JPH09240397A - 後側方車両の報知装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】自車両の後側方に存在する車両を精度よく検出
して報知する。 【解決手段】自車両の後側方領域の撮像画像から、隣接
車線内に存在する移動物体を検出する一方、該移動物体
の検出位置における白線の有無を検出し、これらの検出
結果を統合することにより他車両を検出する。そして、
検出された他車両と自車両との接近状態を判別し、接近
度が過大となる可能性があるときに運転者に報知する。
また、該報知を自車両の方向指示器がＯＮ状態になった
ときに行なうようにしてもよい。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、車載カメラにより
自車両の後側方領域に存在する他車両を監視し、車線変
更時等に必要に応じ、自車両と他車両との接近情報を報
知する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の自車両の斜め後方（後側方）領域
を監視して、車線変更時に必要に応じて報知を発生させ
る装置としては、例えば特開平２−287799号に開示され
ている。この装置では、車載カメラにより撮影された所
定距離後方の道路画像を用いて道路上の走行車線を認識
し、該認識された走行車線内に監視領域を設定し、該監
視領域内に後続車両が存在するか否かを２値化処理によ
り検出している。そして、自車両の走行速度と他車両の
位置に基づいて、自車両が方向指示器を操作して進路変
更を行うときに、他車両との接近度が過大となるおそれ
がある場合に報知を発生するものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の報知の発生装置にあっては、監視領域内の車
両を２値化処理により検出するため、車両のボディ色
（例えば路面と類似しているボディ色など）によっては
車両が検出しにくい可能性がある。また、本来検出する
必要のない道路標識などを他車両として誤検出する可能
性がある。

【０００４】そこで本発明は、このような従来の問題点
に鑑み、自車両の後側方領域の撮像画像から道路標識等
を識別しつつ他車両をより確実に認識し、自車両と他車
両との関係に応じて報知を発生させることができる後側
方車両の報知装置を提供することを目的としている。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１に記載の発明は、自車両の後側方領域を撮
像する撮像手段と、撮像した画像から自車両が走行する
走行車線に隣接した車線内に存在する移動物体を検出す
る移動物体検出手段と、前記隣接車線の路面に表示され
た自車両の走行車線とは反対側の白線を検出する白線検
出手段と、前記移動物体検出手段の検出結果と前記白線
検出手段の検出結果とに基づいて、検出された移動物体
中から他車両を検出する他車両検出手段と、前記他車両
検出手段により検出された他車両の自車両に対する相対
距離および相対速度とに基づいて該自車両と他車両とが
過度に接近されようとする状態を判断する接近状態判別
手段と、該接近状態判別手段により判別された接近状態
を運転者に報知する報知手段と、を備えるようにした。

【０００６】請求項２に記載の発明は、前記報知手段
は、前記隣接車線への車線変更を行うため自車両の方向
指示器を作動させていることを条件として報知を行うよ
うにした。請求項３に記載の発明は、前記移動物体検出
手段は、前記撮像画像の隣接車線内の領域に車両の特徴
部分を含むように検査ラインを設定し、該検査ライン上
の輝度値を１ラインずつ経過時間に対して順次並べるこ
とにより時空間画像を作成する一方、該時空間画像上に
現れる前記特徴部分の軌跡の位置情報に基づいて移動物
体を検出するようにした。

【０００７】請求項４に記載の発明は、前記車両の特徴
部分は、他車両のタイヤ部分とした。請求項５に記載の
発明は、前記白線検出手段は、白線の検出領域を複数の
ブロックに分割し、各ブロック毎に白線を検出するよう
にした。

【０００８】

【発明の効果】請求項１に記載の発明によれば、自車両
の後側方に存在する車両を撮像画像から検出するため、
車両の検出距離をより長く、且つ検出範囲をより広く設
定することができる一方、移動物体の検出結果と白線の
検出結果とに基づいて車両を検出するため、車両検出の
確実性をより向上させることができ、以て、自車両との
接近度が過大となる情報に基づいて進路変更の適切なタ
イミングを知ることができる。

【０００９】請求項２に記載の発明によれば、方向指示
器が操作されてから他車両の近接状態を判別するため、
判別のための計算負担を軽減することができると共に、
不用な報知を極力防止でき、より信頼性の高い報知を行
なうことができる。請求項３に記載の発明によれば、撮
像画像中の隣接車線内に存在する他車両を、時空間画像
上に表すことにより、必要な情報を残しつつ撮像画像情
報を大幅に削減することができる一方、検査ラインを隣
接車線内に設定することにより、撮像画像の路面状態等
の背景の変化による車両の誤検出を極力低減することが
でき、検査領域が小さく限定されるため計算負担を軽減
することができる。以て、他車両の自車両に対する相対
距離および相対速度を実時間でより正確に検出すること
ができる。

【００１０】請求項４に記載の発明によれば、車両のタ
イヤ部分に検査ラインを設定することにより、車両のボ
ディ色等に影響されず、路面と車両とがより明確に区別
されるため、車両をより正確に検出することができる。
請求項５に記載の発明によれば、白線が存在するか否か
をより細かな領域で判断することができるため白線検出
の精度が向上し、以て、検出された移動物体が車両か否
かを、より細かに且つ正確に判定することができる。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下に本発明の実施の形態を図１
〜図15に基づいて説明する。図１は本発明の実施の形態
におけるシステムブロック図である。本発明の実施の形
態においては、図２に示す自車両21の後側方領域22を、
例えばＣＣＤカメラ等の撮影手段11により撮影し、該撮
影した画像の中から隣接車線23中の移動物体24を移動体
検出手段12により検出する一方、隣接車線23の白線25を
白線検出手段13により検出する。そして、移動物体検出
手段12と白線検出手段13の検出結果に応じて他車両検出
手段14により他車両を検出する。さらに、近接状態判別
手段15により、方向指示器16がＯＮ状態のときに他車両
が自車両に接近度過大となるかを判別し、接近度過大と
なる場合に運転者に報知手段17により報知するようにし
ている。

【００１２】かかる構成による後側方車両の報知装置の
概略的な処理内容を以下に説明する。まず、撮像手段11
によって得られた自車両21の後側方の撮像画像から移動
物体検出手段12により車両等の移動物体24を検出し、該
検出された移動物体24の自車両21に対する相対位置と相
対速度とを算出し、その結果を他車両検出手段14に入力
する。

【００１３】一方、白線検出手段13により後側方の撮像
画像に微分処理を施し、隣接車線23の路面に表示された
白線25を含むと思われる領域を複数ブロックに分割し、
各ブロック毎に白線25の有無を検出する。このとき白線
25が検出されなかったブロックは、他車両24等の移動物
体によって白線25が隠されていると考えられるため障害
物が存在すると判断し、この白線25が検出されなかった
位置を他車両検出手段14に入力する。

【００１４】他車両検出手段14では、移動物体検出手段
12で得られた移動物体の相対位置と、白線検出手段13で
得られた障害物が存在する領域の位置とを比較する。そ
して、もし移動物体検出手段12で得られた位置を含むブ
ロックに白線25が存在していなければ、立体感のある障
害物が存在すると判断して、その障害物の相対位置と相
対速度を近接状態判別手段15に出力する。

【００１５】また、移動物体検出手段12で得られた位置
を含むブロックに白線25が存在していれば、その移動物
体は道路標識などの立体感のない障害物と判断して、こ
の障害物を処理対象から除外する。近接状態判別手段15
では、得られた車両の相対位置と相対速度から車線変更
時に接近度が過大となる可能性を判定する一方、方向指
示器16のon/off状態を判別し、方向指示器16がＯＮ状態
で、且つ車線変更時における自車両と他車両との接近度
が過大となる場合には、報知手段17に信号を入力して運
転者への報知を行う。また、方向指示器16がＯＦＦ状態
のときや、方向指示器16がＯＮ状態でも車線変更時の接
近度が過大となる可能性がない場合には、特に運転者に
対する報知は行わない。

【００１６】尚、本実施の形態においては自車両21の後
側方領域22を上記のようにして常時監視しているが、方
向指示器16がＯＮ状態になった時点から監視を開始して
もよい。次に、移動物体検出手段12と白線検出手段13に
おける画像処理の手順を図３に示した。

【００１７】まず、例えばＣＣＤカメラにより自車両の
後側方領域を撮影することにより画像入力を行う。ここ
では画像入力と同期して撮像画像（原画像）の水平方向
の微分画像を作成している。このときの原画像は移動物
体検出のための時空間画像の作成用として、また、水平
方向の微分画像は白線の検出用として使用する。尚、水
平方向の微分画像の作成においては、一般的によく知ら
れたＳＯＢＥＬオペレータのマスク処理等で容易に作成
することができる。

【００１８】次に、時空間画像の作成について説明す
る。まず、自車両に対する他車両の相対位置および相対
速度を求めるために、着目した移動物体の時間経過に伴
う移動量の変化を調べる。即ち、時間の経過と移動量を
表すデータとして、例えば縦軸に時間、横軸に原画像の
ｘアドレスとした座標系で表される濃淡画像（時空間画
像）を作成する。

【００１９】時間情報を考慮した場合、一般的には図４
に示すようにｘアドレス軸、ｙアドレス軸、時間軸の座
標系を持つ時空間画像となるが、このままの画像データ
で処理するには膨大な時間を要し、実時間処理を前提と
したシステムには適さない。そのため、実時間処理を前
提とした場合には、各時間毎の画像情報の中で、移動物
体を表す情報をできるだけ残したまま、全体としての情
報量を削減する必要がある。

【００２０】そこで、本実施の形態においては、原画像
のｙ方向１画素分の幅をｘ方向の特定の１ライン（検査
ライン）だけ抽出することにより時空間画像を作成し
た。この時空間画像の作成方法においては、作成する時
空間画像の座標系は図５に示すようにｘアドレスと時間
軸だけで構成でき、必要な移動物体の情報を残しつつ、
各時間毎の原画像の情報量を大幅に削減することができ
る。

【００２１】しかしながら、この作成方法においては、
原画像中の隣接車線内の移動物体を表している１ライン
を適切に選択しなければならない。そこで、以下のポイ
ントを考慮して検査ラインを決定した。 （Ａ）背景による影響をできるだけ受けない場所を選択
する。 移動物体の情報を表す検査ラインを決定するときに注意
しなければならないことは、車載の撮像手段によって得
られた画像を用いるということである。つまり、自車両
も走行しているので、入力画像の背景は一定しておら
ず、通常は背景も移動物体と判断されてしまうのであ
る。そこで、背景の影響をできるだけ受けにくい位置を
検査ラインとして選択する必要がある。その一例とし
て、隣接車線内の領域を選択することが挙げられる。通
常、隣接車線内においては検査ライン上のデータは路面
の輝度値を表している。そして、移動物体が存在する場
合には、路面以外の輝度値がその検査ライン中に存在す
ることになる。したがって、検査ラインとして隣接車線
内の１ラインとすることにより、背景に影響を受けない
移動物体の情報を原画像中から取り出すことができる。 （Ｂ）車両の移動情報を損なわない場所を選択する。

【００２２】車両のボディ部分を、使用する検査ライン
の一部とした場合、路面の輝度値と同程度のボディ色の
車両であると路面と車両との区別がつかない可能性が大
きい。そこで、車両の特徴を表す部分として車両のタイ
ヤ部分を使用する。一般的にタイヤの部分は黒色であ
り、且つ、車両のボディ色には無関係である。したがっ
て、検査ラインとして車両のタイヤの部分を選択すれ
ば、車両のボディ色に影響されず、路面と車両との区別
が比較的容易に行える。

【００２３】上記２点に注意して、時空間画像作成のた
めに使用する原画像の検査ラインを決定し、この検査ラ
イン上の各画素の輝度値を用いて時空間画像を順次作成
する。尚、この検査ラインのｘ方向の幅については、例
えば隣接車線の区画を検出し、走行車線側の白線から走
行車線幅の１／３に相当する距離だけ隣接車線側へ離れ
た位置までに設定することにより、情報量を軽減しつつ
隣接車線に対する時空間画像を得ることができる。

【００２４】次に、時空間画像の具体的な作成手順を説
明する。まず、画像入力時に作成した原画像中の選択さ
れた検査ラインをメモリに転送し、該メモリの横１ライ
ンに書き込む。そして、次の時間の画像中の選択された
１ラインに対して、書き込むラインのｙアドレスを１ラ
イン図で下方にずらして書き込む。この書き込み処理を
繰り返すことにより、図５に示すようなｘアドレスと時
間の座標系を持つ時空間画像を作成する。

【００２５】図６に、図５に示す処理により作成した時
空間画像のモデルを示した。図６の領域61,62,63の部分
は路面の輝度値を表している。また、２本の帯状の部分
のうち図で上方のものが１台目の車両の奇跡64（タイヤ
の部分に相当）を表し、図で下方のものが２台目車両の
軌跡65を表している。さらに具体的には、前記検査ライ
ン上における各軌跡の左側境界が前輪を、右側境界が後
輪を表している。

【００２６】この時空間画像では縦軸を時間、横軸をｘ
アドレスとしているため、画像中で車両を表している各
軌跡は、その傾きが一定時間当たりの移動量、即ち、車
両の速度を表している。そして、自車両に対する相対速
度が速ければ、この傾きは水平に近くなり、逆に相対速
度が遅ければ垂直に近くなる。つまり、図６のモデルは
自車両を追い抜いて行く車両の軌跡を表している。図で
右側の軌跡の傾きが急峻になっている理由は、斜め後方
を撮影しているので同じ速度で走行していても遠くの方
が実際の移動量に対する画素の変化が少ないためであ
る。

【００２７】尚、自車両が他車両を追い抜く場合には、
この軌跡は上下反転した形となる。また、時間軸は上側
が過去の時間を表しているので、一定のライン数を超え
るとメモリ節約のため一番上からデータを上書きするよ
うにしている。次に、Hough プレーンの作成について説
明する。図６に示す時空間画像の軌跡の位置情報から、
移動物体の自車両に対する相対位置および相対速度の情
報を得ることができる。それらの情報を得る一手法とし
て、一般的によく知られているHough 変換を相対位置お
よび相対速度検出用に応用した方法を以下に説明する。 （１）まず、時空間画像中から移動物体の軌跡を表す帯
状の部分を検出するため、エッジ情報の抽出を目的とし
た微分処理を行う。即ち、時空間画像において、現在着
目しているラインと過去２ラインの計３ラインを図７
(a),(b) に示すような微分オペレータを用いて、垂直方
向の微分画像（垂直エッジ画像）と水平方向の微分画像
（水平エッジ画像）をそれぞれ作成する。

【００２８】この微分処理は、現在着目中の時空間画像
I(i,j)の１ラインに対して、（１）, （２）式による処
理を行うことに相当する。 Idx(i,j)=1/2×I(i-2,j-2) + I(i-2,j-1) + 1/2×I(i-2,j) -1/2 ×I(i+2,j-2) - I(i+2,j) - 1/2 ×I(i+1,j) ・・・（１） Idy(i,j)=1/2×I(i-2,j-2) + I(i,j-2) + 1/2 ×I(i+1,j-2) -1/2 ×I(i-1,j) - I(i,j) - 1/2 ×I(i+1,j) ・・・（２） ここで、I(i,j)は点(i,j) の輝度値、Idx(i,j)は点(i,
j) の水平方向の微分値、Idy(i,j)は点(i,j) の垂直方
向の微分値である。尚、水平方向の微分オペレータは、
垂直方向の微分オペレータと比較してｘ方向に１画素分
長く設定しており、位置情報を検出するときに重要とな
る垂直方向のエッジをより強調して検出できるようにし
ている。 （２）作成した微分画像中で、現在よりも１つ前の１ラ
イン（前記３ラインのうち中央のライン）を走査し、微
分画像中の余分なノイズを除去するため、微分値が正の
値であるプラスエッジの場合は、プラスエッジ用のしき
い値よりも小さな値をもつ画素を、微分値が負の値であ
るマイナスエッジの場合はマイナスエッジ用のしきい値
よりも大きな値をもつ画素について、それぞれ画素値を
０に設定するしきい値処理を施す。 （３）前記しきい値よりも大きな値のプラスエッジ点に
対して、Hough プレーン上に、そのプラスエッジ点が存
在した同一のｘアドレスの縦１ラインに定数ｐをvoting
する。このvoting時、またはvoting前にHough プレーン
全体に時定数ｋを積算する。ここで、時定数ｋとvoting
する定数ｐとの間に、 255 ×時定数ｋ＋定数ｐ＝255 ・・・（３） が成り立つように時定数ｋを設定する( 画素の輝度値を
８ビット表示とした場合）。この処理により、毎回voti
ngされる画素の輝度値は常に最大の255 とすることがで
き、古いvotingほど真の相対速度値からずれている可能
性があるため、古いvoting値を減衰させて真のvoting値
の重みを増大させる効果を得ることができる。また、不
用なノイズ成分を除去する効果も得ることができる。 （４）次のラインの処理に移る前に、相対速度と移動距
離との関係から、Houghプレーン上において時間の経過
に伴う物体の移動距離分に相当する画素数をシフトす
る。

【００２９】ここにおいて、図８に相対速度の定義の概
念図を、図９に本実施の形態で作成するHough プレーン
のモデルをそれぞれ示した。図８において、垂直・水平
エッジ画像上のエッジのある一点を着目画素81としたと
き、時空間画像中の移動物体を表す帯状の軌跡の傾き
が、この着目画素81と位置１５とを結ぶ直線82の傾き、
即ち、傾き１／８を持つ場合をプラスの相対速度の最大
値とする。そのときの図９に示すHough プレーン上にお
けるシフト量は、８／１（画素／経過時間）画素の左方
向シフトとなる。

【００３０】また、着目画素81と位置０とを結ぶ直線83
の傾き、即ち90゜の傾きをもつ場合には、時間が経過し
ても物体の位置は変化しないので、自車両に対する物体
の相対速度は０となる。そして、傾きが負の場合には相
対速度が負の値となり、シフト方向は傾きが正の場合と
反対で右方向シフトとなる。ここで、図６に示す時空間
画像の垂直エッジ画像を図10(a) に、水平エッジ画像を
図10(b) に示した。図10(a) の垂直エッジ101 は他車両
の前輪を表し、その水平方向の微分値ｄｘは正の値であ
る。一方、垂直エッジ102 は他車両の後輪を表し、その
水平方向の微分値ｄｘは負の値である。

【００３１】また、図10(b) の水平エッジ103 は他車両
の前輪を表し、その垂直方向の微分値ｄｙは正の値であ
る。一方、水平エッジ104 は他車両の後輪を表し、その
垂直方向の微分値ｄy は負の値である。尚、本実施の形
態においては、検出しようとする他車両の位置情報は、
自車両が他車両に追い越される場合、自車両が他車両を
追い抜く場合共に、該他車両の前輪の位置から求めるこ
とにする。

【００３２】上記（２）〜（４）の処理を、垂直エッジ
画像における垂直エッジが正の値、負の値、および０で
ある場合に対してそれぞれ行う。具体的には図11に示す
ように、垂直エッジが正の値の場合はHough プレーンの
画素値に定数ｐを加算し、垂直エッジが負の値の場合は
画素値から定数ｐを減算する。また、垂直エッジが０で
あった場合は水平エッジ画像における水平エッジの正・
負、および相対速度に応じて定数ｐの加減算を行う。

【００３３】このときの減算処理は他車両（自車両が他
車両に追い越される場合は該他車両の前輪）の位置情報
収集とは直接的には関係ないが、余分な情報（同じく追
い越される場合は他車両の後輪等）をいち早く消去し
て、他車両の位置情報をより精度よく得る効果が得られ
る。このように、垂直・水平エッジ画像に対し、他車両
のｘアドレス方向の位置変化をより顕著に表す垂直エッ
ジを優先してHoughプレーンにvotingする。

【００３４】上記（３），（４）の処理に関して、図12
(a) 〜(c) に処理例を示した。図12(a) は、初期状態(t
ime=1)においてHough プレーンに垂直エッジ画像のtime
=1のラインの垂直エッジ位置と同じｘアドレス121 に定
数ｐをvotingした結果である。尚、ここでは相対速度が
０以上の部分だけを示している。そして、次のライン(t
ime=2)の処理に移る前に、図12(b) に示すようにHough
プレーンをシフトする。このときの具体的なシフト量
は、割り当てた相対速度毎に図13に示すようにtime値に
応じて決定する。このシフトにより、図12(a) 中のvoti
ngされた画素は、図12(b) 中の画素位置までそれぞれ移
動することになる。

【００３５】つまり、相対速度に応じた仮想の移動量分
をシフトすることになる。例えば、相対速度の大きい画
素に対してはシフト量を多く、相対速度が小さくなるほ
どシフト量を少なく設定する。また、相対速度のマイナ
ス部分の移動については、垂直エッジ位置の相対速度０
に対応する画素を点対称の中心として、プラス部分を18
0 ゜回転させたものとなる。

【００３６】そして、図12(b) の画像に対して（３）式
に示す時定数ｋを積算する。次に、垂直エッジ画像のti
me=1のラインを１ラインだけ図で下方に進めたtime=2の
ラインについて、同様にしてHough プレーンにvotingを
行う。即ち、図12(c)に示すように、垂直エッジ画像の
垂直エッジ位置と同じｘアドレス122 に定数ｐをvoting
する。そして、今回votingされた画素と、前回シフトさ
れた画素とを合わせて図13に示す条件に基づいてシフト
する。

【００３７】このvoting・シフト作業を微分画像の全ラ
インに対して繰り返し行う。次に、前記手順でvoting・
シフトを終了したHough プレーン中から移動物体の候補
点を検索する方法について説明する。上記の手順で処理
されたHough プレーンでは、移動物体が存在するところ
には定数ｐが加算されていくので、画素値の高い部分が
移動物体を表している。また、このHough プレーンは移
動物体のｘアドレスと相対速度とのパラメータ平面とし
ているので、横軸のｘアドレスが移動物体の相対位置を
表しており、縦軸のｙアドレスが移動物体の相対速度を
表している。

【００３８】したがって、Hough プレーン中で一定値以
上の画素値をもつ画素を検索することにより、その画素
のｘアドレスおよびｙアドレスを、それぞれ移動物体の
相対位置および相対速度として求めることができる。
尚、この方法では１枚のHough プレーンから複数個の移
動物体の候補点が検出されることになるが、これらの候
補点全てを次の処理に用いる。

【００３９】次に、隣接車線の白線検出について説明す
る。白線検出には輝度値を任意の方向に積算した結果か
ら求める方法を用いる。これは、自車両の後側方領域を
撮影した画像中の白線は、ほぼ直線で近似できるため、
白線の存在する方向に輝度値を積算したときの積算値が
最大となることを利用したものである。

【００４０】まず、画像入力時に作成した水平方向の微
分画像において、隣接車線の白線があると予測される位
置に小さなウィンドウを設定する。白線の存在位置は、
予め、およその位置を与えてもよく、道路幅を一定とす
れば走行車線の位置から計算により求めることができ
る。このウィンドウは、画像内での上下の辺が平行であ
るものとする。そして、その平行な２辺上に端点を持つ
直線群の中から水平方向の微分画像上での輝度値の和が
最大で、且つ設定したしきい値よりも大きい直線を検出
するものとする。

【００４１】本実施の形態においては、水平方向の微分
画像上で白線の存在すると思われる領域を複数のブロッ
クに分割し、それぞれのブロックで白線の有無を調べ
る。これにより、水平方向の微分画像の隣接車線中に車
両が存在すれば、その領域の白線は車両に隠されて検出
されなくなるため車両の有無を判断することができると
共に、車両が存在した場合にはその存在位置を検出する
ことができる。

【００４２】次に、総合判断処理について説明する。こ
れは、前記白線の検出結果と移動物体の検出結果を統合
処理することにより、移動物体の候補点のうち、ノイズ
や路面の表示等の高さのない物体の候補点を候補点リス
トから削除するものである。図14にこの処理手順の概念
図を示した。本処理手順においては、出力結果中に車両
の移動情報が含まれている処理が２つ存在する。一方は
移動物体の候補点検索処理で、他方は白線検出処理であ
る。

【００４３】まず、移動物体の候補点検索処理は、車両
の存在領域を検索するアルゴリズムであり、その出力結
果は隣接車線内の移動物体の候補点である。この出力結
果中には車両の存在情報が含まれているが、本来検出す
る必要のない路面の表示や継ぎ目、さらには画像のノイ
ズ等の余分な情報が含まれている。一方、白線検出処理
は、車両の非存在領域を検索するというアルゴリズムで
あり、その出力結果は、隣接車線の白線である。隣接車
線に車両が存在する場合には白線が車両に隠れてしま
い、その領域の白線は検出されなくなる。したがって、
この出力結果中にも車両の存在情報が含まれていること
がいえる。しかし、車両の横方向エッジ等の影響によ
り、本来白線の存在しない領域に白線を検出してしまう
可能性があるので、この処理結果中にも余分な情報が含
まれている。

【００４４】そこで、これら２つの処理結果をうまく利
用することにより、それぞれの結果中に含まれている余
分な情報を取り除く総合判断処理を行う。図15に具体的
な総合判断処理の一例を示した。本処理では、移動物体
の候補点検索処理の出力結果を基にして、白線検出処理
の出力結果に応じて、その候補点の結果中から余分な情
報を取り除いている。

【００４５】まず、移動物体の候補点検索処理の段階
で、予め検索のためのしきい値を小さく設定して車両に
関する情報を漏らすことのないようにする。当然なが
ら、これに伴って出力結果中に含まれる車両以外の余分
な情報も増加するが、この情報をそのまま移動物体の候
補点リストとして総合判断処理に入力する。次に、総合
判断処理において、移動物体の候補点のｘアドレスを調
べ、白線検出時に分割したブロックの内で、そのｘアド
レスが含まれる領域に白線が存在しているか否かを調べ
る。存在してしなければ、その移動物体の候補点をその
まま候補点リストに残し、移動物体の候補点が得られな
かった場合はこの候補点を削除する。

【００４６】また、ｘアドレスが含まれる領域に白線が
存在する場合には、大きく分けて次の２通りのことが考
えられる。１つは路面の表示や継ぎ目、画像のノイズの
影響のためであり、もう１つは車両の横方向のエッジの
影響のためである。そこで、どちらの影響であるかを判
別するために、Hough プレーン中で、現在処理している
候補点のｘアドレスの近傍を調べる。この近傍に別の移
動物体の相対位置と相対速度を表す候補点が存在せず、
白線検出結果において検出領域近傍に白線が検出された
場合は、路面の表示や継ぎ目、画像のノイズの影響によ
る誤検出と考えられ、この候補点を削除する。これは検
出された移動物体が車両である場合には、その候補点近
傍には複数の候補点が存在しているはずだからである。

【００４７】また、近傍に候補点が存在せず、白線検出
結果において検出領域近傍に白線が存在しない場合は車
両の横方向エッジの影響のためと考えられるので、この
移動物体の候補点は一旦保留として保留リストに入力す
る。一方、この近傍に候補点が存在する場合には、白線
検出結果において検出領域近傍に白線が存在しないとき
はそのまま候補点リストに残し、存在するときには一旦
保留として保留リストに入力する。

【００４８】この保留リストは、保留リストの各ｘアド
レスの近傍を調べて車両の候補点リストとのクラスタリ
ングを行い、できるだけ車両の候補点リストとして扱う
ようにする。そして、このクラスタリングで車両候補点
と明らかに独立して存在する場合には、車両ではないと
判断し、その独立した候補点を削除する。このように、
２つの処理を併合することにより、移動物体の候補点検
索処理からの入力の候補点リストに対して、移動物体の
候補点から余分な情報を削除した新たな移動物体の候補
点リストを得る。この新たな移動物体の候補点リストに
おいては、各々の候補点のｘアドレスが移動物体の自車
両に対する相対位置を表している。また、このｘアドレ
スからHough プレーンを再度検索して、そのｘアドレス
の縦１ライン中の最大輝度値を持つ画素のｙアドレスが
移動物体の自車両に対する相対速度となる。

【００４９】即ち、移動物体の特徴部分が存在するｘア
ドレスが変化しても、自車両に対する相対速度は変化し
ないと考えると、Hough プレーン上では、一旦移動物体
が検出されたｘアドレスから、次に検出されたｘアドレ
スと間のシフト量が、実際の相対速度に等しい相対速度
の位置で一致するようになり、その結果、移動物体が検
出されたｘアドレスの縦１ライン中の特定のｙアドレス
にvotingが集積することになるためである。

【００５０】そして、本実施の形態においては、方向指
示器のＯＮ／ＯＦＦの状態を判別し、方向指示器がＯＮ
状態の場合に、隣接車線に存在する他車両の相対位置と
相対速度に基づいて、自車両の車線変更時に他車両との
接近度が過剰になると判断されたときに、運転者に対し
て報知を行う。それ以外の場合には、運転者への報知は
行わず画像入力処理に戻る。

【００５１】以上説明したように、本実施の形態におい
ては、車両の検出を画像処理により行うことで検出可能
な距離が長くなり、また、検出可能範囲も広くなる。さ
らに、車両の特徴点としてタイヤ位置のデータを使用す
ることにより、車両のボディ色による検出誤差を大幅に
削減することができる。そして、車両に検出に異なる２
つの処理結果を統合して用いているので、車両検出の確
実性をより向上させることができ、以て、正確な車両検
出が行え、検出された車両の自車両に対する相対位置お
よび相対速度に応じて的確に運転者に報知することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本実施の形態におけるシステム構成図。

【図２】 自車両の後側方領域の撮影状態を示す図。

【図３】 本実施の形態における画像処理のブロック
図。

【図４】 ｘアドレス軸，ｙアドレス軸，時間軸の座標
系の時空間画像を示す図。

【図５】 原画像のｘ方向の１ラインを検査ラインとし
て時空間画像を作成する方法を説明する図。

【図６】 ｘアドレス−時間平面の時空間画像のモデル
を示す図。

【図７】 微分オペレータを示す図。

【図８】 相対速度の定義を説明する図。

【図９】 Hough プレーンのモデルを示す図。

【図１０】 時空間画像の水平方向および垂直方向の微
分画像を示す図。

【図１１】 垂直エッジおよび水平エッジ、並びに相対
速度に応じたvoting処理を示す図。

【図１２】 voting・シフト処理の処理結果を示す図。

【図１３】 相対速度およびtime値に応じたシフト量を
示す図。

【図１４】 総合判断処理の概念図。

【図１５】 総合判断処理の具体的な処理内容を示す
図。

【符号の説明】

11 撮像手段 12 移動物体検出手段 13 白線検出手段 14 他車両検出手段 15 近接状態判別手段 16 方向指示器 17 報知手段 21 自車両 22 撮像範囲 23 隣接車線 24 他車両 25 白線 64,65 軌跡

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】自車両の後側方領域を撮像する撮像手段
   と、 撮像した画像から自車両が走行する走行車線に隣接した
   車線内に存在する移動物体を検出する移動物体検出手段
   と、 前記隣接車線の路面に表示された自車両の走行車線とは
   反対側の白線を検出する白線検出手段と、 前記移動物体検出手段の検出結果と前記白線検出手段の
   検出結果とに基づいて、検出された移動物体中から他車
   両を検出する他車両検出手段と、 前記他車両検出手段により検出された他車両の自車両に
   対する相対距離および相対速度とに基づいて、自車両と
   他車両とが過度に接近されようとする状態を判断する接
   近状態判別手段と、 該接近状態判別手段により判別された接近状態を運転者
   に報知する報知手段と、を備えたことを特徴とする後側
   方車両の報知装置。
2. 【請求項２】前記報知手段は、前記隣接車線への車線変
   更を行うため自車両の方向指示器を作動させていること
   を条件として報知を行うようにした請求項１に記載の後
   側方車両の報知装置。
3. 【請求項３】前記移動物体検出手段は、前記撮像画像の
   隣接車線内の領域に車両の特徴部分を含むように検査ラ
   インを設定し、該検査ライン上の輝度値を１ラインずつ
   経過時間に対して順次並べることにより時空間画像を作
   成する一方、該時空間画像上に現れる前記特徴部分の軌
   跡の位置情報に基づいて移動物体を検出するようにした
   請求項１または請求項２に記載の後側方車両の報知装
   置。
4. 【請求項４】前記車両の特徴部分は、他車両のタイヤ部
   分である請求項３に記載の後側方車両の報知装置。
5. 【請求項５】前記白線検出手段は、白線の検出領域を複
   数のブロックに分割し、各ブロック毎に白線を検出する
   ようにした請求項１〜請求項４のいずれか１つに記載の
   後側方車両の報知装置。