(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両後方を撮像する撮像手段と、
自車両の後側方に所定の検出領域を設定する検出領域設定手段と、
前記撮像手段により得られた撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段と、
前記画像変換手段により得られた異なる時刻の鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせし、当該位置合わせされた鳥瞰視画像の差分画像上の、立体物が倒れこむ方向に沿った複数の線ごとに、当該線上において所定の差分を示す画素数をカウントし、前記各線と基準線との交点と前記各線上のカウント数とを対応付け、前記各交点の位置に応じて前記カウント数を座標面上にプロットすることで差分波形情報を生成し、当該差分波形情報に基づいて、前記検出領域内に存在する立体物を検出する立体物検出手段と、
前記立体物検出手段による前記立体物の検出結果に基づいて、前記立体物が路外に存在する路外立体物であるか否かを判断し、前記路外立体物を検出している状態から前記路外立体物を検出していない状態へと変化した場合に、自車両が走行している道路の車線数が増加したと判断する車線数増加判断手段と、
自車両が車線変更しているか否かを判断する車線変更判断手段と、を備え、
前記検出領域設定手段は、自車両が車線変更しておらず、かつ、前記車線数増加判断手段により自車両が走行している道路の車線数が増加したと判断された場合に、前記検出領域を車幅方向に広げることを特徴とする立体物検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の立体物検出装置であって、
前記立体物検出手段により繰り返し検出された前記差分波形情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された異なる時刻の前記差分波形情報に基づいて、前記立体物の移動速度のバラツキ度合を検出するバラツキ度合検出手段とを、さらに備え、
前記車線数増加判断手段は、前記立体物の移動速度のバラツキ度合が高い状態から、前記立体物の移動速度のバラツキ度合が低い状態へと変化した場合に、前記路外立体物を検出している状態から前記路外立体物を検出していない状態へと変化したと判断し、自車両が走行している道路の車線数が増加したと判断することを特徴とする立体物検出装置。
【請求項３】
自車両後方を撮像する撮像手段と、
自車両の後側方に所定の検出領域を設定する検出領域設定手段と、
前記撮像手段により得られた撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段と、
前記画像変換手段により得られた鳥瞰視画像からエッジ情報を検出し、当該エッジ情報に基づいて、前記検出領域内に存在する立体物を検出する立体物検出手段と、
前記立体物検出手段による前記立体物の検出結果に基づいて、前記立体物が路外に存在する路外立体物であるか否かを判断し、前記路外立体物を検出している状態から前記路外立体物を検出していない状態へと変化した場合に、自車両が走行している道路の車線数が増加したと判断する車線数増加判断手段と、
自車両が車線変更しているか否かを判断する車線変更判断手段と、を備え、
前記検出領域設定手段は、自車両が車線変更しておらず、かつ、前記車線数増加判断手段により自車両が走行している道路の車線数が増加したと判断された場合に、前記検出領域を車幅方向に広げることを特徴とする立体物検出装置。
【請求項４】
請求項３に記載の立体物検出装置であって、
前記立体物検出手段により繰り返し検出された前記エッジ情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された異なる時刻の前記エッジ情報に基づいて、前記立体物の移動速度のバラツキ度合を検出するバラツキ度合検出手段とを、さらに備え、
前記車線数増加判断手段は、前記立体物の移動速度のバラツキ度合が高い状態から、前記立体物の移動速度のバラツキ度合が低い状態へと変化した場合に、前記路外立体物を検出している状態から前記路外立体物を検出していない状態へと変化したと判断し、自車両が走行している道路の車線数が増加したと判断することを特徴とする立体物検出装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
前記検出領域設定手段は、前記検出領域を車幅方向に広げた後に、自車両が所定距離を走行した場合に、前記検出領域を車幅方向に狭めることを特徴とする立体物検出装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
前記検出領域設定手段は、前記検出領域を車幅方向に広げた後に、所定時間が経過した場合に、前記検出領域を車幅方向に狭めることを特徴とする立体物検出装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
前記検出領域設定手段は、前記検出領域を第１の速度で車幅方向に広げるとともに、前記検出領域を車幅方向に広げた後に、前記検出領域を前記第１の速度よりも遅い第２の速度で車幅方向に狭めることを特徴とする立体物検出装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
自車両が走行する道路の路肩から自車両までの車幅方向における距離を検出する距離検出手段をさらに備え、
前記検出領域設定手段は、前記距離検出手段により検出された前記道路の路肩から自車両までの車幅方向の距離に応じて、前記検出領域を車幅方向に広げることを特徴とする立体物検出装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
自車両の車速情報を取得する車速情報取得手段をさらに備え、
前記検出領域設定手段は、自車両の車速が所定速度以下である場合に、前記検出領域を車幅方向に広げないことを特徴とする立体物検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、立体物検出装置に関するものである。
本出願は、２０１２年３月２日に出願された日本国特許出願の特願２０１２−０４６６１６に基づく優先権を主張するものであり、文献の参照による組み込みが認められる指定国については、上記の出願に記載された内容を参照により本出願に組み込み、本出願の記載の一部とする。
【背景技術】
【０００２】
従来より、異なる時刻に撮像された２枚の撮像画像を鳥瞰視画像に変換し、変換した２枚の鳥瞰視画像の差分に基づいて、障害物を検出する技術が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２２７６４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
自車両の後側方を走行している他車両を検出するために、自車両の後側方に所定の検出領域を設定し、当該検出領域に存在する障害物（他車両）を検出する場合に、高速道路などの合流地点においては、自車両と、自車両が走行している道路に合流しようとしている自車両の後側方を走行する他車両との距離が離れている為、他車両を検出できない場合があった。【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、隣接車両を適切に検出できる立体物検出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、自車両が走行している道路の車線数が増加したか否かを判断し、自車両が走行している道路の車線数が増加したと判断した場合に、検出領域を車幅方向に広げることで、上記課題を解決する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、自車両が走行している道路の車線数が増加したと判断した場合に、自車両が合流地点を走行していると判断し、検出領域を車幅方向に広げることで、たとえ自車両と他車両との距離が離れている場合でも、自車両の後側方を走行する他車両を適切に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、立体物検出装置を搭載した車両の概略構成図である。
【図２】図２は、図１の車両の走行状態を示す平面図である。
【図３】図３は、計算機の詳細を示すブロック図である。
【図４】図４は、位置合わせ部の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は車両の移動状態を示す平面図、（ｂ）は位置合わせの概要を示す画像である。
【図５】図５は、立体物検出部による差分波形の生成の様子を示す概略図である。
【図６】図６は、立体物検出部によって分割される小領域を示す図である。
【図７】図７は、立体物検出部により得られるヒストグラムの一例を示す図である。
【図８】図８は、立体物検出部による重み付けを示す図である。
【図９】図９は、立体物検出部により得られるヒストグラムの他の例を示す図である。
【図１０】図１０は、路外判定部による移動候補量の算出方法を説明するための図である。
【図１１】図１１は、移動候補量をカウントして生成されたヒストグラムの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、路外判定部による非検出対象物の判定方法を説明するための図である。
【図１３】図１３は、カウント値の増減を説明するための図である。
【図１４】図１４は、検出領域設定部による検出領域の設定方法を説明するための図である。
【図１５】図１５は、速度バラツキ度合いと検出領域の車幅方向における大きさとの関係の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、第１実施形態に係る隣接車両検出処理を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、本実施形態に係る検出領域設定処理を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、ステップＳ２０１に示す周期物判定処理を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、ステップＳ２０３に示す非検出対象物判定処理を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、第２実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。
【図２１】図２１は、車両の走行状態を示す図であり、（ａ）は検出領域等の位置関係を示す平面図、（ｂ）は実空間における検出領域等の位置関係を示す斜視図である。
【図２２】図２２は、第２実施形態に係る輝度差算出部の動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図、（ｂ）は実空間における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。
【図２３】図２３は、第２実施形態に係る輝度差算出部の詳細な動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における検出領域を示す図、（ｂ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。
【図２４】図２４は、エッジ検出動作を説明するための画像例を示す図である。
【図２５】図２５は、エッジ線とエッジ線上の輝度分布を示す図であり、（ａ）は検出領域に立体物（隣接車両）が存在している場合の輝度分布を示す図、（ｂ）は検出領域に立体物が存在しない場合の輝度分布を示す図である。
【図２６】図２６は、第２実施形態に係る隣接車両検出方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
≪第１実施形態≫
図１は、本実施形態に係る立体物検出装置１を搭載した車両の概略構成図である。本実施形態に係る立体物検出装置１は、自車両Ｖ１が車線変更する際に接触の可能性がある隣接車線に存在する他車両（以下、隣接車両Ｖ２ともいう）を検出することを目的とする。本実施形態に係る立体物検出装置１は、図１に示すように、カメラ１０と、車速センサ２０と、計算機３０とを備える。
【００１０】
カメラ１０は、図１に示すように、自車両Ｖ１の後方における高さｈの箇所において、光軸が水平から下向きに角度θとなるように車両Ｖ１に取り付けられている。カメラ１０は、この位置から自車両Ｖ１の周囲環境のうちの所定領域を撮像する。車速センサ２０は、自車両Ｖ１の走行速度を検出するものであって、例えば車輪に回転数を検知する車輪速センサで検出した車輪速から車速度を算出する。計算機３０は、自車両後方の隣接車線に存在する隣接車両の検出を行う。
【００１１】
図２は、図１の自車両Ｖ１の走行状態を示す平面図である。同図に示すように、カメラ１０は、所定の画角ａで車両後方側を撮像する。このとき、カメラ１０の画角ａは、自車両Ｖ１が走行する車線に加えて、その左右の車線（隣接車線）についても撮像可能な画角に設定されている。
【００１２】
図３は、図１の計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図３においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０、車速センサ２０についても図示する。
【００１３】
図３に示すように、計算機３０は、視点変換部３１と、位置合わせ部３２と、立体物検出部３３と、路外判定部３４と、検出領域設定部３５とを備える。以下に、それぞれの構成について説明する。
【００１４】
視点変換部３１は、カメラ１０による撮像にて得られた所定領域の撮像画像データを入力し、入力した撮像画像データを鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換する。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向きに見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換は、例えば特開２００８−２１９０６３号公報に記載されるようにして実行することができる。撮像画像データを鳥瞰視画像データに視点変換するのは、立体物に特有の鉛直エッジは鳥瞰視画像データへの視点変換により特定の定点を通る直線群に変換されるという原理に基づき、これを利用すれば平面物と立体物とを識別できるからである。
【００１５】
位置合わせ部３２は、視点変換部３１の視点変換により得られた鳥瞰視画像データを順次入力し、入力した異なる時刻の鳥瞰視画像データの位置を合わせる。図４は、位置合わせ部３２の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は自車両Ｖ１の移動状態を示す平面図、（ｂ）は位置合わせの概要を示す画像である。
【００１６】
図４（ａ）に示すように、現時刻の自車両Ｖ１がＰ１に位置し、一時刻前の自車両Ｖ１がＰ１’に位置していたとする。また、自車両Ｖ１の後側方向に隣接車両Ｖ２が位置して自車両Ｖ１と並走状態にあり、現時刻の隣接車両Ｖ２がＰ２に位置し、一時刻前の隣接車両Ｖ２がＰ２’に位置していたとする。さらに、自車両Ｖ１は、一時刻で距離ｄ移動したものとする。なお、一時刻前とは、現時刻から予め定められた時間（例えば１制御周期）だけ過去の時刻であってもよいし、任意の時間だけ過去の時刻であってもよい。
【００１７】
このような状態において、現時刻における鳥瞰視画像ＰＢｔは図４（ｂ）に示すようになる。この鳥瞰視画像ＰＢｔでは、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に平面視された状態となるが、隣接車両Ｖ２（位置Ｐ２）については倒れ込みが発生する。また、一時刻前における鳥瞰視画像ＰＢｔ−１についても同様に、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に平面視された状態となるが、隣接車両Ｖ２（位置Ｐ２’）については倒れ込みが発生する。既述したとおり、立体物の鉛直エッジ（厳密な意味の鉛直エッジ以外にも路面から三次元空間に立ち上がったエッジを含む）は、鳥瞰視画像データへの視点変換処理によって倒れ込み方向に沿った直線群として現れるのに対し、路面上の平面画像は鉛直エッジを含まないので、視点変換してもそのような倒れ込みが生じないからである。
【００１８】
位置合わせ部３２は、上記のような鳥瞰視画像ＰＢｔ，ＰＢｔ−１の位置合わせをデータ上で実行する。この際、位置合わせ部３２は、一時刻前における鳥瞰画像ＰＢｔ−１をオフセットさせ、現時刻における鳥瞰視画像ＰＢｔと位置を一致させる。図４（ｂ）の左側の画像と中央の画像は、移動距離ｄ’だけオフセットした状態を示す。このオフセット量ｄ’は、図４（ａ）に示した自車両Ｖ１の実際の移動距離ｄに対応する鳥瞰視画像データ上の移動量であり、車速センサ２０からの信号と一時刻前から現時刻までの時間に基づいて決定される。
【００１９】
また、位置合わせ後において位置合わせ部３２は、鳥瞰視画像ＰＢｔ，ＰＢｔ−１の差分をとり、差分画像ＰＤｔのデータを生成する。ここで、本実施形態において、位置合わせ部３２は、照度環境の変化に対応するために、鳥瞰視画像ＰＢｔ，ＰＢｔ−１の画素値の差を絶対値化し、当該絶対値が所定の閾値ｔｈ以上であるときに、差分画像ＰＤｔの画素値を「１」とし、絶対値が所定の閾値ｔｈ未満であるときに、差分画像ＰＤｔの画素値を「０」とすることで、図４（ｂ）の右側に示すような差分画像ＰＤｔのデータを生成することができる。
【００２０】
図３に戻り、立体物検出部３３は、図４（ｂ）に示す差分画像ＰＤｔのデータに基づいて立体物を検出する。この際、立体物検出部３３は、実空間上における立体物の移動距離についても算出する。立体物の検出および移動距離の算出にあたり、立体物検出部３３は、まず差分波形を生成する。
【００２１】
具体的には、立体物検出部３３は、後述する検出領域設定部３５により設定された検出領域において、差分波形を生成する。なお、本例の立体物検出装置１は、自車両Ｖ１が車線変更する際に接触の可能性がある隣接車両について移動距離を算出することを目的とするものである。このため、本例では、図２に示すように、自車両Ｖ１の後側方に矩形状の検出領域Ａ１，Ａ２が設定される。なお、このような検出領域Ａ１，Ａ２は、自車両Ｖ１に対する相対位置から設定してもよいし、白線の位置を基準に設定してもよい。白線の位置を基準に設定する場合に、立体物検出装置１は、例えば既存の白線認識技術等を利用するとよい。なお、検出領域設定部３５による検出領域の設定方法については後述する。
【００２２】
また、立体物検出部３３は、図２に示すように、設定した検出領域Ａ１，Ａ２の自車両Ｖ１側における辺（走行方向に沿う辺）を接地線Ｌ１，Ｌ２として認識する。一般に接地線は立体物が地面に接触する線を意味するが、本実施形態では地面に接触する線でなく上記の如くに設定される。なおこの場合であっても、経験上、本実施形態に係る接地線と、本来の隣接車両Ｖ２の位置から求められる接地線との差は大きくなり過ぎず、実用上は問題が無い。
【００２３】
図５は、立体物検出部３３による差分波形の生成の様子を示す概略図である。図５に示すように、立体物検出部３３は、位置合わせ部３２で算出した差分画像ＰＤｔ（図４（ｂ）の右図）のうち検出領域Ａ１，Ａ２に相当する部分から、差分波形ＤＷｔを生成する。この際、立体物検出部３３は、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿って、差分波形ＤＷｔを生成する。なお、図５に示す例では、便宜上検出領域Ａ１のみを用いて説明するが、検出領域Ａ２についても同様の手順で差分波形ＤＷｔを生成する。
【００２４】
具体的に説明すると、まず立体物検出部３３は、差分画像ＰＤｔのデータ上において立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａを定義する。そして、立体物検出部３３は、線Ｌａ上において所定の差分を示す差分画素ＤＰの数をカウントする。本実施形態では、所定の差分を示す差分画素ＤＰは、差分画像ＰＤｔの画素値が「０」「１」で表現されており、「１」を示す画素が、差分画素ＤＰとしてカウントされる。
【００２５】
立体物検出部３３は、差分画素ＤＰの数をカウントした後、線Ｌａと接地線Ｌ１との交点ＣＰを求める。そして、立体物検出部３３は、交点ＣＰとカウント数とを対応付け、交点ＣＰの位置に基づいて横軸位置、すなわち図５右図の上下方向軸における位置を決定するとともに、カウント数から縦軸位置、すなわち図５右図の左右方向軸における位置を決定し、交点ＣＰにおけるカウント数としてプロットする。
【００２６】
以下同様に、立体物検出部３３は、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌｂ，Ｌｃ…を定義して、差分画素ＤＰの数をカウントし、各交点ＣＰの位置に基づいて横軸位置を決定し、カウント数（差分画素ＤＰの数）から縦軸位置を決定しプロットする。立体物検出部３３は、上記を順次繰り返して度数分布化することで、図５右図に示すように差分波形ＤＷｔを生成する。
【００２７】
ここで、差分画像ＰＤｔのデータ上における差分画素ＰＤは、異なる時刻の画像において変化があった画素であり、言い換えれば立体物が存在した箇所であるといえる。このため、立体物が存在した箇所において、立体物が倒れ込む方向に沿って画素数をカウントして度数分布化することで差分波形ＤＷｔを生成することとなる。特に、立体物が倒れ込む方向に沿って画素数をカウントすることから、立体物に対して高さ方向の情報から差分波形ＤＷｔを生成することとなる。
【００２８】
このように、差分波形ＤＷｔは、所定輝度差を示す画素の分布情報の一態様であり、本実施形態における「画素の分布情報」とは、撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換した際における立体物が倒れ込む方向に沿って検出される「輝度差が所定閾値以上の画素」の分布の状態を示す情報と位置付けることができる。つまり、立体物検出部３３は、視点変換部３１により得られた鳥瞰視画像において、鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿って輝度差が所定閾値以上の画素の分布情報を検出することで、検出した画素の分布情報に基づいて、立体物を検出するものである。
【００２９】
なお、図５左図に示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａと線Ｌｂとは検出領域Ａ１と重複する距離が異なっている。このため、検出領域Ａ１が差分画素ＤＰで満たされているとすると、線Ｌｂ上よりも線Ｌａ上の方が差分画素ＤＰの数が多くなる。このため、立体物検出部３３は、差分画素ＤＰのカウント数から縦軸位置を決定する場合に、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂと検出領域Ａ１とが重複する距離に基づいて正規化する。具体例を挙げると、図５左図において線Ｌａ上の差分画素ＤＰは６つあり、線Ｌｂ上の差分画素ＤＰは５つである。このため、図５においてカウント数から縦軸位置を決定するにあたり、立体物検出部３３は、カウント数を重複距離で除算するなどして正規化する。これにより、差分波形ＤＷｔに示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂに対応する差分波形ＤＷｔの値はほぼ同じとなっている。
【００３０】
差分波形ＤＷｔの生成後、立体物検出部３３は、現時刻における差分波形ＤＷｔと一時刻前の差分波形ＤＷｔ−１との対比により移動距離を算出する。すなわち、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷｔ，ＤＷｔ−１の時間変化から移動距離を算出する。
【００３１】
詳細に説明すると、立体物検出部３３は、図６に示すように差分波形ＤＷｔを複数の小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎ（ｎは２以上の任意の整数）に分割する。図６は、立体物検出部３３によって分割される小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎを示す図である。小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎは、例えば図６に示すように、互いに重複するようにして分割される。例えば小領域ＤＷｔ１と小領域ＤＷｔ２とは重複し、小領域ＤＷｔ２と小領域ＤＷｔ３とは重複する。
【００３２】
次いで、立体物検出部３３は、小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎ毎にオフセット量（差分波形の横軸方向（図６の上下方向）の移動量）を求める。ここで、オフセット量は、一時刻前における差分波形ＤＷｔ−１と現時刻における差分波形ＤＷｔとの差（横軸方向の距離）から求められる。この際、立体物検出部３３は、小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎ毎に、一時刻前における差分波形ＤＷｔ−１を横軸方向に移動させた際に、現時刻における差分波形ＤＷｔとの誤差が最小となる位置（横軸方向の位置）を判定し、差分波形ＤＷｔ−１の元の位置と誤差が最小となる位置との横軸方向の移動量をオフセット量として求める。そして、立体物検出部３３は、小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎ毎に求めたオフセット量をカウントしてヒストグラム化する。
【００３３】
図７は、立体物検出部３３により得られるヒストグラムの一例を示す図である。図７に示すように、各小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎと一時刻前における差分波形ＤＷｔ−１との誤差が最小となる移動量であるオフセット量には、多少のバラつきが生じる。このため、立体物検出部３３は、バラつきを含んだオフセット量をヒストグラム化し、ヒストグラムから移動距離を算出する。この際、立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値から立体物の移動距離を算出する。すなわち、図７に示す例において、立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値を示すオフセット量を移動距離τ＊と算出する。このように、本実施形では、オフセット量にバラつきがあったとしても、その極大値から、より正確性の高い移動距離を算出することが可能となる。なお、移動距離τ＊は、自車両に対する立体物の相対移動距離である。このため、立体物検出部３３は、絶対移動距離を算出する場合には、得られた移動距離τ＊と車速センサ２０からの信号とに基づいて、絶対移動距離を算出することとなる。
【００３４】
このように、本実施形態では、異なる時刻に生成された差分波形ＤＷｔの誤差が最小となるときの差分波形ＤＷｔのオフセット量から立体物の移動距離を算出することで、波形という１次元の情報のオフセット量から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出にあたり計算コストを抑制することができる。また、異なる時刻に生成された差分波形ＤＷｔを複数の小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎに分割することで、立体物のそれぞれの箇所を表わした波形を複数得ることができ、これにより、立体物のそれぞれの箇所毎にオフセット量を求めることができ、複数のオフセット量から移動距離を求めることができるため、移動距離の算出精度を向上させることができる。また、本実施形態では、高さ方向の情報を含む差分波形ＤＷｔの時間変化から立体物の移動距離を算出することで、単に１点の移動のみに着目するような場合と比較して、時間変化前の検出箇所と時間変化後の検出箇所とが高さ方向の情報を含んで特定されるため立体物において同じ箇所となり易く、同じ箇所の時間変化から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出精度を向上させることができる。
【００３５】
なお、ヒストグラム化にあたり立体物検出部３３は、複数の小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎ毎に重み付けをし、小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎ毎に求めたオフセット量を重みに応じてカウントしてヒストグラム化してもよい。図８は、立体物検出部３３による重み付けを示す図である。
【００３６】
図８に示すように、小領域ＤＷｍ（ｍは１以上ｎ−１以下の整数）は平坦となっている。すなわち、小領域ＤＷｍは所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が小さくなっている。立体物検出部３３は、このような小領域ＤＷｍについて重みを小さくする。平坦な小領域ＤＷｍについては、特徴がなくオフセット量の算出にあたり誤差が大きくなる可能性が高いからである。
【００３７】
一方、小領域ＤＷｍ＋ｋ（ｋはｎ−ｍ以下の整数）は起伏に富んでいる。すなわち、小領域ＤＷｍは所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が大きくなっている。立体物検出部３３は、このような小領域ＤＷｍについて重みを大きくする。起伏に富む小領域ＤＷｍ＋ｋについては、特徴的でありオフセット量の算出を正確に行える可能性が高いからである。このように重み付けすることにより、移動距離の算出精度を向上することができる。
【００３８】
なお、移動距離の算出精度を向上するために上記実施形態では差分波形ＤＷｔを複数の小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎに分割したが、移動距離の算出精度がさほど要求されない場合は小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎに分割しなくてもよい。この場合に、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷｔと差分波形ＤＷｔ−１との誤差が最小となるときの差分波形ＤＷｔのオフセット量から移動距離を算出することとなる。すなわち、一時刻前における差分波形ＤＷｔ−１と現時刻における差分波形ＤＷｔとのオフセット量を求める方法は上記内容に限定されない。
【００３９】
なお、本実施形態において立体物検出部３３は、自車両Ｖ１（カメラ１０）の移動速度を求め、求めた移動速度から静止物についてのオフセット量を求める。静止物のオフセット量を求めた後、立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値のうち静止物に該当するオフセット量を無視したうえで、立体物の移動距離を算出する。
【００４０】
図９は、立体物検出部３３により得られるヒストグラムの他の例を示す図である。カメラ１０の画角内に立体物の他に静止物が存在する場合に、得られるヒストグラムには２つの極大値τ１，τ２が現れる。この場合、２つの極大値τ１，τ２のうち、いずれか一方は静止物のオフセット量である。このため、立体物検出部３３は、移動速度から静止物についてのオフセット量を求め、そのオフセット量に該当する極大値について無視し、残り一方の極大値を採用して立体物の移動距離を算出する。これにより、静止物により立体物の移動距離の算出精度が低下してしまう事態を防止することができる。
【００４１】
なお、静止物に該当するオフセット量を無視したとしても、極大値が複数存在する場合、カメラ１０の画角内に立体物が複数台存在すると想定される。しかし、検出領域Ａ１，Ａ２内に複数の立体物が存在することは極めて稀である。このため、立体物検出部３３は、移動距離の算出を中止する。これにより、本実施形態では、極大値が複数あるような誤った移動距離を算出してしまう事態を防止することができる。
【００４２】
さらに、立体物検出部３３は、立体物の相対移動距離を時間微分することで、立体物の相対移動速度を算出する。また、立体物検出部３３は、立体物の絶対移動距離に基づいて、立体物の絶対移動速度も算出する。加えて、立体物検出部３３は、立体物の相対移動速度を所定間隔で繰り返し算出しており、繰り返し算出した立体物の相対移動速度の時間変化量ΔＶを算出する。算出された相対移動速度の時間変化量ΔＶは、後述する路外判定部３４に送信される。
【００４３】
図３に示す路外判定部３４は、立体物を検出するための検出領域Ａ１，Ａ２が、路外に設定されているか、それとも、隣接車線の路内に設定されているかを判定する。具体的には、路外判定部３４は、検出領域Ａ１，Ａ２で検出された立体物が、ガードレールなどの周期性を持った周期物であるか否か、さらに、植え込みの草などの速度バラツキが大きい非検出対象物であるか否かを判定することで、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されているか否かを判定する。
【００４４】
具体的には、路外判定部３４は、検出領域Ａ１，Ａ２で検出された立体物が、ガードレールなどの周期性を持った周期物である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されていると判定する。ここで、周期物の判定方法は特に限定されないが、本実施形態において、路外判定部３４は、以下のような方法で周期物を判定することができる。
【００４５】
すなわち、路外判定部３４は、まず、立体物検出部３３により検出された複数の立体物の移動量候補を算出する。ここで、図１０は、移動量候補の算出方法を説明するための図であり、図１０（ａ）は時刻ｔにおける差分画像ＰＤｔを示し、図１０（ｔ）は時刻ｔ−１における差分画像ＰＤｔ−１を示している。
【００４６】
路外判定部３４は、まず、図１０（ｂ）に示すような時刻ｔ−１における差分画像ＰＤｔのデータから、立体物の接地点を検出する。ここで、接地点とは、立体物と路面との接触点である。このとき、路外判定部３４は、検出された立体物のうち、自車両Ｖ１の力メラ１０に最も近い位置を接地点として検出する。
【００４７】
具体的には、路外判定部３４は、立体物Ｏ１について接地点Ｐ１を検出し、立体物Ｏ２について接地点Ｐ２を検出し、立体物Ｏ３について接地点Ｐ３を検出する。次いで、路外判定部３４は、図１０（ａ）に示すような時刻ｔにおける差分画像ＰＤｔに対して、幅Ｗの領域Ｔを設定する。この際、路外判定部３４は、時刻ｔ−１における差分画像ＰＤｔ−１のデータの接地点Ｐ１〜Ｐ３に対応する箇所に領域Ｔを設定する。
【００４８】
次に、路外判定部３４は、時刻ｔにおける差分画像ＰＤｔのデータから、立体物の接地点を検出する。このときについても、路外判定部３４は、検出された立体物のうち、自車両Ｖ１のカメラ１０に最も近い位置を接地点として検出する。すなわち、路外判定部３４は、立体物Ｏ４ついて接地点Ｐ４を検出し、立体物Ｏ５について接地点Ｐ５を検出し、立体物Ｏ６について接地点Ｐ６を検出する。
【００４９】
そして、路外判定部３４は、接地点同士を対応付ける。すなわち、路外判定部３４は、接地点Ｐ１に対して接地点Ｐ４を対応付けるとともに、接地点Ｐ１に対して接地点Ｐ５を対応付け、かつ、接地点Ｐ１に対して接地点Ｐ６を対応付ける。同様に、路外判定部３４は、接地点Ｐ２，Ｐ３に対しても接地点Ｐ４〜Ｐ６を対応付ける。
【００５０】
その後、路外判定部３４は、対応付けられた接地点Ｐ１〜Ｐ６同士の距離(すなわち、移動量候補)を算出する。そして、路外判定部３４は、算出した距離を移動量候補とする。このように、路外判定部３４は、各立体物に対して複数の移動量候補を算出する。これにより、立体物の移動量を唯一に決定してしまい、同じような画像的特徴が周期的に出現する周期的静止構造物（周期物）に対して誤った移動量を算出してしまう事態を抑制するようにしている。
【００５１】
なお、領域Ｔを設ける理由は、自車両Ｖ１のピッチングやヨーイング等によって鳥瞰視画像ＰＢｔ，ＰＢｔ−１の位置合わせに誤差が生じても、接地点Ｐ１〜Ｐ６の対応付けを安定して行うためである。また、接地点Ｐ１〜Ｐ６の対応付けは、鳥瞰視画像ＰＢｔ，ＰＢｔ−１の接地点周り輝度分布のマッチング処理により決定される。
【００５２】
そして、路外判定部３４は、算出した移動量候補をカウントして、ヒストグラムを作成する。たとえば、路外判定部３４は、接地点Ｐ１と接地点Ｐ４との距離、接地点Ｐ２と接地点Ｐ５との距離、および、接地点Ｐ３と接地点Ｐ６との距離が同じであれば、カウント値を「３」とする。このように、路外判定部３４は、移動量候補をカウントしてヒストグラムを作成する。ここで、図１１は、移動量候補をカウントして生成されたヒストグラムを示す図である。図１１に示す例では、ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４の移動量が複数検出されたため、これらの移動量において、カウント値が高くなっている。
【００５３】
さらに、路外判定部３４は、カメラ１０の撮像間隔と、速度センサ２０により検出された自車両Ｖ１の移動速度とに基づいて、周期的静止構造物（周期物）の鳥瞰視上での移動範囲を算出する。より詳細には、路外判定部３４は、自車両Ｖ１の速度に対して所定範囲のマージンを持つ移動範囲を算出する。ここで、マージンは例えば士１０ｋｍ／ｈである。具体的に説明すると、路外判定部３４は、カメラ１０の撮像間隔が３３ｍｓであり、１画素がカバーする車両進行方向の実距離が５ｃｍの場合、１制御周期で１画素移動する立体物の速度は約５．５ｋｍ／ｈとなる。車両運動により鳥瞰視画像ＰＢｔ，ＰＢｔ−１の精度が悪化することを考慮すると、この約５．５ｋｍ／ｈを許容するため、士１０ｋｍ／ｈのマージンが必要となる。
【００５４】
そして、路外判定部３４は、移動量候補をカウントして作成したヒストグラムと、周期的静止構造物（周期物）の鳥瞰視上での移動範囲と、後述する立体物の周期性とに基づいて、立体物検出部３３により検出された複数の立体物が周期的静止構造物（周期物）であるか否かを判断する。そして、路外判定部３４は、検出領域Ａ１，Ａ２において周期物を検出したと判断した場合に、検出領域Ａ１，Ａ２は路外に設定されていると判定する。
【００５５】
また、路外判定部３４は、検出領域Ａ１，Ａ２で検出された立体物が、植え込みの草などの速度バラツキの大きい非検出対象物である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されていると判定する。ここで、植え込みの草などの非検出対象物の判定方法は特に限定されないが、本実施形態において、路外判定部３４は、以下の方法で、植え込みの草などの非検出対象物を判定することができる。なお、非検出対象物には、植え込みの草のほかに、雪などが含まれる。
【００５６】
具体的には、路外判定部３４は、立体物が隣接車両であるか否かを判定する際に、画像情報のバラツキ度合を検出し、検出した画像情報のバラツキ度合に基づいて、立体物検出部３３により検出された立体物が、植え込みの草などの非検出対象物であるか否かを判定する。なお、本実施形態において、路外判定部３４は、画像情報のバラツキ度合として、撮像画像に基づいて、立体物検出部３３により算出された立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜を算出し、算出した絶対値｜ΔＶ｜、すなわち速度バラツキに基づいて、立体物が非検出対象物であるか否かを判定する。
【００５７】
より詳細には、路外判定部３４は、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が大きいほど、画像情報のバラツキ度合が高いものと判断し、検出された立体物は非検出対象物である可能性が高いものと判断する。本実施形態において、路外判定部３４は、図１２に示すように、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜に応じて、カウント値（図１２に示す縦軸）を増減させ、その結果、カウント値が所定の第１閾値ｓ１以上となった場合に、検出された立体物は、植え込みの草などの非検出対象物であると判定する。なお、図１２は、植え込みの草などの非検出対象物の検出方法を説明するための図である。
【００５８】
ここで、非検出対象物を検出するためのカウント値について説明する。図１３は、カウント値の増減量の一例を示す表である。路外判定部３４は、図１３に示すように、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜の大きさと、検出領域Ａ１，Ａ２の明るさ（昼／夜）とに基づいて、カウント値の増減量を変更する。
【００５９】
たとえば、路外判定部３４は、差分画像から検出領域Ａ１，Ａ２の明るさを検出し、図１３に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２の明るさが所定値以上である場合（昼間と判断できる場合）に、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が３０ｋｍ／ｈ以上である場合（｜ΔＶ｜≧３０ｋｍ／ｈ）には、検出された立体物は、画像情報のバラツキが大きい非検出対象物である可能性が高いものと判断し、カウント値をＸ１増加させる。また、路外判定部３４は、検出領域Ａ１，Ａ２の明るさが所定値未満である場合（夜間と判断できる場合）に、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が３０ｋｍ／ｈ以上である場合（｜ΔＶ｜≧３０ｋｍ／ｈ）には、カウント値をＸ２増加させる。ここで、Ｘ２は、Ｘ１よりも小さい値となる（Ｘ１＞Ｘ２）。夜間の場合（明るさが所定値未満である場合）は、撮像画像のコントラストが低くなるため、立体物が非検出対象物であると判定できる確信度が小さくなるためである。
【００６０】
また、路外判定部３４は、図１３に示すように、明るさが所定値以上である場合（昼間と判断できる場合）に、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が３０ｋｍ／ｈ未満であり、かつ、１０ｋｍ／ｈ以上である場合（３０ｋｍ／ｈ＞｜ΔＶ｜≧１０ｋｍ／ｈ）には、検出された立体物は、画像情報のバラツキが大きい非検出対象物である可能性は低いものと判断し、カウント値をＹ１減少させる。また、路外判定部３４は、明るさが所定値未満である場合（夜間と判断できる場合）に、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が３０ｋｍ／ｈ未満であり、かつ、１０ｋｍ／ｈ以上である場合（３０ｋｍ／ｈ＞｜ΔＶ｜≧１０ｋｍ／ｈ）には、カウント値をＹ２減少させる。ここで、Ｘ１，Ｘ２と同様に、Ｙ２は、Ｙ１よりも小さい値となる（Ｙ１＞Ｙ２）。
【００６１】
さらに、路外判定部３４は、図１３に示すように、明るさが所定値以上である場合（昼間と判断できる場合）に、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が１０ｋｍ／ｈ未満である場合（１０ｋｍ／ｈ＞｜ΔＶ｜）には、検出された立体物は、画像情報のバラツキが大きい非検出対象物ではない可能性が高いものと判断し、カウント値をＺ１減少させる。ここで、Ｚ１は、Ｙ１よりも大きい値となる（Ｚ１＞Ｙ１）。立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が１０ｋｍ／ｈ未満である場合（１０ｋｍ／ｈ＞｜ΔＶ｜）には、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が３０ｋｍ／ｈ未満であり、かつ、１０ｋｍ／ｈである場合（３０ｋｍ／ｈ＞｜ΔＶ｜≧１０ｋｍ／ｈ）と比べて、立体物が隣接車両である可能性が高く、立体物が非検出対象物であると判定できる確信度が小さくなるためである。また、路外判定部３４は、明るさが所定値未満である場合（夜間と判断できる場合）に、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が１０ｋｍ／ｈ未満である場合（１０ｋｍ／ｈ＞｜ΔＶ｜）には、カウント値をＺ２減少させる。ここで、Ｚ１と同様に、Ｚ２は、Ｙ２よりも大きい値となる（Ｚ２＞Ｙ２）。また、Ｘ１，Ｘ２と同様に、Ｚ２は、Ｚ１よりも小さい値となる（Ｚ１＞Ｚ２）。
【００６２】
そして、路外判定部３４は、図１２に示すように、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜のバラツキに応じて、カウント値を増減させた結果、カウント値が図１２に示す第１閾値ｓ１以上となった場合に、検出された立体物は、植え込みの草などの非検出対象物であると判定する。
【００６３】
さらに、路外判定部３４は、図１２に示すように、カウント値が第１閾値ｓ１以上となった後に、さらに、カウント値が第２閾値ｓ２未満となった場合には、検出された立体物が植え込みの草などの非検出対象物であるとの判定を解除する。たとえば、図１２に示す例では、時刻ｔ１において、カウント値が第１閾値ｓ１以上となっているため、時刻ｔ１において、検出された立体物は非検出対象物であるものと判定されるが、その後、時刻ｔ２において、カウント値が第２閾値ｓ２未満となるため、時刻ｔ２において、検出された立体物は非検出対象物ではないと判定される。さらに、図１２に示す例では、時刻ｔ３において、再度、カウント値が第１閾値ｓ１以上となるため、時刻ｔ３において、検出された立体物は非検出対象物であるものと判定されることとなる。
【００６４】
なお、図１２に示す例では、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が３０ｋｍ／ｈ以上である場合（｜ΔＶ｜≧３０ｋｍ／ｈ）にも、カウント値が第１閾値ｓ１以上とならないように、第１閾値ｓ１がカウント値の上限値として設けられている。これにより、本実施形態では、隣接車線を走行する隣接車両が実際に検出された場合に、カウント値を、迅速に第２閾値ｓ２未満まで減少させることができ、これにより、隣接車両の検出を適切に行うことができる。なお、図１２に示す例では、第１閾値ｓ１をカウント値の上限値としているが、これに限定されるものではなく、第１閾値ｓ１よりも大きい値を、カウント値の上限値としてもよいし、第１閾値ｓ１よりも小さい値を、カウント値の上限値としてもよい。
【００６５】
そして、路外判定部３４は、検出領域Ａ１，Ａ２において、植え込みの草などの非検出対象物を検出したと判断した場合には、検出領域Ａ１，Ａ２は路外に設定されていると判定する。一方、路外判定部３４は、検出領域Ａ１，Ａ２において、ガードレールなどの周期物も、植え込みの草などの非検出対象物も検出できなかった場合には、検出領域Ａ１，Ａ２は隣接車線の路内に設定されていると判定する。
【００６６】
次に、図３に示す検出領域設定部３５は、立体物を検出するための検出領域Ａ１，Ａ２の設定を行う。本実施形態において、検出領域設定部３５は、路外判定部３４の判定結果に基づいて、自車両が走行している地点が合流地点であるか否かを判断し、合流地点であると判断した場合に、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側（路肩側）に広げる。
【００６７】
ここで、図１４は、検出領域設定部３５による検出領域Ａ１，Ａ２の設定方法を説明するための図である。なお、図１４においては、自車両Ｖ１が合流地点付近を走行している場面例を示しており、時刻ｔにおいて自車両Ｖ１が位置ＰＶｔに位置し、時刻ｔより後の時刻ｔ＋１において自車両Ｖ１が位置ＰＶｔ＋１に位置し、時刻ｔ＋１より後の時刻ｔ＋２において自車両Ｖ１が位置ＰＶｔ＋２に位置する場面を例示している。また、図１４においては、時刻ｔにおける検出領域Ａ１，Ａ２（位置ＰＡ１ｔ，ＰＡ２ｔ）と、時刻ｔ＋１における検出領域Ａ１，Ａ２（位置ＰＡ１ｔ＋１，ＰＡｔ＋１）と、時刻ｔ＋２における検出領域Ａ１，Ａ２（位置ＰＡ１ｔ＋２，ＰＡｔ＋２）とを例示するとともに、時刻ｔ＋１における隣接車両Ｖ２（位置ＰＶ’ｔ＋１）と、時刻ｔ＋２における隣接車両Ｖ２（位置ＰＶ’ｔ＋２）とを例示している。
【００６８】
また、図１５は、速度バラツキ度合いと検出領域の車幅方向の広さとの関係の一例を示す図であり、図１５（Ａ）は、図１４に示す場面で、検出領域Ａ２において検出される立体物の速度バラツキの一例を示しており、図１５（Ｂ）は、図１４に示す場面で、検出領域Ａ２において設定される検出領域の車幅方向の大きさの一例を示している。なお、本実施形態では、速度バラツキ度合いとして、たとえば、図１２に示すように、検出された立体物の相対移動速度の時間変化量に応じてカウントしたカウント値を用いる。
【００６９】
たとえば、図１４に示す例では、時刻ｔにおいて自車両Ｖ１が位置ＰＶｔに位置しており、検出領域Ａ２が路外に設定されているため、立体物検出部３３は、路外に設定された検出領域Ａ２において、たとえば植え込みの草などの非検出対象物を立体物として検出する。この場合、図１５（Ａ）に示すように、時刻ｔにおいては、速度バラツキ度合いが所定値ｃ１以上である状態が継続し、これにより、検出領域設定部３５は、検出領域Ａ２において非検出対象物が検出されていると判断し、検出領域Ａ２が路外に設定されている状態であると判断する。
【００７０】
一方、時刻ｔ＋１において自車両Ｖ１が位置ＰＶｔ＋１に位置する場合、検出領域Ａ２が隣接車線の路内に設定されるため、路内に設定された検出領域Ａ２において、ガードレールなどの周期物や、植え込みの草などの非検出対象物が検出されなくなる。たとえば図１４に示す例では、図１５（Ａ）に示すように、時刻ｔ＋１において、速度バラツキ度合いは低くなり、速度バラツキ度合いが所定値ｃ２未満となる。検出領域設定部３５は、このように速度バラツキ度合いが所定値ｃ２未満となる状態が所定時間継続した場合に、検出領域Ａ２において非検出対象物が検出されていないと判断し、周期物も検出されていない場合には、検出領域Ａ２が路内に設定されている状態であると判断する。
【００７１】
ここで、路外判定部３４の判定結果、検出領域が路外に設定されている状態から、検出領域が隣接車線の路内に設定されている状態へと変化した場合には、自車両が車線変更していない限り、自車両が走行する道路の車線数が増加したものと判断することができる。
すなわち、図１４に示す例では、時刻ｔにおいては、検出領域Ａ１のみが路面に設定されており、自車両が走行する道路の車線数が「２」であるのに対し、時刻ｔ＋１においては、検出領域Ａ２において検出領域が路外に設定されている状態から検出領域が隣接車線の路内に設定されている状態へと変化しており、検出領域Ａ１に加えて、検出領域Ａ２も路面に設定され、自車両が走行する道路の車線数が「３」に増加している。このように、合流地点においては、自車両が車線変更することなく、自車両が走行する道路の車線数が増加したことを検出することができる。そのため、検出領域設定部３５は、自車両が車線変更することなく、自車両が走行する道路の車線数が増加した場合には、自車両が走行している地点が、車線数が増加すう合流地点であると判断し、自車両Ｖ１から車幅方向に離れている他車両Ｖ２を検出するために、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向の外側（路肩側）に広げて設定する。
【００７２】
たとえば、図１４に示す場面例では、時刻ｔにおいて、検出領域Ａ２が路外に設定されている状態から、検出領域Ａ１，Ａ２が隣接車線の路内に設定されている状態へと変化していないため、自車両が走行している地点は合流地点ではないと判断され、図１４、図１５（Ｂ）に示すように、検出領域Ａ２の車幅方向の広さは初期範囲（白抜き部分）のｗ１まま設定される。なお、検出領域Ａ１，Ａ２の初期範囲における車幅方向の広さは、特に限定されないが、たとえば、３．５ｍとすることができる。
【００７３】
そして、時刻ｔ＋１において、検出領域Ａ２が路外に設定されている状態から、検出領域Ａ２が隣接車線の路内に設定されている状態へと変化した場合、検出領域設定部３５は、検出領域Ａ２での検出結果に基づいて、自車両が走行する道路の車線数が２本から３本へと増加したと判断し、自車両が車線変更していない場合には、図１４、図１５（Ｂ）に示すように、検出領域Ａ２をｗ１よりも大きいｗ２まで車幅方向に広げる。なお、検出領域Ａ１，Ａ２の初期範囲における車幅方向の広さｗ１を３．５ｍとした場合、ｗ２を、たとえば５ｍとすることができる。
【００７４】
また、図１４に示す例において、検出領域設定部３５は、時刻ｔ＋１において検出領域Ａ２を広げた後、所定時間ｎが経過した場合に、検出領域Ａ２を徐々に狭め、最終的に、検出領域Ａ２の車幅方向の大きさを検出領域Ａ２の初期範囲の大きさに戻す。たとえば、図１４に示す例では、図１４、図１５（Ｂ）に示すように、時刻ｔ＋２において、検出領域Ａ２が時刻ｔ＋１における車幅方向の大きさｗ２よりも小さいｗ３に設定される。このように、検出領域Ａ２を広げる速度を速くし、検出領域Ａ２を狭める速度を遅くすることで、合流地点において隣接車両を迅速に検出することができるとともに、合流地点を経過した際に、検出した他車両を見失ってしまうことを有効に防止することができる。
【００７５】
このように、検出領域設定部３５は、たとえば、図１５（ａ）に示すような非検出対象物の検出や、周期物の検出を行うことにより、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されているか否かを判断し、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されている状態から、検出領域Ａ１，Ａ２が路内に設定されている状態へと変化したと判断できる場合に、自車両が走行する道路の車線数が増加したと判断する。そして、検出領域設定部３５は、自車両が走行する道路の車線数が増加したと判断できた場合には、自車両が走行している位置が、車線数が増加する合流地点であると判断し、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向に広げて設定する。
【００７６】
次に、本実施形態に係る隣接車両検出処理について説明する。図１６は、第１実施形態の隣接車両検出処理を示すフローチャートである。図１６に示すように、まず、検出領域設定部３５により、隣接車両を検出するための検出領域Ａ１，Ａ２の設定が行われる（ステップＳ１０１）。なお、検出領域設定部３５による検出領域Ａ１，Ａ２の設定は、後述する検出領域設定処理の処理結果が適用されることとなる。
【００７７】
そして、計算機３０により、カメラ１０から撮像画像のデータの取得が行われ（ステップＳ１０２）、視点変換部３１により、取得した撮像画像のデータに基づいて、鳥瞰視画像ＰＢｔのデータが生成される（ステップＳ１０３）。
【００７８】
次いで、位置合わせ部３２は、鳥瞰視画像ＰＢｔのデータと、一時刻前の鳥瞰視画像ＰＢｔ−１のデータとを位置合わせをし、差分画像ＰＤｔのデータを生成する（ステップＳ１０４）。その後、立体物検出部３３は、差分画像ＰＤｔのデータから、画素値が「１」の差分画素ＤＰの数をカウントして、差分波形ＤＷｔを生成する（ステップＳ１０５）。
【００７９】
そして、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷｔのピークが所定の閾値α以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０６）。差分波形ＤＷｔのピークが閾値α以上でない場合、すなわち差分が殆どない場合には、撮像画像内には立体物が存在しないと考えられる。このため、差分波形ＤＷｔのピークが閾値α以上でないと判断した場合には（ステップＳ１０６＝Ｎｏ）、立体物検出部３３は、立体物が存在せず他車両が存在しないと判断する（ステップＳ１１５）。そして、ステップＳ１０１に戻り、図１６に示す処理を繰り返す。
【００８０】
一方、差分波形ＤＷｔのピークが閾値α以上であると判断した場合には（ステップＳ１０６＝Ｙｅｓ）、立体物検出部３３により、隣接車線に立体物が存在すると判断され、ステップＳ１０７に進み、立体物検出部３３により、差分波形ＤＷｔが、複数の小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎに分割される。次いで、立体物検出部３３は、小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎ毎に重み付けを行い（ステップＳ１０８）、小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎ毎のオフセット量を算出し（ステップＳ１０９）、重みを加味してヒストグラムを生成する（ステップＳ１１０）。
【００８１】
そして、立体物検出部３３は、ヒストグラムに基づいて自車両Ｖ１に対する立体物の移動距離である相対移動距離を算出する（ステップＳ１１１）。次に、立体物検出部３３は、相対移動距離から立体物の絶対移動速度を算出する（ステップＳ１１２）。このとき、立体物検出部３３は、相対移動距離を時間微分して相対移動速度を算出するとともに、車速センサ２０で検出された自車速を加算して、絶対移動速度を算出する。
【００８２】
その後、立体物検出部３３は、立体物の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、自車両に対する立体物の相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるか否かを判断する（ステップＳ１１３）。双方を満たす場合には（ステップＳ１１３＝Ｙｅｓ）、立体物検出部３３は、検出した立体物は隣接車線に存在する隣接車両であり、隣接車線に隣接車両が存在すると判断する（ステップＳ１１４）。そして、図１５に示す処理を終了する。一方、いずれか一方でも満たさない場合には（ステップＳ１１３＝Ｎｏ）、立体物検出部３３は、隣接車線に隣接車両が存在しないと判断する（ステップＳ１１５）。そして、ステップＳ１０２に戻り、図１６に示す処理を繰り返す。
【００８３】
なお、本実施形態では自車両の後側方を検出領域Ａ１，Ａ２とし、自車両が車線変更した場合に接触する可能性があるか否かに重点を置いている。このため、ステップＳ１１３の処理が実行されている。すなわち、本実施形態にけるシステムを高速道路で作動させることを前提とすると、隣接車両の速度が１０ｋｍ／ｈ未満である場合、たとえ隣接車両が存在したとしても、車線変更する際には自車両の遠く後方に位置するため問題となることが少ない。同様に、隣接車両の自車両に対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈを超える場合（すなわち、隣接車両が自車両の速度よりも６０ｋｍ／ｈより大きな速度で移動している場合）、車線変更する際には自車両の前方に移動しているため問題となることが少ない。このため、ステップＳ１１３では車線変更の際に問題となる隣接車両を判断しているともいえる。
【００８４】
また、ステップＳ１１３において隣接車両の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、隣接車両の自車両に対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるかを判断することにより、以下の効果がある。例えば、カメラ１０の取り付け誤差によっては、静止物の絶対移動速度を数ｋｍ／ｈであると検出してしまう場合があり得る。よって、１０ｋｍ／ｈ以上であるかを判断することにより、静止物を隣接車両であると判断してしまう可能性を低減することができる。また、ノイズによっては隣接車両の自車両に対する相対速度を＋６０ｋｍ／ｈを超える速度に検出してしまうことがあり得る。よって、相対速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるかを判断することにより、ノイズによる誤検出の可能性を低減できる。
【００８５】
さらに、ステップＳ１１３の処理に代えて、隣接車両の絶対移動速度がマイナスでないことや、０ｋｍ／ｈでないことを判断してもよい。また、本実施形態では自車両が車線変更した場合に接触する可能性がある否かに重点を置いているため、ステップＳ１１４において隣接車両が検出された場合に、自車両の運転者に警告音を発したり、所定の表示装置により警告相当の表示を行ったりしてもよい。
【００８６】
次に、第１実施形態に係る検出領域設定処理について説明する。図１７は、第１実施形態に係る検出領域設定処理を示すフローチャートである。なお、以下に説明する検出領域設定処理は、図１６に示す隣接車両検出処理と並行して行われ、この検出領域設定処理により設定された検出領域Ａ１，Ａ２が、図１６に示す隣接車両検出処理における検出領域Ａ１，Ａ２として適用されることとなる。
【００８７】
図１７に示すように、まず、ステップＳ２０１において、路外判定部３４により周期物判定処理が行われる。ここで、図１８は、ステップＳ２０１に示す周期物判定処理を示すフローチャートである。以下において、図１８を参照して、ステップＳ２０１の周期物判定処理について説明する。
【００８８】
図１８に示すように、路外判定部３４は、まず、図１０に示すように、時刻ｔ−１における差分画像ＰＤｔ−１、および、時刻ｔにおける差分画像ＰＤｔにおいて、立体物の接地点を検出する（ステップＳ３０１）。そして、路外判定部３４は、検出した接地点同士を対応付け、対応付けられた接地点同士の距離を、移動量候補として算出する（ステップＳ３０２）。
【００８９】
次に、路外判定部３４は、算出した移動量候補をカウントして、図１１に示すような、ヒストグラムを作成する（ステップＳ３０３）。そして、路外判定部３４は、生成したヒストグラムから最大値Ｍを検出する(ステップＳ３０４)。次いで、路外判定部３４は、ステップＳ３０４において検出した最大値Ｍに基づいて、所定の閾値を設定する（ステップＳ３０５）。ここで、所定の閾値は、たとえば、最大値Ｍの７０％に設定することができる。たとえば、最大値Ｍのカウント値が「７」である場合、所定の閾値を「４．９」に設定することができる。このように、カウント値の最大値Ｍから所定の閾値を求めることで、自車両Ｖ１と立体物との位置関係や日照条件などにより、カウント値の大きさが変化してしまっても適切な閾値を設定することができる。なお、本実施形態では所定の閾値は最大値Ｍの７０％の値としているが、これに限定するものではない。
【００９０】
路外判定部３４は、所定の閾値以上の極大値Ｍ１〜Ｍ３を検出する（ステップＳ３０７）。ここで、最大値Ｍが例えば「７」であった場合、路外判定部３４は「５」以上のカウント値を有する極大値Ｍ１〜Ｍ３を検出することとなる。そして、路外判定部３４は、極大値Ｍ，Ｍ１〜Ｍ３ (最大値Ｍを含む)の間隔を検出し、検出した間隔を投票する。すなわち、図１１に示す例では、極大値Ｍと極大値Ｍ１との間、および、極大値Ｍ１と極大値Ｍ２との間がともに間隔Ｉ１となっているため、間隔Ｉ１についての投票数は「２」となり、極大値Ｍ２と極大値Ｍ３との間のみが間隔Ｉ２となっているため、間隔Ｉ２についての投票数は「１」となる。
【００９１】
次いで、路外判定部３４は周期性を判定する(ステップＳ３０８)。このとき、路外判定部３４は、ステップＳ３０７における投票数が所定数以上であるか否かを判断し、投票数が所定数以上である場合に、周期性があると判定する。なお、この周期性の判定結果は、ステップＳ３１２で用いられることとなる。また、上記所定数は、鳥瞰画像ＰＢｔから検出された立体物の検出数の半分とされる。よって、鳥瞰画像ＰＢｔから検出された立体物の検出数が「４」である場合、所定数は「２」となる。  このように、最大値Ｍに基づく所定の閾値以上の極大値Ｍ，Ｍ１〜Ｍ３の発生間隔の投票数から周期性を判断することで、比較的値が小さい極大値(例えば図８の符号Ｍ４)を無視することができ、ノイズの影響を受け難く、一層精度良く周期性を判断することができる。なお、所定数は限定されず、たとえば、固定の値であっても構わない。
【００９２】
なお、ステップＳ３０８において周期性があると判定された場合に、ステップＳ３０５で設定した閾値を低下させる構成としてもよい。たとえば、ステップＳ３０５で所定の閾値が最大値Ｍの７０％に設定された場合でも、周期性がある場合には、最大値Ｍの６０％などに設定される。また、路外判定部３４は、周期性があるか否かを繰り返し判定することで、周期性ありと判定される毎に所定の閾値を再設定してもよい。このように、カウント値の極大値Ｍ，Ｍ１〜Ｍ３の発生位置、すなわち、極大値Ｍ，Ｍ１〜Ｍ３の発生間隔から周期性を判断し、周期性があると判断した場合に、所定の閾値を低下させることで、一度周期性が判断されると、周期的静止構造物（周期物）を判断し易くすることができる。一方、一度周期性が判断されるまでは所定の閾値は低下せず、位置合わせの誤差等に起因する立体物の誤検出を抑制することができる。
【００９３】
また、周期性があるか否かを繰り返し判定して所定の閾値を再設定する際に、規定以上の横移動が検出された場合には、低下させていた閾値を初期化する構成としてもよい。これにより、車線変更後の環境に変化に応じて適切に周期的静止構造物（周期物）を検出することができる。なお、このような周期性の判断を繰り返し行うことで、最新の周期性の判断結果を用いて周期物の判定を行うことができる。
【００９４】
次に、ステップＳ３０９において、路外判定部３４は、静止相当移動量を算出する 。すなわち、路外判定部３４は、カメラ１０の撮像間隔と、速度センサ２０により検出された自車両Ｖ１の移動速度とに基づいて、周期的静止構造物（周期物）の鳥瞰視上での移動範囲を算出する。この際、路外判定部３４は、自車両Ｖ１の速度に対して所定範囲のマージンを持つ移動範囲を算出する。
【００９５】
そして、路外判定部３４は、ステップＳ３０９において検出された移動量の範囲内に、極大値Ｍ，Ｍ１〜Ｍ３が存在するか否かを判断する(ステップＳ３１０)。極大値Ｍ，Ｍ１〜Ｍ３のいずれかが存在すると判断した場合(ステップＳ３１０＝Ｙｅｓ)、路外判定部３４は、周期的静止構造物（周期物）が存在すると判断し、検出領域Ａ１は路外に設定されていると判定し、路外判定値を「オン」に設定する（ステップＳ３１１）。周期的静止構造物（周期物）は、同じ間隔で並んでいることが多く、特定のカウント値が大きくなる傾向にあるためである。また、周期的静止構造物（周期物）は静止しているため、移動量候補のカウント値は移動体の速度等を考慮した移動範囲内に収まるためである。よって、ステップＳ３１０において、極大値Ｍ，Ｍ１〜Ｍ３のいずれかが存在すると判断された場合、複数の立体物が周期的静止構造物（周期物）であるといえる。
【００９６】
一方、ステップＳ３０９において検出された移動量の範囲内に、極大値Ｍ，Ｍ１〜Ｍ３のいずれも存在しない場合(ステップＳ３１０＝Ｎｏ)、路外判定部３４は、ステップＳ３０８において周期性ありと判定されたか否かを判断する（ステップＳ３１２）。そして、周期性ありと判定されていない場合には(ステップＳ３１２＝Ｎｏ)、立体物は移動物であると判断し、、検出領域Ａ１は路外に設定されていないと判定し、路外判定値をオフに設定する(ステップＳ３１５)。
【００９７】
一方、周期性ありと判定されていた場合には(ステップＳ３１２＝Ｙｅｓ）、路外判定部３４は、ステップＳ３０５で設定された所定の閾値以上の極大値の中から、非周期的極大値を検出する(ステップＳ３１３)。ここで、非周期的極大値とは、たとえば図１１に示す極大値Ｍ３が相当する。この極大値Ｍ３は、他の極大値Ｍ，Ｍ１，Ｍ２と異なり、間隔が異なっている。このため、この極大値Ｍ３に周期性が無く非周期的極大値と判断する。なお、周期性ありと判定され、所定の閾値が再設定されている場合、路外判定部３４は、再設定された閾値を用いて、非周期的極大値を判断する。
【００９８】
非周期的極大値を検出できなった場合(ステップＳ３１３＝Ｎｏ)、周期性があり非周期的極大値が存在しないことから、周期的静止構造物（周期物）が存在すると判断し、検出領域Ａ１は路外に設定されていると判定し、路外判定値をオンに設定する(ステップＳ３１１)。
【００９９】
一方、非周期的極大値を検出できた場合(ステップＳ３１３＝Ｙｅｓ)、路外判定部３４は、周期的極大値Ｍ，Ｍ１，Ｍ２が前回値よりも低下しているか否か判断する(ステップＳ３１４)。この処理において、路外判定部３４は、今回処理における周期的極大値Ｍ，Ｍ１，Ｍ２の平均値を算出するとともに、前回処理における周期的極大値の平均値についても算
出する。そして、路外判定部３４は、今回処理の平均値が前回処理の平均値よりも所定値以上低下しているか判断する。
【０１００】
周期的極大値Ｍ，Ｍ１，Ｍ２が前回値よりも低下していると判断した場合（ステップＳ３１４＝Ｙｅｓ）、路外判定部３４は、自車両Ｖ１と周期的静止構造物（周期物）との間に他車両等が進入したと想定し、移動体を検出しており、検出領域Ａ１は路外に設定されていないと判定し、路外判定値をオフに設定する（ステップＳ３１５）。
【０１０１】
一方、周期的極大値Ｍ，Ｍ１，Ｍ２が前回値よりも低下していないと判断した場合（ステップＳ３１４＝Ｎｏ）、路外判定部３４は、自車両Ｖ１からみて周期的静止構造物（周期物）の奥側に他車両が進入したと想定し、周期的静止構造物（周期物）を検出したものと判定し、検出領域Ａ１は路外に設定されていると判定して、路外判定値をオンに設定する（ステップＳ３１１）。これにより、図１８に示す周期物判定処理を終了する。そして、図１７のステップＳ２０２に進む。
【０１０２】
ステップＳ２０２では、検出領域設定部３５により、ステップＳ２０１の周期物判定処理の判定結果に基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されているか否かの判断が行われる。たとえば、検出領域設定部３５は、ステップＳ２０１の周期物判定処理において、検出領域Ａ１，Ａ２において周期物を検出し、路外判定値をオンに設定した場合には、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されていると判断する。検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されていると判断した場合には、検出領域Ａ１，Ａ２を変更することなく、図１７に示す処理を終了する。一方、路外判定値をオフであり、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されていないと判断されている場合には、ステップＳ２０３に進む。
【０１０３】
ステップＳ２０３では、路外判定部３４により、植え込みの草などの非検出対象物を検出する非検出対象物判定処理が行われる。ここで、図１９は、ステップＳ２０３に示す非検出対象物判定処理を示すフローチャートである。以下において、図１９を参照して、ステップＳ２０３の非検出対象物判定処理について説明する。
【０１０４】
図１９に示すように、路外判定部３４は、まず、ステップＳ４０１において、立体物の相対移動速度の時間変化量を算出する。たとえば、路外判定部３４は、図１６に示す隣接車両検出処理において算出された、異なる時刻の相対移動速度を取得し、これにより、立体物の相対移動速度の時間変化量を算出することができる。
【０１０５】
そして、路外判定部３４は、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が３０ｋｍ／ｈ以上（｜ΔＶ｜≧３０ｋｍ／ｈ）であるか否かを判断する（ステップＳ４０２）。立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が３０ｋｍ／ｈ以上（｜ΔＶ｜≧３０ｋｍ／ｈ）であり（ステップＳ４０２＝Ｙｅｓ）、検出領域Ａ１の明るさが所定値以上である場合（ステップＳ４０３＝Ｙｅｓ）には、図１３に示すように、カウント値をＸ１増加する（ステップＳ４０４）。また、路外判定部３４は、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が３０ｋｍ／ｈ以上（｜ΔＶ｜≧３０ｋｍ／ｈ）である場合に（ステップＳ４０２＝Ｙｅｓ）、検出領域Ａ１の明るさが所定値未満である場合（ステップＳ４０３＝Ｎｏ）には、図１３に示すように、カウント値をＸ２増加する（ステップＳ４０５）。
【０１０６】
さらに、路外判定部３４は、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が３０ｋｍ／ｈ未満であり、かつ、１０ｋｍ／ｈ以上である場合（３０ｋｍ／ｈ＞｜ΔＶ｜≧１０ｋｍ／ｈ）に（ステップＳ４０６＝Ｙｅｓ）、検出領域Ａ１の明るさが所定値以上である場合（ステップＳ４０７＝Ｙｅｓ）には、図１３に示すように、カウント値をＹ１減少する（ステップＳ４０８）。また、路外判定部３４は、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が３０ｋｍ／ｈ未満であり、かつ、１０ｋｍ／ｈ以上である場合（３０ｋｍ／ｈ＞｜ΔＶ｜≧１０ｋｍ／ｈ）に（ステップＳ４０６＝Ｙｅｓ）、検出領域Ａ１の明るさが所定値未満である場合（ステップＳ４０７＝Ｎｏ）には、図１３に示すように、カウント値をＹ２減少する（ステップＳ４０９）。
【０１０７】
さらに、路外判定部３４は、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が１０ｋｍ／ｈ未満である場合（１０ｋｍ／ｈ＞｜ΔＶ｜）に（ステップＳ４０６＝Ｎｏ）、検出領域Ａ１の明るさが所定値以上である場合（ステップＳ４１０＝Ｙｅｓ）には、図１３に示すように、カウント値をＺ１減少する（ステップＳ４１１）。また、路外判定部３４は、立体物の相対移動速度の時間変化量の絶対値｜ΔＶ｜が１０ｋｍ／ｈ未満に（ステップＳ４０６＝Ｎｏ）、検出領域Ａ１の明るさが所定値未満である場合（ステップＳ４１０＝Ｎｏ）には、図１３に示すように、カウント値をＺ２減少する（ステップＳ４１２）。
【０１０８】
そして、路外判定部３４は、ステップＳ４１３において、カウント値が、図１２に示す第１閾値ｓ１以上であるか否かの判断を行う。カウント値が第１閾値ｓ１以上である場合には、ステップＳ４１６に進み、路外判定部３４は、検出された立体物は非検出対象物であると判定し、検出領域Ａ１は路外に設定されていると判断し、路外判定値をオンに設定する。一方、カウント値が第１閾値ｓ１未満である場合には、ステップＳ４１４に進む。
【０１０９】
ステップＳ４１４では、路外判定部３４により、カウント値が、図１２に示す第１閾値ｓ１未満となった後に、第２閾値ｓ２未満となったか否かの判断が行われる。カウント値が第１閾値ｓ１未満となった後も、第２閾値ｓ２以上である場合には、ステップＳ４１５に進み、路外判定部３４により、検出された立体物は非検出対象物であると判定され、路外判定値がオンに設定される（ステップＳ４１５）。一方、カウント値が第１閾値ｓ１未満となった後に、さらに第２閾値ｓ２未満となった場合には、ステップＳ４１６に進み、路外判定部３４により、検出された立体物は非検出対象物ではないものと判定され、路外判定値がオフに設定される。これにより、図１９に示す非検出対象物判定処理を終了する。
【０１１０】
図１７に戻り、ステップＳ２０４では、検出領域設定部３５により、ステップＳ２０３の非検出対象物判定処理の判定結果に基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されているか否かの判断が行われる。たとえば、検出領域設定部３５は、ステップＳ２０３の非検出対象物判定処理において、検出領域Ａ１，Ａ２において植え込みの草などの非検出対象物が検出され、路外判定値がオンに設定された場合には、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されていると判断する。検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されていると判断した場合には、検出領域Ａ１，Ａ２を変更することなく、図１７に示す処理を終了する。一方、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されていないと判断された場合には、ステップＳ２０５に進む。
【０１１１】
そして、ステップＳ２０５では、検出領域設定部３５により、自車両が合流地点に位置するか否かの判断が行われる。たとえば、検出領域設定部３５は、路外判定部３４の判定結果に基づいて、検出領域が路外に設定された状態から、検出領域が隣接車線の路内に設定された状態へと変化し、その状態で所定時間継続した場合に、図１４に示すように、自車両が走行する道路の車線数が増加しており、自車両が合流地点に走行していると判断する。そして、自車両が合流地点を走行していると判断した場合には、ステップＳ２０６に進み、一方、自車両が合流地点を走行していないと判断された場合は、検出領域を変更することなく、図１７に示す処理を終了する。
【０１１２】
ステップＳ２０６では、検出領域設定部３５により、車線変更操作が行われているか否が判断される。たとえば、検出領域設定部３５は、操舵角や方向指示器の操作情報に基づいて、車線変更操作が行われているか否かを判断する。ここで、たとえば、自車両が３車線の道路の左側車線を走行している場面において、自車両が左側車線から中央車線へと車線変更した場合、自車両の左後方に設置された検出領域Ａ１は、路外に設定された状態から、隣接車線の路内に設定された状態へと変化する。このような自車両の車線変更によって、自車両の車線数が増加したと判断してしまうことで、合流地点を誤判断してしまうことを防止するため、検出領域設定部３５は、車線変更が行われている場合には、検出領域を変更することなく、図１７に示す処理を終了する。一方、車線変更が行われていない場合には、自車両が走行する道路の車線数の増加が合流地点を走行しているためと判断し、合流車線に存在する他車両を検出するために、ステップＳ２０７に進む。
【０１１３】
ステップＳ２０７では、自車両が合流地点を走行していると判断されているため、検出領域設定部３５は、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向の外側（路肩側）に広げる。そして、ステップＳ２０８において、検出領域設定部３５は、ステップＳ２０７において検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向の外側（路肩側）に広げてから所定時間が経過したか否かを判断する。そして、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向の外側（路肩側）に広げてから所定時間が経過するまで待機し、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向の外側（路肩側）に広げてから所定時間が経過したと判断した場合に、検出領域設定部３５は、広げた検出領域Ａ１，Ａ２の範囲を徐々に狭め、最終的に検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向の外側（路肩側）に広げた前の広さに戻す。そして、この検出領域設定処理を終了する。
【０１１４】
なお、図１６に示す隣接車両検出処理のステップＳ１０１で検出領域Ａ１，Ａ２を設定するときに、図１７に示す検出領域設定処理で設定された検出領域Ａ１，Ａ２が設定されることとなる。
【０１１５】
以上のように、第１実施形態では、異なる時刻の２枚の撮像画像を鳥瞰視画像に変換し、２枚の鳥瞰視画像の差分に基づいて差分画像ＰＤｔを生成し、所定の検出領域Ａ１，Ａ２において差分画像ＰＤｔの差分データから差分波形ＤＷｔを生成することで、生成した差分波形ＤＷｔに基づいて隣接車線に存在する隣接車両を検出する。また、第１実施形態では、検出領域Ａ１，Ａ２において、周期物や非検出対象物の検出を繰り返し行い、この検出結果に基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されている状態から路内に設定されている状態へと変化したと判断できた場合には、自車両が走行している道路の車線数が増加したと判断する。そして、自車両が車線変更しておらず、かつ、自車両が走行している道路の車線数が増加したと判断した場合に、自車両が、車線数が増加する合流地点を走行していると判断して、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向に広げる。これにより、第１実施形態では、合流地点において、本線車線を走行する自車両と合流車線を走行する他車両とが車幅方向に離れている場合であっても、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向に広げることで、合流車線を走行する他車両を適切に検出することができる。
【０１１６】
また、第１実施形態では、カメラ１０により撮像した撮像画像に基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２において、ガードレールなどの周期物や、植え込みの草などの非検出対象物を検出し、これにより、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されている状態から、検出領域Ａ１，Ａ２が隣接車線内（路内）に設定されている状態へと変化したかを判断することで、道路の車線数の増加を検知することができ、自車両が合流地点を走行していることを検知することができる。このように、本実施形態では、カメラ１０で撮像した撮像画像のみを用いて、自車両が合流地点を走行しているか否かを判定することができるため、立体物検出装置１の構成を簡素にすることができる。
【０１１７】
《第２実施形態》
続いて、第２実施形態に係る立体物検出装置１ａについて説明する。第２実施形態に係る立体物検出装置１ａは、図２０に示すように、第１実施形態の計算機３０に代えて、計算機３０ａを備えており、以下に説明するように動作すること以外は、第１実施形態と同様である。ここで、図２０は、第２実施形態に係る計算機３０ａの詳細を示すブロック図である。
【０１１８】
第２実施形態にかかる立体物検出装置１ａは、図２０に示すように、カメラ１０と計算機３０ａとを備えており、計算機３０ａは、視点変換部３１、輝度差算出部３６、エッジ線検出部３７、立体物検出部３３ａ、路外判定部３４、および検出領域設定部３５から構成されている。以下に、第２実施形態に係る立体物検出装置１ａの各構成について説明する。
【０１１９】
図２１は、図２０のカメラ１０の撮像範囲等を示す図であり、図２１（ａ）は平面図、図２１（ｂ）は、自車両Ｖ１から後側方における実空間上の斜視図を示す。図２１（ａ）に示すように、カメラ１０は所定の画角ａとされ、この所定の画角ａに含まれる自車両Ｖ１から後側方を撮像する。カメラ１０の画角ａは、図２に示す場合と同様に、カメラ１０の撮像範囲に自車両Ｖ１が走行する車線に加えて、隣接する車線も含まれるように設定されている。
【０１２０】
本例の検出領域Ａ１，Ａ２は、平面視（鳥瞰視された状態）において台形状とされ、これら検出領域Ａ１，Ａ２の位置、大きさ及び形状は、距離ｄ１〜ｄ４に基づいて決定される。なお、同図に示す例の検出領域Ａ１，Ａ２は台形状に限らず、図２に示すように鳥瞰視された状態で矩形など他の形状であってもよい。
【０１２１】
ここで、距離ｄ１は、自車両Ｖ１から接地線Ｌ１，Ｌ２までの距離である。接地線Ｌ１，Ｌ２は、自車両Ｖ１が走行する車線に隣接する車線に存在する立体物が地面に接触する線を意味する。本実施形態においては、自車両Ｖ１の後側方において自車両Ｖ１の車線に隣接する左右の車線を走行する隣接車両Ｖ２等（２輪車等を含む)を検出することが目的である。このため、自車両Ｖ１から白線Ｗまでの距離ｄ１１及び白線Ｗから隣接車両Ｖ２が走行すると予測される位置までの距離ｄ１２から、隣接車両Ｖ２の接地線Ｌ１，Ｌ２となる位置である距離ｄ１を略固定的に決定しておくことができる。
【０１２２】
また、距離ｄ１については、固定的に決定されている場合に限らず、可変としてもよい。この場合に、計算機３０ａは、白線認識等の技術により自車両Ｖ１に対する白線Ｗの位置を認識し、認識した白線Ｗの位置に基づいて距離ｄ１１を決定する。これにより、距離ｄ１は、決定された距離ｄ１１を用いて可変的に設定される。以下の本実施形態においては、隣接車両Ｖ２が走行する位置（白線Ｗからの距離ｄ１２）及び自車両Ｖ１が走行する位置（白線Ｗからの距離ｄ１１）は大凡決まっていることから、距離ｄ１は固定的に決定されているものとする。
【０１２３】
距離ｄ２は、自車両Ｖ１の後端部から車両進行方向に伸びる距離である。この距離ｄ２は、検出領域Ａ１，Ａ２が少なくともカメラ１０の画角ａ内に収まるように決定されている。特に本実施形態において、距離ｄ２は、画角ａに区分される範囲に接するよう設定されている。距離ｄ３は、検出領域Ａ１，Ａ２の車両進行方向における長さを示す距離である。この距離ｄ３は、検出対象となる立体物の大きさに基づいて決定される。本実施形態においては、検出対象が隣接車両Ｖ２等であるため、距離ｄ３は、隣接車両Ｖ２を含む長さに設定される。
【０１２４】
距離ｄ４は、図２１（ｂ）に示すように、実空間において隣接車両Ｖ２等のタイヤを含むように設定された高さを示す距離である。距離ｄ４は、鳥瞰視画像においては図２１（ａ）に示す長さとされる。なお、距離ｄ４は、鳥瞰視画像において左右の隣接車線よりも更に隣接する車線（すなわち２車線隣りの隣隣接車線）を含まない長さとすることもできる。自車両Ｖ１の車線から２車線隣の車線を含んでしまうと、自車両Ｖ１が走行している車線である自車線の左右の隣接車線に隣接車両Ｖ２が存在するのか、２車線隣りの隣隣接車線に隣隣接車両が存在するのかについて、区別が付かなくなってしまうためである。
【０１２５】
以上のように、距離ｄ１〜距離ｄ４が決定され、これにより検出領域Ａ１，Ａ２の位置、大きさ及び形状が決定される。具体的に説明すると、距離ｄ１により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の上辺ｂ１の位置が決定される。距離ｄ２により、上辺ｂ１の始点位置Ｃ１が決定される。距離ｄ３により、上辺ｂ１の終点位置Ｃ２が決定される。カメラ１０から始点位置Ｃ１に向かって伸びる直線Ｌ３により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の側辺ｂ２が決定される。同様に、カメラ１０から終点位置Ｃ２に向かって伸びる直線Ｌ４により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の側辺ｂ３が決定される。距離ｄ４により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の下辺ｂ４の位置が決定される。このように、各辺ｂ１〜ｂ４により囲まれる領域が検出領域Ａ１，Ａ２とされる。この検出領域Ａ１，Ａ２は、図２１（ｂ）に示すように、自車両Ｖ１から後側方における実空間上では真四角（長方形）となる。
【０１２６】
図２０に戻り、視点変換部３１は、カメラ１０による撮像にて得られた所定領域の撮像画像データを入力する。視点変換部３１は、入力した撮像画像データに対して、鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換処理を行う。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向き(又は、やや斜め下向き)に見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換処理は、例えば特開２００８−２１９０６３号公報に記載された技術によって実現することができる。
【０１２７】
輝度差算出部３６は、鳥瞰視画像に含まれる立体物のエッジを検出するために、視点変換部３１により視点変換された鳥瞰視画像データに対して、輝度差の算出を行う。輝度差算出部３６は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿った複数の位置ごとに、当該各位置の近傍の２つの画素間の輝度差を算出する。輝度差算出部３６は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線を１本だけ設定する手法と、鉛直仮想線を２本設定する手法との何れかによって輝度差を算出することができる。
【０１２８】
ここでは、鉛直仮想線を２本設定する具体的な手法について説明する。輝度差算出部３６は、視点変換された鳥瞰視画像に対して、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第１鉛直仮想線と、第１鉛直仮想線と異なり実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第２鉛直仮想線とを設定する。輝度差算出部３６は、第１鉛直仮想線上の点と第２鉛直仮想線上の点との輝度差を、第１鉛直仮想線及び第２鉛直仮想線に沿って連続的に求める。以下、この輝度差算出部３６の動作について詳細に説明する。
【０１２９】
輝度差算出部３６は、図２２（ａ）に示すように、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、検出領域Ａ１を通過する第１鉛直仮想線Ｌａ（以下、注目線Ｌａという）を設定する。また輝度差算出部３６は、注目線Ｌａと異なり、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、検出領域Ａ１を通過する第２鉛直仮想線Ｌｒ（以下、参照線Ｌｒという）を設定する。ここで参照線Ｌｒは、実空間における所定距離だけ注目線Ｌａから離間する位置に設定される。なお、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する線とは、鳥瞰視画像においてはカメラ１０の位置Ｐｓから放射状に広がる線となる。この放射状に広がる線は、鳥瞰視に変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う線である。
【０１３０】
輝度差算出部３６は、注目線Ｌａ上に注目点Ｐａ（第１鉛直仮想線上の点）を設定する。また輝度差算出部３６は、参照線Ｌｒ上に参照点Ｐｒ（第２鉛直板想線上の点）を設定する。これら注目線Ｌａ、注目点Ｐａ、参照線Ｌｒ、参照点Ｐｒは、実空間上において図２２（ｂ）に示す関係となる。図２２（ｂ）から明らかなように、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒは、実空間上において鉛直方向に伸びた線であり、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは、実空間上において略同じ高さに設定される点である。なお、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは必ずしも厳密に同じ高さである必要はなく、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが同じ高さとみなせる程度の誤差は許容される。
【０１３１】
輝度差算出部３６は、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を求める。仮に、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差が大きいと、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの間にエッジが存在すると考えられる。特に、第２実施形態では、検出領域Ａ１，Ａ２に存在する立体物を検出するために、鳥瞰視画像に対して実空間において鉛直方向に伸びる線分として鉛直仮想線を設定しているため、注目線Ｌａと参照線Ｌｒとの輝度差が高い場合には、注目線Ｌａの設定箇所に立体物のエッジがある可能性が高い。このため、図２０に示すエッジ線検出部３７は、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差に基づいてエッジ線を検出する。
【０１３２】
この点をより詳細に説明する。図２３は、輝度差算出部３６の詳細動作を示す図であり、図２３（ａ）は鳥瞰視された状態の鳥瞰視画像を示し、図２３（ｂ）は、図２３（ａ）に示した鳥瞰視画像の一部Ｂ１を拡大した図である。なお図２３についても検出領域Ａ１のみを図示して説明するが、検出領域Ａ２についても同様の手順で輝度差を算出する。
【０１３３】
カメラ１０が撮像した撮像画像内に隣接車両Ｖ２が映っていた場合に、図２３（ａ）に示すように、鳥瞰視画像内の検出領域Ａ１に隣接車両Ｖ２が現れる。図２３（ｂ）に図２３（ａ）中の領域Ｂ１の拡大図を示すように、鳥瞰視画像上において、隣接車両Ｖ２のタイヤのゴム部分上に注目線Ｌａが設定されていたとする。この状態において、輝度差算出部３６は、先ず参照線Ｌｒを設定する。参照線Ｌｒは、注目線Ｌａから実空間上において所定の距離だけ離れた位置に、鉛直方向に沿って設定される。具体的には、本実施形態に係る立体物検出装置１ａにおいて、参照線Ｌｒは、注目線Ｌａから実空間上において１０ｃｍだけ離れた位置に設定される。これにより、参照線Ｌｒは、鳥瞰視画像上において、例えば隣接車両Ｖ２のタイヤのゴムから１０ｃｍ相当だけ離れた隣接車両Ｖ２のタイヤのホイール上に設定される。
【０１３４】
次に、輝度差算出部３６は、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａ１〜ＰａＮを設定する。図２３（ｂ）においては、説明の便宜上、６つの注目点Ｐａ１〜Ｐａ６（以下、任意の点を示す場合には単に注目点Ｐａｉという）を設定している。なお、注目線Ｌａ上に設定する注目点Ｐａの数は任意でよい。以下の説明では、Ｎ個の注目点Ｐａが注目線Ｌａ上に設定されたものとして説明する。
【０１３５】
次に、輝度差算出部３６は、実空間上において各注目点Ｐａ１〜ＰａＮと同じ高さとなるように各参照点Ｐｒ１〜ＰｒＮを設定する。そして、輝度差算出部３６は、同じ高さ同士の注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を算出する。これにより、輝度差算出部３６は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿った複数の位置（１〜Ｎ）ごとに、２つの画素の輝度差を算出する。輝度差算出部３６は、例えば第１注目点Ｐａ１とは、第１参照点Ｐｒ１との間で輝度差を算出し、第２注目点Ｐａ２とは、第２参照点Ｐｒ２との間で輝度差を算出することとなる。これにより、輝度差算出部３６は、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒに沿って、連続的に輝度差を求める。すなわち、輝度差算出部３６は、第３〜第Ｎ注目点Ｐａ３〜ＰａＮと第３〜第Ｎ参照点Ｐｒ３〜ＰｒＮとの輝度差を順次求めていくこととなる。
【０１３６】
輝度差算出部３６は、検出領域Ａ１内において注目線Ｌａをずらしながら、上記の参照線Ｌｒの設定、注目点Ｐａ及び参照点Ｐｒの設定、輝度差の算出といった処理を繰り返し実行する。すなわち、輝度差算出部３６は、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒのそれぞれを、実空間上において接地線Ｌ１の延在方向に同一距離だけ位置を変えながら上記の処理を繰り返し実行する。輝度差算出部３６は、例えば、前回処理において参照線Ｌｒとなっていた線を注目線Ｌａに設定し、この注目線Ｌａに対して参照線Ｌｒを設定して、順次輝度差を求めていくことになる。
【０１３７】
このように、第２実施形態では、実空間上で略同じ高さとなる注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとから輝度差を求めることで、鉛直方向に伸びるエッジが存在する場合における輝度差を明確に検出することができる。また、実空間において鉛直方向に伸びる鉛直仮想線同士の輝度比較を行うために、鳥瞰視画像に変換することによって立体物が路面からの高さに応じて引き伸ばされてしまっても、立体物の検出処理が影響されることはなく、立体物の検出精度を向上させることができる。
【０１３８】
図２０に戻り、エッジ線検出部３７は、輝度差算出部３６により算出された連続的な輝度差から、エッジ線を検出する。例えば、図２３（ｂ）に示す場合、第１注目点Ｐａ１と第１参照点Ｐｒ１とは、同じタイヤ部分に位置するために、輝度差は、小さい。一方、第２〜第６注目点Ｐａ２〜Ｐａ６はタイヤのゴム部分に位置し、第２〜第６参照点Ｐｒ２〜Ｐｒ６はタイヤのホイール部分に位置する。したがって、第２〜第６注目点Ｐａ２〜Ｐａ６と第２〜第６参照点Ｐｒ２〜Ｐｒ６との輝度差は大きくなる。このため、エッジ線検出部３７は、輝度差が大きい第２〜第６注目点Ｐａ２〜Ｐａ６と第２〜第６参照点Ｐｒ２〜Ｐｒ６との間にエッジ線が存在することを検出することができる。
【０１３９】
具体的には、エッジ線検出部３７は、エッジ線を検出するにあたり、先ず下記の数式１に従って、ｉ番目の注目点Ｐａｉ（座標（ｘｉ，ｙｉ））とｉ番目の参照点Ｐｒｉ（座標（ｘｉ’，ｙｉ’））との輝度差から、ｉ番目の注目点Ｐａｉに属性付けを行う。
［数１］
Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）＞Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）＋ｔのとき
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）＜Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）−ｔのとき
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝−１
上記以外のとき
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝０
【０１４０】
上記数式１において、ｔは所定の閾値を示し、Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）はｉ番目の注目点Ｐａｉの輝度値を示し、Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）はｉ番目の参照点Ｐｒｉの輝度値を示す。上記数式１によれば、注目点Ｐａｉの輝度値が、参照点Ｐｒｉに閾値ｔを加えた輝度値よりも高い場合には、当該注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。一方、注目点Ｐａｉの輝度値が、参照点Ｐｒｉから輝度閾値ｔを減じた輝度値よりも低い場合には、当該注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘−１’となる。注目点Ｐａｉの輝度値と参照点Ｐｒｉの輝度値とがそれ以外の関係である場合には、注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。
【０１４１】
次にエッジ線検出部３７は、下記数式２に基づいて、注目線Ｌａに沿った属性ｓの連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）から、注目線Ｌａがエッジ線であるか否かを判定する。
［数２］
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）のとき（且つ０＝０を除く）、
ｃ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
上記以外のとき、
ｃ（ｘｉ，ｙｉ）＝０
【０１４２】
注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）と隣接する注目点Ｐａｉ＋１の属性ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）とが同じである場合には、連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）と隣接する注目点Ｐａｉ＋１の属性ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）とが同じではない場合には、連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。
【０１４３】
次にエッジ線検出部３７は、注目線Ｌａ上の全ての注目点Ｐａの連続性ｃについて総和を求める。エッジ線検出部３７は、求めた連続性ｃの総和を注目点Ｐａの数Ｎで割ることにより、連続性ｃを正規化する。そして、エッジ線検出部３７は、正規化した値が閾値θを超えた場合に、注目線Ｌａをエッジ線と判断する。なお、閾値θは、予め実験等によって設定された値である。
【０１４４】
すなわち、エッジ線検出部３７は、下記数式３に基づいて注目線Ｌａがエッジ線であるか否かを判断する。そして、エッジ線検出部３７は、検出領域Ａ１上に描かれた注目線Ｌａの全てについてエッジ線であるか否かを判断する。
［数３］
Σｃ（ｘｉ，ｙｉ）／Ｎ＞θ
【０１４５】
このように、第２実施形態では、注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとの輝度差に基づいて注目点Ｐａに属性付けを行い、注目線Ｌａに沿った属性の連続性ｃに基づいて当該注目線Ｌａがエッジ線であるかを判断するので、輝度の高い領域と輝度の低い領域との境界をエッジ線として検出し、人間の自然な感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。この効果について詳細に説明する。図２４は、エッジ線検出部３７の処理を説明する画像例を示す図である。この画像例は、輝度の高い領域と輝度の低い領域とが繰り返される縞模様を示す第１縞模様１０１と、輝度の低い領域と輝度の高い領域とが繰り返される縞模様を示す第２縞模様１０２とが隣接した画像である。また、この画像例は、第１縞模様１０１の輝度が高い領域と第２縞模様１０２の輝度の低い領域とが隣接すると共に、第１縞模様１０１の輝度が低い領域と第２縞模様１０２の輝度が高い領域とが隣接している。この第１縞模様１０１と第２縞模様１０２との境界に位置する部位１０３は、人間の感覚によってはエッジとは知覚されない傾向にある。
【０１４６】
これに対し、輝度の低い領域と輝度が高い領域とが隣接しているために、輝度差のみでエッジを検出すると、当該部位１０３はエッジとして認識されてしまう。しかし、エッジ線検出部３７は、部位１０３における輝度差に加えて、当該輝度差の属性に連続性がある場合にのみ部位１０３をエッジ線として判定するので、エッジ線検出部３７は、人間の感覚としてエッジ線として認識しない部位１０３をエッジ線として認識してしまう誤判定を抑制でき、人間の感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。
【０１４７】
図２０に戻り、立体物検出部３３ａは、エッジ線検出部３７により検出されたエッジ線の量に基づいて立体物を検出する。上述したように、本実施形態に係る立体物検出装置１ａは、実空間上において鉛直方向に伸びるエッジ線を検出する。鉛直方向に伸びるエッジ線が多く検出されるということは、検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が存在する可能性が高いということである。このため、立体物検出部３３ａは、エッジ線検出部３７により検出されたエッジ線の量に基づいて立体物を検出する。具体的には、立体物検出部３３ａは、エッジ線検出部３７により検出されたエッジ線の量が、所定の閾値β以上であるか否かを判断し、エッジ線の量が所定の閾値β以上である場合には、エッジ線検出部３７により検出されたエッジ線は、立体物のエッジ線であるものと判断する。
【０１４８】
このように、エッジ線は、所定輝度差を示す画素の分布情報の一態様であり、本実施形態における「画素の分布情報」は、撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換した際における立体物が倒れ込む方向に沿って検出される「輝度差が所定閾値以上の画素」の分布の状態を示す情報と位置付けることができる。つまり、立体物検出部３３ａは、視点変換部３１により得られた鳥瞰視画像上で、鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れ込む方向において、輝度差が所定閾値ｔ以上の画素の分布情報（エッジ線）を検出することで、検出した画素の分布情報に基づいて、立体物を検出する。
【０１４９】
さらに、立体物検出部３３ａは、立体物を検出するに先立って、エッジ線検出部３７により検出されたエッジ線が正しいものであるか否かを判定する。立体物検出部３３ａは、エッジ線上の鳥瞰視画像のエッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値ｔｂ以上である否かを判定する。エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値ｔｂ以上である場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものと判断する。一方、エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値ｔｂ未満である場合には、当該エッジ線が正しいものと判定する。なお、この閾値ｔｂは、実験等により予め設定された値である。
【０１５０】
図２５は、エッジ線の輝度分布を示す図であり、図２５（ａ）は検出領域Ａ１に立体物としての隣接車両Ｖ２が存在した場合のエッジ線及び輝度分布を示し、図２５（ｂ）は検出領域Ａ１に立体物が存在しない場合のエッジ線及び輝度分布を示す。
【０１５１】
図２５（ａ）に示すように、鳥瞰視画像において隣接車両Ｖ２のタイヤゴム部分に設定された注目線Ｌａがエッジ線であると判断されていたとする。この場合、注目線Ｌａ上の鳥瞰視画像の輝度変化はなだらかなものとなる。これは、カメラ１０により撮像された画像が鳥瞰視画像に視点変換されたことにより、隣接車両のタイヤが鳥瞰視画像内で引き延ばされたことによる。一方、図２５（ｂ）に示すように、鳥瞰視画像において路面に描かれた「５０」という白色文字部分に設定された注目線Ｌａがエッジ線であると誤判定されていたとする。この場合、注目線Ｌａ上の鳥瞰視画像の輝度変化は起伏の大きいものとなる。これは、エッジ線上に、白色文字における輝度が高い部分と、路面等の輝度が低い部分とが混在しているからである。
【０１５２】
以上のような注目線Ｌａ上の輝度分布の相違に基づいて、立体物検出部３３ａは、エッジ線が誤判定により検出されたものか否かを判定する。たとえば、カメラ１０により取得された撮像画像を鳥瞰視画像に変換した場合、当該撮像画像に含まれる立体物は、引き伸ばされた状態で鳥瞰視画像に現れる傾向がある。上述したように、隣接車両のタイヤが引き伸ばされた場合に、タイヤという１つの部位が引き伸ばされるため、引き伸ばされた方向における鳥瞰視画像の輝度変化は小さい傾向となる。これに対し、路面に描かれた文字等をエッジ線として誤判定した場合に、鳥瞰視画像には、文字部分といった輝度が高い領域と路面部分といった輝度が低い領域とが混合されて含まれる。この場合に、鳥瞰視画像において、引き伸ばされた方向の輝度変化は大きくなる傾向がある。そのため、立体物検出部３３ａは、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値ｔｂ以上である場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものであり、当該エッジ線は、立体物に起因するものではないと判断する。これにより、路面上の「５０」といった白色文字や路肩の雑草等がエッジ線として判定されてしまい、立体物の検出精度が低下することを抑制する。一方、立体物検出部３３ａは、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値ｔｂ未満である場合には、当該エッジ線は、立体物のエッジ線であると判断し、立体物が存在するものと判断する。
【０１５３】
具体的には、立体物検出部３３ａは、下記数式４，５の何れかにより、エッジ線の輝度変化を算出する。このエッジ線の輝度変化は、実空間上における鉛直方向の評価値に相当する。下記数式４は、注目線Ｌａ上のｉ番目の輝度値Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）と、隣接するｉ＋１番目の輝度値Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）との差分の二乗の合計値によって輝度分布を評価する。下記数式５は、注目線Ｌａ上のｉ番目の輝度値Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）と、隣接するｉ＋１番目の輝度値Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）との差分の絶対値の合計値よって輝度分布を評価する。
［数４］
鉛直相当方向の評価値＝Σ［｛Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｝２］
［数５］
鉛直相当方向の評価値＝Σ｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜
【０１５４】
なお、数式５に限らず、下記数式６のように、閾値ｔ２を用いて隣接する輝度値の属性ｂを二値化して、当該二値化した属性ｂを全ての注目点Ｐａについて総和してもよい。
［数６］
鉛直相当方向の評価値＝Σｂ（ｘｉ，ｙｉ）
但し、｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜＞ｔ２のとき、
ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
上記以外のとき、
ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝０
【０１５５】
注目点Ｐａｉの輝度値と参照点Ｐｒｉの輝度値との輝度差の絶対値が閾値ｔ２よりも大きい場合、当該注目点Ｐａ（ｘｉ，ｙｉ）の属性ｂ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。それ以外の関係である場合には、注目点Ｐａｉの属性ｂ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。この閾値ｔ２は、注目線Ｌａが同じ立体物上にないことを判定するために実験等によって予め設定されている。そして、立体物検出部３３ａは、注目線Ｌａ上の全注目点Ｐａについての属性ｂを総和して、鉛直相当方向の評価値を求めることで、エッジ線が立体物に起因するものであり、立体物が存在するか否かを判定する。
【０１５６】
図２０に示す路外判定部３４は、第１実施形態と同様に、ガードレールなどの周期物や、植え込みの草などの非検出対象物を検出し、その検出結果に基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２が路外に設定されているか否かを判定する。また、図２０に示す検出領域設定部３５は、第１実施形態と同様に、路外判定部３４の判定結果に基づいて、自車両が合流地点を走行しているか否かを判断し、自車両が合流地点を走行していると判断した場合に、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向に広げる。
【０１５７】
次に、第２実施形態に係る隣接車両検出方法について説明する。図２６は、本実施形態に係る隣接車両検出方法の詳細を示すフローチャートである。なお、図２６においては、便宜上、検出領域Ａ１を対象とする処理について説明するが、検出領域Ａ２についても同様の処理が実行される。
【０１５８】
まず、ステップＳ５０１では、検出領域設定部３５により、隣接車両を検出するための検出領域Ａ１，Ａ２の設定が行われる。なお、第２実施形態でも、第１実施形態と同様に，後述する検出領域設定処理で設定された検出領域Ａ１，Ａ２が適用される。
【０１５９】
ステップＳ５０２では、カメラ１０により、画角ａ及び取付位置によって特定された所定領域の撮像が行われ、計算機３０ａにより、カメラ１０により撮像された撮像画像Ｐの画像データが取得される。次に視点変換部３１は、ステップＳ５０３において、取得した画像データについて視点変換を行い、鳥瞰視画像データを生成する。
【０１６０】
次に輝度差算出部３６は、ステップＳ５０４において、検出領域Ａ１上に注目線Ｌａを設定する。このとき、輝度差算出部３６は、実空間上において鉛直方向に伸びる線に相当する線を注目線Ｌａとして設定する。次に輝度差算出部３６は、ステップＳ５０５において、検出領域Ａ１上に参照線Ｌｒを設定する。このとき、輝度差算出部３６は、実空間上において鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、注目線Ｌａと実空間上において所定距離離れた線を参照線Ｌｒとして設定する。
【０１６１】
次に輝度差算出部３６は、ステップＳ５０６において、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａを設定する。この際に、輝度差算出部３６は、エッジ線検出部３７によるエッジ検出時に問題とならない程度の数の注目点Ｐａを設定する。また、輝度差算出部３６は、ステップＳ５０７において、実空間上において注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが略同じ高さとなるように、参照点Ｐｒを設定する。これにより、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが略水平方向に並ぶこととなり、実空間上において鉛直方向に伸びるエッジ線を検出しやすくなる。
【０１６２】
次に輝度差算出部３６は、ステップＳ５０８において、実空間上において同じ高さとなる注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を算出する。特に、第２実施形態において、輝度差算出部３６は、ステップＳ５０１で設定した検出領域Ａ１，Ａ２において、輝度差を算出する。すなわち、図１４に示すように、自車両が合流地点を走行している場合には、車幅方向に広げられた検出領域Ａ１，Ａ２において、輝度差を検出することとなる。これにより、第２実施形態では、自車両が合流地点を走行している場合には、車幅方向に広げられた検出領域Ａ１，Ａ２においてエッジ情報の検出が行われ、立体物が検出されることとなる。
【０１６３】
次にエッジ線検出部３７は、上記の数式１に従って、各注目点Ｐａの属性ｓを算出する。次にエッジ線検出部３７は、ステップＳ５０９において、上記の数式２に従って、各注目点Ｐａの属性ｓの連続性ｃを算出する。次にエッジ線検出部３７は、ステップＳ５１０において、上記数式３に従って、連続性ｃの総和を正規化した値が閾値θより大きいか否かを判定する。そして、正規化した値が閾値θよりも大きいと判断した場合（ステップＳ５１０＝Ｙｅｓ）、エッジ線検出部３７は、ステップＳ５１１において、当該注目線Ｌａをエッジ線として検出する。そして、処理はステップＳ５１２に移行する。正規化した値が閾値θより大きくないと判断した場合（ステップＳ５１０＝Ｎｏ）、エッジ線検出部３７は、当該注目線Ｌａをエッジ線として検出せず、処理はステップＳ５１２に移行する。
【０１６４】
ステップＳ５１２において、計算機３０ａは、検出領域Ａ１上に設定可能な注目線Ｌａの全てについて上記のステップＳ５０４〜ステップＳ５１１の処理を実行したか否かを判断する。全ての注目線Ｌａについて上記処理をしていないと判断した場合（ステップＳ５１２＝Ｎｏ）、ステップＳ５０４に処理を戻して、新たに注目線Ｌａを設定して、ステップＳ５１２までの処理を繰り返す。一方、全ての注目線Ｌａについて上記処理をしたと判断した場合（ステップＳ５１２＝Ｙｅｓ）、処理はステップＳ５１３に移行する。
【０１６５】
ステップＳ５１３において、立体物検出部３３ａは、ステップＳ５１１において検出された各エッジ線について、当該エッジ線に沿った輝度変化を算出する。立体物検出部３３ａは、上記数式４，５，６の何れかの式に従って、エッジ線の輝度変化を算出する。次に立体物検出部３３ａは、ステップＳ５１４において、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値ｔｂ以上のエッジ線を除外する。すなわち、輝度変化の大きいエッジ線は正しいエッジ線ではないと判定し、エッジ線を立体物の検出には使用しない。これは、上述したように、検出領域Ａ１に含まれる路面上の文字や路肩の雑草等がエッジ線として検出されてしまうことを抑制するためである。したがって、所定の閾値ｔｂとは、予め実験等によって求められた、路面上の文字や路肩の雑草等によって発生する輝度変化に基づいて設定された値となる。一方、立体物検出部３３ａは、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値ｔｂ未満であるエッジ線を、立体物のエッジ線と判断し、これにより、隣接車両に存在する立体物を検出する。
【０１６６】
次いで、ステップＳ５１５では、立体物検出部３３ａにより、エッジ線の量が、所定の閾値β以上であるか否かの判断が行われる。ここで、閾値βは、予め実験等によって求めておいて設定された値であり、たとえば、検出対象の立体物として四輪車を設定した場合に、当該閾値βは、予め実験等によって検出領域Ａ１内において出現した四輪車のエッジ線の数に基づいて設定される。エッジ線の量が閾値β以上であると判定された場合（ステップＳ５１５＝Ｙｅｓ）、立体物検出部３３ａは、検出領域Ａ１内に立体物が存在するものと判断し、ステップＳ５１６に進み、隣接車両が存在すると判定される。一方、エッジ線の量が閾値β以上ではないと判定された場合（ステップＳ５１５＝Ｎｏ）、立体物検出部３３ａは、検出領域Ａ１内に立体物が存在しないものと判断し、ステップＳ５１７に進み、路外判定部３４ａにより、検出領域Ａ１内に隣接車両が存在しないと判定される。
【０１６７】
また、第２実施形態においても、第１実施形態と同様に、図１７に示す検出領域設定処理が行われる。そして、この検出領域設定処理により設定された検出領域は、図２６に示す隣接車両検出処理に適用されることとなる。
【０１６８】
以上のように、第２実施形態では、撮像画像を鳥瞰視画像に変換し、変換した鳥瞰視画像から立体物のエッジ情報を検出し、隣接車線に存在する隣接車両を検出するとともに、自車両が合流地点を走行しているか否かを判断し、自車両が合流地点を走行しており、かつ、自車両が車線変更していない場合には、検出領域を車幅方向に広げる。これにより、第２実施形態では、第１実施形態の効果に加えて、エッジ情報に基づいて隣接車両を検出する際においても、合流地点において、自車両から車幅方向に離れている他車両を適切に検出することができる。
【０１６９】
なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
【０１７０】
たとえば、上述した実施形態に加えて、路肩から自車両までの車幅方向における距離を算出し、算出した距離に応じて、検出領域Ａ１，Ａ２を広げる量を変更する構成としてもよい。具体的には、路肩から自車両までの車幅方向における距離が大きいほど、検出領域Ａ１，Ａ２を広げる量を大きくすることができる。これにより、合流地点において自車両が路肩から離れている場合でも、合流道路を走行している他車両を検出領域Ａ１，Ａ２内において適切に検出することができる。なお、路肩から自車両までの車幅方向における距離を算出する方法は、特に限定されないが、たとえば、自車両が走行する道路の白線を認識して、自車両が走行する道路における自車両の車幅方向の位置を検知することで、路肩から自車両までの車幅方向における距離を算出してもよいし、あるいは、路肩の障害物を検出することで、自車両が走行する道路における自車両の車幅方向の位置を検知することで、路肩から自車両までの車幅方向における距離を算出してもよい。
【０１７１】
また、上述した実施形態では、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向に広げた後、所定時間経過した場合に、広げた検出領域Ａ１，Ａ２を徐々に狭める構成を例示したが、この構成に限定されず、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向に広げた後に、自車両が所定距離走行した場合に、広げた検出領域Ａ１，Ａ２を徐々に狭める構成としてもよい。この場合も、合流地点を経過した際に、検出した他車両を見失ってしまうことを有効に防止することができる。
【０１７２】
さらに、上述した実施形態では、自車両が合流地点を走行している場合に、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向に広げる構成を例示したが、たとえば、検出領域設定部３５により、自車両の車速情報の取得を行い、その結果、自車両の車速が所定値以下である場合には、自車両が高速道路を走行していないと判断し、自車両が合流地点を走行している場合であっても、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向に広げない構成としてもよい。これにより、高速道路のみで検出領域設定処理が行われるため、処理負荷を軽減することができる。
【０１７３】
加えて、上述した実施形態では、自車両Ｖ１の車速を速度センサ２０からの信号に基づいて判断しているが、これに限らず、異なる時刻の複数の画像から速度を推定する構成としてもよい。この場合、車速センサ２０が不要となり、構成の簡素化を図ることができる。
【０１７４】
なお、上述した実施形態のカメラ１０は本発明の撮像手段に相当し、視点変換部３１は本発明の画像変換手段に相当し、位置合わせ部３２、立体物検出部３３、輝度差算出部３６、およびエッジ線検出部３７は本発明の立体物検出手段に相当し、路外判定部３４は本発明のバラツキ度合い検出手段に、検出領域設定部３５は本発明の車線数増加判断手段、車線変更判断手段、検出領域設定手段、距離検出手段、および車速情報取得手段に相当する。
【符号の説明】
【０１７５】
１，１ａ…立体物検出装置
１０…カメラ
２０…車速センサ
３０，３０ａ…計算機
３１…視点変換部
３２…位置合わせ部
３３，３３ａ…立体物検出部
３４…路外判定部
３５…検出領域設定部
３６…輝度差算出部
３７…エッジ線検出部
ａ…画角
Ａ１，Ａ２…検出領域
ＣＰ…交点
ＤＰ…差分画素
ＤＷｔ，ＤＷｔ’…差分波形
ＤＷｔ１〜ＤＷｍ，ＤＷｍ＋ｋ〜ＤＷｔｎ…小領域
Ｌ１，Ｌ２…接地線
Ｌａ，Ｌｂ…立体物が倒れ込む方向上の線
Ｐ…撮像画像
ＰＢｔ…鳥瞰視画像
ＰＤｔ…差分画像
Ｖ１…自車両
Ｖ２…隣接車両
【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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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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