JPH04193641A

JPH04193641A - 車両用障害物検出装置

Info

Publication number: JPH04193641A
Application number: JP2326486A
Authority: JP
Inventors: Itsuro Muramoto; 村本　逸朗; Kazunori Noso; 千典農宗
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1990-11-28
Filing date: 1990-11-28
Publication date: 1992-07-13

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、車両用障害物検出装置に係わり、特に、自車
両の進行方向の障害物を検出するために車載された車両
用障害物検出装置に関する。

〔従来の技術〕

車両の進行方向の障害物を検出するために、様様なレー
ダーが考えられている。

このような装置としては、例えば光パルスを車両の前方
に発射し、その後、光パルスの反射パルスを受信し、光
パルスの発射から受信までの時間を基に、障害物までの
距離を演算するものが知られている。

しかしながら、第２０図に示すように、車両通行帯が２
車線あり、かつカーブしている道路では、以下のような
誤作動が起こる恐れがあった。

すなわち、自車両９９がカーブの内側の車線を走行して
おり、カーブ外側の車線の前方を他の車両９８が走行し
ている場合、自車両９９のレーダーは他車両９８を検出
する。そして、車両９８は自車両９９の進路上に存在し
ていないにもかかわらず、障害物であると判断されてし
まう。

以上のような誤作動を防止するため、レンジカットとい
う方法がある。

レンジカットとは、例えば自車両９９の操舵角に応じて
、レーダーの検出距離を短くする方法である。この方法
によると、他車両９８はレーダーの検出範囲の外側にな
るので、誤作動を防止できる。

（発明が解決しようとする課題〕しかしながら、レーダーのレンジカットを行うと、自車
両と同−車線上の前方に他の車両９７が存在した場合に
は、他車両９７も検出範囲の外側に出てしまう。

したがって、他車両９７が自車両９９にとって障害とな
っている場合であっても、他車両９７はレンジカットさ
れた検出範囲に入ってくるまで検出されないという問題
点があった。

本発明は上記の問題点を解決するためになされたもので
あり、自車両の障害となる範囲に存在する障害物を確実
に検出し、かつ誤検出を防止することのできる車両用障
害物検出装置の提供を目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

第１の発明は、第１図に示すように、撮像手段２０１と
、進路判別手段２０２と、測定手段２０３と、判断手段
２０４と、を有し、前記画像手段２０１は、自車両の進
行方向を画像し、撮像信号を前記進路判別手段２０２に
出ブノするものであり、前記進路判別手段２０２は、前
記撮像信号の中から自車線または道路形状を示す信号を
抽出し、抽出された信号に基づき前記自車両の進路を示
す信号を判別し、判別結果を進路信号として前記判断手
段２０４に出力するものであり、前記測定手段２０３は
、前記撮像手段２０１によって撮ものであり、前記判断
手段２０４は、前記進路信号および前記測定信号に基づ
いて、前記自車両の進路上に存在する物体を障害物と判
断し、進路以外に存在する物体を障害物ではないと判断
するものである、車両用障害物検出装置である。

また、第２の発明は、第２図に示すように、撮像手段２
０１と、進路判別手段２０２と、障害物検出手段２０５
と、を有し、前記ｌｅ画像手段０１は、自車両の進行方
向を撮像し、撮像信号を前記進路判別手段２０２に出力
するものであり、前記進路判別手段２０２は、前記ｍｓ
低信号中から自車線または道路形状を示す信号を抽出し
、抽出された信号に基づき前記自車両の進路を判別し、
判別結果を進路信号として前記障害物検出手段２０５に
出力するものであり、前記障害物検出手段２０５は、前
記進路信号に基づき前記自車両の進路上に存在する障害
物の有無を検出するものである、車両用障害物検出装置
である。

〔作用〕

第１の発明によると、撮像手段２０１によって自車両の
進行方向が撮像される。そして、進路判別手段２０２に
よって、撮像手段２０１からの撮像信号の中から自車線
または道路形状を示す信号を抽出し、抽出された信号に
基づき、自車両が走行している進路が判別される。判別
結果は進路信号として、判断手段２０４に出力される。

また、測定手段２０３によって、ｍｉｈ手段や２０１によって撮像され←範囲に存在するすべて　１の
物体が検出され、測定信号が出力される。そして、判断
手段２０４によって、進路信号および測定信号に基づい
て、自車両の進路上に存在する物体は障害物であると判
断され、進路以外の領域に存在する物体は障害物ではな
いと判断される。

第２の発明によると、画像手段２０１によって自車両の
進行方法が撮像される。そして、進路判別手段２０２に
よって、撮像手段２０１からの撮像信号の中から自車線
または道路形状を示す信号を抽出し、抽出された信号に
基づき、自車両の進路が判別される。判別結果は進路信
号として、障害物検出手段２０５に出ツノされる。

次に、障害物検出手段２０５によって、進路信号に基づ
き自車両の進路上に物体が存在するか否かが検出される
。

障害物検出手段２０５によって検出された物体は、自車
両の進路上に存在する障害物であると判断できる。

〔実施例〕

第３図から第１１図に基づいて、第１の実施例について
説明する。

第３図は第１の実施例の構成を示す。

第３図において、１０は撮像手段としてのビデオカメラ
であり、撮像結果を電気信号（撮像信号）として出力す
るものである。ビデオカメラ１０は、車両の前方の風景
を撮像するように、車両に固定されている。

１４は測定手段としてのレーザーレーダーである。レー
ザーレーダー１４はレーザー光線によって、ビデオカメ
ラ１０の撮像範囲を走査し、物体からの反射光を受信し
、自車両から物体までの距離および自車両に対する物体
の相対的な方位を測定する。

１６は車速センサである。車速センサ１６は自車両の車
速を検出し、車速信号を出力する。

１１は進路判別手段および判断手段としてのマイクロコ
ンピュータである。マイクロコンピュータ１１は、ビデ
オカメラ１０から出力された画像信号を基に道路上にひ
かれた白線を検出し、白線を基に自車両が走行している
自車線領域を検出する。そして、レーザーレーダー１４
によって検出された物体が、自車線上にあるか否かを判
断する。

また、マイクロコンピュータ１１は、車速センサ１６お
よびレーザーレーダー１４からの信号に基づいて、自車
両と物体との距離および相対速度を測定する。そして、
物体が所定の相対速度で所定距離まで近づいたとき、警
報装置１７に信号を出力する。

警報装置１７はマイクロコンピュータ１１がらの信号に
基づき、運転者に対して音声または表示による警報を発
信する。

次に、作用を説明する。

第４図は処理の流れを示すフローチャートである。

第４図において、ステップ１００は、フローチャートの
スタートを示しており、図示しないイグニッションがオ
ンになったとき、スタートする。

ステップ１０１では、ビデオカメラ１０によって、自車
両の前方の風景が撮像される。ビデオカメラ１０によっ
て撮像された画像は、例えば第５図に示すように、前方
の道路、白線および車両などが映された画像となる。

ステップ１１１では、ステップ１０１で得られた画像信
号を、Ａ／Ｄ変換し画像メモリに取り込む。

そして、ステップ１１２では画像メモリに蓄えられた画
像信号に基づいて白線が検出される。

詳述すると、画像メモリから読み出された画像信号は、
所定の輝度を基準にして２値化される。

次に、２値化された画像信号のなかから暗から明、また
は明から暗に変化するエツジ点を検出する。

そして、エツジ点からエツジ点までの幅により形成され
る領域が所定幅以下である領域を白線候補部Ｑとする（
第６図参照）。

その後、第７図のように画像を上下方向に領域ａ、ｂ、
Ｃ，ｄに分割する。

白線候補部Ｑは、幅が１画素の線画像に変換された後、
分割された領域、ａ、ｂ、ｃ、ｄごとにＨＯＵＧＨ変換
される。その結果、第８図に示すように、車線を区分し
ている白線が直線近似の状態で検出される（特開昭６３
−１４２４７８号公報参照）。

ステップ１２１では、直線近似されたそれぞれの白線の
傾きを求める。

ステップ１２２では領域すで傾きの符号が異なる２本の
となり合った白線を抽出し、自車線を定める両脇の白線
とする。さらに、領域ａ、Ｃにおいては領域すで抽出さ
れた白線と連続している白線を、自車線を定める両脇の
白線として抽出する。

また、領域ｄでは、領域Ｃで抽出された白線とり連続している白線を、自車線の両脇の◆線とする。

次のステップ１２３では、第９図斜線部に示すように、
ステップ１２２で抽出された白線で挟まれる領域を自車
線領域とする。そして、この自車線領域は自車両の進路
とみなすことができる。

ステップ１４１では、第１０図のように、レーザーレー
ダー１４によって、自車両の前方に存在する物体までの
距離Ｒおよび自車両に対する物体の方位θが検出される
。

次のステップ１４２では、レーザーレーダー１４によっ
て得られた物体の位置（距１１１Ｒおよび方位θ）を、
画素のＸ−Ｙ座標に変換する（第１１図）。ここで、路
面に対して車両の姿勢がほぼ一定であると仮定すると、
ビデオカメラ１０の固定位置によって、レーザーレーダ
ー１４によって得られた車両の位置と画素上の位置とは
１対１に対応する。したがって、座標の変換はあらかじ
めメモリに記憶されたデータに基づいて行われる。

次のステップ１５１では、ステップ１４２で得られた物
体の位置が、ステップ１２３で得られた自車線領域の中
にあるか否かを判断する。

ステップ１５１がＮｏのとき、すなわち自車線領域内に
物体が存在しないとき、ステップ１０１に戻る。

一方、ステップ１５１がＹｅＳのとき、すなわち自車線
領域内に物体が存在するとき、ステップ１７１に進む。

ステップ１７１では１．前方の物体と自車両との単位時
間あたりの距離の変化より相対速度を求める。そして、
自車両の車速および相対速度に基づいて自車両の減速度
、前方物体の速度および前方物体の減速度を求め、これ
らの値からあらかじめ定められた計算式より適正な車間
距離を求める。

次に、実際の車間距離と適正な車間距離とを比較して警
報を発信するか否かを判断する。

なお、計算式の一例として、式（１）のようなものがあ
る。

Ｄｒ＝Ｖ＋　ｅ　Ｔ＋　（Ｖ＋　２／２α１−Ｖ２　”
　／２α２　）・・・（１）ただし、Ｄｒ：適正な車間距離 ■１　：自車両の速度 ■２　：前方物体の速度 α１　：自車両の減速度 α２　：前方物体の減速度Ｔ　：自車両の空走時間ステップ１７１の判断がＹｅｓのとき、すなわち車間距
離が上記の適正な車間距離より短いとき、ステップ１７
２に進み、警報を発信した後、ステップ１０１に戻る。

逆に、ステップ１７２の判断がＮｏのとき、すなわち車
間距離が上記の適正な車間距離より長いとき、警報は発
信せずに、ステップ１０１に戻る。

以上のように本実施例によれば、ビデオカメラ１０によ
ってｌｅ像された像を基に、道路上の白線を検出し、白
線から自車線を検出し、また、レーザーレーダー１４に
よって物体を検出し、自車線を自車両の進路と見なして
物体が進路上に存在するか否かを判断し、進路上に物体
があり、かつ物体と自車両との距離が適正な車間距離よ
りも短いとき、警報を発信するようにした。

そのため、進路以外の物体が検出されたときには警報は
発信されず、レンジカットなどを用いることなく、実際
には障害とならない物体によって警報が発信されること
を防止することができる。

また、レンジカットを用いる必要がないため、検出範囲
を狭くすることなしに、障害物をより確実に検出するこ
とができるという効果が得られる。

さらに、ＨＯＵＧＨ変換を用いたため、白線を迅速に安
定して検出することができ、自車線を的確に検出するこ
とができるという効果が得られる。

なお、本実施例では、測定手段としてレーザーレーダー
１４を用いたが、これに限るものではない。すなわち、
ビデオカメラ１０から得られた画像に基づいて、物体の
位置を検出するようにしてもよい。

第１２図から第１９図に基づいて、第２の実施例につい
て説明する。

第１２図は第２の実施例の構成を示す。

第１２図において、３１は画像手段としての赤外線カメ
ラであり、ＩＩ像像結合電気信号（ＩＩＩ信号）として
出力するものである。赤外線カメラ３１は、車両の前方
の風景を撮像するように、車両の中央に固定されている
。また、赤外線カメラ３１は、道幅の広い道路もＩＩｉ
！像できるように、視野の開口角を４０度程度に設定さ
れている。

第１３図に、赤外線カメラ３１の詳細な構成を示す。

第１３図において、５２は水平方向のスキャナ、５４は
垂直方向のスキャナであり、それぞれスキャナ駆動回路
５３．５５によって駆動される。

５６は集光用のレンズであり、５７は赤外線検出装置で
ある。

赤外線カメラ３１に入射した赤外線は、スキャナ５２．
５４で反射された後、集光用のレンズ５６によって、赤
外線検出装置５７に集光される。

赤外線は、赤外線検出装置５７で電気信号に変換される
。そして、この電気信号とスキャナ駆動回路５３．５５
からの外標信号とを合わせて赤外線画像が得られる。

第１２図において、３７はレーザーレーダーである。レ
ーザーレーダー３７はレーザー光線を照射し、標的物か
らの反射光を受信し、標的物までの距離を測定する。な
お、レーザーの照射方向はスキャナ３６によって制御さ
れる。

また、レーザーレーダー３７およびスキャナ３６によっ
て障害物検出手段が構成される。

４６は車速センサである。車速センυ４６は自車両の車
速を検出し、車速信号を出力する。

３２は進路判別手段としてのマイクロコンピュータであ
る。マイクロコンピュータ３２は、赤外線カメラ３１に
よって撮像された画像より道路の形状を判別し、自車両
の進路を推定する。そして、推定された進路に基づいて
、スキャナ３６を駆動させる。

また、マイクロコンピュータ３２は、車速センサ４６か
らの信号に基づいて自車両の車速を求め、またレーザー
レーダー３７からの信号に基づいて、自車両と物体との
距離および相対速度を測定する。

そして、自車両の車速および相対速度に対して物体が所
定距離まで近づいたとき（前２式（１）参照）、警報装
置４７に信号を出力する。

警報装置４７は、マイクロコンピュータ３２からの信号
に基づき、運転者に対して音声または表示による警報を
発信する。

次に、作用を説明する。

第１４図は処理の流れを示すフローチャートである。

第１４図において、ステップ３００は、フローチャート
のスタートを示しており、図示しないイグニッションが
オンになったとき、スタートする。

ステップ３１１では、赤外線カメラ３１によって、自車
両の前方の風景が撮像される。カメラ３１によって撮像
された画像は、例えば第１５図に示すように、前ブノの
道路などが映された画像となる。

一般に、舗装道路の赤外線の放＠量は他の物質の赤外線
の放射量よりも多い。そのため、赤外線カメラを用いる
と、第１５図において、道路以外の領域を撮像している
画素は他の画素よりも高い輝度が与えられる。

ステップ３２１ではステップ３１１で得られた画像信号
を、Ａ／Ｄ変換する。Ａ／Ｄ変換された画像の各画素は
、０から２５５のいずれかの輝度信号が与えられる。

ステップ３２２ではＡ／Ｄ変換された画像信号を画像メ
モリに記憶する。

そして、ステップ３２３では画像メモリに記憶された画
像信号に基づ（＼で、道路の輝度範囲を決定するために
、領域Ｓの輝度を読み出す。領域Ｓは第１５図に示すよ
うに、自車両前方の道路が必ず映される位置、すなわち
画面下側の中央に設定される。

ステップ３２４では領域Ｓにおける各画素ごとの輝度を
加算した後、ステップ３２５で輝度の平均値を計算する
、。次のステップ３２６では、ステップ３２５で求めら
れた平均値に基づいて、領域Ｓの輝度の分散を計算する
。

ステップ３２７では、ステップ３２５および３２６で求
められた平均値および分散値に基づいて、道路の輝度範
囲を決定する。

ステップ３３１では、前のステップ３２７で決定された
輝度範囲に基づき、画像メモリに記憶された画像信号が
２値化される。例えば、輝度範囲が２００〜２３０だっ
た場合、２００〜２３０の輝度信号を有する画素は、輝
度２５５に変換され、その他の画素は輝度Ｏに変換され
る。

その結果、第１６図に示すように、道路部分（図中斜線
部）の輝度が２５５になり、その他の部分は道路と異な
る輝度を有しているため、輝度０となる。

ステップ３４１では、第１７図のように自車両の前方の
所定距離Ｒｉ　（ｉ＝１．２．３．・・・、Ｎ）に相当
する画像上のＹ座ｇ＜以下、画素列Ｙ１と呼ぶ。）を、
ｉ−１から順にメモリから呼びだす。ここでは−例とし
て、距１１［Ｒ＋　＝２０　［ｍｌ　。

Ｒ２＝３０　［ｍｌ　、Ｒ３＝４０　［ｍｌ　、−・・
とする。

また、距離Ｒｉと画素列Ｙ１は、カメラの固定位置によ
って１対１で対応するため、距１１Ｒｉと画素Ｙｉの対
応関係はあらかじめメモリに記憶されている。

ステップ３４２ではステップ３４１でメモリから呼び出
された画素列Ｙｉを、Ｘ軸方向にスキャンし、画素ごと
の輝度を検出する。そして、ステップ３４３でフィルタ
リングをおこない、ｍ音を除去する。

ステップ３４４では、画素列ＹｉをＸ軸方向に左からス
キャンし、輝度がＯから２５５に変化する点Ａｉおよび
輝度が２・５５がら０に変化する点Ｂｉを検出する。な
お、点Ａｉ、Ｂｉが画面の外にあり、画素列Ｙ１の中に
納まっていない場合は、画面両端、すなわち画素列Ｙｉ
の始点または終点を、Ｘ軸方向のスキャンでそれぞれ点
Ａｉ、１３ｉとする。　　　　　　　−；ステップ３４５では、ｉ＝Ｎが否かを判断する。ステッ
プ３４５の判断がＮｏのとき、すなわち１ｆ−Ｎのとき
、ステップ３４１に戻る。そして、１の値をインクリメ
ントした後、同様の処理を行う。

）逆に、ステップ３４５の判断がＹｅｓのとき、すなわ
ちｉ＝Ｎのとき、ステップ３４６に進む。

以上のように、ステップ３４１がらステップ３４５によ
って、所定距離Ｒｉに相当する画素列Ｙｉ上で、点Ａｉ
、１３ｉすなわち道路の両端の位置が求められる。

次に、ステップ３４６では、自車両にもっとも近く、か
つ画素列Ｙｉの始点または終点以外の画素、すなわち画
素列ＹＩの途中に点Ａｉ、Ｂｉのある画素列Ｙｉｏを検
出する。第１７図の場合、画素列Ｙｔｏは画素列Ｙ１と
なる。

ステップ３４７では赤外線カメラ３１が車両中央に固定
されているためステップ３４７で求めた画素列ＹｉＯの
中心点Ｍｉｏを求め、中心点Ｍｉｏが点Ａｉと点Ｂｉと
の距離を分割している比率を求める。

ステップ３４８では、画素列ＹｉＯよりもｉの大きな画
素列Ｙｉ（第１７図の場合、ｉ＝２．３゜・・・、Ｎ）
について、ステップ３４７で求められた比率と同じ比率
で点Ａｉから点Ｂｉまでの距離を分割する。（以降、こ
の分割点を分割点Ｍｉと呼ぶ）分割点Ｍｉを結ぶ曲線は
自車両の進路と見なすことができる。なお、上記曲線に
所定の幅（例えば自車両の車幅）だけ広げたｉ域を自車
両の進路と見なしてもよい。

ステップ３５１では車速センサ４６からの信号に基づい
て、自車両の速度を検出する。ステップ３５２では、ス
テップ３５１で検出された車速に基づいて、分割点Ｍｉ
の中から所定距Ｉ１１！前方に相当する分割点Ｍ１を選
ぶ１゜この距離は、たとえば、５０　［ｋ＋ｅ／ｈ］な
らば４０［ｍ］前方の分割点Ｍ３．６０　［ｋｍ／ｈ］
ならば５０　［ｍ］前方の分割点Ｍ４といったマツプを
あらかじめ設定しておくことによって決定される。

次に、ステップ３５３では、ステップ３５２で定められ
た分割点Ｍ１の上下および左右方向の方位データを読み
込む。そして、ステップ３５３で、レーダー３７が分割
点Ｍｉを中心とする所定範囲を検出するように、スキャ
ナ３６を制御する。

ステップ４７１では、前方の物体と自車両との単位時間
あたりの距離の変化により相対速度を求める。そして、
自車両の車速および相対速度に基。

づいて自車両の減速度、前方物体の速度および前方物体
の減速度を求め、これらの値からあらかじめ定められた
計算式（前述の式（１））により適正な車間距離を求め
る。次に、実際の車間距離と適正な車間距離とを比較し
て警報を発信するか否かを判断する。

ステップ４７１の判断がＹｅｓのとき、すなわち１間距
離が上記の適正な車間距離より短いとき、ステップ４７
２に進み、警報を発信した後、ステップ４１０に戻る。

逆に、ステップ４７１の判断がＮＯのとき、すなわち車
間距離が上記の適正な車間距離より長いとき、警報は発
信せずに、ステップ４０１に戻る。

以上のように本実施例によれば、赤外線カメラ３１によ
って撮像された赤外線画像を基に、道路形状を検出し、
道路形状に基づいて自車両の進路を予測し、レーダー３
７によって予測された進路上に物体が存在するか否かを
検出し、進路上に物体があり、かつ物体と自車両との距
離が適正な車間距離よりも短いとき、警報を発信するよ
うにした。

また、本実施例によれば、車両前方の風景を赤外線画像
として撮像したため、道路に白線が引かれていない場合
、または夜間、雨天や霧のときなど白線が検出しにくい
場合にも、道路形状を検出でき、自車両の進路を判別す
ることができるという効果が得られる。

なお、本実施例では障害物検出手段としてレーザーレー
・ダー３７を用いたが、これに限るものではない。すな
わち、ビデオカメラ等を用いて、ビデオカメラより得ら
れた画像に基づき障害物を検出するようにしてもよい。

また、夜間走行時には、第２の実施例では、第１４図の
ステップ３３１で得られた信号（第１６図に相当）に基
き、道路形状を検出し、検出された道路形状にしたがっ
て、ヘッドランプの光軸を左右に動かすことによって、
運転者は進路上の障害物をさらに見つけ易くなる。

第１８図は、ヘッドアップデイスプレィにより運転者に
対して道路形状を表示し、運転者が障害物を見つけ易く
するようにしたものである。

第１８図において、６１は表示側ｍ装置、６２は高輝度
ＬＥＤアレイまたはＣＲＴからなる表示ＩＩ、６３は反
射ミラー、６５はウィンドシールド、６４はウィンドシ
ールド６５の車室内側に設置されたコンバイナである。

マイクロコンピュータ３２よりステップ３３１で得られ
た信号が出力され、表示側＠装貿６１によって、表示装
置６２に前方の道路形状の表示が行われる。表示装Ｍ６
２に表示された画像は反射ミラー６３およびコンバイナ
６４によって反射され、運転者６６に到達する。その結
果、運転者６６は、第１９図に示したような像６７を視
認する。

以上のようにして、雨天や霧などにより前方の視界が悪
いときでも、道路形状を知ることができる。

また、上述した２つの実施例では、測定手段２０３また
は障害物検出手段２０５としてそれぞれレーザーレーダ
ー（１４，３７）を用いたため路面に印刷された道路標
・示などを物体として誤検出してしまうことを防止する
ことができる。

〔発明の効果〕

以上のように、第１の発明によれば、車両の進行方向の
画像より、自車両の進路を判別し、また、撮像された範
囲に存在するすべての物体を検出し、この物体が自車両
の進路上に存在するときに、この物体は障害物であると
判断するようにした。

また、第２の発明によれば、車両の進行方向の画像より
、自車両の進路を判別し、進路上を測定することによっ
て進路上に存在する障害物を検出するようにした。

そのため、自車両の進路上に存在する物体が障害物とし
て検出され、かつ自車両の進路上に存在しない物体は障
害物として検出されないという効果が得られる。

したがって、レンジカットなどを用いることなく、実際
には障害とならない物体によって警報が発信されること
を防止することができる。また、レンジカットを用いる
必要がないため、検出範囲を狭くすることなしに、障害
物をより確実に検出することができるという効果が得ら
れる。

【図面の簡単な説明】

第１図は特許請求の範囲第１項に記載された発明のブロ
ック図、第２、特許請求の範囲第２項に記載された発明
のブロック図、第３図は第１の実施例の構成を示すブロ
ック図、第４図は第１の実施例の処理を示すフローチャ
ート、第５図は第１実施例のカメラ１０により撮像され
る画像を示す図、第６図から第９図は第１の実施例のマ
イクロコンピュータ１１の処理を示す図、第１０図は第
１の実施例のレーザーレーダー１４による測定を示す図
、第１１図は第１の実施例のマイクロコンピュータ１１
の処理を示す図、第１２図は第２の実施例の構成を示す
ブロック図、第１３図は第２の実施例の赤外線カメラ３
１の構成を示すブロック図、第１４図は第２の実施例の
処理を示すフローチャート、第１５図は第２の実施例の
赤外線カメラ３１により撮像される画像を示す図、第１
６図および第１７図は第２の実施例のマイクロコンピュ
ータ３２によ・る処理を示す図、第１８図は第２の実施
例の道路形状表示部の構成を示すブロック図、第１９図
は道路形状の表示例を示す図、第２０図は従来例の検出
範囲を示す図、である。２０１・・・撮像手段、２０２・・・進路判別手段、２
０３・・・測定手段、２０４・・・判断手段、２０５・
・・障害物検出手段、１０・・・ビデオカメラ、１１・
・・マイクロコンピュータ、１４・・・レーザーレーダー、３１・・・赤外線カメラ
、３２・・・マイクロコンピュータ、３６・・・スキャ
ナ、３７・・・レーザーレーダー。特許出願人　　　日産自動車株式会社第２図第３図第４図第５図第６図第７図第８図 ”口　　　　ＩＪ　　　　　ｊ）　　　　　Ｉｖ第１１
図 −〉ｘ第１２図第１４図第１５図第１６図〉〉＞　　　シ

Claims

【特許請求の範囲】１　撮像手段と、進路判別手段と、測定手段と、判断手
段と、を有し、前記撮像手段は、自車両の進行方向を撮像し、撮像信号
を前記進路判別手段に出力するものであり、前記進路判別手段は、前記画像信号の中から自車線また
は道路形状を示す信号を抽出し、抽出された信号に基づ
き前記自車両の進路を判別し、判別結果を進路信号とし
て前記判断手段に出力するものであり、前記測定手段は、前記撮像手段によつて撮像される範囲
に存在する物体の位置を測定し、測定結果を測定信号と
して前記判断手段に出力するものであり、前記判断手段は、前記進路信号および前記測定信号に基
づいて、前記自車両の進路上に存在する物体を障害物と
判断し、進路以外に存在する物体を障害物ではないと判
断するものである、車両用障害物検出装置。２　撮像手段と、進路判別手段と、障害物検出手段と、
を有し、前記撮像手段は、自車両の進行方向を画像し、撮像信号
を前記進路判別手段に出力するものであり、前記進路判別手段は、前記撮像信号の中から自車線また
は道路形状を示す信号を抽出し、抽出された信号に基づ
き前記自車両の進路を判別し、判別結果を進路信号とし
て前記障害物検出手段に出力するものであり、前記障害物検出手段は、前記進路信号に基づき前記自車
両の進路上に存在する障害物の有無を検出するものであ
る、車両用障害物検出装置。