JP6343479B2 - 移動体制御装置 - Google Patents

Description

この発明は、移動体の周辺における撮像画像の中から対象物を検知し、その検知結果に応じて移動体の挙動を制御する移動体制御装置に関する。

従来から、撮像手段を用いて自車（移動体の一形態）の周辺を撮像し、得られた撮像画像に基づいて対象物を検知する技術が種々開発されている。例えば、特許文献１では、横向きの他車を含む撮像画像の中から、円又は楕円の形状を有する２つのタイヤを認識することで、当該他車の位置を検出する車両位置検出装置が提案されている。

特開２００４−１９２５５３号公報（［００３０］〜［００３６］、［００４２］）

ところで、横向きの車両を含んで撮像する際、撮像画像の中に２つのタイヤが常に映し出されるとは限らない。具体的には、他車の一部のみが撮像可能範囲にある場合、或いは、手前側にある別の物体により他車の一部が隠蔽される場合等が想定される。

これに対して、特許文献１に記載された装置によれば、２つのタイヤが検出されなかった場合、データベースを照合して車両であるか否かを判定する。しかしながら、この種の手法では、車両であると初めて検知されるまでの時間を要する場合があり、その結果、自車に対して他車との接触を回避する動作又は操作を行うための時間が十分に確保できないという問題があった。

本発明は上記した課題を解決するためになされたものであり、対象物との接触を回避する動作又は操作を行うための時間を十分に確保可能な移動体制御装置を提供することを目的とする。

本発明に係る移動体制御装置は、移動体の移動中に撮像することで前記移動体の周辺における撮像画像を取得する撮像手段と、前記撮像手段により取得された前記撮像画像に基づいて、タイヤを有する特定物体を対象物の１つとして検知する対象物検知手段と、前記対象物検知手段により１つ以上の前記タイヤを有する前記特定物体を検知した場合に前記特定物体の動向の予測を開始する動向予測手段と、前記動向予測手段による予測結果に応じて前記移動体の挙動を制御する移動体制御手段を備える。

このように、撮像画像に基づいてタイヤを有する特定物体を対象物の１つとして検知する対象物検知手段と、１つ以上の前記タイヤを有する前記特定物体を検知した場合に前記特定物体の動向の予測を開始する動向予測手段を設けたので、移動体である確度が高い特定物体の動向の予測をいち早く開始可能となり、それだけ予測の信頼性及び時間応答性が向上する。これにより、対象物（具体的には、特定物体）との接触を回避する動作又は操作を行うための時間を十分に確保できる。

また、前記動向予測手段は、前記特定物体が前記移動体と接触する可能性があるか否かを予測し、前記移動体制御手段は、前記動向予測手段により、前記特定物体が前記移動体と接触する可能性があると予測された場合に、前記移動体を減速又は停止させる減速停止制御を行うことが好ましい。これにより、移動体が特定物体と接触するのを未然に回避できる。

また、前記移動体制御手段は、２つ以上の前記タイヤを有する前記特定物体が前記移動体と接触する可能性があると予測された場合に前記減速停止制御を行うことが好ましい。２つ以上のタイヤを有する特定物体は移動体である確度がきわめて高いことから、減速停止制御を行う際の適時性が一層高くなる。

また、前記移動体制御手段は、前記特定物体が、２つ以上の前記タイヤを有する別の前記対象物の近傍に位置し、且つ、前記移動体と接触する可能性があると予測された場合に前記減速停止制御を行うことが好ましい。これにより、別の対象物の存在によって特定物体の一部が隠蔽され得る場合、又は実際に隠蔽された場合であっても適切に対処できる。

また、前記移動体制御手段は、１つ以上の前記タイヤを有する前記特定物体が、別の前記対象物としての静止物の近傍を移動し、且つ、前記移動体と接触する可能性があると予測された場合に前記減速停止制御を行うことが好ましい。これにより、静止物の物陰から特定物体が飛び出す場合であっても適切に対処できる。

また、前記対象物検知手段は、前記撮像画像の輪郭情報の中から前記タイヤの形状を示すタイヤ輪郭を認識するタイヤ輪郭認識部と、前記タイヤ輪郭の近傍に位置する前記特定物体の水平方向端部の形状を示す端部輪郭を認識する端部認識部と、前記タイヤ輪郭認識部により認識された前記タイヤ輪郭及び前記端部認識部により認識した前記端部輪郭を輪郭グループとし、各前記輪郭グループの水平方向対称性に基づいて前記特定物体が有する前記タイヤの個数を判定する種別判定部を有することが好ましい。これにより、きわめて簡便な画像処理手法でありながら高い確度で、特定物体の特徴（移動体であるか否か、或いはタイヤの個数）を検知できる。

本発明に係る移動体制御装置によれば、撮像画像に基づいてタイヤを有する特定物体を対象物の１つとして検知する対象物検知手段と、１つ以上の前記タイヤを有する前記特定物体を検知した場合に前記特定物体の動向の予測を開始する動向予測手段を設けたので、移動体である確度が高い特定物体の動向の予測をいち早く開始可能となり、それだけ予測の信頼性及び時間応答性が向上する。これにより、対象物（具体的には、特定物体）との接触を回避する動作又は操作を行うための時間を十分に確保できる。

本発明に係る移動体制御装置及び対象物検知装置の一実施形態である運転支援装置が搭載された車両の全体構成図である。 図１に示す運転支援装置の機能ブロック図である。 図１及び図２に示す運転支援装置の動作説明に供されるフローチャートである。 十字路の周辺を走行する自車及び他車の位置関係を示す第１の平面図である。 カメラを用いた撮像により取得された撮像信号が示す第１の画像図である。 自車及び他車の動きの推定結果を示す概略説明図である。 監視対象物の指定方法（図３のステップＳ４）に関する詳細フローチャートである。 図８Ａは、十字路の周辺を走行する自車及び他車の位置関係を示す第２の平面図である。図８Ｂは、撮像信号が示す第２の画像図である。 図９Ａは、十字路の周辺を走行する自車及び他車の位置関係を示す第３の平面図である。図９Ｂは、撮像信号が示す第３の画像図である。 輪郭画像に含まれる車両輪郭を示す第１の模式図である。 輪郭画像に含まれる車両輪郭を示す第２の模式図である。 特定物体の検知処理（図３のステップＳ２）に関する詳細フローチャート（前半）である。 第１探索範囲の設定方法に関する概略説明図である。 図１４Ａ及び図１４Ｂは、第１探索範囲における端部輪郭の探索方法に関する概略説明図である。 第２探索範囲の設定方法に関する概略説明図である。 図１６Ａ及び図１６Ｂは、第２探索範囲における端部輪郭の探索方法に関する概略説明図である。 特定物体の検知処理（図３のステップＳ２）に関する詳細フローチャート（後半）である。 輪郭グループの線対称性に関する概略説明図である。

以下、本発明に係る移動体制御装置及び対象物検知装置について好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。

［運転支援装置１０が搭載された自車１２の全体構成］
図１は、本発明に係る移動体制御装置及び対象物検知装置の一実施形態である運転支援装置１０が搭載された車両（以下、自車１２という）の全体構成図である。四輪車である自車１２は、右前輪１３Ｒ、左前輪１３Ｌ、右後輪１４Ｒ、及び左後輪１４Ｌを有する。

自車１２は、ステアリングホイール１６と、ステアリングホイール１６が取り付けられたステアリングシャフト１７と、ステアリングシャフト１７を回動駆動するステアリングアクチュエータ１８と、ステアリングシャフト１７の回動角度（操舵角）を検出する舵角センサ１９と、電動パワーステアリングに関する制御を司る電子制御ユニット（以下、ＥＣＵ２０）を備える。ＥＣＵ２０には、ステアリングホイール１６を作動させるステアリングアクチュエータ１８が接続されている。

自車１２は、ブレーキペダル２１と、ブレーキペダル２１を回動駆動するペダルアクチュエータ２２と、ブレーキペダル２１の踏込量に対応する制動油圧を発生する油圧制御装置２３と、制動油圧に応じて車輪（例えば、右後輪１４Ｒ、左後輪１４Ｌ）の制動力を発生するブレーキアクチュエータ２４Ｒ、２４Ｌと、電動ブレーキに関する制御を司る電子制御ユニット（以下、ＥＣＵ２６）を備える。ＥＣＵ２６には、ブレーキペダル２１を作動させるペダルアクチュエータ２２が接続されている。

自車１２は、自車１２の運転支援に関する各種制御を実行する電子制御ユニット（以下、運転支援ＥＣＵ２８）を備える。ＥＣＵ２０、２６及び運転支援ＥＣＵ２８は、中央処理装置（ＣＰＵ）及びメモリを備えるコンピュータである。ＥＣＵ２０、２６は、運転支援ＥＣＵ２８にそれぞれ接続されており、対象物との接触を回避するために自車１２を誘導する各信号（以下、誘導信号）を運転支援ＥＣＵ２８から取得する。

運転支援ＥＣＵ２８には、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ３０と、現在位置を検出するＧＰＳ（Global Positioning System）センサ３１と、速度を検出する車速センサ３２とが更に接続されている。

自車１２の前部及び後部には、該自車１２の前方及び後方における撮像画像を表す信号（以下、撮像信号）を取得するカメラ３４、３５が１つずつ配置されている。運転支援ＥＣＵ２８には、カメラ３４、３５からの撮像信号が逐次供給される。

自車１２の前方（例えば、フロントグリル周辺）には、外方に向けてミリ波等の電磁波を送信し、その反射波の受信特性に基づいて障害物の距離を検出する距離センサ３６が１つ配置されている。運転支援ＥＣＵ２８には、距離センサ３６からの受信信号が逐次供給される。

自車１２の車室内には、報知等のための音声を発するスピーカ３８と、カメラ３４等により撮像された画像、地図情報等を表示するタッチパネルディスプレイ４０が配置されている。

運転支援ＥＣＵ２８は、上記した各種センサから供給される検知信号に基づいて自車１２の周囲の状況を認識し、ＥＣＵ２６及びペダルアクチュエータ２２を介したブレーキペダル２１の制御を行う。これと併せて又はこれとは別に、運転支援ＥＣＵ２８は、ＥＣＵ２０及びステアリングアクチュエータ１８を介してステアリングホイール１６の制御を行う。運転支援ＥＣＵ２８は、これらの制御を介して、自車１２が対象物（例えば、図４の他車８２）と接触するのを事前に回避する運転支援制御を実現する。

［運転支援装置１０の機能ブロック図］
図２は、図１に示す運転支援装置１０の機能ブロック図である。運転支援ＥＣＵ２８は、対象物検知部５０（対象物検知手段）、動向予測部５２（動向予測手段）及び誘導信号生成部５４として機能する。

対象物検知部５０は、カメラ３４からの撮像信号及びセンサ群５６からのセンサ信号に基づいて、自車１２の周辺にて対象物の存否及びその種別を検知する。センサ群５６は、舵角センサ１９、ヨーレートセンサ３０、ＧＰＳセンサ３１、車速センサ３２、距離センサ３６（図１）の全部又は一部であってもよいし、これ以外の検出手段が含まれてもよい。

対象物検知部５０は、具体的には、輪郭情報抽出部５８と、タイヤ輪郭認識部６０と、移動体端部認識部６２（単に端部認識部ともいう；第１探索範囲設定部６４及び第２探索範囲設定部６６を含む）と、種別判定部６８を有する。なお、各部の具体的機能については後述する。

動向予測部５２は、対象物検知部５０により検知された対象物のうち、監視下におくべき対象物（以下、監視対象物）の動向を予測する。動向予測部５２は、具体的には、監視対象物の動きを推定する動き推定部７０と、自車１２が監視対象物と接触する可能性の有無について判定する接触可能性判定部７２を有する。

誘導信号生成部５４は、動向予測部５２による予測結果に応じて、自車１２を誘導するための誘導信号を生成し、ＥＣＵ２０、２６に向けて出力する。この「誘導」には、自車１２を自動運転させる形態のみならず、運転者に対して自車１２の移動操作を促す形態も含まれる。また、ＥＣＵ２０、２６は、移動体（自車１２）の挙動を制御する移動体制御手段として機能する。

［運転支援装置１０の動作］
続いて、図１及び図２に示す運転支援装置１０の動作について、図３のフローチャート及び図４〜図９Ｂを参照しながら説明する。

図４は、十字路８０の周辺を走行する自車１２及び他車８２の位置関係を示す第１の平面図である。本図及び後述する図５〜図６、図８Ａ〜図９Ｂは、自動車が左側走行する旨の取り極めがある国又は地域における十字路８０の状況を示している。

十字路８０は、直線状の道路８４と、該道路８４に交差する道路８５とから構成される。自車１２は、道路８４を直進しながら十字路８０の交差点８６を通過しようとする。また、他車８２は、道路８５を直進しながら交差点８６を通過しようとする。

ここで、破線で囲む扇形状の領域は、カメラ３４（図１）の撮像可能範囲８８に相当する。また、カメラ３４の撮像面は、他車８２が有する４つのタイヤのうち手前側の２つ（以下、タイヤ９０、９１）にそれぞれ対向する。

図３のステップＳ１において、運転支援ＥＣＵ２８は、カメラ３４からの撮像信号をフレーム単位で入力し、自車１２の前方（図４に示す撮像可能範囲８８）における撮像画像９２を取得する。例えば、カメラ３４としてＲＧＢカメラを用いる場合、得られた撮像信号は、３つのカラーチャンネルからなる多階調画像を示す。

図５に示すように、撮像画像９２の中には、十字路８０の投影像である十字路部位９４及び他車８２の投影像である車両部位９６がそれぞれ存在する。車両部位９６の下側縁部には、概略円形状である２つのタイヤ部位９８、９９が水平方向に並んで配置されている。

ステップＳ２において、対象物検知部５０は、ステップＳ１で取得された撮像画像９２の中から特定の形状を有する投影像（図５の車両部位９６を含む）を抽出することで、対象物の存否及び種別を検知する。対象物の種別は、例えば、人体、各種動物（具体的には、鹿、馬、羊、犬、猫等の哺乳動物、鳥類等）、人工構造物（具体的には、車両を含む移動体、標識、電柱、ガードレール、壁等）等が挙げられる。なお、検知処理の詳細については後述する。

ステップＳ３において、対象物検知部５０は、ステップＳ２で検知された対象物のうち、監視対象物の候補（以下、監視候補という）が存在するか否かを判定する。監視候補が１つも存在しないと判定された場合（ステップＳ３：ＮＯ）、運転支援装置１０は、当該フレームでの運転支援動作を終了する。一方、監視候補が少なくとも１つ存在すると判定された場合（ステップＳ３：ＹＥＳ）、対象物検知部５０は、監視候補の種別及び位置情報を動向予測部５２に供給する。

ステップＳ４において、動向予測部５２は、ステップＳ３で判定された監視候補の中から未だ選択されていない監視対象物を１つ選択する。この動向予測部５２は、監視対象物の存在を初めて検知した場合、この監視対象物の動向の予測処理を開始すると共に、監視対象物が検知されなくなるまで当該予測処理を継続する。後述するように、車両部位９６（図５）は２つのタイヤ部位９８、９９を含むので、車両部位９６が示す他車８２（図４）は、監視対象物の１つとして選択される。

ステップＳ５において、動き推定部７０は、ステップＳ４により選択された監視対象物の動きを推定する。推定対象である「動き」には、例えば、移動の有無、移動方向、移動速度、体の向き又はこれらの時間変化が挙げられる。

図６は、自車１２及び他車８２の動きの推定結果を示す概略説明図である。ここでは、任意の平面座標系（ＸＹ座標系）を導入すると共に、自車１２及び他車８２の特徴点をそれぞれＰ０（Ｘ０，Ｙ０）、Ｐ１（Ｘ１，Ｙ１）とする。自車１２の速度ベクトル（Ｖｘ０，Ｖｙ０）は、センサ群５６からのセンサ信号（例えば、ヨーレート及び車速）に基づいて算出可能である。また、他車８２の速度ベクトル（Ｖｘ１，Ｖｙ１）は、例えば、直近フレームからの変位量を求め、フレーム間隔時間を除算することで算出可能である。

ステップＳ６において、接触可能性判定部７２は、ステップＳ５で推定された動きの関係から、自車１２が監視対象物と接触する可能性（以下、接触可能性という）があるか否かを定量的又は定性的に予測・評価する。接触可能性の評価方法については、公知の評価手法を種々採用できる。例えば、速度ベクトルがこのまま一定で保たれると仮定し、軌跡Ｔ０を走行する自車１２及び軌跡Ｔ１を走行する他車８２の位置が同時点で重なるか否かを判定してもよい。接触可能性判定部７２は、更に、両者の位置が重なるまでの経過時間が少ないほど接触可能性が高いとし、経過時間が多いほど接触可能性が低いと評価してもよい。

ステップＳ７において、接触可能性判定部７２は、ステップＳ６で得られた評価結果に基づいて、自車１２における監視対象物との接触可能性があるか否かを判定する。接触可能性がないと判定された場合（ステップＳ７：ＮＯ）、ステップＳ８に進む。

ステップＳ８において、動向予測部５２は、すべての監視対象物について選択・評価が終了したか否かを判定する。未だ終了していないと判定された場合（ステップＳ８：ＮＯ）、ステップＳ４に戻って、新たに選択され得る監視対象物についてステップＳ５〜Ｓ７を順次繰り返す。その後、すべての監視対象物について接触可能性がないと判定された場合（ステップＳ８：ＹＥＳ）、運転支援装置１０は当該フレームでの運転支援動作を終了する。

一方、接触可能性判定部７２は、少なくとも１つの監視対象物に対して接触可能性があると判定した場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、ステップＳ９に進む。

ステップＳ９において、運転支援装置１０（具体的には、ＥＣＵ２６）は、ステップＳ８にて接触可能性があると判定された場合に、自車１２を減速又は停止させる制御（以下、減速停止制御という）を行う。この制御に先立ち、誘導信号生成部５４は、例えば、ＥＣＵ２６の制御に供される誘導信号を生成した後、この誘導信号をＥＣＵ２６に向けて出力する。ＥＣＵ２６は、ペダルアクチュエータ２２に駆動信号を供給することでブレーキペダル２１を回動させる。これにより、自車１２の減速停止制御が行われ、この結果、自車１２が監視対象物（具体的には、他車８２）と接触するのを未然に回避できる。

なお、運転支援装置１０は、上記した減速停止制御とは別に、自車１２を誘導する動作を行ってもよい。具体的には、運転支援装置１０は、ＥＣＵ２０及びステアリングアクチュエータ１８を介して、ステアリングホイール１６を転舵させることで、自車１２の走行方向を変更してもよい。或いは、運転支援装置１０は、監視対象物が存在する旨の音声情報（又は可視情報）をスピーカ３８（又はタッチパネルディスプレイ４０）に出力することで、自車１２の乗員に対して運転操作の実行を促してもよい。

このようにして、運転支援装置１０は、１つのフレームでの運転支援動作を終了する。運転支援装置１０は、フレーム時間間隔おきに図３に示すフローチャートを順次実行することで、走行中の自車１２の周辺に存在する対象物を逐次検知すると共に、必要に応じて自車１２の挙動を制御する。

［監視対象物の選択方法］
続いて、監視対象物の選択方法（図３のステップＳ４）について、図７のフローチャートを主に参照しながら詳細に説明する。以下、監視候補の種別には、１つ又は２つ以上の「タイヤ」が認識された対象物（以下、特定物体）が含まれることを想定する。

ステップＳ１１において、動向予測部５２は、特定物体が有するタイヤの個数（以下、タイヤ個数）を判別する。タイヤ個数が２つ以上であると判別された場合（ステップＳ１１：２つ以上）、ステップＳ１２に進む。

ステップＳ１２において、動向予測部５２は、タイヤ個数が２つ以上である特定物体を監視対象物として選択する。図４及び図５の例では、２つのタイヤ９０、９１（タイヤ部位９８、９９）の存在が認識されるので、他車８２は監視対象物として選択される。一方、動向予測部５２は、タイヤ個数が１つであると判別した場合（ステップＳ１１：１つ）、ステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、動向予測部５２は、特定物体の近傍位置に別の物体が存在するか否かを判定する。別の物体が存在すると判定された場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、動向予測部５２は、タイヤ個数が１つである特定物体を監視対象物として選択する（ステップＳ１２）。以下、上記した判定処理がなされる具体例について、図８Ａ〜図９Ｂを参照しながら詳細に説明する。

＜第１例＞
図８Ａは、十字路８０の周辺を走行する自車１２及び他車８２、１０２の位置関係を示す第２の平面図である。自車１２は、図４と同様に、道路８４を直進しながら十字路８０の交差点８６を通過しようとする。一方、並走する他車８２、１０２は、道路８５を直進しながら交差点８６を通過しようとする。自車１２に対して奥側の他車８２は、手前側の他車１０２と比べて僅かに先行する。

本図から理解されるように、カメラ３４の撮像面は、他車１０２が有する４つのタイヤのうち手前側の２つ（以下、タイヤ１０４、１０５）にそれぞれ対向する。また、他車１０２の存在により、自車１２（カメラ３４の撮像方向）から見て、他車８２の一部（後側のタイヤ９１を含む）が隠蔽されている。

図８Ｂに示すように、撮像画像９２の中には、十字路部位９４、車両部位９６の他、他車１０２の投影像である車両部位１０６が存在する。車両部位１０６の下側縁部には、概略円形状である２つのタイヤ部位１０８、１０９が水平方向に並んで配置されている。車両部位９６の下側縁部には、前側のタイヤ９０に相当するタイヤ部位９８が１つだけ配置されている。

図８Ａ及び図８Ｂの例では、タイヤ９０（タイヤ部位９８）を有する他車８２の近傍位置に、２つ以上のタイヤ１０４、１０５（タイヤ部位１０８、１０９）を有する別の対象物（すなわち、他車１０２）の存在が認識されるので、他車８２は監視対象物として選択される。なお、この選択とは別に、他車１０２も監視対象物の１つとして選択され得ることは言うまでもない。

＜第２例＞
図９Ａは、十字路８０の周辺を走行する自車１２及び他車８２の位置関係を示す第３の平面図である。自車１２は、図４と同様に、道路８４を直進しながら十字路８０の交差点８６を通過しようとする。他車８２は、図４と同様に、道路８５を直進しながら交差点８６を通過しようとする。なお、道路８５の側部には、直方体状の静止物１１０、具体的には建造物が存在する。本図から理解されるように、静止物１１０の存在により、自車１２（カメラ３４の撮像方向）から見て、他車８２の一部（後側のタイヤ９１を含む）が隠蔽されている。

図９Ｂに示すように、撮像画像９２の中には、十字路部位９４、車両部位９６の他、静止物体部位１１２が存在する。車両部位９６の下側縁部には、前側のタイヤ９０に相当するタイヤ部位９８が１つだけ配置されている。

図９Ａ及び図９Ｂの例では、１つ以上のタイヤ９０（タイヤ部位９８）を有する他車８２が、別の物体である静止物１１０（静止物体部位１１２）の近傍を移動しているので、他車８２は監視対象物として選択される。

図７のステップＳ１３に戻って、動向予測部５２は、特定物体の近傍位置に別の物体が存在しないと判定した場合（ステップＳ１３：ＮＯ）、動向予測部５２は、１つのタイヤの存在が認識された特定物体を、監視対象物から除外する（ステップＳ１４）。なぜならば、この特定物体が車両ではない可能性が高いか、或いは、自車１２に対する接触可能性が低いからである。

このようにして、動向予測部５２は、２つ以上のタイヤ９０、９１（タイヤ１０４、１０５）が認識された他車８２（他車１０２）、又は１つのタイヤ９０が認識され且つ所定の条件を満たす他車８２を選択する（図３のステップＳ４）。

［運転支援装置１０による第１の効果］
以上のように、移動体制御装置としての運転支援装置１０は、自車１２の移動中に撮像することで自車１２の周辺における撮像画像９２を取得するカメラ３４と、撮像画像９２に基づいてタイヤ９０、９１（タイヤ１０４、１０５）を有する他車８２（他車１０２）を対象物の１つとして検知する対象物検知部５０と、１つ以上のタイヤ９０、９１（タイヤ１０４、１０５）を有する他車８２（他車１０２）を検知した場合に他車８２（他車１０２）の動向の予測を開始する動向予測部５２と、その予測結果に応じて自車１２の挙動を制御するＥＣＵ２０、２６を備える。

このように構成したので、移動体である確度が高い他車８２等の動向の予測をいち早く開始可能となり、それだけ予測の信頼性及び時間応答性が向上する。これにより、対象物（他車８２等）との接触を回避する動作又は操作を行うための時間を十分に確保できる。

また、ＥＣＵ２６は、２つ以上のタイヤ９０、９１を有する特定物体（他車８２）が自車１２と接触する可能性があると予測された場合に減速停止制御を行ってもよい。２つ以上のタイヤ９０、９１を有する他車８２は移動体である確度がきわめて高いことから、減速停止制御を行う際の適時性が一層高くなる。

また、ＥＣＵ２６は、特定物体（他車８２）が、２つ以上のタイヤ１０４、１０５を有する別の対象物（他車１０２）の近傍に位置し、且つ、自車１２と接触する可能性があると予測された場合に減速停止制御を行ってもよい。これにより、他車１０２の存在によって他車８２の一部が隠蔽され得る場合、又は実際に隠蔽された場合であっても適切に対処できる。

また、ＥＣＵ２６は、１つ以上のタイヤ９０を有する特定物体（他車８２）が、別の対象物（静止物１１０）の近傍を移動し、且つ、自車１２と接触する可能性があると予測された場合に減速停止制御を行ってもよい。これにより、静止物１１０の物陰から他車８２が飛び出す場合であっても適切に対処できる。

［検知処理の具体例］
続いて、対象物検知装置としての運転支援装置１０（特に、対象物検知部５０）の具体的動作について、図１０〜図１８を参照しながら説明する。ここでは、矩形状の画像領域を有する撮像画像９２（図４等）に対して輪郭抽出処理を施し、得られた輪郭画像１３０に基づいて対象物を検知することを想定する。

図１０は、輪郭画像１３０に含まれる車両輪郭１３２を示す第１の模式図である。本図を含め、輪郭画像１３０の水平方向に沿った軸を「Ｈ軸」と定義すると共に、Ｈ軸の右方向、左方向をそれぞれ矢印Ｈ１方向、矢印Ｈ２方向と称する。また、輪郭画像１３０の垂直方向に沿った軸を「Ｖ軸」と定義すると共に、Ｖ軸の上方向、下方向をそれぞれ矢印Ｖ１方向、矢印Ｖ２方向と称する。

車両輪郭１３２は、前部が矢印Ｈ１方向、後部が矢印Ｈ２方向にある他車８２（図４等；車種Ａ）の右側部の形状を示す輪郭である。車両輪郭１３２は、車体の形状を示す車体輪郭１３４と、窓の形状を示す窓輪郭１３６と、前側のタイヤ９０（同図）の形状を示すタイヤ輪郭１３８と、後側のタイヤ９１（同図）の形状を示すタイヤ輪郭１４０とから主に構成される。

ところで、車両輪郭１３２の特徴点を算出する具体例として、タイヤ輪郭１３８の位置を手掛かりにしてＶ軸方向に延びる先端エッジ１４２を認識し、この先端エッジ１４２の位置を求める手法が挙げられる。タイヤ輪郭１３８（右端点）と先端エッジ１４２の間隔Ｇｆが十分大きいので、タイヤ輪郭１３８及び先端エッジ１４２を区別して認識可能である。

上記と同様の手法を用いて、タイヤ輪郭１４０の位置を手掛かりにしてＶ軸方向に延びる後端エッジ１４４を認識する。このとき、タイヤ輪郭１４０（左端点）と後端エッジ１４４の間隔Ｇｒが十分大きいので、タイヤ輪郭１４０及び後端エッジ１４４を区別して認識可能である。

図１１は、輪郭画像１３０に含まれる車両輪郭１４６を示す第２の模式図である。車両輪郭１４６は、前部が矢印Ｈ１方向、後部が矢印Ｈ２方向にある他車８２（車種Ｂ）の右側部の形状を示す輪郭である。車両輪郭１４６は、車両輪郭１３２と同様に、車体輪郭１３４と、窓輪郭１３６（部分輪郭１３６ａ、１３６ｂ、１３６ｃ）と、タイヤ輪郭１３８、１４０とから主に構成される。

図１０及び図１１から理解されるように、車種Ｂ（車両輪郭１４６）は、車種Ａ（車両輪郭１３２）よりも小型である。特に、Ｈ軸方向長さ（車両の全長）がより短く設計されているので、間隔Ｇｆ、Ｇｒが小さい傾向がある。ここで、上記した手法を用いた場合、タイヤ輪郭１３８、１４０と一体的に認識してしまうことで、先端エッジ１４２又は後端エッジ１４４が認識できない可能性がある。

また、自車１２から離れた場所に他車８２が存在する場合、輪郭画像１３０の中における車両輪郭１３２、１４６のサイズは相対的に小さくなる。輪郭画像１３０（すなわち、図４等の撮像画像９２）の解像度及び全体サイズは常に固定されている場合、間隔Ｇｆ、Ｇｒが小さくなるので、上記と同様に、先端エッジ１４２又は後端エッジ１４４が認識できない可能性がある。

そこで、種別の違い又は位置・姿勢の変化等により、端部形状が異なる他車８２の投影像を含んだ撮像画像９２を用いた場合であっても、他車８２の端部位置を検出する確度を向上できる検知方法を提案する。

以下、対象物としての特定物体の検知処理（図３のステップＳ２）の具体例について、図１２及び図１７のフローチャートを主に参照しながら詳細に説明する。ここで、「特定物体」とは、少なくとも１つのタイヤ９０、９１を含む物体を意味する。

本検知処理において、輪郭画像１３０の中から、水平方向（Ｈ軸方向）及び垂直方向（Ｖ軸方向）に延びる輪郭成分の存否を探索する場合がある。ところが、道路８４、８５（図４等）の傾斜、カメラ３４のロール等に起因して、Ｈ軸に対して僅かに傾いた状態下に車両輪郭１３２、１４６が映し出される場合がある。

上記した事情を考慮して、特定方向のみならず、該特定方向に対して一定角度だけ傾斜した方向を含めて取り扱う点に留意する。以下、Ｈ軸方向及び該Ｈ軸方向に対して許容範囲内（例えば、−２０度から２０度までの範囲）で傾斜した方向を「実質Ｈ軸方向」と称する。同様に、Ｖ軸方向及び該Ｖ軸方向に対して許容範囲内で傾斜した方向を「実質Ｖ軸方向」と称する。

図１２のステップＳ２１において、輪郭情報抽出部５８（輪郭情報抽出手段）は、タイヤ９０、９１を有する他車８２を含んで撮像された撮像画像９２（図４等）に対して輪郭抽出処理を施すことで輪郭情報を取得する。輪郭抽出処理として、例えば、ソーベル（Sobel）型、ロバーツ（Roberts）型、プレヴィット（Prewitt）型のフィルタ処理を含む、公知の抽出手法を種々採用できる。ここでは、輪郭情報として、オン・オフの２値で表現した輪郭画像１３０（図１１）が得られたとする。

ステップＳ２２において、タイヤ輪郭認識部６０（タイヤ輪郭認識手段）は、ステップＳ２１で取得された輪郭画像１３０の中から、タイヤ９０、９１（図４等）の形状を示すタイヤ輪郭１３８、１４０を認識する。具体的には、タイヤ輪郭認識部６０は、ハフ変換等の画像認識処理を用いて、円形又は楕円形であるタイヤ輪郭１３８、１４０を認識する。

ステップＳ２３において、移動体端部認識部６２（移動体端部認識手段）は、ステップＳ２２で認識されたタイヤ輪郭１３８、１４０のうち未だ選択されていない１つを選択する。先ずは、前側のタイヤ輪郭１３８が選択されたことを想定する。

ステップＳ２４において、第１探索範囲設定部６４は、タイヤ輪郭１３８の位置を基準として第１探索範囲１５０、１５１を設定する。ここで、第１探索範囲１５０、１５１は、車体輪郭１３４に含まれる端部輪郭１６６（図１４Ｂ）の存否を探索する範囲の一種であり、任意のサイズを採り得る。

図１３は、第１探索範囲１５０〜１５３の設定方法に関する概略説明図である。第１探索範囲１５０、１５１は、タイヤ輪郭１３８の位置（ここでは、円の中心）を基準として、Ｈ軸方向の最短距離がＤｈ１、最長距離がＤｈ２（＞Ｄｈ１）であり、且つ、矢印Ｖ１方向の上方の位置に設定される。本図例では、説明の便宜のため、後側のタイヤ輪郭１４０に関する２つの第１探索範囲１５２、１５３も同時に示している。

なお、輪郭画像１３０の描画内容では、タイヤ輪郭１３８が前側・後側のどちらであるかの区別が難しいことを考慮し、タイヤ輪郭１３８を基準としてＨ軸対称となる位置関係下に第１探索範囲１５０、１５１を設定する点に留意する。

ステップＳ２５において、移動体端部認識部６２は、ステップＳ２４で設定された第１探索範囲１５０、１５１を含む範囲にて、車両輪郭１４６の一部を構成する端部輪郭１６６（図１４Ｂ）の存否を探索する。具体的には、移動体端部認識部６２は、車体輪郭１３４のＶ軸方向周縁に存在する、概略Ｌ字状に屈曲したエッジ部位を捉えるための探索処理を実行する。以下、図１４Ａ及び図１４Ｂを参照しながら説明する。

第１に、移動体端部認識部６２は、第１探索範囲１５０、１５１にて、一方向に延びる部分成分（ここでは、傾斜成分１５６）があるか否かを探索する。図１４Ａから理解されるように、第１探索範囲１５０の中には、太線で示す傾斜成分１５６が存在している。本図例では、一方向は、Ｖ軸方向に対して傾斜角度θだけ傾斜する方向である。傾斜角度θ（単位：度）は、０≦｜θ｜＜９０の範囲にある任意の値であり、探索の際に制約条件（例えば、上記した許容範囲、或いはこれと別の条件）を付与してもよい。

第２に、移動体端部認識部６２は、傾斜成分１５６の下端点１５８から、実質Ｖ軸方向に沿って下方（矢印Ｖ２方向）に延びる垂直成分（以下、第１垂直成分１６０）があるか否かを探索する。図１４Ｂから理解されるように、第１探索範囲１５０の下側境界を跨いで、太線で示す第１垂直成分１６０が存在している。

第３に、図１４Ｂに示すように、移動体端部認識部６２は、第１垂直成分１６０の最下点１６２を始点とし、実質Ｈ軸方向に延びる水平成分（以下、第１水平成分１６４；太線で図示する）を認識する。

そして、移動体端部認識部６２は、第１垂直成分１６０及び第１水平成分１６４の結合体を、１つの端部輪郭１６６として認識する。

移動体端部認識部６２は、第１〜第３の手順に沿って、傾斜成分１５６、第１垂直成分１６０及び第１水平成分１６４の存否を順次探索し、いずれか１つでも認識できなかった場合には探索を終了する。その結果、移動体端部認識部６２は、第１探索範囲１５０での探索結果に基づき「端部輪郭１６６が存在する」と認識すると共に、第１探索範囲１５１での探索結果に基づき「存在しない」と認識する。

このように、移動体端部認識部６２は、一方向に延びる傾斜成分１５６を第１探索範囲１５０にて探索した後、傾斜成分１５６の下端点１５８から、実質Ｖ軸方向に沿って下方に延びる第１垂直成分１６０を探索し、端部輪郭１６６を認識してもよい。これにより、概略Ｌ字状に屈曲したエッジ部位（傾斜成分１５６及び第１垂直成分１６０の連結成分）を捉える確度が一層向上する。

ステップＳ２６において、移動体端部認識部６２は、ステップＳ２５での探索結果から、端部輪郭１６６、１７６が存在するか否かを判定する。図１３〜図１４Ｂの例では、端部輪郭１６６が存在するので（ステップＳ２６：ＮＯ）、ステップＳ３１に進む。

ステップＳ３１において、移動体端部認識部６２は、ステップＳ２５での探索処理により認識された端部輪郭１６６の位置情報を取得する。位置情報として、端部輪郭１６６の画像データの他、例えば、最下点１６２の座標、第１垂直成分１６０の向き、第１水平成分１６４の向き、タイヤ輪郭１３８の中心座標・半径等が挙げられる。

ステップＳ３２において、移動体端部認識部６２は、すべてのタイヤ輪郭１３８、１４０について選択・探索が終了したか否かを判定する。未だ終了していないと判定された場合（ステップＳ３２：ＮＯ）、ステップＳ２３に戻って、新たに選択され得るタイヤ輪郭１４０について、ステップＳ２４以降の動作を繰り返す。

図１３に戻って、本図から理解されるように、第１探索範囲１５２、１５３の中にはいずれも、車体輪郭１３４に含まれる端部輪郭１７６（図１６Ｂ）の成分が存在しない。すなわち、移動体端部認識部６２は、ステップＳ２５での探索結果から端部輪郭１７６が存在しないと判定し（ステップＳ２６：ＹＥＳ）、ステップＳ２７に進む。

ステップＳ２７において、第２探索範囲設定部６６は、タイヤ輪郭１４０の位置を基準として第２探索範囲１６７、１６８を設定する。ここで、第２探索範囲１６７、１６８は、車体輪郭１３４に含まれる端部輪郭１７６（図１６Ｂ）の存否を探索する範囲の一種であり、第１探索範囲１５０〜１５３と同一の又は異なるサイズを有する。

図１５は、第２探索範囲１６７、１６８の設定方法に関する概略説明図である。第２探索範囲１６７、１６８は、タイヤ輪郭１４０の位置（円の中心）を基準として、Ｈ軸方向の最短距離がＤｈ２である位置に設定される。ここで、タイヤ輪郭１４０が前側・後側のどちらであるかの区別が難しいことを考慮し、タイヤ輪郭１４０を基準としてＨ軸対称となる位置関係下に第２探索範囲１６７、１６８を設定する点に留意する。

ステップＳ２８において、移動体端部認識部６２は、ステップＳ２７で設定された第２探索範囲１６７、１６８を含む範囲にて、車両輪郭１４６の一部を構成する端部輪郭１７６（図１６Ｂ）の存否を探索する。具体的には、移動体端部認識部６２は、車体輪郭１３４のＶ軸方向周縁に存在する、Ｖ軸方向に延びるエッジ部位を捉えるための探索処理を実行する。以下、図１６Ａ及び図１６Ｂを参照しながら説明する。

第１に、移動体端部認識部６２は、第２探索範囲１６７、１６８にて、実質Ｖ軸方向に沿って下方（矢印Ｖ２方向）に延びる垂直成分があるか否かを探索する。図１６Ａから理解されるように、第２探索範囲１６８の中には、太線で示す部分成分１６９が存在している。

第２に、移動体端部認識部６２は、部分成分１６９を含む垂直成分（以下、第２垂直成分１７０）の最下点１７２を探索する。図１６Ｂから理解されるように、第２探索範囲１６８の下側境界を跨いで、太線で示す第２垂直成分１７０が存在している。

第３に、図１６Ｂに示すように、移動体端部認識部６２は、第２垂直成分１７０の最下点１７２を始点とし、実質Ｈ軸方向に延びる水平成分（以下、第２水平成分１７４；太線で図示する）を認識する。

そして、移動体端部認識部６２は、第２垂直成分１７０及び第２水平成分１７４の結合体を、１つの端部輪郭１７６として認識する。

移動体端部認識部６２は、第１〜第３の手順に沿って、部分成分１６９を含む第２垂直成分１７０、及び第２水平成分１７４の存否を順次探索し、いずれか１つでも認識できなかった場合には探索を終了する。その結果、移動体端部認識部６２は、第２探索範囲１６７での探索結果に基づき「存在しない」と認識すると共に、第２探索範囲１６８での探索結果に基づき「端部輪郭１７６が存在する」と認識する。

このように、移動体端部認識部６２は、実質Ｖ軸方向に沿って下方に延びる第２垂直成分１７０（部分成分１６９）を第２探索範囲１６８にて探索し、端部輪郭１７６を認識してもよい。これにより、Ｖ軸方向に延びるエッジ部位（第２垂直成分１７０）を捉える確度が一層向上する。

また、移動体端部認識部６２は、第１探索範囲１５２、１５３からの探索により端部輪郭１７６を認識しなかった場合に、第２探索範囲１６７、１６８にて端部輪郭１７６の少なくとも一部（部分成分１６９）の存否を探索し、端部輪郭１７６を認識してもよい。位置が異なる２種類の探索範囲をそれぞれ設定し、第１探索範囲１５２（１５３）及び第２探索範囲１６７（１６８）の順に段階的に探索することで、両方の探索範囲で探索処理を実行する場合と比べて演算処理量を低減できる。

なお、図１２例では、第１探索範囲１５０〜１５３（Ｓ２４）及び第２探索範囲１６７、１６８（Ｓ２７）の順番で探索処理を実行しているが、これと逆の順に探索処理を実行しても同様の効果が得られる。

ステップＳ２９において、移動体端部認識部６２は、ステップＳ２８での探索結果から、端部輪郭１６６、１７６が存在するか否かを判定する。図１５〜図１６Ｂの例では、端部輪郭１７６が存在するので（ステップＳ２９：ＮＯ）、ステップＳ３１に進む。その後、移動体端部認識部６２は、探索処理により認識された端部輪郭１７６の位置情報を取得する（ステップＳ３１）。

一方、端部輪郭１６６、１７６が存在しないと判定された場合（ステップＳ２９：ＹＥＳ）、対象物検知部５０は、ステップＳ２２で認識されたタイヤ輪郭１３８、１４０が「タイヤではない」と検知する（ステップＳ３０）。ここで、「タイヤではない」とは、文言通りの意味のみならず、他車８２の前側・後側の近傍に存在する「タイヤではない」という意味を含んでもよい。

ステップＳ３２に進んで、移動体端部認識部６２が、すべてのタイヤ輪郭１３８、１４０について選択・探索が終了したと判定した場合（ステップＳ３２：ＹＥＳ）、次のステップ（Ｓ３３）に進む。

図１７のステップＳ３３において、種別判定部６８は、複数の輪郭グループの組み合わせのうち、未だ選択されていない輪郭グループのペアを１組選択する。ここで、タイヤ輪郭１３８及び端部輪郭１６６からなる第１グループ、タイヤ輪郭１４０及び端部輪郭１７６からなる第２グループのペアが選択された場合を想定する。

ステップＳ３４において、種別判定部６８は、ステップＳ３１で選択された輪郭グループのペアの線対称性について評価する。この評価手法の一例について、図１８を参照しながら説明する。

図１８の右半分側には、第１グループに関する位置情報が示されている。位置情報は、最下点１６２の位置を示す特徴点Ｅ１、第１水平成分１６４の向きを示す方向ベクトルＶｃｈ１、第１垂直成分１６０の向きを示す方向ベクトルＶｃｖ１、タイヤ輪郭１３８の中心位置を示す特徴点Ｃ１、及び、タイヤ輪郭１３８の大きさを示す半径Ｒ１からなる。

図１８の左半分側には、第２グループに関する位置情報が示されている。位置情報は、最下点１７２の位置を示す特徴点Ｅ２、第２水平成分１７４の向きを示す方向ベクトルＶｃｈ２、第２垂直成分１７０の向きを示す方向ベクトルＶｃｖ２、タイヤ輪郭１４０の中心位置を示す特徴点Ｃ２、及び、タイヤ輪郭１４０の大きさを示す半径Ｒ２からなる。

種別判定部６８は、例えば、［１］特徴点Ｅ１、Ｅ２の中点が対称軸１８０上にあるか否か、［２］特徴点Ｃ１、Ｃ２の中点が対称軸１８０上にあるか否か、［３］方向ベクトルＶｃｈ１、Ｖｃｈ２が平行であるか否か、［４］方向ベクトルＶｃｖ１、Ｖｃｖ２が平行であるか否か、［５］半径Ｒ１が半径Ｒ２と等しいか否か、等を総合的に考慮して線対称性を評価する。

ステップＳ３５において、種別判定部６８は、ステップＳ３４で得られた評価結果に基づいて、選択対象である輪郭グループのペアに線対称性があるか否かを判定する。線対称性がないと判定された場合（ステップＳ３５：ＮＯ）、ステップＳ３６をスキップし、ステップＳ３７に進む。一方、線対称性があると判定された場合（ステップＳ３５：ＹＥＳ）、次のステップ（Ｓ３６）に進む。

ステップＳ３６において、種別判定部６８は、輪郭グループのペアの一部を構成するタイヤ輪郭１３８、１４０の存在を根拠にし、２つ以上のタイヤ９０、９１（図４等）が認識された「車両」として検知する。

ここで、種別判定部６８は、移動体端部認識部６２により第１探索範囲１５０〜１５３及び第２探索範囲１６７、１６８のどちらから端部輪郭１６６、１７６が探索されたかに応じて、他車８２の種別（図１０の車種Ａ、図１１の車種Ｂ）を判定してもよい。これにより、他車８２に関する具体的な形態的特徴（移動体の種別）を取得できる。

ステップＳ３７において、種別判定部６８は、すべてのペアについて選択・評価が終了したか否かを判定する。未だ終了していないと判定された場合（ステップＳ３７：ＮＯ）、ステップＳ３３に戻って、新たに選択され得る輪郭グループのペアについて、ステップＳ３４〜Ｓ３６の動作を順次繰り返す。一方、すべての選択・評価が終了したと判定された場合（ステップＳ３７：ＹＥＳ）、次のステップ（Ｓ３８）に進む。

ステップＳ３８において、種別判定部６８は、孤立した残りの輪郭グループの存在を根拠にし、１つのタイヤ９０（図８Ａ）が認識された「部分隠蔽車両」として検知する。すなわち、対象物検知部５０は、車両部位９６（図５）、１０６（図８Ｂ）から「車両」を検知し、車両部位９６（図８Ｂ、図９Ｂ）から「部分隠蔽車両」を検知する。

このように、種別判定部６８は、タイヤ輪郭認識部６０により認識されたタイヤ輪郭１３８（１４０）及び移動体端部認識部６２により認識した端部輪郭１６６（１７６）を輪郭グループとし、各輪郭グループのＨ軸方向対称性に基づいて特定物体が有するタイヤ９０、９１の個数を判定する。これにより、きわめて簡便な画像処理手法でありながら高い確度で、特定物体の特徴（移動体であるか否か、或いはタイヤの個数）を検知できる。

［運転支援装置１０による第２の効果］
以上のように、運転支援装置１０は、タイヤ９０、９１を有する他車８２を含んで撮像された撮像画像９２に対して輪郭抽出処理を施すことで輪郭画像１３０を取得する輪郭情報抽出部５８と、輪郭画像１３０の中からタイヤ９０、９１の形状を示すタイヤ輪郭１３８、１４０を認識するタイヤ輪郭認識部６０と、タイヤ輪郭１３８、１４０の近傍に位置する他車８２のＨ軸方向端部を示す端部輪郭１６６、１７６を認識する移動体端部認識部６２を備える。

そして、移動体端部認識部６２は、タイヤ輪郭１３８、１４０の位置を基準として、Ｈ軸方向の距離が閾値（Ｄｈ２）以下であって且つＶ軸上方向の位置に、端部輪郭１６６、１７６を探索する第１探索範囲１５０〜１５３を設定する第１探索範囲設定部６４を有し、第１探索範囲１５０〜１５３にて端部輪郭１６６の少なくとも一部の存否を探索し、端部輪郭１６６を認識する。

このように構成したので、Ｈ軸方向と比べて、タイヤ輪郭１３８、１４０との間隔が相対的に大きい部位（矢印Ｖ１方向）の輪郭を手掛かりとして端部輪郭１６６、１７６の存否を探索可能となり、その結果、タイヤ輪郭１３８、１４０及び端部輪郭１６６、１７６を区別・認識する確度が高くなる。これにより、撮像により得られる撮像画像９２を用いることを前提として、種別の違い又は位置・姿勢の変化等にかかわらず、他車８２、１０２の端部位置を検出する確度を向上できる。

［補足］
なお、この発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。

本実施形態では、撮像手段として単眼カメラ（カメラ３４）を用いているが、複眼カメラ（ステレオカメラ）であってもよい。また、カラーカメラに代替して赤外線カメラを用いてもよく、或いは両方を併せ備えてもよい。

また、本実施形態では、運転支援装置１０全体を自車１２に搭載しているが、装置の配置はこれに限られない。例えば、自車１２に搭載した撮像手段からの撮像信号を、無線通信手段を介して別個の演算処理装置（運転支援ＥＣＵ２８を含む）に送信する構成であってもよい。或いは、撮像手段を固定配置しておき、外側から自車１２の周辺を撮像する構成であってもよい。

また、本実施形態では、運転支援装置１０を四輪車（狭義の車両）に適用しているが、移動体全般に適用可能である。移動体として、例えば、二輪車を含む広義の車両、船舶、航空機、人工衛星等が挙げられる。

１０…運転支援装置 １２…自車
１６…ステアリングホイール １７…ステアリングシャフト
１８…ステアリングアクチュエータ １９…舵角センサ
２０、２６…ＥＣＵ ２１…ブレーキペダル
２２…ペダルアクチュエータ ２４Ｒ、２４Ｌ…ブレーキアクチュエータ
２８…運転支援ＥＣＵ ３０…ヨーレートセンサ
３１…ＧＰＳセンサ ３２…車速センサ
３４、３５…カメラ ３６…距離センサ
３８…スピーカ ４０…タッチパネルディスプレイ
５０…対象物検知部 ５２…動向予測部
５４…誘導信号生成部 ５８…輪郭情報抽出部
６０…タイヤ輪郭認識部 ６２…移動体端部認識部
６４…第１探索範囲設定部 ６６…第２探索範囲設定部
６８…種別判定部 ７０…動き推定部
７２…接触可能性判定部 ８０…十字路
８２、１０２…他車 ８４、８５…道路
８６…交差点 ８８…撮像可能範囲
９０、９１、１０４、１０５…タイヤ ９２…撮像画像
９４…十字路部位 ９６、１０６…車両部位
９８、９９、１０８、１０９…タイヤ部位 １１０…静止物
１１２…静止物体部位 １３０…輪郭画像
１３２、１４６…車両輪郭 １３４…車体輪郭
１３８、１４０…タイヤ輪郭 １５０〜１５３…第１探索範囲
１５６…傾斜成分 １５８…下端点
１６０…第１垂直成分 １６２、１７２…最下点
１６４…第１水平成分 １６６、１７６…端部輪郭
１６７、１６８…第２探索範囲 １６９…部分成分
１７０…第２垂直成分 １７４…第２水平成分
１８０…対称軸

Claims (4)

1. 移動体の移動中に撮像することで前記移動体の周辺における撮像画像を取得する撮像手段と、
   前記撮像手段により取得された前記撮像画像に基づいて、タイヤを有する特定物体を対象物の１つとして検知する対象物検知手段と、
   前記対象物検知手段により１つ以上の前記タイヤを有する前記特定物体を検知した場合に前記特定物体の動向の予測を開始する動向予測手段と、
   前記動向予測手段による予測結果に応じて前記移動体の挙動を制御する移動体制御手段と
   を備え、
   前記動向予測手段は、前記特定物体が前記移動体と接触する可能性があるか否かを予測し、
   前記移動体制御手段は、前記特定物体が、２つ以上の前記タイヤを有する別の前記対象物の近傍に位置し、且つ、前記移動体と接触する可能性がある、と前記動向予測手段により予測された場合に前記移動体を減速又は停止させる減速停止制御を行う
   ことを特徴とする移動体制御装置。
2. 請求項１に記載の移動体制御装置において、
   前記移動体制御手段は、さらに、２つ以上の前記タイヤを有する前記特定物体が前記移動体と接触する可能性があると予測された場合に前記減速停止制御を行うことを特徴とする移動体制御装置。
3. 移動体の移動中に撮像することで前記移動体の周辺における撮像画像を取得する撮像手段と、
   前記撮像手段により取得された前記撮像画像に基づいて、タイヤを有する特定物体を対象物の１つとして検知する対象物検知手段と、
   前記対象物検知手段により１つ以上の前記タイヤを有する前記特定物体を検知した場合に前記特定物体の動向の予測を開始する動向予測手段と、
   前記動向予測手段による予測結果に応じて前記移動体の挙動を制御する移動体制御手段と
   を備え、
   前記動向予測手段は、前記特定物体が前記移動体と接触する可能性があるか否かを予測し、
   前記移動体制御手段は、１つ以上の前記タイヤを有する前記特定物体が、別の前記対象物としての静止物の近傍を移動し、且つ、前記移動体と接触する可能性がある、と前記動向予測手段により予測された場合に前記移動体を減速又は停止させる減速停止制御を行う
   ことを特徴とする移動体制御装置。
4. 移動体の移動中に撮像することで前記移動体の周辺における撮像画像を取得する撮像手段と、
   前記撮像手段により取得された前記撮像画像に基づいて、タイヤを有する特定物体を対象物の１つとして検知する対象物検知手段と、
   前記対象物検知手段により１つ以上の前記タイヤを有する前記特定物体を検知した場合に前記特定物体の動向の予測を開始する動向予測手段と、
   前記動向予測手段による予測結果に応じて前記移動体の挙動を制御する移動体制御手段と
   を備え、
   前記対象物検知手段は、
   前記撮像画像の輪郭情報の中から前記タイヤの形状を示すタイヤ輪郭を認識するタイヤ輪郭認識部と、
   前記タイヤ輪郭の近傍に位置する前記特定物体の水平方向端部の形状を示す端部輪郭を認識する端部認識部と、
   前記タイヤ輪郭認識部により認識された前記タイヤ輪郭及び前記端部認識部により認識した前記端部輪郭を輪郭グループとし、各前記輪郭グループの水平方向対称性に基づいて前記特定物体が有する前記タイヤの個数を判定する種別判定部とを有する
   ことを特徴とする移動体制御装置。

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