(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定領域を撮像する撮像手段と、
車両の車速を検出する車速検出手段と、
車両の旋回状態を検出する旋回状態検出手段と、
前記撮像手段の撮像間隔を、前記車両の旋回状態および車速に応じた所定の等距離間隔に設定し、設定した前記撮像間隔で、前記撮像手段に撮像画像を撮像させる制御手段と、
前記撮像間隔で連続して得られた前記撮像画像に基づく画像の位置を進行方向に沿って位置合わせすることで、差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントする画素数カウント手段と、
前記画素数をカウントして度数分布化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立体物を検出する立体物検出手段と、を備え、
前記制御手段は、連続して得られた前記撮像画像におけるそれぞれの撮像対象領域の車幅方向におけるずれ量が、前記撮像画像において所定の画素数以下となる走行距離を算出し、前記算出した走行距離を前記撮像間隔として設定す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、
前記旋回状態検出手段は、車両のヨーレートに基づいて、所定時間内における車両の車幅方向への移動量を算出し、算出した前記車幅方向の移動量を、前記車両の旋回状態として検出することを特徴とする立体物検出装置。
【請求項３】
請求項１に記載の立体物検出装置であって、
車両の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
地図情報を取得する地図情報取得手段と、をさらに備え、
前記旋回状態検出手段は、前記車両の位置情報および前記地図情報に基づいて、車両が走行する道路形状を予測し、予測した前記道路形状に基づいて、所定時間内における車両の車幅方向への移動量を算出し、算出した前記車幅方向の移動量を、前記車両の旋回状態として検出することを特徴とする立体物検出装置。
【請求項４】
請求項２または３のいずれかに記載の立体物検出装置であって、
前記制御手段は、前記所定時間内における車両の車幅方向への移動量が大きいほど、前記撮像間隔を短く設定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、
前記差分画像生成手段は、前記撮像間隔に基づいて、連続して得られた前記撮像画像におけるそれぞれの撮像対象領域のずれ量を特定し、特定した前記ずれ量に応じて、連続して得られた前記撮像画像に基づく画像をずらすことで、連続して得られた前記撮像画像に基づく画像の位置を位置合わせす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、
前記撮像間隔で連続して得られた前記撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段をさらに備え、
前記差分画像生成手段は、前記画像変換手段により連続して得られた前記鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせすることで、前記差分画像を生成す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、
前記立体物検出手段は、所定時間内に生成された複数の前記差分画像に基づいて、前記差分波形情報を生成し、生成した前記差分波形情報に基づいて前記立体物を検出する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。
【背景技術】
【０００２】
従来より、タイヤのトレッド溝の状態を検査するために、一定の撮像間隔でタイヤを撮像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２００６−２４２６７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
所定領域を一定の撮像間隔で撮像し、連続して撮像された２枚の撮像画像に基づく画像の位置合わせを行い、位置合わせ後の２枚の画像の差分をとり、差分が生じた部分を立体物として検出する場合に、以下のような問題があった。すなわち、自車両が直線道路を走行している場合には、自車両は車幅方向にほとんど移動しないため、撮像画像を一定間隔で撮像していても、連続して得られた２枚の画像を進行方向に沿ってずらすだけで、これら２枚の画像の位置を合わせることができる。しかし、自車両がカーブを走行している場合には、自車両が車幅方向にも移動するため、撮像画像を一定間隔で撮像している場合には、連続して得られた２枚の画像間の車幅方向へのずれ量が大きくなってしまい、これら２枚の画像を進行方向に沿ってずらすだけでは、これら２枚の画像の位置を適切に合わせることができないという問題があった。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、連続して撮像された撮像画像に基づく画像の位置を適切に合わせることができ、その結果、立体物を適切に検出することが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、連続して得られた撮像画像におけるそれぞれの撮像対象領域の車幅方向におけるずれ量が、撮像画像において所定の画素数以下となる走行距離を算出し、算出した走行距離を撮像間隔として設定することで、上記課題を解決する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、たとえば自車両がカーブを走行している場合に撮像間隔を短く設定することができるため、カーブ走行中に自車両が車幅方向に移動した場合でも、連続して撮像された撮像画像に基づく画像間における車幅方向のずれ量を小さくすることができ、これにより、連続して撮像された撮像画像に基づく画像を進行方向に沿ってずらすだけで、これら２枚の画像の位置合わせを高い精度で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態に係る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１の車両の走行状態を示す平面図である。
【図３】第１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４】第１実施形態に係る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】第１実施形態に係る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】第１実施形態に係る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】第１実施形態に係る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】第１実施形態に係る立体物検出部による重み付けを示す図である。
【図９】第１実施形態に係る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】第１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。
【図１１】本実施形態に係るカメラの撮像間隔の設定方法を説明するための図である。
【図１２】第２実施形態に係る立体物検出装置を搭載した車両の概略構成図である。
【図１３】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１４】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、第１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、ヨーレートセンサ４０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。ヨーレートセンサ４０は、車両の重心を通る鉛直軸周りの回転角（ヨー角）の単位時間当たりの変化量、すなわち、ヨーレート（ヨー角速度）を検出する。
【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、およびヨーレートセンサ４０についても図示する。
【００１３】
図３に示すように、計算機３０は、撮像間隔設定部３１と、視点変換部３２と、位置合わせ部３３と、立体物検出部３４と、立体物判定部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】
撮像間隔設定部３１は、車速センサ２０により検出された自車両の車速と、ヨーレートセンサ４０により検出されたヨーレートとに基づいて、カメラ１０の撮像間隔を設定する。なお、撮像間隔設定部３１による撮像間隔の設定方法の詳細については後述する。
【００１５】
視点変換部３２は、カメラ１０により撮像さ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。
【００１６】
位置合わせ部３３は、視点変換部３２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３３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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
位置合わせ部３３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３３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。
【００２０】
また、位置合わせ後において位置合わせ部３３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３３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。
【００２１】
図３に戻り、立体物検出部３４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３４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３４は、まず差分波形を生成する。
【００２２】
差分波形の生成にあたって立体物検出部３４は、差分画像ＰＤｔにおいて検出領域を設定する。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を設定する。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。
【００２３】
また、立体物検出部３４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。
【００２４】
図５は、立体物検出部３４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３４は、位置合わせ部３３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３４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。
【００２５】
具体的に説明すると、まず立体物検出部３４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３４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。
【００２６】
立体物検出部３４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３４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。
【００２７】
以下同様に、立体物検出部３４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３４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。
【００２８】
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。
【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３４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３４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３４は、生成した差分波形ＤＷｔに基づいて、隣接車線に存在している隣接車両の検出を行う。立体物検出部３４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３４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３４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３４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３４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３４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３４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３４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３４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３４は、ヒストグラムの極大値から隣接車両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３４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、自車両に対する隣接車両の相対移動距離である。このため、立体物検出部３４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３４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３４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３４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３４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３４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３４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３４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、隣接車両の移動距離を算出する。
【００４０】
図９は、立体物検出部３４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の画角内に隣接車両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３４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の画角内に隣接車両が複数台存在すると想定される。しかし、検出領域Ａ１，Ａ２内に複数の隣接車両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３４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】
立体物判定部３５は、立体物検出部３４により検出された立体物が、隣接車線に存在する他車両であるか否かを判定する。なお、立体物判定部３５による判定方法の詳細は後述する。
【００４３】
次に、第１実施形態に係る隣接車両検出処理について説明する。図１０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。
【００４４】
図１０に示すように、まず、ステップＳ１０１では、撮像間隔設定部３１により、自車両の車速情報の取得が行われる。具体的には、車速センサ２０により自車両の車速が検出され、検出された自車両の車速の情報が、撮像間隔設定部３１により取得される。また、ステップＳ１０２では、撮像間隔設定部３１により、自車両のヨーレート情報の取得が行われる。具体的には、ヨーレートセンサ４０により自車両のヨーレートが検出され、検出されたヨーレートの情報が、撮像間隔設定部３１により取得される。
【００４５】
次いで、ステップＳ１０３では、撮像間隔設定部３１により、所定時間内における自車両の車幅方向への移動量が算出される。具体的には、撮像間隔設定部３１は、ステップＳ１０１で取得した自車両の車速情報と、ステップＳ１０２で取得した自車両のヨーレート情報とに基づいて、所定時間内における自車両の車幅方向への移動量を、自車両の旋回状態を表す情報として算出する。なお、自車両のヨーレートが大きいほど、自車両の車幅方向への移動速度は大きくなり、所定時間における自車両の車幅方向の移動量が大きくなるため、たとえば、自車両がカーブを走行する場合や、右左折を行う場合、あるいは、車線変更を行う場合に、自車両の車幅方向への移動量が大きくなる傾向にある。
【００４６】
そして、ステップＳ１０４では、撮像間隔設定部３１により、カメラ１０の撮像間隔の設定が行われる。具体的には、撮像間隔設定部３１は、ステップＳ１０３で算出した所定時間内における自車両の車幅方向への移動量に基づいて、連続して得られる２枚の鳥瞰視画像のそれぞれの撮像対象領域の車幅方向におけるずれ量が、鳥瞰視画像での解像度において所定の画素数以下となる走行距離を算出し、算出した走行距離をカメラ１０の撮像間隔として設定する。なお、所定の画素数とは、予め実験等により設定される画素数であり、連続して得られた異なる時刻の２枚の鳥瞰視画像を位置合わせする際に、この２枚の鳥瞰視画像の撮像対象領域の車幅方向におけるずれ量が、この所定の画素数に対応するずれ量の範囲内であれば、これら２枚の鳥瞰視画像を進行方向にずらして位置合わせをするだけで、これら２枚の鳥瞰視画像の位置を高い精度で合わせることができる画素数をいう。すなわち、連続して得られた２枚の鳥瞰視画像の位置を完全に合わせるためには、これら２枚の鳥瞰視画像を進行方向にずらすだけではなく、これら２枚の鳥瞰視画像を車幅方向にずらすとともに回転させる必要があるが、これら２枚の鳥瞰視画像の撮像対象領域の車幅方向におけるずれ量がこの所定の画素数に対応するずれ量の範囲内であれば、実用上、これら２枚の鳥瞰視画像の位置を進行方向にずららして位置合わせした差分画像に基づいて、立体物を検出することができる。
【００４７】
ここで、図１１は、撮像間隔設定部３１による撮像間隔の設定方法を説明するための図であり、図１１（Ａ）は自車両が直線道路を走行している場面を、図１１（Ｂ），（Ｃ）は自車両がカーブを走行している場面をそれぞれ例示している。たとえば、図１１（Ａ）に示すように、自車両が直線道路を走行している場合、自車両のヨーレートは小さいため、所定時間内における自車両の車幅方向への移動量も小さい。そのため、撮像間隔設定部３１は、図１１（Ａ）に示すように、自車両が直線道路を走行している場合には、図１１（Ｂ）に示す自車両がカーブを走行している場合と比較して、カメラ１０の撮像間隔を比較的大きい等距離間隔ｄ１に設定する。具体的には、撮像間隔設定部３１は、所定時間内における自車両の車幅方向への移動量と自車両の車速とに基づいて、ｎ番目に得られた鳥瞰視画像の撮像対象領域と、ｎ＋１番目に得られる鳥瞰視画像の撮像対象領域との車幅方向におけるずれ量が、鳥瞰視画像の解像度において所定の画素数（たとえば所定距離ｗ１に対応する画素数）以下となる走行距離ｄ１を算出し、カメラ１０の撮像間隔を等距離間隔ｄ１に設定する。これにより、図１１（Ａ）に示す場面において、カメラ１０により撮影間隔ｄ１ごとに撮像画像の撮像が行われることとなる。
【００４８】
また、たとえば、図１１（Ｂ）に示すように、自車両がカーブを走行している場合には、自車両のヨーレートは大きくなるため、所定時間内における自車両の車幅方向への移動量も大きくなる。そのため、撮像間隔設定部３１は、図１１（Ｂ）に示すように、自車両がカーブを走行している場合には、カメラ１０の撮像間隔を等距離間隔ｄ１よりも小さい等距離間隔ｄ２に設定する。具体的には、撮像間隔設定部３１は、所定時間内における自車両の車幅方向への移動量に基づいて、ｎ番目に得られた鳥瞰視画像を基準として、ｎ番目に得られた鳥瞰視画像の撮像対象領域と、ｎ＋１番目に得られる鳥瞰視画像の撮像対象領域との車幅方向におけるずれ量が、鳥瞰視画像の解像度において所定の画素数（たとえば所定距離ｗ１に対応する画素数）以下となる走行距離ｄ２を算出し、カメラ１０の撮像間隔を等距離間隔ｄ１よりも小さい等距離間隔ｄ２に設定する。これにより、図１１（Ｂ）に示す場面において、カメラ１０により撮影間隔ｄ２ごとに撮像画像の撮像が行われることとなる。
【００４９】
次いで、ステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で設定された撮像間隔で、カメラ１０により撮像画像が撮像され、撮像された撮像画像のデータが、視点変換部３２により取得される。そして、続くステップＳ１０６では、視点変換部３２により、取得され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。
【００５０】
次いで、ステップＳ１０７では、位置合わせ部３３により、鳥瞰視画像ＰＢｔのデータと、一時刻前の鳥瞰視画像ＰＢｔ−１のデータとの位置合わせが行われ、差分画像ＰＤｔのデータが生成される。
【００５１】
ここで、第１実施形態では、自車両のヨーレートおよび車速に応じて撮像間隔を設定することで、図１１（Ａ）に示すように、自車両が直線道路を走行している場合であっても、図１１（Ｂ）に示すように、自車両がカーブを走行している場合であっても、連続して得られた２枚の鳥瞰視画像の撮像対象領域のずれ量のうち、車幅方向（Ｙ軸方向）のずれ量が、所定の画素数（たとえば所定距離ｗ１に対応する画素数）以下となる。そのため、位置合わせ部３３は、連続して得られた２枚の鳥瞰視画像を、撮像間隔に応じた移動量だけ進行方向（Ｘ軸方向）に沿ってずらすだけで、連続して得られた２枚の鳥瞰視画像の位置合わせを高い精度で行うことができ、これにより、立体物の検出に適した差分画像ＰＤｔを生成することができる。
【００５２】
なお、図１１（Ｃ）には、従来の立体物検出装置を搭載した車両がカーブを走行している場面を例示している。図１１（Ｃ）に示す場面例では、車両の旋回状態に応じてカメラ１０の撮像間隔が設定されないため、図１１（Ｂ）に示す場面例と比べて、カメラ１０の撮像間隔が長くなってしまう場合があり、これにより、連続して得られた鳥瞰視画像を撮像間隔に応じた移動量だけ進行方向（Ｘ軸方向）にずらしただけでは、連続して得られた２枚の鳥瞰視画像の位置合わせを高い精度で行うことができない場合があった。すなわち、図１１（Ｃ）に示す場面においては、連続して得られた２枚の鳥瞰視画像の位置合わせを、立体物を適切に検出できる精度で行うためには、連続して得られた２枚の鳥瞰視画像を回転させたり車幅方向（Ｙ軸方向）にずらしたりすることで、連続して得られた２枚の鳥瞰視画像をマッチングさせて、２枚の鳥瞰視画像の撮像対象領域のずれ量を推定する必要があり、そのため、位置合わせに要する処理負荷が高くなってしまう場合があった。これに対して、本実施形態では、図１１（Ｂ）に示すように、自車両がカーブを走行する場合など、所定時間における自車両の車幅方向への移動量が大きくなる場合には、カメラ１０の撮像間隔を短く設定することができるため、連続して得られた２枚の鳥瞰視画像を撮像間隔ｄ２に応じた移動量だけ進行方向（Ｘ軸方向）に沿ってずらすことで、連続して得られた２枚の鳥瞰視画像の位置の位置合わせを、立体物を適切に検出できる精度で行うことができ、その結果、図１１（Ｃ）に示す場面と比較して、位置合わせに要する処理負荷を軽減することができる。
【００５３】
次いで、ステップＳ１０８では、立体物検出部３４により、ステップＳ１０７で生成した差分画像ＰＤｔのデータから、画素値が「１」の差分画素ＤＰの数がカウントされ、差分波形ＤＷｔが生成される。
【００５４】
ここで、本実施形態において、立体物検出部３４は、差分画像ＰＤｔに基づいて差分波形ＤＷｔを生成する際に、複数の差分画像ＰＤｔに基づいて、差分波形ＤＷｔを生成する構成としてもよい。たとえば、立体物検出部３４は、複数の差分画像ＰＤｔ上の差分データを積算し、差分データが積算された差分画像上において画素値が「１」の差分画素ＤＰの数をカウントすることで、差分波形ＤＷｔを生成する構成としてもよい。あるいは、立体物検出部３４は、複数の差分画像ＰＤｔから複数の差分波形ＤＷｔをそれぞれ生成し、生成した複数の差分波形ＤＷｔを積算することで、複数の差分画像ＰＤｔに基づく差分波形ＤＷｔを生成することができる。これにより、ステップＳ１０４で撮像間隔が短く設定され、差分画像ＰＤｔ上において立体物に起因する差分が生じ難い場合でも、立体物の検出に適した差分波形ＤＷｔを生成することができる。
【００５５】
ステップＳ１０９では、立体物判定部３５により、差分波形ＤＷｔのピークが所定の閾値α以上であるか否かの判断が行われる。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Ｓ１０９＝Ｎｏ）、立体物判定部３５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Ｓ１１７）。
【００５６】
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Ｓ１０９＝Ｙｅｓ）、立体物判定部３５は、隣接車線に立体物が存在すると判断する。そして、ステップＳ１１０に進み、立体物検出部３４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３４は、小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎ毎に重み付けを行い（ステップＳ１１１）、小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎ毎のオフセット量を算出し（ステップＳ１１２）、重みを加味してヒストグラムを生成する（ステップＳ１１３）。
【００５７】
そして、立体物検出部３４は、ヒストグラムに基づいて自車両に対する立体物の移動距離である相対移動距離を算出し、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Ｓ１１４）。このとき、立体物検出部３４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、立体物の絶対移動速度を算出する。
【００５８】
その後、立体物判定部３５は、立体物の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、立体物の自車両に対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるか否かを判断する（ステップＳ１１５）。双方を満たす場合には（ステップＳ１１５＝Ｙｅｓ）、立体物判定部３５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Ｓ１１６）。そして、図１０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Ｓ１１５＝Ｎｏ）、立体物判定部３５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Ｓ１１７）。そして、図１０に示す処理を終了する。
【００５９】
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Ｓ１１５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Ｓ１１５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。
【００６０】
また、ステップＳ１１５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。
【００６１】
さらに、ステップＳ１１５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Ｓ１１６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。
【００６２】
以上のように、第１実施形態では、異なる時刻に得られた２枚の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、差分画像ＰＤｔ上の差分データから立体物を検出する際に、自車両の車速やヨーレートに基づいて、所定時間内に自車両が車幅方向に移動する移動量を算出し、連続して得られる２枚の鳥瞰視画像間において車幅方向の移動量が所定値（鳥瞰視画像の解像度で所定の画素数）以下となるように、カメラ１０の撮像間隔を設定する。これにより、本実施形態では、図１１（Ａ），（Ｂ）に示すように、連続して得られた２枚の鳥瞰視画像を撮像間隔に応じた移動量だけ進行方向（Ｘ軸方向）に沿ってずらすだけで、連続して得られた２枚の鳥瞰視画像の位置合わせを立体物の検出に適した高い精度で行うことができ、これにより、立体物の検出に適した差分画像ＤＰｔを生成することができる。さらに、本実施形態では、連続して得られた２枚の鳥瞰視画像を撮像間隔に応じた移動量だけ進行方向（Ｘ軸方向）に沿ってずらすだけで、これら２枚の鳥瞰視画像の位置を位置合わせすることができるため、位置合わせに要する処理負荷を低減することもできる。
【００６３】
《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１２に示すように、カメラ１０と、車速センサ２０と、計算機３０ａと、地図データベース５０と、ＧＰＳユニット６０とを備えている。ここでは重複した説明を避けるため、異なる点を中心に説明する。なお、図１２は、第２実施形態に係る立体物検出装置１ａを搭載した車両の概略構成図である。
【００６４】
地図データベース５０は、道路の曲率などの道路形状を含む地図情報が記憶されている。地図データベース５０に記憶されている地図情報は、必要に応じて、計算機３０ａにより取得される。
【００６５】
ＧＰＳユニット６０は、複数の衛星通信から送信される電波を検出して、自車両の位置情報を周期的に検出する。ＧＰＳユニット６０により検出された自車両の位置情報は、計算機３０ａに送信される。
【００６６】
図１３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。なお、図１２においては、接続関係を明確にするためにカメラ１０、車速センサ２０、地図データベース５０、およびＧＰＳユニット６０についても図示する。
【００６７】
第２実施形態にかかる計算機３０ａは、図１３に示すように、撮像間隔設定部３１ａと、視点変換部３２、位置合わせ部３３、立体物検出部３４、および立体物判定部３５から構成されている。ここでも重複した説明を避けるため、異なる点を中心に説明する。
【００６８】
撮像間隔設定部３１ａは、地図データベース５０から地図情報を取得するとともに、ＧＰＳユニット６０から自車両の位置情報を取得する。そして、撮像間隔設定部３１ａは、取得した自車両の位置情報と地図情報とに基づいて、自車両が走行している道路を特定し、自車両が走行している道路の道路形状を特定する。具体的には、撮像間隔設定部３１ａは、自車両が走行している道路の道路形状として、自車両が走行している道路の曲率を検出する。そして、撮像間隔設定部３１ａは、自車両が走行している道路の曲率と、車速センサ２０から取得した自車両の車速とに基づいて、自車両の車幅方向への移動速度を算出し、これにより、所定時間内における自車両の車幅方向への移動量を算出する。
【００６９】
そして、撮像間隔設定部３１ａは、第１実施形態の撮像間隔設定部３１と同様に、所定時間内における自車両の車幅方向への移動量に基づいて、連続して撮像される２枚の撮像画像間において、車幅方向への移動量が所定値以下となる距離間隔を、カメラ１０の撮像間隔として設定する。そして、撮像間隔設定部３１ａは、設定した撮像間隔でカメラ１０に撮像を行わせる。なお、視点変換部３２、位置合わせ部３３、立体物検出部３４、および立体物判定部３５は、第１実施形態と同様に動作する。
【００７０】
次に、第２実施形態に係る隣接車両検出処理について説明する。図１４は、第２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。
【００７１】
図１４に示すように、まず、ステップＳ２０１では、撮像間隔設定部３１ａにより、自車両の車速情報の取得が行われる。そして、ステップＳ２０２では、撮像間隔設定部３１ａにより、自車両の位置情報および地図情報の取得が行われる。具体的には、ＧＰＳユニット６０により、自車両の現在位置が検出され、検出された自車両の位置情報が、撮像間隔設定部３１ａにより取得される。また、撮像間隔設定部３１ａは、地図データベース５０を参照して、自車両の現在位置周辺の地図情報を取得する。
【００７２】
次いで、ステップＳ２０３では、撮像間隔設定部３１ａにより、所定時間内における自車両の車幅方向への移動量が算出される。具体的には、撮像間隔設定部３１ａは、ステップＳ２０２で取得した地図情報と自車両の位置情報に基づいて、自車両が走行している道路を特定する。そして、撮像間隔設定部３１ａは、地図情報に基づいて、自車両が走行している道路の曲率を求め、得られた道路の曲率と、自車両の車速とに基づいて、自車両の車幅方向への移動速度を算出する。さらに、撮像間隔設定部３１ａは、算出した自車両の車幅方向への移動速度に基づいて、所定時間内における自車両の車幅方向への移動量を、自車両の旋回状態を表す情報として算出する。
【００７３】
ステップＳ２０４では、撮像間隔設定部３１ａにより、ステップＳ２０３で算出された所定時間内における自車両の車幅方向への移動量に基づいて、カメラ１０の撮像間隔の設定が行われる。なお、ステップＳ２０４における撮像間隔の設定方法は、第１実施形態のステップＳ１０４と同様の方法で行うことができる。
【００７４】
そして、ステップＳ２０５〜Ｓ２１７では、第１実施形態のステップＳ１０５〜Ｓ１１７と同様の処理が行われる。すなわち、ステップＳ２０４で設定された撮像間隔でカメラ１０により撮像画像が撮像され、撮像された撮像画像のデータが、計算機３０の視点変換部３２によって取得される（ステップＳ２０５）。そして、撮像画像の画像データに基づいて、鳥瞰視画像ＰＢｔのデータが生成され（ステップＳ２０６）、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することで、差分画像ＰＤｔのデータが生成される（ステップＳ２０７）。
【００７５】
その後、差分画像ＰＤｔのデータに基づいて、差分波形ＤＷｔが生成され（ステップＳ２０８）、差分波形ＤＷｔのピークが閾値α以上でない場合には（ステップＳ２０９＝Ｎｏ）、立体物が存在せず他車両が存在しないと判断される（ステップＳ２１７）。
【００７６】
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Ｓ２０９＝Ｙｅｓ）、差分波形ＤＷｔを複数の小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎに分割し（ステップＳ２１０）、小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎ毎に重み付けを行い（ステップＳ２１１）、小領域ＤＷｔ１〜ＤＷｔｎ毎のオフセット量を算出し（ステップＳ２１２）、重みを加味してヒストグラムを生成する（ステップＳ２１３）。そして、ヒストグラムに基づいて、自車両に対する隣接車両の移動距離である相対移動距離を算出し、相対移動距離から隣接車両の絶対移動速度と絶対移動速度を算出する（ステップＳ２１４）。立体物判定部３５は、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以下である場合には（ステップＳ２１５＝Ｙｅｓ）、隣接車線に隣接車両が存在すると判断し（ステップＳ２１６）、一方、いずれか一方でも満たさない場合には（ステップＳ２１５＝Ｎｏ）、立体物判定部３５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Ｓ２１７）。そして、図１４に示す処理を終了する。
【００７７】
以上のように、第２実施形態では、連続して得られた異なる時刻の２枚の撮像画像を鳥瞰視画像に変換し、これら２枚の鳥瞰視画像を位置合わせすることで差分画像ＰＤｔを生成し、差分画像ＰＤｔ上の差分データから立体物を検出する際に、自車両の位置情報や地図情報に基づいて、所定時間内に自車両が車幅方向に移動する移動量を算出し、連続して得られる２枚の鳥瞰視画像間において車幅方向の移動量が所定値（鳥瞰視画像の解像度で所定の画素数）以下となるように、カメラ１０の撮像間隔を設定する。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、ヨーレートセンサを備えない立体物検出装置１ａにおいても、連続して得られる２枚の鳥瞰視画像の位置合わせを、立体物の検出に適した高い精度で行うことができ、その結果、立体物の検出に適切した差分画像ＰＤｔを生成することができる。
【００７８】
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。
【００７９】
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、撮像間隔設定部３１は本発明の旋回状態取得手段および制御手段に相当し、視点変換部３２は本発明の画像変換手段に相当し、位置合わせ部３３は本発明の差分画像生成手段に相当し、立体物検出部３４は本発明の立体物検出手段に相当し、立体物判定部３５は本発明の立体物判定手段に相当する。
【符号の説明】
【００８０】
１，１ａ…立体物検出装置
１０…カメラ
２０…車速センサ
３０，３０ａ…計算機
３１，３１ａ…撮像間隔設定部
３２…視点変換部
３３…位置合わせ部
３４…立体物検出部
３５…立体物判定部
４０…ヨーレートセンサ
５０…地図データベース
６０…ＧＰＳユニット
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
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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