JPH08147447A

JPH08147447A - 車両認識装置

Info

Publication number: JPH08147447A
Application number: JP6285489A
Authority: JP
Inventors: Kazuhiko Kanehara; 和彦金原; Yasushi Ueno; 裕史上野; Toshihiro Yamamura; 智弘山村; Ryota Shirato; 良太白▲土▼
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1994-11-18
Filing date: 1994-11-18
Publication date: 1996-06-07
Anticipated expiration: 2019-04-12
Also published as: JP3517999B2

Abstract

(57)【要約】【目的】誤認識が少なくかつ認識所要時間が短い車両
認識装置を提供することにある。【構成】撮像手段Ａと、微分画像生成手段Ｂと、微分
画像記憶手段Ｃと、原画像記憶手段Ｄと、自車走行領域
検出手段Ｅと、車両候補検出手段Ｆと、想定される走行
路上における車両以外の物標の特徴量を予め記憶するノ
イズ特徴記憶手段Ｇと、想定される走行路上における車
両の特徴量を予め記憶する車両特徴記憶手段Ｈと、前記
検出される車両候補に関するデ−タを前記記憶された車
両以外の物標の特徴量と比較することにより、車両以外
の物標と判定される車両候補をノイズとして最終的な車
両判定の対象から除くノイズ判定手段Ｉと、前記ノイズ
を除去された車両候補に関するデ−タを前記記憶された
車両特徴量と比較することにより最終的な車両の判定を
行う車両判定手段Ｊと、を具備する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、車載ビデオカメラを用
いた接近警報装置等の用途に好適な車両認識装置に係
り、特に、車両進行方向前方（若しくは後方）をビデオ
カメラにて撮影して得られた画像デ−タに基づき、画像
処理技術を利用して、先行車（若しくは後続車）の存在
を認識するようにした車両認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】車載ビデオカメラを用いて接近警報を行
う装置としては、例えば、特開平３−２７３５００号公
報に記載のものが知られており、このような装置におい
ては、車両進行方向前方をビデオカメラにて撮影して得
られた画像デ−タに基づいて、先行車の存在を画像処理
技術を利用して認識することが行われ、また車載ビデオ
カメラの取り付け位置を既知のものとすれば、車両後部
下端縁に相当する水平ラインの画面内高さは車間距離に
対応するとの前提の下に、先行車との車間距離を計測す
ることが行われている。

【０００３】すなわち、この公報に記載された先行車認
識処理では、先ず、撮影された車両前方画像内に含まれ
るエッジラインをｓｏｂｅｌオペレータに代表されるエ
ッジ抽出フィルタを用いて全て抽出し、次いでこの抽出
されたエッジラインの中から、所定の長さ及び角度を有
するエッジラインを『車線相当エッジライン』として検
索し、次いでその検索された一対の『車線相当エッジラ
イン』により定義された自車走行レーン領域内におい
て、水平なエッジラインを『車体相当水平エッジライ
ン』として検索し、最後に、自車走行レーン領域内に
『車体相当水平エッジライン』が存在するかを判定する
ことにより、先行車の存在を認識する、と言う手法が採
用されている。また、車間距離計測処理では、検索され
た幾つかの『車体相当水平エッジライン』の中で、画面
内最下端に位置する『車体相当水平エッジライン』の画
面内高さを求める、と言う手法が採用されている。

【０００４】また、先行車の存在を画像処理技術を利用
して認識し、同時に、車両後部下端縁に相当する水平ラ
インの画面内高さに基づいて車間距離を計測する別の手
法としては、例えば、自車走行レーン領域内において、
画面下から『明』→『暗』に変化する（車両影を反映し
た）水平エッジラインの強度を、画面上における垂直方
向の距離ｙの関数Ｒ（ｙ）を用いて評価し、関数Ｒ
（ｙ）の値が所定値以上となることに基いて車両候補と
認識した上で、当該位置より初めてＲ（ｙ）の値が極小
となる座標ｙ_sを検出し、この座標ｙ_sに対応する原画
像濃度値が十分暗い画像であれば、座標ｙ_sが車両影で
あってかつ車両後部の最下端縁に相当すると判定するこ
とも知られている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の先行車両認識処理にあっては、次のような問
題点がある。

【０００６】第１には、図１６に示されるように、実際
の路面上には車両の他にも水平エッジラインとして現れ
る物標が多数存在するため、それらの物標を車両と誤検
出する場合が多い。すなわち、図１６（ａ）は跨道橋の
影１１１が存在する場合、図１６（ｂ）は車間距離確認
用白線１１２が存在する場合、図１６（ｃ）は道路継ぎ
目１１３が存在する場合における画像をそれぞれ示して
おり、いずれの画像においても、（１）『暗』→『明』
→『暗』、或いは、『明』→『暗』→『明』等の濃度差
が画面の垂直方向に存在し、かつ（２）画面の水平方向
に物標が分布すると言う特徴を有するため、これを微分
処理すると水平エッジラインが現れてしまい、車両誤検
出の原因となる。

【０００７】第２には、前述した車両後部下端縁に相当
する水平エッジを検出する後者の手法にあっては、
（１）関数Ｒ（ｙ）の値が極小となる位置を探索するた
めに、画面の下から上へと１ラインごとに関数Ｒ（ｙ）
の値を算出する処理、（２）算出されたＲ（ｙ）の配列
から極小値を見い出す処理、からなる２つの処理が必要
であることに加え、それらの処理が終了した後に、さら
に、経験的に得られた多岐に亘る判定条件に照らして車
両であることの判定を行うため、例えば、図１７に示さ
れるような、車両特徴の存在を確認する作業を行った場
合、同図に示されるように、誤検出の可能性のある物標
よりも遠方に車両が存在すると、検出までに時間がかか
る。すなわち、図１７に示された画面の場合は、検出目
標たる車両１１０の手前に車間距離確認用白線１１２が
存在するため、この白線１１２が車両候補としてまず検
索され、次いで、車両１１０が車両候補として検索され
る。車両としての特徴の確認は、前述のように、車両
最下端位置の探索、同位置におる原画像濃度の確認、
最下端上部の水平エッジ探索、水平エッジ長さと、
最下端座標による実車両幅の推定、及び対象のレーン内
位置確認、の順にて行われることとなり、処理完了にか
なりの時間がかかる場合がある。

【０００８】この発明は上述の問題点に鑑み、上記誤検
出の可能性のある物標は、原画像、微分画像ともに画面
に対して平行な線分によって構成される比較的に単純な
図形パタ−ンを有すること、さらに高速道路或いは自動
車専用道路において最も頻繁に見られる物標であるた
め、その特徴を捕らえて積極的に車両候補群より除外す
ることは、処理の増分以上に、システムの性能（特に、
車両認識速度と言う側面）に対して寄与するところが大
きいと考えられる点に着目してなされたものであり、そ
の目的とするところは、誤認識が少なくかつ認識所要時
間が短い車両認識装置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】この発明は、図１に示さ
れるように、車両に搭載されてその進路前方若しくは後
方を撮影し対応する原画像デ−タを生成する撮像手段Ａ
と、前記生成される原画像デ−タを微分することにより
微分画像デ−タを生成する微分画像生成手段Ｂと、前記
生成された微分画像デ−タを記憶する微分画像記憶手段
Ｃと、前記生成された原画像デ−タを記憶する原画像記
憶手段Ｄと、前記記憶された微分画像デ−タに基づいて
自車走行領域を検出する自車走行領域検出手段Ｅと、前
記自車走行路上の微分画像デ−タに基づいて車両候補を
検出する車両候補検出手段Ｆと、想定される走行路上に
おける車両以外の物標の特徴量を予め記憶するノイズ特
徴記憶手段Ｇと、想定される走行路上における車両の特
徴量を予め記憶する車両特徴記憶手段Ｈと、前記検出さ
れる車両候補に関するデ−タを前記記憶された車両以外
の物標の特徴量と比較することにより、車両以外の物標
と判定される車両候補をノイズとして最終的な車両判定
の対象から除くノイズ判定手段Ｉと、前記ノイズを除去
された車両候補に関するデ−タを前記記憶された車両特
徴量と比較することにより最終的な車両の判定を行う車
両判定手段Ｊと、を具備することを特徴とする。

【００１０】

【作用】この発明によれば、検出される車両候補に関す
るデ−タを予め記憶された車両以外の物標の特徴量と比
較することにより、車両以外の物標と判定される車両候
補をノイズとして最終的な車両判定対象から除くため、
無駄な車両判定処理が省かれる。

【００１１】

【実施例】以下、本発明に係る車両認識装置を、レ−ザ
レーダ等の測距装置を有する接近警報装置として実施し
た幾つかの例を図２〜図１５を参照しながら説明する。

【００１２】先ず、これらの実施例に共通なシステム構
成を図２に示す。同図に示されるように、このシステム
は、車両の車体前端部に取り付けられかつ複数のヘッド
（ここでは３個のヘッド）を有するレーザレーダ距離計
１と、車両のルーフ前端部中央に取り付けられかつ進路
前方を撮影するビデオカメラ２と、車両の車輪回転速度
に基づいて走行速度を検出する車速センサ３と、システ
ム全体を統括制御するマイクロコンピュ−タで構成され
たコントロ−ラ４と、車内運転席から視認し得る位置に
取り付けられた表示装置５とから構成されている。

【００１３】コントロ−ラ４の機能説明図を図３に示
す。同図において、走行路検出手段４１は、ビデオカメ
ラ２からの画像デ−タに基づき自車走行路を検出する。
車両候補検出手段４２は、走行路検出手段４１にて検出
された自車走行路上の水平エッジラインに基づいて車両
候補を検出する。ノイズ除去手段４３は、先に述べた誤
検出の可能性のある物標（以下、ノイズと称する）の特
徴と車両候補検出手段４２にて検出された車両候補とを
比較し、両者が一致した場合には、当該車両候補を以降
の処理対象から除外する。車両下端候補検出手段４４
は、ノイズ除去手段４３にてノイズに該当しないと判断
された車両候補画像に対して車両下端候補を特定する処
理を行う。車両判定手段４５は、車両下端候補検出手段
４４にて特定された車両下端候補が車両であるかの判断
を行う。概略車間距離算出手段４６は、車両判定手段４
５の判断に基づき、水平エッジの画面内位置から車間距
離を算出する。車間距離判定手段４７は、概略車間距離
算出手段４６にて算出された概略車間距離に基づいて、
より精度の高いレーザレーダ距離計１から得られる複数
個の（この例では３個の）測定距離値の中でもっとも信
頼性の高い距離値を選択する。危険度判定手段４８は、
車間距離判定手段４７から得られる車間距離と車速セン
サ３により得られる車速とに基づいて接近危険度を判定
し、その結果を表示装置５へと出力する。

【００１４】次に、コントロ−ラ４の各機能を実現する
ためのシステムプログラムの構成を図４，図５のフロー
チャートに示す。同図において、ステップ１において
は、３個のレーダ距離値ＬＬ，ＬＣ，ＬＲがレーザレー
ダ距離計１から取り込まれる。ここで、ＬＬ，ＬＣ，Ｌ
Ｒは、それぞれ左、中央、右方向に所定の指向角を付け
て設置された各レーザレーダ距離計の出力値を表す。ス
テップ２においては、前方画像デ−タが原画像デ−タと
してビデオカメラ２から取り込まれる。さらに、ステッ
プ３においては、自車速が車速センサ３から取り込まれ
る。その後、ステップ４〜ステップ１７により先行車検
出機能が実現される。ステップ２において取り込まれた
画像デ−タは、ステップ４において原画像デ−タとして
メモリに記憶される一方、ステップ５において前もって
生成された微分画像デ−タを用いて水平エッジの検出が
行われた後、ステップ６において水平エッジ画像メモリ
に記憶される。以上のステップ４〜６は、パイプライン
構造を有する画像処理装置を用いることにより同時に行
うことが可能である。次いで、ステップ７では走行レー
ンの認識が行われる。この処理としては、例えば、前記
エッジ画像における前回検出された白線モデル近傍の水
平エッジ点を白線候補点として検出し、次式で表される
白線モデルとを最小二乗法でカーブフィットすることに
よりそのモデルパラメ−タを求め、そのモデルで囲まれ
た領域を走行レーンとして認識すると言う方法等が考え
られる。

【００１５】

【数１】ｘ_i＝（ａ＋ｉｅ）（ｙ−ｄ）＋ｂ／（ｙ−ｄ）＋ｃ……（１）ここに、ｉは整数で、その値は図６に示されたレーンマ
ーカＮｏ．に対応している。上記処理を経ることによっ
て、ステップ８において自車走行レーンはレーンマーカ
Ｎｏ．により容易に認識される。ステップ９では車両下
端候補座標検出の前処理（すなわち、車両候補検出）が
所定のｙ座標まで、画面下から上方に向かって行われ
る。一般に、先行車下部には影が現れるので、その影に
よって生ずる水平エッジの位置をここでは検出する。車
両下部水平エッジ（車両下影周囲）の特徴としては、次
の２点が挙げられる。

【００１６】（１）画面下から走行レーン上を探索し
ていったとき、『明』（道路）→『暗』（車両影）の順
に濃度値が変化するため、水平エッジ強度もその順を反
映したものとなる（図６中のエッジ検出オペレ−タを用
いた場合負の水平エッジが検出される）。

【００１７】（２）車両影上方近傍の水平エッジの長
さの最大値は車両幅を反映した長さとなる。

【００１８】上記特徴から、まず対象が負の横エッジ点
列であり、且つ以下の条件を満足するｙ座標を車両下端
候補ｙ_s0として検出する。

【００１９】

【数２】ｉｆＲ（ｙ）＞Ｒｉｔｈｅｎｙ₀＝ｙ；Ｒ（ｙ）＝（Ｎｅ／Ｎｗ）＊１００％……（２）ここに、Ｎｅはあるｙ座標における自車線領域内の所定
値以上の絶対強度を有する負のエッジ点の個数、Ｎｗは
その斜線領域の幅（画素）を表す（図７参照）。Ｒ_tは
Ｒの下限値を定める閾値であり、例えば軽自動車の車幅
１．４ｍに対し道幅を高速道路を想定して３．５ｍとす
れば、Ｒ_t＝４０（％）と定めることができる（図８の
符号７１参照）。上記条件を満足する座標ｙ_s0が検出さ
れたならステップ１０へと進み、ここで得られた車両候
補に対してノイズであるか否かの判定が行われる。ノイ
ズの判定条件に付いては以下に詳しく説明する（図９〜
図１２参照）。図９はノイズの代表として、橋影、継ぎ
目、車間距離認識用白線（以下、白線と称する）を取り
上げ、その特徴をまとめて示す表である。橋影に関して
は、道幅いっぱいに影が横たわるという特徴を有する
（図１０参照）。従って、橋影は、符号８１に示される
ように、先に定義したＲの値がほぼ１００％になる。ゆ
えに、

【数３】ｉｆＲ（s0）＝１００％ｔｈｅｎｎｅｇｌｅｃｔ……（３）と言う条件をステップ１０に含める。次に、道路継ぎ目
について述べる。道路継ぎ目は他のノイズと比較してコ
ントラストが弱い場合が多く、従って遠方においてはそ
の原画像及びエッジ画像を確認することが困難である
（図１１参照；図中Ｒの添字＋／−は図６におけるエッ
ジ検出用オペレ−タを用いた場合に検出される＋／−エ
ッジに関するＲ値を表す）。言い換えれば、近距離にお
いて以下に述べる継ぎ目除去手段を設ければよいと言え
る。すなわち、符号８２に示されるように、継ぎ目であ
ることの前提条件を考えることができる。ここに、ｙ_t
は検出された車両候補位置に基づいて継ぎ目除去を行う
か否かを判断するための閾値である。ｙ_tの値は厳密に
設定（すなわち、厳密に継ぎ目が見えなくなる距離を求
めて設定）する必要はない。本手法はあくまでもノイズ
除去のためのものであるので、全体の系の処理速度に応
じて適用範囲を定めればよい。また、継ぎ目は近距離に
おいて鮮明な画像が得られた場合、＋エッジに関するＲ
の値（Ｒ+ ）の最大値と−エッジに関するＲの値（Ｒ-
）の最大値はほぼ等しいと言う特徴を有する（符号８
３参照）。さらに、継ぎ目の材質にもよるが、画面下か
ら『暗』（道路）→『明』（継ぎ目）→『暗』（道路）
と言う順で、継ぎ目の周囲で濃度値が変化する場合も存
在する（符号８４参照）。しかし、次式を継ぎ目除去の
判断式としてステップ１０に含める。

【００２０】

【数４】ｙ＞ｙ_t＆ｉｆ（Ｒ+ ＆Ｒ- ）＞Ｒ_i ｔｈｅｎｎｅｇｌｅｃｔ……（４）上式は、第１項の条件をトリガとして、車両候補検出後
（閾値Ｒ_t以上の値を有するＲ- 検出後）、その上下近
傍において同様に閾値Ｒ_t以上の値を有するＲ+ を探索
することで容易に実行することができる。最後に、車間
距離認識用白線について述べる。白線は車両の通過など
で鮮明に描かれている場合（符号１２２で示す）とそう
でない場合（符号１２１で示す）とが存在する（図１２
参照）。従って、鮮明な白線の場合にはＲ+ とＲ- の値
はほぼ等しくなるが（符号８３参照）、不鮮明な白線の
場合には成り立たない（符号８５参照）。一方、Ｒ+ ，
Ｒ- のピークが現れる順番は白線がひどく不鮮明な場合
を除いて、画面下から『明』→『明』→『暗』と言う濃
度変化を反映した順番となる（符号８６参照）。また、
車両候補検出座標ｙ_s0近傍における原画像の濃度値Ｇは
必ず白線を反映したものとなる（符号８７参照）。ま
た、車両候補検出座標ｙ_s0近傍における原画像の濃度値
Ｇは必ず白線を反映したものとなる（符号８７参照）。
以上のべた特徴より、まったく疑い得ないものは３番目
の白線濃度を用いた除去手段と言えるので、系全体の処
理を少しでも軽くすることを考慮し、以下の条件を白線
除去手段としてステップ１０に組み入れる。

【００２１】

【数５】ｆｏｒｘ＝ｘ₀（ｙ_s0−１）ｔｏｘ＝ｘ₁（ｙ_s0−１）：ｉｆＧ（ｘ，ｙ）＞Ｇｗｔｈｅｎｎｅｇｌｅｃｔ……（５）ここに、−１はｙ_s0より１画素上の原画像を参照するこ
とを意味する。また、Ｇｗは白線濃度判断のための閾値
である。以上、（１）式〜（５）式を用い、ステップ１
０でノイズか否可の判断を行った後、ノイズであると判
断された場合には再びその車両候補位置より上方にステ
ップ９により車両候補検出処理を行う。ノイズではない
と判定された場合には、以下の車両最下端位置検出処理
（ステップ１１）を経た後、車両であるか否かの判定へ
と移行する。ステップ１１では、ｙ_s0より画面情報にて
初めてＲ（ｙ）に極小値をもたらすｙ座標ｙ_sを検出す
る（図８符号７２参照）。これは、図１３に示すよう
に、車両影には濃度階調が存在するため、車両候補位置
がすなわち車両最下端位置たりえないために必要な処理
である。ｙ_sは、次式を満足するｙ座標を検出すること
によって得ることができる（図１４参照）。

【００２２】

【数６】Ｆｒｏｍｙ＝ｙ₀ ｔｏｙ＝ｙ₀＋Δｙｉｆ（ΔＲ_i＊ΔＲ₀＜０）＆（ΔＲ₀＜０）ｔｈｅｎｙ_s＝ｙ_j； ΔＲ₀＝Ｒ（ｙ_j）−Ｒ（ｙ_j-1） ΔＲ₁＝Ｒ（ｙ_j+1）−Ｒ（ｙ_j）……（６）ここに、Δｙは極小値検索範囲のｙ方向に制限を与える
定数であり、また添字ｊは３つのｙ座標の直前後関係を
示すもので、−１は画面上で１画素上方を、＋１は画面
上で１画素下方をそれぞれ表す。ｙ_s検出後ステップ１
２へと進む。ステップ１２においては、ｙ＝ｙ_sと道幅
で規定される領域内で閾値Ｎｔ以下の濃度値を有する画
素が存在するか否かを確認する（図８の符号７３参
照）。これは、車両の特徴の一つである、車両下の影を
確認することを意味する。ｙ_sより上方は、対象が車両
であるとするならば、前述した車両第２の特徴より、車
両バンパー付近に車両幅相当の水平エッジが検出される
はずである（図８符号７２参照）。従って、ステップ１
３では、ｙ_sより上方近傍において、車両幅相当の水平
エッジの存在を確認する。ｙ＝ｙ_sより上方の斜線領域
内で所定値以上の絶対強度を有する水平エッジ点列幅Ｎ
ｅを検出する。これは、ｙ座標ごとに該当する画素数を
計数することによって容易に求めることができる。一
方、車両幅はほぼ１．４（軽自動車）〜２．５（大型ト
ラック）ｍの範囲にあり、高速道路の場合、道幅は３．
５ｍである。今、ｙ_sの位置と、Ｎｅの検出された位置
とは自車から等距離にあると考えられるので、対象が車
両の場合、次の条件を満足する。

【００２３】

【数７】１．４／３．５≦Ｎｅ／Ｎｗ（ｙ_s）≦２．５／３．５……（７）また、車両は斜線内に収まっているので、次の条件を追
加する。

【００２４】

【数８】［ｘ₀（ｙ_s）＜ｘ_c0］＆［ｘ₁（ｙ_s）＞ｘ_c1］……（８）ここに、ｘ_c0，ｘ_c1は該水平エッジ両端間のｘ座標であ
る。以上（７）式および（８）式を満足する水平エッジ
が存在するとき、ｙ_sは車両下端と認識することがで
き、その結果、同じ影であり、かつ先に述べたノイズ以
外の影の例として挙げることのできる、路肩静止物の影
は車両の影と区別される。路肩静止物の影は、影の一方
の端点が自車走行レーン外にあるからである（図１５参
照）。ステップ１３では画像による先行車までの概略距
離を算出する。道路の勾配を無視すれば、概略距離は次
式で算出することができる。

【００２５】

【数９】Ｌ₋ＩＭＧ＝Ｆ＊Ｈ₀／（ｙ_s−ｄ）……（９）ここで、Ｆは焦点距離に対応した定数、Ｈ₀はカメラ取
り付け高さを表す。ステップ１５ではレーダ測定距離と
上記概略距離との差の絶対値ΔＬＬ〜ＬＲを求める。続
いて、ステップ１６で上記ΔＬＬ〜ＬＲの内の最小値を
求め、該最小値をもたらすレーダ距離値を先行車までの
距離として採用する。このようにして得られた、先行車
までの距離と、自車速、相対速度とによってステップ１
７で接近しすぎか否かの判断を行い、もしも必要である
ならば運転者に警報を与えることによって注意を促す。

【００２６】次に、本発明の第２実施例について説明す
る。第１実施例において白線の除去判断条件を車線内に
Ｇｗ以上の濃度値を有する物標が検出された場合として
いたが、その車線内において、平均濃度値Ｇｍを求め、
ＧｍとＧｗとを比較することによって行ってもよい（図
９中符合８８参照）。

【００２７】次ぎに、本発明の第３実施例について説明
する。第１実施例においては、路肩物標の影は、ノイズ
検出手段の中に組み入れずに行ってきたが、その大きな
特徴である、路肩から水平エッジが連続して現れる物標
であることに着目すれば、以下の判定条件が除去が可能
である（図１５参照）。

【００２８】

【数１０】ｉｆ（ｘ_s−ｘ₀（ｙ_s0））＜０ｏｒ（ｘ_s−ｘ₀（ｙ_s0））＞０ｔｈｅｎｎｅｇｌｅｃｔ……（１０）ここに、ｘ_sは所定の閾値以上のエッジ強度が連続して
得られる最初のｘ座標であり、上式においては、該ｘ_s
と車線両端点との差をとり、その値の符合を見ることに
より、得られた車両候補は車線外からの影によって生じ
たものであるか否かの判定を行っている。

【００２９】以上の実施例にあっては、検出される車両
候補に関するデ−タを予め記憶された車両以外の物標の
特徴量と比較することにより、車両以外の物標と判定さ
れる車両候補をノイズとして最終的な車両判定対象から
除くため、無駄な車両判定処理が省かれ、これによりこ
の種車両の認識処理における認識率の向上および認識所
要時間の短縮化を計ることができる。

【００３０】以上、接近警報装置に本願発明を応用した
例を中心に実施例を説明してきたが、それそれ以外にも
本発明は例えば先行車に自動的に追従する自律走行車等
に応用することが可能である。さらに、本発明はビデオ
カメラを車両後方へ向けて取り付ければ、後続車両の認
識にも応用できることは言うまでもないことである。

【００３１】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、この発
明によれは、誤認識が少なく、かつ認識所要時間の短い
車両認識装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のクレーム対応図である。

【図２】本発明の実施例におけるシステム構成図であ
る。

【図３】図２のシステム構成図に示されるコントロ−ラ
の機能説明図である。

【図４】図２のシステム構成図に示されるコントロ−ラ
のシステムプログラムを示すフロ−チャ−トである。

【図５】図２のシステム構成図に示されるコントロ−ラ
のシステムプログラムを示すフロ−チャ−トである。

【図６】本発明の実施例におけるエッジ検出オペレ−タ
及び走行レーンモデルの説明図である。

【図７】本発明の第１実施例における水平エッジ評価方
法の説明図である。

【図８】本発明の第１実施例における車両特徴量の説明
図である。

【図９】本発明の第１実施例における誤検出物標特徴量
の説明図である。

【図１０】本発明の第１実施例における誤検出物標特徴
量（橋影）の説明図である。

【図１１】本発明の第１実施例における誤検出物標特徴
量（継ぎ目）の説明図である。

【図１２】本発明の第１実施例における誤検出物標特徴
量（白線）の説明図である。

【図１３】本発明の第１実施例における車両最下端座標
の説明図である。

【図１４】本発明の第１実施例における車両最下端座標
算出方法の説明図である。

【図１５】本発明の第３実施例における誤検出物標特徴
量（路肩物標の影）の説明図である。

【図１６】従来技術の問題点を示す説明図である。

【図１７】従来技術の問題点を示す説明図である。

【符号の説明】

Ａ撮影手段Ｂ微分画像生成手段Ｃ微分画像記憶手段Ｄ原画像記憶手段Ｅ自車走行領域検出手段Ｆ車両候補検出手段Ｇノイズ特徴記憶手段Ｈ車両特徴記憶手段Ｉノイズ判定手段Ｊ車両判定手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｇ０８Ｇ 1/16 ＣＨ０４Ｎ 7/18 ＪＫ (72)発明者白▲土▼ 良太神奈川県横浜市神奈川区宝町２番地日産自動車株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】車両に搭載されてその進路前方若しくは
後方を撮影し対応する原画像デ−タを生成する撮像手段
と、前記生成される原画像デ−タを微分することにより微分
画像デ−タを生成する微分画像生成手段と、前記生成された微分画像デ−タを記憶する微分画像記憶
手段と、前記生成された原画像デ−タを記憶する原画像記憶手段
と、前記記憶された微分画像デ−タに基づいて自車走行領域
を検出する自車走行領域検出手段と、前記自車走行路上の微分画像デ−タに基づいて車両候補
を検出する車両候補検出手段と、想定される走行路上における車両以外の物標の特徴量を
予め記憶するノイズ特徴記憶手段と、想定される走行路上における車両の特徴量を予め記憶す
る車両特徴記憶手段と、前記検出される車両候補に関するデ−タを前記記憶され
た車両以外の物標の特徴量と比較することにより、車両
以外の物標と判定される車両候補をノイズとして最終的
な車両判定の対象から除くノイズ判定手段と、前記ノイズを除去された車両候補に関するデ−タを前記
記憶された車両特徴量と比較することにより最終的な車
両の判定を行う車両判定手段と、を具備することを特徴とする車両認識装置。
【請求項２】前記車両判定手段は、走行路上におい
て、画面下から『明』→『暗』方向に原画像の濃度値が
変化することを反映した水平エッジ強度を画像座標系上
のｙの所定の関数Ｒ（ｙ）で評価する手段と、該評価結
果に基づき該走行路上で検出される水平エッジが車両候
補であるか否かを判定する手段と、該車両候補が検出さ
れるｙ座標を起点として画面上方にてはじめて関数Ｒ
（ｙ）が極小となる座標ｙ_sを検出する手段と、自車走
行レーン内ｙ上の原画像濃度値が所定範囲内にあるか否
かを判定する手段と、により構成されることを特徴とす
る請求項１に記載の車両認識装置。
【請求項３】前記関数Ｒ（ｙ）は、ｙ座標により定まる
道幅相当画素数と、該道幅内における所定範囲の強度を
有する水平エッジ点の数との比であることを特徴とする
請求項２に記載の車両認識装置。
【請求項４】車両以外の物標の特徴が、前記関数Ｒ
（ｙ）の値がほぼ斜線幅全域にわたる物標であることを
反映したものであることを特徴とする請求項３に記載の
車両認識装置。
【請求項５】車両以外の物標の特徴が、前記関数Ｒ
（ｙ）の値が画面下から『暗』→『明』→『暗』と言う
順で現れる濃度分布を反映したものであることを特徴と
する請求項３に記載の車両認識装置。
【請求項６】車両以外の物標の特徴が、前記関数Ｒ
（ｙ）の値により検出される車両候補近傍の原画像濃度
値が所定値以上であるとすることを特徴とする請求項３
に記載の車両認識装置。
【請求項７】画面下から『暗』→『明』と言う濃度変化
によりもたらされるＲの値Ｒ+ に引き続いて、『明』→
『暗』と言う濃度変化によりもたらされるＲのＲ- 値が
ともに所定値以上であることを特徴とする請求項５に記
載の車両認識装置。
【請求項８】車両以外の物標の特徴が、車両候補検出ｙ
座標と自車走行路検出手段により得られる境界との交点
のうち、左側の交点と、車両候補特徴として検出された
物標の所定値以上の水平エッジ点列の左端との差が正ま
たは０となるもの、若しくは、右側の交点と、該水平エ
ッジ点列の右端との差が負または０となるものであると
することを特徴とする請求項１に記載の車両認識装置。
【請求項９】前記車両の判定は、前記座標ｙ_sより上方
にある水平エッジ点列のうち、幅が所定範囲内にある水
平エッジの有無により行われることを特徴とする請求項
２に記載の車両認識装置。
【請求項１０】前記極小値の検出は、所定のｙ座標前後
のＲの値と、該ｙ座標におるＲの値との差及び積によっ
て行われることを特徴とする請求項２に記載の車両認識
装置。
【請求項１１】前記極小値の検出は、前記関数Ｒ（ｙ）
が所定値以下であるか否かを判断することにより行われ
ることを特徴とする請求項２に記載の車両認識装置。
【請求項１２】前記自車走行領域検出手段は、画像座標
系において入力画像から白線候補点を検出する手段と、
画像座標系において該候補点により決定される白線を近
似する所定のパラメ−タによって記述される曲線式の該
パラメ−タを保持する手段と、該パラメータから白線座
標点を算出する手段と該白線座標と新たに検出された白
線候補点との差を算出する手段と、該差と曲線式に基づ
いてパラメ−タの変動量を算出する手段と、該変動量に
基づいてパラメ−タを補正する手段とをさらに有するこ
とを特徴とする請求項１に記載の車両認識装置。
【請求項１３】前記画像座標系によって記述される曲線
式に、少なくともａ（白線からの距離に相当）、ｂ（道
路曲率に相当）、ｃ（対道路ヨー角に相当）、ｄ（ピッ
チ角＝道路とカメラのなす角に相当）、ｅ（道路幅に相
当）と言う５つのパラメ−タを含むことを特徴とする請
求項１２に記載の車両認識装置。
【請求項１４】前記曲線式を、２次式とすることを特徴
とする請求項１２に記載の車両認識装置。
【請求項１５】前記パラメ−タ変動量を最小二乗法で算
出することを特徴とする請求項１２に記載の車両認識装
置。
【請求項１６】前記２次式を、ｘ＝（ａ＋ｉｅ）（ｙ−ｄ）＋ｂ／（ｙ−ｄ）＋ｃとすることを特徴とする請求項１４に記載の車両認識装
置。