JPWO2013129359A1 - 立体物検出装置 - Google Patents

Abstract

撮像手段１０により撮像された撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段３１と、異なる時刻の鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせした差分画像上において、所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで差分波形情報を生成し、差分波形情報に基づいて車両後方に設定された検出領域において立体物を検出する立体物検出手段３２，３３，３４と、検出領域内の画素の輝度を検出する輝度検出手段３４とを備え、立体物検出手段３２，３３，３４は、検出領域のうち輝度が所定閾値以上である領域を高輝度領域として検出し、少なくとも高輝度領域を覆う所定範囲の領域を、立体物を検出し難い検出制御領域として設定するとともに、撮像手段からの後方距離が大きいほど検出制御領域を広くし、検出制御領域を設定した検出領域において差分波形情報を生成する。

Description

本発明は、立体物検出装置に関するものである。
本出願は、２０１２年３月２日に出願された日本国特許出願の特願２０１２−０４６６４８に基づく優先権を主張するものであり、文献の参照による組み込みが認められる指定国については、上記の出願に記載された内容を参照により本出願に組み込み、本出願の記載の一部とする。

従来より、撮像画像からエッジ成分を抽出し、抽出したエッジ成分に基づいて他車両を検出する車両検出装置が知られている（特許文献１参照）。

特開２０００−１１３２０１号公報

しかしながら、従来技術では、スミアやフレアによる局所的な光変化が生じた場合に、このスミアやフレアにより生じたエッジ成分を、他車両のエッジ成分として誤検出してしまう場合があった。一般に、スミアやフレアに対応する領域の輝度は高いため、輝度の高い領域を除いて立体物を検出することで、スミアやフレアによる光の影響を排除することもできるが、撮像画像を鳥瞰視画像に変換して該鳥瞰視画像に基づいて立体物を検出する場合には、自車両からの後方距離が大きいほど、撮像画像を鳥瞰視画像に変換する際にスミアやフレアに対応する領域が引き伸ばされて、スミアやフレアに対応する領域の輝度が低くなってしまい、このような輝度の低いスミアやフレアの光の像を、隣接車両として誤検出してしまう場合があった。

本発明が解決しようとする課題は、スミアやフレアによる光の影響を排除し、検出対象である他車両を適切に検出できる立体物検出装置を提供することである。

本発明は、検出領域のうち輝度が所定閾値以上である高輝度領域を検出し、該高輝度領域を含む領域を、立体物を検出し難い検出制御領域として設定するとともに、撮像手段からの後方距離が大きいほど検出制御領域を広い範囲に設定して、検出制御領域を設定した検出領域において立体物を検出することで、上記課題を解決する。

本発明によれば、撮像手段からの後方距離が大きいほど、高輝度領域を覆う検出制御領域を広く設定することで、スミアやフレアに対応する高輝度な領域のみならず、スミアやフレアに対応する輝度が低い領域においても、スミアやフレアによる光の影響を排除することができ、これにより、検出対象である他車両を適切に検出できる。

図１は、第１実施形態に係る立体物検出装置を搭載した車両の概略構成図である。 図２は、図１の車両の走行状態を示す平面図である。 図３は、第１実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。 図４は、第１実施形態に係る位置合わせ部の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は車両の移動状態を示す平面図、（ｂ）は位置合わせの概要を示す画像である。 図５は、第１実施形態に係る立体物検出部による差分波形の生成の様子を示す概略図である。 図６は、第１実施形態に係る立体物検出部によって分割される小領域を示す図である。 図７は、第１実施形態に係る立体物検出部により得られるヒストグラムの一例を示す図である。 図８は、第１実施形態に係る立体物検出部による重み付けを示す図である。 図９は、第１実施形態に係る立体物検出部により得られるヒストグラムの他の例を示す図である。 図１０は、隣接車線に存在する隣接車両を判定する方法を説明するための図である。 図１１は、第１実施形態に係る検出制御部による検出制御方法を説明するための図である。 図１２は、第１実施形態に係る隣接車両検出方法を示すフローチャートである。 図１３は、第２実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。 図１４は、第２実施形態に係る検出制御部による検出制御方法を説明するための図である。 図１５は、第２実施形態に係る隣接車両検出方法を示すフローチャートである（その１）。 図１６は、第２実施形態に係る隣接車両検出方法を示すフローチャートである（その２）。 図１７は、第２実施形態に係る特定輝度領域の検出方法を説明するための図である。 図１８は、第２実施形態に係る特定輝度領域の検出方法の他の例を説明するための図である。 図１９は、第３実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。 図２０は、車両の走行状態を示す図であり、（ａ）は検出領域等の位置関係を示す平面図、（ｂ）は実空間における検出領域等の位置関係を示す斜視図である。 図２１は、第３実施形態に係る輝度差算出部の動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図、（ｂ）は実空間における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 図２２は、第３実施形態に係る輝度差算出部の詳細な動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における検出領域を示す図、（ｂ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 図２３は、エッジ検出動作を説明するための画像例を示す図である。 図２４は、エッジ線とエッジ線上の輝度分布を示す図であり、（ａ）は検出領域に立体物（隣接車両）が存在している場合の輝度分布を示す図、（ｂ）は検出領域に立体物が存在しない場合の輝度分布を示す図である。 図２５は、第３実施形態に係る隣接車両検出方法を示すフローチャートである。 図２６は、マスク領域における閾値ｔｈの一例を示すグラフである。

《第１実施形態》
図１は、第１実施形態に係る立体物検出装置１を搭載した車両の概略構成図である。本実施形態に係る立体物検出装置１は、自車両Ｖ１が車線変更する際に接触の可能性がある隣接車線に存在する他車両（以下、隣接車両ともいう。）を検出することを目的とする。本実施形態に係る立体物検出装置１は、図１に示すように、カメラ１０と、車速センサ２０と、計算機３０とを備える。

カメラ１０は、図１に示すように、自車両Ｖ１の後方における高さｈの箇所において、光軸が水平から下向きに角度θとなるように車両Ｖ１に取り付けられている。カメラ１０は、この位置から自車両Ｖ１の周囲環境のうちの所定領域を撮像する。車速センサ２０は、自車両Ｖ１の走行速度を検出するものであって、例えば車輪に回転数を検知する車輪速センサで検出した車輪速から車速度を算出する。計算機３０は、自車両後方の隣接車線に存在する隣接車両の検出を行う。

図２は、図１の自車両Ｖ１の走行状態を示す平面図である。同図に示すように、カメラ１０は、所定の画角ａで車両後方側を撮像する。このとき、カメラ１０の画角ａは、自車両Ｖ１が走行する車線に加えて、その左右の車線（隣接車線）についても撮像可能な画角に設定されている。

図３は、図１の計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図３においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０、および車速センサ２０についても図示する。

図３に示すように、計算機３０は、視点変換部３１と、位置合わせ部３２と、立体物検出部３３と、検出制御部３４とを備える。以下に、それぞれの構成について説明する。

視点変換部３１は、カメラ１０による撮像にて得られた所定領域の撮像画像データを入力し、入力した撮像画像データを鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換する。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向きに見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換は、例えば特開２００８−２１９０６３号公報に記載されるようにして実行することができる。撮像画像データを鳥瞰視画像データに視点変換するのは、立体物に特有の鉛直エッジは鳥瞰視画像データへの視点変換により特定の定点を通る直線群に変換されるという原理に基づき、これを利用すれば平面物と立体物とを識別できるからである。

位置合わせ部３２は、視点変換部３１の視点変換により得られた鳥瞰視画像データを順次入力し、入力した異なる時刻の鳥瞰視画像データの位置を合わせる。図４は、位置合わせ部３２の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は自車両Ｖ１の移動状態を示す平面図、（ｂ）は位置合わせの概要を示す画像である。

図４（ａ）に示すように、現時刻の自車両Ｖ１がＰ_１に位置し、一時刻前の自車両Ｖ１がＰ_１’に位置していたとする。また、自車両Ｖ１の後側方向に隣接車両Ｖ２が位置して自車両Ｖ１と並走状態にあり、現時刻の隣接車両Ｖ２がＰ_２に位置し、一時刻前の隣接車両Ｖ２がＰ_２’に位置していたとする。さらに、自車両Ｖ１は、一時刻で距離ｄ移動したものとする。なお、一時刻前とは、現時刻から予め定められた時間（例えば１制御周期）だけ過去の時刻であってもよいし、任意の時間だけ過去の時刻であってもよい。

このような状態において、現時刻における鳥瞰視画像ＰＢ_ｔは図４（ｂ）に示すようになる。この鳥瞰視画像ＰＢ_ｔでは、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に平面視された状態となるが、隣接車両Ｖ２（位置Ｐ_２）については倒れ込みが発生する。また、一時刻前における鳥瞰視画像ＰＢ_ｔ−１についても同様に、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に平面視された状態となるが、隣接車両Ｖ２（位置Ｐ_２’）については倒れ込みが発生する。既述したとおり、立体物の鉛直エッジ（厳密な意味の鉛直エッジ以外にも路面から三次元空間に立ち上がったエッジを含む）は、鳥瞰視画像データへの視点変換処理によって倒れ込み方向に沿った直線群として現れるのに対し、路面上の平面画像は鉛直エッジを含まないので、視点変換してもそのような倒れ込みが生じないからである。

位置合わせ部３２は、上記のような鳥瞰視画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の位置合わせをデータ上で実行する。この際、位置合わせ部３２は、一時刻前における鳥瞰画像ＰＢ_ｔ−１をオフセットさせ、現時刻における鳥瞰視画像ＰＢ_ｔと位置を一致させる。図４（ｂ）の左側の画像と中央の画像は、移動距離ｄ’だけオフセットした状態を示す。このオフセット量ｄ’は、図４（ａ）に示した自車両Ｖ１の実際の移動距離ｄに対応する鳥瞰視画像データ上の移動量であり、車速センサ２０からの信号と一時刻前から現時刻までの時間に基づいて決定される。

また、位置合わせ後において位置合わせ部３２は、鳥瞰視画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の差分をとり、差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成する。ここで、本実施形態において、位置合わせ部３２は、照度環境の変化に対応するために、鳥瞰視画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の画素値の差を絶対値化し、当該絶対値が所定の閾値ｔｈ以上であるときに、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を「１」とし、絶対値が所定の閾値ｔｈ未満であるときに、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を「０」とすることで、図４（ｂ）の右側に示すような差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成することができる。

図３に戻り、立体物検出部３３は、図４（ｂ）に示す差分画像ＰＤ_ｔのデータに基づいて立体物を検出する。この際、立体物検出部３３は、実空間上における立体物の移動距離についても算出する。立体物の検出および移動距離の算出にあたり、立体物検出部３３は、まず差分波形を生成する。

差分波形の生成にあたって立体物検出部３３は、差分画像ＰＤ_ｔにおいて検出領域を設定する。本例の立体物検出装置１は、自車両Ｖ１が車線変更する際に接触の可能性がある隣接車両について移動距離を算出することを目的とするものである。このため、本例では、図２に示すように自車両Ｖ１の後側方に矩形状の検出領域Ａ１，Ａ２を設定する。なお、このような検出領域Ａ１，Ａ２は、自車両Ｖ１に対する相対位置から設定してもよいし、白線の位置を基準に設定してもよい。白線の位置を基準に設定する場合に、立体物検出装置１は、例えば既存の白線認識技術等を利用するとよい。

また、立体物検出部３３は、図２に示すように、設定した検出領域Ａ１，Ａ２の自車両Ｖ１側における辺（走行方向に沿う辺）を接地線Ｌ１，Ｌ２として認識する。一般に接地線は立体物が地面に接触する線を意味するが、本実施形態では地面に接触する線でなく上記の如くに設定される。なおこの場合であっても、経験上、本実施形態に係る接地線と、本来の隣接車両Ｖ２の位置から求められる接地線との差は大きくなり過ぎず、実用上は問題が無い。

図５は、立体物検出部３３による差分波形の生成の様子を示す概略図である。図５に示すように、立体物検出部３３は、位置合わせ部３２で算出した差分画像ＰＤ_ｔ（図４（ｂ）の右図）のうち検出領域Ａ１，Ａ２に相当する部分から、差分波形ＤＷ_ｔを生成する。この際、立体物検出部３３は、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿って、差分波形ＤＷ_ｔを生成する。なお、図５に示す例では、便宜上検出領域Ａ１のみを用いて説明するが、検出領域Ａ２についても同様の手順で差分波形ＤＷ_ｔを生成する。

具体的に説明すると、まず立体物検出部３３は、差分画像ＰＤ_ｔのデータ上において立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａを定義する。そして、立体物検出部３３は、線Ｌａ上において所定の差分を示す差分画素ＤＰの数をカウントする。本実施形態では、所定の差分を示す差分画素ＤＰは、差分画像ＰＤ_ｔの画素値が「０」「１」で表現されており、「１」を示す画素が、差分画素ＤＰとしてカウントされる。

立体物検出部３３は、差分画素ＤＰの数をカウントした後、線Ｌａと接地線Ｌ１との交点ＣＰを求める。そして、立体物検出部３３は、交点ＣＰとカウント数とを対応付け、交点ＣＰの位置に基づいて横軸位置、すなわち図５右図の上下方向軸における位置を決定するとともに、カウント数から縦軸位置、すなわち図５右図の左右方向軸における位置を決定し、交点ＣＰにおけるカウント数としてプロットする。

以下同様に、立体物検出部３３は、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌｂ，Ｌｃ…を定義して、差分画素ＤＰの数をカウントし、各交点ＣＰの位置に基づいて横軸位置を決定し、カウント数（差分画素ＤＰの数）から縦軸位置を決定しプロットする。立体物検出部３３は、上記を順次繰り返して度数分布化することで、図５右図に示すように差分波形ＤＷ_ｔを生成する。

ここで、差分画像ＰＤ_ｔのデータ上における差分画素ＰＤは、異なる時刻の画像において変化があった画素であり、言い換えれば立体物が存在した箇所であるといえる。このため、立体物が存在した箇所において、立体物が倒れ込む方向に沿って画素数をカウントして度数分布化することで差分波形ＤＷ_ｔを生成することとなる。特に、立体物が倒れ込む方向に沿って画素数をカウントすることから、立体物に対して高さ方向の情報から差分波形ＤＷ_ｔを生成することとなる。

なお、図５左図に示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａと線Ｌｂとは検出領域Ａ１と重複する距離が異なっている。このため、検出領域Ａ１が差分画素ＤＰで満たされているとすると、線Ｌｂ上よりも線Ｌａ上の方が差分画素ＤＰの数が多くなる。このため、立体物検出部３３は、差分画素ＤＰのカウント数から縦軸位置を決定する場合に、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂと検出領域Ａ１とが重複する距離に基づいて正規化する。具体例を挙げると、図５左図において線Ｌａ上の差分画素ＤＰは６つあり、線Ｌｂ上の差分画素ＤＰは５つである。このため、図５においてカウント数から縦軸位置を決定するにあたり、立体物検出部３３は、カウント数を重複距離で除算するなどして正規化する。これにより、差分波形ＤＷ_ｔに示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂに対応する差分波形ＤＷ_ｔの値はほぼ同じとなっている。

差分波形ＤＷ_ｔの生成後、立体物検出部３３は、生成した差分波形ＤＷ_ｔに基づいて、隣接車線に存在している隣接車両の検出を行う。立体物検出部３３は、現時刻における差分波形ＤＷ_ｔと一時刻前の差分波形ＤＷ_ｔ−１との対比により移動距離を算出する。すなわち、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔ，ＤＷ_ｔ−１の時間変化から移動距離を算出する。

詳細に説明すると、立体物検出部３３は、図６に示すように差分波形ＤＷ_ｔを複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ（ｎは２以上の任意の整数）に分割する。図６は、立体物検出部３３によって分割される小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎを示す図である。小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎは、例えば図６に示すように、互いに重複するようにして分割される。例えば小領域ＤＷ_ｔ１と小領域ＤＷ_ｔ２とは重複し、小領域ＤＷ_ｔ２と小領域ＤＷ_ｔ３とは重複する。

次いで、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎にオフセット量（差分波形の横軸方向（図６の上下方向）の移動量）を求める。ここで、オフセット量は、一時刻前における差分波形ＤＷ_ｔ−１と現時刻における差分波形ＤＷ_ｔとの差（横軸方向の距離）から求められる。この際、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に、一時刻前における差分波形ＤＷ_ｔ−１を横軸方向に移動させた際に、現時刻における差分波形ＤＷ_ｔとの誤差が最小となる位置（横軸方向の位置）を判定し、差分波形ＤＷ_ｔ−１の元の位置と誤差が最小となる位置との横軸方向の移動量をオフセット量として求める。そして、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に求めたオフセット量をカウントしてヒストグラム化する。

図７は、立体物検出部３３により得られるヒストグラムの一例を示す図である。図７に示すように、各小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎと一時刻前における差分波形ＤＷ_ｔ−１との誤差が最小となる移動量であるオフセット量には、多少のバラつきが生じる。このため、立体物検出部３３は、バラつきを含んだオフセット量をヒストグラム化し、ヒストグラムから移動距離を算出する。この際、立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値から隣接車両の移動距離を算出する。すなわち、図７に示す例において、立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値を示すオフセット量を移動距離τ^＊と算出する。このように、本実施形態では、オフセット量にバラつきがあったとしても、その極大値から、より正確性の高い移動距離を算出することが可能となる。なお、移動距離τ^＊は、自車両に対する隣接車両の相対移動距離である。このため、立体物検出部３３は、絶対移動距離を算出する場合には、得られた移動距離τ^＊と車速センサ２０からの信号とに基づいて、絶対移動距離を算出することとなる。

このように、本実施形態では、異なる時刻に生成された差分波形ＤＷ_ｔの誤差が最小となるときの差分波形ＤＷ_ｔのオフセット量から立体物の移動距離を算出することで、波形という１次元の情報のオフセット量から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出にあたり計算コストを抑制することができる。また、異なる時刻に生成された差分波形ＤＷ_ｔを複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割することで、立体物のそれぞれの箇所を表わした波形を複数得ることができ、これにより、立体物のそれぞれの箇所毎にオフセット量を求めることができ、複数のオフセット量から移動距離を求めることができるため、移動距離の算出精度を向上させることができる。また、本実施形態では、高さ方向の情報を含む差分波形ＤＷ_ｔの時間変化から立体物の移動距離を算出することで、単に１点の移動のみに着目するような場合と比較して、時間変化前の検出箇所と時間変化後の検出箇所とが高さ方向の情報を含んで特定されるため立体物において同じ箇所となり易く、同じ箇所の時間変化から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出精度を向上させることができる。

なお、ヒストグラム化にあたり立体物検出部３３は、複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に重み付けをし、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に求めたオフセット量を重みに応じてカウントしてヒストグラム化してもよい。図８は、立体物検出部３３による重み付けを示す図である。

図８に示すように、小領域ＤＷ_ｍ（ｍは１以上ｎ−１以下の整数）は平坦となっている。すなわち、小領域ＤＷ_ｍは所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が小さくなっている。立体物検出部３３は、このような小領域ＤＷ_ｍについて重みを小さくする。平坦な小領域ＤＷ_ｍについては、特徴がなくオフセット量の算出にあたり誤差が大きくなる可能性が高いからである。

一方、小領域ＤＷ_ｍ＋ｋ（ｋはｎ−ｍ以下の整数）は起伏に富んでいる。すなわち、小領域ＤＷ_ｍは所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が大きくなっている。立体物検出部３３は、このような小領域ＤＷ_ｍについて重みを大きくする。起伏に富む小領域ＤＷ_ｍ＋ｋについては、特徴的でありオフセット量の算出を正確に行える可能性が高いからである。このように重み付けすることにより、移動距離の算出精度を向上することができる。

なお、移動距離の算出精度を向上するために上記実施形態では差分波形ＤＷ_ｔを複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割したが、移動距離の算出精度がさほど要求されない場合は小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割しなくてもよい。この場合に、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔと差分波形ＤＷ_ｔ−１との誤差が最小となるときの差分波形ＤＷ_ｔのオフセット量から移動距離を算出することとなる。すなわち、一時刻前における差分波形ＤＷ_ｔ−１と現時刻における差分波形ＤＷ_ｔとのオフセット量を求める方法は上記内容に限定されない。

なお、本実施形態において立体物検出部３３は、自車両Ｖ１（カメラ１０）の移動速度を求め、求めた移動速度から静止物についてのオフセット量を求める。静止物のオフセット量を求めた後、立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値のうち静止物に該当するオフセット量を無視したうえで、隣接車両の移動距離を算出する。

図９は、立体物検出部３３により得られるヒストグラムの他の例を示す図である。カメラ１０の画角内に隣接車両の他に静止物が存在する場合に、得られるヒストグラムには２つの極大値τ１，τ２が現れる。この場合、２つの極大値τ１，τ２のうち、いずれか一方は静止物のオフセット量である。このため、立体物検出部３３は、移動速度から静止物についてのオフセット量を求め、そのオフセット量に該当する極大値について無視し、残り一方の極大値を採用して立体物の移動距離を算出する。これにより、静止物により立体物の移動距離の算出精度が低下してしまう事態を防止することができる。

なお、静止物に該当するオフセット量を無視したとしても、極大値が複数存在する場合、カメラ１０の画角内に隣接車両が複数台存在すると想定される。しかし、検出領域Ａ１，Ａ２内に複数の隣接車両が存在することは極めて稀である。このため、立体物検出部３３は、移動距離の算出を中止する。これにより、本実施形態では、極大値が複数あるような誤った移動距離を算出してしまう事態を防止することができる。

さらに、立体物検出部３３は、算出した立体物の相対移動距離を時間微分することで、自車両に対する立体物の相対移動速度を算出するとともに、算出した立体物の相対移動速度に、車速センサ２０により検出された自車両の車速を加算することで、立体物の絶対移動速度を算出する。また、立体物検出部３３は、立体物の相対移動距離から、立体物に対する自車両の相対移動速も算出する。

差分波形ＤＷ_ｔの生成後、立体物検出部３３は、生成した差分波形ＤＷ_ｔに基づいて、隣接車線に存在している隣接車両の検出を行う。ここで、図１０は、隣接車線に存在する他車両の判定方法を説明するための図であり、差分波形ＤＷ_ｔおよび隣接車線に存在する他車両を検出するための閾値αの一例を示している。たとえば、立体物検出部３３は、図１０に示すように、生成した差分波形ＤＷ_ｔのピークが所定の閾値α以上であるか否かを判断し、差分波形ＤＷ_ｔのピークが所定の閾値α以上である場合に、検出した立体物を、隣接車線に存在する隣接車両であると判定し、差分波形ＤＷ_ｔのピークが所定の閾値α以上でない場合に、検出された立体物は隣接車線に存在する隣接車両ではないと判定する。

図３に示す検出制御部３４は、スミアやフレアの影響を排除するために、検出領域Ａ１，Ａ２のうちスミアやフレアに対応する領域を含むマスク領域を設定し、検出領域Ａ１，Ａ２からマスク領域を除いた検出対象領域から立体物を検出するに、位置合わせ部３２による差分画像ＤＰ_ｔのデータ生成を制御する。ここで、図１１は、検出制御部３４による検出制御方法を説明するための図である。

具体的には、検出制御部３４は、鳥瞰視画像ＰＢ_ｔにおいて、検出領域Ａ１，Ａ２内の各位置で輝度値を検出し、図１１右図に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２のうち所定の輝度閾値ｓｂ以上の領域を、スミアやフレアに対応する特定輝度領域として検出する。なお、本実施形態では、スミアやフレアの影響を排除することを目的としているため、上記所定の輝度閾値ｓｂとは、スミアやフレアに対応する領域と判断できる輝度値に設定される。たとえば図１１に示す例では、検出領域Ａ１内に２つのスミアが生じているため、検出制御部３４は、検出領域Ａ１内のうち輝度閾値ｓｂ以上の輝度値を有する２つの領域を、スミアに対応する特定輝度領域Ｒｂ_１，Ｒｂ_２として検出する。

そして、検出制御部３４は、特定輝度領域を含む領域をマスク領域として設定する。具体的には、検出制御部３４は、自車両Ｖ１（カメラ１０）からの後方距離が大きいほど、特定輝度領域を含むマスク領域を広い範囲に設定する。たとえば、図１１に示す例では、特定輝度領域Ｒｂ_１は自車両Ｖ１（カメラ１０）からの後方距離がＤ_１であり、特定輝度領域Ｒｂ_２は自車両Ｖ１（カメラ１０）からの後方距離がＤ_１よりも大きいＤ_２である。そのため、検出制御部３４は、自車両Ｖ１（カメラ１０）からの後方距離がＤ_１である特定輝度領域Ｒｂ_１を含むマスク領域Ｒｍ_１よりも、自車両Ｖ１（カメラ１０）からの後方距離がＤ_２である特定輝度領域Ｒｂ_２を含むマスク領域Ｒｍ_２を広い範囲に設定する。

なお、検出制御部３４は、たとえば、自車両Ｖ１（カメラ１０）からの後方距離に比例して、特定輝度領域を含むマスク領域を広い範囲に設定する構成としてもよいし、あるいは、自車両Ｖ１（カメラ１０）からの後方距離ごとに、マスク領域を広げる量（ピクセル量）を段階的に決めておき、自車両Ｖ１（カメラ１０）からの後方距離に応じて、予め決めた量（ピクセル量）だけマスク領域を広げる構成としてもよい。

次に、本実施形態に係る隣接車両検出処理について説明する。図１２は、第１実施形態の隣接車両検出処理を示すフローチャートである。

図１２に示すように、まず、計算機３０により、カメラ１０から撮像画像のデータの取得が行われ（ステップＳ１０１）、視点変換部３１により、取得した撮像画像のデータに基づいて、鳥瞰視画像ＰＢ_ｔのデータが生成される（ステップＳ１０２）。

次いで、検出制御部３４により、検出領域Ａ１のうち輝度値が所定閾値ｓｂ以上の領域が特定輝度領域として検出され（ステップＳ１０３）、検出された特定輝度領域を含むマスク領域の設定が行われる（ステップＳ１０４）。

具体的には、検出制御部３４は、自車両Ｖ１（カメラ１０）から特定輝度領域までの後方距離が大きいほど、マスク領域を広い範囲に設定する。たとえば、検出制御部３４は、図１１に示すように、マスク領域Ｒｍ_１よりも後方のマスク領域Ｒｍ_２を、マスク領域Ｒｍ_１よりも広い範囲に設定する。

そして、位置合わせ部３２により、鳥瞰視画像ＰＢ_ｔのデータと、一時刻前の鳥瞰視画像ＰＢ_ｔ−１のデータとの位置合わせが行われ、差分画像ＰＤ_ｔのデータの生成が行われる（ステップＳ１０５）。なお、差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成する際に、検出制御部３４は、差分画像ＰＤ_ｔのデータの生成する対象からステップＳ１０４で設定したマスク領域を除外し、検出領域Ａ１からマスク領域を除いた検出対象領域において差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成するように、位置合わせ部３２を制御する。これにより、位置合わせ部３２は、たとえば、マスク領域において、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を一律に「０」に設定し、一方、検出対象領域においては、絶対値が所定の閾値ｔｈ以上である場合に、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を「１」とし、絶対値が所定の閾値ｔｈ未満である場合に、差分画像ＰＤ_ｔの画素値を「０」とする。これにより、位置合わせ部３２は、検出領域Ａ１からマスク領域を除いた検出対象領域において差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成することができる。

そして、立体物検出部３３は、画素値が「１」の差分画素ＤＰの数をカウントして、差分波形ＤＷ_ｔを生成する（ステップＳ１０６）。なお、本実施形態では、マスク領域において差分画像ＰＤ_ｔの画素値を一律に「０」に設定しているため、立体物検出部３３は、検出領域Ａ１のうちマスク領域を除いた検出対象領域において差分波形ＤＷ_ｔを生成することとなる。

そして、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔのピークが閾値α以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０７）。差分波形ＤＷ_ｔのピークが閾値α以上でない場合、すなわち差分が殆どない場合には、撮像画像（検出対象領域）内には立体物が存在しないと考えられる。このため、差分波形ＤＷ_ｔのピークが閾値α以上でないと判断した場合には（ステップＳ１０７＝Ｎｏ）、立体物検出部３３は、立体物が存在せず隣接車両が存在しないと判断する（ステップＳ１１６）。そして、ステップＳ１０１に戻り、図１２に示す処理を繰り返す。このように、本実施形態では、立体物検出部３３は、検出領域Ａ１のうちスミアやフレアに対応するマスク領域を除いた検出対象領域のみにおいて、立体物の検出を行うこととなる。

一方、差分波形ＤＷ_ｔのピークが閾値α以上であると判断した場合には（ステップＳ１０７＝Ｙｅｓ）、立体物検出部３３により、隣接車線に立体物が存在すると判断され、ステップＳ１０８に進み、立体物検出部３３により、差分波形ＤＷ_ｔが、複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割される。次いで、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に重み付けを行い（ステップＳ１０９）、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎のオフセット量を算出し（ステップＳ１１０）、重みを加味してヒストグラムを生成する（ステップＳ１１１）。

そして、立体物検出部３３は、ヒストグラムに基づいて自車両Ｖ１に対する立体物の移動距離である相対移動距離を算出する（ステップＳ１１２）。次に、立体物検出部３３は、相対移動距離から立体物の絶対移動速度を算出する（ステップＳ１１３）。このとき、立体物検出部３３は、相対移動距離を時間微分して相対移動速度を算出するとともに、車速センサ２０で検出された自車速を加算して、絶対移動速度を算出する。

その後、立体物検出部３３は、立体物の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、自車両に対する立体物の相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるか否かを判断する（ステップＳ１１４）。双方を満たす場合には（ステップＳ１１４＝Ｙｅｓ）、立体物検出部３３は、検出した立体物は隣接車線に存在する隣接車両であり、隣接車線に隣接車両が存在すると判断する（ステップＳ１１５）。そして、図１２に示す処理を終了する。一方、いずれか一方でも満たさない場合には（ステップＳ１１４＝Ｎｏ）、立体物検出部３３は、隣接車線に隣接車両が存在しないと判断する（ステップＳ１１６）。そして、ステップＳ１０１に戻り、図１２に示す処理を繰り返す。

なお、本実施形態では自車両の後側方を検出領域Ａ１，Ａ２とし、自車両が車線変更した場合に接触する可能性があるか否かに重点を置いている。このため、ステップＳ１１４の処理が実行されている。すなわち、本実施形態にけるシステムを高速道路で作動させることを前提とすると、隣接車両の速度が１０ｋｍ／ｈ未満である場合、たとえ隣接車両が存在したとしても、車線変更する際には自車両の遠く後方に位置するため問題となることが少ない。同様に、隣接車両の自車両に対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈを超える場合（すなわち、隣接車両が自車両の速度よりも６０ｋｍ／ｈより大きな速度で移動している場合）、車線変更する際には自車両の前方に移動しているため問題となることが少ない。このため、ステップＳ１１４では車線変更の際に問題となる隣接車両を判断しているともいえる。

また、ステップＳ１１４において隣接車両の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、隣接車両の自車両に対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるかを判断することにより、以下の効果がある。例えば、カメラ１０の取り付け誤差によっては、静止物の絶対移動速度を数ｋｍ／ｈであると検出してしまう場合があり得る。よって、１０ｋｍ／ｈ以上であるかを判断することにより、静止物を隣接車両であると判断してしまう可能性を低減することができる。また、ノイズによっては隣接車両の自車両に対する相対速度を＋６０ｋｍ／ｈを超える速度に検出してしまうことがあり得る。よって、相対速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるかを判断することにより、ノイズによる誤検出の可能性を低減できる。

さらに、ステップＳ１１４の処理に代えて、隣接車両の絶対移動速度がマイナスでないことや、０ｋｍ／ｈでないことを判断してもよい。また、本実施形態では自車両が車線変更した場合に接触する可能性がある否かに重点を置いているため、ステップＳ１１５において隣接車両が検出された場合に、自車両の運転者に警告音を発したり、所定の表示装置により警告相当の表示を行ったりしてもよい。

以上のように、第１実施形態では、異なる時刻の２枚の撮像画像を鳥瞰視画像に変換し、２枚の鳥瞰視画像の差分に基づいて差分画像ＰＤ_ｔを生成し、差分画像ＰＤ_ｔ上の差分データから差分波形ＤＷ_ｔを生成することで、生成した差分波形ＤＷ_ｔに基づいて、隣接車線に存在する隣接車両を検出する。また、第１実施形態では、２枚の鳥瞰視画像の差分に基づいて差分画像ＰＤ_ｔを生成する際に、検出領域Ａ１，Ａ２のうち輝度が所定値以上である領域を、スミアやフレアに対応する特定輝度領域として検出し、カメラ１０からの後方距離が大きいほど、特定輝度領域を含むマスク領域を広い範囲に設定する。そして、検出領域Ａ１，Ａ２からマスク領域を除いた検出対象領域のみにおいて、２枚の鳥瞰視画像の差分を検出し、検出対象領域のみに対応する差分画像ＰＤ_ｔを生成する。これにより、本実施形態では、スミアやフレアに対応する高輝度な領域のみならず、撮像画像を鳥瞰視画像に変換した際にスミアやフレアに対応する領域が引き伸ばされて生じた輝度の低い領域も、立体物の検出対象となる領域から除外することができるため、スミアやフレアによる影響を排除して、立体物を適切に検出することができる。

すなわち、一般に、スミアやフレアが生じている撮像画像を鳥瞰視画像に変換した場合、自車両Ｖ１からスミアやフレアが生じた位置までの後方距離が小さいほど、スミアやフレアに対応する領域は鳥瞰視画像にくっきりと現れる。一方、スミアやフレアが生じている撮像画像を鳥瞰視画像に変換した場合に、自車両Ｖ１からスミアやフレアが生じた位置までの後方距離が大きいほど、スミアやフレアに対応する領域が引き伸ばされ、スミアやフレアに対応する領域が広がってしまう。このように引き伸ばされたスミアやフレアに対応する領域においては、スミアやフレアの中心位置から遠くなるほど、その輝度は低くなる。そのため、たとえば、スミアやフレアと判断できる高輝度な領域だけを除いて立体物を検出しても、スミアやフレアに対応する領域のうち、スミアやフレアの中心位置から遠く輝度が低い位置において、スミアやフレアによる光の像を隣接車両として誤検出してしまう場合があった。

これに対して、本実施形態では、自車両Ｖ１（カメラ１０）から特定輝度領域までの後方距離が大きいほど、特定輝度領域を含むマスク領域を広い範囲に設定し、検出領域Ａ１のうちマスク領域を除いた検出対象領域で立体物を検出することで、スミアやフレアの中心位置から遠く輝度が低い位置においても、スミアやフレアによる光の影響を排除することができる、スミアやフレアによる光の像を隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

《第２実施形態》
続いて、第２実施形態に係る立体物検出装置１ａについて説明する。第２実施形態に係る立体物検出装置１ａは、図１３に示すように、検出制御部３４ａおよび記憶部３５を備え、以下に説明するように動作すること以外は、第１実施形態と同様である。ここで、図１３は、第２実施形態に係る計算機３０ａの詳細を示すブロック図である。

第２実施形態において、図１３に示す検出制御部３４ａは、図１４に示すように、自車両Ｖ１（カメラ１０）から特定輝度領域までの後方距離が大きいほど、特定輝度領域を検出するための輝度閾値ｓｂを低く設定し、設定された輝度閾値ｓｂ以上の領域を特定輝度領域として検出する。そして、検出制御部３４ａは、検出領域Ａ１，Ａ２から特定輝度領域を除いた検出対象領域について、差分画像ＰＤ_ｔの画像データを生成するように、位置合わせ部３２を制御する。

また、たとえば太陽が雲で翳り、スミアやフレアに対応する領域の輝度値が輝度閾値ｓｂ未満となった場合でも、このようなスミアやフレアに対応する領域を特定輝度領域として検出するため、検出制御部３４ａは、今回処理時において輝度閾値ｓｂ以上の輝度値を有する特定輝度領域を検出できない場合でも、前回処理時において検出された特定輝度領域の周辺に存在し、かつ、所定の輝度値のピークを有する領域を、輝度の低いスミアやフレアに対応する特定輝度領域として検出し、これをマスク領域として設定する。これにより、第２実施形態では、たとえば太陽が雲で翳り、輝度が低くなってしまったスミアやフレアの光の像を、隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

記憶部３５は、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶媒体であり、検出制御部３４ａにより検出された特定輝度領域の検出位置を記憶する。記憶部３５に記憶された特定輝度領域の位置情報は、上述した検出制御部３４ａにより適宜参照される。

次に、第２実施形態に係る隣接車両検出処理について説明する。図１５および図１６は、第２実施形態の隣接車両検出処理を示すフローチャートである。

ステップＳ２０１，Ｓ２０２では、第１実施形態のステップＳ１０１，Ｓ１０２と同様に、撮像画像のデータの取得が行われ（ステップＳ２０１）、取得した撮像画像のデータに基づいて、鳥瞰視画像ＰＢ_ｔのデータが生成される（ステップＳ２０２）。

次いで、ステップＳ２０３では、検出制御部３４ａにより、検出領域Ａ１，Ａ２のうち輝度値が所定閾値ｓｂ以上の領域が特定輝度領域として検出される。なお、第２実施形態では、図１４に示すように、自車両Ｖ１（カメラ１０）から特定輝度領域までの後方距離が大きいほど、特定輝度領域を検出するための輝度閾値ｓｂが低く設定され、検出制御部３４ａは、このように設定された輝度閾値ｓｂ以上の領域を特定輝度領域として検出する。

そして、ステップＳ２０４では、検出制御部３４ａにより、ステップＳ２０３で特定輝度領域が検出されたか否かの判断が行われる。特定輝度領域が検出された場合には、ステップＳ２０５に進み、検出制御部３４ａは、ステップＳ２０３で検出された特定輝度領域をマスク領域として設定する。そして、ステップＳ２０６に進む。一方、特定輝度領域が検出されなかった場合には、ステップＳ２０５の処理を行わずにステップＳ２０６に進む。

ステップＳ２０６では、検出制御部３４ａにより、記憶部３５が参照され、前回処理において検出された特定輝度領域の情報が読み出される。そして、ステップＳ２０７では、ステップＳ２０６で読み出した特定輝度領域の情報に基づいて、検出制御部３４ａにより、ステップＳ２０３で検出された特定輝度領域が、前回処理時において検出された特定輝度領域の周辺に存在するか否かの判断が行われる。

たとえば、検出制御部３４ａは、ステップＳ２０３で検出された特定輝度領域における輝度値のピーク位置が、前回処理時に検出された特定輝度領域における輝度値のピーク位置から、所定の画素範囲内に存在する場合に、ステップＳ２０３で検出された特定輝度領域が、前回処理時において検出された特定輝度領域の周辺に存在すると判断することができる。そして、ステップＳ２０３で検出された特定輝度領域が、前回処理時において検出された特定輝度領域の周辺に存在すると判断された場合には、ステップＳ２０８に進み、一方、前回処理において検出された特定輝度領域の位置の周辺で、今回処理において特定輝度領域が検出されなかった場合には、ステップＳ２１０に進む。

ステップＳ２０８では、検出制御部３４ａにより、ステップＳ２０３で検出された特定輝度領域の周辺において 、輝度値が輝度閾値ｓｂ’以上の領域を今回処理時の特定輝度領域として検出する処理が行われる。ここで、図１７は、第２実施形態に係る特定輝度領域の検出方法を説明するための図である。たとえば、検出制御部３４ａは、図１７に示すように、今回処理時において輝度閾値ｓｂ以上の輝度を有する領域（図１７中、実線で示す領域）を検出した場合に、前回処理時に検出された特定輝度領域の周辺に存在し、かつ、輝度閾値ｓｂ以上よりも小さい輝度閾値ｓｂ’以上の輝度を有する領域を、たとえば太陽が雲で翳り輝度が低くなったスミアやフレアに対応する領域と判断し、今回処理時の特定輝度領域Ｒｂとして検出する。これにより、今回処理時点におけてスミアやフレアに対応する領域を、検出対象領域から適切に排除することができる。そして、ステップＳ２０９において、検出制御部３４ａにより、ステップＳ２０８で検出された特定輝度領域が、マスク領域に設定される。

また、第２実施形態では、ステップＳ２０７〜Ｓ２０９の処理に代えて、ステップＳ２１１〜Ｓ２１４の処理を行う構成としてもよい。具体的には、まず、ステップＳ２１１では、検出制御部３４ａにより、ステップＳ２０６で読み出した前回処理時の特定輝度領域の情報に基づいて、前回処理時の特定輝度領域Ｒｂ’の周辺に、所定の輝度値のピークを有する領域が存在するか否かの判断が行われる。たとえば、検出制御部３４ａは、図１８に示すように、前回処理時の特定輝度領域Ｒｂ’の周辺において、周囲に比べて輝度値が高く（輝度閾値ｓｂ以上の輝度値ではなくともよい）、輝度値の勾配が所定の勾配以上となるピークを有する領域が存在する場合に、所定の輝度値のピークを有する領域が存在すると判断する。これにより、検出制御部３４ａは、たとえば図１８に示すように、太陽が雲で翳りスミアやフレアの輝度が低くなったために、所定の輝度閾値ｓｂ以上の輝度値を有する領域が検出できない場合でも、このような輝度の低いスミアやフレアに対応する領域を特定輝度領域として検出することができる。なお、図１８は、第２実施形態に係る特定輝度領域の検出方法の他の例を説明するための図である。

そして、ステップＳ２１１において、前回処理時の特定輝度領域の周辺において、所定の輝度値のピークを有する領域が存在すると判断された場合には、ステップＳ２１２に進み、一方、前回処理時の特定輝度領域の周辺に、所定の輝度値のピークを有する領域が存在しないと判断された場合には、ステップＳ２１０に進む。

ステップＳ２１２では、検出制御部３４ａにより、ステップＳ２１１で検出した所定の輝度値のピークを有する領域の位置に、前回処理時の特定輝度領域をシフトさせる処理が行われる。具体的には、検出制御部３４ａは、ステップＳ２１１で検出した所定の輝度値のピークを有する領域における輝度値のピーク位置と、前回処理時の特定輝度領域の中心位置とが一致するように、前回処理時の特定輝度領域をシフトさせる。そして、ステップＳ２１３において、検出制御部３４ａは、ステップＳ２１２でシフトさせた前回処理時の特定輝度領域に対応する領域を、今回処理時の特定輝度領域として検出する。そして、ステップＳ２１４において、検出制御部３４ａにより、ステップＳ２１３で検出された特定輝度領域が、マスク領域に設定される。これにより、図１８に示すように、所定の輝度閾値ｓｂ以上の輝度値を有する領域が存在しない場合でも、前回処理時の特定輝度領域の周辺において特定輝度領域を検出することができる。

ステップＳ２１０では、検出制御部３４ａにより、今回処理において検出された特定輝度領域の位置が、記憶部３５に記憶される。なお、ステップＳ２１０で記憶された特定輝度領域の位置は、次回処理時のステップＳ２０６で、前回処理時の特定輝度領域として利用されることとなる。

そして、図１６に進み、ステップＳ２１５では、位置合わせ部３２により、鳥瞰視画像ＰＢ_ｔのデータと、一時刻前の鳥瞰視画像ＰＢ_ｔ−１のデータとの位置合わせが行われ、差分画像ＰＤ_ｔのデータの生成が行われる。なお、第２実施形態では、差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成する際に、位置合わせ部３２は、ステップＳ２０５およびステップＳ２１０で設定したマスク領域を除いた検出対象領域において、差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成する。そして、立体物検出部３３は、マスク領域を除いた検出対象領域に対応する差分画像ＰＤ_ｔから、差分波形ＤＷ_ｔを生成する（ステップＳ２１６）。なお、図１６に示すステップＳ２１７以降の処理は、第１実施形態のステップＳ１０７以降の処理と同様のため説明は省略する。

以上のように、第２実施形態では、図１４に示すように、自車両Ｖ１（カメラ１０）から特定輝度領域までの後方距離が大きいほど、特定輝度領域を検出するための輝度閾値ｓｂを低く設定し、設定された輝度閾値ｓｂ以上の領域を特定輝度領域として検出する。これにより、第２実施形態においても、撮像画像を鳥瞰視画像に変換することで、スミアやフレアに対応する領域が引き伸ばされてしまい、引き伸ばされたスミアやフレアに対応する領域において、スミアやフレアに対応する領域の中心位置から離れた位置の輝度が低くなった場合でも、このような輝度の低いスミアやフレアに対応する領域を特定輝度領域として検出して、検出対象領域から除外することができるため、スミアやフレアによる光の像を隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

また、第２実施形態では、今回処理時において輝度閾値ｓｂ以上の輝度値を有する特定輝度領域に加えて、今回処理時において輝度閾値ｓｂ以上の輝度値を有しない場合でも、前回処理時において検出された特定輝度領域の周辺に存在し、かつ、所定の輝度値のピークを有する領域を、輝度の低いスミアやフレアに対応する特定輝度領域として検出する。これにより、たとえば太陽が雲で陰り、スミアやフレアに対応する領域の輝度値が輝度閾値ｓｂ未満となった場合でも、このようなスミアやフレアに対応する領域を特定輝度領域として検出することができ、このような輝度の低いスミアやフレアの光の像を、隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

なお、上記構成に加えて、第２実施形において、夜間であるか昼間であるかを判断し、夜間であると判断した場合には、昼間であると判断した場合と比較して、輝度閾値ｓｂを高く設定する構成としてもよい。これにより、スミアやフレアが発生し難い夜間においては、検出対象領域が設定されやすくなるため、夜間において隣接車両を検出しやすくなる。

さらに、第２実施形態において、たとえば、太陽の位置情報を取得し、太陽が西方に位置すると判断した場合に、輝度閾値ｓｂを低く設定する構成としてもよい。これにより、スミアやフレアが発生しやすい西日が照射される状況において、スミアやフレアに対応する領域を特定輝度領域として検出しやすくなるため、スミアやフレアによる光の影響をより適切に排除することができる。なお、太陽の位置情報を取得する方法は、特に限定されないが、たとえば、検出制御部３４ａは、撮像画像内において、所定値以上の輝度値を有する所定面積以上の領域を、太陽に対応する領域として検出することで、太陽の位置情報を取得することができる。

《第３実施形態》
続いて、第３実施形態に係る立体物検出装置１ｂについて説明する。第３実施形態に係る立体物検出装置１ｂは、図１９に示すように、第１実施形態の計算機３０に代えて、計算機３０ｂを備えており、以下に説明するように動作すること以外は、第１実施形態と同様である。ここで、図１９は、第３実施形態に係る計算機３０ｂの詳細を示すブロック図である。

第３実施形態にかかる立体物検出装置１ｂは、図１９に示すように、カメラ１０と計算機３０ｂとを備えており、計算機３０ｂは、視点変換部３１、輝度差算出部３６、エッジ線検出部３７、立体物検出部３３ａ、および検出制御部３４ｂから構成されている。以下に、第３実施形態に係る立体物検出装置１ｂの各構成について説明する。

図２０は、図１９のカメラ１０の撮像範囲等を示す図であり、図２０（ａ）は平面図、図２０（ｂ）は、自車両Ｖ１から後側方における実空間上の斜視図を示す。図２０（ａ）に示すように、カメラ１０は所定の画角ａとされ、この所定の画角ａに含まれる自車両Ｖ１から後側方を撮像する。カメラ１０の画角ａは、図２に示す場合と同様に、カメラ１０の撮像範囲に自車両Ｖ１が走行する車線に加えて、隣接する車線も含まれるように設定されている。

本例の検出領域Ａ１，Ａ２は、平面視（鳥瞰視された状態）において台形状とされ、これら検出領域Ａ１，Ａ２の位置、大きさ及び形状は、距離ｄ_１〜ｄ_４に基づいて決定される。なお、同図に示す例の検出領域Ａ１，Ａ２は台形状に限らず、図２に示すように鳥瞰視された状態で矩形など他の形状であってもよい。

ここで、距離ｄ１は、自車両Ｖ１から接地線Ｌ１，Ｌ２までの距離である。接地線Ｌ１，Ｌ２は、自車両Ｖ１が走行する車線に隣接する車線に存在する立体物が地面に接触する線を意味する。本実施形態においては、自車両Ｖ１の後側方において自車両Ｖ１の車線に隣接する左右の車線を走行する隣接車両Ｖ２等（２輪車等を含む)を検出することが目的である。このため、自車両Ｖ１から白線Ｗまでの距離ｄ１１及び白線Ｗから隣接車両Ｖ２が走行すると予測される位置までの距離ｄ１２から、隣接車両Ｖ２の接地線Ｌ１，Ｌ２となる位置である距離ｄ１を略固定的に決定しておくことができる。

また、距離ｄ１については、固定的に決定されている場合に限らず、可変としてもよい。この場合に、計算機３０ａは、白線認識等の技術により自車両Ｖ１に対する白線Ｗの位置を認識し、認識した白線Ｗの位置に基づいて距離ｄ１１を決定する。これにより、距離ｄ１は、決定された距離ｄ１１を用いて可変的に設定される。以下の本実施形態においては、隣接車両Ｖ２が走行する位置（白線Ｗからの距離ｄ１２）及び自車両Ｖ１が走行する位置（白線Ｗからの距離ｄ１１）は大凡決まっていることから、距離ｄ１は固定的に決定されているものとする。

距離ｄ２は、自車両Ｖ１の後端部から車両進行方向に伸びる距離である。この距離ｄ２は、検出領域Ａ１，Ａ２が少なくともカメラ１０の画角ａ内に収まるように決定されている。特に本実施形態において、距離ｄ２は、画角ａに区分される範囲に接するよう設定されている。距離ｄ３は、検出領域Ａ１，Ａ２の車両進行方向における長さを示す距離である。この距離ｄ３は、検出対象となる立体物の大きさに基づいて決定される。本実施形態においては、検出対象が隣接車両Ｖ２等であるため、距離ｄ３は、隣接車両Ｖ２を含む長さに設定される。

距離ｄ４は、図２０（ｂ）に示すように、実空間において隣接車両Ｖ２等のタイヤを含むように設定された高さを示す距離である。距離ｄ４は、鳥瞰視画像においては図２０（ａ）に示す長さとされる。なお、距離ｄ４は、鳥瞰視画像において左右の隣接車線よりも更に隣接する車線（すなわち２車線隣りの隣隣接車線）を含まない長さとすることもできる。自車両Ｖ１の車線から２車線隣の車線を含んでしまうと、自車両Ｖ１が走行している車線である自車線の左右の隣接車線に隣接車両Ｖ２が存在するのか、２車線隣りの隣隣接車線に隣隣接車両が存在するのかについて、区別が付かなくなってしまうためである。

以上のように、距離ｄ１〜距離ｄ４が決定され、これにより検出領域Ａ１，Ａ２の位置、大きさ及び形状が決定される。具体的に説明すると、距離ｄ１により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の上辺ｂ１の位置が決定される。距離ｄ２により、上辺ｂ１の始点位置Ｃ１が決定される。距離ｄ３により、上辺ｂ１の終点位置Ｃ２が決定される。カメラ１０から始点位置Ｃ１に向かって伸びる直線Ｌ３により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の側辺ｂ２が決定される。同様に、カメラ１０から終点位置Ｃ２に向かって伸びる直線Ｌ４により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の側辺ｂ３が決定される。距離ｄ４により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の下辺ｂ４の位置が決定される。このように、各辺ｂ１〜ｂ４により囲まれる領域が検出領域Ａ１，Ａ２とされる。この検出領域Ａ１，Ａ２は、図２０（ｂ）に示すように、自車両Ｖ１から後側方における実空間上では真四角（長方形）となる。

図１９に戻り、視点変換部３１は、カメラ１０による撮像にて得られた所定領域の撮像画像データを入力する。視点変換部３１は、入力した撮像画像データに対して、鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換処理を行う。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向き(又は、やや斜め下向き)に見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換処理は、例えば特開２００８−２１９０６３号公報に記載された技術によって実現することができる。

輝度差算出部３６は、鳥瞰視画像に含まれる立体物のエッジを検出するために、視点変換部３１により視点変換された鳥瞰視画像データに対して、輝度差の算出を行う。輝度差算出部３６は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿った複数の位置ごとに、当該各位置の近傍の２つの画素間の輝度差を算出する。輝度差算出部３６は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線を１本だけ設定する手法と、鉛直仮想線を２本設定する手法との何れかによって輝度差を算出することができる。

ここでは、鉛直仮想線を２本設定する具体的な手法について説明する。輝度差算出部３６は、視点変換された鳥瞰視画像に対して、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第１鉛直仮想線と、第１鉛直仮想線と異なり実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第２鉛直仮想線とを設定する。輝度差算出部３６は、第１鉛直仮想線上の点と第２鉛直仮想線上の点との輝度差を、第１鉛直仮想線及び第２鉛直仮想線に沿って連続的に求める。以下、この輝度差算出部３６の動作について詳細に説明する。

輝度差算出部３６は、図２１（ａ）に示すように、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、検出領域Ａ１を通過する第１鉛直仮想線Ｌａ（以下、注目線Ｌａという）を設定する。また輝度差算出部３６は、注目線Ｌａと異なり、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、検出領域Ａ１を通過する第２鉛直仮想線Ｌｒ（以下、参照線Ｌｒという）を設定する。ここで参照線Ｌｒは、実空間における所定距離だけ注目線Ｌａから離間する位置に設定される。なお、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する線とは、鳥瞰視画像においてはカメラ１０の位置Ｐｓから放射状に広がる線となる。この放射状に広がる線は、鳥瞰視に変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う線である。

輝度差算出部３６は、注目線Ｌａ上に注目点Ｐａ（第１鉛直仮想線上の点）を設定する。また輝度差算出部３６は、参照線Ｌｒ上に参照点Ｐｒ（第２鉛直板想線上の点）を設定する。これら注目線Ｌａ、注目点Ｐａ、参照線Ｌｒ、参照点Ｐｒは、実空間上において図２１（ｂ）に示す関係となる。図２１（ｂ）から明らかなように、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒは、実空間上において鉛直方向に伸びた線であり、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは、実空間上において略同じ高さに設定される点である。なお、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは必ずしも厳密に同じ高さである必要はなく、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが同じ高さとみなせる程度の誤差は許容される。

輝度差算出部３６は、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を求める。仮に、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差が大きいと、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの間にエッジが存在すると考えられる。特に、第３実施形態では、検出領域Ａ１，Ａ２に存在する立体物を検出するために、鳥瞰視画像に対して実空間において鉛直方向に伸びる線分として鉛直仮想線を設定しているため、注目線Ｌａと参照線Ｌｒとの輝度差が高い場合には、注目線Ｌａの設定箇所に立体物のエッジがある可能性が高い。このため、図１９に示すエッジ線検出部３７は、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差に基づいてエッジ線を検出する。

この点をより詳細に説明する。図２２は、輝度差算出部３６の詳細動作を示す図であり、図２２（ａ）は鳥瞰視された状態の鳥瞰視画像を示し、図２２（ｂ）は、図２２（ａ）に示した鳥瞰視画像の一部Ｂ１を拡大した図である。なお図２２についても検出領域Ａ１のみを図示して説明するが、検出領域Ａ２についても同様の手順で輝度差を算出する。

カメラ１０が撮像した撮像画像内に隣接車両Ｖ２が映っていた場合に、図２２（ａ）に示すように、鳥瞰視画像内の検出領域Ａ１に隣接車両Ｖ２が現れる。図２２（ｂ）に図２２（ａ）中の領域Ｂ１の拡大図を示すように、鳥瞰視画像上において、隣接車両Ｖ２のタイヤのゴム部分上に注目線Ｌａが設定されていたとする。この状態において、輝度差算出部３６は、先ず参照線Ｌｒを設定する。参照線Ｌｒは、注目線Ｌａから実空間上において所定の距離だけ離れた位置に、鉛直方向に沿って設定される。具体的には、本実施形態に係る立体物検出装置１ｂにおいて、参照線Ｌｒは、注目線Ｌａから実空間上において１０ｃｍだけ離れた位置に設定される。これにより、参照線Ｌｒは、鳥瞰視画像上において、例えば隣接車両Ｖ２のタイヤのゴムから１０ｃｍ相当だけ離れた隣接車両Ｖ２のタイヤのホイール上に設定される。

次に、輝度差算出部３６は、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａ１〜ＰａＮを設定する。図２２（ｂ）においては、説明の便宜上、６つの注目点Ｐａ１〜Ｐａ６（以下、任意の点を示す場合には単に注目点Ｐａｉという）を設定している。なお、注目線Ｌａ上に設定する注目点Ｐａの数は任意でよい。以下の説明では、Ｎ個の注目点Ｐａが注目線Ｌａ上に設定されたものとして説明する。

次に、輝度差算出部３６は、実空間上において各注目点Ｐａ１〜ＰａＮと同じ高さとなるように各参照点Ｐｒ１〜ＰｒＮを設定する。そして、輝度差算出部３６は、同じ高さ同士の注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を算出する。これにより、輝度差算出部３６は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿った複数の位置（１〜Ｎ）ごとに、２つの画素の輝度差を算出する。輝度差算出部３６は、例えば第１注目点Ｐａ１とは、第１参照点Ｐｒ１との間で輝度差を算出し、第２注目点Ｐａ２とは、第２参照点Ｐｒ２との間で輝度差を算出することとなる。これにより、輝度差算出部３６は、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒに沿って、連続的に輝度差を求める。すなわち、輝度差算出部３６は、第３〜第Ｎ注目点Ｐａ３〜ＰａＮと第３〜第Ｎ参照点Ｐｒ３〜ＰｒＮとの輝度差を順次求めていくこととなる。

輝度差算出部３６は、検出領域Ａ１内において注目線Ｌａをずらしながら、上記の参照線Ｌｒの設定、注目点Ｐａ及び参照点Ｐｒの設定、輝度差の算出といった処理を繰り返し実行する。すなわち、輝度差算出部３６は、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒのそれぞれを、実空間上において接地線Ｌ１の延在方向に同一距離だけ位置を変えながら上記の処理を繰り返し実行する。輝度差算出部３６は、例えば、前回処理において参照線Ｌｒとなっていた線を注目線Ｌａに設定し、この注目線Ｌａに対して参照線Ｌｒを設定して、順次輝度差を求めていくことになる。

このように、第３実施形態では、実空間上で略同じ高さとなる注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとから輝度差を求めることで、鉛直方向に伸びるエッジが存在する場合における輝度差を明確に検出することができる。また、実空間において鉛直方向に伸びる鉛直仮想線同士の輝度比較を行うために、鳥瞰視画像に変換することによって立体物が路面からの高さに応じて引き伸ばされてしまっても、立体物の検出処理が影響されることはなく、立体物の検出精度を向上させることができる。

図１９に戻り、エッジ線検出部３７は、輝度差算出部３６により算出された連続的な輝度差から、エッジ線を検出する。例えば、図２２（ｂ）に示す場合、第１注目点Ｐａ１と第１参照点Ｐｒ１とは、同じタイヤ部分に位置するために、輝度差は、小さい。一方、第２〜第６注目点Ｐａ２〜Ｐａ６はタイヤのゴム部分に位置し、第２〜第６参照点Ｐｒ２〜Ｐｒ６はタイヤのホイール部分に位置する。したがって、第２〜第６注目点Ｐａ２〜Ｐａ６と第２〜第６参照点Ｐｒ２〜Ｐｒ６との輝度差は大きくなる。このため、エッジ線検出部３７は、輝度差が大きい第２〜第６注目点Ｐａ２〜Ｐａ６と第２〜第６参照点Ｐｒ２〜Ｐｒ６との間にエッジ線が存在することを検出することができる。

具体的には、エッジ線検出部３７は、エッジ線を検出するにあたり、先ず下記の数式１に従って、ｉ番目の注目点Ｐａｉ（座標（ｘｉ，ｙｉ））とｉ番目の参照点Ｐｒｉ（座標（ｘｉ’，ｙｉ’））との輝度差から、ｉ番目の注目点Ｐａｉに属性付けを行う。
［数１］
Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）＞Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）＋ｔのとき
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）＜Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）−ｔのとき
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝−１
上記以外のとき
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝０

上記数式１において、ｔは所定の閾値を示し、Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）はｉ番目の注目点Ｐａｉの輝度値を示し、Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）はｉ番目の参照点Ｐｒｉの輝度値を示す。上記数式１によれば、注目点Ｐａｉの輝度値が、参照点Ｐｒｉに閾値ｔを加えた輝度値よりも高い場合には、当該注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。一方、注目点Ｐａｉの輝度値が、参照点Ｐｒｉから輝度閾値ｔを減じた輝度値よりも低い場合には、当該注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘−１’となる。注目点Ｐａｉの輝度値と参照点Ｐｒｉの輝度値とがそれ以外の関係である場合には、注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。

次にエッジ線検出部３７は、下記数式２に基づいて、注目線Ｌａに沿った属性ｓの連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）から、注目線Ｌａがエッジ線であるか否かを判定する。
［数２］
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）のとき（且つ０＝０を除く）、
ｃ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
上記以外のとき、
ｃ（ｘｉ，ｙｉ）＝０

注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）と隣接する注目点Ｐａｉ＋１の属性ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）とが同じである場合には、連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）と隣接する注目点Ｐａｉ＋１の属性ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）とが同じではない場合には、連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。

次にエッジ線検出部３７は、注目線Ｌａ上の全ての注目点Ｐａの連続性ｃについて総和を求める。エッジ線検出部３７は、求めた連続性ｃの総和を注目点Ｐａの数Ｎで割ることにより、連続性ｃを正規化する。そして、エッジ線検出部３７は、正規化した値が閾値θを超えた場合に、注目線Ｌａをエッジ線と判断する。なお、閾値θは、予め実験等によって設定された値である。

すなわち、エッジ線検出部３７は、下記数式３に基づいて注目線Ｌａがエッジ線であるか否かを判断する。そして、エッジ線検出部３７は、検出領域Ａ１上に描かれた注目線Ｌａの全てについてエッジ線であるか否かを判断する。
［数３］
Σｃ（ｘｉ，ｙｉ）／Ｎ＞θ

このように、第３実施形態では、注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとの輝度差に基づいて注目点Ｐａに属性付けを行い、注目線Ｌａに沿った属性の連続性ｃに基づいて当該注目線Ｌａがエッジ線であるかを判断するので、輝度の高い領域と輝度の低い領域との境界をエッジ線として検出し、人間の自然な感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。この効果について詳細に説明する。図２３は、エッジ線検出部３７の処理を説明する画像例を示す図である。この画像例は、輝度の高い領域と輝度の低い領域とが繰り返される縞模様を示す第１縞模様１０１と、輝度の低い領域と輝度の高い領域とが繰り返される縞模様を示す第２縞模様１０２とが隣接した画像である。また、この画像例は、第１縞模様１０１の輝度が高い領域と第２縞模様１０２の輝度の低い領域とが隣接すると共に、第１縞模様１０１の輝度が低い領域と第２縞模様１０２の輝度が高い領域とが隣接している。この第１縞模様１０１と第２縞模様１０２との境界に位置する部位１０３は、人間の感覚によってはエッジとは知覚されない傾向にある。

これに対し、輝度の低い領域と輝度が高い領域とが隣接しているために、輝度差のみでエッジを検出すると、当該部位１０３はエッジとして認識されてしまう。しかし、エッジ線検出部３７は、部位１０３における輝度差に加えて、当該輝度差の属性に連続性がある場合にのみ部位１０３をエッジ線として判定するので、エッジ線検出部３７は、人間の感覚としてエッジ線として認識しない部位１０３をエッジ線として認識してしまう誤判定を抑制でき、人間の感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。

図１９に戻り、立体物検出部３３ａは、エッジ線検出部３７により検出されたエッジ線の量に基づいて立体物を検出する。上述したように、本実施形態に係る立体物検出装置１ｂは、実空間上において鉛直方向に伸びるエッジ線を検出する。鉛直方向に伸びるエッジ線が多く検出されるということは、検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が存在する可能性が高いということである。このため、立体物検出部３３ａは、エッジ線検出部３７により検出されたエッジ線の量に基づいて立体物を検出する。具体的には、立体物検出部３３ａは、エッジ線検出部３７により検出されたエッジ線の量が、所定の閾値β以上であるか否かを判断し、エッジ線の量が所定の閾値β以上である場合には、エッジ線検出部３７により検出されたエッジ線は、立体物のエッジ線であるものと判断し、これにより、エッジ線に基づく立体物を隣接車両Ｖ２として検出する。

また、立体物検出部３３ａは、立体物を検出するに先立って、エッジ線検出部３７により検出されたエッジ線が正しいものであるか否かを判定する。立体物検出部３３ａは、エッジ線上の鳥瞰視画像のエッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値ｔｂ以上であるか否かを判定する。エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値ｔｂ以上である場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものと判断する。一方、エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値ｔｂ未満である場合には、当該エッジ線が正しいものと判定する。なお、この閾値ｔｂは、実験等により予め設定された値である。

図２４は、エッジ線の輝度分布を示す図であり、図２４（ａ）は検出領域Ａ１に立体物としての隣接車両Ｖ２が存在した場合のエッジ線及び輝度分布を示し、図２４（ｂ）は検出領域Ａ１に立体物が存在しない場合のエッジ線及び輝度分布を示す。

図２４（ａ）に示すように、鳥瞰視画像において隣接車両Ｖ２のタイヤゴム部分に設定された注目線Ｌａがエッジ線であると判断されていたとする。この場合、注目線Ｌａ上の鳥瞰視画像の輝度変化はなだらかなものとなる。これは、カメラ１０により撮像された画像が鳥瞰視画像に視点変換されたことにより、隣接車両Ｖ２のタイヤが鳥瞰視画像内で引き延ばされたことによる。一方、図２４（ｂ）に示すように、鳥瞰視画像において路面に描かれた「５０」という白色文字部分に設定された注目線Ｌａがエッジ線であると誤判定されていたとする。この場合、注目線Ｌａ上の鳥瞰視画像の輝度変化は起伏の大きいものとなる。これは、エッジ線上に、白色文字における輝度が高い部分と、路面等の輝度が低い部分とが混在しているからである。

以上のような注目線Ｌａ上の輝度分布の相違に基づいて、立体物検出部３３ａは、エッジ線が誤判定により検出されたものか否かを判定する。立体物検出部３３ａは、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値ｔｂ以上である場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものであり、当該エッジ線は、立体物に起因するものではないと判断する。これにより、路面上の「５０」といった白色文字や路肩の雑草等がエッジ線として判定されてしまい、立体物の検出精度が低下することを抑制する。一方、立体物検出部３３ａは、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値ｔｂ未満である場合には、当該エッジ線は、立体物のエッジ線であると判断し、立体物が存在するものと判断する。

具体的には、立体物検出部３３ａは、下記数式４，５の何れかにより、エッジ線の輝度変化を算出する。このエッジ線の輝度変化は、実空間上における鉛直方向の評価値に相当する。下記数式４は、注目線Ｌａ上のｉ番目の輝度値Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）と、隣接するｉ＋１番目の輝度値Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）との差分の二乗の合計値によって輝度分布を評価する。また、下記数式５は、注目線Ｌａ上のｉ番目の輝度値Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）と、隣接するｉ＋１番目の輝度値Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）との差分の絶対値の合計値よって輝度分布を評価する。
［数４］
鉛直相当方向の評価値＝Σ［｛Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｝^２］
［数５］
鉛直相当方向の評価値＝Σ｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜

なお、数式５に限らず、下記数式６のように、閾値ｔ２を用いて隣接する輝度値の属性ｂを二値化して、当該二値化した属性ｂを全ての注目点Ｐａについて総和してもよい。
［数６］
鉛直相当方向の評価値＝Σｂ（ｘｉ，ｙｉ）
但し、｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜＞ｔ２のとき、
ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
上記以外のとき、
ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝０

注目点Ｐａｉの輝度値と参照点Ｐｒｉの輝度値との輝度差の絶対値が閾値ｔ２よりも大きい場合、当該注目点Ｐａ（ｘｉ，ｙｉ）の属性ｂ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。それ以外の関係である場合には、注目点Ｐａｉの属性ｂ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。この閾値ｔ２は、注目線Ｌａが同じ立体物上にないことを判定するために実験等によって予め設定されている。そして、立体物検出部３３ａは、注目線Ｌａ上の全注目点Ｐａについての属性ｂを総和して、鉛直相当方向の評価値を求めることで、エッジ線が立体物に起因するものであり、立体物が存在するか否かを判定する。

検出物制御部３５ｂは、第１実施形態と同様に、図１１に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２のうち所定値以上の輝度値を有する領域を特定輝度領域として検出し、自車両からの後方距離が大きいほど、検出した特定輝度領域を含むマスク領域を広く設定する。そして、検出制御部３５ｂは、検出領域Ａ１，Ａ２からマスク領域を除いた検出対象領域においてエッジ線を検出するように、輝度差算出部３６を制御する。

次に、第３実施形態に係る隣接車両検出方法について説明する。図２５は、本実施形態に係る隣接車両検出方法の詳細を示すフローチャートである。なお、図２５においては、便宜上、検出領域Ａ１を対象とする処理について説明するが、検出領域Ａ２についても同様の処理が実行される。

まず、ステップＳ３０１では、カメラ１０により、画角ａ及び取付位置によって特定された所定領域の撮像が行われ、計算機３０ｂにより、カメラ１０により撮像された撮像画像の画像データが取得される。次に視点変換部３１は、ステップＳ３０２において、取得した画像データについて視点変換を行い、鳥瞰視画像データを生成する。

ステップＳ３０３，Ｓ３０４では、第１実施形態のステップＳ１０３，１０４と同様に、検出領域Ａ１のうち輝度値が所定閾値ｓｂ以上の領域が特定輝度領域として検出され、検出された特定輝度領域を含むマスク領域の設定が行われる。なお、第３実施形態においても、検出制御部３４ｂは、自車両Ｖ１（カメラ１０）から特定輝度領域までの後方距離が大きいほど、マスク領域を広い範囲に設定する。

次に、輝度差算出部３６は、ステップＳ３０５において、検出領域Ａ１上に注目線Ｌａおよび参照線Ｌｒを設定する。このとき、輝度差算出部３６は、実空間上において鉛直方向に伸びる線に相当する線を注目線Ｌａとして設定するとともに、実空間上において鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、注目線Ｌａと実空間上において所定距離離れた線を参照線Ｌｒとして設定する。

次に、輝度差算出部３６は、ステップＳ３０６において、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａを設定するとともに、実空間上において注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが略同じ高さとなるように、参照点Ｐｒを設定する。これにより、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが略水平方向に並ぶこととなり、実空間上において鉛直方向に伸びるエッジ線を検出しやすくなる。なお、輝度差算出部３６は、エッジ線検出部３７によるエッジ検出時に問題とならない程度の数の注目点Ｐａを設定する。

次に、輝度差算出部３６は、ステップＳ３０７において、実空間上において同じ高さとなる注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を算出する。なお、第３実施形態において、輝度差算出部３６は、検出領域Ａ１からステップＳ３０４で設定したマスク領域を除いた検出対象領域において輝度差の算出を行う。そして、エッジ線検出部３７は、上記の数式１に従って、各注目点Ｐａの属性ｓを算出する。次に、エッジ線検出部３７は、ステップＳ３０８において、上記の数式２に従って、各注目点Ｐａの属性ｓの連続性ｃを算出する。そして、エッジ線検出部３７は、ステップＳ３０９において、上記数式３に従って、連続性ｃの総和を正規化した値が閾値θより大きいか否かを判定する。正規化した値が閾値θよりも大きいと判断した場合（ステップＳ３０９＝Ｙｅｓ）、エッジ線検出部３７は、ステップＳ３１０において、当該注目線Ｌａをエッジ線として検出する。そして、処理はステップＳ３１１に移行する。正規化した値が閾値θより大きくないと判断した場合（ステップＳ３０９＝Ｎｏ）、エッジ線検出部３７は、当該注目線Ｌａをエッジ線として検出せず、処理はステップＳ３１１に移行する。

ステップＳ３１１において、計算機３０ｂは、検出領域Ａ１上に設定可能な注目線Ｌａの全てについて上記のステップＳ３０５〜ステップＳ３１１の処理を実行したか否かを判断する。全ての注目線Ｌａについて上記処理をしていないと判断した場合（ステップＳ３１１＝Ｎｏ）、ステップＳ３０５に処理を戻して、新たに注目線Ｌａを設定して、ステップＳ３１１までの処理を繰り返す。一方、全ての注目線Ｌａについて上記処理をしたと判断した場合（ステップＳ３１１＝Ｙｅｓ）、処理はステップＳ３１２に移行する。

ステップＳ３１２において、立体物検出部３３ａは、ステップＳ３１０において検出された各エッジ線について、当該エッジ線に沿った輝度変化を算出する。立体物検出部３３ａは、上記数式４，５，６の何れかの式に従って、エッジ線の輝度変化を算出する。次に立体物検出部３３ａは、ステップＳ３１３において、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値ｔｂ以上であるエッジ線を除外する。すなわち、輝度変化の大きいエッジ線は正しいエッジ線ではないと判定し、エッジ線を立体物の検出には使用しない。これは、上述したように、検出領域Ａ１に含まれる路面上の文字や路肩の雑草等がエッジ線として検出されてしまうことを抑制するためである。したがって、所定の閾値ｔｂとは、予め実験等によって求められた、路面上の文字や路肩の雑草等によって発生する輝度変化に基づいて設定された値となる。一方、立体物検出部３３ａは、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値ｔｂ未満であるエッジ線を、立体物のエッジ線と判断し、これにより、隣接車両に存在する立体物を検出する。

そして、ステップＳ３１４では、立体物検出部３３ａにより、エッジ線の量が所定の閾値β以上であるか否かの判断が行われる。エッジ線の量が閾値β以上であると判定された場合（ステップＳ３１４＝Ｙｅｓ）は、立体物検出部３３ａは、ステップＳ３１５において、検出領域Ａ１内に隣接車両が存在すると判定する。一方、エッジ線の量が閾値β以上ではないと判定された場合（ステップＳ３１４＝Ｎｏ）、立体物検出部３３ａは、ステップＳ３１６において、検出領域Ａ１内に隣接車両が存在しないと判定する。その後、図２５に示す処理を終了する。

以上のように、第３実施形態では、撮像画像を鳥瞰視画像に変換し、変換した鳥瞰視画像から立体物のエッジ情報を検出することで、隣接車線に存在する隣接車両を検出する。そして、鳥瞰視画像から立体物のエッジ情報を検出する際に、検出領域Ａ１，Ａ２のうち輝度が所定値以上である領域を特定輝度領域として検出し、カメラ１０からの後方距離が大きいほど、特定輝度領域を含むマスク領域を広い範囲に設定し、検出領域Ａ１，Ａ２からマスク領域を除いた検出対象領域において、エッジ情報を抽出する。これにより、第３実施形態では、エッジ情報に基づいて立体物を検出する際においても、撮像画像から鳥瞰視画像に変換することでスミアやフレアに対応する領域が引き伸ばされ、スミアやフレアに対応する領域のうち、スミアやフレアに対応する領域の中心位置から遠い位置の輝度が低い場合でも、このような輝度の低いスミアやフレアによる光の影響を排除することができるため、スミアやフレアによる光の像を隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。

たとえば、上述した実施形態では、所定の輝度閾値ｓｂ以上の輝度を有する領域を、スミアやフレアに対応する特定輝度領域として検出する構成を例示したが、この構成に限定されるものではなく、たとえば一般的なＣＣＤ（Charge-Coupled Device）カメラの場合、光源から画像下方向にだけスミアが発生するため、画像下側から画像上方に向かって所定値以上の輝度値を有し、かつ、縦方向に連続した領域を検索し、これをスミアに対応する特定輝度領域として検出する構成としてもよい。

また、上述した第１実施形態および第２実施形態では、マスク領域を除いた検出対象領域において差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成することで、マスク領域を除いた検出対象領域において立体物の検出を行う構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、検出領域Ａ１，Ａ２全域で差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成し、この差分画像ＰＤ_ｔのデータのうち検出対象領域に対応する部分から差分波形ＤＷ_ｔを生成することで、マスク領域を除いた検出対象領域において立体物の検出を行う構成としてもよい。あるいは、検出領域Ａ１，Ａ２全域で差分波形ＤＷ_ｔを生成し、この差分波形ＤＷ_ｔのうち検出対象領域に対応する部分において閾値α以上であるか否かを判定することで、マスク領域を除いた検出対象領域において立体物の検出を行う構成としてもよい。また、上述した第３実施形態では、輝度差算出部３６により、マスク領域を除いた検出対象領域において輝度差を算出することで、マスク領域を除いた検出対象領域において立体物の検出を行う構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、マスク領域を除いた検出対象領域において、エッジ線検出部３７によりエッジ線の検出を行うことで、マスク領域を除いた検出対象領域において立体物の検出を行う構成としてもよい。

さらに、上述した実施形態に代えて、検出制御部３４による検出制御を以下の構成でおこなってもよい。たとえば、第１実施形態において、自車両Ｖ１（カメラ１０）までの後方距離が大きいほど、差分画像ＤＰ_ｔの差分データを検出し難いように、差分データを検出するための閾値ｔｈを変更する構成としてもよい。ここで、図２６（Ａ）は、図１１に示す前方のマスク領域Ｒｍ_１における閾値ｔｈの一例を示すグラフであり、図２６（Ｂ）は、図１１に示す後方のマスク領域Ｒｍ_２における閾値ｔｈの一例を示すグラフである。

たとえば、図２６（Ａ）に示すように、前方のマスク領域Ｒｍ_１については、鳥瞰視画像の全体的な輝度値がｂｒ_１である場合に閾値ｔｈをｔｈ_１に設定するような閾値パターンを適用し、これに対して、図２６（Ｂ）に示すように、後方のマスク領域Ｒｍ_２については、鳥瞰視画像の全体的な輝度値がｂｒ_１である場合に閾値ｔｈをｔｈ_１よりも高いｔｈ_２に設定する閾値パターンを適用する。このように、後方のマスク領域Ｒｍ_２においては、前方のマスク領域Ｒｍ_１と比較して、鳥瞰視画像の輝度が比較的低い領域でも隣接車両を検出し難いように、差分画像ＤＰ_ｔの差分データを検出するための閾値ｔｈを高く設定することで、後方のマスク領域Ｒｍ_２においては、前方のマスク領域Ｒｍ_１と比較して、比較的輝度の低い領域を車両検出の対象から除外することができるため、撮像画像を鳥瞰視画像に変換した際にスミアやフレアに対応する領域が引き伸ばされ、スミアやフレアの中心位置から遠い位置の輝度が低くなる場合でも、このような輝度の低いスミアやフレアによる光の影響を排除でき、輝度の低いスミアやフレアによる光の像を隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。なお、図２６（Ａ），（Ｂ）に示すように、閾値ｔｈは、自車両Ｖ１（カメラ１０）から特定輝度領域までの後方距離に加えて、検出領域Ａ１，Ａ２内の輝度値が高い領域ほど高い値に設定することができる。

また、自車両Ｖ１（カメラ１０）までの後方距離が大きいほど、差分画像ＤＰ_ｔの差分データを検出し難いように、差分データを検出するための閾値ｔｈを変更する構成のほか、自車両Ｖ１（カメラ１０）までの後方距離が大きいほど、隣接車両を検出し難いように、隣接車両を判定するための閾値αを変更する構成としてもよい。同様に、第３実施形態において、自車両Ｖ１（カメラ１０）までの後方距離が大きいほど、エッジ線を検出し難いように、エッジ線を検出するための閾値ｔ、閾値θを変更する構成とし、また、自車両Ｖ１（カメラ１０）までの後方距離が大きいほど、エッジ線を検出し難いように、輝度変化に応じてエッジ線を除外するための閾値ｔｂ以上のエッジ線を変更する構成としてもよい。加えて、第３実施形態において、自車両Ｖ１（カメラ１０）までの後方距離が大きいほど、隣接車両を検出し難いように、隣接車両を判定するための閾値βを変更する構成としてもよい。

さらに、上述した第１実施形態および第２実施形態では、自車両Ｖ１の車速を速度センサ２０からの信号に基づいて判断しているが、これに限らず、異なる時刻の複数の画像から速度を推定する構成としてもよい。この場合、車速センサ２０が不要となり、構成の簡素化を図ることができる。

なお、上述した実施形態のカメラ１０は本発明の撮像手段に相当し、視点変換部３１は本発明の画像変換手段に相当し、位置合わせ部３２、立体物検出部３３、検出制御手段３４、輝度差算出部３６、およびエッジ線検出部３７は本発明の立体物検出手段に相当し、検出制御部３４は本発明の輝度検出手段、昼夜判定手段、および太陽位置取得手段に相当し、記憶部３５は本発明の記憶手段に相当する。

１，１ａ，１ｂ…立体物検出装置
１０…カメラ
２０…車速センサ
３０，３０ａ，３０ｂ…計算機
３１…視点変換部
３２…位置合わせ部
３３，３３ａ…立体物検出部
３４，３４ａ，３４ｂ，…検出制御部
３５…記憶部
３６…輝度差算出部
３７…エッジ線検出部
ａ…画角
Ａ１，Ａ２…検出領域
ＣＰ…交点
ＤＰ…差分画素
ＤＷ_ｔ，ＤＷ_ｔ’…差分波形
ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｍ，ＤＷ_ｍ＋ｋ〜ＤＷ_ｔｎ…小領域
Ｌ１，Ｌ２…接地線
Ｌａ，Ｌｂ…立体物が倒れ込む方向上の線
ＰＢ_ｔ…鳥瞰視画像
ＰＤ_ｔ…差分画像
Ｖ１…自車両
Ｖ２…隣接車両

Claims (7)

1. 車両後方を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により得られた撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段と、
   前記画像変換手段により得られた異なる時刻の鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせし、当該位置合わせされた鳥瞰視画像の差分画像上において、所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで差分波形情報を生成し、当該差分波形情報に基づいて、車両後方に設定された検出領域において立体物を検出する立体物検出手段と、
   前記検出領域内の画素の輝度を検出する輝度検出手段と、を備え、
   前記立体物検出手段は、前記検出領域のうち輝度が所定閾値以上である領域を高輝度領域として検出し、前記検出領域のうち、少なくとも前記高輝度領域を覆う所定範囲の領域を、前記立体物を検出し難い検出制御領域として設定するとともに、前記撮像手段からの後方距離が大きいほど前記検出制御領域を広く設定し、前記検出制御領域を設定した前記検出領域において前記差分波形情報を生成することを特徴とする立体物検出装置。
2. 車両後方を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により得られた撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段と、
   前記画像変換手段により得られた鳥瞰視画像からエッジ情報を検出し、当該エッジ情報に基づいて、所定の検出領域に存在する立体物を検出する立体物検出手段と、
   前記検出領域内の画素の輝度を検出する輝度検出手段と、を備え、
   前記立体物検出手段は、前記検出領域のうち輝度が所定閾値以上である領域を高輝度領域として検出し、前記検出領域のうち、少なくとも前記高輝度領域を覆う所定範囲の領域を、前記立体物を検出し難い検出制御領域として設定するとともに、前記撮像手段からの後方距離が大きいほど前記検出制御領域を広く設定し、前記検出制御領域を設定した前記検出領域において前記エッジ情報を検出することを特徴とする立体物検出装置。
3. 請求項１または２に記載の立体物検出装置であって、
   前記立体物検出手段は、前記検出領域のうち前記検出制御領域を除いた検出対象領域のみにおいて、前記立体物を検出することを特徴とする立体物検出装置。
4. 請求項１〜３のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
   前記立体物検出手段は、前記撮像手段からの後方距離が大きいほど、前記高輝度領域を検出するための前記所定閾値を低く設定することを特徴とする立体物検出装置。
5. 請求項１〜４のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
   昼間であるか夜間であるかを判定する昼夜判定手段をさらに備え、
   前記立体物検出手段は、夜間においては、昼間と比較して、前記高輝度領域を検出するための前記所定閾値を高く設定することを特徴とする立体物検出装置。
6. 請求項１〜５のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
   太陽の位置情報を取得する太陽位置取得手段をさらに備え、
   前記立体物検出手段は、前記太陽の位置情報に基づいて、太陽の位置が西方に存在すると判断した場合には、前記高輝度領域を検出するための前記所定閾値を低く設定することを特徴とする立体物検出装置。
7. 請求項１〜６のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
   前記検出領域内における前記高輝度領域の位置を記憶する記憶手段をさらに備え、
   前記立体物検出手段は、今回処理時に、前回処理時に検出された前記高輝度領域の位置において前記高輝度領域を検出できない場合には、前回処理時に検出された前記高輝度領域の位置に基づいて、前記検出制御領域を設定することを特徴とする立体物検出装置。

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