JPH1047954A - 複眼カメラによる車間距離計測装置 - Google Patents
複眼カメラによる車間距離計測装置Info
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- JPH1047954A JPH1047954A JP20374896A JP20374896A JPH1047954A JP H1047954 A JPH1047954 A JP H1047954A JP 20374896 A JP20374896 A JP 20374896A JP 20374896 A JP20374896 A JP 20374896A JP H1047954 A JPH1047954 A JP H1047954A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 三角測量による前方車との車間距離の精度を
向上する。 【解決手段】 複眼カメラ１−１、１−２により前方車
両との車間距離を計測する複眼カメラによる車間距離計
測装置において、複眼カメラからの画像データをサンプ
リングするサンプリング部２と、サンプリングされた画
像データを基に処理された前方車両の認識データを用い
て、三角測量の原理により前方車両と自車との車間距離
を演算する三角測量・距離演算部４と、複眼カメラで撮
像された画像データにおける前方車両の高さの画素数と
車間距離の関係データを予め格納し、認識データから車
両の高さの画素数を演算し、この演算画素数を基に関係
データから前方車両との車間距離を演算する画素・距離
演算部５と、三角測量・距離演算部及び画素・距離演算
部により得られた車間距離を平均して車間距離を決定す
る距離決定部６とが設けられる。
向上する。 【解決手段】 複眼カメラ１−１、１−２により前方車
両との車間距離を計測する複眼カメラによる車間距離計
測装置において、複眼カメラからの画像データをサンプ
リングするサンプリング部２と、サンプリングされた画
像データを基に処理された前方車両の認識データを用い
て、三角測量の原理により前方車両と自車との車間距離
を演算する三角測量・距離演算部４と、複眼カメラで撮
像された画像データにおける前方車両の高さの画素数と
車間距離の関係データを予め格納し、認識データから車
両の高さの画素数を演算し、この演算画素数を基に関係
データから前方車両との車間距離を演算する画素・距離
演算部５と、三角測量・距離演算部及び画素・距離演算
部により得られた車間距離を平均して車間距離を決定す
る距離決定部６とが設けられる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は車両に搭載される複
眼カメラを用いて前方車両との間の距離を計測する、複
眼カメラによる前方車間距離計測装置に関し、特に三角
測量で計測された距離の精度を向上することができる装
置に関する。
眼カメラを用いて前方車両との間の距離を計測する、複
眼カメラによる前方車間距離計測装置に関し、特に三角
測量で計測された距離の精度を向上することができる装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】上記複眼カメラによる前方車間距離計測
装置は画像処理技術を用いた運転支援システムの１つで
あり、特に低速走行時（渋滞時）に前方車両に追従走行
するシステムに使用される。前方車両との距離は三角測
量の原理を利用して求められる。
装置は画像処理技術を用いた運転支援システムの１つで
あり、特に低速走行時（渋滞時）に前方車両に追従走行
するシステムに使用される。前方車両との距離は三角測
量の原理を利用して求められる。
【０００３】図７は従来の複眼カメラによる前方車間距
離計測装置に使用される距離演算を説明する図である。
本図に示すように、自車に高さ方向に２台のカメラ１、
２が設置され、カメラ１−１、１−２は前方車両を撮像
する。以下の式により前方車両との車間距離〔ｍ〕が求
められる。 Ｌ＝ｆ・Ｂ／｛Ｆ・（ｂ−ａ）｝ 〔ｍ〕 …（１） ここに、 Ｂ：ベースライン（カメラ間距離）〔ｍ〕 ｆ：焦点距離〔ｍ〕 Ｆ：解像度（縦方向）〔ｍ／画素〕 ａ，ｂ：２台のカメラの光軸方向から離れる画像での対
象位置〔画素〕 Ｈ：下カメラの高さ〔ｍ〕 であり、前方車両の高さｈ〔ｍ〕は、以下の式により求
められる。
離計測装置に使用される距離演算を説明する図である。
本図に示すように、自車に高さ方向に２台のカメラ１、
２が設置され、カメラ１−１、１−２は前方車両を撮像
する。以下の式により前方車両との車間距離〔ｍ〕が求
められる。 Ｌ＝ｆ・Ｂ／｛Ｆ・（ｂ−ａ）｝ 〔ｍ〕 …（１） ここに、 Ｂ：ベースライン（カメラ間距離）〔ｍ〕 ｆ：焦点距離〔ｍ〕 Ｆ：解像度（縦方向）〔ｍ／画素〕 ａ，ｂ：２台のカメラの光軸方向から離れる画像での対
象位置〔画素〕 Ｈ：下カメラの高さ〔ｍ〕 であり、前方車両の高さｈ〔ｍ〕は、以下の式により求
められる。
【０００４】 ｈ＝Ｈ＋Ｂ−Ｌ・ｂ・Ｆ／ｆ ＝Ｈ−Ｌ・ａ・Ｆ／ｆ …（２） このように上記式（１）及び（２）より算出される前方
車両までの距離Ｌ及び高さｈを用いて、前方車両に追従
走行する制御を行っていた。
車両までの距離Ｌ及び高さｈを用いて、前方車両に追従
走行する制御を行っていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記複
眼カメラによる前方車間距離計測装置を用いて前方車両
までの距離を計測する場合、車両信号の影響等により複
眼カメラの視差がずれることがあり、以下の式に示す計
測誤差が発生する。 ΔＬ＝｜Ｌ−Ｌｄ｜／Ｌ ＝Ｆ・ｄ・Ｌ／（ｆ・Ｂ＋Ｆ・ｄ・Ｌ） …（３） ここに、 Ｌｄ＝Ｂ／｛Ｆ・（ｂ−ａ＋ｄ）｝ ｄは上記式（１）の分母の（ｂ−ａ）の画素ずれであ
る。
眼カメラによる前方車間距離計測装置を用いて前方車両
までの距離を計測する場合、車両信号の影響等により複
眼カメラの視差がずれることがあり、以下の式に示す計
測誤差が発生する。 ΔＬ＝｜Ｌ−Ｌｄ｜／Ｌ ＝Ｆ・ｄ・Ｌ／（ｆ・Ｂ＋Ｆ・ｄ・Ｌ） …（３） ここに、 Ｌｄ＝Ｂ／｛Ｆ・（ｂ−ａ＋ｄ）｝ ｄは上記式（１）の分母の（ｂ−ａ）の画素ずれであ
る。
【０００６】車間距離Ｌが大きくなれば計測誤差ΔＬも
大きくなるため（例えば２０ｍ先で１５〜２０％の誤
差）、前方車両に追従走行する制御に支障を発生すると
いう問題がある。したがって、本発明は、上記問題点に
鑑み、車両の振動により視差に誤差が発生しても、前方
車両との距離が精度良く計測できる複眼カメラによる前
方車間距離計測装置を提供することを目的とする。
大きくなるため（例えば２０ｍ先で１５〜２０％の誤
差）、前方車両に追従走行する制御に支障を発生すると
いう問題がある。したがって、本発明は、上記問題点に
鑑み、車両の振動により視差に誤差が発生しても、前方
車両との距離が精度良く計測できる複眼カメラによる前
方車間距離計測装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、前記問題点を
解決するために、複眼カメラにより前方車両との車間距
離を計測する複眼カメラによる車間距離計測装置におい
て、前記複眼カメラからの画像データをサンプリングす
るサンプリング部と、サンプリングされた画像データを
基に処理された前方車両の認識データを用いて、三角測
量の原理により前方車両と自車との車間距離を演算する
三角測量・距離演算部と、前記複眼カメラで撮像された
画像データにおける前方車両の高さの画素数と車間距離
の関係データを予め格納し、前記認識データから車両の
高さの画素数を演算し、この演算画素数を基に前記関係
データから前方車両との車間距離を演算する画素・距離
演算部と、前記三角測量・距離演算部及び前記画素・距
離演算部により得られた車間距離を平均して車間距離を
決定する距離決定部とが具備される。この手段により、
三角測量の視差ずれに起因する前方車両までの車間距離
の計測誤差の縮小ができ、より安定した前方車両追従走
行が可能になる。
解決するために、複眼カメラにより前方車両との車間距
離を計測する複眼カメラによる車間距離計測装置におい
て、前記複眼カメラからの画像データをサンプリングす
るサンプリング部と、サンプリングされた画像データを
基に処理された前方車両の認識データを用いて、三角測
量の原理により前方車両と自車との車間距離を演算する
三角測量・距離演算部と、前記複眼カメラで撮像された
画像データにおける前方車両の高さの画素数と車間距離
の関係データを予め格納し、前記認識データから車両の
高さの画素数を演算し、この演算画素数を基に前記関係
データから前方車両との車間距離を演算する画素・距離
演算部と、前記三角測量・距離演算部及び前記画素・距
離演算部により得られた車間距離を平均して車間距離を
決定する距離決定部とが具備される。この手段により、
三角測量の視差ずれに起因する前方車両までの車間距離
の計測誤差の縮小ができ、より安定した前方車両追従走
行が可能になる。
【０００８】前記画素・距離演算部において、車両の大
きさに依存して前方車両の高さの画素数と車間距離の複
数の関係データを予め格納し前記認識データから車両の
高さの画素数を演算し、この演算画素数を基に前記複数
の関係データから車両の大きさに依存して前方車両との
複数の車間距離を演算し、前記距離決定部において、前
記三角測量・距離演算部より得られた車間距離と前記画
素・距離演算部により得られた複数の車間距離とを相互
比較し最も近いものを平均して車間距離を決定する。こ
の手段により、種々の車両に対応することが可能にな
る。
きさに依存して前方車両の高さの画素数と車間距離の複
数の関係データを予め格納し前記認識データから車両の
高さの画素数を演算し、この演算画素数を基に前記複数
の関係データから車両の大きさに依存して前方車両との
複数の車間距離を演算し、前記距離決定部において、前
記三角測量・距離演算部より得られた車間距離と前記画
素・距離演算部により得られた複数の車間距離とを相互
比較し最も近いものを平均して車間距離を決定する。こ
の手段により、種々の車両に対応することが可能にな
る。
【０００９】前記距離決定部における比較を所定速度以
下の場合に行う。この手段により、低速走行時に頻繁な
前方車両の入れ換えが行われるので計測誤差の縮小が可
能になり、この低速走行を越えると前方車両の追跡制御
の要求がなくなるので比較処理を低減することが可能に
なる。前記距離決定部において前記三角測量・距離演算
部により得られた車間距離の平均値と前記画素・距離演
算部により得られた車間距離の平均値とを平均して車間
距離を決定する。この手段により統計的精度が向上す
る。
下の場合に行う。この手段により、低速走行時に頻繁な
前方車両の入れ換えが行われるので計測誤差の縮小が可
能になり、この低速走行を越えると前方車両の追跡制御
の要求がなくなるので比較処理を低減することが可能に
なる。前記距離決定部において前記三角測量・距離演算
部により得られた車間距離の平均値と前記画素・距離演
算部により得られた車間距離の平均値とを平均して車間
距離を決定する。この手段により統計的精度が向上す
る。
【００１０】前記距離決定部において得られた車間距離
が所定値よりも大きい場合には前記サンプリング部のサ
ンプリング周期を長くする。この手段により、車間距離
が大きく、前方車両の追従走行制御の必要が無い場合に
は処理量を少なくする。前記距離決定部において前記三
角測量・距離演算部により得られた車間距離と前記画素
・距離演算部により得られた車間距離との差が所定値以
上の場合には前記サンプリング部のサンプリング周期を
短くする。この手段により、双方の車間距離の差が大き
い場合には、前記三角測量・距離演算部により得られる
車間距離の計測誤差が大きいおそれがあるので、更新時
間を短くして、計測誤差の小さいものを得ることを可能
にする。
が所定値よりも大きい場合には前記サンプリング部のサ
ンプリング周期を長くする。この手段により、車間距離
が大きく、前方車両の追従走行制御の必要が無い場合に
は処理量を少なくする。前記距離決定部において前記三
角測量・距離演算部により得られた車間距離と前記画素
・距離演算部により得られた車間距離との差が所定値以
上の場合には前記サンプリング部のサンプリング周期を
短くする。この手段により、双方の車間距離の差が大き
い場合には、前記三角測量・距離演算部により得られる
車間距離の計測誤差が大きいおそれがあるので、更新時
間を短くして、計測誤差の小さいものを得ることを可能
にする。
【００１１】前記サンプリング部において車速センサよ
り入力する速度が所定値以下の場合にはサンプリング周
期を短くする。この手段により、速度が小さい場合には
車間距離が小さく、前方車両の追従走行制御の必要が高
いため、車間距離の更新期間を短くし、逆に速度が大き
い場合には更新期間を長くして処理量を少なくする。前
記サンプリング部において車速センサより入力する速度
が大きくなるにつれたサンプリング周期を連続的に長く
する。この手段により、速度に応じて連続的に更新期間
を短くでき、処理量との適切な調整が可能になる。
り入力する速度が所定値以下の場合にはサンプリング周
期を短くする。この手段により、速度が小さい場合には
車間距離が小さく、前方車両の追従走行制御の必要が高
いため、車間距離の更新期間を短くし、逆に速度が大き
い場合には更新期間を長くして処理量を少なくする。前
記サンプリング部において車速センサより入力する速度
が大きくなるにつれたサンプリング周期を連続的に長く
する。この手段により、速度に応じて連続的に更新期間
を短くでき、処理量との適切な調整が可能になる。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下本発明の実施の形態について
図面を参照して説明する。図１は本発明の実施の形態に
係る複眼カメラによる前方車間距離計測装置の概略を示
す図である。サンプリング部２は、カメラ１−１、１−
２から、例えば横方向に６４０画素、縦方向に４８０画
素の撮像データを一定周期でサンプリングし、サンプリ
ング周期を変更することも可能である。サンプリング部
２によりサンプリングされたデータを入力する前方車両
認識部３は、以下のようにして、前方車両を認識する。
まず入力する撮像データに時系列平滑化を行う。すなわ
ち、前方車両の認識において、車両のエッジを特徴とし
て認識することが有効である。しかし、路側物体からの
影のエッジが混在する場合、これを誤認識するおそれが
ある。そこで、路側物体からの影の影響を少なくため
に、画像を時間方向に平滑化する処理を行う。具体的に
は時間方向に複数の画像を比較し、画面上での変化（動
き）の大きい物体の映像をぼかすことによって、画面上
での変化の少ない部分のみを抽出する処理が行われる。
この処理を行うことにより、路側物体の影のように画面
上を高速で移動する物体の形はぼけてエッジは抽出され
なくなる。反面、追従している前方車両など画面上での
移動が少ない物体については、変化なく出力されるの
で、エッジは抽出することができる。次に、前方車両の
後部にはエッジが数多く集まって現れる。そこで、この
エッジの分布状態を、以下のように求めて、前方車両の
認識特徴とする。
図面を参照して説明する。図１は本発明の実施の形態に
係る複眼カメラによる前方車間距離計測装置の概略を示
す図である。サンプリング部２は、カメラ１−１、１−
２から、例えば横方向に６４０画素、縦方向に４８０画
素の撮像データを一定周期でサンプリングし、サンプリ
ング周期を変更することも可能である。サンプリング部
２によりサンプリングされたデータを入力する前方車両
認識部３は、以下のようにして、前方車両を認識する。
まず入力する撮像データに時系列平滑化を行う。すなわ
ち、前方車両の認識において、車両のエッジを特徴とし
て認識することが有効である。しかし、路側物体からの
影のエッジが混在する場合、これを誤認識するおそれが
ある。そこで、路側物体からの影の影響を少なくため
に、画像を時間方向に平滑化する処理を行う。具体的に
は時間方向に複数の画像を比較し、画面上での変化（動
き）の大きい物体の映像をぼかすことによって、画面上
での変化の少ない部分のみを抽出する処理が行われる。
この処理を行うことにより、路側物体の影のように画面
上を高速で移動する物体の形はぼけてエッジは抽出され
なくなる。反面、追従している前方車両など画面上での
移動が少ない物体については、変化なく出力されるの
で、エッジは抽出することができる。次に、前方車両の
後部にはエッジが数多く集まって現れる。そこで、この
エッジの分布状態を、以下のように求めて、前方車両の
認識特徴とする。
【００１３】まず、一定の長さ以上の水平方向に長いエ
ッジが現れる位置を探索する。ここで、車両以外のエッ
ジと区別するために、水平エッジは上下に隣接して複数
現れた場合にのみ前方車両の最下部とする。図２は前方
車両認識の処理における探索領域の設定、投影分布を説
明する図である。本図に示すように、抽出した前方車両
の最下部の位置から、ある大きさの前方車両の探索領域
を設定する。次に、探索領域内のエッジの投影を求め
る。投影は、垂直方向の直線に沿った画素の濃度を逐次
たし合わせ、その合計を求めたものであり、本図に示す
ように、前方車両の幅方向の投影値の分布が得られる。
投影結果として、前方車両の幅が求められる。同様にし
て、水平方向の直線に沿った誤差の濃度を逐次たし合わ
せ、その合計を求めて、前方車両の高さ方向の投影値の
分布が得られる。投影結果として、前方車両の高さが求
められる。
ッジが現れる位置を探索する。ここで、車両以外のエッ
ジと区別するために、水平エッジは上下に隣接して複数
現れた場合にのみ前方車両の最下部とする。図２は前方
車両認識の処理における探索領域の設定、投影分布を説
明する図である。本図に示すように、抽出した前方車両
の最下部の位置から、ある大きさの前方車両の探索領域
を設定する。次に、探索領域内のエッジの投影を求め
る。投影は、垂直方向の直線に沿った画素の濃度を逐次
たし合わせ、その合計を求めたものであり、本図に示す
ように、前方車両の幅方向の投影値の分布が得られる。
投影結果として、前方車両の幅が求められる。同様にし
て、水平方向の直線に沿った誤差の濃度を逐次たし合わ
せ、その合計を求めて、前方車両の高さ方向の投影値の
分布が得られる。投影結果として、前方車両の高さが求
められる。
【００１４】このようにして前方車両認識部３で得られ
た認識データを用いて、三角測量・距離演算部４は、さ
らに三角測量による上記式（１）及び（２）を用いて、
前方車両の距離を演算する。画像・距離演算部５は、前
方車両認識部３で認識データの入力を基に、前方車両が
遠くなるほど車両の高さが小さくなる現象を利用して、
前方の車両の高さを求めて、前方車両との距離を演算す
る。
た認識データを用いて、三角測量・距離演算部４は、さ
らに三角測量による上記式（１）及び（２）を用いて、
前方車両の距離を演算する。画像・距離演算部５は、前
方車両認識部３で認識データの入力を基に、前方車両が
遠くなるほど車両の高さが小さくなる現象を利用して、
前方の車両の高さを求めて、前方車両との距離を演算す
る。
【００１５】図３は画像・距離演算部５の演算処理を説
明する図である。画像・距離演算部５は、本図に示すよ
うに、車両の高さの画素数を演算する車両高さ画素数演
算部５１と、車両の高さに相当する画素数と前方車両ま
での距離の関係データを格納する画素数と距離との関係
データ格納部５２と、車両高さ画素数演算部５１からの
画素数により画素数と距離との関係データ格納部５２か
ら読み出されたデータを内挿、外挿処理して前方車両ま
での位置を演算する距離演算部５３とを具備する。
明する図である。画像・距離演算部５は、本図に示すよ
うに、車両の高さの画素数を演算する車両高さ画素数演
算部５１と、車両の高さに相当する画素数と前方車両ま
での距離の関係データを格納する画素数と距離との関係
データ格納部５２と、車両高さ画素数演算部５１からの
画素数により画素数と距離との関係データ格納部５２か
ら読み出されたデータを内挿、外挿処理して前方車両ま
での位置を演算する距離演算部５３とを具備する。
【００１６】図４は画素数と距離との関係データ格納部
５２におけるデータを説明する図である。本図に示すよ
うに、例えば、普通自動車の場合、画像内での車両の高
さに相当する画像数は、 ５ｍ前方：４４０画素 １０ｍ前方：２２０画素 ２０ｍ前方：１１０画素 である。
５２におけるデータを説明する図である。本図に示すよ
うに、例えば、普通自動車の場合、画像内での車両の高
さに相当する画像数は、 ５ｍ前方：４４０画素 １０ｍ前方：２２０画素 ２０ｍ前方：１１０画素 である。
【００１７】上記のように、予め所持している前方車両
の距離と高さのデータを各形状の自動車、例えば、１ボ
ックス、軽自動車、大型トラック、小型トラックなどに
対して用意する。次に、距離決定部６は三角測量・距離
演算部４からの距離データＡと画素・距離演算部５の距
離演算部５１からの距離データＢとを比較する。この
際、画素・距離演算部５の画素数と距離との関係データ
格納部５２に格納される車両の大きさを変えて比較を行
い、上記比較における差が最小になる車両の大きさの関
係データが選択される。この比較後の車両の大きさの関
係データの選択は低速走行中において、特に、初期状
態、例えば速度５ｋｍ／ｈ以下の場合に、行われるよう
にしてもよい。この速度以下では、前方の車両が入れ代
わることが少ないためである。
の距離と高さのデータを各形状の自動車、例えば、１ボ
ックス、軽自動車、大型トラック、小型トラックなどに
対して用意する。次に、距離決定部６は三角測量・距離
演算部４からの距離データＡと画素・距離演算部５の距
離演算部５１からの距離データＢとを比較する。この
際、画素・距離演算部５の画素数と距離との関係データ
格納部５２に格納される車両の大きさを変えて比較を行
い、上記比較における差が最小になる車両の大きさの関
係データが選択される。この比較後の車両の大きさの関
係データの選択は低速走行中において、特に、初期状
態、例えば速度５ｋｍ／ｈ以下の場合に、行われるよう
にしてもよい。この速度以下では、前方の車両が入れ代
わることが少ないためである。
【００１８】図５は距離決定部６における距離決定の処
理を説明するフローチャートである。ステップＳ１にお
いて、 ｔ＝ｔn（n=0,1,…,k…） かを判断する。ここに、ｔn はサンプリング時間であ
る。
理を説明するフローチャートである。ステップＳ１にお
いて、 ｔ＝ｔn（n=0,1,…,k…） かを判断する。ここに、ｔn はサンプリング時間であ
る。
【００１９】ステップＳ２において、サンプリング時間
毎に、三角測量・距離演算部４からの距離データ距離デ
ータＡn 及び画素・距離演算部５からの距離データ距離
データＢn をサンプリングして、その平均（Ａn ＋Ｂn
）／２を前方車両との車間距離として求める。具体的
には、以下のようになる。 ｔ０ ｔ１ … ｔk … Ａ０ Ａ１ … Ａk … Ｂ０ Ｂ１ … Ｂk … （Ａ０＋Ｂ０）／２ （Ａ1 ＋Ｂ1 ）／２ … （Ａk ＋Ｂk ）／２… 異なる方法により求められた車間距離をサンプリング周
期毎に平均化したので、視差ずれによる計測誤差が縮小
でき、より安定した前方車両追従走行が可能になる。
毎に、三角測量・距離演算部４からの距離データ距離デ
ータＡn 及び画素・距離演算部５からの距離データ距離
データＢn をサンプリングして、その平均（Ａn ＋Ｂn
）／２を前方車両との車間距離として求める。具体的
には、以下のようになる。 ｔ０ ｔ１ … ｔk … Ａ０ Ａ１ … Ａk … Ｂ０ Ｂ１ … Ｂk … （Ａ０＋Ｂ０）／２ （Ａ1 ＋Ｂ1 ）／２ … （Ａk ＋Ｂk ）／２… 異なる方法により求められた車間距離をサンプリング周
期毎に平均化したので、視差ずれによる計測誤差が縮小
でき、より安定した前方車両追従走行が可能になる。
【００２０】図６は距離決定部６の他の処理を説明する
フローチャートである。ステップＳ１０において、 前回の（Ａk ＋Ｂk ）／２≧所定値 を判断する。この判断がＹＥＳならステップＳ１１に進
む。ステップＳ１１において、サンプリング部２のデー
タのサンプリング周期を短い周期ｔn にする。
フローチャートである。ステップＳ１０において、 前回の（Ａk ＋Ｂk ）／２≧所定値 を判断する。この判断がＹＥＳならステップＳ１１に進
む。ステップＳ１１において、サンプリング部２のデー
タのサンプリング周期を短い周期ｔn にする。
【００２１】ステップＳ１２において、ステップＳ１０
の判断がＮＯならば、サンプリング部２のデータのサン
プリング周期を上記の２倍の長い周期ｔ2nにする。ステ
ップＳ１３において、次の平均値、 （Ａk+１＋Ｂk+１）／２ を求める。
の判断がＮＯならば、サンプリング部２のデータのサン
プリング周期を上記の２倍の長い周期ｔ2nにする。ステ
ップＳ１３において、次の平均値、 （Ａk+１＋Ｂk+１）／２ を求める。
【００２２】なお、上記ステップＳ１２における上記サ
ンプリング周期をさらに数倍にしてもよい。このように
して、車間距離が大きい場合には、追跡走行制御の要請
がないので、処理量を低減できる。さらに、三角測量・
距離演算部４の３回のサンプリング、例えば前サンプリ
ング、現サンプリング、後サンプリングの平均値と画素
・距離演算部５の３回のサンプリング、例えば前サンプ
リング、現サンプリング、後サンプリングの平均値とを
平均化して、その値を前方車両と車間距離としてもよ
い。具体的には以下の通りである。
ンプリング周期をさらに数倍にしてもよい。このように
して、車間距離が大きい場合には、追跡走行制御の要請
がないので、処理量を低減できる。さらに、三角測量・
距離演算部４の３回のサンプリング、例えば前サンプリ
ング、現サンプリング、後サンプリングの平均値と画素
・距離演算部５の３回のサンプリング、例えば前サンプ
リング、現サンプリング、後サンプリングの平均値とを
平均化して、その値を前方車両と車間距離としてもよ
い。具体的には以下の通りである。
【００２３】前方車間距離＝｛（Ａn-1 ＋Ａn ＋Ａn+1
）／３＋（Ｂn-1 ＋Ｂn ＋Ｂn+1 ）／３｝／２ また、三角測量・距離演算部４の数回のサンプリングの
平均値と画素・距離演算部５の数回のサンプリングの平
均値とを平均化して、その値を前方車両との車間距離と
してもよい。計測誤差を統計的に小さくするためであ
る。
）／３＋（Ｂn-1 ＋Ｂn ＋Ｂn+1 ）／３｝／２ また、三角測量・距離演算部４の数回のサンプリングの
平均値と画素・距離演算部５の数回のサンプリングの平
均値とを平均化して、その値を前方車両との車間距離と
してもよい。計測誤差を統計的に小さくするためであ
る。
【００２４】この場合にも、車間距離が大きい場合には
サンプリング周期を長くしてもよい。処理量を低減する
ためである。さらに、三角測量・距離演算部４による距
離データＡと画素・距離演算部５による距離データの差
Ｂが別の所定値以上の場合にはサンプリング部２のサン
プリング周期を短くし、この別の所定値未満の場合には
サンプリング部２のサンプリング周期（上記短いサンプ
リング周期の数倍）を長くする。このようにして、差が
大きい場合には三角測量・距離演算部４の距離データＡ
に視差による大きな計測誤差が発生しているおそれがあ
るので、サンプリング周期を短くして次の小さい計測誤
差の距離データＡで更新が可能なようにする。差が小さ
い場合には視差による計測誤差が小さいので、サンプリ
ング周期を長くして処理量を小さくする。
サンプリング周期を長くしてもよい。処理量を低減する
ためである。さらに、三角測量・距離演算部４による距
離データＡと画素・距離演算部５による距離データの差
Ｂが別の所定値以上の場合にはサンプリング部２のサン
プリング周期を短くし、この別の所定値未満の場合には
サンプリング部２のサンプリング周期（上記短いサンプ
リング周期の数倍）を長くする。このようにして、差が
大きい場合には三角測量・距離演算部４の距離データＡ
に視差による大きな計測誤差が発生しているおそれがあ
るので、サンプリング周期を短くして次の小さい計測誤
差の距離データＡで更新が可能なようにする。差が小さ
い場合には視差による計測誤差が小さいので、サンプリ
ング周期を長くして処理量を小さくする。
【００２５】さらに、複眼カメラによる前方車間距離計
測装置において、サンプリング部２に車速センサからの
車速信号が入力され、この入力車速信号に対してある設
定速度を閾値として、サンプリング部２のサンプリング
周期が２段に切り換えられる。具体的例としては、 １０ｋｍ／ｈ未満：短いサンプリング周期 １０ｋｍ／ｈ以上：長いサンプリング周期（短いサンプ
リング周期の数倍） である。小さい速度では車間距離が小さく、その変化が
大きいため、大きな計測誤差を早く更新する必要がある
ためである。大きい速度ではこの逆のため、大きな計測
誤差に対して更新の必要がないので、処理量を小さくで
きる。
測装置において、サンプリング部２に車速センサからの
車速信号が入力され、この入力車速信号に対してある設
定速度を閾値として、サンプリング部２のサンプリング
周期が２段に切り換えられる。具体的例としては、 １０ｋｍ／ｈ未満：短いサンプリング周期 １０ｋｍ／ｈ以上：長いサンプリング周期（短いサンプ
リング周期の数倍） である。小さい速度では車間距離が小さく、その変化が
大きいため、大きな計測誤差を早く更新する必要がある
ためである。大きい速度ではこの逆のため、大きな計測
誤差に対して更新の必要がないので、処理量を小さくで
きる。
【００２６】さらに、車速センサの速度信号に応じてサ
ンプリング部２のサンプリング周期を多段に切り換える
ようにしてもよい。切り換えが滑らかになり、追跡走行
の制御と処理量の適正化を図ることができる。
ンプリング部２のサンプリング周期を多段に切り換える
ようにしてもよい。切り換えが滑らかになり、追跡走行
の制御と処理量の適正化を図ることができる。
【図１】本発明の実施の形態に係る複眼カメラによる前
方車間距離計測装置の概略を示す図である。
方車間距離計測装置の概略を示す図である。
【図２】前方車両認識の処理における探索領域の設定、
投影分布を説明する図である。
投影分布を説明する図である。
【図３】画像・距離演算部５の演算処理を説明する図で
ある。
ある。
【図４】画素数と距離との関係データ格納部５２におけ
るデータを説明する図である。
るデータを説明する図である。
【図５】距離決定部６における距離決定の処理を説明す
るフローチャートである。
るフローチャートである。
【図６】距離決定部６の他の処理を説明するフローチャ
ートである。
ートである。
【図７】従来の複眼カメラによる前方車間距離計測装置
に使用される距離演算を説明する図である。
に使用される距離演算を説明する図である。
１−１、１−２…カメラ ２…サンプリング部 ３…前方車両認識部 ４…三角測量・距離演算部 ５…画素・距離演算部 ６…距離決定部
Claims (8)
- 【請求項１】 複眼カメラにより前方車両との車間距離
を計測する複眼カメラによる車間距離計測装置におい
て、 前記複眼カメラからの画像データをサンプリングするサ
ンプリング部と、 サンプリングされた画像データを基に処理された前方車
両の認識データを用いて、三角測量の原理により前方車
両と自車との車間距離を演算する三角測量・距離演算部
と、 前記複眼カメラで撮像された画像データにおける前方車
両の高さの画素数と車間距離の関係データを予め格納
し、前記認識データから車両の高さの画素数を演算し、
この演算画素数を基に前記関係データから前方車両との
車間距離を演算する画素・距離演算部と、 前記三角測量・距離演算部及び前記画素・距離演算部に
より得られた車間距離を平均して車間距離を決定する距
離決定部とを具備することを特徴とする複眼カメラによ
る前方車間距離計測装置。 - 【請求項２】 前記画素・距離演算部において、車両の
大きさに依存して前方車両の高さの画素数と車間距離の
複数の関係データを予め格納し前記認識データから車両
の高さの画素数を演算し、この演算画素数を基に前記複
数の関係データから車両の大きさに依存して前方車両と
の複数の車間距離を演算し、 前記距離決定部において、前記三角測量・距離演算部よ
り得られた車間距離と前記画素・距離演算部により得ら
れた複数の車間距離とを相互比較し最も近いものを平均
して車間距離を決定することを特徴とする、請求項１に
記載の複眼カメラによる前方車間距離計測装置。 - 【請求項３】 前記距離決定部における比較を所定速度
以下の場合に行うことを特徴とする、請求項２に記載の
複眼カメラによる前方車間距離計測装置。 - 【請求項４】 前記距離決定部において前記三角測量・
距離演算部により得られた車間距離の平均値と前記画素
・距離演算部により得られた車間距離の平均値とを平均
して車間距離を決定することを特徴とする、請求項１に
記載の複眼カメラによる前方車間距離計測装置。 - 【請求項５】 前記距離決定部において得られた車間距
離が所定値よりも大きい場合には前記サンプリング部の
サンプリング周期を長くすることを特徴とする、請求項
１又は４に記載の複眼カメラによる前方車間距離計測装
置。 - 【請求項６】 前記距離決定部において前記三角測量・
距離演算部により得られた車間距離と前記画素・距離演
算部により得られた車間距離との差が所定値以上の場合
には前記サンプリング部のサンプリング周期を短くする
ことを特徴とする、請求項１に記載の複眼カメラによる
前方車間距離計測装置。 - 【請求項７】 前記サンプリング部において車速センサ
より入力する速度が所定値以下の場合にはサンプリング
周期を短くすることを特徴とする、請求項１に記載の複
眼カメラによる前方車間距離計測装置。 - 【請求項８】 前記サンプリング部において車速センサ
より入力する速度が小さくなるにつれてサンプリング周
期を連続的に小さくすることを特徴とする、請求項１に
記載の複眼カメラによる前方車間距離計測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20374896A JP3827368B2 (ja) | 1996-08-01 | 1996-08-01 | 複眼カメラによる車間距離計測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20374896A JP3827368B2 (ja) | 1996-08-01 | 1996-08-01 | 複眼カメラによる車間距離計測装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1047954A true JPH1047954A (ja) | 1998-02-20 |
| JP3827368B2 JP3827368B2 (ja) | 2006-09-27 |
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ID=16479199
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP20374896A Expired - Fee Related JP3827368B2 (ja) | 1996-08-01 | 1996-08-01 | 複眼カメラによる車間距離計測装置 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3827368B2 (ja) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11316122A (ja) * | 1998-05-06 | 1999-11-16 | Fujitsu Ten Ltd | 画像測距装置 |
| US6903677B2 (en) | 2003-03-28 | 2005-06-07 | Fujitsu Limited | Collision prediction device, method of predicting collision, and computer product |
| WO2010125833A1 (ja) * | 2009-04-28 | 2010-11-04 | 本田技研工業株式会社 | 車両周辺監視装置 |
| JP2013002884A (ja) * | 2011-06-14 | 2013-01-07 | Honda Motor Co Ltd | 測距装置 |
| WO2013132951A1 (ja) * | 2012-03-09 | 2013-09-12 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 距離算出装置及び距離算出方法 |
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| JP2014202540A (ja) * | 2013-04-02 | 2014-10-27 | 富士通株式会社 | 位置算出システム、位置算出プログラム、および、位置算出方法 |
| JP2014238409A (ja) * | 2014-07-23 | 2014-12-18 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 距離算出装置及び距離算出方法 |
| US9128084B2 (en) | 2006-10-12 | 2015-09-08 | Koninklijke Philips N.V. | Fast biosensor with reagent layer |
| JP2015206798A (ja) * | 2015-06-25 | 2015-11-19 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 距離算出装置 |
| WO2019043876A1 (ja) * | 2017-08-31 | 2019-03-07 | 株式会社オプティム | 画像解析距離情報提供システム、方法及びプログラム |
| WO2019043878A1 (ja) * | 2017-08-31 | 2019-03-07 | 株式会社オプティム | 画像解析距離情報提供システム、方法及びプログラム |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6248533B2 (ja) * | 2013-10-22 | 2017-12-20 | 富士通株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
-
1996
- 1996-08-01 JP JP20374896A patent/JP3827368B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| JPH11316122A (ja) * | 1998-05-06 | 1999-11-16 | Fujitsu Ten Ltd | 画像測距装置 |
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| JP2013186043A (ja) * | 2012-03-09 | 2013-09-19 | Hitachi Automotive Systems Ltd | 距離算出装置及び距離算出方法 |
| WO2013132947A1 (ja) * | 2012-03-09 | 2013-09-12 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 距離算出装置及び距離算出方法 |
| JP2013186042A (ja) * | 2012-03-09 | 2013-09-19 | Hitachi Automotive Systems Ltd | 距離算出装置及び距離算出方法 |
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| JP2014238409A (ja) * | 2014-07-23 | 2014-12-18 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 距離算出装置及び距離算出方法 |
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| WO2019043876A1 (ja) * | 2017-08-31 | 2019-03-07 | 株式会社オプティム | 画像解析距離情報提供システム、方法及びプログラム |
| WO2019043878A1 (ja) * | 2017-08-31 | 2019-03-07 | 株式会社オプティム | 画像解析距離情報提供システム、方法及びプログラム |
| JPWO2019043878A1 (ja) * | 2017-08-31 | 2020-05-28 | 株式会社オプティム | 画像解析距離情報提供システム、方法及びプログラム |
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