(57)【要約】【課題】車両の走行時でも停車時でも、車両に搭載されるカメラで撮影したカメラ画像を用いて、カメラの垂直方向の取付角度、及びカメラの取付高さを容易に測定できるようにする。【解決手段】測定方法は、車両に搭載され前記車両の周辺の画像を撮影するカメラの取付角度と取付高さとを測定する測定方法であって、測定装置が、前記カメラで路面を撮影したカメラ画像と学習済のモデルとを用いて、前記路面上の前記カメラの光軸位置と、前記カメラとの間の第１の距離を取得するステップと、前記カメラ画像と前記学習済のモデルとを用いて、前記カメラの光軸に対して垂直方向に所定の画角をなす前記路面上の位置と、前記カメラとの間の第２の距離を取得するステップと、前記第１の距離と前記第２の距離とを用いて、前記カメラの垂直方向の取付角度と、前記カメラの取付高さとを算出するステップと、を実行する。【選択図】図６
2020175862.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され前記車両の周辺の画像を撮影するカメラの取付角度と取付高さとを測定する測定方法であって、
測定装置が、
前記カメラで路面を撮影したカメラ画像と学習済のモデルとを用いて、路面上の前記カメラの光軸位置と、前記カメラとの間の第１の距離を取得するステップと、
前記カメラ画像と前記学習済のモデルとを用いて、前記カメラの光軸に対して垂直方向に所定の画角をなす前記路面上の位置と、前記カメラとの間の第２の距離を取得するステップと、
前記第１の距離と前記第２の距離とを用いて、前記カメラの垂直方向の取付角度と、前記カメラの取付高さとを算出するステップと、
を実行する、測定方法。
【請求項２】
前記学習済のモデルは、入力された画像の各画素の深度を推定する深度推定モデルである、請求項１に記載の測定方法。
【請求項３】
前記学習済のモデルは、ＣＮＮ−Ｄｅｐｔｈ推定によるものである、請求項１又は２に記載の測定方法。
【請求項４】
前記カメラの画角と、前記カメラ画像の画素位置との対応関係を予め記憶しておき、
前記第２の距離を取得するステップは、前記学習済のモデルを用いて、前記所定の画角に対応する前記カメラ画像の画素位置における距離を取得する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の測定方法。
【請求項５】
前記算出するステップは、
前記第１の距離と、前記第２の距離と、前記所定の画角とを用いて、前記路面上の光軸位置と、前記カメラの光軸に対して垂直方向に前記所定の画角をなす前記路面上の位置との間の第３の距離を算出し、
前記第１の距離と、前記第２の距離と、前記第３の距離とを用いて、前記カメラの前記取付角度を算出する、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の測定方法。
【請求項６】
前記カメラの前記取付角度は、路面に対する前記カメラの光軸のピッチ角である、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の測定方法。
【請求項７】
前記算出するステップは、前記第１の距離と、前記カメラの取付角度とを用いて、前記カメラの取付高さを算出する、請求項５又は６に記載の測定方法。
【請求項８】
前記カメラ画像と前記学習済のモデルを用いて、前記路面が平坦であるか否かを判断し、
前記路面が平坦であると判断したときに、前記カメラの前記取付角度と前記取付高さとを測定する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の測定方法。
【請求項９】
車両に搭載され、前記車両の周辺の画像を撮影するカメラの取付角度と取付高さを測定する測定装置であって、
前記カメラで路面を撮影したカメラ画像と学習済のモデルとを用いて、路面上の前記カメラの光軸位置と、前記カメラとの間の第１の距離を取得する手段と、
前記カメラ画像と前記学習済のモデルとを用いて、前記カメラの光軸に対して垂直方向に所定の画角をなす前記路面上の位置と、前記カメラとの間の第２の距離を取得する手段と、
前記第１の距離と前記第２の距離とを用いて、前記カメラの垂直方向の取付角度と、前記カメラの取付高さとを算出する手段と、
を有する、測定装置。
【請求項１０】
車両に搭載され、前記車両の周辺の画像を撮影するカメラの取付角度と取付高さを測定する測定装置に、
前記カメラで路面を撮影したカメラ画像と学習済のモデルとを用いて、路面上の前記カメラの光軸位置と、前記カメラとの間の第１の距離を取得する処理と、
前記カメラ画像と前記学習済のモデルとを用いて、前記カメラの光軸に対して垂直方向に所定の画角をなす前記路面上の位置と、前記カメラとの間の第２の距離を取得する処理と、
前記第１の距離と前記第２の距離とを用いて、前記カメラの垂直方向の取付角度と、前記カメラの取付高さとを算出する処理と、
を実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、測定方法、測定装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車等の車両に搭載され車両の周辺の画像を撮影するカメラの取付角度や取付高さ等を測定する測定装置、及び測定方法が知られている。
【０００３】
例えば、車両に搭載されたカメラで車両周辺に配置されたキャリブレーションシートに含まれる複数の校正指標を撮影し、得られた画像に基づいてカメラの姿勢を検出する車載カメラ姿勢検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、動いている車両に搭載された単眼カメラによって取得された単眼ビデオシーケンスから複数のカメラ姿勢を取得して、取得したカメラ姿勢を用いて点対応を三角測量し、周囲状況の深度マップを生成する方法が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【０００５】
さらに、畳み込みニューラルネットワークを利用して、入力された画像から深度を推定するＣＮＮ（Convolutional Neural Network）−Ｄｅｐｔｈ推定と呼ばれる手法が知られている（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１３−５０３５号公報
【特許文献２】特開２０１４−３２６６６号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】I. Laina, C. Rupprecht, V. Belagiannis, F. Tombari, and N. Navab. "Deeper depth prediction with fully convolutional residual networks." In International Conference on 3D Vision, pages 239248, 2016.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１に開示された技術では、カメラの取付位置を測定するために、キャリブレーションシートやキャリブレーションシートを配置する作業スペース等が必要になる。従って、例えば、タイヤ交換、荷物の積載量、乗員の数等により車両の高さが変化したとき等に、カメラの取付角度や取付け高さ等を随時調整することは困難である。
【０００９】
また、特許文献２に開示された技術は、移動中の車両における周囲状況に対する単眼カメラの複数のカメラ姿勢を取得して、深度マップを生成するためのものであり、例えば、停車時には、カメラの取付角度や取付高さ等を測定することは困難である。
【００１０】
本発明の一実施形態は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、車両の走行時でも停車時でも、車両に搭載されるカメラで撮影したカメラ画像を用いて、カメラの垂直方向の取付角度、及びカメラの取付高さを容易に測定できるようにする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するため、本発明の一実施形態に係る測定方法は、車両に搭載され前記車両の周辺の画像を撮影するカメラの取付角度と取付高さとを測定する測定方法であって、測定装置が、前記カメラで路面を撮影したカメラ画像と学習済のモデルとを用いて、前記路面上の前記カメラの光軸位置と、前記カメラとの間の第１の距離を取得するステップと、前記カメラ画像と前記学習済のモデルとを用いて、前記カメラの光軸に対して垂直方向に所定の画角をなす前記路面上の位置と、前記カメラとの間の第２の距離を取得するステップと、前記第１の距離と前記第２の距離とを用いて、前記カメラの垂直方向の取付角度と、前記カメラの取付高さとを算出するステップと、を実行する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の一実施形態によれば、車両の走行時でも停車時でも、車両に搭載されるカメラで撮影したカメラ画像を用いて、カメラの垂直方向の取付角度、及びカメラの取付高さを容易に測定できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一実施形態に係る測定システムのシステム構成の例を示す図である。
【図２】一実施形態に係る光軸位置、及び画角θ位置について説明するための図である。
【図３】一実施形態に係るカメラの取付角度、取付高さの測定方法について説明するための図である。
【図４】一実施形態に係る測定装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る測定装置の機能構成の例を示す図である。
【図６】第１の実施形態に係る測定装置の処理の例を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態に係る算出部による算出処理の例を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施形態に係る測定装置の機能構成の例を示す図である。
【図９】第２の実施形態に係る測定装置の処理の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、本発明の実施の形態について、添付の図面を参照して説明する。
【００１５】
＜システム構成＞
図１は、一実施形態に係る測定システムのシステム構成の例を示す図である。測定システム１は、自動車等の車両１０に搭載され車両１０の周辺の画像を撮影するカメラ１１０と、車両１０に搭載される測定装置１００とを含み、カメラ１１０の取付高さＴｚと、取付角度Ｐｉｔｃｈとを測定するシステムである。
【００１６】
測定装置１００は、例えば、車両１０に搭載され、カメラ１１０が撮影したカメラ画像を利用して、例えば、カメラモニタリングシステム（CMS: Camera Monitoring System）や、車両１０の周辺の画像を表示する車載モニタ等を実現する情報処理装置等である。測定装置１００は、車両１０に予め搭載された車載ＥＣＵ（Electronic Control Unit）であっても良いし、後から車両１０に搭載可能な情報処理装置であっても良い。
【００１７】
カメラ１１０は、車両１０に、取付高さＴｚ、取付角度Ｐｉｔｃｈで取付けられ、車両１０の周辺の画像を撮影するカメラである。図１の例では、カメラ１１０は、車両１０の後方に取付けられ、車両１０の後方の画像を撮影するリアカメラである。ただし、カメラ１１０は、車両１０の前方に取付けられるフロントカメラや、車両１０の側方に取付けられるサイドカメラ等であっても良い。ここでは、一例として、カメラ１１０がリアカメラであり、車両１０の後方の画像を撮影しているものとして、以下の説明を行う。
【００１８】
ここで、取付高さＴｚは、車両１０が走行、又は停車している路面１０１から、カメラ１１０までの高さであり、取付角度Ｐｉｔｃｈは、路面１０１に対するカメラ１１０の光軸１０２のピッチ角であるものとする。
【００１９】
なお、カメラ１１０の取付位置には、例えば、水平方向の取付角度や、カメラ１１０の光軸１０２を中心とする傾き等のパラメータも含まれるが、これらのパラメータは、例えば、特許文献１に示されるような従来の技術で測定済であるものとする。
【００２０】
一方、取付高さＴｚ、及び取付角度Ｐｉｔｃｈは、例えば、車両１０に乗車している乗員の重量や位置、搭載している荷物の重量や位置、前後のタイヤの空気圧等によって変化するため、随時測定できることが望ましい。
【００２１】
（光軸位置、画角θ位置について）
図２は、一実施形態に係る光軸位置、及び画角θ位置について説明するための図である。カメラ１１０の光軸１０２は、例えば、カメラ１１０のレンズの中心を垂直に通る線、又は光学系の中心を通る回転対称軸である。また、本実施形態では、カメラ１１０の光軸１０２と垂直方向になす角θを、画角θと呼ぶ。
【００２２】
また、本実施形態では、図２（Ｂ）に示すように、カメラ１１０が路面１０１を撮影したカメラ画像２００において、カメラ１１０の光軸１０２に対応する画素の位置を、カメラ画像２００上の光軸位置２０１と呼ぶ。また、上記のカメラ画像２００において、カメラ１１０の光軸１０２と、垂直方向に画角θをなす画素の位置を、カメラ画像２００上の画角θ位置２０２と呼ぶ。
【００２３】
測定装置１００は、例えば、画角θと、カメラ画像２００上の画角θ位置との対応関係を記憶した対応情報を、測定装置１００の記憶部等に予め記憶している。
【００２４】
（カメラの取付角度、取付高さの測定方法について）
図３は、一実施形態に係るカメラの取付角度、取付高さの測定方法について説明するための図である。
【００２５】
測定装置１００は、カメラ１１０で路面１０１を撮影したカメラ画像２００と、学習済のモデル（深度推定モデル）とを用いて、路面１０１上の光軸位置３０１と、カメラ１１０との間の第１の距離ａを取得する。また、測定装置１００は、カメラ画像２００と、学習済のモデルとを用いて、路面１０１上の画角θ位置３０２と、カメラ１１０との間の第２の距離ｂを取得する。
【００２６】
ここで、学習済のモデルは、例えば、ディープラーニング等の機械学習により、予め学習された深度推定モデルであり、画像を入力することにより、入力された画像の各画素における深度を推定することができる。
【００２７】
これにより、測定装置１００は、例えば、カメラ１１０で路面１０１を撮影したカメラ画像２００を、学習済のモデルに入力し、図２（ｂ）で説明したカメラ画像２００上の光軸位置２０１の深度から、第１の距離ａを取得することができる。同様に、測定装置１００は、例えば、カメラ１１０で路面１０１を撮影したカメラ画像２００を、学習済のモデルに入力し、図２（ｂ）で説明したカメラ画像２００上の画角θ位置２０２の深度から、第２の距離ｂを取得することができる。
【００２８】
好ましくは、学習済のモデルは、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）−Ｄｅｐｔｈ推定によるものである。ＣＮＮ−Ｄｅｐｔｈ推定は、畳み込みニューラルネットワークを利用して、入力された画像から各画素の深度を推定する手法であり、距離推定の方法として、好適な結果が得られることを確認した。
【００２９】
また、測定装置１００は、第１の距離ａ、第２の距離ｂ、及び画角θを用いて、余弦定理により、路面１０１上の光軸位置３０１と画角θ位置３０２との間の第３の距離ｃを算出することができる。例えば、第３の距離ｃの値は、次の式（１）により求められる。
ｃ２＝ａ２＋ｂ２−２ａｂ×ｃｏｓθ  …（１）
【００３０】
さらに、測定装置１００は、第１の距離ａ、第２の距離ｂ、第３の距離ｃを用いて、余弦定理により、取付角度Ｐｉｔｃｈを算出することができる。例えば、取付角度Ｐｉｔｃｈは、次の式（２）により求められる。
ｂ２＝ａ２＋ｃ２−２ａｃ×ｃｏｓ（Ｐｉｔｃｈ）  …（２）
【００３１】
さらにまた、測定装置１００は、第１の距離ａと、取付角度Ｐｉｔｃｈとを用いて、三角関数により、取付高さＴｚを算出することができる。例えば、取付高さＴｚは、次の式（３）により求められる。
Ｔｚ＝ａ×ｓｉｎ（Ｐｉｔｃｈ）  …（３）
【００３２】
このようにして、測定装置１００は、カメラ１１０で撮影したカメラ画像２００と、学習済のモデルとを用いて、カメラ１１０の取付角度Ｐｉｔｃｈと取付高さＴｚとを測定することができる。
【００３３】
＜ハードウェア構成＞
ここで、測定装置１００のハードウェア構成の例について説明する。
【００３４】
図４は、一実施形態に係る測定装置のハードウェア構成の例を示す図である。測定装置１００は、一般的なコンピュータの構成を備えており、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４０１、メモリ４０２、ストレージデバイス４０３、通信Ｉ／Ｆ（Interface）４０４、外部接続Ｉ／Ｆ４０５、出力装置４０６、入力装置４０７、及びシステムバス４０８等を有する。
【００３５】
ＣＰＵ４０１は、例えば、ストレージデバイス４０３、メモリ４０２等に記憶したプログラムを実行することにより、測定装置１００の各機能を実行する演算装置である。メモリ４０２には、例えば、ＣＰＵ４０１のワークエリア等として用いられる揮発性のメモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）や、測定装置１００の起動用のプログラム等を記憶する不揮発性のメモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）等が含まれる。
【００３６】
ストレージデバイス４０３は、例えば、ＯＳ（Operating System）、アプリケーションプログラム、及び各種のデータを記憶する大容量の記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等によって実現される。
【００３７】
通信Ｉ／Ｆ４０４は、外部装置と通信するためのインタフェースである。例えば、通信Ｉ／Ｆ４０４は、測定装置１００を車載ネットワークに接続し、車両１０に搭載される１つ以上のＥＣＵや、カメラ等との通信を可能にする。また、通信Ｉ／Ｆ４０４は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）や、近距離無線通信等により外部装置との通信を可能にするものであっても良い。
【００３８】
外部接続Ｉ／Ｆ４０５は、測定装置１００に外部装置を接続するためのインタフェースである。外部接続Ｉ／Ｆ４０５には、例えば、測定装置１００に、カメラ１１０を接続するためのインタフェース、外部記憶装置を接続するためのインタフェース等が含まれ得る。
【００３９】
出力装置４０６には、例えば、各種の表示画面を表示するディスプレイや、動作状態、アラーム等の情報を表示するＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の表示デバイスが含まれ得る。入力装置４０７には、利用者の入力操作を受け付けるタッチパネル、操作ボタン、電源ボタン等が含まれ得る。システムバス４０８は、上記の各構成要素に接続され、例えば、アドレス信号、データ信号、及び各種の制御信号等を伝送する。なお、図７に示す測定装置１００のハードウェア構成は一例であり、測定装置１００は、コンピュータの構成を備えた様々なハードウェア構成であって良い。
【００４０】
＜機能構成＞
続いて、測定装置１００の機能構成について説明する。
【００４１】
図５は、一実施形態に係る測定装置の機能構成の例を示す図である。測定装置１００は、例えば、図４のＣＰＵ４０１で所定のプログラムを実行することにより、画像取得部５０１、第１の距離取得部５０２、第２の距離取得部５０３、算出部５０４、出力部５０５、及び記憶部５０６等を実現している。なお、上記の各機能構成のうち、少なくとも一部はハードウェアによって実現されるものであっても良い。
【００４２】
画像取得部５０１は、図４の外部接続Ｉ／Ｆ４０５、通信Ｉ／Ｆ４０４等を用いて、カメラ１１０が、路面１０１を含む車両１０の周辺を撮影したカメラ画像を取得する。
【００４３】
第１の距離取得部５０２は、カメラ１１０が路面１０１を撮影したカメラ画像２００と学習済のモデルとを用いて、図３で説明したように、路面１０１上のカメラ１１０の光軸位置３０１と、カメラ１１０との間の第１の距離ａを取得する。例えば、第１の距離取得部５０２は、カメラ１１０で路面１０１を撮影したカメラ画像２００を、ＣＮＮ−Ｄｅｐｔｈ推定による学習済のモデルに入力し、カメラ画像２００上の光軸位置２０１における画素の深度から、第１の距離ａを取得する。
【００４４】
第２の距離取得部５０３は、カメラ画像２００と学習済のモデルとを用いて、図３で説明したように、路面１０１上の画角θ位置３０２と、カメラ１１０との間の第２の距離ｂを取得する。例えば、第２の距離取得部５０３は、カメラ１１０で路面１０１を撮影したカメラ画像２００を、ＣＮＮ−Ｄｅｐｔｈ推定による学習済のモデルに入力し、カメラ画像２００上の画角θ位置２０２における画素の深度から、第２の距離ｂを取得する。
【００４５】
算出部５０４は、取得した第１の距離ａと第２の距離ｂとを用いて、カメラ１１０の垂直方向の取付角度Ｐｉｔｃｈと、カメラ１１０の取付高さＴｚとを算出する。例えば、算出部５０４は、第１の距離ａと、第２の距離ｂと、画角θとを用いて、前述した式（１）により、路面１０１上の光軸位置３０１と、画角θ位置３０２との間の第３の距離ｃを算出する。
【００４６】
また、算出部５０４は、第１の距離ａと、第２の距離ｂと、第３の距離ｃとを用いて、前述した式（２）により、取付角度Ｐｉｔｃｈを算出する。さらに、算出部５０４は、第１の距離ａと、取付角度Ｐｉｔｃｈとを用いて、前述した式（３）により、カメラ１１０の取付高さＴｚを算出する。
【００４７】
出力部５０５は、算出部５０４が算出したカメラ１１０の取付角度Ｐｉｔｃｈ、及び取付高さＴｚを、必要に応じて、車両１０に搭載された他の車載装置（例えば、カメラモニタリングシステム、車載ＥＣＵ等）に出力する。
【００４８】
記憶部５０６は、例えば、図４のＣＰＵ４０１で実行されるプログラム、及びストレージデバイス４０３、メモリ４０２等によって実現される。記憶部５０６には、例えば、ＣＮＮ−Ｄｅｐｔｈ推定等による学習済のモデル５０７や、カメラ１１０の画角θと、カメラ画像２００上の画素位置（例えば、光軸位置２０１、画角θ位置２０２等）との対応関係を記憶した対応情報５０８等が予め記憶されている。
【００４９】
なお、図５に示す測定装置１００の機能構成は一例である。例えば、第１の距離取得部５０２と、第２の距離取得部５０３とは、１つの距離取得部であっても良い。また、測定装置１００は、例えば、カメラモニタリングシステム等の機能を有していても良い。この場合、測定装置１００は、出力部５０５を有していなくても良い。
【００５０】
＜処理の流れ＞
続いて、本実施形態に係る、カメラ１１０の垂直方向の取付角度Ｐｉｔｃｈ、及びカメラ１１０の取付高さの測定方法における処理の流れについて説明する。
【００５１】
［第１の実施形態］
（測定装置の処理）
図６は、第１の実施形態に係る測定装置の処理の例を示すフローチャートである。この処理は、測定装置１００が、カメラ１１０の取付角度Ｐｉｔｃｈ、取付高さＴｚ等を測定するときに実行する処理の一例を示している。
【００５２】
ステップＳ６０１において、測定装置１００の画像取得部５０１は、カメラ１１０が路面１０１を撮影したカメラ画像２００を取得する。
【００５３】
ステップＳ６０２において、測定装置１００の第１の距離取得部５０２は、路面１０１上の光軸位置３０１と、カメラ１１０との間の第１の距離ａを取得する。例えば、第１の距離取得部５０２は、画像取得部５０１が取得したカメラ画像２００を、記憶部５０６に予め記憶した学習済のモデル５０７に入力して、カメラ画像２００上の光軸位置２０１までの第１の距離ａを取得する。
【００５４】
ステップＳ６０３において、測定装置１００の第２の距離取得部５０３は、路面１０１上の画角θ位置３０２と、カメラ１１０との間の第２の距離ｂを取得する。例えば、第２の距離取得部５０３は、画像取得部５０１が取得したカメラ画像２００を、記憶部５０６に予め記憶した学習済のモデル５０７に入力して、カメラ画像２００上の画角θ位置３０２までの第２の距離ｂを取得する。
【００５５】
ステップＳ６０４において、測定装置１００の算出部５０４は、取得した第１の距離ａと、第２の距離ｂとを用いて、カメラ１１０の垂直方向の取付角度Ｐｉｔｃｈと、取付高さＴｚとを算出する。例えば、算出部５０４は、図７に示すような算出処理を実行する。
【００５６】
（算出部による算出処理）
図７は、第１の実施形態に係る算出部による算出処理の例を示すフローチャートである。この処理は、例えば、図６のステップＳ６０４において、測定装置１００の算出部５０４が実行する算出処理の例を示している。
【００５７】
ステップＳ７０１において、算出部５０４は、第１の距離ａと、第２の距離ｂと、画角θとを用いて、前述した式（１）により、路面１０１上の光軸位置３０１と、画角θ位置３０２との間の第３の距離ｃを算出する。
【００５８】
ステップＳ７０２において、算出部５０４は、第１の距離ａと、第２の距離ｂと、第３の距離ｃとを用いて、前述した式（２）により、カメラ１１０の垂直方向の取付角度Ｐｉｔｃｈを算出する。
【００５９】
ステップＳ７０３において、算出部５０４は、第１の距離ａと、取付角度Ｐｉｔｃｈとを用いて、前述した式（３）により、カメラ１１０の取付高さＴｚを算出する。
【００６０】
上記の各処理により、測定装置１００は、車両１０の走行時でも停車時でも、車両１０に搭載されるカメラ１１０で撮影したカメラ画像２００を用いて、カメラの垂直方向の取付角度Ｐｉｔｃｈ、及びカメラの取付高さＴｚを容易に測定できるようになる。
【００６１】
［第２の実施形態］
第１の実施形態で説明した処理により、測定装置１００は、カメラ１１０で撮影したカメラ画像２００を用いて、カメラの垂直方向の取付角度Ｐｉｔｃｈ、及びカメラの取付高さＴｚを容易に測定できるようになる。ただし、この測定方法は、路面１０１が平坦であることが前提となっており、路面１０１が平坦でないとき（例えば、路面１０１が湾曲しているとき、凹凸があるとき等）には、誤差が大きくなる恐れがある。
【００６２】
そこで、第２の実施形態では、測定装置１００が、路面が１０１が平坦であるか否かを判断し、路面が１０１が平坦であると判断したときに、カメラの垂直方向の取付角度Ｐｉｔｃｈ、及びカメラの取付高さＴｚを測定する場合の例について説明する。
【００６３】
＜機能構成＞
図８は、第２の実施形態に係る測定装置の機能構成の例を示す図である。図８に示すように、第２の実施形態に係る測定装置１００は、図５に示す第１の実施形態に係る測定装置１００の機能構成に加えて、判断部８０１を有している。
【００６４】
判断部８０１は、例えば、図４のＣＰＵ４０１で実行されるプログラム等によって実現され、カメラ１１０で撮影されたカメラ画像２００と、学習済のモデル５０７とを用いて、車両１０が走行、又は停車している路面１０１が平坦であるか否かを判断する。例えば、判断部８０１は、画像取得部５０１が取得したカメラ画像２００を、記憶部５０６に予め記憶した学習済のモデル５０７に入力し、カメラ画像２００上の路面１０１に対応する複数の画素の深度により、路面１０１が平坦であるか否かを判断する。
【００６５】
＜処理の流れ＞
図９は、第２の実施形態に係る測定処理の例を示すフローチャートである。この処理は、測定装置１００が、カメラ１１０の取付角度Ｐｉｔｃｈ、取付高さＴｚ等を測定するときに実行する処理の別の一例を示している。なお、図９のステップＳ６０２〜Ｓ６０４の処理は、図６で説明した第１の実施形態におけるステップ６０２〜Ｓ６０４の処理と同様なので、ここでは、第１の実施形態との相違点を中心に説明を行う。
【００６６】
ステップＳ９０１において、測定装置１００の画像取得部５０１は、カメラ１１０が路面１０１を撮影したカメラ画像２００を取得する。
【００６７】
ステップＳ９０２において、測定装置１００の判断部８０１は、カメラ画像２００に撮影されている路面１０１が平坦であるか否かを判断する。例えば、判断部８０１は、画像取得部５０１が取得したカメラ画像２００を、記憶部５０６に予め記憶した学習済のモデル５０７に入力し、カメラ画像２００上の路面１０１に対応する複数の画素の深度により、路面１０１が平坦であるか否かを判断する。
【００６８】
例えば、判断部８０１は、カメラ画像２００上の路面１０１に対応する位置にある複数の画素までの距離、又は距離のばらつきが所定の範囲内に収まっているときに、路面１０１が平坦であると判断しても良い。
【００６９】
路面１０１が平坦であると判断された場合、測定装置１００は、ステップＳ６０２〜Ｓ６０４の測定処理を実行する。一方、路面１０１が平坦でないと判断された場合、測定装置１００は、処理をステップＳ９０１に戻して、カメラ画像２００を取得する。
【００７０】
上記の処理により、測定装置１００は、車両１０が走行、又は停車している路面１０１が平坦であるときに、測定処理を実行するので、カメラ１１０の垂直方向の取付角度Ｐｉｔｃｈ、及び取付高さＴｚを、より高い精度で測定することができる。
【００７１】
以上、本発明の各実施形態によれば、車両１０の走行時でも停車時でも、車両１０に搭載されるカメラ１１０で撮影したカメラ画像２００を用いて、カメラの垂直方向の取付角度Ｐｉｔｃｈ、及びカメラの取付高さＴｚを容易に測定することができるようになる。
【００７２】
これにより、測定装置１００は、例えば、車両１０に乗車している乗員の重量や位置、搭載している荷物の重量や位置、前後のタイヤの空気圧等によって、取付高さＴｚ、及び取付角度Ｐｉｔｃｈが変化した場合でも、正しい測定結果を随時取得できるようになる。
【００７３】
従って、例えば、カメラモニタリングシステムや自動運転システム等において、車両１０と他の車両との間の距離を測定する際に、距離の測定精度等を向上させることができる。
【００７４】
以上、本発明の各実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、様々な変形や変更が可能である。
【符号の説明】
【００７５】
１          測定システム
１０        車両
１００      測定装置
１０１      路面
１０２      光軸
１１０      カメラ
２００      カメラ画像
３０１      路面上の光軸位置
５０１      画像取得部
５０２      第１の距離取得部
５０３      第２の距離取得部
５０４      算出部
５０６      記憶部
５０７      学習済のモデル
８０１      判断部
ａ      第１の距離
ｂ      第２の距離
ｃ      第３の距離
Ｐｉｔｃｈ      取付角度
Ｔｚ      取付高さ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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