(57)【要約】【課題】高い精度で、物体を検出する物体検出装置及び物体検出方法を提供する。【解決手段】自車両に搭載されるカメラ１０と、撮像された画像の情報に基づいて、画像中の物体に対応する画素の移動方向及び／又は移動速度を含む移動情報を算出する移動情報算出部２０と、移動情報に基づいて物体を検出する検出手段３０を備え、検出手段３０は、算出された移動情報のうち、所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する物体に対応する画素の移動情報を抽出する移動情報抽出部３１と、自車両の車速に応じた、画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係に基づいて、物体の同一性を判断する基準となる速度分解能を算出する速度分解能算出部３２と、抽出された画素の移動速度を比較し、移動速度の差が速度分解能以上である場合は異なる物体であると判断する同一物体判断部３３とを有する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両に搭載される撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された画像の情報に基づいて、前記画像中の物体に対応する画素の移動方向及び／又は移動速度を含む移動情報を算出する移動情報算出手段と、
前記移動情報に基づいて物体を検出する検出手段と、を備え、
前記検出手段は、
前記移動情報算出手段により算出された移動情報のうち、所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する物体に対応する画素の移動情報を抽出する移動情報抽出部と、
前記自車両の車速に応じて、前記画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と前記画素の自車両に対する位置との関係に基づいて、物体の同一性を判断する基準となる速度分解能を算出する速度分解能算出部と、
前記移動情報抽出部により抽出された画素の移動速度を比較し、前記移動速度の差が前記速度分解能以上である場合は、前記比較に係る画素は異なる物体に対応すると判断する同一物体判断部とを有する物体検出装置。
【請求項２】
請求項１の物体検出装置において、
前記速度分解能算出部は、前記画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と前記画素の自車両に対する位置との関係を参照し、前記移動情報抽出部により抽出された異なる２つの画素の路面上の移動速度の差を、速度分解能として算出することを特徴とする物体検出装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の物体検出装置において、
前記検出手段の同一物体判断部は、前記移動情報抽出部により抽出された画素の移動速度を比較し、前記移動速度の差が前記速度分解能未満である場合は、前記比較に係る画素は同一の物体に対応する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において、
前記検出手段の同一物体判断部は、前記移動情報抽出部により抽出された、所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する各物体に対応する画素の移動情報を比較し、前記各物体に対応する画素の移動速度が時間の経過とともに移動速度が低下する場合は、前記所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する各物体は同一の物体と判断する物体検出装置。
【請求項５】
請求項３に記載の物体検出装置において、
前記検出手段の同一物体判断部は、前記移動情報抽出部により抽出された、所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する各物体に対応する画素の移動情報を比較し、前記各物体に対応する画素の移動方向が、前記画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動方向と略反対方向である場合は、前記所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する各物体は同一の物体と判断する物体検出装置。
【請求項６】
請求項３に記載の物体検出装置において、
前記検出手段の同一物体判断部は、前記移動情報抽出部により抽出された、所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する各物体に対応する画素の移動情報を比較し、前記各物体に対応する画素の移動方向が前記画像の下方向である場合は、前記所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する各物体は同一の物体と判断する物体検出装置。
【請求項７】
請求項１〜６の何れか一項に記載の物体検出装置において、
前記検出手段は、前記同一物体判断部により同一物体と判断された物体に対応する画素又は画素群の位置が自車両から離隔するにもかかわらず当該画素の移動速度の変化が所定値未満である場合は、その画素の移動速度と自車両に対する位置とに基づいて、前記自車両の車速に応じて算出された、前記画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と前記画素の自車両に対する位置との関係を参照し、前記同一物体と判断された物体の高さを算出する物体高さ算出部をさらに備える物体検出装置。
【請求項８】
請求項１〜７の何れか一項に記載の物体検出装置において、
前記検出手段は、前記同一物体判断部により同一物体と判断された物体に対応する画素又は画素群と自車両とのなす角度の経時的変化が所定値未満である場合は、前記物体は自車両に接近する物体であると判定する接近物体判定部をさらに備える物体検出装置。
【請求項９】
請求項８に記載の物体検出装置において、
前記接近物体判定部は、前記物体に対応する画素又は画素群と自車両とのなす角度の経時的変化が所定値未満であり、かつ、前記物体に対応する画素又は画素群と自車両との相対速度が所定値以上である場合は、前記物体は自車両に接近する物体であると判定する物体検出装置。
【請求項１０】
請求項８に記載の物体検出装置において、
前記接近物体判定部は、前記物体に対応する画素又は画素群と自車両とのなす角度の経時的変化が所定値未満であり、かつ、前記物体に対応する画素又は画素群が画像の下端方向に移動する場合は、前記物体は自車両に接近する物体であると判定する物体検出装置。
【請求項１１】
請求項1〜３の何れか一項に記載の物体検出装置において、
前記検出手段の同一物体判断部は、前記画素の移動情報を画像下端側から順次比較し、前記移動情報抽出部により移動情報が抽出されない画素と前記移動情報が抽出された画素の境界、又は前記移動情報抽出部により抽出された移動情報に前記算出された速度分解能以上の差が生じる画素の境界を物体候補の下端位置として検出し、前記検出された物体候補の下端位置の実空間上の位置及びその下端位置に対応する画素の移動情報に基づいて、前記下端位置が前記自車両の走路の境界であるか否かを判定し、前記判定結果と前記移動速度の差に基づいて、前記移動情報が抽出された画素のうち同一物体を構成する画素を選択し、選択された画素のグループを同一の物体に対応すると判断する物体検出装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の物体検出装置において、
前記同一物体判断部は、前記検出された物体候補の下端位置を実空間座標に変換し、前記実空間座標における前記自車両の幅方向に沿うＸ軸座標が共通し、かつ前記移動情報の差が所定値未満の座標群に属する下端位置は、前記自車両の走路の境界であると判定する物体検出装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の物体検出装置において、
前記同一物体判断部は、前記自車両の走路の境界であると評価された下端位置に対応する画素又は画素群については、前記移動速度の差が前記速度分解能未満であっても、異なる物体に対応すると判断する物体検出装置。
【請求項１４】
請求項1〜３の何れか一項に記載の物体検出装置において、
前記検出手段の同一物体判断部は、前記画素の移動情報を画像下端側から順次比較し、前記移動情報抽出部により移動情報が抽出されない画素と前記移動情報が抽出された画素の境界、又は前記移動情報抽出部により抽出された移動情報に前記算出された速度分解能以上の差が生じる画素の境界を物体候補の下端位置として検出し、前記検出された物体候補の下端位置の画像上の経時的な変位及びその下端位置に対応する画素の移動情報に基づいて、前記下端位置が路上設置物の境界であるか否かを判定し、前記判定の結果と前記移動情報の差に基づいて前記移動情報が抽出された画素のうち同一物体を構成する画素を選択し、選択された画素のグループを同一の物体に対応すると判断する物体検出装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の物体検出装置において、
前記同一物体判断部は、前記検出された２つの物体候補の下端位置の画像上の経時的な変位方向及び／又は変位量の差が所定値未満である場合は、前記移動速度の差が前記速度分解能以上であっても、前記選択された画素は同一の物体に対応すると判断する物体検出装置。
【請求項１６】
請求項１４又は１５に記載の物体検出装置において、
前記同一物体判断部は、前記検出された２つの物体候補の下端位置の画像上の経時的な変位方向及び／又は変位量の差が所定値以上である場合は、前記移動速度の差が前記速度分解能未満であっても、前記選択された画素は異なる物体に対応すると判断する物体検出装置。
【請求項１７】
前記請求項１〜１６の何れかに記載の物体検出装置において、
前記移動情報算出手段は、前記撮像手段により所定周期で撮像された物体の各画像の情報に基づいて、前記物体に対応する特徴部を抽出し、前記抽出された特徴部の位置に対応する画素のカウント値をカウントアップし、前記カウント値の傾きに基づいて、前記特徴部に対応する画素の移動情報を算出する物体検出装置。
【請求項１８】
自車両に搭載された撮像手段により撮像された画像の情報に基づいて、前記画像中の物体に対応する画素の移動方向及び／又は移動速度を含む移動情報を算出し、
前記自車両の車速に応じて、前記画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と前記画素の自車両に対する位置との関係に基づいて、物体の同一性を判断する基準となる速度分解能を算出し、
前記算出された移動情報のうち、所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する物体に対応する画素の移動情報を抽出するとともに、当該抽出された画素の移動速度を比較し、前記移動速度の差が前記速度分解能以上である場合は、比較に係る画素は異なる物体に対応すると判断する物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、周囲に存在する物体を検出する物体検出装置及び物体検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
撮像画像のオプティカルフローを算出し、算出されたオプティカルフローのベクトルの大きさや方向が同じものを同一群として分類し、分類されたオプティカルフロー群を自車両の運動方向に基づき補正し、自車両の運動がオプティカルフローに与える影響を補償して移動物体を抽出する技術が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許３２３９５２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このように、オプティカルフローの大きさや方向が同じと判断されたものを同一群として分類する処理においては、その分類する際の基準が検出精度に影響を与える。
【０００５】
しかしながら、遠方の画像ではオプティカルフローが小さく、近傍の画像ではオプティカルフローが大きいため、同一群と判定する基準を近傍の画像にあわせると、隣接する画素の速度差が小さい遠方の画像では複数の物体であるにもかかわらず同一物体と誤検出してしまうという問題があった。
【０００６】
本願発明が解決しようとする課題は、隣接する画素の速度差が小さい遠方の画像についても、個々の物体を高い精度で検出することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、所定角度の方向に沿って存在する路面高さに存在する画素の移動情報と自車両に対する画素の位置との関係に基づいて物体の同一性を判断する基準となる速度分解能を算出し、所定角度の方向に沿って存在する画素の移動情報の差が速度分解能以上である場合は、比較に係る画素は異なる物体に対応すると判断することにより、上記課題を解決する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する物体に対応する画素の移動情報に基づいて同一物体であるか否かを判断する基準を算出することができるので、隣接する画素の速度差が小さい画像遠方に存在する複数の物体を同一物体として誤検出することを低減させ、個々の物体を高い精度で検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態の物体検出装置１００を含む車載装置１０００のブロック構成の一例を示す図である。
【図２】（Ａ）及び（Ｂ）は、カメラ１０の搭載例を示す図である。
【図３】カメラ１０により撮像された自車両前方の画像例である。
【図４】（ａ）〜（ｆ）は移動速度の算出処理を説明するための図である。
【図５】移動画像の一例を示す図である。
【図６】（Ａ）は物体Ａと物体Ｂの位置関係を示す俯瞰図、（Ｂ）は物体Ａの高さｈ１の部分と高さｈ２の部分との画像上における位置関係、及び高さｈ１の部分と高さｈ２の部分を有する物体Ａと物体Ｂとの画像上における位置関係を示す図である。
【図７】「画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報とその画素の自車両に対する位置との関係」の一例を説明するための図である。
【図８】「画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素又は所定高さの画素の移動情報とその画素の自車両に対する位置との関係」の一例を説明するための図である。
【図９】フレームレートが低い場合の「画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素又は所定高さの画素の移動情報とその画素の自車両に対する位置との関係」を説明するための図である。
【図１０】速度分解能の算出手法を説明するための図である。
【図１１】速度分解能の算出手法の他の例を説明するための図である。
【図１２】同一物体判断処理の手法例を説明するための図である。
【図１３】同一物体判断処理の他の手法例を説明するための図である。
【図１４】接近物体判定処理の手法例を説明するための図である。
【図１５】本実施形態の物体検出装置の制御手順を示すフローチャート図である。
【図１６】第２実施形態の物体検出装置１００を含む車載装置１０００のブロック構成の一例を示す図である。
【図１７】第２実施形態において、カメラ１０により撮像された自車両前方の画像例である。
【図１８】第２実施形態における移動画像の一例を示す図である。
【図１９】第２実施形態における同一角度領域で物体候補の下端を検出する手法を説明するための図である。
【図２０】第２実施形態における物体候補下端の位置を実空間のＺ，Ｘ座標に変換させる手法を説明するための図である。
【図２１】第２実施形態におけるグループ化処理を説明するための第１の図である。
【図２２】第２実施形態におけるグループ化処理を説明するための第２の図である。
【図２３】第２実施形態の物体検出装置の制御手順を示すフローチャート図である。
【図２４】第３実施形態の物体検出装置１００を含む車載装置１０００のブロック構成の一例を示す図である。
【図２５】第３実施形態において、カメラ１０により撮像された自車両前方の画像例である。
【図２６】第３実施形態における移動画像の一例を示す図である。
【図２７】第３実施形態における同一角度領域で物体候補の下端位置を検出する場合の具体例を示す図である。
【図２８】第３実施形態において、物体候補下端位置が格子状に分割された領域のどの領域に該当するかを判定する手法を説明するための図である。
【図２９】第３実施形態における物体候補下端の変位量を算出する手法を説明するための図である。
【図３０】第３実施形態におけるグループ化処理を説明するための第１の図である。
【図３１】第３実施形態におけるグループ化処理を説明するための第２の図である。
【図３２】第３実施形態の物体検出装置の制御手順を示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜第１実施形態＞
本実施形態に係る物体検出装置は、自車両に搭載され、自車両前方を撮像した画像から、自車両前方に存在する物体を検出する装置である。
【００１１】
図１は、物体検出装置１００を含む車載装置１０００のブロック構成の一例を示す図である。図１に示すように、本実施形態の車載装置１０００は、物体検出装置１００と、この物体検出装置１００に自車両情報を提供する車両コントローラ２００と、その車両情報を検出する各種センサ２１０と、物体検出装置１００の検出結果に基づく情報を出力する出力装置３００と、同じく物体検出装置１００の検出結果に基づいて走行支援を行う走行支援装置４００とを備える。
【００１２】
物体検出装置１００、車両コントローラ２００、出力装置３００、走行支援装置４００は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡなどの動作回路を組み合わせて構成される。また、これらは、ＣＡＮ（Controller Area Network）などの車載ＬＡＮにより接続される。
【００１３】
また、本実施形態の物体検出装置１００は、撮像手段の一態様としてのカメラ１０と、カメラ１０の撮像データを記憶する画像メモリ１１と、移動情報算出部２０と、検出部３０を備える。なお、具体的な構成は特に限定されないが、移動情報算出部２０、検出部３０は、例えば、マイクロコンピュータとメモリから構成されて動作するプログラムや、それぞれの処理を回路として組み込んだＡＳＩＣ、ＦＰＧＡを用いることができる。
【００１４】
以下、物体検出装置１００が備える各構成について説明する。
【００１５】
まず、撮像手段の一例としてのカメラ１０について説明する。カメラ１０は、例えばＣＣＤ（Charge-Coupled Devices）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）などの撮像素子を有するカメラである。本実施形態のカメラ１０は、車両周囲（車両前方、車両後方、車両側方など）に存在する物体（立体、路面上の平面体を含む）を所定周期で撮像し、フレーム毎に撮像された画像を画像メモリ１１に順次出力する。画像メモリ１１は、カメラ１０により撮像された画像をアクセス可能な状態で記憶する。
【００１６】
図２は、カメラ１０の設置例を示す。図２（Ａ）はカメラを搭載する自車両を側面から見た図、図２（Ｂ）はカメラを搭載する自車両を上方から見た図である。図２に示すように、本実施形態では、１つのカメラ１０を自車両に設置する。つまり、本実施形態では、単眼のカメラ１０で車両周囲を撮像する。本実施形態では、カメラ１０を車両の室内上部に車両前方に向けて設置する。そして、カメラ１０の光軸ＬＳが、車両の走行方向（ドライバ正面方向）のＺ方向に向くように調整し、撮像面の水平軸Ｘが路面と平行となるように調整し、さらに、撮像面の垂直軸Ｙが路面と垂直になるように調整する。
【００１７】
図３は、本実施形態のカメラ１０を用いて車両前方を撮像する画像の例である。カメラ１０による撮像画像は、画像左上の頂点を原点とするｘｙ座標系によって表される。そして、原点から右方向へ延在する軸をｘ軸とし、原点から下へ延在する軸をｙ軸とする。なお、図３に示す撮像画像には、立体の静止物である外壁、画像左側から右側へ移動する歩行者、平面の静止物である路上の白線（白色以外の線も含む）が含まれる。
【００１８】
次に、移動情報算出部２０について説明する。移動情報算出部２０は、カメラ１０により撮像された画像の情報に基づいて、画像中の物体に対応する画素の移動方向及び／又は移動速度を含む移動情報を算出する。この移動情報算出部２０は、特徴抽出部２１と算出部２２を備え、カメラ１０により撮像された物体（ポール、白線等を含む）の画像の情報に基づいて、画像中の物体に対応する画素の移動情報を算出する。
【００１９】
この特徴抽出部２１は、カメラ１０が撮像する各画像データ（フレーム）から、撮像された物体の画像上の動きを観測するため、物体の外延、物体の特徴的な部分を含む特徴部を抽出する。本実施形態の特徴抽出部２１は、カメラ１０で撮像された画像を画像メモリ１１から読み込み、読み込んだ撮像画像を所定の閾値を用いて２値化し、画像内に存在する物体のエッジを抽出する。このエッジ成分に基づいて、特徴部を抽出する。
【００２０】
本実施形態の特徴抽出部２１は、カメラ１０で撮像された画像を画像メモリ１１から読み込み、読み込んだ撮像画像を所定の閾値を用いて２値化することによって、画像内に存在する物体のエッジを抽出する。図４（ａ）に抽出された垂直方向のエッジの例を示す。次に、抽出された各エッジに対して、細線化処理を行ってエッジ幅を絞り、エッジの中心を正確に設定する（図４（ｂ）参照）。さらに、細線化されたエッジのエッジ幅が一定の幅となるように、例えば３画素分の幅となるように、エッジを水平方向に膨張させる（図４（ｃ）参照）。この操作により、抽出したエッジが正規化され、各エッジが均一の幅を持つエッジ画像を得る。
【００２１】
算出部２２は、特徴抽出部２１により抽出されたエッジから求められた特徴部の画素の速度を算出する。求めた特徴部の移動速度と移動方向は、撮像タイミング識別子又はフレーム識別子と対応づけて記憶する。この画素の移動情報は、画素の特定情報とともに、「画素の移動速度」と「画素の移動方向」とを含む。なお、一の画像データ中に複数の特徴部が存在する場合は、すべての特徴部について速度を算出する。
【００２２】
以下、本実施形態の移動情報算出部２０が行う、具体的な移動速度算出手法を説明する。
【００２３】
本実施形態の算出部２２は、カメラ１０により撮像された物体の画像の情報に基づいて、物体の外延に対応するエッジが検出された位置の画素のカウント値をカウントアップし、このカウント値の傾きに基づいて、エッジの移動速度及び移動方向を算出する。
【００２４】
本実施形態の移動情報算出部２０は、撮像タイミングが異なる画像データについて、各画像データに含まれるエッジに対応する画素の画素カウンタのカウンタ値を所定の手法で更新する。ここで、画素カウンタとは、各画素に設定されたカウンタであり、画素がエッジに対応する場合は画素カウンタのカウンタ値を＋１加算し、画素がエッジに対応しない場合は画素カウンタのカウンタ値を０とする（初期化する）カウンタである。このカウンタ値の更新処理を、カメラ１０により所定周期で繰り返し撮像されるフレーム毎に行う。この操作を行うと、エッジに対応する時間が長い画素は、対応する画素カウンタのカウンタ値が大きくなり、他方、エッジに対応する時間が短い画素は、対応する画素カウンタのカウンタ値が小さくなる。
【００２５】
この画素カウンタのカウンタ値の変化は、エッジの移動方向と移動量を表していることになる。このため、このカウンタ値に基づいて、撮像画像上におけるエッジの移動方向と移動速度とを算出する。画像の座標系は方位を表しているため、エッジ、及びこのエッジに対応する特徴部の移動方向と移動速度を求めることができる。
【００２６】
さらに、図４に基づいて、算出部２２が行う移動情報の算出手法を説明する。図４は移動情報の算出処理を説明するための図、すなわち、抽出されたエッジが正規化されたエッジ画像を取得し、エッジのカウンタ値（滞留時間）から移動方向と移動速度を算出する処理を具体的に説明するための図である。
【００２７】
まず、特徴抽出部２１は、エッジ画像に対して２値化処理を行う。２値化処理とはエッジの検出された位置の画素を１とし、エッジの検出されなかった位置の画素を０とする処理である。図４（ａ）は抽出された垂直方向のエッジの２値化画像例を示す。
【００２８】
次に、図４（ｂ）に示すように、生成された２値化画像に対して、細線化処理を行う。細線化処理とは、検出されたエッジのエッジ幅を所定画素幅になるまで縮小する処理である。つまり、抽出された各エッジに対して細線化処理を行ってエッジ幅を絞る。本例では、図４（ｂ）に示すように、所定画素幅として１画素になるまでエッジのエッジ幅を細線化する。このようにエッジを所定の画素幅になるまで細線化することによって、エッジの中心となる中心位置を設定する。なお、本例では、１画素に細線化する例を示すが、細線化する画素数は特に限定されない。
【００２９】
次に、細線化されたエッジのエッジ幅を膨張させる膨張処理を行う。膨張処理とは、細線化によって設定された中心位置からエッジの移動方向に向かってエッジ幅が一定の幅となるように膨張させるとともに、中心位置からエッジの移動方向と反対方向にもエッジ幅を膨張させる処理である。本例では、細線化されたエッジのエッジ幅が３画素分の幅となるように、エッジを水平方向に膨張させる。この処理により、抽出されたエッジを正規化し、各エッジの幅が均一なエッジ画像を得る。具体的に、図４（ｃ）に示すように、エッジの中心位置ｘ０からエッジの移動方向（ｘ軸の正方向）に１画素膨張させるとともに、エッジの中心位置ｘ０からエッジの移動方向と反対方向（ｘ軸の負方向）に１画素膨張させて、エッジ幅を３画素に膨張させる。
【００３０】
このように細線化処理と膨張処理とを行うことによって、抽出されたエッジ画像のエッジ幅を、エッジの移動方向に向かって所定の幅に統一し、規格化する。
【００３１】
次に、算出部２２が移動情報を算出するために行う、カウントアップ処理について説明する。ここに言うカウントアップ処理とは、エッジが検出された画素の位置に対応するメモリアドレスの値をカウントアップし、エッジが検出されなかった画素の位置に対応するメモリアドレスの値を初期化する処理である。
【００３２】
以下、図４（ｃ）〜（ｆ）に基づいて算出部２２によるエッジのカウントアップ処理について説明する。説明の便宜のため、ここでは、エッジがｘ軸の正方向に移動する場合を例にして説明する。エッジがｘ軸の負方向やｙ軸方向、あるいは２次元的に移動する場合においても、基本的な処理手法は共通する。
【００３３】
図４（ｃ）に示すように、エッジはあるフレームにおいて位置ｘ０にエッジの中心位置がある。そして、その中心位置からエッジの移動方向に１画素の位置ｘ０＋１に膨張され、同様に、中心位置からエッジの移動方向と反対方向に１画素の位置ｘ０−１に膨張されている。
【００３４】
このようなエッジが検出された位置、「ｘ０−１」、「ｘ０」、「ｘ０＋１」に対応するメモリアドレスのカウント値は「＋１」カウントアップされる。他方、エッジが検出されなかった位置に対応するメモリアドレスのカウント値は、リセットされる。
【００３５】
例えば、図４（ｄ）では、時刻ｔにおいて、位置「ｘ０−１」、「ｘ０」、「ｘ０＋１」にエッジが検出されている。このため、それぞれの位置に対応するメモリアドレスのカウント値が各「１」カウントアップされる。その結果、位置「ｘ０＋１」のカウント値は「１」、位置「ｘ０」のカウント値は「３」、位置「ｘ０−１」のカウント値は「５」である。
【００３６】
次に、図４（ｅ）に示すように、時刻ｔ＋１になってもエッジが移動していないので、位置「ｘ０−１」、「ｘ０」、「ｘ０＋１」の各位置でエッジが検出される。このため、位置「ｘ０−１」、「ｘ０」、「ｘ０＋１」のカウント値をさらに１ずつカウントアップする。その結果、位置「ｘ０＋１」のカウント値は２、位置「ｘ０」のカウント値は４、位置「ｘ０−１」のカウント値は６となる。
【００３７】
さらに、図４（ｆ）に示すように、時刻ｔ＋２では、エッジがｘ軸の正方向に１画素シフトして位置「ｘ０」、「ｘ０＋１」、「ｘ０＋２」の位置でエッジが検出される。このため、エッジが検出された位置「ｘ０」、「ｘ０＋１」、「ｘ０＋２」に対応するメモリアドレスのカウント値はカウントアップされる。他方、エッジが検出されなかった位置「ｘ０−１」のカウント値はリセットされ、「ゼロ」となる。その結果、図４（ｆ）に示すように位置「ｘ０＋２」のカウント値は１、位置「ｘ０＋１」のカウント値は３、位置「ｘ０」のカウント値は５となる。さらに、エッジが検出されなかった位置「ｘ０−１」のカウント値はリセットされ、「０」になっている。
【００３８】
このように、算出部２２は、エッジが検出された位置に対応するメモリアドレスのカウント値をカウントアップし、エッジの検出されなかった位置に対応するメモリアドレスのカウント値をリセットする。
【００３９】
なお、図４に基づく説明においては、カウント値を検出する位置として、エッジの中心位置「ｘ０」と、この中心位置からエッジの移動方向へ１画素の位置「ｘ０＋１」と、中心位置からエッジの移動方向と反対方向に１画素の位置「ｘ０−１」の３箇所でカウント値を検出するが、後述するカウント値の傾きが求められれば、カウント値を検出するポイントの配置、数は限定されない。つまり、エッジの移動方向に対して２箇所以上においてカウント値を検出できれば、カウント値の検出箇所はいくつであってもよい。
【００４０】
また、物体が自車に対して一定角度で近づく場合、連続するフレーム間において、エッジは同じ位置で複数回検出される。例えば、図４の例では、連続する時刻ｔのフレームと時刻ｔ＋１のフレームにおいて、エッジは位置ｘ０において２回検出される。したがって、エッジが検出された位置に対応するメモリアドレスのカウント値をカウントアップしていくと、そのカウント値はその位置においてエッジが検出されている時間（フレーム数、滞留時間）と相関する。
【００４１】
次に、本実施形態における、エッジの移動速度、移動方向及び位置の算出手法について説明する。本実施形態では、カウント値の傾きを算出し、この傾きに基づいて、エッジの移動速度、移動方向及び位置を算出する。
【００４２】
例えば、図４（ｅ）の場合では、位置「ｘ０−１」、「ｘ０」、「ｘ０＋１」のカウント値がそれぞれ「６」、「４」、「２」である。位置「ｘ０−１」のカウント値「６」から「ｘ０＋１」のカウント値「２」を引くと、カウント値の傾きＨは、Ｈ＝（６−２）／２＝２と算出できる。
【００４３】
これは、Ｈ＝｛（エッジが位置ｘ０−１に移動してから現在までの時間）−（エッジが位置ｘ０＋１に移動した後の時間）｝／（２画素）を意味する。つまり、傾きＨを算出することにより、エッジが、位置ｘ０にある１画素を通過するのに要する時間（フレーム数）を算出することになる。
【００４４】
したがって、カウント値の傾きＨは、エッジが１画素移動するために何フレームを要するかに相当し、このカウント値の傾きＨに基づいてエッジの移動速度１／Ｈを算出する。図４（ｅ）では１画素移動するのに２フレームを要することになるので、エッジの移動速度は１／２（画素／フレーム）と算出する。
【００４５】
続いて、カウント値の大小に基づいて、エッジの移動方向を判断する手法について説明する。エッジの無い位置にエッジが移動し、新たにエッジが検出された位置のカウント値は１となるから、各位置のカウント値の中では最も小さな値となる。したがって、エッジが移動する方向のカウント値は小さく、エッジが移動する方向と反対方向のカウント値は大きくなる。この傾向を利用して、エッジの移動方向を判断することができる。
【００４６】
以上のことから、エッジが検出された位置に対応するメモリアドレスのカウント値をカウントアップし、カウントアップされたカウント値の傾きに基づいてエッジの移動速度及び移動方向を算出することができる。
【００４７】
なお、本実施形態の移動情報算出部２０は、各エッジに対応する画素のｘ方向（横方向）成分の移動情報を算出する。
【００４８】
また、算出部２２は、撮像画像上に存在するエッジの移動情報を所定の階級値に分類し、移動情報の特徴を表現する移動画像を生成する。図５に移動画像の一例を示す。図５に示すように、本実施形態の移動画像では、移動情報が検出されたエッジの画素を丸印で表し、移動速度が速い画素ほど点を大きい丸印で表すことにより、画素の速度情報を表現する。また、移動方向が右、すなわち右方向へ移動する画素を塗りつぶした黒印で表し、移動方向が左、すなわち左方向へ移動する画素を色抜きの白印で表すことにより、画素の移動方向を表現する。このように、移動画像は、速度情報と移動方向を含む移動情報を表現できる。
【００４９】
次に、検出部３０について説明する。
【００５０】
検出部３０は、移動情報算出部２０により算出された移動情報に基づいて、物体を検出する。本実施形態の検出部３０は、移動情報抽出機能３１と、速度分解能算出機能３２と、同一物体判断機能３３と、物体高さ算出機能３４と、接近物体判定機能３５とを備える。
【００５１】
以下、検出部３０が備える各構成について説明する。
【００５２】
まず、移動情報抽出機能３１について説明する。移動情報抽出機能３１は、移動情報算出部２０により算出された移動情報のうち、所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する物体に対応する画素の移動情報を抽出する。つまり、移動情報算出部２０により算出された移動情報のうち、所定の基準点から所定角度上に存在する画素の移動情報が有るか否かを判定し、存在する移動情報を抽出する。また、移動情報抽出機能３１は、所定の基準点から所定角度上に存在する画素の移動情報とともに、その画素の位置（座標値）を取得する。なお、所定の基準点は、任意に設定することができる。本実施形態では、カメラ１０の位置に応じた基準点を決定する。
【００５３】
所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する画素は、速度画像において同一のＸ座標となる。つまり、同一角度上にある画素は撮像画像上において同一ｘ座標上に位置する。このため、移動情報抽出機能３１は、撮像画像の同一ｘ座標において画像下部から上部に順に画素の移動情報を走査し、移動情報の有無を判断する。移動情報抽出機能３１は、移動情報があると判断された画素を抽出し、その画素のＩＤ（座標値）と移動情報を速度分解能算出機能３２に送出する。なお、本実施形態では、計算処理の負担軽減化のため、同一角度上のある物体に対応する画素が存在する領域を、速度画像上に設定した所定のＸ座標値幅の短冊状の領域（後述する図１２の短冊領域を参照）として処理を行う。
【００５４】
次に、速度分解能算出機能３２について説明する。
【００５５】
速度分解能算出機能３２は、車速に応じた、画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と画素の車両に対する位置との関係を算出し、さらに、この算出した移動情報と画素の位置との関係に基づいて、物体の同一性を判断する基準となる速度分解能を算出する。
【００５６】
速度分解能算出機能３２は、予め、自車両前方を区分する複数の所定角度の方向を設定し、設定された所定角度の方向のそれぞれについて、その所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係（以下、「画素の移動情報と自車両の位置との関係」ともいう）を準備（作成・記憶）しておくことができる。もちろん、移動情報抽出機能３１により抽出された画素の位置に関する情報を取得し、その画素が存在する所定方向についての「画素の移動情報と自車両の位置との関係」を作成してもよい。
【００５７】
まず、図６及び図７に基づいて、「画素の移動情報と自車両の位置との関係」を求める手法について説明する。移動情報と位置との関係を求める方向（角度）の決定手法は特に限定されず、物体の検出を優先的に行う方向を予め設定してもよいし、移動情報算出部２０により移動情報が多く得られた方向としてもよい。
【００５８】
本例では、所定の基準点Ｑから所定角度θ方向の移動情報と画素の位置との関係を求める。図６（Ａ）は、所定の基準点Ｑから所定角度の方向に存在する２つの物体である物体Ａ及び物体Ｂの位置関係を示す俯瞰図である。図６（Ａ）のＲは、物体Ａ及びＢの所定の基準点Ｑに対する位置又は距離を示す。図６（Ｂ）は、図６（Ａ）に示す物体Ａ及びＢの画像上における位置関係を示す図である。
【００５９】
物体検出装置１００が搭載される自車両の車速Ｖ（ｋｍ／ｈ）と、物体Ａの位置ａ（Ｚ，Ｘ（ｍ））が与えられれば、物体Ａが存在する位置ａにおける静止物体の速度情報Ｓ（画素／秒）を式１及び式２から算出することができる。ここで、Ｆはフレームレート（ｆｐｓ）、θは自車両と物体とのなす角（Ｒａｄ）ＰＸｒは横方向の１画素あたりの角度分解能（Ｒａｄ）を示す。自車両の速度、フレームレートその他の必要な情報は車両コントローラ２００から取得する。車両コントローラ２００は、物体検出装置１００の要求に応じて、必要な情報を送出する。
【００６０】
θ＝ＡＴＡＮ（Ｘ／Ｚ） 式１
Ｓ＝Ｆ*（ＡＴＡＮ（Ｘ／（Ｚ＋Ｖ／(３．６*Ｆ)）―θ）／ＰＸｒ）  式２
また、物体Ａの位置Ｚ，Ｘは、後述する式３,４に示すように画像下端でのｘ，ｙ座標からカメラパラメータを用いて計算することから、物体下端位置、つまり路面上の速度を計算することとなる。ここで、Ｃｈ（ｍ）はカメラ高さ、Ｔｒ（Ｒａｄ）はカメラ俯角、Ｉｈは画像縦サイズ、Ｉｗは画像横サイズ、ＰＹｒ（Ｒａｄ）は高さ方向の１画素あたりの角度分解能を示す。
【００６１】
Ｚ＝(Ｃｈ)/(ＴＡＮ(Ｔｒ+(ｙ-Ｉｈ／２)*ＰＹｒ))                 式３
Ｘ＝ｘ*ＴＡＮ((Ｚ-Ｉｗ／２)* ＰＸｒ)                             式４
同様に、車速と物体Ｂの位置ｂが与えられれば、物体Ｂが存在する位置ｂにおける静止物体の速度情報を算出することができる。なお、カメラパラメータなどの必要な情報は予め検出部３０側で記憶してもよいし、車両コントローラ２００から取得してもよい。
【００６２】
これにより、物体Ａ及びＢの自車両に対する位置ａ及びｂとその位置における静止物体の設置面（路面高さ）の移動速度との関係を導くことができ、「画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係」を求めることができる。
【００６３】
図７に「画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係」の一例を示す。
【００６４】
この図７に示すように、物体Ａ及びＢが路面上の静止物体である場合、異なる位置に存在する物体Ａと物体Ｂの路面上の速度は異なる値を示す。このように、異なる位置に存在する二つの静止物体には速度差を検出することができる。
【００６５】
他方、高さのある物体、すなわち立体物の速度と距離との関係では、異なる位置において同一の速度を示す。これは、同一の物体は同一速度で移動（相対的移動も含む）する一方で、物体の高さは画像上において距離として現れるためである。つまり、画像において、物体の高さは、所定角度の方向に沿って高さ分の距離として表現されるため、高さの分だけ所定角度の方向に沿って離れることと同じことになる。同一物体については同一の移動情報が算出されるから、異なる位置に存在するのに同一の移動情報が算出される。
【００６６】
たとえば、物体Ａが、図６（Ｂ）に示すように、高さｈ１，ｈ２を持った立体物である場合、図６（Ｂ）のｙ方向（画像縦方向）の上部（斜線を施した部分）については、同一の移動情報が算出される。これは、所定の同一角度上で距離が離れること同じ意味である。図８に、高さｈ１及びｈ２を有する物体Ａについての「画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って各高さｈ１に存在する画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係」と、「画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って各高さｈ２に存在する画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係」を示す。なお、画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って各高さｈ１，ｈ２に存在する画素の移動情報及び位置は上述した式１乃至４を用い、必要な座標変換を行い算出することができる。
【００６７】
図８に示すように、路面上の速度と距離の関係を参照し、同一速度を示しながら距離に差が生じる場合は、高さを持つ立体物が存在する判断することができる。
【００６８】
ところで、「画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面又は所定高さの画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係」は、フレームレートによっては分解能が低下し、図７及び図８に示すような連続する実線の関係を得られない場合がある。一般的なカメラのフレームレートで、移動情報を算出する場合は、図９に示す破線のように階段状の、低い分解能の関係となる場合がある。
【００６９】
このような状況で各物体の移動情報を判断すると、所定角度の方向に沿って所定高さの位置に存在する画素について、距離が変化しても同じ移動情報を算出してしまう場合がある。すなわち、異なる物体間で近似した移動速度が算出されることとなり、正確に個々の物体を検出することができない。また、物体が同一か否かの基準が適切でないと、異なる物体であるにも関わらず、これを同一の物体と判断してしまい、物体の識別を正確に行うことが困難となる。同様に、高さのある立体物についても、距離差と速度差を検出できないため、高さのある立体物を検出することが困難となる。
【００７０】
このため、一般には、所定の検出精度を確保できるようにカメラのフレームレートは決定され、得られた画像の情報に基づくオプティカルフローから同一物体か否かを判断する基準（速度分解能）が決定される。
【００７１】
しかし、撮像画像においては、遠方では隣接する画素の速度差が小さくなり、近傍では隣接する画素の速度差が大きくなるため、一律の 基準によって画像全体の立体物を高い精度で検出することは困難である。具体的に、基準を近傍にあわせると、遠方では複数の物体が同一物体と判断される問題が発生する。また、基準を遠方にあわせると、近傍では同一物体が複数の群に分離され、別物体と判断される問題が生じる。
【００７２】
本実施形態の速度分解能算出機能３２は、物体の同一性を判断するに適切な基準となる速度分解能を所定角度の方向ごとに算出することとし、同一角度上の路面上の移動速度に差が生じる物体同士の移動速度の差を速度分解能とする。
【００７３】
速度分解能算出機能３２は、「画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係」を参照し、図１０に示すように、移動情報抽出機能３１により抽出された異なる２つの画素の路面上の移動速度の差を、速度分解能として算出する。
【００７４】
また、速度分解能算出機能３２は、移動情報抽出機能３１により抽出された画素のうち、距離が最も近い画素の路面上の移動速度の差を、速度分解能として算出する。これにより、近接した物体の速度差を基準とした速度分解能を設定することができる。
【００７５】
具体的に、速度分解能算出機能３２は、同一物体の判断基準となる速度分解能を次のように設定する。
【００７６】
移動情報抽出機能３１は、所定の基準点から所定角度の方向に存在する物体に対応する画素、すなわち、画像の同一ｘ座標上を、画像下部から上部に向けて順に画素を走査し、移動情報が存在する画素の位置を取得し、その位置を速度分解能算出機能３２に送出する。
【００７７】
そして、速度分解能算出機能３２は、取得した画素の位置を含む、画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って路面高さに存在する静止物に対応する画素の移動情報と画素の自車両に対する位置を上述した式１〜４を用いて算出する。算出結果に基づいて、「画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って路面高さに存在する画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係」を求める。路面上の静止物体の速度は上述した式１〜４を用いて算出する。
【００７８】
次いで、速度分解能算出機能３２は、「画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って路面高さに存在する画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係」を参照して、移動情報抽出機能３１により抽出された画素の位置に対応する路面上の移動情報を得る。移動情報抽出機能３１により複数の画素が抽出された場合は、特に限定されないが、画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って路面高さに存在する画素のうち、両者の距離が最も近い画素について路面上の移動情報を得る。また、移動情報抽出機能３１により複数の画素が抽出された場合は、自車両に最も近い画素、又は自車両から所定距離領域に位置する画素を選択することができる。
【００７９】
さらに、速度分解能算出機能３２は、移動情報抽出機能３１により抽出された画素の位置に対応する路面上の移動速度の差を求め、その値を速度分解能とする。このとき、算出された移動速度の差を速度分解能としてもよいし、算出された移動速度の差が、予め設定された速度分解能を越えた場合に限り、その算出された移動速度の差を速度分解能としてもよい。つまり、算出された移動速度の差が、予め設定された速度分解能を超えない場合は、図１１に示すように、移動情報抽出機能３１により抽出された画素の位置に対応する路面上の移動速度の差ではなく、予め設定された所定値を速度分解能としてもよい。
【００８０】
なお、本実施形態では、計算簡素化のため、あらかじめ各角度おける車速と物体までの距離と路面上の速度の関係を求めておき、速度分解能算出機能３２は、この関係を参照して、物体検出時における車速と物体までの距離（ｙ座標）を入力すると速度分解能を算出する。
【００８１】
速度分解能は、同一物体であるか否かを判断する基準となるとともに、高さのある物体、すなわち立体物を判断する基準ともなる。たとえば、図８の高さｈ２の物体Ａのように、同じ位置に存在するにもかかわらず、高さ（ｙ座標）ｈ２における移動速度と路面上の移動速度に差が生じる。この高さｈ２の位置に対応する速度差が物体Ａの検出を可能とする基準となる。検出対象となる物体の高さが、基準に対応する高さ以上であれば、物体が立体物であるか否かの分類においても、その精度を確保することができる。
【００８２】
次に、同一物体判断機能３３について説明する。同一物体判断機能３３は、移動情報抽出機能３１により抽出された画素の移動速度を比較し、移動速度の差が速度分解能以上である場合は、比較に係る画素は異なる物体に対応すると判断する。他方、移動情報抽出機能３１により抽出された画素の移動速度を比較し、移動速度の差が速度分解能未満である場合は、比較に係る画素は同一の物体に対応すると判断する。つまり、所定角度の方向に沿って存在する物体に対応する画素に関し、速度分解能を基準として、物体の同一性を判断する。
【００８３】
具体的に、同一物体判断機能３３は、図１２に示すように、所定角度の方向に対応する移動画像のｘ座標を、下から上に画像のｙ軸に沿って走査する。移動情報が存在すれば速度を比較し、速度差が速度分解能未満であれば同一物体と判断し、速度分解能以上であれば異なる物体と判断する。図１２に示す例では、短冊領域（所定角度領域、所定ｘ値域）２からＯＢ１が同一物体と判断され、短冊領域３からＯＢ２が同一物体として判断され、短冊領域４からＯＢ３及びＯＢ４が各々同一物体として判断され、短冊領域５からＯＢ５が同一物体として判断され、短冊領域６からＯＢ６が同一物体として判断され、短冊領域９からＯＢ７が同一物体として判断され、短冊領域１０からＯＢ８が同一物体として判断され、短冊領域１２からＯＢ９が同一物体として判断され、短冊領域１３からＯＢ１０が同一物体として判断される。
【００８４】
このように、本実施形態では、所定の基準点から所定角度範囲にある領域ごとに算出された速度分解能に基づいて、所定の基準点から所定角度範囲にある領域内に抽出された移動情報の画素が同一物体に対応するか否かを判断することができる。このため、物体が存在する位置において算出された最適な判定基準に基づいて物体の同一性を判断できるため、物体が遠方にあるか近傍にあるかといった、物体の位置に依存することなく、物体検出の精度を確保し、正確な物体検出を行うことができる。
【００８５】
以上に説明した同一物体判断の手法によれば、所定の基準点から所定角度範囲にある物体に対応する画素についての同一性を判断することができる。言い換えると、図７の同じ短冊領域に存在する物体に対応する画素についての同一性を判断することができる。
【００８６】
しかし、物体の幅が大きい場合は、所定の基準点から異なる角度にある物体に対応する画素についての同一性を判断することができない。言い換えると、図７の異なる短冊領域に渡ってその物体に対応する画素が存在する物体に対応する画素についての同一性を判断することができない。つまり、同一の物体であるにもかかわらず、２以上の異なる物体にグループ化されてしまう。
【００８７】
以下、同一の所定角度範囲以外に存在する物体同士のグループ化方法について説明する。
【００８８】
所定角度範囲にはない物体が隣接する場合、隣接する物体に対応する画素の移動速度の差は小さい。
【００８９】
また、所定角度範囲にはない物体がともに移動物体である場合は、同一物体である可能性が高い。この場合、検出対象となる移動物体を背景と分離する必要もある。
【００９０】
本実施形態では、移動物体の移動情報の特性を利用し、所定角度領域（同一の短冊領域）に収まらない幅を持った移動物体を背景と分離しつつ同一物体としてグループ化するため、経時的な移動情報を用いて異なる角度の領域（異なる短冊領域）に存在する立体物が同一物体であるか否かを判断する。
【００９１】
検出の対象となる物体が移動物体であれば、自車両に近づくにつれ移動速度が遅くなる。また、検出の対象となる物体が移動物体であれば、路面上の移動方向とは略逆方向の移動速度が検出される。他方、検出の対象となる物体が背景となる静止物体であれば、自車両に近づくにつれて移動速度が速くなる。
【００９２】
本実施形態の同一物体判断機能３３は、移動情報抽出機能３１により抽出された、所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する物体、すなわち、図７の異なる短冊領域に渡って存在する物体に対応する画素の移動情報を比較し、各物体に対応する画素の移動速度が時間の経過とともに移動速度が低下する場合は、両物体は同一の物体と判断する。特に、各物体に対応する画素の角度移動量（ｘ座標の移動量）が小さく、移動速度が時間の経過とともに移動速度が低下する場合は、両物体は同一の物体と判断する。
【００９３】
また、本実施形態の同一物体判断機能３３は、移動情報抽出機能３１により抽出された、所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する物体、すなわち、図７の異なる短冊領域に渡って存在する物体に対応する画素の移動情報を比較し、各物体に対応する画素の移動方向が、画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動方向と略反対方向である場合は、両物体は同一の物体と判断する。つまり、路面上の静止物と予め定義した略逆方向の移動方向速度が検出された場合は、それらの物体は背景ではなく、同一の物体（移動物体）と判断することができる。略反対方向とされる方向は、予め定義することができる。たとえば、両移動方向が１８０°±１０°，１８０°±１５°など適宜定義することができる。
【００９４】
例えば、本実施形態では、図１３に示すように、グループ化された各画素群の移動情報を比較して、ＯＢ１（ｔ）とＯＢ１（ｔ＋１），ＯＢ２（ｔ）とＯＢ２（ｔ＋１），ＯＢ３（ｔ）とＯＢ３（ｔ＋１），ＯＢ５（ｔ）とＯＢ４（ｔ＋１），ＯＢ６（ｔ）とＯＢ５（ｔ＋１），ＯＢ７（ｔ）とＯＢ６（ｔ＋１），ＯＢ８（ｔ）とＯＢ７（ｔ＋１），ＯＢ９（ｔ）とＯＢ８（ｔ＋１），ＯＢ１０（ｔ）とＯＢ９（ｔ＋１）とを異なる時間で検出された同一物体の可能性がある画素群として対応づける。
【００９５】
さらに、検出の対象となる物体の移動速度が時間の経過とともに速くなっている場合は、その画素群は背景となる静止物体と判断し、異なる所定角度領域（異なる短冊同士）でグループ化は行わない。つまり、同一の物体とは判断しない、
他方、検出の対象となる物体の移動方向が路面上の移動方向と略逆方向である場合は、その両物体は移動物体である可能性が高いため、異なる所定角度領域（異なる短冊同士）であってもグループ化を行う。つまり、同一の物体と判断する。
【００９６】
また、本実施形態の同一物体判断機能３３は、移動情報抽出機能３１により抽出された、所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する物体、すなわち、図７の異なる短冊領域に渡って存在する物体に対応する画素の移動情報を比較し、各物体に対応する画素の移動方向が、画像の下方向である場合は、両物体は同一の物体と判断する。判断対象となる各物体の下端位置に対応する画素が画像の下方向に移動する物体であれば、両物体は同一の物体と判断することができる。
【００９７】
本実施形態では、図１４に示すように、ＯＢ１（ｔ＋１），ＯＢ４（ｔ＋１）〜ＯＢ９を静止物体と判断する。また、ＯＢ２（ｔ＋１），ＯＢ３（ｔ＋１）を同一の物体ＭＯＢ１（移動物体）として判断する。
【００９８】
なお、移動情報を比較する「異なる角度に沿って存在する物体に対応する画素」は、互いに隣接する所定角度の領域（短冊領域）に存在する画素であることが好ましい。また、基準となる所定角度の領域に対して、右側又は左側に存在する所定角度の領域に存在する画素について、同一物体であるか否かを判断してもよい。つまり、短冊領域４にある画素について、短冊領域３及び５にある画素とその移動情報を比較してもよいし、短冊領域４にある画素について、短冊領域２乃至６にある画素とその移動情報を比較してもよい。
【００９９】
また、物体の移動速度の差が所定値以内である場合、物体の上端及び下端位置の差が所定値以内、グループ化後の物体幅が所定値以内の場合に同一物体と判断するようにしてもよい。
【０１００】
次に、物体高さ算出機能３４について説明する。物体高さ算出機能３４は、同一物体判断部により同一物体と判断された物体に対応する画素又は画素群の自車両からの位置が異なるにもかかわらず当該画素の移動速度の変化が所定値未満である場合は、その画素の移動速度と自車両に対する位置とに基づいて、自車両の車速に応じて算出された、画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係を参照し、同一物体と判断された物体の高さを算出する。
【０１０１】
図１０に示すように、所定角度上における物体の移動速度と自車両からの距離の関係は、自車両から離隔する（距離が離れる）につれて移動速度も変化する。ここで、自車両からの距離が離れても速度差が生じない領域が存在すれば、そこには、高さを持つ物体が存在すると判断できる。つまり、自車両からの距離が異なるにもかかわらず移動速度の変化が所定値未満である場合には、高さを持つ物体が存在すると判断できる。なお、移動速度の変化を判断する所定値は、移動速度に変化が見られないことを判断できる値を予め設定する。
【０１０２】
言い換えると、図１０に示す自車両の車速に応じて算出された、画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係との比較において、自車両からの位置が離隔するにもかかわらずその画素の移動速度の変化が所定値未満である画素の速度が、その位置における路面上の速度と差が生じている場合は、その画素に対応する物体は高さを持つ立体物と判断することができる。
【０１０３】
そして、画素又は画素群の自車両からの位置が異なるにもかかわらずその画素の移動速度の変化が所定値未満である画素の端部（移動速度の変化が所定値以上と判断される直前の画素）は、高さのある物体の端部であると判断できるため、その端部の画像上の位置に基づいて立体物の高さを求めることができる。
【０１０４】
このように、物体高さ算出機能３４は、同一物体としてグループ化された画素であって、自車両からの距離が離隔するにもかかわらずその画素の移動速度の変化が所定値未満である画素又は画素群の移動情報と自車両に対する位置との関係と、路面上の画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係を比較して、その比較の結果に基づいて、立体物の高さを算出することができる。
【０１０５】
また、同一物体判断機能３３により異なる物体と判断された場合、すなわち、移動速度の差が速度分解能以上となった場合、その直前に同一物体と判定された（移動速度の差が速度分解能未満）位置が、物体の上端位置を示す。このため、物体の下端位置から物体の上端位置までの画像数をカウントすることにより、その物体の物体高さを判断することができる。
【０１０６】
なお、物体高さ算出機能３４は、同一物体判断部により同一の物体と判断された画素群の上端の位置（画像の座標値など）に基づいて、物体高さを算出してもよい。
【０１０７】
上述したように、同一物体判断機能３３が所定角度の方向に対応する移動画像のｘ座標を、下から上に画像のｙ軸に沿って走査し、移動情報が存在すれば速度を比較し、速度差が速度分解能未満であれば同一物体と判断し、速度分解能以上であれば異なる物体と判断する。
【０１０８】
物体高さ算出機能３４は、同一物体判断機能３３により異なる物体と判断された場合、すなわち、移動速度の差が速度分解能以上となった場合、その直線に同一物体と判定された（移動速度の差が速度分解能未満）位置が、物体の上端位置を示す。このため、物体の下端位置から物体の上端位置までの画像数をカウントすることにより、その物体の物体高さを判断することができる。
【０１０９】
最後に、接近物体判定機能３５について説明する。
【０１１０】
接近物体判定機能３５は、物体に対応する画素又は画素群と自車両とのなす角度の経時的変化が所定値未満である場合は、その物体は自車両に接近する物体であると判定する。
【０１１１】
自車両に接近する可能性の高い物体がある場合、その物体と自車両とがなす角度は一定になるという特徴がある。つまり、物体が自車両の所定の基準点から所定角度の方向に経時的に存在する場合は、自車両と物体とのなす角が一定となる。また、自車両は幅を有するため、自車両と物体がなす角が一定とならない場合がある。このため、物体に対応する画素又は画素群がなす角度の経時的変化が、予め設定した所定値未満である場合は、物体が自車両に接近する可能性が高いと判断する。
【０１１２】
自車両となす角度は一定になる物体には、自車両と同じ方向に移動する物体も含まれる場合がある。このため、接近物体判定機能３５は、物体に対応する画素又は画素群と自車両とのなす角度の経時的変化が所定値未満であり、かつ、物体に対応する画素又は画素群と自車両との相対速度が所定値以上である場合は、その物体は自車両に接近する物体であると判定する。
【０１１３】
また、自車両に接近する物体の画像は、画像上において、下端方向に移動するので、接近物体判定機能３５は、物体に対応する画素又は画素群と自車両とのなす角度の経時的変化が所定値未満であり、かつ、物体に対応する画素又は画素群が画像の下端方向に移動する場合は、その物体は自車両に接近する物体であると判定する。
【０１１４】
具体的に、図１４に示すように、物体に対応する画素又は画素群と自車両とのなす角度の経時的変化が所定値未満である物体ＭＯＢ１を自車両に接近する物体として検出する。また、物体ＭＯＢ１は、自車両に対する相対速度が比較的大きく、画像上の位置がその下端方向に移動しているため、高い精度で接近物体であると判断することができる。
【０１１５】
続いて、本実施形態の物体検出装置１００の物体検出処理手順を図２０に基づいて説明する。
【０１１６】
イグニションスイッチ（図示省略）がオンされ、車載装置１０００が起動すると、この処理用のプログラムが実行される。
【０１１７】
まず、カメラ１０は、所定の周期で車両周囲を撮像する。撮像された画像は画像メモリ１１に蓄積される。移動情報算出部２０の要求に応じて、画像メモリ１１は、画像を出力する（Ｓ１０１）。フローはステップＳ１０２へ移行する。
【０１１８】
移動情報算出部２０の特徴抽出部２１は、画像に対してエッジ抽出処理を行い、撮像画像内に存在する物体の輪郭をエッジ画像として抽出するとともにエッジ画像の正規化を行う（Ｓ１０２）。算出部２２は、エッジの移動情報を算出する（Ｓ１０３）。そして、算出された移動情報を所定の階調で表された移動画像（図５参照）を作成する。この後に、フローはステップＳ１０４へ移行する。
【０１１９】
ステップＳ１０４において、移動情報抽出機能３１は、算出された移動画像上に所定角度上で移動情報の有無を判定するための短冊状の領域を設定する（Ｓ１０４）。この後に、フローはステップＳ１０５へ移行する。
【０１２０】
ステップＳ１０５において、移動情報抽出機能３１は、物体検出用の短冊領域内において、画像下部から画像上部に順に画素の情報を走査し、移動情報の有無を判断する。移動情報が存在すれば、その移動情報と画素の位置を抽出し、速度分解能算出機能３２と同一物体判断機能３３に送出する。同じくステップＳ１０５において、速度分解能算出機能３２は、自車両の車速に応じて、「画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係」を算出する。さらに、速度分解能算出機能３２は、画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係を参照し、移動情報抽出機能３１により抽出された異なる２つの画素の路面上の移動速度の差を、速度分解能として算出する。この速度分解能は、所定角度上での同一物体の判断基準である。この後に、フローはステップＳ１０６に移行する。
【０１２１】
ステップＳ１０６において、同一物体判断機能３３は、移動情報抽出機能３１により抽出された画素、すなわち、所定角度の方向に沿って存在する物体に対応する画素の移動速度を比較し、移動速度の差が速度分解能以上である場合は、比較に係る画素は異なる物体に対応すると判断し、移動速度の差が速度分解能未満である場合は、比較に係る画素は同一物体に対応すると判断する。この後に、フローはステップＳ１０７へ移行する。
【０１２２】
ステップＳ１０７において、同一物体判断機能３３は、全ての所定角度上について同一物体の検出処理が完了したか否かを判断する。全ての所定角度上で同一物体の検出が完了したと判断された場合は、ステップＳ１０８へ移行する。他方、全ての所定角度上で同一物体の検出が完了していないと判断された場合は、ステップＳ１０５に戻り、所定角度上における同一物体の検出処理を実行する。この処理に前後して、物体高さ算出機能３４は、同一物体判断機能３３により同一の物体と判断された画素群の上端の位置に基づいて物体の高さを算出する処理を行ってもよい。
【０１２３】
ステップＳ１０８において、同一物体判断機能３３は、移動体と静止物体の特性を利用して、同一物体であるか否かの判断を行う。移動物体と判断された場合は同一物体としてグループ化し、背景などの静止物体と判断された場合は、同一物体としてグループ化しない。検出の対象となる物体が移動物体であれば、自車両に近づくにつれ移動速度が遅くなる。また、検出の対象となる物体が移動物体であれば、路面上の移動方向とは略逆方向の移動速度が検出される。他方、検出の対象となる物体が背景となる静止物体であれば、自車両に近づくにつれて移動速度が速くなる。同一物体判断機能３３は、この特徴を利用して移動物体を判定する（Ｓ１０８）。このように、所定角度上に存在する物体について、経時的な物体の位置及び移動情報に基づいて移動物体か否かを判断し、移動物体と判断された場合はステップＳ１０９の処理に移行し、静止物体と判断された場合には，ステップＳ１１０の処理に移行する。
【０１２４】
そして、ステップＳ１０９において、同一物体判断機能３３は、移動物体と判定された物体について同一物体か否かの判断を行う。同一物体判断機能３３は、移動情報抽出機能３１により抽出された、所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する物体、すなわち、異なる短冊領域（図７参照）に渡って存在する物体に対応する画素の移動情報を比較し、各物体に対応する画素の移動速度が時間の経過とともに移動速度が低下する場合は、両物体は同一の物体と判断する。特に、各物体に対応する画素の角度移動量（ｘ座標の移動量）が小さく、移動速度が時間の経過とともに移動速度が低下する場合は、両物体は同一の物体と判断する。このとき、物体の上下端の位置、すなわち、物体の高さの差が所定値以内であるか（高さが略同一か）といった判断基準に基づいて、物体の同一性を判断してもよい。また、物体の左右端の位置、すなわち物体の幅が、所定値以内であるか（他車両や歩行者など、存在する可能性のある物体の幅以内となるか）といった判断基準に基づいて、物体の同一性を判断してもよい。この後に、フローはステップＳ１１０に移行する。 ステップＳ１１０において、同一物体判断機能３３は、所定角度以外の物体について同一性の判断が完了したか（グループ化処理が完了したか）を判断する。物体の同一性の判断が完了した場合は、ステップＳ１１１の処理に移行し、グループ化処理が完了していない場合は、ステップＳ１０８の処理に戻り、所定角度以外の物体の同一性判断（グループ化）の処理を継続する。
【０１２５】
ステップＳ１１１において、接近物体判定機能３６は、所定角度以外で同一物体と判断された（グループ化された）物体が、物体に対応する画素又は画素群と自車両とのなす角度の経時的変化が所定値未満である場合は、その物体は自車両に接近する物体であると判定する。また、接近物体判定機能３６は、物体に対応する画素又は画素群と自車両とのなす角度の経時的変化が所定値未満であり、しかも、物体に対応する画素又は画素群と自車両との相対速度が所定値以上である場合は、その物体は自車両に接近する物体であると判定する。さらにまた、接近物体判定機能３６は、物体に対応する画素又は画素群と自車両とのなす角度の経時的変化が所定値未満であり、しかも、物体に対応する画素又は画素群が画像の下端方向に移動する場合は、その物体は自車両に接近する物体であると判定する。この後に、フローはステップＳ１１２へ移行する。
【０１２６】
ステップＳ１１２において、物体検出装置１００は、自車両のイグニションスイッチがオフされたか否かを判断し、オフされないと判断した場合はステップＳ１へ戻って処理を繰り返す。他方、自車両のイグニションスイッチがオフされたと判断した場合には処理を終了する。
【０１２７】
本実施形態の物体検出装置１００は、以上のように構成され機能するので、以下の効果を奏する。
【０１２８】
本実施形態によれば、所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する物体に対応する画素の移動情報に基づいて同一物体であるか否かを判断する基準を算出することができるので、隣接する画素の速度差が小さい画像遠方に存在する複数の物体を同一物体として誤検出することを低減させ、高い精度で物体を検出することができる。
【０１２９】
すなわち、所定の基準点から所定角度の方向に沿う領域ごとに算出された速度分解能を基準として物体の同一性を判断することができるため、物体の位置によって生じる影響を排除して、高い精度で物体を検出することができる。
【０１３０】
遠方と近傍では隣接する物体間の速度差が異なり、物体の同一性の判断基準を一律に設定すると遠方又は近傍のどちらか一方で物体の同一性判断の正確性を確保することが難しい。これに対し、本実施形態では、所定の基準点から所定角度の方向に沿う領域ごと、すなわち画像のｘ座標値ごと（短冊領域ごと）に、同一性を判断するための基準となる速度分解能を算出するため、物体の位置によって生じる影響を排除して、高い精度で物体を検出することができる。
【０１３１】
特に、速度の分解能が低い場合（フレームレートが低い場合など）には、物体の位置によって生じる影響が大きく、物体の同一性判断の正確性を確保することが難しいが、本実施形態の物体検出装置によれば、物体の位置によって生じる影響を排除して、高い精度で物体を検出することができる。
【０１３２】
つまり、カメラ１０により撮像された画像から移動情報を算出し、同一の所定角度上で移動情報の有無を判定し、移動情報が存在すれば、その位置において同一物体か否かの判断を行うための基準値（速度分解能）を算出するため、物体が同一であるか否かを正確に判断することができる。
【０１３３】
具体的に、画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係を参照し、移動情報抽出部３１により抽出された異なる２つの画素の路面上の移動速度の差を、速度分解能として算出することにより、同一物体か否かを判断する判断対象となる物体が検出された位置における速度分解能を個別に求めることができる。また、予め設定した所定角度ごとに、車速に応じた画素の移動情報と自車両に対する位置との関係を準備しておくことによって、物体検出の処理を迅速に行うことができる。
【０１３４】
同様に、移動速度の差が速度分解能未満である場合は、比較に係る画素は同一の物体に対応すると判断することにより、同一の物体を複数の物体と誤判断することを防止することができる。
【０１３５】
また、本実施形態では、所定角度上において同一の物体であると判断された物体について、さらに、広い範囲（所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する物体）で物体の同一性を判断するため、移動体の移動情報の特徴及び静止物体の移動情報の特徴を考慮して、物体の同一性を判断することができる。
【０１３６】
すなわち、本実施形態では、所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する物体に対応する画素の移動情報を比較し、各物体に対応する画素の移動速度が時間の経過とともに移動速度が低下する場合は、所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する各物体がいずれも移動する物体であると推測し、これらを同一の物体と判断する。これにより、物体の挙動を反映する経時的な移動情報の変化に基づいて、さらに高い精度で物体の同一性を判断することができる。
【０１３７】
同様に、本実施形態では、所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する物体に対応する画素の移動情報を比較し、各物体に対応する画素の移動方向が、画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動方向と略反対方向である場合は、所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する各物体がいずれも移動する物体であると推測し、これらを同一の物体と判断する。これにより、物体の挙動を反映する経時的な移動情報の変化に基づいて、さらに高い精度で物体の同一性を判断することができる。
【０１３８】
ま  た、本実施形態では、所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する物体に対応する画素の移動情報を比較し、各物体に対応する画素の移動方向が画像の下方向である場合は、所定の基準点から異なる角度の方向に沿って存在する各物体がいずれも移動する物体であると推測し、これらを同一の物体と判断する。これにより、物体の挙動を反映する経時的な移動情報の変化に基づいて、さらに高い精度で物体の同一性を判断することができる。
【０１３９】
言い換えると、本実施形態によれば、近接する所定角度（異なる所定角度）に存在する物体間のグループ化に際し、経時的な移動情報により、物体が静止物体か移動物体かの判断を行い、移動物体と判断された物体に対して異なる所定角度の画素又は画素群をさらにグループ化することより、同一の物体を多数の物体に分割してしまうといった誤グループ化を防止することができる。所定角度が近接する場合は物体間の速度差が小さいため、単純に速度差のみで同一物体か否かを判断すると、判断に誤りが生じる場合がある。異なる所定角度にある物体（画素又は画素群に対応する物体）について同一性の判断を要するのは、所定角度範囲内に収まらない幅を持った移動物体を検出する場合である。このため、本実施形態では、移動物体の挙動の特徴（移動情報の特徴）を考慮して同一物体か否かの判断を行うことにより、誤グループ化を防止することができる。移動物体の移動情報は、時間の経過とともに移動速度が遅くなる又は路面上の速度と逆方向の速度を持つという特徴がある。本実施形態では、この特徴を利用し、物体に対応する画素の移動速度が時間の経過とともに移動速度が低下する場合、物体に対応する画素の移動方向が画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動方向と略反対方向である場合、又は物体に対応する画素の移動方向が画像の下方向である場合は、いずれも移動する物体として同一物体として判断する。これにより、実際は一つの物体であるのに複数の物体と判断する誤判断を防止することができる。
【０１４０】
さらに、本実施形態の物体検出装置１００は、同一物体判断機能３３により同一物体と判断された物体に対応する画素又は画素群の位置が自車両から離隔するにもかかわらず当該画素の移動速度の変化が所定値未満である場合は、その画素の移動速度と自車両に対する位置とに基づいて、自車両の車速に応じて算出された、画像の所定の基準点から所定角度の方向に沿って存在する路面上の画素の移動情報と画素の自車両に対する位置との関係を参照し、同一物体と判断された物体の高さを算出することができる。これにより、高さのある立体物（物体）を検出するとともに、その物体の高さを検出することができる。
【０１４１】
加えて、本実施形態の物体検出装置１００は、物体に対応する画素又は画素群と自車両とのなす角度の経時的変化が所定値未満である場合は、物体は自車両に接近する物体であると判定する。発明者は、自車両に接近する可能性の高い物体は自車両と物体のなす角度が時間の経過にかかわらず一定となる特徴を有することに着目し、物体と自車両が所定時間に渡り一定の角度を維持する現象を検出した場合は、その物体を自車両に接近する物体であると判定する。これにより、自車両の周囲に存在する物体の中から、自車両に接近する物体を注意すべき対象として検出することができる。
【０１４２】
また、自車両と物体のなす角度が一定となる現象は、同方向に移動し、相対速度がゼロの物体に対しても発生する。このため、本実施形態では、物体に対応する画素又は画素群と自車両とのなす角度の経時的変化が所定値未満であるという条件に加えて、物体に対応する画素又は画素群と自車両との相対速度が所定値以上である場合に、その物体を自車両に接近する物体として検出する。このように、自車両に接近する物体は自車両に対する相対速度が大きいという特徴を利用することにより、自車両に接近する物体を高い精度で検出することができる。
【０１４３】
さらに、本実施形態では、物体に対応する画素又は画素群と自車両とのなす角度の経時的変化が所定値未満であるという条件に加えて、物体に対応する画素又は画素群が画像の下端方向に移動する場合に、その物体を自車両に接近する物体として検出する。このように、自車両に接近する物体は、画像上において下方向に向って移動するという特徴を利用することにより、自車両に接近する物体を高い精度で検出することができる。
【０１４４】
＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態の物体検出装置１１０について説明する。
【０１４５】
図１６は、第２実施形態に係る物体検出装置１１０のブロック構成図である。図１６に示すように、第２実施形態の物体検出装置１１０の構成は、第１実施形態の物体検出装置１００の構成と、基本的に共通する。ここでは、重複する説明を避けるため、異なる点を中心に説明する。
【０１４６】
本実施形態の検出部３０は、画素の移動情報を画像下端側から順次比較し、移動情報抽出機能３１により移動情報が抽出されない画素と移動情報が抽出された画素の境界、又は移動情報抽出機能３１により抽出された移動情報に算出された速度分解能以上の差が生じる画素の境界を物体候補の下端位置として検出する下端位置判定機能３３１と、物体候補の下端位置の実空間上の位置及びその下端位置に対応する画素の移動情報に基づいて、下端位置が自車両の走路の境界であるか否かを判定する走路境界判定機能３３２と、その判定結果と移動情報の差に基づいて、移動情報抽出機能３１により移動情報が抽出された画素のうち同一物体を構成する画素を選択し、選択された画素を同一の物体に対応するグループとしてグループ化する第一グループ化機能３３３と、を有する同一物体判断機能３３を備える。
【０１４７】
以下、図１８〜図２２に基づいて、本実施形態の同一物体判断機能３３による同一物体の判断手法を説明する。
【０１４８】
図１７は、カメラ１０により撮像された画像（自車両前方の画像）の一例を示す図である。カメラ１０の撮像画像は、画像左上を原点として左から右へx軸、上から下へy軸とするｘｙ座標系によって表される。図１７に示す撮像画像には、左右の白線などの走路の境界線と、左右の外壁と、左から右へ移動する歩行者が撮像画像に含まれる。
【０１４９】
図１８は、図１７の撮像画像に基づいて、移動情報算出部２０により算出された移動情報に基づいて作成された移動画像の一例を示す図である。移動画像の作成手法は第１実施形態と共通する。図１８に示す移動画像では、自車両の走行路右側の外壁は画像の右側に向かう速度が検出されており、走行路右側の白線からは画像の左側へ向かう速度が検出されている。走行路左側の外壁からは画像の左側へ向かう速度が検出されており、走行路左側の白線からは画像の右側へ向かう速度が検出されている。また、走行路左側から右へ移動する歩行者からは画像の右側へ向かう速度が検出される。
【０１５０】
図１９は、同一角度領域で物体の下端候補位置を検出する手法を説明するための図である。下端位置判定機能３３１は、移動情報抽出機能３１により抽出された画素の移動情報を比較し、物体候補の下端を検出する。図１９に示すように、同一角度に沿って、すなわち、同一ｘ座標上で画像下部から上部に向かって順に画素の移動情報を走査し、移動情報が抽出されない画素と前記移動情報が抽出された画素の境界又は移動情報の移動速度に速度分解能以上の差が生じる画素の境界を物体候補の下端位置として検出する。図１９に示す例では、短冊領域（所定角度領域、所定ｘ座標領域）２から物体候補下端ＢＬ１が検出され、短冊領域３から物体候補下端ＢＬ２〜ＢＬ４が検出され、短冊領域４から物体候補下端ＢＬ５〜ＢＬ８が検出され、短冊領域５から物体候補下端ＢＬ９，ＢＬ１０が検出され、短冊領域６から物体候補下端ＢＬ１１，ＢＬ１２が検出され、短冊領域８から物体候補下端ＢＬ１３が検出され、短冊領域９から物体候補下端ＢＬ１４，ＢＬ１５が検出され、短冊領域１０から物体候補下端ＢＬ１６が検出され、短冊領域１２から物体候補下端ＢＬ１７が検出され、短冊領域１３から物体候補下端ＢＬ１８が検出される。
【０１５１】
さらに、走路境界判定機能３３２は、検出された物体候補下端の位置を実空間上の位置に対応するＺ，Ｘ座標に変換する。ここで、Ｚ座標は車両の進行方向に沿う方向の実空間の座標軸であり、Ｘ座標は車両の幅方向に沿う実空間の座標軸である。実空間上のＺ，Ｘの値は、は実施形態において説明した式３，４を用いて計算する。
【０１５２】
図２０は、図１９に示す物体候補下端の位置を実空間のＺ，Ｘ座標に変換させる手法を説明するための図である。図２０において、物体候補下端ＢＬ１〜ＢＬ３がＺＸ平面のＲＢ１〜ＲＢ３に変換され、物体候補下端ＢＬ５〜ＢＬ７がＺＸ平面のＲＢ５〜ＲＢ７に変換され、物体候補下端ＢＬ９〜ＢＬ１８がＺＸ平面のＲＢ９〜ＲＢ１８に変換される。また、ＢＬ４及びＢＬ８は、路面上の点でないため、図示できない位置に変換される。
【０１５３】
次に、走路境界判定機能３３２は、物体候補下端位置の実空間座標上の配置と移動情報から、各物体候補下端位置が走路境界を構成する下端であるか否かを判定する。ちなみに、白線などの走路境界の移動情報は、検出された斜め線が車両のピッチングによって上下に移動することにより発生する擬似的な移動情報である。この移動情報は、立体物の移動情報と異なり、近傍から遠方まで共通し、その値が小さいという特徴を有する。走路境界判定機能３３２は、検出された物体候補の下端位置を実空間座標に変換し、実空間座標における自車両の幅方向に沿うＸ軸座標が共通し、かつ移動情報の差が所定値未満の座標群に属する下端位置は、自車両の走路の境界であると判定する。図２０に示すように、本実施形態では、近傍から遠方まで共通し、その値が小さいという特徴を有する物体候補下端ＲＢ２，ＲＢ９，ＲＢ１２及びＲＢ１３，ＲＢ１４を、走路境界を構成とする下端位置であると判定する。この判定結果は、同一物体の判断に用いられる。
【０１５４】
第２実施形態の同一物体判断機能３３は、第１実施形態と同様に、移動情報抽出機能３１により抽出された画素の移動速度を比較し、移動速度の差が速度分解能算出機能３２により算出された速度分解能などの所定値以上である場合は、比較に係る画素は異なる物体に対応すると判断し、他方で、移動速度の差が速度分解能などの所定値未満である場合は、比較に係る画素は同一の物体に対応すると判断する。なお、速度分解能は、第１実施形態と同様の手法で算出される。
【０１５５】
さらに、第一グループ化機能３３３は、走路境界判定機能３３２の判定結果と移動情報の差に基づいて、移動情報が抽出された画素のうち同一物体を構成する画素を選択し同一物体に対応すると判断し、これらをグループ化する。
【０１５６】
図２１は、第２実施形態におけるグループ化処理を説明するための第１の図、図２１は、第２実施形態におけるグループ化処理を説明するための第２の図である。
【０１５７】
図２１に示すように、同一角度上（同一短冊領域）において、各物体候補下端が同一物体に対応するか否かを判断し、一の物体の下端位置を確定する。自車両に近い側、すなわち画像下部から物体候補下端に連なる移動情報を比較し、移動情報が速度分解能未満の画素をその物体候補下端を同一物体に対応する候補としてグループ化する。このとき、第一グループ化機能３３３は、物体候補下端と移動情報が速度分解能未満の画素の上端との距離、すなわち物体の高さが、予め設定された所定値Ｈ１以上である場合に、移動情報が速度分解能未満の画素をその物体候補下端を同一物体に対応する候補としてグループ化してもよい。ちなみに所定値Ｈ１は、検出される物体が路上に設置された物体であるか否かを判断するために設定された基準であり、実際に路上に設置される物体の高さ平均などに基づいて定義される。
【０１５８】
また、本処理において、第一グループ化機能３３３は、自車両の走路の境界であると評価された下端位置に対応する画素又は画素群については、移動速度の差が速度分解能未満であっても、異なる物体であると判断する。このように、走路境界をその特性に基づいて抽出し、走路境界と立体物と区別することにより、立体物の外延を正確に検出することができる。
【０１５９】
また、同一角度上において物体候補下端が２つ以上検出された場合、第一グループ化機能３３３は、物体候補下端と移動情報が速度分解能未満の画素の上端との距離、すなわち物体の高さが、予め設定された所定値Ｈ１以上である場合は、物体候補下端と移動情報が速度分解能未満の画素を一のグループとし、同一短冊領域の上側にある物体候補下端を削除し、下部の物体候補下端を物体下端として確定する。
【０１６０】
これにより、何らかの要因で立体物の移動情報の連続性が途切れ、また、立体物の近傍に白線等の走路境界が存在するために走路境界と立体物の移動情報が速度分解能未満となる場合であっても、立体物の下端位置を正しく判定し、正確な同一物体のグループ化が可能となる。なお、移動情報が速度分解能未満であり、かつ同一短冊領域で検出された物体候補下端間の距離が最小検出高さ未満である場合の処理の手法は、第３実施形態において説明する。
【０１６１】
図２１、２２に示す例では、物体候補下端ＢＬ２，ＢＬ５，ＢＬ９，ＢＬ１１，ＢＬ１３，ＢＬ１４は、走路境界を構成する下端であるため、他の物体候補下端とグループ化しない。一方、物体候補下端ＢＬ1から上端ＴＬ1までの画素を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ1（図２２を参照）として検出する。また、短冊領域３にはＢＬ３とＢＬ４の二つの物体候補下端が存在するが、ＢＬ３からＢＬ４までの距離が予め設定された所定値Ｈ１以上であるので、物体候補下端ＢＬ３からＢＬ４までの画素は同一物体と判定し、短冊領域３の上側にある物体候補下端ＢＬ４を削除し、物体候補下端ＢＬ３から移動情報が速度分解能未満である上端ＴＬ３までの画素を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ２として検出する。また、物体候補下端ＢＬ６と物体候補下端ＢＬ８は同一物体としてグループ化し、物体候補下端ＢＬ８を削除し、物体候補下端ＢＬ６と上端ＴＬ６を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ３として検出する。同様に、物体候補下端ＢＬ７と上端ＴＬ７を立体物ＯＢ４として検出し、物体候補下端ＢＬ１０と上端ＴＬ１０を立体物ＯＢ５として検出し、下端ＢＬ１２と上端ＴＬ１２を立体物ＯＢ６として検出し、下端ＢＬ１５と上端ＴＬ１５を立体物ＯＢ７として検出し、下端ＢＬ１６と上端ＴＬ１６を立体物ＯＢ８として検出し、下端ＢＬ１７と上端ＴＬ１７を立体物ＯＢ９として検出し、下端ＢＬ１８と上端ＴＬ１８を立体物ＯＢ１０として検出する。
【０１６２】
さらに、同一物体判断機能３３は、異なる角度に沿う領域（異なる短冊領域）間における同一物体の判断を第１実施形態と同様の手法により行う。
【０１６３】
図２２は、異なる角度領域に渡って存在する物体を同一物体として検出する手法と、検出された物体を接近物体として検出する手法を説明するための図である。図２２に示すように、検出部３０は、第１実施形態で説明した手法を用いて、ＯＢ１（ｔ＋１），ＯＢ４（ｔ＋１）〜ＯＢ９（ｔ＋１）は静止物体として検出し、ＯＢ２（ｔ＋１），ＯＢ３（ｔ＋１）は移動物体として検出する。さらに同一物体判断機能３３は、ＯＢ２（ｔ＋１）とＯＢ３（ｔ＋１）をグループ化し、同一の移動物体ＭＯＢ１として検出する。
【０１６４】
次に、第２実施形態の物体検出装置１１０の制御手順を説明する。図２３は、第２実施形態の物体検出装置の制御手順を示すフローチャート図である。ステップＳ１０１〜ステップＳ１０５、ステップＳ１０８〜Ｓ１１２の処理内容は、図１５に示す第１実施形態のステップＳ１０１〜ステップＳ１０５、ステップＳ１０８〜Ｓ１１２と共通するので、これらの処理については第１実施形態の説明を援用する。
【０１６５】
ステップＳ１０５に続くステップＳ２０６において、検出部３０の下端位置判定機能３３１は、ステップＳ１０５で検出された物体下端候補位置から画像の上方へ向かって画素の移動情報を順に走査し、速度分解能以上の移動情報差が生じる画素の境界位置又は移動情報が存在しない画素と移動情報が存在する画素との境界位置を、物体候補下端位置として検出する。さらに、ステップＳ１０５で算出された速度分解能の値を、この検出された物体候補下端位置の移動情報に基づいて算出された速度分解能の値に更新する。この後に、フローはステップＳ２０７に移行する。
【０１６６】
ステップＳ２０７において、下端位置判定機能３３１は、同一角度上で全ての物体候補下端位置が検出された否かを判断する。同一角度上で全ての物体候補下端位置が検出されたと判断した場合には、ステップＳ２０８に移行し、検出されていないと判断した場合には、ステップＳ２０６に戻り、物体候補下端位置の検出を継続する。
【０１６７】
続くステップＳ２０８において、下端位置判定機能３３１は、全ての角度上で物体候補下端位置の検出がされたか否かを判断する。全ての角度上の物体候補下端位置が検出されたと判断した場合には、ステップＳ２０９に移行し、検出されていない場合には、隣接する角度上で物体候補下端位置を検出するためにステップＳ１０５に戻り、隣接する角度の物体候補下端位置を継続して検出する。
【０１６８】
ステップＳ２０９では、検出された物体候補下端位置を実空間上のＺＸ座標に変換する。
【０１６９】
ステップＳ２１０において、同一乃至近似Ｘ軸上で遠方から近傍に物体候補下端位置が並び、物体候補下端位置における移動情報が所定値域内で、かつ所定値未満である場合は、走路境界を構成する下端位置として抽出する。
【０１７０】
その後、ステップＳ２１１において、同一角度上（同一短冊領域内）で画像下部から上方に向かって隣接する画素の移動情報と物体候補下端位置の移動情報を比較する。移動情報が速度分解能未満である画素のグループが走路境界を構成する物体候補下端位置を含む場合には、物体候補下端位置を一つ含むグループごとにそれぞれ別物体のグループとし、各物体候補下端位置を物体の下端位置として確定する。
【０１７１】
また、同一角度上（同一短冊領域内）で２つ以上の物体候補下端位置が検出された場合、移動情報が速度分解能未満の物体候補下端と上端間の距離が所定値Ｈ１以上である場合には、物体候補下端と上端間に存在する画素を同一物体として判定する。この場合、上側の物体候補下端を下端ではないとし、下側の物体候補下端を物体候補下端として確定する。また、移動情報が速度分解能以上である場合には、それぞれ別物体の物体候補下端として確定する。
【０１７２】
続くステップＳ２１２において、下端位置判定機能３３１は、同一角度上で全ての物体下端位置が確定したか否かを判断する。全ての物体下端位置が確定したと判断した場合には、ステップＳ２１３に移行し、全ての下端位置が確定していないと判断した場合には、ステップＳ２１１に戻り、物体候補下端の確定処理を継続する。
【０１７３】
次に、ステップＳ２１３において、確定された一の物体候補下端から画像上方へ順次走査し、移動情報が検出される画素と検出されていない画素の境界、又は移動情報が検出される画素と他の物体候補下端との境界を、物体候補の上端位置として検出し、物体候補下端と上端に囲まれた領域を同一物体としてグループ化する。
【０１７４】
ステップＳ２１４では、全ての角度上で同一物体の検出処理を行われた否かを判断する。全ての角度上で同一物体の検出が行えたと判断された場合には、ステップＳ１０８へ移行する。全ての角度上で同一物体の検出が行えていないと判断された場合には、ステップＳ２１１に戻り、同一角度上での同一物体検出が継続される。
【０１７５】
その後に続くステップＳ１０８以降の処理は第１実施形態のステップＳ１０８以降に処理と共通するので説明を省略する。
【０１７６】
以上のように構成され機能する第２実施形態の物体検出装置１１０は、第１実施形態の物体検出装置１１０と同様の作用及び効果を奏するとともに、加えて、以下の効果を奏する。
【０１７７】
本実施形態の物体検出装置１１０は、検出された物体候補の下端位置のうち走路の境界を構成するものを判定し、その判定結果を用いて同一物体を構成する画素をグループ化できるので、物体の同一性を正確に判断することができる。
【０１７８】
また、本実施形態の物体検出装置１１０は、検出された物体候補の下端位置が走路の境界を構成するものであるか否かの判断を、物体候補の下端位置を実空間座標に変換した場合に走路境界が示す画像上の特性、すなわち空間座標における自車両の幅方向に沿うＸ軸座標が共通し、かつ移動情報の差が所定値未満であるという特性に基づいて行うので、正確に走路を構成する画素を抽出することができる。
【０１７９】
さらに、本実施形態の物体検出装置１１０は、自車両の走路の境界であると評価された下端位置に対応する画素又は画素群については、移動速度の差が速度分解能未満であっても、異なる物体であると判断する。このように、走路境界をその特性に基づいて抽出し、立体物と区別することにより、立体物を正確に検出することができる。
【０１８０】
＜第３実施形態＞
続いて、第３実施形態の物体検出装置１２０について説明する。
【０１８１】
図２４は、第３実施形態に係る物体検出装置１２０のブロック構成図である。図２４に示すように、第３実施形態の物体検出装置１２０の構成は、第１実施形態の物体検出装置１００の構成と、基本的に共通する。ここでは、重複する説明を避けるため、異なる点を中心に説明する。
【０１８２】
本実施形態の検出部３０は、画素が同一物体に対応するグループに属するか否かの判断の手法に特徴を有する。具体的に、本実施形態の同一物体判断機能３３は、画素の移動情報を画像下端側から順次比較し、移動情報抽出機能３１により移動情報が抽出されない画素と移動情報が抽出された画素の境界、又は移動情報抽出機能３１により抽出された移動情報に算出された速度分解能以上の差が生じる画素の境界を物体候補の下端位置として検出する下端位置判定機能３３１と、検出された物体候補の下端位置の画像上の経時的な変位及びその下端位置に対応する画素の移動情報に基づいて、下端位置が路上設置物の境界であるか否かを判定する下端変位判定機能３３５と、その判定結果と移動情報の差に基づいて移動情報が抽出された画素のうち同一物体を構成する画素を選択し、選択された画素を同一の物体に対応するグループとしてグループ化する第二グループ化機能３３６と、を有する同一物体判断機能３３を備える。
【０１８３】
以下、図２５〜図３２に基づいて、本実施形態の同一物体判断機能３３による同一物体の判断手法を説明する。
【０１８４】
図２５は、カメラ１０により撮像された画像（自車両前方の画像）の一例を示す図である。カメラ１０の撮像画像は、画像左上を原点として左から右へx軸、上から下へy軸とするｘｙ座標系によって表される。図２５に示す撮像画像には、左右の白線などの走路の境界線と、左右の外壁と、右から左へ移動する歩行者と、歩行者近傍に移動情報が検出される対象（本実施形態では高さの低い小物体とする）が撮像画像に含まれる。
【０１８５】
図２６は、図２５の撮像画像に基づいて、移動情報算出部２０により算出された移動情報に基づいて作成された移動画像の一例を示す図である。移動画像の作成手法は第１実施形態と共通する。図２６に示す移動画像では、自車両の走行路右側の外壁および白線からは画像の右側へ向かう速度が検出され、走行路左側の外壁及び白線からは画像の右側へ向かう速度が検出されている。また、走行路右側から左へゆっくり移動する歩行者及び走行路右側の高さの低い停止物体に対応する位置では、画像の右側へ向かう移動情報が検出される。
【０１８６】
図２７は、同一角度領域で物体の下端候補位置を検出する手法を説明するための図である。下端位置判定機能３３１は、移動情報抽出機能３１により抽出された画素の移動情報を比較し、物体候補の下端を検出する。図２７に示すように、同一角度に沿って、すなわち、同一ｘ座標上で画像下部から上部に向かって順に画素の移動情報を走査し、移動情報が抽出されない画素と前記移動情報が抽出された画素の境界、又は移動情報の移動速度に速度分解能以上の差が生じる画素の境界を物体候補の下端位置として検出する。図２７に示す例では、短冊領域（所定角度領域、所定ｘ座標領域）２から物体候補下端ＢＬ１が検出され、短冊領域３から物体候補下端ＢＬ２が検出され、短冊領域４から物体候補下端ＢＬ３，ＢＬ４が検出され、短冊領域５から物体候補下端ＢＬ５，ＢＬ６が検出され、短冊領域６から物体候補下端ＢＬ７，ＢＬ８が検出され、短冊領域８から物体候補下端ＢＬ９が検出され、短冊領域９から物体候補下端ＢＬ１１が検出され、短冊領域１０から物体候補下端ＢＬ１２が検出され、短冊領域１１から物体候補下端ＢＬ１３〜ＢＬ１５が検出され、短冊領域１２から物体候補下端ＢＬ１６が検出され、短冊領域１３から物体候補下端ＢＬ１７が検出される。
【０１８７】
さらに、下端変位判定機能３３５は、検出された物体候補下端位置の画像上の経時的な変位を検出する。特に限定されないが、下端変位判定機能３３５は、検出された物体候補下端位置が、画像面を所定間隔で格子状に分割した領域のどの領域に該当し、時間の経過とともにどの領域に移動したかを判定する。
【０１８８】
なお、画像面の分割間隔は、後述する下端位置変位量を計算する際に、時系列で比較する下端位置の探索範囲が出来るだけ狭くなるように、停止物体の移動量を基準に設定する。また、画像ｙ軸方向は所定高さＰを基準に設定する。本実施形態では、図２８に示すように画像ｙ軸方向（縦方向）に９分割、画像ｘ軸方向（横方向）に１３分割に設定する。このように格子状に分割した領域は、画像ｘ軸方向及びｙ軸の位置に基づいて定義することができる。つまり、物体候補下端の位置は、画像ｘ軸方向及びｙ軸の位置で定義された領域のＩＤにより特定することができる。例えば、物体候補下端ＢＬ１は領域Ｒａ２＿８（ｘ方向２、ｙ方向８）に属すると判定され、物体候補下端ＢＬ１３はＲａ１１＿８（ｘ方向１１、ｙ方向８）に属すると判定され、物体候補下端ＢＬ１４はＲａ１１＿７（ｘ方向１１、ｙ方向７）に属すると判定され、物体候補下端ＢＬ１５はＲａ１１＿５（ｘ方向１１、ｙ方向５）に属すると判定される。移動情報は、経時的に取得することができるので、物体候補下端が属する領域の位置の変化により、物体候補下端の画像上の経時的な変位を判定することができる。
【０１８９】
下端変位判定機能３３５は、過去の物体候補下端が属する領域と、この物体候補下端に対して遠方方向に隣接する物体候補下端が属する領域の変位を算出する。
【０１９０】
例えば、図２９に示すように、物体候補端部ＢＬ１４は時刻ｔ−１（過去）及び時刻ｔ（現在）ともに同じ領域Ｒａ１１＿７に存在している。つまり、物体候補端部の変位は無いと判定する。また、物体候補端部ＢＬ１３は、時刻ｔ−１（過去）の画像情報では領域ａ１０＿７に存在し、時刻ｔ（現在）の画像情報では領域ａ１１＿８に存在し、存在する領域は、自車から遠ざかる方向に移動している。つまり物体候補端部の変位があると判断する。
【０１９１】
さらに、第二グループ化機能３３６は、判定の結果と移動情報の差に基づいて、移動情報が抽出された画素のうち同一物体を構成する画素を選択し同一物体に対応すると判断し、これらをグループ化する。
【０１９２】
本実施形態の第二グループ化機能３３６は、検出された２つの物体候補の下端位置の画像上の経時的な変位方向及び／又は変位量の差が所定値未満である場合は、移動速度の差が速度分解能以上であっても、同一の物体に対応すると判断し、これらをグループ化する。
【０１９３】
他方、第二グループ化機能３３６は、検出された２つの物体候補の下端位置の画像上の経時的な変位方向及び／又は変位量の差が所定値以上である場合は、移動速度の差が速度分解能未満であっても、異なる物体であると判断する。つまり、グループ化処理を行わない。
【０１９４】
図３０は、第３実施形態のグループ化処理を説明するための第１の図、図３１は、第３実施形態のグループ化処理を説明するための第２の図である。図３０に示すように、同一角度上（同一短冊領域）において、各物体候補下端が同一物体に対応するか否かを判断し、一の物体の下端位置を確定する。自車両に近い側、すなわち画像下部から物体候補下端に連なる移動情報を比較し、移動情報が速度分解能未満の画素をその物体候補下端を同一物体に対応する候補としてグループ化する。このとき、同一角度上（同一短冊領域）において、２つの物体候補下端が存在する場合は、検出された物体候補の下端位置の画像上の経時的な変位が所定値未満乃至同一である場合は、同一物体として判定し、上側にある物体候補下端を下端とは判断せず、下側の物体候補下端を物体候補の下端として確定する。移動情報の差が速度分解能未満であり、かつ物体候補下端の位置の変位量の差が所定値以上であると判断した場合には、各物体候補下端のそれぞれが別物体の下端位置として確定する。また、移動速度が速度分解能以上である場合は、第２実施形態と同様に別物体の物体候補下端として確定してもよい。
【０１９５】
図３０及び図３１に示すように、本実施形態では、物体候補下端ＢＬ1と上端ＴＬ1を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ1として検出する。以下同様に、物体候補下端ＢＬ４と上端ＴＬ４を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ２として検出し、物体候補下端ＢＬ６と上端ＴＬ６を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ３として検出し、物体候補下端ＢＬ８と上端ＴＬ８を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ４として検出し、物体候補下端ＢＬ１１と上端ＴＬ１１を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ５として検出し、物体候補下端ＢＬ１２と上端ＴＬ１２を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ６として検出する。
【０１９６】
下端ＢＬ１３と下端ＢＬ１４は、移動情報差が速度分解能未満であるが、横変位量が異なるため、異なる物体と判定する。下端ＢＬ１３と上端ＴＬ１３を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ８として検出する。下端ＢＬ１４と上端ＴＬ１４を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ７として検出する。さらに、物体候補下端ＢＬ１４とＢＬ１５は同一物体と判定し、上側のＢＬ１５を下端ではないと判断し、ＢＬ１４、１５と上端ＴＬ１４，１５を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ７として検出する。
【０１９７】
また、下端ＢＬ１６と上端ＴＬ１６を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ９として検出し、下端ＢＬ１７と上端ＴＬ１７を同一物体としてグループ化し、立体物ＯＢ１０として検出する。
【０１９８】
さらに、検出部３０は、第１実施形態で説明した手法を用いて、同一角度以外のグループ化を行い、同一物体として検出された物体が接近物体であるか否かを判断する。本実施形態では、図３１に示すように、ＯＢ１（ｔ＋１）〜ＯＢ６（ｔ＋１）、ＯＢ８（ｔ＋１）〜ＯＢ１０（ｔ＋１）を静止物体、ＯＢ７（ｔ＋１）を移動物体ＭＯＢ1として検出する。
【０１９９】
次に、第３実施形態の物体検出装置１２０の制御手順を説明する。図３２は、第３実施形態の物体検出装置の制御手順を示すフローチャート図である。ステップＳ１０１〜ステップＳ１０５、ステップＳ１０８〜Ｓ１１２の処理内容は、図１５に示す第１実施形態のステップＳ１０１〜ステップＳ１０５、ステップＳ１０８〜Ｓ１１２と共通するので、これらの処理については第１実施形態の説明を援用する。
【０２００】
ステップＳ１０５に続くステップＳ３０６において、検出部３０の下端位置判定機能３３１は、ステップＳ１０５で検出された物体下端候補位置から画像の上方へ向かって画素の移動情報を順に走査し、速度分解能以上の移動情報差が生じる画素の境界位置又は移動情報が存在しない画素と移動情報が存在する画素との境界位置を、物体候補下端位置として検出する。さらに、ステップＳ１０５で算出された速度分解能の値を、この検出された物体候補下端位置の移動情報に基づいて算出された速度分解能の値に更新する。この後に、フローはステップＳ３０７に移行する。
【０２０１】
ステップＳ３０７において、下端位置判定機能３３１は、同一角度上で全ての物体候補下端位置が検出された否かを判断する。同一角度上で全ての物体候補下端位置が検出されたと判断した場合には、ステップＳ３０８に移行し、検出されていないと判断した場合には、ステップＳ３０６に戻り、物体候補下端位置の検出を継続する。
【０２０２】
続くステップＳ３０８において、下端位置判定機能３３１は、全ての角度上で物体候補下端位置の検出がされたか否かを判断する。全ての角度上の物体候補下端位置が検出されたと判断した場合には、ステップＳ３０９に移行し、検出されていない場合には、隣接する角度上で物体候補下端位置を検出するためにステップＳ１０５に戻り、隣接する角度の物体候補下端位置を継続して検出する。
【０２０３】
続いて、ステップＳ３０９において、下端変位判定機能３３５は、物体候補下端が画像面を所定間隔で格子状に分割した領域のどの領域に属するか判定する。
【０２０４】
さらに、ステップＳ３１０において、下端変位判定機能３３５は、物体候補の下端位置の画像上の経時的な変位量を判定する。具体的には、物体候補の下端位置が属する領域の位置を異なるタイミングで取得し、その領域の位置の経時的な変化量から、物体候補下端の位置の変位量を計測する。
【０２０５】
ステップＳ３１１において、第二グループ化機能３３６は、同一角度上で画像下部から物体候補下端位置を抽出し、抽出された物体候補下端の移動情報を比較し、移動情報の差が速度分解能未満であっても、物体候補下端の位置の変位量が所定値以上である場合は、それぞれ別物体の物体候補下端位置として確定する。
【０２０６】
他方、第二グループ化機能３３６は、移動情報の差が速度分解能未満であり、かつ、物体候補下端位置の変位量が所定量未満乃至ゼロである場合は、これらを同一物体と判定する。この場合において、上側にある物体候補下端は物体の下端ではないと判断し、下側の物体候補下端を物体の下端として確定する。移動情報の差が速度分解能以上である場合には、それぞれ別物体の物体下端として確定する。
【０２０７】
ステップＳ３１２において、同一角度上で全ての物体候補下端が確定したか否かを判断する。全ての物体候補下端位置が確定したと判断された場合には、ステップＳ３１３に移行し、全ての物体候補下端が確定していないと判断された場合には、ステップＳ３１１に戻り、物体候補下端の確定処理を継続する。
【０２０８】
続くステップＳ３１３では、確定した物体候補下端の位置から画像上部方向に画素の移動情報を走査し、移動情報が検出される画素と検出されていない画素の境界、又は移動情報が検出される画素と別の物体の物体候補下端との境界を、物体候補の上端として検出し、これら物体候補下端と上端で囲まれた領域を同一物体としてグループ化する。
【０２０９】
ステップＳ３１４では、全ての角度上で同一物体の検出処理を行われた否かを判断する。全ての角度上で同一物体の検出が行えたと判断された場合には、ステップＳ１０８へ移行する。全ての角度上で同一物体の検出が行えていないと判断された場合には、ステップＳ３１１に戻り、同一角度上での同一物体検出が継続される。
【０２１０】
その後に続くステップＳ１０８以降の処理は第１実施形態のステップＳ１０８以降に処理と共通するので説明を省略する。
【０２１１】
以上のように構成され機能する第３実施形態の物体検出装置１２０は、１実施形態の物体検出装置１１０と同様の作用及び効果を奏するとともに、加えて、以下の効果を奏する。
【０２１２】
本実施形態の物体検出装置１２０は、検出された物体候補の下端位置の経時的な変化量に基づいて、その物体候補下端が路上設置物の境界であるか否かを判定し、その判定結果を用いて同一物体を構成する画素をグループ化できるので、物体の同一性を正確に判断することができる。
【０２１３】
また、本実施形態の物体検出装置１１０は、検出された物体候補の下端位置が路上設置物の境界を構成するものであるか否かの判断を、物体候補の下端位置の経時的な変位方向及び変位量の差が所定値以上であるか又は所定値未満であるかにより判断するので、正確に路上設置物を構成する画素を抽出することができる。
【０２１４】
特に、高さの閾値によって路上設置物であるか否かを判断する場合において、高さの低い路上設置物は誤って路上設置物ではないと判断されることがあるが、本実施形態のように物体候補下端の変位量を観察することにより、正確に高さの低い路上設置物を構成する画素を抽出することができる。
【０２１５】
本実施形態によれば、立体物の移動情報が何らかの要因で連続性が途切れ、立体物近傍に背の低い立体物や路面マーカー等の移動情報を持つ対象が存在し、対象と立体物間の移動情報の差が速度分解能未満となる場合であっても、物体候補物の下端位置を正しく判定し、同一物体を正確に抽出することができる。
【０２１６】
なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
【０２１７】
すなわち、本明細書では、本発明に係る物体検出装置１００を含む車載装置１０００をその一態様として説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。
【０２１８】
また、本明細書では、物体検出装置１００の一態様として、撮像手段の一例としてのカメラ１０と、移動情報算出手段の一例としての移動情報算出部２０と、検出手段の一例としての検出部３０とを備える。
【０２１９】
そして、本明細書で説明する第１の態様としての検出部３０は、移動情報抽出部の一例としての移動情報抽出機能３１と、速度分解能算出部の一例としての速度分解能算出機能３２と、同一物体判断部の一例としての同一物体判断機能３３と、物体高さ算出部の一例としての物体高さ算出機能３４と、接近物体判定部としての接近物体判定機能３５とを備える。
【０２２０】
そして、本明細書で説明する第２の態様としての検出部３０は、移動情報抽出部の一例としての移動情報抽出機能３１と、速度分解能算出部の一例としての速度分解能算出機能３２と、同一物体判断部の一例としての下端位置判定機能３３１と、走路境界判定機能３３２と、第一グループ化機能３３３とを備える同一物体判断機能３３と、物体高さ算出部の一例としての物体高さ算出機能３４と、接近物体判定部としての接近物体判定機能３５とを備える。
【０２２１】
さらに、本明細書で説明する第３の態様としての検出部３０は、移動情報抽出部の一例としての移動情報抽出機能３１と、速度分解能算出部の一例としての速度分解能算出機能３２と、同一物体判断部の一例としての下端位置判定機能３３１と、下端変位判定機能３３５と、第二グループ化機能３３６とを備える同一物体判断機能３３と、物体高さ算出部の一例としての物体高さ算出機能３４と、接近物体判定部としての接近物体判定機能３５とを備える。
【０２２２】
さらにまた、本発明の実施形態を図面により詳述したが、実施形態は本発明の例示にしか過ぎず、本発明は実施形態の構成にのみ限定されるものではない。したがって、以下のような本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても本発明に含まれることはもちろんである。
【０２２３】
例えば、ブロック図は上記実施例に示すものに限定されるものではなく、同等の機能を備えた他の構成とすることができる。
【０２２４】
また、カメラの取り付け位置は実施形態で述べた位置に限定されるものではなく、カメラの光軸が自車両前方正面方向（Ｚ方向）に向き、撮像面の水平軸および垂直軸がそれぞれ路面と略平行および略垂直となるように設定されていれば良い。
【０２２５】
また、検出したエッジの幅の正規化を行うにあたっては、エッジ幅は３画素に限定されるものではなく、任意の画素数を設定することができる。この場合、その後の処理でエッジの中央部の画素を利用するため、エッジ幅の画素数は奇数個であることが望ましい。
【０２２６】
また、ｘｙ平面を分割して設定する短冊領域の数は上記実施形態に示すものに限定されるものではなく、任意の数、任意の幅に分割して設定することができる。
【０２２７】
また、上記実施形態では道路を走行する自車両に物体検出装置１００を搭載する例について説明したが、他の移動体に搭載してもよい。
【符号の説明】
【０２２８】
１０００…車載装置
１００…物体検出装置
１０…カメラ
１１…画像メモリ
２０…移動情報算出部
３０…検出部
３１…移動情報抽出機能
３２…速度分解能算出機能
３３…同一物体判断機能
３３１…下端位置判定機能
３３２…走路境界判定機能
３３３…第一グループ化機能
３３５…下端変位判定機能
３３６…第二グループ化機能
３４…物体高さ算出機能
３５…接近物体判定機能
２００…車両コントローラ
３００…出力装置
４００…走行支援装置
【図１】
2010038907.tif 000003
【図２】
2010038907.tif 000004
【図３】
2010038907.tif 000005
【図４】
2010038907.tif 000006
【図５】
2010038907.tif 000007
【図６】
2010038907.tif 000008
【図７】
2010038907.tif 000009
【図８】
2010038907.tif 000010
【図９】
2010038907.tif 000011
【図１０】
2010038907.tif 000012
【図１１】
2010038907.tif 000013
【図１２】
2010038907.tif 000014
【図１３】
2010038907.tif 000015
【図１４】
2010038907.tif 000016
【図１５】
2010038907.tif 000017
【図１６】
2010038907.tif 000018
【図１７】
2010038907.tif 000019
【図１８】
2010038907.tif 000020
【図１９】
2010038907.tif 000021
【図２０】
2010038907.tif 000022
【図２１】
2010038907.tif 000023
【図２２】
2010038907.tif 000024
【図２３】
2010038907.tif 000025
【図２４】
2010038907.tif 000026
【図２５】
2010038907.tif 000027
【図２６】
2010038907.tif 000028
【図２７】
2010038907.tif 000029
【図２８】
2010038907.tif 000030
【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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