されているか否かを推測してもよい。

さらに、路面状態推測部３５は、画像のテクスチャ分析の結果から、路面に形成された水膜などに建物などの像が移り込んだ虚像であるか否かを判断することで、路面に水膜が形成されているか否かを判断することができる。

具体的には、路面状態推測部３５は、鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う判定線（図５のＬａ，Ｌｂなど）のうち、差分波形情報においてカウントされた度数が所定値以上である一つの基準判定線（例えばＬａ）を特定し、基準判定線（Ｌａ）上の画像領域の輝度と基準判定線と隣り合う判定線を含む一又は複数の比較判定線（Ｌｂ，Ｌｃ，・・・）上の画像領域の輝度との輝度差が所定値未満であるか否かを判断し、輝度差が所定値未満である場合には、画像領域を含む領域において検出された立体物は虚像であると判断する。輝度差の比較は、基準判定線（Ｌａ）上のある一画素又はこの画素を含む画像領域の輝度と、比較判定線（Ｌｂ，Ｌｃ，・・・）のある一画素又はこの画素を含む画像領域の輝度とを比較することができる。また、輝度差は、図５に示す差分波形情報における所定の差分を示す画素数又は度数分布化された値に基づいて判断することができる。このように、路面状態推測部３５は、路面の水膜に周囲構造物が映り込んだ虚像の画像は、コントラストが低いという特徴を利用して、検出された立体物に対応する像が実像であるのか虚像であるのかを判断し、これにより、路面に水膜が形成されている状態であるか否かを適切に推測することができる。

光源検出部３６は、カメラ１０により撮像された撮像画像から、ネオンや街灯などの高輝度光源を検出する。たとえば、光源検出部３６は、撮像画像のうち、所定値以上の輝度を有する画素が所定の画素数以上まとまっている領域を、高輝度光源として検出することができる。また、光源検出部３６は、撮像画像の平均輝度よりも所定値以上大きい輝度の画素領域を高輝度光源領域として検出する構成としてもよい。なお、光源検出部３６による高輝度光源の検出結果は、立体物検出部３３に送信される。

特に、本実施形態では、ネオンや街灯などの高輝度光源がカメラ１０から離れていても路面の水面に映り込む場合があり、このような場合に、水面に映り込んだ光源の虚像を他車両として誤検出してしまうことを抑制するために、高輝度光源を検出している。そのため、光源検出部３６は、ネオンや街灯など、カメラ１０から離れていても路面の水面に映り込む可能性のある光源を高輝度光源として検出することが望ましい。反対に、車のヘッドライトの光はカメラ１０から遠くなると拡散してしまい路面の水面に映り込みにくいため、たとえば、エッジなどに基づいて、このような光源を高輝度光源として検出しないようにすることが好適である。

次に、本実施形態に係る立体物検出処理について説明する。図１５は、第１実施形態の立体物検出処理を示すフローチャートである。なお、以下に説明する立体物検出処理は、図１６に示す判定基準速度設定処理と並行して行われる。これにより、後述するように、図１５に示す立体物検出処理のステップＳ１１２において、図１６に示す判定基準速度設定処理において設定された判定基準速度ｔｖを用いて判断が行われることとなる。

図１５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３２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）。具体的には、位置合わせ部３２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差分閾値ｔｈ以上であるときに、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を「１」とし、絶対値が所定の差分閾値ｔｈ未満であるときに、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を「０」とする。

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）。そして、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔのピークが所定の閾値α以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０５）。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のピークが閾値α以上でないと判断した場合には（ステップＳ１０５＝Ｎｏ）、立体物検出部３３は、立体物が存在しないと判断する（ステップＳ１１５）。そして、ステップＳ１０１に戻り、図１５に示す処理を繰り返す。

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Ｓ１０５＝Ｙｅｓ）、立体物検出部３３により、隣接車線に立体物が存在すると判断され、ステップＳ１０６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Ｓ１０７）、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎のオフセット量を算出し（ステップＳ１０８）、重みを加味してヒストグラムを生成する（ステップＳ１０９）。

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Ｖ１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（ステップＳ１１０）。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（ステップＳ１１１）。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ともに、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。

ステップＳ１１２では、立体物検出部３３により、ステップＳ１１０で算出した立体物の相対移動速度と判定基準速度ｔｖとが比較される。なお、このステップＳ１１２においては、図１６に示す判定基準速度設定処理において設定された判定基準速度ｔｖが用いられる。

そして、比較の結果、立体物の相対移動速度が判定基準速度ｔｖ以上であると判断された場合には、ステップＳ１１３に進み、さらに、立体物が自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２であるか否かの判断が行われる。一方、立体物の相対移動速度が判定基準速度ｔｖ未満であると判断された場合には、ステップＳ１１５に進み、立体物は自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２ではないと判断される。

ステップＳ１１３では、立体物検出部３３により、立体物の絶対移動速度が１０Ｋｍ／ｈ以上、且つ、自車両Ｖ１に対する立体物の相対移動速度が＋６０Ｋｍ／ｈ以下であるか否かの判断が行われる。双方を満たす場合には（ステップＳ１１３＝Ｙｅｓ）、立体物検出部３３は、検出した立体物は隣接車線に存在する他車両Ｖ２であり、隣接車線に他車両Ｖ２が存在すると判断する（ステップＳ１１４）。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、隣接車線に他車両Ｖ２が存在しないと判断する（ステップＳ１１５）。

なお、本実施形態では自車両Ｖ１の左右後方を検出領域Ａ１，Ａ２とし、自車両Ｖ１が車線変更した場合に接近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、他車両Ｖ２の速度が１０ｋｍ／ｈ未満である場合、たとえ他車両Ｖ２が存在したとしても、車線変更する際には自車両Ｖ１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、他車両Ｖ２の自車両Ｖ１に対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈを超える場合（すなわち、他車両Ｖ２が自車両Ｖ１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Ｖ１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他車両Ｖ２を判断しているともいえる。

また、ステップＳ１１３において他車両Ｖ２の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、他車両Ｖ２の自車両Ｖ１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Ｖ２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、ノイズによっては他車両Ｖ２の自車両Ｖ１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、他車両Ｖ２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Ｖ１が車線変更した場合に接近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において自車両に接近する他車両Ｖ２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。

なお、他車両Ｖ２の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上であるか、他車両Ｖ２の自車両Ｖ１に対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるかを判断する際の各速度は一例であり、この速度に限定されるものではない。たとえば、他車両Ｖ２の絶対移動速度が２０ｋｍ／ｈ以上、且つ、自車両Ｖ１に対する他車両Ｖ２の相対移動速度が＋５０ｋｍ／ｈ以下である場合に、立体物は検出対象である他車両Ｖ２であると判断することができる。

次に、図１６に示す判定基準速度設定処理について説明する。上述したように、判定基準速度設定処理は、図１５に示す立体物検出処理と並行して行われ、この判定基準速度設定処理において設定された判定基準速度ｔｖが、図１５に示す立体物検出処理のステップＳ１１２において用いられる。

図１６に示すように、まず、ステップＳ２０１では、路面に水膜が形成されているか否かの判断が行われる。具体的には、まず、路面状態推測部３５が、降雨などにより路面に水膜が形成されている状態であるか否かを推測する。そして、立体物検出部３３は、路面状態推測部３５の推測結果に基づいて、路面に水膜が形成されている状態であるか否かを判断する。路面に水膜が形成されている状態であると判断された場合には、ステップＳ２０２に進み、一方、路面に水膜が形成されている状態ではないと判断された場合には、ステップＳ２０７に進む。

ステップＳ２０２〜Ｓ２０４では、路面に水膜が形成されている状態であると判断されているため、水面に映り込んだ立体物や光源の虚像を検出対象物として誤検出してしまうことを抑制するために、判定基準速度ｔｖを設定する処理が行われる。

具体的には、まず、ステップＳ２０２において、撮像画像の輝度の検出が行われる。たとえば、輝度検出部３４は、直近数フレーム分の撮像画像の輝度の平均値を、撮像画像の輝度として検出する。そして、輝度検出部３４は、検出した撮像画像の輝度を、自車両Ｖ１周辺の明るさを示す指標として、立体物検出部３３に送信する。

ステップＳ２０３では、高輝度光源の検出が行われる。具体的には、光源検出部３６が、撮像画像に基づいて、ネオンや街灯などの高輝度光源の検出を行う。そして、光源検出部３６は、高輝度光源の検出結果を、立体物検出部３３に送信する。

ステップＳ２０４では、立体物検出部３３により、ステップＳ２０２で検出した撮像画像の輝度と、ステップＳ２０３での高輝度光源の検出結果に基づいて、判定基準速度の設定が行われる。具体的には、立体物検出部３３は、高輝度光源を検出していない場合には、図１１に示すように、撮像画像の輝度が高いほど、判定基準速度ｔｖを高い値に変更する。また、立体物検出部３３は、撮像画像の輝度が低い場合において、ネオンや街灯などの高輝度光源を検出した場合には、図１３に示すように、高輝度光源を検出していない場合と比べて、判定基準速度ｔｖを高い値に設定する。

なお、立体物検出部３３は、高輝度光源が検出できて、判定基準速度ｔｖを高輝度光源が検出されていない場合よりも高い値に設定した後も、高輝度光源の検出を繰り返し行っており、高輝度光源が検出されなくなると直ぐに、判定基準速度ｔｖを高輝度光源が検出されていない場合の元の値に戻す処理を行う。

続いて、ステップＳ２０５では、立体物検出部３３により、検出対象物の検出を抑制する抑制時間の設定が行われる。具体的には、立体物検出部３３は、図１２に示すように、撮像画像の輝度が高いほど、抑制時間を長い時間に設定する。

そして、ステップＳ２０６では、立体物検出部３３により、ステップＳ２０５で設定された抑制時間が経過したか否かの判断が行われる。抑制時間が経過していない場合には、ステップＳ２０４で設定した判定基準速度ｔｖを維持したまま待機し、抑制時間が経過した後に、ステップＳ２０７に進み、立体物検出部３３により、判定基準速度ｔｖが初期値に設定される。

以上のように、第１実施形態では、自車両の移動速度に対する立体物の相対移動速度が判定基準速度ｔｖ以上であるか否かを判断し、立体物の相対移動速度が判定基準速度ｔｖ以上である立体物を検出対象物として検出することで、たとえば、静止物や自車両Ｖ１から離れていく他車両Ｖ２を、自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２として検出してしまうことを有効に抑制することができる。

また、本実施形態では、図１１に示すように、撮像画像の輝度が高いほど判定基準速度ｔｖを高い値に設定することで、遠くの建物や街路樹などの立体物が路面の水面に映り込み易い、昼間や夜の繁華街などの自車両Ｖ１周辺が明るい環境においても、このような建物や街路樹などの立体物の虚像を、検出対象物として誤検出してしまうことを有効に抑制することができる。

さらに、本実施形態では、図１２に示すように、撮像画像の輝度が高いほど、立体物の検出を抑制する抑制時間を長く設定することで、路面に水膜が複数存在する環境において、仮に、立体物が検出されたタイミングで判定基準速度ｔｖを高くし、立体物が検出されなくなったタイミングで判定基準速度ｔｖを元の速度に戻す処理を繰り返し行った場合に、判定基準速度ｔｖを高い値に変更する処理が間に合わずに水面に映り込んだ立体物の虚像を他車両Ｖ２として検出してしまうような場合でも、高い値に変更された判定基準速度ｔｖが抑制時間だけ維持されるため、水面に映り込んだ建物や街路樹などの立体物の虚像を他車両Ｖ２として誤検出してしまうことをより抑制することが可能となる。

加えて、本実施形態では、撮像画像の輝度が低い場合において、高輝度光源を検出した場合には、図１３に示すように、高輝度光源を検出していない場合と比べて、判定基準速度ｔｖを高い値に設定する。これにより、本実施形態では、夜間や夕方などの自車両Ｖ１周辺が暗い環境下において、ネオンや街灯などの高輝度光源がカメラ１０から離れていても、ネオンや街灯などの光源が路面の水面に映り込んでしまう場合でも、このような光源の虚像を、検出対象物として誤検出してしまうことを有効に抑制することができる。

《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１７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１７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１７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３７、エッジ線検出部３８、立体物検出部３３ａ、輝度検出部３４、路面状態推測部３５、および光源検出部３６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。なお、視点変換部３１、輝度検出部３４、路面状態推測部３５、および光源検出部３６については、第１実施形態と同様の構成であるため、その説明は省略する。

図１８は、図１７のカメラ１０の撮像範囲等を示す図であり、図１８（ａ）は平面図、図１８（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１８（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他車両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から他車両Ｖ２が走行すると予測される位置までの距離ｄ１２から、他車両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、他車両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、検出対象が他車両Ｖ２等であるため、距離ｄ３は、他車両Ｖ２を含む長さに設定される。

距離ｄ４は、図１８（ｂ）に示すように、実空間において他車両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１８（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他車両Ｖ２が存在するのか、２車線隣りの隣隣接車線に隣他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１８（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。

輝度差算出部３７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３７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３７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３７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３７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３７の動作について詳細に説明する。

輝度差算出部３７は、図１９（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３７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３７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３７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１９（ｂ）に示す関係となる。図１９（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３７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１７に示すエッジ線検出部３８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２０は、輝度差算出部３７の詳細動作を示す図であり、図２０（ａ）は鳥瞰視された状態の鳥瞰視画像を示し、図２０（ｂ）は、図２０（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２０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Ｖ２が映っていた場合に、図２０（ａ）に示すように、鳥瞰視画像内の検出領域Ａ１に他車両Ｖ２が現れる。図２０（ｂ）に図２０（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３７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、例えば他車両Ｖ２のタイヤのゴムから１０ｃｍ相当だけ離れた他車両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３７は、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａ１〜ＰａＮを設定する。図２０（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３７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３７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３７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３７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３７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３７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３７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３７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３７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１７に戻り、エッジ線検出部３８は、輝度差算出部３７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２０（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３８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３８は、エッジ線を検出するにあたり、先ず下記式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。
［式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

上記式１において、ｔはエッジ閾値を示し、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からエッジ閾値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３８は、下記式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。
［式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３８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３８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３８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３８は、下記式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３８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。
［式３］
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２１は、エッジ線検出部３８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３８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３８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１７に戻り、立体物検出部３３ａは、エッジ線検出部３８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３８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３８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３８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する。

さらに、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３８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２２は、エッジ線の輝度分布を示す図であり、図２２（ａ）は検出領域Ａ１に立体物としての他車両Ｖ２が存在した場合のエッジ線及び輝度分布を示し、図２２（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２２（ａ）に示すように、鳥瞰視画像において他車両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、他車両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２２（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。たとえば、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。上述したように、他車両Ｖ２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。そのため、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。
［式４］
鉛直相当方向の評価値＝Σ［｛Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｝^２］
［式５］
鉛直相当方向の評価値＝Σ｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜

なお、上記式５に限らず、下記式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。
［式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。

さらに、立体物検出部３３ａは、第１実施形態と同様に、自車両Ｖ１の移動速度に対する立体物の相対移動速度に基づいて、立体物が検出対象物である他車両Ｖ２か否かを判断する。すなわち、立体物検出部３３ａは、立体物の相対移動速度が判定基準速度ｔｖ以上であるか否かを判断し、立体物の相対移動速度が判定基準速度ｔｖ以上である場合に、立体物を他車両Ｖ２として検出する。

また、立体物検出部３３ａは、第１実施形態と同様に、降雨などにより路面に水膜が形成されているか否かを判断し、路面に水膜が形成されている場合には、路面の水面に映り込んだ立体物の虚像を検出対象物として誤検出しないように、判定基準速度ｔｖの値を制御する。すなわち、立体物検出部３３ａは、路面に水膜が形成されている場合には、図１１に示すように、撮像画像の輝度が高いほど、判定基準速度ｔｖを高い値に設定する。

また、第１実施形態と同様に、立体物検出部３３ａは、図１２に示すように、撮像画像の輝度が高いほど、判定基準速度ｔｖを基準値に戻すまでの抑制時間を長い時間に設定する。さらに、立体物検出部３３ａは、第１実施形態と同様に、高輝度光源を検出した場合には、図１３または図１４に示すように、撮像画像の輝度が低い場合でも、高輝度光源を検出していない場合と比べて、判定基準速度ｔｖを高い値に設定する。

次に、図２３を参照して、第２実施形態に係る立体物検出処理について説明する。図２３は、第２実施形態に係る立体物検出処理を示すフローチャートである。なお、図２３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。

また、以下に説明する立体物検出処理は、第１実施形態と同様に、図１６に示す判定基準速度設定処理と並行して行われる。これにより、後述するように、図２３に示す立体物検出処理のステップＳ３１６において、図１６に示す判定基準速度設定処理において設定された判定基準速度ｔｖを用いて判断が行われることとなる。

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３７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３７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３７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３７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３７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３７は、エッジ線検出部３８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３７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３７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。そして、エッジ線検出部３８は、輝度差算出部３７により算出された輝度差に基づいて、上記式１に従って、各注目点Ｐａの属性ｓを算出する。なお、本実施形態では、立体物のエッジを検出するためのエッジ閾値ｔを用いて、各注目点Ｐａの属性ｓが算出される。

次にエッジ線検出部３８は、ステップＳ３０８において、上記式２に従って、各注目点Ｐａの属性ｓの連続性ｃを算出する。そして、エッジ線検出部３８は、ステップＳ３０９において、上記式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。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３８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３８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以上の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、隣接車線に存在する立体物を検出する。

次いで、ステップＳ３１４では、立体物検出部３３ａにより、エッジ線の量が、所定の閾値β以上であるか否かの判断が行われる。ここで、閾値βは、予め実験等によって求めておいて設定された値であり、たとえば、検出対象の立体物として四輪車を設定した場合に、当該閾値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。エッジ線の量が閾値β以上であると判定された場合（ステップＳ３１４＝Ｙｅｓ）、立体物検出部３３ａは、検出領域Ａ１内に立体物が存在するものと判断し、ステップＳ３１５に進む。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Ｓ３１４＝Ｎｏ）、立体物検出部３３ａは、検出領域Ａ１内に立体物が存在しないものと判断し、ステップＳ３１８に進み、検出領域Ａ１内に他車両Ｖ２が存在しないと判定される。

ステップＳ３１５では、自車両Ｖ１の移動速度に対する立体物の相対移動速度の算出が行われる。たとえば、立体物検出部３３は、異なる時刻で撮像された２つの撮像画像から立体物が移動した相対距離とその時間とを求めることで、立体物の相対移動速度を算出することができる。

そして、ステップＳ３１６では、立体物検出部３３により、ステップＳ３１５で算出した立体物の相対移動速度と判定基準速度ｔｖとが比較される。なお、このステップＳ３１６において用いる判定基準速度ｔｖは、図１６に示す判定基準速度設定処理において設定された判定基準速度ｔｖである。そして、比較の結果、立体物の相対移動速度が判定基準速度ｔｖ以上であると判断された場合には、ステップＳ３１７に進み、立体物検出部３３により、立体物は自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２として判断される。一方、立体物の相対移動速度が判定基準速度ｔｖ未満であると判断された場合には、ステップＳ３１８に進み、立体物は自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２ではないと判断される。

以上のように、第２実施形態では、第１実施形態の効果に加えて、検出領域Ａ１，Ａ２において被写体のエッジを検出し、該エッジに基づいて他車両Ｖ２を検出する場合にも、自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２を適切に検出することができる。

《第３実施形態》
続いて、第３実施形態に係る立体物検出装置１について説明する。第３実施形態に係る立体物検出装置１は、図１および図３に示すように、第１実施形態に係る立体物検出装置１と同様の構成を有するものであり、自車両Ｖ１の旋回時に、旋回方向内側の検出領域における判定基準速度ｔｖを、旋回方向外側の検出領域における判定基準速度ｔｖよりも高い値に設定すること以外は、第１実施形態に係る立体物検出装置１と同様に動作する。

すなわち、第３実施形態において、立体物検出部３３は、図示しない車輪速センサおよび操舵角センサからの検出情報に基づいて、自車両Ｖ１の旋回半径および旋回方向を含む自車両Ｖ１の旋回状態を検出する。そして、立体物検出部３３は、当該検出結果に応じて、自車両Ｖ１が旋回状態であるか否かを判定する。なお、自車両Ｖ１の旋回状態の検出方法は特に限定されず、たとえば、図示しないナビゲーション装置からの道路情報やカメラ１０から取得した撮像画像を解析し、自車両Ｖ１がカーブを走行しているか否かを判断することで、自車両Ｖ１の旋回状態を検出する構成としてもよい。

そして、立体物検出部３３は、自車両Ｖ１の旋回状態を加味して、判定基準速度ｔｖを設定する。ここで、図２４は、自車両Ｖ１がランナバウト（環状交差点、Roundabout）を旋回している場面を示す図である。路面に水膜が形成されている場合には、旋回方向外側の検出領域Ａ２および旋回方向内側の検出領域Ａ１において、路面上の水面に映り込んだ立体物や光源の虚像が立体物として誤検出される場合がある。また、カメラ１０から見た場合に、自車両Ｖ１が旋回している場合の立体物の角速度は、旋回方向内側の方が旋回方向外側よりも遅くなる傾向があるため、水面に映り込んだ立体物や光源の虚像の相対移動速度は、旋回方向内側の検出領域Ａ２の方が、旋回方向外側の検出領域Ａ１よりも速くなる傾向にある。その結果、自車両Ｖ１が旋回している場合には、特に、旋回方向内側の検出領域Ａ２の水面に映り込んだ立体物や光源の虚像が、自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２として誤検出され易くなってしまう。

そこで、本実施形態において、立体物検出部３３は、このような誤検出を抑制するために、図２５（Ａ）に示すように、カーブの半径Ｒを加味して、旋回方向内側の検出領域Ａ２における判定基準速度ｔｖを設定する。なお、図２５（Ａ）は、撮像画像の輝度と、旋回方向内側の検出領域においける判定基準速度ｔｖとの関係を示すグラフであり、カーブの半径Ｒに基づく補正係数を用いて判定基準速度ｔｖを設定した場合の一例を示す図である。また、図２５（Ｂ）は、カーブの半径Ｒと判定基準速度ｔｖに対する補正係数との関係の一例を示す図である。なお、図２５（Ａ）では、補正係数を用いずに撮像画像の輝度に基づいて設定される判定基準速度を二点鎖線で示し、補正係数を用いて設定された判定基準速度を実線で示している。

すなわち、立体物検出部３３は、自車両Ｖ１が旋回状態であると判断した場合には、図２５（Ｂ）に示すように、自車両Ｖ１の旋回半径Ｒに基づいて、判定基準速度ｔｖを補正するための補正係数を算出する。たとえば、図２５（Ａ）に示す例において、立体物検出部３３は、自車両Ｖ１の旋回半径Ｒが２００ｍ以下である場合には、補正係数を０．５として算出し、自車両Ｖ１の旋回半径Ｒが１０００ｍ以上である場合には、補正係数を１として算出する。また、立体物検出部３３は、自車両Ｖ１の旋回半径Ｒが２００ｍよりも大きく１０００ｍよりも小さい場合には、０．５から１の範囲において、自車両Ｖ１の旋回半径Ｒが大きいほど補正係数を大きい値で算出する。

そして、立体物検出部３３は、図２５（Ａ）に示すように、算出した補正係数に基づいて、自車両Ｖ１の旋回方向内側の検出領域における判定基準速度ｔｖを補正する。たとえば、図２４に示す例において、自車両Ｖ１の旋回半径Ｒが２００ｍであり、撮像画像の輝度がｔｌ１である場合には、撮像画像の輝度ｔ１ｌに基づいた判定基準速度ｔｖ１に、旋回半径Ｒに応じた補正係数０．５を乗じた値を、自車両Ｖ１の旋回方向内側の検出領域Ａ１における判定基準速度ｔｖ’’として算出する。たとえば、この場合に、ｔｖ１の値が「−１０Ｋｍ／ｈ」である場合には、立体物検出部３３は、「−１０Ｋｍ／ｈ」に補正係数０．５を乗じた「−５Ｋｍ／ｈ」を、自車両Ｖ１の旋回方向内側の検出領域Ａ１における判定基準速度ｔｖとして設定することができる。

このように、第３実施形態では、自車両Ｖ１が旋回状態であると判断した場合には、図２５（Ｂ）に示すように、自車両Ｖ１の旋回半径Ｒに基づいて、判定基準速度ｔｖを補正するための補正係数を算出し、算出した補正係数に基づいて、自車両Ｖ１の旋回方向内側の検出領域における判定基準速度ｔｖを補正する。これにより、自車両Ｖ１が旋回しているために、旋回方向内側の検出領域Ａ２の水面に映り込んだ立体物や光源の虚像が、自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２として誤検出され易い場合でも、水面に映り込んだ立体物や光源の虚像を検出対象物として誤検出してしまうことを有効に抑制することができる。

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、上述した実施形態においては、図１１に示すように、撮像画像の輝度に応じて、判定基準速度ｔｖを変更する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、判定基準速度ｔｖに代えて、または、判定基準速度ｔｖに加えて、差分閾値ｔｈまたはエッジ閾値ｔを変更する構成としてもよい。すなわち、撮像画像の輝度が高いほど、差分閾値ｔｈやエッジ閾値ｔの値が高くなるように立体物の検出条件を変更することで、立体物の検出を抑制する構成とすることができる。さらに、閾値α、閾値βについても、差分閾値ｔｈやエッジ閾値ｔと同様に、撮像画像の輝度が高いほど、閾値α、閾値βの値が高くなるように立体物の検出条件を変更することで、立体物の検出を抑制する構成とすることができる。また、閾値θ、閾値ｔｂについても同様である。

また、この場合に、図１３または図１４に示すように、撮影画像の輝度が低い場合において、高輝度光源が検出された場合には、高輝度光源が検出されない場合と比べて、差分閾値ｔｈ、エッジ閾値ｔ、閾値α、閾値βの値を高く設定する構成としてもよい。また、同様に、図１２に示すように、撮像画像の輝度が高いほど、差分閾値ｔｈ、エッジ閾値ｔ、閾値α、閾値βの値を高く設定する抑制時間を長くすることができる。このように、撮影画像の輝度に基づいて、差分閾値ｔｈ、エッジ閾値ｔ、閾値α、閾値βの値を制御することで、水面に映り込んだ立体物や光源の虚像が自車両Ｖ１に接近する他車両Ｖ２として誤検出されてしまうことを有効に抑制することができる。

さらに、上述した実施形態では、図１１に示すように、撮像画像の輝度に応じて、判定基準速度ｔｖを設定する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、撮像画像の輝度に応じて、各画素から出力される画素値または輝度値を変更する構成としてもよい。たとえば、撮像画像の輝度が高いほど、立体物検出に用いるための各画素から出力される画素値または輝度値を低くなるように立体物の検出条件を変更することで、立体物の検出を抑制する構成とすることができる。

また、上述した実施形態では、路面に水膜が形成されており、撮像画像の輝度が高い場合に、水面に映り込んだ立体物の虚像を自車両に接近する他車両Ｖ２として誤検出しないように、検出対象物である他車両Ｖ２の検出を抑制する構成を例示したが、この構成には、検出対象物である他車両Ｖ２の検出を禁止する構成も含めることができる。

さらに、上述した実施形態では、撮像画像の輝度に基づいて、自車両Ｖ１周辺の明るさを検出する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、自車両Ｖ１の存在する地点と現在時刻に基づいて、自車両Ｖの周囲の明るさを推測してもよい。このとき、日没時刻、日出時刻を参照して、正確な自車両Ｖの周囲の明るさを推測してもよい。さらに、天気情報を参照して、自車両Ｖの周囲の明るさを推測してもよい。

また、上述した実施形態に加えて、撮像画像を取得する度に、取得した撮影画像の輝度を検出し、撮像画像の輝度の分散が所定値以下である場合のみに、判定基準速度などの検出条件を変更する構成としてもよい。すなわち、自車両周囲の明るさが頻繁に変わる状況においては、路面の水面に映り込んだ立体物の虚像の誤検出を抑制することよりも、他車両Ｖ２の検出を優先する構成とすることができる。

また、上述した実施形態に加えて、立体物検出部３３は、検出された立体物の相対速度のばらつきが所定のばらつき評価値域以内であるときに、立体物が他車両Ｖ２であると判断する構成としてもよい。すなわち、立体物検出部３３は、各フレームの撮像画像から算出された立体物の相対速度の標準偏差などのばらつきの評価値が所定のばらつき評価値域以内である場合に、立体物の相対移動速度が判定基準速度ｔｖ以上であるか否かを判断する構成としてもよい。

なお、カメラ１０のレンズ１１に異物が付着している場合には、この異物に対応する画像に基づいて立体物が誤検出される場合がある。しかし、レンズ１１の異物に起因して誤検出される立体物（虚像）の相対速度のばらつきは、実際に存在する立体物に起因して検出される立体物（実像）のばらつきに比べて小さくなる。また、道路の路肩に配置されている草木などの自然物や建造物の影などに起因して誤検出される立体物（虚像）の相対速度のばらつきは、実際に存在する立体物に起因して検出される立体物（実像）のばらつきに比べて大きい。そこで、立体物検出部３３は、この特性に基づいて、所定のばらつき評価値域を定義することができる。すなわち、ばらつき評価値域の下限値ＲＬは、レンズ１１に付着した異物に起因して誤検出される立体物（虚像）の相対速度のばらつきの代表値（平均値、中央値、最頻値など）よりも大きい値とし、一方、ばらつき評価値域の下限値ＲＵは、道路の路肩側に配される草木などの自然物や建造物の影などに起因して誤検出される立体物（虚像）の相対速度のばらつきの代表値（平均値、中央値、最頻値など）よりも小さい値とすることができる。これにより、ばらつき評価値域の幅ＲＷは、ばらつき評価値域の下限値ＲＬからばらつき評価値域の下限値ＲＵの間となる。

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、視点変換部３１は本発明の画像変換手段に、位置合わせ部３２、立体物検出部３３，３３ａ、輝度差算出部３７、およびエッジ線検出部３８は本発明の立体物検出手段および検出条件変更手段に、輝度検出部３４は本発明の明るさ検出手段に、路面状態推測部３５は本発明の路面状態推測手段に、光源検出部３６は本発明の光源検出手段にそれぞれ相当する。

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…輝度検出部
３５…路面状態推測部
３６…光源検出部
３７…輝度差算出部
３８…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…他車両

Claims (12)

1. 自車両周辺の画像を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により得られた撮像画像と、所定の検出条件とに基づいて、立体物を検出する立体物検出手段と、
   自車両周辺の明るさを検出する明るさ検出手段と、
   前記明るさ検出手段により検出された明るさに対応して、前記検出条件を変更する検出条件変更手段と、
   路面に水膜が形成されている状態であるか否かを推測する路面状態推測手段と、を備え、
   前記検出条件変更手段は、路面に水膜が形成されている状態であると推測された場合に、自車両周辺の明るさが第１明るさである場合には、前記第１明るさよりも暗い第２明るさである場合と比べて、前記立体物として検出し難くなるように前記検出条件を変更す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、
   前記検出条件変更手段は、路面に水膜が形成されている状態であると推測された場合に、自車両周辺の明るさが第１明るさである場合には、前記第１明るさよりも暗い第２明るさである場合と比べて、前記立体物として検出し難くする時間が長くなるように前記検出条件を変更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、
   光源を検出する光源検出手段をさらに備え、
   前記検出条件変更手段は、路面に水膜が形成されている状態であると推測された場合に、前記光源が検出された場合には、前記光源が検出されない場合と比べて、前記立体物として検出し難くなるように前記検出条件を変更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、
   自車両の旋回状態を検出する旋回状態検出手段をさらに備え、
   前記立体物検出手段は、自車両の左右後方に設定された検出領域において立体物を検出し、
   前記検出条件変更手段は、路面に水膜が形成されている状態であると推測された場合に、自車両が旋回状態である場合には、旋回方向外側の前記検出領域よりも旋回方向内側の前記検出領域において、前記立体物として検出し難くなるように前記検出条件を変更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、
   前記立体物検出手段は、自車両に対する前記立体物の相対移動速度が判定基準速度以上である場合に、前記立体物を検出対象物として検出し、
   前記検出条件変更手段は、路面に水膜が形成されている状態であると推測された場合において、自車両周辺の明るさが第１明るさである場合には、前記第１明るさよりも暗い第２明るさである場合と比べて、前記判定基準速度が速い速度となるように前記検出条件を変更することを特徴とする立体物検出装置。
6. 請求項５に記載の立体物検出装置であって、
   前記検出条件変更手段は、前記判定基準速度を設定する際に、前記判定基準速度をゼロ以下の速度に設定することを特徴とする立体物検出装置。
7. 請求項１〜６のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
   前記立体物検出手段は、
   前記撮像手段により得られた前記撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段を有し、
   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で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情報を生成し、該差分波形情報に基づいて、前記立体物を検出す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、
   前記立体物検出手段は、前記差分画像上で所定の第１閾値以上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前記差分波形情報を生成し、前記差分波形情報のピークの値が所定の第２閾値以上である場合に、前記差分波形情報に基づいて前記立体物を検出し、
   前記検出条件変更手段は、路面に水膜が形成されている状態であると推測された場合に、自車両周辺の明るさが第１明るさである場合には、前記第１明るさよりも暗い第２明るさである場合と比べて、前記第１閾値または前記第２閾値が高い値となるように前記検出条件を変更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、
   前記検出条件変更手段は、路面に水膜が形成されている状態であると推測された場合に、自車両周辺の明るさが第１明るさである場合には、前記第１明るさよりも暗い第２明るさである場合と比べて、前記差分画像上で所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化した値が低く出力されるように前記検出条件を変更することを特徴とする立体物検出装置。
10. 請求項１〜６のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
    前記立体物検出手段は、
    前記撮像手段により得られた前記撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段を有し、
    前記画像変換手段により得られた鳥瞰視画像に基づいてエッジ情報を検出し、該エッジ情報に基づいて、前記立体物を検出することを特徴とする立体物検出装置。
11. 請求項１０に記載の立体物検出装置であって、
    前記立体物検出手段は、前記鳥瞰視画像から、隣接する画素領域の輝度差が所定の第１閾値以上であるエッジ成分を検出し、該エッジ成分に基づく前記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前記立体物を検出し、
    前記立体物検出手段は、路面に水膜が形成されている状態であると推測された場合において、自車両周辺の明るさが第１明るさである場合には、前記第１明るさよりも暗い第２明るさである場合と比べて、前記第１閾値または前記第２閾値が高い値となるように前記検出条件を変更することを特徴とする立体物検出装置。
12. 請求項１０または１１に記載の立体物検出装置であって、
    前記検出条件変更手段は、路面に水膜が形成されている状態であると推測された場合に、自車両周辺の明るさが第１明るさである場合には、前記第１明るさよりも暗い第２明るさである場合と比べて、前記エッジ情報が低く出力されるように前記検出条件を変更することを特徴とする立体物検出装置。

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