(57)【要約】【課題】カメラにより撮影された撮影画像に移動する物体が含まれない場合であっても、物体の位置を把握できる技術を提供することを課題とする。【解決手段】物体検出装置１０において、ベクトル検出部１２は、撮影画像ｉｍＦから移動ベクトルＭＶを検出する。周囲移動物特定部１３は、車両１の速度と移動ベクトルＭＶに基づいて周囲移動物を検出する。推定部１４は、時刻ｔ１における対象周囲移動物の位置及び速度に基づいて、時刻ｔ２における対象周囲移動物の位置を推定する。遮蔽判断部１５は、推定位置に基づいて決定された追跡範囲内に位置する周囲移動物が時刻ｔ２に検出されない場合、対象周囲移動物が時刻ｔ２に遮蔽されたと判断する。対象周囲移動物が遮蔽されたと判断された場合、画像生成部１６は、周囲移動物の推定位置を含む位置推定画像を生成する。【選択図】図３
2020107063.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体に搭載されたカメラにより生成された撮影画像を任意の時間間隔で取得し、前記撮影画像から抽出された特徴点に基づいて前記撮影画像に含まれる物体の移動ベクトルを検出するベクトル検出部と、
前記移動体の速度と前記ベクトル検出部によって検出された移動ベクトルとに基づいて、前記移動体の周囲を移動する周囲移動物の位置及び速度を特定する周囲移動物特定部と、
前記周囲移動物特定部が第１時刻において対象周囲移動物の第１位置及び第１速度を特定した場合、特定された第１位置及び第１速度に基づいて、前記第１時刻よりも後の時刻である第２時刻における前記対象周囲移動物の推定位置である第２位置を推定する推定部と、
前記推定部によって推定された第２位置に基づいて追跡範囲を決定し、前記追跡範囲内に位置する周囲移動物が前記第２時刻において前記周囲移動物特定部によって検出されない場合、前記対象周囲移動物が前記第２時刻において遮蔽されていると判断する遮蔽判断部と、
前記対象周囲移動物が遮蔽されたと前記遮蔽判断部によって判断された場合、前記推定部によって推定された第２位置を示す位置推定画像を生成し、生成した位置推定画像を表示装置に出力する画像生成部と、を備える物体検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の物体検出装置であって、
前記推定部は、前記周囲移動物特定部によって特定された第１速度に基づいて、前記第２時刻における対象周囲移動物の移動方向を推定し、
前記画像生成部は、前記推定部によって推定された移動方向を示す位置推定画像を生成する、物体検出装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の物体検出装置であって、
前記対象周囲移動物が遮蔽されていると前記遮蔽判断部によって判断されている場合、前記推定部は、前記第２時刻よりも後の時刻である第３時刻における対象周囲移動物の推定位置である第３位置を推定し、
前記周囲移動物特定部が前記推定部によって推定された第３位置に基づいて決定された追跡範囲内に位置する周囲移動物を前記第３時刻に検出した場合、遮蔽判断部は、遮蔽されている対象周囲移動物が前記第３時刻に再検出されたと判断する、物体検出装置。
【請求項４】
請求項３に記載の物体検出装置であって、
前記対象周囲移動物が再検出されたと前記遮蔽判断部によって判断された場合、前記画像生成部は、前記位置推定画像の生成を停止する、物体検出装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の物体検出装置であって、
前記遮蔽判断部は、
前記第１時刻に撮影された撮影画像から取得された対象周囲移動物を示す特徴量を前記第２時刻に撮影された撮影画像から取得された周囲移動物を示す特徴量と比較し、その比較結果に基づいて前記対象周囲移動物が前記第２時刻に検出されたか否かを判断する特徴比較部、を含む物体検出装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の物体検出装置であって、
前記遮蔽判断部は、
前記対象周囲移動物の移動ベクトルを前記第２時刻に検出された周囲移動物の移動ベクトルと比較し、その比較結果に基づいて前記対象周囲移動物が第２時刻に検出されたか否かを判断するベクトル比較部、を含む物体検出装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の物体検出装置であって、さらに、
前記移動体が右折するか否かを予測する挙動予測部、を備え、
前記移動体が右折すると前記挙動予測部によって予測された場合、前記ベクトル検出部は、前記移動体の右方を撮影する右サイドカメラにより生成された右方撮影画像と、前記移動体の前方を撮影するフロントカメラにより撮影された前方撮影画像との各々から移動ベクトルを検出し、
前記周囲移動物特定部は、前記右方撮影画像から検出された移動ベクトルと前記前方撮影画像から検出された移動ベクトルとの少なくとも一方に基づいて、周囲移動物の位置及び速度を特定する、物体検出装置。
【請求項８】
移動体に搭載されたカメラにより生成された撮影画像を任意の時間間隔で取得し、前記撮影画像から抽出された特徴点に基づいて前記撮影画像に含まれる物体の移動ベクトルを検出する検出ステップと、
前記移動体の速度と前記検出された移動ベクトルとに基づいて、前記移動体の周囲を移動する周囲移動物の位置及び速度を特定する特定ステップと、
第１時刻において対象周囲移動物の第１位置及び第１速度が特定された場合、特定された第１位置及び第１速度に基づいて、第１時刻よりも後の時刻である第２時刻における前記対象周囲移動物の推定位置である第２位置を推定する推定ステップと、
前記推定された前記第２位置に基づいて追跡範囲を決定し、前記追跡範囲内に位置する周囲移動物が前記第２時刻において検出されない場合、前記対象周囲移動物が前記第２時刻において遮蔽されていると判断する判断ステップと、
前記対象周囲移動物が遮蔽されたと判断された場合、前記推定された第２位置を示す位置推定画像を生成し、生成した位置推定画像を表示装置に出力する出力ステップとを備える物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の周囲を移動する物体を検出する物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両等の移動体に搭載されたカメラから撮影画像を取得し、その取得した撮影画像を用いて移動体の周囲を移動する物体を検出する物体検出装置が知られている。例えば、特許文献１には、移動体に搭載される周囲環境認識装置が開示されている。周囲環境認識装置は、歩行者の身体の一部が駐車中の車両によって隠されている場合であっても、この歩行者を検出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１４２７６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、歩行者と移動体に搭載されたカメラとの位置関係によっては、このカメラが歩行者を撮影できないケースが発生する。例えば、大型トラックが、歩行者と移動体に搭載されたカメラと間に位置する場合、移動体に搭載されたカメラは、歩行者が撮影された撮影画像を生成できない。特許文献１に係る周囲環境認識装置は、歩行者が撮影画像に含まれていない場合、歩行者等の移動する物体を認識することができない。
【０００５】
上記問題点に鑑み、本発明は、カメラにより撮影された撮影画像に移動する物体が含まれない場合であっても、物体の位置を把握できる物体検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の発明は、ベクトル検出部と、周囲移動物特定部と、推定部と、遮蔽判断部と、画像生成部とを備える。ベクトル検出部は、移動体に搭載されたカメラにより生成された撮影画像を任意の時間間隔で取得し、撮影画像から抽出された特徴点に基づいて撮影画像に含まれる物体の移動ベクトルを検出する。周囲移動物特定部は、移動体の速度とベクトル検出部によって検出された移動ベクトルとに基づいて、移動体の周囲を移動する周囲移動物の位置及び速度を特定する。周囲移動物特定部が第１時刻において対象周囲移動物の第１位置及び第１速度を特定した場合、推定部は、特定された第１位置及び第１速度に基づいて、第２時刻における対象周囲移動物の推定位置である第２位置を推定する。第２時刻は、第１時刻よりも後の時刻である。遮蔽判断部は、推定部によって推定された第２位置に基づいて追跡範囲を決定する。追跡範囲内に位置する周囲移動物が第２時刻において周囲移動物特定部によって検出されない場合、遮蔽判断部は、対象周囲移動物が第２時刻において遮蔽されていると判断する。画像生成部は、対象周囲移動物が遮蔽されたと遮蔽判断部によって判断された場合、推定部によって推定された第２位置を示す位置推定画像を生成し、生成した位置推定画像を表示装置に出力する。
【０００７】
第１の発明によれば、推定部が、第１時刻に特定された対象周囲移動物の位置及び速度に基づいて、第２時刻における対象周囲移動物の位置を推定する。遮蔽判断部が、推定位置と第２時刻に検出された周囲移動物の位置とに基づいて、対象周囲移動物が第２時刻に遮蔽されたか否かを判断する。対象周囲移動物が遮蔽されたと判断された場合、第２時刻における対象周囲移動物の推定位置が表示装置に表示される。これにより、周囲移動物がカメラにより撮影された撮影画像に含まれない場合であっても、移動体の運転者は、周囲移動物の位置を把握することができる。
【０００８】
第２の発明は、第１の発明であって、推定部は、周囲移動物特定部によって特定された第１速度に基づいて、第２時刻における対象周囲移動物の移動方向を推定する。画像生成部は、推定部によって推定された移動方向を示す位置推定画像を生成する。
【０００９】
第２の発明によれば、遮蔽された周囲移動物の移動方向が位置推定画像において示される。これにより、移動体の運転者は、遮蔽された周囲移動物の位置だけでなく、移動方向を把握することができる。
【００１０】
第３の発明は、第１又は第２の発明であって、対象周囲移動物が遮蔽されていると遮蔽判断部によって判断されている場合、推定部は、第３時刻における対象周囲移動物の推定位置である第３位置を推定する。第３時刻は、第２時刻よりも後の時刻である。周囲移動物特定部が推定部によって推定された第３位置に基づいて決定された追跡範囲内に位置する周囲移動物を第３時刻に検出した場合、遮蔽判断部は、遮蔽されている対象周囲移動物が第３時刻に再検出されたと判断する。
【００１１】
第３の発明によれば、遮蔽された対象周囲移動物が再検出されたか否かを判断することができる。これにより、遮蔽された対象周囲移動物が再検出されたにもかかわらず、対象周囲移動物の遮蔽が継続していると誤って判断することを防ぐことができる。
【００１２】
第４の発明は、第３の発明であって、対象周囲移動物が再検出されたと遮蔽判断部によって判断された場合、画像生成部は、位置推定画像の生成を停止する。
【００１３】
第４の発明によれば、対象周囲移動物が再び検出された場合、位置推定画像の生成を停止する。これにより、位置推定画像が表示されなくなるため、移動体の運転者は、対象周囲移動物が再び検出されたことを容易に認識できる。
【００１４】
第５の発明は、第１〜第４の発明のいずれかであって、遮蔽判断部は、特徴比較部を含む。特徴比較部は、第１時刻に撮影された撮影画像から取得された対象周囲移動物を示す特徴量を第２時刻に撮影された撮影画像から取得された周囲移動物を示す特徴量と比較し、その比較結果に基づいて対象周囲移動物が第２時刻に検出されたか否かを判断する。
【００１５】
第２時刻に検出された周囲移動物が対象周囲移動物と異なるにも関わらず、第２時刻に検出された周囲移動物の位置が対象周囲移動物の推定位置に対応する場合がある。第５の発明によれば、特徴比較部が、対象周囲移動物を示す特徴量を、第２時刻に検出された周囲移動物を示す特徴量と比較する。これにより、対象周囲移動物が第２時刻に検出されたと誤って判断することを防ぐことができる。
【００１６】
第６の発明は、第１〜第５の発明のいずれかであって、遮蔽判断部は、ベクトル比較部を含む。対象周囲移動物の移動ベクトルを第２時刻に検出された周囲移動物の移動ベクトルと比較し、その比較結果に基づいて対象周囲移動物が第２時刻に検出されたか否かを判断する。
【００１７】
第２時刻に検出された周囲移動物が対象周囲移動物と異なるにも関わらず、第２時刻に検出された周囲移動物の位置が対象周囲移動物の推定位置に対応する場合がある。第６の発明によれば、ベクトル比較部が対象周囲移動物の移動ベクトルを、第２時刻に検出された周囲移動物の移動ベクトルと比較する。これにより、対象周囲移動物が第２時刻に検出されたと誤って判断することを防ぐことができる。
【００１８】
第７の発明は、第１〜第６の発明のいずれかであって、さらに、挙動予測部を備える。挙動予測部は、移動体が右折するか否かを予測する。移動体が右折すると挙動予測部によって予測された場合、ベクトル検出部は、移動体の右方を撮影する右サイドカメラにより生成された右方撮影画像と、移動体の前方を撮影するフロントカメラにより撮影された前方撮影画像との各々から移動ベクトルを検出する。周囲移動物特定部は、右方撮影画像から検出された移動ベクトルと前方撮影画像から検出された移動ベクトルとの少なくとも一方に基づいて、周囲移動物の位置及び速度を特定する。
【００１９】
第７の発明によれば、移動体が右折すると予測された場合に、周囲移動物特定部は、右サイドカメラによって撮影された右方撮影画像から周囲移動物を検出する。これにより、移動体が右折する時に、移動体が周囲移動物に接触することを抑制できる。
【００２０】
第８の発明は、  第８の発明は、物体検出方法であって、検出ステップと、特定ステップと、推定ステップと、判断ステップと、出力ステップとを備える。検出ステップは、移動体に搭載されたカメラにより生成された撮影画像を任意の時間間隔で取得し、撮影画像から抽出された特徴点に基づいて撮影画像に含まれる物体の移動ベクトルを検出する。特定ステップは、移動体の速度と検出された移動ベクトルとに基づいて、移動体の周囲を移動する周囲移動物の位置及び速度を特定する。推定ステップは、第１時刻において対象周囲移動物の第１位置及び第１速度が特定された場合、特定された第１位置及び第１速度に基づいて、第２時刻における対象周囲移動物の推定位置である第２位置を推定する。第２時刻は、第１時刻よりも後の時刻である。推定された第２位置に基づいて追跡範囲を決定し、追跡範囲内に位置する周囲移動物が第２時刻において検出されない場合、判断ステップは、対象周囲移動物が第２時刻において遮蔽されていると判断する。出力ステップは、対象周囲移動物が遮蔽されたと判断された場合、推定された第２位置を示す位置推定画像を生成し、生成した位置推定画像を表示装置に出力する。
【００２１】
第８の発明は、第１の発明に用いられる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、カメラにより撮影された撮影画像に移動する物体が含まれない場合であっても、物体の位置を把握できる物体検出装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施の形態に係る物体検出装置が搭載された車両の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図１に示す車両の俯瞰図である。
【図３】図１に示す物体検出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図４】図３に示す遮蔽判断部の構成を示す機能ブロック図である。
【図５】図１に示す物体検出装置と周囲移動物との位置関係の変化の一例を示す図である。
【図６】図３に示す画像生成部により生成された強調画像の一例を示す図である。
【図７】図３に示す画像生成部により生成された位置推定画像の一例を示す図である。
【図８】図１に示す物体検出装置１０の動作を示すフローチャートである。
【図９】図８に示す周囲移動物検出処理のフローチャートである。
【図１０】図８に示す遮蔽判断処理のフローチャートである。
【図１１】図１に示す状態テーブルの一例を示す図である。
【図１２】図４に示す位置判断部により設定される追跡範囲の一例を示す図である。
【図１３】図１に示す状態テーブルの他の例を示す図である。
【図１４】図８に示す画像生成処理のフローチャートである。
【図１５】ＣＰＵバス構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００２５】
［１．構成］
［１．１．車両１の構成］
図１は、本発明の一実施の形態に係る物体検出装置１０を搭載する車両１の構成を示す機能ブロック図である。図１は、物体検出装置１０が物体を検出するために用いられる車両１の構成を示しており、その他の車両１の構成を省略している。
【００２６】
図１を参照して、車両１は、例えば、自動車である。車両１は、車体１Ｄと、左前輪１ＦＬと、右前輪１ＦＲと、左後輪１ＢＬと、右後輪１ＢＲと、車軸２Ｆと、車軸２Ｂと、パワーステアリング装置３と、ステアリングホイール４とを備える。
【００２７】
左前輪１ＦＬは、車体１Ｄの左前方に配置される。右前輪１ＦＲは、車体１Ｄの右前方に配置される。左前輪１ＦＬ及び右前輪１ＦＲは、車両１の駆動輪であり、車体１Ｄの前方に配置された車軸２Ｆを回転軸として回転する。車軸２Ｆは、車両１のドライブシャフトであり、図示しないエンジンの出力を左前輪１ＦＬ及び右前輪１ＦＲに伝える。
【００２８】
左前輪１ＦＬ及び右前輪１ＦＲは、車両１の操舵輪である。パワーステアリング装置３は、ステアリングホイール４の回転トルクに基づいて、左前輪１ＦＬ及び右前輪１ＦＲの舵角を変化させる。ステアリングホイール４は、車両１の運転者によって操作される。
【００２９】
左後輪１ＢＬは、車体１Ｄの左後方に配置される。右後輪１ＢＲは、車体１Ｄの右後方に配置される。左後輪１ＢＬ及び右後輪１ＢＲは、車体１Ｄの後方に配置された車軸２Ｂを回転軸として回転する。
【００３０】
車両１は、さらに、回転角センサ５と、車速検出部６と、方向指示スイッチ７と、フロントカメラ８Ｆと、左サイドカメラ８Ｌと、リアカメラ８Ｂと、右サイドカメラ８Ｒと、表示装置９と、物体検出装置１０とを備える。
【００３１】
回転角センサ５は、ステアリングホイール４と接続されたステアリングシャフト４ａの回転量４Ｒを検出し、その検出した回転量４Ｒを物体検出装置１０に出力する。
【００３２】
車速検出部６は、左前輪１ＦＬの単位時間当たりの回転量を検出し、その検出した回転量に基づいて車両１の速さ６Ｓを算出する。車速検出部６は、その算出した速さ６Ｓを物体検出装置１０に出力する。
【００３３】
方向指示スイッチ７は、車両１の旋回方向を周囲に知らせる際に運転者によって操作される。図示しない右ウィンカー又は左ウィンカーが、方向指示スイッチ７から出力される方向指示信号７Ｓに従って点滅する。方向指示スイッチ７は、右ウィンカー又は左ウィンカーの点滅を指示する方向指示信号７Ｓを物体検出装置１０に出力する。
【００３４】
フロントカメラ８Ｆは、車両１の前方の景色を撮影して前方撮影画像ｉｍＦを生成し、その生成した前方撮影画像ｉｍＦを物体検出装置１０に供給する。リアカメラ８Ｂは、車両１の後方の景色を撮影して後方撮影画像ｉｍＢを生成し、その生成した後方撮影画像ｉｍＢを物体検出装置１０に供給する。
【００３５】
左サイドカメラ８Ｌは、車両１の左方の景色を撮影して左方撮影画像ｉｍＬを生成し、その生成した左方撮影画像ｉｍＬを物体検出装置１０に供給する。右サイドカメラ８Ｒは、車両１の右方の景色を撮影して右方撮影画像ｉｍＲを生成し、その生成した右方撮影画像ｉｍＲを物体検出装置１０に供給する。
【００３６】
本実施の形態において、撮影画像は、静止画像であるフレームである。車両１に搭載されたカメラの各々は、撮影画像を任意の時間間隔で生成して、その生成した撮影画像を物体検出装置１０に出力する。
【００３７】
表示装置９は、液晶表示装置等の薄型パネルであり、車両１の運転者から見やすい位置に配置される。例えば、表示装置９は、車両１のスピードメータの近傍に配置される。表示装置９は、物体検出装置１０から出力される画像を表示する。
【００３８】
物体検出装置１０は、車両１に搭載されたカメラにより撮影された撮影画像を用いて、周囲移動物を検出する。周囲移動物は、車両１の周囲を移動する物体であり、例えば、歩行者、自転車及び車両などである。物体検出装置１０は、周囲移動物を検出した場合、周囲移動物の存在を示す画像を生成して、表示装置９に出力する。これにより、車両１の運転者は、周囲移動物の存在を容易に認識できる。物体検出装置１０の構成及び動作の詳細については、後述する。
【００３９】
［１．２．ワールド座標系の定義］
図２は、図１に示す車両１の俯瞰図である。図２を参照して、物体検出装置１０が使用するワールド座標系を説明する。
【００４０】
ワールド座標系の原点Ｏｗは、車両１の重心である。Ｘ軸は、車両１の直進方向に延び、車両１の重心を通る直線である。Ｘ軸の正方向は、車両１の後端面から前端面に向かう方向であり、車両１の前方に相当する。Ｘ軸の負方向は、車両１の後方に相当する。
【００４１】
Ｙ軸は、車両１の直進方向及び鉛直方向の両者に垂直な方向に延び、車両１の重心を通る直線である。Ｙ軸の正方向は、車両１の左側面から右側面に向かう方向であり、車両１の右方に相当する。Ｙ軸の負方向は、車両１の左方に相当する。
【００４２】
［１．３．カメラの配置］
図２を参照して、フロントカメラ８Ｆは、車両１の前端にあるナンバープレート取付位置の近傍に設けられ、その光軸８ＦａはＸ軸の正方向に向けられている。リアカメラ８Ｂは、車両１の後端にあるナンバープレート取付位置の近傍に設けられ、その光軸８ＢａはＸ軸の負方向に向けられている。フロントカメラ８Ｆ及びリアカメラ８Ｂの取付位置は、Ｘ軸上であることが望ましいが、Ｘ軸からずれた位置であってもよい。
【００４３】
左サイドカメラ８Ｌは左のドアミラー１Ｅに設けられ、その光軸８ＬａはＹ軸の負方向に向けられている。右サイドカメラ８Ｒは右のドアミラー１Ｅに設けられ、その光軸８ＲａはＹ軸の正方向に向けられている。
【００４４】
車両１に搭載された各カメラのレンズは、１８０°以上の画角αを有する。従って、物体検出装置１０は、車両１の全周囲にわたって周囲移動物を検出できる。
【００４５】
［１．４．物体検出装置１０の構成］
図３は、図１に示す物体検出装置１０の構成を示す機能ブロック図である。図３を参照して、物体検出装置１０は、挙動予測部１１と、ベクトル検出部１２と、周囲移動物特定部１３と、推定部１４と、遮蔽判断部１５と、画像生成部１６と、記憶部１７とを備える。
【００４６】
挙動予測部１１は、方向指示信号７Ｓを方向指示スイッチ７から取得し、その取得した方向指示信号７Ｓに基づいて、車両１が右折するか否かを予測する。
【００４７】
ベクトル検出部１２は、右サイドカメラ８Ｒにより撮影された右方撮影画像ｉｍＲを任意の時間間隔で取得し、その取得した右方撮影画像ｉｍＲから特徴点を抽出する。特徴点は、例えば、エッジ強度である。ベクトル検出部１２は、抽出した特徴点に基づいて、右方撮影画像ｉｍＲから移動ベクトルＭＶを検出する。ベクトル検出部１２は、右方撮影画像ｉｍＲを右サイドカメラから取得するたびに、移動ベクトルＭＶを検出する処理を繰り返す。ベクトル検出部１２は、その検出した移動ベクトルＭＶを、周囲移動物特定部１３と遮蔽判断部１５とに出力する。
【００４８】
周囲移動物特定部１３は、ステアリングシャフト４ａの回転角４Ｒを回転角センサ５から受け、車両１の速さ６Ｓを車速検出部６から受ける。周囲移動物特定部１３は、その受けた回転角４Ｒと、その受けた速さ６Ｓとに基づいて、車両１の速度を算出する。本実施の形態において、車両１の速度は、ワールド座標系におけるベクトル量である。
【００４９】
周囲移動物特定部１３は、移動ベクトルＭＶを受け、その受けた移動ベクトルＭＶと算出した速度とに基づいて、周囲移動物を検出する。周囲移動物特定部１３は、周囲移動物を検出した場合、周囲移動物の位置Ｐ＿ｗｄ及び速度Ｖ＿ｗｄを特定し、その特定した周囲移動物の位置Ｐ＿ｗｄ及び速度Ｖ＿ｗｄを推定部１４に出力する。位置Ｐ＿ｗｄは、ワールド座標系における周囲移動物の位置を示す。速度Ｖ＿ｗｄは、ワールド座標系における周囲移動物の速度を示す。
【００５０】
周囲移動物特定部１３は、周囲移動物を検出した場合、周囲移動物の輝度情報Ｌを右方撮影画像ｉｍＲから抽出する。周囲移動物特定部１３は、抽出した輝度情報Ｌを遮蔽判断部１５に出力する。
【００５１】
推定部１４は、時刻ｔ１に検出された周囲移動物の位置Ｐ＿ｗｄ及び速度Ｖ＿ｗｄを周囲移動物特定部１３から受ける。推定部１４は、その受けた位置Ｐ＿ｗｄ及び速度Ｖ＿ｗｄに基づいて、時刻ｔ２における周囲移動物の位置を推定する。時刻ｔ２は、時刻ｔ１よりも後の時刻であり、時刻ｔ１の次に撮影画像を取得する時刻である。推定部１４は、時刻ｔ２における周囲移動物の推定位置Ｅ（ｔ２）を遮蔽判断部１５に出力する。推定位置は、ワールド座標系で記述される。
【００５２】
遮蔽判断部１５は、推定位置Ｅ（ｔ２）を推定部１４から受け、時刻ｔ２に検出された周囲移動物の位置Ｐ＿ｗｄを周囲移動物特定部１３から受ける。時刻ｔ２に検出された周囲移動物とは、時刻ｔ２に生成された撮影画像から周囲移動物特定部１４によって検出された物体である。遮蔽判断部１５は、その受けた推定位置Ｅ（ｔ２）と、時刻ｔ２に検出された周囲移動物の位置Ｐ＿ｗｄとに基づいて、時刻ｔ１に検出された周囲移動物が時刻ｔ２において遮蔽されたか否かを判断する。
【００５３】
時刻ｔ１に検出された周囲移動物が時刻ｔ２にいて遮蔽されたと遮蔽判断部によって判断された場合、画像生成部１６は、位置推定画像４２を生成する。位置推定画像４２は、遮蔽されたと判断された周囲移動物の推定位置Ｅ（ｔ２）を示す画像である。位置推定画像は、周囲移動物の推定位置Ｅ（ｔ２）を示すマークが俯瞰画像上に重畳されることにより生成される。俯瞰画像は、車両１の全周囲の状況を示す画像であり、車両１に搭載されたカメラによって生成された撮影画像から生成される。画像生成部１６は、その生成した位置推定画像４２を表示装置９に出力する。
【００５４】
記憶部１７は、揮発性又は不揮発性の記憶装置であり、状態テーブル２０及び３０を記憶する。状態テーブル２０は、時刻ｔ１に検出された周囲移動物と、時刻ｔ１において遮蔽された周囲移動物とを記録する。状態テーブル３０は、時刻ｔ２に検出された周囲移動物と、時刻ｔ２において遮蔽された周囲移動物とを記録する。状態テーブル２０及び３０の詳細は、後述する。
【００５５】
このように、物体検出装置１０は、時刻ｔ１に検出された周囲移動物が時刻ｔ２において遮蔽されたと判断した場合、遮蔽された周囲移動物の時刻t２における位置を推定する。物体検出装置は、遮蔽された周囲移動物の推定位置を示す位置推定画像を表示装置９に出力する。車両１の運転者は、車両１を右折させる際に、表示装置９に表示された位置推定画像を参照することにより、遮蔽された周囲移動物の位置を把握できる。
【００５６】
｛遮蔽判断部１５の構成｝
図４は、図３に示す遮蔽判断部１５の構成を示す機能ブロック図である。図４を参照して、遮蔽判断部１５は、位置判断部１５１と、特徴比較部１５２と、ベクトル比較部１５３と、記録部１５４とを備える。
【００５７】
位置判断部１５１は、時刻ｔ１に検出された周囲移動物の推定位置Ｅ（ｔ２）を推定部１４から取得し、時刻ｔ２に検出された周囲移動物の位置Ｐ＿ｗｄを周囲移動物特定部１３から取得する。位置判断部１５１は、取得した推定位置Ｅ（ｔ２）が取得した位置Ｐ＿ｗｄとずれている場合、時刻ｔ１に検出された周囲移動物が遮蔽されたと判断する。これにより、位置判断部１５１は、時刻ｔ１に検出された周囲移動物が遮蔽されたか否かを高い精度で判断できる。
【００５８】
特徴比較部１５２は、時刻ｔ１に検出された周囲移動物の輝度情報Ｌと、時刻ｔ２に検出された周囲移動物の輝度情報Ｌとを周囲移動物特定部１３から取得する。特徴比較部１５２は、取得した２つの輝度情報Ｌを比較し、その比較結果に基づいて、時刻ｔ１に検出された周囲移動物が時刻ｔ２においても検出されたから否かを判断する。これにより、物体検出装置１０は、時刻ｔ１に検出された周囲移動物が時刻ｔ２に検出されたと誤って判断することを防ぐことができる。
【００５９】
ベクトル比較部１５３は、時刻ｔ１に検出された周囲移動物の移動ベクトルＭＶと、時刻ｔ２に検出された周囲移動物の移動ベクトルＭＶとをベクトル検出部１２から取得する。ベクトル比較部１５３は、時刻ｔ１に検出された周囲移動物の移動ベクトルＭＶを、取時刻ｔ２に検出された周囲移動物の移動ベクトルＭＶと比較する。ベクトル比較部１５３は、比較結果に基づいて、時刻ｔ１に検出された周囲移動物が時刻ｔ２においても検出されたから否かを判断する。これにより、物体検出装置１０は、時刻ｔ１に検出された周囲移動物が時刻ｔ２に検出されたと誤って判断することを防ぐことができる。
【００６０】
記録部１５４は、位置判断部１５１、特徴比較部１５２及びベクトル比較部１５３の各々の判断結果に基づいて、周囲移動物の情報を状態テーブルに記録する。
【００６１】
［２．物体検出装置１０の動作］
［２．１．動作概略］
図５は、図１に示す物体検出装置１０と周囲移動物との位置関係の変化の一例を示す図である。図５を参照して、時刻ｔ０は、時刻ｔ１よりも前の時刻である。時刻ｔ３は、時刻ｔ２よりも後の時刻である。
【００６２】
図５において、時刻ｔ０〜ｔ３の各々における車両１と、時刻ｔ２及びｔ３の各々における車両５０とを示している。図５において、時刻ｔ０〜ｔ３の各々における歩行者Ａ及びＢを示している。時刻ｔ０、時刻ｔ１及びｔ３における車両５０の表示は省略されている。また、フロントカメラ８Ｆ及び右サイドカメラ８Ｒのサイズを誇張して表現している。なお、動作概略の説明において、歩行者Ｂに関する説明を省略する。
【００６３】
時刻ｔ０から時刻ｔ１までの期間と、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間とは、フレーム間隔に相当する。フレーム間隔は、車両１に搭載されたカメラが撮影画像を生成する時間間隔である。時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間は、少なくとも３つの右方撮影画像ｉｍＲを右サイドカメラ８Ｒから取得できる時間である。説明の便宜上、図５に示す車両及び歩行者の移動量を誇張して表現している。
【００６４】
時刻ｔ０から時刻ｔ３にかけて、車両１は、交差点Ｑで右折するために、右折専用レーンＫ１を北方向に移動する。車両５０は、右折専用レーンＫ１の対向車線Ｋ２を南方向に移動する。歩行者Ａは、対向車線Ｋ２よりも東に設けられた歩道Ｋ３を北方向に歩いている。
【００６５】
（時刻ｔ１）
車両１に搭載された物体検出装置１０は、時刻ｔ１に生成された右方撮影画像ｉｍＲを時刻ｔ０に生成された右方撮影画像ｉｍＲと比較し、その比較結果に基づいて、歩行者Ａを時刻ｔ１に検出する。
【００６６】
物体検出装置１０は、歩行者Ａを時刻ｔ１に検出した場合、時刻ｔ１における歩行者Ａの位置Ｐ＿ｗｄ及び速度Ｖ＿ｗｄを特定する。物体検出装置１０は、時刻ｔ１に検出された歩行者Ａを強調する枠を、時刻ｔ１に生成された前方撮影画像ｉｍＦ上に重畳することにより、強調画像を生成する。表示装置９は、物体検出装置１０により生成された強調画像を表示する。
【００６７】
図６は、図３に示す画像生成部１６により生成された強調画像４１の一例を示す図である。図６に示す強調画像４１において、時刻ｔ１に検出された歩行者Ａを強調する枠Ｗが、時刻ｔ１に生成された右方撮影画像ｉｍＦ上に描かれている。車両１の運転者は、表示された強調画像４１を参照することにより、歩行者Ａの存在を容易に確認できる。
【００６８】
再び、図５を参照して、物体検出装置１０は、時刻ｔ１における歩行者Ａの位置Ｐ＿ｗｄ及び速度Ｖ＿ｗｄに基づいて、時刻ｔ２における歩行者Ａの推定位置Ｅ（ｔ２）及び推定移動方向Ｄ（ｔ２）を決定する。
【００６９】
（時刻ｔ２）
物体検出装置１０は、時刻ｔ２に生成された右方撮影画像ｉｍＲを時刻ｔ１に生成された右方撮影画像ｉｍＲと比較し、その比較結果に基づいて、時刻ｔ２における周囲移動物を検出する。図５に示すように、車両５０が、時刻ｔ２において車両１と歩行者Ａとの間に位置しているため、右サイドカメラ８Ｒは、時刻ｔ２において歩行者Ａを撮影できない。この結果、物体検出装置１０は、時刻ｔ２において歩行者Ａを検出しない。
【００７０】
物体検出装置１０は、時刻ｔ２に検出された周囲移動物のうち、歩行者Ａに対応する周囲移動物を歩行者Ａの推定位置Ｅ（ｔ２）に基づいて特定できない。この場合、物体検出装置１０は、歩行者Ａが遮蔽されたと判断し、歩行者Ａの推定位置Ｅ（ｔ２）及び推定移動方向Ｄ（ｔ２）を示す位置推定画像を生成する。
【００７１】
図７は、図３に示す画像生成部１６により生成された位置推定画像４２の一例を示す図である。図７に示す位置推定画像４２は、時刻ｔ２に生成される。図７に示すように、位置推定画像４２は、車両１の俯瞰画像４２Ａの上に、歩行者Ａの推定位置Ｅ（ｔ２）及び歩行者Ａの推定移動方向Ｄ（ｔ２）の各々を示すマークを重畳した画像である。俯瞰画像４２Ａは、車両１に搭載された４台のカメラによって時刻ｔ２に生成された撮影画像から生成される。
【００７２】
時刻ｔ１に検出された歩行者Ａが時刻ｔ２に検出されない場合であっても、車両１の運転者は、位置推定画像４２を参照することにより、時刻ｔ２における歩行者Ａの位置を把握できる。車両１の運転者が車両１を交差点Ｑで右折させる際に、車両１が歩行者Ａと衝突する可能性を低減することができる。
【００７３】
［２．２．動作フロー］
［２．２．１．全体動作］
図８は、図１に示す物体検出装置１０の動作を示すフローチャートである。挙動予測部１１が、車両１の右折を予測した場合、物体検出装置１０は、図８に示す処理を繰り返し実行する。
【００７４】
挙動予測部１１は、右ウィンカーの点滅を指示する方向指示信号７Ｓを方向指示スイッチ７から受けた場合、車両１が右折すると予測する。
【００７５】
あるいは、挙動予測部１１は、車両１が右折専用レーンＫ１を走行している場合、車両１が右折すると予測してもよい。例えば、挙動予測部１１は、フロントカメラ８Ｆにより生成された撮影画像ｉｍＦから右折を示す白線矢印を検出する処理を繰り返す。挙動予測部１１は、右折を示す白線矢印を検出した場合、車両１が右折専用レーンＫ１を走行していると判断する。
【００７６】
以下、図５及び図８を参照しながら、物体検出装置１０が、時刻ｔ２に生成された右方撮影画像ｉｍＲから周囲移動物を検出する場合を例にして、物体検出装置１０の全体動作を説明する。
【００７７】
物体検出装置１０は、右方撮影画像ｉｍＲを右サイドカメラ８Ｒから取得するまで待機する（ステップＳ１）。物体検出装置１０は、時刻ｔ２に生成された右方撮影画像ｉｍＲを取得した場合（ステップＳ１においてＹｅｓ）、時刻ｔ２に生成された右方撮影画像ｉｍＲから周囲移動物を検出する（ステップＳ２）。具体的には、車両６０と、歩行者Ａ及びＢが、周囲移動物として時刻ｔ２に生成された右方撮影画像ｉｍＲから検出される。
【００７８】
図５を参照して、車両５０は、時刻ｔ２において、右サイドカメラ８Ｒと歩行者Ａとの間を走行しているため、右サイドカメラ８Ｒの視野の大半を占める。このため、物体検出装置１０は、時刻ｔ２に検出された車両５０の大きさが予め定められた大きさを超えると判断し、時刻ｔ２に検出された車両５０を除外する。あるいは、検出された周囲移動物の速度Ｖ＿ｗｄの大きさが、所定の速さを超える場合、検出された周囲移動物を遮蔽判断の対象から除外してもよい。車道を走行する車両は、遮蔽されたか否かの判断対象ではないためである。以下の説明では、車両５０が周囲移動物に該当しない。
【００７９】
物体検出装置１０は、周囲移動物を時刻ｔ２に検出した後に、検出した周囲移動物の時刻ｔ３における位置及び移動方向を推定する（ステップＳ３）。
【００８０】
物体検出装置１０は、時刻ｔ１に検出された周囲移動物が時刻ｔ２において遮蔽されたか否かを判断する遮蔽判断処理を実行する（ステップＳ４）。物体検出装置１０は、時刻ｔ２において遮蔽されている周囲移動物と、時刻ｔ１から追跡している周囲移動物との各々に関する情報を、状態テーブル３０に記録する。
【００８１】
また、遮蔽判断処理（ステップＳ４）の結果、時刻ｔ２において新たに検出された周囲移動物が特定される。物体検出装置１０は、時刻ｔ２において新たに検出された周囲移動物を状態テーブル３０に記録する（ステップＳ５）。物体検出装置１０は、遮蔽判断処理（ステップＳ４）の結果に基づいて、強調画像４１又は位置推定画像４２を生成する（ステップＳ６）。ステップＳ６で生成された画像は、表示装置９に出力される。
【００８２】
［２．２．２．周囲移動物の検出（ステップＳ２）］
図９は、図８に示す周囲移動物検出処理（ステップＳ２）のフローチャートである。図９を参照しながら、時刻ｔ１に生成された右方撮影画像ｉｍＲから周囲移動物を検出する場合を例にして、ステップＳ２を詳しく説明する。
【００８３】
ベクトル検出部１２は、時刻ｔ１に生成された右方撮影画像ｉｍＲを、時刻ｔ０に生成された右方撮影画像ｉｍＲと比較して、移動ベクトルＭＶを検出する（ステップＳ２１）。移動ベクトルＭＶは、具体的には、オプティカルフローであり、右方撮影画像ｉｍＲの画素位置を定義する画素座標に従って記述される。オプティカルフローを検出するアルゴリズムは周知であるため、その詳細な説明を省略する。なお、ベクトル検出部１２は、パーティクルフィルタを用いて移動ベクトルＭＶを検出してもよい。つまり、移動ベクトルＭＶを検出するアルゴリズムは特に限定されない。
【００８４】
周囲移動物特定部１３は、ステップＳ１１で検出された移動ベクトルＭＶに基づいて、時刻ｔ１における周囲移動物を特定する（ステップＳ２２）。この結果、歩行者Ａ及びＢが、時刻ｔ１に検出される。
【００８５】
具体的には、周囲移動物特定部１３は、ベクトル検出部１２から受けた移動ベクトルＭＶのうち、一の移動ベクトルＭＶを選択する。周囲移動物特定部１３は、選択した移動ベクトルＭＶの始点を中心した所定半径の円の中にあり、かつ、選択した移動ベクトルＭＶの特徴と同じ特徴を有する移動ベクトルＭＶを抽出する。これにより、同じ特徴を有する複数の移動ベクトルＭＶがグルーピングされる。周囲移動物特定部１３は、移動ベクトルＭＶをグルーピングする処理を繰り返すことにより、同じ特徴を有する複数の移動ベクトルＭＶの集合を周囲移動物として特定する。特定された周囲移動物の領域は、例えば、移動ベクトルの始点を繋ぐことにより形成される。ステップＳ２２で特定される周囲移動物は、移動ベクトルと同様に、右方撮影画像ｉｍＲの画素座標で記述される。
【００８６】
周囲移動物特定部１３は、周囲移動物を検出した場合、右方撮影画像ｉｍＲの画素のうち、ステップＳ２２で特定した周囲移動物の領域に含まれる画素の輝度を、輝度情報Ｌを生成する。
【００８７】
周囲移動物特定部１３は、ステップＳ２２で特定された周囲移動物の時刻ｔ１における位置Ｐ＿ｗｄを特定する（ステップＳ２３）。具体的には、周囲移動物特定部１３は、画素座標で記述された周囲移動物の位置に基づいて、ワールド座標系における周囲移動物の位置Ｐ＿ｗｄを特定する。図５に示すように、フロントカメラ８Ｆは、時刻ｔ１において、歩行者Ａを撮影可能である。このため、前方撮影画像ｉｍＦを例にして、周囲移動物の位置を特定する原理を説明する。
【００８８】
図６を参照して、車両１に固定されたフロントカメラ８Ｆが平らな地平面を撮影する場合、フロントカメラ８Ｆの視野に含まれる地平面における任意の位置は、前方撮影画像ｉｍＦの画素と１対１で対応する。このことは、周囲移動物特定部１３は、前方撮影画像ｉｍＦにおける物体の位置を、ワールド座標系の座標値に変換できることを意味する。
【００８９】
図６に示す前方撮影画像ｉｍＦにおいて、左上頂点が原点である画素座標系を定義する。Ｐｘ軸は、前方撮影画像ｉｍＦの水平方向に延びる。Ｐｙ軸は、前方撮影画像ｉｍＦの垂直方向に延びる。
【００９０】
図６に示す前方撮影画像ｉｍＦは、歩行者Ａを含む。前方撮影画像ｉｍＦに含まれる歩行者Ａを形成する画素のうち、最も大きいＰｙ座標値を有する画素が、前方撮影画像ｉｍＦにおいて歩行者Ａが地平面に接している位置を示す。従って、周囲移動物特定部１３は、前方撮影画像ｉｍＦにおいて歩行者Ａを形成する画素の中で、最も大きいＰｙ座標値を有する画素を特定することにより、歩行者Ａの位置Ｐ＿ｗｄを特定できる。周囲移動物特定部１３は、時刻ｔ１に検出された歩行者Ａの位置Ｐ＿ｗｄを、上記の原理を用いて特定する。時刻ｔ１に検出された歩行者Ｂの位置Ｐ＿ｗｄも、同様に特定される。
【００９１】
なお、ワールド座標系における周囲移動物の位置を特定することができれば、ステップＳ２３で用いられるアルゴリズムは上記に限定されない。
【００９２】
周囲移動物特定部１３は、ステップＳ２３で特定された周囲移動物の移動ベクトルＭＶに基づいて、時刻ｔ１における周囲移動物の速度Ｖ＿ｗｄを特定する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４の結果、時刻ｔ１における歩行者Ａ及びＢの各々の速度Ｖ＿ｗｄが特定される。
【００９３】
具体的には、周囲移動物特定部１３は、時刻ｔ１に検出された歩行者Ａに対応する移動ベクトルの始点及び終点の各々の座標を、ワールド座標系の座標値に変換する。周囲移動物特定部１３は、変換された始点から変換された終点までのベクトル量を、時刻ｔ１における歩行者Ａの速度Ｖ＿ｗｄとして決定する。時刻ｔ１における歩行者Ｂの速度も、同様に特定される。
【００９４】
［２．２．３．位置推定（ステップＳ３）］
再び、図８を参照する。周囲移動物特定部１３は、時刻ｔ１に検出された周囲移動物の位置Ｐ＿ｗｄ及び速度Ｖ＿ｗｄに基づいて、時刻ｔ２における周囲移動物の位置Ｅ（ｔ２）を推定する（ステップＳ３）。
【００９５】
具体的には、時刻ｔ１における歩行者Ａの速度Ｖ＿ｗｄは、時刻ｔ０における歩行者Ａの位置Ｐ＿ｗｄから時刻ｔ１における歩行者Ａの位置Ｐ＿ｗｄまでの移動量である。この場合、推定部１４は、時刻ｔ１に検出された歩行者Ａの速度Ｖ＿ｗｄの始点を、時刻ｔ１における歩行者Ａの位置Ｐ＿ｗｄに平行移動させる。推定部１４は、平行移動された速度Ｖ＿ｗｄがさし示す位置を、時刻ｔ２における歩行者Ａの推定位置Ｅ（ｔ２）に決定する。
【００９６】
［２．２．４．遮蔽判断処理（ステップＳ４）］
図１０は、図８に示す遮蔽判断処理（ステップＳ４）のフローチャートである。時刻ｔ２に生成された右方撮影画像ｉｍＲから周囲移動物を検出する処理（ステップＳ２）が終了した場合を例にして、遮蔽判断処理（ステップＳ４）を説明する。
【００９７】
遮蔽判断処理（ステップＳ４）を、第１及び第２のパターンに分けて説明する。第１のパターンは、歩行者Ａが時刻ｔ２に遮蔽されたと判断する処理である。第２のパターンは、歩行者Ｂを時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけて追跡できていると判断する処理である。その他のパターンについては、後述する。
【００９８】
（歩行者Ａの遮蔽判断（第１パターン））
図１０を参照して、遮蔽判断部１５は、時刻ｔ１における周囲移動物の状態を示す状態テーブル２０から、周囲移動物を１つ選択する（ステップＳ４０１）。
【００９９】
図１１は、図３に示す状態テーブル２０の一例を示す図である。図１１を参照して、歩行者Ａの検出結果は、検出番号「１」のレコードに記録される。歩行者Ｂの検出結果は、検出番号「２」のレコードに記録される。
【０１００】
検出番号は、時刻ｔ１に検出された周囲移動物の識別番号である。位置は、ワールド座標系における周囲移動物の位置Ｐ＿ｗｄを示す。推定位置は、時刻ｔ２における周囲移動物の推定位置であり、図３に示す位置推定処理（ステップＳ３）で求められる。速度は、ワールド座標系における周囲移動物の速度Ｖ＿ｗｄを示す。移動ベクトルは、時刻ｔ０における右方撮影画像ｉｍＲを時刻ｔ１における右方撮影画像ｉｍＲと比較することにより取得された移動ベクトルのうち、各周囲移動物に対応するベクトルである。
【０１０１】
状態フラグは、時刻ｔ１において周囲移動物が検出されたか否かを示す。状態フラグが「０」である場合、周囲移動物が時刻ｔ１に生成された右方撮影画像ｉｍＲから検出されたことを示す。状態フラグが「１」である場合、周囲移動物が時刻ｔ０に検出された周囲移動物の推定位置により特定されていることを示す。検出画像は、周囲移動物が検出された画像を示す。
【０１０２】
第１パターンにおいて、遮蔽判断部１５は、歩行者Ａが時刻ｔ２に遮蔽されたか否かを判断する。ステップＳ４０１では、歩行者Ａが状態テーブル２０から選択される。
【０１０３】
遮蔽判断部１５において、位置判断部１５１が、ステップＳ４０１で選択された歩行者Ａの推定位置Ｅ（ｔ２）を基準として、追跡範囲を設定する（ステップＳ４０２）。
【０１０４】
図１２は、歩行者Ａの推定位置Ｅ（ｔ２）を基準にして設定される追跡範囲の一例を示す図である。図１２を参照して、位置判断部１５１は、時刻ｔ２における歩行者Ａの推定位置Ｅ（ｔ２）を中心とした円を追跡範囲Ｈに設定する。追跡範囲Ｈの半径Ｒｈは、位置判断部１５１に予め設定されている。
【０１０５】
再び図１０を参照して、位置判断部１５１は、ステップＳ４０２で設定された追跡範囲Ｈ内に位置する周囲移動物が、時刻ｔ２に検出されたか否かを判断する（ステップＳ４０３）。図１２を参照して、時刻ｔ２に検出された車両５０及び歩行者Ｂは、追跡範囲Ｈの外に位置する（ステップＳ４０３においてＮｏ）。つまり、図１２は、時刻ｔ１に検出された歩行者Ａに対応する周囲移動物が、時刻ｔ２において検出されなかったことを示す。この場合、位置判断部１５１は、時刻ｔ１に検出された歩行者Ａが時刻ｔ２において歩行者Ａと別の物体によって遮蔽されたと判断する（ステップＳ４１０）。
【０１０６】
なお、遮蔽判断部１５は、歩行者Ａを遮蔽する物体を特定しなくてもよい。物体検出装置１０は、遮蔽された歩行者Ａの推定位置を車両１の運転者に示すことができればよいためである。
【０１０７】
記録部１５４は、位置判断部１５１によるステップＳ４１０の判断を受けて、時刻ｔ２における歩行者Ａの推定位置Ｅ（ｔ２）を、時刻ｔ２における状態テーブル３０に記録する（ステップＳ４１１）。
【０１０８】
記録部１５４は、次の検出時刻である時刻ｔ３における歩行者Ａの推定位置を記録する（ステップＳ４１２）。時刻ｔ３における歩行者Ａの位置の推定は、推定部１４によって行われる。推定部１４は、時刻ｔ２における推定位置Ｅ（ｔ２）と、時刻ｔ１における歩行者Ａの速度Ｖ＿ｗｄとを用いて、次の取得時刻における推定位置を決定する。ステップＳ４１２で行われる位置推定は、ステップＳ１３における位置推定と同じである。
【０１０９】
図１３は、時刻ｔ２における周囲移動物の状態を示す状態テーブル３０の一例を示す図である。図１３において、検出番号「１」のレコードは、歩行者Ａを示す。図１３に示す歩行者Ａのレコードは、図１２に示す歩行者Ａのレコードと比較して、位置、推定位置及び状態フラグが異なる。図１３に示す歩行者Ａのレコードにおいて、位置は、図５に示す推定位置Ｅ（ｔ２）である。推定位置は、ステップＳ４１２で推定された時刻ｔ３における歩行者Ａの推定位置である。また、状態フラグは、時刻ｔ２において歩行者Ａが遮蔽されていることを示す「１」である。
【０１１０】
図１３に示す歩行者Ａのレコードは、図１２に示す歩行者Ａのレコードと比較して、速度及び移動ベクトルが同じである。歩行者Ａが時刻ｔ２に検出されておらず、時刻ｔ１に検出された歩行者Ａの速度Ｖ＿ｗｄ及び移動ベクトルＭＶが引き続き用いられるためである。
【０１１１】
図１３に示す状態テーブル３０において、２つのレコードが記録されている。歩行者Ａのレコードが状態テーブル３０に記録された時点で、歩行者Ｂを示す検出番号「２」のレコードは、状態テーブル３０に記録されていない。検出番号「２」のレコードは、歩行者Ｂが選択された場合（ステップＳ４０１）に記録される。
【０１１２】
ステップＳ４１２の後に、遮断検出部１５は、図１１に示す状態テーブル２０において、選択されていない周囲移動物があるか否かを判断する（ステップＳ４０９）。検出番号「２」のレコードが未選択であるため（ステップＳ４０９においてＮｏ）、遮蔽判断部１５は、ステップＳ４０１に戻る。
【０１１３】
（歩行者Ｂの追跡判断（第２パターン））
遮蔽判断部１５が、歩行者Ｂを時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけて追跡できていると判断する処理を説明する。図１０を参照して、遮蔽判断部１５は、状態テーブル２０から、歩行者Ｂを選択する（ステップＳ４０１）。
【０１１４】
位置判断部１５１は、ステップＳ４０１で選択された歩行者Ｂの推定位置を基準として、追跡範囲を設定する（ステップＳ４０２）。位置判断部１５１は、歩行者Ｂの推定位置を基準として設定された追跡範囲内に位置する周囲移動物が時刻ｔ２に検出されたか否かを判断する（ステップＳ４０３）。
【０１１５】
上述のように、周囲移動物はフレームごとに検出され、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間は、フレーム取得間隔に相当する。歩行者Ｂの速度が時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間に変化した場合であっても、時刻ｔ２における歩行者Ｂの位置と、時刻ｔ２における歩行者Ｂの推定位置との差は、わずかである。このため、時刻ｔ２に検出された歩行者Ｂの位置は、歩行者Ｂの推定位置を基準として設定された追跡範囲内に位置する（ステップＳ４０３においてＹｅｓ）。この場合、特徴比較部１５２が、ステップＳ４０４を実行する。
【０１１６】
特徴比較部１５２は、時刻ｔ１における歩行者Ｂの輝度情報Ｌを、時刻ｔ２における歩行者Ｂの輝度情報Ｌと比較する（ステップＳ４０４）。具体的には、特徴比較部１５２は、時刻ｔ１における歩行者Ｂの輝度情報Ｌから、時刻ｔ１における歩行者Ｂの平均輝度を算出する。平均輝度は、歩行者Ｂが検出された領域における１画素あたりの輝度の平均値である。時刻ｔ２における歩行者Ｂの平均輝度も、同様に算出される。
【０１１７】
特徴比較部１５２は、時刻ｔ１における平均輝度と時刻ｔ２における平均輝度との差分絶対値を算出する。特徴比較部１５２は、算出した差分絶対値が予め設定された輝度閾値よりも小さいか否かを判断する。時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間は、フレーム取得間隔に相当する。従って、歩行者Ｂの輝度が時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間にかけて変化した場合であっても、歩行者Ｂの輝度変化はわずかである。差分絶対値が輝度閾値よりも小さい場合、特徴比較部１５２は、時刻ｔ１における歩行者Ｂの輝度情報が時刻ｔ２における歩行者Ｂが一致すると判断する（ステップＳ４０４においてＹｅｓ）。この場合、ベクトル比較部１５３がステップＳ４０５を実行する。
【０１１８】
ベクトル比較部１５３は、時刻ｔ１における歩行者Ｂの移動ベクトルを時刻ｔ２における歩行者Ｂの移動ベクトルと比較する（ステップＳ４０５）。以下、時刻ｔ１における歩行者Ｂの移動ベクトルを、単に「時刻ｔ１の移動ベクトル」と記載する。時刻ｔ２における歩行者Ｂの移動ベクトルを、単に「時刻ｔ２の移動ベクトル」と記載する。ベクトル比較部１５３は、下記の２つの条件が満たされた場合、２つの移動ベクトルが一致すると判断する。
【０１１９】
第１の条件は、２つの移動ベクトルの向きが一致することである。ベクトル比較部１５３は、時刻ｔ１の移動ベクトルと時刻ｔ２の移動ベクトルとがなす角の大きさを算出する。時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間は、フレーム取得間隔に相当する。歩行者Ｂの移動ベクトルが時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけて変化した場合であっても、向きの変化はわずかであると考えられる。従って、算出した角の大きさが予め設定された角度閾値よりも小さい場合、ベクトル比較部１５３は、第１条件が満たされると判断する。
【０１２０】
第２の条件は、２つの移動ベクトルの大きさが一致することである。ベクトル比較部１５３は、時刻ｔ１の移動ベクトルの大きさと時刻ｔ２の移動ベクトルの大きさとの差分絶対値を算出する。ベクトル比較部１５３は、その算出した差分絶対値を予め設定された大きさ閾値と比較する。歩行者Ｂの移動ベクトルの大きさが時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけて変化した場合であっても、移動ベクトルの大きさの変化はわずかであると考えられる。従って、その算出した差分絶対値が大きさ閾値よりも小さい場合、ベクトル比較部１５３は、第２条件が満たされると判断する。
【０１２１】
第１の条件及び第２の条件の両者が満たされる場合、ベクトル比較部１５３は、時刻ｔ１の移動ベクトルが時刻ｔ２の移動ベクトルと一致すると判断する（ステップＳ４０５においてＹｅｓ）。この場合、遮蔽判断部１５は、時刻ｔ１に検出された歩行者Ｂの位置が推定位置であるか否かを判断する（ステップＳ４０６）。
【０１２２】
図１１を参照して、歩行者Ｂのレコードに記録された状態フラグは、時刻ｔ１に検出されたことを示している。時刻ｔ１に検出された歩行者Ｂの位置が推定位置でないため（ステップＳ４０６においてＮｏ）遮蔽判断部１５は、時刻ｔ１に検出された歩行者Ｂを時刻ｔ２において追跡できていると判断する（ステップＳ４１４）。
【０１２３】
歩行者Ｂが時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけて追跡できている場合、記録部１５４は、図１３に示す状態テーブル３０に、時刻ｔ２に検出された歩行者Ｂの情報を記録する（ステップＳ４１４）。時刻ｔ２に歩行者Ｂが検出されているため、時刻ｔ２における歩行者Ｂの状態フラグは、「０」である。
【０１２４】
その後、遮蔽判断部１５は、時刻ｔ１に検出された全ての周囲移動物を選択したため（ステップＳ４０９においてＹｅｓ）、図１０に示す処理を終了する。
【０１２５】
（輝度又は移動ベクトルが一致しない場合）
歩行者Ａ及びＢとは別の周囲移動物が時刻ｔ２に検出された場合を想定する。この想定の下にいて、他の周囲移動物が、歩行者Ｂの時刻ｔ２における推定位置に基づく追跡範囲内に偶然に位置する場合がある（ステップＳ４０３においてＹｅｓ）。
【０１２６】
この場合、時刻ｔ２に検出された他の周囲移動物の輝度情報Ｌは、時刻ｔ１に検出された歩行者Ｂの輝度情報Ｌと一致しない（ステップＳ４０４においてＮｏ）。他の周囲移動物は、歩行者Ｂと異なる物体であるためである。あるいは、時刻ｔ２に検出された周囲移動物の移動ベクトルは、時刻ｔ１に検出された歩行者Ｂの移動ベクトルと一致しない（ステップＳ４０５においてＮｏ）。他の周囲移動物は、歩行者Ｂと異なる動きをするためである。
【０１２７】
輝度情報が一致しない場合（ステップＳ４０４においてＮｏ）、又は、移動ベクトルが一致しない場合（ステップＳ４０５においてＮｏ）、遮蔽判断部１５は、追跡範囲内に位置する周囲移動物が、時刻ｔ１に検出された歩行者Ｂではないと判断する（ステップＳ４１３）。記録部１５４は、時刻ｔ２に検出された他の周囲移動物を状態テーブル３０に記録する。具体的には、記録部１５４は、図１３に示す状態テーブル３０に記録された歩行者Ｂの情報に代えて、時刻ｔ２に検出された他の周囲移動物の情報を記録する（ステップＳ４０８）。
【０１２８】
［２．２．５．新規登録処理（ステップＳ５）］
遮蔽判断処理（ステップＳ４）の後に、記録部１５４は、新規登録（ステップＳ５）を実行する。時刻ｔ２に検出された周囲移動物が、遮蔽判断処理（ステップＳ４）で状態テーブル３０に記録されなかった場合、記録部１５４は、この周囲移動物が時刻ｔ２において新たに検出されたと判断する。記録部１５４は、ステップＳ５において、時刻ｔ２において新たに検出された周囲移動物を、状態テーブル３０に記録する。
【０１２９】
［２．２．６．画像生成処理（ステップＳ６）］
記録部１５４は、ステップＳ５の後に、時刻ｔ２における状態テーブル３０を画像生成部１６に出力する。画像生成部１６は、記録部１５４から受けた状態テーブル３０に基づいて、強調画像４１又は位置推定画像４２を生成する（図８に示すステップＳ６）。
【０１３０】
図１４は、図８に示す画像生成処理（ステップＳ６）のフローチャートである。画像生成部１６は、状態テーブル３０を記録部１５４から受けた場合、図１４に示す処理を開始する。
【０１３１】
図１４を参照して、画像生成部１６は、記録部１５４から受けた状態テーブル３０が「遮蔽」と記録された状態フラグを含むか否かを判断する（ステップＳ６１）。
【０１３２】
状態テーブル３０が「遮蔽」と記録された状態フラグを含む場合（ステップＳ５１においてＹｅｓ）、画像生成部１６は、位置推定画像４２の生成を決定する（ステップＳ６２）。画像生成部１６は、車両１に搭載されたカメラの各々によって時刻ｔ２に撮影された撮影画像を用いて、俯瞰画像を生成する（ステップＳ６３）。画像生成部１６は、時刻ｔ２に検出された周囲移動物の位置を示すマークと、遮蔽された周囲移動物の推定位置を示すマークと、遮蔽された周囲移動物の推定移動方向を示すマークとを、ステップＳ６３で生成された俯瞰画像の上に重畳する（ステップＳ６４）。ステップＳ６４の結果、位置推定画像４２が生成される。
【０１３３】
画像生成部１６が、図１３に示す状態テーブル３０を用いる場合、時刻ｔ２における歩行者Ａの推定位置を示すマークと、時刻ｔ２における歩行者Ｂの位置を示すマークとを、俯瞰画像の上に重畳する。この結果、図７に示す位置推定画像４２が生成される。
【０１３４】
ステップＳ６１の説明に戻る。状態テーブル３０が「遮蔽」と記録された状態フラグを含まない場合（ステップＳ６１においてＮｏ）、画像生成部１６は、強調画像４１の生成を決定する（ステップＳ６５）。この場合、画像生成部１６は、時刻ｔ２における前方撮影画像ｉｍＦを取得する。画像生成部１６は、状態テーブル３０を参照して、時刻ｔ２に検出された周囲移動物の位置を示すマークを、取得した前方撮影画像ｉｍＦ上に重畳する。この結果、強調画像４１が生成される。なお、時刻ｔ２に検出された周囲移動物の位置によっては、時刻ｔ２に検出された周囲移動物のマークを前方撮影画像ｉｍＦに重畳できない場合がある。この場合、周囲移動物の位置を示すマークの重畳は省略される。
【０１３５】
画像生成部１６は、ステップＳ６で生成した強調画像４１又は位置推定画像４２を、表示装置９に出力する。画像生成部１６は、状態テーブル３０が「遮蔽」と記録された状態フラグを含むか否かによって、表示装置９に出力する画像を決定する。位置推定画像４２は、周囲移動物が遮蔽されたと判断された場合に表示装置９に表示される。従って、車両１の運転者は、車両１に搭載されたカメラによって撮影された撮影画像に移動物が含まれない場合であっても、移動物の位置を把握できる。
【０１３６】
［２．２．７．遮蔽された歩行者Ａが再び検出された場合］
図５を参照して、右サイドカメラ８Ｒは、時刻ｔ３において歩行者Ａを撮影可能である。物体検出装置１０は、時刻ｔ３における歩行者Ａの推定位置Ｅ（ｔ３）と、時刻ｔ３に検出された歩行者Ａの位置Ｐ＿ｗｄとに基づいて、時刻ｔ２において遮蔽された歩行者Ａが時刻ｔ３において再び検出されたと判断する。
【０１３７】
以下、遮蔽された周囲移動物を再び検出する場合における物体検出装置１０の動作を、歩行者Ａを例にして説明する。
【０１３８】
図８を参照して、物体検出装置１０は、時刻ｔ３に生成された右方撮影画像ｉｍＲを取得し（ステップＳ１においてＹｅｓ）、時刻ｔ３に生成された右方撮影画像ｉｍＲから歩行者Ａを検出する（ステップＳ２）。推定部１４は、時刻ｔ３の次の取得時刻における歩行者Ａの位置を推定する（ステップＳ３）。次の取得時刻における歩行者Ａの推定位置は、図５において省略されている。
【０１３９】
遮蔽判断部１５は、図１０に示す遮蔽判断処理（ステップＳ４）を実行する。遮蔽判断部１５は、時刻ｔ３の直前の取得時刻に生成された状態テーブルから、歩行者Ａを選択する（ステップＳ４０１）。直前の取得時刻における歩行者Ａの推定位置は、図５において省略されている。以下、直前の取得時刻を、便宜的に、「時刻ｔ３ｐ」と記載する。
【０１４０】
位置判断部１５１は、時刻ｔ３における歩行者Ａの推定位置Ｅ（ｔ３）を、時刻ｔ３ｐに生成された状態テーブルから取得する。位置判断部１５１は、取得した推定位置Ｅ（ｔ３）に基づいて、追跡範囲を設定する（ステップＳ４０２）。
【０１４１】
時刻ｔ３に検出された歩行者Ａが、推定位置Ｅ（ｔ３）に基づいて設定された追跡範囲内に位置する場合、特徴比較部１５２が、時刻ｔ３に検出された歩行者Ａの輝度情報Ｌを、時刻ｔ１における歩行者Ａの輝度情報Ｌと比較する（ステップＳ４０４）。歩行者Ａが、時刻ｔ１から時刻ｔ３までの期間において検出されていないためである。
【０１４２】
特徴比較部１５２が、時刻ｔ３に検出された歩行者Ａの輝度情報Ｌが時刻ｔ１における歩行者Ａの輝度情報Ｌと一致すると判断する（ステップＳ４０４においてＹｅｓ）。時刻ｔ３に検出された歩行者Ａと、時刻ｔ１に検出された歩行者Ａとは、同一人物であるためである。この場合、ベクトル比較部１５３が、時刻ｔ３に検出された歩行者Ａの移動ベクトルを、時刻ｔ１における歩行者Ａの移動ベクトルと比較する（ステップＳ４０５）。状態テーブル３０が、時刻ｔ１に生成された右方撮影画像ｉｍＲから検出された歩行者Ａの移動ベクトルを記録しているためである。
【０１４３】
ベクトル比較部１５３が、時刻ｔ３に検出された歩行者Ａの移動ベクトルが時刻ｔ１における歩行者Ａの移動ベクトルと一致すると判断する（ステップＳ４０５においてＹｅｓ）。時刻ｔ３に検出された歩行者Ａと時刻ｔ１に検出された歩行者Ａと同一人物である場合、時刻ｔ１から時刻ｔ３にかけての歩行者Ａの移動ベクトルの変化はわずかであると考えられるためである。
【０１４４】
移動ベクトルが一致すると判断された場合、遮蔽判断部１５は、状態テーブル３０がステップＳ４０１でされた歩行者Ａの位置として推定位置を記録しているか否かを判断する（ステップＳ４０６）。状態テーブル３０において、歩行者Ａの状態フラグは「推定」である。状態テーブル３０が歩行者Ａの推定位置を記録しているため（ステップＳ４０６においてＹｅｓ）、遮蔽判断部１５は、歩行者Ａが再検出されたと判断する（ステップＳ４０７）。この場合、記録部１５４は、時刻ｔ３に検出された歩行者Ａの情報を、時刻ｔ３に生成される状態テーブルに記録する（ステップＳ４０８）。歩行者Ａのレコードにおいて、状態フラグは、歩行者Ａが時刻ｔ３に生成された右方撮影画像ｉｍＲから検出されたことを示す「０」である。
【０１４５】
時刻ｔ３において、新規登録処理（ステップＳ５）は省略される。時刻ｔ３に新たに検出された周囲移動物が存在しないためである。時刻ｔ３における状態テーブル４０は、「推定」と記録された状態フラグを含まない。このため、画像生成部１６は、時刻ｔ３における状態テーブル４０に基づいて、強調画像４１を生成する（ステップＳ６）。
【０１４６】
歩行者Ａが時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間において遮蔽されているため、表示装置９は、この期間において位置推定画像４２を出力する。時刻ｔ３において、歩行者Ａが再検出されるため、表示装置９は、時刻ｔ３において、強調画像４１を表示する。表示装置９に表示される画像が、周囲移動物が遮蔽されたか否かに基づいて切り替わるため、車両１の運転者は、周囲移動物が遮蔽されたか否かを容易に確認できる。
【０１４７】
［変形例］
上記実施の形態において、特徴比較部１５２が、時刻ｔ１に検出された周囲移動物の輝度情報Ｌを時刻ｔ２に検出された周囲移動物の輝度情報と比較する例を説明したが、これに限られない。特徴比較部１５２は、撮影画像から検出された周囲移動物の特徴量を比較すればよい。特徴比較部１５２は、例えば、エッジ強度や、ＨＯＧ特徴量、色情報などを周囲移動物の特徴量として用いることができる。
【０１４８】
上記実施の形態において、遮蔽判断部１５が、特徴比較部１５２及びベクトル比較部１５３を含む例を説明したが、これに限られない。遮蔽判断部１５は、特徴比較部１５２及びベクトル比較部１５３の少なくとも一方を備えてもよい。あるいは、遮蔽判断部１５は、特徴比較部１５２及びベクトル比較部１５３の両者を備えなくてもよい。
【０１４９】
上記実施の形態において、周囲移動物特定部１３が、回転角４Ｒ及び速さ６Ｓに基づいて、車両１の速度を算出する例を説明したが、これに限られない。周囲移動物特定部１３は、物体検出装置１０以外の装置から車両１の速度を取得してもよい。
【０１５０】
上記実施の形態において、物体検出装置１０が、車両１の右折が予測された場合に、周囲移動物を右方撮影画像ｉｍＲから検出する例を説明したが、これに限られない。物体検出装置１０は、周囲移動物を前方撮影画像ｉｍＲから検出してもよい。この場合、遮蔽判断部１５は、前方撮影画像ｉｍＦに基づく周囲移動物の検出結果と、右方撮影画像ｉｍＲに基づく周囲移動物の検出結果との両者を用いて、周囲移動物が遮蔽されたか否かを判断すればよい。
【０１５１】
上記実施の形態において、物体検出装置１０が、周囲移動物を右方撮影画像ｉｍＲから検出する例を説明したが、これに限られない。例えば、挙動予測部１１は、左ウィンカーの点滅を指示する方向指示信号７Ｓを受けた場合、車両１が左折すると予測する。この場合、物体検出装置１０は、左方撮影画像ｉｍＬから検出された周囲移動物が遮蔽されたか否かを判断してもよい。
【０１５２】
あるいは、物体検出装置１０は、車両１に搭載された全てのカメラにより生成された撮影画像を用いて、周囲移動物が遮蔽されたか否かを判断してもよい。例えば、車両１が所定の速度以下で徐行している場合や、車両１が駐車場を走行している場合、物体検出装置１０は、全てのカメラにより生成された撮影画像を用いて、周囲移動物が遮蔽されたか否かを判断すればよい。
【０１５３】
上記実施の形態において、画像生成部１６が、遮蔽された周囲移動物の推定位置を俯瞰画像４２Ａ上に重畳することにより位置推定画像４２を生成する例を説明したが、これに限られない。画像生成部１６は、遮蔽された周囲移動物の推定位置を車両１の走行位置を示す地図画像上に重畳することにより、位置推定画像４２を生成してもよい。位置推定画像４２上に重畳される推定位置のマークは、車両１の運転者が推定位置を認識することができれば特に限定されず、歩行者や自転車を示すアイコンや、所定の記号等を用いればよい。
【０１５４】
上記実施の形態において、表示装置９が車両１のスピードメータの横に配置される例を説明したが、これに限られない。表示装置９は、カーナビゲーション装置の表示パネルであってもよい。つまり、表示装置９は、車両１の運転者が視認できる位置に配置されていればよい。
【０１５５】
上記実施の形態において、遮蔽判断部１５が、歩行者Ａを再検出したか否かを判断する際に、輝度情報を比較する処理（ステップＳ４０４）と、動きベクトルを比較する処理（ステップＳ４０５）とを実行する例を説明したが、これに限られない。遮蔽判断部１５は、歩行者Ａを再検出したか否かを判断する際に、ステップＳ４０４及びステップＳ４０５を実行しなくてもよい。時間の経過とともに、周囲移動物の輝度及び動きが変化する可能性が大きくなるためである。
【０１５６】
また、上記実施の形態において、物体検出装置１０の各機能ブロックは、ＬＳＩなどの半導体装置により個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全部を含むように１チップ化されてもよい。ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
【０１５７】
集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
【０１５８】
また、物体検出装置１０により実行される処理の一部または全部は、プログラムにより実現されてもよい。そして、上記各実施の形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて、中央演算装置（ＣＰＵ）により行われる。また、それぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。
【０１５９】
また、上記実施の形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは、所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらに、ソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。
【０１６０】
例えば、物体検出装置１０の各機能ブロックを、ソフトウェアにより実現する場合、図１５に示したハードウェア構成（例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入力部、出力部等をバスＢｕｓにより接続したハードウェア構成）を用いて、各機能部をソフトウェア処理により実現するようにしてもよい。
【０１６１】
また、上記実施の形態における処理方法の実行順序は、上記実施の形態の記載に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で実行順序を入れ替えてもよい。
【０１６２】
前述した方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、大容量ＤＶＤ、次世代ＤＶＤ、半導体メモリを挙げることができる。
【０１６３】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、本発明は上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。
【符号の説明】
【０１６４】
１０  物体検出装置
１１  挙動予測部
１２  ベクトル検出部
１３  周囲移動物特定部
１４  推定部
１５  遮蔽判断部
１６  画像生成部
【図１】
2020107063.tif 000003
【図２】
2020107063.tif 000004
【図３】
2020107063.tif 000005
【図４】
2020107063.tif 000006
【図５】
2020107063.tif 000007
【図６】
2020107063.tif 000008
【図７】
2020107063.tif 000009
【図８】
2020107063.tif 000010
【図９】
2020107063.tif 000011
【図１０】
2020107063.tif 000012
【図１１】
2020107063.tif 000013
【図１２】
2020107063.tif 000014
【図１３】
2020107063.tif 000015
【図１４】
2020107063.tif 000016
【図１５】
2020107063.tif 000017