JP7422704B2 - 車両用情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、カーブミラーの設けられた道路を走行する車両の運転を支援する運転支援情報を生成する車両用情報処理装置に関する。

従来、特許文献１に記載される情報処理装置が知られている。この情報処理装置では、車両に搭載されたカメラ装置（撮像装置）により得られる画像を表す画像情報に基づいてその画像に映るカーブミラーが検出され、更に、そのカーブミラーに映る物体（自転車、歩行者等）が検出される。そして、その検出された物体のカーブミラー内における位置（基準より上側、基準より下側、映る道路の奥側、映る道路の手前側等）が検出され、その検出された物体の位置に応じて当該車両に対する危険度合いが推定され、その推定された危険度合いに基づいた運転支援情報が生成され、出力される。また、前記画像情報に基づいて前記カーブミラーに映る物体のサイズが演算され、そのカーブミラーに映る物体のサイズに基づいて当該車両に対する危険度合いが推定され、その推定された危険度合いに基づいた運転支援情報が生成され、出力される。

このような情報処理装置によれば、交差点等においてカーブミラーに映る物体の状態に応じた危険度合いが判る。このため、カーブミラーの湾曲した鏡面に変形して映る物体の像から危険度合いを的確に判断することができ、交差点等の見通しの悪い場所において、車両の安全運転を支援することができる。

特開２０１８－１０６６６６号公報

上述した情報処理装置では、カーブミラーに映る物体の像の当該カーブミラーにおける位置に基づいて危険度合いが推定され、その推定される危険度合いに基づいた運転支援情報が生成される。しかし、上記推定される危険度合いに基づいた運転支援情報は、車両を運転する運転者に対して注意喚起するものとしては有効ではあるが、カーブミラーに映る物体の現実の位置に基づいたものではない。このため、上記運転支援情報は、カーブミラーに映る物体（車両、自転車、歩行者等）との実際の位置関係（カーブミラーに映る実際の状況）に基づく車両の運転制御に供すべき情報としては充分なものとは言い難い。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、カーブミラーに映る実際の状況に基づいた運転支援情報を提供することのできる車両用情報処理装置を提供するものである。

本発明に係る車両用情報処理装置は、車両に搭載されるカメラ装置により得られる道路に設置されたカーブミラーの像を含む画像を表すミラー画像情報に基づいて前記車両の運転を支援するための運転支援情報を生成する車両用情報処理装置であって、前記ミラー画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーの像の情報に基づいて当該カーブミラーの鏡面の湾曲度を表すミラー湾曲情報を取得する第１情報取得部と、前記カーブミラーのある座標系での位置を表すミラー位置情報を取得する第２情報取得部と、前記ミラー湾曲情報及び前記カーブミラーの像の情報に基づいて前記車両に対する前記カーブミラーの鏡面の向く方向を表すミラー向き情報を取得する第３情報取得部と、前記ミラー画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーに映った注目物体の像を検出する物体像検出部と、前記ミラー画像情報にて表される前記画像において検出された前記注目物体の像の情報、前記ミラー湾曲情報、前記ミラー位置情報、及び前記ミラー向き情報に基づいて前記注目物体の前記座標系での位置を表す物体位置情報を生成する物体位置検出部と、を有し、前記物体位置検出部にて得られる前記物体位置情報に基づいて前記運転支援情報を生成する、構成となる。

このような構成により、車両に搭載されるカメラ装置により得られるミラー画像情報からそれが表す画像に含まれるカーブミラーの像の情報に基づいて当該カーブミラーの湾曲度を表すミラー湾曲情報が取得され、そのカーブミラーの位置を表すミラー位置情報が取得される。また、取得されたミラー湾曲情報及び前記ミラー画像情報が表す画像に含まれる前記カーブミラーの像に基づいて前記車両に対する前記カーブミラーの鏡面の向く方向を表すミラー向き情報が取得される。そして、前記ミラー画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーに映った注目物体の像が検出され、その検出された注目物体の像の情報とともに、前述したように取得されたミラー湾曲情報、ミラー位置情報、及びミラー向き情報に基づいて、前記注目物体の位置を表す物体位置情報が生成され、その物体位置情報に基づいて運転支援情報が生成される。

本発明に係る車両用情報処理装置において、前記第１情報取得部は、複数種のカーブミラーのそれぞれの外形形状の特徴を表す外形特徴情報とそれに対応する湾曲度とが定められたテーブル情報を記憶する記憶部と、前記ミラー画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーの像の情報から前記カーブミラーの外形形状の特徴を表す外形特徴情報を取得するミラー外形特徴取得部と、前記テーブル情報において前記ミラー外形特徴取得部により取得された前記外形特徴情報に対応する湾曲度を、前記ミラー湾曲情報が表すべき湾曲度として決定する湾曲度決定部と、を有する構成とすることができる。

このような構成により、ミラー画像情報にて表される画像に含まれるカーブミラーの像の情報から、前記カーブミラーの外形形状の特徴を表す外形特徴情報が取得され、テーブル情報においてその取得された外形特徴情報に対応する湾曲度がミラー湾曲情報が表すべき湾曲度として決定され、その湾曲度を表す当該ミラー湾曲情報が取得される。

本発明に係る車両用情報処理装置において、前記第２情報取得部は、前記車両から前記カーブミラーまでの距離を表すミラー距離情報を取得する距離取得部と、前記ミラー画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーの像の情報と前記距離取得部により取得された前記ミラー距離情報とに基づいて前記ミラー位置情報を生成するミラー位置検出部と、を有する構成とすることができる。

このような構成により、車両からカーブミラーまでの距離を表すミラー距離情報が取得され、ミラ―画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーの像の情報と、前記ミラー距離情報に基づいてカーブミラーの位置を表すミラー位置情報が生成される。

本発明に係る車両用情報処理装置において、前記第３情報取得部は、前記ミラー画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーの像の情報と前記ミラー湾曲情報とに基づいて、前記カーブミラーの鏡面の中心点の法線方向を前記ミラー向き情報として生成するミラー法線演算部とを有する構成とすることができる。

このような構成により、ミラー画像情報にて表される画像に含まれるカーブミラーの像の情報と前記カーブミラー湾曲情報（湾曲度）とに基づいて、前記カーブミラーの鏡面の中心点の法線方向がミラー向き情報として生成される。

本発明に係る車両用情報処理装置において、前記物体位置検出部は、前記ミラー画像情報にて表される画像における前記カーブミラーに映る前記注目物体の像の情報と前記ミラー湾曲情報とに基づいて前記カーブミラーと実物としての前記注目物体との距離を演算する距離演算部と、前記ミラー画像情報にて表される画像における前記カーブミラーに映る前記注目物体の像の情報、前記ミラー位置情報、及び前記ミラー向き情報に基づいて、前記車両からの視線の前記カーブミラーに映る前記注目物体の像から実物としての前記注目物体に向う方向を表すミラー反射方向を演算する反射方向演算部と、を有し、前記距離演算部にて得られる前記カーブミラーと実物としての前記注目物体との距離と前記ミラー反射方向とに基づいて前記物体位置情報を生成する、構成とすることができる。

このような構成により、ミラー画像情報にて表される画像におけるカーブミラーに映る注目物体の像の情報とカーブミラーのミラー湾曲情報（湾曲度）とに基づいて当該カーブミラーと実物としての注目物体との距離が演算され、前記ミラー画像情報にて表される画像におけるカーブミラーに映る注目物体の像の情報、ミラー位置情報、及びミラー傾き情報に基づいて車両からの視線の前記カーブミラーに映る前記注目物体の像から実物としての前記注目物体に向う方向を表すミラー反射方向が演算される。そして、演算された前記距離と前記ミラー反射方向とに基づいて物体位置情報が生成される。

本発明に係る車両用情報処理装置において、更に、前記ミラー湾曲情報、前記ミラー位置情報、前記ミラー向き情報及び車両走行用の道路を表す道路情報を含む地図情報に基づいて、注目する道路において形成される前記車両に対する死角領域を表す死角領域情報を生成する死角領域検出部を有し、前記死角領域検出部により得られる前記死角領域情報に基づいて前記運転支援情報を生成する、構成とすることができる。

このような構成により、前述したように取得されたミラー湾曲情報、ミラー位置情報、及びミラー向き情報とともに地図情報に基づいて、注目する道路において当該車両に対する死角領域を表す死角領域情報が生成される。そして、この死角領域情報に基づいて運転支援情報が生成される。

本発明に係る車両用情報処理装置は、車両に搭載されるカメラ装置により得られる道路に設置されたカーブミラーの像を含む画像を表すミラー画像情報に基づいて前記車両の運転を支援するための運転支援情報を生成する車両用情報処理装置であって、前記ミラー画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーの像の情報に基づいて当該カーブミラーの鏡面の湾曲度を表すミラー湾曲情報を取得する第１情報取得部と、前記カーブミラーの位置を表すミラー位置情報を取得する第２情報取得部と、前記ミラー湾曲情報及び前記カーブミラーの像の情報に基づいて車両に対する前記カーブミラーの鏡面の向く方向を表すミラー向き情報を取得する第３情報取得部と、前記ミラー湾曲情報、前記ミラー位置情報、前記ミラー向き情報及び車両走行用の道路を表す道路情報を含む地図情報に基づいて、注目する道路において形成される前記車両に対する死角領域を表す死角領域情報を生成する死角領域検出部と、を有し、前記死角領域検出部により得られる前記死角領域情報に基づいて前記運転支援情報を生成する、構成となる。

このような構成により、車両に搭載されるカメラ装置により得られるミラー画像情報からそれが表す画像に含まれるカーブミラーの像の情報に基づいて当該カーブミラーの湾曲度を表すミラー湾曲情報が取得され、そのカーブミラーの位置を表すミラー位置情報が取得される。また、取得されたミラー湾曲情報及び前記ミラー画像情報が表す画像に含まれる前記カーブミラーの像に基づいて前記カーブミラーの鏡面の向く方向を表すミラー向き情報が取得される。そして、前述したように取得されたミラー湾曲情報、ミラー位置情報、及びミラー向き情報とともに地図情報に基づいて、注目する道路において当該車両に対する死角領域を表す死角領域情報が生成され、この死角領域情報に基づいて運転支援情報が生成される。

本発明に係る車両用情報処理装置において、前記死角領域検出部は、前記地図情報に基づいて前記注目する道路における前記車両から直接視認可能な領域の限界線を表す直接視界限界線情報を生成する直接視界限界検出部と、前記地図情報、前記ミラー湾曲情報、前記ミラー位置情報、及び前記ミラー向き情報に基づいて前記注目する道路における前記車両から前記カーブミラーにより視認可能な領域の限界線を表すミラー視界限界線情報を生成するミラー視界限界検出部と、を有し、前記直接視界限界線情報及び前記ミラー視界限界線情報に基づいて前記死角領域情報を生成する、構成とすることができる。

このような構成により、地図情報に基づいて注目する道路における車両から直接視認可能な領域の限界線を表す直接視界限界線情報が生成され、地図情報、ミラー湾曲情報（湾曲度）、ミラー位置情報、及びミラー向き情報に基づいて注目する道路における前記車両からカーブミラーにより視認可能な領域の限界線を表すミラー視界限界線情報が生成される。そして、前記直接視界限界線情報及び前記ミラー視界限界線情報に基づいて前記車両に対する死角領域を表す死角領域情報が生成される。

本発明に係る車両用情報処理装置によれば、カーブミラーの像を含む画像を表すミラー画像情報において検出された前記カーブミラーに映る注目物体の像の情報とともに、前記カーブミラーの鏡面の湾曲度を表すミラー湾曲情報、前記カーブミラーの位置を表すミラー位置情報、及び前記カーブミラーの鏡面の向く方向を表すミラー向き情報に基づいて、前記注目物体の位置を表す物体位置情報が生成される。このため、その物体位置情報に基づいて、前記カーブミラーに映る注目物体（物体）の実際の位置（実際の状況）に基づいた運転支援情報を提供することができる。

また、本発明に係る車両用情報処理装置によれば、カーブミラーの鏡面の湾曲度を表すミラー湾曲情報、前記カーブミラーの位置を表すミラー位置情報、前記カーブミラーの鏡面の向きを表すミラー向き情報とともに地図情報に基づいて、注目する道路において形成される車両に対する死角領域を表す死角領域情報が生成される。このため、その死角領域情報に基づいて、車両に対して実際に形成される死角領域（カーブミラーに映る実際の状況から得られる）に基づいた運転支援情報を提供することができる。

図１Ａは、交差点における車両と移動物体（自転車）との関係の一例を示す図である。 図１Ｂは、移動物体（自転車）が映るカーブミラー（ミラー本体）の一例を示す図である。 図２は、本発明の第１の実施の形態に係る車両用情報処理装置の構成を示すブロック図である。 図３Ａは、図２に示す車両用情報処理装置における情報処理ユニットでの処理の流れ（その１）を示すフローチャートである。 図３Ｂは、図２に示す車両用情報処理装置における情報処理ユニットでの処理の流れ（その２）を示すフローチャートである。 図４は、カメラ装置の撮影により得られた画像Ｉｃと、当該カメラ装置の撮影範囲ＳＡとの関係を示す図である。 図５は、カーブミラーの外形形状の特徴（直径、矩形形状）とカーブミラーの鏡面曲率半径との関係を示す図である。 図６は、カーブミラーの鏡面と、その鏡面（ミラー平面）の中心点を通る法線を示す図である。 図７は、カーブミラーの鏡面のミラー平面としての見え方とそのミラー平面の中心を通る法線との関係とを示す図である。 図８は、カメラ装置の撮影により得られた画像Ｉｃ（移動物体が映るカーブミラーを含む）と、当該カメラ装置の撮影範囲ＳＡ（移動物体が映るカーブミラーを含む）との関係を示す図である。 図９は、カメラ装置、移動物体が映るカーブミラー及び移動物体（実物）との位置的関係を示す図である。 図１０は、交差点に向う車両の死角領域の一例を示す図である。 図１１Ａは、本発明の第２の実施の形態に係る車両用情報処理装置における情報処理ユニットでの処理の流れ（その１）を示すフローチャートである。 図１１Ｂは、本発明の第２の実施の形態に係る車両用情報処理装置における情報処理ユニットでの処理の流れ（その２）を示すフローチャートである。 図１２は、交差点に対する車両の位置と死角領域との関係の一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。

例えば、図１Ａに示すような状況を想定する。図１Ａにおいて、道路Ｒ１と道路Ｒ２とが交差点Ｘにおいて交差する。道路Ｒ１を走行して交差点Ｘに向う車両１００の道路Ｒ２側の視界を確保するために道路Ｒ１の車両１００から見通しのきく交差点Ｘのコーナ部にカーブミラー５０が設置されている。カーブミラー５０は、図１Ｂに示すように、交差点Ｘのコーナ部に立設する支柱５２の先端部に湾曲した鏡面を有するミラー本体５１が固定された構造となっている。

車両１００が道路Ｒ１を交差点Ｘに向って走行するとともに、自転車２００（注目物体）が道路Ｒ２を交差点Ｘに向って走行する状況において、時刻ｔ１の車両１００（ｔ１）から、カーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面に映る自転車２００（ｔ１）の像Ｉｏ（ｔ１）（図１Ｂ参照）を視認することができる。また、更に交差点Ｘに近づいた時刻ｔ２の車両１００（ｔ２）から、カーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面に映る自転車２００（ｔ２）の像Ｉｏ（ｔ２）（図１Ｂ参照）を視認することができる。

車両１００に搭載され、本発明の第１の実施の形態に係る車両用情報処理装置１０を含む車載システムは、図２に示すように構成される。図２において、この車載システムは、車両用情報処理装置１０、車両１００の前方を撮影するカメラ装置２０、カメラ装置２０と同様に車両１００の前方を撮影して奥行の情報を含む画像情報を出力するステレオカメラ２１、車両１００の車輪の回転に応じた車輪速パルスを出力する車速センサ２２、複数の測位衛星からの信号を受信して車両１００の位置に応じた検出信号を出力するＧＰＳユニット２３、及び地図情報を含むナビゲーション装置３０を有している。車両用情報処理装置１０は、ＣＰＵを含む情報処理ユニット１１、画像処理部１２、記憶部１３及び出力処理部１４を有している。画像処理部１２は、情報処理ユニット１１の制御のもと、カメラ装置２０及びステレオカメラ２１のそれぞれからの画像情報を処理して所定形式の画像情報を情報処理ユニット１１に提供する。情報処理ユニット１１は、プログラムに従って画像処理部１２からの画像情報に基づいて運転支援情報を生成する処理を実行する。記憶部１３は、情報処理ユニット１１にて実行すべき種々のプログラム、後述するテーブル情報等の情報処理ユニット１１で利用する種々の情報、及び情報処理ユニット１１での処理により生成された情報等を記憶する。出力処理部１４は、情報処理ユニット１１の制御のもと、生成された運転支援情報を、その運転支援情報の種類に応じて情報出力部（表示器、音声出力器等）、車両１００における操舵系、アクセル系、及び制動系の各種アクチュエータを制御するＥＣＵに供給する。

道路Ｒ１を走行する車両１００が交差点Ｘに近づくとともに道路Ｒ２を走行する自転車（以下、自転車を一般化して移動物体という）２００（注目物体）が交差点Ｘに近づく状況において、車両用情報処理装置１０における情報処理ユニット１１は、カーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面に映る移動物体２００（注目物体）の実際の位置を表す物体位置情報を生成する（物体位置検出部）。この処理は、図３Ａ及び図３Ｂに示す手順に従って実行される。そして、情報処理ユニット１１は、得られた物体位置情報に基づいて、道路Ｒ１を走行する車両１００が接近する交差点Ｘに向ってその道路Ｒ１に交差する道路Ｒ２を移動物体２００（注目物体）が移動している状況における運転支援情報を生成する。

図３Ａにおいて、情報処理ユニット１１は、カメラ装置２０から画像処理部１２を経た画像情報を取得するとともに、ＧＰＳユニット２３からの信号に基づいて車両１００の位置（地図上の位置）を表す自車位置情報（例えば、緯度・経度）を取得する（Ｓ１１）。取得された画像情報及び自車位置情報は記憶部１３に格納される。情報処理ユニット１１は、取得した画像情報が表す画像にカーブミラー５０の像が含まれているか否かを判定する（Ｓ１２）。例えば、特許文献１に記載された手法や、画像認識の技術及び機械学習のアルゴリズムに従った手法等に従って、取得される画像情報にて表される画像にカーブミラー５０の像が含まれているか否かを判定することができる。情報処理ユニット１１は、カーブミラー５０の像を含む画像を表す画像情報が取得される（Ｓ１２でＹＥＳ）まで、カメラ装置２０からの画像情報及び自車位置情報の取得（Ｓ１１）及びそれらの記憶部１３への格納（更新）を繰り返し実行する。

その過程で、カーブミラー５０の像を含む画像を表す画像情報（以下、ミラー画像情報という）が取得されると（Ｓ１２でＹＥＳ）、情報処理ユニット１１は、カーブミラー５０の位置を表すミラー位置情報を取得する（Ｓ１３：第２情報取得部）。具体的には、情報処理ユニット１１は、ステレオカメラ２１から画像処理部１２を経て得らえる３次元画像情報（奥行の情報を含む）に基づいて車両１００からカーブミラー５０までの距離を表すミラー距離情報を取得する（距離取得部）。また、情報処理ユニット１１は、カメラ装置２０の光学的パラメータ（焦点距離、倍率、画角等）を用いて、図４に示すように、撮影により得られたミラー画像情報にて表されるカーブミラー５０の像Ｉｃ５０を含む画像Ｉｃから、その撮影領域ＳＡ内の物（カーブミラー５０を含む）の２次元的な位置関係を推定演算する。そして、情報処理ユニット１１は、前記ミラー画像情報から得られる撮影領域ＳＡ内の物の２次元的な位置関係と、車両１００からカーブミラー５０までの距離を表すミラー距離情報（奥行の情報）とに基づいて、車両１００の位置を基準とした（以下、自車座標系という）カーブミラー５０の位置を表すミラー位置情報を演算する（ミラー位置検出部）。このようにして取得されたミラー位置情報は記憶部１３に格納される。

なお、カーブミラー５０の設置位置の情報（地図上での位置（緯度・経度））が地図情報に埋め込まれている場合、その地図情報から車両５０が向かう交差点Ｘに設置されたカーブミラー５０の位置を表すミラー位置情報を取得するようにしてもよい。また、カーブミラー５０の設置された交差点Ｘにおいて、カーブミラー５０の設置位置の情報をビーコンにより発信させておき、交差点Ｘに近づいた車両１００においてそのビーコンを受信することにより、カーブミラー５０の位置を表すミラー位置情報を取得することもできる。

次に、情報処理ユニット１１は、取得したミラー画像情報にて表される画像Ｉｃ（図４参照）に含まれるカーブミラー５０の像Ｉｃ５０の情報に基づいてミラー本体５１（カーブミラー５０）の鏡面の湾曲度を表すミラー湾曲情報を取得する（Ｓ１４：第１情報取得部）。また、情報処理ユニット１１は、その取得したミラー湾曲情報及び前記カーブミラー５０の像Ｉｃ５０の情報に基づいて車両１００に対するミラー本体５１（カーブミラー５０）の鏡面の向く方向を表すミラー向き情報を取得する（Ｓ１４：第３情報取得部）。これら取得されたミラー湾曲情報及びミラー向き情報は記憶部１３に格納される。

ミラー湾曲情報は例えば次のようにして取得される。

日本の道路反射鏡設置指針（日本道路協会）では、外形形状の特徴（丸型の直径φ、角型の縦横サイズ）で分類されるカーブミラーの種類と鏡面の曲率半径（ミラー湾曲情報）との関係が、図５に示すように規定されている。具体的には、直径φ＝６００ｍｍの丸型のカーブミラーの鏡面曲率半径ＲがＲ＝２２００ｍｍであり、直径φ＝８００ｍｍの丸型のカーブミラーの鏡面曲率半径ＲがＲ＝３０００ｍｍであり、直径φ＝１０００ｍｍの丸型のカーブミラーの鏡面曲率半径ＲがＲ＝３６００ｍｍである。また、縦横サイズが４５０ｍｍ×６００ｍｍの角型のカーブミラーの鏡面曲率半径ＲがＲ＝２２００ｍｍであり、縦横サイズが６００ｍｍ×８００ｍｍの角型のカーブミラーの鏡面曲率半径ＲがＲ＝３０００ｍｍである。図５に示すような５種類のカーブミラーのそれぞれの外形形状の特徴を表す外形特徴情報（丸型の直径φ、角型の縦横サイズ）とそれに対応する湾曲度（鏡面曲率半径Ｒ）とが定められたテーブル情報（図５参照）が記憶部１３に記憶されている。

道路に実際に設置されるいずれのカーブミラーも、図５に示すテーブル情報で示される５種類の外形形状のうちのいずれかを有するものであることを前提に、前記ミラー画像情報にて表される画像Ｉｃに含まれるカーブミラー５０の像Ｉｃ５０の情報に基づいて実際のカーブミラー５０（ミラー本体５１）の湾曲度（ミラー湾曲情報）が決められる。例えば、取得されたミラー画像情報にて表される画像Ｉｃに含まれるカーブミラー５０の像Ｉｃ５０の情報（図４参照）から、カメラ装置２０の光学的パラメータ（焦点距離、倍率、画角等）及び車両１００からカーブミラー５０までの距離を用いて、実際のカーブミラー５０のミラー本体５１の直径（外形形状）が推定演算される（ミラー外形特徴取得部）。記憶部１３に記憶された前記テーブル情報（図５参照）において、前記推定演算により得られた直径（外形形状）に対応する、具体的には、その推定演算により得られた直径に最も近い直径に対応する鏡面曲率半径Ｒがミラー湾曲情報として決定される（湾曲度決定部）。

なお、カーブミラー５０の鏡面の湾曲度を表すミラー湾曲情報がそのカーブミラー５０の設置位置の情報とともに地図情報に埋め込まれている場合、その地図情報から車両５０が向かう交差点Ｘに設置されたカーブミラー５０についてのミラー湾曲情報を取得するようにしてもよい。また、カーブミラー５０の設置された交差点Ｘにおいて、カーブミラー５０の鏡面の湾曲度を表すミラー湾曲情報をそのカーブミラー５０の設置位置の情報とともにビーコンにより発信させておき、交差点Ｘに近づいた車両１００においてそのビーコンを受信することにより、カーブミラー５０のミラー湾曲情報（湾曲度）を取得することもできる。

車両１００（カメラ装置２０の光軸方向）に対するミラー本体５１（カーブミラー５０）の鏡面の向く方向（垂直面での回転方向と水平面での回転方向との合成方向）を表すミラー向き情報は、次のようにして取得される。

丸型のミラー本体５１を有するカーブミラー５０の場合（角型のミラ―本体の場合も基本的に同じ）、その鏡面５１ａは、図６（立体図）に示すように、そのミラー本体５１の直径φに対応する鏡面曲率半径Ｒ（図５参照）の球面５００の一部部分（凸面部分）とすることができる。そして、前記ミラー画像情報にて表される２次元的な画像Ｉｃ（図４参照）に含まれるカーブミラー５０（ミラー本体５１）の像Ｉｃ５０の鏡面部分の形状は、平面状の円形または楕円形である。ここで、この円形または楕円形の平面をミラー平面と定義する（図６において、ミラー平面５１ｂ）。

ミラー平面５１ｂは、図７（平面図）に示すように、車両１００（カメラ装置２０）とカーブミラー５０との位置関係及びミラー本体５１自体の傾き（垂直面での回転角度：俯角：例えば、５°～１０°）に応じて変化する。図７において、車両１００（カメラ装置２０）とミラー本体５１とが正対した状態では、ミラー画像情報（カーブミラー５０の像Ｉｃの情報）から得られるミラー平面５１ｂ（０）は円形である。車両１００（カメラ装置２０）とカーブミラー５０とが斜めに対向し（例えば、図１参照）、また、ミラー本体５１自体が傾いていると、前記ミラー画像情報（図４におけるＩｃ参照）からは、車両１００（カメラ装置２０）とカーブミラー５０との対向におけるその斜めの程度やミラー本体５１自体の傾きの程度に応じて異なる楕円形のミラー平面５１ｂ（１）、５１ｂ（２）、５１ｂ（３）、５１ｂ（４）が得られる。

前記ミラー画像情報にて表される画像Ｉｃに含まれるカーブミラー５０の画像Ｉｃ５０において、幾何学的な演算手法に従って、ミラー平面５１ｂ（例えば、楕円形状）の中心点（図６における点Ｐ、図７における点Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４）が検出される。そして、その中心点Ｐ（Ｐ０～Ｐ４）におけるミラー平面５１ｂ（５１ｂ（０）～５１ｂ（４））の法線ベクトルｎ（ｎ０～ｎ４）が決められる（ミラー法線演算部）。このように画像Ｉｃ（像Ｉｃ５０）上で決められたその法線ベクトルｎは、カメラ装置２０の光学的パラメータ（焦点距離、倍率、画角等）及び車両１００からカーブミラー５０までの距離を用いて自車座標系にて表される。このように自車座標系にて表される前記ミラー平面５１ｂの中心点を通る法線ベクトルｎは球面の一部である鏡面５１ａの中心点を通る法線に対応し、その法線ベクトルｎがカーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面５１ａが向く方向を表すミラー向き情報として定義される。

図３Ａに戻って、上述したようにミラー位置情報（Ｓ１３）、ミラー湾曲情報及びミラー向き情報（Ｓ１４）が取得されると、情報処理ユニット１１は、ミラー画像情報にて表される画像Ｉｃ（図４参照）に含まれるカーブミラー５０の像Ｉｃ５０に、そのカーブミラー５０に映った自転車、自動車（他車）、人等の移動物体（注目物体）の像が含まれているか否かを判定する（Ｓ１５）。例えば、ミラー画像情報が表す画像Ｉｃに含まれるカーブミラー５０の像Ｉｃ５０から、移動物体の候補を抽出する公知の処理及び機械学習のアルゴリズムに従った手法によって、カーブミラー５０に映る移動物体の像部分を検出することができる。そして、情報処理ユニット１１は、移動物体（注目物体）が映ったカーブミラー５０の像Ｉｃ５０を含む画像Ｉｃを表すミラー画像情報が得られるまで、上述した処理（Ｓ１１、Ｓ１２、Ｓ１３、Ｓ１４）を繰り返し実行する。その間、車両１００の移動とともに記憶部１３に記憶される自車位置情報、ミラー画像情報、ミラー位置情報（自車座標系）、及びミラー向き情報（自車座標系）が順次更新される。

情報処理ユニット１１は、ミラー画像情報にて表される画像Ｉｃに含まれるカーブミラー５０の像Ｉｃ５０に、そのカーブミラー５０に映った移動物体の像が含まれていると判定すると（Ｓ１５でＹＥＳ：物体像検出部）、以下、前記ミラー画像情報にて表される画像Ｉｃにおいて検出された前記移動物体の像の情報、この時点で記憶部１３に格納されているミラー湾曲情報、ミラー位置情報、及び前記ミラー向き情報に基づいて前記移動物体の位置を表す物体位置情報を生成する処理を実行する（物体位置検出部）。この処理は、次のように行われる（Ｓ１６～Ｓ２４）。

情報処理ユニット１１は、図８に示すように取得された前記ミラー画像情報にて表される画像Ｉｃから抽出された移動物体２００の像部分Ｉｃ２００のサイズ（例えば、高さｍ）と、その像部分Ｉｃ２００のカーブミラー５０の像Ｉｃ５０における鏡面内での位置（カメラ内座標系）とを算出する（Ｓ１６）。そして、情報処理ユニット１１は、画像Ｉｃ内での移動物体２００の像部分Ｉｃ２００のサイズ（高さｍ）と、その画像部分Ｉｃ２００のカーブミラー５０の像Ｉｃ５０における鏡面内での位置とから、カメラ装置２０の光学的パラメータ（焦点距離、倍率、画角等）及び車両１００からカーブミラー５０までの距離を用いて、カメラ装置２０の撮影領域ＳＡ内のカーブミラー５０（ミラー本体５１の鏡面）に実際に映る移動物体２００の像Ｉｏのサイズ（例えば、高さｈ）と、カーブミラー５０（ミラー本体５１の鏡面）内でのその移動物体２００の像Ｉｏの位置（自車座標系）と、を推定演算する（Ｓ１７）。

その後、情報処理ユニット１１は、図３Ｂに示す手順に進み、カーブミラー５０に映る移動物体２００の像Ｉｏのサイズ（高さｈ）及びその像Ｉｏのカーブミラー５０（ミラー本体５１の鏡面）内での位置に基づいて、実物としての移動物体２００のサイズ（高さＨ）を求め、カーブミラー５０による拡大率（ｈ／Ｈ）を算出する（Ｓ１８）。ここで、例えば、種々の移動物体（自動車、自転車、人等）の実サイズ（高さＨ）とカーブミラー５０の種類（湾曲度：図５参照）毎の鏡面上の各位置での像Ｉｏのサイズ（高さｈ）との関係を予め機械学習させて、それらの関係をテーブル情報として記憶部１３に記憶させておく。そして、そのテーブル情報を参照して、カーブミラー５０の種類（湾曲度）、及び前記推定演算（Ｓ１７）により得られた移動物体２００の像Ｉｏの鏡面内位置及びサイズ（高さｈ）に対応した移動物体２００の実サイズ（高さＨ）を取得することができる。

また、情報処理ユニット１１は、移動物体２００の像Ｉｏのカーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面内位置及びミラー位置情報に基づいて、図９に示す、カメラ装置２０（車両１００）とカーブミラー５０（ミラー本体５１）における移動物体２００の像Ｉｏとを結ぶ入射線ＩＲを算出する（Ｓ１９）。更に、情報処理ユニット１１は、移動物体２００の像Ｉｏの位置でのカーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面の法線ｎｐを算出する（Ｓ２０）。この法線ｎｐは、次のようにして算出することができる。

前述したように、カーブミラー５０の鏡面５１ａ（ミラー平面５１ｂ：図６及び図７参照）の中心点を通る法線ベクトルｎから鏡面５１ａを含む球面５００ｌの中心Ｏが求められる。そして、その中心Ｏから延びて前述した移動物体２００の像Ｉｏの鏡面内位置を通る直線が法線ｎｐとして算出される。

このようにして、カーブミラー５０の拡大率（ｈ／Ｈ：倍率：Ｓ１８）、入射線ＩＲ（図９参照）、及び移動物体２００の像Ｉｏも鏡面内位置での法線ｎｐが得られると、情報処理ユニット１１は、カーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面の拡大率（ｈ／Ｈ：倍率）及びミラー湾曲情報（曲率半径Ｒ：焦点距離ｆに対応）を用い、幾何光学の法則に従って、カーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面における移動物体２００の像Ｉｏの位置と、実物としての移動物体２００との間の距離Ｄを推定演算する（Ｓ２１：距離演算部）。また、情報処理ユニット１１は、図９に示すように、入射線ＩＲ及び法線ｎｐを用い、鏡面での反射の法則（入射角θ＝反射角θ）に従って、反射線ＲＲ（ミラー反射方向）を算出する（Ｓ２２：反射方向演算部）。そして、情報処理ユニット１１は、反射線ＲＲ（方向）と、カーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面における移動物体２００の像Ｉｏと実物としての移動物体２００との間の距離Ｄとに基づいて、移動物体２００の位置（自車座標系）を算出する（Ｓ２３）。そして、情報処理ユニット１１は、算出された位置に基づいて移動物体の位置情報（物体位置情報）を生成する（Ｓ２４）。

情報処理ユニット１１は、所定の終了条件（例えば、走行停止、運転支援モードＯＦＦ等）が満たされるか否かを判定し（Ｓ２５）、終了条件が満たされていない（Ｓ２５でＮＯ）状況において、前述した処理（Ｓ１１～Ｓ２４：図３Ａ、図３Ｂ）を繰り返し実行する。その間、交差点Ｘやカーブ道路等、車両１００がカーブミラーの設置された場所を通過する毎に、上述した処理により得られるカーブミラーに映る移動物体（注目物体）の位置を表す物体位置情報が生成される。

そして、情報処理ユニット１１は、そのカーブミラー５０に映る移動物体２００（注目物体）の位置を表す物体位置情報（自車座標系での位置を表す）が得られる毎に、その物体位置情報に基づいて車両１００の運転支援情報を生成する。生成された運転支援情報は、車速センサ２２からの信号に基づいて車両１００の走行速度を認識する情報処理ユニット１１の制御のもと、出力処理部１４から運転支援情報の種類に応じて情報出力部（表示器、音声出力器等）、車両１００における操舵系、アクセル系、及び制動系の各種アクチュエータを制御するＥＣＵ等に供給される。例えば、次のような運転支援情報を生成することができる。

自車座標系での位置を表す前記物体位置情報を、自車位置情報（Ｓ１１参照）を用いて絶対座標系（緯度経度）での位置を表す位置情報に変換することができる。その位置情報を用いて移動物体２００（注目物体）の位置を表示器に道路地図とともに表示させる表示情報を運転支援情報として生成することができる。また、車両１００と移動物体２００（注目物体）との相対的な位置関係を表す物体位置情報に基づいて、交差点Ｘ（図１参照）を通過する際の車両１００における操舵系、アクセル系、及び制動系の各種アクチュエータを制御するＥＣＵに供給すべき制御信号を運転支援情報として生成することができる。また、車両１００と移動物体１００（注目物体）との相対的な位置関係を表す物体位置情報に基づいて、その相対的な位置関係に応じた警報情報を運転支援情報として生成することができる。

上述したような車両用情報処理装置１０によれば、カーブミラー５０の像Ｉｃ５０を含む画像Ｉｃを表すミラー画像情報において検出された前記カーブミラー５０（ミラー本体５１）に映る移動物体２００の像Ｉｏの情報とともに、カーブミラー５０の鏡面の湾曲度を表すミラー湾曲情報、カーブミラー５０の位置を表すミラー位置情報、及びカーブミラー５０の鏡面の向く方向を表すミラー向き情報に基づいて、実物としての移動物体２００の位置を表す物体位置情報が生成される。このため、その物体位置情報に基づいて、カーブミラー５０に映る移動物体２００の実際の位置（実際の状況）に基づいた運転支援情報を提供することができる。

前述した各位置や方向の情報は、自車座標系や絶対座標系において表されたが、これに限定されず、他の任意の座標系において表すことができる。

また、ミラー湾曲情報、ミラー位置情報、ミラー向き情報を取得するための手法は、前述した処理に限定されず、他の手法であってもよい。

次に、本発明の第２の実施の形態に係る車両用情報処理装置について説明する。

本発明の第２の実施の形態に係る車両用情報処理装置は、第１の実施の形態の場合と同様に、図２に示す車載システムにおける車両用情報処理装置１０として構成される。この車両用情報処理装置１０は、カーブミラー５０の設置された道路（交差点Ｘ等）での死角領域に基づいた運転支援情報を提供することを特徴としている。

例えば、図１０に示すように、道路Ｒ２に交差する道路Ｒ１をその交差点Ｘに向かって車両１００が走行する場合を想定する。そして、車両１００の道路Ｒ２側の視界を確保するために車両１００から見通しのきく交差点Ｘのコーナ部にカーブミラー５０（ミラー本体５１）が設置されている。

車両１００に搭載された車載システムにおける車両情報処理装置１０の情報処理ユニット１１は、車両１００に対する死角領域を表す死角領域情報を生成する（死角領域検出部）。この処理は、図１１Ａ及び図１１Ｂに示す手順に従って実行される。

図１１Ａにおいて、情報処理ユニット１１は、第１の実施の形態の場合（図３Ａ参照）と同様に、カメラ装置２０から画像処理部１２を経た画像情報を取得するとともに、ＧＰＳユニット２３からの信号に基づいて車両１００の位置（地図上の位置）を表す自車位置情報を取得する（Ｓ３１）。取得された画像情報及び自車位置情報は記憶部１３に記憶される。情報処理ユニット１１は、カーブミラー５０の像を含む画像を表す画像情報が取得される（Ｓ３２）まで、画像情報及び自車位置情報を繰り返し取得し、取得されたそれらの情報に基づいて記憶部１３に格納される画像情報及び自車位置情報を更新する。

情報処理ユニット１１は、カーブミラー５０の像を含む画像を表す画像情報が得られると（Ｓ３２でＹＥＳ）、第１の実施の形態と同様の手法に従って、カーブミラー５０の位置を表すミラー位置情報を取得する（Ｓ３３：第２情報取得部）。また、情報処理ユニット１１は、カーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面の向く方向を表すミラー向き情報を取得する（第３情報取得部）とともにカーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面の湾曲度を表すミラー湾曲情報を取得する（第１情報取得部：Ｓ３４）。それら、ミラー位置情報、ミラー向き情報及びミラー湾曲情報は記憶部１３に記憶される。

その後、情報処理ユニット１１は、図１１Ｂに示す手順に移行する。

図１０に示す状況において、情報処理ユニット１１は、交差点Ｘの手前左側角部の障害物点Ａの位置を算出する（Ｓ３５）。具体的には、第１の実施の形態におけるカーブミラー５０の位置を算出した手法と同様に、カーブミラー５０の像Ｉｃ５０を含む画像Ｉｃを表すミラー画像情報からカメラ装置２０の光学的パラメータ（焦点距離、倍率、画角等）を用いて、画像Ｉｃに対応する撮影領域ＳＡ内の物（障害物点Ａを含む）の２次元的な位置関係が推定演算される。そして、その撮影領域ＳＡ内の物（障害物点Ａ）の二次元的な位置関係と、ステレオカメラ２１からの３次元画像情報（奥行の情報を含む）から得られる車両１００から障害物点Ａまでの距離情報（奥行の情報）とに基づいて、車両１００の位置を基準とした障害物点Ａの位置（位置情報）が算出される。

なお、交差点Ｘにおける各角部の位置（地図上での位置（緯度・経度））が地図情報に埋め込まれている場合、その地図情報から車両５０が向かう交差点Ｘの手前左側角部の位置を取得するようにしてもよい。また、交差点Ｘにおいて、その交差点Ｘの各角部の位置をビーコンにより発信させておき、交差点Ｘに近づいた車両１００においてそのビーコンを受信することにより、交差点Ｘの手前左側角部の位置を取得することもできる。

次に、情報処理ユニット１１は、障害物点Ａの位置（自車座標系）に基づいて、その障害物点Ａで限界となる車両１００から直接視認可能な限界線（直接視界限界線Ｌｄｖ）を表す直接視界限界線情報を生成する（Ｓ３６：直接視界限界検出部）。なお、自車位置情報に基づいて、前記直接視界限界線Ｌｄｖ（直接視界限界線情報）は、絶対座標系において表すこともできる。

更に、情報処理ユニット１１は、ミラー位置情報（自車座標系）、ミラー画像情報にて表される画像Ｉｃに含まれるカーブミラー５０（ミラー本体５１）の像部分Ｉｃ５０に基づき、カメラ装置２０の光学的パラメータ（焦点距離、倍率、画角等）を用いて、車両１００の視野範囲における当該車両１００からカーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面の最外方エッジ点に至る視野線Ｌｍを算出する（Ｓ３７）。そして、情報処理ユニット１１は、前記視野線Ｌｍの前記カーブミラー５０（ミラー本体５１）での反射線であって、カーブミラー５０（ミラー本体５１）により視認可能な領域の限界線であるミラー視界限界線Ｌｍｖ（ミラー視界限界線情報）を算出する（Ｓ３８：ミラー視界限界検出部）。具体的には、前述したように、カーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面を含む球面５００（図６参照）の中心Ｏが求められ、その中心Ｏから延びて前述したカーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面の最外方エッジ点を通る法線ベクトルｎｅが求められる。そして、前記視野線Ｌｍ及び法線ベクトルｎｅを用い、反射の原理（幾何光学の法則）に従って、前記ミラー視界限界線Ｌｍｖ（ミラー視界限界線情報）が算出される。

上述したようにミラー視界限界線Ｌｍｖ（ミラー視界限界線情報）が得られると、情報処理ユニット１１は、前記ミラー視界限界線Ｌｍｖと地図情報（道路Ｒ２を含む道路情報を表す）とに基づいて、前記ミラー視界限界線Ｌｍｖと道路Ｒ２の縁線との交点である障害物点Ｃの位置（位置情報）を算出する（Ｓ３９）。また、情報処理ユニット１１は、前記ミラー視界限界線Ｌｍｖと前記直接視界限界線Ｌｄｖとの交点である視界限界点Ｂの位置（位置情報）を算出する（Ｓ４０）。そして、情報処理ユニット１１は、前記障害物点Ａ、前記視界限界点Ｂ、及び前記障害物点Ｃから、それら３点で囲まれる三角形領域を死角領域Ｚｄとして表す死角領域情報を生成する（Ｓ４１）。

情報処理ユニット１１は、所定の終了条件（例えば、走行停止、運転支援モードＯＦＦ等）が満たれるか否かを判定し（Ｓ４２）、終了条件が満たされていない（Ｓ４２でＮＯ）状況において、前述した処理（Ｓ３１～Ｓ４１：図１１Ａ、図１１Ｂ）を繰り返し実行する。その間、車両１００が交差点Ｘに近づくに従って順次狭くなる死角領域Ｚｄを表す死角領域情報が生成される。

そして、情報処理ユニット１１は、順次狭くなる死角領域Ｚｄを表す死角領域情報が得られる毎に、その死角領域情報に基づいて車両１００の運転支援情報を生成する。生成された運転支援情報は、車速センサ２２からの信号に基づいて車両１００の走行速度を認識する情報処理ユニット１１の制御のもと、出力処理部１４から運転支援情報の種類に応じて情報出力部（表示器、音声出力器等）、車両１００における操舵系、アクセル系、及び制動系の各種アクチュエータを制御するＥＣＵ等に供給される。例えば、次のような運転支援情報を生成することができる。

死角領域情報とともに道路地図に基づいて、車両１００、道路Ｒ１と道路Ｒ２との交差点Ｘ、死角領域Ｚｄを含む表示情報を運転支援情報として生成することができる。これにより、例えば、図１０に示すような画像を表示器に表示させることができる。また、交差点Ｘに近づくに従って徐々に狭くなる死角領域Ｚｄを表す死角領域情報に基づいて、特に、図１２に示すような停止線の無い交差点Ｘにおいて、減速・停止すべき車両１００における操舵系、アクセル系、及び制動系の各種アクチュエータを制御するＥＣＵに供給すべき制御信号を運転支援情報として生成することができる。また、前記死角領域情報に基づいて、その死角領域Ｚｄの存在を知らせる警報情報（マーク、音声）を運転支援情報として生成することができる。

上述したような車両用情報処理装置１０によれば、カーブミラー５０（ミラー本体５１）の鏡面の湾曲度を表すミラー湾曲情報、カーブミラー５０の位置を表すミラー位置情報、カーブミラー５０の鏡面の向きを表すミラー向き情報とともに地図情報に基づいて、道路Ｒ１と道路Ｒ２との交差点Ｘにおいて形成される車両に対する死角領域Ｚｄを表す死角領域情報が生成される。このため、その死角領域情報に基づいて、車両に対して実際に形成される死角領域（カーブミラー５０に映る実際の状況から得られる）に基づいた運転支援情報を提供することができる。

第２の実施の形態に係る車両用情報処理装置１０においても、各位置や方向、また各種直線の情報は、自車座標系、絶対座標系、及び他の任意の座標系のいずれにおいても表すことができる。

なお、第１の実施の形態に係る車両用情報処理装置１０では物体位置情報が生成され、第２の実施の形態に係る車両用情報処理装置１０では死角領域情報が生成されたが、前記物体位置情報及び死角領域情報の双方が生成され、それらの２種の情報に基づいた運転支援情報を提供するものであってもよい。

また、前述した各実施の形態では、交差点Ｘにカーブミラー５０が設置される状況について説明したが、これに限定されない。他の状況、例えば、カーブ道路にカーブミラーが設けられた状況であっても、前述した車両用状処理装置１０は、同様の手法により、カーブミラーに映る移動物体の現実の位置を表す物体位置情報、あるいは、車両に対する死角領域を表す死角領域情報を生成することができる。

本発明に係る車両用情報処理装置は、カーブミラーに映る実際の状況に基づいた運転支援情報を提供することができるという効果を有し、カーブミラーの設けられた道路を走行する車両に搭載される車両用情報処理装置として有用である。

１０ 車両用情報処理装置
１１ 情報処理ユニット
１２ 画像処理部
１３ 記憶部
１４ 出力処理部
２０ カメラ装置
２１ ステレオカメラ
２２ 車速センサ
２３ ＧＰＳユニット
３０ ナビゲーション装置
１００ 車両
２００ 移動物体（注目物体）

Claims (8)

1. 車両に搭載されるカメラ装置により得られる道路に設置されたカーブミラーの像を含む画像を表すミラー画像情報に基づいて前記車両の運転を支援するための運転支援情報を生成する車両用情報処理装置であって、
   前記ミラー画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーの像の情報に基づいて当該カーブミラーの鏡面の湾曲度を表すミラー湾曲情報を取得する第１情報取得部と、
   前記カーブミラーのある座標系での位置を表すミラー位置情報を取得する第２情報取得部と、
   前記ミラー湾曲情報及び前記カーブミラーの像の情報に基づいて車両に対する前記カーブミラーの鏡面の向く方向を表すミラー向き情報を取得する第３情報取得部と、
   前記ミラー画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーに映った注目物体の像を検出する物体像検出部と、
   前記ミラー画像情報にて表される前記画像において検出された前記注目物体の像の情報、前記ミラー湾曲情報、前記ミラー位置情報、及び前記ミラー向き情報に基づいて前記注目物体の前記座標系での位置を表す物体位置情報を生成する物体位置検出部と、を有し、
   前記物体位置検出部にて得られる前記物体位置情報に基づいて前記運転支援情報を生成する、車両用情報処理装置。
2. 前記第１情報取得部は、
   複数種のカーブミラーのそれぞれの外形形状の特徴を表す外形特徴情報とそれに対応する湾曲度とが定められたテーブル情報を記憶する記憶部と、
   前記ミラー画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーの像の情報から前記カーブミラーの外形形状の特徴を表す外形特徴情報を取得するミラー外形特徴取得部と、
   前記テーブル情報において前記ミラー外形特徴取得部により取得された前記外形特徴情報に対応する湾曲度を、前記ミラー湾曲情報が表すべき湾曲度として決定する湾曲度決定部と、を有する請求項１記載の車両用情報処理装置。
3. 前記第２情報取得部は、
   前記車両から前記カーブミラーまでの距離を表すミラー距離情報を取得する距離取得部と、
   前記ミラー画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーの像の情報と前記距離取得部により取得された前記ミラー距離情報とに基づいて前記ミラー位置情報を生成するミラー位置検出部と、を有する請求項１または２記載の車両用情報処理装置。
4. 前記第３情報取得部は、
   前記ミラー画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーの像の情報と前記ミラー湾曲情報とに基づいて、前記カーブミラーの鏡面の中心点の法線方向を前記ミラー向き情報として生成するミラー法線演算部とを有する請求項１乃至３のいずれかに記載の車両用情報処理装置。
5. 前記物体位置検出部は、
   前記ミラー画像情報にて表される画像における前記カーブミラーに映る前記注目物体の像の情報と前記ミラー湾曲情報とに基づいて前記カーブミラーと実物としての前記注目物体との距離を演算する距離演算部と、
   前記ミラー画像情報にて表される画像における前記カーブミラーに映る前記注目物体の像の情報、前記ミラー位置情報、及び前記ミラー向き情報に基づいて、前記車両からの視線の前記カーブミラーに映る前記注目物体の像から実物としての前記注目物体に向う方向を表すミラー反射方向を演算する反射方向演算部と、を有し、
   前記距離演算部にて得られる前記カーブミラーと実物としての前記注目物体との距離と前記ミラー反射方向とに基づいて前記物体位置情報を生成する、請求項１乃至４のいずれかに記載の車両用情報処理装置。
6. 更に、前記ミラー湾曲情報、前記ミラー位置情報、前記ミラー向き情報及び車両走行用の道路を表す道路情報を含む地図情報に基づいて、注目する道路において形成される前記車両に対する死角領域を表す死角領域情報を生成する死角領域検出部を有し、
   前記死角領域検出部により得られる前記死角領域情報に基づいて前記運転支援情報を生成する、請求項１乃至５のいずれかに記載の車両用情報処理装置。
7. 車両に搭載されるカメラ装置により得られる道路に設置されたカーブミラーの像を含む画像を表すミラー画像情報に基づいて前記車両の運転を支援するための運転支援情報を生成する車両用情報処理装置であって、
   前記ミラー画像情報にて表される画像に含まれる前記カーブミラーの像の情報に基づいて当該カーブミラーの鏡面の湾曲度を表すミラー湾曲情報を取得する第１情報取得部と、
   前記カーブミラーの位置を表すミラー位置情報を取得する第２情報取得部と、
   前記ミラー湾曲情報及び前記カーブミラーの像の情報に基づいて車両に対する前記カーブミラーの鏡面の向く方向を表すミラー向き情報を取得する第３情報取得部と、
   前記ミラー湾曲情報、前記ミラー位置情報、前記ミラー向き情報及び車両走行用の道路を表す道路情報を含む地図情報に基づいて、注目する道路において形成される前記車両に対する死角領域を表す死角領域情報を生成する死角領域検出部と、を有し、
   前記死角領域検出部により得られる前記死角領域情報に基づいて前記運転支援情報を生成する、車両用情報処理装置。
8. 前記死角領域検出部は、
   前記地図情報に基づいて前記注目する道路における前記車両から直接視認可能な領域の限界線を表す直接視界限界線情報を生成する直接視界限界検出部と、
   前記地図情報、前記ミラー湾曲情報、前記ミラー位置情報、前記ミラー向き情報に基づいて前記注目する道路における前記車両から前記カーブミラーにより視認可能な領域の限界線を表すミラー視界限界線情報を生成するミラー視界限界検出部と、を有し、
   前記直接視界限界線情報及び前記ミラー視界限界線情報に基づいて前記死角領域情報を生成する、請求項６または７記載の車両用情報処理装置。

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