JP6660893B2 - ドライバー・アシスタント・システム - Google Patents

Description

本発明は、周辺カメラと画像評価ユニットを包含する車両用のドライバー・アシスタント・システムに関する。

新しい車両世代に属する多くの車両には、ドライバーを車両運転時にサポートする少なくとも一つのドライバー・アシスタント・システム、例えば、ナビゲーション・システムや所謂「クルーズコントロール」が装備されている。

これらのドライバー・アシスタント・システムのうち幾つかは、これを用いて該ドライバー・アシスタント・システムを備えた車両の周辺部を少なくとも一部描写する画像データを作成するための周辺カメラを有している。画像データは、評価ユニットよって、例えば、オブジェクト認識アルゴリズムを用いて、これらに対して、ドライバーが、例えば、聴覚的、或いは、視覚的に通達シグナルによって警告を受ける潜在的障害物、他の交通参加者、或いは、可及的危険を認識するために、評価される。

更には近年、少なくとも一時的な全自動的車両運転用に、即ち、作動中該ドライバー・アシスタント・システムが、少なくとも一時的に該当車両の運転を完全に受け持つ様に構成されたドライバー・アシスタント・システムも開発中である。このようなドライバー・アシスタント・システムも、通常、少なくとも一台の周辺カメラを有しているが、ここでは、画像データの評価の際に得られた情報に基づいて、ドライバー・アシスタント・システムによる車両制御の計画が立てられる、即ち、全自動的車両制御が実施される。

この様なドライバー・アシスタント・システムが、可能な限り信頼性高く作動するためには、該当する車両の周辺部からの可能な限りすべての関連する情報が、周辺カメラによって作成された画像データによって再現され、該ドライバー・アシスタント・システムの評価ユニットが、画像データから重要な情報を抽出し、該画像データを正しく解釈する必要がある。

本発明の課題は、上記を出発点として、より有利なドライバー・アシスタント・システムを提供することである。

本課題は、本発明において、請求項１に記載の特徴を有するドライバー・アシスタント・システム、請求項６に記載の特徴を有するドライバー・アシスタント・システム、請求項７に記載の特徴を有するドライバー・アシスタント・システムによって、並びに、請求項８に記載の特徴を有するドライバー・アシスタント・システム解決される。好ましい発展形態は、従属請求項に記載されている。

本発明に係るドライバー・アシスタント・システムは、ここでは、動力車両用の仕様であり、該動力車両の周辺部を少なくとも一部描写する画像データを作成するための周辺カメラ、並びに、冒頭に記載の原理に従って画像データを評価するように構成された画像評価ユニットを包含している。また、該周辺カメラは、複数のピクセルから構成されている画像センサー、並びに、好ましくは、調整不可、乃至、固定的に、特に好ましくは、一部の例えば写真機やデジタルカメラでは可能な焦点、或いは、水平方向の角度の変更をできない様に構成されている光学系を備えている。それでも、車両から異なる距離にある様々なオブジェクトを鮮明に結像できるよう、該周辺カメラは更に、光学軸に対して水平な画角を有し、但し、該周辺カメラの角解像度は、水平画角に対してバリアブルであるという構成になっている。この様にすることで、該周辺カメラは、比較的単純な構成でありながらも、車両内においてドライバー・アシスタント・システムの一部として用いられるという特別な要求に適合されている。

本発明に係るドライバー・アシスタント・システムは更に、周辺部、或いは、少なくとも該車両の前方から可能な限り全ての重要な情報が、該周辺カメラによって作成される画像データに含まれるように、これらを周辺カメラによって捕捉し、描写できるように構成する一方で、画像評価ユニットにおける画像データの自動評価における計算負荷が、該画像評価ユニットが、信頼性高く、全ての重要な情報を、画像評価の際に画像データから読み出すことを、或いは、画像データ内において認識できることを確実なものとするために、可能な限り抑制できるように、構成されていなければならない。この様にすることで、画像データの評価が、迅速に実施でき、且つ、画像データを正しく解釈できる。

この目標は、以下に記述される解決案、特に、これらを出発点としてドライバー・アシスタント・システムの様々な実施形態を得ることのできる請求項１，６，７及び８によって達成される。本件において請求項６，７及び８に係る各々の解決案は、それぞれが、発明的解決案であり、請求項１の特徴との組合せからも独立したものとして取り扱われる。よって、これらの解決案を部分的申請とする出願の可能性は保留される。更に、それぞれの解決案は、それぞれ有利に組合せることができるため、様々な解決案が組み合わされた構成のドライバー・アシスタント・システムのバリエーションは、好ましいものである。

これらの解決案のうち一つによれば、ドライバー・アシスタント・システムは、該周辺カメラの角解像度が、光学軸周りの中央領域においては、実質的に一定となり、その直接的周りの移行領域では、変化し、画角周縁である移行領域の直接的周りの周縁部においては、再び、実質的に一定となるように構成されている。更に該ドライバー・アシスタント・システムは、この形態バリエーションにおいて、周辺カメラが作成した画像データの前処理のために、仮想角解像度を与えることができるように構成されている画像前処理ユニットを包含している。この際、該画像前処理ユニットは、続いて画像評価ユニットによって評価される前処理済み画像データを、周辺カメラが作成した画像データをベースに作成する。

即ち、周辺カメラが作成した画像データは、先ず、画像前処理ユニットに実装されているアルゴリズムを用いて適合され、画像評価ユニット内でそれ自体は既知の原理に基づいて評価される前に改変される。前処理においては、例えば、ホームエレクトロニクスの分野では原理的に既知のスケーリング・アルゴリズムを採用し、解像度低減は、複数のピクセルを合わせること、即ち、複数のピクセルを一つの仮想ピクセルで置き換えることにより達成でき、解像度上昇は、例えば、補間による付加的な仮想ピクセルの生成により達成できる。画像前処理ユニットにおける画像データの前処理は、周辺カメラの変化する角分解能を原因とする画像の歪みを低減するためなどに実施されるものである。この様な画像の歪みは、周辺カメラによって作成された画像データから、例えば、画像評価ユニットを用いたオブジェクト認識を容易にするために、数学的に排除される。

通常、周辺カメラは、作動中、一連の個別画像、乃至、個別画像のシーケンスを作成するため、画像前処理ユニットが、各々個別画像の角解像度を、前処理の一部として、実装されているスキーマに従って、適合させることは、更に有利である、但し、全ての個別画像に同じスキーマを用いることが、目的に適っている。しかしながらこの際に、全ての個別画像の単純なアップスケーリングやダウンスケーリングを実施するのではなく、好ましくは、各々の個別画像内の特定の場所のみを前処理する、要するに、その領域においてのみ解像度、即ち、角解像度を適合させる。

角解像度の適合は、この際、更に好ましくは、個別画像の移行領域、即ち、周辺カメラによって作成された個別画像のその領域において水平視野内の角解像度が、光学軸に対する角度に依存して変化している領域においてのみ実施される。この際例えば、移行領域の角解像度を、周縁領域の角解像度にダウンサンプルすることにより、前処理済み画像データの、即ち、前処理済み個別画像の、角解像度が、正確には、仮想角解像度が、中央領域全面から周縁部全面にかけて実質的に一定となる様にする。代案的に、移行領域の角解像度は、中央領域の角解像度にアップスケーリングされても良い。

更なる代案においては、移行領域が、仮想的に、中央領域と直接的に隣接する第一移行領域と、周縁領域と直接的に隣接する第二移行領域に区分される、但し、該双方の移行部部分領域の間の境界を定める境界角は、画像前処理ユニットのメモリーに保存されている。目的に適って、第一移行領域の角解像度は、画像前処理ユニットにおける前処理において、仮想的に高められ、特に好ましくは、中央領域の角解像度までアップサンプリングされる。更に、第二移行部部分領域の角解像度は、前処理において仮想的に下げられる、尚、その際、周縁領域の角解像度までダウンスケーリングされることが特に好ましい。

中央領域と周縁領域には、異なる値の実質的に一定な角解像度が、与えられ、中央領域と周縁領域の間の中間領域の角解像度は、中央領域の角解像度の値から、周縁領域の角解像度まで徐々に下がっている場合、該画像データの前処理は、前処理済み画像データ、特に、前処理済みの個別画像において、光学軸から境界角度に至る角度に依存する仮想角解像度が、一定となり、該境界角において、周縁領域の角解像度まで一気に、或いは、段階的に、低下し、更に、境界角から水平視野の周縁まで、再び実質的に一定となる様に実施されることが好ましい。

これにより、個別画像内では、中央領域には、高い角解像度が、そして、その中央領域の直接的周りの領域には、低い角解像度が、与えられ、これらの間には、鮮明な境界が存在する。即ち、周辺カメラが作成した個別画像にあるような、角解像度が、高い方から徐々に低い値へと減少する移行領域、或いは、移行ゾーンは、前処理済みの個別画像には、存在しない。角度に応じて徐々に変化する角解像度は、通常、移行領域に属する角領域に描写されている画像の歪みの原因となっており、その歪みが、角解像度を適合させることにより、略、数学的に除去されている。その結果、画像評価ユニットにおけるオブジェクト認識が、より容易に、実施可能となる。

第二解決案に係るドライバー・アシスタント・システムも、光学軸の周りにある水平画角と、該水平画角に沿って変化する角解像度ｋ＝ｋ（α）を有する周辺カメラを包含している。角解像度ｋは、光学軸α_ＯＡ＝０°からα_１＞α_ＯＡを満たす角度α_１まで、実質的に一定であり、α_１からα_２までは、αの増加とともに減少し、α_２＞α_１からα_Ｒ＞α_２の条件を満たす水平視野角α_Ｒである周縁部までは、再び、実質的に一定である。但し、α_１とα_２の間の角解像度は、α_１における角解像度が、ｋ_１である場合、角解像度の低下が、ｋ（α）＜（ｋ_１／ｆ）／α_１となるように定められている。ここで、ｆは、α_１とα_２の間でどのように解像度が低下するかを定めるファクターである。ファクターは、２の整数倍となる様に選択されることが好ましく、例えばｆ＝２である。

角解像度の低下の最大値を限定する、乃至、設定することによって、ドライバー・アシスタント・システムによるオブジェクト認識が、車両に対する予め定められている間隔領域内において、距離に依存せず、可能になることを確実なものにしている。但し、その際、オブジェクト認識には、一般的に、最低解像度が必要であるため、これを基に、角解像度に対する最低要求も定まると言うことを考慮しなければならない。角解像度に対する最低要求は、オブジェクト認識用の解像度要求が定まっている場合、ドライバー・アシスタント・システムを装備した車両と認識すべきオブジェクトとの距離が、縮まるにつれ減少するため、周辺カメラの角度に依存する角解像度は、角度が増すにつれ、解像度に対する最低要求、或いは、最低解像度を下回ることなく、一定割合、低下することが許される。

これは、以下のような単純な観察によって理解することが可能である。真っすぐな道路において、その路肩に交通標識が立っていると想定した場合、その交通標識の描写は、ドライバー・アシスタント・システムを装備した車両が、該交通標識に向かって移動するにつれ、個別画像の連続するシーケンスにおいて、個別画像の中央領域から徐々に、個別画像の周縁領域へと移動するとともに、個別画像の画像の大きさに対して、大きくなる。交通標識を認識するためには、個別画像内において、例えば、該交通標識の幅が、ある定まった最低数のピクセルによって描写されなければならないが、描写される交通標識の大きさが、個別画像の周縁方向へ移動するにつれ、大きくなるため、個別画像の光学軸から周辺へと角度が増すにつれ、角解像度に対する要求は低下する。即ち、例えば、交通標識など特定のオブジェクトが、周辺カメラの個別画像内において特定数のピクセルによって再現されることを指定することができるが、中でも、境界例では、ドライバー・アシスタント・システムを装備した車両から交通標識までの距離が短縮していく際の該交通標識の描写の拡大は、角度が増すにつれ、小さくなっていく角解像度によって相殺される。この様な境界例は、推定可能であり、角解像度の低下は、（ｋ_１／ｆ）／α_１となる。

これは言うまでもなく、近似であり、ここでは、交通標識までの距離の従って変化する交通標識に対する視角は、無視されている。更にここでは、該周辺カメラでは、角解像度が、光学軸に対して回転対称の２Ｄ分布であり、且つ、交通標識が、光学軸から放射状に外側に伸びる略直線上を移動すると簡略的に仮定されている。しかしながら、より正確な計算により、より正確な値、或いは、機能的関係を割り出すことも、容易に可能である。

よって、上記の境界値条件に従って角解像度の推移を選択した場合、予め定められている間隔領域においては、距離に依存しないオブジェクト認識が可能になる一方、他方では、必要となるピクセル数を少なく抑えることも可能になる。その際、角解像度を高めると、必要となるピクセル数も増加し、よって、対応する周辺カメラの製造作業やコストも増加することは、考慮しなければならない。角解像度に対して、解像度要求を満たすために必要なそれよりも、有意に小さい、乃至、有意に穏やかな減衰を選択した場合、実際に必要なピクセルよりも多くのピクセル設定となるため、それに応じてより多い製造作業とより高い製造コストを見積もる必要がある。逆に、より大きな、乃至、より急な減衰を選択した場合も、移行領域全面において解像度要求を満たすためには、α_１を大きくしなければならないため、実際に必要な数以上のピクセル設定とせざるを得ない。

第三解決策に係るドライバー・アシスタント・システムの周辺カメラは、該周辺カメラの角度に依存する角解像が、段階的推移を示すように構成されている。このドライバー・アシスタント・システムも、車両用の仕様になっており、光学軸の周りにある水平画角と、該水平画角から離れて変化する角解像度を有する周辺カメラを包含している。ここでも、光学軸の周りの中央領域の角解像度は、略一定であり、画角の周縁の周縁領域でも、角解像度は、再び、略一定である。但し、この実施形態では、周縁領域が、直接、中央領域の周りにある。更に、中央領域の角解像度が、周縁領域の角解像度とは異なっているため、中央領域と周縁領域の境界における角解像度は、継ぎ目なく、即ち、中央領域用の値から、目的に適ってより小さい値である周縁領域用の値に一気に変化する。この実施バリエーションの基本的アイデアに従って、該周辺カメラは、二つの離散した値の角解像度を有しているため、周辺カメラが作成した画像データは、より簡単に処理、及び／或いは、評価することが可能である。特にここでは、簡略化されたデータ処理が優先される。

代案的には、角解像度に対して、複数の領域用に複数の非連続的な値を設定する、即ち、角解像度が、複数の離散的変化を示すように、要するに、角解像度が、例えば階段のような推移を示すようにする。

第四解決策においても、ドライバー・アシスタント・システムは、車両用の仕様になっており、光学軸の周りにある水平画角と、該水平画角から離れて変化する角解像度を有する周辺カメラを包含している。この際更に、該角解像度は、光学軸の周りの中央領域だけでなく、視角の周縁の周縁領域においても、実質的に一定である。但し、中央領域の角解像度は、周縁領域の角解像度の二倍の整数倍に相当する、即ち、もっとも単純な例では、周縁領域の角解像度の二倍である。

この様な中央領域の角解像度と周縁領域の角解像度の関係は、画像評価ユニットにおけるデータ処理と特に画像データの前処理を有意に簡略化できることから、本件で開示されているドライバー・アシスタント・システムの全ての実施バリエーションにおいて好ましい。

尚、上記の解決案、並びに、それらに基づいて派生するドライバー・アシスタント・システムの実施バリエーション用としては、その水平視角内における推移が、光学軸に対して対称である角解像度が好ましく実施されている。例えば、角度に依存する推移を、デカルト座標システムに書き入れると、角解像度の推移は、角解像度の値の座標軸に対して線対称となる。

更に、角解像度、正確には、角解像度の二次元分布は、光学軸に対して回転対称であること、即ち、中央領域は、円形の面、周縁領域は、リング状の面であることが好ましい。

また、周辺カメラは、上記全てのドライバー・アシスタント・システムにおいて、一つの光学系と多数のピクセルから構成される画像センサーを有していることが好ましい。その際、画像センサーのピクセルは、画一的に構成され、即ち、その大きさも画一的であり、更には、画像センサーのセンサー面全面に均一に分散されていることが更に好ましい。よって、画一的でない角解像度は、光学系によって設定されることが好ましい。該光学系は、その際、例えば、シリンダー対称、或いは、楕円形に構成されている、或いは、光学軸に対して回転対称であることが好ましい。

以下、本発明の実施例を、模式的な図面に基づいてより詳しく説明する。

周辺カメラを包含するドライバー・アシスタント・システムを装備した車両のブロック図である。 周辺カメラの二次元角解像度を示すグラフである。 周辺カメラの水平画角半分分の角解像度の推移を表すグラフである。 周辺カメラの水平画角半分分の角解像度の好ましい推移用に予め定められている境界条件を、幾何学的に表したものである。

互いに対応する部分は、全ての図においてそれぞれ同じ符号がつけられている。

以下に例として説明する図１に描かれているドライバー・アシスタント・システム２は、車両４に装備されており、周辺カメラ６、画像前処理ユニット８、並びに、画像評価ユニット１０を包含している。周辺カメラ６は、ここでは、車両４の周辺、正確には、車両４の前方を描写する画像データＢＤを作成する役割を担っている。これら画像データＢＤは、続いて、シグナル配線を介して、画像前処理ユニット８へ転送され、画像前処理ユニット８内において、前処理される。続いて、画像前処理ユニット８は、更に、前処理済み画像データＡＢＤを出力し、シグナル配線を介して画像評価ユニット１０へ転送され、既知の原理に従って評価される。

この評価の範疇において、例えば、障害物、他の交通参加者などのオブジェクトが、オブジェクト認識アルゴリズムによって、認識され、加えて、ドライバー・アシスタント・システム２を装備した車両４と認識されたオブジェクト間の距離が割り出される。ドライバー・アシスタント・システム２の実施バリエーション次第では、画像データＡＢＤの評価において得られた情報は、車両４のドライバーを車両運転の際に、例えば、視覚的、及び／或いは、聴覚的シグナルを用いて障害物、或いは、他の交通参加者に関して警告するなどしてサポートするために、或いは、その情報に基づいて、ドライバー・アシスタント・システム２による全自動的車両運転を実施するために用いられる。

画像データＢＤの作成のため、周辺カメラ６は、本実施例では、一つの光学系１２と、多数のピクセルから構成されている一枚の画像センサー１４を包含している。該ピクセルは、ここでは、画一的な構成、画一的な大きさを有し、該画像センサー１４のセンサー面全面に均一に分布されている。

更に該光学系１２は、これにより、周辺カメラ６において、非均一な角解像度ｋ＝ｋ（α）となる様に構成されている。そのため周辺カメラ６は、光学軸１６に対して対称な水平画角１８を有しているが、角解像度ｋは、角度αに依存して、該水平画角１８に沿って変化する。この際、角解像度ｋの推移は、角解像度ｋは、光学軸１６の周りの中央領域Ｍでは、一定、該中央領域Ｍに直接的に隣接する移行領域ＵＥでは、変化し、水平角１８の周縁である該移行領域ＵＥに直接的に続く周縁領域Ｒでは、再び一定となる様に構成されている。

尚、−α_Ｒと＋α_Ｒを境界とする水平画角１８内の角度に依存する角解像度ｋの推移は、α_ＯＡ＝０°である光学軸１６に対して対称であり、ｋ（−α）＝ｋ（α）が成立する。角度αは、この際、＋／−α_Ｒ＝＋／−２５°において、-α_Ｒから＋α_Ｒの範囲で推移する。よって、水平画角１８は、２α_Ｒ＝５０°となる。

更に、光学系１２によって定まる二次元角解像度ｋ_２Ｄ＝ｋ_２Ｄ（α，β）、或いは、角解像度ｋ_２Ｄの２Ｄ分布は、光学軸１６に対して回転対称であり、図２に示すように中央領域Ｍは、円形の面である一方、移行領域ＵＥと周縁領域Ｒは、それぞれリング状の面である。

更に図２には、これの助けを借りて周辺カメラ６の作動中、連続数個別画像のシーケンスが作成される画像センサー１４が示唆されている。該画像センサー１４は、上述した如く、センサー面全面に画一的な解像度を有してはいるが、光学系１２の設計に起因する、そのピクセルに光学系１２のどの領域が帰属しているかによって異なる空間角度が、画像センサー１４の個々のピクセルに投影される、或いは、描写される。例えば、画像センサー１４と同じ数のピクセルを有し、しかも、ここでも、ピクセルが画一的、且つ、均一に分布されているモニターによって、これを１：１で再生する場合、各々の個別画像における、周辺の歪んだ描写は、そのまま、再生される。各々の個別画像の中央領域Ｍでは、他の領域と比べて、より多くの数のピクセルが、空間角単位を形成しており、画像データＢＤは、光学系１２によって定まる角解像度ｋの分布を再現している。

実現した角解像度ｋの推移を、図３に、水平画角１８の半分分、グラフとして示した。ここでは、αが０°、即ち、光学軸１６から２５°、即ち、水平画角の右端＋α_Ｒ相当までの推移が示されている。角解像度ｋの推移は対称であるため、水平画角１８の第二半分分は、デカルト座標システムの軸ｋ（α）において、反転させれば得ることができる。

グラフ中、実線は、周辺カメラ６用の光学系１２の特別な設計によって実現され、周辺カメラ６が作成した画像データＢＤによって再現される角度αに依存する角解像度ｋの推移を表している。画像前処理ユニット８において、周辺カメラ６が作成した画像データＢＤは、上述した如く、前処理され、前処理済み画像データＡＢＤに変換される。前処理においては、角解像度ｋ（α）の適合も実施され、前処理済み画像データＡＢＤは、図３に破線によって示唆されている角解像度ｋ｀＝ｋ｀（α）を示す。尚、該適合が、データ処理によって実施されるため、角解像度ｋ｀は、仮想角解像度ｋ｀とも呼ばれる。

ここでは、該前処理は、個々の画像毎に実施されるが、移行領域ＵＥを描写する個別画像の画像データＢＤ部分のみが適合される。そのため、画像前処理ユニット８には、α_１＝８．５°とα_２＝１６．５°の間にあり、該移行領域を区分する境界角α_Ｇ＝１２．５°が、保存されている。画像データＢＤの前処理では、α_１とα_Ｇ間の第一移行部部分領域において、角解像度ｋの仮想的な上昇が実施されるが、ここでは、補間により、仮想ピクセルが、作成される。一方、α_Ｇからα_２間の第二移行部部分領域では、角分解能ｋの仮想的な低下、乃至、削減が実施されるが、ここでは、複数のピクセルが一つの新しい仮想ピクセルに統合される。

その結果，前処理済み画像データＡＢＤは、α∈［α_ＯＡ；α_Ｇ］では、ｋ｀（α）＝４０Ｐｉｘｅｌ／°を、α∈［α_Ｇ；α_Ｒ］では、ｋ｀（α）＝２０Ｐｉｘｅｌ／°を与える。よって、角解像度ｋ｀（α）用には、二つの離散した値のみが与えられ、境界角αＧが、双方の値の急な移行部となる。よって、画像データＢＤの前処理において、角解像度ｋの推移の言わば「整流（ｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）」が実施される。同様の適応が、水平画角１８の第二半分分の角解像度ｋの推移においても実施され、α∈［α_ＯＡ；−α_Ｇ］では、ｋ｀（α）＝４０Ｐｉｘｅｌ／°、並びに、α∈［−α_Ｇ；−α_Ｒ］では、ｋ｀（α）＝２０Ｐｉｘｅｌ／°となる。ここで用いられた原理は、更に、二次元角解像度ｋ_２Ｄ＝ｋ_２Ｄ（α，β）においても適用できる。

この様に前処理された画像データＡＢＤは、続いて、画像評価ユニット１０に伝達され、該前処理済み画像データＡＢＤの評価は、前処理をしたことにより、特に、データ処理と言う観点から、容易に構成されることができる。データ処理に対しては、仮想角解像度ｋ｀（α）二つの離散した値が、２：１の割合になる様に選択されていることが、有利に働く。

以下に記述する実施例では、周辺カメラ６の光学系１２は、角解像度角度ｋ（α）が、α１＝１０°までは、５０Ｐｉｘｅｌ／°で一定であり、角度が、α２＝２０°までは、（２．５Ｐｉｘｅｌ／°）／°減少し、最後に、α２から水平画角の周辺αＲまでは、再び２５Ｐｉｘｅｌ／°で一定になる様に構成されている、但し、ここでも、簡略化のために一次元のケースを、水平画角１８の半分分のみを考察する。

この様にすることで、周辺カメラ６の個別画像内において、車両４の前方の予め定められている間隔領域内にある特定のオブジェクトは、ここでは、交通標識２０は、一定数のピクセルによって再現される、但し、この様な特殊なケースでは、ドライバー・アシスタント・システム２を装備した車両４から交通標識２０までの距離が接近し、角度αが大きくなることによる交通標識２０の描写の拡大は、この間隔領域内では、小さくなる角解像度ｋによって相殺される。

尚、この際、道路は真っすぐに伸び、交通標識２０は、該道路脇にある、即ち、図４に示す如く、車両４と側方の間隔ａをもって配置されていると仮定される。ここでは、更に、該周辺カメラ６では、角解像度ｋ_２Ｄが、光学軸１６に対して回転対称の２Ｄ分布であり、且つ、個別画像内の交通標識２０が、光学軸１６から放射状に外側に伸びる略直線上を移動すると簡略的に仮定されている。

交通標識２０は、ある特定の距離ｃまでは、ドライバー・アシスタント・システム２によって、認識されることができるが、これには、例えば、解像度ｋ（α_１＝１０°）＝ｋ_１＝５０Ｐｉｘｅｌ／°が必要である。距離ｄ＝ｃ／２では、交通標識２０の認識には、半分の解像度、即ち、ｋ_２（α_２＝２０°）＝ｋ２＝ｋ１／２＝２５Ｐｉｘｅｌ／°のみが必要である。

ここでは、交通標識２０との距離と共に交通標識２０への視角が変化するため、角度αが大きくなると、視差に起因して、交通標識２０が、縮小すると言うことは、無視している。この誤差は、（ｃｏｓα_１−ｃｏｓα_２）に比例し、角度αが小さい場合、少なくともこの観点からは、無視することができる（例えば、ｃｏｓαの値は、１０°から２０°において、４．５％変化する）。よって、より正確に推定したい場合は、十分な解像度ｋを確実なものにするために、解像度ｋをこの値分、再び上げ無ければならない。

よって、角度α_１とα_２の間の解像度ｋの変化は：

（ｋ_１／２）／（α_１−α_２）

或いは：

となり、ａ／ｃ＝ｓｉｎα_１であるため：

或いは：

によって、表すことができる。角度α_１では、ａｒｃｓｉｎ（２ｓｉｎα_１）は、おおよそ２α_１であるため、解像度の低下は、

となる。開口角度α_１＝１０°において、交通標識２０が、認識されなければならない場合、角解像度ｋ_１（α_１）＝５０Ｐｉｘｅｌ／°が必要であるため、該光学系１２は、α＞α１のより大きな角度用の角解像度ｋが、（２５Ｐｉｘｅｌ／°）／１０°＝（２，５Ｐｉｘｅｌ／°）／°で低下するようにデザインされていなければならない。

本発明は、上記の実施例に限定されない。況や、当業者によれば、本発明の対象を逸脱することなく、本発明に基づく他のバリエーションを得ることが可能である。特に、実施例と関連して記載された個々の特徴は、本発明の対象を逸脱することなく、更に、他のやり方で互いに組み合わせることも可能である。

２ ドライバー・アシスタント・システム
４ 車両
６ 周辺カメラ
８ 画像前処理ユニット
１０ 画像評価ユニット
１２ 光学系
１４ 画像センサー
１６ 光学軸
１８ 水平画角
２０ 交通標識
ＢＤ 周辺カメラが作成した画像データ
ＡＢＤ から前処理された画像データ
Ｍ 中央領域
ＵＥ 移行領域
Ｒ 周縁領域
ｋ 角解像度ｋ（α）
Ｋ｀ 仮想角解像度ｋ｀（α）
ｋ_２Ｄ 角解像度ｋ２Ｄ（α，β）の２Ｄ分布
α 角度
α_Ｇ 境界角
α_Ｒ 水平画角の周縁

Claims (8)

1. 光学軸（１６）の周りに水平画角（１８）と、該水平画角（１８）に沿って変化する角解像度（ｋ）を有する周辺カメラ（６）を包含する車両（４）用のドライバー・アシスタント・システム（２）であって、
   −光学軸（１６）の周りの中央領域該（Ｍ）の角解像度（ｋ）は、略一定であり、
   −移行領域（ＵＥ）の角解像度（ｋ）は、変化し、また、
   −水平画角（１８）周縁の周縁領域（Ｒ）の角解像度（ｋ）は、再び実質的に一定であり、
   更に、
   周辺カメラ（６）が作成した画像データ（ＢＤ）の前処理のために、仮想角解像度（ｋ｀）を与えることができるように構成されている画像前処理ユニット（８）、並びに、前処理済み画像データ（ＡＢＤ）を評価できるように構成されている画像評価ユニット（１０）を包含すること、
   画像前処理ユニット（８）のメモリーに、移行領域（ＵＥ）を仮想的に、中央領域（Ｍ）に隣接する第一移行部部分領域と、周縁領域（Ｒ）に隣接する第二移行部部分領域に分割する境界角（αＧ）が、保存されており、且つ、
   該第一移行部部分領域の角解像度（ｋ）が、画像前処理ユニット（８）による前処理において、仮想的に高められる、特に、中央領域（Ｍ）の角解像度（ｋ）に高められること、及び
   画像前処理ユニット（８）のメモリーに、移行領域（ＵＥ）を仮想的に、中央領域（Ｍ）に隣接する第一移行部部分領域と、周縁領域（Ｒ）に隣接する第二移行部部分領域に分割する境界角（αＧ）が、保存されており、且つ、
   該第二移行部部分領域の角解像度（ｋ）が、画像前処理ユニット（８）による前処理において、仮想的に低減される、特に、周縁領域（Ｒ）の角解像度（ｋ）に低減されることを特徴とするドライバー・アシスタント・システム（２）。
2. 該周辺カメラ（６）が、作動中、一連の個別画像を作成し、該画像前処理ユニット（８）が、各々個別画像の角解像度（ｋ）を、実装されているスキーマに従って適合する様に構成されている
   ことを特徴とする請求項１に記載のドライバー・アシスタント・システム（２）。
3. 各々の個別画像の移行領域（ＵＥ）の角解像度（ｋ）のみが、実装されているスキーマに従って適合される
   ことを特徴とする請求項２に記載のドライバー・アシスタント・システム（２）。
4. −角解像度ｋが、光学軸α_ＯＡを起点として角度α_１＞α_ＯＡに至るまで、実質的に一定であり、
   −角解像度ｋが、角度α_２＞α_１を起点として水平画角の周縁α_Ｒ＞α_２に至るまで、再び、実質的に一定であり、
   −角解像度ｋが、角度_１とα_２の間においては、角度αが大きくなるにつれ減少し、且つ、
   −角解像度ｋ＝ｋ（α）の低減が、角度α_１における角解像度がｋ_１とした場合、（ｋ_１／２）／α_１よりも小さい
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のドライバー・アシスタント・システム（２）。
5. 水平画角（１８）に沿って変化する角解像度（ｋ）を有するドライバー・アシスタント・システム（２）であって、光学軸（１６）の周りの中央領域該（Ｍ）の角解像度（ｋ）は、略一定であり、水平画角（１８）の周縁である周縁領域（Ｒ）の角解像度（ｋ）が、実質的に、一定であり、且つ、中央領域（Ｍ）の角解像度（ｋ）が、周縁領域（Ｒ）の角解像度（ｋ）の二倍の整数倍に相当することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のドライバー・アシスタント・システム（２）。
6. 水平画角（１８）が、光学軸（１６）を中心に対称であり、且つ、角分解能（ｋ）の角度に依存する推移が、水平画角（１８）内において、光学軸（１６）に対して対称である
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載のドライバー・アシスタント・システム（２）。
7. 角解像度（ｋ_２Ｄ＝ｋ_２Ｄ（α，β））の２Ｄ分布が、光学軸（１６）に対して回転対称である
   ことを特徴とする請求項６に記載のドライバー・アシスタント・システム（２）。
8. 該周辺カメラ（６）が、一つの光学系（１２）と多数のピクセルから構成される画像センサー（１４）を包含し、該ピクセルが、画一的な構成を有し、且つ、均一に分布しているが、光学系（１２）に起因して、不均一な各解像度（ｋ）が、与えられていることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載のドライバー・アシスタント・システム（２）。

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