WO2014017603A1 - 立体物検出装置および立体物検出方法 - Google Patents

立体物検出装置および立体物検出方法 Download PDF

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WO2014017603A1
WO2014017603A1 PCT/JP2013/070225 JP2013070225W WO2014017603A1 WO 2014017603 A1 WO2014017603 A1 WO 2014017603A1 JP 2013070225 W JP2013070225 W JP 2013070225W WO 2014017603 A1 WO2014017603 A1 WO 2014017603A1
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WO
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dimensional object
detection
vehicle
vehicle speed
difference
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PCT/JP2013/070225
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早川　泰久
修 深田
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日産自動車株式会社
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/183—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a single remote source
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R21/013—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over
    • B60R21/0132—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to vehicle motion parameters, e.g. to vehicle longitudinal or transversal deceleration or speed value
    • 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
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    • 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. 2012-166513 filed on July 27, 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.
  • Patent Literature a technique for converting two captured images captured at different times into a bird's-eye view image and detecting a three-dimensional object based on the difference between the two converted bird's-eye view images
  • a solid object existing in a predetermined detection area is detected as an adjacent vehicle based on a captured image captured by the camera, if a foreign object such as a raindrop is attached to the lens of the camera, the foreign object such as a raindrop Even if the adjacent vehicle can be detected once in the detection area, the adjacent vehicle can be continuously detected while the adjacent vehicle exists in the detection area. There were cases where it was difficult.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide a three-dimensional object detection device that can appropriately detect an adjacent vehicle even when foreign matter such as raindrops adheres to the lens of the camera.
  • the present invention detects a three-dimensional object based on a captured image, calculates the movement speed of the detected three-dimensional object as a first movement speed, and calculates the movement speed of the three-dimensional object from the time change of the light source existing behind the host vehicle. Calculated as the second moving speed, and based on the first moving speed and the second moving speed, the relative moving speed of the three-dimensional object in consideration of the adhesion of foreign matter on the lens is calculated as the estimated moving speed, and based on the estimated moving speed, The relative movement distance that the three-dimensional object has moved after the detection of the object is calculated as the detection determination distance.
  • the detection of the three-dimensional object is promoted, and after the first timing, the detection determination distance is promoted at the second timing at which the detection determination distance is equal to or greater than a predetermined reference distance.
  • detection of a three-dimensional object or another vehicle is promoted at the first timing when the three-dimensional object is detected, the detection determination distance becomes equal to or greater than a predetermined reference distance, and the three-dimensional object (other vehicle) exists in the detection region. Since the detection of the three-dimensional object or other vehicle is suppressed at the second timing at which it can be determined that the three-dimensional object or other vehicle does not exist, even if a foreign object such as raindrops is attached to the lens, It is possible to continuously detect the three-dimensional object while it is in the room.
  • FIG. 1 It is a figure which shows an example of the histogram obtained by a solid-object detection part. It is a figure which shows the weighting by a solid-object detection part. It is a figure which shows the other example of the histogram obtained by a solid-object detection part. It is a figure which shows an example of the captured image imaged when the raindrop has adhered to the lens of the camera.
  • (A) is a figure which shows an example of the differential waveform produced
  • FIG. 6B is a diagram illustrating an example of a differential waveform generated in a scene in which no adjacent vehicle exists in the detection area but raindrops are attached to a position corresponding to the detection area
  • FIG. It is a figure which shows an example of the difference waveform produced
  • (A) is a figure which shows an example of the difference vehicle speed when the foreign material has adhered to the lens, and the difference vehicle speed when the foreign material has adhered to the lens
  • B) is the difference vehicle speed shown to (A). It is a figure which shows the movement distance of the adjacent vehicle calculated based on.
  • (A) is a figure which shows an example of the headlight vehicle speed when the foreign material has adhered to the lens, and the headlight vehicle speed when the foreign material has adhered to the lens
  • (B) is shown to (A). It is a figure which shows the moving distance of the adjacent vehicle calculated based on the headlight vehicle speed. It is a figure which shows an example of the relationship between the weight Whl of the headlight vehicle speed at the time of calculating an estimated vehicle speed, the weight Wsa of a difference vehicle speed, and the adhesion amount of foreign matters, such as a raindrop, in a lens. It is a figure for demonstrating the detection determination distance Dist. It is a flowchart which shows the adjacent vehicle detection process which concerns on 1st Embodiment.
  • FIG. 1 It is a flowchart which shows the threshold value change process which concerns on 1st Embodiment. It is a block diagram which shows the detail of the computer which concerns on 2nd Embodiment. It is a figure which shows the driving
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a positional relationship among attention lines, reference lines, attention points, and reference points in real space. It is a figure for demonstrating the detailed operation
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a vehicle equipped with a three-dimensional object detection device 1 according to the present embodiment.
  • the three-dimensional object detection device 1 according to the present embodiment is intended to detect another vehicle (hereinafter also referred to as an adjacent vehicle V2) existing in an adjacent lane that may be contacted when the host vehicle V1 changes lanes. To do.
  • the three-dimensional object detection device 1 according to the present embodiment includes a camera 10, a vehicle speed sensor 20, and a calculator 30.
  • the camera 10 is attached to the vehicle V ⁇ b> 1 so that the optical axis is at an angle ⁇ downward from the horizontal at a position of the height h behind the host vehicle V ⁇ b> 1.
  • the camera 10 captures an image of a predetermined area in the surrounding environment of the host vehicle V1 from this position.
  • the vehicle speed sensor 20 detects the traveling speed of the host vehicle V1, 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 an adjacent vehicle existing in an adjacent lane behind the host vehicle.
  • FIG. 2 is a plan view showing a traveling state of the host vehicle V1 of 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 (adjacent lanes) can be imaged in addition to the lane in which the host vehicle V1 travels.
  • 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 illustrated in order to clarify the connection relationship.
  • the computer 30 includes a viewpoint conversion unit 31, an alignment unit 32, a difference waveform generation unit 33, a three-dimensional object detection unit 34, a difference vehicle speed calculation unit 35, and a headlight detection unit 36. , A headlight vehicle speed calculation unit 37, an estimated vehicle speed calculation unit 38, a detection determination distance calculation unit 39, and a threshold value change unit 40. Below, each structure is demonstrated.
  • 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.
  • the alignment unit 32 sequentially inputs the bird's-eye view image data obtained by the viewpoint conversion of the viewpoint conversion unit 31 and aligns the positions of the inputted bird's-eye view 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 V1, and FIG. 4B is an image showing the outline of the alignment.
  • the host vehicle V1 of the current time is located in P 1, one unit time before the vehicle V1 is located in the P 1 '. Further, there is a parallel running state with the vehicle V1 is located is adjacent vehicle V2 laterally after the vehicle V1, located in P 2 adjacent vehicle V2 is the current time, one unit time before the adjacent vehicle V2 is P 2 Suppose it is located at '. Furthermore, it is assumed that the host vehicle V1 has moved a distance d at one time. Note that “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 view image PB t at the current time is as shown in Figure 4 (b).
  • the adjacent vehicle V2 (position P 2) is tilting occurs.
  • the white line drawn on the road surface has a rectangular shape, and is in a state of being relatively accurately viewed in plan, but the adjacent vehicle V2 (position P 2). ') Will fall 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 view images PB t and PB t ⁇ 1 as described above on the data. At this time, the alignment unit 32 offsets the bird's-eye view image PB t-1 at the previous time and matches the position with the 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 V1 shown in FIG. 4 (a). It is determined based on the time until the time.
  • the alignment unit 32 aligns the positions of the bird's-eye view images at different times on the bird's-eye view, and obtains the aligned bird's-eye view image. This can be performed with accuracy according to the type of detection target and the required detection accuracy. For example, it may be a strict alignment process that aligns positions based on the same time and the same position, or may be a loose alignment process that grasps the coordinates of each bird's-eye view image.
  • the alignment unit 32 takes the difference between the bird's-eye view images PB t and PB t ⁇ 1 and generates data of the difference image PD t .
  • the alignment unit 32 converts the pixel value difference between the bird's-eye view images PB t and PB t ⁇ 1 to an absolute value in order to cope with a change in the illumination environment, and the absolute value is a predetermined value.
  • the difference value is equal to or greater than the threshold value th
  • the pixel value of the difference image PD t is set to “1”
  • the absolute value of the difference image PD t is set to “0”.
  • data of the difference image PD t as shown on the right side of FIG. 4B can be generated.
  • the value of the difference threshold th may be changed by the threshold changing unit 40 as will be described later. If the value of the difference threshold th is changed by the threshold changing unit 40, the value is changed by the threshold changing unit 40. The pixel value of the difference image PD t is detected using the difference threshold th that has been changed.
  • the difference waveform generation unit 33 generates a difference waveform based on the data of the difference image PD t shown in FIG. Specifically, the differential waveform generation unit 33 generates a differential waveform in a detection region set to the left and right rear of the host vehicle V1.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present example is intended to calculate the movement distance for the adjacent vehicle V2 that may be contacted when the host vehicle V1 changes lanes. For this reason, in this example, as shown in FIG. 2, rectangular detection areas A1 and A2 are set on the left and right rear sides of the host vehicle V1. Such detection areas A1, A2 may be set from a relative position with respect to the host vehicle V1, or may be set based on the position of the white line. When setting the position of the white line as a reference, the three-dimensional object detection device 1 may use, for example, an existing white line recognition technique.
  • the sides (sides along the traveling direction) of the set detection areas A1 and A2 on the own vehicle V1 side are recognized as the ground lines L1 and L2.
  • 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 original adjacent vehicle V2 is not too large, and there is no problem in practical use.
  • FIG. 5 is a schematic diagram illustrating how the differential waveform generator 33 generates a differential waveform.
  • the differential waveform generation unit 33 calculates a differential waveform from a portion corresponding to the detection areas A1 and A2 in the differential image PD t (right diagram in FIG. 4B) calculated by the alignment unit 32. DW t is generated.
  • the differential waveform generation unit 33 generates the differential waveform DW t along the direction in which the three-dimensional object falls due to viewpoint conversion.
  • the detection area A1 is described for convenience, but the difference waveform DW t is generated for the detection area A2 in the same procedure.
  • the differential waveform generation unit 33 defines a line La in a direction in which the three-dimensional object falls on the data of the differential image PD t . Then, the difference waveform generation 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 is expressed by the pixel value of the difference image PD t as “0” and “1”, and the pixel indicating “1” is counted as the difference pixel DP. .
  • the difference waveform generation unit 33 counts the number of difference pixels DP and then obtains an intersection CP between the line La and the ground line L1. Then, the differential waveform generation 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 left-right axis in the right diagram of FIG. 5 is determined and plotted as the number of counts at the intersection CP.
  • the differential waveform generation unit 33 defines lines Lb, Lc... In the direction in which the three-dimensional object falls, counts the number of differential 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 differential waveform generation unit 33 generates the differential waveform DW t as shown in the right diagram of FIG.
  • the difference pixel PD on the data of the difference image PD t is a pixel that has changed in the images at different times, in other words, a location 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.
  • 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 determining the vertical axis position from the count number of the difference pixel DP, the difference waveform generation unit 33 is normalized based on the distances where 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. 5, there are six difference pixels DP on the line La, and there are five difference pixels DP on the line Lb.
  • the differential waveform generation 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 34 detects a three-dimensional object existing in the detection areas A1 and A2 based on the difference waveform DW t generated by the difference waveform generation unit 33.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a method of detecting a three-dimensional object by the three-dimensional object detection unit 34, and illustrates an example of the difference waveform DW t and a threshold value ⁇ for detecting the three-dimensional object.
  • the three-dimensional object detection unit 34 determines whether or not the peak of the generated differential waveform DW t is equal to or greater than a predetermined threshold value ⁇ corresponding to the peak position of the differential waveform DW t.
  • the three-dimensional object detection unit 34 determines that there is no three-dimensional object in the detection areas A1 and A2, while the peak of the difference waveform DW t Is greater than or equal to a predetermined threshold value ⁇ , it is determined that a three-dimensional object exists in the detection areas A1 and A2.
  • the three-dimensional object detection unit 34 is an adjacent vehicle V2 in which the detected three-dimensional object exists in the adjacent lane based on the moving speed of the three-dimensional object calculated by the differential vehicle speed calculation unit 35 described later. By determining whether or not, the adjacent vehicle V2 is detected.
  • Difference speed calculating section 35 calculated by comparison with differential waveform DW t and one unit time before the differential waveform DW t-1 at the current time, the relative movement speed of the three-dimensional object detected by the three-dimensional object detection unit 34 as a differential speed To do. That is, the difference vehicle speed calculation unit 35 calculates the relative movement speed of the three-dimensional object as the difference vehicle speed from the time change of the difference waveforms DW t and DW t ⁇ 1 . When the three-dimensional object detected by the three-dimensional object detection unit 34 is the adjacent vehicle V2, the difference vehicle speed calculation unit 35 calculates the difference between the relative vehicle speeds of the adjacent vehicle V2 from the time change of the difference waveforms DW t and DW t ⁇ 1. It will be calculated as the vehicle speed.
  • the differential vehicle speed calculation unit 35 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) as shown in FIG.
  • FIG. 7 is a diagram showing the small areas DW t1 to DW tn divided by the differential vehicle speed calculation unit 35.
  • 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 differential vehicle speed calculation unit 35 obtains an offset amount (amount of movement of the differential waveform in the horizontal axis direction (vertical direction in FIG. 7)) 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).
  • the difference speed calculation unit 35 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 difference vehicle speed calculation unit 35 counts the offset amount obtained for each of the small areas DW t1 to DW tn and forms a histogram.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a histogram obtained by the differential vehicle speed calculation unit 35.
  • the offset amount which is the amount of movement that minimizes the error between each of the small regions DW t1 to DW tn and the differential waveform DW t ⁇ 1 one time before.
  • the differential vehicle speed calculation unit 35 forms a histogram of the offset amount including variations, and calculates the movement distance from the histogram.
  • the differential vehicle speed calculation unit 35 calculates the moving distance of the three-dimensional object (adjacent vehicle V2) from the maximum value of the histogram. That is, in the example shown in FIG.
  • the difference vehicle speed calculation unit 35 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 three-dimensional object (adjacent vehicle V2) with respect to the own vehicle. For this reason, when calculating the absolute movement distance, the difference vehicle speed calculation unit 35 calculates the absolute movement distance based on the obtained movement distance ⁇ * and the signal from the vehicle speed sensor 20.
  • 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. Further, by dividing the differential waveform DW t generated at different times into a plurality of small areas DW t1 to DW tn , it is possible to obtain a plurality of waveforms representing respective portions of the three-dimensional object.
  • the calculation accuracy of the movement distance can be improved. Further, in the present embodiment, by calculating the moving distance of the three-dimensional object from the time change of the differential waveform DW t including the information in the height direction, compared with a case where attention is paid only to one point of movement, Since the detection location before the time change and the detection location after the time change are specified including information in the height direction, it is likely to be the same location in the three-dimensional object, and the movement distance is calculated from the time change of the same location, and the movement Distance calculation accuracy can be improved.
  • the difference vehicle speed calculation unit 35 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. 9 is a diagram illustrating weighting by the differential vehicle speed calculation unit 35.
  • 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.
  • the difference vehicle speed calculation unit 35 reduces the weight for such a 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.
  • the differential vehicle speed calculation unit 35 increases the weight for such a 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 differential vehicle speed calculation unit 35 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 differential vehicle speed calculation unit 35 obtains the moving speed of the host vehicle V1 (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 differential vehicle speed calculation unit 35 ignores the offset amount corresponding to the stationary object among the maximum values of the histogram and calculates the moving distance of the three-dimensional object.
  • FIG. 10 is a diagram showing another example of a histogram obtained by the differential vehicle speed calculation unit 35.
  • a stationary object is present in addition to a three-dimensional object 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 differential vehicle speed calculation unit 35 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 using the remaining maximum value. To do. Thereby, the situation where the calculation accuracy of the moving distance of a solid object falls by a stationary object can be prevented.
  • the differential vehicle speed calculation unit 35 stops the calculation of the movement distance. Thereby, in the present embodiment, it is possible to prevent a situation in which an erroneous movement distance having a plurality of maximum values is calculated.
  • the headlight detection unit 36 detects the headlight of the adjacent vehicle V2 that travels behind the host vehicle V1 based on the captured image captured by the camera 10. Specifically, the headlight detection unit 36 detects the light source that can be determined as the headlight of the adjacent vehicle V2 based on the captured image, thereby detecting the light source as the headlight of the adjacent vehicle V2. In the present embodiment, the headlight detection unit 36 detects an image area whose brightness difference from the surrounding area is greater than or equal to a predetermined value and a size greater than or equal to a predetermined value as a headlight candidate area of the adjacent vehicle V2. To do.
  • the headlight detection unit 36 distinguishes between the headlight of the adjacent vehicle V2 and a light source such as a streetlight in the vehicle width direction from the host vehicle V1 to the candidate area, and the rear from the camera 10 to the candidate area. Based on the distance or the like, the headlight of the adjacent vehicle V2 is detected by specifying an image region corresponding to the headlight of the adjacent vehicle V2 from among the headlight candidate regions of the plurality of adjacent vehicles V2.
  • the headlight vehicle speed calculation unit 37 calculates the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 relative to the host vehicle V1 as the headlight vehicle speed based on the headlight of the adjacent vehicle V2 detected by the headlight detection unit 36. Specifically, the headlight vehicle speed calculation unit 37 calculates the movement distance of the headlight in a predetermined time based on the change in the position of the headlight of the adjacent vehicle V2 detected at different times, and calculates the calculated headlight By differentiating the moving distance with respect to time, the relative vehicle speed of the headlight of the adjacent vehicle V2 is calculated as the headlight vehicle speed.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38 Based on the difference vehicle speed calculated by the difference vehicle speed calculation unit 35 and the headlight vehicle speed calculated by the headlight vehicle speed calculation unit 37, the estimated vehicle speed calculation unit 38 considers adhesion of foreign matters such as raindrops to the lens.
  • the relative speed of the adjacent vehicle V2 is calculated as the estimated vehicle speed.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a captured image captured in a scene where raindrops are attached to the lens.
  • FIG. 12A shows an example of a differential waveform DW t generated in a scene where the adjacent vehicle V2 exists in the detection area but no raindrops are attached to the position corresponding to the detection area.
  • FIG. 12B is an example of the differential waveform DW t generated in a scene in which the adjacent vehicle V2 does not exist in the detection area, but raindrops are attached to the position corresponding to the detection area.
  • FIG. 12C shows a scene in which the adjacent vehicle V2 exists in the detection area and raindrops are attached to the position corresponding to the detection area, like the detection area A1 shown in FIG. in is a diagram showing an example of a generated difference waveform DW t.
  • the difference caused by the adjacent vehicle V2 Waveform DW t is generated.
  • the adjacent vehicle V2 does not exist in the detection area, if raindrops are attached to the position corresponding to the detection area, as shown in FIG.
  • the resulting differential waveform DW t is generated.
  • the differential waveform DW t when the adjacent vehicle V2 exists in the detection area and raindrops are attached to the position corresponding to the detection area as in the detection area A1 shown in FIG. as shown, the differences due to foreign matter such as raindrops on the lens will be included in the differential waveform DW t, it may not be adequately generate a difference waveform DW t due to the adjacent vehicle V2.
  • the image of the adjacent vehicle V2 is caused by foreign matters such as raindrops attached to the lens.
  • the image of the adjacent vehicle V2 cannot be appropriately captured due to distortion or blurring.
  • the differential waveform DW t resulting from the adjacent vehicle V2 Is difficult to generate.
  • an error may occur between the differential vehicle speed calculated based on the differential waveform DW t and the actual relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2.
  • FIG. 13A is a diagram illustrating an example of the differential vehicle speed calculated when a foreign object adheres to the lens and the differential vehicle speed calculated when a foreign object does not adhere to the lens.
  • FIG. 13B is a diagram showing the moving distance of the adjacent vehicle V2 calculated based on the differential vehicle speed shown in FIG.
  • the differential waveform DW t attributed to the adjacent vehicle V2 can be appropriately generated. Therefore, the adjacent vehicle V2 is based on the differential waveform DW t attributed to the adjacent vehicle V2.
  • the relative vehicle speed can be appropriately calculated as the differential vehicle speed. Therefore, as shown in FIG.
  • the differential waveform DW t caused by the adjacent vehicle V2 cannot be appropriately generated by foreign matter such as raindrops.
  • the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 cannot be appropriately calculated as the differential vehicle speed, and the differential vehicle speed and the actual relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 when a foreign object is attached to the lens. May increase the error. Therefore, when foreign matter such as raindrops adheres to the lens, as shown in FIG. 13B, the movement distance of the adjacent vehicle V2 calculated based on the differential vehicle speed and the actual movement distance of the adjacent vehicle V2 And the position of the adjacent vehicle V2 may not be properly detected based on the differential vehicle speed.
  • FIG. 14A is a diagram illustrating an example of the headlight vehicle speed calculated when a foreign object adheres to the lens and the headlight vehicle speed calculated when no foreign object adheres to the lens.
  • FIG. 14B is a diagram showing the moving distance of the adjacent vehicle V2 calculated based on the headlight vehicle speed in FIG.
  • the headlight vehicle speed calculated based on the headlight of the adjacent vehicle V2 is the difference waveform DW t of the adjacent vehicle V2 even when foreign matter such as raindrops is attached to the lens.
  • the error with the actual relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 is small. Therefore, as shown in FIG. 14B, the adjacent vehicle V2 calculated based on the headlight vehicle speed is used. The error between the moving distance and the actual moving distance of the adjacent vehicle V2 is also reduced. Therefore, even when foreign matter such as raindrops adheres to the lens, it is possible to appropriately detect the position of the adjacent vehicle V2 based on the headlight vehicle speed.
  • the relative vehicle speed (difference speed) of the adjacent vehicle V2 properly detected can do.
  • the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 even when no foreign matter such as raindrops is attached to the lens, if the rear distance from the own vehicle V1 to the adjacent vehicle V2 is shortened by a certain distance or more, the position change of the headlight of the adjacent vehicle V2 is appropriately detected. In some cases, it is difficult to properly detect the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 based on the headlight of the adjacent vehicle V2.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38 sets the weight Wsa of the differential vehicle speed VELsa and the weight Whl of the headlight vehicle speed VELhl according to the amount of adhesion of foreign matters such as raindrops attached to the lens. Then, the weighted average is performed on the weighted difference vehicle speed VELsa and the headlight vehicle speed VELhl, so that the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 in consideration of adhesion of foreign matters such as raindrops on the lens is calculated as the estimated vehicle speed VELest.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38 detects the amount of foreign matter such as raindrops adhering to the lens, and as shown in FIG. 15, the greater the amount of foreign matter adhering to the lens, the greater the difference vehicle speed VELsa.
  • the weight Whl of the headlight vehicle speed VELhl is increased with respect to the weight Wsa. Accordingly, as the amount of foreign matter such as raindrops attached to the lens increases, the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 can be obtained based on the headlight vehicle speed that is less affected by foreign matter such as raindrops. Even when the foreign matter adheres, the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 can be determined appropriately.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38 decreases the weight Whl of the headlight vehicle speed VELhl with respect to the weight Wsa of the differential vehicle speed VELsa as the amount of foreign matter such as raindrops attached to the lens of the camera 10 decreases.
  • the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 can be obtained based on the differential vehicle speed, so the rear distance from the host vehicle V1 to the adjacent vehicle V2 Even when is short, the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 can be determined appropriately.
  • 15 is a diagram illustrating an example of a relationship between the weight Whl of the headlight vehicle speed VELhl and the weight Wsa of the differential vehicle speed VELsa when calculating the estimated vehicle speed VETest, and the amount of foreign matters such as raindrops on the lens.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38 can detect the amount of raindrops attached to the lens of the camera 10 based on the detection result of a raindrop sensor (not shown) and the operation status of the wiper. That is, the estimated vehicle speed calculation unit 38 determines that the more raindrops detected by the raindrop sensor, or the stronger the operation intensity of the wiper, the more raindrops are attached to the lens of the camera 10. It is possible to detect the amount of foreign matter adhering to the ten lenses.
  • the foreign material adhering to the lens of the camera 10 is not limited to raindrops, and includes, for example, scales and muddy water after the raindrops are dried. For example, if the estimated vehicle speed calculation unit 38 cannot detect the edge caused by the adjacent vehicle V2 for a predetermined time or more after detecting the headlight of the adjacent vehicle V2, the scale of the lens of the camera 10 is attached with water scale. Can be determined.
  • the estimated vehicle speed calculation 38 determines whether or not the host vehicle V1 is a scene overtaking the adjacent vehicle V2 or a scene where the host vehicle is overtaken by the adjacent vehicle V2. Based on the result, a weight Wsa for the differential vehicle speed VELsa and a weight Whl for the headlight vehicle speed VELhl are set. For example, in a scene where the own vehicle V1 is overtaken adjacent vehicle V2, than the difference speed VELsa based on differential waveform DW t, towards the headlight speed VELhl based on headlights of an adjacent vehicle V2 is in reliable trend. Therefore, in a scene in which the host vehicle V1 is overtaken by the adjacent vehicle V2, as shown in FIG.
  • the weight Whl of the headlight vehicle speed VELhl is increased relative to the weight Wsa of the differential vehicle speed VELsa, thereby making the relative of the adjacent vehicle V2
  • the vehicle speed (estimated vehicle speed VETest) can be calculated with higher accuracy. Since the differential vehicle speed VELsa and the headlight vehicle speed VELhl of the adjacent vehicle V2 are relative vehicle speeds of the adjacent vehicle V2 with respect to the host vehicle V1, the estimated vehicle speed calculation unit 38 determines whether the differential vehicle speed VELsa or the headlight vehicle speed VELhl of the adjacent vehicle V2 is positive.
  • determining whether the value is a negative value or a negative value it is possible to determine whether the host vehicle V1 is a scene overtaken by the adjacent vehicle V2 or a scene where the host vehicle V1 is overtaken by the adjacent vehicle V2. it can.
  • the detection determination distance calculation unit 39 performs the current time after the elapsed time T from the time when the adjacent vehicle V ⁇ b> 2 is detected based on the estimated vehicle speed VEEST calculated by the estimated vehicle speed calculation unit 38 according to the following formula 2.
  • the relative movement distance of the adjacent vehicle V2 is calculated as the detection determination distance Dist.
  • FIG. 16 is a diagram for explaining the detection determination distance Dist.
  • the adjacent vehicle V2 is detected at a time t1 that is one hour before the time t2, which is the current time.
  • the scene is illustrated.
  • the detection determination distance calculation unit 39 is based on the estimated vehicle speed VErest calculated by the estimated vehicle speed calculation unit 38 during the time T from the time t1 when the adjacent vehicle V2 is detected to the current time t2.
  • the relative movement distance that the adjacent vehicle V2 has moved is calculated as the detection determination distance Dist.
  • the detection determination distance calculation unit 39 repeatedly calculates the detection determination distance Dist, and outputs the calculated detection determination distance Dist to the threshold value changing unit 40.
  • the calculation method of the detection determination distance Dist is not limited to the above method.
  • the detection determination distance Dist is integrated by integrating the estimated vehicle speed VEEST repeatedly calculated by the estimated vehicle speed calculation unit 38. It is good also as a structure which calculates.
  • the threshold changing unit 40 determines that the adjacent vehicle V2 exists in the detection areas A1 and A2 for a predetermined time after the adjacent vehicle V2 is detected.
  • the difference threshold th for detecting a three-dimensional object is changed.
  • the threshold value changing unit 40 changes the value of the difference threshold value th to a low value at the first timing (time t1) when the adjacent vehicle V2 is detected in the detection areas A1 and A2. Furthermore, the threshold value changing unit 40 repeatedly acquires the detection determination distance Dist from the detection determination distance calculation unit 39 after the first timing t1 when the adjacent vehicle V2 is detected, and the absolute value of the detection determination distance Dist and a predetermined reference distance are obtained. Compare Here, the reference distance Dstd is detected when the adjacent vehicle V2 detected in the detection areas A1 and A2 moves by the reference distance Dstd with respect to the host vehicle V1 and the adjacent vehicle V2 deviates from the detection areas A1 and A2.
  • the distance can be determined that the adjacent vehicle V2 does not exist in the areas A1 and A2, and can be set based on, for example, the length of the detection areas A1 and A2 in the traveling direction and the total length of a general vehicle.
  • the detection determination distance Dist calculated by the detection determination distance calculation unit 39 is a positive value when the adjacent vehicle V2 passes the own vehicle V1, and is negative when the own vehicle V1 passes the adjacent vehicle V2.
  • the reference distance Dstd is for comparison with the absolute value of the detection determination distance Dist, is the adjacent vehicle V2 overtaking the own vehicle V1 or the own vehicle V1 overtaking the adjacent vehicle V2? Regardless of, it is set to a positive value.
  • the threshold value changing unit 40 When the absolute value of the detection determination distance Dist is less than the reference distance Dstd as a result of the comparison between the detection determination distance Dist and the predetermined reference distance Dstd, the threshold value changing unit 40 is adjacent to the adjacent vehicle in the detection areas A1, A2. It is determined that V2 exists, and the value of the difference threshold th changed at the first timing t1 is set to a low value. Thereby, even if foreign matter such as raindrops adheres to the lens of the camera 10 and it is difficult to continuously detect the adjacent vehicle V2 in the detection areas A1 and A2, the adjacent vehicle existing in the detection areas A1 and A2. V2 can be continuously detected.
  • the threshold value changing unit 40 determines that the absolute value of the detection determination distance Dist is greater than or equal to the reference distance Dstd as shown at time t2 in FIG. In this case, at the second timing t2 when the detection determination distance Dist is equal to or greater than the reference distance Dstd, it is determined that the adjacent vehicle V2 does not exist in the detection areas A1 and A2, and the difference threshold value changed at the first timing t1 Return the value of th to the original value.
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating the adjacent vehicle detection process according to the first embodiment.
  • the computer 30 acquires captured image data from the camera 10 (step S101), and the viewpoint conversion unit 31 acquires the bird's-eye view image PB based on the acquired captured image data. Data of t is generated (step S102).
  • the alignment unit 32 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 one hour before, and generates data of the difference image PD t (step S103). . Specifically, the alignment unit 32 converts the difference between the pixel values of the bird's-eye view images PB t and PB t ⁇ 1 to an absolute value, and when the absolute value is equal to or greater than a predetermined difference threshold th, the difference image PD t Is set to “1”, and when the absolute value is less than the predetermined difference threshold th, the pixel value of the difference image PD t is set to “0”. Note that the difference threshold th for detecting a three-dimensional object from the difference image PD t may be changed in a threshold change process described later, and when the difference threshold th is changed, the changed difference threshold th is Used in step 103.
  • the differential waveform generating unit 33 from the data of the difference image PD t, pixel value by counting the number of difference pixel DP "1", to generate a difference waveform DW t (step S104). Then, the three-dimensional object detection unit 34 determines whether or not the peak of the differential waveform DW t is greater than or equal to a predetermined threshold value ⁇ (step S105). When the peak of the difference waveform DW t is not equal to or greater than the threshold value ⁇ , that is, when there is almost no difference, it is considered that there is no three-dimensional object in the captured image.
  • step S105 No
  • the three-dimensional object detection unit 34 determines that there is no three-dimensional object and there is no adjacent vehicle V2 ( Step S114). And it returns to step S101 and repeats the process shown in FIG.
  • step S105 Yes
  • the three-dimensional object detection unit 34 determines that a three-dimensional object exists in the adjacent lane, and proceeds to step S106.
  • the differential vehicle speed calculation unit 35 divides the differential waveform DW t into a plurality of small areas DW t1 to DW tn .
  • the differential vehicle speed calculation unit 35 performs weighting for each of the small areas DW t1 to DW tn (step S107), calculates an offset amount for each of the small areas DW t1 to DW tn (step S108), and adds the weight.
  • a histogram is generated (step S109).
  • the difference vehicle speed calculation part 35 calculates the relative movement distance which is the movement distance of the solid object with respect to the own vehicle V1 based on a histogram (step S110).
  • the differential vehicle speed calculation unit 35 calculates the absolute movement speed of the three-dimensional object from the relative movement distance (step S111).
  • the differential vehicle speed calculation unit 35 calculates the relative movement speed by differentiating the relative movement distance with respect to time, and calculates the absolute movement speed by adding the own vehicle speed detected by the vehicle speed sensor 20.
  • the left and right rear sides of the host vehicle V1 are set as detection areas A1 and A2, and emphasis is placed on whether or not there is a possibility of contact when the host vehicle V1 changes lanes. For this reason, the process of step S112 is performed. That is, assuming that the system according to this embodiment is operated on a highway, when the speed of the adjacent vehicle V2 is less than 10 km / h, even when the adjacent vehicle V2 exists, when changing the lane, Since it is located far behind the host vehicle V1, there is little problem.
  • step S112 when the relative movement speed of the adjacent vehicle V2 with respect to the own vehicle V1 exceeds +60 km / h (that is, when the adjacent vehicle V2 moves at a speed higher than 60 km / h than the speed of the own vehicle V1), the lane When changing, it is less likely to cause a problem because the vehicle is moving in front of the host vehicle V1. For this reason, in step S112, it can be said that the adjacent vehicle V2 which becomes a problem at the time of lane change is judged.
  • the following effects are obtained by determining whether the absolute moving speed of the adjacent vehicle V2 is 10 km / h or more and the relative moving speed of the adjacent vehicle V2 with respect to the host vehicle V1 is +60 km / h or less in step S112. .
  • 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 adjacent vehicle V2.
  • the relative speed of the adjacent vehicle V2 with respect to the host vehicle V1 may be detected as 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.
  • step S112 it may be determined that the absolute movement speed of the adjacent vehicle V2 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 V1 changes lanes, when the adjacent vehicle V2 is detected in step S113, 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.
  • FIG. 18 is a flowchart showing the threshold value changing process according to the first embodiment.
  • the threshold change process described below is performed in parallel with the adjacent vehicle detection process shown in FIG. 17, and the difference threshold th set by this threshold change process is the difference threshold in the adjacent vehicle detection process shown in FIG. It will be applied as th.
  • step S201 the threshold value changing unit 40 determines whether or not the adjacent vehicle V2 is detected by the adjacent vehicle detection process shown in FIG. When the adjacent vehicle V2 is detected, the process proceeds to step S202. On the other hand, when the adjacent vehicle V2 is not detected, the process waits at step S201 until the adjacent vehicle V2 is detected.
  • the headlight detection unit 36 detects the headlight of the adjacent vehicle V2. Specifically, the headlight detection unit 36 selects an image area whose brightness difference from the surrounding area is greater than or equal to a predetermined value and has a size greater than or equal to a predetermined area as a candidate area corresponding to the headlight of the adjacent vehicle V2. Detect as. Further, the headlight detection unit 36 distinguishes between the headlight of the adjacent vehicle V2 and a light source such as a streetlight in the vehicle width direction from the host vehicle V1 to the candidate area, and the rear from the camera 10 to the candidate area. Based on the distance, the headlight of the adjacent vehicle V2 is detected by specifying an image region corresponding to the headlight of the adjacent vehicle V2 from the candidate regions.
  • a light source such as a streetlight in the vehicle width direction from the host vehicle V1 to the candidate area
  • step S203 the threshold value changing unit 40 determines whether or not the headlight of the adjacent vehicle V2 is detected in step S202. If the headlight of the adjacent vehicle V2 is detected, the process proceeds to step S204. If the headlight of the adjacent vehicle V2 is not detected, the process returns to step S201, and the detection of the adjacent vehicle V2 and the adjacent vehicle are performed again. The detection of the V2 headlight is repeated.
  • the headlight vehicle speed calculation unit 37 calculates the headlight vehicle speed of the adjacent vehicle V2. For example, the headlight vehicle speed calculation unit 37 calculates the movement distance of the headlight at a predetermined time as the movement distance of the adjacent vehicle V2 based on the change in the position of the headlight of the adjacent vehicle V2 detected in step S202. The relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 relative to the host vehicle V1 is calculated as the headlight vehicle speed VELhl by differentiating the adjacent vehicle head moving distance with respect to time.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38 acquires the differential vehicle speed VELsa.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38 acquires the difference vehicle speed VELsa calculated in the adjacent vehicle detection process shown in FIG.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38 determines the adjacent vehicle V2 in consideration of adhesion of foreign matters such as raindrops on the lens based on the headlight vehicle speed calculated in step S204 and the differential vehicle speed acquired in step S205.
  • the relative vehicle speed is calculated as the estimated vehicle speed VErest.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38 calculates the estimated vehicle speed VETest by obtaining a weighted average of the headlight vehicle speed and the differential vehicle speed according to the above-described Expression 1.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38 calculates the estimated vehicle speed VErest, as shown in FIG. 15, the greater the amount of foreign matter such as raindrops on the lens, the greater the weight Wsa of the difference vehicle speed VELsa.
  • the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 can be appropriately calculated as the estimated vehicle speed VEEST even when foreign matter such as raindrops adheres to the lens.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38 has a difference vehicle speed VELsa in a scene where the host vehicle V1 is overtaking the adjacent vehicle V2 compared to a scene where the host vehicle V1 is overtaking the adjacent vehicle V2.
  • step S207 the detection determination distance calculation unit 39 calculates the relative movement distance that the adjacent vehicle V2 has moved after the detection of the adjacent vehicle V2 as the detection determination distance Dist.
  • step S208 the threshold value changing unit 40 changes the difference threshold value th in order to continuously detect the adjacent vehicle V2 existing in the detection areas A1 and A2. Specifically, the threshold value changing unit 40 can detect the adjacent vehicle V2 existing in the detection areas A1 and A2 even when foreign matter such as raindrops is attached to the lens of the camera 10. The difference threshold th is changed to a low value.
  • step S209 the threshold value changing unit 40 determines whether or not the absolute value of the detection determination distance Dist calculated in step S207 is greater than or equal to a predetermined reference value Dstd.
  • the reference distance Dstd is detected when the adjacent vehicle V2 detected in the detection areas A1 and A2 moves by the reference distance Dstd with respect to the host vehicle V1 and the adjacent vehicle V2 deviates from the detection areas A1 and A2. This is the distance at which it can be determined that there is no adjacent vehicle V2 in the areas A1 and A2.
  • the threshold changing unit 40 determines that the adjacent vehicle V2 exists in the detection areas A1 and A2, and sets the difference threshold th to a low value. The process waits in step S209.
  • the threshold value changing unit 40 determines that the adjacent vehicle V2 does not exist in the detection areas A1 and A2, and proceeds to step S210, and the difference threshold value Return th to the original value.
  • the difference set to a low value in the adjacent vehicle detection process shown in FIG. The three-dimensional object is detected using the threshold value th, and as a result, it is possible to continuously detect the adjacent vehicle V2 existing in the detection areas A1 and A2.
  • the threshold value changing process shown in FIG. 18 can be configured to be performed only at night, for example, under the condition that the adjacent vehicle V2 lights the headlight. Thereby, the calculation load at the time of detecting the adjacent vehicle V2 can be reduced in the daytime.
  • the threshold value changing unit 40 can determine that it is nighttime, for example, when the brightness of the entire captured image captured by the camera 10 is equal to or less than a predetermined value. Further, the threshold value changing unit 40 can also determine whether it is nighttime based on the illuminometer and the time.
  • the threshold value changing process described above can be performed only in rainy weather when there is a high possibility that foreign matter such as raindrops will adhere to the lens.
  • the threshold value changing unit 40 can determine whether or not it is raining based on the detection result of the raindrop sensor and the operation state of the wiper.
  • step S208 described above may be executed immediately after step S204 shown in FIG. 18, for example.
  • the process of step S208 described above it is not necessary to perform the process of changing the difference threshold value th at exactly the same timing as when the adjacent vehicle V2 is detected, and the adjacent vehicle V2 is detected as in this embodiment. It is possible to adopt a configuration in which the timing is slightly later than the set timing.
  • the first embodiment based on the difference waveform DW t, it calculates the relative speed of the adjacent vehicle V2 as a differential speed VELsa, detects headlights of an adjacent vehicle V2, the adjacent vehicle V2 headlights Based on the above, the relative speed of the adjacent vehicle V2 is calculated as the headlight vehicle speed VELhl. Then, by weighting the differential vehicle speed VELsa and the headlight vehicle speed EVLhl according to the adhesion amount of foreign matters such as raindrops adhering to the lens, an appropriate adjacent vehicle V2 that takes into account the adhesion of foreign matters such as raindrops on the lens is taken into account. The relative speed is calculated as the estimated vehicle speed VErest.
  • the weighting Whl of the headlight vehicle speed VELhl is made larger than the weighting Wsa of the differential vehicle speed VELsa, and the amount of foreign matter such as raindrops adhering to the lens increases.
  • the smaller the weight the smaller the weight Whl of the headlight vehicle speed VELhl with respect to the weight Wsa of the differential vehicle speed VELsa.
  • the relative vehicle speed of V2 can be appropriately calculated as the estimated vehicle speed VEfest.
  • a relative speed of the adjacent vehicle V2 difference speed VELsa
  • the relative vehicle speed (differential vehicle speed VELsa) of the adjacent vehicle V2 can be appropriately calculated.
  • the relative movement distance that the adjacent vehicle V2 has moved after the detection of the adjacent vehicle V2 is calculated as the detection determination distance Dist on the basis of the estimated vehicle speed VETest of the adjacent vehicle V2 calculated in this way.
  • the adjacent vehicle V2 is detected from the first timing t1 at which the adjacent vehicle V2 is detected to the second timing t2 after the first timing t1 until the detection determination distance Dist is equal to or greater than the reference distance Dstd.
  • A2 is determined, and the difference threshold th is changed to a low value so that the adjacent vehicle V2 can be easily detected.
  • the adjacent vehicle V2 existing in the detection areas A1 and A2 becomes easy to detect, and foreign matters such as raindrops adhere to the lens.
  • the adjacent vehicle V2 existing in the detection areas A1 and A2 can be continuously detected.
  • the three-dimensional object detection device 1a according to the second embodiment includes a computer 30 a instead of the computer 30 of the first embodiment, except that it operates as described below. This is the same as in the first embodiment.
  • FIG. 19 is a block diagram showing details of the computer 30a according to the second embodiment.
  • the three-dimensional object detection device 1a includes a camera 10 and a computer 30a.
  • the computer 30a includes a viewpoint conversion unit 31, a luminance difference calculation unit 41, and an edge line detection unit. 42, an edge waveform generation unit 43, an edge vehicle speed calculation unit 44, a three-dimensional object detection unit 34a, a headlight detection unit 36, a headlight vehicle speed calculation unit 37, an estimated vehicle speed calculation unit 38a, a detection determination distance calculation unit 39a, and a threshold value change unit 40a.
  • a viewpoint conversion unit 31, the headlight detection unit 36, and the headlight vehicle speed calculation unit 37 have the same configuration as that of the first embodiment, and thus description thereof is omitted.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating an imaging range and the like of the camera 10 of FIG. 19, FIG. 20A is a plan view, and FIG. 20B is a perspective view in real space rearward from the host vehicle V1. Show.
  • the camera 10 has a predetermined angle of view a, and images the rear side from the host vehicle V1 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 V1 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 V1 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 V1 travels contacts the ground.
  • the object is to detect adjacent vehicles V2 and the like (including two-wheeled vehicles) traveling in the left and right lanes adjacent to the lane of the host vehicle V1 on the rear side of the host vehicle V1.
  • a distance d1 which is a position to be the ground lines L1, L2 of the adjacent vehicle V2 is determined from a distance d11 from the own vehicle V1 to the white line W and a distance d12 from the white line W to a position where the adjacent vehicle V2 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 30a recognizes the position of the white line W with respect to the host vehicle V1 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 in the vehicle traveling direction from the rear end portion of the host vehicle V1.
  • 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 adjacent vehicle V2 or the like, the distance d3 is set to a length including the adjacent vehicle V2.
  • the distance d4 is a distance indicating a height that is set to include a tire such as the adjacent vehicle V2 in the real space.
  • the distance d4 is a length shown in FIG. 20A 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 lanes in the bird's-eye view image (that is, the adjacent lane that is adjacent to two lanes). If the lane adjacent to the two lanes is included from the lane of the own vehicle V1, there is an adjacent vehicle V2 in the adjacent lane on the left and right of the own lane that is the lane in which the own vehicle V1 is traveling. This is because it becomes impossible to distinguish whether there is an adjacent vehicle on the lane.
  • 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 A1 and A2 are true squares (rectangles) in the real space behind the host vehicle V1.
  • the luminance difference calculation unit 41 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.
  • the luminance difference calculation unit 41 calculates a luminance difference between two pixels in the vicinity of each position for each of a plurality of positions along the vertical imaginary line extending in the vertical direction in the real space.
  • the luminance difference calculation unit 41 can calculate the luminance difference by either a method of setting only one vertical imaginary line extending in the vertical direction in the real space or a method of setting two vertical imaginary lines.
  • the luminance difference calculation unit 41 is different from the bird's eye view image that has undergone viewpoint conversion in the vertical direction in the real space, unlike the first vertical virtual line corresponding to the line segment extending in the vertical direction in the real space and the first vertical virtual line.
  • a second vertical imaginary line corresponding to the extending line segment is set.
  • the luminance difference calculation unit 41 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 41 will be described in detail.
  • the luminance difference calculation unit 41 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). Set).
  • the luminance difference calculation unit 41 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 41 sets a point of interest Pa (a point on the first vertical imaginary line) on the line of interest La. Further, the luminance difference calculation unit 41 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. 21B in the real space. As is clear from FIG. 21B, the attention line La and the reference line Lr are lines extending in the vertical direction on 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. Note that 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 41 calculates 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.
  • a vertical virtual line is set as a line segment extending in the vertical direction in the real space with respect to the bird's-eye view image, 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. For this reason, the edge line detection unit 42 shown in FIG. 19 detects an edge line based on the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating a detailed operation of the luminance difference calculation unit 41
  • FIG. 22 (a) shows a bird's-eye view image in a bird's-eye view state
  • FIG. 22 (b) is shown in FIG. 22 (a). It is the figure which expanded a part B1 of the bird's-eye view image.
  • the luminance difference is calculated in the same procedure for the detection area A2.
  • the adjacent vehicle V2 When the adjacent vehicle V2 is reflected in the captured image captured by the camera 10, the adjacent vehicle V2 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 region B1 in FIG. 22A in FIG. 22B, it is assumed that the attention line La is set on the rubber part of the tire of the adjacent vehicle V2 on the bird's-eye view image.
  • the luminance difference calculation unit 41 first sets a 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 the real space.
  • the reference line Lr is set on the wheel of the tire of the adjacent vehicle V2, which is separated from the rubber of the tire of the adjacent vehicle V2, for example, by 10 cm, on the bird's eye view image.
  • the luminance difference calculation unit 41 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 41 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 41 calculates the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr having the same height. Accordingly, the luminance difference calculation unit 41 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 calculation unit 41 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 41 continuously calculates the luminance difference along the attention line La and the reference line Lr. That is, the luminance difference calculation unit 41 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 41 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 41 repeatedly executes the above process while changing the position 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 41 sets the line that has been the reference line Lr in the previous process as the attention line La, sets the reference line Lr for the attention line La, and sequentially obtains the luminance difference. It will be.
  • the edge extending in the vertical direction is obtained by calculating the luminance difference from the attention point Pa on the attention line La and the reference point Pr on the reference line Lr that are substantially the same height in the real space. It is possible to clearly detect a luminance difference in the case where there is. Also, in order to compare the brightness of vertical virtual lines extending in the vertical direction in real space, even if the three-dimensional object is stretched according to the height from the road surface by converting to a bird's-eye view image, The detection process is not affected, and the detection accuracy of the three-dimensional object can be improved.
  • the edge line detection unit 42 detects the edge line from the continuous luminance difference calculated by the luminance difference calculation unit 41.
  • the first attention point Pa1 and the first reference point Pr1 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 42 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 42 firstly follows the following equation 1 to determine the i-th attention point Pai (coordinates (xi, yi)) and the i-th reference point Pri (coordinates (xi). ', Yi')), the i th attention point Pai is attributed.
  • I (xi, yi)> I (xi ′, yi ′) + t s (xi, yi) 1
  • Equation 1 t represents an edge threshold, I (xi, yi) represents the luminance value of the i-th attention point Pai, and I (xi ′, yi ′) represents the luminance value of the i-th reference point Pri.
  • t represents an edge threshold
  • 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 edge threshold t may be changed by a threshold changing unit 40a described later in order to promote detection of a three-dimensional object, and when the edge threshold t is changed by the threshold changing unit 40a. , The attribute s (xi, yi) of the attention point Pai is detected using the edge threshold t changed by the threshold changing unit 40a.
  • the edge line detection unit 42 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 the following formula 2.
  • c (xi, yi) 1
  • c (xi, yi) 0
  • 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 42 obtains a sum for the continuity c of all attention points Pa on the attention line La.
  • the edge line detection unit 42 normalizes the continuity c by dividing the obtained sum of the continuity c by the number N of points of interest Pa. Then, the edge line detection unit 42 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 edge line detection unit 42 determines whether or not the attention line La is an edge line based on the following Equation 3. Then, the edge line detection unit 42 determines whether or not all of the attention lines La drawn on the detection area A1 are edge lines. [Formula 3] ⁇ c (xi, yi) / N> ⁇
  • the attention point Pa is attributed based on the luminance difference between the attention point Pa on the attention line La and the reference point Pr on the reference line Lr, and the attribute along the attention line La is attributed. Since it is determined whether the attention line La is an edge line based on the continuity c of the image, the boundary between the high luminance area and the low luminance area is detected as an edge line, and an edge in line with a natural human sense Detection can be performed. This effect will be described in detail.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating an image example for explaining the processing of the edge line detection unit 42.
  • 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 42 determines the part 103 as an edge line only when the attribute of the luminance difference has continuity in addition to the luminance difference in the part 103, the edge line detection unit 42 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 three-dimensional object detection unit 34a detects a three-dimensional object based on the amount of edge lines detected by the edge line detection unit 42.
  • the three-dimensional object detection device 1a 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 34 a detects a three-dimensional object based on the amount of edge lines detected by the edge line detection unit 42.
  • the three-dimensional object detection unit 34a determines whether or not the amount of edge lines detected by the edge line detection unit 42 is equal to or greater than a predetermined threshold value ⁇ , and the amount of edge lines is determined to be a predetermined threshold value ⁇ .
  • the edge line detected by the edge line detection unit 42 is determined to be an edge line of a three-dimensional object.
  • the three-dimensional object detection unit 34a determines whether or not the edge line detected by the edge line detection unit 42 is correct.
  • the three-dimensional object detection unit 34a determines whether or not the luminance change along the edge line of the bird's-eye view image on the edge line is equal to or greater than a predetermined threshold value tb.
  • a predetermined threshold value tb When the brightness change of the bird's-eye view image on the edge line is equal to or greater than the threshold value tb, it is determined that the edge line has been detected by erroneous determination.
  • the luminance change of the bird's-eye view image on the edge line is less than the threshold value tb, it is determined that the edge line is correct.
  • the threshold value tb is a value set in advance by experiments or the like.
  • FIG. 24 is a diagram showing the luminance distribution of the edge line
  • FIG. 24A shows the edge line and luminance distribution when the adjacent vehicle V2 as a three-dimensional object exists in the detection area A1
  • 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 adjacent vehicle V2 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 adjacent vehicle is extended in the bird's-eye view image by converting the image captured by the camera 10 into the 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 34a determines whether or not the edge line is detected by erroneous determination. For example, when a 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. As described above, when the tire of the adjacent vehicle V2 is stretched, one portion of the tire is stretched, so that 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, when the luminance change along the edge line is equal to or greater than the predetermined threshold value tb, the three-dimensional object detection unit 34a detects the edge line by erroneous determination. Judge that it is not caused.
  • the three-dimensional object detection unit 34a determines that the edge line is an edge line of the three-dimensional object, and the three-dimensional object exists.
  • the three-dimensional object detection unit 34a calculates the luminance change of the edge line according to any of the following 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 34a sums the attributes b for all the attention points Pa on the attention line La and obtains an evaluation value in the vertical equivalent direction, whereby the edge line is caused by the three-dimensional object. It is determined whether or not a three-dimensional object exists.
  • the edge waveform generation unit 43 shown in FIG. 19 generates a one-dimensional edge waveform EW t based on the edge lines detected from the portions corresponding to the detection areas A1 and A2. For example, similarly to the generation of the differential waveform DW t in the first embodiment, the edge waveform generation unit 43 counts the number of pixels corresponding to the edge line along the direction in which the three-dimensional object falls due to the viewpoint conversion to generate the frequency distribution. By doing so, a one-dimensional edge waveform ED t can be generated.
  • the moving speed of the object (the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 with respect to the host vehicle V1) is calculated as the edge vehicle speed. That is, the edge vehicle speed calculation unit 44 calculates the movement distance of an object at a predetermined three-dimensional time from the time changes of the edge waveforms EW t and EW t ⁇ 1 and differentiates the calculated movement distance of the three-dimensional object with time.
  • the relative moving speed of the three-dimensional object with respect to the vehicle V1 (the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 with respect to the host vehicle V1) is calculated as the edge vehicle speed.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38a shown in FIG. 19 attaches foreign matter such as raindrops on the lens based on the headlight vehicle speed calculated by the headlight vehicle speed calculation unit 37 and the edge vehicle speed calculated by the edge vehicle speed calculation unit 44.
  • the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 in consideration of the above is calculated as the estimated vehicle speed.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38a calculates the edge vehicle speed VELed calculated by the edge vehicle speed calculation unit 44, and the headlight vehicle speed VELhl calculated by the headlight vehicle speed calculation unit 37, as shown in Equation 3 below.
  • weighting according to the adhesion amount of foreign matters such as raindrops on the lens is performed, and weighted average of the weighted edge vehicle speed VELed and the headlight vehicle speed VELhl is taken into consideration, and the adhesion of foreign matters such as raindrops on the lens is taken into consideration.
  • the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 is calculated as the estimated vehicle speed VETest.
  • Wed is a weight for the edge vehicle speed VELed.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38a increases the weight Whl of the headlight vehicle speed VELhl with respect to the weight Wed of the edge vehicle speed VELed as the adhesion amount of foreign matters such as raindrops attached to the lens increases, and the host vehicle V1.
  • the weight Whl of the headlight vehicle speed VELhl is increased with respect to the weighted Wed of the edge vehicle speed VELed compared to the case where the host vehicle V1 overtakes the adjacent vehicle.
  • the detection determination distance calculation unit 39a uses the relative movement distance that the adjacent vehicle V2 has moved after the detection of the adjacent vehicle V2 as the detection determination distance Dist. calculate.
  • the threshold value changing unit 40a changes the edge threshold value t for detecting the three-dimensional object (adjacent vehicle V2) to a low value at the first timing t1 (time t1) when the adjacent vehicle V2 is detected. Then, after the first timing t1 when the adjacent vehicle V2 is detected, the changed edge threshold t is returned to the original value at the second timing t2 (time t2) when the detection determination distance Dist is equal to or greater than the predetermined reference distance Dstd. return.
  • This facilitates detection of the adjacent vehicle V2 while it can be determined that the adjacent vehicle V2 exists in the detection areas A1 and A2 when the adjacent vehicle V2 is detected in the detection areas A1 and A2. This makes it possible to continuously detect the adjacent vehicle V2 existing in the detection areas A1 and A2 even when foreign matter such as raindrops adheres to the lens.
  • FIG. 25 is a flowchart showing details of the adjacent vehicle detection method according to the second embodiment.
  • processing for the detection area A1 will be described, but the same processing is executed for the detection area A2.
  • step S301 the camera 10 captures a predetermined area specified by the angle of view a and the attachment position, and the computer 30a acquires image data of the captured image P captured by the camera 10.
  • step S302 the viewpoint conversion unit 31 performs viewpoint conversion on the acquired image data to generate bird's-eye view image data.
  • step S303 the luminance difference calculating unit 41 sets the attention line La on the detection area A1. At this time, the luminance difference calculation unit 41 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 41 sets the reference line Lr on detection area
  • the luminance difference calculation unit 41 sets a plurality of attention points Pa on the attention line La in step S305. At this time, the luminance difference calculation unit 41 sets a number of attention points Pa that are not problematic when the edge detection by the edge line detection unit 42 is performed. In step S306, the luminance difference calculation unit 41 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 S307 the luminance difference calculation unit 41 calculates the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr that have the same height in the real space. Then, the edge line detection unit 42 calculates the attribute s of each attention point Pa based on the luminance difference calculated by the luminance difference calculation unit 41 according to the above formula 1.
  • the attribute s of each attention point Pa is calculated using the edge threshold t for detecting the edge of the three-dimensional object.
  • the edge threshold value t may be changed in a threshold value changing process to be described later to promote detection of a three-dimensional object. When the edge threshold value t is changed, the changed edge threshold value t is changed to this step. 307 will be used.
  • step S308 the edge line detection unit 42 calculates the continuity c of the attribute s of each attention point Pa according to the above equation 2.
  • step S309 the edge line detection unit 42 determines whether or not the value obtained by normalizing the sum of the continuity c is greater than the threshold value ⁇ according to the above equation 3.
  • step S311 the edge line detection unit 42 does not detect the attention line La as an edge line, and the process proceeds to step S311.
  • step S311 the computer 30a determines whether or not the processing in steps S303 to S310 has been executed for all the attention lines La that can be set on the detection area A1.
  • step S312 the three-dimensional object detection unit 34a calculates a luminance change along the edge line for each edge line detected in step S310.
  • the three-dimensional object detection unit 34a calculates the luminance change of the edge line according to any one of the above formulas 4, 5, and 6.
  • step S313 the three-dimensional object detection unit 34a excludes edge lines whose luminance change is equal to or greater than a predetermined threshold value tb from among 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.
  • the predetermined threshold value tb is a value set based on a luminance change generated by characters on the road surface, weeds on the road shoulder, or the like, which is obtained in advance through experiments or the like.
  • the three-dimensional object detection unit 34a determines an edge line whose luminance change is less than the predetermined threshold value tb among the edge lines as an edge line of the three-dimensional object, and thereby detects a three-dimensional object present in the adjacent vehicle. .
  • the three-dimensional object detection unit 34a determines whether or not the amount of the edge line is equal to or greater than a predetermined threshold value ⁇ .
  • step S314 No
  • the three-dimensional object detection unit 34a determines that there is no three-dimensional object in the detection area A1, and proceeds to step S316. It is determined that there is no adjacent vehicle in the detection area A1.
  • the threshold value changing process according to the second embodiment will be described with reference to FIG.
  • the threshold value changing process according to the second embodiment is also performed in parallel with the adjacent vehicle detection process shown in FIG. 25, as in the first embodiment.
  • the threshold value changing process according to the second embodiment is a three-dimensional object (adjacent vehicle V2) so that the adjacent vehicle V2 can be detected properly even when foreign matter such as raindrops adheres to the lens of the camera 10.
  • the edge threshold value t for detecting the edge of is changed. Therefore, the edge threshold t changed in this threshold value changing process is used when detecting the edge of the adjacent vehicle V2 in the adjacent vehicle detection process shown in FIG.
  • steps S401 to S404 it is determined whether or not the adjacent vehicle V2 is detected in the adjacent vehicle detection process shown in FIG. 25 (step S401).
  • step S401 No
  • step S405 the edge waveform generation unit 43 generates the edge waveform EW t and then the edge vehicle speed calculation unit 44 based on the edge waveforms EW t and EW t ⁇ 1 generated at different times.
  • the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 with respect to the host vehicle V1 is calculated as the edge vehicle speed VELed.
  • step S406 the estimated vehicle speed calculation unit 38a adheres to the lens of the camera 10 according to the above Equation 3 based on the headlight vehicle speed VELhl calculated in step S404 and the edge vehicle speed VELed calculated in step S405.
  • the relative speed of the adjacent vehicle V2 in consideration of foreign matters such as raindrops is calculated as the estimated vehicle speed VETest.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38a calculates the estimated vehicle speed VErest by calculating a weighted average of the headlight vehicle speed VELhl and the edge vehicle speed VELeed. At this time, as in the first embodiment, raindrops on the lens, etc.
  • the weight Whl of the headlight vehicle speed VELhl and the weight Wed of the edge vehicle speed VELed are changed based on the amount of foreign matter attached and the determination result of whether or not the host vehicle V1 is a scene overtaken by the adjacent vehicle V2.
  • step S407 the detection determination distance calculation unit 39a detects the relative movement distance in which the adjacent vehicle V2 has moved after the detection of the adjacent vehicle V2 based on the estimated vehicle speed VETest of the adjacent vehicle V2 calculated in step S406. Calculated as the distance Dist.
  • the threshold value changing unit 40a sets an edge threshold value t for detecting the edge of the three-dimensional object (adjacent vehicle V2) in order to continuously detect the adjacent vehicle V2 existing in the detection areas A1 and A2. Be changed. Specifically, the threshold value changing unit 40 can detect the adjacent vehicle V2 existing in the detection areas A1 and A2 even when foreign matter such as raindrops is attached to the lens of the camera 10. The edge threshold value t is changed to a low value.
  • step S409 the threshold value changing unit 40a determines whether or not the absolute value of the detection determination distance Dist calculated in step S407 is greater than or equal to a predetermined reference value Dstd.
  • a predetermined reference value Dstd a predetermined reference value.
  • step S409 Yes
  • the process proceeds to step S410 to change the threshold value.
  • the edge threshold t is returned to the original value by the unit 40a.
  • the edge of the adjacent vehicle V2 is detected from the image, and the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 is calculated as the edge vehicle speed based on the detected edge.
  • the weight Whl of the headlight vehicle speed VELhl that is less affected by the foreign matter such as raindrops is increased, and when the foreign matter such as raindrops is little attached to the lens.
  • the weight Wed of the edge vehicle speed VELed is increased, and the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 is calculated as the estimated vehicle speed VErest. Accordingly, the relative vehicle speed of the adjacent vehicle V2 can be appropriately calculated as the estimated vehicle speed VEEST regardless of whether or not foreign matters such as raindrops are attached to the lens.
  • the edge threshold t for detecting the edge of the three-dimensional object is changed to a low value.
  • the three-dimensional object detection device 1b according to the third embodiment includes a computer 30b instead of the computer 30 of the first embodiment, and operates as described below. This is the same as in the first embodiment.
  • FIG. 27 is a block diagram showing details of the computer 30b according to the third embodiment.
  • the three-dimensional object detection device 1b includes a camera 10, a vehicle speed sensor 20, and a computer 30b.
  • the computer 30b includes a viewpoint conversion unit 31, a positioning unit 32, and the like.
  • the differential waveform generation unit 33, the three-dimensional object detection unit 34, the differential vehicle speed calculation unit 35, the headlight detection unit 36, the headlight vehicle speed calculation unit 37, the estimated vehicle speed calculation unit 38b, and the detection determination distance calculation unit 39 And a threshold value changing unit 40.
  • an estimated vehicle speed calculation unit 38b having a configuration different from that of the first embodiment will be described, and the other configurations are the same as those of the first embodiment, and thus description thereof will be omitted.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38b compares the headlight vehicle speed VELhl and the differential vehicle speed VELsa, and calculates the estimated vehicle speed VETest based on the comparison result. Specifically, the estimated vehicle speed calculation unit 38b, when the headlight vehicle speed VELhl is a positive value (that is, when the host vehicle V1 is overtaken by the adjacent vehicle V2), the difference between the headlight vehicle speed VELhl and the difference vehicle speed. The faster vehicle speed of VELsa is calculated as the estimated vehicle speed VETest.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38b determines that the value obtained by subtracting the differential vehicle speed VELsa from the headlight vehicle speed VELhl is greater than 0 (VELhl ⁇ VELsa> 0), or When the value obtained by dividing the headlight vehicle speed VELhl by the differential vehicle speed VELsa is larger than 1 (VELhl / VELsa> 1), it is determined that the headlight vehicle speed VELhl is faster than the differential vehicle speed VELsa, and the headlight vehicle speed VELhl is set. Calculated as the estimated vehicle speed VETest.
  • the differential vehicle speed VELsa is calculated as the estimated vehicle speed VErest.
  • the differential vehicle speed VELsa is set to 0 (or (A positive value approximating 0) (that is, the lower limit value of the differential vehicle speed VELsa is set to 0).
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38b is slower of the headlight vehicle speed VELhl and the differential vehicle speed VELsa when the headlight vehicle speed VELhl is a negative value (that is, when the host vehicle V1 overtakes the adjacent vehicle V2).
  • the other vehicle speed is calculated as the estimated vehicle speed VETest.
  • the estimated vehicle speed calculation unit 38b determines that the value obtained by subtracting the differential vehicle speed VELsa from the headlight vehicle speed VELhl is smaller than 0 (VELhl ⁇ VELsa ⁇ 0), or When the value obtained by dividing the headlight vehicle speed VELhl by the differential vehicle speed VELsa is greater than 1 (VELhl / VELsa> 1), it is determined that the headlight vehicle speed VELhl is slower than the differential vehicle speed VELsa, and the headlight vehicle speed VELhl is estimated. Calculated as vehicle speed VErest.
  • the differential vehicle speed VELsa is calculated as the estimated vehicle speed VErest.
  • the differential vehicle speed VELsa is set to 0 (or (A negative value approximating 0) (that is, the upper limit value of the differential vehicle speed VELsa is set to 0).
  • the differential vehicle speed VELsa may be preferentially calculated as the estimated vehicle speed VELest.
  • the estimated vehicle speed VErest calculated by the estimated vehicle speed calculation unit 38b is output to the detection determination distance calculation unit 39.
  • the detection determination distance calculation part 39 can calculate the relative movement distance of the adjacent vehicle V2 as the detection determination distance Dist by time-integrating the estimated vehicle speed VEEST acquired from the estimated vehicle speed calculation part 38b.
  • the headlight vehicle speed VELhl is compared with the differential vehicle speed VELsa. If the headlight vehicle speed VELhl is a positive value, the headlight vehicle speed VELhl is calculated. And the difference vehicle speed VELsa, the faster vehicle speed is calculated as the estimated vehicle speed VELest, and if the headlight vehicle speed VELhl is a negative value, the slower vehicle speed of the headlight vehicle speed VELhl and the difference vehicle speed VELsa is estimated. Calculated as vehicle speed VErest. Accordingly, in the third embodiment, when a foreign matter such as a water droplet is attached to the lens, as shown in FIG.
  • the difference waveform is caused by the influence of the differential waveform caused by the water droplet attached to the lens. Even if the difference vehicle speed VELsa calculated based on the vehicle speed becomes closer to the moving speed of the own vehicle V1 than the actual moving speed of the adjacent vehicle V2 (the relative moving speed approaches 0), The estimated vehicle speed VETest of the vehicle V2 can be calculated appropriately.
  • the three-dimensional object detection device 1c according to the fourth embodiment includes a computer 30c instead of the computer 30 of the first embodiment, and operates as described below. This is the same as in the first embodiment.
  • FIG. 28 is a block diagram showing details of the computer 30c according to the fourth embodiment.
  • the three-dimensional object detection device 1c includes a camera 10, a vehicle speed sensor 20, and a computer 30c.
  • the computer 30c includes a viewpoint conversion unit 31, a positioning unit 32, The difference waveform generation unit 33, the three-dimensional object detection unit 34, the difference vehicle speed calculation unit 35, the headlight detection unit 36, the headlight vehicle speed calculation unit 37, the detection determination distance calculation unit 39b, and the threshold value change unit 40 It is composed of In the following, the detection determination distance calculation unit 39b having a configuration different from that of the first embodiment will be described, and the other configurations are the same as those of the first embodiment, and thus description thereof will be omitted.
  • the detection determination distance calculation unit 39b acquires the differential vehicle speed VELsa from the differential vehicle speed calculation unit 35, acquires the headlight vehicle speed VELhl from the headlight vehicle speed calculation unit 37, and calculates the differential movement distance Dsa and the headlight movement distance Dhl. Then, the detection determination distance Dist is calculated by comparing the calculated difference moving distance Dsa and the headlight moving distance Dhl.
  • the detection determination distance calculation unit 39b calculates the difference moving distance Dsa by time-integrating the difference vehicle speed VELsa after detection of the adjacent vehicle V2, and the headlight vehicle speed VELhl after detection of the adjacent vehicle V2. Is integrated over time to calculate the headlight movement distance Dhl. Then, when the headlight vehicle speed VELhl is a positive value (that is, when the host vehicle V1 has been overtaken by the adjacent vehicle V2), the detection determination distance calculation unit 39b and the difference travel distance Dsa and the headlight travel distance The larger distance among Dhl is calculated as the detection determination distance Dist.
  • the detection determination distance calculation unit 39b has a value obtained by subtracting the differential movement distance Dsa from the headlight movement distance Dhl is greater than 0 (Dhl ⁇ Dsa> 0). Is determined that the headlight movement distance Dhl is greater than the differential movement distance Dsa, and the headlight movement distance Dhl is calculated as the detection determination distance Dist. On the other hand, when the value obtained by subtracting the difference movement distance Dsa from the headlight movement distance Dhl is 0 or less (Dhl ⁇ Dsa ⁇ 0), the difference movement distance Dsa is calculated as the detection determination distance Dist.
  • the detection determination distance calculation unit 39b when the headlight vehicle speed VELhl is a negative value (that is, when the host vehicle V1 has overtaken the adjacent vehicle V2), the difference movement distance Dsa and the headlight movement distance Dhl. The smaller distance is calculated as the detection determination distance Dist. That is, when the headlight vehicle speed VELhl is a negative value, the detection determination distance calculation unit 39b has a value obtained by subtracting the differential movement distance Dsa from the headlight movement distance Dhl is smaller than 0 (Dhl ⁇ Dsa ⁇ 0). Is determined that the headlight movement distance Dhl is smaller than the differential movement distance Dsa, and the headlight movement distance Dhl is calculated as the detection determination distance Dist. Further, when the value obtained by subtracting the difference movement distance Dsa from the headlight movement distance Dhl is 0 or more (Dhl ⁇ Dsa ⁇ 0), the difference movement distance Dsa is calculated as the detection determination distance Dist.
  • the detection determination distance calculation unit 39b holds the detection determination distance Dist before the switch of the sign value of the headlight vehicle speed VELhl as the previous value Dpre.
  • the differential vehicle speed VELsa after the positive / negative of the numerical value of the headlight vehicle speed VELhl is integrated over time to calculate the differential moving distance Dsa and the positive / negative of the numerical value of the headlight vehicle speed VELhl is switched.
  • the headlight moving distance Dhl is calculated by time-integrating the headlight vehicle speed VELhl after that.
  • the detection determination distance calculation unit 39b calculates the detection determination distance Dist by adding the previous value Dpre to the comparison result obtained by comparing the differential movement distance Dsa and the headlight movement distance Dhl as described above.
  • the differential vehicle speed VELsa after detection of the adjacent vehicle V2 is time-integrated to calculate the differential movement distance Dsa and the adjacent vehicle V2 of the adjacent vehicle V2.
  • the headlight moving distance Dhl is calculated by time integration of the detected headlight vehicle speed VELhl. Then, the headlight moving distance Dhl is compared with the differential moving distance Dsa, and when the headlight vehicle speed VELhl is a positive value, the larger one of the differential moving distance Dsa and the headlight moving distance Dhl is detected.
  • the fourth embodiment As in the third embodiment, when a foreign matter such as a water droplet is attached to the lens, as shown in FIG. 12C, the fourth embodiment is caused by the water droplet attached to the lens. Due to the influence of the difference waveform, the difference vehicle speed VELsa calculated based on the difference waveform is close to the movement speed of the own vehicle V1 as compared to the actual movement speed of the adjacent vehicle V2 (the relative movement speed becomes 0). Even in the case of approaching, the relative movement distance that the adjacent vehicle V2 has moved can be appropriately calculated as the detection determination distance Dist.
  • the configuration in which the difference threshold th or the edge threshold t is set to a low value when the adjacent vehicle V2 is detected in the detection areas A1 and A2 is exemplified.
  • the threshold value ⁇ and the threshold value ⁇ for detecting the three-dimensional object may be set to low values. May be changed to a low value. Thereby, even when foreign matter such as raindrops adheres to the lens, the adjacent vehicle V2 existing in the detection areas A1 and A2 can be continuously detected.
  • the pixel value (or luminance value) output from the camera 10 may be increased when the adjacent vehicle V2 is detected in the detection areas A1 and A2.
  • the difference threshold th and the edge threshold t are not changed, the difference pixel DP and the edge are easily detected, and the three-dimensional object (adjacent vehicle V2) is easily detected, and therefore exists in the detection areas A1 and A2.
  • the adjacent vehicle V2 can be continuously detected.
  • the pixel value (or luminance value) output from the camera 10 is returned to the original output value at the second timing t2 when the detection determination distance Dist is equal to or greater than the reference distance Dstd.
  • the configuration in which the three-dimensional object is detected as the adjacent vehicle V2 when the moving speed of the three-dimensional object satisfies the predetermined condition is exemplified.
  • the adjacent vehicle V2 is detected in the detection areas A1 and A2.
  • the above condition may be relaxed to facilitate detection of the adjacent vehicle V2.
  • the three-dimensional object is determined as the adjacent vehicle V2.
  • the absolute moving speed of the three-dimensional object is 5 km / h or more and the relative moving speed of the three-dimensional object with respect to the host vehicle V1 is +70 km / h.
  • it can be set as the structure set as the structure which judges that a solid object is the adjacent vehicle V2.
  • the above condition is returned to the original condition at the second timing t2 when the detection determination distance Dist becomes equal to or greater than the reference distance Dstd.
  • the difference from the weight Whl of the headlight vehicle speed VELhl according to the adhesion amount of foreign matters such as raindrops on the lens Although the configuration for setting the weight Wsa of the vehicle speed VELsa is illustrated, in this case, when no foreign matter such as raindrops is detected in the lens, the differential vehicle speed VELsa is calculated as the estimated vehicle speed VErest of the adjacent vehicle V2, and conversely, the raindrops When a foreign object such as the above is detected, the headlight vehicle speed VELhl may be calculated as the estimated vehicle speed VELest of the adjacent vehicle V2.
  • the weight Wh1 of the headlight vehicle speed VELhl is set to 0, the estimated vehicle speed VErest of the adjacent vehicle V2 is calculated, and when foreign matter such as raindrops is detected, A configuration may be adopted in which the estimated vehicle speed VETest of the adjacent vehicle V2 is calculated by setting the weight Ws a of the differential vehicle speed VELsa to 0.
  • the camera 10 of the above-described embodiment corresponds to the imaging unit of the present invention
  • the viewpoint conversion unit 31 corresponds to the image conversion unit of the present invention
  • the edge line detection unit 42, the three-dimensional object detection units 34 and 34a, the difference vehicle speed calculation unit 35, the edge waveform generation unit 43, and the edge vehicle speed calculation unit 44 correspond to the three-dimensional object detection unit of the present invention, and are a headlight detection unit.
  • 36 corresponds to the light source detection means of the present invention
  • the headlight vehicle speed calculation unit 37 corresponds to the second movement speed calculation means of the present invention
  • the estimated vehicle speed calculation units 38 and 38a correspond to the estimated movement speed calculation means, foreign matter of the present invention.
  • the detection determination distance calculation units 39 and 39a correspond to the detection distance calculation unit of the present invention
  • the threshold value change units 40 and 40a correspond to the control unit and night determination unit of the present invention.

Landscapes

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Abstract

撮像画像に基づいて、立体物を検出し、検出した立体物の移動速度を第１移動速度として算出するとともに、自車両後方に存在する光源を検出し、光源の時間変化から立体物の移動速度を第２移動速度として算出し、第１移動速度と第２移動速度とに基づいて、レンズにおける異物の付着を考慮した立体物の相対移動速度を推定移動速度として算出し、推定移動速度に基づいて、立体物の検出後の立体物の相対移動距離を検知判定距離として算出し、立体物が検出された検出された第１タイミングで、立体物の検出を促進し、第１タイミング後に検知判定距離が所定の基準距離以上となった第２タイミングで、立体物の検出を抑制することを特徴とする立体物検出装置。

Description

立体物検出装置および立体物検出方法
　本発明は、立体物検出装置および立体物検出方法に関するものである。
　本出願は、２０１２年７月２７日に出願された日本国特許出願の特願２０１２―１６６５１３に基づく優先権を主張するものであり、文献の参照による組み込みが認められる指定国については、上記の出願に記載された内容を参照により本出願に組み込み、本出願の記載の一部とする。
　従来より、異なる時刻に撮像された２枚の撮像画像を鳥瞰視画像に変換し、変換した２枚の鳥瞰視画像の差分に基づいて、立体物を検出する技術が知られている（特許文献１参照）。
特開２００８－２２７６４６号公報
　カメラで撮像した撮像画像に基づいて、所定の検出領域内に存在する立体物を隣接車両として検出する際に、カメラのレンズに雨滴などの異物が付着している場合には、雨滴などの異物により隣接車両の像が歪んだり、ぼやけてしまい、隣接車両を検出領域内で一度検出できた場合でも、隣接車両が検出領域内に存在している間に、隣接車両を継続して検知することが困難な場合があった。
　本発明が解決しようとする課題は、カメラのレンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、隣接車両を適切に検出できる立体物検出装置を提供することである。
　本発明は、撮像画像に基づいて、立体物を検出し、検出した立体物の移動速度を第１移動速度として算出するとともに、自車両後方に存在する光源の時間変化から立体物の移動速度を第２移動速度として算出し、第１移動速度および第２移動速度に基づいて、レンズにおける異物の付着を考慮した立体物の相対移動速度を推定移動速度として算出し、推定移動速度に基づいて立体物の検出後に立体物が移動した相対移動距離を検知判定距離として算出する。そして、立体物が検出された第１タイミングにおいて、立体物を検出することを促進するとともに、第１タイミングの後、検知判定距離が所定の基準距離以上となる第２タイミングで、促進させた前記立体物の検出を抑制することで、上記課題を解決する。
　本発明によれば、立体物が検出された第１タイミングで、立体物または他車両の検出が促進され、検知判定距離が所定の基準距離以上となり、立体物（他車両）が検出領域に存在しないと判断できる第２タイミングで、立体物または他車両の検出が抑制されるため、レンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、立体物（他車両）が検出領域内に存在している間、立体物を継続して検知することが可能となる。
立体物検出装置を搭載した車両の概略構成図である。 図１の車両の走行状態を示す平面図である。 計算機の詳細を示すブロック図である。 位置合わせ部の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は車両の移動状態を示す平面図、（ｂ）は位置合わせの概要を示す画像である。 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。 差分波形および立体物を検出するための閾値αの一例を示す図である。 立体物検出部によって分割される小領域を示す図である。 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。 立体物検出部による重み付けを示す図である。 立体物検出部により得られるヒストグラムの他の例を示す図である。 カメラのレンズに雨滴が付着している場合において撮像される撮像画像の一例を示す図である。 （Ａ）は、検出領域内に隣接車両が存在しているが、該検出領域に対応する位置に雨滴が付着していない場面で生成された差分波形の一例を示す図であり、（Ｂ）は、検出領域内に隣接車両が存在していないが、該検出領域に対応する位置に雨滴が付着している場面で生成された差分波形の一例を示す図であり、（Ｃ）は、検出領域内に隣接車両が存在しており、かつ、該検出領域に対応する位置に雨滴が付着している場面で生成された差分波形の一例を示す図である。 （Ａ）は、レンズに異物が付着していない場合の差分車速およびレンズに異物が付着している場合の差分車速の一例を示す図あり、（Ｂ）は、（Ａ）に示す差分車速に基づいて算出された隣接車両の移動距離を示す図である。 （Ａ）は、レンズに異物が付着していない場合のヘッドライト車速およびレンズに異物が付着している場合のヘッドライト車速の一例を示す図であり、（Ｂ）は、（Ａ）に示すヘッドライト車速に基づいて算出された隣接車両の移動距離を示す図である。 推定車速を算出する際のヘッドライト車速の重み付けＷｈｌおよび差分車速の重み付けＷｓａと、レンズにおける雨滴などの異物の付着量との関係の一例を示す図である。 検知判定距離Ｄｉｓｔを説明するための図である。 第１実施形態に係る隣接車両検出処理を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る閾値変更処理を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。 車両の走行状態を示す図であり、（ａ）は検出領域等の位置関係を示す平面図、（ｂ）は実空間における検出領域等の位置関係を示す斜視図である。 第２実施形態に係る輝度差算出部の動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図、（ｂ）は実空間における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 第２実施形態に係る輝度差算出部の詳細な動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における検出領域を示す図、（ｂ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 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。 エッジ線とエッジ線上の輝度分布を示す図であり、（ａ）は検出領域に立体物（隣接車両）が存在している場合の輝度分布を示す図、（ｂ）は検出領域に立体物が存在しない場合の輝度分布を示す図である。 第２実施形態に係る隣接車両検出方法を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る閾値変更処理を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。 第４実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。
　≪第１実施形態≫
　図１は、本実施形態に係る立体物検出装置１を搭載した車両の概略構成図である。本実施形態に係る立体物検出装置１は、自車両Ｖ１が車線変更する際に接触の可能性がある隣接車線に存在する他車両（以下、隣接車両Ｖ２ともいう）を検出することを目的とする。本実施形態に係る立体物検出装置１は、図１に示すように、カメラ１０と、車速センサ２０と、計算機３０とを備える。
　カメラ１０は、図１に示すように、自車両Ｖ１の後方における高さｈの箇所において、光軸が水平から下向きに角度θとなるように車両Ｖ１に取り付けられている。カメラ１０は、この位置から自車両Ｖ１の周囲環境のうちの所定領域を撮像する。車速センサ２０は、自車両Ｖ１の走行速度を検出するものであって、例えば車輪に回転数を検知する車輪速センサで検出した車輪速から車速度を算出する。計算機３０は、自車両後方の隣接車線に存在する隣接車両の検出を行う。
　図２は、図１の自車両Ｖ１の走行状態を示す平面図である。同図に示すように、カメラ１０は、所定の画角ａで車両後方側を撮像する。このとき、カメラ１０の画角ａは、自車両Ｖ１が走行する車線に加えて、その左右の車線（隣接車線）についても撮像可能な画角に設定されている。
　図３は、図１の計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図３においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０、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、差分波形生成部３３と、立体物検出部３４と、差分車速算出部３５と、ヘッドライト検出部３６と、ヘッドライト車速算出部３７と、推定車速算出部３８と、検知判定距離算出部３９と、閾値変更部４０とを備える。以下に、それぞれの構成について説明する。
　視点変換部３１は、カメラ１０による撮像にて得られた所定領域の撮像画像データを入力し、入力した撮像画像データを鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換する。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向きに見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換は、例えば特開２００８－２１９０６３号公報に記載されるようにして実行することができる。撮像画像データを鳥瞰視画像データに視点変換するのは、立体物に特有の鉛直エッジは鳥瞰視画像データへの視点変換により特定の定点を通る直線群に変換されるという原理に基づき、これを利用すれば平面物と立体物とを識別できるからである。
　位置合わせ部３２は、視点変換部３１の視点変換により得られた鳥瞰視画像データを順次入力し、入力した異なる時刻の鳥瞰視画像データの位置を合わせる。図４は、位置合わせ部３２の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は自車両Ｖ１の移動状態を示す平面図、（ｂ）は位置合わせの概要を示す画像である。
　図４（ａ）に示すように、現時刻の自車両Ｖ１がＰ１に位置し、一時刻前の自車両Ｖ１がＰ１’に位置していたとする。また、自車両Ｖ１の後側方向に隣接車両Ｖ２が位置して自車両Ｖ１と並走状態にあり、現時刻の隣接車両Ｖ２がＰ２に位置し、一時刻前の隣接車両Ｖ２がＰ２’に位置していたとする。さらに、自車両Ｖ１は、一時刻で距離ｄ移動したものとする。なお、一時刻前とは、現時刻から予め定められた時間（例えば１制御周期）だけ過去の時刻であってもよいし、任意の時間だけ過去の時刻であってもよい。
　このような状態において、現時刻における鳥瞰視画像ＰＢｔは図４（ｂ）に示すようになる。この鳥瞰視画像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、隣接車両Ｖ２（位置Ｐ２）については倒れ込みが発生する。また、一時刻前における鳥瞰視画像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、隣接車両Ｖ２（位置Ｐ２’）については倒れ込みが発生する。既述したとおり、立体物の鉛直エッジ（厳密な意味の鉛直エッジ以外にも路面から三次元空間に立ち上がったエッジを含む）は、鳥瞰視画像データへの視点変換処理によって倒れ込み方向に沿った直線群として現れるのに対し、路面上の平面画像は鉛直エッジを含まないので、視点変換してもそのような倒れ込みが生じないからである。
　位置合わせ部３２は、上記のような鳥瞰視画像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視画像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Ｖ１の実際の移動距離ｄに対応する鳥瞰視画像データ上の移動量であり、車速センサ２０からの信号と一時刻前から現時刻までの時間に基づいて決定される。
　なお、本実施形態において、位置合わせ部３２は、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、その位置合わせされた鳥瞰視画像を得るが、この「位置合わせ」処理は、検出対象の種別や要求される検出精度に応じた精度で行うことができる。たとえば、同一時刻及び同一位置を基準に位置を合わせるといった厳密な位置合わせ処理であってもよいし、各鳥瞰視画像の座標を把握するという程度の緩い位置合わせ処理であってもよい。
　また、位置合わせ後において位置合わせ部３２は、鳥瞰視画像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、本実施形態において、位置合わせ部３２は、照度環境の変化に対応するために、鳥瞰視画像ＰＢｔ，ＰＢｔ－１の画素値の差を絶対値化し、当該絶対値が所定の差分閾値ｔｈ以上であるときに、差分画像ＰＤｔの画素値を「１」とし、絶対値が所定の差分閾値ｔｈ未満であるときに、差分画像ＰＤｔの画素値を「０」とすることで、図４（ｂ）の右側に示すような差分画像ＰＤｔのデータを生成することができる。なお、差分閾値ｔｈの値は、後述するように、閾値変更部４０により変更される場合があり、閾値変更部４０により差分閾値ｔｈの値が変更された場合には、閾値変更部４０により値が変更された差分閾値ｔｈを用いて、差分画像ＰＤｔの画素値が検出されることとなる。
　そして、差分波形生成部３３は、図４（ｂ）に示す差分画像ＰＤｔのデータに基づいて、差分波形を生成する。具体的には、差分波形生成部３３は、自車両Ｖ１の左右後方に設定された検出領域において、差分波形を生成する。
　ここで、本例の立体物検出装置１は、自車両Ｖ１が車線変更する際に接触の可能性がある隣接車両Ｖ２について移動距離を算出することを目的とするものである。このため、本例では、図２に示すように、自車両Ｖ１の左右後方に矩形状の検出領域Ａ１，Ａ２が設定される。なお、このような検出領域Ａ１，Ａ２は、自車両Ｖ１に対する相対位置から設定してもよいし、白線の位置を基準に設定してもよい。白線の位置を基準に設定する場合に、立体物検出装置１は、例えば既存の白線認識技術等を利用するとよい。
　また、本例では、図２に示すように、設定した検出領域Ａ１，Ａ２の自車両Ｖ１側における辺（走行方向に沿う辺）が接地線Ｌ１，Ｌ２として認識される。一般に接地線は立体物が地面に接触する線を意味するが、本実施形態では地面に接触する線でなく上記の如くに設定される。なおこの場合であっても、経験上、本実施形態に係る接地線と、本来の隣接車両Ｖ２の位置から求められる接地線との差は大きくなり過ぎず、実用上は問題が無い。
　図５は、差分波形生成部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、差分波形生成部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、差分波形生成部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、まず差分波形生成部３３は、差分画像ＰＤｔ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、差分波形生成部３３は、線Ｌａ上において所定の差分を示す差分画素ＤＰの数をカウントする。本実施形態では、所定の差分を示す差分画素ＤＰは、差分画像ＰＤｔの画素値が「０」「１」で表現されており、「１」を示す画素が、差分画素ＤＰとしてカウントされる。
　差分波形生成部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、差分波形生成部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、差分波形生成部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。差分波形生成部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。
　ここで、差分画像ＰＤｔのデータ上における差分画素ＰＤは、異なる時刻の画像において変化があった画素であり、言い換えれば立体物が存在した箇所であるといえる。このため、立体物が存在した箇所において、立体物が倒れ込む方向に沿って画素数をカウントして度数分布化することで差分波形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。
　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、差分波形生成部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、差分波形生成部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。
　立体物検出部３４は、差分波形生成部３３により生成された差分波形ＤＷｔに基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２に存在している立体物の検出を行う。ここで、図６は、立体物検出部３４による立体物の検出方法を説明するための図であり、差分波形ＤＷｔおよび立体物を検出するための閾値αの一例を示している。立体物検出部３４は、図６に示すように、生成した差分波形ＤＷｔのピークが、当該差分波形ＤＷｔのピーク位置に対応する所定の閾値α以上であるか否かを判断することで、検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が存在するか否かを判断する。そして、立体物検出部３４は、差分波形ＤＷｔのピークが所定の閾値α未満である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が存在しないと判断し、一方、差分波形ＤＷｔのピークが所定の閾値α以上である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が存在すると判断する。さらに、本実施形態において、立体物検出部３４は、後述する差分車速算出部３５により算出された立体物の移動速度に基づいて、検出した立体物が、隣接車線に存在する隣接車両Ｖ２であるか否かを判断することで、隣接車両Ｖ２を検出する。
　差分車速算出部３５は、現時刻における差分波形ＤＷｔと一時刻前の差分波形ＤＷｔ－１との対比により、立体物検出部３４により検出された立体物の相対移動速度を差分車速として算出する。すなわち、差分車速算出部３５は、差分波形ＤＷｔ，ＤＷｔ－１の時間変化から、立体物の相対移動速度を差分車速として算出する。なお、立体物検出部３４により検出された立体物が隣接車両Ｖ２である場合、差分車速算出部３５は、差分波形ＤＷｔ，ＤＷｔ－１の時間変化から、隣接車両Ｖ２の相対車速を差分車速として算出することとなる。
　詳細に説明すると、差分車速算出部３５は、図７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７は、差分車速算出部３５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７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、差分車速算出部３５は、小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎にオフセット量（差分波形の横軸方向（図７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、差分車速算出部３５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、差分車速算出部３５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８は、差分車速算出部３５により得られるヒストグラムの一例を示す図である。図８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、差分車速算出部３５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、差分車速算出部３５は、ヒストグラムの極大値から立体物（隣接車両Ｖ２）の移動距離を算出する。すなわち、図８に示す例において、差分車速算出部３５は、ヒストグラムの極大値を示すオフセット量を移動距離τ＊と算出する。このように、本実施形態では、オフセット量にバラつきがあったとしても、その極大値から、より正確性の高い移動距離を算出することが可能となる。なお、移動距離τ＊は、自車両に対する立体物（隣接車両Ｖ２）の相対移動距離である。このため、差分車速算出部３５は、絶対移動距離を算出する場合には、得られた移動距離τ＊と車速センサ２０からの信号とに基づいて、絶対移動距離を算出することとなる。
　このように、本実施形態では、異なる時刻に生成された差分波形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（隣接車両Ｖ２）の移動距離を算出することで、波形という１次元の情報のオフセット量から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出にあたり計算コストを抑制することができる。また、異なる時刻に生成された差分波形ＤＷｔを複数の小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎに分割することで、立体物のそれぞれの箇所を表わした波形を複数得ることができ、これにより、立体物のそれぞれの箇所毎にオフセット量を求めることができ、複数のオフセット量から移動距離を求めることができるため、移動距離の算出精度を向上させることができる。また、本実施形態では、高さ方向の情報を含む差分波形ＤＷｔの時間変化から立体物の移動距離を算出することで、単に１点の移動のみに着目するような場合と比較して、時間変化前の検出箇所と時間変化後の検出箇所とが高さ方向の情報を含んで特定されるため立体物において同じ箇所となり易く、同じ箇所の時間変化から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出精度を向上させることができる。
　なお、ヒストグラム化にあたり差分車速算出部３５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９は、差分車速算出部３５による重み付けを示す図である。
　図９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。差分車速算出部３５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。差分車速算出部３５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、差分車速算出部３５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。
　なお、本実施形態において差分車速算出部３５は、自車両Ｖ１（カメラ１０）の移動速度を求め、求めた移動速度から静止物についてのオフセット量を求める。静止物のオフセット量を求めた後、差分車速算出部３５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、差分車速算出部３５により得られるヒストグラムの他の例を示す図である。カメラ１０の画角内に立体物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、差分車速算出部３５は、移動速度から静止物についてのオフセット量を求め、そのオフセット量に該当する極大値について無視し、残り一方の極大値を採用して立体物の移動距離を算出する。これにより、静止物により立体物の移動距離の算出精度が低下してしまう事態を防止することができる。
　なお、静止物に該当するオフセット量を無視したとしても、極大値が複数存在する場合、カメラ１０の画角内に立体物が複数台存在すると想定される。しかし、検出領域Ａ１，Ａ２内に複数の立体物が存在することは極めて稀である。このため、差分車速算出部３５は、移動距離の算出を中止する。これにより、本実施形態では、極大値が複数あるような誤った移動距離を算出してしまう事態を防止することができる。
　ヘッドライト検出部３６は、カメラ１０により撮像された撮像画像に基づいて、自車両Ｖ１の後方を走行する隣接車両Ｖ２のヘッドライトを検出する。具体的には、ヘッドライト検出部３６は、撮像画像に基づいて、隣接車両Ｖ２のヘッドライトと判断できる光源を検出することで、該光源を、隣接車両Ｖ２のヘッドライトとして検出する。本実施形態では、ヘッドライト検出部３６は、周辺との明るさの差が所定値以上であり、かつ、所定以上の大きさである画像領域を、隣接車両Ｖ２のヘッドライトの候補領域として検出する。さらに、ヘッドライト検出部３６は、隣接車両Ｖ２のヘッドライトと街灯などの光源とを区別するために、自車両Ｖ１から候補領域までの車幅方向における距離や、カメラ１０から候補領域までの後方距離などに基づいて、複数の隣接車両Ｖ２のヘッドライトの候補領域の中から、隣接車両Ｖ２のヘッドライトに対応する画像領域を特定することで、隣接車両Ｖ２のヘッドライトを検出する。
　ヘッドライト車速算出部３７は、ヘッドライト検出部３６により検出された隣接車両Ｖ２のヘッドライトに基づいて、自車両Ｖ１に対する隣接車両Ｖ２の相対車速をヘッドライト車速として算出する。具体的には、ヘッドライト車速算出部３７は、異なる時刻に検出された隣接車両Ｖ２のヘッドライトの位置の変化に基づいて、所定時間におけるヘッドライトの移動距離を算出し、算出したヘッドライトの移動距離を時間微分することで、隣接車両Ｖ２のヘッドライトの相対車速をヘッドライト車速として算出する。
　推定車速算出部３８は、差分車速算出部３５により算出された差分車速と、ヘッドライト車速算出部３７により算出されたヘッドライト車速とに基づいて、レンズへの雨滴などの異物の付着を考慮した隣接車両Ｖ２の相対速度を、推定車速として算出する。
　ここで、図１１は、レンズに雨滴が付着してる場面において撮像された撮像画像の一例を示す図である。また、図１２（Ａ）は、検出領域内に隣接車両Ｖ２が存在しているが、該検出領域に対応する位置に雨滴が付着していない場面で生成された差分波形ＤＷｔの一例を示す図であり、図１２（Ｂ）は、検出領域内に隣接車両Ｖ２が存在していないが、該検出領域に対応する位置に雨滴が付着している場面で生成された差分波形ＤＷｔの一例を示す図である。さらに、図１２（Ｃ）は、図１１に示す検出領域Ａ１のように、検出領域内に隣接車両Ｖ２が存在しており、かつ、該検出領域に対応する位置に雨滴が付着している場面で生成された差分波形ＤＷｔの一例を示す図である。
　たとえば、検出領域内に隣接車両Ｖ２が存在しているが、該検出領域に対応する位置に雨滴が付着していない場面では、図１２（Ａ）に示すように、隣接車両Ｖ２に起因する差分波形ＤＷｔが生成される。一方、検出領域内に隣接車両Ｖ２が存在していない場合でも、該検出領域に対応する位置に雨滴が付着している場合には、図１２（Ｂ）に示すように、雨滴などの異物に起因する差分波形ＤＷｔが生成されてしまう。
　そのため、図１１に示す検出領域Ａ１のように、検出領域内に隣接車両Ｖ２が存在しており、かつ、該検出領域に対応する位置に雨滴が付着している場合では、図１２（Ｃ）に示すように、レンズに付着した雨滴などの異物による差分が差分波形ＤＷｔに含まれてしまい、隣接車両Ｖ２に起因する差分波形ＤＷｔを適切に生成できない場合がある。さらに、検出領域内に隣接車両Ｖ２が存在しており、かつ、該検出領域に対応する位置に雨滴が付着している場合では、レンズに付着した雨滴などの異物により、隣接車両Ｖ２の像が歪んだり、ぼやけてしまい、隣接車両Ｖ２の像を適切に撮像することができない場合があり、このような場合に、図１２（Ｃ）に示すように、隣接車両Ｖ２に起因する差分波形ＤＷｔを生成することは困難となる。その結果、差分波形ＤＷｔに基づいて算出した差分車速と、隣接車両Ｖ２の実際の相対車速とに誤差が生じてしまう場合がある。
　ここで、図１３（Ａ）は、レンズに異物が付着している場合に算出された差分車速と、レンズに異物が付着していない場合に算出された差分車速との一例を示す図であり、図１３（Ｂ）は、図１３（Ａ）に示す差分車速に基づいて算出された隣接車両Ｖ２の移動距離を示す図である。たとえば、レンズに異物が付着していない場合には、隣接車両Ｖ２に起因する差分波形ＤＷｔを適切に生成することができるため、隣接車両Ｖ２に起因する差分波形ＤＷｔに基づいて隣接車両Ｖ２の相対車速を差分車速として適切に算出することができる。そのため、図１３（Ａ）に示すように、レンズに異物が付着していない場合の差分車速と、隣接車両Ｖ２の実際の相対車速との誤差は小さくなる。これに対して、レンズに雨滴などの異物が付着している場合には、上述したように、雨滴などの異物により隣接車両Ｖ２に起因する差分波形ＤＷｔを適切に生成することができないため、図１３（Ａ）に示すように、隣接車両Ｖ２の相対車速を差分車速として適切に算出することができず、レンズに異物が付着している場合の差分車速と隣接車両Ｖ２の実際の相対車速との誤差が大きくなってしまう場合がある。そのため、レンズに雨滴などの異物が付着している場合では、図１３（Ｂ）に示すように、差分車速に基づいて算出された隣接車両Ｖ２の移動距離と、隣接車両Ｖ２の実際の移動距離との間の誤差も大きくなってしまい、差分車速に基づいて隣接車両Ｖ２の位置を適切に検知することができない場合がある。
　これに対して、ヘッドライトの光の像は雨滴などの異物による影響が小さいため、レンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、差分車速と比べて、ヘッドライト車速を適切に算出することができる。ここで、図１４（Ａ）は、レンズに異物が付着している場合に算出されたヘッドライト車速と、レンズに異物が付着していない場合に算出されたヘッドライト車速との一例を示す図であり、図１４（Ｂ）は、図１４（Ａ）のヘッドライト車速に基づいて算出された隣接車両Ｖ２の移動距離を示す図である。図１４（Ａ）に示すように、レンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、隣接車両Ｖ２のヘッドライトに基づいて算出されたヘッドライト車速は、隣接車両Ｖ２の差分波形ＤＷｔに基づいて算出された差分車速と比べて、隣接車両Ｖ２の実際の相対車速との誤差は小さく、そのため、図１４（Ｂ）に示すように、ヘッドライト車速に基づいて算出された隣接車両Ｖ２の移動距離と、隣接車両Ｖ２の実際の移動距離との誤差も小さくなる。そのため、レンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、ヘッドライト車速に基づいて、隣接車両Ｖ２の位置を適切に検知することが可能となる。
　なお、カメラ１０のレンズに雨滴などの異物が付着していない場合には、上述した問題は起きないため、差分波形ＤＷｔに基づいて、隣接車両Ｖ２の相対車速（差分車速）を適切に検出することができる。一方、レンズに雨滴などの異物が付着していない場合であっても、自車両Ｖ１から隣接車両Ｖ２までの後方距離が一定距離以上短くなると、隣接車両Ｖ２のヘッドライトの位置変化を適切に検出することが困難となり、隣接車両Ｖ２のヘッドライトに基づいて、隣接車両Ｖ２の相対車速を適切に検出できない場合がある。
　そこで、推定車速算出部３８は、レンズに付着した雨滴などの異物の付着量に応じて、差分車速ＶＥＬｓａの重み付けＷｓａとヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌとを設定し、下記式１に示すように、重み付けした差分車速ＶＥＬｓａとヘッドライト車速ＶＥＬｈｌとについて加重平均を行うことで、レンズにおける雨滴などの異物の付着を考慮した隣接車両Ｖ２の相対車速を、推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　　
　具体的には、推定車速算出部３８は、レンズに付着している雨滴などの異物の量を検出し、図１５に示すように、レンズに付着した異物の付着量が多いほど、差分車速ＶＥＬｓａの重み付けＷｓａに対して、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌを大きくする。これにより、レンズに雨滴などの異物が付着している量が多いほど、雨滴などの異物の影響の少ないヘッドライト車速に基づいて隣接車両Ｖ２の相対車速を求めることができるため、レンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、隣接車両Ｖ２の相対車速を適切に求めることができる。一方、推定車速算出部３８は、カメラ１０のレンズに付着した雨滴などの異物の付着量が少ないほど、差分車速ＶＥＬｓａの重み付けＷｓａに対して、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌを小さくする。これにより、レンズに雨滴などの異物が付着している量が少ない場合には、差分車速に基づいて隣接車両Ｖ２の相対車速を求めることができるため、自車両Ｖ１から隣接車両Ｖ２までの後方距離が短い場合でも、隣接車両Ｖ２の相対車速を適切に求めることができる。なお、図１５は、推定車速ＶＥＬｅｓｔを算出する際のヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌおよび差分車速ＶＥＬｓａの重み付けＷｓａと、レンズの雨滴など異物の付着量との関係の一例を示す図である。
　なお、カメラ１０のレンズに付着した異物の付着量を検出する方法は特に限定されない。たとえば、推定車速算出部３８は、図示しない雨滴センサの検出結果やワイパーの動作状況に基づいて、カメラ１０のレンズに付着した雨滴の量を検出することができる。すなわち、推定車速算出部３８は、雨滴センサにより検出した雨滴の量が多いほど、または、ワイパーの動作強度が強いほど、カメラ１０のレンズに付着している雨滴が多いものと判断して、カメラ１０のレンズに付着した異物の付着量を検出することができる。また、カメラ１０のレンズに付着した異物は、雨滴に限定されず、たとえば、雨滴が乾燥した後の水垢や泥水なども含まれる。たとえば、推定車速算出部３８は、隣接車両Ｖ２のヘッドライトを検出した後に、一定時間以上、隣接車両Ｖ２に起因するエッジを一定量以上検出できない場合に、カメラ１０のレンズに水垢が付着していると判断することができる。
　また、図１５に示すように、推定車速算出３８は、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２を追い抜く場面であるか、あるいは、自車両が隣接車両Ｖ２に追い抜かれる場面であるかを判断し、該判断結果に基づいて、差分車速ＶＥＬｓａの重み付けＷｓａとヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌとを設定する。たとえば、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２に追い抜かれる場面では、差分波形ＤＷｔに基づく差分車速ＶＥＬｓａよりも、隣接車両Ｖ２のヘッドライトに基づくヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの方が信頼性が高い傾向にある。そのため、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２に追い抜かれる場面では、図１５に示すように、差分車速ＶＥＬｓａの重み付けＷｓａに対して、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌを大きくすることで、隣接車両Ｖ２の相対車速（推定車速ＶＥＬｅｓｔ）をより高い精度で算出できる。なお、隣接車両Ｖ２の差分車速ＶＥＬｓａおよびヘッドライト車速ＶＥＬｈｌは自車両Ｖ１に対する隣接車両Ｖ２の相対車速であるため、推定車速算出部３８は、隣接車両Ｖ２の差分車速ＶＥＬｓａまたはヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが正の値であるか負の値であるかを判定することで、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２に追い抜かれる場面であるか、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２を追い抜く場面であるかを判断することができる。
　図３に戻り、検知判定距離算出部３９は、下記の数式２に従って、推定車速算出部３８により算出された推定車速ＶＥＬｅｓｔに基づいて、隣接車両Ｖ２を検出した時刻から経過時間Ｔ後の現在時刻における、隣接車両Ｖ２の相対移動距離を検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　　
　ここで、図１６は、検知判定距離Ｄｉｓｔを説明するための図であり、図１６に示す例では、現在時刻である時刻ｔ２よりも一時刻前の時刻ｔ１において隣接車両Ｖ２が検出されている場面を例示している。この場合、検知判定距離算出部３９は、推定車速算出部３８により算出された推定車速ＶＥＬｅｓｔに基づいて、隣接車両Ｖ２を検出した時刻ｔ１から現時刻ｔ２までの時間Ｔの間に、自車両Ｖ１に対して隣接車両Ｖ２が移動した相対移動距離を検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出する。また、検知判定距離算出部３９は、検知判定距離Ｄｉｓｔを繰り返し算出しており、算出した検知判定距離Ｄｉｓｔを閾値変更部４０に出力する。
　なお、検知判定距離Ｄｉｓｔの算出方法は、上記方法に限定されず、たとえば、隣接車両Ｖ２を検出した後に、推定車速算出部３８が繰り返し算出する推定車速ＶＥＬｅｓｔを積分することで、検知判定距離Ｄｉｓｔを算出する構成としてもよい。
　閾値変更部４０は、検出領域Ａ１，Ａ２において隣接車両Ｖ２が検出された場合に、隣接車両Ｖ２が検出されてから所定時間は検出領域Ａ１，Ａ２内に隣接車両Ｖ２が存在するものと判断して、検出領域Ａ１，Ａ２内に存在する隣接車両Ｖ２を継続して検知するために、立体物を検出するための差分閾値ｔｈを変更する。
　具体的には、閾値変更部４０は、検出領域Ａ１，Ａ２内で隣接車両Ｖ２が検出された第１タイミング（時刻ｔ１）で、差分閾値ｔｈの値を低い値に変更する。さらに、閾値変更部４０は、隣接車両Ｖ２を検出した第１タイミングｔ１の後、検知判定距離算出部３９から検知判定距離Ｄｉｓｔを繰り返し取得し、検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値と所定の基準距離とを比較する。ここで、基準距離Ｄｓｔｄとは、検出領域Ａ１，Ａ２内で検出した隣接車両Ｖ２が自車両Ｖ１に対して基準距離Ｄｓｔｄだけ移動した場合に、隣接車両Ｖ２が検出領域Ａ１，Ａ２から外れ、検知領域Ａ１，Ａ２内に隣接車両Ｖ２が存在しないと判断できる距離であり、たとえば、検出領域Ａ１，Ａ２の進行方向における長さと一般的な車両の全長とに基づいて設定することができる。なお、検知判定距離算出部３９により算出される検知判定距離Ｄｉｓｔは、隣接車両Ｖ２が自車両Ｖ１を追い抜いている場面では正の値となり、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２を追い抜いている場面では負の値となるが、基準距離Ｄｓｔｄは検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値と比較するためのものであるため、隣接車両Ｖ２が自車両Ｖ１を追い抜いているか、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２を追い抜いているかに拘わらず、正の値で設定される。
　そして閾値変更部４０は、検知判定距離Ｄｉｓｔと所定の基準距離Ｄｓｔｄとを比較した結果、検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値が基準距離Ｄｓｔｄ未満である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２内に隣接車両Ｖ２が存在するものと判断して、第１タイミングｔ１で変更された差分閾値ｔｈの値を低い値のまま設定しておく。これにより、カメラ１０のレンズに雨滴などの異物が付着し、隣接車両Ｖ２を検出領域Ａ１，Ａ２内で継続して検知することが困難な場合でも、検出領域Ａ１，Ａ２内に存在する隣接車両Ｖ２を継続して検知することができる。
　一方、閾値変更部４０は、検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値と所定の基準距離Ｄｓｔｄとを比較した結果、図１６に示す時刻ｔ２のように、検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値が基準距離Ｄｓｔｄ以上となる場合には、検知判定距離Ｄｉｓｔが基準距離Ｄｓｔｄ以上となる第２タイミングｔ２において、検知領域Ａ１，Ａ２内に隣接車両Ｖ２が存在しないと判断して、第１タイミングｔ１で変更された差分閾値ｔｈの値を元の値に戻す。これにより、隣接車両Ｖ２が検出領域Ａ１，Ａ２内に存在していない場合に、レンズに付着した雨滴などの異物や、隣接車線に存在する隣接車両Ｖ２以外の立体物を隣接車両Ｖ２として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。
　次に、本実施形態に係る隣接車両検出処理について説明する。図１７は、第１実施形態の隣接車両検出処理を示すフローチャートである。図１７に示すように、まず、計算機３０により、カメラ１０から撮像画像のデータの取得が行われ（ステップＳ１０１）、視点変換部３１により、取得した撮像画像のデータに基づいて、鳥瞰視画像ＰＢｔのデータが生成される（ステップＳ１０２）。
　次いで、位置合わせ部３２は、鳥瞰視画像ＰＢｔのデータと、一時刻前の鳥瞰視画像ＰＢｔ－１のデータとを位置合わせをし、差分画像ＰＤｔのデータを生成する（ステップＳ１０３）。具体的には、位置合わせ部３２は、鳥瞰視画像ＰＢｔ，ＰＢｔ－１の画素値の差を絶対値化し、当該絶対値が所定の差分閾値ｔｈ以上であるときに、差分画像ＰＤｔの画素値を「１」とし、絶対値が所定の差分閾値ｔｈ未満であるときに、差分画像ＰＤｔの画素値を「０」とする。なお、差分画像ＰＤｔから立体物を検出するための差分閾値ｔｈは、後述する閾値変更処理において変更される場合があり、差分閾値ｔｈが変更された場合には、変更された差分閾値ｔｈが、このステップ１０３で用いられる。
　そして、その後、差分波形生成部３３は、差分画像ＰＤｔのデータから、画素値が「１」の差分画素ＤＰの数をカウントして、差分波形ＤＷｔを生成する（ステップＳ１０４）。そして、立体物検出部３４は、差分波形ＤＷｔのピークが所定の閾値α以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０５）。差分波形ＤＷｔのピークが閾値α以上でない場合、すなわち差分が殆どない場合には、撮像画像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のピークが閾値α以上でないと判断した場合には（ステップＳ１０５＝Ｎｏ）、立体物検出部３４は、立体物が存在せず隣接車両Ｖ２が存在しないと判断する（ステップＳ１１４）。そして、ステップＳ１０１に戻り、図１７に示す処理を繰り返す。
　一方、差分波形ＤＷｔのピークが閾値α以上であると判断した場合には（ステップＳ１０５＝Ｙｅｓ）、立体物検出部３４により、隣接車線に立体物が存在すると判断され、ステップＳ１０６に進み、差分車速算出部３５により、差分波形ＤＷｔが、複数の小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎに分割される。次いで、差分車速算出部３５は、小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎に重み付けを行い（ステップＳ１０７）、小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎のオフセット量を算出し（ステップＳ１０８）、重みを加味してヒストグラムを生成する（ステップＳ１０９）。
　そして、差分車速算出部３５は、ヒストグラムに基づいて自車両Ｖ１に対する立体物の移動距離である相対移動距離を算出する（ステップＳ１１０）。次に、差分車速算出部３５は、相対移動距離から立体物の絶対移動速度を算出する（ステップＳ１１１）。このとき、差分車速算出部３５は、相対移動距離を時間微分して相対移動速度を算出するとともに、車速センサ２０で検出された自車速を加算して、絶対移動速度を算出する。
　その後、立体物検出部３４は、立体物の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、自車両Ｖ１に対する立体物の相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるか否かを判断する（ステップＳ１１２）。双方を満たす場合には（ステップＳ１１２＝Ｙｅｓ）、立体物検出部３４は、検出した立体物は隣接車線に存在する隣接車両Ｖ２であり、隣接車線に隣接車両Ｖ２が存在すると判断する（ステップＳ１１３）。そして、図１７に示す処理を終了する。一方、いずれか一方でも満たさない場合には（ステップＳ１１２＝Ｎｏ）、立体物検出部３４は、隣接車線に隣接車両Ｖ２が存在しないと判断する（ステップＳ１１４）。そして、ステップＳ１０１に戻り、図１７に示す処理を繰り返す。
　なお、本実施形態では自車両Ｖ１の左右後方を検出領域Ａ１，Ａ２とし、自車両Ｖ１が車線変更した場合に接触する可能性があるか否かに重点を置いている。このため、ステップＳ１１２の処理が実行されている。すなわち、本実施形態にけるシステムを高速道路で作動させることを前提とすると、隣接車両Ｖ２の速度が１０ｋｍ／ｈ未満である場合、たとえ隣接車両Ｖ２が存在したとしても、車線変更する際には自車両Ｖ１の遠く後方に位置するため問題となることが少ない。同様に、隣接車両Ｖ２の自車両Ｖ１に対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈを超える場合（すなわち、隣接車両Ｖ２が自車両Ｖ１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Ｖ１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Ｓ１１２では車線変更の際に問題となる隣接車両Ｖ２を判断しているともいえる。
　また、ステップＳ１１２において隣接車両Ｖ２の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、隣接車両Ｖ２の自車両Ｖ１に対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるかを判断することにより、以下の効果がある。例えば、カメラ１０の取り付け誤差によっては、静止物の絶対移動速度を数ｋｍ／ｈであると検出してしまう場合があり得る。よって、１０ｋｍ／ｈ以上であるかを判断することにより、静止物を隣接車両Ｖ２であると判断してしまう可能性を低減することができる。また、ノイズによっては隣接車両Ｖ２の自車両Ｖ１に対する相対速度を＋６０ｋｍ／ｈを超える速度に検出してしまうことがあり得る。よって、相対速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるかを判断することにより、ノイズによる誤検出の可能性を低減できる。
　さらに、ステップＳ１１２の処理に代えて、隣接車両Ｖ２の絶対移動速度がマイナスでないことや、０ｋｍ／ｈでないことを判断してもよい。また、本実施形態では自車両Ｖ１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Ｓ１１３において隣接車両Ｖ２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。
　次に、第１実施形態に係る閾値変更処理について説明する。図１８は、第１実施形態に係る閾値変更処理を示すフローチャートである。なお、以下に説明する閾値変更処理は、図１７に示す隣接車両検出処理と並行して行われ、この閾値変更処理により設定された差分閾値ｔｈが、図１７に示す隣接車両検出処理における差分閾値ｔｈとして適用されることとなる。
　図１８に示すように、まず、ステップＳ２０１において、閾値変更部４０は、図１７に示す隣接車両検出処理により、隣接車両Ｖ２が検出されたか否かを判断する。隣接車両Ｖ２が検出された場合にはステップＳ２０２に進み、一方、隣接車両Ｖ２が検出されていない場合には、隣接車両Ｖ２が検出されるまで、ステップＳ２０１で待機する。
　次いで、ステップＳ２０２では、ヘッドライト検出部３６により、隣接車両Ｖ２のヘッドライトの検出が行われる。具体的には、ヘッドライト検出部３６は、周辺との明るさの差が所定値以上であり、かつ、所定以上の大きさである画像領域を、隣接車両Ｖ２のヘッドライトに対応する候補領域として検出する。さらに、ヘッドライト検出部３６は、隣接車両Ｖ２のヘッドライトと街灯などの光源とを区別するために、自車両Ｖ１から候補領域までの車幅方向における距離や、カメラ１０から候補領域までの後方距離に基づいて、候補領域の中から、隣接車両Ｖ２のヘッドライトに対応する画像領域を特定することで、隣接車両Ｖ２のヘッドライトを検出する。
　そして、ステップＳ２０３では、閾値変更部４０により、ステップＳ２０２において隣接車両Ｖ２のヘッドライトが検出されたか否かの判断が行われる。隣接車両Ｖ２のヘッドライトが検出された場合には、ステップＳ２０４に進み、隣接車両Ｖ２のヘッドライトが検出されなかった場合には、ステップＳ２０１に戻り、再度、隣接車両Ｖ２の検出と、隣接車両Ｖ２のヘッドライトの検出とが繰り返される。
　ステップＳ２０４では、ヘッドライト車速算出部３７により、隣接車両Ｖ２のヘッドライト車速の算出が行われる。たとえば、ヘッドライト車速算出部３７は、ステップＳ２０２で検出された隣接車両Ｖ２のヘッドライトの位置の変化に基づいて、所定時間におけるヘッドライトの移動距離を隣接車両Ｖ２の移動距離として算出し、算出した隣接車両ヘッ動距離を時間微分することで、自車両Ｖ１に対する隣接車両Ｖ２の相対車速をヘッドライト車速ＶＥＬｈｌとして算出する。
　続くステップＳ２０５では、推定車速算出部３８により、差分車速ＶＥＬｓａの取得が行われる。たとえば、推定車速算出部３８は、図１７に示す隣接車両検出処理において算出された差分車速ＶＥＬｓａを、差分車速算出部３５から取得する。
　そして、ステップＳ２０６では、推定車速算出部３８により、ステップＳ２０４で算出したヘッドライト車速と、ステップＳ２０５で取得した差分車速とに基づいて、レンズにおける雨滴などの異物の付着を考慮した隣接車両Ｖ２の相対車速が、推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出される。具体的には、推定車速算出部３８は、上記の数式１に従って、ヘッドライト車速と差分車速との加重平均を求めることで、推定車速ＶＥＬｅｓｔを算出する。特に、本実施形態において、推定車速算出部３８は、推定車速ＶＥＬｅｓｔを算出する際に、図１５に示すように、レンズにおける雨滴などの異物の付着量が多いほど、差分車速ＶＥＬｓａの重み付けＷｓａに対して、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌを大きくすることで、レンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、隣接車両Ｖ２の相対車速を推定車速ＶＥＬｅｓｔとして適切に算出することができる。さらに、推定車速算出部３８は、図１５に示すように、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２に追い抜かれている場面では、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２を追い抜いている場面と比べて、差分車速ＶＥＬｓａの重み付けＷｓａに対して、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌを大きくすることで、隣接車両Ｖ２の相対車速（推定車速ＶＥＬｅｓｔ）をより高い精度で算出することができる。
　ステップＳ２０７では、検知判定距離算出部３９により、隣接車両Ｖ２の検知後に隣接車両Ｖ２が移動した相対移動距離が、検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出される。そして、ステップＳ２０８では、閾値変更部４０により、検出領域Ａ１，Ａ２に存在している隣接車両Ｖ２を継続して検知するために、差分閾値ｔｈの変更が行われる。具体的には、閾値変更部４０は、カメラ１０のレンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、検出領域Ａ１，Ａ２に存在している隣接車両Ｖ２を検出することができるように、差分閾値ｔｈを低い値に変更する。
　そして、ステップＳ２０９では、閾値変更部４０により、ステップＳ２０７で算出した検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値が、所定の基準値Ｄｓｔｄ以上であるか否かの判断が行われる。ここで、基準距離Ｄｓｔｄとは、検出領域Ａ１，Ａ２内で検出した隣接車両Ｖ２が自車両Ｖ１に対して基準距離Ｄｓｔｄだけ移動した場合に、隣接車両Ｖ２が検出領域Ａ１，Ａ２から外れ、検知領域Ａ１，Ａ２内に隣接車両Ｖ２が存在しないと判断できる距離である。そのため、閾値変更部４０は、検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値が基準値Ｄｓｔｄ未満である場合には、隣接車両Ｖ２は検出領域Ａ１，Ａ２内に存在すると判断し、差分閾値ｔｈを低い値に設定したまま、ステップＳ２０９で待機する。一方、閾値変更部４０は、検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値が基準値Ｄｓｔｄ以上である場合には、隣接車両Ｖ２は検出領域Ａ１，Ａ２内に存在しないと判断し、ステップＳ２１０に進み、差分閾値ｔｈを元の値に戻す。
　たとえば、図１６に示す例では、まず、第１タイミングｔ１（時刻ｔ１）において、隣接車両Ｖ２が検出され、差分閾値ｔｈが低い値に変更される（ステップＳ２０８）。そして、第１タイミングｔ１の後、検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値が基準値Ｄｓｔｄ以上であるか否かの判断が行われる（ステップＳ２０９）。検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値が基準値Ｄｓｔｄ未満である間は（ステップＳ２０９＝Ｎｏ）、隣接車両Ｖ２が検出領域Ａ１，Ａ２内に存在していると判断され、差分閾値ｔｈは低い値のまま設定される。これにより、隣接車両Ｖ２を検出した第１タイミングｔ１の後、検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値が基準値Ｄｓｔｄ未満である間は、図１７に示す隣接車両検出処理において、低い値に設定された差分閾値ｔｈを用いて立体物の検出が行われることとなり、その結果、検出領域Ａ１，Ａ２に存在している隣接車両Ｖ２を継続して検知することが可能となる。
　そして、図１６に示す例では、第１タイミングｔ１の後、第２タイミングｔ２（時刻ｔ２）において、検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値が基準値Ｄｓｔｄ以上であると判断され（ステップＳ２０９＝Ｙｅｓ）、差分閾値ｔｈが元の値に戻される（ステップＳ２１０）。これにより、検出領域Ａ１，Ａ２内に隣接車両Ｖ２が存在していないと判断される第２タイミングｔ２以降は、図１７に示す隣接車両検出処理において、元の値の差分閾値ｔｈを用いて立体物の検出が行われることとなるため、レンズに付着した水滴などの異物や、隣接車線に存在する隣接車両Ｖ２以外の立体物を隣接車両Ｖ２として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。
　なお、本実施形態は、レンズにおける雨滴などの異物の付着により、差分波形ＤＷｔに基づいて、自車両Ｖ１に対する隣接車両Ｖ２の相対車速を算出することが困難であることに鑑みて、隣接車両Ｖ２のヘッドライトを検出し、隣接車両Ｖ２のヘッドライトに基づいて、隣接車両Ｖ２の相対車速を推定するものである。そのため、図１８に示す閾値変更処理を、隣接車両Ｖ２がヘッドライトを点灯する条件下、たとえば、夜間のみに行う構成とすることができる。これにより、昼間において、隣接車両Ｖ２を検出する際の算出負荷を軽減することができる。なお、閾値変更部４０は、たとえば、カメラ１０により撮像した撮像画像全体の輝度が所定値以下である場合に、夜間であると判断することができる。また、閾値変更部４０は、照度計や時刻に基づいて、夜間であるか否かを判断することもできる。
　また、上述した閾値変更処理を、レンズに雨滴などの異物が付着する可能性の高い雨天時のみに行う構成とすることもできる。この場合、閾値変更部４０は、雨滴センサの検出結果やワイパーの動作状況に基づいて、雨天時であるか否かを判断することができる。
　さらに、上述したステップＳ２０８の処理を、たとえば、図１８に示すステップＳ２０４の直後に実行する構成としてもよい。なお、上述した閾値変更処理においては、差分閾値ｔｈを変更する処理を、隣接車両Ｖ２が検出されたタイミングと厳密に同じタイミングで行う必要はなく、本実施形態のように、隣接車両Ｖ２が検出されたタイミングよりも少し後のタイミングで行う構成とすることができる。
　以上のように、第１実施形態では、差分波形ＤＷｔに基づいて、隣接車両Ｖ２の相対車速を差分車速ＶＥＬｓａとして算出するとともに、隣接車両Ｖ２のヘッドライトを検出し、隣接車両Ｖ２のヘッドライトに基づいて、隣接車両Ｖ２の相対速度をヘッドライト車速ＶＥＬｈｌとして算出する。そして、レンズに付着する雨滴などの異物の付着量に応じて、差分車速ＶＥＬｓａとヘッドライト車速ＥＶＬｈｌとの重み付けを行うことで、レンズにおける雨滴などの異物の付着を考慮した適切な隣接車両Ｖ２の相対速度を、推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出する。すなわち、レンズに付着する雨滴などの異物の付着量が多いほど、差分車速ＶＥＬｓａの重み付けＷｓａに対して、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌを大きくし、レンズに付着する雨滴などの異物の付着量が少ないほど、差分車速ＶＥＬｓａの重み付けＷｓａに対して、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌを小さくする。これにより、本実施形態では、カメラ１０のレンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、カメラ１０のレンズに雨滴などの異物の影響が比較的小さいヘッドライト車速ＶＥＬｈｌに基づいて、隣接車両Ｖ２の相対車速を推定車速ＶＥＬｅｓｔとして適切に算出することができる。また、レンズに雨滴などの異物の付着が少ない場合では、隣接車両Ｖ２の差分波形ＤＷｔに基づいて、隣接車両Ｖ２の相対車速（差分車速ＶＥＬｓａ）を算出することで、自車両Ｖ１から隣接車両Ｖ２までの後方距離が短い場合でも、隣接車両Ｖ２の相対車速（差分車速ＶＥＬｓａ）を適切に算出することができる。
　そして、本実施形態では、このように算出した隣接車両Ｖ２の推定車速ＶＥＬｅｓｔに基づいて、隣接車両Ｖ２の検出後に隣接車両Ｖ２が移動した相対移動距離を検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出し、図１６に示すように、隣接車両Ｖ２を検出した第１タイミングｔ１から、第１タイミングｔ１の後、検知判定距離Ｄｉｓｔが基準距離Ｄｓｔｄ以上となる第２タイミングｔ２までの間は、隣接車両Ｖ２が検出領域Ａ１，Ａ２内に存在するものと判断して、隣接車両Ｖ２を検出し易いように、差分閾値ｔｈを低い値に変更する。これにより、隣接車両Ｖ２が検出領域Ａ１，Ａ２内に存在している間、検出領域Ａ１，Ａ２内に存在する隣接車両Ｖ２が検出し易くなり、レンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、検出領域Ａ１，Ａ２に存在する隣接車両Ｖ２を継続して検知することができる。
《第２実施形態》
　続いて、第２実施形態に係る立体物検出装置１ａについて説明する。第２実施形態に係る立体物検出装置１ａは、図１９に示すように、第１実施形態の計算機３０に代えて、計算機３０ａを備えており、以下に説明するように動作すること以外は、第１実施形態と同様である。ここで、図１９は、第２実施形態に係る計算機３０ａの詳細を示すブロック図である。
　第２実施形態に係る立体物検出装置１ａは、図１９に示すように、カメラ１０と計算機３０ａとを備えており、計算機３０ａは、視点変換部３１、輝度差算出部４１、エッジ線検出部４２、エッジ波形生成部４３、エッジ車速算出部４４、立体物検出部３４ａ、ヘッドライト検出部３６、ヘッドライト車速算出部３７、推定車速算出部３８ａ、検知判定距離算出部３９ａ、および閾値変更部４０ａから構成されている。以下に、第２実施形態に係る立体物検出装置１ａの各構成について説明する。なお、視点変換部３１、ヘッドライト検出部３６、ヘッドライト車速算出部３７については、第１実施形態と同様の構成であるため、その説明は省略する。
　図２０は、図１９のカメラ１０の撮像範囲等を示す図であり、図２０（ａ）は平面図、図２０（ｂ）は、自車両Ｖ１から後側方における実空間上の斜視図を示す。図２０（ａ）に示すように、カメラ１０は所定の画角ａとされ、この所定の画角ａに含まれる自車両Ｖ１から後側方を撮像する。カメラ１０の画角ａは、図２に示す場合と同様に、カメラ１０の撮像範囲に自車両Ｖ１が走行する車線に加えて、隣接する車線も含まれるように設定されている。
　本例の検出領域Ａ１，Ａ２は、平面視（鳥瞰視された状態）において台形状とされ、これら検出領域Ａ１，Ａ２の位置、大きさ及び形状は、距離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Ｖ１から接地線Ｌ１，Ｌ２までの距離である。接地線Ｌ１，Ｌ２は、自車両Ｖ１が走行する車線に隣接する車線に存在する立体物が地面に接触する線を意味する。本実施形態においては、自車両Ｖ１の後側方において自車両Ｖ１の車線に隣接する左右の車線を走行する隣接車両Ｖ２等（２輪車等を含む)を検出することが目的である。このため、自車両Ｖ１から白線Ｗまでの距離ｄ１１及び白線Ｗから隣接車両Ｖ２が走行すると予測される位置までの距離ｄ１２から、隣接車両Ｖ２の接地線Ｌ１，Ｌ２となる位置である距離ｄ１を略固定的に決定しておくことができる。
　また、距離ｄ１については、固定的に決定されている場合に限らず、可変としてもよい。この場合に、計算機３０ａは、白線認識等の技術により自車両Ｖ１に対する白線Ｗの位置を認識し、認識した白線Ｗの位置に基づいて距離ｄ１１を決定する。これにより、距離ｄ１は、決定された距離ｄ１１を用いて可変的に設定される。以下の本実施形態においては、隣接車両Ｖ２が走行する位置（白線Ｗからの距離ｄ１２）及び自車両Ｖ１が走行する位置（白線Ｗからの距離ｄ１１）は大凡決まっていることから、距離ｄ１は固定的に決定されているものとする。
　距離ｄ２は、自車両Ｖ１の後端部から車両進行方向に伸びる距離である。この距離ｄ２は、検出領域Ａ１，Ａ２が少なくともカメラ１０の画角ａ内に収まるように決定されている。特に本実施形態において、距離ｄ２は、画角ａに区分される範囲に接するよう設定されている。距離ｄ３は、検出領域Ａ１，Ａ２の車両進行方向における長さを示す距離である。この距離ｄ３は、検出対象となる立体物の大きさに基づいて決定される。本実施形態においては、検出対象が隣接車両Ｖ２等であるため、距離ｄ３は、隣接車両Ｖ２を含む長さに設定される。
　距離ｄ４は、図２０（ｂ）に示すように、実空間において隣接車両Ｖ２等のタイヤを含むように設定された高さを示す距離である。距離ｄ４は、鳥瞰視画像においては図２０（ａ）に示す長さとされる。なお、距離ｄ４は、鳥瞰視画像において左右の隣接車線よりも更に隣接する車線（すなわち２車線隣りの隣隣接車線）を含まない長さとすることもできる。自車両Ｖ１の車線から２車線隣の車線を含んでしまうと、自車両Ｖ１が走行している車線である自車線の左右の隣接車線に隣接車両Ｖ２が存在するのか、２車線隣りの隣隣接車線に隣隣接車両が存在するのかについて、区別が付かなくなってしまうためである。
　以上のように、距離ｄ１～距離ｄ４が決定され、これにより検出領域Ａ１，Ａ２の位置、大きさ及び形状が決定される。具体的に説明すると、距離ｄ１により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の上辺ｂ１の位置が決定される。距離ｄ２により、上辺ｂ１の始点位置Ｃ１が決定される。距離ｄ３により、上辺ｂ１の終点位置Ｃ２が決定される。カメラ１０から始点位置Ｃ１に向かって伸びる直線Ｌ３により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の側辺ｂ２が決定される。同様に、カメラ１０から終点位置Ｃ２に向かって伸びる直線Ｌ４により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の側辺ｂ３が決定される。距離ｄ４により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の下辺ｂ４の位置が決定される。このように、各辺ｂ１～ｂ４により囲まれる領域が検出領域Ａ１，Ａ２とされる。この検出領域Ａ１，Ａ２は、図２０（ｂ）に示すように、自車両Ｖ１から後側方における実空間上では真四角（長方形）となる。
　輝度差算出部４１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４１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４１は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線を１本だけ設定する手法と、鉛直仮想線を２本設定する手法との何れかによって輝度差を算出することができる。
　ここでは、鉛直仮想線を２本設定する具体的な手法について説明する。輝度差算出部４１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４１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４１の動作について詳細に説明する。
　輝度差算出部４１は、図２１（ａ）に示すように、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、検出領域Ａ１を通過する第１鉛直仮想線Ｌａ（以下、注目線Ｌａという）を設定する。また輝度差算出部４１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４１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４１は、参照線Ｌｒ上に参照点Ｐｒ（第２鉛直板想線上の点）を設定する。これら注目線Ｌａ、注目点Ｐａ、参照線Ｌｒ、参照点Ｐｒは、実空間上において図２１（ｂ）に示す関係となる。図２１（ｂ）から明らかなように、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒは、実空間上において鉛直方向に伸びた線であり、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは、実空間上において略同じ高さに設定される点である。なお、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは必ずしも厳密に同じ高さである必要はなく、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが同じ高さとみなせる程度の誤差は許容される。
　輝度差算出部４１は、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を求める。仮に、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差が大きいと、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの間にエッジが存在すると考えられる。特に、第２実施形態では、検出領域Ａ１，Ａ２に存在する立体物を検出するために、鳥瞰視画像に対して実空間において鉛直方向に伸びる線分として鉛直仮想線を設定しているため、注目線Ｌａと参照線Ｌｒとの輝度差が高い場合には、注目線Ｌａの設定箇所に立体物のエッジがある可能性が高い。このため、図１９に示すエッジ線検出部４２は、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差に基づいてエッジ線を検出する。
　この点をより詳細に説明する。図２２は、輝度差算出部４１の詳細動作を示す図であり、図２２（ａ）は鳥瞰視された状態の鳥瞰視画像を示し、図２２（ｂ）は、図２２（ａ）に示した鳥瞰視画像の一部Ｂ１を拡大した図である。なお図２２についても検出領域Ａ１のみを図示して説明するが、検出領域Ａ２についても同様の手順で輝度差を算出する。
　カメラ１０が撮像した撮像画像内に隣接車両Ｖ２が映っていた場合に、図２２（ａ）に示すように、鳥瞰視画像内の検出領域Ａ１に隣接車両Ｖ２が現れる。図２２（ｂ）に図２２（ａ）中の領域Ｂ１の拡大図を示すように、鳥瞰視画像上において、隣接車両Ｖ２のタイヤのゴム部分上に注目線Ｌａが設定されていたとする。この状態において、輝度差算出部４１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１ａにおいて、参照線Ｌｒは、注目線Ｌａから実空間上において１０ｃｍだけ離れた位置に設定される。これにより、参照線Ｌｒは、鳥瞰視画像上において、例えば隣接車両Ｖ２のタイヤのゴムから１０ｃｍ相当だけ離れた隣接車両Ｖ２のタイヤのホイール上に設定される。
　次に、輝度差算出部４１は、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａ１～ＰａＮを設定する。図２２（ｂ）においては、説明の便宜上、６つの注目点Ｐａ１～Ｐａ６（以下、任意の点を示す場合には単に注目点Ｐａｉという）を設定している。なお、注目線Ｌａ上に設定する注目点Ｐａの数は任意でよい。以下の説明では、Ｎ個の注目点Ｐａが注目線Ｌａ上に設定されたものとして説明する。
　次に、輝度差算出部４１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４１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４１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４１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４１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４１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４１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４１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４１は、例えば、前回処理において参照線Ｌｒとなっていた線を注目線Ｌａに設定し、この注目線Ｌａに対して参照線Ｌｒを設定して、順次輝度差を求めていくことになる。
　このように、第２実施形態では、実空間上で略同じ高さとなる注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとから輝度差を求めることで、鉛直方向に伸びるエッジが存在する場合における輝度差を明確に検出することができる。また、実空間において鉛直方向に伸びる鉛直仮想線同士の輝度比較を行うために、鳥瞰視画像に変換することによって立体物が路面からの高さに応じて引き伸ばされてしまっても、立体物の検出処理が影響されることはなく、立体物の検出精度を向上させることができる。
　図１９に戻り、エッジ線検出部４２は、輝度差算出部４１により算出された連続的な輝度差から、エッジ線を検出する。例えば、図２２（ｂ）に示す場合、第１注目点Ｐａ１と第１参照点Ｐｒ１とは、同じタイヤ部分に位置するために、輝度差は、小さい。一方、第２～第６注目点Ｐａ２～Ｐａ６はタイヤのゴム部分に位置し、第２～第６参照点Ｐｒ２～Ｐｒ６はタイヤのホイール部分に位置する。したがって、第２～第６注目点Ｐａ２～Ｐａ６と第２～第６参照点Ｐｒ２～Ｐｒ６との輝度差は大きくなる。このため、エッジ線検出部４２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４２は、エッジ線を検出するにあたり、先ず下記式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。
［式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
　上記式１において、ｔはエッジ閾値を示し、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。上記式１によれば、注目点Ｐａｉの輝度値が、参照点Ｐｒｉにエッジ閾値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からエッジ閾値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。なお、本実施形態において、エッジ閾値ｔは、立体物の検出を促進するために、後述する閾値変更部４０ａにより変更される場合があり、閾値変更部４０ａによりエッジ閾値ｔが変更された場合には、閾値変更部４０ａにより変更されたエッジ閾値ｔを用いて、注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）が検出される。
　次にエッジ線検出部４２は、下記式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。
［式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４２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４２は、求めた連続性ｃの総和を注目点Ｐａの数Ｎで割ることにより、連続性ｃを正規化する。そして、エッジ線検出部４２は、正規化した値が閾値θを超えた場合に、注目線Ｌａをエッジ線と判断する。なお、閾値θは、予め実験等によって設定された値である。
　すなわち、エッジ線検出部４２は、下記式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４２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。
［式３］
Σｃ（ｘｉ，ｙｉ）／Ｎ＞θ
　このように、第２実施形態では、注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとの輝度差に基づいて注目点Ｐａに属性付けを行い、注目線Ｌａに沿った属性の連続性ｃに基づいて当該注目線Ｌａがエッジ線であるかを判断するので、輝度の高い領域と輝度の低い領域との境界をエッジ線として検出し、人間の自然な感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。この効果について詳細に説明する。図２３は、エッジ線検出部４２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４２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４２は、人間の感覚としてエッジ線として認識しない部位１０３をエッジ線として認識してしまう誤判定を抑制でき、人間の感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。
　図１９に戻り、立体物検出部３４ａは、エッジ線検出部４２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１ａ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３４ａは、エッジ線検出部４２により検出されたエッジ線の量に基づいて立体物を検出する。具体的には、立体物検出部３４ａは、エッジ線検出部４２により検出されたエッジ線の量が、所定の閾値β以上であるか否かを判断し、エッジ線の量が所定の閾値β以上である場合には、エッジ線検出部４２により検出されたエッジ線は、立体物のエッジ線であるものと判断する。
　さらに、立体物検出部３４ａは、立体物を検出するに先立って、エッジ線検出部４２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３４ａは、エッジ線上の鳥瞰視画像のエッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値ｔｂ以上である否かを判定する。エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値ｔｂ以上である場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものと判断する。一方、エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値ｔｂ未満である場合には、当該エッジ線が正しいものと判定する。なお、この閾値ｔｂは、実験等により予め設定された値である。
　図２４は、エッジ線の輝度分布を示す図であり、図２４（ａ）は検出領域Ａ１に立体物としての隣接車両Ｖ２が存在した場合のエッジ線及び輝度分布を示し、図２４（ｂ）は検出領域Ａ１に立体物が存在しない場合のエッジ線及び輝度分布を示す。
　図２４（ａ）に示すように、鳥瞰視画像において隣接車両Ｖ２のタイヤゴム部分に設定された注目線Ｌａがエッジ線であると判断されていたとする。この場合、注目線Ｌａ上の鳥瞰視画像の輝度変化はなだらかなものとなる。これは、カメラ１０により撮像された画像が鳥瞰視画像に視点変換されたことにより、隣接車両のタイヤが鳥瞰視画像内で引き延ばされたことによる。一方、図２４（ｂ）に示すように、鳥瞰視画像において路面に描かれた「５０」という白色文字部分に設定された注目線Ｌａがエッジ線であると誤判定されていたとする。この場合、注目線Ｌａ上の鳥瞰視画像の輝度変化は起伏の大きいものとなる。これは、エッジ線上に、白色文字における輝度が高い部分と、路面等の輝度が低い部分とが混在しているからである。
　以上のような注目線Ｌａ上の輝度分布の相違に基づいて、立体物検出部３４ａ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。たとえば、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。上述したように、隣接車両Ｖ２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。そのため、立体物検出部３４ａは、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値ｔｂ以上である場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものであり、当該エッジ線は、立体物に起因するものではないと判断する。これにより、路面上の「５０」といった白色文字や路肩の雑草等がエッジ線として判定されてしまい、立体物の検出精度が低下することを抑制する。一方、立体物検出部３４ａは、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値ｔｂ未満である場合には、当該エッジ線は、立体物のエッジ線であると判断し、立体物が存在するものと判断する。
　具体的には、立体物検出部３４ａは、下記式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。
［式４］
鉛直相当方向の評価値＝Σ［｛Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）－Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｝２］
［式５］
鉛直相当方向の評価値＝Σ｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）－Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜
　なお、上記式５に限らず、下記式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。
［式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３４ａは、注目線Ｌａ上の全注目点Ｐａについての属性ｂを総和して、鉛直相当方向の評価値を求めることで、エッジ線が立体物に起因するものであり、立体物が存在するか否かを判定する。
　また、図１９に示すエッジ波形生成部４３は、検出領域Ａ１，Ａ２に相当する部分から検出されたエッジ線に基づいて、一次元のエッジ波形ＥＷｔを生成する。たとえば、エッジ波形生成部４３は、第１実施形態における差分波形ＤＷｔの生成と同様に、エッジ線に対応する画素数を、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿ってカウントして度数分布化することで、一次元のエッジ波形ＥＤｔを生成することができる。
　図１９に示すエッジ車速算出部４４は、第１実施形態の差分車速算出部３５と同様に、現在の時刻におけるエッジ波形ＥＷｔと一時刻前のエッジ波形ＥＷｔ－１とに基づいて、立体物の移動速度（自車両Ｖ１に対する隣接車両Ｖ２の相対車速）をエッジ車速として算出する。すなわち、エッジ車速算出部４４は、エッジ波形ＥＷｔ，ＥＷｔ－１の時間変化から、立体所定時間における物の移動距離を算出し、算出した立体物の移動距離を時間微分することで、自車両Ｖ１に対する立体物の相対移動速度（自車両Ｖ１に対する隣接車両Ｖ２の相対車速）をエッジ車速として算出する。
　図１９に示す推定車速算出部３８ａは、ヘッドライト車速算出部３７により算出されたヘッドライト車速と、エッジ車速算出部４４により算出されたエッジ車速とに基づいて、レンズにおける雨滴などの異物の付着を考慮した隣接車両Ｖ２の相対車速を、推定車速として算出する。具体的には、推定車速算出部３８ａは、下記の数式３に示すように、エッジ車速算出部４４により算出されたエッジ車速ＶＥＬｅｄと、ヘッドライト車速算出部３７により算出されたヘッドライト車速ＶＥＬｈｌとに対して、レンズにおける雨滴などの異物の付着量に応じた重み付けを行い、重み付けしたエッジ車速ＶＥＬｅｄとヘッドライト車速ＶＥＬｈｌとの加重平均を行うことで、レンズにおける雨滴などの異物の付着を考慮した隣接車両Ｖ２の相対車速を、推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　　
なお、上記の数式３において、Ｗｅｄはエッジ車速ＶＥＬｅｄに対する重み付けである。
　ここで、レンズに雨滴などの異物が付着している場合には、雨滴などの異物により隣接車両Ｖ２の像が歪んだり、ぼやけることで、隣接車両Ｖ２に起因するエッジを検出することが困難となる一方、雨滴などの異物に起因するエッジが検出されてしまう場合がある。そのため、レンズに雨滴などの異物が付着している場合には、第１実施形態の差分車速ＶＥＬｓａと同様に、隣接車両Ｖ２の実際の相対車速と、エッジに基づくエッジ車速ＶＥＬｅｄとに誤差が生じてしまう場合がある。そこで、第２実施形態においても、第１実施形態と同様に、推定車速ＶＥＬｅｓｔを算出する際に、レンズに付着した雨滴などの異物の付着量や、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２に追い抜かれる場合であるか、自車両Ｖ１が隣接車両を追い抜く場合であるかの判断結果に応じて、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌとエッジ車速ＶＥＬｅｄの重み付けＷｅｄとを設定する。すなわち、推定車速算出部３８ａは、レンズに付着した雨滴などの異物の付着量が多いほど、エッジ車速ＶＥＬｅｄの重み付けＷｅｄに対して、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌを大きくし、また、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２に追い抜かれる場合には、自車両Ｖ１が隣接車両を追い抜く場合と比べて、エッジ車速ＶＥＬｅｄの重み付けＷｅｄに対して、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌを大きくする。
　検知判定距離算出部３９ａは、推定車速算出部３８ａにより算出された隣接車両Ｖ２の推定車速ＶＥＬｅｓｔに基づいて、隣接車両Ｖ２の検出後、隣接車両Ｖ２が移動した相対移動距離を検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出する。
　閾値変更部４０ａは、図１６に示すように、隣接車両Ｖ２が検出された第１タイミングｔ１（時刻ｔ１）で、立体物（隣接車両Ｖ２）を検出するためのエッジ閾値ｔを低い値に変更し、隣接車両Ｖ２が検出された第１タイミングｔ１の後、検知判定距離Ｄｉｓｔが所定の基準距離Ｄｓｔｄ以上となる第２タイミングｔ２（時刻ｔ２）で、変更されたエッジ閾値ｔを元の値に戻す。これにより、隣接車両Ｖ２が検出領域Ａ１，Ａ２内で検出された場合に、検出領域Ａ１，Ａ２内に隣接車両Ｖ２が存在していると判断できる間において、隣接車両Ｖ２の検出を容易とすることができ、これにより、レンズに雨滴などの異物が付着した場合でも、検出領域Ａ１，Ａ２に存在する隣接車両Ｖ２を継続して検知することが可能となる。
　次に、第２実施形態に係る隣接車両検出方法について説明する。図２５は、第２実施形態に係る隣接車両検出方法の詳細を示すフローチャートである。なお、図２５においては、便宜上、検出領域Ａ１を対象とする処理について説明するが、検出領域Ａ２についても同様の処理が実行される。
　ステップＳ３０１では、カメラ１０により、画角ａ及び取付位置によって特定された所定領域の撮像が行われ、計算機３０ａにより、カメラ１０により撮像された撮像画像Ｐの画像データが取得される。次に視点変換部３１は、ステップＳ３０２において、取得した画像データについて視点変換を行い、鳥瞰視画像データを生成する。
　次に輝度差算出部４１は、ステップＳ３０３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４１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４１は、ステップＳ３０４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４１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４１は、ステップＳ３０５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４１は、エッジ線検出部４２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４１は、ステップＳ３０６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４１は、ステップＳ３０７において、実空間上において同じ高さとなる注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を算出する。そして、エッジ線検出部４２は、輝度差算出部４１により算出された輝度差に基づいて、上記式１に従って、各注目点Ｐａの属性ｓを算出する。なお、本実施形態では、立体物のエッジを検出するためのエッジ閾値ｔを用いて、各注目点Ｐａの属性ｓが算出される。このエッジ閾値ｔは、立体物の検出を促進するために、後述する閾値変更処理において変更される場合があり、エッジ閾値ｔが変更された場合には、変更されたエッジ閾値ｔが、このステップ３０７で用いられることとなる。
　次にエッジ線検出部４２は、ステップＳ３０８において、上記式２に従って、各注目点Ｐａの属性ｓの連続性ｃを算出する。そして、エッジ線検出部４２は、ステップＳ３０９において、上記式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。そして、正規化した値が閾値θよりも大きいと判断した場合（ステップＳ３０９＝Ｙｅｓ）、エッジ線検出部４２は、ステップＳ３１０において、当該注目線Ｌａをエッジ線として検出する。そして、処理はステップＳ３１１に移行する。正規化した値が閾値θより大きくないと判断した場合（ステップＳ３０９＝Ｎｏ）、エッジ線検出部４２は、当該注目線Ｌａをエッジ線として検出せず、処理はステップＳ３１１に移行する。
　ステップＳ３１１において、計算機３０ａ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Ｓ３０３～ステップＳ３１０の処理を実行したか否かを判断する。全ての注目線Ｌａについて上記処理をしていないと判断した場合（ステップＳ３１１＝Ｎｏ）、ステップＳ３０３に処理を戻して、新たに注目線Ｌａを設定して、ステップＳ３１１までの処理を繰り返す。一方、全ての注目線Ｌａについて上記処理をしたと判断した場合（ステップＳ３１１＝Ｙｅｓ）、処理はステップＳ３１２に移行する。
　ステップＳ３１２において、立体物検出部３４ａは、ステップＳ３１０において検出された各エッジ線について、当該エッジ線に沿った輝度変化を算出する。立体物検出部３４ａは、上記式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３４ａは、ステップＳ３１３において、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値ｔｂ以上のエッジ線を除外する。すなわち、輝度変化の大きいエッジ線は正しいエッジ線ではないと判定し、エッジ線を立体物の検出には使用しない。これは、上述したように、検出領域Ａ１に含まれる路面上の文字や路肩の雑草等がエッジ線として検出されてしまうことを抑制するためである。したがって、所定の閾値ｔｂとは、予め実験等によって求められた、路面上の文字や路肩の雑草等によって発生する輝度変化に基づいて設定された値となる。一方、立体物検出部３４ａは、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値ｔｂ未満であるエッジ線を、立体物のエッジ線と判断し、これにより、隣接車両に存在する立体物を検出する。
　次いで、ステップＳ３１４では、立体物検出部３４ａにより、エッジ線の量が、所定の閾値β以上であるか否かの判断が行われる。ここで、閾値βは、予め実験等によって求めておいて設定された値であり、たとえば、検出対象の立体物として四輪車を設定した場合に、当該閾値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。エッジ線の量が閾値β以上であると判定された場合（ステップＳ３１４＝Ｙｅｓ）、立体物検出部３４ａは、検出領域Ａ１内に立体物が存在するものと判断し、ステップＳ３１５に進み、隣接車両が存在すると判定される。一方、エッジ線の量が閾値β以上ではないと判定された場合（ステップＳ３１４＝Ｎｏ）、立体物検出部３４ａは、検出領域Ａ１内に立体物が存在しないものと判断し、ステップＳ３１６に進み、検出領域Ａ１内に隣接車両が存在しないと判定される。
　続いて、図２６を参照して、第２実施形態に係る閾値変更処理について説明する。なお、第２実施形態に係る閾値変更処理も、第１実施形態と同様に、図２５に示す隣接車両検出処理と並行して行われる。また、第２実施形態に係る閾値変更処理は、カメラ１０のレンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、隣接車両Ｖ２を適切に検出することができるように、立体物（隣接車両Ｖ２）のエッジを検出するためのエッジ閾値ｔを変更するものである。そのため、この閾値変更処理において変更されたエッジ閾値ｔは、図２５に示す隣接車両検出処理において、隣接車両Ｖ２のエッジを検出する際に用いられることとなる。
　ステップＳ４０１～Ｓ４０４では、第１実施形態のステップＳ２０１～Ｓ２０４と同様に、図２５に示す隣接車両検出処理において、隣接車両Ｖ２が検出されたか否かの判断が行われ（ステップＳ４０１）、隣接車両Ｖ２が検出された場合には（ステップＳ４０１＝Ｙｅｓ）、隣接車両Ｖ２のヘッドライトの検出が行われる（ステップＳ４０２）。そして、隣接車両Ｖ２のヘッドライトが検出された場合には（ステップＳ４０３＝Ｙｅｓ）、隣接車両Ｖ２のヘッドライト車速の検出算出われる（ステップＳ４０４）。一方、隣接車両Ｖ２が検出されない場合（ステップＳ４０１＝Ｎｏ）、または、隣接車両Ｖ２のヘッドライトの検出されない場合（ステップＳ４０３＝Ｎｏ）には、ステップＳ４０１に戻り、隣接車両Ｖ２の検出と、隣接車両Ｖ２のヘッドライトの検出とが繰り返し行われる。
　そして、ステップＳ４０５では、エッジ波形生成部４３により、エッジ波形ＥＷｔの生成が行われ、その後、エッジ車速算出部４４により、異なる時刻に生成されたエッジ波形ＥＷｔ，ＥＷｔ－１に基づいて、自車両Ｖ１に対する隣接車両Ｖ２の相対車速が、エッジ車速ＶＥＬｅｄとして算出される。
　そして、ステップＳ４０６では、推定車速算出部３８ａにより、ステップＳ４０４で算出したヘッドライト車速ＶＥＬｈｌと、ステップＳ４０５で算出したエッジ車速ＶＥＬｅｄとに基づいて、上記の数式３に従って、カメラ１０のレンズに付着した雨滴などの異物を考慮した隣接車両Ｖ２の相対速度が、推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出される。なお、推定車速算出部３８ａは、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌとエッジ車速ＶＥＬｅｄとの加重平均を求めることで推定車速ＶＥＬｅｓｔを算出するが、この際に、第１実施形態と同様に、レンズにおける雨滴などの異物の付着量や、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２に追い抜かれる場面であるか否かの判断結果に基づいて、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌとエッジ車速ＶＥＬｅｄの重み付けＷｅｄとを変更する。
　そして、ステップＳ４０７では、検知判定距離算出部３９ａにより、ステップＳ４０６で算出された隣接車両Ｖ２の推定車速ＶＥＬｅｓｔに基づいて、隣接車両Ｖ２の検知後に隣接車両Ｖ２が移動した相対移動距離が、検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出される。
　ステップＳ４０８では、閾値変更部４０ａにより、検出領域Ａ１，Ａ２に存在している隣接車両Ｖ２を継続して検知するために、立体物（隣接車両Ｖ２）のエッジを検出するためのエッジ閾値ｔが変更される。具体的には、閾値変更部４０は、カメラ１０のレンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、検出領域Ａ１，Ａ２に存在している隣接車両Ｖ２を検出することができるように、エッジ閾値ｔを低い値に変更する。
　そして、ステップＳ４０９では、閾値変更部４０ａにより、ステップＳ４０７で算出した検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値が、所定の基準値Ｄｓｔｄ以上であるか否かの判断が行われる。検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値が基準値Ｄｓｔｄ未満である場合には（ステップＳ４０９＝Ｎｏ）、隣接車両Ｖ２は検出領域Ａ１，Ａ２内に存在すると判断し、エッジ閾値ｔを低い値に設定したまま、ステップＳ４０９で待機する。これにより、第２実施形態においても、検出領域Ａ１，Ａ２に存在する隣接車両Ｖ２を継続して検知することが可能となる。一方、検知判定距離Ｄｉｓｔの絶対値が基準値Ｄｓｔｄ以上である場合には（ステップＳ４０９＝Ｙｅｓ）、隣接車両Ｖ２は検出領域Ａ１，Ａ２内に存在しないと判断し、ステップＳ４１０に進み、閾値変更部４０ａにより、エッジ閾値ｔが元の値に戻される。
　以上のように、第２実施形態では、画像から隣接車両Ｖ２のエッジを検出し、検出したエッジに基づいて、隣接車両Ｖ２の相対車速をエッジ車速として算出する。そして、レンズに雨滴などの異物が多く付着している場合には、雨滴などの異物の影響が少ないヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重み付けＷｈｌを大きくし、レンズに雨滴などの異物の付着が少ない場合には、エッジ車速ＶＥＬｅｄ車速の重み付けＷｅｄを大きくして、隣接車両Ｖ２の相対車速を、推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出する。これにより、レンズにおける雨滴などの異物が付着しているか否かにかかわらず、隣接車両Ｖ２の相対車速を推定車速ＶＥＬｅｓｔとして適切に算出することができる。
　そして、算出した隣接車両Ｖ２の推定車速ＶＥＬｅｓｔに基づいて、隣接車両Ｖ２の検出後に隣接車両Ｖ２が移動した相対移動距離を検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出し、検知判定距離Ｄｉｓｔが基準距離Ｄｓｔｄ未満である間は、立体物（隣接車両Ｖ２）のエッジを検出するためのエッジ閾値ｔを低い値に変更する。これにより、第２実施形態においても、隣接車両Ｖ２が検出領域Ａ１，Ａ２に存在すると判断できる間、隣接車両Ｖ２を検出し易くすることができため、たとえレンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、検出領域Ａ１，Ａ２に存在する隣接車両Ｖ２を継続して検知することが可能となる。
《第３実施形態》
　続いて、第３実施形態に係る立体物検出装置１ｂについて説明する。第３実施形態に係る立体物検出装置１ｂは、図２７に示すように、第１実施形態の計算機３０に代えて、計算機３０ｂを備えており、以下に説明するように動作すること以外は、第１実施形態と同様である。ここで、図２７は、第３実施形態に係る計算機３０ｂの詳細を示すブロック図である。
　第３実施形態に係る立体物検出装置１ｂは、図２７に示すように、カメラ１０と車速センサ２０と計算機３０ｂとを備えており、計算機３０ｂは、視点変換部３１と、位置合わせ部３２と、差分波形生成部３３と、立体物検出部３４と、差分車速算出部３５と、ヘッドライト検出部３６と、ヘッドライト車速算出部３７と、推定車速算出部３８ｂと、検知判定距離算出部３９と、閾値変更部４０とから構成されている。以下において、第１実施形態と構成の異なる推定車速算出部３８ｂについて説明し、その他の構成については、第１実施形態と同様であるため、その説明は省略する。
　第３実施形態に係る推定車速算出部３８ｂは、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌと、差分車速ＶＥＬｓａとを比較し、該比較結果に基づいて、推定車速ＶＥＬｅｓｔを算出する。具体的には、推定車速算出部３８ｂは、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが正の値である場合（すなわち、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２に追い抜かれている場合）には、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌと差分車速ＶＥＬｓａのうち速い方の車速を、推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出する。すなわち、推定車速算出部３８ｂは、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが正の値である場合において、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌから差分車速ＶＥＬｓａを引いた値が０よりも大きい場合（ＶＥＬｈｌ－ＶＥＬｓａ＞０）、または、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌを差分車速ＶＥＬｓａで除算した値が１よりも大きい場合（ＶＥＬｈｌ／ＶＥＬｓａ＞１）には、差分車速ＶＥＬｓａよりもヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの方が速いと判定し、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌを推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出する。一方、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌから差分車速ＶＥＬｓａを引いた値が０以下である場合（ＶＥＬｈｌ－ＶＥＬｓａ≦０）、または、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌを差分車速ＶＥＬｓａで除算した値が１以下である場合（ＶＥＬｈｌ／ＶＥＬｓａ≦１）には、差分車速ＶＥＬｓａを推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出する。なお、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが正の値である場合において、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌと差分車速ＶＥＬｓａとを比較する場合に、差分車速ＶＥＬｓａが負の値である場合には、差分車速ＶＥＬｓａを０（または０に近似する正の値）として扱う（すなわち、差分車速ＶＥＬｓａの下限値を０とする。）。
　また、推定車速算出部３８ｂは、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが負の値である場合（すなわち、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２を追い抜いている場合）には、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌと差分車速ＶＥＬｓａのうち遅い方の車速を、推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出する。すなわち、推定車速算出部３８ｂは、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが負の値である場合において、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌから差分車速ＶＥＬｓａを引いた値が０よりも小さい場合（ＶＥＬｈｌ－ＶＥＬｓａ＜０）、または、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌを差分車速ＶＥＬｓａで除算した値が１よりも大きい場合（ＶＥＬｈｌ／ＶＥＬｓａ＞１）に、差分車速ＶＥＬｓａよりもヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの方が遅いと判定し、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌを推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出する。一方、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌから差分車速ＶＥＬｓａを引いた値が０以上である場合（ＶＥＬｈｌ－ＶＥＬｓａ≧０）、または、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌを差分車速ＶＥＬｓａで除算した値が１以下である場合（ＶＥＬｈｌ／ＶＥＬｓａ≦１）には、差分車速ＶＥＬｓａを推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出する。なお、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが負の値である場合において、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌと差分車速ＶＥＬｓａとを比較する場合に、差分車速ＶＥＬｓａが正の値である場合には、差分車速ＶＥＬｓａを０（または０に近似する負の値）として扱う（すなわち、差分車速ＶＥＬｓａの上限値を０とする。）。
　なお、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌと差分車速ＶＥＬｓａとで数値の正負が逆転している場合には、差分車速ＶＥＬｓａを優先して、差分車速ＶＥＬｓａを推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出する構成としてもよい。
　そして、推定車速算出部３８ｂにより算出された推定車速ＶＥＬｅｓｔは、検知判定距離算出部３９に出力される。これにより、検知判定距離算出部３９は、推定車速算出部３８ｂから取得した推定車速ＶＥＬｅｓｔを時間積分することで、隣接車両Ｖ２の相対移動距離を検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出することができる。
　このように、第３実施形態では、推定車速ＶＥＬｅｓｔを算出する際に、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌと差分車速ＶＥＬｓａとを比較し、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが正の値である場合には、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌと差分車速ＶＥＬｓａのうち速い方の車速を、推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出し、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが負の値である場合には、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌと差分車速ＶＥＬｓａのうち遅い方の車速を、推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出する。これにより、第３実施形態では、レンズに水滴などの異物が付着している場合に、図１２（Ｃ）に示すように、レンズに付着した水滴などに起因する差分波形の影響により、差分波形に基づいて算出された差分車速ＶＥＬｓａが隣接車両Ｖ２の実際の移動速度と比べて、自車両Ｖ１の移動速度に近い速度となってしまう（相対移動速度が０に近づいてしまう）場合でも、隣接車両Ｖ２の推定車速ＶＥＬｅｓｔを適切に算出することができる。
《第４実施形態》
　続いて、第４実施形態に係る立体物検出装置１ｃについて説明する。第４実施形態に係る立体物検出装置１ｃは、図２８に示すように、第１実施形態の計算機３０に代えて、計算機３０ｃを備えており、以下に説明するように動作すること以外は、第１実施形態と同様である。ここで、図２８は、第４実施形態に係る計算機３０ｃの詳細を示すブロック図である。
　第４実施形態に係る立体物検出装置１ｃは、図２８に示すように、カメラ１０と車速センサ２０と計算機３０ｃとを備えており、計算機３０ｃは、視点変換部３１と、位置合わせ部３２と、差分波形生成部３３と、立体物検出部３４と、差分車速算出部３５と、ヘッドライト検出部３６と、ヘッドライト車速算出部３７と、検知判定距離算出部３９ｂと、閾値変更部４０とから構成されている。以下において、第１実施形態と構成の異なる検知判定距離算出部３９ｂについて説明し、その他の構成については、第１実施形態と同様であるため、その説明は省略する。
　検知判定距離算出部３９ｂは、差分車速算出部３５から差分車速ＶＥＬｓａを取得するとともに、ヘッドライト車速算出部３７からヘッドライト車速ＶＥＬｈｌを取得して、差分移動距離Ｄｓａとヘッドライト移動距離Ｄｈｌを算出し、算出した差分移動距離Ｄｓａとヘッドライト移動距離Ｄｈｌとの比較することで、検知判定距離Ｄｉｓｔを算出する。
　具体的には、検知判定距離算出部３９ｂは、隣接車両Ｖ２の検出後の差分車速ＶＥＬｓａを時間積分することで、差分移動距離Ｄｓａを算出するとともに、隣接車両Ｖ２の検出後のヘッドライト車速ＶＥＬｈｌを時間積分することで、ヘッドライト移動距離Ｄｈｌを算出する。そして、検知判定距離算出部３９ｂは、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが正の値である場合（すなわち、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２に追い抜かれている場合）には、差分移動距離Ｄｓａおよびヘッドライト移動距離Ｄｈｌのうち大きい方の距離を、検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出する。すなわち、検知判定距離算出部３９ｂは、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが正の値である場合に、ヘッドライト移動距離Ｄｈｌから差分移動距離Ｄｓａを引いた値が０よりも大きい場合（Ｄｈｌ－Ｄｓａ＞０）には、差分移動距離Ｄｓａよりもヘッドライト移動距離Ｄｈｌの方が大きいと判定し、ヘッドライト移動距離Ｄｈｌを検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出する。一方、ヘッドライト移動距離Ｄｈｌから差分移動距離Ｄｓａを引いた値が０以下である場合（Ｄｈｌ－Ｄｓａ≦０）には、差分移動距離Ｄｓａを検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出する。
　また、検知判定距離算出部３９ｂは、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが負の値である場合（すなわち、自車両Ｖ１が隣接車両Ｖ２を追い抜いている場合）には、差分移動距離Ｄｓａおよびヘッドライト移動距離Ｄｈｌのうち小さい方の距離を、検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出する。すなわち、検知判定距離算出部３９ｂは、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが負の値である場合に、ヘッドライト移動距離Ｄｈｌから差分移動距離Ｄｓａを引いた値が０よりも小さい場合（Ｄｈｌ－Ｄｓａ＜０）には、差分移動距離Ｄｓａよりもヘッドライト移動距離Ｄｈｌの方が小さいと判定し、ヘッドライト移動距離Ｄｈｌを検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出する。また、ヘッドライト移動距離Ｄｈｌから差分移動距離Ｄｓａを引いた値が０以上である場合（Ｄｈｌ－Ｄｓａ≧０）には、差分移動距離Ｄｓａを検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出する。
　なお、検知判定距離算出部３９ｂは、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの数値の正負が入れ替わった場合には、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの数値の正負が入れ替わる前の検知判定距離Ｄｉｓｔを前回値Ｄｐｒｅとして保持し、検知判定距離Ｄｉｓｔをクリアした後、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの数値の正負が入れ替わった後の差分車速ＶＥＬｓａを時間積分することで、差分移動距離Ｄｓａを算出するとともに、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの数値の正負が入れ替わった後のヘッドライト車速ＶＥＬｈｌを時間積分することで、ヘッドライト移動距離Ｄｈｌを算出する。そして、検知判定距離算出部３９ｂは、上述したように差分移動距離Ｄｓａとヘッドライト移動距離Ｄｈｌを比較した比較結果に、前回値Ｄｐｒｅを加算することで、検知判定距離Ｄｉｓｔを算出する。
　このように、第４実施形態では、検知判定距離Ｄｉｓｔを算出する際に、隣接車両Ｖ２の検出後の差分車速ＶＥＬｓａを時間積分することで、差分移動距離Ｄｓａを算出するとともに、隣接車両Ｖ２の検出後のヘッドライト車速ＶＥＬｈｌを時間積分することで、ヘッドライト移動距離Ｄｈｌを算出する。そして、ヘッドライト移動距離Ｄｈｌと差分移動距離Ｄｓａとを比較し、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが正の値である場合には、差分移動距離Ｄｓａおよびヘッドライト移動距離Ｄｈｌのうち大きい方の距離を、検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出し、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌが負の値である場合には、差分移動距離Ｄｓａおよびヘッドライト移動距離Ｄｈｌのうち小さい方の距離を、検知判定距離Ｄｉｓｔとして算出する。これにより、第４実施形態では、第３実施形態と同様に、レンズに水滴などの異物が付着している場合に、図１２（Ｃ）に示すように、レンズに付着した水滴などに起因する差分波形の影響により、差分波形に基づいて算出された差分車速ＶＥＬｓａが隣接車両Ｖ２の実際の移動速度と比べて、自車両Ｖ１の移動速度に近い速度となってしまう（相対移動速度が０に近づいてしまう）場合でも、隣接車両Ｖ２が移動した相対移動距離を検知判定距離Ｄｉｓｔとして適切に算出することができる。
　なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
　たとえば、上述した実施形態では、検出領域Ａ１，Ａ２において隣接車両Ｖ２を検出した場合に、差分閾値ｔｈまたはエッジ閾値ｔを低い値に設定する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、差分閾値ｔｈ、エッジ閾値ｔに代えて、あるいは、差分閾値ｔｈ、エッジ閾値ｔに加えて、立体物を検出するための閾値αや閾値βを低い値に設定する構成としてもよし、エッジ線を検出するための閾値θや閾値ｔ２を低い値に変更してもよい。これによりレンズに雨滴などの異物が付着している場合でも、検出領域Ａ１，Ａ２に存在する隣接車両Ｖ２を継続して検知することができる。また、検出領域Ａ１，Ａ２において隣接車両Ｖ２を検出した場合に、カメラ１０から出力される画素値（または輝度値）を高くする構成としてもよい。この場合、差分閾値ｔｈやエッジ閾値ｔを変更しなくても、差分画素ＤＰやエッジが検出され易くなり、立体物（隣接車両Ｖ２）が検出され易くなるため、検出領域Ａ１，Ａ２に存在する隣接車両Ｖ２を継続して検知することができる。なお、この場合、検知判定距離Ｄｉｓｔが基準距離Ｄｓｔｄ以上となる第２タイミングｔ２で、カメラ１０から出力される画素値（または輝度値）が元の出力値に戻されることとなる。
　さらに、上述した実施形態では、立体物の移動速度が所定の条件を満たす場合に、該立体物を隣接車両Ｖ２として検出する構成を例示したが、たとえば、検出領域Ａ１，Ａ２において隣接車両Ｖ２を検出した場合において、上記の条件を緩くすることで、隣接車両Ｖ２の検出を促進する構成としてもよい。たとえば、上述した実施形態では、立体物の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、かつ、自車両Ｖ１に対する立体物の相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下である場合に、立体物を隣接車両Ｖ２と判断しているが、検出領域Ａ１，Ａ２において隣接車両Ｖ２を検出した場合には、たとえば、立体物の絶対移動速度が５ｋｍ／ｈ以上、かつ、自車両Ｖ１に対する立体物の相対移動速度が＋７０ｋｍ／ｈ以下である場合に、立体物は隣接車両Ｖ２であると判断す構成とする構成とすることができる。なお、この場合、検知判定距離Ｄｉｓｔが基準距離Ｄｓｔｄ以上となる第２タイミングｔ２で、上記条件が、元の条件に戻されることとなる。
　また、上述した実施形態では、隣接車両Ｖ２の推定車速ＶＥＬｅｓｔを算出する際に、図１５に示すように、レンズにおける雨滴などの異物の付着量に応じて、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重みＷｈｌと差分車速ＶＥＬｓａの重みＷｓａとを設定する構成を例示したが、この場合、レンズにおいて雨滴などの異物が検出されない場合には、差分車速ＶＥＬｓａを隣接車両Ｖ２の推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出し、反対に、雨滴などの異物が検出された場合には、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌを隣接車両Ｖ２の推定車速ＶＥＬｅｓｔとして算出する構成としてもよい。すなわち、雨滴などの異物が検出されない場合には、ヘッドライト車速ＶＥＬｈｌの重みＷｈ付けｌを０にして、隣接車両Ｖ２の推定車速ＶＥＬｅｓｔを算出し、雨滴などの異物が検出された場合には、差分車速ＶＥＬｓａの重みＷｓ付けａを０にして、隣接車両Ｖ２の推定車速ＶＥＬｅｓｔを算出する構成としてもよい。
　なお、上述した実施形態のカメラ１０は本発明の撮像手段に相当し、視点変換部３１は本発明の画像変換手段に相当し、位置合わせ部３２、差分波形生成部３３、輝度差算出部４１、エッジ線検出部４２、立体物検出部３４，３４ａ、差分車速算出部３５、エッジ波形生成部４３、および、エッジ車速算出部４４は本発明の立体物検出手段に相当し、ヘッドライト検出部３６は本発明の光源検出手段に相当し、ヘッドライト車速算出部３７は本発明の第２移動速度算出手段に相当し、推定車速算出部３８，３８ａは本発明の推定移動速度算出手段、異物検出手段、および判断手段に相当し、検知判定距離算出部３９，３９ａは本発明の検知距離算出手段に相当し、閾値変更部４０，４０ａは本発明の制御手段および夜間判定手段に相当する。
１，１ａ…立体物検出装置
１０…カメラ
２０…車速センサ
３０，３０ａ…計算機
３１…視点変換部
３２…位置合わせ部
３３…差分波形生成部
３４，３４ａ…立体物検出部
３５…差分車速算出部
３６…ヘッドライト検出部
３７…ヘッドライト車速算出部
３８，３８ａ…推定車速算出部
３９，３９ａ…検知判定距離算出部
４０，４０ａ…閾値変更部
４１…輝度差算出部
４２…エッジ線検出部
４３…エッジ波形生成部
４４…エッジ車速算出部
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
Ｖ１…自車両
Ｖ２…隣接車両

Claims (13)

  1. 　車両に搭載され、自車両後方の映像を結像させるレンズを備えた撮像手段と、
    　前記撮像手段により得られた撮像画像に基づいて、自車両後方の立体物を検出し、検出した前記立体物の移動速度を第１移動速度として算出する立体物検出手段と、
    　前記撮像手段により得られた前記撮像画像に基づいて、自車両後方に存在する光源を検出する光源検出手段と、
    　前記光源検出手段に検出された前記光源の時間変化に基づいて、前記立体物の移動速度を第２移動速度として算出する第２移動速度算出手段と、
    　前記第１移動速度と前記第２移動速度とに基づいて、前記レンズにおける異物の付着を考慮した前記立体物の相対移動速度を推定移動速度として算出する推定移動速度算出手段と、
    　前記推定移動速度算出手段により算出された前記推定移動速度に基づいて、前記立体物の検出後に前記立体物が移動した相対移動距離を検知判定距離として算出する検知判定距離算出手段と、
    　前記立体物が検出された第１タイミングにおいて、前記立体物の検出を促進し、前記第１タイミングの後、前記検知判定距離の絶対値が所定の基準距離以上となる第２タイミングで、促進させた前記立体物の検出を抑制する制御手段と、を備えることを特徴とする立体物検出装置。
  2. 　請求項１に記載の立体物検出装置であって、
    　前記立体物検出手段は、
    　前記撮像手段により得られた前記撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段を有し、
    　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で所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで差分波形情報を生成し、該差分波形情報に基づいて、前記立体物を検出するとともに、前記差分波形情報の波形の時間変化に基づいて、前記第１移動速度を算出することを特徴とする立体物検出装置。
  3. 　請求項２に記載の立体物検出装置であって、
    　前記立体物検出手段は、前記差分画像上で所定の第１閾値以上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前記差分波形情報を生成し、前記差分波形情報が所定の第２閾値以上である場合に、前記差分波形情報に基づいて前記立体物を検出し、
    　前記制御手段は、前記第１タイミングにおいて、前記第１閾値または前記第２閾値を低い値に変更することで、前記立体物を検出することを促進し、前記第２タイミングで、前記第１閾値または前記第２閾値を前記第１タイミングで変更された値よりも高い値に変更することで、促進させた前記立体物の検出を抑制することを特徴とする立体物検出装置。
  4. 　請求項２または３に記載の立体物検出装置であって、
    　前記制御手段は、前記第１タイミングにおいて、前記立体物検出手段に、前記差分画像上で所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化した差分値を高く出力させることで、前記立体物を検出することを促進し、前記第２タイミングで、前記立体物検出手段に、前記１タイミングで変更した前記差分値の出力を低くさせることで、促進させた前記立体物の検出を抑制することを特徴とする立体物検出装置。
  5. 　請求項１に記載の立体物検出装置であって、
    　前記立体物検出手段は、
    　前記撮像手段により得られた前記撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段を有し、
    　前記画像変換手段により得られた前記鳥瞰視画像からエッジ情報を検出し、該エッジ情報に基づいて、前記立体物を検出するとともに、前記エッジ情報の時間変化に基づいて、前記第１移動速度を算出することを特徴とする立体物検出装置。
  6. 　請求項５に記載の立体物検出装置であって、
    　前記立体物検出手段は、前記鳥瞰視画像から、隣接する画素領域の輝度差が所定の第１閾値以上であるエッジ成分を検出し、該エッジ成分に基づく前記エッジ情報が所定の第２閾値以上である場合に、前記エッジ情報に基づいて前記立体物を検出し、
    　前記制御手段は、前記第１タイミングにおいて、前記第１閾値または前記第２閾値を低い値に変更することで、前記立体物を検出することを促進し、前記第２タイミングで、前記第１閾値または前記第２閾値を前記第１タイミングで変更された値よりも高い値に変更することで、促進させた前記立体物の検出を抑制することを特徴とする立体物検出装置。
  7. 　請求項５または６に記載の立体物検出装置であって、
    　前記制御手段は、前記第１タイミングにおいて、前記立体物検出手段に、前記エッジ情報を高い値で出力させることで、前記立体物を検出することを促進し、前記第２タイミングで、前記立体物検出手段に、前記１タイミングで変更した前記エッジ情報を低い値で出力させることで、促進させた前記立体物の検出を抑制することを特徴とする立体物検出装置。
  8. 　請求項１～７のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
    　前記撮像画像に基づいて、前記レンズに付着している異物を検出する異物検出手段をさらに備え、
    　前記推定移動速度算出手段は、前記レンズに付着した異物の量に基づいて、前記第１移動速度および前記第２移動速度のそれぞれに重み付けを行い、重み付けした前記第１移動速度と前記第２移動速度との加重平均値を、前記推定移動速度として算出することを特徴とする立体物検出装置。
  9. 　請求項８に記載の立体物検出装置であって、
    　前記推定移動速度算出手段は、前記レンズに付着した異物の量が多いほど、前記第１移動速度の重み付けを相対的に小さくし、前記第２移動速度の重み付けを相対的に大きくすることを特徴とする立体物検出装置。
  10. 　請求項８または９に記載の立体物検出装置であって、
    　前記第１移動速度または前記第２移動速度に基づいて、自車両が他車両に追い抜かれているか否かを判断する判断手段をさらに備え、
    　前記推定移動速度算出手段は、前記判断手段により自車両が他車両に追い抜かれている場合には、自車両が他車両を追い抜いている場合と比べて、前記第１移動速度の重み付けを相対的に小さくし、前記第２移動速度の重み付けを相対的に大きくすることを特徴とする立体物検出装置。
  11. 　請求項１～１０のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
    　夜間であるか否かを判定する夜間判定手段をさらに備え、
    　前記制御手段は、前記夜間判定手段により夜間であると判定された場合のみに、前記第１タイミングにおいて、前記立体物を検出することを促進し、前記第２タイミングで、促進させた前記立体物の検出を抑制することを特徴とする立体物検出装置。
  12. 　自車両後方を撮像した撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換し、異なる時刻の前記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で所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで差分波形情報を生成し、該差分波形情報に基づいて立体物を検出するとともに、前記差分波形情報の波形の時間変化から前記立体物の移動速度を第１移動速度として算出し、前記立体物の第１移動速度に基づいて前記立体物が他車両であるか否かを判断する立体物検出方法であって、
    　前記撮像画像に基づいて自車両後方に存在する光源を検出し、該光源の時間変化に基づいて前記立体物の移動速度を第２移動速度として算出し、前記第１移動速度と前記第２移動速度とに基づいて、レンズにおける異物の付着を考慮した前記立体物の相対移動速度を推定移動速度として算出し、前記推定移動速度に基づいて前記立体物の検出後に前記立体物が移動した相対移動距離を検知判定距離として算出することで、前記立体物が検出された第１タイミングにおいて、前記差分波形情報に基づいて前記立体物を検出すること、または、前記立体物を前記他車両と判断することを促進し、前記第１タイミングの後、前記検知判定距離の絶対値が所定の基準距離以上となる第２タイミングで、促進させた前記立体物の検出または前記立体物を前記他車両と判断することを抑制することを特徴とする立体物検出方法。
  13. 　自車両後方を撮像した撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換し、前記鳥瞰視画像からエッジ情報を検出し、該エッジ情報に基づいて立体物を検出するとともに、前記エッジ情報に基づいて前記立体物が他車両であるか否かを判断する立体物検出方法であって、
    　前記エッジ情報の時間変化から前記立体物の移動速度を第１移動速度として算出し、前記撮像画像に基づいて自車両後方に存在する光源を検出し、該光源の時間変化に基づいて、前記立体物の移動速度を第２移動速度として算出し、前記第１移動速度と前記第２移動速度とに基づいて、前記レンズにおける異物の付着を考慮した前記立体物の相対移動速度を推定移動速度として算出し、前記推定移動速度に基づいて、前記立体物の検出後に前記立体物が移動した相対移動距離を検知判定距離として算出することで、前記立体物が検出された第１タイミングにおいて、前記エッジ情報に基づいて前記立体物を検出すること、または、前記立体物を前記他車両と判断することを促進し、前記第１タイミングの後、前記検知判定距離の絶対値が所定の基準距離以上となる第２タイミングで、促進させた前記立体物の検出または前記立体物を前記他車両と判断することを抑制することを特徴とする立体物検出方法。
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