JPH10206119A

JPH10206119A - 物体認識装置

Info

Publication number: JPH10206119A
Application number: JP9010123A
Authority: JP
Inventors: Koji Nakamoto; 孝治中本; Mineji Nakano; 峰司中野; Toru Yoshioka; 透吉岡; Hiroki Kamimura; 裕樹上村
Original assignee: Mazda Motor Corp; Naldec Corp
Current assignee: Mazda Motor Corp; Naldec Corp
Priority date: 1997-01-23
Filing date: 1997-01-23
Publication date: 1998-08-07
Anticipated expiration: 2017-01-23
Also published as: JP3708655B2

Abstract

(57)【要約】【課題】車両Ｃの斜め後側方にある他車等の物体Ｏを
認識して表示装置３１で表示等する場合、物体測距用の
センサ１０として、ウィンドウ方向に配置された多数の
ＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交す
るライン列方向に多段に並設した多段ライン型ＣＣＤか
らなるＣＣＤチップ１１を備えたセンサを用い、遠距離
側の物体が急激に接近したと誤認するのを防止する。【解決手段】ＣＣＤチップ１１の画像の各領域Ｅにつ
いて距離ｄ（ｉ，ｊ）を測定し、この各領域Ｅ及び隣接
領域Ｒ１〜Ｒ８の距離差ｄｘに基づいて各領域Ｅ毎の有
効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を求め、この有効ポイント数
Ｐ（ｉ，ｊ）からライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を演算し
て物体Ｏを認識し、複数の物体Ｏを認識しているとき、
新たに演算された代表距離ｌ（ｉ）が該認識物体Ｏのい
ずれかに属するか否かを、認識物体Ｏまでの距離の小さ
い物体から先に判断する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、物体認識装置に関
し、詳しくは所定時間毎に多段ライン型ＣＣＤによる距
離データに基づいて物体を認識すると共に、新たに検出
された距離データがいずれかの認識物体に属するか否か
を判断ようにしたものに関する技術分野に属する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、この種の物体認識装置とし
て、例えば特開平５―５２５６２号公報に示されている
ように、撮像された画像を複数のウィンドウに分割し
て、各ウィンドウでの距離に基づいて物体を認識するよ
うにしたものは知られている。すなわち、このもので
は、上下方向に配置された１対のイメージセンサにより
先行車等の物体を撮像して、その一方のイメージセンサ
による画像を表示し、その表示画面を複数のウィンドウ
に分割してそのウィンドウ毎に物体までの距離を測定
し、この距離値を基に目標物体のウィンドウを認識して
追尾用ウィンドウを設定し、この追尾用ウィンドウでの
距離を測定するようになされている。

【０００３】また、例えば特開平４−２５０３１１号公
報に示されているように、ＣＣＤイメージセンサにより
車両を検出すると共に、その車両の異なる時点での検出
信号から相対移動距離を算出し、この相対移動距離が等
しい場合に同一車両として識別する一方、等しくない場
合に異なる車両として識別するようにすることが提案さ
れている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、このように
物体をその距離に基づいて認識する場合、一定方向に配
置された多数のＣＣＤをその配列方向と直交する方向に
多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤを設け、所定時
間毎にこの多段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づい
て得られた２次元の距離データから特定の物体を認識す
ると共に、新たに検出された距離データがいずれかの認
識物体に属するか否かを判断するようにすることが考え
られる。すなわち、この多段ライン型ＣＣＤは、縦横に
多数のＣＣＤが配置されたカメラ用等のセンサに対し、
ＣＣＤを一方向に間引いた構成のものであり、ＣＣＤの
数が減った分だけ、撮像データ数が少なくなり、演算速
度が速くなってコストダウンを図ることができる。

【０００５】しかし、その反面、測距データのばらつき
やノイズの影響が大きく、精度の高い距離演算が難しく
て正確な物体認識が困難になるという問題がある。特
に、ＣＣＤの検出方向に複数の認識物体が重なった場
合、複数の認識物体を識別することが困難であり、近距
離側の物体のデータを遠距離側の物体に属すると判断す
ることにより、遠距離側の物体が急激に接近したと誤判
断してしまう虞れがある。

【０００６】本発明は斯かる諸点に鑑みてなされたもの
であり、その目的とするところは、多段ライン型ＣＣＤ
による認識物体の識別に工夫を凝らすことにより、多段
ライン型ＣＣＤを用いて物体認識を行いつつ、ＣＣＤの
検出方向に複数の認識物体が重なった場合でも、遠距離
側の物体が急激に接近したと誤認するのを防止すること
にある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、この発明では、多段ライン型ＣＣＤにより得られ
た画像を、上記従来例のようにライン列方向及びウィン
ドウ方向にそれぞれ分割して各領域について距離を測定
し、この各領域毎の距離データに基づいてライン毎の代
表距離を演算して物体を認識すると共に、複数の物体を
認識しているときに、新たに演算されたライン毎の代表
距離が該認識物体のいずれかに属するか否かを、認識物
体までの距離の小さい物体から先に判断するようにし
た。

【０００８】具体的には、請求項１の発明では、図１に
示すように、ウィンドウ方向に沿って配置された多数の
ＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交す
るライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報と
して捕らえる多段ライン型ＣＣＤ１１を備え、所定時間
毎に該多段ライン型ＣＣＤ１１からの輝度信号に基づい
て得られた２次元の距離データから特定の物体を認識す
るようにした物体認識装置が対象である。

【０００９】そして、上記多段ライン型ＣＣＤ１１によ
り得られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ
方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測
距手段１６と、上記測距手段１６により測定された各領
域毎の距離に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ
演算するライン距離演算手段２６と、上記ライン距離演
算手段２６により演算されたライン毎の代表距離に基づ
いて物体を認識する物体認識手段２０と、上記物体認識
手段２０により複数の物体を認識しているときに、上記
ライン距離演算手段２６により新たに演算されたライン
毎の代表距離が該認識物体のいずれかに属するか否か
を、認識物体までの距離の小さい物体から先に判断する
物体選別手段２１とを備えたことを特徴としている。

【００１０】上記の構成により、先ず、測距手段１６に
おいて、多段ライン型ＣＣＤ１１の画像がライン毎にか
つウィンドウ方向に複数に分割されて各領域について距
離が測定される。次いで、ライン距離演算手段２６にお
いて、上記測距手段１６によ測定された各領域毎の距離
に基づきライン毎の代表距離が演算され、物体認識手段
２０において、このライン距離演算手段２６により演算
されたライン毎の代表距離から物体が認識されて同時に
認識物体までの距離が演算される。そして、物体認識手
段２０により複数の物体を認識しているときに、物体選
別手段２１において、ライン距離演算手段２６により新
たに演算されたライン毎の代表距離が該認識物体のいず
れかに属するか否かが判断される。

【００１１】この判断の際、認識物体までの距離の小さ
い物体から先に行うので、ＣＣＤ１１の検出方向に複数
の認識物体が重なった場合、その判断の順序によっては
判断結果が異なるときでも、常に近距離側の物体に属す
ると判断される。したがって、実際には近距離側の認識
物体に属する代表距離を遠距離側の物体に属すると判断
することはなく、遠距離側の物体が急激に接近したと誤
認することはない。

【００１２】請求項２の発明では、請求項１の発明にお
いて、物体選別手段２１は、新たに演算されたライン毎
の代表距離と認識物体までの距離との差がしきい値より
も小さいときに、該代表距離が上記認識物体に属すると
判断するように構成され、上記しきい値は、ライン毎の
代表距離の検出状況に応じて可変とされているものとす
る。

【００１３】この発明により、新たに演算されたライン
毎の代表距離と認識物体までの距離との差がしきい値よ
りも小さいときには、その代表距離はその認識物体に属
する可能性が高いので、認識物体に属するか否かの判断
を容易かつ正確に行うことができる。しかも、上記しき
い値は、新たに演算されたライン毎の代表距離の検出状
況に応じて可変とされているので、どのような状況でも
その代表距離がいずれかの認識物体に属するか否かの判
断を柔軟にかつ確実に行うことができる。

【００１４】請求項３の発明では、請求項１又は２の発
明において、物体認識手段２０は、物体の認識結果に基
づいて警報等の信号を出力するように構成されているも
のとする。このことで、認識物体を容易に知ることがで
き、遠距離側の物体が急激に接近したと誤判断して不必
要な警報等を行わずに済む。

【００１５】

【発明の実施の形態】

（実施形態１）図２は本発明の実施形態に係る物体認識
装置を装備した車両Ｃ（自動車）を示し、この物体認識
装置は、車両Ｃの左右斜め後側方に位置する他の車両等
の物体Ｏ（図５、図１１、図１２に示す）を認識する。

【００１６】図２において、１は車両Ｃの車体、２は車
体１の前後略中央部に形成された車室、３は車体１の前
端部に形成されたエンジンルーム、４は車室２の前端部
に配置されたインストルメントパネル、５は車室２の後
端部にあるパッケージトレイ、６はリヤウィンドガラス
である。そして、図３に示すように、上記物体認識装置
は、各々物体Ｏまでの距離を測定するための左右の後側
方検知センサ１０，１０と、この各検知センサ１０の出
力信号がそれぞれ入力されるコントローラ１５と、この
コントローラ１５からの信号を受けて物体Ｏの存在をＣ
ＲＴや液晶等により表示する表示装置３１、及び同物体
Ｏの危険度を警報する警報装置３２とを備えている。そ
して、図２に示す如く、上記両検知センサ１０，１０
は、上記パッケージトレイ５上の左右両端部にそれぞれ
斜め後方を向いた状態で取付固定されている。また、コ
ントローラ１５はエンジンルーム３の後端部に、また表
示装置３１及び警報装置３２はインストルメントパネル
４にそれぞれ配設されている。

【００１７】図５に示すように、上記各検知センサ１０
は、所定距離離れて上下方向に配置された上下１対のＣ
ＣＤチップ１１，１１と、該ＣＣＤチップ１１，１１に
対応して配置されたレンズ１２，１２とを備えている。
各ＣＣＤチップ１１は、上下方向たるウィンドウ方向に
沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインを
ウィンドウ方向と直交するライン列方向（水平方向）に
多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤからなり、この
各ＣＣＤチップ１１によりレンズ１２を経て車両Ｃのリ
アウィンドガラス６越しに、上下方向に角度θ１の範囲
でかつ水平左右方向に角度θ２の範囲（図１０、図１２
参照）にある物体Ｏ等の画像を輝度情報として捕らえる
ようになっている。

【００１８】図４に示す如く、上記各検知センサ１０は
それぞれコントローラ１５内の測距回路１６（測距手
段）に接続されている。この各測距回路１６は、両ＣＣ
Ｄチップ１１，１１での物体像の視差（位相差）を演算
する視差演算部１７と、この視差演算部１７からの信号
により物体Ｏまでの距離を演算する距離演算部１８とを
備えている。そして、各測距回路１６では、図６及び図
７に示す如く、各ＣＣＤチップ１１により捕らえられた
画像を、ライン方向（水平方向）にＣＣＤライン毎のｎ
個のラインに分割すると共に、その各ラインをウィンド
ウ方向（上下方向）にｍ個のウィンドウに分割して、画
像の略全体をｍ×ｎ個の領域Ｅ，Ｅ，…で構成し、両方
のＣＣＤチップ１１，１１による画像での同一の領域
Ｅ，Ｅ間の視差を求め、この視差から各領域Ｅ毎に物体
Ｏまでの距離を演算する。

【００１９】すなわち、両ＣＣＤチップ１１，１１によ
り捕らえられた画像はいずれも図６に示すようになる
が、これら両ＣＣＤチップ１１，１１の画像は同じライ
ン位置（図示例ではラインｉ）では、図８に示すよう
に、両ＣＣＤチップ１１，１１の上下方向のずれ分だけ
ずれていて視差が生じており、この視差を利用して物体
Ｏまでを測距する。この原理について図９により説明す
ると、図９の三角形Ｐ・Ｏ１・Ｑ及び三角形Ｏ１・Ｐ１
・Ｑ１同士、並びに三角形Ｐ・Ｏ２・Ｑ及び三角形Ｏ２
・Ｐ２・Ｑ２同士はそれぞれ相似形であるので、今、検
知センサ１０（レンズ１２）から物体Ｏまでの距離を
ａ、両レンズ１２，１２の中心間の距離をＢ（定数）、
レンズ１２の焦点距離をｆ（定数）、両ＣＣＤチップ１
１，１１での物体像のレンズ中心からのずれ量をそれぞ
れｘ１，ｘ２とすると、ａ・ｘ１／ｆ＝Ｂ−ａ・ｘ２／ｆとなり、この式から、ａ＝Ｂ・ｆ／（ｘ１＋ｘ２）が得られる。つまり、両ＣＣＤチップ１１，１１での物
体像の視差（位相差）によって物体Ｏまでの距離ａを測
定することができる。

【００２０】尚、図６及び図７におけるＧ（白点）は、
ＣＣＤチップ１１のＣＣＤに対応するように縦横格子状
に配置された測距点（測距ポイント）であり、この測距
点Ｇは各領域Ｅに含まれている。また、各ＣＣＤライン
でのウィンドウは、一部が隣接するウィンドウと互いに
オーバーラップするように分割されており、上下方向
（ウィンドウ方向）に隣接する領域Ｅ，Ｅに同じ測距点
Ｇ，Ｇ，…が含まれている。また、Ｏ′は物体の像であ
る。

【００２１】また、図１０に示すように、上記各ＣＣＤ
チップ１１により捕らえられた画像をライン毎に分割し
て形成される複数のラインは、車両Ｃの外側で近距離を
測距するライン位置が若い番号とされる一方、車幅方向
の中央側で遠距離を測距するライン位置が大きい番号と
され、外側ラインから車幅方向の中央側ラインに向かっ
て番号が順に増加するように番号付けされている。

【００２２】図４に示す如く、上記コントローラ１５に
は、センサ１０に基づいて得られた上下方向及び水平方
向の２次元の距離データ、つまり各測距回路１６からの
信号を基に特定の物体Ｏを認識する物体認識部２０と、
この物体認識部２０の出力信号により物体Ｏを新規物体
かどうか選別する物体選別部２１と、この物体選別部２
１により選別された物体Ｏが車両Ｃ（自車）にとって危
険対象物かどうかを判断する危険判断部２２とが設けら
れており、物体認識部２０において、物体Ｏの認識結果
に基づいて表示信号を表示装置３１に、また警報信号を
警報装置３２にそれぞれ物体選別部２１を経て出力する
ようにしている。

【００２３】また、コントローラ１５は、物体Ｏを認識
する上で本来は物体Ｏが位置し得ない不要な範囲を除外
するレンジカット部２４と、測距された各領域毎の距離
データと周りの８つの隣接領域との比較（８隣接点処
理）を行って有効ポイント数を付与する有効ポイント数
付与手段としての８隣接点処理部２５と、ライン毎の距
離を演算するライン距離演算部２６と、ガードレールを
判定するためのガードレール判定部２７と、距離データ
を物体Ｏ毎にグルーピングするグルーピング部２８とを
備えている。

【００２４】図１１は上記レンジカット部２４で除外さ
れる上下方向のレンジカット範囲Ｚ１を、また図１２は
同左右方向のレンジカット範囲Ｚ２をそれぞれ示してお
り、これらのレンジカット範囲Ｚ１，Ｚ２は、ラインの
角度とその位置での距離とに基づいて検出される。図１
２中、Ｆは車両Ｃの路面、Ｍは道路における車両走行車
線を設定する路面Ｆ上の白線、Ｆ１は道路の両側に設置
された路側帯、Ｈはその植込みである。

【００２５】上記８隣接点処理部２５での８隣接点処理
動作は、図１３に示すように、ある領域Ｅ（ｉ，ｊ）の
距離データに対しそれに隣接する周りの８つの隣接領域
Ｒ１〜Ｒ８の距離データの相関性を判断するもので、具
体的に図１５に示す如く行われる。すなわち、最初のス
テップＳ１で、ライン数ｎ及びウィンドウ数ｍに分割さ
れた領域Ｅ（ｉ，ｊ）毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を読
み込み、次のステップＳ２で各領域Ｅ（ｉ，ｊ）の有効
ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝０と初期化す
る。この有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）は各領域Ｅ（ｉ，
ｊ）に設定されるもので、この値が大きいほど領域の距
離データの有効性が高く、信頼性、信憑性があると判断
される。次のステップＳ３では、全ての領域のうち左右
端及び上下端の位置にある領域（格子点）への有効ポイ
ント数を嵩上げし、周辺の領域には有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）を＋１だけ、またその中で４つの隅角部の領
域には有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を＋２だけそれぞれ
増やすように設定する。この後、ステップＳ４におい
て、隣接点処理を行うかどうかを判定し、この判定がＮ
Ｏのときには、ステップＳ１１において有効ポイント数
Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝８に設定した後、ステッ
プＳ１２に進む一方、判定がＹＥＳのときには、ステッ
プＳ５に進む。

【００２６】上記ステップＳ４で隣接点処理を行うかど
うかの判定は、例えば、予め各ライン位置毎に決定され
る基準距離値が所定値よりも大きいか否かを判定するも
ので、基準距離値が所定値よりも大きいときには、隣接
点処理は行わない（ステップＳ１１に進む）一方、基準
距離値が所定値よりも大きくないときには、隣接点処理
を行う（同ステップＳ５に進む）。

【００２７】上記ステップＳ５では距離しきい値ｄ０を
設定する。この距離しきい値ｄ０は、付与ポイント数ｐ
を決定するためのもので、例えば、定数に設定する。

【００２８】ステップＳ５の後はステップＳ６に進み、
隣接領域Ｒｉの距離データｄ（Ｒｉ）を読み込み、次の
ステップＳ７では上記領域Ｅと隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との
距離差ｄｘ＝｜ｄ（ｉ，ｊ）−ｄ（Ｒｉ）｜を演算す
る。この後、ステップＳ８において、上記距離差ｄｘが
上記距離しきい値ｄ０よりも小さいか否かの判定を行
い、この判定がＮＯのときにはステップＳ１２に進む一
方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳ９において付
与すべきポイント数ｐを設定する。

【００２９】このようなステップＳ９の後、ステップＳ
１０において、それまでの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）
に上記付与ポイント数ｐを加えて新たな有効ポイント数
Ｐ（ｉ，ｊ）＝Ｐ（ｉ，ｊ）＋ｐを設定し、上記ステッ
プＳ１２に進む。このステップＳ１２では、ステップＳ
６〜Ｓ１０の処理が８つの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の各々に
ついて終了したか否かを判定し、この判定がＮＯのとき
にはステップＳ６に戻って、他の残りの隣接領域につい
て同様の処理を行う。一方、判定がＹＥＳになると、ス
テップＳ１３に進み、全ての領域Ｅ，Ｅ，…についての
有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定（ステップＳ６〜Ｓ
１０の処理）が終了したか否かを判定する。この判定が
ＮＯのときには、ステップＳ４に戻って他の領域Ｅにつ
いて有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定を繰り返す。一
方、判定がＹＥＳになると、次のライン毎の距離の演算
処理（図１６参照）に進む。

【００３０】図１６は上記ライン距離演算部２６での処
理動作を示し、上記８隣接点処理部２５（有効ポイント
数付与手段）により付与設定された有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）に基づき上記ライン毎の距離をそれぞれ演算
する。

【００３１】先ず、ステップＴ１において、ライン数ｎ
及びウィンドウ数ｍに分割された領域Ｅ毎の距離データ
ｄ（ｉ，ｊ）を読み込むと共に、上記８隣接点処理によ
り付与された領域Ｅ毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を
読み込み、次のステップＴ２では、ライン代表有効ポイ
ント数ＰＩ（ｉ）をＰＩ（ｉ）＝０に初期化する。この
ライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）は、ライン毎の距
離演算の際にラインに設定されるもので、この値が大き
いほどラインの距離データの有効性が高く、信頼性、信
憑性があると判断される。

【００３２】次のステップＴ３では、上記ライン代表有
効ポイント数ＰＩ（ｉ）に対応するライン代表しきい値
Ｐ０を設定する。このステップＴ３でのライン代表しき
い値Ｐ０は、例えば一定値に設定する。

【００３３】ステップＴ３の後はステップＴ４に進み、
上記領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表
しきい値Ｐ０よりも大きいか否かを判定する。この判定
がＮＯのときには、そのままステップＴ６に進むが、判
定がＹＥＳのときには、ステップＴ５において、ライン
毎の代表距離ｌ（ｉ）を平均化のために更新すると共
に、上記ライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）に領域毎
の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を加えてライン代表有効
ポイント数ＰＩ（ｉ）の更新を行った後にステップＴ６
に進む。すなわち、ライン距離演算部２６では、８隣接
点処理部２５によって付与設定された有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きい領域
についてライン毎の距離演算を行うようにしている。

【００３４】上記ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）の更新は
次の式で行う。ｌ（ｉ）＝［ｌ（ｉ）×ＰＩ（ｉ）＋ｄ（ｉ，ｊ）×
｛Ｐ（ｉ，ｊ）−ＰＯ＋１｝］÷｛ＰＩ（ｉ）＋Ｐ
（ｉ，ｊ）−ＰＯ＋１｝

【００３５】上記ステップＴ６では当該ラインの全ての
ウィンドウ番号（領域Ｅ）について終了したか否かを判
定し、この判定がＹＥＳになるまでラインの各領域Ｅに
ついてステップＴ３〜Ｔ５を繰り返す。ステップＴ６の
判定がＹＥＳになると、ステップＴ７に進み、全てのラ
イン番号について終了したか否かを判定し、この判定が
ＹＥＳになるまでステップＴ２〜Ｔ６を繰り返す。ステ
ップＴ７の判定がＹＥＳになると、次の物体認識処理
（図１７参照）に進む。

【００３６】図１７はコントローラ１５における物体認
識部２０での処理動作を示し、この物体認識部２０で
は、上記ライン距離演算部２６により演算されたライン
毎の代表距離ｌ（ｉ）に基づいて物体Ｏを認識する。す
なわち、ステップＷ１において物体番号ｋを設定し、ス
テップＷ２では、物体検出距離（物体Ｏまでの距離）Ｌ
（ｋ）、物体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）及び物体内のデ
ータ数Ｎ（ｋ）をいずれも０にして、一次保管用データ
セットのリセットを行う。

【００３７】次のステップＷ３では、有効な未登録のラ
インデータが登録されているか否かを判定し、この判定
がＮＯのときにはステップＷ８に進む。ステップＷ３の
判定がＹＥＳのときには、ステップＷ４において、ライ
ンデータの前後位置ＸＤ（ｉ）及び横位置ＹＤ（ｉ）を
設定する。この後、ステップＷ５において、既に上記物
体検出距離Ｌ（ｋ）が定義されているか否かを判定し、
この判定がＮＯのときには、ステップＷ６に進み、上記
物体検出距離Ｌ（ｋ）をＬ（ｋ）＝ＸＤ（ｉ）に、また
物体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）をＰＫ（ｋ）＝ＰＩ
（ｉ）に、さらに物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をＮ（ｋ）
＝１にそれぞれ設定して、一次保管用データセットのセ
ットを行った後、ステップＷ８に進む。

【００３８】これに対し、ステップＷ５の判定がＹＥＳ
のときには、ステップＷ７に進み、物体検出距離Ｌ
（ｋ）をＬ（ｋ）＝｛ＰＫ（ｋ）×Ｌ（ｉ）＋Ｐ（ｉ）
×ＸＤ（ｉ）｝／｛ＰＫ（ｋ）＋Ｐ（ｉ）｝に、また物
体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）をＰＫ（ｋ）＝ＰＫ（ｋ）
＋ＰＩ（ｉ）に、さらに物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をＮ
（ｋ）＝Ｎ（ｋ）＋１にそれぞれ設定して、一次保管用
データセットの更新を行った後、ステップＷ８に進む。

【００３９】上記ステップＷ８では、全てのライン番号
について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳに
なるまでステップＷ３〜Ｗ７を繰り返す。ステップＷ８
の判定がＹＥＳになると、ステップＷ９〜Ｗ１１におい
て物体Ｏの登録の可否の判定を行う。先ず、ステップＷ
９において、上記物体内のデータ数Ｎ（ｋ）が所定値以
上か否かを判定する。尚、この所定値は、遠距離側ほど
小さくするように可変設定することもできる。このステ
ップＷ９の判定がＮＯのときには、距離データはノイズ
等に起因するものであると見做し、ステップＷ１０にお
いて物体Ｏの登録は行わず、物体番号ｋの物体データを
初期化した後、終了する。一方、ステップＷ９の判定が
ＹＥＳであるときには、ステップＷ１１において物体Ｏ
の登録を行った後に終了する。すなわち、物体認識部２
０は、ライン距離演算部２６により演算されたライン毎
の距離のデータ数Ｎ（ｋ）が所定値以上であるときのみ
に、該ライン毎の距離に対応する物体を新規物体として
登録する。

【００４０】この物体認識部２０での処理動作の後は、
上記表示装置３１での物体表示のための表示処理や警報
装置３２での警報のための警報処理を行う。

【００４１】上記一連の処理動作は、所定時間（１サン
プリング時間）毎に繰り返し行われ、一度認識した物体
Ｏを、各ＣＣＤチップ１１により捕らえることが可能な
範囲に存在する限り、上記物体選別部２１にて新規物体
との選別を行いながら捕捉し続ける。この認識物体Ｏと
新規物体との選別は、上記ライン距離演算部２６により
新たに演算されたライン毎の代表距離と認識物体Ｏの物
体検出距離との差がしきい値よりも小さいか否かにより
行い、その差がしきい値よりも小さいときに、その代表
距離はその認識物体Ｏに属すると判断する。

【００４２】図１８は、上記物体選別部２１での物体選
別処理動作を示し、この処理動作は、上記物体認識部２
０において複数の物体Ｏ，Ｏ，…を認識しているとき
に、上記ライン距離演算部２６により新たに演算された
ライン毎の代表距離が該認識物体Ｏ，Ｏ，…のいずれか
に属するか否かを判断するためのもので、その判断は、
物体検出距離の小さい物体から先に行うようになってい
る。

【００４３】すなわち、ステップＸ１で物体数Ｋの物体
検出距離Ｌ（ｋ）を読み込み、ステップＸ２において、
物体検出距離Ｌ（ｋ）の小さい物体の順にその物体番号
ｋ（１〜Ｋ）をＳｂ（１），Ｓｂ（２），…，Ｓｂ
（Ｋ）に入れる。そして、以下のステップＸ３〜Ｘ８で
はＳｂ（１），Ｓｂ（２），…，Ｓｂ（Ｋ）の順に物体
毎に処理を行うようになっている。

【００４４】次のステップＸ３で新たに演算されたライ
ン数ｎの代表距離ｌ（ｉ）を読み込んだ後、ステップＸ
４でその代表距離ｌ（ｉ）が有効か無効を示すフラグＬ
ｉｎｅ＿ｆ（ｉ）が１（有効）か否かを判定する。この
判定がＹＥＳのときにはステップＸ５に進んでその代表
距離ｌ（ｉ）と認識物体Ｏの物体検出距離Ｌ（Ｓｂ
（ｋ））との差がしきい値Ｃよりも小さいか否かを判定
する。このしきい値Ｃは、認識物体Ｏに関係なく一定値
であってもよく、認識物体Ｏ毎に、例えばその物体検出
距離に応じて可変としてもよい。上記ステップＸ５の判
定がＹＥＳのときにはステップＸ６に進んで上記フラグ
Ｌｉｎｅ＿ｆ（ｉ）を０（無効）とし、ステップＸ７で
新たな物体検出距離Ｌ（Ｓｂ（ｋ））の演算に新たな代
表距離ｌ（ｉ）を反映させるようにして上記物体認識処
理を行った後、ステップＸ８に進む。一方、上記ステッ
プＸ４，Ｘ５の各判定がＮＯのときにはそのままステッ
プＸ８に進む。

【００４５】上記ステップＸ８では全てのライン番号に
ついて終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳにな
るまで各ラインについてステップＸ４〜Ｘ７を繰り返
す。ステップＸ８の判定がＹＥＳになると、ステップＸ
９に進み、全てのＳｂ（Ｋ）について終了したか否かを
判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＸ３〜Ｘ
８を繰り返す。ステップＸ９の判定がＹＥＳになると、
再び上記表示処理や警報処理を行う。

【００４６】したがって、上記実施形態１では、左右後
側方検知センサ１０，１０により画像が輝度情報として
捕らえられると、先ず、コントローラ１５の各測距回路
１６において、各検知センサ１０の画像がライン列及び
ウィンドウ方向にそれぞれ分割されて各領域Ｅについて
距離ｄ（ｉ，ｊ）が測定される。次いで、８隣接点処理
部２５で、上記測定された領域Ｅ毎の距離ｄ（ｉ，ｊ）
及び隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離の差ｄｘに基づいて各領
域Ｅ毎の距離データの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）が付
与され、ライン距離演算部２６において上記有効ポイン
ト数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づきライン毎の代表距離ｌ（ｉ）
が演算され、物体認識部２０においてライン距離演算部
２６により演算されたライン毎の代表距離ｌ（ｉ）から
物体Ｏが認識されて物体検出距離Ｌ（ｋ）が演算され
る。このように、各領域Ｅについての距離データの有効
性が隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との関係から有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）として判定され、この有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）に基づいてライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を求
めて、その代表距離ｌ（ｉ）から物体Ｏを認識するの
で、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その
影響を可及的に低減することができ、高精度の距離演算
が可能となって正確な物体認識を行うことができる。

【００４７】そして、図１９に示すように、例えば近距
離側物体Ｏａと遠距離側物体Ｏｂとを物体認識部２０に
より認識しているときに、次のサンプリング時に、物体
選別部２１において、ライン距離演算部２６により新た
に演算されたライン毎の代表距離が該認識物体Ｏａ，Ｏ
ｂのいずれかに属するか否かが判断される。このとき、
図２０に示すように、２つの認識物体Ｏａ，Ｏｂが検知
センサ１０の検出方向に重なるように移動した場合、そ
の判断を遠距離側物体Ｏｂから先に行うとすると、新た
に演算されたライン毎の代表距離は殆どが近距離側物体
Ｏａに属するにも拘らず、その代表距離と遠距離側物体
Ｏｂの代表距離との差がしきい値Ｃよりも小さければ、
遠距離側物体Ｏｂに属すると判断してしまう。この結
果、その代表距離に基づいて遠距離側物体Ｏｂとして新
たに物体検出距離が演算されるので、遠距離側物体Ｏｂ
が急激に接近したと誤認してしまうことになる。

【００４８】しかし、この実施形態１では、新たに演算
されたライン毎の代表距離が認識物体Ｏａ，Ｏｂのいず
れかに属するか否かの判断の際、物体検出距離の小さい
認識物体Ｏａから先に行うので、検知センサ１０の検出
方向に２つの認識物体Ｏａ，Ｏｂが重なった場合でも、
新たに演算されたライン毎の代表距離は、実際の通り
に、近距離側物体Ｏａに属すると判断される。このた
め、近距離側物体Ｏａの代表距離を遠距離側物体Ｏｂに
属すると判断することはない。よって、遠距離側物体Ｏ
ｂが急激に接近したと誤認するのを防止することができ
る。

【００４９】また、物体認識部２０は、物体Ｏの認識結
果に基づいて警報等の信号を出力するように構成されて
いるので、認識物体Ｏを容易に知ることができると共
に、遠距離側物体Ｏｂが急激に接近したと誤判断して不
必要な警報等を行わずに済む。

【００５０】（実施形態２）図２１は、本発明の実施形
態２における物体選別部２１での処理動作を示し、新た
に演算されたライン毎の代表距離が複数の認識物体Ｏ，
Ｏ…のいずれかに属するか否かを、実施形態１と同様
に、物体検出距離の小さい物体から判断するが、その判
断のための代表距離と物体検出距離との差のしきい値
を、その新たに演算されたライン毎の代表距離の検出状
況に応じて可変としたものである。詳しくは、新たに演
算されたライン毎の代表距離が、隣接する２つの認識物
体Ｏ，Ｏの物体検出距離の間にある場合には、その２つ
の認識物体Ｏ，Ｏのどちらかに属するものと見做し、基
本的にはその代表距離により近い物体検出距離を有する
認識物体に属すると判断するようになっている。尚、図
２１のフローでは、新たに演算されたライン毎の代表距
離が、隣接する２つの認識物体Ｏ，Ｏの物体検出距離の
間にある場合を示し、その隣接する２つの認識物体Ｏ，
Ｏの物体番号をそれぞれ１，２としている。

【００５１】すなわち、先ず、ステップＹ１で物体内の
データ数Ｎ（１），Ｎ（２）を０にリセットした後、ス
テップＹ２で当該ラインの登録フラグＦ（ｉ）が０か否
かを判定する。この登録フラグＦ（ｉ）は、そのライン
の代表距離がいずれかの物体に属すると判断したときに
は１とされ、いずれかの物体に属するか否かを判断して
いないときには０とされている。この判定がＮＯのとき
にはステップＹ１１に進む。ステップＹ２の判定がＹＥ
Ｓのときには、ステップＹ３に進んで新たに演算された
代表距離ｌ（ｉ）と各物体検出距離Ｌ（１），Ｌ（２）
との差をそれぞれｄＸ１，ｄＸ２とした後、ステップＹ
４でｄＸ１がａ・ｄＸ２（ａ＞１）よりも大きいか否か
を判定する。このステップＹ４の判定がＹＥＳのときに
は、ステップＹ５に進んで当該ラインの検出距離ｌ
（ｉ）は物体番号が２の物体に属すると判定し、上記フ
ラグＦ（ｉ）を１にセットすると共に、物体内のデータ
数Ｎ（２）に１を加えた値を新たなＮ（２）としてステ
ップＹ１１に進む。一方、ステップＹ４の判定がＮＯの
ときには、ステップＹ６に進んでｄＸ２がａ・ｄＸ１よ
りも大きいか否かを判定する。

【００５２】上記ステップＹ６の判定がＹＥＳのときに
は、ステップＹ７に進んで当該ラインの代表距離ｌ
（ｉ）は物体番号が１の物体に属すると判定し、上記フ
ラグＦ（ｉ）を１にセットすると共に、物体内のデータ
数Ｎ（１）に１を加えた値を新たなＮ（１）としてステ
ップＹ１１に進む。一方、ステップＹ６の判定がＮＯの
ときには、ステップＹ８に進む。つまり、上記ステップ
Ｙ４，Ｙ６では、代表距離ｌ（ｉ）がどちらの物体に属
するかを確実に判断するために、単純にｄＸ１とｄＸ２
との大小を比較せずに、それぞれ１よりも大きい定数ａ
を掛けた値よりも大きいか否かで判断する。

【００５３】上記ステップＹ４，Ｙ６において代表距離
ｌ（ｉ）がどちらの物体に属するかを判断できない場合
は、そのステップＹ４，Ｙ６においてどちらかの物体に
属すると判断された物体内のデータ数Ｎ（１），Ｎ
（２）の多い側の物体に属するとする。すなわち、ステ
ップＹ８でＮ（１）がＮ（２）よりも大きいか否かを判
定し、この判定がＹＥＳのときには、上記ステップＹ７
に進む一方、ＮＯのときにはステップＹ９に進んでＮ
（１）がＮ（２）よりも小さいか否かを判定する。この
ステップＹ９の判定がＹＥＳのときには、上記ステップ
Ｙ５に進む一方、ＮＯのときにはステップＹ１０に進
む。

【００５４】上記ステップＹ８，Ｙ９においても、代表
距離ｌ（ｉ）がどちらの物体に属するかを判断できない
場合、つまりＮ（１）＝Ｎ（２）の場合は、上記ステッ
プＹ３で求めたｄＸ１とｄＸ２との大小を比較する。す
なわち、ステップＹ１０でｄＸ１がｄＸ２よりも小さい
か否かを判定し、この判定がＹＥＳのときには上記ステ
ップＹ７に進む一方、ＮＯのときには上記ステップＹ５
に進む。

【００５５】ステップＹ５又はステップＹ７の後のステ
ップＹ１１では全てのライン番号について終了したか否
かを判定し、この判定がＹＥＳになるまで各ラインにつ
いてステップＹ２〜Ｙ１０を繰り返す。ステップＹ１１
の判定がＹＥＳになると、代表距離が属すると判断され
た物体毎に、その代表距離に基づいて上記物体認識処理
が行われて新たな物体検出距離が演算される。

【００５６】尚、上記ステップＹ４，Ｙ６において代表
距離ｌ（ｉ）がどちらの物体に属するかを判断できない
場合（ステップＹ６の判定がＮＯの場合）は、ステップ
Ｙ８〜Ｙ１０の代りに、図２２に示すように、物体検出
距離Ｌ（１），Ｌ（２）の大小を判定し、その距離の小
さい方の物体（近距離側の物体）に属するとしてもよ
い。すなわち、Ｌ（１）＞Ｌ（２）の判定がＹＥＳのと
きには上記ステップＹ５に進む一方、ＮＯのときには上
記ステップＹ７に進むようにする。

【００５７】したがって、上記実施形態２では、新たに
演算されたライン毎の代表距離が複数の認識物体Ｏ，Ｏ
…に属するか否かを判断するための代表距離と物体検出
距離との差のしきい値が、新たに演算されたライン毎の
代表距離の検出状況に応じて可変とされ、新たに演算さ
れたライン毎の代表距離が、隣接する２つの認識物体
Ｏ，Ｏの物体検出距離の間にある場合に、基本的にその
代表距離により近い物体検出距離を有する認識物体に属
すると判断するようにされているので、どのような状況
でも新たに演算された代表距離がいずれかの認識物体に
属するか否かの判断を柔軟にかつ確実に行うことができ
る。

【００５８】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１の発明に
よると、多段ライン型ＣＣＤの画像をライン毎にかつウ
ィンドウ方向に複数に分割して各領域について所定時間
毎に距離を測定し、この各領域毎の距離データに基づい
てライン毎の代表距離を演算して物体を認識すると共
に、複数の物体を認識しているときに、新たに演算され
たライン毎の代表距離が該認識物体のいずれかに属する
か否かを、上記認識物体までの距離の小さい物体から先
に判断するようにしたことにより、測距データのばらつ
きやノイズ等があっても、その影響を可及的に低減する
ことができ、正確な物体認識を行うことができると共
に、遠距離側の物体が急激に接近したと誤認するのを防
止することができる。

【００５９】請求項２の発明によると、新たに演算され
たライン毎の代表距離と認識物体までの距離との差がし
きい値よりも小さいときに、該代表距離が上記認識物体
に属すると判断するようにし、上記しきい値は、新たに
演算されたライン毎の代表距離の検出状況に応じて可変
としたことにより、どのような状況でもその代表距離が
いずれかの認識物体に属するか否かの判断を柔軟にかつ
確実に行うことができる。

【００６０】請求項３の発明によると、物体の認識結果
に基づいて警報等の信号を出力するようにしたことによ
り、認識物体を容易に知ることができ、遠距離側の物体
が急激に接近したと誤判断して不必要な警報等を行わず
に済む。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成図である。

【図２】本発明の実施形態１に係る物体認識装置の各構
成部品の車両での位置を示す斜視図である。

【図３】物体認識装置の概略構成を示すブロック図であ
る。

【図４】物体認識装置の詳細構成を示すブロック図であ
る。

【図５】検知センサにより物体を測距する概念を示す側
面図である。

【図６】ＣＣＤチップにより捕らえた画像を示す図であ
る。

【図７】ＣＣＤチップにより捕らえた画像の中のライン
をウィンドウ方向に分割して領域を区分する概念を示す
図である。

【図８】上下のＣＣＤチップにより得られた画像が同じ
ラインでずれて視差が生じる状態を示す説明図である。

【図９】上下のＣＣＤチップにより物体までの距離を測
定する原理を示す図である。

【図１０】ＣＣＤチップにより得られた画像におけるＣ
ＣＤラインの測距方向を示す平面図である。

【図１１】上下方向のレンジカット領域を示す側面図で
ある。

【図１２】水平方向のレンジカット領域を示す平面図で
ある。

【図１３】領域に隣接する８隣接領域の配置を示す図で
ある。

【図１４】８隣接点処理からライン毎の距離演算までの
具体例を示す図である。

【図１５】８隣接点処理動作を示すフローチャート図で
ある。

【図１６】ライン毎の距離演算処理動作を示すフローチ
ャート図である。

【図１７】物体の認識処理動作を示すフローチャート図
である。

【図１８】物体選別処理動作を示すフローチャート図で
ある。

【図１９】近距離側物体及び遠距離側物体の検出例を示
す図である。

【図２０】近距離側物体及び遠距離側物体が検知センサ
の検出方向に重なった場合を示す図である。

【図２１】実施形態２を示す図１８相当図である。

【図２２】図２１の変形例を示すフローチャート図であ
る。

【符号の説明】

Ｃ車両１０後側方検知センサ１１ＣＣＤチップ１５コントローラ１６測距回路（測距手段）２０物体認識部（物体認識手段）２１物体選別部（物体選別手段）２５８隣設点処理部２６ライン距離演算部（ライン距離演算手段）３１表示装置３２警報装置Ｅ，Ｅ（ｉ，ｊ）領域Ｒ１〜Ｒ８隣設領域ｄ（ｉ，ｊ）測定距離ｄｘ隣設領域との距離差Ｐ（ｉ，ｊ）有効ポイント数ｌ（ｉ）ライン代表距離Ｌ（ｋ）物体検出距離Ｏ物体Ｏ′ 物体像

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号ＦＩＨ０４Ｎ 7/18 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３８０ (72)発明者吉岡透広島県安芸郡府中町新地３番１号マツダ株式会社内 (72)発明者上村裕樹広島県安芸郡府中町新地３番１号マツダ株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ウィンドウ方向に沿って配置された多数
のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交
するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報
として捕らえる多段ライン型ＣＣＤを備え、所定時間毎
に該多段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得ら
れた２次元の距離データから特定の物体を認識するよう
にした物体認識装置であって、上記多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を上記ＣＣ
Ｄライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領
域について距離を測定する測距手段と、上記測距手段により測定された各領域毎の距離に基づき
上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離
演算手段と、上記ライン距離演算手段により演算されたライン毎の代
表距離に基づいて物体を認識する物体認識手段と、上記物体認識手段により複数の物体を認識しているとき
に、上記ライン距離演算手段により新たに演算されたラ
イン毎の代表距離が該認識物体のいずれかに属するか否
かを、認識物体までの距離の小さい物体から先に判断す
る物体選別手段とを備えたことを特徴とする物体認識装
置。
【請求項２】請求項１記載の物体認識装置において、物体選別手段は、新たに演算されたライン毎の代表距離
と認識物体までの距離との差がしきい値よりも小さいと
きに、該代表距離が上記認識物体に属すると判断するよ
うに構成され、上記しきい値は、新たに演算されたライン毎の代表距離
の検出状況に応じて可変とされていることを特徴とする
物体認識装置。
【請求項３】請求項１又は２記載の物体認識装置にお
いて、物体認識手段は、物体の認識結果に基づいて警報等の信
号を出力するように構成されていることを特徴とする物
体認識装置。