(57)【要約】【課題】シャシーダイナモメータ上での車両の擬似走行時に、消失点の誤学習が生じるのを抑える。【解決手段】画像解析装置では、カメラにより車両前方領域を撮影し、カメラにより生成された撮影画像データを制御部により解析して、消失点位置を学習するが、制御部では、この学習動作を次のように制御する。即ち、制御部は、車両速度の検出値が基準速度を超えている状態が規定時間を超えるまでは（Ｓ１３０でＮｏ）、消失点位置の学習動作を開始せず、車両速度の検出値が基準速度を超えている状態が規定時間を超えると（Ｓ１３０でＹｅｓ）、その時点から消失点位置の学習動作を開始する（Ｓ１５０）。規定時間については、車両点検時に車両がシャシーダイナモメータ上で擬似走行される時間の統計に基づいて、定めることができる。【選択図】図３
2014010636.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載される電子機器（１０）であって、
車両前方領域を撮影し、その撮影画像を表す画像データを生成するカメラ（１１）と、
前記カメラにより生成された画像データを解析し、消失点位置を学習する学習手段（１７，ＰＲ１）と、
前記車両の速度を検出する速度検出手段（３０）と、
前記速度検出手段により検出された前記車両の速度が基準速度を超えている状態が所定時間以上継続したことを条件に、前記学習手段に、消失点位置を学習する動作を開始させる制御手段（１７，ＰＲ２，Ｓ１１０〜Ｓ１５０）と、
を備えることを特徴とする電子機器。
【請求項２】
前記学習手段は、前記画像データに映る道路区画線の推定結果に基づいて、前記消失点位置を学習すること
を特徴とする請求項１記載の電子機器。
【請求項３】
前記制御手段（１７，ＰＲ２，Ｓ１１０〜Ｓ１７０）は、前記学習手段による消失点位置の学習動作が開始された後、前記速度検出手段により検出される前記車両の速度が、前記基準速度又は前記基準速度より低い速度によって予め定められた学習動作の禁止速度以下となると、前記学習手段による学習動作を停止させること
を特徴とする請求項１又は請求項２記載の電子機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載される電子機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車載カメラから得られた撮影画像データを解析して、消失点（ＦＯＥ：Ｆｏｃｕｓ  ｏｆ  Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ）位置を算出することにより、車載カメラの姿勢を推定する車載型の電子機器が知られている（特許文献１）。この種の電子機器によれば、車載カメラの姿勢を加味して、撮影画像データを解析することで、例えば、道路に対する自車両の走行状態や前方車両までの距離を算出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−７７４３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
消失点位置の学習に際しては、例えば、撮影画像データから輝度変化の急峻なエッジを抽出することによって、撮影画像データに映る道路区画線（白線やボッツドッツ等）の領域を推定する。そして、道路区画線に対応するエッジを直線近似して得られる二つの直線の交点位置を算出する。消失点の候補は、例えば、この交点位置の重み付け時間平均により算出される。
【０００５】
消失点の候補に対しては、例えば、過去に学習された消失点位置との比較によって確度評価が行われ、消失点としての確度が低い候補が棄却される。そして、棄却されなかった候補が消失点として採用されて、消失点位置が学習される。学習された消失点位置の情報は、例えば、道路区画線として尤もらしいエッジを推定する際に用いられる。
【０００６】
ところで、消失点位置の学習は、車両の走行中に行われるが、車両点検時には、図５に示すように、車両１００をシャシーダイナモメータ２００に乗せて擬似走行させることがある。このような車両点検時には、車両１００が道路を走行していないのにもかかわらず、消失点位置の学習が行われ、消失点位置の誤学習が生じる可能性がある。例えば、カメラ１１の前方に壁２１０がある場合には、壁２１０の汚れや壁２１０に映った周囲の建造物の影を誤って道路区画線として推定してしまうことにより、消失点位置の誤学習が生じる可能性がある。
【０００７】
本発明は、こうした問題に鑑みなされたものであり、車両の擬似走行時に、消失点位置の誤学習が生じるのを抑えることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、車両に搭載される電子機器であって、カメラと、学習手段と、速度検出手段と、制御手段と、を備える。カメラは、車両前方領域を撮影し、その撮影画像を表す画像データを生成する。学習手段は、このカメラにより生成された画像データを解析し、消失点位置を学習する。制御手段は、速度検出手段により検出された車両の速度が基準速度を超えている状態が所定時間以上継続したことを条件に、学習手段に、消失点位置を学習する動作を開始させる。
【０００９】
車両点検等で車両がシャシーダイナモメータ上で擬似走行されるケースにおいて、車両が長時間擬似走行されることは少ない。一般的には、１分程度でシャシーダイナモメータ上での車両の擬似走行は完了する。
【００１０】
従って、本発明のように、速度検出手段により検出された車両の速度が基準速度を超えている状態が所定時間以上継続したことを条件に、消失点位置の学習動作を学習手段に開始させれば、シャシーダイナモメータ上において車両が擬似走行している状態で、消失位置の学習が行われるのを抑えることができる。よって、本発明によれば、車両の擬似走行時に、消失点位置の学習が行われることが原因で、消失点位置の誤学習が生じるのを抑えることができる。
【００１１】
この電子機器において、学習手段は、画像データに映る道路区画線の推定結果に基づき、消失点位置を学習する構成にすることができる。また、制御手段は、速度検出手段により検出される車両の速度が、基準速度又は基準速度より低い速度によって予め定められた学習動作の禁止速度以下となると、学習手段による学習動作を停止させる構成にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】車両制御システム１の構成を表すブロック図である。
【図２】制御部１７にて実行される複数処理の対応関係を示したブロック図である。
【図３】制御部１７が実行する学習制御処理ＰＲ２を表すフローチャートである。
【図４】制御部１７の動作態様を、車両速度と関連付けて説明したグラフである。
【図５】シャシーダイナモメータ２００上で擬似走行する車両１００の状態を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に本発明の実施例について、図面と共に説明する。但し、本発明は、以下に説明する実施例に限定されるものではなく、種々の態様を採用し得る。
本実施例の車両制御システム１は、図１に示すように、画像解析装置１０と、車両制御装置２０と、車輪速センサ３０と、を備える。この車両制御システム１において、画像解析装置１０、車両制御装置２０及び車輪速センサ３０の夫々は、車内ネットワークに接続され、互いに通信可能な構成にされる。車内ネットワークには、車輪速センサ３０の他、加速度センサ等の車両の走行状態を検出可能な種々のセンサ（図示せず）が、検出値を提供可能に接続される。
【００１４】
画像解析装置１０は、カメラ１１と、通信インタフェース１５と、制御部１７と、を備える。カメラ１１は、この車両制御システム１が構築された自車両の前方領域を撮影することにより、その撮影画像を表す画像データとしての撮影画像データを生成し、これを制御部１７に逐次に入力する。本実施例では、カメラ１１として、単眼カメラを用いるが、ステレオカメラを用いることも可能である。
【００１５】
通信インタフェース１５は、制御部１７に制御されるものであり、車内ネットワークを通じて、車両制御装置２０及び車輪速センサ３０等の通信ノードと双方向通信可能に構成される。
【００１６】
また、制御部１７は、画像解析装置１０を統括制御するものであり、ＣＰＵ１７Ａと、ＲＯＭ１７Ｂ、ＲＡＭ１７Ｃと、を備える。制御部１７では、ＲＯＭ１７Ｂが記憶するプログラムに従ってＣＰＵ１７Ａが各種処理を実行することにより、画像解析装置１０としての各種機能が実現される。ＲＡＭ１７Ｃは、ＣＰＵ１７Ａによるプログラム実行時に作業メモリとして使用される。
【００１７】
付言すると、制御部１７は、ＲＯＭ１７Ｂに記憶されるプログラムに従って、図２に示す消失点学習処理ＰＲ１、学習制御処理ＰＲ２、道路区画線推定処理ＰＲ３、及び、走行状態推定処理ＰＲ４等を実行する。消失点学習処理ＰＲ１は、公知技術に従って、撮影画像データ内の消失点（ＦＯＥ）位置を学習する処理である。学習された消失点位置は、カメラ姿勢を表すパラメータとしてＲＯＭ１７Ｂに記憶される。本実施例のＲＯＭ１７Ｂは、例えば、電気的にデータ書換可能なフラッシュメモリによって構成される。
【００１８】
また、学習制御処理ＰＲ２は、消失点学習処理ＰＲ１の実行を制御する処理である。制御部１７は、学習制御処理ＰＲ２を実行することにより、消失点学習処理ＰＲ１の開始／終了を制御する。
【００１９】
この他、道路区画線推定処理ＰＲ３は、撮影画像データに映る道路区画線の領域を推定する処理である。道路区画線推定処理ＰＲ３では、公知技術に従って、撮影画像データから道路区画線の候補とするエッジを抽出し、これらのエッジの向きと、学習された消失点との位置関係に基づき、自車両が走行する道路の道路区画線として尤もらしいエッジを判別する。これにより、自車両が走行する道路の道路区画線の領域を推定する。消失点が学習されていない場合には、例えば、カメラ１１の設置パラメータから演算される消失点位置を指標に、道路区画線を推定することができる。
【００２０】
上記消失点学習処理ＰＲ１では、この道路区画線推定処理ＰＲ３により推定された道路区画線に基づき、消失点位置の学習を行うことができる。例えば、推定された二つの道路区画線の延長線上に現れる交点を消失点の候補として検出し、検出した候補の位置と、学習済の消失点位置との誤差により、候補が消失点である確度を評価し、誤差が大きく確度が低い場合には、この候補を棄却し、誤差が小さく確度が高い場合には、この候補を消失点に採用して、ＲＯＭ１７Ｂに記憶する消失点位置を学習更新することができる。
【００２１】
この他、走行状態推定処理ＰＲ４は、学習された消失点位置を指標に、撮影画像データを解析して、自車両の道路に対する走行状態や前方車両との位置関係を推定する処理である。この走行状態推定処理ＰＲ４は、公知のものであるので簡単に説明するが、走行状態推定処理ＰＲ４としては、撮影画像データから推定される道路区画線（白線やボッツドッツ等）に基づき、走行車線に対する自車両の向きや位置を推定する処理を一例に挙げることができる。その他、走行状態推定処理ＰＲ４としては、消失点位置を基準に、撮影画像データに映る前方車両を探索して検出したり、検出された前方車両と自車両との位置関係（自車両に対する前方車両の距離等）を推定したりする処理を一例に挙げることができる。
【００２２】
この走行状態推定処理ＰＲ４によって推定された自車両の道路に対する走行状態や前方車両との位置関係に関する情報は、通信インタフェース１５及び車内ネットワークを通じて車両制御装置２０に提供され、車両制御に用いられる。ここでは、用語「車両制御」を、車両内の装置を制御する意味で広義に用いる。車両制御装置２０では、画像解析装置１０から得られた情報に基づく車両制御として、例えば、自車両が道路区画線を横切るように走行している場合や、自車両が前方車両に近づいている場合に、警告音を車両乗員に向けて出力する処理や、前方車両との車間距離を適切なものとするためにブレーキを制御する処理を実行することができる。
【００２３】
ところで、消失点位置の学習値は、道路区画線の推定時や走行状態の推定時に用いられるため、これについての誤学習が生じるのは好ましくない。しかしながら、車両点検時に車両がシャシーダイナモメータ２００上を擬似走行している状況で、消失点位置の学習が行われると、カメラ１１が撮影する自車両前方の壁２１０の汚れや、この壁２１０に映る周囲の建造物の影等によって、消失点位置の誤学習が生じる可能性がある。
【００２４】
そして、このような誤学習によっては、真に正しい消失点位置とは大きく乖離した位置が消失点位置として学習されてしまう可能性がある。このような乖離が生じると、後の学習処理によって学習値を正しい消失点位置に戻すことができない可能性や、戻すのに時間を要する可能性がある。
【００２５】
例えば、道路区画線推定処理ＰＲ３では、消失点位置の学習値を用いるが、誤学習により得られた消失点位置に基づいては、道路区画線として正しいエッジを判別することが難しくなってしまう可能性がある。また、消失点学習処理ＰＲ１にて、正しい消失点を、消失点の候補として検出することができても、この候補の位置が、学習済の消失点位置と乖離していることによって、学習に用いられない可能性がある。
【００２６】
そこで、本実施例では、学習制御処理ＰＲ２として、図３に示す処理を実行することにより、車両がシャシーダイナモメータ２００上を擬似走行している可能性が高い状況下では、消失点学習処理ＰＲ１の実行を開始しないようにしている。
【００２７】
制御部１７は、図３に示す学習制御処理ＰＲ２をイグニションスイッチがオンにされると開始し、この処理をイグニションスイッチがオフになるまで繰り返し実行する。
学習制御処理ＰＲ２を開始すると、制御部１７は、車内ネットワーク及び通信インタフェース１５を通じて得た車輪速センサ３０による車両速度の検出値を、予め設計段階で定められた基準速度と比較し、車両速度の検出値が基準速度を超えているか否かを判断する（Ｓ１１０）。尚、基準速度は、消失点位置の学習を適切に行うことができるか否かといった観点で設計者が定めることができる。消失点位置の学習は、見通しの良い道路で適切に行うことができるので、基準速度としては、例えば、時速５０キロメートル程度を設定することができる。
【００２８】
車両速度の検出値が基準速度を超えていないと判断した場合（Ｓ１１０でＮｏ）、制御部１７は、車両速度の検出値が基準速度を超えるまで、この判断を繰り返し実行し、車両速度の検出値が基準速度を超えていると判断すると（Ｓ１１０でＹｅｓ）、Ｓ１２０に移行して、この時点を原点とした当該時点からの時間計測を開始する（図４参照）。
【００２９】
その後、制御部１７は、Ｓ１２０実行時からの経過時間である計測時間が規定時間を超えているか否かを判断し（Ｓ１３０）、規定時間を超えていないと判断すると（Ｓ１３０でＮｏ）、車輪速センサ３０による車両速度の検出値が、上記基準速度以下に戻ったか否かを判断する（Ｓ１４０）。そして、車両速度の検出値が基準速度以下に戻っていないと判断すると（Ｓ１４０でＮｏ）、計測時間が規定時間を超えるか、車両速度の検出値が基準速度以下に戻るまで、Ｓ１３０，Ｓ１４０の処理を繰り返し実行する。
【００３０】
そして、計測時間が規定時間を超えたと判断すると（Ｓ１３０でＹｅｓ）、制御部１７は、消失点学習処理ＰＲ１を開始する（Ｓ１５０）。一方、計測時間が規定時間を超える前に、車両速度の検出値が基準速度以下に戻ったと判断すると（Ｓ１４０でＹｅｓ）、消失点学習処理ＰＲ１を開始せずに、当該学習制御処理ＰＲ２を一旦終了する。
【００３１】
ここで、上記規定時間について説明する。上記規定時間は、車両点検時における車両のシャシーダイナモメータ２００上での擬似走行時間を考慮して、画像解析装置１０の設計者により定められる。即ち、車両のシャシーダイナモメータ２００上での擬似走行時に、Ｓ１１０で肯定判断がなされた場合でも、この擬似走行時には、Ｓ１３０で肯定判断されないような時間を、上記規定時間に定める。
【００３２】
具体的に、画像解析装置１０の設計者は、車両点検時における車両のシャシーダイナモメータ２００上での擬似走行時間の統計を採り、車両のシャシーダイナモメータ２００上での擬似走行時にＳ１３０で肯定判断される確率が十分小さくなるように、規定時間を定めることができる。例えば、車両点検時におけるシャシーダイナモメータ２００上での擬似走行時間は、１分程度であるため、規定時間としては、２〜３分程度に定めることができる。
【００３３】
このように規定時間を設定すれば、図４に破線で示すように、シャシーダイナモメータ２００上での擬似走行時には、高い確率で車両速度が基準速度を超えてからの経過時間が上記規定時間を超える前に、車両速度が基準速度以下となって、Ｓ１４０で肯定判断されることにより、消失点学習処理が開始されない結果となる。一方、車両が道路上を走行している場合には、高い確率で消失点学習処理が開始される結果となる。
【００３４】
上述した条件でＳ１５０において消失点学習処理ＰＲ１を開始すると、制御部１７は、消失点学習処理ＰＲ１の終了条件が満足されたか否かを判断する（Ｓ１６０）。Ｓ１６０では、車輪速センサ３０から得られる車両速度の検出値が、上記基準速度以下の速度範囲で予め定められた学習終了速度（例えば時速５０キロメートル）以下となったか否かを判断し、車両速度の検出値が学習終了速度以下である場合には、終了条件が満足されたと判断し、車両速度の検出値が学習終了速度より大きい場合には、終了条件が満足されていないと判断することができる。終了条件については、画像解析装置１０の設計者が定めることができる。
【００３５】
そして、終了条件が満足されていないと判断すると（Ｓ１６０でＮｏ）、制御部１７は、終了条件が満足されるまでＳ１６０の判断を繰り返し実行し、終了条件が満足されたと判断すると（Ｓ１６０でＹｅｓ）、Ｓ１５０で開始した消失点学習処理ＰＲ１を終了して（Ｓ１７０）、当該学習制御処理ＰＲ２を一旦終了する。制御部１７は、このような手順で学習制御処理ＰＲ２を繰り返し実行する。
【００３６】
以上、本実施例の車両制御システム１について説明したが、本実施例によれば、カメラ１１により自車両前方領域を撮影し、カメラ１１により生成された撮影画像データを制御部１７により解析して、消失点位置を学習するが、この消失点位置の学習を、車輪速センサ３０による車両速度の検出値が基準速度を超えている状態が所定時間以上継続したことを条件に、開始する（Ｓ１５０）。
【００３７】
車両点検等では、シャシーダイナモメータ上で車両が長時間擬似走行される可能性は低い。従って、本実施例のような条件で、消失点位置の学習を開始すれば、シャシーダイナモメータ上において車両が擬似走行している状態で、消失点位置の学習が行われるのを抑えることができる。よって、本実施例によれば、車両の擬似走行時に消失点位置の誤学習が生じるのを抑えることができ、誤学習によって車両制御や、後の消失点位置の学習に好ましくない影響が生じるのを抑えることができる。
【００３８】
例えば、消失点学習処理ＰＲ１によっては、道路区画線推定処理ＰＲ３により推定された撮影画像データに映る道路区画線の情報に基づき、消失点位置を学習更新し、道路区画線の推定には、学習済の消失点の情報を用いる。従って、消失点位置の誤学習によって、学習された消失点位置が正しい位置から大きくずれると、道路区画線の推定そのものを精度よく行うことができなくなり、消失点位置を正しい値に学習更新するのに時間を要したり、消失点位置を正しい値に学習更新するのが困難な状況になる可能性がある。
【００３９】
本実施例によれば、このような状況の発生を上述した学習動作の制御により抑えることができるので、消失点の情報に基づいて適切な車両制御を実現可能な車両制御システム１を構築することができる。
【００４０】
尚、Ｓ１３０で肯定判断されるようなケースでは、Ｓ１２０で時間計測を開始してからＳ１３０で肯定判断されるまでの期間においても、車両が道路上を走行していると考えられるため、Ｓ１５０で開始する消失点学習処理ＰＲ１では、Ｓ１２０の実行時点からＳ１３０で肯定判断されるまでに得られた撮影画像データから推定された道路区画線の情報も活用して、消失点位置の学習を行うことができる。
【００４１】
最後に、用語間の対応関係について説明する。画像解析装置１０は、車両に搭載される電子機器の一例に対応し、車輪速センサは、速度検出手段の一例に対応する。また、制御部１７が実行する消失点学習処理ＰＲ１は、学習手段によって実現される処理の一例に対応し、制御部１７が実行する学習制御処理ＰＲ２は、制御手段によって実現される処理の一例に対応する。
【符号の説明】
【００４２】
１…車両制御システム、１０…画像解析装置、１１…カメラ、１５…通信インタフェース、１７…制御部、１７Ａ…ＣＰＵ、１７Ｂ…ＲＯＭ、１７Ｃ…ＲＡＭ、２０…車両制御装置、３０…車輪速センサ、１００…車両、２００…シャシーダイナモメータ、２１０…壁
【図１】
2014010636.tif 000003
【図２】
2014010636.tif 000004
【図３】
2014010636.tif 000005
【図４】
2014010636.tif 000006
【図５】
2014010636.tif 000007