(57)【要約】【課題】本発明は、画像から車両の情報を高精度に検出する車両検出装置を提供することを課題とする。【解決手段】撮像手段４で撮像した画像から車両の情報を検出する車両検出装置１であって、車両における複数の特徴量毎の出現傾向からなる特徴量マップを車両の方向に対応付けてそれぞれ記憶する記憶手段１３と、撮像手段４で車両を撮像した画像から車両における複数の特徴量毎の出現傾向からなる特徴量マップを生成するマップ生成手段１２と、マップ生成手段１２で生成した特徴量マップと記憶手段１３に記憶されている車両の方向に対応付けられた特徴量マップ群の中の特徴量マップとをそれぞれ比較し、当該比較結果に基づいて車両の方向を特定する車両方位特定手段１４とを備えることを特徴とする。【選択図】図１
2010249768.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段で撮像した画像から車両の情報を検出する車両検出装置であって、
車両における複数の特徴量毎の出現傾向からなる特徴量マップを車両の方向に対応付けてそれぞれ記憶する記憶手段と、
前記撮像手段で車両を撮像した画像から車両における複数の特徴量毎の出現傾向からなる特徴量マップを生成するマップ生成手段と、
前記マップ生成手段で生成した特徴量マップと前記記憶手段に記憶されている車両の方向に対応付けられた特徴量マップ群の中の特徴量マップとをそれぞれ比較し、当該比較結果に基づいて車両の方向を特定する車両方位特定手段と
を備えることを特徴とする車両検出装置。
【請求項２】
車両の方向の候補を推定する車両方位候補推定手段と、
前記記憶手段に記憶されている車両の方向に対応付けられた特徴量マップ群の中から、前記車両方位候補推定手段で推定した車両の方向の候補に対応する特徴量マップを抽出する抽出手段と
を備え、
前記車両方位特定手段は、前記マップ生成手段で生成した特徴量マップと前記抽出手段で抽出した特徴量マップとを比較し、当該比較結果に基づいて車両の方向を特定することを特徴とする請求項１に記載する車両検出装置。
【請求項３】
前記車両方位候補推定手段は、車両の方向の候補を複数推定し、
前記抽出手段は、前記記憶手段に記憶されている車両の方向に対応付けられた特徴量マップ群の中から、前記車両方位候補推定手段で推定した複数の車両の方向の候補にそれぞれ対応する特徴量マップを抽出し、
前記車両方位特定手段は、前記マップ生成手段で生成した特徴量マップと前記抽出手段で抽出した複数の特徴量マップとの類似度をそれぞれ算出し、当該類似度が最も高い車両の方位の候補に基づいて車両の方向を特定することを特徴とする請求項２に記載する車両検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、衝突防止装置、車間制御装置などの運転支援装置が開発されている。これら運転支援装置では、自車両の前方を走行する車両を検出することが重要となる。このような検出装置には、自車両に搭載したカメラで撮像した画像に基づいて車両の情報を検出するものがある。特許文献１に記載の装置では、画像から縦エッジを検出し、縦エッジの数に基づいて車両の側面と後面を判別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−５００８９号公報
【特許文献２】特開平１０−２０６１２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
隣接車線から自車線に車両が車線変更しているときなど、自車両に対して検出対象の車両が斜め方向を向いている場合、その車両の側方と後面が同時にカメラで撮像される。この場合、上記の装置では、側面と後面とを判別することしかできないので、２面が撮像されている画像に対して対応できず、車両の情報（２面の境界を示す車両端点、車両の向いている方向など）を検出できない。
【０００５】
そこで、本発明は、画像から車両の情報を高精度に検出する車両検出装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る車両検出装置は、撮像手段で撮像した画像から車両の情報を検出する車両検出装置であって、車両における複数の特徴量毎の出現傾向からなる特徴量マップを車両の方向に対応付けてそれぞれ記憶する記憶手段と、撮像手段で車両を撮像した画像から車両における複数の特徴量毎の出現傾向からなる特徴量マップを生成するマップ生成手段と、マップ生成手段で生成した特徴量マップと記憶手段に記憶されている車両の方向に対応付けられた特徴量マップ群の中の特徴量マップとをそれぞれ比較し、当該比較結果に基づいて車両の方向を特定する車両方位特定手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
この車両検出装置には、記憶手段に車両が向いている方向毎の特徴量マップが予め記憶されている。特徴量マップは、撮像手段に対して各方向を向いている車両を撮像した画像において、車両の各部の特徴を検出するために予め用意されている複数の特徴量がそれぞれ出現する頻度をマップ化したものである。例えば、車両が撮像手段に対して正面を向いている場合には特徴量マップではＡやＢの特徴量の頻度が出現する傾向があるが、車両が撮像手段に対して斜め４５°を向いている場合には特徴量マップではＣやＤの特徴量の頻度が出現する傾向があるなど、車両の向いている方向によって特徴量の出現する傾向が変わる。車両検出装置では、撮像手段で車両を含む画像を撮像すると、マップ生成手段によりその画像から特徴量マップを生成する。そして、車両検出装置では、車両方位特定手段により、撮像手段で撮像した画像から生成した特徴量マップと記憶手段に記憶されている車両の方位毎の特徴量マップとをそれぞれ比較し、その比較結果に基づいて車両の方向を特定する。このように、車両検出装置では、事前に用意した車両の向いている方向毎に対応付けた特徴量マップを利用し、車両を撮像した画像から生成した特徴量マップと比較することにより、車両の情報（車両の方向）を高精度に検出することができる。
【０００８】
本発明の上記車両検出装置では、車両の方向の候補を推定する車両方位候補推定手段と、記憶手段に記憶されている車両の方向に対応付けられた特徴量マップ群の中から、車両方位候補推定手段で推定した車両の方向の候補に対応する特徴量マップを抽出する抽出手段とを備え、車両方位特定手段は、マップ生成手段で生成した特徴量マップと抽出手段で抽出した特徴量マップとを比較し、当該比較結果に基づいて車両の方向を特定すると好適である。
【０００９】
この車両検出装置では、車両方位候補推定手段により車両の向いている方位の候補を推定する。そして、車両検出装置では、記憶装置に記憶されている車両の向いている方向毎の特徴量マップ群の中から、抽出手段によりその方向の候補に対応する特徴量マップを抽出する。さらに、車両検出装置では、車両方位特定手段により、撮像手段で撮像した画像から生成した特徴量マップと車両の方位の候補に対応する特徴量マップとを比較し、その比較結果に基づいて車両の方向を特定する。このように、車両検出装置では、記憶手段に記憶されている特徴量マップ群の中で推定した車両の方位の候補に対応する特徴量マップとだけ比較するので、低処理負荷で車両の情報をより高精度に検出することができる。
【００１０】
本発明の上記車両検出装置では、車両方位候補推定手段は、車両の方向の候補を複数推定し、抽出手段は、記憶手段に記憶されている車両の方向に対応付けられた特徴量マップ群の中から、車両方位候補推定手段で推定した複数の車両の方向の候補にそれぞれ対応する特徴量マップを抽出し、車両方位特定手段は、マップ生成手段で生成した特徴量マップと抽出手段で抽出した複数の特徴量マップとの類似度をそれぞれ算出し、当該類似度が最も高い車両の方位の候補に基づいて車両の方向を特定すると好適である。
【００１１】
この車両検出装置では、車両方位候補推定手段により車両の向いている方位の候補を複数推定する。そして、車両検出装置では、記憶装置に記憶されている車両の向いている方向毎の特徴量マップ群の中から、抽出手段によりその複数の方向の候補にそれぞれ対応する特徴量マップを抽出する。さらに、車両検出装置では、車両方位特定手段により撮像手段で撮像した画像から生成した特徴量マップと複数の方位の候補にそれぞれ対応する特徴量マップとの類似度をそれぞれ算出し、特徴量マップが最も類似している方位の候補を車両の方向として特定する。このように、車両検出装置では、複数の方位の候補にそれぞれ対応する特徴量マップの中で画像から生成した特徴量マップと最も類似する特徴量マップを持つ方位の候補を車両の方向とすることにより、車両の情報をより高精度に検出することができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、事前に用意した車両の向いている方向毎に対応付けた特徴量マップを利用し、車両を撮像した画像から生成した特徴量マップと比較することにより、車両の情報（車両の方向）を高精度に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１の実施の形態に係る車両検出装置の構成図である。
【図２】レーザレーダによる反射点の一例である。
【図３】反射点群の分割位置の一例である。
【図４】形状モデルの一例であり、（ａ）がモデル１であり、（ｂ）がモデル２である。
【図５】ｓｏｂｅｌフィルタであり、（ａ）が横エッジ検出用であり、（ｂ）が縦エッジ検出用である。
【図６】カメラによる画像に対するエッジ画像の一例である。
【図７】局所特徴量のインデックスに対する発生頻度を示すマップである。
【図８】局所特徴量発生頻度マップの生成方法の説明図である。
【図９】局所特徴量発生頻度計算部における処理の説明図であり、（ａ）が局所特徴量に適合する部分矩形領域の探索であり、（ｂ）が局所特徴量の頻度値がカウントアップされない場合であり、（ｃ）が局所特徴量の頻度値がカウントアップされる場合である。
【図１０】車両方位推定部の概要図である。
【図１１】方位差を示す模式図である。
【図１２】車両方位推定部における処理の説明図である。
【図１３】車両位置・方位候補推定部におけるメイン処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】車両位置・方位候補推定部におけるメイン処理の中のグルーピング処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】車両位置・方位候補推定部におけるメイン処理の中の形状モデル推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】車両位置・方位候補推定部におけるメイン処理の中の画像上範囲推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】局所特徴量発生頻度計算部における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】車両方位推定部における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１９】第２の実施の形態に係る車両検出装置の構成図である。
【図２０】残端点発生頻度データベースの一例である。
【図２１】左側端点の推定方法の説明図である。
【図２２】車両幅推定部における処理の流れを示すフローチャート（前半部）である。
【図２３】車両幅推定部における処理の流れを示すフローチャート（後半部）である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、本発明に係る車両検出装置の実施の形態を説明する。
【００１５】
本実施の形態では、本発明に係る車両検出装置を、車両に搭載される車両検出装置に適用する。本実施の形態に係る車両検出装置は、自車両の前方に存在する車両を検出し、検出した車両の情報を車間距離制御装置や衝突防止装置などの運転支援装置に提供する。本実施の形態には、２つの形態があり、第１の実施の形態が車両情報として車両の方向と車両の端部を検出する形態であり、第２の実施の形態が車両情報として車両の方向と車両の端部の他に車両の幅も検出する形態である。
【００１６】
図１〜図１２を参照して、第１の実施の形態に係る車両検出装置１について説明する。図１は、第１の実施の形態に係る車両検出装置の構成図である。図２は、レーザレーダよる反射点の一例である。図３は、反射点群の分割位置の一例である。図４は、形状モデルの一例であり、（ａ）がモデル１であり、（ｂ）がモデル２である。図５は、ｓｏｂｅｌフィルタであり、（ａ）が横エッジ検出用であり、（ｂ）が縦エッジ検出用である。図６は、カメラによる画像に対するエッジ画像の一例である。図７は、局所特徴量のインデックスに対する発生頻度を示すマップである。図８は、局所特徴量発生頻度マップの生成方法の説明図である。図９は、局所特徴量発生頻度計算部における処理の説明図であり、（ａ）が局所特徴量に適合する部分矩形領域の探索であり、（ｂ）が局所特徴量の頻度値がカウントアップされない場合であり、（ｃ）が局所特徴量の頻度値がカウントアップされる場合である。図１０は、車両方位推定部の概要図である。図１１は、方位差を示す模式図である。図１２は、車両方位推定部における処理の説明図である。
【００１７】
車両検出装置１は、レーダセンサによるレーダ情報を用いて車両の各面が存在する画像上の範囲を推定し、カメラによる画像情報を用いてその推定した画像上の範囲内のエッジの情報に基づいて車両の端点（２つの面の境界位置）と車両の方位を検出する。特に、車両検出装置１は、車両の向いている方向毎のエッジによる局所特徴量発生頻度マップをデータベース化しており、レーダセンサによるレーダ情報を用いて車両の向いている方位の候補を推定すると、データベースからその方位の候補に対応した局所特徴量発生頻度マップを抽出するとともにエッジ画像から局所特徴量発生頻度マップを生成し、その抽出した方位の候補に対応した局所特徴量発生頻度マップと生成した局所特徴量発生頻度マップとを比較し、生成した局所特徴量発生頻度マップに最も類似している局所特徴量発生頻度マップの方位の候補を車両の方向とする。そのために、車両検出装置１は、レーザレーダ３、カメラ４、ＥＣＵ[Electronic Control Unit]１０を備えており、ＥＣＵ１０に車両位置・方位候補推定部１１、局所特徴量発生頻度計算部１２、局所特徴量データベース１３、車両方位推定部１４、車両端点抽出部１５が構成される。
【００１８】
なお、第１の実施の形態では、車両位置・方位候補推定部１１が特許請求の範囲に記載する車両方位候補推定手段に相当し、局所特徴量発生頻度計算部１２が特許請求の範囲に記載するマップ生成手段に相当し、局所特徴量データベース１３が特許請求の範囲に記載する記憶手段に相当し、車両方位推定部１４が特許請求の範囲に記載する車両方位特定手段及び抽出手段に相当する。
【００１９】
レーザレーダ３は、レーザ光を利用して物体を検出する走査型のレーダである。レーザレーダ３は、自車両の前端部の中央に取り付けられる。また、レーザレーダ３は、検出対象の車両を十分に検出可能な高さ位置かつ路面に対して略平行に取り付けられる。レーザレーダ３では、所定時間毎に、レーザ光を所定角度毎に水平方向にスキャンしながら自車両から前方に向けて出射し、反射してきたレーザ光を受光する。そして、レーザレーダ３では、所定時間毎に、受光できた各反射点（検出点）についてのデータ（水平方向の走査方位角、出射時刻、受光時刻、受光強度（反射強度）など）からなるレーダ信号をＥＣＵ１０に送信する。
【００２０】
カメラ４は、ＣＣＤ[Charge Coupled Device]やレンズなどで構成され、自車両の前方を撮像するカメラである。カメラ４は、自車両の前方の中央の所定の位置に取り付けられ、自車両前方に延びる中心軸とカメラの光軸との向きが一致する方向に向けて配置される。カメラ４では、所定時間毎に（例えば、１００ｍ秒毎に）、自車両の前方を撮像し、その撮像画像のデータを画像信号としてＥＣＵ１０に送信する。なお、カメラ４は、対象物についての少なくとも光学点な濃淡情報を取得できればよいので、白黒のカメラでもよいし、カラーのカメラでもよい。
【００２１】
レーザレーダ３とカメラ４との取り付け位置関係は、事前に計測され、レーザレーダ３の座標系とカメラ４の座標系との間での座標変換を行うために必要な各種パラメータが取得されている。
【００２２】
ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ[CentralProcessing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]などからなる電子制御ユニットであり、車両検出装置１を統括制御する。ＥＣＵ１０では、ＲＯＭに格納されているアプリケーションプログラムをＲＡＭ上にロードし、ＣＰＵで実行することによって車両位置・方位候補推定部１１、局所特徴量発生頻度計算部１２、車両方位推定部１４、車両端点抽出部１５を構成し、記憶装置の所定の領域に局所特徴量データベース１３を構築する。ＥＣＵ１０では、所定時間毎に、レーザレーダ３からレーダ信号、カメラ４から画像信号を受信する。そして、ＥＣＵ１０では、この各信号を用いて各部１１，１２，１４，１５の処理を行い、車両を検出できた場合にはその車両の情報を車両情報信号として運転支援装置に送信する。
【００２３】
車両位置・方位候補推定部１１について説明する。車両位置・方位候補推定部１１では、レーザレーダ３で検出された多数の反射点に対して、グルーピングを行い、グループ毎にそのグループの反射点群に車両の形状モデルを当てはめ、車両の形状モデルが当てはまるグループがある場合にはその反射点群から車両の方位の候補や画像上での範囲を推定する。
【００２４】
図２には、レーザレーダ３で検出された反射点ｐｔ１，ｐｔ２，・・・，ｐｔ１９の一例を示している。車両の走行環境では、自車両の前方の車両とその周囲のガードレールなどの他の物体とはある程度以上距離が離れている。そのため、同一の物体で反射した反射点間は近いが、異なる物体で反射した反射点間は遠い。図２に示す例の場合、車両での反射点群ｐｔ１２〜ｐｔ１７では隣接する反射点間距離は小さくなり、その他の物体での反射点群ｐｔ１〜ｐｔ１１、反射点群ｐｔ１８〜ｐｔ１９でも隣接する反射点間距離がそれぞれ小さくなるが、車両での反射点群ｐｔ１２と隣接する反射点ｐｔ１１間距離は大きくなり、車両での反射点群ｐｔ１７と隣接する反射点ｐｔ１８間距離は大きくなる。
【００２５】
グルーピング処理について具体的に説明する。車両位置・方位候補推定部１１では、レーザレーダ３で検出された反射点ｐｔ毎に、式（１）により、その反射点ｐｔと隣接する反射点ｐｔ−１間の距離ＬＮｐｔ，ｐｔ−１を計算する。式（１）において、ｒｐｘは３次元のレーザレーダ座標系における反射点ｐｔのｘ座標であり、ｒｐｙは３次元のレーザレーダ座標系における反射点ｐｔのｙ座標であり、ｒｐｚは３次元のレーザレーダ座標系における反射点ｐｔのｚ座標である。
【数１】
2010249768.tif 000003
【００２６】
そして、車両位置・方位候補推定部１１では、反射点間距離ＬＮｐｔ，ｐｔ−１が閾値ＴＨＲ＿ＰＴＬ未満か否かを判定する。閾値ＴＨＲ＿ＰＴＬは、隣接する反射点間の距離に基づいてその隣接する２つの反射点が同一物体で反射した反射点であるか否かを判定するための閾値である。閾値ＴＨＲ＿ＰＴＬとしては、例えば、車両と路側端の物体との分離の観点で、（車線幅−車両幅）／２とする。
【００２７】
車両位置・方位候補推定部１１では、反射点間距離ＬＮｐｔ，ｐｔ−１が閾値ＴＨＲ＿ＰＴＬ未満の場合にはその２つの反射点ｐｔ，ｐｔ−１を同じグループに分類し、反射点間距離ＬＮｐｔ，ｐｔ−１が閾値ＴＨＲ＿ＰＴＬ以上の場合にはその２つの反射点ｐｔ，ｐｔ−１を異なるグループに分類する。車両位置・方位候補推定部１１では、この反射点間距離判定をレーザレーダ３で検出された全ての反射点に行い、全ての反射点をグループ分けする。
【００２８】
形状モデル推定処理について具体的に説明する。車両位置・方位候補推定部１１では、グルーピングされたグループｇｎ毎に、グループｇｎに含まれる反射点群に対して、分割位置ｓｐｔを順次設定する。そして、車両位置・方位候補推定部１１では、その分割位置ｓｐｔを境界として、グループｇｎに含まれる反射点群を２つの反射点群ＲＰＴ１＝｛ｒｐｔｇｎ，１，・・・，ｒｐｔｇｎ，ｓｐｔ｝、ＲＰＴ２＝｛ｒｐｔｇｎ，ｓｐｔ，・・・，ｒｐｔｇｎ，Ｎｇｎ｝に分割する。分割位置ｓｐｔは、隣接する２つ反射点の間の中間位置又はグループでの両端の反射点の外側の位置に設定される。したがって、反射点の数がｎ個の場合、ｎ＋１個の分割位置が設定される。図３には、あるグループの反射点群ｒｐｔｇｎ，１，・・・，ｒｐｔｇｎ，６を示しており、分割位置ｓｐｔとして隣接する反射点ｒｐｔｇｎ，３と反射点ｒｐｔｇｎ，４との間に設定され、２つの反射点群ＲＰＴ１＝｛ｒｐｔｇｎ，１，ｒｐｔｇｎ，２，ｒｐｔｇｎ，３｝、ＲＰＴ２＝｛ｒｐｔｇｎ，４，ｒｐｔｇｎ，５，ｒｐｔｇｎ，６｝に分割される。
【００２９】
分割位置ｓｐｔを設定する毎に、車両位置・方位候補推定部１１では、事前に用意されている車両の形状モデルｍｏｄｅｌ毎に、２つの反射点群ＲＰＴ１＝｛ｒｐｔｇｎ，１，・・・，ｒｐｔｇｎ，ｓｐｔ｝、ＲＰＴ２＝｛ｒｐｔｇｎ，ｓｐｔ，・・・，ｒｐｔｇｎ，Ｎｇｎ｝と車両の形状モデルｍｏｄｅｌとの一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔを計算する。一致度ＳＭとしては、例えば、形状モデルと各反射点との誤差の総和として計算する。
【００３０】
車両の形状モデルは、前面・後面用モデルと側面用モデルからなる車両の２面のモデル、前面、後面、側面の中の車両の１面のモデルがある。各面のモデルは、車両を水平面で切った場合の各面の外形状を示す線からなるモデルあり、例えば、前面・後面用モデルとして１次関数や２次関数で示される線であり、側面用モデルとしては１次関数で示される線である。図４には、車両の形状モデルの一例を示しており、（ａ）に示す形状モデルｍｏｄｅｌ１は直線状の側面用モデルｓｍと曲線状の前面・後面用モデルｆｍからなり、（ｂ）に示す形状モデルｍｏｄｅｌ２は曲線状の前面・後面用モデルｆｍと直線状の側面用モデルｓｍからなる。ちなみに、分割位置ｓｐｔが隣接する反射点間の間に設定されている場合には２面のモデルとの処理を行い、分割位置ｓｐｔが反射点群の外側に設定されている場合には１面のモデルとの処理を行う。
【００３１】
図４には、図３に示す分割位置ｓｐｔで分割した２つの反射点群ＲＰＴ１＝｛ｒｐｔｇｎ，１，ｒｐｔｇｎ，２，ｒｐｔｇｎ，３｝、ＲＰＴ２＝｛ｒｐｔｇｎ，４，ｒｐｔｇｎ，５，ｒｐｔｇｎ，６｝を、図４（ａ）に示すｍｏｄｅｌ１を当てはめた場合と図４（ｂ）に示すｍｏｄｅｌ２を当てはめた場合を示しており、図４（ａ）に示す形状モデルｍｏｄｅｌ１は当てはまっているが、図４（ｂ）に示す形状モデルｍｏｄｅｌ２は当てはまっていない。
【００３２】
一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔを計算する毎に、車両位置・方位候補推定部１１では、一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが閾値ＴＨＲ＿ＳＭ未満か否かを判定する。閾値ＴＨＲ＿ＳＭは、一致度に基づいてグループの反射点群が車両の形状モデルに当てはまるか否かを判定するための閾値である。
【００３３】
車両位置・方位候補推定部１１では、一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが閾値ＴＨＲ＿ＳＭ未満の場合、２つの反射点群ＲＰＴ１＝｛ｒｐｔｇｎ，１，・・・，ｒｐｔｇｎ，ｓｐｔ｝、ＲＰＴ２＝｛ｒｐｔｇｎ，ｓｐｔ，・・・，ｒｐｔｇｎ，Ｎｇｎ｝について両端の反射点間の長さ（横方向の長さ）をそれぞれ計算し、その２つの長さのうちの長い方を最長部の長さＬＷｍｏｄｅｌ，ｓｐｔとする。そして、車両位置・方位候補推定部１１では、最長部の長さＬＷｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが所定範囲（ＴＨＲ＿ＬＷ＿ＬＯＷ〜ＴＨＲ＿ＬＷ＿ＨＩＧＨ）内か否かを判定する。所定範囲（ＴＨＲ＿ＬＷ＿ＬＯＷ〜ＴＨＲ＿ＬＷ＿ＨＩＧＨ）は、最長部の長さＬＷｍｏｄｅｌ，ｓｐｔに基づいてその各グループの反射点群の横方向の長さが車両の面に対応する範囲内の長さか否か（つまり、車両でない物体を排除）を判定するための閾値である。
【００３４】
車両位置・方位候補推定部１１では、最長部の長さＬＷｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが所定範囲（ＴＨＲ＿ＬＷ＿ＬＯＷ〜ＴＨＲ＿ＬＷ＿ＨＩＧＨ）内の場合、形状一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが、それまでに設定されている分割位置の最少誤差ＭＩＮ＿ＳＭｓｐｔ未満か否かを判定する。最少誤差ＭＩＮ＿ＳＭｓｐｔは、最少の形状一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔを探索するためのパラメータであり、初期値としては∞が設定される。
【００３５】
車両位置・方位候補推定部１１では、形状一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが最少誤差ＭＩＮ＿ＳＭｓｐｔ未満の場合、最少誤差ＭＩＮ＿ＳＭｓｐｔとして形状一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔを設定するとともに、そのときの車両の形状モデルのモデルパラメータＭＰｍｏｄｅｌ，ｓｐｔを記憶する。モデルパラメータＭＰｍｏｄｅｌ，ｓｐｔは、車両の形状モデルを示すパラメータである。例えば、モデルパラメータＭＰｍｏｄｅｌ，ｓｐｔ＝（ａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５，ａ６）は、ＲＡＮＳＡＣ[RANdom Sample Consensus]法を用いて計算する。ただし、正面ｘ’＝ａ１ｙ’２＋ａ２ｙ’＋ａ３、側面ｙ＝ａ４ｘ＋ａ５、ａ６＝ｃｏｓφ、ｘ’＝ｃｏｓφｘ−ｓｉｎφｙ、ｙ’＝ｓｉｎφｘ＋ｃｏｓφｙである。
【００３６】
そして、車両位置・方位候補推定部１１では、各グループｇｎについて用意されている全ての形状モデルｍｏｄｅｌに対して上記の処理を行い、最終的にモデルパラメータＭＰｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが記憶されている場合（つまり、そのグループｇｎの反射点群に対して、一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが閾値ＴＨＲ＿ＳＭ未満かつ最長部の長さＬＷｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが所定範囲（ＴＨＲ＿ＬＷ＿ＬＯＷ〜ＴＨＲ＿ＬＷ＿ＨＩＧＨ）内かつ一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが最少となる形状モデルがある場合）、そのグループｇｎの反射点群の分割位置ｓｐｔにおいて車両の形状モデルが１つ当てはまったと判断し、そのモデルパラメータＭＰｍｏｄｅｌ，ｓｐｔで示される形状モデルをグループｇｎの反射点群における分割位置ｓｐｔに対する車両の形状モデルとして確定する。このように形状モデルに当てはまるグループｇｎ（反射点群）がある場合、車両を検出したことになる。
【００３７】
車両位置・方位候補推定部１１では、モデルパラメータＭＰｍｏｄｅｌ，ｓｐｔにデータが記憶された場合（そのグループｇｎの反射点群の分割位置ｓｐｔにおいて当てはまる車両の形状モデルがある場合）、式（２）により、モデルパラメータＭＰｍｏｄｅｌ，ｓｐｔに記憶されたデータを用いて、車両の方位φｓｐｔ（分割位置ｓｐｔでの車両の方位の候補に相当）を計算する。
【数２】
2010249768.tif 000004
【００３８】
画像上範囲推定処理について具体的に説明する。車両の形状モデルが当てはまったグループｇｎがある場合、車両位置・方位候補推定部１１では、そのグループｇｎ内の反射点ｒｐｇｎ，ｉ毎に、式（３）により、その反射点ｒｐｇｎ，ｉ＝３次元位置（ｘｇｎ，ｉ，ｙｇｎ，ｉ，ｚｇｎ，ｉ，１）Ｔから画像上の位置Ｐｉｍｇｇｎ，ｉ＝２次元位置（ｕｇｎ，ｉ，ｖｇｎ，ｉ，１）Ｔを計算する。式（３）にけるＰは、レーザレーダ座標系から画像座標系へ変換するための３行４列の変換行列であり、カメラ４の焦点距離などの内部パラメータ、レーザレーダ３とカメラ４との相対位置や向きなどから求められる。また、式（３）におけるｓは、３次元座標系から２次元座標系に投影する際に奥行き方向がなくなることを考慮した奥行きパラメータである。
【数３】
2010249768.tif 000005
【００３９】
位置Ｐｉｍｇｇｎ，ｉを計算する毎に、車両位置・方位候補推定部１１では、横位置ｕｇｎ，ｉが左端点位置ＬＰｔｇｎより小さいか否かを判定する。車両位置・方位候補推定部１１では、横位置ｕｇｎ，ｉが左端点位置ＬＰｔｇｎより小さいと判定した場合、横位置ｕｇｎ，ｉを左端点位置ＬＰｔｇｎとして設定する。また、車両位置・方位候補推定部１１では、横位置ｕｇｎ，ｉが右端点位置ＲＰｔｇｎより大きいか否かを判定する。車両位置・方位候補推定部１１では、横位置ｕｇｎ，ｉが右端点位置ＲＰｔｇｎより大きいと判定した場合、横位置ｕｇｎ，ｉを右端点位置ＲＰｔｇｎとして設定する。左端点位置ＬＰｔｇｎは、車両の形状モデルが当てはまったグループｇｎの反射点群の画像上の左端点を探索するためのパラメータであり、初期値として画像の横幅ＩＭＧ＿ＷＩＤＴＨが設定される。右端点位置ＲＰｔｇｎは、車両の形状モデルが当てはまったグループｇｎの反射点群の画像上の右端点を探索するためのパラメータであり、初期値として０が設定される。ちなみに、画像座標系では、画像上の左端の横方向位置ｕが０であり、右方ほど横方向位置ｕが大きくなる。また、画像座標系では、画像上の上端の縦方向位置ｖが０であり、下方ほど縦方向位置ｖが大きくなる。
【００４０】
車両位置・方位候補推定部１１では、車両の形状モデルが当てはまったグループｇｎ内の全ての反射点に対して上記の処理を行う。最終的に設定されている左端点位置ＬＰｔｇｎがグループｇｎの画像上の左端点に相当し、右端点位置ＲＰｔｇｎがグループｇｎの画像上の右端点に相当する。
【００４１】
次に、車両位置・方位候補推定部１１では、そのグループｇｎ内の全ての反射点ｒｐｇｎ，ｉの３次元位置を用いて、その平均位置ｒｐｍｅａｎｇｎ＝（ｘｍｇｎ，ｙｍｇｎ，ｚｍｇｎ，１）Ｔを計算する。そして、車両位置・方位候補推定部１１では、その平均位置ｒｐｍｅａｎｇｎを用いて、式（４）により、グループｇｎの画像上の下端点Ｈｌｏｗｇｎを計算する。また、車両位置・方位候補推定部１１では、その平均位置ｒｐｍｅａｎｇｎを用いて、式（５）により、グループｇｎの画像上の上端点Ｈｈｉｇｈｇｎを計算する。式（４）、式（５）におけるＨｖは車両の高さ（例えば、２ｍ）に相当する画像上の量である。式（４）、式（５）におけるｐｉｊは上記した３行４列の変換行列Ｐのｉ行ｊ列目の要素である。
【数４】
2010249768.tif 000006
【００４２】
そして、車両位置・方位候補推定部１１では、左端点位置ＬＰｔｇｎ（＝上記の処理で最終的に設定されたＬＰｔｇｎ−ｄｗ）〜右端点位置ＲＰｔｇｎ（＝上記の処理で最終的に設定されたＲＰｔｇｎ＋ｄｗ）を、グループｇｎの反射点群の画像上の横方向の範囲として記憶する。また、車両位置・方位候補推定部１１では、上記の処理で計算された下端点位置Ｈｌｏｗｇｎ〜上端点位置Ｈｈｉｇｈｇｎを、グループｇｎの反射点群の画像上の縦方向の範囲として記憶する。この横方向の範囲と縦方向の範囲が、検出した車両の画像上の範囲である。なお、ｄｗは、レーザレーダ３の誤差や点列が反射しなかったケースに対応するためのパラメータであり、レーザレーダ３の横分解能程度の量が設定される。
【００４３】
局所特徴量発生頻度計算部１２について説明する。車両位置・方位候補推定部１１で車両を検出し、その車両の画像上の範囲が推定されている場合、局所特徴量発生頻度計算部１２では、その画像上の範囲内でカメラ４で撮像した画像からエッジ（輪郭線）を抽出する。このエッジの抽出方法としては、例えば、ｓｏｂｅｌフィルタを利用する。ｓｏｂｅｌフィルタは、図５（ａ）に示す横エッジ検出用フィルタと図５（ｂ）に示す縦エッジ検出用フィルタを用いて、画像に畳み込み積分する。具体的には、局所特徴量発生頻度計算部１２では、車両位置・方位候補推定部１１で推定した画像上の範囲内において、その範囲内の画素（ｕ，ｖ）毎に、各画素の値（例えば、輝度値）Ｉｕ，ｖを用いて、式（６）により横方向のエッジ強度ΔＩｈｕ，ｖを計算するとともに式（７）により縦方向のエッジ強度ΔＩｖｕ，ｖを計算する。さらに、局所特徴量発生頻度計算部１２では、その各エッジ強度ΔＩｈｕ，ｖ，ΔＩｖｕ，ｖを用いて、式（８）によりエッジ強度ΔＩｕ，ｖを計算するとともに式（９）によりエッジ方向θｕ，ｖを計算する。なお、このエッジの抽出処理は、カメラ４で撮像した画像全体に行ってもよい。
【数５】
2010249768.tif 000007
【００４４】
図６には、カメラ４で撮像したある画像に対して画素毎にエッジ処理を行い、その各画素位置にエッジ強度を設定したエッジ画像（輪郭画像）の一例（車両が写っている部分）を示しており、この画像には前面と左側面が写っている車両が存在する。
【００４５】
次に、局所特徴量発生頻度計算部１２では、そのエッジ画像を用いて、図７に示すような局所特徴量発生頻度マップＭを生成する。局所特徴量は、事前に登録された車両の各部を検出するためのエッジによる形状の特徴量であり、各局所特徴量にそれぞれインデックス（ｉ＝０，１，・・・）が付与される。局所特徴量は、所定のサイズを有する部分矩形で設定され、部分矩形のサイズ、部分矩形内の各画素の中央値、部分矩形内の各画素の許容誤差などが事前に登録される情報である。局所特徴量発生頻度マップＭは、事前に登録されている局所特徴量毎に、エッジ画像の中からその局所特徴量と類似するエッジ形状の矩形領域を探索し、その類似する矩形領域の個数を頻度として設定したマップである。
【００４６】
図８には、局所特徴量発生頻度マップＭの生成方法の一例を示している。Ｔ字状のエッジ形状の局所特徴量Ｃ０の場合、エッジ画像Ｉには３カ所適合するエッジ形状の矩形領域があり、局所特徴量Ｃ０のインデックスに３の頻度が設定される。水平方向の直線のエッジ形状の局所特徴量Ｃ１の場合、エッジ画像Ｉには６カ所適合するエッジ形状の矩形領域があり、局所特徴量Ｃ１のインデックスに６の頻度が設定される。右下側を角部としたＬ字状のエッジ形状の局所特徴量Ｃｉの場合、エッジ画像Ｉには３カ所適合するエッジ形状の矩形領域があり、局所特徴量Ｃｉのインデックスに３の頻度が設定される。このようにして、局所特徴量発生頻度マップＭが生成される。
【００４７】
具体的には、局所特徴量発生頻度計算部１２では、登録されている局所特徴量ｉ毎に、エッジ画像上で車両位置・方位候補推定部１１で推定された横方向範囲ＬＰｔｇｎ〜ＲＰｔｇｎの範囲内かつ縦方向範囲Ｈｌｏｗｇｎ〜Ｈｈｉｇｈｇｎの範囲内で部分矩形サイズの矩形領域を移動させながら、その矩形領域におけるエッジの特徴量ｆｅｄｇｅｉ＝（ｆｉ，１，ｆｉ，２，・・・・，ｆｉ，Ｌｆｉ）を求める。Ｌｆｉは、局所特徴量ｉの部分矩形サイズでの画素の個数である。ｆｉ，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｌｆｉ）の各値は、特徴量ｆｅｄｇｅにおけるｊ番目の画素の値（例えば、エッジ強度など）である。エッジ画像上の任意の位置での矩形領域についての特徴量ｆｅｄｇｅｉを求める毎に、局所特徴量発生頻度計算部１２では、特徴量ｆｅｄｇｅｉの各値ｆｉ，ｊが局所特徴量ｉのｊ番目の画素の値の許容範囲（Ｃｆｉｊ−σｉｊ〜Ｃｆｉｊ＋σｉｊ）内か否かを判定する。Ｃｆｉｊは局所特徴量ｉのｊ番目の画素の中央値であり、σｉｊが局所特徴量ｉのｊ番目の画素の許容誤差である。そして、局所特徴量発生頻度計算部１２では、矩形領域内の全ての画素の値ｆｉ，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｌｆｉ）が許容範囲の場合、その矩形領域が局所特徴量ｉに類似（適合）するエッジ形状の矩形領域と判断し、その局所特徴量ｉに対する頻度値Ｈｉｓｔｉをカウントアップする。なお、この処理は、カメラ４で撮像した画像全体に行ってもよい。
【００４８】
図９には、図（ａ）に示す局所特徴量Ｃ１について類似するエッジ形状の矩形領域を探索する例を示している。局所特徴量Ｃ１は、説明を簡単化するために３×３の９個の画素からなる部分矩形であり(実際には、もっと多くの画素からなる部分矩形である)、図（ｂ）、図（ｃ）の左側には局所特徴量Ｃ１の各画素の中央値（上側の値）と許容誤差（下側の値）を示している。図（ｂ）の例の場合、右側にエッジ画像Ｉの矩形領域Ａ０における各画素の値を示しており、対応する画素毎に局所特徴量Ｃ１の中央値と許容誤差による許容範囲と矩形領域Ａ０における画素の値とを比較すると、この矩形領域Ａ０の画素の中には局所特徴量Ｃ１の許容範囲外の画素があるので、この矩形領域Ａ０についてはカウントアップされない。図（ｃ）の例の場合、右側にエッジ画像Ｉの矩形領域Ａ１における各画素の値を示しており、対応する画素毎に局所特徴量Ｃ１の中央値と許容誤差による許容範囲と矩形領域Ａ１における画素の値とを比較すると、この矩形領域Ａ１の画素全てが局所特徴量Ｃ１の許容範囲内であるので、この矩形領域Ａ１についてはカウントアップされる。
【００４９】
局所特徴量データベース１３について説明する。局所特徴量データベース１３は、図１０に示すように、車両のカメラに対する相対方向毎の局所特徴量発生頻度マップＭＤ，・・・を格納したデータベースである。このデータベースに格納されている局所特徴量発生頻度マップＭＤの生成方法としては、カメラに対して車両が向いている方向（カメラに対する相対方位）を一定角度ずつ変えて車両を撮像し、その撮像画像毎に局所特徴量発生頻度計算部１２での処理を行い、相対方位毎の局所特徴量発生頻度マップＭＤを生成する。
【００５０】
車両方位推定部１４について説明する。車両方位推定部１４では、図１０に示すように、車両位置・方位候補推定部１１で推定した車両の方位候補φｓｐｔ毎に、局所特徴量データベース１３に格納されている相対方位毎の局所特徴量発生頻度マップＭＤ，・・・の中から方位差ρｓｐｔが近い局所特徴量発生頻度マップＭＤ，ＭＤを２つ抽出し、その２つの局所特徴量発生頻度マップＭＤ，ＭＤを合成して１つの局所特徴量発生頻度マップＭＤＣとする。そして、車両方位推定部１４では、その方位候補φｓｐｔ毎の合成局所特徴量発生頻度マップＭＤＣと局所特徴量発生頻度計算部１２で計算した画像Ｉから生成した局所特徴量発生頻度マップＭとをそれぞれ比較し、最も一致する局所特徴量発生頻度マップＭＤＣを探索し、その最も一致する局所特徴量発生頻度マップＭＤＣに対応する方位候補φｓｐｔを車両の方位とする。
【００５１】
具体的には、車両方位推定部１４では、方位候補φｓｐｔ（０〜推定できた方位候補の数Ｎｇｎ）毎に、図１１に示すように、式（１０）により自車両（カメラ４）に対して車両のある方位ｔａｎ−１（ｙｍｇｎ／ｘｍｇｎ）と方位候補φｓｐｔとの方位差ρｓｐｔを計算する。ｘｍｇｎ，ｙｍｇｎは、方位候補φｓｐｔのグループｇｎ内の全ての反射点ｒｐｇｎ，ｉでの上記の平均位置ｒｐｍｅａｎｇｎ＝（ｘｍｇｎ，ｙｍｇｎ，ｚｍｇｎ，１）Ｔの値である。これは、方位差と相手側の車両との見え方に相関があり（たとえ相手側の車両が傾いていても、その傾きと同じ角度方向に相手側の車両があれば、似たような見え方になる）、この方位差ρｓｐｔで表現することにより局所特徴量データベース１３のデータ数を少なくできるためである。
【数６】
2010249768.tif 000008
【００５２】
車両方位推定部１４では、方位候補φｓｐｔ毎に、局所特徴量データベース１３の中から方位差ρｓｐｔに近い相対方位を持つ局所特徴量発生頻度マップを２つ抽出し、その２つの局所特徴量発生頻度マップの局所特徴量ｉ毎の発生頻度の平均値ＮＨｉｓｔｓｐｔ，ｉを計算することにより２つの局所特徴量発生頻度マップを１つの局所特徴量発生頻度マップに合成する。
【００５３】
車両方位推定部１４では、方位候補φｓｐｔ毎に、合成局所特徴量発生頻度マップの発生頻度ＮＨｉｓｔｓｐｔ，ｉと局所特徴量発生頻度計算部１２で計算した局所特徴量発生頻度マップの発生頻度Ｈｉｓｔｓｐｔ，ｉとの差を局所特徴量ｉ（１〜Ｎｆ）毎に計算し、その局所特徴量毎の差を積算して類似度ＴｏｔａｌＨｉｓｔｓｐｔとする。そして、車両方位推定部１４では、各方位候補φｓｐｔの類似度ＴｏｔａｌＨｉｓｔｓｐｔを比較し、その中で最も小さい類似度ＴｏｔａｌＨｉｓｔｓｐｔを持つ方位候補φｓｐｔを車両の方位φとする。
【００５４】
図１２に示す例の場合、方位候補φｓｐｔに対して自車両と相手側の車両との方位差ρｓｐｔが１８８ｄｅｇであるので、局所特徴量データベース１３から相対方位１８０ｄｅｇの局所特徴量発生頻度マップＭＤ１８０と相対方位１９０ｄｅｇの局所特徴量発生頻度マップＭＤ１９０が抽出される。そして、この２つの局所特徴量発生頻度マップＭＤ１８０，ＭＤ１９０の局所特徴量ｉ毎に発生頻度の平均値ＮＨｉｓｔｓｐｔ，ｉが計算され、合成局所特徴量発生頻度マップＭＤＣが生成される。一方、エッジ画像Ｉから局所特徴量発生頻度マップＭも生成されている。そして、この合成局所特徴量発生頻度マップＭＤＣと局所特徴量発生頻度マップＭとの局所特徴量ｉ毎の発生頻度の差が計算され、その局所特徴量ｉ毎の頻度の差が積算されて類似度が求められる。この類似度が方位候補φｓｐｔ毎に求められ、最も小さい類似度の方位候補φｓｐｔを抽出する。
【００５５】
車両端点抽出部１５について説明する。車両端点抽出部１５では、車両方位推定部１４で推定した車両方位φ（方位候補φｓｐｔ）に対応するグループｇｎの反射点群の分割位置に基づいて、グループｇｎの反射点群の中から分割位置の近傍の２つの反射点ｒｐｔｇｎ，φとｒｐｔｇｎ，φ＋１を抽出する。そして、車両端点抽出部１５では、その２つの反射点ｒｐｔｇｎ，φとｒｐｔｇｎ，φ＋１の平均値Ｃｎｇｎ＝（Ｃｎｘ，Ｃｎｙ，Ｃｎｚ，１）Ｔを計算し、車両の端点（三次元位置）とする。さらに、車両端点抽出部１５では、式（１１）により、平均値Ｃｎｇｎ＝（Ｃｎｘ，Ｃｎｙ，Ｃｎｚ，１）Ｔを用いて、画像上の車両の端点Ｃｎｉｍｇｇｎ＝（Ｃｎｕ，Ｃｎｖ，１）Ｔ（２次元位置）を計算する。式（１１）におけるＰは、上記したレーザレーダ座標系から画像座標系へ変換するための３行４列の変換行列である。
【数７】
2010249768.tif 000009
【００５６】
車両検出装置１の動作について説明する。特に、ＥＣＵ１０における車両位置・方位候補推定部１１の処理については図１３〜１６のフローチャートに沿って説明し、局所特徴量発生頻度計算部１２の処理については図１７のフローチャートに沿って説明し、車両方位推定部１４の処理については図１８のフローチャートに沿って説明する。図１３は、車両位置・方位候補推定部におけるメイン処理の流れを示すフローチャートである。図１４は、車両位置・方位候補推定部におけるメイン処理の中のグルーピング処理の流れを示すフローチャートである。図１５は、車両位置・方位候補推定部におけるメイン処理の中の形状モデル推定処理の流れを示すフローチャートである。図１６は、車両位置・方位候補推定部におけるメイン処理の中の画像上範囲推定処理の流れを示すフローチャートである。図１７は、局所特徴量発生頻度計算部における処理の流れを示すフローチャートである。図１８は、車両方位推定部における処理の流れを示すフローチャートである。
【００５７】
レーザレーダ３では、所定時間毎に、水平方向にスキャンしながらレーザ光を出射するとともにその反射光を受光し、受光できた各反射点についての情報をレーダ信号としてＥＣＵ１０に送信している。また、カメラ４では、所定時間毎に、自車両の前方を撮像し、画像信号をＥＣＵ１０に送信している。
【００５８】
一定時間毎に、ＥＣＵ１０では、以下の処理を行う。まず、車両位置・方位候補推定部１１での処理として、ＥＣＵ１０では、レーザレーダ３からの各反射点についての情報を用いて、反射点のグルーピング処理を行う（Ｓ１）。
【００５９】
グルーピング処理（Ｓ１）に移行すると、レーザレーダ３で検出できた全ての反射点に対して処理を行うために、ＥＣＵ１０では、まず、反射点ｐｔを０で初期化する（Ｓ１０）。また、ＥＣＵ１０では、反射点ｐｔ＝０のグループＩＤであるＧＩＤ０を０で初期化する（Ｓ１１）。
【００６０】
反射点ｐｔが更新される毎に、ＥＣＵ１０では、式（１）により、今回の反射点ｐｔとそれに隣接する前回の反射点ｐｔ−１間の距離ＬＮｐｔ，ｐｔ−１を計算する（Ｓ１２）。そして、ＥＣＵ１０では、距離ＬＮｐｔ，ｐｔ−１が閾値ＴＨＲ＿ＰＴＬ未満か否かを判定する（Ｓ１３）。Ｓ１３にて距離ＬＮｐｔ，ｐｔ−１が閾値ＴＨＲ＿ＰＴＬ未満と判定した場合、ＥＣＵ１０では、今回の反射点ｐｔを前回の反射点ｐｔ−１と同じグループとするために、反射点ｐｔのグループＩＤのＧＩＤｐｔにＧＩＤｐｔ−１を設定する（Ｓ１４）。一方、Ｓ１３にて距離ＬＮｐｔ，ｐｔ−１が閾値ＴＨＲ＿ＰＴＬ以上と判定した場合、ＥＣＵ１０では、今回の反射点ｐｔを前回の反射点ｐｔ−１と異なるグループとするために、反射点ｐｔのグループＩＤのＧＩＤｐｔにＧＩＤｐｔ−１＋１を設定する（Ｓ１５）。
【００６１】
次に、ＥＣＵ１０では、反射点ｐｔを更新するために、ｐｔに１を加算する（Ｓ１６）。そして、ＥＣＵ１０では、更新したｐｔがレーザレーダ３で検出できた反射点の数Ｎｒｐ以上か否かを判定する（Ｓ１７）。Ｓ１７にてｐｔがＮｒｐ以上と判定した場合、今回のグルーピング処理を終了する。一方、Ｓ１７にてｐｔがＮｒｐ未満と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ１２に戻って、更新した反射点ｐｔに対する処理を行う。
【００６２】
グルーピング処理を終了すると、グルーピングした全てのグループに対して処理を行うために、ＥＣＵ１０では、まず、グループｇｎを０で初期化する（Ｓ２）。
【００６３】
グループｇｎが更新される毎に、ＥＣＵ１０では、そのグループｇｎに対して形状モデル推定処理を行う（Ｓ３）。
【００６４】
形状モデル推定処理（Ｓ３）に移行すると、ＥＣＵ１０では、まず、分割位置ｓｐｔを０で初期化する（Ｓ２０）。
【００６５】
分割位置ｓｐｔを更新する毎に、ＥＣＵ１０では、まず、最少誤差ＭＩＮ＿ＳＭｓｐｔを∞で初期化する（Ｓ２１）。また、ＥＣＵ１０では、分割位置ｓｐｔ番目の位置でグループｇｎの反射点群を２つの反射点群ＲＰＴ１＝｛ｒｐｔｇｎ，１，・・・，ｒｐｔｇｎ，ｓｐｔ｝、ＲＰＴ２＝｛ｒｐｔｇｎ，ｓｐｔ，・・・，ｒｐｔｇｎ，Ｎｇｎ｝に分割する（Ｓ２２）。また、事前に用意されている全ての車両の形状モデルに対して処理を行うために、ＥＣＵ１０では、まず、形状モデルｍｏｄｅｌを０で初期化する（Ｓ２３）。
【００６６】
形状モデルｍｏｄｅｌを更新する毎に、ＥＣＵ１０では、その形状モデルの２面を、分割した反射点群ＲＰＴ１と反射点群ＲＰＴ２に当てはめ、形状一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔを計算する（Ｓ２４）。そして、ＥＣＵ１０では、その形状一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが閾値ＴＨＲ＿ＳＭ未満か否かを判定する（Ｓ２５）。Ｓ２５にて形状一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが閾値ＴＨＲ＿ＳＭ以上と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ３１の処理に移行し、形状モデルｍｏｄｅｌを更新するために、ｍｏｄｅｌに１を加算する（Ｓ３１）。
【００６７】
Ｓ２５にて形状一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが閾値ＴＨＲ＿ＳＭ未満と判定した場合、ＥＣＵ１０では、分割した反射点群ＲＰＴ１と反射点群ＲＰＴ２の中で最長部の長さＬＷｍｏｄｅｌ，ｓｐｔを計算する（Ｓ２６）。そして、ＥＣＵ１０では、その最長部の長さＬＷｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが所定範囲（ＴＨＲ＿ＬＷ＿ＬＯＷ〜ＴＨＲ＿ＬＷ＿ＨＩＧＨ）内か否かを判定する（Ｓ２７）。最長部の長さＬＷｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが所定範囲外と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ３１の処理に移行し、形状モデルｍｏｄｅｌを更新するために、ｍｏｄｅｌに１を加算する（Ｓ３１）。
【００６８】
最長部の長さＬＷｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが所定範囲内と判定した場合、ＥＣＵ１０では、形状一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが最少誤差ＭＩＮ＿ＳＭｓｐｔ未満か否かを判定する（Ｓ２８）。Ｓ２８にて形状一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが最少誤差ＭＩＮ＿ＳＭｓｐｔ以上と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ３１の処理に移行し、形状モデルｍｏｄｅｌを更新するために、ｍｏｄｅｌに１を加算する（Ｓ３１）。
【００６９】
Ｓ２８にて形状一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔが最少誤差ＭＩＮ＿ＳＭｓｐｔ未満と判定した場合、ＥＣＵ１０では、最少誤差ＭＩＮ＿ＳＭｓｐｔを形状一致度ＳＭｍｏｄｅｌ，ｓｐｔで更新する（Ｓ２９）。また、ＥＣＵ１０では、今回の形状モデルｍｏｄｅｌに対応するモデルパラメータＭＰｍｏｄｅｌ，ｓｐｔを記憶する（Ｓ３０）。そして、ＥＣＵ１０では、形状モデルｍｏｄｅｌを更新するために、ｍｏｄｅｌに１を加算する（Ｓ３１）。
【００７０】
Ｓ３１でｍｏｄｅｌを更新すると、ＥＣＵ１０では、形状モデルｍｏｄｅｌが事前に用意されている形状モデルの数Ｎｍ以上か否かを判定する（Ｓ３２）。Ｓ３２にてｍｏｄｅｌがＮｍ未満と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ２４に戻って、更新した形状モデルｍｏｄｅｌに対する処理を行う。
【００７１】
Ｓ３２にてｍｏｄｅｌがＮｍ以上と判定した場合、ＥＣＵ１０では、そのときの分割位置ｓｐｔで当てはまる形状モデルがある場合だけ、式（２）により、車両方位φｓｐｔ（方位候補に相当）を計算する（Ｓ３３）。そして、ＥＣＵ１０では、分割位置ｓｐｔを更新するために、ｓｐｔに１を加算する（Ｓ３４）。そして、ＥＣＵ１０では、ｓｐｔがグループｇｎの反射点数Ｎｇｎを超えたか否かを判定する（Ｓ３５）。Ｓ３５にてｓｐｔがＮｇｎ以下と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ２１に戻って、更新した分割位置ｓｐｔに対する処理を行う。一方、Ｓ３５にてｓｐｔがＮｇｎ超えたと判定した場合、ＥＣＵ１０では、グループｇｎに対する形状モデル推定処理を終了する。ここで、最終的に、各分割位置ｓｐｔのモデルパラメータＭＰｍｏｄｅｌ，ｓｐｔにパラメータ値が記憶されている場合、今回のグループｇｎの分割位置ｓｐｔにおいて当てはまる車両の形状モデルｍｏｄｅｌがあったことを示しており、そのパラメータ値によって形状モデルを特定できる。
【００７２】
グループｇｎに対する形状モデル推定処理が終了すると、ＥＣＵ１０では、今回のグループｇｎに当てはまる車両形状モデルがあったか否か（すなわち、車両を検出できたか否か）を判定する（Ｓ４）。Ｓ４にて今回のグループｇｎに当てはまる車両形状モデルがなかったと判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ６の処理に移行し、グループｇｎを更新するために、ｇｎに１を加算する（Ｓ６）。
【００７３】
Ｓ４にて今回のグループｇｎのある分割位置ｓｐｔにおいて当てはまる車両形状モデルがあったと判定した場合、ＥＣＵ１０では、今回のグループｇｎの反射点群に対する画像上範囲推定処理を行う（Ｓ５）。
【００７４】
画像上範囲推定処理に移行すると、ＥＣＵ１０では、まず、左端点位置ＬＰｔｇｎを画像横幅ＩＭＧ＿ＷＩＤＴＨで初期化し、右端点位置ＲＰｔｇｎを０で初期化する（Ｓ４０）。また、ＥＣＵ１０では、グループｇｎの反射点群内の反射点を更新していくための変数ｉを０で初期化する（Ｓ４１）。
【００７５】
変数ｉ（反射点）を更新する毎に、ＥＣＵ１０では、式（３）により、反射点ｒｐｇｎ，ｉの３次元位置から画像上の２次元位置Ｐｉｍｇｇｎ，ｉを計算する（Ｓ４２）。そして、ＥＣＵ１０では、その画像上の位置Ｐｉｍｇｇｎ，ｉの中の横位置ｕｇｎ，ｉが左端点位置ＬＰｔｇｎより小さいか否かを判定する（Ｓ４３）。Ｓ４３にて横位置ｕｇｎ，ｉが左端点位置ＬＰｔｇｎより小さいと判定した場合、ＥＣＵ１０では、左端点位置ＬＰｔｇｎを横位置ｕｇｎ，ｉで更新する（Ｓ４４）。また、ＥＣＵ１０では、その画像上の位置Ｐｉｍｇｇｎ，ｉの中の横位置ｕｇｎ，ｉが右端点位置ＲＰｔｇｎより大きいか否かを判定する（Ｓ４５）。Ｓ４５にて横位置ｕｇｎ，ｉが右端点位置ＲＰｔｇｎより大きいと判定した場合、ＥＣＵ１０では、右端点位置ＲＰｔｇｎを横位置ｕｇｎ，ｉで更新する（Ｓ４６）。ＥＣＵ１０では、反射点を更新するために、ｉに１を加算する（Ｓ４７）。そして、ＥＣＵ１０では、ｉがグループｇｎの反射点の数Ｎｇｎ以上か否かを判定する（Ｓ４８）。Ｓ４８にてｉがグループｇｎの反射点の数Ｎｇｎ未満と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ４２の処理に戻って、更新した反射点に対する処理を行う。
【００７６】
Ｓ４８にてｉがグループｇｎの反射点の数Ｎｇｎ以上と判定した場合、ＥＣＵ１０では、グループｇｎの反射点群の全ての反射点についての３次元位置を用いて、その平均位置ｒｐｍｅａｎｇｎを計算する（Ｓ４９）。さらに、ＥＣＵ１０では、式（４）、式（５）により、その平均位置ｒｐｍｅａｎｇｎを用いて、グループｇｎの画像上の下端点位置Ｈｌｏｗｇｎと上端点位置Ｈｈｉｇｈｇｎを計算する（Ｓ５０）。
【００７７】
そして、ＥＣＵ１０では、車両の形状モデルが当てはまったグループｇｎの画像上での範囲として、左端点位置ＬＰｔｇｎ＝ＬＰｔｇｎ−ｄｗ、右端点位置ＲＰｔｇｎ＝ＲＰｔｇｎ＋ｄｗ、下端点位置Ｈｌｏｗｇｎ，上端点位置Ｈｈｉｇｈｇｎを記憶する（Ｓ５１）。
【００７８】
画像上判定推定処理が終了すると、ＥＣＵ１０では、グループｇｎを更新するために、ｇｎに１を加算する（Ｓ６）。そして、ＥＣＵ１０では、ｇｎがグルーピングされたグループの数ＧＮ以上か否かを判定する（Ｓ７）。Ｓ７にてｇｎがグループの数ＧＮ未満と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ３の処理に戻って、更新したグループｇｎに対する処理を行う。一方、Ｓ７にてｇｎがグループの数ＧＮ以上と判定した場合、ＥＣＵ１０では、車両位置・方位候補推定部１１での処理を終了する。
【００７９】
車両の形状モデルに当てはまるグループｇｎがある場合、局所特徴量発生頻度計算部１２での処理として、ＥＣＵ１０では、カメラ４で撮像した画像を用いて、推定した画像上範囲内で画素（ｕ，ｖ）毎に、各画素の値Ｉｕ，ｖを用いて式（６）により横方向のエッジ強度ΔＩｈｕ，ｖを計算するとともに式（７）により縦方向のエッジ強度ΔＩｖｕ，ｖを計算し、その各エッジ強度ΔＩｈｕ，ｖ，ΔＩｖｕ，ｖを用いて式（８）によりエッジ強度ΔＩｕ，ｖを計算するとともに式（９）によりエッジ方向θｕ，ｖを計算する。これによって、エッジ画像を生成する。
【００８０】
そして、カメラ４で撮像した画像の局所特徴量発生頻度マップを生成するために、ＥＣＵ１０では、まず、局所特徴量ｉを０で初期化する（Ｓ６０）。
【００８１】
そして、ＥＣＵ１０では、各局所特徴量ｉについての発生頻度Ｈｉｓｔｉを０で初期化する（Ｓ６１）。また、ＥＣＵ１０では、画像上の横位置ｕを左端点位置ＬＰｔｇｎで初期化する（Ｓ６２）。
【００８２】
横位置ｕを更新する毎に、ＥＣＵ１０では、画像上の縦位置ｖを上端点位置Ｈｈｉｇｈｇｎで初期化する（Ｓ６３）。
【００８３】
縦位置ｖを更新する毎に、ＥＣＵ１０では、エッジ画像上の横位置ｕと縦位置ｖに応じて局所特徴量ｉの矩形サイズの部分矩形を設定し、その部分矩形におけるエッジの特徴量ｆｅｄｇｅｉ＝（ｆｉ，１，ｆｉ，２，・・・・，ｆｉ，Ｌｆｉ）を求める（Ｓ６４）。次に、ＥＣＵ１０では、特徴量ｆｅｄｇｅｉの各値ｆｉ，ｊの次元数ｊを１で初期化する（Ｓ６５）。
【００８４】
次元数ｊを更新する毎に、ＥＣＵ１０では、次元数ｊの値ｆｉ，ｊが局所特徴量ｉのｊ番目の画素の値の許容範囲（Ｃｆｉｊ−σｉｊ〜Ｃｆｉｊ＋σｉｊ）内か否かを判定する（Ｓ６６）。Ｓ６６にて値ｆｉ，ｊが許容範囲外と判定した場合、今回の部分矩形のエッジの特徴量ｆｅｄｇｅｉは局所特徴量ｉに適合しなかったので、ＥＣＵ１０では、Ｓ７０に移行し、縦位置ｖを更新するために（次の部分矩形に移動させるために）、ｖに１を加算する（Ｓ７０）。
【００８５】
Ｓ６６にて値ｆｉ，ｊが許容範囲内と判定した場合、ＥＣＵ１０では、各値ｆｉ，ｊの次元数ｊを更新するために、ｊに１を加算する（Ｓ６７）そして、ＥＣＵ１０では、ｊが局所特徴量ｉの部分矩形の画素の数Ｌｆｉより多いか否かを判定する（Ｓ６８）。Ｓ６８にてｊがＬｆｉ未満と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ６６の処理に戻って、更新した値ｆｉ，ｊに対する処理を行う。
【００８６】
Ｓ６８にてｊがＬｆｉより多いと判定した場合、全ての次元ｊの値ｆｉ，ｊが許容範囲内なので、ＥＣＵ１０では、今回の部分矩形のエッジの特徴量ｆｅｄｇｅｉは局所特徴量ｉに適合すると判断し、発生頻度Ｈｉｓｔｉをカウントアップする（Ｓ６９）。そして、ＥＣＵ１０では、縦位置ｖを更新するために（次の部分矩形に移動させるために）、ｖに１を加算する（Ｓ７０）。ＥＣＵ１０では、ｖが下端点位置Ｈｌｏｗｇｎ以上か否かを判定する（Ｓ７１）。Ｓ７１にてｖが下端点位置Ｈｌｏｗｇｎ未満と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ６４の処理に戻って、更新した縦位置ｖ（次の部分矩形）に対する処理を行う。
【００８７】
Ｓ７１にてｖが下端点位置Ｈｌｏｗｇｎ以上と判定した場合、ＥＣＵ１０では、横位置ｕを更新するために（次の部分矩形に移動させるために）、ｕに１を加算する（Ｓ７２）。ＥＣＵ１０では、ｕが右端点位置ＲＰｔｇｎ以上か否かを判定する（Ｓ７３）。Ｓ７３にてｕが右端点位置ＲＰｔｇｎ未満と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ６３の処理に戻って、更新した横位置ｕ（次の部分矩形）に対する処理を行う。
【００８８】
Ｓ７３にてｕが右端点位置ＲＰｔｇｎ以上と判定した場合、ＥＣＵ１０では、局所特徴量ｉを更新するために、ｉに１を加算する（Ｓ７４）。ＥＣＵ１０では、ｉが局所特徴量の数Ｎｆ以上か否かを判定する（Ｓ７５）。Ｓ７５にてｉが局所特徴量の数Ｎｆ未満と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ６１の処理に戻って、更新した局所特徴量ｉに対する処理を行う。
【００８９】
Ｓ７５にてｉが局所特徴量の数Ｎｆ以上と判定した場合、ＥＣＵ１０では、局所特徴量発生頻度計算処理を終了する。ここで、カメラ４で撮像した画像での局所特徴量発生頻度マップが生成されたことになる。
【００９０】
次に、車両方位推定部１４での処理として、ＥＣＵ１０では、まず、類似度最少値ＭｉｎＴｏｔａｌＨｉｓｔを∞で初期化する（Ｓ８０）。また、ＥＣＵ１０では、推定できた方位候補φｓｐｔのｓｐｔを０で初期化する（Ｓ８１）。
【００９１】
ｓｐｔ（すなわち、方位候補φｓｐｔ）を更新する毎に、ＥＣＵ１０では、式（１０）により、方位候補φｓｐｔに対応する方位差ρｓｐｔを計算する（Ｓ８２）。そして、ＥＣＵ１０では、局所特徴量データベース１３から、方位差ρｓｐｔに近い相対方位を持つ局所特徴量発生頻度マップを２つ抽出し、その２つの局所特徴量発生頻度マップの局所特徴量ｉ毎の発生頻度の平均値ＮＨｉｓｔｓｐｔ，ｉを計算し、２つの局所特徴量発生頻度マップを１つの局所特徴量発生頻度マップに合成する（Ｓ８３）。そして、ＥＣＵ１０では、類似度ＴｏｔａｌＨｉｓｔｓｐｔを０で初期化する（Ｓ８４）。また、ＥＣＵ１０では、局所特徴量ｉを０で初期化する（Ｓ８５）。
【００９２】
局所特徴量ｉを更新する毎に、ＥＣＵ１０では、合成した局所特徴量発生頻度マップの発生頻度ＮＨｉｓｔｓｐｔ，ｉとカメラ４の撮像画像から生成した局所特徴量発生頻度マップの発生頻度Ｈｉｓｔｓｐｔ，ｉとの差を計算し、その差を類似度ＴｏｔａｌＨｉｓｔｓｐｔに加算する（Ｓ８６）。そして、ＥＣＵ１０では、局所特徴量ｉを更新するために、ｉに１を加算する（Ｓ８７）。そして、ＥＣＵ１０では、ｉが局所特徴量の数Ｎｆ以上か否かを判定する（Ｓ８８）。Ｓ８８にてｉが局所特徴量の数Ｎｆ未満と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ８６の処理に戻って、更新した局所特徴量ｉに対する処理を行う。
【００９３】
Ｓ８８にてｉが局所特徴量の数Ｎｆ以上と判定した場合、最終的な類似度ＴｏｔａｌＨｉｓｔｓｐｔが求まったので、ＥＣＵ１０では、類似度ＴｏｔａｌＨｉｓｔｓｐｔが最少類似度ＭｉｎＴｏｔａｌＨｉｓｔより小さいか否かを判定する（Ｓ８９）。Ｓ８９にて類似度ＴｏｔａｌＨｉｓｔｓｐｔが最少類似度ＭｉｎＴｏｔａｌＨｉｓｔ以上と判定した場合、Ｓ９１に移行し、ＥＣＵ１０では、方位候補φｓｐｔを更新するために、ｓｐｔに１を加算する（Ｓ９１）。
【００９４】
Ｓ８９にて類似度ＴｏｔａｌＨｉｓｔｓｐｔが最少類似度ＭｉｎＴｏｔａｌＨｉｓｔより小さいと判定した場合、ＥＣＵ１０では、類似度ＴｏｔａｌＨｉｓｔｓｐｔを最少類似度ＭｉｎＴｏｔａｌＨｉｓｔに記憶するとともに、方位候補φｓｐｔを方位インデックスｉｄｘφに記憶する（Ｓ９０）。そして、ＥＣＵ１０では、方位候補φｓｐｔを更新するために、ｓｐｔに１を加算する（Ｓ９１）。そして、ＥＣＵ１０では、ｓｐｔが方位候補の数Ｎｇｎ以上か否かを判定する（Ｓ９２）。Ｓ９２にてｓｐｔが方位候補の数Ｎｇｎ未満と判定した場合、ＥＣＵ１０では、Ｓ８２の処理に戻って、更新した方位候補φｓｐｔに対する処理を行う。
【００９５】
Ｓ９２にてｓｐｔが方位候補の数Ｎｇｎ以上と判定した場合、全ての方位候補φｓｐｔに対する処理が終了したので、ＥＣＵ１０では、最終的に方位インデックスｉｄｘφに記憶されている方位候補を車両の方位φとする。
【００９６】
車両の方位を推定すると、車両端点抽出部１５での処理として、ＥＣＵ１０では、推定した車両方位φに対応するグループｇｎの反射点群の分割位置に基づいて、グループｇｎの反射点群の中から分割位置の近傍の２つの反射点ｒｐｔｇｎ，φとｒｐｔｇｎ，φ＋１を抽出し、その２つの反射点ｒｐｔｇｎ，φとｒｐｔｇｎ，φ＋１から車両の端点を計算する。そして、ＥＣＵ１０では、車両方位と車両端点の情報を少なくとも含む車両情報を車両情報信号として運転支援装置に送信する。
【００９７】
この車両検出装置１によれば、事前に用意した局所特徴量データベース１３の車両の相対方位毎に対応付けた局所特徴量発生頻度マップを利用し、カメラ４で撮像した画像から生成した局所特徴量発生頻度マップと比較することにより、車両方位を高精度に検出することができる。さらに、この車両方位に基づいて、車両の端部を高精度に検出することができる。また、車両検出装置１によれば、レーザレーダ３のレーダ情報に基づいて車両の方位候補を推定し、局所特徴量データベース１３に格納されている局所特徴量発生頻度マップ群の中で推定した車両の方位候補に対応する局所特徴量発生頻度マップとだけ比較するだけなので、低処理負荷かつより高精度に車両方位を検出することができる。
【００９８】
図１９〜図２１を参照して、第２の実施の形態に係る車両検出装置２について説明する。図１９は、第２の実施の形態に係る車両検出装置の構成図である。図２０は、残端点発生頻度データベースの一例である。図２１は、左側端点の推定方法の説明図である。
【００９９】
車両検出装置２は、第１の実施の形態に係る車両検出装置１と比較すると、車両の左側端点と右側端点を推定し、この各端点を用いて車両の幅を推定する構成を追加した点だけが異なる。そのために、車両検出装置２は、レーザレーダ３、カメラ４、ＥＣＵ２０を備えており、ＥＣＵ２０に車両位置・方位候補推定部１１、局所特徴量発生頻度計算部１２、局所特徴量データベース１３、車両方位推定部１４、車両端点抽出部１５、残端点発生頻度データベース２６、車両幅推定部２７が構成される。
【０１００】
ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどからなる電子制御ユニットであり、車両検出装置２を統括制御する。ＥＣＵ２０では、ＲＯＭに格納されているアプリケーションプログラムをＲＡＭ上にロードし、ＣＰＵで実行することによって車両位置・方位候補推定部１１、局所特徴量発生頻度計算部１２、車両方位推定部１４、車両端点抽出部１５、車両幅推定部２７を構成し、記憶装置の所定の領域に局所特徴量データベース１３、残端点発生頻度データベース２６を構築する。ＥＣＵ２０では、所定時間毎に、レーザレーダ３からレーダ信号、カメラ４から画像信号を受信する。そして、ＥＣＵ２０では、この各信号を用いて各部１１，１２，１４，１５，２７の処理を行い、車両を検出できた場合にはその車両の情報を車両報信号として運転支援装置に送信する。ここでは、残端点発生頻度データベース２６と車両幅推定部２７での処理についてのみ詳細に説明する。
【０１０１】
残端点発生頻度データベース２６について説明する。残端点発生頻度データベース２６には、図２６に示すように、車両のカメラに対する相対方向θ毎かつ局所特徴量ｉ毎の残端点発生頻度マップＭＥ，・・・を格納したデータベースである。このデータベースに格納されている残端点発生頻度マップＭＥの生成方法としては、カメラに対して車両が向いている方向（カメラに対する相対方位θ）を一定角度ずつ変えて車両を撮像し、各撮像画像のエッジ画像において局所特徴量ｉ毎にその局所特徴量ｉを持つ部分矩形領域を探索する。そして、車両の左側端点についての残端点発生頻度マップＭＥの場合、探索できた各部分矩形領域の中心位置から左側端点までの相対長さｕ１をそれぞれ求め、相対長さｕ１が同じ部分矩形領域の数をカウントし、相対長さｕ１毎の発生頻度ＵＨｉｓｔｉ，θ，ｕ１，Ｌからなる残端点発生頻度マップＭＥを生成する。一方、車両の右側端点についての残端点発生頻度マップＭＥの場合、探索できた各部分矩形領域の中心位置から右側端点までの相対長さｕ２をそれぞれ求め、相対長さｕ２が同じ部分矩形領域の数をカウントし、相対長さｕ２毎の頻度ＵＨｉｓｔｉ，θ，ｕ２，Ｒからなる残端点発生頻度マップＭＥを生成する。なお、相対長さは、画素単位の長さとする。
【０１０２】
図２０に示す例は、相対方位θが１９０ｄｅｇであり、左側端点に対する残端点発生頻度マップＭＥである。Ｔ字状のエッジ形状の局所特徴量Ｃ０の場合、エッジ画像Ｉには３カ所適合する部分矩形領域があり、３つの部分矩形領域の中心位置から左側端点までの相対長さｕｌがそれぞれ計算され、その各相対長さｕ１の頻度がカウントされ、そのカウント値が発生頻度ＵＨｉｓｔ０，１９０，ｕ１，Ｌとして設定されている。水平方向の直線のエッジ形状の局所特徴量Ｃ１の場合、エッジ画像Ｉには６カ所適合する部分矩形領域があり、６つの部分矩形領域の中心位置から左側端点までの相対長さｕ１がそれぞれ計算され、その各相対長さｕ１の頻度がカウントされ、そのカウント値が頻度ＵＨｉｓｔ１，１９０，ｕ１，Ｌとして設定されている。右下側を角部としたＬ字状のエッジ形状の局所特徴量Ｃｉの場合、エッジ画像Ｉには３カ所適合する部分矩形領域があり、３つの部分矩形領域の中心位置から左側端点までの相対長さｕ１がそれぞれ計算され、その各相対長さｕ１の頻度がカウントされ、そのカウント値が頻度ＵＨｉｓｔｉ，１９０，ｕ１，Ｌとして設定されている。このようにして、各相対方位について、局所特徴量毎に残端点発生頻度マップＭＥが生成される。
【０１０３】
車両幅推定部２７について説明する。車両端点抽出部１５で車両の端点（２つの面の境界位置）を抽出すると、車両幅推定部２７では、残端点発生頻度データベース２６を利用して、各面の残っている端点を推定し、その推定した残端点と抽出されている端点から車両の幅を推定する。
【０１０４】
具体的には、車両幅推定部２７では、登録されている局所特徴量ｉ毎に、車両位置・方位候補推定部１１で推定された横方向範囲ＬＰｔｇｎ〜ＲＰｔｇｎの範囲内かつ縦方向範囲Ｈｌｏｗｇｎ〜Ｈｈｉｇｈｇｎの範囲内で部分矩形サイズの矩形領域を移動させながら、その矩形領域におけるエッジの特徴量ｆｅｄｇｅｉ＝（ｆｉ，１，ｆｉ，２，・・・・，ｆｉ，Ｌｆｉ）を求める。画像上の任意の位置での矩形領域についての特徴量ｆｅｄｇｅｉを求める毎に、車両幅推定部２７では、特徴量ｆｅｄｇｅｉの各値ｆｉ，ｊが局所特徴量ｉのｊ番目の画素の値の許容範囲（Ｃｆｉｊ−σｉｊ〜Ｃｆｉｊ＋σｉｊ）内か否かを判定する。
【０１０５】
矩形領域の全ての画素ｆｉ，ｊ（ｊ＝１，・・・，Ｌｆｉ）が許容範囲の場合、車両幅推定部２７では、その矩形領域が局所特徴量ｉに類似（適合）するエッジ形状の矩形領域と判断し、残端点発生頻度データベース２６に格納されている相対方位毎の残端点発生頻度マップＭＥ，・・・の中からその局所特徴量ｉについての方位差ρ（＝推定した車両の方位φ−車両のある方位ｔａｎ−１（ｙｍｇｎ／ｘｍｇｎ））に近い左側端点用の残端点発生頻度マップと右側端点用の残端点発生頻度マップをそれぞれ２つ抽出する。
【０１０６】
左側端点を抽出するための左側端点分布を生成するために、車両幅推定部２７では、相対長さｕ１毎に２つの左側端点用の残端点発生頻度マップから各頻度ＵＨｉｓｔｉ，ρ１，ｕ１，Ｌ，ＵＨｉｓｔｉ，ρ２，ｕ１，Ｌをそれぞれ抽出し、その各頻度を、局所特徴量ｉに類似する矩形領域の画像上の横位置を基準として左側に相対長さｕ１分シフトさせた位置の左側端点分布の頻度Ｌｃｎｇｎ，ＬＰｔｇｎ−ｕ１に加算する。左側端点分布は、画像上の横位置ｕを横軸として、エッジ画像から抽出された局所特徴量ｉに類似するエッジ形状の矩形領域毎にその矩形領域の中心位置（画像上の横位置）を基準として残端点発生頻度マップの相対長さ毎の各頻度ＵＨｉｓｔｉ，ρ１，ｕ１，Ｌ，ＵＨｉｓｔｉ，ρ２，ｕ１，Ｌを分布させたものである。この左側端点分布において、分布された頻度の数が最も多くなっている横位置ｕが車両の左側端点と推定できる。そこで、車両幅推定部２７では、左側端点分布の各頻度Ｌｃｎｇｎ，ｕを比較し、最も多い頻度の横位置ｕを車両の左側端点ｕＬとする。
【０１０７】
右側端点を抽出するための右側端点分布を生成するために、車両幅推定部２７では、相対長さｕ２毎に２つの右側端点用の残端点発生頻度マップから各頻度ＵＨｉｓｔｉ，ρ１，ｕ２，Ｒ，ＵＨｉｓｔｉ，ρ２，ｕ２，Ｒをそれぞれ抽出し、その各頻度を、局所特徴量ｉに類似する矩形領域の画像上の横位置を基準として右側に相対長さｕ２分シフトさせた位置の右側端点分布の頻度Ｒｃｎｇｎ，ＲＰｔｇｎ＋ｕ２に加算する。右側端点分布は、画像上の横位置ｕを横軸として、エッジ画像から抽出された局所特徴量ｉに類似するエッジ形状の矩形領域毎にその矩形領域の中心位置（画像上の横位置）を基準として残端点発生頻度マップの相対長さ毎の各頻度ＵＨｉｓｔｉ，ρ１，ｕ２，Ｒ，ＵＨｉｓｔｉ，ρ２，ｕ２，Ｒを分布させたものである。この右側端点分布において、分布された頻度の数が最も多くなっている横位置ｕが車両の右側端点と推定できる。そこで、車両幅推定部２７では、右側端点分布の各頻度Ｒｃｎｇｎ，ｕを比較し、最も多い頻度の横位置ｕを車両の右側端点ｕＲとする。
【０１０８】
図２１には、左側端点についての例を示しており、Ｔ字状のエッジ形状の局所特徴量Ｃ０についての左側端点分布Ｄの生成過程を示している。車両方位推定部１４で推定したある車両の方位φに応じた方位差ρに近い左側端点用の局所特徴量Ｃ０に対する残端点発生頻度マップの２つのうちの１つとして相対方位１９０ｄｅｇの残端点発生頻度マップＭＥが抽出されており、この残端点発生頻度マップＭＥには車両の左側端点からの相対長さｕ１がｕ１ａ，ｕ１ｂ，ｕ１ｃの各位置に頻度ＵＨｉｓｔ０，１９０，ｕ１ａ，Ｌ，頻度ＵＨｉｓｔ０，１９０，ｕ１ｂ，Ｌ，頻度ＵＨｉｓｔ０，１９０，ｕ１ｃ，Ｌとして１ずつ設定されている。また、エッジ画像Ｉから局所特徴量Ｃ０に類似するエッジ形状の矩形領域Ａ１がフロントグリルで抽出されると、左側端点分布Ｄの各頻度Ｌｃｎｇｎ，ＬＰｔｇｎ−ｕ１には、その矩形領域Ａ１の画像上の横位置ｕＡ１を基準として、横位置ｕＡ１から左側にｕ１ａシフトした位置に頻度ＵＨｉｓｔ０，１９０，ｕ１ａ，Ｌの１が積算され、横位置ｕＡ１から左側にｕ１ｂシフトした位置に頻度ＵＨｉｓｔ０，１９０，ｕ１ｂ，Ｌの１が積算され、横位置ｕＡ１から左側にｕ１ｃシフトした位置に頻度ＵＨｉｓｔ０，１９０，ｕ１ｃ，Ｌの１が積算される。さらに、エッジ画像Ｉから局所特徴量Ｃ０に類似するエッジ形状の矩形領域Ａ２がルーフで抽出されると、左側端点分布Ｄの各頻度Ｌｃｎｇｎ，ＬＰｔｇｎ−ｕ１には、その矩形領域Ａ２の画像上の横位置ｕＡ２を基準として、横位置ｕＡ２から左側にｕ１ａシフトした位置に頻度ＵＨｉｓｔ０，１９０，ｕ１ａ，Ｌの１が積算され、横位置ｕＡ２から左側にｕ１ｂシフトした位置に頻度ＵＨｉｓｔ０，１９０，ｕ１ｂ，Ｌの１が積算され、横位置ｕＡ２から左側にｕ１ｃシフトした位置に頻度ＵＨｉｓｔ０，１９０，ｕ１ｃ，Ｌの１が積算される。この場合、左側端点分布Ｄでは、横位置ｕＬでの頻度が最も多くなり、この横位置ｕＬを車両の左側の端点と推定する。この例は、説明を容易にするために、１つの局所特徴量Ｃ０で説明しているが、実際には用意されている全ての局所特徴量について上記の処理が行われ、各局所特徴量に対してエッジ画像Ｉから抽出された全ての矩形領域について全て上記の処理が行われて、左側端点分布が生成される。
【０１０９】
最後に、車両幅推定部２７では、推定した左側端点ｕＬと右側端点ｕＲ及び車両端点抽出部１５で抽出した車両の端点を用いて、端点間距離により車両の幅を計算する。左側端点ｕＬと右側端点ｕＲ間距離の場合、画像に写っている車両全体の幅である。左側端点ｕＬと車両端点抽出部１５で抽出した車両の端点間距離の場合、画像に写っている車両の左側の面の幅である。右側端点ｕＲと車両端点抽出部１５で抽出した車両の端点間距離の場合、画像に写っている車両の右側の面の幅である。
【０１１０】
車両検出装置２の動作について説明する。車両検出装置２の動作では、第１の実施の形態に係る車両検出装置１の動作と比較すると、車両端点抽出部１５が終了した後に車両幅推定部２７での処理を行うことだけが異なるので、ＥＣＵ２０における車両幅推定部２７での処理についてのみ説明する。ＥＣＵ２０における車両幅推定部２７の処理については図２２、２３のフローチャートに沿って説明する。図２２は、車両幅推定部における処理の流れを示すフローチャート（前半部）である。図２３は、車両幅推定部における処理の流れを示すフローチャート（後半部）である。
【０１１１】
車両幅推定部２７での処理として、ＥＣＵ２０では、まず、全ての横位置についての左側端点の各頻度Ｌｃｎｇｎ，ｕを０で初期化し、全ての横位置での右側端点の各頻度Ｒｃｎｇｎ，ｕを０で初期化する（Ｓ１００）。また、ＥＣＵ２０では、局所特徴量ｉを０で初期化する（Ｓ１０１）。
【０１１２】
局所特徴量ｉを更新する毎に、ＥＣＵ２０では、画像上の横位置ｕを左端点位置ＬＰｔｇｎで初期化する（Ｓ１０２）。
【０１１３】
横位置ｕを更新する毎に、ＥＣＵ２０では、画像上の縦位置ｖを上端点位置Ｈｈｉｇｈｇｎで初期化する（Ｓ１０３）。
【０１１４】
縦位置ｖを更新する毎に、ＥＣＵ２０では、エッジ画像上の横位置ｕと縦位置ｖに応じて局所特徴量ｉの矩形サイズの部分矩形領域を設定し、その部分矩形領域におけるエッジの特徴量ｆｅｄｇｅｉ＝（ｆｉ，１，ｆｉ，２，・・・・，ｆｉ，Ｌｆｉ）を求める（Ｓ１０４）。次に、ＥＣＵ２０では、特徴量ｆｅｄｇｅｉの各値ｆｉ，ｊの次元数ｊを１に初期化する（Ｓ１０５）。
【０１１５】
次元数ｊを更新する毎に、ＥＣＵ２０では、次元数ｊの値ｆｉ，ｊが局所特徴量ｉのｊ番目の画素の値の許容範囲（Ｃｆｉｊ−σｉｊ〜Ｃｆｉｊ＋σｉｊ）内か否かを判定する（Ｓ１０６）。Ｓ１０６にて値ｆｉ，ｊが許容範囲外と判定した場合、今回の部分矩形のエッジの特徴量ｆｅｄｇｅｉは局所特徴量ｉに適合しなかったので、ＥＣＵ２０では、Ｓ１１７に移行し、縦位置ｖを更新するために（次の部分矩形に移動させるために）、ｖに１を加算する（Ｓ１１７）。
【０１１６】
Ｓ１０６にて値ｆｉ，ｊが許容範囲内と判定した場合、ＥＣＵ２０では、各値ｆｉ，ｊの次元数ｊを更新するために、ｊに１を加算する（Ｓ１０７）そして、ＥＣＵ２０では、ｊが局所特徴量ｉの部分矩形の画素の数Ｌｆｉより多いか否かを判定する（Ｓ１０８）。Ｓ１０８にてｊがＬｆｉ以下と判定した場合、ＥＣＵ２０では、Ｓ１０６の処理に戻って、更新した次元数ｊの値ｆｉ，ｊに対する処理を行う。
【０１１７】
Ｓ１０８にてｊがＬｆｉより多いと判定した場合、全ての次元ｊの値ｆｉ，ｊが許容範囲内なので、ＥＣＵ２０では、今回の部分矩形のエッジの特徴量ｆｅｄｇｅｉは局所特徴量ｉに適合すると判断し、この今回の部分矩形の位置を基準にして左側端点分布と右側端点分布の各頻度を加算する。
【０１１８】
まず、左側端点分布の頻度を積算するために、ＥＣＵ２０では、相対長さｕ１を０で初期化し（Ｓ１０９）、残端点発生頻度データベース２６に格納されている残端点発生頻度マップＭＥ，・・・の中からその局所特徴量ｉについての方位差ρに近い左側端点用の残端点発生頻度マップを２つ抽出する。そして、相対長さｕ１を更新する毎に、ＥＣＵ２０では、２つの左側端点用の残端点発生頻度マップから相対長さｕ１に対応する各頻度ＵＨｉｓｔｉ，ρ１，ｕ１，Ｌ，ＵＨｉｓｔｉ，ρ２，ｕ１，Ｌをそれぞれ抽出し、その各頻度を局所特徴量ｉに適合した部分矩形の画像上の横位置を基準として左側に相対長さｕ１分シフトさせた位置の左側端点分布の頻度Ｌｃｎｇｎ，ＬＰｔｇｎ−ｕ１に加算する（Ｓ１１０）。ＥＣＵ２０では、相対長さｕ１を更新するために、ｕ１に１を加算する（Ｓ１１１）。そして、ＥＣＵ２０では、相対長さｕ１が相対長さｕ１の最大長さ（例えば、車両位置・方位候補推定部１１で推定した車両の画像上の範囲の左端点位置ＲＰｔｇｎ〜右端点位置ＲＰｔｇｎ間の長さ）を超えたか否かを判定する（Ｓ１１２）。Ｓ１１２で相対長さｕ１が相対長さの最大長さを超えていないと判定した場合、ＥＣＵ２０では、Ｓ１１０に戻って、更新した相対長さｕ１に対する処理を行う。Ｓ１１２で相対長さｕ１が相対長さの最大長さを超えたと判定した場合、今回の局所特徴量ｉで今回の位置での適合した部分矩形について左側端点分布の各頻度の積算が終了したことになる。
【０１１９】
次に、右側端点分布の頻度を積算するために、ＥＣＵ２０では、相対長さｕ２を０で初期化し（Ｓ１１３）、残端点発生頻度データベース２６に格納されている残端点発生頻度マップＭＥ，・・・の中からその局所特徴量ｉについての方位差ρに近い右側端点用の残端点発生頻度マップを２つ抽出する。そして、相対長さｕ２を更新する毎に、ＥＣＵ２０では、２つの右側端点用の残端点発生頻度マップから相対長さｕ２に対応する各頻度ＵＨｉｓｔｉ，ρ１，ｕ２，Ｒ，ＵＨｉｓｔｉ，ρ２，ｕ２，Ｒをそれぞれ抽出し、その各頻度を局所特徴量ｉに適合した矩形領域の画像上の横位置を基準として右側に相対長さｕ２分シフトさせた位置の右側端点分布の頻度Ｒｃｎｇｎ，ＲＰｔｇｎ＋ｕ２に加算する（Ｓ１１４）。そして、ＥＣＵ２０では、相対長さｕ２を更新するために、ｕ２に１を加算する（Ｓ１１５）。そして、ＥＣＵ２０では、相対長さｕ２が相対長さｕ２の最大長さを超えたか否かを判定する（Ｓ１１６）。Ｓ１１６で相対長さｕ２が相対長さの最大長さを超えていないと判定した場合、ＥＣＵ２０では、Ｓ１１４に戻って、更新した相対長さｕ２に対する処理を行う。Ｓ１１６で相対長さｕ２が相対長さの最大長さを超えたと判定した場合、今回の局所特徴量ｉで今回の位置での適合した部分矩形について右側端点分布の各頻度の積算が終了したことになる。
【０１２０】
次に、ＥＣＵ２０では、縦位置ｖを更新するために（次の部分矩形に移動させるために）、ｖに１を加算する（Ｓ１１７）。ＥＣＵ２０では、ｖが下端点位置Ｈｌｏｗｇｎ以上か否かを判定する（Ｓ１１８）。Ｓ１１８にてｖが下端点位置Ｈｌｏｗｇｎ未満と判定した場合、ＥＣＵ２０では、Ｓ１０４の処理に戻って、更新した縦位置ｖ（次の部分矩形）に対する処理を行う。
【０１２１】
Ｓ１１８にてｖが下端点位置Ｈｌｏｗｇｎ以上と判定した場合、ＥＣＵ２０では、横位置ｕを更新するために（次の部分矩形に移動させるために）、ｕに１を加算する（Ｓ１１９）。ＥＣＵ２０では、ｕが右端点位置ＲＰｔｇｎ以上か否かを判定する（Ｓ１２０）。Ｓ１２０にてｕが右端点位置ＲＰｔｇｎ未満と判定した場合、ＥＣＵ２０では、Ｓ１０３の処理に戻って、更新した横位置ｖ（次の部分矩形）に対する処理を行う。
【０１２２】
Ｓ１２０にてｕが右端点位置ＲＰｔｇｎ以上と判定した場合、ＥＣＵ２０では、局所特徴量ｉを更新するために、ｉに１を加算する（Ｓ１２１）。ＥＣＵ２０では、ｉが局所特徴量の数Ｎｆ以上か否かを判定する（Ｓ１２２）。Ｓ１２２にてｉが局所特徴量の数Ｎｆ未満と判定した場合、ＥＣＵ２０では、Ｓ１０２の処理に戻って、更新した局所特徴量ｉに対する処理を行う。
【０１２３】
Ｓ１２２にてｉが局所特徴量の数Ｎｆ以上と判定した場合、全ての局所特徴量ｉについての左側端点分布及び右側端点分布の生成処理が終了したことになる。
【０１２４】
次に、車両の左側端点を推定するために、ＥＣＵ２０では、まず、左側端点ｕＬを左端点位置ＬＰｔｇｎで初期化し、左側最大頻度ＭａｘＬＵｈｉｓｔを０で初期化する（Ｓ１２３）。また、ＥＣＵ２０では、左側端点分布を探索するための横位置ｕを左端点位置ＬＰｔｇｎで初期化する（Ｓ１２４）。
【０１２５】
横位置ｕを更新する毎に、ＥＣＵ２０では、左側端点分布における横位置ｕの頻度Ｌｃｎｇｎ，ｕが左側最大頻度ＭａｘＬＵｈｉｓｔより多いか否かを判定する（Ｓ１２５）。Ｓ１２５にて頻度Ｌｃｎｇｎ，ｕが左側最大頻度ＭａｘＬＵｈｉｓｔより多いと判定した場合、ＥＣＵ２０では、左側最大頻度ＭａｘＬＵｈｉｓｔとして今回の横位置ｕでの頻度Ｌｃｎｇｎ，ｕを記憶するとともに、左側端点ｕＬとして今回の横位置ｕを記憶する（Ｓ１２６）。そして、ＥＣＵ２０では、横位置ｕを更新するために、ｕに１を加算する（Ｓ１２７）。そして、ＥＣＵ２０では、横位置ｕが右端点位置ＲＰｔｇｎ以上か否かを判定する（Ｓ１２８）。Ｓ１２８にて横位置ｕが右端点位置ＲＰｔｇｎ未満と判定した場合、ＥＣＵ２０では、Ｓ１２５の処理に戻って、更新した横位置ｕに対する処理を行う。
【０１２６】
Ｓ１２８にて横位置ｕが右端点位置ＲＰｔｇｎ以上と判定した場合、全ての横位置ｕでの左側端点分布の探索が終了したので、ＥＣＵ２０では、最終的に左側端点ｕＬに記憶されている横位置を車両の左側端点とする。
【０１２７】
次に、車両の右側端点を推定するために、ＥＣＵ２０では、まず、右側端点ｕＲを右端点位置ＲＰｔｇｎで初期化し、右側最大頻度ＭａｘＲＵｈｉｓｔを０で初期化する（Ｓ１２９）。また、ＥＣＵ２０では、右側端点分布を探索するための横位置ｕを左端点位置ＬＰｔｇｎで初期化する（Ｓ１３０）。
【０１２８】
横位置ｕを更新する毎に、ＥＣＵ２０では、右側端点分布における横位置ｕの頻度Ｒｃｎｇｎ，ｕが右側最大頻度ＭａｘＲＵｈｉｓｔより多いか否かを判定する（Ｓ１３１）。Ｓ１３１にて頻度Ｒｃｎｇｎ，ｕが右側最大頻度ＭａｘＲＵｈｉｓｔより多いと判定した場合、ＥＣＵ２０では、右側最大頻度ＭａｘＲＵｈｉｓｔとして今回の横位置ｕでの頻度Ｒｃｎｇｎ，ｕを記憶するとともに、右側端点ｕＲとして今回の横位置ｕを記憶する（Ｓ１３２）。そして、ＥＣＵ２０では、横位置ｕを更新するために、ｕに１を加算する（Ｓ１３３）。そして、ＥＣＵ２０では、横位置ｕが右端点位置ＲＰｔｇｎ以上か否かを判定する（Ｓ１３４）。Ｓ１３４にて横位置ｕが右端点位置ＲＰｔｇｎ未満と判定した場合、ＥＣＵ２０では、Ｓ１３１の処理に戻って、更新した横位置ｕに対する処理を行う。
【０１２９】
Ｓ１３４にて横位置ｕが右端点位置ＲＰｔｇｎ以上と判定した場合、全ての横位置ｕでの右側端点分布の探索が終了したので、ＥＣＵ２０では、最終的に右側端点ｕＲに記憶されている横位置を車両の右側端点とする。
【０１３０】
ＥＣＵ２０では、推定した左側端点ｕＬと右側端点ｕＲ及び車両端点抽出処理で抽出した車両の端点を用いて、車両の幅を推定する（Ｓ１３５）。そして、ＥＣＵ２０では、車両方位、車両の各端点及び車両の幅の情報を少なくとも含む車両情報を車両情報信号として運転支援装置に送信する。
【０１３１】
この車両検出装置２によれば、第１の実施の形態に係る車両検出装置１と同様の効果を有する上に、下記の効果も有する。車両検出装置２によれば、残端点発生頻度マップを利用することにより、車両の各面の他方側の残端点を高精度に推定でき、その残端点と車両の端点から車両の幅を高精度に推定することができる。
【０１３２】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。
【０１３３】
例えば、本実施の形態では車両に搭載される車両検出装置に適用したが、衝突防止装置、車間制御装置などの運転支援装置や周辺監視装置などの他の装置にも適用可能である。
【０１３４】
また、本実施の形態では自車両の前方の車両を検出する場合に適用したが、後方などの他の方向での車両の検出にも適用可能である。
【０１３５】
また、本実施の形態では車両を検出し、車両の方位候補や車両の画像上の範囲を推定するためにレーザレーダのレーダ情報を用いる構成としたが、ミリ波レーダなどの他のレーダのレーダ情報を用いてもよい、あるいは、カメラによる画像を用いてパターン認識などによる他の方法で推定してもよい。
【０１３６】
また、本実施の形態ではエッジによる局所特徴量を用いた局所特徴量発生頻度マップを適用したが、他の特徴量も適用でき、ウェーブレット、ＳＩＦＴなどによる特徴量でもよいし、車両の各面のエッジ方向などを特徴量としてもよい。
【０１３７】
また、本実施の形態では車両の方位の候補を推定し、局所特徴量データベースからその方位の候補に対応する局所特徴量発生頻度マップを抽出し、その抽出した方位の候補に対応する局所特徴量発生頻度マップとのみ比較する構成としたが、データベースに格納されている全ての局所特徴量発生頻度マップと比較してもよい。
【０１３８】
また、本実施の形態では推定した車両方位に基づいて車両の端点までの求める構成としたが、車両方位の推定だけを行う構成としてもよい。
【符号の説明】
【０１３９】
１，２…車両検出装置、３…レーザレーダ、４…カメラ、１０，２０…ＥＣＵ、１１…車両位置・方位候補推定部、１２…局所特徴量発生頻度計算部、１３…局所特徴量データベース、１４…車両方位推定部、１５…車両端点抽出部、２６…残端点発生頻度データベース、２７…車両幅推定部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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