(57)【要約】【課題】路面の勾配角度をより精度良く推定することが可能な路面勾配推定装置を提供する。【解決手段】カメラ１による複数のカメラ画像に基づいて、自車両Ｃが位置する路面の勾配角度を推定する路面勾配推定装置１０であって、各カメラ画像に共通する静止物を特徴点として抽出する抽出部３１と、抽出部３１によって抽出された特徴点が複数のカメラ画像にわたって移動する移動量を検出する検出部３２と、検出部３２によって検出された移動量に基づいて自車両Ｃのピッチ角を算出する算出部３３と、自車両Ｃの上下方向の加速度を示すセンサ値を取得するＧセンサ２と、Ｇセンサ２によって取得されたセンサ値と算出部３３によって算出されたピッチ角とに基づいて勾配角度を演算する補正部３４と、を備える。【選択図】図１
2010002334.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段による複数の撮像画像に基づいて、自車両が位置する路面の勾配角度を推定する路面勾配推定装置であって、
各撮像画像に共通する静止物を特徴点として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された前記特徴点が前記複数の撮像画像にわたって移動する移動量に基づいて前記自車両のピッチ角を算出する算出手段と、
前記自車両の上下方向の加速度を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された前記上下方向の加速度と前記算出手段によって算出された前記ピッチ角とに基づいて前記勾配角度を演算する演算手段と、
を備えることを特徴とする路面勾配推定装置。
【請求項２】
前記算出手段は、前記抽出手段によって前記特徴点が抽出された撮像画像の数が所定数以上である場合に、当該特徴点の前記移動量を検出して当該移動量に基づいて前記ピッチ角を算出することを特徴とする請求項１に記載の路面勾配推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両が位置する路面の勾配角度を推定する路面勾配推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、様々な方法により、自車両が位置している路面の勾配角度を推定することが行われている。例えば、特許文献１には、角速度センサにより得られた検出信号を積分することにより、路面の勾配角度を算出して推定することが記載されている。
【０００３】
一方、車両にかかる加速度を加速度センサによって計測し、この加速度に基づいて勾配角度を推定することも考えられている。ここで、車両に前後ピッチングが発生した場合、加速度センサによる計測結果はこのピッチングの影響を受けてしまうため、加速度センサのみを用いただけでは路面の勾配角度を精度良く推定できないおそれがある。
【０００４】
このため、車両のピッチング角（以下、ピッチ角という。）を検出してから、このピッチ角に基づいて加速度センサによる計測結果を補正することが考えられる。例えば、特許文献２には、車両に固定したカメラにより撮影された路面上の白線又は車線の幅に基づいて、ピッチ角を検出することが記載されている。
【特許文献１】特開平８−３２７３７８号公報
【特許文献２】特開平７−１４１４８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献２に記載の技術では、路面上の白線又は車線の幅を精度良く撮影できないことがあるために、ピッチ角の検出結果にロバスト性が無いおそれがある。即ち、ピッチ角の検出結果にバラツキが生じやすくなる可能性がある。この結果、路面の勾配角度を精度良く推定することができないおそれがある。
【０００６】
そこで本発明は、路面の勾配角度をより精度良く推定することが可能な路面勾配推定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】
【０００７】
すなわち、本発明に係る路面勾配推定装置は、撮像手段による複数の撮像画像に基づいて、自車両が位置する路面の勾配角度を推定する路面勾配推定装置であって、各撮像画像に共通する静止物を特徴点として抽出する抽出手段と、抽出手段によって抽出された特徴点が複数の撮像画像にわたって移動する移動量に基づいて自車両のピッチ角を算出する算出手段と、自車両の上下方向の加速度を検出する検出手段と、検出手段によって検出された上下方向の加速度と算出手段によって算出されたピッチ角とに基づいて勾配角度を演算する演算手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明では、まず、各撮像画像に共通する静止物を特徴点として抽出手段が抽出し、この特徴点が複数の撮像画像にわたって移動する移動量に基づいて自車両のピッチ角を算出手段が算出する。そして、検出手段が検出した上下方向の加速度とこのピッチ角とに基づいて演算手段が勾配角度を演算する。
【０００９】
このように、路面上の白線又は車線の幅に基づいてピッチ角を検出することなく、特徴点が複数の撮像画像にわたって移動する移動量に基づいて自車両のピッチ角が算出され、そして、上下方向の加速度とこのピッチ角とに基づいて勾配角度が演算される。このため、路面上の白線又は車線の幅に基づいてピッチ角を検出する場合に比べて、算出されたピッチ角にバラツキが生じ難くなる。このことから、路面の勾配角度をより精度良く推定することが可能となる。
【００１０】
また、算出手段は、抽出手段によって特徴点が抽出された撮像画像の数が所定数以上である場合に、当該特徴点の移動量を検出して当該移動量に基づいてピッチ角を算出するのも好ましい。これにより、所定数以上の撮像画像に共通する静止物が特徴点として抽出されるので、特徴点の移動量を精度良く検出することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、路面の勾配角度をより精度良く推定することが可能な路面勾配推定装置を提供することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を附し、重複する説明は省略する。
【００１３】
まず、図１を用いて、本発明の実施形態に係る路面勾配推定装置の構成について説明する。図１は、本実施形態に係る路面勾配推定装置１０の構成概略図である。
【００１４】
路面勾配推定装置１０は、自車両Ｃ（例えば乗用車）に取り付けられて、カメラ１（撮像手段）による複数のカメラ画像（撮像画像）に基づいて、自車両Ｃが位置する路面の勾配角度を推定する装置である。より詳しくは、路面勾配推定装置１０は、複数のカメラ画像内の特徴点を抽出してこの特徴点の移動量を検出し、この移動量に基づいて路面のピッチ角を算出する。そして、路面勾配推定装置１０は、加速度センサ（以下、Ｇセンサという。）によって計測された自車両Ｃの上下方向の加速度（又はこの加速度に基づく路面の勾配角度）と、このピッチ角とに基づいて勾配角度を演算する。
【００１５】
路面勾配推定装置１０は、カメラ１、Ｇセンサ２（検出手段）、及びカメラ１及びＧセンサ２のそれぞれに接続されたＥＣＵ３（Electronic Control Unitの略、即ち電子制御装置）を備えている。なお、路面勾配推定装置１０が取り付けられている自車両Ｃには、ＥＣＵ３に接続された各種センサ４〜６と、ブレーキ７とが含まれている。
【００１６】
ここで、ＥＣＵ３は、抽出部３１（抽出手段）、検出部３２（算出手段）、算出部３３（算出手段）、及び補正部３４（演算手段）を有している。抽出部３１、検出部３２、算出部３３、及び補正部３４による機能は、ＥＣＵ３により実現される。ＥＣＵ３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなるマイクロコンピュータを主要構成部品とするユニットである。各種センサ４〜６とは、舵角センサ４、車輪速センサ５、及びブレーキ圧力センサ６のことである。ブレーキ圧力センサ６は、ブレーキ７と接続されている。
【００１７】
カメラ１は、ＣＣＤあるいはＣＭＯＳ等の半導体素子を用いた魚眼カメラであり、比較的広角なレンズを有している。このため、カメラ１は、自車両Ｃの周辺を広角撮像してカメラ画像を取得することができる。カメラ１は、例えば、路面勾配推定装置１０によって路面の勾配角度の推定が行われる方向を向いている。路面の勾配角度の推定が行われる方向は特に限定されないが、例えば、自車両Ｃの前方方向（即ち、図１におけるＥＣＵ３からカメラ１に向かう方向）である場合（即ち、図１における抽出部３１から補正部３４に向かう方向の軸まわりのピッチ角を検出する場合）は、カメラ１は自車両Ｃのこの前方方向、後方方向、又は横方向（即ち、図１における抽出部３１から補正部３４に向かう方向）を向いている（ただし、図１における抽出部３１から補正部３４に向かう方向の軸に、垂直又は平行な向きの方向を向いている）。カメラ１によって取得されたカメラ画像のデータは、ＥＣＵ３の抽出部３１に送信される。
【００１８】
Ｇセンサ２は、自車両Ｃ（例えば自車両Ｃの重心）の上下方向の加速度を定期的に計測して、この加速度を示すセンサ値を取得する挙動観測用センサである。Ｇセンサ２は、自車両Ｃの上下方向（即ち図１の紙面を貫く方向）や、左右方向（即ち図１の紙面に平行な方向）等あらゆる方向の加速度（重力加速度を含む）を計測することができる。通常、Ｇセンサ２が計測する加速度の方向は、自車両Ｃの上下方向である。なお、Ｇセンサ２は、センサ値を取得した後で、このセンサ値に基づく勾配角度の算出までを行ってもよい。
【００１９】
抽出部３１は、カメラ１によって取得された複数のカメラ画像に関して、各カメラ画像に共通する静止物を特徴点として抽出してＥＣＵ３に記憶させる部分である。特徴点とは、ＥＣＵ３のＲＯＭやＲＡＭに予め記憶された画像パターンと一致するとＥＣＵ３によって判定された特徴的な点のことである。ＥＣＵ３によって、カメラ画像と画像パターンとのそれぞれが互いに対応する画素ごとの輝度の比較に基づくテンプレートマッチングが行われる。画像パターンとは、信号機や標識や建造物等といったパターン化可能な静止物を画像として類型化したものである。なお、画像パターンは、ＥＣＵ３のＲＯＭやＲＡＭに予め記憶されていなくてもよく、この場合、自車両Ｃが車外と通信可能な通信手段を用いることによって、車外の記憶装置内のデータベースから取得可能に構成してもよい。
【００２０】
検出部３２は、抽出部３１によって抽出された特徴点が、複数のカメラ画像にわたって移動する移動量（即ち移動距離）を検出してＥＣＵ３に記憶させる部分である。検出部３２は、所定数以内の（即ち一定時間内での）カメラ画像における特徴点の上下方向等の移動に関する変化量を算出する。この移動量は、例えば、特徴点の移動方向が、カメラ画像における上方向の成分を有する場合はこの上方向成分を＋（プラス）としてその成分の大きさとともに算出し、一方、下方向の成分を有する場合はこの下方向成分を−（マイナス）としてその成分の大きさとともに算出する。複数のカメラ画像に共通する特徴点が複数ある場合は、各特徴点に関して移動量が算出される。
【００２１】
算出部３３は、検出部３２によって検出された移動量に基づいて、自車両Ｃのピッチ角を算出してＥＣＵ３に記憶させる部分である。算出部３３は、例えば、各特徴点に関して、移動量が０（ゼロ）の場合はピッチ角は０（ゼロ）であるとし、移動量が＋（プラス）の方向に大きくなるほどピッチ角が−（マイナス）の方向に小さくなるとし、移動量が−（マイナス）の方向に小さくなるほどピッチ角が＋（プラス）の方向に大きくなるとして算出してもよい。
【００２２】
補正部３４は、Ｇセンサ２によって取得されたセンサ値（又はこのセンサ値に基づく路面の勾配角度）と、算出部３３によって算出されたピッチ角とに基づいて勾配角度を演算してＥＣＵ３に記憶させる部分である。より詳しくは、補正部３４は、Ｇセンサ２によって取得されたセンサ値（又はこのセンサ値に基づく路面の勾配角度）から、算出部３３によって算出されたピッチ角を差し引くことによって、センサ値のピッチ角に基づく補正を行う。補正部３４によって補正演算された結果の値が、路面勾配推定装置１０による勾配角度の推定結果として算出される。なお、補正部３４は、後述の各種センサ４〜６から送信されるデータに基づいて、更なる補正を行ってもよい。
【００２３】
舵角センサ４は、自車両Ｃの車輪（例えば前輪）の向きを検出するセンサである。舵角センサ４によって検出された車輪の向きに関するデータは、ＥＣＵ３に送信される。
【００２４】
車輪速センサ５は、自車両Ｃの車輪（例えば前輪）の回転速度を検出するセンサである。車輪速センサ５によって検出された回転速度に関するデータは、ＥＣＵ３に送信される。
【００２５】
ブレーキ圧力センサ６は、ブレーキ７が踏み込まれた際の圧力を検出するセンサである。ブレーキ圧力センサ６によって検出された圧力に関するデータは、ＥＣＵ３に送信される。
【００２６】
引き続き、図２を用いて、路面勾配推定装置１０で実行される処理の一連の流れについて説明する。図２は、路面勾配推定装置１０で実行される処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。図２のフローチャートに示される処理は、主としてカメラ１、Ｇセンサ２、及びＥＣＵ３によって行われるものであり、路面勾配推定装置１０の電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。
【００２７】
まず、ＥＣＵ３が、ＲＯＭやＲＡＭから画像パターンを取得する（ステップＳ０１）。そして、カメラ１が、自車両Ｃの周辺を広角撮像してカメラ画像を取得する（ステップＳ０２）。
【００２８】
次に、抽出部３１が、カメラ１によって取得された複数のカメラ画像に関して、画像パターンを用いて、各カメラ画像に共通する静止物を特徴点として抽出する（ステップＳ０３）。そして、検出部３２が、抽出部３１による抽出処理が行われたカメラ画像の数が所定数（即ち、ＥＣＵ３に事前に設定された設定枚数）以上であるか否かを判定する（ステップＳ０４）。所定数以上のカメラ画像が未だ処理されていない場合、ステップＳ０３に戻って移行する。一方、所定数以上のカメラ画像が既に処理された場合、後述のステップＳ０５に移行する。
【００２９】
ステップＳ０５では、検出部３２が、抽出部３１によって抽出された特徴点が複数のカメラ画像にわたって一定時間内で移動した移動量を検出する（ステップＳ０５）。そして、算出部３３が、検出部３２によって検出された移動量に基づいて、自車両Ｃのピッチ角を算出する（ステップＳ０６）。次に、補正部３４が、Ｇセンサ２によって取得されたセンサ値（又はこのセンサ値に基づく路面の勾配角度）と、算出部３３によって算出されたピッチ角とに基づいて勾配角度の演算（即ちセンサ値のピッチ角に基づく補正演算）を行う（ステップＳ０７）。そして、補正部３４によって演算された結果の値が、路面勾配推定装置１０による勾配角度の推定値として算出される（ステップＳ０８）。
【００３０】
引き続き、本実施形態の作用効果について説明する。本実施形態によれば、まず、各カメラ画像に共通する静止物を特徴点として抽出部３１が抽出し、この特徴点が複数のカメラ画像にわたって移動した移動量を検出部３２が検出する。そして、この移動量に基づいて自車両Ｃのピッチ角を算出部３３が算出し、Ｇセンサ２によって取得されたセンサ値（又はこのセンサ値に基づく路面の勾配角度）と、このピッチ角とに基づいて補正部３４が勾配角度を演算して、この演算結果を勾配角度の推定値とする。
【００３１】
このように、路面上の白線又は車線の幅に基づいてピッチ角を検出することなく、特徴点が複数のカメラ画像にわたって移動した移動量に基づいて自車両Ｃのピッチ角が算出され、そして、Ｇセンサ２によって取得されたセンサ値（又はこのセンサ値に基づく路面の勾配角度）と、このピッチ角とに基づいて勾配角度が演算され、この演算結果が勾配角度の推定値となる。このため、路面上の白線又は車線の幅に基づいてピッチ角を検出する場合に比べて、算出されたピッチ角にバラツキが生じ難くなる。このことから、路面の勾配角度をより精度良く推定することが可能となる。
【００３２】
更に、所定数以上のカメラ画像に共通する静止物が特徴点として抽出されるので、特徴点の移動量を精度良く検出することができる。
【００３３】
以上、本発明の好適な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い。例えば、上記の実施形態では、ＥＣＵ３に抽出部３１、検出部３２、算出部３３、及び補正部３４が含まれる構成としたが、これらを個別に分離独立させた構成としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本実施形態に係る路面勾配推定装置の構成概略図である。
【図２】路面勾配推定装置で実行される処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００３５】
１…カメラ、２…Ｇセンサ、３…ＥＣＵ、４…舵角センサ、５…車輪速センサ、６…ブレーキ圧力センサ、７…ブレーキ、１０…路面勾配推定装置、３１…抽出部、３２…検出部、３３…算出部、３４…補正部、Ｃ…自車両。
【図１】
2010002334.tif 000003
【図２】
2010002334.tif 000004