JPH08219775A

JPH08219775A - 距離計測装置

Info

Publication number: JPH08219775A
Application number: JP7028133A
Authority: JP
Inventors: Yoshihiro Sera; 義宏世良
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 1995-02-16
Filing date: 1995-02-16
Publication date: 1996-08-30

Abstract

(57)【要約】【目的】小型化が可能であると共に、画像処理が簡単
で、且つ安価に構成し得る距離計測装置を提供する。【構成】自動車が道路上を走行している際、画像セン
サ１０により前方に位置している道路標識や信号機等の
対象物４を撮影し、その画像Ｄを処理装置１２に入力す
る。処理装置１２は、画像処理部１４により撮影画像Ｄ
を処理し、対象物４の種類を分類する。この分類した対
象物は、更に知識ベース１３に蓄えられている形状デー
タと比較し、その傾きを補正する。その後、画像処理部
１４は、画像上での像の大きさを角度（ｒａｄ）として
算出して距離算出部１５へ出力する。この距離算出部１
５は、上記像の大きさを示す角度（ｒａｄ）と知識ベー
ス１３に蓄えられている対象物の大きさを示すデータを
用いて対象物４までの距離Ｒを算出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、単一画像センサを用い
て測距対象物までの距離を計測する距離計測装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】例えば自動車等に搭載されて信号機等の
測距対象物までの距離を計測する距離計測装置として、
画像センサを用いて計測するものがある。このように画
像センサを用いて対象物までの距離を測定する距離計測
装置は、従来では図６に示すように２台の画像センサ
１，２を用いて構成している。すなわち、所定間隔を保
って配置した２台の画像センサ１，２により対象物４を
撮影し、その撮影画像Ｄ１，Ｄ２をコンピュータ等を用
いた画像処理装置３に入力する。そして、この画像処理
装置３において、上記２つの画像Ｄ１，Ｄ２のずれ量を
算出し、このずれ量に基づいて対象物４までの距離Ｒを
求めている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記従来の距離計測装
置は、２台の画像センサ１，２を必要とするため、コス
トが高くなる。また、２台の画像センサ１，２をある程
度離して配置する必要があるので、小型化が困難であ
る。更に、画像センサ１，２から出力される２つの画像
Ｄ１，Ｄ２について処理を行なう必要があるため処理が
複雑となる等の問題があった。

【０００４】本発明は上記実情に鑑みてなされたもの
で、小型化が可能であると共に、画像処理が簡単で、且
つ安価に構成し得る距離計測装置を提供することを目的
とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明に係る距離計測装
置は、測距対象物を撮影する画像センサと、上記対象物
に関するデータを予め蓄えている知識ベースと、上記画
像センサにより撮影した画像と上記知識ベース内のデー
タとを比較して上記対象物と同じ種類の像を抽出し、画
像内での像の大きさを算出する手段と、この手段により
抽出した像の大きさと上記知識ベースに記憶されている
対象物の大きさから上記対象物までの距離を算出手段と
を具備したことを特徴とする。

【０００６】

【作用】測距の対象となる対象物を画像センサにより撮
影し、その取得した画像の中から知識ベース中に用意さ
れている対象物と同じ種類の像を抽出する。そして、こ
の抽出した画像の傾き等を補正した上で、画像内での像
の大きさを算出する。知識ベースには、対象物各々につ
いて大きさのデータを有しており、この知識ベース中の
対象物の大きさと上記画像内での像の大きさを比較する
ことにより、対象物までの距離を算出する。

【０００７】この結果、１つの画像センサを用いて対象
物までの距離を計測できるようになり、安価に構成し得
ると共に小型化することが可能となる。また、処理する
画像が１つであり、画像処理が容易となる。

【０００８】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例を説
明する。図１は本発明の一実施例に係る距離計測装置の
構成図である。同図に示すように１つの画像センサ１０
により測距の対象となる対象物４を一定の時間間隔で撮
影し、その撮影画像ＤをモニタＴＶ１１に出力して表示
すると共に、コンピュータ等を用いた処理装置１２に出
力する。上記画像センサ１０として例えば一般のＴＶカ
メラを用いた場合は、１秒間に３０枚の間隔で撮影され
る。

【０００９】上記処理装置１２は、この処理装置１２
は、予め対象物４の種類と大きさを蓄えておく知識ベー
ス１３、画像センサ１０により撮影した画像Ｄと知識ベ
ース１３に蓄えられているデータとを比較処理する画像
処理部１４、この画像処理部１４の処理結果から対象物
４までの距離を算出する距離算出部１５を備えている。
また、上記画像処理部１４は、撮影画像Ｄからカーブや
交差点を検出するカーブ・交差点検出部２１、検出され
たカーブや交差点周りの対象候補を抽出する対象候補抽
出部２２、この対象候補抽出部２２で抽出されたカーブ
や交差点周りの対象候補と上記知識ベース１３に蓄えら
れているデータとを比較処理して対象物を特定する対象
物照合部２３からなっている。そして、上記距離算出部
１５が算出した対象物４までの距離は、例えばカーブや
交差点までの距離として自動運転装置（図示せず）へ送
られる。

【００１０】上記知識ベース１３には、予め大きさ、形
状が規格で統一された対象物４について、その種別、大
きさ（高さ、幅等）、外観を応用分野に合わせてデータ
ベースとして蓄える。自動車用センサとして用いる場合
であれば、道路標識や交差点の信号機などが規格で統一
されているので、それらを対象物として使用する。例え
ば信号機の場合は、信号機の幅及び高さ、信号機の端部
から各信号灯までの距離、各部位の色、識別に必要な特
徴量のしきい値等を知識ベース１３に蓄える。また、道
路標識の場合は、標識の直径、標識に描かれている線の
太さ、各部位の色、識別に必要な特徴量のしきい値等を
知識ベース１３に蓄える。ガードレールの場合は、レー
ル幅、支柱の直径、各部位の色、識別に必要な特徴量の
しきい値等を知識ベース１３に蓄える。

【００１１】次に上記実施例の動作を自動車用センサと
して用いた場合について、図２に示すフローチャートを
参照して説明する。自動車が道路上を走行している際、
画像センサ１０により前方のカーブや交差点付近にある
道路標識や信号機等の対象物４を撮影し、その画像Ｄを
モニタＴＶ１１で表示すると共に、処理装置１２に入力
する。処理装置１２では、カーブ・交差点検出部２１に
より撮影画像Ｄを処理し、対象物４の種類を分類してカ
ーブ及び交差点を検出する。今、撮影画像Ｄとして例え
ば図３に示すように道路標識３１及びガードレール３２
を含む画像が得られた場合、画像処理部１４は、画像の
中をクラスタリングして幾つかの対象物候補を抽出する
（ステップＡ１）。この場合では、例えばカーブ・交差
点検出部２１によりカーブ及び交差点を検出し、更に対
象候補抽出部２２により道路標識３１を第１の対象物候
補として、ガードレール３２を第２の対象物候補として
抽出する。そして、対象物照合部２３により、各対象物
候補について特徴量を算出し（ステップＡ２）、その特
徴量を用いて知識ベース１３に蓄えられている対象物デ
ータと照合して、最終的に対象物４の種別を分類する
（ステップＡ３）。第１の対象物候補の場合であれば、
細長比、配色等の特徴量から例えば一方通行の標識であ
る等の分類を行なう。

【００１２】上記のようにして分類した対象物は、更に
知識ベース１３に蓄えられている形状データと比較し、
その傾きを補正する（ステップＡ４）。例えば上記撮影
画像Ｄから抽出した道路標識３１が図４（ａ）に示すよ
うに斜め前から撮影したもので、円形標識部分３１ａが
楕円形となっている場合であれば、図４（ｂ）に示す知
識ベース１３上の対象物３３の円形部分３３ａと比較す
ることにより、楕円度を求めて傾きを算出し、この楕円
度から道路標識３１の傾きを補正する。

【００１３】その後、対象物照合部２３は、画像上での
像の大きさ、例えば上記道路標識３１の大きさを角度
（ｒａｄ）として算出し（ステップＡ５）、距離算出部
１５へ出力する。この距離算出部１５は、知識ベース１
３内の対象物の大きさを示すデータを用いて対象物４ま
での距離Ｒを算出する（ステップＡ６）。例えば対象物
４、この場合には道路標識３１の実際の高さをｈ
（ｍ）、画像上での道路標識３１の高さをＬ（ｒａｄ）
とすると、その関係式は、Ｒ・tan Ｌ＝ｈで示される。従って、対象物４までの距離Ｒを求める式
は、Ｒ＝ｈ／tan Ｌとなり、対象物照合部２３で求めた道路標識３１の高さ
Ｌ（ｒａｄ）と、知識ベース１３に記憶されている道路
標識３１の実際の高さｈ（ｍ）を用いて距離Ｒを計算す
ることができる。

【００１４】そして、上記距離算出部１５で求めた対象
物４までの距離Ｒは、例えばカーブや交差点までの距離
として自動運転装置へ入力される。カーブや交差点など
では、低速で通過することが必要であるが、上記距離計
測装置によりカーブや交差点までの距離を計測して自動
運転装置に出力することにより、自動運転装置は入力さ
れた距離データに基づいて地点到達までにスムーズな減
速を行なう。

【００１５】上記の例では、対象物４として道路標識３
１までの距離Ｒを計測す場合について説明したが、その
他、ガードレールやセンタラインを利用することによ
り、撮影画像Ｄ中に対象物が連続的に存在することにな
るので、連続的な距離情報を得ることができる。

【００１６】以下、ガードレールを利用して距離を計測
する場合の例について図５を参照して説明する。画像セ
ンサ１０による撮影画像Ｄとして、図５（ａ）に示すよ
うに道路４１、ガードレール４２、ビル４３、雲４４等
の画像が得られたとすると、その画像をクラスタリング
して、幾つかの対象物候補を抽出する。この場合では、
撮影画像Ｄの中から白い色の部分、例えば図５（ｂ）に
示すようにガードレール４２及び雲４４を抽出する。次
いで、図５（ｃ）に示すように、上記抽出された白い部
分、即ちガードレール４２及び雲４４について、画面上
で占める面積、外周長、縦横比等の特徴量を算出する。

【００１７】次に特徴量を算出した対象物のうち、知識
ベース１３上のガードレールの条件を満たす特徴量を有
するものをガードレール４２として分類する。この場
合、雲４４などの背景は、条件を満たさないので、ガー
ドレールに分類されない。

【００１８】そして、図５（ｄ）に示すように画像上の
ガードレール４２に対し、水平方向にΔＶ（ｒａｄ）ピ
ッチ毎に、垂直方向にガードレール４２の占める見張り
角ｈ（１），ｈ（２），…，ｈ（ｎ）（ｒａｄ）を求め
る。

【００１９】ガードレールまでの距離をＲ（ｎ）、予め
知識ベース１３に蓄えているガードレール４２の高さを
Ｘとすると、距離Ｒ（ｎ）は次式Ｒ（ｎ）＝Ｘ／ｔａｎ（ｈ（ｎ））で求めることができる。

【００２０】上記のようにΔＶ（ｒａｄ）ピッチ毎にガ
ードレールまでの距離をＲ（ｎ）を求めることができ
る。また、ガードレール４２がカーブしている場合、図
５（ｅ），（ｆ）に示すように距離計測装置を搭載した
自動車４５とガードレール４２の垂線との最短距離Ｌ
（ｎ）を定義すれば、距離Ｌ（ｎ）によりカーブの位
置、カーブの度合いが分かる。また、距離Ｌ（ｎ）によ
りカーブまでの距離も算出することができる。即ち、図
５（ｅ）に示すように自動車４５の進行方向に対してガ
ードレール４２が平行でなければガードレール４２まで
の距離Ｒ（ｎ），距離Ｒ（ｎ＋１）に対するＬ（ｎ），
Ｌ（ｎ＋１）の値が異なるが、図５（ｆ）に示すように
自動車４５の進行方向に対してガードレール４２が平行
であれば、Ｌ（ｎ）とＬ（ｎ＋１）の値が等しくなる。
従って、ガードレール４２が途中でカーブしていれば、
Ｌ（ｎ′）とＬ（ｎ′＋１）が異なった値となるので、
カーブとなるｎ′が分かり、カーブまでの距離はＲ
（ｎ′）として求められる。

【００２１】なお、上記実施例において、画像センサ１
０で取得した画像Ｄは、モニタＴＶ１１に表示されるの
で、使用者が取得画像を確認することができる。この場
合、モニタＴＶ１１の画面上で、使用者が対象物を指定
することも可能である。

【００２２】また，上記実施例では、本発明による距離
計測装置を自動運転装置に利用した場合について説明し
たが、その他、自動車の速度測定に応用して速度違反取
締装置に適用することができる。即ち、本発明の距離計
測装置を道路の側方あるいは上方に設置し、走行してい
る自動車までの距離を連続して計測し、その変化率を見
ることにより、自動車の走行速度を測定し、その走行速
度に基づいて速度違反取締を行なう。上記距離計測装置
から自動車までの距離の計測には、例えばナンバープレ
ートを検出することにより行なうことができる。

【００２３】以下、ナンバープレートを検出して自動車
までの距離を計測する場合の例について説明する。距離
計測装置を道路の側方あるいは上方に設置し、画像セン
サ１０により走行中の自動車のナンバープレート部分を
撮影する。そして、その撮影画像Ｄの中から白い色の部
分を抽出し、その抽出された白い部分について画面上で
占める面積、外周長、縦横比等の特徴量を算出する。特
徴量算出した対象物のうち、知識ベース１３に蓄積して
いるナンバープレートの条件を満たすものをナンバープ
レートとして分類する。他の対象物は、条件を満たさな
いので、ナンバープレートに分類されない。

【００２４】そして、ナンバープレートの像の大きさを
角度として算出する。即ち、画像上でナンバープレート
幅の占める見張り角ｈ（ｒａｄ）を求める。そして、知
識ベース１３に予め記憶している実際のナンバープレー
ト幅Ｘ（ｍ）を用いてナンバープレートまでのの距離Ｒ
（ｍ）を次式で求める。

【００２５】Ｒ＝Ｘ／ｔａｎ（ｈ）そして、一定の撮影間隔ΔＴ（ｓｅｃ）毎にナンバープ
レートまでの距離Ｒ（ｍ）を計測すれば、ナンバープレ
ートの接近速度Ｖ（ｍ／ｓ）を次式により算出すること
ができる。

【００２６】Ｖ（ｎ）＝｛Ｒ（ｎ＋１）−Ｒ（ｎ）｝／ΔＴ但し、ｎは撮影間隔毎のフレーム番号である。なお、上
記実施例では、自動車用センサに適用した場合について
示したが、その他の場合であっても、知識ベース１３
に、その応用分野に合わせて対象物のデータを予め蓄え
ておくことにより、上記実施例と同様にして計測動作を
行なわせることができる。例えば産業機械の故障を修理
するロボット用センサとして用いる場合には、ロボット
が扱うボルトやパイプ等の対象物の種類と大きさ（長
さ、高さ、幅等）を知識ベース１３に蓄え、また、誘導
飛しょう体用センサとして用いる場合には、例えば航空
機や艦船等の対象物の種類と大きさ（長さ、高さ、幅
等）を知識ベース１３に蓄えることにより、対象物まで
の距離を計測することができる。

【００２７】

【発明の効果】以上詳記したように本発明によれば、対
象物の種別、大きさ、形状等を予め知識ベースに蓄えて
おき、画像センサにより撮影した画像と知識ベースの記
憶データとを比較することにより、対象物までの距離を
算出するようにしたので、１つの画像センサを用いて対
象物までの距離を計測でき、安価に構成し得ると共に小
型化することが可能となる。また、処理する画像が１つ
となるので、画像処理を簡易化することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る距離計測装置の構成を
示すブロック図。

【図２】同実施例における距離計測動作を示すフローチ
ャート。

【図３】同実施例における画像センサにより撮影した画
像の例を示す図。

【図４】同実施例における対象物候補画像の傾きを補正
する場合の説明図。

【図５】同実施例におけるガードレールを利用して距離
を計測する場合の説明図。

【図６】従来の距離計測装置を示すブロック図。

【符号の説明】

４対象物１０画像センサ１１モニタＴＶ１２処理装置１３知識ベース１４画像処理部１５距離算出部２１カーブ・交差点検出部２２対象候補抽出部２３対象物照合部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】測距対象物を撮影する画像センサと、上
記対象物に関するデータを予め蓄えている知識ベース
と、上記画像センサにより撮影した画像と上記知識ベー
ス内のデータとを比較して上記対象物と同じ種類の像を
抽出し、画像内での像の大きさを算出する手段と、この
手段により抽出した像の大きさと上記知識ベースに記憶
されている対象物の大きさから上記対象物までの距離を
算出手段とを具備したことを特徴とする距離計測装置。