(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラを搭載した第１の車両の前方の画像を取得する画像処理装置であって、
前記画像処理装置は、
プロセッサとメモリとを備え、
前記画像から、前記第１の車両の前方に位置する第２の車両の画像である部分画像を検出する車両検出部と、
前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出するために必要な複数のパラメータのうち、前記部分画像と前記画像とから取得できない前記パラメータの有無を判定する状況判定部と、
前記部分画像と前記画像とから前記パラメータを取得し、取得された前記パラメータによって前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出する距離測定部と、を備え、
前記状況判定部が、前記取得できないパラメータが有ると判定した場合、前記距離測定部は、前記状況判定部によって判定された取得できないパラメータ以外の前記パラメータを用いて前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出し、
複数の前記パラメータは、前記画像における前記第１の車両が走行する車線の消失点の位置と、前記画像における前記第２の車両の幅と、前記画像における前記第２の車両の下端の位置と、を含み、
前記距離測定部は、
前記画像から、前記画像における前記消失点の位置を取得する第１の消失点取得部と、
前記部分画像から、前記画像における前記第２の車両の幅を取得する第１の車両幅取得部と、
前記部分画像と前記画像とから、前記画像における第２の車両の下端の位置を推定する下端推定部と、
前記画像において、前記消失点の位置と前記第２の車両の幅と前記下端の位置とに基づいて、前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出する第１の距離算出部と、を有し、
前記状況判定部が、複数の前記パラメータのうち、前記画像における前記第２の車両の下端の位置を取得できないと判定した場合、前記距離測定部は、前記部分画像と前記画像とを取得し、
前記画像処理装置は、複数の車両の幅を、前記メモリに保持し、
前記状況判定部が、前記画像における前記第２の車両の下端の位置を取得できないと判定した場合、前記下端推定部は、
前記メモリに保持された各車両の幅と、前記前方の画像における前記第２の車両の幅と、前記消失点の位置の高さと、前記カメラが設置された地表からの高さとを用いて、前記画像における前記第２の車両の下端が存在する高さを複数算出することによって、前記第２の車両の下端が存在する領域を特定し、
前記特定された領域における輝度に基づいて、前記特定された領域における水平エッジを積算し、前記積算された水平エッジがピーク値となる高さを、前記画像における前記第２の車両の下端の位置として推定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像処理装置は、前記画像における前記第２の車両の下端を取得できないと判定された場合に、取得された前記画像における前記第２の車両の第１の高さと、前記画像における前記第２の車両の下端を取得できると判定された場合に取得された前記画像における前記第２の車両の第２の高さと、を前記メモリに保持し、
前記状況判定部が、前記画像における第２の車両の下端の位置を取得できないと判定した場合、前記下端推定部は、前記第２の高さと前記第１の高さとに基づいて、前記画像における前記第２の車両の下端の位置を推定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像処理装置は、さらに、前記距離測定部である第１の距離測定部とは異なる第２の距離測定部と第３の距離測定部とを備え、
前記第２の距離測定部は、
前記画像から、前記消失点の位置を取得する第２の消失点取得部と、
前記部分画像から、前記画像における前記第２の車両の幅を取得する第２の車両幅取得部と、
前記部分画像と前記画像とから、前記画像における前記第２の車両の下端の位置を取得する第１の下端推定部と、
前記画像において、前記消失点の位置と前記第２の車両の幅と前記下端の位置とに基づいて、前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出する第２の距離算出部と、を有し、
前記第３の距離測定部は、
前記画像から、前記画像における前記消失点の位置を取得する第３の消失点取得部と、
前記部分画像と前記画像とから、前記画像における前記第２の車両の下端の位置を取得
する第２の下端測定部と、
前記画像において、前記消失点の位置と前記第２の車両の下端の位置とに基づいて、前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出する第３の距離算出部と、を有し、
前記状況判定部が、前記パラメータのうち、取得できない前記パラメータがないと判定した場合、前記第２の距離測定部は、前記部分画像と前記画像とを取得し、
前記状況判定部が、前記画像における第２の車両の幅を取得できないと判定した場合、前記第３の距離測定部は、前記部分画像と前記画像とを取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像処理装置は、さらに、複数の車両の幅を、前記メモリに保持し、
第４の距離測定部、を備え、
前記第４の距離測定部は、
前記部分画像から、前記画像における前記第２の車両の幅を取得する第３の車両幅取得部と、
前記メモリに保持された各車両の幅と、前記画像における前記第２の車両の幅とに基づいて、前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出する第４の距離算出部と、を有し、
前記状況判定部が、前記画像における、前記第２の車両の下端の位置及び前記消失点の位置を取得できないと判定した場合、前記第４の距離測定部は、前記部分画像と前記画像とを取得することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の消失点取得部と、前記第２の消失点取得部と、前記第３の消失点取得部とは、同じ又は異なる処理部によって構成され、
前記第１の車両幅取得部と、前記第２の車両幅取得部と、前記第３の車両幅取得部とは、同じ又は異なる処理部によって構成され、
前記第１の下端推定部と、前記第２の下端測定部とは、同じ処理部によって構成されることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
請求項１に記載の前記画像処理装置を有する車両システムであって、
前記車両システムは、前記画像処理装置によって算出された前記第１の車両と第２の車両との距離に基づいて、前記第１の車両と前記第２の車両とが衝突するまでの衝突予測時間を算出する危険度判定部を有し、
前記危険度判定部は、
前記算出された衝突予測時間と所定の閾値とを比較した結果、前記算出された衝突予測時間が前記所定の閾値よりも低い場合、危険度が高いと判定し、前記第２の車両との衝突を回避するための指示を、前記第１の車両に送信することを特徴とする車両システム。
【請求項７】
前記第２の車両との衝突を回避するための指示は、前記第１の車両に警告を報知する指示、又は、前記第１の車両を停止させる指示を含むことを特徴とする請求項６に記載の車両システム。
【請求項８】
カメラを搭載した第１の車両の前方の画像を取得する画像処理装置による画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、プロセッサとメモリとを備え、
前記画像処理方法は、
前記プロセッサが、前記画像から、前記第１の車両の前方の第２の車両の画像である部分画像を検出する車両検出手順と、
前記プロセッサが、前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出するために必要な複数のパラメータのうち、前記部分画像と前記画像とから取得できない前記パラメータの有無を判定する状況判定手順と、
前記プロセッサが、前記部分画像と前記画像とから前記パラメータを取得し、取得された前記パラメータによって前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出する距離測定手順と、を含み、
前記状況判定手順において、取得できない前記パラメータがあると判定された場合、前記距離測定手順は、前記プロセッサが、取得できない前記パラメータ以外の前記パラメータを用いて前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出する手順を含み、  複数の前記パラメータは、前記画像における前記第１の車両が走行する車線の消失点の位置と、前記画像における前記第２の車両の幅と、前記画像における前記第２の車両の下端の位置と、を含み、
前記距離測定手順は、
前記プロセッサが、前記画像から前記消失点の位置を取得する消失点取得手順と、
前記プロセッサが、前記部分画像から、前記画像における前記第２の車両の幅を取得する車両幅取得手順と、
前記プロセッサが、前記部分画像と前記画像とから、前記画像における前記第２の車両の下端の位置を推定する下端推定手順と、
前記プロセッサが、前記画像において、前記消失点の位置と前記第２の車両の幅と下端の位置とに基づいて、前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出する第１の距離算出手順と、
前記状況判定手順によって、前記画像における前記第２の車両の下端の位置を取得できないと判定された場合、前記プロセッサが、前記部分画像と前記画像とを取得する手順と、を含み、
前記画像処理装置は、複数の車両の幅を、前記メモリに保持し、
前記下端推定手順は、前記画像における前記第２の車両の下端の位置を取得できないと、前記状況判定手順によって判定された場合、
前記プロセッサが、各車両の幅と、前記画像における前記第２の車両の幅と、前記消失点の位置の高さと、前記カメラが設置された地表からの高さとを用いて、前記画像における前記第２の車両の下端が存在する高さを複数算出することによって、前記第２の車両の下端が存在する領域を特定する手順と、
前記プロセッサが、前記特定された領域における輝度に基づいて、前記特定された領域における水平エッジを積算し、前記積算された水平エッジがピーク値となる高さを、前記画像における前記第２の車両の下端の位置として推定する手順と、を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
前記画像処理装置は、前記画像における前記第２の車両の下端を取得できないと判定された場合に取得された前記画像における前記第２の車両の第１の高さと、前記画像における前記第２の車両の下端を取得できると判定された場合に取得された前記画像における前記第２の車両の第２の高さと、を前記メモリに保持し、
前記下端推定手順は、前記画像における前記第２の車両の下端の位置を取得できないと、前記状況判定手順によって判定された場合、前記プロセッサが、前記第２の高さと前記第１の高さとに基づいて、前記画像における前記第２の車両の下端の位置を推定する手順を含むことを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記画像処理方法は、さらに、前記距離測定手順である第１の距離測定手順とは異なる第２の距離測定手順と第３の距離測定手順とを含み、
前記第２の距離測定手順は、
前記消失点取得手順と、前記車両幅取得手順と、
前記プロセッサが、前記部分画像と前記画像とから、前記画像における前記第２の車両の下端の位置を取得する下端測定手順と、
前記プロセッサが、前記画像において、前記消失点の位置と前記第２の車両の幅と下端の位置とに基づいて、前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出する第２の距離算出手順と、を有し、
前記第３の距離測定手順は、
前記消失点取得手順と、前記下端測定手順と、
前記プロセッサが、前記画像において、前記消失点の位置と前記下端の位置とに基づいて、前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出する第３の距離算出手順と、を有し、
前記第２の距離測定手順は、前記パラメータのうち取得できない前記パラメータがないと、前記状況判定手順によって判定された場合、前記プロセッサが、前記部分画像と前記画像とを取得する手順を含み、
前記第３の距離測定手順は、前記画像における前記第２の車両の幅を取得できないと、前記状況判定手順によって判定された場合、前記プロセッサが、前記部分画像と前記画像とを取得する手順を含むことを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記画像処理装置は、複数の車両の幅を、前記メモリに保持し、
前記画像処理方法は、さらに、第４の距離測定手順を含み、
前記第４の距離測定手順は、
前記車両幅取得手順と、
前記プロセッサが、前記メモリに保持された各車両の幅と、前記画像における前記第２の車両の幅とに基づいて、前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出する第４の距離算出手順と、
前記画像における、前記第２の車両の下端の位置及び前記消失点の位置を取得できないと、前記状況判定手順によって判定された場合、前記プロセッサが、前記部分画像と前記画像とを取得する手順とを含むことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
第１車両に搭載されたカメラが撮像した画像を取得する画像処理装置であって、
前記画像処理装置は、
前記画像から、前記第１車両の前方に位置する第２車両を検出する車両検出部と、
前記第１車両と前記第２車両との距離を算出し、出力する距離測定部と、を備え、
前記画像処理装置のメモリは、複数の車両の幅を保持し、
前記距離測定部は、
前記画像における前記第２車両の下端位置を検出し、
前記下端位置が検出できた場合には、前記下端位置を用いた第１算出方法により前記距離を算出し、
前記下端位置が検出できなかった場合には、前記第１算出方法とは異なる第２算出方法により前記距離を算出し、
前記画像から、前記画像における消失点の位置を取得し、
前記第２車両が撮像された画像である部分画像から、前記画像における前記第２車両の幅を取得し、
前記画像において、前記消失点の位置と前記第２車両の幅と前記下端の位置とに基づいて、前記距離を算出し、
前記下端位置が検出できなかった場合に前記第２算出方法として、
前記画像上に、前記画像の平均輝度に基づいて、前記下端位置を遮蔽している遮蔽領域を設定し、
前記メモリに保持された各車両の幅と、前記前方の画像における前記第２車両の幅と、前記消失点の位置の高さと、前記カメラが設置された地表からの高さとを用いて、前記画像における前記第２車両の下端が存在する高さを複数算出することによって、前記第２車両の下端が存在する領域を特定し、
前記特定された領域における輝度に基づいて、前記特定された領域における水平エッジを積算し、前記積算された水平エッジがピーク値となる高さを、前記画像における前記第２車両の下端の位置として推定し、
前記推定した下端の位置を用いて前記距離を算出することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に関し、特に、画像を用いて外界を認識する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通事故による死傷者数を低減するため、事故を未然に防ぐ予防安全システムの開発が進められている。予防安全システムは、事故が発生する可能性が高い状況において動作するシステムである。
【０００３】
予防安全システムには、例えば、自車（すなわち、予防安全システムが備わる車両）前方の障害物（車両、歩行者又は二輪車など）と衝突する可能性が生じた場合に、警報によって自車の運転者に注意を促し、さらに、衝突が避けられない状況になった場合に、自動ブレーキによって乗員の被害を軽減するプリクラッシュセーフティシステム等が実用化されている。
【０００４】
こうした予防安全システムを実現する方法には、自車に載せられたカメラ（車載カメラ）によって自車前方を撮影し、撮影された画像から障害物を検出し、検出された障害物との距離を算出する方法が提案されている（例えば、特許文献１〜３参照）。
【０００５】
特許文献１は、自車が走行する車線内に存在する障害物の左右下端のエッジを用いて先行する車両を検出し、検出結果によって、車両の左右端のエッジ実幅を求め、さらに、車間距離を算出する方法を開示する。特許文献２は、エッジ実幅の推定にカルマンフィルタを用いる方法を開示する。特許文献３は、車線実幅と先行車両幅との比を用いて車間距離を算出する方法を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３４３０６４１号公報
【特許文献２】米国特許出願公開第２００７／０１５４０６８号明細書
【特許文献３】特開２００７−３０９７９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１〜３によれば、先行車両のエッジ実幅を求めることによって自車前方を先行する車両と自車との車間距離を算出できる。しかし、特許文献１〜３に開示された車間距離を算出する方法は、全て自車前方の先行車両の下端位置（先行車両のタイヤと道路との設置点）を測定する必要があり、画像上で下端位置を観測できない場合、車間距離を算出できないという課題がある。
【０００８】
例えば、雨天時に先行車両が常にスプラッシュ（タイヤが巻き上げる水しぶき）をあげている場合、画像上で先行車両の下端位置を観測できず、車間距離を算出できない。また、先行車両との車間距離が近くなると、車両端がカメラ画角から外れてしまい、下端位置を観測できないことも課題であった。
【０００９】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、その目的は、天候及び距離によらず好適に車間距離を算出できる外界認識方法、装置、及び、それらを用いた車両システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、カメラを搭載した第１の車両の前方の画像を取得する画像処理装置であって、前記画像処理装置は、プロセッサとメモリとを備え、前記画像から、前記第１の車両の前方に位置する第２の車両の画像である部分画像を検出する車両検出部と、前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出するために必要な複数のパラメータのうち、前記部分画像と前記画像とから取得できない前記パラメータの有無を判定する状況判定部と、前記部分画像と前記画像とから前記パラメータを取得し、取得された前記パラメータによって前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出する距離測定部と、を備え、前記状況判定部が、前記取得できないパラメータが有ると判定した場合、前記距離測定部は、前記状況判定部によって判定された取得できないパラメータ以外の前記パラメータを用いて前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出し、複数の前記パラメータは、前記画像における前記第１の車両が走行する車線の消失点の位置と、前記画像における前記第２の車両の幅と、前記画像における前記第２の車両の下端の位置と、を含み、前記距離測定部は、前記画像から、前記画像における前記消失点の位置を取得する第１の消失点取得部と、前記部分画像から、前記画像における前記第２の車両の幅を取得する第１の車両幅取得部と、前記部分画像と前記画像とから、前記画像における第２の車両の下端の位置を推定する下端推定部と、前記画像において、前記消失点の位置と前記第２の車両の幅と前記下端の位置とに基づいて、前記第１の車両と前記第２の車両との距離を算出する第１の距離算出部と、を有し、前記状況判定部が、複数の前記パラメータのうち、前記画像における前記第２の車両の下端の位置を取得できないと判定した場合、前記距離測定部は、前記部分画像と前記画像とを取得し、前記画像処理装置は、複数の車両の幅を、前記メモリに保持し、前記状況判定部が、前記画像における前記第２の車両の下端の位置を取得できないと判定した場合、前記下端推定部は、前記メモリに保持された各車両の幅と、前記前方の画像における前記第２の車両の幅と、前記消失点の位置の高さと、前記カメラが設置された地表からの高さとを用いて、前記画像における前記第２の車両の下端が存在する高さを複数算出することによって、前記第２の車両の下端が存在する領域を特定し、前記特定された領域における輝度に基づいて、前記特定された領域における水平エッジを積算し、前記積算された水平エッジがピーク値となる高さを、前記画像における前記第２の車両の下端の位置として推定する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の一実施形態によると、天候又は距離によらず好適に車間距離を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施形態の外界認識装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態の車線及び消失点を示す説明図である。
【図３】本発明の第１の実施形態の画像上の車幅（ｗ）を示す説明図である。
【図４】本発明の第１の実施形態の外界認識装置の処理を示すフローチャートである。
【図５Ａ】本発明の第１の実施形態の下端遮蔽判定部による下端の遮蔽を判定する処理の概要を示す説明図である。
【図５Ｂ】本発明の第１の実施形態の車両下端推定部による車両下端位置（ｂｙ＾）を推定する処理の概要を示す説明図である。
【図６】本発明の第１の実施形態の車両下端測定部及び車両下端推定部の処理を示すフローチャートである。
【図７Ａ】本発明の第２の実施形態の先行車両の車両下端位置（ｂｙ＾）を推定するために検出される領域を示す説明図である。
【図７Ｂ】本発明の第２の実施形態の推定された先行車両の車両下端位置（ｂｙ＾）を示す説明図である。
【図８】本発明の第２の実施形態の車両下端測定部及び車両下端推定部の処理を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第３の実施形態の外界認識装置を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第３の実施形態の第１の距離測定部を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第３の実施形態の第２の距離測定部を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第３の実施形態の第３の距離測定部を示すブロック図である。
【図１３】本発明の第３の実施形態の第４の距離測定部を示すブロック図である。
【図１４】本発明の第３の実施形態の外界認識装置の処理を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の第４の実施形態の車両システムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明は、車間距離を算出するために必要な情報が取得できるか否かに従って、車間距離の算出手順を変更する。
【００１４】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態の外界認識装置１００を示すブロック図である。
【００１５】
図１に示す外界認識装置１００は、車線検出部１０１、消失点測定部１０２、車両検出部１０３、車両幅測定部１０４、下端遮蔽判定部１０５、車両下端測定部１０６、車両下端推定部１０７、実車幅測定部１０８、及び、距離測定部１０９を備える。
【００１６】
外界認識装置１００は、少なくとも一つのプロセッサ、及び、メモリを備える。前述の外界認識装置１００に備わる各機能部は、プロセッサを備えるハードウェアによって各々実装されてもよい。また、少なくとも一つのプロセッサが各機能部に対応するプログラムを実行することによって、外界認識装置１００に備わる各機能部が実装されてもよい。
【００１７】
また、外界認識装置１００に備わる各機能部は、ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせたモジュールによって実装されてもよい。また、外界認識装置１００の各機能部は、相互に接続されてもよく、複数の機能部が、一つのハードウェアによって実装されてもよい。
【００１８】
本実施形態の外界認識装置１００は、自動車に備えられる。本実施形態において、外界認識装置１００が備えられた自動車を自車と記載し、自車の走行方向に、走行又は停止している車両を先行車両と記載する。
【００１９】
自車には、先行車両を撮影するためのカメラが備えられる。外界認識装置１００は、自車に備えられたカメラによって自車の前方を撮影された画像を、カメラから入力される。
【００２０】
車線検出部１０１は、自車に備えられるカメラによって撮影された画像中の車線２０１、及び、車線２０２を検出する。
【００２１】
図２は、本発明の第１の実施形態の車線及び消失点を示す説明図である。
【００２２】
図２は、自車から先行車両３０１を撮影した画像を示す。画像には、先行車両３０１と、自車及び先行車両３０１が走行する車線のうち左の車線２０１、右の車線２０２、及び、二つの車線によって示される領域である自車線領域２０３が、含まれる。自車線領域２０３は、自車及び先行車両３０１が走行する路面を示す。
【００２３】
車線２０１及び車線２０２は、自車線領域２０３の端である。車線２０１及び車線２０２を、延伸及び交差させることによって消失点２０４のｘ座標及びｙ座標（ｖｘ、ｖｙ）が検出される。
【００２４】
車線検出部１０１は、自車線領域２０３と、自車線領域２０３の端である車線２０１及び車線２０２とを検出する。そして、カメラによって撮影された画像と、検出された車線２０１及び車線２０２を示す値（例えば、角度、長さ、及び、画像における座標等）とを、消失点測定部１０２に入力する。
【００２５】
消失点測定部１０２は、車線検出部１０１によって入力された車線２０１及び車線２０２を示す値に基づいて、車線２０１及び車線２０２を延伸及び交差させることによって消失点２０４の位置（例えば、座標等）を検出する。そして、カメラによって撮影された画像と、消失点２０４のｙ座標（ｖｙ）とを実車幅測定部１０８に入力する。
【００２６】
なお、本実施形態の画像において、横方向をｘ座標、縦方向をｙ座標と記載する。
【００２７】
車両検出部１０３は、後述する手順によって画像中の先行車両３０１の位置を検出する。そして、検出された先行車両３０１の位置と、カメラによって撮影された画像とを、車両幅測定部１０４に入力する。先行車両３０１の位置は、画像上の領域であり、画像の座標によって示されてもよいし、座標と画像上の大きさによって示されてもよい。
【００２８】
図３は、本発明の第１の実施形態の画像上の車幅（ｗ）を示す説明図である。
【００２９】
自車に備えられたカメラによって撮影された画像には、先行車両３０１のｘ座標上の左端（ｌｘ）及び右端（ｒｘ）が含まれる。
【００３０】
車両幅測定部１０４は、車両検出部１０３によって入力された先行車両３０１の位置に基づいて、先行車両３０１のｘ座標における左右端位置（ｌｘ、ｒｘ）を測定する。そして、測定された左右端位置の差を算出することによって車幅（ｗ）を算出し、算出された車幅（ｗ）を実車幅測定部１０８に入力する。
【００３１】
下端遮蔽判定部１０５は、車両検出部１０３によって入力された先行車両３０１の下端が、遮蔽されているか否かを判定する。
【００３２】
先行車両３０１の下端に遮蔽がない場合、下端遮蔽判定部１０５は、カメラによって撮影された画像と、先行車両３０１の位置と、を車両下端測定部１０６に入力する。車両下端測定部１０６は、下端遮蔽判定部１０５によって入力された先行車両３０１の位置に基づいて、車両下端位置（ｂｙ）を測定する。車両下端位置（ｂｙ）は、カメラによって撮影された画像のｙ座標によって示される。車両下端測定部１０６は、測定された車両下端位置（ｂｙ）を、実車幅測定部１０８に入力する。
【００３３】
先行車両３０１の下端に遮蔽がある場合、下端遮蔽判定部１０５は、カメラによって撮影された画像と、先行車両３０１の位置と、を車両下端推定部１０７に入力する。車両下端推定部１０７は、下端遮蔽判定部１０５によって入力された先行車両３０１の位置に基づいて、車両下端位置（ｂｙ＾）を推定する。車両下端推定部１０７は、推定された車両下端位置（ｂｙ＾）を、実車幅測定部１０８に入力する。
【００３４】
実車幅測定部１０８は、消失点測定部１０２によって入力された消失点２０４のｙ座標（ｖｙ）、車両幅測定部１０４によって入力された画像上の車幅（ｗ）、及び、車両下端測定部１０６によって入力された車両下端位置（ｂｙ）又は車両下端推定部１０７によって入力された車両下端位置（ｂｙ＾）を用いて、実車幅（Ｗ）を測定する。そして、測定された実車幅（Ｗ）と、画像上の車幅（ｗ）とを距離測定部１０９に入力する。
【００３５】
距離測定部１０９は、入力された画像上の車幅（ｗ）及び実車幅（Ｗ）を用いて車間距離（Ｚ）を算出する。そして、算出された車間距離（Ｚ）を含む信号を出力する。
【００３６】
前述の各機能部の処理内容の詳細は、図４〜図８を用いて後述する。
【００３７】
図４は、本発明の第１の実施形態の外界認識装置１００の処理を示すフローチャートである。
【００３８】
車線検出部１０１は、カメラによって撮影された画像を入力された場合、従来の車線逸脱警報システムなどにおいて用いられる方法を用い、入力された画像から、車線２０１、車線２０２及び自車線領域２０３を検出する（Ｓ４００１）。車線２０１、車線２０２及び自車線領域２０３を検出する方法には、例えば、画像を二値化することによって路面上の車線を検出する方法等がある。
【００３９】
車線検出部１０１は、Ｓ４００１において、単一フレーム、すなわち、一つの画像に基づいて車線２０１等を検出するだけでなく、過去フレーム、すなわち、過去に撮影された複数の画像に基づいて画像中の路面を追跡し、これによって、車線２０１等を検出してもよい。
【００４０】
Ｓ４００１の後、消失点測定部１０２は、車線検出部１０１によって検出された車線２０１及び車線２０２を延伸し、延伸された車線２０１と車線２０２との交点を求めることによって消失点２０４の位置（ｖｘ、ｖｙ）を検出する（Ｓ４００２）。
【００４１】
車両検出部１０３は、カメラによって撮影された画像を入力された場合、あらかじめ保持していた車両の背面パターンを用い、入力された画像に含まれる先行車両３０１の位置を検出する（Ｓ４００３）。そして、車両検出部１０３は、検出された先行車両３０１の位置と、カメラによって撮影された画像とを車両幅測定部１０４及び下端遮蔽判定部１０５に入力する。
【００４２】
なお、車両検出部１０３は、ＡｄａＢｏｏｓｔ、又は、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）などの機械学習方法によって生成された画像パターンを有する車両識別器を、事前に備えてもよい。そして、車両識別器は車両の背面パターンを有してもよい。
【００４３】
そして、車両検出部１０３は、Ｓ４００３において、車両識別器に画像を入力し、車両識別器に画像内を走査させることによって、車両識別器から先行車両３０１の位置を取得してもよい。そして、これによって、先行車両３０１を検出してもよい。
【００４４】
車両検出部１０３は、単一フレームに基づいて先行車両３０１を検出するだけでなく、過去フレームに基づいて画像中の先行車両３０１を追跡することによって、先行車両３０１を検出してもよい。
【００４５】
Ｓ４００３の後、車両幅測定部１０４は、検出された先行車両３０１の位置の垂直エッジを用い、先行車両３０１の左右端位置（ｌｘ、ｒｘ）を測定する。そして、測定された左右端位置（ｌｘ、ｒｘ）の差を算出することによって、画像上の車幅（ｗ）を算出する（Ｓ４００４）。
【００４６】
例えば、車両幅測定部１０４は、Ｓ４００４において、先行車両３０１の垂直エッジを縦方向に積算し、積算された結果がピークとなる位置を、サブピクセル精度によって抽出する。これによって、先行車両３０１の二つの端のｘ座標（左右端位置）を検出する。
【００４７】
同様に、車両下端測定部１０６は、水平エッジを横方向に積算することによって、車両下端位置（ｂｙ）を測定する。また、車両下端推定部１０７は、後述する方法によって車両下端位置（ｂｙ＾）を推定する（Ｓ４００５）。Ｓ４００５については図５Ａ、図５Ｂ及び図６を用いて後述する。車両下端測定部１０６は、測定された車両下端位置（ｂｙ）を実車幅測定部１０８に入力する。車両下端推定部１０７は、推定された車両下端位置（ｂｙ＾）を実車幅測定部１０８に入力する。
【００４８】
実車幅測定部１０８は、消失点測定部１０２によって入力された消失点２０４のｙ座標（ｖｙ）と、車両幅測定部１０４によって入力された画像上の車幅（ｗ）と、車両下端測定部１０６によって入力された車両下端位置（ｂｙ）と、式（１）とによって実車幅（Ｗ）を算出する（Ｓ４００６）。また、実車幅測定部１０８は、車両下端推定部１０７によって車両下端位置（ｂｙ＾）を入力された場合、車両下端位置（ｂｙ＾）を車両下端位置（ｂｙ）として、式（１）を用いて実車幅（Ｗ）を算出する。
【００４９】
【数１】
0005907700.tif 000002
【００５０】
ここで、高さＨｃは、自車に備えられたカメラの、地表からの高さであり、管理者等によって外界認識装置１００にあらかじめ与えられる値である。車両下端位置（ｂｙ）と消失点２０４のｙ座標（ｖｙ）との差は、高さＨｃに相当する。このため、画像上の地表からの高さ（ｂｙ−ｖｙ）を実空間上の地表からの高さＨｃに変換することができる。この特性を利用して実車幅（Ｗ）を、式（１）を用いて算出する。
【００５１】
Ｓ４００６の後、距離測定部１０９は、前記測定された画像上の車幅（ｗ）及び実車幅（Ｗ）を用い、式（２）によって車間距離（Ｚ）を算出する（Ｓ４００７）。ここで、ｆは焦点距離であり、管理者等によって外界認識装置１００にあらかじめ与えられる値である。
【００５２】
【数２】
0005907700.tif 000003
【００５３】
図５Ａ、図５Ｂ及び図６を用いて、前述のステップＳ４００５の詳細を説明する。
【００５４】
図５Ａは、本発明の第１の実施形態の下端遮蔽判定部１０５による下端の遮蔽を判定する処理の概要を示す説明図である。
【００５５】
図５Ａは、スプラッシュ５０１及び遮蔽判定領域５０２を示す。スプラッシュ５０１は、先行車両３０１の下端を遮蔽する。スプラッシュ５０１は、一般的に白い領域（輝度が高く、分散が低い領域）である。また、遮蔽判定領域５０２は、先行車両３０１の下端が存在していると推定される領域である。
【００５６】
ステップＳ４００５において、下端遮蔽判定部１０５は、先行車両３０１の下端が遮蔽されているか否かを、スプラッシュ５０１を検出することによって判定する。具体的には、スプラッシュ５０１が検出された場合、先行車両３０１の下端が遮蔽されていると判定する。
【００５７】
下端が遮蔽されていないと下端遮蔽判定部１０５によって判定された場合、車両下端測定部１０６が車両下端位置（ｂｙ）を測定する。下端が遮蔽されていると下端遮蔽判定部１０５によって判定された場合、車両下端推定部１０７が車両下端位置（ｂｙ＾）を推定する。
【００５８】
図５Ｂは、本発明の第１の実施形態の車両下端推定部１０７による車両下端位置（ｂｙ＾）を推定する処理の概要を示す説明図である。
【００５９】
図５Ｂは、先行車両３０１の下端があると推定される下端存在領域５０３を示す。下端存在領域５０３は、先行車両の車の高さが車幅に比べて最も小さい場合の下端位置ｂｙ＾（ｓｍａｌｌ）と、先行車両の車の高さが車幅に比べて最も大きい場合の下端位置ｂｙ＾（ｂｉｇ）との間の領域である。また、下端位置ｂｙ＾（ｍｅｄ）は、下端位置ｂｙ＾（ｓｍａｌｌ）と下端位置ｂｙ＾（ｂｉｇ）との間の高さである。
【００６０】
車両下端推定部１０７は、下端存在領域５０３において、先行車両３０１の車両下端位置（ｂｙ＾）を推定する。
【００６１】
図６は、本発明の第１の実施形態の車両下端測定部１０６及び車両下端推定部１０７の処理を示すフローチャートである。
【００６２】
下端遮蔽判定部１０５は、図６に示すＳ６００１及びＳ６００２において、車両検出部１０３によって入力された先行車両３０１の位置と、カメラによって撮影された画像とに基づいて、先行車両３０１の下端が遮蔽されているか否かを判定する。
【００６３】
まず、下端遮蔽判定部１０５は、先行車両３０１の位置の下部に、図５Ａに示すような遮蔽判定領域５０２を設定する（Ｓ６００１）。遮蔽判定領域５０２は、過去の統計情報等からあらかじめ大きさを算出された領域であり、下端遮蔽判定部１０５は、遮蔽判定領域５０２となる領域の大きさをあらかじめ保持する。
【００６４】
Ｓ６００１の後、下端遮蔽判定部１０５は、設定された遮蔽判定領域５０２内における画像の平均輝度及び分散を算出する。そして、算出された平均輝度が閾値以上かつ分散が閾値以下（すなわち、より明るく白い画像）であるか否かを判定する（Ｓ６００２）。
【００６５】
算出された平均輝度が閾値以上かつ分散が閾値以下である場合、下端遮蔽判定部１０５は、先行車両３０１の下部にはスプラッシュ５０１があり、先行車両３０１の下端が遮蔽されていると判定する。そして、下端遮蔽判定部１０５は、先行車両３０１の位置と、カメラによって撮影された画像とを、車両下端推定部１０７に入力する。
【００６６】
算出された平均輝度が閾値より下、又は、分散が閾値より上である場合、下端遮蔽判定部１０５は、先行車両３０１の下部にスプラッシュ５０１はなく、先行車両３０１の下端が遮蔽されていないと判定する。そして、下端遮蔽判定部１０５は、先行車両３０１の位置と、カメラによって撮影された画像とを、車両下端測定部１０６に入力する。
【００６７】
車両下端測定部１０６は、下端遮蔽判定部１０５によって先行車両３０１の位置と画像とを入力された場合、先行車両３０１下部の水平エッジを検出する（Ｓ６００３）。車両下端測定部１０６は、前述の通り、積算された水平エッジのピーク値を求めることによって、先行車両３０１下部の水平エッジを検出する。Ｓ６００３の後、車両下端測定部１０６は、Ｓ６００３において検出された水平エッジのｙ座標を、車両下端位置（ｂｙ）として、サブピクセル精度によって測定する（Ｓ６００４）。
【００６８】
そして、車両下端測定部１０６は、Ｓ６００４において、測定された車両下端位置（ｂｙ）を、実車幅測定部１０８に入力する。
【００６９】
車両下端推定部１０７は、下端遮蔽判定部１０５によって先行車両３０１の位置と、カメラによって撮影された画像とを入力された場合、仮の実車幅（Ｗ＾）を用いて、先行車両３０１の下端が存在しうる下端存在領域５０３を生成する（Ｓ６００５）。仮の実車幅（Ｗ＾）は、車両下端推定部１０７が備えるメモリによって保持されてもよいし、外界認識装置１００が備えるメモリによって保持され、車両下端推定部１０７が必要に応じて読み出してもよい。
【００７０】
仮の実車幅（Ｗ＾）は、過去に測定された先行車両３０１の実車幅の集合である。仮の実車幅（Ｗ＾）は、実車幅測定部１０８によって算出された実車幅（Ｗ）を蓄積することによって生成されてもよいし、管理者によって入力されてもよい。
【００７１】
仮の実車幅（Ｗ＾）には、過去の統計情報等から算出された様々な車の車幅が格納される。第１の実施形態において、仮の実車幅（Ｗ＾）には、最も小さな車の仮の実車幅（ｓｍａｌｌ）、中間の大きさの仮の実車幅（ｍｅｄｉｕｍ）、及び、大きな車の仮の実車幅（ｂｉｇ）が含まれる。車両下端推定部１０７は、Ｓ６００５において、仮の実車幅（Ｗ＾）から、最も小さな車の仮の実車幅（ｓｍａｌｌ）、中間の大きさの仮の実車幅（ｍｅｄｉｕｍ）、及び、最も大きな車の仮の実車幅（ｂｉｇ）を取得する。
【００７２】
車両下端推定部１０７は、Ｓ６００５において、まず画像上の車幅（ｗ）と仮の実車幅（Ｗ＾）とから式（３）によって推定下端位置ｂｙ＾を算出する。
【００７３】
【数３】
0005907700.tif 000004
【００７４】
Ｓ６００５において、車両下端推定部１０７は、式（３）と仮の実車幅（ｓｍａｌｌ）とによって、推定下端位置ｂｙ＾（ｓｍａｌｌ）を算出し、式（３）と仮の実車幅（ｍｅｄｉｕｍ）とによって、推定下端位置ｂｙ＾（ｍｅｄ）を算出し、式（３）と仮の実車幅（ｂｉｇ）とによって、推定下端位置ｂｙ＾（ｂｉｇ）を算出する。
【００７５】
そして、車両下端推定部１０７は、Ｓ６００５において、推定下端位置ｂｙ＾（ｓｍａｌｌ）と、推定下端位置ｂｙ＾（ｂｉｇ）と、先行車両３０１の画像上の実車幅（ｗ）とが囲む領域を生成することによって、下端存在領域５０３を生成する。
【００７６】
Ｓ６００５の後、車両下端推定部１０７は、下端存在領域５０３における輝度分布を算出することによって、先行車両３０１の車両下端位置（ｂｙ＾）を推定する（Ｓ６００６）。例えば、下端存在領域５０３における水平エッジを積算し、積算された水平エッジがピーク値となるｙ座標を、車両下端位置（ｂｙ＾）とする。
【００７７】
また例えば、車両下端推定部１０７は、ベイズの定理等の確率を用いた算出方法によって、車両下端位置（ｂｙ＾）を推定してもよい。具体的には、Ｓ６００６において車両下端推定部１０７は、仮の実車幅（Ｗ＾）から算出された任意の事前確率（正規分布、一様分布など）をあらかじめ保持しておく。そして、下端存在領域５０３の輝度分布を取得し、取得された輝度分布に基づいて車両下端位置（ｂｙ＾）の事後確率の期待値を算出することによって、車両下端位置（ｂｙ＾）を推定してもよい。
【００７８】
車両下端推定部１０７は、Ｓ６００６において、推定された車両下端位置（ｂｙ＾）を、実車幅測定部１０８に入力する。
【００７９】
第１の実施形態によれば、車両下端が観測困難な悪天候時、又は、接近時においても、好適に実車幅を推定することができる。また、実車幅を推定した後、画像上の車幅（ｗ）と実車幅（Ｗ）の比を用い、車間距離（Ｚ）を測定するため、ピッチング又は地形変化などによる車両上下方向の揺れの影響を受けずに車間距離測定が可能となる。また、一般に、カメラが設置された高さ（Ｈｃ）＜実車幅（Ｗ）であるため、画像上のカメラの高さ（ｂｙ−ｖｙ）とカメラが設置された高さ（Ｈｃ）との比を用いて車間距離（Ｚ）を測定するよりも、安定した車間距離測定が可能となる。
【００８０】
（第２の実施形態）
以下、本発明の第２の実施形態を説明する。前述の第１の実施形態の車両下端推定部１０７は、仮の実車幅（Ｗ＾）を用いることによって車両下端位置（ｂｙ＾）を推定した。第２の実施形態の車両下端推定部１０７は、車両識別器に保持される画像上の高さの学習データを用いることによって車両下端位置（ｂｙ＾）を推定する。
【００８１】
なお、第２の実施形態に係る外界認識装置１００の構成要素のうち、第１の実施形態に係る外界認識装置１００の機能部及び処理等と同じものには同じ符号を付す。
【００８２】
第２の実施形態の車両識別器は、第１の実施形態と同様に、機械学習方法によって生成された画像パターンを保持する。ただし、第２の実施形態の車両識別器は、過去の統計情報等から算出された様々な車の画像上の高さを保持する。
【００８３】
第２の実施形態において外界認識装置１００は、先行車両３０１の下端が遮蔽されているか否かに従って、車両識別器に二種類の学習データを保持する。すなわち、外界認識装置１００は、先行車両３０１の下端が遮蔽されていない場合の学習データによって生成された第１の学習データと、先行車両３０１の下端が遮蔽された場合の学習データによって生成された第２の学習データとを保持する。
【００８４】
なお、外界認識装置１００は、車両識別器が学習データごとに分割された、第１の車両識別器及び第２の車両識別器を備えてもよい。また、第２の実施形態の車両識別器は、第２の実施形態の車両検出部１０３に含まれ、車両識別器の学習データを、車両検出部１０３が有するメモリに保持してもよい。
【００８５】
図７Ａは、本発明の第２の実施形態の先行車両３０１の車両下端位置（ｂｙ＾）を推定するために検出される領域を示す説明図である。
【００８６】
先行車両３０１の下端が遮蔽されている場合、先行車両３０１の背面のうち車両検出部１０３によって検出される領域は、領域８０１である。また、先行車両３０１の下端が遮蔽されている場合、先行車両３０１の背面のうち遮蔽されていると推定される領域は、領域８０２である。
【００８７】
以下の説明において、領域８０１の画像上の高さをαピクセルと記載し、領域８０２の画像上の高さをβピクセルと記載する。先行車両３０１の画像上の高さは、α＋βピクセルである。
【００８８】
車両検出部１０３によって先行車両３０１の位置が検出され、下端遮蔽判定部１０５によって車両の下端が遮蔽されていないと判定された場合、車両識別器に、先行車両３０１の画像上の高さ（α＋βピクセル）が第１の学習データとして蓄積される。また、下端遮蔽判定部１０５によって車両の下端が遮蔽されていると判定された場合、車両識別器に、先行車両の領域８０１の画像上の高さ（αピクセル）が第２の学習データとして蓄積される。
【００８９】
すなわち、本実施形態の車両識別器は、第１の学習データと第２の学習データとの比率を算出することによって、領域８０１の画像上の高さαピクセルから領域８０２の画像上の高さβピクセルを算出することができる。
【００９０】
なお、車両検出部１０３が車両識別器を含む場合、車両検出部１０３は、下端遮蔽判定部１０５の判定結果を取得してもよい。
【００９１】
図７Ｂは、本発明の第２の実施形態の推定された先行車両３０１の車両下端位置（ｂｙ＾）を示す説明図である。
【００９２】
図７Ａに示すβピクセルを算出することによって、車両検出部１０３が領域８０３のみを検出した場合においても、車両下端推定部１０７は、車両下端位置（ｂｙ＾）を推定することができる。
【００９３】
図８は、本発明の第２の実施形態の車両下端測定部１０６及び車両下端推定部１０７の処理Ｓ４００５を示すフローチャートである。
【００９４】
第２の実施形態の外界認識装置１００も、第１の実施形態と同じく、図４に示す処理を実行する。第２の実施形態のＳ４００５は、第１の実施形態のＳ４００５と異なる処理を含む。
【００９５】
第２の実施形態の外界認識装置１００も、第１の実施形態のＳ６００１〜Ｓ６００４を行う。第２の実施形態のＳ６００２において、遮蔽判定領域５０２の平均輝度が閾値より下、又は、分散が閾値より上であると判定され、下端遮蔽判定部１０５が先行車両３０１の位置と、カメラによって撮影された画像とを車両下端推定部１０７に入力する場合、車両下端推定部１０７は、Ｓ７００５を実行する。
【００９６】
Ｓ６００２の後、車両下端推定部１０７は、下端遮蔽判定部１０５によって先行車両３０１の位置と、カメラによって撮影された画像とを入力された場合、車両識別器に先行車両３０１の位置の情報を入力する。すなわち、車両下端推定部１０７は、車両識別器に領域８０１の位置を入力する。車両識別器は、領域８０１の位置を入力された場合、領域８０１の画像上の高さからβピクセルを算出する。そして、領域８０１の下端位置のｙ座標とβピクセルとを、車両下端推定部１０７に出力する。
【００９７】
そして、車両下端推定部１０７は、例えば、領域８０１の下端位置のｙ座標からβピクセルを減算することによって、車両下端位置（ｂｙ＾）を算出する。車両下端推定部１０７は、車両下端位置（ｂｙ＾）を、実車幅測定部１０８に入力する（Ｓ７００５）。
【００９８】
このように、車両識別器が二つの学習データを保持することによって、先行車両３０１の下端が遮蔽される状況においても、好適に先行車両３０１と自車との距離（Ｚ）を検出することが可能となる。車両検出部１０３は、これら二種類の車両識別器を用いて画像を走査することによって、先行車両３０１を検出することができる。さらに、第２の学習データが出力する領域８０１の高さαピクセルは、βピクセルを含まないが、学習データを蓄積することによって、αとβとの比率が学習時に既知となる。
【００９９】
第２の実施形態における車両下端推定部１０７は、車両下端の水平エッジの輝度分布を測定しない。このため、強いスプラッシュなどによって車両下端が完全に測定できない場合において、車両下端推定部１０７は、車両下端位置（ｂｙ＾）を推定することができる。また、先行車両３０１と自車との距離（Ｚ）が極めて近く下端位置が完全に測定できない場合においても、車両下端位置（ｂｙ＾）を推定することができる。また、車両識別器が出力する下端位置に対して既知のオフセット（β）を加算（又は減算）するのみによって車両下端位置（ｂｙ＾）を推定することができる。このため、第２の実施形態によれば、車両下端推定部１０７による計算量を大幅に低減できる。
【０１００】
（第３の実施形態）
以下、本発明の第３の実施形態を示す。前述の第１の実施形態及び第２の実施形態は、先行車両３０１の下端が遮蔽される場合に、状況に従って好適に距離（Ｚ）を測定した。第３の実施形態は、さらに様々な状況下（車両下端遮蔽、左右端遮蔽、及び、車線検出不可など）においても好適に距離（Ｚ）を測定する。
【０１０１】
なお、第３の実施形態に係る外界認識装置９００の構成要素のうち、第１の実施形態に係る外界認識装置１００の機能部及び処理等と同じものには同じ符号を付す。
【０１０２】
図９は、本発明の第３の実施形態の外界認識装置９００を示すブロック図である。
【０１０３】
外界認識装置９００は、車両検出部１０３、状況判定部９０１、状況適応測距部９０２、及び、距離統合算出部９０３を備える。
【０１０４】
外界認識装置１００は、少なくとも一つのプロセッサ、及び、メモリを備える。前述の外界認識装置９００の各機能部は、プロセッサを備えるハードウェアによって各々実装されてもよい。また、少なくとも一つのプロセッサが各機能部に対応するプログラムを実行することによって、外界認識装置９００に備わる各機能部が実装されてもよい。
【０１０５】
また、外界認識装置９００に備わる各機能部は、ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせたモジュールであってもよい。また、外界認識装置９００の各機能部は、相互に接続されてもよく、複数の機能部が、一つのハードウェアによって実装されてもよい。
【０１０６】
第３の実施形態の車両検出部１０３は、前述の第１の実施形態における車両検出部１０３と同じ方法によって画像中の先行車両３０１を検出する。
【０１０７】
状況判定部９０１は、先行車両３０１と自車との距離（Ｚ）を算出するために必要な値の取得状況（車両下端遮蔽、左右端遮蔽、又は、車線検出不可など）を判定する。状況判定部９０１は、第１の実施形態の下端遮蔽判定部１０５と同じく、先行車両３０１の下端がスプラッシュ等によって遮蔽されているか否かを判定する。さらに、状況判定部９０１は、先行車両３０１の下端が遮蔽されているか否かを判定する手順と同様な手順を用いて、先行車両３０１の左右が遮蔽されているか否かを判定する。
【０１０８】
さらに、状況判定部９０１は、第１の実施形態の車線検出部１０１と同じ手順によって、車線２０１及び車線２０２を検出する。そして、車線２０１及び車線２０２を検出できない場合、状況判定部９０１は、消失点を測定できないと判定する。
【０１０９】
状況適応測距部９０２は、状況判定部９０１によって判定された状況に従って、距離（Ｚ）を好適に測定する。状況適応測距部９０２は、複数の方法によって距離（Ｚ）を算出する複数の距離測定部を有する。
【０１１０】
図９に示す状況適応測距部９０２は、１〜Ｎ個（Ｎは自然数）の距離測定部を有する。状況適応測距部９０２は、距離（Ｚ）を算出する方法の数に従って、距離測定部を有する。
【０１１１】
距離統合算出部９０３は、状況適応測距部９０２によって出力される１〜Ｎ個の距離を選択する。または、平均値算出、中央値算出、最大値算出、又は、最小値算出などによって、１〜Ｎ個の距離を統合する。これによって、状況判定部９０１によって判定された状況に従って、最も精度の高い距離（Ｚ）を測定する。
【０１１２】
後述する図１０〜図１３において、状況適応測距部９０２が有する第１〜第４の距離測定部の例を示す。
【０１１３】
図１０は、本発明の第３の実施形態の第１の距離測定部１０００を示すブロック図である。
【０１１４】
第１の距離測定部１０００は、消失点２０４のｙ軸（ｖｙ）と画像上の車幅（ｗ）と車両下端位置（ｂｙ）とが測定できる場合に適した距離測定部である。
【０１１５】
第１の距離測定部１０００は、車線検出部１０１、消失点測定部１０２、車両幅測定部１０４、車両下端測定部１０６、実車幅測定部１０８、及び、距離測定部１０９を有する。第１の距離測定部１０００は、第１の実施形態の外界認識装置１００が有する複数の機能部から、車両検出部１０３、下端遮蔽判定部１０５、及び車両下端推定部１０７を除いた機能部と同じである。これは、状況判定部９０１において、車両下端位置（ｂｙ）が測定できると判定されているためである。
【０１１６】
図１１は、本発明の第３の実施形態の第２の距離測定部１１００を示すブロック図である。
【０１１７】
第２の距離測定部１１００は、車両下端位置（ｂｙ）が測定できない場合に適した距離測定部である。
【０１１８】
第２の距離測定部１１００は、車線検出部１０１、消失点測定部１０２、車両幅測定部１０４、車両下端推定部１０７、実車幅測定部１０８、及び、距離測定部１０９を有する。第２の距離測定部１１００は、第１の実施形態の外界認識装置１００が有する複数の機能部から、車両検出部１０３、下端遮蔽判定部１０５、及び車両下端測定部１０６を除いた機能部と同じである。これは、状況判定部９０１において、車両下端位置（ｂｙ）が測定できないと判定されているためである。
【０１１９】
図１２は、本発明の第３の実施形態の第３の距離測定部１２００を示すブロック図である。
【０１２０】
第３の距離測定部１２００は、画像上の車幅（ｗ）が測定できない場合に適した距離測定部である。
【０１２１】
第３の距離測定部１２００は、車線検出部１０１、消失点測定部１０２、車両下端測定部１０６、及び、下端距離測定部１２０１を有する。第３の距離測定部１２００は、第１の実施形態の外界認識装置１００が有する複数の機能部から、車両検出部１０３、車両幅測定部１０４、下端遮蔽判定部１０５、車両下端推定部１０７、実車幅測定部１０８、及び距離測定部１０９を除いた機能部と同じである。これは、状況判定部９０１において、車両下端位置（ｂｙ）が測定できないと判定されているためである。
【０１２２】
図１３は、本発明の第３の実施形態の第４の距離測定部１３００を示すブロック図である。
【０１２３】
第４の距離測定部１３００は、消失点及び車両下端位置（ｂｙ）が測定できない状況、又は、既に実車幅（Ｗ）が確定した状況に適した距離測定部である。
【０１２４】
なお、状況適応測距部９０２は、第５の距離測定部を有してもよい。第５の距離測定部は、過去に測定された距離（Ｚ）を蓄積し、蓄積された距離（Ｚ）と距離（Ｚ）が測定された時刻とを用いて、先行車両３０１と自車との速度の差を算出する。そして、算出された速度の差から、新たな車間距離（Ｚ＾）を推定する。第５の距離測定部は、図示しない。
【０１２５】
また、状況適応測距部９０２は、第３の距離測定部１２００の車両下端測定部１０６が、車両下端推定部１０７に替った第６の距離測定部を有してもよい。第６の距離測定部は、図示しない。
【０１２６】
さらに、状況適応測距部９０２に含まれる各距離測定部は、相互に接続されてもよく、複数の距離測定部によって、一つの機能部が用いられてもよい。例えば、一つの消失点測定部１０２を、第１の距離測定部１０００、第２の距離測定部１１００、及び、第３の距離測定部１２００が用いてもよい。
【０１２７】
状況適応測距部９０２における処理の詳細を、図１４に示す。
【０１２８】
図１４は、本発明の第３の実施形態の外界認識装置９００の処理を示すフローチャートである。
【０１２９】
車両検出部１０３は、先行車両３０１の背面パターンを用いて先行車両３０１の画像上の位置を検出し、検出された先行車両３０１の位置を状況判定部９０１に入力する（Ｓ１４００１）。車両検出部１０３によるＳ１４００１の処理は、第１の実施形態のＳ４００３の処理と同じである。
【０１３０】
Ｓ１４００１の後、状況判定部９０１は、検出された先行車両３０１の実車幅（Ｗ）が確定済みか否かを判定する（Ｓ１４００２）。実車幅（Ｗ）が確定済みとは、例えば、実車幅（Ｗ）が図１４に示す処理によって一定期間の間、複数回算出され、複数回算出された実車幅（Ｗ）によって、時系列的に最適値が定められた状態を示す。この場合、初めて先行車両３０１を検出した場合における実車幅（Ｗ）は、確定済みではない。
【０１３１】
Ｓ１４００２において、実車幅が確定済みではないと判定された場合、状況判定部９０１は、画像上の車幅（ｗ）を測定できるか否かを判定する（Ｓ１４０１０）。具体的には、状況判定部９０１は、先行車両３０１の左右が遮蔽されている場合、画像上の車幅（ｗ）を測定できないと判定する。
【０１３２】
例えば、状況判定部９０１は、Ｓ１４０１０において、先行車両３０１の左右の一定領域の平均輝度が閾値以上かつ分散が閾値以下である場合、先行車両３０１の左右が遮蔽されており、画像上の車幅（ｗ）を測定できないと判定する。
【０１３３】
Ｓ１４０１０において、画像上の車幅（ｗ）を測定できると判定された場合、状況判定部９０１は、消失点２０４を測定できるか否かを判定する（Ｓ１４０１１）。具体的には、状況判定部９０１は、車線２０１及び車線２０２を検出でき、車線２０１及び車線２０２が交差した点を検出できる場合、消失点２０４を測定できると判定する。車線２０１及び車線２０２を検出する方法は、第１の実施形態のＳ４００１及びＳ４００２において用いられた方法と同じである。
【０１３４】
Ｓ１４０１１において、消失点２０４を測定できると判定された場合、状況判定部９０１は、車両下端位置（ｂｙ）を測定できるか否かを判定する（Ｓ１４０１２）。具体的には、状況判定部９０１は、先行車両３０１の下端が遮蔽されているか否かを判定することによって、車両下端位置（ｂｙ）を測定できるか否かを判定する。
【０１３５】
例えば、状況判定部９０１は、Ｓ１４０１２において、先行車両３０１の遮蔽判定領域５０２の平均輝度が閾値以上かつ分散が閾値以下である場合、先行車両３０１の下部が遮蔽されており、車両下端位置（ｂｙ）を測定できないと判定する。車両下端位置（ｂｙ）を測定できるか否かを判定する方法は、第１の実施形態のＳ６００２と同じである。
【０１３６】
Ｓ１４０１２において、車両下端位置（ｂｙ）を測定できると判定された場合、状況判定部９０１は、カメラによって撮影された画像と、先行車両３０１の位置とを第１の距離測定部１０００に入力する。
【０１３７】
第１の距離測定部１０００は、画像を入力された場合、車線検出部１０１、消失点測定部１０２、車両幅測定部１０４、車両下端測定部１０６によって、消失点２０４のｙ軸（ｖｙ）、画像上の車幅（ｗ）、及び車両下端位置（ｖｙ）を測定する。そして、測定された消失点２０４のｙ軸（ｖｙ）、画像上の車幅（ｗ）、及び車両下端位置（ｖｙ）は、第１の距離測定部１０００の実車幅測定部１０８に入力される。
【０１３８】
そして、第１の距離測定部１０００の実車幅測定部１０８は、測定された消失点２０４のｙ軸（ｖｙ）、画像上の車幅（ｗ）、及び車両下端位置（ｖｙ）と、前述の式（１）とを用いて実車幅（Ｗ）を算出する（Ｓ１４０１４）。
【０１３９】
なお、Ｓ１４０１４における第１の距離測定部１０００の実車幅測定部１０８は、一定期間において算出された複数の実車幅（Ｗ）を蓄積し、蓄積された複数の実車幅（Ｗ）の、例えば平均値を算出することによって実車幅（Ｗ）を確定してもよい。
【０１４０】
Ｓ１４０１４の後、第１の距離測定部１０００の距離測定部１０９は、実車幅測定部１０８によって入力された実車幅（Ｗ）と、画像上の車幅（ｗ）と、焦点距離ｆと、式（２）とを用いて車間距離（Ｚ）を算出する（Ｓ１４０１５）。焦点距離ｆは、外界認識装置９００によってあらかじめ保持される。
【０１４１】
Ｓ１４０１２において車両下端位置（ｂｙ）を測定できないと判定された場合、状況判定部９０１は、カメラによって撮影された画像と、先行車両３０１の位置とを第２の距離測定部１１００に入力する。そして、第２の距離測定部１１００は、先行車両３０１の位置と画像とを入力された場合、車線検出部１０１、消失点測定部１０２、及び車両幅測定部１０４によって、消失点２０４のｙ軸（ｖｙ）、及び画像上の車幅（ｗ）を測定し、車両下端推定部１０７によって車両下端位置（ｂｙ＾）を推定する（Ｓ１４０１３）。
【０１４２】
第２の距離測定部１１００の車両下端推定部１０７による車両下端位置（ｂｙ＾）の推定方法は、第１の実施形態のＳ６００５及びＳ６００６と同じ方法を用いてもよい。また、９００の車両検出部１０３が車両識別器を有し、車両識別器と第２の距離測定部１１００とが接続されている場合、第２の実施形態のＳ７００５と同じ方法を用いてもよい。
【０１４３】
Ｓ１４０１３の後、消失点２０４のｙ軸（ｖｙ）、画像上の車幅（ｗ）、及び車両下端位置（ｖｙ）は、第２の距離測定部１１００の実車幅測定部１０８に入力される。そして、第２の距離測定部１１００の実車幅測定部１０８によって、Ｓ１４０１４が実行される。
【０１４４】
Ｓ１４０１４の結果、第２の距離測定部１１００の実車幅測定部１０８によって、実車幅（Ｗ）が、第２の距離測定部１１００の距離測定部１０９に入力される。そして、第２の距離測定部１１００の距離測定部１０９によって、Ｓ１４０１５が実行される。
【０１４５】
Ｓ１４０１１において消失点２０４を測定できないと判定された場合、状況判定部９０１は、カメラによって撮影された画像と、先行車両３０１の位置とを第４の距離測定部１３００に入力する。
【０１４６】
第４の距離測定部１３００に画像と先行車両３０１の位置とが入力された場合、第４の距離測定部の車両幅測定部１０４は、算出された画像上の車両幅（ｗ）を距離測定部１０９に入力する。また、第４の距離測定部の実車幅設定部１３０１は、仮の実車幅（Ｗ＾）を距離測定部１０９に入力する（Ｓ１４０１６）。第４の距離測定部の車両幅測定部１０４は、Ｓ１４０１６において、第１の実施形態のＳ４００４と同じ方法によって、画像上の車両幅（ｗ）を算出する。
【０１４７】
また、第４の距離測定部の実車幅設定部１３０１は、あらかじめ仮の実車幅（Ｗ＾）を保持する。
【０１４８】
実車幅設定部１３０１は、例えば、仮の実車幅（Ｗ＾）として、大型車両、普通車両及び小型車両などの車の種類による、実車幅を保持する。仮の実車幅（Ｗ＾）は、管理者によってあらかじめ入力されてもよい。また、実車幅設定部１３０１は、９００に備わるすべての実車幅測定部１０８によって算出された実車幅（Ｗ）を蓄積し、蓄積された実車幅（Ｗ）に、管理者が車の種類を指定することによって、仮の実車幅（Ｗ＾）をあらかじめ生成してもよい。
【０１４９】
例えば、Ｓ１４０１６において実車幅設定部１３０１は、入力された先行車両３０１の位置に基づいて、先行車両３０１の背面画像の縦及び横の比率を算出する。そして、算出された比率に基づいて、おおまかな車の種類を求める。なお、実車幅設定部１３０１は、背面画像の縦及び横の比率と、車の種類とを対応付けた情報を、保持してもよい。そして、実車幅設定部１３０１は、求められた車の種類に従って、仮の実車幅（Ｗ＾）を距離測定部１０９に入力する。
【０１５０】
Ｓ１４０１６の後、距離測定部１０９は、入力された画像上の車両幅（ｗ）と、仮の実車幅（Ｗ＾）と、焦点距離ｆと、式（４）とを用いて、車間距離（Ｚ）を算出する（Ｓ１４０１７）。
【０１５１】
【数４】
0005907700.tif 000005
【０１５２】
Ｓ１４０１０において画像上の車幅（ｗ）を測定できないと判定された場合、状況判定部９０１は、消失点２０４と車両下端位置（ｂｙ）との両方を測定できるか否かを判定する（Ｓ１４０１８）。Ｓ１４０１８において状況判定部９０１は、第１の実施形態のＳ４００１及びＳ４００２の方法を用いて消失点２０４を検出し、第１の実施形態のＳ６００１及びＳ６００２の方法を用いて車両下端位置（ｂｙ）を検出した場合、消失点２０４と車両下端位置（ｂｙ）との両方を測定できると判定する。
【０１５３】
Ｓ１４０１８において、消失点２０４と車両下端位置（ｂｙ）との両方を測定でき、かつ、車幅（ｗ）のみを測定できないと判定された場合、状況判定部９０１は、カメラによって撮影された画像と先行車両３０１の位置とを、第３の距離測定部１２００に入力する。
【０１５４】
第３の距離測定部１２００は、画像を入力された場合、車線検出部１０１、消失点測定部１０２及び車両下端測定部１０６によって、消失点２０４のｙ軸（ｖｙ）と車両下端位置（ｂｙ）とを測定する。そして、第３の距離測定部１２００の下端距離測定部１２０１は、測定された消失点２０４のｙ軸（ｖｙ）及び車両下端位置（ｂｙ）と、焦点距離ｆと、カメラが設置された高さＨｃと、式（５）とによって、車間距離（Ｚ）を算出する（Ｓ１４０１９）。
【０１５５】
【数５】
0005907700.tif 000006
【０１５６】
Ｓ１４０１８において、消失点２０４と車両下端位置（ｂｙ）との少なくともいずれか一方を測定できないと判定した場合、状況判定部９０１は、第５の距離測定部に過去フレームから車間距離（Ｚ＾）を推定する指示を入力する（Ｓ１４０２０）。車間距離（Ｚ＾）を推定する旨の指示を入力された場合、第５の距離測定部は、状況判定部９０１からの指示に従って、過去に撮影されたフレームと、過去に測定された車間距離（Ｚ）とから、新たな車間距離（Ｚ＾）を推定する。そして、第５の距離測定部は、推定された車間距離（Ｚ＾）を、車間距離（Ｚ）として出力する。
【０１５７】
Ｓ１４００２において実車幅（Ｗ）が確定済みであると判定された場合、状況判定部９０１は、Ｓ１４０１０と同じく、画像上の車幅（ｗ）を測定できるか否かを判定する（Ｓ１４００３）。
【０１５８】
Ｓ１４００３において画像上の車幅（ｗ）を測定できると判定された場合、状況判定部９０１は、カメラによって撮影された画像と、実車幅（Ｗ）と、先行車両３０１の画像上の位置とを第４の距離測定部１３００に出力する。第４の距離測定部１３００の実車幅設定部１３０１は、仮の実車幅（Ｗ＾）に実車幅（Ｗ）を蓄積し、かつ、距離測定部１０９に実車幅（Ｗ）を出力する。
【０１５９】
また、車両幅測定部１０４は、入力された先行車両３０１の画像上の位置に基づいて、画像上の車両幅（ｗ）を測定し、測定された画像上の車両幅（ｗ）を距離測定部１０９に出力する。第４の距離測定部１３００の距離測定部１０９は、実車幅（Ｗ）と画像上の車両幅（ｗ）と式（２）とによって、車間距離（Ｚ）を算出し、算出された車間距離（Ｚ）を出力する（Ｓ１４００４）。
【０１６０】
Ｓ１４００３において画像上の車幅（ｗ）を測定できないと判定された場合、状況判定部９０１は、Ｓ１４０１１と同じく、消失点２０４を測定できるか否かを判定する（Ｓ１４００５）。Ｓ１４００５において消失点２０４を測定できると判定された場合、状況判定部９０１は、車両下端位置（ｂｙ）を測定できるか否かを判定する（Ｓ１４００６）。
【０１６１】
Ｓ１４００６において車両下端位置（ｂｙ）を測定できると判定された場合、状況判定部９０１は、カメラによって撮影された画像と、先行車両３０１の位置とを第３の距離測定部１２００に入力する。そして、第３の距離測定部１２００は、前述のＳ１４０１９と同じく、車間距離（Ｚ）を算出し、算出された車間距離（Ｚ）を出力する（Ｓ１４００８）。
【０１６２】
Ｓ１４００６において車両下端位置（ｂｙ）を測定できないと判定された場合、状況判定部９０１は、カメラによって撮影された画像と、先行車両３０１の位置とを第６の距離測定部に入力する。第６の距離測定部は、前述のとおり、第３の距離測定部１２００の車両下端測定部１０６を車両下端推定部１０７に置き換えた機能部である。
【０１６３】
第６の距離測定部の車両下端推定部１０７は、画像と、先行車両３０１の位置とを入力された場合、前述のＳ１４０１３と同じく、車両下端位置（ｂｙ＾）を推定する。そして、第６の距離測定部の下端距離測定部１２０１に推定された車両下端位置（ｂｙ＾）を入力する。また、第６の距離距離測定部の車線検出部１０１及び消失点測定部１０２は、消失点のｙ座標（ｖｙ）を測定し、第６の距離測定部の下端距離測定部１２０１に測定された消失点のｙ座標（ｖｙ）を入力する。
【０１６４】
第６の距離測定部の下端距離測定部１２０１は、前述のＳ１４０１９と同じく、消失点のｙ座標（ｖｙ）と、車両下端位置（ｂｙ＾）と、カメラが設置された高さＨｃと、焦点距離ｆと、式（５）とを用いて、車間距離（Ｚ）を算出する。そして、算出された車間距離（Ｚ）を出力する。なお、第６の距離測定部の下端距離測定部１２０１は、入力された車両下端位置（ｂｙ＾）を車両下端位置（ｂｙ）として、式（５）を用いて車間距離（Ｚ）を算出する。
【０１６５】
Ｓ１４０１１において消失点のｙ座標（ｖｙ）が測定されないと判定された場合、状況判定部９０１は、第５の距離測定部に過去フレームから距離（Ｚ）を推定する指示を入力する（Ｓ１４００９）。
【０１６６】
前述の図１４の処理は、状況判定部９０１が状況適応測距部９０２が有する一つの距離測定部を選択し、距離統合算出部９０３に一つの距離（Ｚ）が入力される処理に相当する。しかし、状況判定部９０１が、状況適応測距部９０２が有する複数の距離測定部を選択し、距離統合算出部９０３に複数の距離（Ｚ）が入力されてもよい。そして、距離統合算出部９０３は、複数の距離（Ｚ）の、平均値を算出したり、中央値を算出したり、最大値又は最小値を算出したりすることによって、統合処理を行ってもよい。
【０１６７】
例えば、消失点２０４のｙ軸（ｖｙ）、画像上の車幅（ｗ）、及び、車両下端位置（ｂｙ）の全てを測定できる場合、第１の距離測定部１０００、第３の距離測定部１２００、及び第４の距離測定部１３００によって複数の距離（Ｚ）を算出する。そして、距離統合算出部９０３がそれら複数の距離（Ｚ）の中央値を算出することによって、より精度の高い頑健な距離（Ｚ）を算出できる。
【０１６８】
前述の第３の実施形態によれば、車両下端遮蔽、左右端遮蔽、及び、車線有無など様々な状況判定を判定する手順と、複数の距離測定手順とを備えることによって、様々な状況において最も精度の高い距離（Ｚ）を測定できる。
【０１６９】
（第４の実施形態）
第４の実施形態は、前述の第１の実施形態、第２の実施形態、又は、第３の実施形態を車両システムに適用した実施形態である。第４の実施形態に係る外界認識装置の構成要素のうち、第１の実施形態、第２の実施形態、又は、第３の実施形態に係る外界認識装置の機能部及び処理等と同じものには同じ符号を付す。
【０１７０】
図１５は、本発明の第４の実施形態の車両システムを示すブロック図である。
【０１７１】
第４の実施形態の車両システムは、自車に備えられるシステムである。第４の実施形態の車両システムは、カメラ１５０１、スピーカー１５０２、走行制御装置１５０３、及び、車両用外界認識装置１５００を備える。
【０１７２】
カメラ１５０１は、自車前方を撮影するためのカメラである。カメラ１５０１は、単眼カメラに限らず、ステレオカメラでもよい。
【０１７３】
スピーカー１５０２は、自車の室内に備えられ、そして、音声を出力する。走行制御装置１５０３は、自車の走行を制御する。
【０１７４】
車両用外界認識装置１５００は、自車の外界を認識する装置である。車両用外界認識装置１５００は、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１５０４と、メモリ１５０５と、プロセッサ１５０６と、外界認識装置１００又は外界認識装置９００とを備える。入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１５０４は、画像データ、及び、音声データ等を含むデータの入出力を行う。メモリ１５０５には、プログラム及びデータがプロセッサ１５０６によって読み出される。
【０１７５】
プロセッサ１５０６は、各種演算を実行する、例えばＣＰＵ等の処理部である。プロセッサ１５０６は、衝突危険度判定部１５０７を有する。衝突危険度判定部１５０７は、プロセッサ１５０６がプログラムを実行することによって実装されてもよいし、物理的なハードウェアによって実装されてもよい。
【０１７６】
車両用外界認識装置１５００は、第１の実施形態若しくは第２の実施形態の外界認識装置１００、又は、第３の実施形態の外界認識装置９００を備える。以下の説明において、車両用外界認識装置１５００は、外界認識装置１００を備えるが、外界認識装置１００又は外界認識装置９００のいずれを備えてもよい。
【０１７７】
また、プロセッサ１５０６がプログラムを実行することによって、外界認識装置１００が有する各機能部が実装されてもよい。
【０１７８】
カメラ１５０１は、先行車両３０１を含む画像を撮影し、撮影された画像を車両用外界認識装置１５００に入力する。車両用外界認識装置１５００の入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１５０４は、カメラ１５０１から入力された画像をメモリ１５０５に格納する。なお、カメラ１５０１は、画像を車両用外界認識装置１５００に入力した旨をプロセッサ１５０６に通知してもよい。
【０１７９】
プロセッサ１５０６は、カメラ１５０１から画像が車両用外界認識装置１５００に入力された旨の通知を受信した場合、又は、定期的に、メモリ１５０５に格納された画像を参照する。そして、プロセッサ１５０６は、参照した画像を外界認識装置１００に入力する。外界認識装置１００は、第１の実施形態の外界認識装置１００と同じ手順によって、先行車両３０１と自車との距離（Ｚ）を出力する。そして、出力された距離（Ｚ）は、衝突危険度判定部１５０７に入力される。
【０１８０】
衝突危険度判定部１５０７は、距離（Ｚ）を入力された場合、距離（Ｚ）と式（６）と相対速度ｖｚ（Ｚの微分）によって衝突予測時間（ＴＴＣ：Ｔｉｍｅ  Ｔｏ  Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）を算出する。
【０１８１】
【数６】
0005907700.tif 000007
【０１８２】
そして、衝突危険度判定部１５０７は、算出された衝突予測期間と管理者等によって予め与えられた閾値とを比較し、比較の結果に基づいて危険度を判定する。例えば、算出された衝突予測時間が閾値よりも短い場合、危険度が高いと判定する。ここで、衝突危険度判定部１５０７は、複数の閾値と衝突予測時間とを比較することによって、危険度が低い、危険度が高い、又は、危険度が非常に高いなど、段階的に危険度を判定してもよい。
【０１８３】
判定の結果、危険度が高く、例えば、自車が先行車両３０１に追突する可能性が高いと判定された場合、衝突危険度判定部１５０７は、スピーカー１５０２に警報音を出力させる指示をスピーカー１５０２に送信する。また、衝突危険度判定部１５０７は、警告音又は音声などの音声データをスピーカー１５０２に送信してもよい。
【０１８４】
また、危険度が非常に高く、例えば、自車が先行車両３０１に間もなく追突すると判定された場合、衝突危険度判定部１５０７は、走行制御装置１５０３に自車のブレーキをかけさせるため、走行制御装置１４０３に自車を停止させる指示を送信する。
【０１８５】
前述の第４の実施形態によれば、車両用外界認識装置１５００によって衝突予測時間を算出し、算出された衝突予測時間に基づいて、危険度を判定する。そして、危険と判定されたタイミングにおいて、警報を鳴らす衝突警告システムを実現することができ、ドライバーの運転支援が可能となる。
【０１８６】
また、第４の実施形態の車両用外界認識装置１５００は、衝突予測時間を算出することによって、極めて危険と判定されたタイミングにおいてブレーキをかけるプリクラッシュシステムを実現することができる。これによって、ドライバーの運転支援及び衝突の際の被害軽減が可能となる。
【０１８７】
なお、本発明は、前述の各実施の形態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更が可能である。例えば、前述の実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることが可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除又は置換をすることが可能である。
【０１８８】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路等のハードウェアによって実現されてもよい。また、各構成、機能等の機能を実現するソフトウェアで実現する場合を主に説明したが、各機能を実現するプログラム、データ、ファイル等の情報は、メモリのみならず、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体におくことができるし、必要に応じて無線ネットワーク等を介してダウンロード、インストールすることも可能である。
【符号の説明】
【０１８９】
１００、９００  外界認識装置
１０１  車線検出部
１０２  消失点測定部
１０３  車両検出部
１０４  車両幅測定部
１０５  下端遮蔽判定部
１０６  車両下端測定部
１０７  車両下端推定部
１０８  実車幅測定部
１０９  距離測定部
２０１、２０２  車線
２０３  自車線領域
２０４  消失点
３０１、８０１  車両
５０１  スプラッシュ
５０２  遮蔽判定領域
５０３  下端存在領域
８０２  車両下端
９０１  状況判定部
９０２  状況適応測距部
９０３  距離統合算出部
１０００  第１の距離測定部
１１００  第２の距離測定部
１２００  第３の距離測定部
１２０１  下端距離測定部
１３００  第４の距離測定部
１３０１  実車幅設定部
１５００  車両用外界認識装置
１５０１  カメラ
１５０２  スピーカー
１５０３  走行制御装置
１５０４  入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース
１５０５  メモリ
１５０６  プロセッサ
１５０７  衝突危険度判定部
【図１】
0005907700.tif 000008
【図２】
0005907700.tif 000009
【図３】
0005907700.tif 000010
【図４】
0005907700.tif 000011
【図５Ａ】
0005907700.tif 000012
【図５Ｂ】
0005907700.tif 000013
【図６】
0005907700.tif 000014
【図７Ａ】
0005907700.tif 000015
【図７Ｂ】
0005907700.tif 000016
【図８】
0005907700.tif 000017
【図９】
0005907700.tif 000018
【図１０】
0005907700.tif 000019
【図１１】
0005907700.tif 000020
【図１２】
0005907700.tif 000021
【図１３】
0005907700.tif 000022
【図１４】
0005907700.tif 000023
【図１５】
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