JP7262184B2 - fence detector - Google Patents
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Description
本発明は、フェンス検出装置に関する。 The present invention relates to a fence detection device.
従来、自動駐車等を行う場合、ソナーを用いて車両の周囲に存在する障害物を検出する技術がある。具体的には、ソナーを用いて車両の周囲に超音波を照射し、その反射波を検出することで、物体までの距離を検出する技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。 2. Description of the Related Art Conventionally, when performing automatic parking or the like, there is a technique of detecting obstacles existing around a vehicle using sonar. Specifically, there is known a technique for detecting the distance to an object by radiating ultrasonic waves around a vehicle using sonar and detecting the reflected waves (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、網状に形成されて背景が透けて見えるようなフェンスの場合、ソナーを用いてフェンスまでの距離を検出できないことがある。 However, in the case of a fence formed like a net so that the background can be seen through, it may not be possible to detect the distance to the fence using sonar.
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、ソナーでは検出が困難なフェンスを検出することのできるフェンス検出装置を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a fence detection device capable of detecting fences that are difficult to detect with sonar.
本発明に係るフェンス検出装置は、車両に搭載された撮像部で前記車両の周辺を撮像して得られた画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部が取得した複数の画像に基づいて、前記車両の周辺に存在する障害物を検知する障害物検知部と、前記障害物検知部が検知した障害物が棒状物体であるか否かを判定する障害物判定部と、前記障害物判定部において前記障害物が前記棒状物体であると複数個判定された場合に、前記判定された複数個の前記棒状物体の間の画像領域における特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点抽出部が抽出した複数の前記特徴点が所定の条件を満たしている場合に、前記棒状物体の間にフェンスがあると判定するフェンス判定部とを備えることを特徴とする。 A fence detection device according to the present invention includes an image acquisition unit that acquires an image obtained by capturing an image around the vehicle with an imaging unit mounted on the vehicle, and based on a plurality of images acquired by the image acquisition unit. an obstacle detection unit that detects an obstacle existing around the vehicle; an obstacle determination unit that determines whether the obstacle detected by the obstacle detection unit is a rod-shaped object; a feature point extracting unit for extracting feature points in an image region between the plurality of rod-shaped objects that are determined to be the plurality of rod-shaped objects; and A fence determination unit that determines that there is a fence between the rod-shaped objects when the plurality of characteristic points extracted by the extraction unit satisfies a predetermined condition.
この発明によれば、ソナーでは検出が困難なフェンスを検出することができる。 According to this invention, it is possible to detect fences that are difficult to detect with sonar.
以下、本発明に係るフェンス検出装置の具体的な実施形態について、図面を参照して説明する。 Hereinafter, specific embodiments of the fence detection device according to the present invention will be described with reference to the drawings.
実施例1におけるフェンス検出装置100は、駐車スペースの境界にフェンスが設けられた駐車場を走行中の車両1に適用したものである。
The
(フェンス検出装置の適用場面の説明)
まず、図1及び図2を用いて、実施例1に係るフェンス検出装置100(図3)が適用される駐車場の概略について説明する。
(Description of the application scene of the fence detection device)
First, an outline of a parking lot to which the fence detection device 100 (FIG. 3) according to the first embodiment is applied will be described with reference to FIGS. 1 and 2. FIG.
図1では、駐車場の模式図を左側に示しているが、前方カメラ50が撮像した画像の一例を右側に示している。
In FIG. 1, a schematic diagram of a parking lot is shown on the left side, and an example of an image captured by the
図1では、前方カメラ50が撮像した画像のうち、左半分の部分は不要なので省略し、右半分ぐらいの部分だけを用いて説明する。
In FIG. 1, of the image captured by the
図1の右上に示した画像は、前方カメラ50が時刻t0に撮像した画像である。図1の右下に示した画像は、前方カメラ50が時刻t1に撮像した画像である。
The image shown in the upper right of FIG. 1 is an image captured by
図1及び図2は、実施例1に係るフェンス検出装置100が適用される駐車場の構成を示す模式図である。駐車場と別の駐車場を区切る境界には、支柱P(棒状部材)が所定の間隔をおいて立設されている。互いに隣接する支柱Pの間には、例えば針金状の金属や合成樹脂等を張り巡らして構成した網状のフェンスFが設けられている。
1 and 2 are schematic diagrams showing the configuration of a parking lot to which the
車両1は、図1の紙面上向き(図1中に白抜きの矢印で示す方向)に走行している。車両1の前部には、車両1の前端を含む車両1の周辺を撮像する前方カメラ50(撮像部)が搭載されている。図1及び図2に示す星印は、前方カメラ50の焦点が合っている支柱Pの位置を示している。
The
フェンス検出装置100は、前方カメラ50により撮像された画像に基づいて、後述するフェンス検出処理を実行する。図1では、支柱PやフェンスF以外の障害物が駐車場に存在しない状態を示したが、図2に示すような他車両2(障害物)が駐車場に存在する状態に対してもフェンス検出装置100が適用される。
The
図2に示すように、他車両2が駐車場に存在していたとしても、フェンス検出装置100は、前方カメラ50により撮像された画像の中から支柱PやフェンスFのみを検出する。
As shown in FIG. 2 , even if another vehicle 2 exists in the parking lot, the
(フェンス検出装置を適用したシステム構成の説明)
図3は、フェンス検出装置100を適用したフェンス検出システム10を構成するハードウェア要素を示すハードウェアブロック図である。
(Description of system configuration to which fence detection device is applied)
FIG. 3 is a hardware block diagram showing hardware elements forming
フェンス検出システム10は、車両1に設置されている。フェンス検出システム10は、前方カメラ50と、車輪速センサ60と、操舵角センサ70と、フェンス検出装置100と、を有する。
A
車輪速センサ60は、車両1の車輪速を検出する。車輪速センサ60で検出された情報は、フェンス検出装置100に出力され、フェンス検出装置100における演算処理で利用される。
操舵角センサ70は、車両1のステアリングの操舵角を計測する。操舵角センサ70で検出された情報は、フェンス検出装置100に出力され、フェンス検出装置100における演算処理で利用される。
The
(フェンス検出装置の構成の説明)
フェンス検出装置100は、図3に示すように、画像取得部101と、障害物検知部102と、障害物判定部103と、特徴点抽出部104と、フェンス判定部105と、移動検出部106と、記憶部107とを有する。
(Description of the configuration of the fence detection device)
As shown in FIG. 3, the
フェンス検出装置100の内部には、例えば、周辺デバイスを含めたマイクロプロセッサ及びプログラム、必要なデータを記憶するRAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、画像処理や信号処理を行う専用ASIC(Application Specific Integrated Circuit)等のモジュールが実装されている。
Inside the
画像取得部101は、前方カメラ50で車両1(図1)の周辺を撮像して得られた画像を取得する。
The
障害物検知部102は、画像取得部101が取得した複数の画像に基づいて、車両1の周辺に存在する障害物を検知する。
The
障害物判定部103は、障害物検知部102が検知した障害物が支柱Pであるか否かを判定する。
The
特徴点抽出部104は、障害物判定部103において障害物が支柱Pであると複数個判定された場合に、その判定された複数個の支柱Pの間の画像領域における特徴点FPを抽出する。
The feature
フェンス判定部105は、特徴点抽出部104が抽出した複数の特徴点FPが所定の条件を満たしている場合に、支柱Pの間にフェンスFがあると判定する。
The
所定の条件とは、複数の特徴点FPが鉛直方向及び水平方向に略直線状に並んでおり、特徴点FPのそれぞれの間隔がほぼ同じであり、特徴点FPが所定面積内に所定数以上存在するという条件である。 The predetermined condition is that the plurality of feature points FP are arranged substantially in a straight line in the vertical and horizontal directions, the intervals between the feature points FP are substantially the same, and the number of feature points FP is equal to or greater than a predetermined number within a predetermined area. condition that it exists.
ここで、所定値とは予め設定された値であり、例えば、5cmに設定されることが好ましい(図7)。所定面積とは予め設定された面積であり、例えば、750cm2に設定されることが好ましい(図7)。所定数とは予め設定された数であり、例えば、8に設定されることが好ましい。 Here, the predetermined value is a preset value, and is preferably set to 5 cm, for example (FIG. 7). The predetermined area is a preset area, and is preferably set to 750 cm 2 , for example (FIG. 7). The predetermined number is a preset number, and is preferably set to 8, for example.
移動検出部106は、車両1(図1)の挙動に関する情報に基づいて、車両1が移動していることを検出する。車両1の挙動に関する情報には、車輪速センサ60で検出された車輪速や、操舵角センサ70で検出された操舵角が含まれる。
The
(フェンス検出装置100で行われる一連の処理の流れ)
次に、フェンス検出装置100で行われる一連の処理の流れを、図4に示すフローチャートと、図5及び図6に示す説明図とを用いて説明する。
(Flow of a series of processes performed by the fence detection device 100)
Next, the flow of a series of processes performed by the
図4に示す一連の処理は、例えば、ドライバのスイッチ操作によりフェンス検出処理の実行開始を指示する入力がフェンス検出装置100に送られたときに開始される。
The series of processes shown in FIG. 4 is started, for example, when an input instructing the start of execution of the fence detection process is sent to the
(ステップS1)
まず、画像取得部101は、前方カメラ50で車両1の周辺を撮像して得られた画像を取得する。
(Step S1)
First, the
(ステップS2)
次に、障害物検知部102は、公知のモーションステレオ技術を用いて、車両1の周辺に存在する障害物を検知する。モーションステレオ技術を利用することで、障害物検知部102は、障害物の3次元点群を得ることができる。
(Step S2)
Next, the
具体的に、モーションステレオ技術は、図1に示すように、1台の前方カメラ50が異なる時刻t0,t1に異なる視点で撮像した複数の画像I0,I1を利用し、複数の画像上の障害物の移動量(視差)に基づいて障害物の3次元座標位置を計算する技術である。
Specifically, as shown in FIG. 1, the motion stereo technology utilizes a plurality of images I0 and I1 captured from different viewpoints at different times t0 and t1 by a single
(ステップS3)
次に、障害物判定部103は、障害物検知部102が検知した障害物が支柱Pであるか否かを判定する。具体的に、障害物判定部103は、障害物の高さが所定の高さ以上であり、且つ、障害物の横幅が所定の長さ以下である場合に、障害物が支柱Pであると判定する。
(Step S3)
Next, the
ここで、所定の高さとは予め設定された高さであり、例えば、0.5mに設定されることが好ましい。所定の長さとは予め設定された長さであり、3cmに設定されることが好ましい。 Here, the predetermined height is a preset height, and is preferably set to 0.5 m, for example. The predetermined length is a preset length, preferably set to 3 cm.
障害物判定部103は、支柱Pよりも低い障害物となるような車両や人物等の支柱P以外の障害物を検出することによりノイズを除去している。これにより、より正確に支柱Pを検出することができる。
The
障害物が支柱Pであると判定された場合(ステップS3におけるYES)、処理はステップS4に進む。障害物が支柱Pであると判定されなかった場合(ステップS3におけるNO)、処理はステップS2に戻る。 If it is determined that the obstacle is the post P (YES in step S3), the process proceeds to step S4. If the obstacle is not determined to be the post P (NO in step S3), the process returns to step S2.
(ステップS4)
次に、特徴点抽出部104は、障害物判定部103において障害物が支柱Pであると複数個判定されたか否か判断する。複数個判定された場合(ステップS4におけるYES)、処理はステップS5に進む。複数個判定されない場合(ステップS4におけるNO)、処理はステップS2に戻る。
(Step S4)
Next, the feature
(ステップS5)
特徴点抽出部104は、複数個の支柱Pの間の画像領域における特徴点FPを抽出する。ここで、特徴点FPは、線状部材が交差して交わった部分である。具体的に、特徴点FPは、格子状のフェンスFを構成している針金状の金属や細い合成樹脂等が交差して交わった部分であり、例えば、図5中の+印の交点や、図6中のX印の交点で示される。ここで、格子状とは、複数の縦の線と横の線が交差した状態のことであり、矩形格子の他に、正六角形格子(ハニカム状)等の繰り返し形状を含む。
(Step S5)
A feature
特徴点抽出部104は、複数個の支柱Pの間の画像領域のうち所定面積を占める領域を鉛直方向及び水平方向に略直線状に走査して輝度の変化点を抽出する。この抽出された部分が、針金状の金属や細い合成樹脂等が交差して交わった部分となる。特徴点抽出部104は、それぞれの間隔がほぼ同じとなる変化点を特徴点FPとして抽出する。この後、処理はステップS6に進む。
The feature
(ステップS6)
次に、フェンス判定部105は、パターン認識又はテンプレートマッチング等により、特徴点FPに対して予め記憶部107に記憶された特徴点FPを照合して、両者の相関値を算出する。フェンス判定部105は、算出した相関値が予め決められた閾値以上となる特徴点FPが存在するか否かを判定する。
(Step S6)
Next, the
相関値が閾値以上となる特徴点FPが存在する場合(ステップS6におけるYES)、処理はステップS7に進む。相関値が閾値以上となる特徴点FPが存在しない場合(ステップS6におけるNO)、処理はステップS5に戻る。 If there is a feature point FP whose correlation value is greater than or equal to the threshold (YES in step S6), the process proceeds to step S7. If there is no feature point FP whose correlation value is equal to or greater than the threshold (NO in step S6), the process returns to step S5.
(ステップS7)
次に、フェンス判定部105は、相関値が閾値以上となる特徴点FPの個数が予め定められた所定数以上であるか否かを判定する。特徴点FPの個数が所定数以上である場合(ステップS7におけるYES)、フェンス判定部105は、支柱Pの間にフェンスがあると判定する(ステップS8)。特徴点FPの個数が所定数未満の場合(ステップS7におけるNO)、処理はステップS9に進む。
(ステップS9)
次に、フェンス判定部105は、すべての支柱間について判定が完了したか否かを判断する。すべての支柱間について判定が完了した場合(ステップS9におけるYES)、フェンス検出装置100で行われる一連の処理が完了する。一方、すべての支柱間についての判定が未完了の場合、処理はステップS5に戻る。
(Step S7)
Next, the
(Step S9)
Next, the
上述した実施例1では、フェンス判定部105は、特徴点抽出部104が抽出した複数の特徴点FPが所定の条件を満たしている場合に、支柱Pの間にフェンスFがあると判定する。これにより、ソナーでは検出が困難なフェンスFを検出することが可能となる。
In Example 1 described above, the
以上、本発明の実施例を図面により詳述したが、実施例は本発明の例示にしか過ぎないものであるため、本発明は実施例の構成にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、本発明に含まれることは勿論である。 Although the embodiments of the present invention have been described above in detail with reference to the drawings, the embodiments are merely illustrative of the present invention, and the present invention is not limited only to the configurations of the embodiments. It goes without saying that even if there is a change in design within the scope of the gist of the invention, it is included in the present invention.
なお、上述した実施例1では、車両1が移動中に単一の前方カメラ50で異なる時刻t0,t1に撮像された複数個の画像に基づいて障害物を検出する例を説明した。本発明はこの態様に限らず、例えば、車両1の前部とは別の位置に設置された複数個のカメラで、ある1つの特定の時刻に同時に撮像された複数個の画像に基づいて障害物を検出してもよい。
In the first embodiment described above, an example was described in which an obstacle is detected based on a plurality of images captured by the single
なお、上述した実施例1では、車両1の前部に取り付けた前方カメラ50で撮像部を構成する例を説明した。本発明はこの態様に限らず、例えば、車両1の後部に取り付けた後方カメラや、車両1の右側部に取り付けた右方カメラや、車両1の左側部に取り付けた左側方カメラで撮像部を構成してもよい。
In addition, in the first embodiment described above, an example in which the
なお、上述した実施例1では、特徴点FPを線状部材が交差して交わった部分とする例を説明した。本発明はこの態様に限らず、例えば、特徴点FPを略同一の輪郭形状を有する部分としても良い。 In addition, in the first embodiment described above, an example was explained in which the characteristic point FP is a portion where the linear members intersect each other. The present invention is not limited to this aspect, and for example, feature points FP may be portions having substantially the same contour shape.
1・・・車両
2・・・他車両(障害物)
10・・・フェンス検出システム
50・・・前方カメラ(撮像部)
100・・・フェンス検出装置
101・・・画像取得部
102・・・障害物検知部
103・・・障害物判定部
104・・・特徴点抽出部
105・・・フェンス判定部
106・・・移動検出部
F・・・フェンス
FP・・・特徴点
I0、I1・・・画像
P・・・支柱(棒状部材)
1... vehicle 2... other vehicle (obstacle)
10
Claims (4)
前記画像取得部が取得した複数の画像に基づいて、前記車両の周辺に存在する障害物を検知する障害物検知部と、
前記障害物検知部が検知した前記障害物が棒状物体であるか否かを判定する障害物判定部と、
前記障害物判定部において前記障害物が前記棒状物体であると複数個判定された場合に、前記判定された複数個の前記棒状物体の間の画像領域における特徴点を抽出し、前記障害物が前記棒状物体であると複数個判定されない場合は前記特徴点の抽出を行わない特徴点抽出部と、
前記特徴点抽出部が抽出した複数の前記特徴点が所定の条件を満たしている場合に、前記棒状物体の間にフェンスがあると判定するフェンス判定部とを備えることを特徴とするフェンス検出装置。 an image acquisition unit that acquires an image obtained by imaging the surroundings of the vehicle with an imaging unit mounted on the vehicle;
an obstacle detection unit that detects obstacles existing around the vehicle based on the plurality of images acquired by the image acquisition unit;
an obstacle determination unit that determines whether the obstacle detected by the obstacle detection unit is a rod-shaped object;
When the obstacle determination unit determines that a plurality of the obstacles are the rod-shaped objects, extracting feature points in an image region between the plurality of the determined rod-shaped objects, a feature point extracting unit that does not extract the feature points if a plurality of the rod-shaped objects are not determined;
a fence determination unit that determines that there is a fence between the rod-shaped objects when the plurality of feature points extracted by the feature point extraction unit satisfies a predetermined condition. .
前記特徴点は、交差して交わった部分であることを特徴とするフェンス検出装置。 The fence detection device according to claim 1,
The fence detection device, wherein the feature point is an intersecting portion.
前記所定の条件は、前記複数の特徴点が鉛直方向及び水平方向に略直線状に並んでおり、前記特徴点のそれぞれの間隔がほぼ同じであり、前記特徴点が所定面積内に所定数以上存在するという条件であることを特徴とするフェンス検出装置。 In the fence detection device according to claim 1 or claim 2,
The predetermined condition is that the plurality of feature points are arranged in a substantially straight line in the vertical direction and the horizontal direction, the intervals between the feature points are substantially the same, and a predetermined number or more of the feature points are located within a predetermined area. A fence detection device characterized by being a condition that it exists.
前記車両の挙動に関する情報に基づいて、前記車両が移動していることを検出する移動検出部を備え、
前記障害物検知部は、前記車両が移動中であることが検出されたとき、異なる時刻に取得した複数の画像に基づいて、前記周辺に存在する前記障害物を検知することを特徴とするフェンス検出装置。 In the fence detection device according to any one of claims 1 to 3,
A movement detection unit that detects that the vehicle is moving based on information about the behavior of the vehicle;
The obstacle detection unit detects the obstacle existing in the vicinity based on a plurality of images acquired at different times when it is detected that the vehicle is moving. Fence detector.
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JP2018119784A JP7262184B2 (en) | 2018-06-25 | 2018-06-25 | fence detector |
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JP2017142661A (en) | 2016-02-10 | 2017-08-17 | 株式会社デンソー | Vehicle periphery monitoring system and computer program |
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2018
- 2018-06-25 JP JP2018119784A patent/JP7262184B2/en active Active
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