JP7167431B2 - 勾配変化検出装置、方法及びプログラム、並びに、車両 - Google Patents
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Description
図1(a)に示されるように、従来技術の画像認識を用いた測距では、測距対象の下端位置を基準にして、自車両から測距対象までの距離を推定している。当該推定においては、自車両と測距対象とが同一平面に存在することを前提としている。このため、図1(b)に示されるように、自車両の走行する路面に勾配がある場合であっても、測距対象も当該勾配を有する同一平面に存在すれば、距離の推定において特段の問題は発生しない。しかしながら、図1(c)及び図1(d)に示されるように、自車両と測距対象とが同一平面に存在しない場合、即ち、自車両と測距対象との間に勾配変化P,Qが存在する場合には、距離の推定の前提が充足されないため、自車両から測距対象までの距離を正確に推定できなくなる。この結果、自動制動制御、自動車間距離制御等、自車両と測距対象との距離に基づく制御において、適切な制御を行えなくなる可能性がある。
撮像画像の画像認識に基づいて鳥瞰画像を生成する場合、例えば自車両が走行する車線が直線車線であれば、図2(a)に示されるように、鳥瞰画像でも直線車線が再現され、車線を規定する白線Rは直線状となる。しかしながら、自車両の走行する路面に凹部ないし凸部のような勾配変化が存在する場合には、図2(b)ないし図2(c)に示されるように、鳥瞰画像では直線車線が適切に再現されず、車線を規定する白線Rは現実とは異なる曲率の形状ないし配置となる。この結果、自動車線維持制御、自動車線逸脱防止制御等、白線認識の結果に基づく自動車線制御において、適切な制御を行えなくなる可能性がある。
本実施形態の勾配検出装置及び方法については、撮像画像における路面領域の最遠点の垂直方向位置に基づいて勾配変化の存否を判定するものである。具体的には、撮像画像における消失点の垂直方向位置に対する路面領域の最遠点の垂直方向位置、並びに、撮像画像における路面領域の最遠点の垂直方向位置の時間変化に基づいて、勾配変化の存否を判定する。
図3を参照して、本実施形態の勾配変化検出の原理について説明する。
撮像装置によって撮像した撮像画像には無限遠点としての消失点(focus of expansion,FOE)が存在する。本実施形態では、水平面において撮像した撮像画像の消失点を特に消失点として定義し、撮像画像の画像中心に当該消失点が一致するように較正を行っておく。
本実施形態の勾配変化検出システムは、自車両の走行する路面における勾配変化を検出するシステムであり、図6に示されるように、撮像装置10と、勾配変化検出装置20とを有する。撮像装置10は自車両の進行方向の画像を撮像する。本実施形態では、撮像装置10として単眼カメラが用いられる。勾配検出装置20では、画像取得部30は、撮像装置10によって撮像された撮像画像を取得する機能を有する。最遠点検出部40は、画像取得部30によって取得された撮像画像において、自車両の走行する路面に相当する路面領域の最遠点を検出する機能を有する。最遠点位置記憶部50は、最遠点検出部40によって検出された最遠点の撮像画像における垂直方向位置を時系列データとして記憶する機能を有する。勾配変化判定部60は、最遠点位置記憶部50に記憶されている最遠点の垂直方向位置の時系列データに基づいて、自車両の走行する路面における勾配変化の存否を判定する機能を有する。
画像取得ステップS30では、自車両の進行方向の画像を撮像して撮像画像を取得する。
最遠点検出ステップS40では、画像取得ステップS30で取得された撮像画像において、自車両の走行する路面に相当する路面領域の最遠点を検出する。
最遠点位置記憶ステップS50では、最遠点検出ステップS40で検出された路面領域の最遠点について、最遠点の撮像画像における垂直方向位置を時系列データとして記憶する。
勾配変化判定ステップS60では、最遠点位置記憶ステップS50で記憶された最遠点の垂直方向位置の時系列データに基づいて、自車両の走行する路面における勾配変化の存否を判定する。
最遠点検出ステップS40は、上述したように、自車両の進行方向の画像を撮像した撮像画像において、自車両の走行する路面に相当する路面領域の最遠点を検出するステップであり、図8に示されるように、以下の各ステップを有する。
画像分割ステップS41では、画像取得ステップS30で取得した撮像画像を各領域に分割する。本実施形態では、撮像画像の分割には深層学習に基づくセグメンテーションを用いる。
路面領域抽出ステップS42では、画像分割ステップS41で分割された撮像画像の複数の領域から、自車両の走行する路面に相当する路面領域を抽出する。
最遠点抽出ステップS43では、路面領域抽出ステップS42で抽出された路面領域の最遠点を検出する。
勾配変化判定ステップS60は、上述したように、撮像画像における路面領域の最遠点の垂直方向位置の時系列データに基づいて、自車両の走行する路面における勾配変化の存否を判定するステップであり、図9に示されるように、以下の各ステップを有する。
直線近似ステップS61では、横軸を時間t、縦軸を最遠点の垂直方向位置hとする座標系において、最遠点位置記憶ステップS50で記憶された最遠点の垂直方向位置の時系列データを最小二乗法を用いて直線近似h=at+bし、近似直線の傾きa及び切片bを算出する。
変化量取得ステップS62では、最遠点の垂直方向位置の変化量δとして、直線近似ステップS61で算出された近似直線の傾きの絶対値|a|を取得する。
差分量取得ステップS63では、消失点の垂直方向位置に対する最遠点の垂直方向位置の差分量Δとして、消失点の垂直方向位置と直線近似ステップS61で算出された近似直線の切片との差の絶対値|H-b|を取得する。
変化量判断ステップS64では、変化量取得ステップS62で取得された最遠点の垂直方向位置の変化量δ=|a|について、所定の閾値Thδ以上となるか否か判断する。変化量δが所定の閾値Thδ以上と判断された場合には、勾配変化存在認定ステップS66に進む。一方、変化量δが所定の閾値Thδ未満と判断された場合には、差分量判断ステップS65に進む。
差分量判断ステップS65では、差分量取得ステップS63で取得された消失点の垂直方向位置に対する最遠点の垂直方向位置の差分量Δ=|H-b|について、所定の閾値ThΔ以上となるか否か判断する。差分量Δが所定の閾値ThΔ以上と判断された場合には、勾配変化存在認定ステップS66に進む。一方、差分量Δ=|H-b|が所定の閾値ThΔ未満と判断された場合には、勾配変化不存在認定ステップS67に進む。
勾配変化存在認定ステップS66では、変化量δあるいは差分量Δが所定の閾値Thδ,ThΔ以上と判断された場合について、自車両の走行する路面に勾配変化が存在すると認定する。
勾配変化不存在認定ステップS67では、変化量δ及び差分量Δが所定の閾値Thδ,ThΔ未満と判断された場合について、自車両の走行する路面に勾配変化が存在しないと認定する。
本実施形態の勾配変化検出装置及び方法については、撮像画像における路面領域の形状の特徴として、路面に勾配変化が存在しないと仮定した場合の基準路面領域の面積に対する現実の路面領域の面積の面積比を用い、当該面積比に基づいて勾配変化の存否を判定するものである。具体的には、路面に勾配変化が存在しない場合の面積比を面積比の基準値とし、基準値に対する面積比に基づいて勾配変化の存否を判定し、また、面積比の時間変化に基づいて勾配変化の存否を判定する。
図10を参照して、本実施形態の勾配変化検出の原理について説明する。
図10に示されるように、自車両の走行する路面に勾配変化が存在しない場合、撮像画像における路面領域Uは、撮像画像の下辺を底辺とし路面領域の最遠点Kを頂点とする二等辺三角形の形状となる。一方、自車両の走行する路面に勾配の変化する凹部Pが存在する場合には、撮像画像における路面領域Uは、撮像画像の下辺を底辺とし路面領域の最遠点Kを頂点とする二等辺三角形において、両側部を内向きに凹とした形状となる。また、自車両の走行する路面に勾配の変化する凸部Qが存在する場合には、撮像画像における路面領域Uは、撮像画像の下辺を底辺とし路面領域の最遠点Kを頂点とする二等辺三角形において、両側部を外向きに凸とした形状となる。
図13に示されるように、勾配変化検出システムの勾配変化検出装置22では、特徴取得部としての面積比算出部70は、画像取得部30によって取得された撮像画像から自車両の走行する路面に相当する路面領域を抽出し、路面領域の形状の特徴として、路面に勾配が存在しないと仮定した場合の路面領域である基準路面領域の面積に対する路面領域の面積の面積比を算出する機能を有する。面積比記憶部80は、面積比算出部70によって算出された面積比を時系列データとして記憶する機能を有する。勾配変化判定部90は、面積比記憶部70に記憶されている面積比の時系列データに基づいて、自車両の走行する路面における勾配変化の存否を判定する機能を有する。
第1実施形態と同様である。
面積比算出ステップS70では、画像取得ステップS30で取得した撮像画像を各領域に分割し、分割された撮像画像の複数の領域から、自車両の走行する路面に相当する路面領域を抽出する。さらに、路面領域の形状の特徴量として、路面に勾配が存在しないと仮定した場合の基準路面領域の面積に対する路面領域の面積の面積比を算出する。本実施形態では、撮像画像の分割には深層学習に基づくセグメンテーションを用いる。
面積比記憶ステップS80では、面積比算出ステップS70で算出された面積比を時系列データとして記憶する。
勾配変化判定ステップS90では、面積比記憶ステップS80で記憶された面積比の時系列データに基づいて、自車両の走行する路面における勾配変化の存否を判定する。
勾配変化判定ステップについては、上述したように、基準路面領域の面積に対する路面領域の面積の面積比の時系列データに基づいて、自車両の走行する路面における勾配変化の存否を判定するステップであり、図15に示されるように、以下の各ステップを有する。
直線近似ステップS91では、横軸を時間t、縦軸を面積比sとする座標系において、面積比記憶ステップS80で記憶された面積比の時系列データを最小二乗法を用いて直線近似s=αt+βし、当該直線の傾きα及び切片βを算出する。
変化量取得ステップS92では、所定の時間間隔における面積比の変化量λとして、直線近似ステップS91で算出された傾きの絶対値|α|を取得する。
差分量取得ステップS93では、面積比の基準値に対する差分量Λとして、面積比の基準値と直線近似ステップS92で算出された切片との差の絶対値|1-β|を取得する。
変化量判断ステップS94では、変化量取得ステップS92で取得された面積比の変化量λについて、所定の閾値Thλ以上となるか否か判断する。変化量λが所定の閾値Thλ以上と判断された場合には、勾配変化存在認定ステップS96に進む。一方、変化量λが所定の閾値Thλ未満と判断された場合には、差分量判断ステップS95に進む。
差分量判断ステップS95では、差分量取得ステップS93で取得された基準値に対する面積比の差分量Λについて、所定の閾値ThΛ以上となるか否か判断する。差分量Λが所定の閾値ThΛ以上と判断された場合には、勾配変化存在認定ステップS96に進む。一方、差分量Λが所定の閾値ThΛ未満と判断された場合には、勾配変化不存在認定ステップS97に進む。
勾配変化存在認定ステップS96では、変化量λあるいは差分量Λが所定の閾値Thλ,ThΛ以上と判断された場合について、自車両の走行する路面に勾配変化が存在すると認定する。
勾配変化不存在認定ステップS97では、変化量λあるいは差分量Λが所定の閾値Thλ,ThΛ未満と判断された場合について、自車両の走行する路面に勾配変化が存在しないと認定する。
40…最遠点検出部 50…最遠点位置記憶部 60,90…勾配変化判定部
70…面積比算出部 80…面積比記憶部 R…白線 P…凹部 Q…凸部
F…消失点 U…路面領域 K…最遠点 W…基準路面領域
Claims (12)
- 自車両の進行方向の画像を撮像した撮像画像を取得する画像取得部(30)と、
前記撮像画像において自車両の走行する路面に相当する路面領域(U)の最遠点(K)を検出する最遠点検出部(40)と、
前記撮像画像における前記最遠点の垂直方向位置に基づいて前記路面における勾配変化の存否を判定する勾配変化判定部(60)と、
を具備し、
前記勾配変化判定部は、前記撮像画像における前記最遠点の垂直方向位置の時間変化に基づいて判定を行う、
勾配変化検出装置。 - 前記勾配変化判定部は、前記撮像画像における前記最遠点の消失点(F)に対する垂直方向位置に基づいて判定を行う、
請求項1に記載の勾配変化検出装置。 - 自車両の進行方向の画像を撮像した撮像画像を取得する画像取得ステップと、
前記撮像画像において自車両の走行する路面に相当する路面領域の最遠点を検出する最遠点検出ステップと、
前記撮像画像における前記最遠点の垂直方向位置に基づいて前記路面における勾配変化の存否を判定する勾配変化判定ステップと、
を具備し、
前記勾配変化判定ステップでは、前記撮像画像における前記最遠点の垂直方向位置の時間変化に基づいて判定を行う、
勾配変化検出方法。 - コンピュータに、
自車両の進行方向の画像を撮像した撮像画像を取得する画像取得機能と、
前記撮像画像において自車両の走行する路面に相当する路面領域の最遠点を検出する最遠点検出機能と、
前記撮像画像における前記最遠点の垂直方向位置に基づいて前記路面における勾配変化の存否を判定する勾配変化判定機能と、
を実現させるための勾配変化検出プログラムであって、
前記勾配変化判定機能は、前記撮像画像における前記最遠点の垂直方向位置の時間変化に基づいて判定を行う、
勾配変化検出プログラム。 - 自車両の進行方向の画像を撮像した撮像画像を取得する画像取得部と、
前記撮像画像において自車両の走行する路面に相当する路面領域の最遠点を検出する最遠点検出部と、
前記撮像画像における前記最遠点の垂直方向位置に基づいて前記路面における勾配変化の存否を判定する勾配変化判定部と、
を具備し、
前記勾配変化判定部は、自車両の進行方向の見通しが良い場合には、前記撮像画像における前記最遠点の消失点に対する垂直方向位置に基づいて判定を行い、自車両の進行方向の見通しが悪い場合には、前記撮像画像における前記最遠点の垂直方向位置の時間変化に基づいて判定を行う、
勾配変化検出装置。 - 自車両の進行方向の画像を撮像した撮像画像を取得する画像取得ステップと、
前記撮像画像において自車両の走行する路面に相当する路面領域の最遠点を検出する最遠点検出ステップと、
前記撮像画像における前記最遠点の垂直方向位置に基づいて前記路面における勾配変化の存否を判定する勾配変化判定ステップと、
を具備し、
前記勾配変化判定ステップでは、自車両の進行方向の見通しが良い場合には、前記撮像画像における前記最遠点の消失点に対する垂直方向位置に基づいて判定を行い、自車両の進行方向の見通しが悪い場合には、前記撮像画像における前記最遠点の垂直方向位置の時間変化に基づいて判定を行う、
勾配変化検出方法。 - コンピュータに、
自車両の進行方向の画像を撮像した撮像画像を取得する画像取得機能と、
前記撮像画像において自車両の走行する路面に相当する路面領域の最遠点を検出する最遠点検出機能と、
前記撮像画像における前記最遠点の垂直方向位置に基づいて前記路面における勾配変化の存否を判定する勾配変化判定機能と、
を実現させるための勾配変化検出プログラムであって、
前記勾配変化判定機能は、自車両の進行方向の見通しが良い場合には、前記撮像画像における前記最遠点の消失点に対する垂直方向位置に基づいて判定を行い、自車両の進行方向の見通しが悪い場合には、前記撮像画像における前記最遠点の垂直方向位置の時間変化に基づいて判定を行う、
勾配変化検出プログラム。 - 自車両の進行方向の画像を撮像した撮像画像を取得する画像取得部(30)と、
前記撮像画像において自車両の走行する路面に相当する路面領域(U)の形状の特徴を取得する特徴取得部(70)と、
前記路面領域の形状の特徴に基づいて前記路面における勾配変化の存否を判定する勾配変化判定部(90)と、
を具備し、
前記勾配変化判定部は、前記路面領域の形状の特徴の時間変化に基づいて判定を行う、
勾配変化検出装置。 - 前記勾配変化判定部は、前記路面において勾配変化が存在しない場合の路面領域の形状の特徴に対する前記路面領域の形状の特徴に基づいて判定を行う、
請求項8に記載の勾配変化検出装置。 - 自車両の進行方向の画像を撮像した撮像画像を取得する画像取得ステップと、
前記撮像画像において自車両の走行する路面に相当する路面領域の形状の特徴を取得する特徴取得ステップと、
前記路面領域の形状の特徴に基づいて前記路面における勾配変化の存否を判定する勾配変化判定ステップと、
を具備し、
前記勾配変化判定ステップでは、前記路面領域の形状の特徴の時間変化に基づいて判定を行う、
勾配変化検出方法。 - コンピュータに、
自車両の進行方向の画像を撮像した撮像画像を取得する画像取得機能と、
前記撮像画像において自車両の走行する路面に相当する路面領域の形状の特徴を取得する特徴取得機能と、
前記路面領域の形状の特徴に基づいて前記路面における勾配変化の存否を判定する勾配変化判定機能と、
を実現させるための勾配変化検出プログラムであって、
前記勾配変化判定機能は、前記路面領域の形状の特徴の時間変化に基づいて判定を行う、
勾配変化検出プログラム。 - 請求項1、2、5、8及び9のいずれか1項に記載の勾配変化検出装置を具備し、自車両の走行する路面に勾配変化が存在すると判定した場合に自動車線制御を停止する車両。
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