WO2013132970A1 - 立体物検出装置及び立体物検出方法 - Google Patents

立体物検出装置及び立体物検出方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2013132970A1
WO2013132970A1 PCT/JP2013/053274 JP2013053274W WO2013132970A1 WO 2013132970 A1 WO2013132970 A1 WO 2013132970A1 JP 2013053274 W JP2013053274 W JP 2013053274W WO 2013132970 A1 WO2013132970 A1 WO 2013132970A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
dimensional object
detected
brightness
detection
state
Prior art date
Application number
PCT/JP2013/053274
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
早川　泰久
修 深田
Original Assignee
日産自動車株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日産自動車株式会社 filed Critical 日産自動車株式会社
Priority to JP2014503730A priority Critical patent/JP5817913B2/ja
Publication of WO2013132970A1 publication Critical patent/WO2013132970A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/165—Anti-collision systems for passive traffic, e.g. including static obstacles, trees
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection

Definitions

  • the present invention relates to a three-dimensional object detection device and a three-dimensional object detection method.
  • This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2012-049501 filed on Mar. 6, 2012.
  • the contents described in the application are incorporated into the present application by reference and made a part of the description of the present application.
  • the vehicle is detected based on the positional relationship between the vertical edge line segments and the positional relationship between the vertical edge line segment pair and the horizontal edge line segment.
  • a vehicle detection method is known (see Patent Document 1).
  • the problem to be solved by the present invention is to provide a three-dimensional object detection device that detects other vehicles existing in a detection region with high accuracy even when the brightness is suddenly decreased.
  • the present invention maintains the detection state of the three-dimensional object immediately before the brightness suddenly changes when the brightness suddenly changes by comparing the brightness of the central portion of the image information with the brightness of the surrounding area.
  • the above-described problem is solved by controlling so that the detection of the three-dimensional object and the determination that the detected three-dimensional object is another vehicle is suppressed or promoted.
  • a solid object detection process and a detection state before the brightness suddenly changes are maintained. Since the judgment process is suppressed or promoted, the already detected three-dimensional object is turned off due to a sudden change in the light environment, or the three-dimensional object that has not been detected is turned off due to a sudden change in the light environment. It is possible to prevent wrong judgments such as As a result, it is possible to provide a three-dimensional object detection device that prevents the accuracy of the detection result from being lowered due to a sudden change in the light environment and detects other vehicles traveling in the detection region with high accuracy.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a vehicle according to an embodiment to which a three-dimensional object detection device of the present invention is applied. It is a top view (three-dimensional object detection by difference waveform information) which shows the driving state of the vehicle of FIG. It is a block diagram which shows the detail of the computer of FIG. 4A and 4B are diagrams for explaining the outline of processing of the alignment unit in FIG. 3, in which FIG. 3A is a plan view showing a moving state of the vehicle, and FIG. It is the schematic which shows the mode of the production
  • FIG. 4 is a flowchart (No. 1) illustrating a three-dimensional object detection method using differential waveform information executed by the viewpoint conversion unit, the alignment unit, the smear detection unit, and the three-dimensional object detection unit of FIG. 3.
  • FIG. 1 is a flowchart (No. 1) illustrating a three-dimensional object detection method using differential waveform information executed by the viewpoint conversion unit, the alignment unit, the smear detection unit, and the three-dimensional object detection unit of FIG. 3.
  • FIG. 4 is a flowchart (part 2) illustrating a three-dimensional object detection method using differential waveform information executed by the viewpoint conversion unit, the alignment unit, the smear detection unit, and the three-dimensional object detection unit of FIG. 3. It is a figure (three-dimensional object detection by edge information) which shows the running state of vehicles of Drawing 1, (a) is a top view showing the positional relationship of a detection field etc., and (b) shows the positional relationship of a detection field etc. in real space. It is a perspective view shown. 4A and 4B are diagrams for explaining the operation of the luminance difference calculation unit in FIG. 3, in which FIG.
  • 3A is a diagram illustrating a positional relationship among attention lines, reference lines, attention points, and reference points in a bird's eye view image; It is a figure which shows the positional relationship of the attention line, reference line, attention point, and reference point.
  • 4A and 4B are diagrams for explaining the detailed operation of the luminance difference calculation unit in FIG. 3, in which FIG. 3A is a diagram illustrating a detection region in a bird's-eye view image, and FIG. It is a figure which shows the positional relationship of a reference point.
  • FIG. 4 is a flowchart (part 1) illustrating a three-dimensional object detection method using edge information executed by a viewpoint conversion unit, a luminance difference calculation unit, an edge line detection unit, and a three-dimensional object detection unit in FIG. 3;
  • FIG. 4 is a flowchart (part 1) illustrating a three-dimensional object detection method using edge information executed by a viewpoint conversion unit, a luminance difference calculation unit, an edge line detection unit, and a three-dimensional object detection unit in FIG. 3;
  • FIG. 4 is a flowchart (part 2) illustrating a three-dimensional object detection method using edge information executed by the viewpoint conversion unit, the luminance difference calculation unit, the edge line detection unit, and the three-dimensional object detection unit of FIG. 3. It is a figure which shows the example of an image for demonstrating edge detection operation
  • 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 three-dimensional object detection device 1 of the present example is careful when the driver of the host vehicle V is driving. Is a device that detects, as an obstacle, other vehicles that are likely to be contacted, for example, other vehicles that may be contacted when the host vehicle V changes lanes.
  • the three-dimensional object detection device 1 of this example detects another vehicle that travels in an adjacent lane (hereinafter also simply referred to as an adjacent lane) adjacent to the lane in which the host vehicle travels. Further, the three-dimensional object detection device 1 of the present example can calculate the detected movement distance and movement speed of the other vehicle.
  • the three-dimensional object detection device 1 is mounted on the own vehicle V, and the three-dimensional object detected around the own vehicle travels in the adjacent lane next to the lane on which the own vehicle V travels.
  • An example of detecting a vehicle will be shown.
  • the three-dimensional object detection device 1 of this example includes a camera 10, a vehicle speed sensor 20, and a calculator 30.
  • the camera 10 is attached to the host vehicle V so that the optical axis is at an angle ⁇ from the horizontal to the lower side at a height h at the rear of the host vehicle V.
  • the camera 10 images a predetermined area in the surrounding environment of the host vehicle V from this position.
  • the vehicle speed sensor 20 detects the traveling speed of the host vehicle V, and calculates the vehicle speed from the wheel speed detected by, for example, a wheel speed sensor that detects the rotational speed of the wheel.
  • the computer 30 detects a three-dimensional object behind the vehicle, and calculates a moving distance and a moving speed for the three-dimensional object in this example.
  • FIG. 2 is a plan view showing a traveling state of the host vehicle V in FIG.
  • the camera 10 images 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 at which the left and right lanes can be imaged in addition to the lane in which the host vehicle V travels.
  • the area that can be imaged includes detection target areas A1 and A2 on the adjacent lane that is behind the host vehicle V and that is adjacent to the left and right of the travel lane of the host vehicle V.
  • FIG. 3 is a block diagram showing details of the computer 30 of FIG. In FIG. 3, the camera 10 and the vehicle speed sensor 20 are also shown in order to clarify the connection relationship.
  • the computer 30 includes a viewpoint conversion unit 31, a positioning unit 32, a three-dimensional object detection unit 33, a three-dimensional object determination unit 34, a sudden brightness change state detection unit 38, and a control unit 39.
  • the smear detection unit 40 is provided.
  • the calculation unit 30 of the present embodiment has a configuration relating to a three-dimensional object detection block using differential waveform information.
  • the calculation unit 30 of the present embodiment can also be configured with respect to a three-dimensional object detection block using edge information. In this case, in the configuration shown in FIG. 3, the luminance difference calculation unit 35, the edge line detection unit 36, and the detection block configuration A configured by the alignment unit 32 and the three-dimensional object detection unit 33 are surrounded by a broken line.
  • the detection block configuration B including the three-dimensional object detection unit 37 can be replaced.
  • both of the detection block configuration A and the detection block configuration B are provided, and it is possible to detect a three-dimensional object using difference waveform information and to detect a three-dimensional object using edge information.
  • the detection block configuration A and the detection block configuration B are provided, either the detection block configuration A or the detection block configuration B can be operated according to environmental factors such as brightness. Each configuration will be described below.
  • the three-dimensional object detection device 1 detects a three-dimensional object existing in the right detection area or the left detection area behind the vehicle based on image information obtained by the monocular 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 with the camera 10, and converts the viewpoint of the input captured image data into bird's-eye image data in a bird's-eye view state.
  • the state viewed from a bird's-eye view is a state viewed from the viewpoint of a virtual camera looking down from above, for example, vertically downward.
  • This viewpoint conversion can be executed as described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-219063.
  • the viewpoint conversion of captured image data to bird's-eye view image data is based on the principle that a vertical edge peculiar to a three-dimensional object is converted into a straight line group passing through a specific fixed point by viewpoint conversion to bird's-eye view image data. This is because a planar object and a three-dimensional object can be distinguished if used. Note that the result of the image conversion processing by the viewpoint conversion unit 31 is also used in detection of a three-dimensional object by edge information described later.
  • the alignment unit 32 sequentially inputs the bird's-eye image data obtained by the viewpoint conversion of the viewpoint conversion unit 31, and aligns the positions of the inputted bird's-eye image data at different times.
  • 4A and 4B are diagrams for explaining the outline of the processing of the alignment unit 32, where FIG. 4A is a plan view showing the moving state of the host vehicle V, and FIG. 4B is an image showing the outline of the alignment.
  • the host vehicle V at the current time is located at V1, and the host vehicle V one hour before is located at V2.
  • the other vehicle VX is located in the rear direction of the own vehicle V and is in parallel with the own vehicle V, the other vehicle VX at the current time is located at V3, and the other vehicle VX one hour before is located at V4.
  • the host vehicle V has moved a distance d at one time.
  • “one hour before” may be a past time for a predetermined time (for example, one control cycle) from the current time, or may be a past time for an arbitrary 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 has a rectangular shape and is relatively accurately viewed in plan, but the other vehicle VX at the position V4 Falls down.
  • the vertical edges of solid objects are straight lines along the collapse direction by the viewpoint conversion processing to bird's-eye view image data. This is because the plane image on the road surface does not include a vertical edge, but such a fall does not occur even when the viewpoint is changed.
  • the alignment unit 32 performs alignment of the bird's-eye images PB t and PB t ⁇ 1 as described above on the data. At this time, the alignment unit 32 is offset a bird's-eye view image PB t-1 before one unit time, to match the position and bird's-eye view image PB t at the current time.
  • the image on the left side and the center image in FIG. 4B show a state that is offset by the movement distance d ′.
  • This offset amount d ′ is a movement amount on the bird's-eye view image data corresponding to the actual movement distance d of the host vehicle V shown in FIG. It is determined based on the time until the time.
  • the alignment unit 32 takes the difference between the bird's-eye 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 images PB t and PB t ⁇ 1 , and the absolute value is predetermined in order to cope with a change in the illuminance environment. It may be set to “1” when the threshold value p is exceeded and “0” when the threshold value p is not exceeded.
  • the image on the right side of FIG. 4B is the difference image PD t .
  • This threshold value p may be set in advance or may be changed according to a control command corresponding to the detection result of the brightness sudden change state detection unit 38 of the control unit 39 described later.
  • the three-dimensional object detection unit 33 detects a three-dimensional object based on the data of the difference image PD t shown in FIG. At this time, the three-dimensional object detection unit 33 of this example also calculates the movement distance of the three-dimensional object in the real space. In detecting the three-dimensional object and calculating the movement distance, the three-dimensional object detection unit 33 first generates a differential waveform. Note that the moving distance of the three-dimensional object per time is used for calculating the moving speed of the three-dimensional object. The moving speed of the three-dimensional object can be used to determine whether or not 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 the present example is another vehicle that the driver of the host vehicle V pays attention to, in particular, the lane in which the host vehicle V that may be contacted when the host vehicle V changes lanes travels. Another vehicle traveling in 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 areas are set on the right side and the left side of the host vehicle V in the image obtained by the camera 1. Specifically, in the present embodiment, rectangular detection areas A1 and A2 are set on the left and right sides behind the host vehicle V as shown in FIG.
  • the other vehicle detected in the detection areas A1 and A2 is detected as an obstacle traveling in the adjacent lane adjacent to the lane in which the host vehicle V is traveling.
  • Such detection areas A1 and A2 may be set from a relative position with respect to the host vehicle V, or may be set based on the position of the white line.
  • the movement distance detection device 1 may use, for example, an existing white line recognition technique.
  • the three-dimensional object detection unit 33 recognizes the sides (sides along the traveling direction) of the set detection areas A1 and A2 on the own vehicle V side as the ground lines L1 and L2 (FIG. 2).
  • the ground line means a line in which the three-dimensional object contacts the ground.
  • the ground line is set as described above, not a line in contact with the ground. Even in this case, from experience, the difference between the ground line according to the present embodiment and the ground line obtained from the position of the other vehicle VX is not too large, and there is no problem in practical use.
  • FIG. 5 is a schematic diagram illustrating how a differential waveform is generated by the three-dimensional object detection unit 33 illustrated in FIG. 3.
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates a differential waveform from a portion corresponding to the detection areas A ⁇ b> 1 and A ⁇ b> 2 in the difference image PD t (right diagram in FIG. 4B) calculated by the alignment unit 32.
  • DW t is generated.
  • the three-dimensional object detection unit 33 generates a differential waveform DW t along the direction in which the three-dimensional object falls by viewpoint conversion.
  • the difference waveform DW t is generated for the detection area A2 in the same procedure.
  • 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 the predetermined difference has a predetermined threshold value when the pixel value of the difference image DW t is an absolute value of the difference between the pixel values of the bird's-eye images PB t and PB t ⁇ 1. If the pixel value of the difference image DW t is expressed as “0” or “1”, the pixel indicates “1”.
  • the three-dimensional object detection unit 33 counts the number of difference pixels DP and then obtains an intersection point CP between the line La and the ground line L1. Then, the three-dimensional object detection unit 33 associates the intersection CP with the count number, determines the horizontal axis position based on the position of the intersection CP, that is, the position on the vertical axis in the right diagram of FIG. The axis position, that is, the position on the right and left axis in the right diagram of FIG. 5 is determined and plotted as the count number at the intersection CP.
  • the three-dimensional object detection unit 33 defines lines Lb, Lc... In the direction in which the three-dimensional object falls, counts the number of difference pixels DP, and determines the horizontal axis position based on the position of each intersection CP. Then, the vertical axis position is determined from the count number (number of difference pixels DP) and plotted.
  • the three-dimensional object detection unit 33 generates the differential waveform DW t as shown in the right diagram of FIG.
  • the line La and the line Lb in the direction in which the three-dimensional object collapses have different distances overlapping the detection area A1. For this reason, if 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. For this reason, when the three-dimensional object detection unit 33 determines the vertical axis position from the count number of the difference pixels DP, the three-dimensional object detection unit 33 is normalized based on the distance at which the lines La and Lb in the direction in which the three-dimensional object falls and the detection area A1 overlap. Turn into. As a specific example, in the left diagram of FIG.
  • the three-dimensional object detection unit 33 normalizes the count number by dividing it by the overlap distance.
  • the difference waveform DW t the line La on the direction the three-dimensional object collapses, 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 differential 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 difference 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 equal to or greater than 2).
  • FIG. 6 is a diagram illustrating the small areas 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, for example, as shown in FIG. For example, 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 (amount of movement of the differential waveform in the horizontal axis direction (vertical direction in FIG. 6)) 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 horizontal axis between the original position of the differential waveform DW t ⁇ 1 and the position where the error is minimized is obtained as an 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 and forms a histogram.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a histogram obtained by the three-dimensional object detection unit 33.
  • the offset amount which is the amount of movement 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, has some variation.
  • the three-dimensional object detection unit 33 forms a histogram of offset amounts including variations, and calculates a movement distance from the histogram.
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates the moving distance of the three-dimensional object from the maximum value of the histogram. That is, in the example illustrated 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 moving distance ⁇ * is a relative moving distance of the other vehicle VX with respect to the host vehicle V. For this reason, when calculating the absolute movement distance, the three-dimensional object detection unit 33 calculates the absolute movement distance based on the obtained movement distance ⁇ * and the signal from the vehicle speed sensor 20.
  • the three-dimensional object detection unit 33 weights each of the plurality of small areas DW t1 to DW tn and forms a histogram by counting the offset amount obtained for each of the small areas DW t1 to DW tn according to the weight. May be.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating weighting by the three-dimensional object detection unit 33.
  • the small area DW m (m is an integer of 1 to n ⁇ 1) is flat. That is, in the small area DW m , the difference between the maximum value and the minimum value of the number of pixels indicating a predetermined difference is small. Three-dimensional object detection unit 33 to reduce the weight for such small area DW m. This is because the flat small area DW m has no characteristics and is likely to have a large error in calculating the offset amount.
  • the small region DW m + k (k is an integer equal to or less than nm) is rich in undulations. That is, in the small area DW m , the difference between the maximum value and the minimum value of the number of pixels indicating a predetermined difference is large.
  • Three-dimensional object detection unit 33 increases the weight for such small area DW m. This is because the small region DW m + k rich in undulations is characteristic and there is a high possibility that the offset amount can be accurately calculated. By weighting in this way, the calculation accuracy of the movement distance can be improved.
  • the differential waveform DW t is divided into a plurality of small areas DW t1 to DW tn in order to improve the calculation accuracy of the movement distance.
  • the small area DW t1 is divided. It is not necessary to divide into ⁇ DW tn .
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates the moving distance from the offset amount of the differential waveform DW t when the error between the differential waveform DW t and the differential waveform DW t ⁇ 1 is minimized. That is, the method for obtaining the offset amount of the difference waveform DW t in the difference waveform DW t-1 and the current time before one unit time is not limited to the above disclosure.
  • the computer 30 includes a smear detection unit 40.
  • the smear detection unit 40 detects a smear generation region from data of a captured image obtained by imaging with the camera 10. Since smear is a whiteout phenomenon that occurs in a CCD image sensor or the like, 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 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 thereby.
  • 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 for detecting the smear S For example, in the case of a general CCD (Charge-Coupled Device) camera, the smear S is generated 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 higher than a predetermined value from the lower side of the image to the upper side of the image and continuous in the vertical direction is searched, and this is identified as a smear S generation region.
  • the smear detection unit 40 generates smear image SP data in which the pixel value is set to “1” for the place where the smear S occurs and the other place is set to “0”. After the generation, the smear detection unit 40 transmits the data of the smear image SP to the viewpoint conversion unit 31.
  • the viewpoint conversion unit 31 to which the data of the smear image SP is input converts the viewpoint into a state of bird's-eye view.
  • the viewpoint conversion unit 31 generates data of the smear bird's-eye view image SB t .
  • the viewpoint conversion unit 31 transmits the data of the smear bird's-eye view image SB t to the alignment unit 33.
  • the viewpoint conversion unit 31 transmits the data of the smear bird's-eye view image SB t ⁇ 1 one hour before to the alignment unit 33.
  • the alignment unit 32 aligns the smear bird's-eye images SB t and SB t ⁇ 1 on the data.
  • the specific alignment is the same as the case where the alignment of the bird's-eye images PB t and PB t ⁇ 1 is executed on the data.
  • the alignment unit 32 performs a logical sum on the smear S generation region of each smear bird's-eye view image SB t , SB t ⁇ 1 . Thereby, the alignment part 32 produces
  • 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 smear S generation region 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 a 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 moving 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 diagram illustrating another example of a histogram obtained by the three-dimensional object detection unit 33.
  • a stationary object exists in addition to the other vehicle VX within the angle of view of the camera 10, two maximum values ⁇ 1 and ⁇ 2 appear in the obtained histogram.
  • one of the two maximum values ⁇ 1, ⁇ 2 is the offset amount of the stationary object.
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates the offset amount for the stationary object from the moving speed, ignores the maximum value corresponding to the offset amount, and calculates the moving distance of the three-dimensional object by using the remaining maximum value. To do.
  • the three-dimensional object detection unit 33 stops calculating the movement distance.
  • 11 and 12 are flowcharts showing the three-dimensional object detection procedure of this embodiment.
  • the computer 30 inputs data of the image P captured by the camera 10, and generates a smear image SP by the smear detector 40 (S1).
  • the viewpoint conversion unit 31 generates data of the bird's-eye view image PB t from the data of the captured image P from the camera 10, and also generates data of the smear bird's-eye view image SB t from the data of the smear image SP (S2).
  • the alignment unit 33 aligns the data of the bird's-eye view image PB t and the data of the bird's-eye view image PB t-1 of the previous time, and the data of the smear bird's-eye view image SB t and the smear bird's-eye view of the previous time.
  • the data of the image SB t-1 is aligned (S3).
  • the alignment unit 33 generates data for the difference image PD t and also generates data for 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 smear S generation region 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 or not the peak of the differential waveform DW t is greater than or equal to the first threshold value ⁇ (S7).
  • the first threshold value ⁇ can be set in advance and can be changed according to the control command of the control unit 39 shown in FIG. 3, and details thereof will be described later.
  • the peak of the difference waveform DW t is not equal to or greater 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 has another vehicle as an obstacle. It is determined not to do so (FIG. 12: S16). Then, the processes shown in FIGS. 11 and 12 are terminated.
  • the three-dimensional object detection unit 33 determines that a three-dimensional object exists, and sets the difference waveform DW t to a plurality of difference waveforms DW t .
  • the area is divided into small areas DW t1 to DW tn (S8).
  • the three-dimensional object detection unit 33 performs weighting for each of the small areas DW t1 to DW tn (S9).
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates an offset amount for each of the small areas DW t1 to DW tn (S10), and generates a histogram with weights added (S11).
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates a relative movement distance that is a 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 calculates the relative movement speed by differentiating the relative movement distance with respect to time, 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). When 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 processes shown in FIGS. 11 and 12 are terminated. 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 processes shown in FIGS. 11 and 12 are terminated.
  • the rear side of the host vehicle V is set as the detection areas A1 and A2, and the vehicle V travels in the adjacent lane that travels next to the travel lane of the host vehicle to which attention should be paid while traveling.
  • Emphasis is placed on detecting the vehicle VX, and in particular, whether or not there is a possibility of contact when the host vehicle V changes lanes. This is to determine whether or not there is a possibility of contact with another vehicle VX traveling in the adjacent lane adjacent to the traveling lane of the own vehicle when the own vehicle V changes lanes. For this reason, the process of step S14 is performed.
  • step S14 it is determined 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 vehicle V is +60 km / h or less.
  • the absolute moving speed of the stationary object may be detected to be several km / h. Therefore, by determining whether the speed is 10 km / h or more, it is possible to reduce the possibility of determining that the stationary object is the other vehicle VX.
  • the relative speed of the three-dimensional object with respect to the host vehicle V may be detected at a speed exceeding +60 km / h. Therefore, the possibility of erroneous detection due to noise can be reduced by determining whether the relative speed is +60 km / h or less.
  • the threshold of the relative movement speed for determining the other vehicle VX in step S14 can be arbitrarily set. For example, -20 km / h or more and 100 km / h or less can be set as the relative movement speed threshold.
  • the negative lower limit value is a lower limit value of the moving speed when the detected object moves rearward of the host vehicle VX, that is, when the detected object flows backward.
  • This threshold value can be set in advance as appropriate, but can be changed in accordance with a control command of the control unit 39 described later.
  • step S14 it may be determined that the absolute movement speed is not negative or not 0 km / h. Further, in the present embodiment, since emphasis is placed on whether or not there is a possibility of contact when the host vehicle V changes lanes, when another vehicle VX is detected in step S15, the driver of the host vehicle is notified. A warning sound may be emitted or a display corresponding to a warning may be performed by a predetermined display device.
  • step S15 it is determined whether or not the three-dimensional object detected by the three-dimensional object detection unit 33 is continuously detected for a predetermined time T or longer. If the three-dimensional object is continuously detected for a predetermined time T or longer, the process proceeds to step S16, and it is determined that the three-dimensional object is another vehicle existing in the right detection area A1 or the left detection area A2. To do. On the other hand, when that is not right, it progresses to step S17 and it is judged that there is no other vehicle.
  • 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 by viewpoint conversion.
  • the difference waveform DW t is generated by frequency distribution.
  • the pixel indicating the predetermined difference on the data of the difference image PD t is a pixel that has changed in an image at a different time, in other words, a place where a three-dimensional object exists.
  • the difference waveform DW t is generated by counting the number of pixels along the direction in which the three-dimensional object collapses 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, the moving distance of the three-dimensional object is calculated from the time change of the differential waveform DW t including the information in the height direction. For this reason, compared with the case where only one point of movement is focused on, the detection location before the time change and the detection location after the time change are specified including information in the height direction. The same location is likely to be obtained, and the movement distance is calculated from the time change of the same location, so that the calculation accuracy of the movement distance can be improved.
  • the count number of the frequency distribution is set to zero for the portion corresponding to the smear S generation region in the differential waveform DW t .
  • the waveform portion generated by the smear S in the differential waveform DW t is removed, and a situation in which the smear S is mistaken as a three-dimensional object can be prevented.
  • the moving 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. For this reason, the movement distance is calculated from the offset amount of the one-dimensional information called the 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 regions DW t1 to DW tn .
  • a plurality of waveforms representing respective portions of the three-dimensional object are 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 weight to form a histogram. For this reason, the moving distance can be calculated more appropriately by increasing the weight for the characteristic area and decreasing the weight for the non-characteristic area. Therefore, the calculation accuracy of the moving distance can be further improved.
  • the weight is increased as the difference between the maximum value and the minimum value of the number of pixels indicating a predetermined difference increases. For this reason, the characteristic undulation region having a large difference between the maximum value and the minimum value has a larger weight, and the flat region having a small undulation has a smaller weight.
  • the moving distance is calculated by increasing the weight in the area where the difference between the maximum value and the minimum value is large. The accuracy can be further improved.
  • the moving 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 areas DW t1 to DW tn . For this reason, even if there is a variation in the offset amount, a more accurate movement distance can be calculated from the maximum value.
  • the offset amount for a stationary object is obtained and this offset amount is ignored, it is possible to prevent a situation in which the calculation accuracy of the moving distance of the three-dimensional object is lowered due to the stationary object.
  • the calculation of the moving distance of the three-dimensional 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 a signal from the vehicle speed sensor 20, but 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, a vehicle speed sensor becomes unnecessary, and the configuration can be simplified.
  • the captured image at the current time and the image one hour before are converted into a bird's-eye view, the converted bird's-eye view is aligned, the difference image PD t is generated, and the generated difference image PD
  • t is evaluated along the falling direction (the falling direction of the three-dimensional object when the captured image is converted into a bird's eye view)
  • the differential waveform DW t is generated, but the present invention is not limited to this.
  • the differential waveform DW t may be generated by evaluating along the direction corresponding to the falling direction (that is, the direction in which the falling direction is converted into the direction on the captured image).
  • the difference image PD t is generated from the difference between the two images subjected to the alignment, and the difference image PD t is converted into a bird's eye view
  • the bird's-eye view does not necessarily have to be clearly generated as long as the evaluation can be performed along the direction in which the user falls.
  • FIGS. 13A and 13B are diagrams illustrating an imaging range and the like of the camera 10 in FIG. 3.
  • FIG. 13A is a plan view
  • FIG. 13B is a perspective view in real space on the rear side from the host vehicle V. Show. As shown in FIG.
  • the camera 10 has a predetermined angle of view a, and images the rear side from the host vehicle V included in the predetermined angle of view a.
  • the angle of view “a” of the camera 10 is set so that the imaging range of the camera 10 includes the adjacent lane in addition to the lane in which the host vehicle V travels.
  • the detection areas A1 and A2 in this example are trapezoidal in a plan view (when viewed from a bird's eye), and the positions, sizes, and shapes of the detection areas A1 and A2 are determined based on the distances d 1 to d 4. Is done.
  • the detection areas A1 and A2 in the example shown in the figure are not limited to a trapezoidal shape, and may be other shapes such as a rectangle when viewed from 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.
  • the ground lines L1 and L2 mean lines on which a three-dimensional object existing in the lane adjacent to the lane in which the host vehicle V travels contacts the ground.
  • the purpose of the present embodiment is to detect other vehicles VX and the like (including two-wheeled vehicles) traveling in the left and right lanes adjacent to the lane of the host vehicle V on the rear side of the host vehicle V.
  • a distance d1 which is a position to be the ground lines L1 and L2 of the other vehicle VX is obtained from a distance d11 from the own vehicle V to the white line W and a distance d12 from the white line W to a position where the other vehicle VX is predicted to travel. It can be determined substantially fixedly.
  • the distance d1 is not limited to being fixedly determined, and may be variable.
  • the computer 30 recognizes the position of the white line W with respect to the host 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 portion of the host vehicle V in the vehicle traveling direction.
  • the distance d2 is determined so that the detection areas A1 and A2 are at least within the angle of view a of the camera 10.
  • the distance d2 is set so as 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, A2 in the vehicle traveling direction. This 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 such as the other vehicle VX in the real space.
  • the distance d4 is a length shown in FIG. 13A in the bird's-eye view image.
  • the distance d4 may be a length that does not include a lane that is further adjacent to the left and right adjacent lanes in the bird's-eye view image (that is, a lane that is adjacent to two lanes).
  • the distances d1 to d4 are determined, and thereby the positions, sizes, and shapes of the detection areas A1 and A2 are determined. More specifically, the position of the upper side b1 of the detection areas A1 and A2 forming a trapezoid is determined by the distance d1. The starting point 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. The side b2 of the detection areas A1 and A2 having a trapezoidal shape is determined by a straight line L3 extending from the camera 10 toward the starting point position C1.
  • a side b3 of trapezoidal detection areas A1 and A2 is determined by a straight line L4 extending from the camera 10 toward the end position C2.
  • the position of the lower side b4 of the detection areas A1 and A2 having a trapezoidal shape is determined by the distance d4.
  • the areas surrounded by the sides b1 to b4 are set as the detection areas A1 and A2.
  • the detection areas A ⁇ b> 1 and A ⁇ b> 2 are true squares (rectangles) in the real space behind the host vehicle V.
  • the viewpoint conversion unit 31 inputs captured image data of a predetermined area obtained by imaging with the camera 10.
  • the viewpoint conversion unit 31 performs viewpoint conversion processing on the input captured image data to the bird's-eye image data in a bird's-eye view state.
  • the bird's-eye view is a state seen 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 by a technique described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-219063.
  • the luminance difference calculation unit 35 calculates a luminance difference with respect to the bird's-eye view image data subjected to viewpoint conversion by the viewpoint conversion unit 31 in order to detect the edge of the three-dimensional object included in the bird's-eye view image. For each of a plurality of positions along a vertical imaginary line extending in the vertical direction in the real space, the brightness difference calculating unit 35 calculates a brightness 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 virtual line extending in the vertical direction in the real space or a method of setting two vertical virtual lines.
  • the brightness difference calculation unit 35 applies a first vertical imaginary line corresponding to a line segment extending in the vertical direction in the real space and a vertical direction in the real space different from the first vertical imaginary line with respect to the bird's-eye view image that has undergone viewpoint conversion.
  • a second vertical imaginary line corresponding to the extending line segment is set.
  • the luminance difference calculation unit 35 continuously obtains a luminance difference between a point on the first vertical imaginary line and a point on the second vertical imaginary line along the first vertical imaginary line and the second vertical imaginary line.
  • the operation of the luminance difference calculation unit 35 will be described in detail.
  • the luminance difference calculation unit 35 corresponds to a line segment extending in the vertical direction in the real space and passes through the detection area A1 (hereinafter referred to as the attention line La).
  • the luminance difference calculation unit 35 corresponds to a line segment extending in the vertical direction in the real space and also passes through the second vertical virtual 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 the real space.
  • the line corresponding to the line segment extending in the vertical direction in the real space is a line that spreads radially from the position Ps of the camera 10 in the bird's-eye view image.
  • This 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 the attention point Pa (point on the first vertical imaginary line) on the attention line La.
  • the luminance difference calculation unit 35 sets a reference point Pr (a point on the second vertical plate) 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 the real space.
  • 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 are substantially the same height in the real space. This is the point that is set.
  • the attention point Pa and the reference point Pr do not necessarily have 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 a 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 shown 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 illustrating a detailed operation of the luminance difference calculation unit 35, in which 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. 15 (a). It is the figure which expanded a part B1 of the bird's-eye view image. Although only the detection area A1 is illustrated and described in FIG. 15, the luminance difference is calculated in the same procedure for the detection area A2.
  • the other vehicle VX When the other vehicle VX is reflected in the captured image captured by the camera 10, the other vehicle VX appears in the detection area A1 in the bird's-eye view image as shown in FIG. As shown in the enlarged view of the area B1 in FIG. 15A in FIG. 15B, it is assumed that the attention line La is set on the rubber part of the tire of the other vehicle VX on the bird's-eye view image.
  • 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 away from the attention line La by a predetermined distance in the real space.
  • the reference line Lr is set at a position separated from the attention line La by 10 cm in real space.
  • the reference line Lr is set on the wheel of the tire of the other vehicle VX that is separated from the rubber of the tire of the other vehicle VX by, for example, 10 cm 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 point Pai when an arbitrary point is indicated
  • the number of attention points Pa set on the attention line La may be arbitrary.
  • N attention points Pa are set on the attention line La.
  • the luminance difference calculation unit 35 sets the reference points Pr1 to PrN so as to be the same height as the attention points Pa1 to PaN in the real space. Then, the luminance difference calculation unit 35 calculates the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr having the same height. Thereby, the luminance difference calculation unit 35 calculates the luminance difference between the two pixels for each of a plurality of positions (1 to N) along the vertical imaginary line extending in the vertical direction in the real space. For example, the luminance difference calculating unit 35 calculates a luminance difference between the first attention point Pa1 and the first reference point Pr1, and the second difference between the second attention point Pa2 and the second reference point Pr2. Will be calculated.
  • the luminance difference calculation unit 35 continuously calculates 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 difference 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 the above-described processing such as setting the reference line Lr, setting the attention point Pa and the reference point Pr, and calculating 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 processing 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 the real space. For example, the luminance difference calculation unit 35 sets the reference line Lr as the reference line Lr in the previous processing, sets the reference line Lr for 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 first attention point Pa ⁇ b> 1 and the first reference point Pr ⁇ b> 1 are located in the same tire portion, and thus the luminance difference is small.
  • the second to sixth attention points Pa2 to Pa6 are located in the rubber part of the tire, and the second to sixth reference points Pr2 to Pr6 are located in the wheel part 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. Therefore, the edge line detection unit 36 may detect that an edge line exists between the second to sixth attention points Pa2 to Pa6 and the second to sixth reference points Pr2 to Pr6 having a large luminance difference. it can.
  • the edge line detection unit 36 firstly follows the following Equation 1 to determine the i-th attention point Pai (coordinate (xi, yi)) and the i-th reference point Pri (coordinate ( xi ′, yi ′)) and the i th attention point Pai are attributed.
  • Equation 1 t represents a threshold value
  • I (xi, yi) represents the luminance value of the i-th attention point Pai
  • I (xi ′, yi ′) represents 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 threshold value t can be set in advance and can be changed in accordance with a control command issued by the control unit 39 shown in FIG. 3, and details thereof will be described later.
  • the edge line detection unit 36 determines whether or not the attention line La is an edge line from the continuity c (xi, yi) of the attribute s along the attention line La based on Equation 2 below.
  • the continuity c (xi, yi) is “1”.
  • the attribute s (xi, yi) of the attention point Pai is not the same as the attribute s (xi + 1, yi + 1) of the adjacent attention point Pai + 1
  • the continuity c (xi, yi) is “0”.
  • the edge line detection unit 36 obtains the sum for the continuity c of all the points of interest Pa on the line of interest La.
  • the edge line detection unit 36 normalizes the continuity c by dividing the obtained sum of continuity c by the number N of points of interest Pa.
  • the edge line detection unit 36 determines that the attention line La is an edge line when the normalized value exceeds the threshold ⁇ .
  • the threshold value ⁇ is a value set in advance through experiments or the like.
  • the threshold value ⁇ may be set in advance, or may be changed according to a control command corresponding to the determination result of the brightness sudden change state detection unit 38 of the control unit 39 described later.
  • the edge line detection unit 36 determines whether or not the attention line La is an edge line based on Equation 3 below. Then, the edge line detection unit 36 determines whether or not all the attention lines La drawn on the detection area A1 are edge lines. [Equation 3] ⁇ c (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 a three-dimensional object exists in the detection areas A1 and A2. For this reason, 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 the three-dimensional object, the three-dimensional object detection unit 37 determines whether or not 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 luminance change along the edge line of the bird's-eye view image on the edge line is larger than a predetermined threshold value. When the luminance 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 by 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 value, it is determined that the edge line is correct.
  • This threshold value is a value set in advance by experiments or the like.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating the luminance distribution of the edge line.
  • FIG. 16A illustrates the edge line and the luminance distribution when another vehicle VX as a three-dimensional object exists in the detection area A1, and
  • FIG. Indicates an edge line and a luminance distribution when there is no solid object in the detection area A1.
  • the attention line La set in the tire rubber portion of the other vehicle VX is determined to be an edge line in the bird's-eye view image.
  • 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 extended in the bird's-eye view image by converting the image captured by the camera 10 into a bird's-eye view image.
  • 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 brightness change of the bird's-eye view image on the attention line La has a large undulation. This is because a portion with high brightness in white characters and a portion with low brightness such as a road surface are mixed on the edge line.
  • the three-dimensional object detection unit 37 determines whether or not the edge line is detected by erroneous determination. When the luminance change along the edge line is larger than a predetermined threshold, the three-dimensional object detection unit 37 determines that the edge line is detected by erroneous determination. And the said edge line is not used for the detection of a solid object. Thereby, 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 by any one of the following mathematical formulas 4 and 5.
  • the luminance change of the edge line corresponds to the evaluation value in the vertical direction in the real space.
  • Equation 4 evaluates the luminance distribution by the sum of the squares of the differences between the i-th luminance value I (xi, yi) on the attention line La and the adjacent i + 1-th 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 i-th luminance value I (xi, yi) on the attention line La and the adjacent i + 1-th luminance value I (xi + 1, yi + 1).
  • the attribute b (xi, yi) of the attention point Pa (xi, yi) is “1”. Become. If the relationship is other than that, the attribute b (xi, yi) of the attention point Pai is '0'.
  • This threshold value t2 is set in advance by an experiment or the like in order to determine that the attention line La is not on the same three-dimensional object. Then, the three-dimensional object detection unit 37 sums up the attributes b for all the attention points Pa on the attention line La, obtains an evaluation value in the vertical equivalent direction, and determines whether the edge line is correct.
  • 17 and 18 are flowcharts showing details of the three-dimensional object detection method according to the present embodiment.
  • FIG. 17 and FIG. 18 for the sake of convenience, the processing for the detection area A1 will be described, but the same processing is executed for the detection area A2.
  • step S21 the camera 10 images a predetermined area specified by the angle of view a and the attachment position.
  • step S22 the viewpoint conversion unit 31 inputs the 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 the 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 the real space as the attention line La.
  • luminance difference calculation part 35 sets the reference line Lr on detection area
  • step S25 the luminance difference calculation unit 35 sets a plurality of attention points Pa on the attention line La.
  • the luminance difference calculation unit 35 sets the attention points Pa as many as not causing a problem at the time of edge detection by the edge line detection unit 36.
  • step S26 the luminance difference calculation unit 35 sets the reference point Pr so that the attention point Pa and the reference point Pr are substantially the same height in the real space. Thereby, the attention point Pa and the reference point Pr are arranged in a substantially horizontal direction, and it becomes easy to detect an edge line extending in the vertical direction in the real space.
  • step S27 the luminance difference calculation unit 35 calculates the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr that have the same height in the real space.
  • the edge line detection unit 36 calculates the attribute s of each attention point Pa in accordance with Equation 1 above.
  • step S28 the edge line detection unit 36 calculates the continuity c of the attribute s of each attention point Pa in accordance with Equation 2 above.
  • step S29 the edge line detection unit 36 determines whether or not the value obtained by normalizing the total sum of continuity c is greater than the threshold value ⁇ according to the above formula 3.
  • 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.
  • the edge line detection unit 36 does not detect the attention line La as an edge line, and the process proceeds to step S31.
  • This threshold value ⁇ can be set in advance, but can be changed in accordance with a control command to the control unit 39.
  • step S31 the computer 30 determines whether or not the processing in steps S23 to S30 has been executed for all the attention lines La that can be set on the detection area A1. If it is determined that the above processing has not been performed for all the attention lines La (S31: NO), the processing returns to step S23, a new attention line La is set, and the processing 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 of FIG. 18 the three-dimensional object detection unit 37 calculates a luminance change along the edge line for each edge line detected in step S30 of FIG.
  • the three-dimensional object detection unit 37 calculates the luminance change of the edge line according to any one of the above formulas 4, 5, and 6.
  • step S33 the three-dimensional object detection unit 37 excludes edge lines whose luminance change is larger than a predetermined threshold from the edge lines. That is, it is determined that an edge line having a large luminance change is not a correct edge line, and the edge line is not used for detecting a three-dimensional object. As described above, this is to prevent characters on the road surface, roadside weeds, and the like included in the detection area A1 from being detected as edge lines. Therefore, the predetermined threshold value is a value set based on a luminance change generated by characters on the road surface, weeds on the road shoulder, or the like obtained in advance by experiments or the like.
  • step S34 the three-dimensional object detection unit 37 determines whether or not the amount of the edge line is equal to or larger than the second threshold value ⁇ .
  • the second threshold value ⁇ can be obtained and set in advance by experiments or the like, and can be changed in accordance with a control command issued by the control unit 39 shown in FIG. 3, details of which will be described later. For example, when a four-wheeled vehicle is set as the three-dimensional object to be detected, the second threshold value ⁇ is set based on the number of edge lines of the four-wheeled vehicle that have appeared in the detection region A1 in advance through experiments or the like.
  • the solid object detected by the three-dimensional object detection unit 33 is continuously detected over a predetermined time T (S35). : YES), the three-dimensional object detection unit 37 detects that a three-dimensional object exists in the detection area A1 in step S36 (S36).
  • the solid object detected by the three-dimensional object detection unit 33 has not been continuously detected for a predetermined time T or more.
  • the three-dimensional object detection unit 37 determines that there is no three-dimensional object in the detection area A1 (S37).
  • the second threshold value ⁇ can be set in advance, but can be changed according to a control command to the control unit 39. It should be noted that all the detected three-dimensional objects may be determined to be other vehicles VX that travel in the adjacent lane adjacent to the lane in which the host vehicle V travels, and the detected three-dimensional object is a characteristic of the other vehicle VX. It may be determined whether or not the vehicle is another vehicle VX traveling in the adjacent lane in consideration of the relative speed with respect to the host vehicle V.
  • the vertical direction in the real space with respect to the bird's-eye view image A vertical imaginary line is set as a line segment extending to. Then, for each of a plurality of positions along the vertical imaginary line, a luminance difference between two pixels in the vicinity of each position can be calculated, and the presence or absence of a three-dimensional object can be determined based on the continuity of the luminance difference.
  • the attention line La corresponding to the line segment extending in the vertical direction in the real space and the 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, a 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. In this way, the luminance difference between the attention line La and the reference line Lr is obtained by continuously obtaining the luminance difference between the points. In the case where the luminance difference between the attention line La and the reference line Lr is high, there is a high possibility that there is an edge of the three-dimensional object at the set position of the attention line La.
  • a three-dimensional object can be detected based on a continuous luminance difference.
  • the detection accuracy of a three-dimensional object can be improved.
  • the luminance difference between two points of approximately the same height near the vertical imaginary line is obtained.
  • the luminance difference is obtained from the attention point Pa on the attention line La and the reference point Pr on the reference line Lr, which are substantially the same height in the real space, and thus the luminance when there is an edge extending in the vertical direction. The difference can be detected clearly.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating an example of an image for explaining the processing of the edge line detection unit 36.
  • 102 is an adjacent image.
  • a region where the brightness of the first striped pattern 101 is high and a region where the brightness of the second striped pattern 102 is low are adjacent to each other, and a region where the brightness of the first striped pattern 101 is low and the second striped pattern 102. Is adjacent to a region with high brightness.
  • the portion 103 located at the boundary between the first striped pattern 101 and the second striped pattern 102 tends not to be perceived as an edge depending on human senses.
  • the edge line detection unit 36 determines the part 103 as an edge line only when there is continuity in the attribute of the luminance difference in addition to the luminance difference in the part 103, the edge line detection unit 36 An erroneous determination of recognizing a part 103 that is not recognized as an edge line as a sensation as an edge line can be suppressed, and edge detection according to a human sensation can be performed.
  • the edge line detection unit 36 when the luminance change 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 has been detected by erroneous determination.
  • the captured image acquired by the camera 10 is converted into a bird's-eye view image, the three-dimensional object included in the captured image tends to appear in the bird's-eye view image in a stretched state.
  • the luminance change of the bird's-eye view image in the stretched direction tends to be small.
  • the bird's-eye view image includes a high luminance region such as a character portion and a low luminance region such as a road surface portion.
  • the brightness change in the stretched direction tends to increase in the bird's-eye view image. Therefore, by determining the luminance change of the bird's-eye view image along the edge line as in this example, the edge line detected by the erroneous determination can be recognized, and the detection accuracy of the three-dimensional object can be improved.
  • the three-dimensional object detection device 1 of this example includes the two three-dimensional object detection units 33 (or the three-dimensional object detection unit 37), the three-dimensional object determination unit 34, the sudden brightness change state detection unit 38, and the like. And a control unit 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 determination unit 34 determines whether or not the detected three-dimensional object is the other vehicle VX existing in the detection areas A1 and A2. Judgment finally. The three-dimensional object detection unit 33 (or the three-dimensional object detection unit 37) detects a three-dimensional object reflecting the determination result of the brightness sudden change state detection unit 38 described later.
  • the brightness sudden change state detection unit 38 is located in the brightness of the central area relatively located on the center side of the image information obtained by the camera 10 installed at the rear end of the vehicle and on the upper side of the center area.
  • the brightness of the surrounding area is compared over time, and if the difference in brightness of the surrounding area with respect to the central area changes by a predetermined value or more within a predetermined time, it is detected that the brightness is in a sudden change state.
  • the sudden brightness change state detection unit 38 acquires image information that captures the rear of the host vehicle V captured by the camera 10.
  • An example of the acquired image information K is shown in FIG. 20A.
  • the lower image in FIG. 20A is an image of the license plate LP
  • the upper black ink portion is an image of case C of the camera 10.
  • the image of the area between the license plate LP and the case C changes as the host vehicle V moves.
  • the image information K of the area between the license plate LP and the case C includes an image of the road surface RD of the road on which the host vehicle V travels and an image of the rear sky SK spreading on the road surface RD. Including.
  • the brightness sudden change state detection unit 38 sets the peripheral area A and the central area B in the image information K.
  • the central region B is located on the center side of the peripheral region A, and is located on or near the horizon G formed between the road surface RD and the sky SK, or above the horizon G. It is an area located at.
  • the peripheral area A is located above the central area B and includes an empty SK (see FIG. 20A) portion of the image information K.
  • the sudden brightness change state detection unit 38 compares the brightness of the peripheral area A and the brightness of the central area B, and obtains the difference between the brightness of the central area B and the brightness of the peripheral area A.
  • the difference between the brightness of the area including the road surface RD included in the image information K and the brightness of the area including the sky SK is obtained.
  • the difference in brightness between the two regions changes by a predetermined value or more within a predetermined time, it is determined that the brightness is abruptly changing.
  • the exposure adjustment of the camera 10 can be performed before obtaining the difference between the brightness of the central area B and the brightness of the peripheral area A.
  • exposure adjustment can be performed so that the brightness of the central area B is appropriate based on the brightness of the road surface RD other than the central area B. Since the road surface RD other than the central region B includes detection regions A1 and A2 in which the other vehicle VX is detected, the brightness of the central region B and the peripheral region A can be adjusted by adjusting the exposure based on the brightness of the detection region A. Brightness and difference can be obtained accurately.
  • FIG. 21A is a diagram showing temporal changes in the brightness of the central region B and the brightness of the peripheral region A when the host vehicle V enters the tunnel
  • FIG. 21B is a scene where the host vehicle V exits the tunnel. It is a figure which shows the time-dependent change of the brightness of the center area
  • the brightness of the peripheral area A rapidly increases while the brightness of the central area B does not change much.
  • the host vehicle exits the tunnel exit, a situation in which the brightness difference ⁇ L between the central area B and the peripheral area A changes over a predetermined value within a predetermined time is observed. Based on this, it is possible to detect “a state in which the brightness changes suddenly”.
  • the sudden brightness change state detection unit 38 detects a “state where the brightness changes suddenly” that occurs during passage through a tunnel, based on the brightness difference ⁇ L between the central area B and the peripheral area A included in the image information K. be able to. Also, in this example, “Brightness changes abruptly” will be described as an example when passing through a tunnel. However, the present invention is not limited to this, but the brightness when entering the shadow of a building or coming out of the shadow of a building. It can be applied as appropriate in situations where there is a sudden change.
  • the predetermined time and the predetermined value for changing the brightness used as a reference when the brightness change state detection unit 38 detects a change in brightness vary depending on the position of the camera 10 and the imaging direction (optical axis direction). Preferably, the predetermined time and the predetermined value for determining the state of sudden change in brightness are obtained experimentally.
  • the sudden brightness change state detection unit 38 of the present embodiment detects a “state where the brightness changes suddenly” based on the travel position and travel environment of the host vehicle.
  • the sudden brightness change state detection unit 38 of the present embodiment cooperates with a current position detection function mounted on the host vehicle and a navigation device that includes map information, and the host vehicle enters a state where the brightness changes suddenly.
  • the vehicle travels at the defined position it detects that the host vehicle is in a “state where the brightness changes suddenly”. That is, when the distance between the current position detected by the current position detection function and the position where the brightness changes suddenly becomes less than the predetermined value, the sudden brightness change state detection unit 38 determines that the subject vehicle Is detected to be in a state of sudden change.
  • the referenced map information includes definition information based on the position, the traveling direction, and the time as a case where the traveling vehicle encounters a “state where the brightness changes suddenly”.
  • examples of the position where the brightness changes suddenly include a tunnel entrance, a place that enters the shadow of the building, and a place that exits from the shadow of the building.
  • the traveling direction can be detected as a change with time of the current position, and the time can be detected by a timer provided in the computer 30.
  • the map information and the definition information of “the state where the brightness changes suddenly” are provided in a server capable of exchanging information with the computer 30, and the server is based on position information, time information and / or traveling direction acquired from the own vehicle. Thus, it may be configured such that the determination as to whether or not the own vehicle is in a “state where the brightness changes suddenly” is sent to each vehicle.
  • the three-dimensional object determination unit 34 of the present embodiment finally determines whether or not the three-dimensional object detected by the three-dimensional object detection units 33 and 37 is the other vehicle VX existing in the detection areas A1 and A2. Specifically, when the detection result of the three-dimensional object by the three-dimensional object detection units 33 and 37 continues for a predetermined time T, the three-dimensional object is present in the detection areas A1 and A2. It is determined that the vehicle is another vehicle VX.
  • the three-dimensional object determination unit 34 has a predetermined value range such as the number of peaks of the differential waveform extracted from the differential waveform information, a peak value, a moving speed, and the state continues for a predetermined time or longer.
  • the three-dimensional object is the other vehicle VX existing in the detection areas A1 and A2, the continuity of the edges extracted from the edge information, the normalized value of the sum, the edge line
  • the amount of the vehicle is in the predetermined value range and the state continues for a predetermined time or more
  • it is finally determined whether or not the three-dimensional object is the other vehicle VX existing in the detection regions A1 and A2. Also good.
  • the three-dimensional object determination unit 34 of the present embodiment detects the three-dimensional object on the right detection region or the left side. It is determined that the other vehicle VX exists in the detection area.
  • the three-dimensional object determination unit 34 determines that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX existing in the detection areas A1 and A2, processing such as notification to the occupant is executed.
  • the three-dimensional object determination unit 34 can suppress determining that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX according to the control command of the control unit 38.
  • control unit 39 When the control unit 39 of the present embodiment detects that the brightness sudden change state detection unit 38 is in a state where the brightness changes suddenly in the previous process, the control unit 39 of the solid object detection unit 33, 37, It is possible to generate a control command to be executed in any one or more of the object determination unit 34, the sudden brightness change state detection unit 38, or the control unit 39 that is itself.
  • the control command of the present embodiment is a command for controlling the operation of each unit so that the detected three-dimensional object is determined to be another vehicle VX. This is to prevent a three-dimensional object from being erroneously detected when the brightness changes abruptly, that is, when the light environment changes abruptly, or to prevent the detected three-dimensional object from being erroneously determined as another vehicle VX. Since the computer 30 of the present embodiment is a computer, control commands for the three-dimensional object detection process, the three-dimensional object determination process, and the sudden brightness change state detection process may be incorporated in advance in the program of each process, or may be transmitted at the time of execution. .
  • the control command of this embodiment is a command for reducing or improving sensitivity when detecting a three-dimensional object based on differential waveform information, and a command for decreasing or improving sensitivity when detecting a three-dimensional object based on edge information. May be.
  • the control command stops the process of determining the detected three-dimensional object as the other vehicle, It may be a command for a result that makes it be judged that the vehicle is not a vehicle.
  • control unit 39 when the “brightness suddenly changes state” is detected by the brightness sudden change state detection unit 38, the solid object detection means 33, 37, the three-dimensional object is detected such that the three-dimensional object is detected or the three-dimensional object is not detected, the detection state is identified, and the identified detection state is maintained.
  • a control command for suppressing or promoting that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX existing in the detection areas A1 and A2 is output to each unit (including the control unit 39) constituting the computer 30. .
  • a state in which the brightness changes suddenly is detected by the brightness sudden change state detection unit 38, and the detection state that the three-dimensional object is being detected is identified by the three-dimensional object detection units 33 and 37.
  • a three-dimensional object is detected, and a control command that facilitates determining that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX is sent to the three-dimensional object detection units 33 and 37 or the three-dimensional object determination unit 34.
  • the three-dimensional object detection units 33 and 37 can easily detect the three-dimensional object, the three-dimensional object can be continuously detected.
  • the three-dimensional object determination unit 34 can easily determine that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX existing in the detection area A, the three-dimensional object can be continuously determined to be the other vehicle VX. .
  • the three-dimensional object detection device 1 that prevents the detection result from being deteriorated due to a sudden change in the light environment and detects other vehicles traveling in the detection region with high accuracy.
  • the control unit 39 detects that the brightness is suddenly changed by the brightness sudden change state detection unit 38, and when the detection state in which the three-dimensional object is not detected is identified by the three-dimensional object detection units 33 and 37.
  • the three-dimensional object detection unit 33, 37 or the three-dimensional object determination unit 34 sends a control command for suppressing the detection of the three-dimensional object and determining that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX existing in the detection area A. To send. This makes it difficult for the three-dimensional object detection units 33 and 37 to detect the three-dimensional object. Further, it is difficult for the three-dimensional object determination unit 34 to determine that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX existing in the detection area A.
  • a sudden change in the light environment such as when entering the tunnel
  • the three-dimensional object detection device 1 that prevents the detection result from being deteriorated due to a sudden change in the light environment and detects other vehicles traveling in the detection region with high accuracy.
  • control unit 39 detects that the brightness is suddenly changed by the brightness sudden change state detection unit 38, and the detection state in which the three-dimensional object is not detected is identified by the three-dimensional object detection units 33 and 37.
  • a control command with a content for stopping the detection process of the three-dimensional object may be generated and output to the three-dimensional object detection units 33 and 37, or a control command with a content for canceling the determination process for the three-dimensional object may be detected.
  • a control command having content for determining that the three-dimensional object is not another vehicle may be generated and output to the three-dimensional object determination unit 34.
  • control unit 39 detects that the brightness is suddenly changed in the previous process, the light environment of the detection areas A1 and A2 is rapidly changed, and there is a high possibility that an error occurs in the process based on the image information.
  • Judge. If a three-dimensional object is detected in the same manner as usual, it is determined that the other vehicle VX does not exist even though the other vehicle VX exists in the detection areas A1 and A2, or in the detection areas A1 and A2. Although there is no other vehicle VX, it may be determined that another vehicle VX exists.
  • the control unit 39 of the present embodiment detects the three-dimensional object in order to maintain the detection state before the light environment suddenly changes, and determines that the three-dimensional object is the other vehicle VX.
  • the threshold value regarding the difference between the pixel values when generating the difference waveform information is changed to be higher or lower. This is because the detection state of the three-dimensional object before the light environment suddenly changes is considered to have been performed with high accuracy without being affected by the sudden change in the light environment. In this way, when the light environment changes suddenly, the accurate detection state (the detection / non-detection of the three-dimensional object or the other vehicle VX) before the light environment changes suddenly is made by changing the threshold value for determination to be higher or lower. Therefore, it is possible to prevent erroneous detection caused by a sudden change in the light environment.
  • the three-dimensional object detection unit 33 detects a three-dimensional object based on the difference waveform information and the first threshold value ⁇ . And when the control part 39 of this embodiment detects that the brightness sudden change state detection part 38 is a state where a brightness changes suddenly, in order to maintain the detection state before a brightness changes suddenly, A control command for increasing or decreasing the first threshold value ⁇ is generated and output to the three-dimensional object detection unit 33.
  • the control unit 39 of this example increases the first threshold value ⁇ so that the detection of the three-dimensional object and other vehicles is suppressed.
  • a control command for setting the first threshold value ⁇ low is generated so that detection of the three-dimensional object and other vehicles is promoted, and the three-dimensional object detection unit 33 is notified.
  • the first threshold value ⁇ is the first threshold value ⁇ 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 command for increasing or decreasing the threshold value p regarding the difference between pixel values in the difference waveform information to the three-dimensional object detection unit 33.
  • the control unit 39 when the control unit 39 according to the present embodiment detects that the brightness sudden change state detection unit 38 is in a state in which the brightness changes suddenly, the number of pixels indicating a predetermined difference on the difference image of the bird's eye view image. Can be output to the three-dimensional object detection unit 33 to output the frequency distribution value low or high.
  • the value obtained by counting the number of pixels indicating a predetermined difference on the difference image of the bird's-eye view image and performing frequency distribution is the value on the vertical axis of the difference waveform DW t generated in step S5 of FIG.
  • the control unit 39 detects that the brightness is suddenly changed in the previous process, the light environment of the detection areas A1 and A2 is rapidly changed, and there is a high possibility that an error occurs in the process based on the image information. Judge. For this reason, in the next process, the three-dimensional object is detected so that the detection state of the three-dimensional object or the other vehicle VX is maintained in the detection areas A1 and A2, and it is determined that the three-dimensional object is the other vehicle VX.
  • the frequency-distributed value of the differential waveform DW t is changed to a low value or a high value so that is suppressed or promoted.
  • the frequency-distributed value of the differential waveform DW t is changed to a high value, and the three-dimensional object is changed before the light environment suddenly changes.
  • the frequency-distributed value of the differential waveform DW t is changed to a low value and output.
  • the detection sensitivity of the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is adjusted by increasing or decreasing the output value. The erroneous detection of the other vehicle VX which originates can be prevented.
  • control unit 39 Similar to the processing based on the differential waveform information described above, when it is detected that the brightness is suddenly changed in the previous processing, the control unit 39 suddenly changes the brightness of the detection areas A1, A2. It is determined that there is a high possibility that an error will occur in the processing based on the image information. For this reason, the control unit 39 of the present embodiment maintains the detection state before the brightness suddenly changes when the brightness suddenly changed state detection unit 38 detects that the brightness is suddenly changed. In addition, a control command for increasing or decreasing a predetermined threshold value related to luminance used when detecting edge information is output to the three-dimensional object detection unit 37.
  • the predetermined threshold value relating to the luminance used when detecting edge information is the threshold value ⁇ for determining a value obtained by normalizing the sum of the continuity c of the attributes of each point of interest Pa in step S29 in FIG. 17, or the step in FIG. 34 is a second threshold value ⁇ for evaluating the amount of edge lines. That is, when it is detected that the brightness is in a sudden change state, the control unit 39 according to the present embodiment detects an edge line in order to maintain the detection state before the brightness changes suddenly. A control command for increasing or decreasing the second threshold value ⁇ for evaluating the threshold value ⁇ or the amount of the edge line used is generated and output to the three-dimensional object detection unit 37.
  • the control unit 39 of this example sets the threshold ⁇ or the amount of the edge line so that detection of the solid object and other vehicles is suppressed.
  • the second threshold value ⁇ to be evaluated is increased, and when a three-dimensional object is detected before the brightness suddenly changes, the threshold ⁇ or the amount of the edge line is evaluated so that detection of the three-dimensional object and other vehicles is promoted.
  • a control command for setting the second threshold value ⁇ low is generated and output to the three-dimensional object detection unit 33.
  • control unit 39 outputs a control instruction to output the detected amount of edge information low or high when the brightness suddenly changing state detecting unit 38 detects that the brightness is suddenly changing. Is output to the three-dimensional object detection unit 37.
  • the detected amount of edge information is a value obtained by normalizing the sum of the continuity c of the attributes of each point of interest Pa in step S29 in FIG. 17 or the amount of edge lines in step 34 in FIG.
  • the three-dimensional object is detected so that the detection state of the three-dimensional object or the other vehicle VX is maintained in the detection areas A1 and A2, and it is determined that the three-dimensional object is the other vehicle VX. Is reduced or increased so that the sum of the continuity c of the attribute of each attention point Pa is normalized or the amount of the edge line is reduced.
  • the frequency-distributed value of the differential waveform DW t is changed to a high value, and the three-dimensional object is changed before the light environment suddenly changes.
  • the frequency-distributed value of the differential waveform DW t is changed to a low value and output.
  • the output value is lowered or increased, so that an accurate detection state (a detection / non-detection of a three-dimensional object or another vehicle VX before the light environment changes suddenly). Therefore, it is possible to prevent erroneous detection caused by a sudden change in the light environment.
  • control unit 39 of the present embodiment detects that the brightness is suddenly changed by the brightness sudden change state detection unit 38, and detects that the three-dimensional object is being detected by the three-dimensional object detection units 33 and 37.
  • a control command for reducing a predetermined time for determining whether or not the three-dimensional object is continuously detected by the three-dimensional object determination unit 34 is generated and output to the three-dimensional object determination unit 34 To do.
  • This “predetermined time” corresponds to “predetermined time T” in step 15 of FIG. 12 and “predetermined time T” in step 35 of FIG.
  • the control unit 39 of the present embodiment detects that the brightness is suddenly changed by the brightness sudden change state detection unit 38, and detects that the three-dimensional object is not detected by the three-dimensional object detection units 33 and 37.
  • a control command for extending a predetermined time for determining whether or not the three-dimensional object is continuously detected by the three-dimensional object determination unit 34 is generated and output to the three-dimensional object determination unit 34 To do.
  • the three-dimensional object determination unit 34 determines that the vehicle is the other vehicle VX only when the detection state is maintained for a longer time, and it is difficult to determine that the three-dimensional object is the other vehicle VX. Therefore, it is possible to continue to determine that the three-dimensional object is the other vehicle VX.
  • a three-dimensional object that has been determined to be another vehicle VX is Thus, after a sudden change in the light environment occurs, it is determined that the vehicle is not the other vehicle VX, or a solid object that has been determined to be the other vehicle VX has a sudden change in the light environment such as when entering the tunnel. After waking up, it is possible to prevent the judgment from being reversed if it is not the other vehicle VX. As a result, it is possible to provide the three-dimensional object detection device 1 that prevents the detection result from being deteriorated due to a sudden change in the light environment and detects other vehicles traveling in the detection region with high accuracy.
  • the change in the brightness difference between the central area B and the peripheral area A occurs when the host vehicle moves from a bright place to a dark place such as when entering a tunnel (see FIG. 21A and FIG. 21B).
  • 21A) is steeper than the case where the host vehicle moves from a dark place to a bright place such as when exiting a tunnel (FIG. 21B) (the amount of change per unit time and the change speed are large).
  • control unit 39 automatically moves from a dark place to a bright place when the host vehicle moves from a bright place to a dark place in order to quickly control each process without being delayed by the change speed of the light environment.
  • the degree to which the three-dimensional object is detected and the determination that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX is promoted or suppressed rather than the case where the vehicle moves.
  • control unit 39 detects that the brightness suddenly changes from a relatively bright state to a dark state by the brightness sudden change state detection unit 38, and the three-dimensional object detection units 33 and 37 detect the three-dimensional object.
  • a detection state that is being detected is identified, a three-dimensional object is detected as compared to a case where the brightness is suddenly changed from a relatively dark state to a bright state.
  • the degree of promoting the determination that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX is increased.
  • the controller 39 detects that the brightness suddenly changes from a relatively bright state to a dark state by the brightness sudden change state detector 38, and the three-dimensional object detectors 33 and 37 detect the three-dimensional object. Is detected, compared to the case where it is detected that the brightness changes suddenly from a relatively dark state to a bright state, a three-dimensional object is detected. The degree to which it is determined that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX is increased.
  • the control unit 39 suppresses the detection by increasing the amount of change in a determination criterion such as a threshold used when a three-dimensional object is detected and the detected three-dimensional object is determined to be another vehicle VX. Or increase the degree of promotion.
  • a determination criterion such as a threshold used when a three-dimensional object is detected and the detected three-dimensional object is determined to be another vehicle VX. Or increase the degree of promotion.
  • FIG. 22 shows a threshold value (a solid object is detected according to brightness) in a detection state y in which a solid object is being detected by the solid object detection units 33 and 37 and a non-detection state x in which a solid object is not being detected. It is a figure which shows the change of the threshold value used when it is judged that the detected solid object is the other vehicle VX.
  • the threshold value is set at the speed d ⁇ y1 so that the detection of the three-dimensional object and the determination of the other vehicle VX are suppressed when the bright state transitions to the dark state.
  • the threshold value is set to unit time or unit time so that the detection of the three-dimensional object and the determination of the other vehicle VX is suppressed when changing from a dark state to a bright state.
  • the amount of change d ⁇ y2 (speed) per unit moving distance is increased. At this time, the change amount d ⁇ y1 (absolute value of speed) is larger than the change amount d ⁇ y2 (absolute value of speed).
  • the detection state x in which a three-dimensional object is detected, the detection of the three-dimensional object and the determination of the other vehicle VX are promoted when transitioning from a bright state to a dark state.
  • the threshold value is changed at a low speed d ⁇ x1 so that it is restored when transitioning from a dark state to a bright state, and further, when transitioning from a dark state to a bright state, the detection of the three-dimensional object and the determination of the other vehicle VX are promoted.
  • the threshold value is changed at a high speed d ⁇ x2.
  • the change amount d ⁇ x1 absolute value of speed
  • d ⁇ x2 absolute value of speed
  • the three-dimensional object determination unit 34 of the three-dimensional object detection device 1 detects the three-dimensional object detected by the three-dimensional object detection units 33 and 37 continuously for a predetermined time or more.
  • the solid object is determined to be the other vehicle VX existing in the right detection area or the left detection area.
  • the control unit 39 of the present embodiment changes the control contents so that the detection state of the three-dimensional object (during detection / non-detection) is maintained when it is detected that the light environment has suddenly changed.
  • the “predetermined time” when determining whether the three-dimensional object is the other vehicle VX is extended or shortened.
  • the control unit 39 when the brightness sudden change state detection unit 38 detects that the brightness suddenly changes from a relatively bright state to a dark state, the brightness is Control for further extending the “predetermined time” for determining whether or not a three-dimensional object is continuously detected as compared with a case where it is detected that the state is suddenly changed from a relatively dark state to a bright state. A command is generated and output to the three-dimensional object determination unit 38.
  • the influence of image information is greater when the light environment suddenly changes from a bright state to a dark state than when the light environment suddenly changes from a dark state to a bright state.
  • the predetermined time for determining whether or not the three-dimensional object is the other vehicle VX is set to be longer. The influence which image information receives with an environment can be reduced effectively.
  • FIGS. 23 to 25 the operation of the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment, in particular, the operation of 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 commands will be described. explain.
  • the process shown in FIGS. 23 to 25 is the current three-dimensional detection process performed using the result of the previous process after the previous three-dimensional object detection process.
  • the brightness rapid change state detection unit 38 determines whether or not the brightness is suddenly changed. Whether or not the brightness changes abruptly is determined by comparing the brightness of the central area located relatively on the center side of the image information with the brightness of the surrounding area located on the upper side over time. If the difference changes by a predetermined value or more within a predetermined time, it can be determined that the brightness changes abruptly.
  • This sudden change in brightness can be determined based on the brightness of the image information captured by the camera 10, and can also be performed based on the differential waveform information generated by the three-dimensional object detection unit 33 described above. It can also be performed based on the edge information generated by the unit 37.
  • step 42 the control unit 39 evaluates the detection result in step 41. If it is detected that the brightness is in a state of sudden change, the processing from step S43 is performed. If the brightness is not in a state of sudden change, the process proceeds to step S47 to perform normal processing.
  • step S43 the control unit 39 determines whether or not the three-dimensional object detection units 33 and 37 are detecting the three-dimensional object at the timing when it is detected that the brightness has suddenly changed. If a three-dimensional object is detected at the timing when the light environment suddenly changes, the process proceeds to step S44. If a three-dimensional object is not detected at the timing when the light environment changes suddenly (not detected), step S51 is performed. Proceed to
  • step S44 the control unit 39 detects the three-dimensional object so that the detection state that the three-dimensional object is being detected is maintained, and determines that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX.
  • Generate control instructions to facilitate Specifically, in order to facilitate detection of a three-dimensional object, a threshold value p related to a difference in pixel values when generating differential waveform information, a first threshold value ⁇ used to determine a three-dimensional object from the difference waveform information, and an edge A control command for changing one or more of the threshold value ⁇ when generating information and the second threshold value ⁇ used when judging the solid object from the edge information to low is sent to the solid object detection units 33 and 37.
  • the first threshold value ⁇ is used to determine 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 of the continuity c of the attribute of each target point Pa in step S29 in FIG. 17, and the second threshold value ⁇ is the amount of the edge line in step 34 in FIG. Is a threshold value for evaluating.
  • control unit 39 may generate a control command for increasing the output value evaluated based on the threshold value and output the control command to the three-dimensional object detection units 33 and 37 instead of lowering the threshold value.
  • the control unit 39 counts the number of pixels indicating a predetermined difference on the difference image of the bird's-eye view image, and outputs a control command to output the frequency-distributed value high.
  • the value obtained by counting the number of pixels indicating a predetermined difference on the difference image of the bird's-eye view image and performing frequency distribution is the value on the vertical axis of the difference waveform DW t generated in step S5 of FIG.
  • the control unit 39 can output a control command for outputting a high amount of detected edge information to the three-dimensional object detection unit 37.
  • the detected amount of edge information is a value obtained by normalizing the sum of the continuity c of the attributes of each point of interest Pa in step S29 in FIG. 17 or the amount of edge lines in step 34 in FIG.
  • the control unit 39 normalizes the sum of the continuity c of the attribute of each attention point Pa so that a solid object is difficult to detect in the next process.
  • a control command for changing the value or the amount of edge line to be high can be output to the three-dimensional object detection unit 37.
  • step S45 the control unit 39 determines whether or not the sudden change in the light environment is a change from a bright state to a dark state.
  • the process proceeds to step S46, and a three-dimensional object is detected, and it is promoted that the detected three-dimensional object is determined to be another vehicle VX. Increase the degree.
  • the control unit 39 uses a threshold value p for pixel value difference when generating differential waveform information, a first threshold value ⁇ for determining a three-dimensional object from the differential waveform information, and a threshold value for generating edge information.
  • step S45 if the sudden change in the light environment is a change from a dark state to a bright state, the process proceeds to step S47 without performing the process of step S53.
  • step S47 a three-dimensional object is detected based on the difference waveform information or edge information
  • step S48 the three-dimensional object detected in step S47 is the other vehicle VX.
  • a determination result indicating that the other vehicle exists is output in step S49.
  • step S50 the determination result that there is no other vehicle is output.
  • the processing in step S47 and step S48 includes the detection processing of the other vehicle VX based on the difference waveform information described in FIGS. 11 and 12, and the detection processing of the other vehicle VX based on the edge information described in FIGS. Common.
  • step S43 the process proceeds to step S54, and the detection process of the three-dimensional object may be stopped, or the process proceeds to step S50, and the detected three-dimensional object is not in the other vehicle VX. Alternatively, it may be determined that there is no other vehicle VX.
  • step S51 the control unit 39 detects the three-dimensional object so that the detection state that the three-dimensional object is not detected is maintained, and determines that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX.
  • a control command for changing any one or more of the threshold value ⁇ for generating information and the second threshold value ⁇ used for determining the solid object from the edge information to the three-dimensional object detection units 33 and 37 is sent.
  • control unit 39 may generate a control command for decreasing the output value evaluated by the threshold instead of increasing the threshold and output the control command to the three-dimensional object detection units 33 and 37.
  • the control unit 39 counts the number of pixels indicating a predetermined difference on the difference image of the bird's eye view image and outputs a control command for lowering the frequency distribution value to the three-dimensional object detection unit.
  • the value obtained by counting the number of pixels indicating a predetermined difference on the difference image of the bird's-eye view image and performing frequency distribution is the value on the vertical axis of the difference waveform DW t generated in step S5 of FIG.
  • the control unit 39 can output a control command for outputting a low amount of detected edge information to the three-dimensional object detection unit 37.
  • the detected amount of edge information is a value obtained by normalizing the sum of the continuity c of the attributes of each point of interest Pa in step S29 in FIG. 17 or the amount of edge lines in step 34 in FIG.
  • the control unit 39 normalizes the sum of the continuity c of the attribute of each attention point Pa so that a solid object is difficult to detect in the next process.
  • a control command for changing the value or the amount of edge line to be low can be output to the three-dimensional object detection unit 37.
  • step S52 the control unit 39 determines whether or not the sudden change in the light environment is a change from a bright state to a dark state. If the sudden change in the light environment is a change from a bright state to a dark state, the process proceeds to step S53, where a three-dimensional object is detected and it is suppressed that the detected three-dimensional object is determined to be another vehicle VX. Increase the degree.
  • the control unit 39 uses a threshold value p for pixel value difference when generating differential waveform information, a first threshold value ⁇ for determining a three-dimensional object from the differential waveform information, and a threshold value for generating edge information.
  • step S47 The subsequent processes after step S47 are the same as those described above, and are incorporated herein.
  • FIG. 24 is a modification of the control procedure described based on FIG.
  • the point (steps S61 and S62) of changing the “degree of suppressing or promoting” is different from the control procedure of FIG.
  • the overlapping description uses the above description and will be described below with a focus on different points. If a three-dimensional object is being detected in step S43, detection of the three-dimensional object is promoted in step S44 in order to maintain the “three-dimensional object being detected” detection state.
  • step S61 when it is determined in step S45 that the sudden change in the light environment is a change from a bright state to a dark state, in step S61, the degree of acceleration of the three-dimensional object detection promotion process performed in step S44 is further increased.
  • the control unit 39 continuously detects the detected three-dimensional object performed by the three-dimensional object determination unit 34 for a predetermined time or longer, instead of sending the control command or together with sending the control command.
  • a control command for shortening the “predetermined time” for determining whether or not the object is present is generated and sent to the three-dimensional object determination unit 34. By shortening the “predetermined time”, the three-dimensional object can be detected more easily, and the degree of acceleration can be increased.
  • step S43 of FIG. 24 if a three-dimensional object is not detected in this step S43 (if it is not being detected), in order to maintain the detection state of “three-dimensional object not being detected” in step S51, Detection is suppressed. Furthermore, when it is determined in step S52 that the sudden change in the light environment is a change from a bright state to a dark state, in step S62, the degree of suppression of the three-dimensional object detection promotion process performed in step S51 is further increased. . Specifically, the control unit 39 continuously detects the detected three-dimensional object performed by the three-dimensional object determination unit 34 for a predetermined time or longer, instead of sending the control command or together with sending the control command.
  • a control command for extending the “predetermined time” for determining whether or not the object is generated is sent to the three-dimensional object determination unit 34.
  • the three-dimensional object is further difficult to be detected, and the degree of suppression can be increased.
  • FIG. 25 is another modification of the control procedure described based on FIG.
  • a three-dimensional object is detected when a three-dimensional object is being detected or non-detected, and it is suppressed or promoted that the detected three-dimensional object is determined to be another vehicle VX.
  • the method is different.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present example detects and detects a detected three-dimensional object continuously for a predetermined time or more, which is performed by the above-described three-dimensional object determination unit 34 instead of adjusting a threshold value for suppressing / promoting three-dimensional object detection. This is performed by adjusting the “predetermined time” for determining whether or not the operation has been performed.
  • step S43 when the light environment changes suddenly in step S43, the three-dimensional object detection is suppressed or promoted by extending or shortening the “predetermined time” (steps S71 and S72). And different.
  • the overlapping description uses the above description and will be described below with a focus on different points.
  • step S43 if a three-dimensional object is being detected in step S43, detection of the three-dimensional object is promoted in step S71 in order to maintain the “three-dimensional object detection” detection state.
  • the control unit 39 shortens the “predetermined time” for the solid object determining unit 34 to determine whether or not the detected three-dimensional object is continuously detected for a predetermined time or more. If it is determined in the subsequent step S45 that the sudden change in the light environment is a change from a bright state to a dark state, a predetermined time is set in step S61 in order to further increase the degree of acceleration of the three-dimensional object detection promotion process. Further shortening.
  • step S43 the detection of the three-dimensional object is suppressed in step S72 in order to maintain the detection state of “three-dimensional object not detected”.
  • the control unit 39 extends the “predetermined time” for the three-dimensional object determination unit 34 to determine whether or not the detected three-dimensional object is continuously detected for a predetermined time or more. If it is determined in step S52 that the sudden change in the light environment is a change from a bright state to a dark state, in step S62, a predetermined time is set to further increase the degree of suppression of the three-dimensional object detection promotion process. Further extend. Since the process after step S47 following step S61, S62 is common with FIG. 23, 24, description is used.
  • the three-dimensional object detection device 1 configured and operating as described above, the following effects can be obtained.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment from the viewpoint that there is a high possibility that an error will occur in the three-dimensional object determination based on image information captured when the light environment changes suddenly, If a state in which the brightness changes suddenly is detected by comparing with the brightness of the surrounding area, the three-dimensional object is maintained so that the detection state of whether or not a three-dimensional object is detected immediately before the brightness changes suddenly is detected. An object is detected and control is performed such that the detected three-dimensional object is determined to be another vehicle is suppressed or promoted.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment is detected with high accuracy before the brightness changes suddenly when a state in which the surrounding brightness changes suddenly, such as when passing through the entrance of a tunnel, is detected.
  • 3D object detection processing and judgment processing are suppressed or promoted so that the detected state is maintained, so that the already detected three-dimensional object is changed to non-detection due to a sudden change in the light environment or is not detected. It is possible to prevent an erroneous determination such that a three-dimensional object is detected by a sudden change in the light environment.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment a state in which the brightness suddenly changes is detected by the brightness sudden change state detection unit 38, and a three-dimensional object is being detected by the three-dimensional object detection units 33 and 37.
  • a three-dimensional object is detected, and it is promoted that the detected three-dimensional object is determined to be the other vehicle VX.
  • the three-dimensional object detection units 33 and 37 can easily detect the three-dimensional object, the three-dimensional object can be continuously detected.
  • the three-dimensional object determination unit 34 can easily determine that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX existing in the detection area A, the three-dimensional object can be continuously determined to be the other vehicle VX. .
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment it is detected that the brightness suddenly changes from a relatively bright state to a dark state, and the three-dimensional object detection units 33 and 37 detect the three-dimensional object.
  • the degree of promoting the detection of the three-dimensional object and the determination that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX is increased.
  • the characteristics of the sudden change in the light environment which is more rapid when the vehicle is moving than when the vehicle is moving from a dark place to a bright place, it is quicker without being delayed by the rapid change of the light environment.
  • Each process can be controlled.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment it is detected that the brightness is in a sudden change state, and the detection state in which the three-dimensional object is not detected is identified by the three-dimensional object detection units 33 and 37.
  • the three-dimensional object detection units 33 and 37 detect the three-dimensional object. It can be made difficult to detect, and it can be made difficult to determine that the three-dimensional object detected by the three-dimensional object determination unit 34 is the other vehicle VX existing in the detection area A.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment it is detected that the brightness is suddenly changed from a relatively bright state to a dark state, and the three-dimensional object detection units 33 and 37 detect the non-solid object.
  • the detection state being detected is identified, the detection of the three-dimensional object and the degree of suppressing the detected three-dimensional object from being determined as the other vehicle VX are increased, so that the bright place is changed to the dark place.
  • the light environment is more rapid than when the vehicle is moving from a dark place to a bright place.
  • Each process can be controlled.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment when it is detected that the brightness is in a sudden change state, and the detection state in which the three-dimensional object is not detected is identified by the three-dimensional object detection unit. Stops the detection process of the three-dimensional object, the determination process of the three-dimensional object, or determines that the detected three-dimensional object is not another vehicle, so that the non-detected state before the light environment suddenly changes can be maintained.
  • the differential waveform information is generated from the bird's-eye view image, and the three-dimensional object is detected based on the differential waveform information.
  • the presence of VX can be accurately determined.
  • the first threshold value ⁇ is changed to be high, and the three-dimensional object is being detected.
  • the first threshold value ⁇ is changed to a low value, so that the detection state (during detection / non-detection) before the sudden change in the light environment can be maintained and the influence of the sudden change in the light environment can be reduced.
  • the output value when generating the differential waveform information is lowered, and the three-dimensional object is detected.
  • the output value when generating differential waveform information is increased, so that the detection state (during detection / non-detection) before the sudden change in the light environment is maintained, and the influence of the sudden change in the light environment is reduced. Can be made.
  • edge information is generated from a bird's-eye view image, and a three-dimensional object is detected based on the edge information, so whether or not another vehicle VX exists in the detection area A. Can be determined accurately.
  • the threshold value for determination when generating edge information is changed to a higher value. If an object is being detected, the threshold for judgment when generating edge information is changed to a low value, so that the detection state (during detection / non-detection) before the sudden change in the light environment is maintained, and the influence of the sudden change in the light environment is reduced. Can be reduced.
  • the output value when generating edge information is lowered, and the three-dimensional object is detected.
  • increase the output value when generating edge information to maintain the detection state (during detection / non-detection) before the sudden change in the light environment and reduce the effects of the sudden change in the light environment Can do.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment when it is detected that the brightness is in a state of sudden change, and the detection state that the three-dimensional object is being detected is identified, the three-dimensional object Since the predetermined time for determining whether or not the three-dimensional object is continuously detected by the determination unit 34 is shortened, if the feature of the other vehicle VX is detected within a short time, the other vehicle VX is determined. Therefore, the three-dimensional object determination unit 34 can easily determine the three-dimensional object as the other vehicle VX, and can continue to determine that the three-dimensional object is the other vehicle VX.
  • the predetermined time for determining whether the three-dimensional object is the other vehicle VX is set. By setting it shorter, it is possible to effectively reduce the influence of the image information on the light environment.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment when it is detected that the brightness is in a sudden change state and a detection state that the three-dimensional object is not detected is identified, a three-dimensional object is detected. Since the predetermined time for determining whether or not the three-dimensional object is continuously detected by the object determining unit 34 is extended, only when the feature of the other vehicle VX is detected over a relatively long time. It will be judged that it is other vehicles VX, and it can be made difficult to judge that a solid thing is other vehicles VX.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment when it is detected that the brightness suddenly changes from a bright state to a dark state, the brightness is relatively dark to bright. Compared to the case where it is detected that the three-dimensional object is suddenly changed, the predetermined time for determining whether the three-dimensional object is continuously detected is further extended, so that the three-dimensional object is the other vehicle VX. Since it becomes difficult to judge, it can be made difficult to judge that it is the other vehicle VX by continuing a solid object.
  • the same effects as the above-described invention can be achieved by detecting the state in which the brightness around the vehicle changes suddenly from the traveling position, the traveling state, and the like. .
  • 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 include a three-dimensional object detection according to the present invention.
  • the brightness 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 sudden brightness change state detection unit 38 corresponds to sudden brightness change state detection means
  • the control unit 39 corresponds to control means
  • the vehicle speed sensor 20 corresponds to a vehicle speed sensor.
  • SYMBOLS 1 Three-dimensional object detection apparatus 10 ... Camera 20 ... Vehicle speed sensor 30 ... Computer 31 ... Viewpoint conversion part 32 ... Position alignment part 33, 37 ... Three-dimensional object detection part 34 ... Three-dimensional object judgment part 35 ... Luminance difference calculation part 36 ... Edge detection Unit 38 ... Brightness sudden change state detection unit 39 ... Control unit 40 ... Smear detection unit a ... Angle of view A1, A2 ... Detection area CP ... Intersection DP ... Difference pixel DW t , DW t '... Difference waveform DW t1 to DW m , DW m + k to DW tn ... small areas L1, L2 ...
  • ground lines La and Lb ... lines P in the direction in which the three-dimensional object collapses ... 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 ... Vehicle VX ... Other vehicle

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)

Abstract

　車両後方を撮像するカメラ１０と、鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿って所定の差分を示す画素数から生成した差分波形情報に基づいて立体物を検出する立体物検出部３３と、検出された立体物が他車両であるか否かを判断する立体物判断部３４と、カメラ１０により得られた画像情報の中央領域Ｂの明るさと周辺領域Ａの明るさとを経時的に比較し、所定時間内における明るさの差が所定値以上である場合には、明るさが急変する状態であることを検出する明るさ急変状態検出部３８と、明るさが急変する状態場合には、その直前に立体物が検出中の状態であるか否かの検出状態を識別し、識別された検出状態が維持されるように、立体物が検出され、その立体物が前記他車両であると判断されることを抑制又は促進する制御部３９と、を備える。

Description

立体物検出装置及び立体物検出方法
　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６日に出願された日本国特許出願の特願２０１２―０４９５０１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。
　不十分なコントラストの画像であっても車両を正確に検出する観点から、垂直エッジ線分どうしの位置関係、及び垂直エッジ線分対と水平エッジ線分との位置関係に基づいて車両を検出する車両検出方法が知られている（特許文献１参照）。
特開２０００－１１３２０１号公報
　明るさの変化は画像情報に基づく立体物の検出結果に影響を与えることが知られている。従来の技術によれば、逆光などによって緩やかに起こる明るさの変化に対応することができるが、トンネルの出入口等において起こる明るさの急激な変化に関しては検討されていないため、明るさが急激に変化すると立体物の検出及び立体物の判断の精度が低下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、明るさが急減に変化した場合であっても、検出領域に存在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、画像情報の中央部分の明るさと周辺領域の明るさとを比較して明るさが急変する状態が検出された場合には、明るさが急変する直前の立体物の検出状態が維持されるように、立体物が検出され、その検出された立体物が他車両であると判断されることが抑制又は促進されるように制御することにより、上記課題を解決する。
　本発明は、トンネルの出入口を通過する際などの周囲の明るさが急変する状態が検出された場合には、明るさが急変する前の検出状態が維持されるように立体物の検出処理及び判断処理を抑制又は促進するので、既に検出されていた立体物が光環境の急変により一転して非検出となること、又は検出されていなかった立体物が光環境の急変により一転して検出されるなどの誤った判断がなされることを防止することができる。この結果、光環境が急変することによって検出結果の精度が低下することを防止し、検出領域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。
本発明の立体物検出装置を適用した一実施の形態に係る車両の概略構成図である。 図１の車両の走行状態を示す平面図（差分波形情報による立体物検出）である。 図１の計算機の詳細を示すブロック図である。 図３の位置合わせ部の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は車両の移動状態を示す平面図、（ｂ）は位置合わせの概要を示す画像である。 図３の立体物検出部による差分波形の生成の様子を示す概略図である。 図３の立体物検出部によって分割される小領域を示す図である。 図３の立体物検出部により得られるヒストグラムの一例を示す図である。 図３の立体物検出部による重み付けを示す図である。 図３のスミア検出部による処理及びそれによる差分波形の算出処理を示す図である。 図３の立体物検出部により得られるヒストグラムの他の例を示す図である。 図３の視点変換部、位置合わせ部、スミア検出部及び立体物検出部により実行される差分波形情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その１）である。 図３の視点変換部、位置合わせ部、スミア検出部及び立体物検出部により実行される差分波形情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その２）である。 図１の車両の走行状態を示す図（エッジ情報による立体物検出）であり、（ａ）は検出領域等の位置関係を示す平面図、（ｂ）は実空間における検出領域等の位置関係を示す斜視図である。 図３の輝度差算出部の動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図、（ｂ）は実空間における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 図３の輝度差算出部の詳細な動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における検出領域を示す図、（ｂ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 エッジ線とエッジ線上の輝度分布を示す図であり、（ａ）は検出領域に立体物（車両）が存在している場合の輝度分布を示す図、（ｂ）は検出領域に立体物が存在しない場合の輝度分布を示す図である。 図３の視点変換部、輝度差算出部、エッジ線検出部及び立体物検出部により実行されるエッジ情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その１）である。 図３の視点変換部、輝度差算出部、エッジ線検出部及び立体物検出部により実行されるエッジ情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その２）である。 エッジ検出動作を説明するための画像例を示す図である。 カメラにより撮像された画像情報の一例を示す図である。 カメラにより撮像された画像情報から明るさが急変する状態であるか否かを判断するために設定された中央領域Ｂと周辺領域Ａの一例を示す図である。 明るさが明から暗へ急変する状態における中央領域Ｂと周辺領域Ａの輝度の変化の一例を示す図である。 明るさが暗から明へ急変する状態における中央領域Ｂと周辺領域Ａの輝度の変化の一例を示す図である。 立体物が検出中である場合と非検出中である場合とにおける、明るさの変化に応じた閾値の変化の一例を示す図である。 明るさが急変する状態を考慮した立体物判断の制御手順を示す第１のフローチャートである。 明るさが急変する状態を考慮した立体物判断の制御手順を示す第２のフローチャートである。 明るさが急変する状態を考慮した立体物判断の制御手順を示す第３のフローチャートである。
　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。
　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及び車速センサ２０についても図示する。
　図３に示すように、計算機３０は、視点変換部３１と、位置合わせ部３２と、立体物検出部３３と、立体物判断部３４と、明るさ急変状態検出部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から構成される検出ブロック構成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から構成される検出ブロック構成Ｂと置き換えて構成することができる。もちろん、検出ブロック構成Ａ及び検出ブロック構成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ができる。検出ブロック構成Ａ及び検出ブロック構成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検出ブロック構成Ａ又は検出ブロック構成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。
　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の明るさ急変状態検出部３８の検出結果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。
　ステップＳ１４において他車両ＶＸを判断するための相対移動速度の閾値は任意に設定することができる。たとえば、－２０ｋｍ／ｈ以上、１００ｋｍ／ｈ以下を相対移動速度の閾値として設定することができる。ここで負の下限値は、検出物が自車両ＶＸの後方に移動する、つまり、検出物が後方に流れていく状態であるときの移動速度の下限値である。この閾値は、適宜に予め設定することができるが、後述する制御部３９の制御命令に従い変更することができる。
　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。
　また、ステップＳ１５において、立体物検出部３３により検出された立体物が所定時間Ｔ以上に渡って継続して検出されるか否かを判断する。そして、その立体物が所定時間Ｔ以上に渡って継続して検出される場合には、ステップＳ１６に進み、その立体物を右側検出領域Ａ１又は左側検出領域Ａ２に存在する他車両であると判断する。他方、そうでない場合には、ステップＳ１７に進み、他車両は存在しないと判断する。
　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。
　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
　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
　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の明るさ急変状態検出部３８の判断結果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
　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）｜
　なお、数式５に限らず、下記数式６のように、閾値ｔ２を用いて隣接する輝度値の属性ｂを二値化して、当該二値化した属性ｂを全ての注目点Ｐａについて総和してもよい。
[数６]
鉛直相当方向の評価値＝Σｂ（ｘｉ，ｙｉ）
但し、｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）－Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜＞ｔ２のとき、
　ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
上記以外のとき、
　ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝０
　注目点Ｐａｉの輝度値と参照点Ｐｒｉの輝度値との輝度差の絶対値が閾値ｔ２よりも大きい場合、当該注目点Ｐａ（ｘｉ，ｙｉ）の属性ｂ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。それ以外の関係である場合には、注目点Ｐａｉの属性ｂ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。この閾値ｔ２は、注目線Ｌａが同じ立体物上にないことを判定するために実験等によって予め設定されている。そして、立体物検出部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３３により検出された立体物が所定時間Ｔ以上に渡って継続して検出される場合（Ｓ３５：ＹＥＳ）、立体物検出部３７は、ステップＳ３６において、検出領域Ａ１内に立体物が存在すると検出する（Ｓ３６）。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３３により検出された立体物が所定時間Ｔ以上に渡って継続して検出されなかった場合（Ｓ３５：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（Ｓ３７）。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。なお、検出された全ての立体物は、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、他車両ＶＸの特徴として、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。
　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、明るさ急変状態検出部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）による検出結果に基づいて、検出された立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであるか否かを最終的に判断する。立体物検出部３３（又は立体物検出部３７）は、後述する明るさ急変状態検出部３８の判断結果を反映させた立体物の検出を行う。明るさ急変状態検出部３８は、車両の後方端部に設置されたカメラ１０により得られた画像情報のうち、相対的に中央側に位置する中央領域の明るさと、その中央領域の上側に位置する周辺領域の明るさとを経時的に比較し、中央領域に対する周辺領域の明るさの差が所定時間内において所定値以上変化する場合には、明るさが急変する状態であることを検出する。
　ここで、明るさ急変状態検出部３８の検出処理について説明する。明るさ急変状態検出部３８は、カメラ１０により撮像された自車両Ｖの後方を撮像する画像情報を取得する。取得した画像情報Ｋの一例を図２０Ａに示す。図２０Ａの下側の映像はライセンスプレートＬＰの像であり、上側の薄墨の部分はカメラ１０のケースＣの像である。ライセンスプレートＬＰとケースＣの間の領域の画像が、自車両Ｖの移動とともに刻々変化する。図２０Ａに示すように、ライセンスプレートＬＰとケースＣの間の領域の画像情報Ｋは、自車両Ｖが走行する道路の路面ＲＤの像と、この路面ＲＤの上に広がる後方の空ＳＫの像とを含む。
　明るさ急変状態検出部３８は、画像情報Ｋに周辺領域Ａと中央領域Ｂとを設定する。図２０Ｂに示すように、中央領域Ｂは周辺領域Ａよりも中央側に位置し、路面ＲＤと空ＳＫとの間に形成される地平線Ｇ上若しくは近傍に位置する領域、又は地平線Ｇよりも上側に位置する領域である。また周辺領域Ａは中央領域Ｂよりも上側に位置し、画像情報Ｋの空ＳＫ(図２０Ａ参照)の部分を含む領域である。明るさ急変状態検出部３８は、周辺領域Ａの明るさと中央領域Ｂの明るさとを比較し、中央領域Ｂの明るさと周辺領域Ａの明るさとの差を求める。つまり、画像情報Ｋに含まれる路面ＲＤを含む領域の明るさと空ＳＫを含む領域の明るさとの差を求める。この両領域の明るさの差が所定時間内において所定値以上変化する場合には、明るさが急変する状態であることを判断する。
　中央領域Ｂの明るさと周辺領域Ａの明るさと差を求める前に、カメラ１０の露光調整を行うことができる。特に限定されないが、中央領域Ｂ以外の路面ＲＤの明るさを基準に、中央領域Ｂの明るさが適切になるように露光調整することができる。中央領域Ｂ以外の路面ＲＤは他車両ＶＸが検出される検出領域Ａ１，Ａ２を含むので、検出領域Ａの明るさを基準に露光調整をすることにより、中央領域Ｂの明るさと周辺領域Ａの明るさと差を正確に求めることができる。
　自車両Ｖがトンネルに進入した場面とトンネルから出た場面とを例にして、明るさが急変するときの中央領域Ｂと周辺領域Ａとの明るさ差の変化について説明する。図２１Ａは、自車両Ｖがトンネルに進入した場面における中央領域Ｂの明るさと周辺領域Ａの明るさの経時的な変化を示す図であり、図２１Ｂは、自車両Ｖがトンネルから出た場面における中央領域Ｂの明るさと周辺領域Ａの明るさの経時的な変化を示す図である。
　図２１Ａに示すように、トンネルの入口に入る前においては、中央領域Ｂ及び周辺領域Ａの明るさには大きな差はない。しかし、トンネルの入口に入った後においては、周辺領域Ａの明るさが急激に低下する一方で中央領域Ｂの明るさはさほど変化しない。このように、自車両Ｖがトンネルの入口に入った場合などには、中央領域Ｂと周辺領域Ａとの明るさ差ΔＬが所定時間内において所定値以上変化する状況が観察されるので、この状況に基づいて「明るさが急変する状態」を検出することができる。また、図２１Ｂに示すように、トンネルの出口から出る前においては、中央領域Ｂ及び周辺領域Ａの明るさには大きな差はない。しかし、トンネルの出口から出た後においては、周辺領域Ａの明るさが急激に上昇する一方で中央領域Ｂの明るさはさほど変化しない。このように、自車両がトンネルの出口を出た場合などには、中央領域Ｂと周辺領域Ａとの明るさ差ΔＬが所定時間内において所定値以上変化する状況が観察されるので、この状況に基づいて「明るさが急変する状態」を検出することができる。
　明るさ急変状態検出部３８は、画像情報Ｋに含まれる中央領域Ｂと周辺領域Ａとの明るさの差ΔＬに基づいて、トンネル通過時などにおいて生じる「明るさが急変する状態」を検出することができる。また、本例では「明るさが急変する状態」をトンネルの通過時を例に説明するが、これに限定されず、ビルの影に入った場合やビルの影から出た場合などの明るさが急変するような場面においては適宜に適用することができる。なお、明るさ急変状態検出部３８において明るさの変化を検出する際に基準として用いられる明るさが変化する所定時間及び所定値は、カメラ１０の位置や撮像方向（光軸方向）によって異なるので、明るさ急変の状態を判断するための所定時間及び所定値は実験的に求めることが好ましい。
　また、本実施形態の明るさ急変状態検出部３８は、自車両の走行位置、走行環境に基づいて「明るさが急変する状態」を検出する。例えば、本実施形態の明るさ急変状態検出部３８は、自車両に搭載された現在位置検出機能と、地図情報を備えるナビゲーション装置と連携し、自車両が「明るさが急変する状態」となると定義された位置を走行するときに、自車両が「明るさが急変する状態」であると検出する。つまり、明るさ急変状態検出部３８は、現在位置検出機能により検出された現在位置と、明るさが急変する状態になる位置との距離が所定値未満となった場合に、自車両は「明るさが急変する状態」にあると検出する。また、走行位置に基づいて自車両が「明るさが急変する状態」であるか否かを判断する場合には、時刻情報、走行方向を参照することが好ましい。明るさの急変は、太陽や電灯の光の差し込み方によって生じる場合があるいからである。参照される地図情報は、走行車両が「明るさが急変する状態」に遭遇する場合として、位置、走行方向、時刻に基づいた定義情報を備える。明るさが急変する位置としては、先述したように、トンネルの出入り口や、ビルの影に入る場所及びビルの影から出る場所、などを例示することができる。走行方向は、現在位置の経時的な変化として検出することができ、時刻は計算機３０が備えるタイマーにより検出することができる。
　地図情報、「明るさが急変する状態」の定義情報は、計算機３０と情報の授受が可能なサーバが備え、そのサーバが、自車両から取得した位置情報、時刻情報及び／又は走行方向に基づいて、自車両が「明るさが急変する状態」にあるか否かの判断を各車両へ送出するという構成にしてもよい。
　次に、立体物判断部３４について説明する。本実施形態の立体物判断部３４は、立体物検出部３３、３７において検出された立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであるか否かを最終的に判断する。具体的に、立体物判断部３４は、立体物検出部３３、３７による立体物の検出結果が所定時間Ｔの間に渡って継続する場合には、立体物は検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであると判断する。特に限定されないが、立体物判断部３４は、差分波形情報から抽出される差分波形のピークの数、ピーク値、移動速度などが所定値域であり、その状態が所定時間以上継続した場合には、立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであるか否かを最終的に判断してもよいし、エッジ情報から抽出されるエッジの連続性、総和の正規化した値、エッジ線の量などが所定値域であり、その状態が所定時間以上に渡って継続した場合には、立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであるか否かを最終的に判断してもよい。
　本実施形態の立体物判断部３４は、立体物検出部３３，３７により検出された立体物が所定時間以上に渡って継続して検出される場合には、この立体物を右側検出領域又は左側検出領域に存在する他車両ＶＸであると判断する。
　ちなみに、立体物判断部３４が、検出された立体物は検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであると判断した場合には、乗員への報知などの処理が実行される。この立体物判断部３４は、制御部３８の制御命令に従い、検出された立体物が他車両ＶＸであると判断することを抑制することができる。
　続いて、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明るさ急変状態検出部３８が明るさが急変する状態であることが検出した場合には、次回の処理において立体物検出部３３，３７、立体物判断部３４、明るさ急変状態検出部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、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又は促進されるように各部の動作を制御するための命令である。明るさが急激に変化する場合、つまり光環境が急変した場合に立体物を誤検出したり、検出された立体物を誤って他車両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、明るさ急変状態検出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、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又は向上させる命令、エッジ情報に基づいて立体物を検出する際の感度を低下又は向上させる命令であってもよい。また、立体物が他車両ＶＸであると判断されることを抑制する場合には、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。
　具体的に、本実施形態の制御部３９は、明るさ急変状態検出部３８により「明るさが急変する状態」が検出された場合には、明るさが急変する直前に立体物検出手段３３，３７により立体物が検出中の状態であるか又は立体物が非検出中の状態であるかの検出状態を識別し、その識別された検出状態が維持されるように、立体物が検出され、この検出された立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであると判断されることを抑制又は促進する制御命令を、計算機３０を構成する各部（制御部３９を含む）に出力する。
　本実施形態の制御部３９は、明るさ急変状態検出部３８により明るさが急変する状態が検出され、立体物検出部３３，３７により立体物が検出中である旨の検出状態が識別された場合には、立体物が検出され、この検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを促進する制御命令を立体物検出部３３，３７又は立体物判断部３４に送出する。これにより、立体物検出部３３，３７は立体物を検出しやすくなるので、立体物を継続して検出しつづけることができる。また、立体物判断部３４は検出された立体物が検出領域Ａに存在する他車両ＶＸであると判断しやすくなるので、立体物を継続して他車両ＶＸであると判断し続けることができる。
　つまり、検出されていた立体物が、トンネル進入時などの光環境の急変後に、一転して立体物が不検出になったり、他車両ＶＸであると判断されていた立体物が、トンネル進入時などのように光環境の急変が起きた後に、一転して他車両ＶＸではないと、判断が逆転することを防止することができる。この結果、光環境が急変することによって検出結果の精度が低下することを防止し、検出領域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１を提供することができる。
　制御部３９は、明るさ急変状態検出部３８により明るさが急変する状態であることが検出され、立体物検出部３３，３７により立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、立体物が検出され、その検出された立体物が検出領域Ａに存在する他車両ＶＸであると判断されることを抑制する制御命令を立体物検出部３３，３７又は立体物判断部３４に送出する。これにより、立体物検出部３３，３７は立体物を検出し難くなる。また、立体物判断部３４は検出された立体物が検出領域Ａに存在する他車両ＶＸであると判断し難くなる。
　つまり、立体物が非検出であったにもかかわらず、トンネル進入時などのように光環境の急変が起きた後に、一転して検出されたり、他車両ＶＸではないと判断されていた立体物が、トンネル進入時などの光環境の急変が起きた後に、一転して他車両ＶＸであると判断が逆転したりすることを防止することができる。この結果、光環境が急変することによって検出結果の精度が低下することを防止し、検出領域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１を提供することができる。
　また、制御部３９は、明るさ急変状態検出部３８により明るさが急変する状態であることが検出され、立体物検出部３３，３７により立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、立体物の検出処理を中止する内容の制御命令を生成して立体物検出部３３，３７に出力してもよいし、立体物の判断処理を中止する内容の制御命令又は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、立体物判断部３４に出力してもよい。これにより、上述と同様の作用効果を得ることができる。
　以下、制御部３９が出力する具体的な各制御命令について説明する。
　制御部３９は、前回の処理で明るさが急変する状態であることが検出されると、検出領域Ａ１，Ａ２の光環境が急変し、画像情報に基づく処理に誤りが発生する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が存在していたにもかかわらず他車両ＶＸが存在しないと判断したり、検出領域Ａ１，Ａ２には他車両ＶＸが存在していないにもかかわらず、他車両ＶＸが存在すると判断する場合がある。このため、本実施形態の制御部３９は、次回の処理においては、光環境が急変する前の検出状態を維持するため、立体物が検出され、その立体物が他車両ＶＸであると判断されることが抑制又は促進されるように、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を高く又は低く変更する。光環境が急変する前における立体物の検出状態は、光環境の急変の影響を受けることなく、高い精度で行われたと考えられるからである。このように、光環境が急変した場合には、判断の閾値を高く又は低く変更することにより、光環境が急変する前の正確な検出状態（立体物の検出・非検出又は他車両ＶＸであるか否かの判断）が維持されるように制御することができるので、光環境の急変によって起因する誤検出することを防止することができる。
　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、明るさ急変状態検出部３８が明るさが急変する状態であることを検出した場合には、明るさが急変する前の検出状態を維持するために、第１閾値αを高く又は低くする制御命令を生成し、立体物検出部３３に出力する。具体的に、本例の制御部３９は、明るさが急変する前に立体物が検出されていない場合には、立体物及び他車両検出が抑制されるように第１閾値αを高くし、明るさが急変する前に立体物が検出されている場合には、立体物及び他車両検出が促進されるように第１閾値αを低く設定する制御命令を生成し、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を高く又は低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。
　また、本実施形態の制御部３９は、明るさ急変状態検出部３８が明るさが急変する状態であることを検出した場合には、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又は高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、前回の処理で明るさが急変する状態であることが検出されると、検出領域Ａ１，Ａ２の光環境が急変し、画像情報に基づく処理に誤りが発生する可能性が高いと判断する。このため、次回の処理においては検出領域Ａ１，Ａ２において立体物又は他車両ＶＸの検出状態が維持されるように、立体物が検出され、その立体物が他車両ＶＸであると判断されることが抑制又は促進されるように、差分波形ＤＷｔの度数分布化された値を低く又は高く変更する。具体的に、光環境が急変する前に立体物が検出されている検出状態である場合には、差分波形ＤＷｔの度数分布化された値を高く変更し、光環境が急変する前に立体物が検出されていない検出状態である場合には、差分波形ＤＷｔの度数分布化された値を低く変更して出力する。このように、光環境が急変した場合に、出力値を高く又は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の検出感度が調整されるため、光環境の急変に起因する他車両ＶＸの誤検出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。先述した差分波形情報に基づく処理と同様に、制御部３９は、前回の処理で明るさが急変する状態であることが検出された場合には、検出領域Ａ１，Ａ２の明るさが急変し、画像情報に基づく処理に誤りが発生する可能性が高いと判断する。このため、本実施形態の制御部３９は、明るさ急変状態検出部３８により明るさが急変する状態であることが検出された場合には、明るさが急変する前の検出状態を維持するために、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又は低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。つまり、本実施形態の制御部３９は、明るさが急変する状態であることが検出された場合には、明るさが急変する前の検出状態を維持するために、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を高く又は低くする制御命令を生成し、立体物検出部３７へ出力する。
　具体的に、本例の制御部３９は、明るさが急変する前において立体物が検出されていない場合には、立体物及び他車両検出が抑制されるように閾値θ又はエッジ線の量を評価する第２閾値βを高くし、明るさが急変する前に立体物が検出されている場合には、立体物及び他車両検出が促進されるように閾値θ又はエッジ線の量を評価する第２閾値βを低く設定する制御命令を生成し、立体物検出部３３に出力する。このように、光環境が急変した場合に、判断の閾値を高く又は低く変更することにより、光環境が急変する前の正確な検出状態（立体物の検出・非検出又は他車両ＶＸであるか否かの判断）が維持されるように制御できるので、光環境の急変によって起因する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、明るさ急変状態検出部３８により明るさが急変する状態であることが検出された場合には、検出したエッジ情報の量を低く又は高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、前回の処理で制御部３９は、前回の処理で明るさが急変する状態であることが検出されると、検出領域Ａ１，Ａ２の光環境が急変し、画像情報に基づく処理に誤りが発生する可能性が高いと判断する。このため、次回の処理においては検出領域Ａ１，Ａ２において立体物又は他車両ＶＸの検出状態が維持されるように、立体物が検出され、その立体物が他車両ＶＸであると判断されることが抑制又は促進されるように、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又は高く変更する。
　具体的に、光環境が急変する前に立体物が検出されている検出状態である場合には、差分波形ＤＷｔの度数分布化された値を高く変更し、光環境が急変する前に立体物が検出されていない検出状態である場合には、差分波形ＤＷｔの度数分布化された値を低く変更して出力する。このように、光環境が急変した場合に、出力値を低く又は高くすることにより、光環境が急変する前の正確な検出状態（立体物の検出・非検出又は他車両ＶＸであるか否かの判断）が維持されるように制御することができるので、光環境の急変によって起因する誤検出することを防止することができる。
　さらに、本実施形態の制御部３９は、明るさ急変状態検出部３８により明るさが急変する状態であることが検出され、立体物検出部３３，３７により立体物が検出中である旨の検出状態が識別された場合には、立体物判断部３４による立体物が継続して検出されているか否かを判断するための所定時間を短縮する制御命令を生成し、立体物判断部３４に出力する。この「所定時間」は図１２のステップ１５における「所定時間Ｔ」、図１８のステップ３５における「所定時間Ｔ」に相当する。これにより、短い時間内において立体物の検出状態が継続すれば他車両ＶＸであると判断することができるので、立体物判断部３４は立体物を他車両ＶＸと判断しやすくなり、立体物を継続して他車両ＶＸであると判断し続けることができる。
　他方、本実施形態の制御部３９は、明るさ急変状態検出部３８により明るさが急変する状態であることが検出され、立体物検出部３３，３７により立体物が非検出である旨の検出状態が識別された場合には、立体物判断部３４による立体物が継続して検出されているか否かを判断するための所定時間を延長する制御命令を生成して立体物判断部３４に出力する。これにより、立体物判断部３４は、より長い時間に渡って検出状態が維持された場合に限って他車両ＶＸであると判断することになり、立体物を他車両ＶＸであると判断しにくくなるので、立体物を継続して他車両ＶＸであると判断し続けることができる。
　このように、立体物が継続して検出されているか否かを判断するための所定時間を延長又は短縮することにより、他車両ＶＸであると判断されていた立体物が、トンネル進入時などのように光環境の急変が起きた後に、一転して他車両ＶＸではないと判断されたり、他車両ＶＸであると判断されていた立体物が、トンネル進入時などのように光環境の急変が起きた後に、一転して他車両ＶＸではないと判断が逆転することを防止することができる。この結果、光環境が急変することによって検出結果の精度が低下することを防止し、検出領域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１を提供することができる。
　ところで、図２１Ａ及び図２１Ｂに示すように、中央領域Ｂと周辺領域Ａとの明るさの差の変化は、トンネルに進入する場合などの明るい場所から暗い場所に自車両が移動する場合（図２１Ａ）の方が、トンネルから出る場合などの暗い場所から明るい場所に自車両が移動する場合（図２１Ｂ）よりも急激である（単位時間あたりの変化量、変化速度が大きい）。
　このため、制御部３９は、光環境の変化速度に遅れることなく、迅速に各処理を制御するべく、明るい場所から暗い場所に自車両が移動する場合の方が、暗い場所から明るい場所に自車両が移動する場合よりも、立体物が検出され、その検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを促進又は抑制する度合いを高くする。
　具体的に、制御部３９は、明るさ急変状態検出部３８により明るさが相対的に明るい状態から暗い状態に急変する状態であることが検出され、立体物検出部３３，３７により立体物が検出中である検出状態が識別された場合には、明るさが相対的に暗い状態から明るい状態に急変する状態であることが検出された場合と比べて、立体物が検出されるとともに、その検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを促進する度合いを高くする。
　同様の観点から、制御部３９は、明るさ急変状態検出部３８により明るさが相対的に明るい状態から暗い状態に急変する状態であることが検出され、立体物検出部３３，３７により立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、明るさが相対的に暗い状態から明るい状態に急変する状態であることが検出された場合と比べて、立体物が検出され、その検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを抑制する度合いを高くする。
　本実施形態の制御部３９は、立体物が検出され、その検出された立体物が他車両ＶＸであると判断される際に用いられる閾値などの判断基準の変化量を大きくすることにより、抑制又は促進の度合を高くする。
　図２２は、立体物検出部３３，３７により立体物が検出中である検出状態ｙと立体物が非検出中である非検出状態ｘにおける、明るさに応じた閾値（立体物が検出され、その検出された立体物が他車両ＶＸであると判断される際に用いられる閾値）の変化を示す図である。
　図２２に示すように、非検出状態ｙ(破線で示す)においては、明るい状態から暗い状態に遷移する際に、立体物検出及び他車両ＶＸの判断が抑制されるように閾値を速度ｄΔｙ１で高く変化させ、暗い状態から明るい状態に遷移する際に元に戻し、さらに暗い状態から明るい状態に遷移する際に、立体物検出及び他車両ＶＸの判断が抑制されるように閾値を単位時間又は単位移動距離あたりの変化量ｄΔｙ２（速度）で高く変化させる。このとき、変化量ｄΔｙ１（速度の絶対値）は、変化量ｄΔｙ２（速度の絶対値）よりも大きい。
　同じく、図２２に示すように、立体物が検出されている検出状態ｘ(実線で示す)においては、明るい状態から暗い状態に遷移する際に、立体物検出及び他車両ＶＸの判断が促進されるように閾値を速度ｄΔｘ１で低く変化させ、暗い状態から明るい状態に遷移する際に元に戻し、さらに暗い状態から明るい状態に遷移する際に、立体物検出及び他車両ＶＸの判断が促進されるように閾値を速度ｄΔｘ２で高く変化させる。このとき、変化量ｄΔｘ１（速度の絶対値）は、変化量ｄΔｘ２（速度の絶対値）よりも大きい。
　このように、明るい場所から暗い場所に自車両が移動する場合の方が、暗い場所から明るい場所に自車両が移動する場合よりも、立体物が検出され、その検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを促進又は抑制する度合いを高くすることにより、明るい場所から暗い場所に自車両が移動する場合の方が、暗い場所から明るい場所に自車両が移動する場合よりも光環境が変化が急激であるという特性に応じて、光環境の変化に遅れることなく、迅速に各処理を制御することができる。
　また、先述したように、本実施形態の立体物検出装置１の立体物判断部３４は、立体物検出部３３，３７により検出された立体物が所定時間以上継続して検出される場合には、この立体物を右側検出領域又は左側検出領域に存在する他車両ＶＸであると判断する。そして、この処理に関し、本実施形態の制御部３９は、光環境が急変したことが検出された場合に、立体物の検出状態（検出中／非検出中）が維持されるように制御内容を抑制又は促進するために、立体物が他車両ＶＸであるか否かを判断する際の「所定時間」を延長又は短縮する。この処理に関し、本実施形態の制御部３９は、明るさ急変状態検出部３８により明るさが相対的に明るい状態から暗い状態に急変する状態であることが検出された場合には、明るさが相対的に暗い状態から明るい状態に急変する状態であることが検出された場合と比べて、立体物が継続して検出されているか否かを判断するための「所定時間」をさらに延長する制御命令を生成して立体物判断部３８に出力する。
　図２１Ａ及び図２１Ｂに示すように、明るい場所から暗い場所に自車両が移動する場合は、暗い場所から明るい場所に自車両が移動する場合よりも、明るさの変化量が大きい。つまり、画像情報が受ける影響は、明るい状態から暗い状態に光環境が急変する場合のほうが、暗い状態から明るい状態に光環境が急変する場合よりも大きいといえる。このため、本実施形態では、明るい状態から暗い状態に光環境が急変する場合には、立体物が他車両ＶＸであるか否かを判断するための所定時間をさらに長く設定することにより、光環境によって画像情報が受ける影響を効果的に低減させることができる。
　以下、図２３～２５を参照して、本実施形態の立体物検出装置１の動作、特に、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、明るさ急変状態検出部３８は、明るさが急変する状態であるか否かを判断する。明るさが急変する状態であるか否かは、画像情報のうち相対的に中央側に位置する中央領域の明るさと、その上側に位置する周辺領域の明るさとを経時的に比較し、その明るさの差が所定時間内において所定値以上変化する場合には、明るさが急変する状態であると判断することができる。この明るさの急変の判断は、カメラ１０が撮像した画像情報の輝度に基づいて行うことができ、先述した立体物検出部３３が生成した差分波形情報に基づいて行うこともでき、立体物検出部３７が生成したエッジ情報に基づいておこなうこともできる。
　つぎに、ステップ４２において、制御部３９は、ステップ４１における検出結果を評価する。明るさが急変する状態であることが検出された場合にはステップＳ４３以降の処理を行い、明るさが急変する状態ではなければ、通常の処理を行うべくステップＳ４７へ進む。
　ステップＳ４３において、制御部３９は、明るさが急変した旨が検出されたタイミングで、立体物検出部３３，３７が立体物を検出中であるか否かを判断する。光環境が急変するタイミングにおいて立体物が検出されていた場合には、ステップＳ４４へ進み、光環境が急変するタイミングにおいて立体物が検出されていない(非検出中)である場合には、ステップＳ５１へ進む。
　ステップＳ４４において、制御部３９は、立体物が検出中であるという検出状態が維持されるように、立体物が検出され、その検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを促進する制御命令を生成する。具体的には、立体物の検出が促進されるように、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低く変更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。
　なお、制御部３９は、閾値を下げる代わりに、閾値によって評価される出力値を高くする制御命令を生成し、立体物検出部３３、３７に出力してもよい。出力値を高くする場合には、制御部３９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高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、制御部３９は、検出したエッジ情報の量を高く出力する制御命令を立体物検出部３７に出力することができる。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、前回の処理で光環境が急変すると判断された場合には、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、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高く変更する制御命令を立体物検出部３７に出力することができる。
　続くステップＳ４５において、制御部３９は、光環境の急変が明るい状態から暗い状態への変化であるか否かを判断する。光環境の急変が明るい状態から暗い状態への変化である場合には、ステップＳ４６へ進み、立体物が検出され、その検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを促進する度合いを高くする。具体的に、制御部３９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、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低く変更する際の変化量を大きくする。同様に、制御部３９は、閾値によって評価される出力値を高くする際の変化量を大きくする。ステップＳ４５において、光環境の急変が暗い状態から明るい状態への変化である場合には、ステップＳ５３の処理を行うことなくステップＳ４７へ進む。
　各閾値又は各出力値を変化させたのち、ステップＳ４７に進み、差分波形情報又はエッジ情報に基づいて立体物を検出し、さらにステップＳ４８において、ステップＳ４７において検出された立体物が他車両ＶＸであるか否かを判断し、立体物が他車両ＶＸである場合には、ステップＳ４９において他車両が存在する旨の判断結果を出力し、立体物が他車両ＶＸでない場合には、ステップＳ５０において他車両は存在しない旨の判断結果を出力する。ステップＳ４７及びステップＳ４８における処理は、先に図１１及び１２において説明した差分波形情報に基づく他車両ＶＸの検出処理、同じく図１７及び図１８において説明したエッジ情報に基づく他車両ＶＸの検出処理と共通する。
　他方、ステップＳ４３において、立体物が非検出である場合には、ステップＳ５４に進み、立体物の検出処理を中止してもよいし、ステップＳ５０に進み、検出された立体物は他車両ＶＸではなく、他車両ＶＸは存在しないと判断してもよい。
　ステップＳ４３に戻り、立体物が非検出である場合にはステップＳ５１へ進む。ステップＳ５１において、制御部３９は、立体物が非検出中であるという検出状態が維持されるように、立体物が検出され、その検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを抑制する制御命令を生成する。具体的には、立体物の検出が抑制されるように、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変更する旨の制御命令を立体物検出部３３，３７へ送出する。
　なお、制御部３９は、閾値を上げる代わりに、閾値によって評価される出力値を下げる制御命令を生成し、立体物検出部３３、３７に出力してもよい。出力値を低くする場合には、制御部３９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。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、制御部３９は、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に出力することができる。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、前回の処理で光環境が急変すると判断された場合には、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、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に出力することができる。
　続くステップＳ５２において、制御部３９は、光環境の急変が明るい状態から暗い状態への変化であるか否かを判断する。光環境の急変が明るい状態から暗い状態への変化である場合には、ステップＳ５３へ進み、立体物が検出され、その検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを抑制する度合いを高くする。具体的に、制御部３９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、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変更する際の変化量を大きくする。同様に、制御部３９は、閾値によって評価される出力値を低くする際の変化量を大きくする。続くステップＳ４７以降の処理は、上述の説明と共通するので援用する。
　図２４は、図２３に基づいて説明した制御手順の変形例である。図２４に示す制御手順では、ステップＳ４５，Ｓ５２において光環境が明るい状態から暗い状態に急変した場合における「立体物が検出され、その検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを抑制又は促進する度合」を変更する点（ステップＳ６１，Ｓ６２）が、先述の図２３の制御手順と異なる。重複した説明は上述の説明を援用し、以下に異なる点を中心に説明する。ステップＳ４３において立体物が検出中であれば、「立体物検出中」の検出状態を維持するためにステップＳ４４において立体物の検出が促進される。さらに、ステップＳ４５において光環境の急変が明るい状態から暗い状態への変化であると判断された場合には、ステップＳ６１において、ステップＳ４４において行われる立体物の検出促進処理の促進度合をさらに高くする。具体的に、制御部３９は、上記制御命令の送出に代えて又は上記制御命令の送出とともに、立体物判断部３４が行う、検出された立体物が所定時間以上に渡って継続して検出されているか否かを判断するための「所定時間」を短縮する制御命令を生成して、立体物判断部３４に送出する。「所定時間」を短縮することにより、立体物はさらに検出されやすくなり、促進度合を高くすることができる。
　図２４のステップＳ４３に戻り、このステップＳ４３において立体物が検出されていなければ（非検出中であれば）、「立体物非検出中」の検出状態を維持するためにステップＳ５１において立体物の検出が抑制される。さらに、ステップＳ５２において光環境の急変が明るい状態から暗い状態への変化であると判断された場合には、ステップＳ６２において、ステップＳ５１において行われる立体物の検出促進処理の抑制度合をさらに高くする。具体的に、制御部３９は、上記制御命令の送出に代えて又は上記制御命令の送出とともに、立体物判断部３４が行う、検出された立体物が所定時間以上に渡って継続して検出されているか否かを判断するための「所定時間」を延長する制御命令を生成して、立体物判断部３４に送出する。「所定時間」を延長することにより、立体物はさらに検出され難くなり、抑制度合を高くすることができる。
　図２５は、図２４に基づいて説明した制御手順の他の変形例である。図２５に示す制御手順では、立体物が検出中又は非検出中である場合における「立体物が検出され、その検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを抑制又は促進する」手法が異なる。本例の立体物検出装置１は、立体物検出の抑制／促進を閾値の調整ではなく、上述の立体物判断部３４が行う、検出された立体物が所定時間以上に渡って継続して検出されているか否かを判断するための「所定時間」を調整することにより行う。本処理においては、ステップＳ４３において光環境が急変した場合に、立体物検出の抑制又は促進を「所定時間」を延長又は短縮により行う点（ステップＳ７１，Ｓ７２）が、先述の図２４の制御手順と異なる。重複した説明は上述の説明を援用し、以下に異なる点を中心に説明する。
　図２５に示すように、ステップＳ４３において立体物が検出中であれば、「立体物検出中」の検出状態を維持するために、ステップＳ７１において立体物の検出が促進される。このとき、制御部３９は、立体物判断部３４が、検出された立体物が所定時間以上に渡って継続して検出されているか否かを判断するための「所定時間」を短縮する。続くステップＳ４５において光環境の急変が明るい状態から暗い状態への変化であると判断された場合には、ステップＳ６１において、立体物の検出促進処理の促進度合をさらに高くするために、所定時間をさらに短縮する。他方、ステップＳ４３において立体物が非検出中であれば、「立体物非検出中」の検出状態を維持するために、ステップＳ７２において立体物の検出が抑制される。このとき、制御部３９は、立体物判断部３４が、検出された立体物が所定時間以上に渡って継続して検出されているか否かを判断するための「所定時間」を延長する。続くステップＳ５２において光環境の急変が明るい状態から暗い状態への変化であると判断された場合には、ステップＳ６２において、立体物の検出促進処理の抑制度合をさらに高くするために、所定時間をさらに延長する。ステップＳ６１，Ｓ６２に続くステップＳ４７以降の処理は、図２３、２４と共通するので、説明を援用する。
　（１）以上のとおり構成され、動作する本発明の本実施形態に係る立体物検出装置１によれば、以下の効果を奏する。
　本実施形態の立体物検出装置１によれば、光環境が急変したときに撮像された画像情報に基づく立体物判断に誤りが生じる可能性が高いという観点から、画像情報の中央部分の明るさと周辺領域の明るさとを比較して明るさが急変する状態が検出された場合には、明るさが急変する直前において立体物が検出されているか否かの検出状態が維持されるように、立体物が検出され、その検出された立体物が他車両であると判断されることが抑制又は促進されるように制御する。つまり、本実施形態の立体物検出装置１は、トンネルの出入口を通過する際などの周囲の明るさが急変する状態が検出された場合には、明るさが急変する前の高い精度で検出された検出状態が維持されるように立体物の検出処理及び判断処理を抑制又は促進するので、既に検出されていた立体物が光環境の急変により一転して非検出となること又は検出されていなかった立体物が光環境の急変により一転して検出されるなどの誤った判断がなされることを防止することができる。この結果、光環境が急変することによって検出結果の精度が低下することを防止し、検出領域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、明るさ急変状態検出部３８により明るさが急変する状態が検出され、立体物検出部３３，３７により立体物が検出中である旨の検出状態が識別された場合には、立体物が検出され、この検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを促進する。これにより、立体物検出部３３，３７は立体物を検出しやすくなるので、立体物を継続して検出しつづけることができる。また、立体物判断部３４は検出された立体物が検出領域Ａに存在する他車両ＶＸであると判断しやすくなるので、立体物を継続して他車両ＶＸであると判断し続けることができる。
　（３）本実施形態の立体物検出装置１によれば、明るさが相対的に明るい状態から暗い状態に急変する状態であることが検出され、立体物検出部３３，３７により立体物が検出中である検出状態が識別された場合には、立体物の検出及び検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを促進する度合いを高くするので、明るい場所から暗い場所に自車両が移動する場合の方が、暗い場所から明るい場所に自車両が移動する場合よりも急激であるという光環境が急変における特性に応じて、光環境の急速な変化に遅れることなく、迅速に各処理を制御することができる。
　（４）本実施形態の立体物検出装置１によれば、明るさが急変する状態であることが検出され、立体物検出部３３，３７により立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、立体物が検出され、その検出された立体物が検出領域Ａに存在する他車両ＶＸであると判断されることを抑制するので、立体物検出部３３，３７が立体物を検出し難くいようにすること、立体物判断部３４が検出された立体物を検出領域Ａに存在する他車両ＶＸであると判断し難くいようにすることができる。
　（５）本実施形態の立体物検出装置１によれば、明るさが相対的に明るい状態から暗い状態に急変する状態であることが検出され、立体物検出部３３，３７により立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、立体物の検出及び検出された立体物が他車両ＶＸであると判断されることを抑制する度合いを高くするので、明るい場所から暗い場所に自車両が移動する場合の方が、暗い場所から明るい場所に自車両が移動する場合よりも急激であるという光環境が急変における特性に応じて、光環境の急速な変化に遅れることなく、迅速に各処理を制御することができる。
　（６）本実施形態の立体物検出装置１によれば、明るさが急変する状態であることが検出され、立体物検出手段により立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、立体物の検出処理、立体物の判断処理を中止させ、又は検出された立体物が他車両ではないと判断させるので、光環境が急変する前の非検出状態を維持することができる。
　（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、検出領域Ａに存在する他車両ＶＸの存在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、光環境が急変する状態において、立体物が非検出中である場合には第１閾値αを高く変更し、立体物が検出中である場合には第１閾値αを低く変更するので、光環境急変前の検出状態（検出中／非検出中）を維持し、光環境急変による影響を低減させることができる。
　（９）本実施形態の立体物検出装置１によれば、光環境が急変する状態において、立体物が非検出中である場合には差分波形情報を生成する際の出力値を低くし、立体物が検出中である場合には差分波形情報を生成する際の出力値を高くするので、光環境急変前の検出状態（検出中／非検出中）を維持し、光環境急変による影響を低減させることができる。
　（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、検出領域Ａに他車両ＶＸ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、環境が急変する状態において、立体物が非検出中である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し、立体物が検出中である場合にはエッジ情報を生成する際の判断の閾値を低く変更するので、光環境急変前の検出状態（検出中／非検出中）を維持し、光環境急変による影響を低減させることができる。
　（１２）本実施形態の立体物検出装置１によれば、環境が急変する状態において、立体物が非検出中である場合にはエッジ情報を生成する際の出力値を低くし、立体物が検出中である場合にはエッジ情報を生成する際の出力値を高くすることにより、光環境急変前の検出状態（検出中／非検出中）を維持し、光環境急変による影響を低減させることができる。
　（１３）本実施形態の立体物検出装置１によれば、明るさが急変する状態であることが検出され、立体物が検出中である旨の検出状態が識別された場合には、立体物判断部３４による立体物が継続して検出されているか否かを判断するための所定時間を短縮するので、短い時間内に他車両ＶＸの特徴が検出されれば他車両ＶＸであると判断することができるので、立体物判断部３４は立体物を他車両ＶＸと判断しやすくなり、立体物を継続して他車両ＶＸであると判断し続けることができる。
　（１４）本実施形態の立体物検出装置１によれば、明るい状態から暗い状態に光環境が急変する場合には、立体物が他車両ＶＸであるか否かを判断するための所定時間をさらに短く設定することにより、光環境によって画像情報が受ける影響を効果的に低減させることができる。
　（１５）本実施形態の立体物検出装置１によれば、明るさが急変する状態であることが検出され、立体物が非検出中である旨の検出状態が識別された場合には、立体物判断部３４による立体物が継続して検出されているか否かを判断するための所定時間を延長するので、相対的に長い時間に渡って他車両ＶＸの特徴が検出された場合に限って他車両ＶＸであると判断することになり、立体物を他車両ＶＸであると判断しにくくすることができる。
　（１６）本実施形態の立体物検出装置１によれば、明るさが明るい状態から暗い状態に急変する状態であることが検出された場合には、明るさが相対的に暗い状態から明るい状態に急変する状態であることが検出された場合と比べて、立体物が継続して検出されているか否かを判断するための所定時間をさらに延長するので、立体物を他車両ＶＸであると判断しにくくなるので、立体物を継続して他車両ＶＸであると判断しにくくすることができる。
（１７）本実施形態の立体物検出装置１によれば、車両周囲の明るさが急変する状態を走行位置や走行状態などから検出することにより、上記発明と同様の作用効果を奏することができる。
　（１８）本実施形態に立体物の検出方法においても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、上記明るさ急変状態検出部３８は明るさ急変状態検出手段に相当し、上記制御部３９は制御手段に相当し、上記車速センサ２０は車速センサに相当する。
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…明るさ急変状態検出部
３９…制御部
４０…スミア検出部
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 (18)

  1. 　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、
    　前記撮像手段により得られた画像情報のうち相対的に中央側に位置する中央領域の明るさと、当該中央領域の上側に位置する周辺領域の明るさとを経時的に比較し、前記中央領域と前記周辺領域の明るさの差が所定時間内において所定値以上変化する場合には、明るさが急変する状態であることを検出する明るさ急変状態検出手段と、
    　前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出された場合には、前記明るさが急変する直前に前記立体物検出手段により前記立体物が検出中の状態であるか又は前記立体物が非検出中の状態であるかの検出状態を識別し、当該識別された検出状態が維持されるように、前記立体物が検出され、当該検出された立体物が前記他車両であると判断されることを抑制又は促進する制御手段と、を備える立体物検出装置。
  2. 　前記制御手段は、前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が検出中である検出状態が識別された場合には、前記立体物が検出され、当該検出された立体物が前記他車両であると判断されることを促進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。
  3. 　前記制御手段は、前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが相対的に明るい状態から暗い状態に急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が検出中である検出状態が識別された場合には、前記明るさが相対的に暗い状態から明るい状態に急変する状態であることが検出された場合と比べて、前記立体物が検出され、当該検出された立体物が前記他車両であると判断されることを促進する度合いを高くすることを特徴とする請求項２に記載の立体物検出装置。
  4. 　前記制御手段は、前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、前記立体物が検出され、当該検出された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ことを特徴とする請求項１に記載の立体物検出装置。
  5. 　前記制御手段は、前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが相対的に明るい状態から暗い状態に急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、前記明るさが相対的に暗い状態から明るい状態に急変する状態であることが検出された場合と比べて、前記立体物が検出され、当該検出された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度合いを高くすることを特徴とする請求項４に記載の立体物検出装置。
  6. 　前記制御手段は、前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、前記立体物の検出処理を中止する内容の制御命令を生成して前記立体物検出手段に出力する、又は前記立体物の判断処理を中止する内容の制御命令若しく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て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に記載の立体物検出装置。
  7. 　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。
  8. 　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、前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、前記第１閾値αを高くする制御命令を生成して前記立体物検出手段に出力し、前記前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が検出中である検出状態が識別された場合には、前記第１閾値αを低くする制御命令を生成して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。
  9. 　前記制御手段は、前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、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て前記立体物検出手段に出力し、前記前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が検出中である検出状態が識別された場合には、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高くする制御命令を生成して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。
  10. 　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。
  11. 　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、前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、前記第２閾値βを高くする制御命令を生成して前記立体物検出手段に出力し、前記前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が検出中である検出状態が識別された場合には、前記第２閾値βを低くする制御命令を生成して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に記載の立体物検出装置。
  12. 　前記制御手段は、前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、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生成して前記立体物検出手段に出力し、前記前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が検出中である検出状態が識別された場合には、前記検出したエッジ情報の量を高く出力する制御命令を生成して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。
  13. 　前記立体物判断手段は、前記立体物検出手段により検出された立体物が所定時間以上に渡って継続して検出される場合には、当該立体物を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と判断し、
    　前記制御手段は、前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が検出中である検出状態が識別された場合には、前記立体物が継続して検出されているか否かを判断するための前記所定時間を短縮する制御命令を生成して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１～１２の何れか一項に記載の立体物検出装置。
  14. 　前記制御手段は、前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが相対的に明るい状態から暗い状態に急変する状態であることが検出された場合には、前記明るさが相対的に暗い状態から明るい状態に急変する状態であることが検出された場合と比べて、前記立体物が継続して検出されているか否かを判断するための前記所定時間をさらに短縮する制御命令を生成して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１３に記載の立体物検出装置。
  15. 　前記立体物判断手段は、前記立体物検出手段により検出された立体物が所定時間以上継続して検出される場合には、当該立体物を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と判断し、
    　前記制御手段は、前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出され、前記立体物検出手段により前記立体物が非検出中である検出状態が識別された場合には、前記立体物が継続して検出されているか否かを判断するための前記所定時間を延長する制御命令を生成して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１～１２の何れか一項に記載の立体物検出装置。
  16. 　前記制御手段は、前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが相対的に明るい状態から暗い状態に急変する状態であることが検出された場合には、前記明るさが相対的に暗い状態から明るい状態に急変する状態であることが検出された場合と比べて、前記立体物が継続して検出されているか否かを判断するための前記所定時間をさらに延長する制御命令を生成して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１５に記載の立体物検出装置。
  17. 　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、
    　前記車両の周囲の明るさが急変する状態であることを検出する明るさ急変状態検出手段と、
    　前記明るさ急変状態検出手段により前記明るさが急変する状態であることが検出された場合には、前記明るさが急変する直前に前記立体物検出手段により前記立体物が検出中の状態であるか又は前記立体物が非検出中の状態であるかの検出状態を識別し、当該識別された検出状態が維持されるように、前記立体物が検出され、当該検出された立体物が前記他車両であると判断されることを抑制又は促進する制御手段と、を備える立体物検出装置。
  18. 　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他車両であるか否かを判断するステップと、
    　前記撮像手段により得られた画像情報のうち相対的に中央側に位置する中央領域の明るさと、当該中央領域の上側周辺に位置する周辺領域の明るさとを経時的に比較し、前記中央領域と前記周辺領域の明るさの差が所定時間内において所定値以上変化する場合には、明るさが急変する状態であることを検出するステップと、
    　前記明るさが急変する状態であることが検出された場合には、前記明るさが急変する直前に前記立体物が検出中の状態であるか又は前記立体物が非検出中の状態であるかの検出状態を識別し、当該識別された検出状態が維持されるように、前記立体物が検出され、当該検出された立体物が前記他車両であると判断されることを抑制又は促進させる制御命令を生成するステップと、を有する立体物検出方法。
PCT/JP2013/053274 2012-03-06 2013-02-12 立体物検出装置及び立体物検出方法 WO2013132970A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014503730A JP5817913B2 (ja) 2012-03-06 2013-02-12 立体物検出装置及び立体物検出方法

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012-049501 2012-03-06
JP2012049501 2012-03-06

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2013132970A1 true WO2013132970A1 (ja) 2013-09-12

Family

ID=49116454

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2013/053274 WO2013132970A1 (ja) 2012-03-06 2013-02-12 立体物検出装置及び立体物検出方法

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP5817913B2 (ja)
WO (1) WO2013132970A1 (ja)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007233470A (ja) * 2006-02-27 2007-09-13 Mazda Motor Corp 車両用走行支援装置
JP2009177309A (ja) * 2008-01-22 2009-08-06 Fuji Heavy Ind Ltd 撮像手段の調整装置および車外監視装置
JP2011508922A (ja) * 2007-12-18 2011-03-17 アーデーツエー・オートモテイブ・デイスタンス・コントロール・システムズ・ゲゼルシヤフト・ミツト・ベシユレンクテル・ハフツング 車両周辺の分類
JP2011254128A (ja) * 2010-05-31 2011-12-15 Panasonic Corp 平面図生成装置及び平面図生成方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5251927B2 (ja) * 2010-06-21 2013-07-31 日産自動車株式会社 移動距離検出装置及び移動距離検出方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007233470A (ja) * 2006-02-27 2007-09-13 Mazda Motor Corp 車両用走行支援装置
JP2011508922A (ja) * 2007-12-18 2011-03-17 アーデーツエー・オートモテイブ・デイスタンス・コントロール・システムズ・ゲゼルシヤフト・ミツト・ベシユレンクテル・ハフツング 車両周辺の分類
JP2009177309A (ja) * 2008-01-22 2009-08-06 Fuji Heavy Ind Ltd 撮像手段の調整装置および車外監視装置
JP2011254128A (ja) * 2010-05-31 2011-12-15 Panasonic Corp 平面図生成装置及び平面図生成方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP5817913B2 (ja) 2015-11-18
JPWO2013132970A1 (ja) 2015-07-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5997276B2 (ja) 立体物検出装置及び異物検出装置
JP5614504B2 (ja) 立体物検出装置
JP5776795B2 (ja) 立体物検出装置
JP5867596B2 (ja) 立体物検出装置及び立体物検出方法
JP5896027B2 (ja) 立体物検出装置及び立体物検出方法
JP5874831B2 (ja) 立体物検出装置
JP5682735B2 (ja) 立体物検出装置
JP5794378B2 (ja) 立体物検出装置及び立体物検出方法
JP5783319B2 (ja) 立体物検出装置及び立体物検出方法
JP5871069B2 (ja) 立体物検出装置及び立体物検出方法
JP5794379B2 (ja) 立体物検出装置及び立体物検出方法
JP5835459B2 (ja) 立体物検出装置
JP6003987B2 (ja) 立体物検出装置及び立体物検出方法
JP5790867B2 (ja) 立体物検出装置
JP5817913B2 (ja) 立体物検出装置及び立体物検出方法
JP5768927B2 (ja) 立体物検出装置
WO2014017602A1 (ja) 立体物検出装置および立体物検出方法
WO2013129359A1 (ja) 立体物検出装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 13758402

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2014503730

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 13758402

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1