JP6453490B2 - 路面反射を認識し評価するための方法及び装置 - Google Patents
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Description
特許文献1は、車両用の道路表面特徴認識装置を提案している。該道路表面特徴認識装置は、無線レシーバーからの入力を受信するGPSユニットを有している。更に、該道路表面特徴認識装置は、車両ドライバーによって、受信された入力に応じて認識可能な結果を示す。
また、特許文献2は、車両外部環境を認識するためのボードシステムを開示しているが、ここでは、道路表面の反射が評価される。
更に、特許文献3からは、車両用の障害物認識システムが既知であるが、該障害物認識システムは、二台のカメラの画像間の類似性を画像変換後に算出する。
また、特許文献4は、発動機装備車両用の路面判別装置を開示しているが、該路面判別装置は、路面状態を、道路上方に配置された複数のCCDカメラから得られた画像データの空間周波数分布に基づいて判別する。
しかしながら、摩擦係数や路面状況に関する情報は、ドライバー・アシスタント・システムに提供されていない、或いは、採用されていないため、警告や介入が実施される時点は、基本的に、タイヤと路面間のトラクション・ポテンシャルが高い乾燥した路面を基本としたものとなっている。
その結果、ドライバーへの警告、或いは、事故を回避する、或いは、事故の程度を軽減するシステムによる介入は、本当に乾燥した路面においてのみ、事故が回避できる、或いは、事故の程度を許容できるものに軽減できる遅い時点になってから実施されることになる。しかしながら、濡れていたり、雪が積もっていたり、ましてや、凍結している場合には、路面のグリップは低く、事故を回避することはできず、事故の結果の低減においても、望まれる効果を得ることができない。
路面(5,7)上の少なくとも一つの点(3)の反射を認識し評価するための以下の、
1つのカメラ(2)を準備するステップと、
前記カメラ(2)によって少なくとも一つの路面点(3)の少なくとも二枚のデジタル画像を作成し、当該複数の画像の作成は、前記カメラ(2)の異なる撮影視点(A,B)から実行されるステップと、
前記路面(5,7)の散乱的反射と鏡面的反射との区別を、デジタル画像処理のアルゴリズムを用いて、前記少なくとも二枚のデジタル画像での前記少なくとも一つの路面点(3)の外観の差を評価することによって実行するステップと、
当該検出された反射に依存して、路面状態情報を算出するステップと、を包含する方法において、
作成された前記少なくとも二枚のデジタル画像が、1つの平均画像を得るために平均化され、
それぞれの画素の平均画像間の絶対差分値又は二次差分値と、当該平均画像に付随する列平均値間の絶対差分値又は二次差分値とが生成されることによって解決される。
さらに、上記課題は、請求項13に記載の:
少なくとも一つの点(3)の反射を認識し、評価するための、1つのカメラ(1)を有する装置(1)であって、このカメラ(1)は、少なくとも一つの路面点(3)の少なくとも二枚のデジタル画像を異なる撮影視点(A,B)から生成するように構成されていて、
デジタル画像処理のアルゴリズムを使用して、少なくとも一つの路面点(3)の外観の違いを評価し、これにより、路面の散乱的反射と鏡面的反射とを検出し、
−当該検出された反射に依存して、路面状態情報を算出するように構成されている当該装置(1)において、
1つの平均画像を得るため、作成された少なくとも2つのデジタル画像を平均化し、それぞれの画素の平均画像間の絶対差分値又は二次差分値と、当該平均画像に付随する列平均値間の絶対差分値又は二次差分値とを生成するように構成されていることによって解決される。尚、好ましい実施形態は、従属請求項の対象である。
本発明に係る方法の特別な長所は、異なる移動挙動を示すことから、鏡面的反射が、確実に、影(散乱的反射)から区別されることができると言うことである。
外観の変化の評価においてカメラパラメーターを考慮することも更に好ましく実施される。これにより、該方法の堅牢さを増すことができる。尚、シーケンス内の該領域の外観の変化の原因となり、反射の検出に悪影響を与えかねない(例えば、輝度変化)常に変化する露光時間も考慮することが好ましい。
Claims (14)
- 路面(5,7)上の少なくとも一つの点(3)の反射を認識し評価するための以下の、
1つのカメラ(2)を準備するステップと、
前記カメラ(2)によって少なくとも一つの路面点(3)の少なくとも二枚のデジタル画像を作成し、当該複数の画像の作成は、前記カメラ(2)の異なる撮影視点(A,B)から実行されるステップと、
前記路面(5,7)の散乱的反射と鏡面的反射との区別を、デジタル画像処理のアルゴリズムを用いて、前記少なくとも二枚のデジタル画像での前記少なくとも一つの路面点(3)の外観の差を評価することによって実行するステップと、
当該検出された反射に依存して、路面状態情報を算出するステップと、を包含する方法において、
作成された前記少なくとも二枚のデジタル画像が、1つの平均画像を得るために平均化され、
それぞれの画素の平均画像間の絶対差分値又は二次差分値と、当該平均画像に付随する列平均値間の絶対差分値又は二次差分値とが生成されることを特徴とする方法。 - 少なくとも一つの路面点(3)の少なくとも二枚のデジタル画像を前記カメラ(2)によって作成し、前記複数の画像の作成が、1つのステレオカメラによって異なる撮影視点(A,B)から実行されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 路面に固有の外観と前記カメラ(2)の相対的移動に起因する路面に依存しない外観とを識別することによるデジタル画像処理に基づいて、散乱的反射と鏡面的反射とを区別し、
路面上の影と反射したインフラストラクチャーとを確実に分離することを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。 - 路面状態情報を車両のドライバー・アシスタント・システムに送信し、
前記路面状態情報に応じて前記ドライバー・アシスタント・システムによって警告時点と介入時点とを適合させることを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の方法。 - 前記路面状態情報を自動化された車両の機能に取り入れ、
前記路面状態情報に依存して、走行計画を適合させ、自動装置とドライバーとの間の移行時点を決定することを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の方法。 - 前記カメラ(2)を用いて、異なる視野(A,B)から、台形領域を形成する複数の路面点(3)の少なくとも二枚のデジタル画像を作成し、
前記台形領域を評価されたホモグラフィによって長方形の上視図に転換することを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法。 - 前記カメラ(2)を車両内に用意し、
前記車両の第一位置における第一画像を第一撮影視点(A)から作成し、
前記第一位置とは異なる第二位置に前記車両を移動させ、
前記車両の少なくとも第二位置における少なくとも第二画像を少なくとも第二撮影視点(B)から作成し、
少なくとも二つの異なる撮影視点(AとB)の少なくとも二枚の画像をそれぞれ、上視図に変換し、
前記車両の走行動的パラメーターを取り入れたデジタル画像処理によって、当該作成された少なくとも二枚の上視図を記録し、
当該記録された少なくとも二枚の上視図における少なくとも一つの路面点(3)の複数の外観を比較することを特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に記載の方法。 - 当該記録された少なくとも二枚の上視図における外観の変化を捕捉する、少なくとも一つの路面点(3)又は領域の特徴を抽出することを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 特徴ベクトルを当該抽出された特徴から作成し、
前記特徴ベクトルを分類装置によって1つのクラスに割り当てることを特徴とする請求項8に記載の方法。 - 前記作成した少なくとも2つ上視図を平均化することによって、1つの平均画像を作成し、
それぞれの画素の平均画像間の絶対差分値又は二次差分値と、当該平均画像に付随する列平均値間の絶対差分値又は二次差分値とを生成することを特徴とする請求項7又は8に記載の方法。 - 前記平均画像の特徴を、前記列平均値を考慮して抽出し、当該抽出時に、特に「Bag−of−Visual−Words」アプローチが採用され、この「Bag−of−Visual−Words」アプローチの場合、特定の典型的な値又は一組の値の発生が、ヒストグラムに基づいて捕捉されることを特徴とする請求項10に記載の方法。
- カメラパラメーターを前記外観の変化の評価に取り入れることを特徴とする請求項1〜11のいずれか1項に記載の方法。
- 路面点(3)上の少なくとも一つの点(3)の反射を認識し、評価するための、1つのカメラ(1)を有する装置(1)であって、このカメラ(1)は、少なくとも一つの路面点(3)の少なくとも二枚のデジタル画像を異なる撮影視点(A,B)から生成するように構成されていて、
デジタル画像処理のアルゴリズムを使用して、少なくとも一つの路面点(3)の外観の違いを評価し、これにより、路面の散乱的反射と鏡面的反射とを検出し、
−当該検出された反射に依存して、路面状態情報を算出するように構成されている当該装置(1)において、
1つの平均画像を得るため、作成された少なくとも2つのデジタル画像を平均化し、それぞれの画素の平均画像間の絶対差分値又は二次差分値と、当該平均画像に付随する列平均値間の絶対差分値又は二次差分値とを生成するように構成されていることを特徴とする装置(1)。 - 請求項13に記載の装置(1)を有する車両。
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