(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型ＣＣＤを備え、所定時間毎に該多段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識するようにした物体認識装置であって、
上記多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手段と、
上記測距手段により測定された各領域毎の距離に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段と、
上記ライン距離演算手段により演算されたライン毎の代表距離に基づいて物体を認識する物体認識手段と、
上記物体認識手段により複数の物体を認識しているときに、上記ライン距離演算手段により新たに演算されたライン毎の代表距離が該認識物体のいずれかに属するか否かを、認識物体までの距離の小さい物体から先に判断する物体選別手段とを備えたことを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
請求項１記載の物体認識装置において、
物体選別手段は、新たに演算されたライン毎の代表距離と認識物体までの距離との差がしきい値よりも小さいときに、該代表距離が上記認識物体に属すると判断するように構成され、
上記しきい値は、新たに演算されたライン毎の代表距離の検出状況に応じて可変とされていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の物体認識装置において、
物体認識手段は、物体の認識結果に基づいて警報等の信号を出力するように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、物体認識装置に関し、詳しくは所定時間毎に多段ライン型ＣＣＤによる距離データに基づいて物体を認識すると共に、新たに検出された距離データがいずれかの認識物体に属するか否かを判断ようにしたものに関する技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、この種の物体認識装置として、例えば特開平５―５２５６２号公報に示されているように、撮像された画像を複数のウィンドウに分割して、各ウィンドウでの距離に基づいて物体を認識するようにしたものは知られている。すなわち、このものでは、上下方向に配置された１対のイメージセンサにより先行車等の物体を撮像して、その一方のイメージセンサによる画像を表示し、その表示画面を複数のウィンドウに分割してそのウィンドウ毎に物体までの距離を測定し、この距離値を基に目標物体のウィンドウを認識して追尾用ウィンドウを設定し、この追尾用ウィンドウでの距離を測定するようになされている。
【０００３】
また、例えば特開平４−２５０３１１号公報に示されているように、ＣＣＤイメージセンサにより車両を検出すると共に、その車両の異なる時点での検出信号から相対移動距離を算出し、この相対移動距離が等しい場合に同一車両として識別する一方、等しくない場合に異なる車両として識別するようにすることが提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、このように物体をその距離に基づいて認識する場合、一定方向に配置された多数のＣＣＤをその配列方向と直交する方向に多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤを設け、所定時間毎にこの多段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識すると共に、新たに検出された距離データがいずれかの認識物体に属するか否かを判断するようにすることが考えられる。すなわち、この多段ライン型ＣＣＤは、縦横に多数のＣＣＤが配置されたカメラ用等のセンサに対し、ＣＣＤを一方向に間引いた構成のものであり、ＣＣＤの数が減った分だけ、撮像データ数が少なくなり、演算速度が速くなってコストダウンを図ることができる。
【０００５】
しかし、その反面、測距データのばらつきやノイズの影響が大きく、精度の高い距離演算が難しくて正確な物体認識が困難になるという問題がある。特に、ＣＣＤの検出方向に複数の認識物体が重なった場合、複数の認識物体を識別することが困難であり、近距離側の物体のデータを遠距離側の物体に属すると判断することにより、遠距離側の物体が急激に接近したと誤判断してしまう虞れがある。
【０００６】
本発明は斯かる諸点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、多段ライン型ＣＣＤによる認識物体の識別に工夫を凝らすことにより、多段ライン型ＣＣＤを用いて物体認識を行いつつ、ＣＣＤの検出方向に複数の認識物体が重なった場合でも、遠距離側の物体が急激に接近したと誤認するのを防止することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、この発明では、多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を、上記従来例のようにライン列方向及びウィンドウ方向にそれぞれ分割して各領域について距離を測定し、この各領域毎の距離データに基づいてライン毎の代表距離を演算して物体を認識すると共に、複数の物体を認識しているときに、新たに演算されたライン毎の代表距離が該認識物体のいずれかに属するか否かを、認識物体までの距離の小さい物体から先に判断するようにした。
【０００８】
具体的には、請求項１の発明では、図１に示すように、ウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型ＣＣＤ１１を備え、所定時間毎に該多段ライン型ＣＣＤ１１からの輝度信号に基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識するようにした物体認識装置が対象である。
【０００９】
そして、上記多段ライン型ＣＣＤ１１により得られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手段１６と、上記測距手段１６により測定された各領域毎の距離に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段２６と、上記ライン距離演算手段２６により演算されたライン毎の代表距離に基づいて物体を認識する物体認識手段２０と、上記物体認識手段２０により複数の物体を認識しているときに、上記ライン距離演算手段２６により新たに演算されたライン毎の代表距離が該認識物体のいずれかに属するか否かを、認識物体までの距離の小さい物体から先に判断する物体選別手段２１とを備えたことを特徴としている。
【００１０】
上記の構成により、先ず、測距手段１６において、多段ライン型ＣＣＤ１１の画像がライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割されて各領域について距離が測定される。次いで、ライン距離演算手段２６において、上記測距手段１６によ測定された各領域毎の距離に基づきライン毎の代表距離が演算され、物体認識手段２０において、このライン距離演算手段２６により演算されたライン毎の代表距離から物体が認識されて同時に認識物体までの距離が演算される。そして、物体認識手段２０により複数の物体を認識しているときに、物体選別手段２１において、ライン距離演算手段２６により新たに演算されたライン毎の代表距離が該認識物体のいずれかに属するか否かが判断される。
【００１１】
この判断の際、認識物体までの距離の小さい物体から先に行うので、ＣＣＤ１１の検出方向に複数の認識物体が重なった場合、その判断の順序によっては判断結果が異なるときでも、常に近距離側の物体に属すると判断される。したがって、実際には近距離側の認識物体に属する代表距離を遠距離側の物体に属すると判断することはなく、遠距離側の物体が急激に接近したと誤認することはない。
【００１２】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、物体選別手段２１は、新たに演算されたライン毎の代表距離と認識物体までの距離との差がしきい値よりも小さいときに、該代表距離が上記認識物体に属すると判断するように構成され、上記しきい値は、ライン毎の代表距離の検出状況に応じて可変とされているものとする。
【００１３】
この発明により、新たに演算されたライン毎の代表距離と認識物体までの距離との差がしきい値よりも小さいときには、その代表距離はその認識物体に属する可能性が高いので、認識物体に属するか否かの判断を容易かつ正確に行うことができる。しかも、上記しきい値は、新たに演算されたライン毎の代表距離の検出状況に応じて可変とされているので、どのような状況でもその代表距離がいずれかの認識物体に属するか否かの判断を柔軟にかつ確実に行うことができる。
【００１４】
請求項３の発明では、請求項１又は２の発明において、物体認識手段２０は、物体の認識結果に基づいて警報等の信号を出力するように構成されているものとする。このことで、認識物体を容易に知ることができ、遠距離側の物体が急激に接近したと誤判断して不必要な警報等を行わずに済む。
【００１５】
【発明の実施の形態】
（実施形態１）
図２は本発明の実施形態に係る物体認識装置を装備した車両Ｃ（自動車）を示し、この物体認識装置は、車両Ｃの左右斜め後側方に位置する他の車両等の物体Ｏ（図５、図１１、図１２に示す）を認識する。
【００１６】
図２において、１は車両Ｃの車体、２は車体１の前後略中央部に形成された車室、３は車体１の前端部に形成されたエンジンルーム、４は車室２の前端部に配置されたインストルメントパネル、５は車室２の後端部にあるパッケージトレイ、６はリヤウィンドガラスである。そして、図３に示すように、上記物体認識装置は、各々物体Ｏまでの距離を測定するための左右の後側方検知センサ１０，１０と、この各検知センサ１０の出力信号がそれぞれ入力されるコントローラ１５と、このコントローラ１５からの信号を受けて物体Ｏの存在をＣＲＴや液晶等により表示する表示装置３１、及び同物体Ｏの危険度を警報する警報装置３２とを備えている。そして、図２に示す如く、上記両検知センサ１０，１０は、上記パッケージトレイ５上の左右両端部にそれぞれ斜め後方を向いた状態で取付固定されている。また、コントローラ１５はエンジンルーム３の後端部に、また表示装置３１及び警報装置３２はインストルメントパネル４にそれぞれ配設されている。
【００１７】
図５に示すように、上記各検知センサ１０は、所定距離離れて上下方向に配置された上下１対のＣＣＤチップ１１，１１と、該ＣＣＤチップ１１，１１に対応して配置されたレンズ１２，１２とを備えている。各ＣＣＤチップ１１は、上下方向たるウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向（水平方向）に多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤからなり、この各ＣＣＤチップ１１によりレンズ１２を経て車両Ｃのリアウィンドガラス６越しに、上下方向に角度θ１の範囲でかつ水平左右方向に角度θ２の範囲（図１０、図１２参照）にある物体Ｏ等の画像を輝度情報として捕らえるようになっている。
【００１８】
図４に示す如く、上記各検知センサ１０はそれぞれコントローラ１５内の測距回路１６（測距手段）に接続されている。この各測距回路１６は、両ＣＣＤチップ１１，１１での物体像の視差（位相差）を演算する視差演算部１７と、この視差演算部１７からの信号により物体Ｏまでの距離を演算する距離演算部１８とを備えている。そして、各測距回路１６では、図６及び図７に示す如く、各ＣＣＤチップ１１により捕らえられた画像を、ライン方向（水平方向）にＣＣＤライン毎のｎ個のラインに分割すると共に、その各ラインをウィンドウ方向（上下方向）にｍ個のウィンドウに分割して、画像の略全体をｍ×ｎ個の領域Ｅ，Ｅ，…で構成し、両方のＣＣＤチップ１１，１１による画像での同一の領域Ｅ，Ｅ間の視差を求め、この視差から各領域Ｅ毎に物体Ｏまでの距離を演算する。
【００１９】
すなわち、両ＣＣＤチップ１１，１１により捕らえられた画像はいずれも図６に示すようになるが、これら両ＣＣＤチップ１１，１１の画像は同じライン位置（図示例ではラインｉ）では、図８に示すように、両ＣＣＤチップ１１，１１の上下方向のずれ分だけずれていて視差が生じており、この視差を利用して物体Ｏまでを測距する。この原理について図９により説明すると、図９の三角形Ｐ・Ｏ１・Ｑ及び三角形Ｏ１・Ｐ１・Ｑ１同士、並びに三角形Ｐ・Ｏ２・Ｑ及び三角形Ｏ２・Ｐ２・Ｑ２同士はそれぞれ相似形であるので、今、検知センサ１０（レンズ１２）から物体Ｏまでの距離をａ、両レンズ１２，１２の中心間の距離をＢ（定数）、レンズ１２の焦点距離をｆ（定数）、両ＣＣＤチップ１１，１１での物体像のレンズ中心からのずれ量をそれぞれｘ１，ｘ２とすると、
ａ・ｘ１／ｆ＝Ｂ−ａ・ｘ２／ｆ
となり、この式から、
ａ＝Ｂ・ｆ／（ｘ１＋ｘ２）
が得られる。つまり、両ＣＣＤチップ１１，１１での物体像の視差（位相差）によって物体Ｏまでの距離ａを測定することができる。
【００２０】
尚、図６及び図７におけるＧ（白点）は、ＣＣＤチップ１１のＣＣＤに対応するように縦横格子状に配置された測距点（測距ポイント）であり、この測距点Ｇは各領域Ｅに含まれている。また、各ＣＣＤラインでのウィンドウは、一部が隣接するウィンドウと互いにオーバーラップするように分割されており、上下方向（ウィンドウ方向）に隣接する領域Ｅ，Ｅに同じ測距点Ｇ，Ｇ，…が含まれている。また、Ｏ′は物体の像である。
【００２１】
また、図１０に示すように、上記各ＣＣＤチップ１１により捕らえられた画像をライン毎に分割して形成される複数のラインは、車両Ｃの外側で近距離を測距するライン位置が若い番号とされる一方、車幅方向の中央側で遠距離を測距するライン位置が大きい番号とされ、外側ラインから車幅方向の中央側ラインに向かって番号が順に増加するように番号付けされている。
【００２２】
図４に示す如く、上記コントローラ１５には、センサ１０に基づいて得られた上下方向及び水平方向の２次元の距離データ、つまり各測距回路１６からの信号を基に特定の物体Ｏを認識する物体認識部２０と、この物体認識部２０の出力信号により物体Ｏを新規物体かどうか選別する物体選別部２１と、この物体選別部２１により選別された物体Ｏが車両Ｃ（自車）にとって危険対象物かどうかを判断する危険判断部２２とが設けられており、物体認識部２０において、物体Ｏの認識結果に基づいて表示信号を表示装置３１に、また警報信号を警報装置３２にそれぞれ物体選別部２１を経て出力するようにしている。
【００２３】
また、コントローラ１５は、物体Ｏを認識する上で本来は物体Ｏが位置し得ない不要な範囲を除外するレンジカット部２４と、測距された各領域毎の距離データと周りの８つの隣接領域との比較（８隣接点処理）を行って有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段としての８隣接点処理部２５と、ライン毎の距離を演算するライン距離演算部２６と、ガードレールを判定するためのガードレール判定部２７と、距離データを物体Ｏ毎にグルーピングするグルーピング部２８とを備えている。
【００２４】
図１１は上記レンジカット部２４で除外される上下方向のレンジカット範囲Ｚ１を、また図１２は同左右方向のレンジカット範囲Ｚ２をそれぞれ示しており、これらのレンジカット範囲Ｚ１，Ｚ２は、ラインの角度とその位置での距離とに基づいて検出される。図１２中、Ｆは車両Ｃの路面、Ｍは道路における車両走行車線を設定する路面Ｆ上の白線、Ｆ１は道路の両側に設置された路側帯、Ｈはその植込みである。
【００２５】
上記８隣接点処理部２５での８隣接点処理動作は、図１３に示すように、ある領域Ｅ（ｉ，ｊ）の距離データに対しそれに隣接する周りの８つの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離データの相関性を判断するもので、具体的に図１５に示す如く行われる。すなわち、最初のステップＳ１で、ライン数ｎ及びウィンドウ数ｍに分割された領域Ｅ（ｉ，ｊ）毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を読み込み、次のステップＳ２で各領域Ｅ（ｉ，ｊ）の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝０と初期化する。この有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）は各領域Ｅ（ｉ，ｊ）に設定されるもので、この値が大きいほど領域の距離データの有効性が高く、信頼性、信憑性があると判断される。次のステップＳ３では、全ての領域のうち左右端及び上下端の位置にある領域（格子点）への有効ポイント数を嵩上げし、周辺の領域には有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を＋１だけ、またその中で４つの隅角部の領域には有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を＋２だけそれぞれ増やすように設定する。この後、ステップＳ４において、隣接点処理を行うかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳ１１において有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝８に設定した後、ステップＳ１２に進む一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳ５に進む。
【００２６】
上記ステップＳ４で隣接点処理を行うかどうかの判定は、例えば、予め各ライン位置毎に決定される基準距離値が所定値よりも大きいか否かを判定するもので、基準距離値が所定値よりも大きいときには、隣接点処理は行わない（ステップＳ１１に進む）一方、基準距離値が所定値よりも大きくないときには、隣接点処理を行う（同ステップＳ５に進む）。
【００２７】
上記ステップＳ５では距離しきい値ｄ０を設定する。この距離しきい値ｄ０は、付与ポイント数ｐを決定するためのもので、例えば、定数に設定する。
【００２８】
ステップＳ５の後はステップＳ６に進み、隣接領域Ｒｉの距離データｄ（Ｒｉ）を読み込み、次のステップＳ７では上記領域Ｅと隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘ＝｜ｄ（ｉ，ｊ）−ｄ（Ｒｉ）｜を演算する。この後、ステップＳ８において、上記距離差ｄｘが上記距離しきい値ｄ０よりも小さいか否かの判定を行い、この判定がＮＯのときにはステップＳ１２に進む一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳ９において付与すべきポイント数ｐを設定する。
【００２９】
このようなステップＳ９の後、ステップＳ１０において、それまでの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に上記付与ポイント数ｐを加えて新たな有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）＝Ｐ（ｉ，ｊ）＋ｐを設定し、上記ステップＳ１２に進む。このステップＳ１２では、ステップＳ６〜Ｓ１０の処理が８つの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の各々について終了したか否かを判定し、この判定がＮＯのときにはステップＳ６に戻って、他の残りの隣接領域について同様の処理を行う。一方、判定がＹＥＳになると、ステップＳ１３に進み、全ての領域Ｅ，Ｅ，…についての有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定（ステップＳ６〜Ｓ１０の処理）が終了したか否かを判定する。この判定がＮＯのときには、ステップＳ４に戻って他の領域Ｅについて有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定を繰り返す。一方、判定がＹＥＳになると、次のライン毎の距離の演算処理（図１６参照）に進む。
【００３０】
図１６は上記ライン距離演算部２６での処理動作を示し、上記８隣接点処理部２５（有効ポイント数付与手段）により付与設定された有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づき上記ライン毎の距離をそれぞれ演算する。
【００３１】
先ず、ステップＴ１において、ライン数ｎ及びウィンドウ数ｍに分割された領域Ｅ毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を読み込むと共に、上記８隣接点処理により付与された領域Ｅ毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を読み込み、次のステップＴ２では、ライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）をＰＩ（ｉ）＝０に初期化する。このライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）は、ライン毎の距離演算の際にラインに設定されるもので、この値が大きいほどラインの距離データの有効性が高く、信頼性、信憑性があると判断される。
【００３２】
次のステップＴ３では、上記ライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）に対応するライン代表しきい値Ｐ０を設定する。このステップＴ３でのライン代表しきい値Ｐ０は、例えば一定値に設定する。
【００３３】
ステップＴ３の後はステップＴ４に進み、上記領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きいか否かを判定する。この判定がＮＯのときには、そのままステップＴ６に進むが、判定がＹＥＳのときには、ステップＴ５において、ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を平均化のために更新すると共に、上記ライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）に領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を加えてライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）の更新を行った後にステップＴ６に進む。すなわち、ライン距離演算部２６では、８隣接点処理部２５によって付与設定された有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きい領域についてライン毎の距離演算を行うようにしている。
【００３４】
上記ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）の更新は次の式で行う。
0003708655.tif 000002
【００３５】
上記ステップＴ６では当該ラインの全てのウィンドウ番号（領域Ｅ）について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでラインの各領域ＥについてステップＴ３〜Ｔ５を繰り返す。ステップＴ６の判定がＹＥＳになると、ステップＴ７に進み、全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＴ２〜Ｔ６を繰り返す。ステップＴ７の判定がＹＥＳになると、次の物体認識処理（図１７参照）に進む。
【００３６】
図１７はコントローラ１５における物体認識部２０での処理動作を示し、この物体認識部２０では、上記ライン距離演算部２６により演算されたライン毎の代表距離ｌ（ｉ）に基づいて物体Ｏを認識する。すなわち、ステップＷ１において物体番号ｋを設定し、ステップＷ２では、物体検出距離（物体Ｏまでの距離）Ｌ（ｋ）、物体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）及び物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をいずれも０にして、一次保管用データセットのリセットを行う。
【００３７】
次のステップＷ３では、有効な未登録のラインデータが登録されているか否かを判定し、この判定がＮＯのときにはステップＷ８に進む。ステップＷ３の判定がＹＥＳのときには、ステップＷ４において、ラインデータの前後位置ＸＤ（ｉ）及び横位置ＹＤ（ｉ）を設定する。この後、ステップＷ５において、既に上記物体検出距離Ｌ（ｋ）が定義されているか否かを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＷ６に進み、上記物体検出距離Ｌ（ｋ）をＬ（ｋ）＝ＸＤ（ｉ）に、また物体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）をＰＫ（ｋ）＝ＰＩ（ｉ）に、さらに物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をＮ（ｋ）＝１にそれぞれ設定して、一次保管用データセットのセットを行った後、ステップＷ８に進む。
【００３８】
これに対し、ステップＷ５の判定がＹＥＳのときには、ステップＷ７に進み、物体検出距離Ｌ（ｋ）をＬ（ｋ）＝｛ＰＫ（ｋ）×Ｌ（ｉ）＋Ｐ（ｉ）×ＸＤ（ｉ）｝／｛ＰＫ（ｋ）＋Ｐ（ｉ）｝に、また物体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）をＰＫ（ｋ）＝ＰＫ（ｋ）＋ＰＩ（ｉ）に、さらに物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をＮ（ｋ）＝Ｎ（ｋ）＋１にそれぞれ設定して、一次保管用データセットの更新を行った後、ステップＷ８に進む。
【００３９】
上記ステップＷ８では、全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＷ３〜Ｗ７を繰り返す。ステップＷ８の判定がＹＥＳになると、ステップＷ９〜Ｗ１１において物体Ｏの登録の可否の判定を行う。先ず、ステップＷ９において、上記物体内のデータ数Ｎ（ｋ）が所定値以上か否かを判定する。尚、この所定値は、遠距離側ほど小さくするように可変設定することもできる。このステップＷ９の判定がＮＯのときには、距離データはノイズ等に起因するものであると見做し、ステップＷ１０において物体Ｏの登録は行わず、物体番号ｋの物体データを初期化した後、終了する。一方、ステップＷ９の判定がＹＥＳであるときには、ステップＷ１１において物体Ｏの登録を行った後に終了する。すなわち、物体認識部２０は、ライン距離演算部２６により演算されたライン毎の距離のデータ数Ｎ（ｋ）が所定値以上であるときのみに、該ライン毎の距離に対応する物体を新規物体として登録する。
【００４０】
この物体認識部２０での処理動作の後は、上記表示装置３１での物体表示のための表示処理や警報装置３２での警報のための警報処理を行う。
【００４１】
上記一連の処理動作は、所定時間（１サンプリング時間）毎に繰り返し行われ、一度認識した物体Ｏを、各ＣＣＤチップ１１により捕らえることが可能な範囲に存在する限り、上記物体選別部２１にて新規物体との選別を行いながら捕捉し続ける。この認識物体Ｏと新規物体との選別は、上記ライン距離演算部２６により新たに演算されたライン毎の代表距離と認識物体Ｏの物体検出距離との差がしきい値よりも小さいか否かにより行い、その差がしきい値よりも小さいときに、その代表距離はその認識物体Ｏに属すると判断する。
【００４２】
図１８は、上記物体選別部２１での物体選別処理動作を示し、この処理動作は、上記物体認識部２０において複数の物体Ｏ，Ｏ，…を認識しているときに、上記ライン距離演算部２６により新たに演算されたライン毎の代表距離が該認識物体Ｏ，Ｏ，…のいずれかに属するか否かを判断するためのもので、その判断は、物体検出距離の小さい物体から先に行うようになっている。
【００４３】
すなわち、ステップＸ１で物体数Ｋの物体検出距離Ｌ（ｋ）を読み込み、ステップＸ２において、物体検出距離Ｌ（ｋ）の小さい物体の順にその物体番号ｋ（１〜Ｋ）をＳｂ（１），Ｓｂ（２），…，Ｓｂ（Ｋ）に入れる。そして、以下のステップＸ３〜Ｘ８ではＳｂ（１），Ｓｂ（２），…，Ｓｂ（Ｋ）の順に物体毎に処理を行うようになっている。
【００４４】
次のステップＸ３で新たに演算されたライン数ｎの代表距離ｌ（ｉ）を読み込んだ後、ステップＸ４でその代表距離ｌ（ｉ）が有効か無効を示すフラグＬｉｎｅ＿ｆ（ｉ）が１（有効）か否かを判定する。この判定がＹＥＳのときにはステップＸ５に進んでその代表距離ｌ（ｉ）と認識物体Ｏの物体検出距離Ｌ（Ｓｂ（ｋ））との差がしきい値Ｃよりも小さいか否かを判定する。このしきい値Ｃは、認識物体Ｏに関係なく一定値であってもよく、認識物体Ｏ毎に、例えばその物体検出距離に応じて可変としてもよい。上記ステップＸ５の判定がＹＥＳのときにはステップＸ６に進んで上記フラグＬｉｎｅ＿ｆ（ｉ）を０（無効）とし、ステップＸ７で新たな物体検出距離Ｌ（Ｓｂ（ｋ））の演算に新たな代表距離ｌ（ｉ）を反映させるようにして上記物体認識処理を行った後、ステップＸ８に進む。一方、上記ステップＸ４，Ｘ５の各判定がＮＯのときにはそのままステップＸ８に進む。
【００４５】
上記ステップＸ８では全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまで各ラインについてステップＸ４〜Ｘ７を繰り返す。ステップＸ８の判定がＹＥＳになると、ステップＸ９に進み、全てのＳｂ（Ｋ）について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＸ３〜Ｘ８を繰り返す。ステップＸ９の判定がＹＥＳになると、再び上記表示処理や警報処理を行う。
【００４６】
したがって、上記実施形態１では、左右後側方検知センサ１０，１０により画像が輝度情報として捕らえられると、先ず、コントローラ１５の各測距回路１６において、各検知センサ１０の画像がライン列及びウィンドウ方向にそれぞれ分割されて各領域Ｅについて距離ｄ（ｉ，ｊ）が測定される。次いで、８隣接点処理部２５で、上記測定された領域Ｅ毎の距離ｄ（ｉ，ｊ）及び隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離の差ｄｘに基づいて各領域Ｅ毎の距離データの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）が付与され、ライン距離演算部２６において上記有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づきライン毎の代表距離ｌ（ｉ）が演算され、物体認識部２０においてライン距離演算部２６により演算されたライン毎の代表距離ｌ（ｉ）から物体Ｏが認識されて物体検出距離Ｌ（ｋ）が演算される。このように、各領域Ｅについての距離データの有効性が隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との関係から有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）として判定され、この有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいてライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を求めて、その代表距離ｌ（ｉ）から物体Ｏを認識するので、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その影響を可及的に低減することができ、高精度の距離演算が可能となって正確な物体認識を行うことができる。
【００４７】
そして、図１９に示すように、例えば近距離側物体Ｏａと遠距離側物体Ｏｂとを物体認識部２０により認識しているときに、次のサンプリング時に、物体選別部２１において、ライン距離演算部２６により新たに演算されたライン毎の代表距離が該認識物体Ｏａ，Ｏｂのいずれかに属するか否かが判断される。このとき、図２０に示すように、２つの認識物体Ｏａ，Ｏｂが検知センサ１０の検出方向に重なるように移動した場合、その判断を遠距離側物体Ｏｂから先に行うとすると、新たに演算されたライン毎の代表距離は殆どが近距離側物体Ｏａに属するにも拘らず、その代表距離と遠距離側物体Ｏｂの代表距離との差がしきい値Ｃよりも小さければ、遠距離側物体Ｏｂに属すると判断してしまう。この結果、その代表距離に基づいて遠距離側物体Ｏｂとして新たに物体検出距離が演算されるので、遠距離側物体Ｏｂが急激に接近したと誤認してしまうことになる。
【００４８】
しかし、この実施形態１では、新たに演算されたライン毎の代表距離が認識物体Ｏａ，Ｏｂのいずれかに属するか否かの判断の際、物体検出距離の小さい認識物体Ｏａから先に行うので、検知センサ１０の検出方向に２つの認識物体Ｏａ，Ｏｂが重なった場合でも、新たに演算されたライン毎の代表距離は、実際の通りに、近距離側物体Ｏａに属すると判断される。このため、近距離側物体Ｏａの代表距離を遠距離側物体Ｏｂに属すると判断することはない。よって、遠距離側物体Ｏｂが急激に接近したと誤認するのを防止することができる。
【００４９】
また、物体認識部２０は、物体Ｏの認識結果に基づいて警報等の信号を出力するように構成されているので、認識物体Ｏを容易に知ることができると共に、遠距離側物体Ｏｂが急激に接近したと誤判断して不必要な警報等を行わずに済む。
【００５０】
（実施形態２）
図２１は、本発明の実施形態２における物体選別部２１での処理動作を示し、新たに演算されたライン毎の代表距離が複数の認識物体Ｏ，Ｏ…のいずれかに属するか否かを、実施形態１と同様に、物体検出距離の小さい物体から判断するが、その判断のための代表距離と物体検出距離との差のしきい値を、その新たに演算されたライン毎の代表距離の検出状況に応じて可変としたものである。詳しくは、新たに演算されたライン毎の代表距離が、隣接する２つの認識物体Ｏ，Ｏの物体検出距離の間にある場合には、その２つの認識物体Ｏ，Ｏのどちらかに属するものと見做し、基本的にはその代表距離により近い物体検出距離を有する認識物体に属すると判断するようになっている。尚、図２１のフローでは、新たに演算されたライン毎の代表距離が、隣接する２つの認識物体Ｏ，Ｏの物体検出距離の間にある場合を示し、その隣接する２つの認識物体Ｏ，Ｏの物体番号をそれぞれ１，２としている。
【００５１】
すなわち、先ず、ステップＹ１で物体内のデータ数Ｎ（１），Ｎ（２）を０にリセットした後、ステップＹ２で当該ラインの登録フラグＦ（ｉ）が０か否かを判定する。この登録フラグＦ（ｉ）は、そのラインの代表距離がいずれかの物体に属すると判断したときには１とされ、いずれかの物体に属するか否かを判断していないときには０とされている。この判定がＮＯのときにはステップＹ１１に進む。ステップＹ２の判定がＹＥＳのときには、ステップＹ３に進んで新たに演算された代表距離ｌ（ｉ）と各物体検出距離Ｌ（１），Ｌ（２）との差をそれぞれｄＸ１，ｄＸ２とした後、ステップＹ４でｄＸ１がａ・ｄＸ２（ａ＞１）よりも大きいか否かを判定する。このステップＹ４の判定がＹＥＳのときには、ステップＹ５に進んで当該ラインの検出距離ｌ（ｉ）は物体番号が２の物体に属すると判定し、上記フラグＦ（ｉ）を１にセットすると共に、物体内のデータ数Ｎ（２）に１を加えた値を新たなＮ（２）としてステップＹ１１に進む。一方、ステップＹ４の判定がＮＯのときには、ステップＹ６に進んでｄＸ２がａ・ｄＸ１よりも大きいか否かを判定する。
【００５２】
上記ステップＹ６の判定がＹＥＳのときには、ステップＹ７に進んで当該ラインの代表距離ｌ（ｉ）は物体番号が１の物体に属すると判定し、上記フラグＦ（ｉ）を１にセットすると共に、物体内のデータ数Ｎ（１）に１を加えた値を新たなＮ（１）としてステップＹ１１に進む。一方、ステップＹ６の判定がＮＯのときには、ステップＹ８に進む。つまり、上記ステップＹ４，Ｙ６では、代表距離ｌ（ｉ）がどちらの物体に属するかを確実に判断するために、単純にｄＸ１とｄＸ２との大小を比較せずに、それぞれ１よりも大きい定数ａを掛けた値よりも大きいか否かで判断する。
【００５３】
上記ステップＹ４，Ｙ６において代表距離ｌ（ｉ）がどちらの物体に属するかを判断できない場合は、そのステップＹ４，Ｙ６においてどちらかの物体に属すると判断された物体内のデータ数Ｎ（１），Ｎ（２）の多い側の物体に属するとする。すなわち、ステップＹ８でＮ（１）がＮ（２）よりも大きいか否かを判定し、この判定がＹＥＳのときには、上記ステップＹ７に進む一方、ＮＯのときにはステップＹ９に進んでＮ（１）がＮ（２）よりも小さいか否かを判定する。このステップＹ９の判定がＹＥＳのときには、上記ステップＹ５に進む一方、ＮＯのときにはステップＹ１０に進む。
【００５４】
上記ステップＹ８，Ｙ９においても、代表距離ｌ（ｉ）がどちらの物体に属するかを判断できない場合、つまりＮ（１）＝Ｎ（２）の場合は、上記ステップＹ３で求めたｄＸ１とｄＸ２との大小を比較する。すなわち、ステップＹ１０でｄＸ１がｄＸ２よりも小さいか否かを判定し、この判定がＹＥＳのときには上記ステップＹ７に進む一方、ＮＯのときには上記ステップＹ５に進む。
【００５５】
ステップＹ５又はステップＹ７の後のステップＹ１１では全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまで各ラインについてステップＹ２〜Ｙ１０を繰り返す。ステップＹ１１の判定がＹＥＳになると、代表距離が属すると判断された物体毎に、その代表距離に基づいて上記物体認識処理が行われて新たな物体検出距離が演算される。
【００５６】
尚、上記ステップＹ４，Ｙ６において代表距離ｌ（ｉ）がどちらの物体に属するかを判断できない場合（ステップＹ６の判定がＮＯの場合）は、ステップＹ８〜Ｙ１０の代りに、図２２に示すように、物体検出距離Ｌ（１），Ｌ（２）の大小を判定し、その距離の小さい方の物体（近距離側の物体）に属するとしてもよい。すなわち、Ｌ（１）＞Ｌ（２）の判定がＹＥＳのときには上記ステップＹ５に進む一方、ＮＯのときには上記ステップＹ７に進むようにする。
【００５７】
したがって、上記実施形態２では、新たに演算されたライン毎の代表距離が複数の認識物体Ｏ，Ｏ…に属するか否かを判断するための代表距離と物体検出距離との差のしきい値が、新たに演算されたライン毎の代表距離の検出状況に応じて可変とされ、新たに演算されたライン毎の代表距離が、隣接する２つの認識物体Ｏ，Ｏの物体検出距離の間にある場合に、基本的にその代表距離により近い物体検出距離を有する認識物体に属すると判断するようにされているので、どのような状況でも新たに演算された代表距離がいずれかの認識物体に属するか否かの判断を柔軟にかつ確実に行うことができる。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１の発明によると、多段ライン型ＣＣＤの画像をライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について所定時間毎に距離を測定し、この各領域毎の距離データに基づいてライン毎の代表距離を演算して物体を認識すると共に、複数の物体を認識しているときに、新たに演算されたライン毎の代表距離が該認識物体のいずれかに属するか否かを、上記認識物体までの距離の小さい物体から先に判断するようにしたことにより、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その影響を可及的に低減することができ、正確な物体認識を行うことができると共に、遠距離側の物体が急激に接近したと誤認するのを防止することができる。
【００５９】
請求項２の発明によると、新たに演算されたライン毎の代表距離と認識物体までの距離との差がしきい値よりも小さいときに、該代表距離が上記認識物体に属すると判断するようにし、上記しきい値は、新たに演算されたライン毎の代表距離の検出状況に応じて可変としたことにより、どのような状況でもその代表距離がいずれかの認識物体に属するか否かの判断を柔軟にかつ確実に行うことができる。
【００６０】
請求項３の発明によると、物体の認識結果に基づいて警報等の信号を出力するようにしたことにより、認識物体を容易に知ることができ、遠距離側の物体が急激に接近したと誤判断して不必要な警報等を行わずに済む。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の構成図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る物体認識装置の各構成部品の車両での位置を示す斜視図である。
【図３】物体認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】物体認識装置の詳細構成を示すブロック図である。
【図５】検知センサにより物体を測距する概念を示す側面図である。
【図６】ＣＣＤチップにより捕らえた画像を示す図である。
【図７】ＣＣＤチップにより捕らえた画像の中のラインをウィンドウ方向に分割して領域を区分する概念を示す図である。
【図８】上下のＣＣＤチップにより得られた画像が同じラインでずれて視差が生じる状態を示す説明図である。
【図９】上下のＣＣＤチップにより物体までの距離を測定する原理を示す図である。
【図１０】ＣＣＤチップにより得られた画像におけるＣＣＤラインの測距方向を示す平面図である。
【図１１】上下方向のレンジカット領域を示す側面図である。
【図１２】水平方向のレンジカット領域を示す平面図である。
【図１３】領域に隣接する８隣接領域の配置を示す図である。
【図１４】８隣接点処理からライン毎の距離演算までの具体例を示す図である。
【図１５】８隣接点処理動作を示すフローチャート図である。
【図１６】ライン毎の距離演算処理動作を示すフローチャート図である。
【図１７】物体の認識処理動作を示すフローチャート図である。
【図１８】物体選別処理動作を示すフローチャート図である。
【図１９】近距離側物体及び遠距離側物体の検出例を示す図である。
【図２０】近距離側物体及び遠距離側物体が検知センサの検出方向に重なった場合を示す図である。
【図２１】実施形態２を示す図１８相当図である。
【図２２】図２１の変形例を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
Ｃ  車両
１０  後側方検知センサ
１１  ＣＣＤチップ
１５  コントローラ
１６  測距回路（測距手段）
２０  物体認識部（物体認識手段）
２１  物体選別部（物体選別手段）
２５  ８隣設点処理部
２６  ライン距離演算部（ライン距離演算手段）
３１  表示装置
３２  警報装置
Ｅ，Ｅ（ｉ，ｊ）  領域
Ｒ１〜Ｒ８  隣設領域
ｄ（ｉ，ｊ）  測定距離
ｄｘ  隣設領域との距離差
Ｐ（ｉ，ｊ）  有効ポイント数
ｌ（ｉ）  ライン代表距離
Ｌ（ｋ）  物体検出距離
Ｏ  物体
Ｏ′  物体像
【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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