WO2019159344A1 - 運転支援装置および映像表示方法 - Google Patents

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WO2019159344A1
WO2019159344A1 PCT/JP2018/005635 JP2018005635W WO2019159344A1 WO 2019159344 A1 WO2019159344 A1 WO 2019159344A1 JP 2018005635 W JP2018005635 W JP 2018005635W WO 2019159344 A1 WO2019159344 A1 WO 2019159344A1
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WO
WIPO (PCT)
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video
driving support
host vehicle
image
unit
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/005635
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
下谷 光生
克治 淺賀
中村 好孝
Original Assignee
三菱電機株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
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Priority to PCT/JP2018/005635 priority patent/WO2019159344A1/ja
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Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16Anti-collision systems

Definitions

  • the present invention relates to a driving support device for a vehicle, and more particularly to a technique for displaying an image around a vehicle and an analysis result of the image.
  • Driving assistance systems that present a vehicle surrounding image to the driver such as an electronic mirror system, a front image display system, and a rear image display system have been put into practical use.
  • a vehicle surrounding image such as an electronic mirror system, a front image display system, and a rear image display system
  • Patent Document 1 proposes a system that combines and displays an image indicating the presence of an object on an image around a vehicle.
  • the video analysis time is one to two frames of video or more.
  • the transmission frame rate of the video is 30 frames / second and the relative speed of the object with respect to the vehicle is 30 km / h
  • the distance the object moves during one frame is 27.8 cm. That is, if the video analysis takes a time of one frame, the error in the position of the recognized object is 27.8 cm, and if the video analysis takes a time of two frames, the error is 55.6 cm. .
  • this problem can be solved by using a high-performance video processing circuit, it is not preferable because it increases the cost of the system.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a driving support device that can suppress an error in the recognition result of an object due to video analysis time.
  • the driving support device recognizes the position of an object existing around the host vehicle by analyzing the image and a video acquisition unit that acquires a video around the host vehicle captured by a camera installed in the host vehicle.
  • An object position recognizing unit an object position recognizing unit that sets a recognition delay time according to a time required for the object position recognizing unit to recognize the position of the object, and obtains a predicted position of the object after the recognition delay time from the time of image capturing; Based on the predicted position of the object, it is necessary to predict whether the object will be an important object that may affect the traveling of the host vehicle after the recognition delay time from the time when the image is captured, and image acquisition
  • a display processing unit that synthesizes a caution image indicating the presence of an object of interest at a predicted position of an object that is an object of interest in a new image acquired by the unit and displays the image on a display device.
  • the driving support device sets a recognition delay time according to the time required for the object position recognition unit to recognize the position of the object, and whether the object after the recognition delay time from the time of shooting the video becomes a cautionary item. Therefore, it is possible to prevent a delay from occurring in the timing at which an object is detected as an object requiring attention.
  • the alert image indicating the presence of an object that is an important object is displayed in combination with the newly acquired image, there is no delay in the displayed image. As a result, an error in the recognition result of the object due to the video analysis time is suppressed.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a video shooting range in Embodiment 1.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of the driving support apparatus according to the first embodiment.
  • 6 is a diagram illustrating an example of an image captured by the left rear side imaging camera in Embodiment 1.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an image displayed on the left image display device in Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the example at the time of displaying the result of a video analysis on the left video display apparatus. It is a figure which shows the example of an alerting image. It is a figure which shows the example of an alerting image.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration of a driving support system according to a third embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration of a driving support system according to a fourth embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration of a driving support system according to a fifth embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a relationship between a video shooting range and a display range in the fifth embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a relationship between a video shooting range and a display range in the fifth embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a driving support system according to the first embodiment.
  • the driving support system of Embodiment 1 is configured as an electronic mirror system that plays the role of a side mirror (door mirror or fender mirror) of a vehicle.
  • a vehicle equipped with this driving support system is referred to as “own vehicle”, and other vehicles are referred to as “other vehicles”.
  • the driving support system of Embodiment 1 includes a driving support device 10 and a left rear side photographing camera 21, a right rear side photographing camera 22, a left video display device 31, and a right connected thereto. And a video display device 32.
  • the left rear side photographing camera 21 and the right rear side photographing camera 22 are cameras that photograph images around the host vehicle.
  • the left rear side camera 21 captures the direction seen from the driver through the left side mirror of the host vehicle
  • the right rear side camera 22 captures the direction viewed from the driver through the right side mirror of the host vehicle.
  • Figure 2 shows a photographing range S R of shooting by the left rear side photographing camera 21 range S L and the right rear side photographing camera 22.
  • an image captured by the left rear side camera 21 may be referred to as a “left image”
  • an image captured by the right rear side camera 22 may be referred to as a “right image”.
  • it is assumed that the photographing timings of the left rear side photographing camera 21 and the right rear side photographing camera 22 are synchronized with each other.
  • the driving support device 10 acquires the left video and the right video taken by the left rear side camera 21 and the right rear side camera 22, and displays the left video on the left video display device 31 and the right video on the right video. Each of them is displayed on the device 32.
  • the driver of the host vehicle can confirm the scenery seen through the left and right side mirrors of the host vehicle by viewing the left image displayed on the left image display device 31 and the right image displayed on the right image display device 32. it can.
  • the left video display device 31 and the right video display device 32 are not limited in place. However, it is preferable that the left video display device 31 and the right video display device 32 are installed at a position that is easy for the driver to see, such as an instrument panel in the driver's seat.
  • the driving support device 10 recognizes the position of an object existing around the host vehicle by analyzing the left image and the right image, and when the object may affect the traveling of the host vehicle, the object Is displayed on the left video display device 31 and the right video display device 32.
  • an object that may affect the traveling of the host vehicle is referred to as an “important object”, and an image indicating the presence of an object that requires attention is referred to as an “attention image”.
  • the warning image combined with the left video and the right video is displayed on the left video display device 31 and the right video display device 32, so that the driver of the host vehicle recognizes the presence of the cautionary object from the display. Can do.
  • the driving assistance device 10 constitutes an electronic mirror system as in the present embodiment
  • other vehicles that may interfere with the lane change of the own vehicle, pedestrians that may be involved in the vehicle when turning right or left, Bicycles, obstacles that exist behind the host vehicle when reversing, etc. are important items to watch out for.
  • an object whose distance from the host vehicle is a predetermined threshold value (for example, 10 m) or less is defined as an object requiring attention.
  • the definition of the item requiring attention is not limited to this. For example, when the object is positioned forward in the traveling direction of the host vehicle, the time until the host vehicle contacts the object is shorter than when the object is positioned rearward or sideward in the traveling direction of the host vehicle. May be increased so that an object positioned in front of the traveling direction may be easily determined as an important object.
  • the driving support apparatus 10 includes a video acquisition unit 11, an object position recognition unit 12, an object position prediction unit 13, an important object prediction unit 14, and a display processing unit 15.
  • the video acquisition unit 11 acquires the left video shot by the left rear side shooting camera 21 and the right video shot by the right rear side shooting camera 22.
  • the object position recognizing unit 12 recognizes the position of an object existing around the host vehicle by analyzing the left image and the right image acquired by the image acquiring unit 11. Since the left image and the right image are taken by a camera installed in the own vehicle, the position of the object recognized by the object position recognition unit 12 is a relative position based on the position of the own vehicle. Hereinafter, the position of the object recognized by the object position recognition unit 12 is referred to as an “object recognition position”. Also, the process of recognizing the position of an object existing around the host vehicle by analyzing the left image and the right image is called “object position recognition process”.
  • the object position recognition unit 12 Since a large amount of computation is required for video analysis, it takes a certain amount of time for the object position recognition unit 12 to recognize the position of the object after starting analysis of the left video and the right video.
  • the time required for the object position recognizing unit 12 to recognize the position of the object is the time for two frames of the left video and the right video (the transmission frame rate is 30 frames / frame). It is assumed that the time is about 60 ms).
  • the object position recognizing unit 12 analyzes the left video and the right video acquired for each frame over a time period of two frames, and performs the analysis of the video for two frames in parallel. Is required. Therefore, the driving assistance device 10 needs to have a buffer memory (not shown) that can store video data for at least two frames.
  • the object position prediction unit 13 sets a “recognition delay time” according to the time required for the object position recognition process by the object position recognition unit 12, and determines the position of the object after the recognition delay time from the time of shooting the left video and the right video. Predict.
  • the recognition delay time is set as a time for two frames of the left video and the right video. That is, the object position prediction unit 13 predicts the position of the object two frames after the left video and the right video are captured.
  • the position of the object predicted by the object position prediction unit 13 is referred to as “predicted position of the object” (also referred to as “predicted position of the object requiring attention” when the object is an object requiring attention).
  • the process of obtaining the predicted position of the object after the recognition delay time from the time of shooting the left video and the right video is referred to as “object position prediction process”.
  • the predicted position of the object can be calculated from the history of the recognized position of the object by a mathematical method or a statistical method. Since the time required for the object position prediction process is very small compared to the time required for video analysis, it is ignored here.
  • the watched object predicting unit 14 determines whether the object becomes a watched object after the recognition delay time from the time of shooting the left video and the right video. Predict. That is, the object-of-interest prediction unit 14 predicts the distance between the host vehicle and the object after the recognition delay time from the time of shooting the left video and the right video, and if the distance is predicted to be equal to or less than a predetermined threshold. , Predict that the object will be a watch.
  • the process of predicting whether or not an object becomes an object requiring attention after the recognition delay time from the time of shooting the left image and the right image is referred to as “attention object prediction process”. Since the time required for the object-predicting process is very small compared to the video analysis time, it is ignored here.
  • the display processing unit 15 causes the left image display device 31 and the right image display device 32 to display the latest left image and right image acquired by the image acquisition unit 11. However, if there is an object that is predicted to be an object of interest by the object-of-interest prediction unit 14, the display processing unit 15 synthesizes a warning image at the predicted position of the object of interest in the latest left video and right video, The left video and the right video combined with the alert image are displayed on the left video display device 31 and the right video display device 32.
  • the left image and the right image that the display processing unit 15 displays on the left image display device 31 and the right image display device 32 are not the left image and the right image used in the object position recognition process, but the image acquisition unit 11 It is important that the latest acquired left picture and right picture are obtained.
  • the latest left image and right image are the two of the left image and the right image used in the object position recognition process. It is the image after the frame.
  • the object position prediction unit 13 also predicts the position of the object two frames after the left video and the right video used for the object position recognition process are taken. Therefore, the object position prediction unit 13 predicts the position of the object in the latest left video and right video that the display processing unit 15 synthesizes the alert image.
  • the display processing unit 15 can synthesize a warning image at the position of the object requiring attention in the latest left video and right video.
  • the display processing unit 15 displays the latest left video and right video on the left video display device 31 and the right video display device 32, the display of the left video and the right video is prevented from being delayed.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the driving support apparatus 10 according to the first embodiment. Based on FIG. 3, the operation of the driving support apparatus 10 will be described. The flow in FIG. 3 is performed every time video (left video and right video) around the host vehicle is input from the left rear side camera 21 and right rear side camera 22 to the driving support device 10, that is, every frame. Executed.
  • the video obtaining unit 11 obtains the video (step S101). Then, the object position recognizing unit 12 recognizes the position of the object existing around the own vehicle by analyzing the video around the own vehicle acquired by the video acquiring unit 11 (step S102).
  • the object position predicting unit 13 predicts the position of the object after the recognition delay time (in this case, after 2 frames) from the time of shooting the video (step S103). Then, based on the predicted position of the object obtained by the object position prediction unit 13, the object-of-interest prediction unit 14 predicts whether or not the object becomes an object of interest after the recognition delay time from the time of image capture ( Step S104).
  • the display processing unit 15 predicts the position of the cautionary object in the latest video acquired by the video acquisition unit 11. Then, a warning image is synthesized (step 106). And the display process part 15 displays the image
  • step S105 the display processing unit 15 alerts the latest video acquired by the video acquisition unit 11.
  • the images are displayed on the left image display device 31 and the right image display device 32 without being combined (step S108).
  • a transparent alert image may be combined with the latest video acquired by the video acquisition unit 11.
  • a left video as shown in FIGS. 4A to 4F is shot by the left rear side shooting camera 21 and acquired by the video acquisition unit 11.
  • the left side surface of the body of the host vehicle 201 and the other vehicle 202 approaching from the rear of the host vehicle 201 are reflected.
  • the distance between the host vehicle 201 and the other vehicle 202 is equal to or less than a predetermined threshold value, and the other vehicle 202 is an important object.
  • . 5 (a) to 5 (f) show images displayed on the left image display device 31 at times t1 to t6.
  • the object position recognizing unit 12 starts analyzing the video in FIG. 4A at time t1, and starts analyzing the video in FIG. 4B at time t2. Since the image analysis requires two frames, the object position recognition unit 12 completes the analysis of the image in FIG. 4A at time t3. As a result, the object position recognition unit 12 Recognizes the position of the other vehicle 202 at time t1 when the video in FIG. At time t3, the object position recognition unit 12 starts analyzing the video in FIG.
  • the object position predicting unit 13 predicts the position of the other vehicle 202 two frames after the time t1 when the video in FIG. Then, it is predicted whether or not the other vehicle 202 will be an important object at time t3. Here, it is predicted that the other vehicle 202 is not an important item at time t3. In that case, the display processing unit 15 causes the left video display device 31 to display the latest video (video of FIG. 4C) acquired at time t3 as it is, as shown in FIG.
  • the object position recognition unit 12 completes the analysis of the video in FIG. 4B, and recognizes the position of the other vehicle 202 at time t2 when the video in FIG.
  • the object position recognition unit 12 starts analyzing the video in FIG.
  • the object position prediction unit 13 predicts the position of the other vehicle 202 two frames after the time t2 when the video of FIG. Then, it is predicted whether or not the other vehicle 202 will be an important object at time t4. Here, it is predicted that the other vehicle 202 is an important item at time t4. In that case, as shown in FIG. 5D, the display processing unit 15 displays the alert image 210 at the predicted position of the other vehicle 202 in the latest video (video of FIG. 4D) acquired at time t4. The synthesized image is displayed on the left image display device 31.
  • the same operation as at time t4 is performed.
  • the alert image 210 is synthesized with the predicted position of the other vehicle 202 in the latest video (video of FIG. 4E) acquired at time t5.
  • the video is displayed on the left video display device 31.
  • a video in which the alert image 210 is synthesized with the predicted position of the other vehicle 202 in the latest video (video of FIG. 4 (f)) acquired at time t6. Is displayed on the left image display device 31.
  • FIG. 6A to FIG. 6F show a case where the result of video analysis by the object position recognition unit 12 is displayed on the left video display device without performing the object position prediction process.
  • the object position recognizing unit 12 determines that the other vehicle 202 is an important object for the first time when the analysis of the image of FIG. 4D acquired at time t4 is completed, that is, at time t6.
  • the timing at which an object is detected as an object of interest is delayed by two frames.
  • FIGS. 6 (a) to 6 (f) are compared with FIGS. 4 (a) to 4 (f).
  • the displayed video is also delayed by two frames compared to the driving support apparatus 10 of the first embodiment.
  • the other vehicle 202 is required as can be seen by comparing FIGS. 5 (a) to 5 (f) and FIGS. 4 (a) to 4 (f). There is no delay in the timing at which the object is detected as an attention object and in the image displayed on the left image display device 31. Thereby, the error of the recognition position of the object is suppressed.
  • the number of cameras is not limited to two.
  • one camera may be used.
  • the left image captured by the left rear side photographing camera 21 and the right image captured by the right rear side photographing camera 22 are divided into two, a left image display device 31 and a right image display device 32.
  • the number of display devices is not limited to two.
  • a plurality of videos may be combined and displayed on one display device.
  • the display processing unit 15 may create a panoramic video or a surround view video by synthesizing videos around the host vehicle taken by a plurality of cameras, and display the panoramic video or the surround view video on a single display device.
  • the recognition delay time set by the object position prediction unit 13 is set to a constant value (fixed to two frames).
  • the object position recognition process is performed depending on the content of the video analyzed by the object position recognition unit 12.
  • the object position prediction unit 13 may change the set value of the recognition delay time according to the change.
  • the object position prediction process by the object position prediction unit 13 may be omitted assuming that the predicted position of the object has not changed.
  • the method of predicting whether or not the object becomes a material requiring attention after the recognition delay time from the time when the image is captured may be changed according to the situation. For example, when the host vehicle is traveling at a high speed or when the relative speed of the object with respect to the host vehicle is high, the range in which the host vehicle may be affected by the object becomes wide. Therefore, it is preferable to change the prediction method so that the higher the speed of the host vehicle or the relative speed of the object, the easier the object is predicted as an object requiring attention.
  • the threshold of the distance from the host vehicle to the object which is a criterion for determining whether or not the object is an object of interest, should be increased.
  • the object position prediction unit 13 ignores the time required for the object position prediction process.
  • the recognition delay time may be set in consideration of the time. That is, the recognition delay time may be set based on the sum of the time required for the object position recognition unit 12 for the object position recognition process and the time required for the object position prediction unit 13 for the object position prediction process.
  • the alert image 210 shown in FIGS. 5D to 5F has a shape that surrounds the image of the other vehicle 202 that is an important object, but the shape of the alert image 210 is not limited to this. .
  • the alert image 210 may be an arrow that points to an image of the other vehicle 202 that is an object requiring attention.
  • the object position recognition unit 12 recognizes not only the position of the object but also the size, shape, color tone, and the like, and the display processing unit 15 determines the size of the alert image 210 based on the recognition result.
  • the shape, the color tone, and the like may be changed according to the image of the object that is an important object. For example, in FIGS. 5D to 5F, the size of the host vehicle 201 is changed in accordance with the size of the image of the other vehicle 202. In FIG. 7, the width of the alert image 210 is set to be the same as the width of the video of the other vehicle 202.
  • the alert image 210 may have a shape corresponding to the outer shape of the image of the other vehicle 202 that is an object requiring attention.
  • FIG. 8 is an example in which the shape of the alert image 210 is the same as the shape of the video of the other vehicle 202.
  • FIG. 9 shows an example in which the shape of the alert image 210 is similar to the shape of the image of the other vehicle 202, and the alert image 210 surrounds the image of the other vehicle 202.
  • the color tone of the alert image 210 may be matched with the color tone of the other vehicle 202.
  • the other vehicle 202 is a vehicle blinking a warning light (rotating light) such as a police car or an ambulance
  • an alert image 210 simulating a warning light may be used.
  • the display processing unit 15 may display the alert image 210 for a certain period of time and then hide it.
  • the driving support device 10 is provided with a device that monitors the state of the driver (face orientation, eye movement, etc.), and display processing is performed when it is determined that the driver has visually recognized the alert image 210 for a certain period of time.
  • the unit 15 may display the alert image 210. Further, when it is predicted that the other vehicle 202 abnormally approaches the host vehicle 201 after the alert image 210 is erased, the alert image 210 may be displayed again.
  • the object-of-interest prediction unit 14 regards the object as an object of interest for a certain period of time if the object is newly recognized. Also good. In this case, for example, when another vehicle joins the road on which the host vehicle is traveling from another road or parking area, a warning image 210 indicating the presence of the other vehicle is displayed, and the driver Can be delayed in noticing other vehicles.
  • the object position prediction unit 13 may calculate a probability distribution of positions where the object exists in the object position prediction process. For example, when the object is another vehicle, a model that represents the probability that each of the steering wheel, brake, and accelerator of the vehicle is operated is prepared in advance. The probability distribution of the positions of other vehicles can be calculated. In this case, the predicted position of the object may be defined not as a pinpoint but as an area where the probability that the object exists is a certain value or more, and the shape of the area may be the shape of the alert image 210 as shown in FIG. . Further, as shown in FIG. 11, an image of contour lines of probability density representing a probability distribution of a position where an object (another vehicle 202) that is an object requiring attention exists may be used as the alert image 210.
  • FIG. 12 and 13 are diagrams each showing an example of the hardware configuration of the driving support device 10.
  • FIG. 1 Each function of the driving assistance device 10 shown in FIG. 1 (the image acquisition unit 11, the object position recognition unit 12, the object position prediction unit 13, the object-of-interest prediction unit 14, and the display processing unit 15) is, for example, FIG.
  • the processing circuit 50 may be dedicated hardware, or a processor (a central processing unit (CPU), a processing device, an arithmetic device, a microprocessor, a microcomputer, or the like) that executes a program stored in a memory. It may be configured using a DSP (also referred to as DSP (Digital Signal Processor)).
  • a processor a central processing unit (CPU)
  • a processing device a processing device, an arithmetic device, a microprocessor, a microcomputer, or the like
  • DSP Digital Signal Processor
  • the processing circuit 50 includes, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a processor programmed in parallel, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field-Programmable). Gate Array) or a combination of these.
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • Each function of the components of the driving support device 10 may be realized by an individual processing circuit, or these functions may be realized by a single processing circuit.
  • FIG. 13 shows an example of the hardware configuration of the driving support apparatus 10 when the processing circuit 50 is configured using a processor 51 that executes a program.
  • the functions of the components of the driving support device 10 are realized by software or the like (software, firmware, or a combination of software and firmware).
  • Software or the like is described as a program and stored in the memory 52.
  • the processor 51 reads out and executes the program stored in the memory 52, thereby realizing the function of each unit. That is, when the driving support device 10 is executed by the processor 51, the driving support device 10 exists in the vicinity of the host vehicle by processing to acquire a video around the host vehicle captured by the camera installed in the host vehicle and analyzing the video.
  • a process for recognizing the position of an object a process for setting a recognition delay time according to the time required for recognizing the position of the object, a process for obtaining a predicted position of the object after the recognition delay time from the time of video shooting, and a predicted position of the object
  • a memory 52 is provided for storing a program to be executed as a result of the process of synthesizing a warning image indicating the presence of an object requiring attention at the predicted position of the object.
  • this program causes a computer to execute the operation procedure and method of the components of the driving support device 10.
  • the memory 52 is, for example, non-volatile or RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), flash memory, EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), or the like. Volatile semiconductor memory, HDD (Hard Disk Drive), magnetic disk, flexible disk, optical disk, compact disk, mini disk, DVD (Digital Versatile Disk) and its drive device, etc., or any storage media used in the future May be.
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • flash memory EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), or the like.
  • Volatile semiconductor memory Volatile semiconductor memory, HDD (Hard Disk Drive), magnetic disk, flexible disk, optical disk, compact disk, mini disk, DVD (Digital Versatile Disk) and its drive device, etc., or any storage media used in the future May be.
  • the present invention is not limited to this, and a configuration may be adopted in which some components of the driving support device 10 are realized by dedicated hardware, and some other components are realized by software or the like.
  • the functions of some components are realized by the processing circuit 50 as dedicated hardware, and the programs stored in the memory 52 are stored in the memory 52 by the processing circuit 50 as the processor 51 for other components.
  • the function can be realized by reading and executing.
  • the driving support device 10 can realize the above-described functions by hardware, software, or the like, or a combination thereof.
  • the object-of-interest prediction unit 14 performs the object-of-interest prediction process on the assumption that changes in the position and posture (the direction of the vehicle body) of the host vehicle are constant.
  • the accuracy of the object-of-interest prediction process is improved by predicting changes in the position and posture of the host vehicle.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a configuration of the driving support system according to the second embodiment.
  • the configuration of the driving support system in FIG. 14 is obtained by connecting the driving support device 10 to an in-vehicle LAN (Local Area Network) 23 and adding the own vehicle position predicting unit 16 to the driving support apparatus 10 with respect to the configuration in FIG. It is.
  • LAN Local Area Network
  • the own vehicle position predicting unit 16 predicts the position and posture of the own vehicle after the recognition delay time from the time of shooting the left image and the right image, based on the traveling control information of the own vehicle obtained from the in-vehicle LAN 23.
  • the travel control information of the host vehicle obtained from the in-vehicle LAN 23 includes, for example, operation statuses of a handle, an accelerator, a brake, a shift lever, output values of a speed sensor, an acceleration sensor, a direction sensor, an angular speed sensor, a travel control system (power Train-type ECU (Electronic Control Unit) control information.
  • the position and posture of the host vehicle predicted by the host vehicle position prediction unit 16 are referred to as “predicted position of the host vehicle” and “predicted posture of the host vehicle”, respectively.
  • the object-of-interest prediction unit 14 is based on the predicted position of the object obtained by the object position prediction unit 13 and the predicted position and predicted posture of the own vehicle obtained by the own vehicle position prediction unit 16. Predicts whether or not it will become an important object after the recognition delay time from the time of shooting the left image and the right image.
  • the prediction accuracy of the positional relationship between the host vehicle and the object is improved, and as a result, it is possible to perform an object-predicting process with high accuracy.
  • the object position prediction unit 13 determines that the left rear side photographing camera 21 and the right rear side photographing camera 22 are based on the predicted position and predicted posture of the own vehicle obtained by the own vehicle position prediction unit 16.
  • the object position prediction process may be performed by predicting changes in the left video and the right video to be shot and taking the prediction result into consideration. Thereby, since the accuracy of predicting the position of the object is improved, the accuracy of the process for predicting the object of interest is further improved.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a configuration of the driving support system according to the third embodiment.
  • the configuration of the driving support system in FIG. 15 is obtained by connecting the driving support device 10 to the surrounding sensor 24 of the host vehicle in contrast to the configuration in FIG.
  • the peripheral sensor 24 is a sensor that detects an object existing around the host vehicle using ultrasonic waves, radio waves, light, and the like, and measures the distance and direction of the detected object from the host vehicle.
  • the peripheral sensor 24 detects the position of the object recognized from the left image and the right image captured by the left rear side photographing camera 21 and the right rear side photographing camera 22. Correction is performed based on the distance and direction from the subject vehicle to the object. Thereby, the accuracy of the position of the object obtained by the object position recognition process can be improved.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating a configuration of the driving support system according to the fourth embodiment.
  • the configuration of the driving support system in FIG. 16 is obtained by connecting an operation input device 25 to the driving support device 10 and adding an imaging direction control unit 17 to the driving support device 10 with respect to the configuration in FIG.
  • the left rear side photographing camera 21 and the right rear side photographing camera 22 are configured such that their orientations can be adjusted.
  • the operation input device 25 is a user interface for a user to input an operation for adjusting the orientation of the left rear side photographing camera 21 and the right rear side photographing camera 22.
  • the photographing direction control unit 17 controls the orientation of the left rear side photographing camera 21 and the right rear side photographing camera 22 based on a user operation input to the operation input device 25.
  • the user captures the photographing range of the left rear side photographing camera 21 and the right rear side photographing camera 22 (the photographing ranges S L and S R in FIG. 2), that is, the left video display device 31 and the right
  • the range displayed as video on the video display device 32 can be adjusted, and the convenience of the driving support system is improved.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating a configuration of the driving support system according to the fifth embodiment.
  • the configuration of the driving support system in FIG. 17 is obtained by connecting an operation input device 25 to the driving support device 10 and adding a trimming unit 18 and a trimming range control unit 19 to the driving support device 10 with respect to the configuration in FIG. is there.
  • the shooting ranges of the left rear side shooting camera 21 and the right rear side shooting camera 22 are fixed, but the shooting ranges are set wide, and the left video display device 31 and the right video display device are set.
  • the range displayed as an image on 32 is a part of the shooting range of the left rear side shooting camera 21 and the right rear side shooting camera 22.
  • 18 and 19 the photographing ranges S L and S R of the left rear side photographing camera 21 and the right rear side photographing camera 22 and the ranges displayed as images on the left image display device 31 and the right image display device 32 are shown.
  • (display range) D L an example of the relationship between D R.
  • the trimming unit 18 performs trimming to cut out portions displayed on the left image display device 31 and the right image display device 32 from the left image and the right image captured by the left rear side photographing camera 21 and the right rear side photographing camera 22. Do.
  • the operation input device 25 is a user interface for trimming section 18 is for inputting an operation to adjust the range (i.e., the display range D L in FIGS. 18 and 19, the position of D R) to be trimmed from the left and right images .
  • the trimming range control unit 19 controls a range in which the trimming unit 18 performs trimming from the left video and the right video based on a user operation input to the operation input device 25. With this configuration, the user can adjust the range displayed as video on the left video display device 31 and the right video display device 32, and the convenience of the driving support system is improved.
  • the fourth embodiment since a drive mechanism for changing the orientation of the left rear side photographing camera 21 and the right rear side photographing camera 22 is not required, the fourth embodiment has a low-cost and vibration-resistant configuration. The same effect can be obtained.
  • the range of the image analyzed by the object position recognizing unit 12 may be the entire left image and right image captured by the left rear side photographing camera 21 and the right rear side photographing camera 22, or is trimmed by the trimming unit 18.
  • the left image and a part of the right image may be used.

Abstract

運転支援装置(10)において、物体位置認識部(12)は、自車両に設置されたカメラが撮影した自車両周辺の映像を解析することにより、自車両周辺に存在する物体の位置を認識する。物体位置予測部(13)は、物体位置認識部(12)が物体の位置の認識に要する時間に応じた認識遅延時間を設定し、映像の撮影時から認識遅延時間後における物体の予測位置を求める。要注意物予測部(14)は、物体が映像の撮影時から認識遅延時間後に自車両の走行に影響する恐れのある要注意物になるか否かを予測する。表示処理部(15)は、映像取得部(11)が取得した新たな映像に、要注意物の存在を示す注意喚起画像を合成して、表示装置に表示させる。

Description

運転支援装置および映像表示方法
 本発明は、車両の運転支援装置に関し、特に車両周辺の映像およびその映像の解析結果を表示する技術に関するものである。
 電子ミラーシステム、前方映像表示システム、後方映像表示システムなど、車両周辺の映像を運転者に提示する運転支援システムが実用化されている。このようなシステムの中には、車両周辺の映像を解析することで車両周辺に存在する物体の位置を認識し、物体の存在を運転者に通知するものがある。例えば、下記の特許文献1には、車両周辺の映像に、物体の存在を示す画像を合成して表示するシステムが提案されている。
特開2017-016200号公報
 一般に、映像解析には多大な演算が必要であり、映像から物体の位置を認識するための演算にはある程度の時間を要する。そのため、システムが映像から物体の位置を認識した時点で、認識された物体の位置とその物体の実際の位置との間にずれ(誤差)が生じる。
 特に、廉価な映像処理回路が用いられた場合、映像解析の時間は、映像の1~2フレーム分、あるいはそれ以上にもなる。例えば、映像の伝送フレームレートが30フレーム/秒であり、車両に対する物体の相対速度が時速30kmであると仮定すると、物体が1フレームの間に動く距離は27.8cmである。すなわち、映像解析に1フレーム分の時間がかかると、認識された物体の位置の誤差は27.8cmになり、映像解析に2フレーム分の時間がかかると、その誤差は55.6cmにもなる。この問題は、高性能な映像処理回路を用いることで解決できるが、システムの高コスト化を招くため好ましくない。
 本発明は以上のような課題を解決するためになされたものであり、映像解析時間に起因する物体の認識結果の誤差を抑制できる運転支援装置を提供することを目的とする。
 本発明に係る運転支援装置は、自車両に設置されたカメラが撮影した自車両周辺の映像を取得する映像取得部と、映像を解析することにより自車両周辺に存在する物体の位置を認識する物体位置認識部と、物体位置認識部が物体の位置の認識に要する時間に応じた認識遅延時間を設定し、映像の撮影時から認識遅延時間後における物体の予測位置を求める物体位置予測部と、物体の予測位置に基づいて、物体が映像の撮影時から認識遅延時間後に自車両の走行に影響する恐れのある要注意物になるか否かを予測する要注意物予測部と、映像取得部が取得した新たな映像における要注意物である物体の予測位置に、要注意物の存在を示す注意喚起画像を合成して、表示装置に表示させる表示処理部と、を備える。
 本発明に係る運転支援装置は、物体位置認識部が物体の位置の認識に要する時間に応じた認識遅延時間を設定し、映像の撮影時から認識遅延時間後の物体が要注意物になるか否かを予測するため、物体が要注意物として検知されるタイミングに遅れが生じることが防止される。また、要注意物である物体の存在を示す注意喚起画像は、新たに取得された映像と合成されて表示されるため、表示される映像にも遅れが生じない。その結果、映像解析時間に起因する物体の認識結果の誤差が抑制される。
 本発明の目的、特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。
実施の形態1に係る運転支援システムの構成を示す図である。 実施の形態1における映像の撮影範囲を示す図である。 実施の形態1に係る運転支援装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態1において左後側方撮影カメラに撮影される映像の例を示す図である。 実施の形態1において左映像表示装置に表示される映像の例を示す図である。 映像解析の結果を左映像表示装置に表示させた場合の例を示す図である。 注意喚起画像の例を示す図である。 注意喚起画像の例を示す図である。 注意喚起画像の例を示す図である。 注意喚起画像の例を示す図である。 注意喚起画像の例を示す図である。 運転支援装置のハードウェア構成の例を示す図である。 運転支援装置のハードウェア構成の例を示す図である。 実施の形態2に係る運転支援システムの構成を示す図である。 実施の形態3に係る運転支援システムの構成を示す図である。 実施の形態4に係る運転支援システムの構成を示す図である。 実施の形態5に係る運転支援システムの構成を示す図である。 実施の形態5における映像の撮影範囲と表示範囲との関係を示す図である。 実施の形態5における映像の撮影範囲と表示範囲との関係を示す図である。
 <実施の形態1>
 図1は、実施の形態1に係る運転支援システムの構成を示す図である。実施の形態1の運転支援システムは、車両のサイドミラー(ドアミラーまたはフェンダーミラー)の役割を果たす電子ミラーシステムとして構成されている。以下、この運転支援システムを搭載した車両を「自車両」といい、それ以外の車両を「他車両」という。
 図1に示すように、実施の形態1の運転支援システムは、運転支援装置10と、それに接続された左後側方撮影カメラ21、右後側方撮影カメラ22、左映像表示装置31および右映像表示装置32とを備える。
 左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22は、自車両周辺の映像を撮影するカメラである。特に、左後側方撮影カメラ21は、運転者から自車両の左サイドミラーを通して見える方向を撮影し、右後側方撮影カメラ22は、運転者から自車両の右サイドミラーを通して見える方向を撮影する。図2に、左後側方撮影カメラ21による撮影範囲Sおよび右後側方撮影カメラ22の撮影範囲Sを示す。以下、左後側方撮影カメラ21が撮影した映像を「左映像」、右後側方撮影カメラ22が撮影した映像を「右映像」ということもある。本実施の形態では、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22の撮影タイミングは互いに同期しているものとする。
 運転支援装置10は、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22が撮影した左映像および右映像を取得して、左映像を左映像表示装置31に、右映像を右映像表示装置32に、それぞれ表示させる。自車両の運転者は、左映像表示装置31に表示される左映像および右映像表示装置32に表示される右映像を見ることで、自車両の左右のサイドミラーを通して見える風景を確認することができる。なお、左映像表示装置31および右映像表示装置32が設置される場所に制限はないが、例えば運転席のインストルメントパネルなど、運転者が見やすい位置に設置されることが好ましい。
 また、運転支援装置10は、左映像および右映像を解析することで自車両周辺に存在する物体の位置を認識し、当該物体が自車両の走行に影響する恐れがある場合には、当該物体の存在を示す画像を左映像および右映像に合成して、左映像表示装置31および右映像表示装置32に表示させる。以下、自車両の走行に影響する恐れのある物体を「要注意物」といい、要注意物の存在を示す画像を「注意喚起画像」という。左映像および右映像に合成された注意喚起画像が左映像表示装置31および右映像表示装置32に表示されることで、自車両の運転者は、その表示から要注意物の存在を認識することができる。
 要注意物としては様々なものが考えられる。本実施の形態のように、運転支援装置10が電子ミラーシステムを構成する場合、自車両の車線変更の妨げとなる恐れのある他車両や、右左折時に自車両が巻き込む恐れのある歩行者や自転車、後退時に自車両の後方に存在する障害物などが、要注意物となる。
 ここでは、自車両からの距離が予め定められた閾値(例えば10m)以下である物体を、要注意物として定義する。要注意物の定義はこれに限られない。例えば、物体が自車両の進行方向前方に位置するときは、物体が自車両の進行方向後方や側方に位置するときよりも、自車両が物体に接触するまでの時間が短いため、上記閾値を大きくして、進行方向前方に位置する物体が要注意物として判断されやすくしてもよい。
 図1に示すように、運転支援装置10は、映像取得部11、物体位置認識部12、物体位置予測部13、要注意物予測部14および表示処理部15を備えている。
 映像取得部11は、左後側方撮影カメラ21が撮影した左映像および右後側方撮影カメラ22が撮影した右映像を取得する。
 物体位置認識部12は、映像取得部11が取得した左映像および右映像を解析することにより、自車両周辺に存在する物体の位置を認識する。左映像および右映像は、自車両に設置されたカメラで撮影されたものであるため、物体位置認識部12によって認識される物体の位置は、自車両の位置を基準にした相対位置である。以下、物体位置認識部12が認識した物体の位置を「物体の認識位置」という。また、左映像および右映像を解析して自車両周辺に存在する物体の位置を認識する処理を、「物体位置認識処理」という。
 映像解析には多大な演算が必要とされるため、物体位置認識部12が左映像および右映像の解析を開始してから物体の位置を認識するまでにはある程度の時間を要する。本実施の形態では、物体位置認識部12が物体の位置の認識に要する時間(物体位置認識処理に要する時間)は、左映像および右映像の2フレーム分の時間(伝送フレームレートが30フレーム/秒であれば約60ms)と仮定する。この場合、物体位置認識部12は、1フレームごとに取得される左映像および右映像を2フレーム分の時間をかけて解析することになり、2フレーム分の映像の解析を並行して行うことが必要になる。そのため、運転支援装置10は、少なくとも2フレーム分の映像データを格納できるバッファメモリ(不図示)を有する必要がある。
 物体位置予測部13は、物体位置認識部12が物体位置認識処理に要する時間に応じた「認識遅延時間」を設定し、左映像および右映像の撮影時から認識遅延時間後における物体の位置を予測する。ここでは、認識遅延時間は、左映像および右映像の2フレーム分の時間として設定される。すなわち、物体位置予測部13は、左映像および右映像が撮影されてから2フレーム後の物体の位置を予測する。以下、物体位置予測部13が予測した物体の位置を「物体の予測位置」という(当該物体が要注意物である場合は「要注意物の予測位置」ともいう)。また、左映像および右映像の撮影時から認識遅延時間後における物体の予測位置を求める処理を、「物体位置予測処理」という。
 なお、物体の予測位置は、その物体の認識位置の履歴から、数学的手法または統計学的手法によって算出することができる。物体位置予測処理に要する時間は、映像解析の時間に比べると非常に小さいため、ここでは無視する。
 要注意物予測部14は、物体位置予測部13が求めた物体の予測位置に基づいて、その物体が、左映像および右映像の撮影時から認識遅延時間後に要注意物になるか否かを予測する。すなわち、要注意物予測部14は、左映像および右映像の撮影時から認識遅延時間後における自車両と物体と間の距離を予測し、その距離が予め定められた閾値以下と予測されれば、物体が要注意物になると予測する。以下、物体が左映像および右映像の撮影時から認識遅延時間後に要注意物になるか否かを予測する処理を、「要注意物予測処理」という。要注意物予測処理に要する時間も、映像解析の時間に比べると非常に小さいため、ここでは無視する。
 表示処理部15は、映像取得部11が取得した最新の左映像および右映像を、左映像表示装置31および右映像表示装置32に表示させる。ただし、要注意物予測部14により要注意物になると予測された物体がある場合、表示処理部15は、最新の左映像および右映像における要注意物の予測位置に注意喚起画像を合成し、注意喚起画像が合成された左映像および右映像を、左映像表示装置31および右映像表示装置32に表示させる。
 ここで、表示処理部15が左映像表示装置31および右映像表示装置32に表示させる左映像および右映像が、物体位置認識処理に用いられた左映像および右映像ではなく、映像取得部11が取得した最新の左映像および右映像であることが重要である。本実施の形態では、物体位置認識部12が物体位置認識処理に2フレーム分の時間を要するため、最新の左映像および右映像は、物体位置認識処理に用いられた左映像および右映像の2フレーム後の映像である。また、物体位置予測部13は、物体位置認識処理に用いられた左映像および右映像が撮影されてから2フレーム後の物体の位置を予測する。よって、物体位置予測部13は、表示処理部15が注意喚起画像を合成する最新の左映像および右映像における物体の位置を予測していることになる。
 その結果、2フレーム分の映像解析時間に起因する物体の位置の誤差が補正され、表示処理部15は、最新の左映像および右映像における要注意物の位置に、注意喚起画像を合成できる。また、表示処理部15が最新の左映像および右映像を左映像表示装置31および右映像表示装置32に表示させることで、左映像および右映像の表示に遅れが生じることも防止される。
 図3は、実施の形態1に係る運転支援装置10の動作を示すフローチャートである。図3に基づいて、運転支援装置10の動作を説明する。図3のフローは、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22から自車両周辺の映像(左映像および右映像)が運転支援装置10に入力されるごと、つまり1フレームごとに実行される。
 左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22が撮影した自車両周辺の映像が運転支援装置10に入力されると、映像取得部11がその映像を取得する(ステップS101)。そして、物体位置認識部12が、映像取得部11が取得した自車両周辺の映像を解析することにより、自車両周辺に存在する物体の位置を認識する(ステップS102)。
 次に、物体位置予測部13が、映像の撮影時から認識遅延時間後(ここでは2フレーム後)における物体の位置を予測する(ステップS103)。そして、要注意物予測部14が、物体位置予測部13が求めた物体の予測位置に基づいて、その物体が映像の撮影時から認識遅延時間後に要注意物になるか否かを予測する(ステップS104)。
 物体が映像の撮影時から認識遅延時間後に要注意物になると予測された場合(ステップS105でYES)、表示処理部15が、映像取得部11が取得した最新の映像における要注意物の予測位置に、注意喚起画像を合成する(ステップ106)。そして表示処理部15は、注意喚起画像が合成された映像を、左映像表示装置31および右映像表示装置32に表示させる(ステップS107)。
 一方、物体が映像の撮影時から認識遅延時間後に要注意物にならない予測された場合は(ステップS105でNO)、表示処理部15が、映像取得部11が取得した最新の映像を、注意喚起画像を合成させることなく、左映像表示装置31および右映像表示装置32に表示させる(ステップS108)。なお、ステップS108では、映像取得部11が取得した最新の映像に、透明化した注意喚起画像を合成してもよい。
 ここで、図4および図5を用いて、実施の形態1に係る運転支援装置10の動作を具体的に説明する。説明の簡単のため、以下では左後側方撮影カメラ21により撮影される左映像のみを用いて説明する。
 例えば、1フレーム間隔の時刻t1~t6において、図4(a)~図4(f)のような左映像が左後側方撮影カメラ21によって撮影され、映像取得部11に取得されるものとする。図4(a)~図4(f)には、自車両201のボディーの左側面と、自車両201の後方から接近する他車両202が映り込んでいる。特に、図4(d)~図4(f)では、自車両201と他車両202との間の距離が予め定められた閾値以下となっており、他車両202は要注意物になっている。また、図5(a)~図5(f)は、時刻t1~t6に、左映像表示装置31に表示される映像を示している。
 物体位置認識部12は、時刻t1で図4(a)の映像の解析を開始し、時刻t2で図4(b)の映像の解析を開始する。映像解析には2フレーム分の時間を要するため、物体位置認識部12は、時刻t3で物体位置認識部12は図4(a)の映像の解析を完了し、その結果、物体位置認識部12は、図4(a)の映像が撮影された時刻t1での他車両202の位置を認識する。また時刻t3では、物体位置認識部12は、図4(c)の映像の解析を開始する。
 さらに時刻t3では、物体位置予測部13が、図4(a)の映像が撮影された時刻t1の2フレーム後、すなわち時刻t3における他車両202の位置を予測し、要注意物予測部14が、他車両202が時刻t3において要注意物になるか否かを予測する。ここでは、他車両202は時刻t3において要注意物になっていないと予測される。その場合、表示処理部15は、図5(c)のように、時刻t3で取得された最新の映像(図4(c)の映像)をそのまま左映像表示装置31に表示させる。
 時刻t4では、物体位置認識部12は、図4(b)の映像の解析を完了し、図4(b)の映像が撮影された時刻t2での他車両202の位置を認識する。また時刻t4では、物体位置認識部12は、図4(d)の映像の解析を開始する。
 さらに時刻t4では、物体位置予測部13が、図4(b)の映像が撮影された時刻t2の2フレーム後、すなわち時刻t4における他車両202の位置を予測し、要注意物予測部14が、他車両202が時刻t4において要注意物になるか否かを予測する。ここでは、他車両202は時刻t4において要注意物になっていると予測される。その場合、表示処理部15は、図5(d)のように、時刻t4で取得された最新の映像(図4(d)の映像)における他車両202の予測位置に、注意喚起画像210を合成して、左映像表示装置31に表示させる。
 時刻t5および時刻t6でも、時刻t4と同様の動作が行われる。その結果、時刻t5には、図5(e)のように、時刻t5で取得された最新の映像(図4(e)の映像)における他車両202の予測位置に注意喚起画像210を合成した映像が、左映像表示装置31に表示される。また、時刻t6には、図5(f)のように、時刻t6で取得された最新の映像(図4(f)の映像)における他車両202の予測位置に注意喚起画像210を合成した映像が、左映像表示装置31に表示される。
 ここで、比較例として、図6(a)~図6(f)に、物体位置予測処理を行わずに、物体位置認識部12による映像解析の結果を左映像表示装置に表示させた場合の例を示す。この場合、物体位置認識部12は、時刻t4で取得された図4(d)の映像の解析を完了したとき、すなわち時刻t6で、初めて他車両202が要注意物であると判断するため、実施の形態1の運転支援装置10に比べ、物体が要注意物として検知されるタイミングが2フレーム分遅れる。また、比較例では、解析が完了した映像が左映像表示装置31に表示されるので、図6(a)~図6(f)と図4(a)~図4(f)とを比較して分かるように、実施の形態1の運転支援装置10に比べ、表示される映像も2フレーム分遅れることになる。
 それに対し、実施の形態1の運転支援システムでは、図5(a)~図5(f)と図4(a)~図4(f)とを比較して分かるように、他車両202が要注意物として検知されるタイミングにも、左映像表示装置31に表示される映像にも、遅れが生じない。それにより、物体の認識位置の誤差が抑制される。
 なお、本実施の形態では、自車両周辺の映像を撮影するカメラを、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22の2つとした例を示した。しかし、カメラの数は2つに限られない。例えば、運転者から自車両のルームミラーを通して見える方向を撮影する場合や、運転者から自車両のフロントガラスを通して見える方向を撮影する場合には、カメラは1つでもよい。
 本実施の形態では、左後側方撮影カメラ21が撮影した左映像と、右後側方撮影カメラ22が撮影した右映像とを、左映像表示装置31および右映像表示装置32の2つに分けて表示させる例を示した。しかし、表示装置の数も2つに限られず、例えば1つの表示装置に複数の映像を合成して表示させてもよい。例えば、表示処理部15が、複数のカメラで撮影した自車両周辺の映像を合成して、パノラマ映像またはサラウンドビュー映像を作成し、それを1つの表示装置に表示させてもよい。
 また、実施の形態1では、物体位置予測部13が設定する認識遅延時間を一定値(2フレーム固定)としたが、例えば、物体位置認識部12が解析する映像の内容によって物体位置認識処理に要する時間が変化する場合には、その変化に応じて、物体位置予測部13が認識遅延時間の設定値を変更するようにしてもよい。
 また、物体位置認識部12が認識した物体の位置の変化が小さい場合、すなわち、物体位置認識部12が前回認識した物体の位置と、今回認識した物体の位置との差が予め定められた閾値以下の場合には、物体の予測位置に変化がないものとみなして、物体位置予測部13による物体位置予測処理を省略してもよい。
 また、要注意物予測部14において、物体が映像の撮影時から認識遅延時間後に要注意物になるか否かを予測する方法は、状況に応じて変更されてもよい。例えば、自車両が高速で走行している場合や、自車両に対する物体の相対速度が大きい場合には、自車両の走行が物体の影響を受ける恐れのある範囲は広くなる。よって、自車両の速度または物体の相対速度が大きいほど、物体が要注意物として予測されやすくなるように予測方法を変更するとよい。具体的には、自車両の速度または自車両に対する物体の相対速度が大きいほど、物体が要注意物か否かの判断基準となる、自車両からの物体までの距離の閾値を、大きくするとよい。
 また、実施の形態1では、物体位置予測部13は、物体位置予測処理に要する時間を無視したが、その時間を加味して、認識遅延時間を設定してもよい。つまり、認識遅延時間は、物体位置認識部12が物体位置認識処理に要する時間と、物体位置予測部13が物体位置予測処理に要する時間との和に基づいて設定されてもよい。
 図5(d)~図5(f)に示した注意喚起画像210は、要注意物である他車両202の映像を囲む形状であったが、注意喚起画像210の形状はこれに限られない。例えば図7のように、注意喚起画像210は、要注意物である他車両202の映像を指し示す矢印でもよい。
 また、物体位置認識部12が、物体の位置だけでなく、大きさ、形状、色調なども認識するようにし、表示処理部15が、それらの認識結果に基づいて、注意喚起画像210の大きさ、形状、色調などを、要注意物である物体の映像に応じて変化させてもよい。例えば図5(d)~図5(f)では、他車両202の映像の大きさに合わせて、自車両201の大きさを変化させている。また図7では、注意喚起画像210の幅を、他車両202の映像の幅と同じに設定している。
 図8や図9のように、注意喚起画像210は、要注意物である他車両202の映像の外形に対応する形状としてもよい。図8は、注意喚起画像210の形状を他車両202の映像の形状と同じにした例である。図9は、注意喚起画像210の形状を他車両202の映像の形状と相似にし、さらに注意喚起画像210が他車両202の映像を取り囲むようにした例である。また、注意喚起画像210の色調を、他車両202の色調と合わせてもよい。さらに、他車両202が、パトカーや救急車など警光灯(回転灯)を点滅している車両である場合に、警光灯を模擬した注意喚起画像210が用いられてもよい。
 また、表示処理部15は、注意喚起画像210を一定時間だけ表示させて、その後は非表示化してもよい。あるいは、運転支援装置10に、運転者の状態(顔の向きや目の動きなど)を監視する装置を設け、運転者が注意喚起画像210を一定時間視認したと判断された場合に、表示処理部15が注意喚起画像210を表示化してもよい。また注意喚起画像210が消去された後に、他車両202が自車両201に異常接近することが予測された場合には、注意喚起画像210が再表示されてもよい。
 また、要注意物予測部14は、自車両から物体までの距離が閾値よりも大きい場合でも、その物体が新たに認識されたものであれば、一定時間、当該物体を要注意物とみなしてもよい。その場合、例えば他の道路やパーキングエリアなどから、他車両が自車両の走行中の道路に合流してきた場合に、その他車両の存在を示す注意喚起画像210が表示されるようになり、運転者が他車両に気付くのが遅れることを防止できる。
 また、物体位置予測部13は、物体位置予測処理において、物体が存在する位置の確率分布を算出してもよい。例えば、物体が他車両の場合、車両のハンドル、ブレーキおよびアクセルのそれぞれが操作される確率を表すモデルを予め用意しておき、当該モデルを用いることによって、映像の撮影時から認識遅延時間後における他車両の位置の確率分布は算出できる。この場合、物体の予測位置を、ピンポイントではなく、物体が存在する確率が一定値以上である領域として規定し、図10のように、その領域の形状を注意喚起画像210の形状としてもよい。また、図11のように、要注意物である物体(他車両202)が存在する位置の確率分布を表す確率密度の等高線の画像を、注意喚起画像210としてもよい。
 図12および図13は、それぞれ運転支援装置10のハードウェア構成の例を示す図である。図1に示した運転支援装置10の構成要素(映像取得部11、物体位置認識部12、物体位置予測部13、要注意物予測部14および表示処理部15)の各機能は、例えば図12に示す処理回路50により実現される。すなわち、運転支援装置10は、自車両に設置されたカメラが撮影した自車両周辺の映像を取得し、映像を解析することにより自車両周辺に存在する物体の位置を認識し、物体の位置の認識に要する時間に応じた認識遅延時間を設定し、映像の撮影時から認識遅延時間後における物体の予測位置を求め、物体の予測位置に基づいて、物体が映像の撮影時から認識遅延時間後に自車両の走行に影響する恐れのある要注意物になるか否かを予測し、取得した新たな映像における要注意物である物体の予測位置に、要注意物の存在を示す注意喚起画像を合成して、表示装置に表示させるための処理回路50を備える。処理回路50は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリに格納されたプログラムを実行するプロセッサ(中央処理装置(CPU:Central Processing Unit)、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、DSP(Digital Signal Processor)とも呼ばれる)を用いて構成されていてもよい。
 処理回路50が専用のハードウェアである場合、処理回路50は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、またはこれらを組み合わせたものなどが該当する。運転支援装置10の構成要素の各々の機能が個別の処理回路で実現されてもよいし、それらの機能がまとめて一つの処理回路で実現されてもよい。
 図13は、処理回路50がプログラムを実行するプロセッサ51を用いて構成されている場合における運転支援装置10のハードウェア構成の例を示している。この場合、運転支援装置10の構成要素の機能は、ソフトウェア等(ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせ)により実現される。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリ52に格納される。プロセッサ51は、メモリ52に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、運転支援装置10は、プロセッサ51により実行されるときに、自車両に設置されたカメラが撮影した自車両周辺の映像を取得する処理と、映像を解析することにより自車両周辺に存在する物体の位置を認識する処理と、物体の位置の認識に要する時間に応じた認識遅延時間を設定し、映像の撮影時から認識遅延時間後における物体の予測位置を求める処理と、物体の予測位置に基づいて、物体が映像の撮影時から認識遅延時間後に自車両の走行に影響する恐れのある要注意物になるか否かを予測する処理と、取得した新たな映像における要注意物である物体の予測位置に、要注意物の存在を示す注意喚起画像を合成する処理と、が結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ52を備える。換言すれば、このプログラムは、運転支援装置10の構成要素の動作の手順や方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。
 ここで、メモリ52は、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリー、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、HDD(Hard Disk Drive)、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVD(Digital Versatile Disc)およびそのドライブ装置等、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であってもよい。
 以上、運転支援装置10の構成要素の機能が、ハードウェアおよびソフトウェア等のいずれか一方で実現される構成について説明した。しかしこれに限ったものではなく、運転支援装置10の一部の構成要素を専用のハードウェアで実現し、別の一部の構成要素をソフトウェア等で実現する構成であってもよい。例えば、一部の構成要素については専用のハードウェアとしての処理回路50でその機能を実現し、他の一部の構成要素についてはプロセッサ51としての処理回路50がメモリ52に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。
 以上のように、運転支援装置10は、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。
 <実施の形態2>
 実施の形態1では、要注意物予測部14は、自車両の位置および姿勢(車体の向き)の変化が一定とみなして、要注意物予測処理を行っている。実施の形態2では、自車両の位置および姿勢の変化を予測することにより、要注意物予測処理の精度を向上させる。
 図14は、実施の形態2に係る運転支援システムの構成を示す図である。図14の運転支援システムの構成は、図1の構成に対し、運転支援装置10を車内LAN(Local Area Network)23に接続させると共に、運転支援装置10に自車両位置予測部16を追加したものである。
 自車両位置予測部16は、車内LAN23から得られる自車両の走行制御情報に基づいて、左映像および右映像の撮影時から認識遅延時間後における自車両の位置および姿勢を予測する。車内LAN23から得られる自車両の走行制御情報としては、例えば、ハンドル、アクセル、ブレーキ、シフトレバーなどの操作状況、速度センサ、加速度センサ、方位センサ、角速度センサなどの出力値、走行制御系(パワートレイン系)のECU(Electronic Control Unit)制御情報などがある。以下、自車両位置予測部16が予測した自車両の位置および姿勢を、それぞれ「自車両の予測位置」および「自車両の予測姿勢」という。
 実施の形態2の要注意物予測部14は、物体位置予測部13が求めた物体の予測位置と、自車両位置予測部16が求めた自車両の予測位置および予測姿勢とに基づいて、物体が左映像および右映像の撮影時から認識遅延時間後に要注意物になるか否かを予測する。自車両の予測位置および予測姿勢が加味されることで、自車両と物体との位置関係の予測精度が向上し、その結果、要注意物予測処理を高い精度で行うことができる。
 また、自車両に設置された左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22の向きは自車両の位置および姿勢の影響を受ける。そのため、本実施の形態では、物体位置予測部13が、自車両位置予測部16が求めた自車両の予測位置および予測姿勢から、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22が撮影する左映像および右映像の変化を予測し、その予測結果を加味して、物体位置予測処理を行ってもよい。それにより、物体の位置の予測精度が向上するため、要注意物予測処理の精度がさらに向上する。
 <実施の形態3>
 図15は、実施の形態3に係る運転支援システムの構成を示す図である。図15の運転支援システムの構成は、図1の構成に対し、運転支援装置10を自車両の周辺センサ24に接続させたものである。周辺センサ24は、超音波、電波、光などを用いて自車両周辺に存在する物体を検出し、検出した物体の自車両からの距離および方向を測定するセンサである。
 一般に、映像解析による物体認識は、超音波、電波、光などを用いた物体認識に比べ、形状、色彩、文字などの認識性能に優れる反面、距離の測定精度は劣る。そこで、実施の形態3の物体位置認識部12は、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22が撮影した左映像および右映像から認識した物体の位置を、周辺センサ24が検出した自車両から当該物体までの距離および方向に基づいて補正する。それにより、物体位置認識処理によって得られる物体の位置の精度を向上させることができる。
 <実施の形態4>
 図16は、実施の形態4に係る運転支援システムの構成を示す図である。図16の運転支援システムの構成は、図1の構成に対し、運転支援装置10に操作入力装置25を接続させると共に、運転支援装置10に撮影方向制御部17を追加したものである。
 実施の形態4において、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22は、その向きが調整可能に構成されている。操作入力装置25は、ユーザが左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22の向きを調整する操作を入力するためのユーザインタフェースである。撮影方向制御部17は、操作入力装置25に入力されるユーザの操作に基づいて、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22の向きを制御する。
 本実施の形態によれば、ユーザが、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22の撮影範囲(図2の撮影範囲SおよびS)、すなわち左映像表示装置31および右映像表示装置32に映像として表示される範囲を調整することができ、運転支援システムの利便性が向上する。
 <実施の形態5>
 図17は、実施の形態5に係る運転支援システムの構成を示す図である。図17の運転支援システムの構成は、図1の構成に対し、運転支援装置10に操作入力装置25を接続させると共に、運転支援装置10にトリミング部18およびトリミング範囲制御部19を追加したものである。
 実施の形態5では、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22の撮影範囲は固定されるが、その撮影範囲は広く設定されており、左映像表示装置31および右映像表示装置32に映像として表示される範囲は、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22の撮影範囲の一部分である。図18および図19に、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22の撮影範囲S,Sと、左映像表示装置31および右映像表示装置32に映像として表示される範囲(表示範囲)D,Dとの関係の例を示す。
 トリミング部18は、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22が撮影した左映像および右映像から、左映像表示装置31および右映像表示装置32に表示される部分を切り出すトリミングを行う。
 操作入力装置25は、トリミング部18が左映像および右映像からトリミングする範囲(すなわち図18および図19における表示範囲D,Dの位置)を調整する操作を入力するためのユーザインタフェースである。トリミング範囲制御部19は、操作入力装置25に入力されるユーザの操作に基づいて、トリミング部18が左映像および右映像からトリミングする範囲を制御する。この構成により、ユーザは、左映像表示装置31および右映像表示装置32に映像として表示される範囲を調整することができ、運転支援システムの利便性が向上する。
 実施の形態5によれば、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22の向きを変えるための駆動機構が不要であるため、低コスト且つ振動に強い構成で、実施の形態4と同様の効果を得ることができる。
 なお、物体位置認識部12が解析する映像の範囲は、左後側方撮影カメラ21および右後側方撮影カメラ22が撮影した左映像および右映像の全体でもよいし、トリミング部18によってトリミングされた左映像および右映像の一部分でもよい。左映像および右映像の全体を解析する場合、物体を検出可能な範囲が広くなるという効果が得られるが、解析のための演算負荷が増大する点に留意する必要がある。
 なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。
 本発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての態様において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。
 10 運転支援装置、11 映像取得部、12 物体位置認識部、13 物体位置予測部、14 要注意物予測部、15 表示処理部、16 自車両位置予測部、17 撮影方向制御部、18 トリミング部、19 トリミング範囲制御部、21 左後側方撮影カメラ、22 右後側方撮影カメラ、23 車内LAN、24 周辺センサ、25 操作入力装置、31 左映像表示装置、32 右映像表示装置、201 自車両、202 他車両、210 注意喚起画像。

Claims (17)

  1.  自車両に設置されたカメラが撮影した前記自車両周辺の映像を取得する映像取得部と、
     前記映像を解析することにより前記自車両周辺に存在する物体の位置を認識する物体位置認識部と、
     前記物体位置認識部が前記物体の位置の認識に要する時間に応じた認識遅延時間を設定し、前記映像の撮影時から前記認識遅延時間後における前記物体の予測位置を求める物体位置予測部と、
     前記物体の予測位置に基づいて、前記物体が前記映像の撮影時から前記認識遅延時間後に前記自車両の走行に影響する恐れのある要注意物になるか否かを予測する要注意物予測部と、
     前記映像取得部が取得した新たな映像における前記要注意物である物体の予測位置に、前記要注意物の存在を示す注意喚起画像を合成して、表示装置に表示させる表示処理部と、
    を備える運転支援装置。
  2.  前記要注意物予測部は、前記自車両の速度または前記自車両に対する前記物体の相対速度が大きいほど、前記物体が前記要注意物になると予測されやすくなるように予測方法を変更する、
    請求項1に記載の運転支援装置。
  3.  前記物体位置予測部は、前記映像の撮影時から前記認識遅延時間後に前記物体が存在する位置の確率分布を算出する、
    請求項1に記載の運転支援装置。
  4.  前記物体の予測位置は、前記映像の撮影時から前記認識遅延時間後に前記物体が存在する確率が一定値以上の領域として規定される、
    請求項3に記載の運転支援装置。
  5.  前記自車両の走行制御情報に基づいて、前記映像の撮影時から前記認識遅延時間後における前記自車両の予測位置および予測姿勢を求める自車両位置予測部をさらに備え、
     前記要注意物予測部は、前記自車両の予測位置および予測姿勢を加味して、前記物体が要注意物になるか否かを予測する、
    請求項1に記載の運転支援装置。
  6.  前記自車両の走行制御情報に基づいて、前記映像の撮影時から前記認識遅延時間後における前記自車両の予測位置および予測姿勢を求める自車両位置予測部をさらに備え、
     前記物体位置予測部は、前記自車両の予測位置および予測姿勢から前記映像の変化を予測し、予測された前記映像の変化を加味して、前記物体の予測位置を求める、
    請求項1に記載の運転支援装置。
  7.  前記物体位置認識部は、前記自車両に設置されたセンサが検出した前記自車両から前記物体までの距離および方向に基づいて、認識した前記物体の位置を補正する、
    請求項1に記載の運転支援装置。
  8.  前記物体位置予測部は、前記物体位置認識部が前記物体の位置の認識に要する時間の変化に応じて、前記認識遅延時間の設定値を変更する、
    請求項1に記載の運転支援装置。
  9.  前記物体位置予測部は、前記物体位置予測部による前記物体の位置の予測に要する時間を加味して、前記認識遅延時間を設定する、
    請求項1に記載の運転支援装置。
  10.  前記物体位置認識部が前回認識した前記物体の位置と今回認識した前記物体の位置との差が予め定められた閾値以下の場合、前記物体位置予測部は、前記物体の予測位置の変化がないものとみなす、
    請求項1に記載の運転支援装置。
  11.  前記注意喚起画像は、前記要注意物の映像を囲む形状、または、要注意物の映像を指し示す形状である、
    請求項1に記載の運転支援装置。
  12.  前記注意喚起画像は、前記要注意物の映像の外形に対応する形状である、
    請求項1に記載の運転支援装置。
  13.  前記表示処理部は、前記物体位置認識部が認識した前記要注意物の形状に基づいて、前記注意喚起画像を生成する、
    請求項12に記載の運転支援装置。
  14.  前記注意喚起画像は、前記要注意物の存在する確率が前記一定値以上の領域の形状である、
    請求項4に記載の運転支援装置。
  15.  前記カメラが撮影する映像は、前記自車両の運転者からサイドミラーまたはルームミラーを通して見える方向の映像である、
    請求項1に記載の運転支援装置。
  16.  前記自車両には前記カメラが複数設置されており、
     前記表示処理部は、複数の前記カメラが撮影した画像を合成した画像を前記表示装置に表示させる、
    請求項1に記載の運転支援装置。
  17.  運転支援装置における映像表示方法であって、
     前記運転支援装置の映像取得部が、自車両に設置されたカメラが撮影した前記自車両周辺の映像を取得し、
     前記運転支援装置の物体位置認識部が、前記映像を解析することにより前記自車両周辺に存在する物体の位置を認識し、
     前記運転支援装置の物体位置予測部が、前記物体位置認識部が前記物体の位置の認識に要する時間に応じた認識遅延時間を設定し、前記映像の撮影時から前記認識遅延時間後における前記物体の予測位置を求め、
     前記運転支援装置の要注意物予測部が、前記物体の予測位置に基づいて、前記物体が前記映像の撮影時から前記認識遅延時間後に前記自車両の走行に影響する恐れのある要注意物になるか否かを予測し、
     前記運転支援装置の表示処理部が、前記映像取得部が取得した新たな映像における前記要注意物である物体の予測位置に、前記要注意物の存在を示す注意喚起画像を合成して、表示装置に表示させる、
    映像表示方法。
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