(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の側方から前方にかけての範囲を撮像する撮像手段と、
該撮像手段で撮像された複数の画像のうち微小時間だけずれて撮像された２枚の画像の情報に基づいて撮像された物体の移動ベクトルをオプティカルフローとして算出する演算手段と、
該オプティカルフローの方向に基づいて該撮像された物体が割り込み車両であるか否かを判定する判定手段とをそなえ、
該撮像手段で撮像された道路情報に基づいて、該演算手段により該自車両に対する無限遠点及び該無限遠点を通る鉛直線が設定され、
該無限遠点を通る鉛直線上であって該無限遠点の近傍に第１の判定領域が設定されるとともに、該第１の判定領域よりも下方に第２の判定領域が設定され、
該オプティカルフローと該鉛直線との交点が、該第１の判定領域及び該第２の判定領域のどちらに多く分布しているかを判定し、該第１の判定領域内に多数の交点が存在する場合には追い越し車両と判定し、該第２の判定領域内に多数の交点が存在する場合には、割り込み車両と判定する
ことを特徴とする、割り込み車両検出装置。
【請求項２】
該撮像手段で撮像された画像情報のうち、左右２か所に該オプティカルフローを算出する車両注視領域が設けられ、
該車両注視領域は、基点を中心とする正方形の領域のうち、該無限遠点に向かう第１の探索領域と、該基点を通り該無限遠点とは反対方向に向かう任意の幅を有する第２の探索領域との２つの領域を有し、これらの２つの領域を該微小時間に撮像された物体の探索範囲として設定する
ことを特徴とする、請求項１記載の割り込み車両検出装置。
【請求項３】
基点の近い２つのオプティカルフローについて整合性がとれていれば該２つのオプティカルフローはデータとして信頼性があると判定し、整合性がなければ信頼性がないと判定する
ことを特徴とする、請求項１又は２記載の割り込み車両検出装置。
【請求項４】
該２つのオプティカルフローの向きが略一致し、且つその大きさも略一致している場合、該２つのオプティカルフローについて整合性がとれていると判定する
ことを特徴とする、請求項３記載の割り込み車両検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自動車等の車両に用いて好適の、割り込み車両検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、自車両から前方の車両（以下、先行車両という）までの車間距離を計測して、この車間距離が略一定となるように自車両の速度を制御するような車間距離制御に関する技術が種々提案，開発されている。
このような車間距離制御では、一般にレーザレーダを用いて先行車両までの距離を計測し、この距離が略一定となるように車速を制御するものである。
【０００３】
ところで、車間距離制御を行なう場合において、自車両の前方に車両が割り込んだ場合、このような割り込み車両を的確に検出して車間距離制御に反映させる必要性がある。そこで、従来では、レーザレーダを用いて、先行車との車間距離が急激に短くなり且つこの車間距離が非線形的に変化すると、割り込み車両として検出していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、レーザレーダは一般に画角が狭いため、自車両の側方や斜め前方の車両までは検出することができない。このため、自車両を追い越してすぐに自車両の前方に進路変更するような割り込み車両に対しては、検出が遅れる場合がある。
【０００５】
したがって、上述したようなレーザレーダを用いて割り込み車両を検出した場合、実際に車両が割り込んだ後で車間距離制御が開始されるため、自車両が急激に減速するなどの課題があった。
そこで、他の車両が自車両の前に割り込もうとしているのか、単に自車両を追い越そうとしているのかを速やかに判別できるようにしたいという要望がある。
【０００６】
ところで、特開平６−１０７０９６号公報には、先行車両や路上障害物に対する危険度をオプティカルフローを用いて判定するようにした技術が開示されている。しかしながら、この技術は、自車両より前方の先行車両や路上障害物に対して危険度を判定するものであって、割り込み車両を検出することはできない。
また、特開平６−１０２０４２号公報には、車間距離検出装置に関する技術が開示されているが、この技術は単に装置の構成を簡略化するものであって、やはり割り込み車両を検出するようなものではなかった。
【０００７】
さらに、特開平５−１４１２８５号公報には、先行車に追従すべく目標車間距離を算出して加減速制御を行なうようにした技術が開示されている。この技術では、先行車までの目標車間距離を算出し、この目標車間距離を保持するように車速制御を行なうものにおいて、先行車との車間距離が急激に変化した場合に車両の割り込みを検出し、この割り込みが所定時間内に所定回数以上発生すると、現在の車間距離が不適切であると判定して目標車間距離を補正するようにしたものである。
【０００８】
しかしながら、この技術は、他の車両が自車両の前に割り込もうとしているのか、単に自車両を追い越そうとしているのかを判別しうるようなものではなかった。
本発明は、このような課題に鑑み創案されたもので、早期に割り込み車両を検出できるようにして、他の車両が自車両の前に割り込もうとしているのか追い越そうとしているのかを確実に判別できるようにするにした、割り込み車両検出装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
このため、請求項１記載の本発明の割り込み車両検出装置では、撮像手段により自車両の側方から前方にかけての範囲が撮像されると、演算手段により、撮像手段で撮像された複数の画像のうち、微小時間だけずれた２枚の画像の情報に基づいて撮像された物体の移動ベクトルがオプティカルフローとして算出される。そして、判定手段で、オプティカルフローの方向に基づいて、撮像された物体が割り込み車両であるか否かが判定される。
【００１０】
また、演算手段により撮像手段で撮像された道路情報に基づいて自車両に対する無限遠点が設定されるとともに、この無限遠点を通る鉛直線が設定される。そして、この無限遠点を通る鉛直線とオプティカルフローの延長線との交点が、上記無限遠点を中心とする所定領域よりも下方にあると、判定手段により撮像された物体が割り込み車両であると判定される。
具体的には、該無限遠点を通る鉛直線上であって無限遠点の近傍に第１の判定領域を設定するとともに、第１の判定領域よりも下方に第２の判定領域を設定し、オプティカルフローと上記鉛直線との交点が、第１の判定領域及び第２の判定領域のどちらに多く分布しているかを判定して、第１の判定領域内に多数の交点が存在する場合には追い越し車両と判定し、第２の判定領域内に多数の交点が存在する場合には、割り込み車両と判定する。
また、撮像手段で撮像された画像情報のうち、左右２か所にオプティカルフローを算出する車両注視領域を設け、上記車両注視領域に、基点を中心とする正方形の領域のうち、無限遠点に向かう第１の探索領域と、基点を通り無限遠点とは反対方向に向かう任意の幅を有する第２の探索領域との２つの領域を設定し、これらの２つの領域を微小時間に撮像された物体の探索範囲として設定してもよい。
さらに、基点の近い２つのオプティカルフローについて整合性がとれていれば２つのオプティカルフローはデータとして信頼性があると判定し、整合性がなければ信頼性がないと判定するのが好ましい。
また、２つのオプティカルフローの向きが略一致し、且つその大きさも略一致している場合、２つのオプティカルフローについて整合性がとれていると判定するのが好ましい。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面により、本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置について説明すると、図１はその全体構成を示す模式的な原理ブロック図である。図中、１はカメラ（撮像手段）、２は演算手段、３は判定手段、４はレーザレーダ（車間距離計測手段）、５はブザー等の警報手段、６は例えばブレーキやアクセルを制御するための車速制御手段であり、これらの各手段１〜６はいずれも図示しない車両（以下、自車両という）に搭載されている。
【００１２】
このうち、本装置は、主にカメラ１，演算手段２及び判定手段３から構成されている。カメラ１は、車両の左右斜め前方を含む比較的広い範囲を撮像しうるカメラ（例えば、ＣＣＤカメラ）であって、図２に示すような枠内の範囲（画像領域）１０を撮像しうるカメラである。
演算手段２は、カメラ１で撮像された動画の画像情報を短い制御周期（例えば３３〜２００ｍｓｅｃ）で取り込んで、撮像された物体の移動ベクトルをオプティカルフロー（又は、単にフローという）として算出するものである。
【００１３】
なお、オプティカルフローとは、図３に示すように、カメラ１で撮像された動画像（時刻ｔ）において、動きのある物体（車両）１４が次の瞬間（時刻ｔ＋Δｔ）にどこに移動したかを画像上での２次元ベクトルで示すものである（符号１５参照）。
また、この演算手段２では、図２に示すように、カメラ１で撮像された画像情報に基づいて、画像領域１０内にＦＯＥ(Focus of Expansion)と呼ばれる点１１が設定されるようになっている。ここで、ＦＯＥとは無限遠点又は消失点とも呼ばれる点であって、自車両が直進している場合（即ち、直走路の場合）、画像上において自車両の進行方向を示す点である。例えば、自車両が直進している場合には、ある一点を中心として放射状に風景が流れるように見えるが、この一点が上記のＦＯＥ（無限遠点又は消失点）１１である。また、カーブ路では、このＦＯＥ１１は、画像内でカーブ方向に変移した位置に設定される。
【００１４】
このＦＯＥ１１は、カメラ１で撮像された画像情報のうち道路情報に基づいて設定されるようになっている。例えば、自車両が直線道路を走行している場合、カメラ１で撮像された道路白線１２を用い、この道路白線１２が画像上で交わる点をＦＯＥ１１として設定するようになっている。
さらに、演算手段２では、このＦＯＥ１１を通る鉛直線（以下、ＦＯＥ縦線ともいう）１３を設定し、上記移動ベクトル（オプティカルフロー）１５の延長線とＦＯＥ縦線１３との交点の位置を求めるようになっている。
【００１５】
そして、判定手段３では、演算手段２で得られた上記オプティカルフロー１５とＦＯＥ縦線１３との交点の位置に応じて、このフロー１５に対応する車両１４が追い越し車両であるのか、割り込み車両であるのかを判定するようになっているのである。
この判定手段３における割り込み車両の検出手法（判定手法）について簡単に説明すると、通常、追い越し車両は自車両と平行に走行しているため、追い越し車両は、自車両の斜め前方に来た時点でも画像のＦＯＥ１１に向かって走行しているように撮像されることになる。したがって、図２に示すように、追い越し車両のフロー１５ａを延長するとＦＯＥ１１の近傍で上記縦線１３と交差する。
【００１６】
一方、割り込み車両は、自車両の斜め前方に来た時点で自車両の走行レーン内に急激に進路変更するため、このときの車両のフロー１５ｂは、上記追い越し車両とは異なり、より傾きが大きくなる。したがって、割り込み車両のフロー１５ｂを延長すると、図２に示すように、ＦＯＥ１１よりもかなり手前（図中下側）で、ＦＯＥ縦線１３と交差することになる。
【００１７】
そこで、判定手段３では、このＦＯＥ縦線１３とフロー１５との交点の位置情報に基づいて、割り込み車両の検出を行なうようにしているのである。なお、このような割り込み車両の判定手法の詳細については後述する。
ところで、図１に示すレーザレーダ４は、判定手段３で割り込み車両が検出されると、この割り込み車両までの車間距離を計測するものである。この車間距離は例えば上述の演算手段２で算出されるようになっており、演算手段２で割り込み車両（先行車）までの車間距離が算出されると、判定手段３によりこの車間距離が目標車間距離よりも小さいか否かを判定して、目標車間距離よりも小さい場合には、警報手段５又は車速制御手段６に制御信号を出力して警報を発したり車速制御を実行したりするようになっている。
【００１８】
なお、この場合には、警報手段５又は車速制御手段６の何れか一方のみを作動させてもよいし、これらの手段５，６の両方を作動させてもよい。また、警報手段５としては、警報音を発してドライバの聴覚に訴えるような手段でもよいし、警報ランプを点灯させてドライバの視覚に訴えるような手段でもよい。さらに、車速制御手段６は、ブレーキやアクセルを制御するような手段のほか、燃料供給量や燃料噴射タイミング等を制御する手段であってもよい。
【００１９】
さて、本実施形態の割り込み車両検出装置では、カメラ１により取り込まれた画像情報のうち、レーザレーダ４では割り込み車両の認識が困難な左右２か所の領域（図２中の符号１６，１７参照）について、テンプレートマッチングと呼ばれる手法を用いてオプティカルフロー１５を作成するようになっている。
以下、オプティカルフローの算出手法について簡単に説明すると、オプティカルフロー１５は、上述したように、カメラ１で時刻ｔに撮像された動画像中、物体がΔｔ後にどこに移動したかをベクトルで示すものである。
【００２０】
したがって、オプティカルフロー１５は、ある明るさの点（基点）が、次の瞬間にどこに移動したかを求めることで作成することができる。動画の画像間隔は非常に短い（３３〜２００ｍｓｅｃ）ため、例えば動画中に映った車両１４の明るさは、次の瞬間の画像でも略同じ明るさとなる。この特徴を用いてオプティカルフロー１５を求めることができる。
【００２１】
例えば、図４に示すように、まず時刻ｔの画像のある点（基点）の明るさを求め、次に、時刻ｔ＋Δｔの画像で同じ明るさの点を探す。基本的には、この点がみつかればベクトルを引き、オプティカルフロー１５が完成する。
しかし、このような手法だけでオプティカルフロー１５を求めることは実際には非常に困難である。これは、図５に示すように、主に、画像間隔が非常に短くてもカメラ１の特性や太陽光等の外乱により明るさ多少変動するためと、１枚の画像中には同じ明るさの画素が多数存在するためである。
【００２２】
つまり、画像の１点だけでは特徴量が少ないことが原因といえる。そこで、ある１点だけではなく、その点の周囲の複数の点の明るさ情報を加味して移動先の点を求めるテンプレートマッチング（ブロックマッチング）という考え方を導入する。
例えば、図６に示すように、時刻ｔにおいて基点の周囲に５×５の範囲の画素（これをテンプレートという）１８を設定する。そして、次の時刻ｔ＋Δｔの画像において、移動先の点と考えられる候補点（ここではＡ〜Ｃ）について、同様にテンプレート１８ａ〜１８ｃを設定し、これらの各候補点Ａ〜Ｃのテンプレート１８ａ〜１８ｃと基点のテンプレート１８との相関を計算する。
【００２３】
ここで、相関の計算は、候補点Ａ〜Ｃのテンプレート１８ａ〜１８ｃ内の画素（ここでは５×５＝２５個の画素）のそれぞれの明るさと、基点のテンプレート１８内の対応する画素の明るさとの差の総和を算出し、この差の値が小さいほど相関が高いと判定するようになっている。そして、各候補点Ａ〜Ｃの中で最も相関の高い点を移動先の点と認識してオプティカルフロー１５が作成されるのである。以上がテンプレートマッチング（又はブロックマッチング）と呼ばれる手法の基本的な考え方である。なお、上述の５×５の範囲の領域をウィンドウともいう。
【００２４】
ところで、時刻ｔにおけるある点（基点）が次の瞬間（時刻ｔ＋Δｔ後）にどこに移動したかを知るために画像全体について候補点を調べていては膨大な計算時間を費やしてしまう。したがって、移動先を知るためには、画像のどの部分について調べるかを限定する必要がある。これは、画像の撮像間隔（Δｔ）や物体の動き等を考慮してある程度の限定が可能である（通常は時間間隔Δｔが微小であるため、撮像された物体は画像上ではあまり移動しない）。
【００２５】
例えば、Δｔ＝０．１ｓｅｃであって、車両の速度が５０ｋｍ／ｈ、カメラ１からの距離が５０ｍであるとすると、ｔ＋Δｔ時において画像上で車両の存在する位置は理論的にある範囲内に限定される。
そこで、このようなΔｔの設定値やオプティカルフロー１５の対象となる物体（ここでは車両１４）の特性等の情報から、Δｔ後に探索する範囲（これを探索範囲という）が限定されるのである。
【００２６】
このような探索範囲として、通常は、基点のまわりに任意の大きさの正方形の領域が設定される。具体的には、図７に示すように、時刻ｔの画像におけるある点（基点）が時刻ｔ＋Δｔにどこに移動したかを知るために、時刻ｔにおける基点位置を中心とする探索範囲（例えば２１×２１）１９を設定し、時刻ｔ＋Δｔにおいても、基点の移動先はこの探索範囲内にあるものと仮定する。そして、この探索範囲１９内にある点の全てを候補点として、この探索範囲内にある全ての点について順次テンプレートマッチングを行ない、移動先の点を決定するのである。
【００２７】
そして、このように探索範囲を限定することで、計算時間を大幅に短縮することができるのである。なお、上述の探索範囲１９とテンプレート１８との間には関連性は全くなくそれぞれ独立して設定されるものである。
以上、オプティカルフロー算出手法について一通り説明したが、このようなオプティカルフロー１５の算出手法は既に公知のものである。また、上記以外の算出手法、例えば相関法や勾配法等によりオプティカルフロー１５を算出してもよい。
【００２８】
次に、割り込み車両と追い越し車両との判別手法について説明すると、上述したように、演算手段２では、カメラ１で撮像された道路の白線１２の情報に基づいて、画像領域内にＦＯＥ(Focus of Expansion)１１を設定するとともに、このＦＯＥ１１を通る鉛直線（ＦＯＥ縦線）１３を設定する（図２参照）。
そして、レーザレーダ４では割り込みを検出できないような左右２か所の領域１６，１７について、上述したようなテンプレートマッチングを用いてオプティカルフロー１５を算出する。
【００２９】
また、既に説明したように、移動する物体のオプティカルフロー１５のうち、追い越し車両のフロー１５ａの延長線はＦＯＥ１１の近傍でＦＯＥ縦線１３と交差し、割り込み車両のフロー１５ｂの延長線はＦＯＥ１１よりも手前（図中下側）でＦＯＥ縦線１３と交差する。
そこで、本割り込み車両検出装置では、このようなオプティカルフロー１５の方向の違いに着目して、割り込み車両を検出するようになっている。ここで、図２に示すように、カメラ１で取り込まれた画像領域１０内において、上記ＦＯＥ縦線１３上であってＦＯＥ１１の近傍には、追い越し車両を検出する所定領域としての第１の判定領域（追い越し交点領域）２０が設定され、ＦＯＥ縦線１３のＦＯＥ１１よりも下方には、割り込み車両を検出する第２の判定領域（割り込み交点領域）２１が設定されている。
【００３０】
そして、判定手段３では、オプティカルフロー１５とＦＯＥ縦線１３との交点が、上記の第１の判定領域２０及び第２の判定領域２１のどちらに多く分布しているかを判定し、第１の判定領域２０内に多数の交点が存在する場合には追い越し車両と判定し、一方、第２の判定領域２１内に多数の交点が存在する場合には、割り込み車両と判定するのである。
【００３１】
また、上述のようにして割り込み車両が検出されると、例えばレーザレーダ４を用いてこの割り込み車両との車間距離を測定し、車間距離が所定距離以下の場合には、上述した警報手段５によりドライバに警報を発して車速の低下を促したり、車速制御手段６により車間距離が目標車間距離となるように車速制御（又は車間距離制御）を実行したりするようになっている。
【００３２】
ところで、本実施形態にかかる割り込み車両検出装置では、図２に示す車両注視領域１６，１７内において、オプティカルフロー１５が算出されるが、この領域１６，１７では、図７を用いて説明したような正方形の探索範囲を設定するのではなく、さらに範囲を限定した領域を探索範囲１９として設定するようになっている。
【００３３】
以下、図２の右側の割り込み車両注視領域１６に着目して説明するが、左側の割り込み車両注視領域１７は、右側の割り込み車両注視領域１６に対して左右勝手違いとなる以外は同様のものである。
さて、図２に示す右側の割り込み車両注視領域１６において、基点が設定されると、図８に示すように、この基点を中心とする正方形の領域（図７を用いて説明した通常の探索範囲に相当する）のうち、ＦＯＥ１１に向かう左上の領域（第１の探索領域）１９ａと、基点を通りＦＯＥ１１とは反対方向に向かう任意の幅を有する領域（第２の探索領域）１９ｂとの２つの領域を探索範囲１９として設定するようになっている。つまり、本実施形態では、これら２つの探索領域１９ａ，１９ｂ内でのみ、移動先の点を探索するようになっているのである。
【００３４】
これは、計算時間のさらなる短縮を図るためであり、追い越し車両及び割り込み車両のオプティカルフロー１５が算出される領域は、上述した第１の探索領域１９ａに略限定することができるからである。また、第２の探索領域１９ｂは、自車両に抜かれる車両のオプティカルフロー（この場合には、ＦＯＥから遠ざかる方向へのフローとなる）を算出するための領域であって、このような抜かれる車両のフローを算出することにより、追い越し車両及び割り込み車両のフロー１５のノイズ低減を図ることができるのである。
【００３５】
そして、このように探索範囲１９を限定することにより、図８中点線で示す全域を探索した場合と比べて、計算精度を低下させることなく計算量を約１／８に低減することができるのである。
一方、カメラ１で撮像された背景に特徴がない場合には、テンプレートマッチングを行なっても正確なオプティカルフロー１５が算出されない場合がある。算出されたフロー１５が信頼できるものであるか否かは、まわりのフローに対して整合性があるか否かで判断することができるが、実際には処理時間の制約等により、周囲の多数のフローについて整合性を確認するのは困難である。
【００３６】
そこで、本実施形態にかかる割り込み車両検出装置では、オプティカルフローの信頼性を高めるべく、図９に示すように、２つフロー１５′，１５″を１組とし、２つのフロー１５′，１５″の整合性がとれていれば（即ち、２つのフロー１５′，１５″の向きが略一致し、且つその大きさが略一致している場合）、これらのフロー１５′，１５″は信頼性があると判定し、整合性がなければ信頼性がないと判定するのである。なお、この場合には、基点が近い２つのフロー１５′，１５″をペアとする。
【００３７】
そして、このような処理を行なうことにより、ノイズを大幅に削減することができ、信頼性の高いオプティカルフローを得ることができるのである。
本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置は、上述のように構成されているので、例えば図１０に示すようなフローチャートに基づいて割り込み車両を検出する。
【００３８】
まず、ステップＳ１において、カメラ１で撮像された自車両前方の画像を取り込み、次にステップＳ２でΔｔ後の画像を取り込む。そして、ステップＳ３では上記２つの画像情報から移動する物体のオプティカルフロー１５を算出する。ここで、オプティカルフロー１５は、基本的には上述したようなテンプレートマッチングにより算出される。
【００３９】
その後、ステップＳ４に進み、算出されたオプティカルフロー１５の位置及び傾きから、ＦＯＥ縦線１３とオプティカルフロー１５との交点を算出する。そして、ステップＳ５において、このようにして求められた交点が、２つの判定領域２０，２２１のうちどちらに多く分布しているかを調べて、撮像された車両（先行車）１４が追い越し車両であるのか、割り込み車両であるのかを判定するのである。
【００４０】
また、このステップＳ５で割り込み車両が検出されると、ステップＳ６で警報が発せられる。この場合には、例えば音声により「割り込み車両発見」等の警告を行ない、その後リターンする。
一方、ステップＳ５で割り込み車両が検出されなかった場合には、ステップＳ２に戻り、さらにΔｔ後の画像を取り込んで、以下、ステップＳ３〜Ｓ５のルーチンを繰り返し実行する。
【００４１】
このように、本実施形態にかかる割り込み車両検出装置によれば、撮像された車両１４のオプティカルフロー１５の向きに基づいて割り込み車両を検出するので、割り込み車両と追い越し車両とを確実に判別することができる。また、車両の割り込み開始直後に、速やかに割り込みを検出することができるので、例えば車間距離制御を行なう場合に、車両割り込み時に早期に減速制御を開始でき、車両の割り込みによる急激な減速等を未然に回避することができるのである。
【００４２】
すなわち、従来の技術では、先行車との車間距離を計測する手段を設け先行車との車間距離が急激に短くなった場合に車両が割り込んだと判定しているため、割り込み車両の検出が遅れるという課題があったが、本発明の割り込み車両検出装置によれば、このような検出遅れもなくなるのである。
また、本発明の割り込み車両検出装置によれば、オプティカルフロー１５の向きに基づいてＦＯＥ縦線１３とオプティカルフロー１５との交点を求め、この交点の位置情報に基づいて割り込み車両であるか否かを判定するので、制御ロジックを比較的簡素なものとすることができ、コストを抑制することができる。
【００４３】
さて、次に本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置の変形例について説明する。まず、第１の変形例について図１１を用いて説明すると、この第１の変形例は、オプティカルフロー１５の計算時間をさらに短縮するためのものであって、上述の実施形態に対してオプティカルフロー１５を算出する際の計算手法が一部異なっている。また、これ以外は上述の実施形態と同様に構成されており、以下、この第１の変形例では、主に上述の実施形態と異なる部分に着目して説明する。
【００４４】
上述したように、テンプレートマッチングでは、基点のテンプレートと候補点のテンプレートとの相関を調べることで基点の移動先を特定している。例えば候補点の周りに図１１（ａ）示すような５×５のテンプレート１８を設定した場合、上述の実施形態では、このテンプレート１８内の２５個の画素全てについて計算を実行している。
【００４５】
しかしながら、このようなテンプレート１８内の全ての画素について計算を行なうと、計算量が膨大となり計算時間（計算コスト）も大きくなる。また、テンプレート１８のサイズを拡大すると計算量が二次関数的に一気に増大してしまう。例えば、テンプレートサイズを３×３の大きさから５×５の大きさに変更した場合、計算量は一気に２．８倍となる。個々のテンプレート１８に対する計算時間の増大分は僅かであるが、画像の探索範囲１９の全域では計算時間の増大量は膨大なものとなる。
【００４６】
そこで、図１１（ｂ）に示すように、この第１の変形例では、基点や候補点の周囲に設定されるテンプレート１８の大きさ（ここでは５×５）自体を変えることなく、計算の対象となる画素を低減するようにしているのである。つまり、テンプレートの大きさを変えずに、このテンプレート１８の内部の情報を適当に間引いて計算を行なうのである。
【００４７】
例えば、この変形例では、図１１（ｂ）に示すように、５×５のテンプレート１８のうち、縦，横の列について一列おきに計算の対象となる画素の列と計算しない画素の列とを設定している。したがって、５×５のサイズのテンプレートでも３×３のテンプレートと同等の計算量とすることができるのである。
したがって、この第１の変形例では、テンプレート１８の大きさを変えずに実際に計算する画素の数を減らすことにより計算時間を大幅に短縮することができる。また、大きなテンプレート１８を必要とするテンプレートマッチングを行なうときでも、テンプレート１８内の情報を必要に応じて適当の間引いて計算を行なうことにより、計算時間の大幅な短縮を図ることができる。また、ある一定の制御周期で制御を行なうシステムにおいて、途中でテンプレート１８のサイズを変更する場合でも、処理時間が変わらないように設定することができる利点がある。
【００４８】
なお、テンプレート１８内において計算に用いる画素をどのように選択するか（即ち、どのように間引くか）については上述の手法に限定されるものではなく、種々の変更が可能である。
次に、第２の変形例について説明すると、この第２の変形例は、上述の第１の変形例を探索範囲１９に適用したものであり、基本的な考え方は第１の変形例と同じである。
【００４９】
つまり、上述した実施形態では、候補点がどこにあるかを探索する場合、探索範囲１９内の画素全てについて計算を実行しているが、この場合にもやはり計算量が膨大なものとなる。また、探索範囲１９を拡大すると計算量が二次関数的に一気に増大してしまう。
そこで、この第２の変形例では、探索範囲１９の大きさ自体を変更することなく、計算の対象となる画素を低減するようにしているのである。つまり、第１の変形例と同様に、探索範囲１９の大きさを変えずに、この探索範囲１９の内部の情報を適当に間引いて計算を行なうのである。
【００５０】
ここで、この第２の変形例については特に図面を用いた説明はしないが、図１１（ｂ）に示すテンプレート１８を探索範囲１９に置き換えたものが、第２の変形例について説明する図に相当する。
なお、上述した実施形態では探索範囲１９を正方形の領域に設定していないので（図８参照）、図１１（ｂ）に示すテンプレート１８を探索範囲１９に直接置き換えることはできないが、オプティカルフローの計算の対象となる画素を限定するという思想は、第１の変形例と同じである。また、仮に、探索範囲１９が、図７に示すような２１×２１のサイズであって、且つ、第１の変形例と同様の手法で計算の対象となる画素を限定した場合には、実際の計算量は１１×１１のサイズの探索範囲の計算量と同じとなり、大幅に計算量を低減することができるのである。
【００５１】
そして、このように探索範囲１９の大きさを変えずに実際に計算する画素の数を減らすことにより、計算時間を大幅に短縮することができる利点がある。また、大きな探索範囲１９を必要とするテンプレートマッチングを行なうときでも、探索範囲１９内の情報を必要に応じて適当の間引いて計算を行なうことにより、計算時間の大幅な短縮を図ることができる。また、ある一定の制御周期で制御を行なうシステムにおいて、途中で探索範囲１９のサイズを変更する場合でも、処理時間が変わらないように設定するとができる利点がある。
【００５２】
なお、上述した各変形例は相互に関連性はなく、第１の変形例と第２の変形例とを組み合わせてもよいし、どちらか一方の変形例のみを適用してもよい。
また、本発明の割り込み車両検出装置は、上述の実施形態及びその変形例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変形が可能である。例えば、本発明の割り込み車両検出装置は必ずしも車間距離制御と組み合わせて用いられるものではなく、例えば、オートクルーズ装置と組み合わせてもよいし、単に割り込み車両の検出だけを行なうようにしてもよい。
【００５３】
【発明の効果】
以上詳述したように、請求項１記載の本発明の割り込み車両検出装置によれば、オプティカルフローの方向に基づいて撮像された物体が割り込み車両であるか否かを判定するという簡素な構成で、割り込み車両と追い越し車両とを確実に判別することができるという利点があるほか、車両の割り込み開始直後に速やかに車両の割り込みを検出することができるという利点がある。したがって、例えば車間距離制御を行なう場合に、車両割り込み時に早期に減速制御を開始でき、車両の割り込みによる急激な減速等を未然に回避することができる。
【００５４】
また、無限遠点を通る鉛直線とオプティカルフローとの交点が無限遠点を中心とする所定領域よりも下方にあると、撮像された物体が割り込み車両であると判定されるという構成により、制御ロジックを比較的簡素なものとすることができ、コストを抑制できるという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置における全体構成を示す模式的なブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置における検出手法を説明するための図である。
【図３】本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置におけるオプティカルフローの算出手法を説明するための図である。
【図４】本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置におけるオプティカルフローの算出手法を説明するための図である。
【図５】本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置におけるオプティカルフローの算出手法を説明するための図である。
【図６】本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置におけるオプティカルフローの算出手法を説明するための図である。
【図７】本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置におけるオプティカルフローの算出手法を説明するための図である。
【図８】本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置におけるオプティカルフロー算出時間を短縮するための手法を説明するための図である。
【図９】本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置におけるオプティカルフローのノイズ低減手法を説明するための図である。
【図１０】本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置における動作を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施形態としての割り込み車両検出装置における第１の変形例を説明するための図である。
【符号の説明】
１  カメラ（撮像手段）
２  演算手段
３  判定手段
４  レーザレーダ
５  ブザー等の警報手段
６  車速制御手段
１５，１５ａ，１５ｂ  オプティカルフロー
１１  ＦＯＥ（無限遠点）
１３  ＦＯＥ縦線（無限遠点を通る鉛直線）
２０  所定領域としての第１の判定領域（追い越し交点領域）
２１  第２の判定領域（割り込み交点領域）
【図１】
0003719029.tif 000002
【図２】
0003719029.tif 000003
【図３】
0003719029.tif 000004
【図４】
0003719029.tif 000005
【図５】
0003719029.tif 000006
【図６】
0003719029.tif 000007
【図７】
0003719029.tif 000008
【図８】
0003719029.tif 000009
【図９】
0003719029.tif 000010
【図１０】
0003719029.tif 000011
【図１１】
0003719029.tif 000012