WO2013129095A1 - 立体物検出装置及び立体物検出方法 - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to a three-dimensional object detection apparatus and a three-dimensional object detection method.
- This application claims the priority of Japanese Patent Application No. 2012-46738 filed on March 2, 2012, and the above-mentioned designated countries are permitted to be incorporated by reference.
- the contents described in the application are incorporated into the present application by reference and are part of the description of the present application.
- An obstacle detection device that performs overhead conversion on an image obtained by imaging the surroundings of a vehicle and detects an obstacle using a difference between two temporally different overhead conversion images (see Patent Document 1).
- the problem to be solved by the present invention is to prevent false detection of an image of a shadow of one's own vehicle or another vehicle appearing on a road surface as an image of another vehicle traveling in an adjacent lane next to the traveling lane of the own vehicle.
- Another object of the present invention is to provide a three-dimensional object detection device that detects another vehicle traveling in an adjacent lane with high accuracy.
- the present invention detects an environmental factor in which a shadow is detected in each detection area, and if it is determined that the possibility that a shadow is detected is equal to or greater than a predetermined value based on the environmental factor, detected solid
- the above-mentioned subject is solved by controlling each processing for judging a solid thing so that it may be controlled that a thing is judged to be other vehicles.
- the present invention when the possibility that a shadow is detected based on an environmental factor actually detected is equal to or more than a predetermined value, another vehicle traveling in the adjacent lane next to the traveling lane of the own vehicle is detected Since control is made to make it difficult to output the judgment result to the effect, it is possible to prevent erroneous detection of another vehicle traveling in the adjacent lane based on the image of the shadow appearing in the detection area. As a result, it is possible to provide a three-dimensional object detection device that detects another vehicle traveling on the adjacent lane next to the traveling lane of the own vehicle with high accuracy.
- FIG. 3 It is a schematic block diagram of the vehicle which concerns on one Embodiment to which the solid-object detection apparatus of this invention is applied. It is a top view which shows the driving
- FIG. 1 shows the traveling state of the vehicle of FIG. 1 (three-dimensional object detection by edge information)
- (a) is a top view which shows positional relationships, such as a detection area
- (b) shows positional relationships, such as a detection area in real space. It is a perspective view shown. It is a figure for demonstrating the operation
- (a) is a figure which shows the positional relationship of the attention line in a bird's-eye view image, a reference line, an attention point, and a reference point
- (b) is real space. It is a figure which shows the positional relationship of the attention line in in, a reference line, an attention point, and a reference point. It is a figure for demonstrating the detailed operation
- (a) is a figure which shows the detection area in a bird's-eye view image
- (b) is the attention line, reference line, attention point in a bird's-eye view image It is a figure which shows the positional relationship of and and a reference point.
- FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a vehicle according to an embodiment to which a three-dimensional object detection device 1 of the present invention is applied.
- the driver of the own vehicle V is careful while driving It is a device which detects as an obstacle the other vehicle which should pay, for example, the other vehicle which may contact when the host vehicle V changes lanes.
- the three-dimensional object detection device 1 of this example detects another vehicle traveling on an adjacent lane (hereinafter, also simply referred to as an adjacent lane) next to the lane on which the host vehicle travels. Further, the three-dimensional object detection device 1 of this example can calculate the movement distance and movement speed of the detected other vehicle.
- the three-dimensional object detection device 1 is mounted on the host vehicle V, and among the three-dimensional objects detected around the host vehicle, the three-dimensional object travels in the adjacent lane next to the lane where the host vehicle V travels.
- An example of detecting a vehicle will be shown.
- the solid-object detection apparatus 1 of this example is provided with the camera 10, the vehicle speed sensor 20, the calculator 30, and the position detection apparatus 50. As shown in FIG.
- the camera 10 is attached to the vehicle V such that the optical axis is directed downward from the horizontal at an angle ⁇ at a position behind the vehicle V at a height h.
- the camera 10 captures an image of a predetermined area of the surrounding environment of the vehicle V from this position.
- one camera 1 is provided to detect a three-dimensional object behind the host vehicle V in the present embodiment, for other applications, for example, another camera for acquiring an image around the vehicle may be provided. You can also.
- the vehicle speed sensor 20 detects the traveling speed of the host vehicle V, and calculates, for example, the vehicle speed from the wheel speed detected by the wheel speed sensor that detects the number of revolutions of the wheel.
- the computer 30 detects a three-dimensional object in the rear of the vehicle, and in the present example, calculates the movement distance and the movement speed of the three-dimensional object.
- the position detection device 50 detects the traveling position of the host vehicle V.
- FIG. 2 is a plan view showing a traveling state of the vehicle V of FIG.
- the camera 10 captures an image of the vehicle rear side at a predetermined angle of view a.
- the angle of view a of the camera 10 is set to an angle of view that enables imaging of the left and right lanes in addition to the lane in which the host vehicle V is traveling.
- the imageable area includes the detection target areas A1 and A2 on the rear of the host vehicle V and on the adjacent lanes to the left and right of the traveling lane of the host vehicle V.
- FIG. 3 is a block diagram showing the details of the computer 30 of FIG. In FIG. 3, the camera 10, the vehicle speed sensor 20, and the position detection device 50 are also illustrated in order to clarify the connection relationship.
- the calculator 30 includes a viewpoint conversion unit 31, an alignment unit 32, a three-dimensional object detection unit 33, a three-dimensional object determination unit 34, a shadow detection and prediction unit 38, a control unit 39, and a smear. And a detection unit 40.
- the calculation unit 30 of the present embodiment is a configuration related to a detection block of a three-dimensional object using difference waveform information.
- the calculation unit 30 of the present embodiment can also be configured as a detection block of a three-dimensional object using edge information. In this case, in the configuration shown in FIG.
- both block configuration A and block configuration B can be used to detect a three-dimensional object using differential waveform information, and can also detect a three-dimensional object using edge information.
- the block configuration A and the block configuration B can be operated according to an environmental factor such as brightness.
- the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment detects a three-dimensional object present in the right side detection area or the left side detection area at the rear of the vehicle based on the image information obtained by the single-eye camera 1 that images the rear of the vehicle.
- the viewpoint conversion unit 31 inputs captured image data of a predetermined area obtained by imaging by the camera 10, and converts the viewpoint of the input captured image data into bird's eye image data in a state of being viewed from a bird's-eye view.
- the state of being viewed from a bird's eye is a state viewed from the viewpoint of a virtual camera looking down from above, for example, vertically downward.
- This viewpoint conversion can be performed, for example, as described in JP-A-2008-219063.
- the viewpoint conversion of the captured image data to the bird's-eye view image data is based on the principle that the vertical edge unique to the three-dimensional object is converted into a straight line group passing through a specific fixed point by the viewpoint conversion to the bird's-eye view image data This is because it is possible to distinguish between a flat object and a three-dimensional object by using it.
- the result of the image conversion process by the viewpoint conversion unit 31 is also used in detection of a three-dimensional object based on edge information described later.
- the alignment unit 32 sequentially inputs the bird's-eye view image data obtained by the viewpoint conversion of the viewpoint conversion unit 31 and aligns the positions of the input bird's-eye view image data at different times.
- 4A and 4B are diagrams for explaining the outline of the process of the alignment unit 32.
- FIG. 4A is a plan view showing the movement state of the host vehicle V
- FIG. 4B is an image showing the outline of alignment.
- the vehicle V at the current time is located at V1
- the vehicle V at one time ago is located at V2.
- the other vehicle VX is positioned behind the host vehicle V and is in parallel with the host vehicle V
- the other vehicle VX at the current time is positioned at V3
- the other vehicle VX at one time ago is positioned at V4.
- the host vehicle V has moved a distance d at one time.
- “one time before” may be a time in the past by a predetermined time (for example, one control cycle) from the current time, or may be a time in the past by any time.
- the bird's-eye image PB t at the current time is as shown in Figure 4 (b).
- the bird's-eye image PB t becomes a rectangular shape for the white line drawn on the road surface, but a relatively accurate is a plan view state, tilting occurs about the position of another vehicle VX at position V3.
- the white line drawn on the road surface is rectangular and relatively flatly viewed, but the other vehicle VX at position V4 Falls down.
- the vertical edges of a three-dimensional object are straight lines along the falling direction by viewpoint conversion processing to bird's eye view image data While the plane image on the road surface does not include vertical edges while it appears as a group, such fall-over does not occur even if viewpoint conversion is performed.
- the alignment unit 32 performs alignment of the bird's-eye view images PB t and PB t-1 as described above on the data. At this time, the alignment unit 32 offsets the bird's-eye view image PB t-1 one time before and makes the position coincide with the bird's-eye view image PB t at the current time.
- the image on the left and the image at the center in FIG. 4 (b) show the state of being offset by the moving distance d '.
- the offset amount d ' is a moving amount on bird's-eye view image data corresponding to the actual moving distance d of the vehicle V shown in FIG. It is determined based on the time to time.
- the alignment unit 32 obtains the difference between the bird's-eye view images PB t and PB t-1 and generates data of the difference image PD t .
- the pixel value of the difference image PD t may be an absolute value of the difference between the pixel values of the bird's-eye view images PB t and PB t-1 , or the absolute value may be predetermined to correspond to the change in the illumination environment.
- the threshold p of is exceeded, "1" may be set, and when not exceeding it, "0" may be set.
- Right side of the image shown in FIG. 4 (b) is a difference image PD t.
- the threshold value p may be set in advance, or may be changed in accordance with a control instruction according to the possibility of detection of a shadow generated by the control unit 39 described later.
- the three-dimensional object detection unit 33 detects a three-dimensional object on the basis of the data of the difference image PD t shown in Figure 4 (b). At this time, the three-dimensional object detection unit 33 of this example also calculates the movement distance of the three-dimensional object in real space. In the detection of the three-dimensional object and the calculation of the movement distance, the three-dimensional object detection unit 33 first generates a differential waveform. In addition, the movement distance per time of a solid thing is used for calculation of the movement speed of a solid thing. The moving speed of the three-dimensional object can be used to determine whether the three-dimensional object is a vehicle.
- Three-dimensional object detection unit 33 of the present embodiment when generating the differential waveform sets a detection area in the difference image PD t.
- the three-dimensional object detection device 1 of this example is another vehicle that the driver of the host vehicle V pays attention to, and in particular, the lane in which the host vehicle V travels which may be in contact when the host vehicle V changes lanes. The other vehicle traveling on the adjacent lane is detected as a detection target. For this reason, in this example which detects a solid object based on image information, two detection fields are set up on the right side and the left side of self-vehicles V among the pictures acquired by camera 1.
- the other vehicle detected in the detection areas A1 and A2 is detected as an obstacle traveling on the adjacent lane next to the lane on which the host vehicle V travels.
- detection areas A1 and A2 may be set from the relative position with respect to the host vehicle V, or may be set based on the position of the white line.
- the moving distance detection device 1 may use, for example, the existing white line recognition technology or the like.
- the three-dimensional object detection unit 33 recognizes the sides (sides along the traveling direction) on the side of the vehicle V of the set detection areas A1 and A2 as ground lines L1 and L2 (FIG. 2).
- the ground line means a line at which a three-dimensional object contacts the ground, but in the present embodiment, it is not the line that contacts the ground but is set as described above. Even in this case, from the experience, the difference between the ground contact line according to the present embodiment and the ground contact line originally obtained from the position of the other vehicle VX does not become too large, and there is no problem in practical use.
- FIG. 5 is a schematic view showing how a differential waveform is generated by the three-dimensional object detection unit 33 shown in FIG.
- the three-dimensional object detection unit 33 generates a differential waveform from the portion corresponding to the detection areas A1 and A2 in the differential image PD t (right view in FIG. 4B) calculated by the alignment unit 32. Generate DW t .
- the three-dimensional object detection unit 33 generates a differential waveform DW t along the direction in which the three-dimensional object falls down due to viewpoint conversion.
- the detection region A2 for convenience will be described with reference to only the detection area A1, to produce a difference waveform DW t in the same procedure applies to the detection region A2.
- the three-dimensional object detection unit 33 defines a line La in the direction in which the three-dimensional object falls on the data of the difference image DW t . Then, the three-dimensional object detection unit 33 counts the number of difference pixels DP indicating a predetermined difference on the line La.
- the difference pixel DP indicating a predetermined difference is a predetermined threshold value. In the case where the pixel is exceeded and the pixel value of the difference image DW t is expressed by “0” “1”, it is a pixel representing “1”.
- the three-dimensional object detection unit 33 After counting the number of difference pixels DP, the three-dimensional object detection unit 33 obtains an intersection CP of the line La and the ground line L1. Then, the three-dimensional object detection unit 33 associates the intersection point CP with the count number, determines the horizontal axis position based on the position of the intersection point CP, that is, the position in the vertical axis in FIG. The axial position, i.e. the position in the horizontal axis of the right figure in FIG.
- the three-dimensional object detection unit 33 defines lines Lb, Lc, ... in the direction in which the three-dimensional object falls down, counts the number of difference pixels DP, and determines the horizontal axis position based on the position of each intersection point CP. The vertical position is determined from the count number (the number of difference pixels DP) and plotted.
- the three-dimensional object detection unit 33 generates the difference waveform DW t as shown in the right of FIG.
- the distance La and the distance Lb between the line La and the line Lb in the direction in which the three-dimensional object falls are different. Therefore, assuming that the detection area A1 is filled with the difference pixels DP, the number of difference pixels DP is larger on the line La than on the line Lb. Therefore, when the three-dimensional object detection unit 33 determines the position of the vertical axis from the count number of the difference pixels DP, the three-dimensional object detection unit 33 performs the regular operation based on the overlapping distance between the lines La and Lb and the detection area A1 in the falling direction. Turn As a specific example, there are six difference pixels DP on the line La and five difference pixels DP on the line Lb in the left drawing of FIG.
- the three-dimensional object detection unit 33 normalizes the count number by dividing it by the overlapping distance or the like.
- the value of the differential waveform DW t corresponding to Lb is substantially the same.
- the three-dimensional object detection unit 33 calculates the movement distance by comparison with the difference waveform DW t-1 one time before. That is, the three-dimensional object detection unit 33 calculates the movement distance from the time change of the differential waveforms DW t and DW t ⁇ 1 .
- the three-dimensional object detection unit 33 divides the differential waveform DW t into a plurality of small areas DW t1 to DW tn (n is an arbitrary integer of 2 or more).
- FIG. 6 is a diagram showing small regions DW t1 to DW tn divided by the three-dimensional object detection unit 33.
- the small areas DW t1 to DW tn are divided so as to overlap each other as shown in, for example, FIG.
- the small area DW t1 and the small area DW t2 overlap, and the small area DW t2 and the small area DW t3 overlap.
- the three-dimensional object detection unit 33 obtains an offset amount (movement amount in the horizontal axis direction (vertical direction in FIG. 6) of the differential waveform) for each of the small areas DW t1 to DW tn .
- the offset amount is determined from the difference between the differential waveform DW t in the difference waveform DW t-1 and the current time before one unit time (distance in the horizontal axis direction).
- three-dimensional object detection unit 33 for each small area DW t1 ⁇ DW tn, when moving the differential waveform DW t1 before one unit time in the horizontal axis direction, the differential waveform DW t at the current time The position where the error is minimized (the position in the horizontal axis direction) is determined, and the amount of movement in the direction of the horizontal axis between the original position of the differential waveform DWt -1 and the position where the error is minimized is determined as the offset amount. Then, the three-dimensional object detection unit 33 counts the offset amount obtained for each of the small areas DW t1 to DW tn to form a histogram.
- FIG. 7 is a view showing an example of a histogram obtained by the three-dimensional object detection unit 33.
- the offset amount which is the movement amount that minimizes the error between each of the small areas DW t1 to DW tn and the differential waveform DW t-1 one time before. Therefore, the three-dimensional object detection unit 33 histograms the offset amount including the variation and calculates the movement distance from the histogram. At this time, the three-dimensional object detection unit 33 calculates the movement distance of the three-dimensional object from the maximum value of the histogram. That is, in the example shown in FIG.
- the three-dimensional object detection unit 33 calculates the offset amount indicating the maximum value of the histogram as the movement distance ⁇ * .
- the movement distance ⁇ * is the relative movement distance of the other vehicle VX with respect to the host vehicle V. Therefore, when calculating the absolute moving distance, the three-dimensional object detection unit 33 calculates the absolute moving distance based on the obtained moving distance ⁇ * and the signal from the vehicle speed sensor 20.
- FIG. 8 is a view showing weighting by the three-dimensional object detection unit 33. As shown in FIG.
- the small area DW m (m is an integer of 1 or more and n ⁇ 1 or less) is flat. That is, the small area DW m is the difference between the maximum value and the minimum value of the count of the number of pixels indicating a predetermined difference is small.
- the three-dimensional object detection unit 33 reduces the weight of such a small area DW m . This is because there is no feature in the flat small area DW m and there is a high possibility that the error will be large in calculating the offset amount.
- the small area DW m + k (k is an integer less than or equal to n ⁇ m) is rich in irregularities. That is, the small area DW m is the difference between the maximum value and the minimum value of the count of the number of pixels indicating a predetermined difference is large.
- the three-dimensional object detection unit 33 increases the weight of such a small area DW m . This is because the small region DW m + k rich in unevenness is characteristic and the possibility of accurately calculating the offset amount is high. By weighting in this manner, it is possible to improve the calculation accuracy of the movement distance.
- the computer 30 includes the smear detection unit 40.
- the smear detection unit 40 detects a smear occurrence area from data of a captured image obtained by imaging with the camera 10. Note that the smear is a whiteout phenomenon that occurs in a CCD image sensor or the like, so the smear detection unit 40 may be omitted when the camera 10 using a CMOS image sensor or the like that does not generate such a smear is employed.
- FIG. 9 is an image diagram for explaining the processing by the smear detection unit 40 and the calculation processing of the differential waveform DW t by the processing.
- data of the captured image P in which the smear S exists is input to the smear detection unit 40.
- the smear detection unit 40 detects the smear S from the captured image P.
- There are various methods of detecting the smear S For example, in the case of a general CCD (Charge-Coupled Device) camera, the smear S occurs only in the downward direction of the image from the light source.
- CCD Charge-Coupled Device
- a region having a luminance value equal to or more than a predetermined value from the lower side of the image to the upper side of the image is searched, and a region continuous in the vertical direction is searched, and this is identified as the smear S generation region.
- the smear detection unit 40 generates data of a smear image SP in which the pixel value is set to “1” for the generation portion of the smear S and the other portion is set to “0”. After generation, the smear detection unit 40 transmits data of the smear image SP to the viewpoint conversion unit 31. Further, the viewpoint conversion unit 31 which has input the data of the smear image SP converts the data into a state of being viewed as a bird's eye view. Thus, the viewpoint conversion unit 31 generates data of the smear bird's-eye view image SB t. After generation, the viewpoint conversion unit 31 transmits the data of the smear bird's-eye view image SB t the positioning unit 33. Further, the viewpoint conversion unit 31 transmits the data of the smear bird's-eye view image SB t-1 one time before to the alignment unit 33.
- the alignment unit 32 performs alignment of the smear bird's-eye view images SB t and SB t-1 on the data.
- the specific alignment is the same as when the alignment of the bird's-eye view images PB t and PB t-1 is performed on data.
- the alignment unit 32 ORs the generation areas of the smears S of the smear bird's-eye view images SB t and SB t ⁇ 1 . Thereby, the alignment unit 32 generates data of the mask image MP. After generation, the alignment unit 32 transmits the data of the mask image MP to the three-dimensional object detection unit 33.
- the three-dimensional object detection unit 33 sets the count number of the frequency distribution to zero for the portion corresponding to the generation region of the smear S in the mask image MP. That is, when the differential waveform DW t as shown in FIG. 9 is generated, the three-dimensional object detection unit 33 sets the count number SC by the smear S to zero and generates the corrected differential waveform DW t ′. Become.
- the three-dimensional object detection unit 33 obtains the moving speed of the vehicle V (camera 10), and obtains the offset amount for the stationary object from the obtained moving speed. After obtaining the offset amount of the stationary object, the three-dimensional object detection unit 33 calculates the movement distance of the three-dimensional object after ignoring the offset amount corresponding to the stationary object among the maximum values of the histogram.
- FIG. 10 is a view showing another example of the histogram obtained by the three-dimensional object detection unit 33.
- two maximum values ⁇ 1 and ⁇ 2 appear in the obtained histogram.
- one of the two maximum values ⁇ 1 and ⁇ 2 is the offset amount of the stationary object.
- the three-dimensional object detection unit 33 obtains the offset amount for the stationary object from the moving speed, ignores the local maximum corresponding to the offset amount, and calculates the moving distance of the three-dimensional object by adopting the other local maximum. Do.
- the three-dimensional object detection unit 33 stops the calculation of the movement distance.
- 11 and 12 are flowcharts showing a three-dimensional object detection procedure of the present embodiment.
- the computer 30 inputs data of an image P captured by the camera 10, and the smear detection unit 40 generates a smear image SP (S1).
- the viewpoint conversion unit 31 generates the data of the bird's-eye view image PB t from captured image data P from the camera 10, it generates the data of the smear bird's-eye view image SB t from the data of the smear image SP (S2).
- the positioning unit 33 includes a data bird's-eye view image PB t, with aligning the one unit time before bird's PB t-1 of the data, and data of the smear bird's-eye view image SB t, one time before the smear bird's
- the data of the image SB t-1 is aligned (S3).
- the alignment unit 33 generates the data of the difference image PD t, generates data of the mask image MP (S4).
- three-dimensional object detection unit 33, the data of the difference image PD t, and a one unit time before the difference image PD t-1 of the data generates a difference waveform DW t (S5).
- the three-dimensional object detection unit 33 After generating the differential waveform DW t , the three-dimensional object detection unit 33 sets the count number corresponding to the generation region of the smear S in the differential waveform DW t to zero, and suppresses the influence of the smear S (S6).
- the three-dimensional object detection unit 33 determines whether the peak of the difference waveform DW t is equal to or more than the first threshold value ⁇ (S7).
- the first threshold value ⁇ may be set in advance and may be changed in accordance with a control instruction of the control unit 39 shown in FIG. 3, but the details will be described later.
- the peak of the difference waveform DW t is not equal to or more than the first threshold value ⁇ , that is, when there is almost no difference, it is considered that there is no three-dimensional object in the captured image P.
- the three-dimensional object detection unit 33 does not have a three-dimensional object, and another vehicle is present as an obstacle. It is judged that it does not (FIG. 12: S16). Then, the processing illustrated in FIGS. 11 and 12 is ended.
- the three-dimensional object detection unit 33 determines that a three-dimensional object exists, and the difference waveform DW t It is divided into small regions DW t1 to DW tn (S8). Next, the three-dimensional object detection unit 33 performs weighting for each of the small areas DW t1 to DW tn (S9). Thereafter, the three-dimensional object detection unit 33 calculates an offset amount for each of the small regions DW t1 to DW tn (S10), and generates a histogram by adding weights (S11).
- the three-dimensional object detection unit 33 calculates the relative movement distance, which is the movement distance of the three-dimensional object with respect to the host vehicle V, based on the histogram (S12). Next, the three-dimensional object detection unit 33 calculates the absolute movement speed of the three-dimensional object from the relative movement distance (S13). At this time, the three-dimensional object detection unit 33 differentiates the relative movement distance by time to calculate the relative movement speed, and adds the own vehicle speed detected by the vehicle speed sensor 20 to calculate the absolute movement speed.
- the three-dimensional object detection unit 33 determines whether the absolute movement speed of the three-dimensional object is 10 km / h or more and the relative movement speed of the three-dimensional object with respect to the host vehicle V is +60 km / h or less (S14). If the both are satisfied (S14: YES), the three-dimensional object detection unit 33 determines that the three-dimensional object is the other vehicle VX (S15). Then, the processing illustrated in FIGS. 11 and 12 is ended. On the other hand, when either one is not satisfied (S14: NO), the three-dimensional object detection unit 33 determines that there is no other vehicle (S16). Then, the processing illustrated in FIGS. 11 and 12 is ended.
- the rear side of the host vehicle V is set as the detection areas A1 and A2, and the adjacent lane running next to the lane where the host vehicle V should pay attention is also required.
- Emphasis is placed on detecting the vehicle VX, in particular, whether or not the host vehicle V may touch if the vehicle changes lanes. This is to determine whether there is a possibility of contact with another vehicle VX traveling in the adjacent lane next to the traveling lane of the own vehicle when the own vehicle V changes lanes. Therefore, the process of step S14 is performed.
- the following effects can be obtained by determining whether the absolute moving speed of the three-dimensional object is 10 km / h or more and the relative moving speed of the three-dimensional object with respect to the host vehicle V is +60 km / h or less in step S14.
- the absolute moving speed of the stationary object may be detected as several km / h. Therefore, it is possible to reduce the possibility that the stationary object is determined to be the other vehicle VX by determining whether it is 10 km / h or more.
- the relative velocity of the three-dimensional object to the vehicle V may be detected as a velocity exceeding +60 km / h. Therefore, the possibility of false detection due to noise can be reduced by determining whether the relative speed is +60 km / h or less.
- step S14 it may be determined that the absolute moving speed is not negative or not 0 km / h. Further, in the present embodiment, emphasis is placed on whether there is a possibility of contact when the host vehicle V changes lanes, so when the other vehicle VX is detected in step S15, the driver of the host vehicle V is A warning sound may be emitted or a display corresponding to the warning may be performed by a predetermined display device.
- the number of pixels indicating a predetermined difference is counted on the data of the difference image PD t along the direction in which the three-dimensional object falls
- the difference waveform DW t is generated by performing frequency distribution.
- the pixel indicating a predetermined difference on the data of the difference image PD t is a pixel that has changed in the image at a different time, in other words, it can be said that it is a place where a three-dimensional object was present.
- the difference waveform DW t is generated by counting the number of pixels along the direction in which the three-dimensional object falls and performing frequency distribution at the location where the three-dimensional object exists.
- the differential waveform DW t is generated from the information in the height direction for the three-dimensional object. Then, it calculates the movement distance of the three-dimensional object from a time change of the differential waveform DW t that contains information in the height direction. For this reason, in the three-dimensional object, the detection location before the time change and the detection location after the time change are specified to include information in the height direction, as compared to the case where attention is focused only to the movement of only one point. The movement distance is easily calculated from the time change of the same portion, and the calculation accuracy of the movement distance can be improved.
- the count number of the frequency distribution is set to zero for the portion of the difference waveform DW t that corresponds to the generation region of the smear S.
- the movement distance of the three-dimensional object is calculated from the offset amount of the differential waveform DW t when the error of the differential waveform DW t generated at different times is minimized. Therefore, the movement distance is calculated from the offset amount of one-dimensional information called waveform, and the calculation cost can be suppressed in calculating the movement distance.
- the differential waveform DW t generated at different times is divided into a plurality of small areas DW t1 to DW tn .
- a plurality of waveforms representing the respective portions of the three-dimensional object can be obtained.
- weighting is performed for each of the plurality of small areas DW t1 to DW tn , and the offset amount obtained for each of the small areas DW t1 to DW tn is counted according to the weights to form a histogram. Therefore, the moving distance can be calculated more appropriately by increasing the weight for the characteristic area and reducing the weight for the non-characteristic area. Therefore, the calculation accuracy of the movement distance can be further improved.
- the weight is increased as the difference between the maximum value and the minimum value of the count of the number of pixels indicating a predetermined difference increases. For this reason, the weight increases as the characteristic relief area has a large difference between the maximum value and the minimum value, and the weight decreases for a flat area where the relief is small.
- the movement distance is calculated by increasing the weight in the area where the difference between the maximum value and the minimum value is large. Accuracy can be further improved.
- the movement distance of the three-dimensional object is calculated from the maximum value of the histogram obtained by counting the offset amount obtained for each of the small regions DW t1 to DW tn . For this reason, even if there is a variation in the offset amount, it is possible to calculate a moving distance with higher accuracy from the maximum value.
- the offset amount for the stationary object is obtained and the offset amount is ignored, it is possible to prevent the situation in which the calculation accuracy of the moving distance of the three-dimensional object is reduced due to the stationary object.
- the calculation of the movement distance of the solid object is stopped. For this reason, it is possible to prevent a situation in which an erroneous movement distance having a plurality of maximum values is calculated.
- the vehicle speed of the host vehicle V is determined based on the signal from the vehicle speed sensor 20.
- the present invention is not limited to this, and the speed may be estimated from a plurality of images at different times. In this case, the vehicle speed sensor becomes unnecessary, and the configuration can be simplified.
- the captured image of the current time and the image of the immediately preceding time are converted into a bird's-eye view, the converted bird's-eye view is aligned, and a difference image PD t is generated.
- the differential waveform DW t is generated by evaluating t along the falling direction (the falling direction of the three-dimensional object when the captured image is converted into a bird's-eye view), but the invention is not limited thereto.
- the differential waveform DW t may be generated by evaluating the image data along the direction corresponding to the falling direction (that is, the direction in which the falling direction is converted to the direction on the captured image).
- the difference image PD t is generated from the difference between the aligned images, and the three-dimensional object when the difference image PD t is converted to a bird's eye view It is not always necessary to generate a bird's eye view clearly if it can be evaluated along the falling direction of.
- FIG. 13 is a view showing an imaging range etc. of the camera 10 of FIG. 3, FIG. 13 (a) is a plan view, and FIG. 13 (b) is a perspective view in real space in the rear side from the vehicle V Show.
- the camera 10 is made into the predetermined
- the detection areas A1 and A2 in this example are trapezoidal in plan view (in a bird's-eye view), and the positions, sizes, and shapes of the detection areas A1 and A2 are determined based on the distances d 1 to d 4. Be done.
- the detection areas A1 and A2 in the example shown in the figure are not limited to the trapezoidal shape, but may be another shape such as a rectangle in a bird's-eye view as shown in FIG.
- the distance d1 is a distance from the host vehicle V to the ground lines L1 and L2.
- Grounding lines L1 and L2 mean lines on which a three-dimensional object existing in a lane adjacent to the lane in which the host vehicle V travels contacts the ground. In the present embodiment, it is an object to detect another vehicle VX or the like (including a two-wheeled vehicle etc.) traveling on the left and right lanes adjacent to the lane of the own vehicle V on the rear side of the own vehicle V.
- the distance d1 which is the position of the ground line L1, L2 of the other vehicle VX It can be determined substantially fixedly.
- the distance d1 is not limited to being fixed and may be variable.
- the computer 30 recognizes the position of the white line W with respect to the vehicle V by a technique such as white line recognition, and determines the distance d11 based on the recognized position of the white line W.
- the distance d1 is variably set using the determined distance d11.
- the distance d1 is It shall be fixedly determined.
- the distance d2 is a distance extending from the rear end of the host vehicle V in the traveling direction of the vehicle.
- the distance d2 is determined such that the detection areas A1 and A2 at least fall within the angle of view a of the camera 10.
- the distance d2 is set to be in contact with the range divided into the angle of view a.
- the distance d3 is a distance indicating the length of the detection areas A1 and A2 in the vehicle traveling direction.
- the distance d3 is determined based on the size of the three-dimensional object to be detected. In the present embodiment, since the detection target is the other vehicle VX or the like, the distance d3 is set to a length including the other vehicle VX.
- the distance d4 is a distance indicating a height set so as to include a tire of another vehicle VX or the like in the real space, as shown in FIG. 13 (b).
- the distance d4 is a length shown in FIG. 13A in the bird's-eye view image.
- the distance d4 may be a length not including lanes adjacent to the left and right adjacent lanes (that is, lanes adjacent to two lanes) in the bird's-eye view image. If the lane adjacent to the two lanes from the lane of the host vehicle V is included, whether the other vehicle VX exists in the adjacent lanes to the left and right of the host lane where the host vehicle V is traveling This is because no distinction can be made as to whether the other vehicle VX exists.
- the distances d1 to d4 are determined, and thereby the positions, sizes, and shapes of the detection areas A1 and A2 are determined.
- the position of the upper side b1 of the trapezoidal detection areas A1 and A2 is determined by the distance d1.
- the start position C1 of the upper side b1 is determined by the distance d2.
- the end point position C2 of the upper side b1 is determined by the distance d3.
- Sides b2 of the trapezoidal detection areas A1 and A2 are determined by the straight line L3 extending from the camera 10 toward the start position C1.
- the side b3 of the trapezoidal detection areas A1 and A2 is determined by the straight line L4 extending from the camera 10 toward the end position C2.
- the position of the lower side b4 of the trapezoidal detection areas A1 and A2 is determined by the distance d4.
- regions surrounded by the sides b1 to b4 are detection regions A1 and A2.
- the detection areas A1 and A2 are, as shown in FIG. 13B, a true square (rectangle) in the real space on the rear side of the host vehicle V.
- the viewpoint conversion unit 31 inputs captured image data of a predetermined area obtained by imaging by the camera 10.
- the viewpoint conversion unit 31 performs viewpoint conversion processing on the input captured image data on bird's-eye view image data in a state of being viewed from a bird's-eye view.
- the state of being viewed as a bird's eye is a state viewed from the viewpoint of a virtual camera looking down from above, for example, vertically downward (or slightly obliquely downward).
- This viewpoint conversion process can be realized, for example, by the technique described in Japanese Patent Laid-Open No. 2008-219063.
- the luminance difference calculation unit 35 calculates the luminance difference with respect to the bird's-eye view image data whose viewpoint is converted by the viewpoint conversion unit 31 in order to detect an edge of a three-dimensional object included in the bird's-eye view image.
- the luminance difference calculation unit 35 calculates, for each of a plurality of positions along a vertical imaginary line extending in the vertical direction in real space, the luminance difference between two pixels in the vicinity of each position.
- the luminance difference calculation unit 35 can calculate the luminance difference by either a method of setting only one vertical imaginary line extending in the vertical direction in real space or a method of setting two vertical imaginary lines.
- the luminance difference calculation unit 35 is different from the first vertical imaginary line corresponding to a line segment extending in the vertical direction in the real space and the first vertical imaginary line in the vertical direction in the real space with respect to the bird's-eye view image subjected to viewpoint conversion.
- a second vertical imaginary line corresponding to the extending line segment is set.
- the brightness difference calculation unit 35 continuously obtains the brightness difference between the point on the first vertical imaginary line and the point on the second vertical imaginary line along the first vertical imaginary line and the second vertical imaginary line.
- the luminance difference calculation unit 35 corresponds to a line segment extending in the vertical direction in real space, and passes through the detection area A1 as a first vertical imaginary line La (hereinafter referred to as an attention line La. Set). Further, unlike the attention line La, the luminance difference calculation unit 35 corresponds to a line segment extending in the vertical direction in real space, and a second vertical imaginary line Lr (hereinafter referred to as a reference line Lr) passing through the detection area A1.
- the reference line Lr is set at a position separated from the attention line La by a predetermined distance in real space.
- a line corresponding to a line segment extending in the vertical direction in real space is a line that radially spreads from the position Ps of the camera 10 in a bird's-eye view image.
- the radially extending line is a line along the direction in which the three-dimensional object falls when converted to bird's-eye view.
- the luminance difference calculation unit 35 sets an attention point Pa (a point on the first vertical imaginary line) on the attention line La. Further, the luminance difference calculation unit 35 sets a reference point Pr (a point on the second vertical imaginary line) on the reference line Lr.
- the attention line La, the attention point Pa, the reference line Lr, and the reference point Pr have the relationship shown in FIG. 14B in real space. As is clear from FIG.
- the attention line La and the reference line Lr are lines extending in the vertical direction in the real space, and the attention point Pa and the reference point Pr have substantially the same height in the real space
- the point is set to
- the attention point Pa and the reference point Pr do not necessarily have exactly the same height, and an error that allows the attention point Pa and the reference point Pr to be regarded as the same height is allowed.
- the luminance difference calculation unit 35 obtains the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr. If the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr is large, it is considered that an edge exists between the attention point Pa and the reference point Pr. Therefore, the edge line detection unit 36 illustrated in FIG. 3 detects an edge line based on the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr.
- FIG. 15 is a diagram showing the detailed operation of the luminance difference calculation unit 35, and FIG. 15 (a) shows a bird's-eye view image in a bird's-eye view state, and FIG. 15 (b) is shown in FIG. It is the figure which expanded some B1 of the bird's-eye view image.
- FIG. 15 shows only the detection area A1 is illustrated and described with reference to FIG. 15, the luminance difference is calculated in the same procedure for the detection area A2.
- the luminance difference calculation unit 35 first sets the reference line Lr.
- the reference line Lr is set along the vertical direction at a position separated by a predetermined distance in real space from the attention line La.
- the reference line Lr is set at a position 10 cm away from the attention line La in real space.
- the reference line Lr is set, for example, on the wheel of the tire of the other vehicle VX which is separated by 10 cm from the rubber of the tire of the other vehicle VX on the bird's-eye view image.
- the luminance difference calculation unit 35 sets a plurality of attention points Pa1 to PaN on the attention line La.
- attention points Pai six attention points Pa1 to Pa6 (hereinafter, referred to simply as attention points Pai when showing arbitrary points) are set.
- the number of attention points Pa set on the attention line La may be arbitrary. In the following description, it is assumed that N attention points Pa are set on the attention line La.
- the luminance difference calculation unit 35 sets each of the reference points Pr1 to PrN to have the same height as each of the attention points Pa1 to PaN in real space. Then, the luminance difference calculation unit 35 calculates the luminance difference between the attention point Pa at the same height and the reference point Pr. Thereby, the luminance difference calculation unit 35 calculates the luminance difference of the two pixels at each of a plurality of positions (1 to N) along the vertical imaginary line extending in the vertical direction in the real space. The luminance difference calculation unit 35 calculates, for example, the luminance difference between the first reference point Pa1 and the first reference point Pr1, and the luminance difference between the second attention point Pa2 and the second reference point Pr2. Will be calculated.
- the luminance difference calculation unit 35 continuously obtains the luminance difference along the attention line La and the reference line Lr. That is, the luminance difference calculation unit 35 sequentially obtains the luminance differences between the third to Nth attention points Pa3 to PaN and the third to Nth reference points Pr3 to PrN.
- the luminance difference calculation unit 35 repeatedly executes processing such as setting of the reference line Lr, setting of the attention point Pa and the reference point Pr, and calculation of the luminance difference while shifting the attention line La in the detection area A1. That is, the luminance difference calculation unit 35 repeatedly executes the above process while changing the positions of the attention line La and the reference line Lr by the same distance in the extending direction of the ground line L1 in real space.
- the luminance difference calculation unit 35 sets, for example, a line that has been the reference line Lr in the previous process to the attention line La, sets the reference line Lr to the attention line La, and sequentially obtains the luminance difference. It will be.
- the edge line detection unit 36 detects an edge line from the continuous luminance difference calculated by the luminance difference calculation unit 35.
- the luminance difference is small because the first attention point Pa1 and the first reference point Pr1 are located in the same tire portion.
- the second to sixth attention points Pa2 to Pa6 are located in the rubber portion of the tire, and the second to sixth reference points Pr2 to Pr6 are located in the wheel portion of the tire. Therefore, the luminance difference between the second to sixth attention points Pa2 to Pa6 and the second to sixth reference points Pr2 to Pr6 becomes large.
- the edge line detection unit 36 can detect that an edge line exists between the second to sixth focus points Pa2 to Pa6 having a large luminance difference and the second to sixth reference points Pr2 to Pr6. it can.
- the edge line detection unit 36 first uses the i-th attention point Pai (coordinates (xi, yi)) and the i-th reference point Pri (coordinates (coordinates (coordinate From the luminance difference with xi ′, yi ′)), the i-th attention point Pai is attributed.
- I (xi, yi)> I (xi ', yi') + t s (xi, yi) 1
- I (xi, yi) ⁇ I (xi ', yi')-t s (xi, yi) -1
- Other than the above s (xi, yi) 0
- Equation 1 t indicates a threshold, I (xi, yi) indicates the luminance value of the i-th attention point Pai, and I (xi ', yi') indicates the luminance value of the i-th reference point Pri .
- the attribute s (xi, yi) of the attention point Pai is “1”.
- the attribute s (xi, yi) of the attention point Pai is ' ⁇ 1'.
- the attribute s (xi, yi) of the attention point Pai is '0'.
- the threshold value t may be set in advance and may be changed in accordance with a control command issued by the control unit 39 shown in FIG. 3, but the details will be described later.
- the edge line detection unit 36 determines whether or not the attention line La is an edge line based on continuity c (xi, yi) of the attribute s along the attention line La based on Formula 2 below.
- c (xi, yi) 1
- c (xi, yi) 0
- the edge line detection unit 36 obtains the sum of the continuity c of all the attention points Pa on the attention line La.
- the edge line detection unit 36 normalizes the continuity c by dividing the sum of the obtained continuity c by the number N of the attention points Pa.
- the edge line detection unit 36 determines that the attention line La is an edge line.
- the threshold value ⁇ is a value set in advance by experiments or the like.
- the threshold value ⁇ may be set in advance, or may be changed in accordance with a control command according to the possibility of detection of a shadow of the control unit 39 described later.
- the edge line detection unit 36 determines whether the attention line La is an edge line based on the following Equation 3. Then, the edge line detection unit 36 determines whether all the attention lines La drawn on the detection area A1 are edge lines. [Equation 3] Cc (xi, yi) / N> ⁇
- the three-dimensional object detection unit 37 detects a three-dimensional object based on the amount of edge lines detected by the edge line detection unit 36.
- the three-dimensional object detection device 1 detects an edge line extending in the vertical direction in real space. The fact that many edge lines extending in the vertical direction are detected means that there is a high possibility that three-dimensional objects exist in the detection areas A1 and A2.
- the three-dimensional object detection unit 37 detects a three-dimensional object based on the amount of edge lines detected by the edge line detection unit 36. Furthermore, prior to detecting a three-dimensional object, the three-dimensional object detection unit 37 determines whether the edge line detected by the edge line detection unit 36 is correct.
- the three-dimensional object detection unit 37 determines whether or not the change in luminance along the edge line of the bird's-eye view image on the edge line is larger than a predetermined threshold. If the brightness change of the bird's-eye view image on the edge line is larger than the threshold value, it is determined that the edge line is detected due to an erroneous determination. On the other hand, when the luminance change of the bird's-eye view image on the edge line is not larger than the threshold, it is determined that the edge line is correct.
- the threshold is a value set in advance by experiment or the like.
- FIG. 16 is a view showing the luminance distribution of the edge line
- FIG. 16 (a) shows the edge line and the luminance distribution when another vehicle VX is present as a three-dimensional object in the detection area A1. Shows an edge line and a luminance distribution when there is no three-dimensional object in the detection area A1.
- attention line La set to the tire rubber part of the other vehicle VX in a bird's-eye view image is an edge line.
- the luminance change of the bird's-eye view image on the attention line La is gentle. This is because the tire of the other vehicle VX is stretched in the bird's-eye view image by the viewpoint conversion of the image captured by the camera 10 into the bird's-eye view image.
- FIG. 16B it is assumed that the attention line La set in the white character portion “50” drawn on the road surface in the bird's-eye view image is erroneously determined as an edge line.
- the change in luminance of the bird's-eye view image on the attention line La has a large undulation. This is because on the edge line, a portion with high luminance in white characters and a portion with low luminance such as the road surface are mixed.
- the three-dimensional object detection unit 37 determines whether or not the edge line is detected due to an erroneous determination.
- the three-dimensional object detection unit 37 determines that the edge line is detected by an erroneous determination when the change in luminance along the edge line is larger than a predetermined threshold. And the said edge line is not used for detection of a solid thing.
- white characters such as “50” on the road surface, weeds on the road shoulder, and the like are determined as edge lines, and the detection accuracy of the three-dimensional object is prevented from being lowered.
- the three-dimensional object detection unit 37 calculates the luminance change of the edge line according to any one of the following expressions 4 and 5.
- the change in luminance of the edge line corresponds to the evaluation value in the vertical direction in real space.
- Equation 4 evaluates the luminance distribution by the sum of squares of differences between the ith luminance value I (xi, yi) on the attention line La and the adjacent i + 1th luminance value I (xi + 1, yi + 1).
- Equation 5 evaluates the luminance distribution by the sum of the absolute values of the differences between the ith luminance value I (xi, yi) on the attention line La and the adjacent i + 1 luminance value I (xi + 1, yi + 1). Do.
- b (xi, yi) 0
- the attribute b (xi, yi) of the attention point Pa (xi, yi) Become.
- the attribute b (xi, yi) of the focused point Pai is '0'.
- the threshold value t2 is preset by an experiment or the like to determine that the attention line La is not on the same three-dimensional object. Then, the three-dimensional object detection unit 37 adds up the attributes b for all the attention points Pa on the attention line La to obtain an evaluation value in the vertical equivalent direction, and determines whether the edge line is correct.
- FIG.17 and FIG.18 is a flowchart which shows the detail of the solid-object detection method which concerns on this embodiment.
- step S21 the camera 10 captures an image of a predetermined area specified by the angle of view a and the mounting position.
- the viewpoint conversion unit 31 inputs captured image data captured by the camera 10 in step S21, performs viewpoint conversion, and generates bird's-eye view image data.
- step S23 the luminance difference calculation unit 35 sets an attention line La on the detection area A1. At this time, the luminance difference calculation unit 35 sets a line corresponding to a line extending in the vertical direction in real space as the attention line La.
- step S24 the luminance difference calculation unit 35 sets a reference line Lr on the detection area A1. At this time, the luminance difference calculation unit 35 corresponds to a line segment extending in the vertical direction in real space, and sets a line separated from the attention line La and the real space by a predetermined distance as a reference line Lr.
- step S25 the luminance difference calculation unit 35 sets a plurality of focus points Pa on the focus line La. At this time, the luminance difference calculation unit 35 sets as many attention points Pa as there is no problem at the time of edge detection by the edge line detection unit 36. Further, in step S26, the luminance difference calculation unit 35 sets the reference point Pr so that the attention point Pa and the reference point Pr have substantially the same height in real space. As a result, the attention point Pa and the reference point Pr are aligned in a substantially horizontal direction, and it becomes easy to detect an edge line extending in the vertical direction in real space.
- step S27 the luminance difference calculation unit 35 calculates the luminance difference between the reference point Pa and the reference point Pr, which have the same height in real space.
- the edge line detection unit 36 calculates the attribute s of each attention point Pa according to the above-described Equation 1.
- step S28 the edge line detection unit 36 calculates the continuity c of the attribute s of each attention point Pa according to Equation 2 described above.
- step S29 the edge line detection unit 36 determines whether or not the value obtained by normalizing the sum of the continuity c is larger than the threshold value ⁇ according to Equation 3 above.
- the edge line detection unit 36 detects the attention line La as an edge line in step S30. Then, the process proceeds to step S31. If it is determined that the normalized value is not greater than the threshold value ⁇ (S29: NO), the edge line detection unit 36 does not detect the attention line La as an edge line, and the process proceeds to step S31.
- the threshold value ⁇ can be set in advance, but can be changed by the control unit 39 in accordance with a control command.
- step S31 the calculator 30 determines whether or not the processing in steps S23 to S30 has been performed for all of the attention lines La that can be set on the detection area A1. If it is determined that the above process has not been performed for all the attention lines La (S31: NO), the process returns to step S23, a new attention line La is set, and the process up to step S31 is repeated. On the other hand, when it is determined that the above process has been performed for all the attention lines La (S31: YES), the process proceeds to step S32 in FIG.
- step S32 in FIG. 18 the three-dimensional object detection unit 37 calculates, for each edge line detected in step S30 in FIG. 17, the change in luminance along the edge line.
- the three-dimensional object detection unit 37 calculates the luminance change of the edge line according to any one of the expressions 4, 5 and 6 described above.
- step S33 the three-dimensional object detection unit 37 excludes, among the edge lines, an edge line whose luminance change is larger than a predetermined threshold. That is, it is determined that the edge line having a large change in luminance is not a correct edge line, and the edge line is not used for detection of a three-dimensional object.
- the predetermined threshold value is a value set based on a change in luminance generated by a character on the road surface, a weed on the road shoulder, and the like, which is obtained in advance by experiments and the like.
- step S34 the three-dimensional object detection unit 37 determines whether the amount of edge lines is equal to or greater than a second threshold value ⁇ .
- the second threshold value ⁇ may be obtained in advance by experiment or the like and set, and may be changed in accordance with a control command issued by the control unit 39 shown in FIG. 3, the details of which will be described later. For example, when a four-wheeled vehicle is set as a three-dimensional object to be detected, the second threshold value ⁇ is set in advance based on the number of edge lines of the four-wheeled vehicle that has appeared in the detection area A1 by experiment or the like.
- the three-dimensional object detection unit 37 detects that there is a three-dimensional object in the detection area A1 in step S35. On the other hand, when it is determined that the amount of edge lines is not the second threshold ⁇ or more (S34: NO), the three-dimensional object detection unit 37 determines that there is no three-dimensional object in the detection area A1. Thereafter, the processing shown in FIGS. 17 and 18 ends.
- the detected three-dimensional object may be determined to be another vehicle VX traveling in the adjacent lane next to the lane in which the host vehicle V is traveling, or in consideration of the relative velocity of the detected three-dimensional object to the host vehicle V It may be determined whether it is another vehicle VX traveling in the adjacent lane.
- the second threshold value ⁇ can be set in advance, but can be changed to the control unit 39 according to a control command.
- the vertical direction in real space with respect to the bird's-eye view image Set a vertical imaginary line as a line segment extending to Then, for each of a plurality of positions along a virtual imaginary line, it is possible to calculate the luminance difference between two pixels in the vicinity of each position, and to determine the presence or absence of a three-dimensional object based on the continuity of the luminance difference.
- an attention line La corresponding to a line segment extending in the vertical direction in real space and a reference line Lr different from the attention line La are set for the detection areas A1 and A2 in the bird's-eye view image. Then, the luminance difference between the attention point Pa on the attention line La and the reference point Pr on the reference line Lr is continuously obtained along the attention line La and the reference line La. Thus, the luminance difference between the attention line La and the reference line Lr is determined by continuously determining the luminance difference between the points. When the luminance difference between the attention line La and the reference line Lr is high, there is a high possibility that the edge of the three-dimensional object is present at the setting location of the attention line La.
- a three-dimensional object can be detected based on the continuous luminance difference.
- the three-dimensional object Detection process is not affected. Therefore, according to the method of this embodiment, the detection accuracy of the three-dimensional object can be improved.
- the difference in luminance between two points of substantially the same height near the vertical imaginary line is determined. Specifically, since the luminance difference is determined from the attention point Pa on the attention line La and the reference point Lr on the reference line Lr, which have substantially the same height in real space, the luminance in the case where there is an edge extending in the vertical direction The difference can be clearly detected.
- the attention point Pa is attributed based on the luminance difference between the attention point Pa on the attention line La and the reference point Pr on the reference line Lr, and the continuity of the attribute along the attention line La c Since it is determined whether the attention line La is an edge line based on the above, the boundary between the high-brightness area and the low-brightness area is detected as an edge line, and edge detection along human natural sense is performed. Can. This effect will be described in detail.
- FIG. 19 is a view showing an example of an image for explaining the processing of the edge line detection unit 36. As shown in FIG.
- This image example shows a first stripe pattern 101 showing a stripe pattern in which a high brightness area and a low brightness area are repeated, and a second stripe pattern in which a low brightness area and a high brightness area are repeated.
- 102 are adjacent images. Further, in this example of the image, the area with high luminance of the first stripe pattern 101 and the area with low luminance of the second stripe pattern 102 are adjacent to each other, and the area with low luminance of the first stripe pattern 101 and the second stripe pattern 102. The region where the luminance of the image is high is adjacent. The portion 103 located at the boundary between the first stripe pattern 101 and the second stripe pattern 102 tends not to be perceived as an edge by human senses.
- the part 103 is recognized as an edge when an edge is detected based on only the luminance difference.
- the edge line detection part 36 determines that the part 103 is an edge line only when there is continuity in the attribute of the luminance difference. It is possible to suppress an erroneous determination in which a part 103 not recognized as an edge line as a sense is recognized as an edge line, and edge detection in accordance with human sense can be performed.
- the change in luminance of the edge line detected by the edge line detection unit 36 is larger than a predetermined threshold value, it is determined that the edge line is detected due to an erroneous determination.
- a three-dimensional object included in the captured image tends to appear in the bird's-eye view image in a stretched state.
- the tire of the other vehicle VX is stretched as described above, since one portion of the tire is stretched, the brightness change of the bird's-eye view image in the stretched direction tends to be small.
- the bird's-eye view image includes a mixed region of a high luminance such as a character part and a low luminance region such as a road part.
- the luminance change in the stretched direction tends to be large. Therefore, by determining the luminance change of the bird's-eye view image along the edge line as in the present example, the edge line detected by the erroneous determination can be recognized, and the detection accuracy of the three-dimensional object can be enhanced.
- the three-dimensional object detection device 1 of this example includes the two-dimensional object detection unit 33 (or the three-dimensional object detection unit 37) described above, the three-dimensional object determination unit 34, the shadow detection and prediction unit 38, and a control unit And 39. Based on the detection result by the three-dimensional object detection unit 33 (or the three-dimensional object detection unit 37), the three-dimensional object judgment unit 34 finally determines whether the three-dimensional object detected is the other vehicle VX in the detection areas A1 and A2. To judge.
- the shadow detection and prediction unit 38 detects an environmental factor in which a shadow is detected in each of the detection areas A1 and A2, and the possibility that a shadow is detected in each of the detection areas A1 and A2 is a predetermined value based on the detected environmental factor. It is determined whether or not it is above.
- the control unit 39 suppresses the determination that the three-dimensional object to be detected is the other vehicle VX when the shadow detection / prediction unit 38 determines that the possibility of detection of a shadow is equal to or greater than a predetermined value. Do. Specifically, the control unit 39 configures each unit (the control unit 39) so that it is suppressed that the detected three-dimensional object is determined to be the other vehicle V present in the detection areas A1 and A2.
- Output control instructions to control For example, the control unit 39 determines that the three-dimensional object detection unit 33 (or the three-dimensional object detection unit 37) detects that there is a three-dimensional object, or determines that the three-dimensional object by the three-dimensional object determination unit 34 is finally another vehicle VX.
- a control command for adjusting a threshold value or an output value used for detection or judgment is generated to suppress output of a result, and the three-dimensional object detection unit 33 (or the three-dimensional object detection unit 37) or the three-dimensional object judgment unit 34 Send to
- control unit 39 instructs the control command to stop the detection process of the three-dimensional object or the determination of whether the three-dimensional object is the other vehicle VX, the three-dimensional object is not detected or the three-dimensional object is not the other vehicle VX
- a control command that causes the result to be output can be generated and sent to the three-dimensional object detection unit 33 (or the three-dimensional object detection unit 37) or the three-dimensional object determination unit 34.
- the three-dimensional object detection unit 33 of this embodiment adjusts the threshold value or the output value according to the control command of the control unit 39, detects the three-dimensional object under strict criteria, and detects that the three-dimensional object is not detected. Output, or stop the three-dimensional object detection process itself.
- the three-dimensional object determination unit 38 adjusts the threshold value or the output value according to the control command of the control unit 39, and determines whether the three-dimensional object detected under the strict criteria is the other vehicle VX. The determination that the three-dimensional object is not the other vehicle VX is output, or the three-dimensional object determination processing itself is stopped.
- FIG. 20 is a view showing an example of a situation in which a shadow is reflected in detection areas A1 and A2 set to the left and right behind the host vehicle V. As shown in FIG. 20, when the traveling direction Vs of the vehicle V is south, and the sunlight L is inserted from south-southwest to southwest, the shadow R2 of the vehicle V is reflected in the detection area A2 There is.
- the shadow R1 of the other vehicle VX traveling south to the south like the host vehicle V and traveling in the adjacent lane next to the traveling lane is reflected in the detection area A1.
- the situation in which the shadow of the vehicle V or the other vehicle VX is reflected in the detection areas A1 and A2 is not limited to the scene of FIG. 20, and various scenes can be assumed.
- a situation in which the possibility that the shadows R1 and R2 are reflected in the detection areas A1 and A2 is high is defined as a control trigger.
- conditions serving as a trigger of control of the present embodiment will be described.
- the shadow detection and prediction unit 38 detects the traveling direction and the traveling point of the vehicle V as an environmental factor, and the calendar in which the direction of the sun at each point is associated with time. If the traveling direction at the detected traveling point of the host vehicle V is a direction belonging to a predetermined direction range based on the direction of the sun with reference to the information, shadows are detected in the respective detection areas A1 and A2 It is determined that the possibility is greater than or equal to a predetermined value.
- the running direction matches the direction in which the sun is present, it is assumed that the possibility of detecting a shadow is equal to or greater than a predetermined value, and the shadow is detected according to the amount of deviation between the running direction and the direction in which the sun is present. It is possible to calculate quantitatively the possibility of being In addition, the predetermined value used as a threshold value can be set experimentally.
- the traveling point of the vehicle V which is used as an environmental factor in the present determination, is detected by the position detection device 50 including a GPS (Global Positioning System) mounted on the vehicle V.
- GPS Global Positioning System
- the position detection device 50 one mounted on the navigation device of the host vehicle V can be used.
- the traveling direction can be detected based on the temporal change of the detected position.
- calendar information in which the direction in which the sun exists at each point is associated with time can be stored in advance in the control unit 39.
- the host vehicle V moves in the direction in which the sun serving as the light source is present, and the host vehicle V and other vehicles traveling in the adjacent lane in the detection areas A1 and A2 set behind the host vehicle V It can be determined that the shadow of VX is easily reflected. As a result, it is possible to prevent the other vehicle VX from being erroneously detected based on the shadow image of the vehicle V and the other vehicle VX reflected in the detection areas A1 and A2.
- the shadow detection and prediction unit 38 of the present embodiment detects the traveling point and traveling time of the own vehicle as an environmental factor, refers to calendar information including sunset time at each point, and detects the detected one
- the traveling point at the traveling time of the vehicle V is a predetermined non-sunset state before sunset, it is determined that the possibility that a shadow is detected in each of the detection areas A1 and A2 is equal to or more than a predetermined value.
- the predetermined non-sunset state can be a state where the current time is within a predetermined time before or after the south middle when the sun is highest, or the current time can be a state from the sun rise time to the sunset time .
- the possibility that a shadow is detected is a predetermined value or more, and the current time and sunset time or south middle time Depending on the amount of deviation, the possibility of detecting a shadow can be quantitatively calculated.
- the predetermined value used as a threshold value can be set experimentally.
- the travel point of the vehicle V can be acquired from the position detection device 50 as described above.
- the traveling time can also be acquired from the clock provided in the position detection device 50.
- Calendar information including the sunset time at each point can be stored in the control unit 39 in advance.
- the host vehicle V is moving before the sunset when the sun serving as the light source is present, and the host vehicle V and other vehicles traveling in the adjacent lane in the detection areas A1 and A2 set behind the host vehicle V It can be determined that the shadow of VX is easily reflected. As a result, it is possible to prevent the other vehicle VX from being erroneously detected based on the shadow image of the vehicle V and the other vehicle VX reflected in the detection areas A1 and A2.
- the shadow detection and prediction unit 38 of the present embodiment detects the brightness of the imaging area of the camera 10 as an environmental factor, and when the brightness of the detected imaging area is equal to or more than a predetermined value, It is determined that the possibility that a shadow is detected in each of the detection areas A1 and A2 is equal to or greater than a predetermined value.
- the possibility of detecting a shadow can be quantitatively calculated according to the value of the brightness of the imaging region.
- the predetermined value used as a threshold value can be set experimentally.
- the imaging area in which the brightness is detected may be the entire area that can be imaged by the camera 10, or an area including at least the detection areas A1 and A2 may be set, or the detection areas A1 and A2 themselves. May be
- the brightness can be detected from an image captured by the camera 10, or a separately provided illuminometer can be used.
- the shadow detection and prediction unit 38 of this embodiment detects the traveling point and traveling time of the vehicle V as an environmental factor, and refers to calendar information in which the altitude of the sun at each point is associated with the time. If the detected altitude of the sun at the traveling point of the host vehicle V is less than a predetermined height, it is determined that the possibility that a shadow is detected in each of the detection areas A1 and A2 is a predetermined value or more . Also, depending on the altitude of the sun, the possibility of detecting a shadow can be quantitatively calculated. In addition, the predetermined value used as a threshold value can be set experimentally.
- the travel point of the vehicle V can be acquired from the position detection device 50 as described above.
- the traveling time can also be acquired from the clock provided in the position detection device 50.
- Calendar information in which the altitude of the sun at each point is associated with the time can be stored in the control unit 39 in advance.
- the shadow is extended because the altitude of the sun is low at the position and time when the vehicle V is present, and the vehicle V and the adjacent lane are traveled in the detection areas A1 and A2 set behind the vehicle V It can be determined that the shadow of the other vehicle VX is likely to be reflected. From a different point of view, the shadow tends to become short (does not extend) in the middle of the south when the sun is high, so it is considered that the shadow is less likely to appear in the detection areas A1 and A2. That is, in a scene where the altitude of the sun is high, it may not be necessary to suppress the determination that the three-dimensional object is the other vehicle VX.
- the shadow detection and prediction unit 38 of the present embodiment detects the luminance of each of the detection regions A1 and A2 as an environmental factor, and the region where the luminance of each of the detection regions A1 and A2 is less than a predetermined value, ie, a shadow If a predetermined area is present in the detection areas A1 and A2 over a predetermined area, it is determined that the possibility of detecting a shadow in each of the detection areas A1 and A2 is equal to or higher than a predetermined value. In addition, the possibility of detecting a shadow can be quantitatively calculated according to the luminance value. In addition, the predetermined value used as a threshold value can be set experimentally.
- the luminance of each of the detection areas A1 and A2 can be obtained from the image information obtained by the camera 10. Pixels whose luminance is less than a predetermined value are extracted, and further, regions in which pixels whose luminance is less than a predetermined value are included at a predetermined density or more are extracted. And the area according to the pixel count of the extracted area
- the sixth condition is a condition that can be applied when detecting a three-dimensional object based on edge information.
- the shadow detection / prediction unit 38 of the present embodiment is configured such that a pixel group having a luminance difference equal to or more than a predetermined value detected in the detection areas A1 and A2 based on the edge information detected by the three-dimensional object detection unit 37 has a predetermined direction. It is determined whether the possibility that a shadow is detected in each of the detection areas A1 and A2 is equal to or greater than a predetermined value, based on the aspect of the edge information existing along.
- FIG. 21 is an example of an aspect of the edges EL1 to EL4 detected when the other vehicle VX is present in the detection area A1.
- four edges EL1 to EL4 are observed according to the contrast of the luminance observed between the wheel and the rubber portion of the wheel of another vehicle VX, and the edges EL1 to EL4 of this example are obtained.
- Any luminance distribution amount is equal to or greater than the luminance threshold value sb.
- the edges EL1 to EL4 include pixel groups Ep1 to Ep6 exhibiting a luminance difference equal to or more than a predetermined value, and pixel groups having a luminance difference less than the predetermined value existing between the pixel groups.
- the brightness contrast is reversed between the pixel groups Ep1 to Ep6 exhibiting a brightness difference greater than or equal to the predetermined value and the pixel group having the brightness difference less than the predetermined value.
- the number of times of inversion of the luminance is large, the number of pixel groups Ep1 to Ep6 showing a luminance difference equal to or more than a predetermined value is large, and it can be said that the edge is clear.
- the distance between the edge lines EL1 and EL2 and the distance between the edge lines EL3 and EL4 are substantially equal, and the distance between the edge lines EL1 and EL2 and the edge line EL3
- the distance from EL4 is shorter than the distance between edge lines EL2 and EL3.
- FIG. 22 shows an example of the edge EL11 to EL41 detected when the other vehicle VX does not actually exist in the detection area A1 and the shadow R12 of an object is reflected in the detection area A1.
- the edges EL11 to EL41 are detected according to the pattern of the shadow R12, the number of pixel groups Ep11 to Ep41, the number of inversions is small, and the distribution frequency of the pixel groups along a predetermined direction is also low.
- the number of edges EL1, EL3 and EL4 whose distribution frequency is equal to or higher than the threshold Sb is also reduced to three.
- the distance between the edge lines EL11 to EL41 does not have the feature of the distance between the edge lines EL1 to EL4 derived from the other vehicle VX shown in FIG.
- each of the detection areas A1 and A2 is based on the difference between the information of the edge information extracted from the existing other vehicle VX and the edge information extracted from the shadow of the reflected virtual image. It is determined whether the possibility that a shadow is detected is equal to or greater than a predetermined value.
- the shadow detection and prediction unit 38 of the present embodiment detects the detection areas A1 and A1. It is determined that the possibility that a shadow is detected at A2 is equal to or greater than a predetermined value.
- the detection target is four-wheeled vehicle, the number of edge lines EL detected is four.
- the number of edge lines EL is three or less, it is not a vehicle but a shadow.
- the number of tires such as trailers is four or more, the number of edge lines EL determined to be a shadow can be set appropriately.
- the distance between the edge lines EL11 and EL21 and the distance between the edge lines EL31 and EL41 are approximately equal, and the distance between the edge lines EL11 and EL21 and the distance between the edge lines EL31 and EL41 are the distance between the edge lines EL21 and EL31 If the shorter feature is not extracted, it can be determined that the shadow is not the vehicle.
- the shadow detection / prediction unit 38 uses the threshold value (predetermined value) of the luminance difference for detecting the pixel group Ep, which is used when detecting the edge line, and the pixel group detected above the edge line EL.
- the number of Eps or the number of times of inversion, and the distance (interval) between the edge lines EL can be appropriately set in order to determine the possibility of the shadow being reflected.
- the possibility of detecting a shadow can be quantitatively calculated according to the number of edge lines EL, the luminance of the pixel group Ep, the number of pixel groups Ep, or the number of inversions.
- the predetermined value used as a threshold value can be set experimentally.
- the shadow detection and prediction unit 38 outputs, to the control unit 39, the determination result that there is a high possibility that a shadow is reflected in the detection areas A1 and A2.
- control unit 39 will be described. If the control unit 39 according to the present embodiment determines that the shadow detection / prediction unit 38 “is likely to detect a shadow in the detection areas A1 and A2” in the previous process, the control unit 39 in the third process It is possible to generate a control command to be executed in any one or more of the object detection units 33 and 37, the three-dimensional object judgment unit 34, the shadow detection prediction unit 38, or the control unit 39 that is the self.
- the control command of the present embodiment is a command for controlling the operation of each part such that a three-dimensional object is detected and it is suppressed that the detected three-dimensional object is determined to be another vehicle VX. This is to prevent the image of the shadow reflected in the detection areas A1 and A2 from being erroneously judged as the other vehicle VX traveling in the adjacent lane to be detected. Since the computer 30 of this embodiment is a computer, control instructions for three-dimensional object detection processing, three-dimensional object judgment processing, shadow detection prediction processing for predicting the possibility of detection of shadows may be incorporated in the program of each processing in advance. , May be sent out at runtime.
- the control command of the present embodiment may be a command to a result of stopping the process of determining the detected three-dimensional object as another vehicle, or determining the detected three-dimensional object as not the other vehicle. It may be an instruction to reduce the sensitivity when detecting a three-dimensional object based on differential waveform information, or an instruction to adjust the sensitivity when detecting a three-dimensional object based on edge information.
- control commands output by the control unit 39 will be described.
- control instructions in the case of detecting a three-dimensional object based on differential waveform information will be described.
- the three-dimensional object detection unit 33 detects a three-dimensional object based on the difference waveform information and the first threshold value ⁇ .
- the control unit 39 performs control to increase the first threshold ⁇ .
- the instruction is output to the three-dimensional object detection unit 33.
- the first threshold ⁇ is the first threshold ⁇ for determining the peak of the differential waveform DW t in step S7 of FIG. 11 (see FIG. 5).
- the control unit 39 can output a control instruction to increase the threshold value p regarding the difference of the pixel value in the difference waveform information to the three-dimensional object detection unit 33.
- the control unit 39 determines in the previous process that "the possibility that a shadow is detected in the detection areas A1 and A2 is high"
- the image of the shadow reflected in the detection areas A1 and A2 is a solid object. It is determined that the possibility of being detected as information indicating presence is high. If a three-dimensional object is detected in the same manner as usual, the shadow reflected in the detection areas A1 and A2 is the image of the other vehicle VX traveling in the detection areas A1 and A2 although there is no other vehicle VX present. It may be falsely detected.
- the control unit 39 changes the first threshold value ⁇ or the threshold value p regarding the difference of the pixel value at the time of generating the difference waveform information to be high so that the three-dimensional object is not easily detected in the next processing.
- the threshold value for determination is changed to a high value, the detection sensitivity is adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is difficult to detect, the shadow reflected in the detection areas A1 and A2 Can be prevented from being erroneously detected as the other vehicle VX traveling in the adjacent lane.
- control unit 39 determines the difference image of the bird's-eye view image. It is possible to output to the three-dimensional object detection unit 33 a control instruction that counts the number of pixels indicating a predetermined difference and outputs a frequency-distributed value low.
- the value obtained by frequency distribution by counting the number of pixels indicating a predetermined difference on the difference image of the bird's-eye view image is the value on the vertical axis of the difference waveform DW t generated in step S5 of FIG.
- control unit 39 determines in the previous process that "the possibility that a shadow is detected in the detection areas A1 and A2 is high"
- the control unit 39 determines that the possibility that a shadow is reflected in the detection areas A1 and A2 is high. Since it is possible, in the next processing, the frequency-distributed value of the difference waveform DW t is changed to a low value so that it is difficult to detect a three-dimensional object. As described above, by lowering the output value, the detection sensitivity is adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is difficult to detect, so the shadow reflected in the detection areas A1 and A2 Can be prevented from being erroneously detected as the other vehicle VX traveling in the adjacent lane.
- control instructions in the case of detecting a three-dimensional object based on edge information will be described. If the control unit 39 according to the present embodiment determines that the shadow detection / prediction unit 38 "is likely to detect a shadow in the detection areas A1 and A2", the control unit 39 determines the predetermined luminance used to detect edge information. A control instruction to increase the threshold is output to the three-dimensional object detection unit 37.
- the predetermined threshold value for luminance used when detecting edge information is the threshold value ⁇ for determining the value obtained by normalizing the sum of the continuity c of the attributes of each attention point Pa in step S29 of FIG. 17 or the step of FIG.
- the second threshold ⁇ for evaluating the amount of edge lines at 34.
- the control unit 39 is used when detecting an edge line so that it is difficult to detect a three-dimensional object in the next processing if it is determined that "a shadow is likely to be detected in the detection regions A1 and A2".
- the threshold value ⁇ or the second threshold value ⁇ for evaluating the amount of edge lines is changed high.
- the detection sensitivity is adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is not easily detected by changing the determination threshold value to a high value, and therefore, it is reflected in the detection areas A1 and A2. It is possible to prevent false detection of the shadow image as the other vehicle VX traveling in the adjacent lane.
- the control unit 39 of the present embodiment outputs a low amount of detected edge information.
- the control command is output to the three-dimensional object detection unit 37.
- the amount of detected edge information is a value obtained by normalizing the sum of the continuity c of the attributes of the respective attention points Pa in step S29 of FIG. 17 or the amount of edge lines in step 34 of FIG. If the control unit 39 determines in the previous process that “a shadow is likely to be detected in the detection areas A1 and A2”, the three-dimensional object is not detected in the next process so that the shadow is not detected as a three-dimensional object.
- the value obtained by normalizing the sum of the continuity c of the attributes of each attention point Pa or the amount of edge lines is changed to a low value so that detection is difficult.
- the detection sensitivity can be adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V can not be detected easily. Therefore, the shadow reflected in the detection areas A1 and A2 It is possible to prevent an image from being erroneously detected as another vehicle VX traveling in the next lane.
- control command for adjusting each threshold value or each output value may include an adjustment coefficient according to the "possibility of detection of a shadow in detection areas A1 and A2" calculated by the shadow detection and prediction unit 38. it can.
- each threshold value or each output value can be adjusted according to the possibility that a shadow is cast.
- the adjustment coefficient is a coefficient that is adjusted so that the threshold becomes higher (severe) as “the possibility that a shadow is detected in the detection regions A1 and A2” is higher. It is assumed that the coefficient is adjusted such that the output value becomes a lower value (a value that is less likely to be determined as a three-dimensional object) as the probability that “is detected is higher”.
- Each adjusted threshold value or each output value may be changed linearly or stepwise according to the change of "the possibility that a shadow is detected in the detection areas A1, A2.”
- FIGS. 23 to 25 operations of the shadow detection / prediction unit 38, the control unit 39, and the three-dimensional object determination unit 34 and the three-dimensional object detection units 33 and 37 that have acquired the control command will be described with reference to FIGS.
- the processing shown in FIGS. 23 to 25 is the present three-dimensional detection processing performed using the result of the previous processing after the previous three-dimensional object detection processing.
- the shadow detection prediction unit 38 detects the difference waveform information of the left and right detection areas A1 and A2 generated by the three-dimensional object detection unit 33 or the left and right detection generated by the three-dimensional object detection unit 37. Based on the edge information of the areas A1 and A2, "a possibility of detecting a shadow in the detection areas A1 and A2" is calculated.
- the calculation method of "the possibility that a shadow is detected in detection areas A1 and A2" is not particularly limited, and the traveling direction at the traveling point is directed to the direction of the sun, or the traveling time at the traveling point is before or after sunset Environment such as whether the brightness of the imaging area, the height of the sun at the travel point is less than a predetermined value, or if the detection area A1, A2 in the image information has an area less than the predetermined value or more It can be calculated based on factors.
- step 42 the control unit 39 determines whether the possibility that a shadow is detected in the detection areas A1 and A2 calculated in step 41 is equal to or more than a predetermined value.
- the control unit 39 is configured such that when the possibility that a shadow is detected in the detection areas A1 and A2 is equal to or more than a predetermined value, it is suppressed that the solid object to be detected is determined to be the other vehicle VX.
- step S43 detects a solid object. I do.
- the process of detecting the three-dimensional object is performed according to the process using the differential waveform information of FIG. 11 or 12 by the above-mentioned three-dimensional object detection unit 33 or the process using edge information of FIG. It will be.
- step 44 when a solid object is detected in the detection areas A1 and A2 by the solid object detection units 33 and 37, the process proceeds to step S45, and it is determined that the detected solid object is another vehicle VX.
- step S47 determines the other vehicle VX does not exist in the detection areas A1 and A2.
- FIG. 24 shows another processing example.
- the control unit 39 proceeds to step S51, and generates pixel values for generating differential waveform information.
- the threshold p for the difference between the two, the first threshold ⁇ used when determining a three-dimensional object from difference waveform information, the threshold ⁇ when generating edge information, and the second threshold ⁇ used when determining a three-dimensional object from edge information A control instruction to set one or more at a high level is sent to the three-dimensional object detection units 33 and 37.
- the first threshold value ⁇ is for determining the peak of the differential waveform DW t in step S7 of FIG.
- the threshold value ⁇ is a threshold value for determining a value obtained by normalizing the sum total of the continuity c of the attributes of the attention points Pa in step S29 in FIG. 17, and the second threshold value ⁇ is the amount of edge lines in step 34 in FIG. Is a threshold for evaluating
- step S52 when it is determined in step 42 that the possibility that a shadow is detected in the detection areas A1 and A2 is equal to or greater than a predetermined value, the control unit 39 proceeds to step S52.
- a control command for counting the number of pixels indicating a predetermined difference on the difference image of the visual image and outputting the frequency-distributed value low is output to the three-dimensional object detection unit 33.
- the value obtained by frequency distribution by counting the number of pixels indicating a predetermined difference on the difference image of the bird's-eye view image is the value on the vertical axis of the difference waveform DW t generated in step S5 of FIG.
- a control instruction to output a low amount of detected edge information is output to the three-dimensional object detection unit 37.
- the amount of detected edge information is a value obtained by normalizing the sum of the continuity c of the attributes of the respective attention points Pa in step S29 of FIG. 17 or the amount of edge lines in step 34 of FIG.
- the control unit 39 can determine that the possibility of false detection of a shadow as a three-dimensional object is high when the possibility of detection of a shadow in the detection areas A1 and A2 having a predetermined value or more is calculated in the previous process.
- the control command for changing the normalized value of the sum total of the continuity c of the attributes of each attention point Pa or the amount of edge lines low is output to the three-dimensional object detection unit 37 so that the three-dimensional object is difficult to detect in the next processing. Do.
- the three-dimensional object detection device 1 of the embodiment of the present invention configured and operated as described above has the following effects.
- the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment detects an environmental factor in which a shadow is detected in each of the detection areas A1 and A2, and the possibility that a shadow is detected based on the environmental factor is a predetermined value or more.
- each process for determining the three-dimensional object is controlled so that the three-dimensional object to be detected is suppressed to be the other vehicle VX. It is possible to prevent erroneous detection of another vehicle traveling on the adjacent lane next to the traveling lane of the own vehicle based on the image of the shadow shown in A2. As a result, it is possible to provide a three-dimensional object detection device that detects another vehicle traveling on the adjacent lane next to the traveling lane of the own vehicle with high accuracy.
- the shadow detection and prediction unit 38 belongs to the predetermined direction range based on the direction in which the sun is present as the travel direction at the travel point of the detected vehicle V In the case of the direction, it is determined that the possibility that a shadow is detected in each of the detection areas A1 and A2 is equal to or greater than a predetermined value. It is possible to judge a situation in which the shadows of the host vehicle V and the other vehicle VX traveling in the adjacent lane are easily reflected in the detection areas A1 and A2 set behind the host vehicle V. As a result, it is possible to prevent the other vehicle VX from being erroneously detected based on the shadow image of the vehicle V and the other vehicle VX reflected in the detection areas A1 and A2.
- the shadow detection and prediction unit 38 determines that the traveling point at the detected traveling time of the host vehicle V is a predetermined non-sunset state before sunset. It is determined that the possibility that a shadow is detected in each of the detection areas A1 and A2 is equal to or greater than a predetermined value.
- the host vehicle V is moving before the sunset when the sun serving as the light source is present, and the host vehicle V and other vehicles traveling in the adjacent lane in the detection areas A1 and A2 set behind the host vehicle V It can be determined that the shadow of VX is easily reflected. As a result, it is possible to prevent the other vehicle VX from being erroneously detected based on the shadow image of the vehicle V and the other vehicle VX reflected in the detection areas A1 and A2.
- the shadow is detected in the detection areas A1 and A2. It is determined that the possibility of being detected is equal to or greater than a predetermined value.
- the shadow detection and prediction unit 38 detects that the altitude at which the sun travels at the traveling point of the host vehicle V is less than a predetermined height, It is determined that the possibility that a shadow is detected in the detection areas A1 and A2 is equal to or greater than a predetermined value. As a result, the shadow is extended because the altitude of the sun is low at the position and time when the vehicle V is present, and the vehicle V and the adjacent lane are traveled in the detection areas A1 and A2 set behind the vehicle V It can be determined that the shadow of the other vehicle VX is likely to be reflected. As a result, it is possible to prevent the other vehicle VX from being erroneously detected based on the shadow image of the vehicle V and the other vehicle VX reflected in the detection areas A1 and A2.
- the shadow detection / prediction unit 38 determines that the area where the luminance of each of the detection areas A1 and A2 is less than a predetermined value, that is, the area that is shaded is the detection area A1.
- A2 is determined to have a possibility that a shadow is detected in each of the detection areas A1 and A2 is a predetermined value or more.
- the difference waveform information is generated from the bird's-eye view image, and the three-dimensional object is detected based on this difference waveform information. It can be accurately determined whether V is present.
- the first threshold value ⁇ is changed to a high value when the possibility that a shadow is detected in the detection areas A1 and A2 in the previous process is higher than a predetermined value.
- the detection sensitivity can be adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is difficult to detect, so the other vehicle traveling the next lane the shadow reflected in the detection areas A1 and A2 Erroneous detection as VX can be prevented.
- the detection sensitivity can be adjusted so that it is difficult to detect another vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V by lowering the output value of the vehicle. Therefore, the shadow reflected in the detection areas A1 and A2 becomes the next lane It is possible to prevent false detection as the other vehicle VX traveling on the road.
- the edge information is generated from the bird's-eye view image, and the three-dimensional object is detected based on the edge information. It can be determined accurately whether or not.
- the shadow detection and prediction unit 38 detects a predetermined value in the detection areas A1 and A2 based on the edge information detected by the three-dimensional object detection unit 37 Based on the aspect of edge information in which a pixel group indicating a luminance difference equal to or more than a value is present along a predetermined direction, it is determined whether the possibility that a shadow is detected in each detection area A1 or A2 is a predetermined value or more Do. As a result, it is possible to determine with high accuracy the situation in which the shadows are reflected in the detection areas A1 and A2, therefore, based on the images of the shadows of the vehicle V and the other vehicle VX reflected in the detection areas A1 and A2. It is possible to prevent false detection of the other vehicle VX.
- edge information is generated.
- the detection sensitivity can be adjusted so that it is difficult to detect another vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V by changing the threshold of determination high, so that the shadows reflected in the detection areas A1 and A2 become adjacent to each other. Erroneous detection as another vehicle VX traveling in a lane can be prevented.
- the detection sensitivity can be adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V can not be detected easily, so the shadow reflected in the detection areas A1 and A2 becomes the next lane It is possible to prevent false detection as the traveling other vehicle VX.
- the process of detecting the three-dimensional object is stopped.
- the shadow reflected in the detection areas A1 and A2 is erroneously detected as the other vehicle VX traveling in the adjacent lane next to the traveling lane of the host vehicle V Can be prevented in advance.
- the camera 10 corresponds to an imaging unit according to the present invention
- the viewpoint conversion unit 31 corresponds to an image conversion unit according to the present invention
- the alignment unit 32 and the three-dimensional object detection unit 33 detect a three-dimensional object according to the present invention
- the luminance difference calculation unit 35, the edge line detection unit 36, and the three-dimensional object detection unit 37 correspond to a three-dimensional object detection unit according to the present invention
- the three-dimensional object determination unit 34 corresponds to a three-dimensional object determination unit.
- the shadow detection and prediction unit 38 corresponds to shadow detection and prediction means
- the control unit 39 corresponds to control means.
- SYMBOLS 1 solid body detection apparatus 10 camera 20 vehicle speed sensor 30 computer 31 viewpoint conversion part 32 position alignment part 33, 37 solid thing detection part 34 solid thing judgment part 35 luminance difference calculation part 36 edge detection Section 38: Shadow detection and prediction section 39: Control section 40: Smear detection section 50: Position detection device a: Angle of view A1, A2: Detection area CP: Intersection DP: Differential pixel DW t , DW t ': Differential waveform DW t1- DW m , DW m + k to DW tn ... Small area L 1, L 2 ... Ground line La, Lb ... Line P in the direction in which the three-dimensional object falls down ... Captured image PB t ... Bird's eye view image PD t ... Difference image MP ... Mask image S ... Smear SP: Smear image SB t : Smear bird's eye view image V: Own vehicle VX: Other vehicle
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Abstract
車両に搭載され、車両後方を撮像する一つのカメラ10と、カメラ10の画像情報に基づいて車両後方の右側検出領域A1又は左側検出領域A2に存在する立体物を検出する立体物検出部33,37と、立体物検出部33,37により検出された立体物が右側検出領域A1又は左側検出領域A2に存在する他車両VXであるか否かを判断する立体物判断部34と、各検出領域A1,A2に影が検出される環境要因を検出し、検出された環境要因に基づいて各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する影検出予測部38と、影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、検出される立体物が他車両VXであると判断されることが抑制されるように各手段に制御命令を出力する制御部39と、を備える。
Description
本発明は、立体物検出装置及び立体物検出方法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―46738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。
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―46738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。
車両周囲を撮像した画像を俯瞰変換し、時間的に異なる二つの俯瞰変換画像の差分を用いて障害物を検出する障害物検出装置が知られている(特許文献1参照)。
車両後方を撮像した画像を用いて自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両を障害物として検出する際に、路面に映り込む自車両又は他車両の影の像を誤って隣接車線を走行する他車両の像として誤認するという問題がある。
本発明が解決しようとする課題は、路面に映り込む自車両又は他車両の影の像を、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両の像として誤検出することを防止し、隣接車線を走行する他車両を高い精度で検出する立体物検出装置を提供することである。
本発明は、各検出領域に影が検出される環境要因を検出し、この環境要因に基づいて影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、検出される立体物が他車両であると判断されることが抑制されるように立体物を判断するための各処理を制御することにより、上記課題を解決する。
本発明は、実際に検出された環境要因に基づいて影が検出される可能性が所定値以上である場合には、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両が検出された旨の判断結果が出力されにくくするように制御するので、検出領域に映る影の映像に基づいて隣接車線を走行する他車両を誤って検出することを防止することができる。この結果、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両を、高い精度で検出する立体物検出装置を提供することができる。
図1は、本発明の立体物検出装置1を適用した一実施の形態に係る車両の概略構成図であり、本例の立体物検出装置1は、自車両Vの運転者が運転中に注意を払うべき他車両、例えば、自車両Vが車線変更する際に接触の可能性がある他車両を障害物として検出する装置である。特に、本例の立体物検出装置1は自車両が走行する車線の隣の隣接車線(以下、単に隣接車線ともいう)を走行する他車両を検出する。また、本例の立体物検出装置1は、検出した他車両の移動距離、移動速度を算出することができる。このため、以下説明する一例は、立体物検出装置1を自車両Vに搭載し、自車両周囲において検出される立体物のうち、自車両Vが走行する車線の隣の隣接車線を走行する他車両を検出する例を示すこととする。同図に示すように、本例の立体物検出装置1は、カメラ10と、車速センサ20と、計算機30と、位置検出装置50とを備える。
カメラ10は、図1に示すように自車両V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となるように自車両Vに取り付けられている。カメラ10は、この位置から自車両Vの周囲環境のうちの所定領域を撮像する。本実施形態において自車両Vの後方の立体物を検出するために設けられるカメラ1は一つであるが、他の用途のため、例えば車両周囲の画像を取得するための他のカメラを設けることもできる。車速センサ20は、自車両V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、車両後方の立体物を検出するとともに、本例ではその立体物について移動距離及び移動速度を算出する。位置検出装置50は、自車両Vの走行位置を検出する。
図2は、図1の自車両V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Vが走行する車線に加えて、その左右の車線についても撮像可能な画角に設定されている。撮像可能な領域には、自車両Vの後方であり、自車両Vの走行車線の左右隣の隣接車線上の検出対象領域A1,A2を含む。
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、車速センサ20及び位置検出装置50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、立体物判断部34と、影検出予測部38と、制御部39と、スミア検出部40とを備える。本実施形態の計算部30は、差分波形情報を利用した立体物の検出ブロックに関する構成である。本実施形態の計算部30は、エッジ情報を利用した立体物の検出ブロックに関する構成とすることもできる。この場合は、図3に示す構成のうち、位置合わせ部32と、立体物検出部33から構成されるブロック構成Aを、破線で囲んだ輝度差算出部35と、エッジ線検出部36と、立体物検出部37から構成されるブロック構成Bと置き換えて構成することができる。もちろん、ブロック構成A及びブロック構成Bの両方を備え、差分波形情報を利用した立体物の検出を行うとともに、エッジ情報を利用した立体物の検出も行うことができるようにすることもできる。ブロック構成A及びブロック構成Bを備える場合には、例えば明るさなどの環境要因に応じてブロック構成A又はブロック構成Bのいずれかを動作させることができる。以下、各構成について説明する。
《差分波形情報による立体物の検出》
本実施形態の立体物検出装置1は、車両後方を撮像する単眼のカメラ1により得られた画像情報に基づいて車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出する。
本実施形態の立体物検出装置1は、車両後方を撮像する単眼のカメラ1により得られた画像情報に基づいて車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出する。
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。なお、視点変換部31による画像変換処理の結果は、後述するエッジ情報による立体物の検出においても利用される。
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画像データを順次入力し、入力した異なる時刻の鳥瞰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V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VがV1に位置し、一時刻前の自車両VがV2に位置していたとする。また、自車両Vの後側方向に他車両VXが位置して自車両Vと並走状態にあり、現時刻の他車両VXがV3に位置し、一時刻前の他車両VXがV4に位置していたとする。さらに、自車両V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画像PBtは図4(b)に示すようになる。この鳥瞰画像PBt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、位置V3にある他車両VXの位置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画像PBt-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、位置V4にある他車両VX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、上記のような鳥瞰画像PBt,PBt-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PBt-1をオフセットさせ、現時刻における鳥瞰画像PBt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V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、鳥瞰画像PBt,PBt-1の差分をとり、差分画像PDtのデータを生成する。ここで、差分画像PDtの画素値は、鳥瞰画像PBt,PBt-1の画素値の差を絶対値化したものでもよいし、照度環境の変化に対応するために当該絶対値が所定の閾値pを超えたときに「1」とし、超えないときに「0」としてもよい。図4(b)の右側の画像が、差分画像PDtである。この閾値pは、予め設定しておいてもよいし、後述する制御部39が生成する影が検出される可能性に応じた制御命令に従い変更してもよい。
図3に戻り、立体物検出部33は、図4(b)に示す差分画像PDtのデータに基づいて立体物を検出する。この際、本例の立体物検出部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。立体物の検出及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。なお、立体物の時間あたりの移動距離は、立体物の移動速度の算出に用いられる。そして、立体物の移動速度は、立体物が車両であるか否かの判断に用いることができる。
差分波形の生成にあたって本実施形態の立体物検出部33は、差分画像PDt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Vの運転手が注意を払う他車両であり、特に、自車両Vが車線変更する際に接触の可能性がある自車両Vが走行する車線の隣の車線を走行する他車両を検出対象物として検出する。このため、画像情報に基づいて立体物を検出する本例では、カメラ1により得られた画像のうち、自車両Vの右側及び左側に二つの検出領域を設定する。具体的に、本実施形態では、図2に示すように自車両Vの後方の左側及び右側に矩形状の検出領域A1,A2を設定する。この検出領域A1,A2において検出された他車両は、自車両Vが走行する車線の隣の隣接車線を走行する障害物として検出される。なお、このような検出領域A1,A2は、自車両V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、移動距離検出装置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、設定した検出領域A1,A2の自車両V側における辺(走行方向に沿う辺)を接地線L1,L2(図2)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、本来の他車両VX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、図3に示す立体物検出部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PDt(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DWt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DWt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DWtを生成する。
具体的に説明すると、立体物検出部33は、差分画像DWt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。ここで、所定の差分を示す差分画素DPは、差分画像DWtの画素値が鳥瞰画像PBt,PBt-1の画素値の差を絶対値化したものである場合は、所定の閾値を超える画素であり、差分画像DWtの画素値が「0」「1」で表現されている場合は、「1」を示す画素である。
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DWtを生成する。
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DWt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DWtの値はほぼ同じとなっている。
差分波形DWtの生成後、立体物検出部33は一時刻前の差分波形DWt-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DWt,DWt-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DWtを複数の小領域DWt1~DWtn(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DWt1~DWtnを示す図である。小領域DWt1~DWtn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DWt1と小領域DWt2とは重複し、小領域DWt2と小領域DWt3とは重複する。
次いで、立体物検出部33は、小領域DWt1~DWtn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DWt-1と現時刻における差分波形DWt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DWt1~DWtn毎に、一時刻前における差分波形DWt-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DWt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DWt-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DWt1~DWtn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DWt1~DWtnと一時刻前における差分波形DWt-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立体物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。なおこの移動距離τ*は、自車両Vに対する他車両VX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。
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DWt1~DWtn毎に重み付けをし、小領域DWt1~DWtn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DWm(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DWm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DWmについて重みを小さくする。平坦な小領域DWm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DWm+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DWm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DWmについて重みを大きくする。起伏に富む小領域DWm+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DWtを複数の小領域DWt1~DWtn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DWt1~DWtn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DWtと差分波形DWt-1との誤差が最小となるときの差分波形DWt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DWt-1と現時刻における差分波形DWt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。
図3に戻り、計算機30はスミア検出部40を備える。スミア検出部40は、カメラ10による撮像によって得られた撮像画像のデータからスミアの発生領域を検出する。なお、スミアはCCDイメージセンサ等に生じる白飛び現象であることから、こうしたスミアが生じないCMOSイメージセンサ等を用いたカメラ10を採用する場合にはスミア検出部40を省略してもよい。
図9は、スミア検出部40による処理及びそれによる差分波形DWtの算出処理を説明するための画像図である。まずスミア検出部40にスミアSが存在する撮像画像Pのデータが入力されたとする。このとき、スミア検出部40は、撮像画像PからスミアSを検出する。スミアSの検出方法は様々であるが、例えば一般的な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Sが発生する。このため、本実施形態では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持ち、且つ、縦方向に連続した領域を検索し、これをスミアSの発生領域と特定する。
また、スミア検出部40は、スミアSの発生箇所について画素値を「1」とし、それ以外の箇所を「0」とするスミア画像SPのデータを生成する。生成後、スミア検出部40はスミア画像SPのデータを視点変換部31に送信する。また、スミア画像SPのデータを入力した視点変換部31は、このデータを鳥瞰視される状態に視点変換する。これにより、視点変換部31はスミア鳥瞰画像SBtのデータを生成する。生成後、視点変換部31はスミア鳥瞰画像SBtのデータを位置合わせ部33に送信する。また、視点変換部31は一時刻前のスミア鳥瞰画像SBt-1のデータを位置合わせ部33に送信する。
位置合わせ部32は、スミア鳥瞰画像SBt,SBt-1の位置合わせをデータ上で実行する。具体的な位置合わせについては、鳥瞰画像PBt,PBt-1の位置合わせをデータ上で実行する場合と同様である。また、位置合わせ後、位置合わせ部32は、各スミア鳥瞰画像SBt,SBt-1のスミアSの発生領域について論理和をとる。これにより、位置合わせ部32は、マスク画像MPのデータを生成する。生成後、位置合わせ部32は、マスク画像MPのデータを立体物検出部33に送信する。
立体物検出部33は、マスク画像MPのうちスミアSの発生領域に該当する箇所について、度数分布のカウント数をゼロとする。すなわち、図9に示すような差分波形DWtが生成されていた場合に、立体物検出部33は、スミアSによるカウント数SCをゼロとし、補正された差分波形DWt’を生成することとなる。
なお、本実施形態において立体物検出部33は、車両V(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、立体物の移動距離を算出する。
図10は、立体物検出部33により得られるヒストグラムの他例を示す図である。カメラ10の画角内に他車両VX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。
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の画角内に他車両VXが複数台存在すると想定される。しかし、検出領域A1,A2内に複数の他車両VX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。
次に差分波形情報による立体物検出手順を説明する。図11及び図12は、本実施形態の立体物検出手順を示すフローチャートである。図11に示すように、まず、計算機30はカメラ10による撮像画像Pのデータを入力し、スミア検出部40によりスミア画像SPを生成する(S1)。次いで、視点変換部31は、カメラ10からの撮像画像Pのデータから鳥瞰画像PBtのデータを生成すると共に、スミア画像SPのデータからスミア鳥瞰画像SBtのデータを生成する(S2)。
そして、位置合わせ部33は、鳥瞰画像PBtのデータと、一時刻前の鳥瞰画像PBt-1のデータとを位置合わせすると共に、スミア鳥瞰画像SBtのデータと、一時刻前のスミア鳥瞰画像SBt-1のデータとを位置合わせする(S3)。この位置合わせ後、位置合わせ部33は、差分画像PDtのデータを生成すると共に、マスク画像MPのデータを生成する(S4)。その後、立体物検出部33は、差分画像PDtのデータと、一時刻前の差分画像PDt-1のデータとから、差分波形DWtを生成する(S5)。差分波形DWtを生成後、立体物検出部33は、差分波形DWtのうち、スミアSの発生領域に該当するカウント数をゼロとし、スミアSによる影響を抑制する(S6)。
その後、立体物検出部33は、差分波形DWtのピークが第1閾値α以上であるか否かを判断する(S7)。この第1閾値αは、予め設定しておき、図3に示す制御部39の制御命令に従い変更することもできるが、その詳細については後述する。ここで、差分波形DWtのピークが第1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P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DWtのピークが第1閾値α以上でないと判断した場合には(S7:NO)、立体物検出部33は、立体物が存在せず、障害物としての他車両が存在しないと判断する(図12:S16)。そして、図11及び図12に示す処理を終了する。
一方、差分波形DWtのピークが第1閾値α以上であると判断した場合には(S7:YES)、立体物検出部33は、立体物が存在すると判断し、差分波形DWtを複数の小領域DWt1~DWtnに分割する(S8)。次いで、立体物検出部33は、小領域DWt1~DWtn毎に重み付けを行う(S9)。その後、立体物検出部33は、小領域DWt1~DWtn毎のオフセット量を算出し(S10)、重みを加味してヒストグラムを生成する(S11)。
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V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(S12)。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(S13)。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共に、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、立体物の自車両Vに対する相対移動速度が+60km/h以下であるか否かを判断する(S14)。双方を満たす場合には(S14:YES)、立体物検出部33は、立体物が他車両VXであると判断する(S15)。そして、図11及び図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(S14:NO)、立体物検出部33は、他車両が存在しないと判断する(S16)。そして、図11及び図12に示す処理を終了する。
なお、本実施形態では自車両Vの後側方を検出領域A1,A2とし、自車両Vが走行中に注意を払うべきである自車両の走行車線の隣を走行する隣接車線を走行する他車両VXを検出すること、特に、自車両V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。自車両Vが車線変更した場合に、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両VXと接触する可能性がある否かを判断するためである。このため、ステップS14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、立体物の速度が10km/h未満である場合、たとえ他車両VXが存在したとしても、車線変更する際には自車両V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、立体物の自車両Vに対する相対移動速度が+60km/hを超える場合(すなわち、立体物が自車両V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V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S14では車線変更の際に問題となる他車両VXを判断しているともいえる。
また、ステップS14において立体物の絶対移動速度が10km/h以上、且つ、立体物の自車両V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、静止物を他車両VX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、ノイズによっては立体物の自車両V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S14の処理に代えて、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V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S15において他車両VX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。
このように、本例の差分波形情報による立体物の検出手順によれば、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿って、差分画像PDtのデータ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DWtを生成する。ここで、差分画像PDtのデータ上において所定の差分を示す画素とは、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DWt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DWtを生成することとなる。そして、高さ方向の情報を含む差分波形DWtの時間変化から立体物の移動距離を算出する。このため、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は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。
また、差分波形DWtのうちスミアSの発生領域に該当する箇所について、度数分布のカウント数をゼロとする。これにより、差分波形DWtのうちスミアSによって生じる波形部位を除去することとなり、スミアSを立体物と誤認してしまう事態を防止することができる。
また、異なる時刻に生成された差分波形DWtの誤差が最小となるときの差分波形DWtのオフセット量から立体物の移動距離を算出する。このため、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DWtを複数の小領域DWt1~DWtnに分割する。このように複数の小領域DWt1~DWtnに分割することによって、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となる。また、小領域DWt1~DWtn毎にそれぞれの波形の誤差が最小となるときのオフセット量を求め、小領域DWt1~DWtn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ことにより、立体物の移動距離を算出する。このため、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となり、複数のオフセット量から移動距離を求めることとなり、移動距離の算出精度を向上させることができる。
また、複数の小領域DWt1~DWtn毎に重み付けをし、小領域DWt1~DWtn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する。このため、特徴的な領域については重みを大きくし、特徴的でない領域については重みを小さくすることにより、一層適切に移動距離を算出することができる。従って、移動距離の算出精度を一層向上させることができる。
また、差分波形DWtの各小領域DWt1~DWtnについて、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いほど、重みを大きくする。このため、最大値と最小値との差が大きい特徴的な起伏の領域ほど重みが大きくなり、起伏が小さい平坦な領域については重みが小さくなる。ここで、平坦な領域よりも起伏の大きい領域の方が形状的にオフセット量を正確に求めやすいため、最大値と最小値との差が大きい領域ほど重みを大きくすることにより、移動距離の算出精度を一層向上させることができる。
また、小領域DWt1~DWtn毎に求めたオフセット量をカウントして得られたヒストグラムの極大値から、立体物の移動距離を算出する。このため、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できる。
また、静止物についてのオフセット量を求め、このオフセット量を無視するため、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。また、静止物に該当するオフセット量を無視したうえで、極大値が複数ある場合、立体物の移動距離の算出を中止する。このため、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。
なお上記実施形態において、自車両Vの車速を車速センサ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ようにしてもよい。この場合、車速センサが不要となり、構成の簡素化を図ることができる。
また、上記実施形態においては撮像した現時刻の画像と一時刻前の画像とを鳥瞰図に変換し、変換した鳥瞰図の位置合わせを行ったうえで差分画像PDtを生成し、生成した差分画像PDtを倒れ込み方向(撮像した画像を鳥瞰図に変換した際の立体物の倒れ込み方向)に沿って評価して差分波形DWtを生成しているが、これに限定されない。例えば、一時刻前の画像のみを鳥瞰図に変換し、変換した鳥瞰図を位置合わせした後に再び撮像した画像相当に変換し、この画像と現時刻の画像とで差分画像を生成し、生成した差分画像を倒れ込み方向に相当する方向(すなわち、倒れ込み方向を撮像画像上の方向に変換した方向)に沿って評価することによって差分波形DWtを生成してもよい。すなわち、現時刻の画像と一時刻前の画像との位置合わせを行い、位置合わせを行った両画像の差分から差分画像PDtを生成し、差分画像PDtを鳥瞰図に変換した際の立体物の倒れ込み方向に沿って評価できれば、必ずしも明確に鳥瞰図を生成しなくともよい。
《エッジ情報による立体物の検出》
次に、図3に示す立体物の検出ブロックAに代えて動作させることが可能である、立体物の検出ブロックBについて説明する。立体物の検出ブロックBは、輝度差算出部35、エッジ線検出部36及び立体物検出部37で構成されるエッジ情報を利用して立体物を検出する。図13は、図3のカメラ10の撮像範囲等を示す図であり、図13(a)は平面図、図13(b)は、自車両Vから後側方における実空間上の斜視図を示す。図13(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V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V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。
次に、図3に示す立体物の検出ブロックAに代えて動作させることが可能である、立体物の検出ブロックBについて説明する。立体物の検出ブロックBは、輝度差算出部35、エッジ線検出部36及び立体物検出部37で構成されるエッジ情報を利用して立体物を検出する。図13は、図3のカメラ10の撮像範囲等を示す図であり、図13(a)は平面図、図13(b)は、自車両Vから後側方における実空間上の斜視図を示す。図13(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V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V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d1~d4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Vから接地線L1,L2までの距離である。接地線L1,L2は、自車両V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Vの後側方において自車両Vの車線に隣接する左右の車線を走行する他車両VX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Vから白線Wまでの距離d11及び白線Wから他車両VXが走行すると予測される位置までの距離d12から、他車両VX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30は、白線認識等の技術により自車両V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、他車両VXが走行する位置(白線Wからの距離d12)及び自車両V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V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、検出対象が他車両VX等であるため、距離d3は、他車両VXを含む長さに設定される。
距離d4は、図13(b)に示すように、実空間において他車両VX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13(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車線隣りの車線)を含まない長さとすることもできる。自車両Vの車線から2車線隣の車線を含んでしまうと、自車両Vが走行している車線である自車線の左右の隣接車線に他車両VXが存在するのか、2車線隣りの車線に他車両VX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13(b)に示すように、自車両V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3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35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35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35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。
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35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35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35の動作について詳細に説明する。
輝度差算出部35は、図14(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35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35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35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14(b)に示す関係となる。図14(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35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。このため、図3に示したエッジ線検出部36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15は、輝度差算出部35の詳細動作を示す図であり、図15(a)は鳥瞰視された状態の鳥瞰視画像を示し、図15(b)は、図15(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15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他車両VXが映っていた場合に、図15(a)に示すように、鳥瞰視画像内の検出領域A1に他車両VXが現れる。図15(b)に図15(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、他車両VX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35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1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、例えば他車両VXのタイヤのゴムから10cm相当だけ離れた他車両VXのタイヤのホイール上に設定される。
次に、輝度差算出部35は、注目線La上に複数の注目点Pa1~PaNを設定する。図15(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35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35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35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35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35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35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35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35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35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。
図3に戻り、エッジ線検出部36は、輝度差算出部35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15(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36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36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
[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。この閾値tは、予め設定しておき、図3に示す制御部39が発する制御命令に従い変更することもできるが、その詳細については後述する。
次にエッジ線検出部36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
[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36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36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。エッジ線検出部36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。閾値θは予め設定しておいてもよいし、後述する制御部39の影が検出される可能性に応じた制御命令に従い変更してもよい。
すなわち、エッジ線検出部36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36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
[数3]
Σc(xi,yi)/N>θ
図3に戻り、立体物検出部37は、エッジ線検出部36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1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37は、エッジ線検出部36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。さらに、立体物検出部37は、立体物を検出するに先立って、エッジ線検出部36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37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よりも大きいか否かを判定する。エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値よりも大きい場合には、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よりも大きくない場合には、当該エッジ線が正しいものと判定する。なお、この閾値は、実験等により予め設定された値である。
図16は、エッジ線の輝度分布を示す図であり、図16(a)は検出領域A1に立体物としての他車両VXが存在した場合のエッジ線及び輝度分布を示し、図16(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16(a)に示すように、鳥瞰視画像において他車両VX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、他車両VX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16(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37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37は、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値よりも大きい場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものであると判定する。そして、当該エッジ線は、立体物の検出には使用しない。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。
具体的には、立体物検出部37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。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)|
[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
[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37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て、エッジ線が正しいものかを判定する。
次に、本実施形態に係るエッジ情報を利用した立体物検出方法について説明する。図17及び図18は、本実施形態に係る立体物検出方法の詳細を示すフローチャートである。なお、図17及び図18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。
図17に示すように、先ずステップS21において、カメラ10は、画角a及び取付位置によって特定された所定領域を撮像する。次に視点変換部31は、ステップS22において、ステップS21にてカメラ10により撮像された撮像画像データを入力し、視点変換を行って鳥瞰視画像データを生成する。
次に輝度差算出部35は、ステップS23において、検出領域A1上に注目線Laを設定する。このとき、輝度差算出部35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。次に輝度差算出部35は、ステップS24において、検出領域A1上に参照線Lrを設定する。このとき、輝度差算出部35は、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35は、ステップS25において、注目線La上に複数の注目点Paを設定する。この際に、輝度差算出部35は、エッジ線検出部36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。また、輝度差算出部35は、ステップS26において、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。
次に輝度差算出部35は、ステップS27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。次にエッジ線検出部36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36は、ステップS28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。次にエッジ線検出部36は、ステップS29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(S29:YES)、エッジ線検出部36は、ステップS30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S31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(S29:NO)、エッジ線検出部36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S31に移行する。この閾値θは予め設定しておくことができるが、制御部39に制御命令に応じて変更することもできる。
ステップS31において、計算機30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S23~ステップS30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(S31:NO)、ステップS23に処理を戻して、新たに注目線Laを設定して、ステップS31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(S31:YES)、処理は図18のステップS32に移行する。
図18のステップS32において、立体物検出部37は、図17のステップS30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37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37は、ステップS33において、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値よりも大きい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。
次に立体物検出部37は、ステップS34において、エッジ線の量が第2閾値β以上であるか否かを判断する。なお、この第2閾値βは、予め実験等によって求めておいて設定しておき、図3に示す制御部39が発する制御命令に従い変更することもできるが、その詳細については後述する。例えば、検出対象の立体物として四輪車を設定した場合、当該第2閾値βは、予め実験等によって検出領域A1内において出現した四輪車のエッジ線の数に基づいて設定される。エッジ線の量が第2閾値β以上であると判定した場合(S34:YES)、立体物検出部37は、ステップS35において、検出領域A1内に立体物が存在すると検出する。一方、エッジ線の量が第2閾値β以上ではないと判定した場合(S34:NO)、立体物検出部37は、検出領域A1内に立体物が存在しないと判断する。その後、図17及び図18に示す処理は終了する。検出された立体物は、自車両Vが走行する車線の隣の隣接車線を走行する他車両VXであると判断してもよいし、検出した立体物の自車両Vに対する相対速度を考慮して隣接車線を走行する他車両VXであるか否かを判断してもよい。この第2閾値βは予め設定しておくことができるが、制御部39に制御命令に応じて変更することもできる。
以上のように、本実施形態のエッジ情報を利用した立体物の検出方法によれば、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の鉛直仮想線を設定する。そして、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つの画素の輝度差を算出し、当該輝度差の連続性に基づいて立体物の有無を判定することができる。
具体的には、鳥瞰視画像における検出領域A1,A2に対して、実空間において鉛直方向に伸びる線分に該当する注目線Laと、注目線Laとは異なる参照線Lrとを設定する。そして、注目線La上の注目点Paと参照線Lr上の参照点Prとの輝度差を注目線La及び参照線Laに沿って連続的に求める。このように、点同士の輝度差を連続的に求めることにより、注目線Laと参照線Lrとの輝度差を求める。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。これによって、連続的な輝度差に基づいて立体物を検出することができる。特に、実空間において鉛直方向に伸びる鉛直仮想線同士と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い。したがって、本例の方法によれば、立体物の検出精度を向上させることができる。
また、本例では、鉛直仮想線付近の略同じ高さの2つの点の輝度差を求める。具体的には、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ので、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。
更に、本例では、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19は、エッジ線検出部36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36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36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。
さらに、本例では、エッジ線検出部36により検出されたエッジ線の輝度変化が所定の閾値よりも大きい場合には、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。カメラ10により取得された撮像画像を鳥瞰視画像に変換した場合、当該撮像画像に含まれる立体物は、引き伸ばされた状態で鳥瞰視画像に現れる傾向がある。例えば、上述したように他車両VXのタイヤが引き伸ばされた場合に、タイヤという1つの部位が引き伸ばされるため、引き伸ばされた方向における鳥瞰視画像の輝度変化は小さい傾向となる。これに対し、路面に描かれた文字等をエッジ線として誤判定した場合に、鳥瞰視画像には、文字部分といった輝度が高い領域と路面部分といった輝度が低い領域とが混合されて含まれる。この場合に、鳥瞰視画像において、引き伸ばされた方向の輝度変化は大きくなる傾向がある。したがって、本例のようにエッジ線に沿った鳥瞰視画像の輝度変化を判定することによって、誤判定により検出されたエッジ線を認識することができ、立体物の検出精度を高めることができる。
《立体物の最終判断》
図3に戻り、本例の立体物検出装置1は、上述した2つの立体物検出部33(又は立体物検出部37)と、立体物判断部34と、影検出予測部38と、制御部39とを備える。立体物判断部34は、立体物検出部33(又は立体物検出部37)により検出結果に基づいて、検出された立体物が最終的に検出領域A1,A2に他車両VXであるか否かを判断する。影検出予測部38は、各検出領域A1,A2に影が検出される環境要因を検出し、検出された環境要因に基づいて各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する。制御部39は、影検出予測部38により影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、検出される立体物が他車両VXであると判断されることを抑制する。具体的に、制御部39は、検出される立体物が検出領域A1,A2に存在する他車両Vであると判断されることが抑制されるように計算機30を構成する各部(制御部39を含む)を制御する制御命令を出力する。たとえば、制御部39は、立体物検出部33(又は立体物検出部37)による立体物が存在するという検出結果、又は立体物判断部34による立体物が最終的に他車両VXであるという判断結果が出ることを抑制するために、検出や判断に用いられる閾値や出力値を調整するための制御指令を生成して立体物検出部33(又は立体物検出部37)又は立体物判断部34へ送出する。
図3に戻り、本例の立体物検出装置1は、上述した2つの立体物検出部33(又は立体物検出部37)と、立体物判断部34と、影検出予測部38と、制御部39とを備える。立体物判断部34は、立体物検出部33(又は立体物検出部37)により検出結果に基づいて、検出された立体物が最終的に検出領域A1,A2に他車両VXであるか否かを判断する。影検出予測部38は、各検出領域A1,A2に影が検出される環境要因を検出し、検出された環境要因に基づいて各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する。制御部39は、影検出予測部38により影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、検出される立体物が他車両VXであると判断されることを抑制する。具体的に、制御部39は、検出される立体物が検出領域A1,A2に存在する他車両Vであると判断されることが抑制されるように計算機30を構成する各部(制御部39を含む)を制御する制御命令を出力する。たとえば、制御部39は、立体物検出部33(又は立体物検出部37)による立体物が存在するという検出結果、又は立体物判断部34による立体物が最終的に他車両VXであるという判断結果が出ることを抑制するために、検出や判断に用いられる閾値や出力値を調整するための制御指令を生成して立体物検出部33(又は立体物検出部37)又は立体物判断部34へ送出する。
また、制御部39は、立体物の検出処理又は立体物が他車両VXであるか否かの判断を中止させる制御指令、立体物は非検出である又は立体物は他車両VXではない旨の結果を出力させる制御指令を生成して立体物検出部33(又は立体物検出部37)又は立体物判断部34へ送出することができる。
本実施形態の立体物検出部33は、制御部39の制御命令に従い、閾値又は出力値を調整し、厳しい基準の下で立体物の検出を行い、立体物は非検出である旨の検出結果を出力し、又は立体物検出処理自体を中止する。同様に、立体物判断部38は、制御部39の制御命令に従い、閾値又は出力値を調整し、厳しい基準の下で検出された立体物が他車両VXであるか否かの判断を行い、立体物は他車両VXではない旨の判断を出力し、又は立体物判断処理自体を中止する。
上記制御処理は、各検出領域A1,A2に影が映り込む状況である場合、具体的には、検出された環境要因に基づいて各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上である条件が満たされる場合に行われる。図20は、自車両Vの後方の左右に設定された検出領域A1,A2に影が映り込んだ状況の一例を示す図である。図20に示すように、自車両Vの走行方向Vsが南方向向かっており、太陽光Lが南南西乃至南西から差し込んでいる状態においては、自車両Vの影R2が検出領域A2に映り込んでいる。また、同図に示すように、自車両Vと同様に南下し、走行車線の隣の隣の隣々接車線を走行する他車両VXの影R1が検出領域A1に映り込んでいる。検出領域A1,A2に自車両V又は他車両VXの影が映り込む状況は、図20の場面に限定されず、様々な場面を想定することができる。本実施形態では、影R1,R2が検出領域A1,A2に映り込む可能性が高い状況を制御のトリガとして定義する。以下、本実施形態の制御のトリガとなる条件について説明する。
まず、第1の条件として、本実施形態の影検出予測部38は、自車両Vの走行方向と走行地点を環境要因として検出し、各地点における太陽の存在する方向を時刻に対応づけた暦情報を参照し、検出された自車両Vの走行地点における走行方向が太陽の存在する方向を基準とする所定方向範囲に属する方向である場合には、各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。また、走行方向と太陽の存在する方向とが一致する場合は影が検出される可能性が所定値以上であるとし、走行方向と太陽の存在する方向とのずれ量に応じて、影が検出される可能性を定量的に算出することができる。なお、閾値となる所定値は実験的に設定することができる。
本判断において環境要因として用いられる自車両Vの走行地点は、自車両Vに搭載されたGPS(Global Positioning System)を備える位置検出装置50により検出する。位置検出装置50は、自車両Vのナビゲーション装置に搭載されたものを用いることができる。走行方向は検出位置の経時的な変化に基づいて検出することができる。また、各地点における太陽の存在する方向を時刻に対応づけた暦情報は、制御部39に予め記憶させておくことができる。
これにより、自車両Vが光源となる太陽が存在する方向に向かって移動しており、自車両Vの後方に設定された検出領域A1,A2に自車両Vや隣接する車線を走行する他車両VXの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域A1,A2に映り込んだ自車両Vや他車両VXの影の像に基づいて他車両VXを誤検出することを防止することができる。
第2の条件として、本実施形態の影検出予測部38は、自車両の走行地点と走行時刻を環境要因として検出し、各地点における日没時刻を含む暦情報を参照し、検出された自車両Vの走行時刻における走行地点が日没前の所定の非日没状態である場合には、各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。所定の非日没状態とは、現在時刻が太陽が最も高い南中時の前又は後の所定時間内である状態、又は現在時刻が日昇時刻から日没時刻までの状態とすることができる。また、現在時刻が太陽の最も高い南中時の前又は後の所定時間以内である場合には影が検出される可能性が所定値以上であるとし、現在時刻と日没時刻又は南中時刻とのずれ量に応じて、影が検出される可能性を定量的に算出することができる。なお、閾値となる所定値は実験的に設定することができる。
自車両Vの走行地点は、先述したように位置検出装置50から取得することができる。走行時刻も、位置検出装置50が備える時計から取得することができる。各地点における日没時刻を含む暦情報は、制御部39に予め記憶させておくことができる。
これにより、自車両Vが光源となる太陽が存在する日没前に移動しており、自車両Vの後方に設定された検出領域A1,A2に自車両Vや隣接する車線を走行する他車両VXの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域A1,A2に映り込んだ自車両Vや他車両VXの影の像に基づいて他車両VXを誤検出することを防止することができる。
第3の条件として、本実施形態の影検出予測部38は、カメラ10の撮像領域の明るさを環境要因として検出し、検出された撮像領域の明るさが所定値以上である場合には、各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。また、撮像領域の明るさの値に応じて、影が検出される可能性を定量的に算出することができる。なお、閾値となる所定値は実験的に設定することができる。
明るさが検出される撮像領域は、カメラ10が撮像可能な領域全部であってもよいし、検出領域A1,A2を少なくとも含む領域を設定してもよいし、検出領域A1,A2そのものであってもよい。明るさは、カメラ10の撮像画像から検出することも可能であるし、別に設けられた照度計を用いることもできる。
これにより、撮像領域が明るく、自車両Vの後方に設定された検出領域A1,A2に自車両Vや隣接する車線を走行する他車両VXの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域A1,A2に映り込んだ自車両Vや他車両VXの影の像に基づいて他車両VXを誤検出することを防止することができる。
第4の条件として、本実施形態の影検出予測部38は、自車両Vの走行地点と走行時刻を環境要因として検出し、各地点における太陽の高度を時刻に対応づけた暦情報を参照し、検出された自車両Vの走行地点における太陽の存在する高度が所定高さ未満である場合には、各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。また、太陽の高度に応じて、影が検出される可能性を定量的に算出することができる。なお、閾値となる所定値は実験的に設定することができる。
自車両Vの走行地点は、先述したように位置検出装置50から取得することができる。走行時刻も、位置検出装置50が備える時計から取得することができる。各地点における太陽の高度を時刻に対応づけた暦情報は、制御部39に予め記憶させておくことができる。
これにより、自車両Vの存在する位置及び時刻において太陽の高度が低いために影が伸びて、自車両Vの後方に設定された検出領域A1,A2に自車両Vや隣接する車線を走行する他車両VXの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。異なる観点によれば、太陽の高度が高い南中時においては影が短かくなる(伸びない)傾向があるので検出領域A1,A2に影が映り込むことが少ないと考えられる。つまり、太陽の高度が高い場面では、立体物が他車両VXであるとする判断を抑制しないでもよい場合がある。このように、本実施形態では、検出領域A1,A2に影が映り込む状況を高い精度で判断することができる。この結果、検出領域A1,A2に映り込んだ自車両Vや他車両VXの影の像に基づいて他車両VXを誤検出することを防止することができる。
第5の条件として、本実施形態の影検出予測部38は、各検出領域A1,A2の輝度を環境要因として検出し、各検出領域A1,A2の輝度が所定値未満の領域、すなわち影となっている領域が、検出領域A1,A2に所定面積以上存在する場合には、各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。また、輝度値に応じて、影が検出される可能性を定量的に算出することができる。なお、閾値となる所定値は実験的に設定することができる。
各検出領域A1,A2の輝度は、カメラ10により得られた画像情報から求めることができる。輝度が所定値未満の画素を抽出し、さらに、輝度が所定値未満の画素が所定の密度以上含まれる領域を抽出する。そして抽出された領域の画素数に応じた面積を算出し、算出された面積を閾値である所定面積と比較する。算出された輝度が所定値未満の領域の面積が所定面積以上である場合には、検出領域A1,A2に影が映り込んでいる可能性が高いと判断することができる。
これにより、検出領域A1,A2に影が映り込んでいる状況を判断することができる。この結果、検出領域A1,A2に映り込んだ自車両Vや他車両VXの影の像に基づいて他車両VXを誤検出することを防止することができる。
第6の条件は、エッジ情報に基づいて立体物を検出する場合において適用可能な条件である。本実施形態の影検出予測部38は、立体物検出部37により検出されたエッジ情報に基づいて、検出領域A1,A2内において検出された、所定値以上の輝度差を示す画素群が所定方向に沿って存在するエッジ情報の態様に基づいて、各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する。
図21は、検出領域A1に他車両VXが存在する場合に検出されるエッジEL1~EL4の態様の一例である。図21に示すように、他車両VXの車輪のホイールとゴム部分との間に観察される輝度のコントラストに応じて、4本のエッジEL1~EL4が観察され、本例のエッジEL1~EL4のいずれの輝度分布量は輝度閾値sb以上となっている。ちなみに、エッジEL1~EL4は、所定値以上の輝度差を示す画素群Ep1~Ep6と各画素群の間に存在する所定値未満の輝度差の画素群とを含む。これら所定値以上の輝度差を示す画素群Ep1~Ep6と所定値未満の輝度差の画素群との間では輝度の明暗が反転する。この輝度の反転回数が多い場合には、所定値以上の輝度差を示す画素群Ep1~Ep6の数が多く、はっきりしたエッジであるといえる。このため、本実施形態では、所定値以上の輝度差を示す画素群Ep1~Ep6が所定方向に沿って存在するエッジ線EL1~EL4が4本以上検出された場合には、検出された立体物を他車両VXとして判断する。また、他車両VXに由来するエッジ線EL1~EL4には、エッジ線EL1とEL2との間隔とエッジ線EL3とEL4との間隔が略等しく、エッジ線EL1とEL2との間隔及びエッジ線EL3とEL4との間隔が、エッジ線EL2とEL3との距離よりも短いという特徴がある。
図22は、検出領域A1に他車両VXが実際に存在せず、何かしらの物体の影R12が検出領域A1に映り込んでいる場合に検出されるエッジEL11~EL41の態様の一例である。図22に示すように、影R12のパターンに応じてエッジEL11~EL41が検出されているものの、画素群Ep11~Ep41の数、反転回数が少なく、所定方向に沿う画素群の分布頻度も低く、分布頻度が閾値Sb以上のエッジEL1,EL3,EL4の本数も3本と少なくなっている。また、エッジ線EL11~EL41の間隔は、図21に示す他車両VXに由来するエッジ線EL1~EL4の間隔の特徴を備えていない。
本実施形態では、このように実在する他車両VXから抽出されるエッジ情報の情報と映り込んだ虚像の影から抽出されるエッジ情報との態様の相違に基づいて、各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する。特に限定されないが、本実施形態の影検出予測部38は、エッジ情報に基づいて検出領域A1,A2内に検出されるエッジ線ELの本数が3本以下である場合には、検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。なお、検出対象が4輪車である場合には検出されるエッジ線ELの本数は4本であるので、エッジ線ELの本数が3本以下である場合には、車両ではなく影であると判断できるが、トレーラなどのタイヤの数が4つ以上の対象を検出対象とする場合には、影であると判断するエッジ線ELの本数は適宜に設定することができる。また、エッジ線EL11とEL21との間隔とエッジ線EL31とEL41との間隔が略等しく、エッジ線EL11とEL21との間隔及びエッジ線EL31とEL41との間隔が、エッジ線EL21とEL31との距離よりも短いという特徴が抽出されない場合に、車両ではなく影であると判断できる。なお、本実施形態の影検出予測部38は、エッジ線を検出する際に用いられる、画素群Epを検出するための輝度差の閾値(所定値)、エッジ線EL以上に検出された画素群Epの個数又は反転回数、エッジ線EL間の距離(間隔)を、影が映り込む可能性を判断するために適宜に設定することができる。
また、エッジ線ELの本数、画素群Epの輝度、画素群Epの個数又は反転回数に応じて、影が検出される可能性を定量的に算出することができる。なお、閾値となる所定値は実験的に設定することができる。
このように、実際に検出されたエッジ情報に基づいて、検出領域A1,A2に影が映り込む可能性を判断するので、確度の高い判断を行うことができる。これにより、検出領域A1,A2に影が映り込んでいる状況を高い精度で判断することができるので、検出領域A1,A2に映り込んだ自車両Vや他車両VXの影の像に基づいて他車両VXを誤検出することを防止することができる。
影検出予測部38は、検出領域A1,A2に影が映り込んでいる可能性が高いという判断結果を制御部39へ出力する。
次に、制御部39について説明する。本実施形態の制御部39は、前回の処理において影検出予測部38により「検出領域A1,A2に影が検出される可能性が高い」という判断がされた場合には、次回の処理において立体物検出部33,37、立体物判断部34、影検出予測部38、又は自身である制御部39の何れか一つ以上の各部において実行される制御命令を生成することができる。
本実施形態の制御命令は、立体物が検出され、検出される立体物が他車両VXであると判断されることが抑制されるように各部の動作を制御するための命令である。検出領域A1,A2に映り込んだ影の像を、誤って検出対象である隣接車線を走行する他車両VXと判断することを防止するためである。本実施形態の計算機30はコンピュータであるため、立体物検出処理、立体物判断処理、影が検出される可能性を予測する影検出予測処理に対する制御命令は各処理のプログラムに予め組み込んでもよいし、実行時に送出してもよい。本実施形態の制御命令は、検出された立体物を他車両として判断する処理を中止させたり、検出された立体物を他車両ではないと判断させたりする結果に対する命令であってもよいし、差分波形情報に基づいて立体物を検出する際の感度を低下させる命令、エッジ情報に基づいて立体物を検出する際の感度を調整する命令であってもよい。
以下、制御部39が出力する各制御命令について説明する。
まず、差分波形情報に基づいて立体物を検出する場合の制御命令について説明する。先述したように、立体物検出部33は、差分波形情報と第1閾値αとに基づいて立体物を検出する。そして、本実施形態の制御部39は、影検出予測部38により「検出領域A1,A2に影が検出される可能性が高い」と判断された場合には、第1閾値αを高くする制御命令を立体物検出部33に出力する。第1閾値αとは、図11のステップS7において、差分波形DWtのピークを判断するための第1閾値αである(図5参照)。また、制御部39は、差分波形情報における画素値の差分に関する閾値pを高くする制御命令を立体物検出部33に出力することができる。
まず、差分波形情報に基づいて立体物を検出する場合の制御命令について説明する。先述したように、立体物検出部33は、差分波形情報と第1閾値αとに基づいて立体物を検出する。そして、本実施形態の制御部39は、影検出予測部38により「検出領域A1,A2に影が検出される可能性が高い」と判断された場合には、第1閾値αを高くする制御命令を立体物検出部33に出力する。第1閾値αとは、図11のステップS7において、差分波形DWtのピークを判断するための第1閾値αである(図5参照)。また、制御部39は、差分波形情報における画素値の差分に関する閾値pを高くする制御命令を立体物検出部33に出力することができる。
制御部39は、前回の処理で「検出領域A1,A2に影が検出される可能性が高い」と判断された場合には、検出領域A1,A2に映り込んだ影の像が立体物の存在を示す情報として検出されてしまう可能性が高いと判断する。このまま、通常と同じ手法で立体物を検出すると、検出領域A1,A2には他車両VXが存在しないにもかかわらず、映り込んだ影を検出領域A1、A2を走行する他車両VXの像と誤検出する場合がある。このため、制御部39は、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、第1閾値α又は差分波形情報を生成する際の画素値の差分に関する閾値pを高く変更する。このように、判断の閾値を高く変更すると、自車両Vの走行車線の隣を走行する他車両VXが検出されにくいように検出感度が調整されるため、検出領域A1,A2に映り込んだ影の像を隣の車線を走行する他車両VXとして誤検出することを防止することができる。
また、本実施形態の制御部39は、影検出予測部38により「検出領域A1,A2に影が検出される可能性が高い」と判断された場合には、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された値を低く出力する制御命令を立体物検出部33に出力することができる。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された値とは、図11のステップS5において生成される差分波形DWtの縦軸の値である。制御部39は、前回の処理で「検出領域A1,A2に影が検出される可能性が高い」と判断されると、検出領域A1,A2に影が映り込んでいる可能性が高いと判断できるため、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、差分波形DWtの度数分布化された値を低く変更する。このように、出力値を低くすることにより、自車両Vの走行車線の隣を走行する他車両VXが検出されにくいように検出感度が調整されるため、検出領域A1,A2に映り込んだ影の像を隣の車線を走行する他車両VXとして誤検出することを防止することができる。
次に、エッジ情報に基づいて立体物を検出する場合の制御命令について説明する。本実施形態の制御部39は、影検出予測部38により「検出領域A1,A2に影が検出される可能性が高い」と判断されると、エッジ情報を検出する際に用いられる輝度に関する所定閾値を高くする制御命令を立体物検出部37に出力する。エッジ情報を検出する際に用いられる輝度に関する所定閾値とは、図17のステップS29における各注目点Paの属性の連続性cの総和を正規化した値を判断する閾値θ、又は図18のステップ34におけるエッジ線の量を評価する第2閾値βである。制御部39は、「検出領域A1,A2に影が検出される可能性が高い」と判断されると、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、エッジ線を検出する際に用いられる閾値θ又はエッジ線の量を評価する第2閾値βを高く変更する。このように、判断の閾値を高く変更することにより、自車両Vの走行車線の隣を走行する他車両VXが検出されにくいように検出感度が調整されるため、検出領域A1,A2に映り込んだ影の像を隣の車線を走行する他車両VXとして誤検出することを防止することができる。
また、本実施形態の制御部39は、影検出予測部38により「検出領域A1,A2に影が検出される可能性が高い」と判断されると、検出したエッジ情報の量を低く出力する制御命令を立体物検出部37に出力する。検出したエッジ情報の量とは、図17のステップS29における各注目点Paの属性の連続性cの総和を正規化した値、又は図18のステップ34におけるエッジ線の量である。制御部39は、前回の処理で「検出領域A1,A2に影が検出される可能性が高い」と判断されると、影を立体物として検出しないように、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、各注目点Paの属性の連続性cの総和を正規化した値又はエッジ線の量を低く変更する。このように、出力値を低くすることにより、自車両Vの走行車線の隣を走行する他車両VXが検出されにくいように検出感度を調整できるため、検出領域A1,A2に映り込んだ影の像を隣の車線を走行する他車両VXとして誤検出することを防止することができる。
また、各閾値又は各出力値を調整する制御命令には、影検出予測部38によって算出された「検出領域A1,A2に影が検出される可能性」に応じた調整係数を含ませることができる。これにより、各閾値又は各出力値を影が映り込む可能性に応じて調整することができる。この場合において、調整係数は、「検出領域A1,A2に影が検出される可能性」が高いほど閾値が高く(厳しく)なるように調整される係数であり、「検出領域A1,A2に影が検出される可能性」が高いほど出力値が低い値(立体物と判断されにくい値)となるように調整される係数とする。調整された各閾値又は各出力値は「検出領域A1,A2に影が検出される可能性」の変化に応じて直線的に変化させてもよいし、段階的に変化させてもよい。
以下、図23~25を参照して、影検出予測部38、制御部39及び制御命令を取得した立体物判断部34、立体物検出部33,37の動作を説明する。図23~25に示す処理は、前回の立体物検出処理の後に、前回処理の結果を利用して行われる今回の立体検出処理である。
まず、図23に示すステップS41において、影検出予測部38は、立体物検出部33により生成された左右の検出領域A1,A2の差分波形情報又は立体物検出部37により生成された左右の検出領域A1,A2のエッジ情報に基づいて「検出領域A1,A2に影が検出される可能性」を算出する。「検出領域A1,A2に影が検出される可能性」の算出手法は特に限定されず、走行地点における走行方向が太陽の存在方向に向かっているか、走行地点における走行時が日没前後であるか、撮像領域の明るさ、走行地点における太陽の高さが所定値未満であるか、画像情報中の検出領域A1,A2に所定値未満の領域が所定面積以上存在するか否かなどの環境要因に基づいて算出することができる。
つぎに、ステップ42において、制御部39は、ステップ41において算出された検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する。
制御部39は、検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上である場合に、検出される立体物が他車両VXであると判断されることが抑制されるように各部に制御命令を出力する。その一例として、ステップS46に進み、制御部39は立体物の検出処理を中止する内容の制御命令を立体物判断部34に出力する。また、他の例として、ステップS47に進み、制御部39は、検出された立体物は他車両VXではないと判断することもできる。
検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値未満である場合、つまり影が検出領域A1,A2に映り込まないと判断できる場合には、ステップS43に進み、立体物の検出処理を行う。この立体物の検出処理は上述した立体物検出部33による図11、図12の差分波形情報を用いた処理、又は立体物検出部37による図17、図18のエッジ情報を用いた処理に従って行われる。そして、ステップ44において、この立体物検出部33,37により検出領域A1,A2に立体物が検出された場合にはステップS45に進み、検出された立体物が他車両VXであると判断する。他方、立体物検出部33,37により検出領域A1,A2に立体物が検出されない場合にはステップS47に進み、検出領域A1,A2に他車両VXは存在しないと判断する。
図24に、他の処理例を示す。制御部39は、ステップ42において検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、ステップS51に進み、差分波形情報を生成する際の画素値の差分に関する閾値p、差分波形情報から立体物を判断する際に用いる第1閾値α、エッジ情報を生成する際の閾値θ、エッジ情報から立体物を判断する際に用いる第2閾値βの何れか一つ以上を高く設定する旨の制御命令を立体物検出部33,37へ送出する。先述したように、第1閾値αは、図11のステップS7において、差分波形DWtのピークを判断するためのである。閾値θは、図17のステップS29における各注目点Paの属性の連続性cの総和を正規化した値を判断する閾値であり、第2閾値βは、図18のステップ34におけるエッジ線の量を評価する閾値である。
また、図25に示すように、制御部39は、ステップ42において検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、ステップS52に進み、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された値を低く出力する制御命令を立体物検出部33に出力する。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された値とは、図11のステップS5において生成される差分波形DWtの縦軸の値である。同様に、ステップS52において、検出したエッジ情報の量を低く出力する制御命令を立体物検出部37に出力する。検出したエッジ情報の量とは、図17のステップS29における各注目点Paの属性の連続性cの総和を正規化した値、又は図18のステップ34におけるエッジ線の量である。制御部39は、前回の処理で所定値以上の検出領域A1,A2に影が検出される可能性が算出されると、この影を立体物と誤検出する可能性が高いと判断できるため、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、各注目点Paの属性の連続性cの総和を正規化した値又はエッジ線の量を低く変更する制御命令を立体物検出部37に出力する。
以上のように構成され作用する本発明の本実施形態の立体物検出装置1は、以下の効果を奏する。
(1)本実施形態の立体物検出装置1は、各検出領域A1,A2に影が検出される環境要因を検出し、この環境要因に基づいて影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、検出される立体物が他車両VXであると判断されることが抑制されるように立体物を判断するための各処理を制御することので、検出領域A1,A2に映る影の映像に基づいて自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両を誤って検出することを防止することができる。この結果、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両を、高い精度で検出する立体物検出装置を提供することができる。
(1)本実施形態の立体物検出装置1は、各検出領域A1,A2に影が検出される環境要因を検出し、この環境要因に基づいて影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、検出される立体物が他車両VXであると判断されることが抑制されるように立体物を判断するための各処理を制御することので、検出領域A1,A2に映る影の映像に基づいて自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両を誤って検出することを防止することができる。この結果、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両を、高い精度で検出する立体物検出装置を提供することができる。
(2)本実施形態の立体物検出装置1によれば、影検出予測部38が、検出された自車両Vの走行地点における走行方向が太陽の存在する方向を基準とする所定方向範囲に属する方向である場合には、各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であると判断するので、自車両Vが光源となる太陽が存在する方向に向かって移動しており、自車両Vの後方に設定された検出領域A1,A2に自車両Vや隣接する車線を走行する他車両VXの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域A1,A2に映り込んだ自車両Vや他車両VXの影の像に基づいて他車両VXを誤検出することを防止することができる。
(3)本実施形態の立体物検出装置1によれば、影検出予測部38が、検出された自車両Vの走行時刻における走行地点が日没前の所定の非日没状態である場合には、各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。これにより、自車両Vが光源となる太陽が存在する日没前に移動しており、自車両Vの後方に設定された検出領域A1,A2に自車両Vや隣接する車線を走行する他車両VXの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域A1,A2に映り込んだ自車両Vや他車両VXの影の像に基づいて他車両VXを誤検出することを防止することができる。
(4)本実施形態の立体物検出装置1によれば、影検出予測部38が、検出された撮像領域の明るさが所定値以上である場合には、各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。これにより、撮像領域が明るく、自車両Vの後方に設定された検出領域A1,A2に自車両Vや隣接する車線を走行する他車両VXの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域A1,A2に映り込んだ自車両Vや他車両VXの影の像に基づいて他車両VXを誤検出することを防止することができる。
(5)本実施形態の立体物検出装置1によれば、影検出予測部38が、検出された自車両Vの走行地点における太陽の存在する高度が所定高さ未満である場合には、各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。これにより、自車両Vの存在する位置及び時刻において太陽の高度が低いために影が伸びて、自車両Vの後方に設定された検出領域A1,A2に自車両Vや隣接する車線を走行する他車両VXの影が映り込みやすいという状況を判断することができる。この結果、検出領域A1,A2に映り込んだ自車両Vや他車両VXの影の像に基づいて他車両VXを誤検出することを防止することができる。
(6)本実施形態の立体物検出装置1によれば、影検出予測部38が、各検出領域A1,A2の輝度が所定値未満の領域、すなわち影となっている領域が、検出領域A1,A2に所定面積以上存在する場合には、各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であると判断する。これにより、検出領域A1,A2に影が映り込んでいる状況を判断することができる。この結果、検出領域A1,A2に映り込んだ自車両Vや他車両VXの影の像に基づいて他車両VXを誤検出することを防止することができる。
(7)本実施形態の立体物検出装置1によれば、鳥瞰視画像から差分波形情報を生成して、この差分波形情報に基づいて立体物を検出するので、自車両Vの後方に他車両Vが存在するか否かを正確に判断することができる。
(8)本実施形態の立体物検出装置1によれば、前回の処理において検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値よりも高い場合には、第1閾値αを高く変更することにより、自車両Vの走行車線の隣を走行する他車両VXが検出されにくいように検出感度を調整できるため、検出領域A1,A2に映り込んだ影を隣の車線を走行する他車両VXとして誤検出することを防止することができる。
(9)本実施形態の立体物検出装置1によれば、前回の処理において検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値よりも高い場合には、差分波形情報を生成する際の出力値を低くすることにより、自車両Vの走行車線の隣を走行する他車両VXが検出されにくいように検出感度を調整できるため、検出領域A1,A2に映り込んだ影を隣の車線を走行する他車両VXとして誤検出することを防止することができる。
(10)本実施形態の立体物検出装置1によれば、鳥瞰視画像からエッジ情報を生成し、エッジ情報に基づいて立体物を検出するので、自車両Vの後方に他車両Vが存在するか否かを正確に判断することができる。
(11)本実施形態の立体物検出装置1によれば、影検出予測部38は、立体物検出部37により検出されたエッジ情報に基づいて、検出領域A1,A2内において検出された、所定値以上の輝度差を示す画素群が所定方向に沿って存在するエッジ情報の態様に基づいて、各検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する。これにより、検出領域A1,A2に影が映り込んでいる状況を高い精度で判断することができるので、検出領域A1,A2に映り込んだ自車両Vや他車両VXの影の像に基づいて他車両VXを誤検出することを防止することができる。
(12)本実施形態の立体物検出装置1によれば、前回の処理において検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値よりも高い場合には、エッジ情報を生成する際の判断の閾値を高く変更することにより、自車両Vの走行車線の隣を走行する他車両VXが検出されにくいように検出感度を調整できるため、検出領域A1,A2に映り込んだ影を隣の車線を走行する他車両VXとして誤検出することを防止することができる。
(13)本実施形態の立体物検出装置1によれば、前回の処理において検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値よりも高い場合には、エッジ情報を生成する際の出力値を低くすることにより、自車両Vの走行車線の隣を走行する他車両VXが検出されにくいように検出感度を調整できるため、検出領域A1,A2に映り込んだ影を隣の車線を走行する他車両VXとして誤検出することを防止することができる。
(14)本実施形態の立体物検出装置1によれば、検出領域A1,A2に影が検出される可能性が所定値以上である場合には、立体物の検出処理を中止するので、自車両Vの後方に他車両Vが存在すると予測される場合に、検出領域A1,A2に映り込んだ影を、自車両Vの走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両VXとして誤検出することを未然に防止することができる。
(15)なお、本実施形態に立体物の検出方法においても、上述した立体物検出装置1と同様の作用及び同様の効果を得ることができる。
上記カメラ10は本発明に係る撮像手段に相当し、上記視点変換部31は本発明に係る画像変換手段に相当し、上記位置合わせ部32及び立体物検出部33は本発明に係る立体物検出手段に相当し、上記輝度差算出部35,エッジ線検出部36及び立体物検出部37は本発明に係る立体物検出手段に相当し、上記立体物判断部34は立体物判断手段に相当し、上記影検出予測部38は影検出予測手段に相当し、上記制御部39は制御手段に相当する。
1…立体物検出装置
10…カメラ
20…車速センサ
30…計算機
31…視点変換部
32…位置合わせ部
33,37…立体物検出部
34…立体物判断部
35…輝度差算出部
36…エッジ検出部
38…影検出予測部
39…制御部
40…スミア検出部
50…位置検出装置
a…画角
A1,A2…検出領域
CP…交点
DP…差分画素
DWt,DWt’…差分波形
DWt1~DWm,DWm+k~DWtn…小領域
L1,L2…接地線
La,Lb…立体物が倒れ込む方向上の線
P…撮像画像
PBt…鳥瞰視画像
PDt…差分画像
MP…マスク画像
S…スミア
SP…スミア画像
SBt…スミア鳥瞰視画像
V…自車両
VX…他車両
10…カメラ
20…車速センサ
30…計算機
31…視点変換部
32…位置合わせ部
33,37…立体物検出部
34…立体物判断部
35…輝度差算出部
36…エッジ検出部
38…影検出予測部
39…制御部
40…スミア検出部
50…位置検出装置
a…画角
A1,A2…検出領域
CP…交点
DP…差分画素
DWt,DWt’…差分波形
DWt1~DWm,DWm+k~DWtn…小領域
L1,L2…接地線
La,Lb…立体物が倒れ込む方向上の線
P…撮像画像
PBt…鳥瞰視画像
PDt…差分画像
MP…マスク画像
S…スミア
SP…スミア画像
SBt…スミア鳥瞰視画像
V…自車両
VX…他車両
Claims (16)
- 車両に搭載され、車両後方を撮像する一つの撮像手段と、
前記撮像手段により得られた画像情報に基づいて前記車両後方の右側検出領域又は左側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、
前記立体物検出手段により検出された立体物が前記右側検出領域又は左側検出領域に存在する他車両であるか否かを判断する立体物判断手段と、
前記各検出領域に影が検出される環境要因を検出し、検出された環境要因に基づいて前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する影検出予測手段と、
前記影検出予測手段により影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記検出される立体物が前記他車両であると判断されることを抑制する制御手段と、を備える立体物検出装置。 - 前記影検出予測手段は、前記車両の走行方向と走行地点を前記環境要因として検出し、各地点における太陽の存在する方向を時刻に対応づけた暦情報を参照し、前記検出された前記車両の前記走行地点における前記走行方向が太陽の存在する方向を基準とする所定方向範囲に属する場合には、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であると判断することを特徴とする請求項1に記載の立体物検出装置。
- 前記影検出予測手段は、前記車両の走行地点と走行時刻を前記環境要因として検出し、各地点における日没時刻を含む暦情報を参照し、前記検出された前記車両の前記走行時刻における前記走行地点が日没前の所定の非日没状態である場合には、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であると判断することを特徴とする請求項1又は2に記載の立体物検出装置。
- 前記影検出予測手段は、前記撮像手段の撮像領域の明るさを前記環境要因として検出し、前記検出された前記撮像領域の明るさが所定値以上である場合には、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であると判断することを特徴とする請求項1~3の何れか一項に記載の立体物検出装置。
- 前記影検出予測手段は、前記車両の走行地点と走行時刻を前記環境要因として検出し、各地点における太陽の高度を時刻に対応づけた暦情報を参照し、前記検出された前記車両の前記走行地点における太陽の存在する高度が所定高さ未満である場合には、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であると判断することを特徴とする請求項1~4の何れか一項に記載の立体物検出装置。
- 前記影検出予測手段は、前記各検出領域の輝度を前記環境要因として検出し、前記輝度が所定値未満の領域が、前記検出領域に所定面積以上存在する場合には、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であると判断することを特徴とする請求項1~5の何れか一項に記載の立体物検出装置。
- 前記撮像手段により得られた前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域の画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段をさらに備え、
前記立体物検出手段は、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ける画素値の差分が所定閾値以上である画素数をカウントして度数分布化することで前記車両後方の右側検出領域及び前記車両後方の左側検出領域の差分波形情報をそれぞれ生成し、当該差分波形情報に基づいて前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出することを特徴とする請求項1~6の何れか一項に記載の立体物検出装置。 - 前記立体物検出手段は、前記差分波形情報と第1閾値αとに基づいて立体物を検出し、
前記制御手段は、前記影検出予測手段により前記影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記第1閾値αを前記立体物が検出され難いように高く変更する制御命令を前記立体物検出手段に出力することを特徴とする請求項7に記載の立体物検出装置。 - 前記制御手段は、前記影検出予測手段により前記影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記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された値を低くする制御命令を生成し、当該制御命令を前記立体物検出手段に出力することを特徴とする請求項7又は8に記載の立体物検出装置。
- 前記撮像手段により得られた画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段をさらに備え、
前記立体物検出手段は、前記画像変換手段により得られた鳥瞰視画像のうち、互いに隣接する画像領域の輝度差が所定閾値以上であるエッジ情報を検出し、当該エッジ情報に基づいて前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出することを特徴とする請求項1~6の何れか一項に記載の立体物検出装置。 - 車両に搭載され、車両後方を撮像する一つの撮像手段と、
前記撮像手段により得られた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のうち、互いに隣接する画像領域の輝度差が所定閾値以上であるエッジ情報を検出し、当該エッジ情報に基づいて前記車両後方の右側検出領域又は左側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、
前記立体物検出手段により検出された立体物が前記右側検出領域又は左側検出領域に存在する他車両であるか否かを判断する立体物判断手段と、
前記立体物検出手段により検出されたエッジ情報に基づいて、前記検出領域内において検出された、所定値以上の輝度差を示す画素群が所定方向に沿って存在するエッジ情報の態様に基づいて、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断する影検出予測手段と、
前記影検出予測手段により影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記検出される立体物が前記他車両であると判断されることを抑制する制御手段と、を備える立体物検出装置。 - 前記立体物検出手段は、前記エッジ情報と第2閾値βとに基づいて立体物を検出し、
前記制御手段は、前記影検出予測手段により前記影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記第2閾値βを前記立体物が検出され難いように高く変更する制御命令を前記立体物検出手段に出力することを特徴とする請求項10又は11に記載の立体物検出装置。 - 前記制御手段は、前記影検出予測手段により前記影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記検出したエッジ情報の量を低く出力する制御命令を前記立体物検出手段に出力することを特徴とする請求項10~12の何れか一項に記載の立体物検出装置。
- 前記制御手段は、前記影が検出される可能性が所定値以上である場合には、前記立体物の判断処理を中止する内容の制御命令又は前記検出された立体物が他車両ではないと判断する内容の制御命令を生成し、前記立体物判断手段に出力することを特徴とする請求項1~13の何れか一項に記載の立体物検出装置。
- 車両に搭載されたカメラにより撮像された車両後方の画像情報を取得するステップと、
前記画像情報に基づいて前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出するステップと、
前記検出された立体物が前記右側検出領域又は左側検出領域に存在する他車両であるか否かを判断するステップと、
前記各検出領域に影が検出される環境要因を検出し、検出された環境要因に基づいて前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断するステップと、
前記影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記立体物が前記他車両であると判断されることを抑制させるステップと、を有する立体物検出方法。 - 車両に搭載されたカメラにより撮像された車両後方の画像情報を取得するステップと、
前記撮像手段により得られた画像を鳥瞰視画像に視点変換するステップと、
前記得られた鳥瞰視画像のうち、互いに隣接する画像領域の輝度差が所定閾値以上であるエッジ情報を検出し、当該エッジ情報に基づいて前記車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出するステップと、
前記検出された立体物が前記右側検出領域又は左側検出領域に存在する他車両であるか否かを判断するステップと、
前記立体物を検出するステップにおいて検出されたエッジ情報に基づいて、前記検出領域内において検出された、所定値以上の輝度差を示す画素群が所定方向に沿って存在するエッジ線の態様に基づいて、前記各検出領域に影が検出される可能性が所定値以上であるか否かを判断するステップと、
前記影が検出される可能性が所定値以上であると判断された場合には、前記立体物が前記他車両であると判断されることを抑制させるステップと、を有する立体物検出方法。
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Cited By (3)
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JP2015090591A (ja) * | 2013-11-06 | 2015-05-11 | 株式会社パスコ | 路面オルソ画像の生成装置および生成方法 |
CN109711423A (zh) * | 2017-10-25 | 2019-05-03 | 大众汽车有限公司 | 用于机动车的外部区域中物体的形状识别的方法及机动车 |
CN110419068A (zh) * | 2017-03-15 | 2019-11-05 | 本田技研工业株式会社 | 步行支援装置、步行支援方法、以及程序 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011150688A (ja) * | 2009-12-25 | 2011-08-04 | Ricoh Co Ltd | 立体物識別装置、並びに、これを備えた移動体制御装置及び情報提供装置 |
JP2012003662A (ja) * | 2010-06-21 | 2012-01-05 | Nissan Motor Co Ltd | 移動距離検出装置及び移動距離検出方法 |
-
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011150688A (ja) * | 2009-12-25 | 2011-08-04 | Ricoh Co Ltd | 立体物識別装置、並びに、これを備えた移動体制御装置及び情報提供装置 |
JP2012003662A (ja) * | 2010-06-21 | 2012-01-05 | Nissan Motor Co Ltd | 移動距離検出装置及び移動距離検出方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015090591A (ja) * | 2013-11-06 | 2015-05-11 | 株式会社パスコ | 路面オルソ画像の生成装置および生成方法 |
CN110419068A (zh) * | 2017-03-15 | 2019-11-05 | 本田技研工业株式会社 | 步行支援装置、步行支援方法、以及程序 |
CN109711423A (zh) * | 2017-10-25 | 2019-05-03 | 大众汽车有限公司 | 用于机动车的外部区域中物体的形状识别的方法及机动车 |
CN109711423B (zh) * | 2017-10-25 | 2023-06-30 | 大众汽车有限公司 | 用于机动车的外部区域中物体的形状识别的方法及机动车 |
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