(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め定められた所定数の色識別子と輝度範囲とを対応付けて保持すると共に、特定物に対して複数の色識別子を対応付けて保持するデータ保持部と、
検出領域内に存在する対象部位の輝度を取得する輝度取得部と、
前記データ保持部に保持された色識別子と輝度範囲との対応付けに基づき、前記対象部位の輝度に応じて前記対象部位に色識別子を設定する色識別子設定部と、
前記データ保持部に保持された特定物と色識別子との対応付けに基づき、水平距離の差分および高さの差分が所定範囲内にある、複数の色識別子が設定された対象部位全てを抽出し、１の特定物としてグループ化するグループ化部と、
を備え、
前記データ保持部では、前記特定物に対応付けられている複数の色識別子のうち該特定物を特定するのに最も適した輝度に対応する１の色識別子が代表色識別子として予め設定されており、
前記グループ化部は、前記抽出した対象部位全てのうち前記代表色識別子に対応付けられた対象部位の割合が全体の所定割合以上含まれる場合に、該抽出した対象部位全てをグループ化することを特徴とする環境認識装置。
【請求項２】
対象部位毎に輝度を有する輝度画像を取得する画像入力部と、
前記画像入力部で取得した前記輝度画像の輝度に基づき特定光源を認識する認識部と、
前記認識部からの光源認識結果を出力する出力部と、
を備え、
前記認識部は、前記特定光源を特定するのに最も適した輝度に対応付けられた代表色識別子および該特定光源を特定するのに最も適した輝度に近似した輝度に対応付けられた色識別子とからなる複数の色識別子を備え、前記輝度画像の輝度に基づき前記複数の色識別子の何れかに対応付けられた１の対象部位と実空間上で所定の位置関係にあって、かつ前記１の対象部位と同じ特定光源に対応付けられた複数の色識別子の何れかを有する他の対象部位を全て抽出し、前記１の対象部位および抽出した全ての対象部位に対応付けられた全ての色識別子のうち前記代表色識別子の割合が所定割合以上であれば、前記１の対象部位と他の抽出した全ての対象部位とを同一の特定光源としてグループ化することを特徴とする環境認識装置。
【請求項３】
グループ化した対象部位の色識別子を全て代表色識別子に置換することを特徴とする請求項１または２に記載の環境認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出領域における対象物の輝度に基づいて、その対象物を認識する環境認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自車両の前方に位置する車両や信号機等の障害物といった対象物を検出し、検出した対象物との衝突を回避したり、先行車両との車間距離を安全な距離に保つように制御する技術が知られている（例えば、特許文献１、２）。
【０００３】
また、このような技術では、対象物を一律に物として特定するのみならず、さらに高精度な制御を行うため、対象物が自車両と同速度で走行している先行車両であるのか、移動を伴わない固定された物であるのか等を判定する技術も存在する。ここで、対象物を、検出領域の撮像を通じて検出する場合、対象物が何であるかを特定する前に、撮像された画像から対象物自体を抽出（切り出し）しなければならない。
【０００４】
例えば、撮像された画像がカラー画像の場合、同一の輝度（色）を有する画素をグループ化し対象物として抽出する方法が考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第３３４９０６０号
【特許文献２】特開平１０−２８３４６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、道路上に設けられた実際の信号機や道路標識等に関し、例えば、電球タイプの信号機の点灯部分に相当する画像には、色ムラが出現する等、同一の対象物が必ずしも単色で発光しているとは限らない。また、市松模様状に形成されたＢａｙｅｒパターンに基づく偽色も生じるため、厳密に１つの輝度のみで１つの対象物を特定するのが困難な場合がある。
【０００７】
本発明は、このような課題に鑑み、対象物の特定精度を向上することが可能な、環境認識装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の環境認識装置は、予め定められた所定数の色識別子と輝度範囲とを対応付けて保持すると共に、特定物に対して複数の色識別子を対応付けて保持するデータ保持部と、検出領域内に存在する対象部位の輝度を取得する輝度取得部と、データ保持部に保持された色識別子と輝度範囲との対応付けに基づき、対象部位の輝度に応じて対象部位に色識別子を設定する色識別子設定部と、データ保持部に保持された特定物と色識別子との対応付けに基づき、水平距離の差分および高さの差分が所定範囲内にある、複数の色識別子が設定された対象部位全てを抽出し、１の特定物としてグループ化するグループ化部と、を備え、データ保持部では、特定物に対応付けられている複数の色識別子のうち特定物を特定するのに最も適した輝度に対応する１の色識別子が代表色識別子として予め設定されており、グループ化部は、抽出した対象部位全てのうち代表色識別子に対応付けられた対象部位の割合が全体の所定割合以上含まれる場合に、抽出した対象部位全てをグループ化することを特徴とする。
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の他の環境認識装置は、対象部位毎に輝度を有する輝度画像を取得する画像入力部と、画像入力部で取得した輝度画像の輝度に基づき特定光源を認識する認識部と、認識部からの光源認識結果を出力する出力部と、を備え、認識部は、特定光源を特定するのに最も適した輝度に対応付けられた代表色識別子および特定光源を特定するのに最も適した輝度に近似した輝度に対応付けられた色識別子とからなる複数の色識別子を備え、輝度画像の輝度に基づき前記複数の色識別子の何れかに対応付けられた１の対象部位と実空間上で所定の位置関係にあって、かつ１の対象部位と同じ特定光源に対応付けられた複数の色識別子の何れかを有する他の対象部位を全て抽出し、１の対象部位および抽出した全ての対象部位に対応付けられた全ての色識別子のうち代表色識別子の割合が所定割合以上であれば、１の対象部位と他の抽出した全ての対象部位とを同一の特定光源としてグループ化することを特徴とする。
【００１１】
グループ化した対象部位の色識別子を全て代表色識別子に置換してもよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、対象物の特定精度を向上することができるので、誤認識を回避することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】環境認識システムの接続関係を示したブロック図である。
【図２】輝度画像と距離画像を説明するための説明図である。
【図３】環境認識装置の概略的な機能を示した機能ブロック図である。
【図４】色テーブルを説明するための説明図である。
【図５】特定物テーブルを説明するための説明図である。
【図６】位置情報取得部による三次元の位置情報への変換を説明するための説明図である。
【図７】色識別子マップを説明するための説明図である。
【図８】グループ化部の処理を説明するための説明図である。
【図９】環境認識方法の全体的な流れを示したフローチャートである。
【図１０】色識別子マップ生成処理の流れを示したフローチャートである。
【図１１】グループ化処理の流れを示したフローチャートである。
【図１２】特定物決定処理の流れを示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。
【００１５】
（環境認識システム１００）
図１は、環境認識システム１００の接続関係を示したブロック図である。環境認識システム１００は、車両１内に設けられた、複数（本実施形態では２つ）の撮像装置１１０と、画像処理装置１２０と、環境認識装置１３０と、車両制御装置１４０とを含んで構成される。
【００１６】
撮像装置１１０は、ＣＣＤ（Charge-Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）等の撮像素子を含んで構成され、カラー画像、即ち、画素単位で３つの色相（赤、緑、青）の輝度を取得することができる。本実施形態においては、色と輝度とを同等に扱い、同一の文章に両文言が含まれる場合、互いを、色を構成する輝度、または、輝度を有する色と読み替えることができる。ここでは、撮像装置１１０で撮像されたカラーの画像を輝度画像と呼び、後述する距離画像と区別する。また、撮像装置１１０は、車両１の進行方向側において２つの撮像装置１１０それぞれの光軸が略平行になるように、略水平方向に離隔して配置される。撮像装置１１０は、車両１の前方の検出領域に存在する対象物を撮像した画像データを、例えば１／６０秒毎（６０ｆｐｓ）に連続して生成する。ここで、対象物は、車両、信号機、道路、ガードレールといった独立して存在する立体物のみならず、テールランプやウィンカー、信号機の各点灯部分等、立体物の部分として特定できる物も含む。以下の実施形態における各機能部は、このような画像データの更新を契機として各処理を遂行する。
【００１７】
画像処理装置１２０は、２つの撮像装置１１０それぞれから画像データを取得し、２つの画像データに基づいて、画像中の任意のブロック（所定数の画素を集めたもの）の視差、および、任意のブロックの画面中の位置を示す画面位置を含む視差情報を導出する。画像処理装置１２０は、一方の画像データから任意に抽出したブロック（例えば水平４画素×垂直４画素の配列）に対応するブロックを他方の画像データから検索する、所謂パターンマッチングを用いて視差を導き出す。ここで、水平は、撮像した画像の画面横方向を示し、実空間上の水平に相当する。また、垂直は、撮像した画像の画面縦方向を示し、実空間上の鉛直方向に相当する。
【００１８】
このパターンマッチングとしては、２つの画像データ間において、任意の画像位置を示すブロック単位で輝度値（Ｙ色差信号）を比較することが考えられる。例えば、輝度値の差分をとるＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）、差分を２乗して用いるＳＳＤ（Sum of Squared intensity Difference）や、各画素の輝度値から平均値を引いた分散値の類似度をとるＮＣＣ（Normalized Cross Correlation）等の手法がある。画像処理装置１２０は、このようなブロック単位の視差導出処理を検出領域（例えば６００画素×２００画素）に映し出されている全てのブロックについて行う。ここでは、ブロックを４画素×４画素としているが、ブロック内の画素数は任意に設定することができる。
【００１９】
ただし、画像処理装置１２０では、検出分解能単位であるブロック毎に視差を導出することはできるが、そのブロックがどのような対象物の一部であるかを認識できない。したがって、視差情報は、対象物単位ではなく、検出領域における検出分解能単位（例えばブロック単位）で独立して導出されることとなる。ここでは、このようにして導出された視差情報（後述する相対距離に相当）を画像データに対応付けた画像を距離画像という。
【００２０】
図２は、輝度画像１２４と距離画像１２６を説明するための説明図である。例えば、２つの撮像装置１１０を通じ、検出領域１２２について図２（ａ）のような輝度画像（画像データ）１２４が生成されたとする。ただし、ここでは、理解を容易にするため、２つの輝度画像１２４の一方のみを模式的に示している。本実施形態において、画像処理装置１２０は、このような輝度画像１２４からブロック毎の視差を求め、図２（ｂ）のような距離画像１２６を形成する。距離画像１２６における各ブロックには、そのブロックの視差が関連付けられている。ここでは、説明の便宜上、視差が導出されたブロックを黒のドットで表している。
【００２１】
視差は、画像のエッジ部分（隣り合う画素間で明暗の差分が大きい部分）で特定され易いので、距離画像１２６において黒のドットが付されている、視差が導出されたブロックは、輝度画像１２４においてもエッジとなっていることが多い。したがって、図２（ａ）に示す輝度画像１２４と図２（ｂ）に示す距離画像１２６とは各対象物の輪郭について似たものとなる。
【００２２】
環境認識装置１３０は、画像処理装置１２０から輝度画像１２４と距離画像１２６とを取得し、輝度画像１２４に基づく輝度と、距離画像１２６に基づく自車両１との相対距離を用いて検出領域１２２における対象物がいずれの特定物に対応するかを特定する。このとき、環境認識装置１３０は、距離画像１２６における、検出領域１２２内のブロック毎の視差情報を、所謂ステレオ法を用いて、相対距離を含む三次元の位置情報に変換している。ここで、ステレオ法は、三角測量法を用いることで、対象物の視差からその対象物の撮像装置１１０に対する相対距離を導出する方法である。かかる環境認識装置１３０に関しては、後ほど詳述する。
【００２３】
車両制御装置１４０は、環境認識装置１３０で特定された対象物との衝突を回避したり、先行車両との車間距離を安全な距離に保つ制御を実行する。具体的に、車両制御装置１４０は、操舵の角度を検出する舵角センサ１４２や車両１の速度を検出する車速センサ１４４等を通じて現在の車両１の走行状態を取得し、アクチュエータ１４６を制御して先行車両との車間距離を安全な距離に保つ。ここで、アクチュエータ１４６は、ブレーキ、スロットルバルブ、舵角等を制御するために用いられる車両制御用のアクチュエータである。また、車両制御装置１４０は、対象物との衝突が想定される場合、運転者の前方に設置されたディスプレイ１４８にその旨警告表示（報知）を行うと共に、アクチュエータ１４６を制御して車両１を自動的に制動する。かかる車両制御装置１４０は、環境認識装置１３０と一体的に形成することもできる。
【００２４】
（環境認識装置１３０）
図３は、環境認識装置１３０の概略的な機能を示した機能ブロック図である。図３に示すように、環境認識装置１３０は、Ｉ／Ｆ部（画像入力部、出力部）１５０と、データ保持部１５２と、中央制御部（認識部）１５４とを含んで構成される。
【００２５】
Ｉ／Ｆ部１５０は、画像処理装置１２０や車両制御装置１４０との双方向の情報交換を行うためのインターフェースである。データ保持部１５２は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等で構成され、色テーブル（対応付け）および特定物テーブル（対応付け）や、以下に示す各機能部の処理に必要な様々な情報を保持し、また、画像処理装置１２０から受信した輝度画像１２４、距離画像１２６を一時的に保持する。ここで、色テーブルや特定物テーブルは、以下のように利用される。
【００２６】
図４は、色テーブル１９０を説明するための説明図である。色テーブル１９０では、予め定められた所定数の色を表す輝度範囲１９２が色識別子１９４に対応付けられている。例えば、色識別子「１」には、赤色に相当する輝度範囲が対応付けられている。色識別子「２」には、黄色に相当する輝度範囲が対応付けられている。色識別子「３」には、青緑色に相当する輝度範囲が対応付けられている。色識別子「４」には、マゼンタに相当する輝度範囲が対応付けられている。色識別子「５」には、橙色に相当する輝度範囲が対応付けられている。色識別子「６」には、朱色に相当する輝度範囲が対応付けられている。色識別子「７」には、青色に相当する輝度範囲が対応付けられている。色識別子「８」には、緑色に相当する輝度範囲が対応付けられている。ただし、輝度範囲は図４に記載された輝度範囲に限定されず、また、その数も限定されないのは言うまでもない。
【００２７】
図５は、特定物テーブル２００を説明するための説明図である。特定物テーブル２００では、複数の特定物に対して、特定物自体の輝度の範囲に相応する代表色識別子２０２と、特定物の輝度に近似した範囲も含む１または複数の色識別子１９４と、特定物の大きさの範囲を示す幅範囲２０４とが対応付けられている。ここで、特定物としては、「信号機（赤）」、「信号機（黄）」、「信号機（青緑）」、「テールランプ（マゼンタ）」、「ウィンカー（橙）」、「道路標識（朱）」、「道路標識（青）」、「道路標識（緑）」等、道路を走行する上で視認を要する様々な物が想定されている。特定物は図５に記載された物に限定されないのは言うまでもない。また、特定物テーブル２００では、特定物の特定に優先順位が定められており、当該環境認識処理はその優先順に従って、特定物テーブル２００における複数の特定物から順次選択された１の特定物毎に行われる。特定物のうち、例えば、特定物「信号機（赤）」には、特定物「信号機（赤）」を特定するための色識別子「１」、「５」、「６」と、幅範囲「０．２〜０．４」とが対応付けられている。代表色識別子２０２は、かかる１または複数の色識別子１９４のいずれかであり、特定物を特定するのに最も適した輝度に対応する色識別子１９４が定められる。図５は、図４に対応しており、図４の色識別子１９４の並びが、図５の代表色識別子２０２の並びと等しくなるように形成されている。
【００２８】
本実施形態では、特定物テーブル２００に基づいて、輝度画像１２４内の任意の対象部位のうち、任意の特定物に関する複数の色識別子１９４（輝度範囲１９２）の条件を満たした対象部位が特定物の候補となる。例えば、対象部位の輝度が特定物「信号機（赤）」における複数の色識別子「１」、「５」、「６」に基づく輝度範囲１９２に含まれていれば、その対象部位を特定物「信号機（赤）」の候補とする。そして、対象部位をグループ化した対象物が、特定物らしい態様で抽出されれば、例えば、グループ化した対象物の大きさが「信号機（赤）」の幅範囲「０．２〜０．４ｍ」に含まれれば特定物として判定される。特定物として判定された対象部位は、特定物固有の色識別子（識別番号）によってラベリングされている。ここで、対象部位は、画素や画素を集めたブロックを想定しているが、本実施形態では、説明の便宜上、画素を用いることとする。
【００２９】
中央制御部１５４は、中央処理装置（ＣＰＵ）、プログラム等が格納されたＲＯＭ、ワークエリアとしてのＲＡＭ等を含む半導体集積回路で構成され、システムバス１５６を通じて、Ｉ／Ｆ部１５０やデータ保持部１５２を制御する。また、本実施形態において、中央制御部１５４は、輝度取得部１６０、位置情報取得部１６２、色識別子設定部１６４、グループ化部１６６、特定物決定部１６８、パターンマッチング部１７０としても機能する。
【００３０】
輝度取得部１６０は、後述する色識別子設定部１６４の制御指令に従って、受信した輝度画像１２４から、対象部位（画素）単位で輝度（画素単位で３つの色相（赤、緑、青）の輝度）を取得する。このとき、検出領域が例えば雨天や曇天であった場合、輝度取得部１６０は、本来の輝度を取得できるようにホワイトバランスを調整してから取得してもよい。
【００３１】
位置情報取得部１６２は、後述するグループ化部１６６の制御指令に従い、距離画像１２６における検出領域１２２内のブロック毎の視差情報を、ステレオ法を用いて、水平距離ｘ、道路表面からの高さｙ、および、自車両１からの相対距離ｚを含む三次元の位置情報に変換する。ここで、視差情報が、距離画像１２６における各対象部位の視差を示すのに対し、三次元の位置情報は、実空間における各対象部位の相対距離の情報を示す。したがって、水平距離、高さ、相対距離といった文言を用いる場合、実空間上の距離を指し、検出距離といった文言を用いる場合、距離画像１２６上の距離を指す。また、視差情報が画素単位ではなくブロック単位、即ち複数の画素単位で導出されている場合、その視差情報はブロックに属する全ての画素の視差情報とみなして、画素単位の計算を実行することができる。
【００３２】
図６は、位置情報取得部１６２による三次元の位置情報への変換を説明するための説明図である。位置情報取得部１６２は、まず、距離画像１２６を図６の如く画素単位の座標系として認識する。ここでは、図６中、左下隅を原点（０，０）とし、横方向をｉ座標軸、縦方向をｊ座標軸とする。したがって、視差ｄｐを有する画素は、画素位置ｉ、ｊと視差ｄｐによって（ｉ，ｊ，ｄｐ）のように表すことができる。
【００３３】
本実施形態における実空間上の三次元座標系を、車両１を中心とした相対座標系で考える。ここでは、車両１の進行方向右側方をＸ軸の正方向、車両１の上方をＹ軸の正方向、車両１の進行方向（前方）をＺ軸の正方向、２つの撮像装置１１０の中央を通る鉛直線と道路表面との交点を原点（０，０，０）とする。このとき、道路を平面と仮定すると、道路表面がＸ−Ｚ平面（ｙ＝０）と一致することとなる。位置情報取得部１６２は、以下の（数式１）〜（数式３）によって距離画像１２６上のブロック（ｉ，ｊ，ｄｐ）を、実空間上の三次元の点（ｘ，ｙ，ｚ）に座標変換する。
ｘ＝ＣＤ／２＋ｚ・ＰＷ・（ｉ−ＩＶ）  …（数式１）
ｙ＝ＣＨ＋ｚ・ＰＷ・（ｊ−ＪＶ）      …（数式２）
ｚ＝ＫＳ／ｄｐ                        …（数式３）
ここで、ＣＤは撮像装置１１０同士の間隔（基線長）であり、ＰＷは１画素当たりの視野角であり、ＣＨは撮像装置１１０の道路表面からの配置高さであり、ＩＶ、ＪＶは車両１の真正面における無限遠点の画像上の座標（画素）であり、ＫＳは距離係数（ＫＳ＝ＣＤ／ＰＷ）である。
【００３４】
色識別子設定部１６４は、データ保持部１５２に保持された色テーブル１９０に基づき、対象部位の輝度に応じて対象部位に色識別子１９４を設定する。
【００３５】
具体的に、色識別子設定部１６４は、輝度画像１２４における任意の対象部位の輝度を、輝度取得部１６０に取得させる。続いて、色識別子設定部１６４は、色テーブル１９０に登録されている色識別子１９４を順次選択し、取得した１の対象部位の輝度が、順次選択した色識別子１９４の輝度範囲１９２に含まれるか否か判定する。そして、対象部位の輝度が対象となる輝度範囲１９２に含まれれば、その対象部位に当該色識別子１９４を設定して、色識別子マップを作成する。
【００３６】
色識別子設定部１６４は、このような対象部位それぞれの輝度と色テーブル１９０に登録されている複数の色識別子１９４の輝度範囲１９２との一連の比較を、複数の対象部位毎に順次実行する。ここで、色識別子１９４の選択順は、上述したように色テーブル１９０に示された優先順位に従っている。即ち、図４の色テーブル１９０の例では、「赤」、「黄」、「青緑」、「マゼンタ」、「橙」、「朱」、「青」、「緑」の順に比較処理が実行される。
【００３７】
また、上記優先順位に従って比較した結果、対象部位の輝度が優先順位の高い色識別子１９４の輝度範囲１９２に含まれていると判定された場合、それより優先順位が低い色識別子１９４に関する比較処理は最早行われない。したがって、１の対象部位に関して多くとも１の色識別子１９４しか付されることはない。これは、複数の特定物が空間上で重なり合うことはないので、色識別子設定部１６４によって一旦任意の色識別子１９４が設定された対象物は、最早、他の色識別子１９４であるか否かを判定する必要がないという理由に基づく。このように対象部位を排他的に取り扱うことによって、既に色識別子１９４が設定された対象部位の重複した設定処理を回避することができ、処理負荷を軽減することが可能となる。
【００３８】
図７は、色識別子マップ２１０を説明するための説明図である。色識別子マップ２１０は、輝度画像１２４に色識別子１９４を重ねたものである。したがって、特定物に相当する対象物の位置に、色識別子１９４が纏まって設定される。
【００３９】
例えば、色識別子マップ２１０中の部分マップ２１０ａでは、先行車両のテールランプに相当する複数の対象部位２１２の輝度が、色識別子「１」、色識別子「２」、色識別子「３」、色識別子「４」といった順に輝度範囲１９２と比較される。その結果、色識別子「４」の輝度範囲１９２に含まれているので、色識別子「４」が対応付けられている。また、色識別子マップ２１０中の部分マップ２１０ｂでは、信号機の右側点灯部分に相当する複数の対象部位２１４の輝度が色識別子「１」の輝度範囲１９２に含まれているので、特定物「信号機（赤）」の色識別子「１」が対応付けられている。さらに、色識別子マップ２１０中の部分マップ２１０ｃでは、先行車両の背面ランプ部に相当する複数の対象部位２１６の輝度が、色識別子「１」、色識別子「２」、色識別子「３」といった順に輝度範囲１９２と比較され、最終的に、色識別子「４」および色識別子「５」が対応付けられている。図７では、輝度画像１２４の複数の対象部位に色識別子が付された図を提示しているが、かかる表現は理解を容易にするための概念的なものであり、実際には対象部位にデータとして色識別子が登録されている。
【００４０】
グループ化部１６６は、任意の対象部位を基点として、その対象部位と、水平距離ｘの差分および高さｙの差分が所定範囲（例えば、１．０ｍ等）内にある、同一の特定物に対応する対象部位をグループ化し、対象物とする。ここで、所定範囲は実空間上の距離で表され、任意の値に設定することができる。
【００４１】
具体的に、グループ化部１６６は、まず、輝度画像１２４における任意の対象部位の色識別子１９４を順次取得する。そして、グループ化部１６６は、その対象部位を基点として、対象部位と、水平距離ｘの差分および高さｙの差分が所定範囲内にある、対象部位の色識別子１９４を代表色識別子２０２とする特定物に対応する１または複数の色識別子１９４が設定された対象部位をグループ化し、対象物とする。
【００４２】
また、グループ化部１６６は、グループ化により新たに追加された対象部位に関しても、その対象部位を新たな基点として、水平距離ｘの差分および高さｙの差分が所定範囲内にある、同一の特定物に対応する１または複数の色識別子１９４が設定された対象部位をグループ化する。結果的に、同一の特定物に対応する１または複数の色識別子１９４が設定された対象部位同士の距離が所定範囲内であれば、それら全てがグループ化されることとなる。
【００４３】
ここで、グループ化部１６６は、実空間上の水平距離ｘや高さｙを用いて判定しているが、輝度画像１２４上や距離画像１２６上の検出距離で判定する場合、グループ化のための所定範囲の閾値は、対象部位の相対距離ｚに応じて変更される。図２等に示したように、輝度画像１２４や距離画像１２６では、遠近の物体が平面上に表されているため、本来遠方に位置する物体は小さく（短く）表され、近傍に位置する物体は大きく（長く）表される。したがって、輝度画像１２４や距離画像１２６における所定範囲の閾値は、例えば、遠方に位置する対象部位については短く、近傍に位置する対象部位については長く設定されることとなる。こうして、遠方と近傍とで検出距離が異なる場合であっても安定したグループ化が望める。また、距離画像１２６上の検出距離で判定する場合、所定範囲を画素数で定義してもよく、例えば、水平方向や垂直方向に１画素の間隔を有する（隣接する）画素同士をグループ化するとしてもよい。
【００４４】
また、ここでは、水平距離ｘの差分および高さｙの差分をそれぞれ独立して判定し、全てが所定範囲に含まれる場合のみ同一のグループとしているが、他の計算によることもできる。例えば、水平距離ｘの差分および高さｙの差分の二乗平均√（（水平距離ｘの差分）２＋（高さｙの差分）２）が所定範囲に含まれる場合に同一のグループとしてもよい。かかる計算により、対象部位同士の実空間上の正確な距離を導出することができるので、グループ化精度を高めることができる。
【００４５】
図８は、グループ化部１６６の処理を説明するための説明図である。ここでは、理解を容易にするために、色識別子１９４の図示を省略する。グループ化部１６６は、図８（ａ）に示すような色識別子マップ２１０に対して、所定範囲内にある、例えば、特定物「信号機（赤）」に対応する１または複数の色識別子１９４が設定された全ての対象部位をグループ化し、図８（ｂ）に示すように、対象物２１８とする。
【００４６】
具体的に、例えば、図８（ｃ）に示す、青黄赤の点灯部分が水平方向に並置され、その鉛直方向下方に、進行を許可する方向を示す矢印形状の点灯部分が並置された、２段の信号機があるとする。ここで、図８（ｃ）に示すように、上段の信号機では対象物２１８ａの位置に「赤」が点灯し、下段の信号機では対象物２１８ｂの位置に「青緑」矢印が点灯しているとする。特定物テーブル２００を参照すると、上記の場合、特定物「信号機（赤）」の代表色識別子２０２は「１」であり、特定物「信号機（青緑）」の代表色識別子２０２は「３」である。
【００４７】
したがって、本来、上記の代表色識別子２０２に対応付けられた輝度範囲１９２のみ抽出すれば、代表色識別子２０２に対応する特定物を特定できるはずであるが、点灯部分には色ムラが生じることがあり、１つの特定物が必ずしも単色で発光しているとは限らない。また、輝度画像１２４のデータ構造によっては、例えば、Ｂａｙｅｒパターンに基づく偽色も生じる場合もある。そこで、本実施形態では、１つの特定物に、代表色識別子２０２のみならず１または複数の色識別子１９４を対応付け、複数の輝度を通じてその特定物を特定する。
【００４８】
例えば、図８（ｄ）に示す対象物２１８ａには、特定物「信号機（赤）」の本来の色である「赤」の他に、色ムラによって、「橙」や「朱」の輝度を示す対象部位も存在する。ここでは、グループ化部１６６が、代表色識別子「１」（「赤」に相当）と共に、色識別子「５」（「橙」に相当）や色識別子「６」（「朱」に相当）の３つの輝度に対してグループ化を遂行する。したがって、上記の色ムラ「橙」や「朱」も吸収でき、適切な範囲で特定物「信号機（赤）」を特定することが可能となる。
【００４９】
また、図８（ｄ）に示す対象物２１８ｂには、特定物「信号機（青緑）」の本来の色である「青緑」の他に、輝度が「緑」を示す対象部位も存在する。ここでも、特定物「信号機（赤）」同様、グループ化部１６６が、代表色識別子「３」（「青緑」に相当）と共に、色識別子「８」（「緑」に相当）の２つの輝度に対してグループ化を遂行する。したがって、上記の色ムラ「緑」も吸収でき、適切な範囲で特定物「信号機（青緑）」を特定することが可能となる。
【００５０】
このようにグループ化部１６６は、対象部位が特定物テーブル２００で対応付けられた１または複数の色識別子１９４のいずれを含んでいる場合であっても、対象部位同士が近接していさえすれば、それを特定物と見なす。しかし、単純に特定物とみなすとすると、以下の問題が生じる。即ち、対象物２１８の色識別子１９４が代表色識別子２０２以外で構成されている場合に、本来はその色識別子１９４に対応する他の特定物と判定されるべきところを、代表色識別子２０２に対応した特定物と判定されてしまうおそれがある。そこで、本実施形態では、所定の条件を満たした場合にのみ目的とする特定物とみなすこととする。
【００５１】
具体的に、グループ化部１６６は、特定物に対応する１または複数の色識別子１９４が設定された全ての対象部位を抽出した後、その対象部位のうち、特定物の代表色識別子２０２が全体の所定割合以上含まれる場合にのみ、抽出した対象部位をグループ化する。ここで、所定割合は、任意に設定でき、例えば、６割とすることができる。こうすることで、上述したように、特定物を誤認識するのを回避でき、特定物として適切に対象物を抽出することが可能となる。
【００５２】
また、グループ化部１６６は、抽出された、特定物に対応する１または複数の色識別子１９４が設定された対象部位が、所定数存在する場合にのみ、その複数の対象部位を対象物としてグループ化する。こうすることで、ノイズ的に生じた輝度がいずれかの特定物に相当してしまうため、対象物として認識されてしまうといった事象を回避することができ、適切にグループ化を実行することが可能となる。
【００５３】
さらに、グループ化部１６６は、グループ化した対象部位の色識別子１９４を全て代表色識別子２０２に置換してもよい。本実施形態では、色ムラ等により本来の輝度からずれてしまった対象部位を、本来の輝度に対応する特定物として抽出することを目的としている。即ち、対象部位の輝度が、特定物本来の輝度と異なっていても、その輝度は特定物本来の輝度であるとみなすこととなる。そこで、グループ化部１６６は、そのような特定部位を本来の輝度に置換（特定物の代表色識別子２０２に置換）し、色識別子マップ２１０を特定物の本来の輝度に対応した代表色識別子２０２のみで表すことで、色識別子マップ２１０を単純化する。また、このような構成により、置換された対象部位が、他の特定物の判断対象となる可能性を低減することができ、処理負荷の軽減を図ることが可能となる。
【００５４】
特定物決定部１６８は、グループ化部１６６がグループ化した対象物が所定の条件を満たしていれば、その対象物を特定物として決定する。例えば、図５に示したように、特定物テーブル２００に幅範囲２０４が対応付けられている場合、特定物決定部１６８は、特定物テーブル２００に基づき、対象物の大きさ（対象物の水平距離ｘの幅および高さｙの幅のいずれも）が、特定物の代表色識別子２０２の幅範囲２０４に含まれていれば、その対象物を対象となる特定物として決定することとする。また、対象物の水平距離ｘの幅および高さｙの幅それぞれについて幅範囲２０４を設定してもよい。ここでは、対象物が、特定物とみなすのに妥当な大きさであることを確認している。したがって、幅範囲２０４に含まれない場合、当該環境認識処理に不要な情報として除外することができる。例えば、図８を用いた例では、図８（ｄ）の対象物２１８ａの大きさは、特定物「信号機（赤）」の幅範囲「０．２〜０．４ｍ」に含まれるため、適切に特定物「信号機（赤）」と特定される。
【００５５】
こうして、環境認識装置１３０では、輝度画像１２４から、１または複数の対象物を、特定物として抽出することができ、その情報を様々な制御に用いることが可能となる。例えば、特定物「信号機（赤）」を抽出することで、その対象物が、移動を伴わない固定された物であることが把握されると共に、その対象物が自車線に関する信号機であれば、自車両１は、停止または減速すべきであることを把握することができる。また、特定物「テールランプ（赤）」を抽出することで、そこに自車両１と共に走行している先行車両があり、かつ、その先行車両の背面が、特定物「テールランプ（赤）」の相対距離ｚにあることを把握することができる。
【００５６】
パターンマッチング部１７０は、特定物決定部１６８が決定した特定物が例えば「標識」であり、その中には制限速度が表記されていることが想定される場合、さらに、表記されている数値についてパターンマッチングを実行し、その数値を特定する。こうして、環境認識装置１３０は、自車線の制限速度等を認識することができる。
【００５７】
本実施形態においては、まず、特定物決定部１６８によって複数に制限された特定物を抽出し、その抽出された特定物とのパターンマッチングのみ行えばよい。したがって、従来のように、輝度画像１２４全面に対してパターンマッチングを行うのに比べ処理負荷が格段に少なくなる。
【００５８】
（環境認識方法）
以下、環境認識装置１３０の具体的な処理を図９〜図１２のフローチャートに基づいて説明する。図９は、画像処理装置１２０から距離画像（視差情報）１２６が送信された場合の割込処理に関する全体的な流れを示し、図１０〜図１２は、その中の個別のサブルーチンを示している。また、ここでは、対象部位として画素を挙げており、輝度画像１２４や距離画像１２６の左下隅を原点とし、画像水平方向に１〜６００画素、垂直方向に１〜２００画素の範囲で当該環境認識方法による処理を遂行する。また、ここでは、対象となる色識別子１９４および特定物の数を８つと仮定する。
【００５９】
図９に示すように、距離画像１２６の受信を契機に当該環境認識方法による割込が発生すると、画像処理装置１２０から取得した輝度画像１２４が参照されて対象部位に色識別子１９４が設定され、色識別子マップ２１０が生成される（Ｓ３０２）。
【００６０】
続いて、色識別子マップ２１０中で距離が近似する対象部位がグループ化され（Ｓ３０４）、グループ化された対象物が特定物として決定される（Ｓ３０６）。決定された特定物からさらに情報を得る必要があれば、パターンマッチング部１７０によって、特定物のパターンマッチングが実行される（Ｓ３０８）。以下、上記の処理を具体的に説明する。
【００６１】
（色識別子マップ生成処理Ｓ３０２）
図１０を参照すると、特定物仮決定部１６４は、対象部位（画素）を特定するための垂直変数ｊを初期化（「０」を代入）する（Ｓ３５０）。続いて、特定物仮決定部１６４は、垂直変数ｊに「１」を加算（インクリメント）すると共に水平変数ｉを初期化（「０」を代入）する（Ｓ３５２）。次に、特定物仮決定部１６４は、水平変数ｉに「１」を加算し、特定物変数ｍを初期化（「０」を代入）する（Ｓ３５４）。ここで、水平変数ｉや垂直変数ｊを設けているのは、６００×２００の画素全てに対して当該特定物マップ生成処理を実行するためであり、特定物変数ｍを設けているのは、画素毎に８つの特定物を順次比較するためである。
【００６２】
特定物仮決定部１６４は、輝度画像１２４から対象部位としての画素（ｉ，ｊ）の輝度を輝度取得部１６０に取得させ（Ｓ３５６）、特定物変数ｍに「１」を加算し（Ｓ３５８）、特定物（ｍ）の代表色識別子の輝度範囲２０２を取得し（Ｓ３６０）、画素（ｉ，ｊ）の輝度が特定物（ｍ）の代表色識別子の輝度範囲２０２に含まれるか否か判定する（Ｓ３６２）。
【００６３】
画素（ｉ，ｊ）の輝度が特定物（ｍ）の代表色識別子の輝度範囲２０２に含まれていれば（Ｓ３６２におけるＹＥＳ）、特定物仮決定部１６４は、その画素に特定物（ｍ）を示す識別番号ｐを対応付けて、画素（ｉ，ｊ，ｐ）とする（Ｓ３６４）。こうして、輝度画像１２４中の各画素に識別番号が付された特定物マップ２１０が生成される。また、画素（ｉ，ｊ）の輝度が特定物（ｍ）の代表色識別子の輝度範囲２０２に含まれていなければ（Ｓ３６２におけるＮＯ）、特定物変数ｍが特定物の最大数である８を超えたか否か判定する（Ｓ３６６）。ここで、特定物変数ｍが最大値を超えていなければ（Ｓ３６６におけるＮＯ）、ステップＳ３５８の特定物変数ｍのインクリメント処理からを繰り返す。また、特定物変数ｍが最大値を超えていれば（Ｓ３６６におけるＹＥＳ）、当該画素（ｉ，ｊ）に対応する特定物は存在しないとして、次のステップＳ３６８に処理が移される。
【００６４】
続いて、特定物仮決定部１６４は、水平変数ｉが水平画素の最大値である６００を超えたか否か判定し（Ｓ３６８）、水平変数ｉが最大値を超えていなければ（Ｓ３６８におけるＮＯ）、ステップＳ３５４の水平変数ｉのインクリメント処理からを繰り返す。また、水平変数ｉが最大値を超えていれば（Ｓ３６８におけるＹＥＳ）、特定物仮決定部１６４は、垂直変数ｊが垂直画素の最大値である２００を超えたか否か判定する（Ｓ３７０）。そして、垂直変数ｊが最大値を超えていなければ（Ｓ３７０におけるＮＯ）、ステップＳ３５２の垂直変数ｊのインクリメント処理からを繰り返す。また、垂直変数ｊが最大値を超えていれば（Ｓ３７０におけるＹＥＳ）、当該特定物マップ生成処理を終了する。
【００６５】
（グループ化処理Ｓ３０４）
図１１を参照すると、グループ化部１６６は、対象部位をグループ化するための所定範囲を参照し（Ｓ４００）、対象部位（画素）を特定するための垂直変数ｊを初期化（「０」を代入）する（Ｓ４０２）。続いて、グループ化部１６６は、垂直変数ｊに「１」を加算すると共に水平変数ｉを初期化（「０」を代入）する（Ｓ４０４）。次に、グループ化部１６６は、水平変数ｉに「１」を加算する（Ｓ４０６）。
【００６６】
グループ化部１６６は、輝度画像１２４から対象部位としての視差情報ｄｐを含む画素（ｉ，ｊ，ｐ，ｄｐ）を取得し、視差情報ｄｐを含む画素（ｉ，ｊ，ｐ，ｄｐ）を実空間上の点（ｘ，ｙ，ｚ）に座標変換して、画素（ｉ，ｊ，ｐ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ）とする（Ｓ４０８）。そして、その画素（ｉ，ｊ，ｐ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ）に有効な（０ではない）色識別子ｐが存在し、かつ、グループ番号ｇがまだ付されていない否か判定する（Ｓ４１０）。ここで、有効な色識別子ｐが存在し、かつ、グループ番号ｇがまだ付されていなければ（Ｓ４１０におけるＹＥＳ）、グループ化部１６６は、その画素の実空間上の座標（ｘ，ｙ，ｚ）から所定範囲内に、その色識別子ｐを代表色識別子とする特定物に対応する１または複数の色識別子１９４が設定された他の１または複数の画素が存在し、かつ、その画素にグループ番号ｇがまだ付されていないか否か判定する（Ｓ４１２）。
【００６７】
１または複数の色識別子１９４が設定された他の画素（ｉ，ｊ，ｐ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ）が存在し、その画素にグループ番号ｇがまだ付されていなければ（Ｓ４１２におけるＹＥＳ）、グループ化部１６６は、自己を含む所定範囲内の特定物に対応する１または複数の色識別子１９４が設定され、かつ、グループ番号ｇがまだ付されていない全ての画素における特定物の代表色識別子ｐの割合が所定割合以上か否か判定する（Ｓ４１４）。そして、所定割合以上であれば（Ｓ４１４におけるＹＥＳ）、グループ番号としてまだ利用されていない番号のうち最も小さい値を、自己を含む所定範囲内の全ての画素に新規に付与する（Ｓ４１６）。ここでは、既に他の特定物としてグループ化されている画素については、グループ化処理の対象外とし、グループ化を実行しない。そして、グループ化を行った全ての画素の色識別子１９４を、代表色識別子ｐに置換する。
【００６８】
このように、所定範囲内に色識別子が等しい対象部位が複数存在する場合、１のグループ番号ｇを付すことによってグループ化を行う。このとき、グループ番号としてまだ利用されていない番号のうち最も小さい値を採用しているのは、グループの採番において可能な限り欠番を出さないようにするためである。こうすることで、グループ番号ｇの最大値が無用に大きくなることがなくなり、処理負荷を軽減することが可能となる。
【００６９】
色識別子ｐが有効な値ではない（０である）、もしくは、有効な値ではあるがグループ番号ｇが既に付与されている場合（Ｓ４１０におけるＮＯ）、色識別子の等しい他の画素が存在しない、もしくは、存在するがその画素全てにグループ番号ｇが既に付与されている場合（Ｓ４１２におけるＮＯ）、または、代表色識別子２０２の割合が所定割合以上でない場合（Ｓ４１４におけるＮＯ）、次のステップＳ４１８に処理が移される。
【００７０】
続いて、グループ化部１６６は、水平変数ｉが水平画素の最大値である６００を超えたか否か判定し（Ｓ４１８）、水平変数ｉが最大値を超えていなければ（Ｓ４１８におけるＮＯ）、ステップＳ４０６の水平変数ｉのインクリメント処理からを繰り返す。また、水平変数ｉが最大値を超えていれば（Ｓ４１８におけるＹＥＳ）、グループ化部１６６は、垂直変数ｊが垂直画素の最大値である２００を超えたか否か判定する（Ｓ４２０）。そして、垂直変数ｊが最大値を超えていなければ（Ｓ４２０におけるＮＯ）、ステップＳ４０４の垂直変数ｊのインクリメント処理からを繰り返す。また、垂直変数ｊが最大値を超えていれば（Ｓ４２０におけるＹＥＳ）、当該グループ化処理を終了する。
【００７１】
（特定物決定処理Ｓ３０６）
図１２を参照すると、特定物決定部１６８は、グループを特定するためのグループ変数ｋを初期化（「０」を代入）する（Ｓ４５２）。続いて、特定物決定部１６８は、グループ変数ｋに「１」を加算する（Ｓ４５４）。
【００７２】
特定物決定部１６８は、輝度画像１２４からグループ番号ｇがグループ変数ｋである対象物が存在するか否か判定し（Ｓ４５６）、存在すれば（Ｓ４５６におけるＹＥＳ）、そのグループ番号ｇが付された対象物の大きさを計算する（Ｓ４５８）。このとき対象物の大きさは、対象物の画面左端に位置する画素と画面右端に位置する画素間の水平距離（差分）である水平方向成分および対象物の画面上端に位置する画素と画面下端に位置する画素間の高さ（差分）である垂直方向成分によって特定される。そして、計算した大きさが、グループ番号ｇがグループ変数ｋである対象物に対応付けられた代表色識別子ｐで示される特定物の幅範囲２０４に含まれるか否か判定する（Ｓ４６０）。例えば、対象物の大きさの水平方向成分が、代表色識別子ｐで示される特定物の幅範囲２０４以内であり、かつ、対象物の大きさの垂直方向成分が、代表色識別子ｐで示される特定物の幅範囲２０４以内であれば、対象物は、代表色識別子ｐで示される特定物の幅範囲２０４に含まれると判定できる。
【００７３】
大きさが代表色識別子ｐで示される特定物の幅範囲２０４に含まれていれば（Ｓ４６０におけるＹＥＳ）、特定物決定部１６８は、その対象物を特定物として決定する（Ｓ４６２）。大きさが代表色識別子ｐで示される特定物の幅範囲２０４に含まれていない（Ｓ４６０におけるＮＯ）、または、グループ番号ｇがグループ変数ｋである対象物が存在しない場合（Ｓ４５６におけるＮＯ）、次のステップＳ４６４に処理が移される。
【００７４】
続いて、特定物決定部１６８は、グループ変数ｋが、グループ化処理において設定されたグループ番号の最大値を超えたか否か判定する（Ｓ４６４）。そして、グループ変数ｋが最大値を超えていなければ（Ｓ４６４におけるＮＯ）、ステップＳ４５４のグループ変数ｋのインクリメント処理からを繰り返す。また、グループ変数ｋが最大値を超えていれば（Ｓ４６４におけるＹＥＳ）、当該特定物決定処理を終了する。こうして、グループ化された対象物が正式に特定物として決定される。
【００７５】
以上、説明したように、環境認識装置１３０によれば、対象部位が特定物テーブル２００で対応付けられた１または複数の色識別子１９４のいずれかを含みさえすれば、それを１の特定物の候補と見なすので、特定物を誤認識するのを回避でき、特定物として適切に対象物を抽出することが可能となる。
【００７６】
また、特定物テーブル２００で対応付けられた１または複数の色識別子１９４を、予め定められた色テーブル１９０の色識別子１９４のみを用いることで、無用に多くの輝度範囲を判定することなく、所定数の輝度範囲さえ判定すれば済むので、処理負荷の大幅な軽減を図ることができる。
【００７７】
また、コンピュータを、環境認識装置１３０として機能させるプログラムや当該プログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能なフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ等の記憶媒体も提供される。ここで、プログラムは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理手段をいう。
【００７８】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００７９】
例えば、上述した実施形態の特定物テーブル２００においては、特定物に、予め色テーブル１９０に定められた色識別子のみを対応付けているが、特定物それぞれに、任意の輝度範囲を複数対応付けてもよい。
【００８０】
また、上述した実施形態においては、対象物の三次元位置を複数の撮像装置１１０を用い画像データ間の視差に基づいて導出しているが、かかる場合に限られず、例えば、レーザレーダ測距装置等、既知の様々な距離測定装置を用いることができる。ここで、レーザレーダ測距装置は、検出領域１２２にレーザビームを投射し、このレーザビームが物体に当たって反射してくる光を受光し、この所要時間から物体までの距離を測定するものである。
【００８１】
また、上述した実施形態においては、撮像装置１１０がカラー画像を取得することを前提としているが、かかる場合に限られず、モノクロ画像を取得することでも本実施形態を遂行することができる。この場合、色テーブル１９０が単色の輝度で定義されることとなる。
【００８２】
また、上述した実施形態では、位置情報取得部１６２が、画像処理装置１２０から距離画像（視差情報）１２６を受けて三次元の位置情報を生成している例を挙げている。しかし、かかる場合に限られず、画像処理装置１２０において予め三次元の位置情報を生成し、位置情報取得部１６２は、その生成された三次元の位置情報を取得するとしてもよい。このようにして、機能分散を図り、環境認識装置１３０の処理負荷を軽減することが可能となる。
【００８３】
また、上述した実施形態においては、輝度取得部１６０、位置情報取得部１６２、色識別子設定部１６４、グループ化部１６６、特定物決定部１６８、パターンマッチング部１７０は中央制御部１５４によってソフトウェアで動作するように構成している。しかし、上記の機能部をハードウェアによって構成することも可能である。
【００８４】
また、特定物決定部１６８は、例えば対象物の大きさが特定物の幅範囲２０４に含まれることをもって特定物と決定しているが、かかる場合に限らず、さらに、他の様々な条件を満たしている場合に特定物として決定してもよい。例えば、対象物中における水平方向および鉛直方向の相対距離ｚの推移がほぼ等しい（連続する）場合や、ｚ座標に対する相対移動速度が等しい場合に特定物とする。このとき対象物中における水平方向および鉛直方向の相対距離ｚの推移は、ハフ変換あるいは最小二乗法による近似直線によって特定することができる。
【００８５】
なお、本明細書の環境認識方法の各工程は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいはサブルーチンによる処理を含んでもよい。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
本発明は、検出領域における対象物の輝度に基づいて、その対象物を認識する環境認識装置に利用することができる。
【符号の説明】
【００８７】
１     …車両
１２２  …検出領域
１２４  …輝度画像
１２６  …距離画像
１３０  …環境認識装置
１５２  …データ保持部
１６０  …輝度取得部
１６２  …位置情報取得部
１６４  …色識別子設定部
１６６  …グループ化部
１６８  …特定物決定部
２００  …特定物テーブル
２０２  …輝度範囲
２０４  …幅範囲
２１０  …色識別子マップ
【図１】
0005537492.tif 000002
【図２】
0005537492.tif 000003
【図３】
0005537492.tif 000004
【図４】
0005537492.tif 000005
【図５】
0005537492.tif 000006
【図６】
0005537492.tif 000007
【図９】
0005537492.tif 000008
【図１０】
0005537492.tif 000009
【図１１】
0005537492.tif 000010
【図１２】
0005537492.tif 000011
【図７】
0005537492.tif 000012
【図８】
0005537492.tif 000013