(57)【要約】【課題】  車両において撮像した自車の前方領域の画像における輝点オプティカルフローの属性を高い信頼度で推定して適切な前照灯の制御を可能にする。【解決手段】  車両に設けられて配光が制御可能なヘッドランプＬＨＬ，ＲＨＬと、自車の少なくとも前方を撮像する撮像カメラ５と、撮像カメラ５で撮像した撮像画像に基づいて所要の演算を行ってヘッドランプの配光を制御する配光ＥＣＵ１と画像処理ＥＣＵ２を備える。撮像画像に基づいて道路形状を検出する道路形状検出部２２と、検出した道路情報に基づいて少なくとも１つの属性についての基準オプティカルフローを生成する基準オプティカルフロー生成部２３と、撮像画像中の対象となる輝点についてのオプティカルフローを計測する輝点オプティカルフロー計測部２４と、基準オプティカルフローと輝点オプティカルフローとを比較し、この比較に基づいて対象となる輝点オプティカルフローの属性を推定する属性推定部２５とを備える。【選択図】  図１
2010132053.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に設けられて配光が制御可能な前照灯と、自車の少なくとも前方を撮像する撮像手段と、前記撮像手段で撮像した撮像画像に基づいて所要の演算を行って前照灯の配光を制御する配光制御手段とを備え、前記制御手段は、撮像画像に基づいて道路形状を検出する道路形状検出手段と、検出した道路情報に基づいて少なくとも１つの属性についての基準オプティカルフローを生成する基準オプティカルフロー生成手段と、撮像画像中の対象となる輝点についてのオプティカルフローを計測する輝点オプティカルフロー計測手段と、前記基準オプティカルフローと輝点オプティカルフローとを比較し、この比較に基づいて対象となる輝点オプティカルフローの属性を推定する属性推定手段とを備えることを特徴とする前照灯制御装置。
【請求項２】
前記属性推定手段は、比較した基準オプティカルフローと輝点オプティカルフローとの誤差が所定の範囲内のときに当該輝点オプティカルフローが当該基準オプティカルフローの属性であると推定することを特徴とする請求項１に記載の前照灯制御装置。
【請求項３】
前記道路形状検出手段は、撮像画像のレーンマークや路肩を検出し、検出したレーンマークや路肩に基づいて曲路の曲率半径を演算する手段を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の前照灯制御装置。
【請求項４】
前記道路形状検出手段は曲路に進入する前に当該曲路の曲率半径を演算することを特徴とする請求項３に記載の前照灯制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は自動車等の車両の前照灯（ヘッドランプ）の照射方向を車両の操舵角変化に追従して偏向制御するＡＦＳ（適応型照明システム：Adaptive Front-lighting System) を適用した前照灯制御装置に関し、特に自車の前方に存在する他車への眩惑を防止する等、前照灯の配光を好適に制御することが可能な前照灯制御装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
自動車の運転走行の安全性を高めるためにステアリングホイールの操舵角の変化に追従してヘッドランプの照射方向を左右方向に偏向制御するＡＦＳが提案されている。このシステムによれば、ヘッドランプの照射方向を直進方向のみではなく、運転者が操舵する方向、すなわち自動車が走行しようとする方向に向けることができ運転の安全性を高める上で有効である。しかし、単に操舵角に基づいてヘッドランプの照射方向を制御するのみでは、自車の前方に存在する対向車や先行車に対して眩惑を生じるおれそがあるため、対向車や先行車を検出できるようにし、対向車や先行車を検出したときにはヘッドランプの照射方向を路肩方向あるいは下方に制御することが好ましい。
【０００３】
対向車や先行車を検出する技術として自車の前方領域を撮像カメラにより撮像し、撮像した画像を画像解析する手法がある。この撮像した画像を解析する技術では昼間時には対向車や先行車を例えばＳＯＢＥＬ演算等によって輪郭を求めることで画像認識できるが、夜間ではこの技術が用いることが難しい。そのため、対向車のヘッドランプ光や先行車のテールランプ光等の撮像した画像中の明るい点（輝点）を利用して認識する技術が考えられる。例えば、撮影した画像中の起点の色相を検出することで白色又はこれに近い色相の光を対向車のヘッドランプ光であるとし、赤色の光を先行車のテールランプ光であると認識する。しかし、道路には自発光する照明灯や、自車のヘッドランプ光を反射して路肩を表示するデリニエータが存在するため、これらの光を区別する必要がある。このような技術として、オプティカルフローを利用した技術が提案されている。例えば、特許文献１ではオプティカルフローを利用して移動物体や静止物体の検出を可能にした技術が提案されており、これから静止物体を除いた移動物体のみを検出することで対向車や先行車等を検出することが可能とされている。
【特許文献１】特開２００７−３３４８５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１のようにオプティカルフローを利用して照明灯やデリニエータを検出する場合、オプティカルフローを得るための輝点が画像中の１点から特定の点に向けて移動しながら消失する際の消失点を認識することが有効である。例えば、図８は対向二車線の直線道路を走行する自車の前方を撮像した画像の概略図であり、センターラインＣＬの左側に自車線ラインＬ１と自車線側路肩ラインＬ２とで自車線が形成され、対向車線ラインＬ３と対向車線側路肩ラインＬ４とで対向車線が形成され、両路肩ラインＬ２，Ｌ４に沿って高所に照明灯ＬＬが配列され、低所にデリニエータＤＬが配列されている。自車の撮像カメラよりも高所に配設されている照明灯ＬＬは画像の水平線Ｈよりも高い位置に撮像され、自車の撮像装置よりも低所に配設されているデリニエータは反対に水平線Ｈよりも低い位置に撮像される。直線路を走行している場合には照明灯ＬＬやデリニエータＤＬの各基点の移動軌跡として表される各オプティカルフローの消失点は自車の直進方向、すなわち撮像した画像の水平線と垂直線の交点の中心位置になるので、このことから照明灯やデリニエータの各オプティカルフローを推定することは可能である。しかし、後述するように道路が右又は左に曲がっている曲路の場合や、上り坂又は下り坂の場合には消失点は画像の中心位置にならないため、消失点からのみでオプティカルフローの属性、すなわち照明灯やデリニエータ等を推定することは困難である。
【０００５】
このように、消失点が直進方向に向けられている場合にはオプティカルフローが照明灯やデリニエータ等であることの属性を推定することができ、しかもその確率も高い。しかし、消失点が直進方向以外の場合にはそれだけではオプティカルフローの属性を推測することは難しい。この場合には道路が曲路であるか、若しくは上り坂あるいは下り坂であるかの道路情報を取得し、得られた道路情報を勘案して輝点の属性を推定することになる。道路情報としてナビゲータ装置の道路情報を利用することが考えられるが、ナビゲータ装置の道路情報は精度が低く、特に曲路のような道路ではナビゲータ装置から得られる道路情報では曲路の曲率半径に高い精度を得ることは困難であり、結果として当該オプティカルフローが道路に沿って配設されたものであるのか否かの判定が困難となり、オプティカルフローの属性を高い信頼度で推定することが難しい。そのため、曲路や坂道等を走行する対向車や先行車を高い信頼度で検出することは困難であり、前照灯の適切な制御が困難になる。
【０００６】
本発明の目的は、撮像した画像におけるオプティカルフローの属性を高い信頼度で推定し、対向車や先行車等に対する眩惑を防止する等の好適な前照灯の制御を可能にした前照灯制御装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の前照灯制御装置は、車両に設けられて配光が制御可能な前照灯（ヘッドランプ）と、自車の少なくとも前方を撮像する撮像手段と、撮像手段で撮像した撮像画像に基づいて所要の演算を行って前照灯の配光を制御する配光制御手段とを備え、制御手段は、撮像画像に基づいて道路形状を検出する道路形状検出手段と、検出した道路情報に基づいて少なくとも１つの属性についての基準オプティカルフローを生成する基準オプティカルフロー生成手段と、撮像画像中の対象となる輝点についてのオプティカルフローを計測する輝点オプティカルフロー計測手段と、基準オプティカルフローと輝点オプティカルフローとを比較し、この比較に基づいて対象となる輝点オプティカルフローの属性を推定する属性推定手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、撮像画像から道路形状を検出し、検出した道路形状に基づいて基準オプティカルフローを生成し、さらに撮像画像から計測される輝点オプティカルフローを基準オプティカルフローと比較することで当該輝点オプティカルフローの属性を推定しているので、極めて高い信頼度で輝点オプティカルフローの属性を推定することができる。これにより、撮像画像において対向車や先行車を高い信頼度で検出することが可能になり、対向車や先行車を眩惑することがない好適なヘッドランプの配光制御が実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明において、属性推定手段は、比較した基準オプティカルフローと輝点オプティカルフローとの誤差が所定の範囲内のときに当該輝点オプティカルフローが当該基準オプティカルフローの属性であると推定する。検出した道路形状において誤差が生じている場合や、道路形状に基づいて得られる基準オプティカルフローにおいて誤差が生じている場合でも、輝点オプティカルフローの属性を高い信頼度で推定することが可能になる。
【００１０】
また、本発明において、道路形状検出手段は、撮像画像のレーンマークや路肩を検出し、検出したレーンマークや路肩に基づいて曲路の曲率半径を演算する手段を備える。特に、道路形状検出手段は曲路に進入する前に当該曲路の曲率半径を演算することを特徴とする。曲路の曲率半径を高い信頼度で検出することができるので、曲路に配設される照明灯やデリニエータ等の静止体の属性に基づく基準オプティカルフローを正確に得ることができ、結果として輝点オプティカルフローの属性を高い信頼度で推定することができる。
【実施例１】
【００１１】
次に、本発明の実施例１を説明する。図１は本発明を適用した実施例１の構成を示す概念図である。左右のヘッドランプＬＨＬ，ＲＨＬはスイブル装置ＬＳＶ，ＲＳＶにより左右に偏向動作が可能とされている。前記スイブル装置ＬＳＶ，ＲＳＶは配光ＥＣＵ１により制御される。配光ＥＣＵ１は車内ＬＡＮ７に接続されており、この車内ＬＡＮ７には自車の車速を検出する車速センサ３と、自車の操舵角を検出する操舵角センサ４が接続される。また、自車の前方領域を撮像する撮像カメラ５が自車の前部、例えばフロントガラスの上辺の一部に配設されており、前記車内ＬＡＮ７に接続される。さらに、撮像カメラ５で撮像して得られる画像データを処理することで、自車が走行する道路の両側に配設されている照明灯やデリニエータ等の静止体や、当該道路を走行している対向車や先行車等の移動体を検出するための画像処理ＥＣＵ２が前記車内ＬＡＮに接続される。また、実施例１では自車に搭載しているナビゲータ装置６も車内ＬＡＮ７に接続されている。
【００１２】
前記配光ＥＣＵ１は、操舵角センサ４で検出した操舵角と車速センサ３で検出した車速に基づいて自車における適切なスイブル角を演算するスイブル角演算部１１と、演算されたスイブル角に基づいて左右のヘッドランプＬＨＬ，ＲＨＬが演算したスイブル角となるように各スイブル装置ＬＳＶ，ＲＳＶを制御するスイブル制御部１２とを備えており、検出した操舵角や車速に基づいて両ヘッドランプＬＨＬ，ＲＨＬの光軸を偏向制御する。また、この配光ＥＣＵ１は、後述するように画像処理ＥＣＵ２において対向車や先行車を検出したときには、スイブル装置ＬＳＶ，ＲＳＶを制御してヘッドランプＬＨＬ，ＲＨＬの照射方向を変化させ、あるいはその明るさ（光度）を制御する等して対向車や先行車を眩惑することがないような制御を行う眩惑回避部１３を備えている。
【００１３】
画像処理ＥＣＵ２は、前記撮像カメラ５で撮像した自車の前方の画像から得られる画像データを格納する画像データ格納部２１を備える。また、この画像データ格納部２１に格納された画像データ、換言すれば画像データで構成される撮像画像に基づいて自車の前方に存在する静止体と移動体を検出するために、撮像画像中の道路に描かれたレーンマークや道路の路肩を検出して道路形状を検出する道路形状検出部２２を備える。さらに、検出した道路形状に基づいて静止体の属性についての基準オプティカルフローを生成する基準オプティカルフロー生成部２３を備える。また、撮像画像の検出対象となる輝点についてのオプティカルフローを計測する輝点オプティカルフロー計測部２４を備える。さらに、生成された基準オプティカルフローと計測された輝点オプティカルフローとを比較し、この比較に基づいて対象となる輝点オプティカルフローの属性を推定する属性推定部２５とを備える。この属性推定部２５では、輝点オプティカルフローの属性として静止体を推定することができ、特に静止体としては照明灯やデリニエータであるかを推定する。また、静止体ではない輝点あるいは輝点オプティカルフローに基づいて移動体としての対向車や先行車であるかを推定する。
【００１４】
ここで、先に実施例１の前照灯制御装置の全体動作を図２の全体フローを参照して説明する。自車の走行に際し、配光ＥＣＵ１はスイブル角演算部１１において自車の車速センサ３から得られる車速や操舵角センサ４から得られる操舵角に基づいて適切なスイブル角を演算し、スイブル制御部１２はこの演算されたスイブル角に基づいて左右のヘッドランプＬＨＬ，ＲＨＬの各スイブル装置ＬＳＶ，ＲＳＶをスイブル制御する（Ｓ１０）。これと同時に画像処理ＥＣＵ２は撮像カメラ５で撮像した自車の前方領域の画像の画像データを得て画像データ格納部２１に格納する（Ｓ１１）。道路形状検出部２２は撮像されかつ格納された画像データから、換言すれば撮像画像から撮像されているレーンマークや道路の路肩を検出し、これらのレーンマークや路肩の検出情報に基づいて自車の前方の道路形状（直線路、上り坂、下り坂、曲路等）を検出する（Ｓ１２）。
【００１５】
次いで、基準オプティカルフロー生成部２３は検出した道路形状に基づいて照明灯やデリニエータ等のオプティカルフローを基準オプティカルフローとして生成する（Ｓ１３）。この基準オプティカルフーは照明灯やデリニエータの各々について生成されるので複数の基準オプティカルフローが得られることがある。輝点オプティカルフロー計測部２４は、撮像画像から輝点を検出し、これら輝点のオプティカルフローを計測する（Ｓ１４）。そして、属性推定部２５は、生成された基準オプティカルフローと計測された少なくとも１つの輝点オプティカルフローを比較し、比較した結果、計測した１つ以上の輝点オプティカルフローのうち、基準オプティカルフローと一致し、あるいは所定の誤差範囲内で一致する輝点オプティカルフローを検出したときには、当該輝点オプティカルフローは当該基準オプティカルフローに相当する属性であると推定する（Ｓ１５）。すなわち、道路形状に基づいて一義的に決まる静止体であると属性が推定される。静止体であると属性が推定された以外の輝点オプティカルフローは移動体であると推定される。その上で、移動体であると推定された輝点又は輝点オプティカルフローから対向車と先行車を推定する。配光ＥＣＵ１は眩惑回避部１３において推定した対向車や先行車に基づいてこれらを眩惑することがないようにスイブル角を補正し、あるいは光度を低下する等して眩惑回避制御を実行する（Ｓ１６）。
【００１６】
前記道路形状検出部２２は、撮像された画像の画像データに対して例えばＳＯＢＥＬ演算等を行って画像の輪郭を抽出し、この輪郭に基づいて道路に引かれたレーンマークや路肩等の道路形状と密接のある情報（ここでは道路形状情報と称する）を検出する。そして、この道路形状情報から自車の前方の道路が直線路であるか曲路であるかを検出する。図３及び図４は画像データを撮像カメラでの撮像面に対応させて模式的に示す図であり、対向二車線道路においてセンターラインＣＬ、自車線ラインＬ１と路肩ラインＬ２，対向車線ラインＬ３と路肩ラインＬ４を示している。図３（ａ）に示すように、道路形状情報が水平線Ｈと垂直線Ｖの交点Ｏ（以下、中心点と称する）に向けて収束しかつ消失しているときには直線路であると検出する。図３（ｂ）のように道路形状情報が画像の右辺又は左辺、ここでは右辺に向けて収束しながら消失しているときには右曲路又は左曲路、ここでは右曲路であると検出する。図４（ａ）のように道路形状情報が画像の上方に向けて収束して行くが水平線よりも上側の領域又は上辺において収束が完了せず途中で消失しているときには走行先が上り坂であると検出する。図４（ｂ）のように道路形状情報が画像の上方に向けて収束して行くが画像の水平線よりも下側の領域又は水平線の近傍で収束が完了せず消失しているときには走行先が下り坂であると検出する。さらに、上り坂曲路や下り坂曲路の場合についても検出可能であるが、ここでは説明は省略する。
【００１７】
曲路の検出に際しては、自車が曲路に進入しているときにはそのときの操舵角から求めることが可能であるが、自車が曲路に進入する時点、あるいは進入直後では操舵角は直進方向に向けられているため操舵角から曲率半径を求めることはできない。この場合、ナビゲータ装置の情報に基づいて曲路の曲率半径を得ることも不可能ではないが精度に問題がある。ここでは、撮像された画像に基づいて曲率半径を得ている。得られた道路形状情報のうち、検出した路肩やレーンマークが左側又は右側に凸状をしている頂点をＣＰ（クリッピングポイント）とする。このＣＰは図３（ｂ）の例では対向車線側の路肩ラインＬ４に相当する。自車が曲路に進入する直前においては、図５（ａ）に示すように、点Ａに自車が存在し、その右に曲率半径Ｒの曲路が存在し、自車の中心（カメラ位置）と曲路との間の距離をｄとする。ＣＰは点Ａと半径Ｒの接点Ｄである。半径Ｒの縁と点Ａの接点はＡＯの二等分点Ｃを中心に半径ｒの縁を描く。この半径ｒの縁と半径Ｒの縁の交点Ｄ，Ｅが点Ａと半径Ｒの縁の接点となる。ここで、ＣＰの偏角θは例えば図３（ｂ）の場合には同図に示すθと同じである。
θ＝ａｃｏｓ〔Ｒ／（ｄ＋Ｒ）〕
の関係がある。これから、
Ｒ＝ｄ・ｃｏｓθ／（１−ｃｏｓθ）
が得られる。
【００１８】
一方、自車が曲路に進入する手前の所定距離の位置に存在するときには、図５（ｂ）に自車と前方の曲路の平面図を示すように、自車の前方における自車と道路の点ＣＰとを結ぶ変位角θが演算でき、この変位角θに基づいて点ＣＰが含まれる曲路の曲率半径Ｒを演算することができる。すなわち、点Ａに自車が存在し、その右前方の距離ｙの位置に半径Ｒの曲路が存在し、自車中心（撮像カメラ位置）と曲路の距離をｄとすると、自車の位置Ａ（ｘａ，ｙａ）から点ＣＰ（ａ，ｂ）に接線を引いたときの角度が変位角θとなる。右側路肩までの距離をｄ、曲路の曲率半径をＲとすると、曲路の回転中心Ｏを原点とした座標を考えると、接線の方程式から、
ａｘ＋ｂｙ＝Ｒ2…（１）が得られる。
ＡからＣＰまでのｘ方向の距離ａ’と、ｙ方向の距離ｂ’を画像から検出する。
【００１９】
そして、
ｘａ＝ａ−ａ’  …（２）
ｙａ＝ｂ−ｂ’  …（３）
ｘａ＝−（ｄ＋Ｒ）  …（４）
の関係がなりたつので、
（４）式を（２）式に代入し、未知数ａについて整理すると、
ａ＝ａ’−ｄ−Ｒ  …（５）
【００２０】
このａと（３）式から得られるｂを（１）式に代入して整理すると、
〔（ｄ−ａ’）＋Ｒ〕・（ｄ＋Ｒ）＋（ｙａ＋ｂ’）・ｙａ＝Ｒ2
これから、
（ｄ−ａ’）・ｄ＋ｄ・Ｒ＋（ｄ−ａ’）・Ｒ＋Ｒ２＋（ｙａ＋ｂ’）・ｙａ＝Ｒ2
さらに、
（ｄ−ａ’）・ｄ＋（ｙａ＋ｂ’）・ｙａ＋Ｒ〔ｄ＋（ｄ−ａ’）〕＝０
故に、
Ｒ＝〔（ｄ−ａ’）・ｄ＋（ｙａ＋ｂ’）・ｙａ〕／（ａ’−２ｄ）…（６）
となる。ここで、撮像された画像データから、点Ａから曲路の開始点までのｙ方向の距離ｙａと、自車から路肩までのｘ方向の距離ｄを幾何計算し、同時に点Ａから点ＣＰまでのｘ，ｙ方向の距離ａ’，ｂ’を幾何計算して求めることができるので、これらを（６）式に代入すればＲを求めることができる。
【００２１】
基準オプティカルフロー生成部２３は、道路形状検出部２２において検出した道路形状に基づいて静止体の各属性についての基準オプティカルフローを生成する。例えば、図３（ａ）に示した直線道路の場合において照明灯の基準オプティカルフローを生成する場合には、図６に二点鎖線で示すように検出した直線道路形状の自車線と対向車線の各路肩ラインＬ２，Ｌ４に沿った位置で道路面（地面）よりも所要の高さ（通常の照明灯が設置される高さ）位置に沿ってほぼ直線状に延長される照明灯基準オプティカルフローＬＢＯＦを生成する。デリニエータの場合も同様に検出した道路形状の両側に沿った位置で道路面よりも所要の高さ（通常のデリニエータが設置される高さ）位置に沿ってほぼ直線状に延長されるデリニエータ基準オプティカルフローＤＢＯＦ（図６の三点鎖線）を生成する。これらの基準オプティカルフローＬＢＯＦやＤＢＯＦは検出した道路が図３（ｂ）のような曲路の場合にはその道路形状に従って曲線ないし曲線を含む直線状に生成されることは言うまでもない。その他の静止体のオプティカルフローについても同様にして求めることができるが、ここでは説明は省略する。したがって、検出された道路形状に基づき、通常の道路に配設される照明灯やデリニエータ等に対応させて１つ又は複数の基準オプティカルフローを生成することになる。
【００２２】
輝点オプティカルフロー計測部２４は、撮像画像に実際に存在する輝点のオプティカルフローを計測する。例えば、図７では照明灯オプティカルフローに相当する未知の輝点オプティカルフローＬＯＦとデリニエータオプティカルフローに相当する未知の輝点オプティカルフローＤＯＦを計測した例を示している。この輝点オプティカルフローについての技術は特許文献１で代表されるように既に提案されている技術であるのでここでは詳細な説明は省略するが、照明灯やデリニエータによる輝点の場合には撮像画像において所定の間隔で配列される複数の輝点が当該配列方向に沿ってしかも自車の車速に対応する速度で位置変化する輝点オプティカルフローとして計測される。一方、対向車や先行車による輝点の場合には撮像画像において１対又は複数対の輝点がそれぞれ独立した状態でしかも自車の車速とは関連の少なく速度で位置変化する輝点オプティカルフローであるとして計測される。図７には先行車の輝点オプティカルフローＦＯＦと対向車の輝点オプティカルフローＯＯＦを合わせて示している。
【００２３】
属性推定部２５は、輝点オプティカルフロー計測部２４で計測した１つまたは複数の輝点オプティカルフローＬＯＦ，ＤＯＦ，ＦＯＦ，ＯＯＦを基準オプティカルフロー生成部２３で生成した基準オプティカルフローＬＢＯＦ，ＤＢＯＦと比較し、この比較に基づいて対象となる輝点オプティカルフローの属性を推定する。この属性推定に際しては、輝点オプティカルフローの属性として静止体と移動体とを推定しており、静止体としては輝点が照明灯やデリニエータであるかを推定する。静止体でないと推定した輝点は移動体として推定し、その上でこの移動体が対向車や先行車であるかを推定する。図６及び図７の例では、輝点オプティカルフローＬＯＦとＤＯＦがそれぞれ基準オプティカルフローＬＢＯＦとＤＢＯＦにほぼ一致するので、前者が照明灯オプティカルフローで、後者がデリニエータオプティカルフローであることが推定できる。また、輝点オプティカルフローＦＯＦとＯＯＦは一致する基準オプティカルフローが存在しないので移動体であると推定できる。
【００２４】
ここで、属性推定部２５での推定動作において採用している誤差範囲について次の（１）〜（３）の例について説明する。
（１）道路形状検出部２２で演算した曲路は理想的な円弧形状に基づくものであるが、実際の曲路は楕円弧状曲路、放物線状曲路、直線と曲線が複合した曲路等、理想的な円弧形状であることが少ないため、検出した道路形状と、理想的な円弧形状に基づいて生成される基準オプティカルフローとでは誤差が生じることが避けられない。この誤差が属性推定に際しての誤差となる。
（２）自動車の車種等によって撮像カメラの配設位置や高さが異なるため、撮像カメラ５で撮像した撮像画像に基づいて演算される道路形状に違いが生じる。また、同時に撮像した照明灯やデリニエータの撮像画像中における位置にも違いが生じる。さらに、撮像した先行車や対向車のヘッドランプやテールランプの高さ位置も車種によって相違しているため、撮像画像中における位置にも違いが生じる。この違いが属性推定に際しての誤差となる。
（３）自動車のロービームにより照明され、撮像カメラ５で撮像されて認識できるレーンマークや路肩は自車の前方５０ｍ程度の範囲であるので、それよりも前方の道路形状を検出することは難しい。この場合には、ナビゲータ装置６から得られる道路情報を加味して道路形状を検出することになるので、ナビゲータ装置６の道路情報に含まれる誤差がそのまま属性推定に際しての誤差となる。
【００２５】
このように、予め誤差を想定しておくことで、基準オプティカルフローと輝点オプティカルフローとを比較したときに誤差が生じていても、この誤差が前記（１）〜（３）において設定される誤差の範囲内であれば両オプティカルフローが一致していると見做し、推定対象となる輝点オプティカルフローが比較対象である基準オプティカルフローの属性であると推定しても、この推定が正しい確率は極めて高いものになる。
【００２６】
また、属性推定部２５での移動体の推定について説明する。基準オプティカルフローと輝点オプティカルフローとの比較により対象とする輝点オプティカルフローが静止体であると推定したとき、それ以外の輝点、あるいは輝点オプティカルフローは移動体であると推定する。移動体であると推定した輝点については輝点の色を検出する。輝点の色は輝点を分光分析することで容易に検出でき、赤色であると検出した場合には先行車であると推定し、白色又は所定のヘッドランプ光であると検出した場合には対向車であると推定する。また、同時に自車の車速と撮像画像中での輝点の移動速度とから移動体の速度、移動方向を演算し、当該移動体が自車に接近している場合には対向車、又は自車よりも低速の先行車であると判定する。また、静止体と推定した場合でも輝点に周期性が存在しない場合には停車中の他車、あるいは道路に固定的に設置された標識灯等であると推定する。
【００２７】
このようにして撮像した画像における輝点の属性の推定を行うことで、自車の前方に存在する対向車と先行車を高い精度で検出することができる。  特に、撮像画像における輝点オプティカルフローの消失点が直進方向とは異なる方向に向けられていたり、途中で消失しているような場合においても、撮像画像から道路形状を検出し、検出した道路形状に対して蓋然性の高い基準オプティカルフローを生成しておくことにより、当該消失した輝点オプティカルフローを基準オプティカルフローに対応させることでその属性を高い信頼度で推定することが可能になり、結果として対向車と先行車を高い精度で検出することが可能になる。そして、前述のように配光ＥＣＵ１は推定した対向車や先行車に基づいてこれらを眩惑することがないようにスイブル角を路肩方向に偏向制御し、あるいはヘッドランプの光度を低下する等の配光制御を実行し、対向車や先行車の眩惑を防止する。
【００２８】
ここで、実施例１では道路の基本的な形状の場合について説明したが、実際には交差点、上り坂や下り坂の曲路、上り坂と下り坂の連続路等のように複雑な道路形状が存在する。この場合においても、これらの複雑な道路形状も実施例１の基本的な道路形状の組み合わせであるので、本発明の技術思想を適用することで本発明を実施することは可能である。また、ナビゲーション装置から得られる道路情報を積極的に利用することでより高い精度の道路形状の検出、ならびに基準オプティカルフローの生成が可能になり、結果として高い信頼度で対向車や先行車の検出が可能になる。
【００２９】
また、以上の説明は本発明において対向車や先行車に対する眩惑を防止するために対向車や先行車を検出する例について説明したが、単に自車が走行する道路に存在する照明灯やデリニエータ、あるいは道路に存在する各種の発光体のみを検出するために本発明を適用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】実施例１の構成を示す概念構成図である。
【図２】実施例１の全体動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】道路形状（直線路，曲路）の検出手法を説明するための図である。
【図４】道路形状（上り坂，下り坂）の検出手法を説明するための図である。
【図５】曲路の曲率半径を検出するための演算方法を説明するための図である。
【図６】基準オプティカルフローの一例の図である。
【図７】輝点オプティカルフローの一例の図である。
【図８】オプティカルフローを得るための直線路の撮像画像の一例である。
【符号の説明】
【００３１】
１  配光ＥＣＵ
２  画像処理ＥＣＵ
３  車速センサ
４  操舵角センサ
５  撮像カメラ
６  ナビゲーション装置
１１  スイブル角演算部
１２  スイブル制御部
１３  眩惑回避部
２１  画像データ格納部
２２  道路形状検出部
２３  基準オプティカルフロー生成部
２４  輝点オプティカルフロー計測部
２５  属性推定部
ＬＢＯＦ，ＤＢＯＦ  基準オプティカルフロー
ＬＯＦ，ＤＯＦ，ＦＯＦ，ＯＯＦ  輝点オプティカルフロー
【図１】
2010132053.tif 000003
【図２】
2010132053.tif 000004
【図３】
2010132053.tif 000005
【図４】
2010132053.tif 000006
【図５】
2010132053.tif 000007
【図６】
2010132053.tif 000008
【図７】
2010132053.tif 000009
【図８】
2010132053.tif 000010