(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車外環境を撮像した画像を取得する画像取得部と、
前記画像の部分画像に対応する対象物の自車両に対する相対距離を導出する位置情報導出部と、
前記相対距離に基づいて１または複数の特定物を特定する第１グループ化部と、
前記１または複数の特定物から追跡対象となる１の特定物を選択する特定物選択部と、
画像内の色および大きさに基づいて停止または進行不可を示す停止信号灯を特定する第２グループ化部と、
選択された特定物である選択特定物と前記停止信号灯との位置関係に基づいて、該停止信号灯に付属する進行許可を示す進行信号灯が潜在する可能性を判定する第１可能性判定部と、
前記第１可能性判定部によって進行信号灯が潜在する可能性の判定ができなかった場合、前記停止信号灯より相対距離が短い空間における、前記停止信号灯を基準として定められる信号探索領域を遮蔽する遮蔽物を探索し、該信号探索領域における該遮蔽物の占有面積比に基づいて進行信号灯が潜在する可能性を判定する第２可能性判定部と、
を備えることを特徴とする車外環境認識装置。
【請求項２】
前記第２可能性判定部は、前記信号探索領域における前記遮蔽物の占有面積比が予め定められた閾値以上であれば、進行信号灯が潜在する可能性があると判定することを特徴とする請求項１に記載の車外環境認識装置。
【請求項３】
前記第２可能性判定部は、前記選択特定物を基準として予め定められた相対距離範囲のみ、前記信号探索領域を遮蔽する遮蔽物を探索し、進行信号灯が潜在する可能性を判定することを特徴とする請求項１または２に記載の車外環境認識装置。
【請求項４】
前記第１可能性判定部は、前記選択特定物と前記停止信号灯との水平方向の位置および高さに基づいて、進行信号灯が潜在する可能性を判定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の車外環境認識装置。
【請求項５】
車外環境を撮像した画像を取得し、
前記画像の部分画像に対応する対象物の自車両に対する相対距離を導出し、
前記相対距離に基づいて１または複数の特定物を特定し、
前記１または複数の特定物から追跡対象となる１の特定物を選択し、
画像内の色および大きさに基づいて停止または進行不可を示す停止信号灯を特定し、
選択した特定物である選択特定物と前記停止信号灯との位置関係に基づいて、該停止信号灯に付属する進行許可を示す進行信号灯が潜在する可能性を判定し、
前記判定によって前記進行信号灯が潜在する可能性の判定ができなかった場合、前記停止信号灯より相対距離が短い空間における、前記停止信号灯を基準として予め定められた信号探索領域を遮蔽する遮蔽物を探索し、該信号探索領域における該遮蔽物の占有面積比に基づいて進行信号灯が潜在する可能性を判定することを特徴とする車外環境認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両外の環境を認識する車外環境認識装置および車外環境認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自車両の前方に位置する車両や障害物等の特定物を検出し、検出した特定物との衝突を回避したり（衝突回避制御）、先行車両との車間距離を安全な距離に保つように制御する（クルーズコントロール）技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
こうした技術の多くは、先行車両を追跡して位置情報を更新し、先行車両の移動速度等を計算するように構成されており、この結果が、例えば衝突回避制御やクルーズコントロールなどに反映される。また、このような制御を円滑に遂行すべく、先行車両以外の車外環境、例えば、信号機や道路標識といった特定物を認識して自車両の走行をサポートしたり、先行車両のブレーキランプを認識して先行車両の急な減速に備えたりしている。
【０００４】
かかる特定物は、自車両前方の車外環境を撮像した画像に基づいて特定される。例えば、車外のカラー画像を撮像し、同一の輝度（色）を有する、隣接する画素同士をグループ化し、信号機の赤色灯等の光源を特定物として認識する技術が知られている（例えば、特許文献２、３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第３３４９０６０号
【特許文献２】特開２００５−３０１５１８号公報
【特許文献３】特開２０１０−２２４９２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した衝突回避制御やクルーズコントロールを円滑に遂行するためには、例えば、信号機の赤色・黄色・青色灯等の車外環境を通じて、車両を走行させる上で必要な交通情報をより正確に取得する必要がある。そして、自車両の直前の信号機において赤色灯が点灯していたら、運転者の制動操作をサポートすることが考えられる。
【０００７】
ただし、信号機の赤色灯が点灯していたとしても、それに付属する（併設された）矢印信号機の青色灯が点灯していれば、自車両の進行方向によっては制動の必要がない。したがって、衝突回避制御やクルーズコントロールでは、信号機の赤色灯に加え矢印信号機の青色灯も把握し、両信号が点灯している場合、制動操作のサポートを抑制している。しかし、このような信号機の赤色灯と矢印信号機の青色灯が点灯している状況下で、先行車両等により、矢印信号機の青色灯のみが遮蔽されると、信号機の赤色灯しか認識できず、不要に制動操作のサポートが行われる場合がある。このように、運転者の意に反した動作が生じると、運転者はその動作を煩わしく思い、交通に関する注意が疎かになるおそれがある。そこで、信号機が赤色灯であっても、それに付属する矢印信号機の青色灯が点灯している可能性があれば制動操作のサポートを抑制するように設定することがある。
【０００８】
信号機の赤色灯に付属する矢印信号機の青色灯が点灯している可能性は、矢印信号機の青色灯が存在する可能性がある領域と、自車両の前方に位置する可能性がある特定物が占有する領域とを比較すれば足りる。しかし、衝突回避制御やクルーズコントロールでは、処理効率向上のため、追跡対象とする特定物を直前の車両等、一部に絞り、その特定物に対して制御が行われる場合がある。したがって、信号機と直前の車両とを比較するだけでは、矢印信号機の青色灯が潜在している可能性があるにも拘わらず、潜在の可能性がないと判断する場合があった。
【０００９】
さらに、トラック等、荷台を有する車両の場合、荷台の後端部分のみを追跡対象としてしまい、キャビンがあるにも拘わらず、荷台の背面部分が占有する領域をもってして矢印信号機の青色灯が潜在している可能性がないと誤判断してしまう場合があった。
【００１０】
本発明は、このような課題に鑑み、直前の特定物のみを追跡対象とする場合であっても、矢印信号機が点灯している可能性を高精度で判断し、衝突回避制御やクルーズコントロールによる不要な制動操作への介入を回避することが可能な、車外環境認識装置および車外環境認識方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、本発明の車外環境認識装置は、車外環境を撮像した画像を取得する画像取得部と、画像の部分画像に対応する対象物の自車両に対する相対距離を導出する位置情報導出部と、相対距離に基づいて１または複数の特定物を特定する第１グループ化部と、１または複数の特定物から追跡対象となる１の特定物を選択する特定物選択部と、画像内の色および大きさに基づいて停止または進行不可を示す停止信号灯を特定する第２グループ化部と、選択された特定物である選択特定物と停止信号灯との位置関係に基づいて、停止信号灯に付属する進行許可を示す進行信号灯が潜在する可能性を判定する第１可能性判定部と、第１可能性判定部によって進行信号灯が潜在する可能性の判定が完了しなかった場合、停止信号灯より相対距離が短い空間における、停止信号灯を基準として定められる信号探索領域を遮蔽する遮蔽物を探索し、信号探索領域における遮蔽物の占有面積比に基づいて進行信号灯が潜在する可能性を判定する第２可能性判定部と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
第２可能性判定部は、信号探索領域における遮蔽物の占有面積比が予め定められた閾値以上であれば、進行信号灯が潜在する可能性があると判定してもよい。
【００１３】
第２可能性判定部は、選択特定物を基準として予め定められた相対距離範囲のみ、信号探索領域を遮蔽する遮蔽物を探索し、進行信号灯が潜在する可能性を判定してもよい。
【００１４】
第１可能性判定部は、選択特定物と停止信号灯との水平方向の位置および高さに基づいて、進行信号灯が潜在する可能性を判定してもよい。
【００１５】
上記課題を解決するために、本発明の車外環境認識方法は、車外環境を撮像した画像を取得し、画像の部分画像に対応する対象物の自車両に対する相対距離を導出し、相対距離に基づいて１または複数の特定物を特定し、１または複数の特定物から追跡対象となる１の特定物を選択し、画像内の色および大きさに基づいて停止または進行不可を示す停止信号灯を特定し、選択した特定物である選択特定物と停止信号灯との位置関係に基づいて、停止信号灯に付属する進行許可を示す進行信号灯が潜在する可能性を判定し、判定によって進行信号灯が潜在する可能性の判定ができなかった場合、停止信号灯より相対距離が短い空間における、停止信号灯を基準として予め定められた信号探索領域を遮蔽する遮蔽物を探索し、信号探索領域における遮蔽物の占有面積比に基づいて進行信号灯が潜在する可能性を判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、直前の特定物のみを追跡対象とする場合であっても、矢印信号機が点灯している可能性を高精度で判断し、衝突回避制御やクルーズコントロールによる不要な制動操作への介入を回避することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】環境認識システムの接続関係を示したブロック図である。
【図２】輝度画像と距離画像を説明するための説明図である。
【図３】車外環境認識装置の概略的な機能を示した機能ブロック図である。
【図４】色識別子テーブルを説明するための説明図である。
【図５】位置情報導出部による三次元の位置情報への変換を説明するための説明図である。
【図６】分割領域と代表距離とを説明するための説明図である。
【図７】分割領域群を説明するための説明図である。
【図８】第１グループ化部の処理を説明するための説明図である。
【図９】色識別子マップを説明するための説明図である。
【図１０】選択特定物と矢印信号機との関係を示した説明図である。
【図１１】選択特定物と矢印信号機との関係を示した説明図である。
【図１２】選択特定物と信号機の赤色灯との関係を示した説明図である。
【図１３】信号探索領域を説明するための説明図である。
【図１４】車外環境認識方法の処理の大まかな流れを示したフローチャートである。
【図１５】視差導出処理の流れを示したフローチャートである。
【図１６】位置情報導出処理の流れを示したフローチャートである。
【図１７】代表距離導出処理の流れを示したフローチャートである。
【図１８】第１グループ化処理の流れを示したフローチャートである。
【図１９】色識別子設定処理の流れを示したフローチャートである。
【図２０】第２グループ化処理の流れを示したフローチャートである。
【図２１】第１可能性判定処理の流れを示したフローチャートである。
【図２２】第２可能性判定処理の流れを示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。
【００１９】
（環境認識システム１００）
図１は、環境認識システム１００の接続関係を示したブロック図である。環境認識システム１００は、自車両１内に設けられた、複数（本実施形態では２つ）の撮像装置１１０と、車外環境認識装置１２０と、車両制御装置１３０とを含んで構成される。
【００２０】
撮像装置１１０は、ＣＣＤ（Charge-Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）等の撮像素子を含んで構成され、カラー画像、即ち、画素単位で３つの色相（Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青））の輝度を取得することができる。本実施形態においては、色と輝度とを同等に扱い、同一の文章に両文言が含まれる場合、互いを、色を構成する輝度、または、輝度を有する色と読み替えることができる。ここでは、撮像装置１１０で撮像されたカラーの画像を輝度画像と呼び、後述する距離画像と区別する。
【００２１】
また、撮像装置１１０は、自車両１の進行方向側において２つの撮像装置１１０それぞれの撮像軸（光軸）が、同一の水平面上で位置を異にし、略平行になるように離隔して配置される。撮像装置１１０は、自車両１の前方の検出領域に存在する対象物を撮像した画像データを、例えば１／６０秒毎（６０ｆｐｓ）に連続して生成する。以下の実施形態における各機能部は、このような画像データの更新を契機として各処理を遂行する。したがって、各機能部は、フレーム単位で処理を繰り返すこととなる。ここで、対象物は、画像データに基づく画像の各部位に対応する車外環境に実在する物である。また、特定物は、対象物のうち、衝突回避制御やクルーズコントロール上で特定される物である。特定物は、車両、信号機、道路、ガードレールといった独立して存在する特定物のみならず、信号機の各点灯部分、ブレーキランプ（テールランプ）、ウィンカー等、特定物の部分として特定できる物も含む。
【００２２】
車外環境認識装置１２０は、２つの撮像装置１１０それぞれから画像データを取得し、一方の画像データに基づく画像から任意に抽出したブロック（ここでは水平４画素×垂直４画素の配列で構成される）に対応するブロックを他方の画像データに基づく画像から検出する、所謂パターンマッチングを用いて視差を導き出す。ここで、ブロックの説明に用いられた「水平」は、撮像した画像の画面横方向を示し、実空間上の水平方向に相当する。また、「垂直」は、撮像した画像の画面縦方向を示し、実空間上の鉛直方向に相当する。
【００２３】
このパターンマッチングとしては、２つの画像データ間において、任意の画像位置を示すブロック単位で輝度値（Ｙ色差信号）を比較することが考えられる。例えば、輝度値の差分をとるＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）、差分を２乗して用いるＳＳＤ（Sum of Squared intensity Difference）や、各画素の輝度値から平均値を引いた分散値の類似度をとるＮＣＣ（Normalized Cross Correlation）等の手法がある。車外環境認識装置１２０は、このようなブロック単位の視差導出処理を検出領域（例えば６００画素×２００画素）に映し出されている全てのブロックについて行う。ここでは、ブロックを４画素×４画素としているが、ブロック内の画素数は任意に設定することができる。
【００２４】
しかし、車外環境認識装置１２０では、パターンマッチングを通じて検出分解能単位であるブロック毎に視差を導出することはできるが、そのブロックがどのような特定物の一部であるかを認識できない。したがって、視差情報は、特定物単位ではなく、検出領域における検出分解能単位（例えばブロック単位）で独立して導出されることとなる。ここでは、このようにして導出された視差情報（後述する相対距離に相当）を画像データに対応付けた画像を距離画像という。
【００２５】
図２は、輝度画像１２４と距離画像１２６を説明するための説明図である。例えば、２つの撮像装置１１０を通じ、検出領域１２２について図２（ａ）のような輝度画像（画像データ）１２４が生成されたとする。ただし、ここでは、理解を容易にするため、２つの輝度画像１２４の一方のみを模式的に示している。車外環境認識装置１２０は、このような輝度画像１２４からブロック毎の視差を求め、図２（ｂ）のような距離画像１２６を形成する。距離画像１２６における各ブロックには、そのブロックの視差が関連付けられている。ここでは、説明の便宜上、視差が導出されたブロックを黒のドットで表している。
【００２６】
視差は、画像のエッジ部分（隣り合う画素間で明暗の差分が大きい部分）で特定され易いので、距離画像１２６において黒のドットが付されている、視差が導出されたブロックは、輝度画像１２４においてもエッジとなっていることが多い。したがって、図２（ａ）に示す輝度画像１２４と図２（ｂ）に示す距離画像１２６とは各特定物の輪郭について似たものとなる。
【００２７】
そして、車外環境認識装置１２０は、距離画像１２６に基づく自車両１との相対距離（以下、単に相対距離という。）を用いて検出領域１２２に表示されている対象物がどのような種類の特定物に対応するかを特定する。例えば、所定の相対距離を維持している（自車両と同速度で走行する）特定物を先行車両と認識する。また、車外環境認識装置１２０は、さらに、輝度画像１２４の輝度に基づき、例えば、先行車両のブレーキランプを特定することで、ブレーキランプの点灯を通じて当該先行車両の減速を迅速に把握し、衝突回避制御やクルーズコントロールに利用することが可能となる。
【００２８】
尚、上記距離画像１２６に基づく自車両１との相対距離は、距離画像１２６におけるブロック毎の視差情報を、所謂ステレオ法を用いて三次元の位置情報に変換することで求められる。ここで、ステレオ法は、三角測量法を用いることで、特定物の視差からその特定物の撮像装置１１０に対する相対距離を導出する方法である。かかる車外環境認識装置１２０の処理に関しては、後ほど詳述する。
【００２９】
車両制御装置１３０は、車外環境認識装置１２０で特定された特定物との衝突を回避したり（衝突回避制御）、先行車両との車間距離を安全な距離に保つ制御（クルーズコントロール）を実行する。具体的に、車両制御装置１３０は、操舵の角度を検出する舵角センサ１３２や自車両１の速度を検出する車速センサ１３４等を通じて現在の自車両１の走行状態を取得し、アクチュエータ１３６を制御して先行車両との車間距離を安全な距離に保つ。ここで、アクチュエータ１３６は、ブレーキ、スロットルバルブ、舵角等を制御するために用いられる車両制御用のアクチュエータである。また、車両制御装置１３０は、特定物との衝突が想定される場合、運転者の前方に設置されたディスプレイ１３８にその旨警告表示（報知）を行うと共に、アクチュエータ１３６を制御して自車両１を自動的に制動する。かかる車両制御装置１３０は、車外環境認識装置１２０と一体的に形成することもできる。
【００３０】
本実施形態では、上記環境認識システム１００を通じて、特定物である先行車両が占有する特定領域（特定物に準じる、検出領域中の一部の領域）を特定すると共に、信号機の赤色灯や黄色灯（停止または進行不可を示す停止信号灯）を特定する。そして、両者の位置関係から、矢印信号機の青色灯（進行許可を示す進行信号灯）が潜在している可能性を導き出す。以下、車外環境認識装置１２０について詳述する。
【００３１】
（車外環境認識装置１２０）
図３は、車外環境認識装置１２０の概略的な機能を示した機能ブロック図である。図３に示すように、車外環境認識装置１２０は、Ｉ／Ｆ部１５０と、データ保持部１５２と、中央制御部１５４とを含んで構成される。
【００３２】
Ｉ／Ｆ部１５０は、撮像装置１１０や車両制御装置１３０との双方向の情報交換を行うためのインターフェースである。かかるＩ／Ｆ部１５０は撮像装置１１０から輝度画像１２４を取得する画像取得部として機能する。データ保持部１５２は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等で構成され、色識別子テーブルや、以下に示す各機能部の処理に必要な様々な情報を保持すると共に、撮像装置１１０から受信した輝度画像１２４を一時的に保持する。ここで、色識別子テーブルは、以下のように利用される。
【００３３】
図４は、色識別子テーブル２００を説明するための説明図である。色識別子テーブル２００では、予め定められた所定数の色を表す輝度範囲２０２が色識別子２０４に対応付けられている。例えば、色識別子「１」には、赤色の特定物に相当する輝度範囲、例えば、輝度範囲（Ｒ）「８０以上」、輝度範囲（Ｇ）「４０以下」、輝度範囲（Ｂ）「４０以下」が対応付けられている。同様に、色識別子「２」、「３」、「４」、「５」、「６」、「７」、「８」には、黄色、青緑色、マゼンタ色、橙色、朱色、青色、緑色の特定物に相当する輝度範囲が対応付けられている。ただし、輝度範囲は図４に記載された輝度範囲に限定されず、また、その数も限定されないのは言うまでもない。
【００３４】
ここで、図示はしていないが、色識別子テーブル２００における各色識別子には、１または複数の特定物が対応付けられている。例えば、色識別子「１」には赤色の特定物「信号機の赤色灯」が対応付けられる。これは、輝度が近似している特定物同士を同一の基準（輝度範囲）で抽出することで、計算負荷の増加を回避するためである。
【００３５】
中央制御部１５４は、中央処理装置（ＣＰＵ）、プログラム等が格納されたＲＯＭ、ワークエリアとしてのＲＡＭ等を含む半導体集積回路で構成され、システムバス１５６を通じて、Ｉ／Ｆ部１５０やデータ保持部１５２を制御する。また、本実施形態において、中央制御部１５４は、視差導出部１６０、位置情報導出部１６２、代表距離導出部１６４、第１グループ化部１６６、特定物選択部１６８、色識別子設定部１７０、第２グループ化部１７２、第１可能性判定部１７４、第２可能性判定部１７６としても機能する。
【００３６】
視差導出部１６０は、撮像装置１１０から取得した２の画像データ（輝度画像）を比較し、一方の画像データに基づく画像（基準画像）における、１または複数の画素からなる任意のブロックと相関の高いブロックを、他方の画像データに基づく画像（比較画像）から抽出する。そして、両ブロックの視差を求め、視差情報とする。
【００３７】
位置情報導出部１６２は、距離画像１２６における検出領域１２２内のブロック毎の視差情報を、上述したステレオ法を用いて、水平距離ｘ、高さｙおよび相対距離ｚを含む三次元の位置情報に変換する。ここで、視差情報が、距離画像１２６における各ブロックの視差を示すのに対し、三次元の位置情報は、実空間における各ブロックの相対距離の情報を示す。また、視差情報が画素単位ではなくブロック単位、即ち複数の画素単位で導出されている場合、その視差情報はブロックに属する全ての画素の視差情報とみなして、画素単位の計算を実行することができる。
【００３８】
図５は、位置情報導出部１６２による三次元の位置情報への変換を説明するための説明図である。位置情報導出部１６２は、まず、距離画像１２６を図５の如く画素単位の座標系として認識する。ここでは、図５中、左下隅を原点（０，０）とし、横方向をｉ座標軸、縦方向をｊ座標軸とする。したがって、視差を有する画素は、画素位置ｉ、ｊと視差を示す視差情報ｄｐとによって（ｉ，ｊ，ｄｐ）のように表すことができる。
【００３９】
本実施形態における実空間上の三次元座標系を、自車両１を中心とした相対座標系で考える。ここでは、自車両１の進行方向右側方をＸ軸の正方向、自車両１の上方をＹ軸の正方向、自車両１の進行方向（前方）をＺ軸の正方向、２つの撮像装置１１０の中央を通る鉛直線と道路表面との交点を原点（０，０，０）とする。このとき、道路を平面と仮定すると、道路表面がＸ−Ｚ平面（ｙ＝０）と一致することとなる。位置情報導出部１６２は、以下の（数式１）〜（数式３）によって距離画像１２６上のブロック（ｉ，ｊ，ｄｐ）を、実空間上の三次元の点（ｘ，ｙ，ｚ）に座標変換する。
ｘ＝ＣＤ／２＋ｚ・ＰＷ・（ｉ−ＩＶ）  …（数式１）
ｙ＝ＣＨ＋ｚ・ＰＷ・（ｊ−ＪＶ）      …（数式２）
ｚ＝ＫＳ／ｄｐ                        …（数式３）
ここで、ＣＤは撮像装置１１０同士の間隔（基線長）であり、ＰＷは１画素当たりの視野角であり、ＣＨは撮像装置１１０の道路表面からの配置高さであり、ＩＶ、ＪＶは自車両１の真正面における無限遠点の画像上の座標（画素）であり、ＫＳは距離係数（ＫＳ＝ＣＤ／ＰＷ）である。
【００４０】
したがって、位置情報導出部１６２は、ブロックの相対距離と、ブロックと同相対距離にある道路表面上の点とブロックとの距離画像１２６上の検出距離（例えば画素数）とに基づいて、道路表面からの高さを導出していることとなる。
【００４１】
代表距離導出部１６４は、まず、距離画像１２６の検出領域１２２を、水平方向に対して複数の分割領域に分割する。続いて、代表距離導出部１６４は、道路表面より上方に位置するブロックを対象に、位置情報に基づいて分割領域毎に、複数に区分した所定距離それぞれに含まれる相対距離を積算してヒストグラムを生成する。そして、代表距離導出部１６４は、積算した距離分布のピークに相当する代表距離を導出する。ここで、ピークに相当するとは、ピーク値またはピーク近傍で任意の条件を満たす値をいう。
【００４２】
図６は、分割領域２１６と代表距離２２０とを説明するための説明図である。図６に示したように、距離画像１２６を水平方向に複数分割すると、分割領域２１６は図６（ａ）のような短冊形状になる。このような短冊形状の分割領域２１６は、本来、例えば、水平幅４画素のものが１５０列配列して成るが、ここでは、説明の便宜上、検出領域１２２を１６等分したもので説明する。
【００４３】
続いて、代表距離導出部１６４は、各分割領域２１６において、全てのブロックの相対距離を参照し、ヒストグラム（図６（ｂ）中、横長の四角（バー）で示す）を作成すると、図６（ｂ）のような距離分布２１８が得られる。ここで、縦方向は、区分した所定距離を、横方向は、区分した所定距離それぞれに相対距離が含まれるブロックの個数を示している。ただし、図６（ｂ）は計算を行う上での仮想的な画面であり、実際には視覚的な画面の生成を伴わない。そして、代表距離導出部１６４は、このようにして導出された距離分布２１８を参照し、ピークに相当する相対距離である代表距離（図６（ｂ）中、黒で塗りつぶした四角で示す）２２０を特定する。
【００４４】
第１グループ化部１６６は、まず、隣接する分割領域２１６同士の代表距離２２０を順次比較し、代表距離２２０が近接する（例えば、１ｍ以下に位置する）分割領域２１６をグループ化して１または複数の分割領域群を生成する。このとき、３以上の分割領域２１６で代表距離２２０が近接していた場合にも、連続する全ての分割領域２１６を分割領域群として纏める。
【００４５】
図７は、分割領域群２２２を説明するための説明図である。第１グループ化部１６６は、分割領域２１６同士を比較し、図７に示すように代表距離２２０をグループ化する（グループ化後の仮想的なグループ２２４）。かかるグループ化によって、第１グループ化部１６６は、道路表面より上方に位置する特定物を特定することができる。また、第１グループ化部１６６は、そのグループ化された分割領域群２２２中における水平方向および鉛直方向の相対距離の推移に基づいて、グループ２２４が、先行車両の後部、側部、またはガードレール等の道路に沿った構造物等のいずれであるかを認識することが可能となる。
【００４６】
続いて、第１グループ化部１６６は、自車両１との相対的な位置関係に応じ、先行車両等の特定物を特定し、その特定物の外縁に従って、１または複数の特定領域を定める。
【００４７】
図８は、第１グループ化部１６６の処理を説明するための説明図である。特定領域２３０は、特定物の外縁を収容する予め定められた様々な形状で表すことができるが、ここでは図８のように、四角形の枠で表すこととする。具体的に、第１グループ化部１６６は、第１グループ化部１６６が生成した分割領域群２２２内における、相対距離ｚが代表距離２２０に相当するブロックを基点として、そのブロックと、水平距離ｘの差分、高さｙの差分および相対距離ｚの差分が予め定められた範囲（例えば０．１ｍ）内にあるブロックとを、同一の特定物に対応すると仮定してグループ化する。上記の範囲は実空間上の距離で表され、製造者や搭乗者によって任意の値に設定することができる。また、第１グループ化部１６６は、グループ化により新たに追加されたブロックに関しても、そのブロックを基点として、水平距離ｘの差分、高さｙの差分および相対距離ｚの差分が所定範囲内にあるブロックをさらにグループ化する。結果的に、同一の特定物と仮定可能なブロック全てがグループ化されることとなる。
【００４８】
また、ここでは、水平距離ｘの差分、高さｙの差分および相対距離ｚの差分をそれぞれ独立して判定し、全てが所定範囲に含まれる場合のみ同一のグループとしているが、他の計算によることもできる。例えば、水平距離ｘの差分、高さｙの差分および相対距離ｚの差分の二乗平均√（（水平距離ｘの差分）２＋（高さｙの差分）２＋（相対距離ｚの差分）２）が所定範囲に含まれる場合に同一のグループとしてもよい。かかる計算により、ブロック同士の実空間上の正確な距離を導出することができるので、グループ化精度を高めることができる。
【００４９】
続いて、第１グループ化部１６６は、グループ化したブロック群が予め定められた所定の条件を満たしていれば、そのブロック群を特定物として決定する。例えば、第１グループ化部１６６は、グループ化されたブロック群が道路上に位置する場合、そのブロック群全体の大きさが、特定物「車両」の大きさに相当するか否か判定し、特定物「車両」の大きさに相当すると判定されれば、そのブロック群を特定物「車両」と特定する。そして、第１グループ化部１６６は、特定物「車両」と特定されたブロック群が画面上占有する領域を、車両の特定領域２３０とする。
【００５０】
特定物選択部１６８は、第１グループ化部１６６が特定した１または複数の特定物から追跡対象となる特定物（選択特定物）を選択する。そして、特定物選択部１６８は、選択した選択特定物を追跡する。本実施形態では、衝突の可能性が他と比較して高くなる、自車両１の前方に位置する車両（先行車両）を選択特定物としている。このような選択特定物の選択手段や追跡手段は既存の様々な手法を用いることができるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。
【００５１】
色識別子設定部１７０は、検出領域１２２内の複数の画素の輝度と色識別子テーブル２００の輝度範囲とに基づいて、各画素に色識別子を設定する。
【００５２】
まず、色識別子設定部１７０は、データ保持部１５２に保持された輝度画像１２４から、画素単位で輝度（画素単位で３つの色相（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の輝度）を取得する。
【００５３】
そして、色識別子設定部１７０は、色識別子テーブル２００に登録されている色識別子２０４を順次選択し、取得した１の画素の輝度が、順次選択した色識別子２０４の輝度範囲２０２に含まれるか否か判定する。そして、画素の輝度が、いずれかの色識別子２０４の輝度範囲２０２に含まれれば、その画素に当該色識別子２０４を設定して、色識別子マップを作成する。
【００５４】
色識別子設定部１７０は、このような画素それぞれの輝度と色識別子テーブル２００に登録されている複数の色識別子２０４の輝度範囲２０２との一連の比較を、複数の画素毎に順次実行する。ここで、色識別子２０４の選択順は「１」、「２」…といったように昇順である。
【００５５】
このような選択順に従って比較した結果、画素の輝度が序数の低い色識別子２０４の輝度範囲２０２に含まれていると判定された場合、それより序数の高い色識別子２０４に関する比較処理は最早行われない。したがって、１の画素に関して２以上の色識別子２０４が付されることはない。これは、複数の特定物が空間上で重なり合うことはないので、色識別子設定部１７０によって一旦任意の色識別子２０４が設定された対象物は、最早、他の色識別子２０４であるか否かを判定する必要がないという理由に基づく。このように画素を排他的に取り扱うことによって、既に色識別子２０４が設定された画素の重複した設定処理を回避することができ、処理負荷を軽減することが可能となる。
【００５６】
図９は、色識別子マップ２４０を説明するための説明図である。色識別子マップ２４０は、輝度画像１２４に色識別子２０４を重ねたものである。したがって、特定物に相当する対象物の位置に、色識別子２０４が纏まって設定される。
【００５７】
ここで、色識別子マップ２４０中の部分マップ２４０ａに着目する。ここでは、部分マップ２４０ａ内の画素の輝度が、色識別子テーブル２００における色識別子「１」の輝度範囲２０２と比較され、信号機の赤色灯に相当する複数の画素群２４２に色識別子「１」が対応付けられる。図９では、輝度画像１２４の複数の画素に色識別子が付された図を提示しているが、かかる表現は理解を容易にするための概念的なものであり、実際には画素毎に色識別子２０４が登録されている。
【００５８】
第２グループ化部１７２は、任意の画素を基点として、その画素と、色識別子２０４が等しく、かつ、水平距離ｘの差分、高さｙの差分および相対距離ｚの差分が予め定められた範囲（例えば０．１ｍ）内にある画素とを、同一の特定物に対応すると仮定してグループ化する。上記の範囲は実空間上の距離で表され、製造者や搭乗者によって任意の値に設定することができる。また、第２グループ化部１７２は、グループ化により新たに追加された画素に関しても、その画素を基点として、色識別子が等しく、かつ、水平距離ｘの差分、高さｙの差分および相対距離ｚの差分が所定範囲内にある画素をさらにグループ化する。結果的に、同一の特定物と仮定可能な画素全てがグループ化されることとなる。
【００５９】
また、ここでも、水平距離ｘの差分、高さｙの差分および相対距離ｚの差分をそれぞれ独立して判定し、全てが所定範囲に含まれる場合のみ同一のグループとしているが、他の計算によることもできる。例えば、水平距離ｘの差分、高さｙの差分および相対距離ｚの差分の二乗平均√（（水平距離ｘの差分）２＋（高さｙの差分）２＋（相対距離ｚの差分）２）が所定範囲に含まれる場合に同一のグループとしてもよい。
【００６０】
そして、第２グループ化部１７２は、第２グループ化部１７２がグループ化した対象物（画素群）が予め定められた条件を満たしていれば、その対象物を特定物として決定する。例えば、第２グループ化部１７２は、対象物の大きさ（対象物の水平距離ｘの幅および高さｙの幅のいずれも）が、特定物に対応付けられた幅範囲に含まれていれば、その対象物を対象となる特定物として決定することとする。また、対象物の水平距離ｘの幅および高さｙの幅それぞれについて幅範囲を設定してもよい。ここでは、対象物が、特定物とみなすのに妥当な大きさであることを確認している。したがって、幅範囲に含まれない場合、当該環境認識処理に不要な情報として除外することができる。例えば、図９の部分マップ２４０ａにおける画素群２４２の大きさは、特定物「信号機の赤色灯」の幅範囲、例えば「０．０５〜０．２ｍ」（図示せず）に含まれるため、適切に特定物「信号機の赤色灯」と特定される。
【００６１】
こうして、車外環境認識装置１２０では、輝度画像１２４から輝度範囲が等しい画素群２４２を、特定物として抽出することができ、その情報を様々な制御に用いることが可能となる。例えば、特定物「信号機の赤色灯」を抽出することで、その特定物が、移動を伴わない固定された物であることが把握されると共に、その特定物が自車線に関する信号機であれば、自車両１は、停止または減速すべきであることを把握することができ、運転者の制動操作をサポートする。
【００６２】
ただし、このように信号機の赤色灯が点灯していたとしても、その周囲の信号機の状態によっては、制動操作のサポートが不要な場合がある。例えば、赤色灯に付属する矢印信号機の青色灯が点灯していれば、自車両１の進行方向によっては制動をサポートする必要がない。そこで、車外環境認識装置１２０では、信号機が赤色灯であっても、それに付属する矢印信号機の青色灯が点灯している可能性があれば制動操作のサポートを抑制するように設定する。
【００６３】
図１０および図１１は、選択特定物２５０と矢印信号機２５２との関係を示した説明図である。図１０（ａ）および（ｂ）は、輝度画像１２４および距離画像１２６の一例を、図１１は、図１０の状況における自車両１と選択特定物２５０と矢印信号機２５２の側面図を示している。本実施形態では、特定物選択部１６８が追跡対象となる１の選択特定物２５０を選択しているので、選択特定物２５０が矢印信号機２５２の青色灯を遮蔽していないことが分かれば、青色灯が潜在する可能性がないと判断することができる。
【００６４】
しかし、上述したように、本実施形態では、水平距離ｘの差分、高さｙの差分および相対距離ｚの差分が予め定められた範囲（例えば０．１ｍ）内にあるものを特定物として特定すると共に、自車両１の前方に位置する特定物を選択特定物２５０として選択している。したがって、図１０、１１に示すように、先行車両が荷台を有するトラック等であれば、その後端部分のみが選択特定物２５０として認識されることとなる。そうすると、図１１に示すように選択特定物２５０（トラックの後端部分）自体は、信号機２５４に付属する矢印信号機２５２を遮蔽していないが、選択特定物２５０と一体的に移動するトラックのキャビン（運転台）２５６が遮蔽することもある。そこで、本実施形態では、選択特定物２５０やトラックのキャビン２５６を含む特定物を対象として、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性を導出し、衝突回避制御やクルーズコントロールによる不要な制動操作への介入を回避する。
【００６５】
このような矢印信号機２５２が潜在する可能性は、信号機２５４の赤色灯や黄色灯を基準にして矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性がある信号探索領域を導出し、信号機２５４より自車両１との相対距離が短い空間において信号探索領域を遮蔽する遮蔽物を探索することで把握できる。ただし、このような処理を毎フレーム行うとすると、処理負荷の増大を招くおそれがある。そこで、本実施形態においては、まず、第１可能性判定部１７４が、既知の情報である、選択特定物２５０と信号機２５４との位置関係に基づいて、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性を大まかに判定する。そして、かかる判定によっては潜在する可能性が明確ではない（判定ができない）場合にのみ、第２可能性判定部１７６が、信号探索領域と遮蔽物との位置関係に基づいて、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性を具体的に判定する。以下、第１可能性判定部１７４および第２可能性判定部１７６の処理を詳述する。
【００６６】
第１可能性判定部１７４は、選択特定物２５０が存在し、かつ、第２グループ化部１７２によって、特定物「信号機の赤色灯」または「信号機の黄色灯」が特定されている場合、選択特定物２５０と信号機２５４の赤色灯や黄色灯との位置関係（水平方向の位置および高さ）に基づいて、信号機２５４の赤色灯や黄色灯に付属する矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性を判定する。以下、赤色灯および黄色灯はほぼ同一の距離にあるので、合わせて赤色灯として説明する。したがって、赤色灯として説明しているところは、黄色灯に置き換えて理解することができる。
【００６７】
具体的に説明すると、第１可能性判定部１７４は、まず、選択特定物２５０の自車両１に対する相対距離が、信号機２５４の赤色灯の自車両１に対する相対距離より長いか否か、即ち、選択特定物２５０が信号機２５４の赤色灯より遠くにあるか否か判定する。かかる判定において、選択特定物２５０の相対距離が信号機２５４の赤色灯の相対距離より長い場合、矢印信号機２５２の青色灯は潜在しないと判定することができる。ここで、選択特定物２５０の相対距離が信号機２５４の赤色灯の相対距離より短い場合には、さらなる判定を行う。
【００６８】
図１２は、選択特定物２５０と信号機２５４の赤色灯２５４ａとの関係を示した説明図である。第１可能性判定部１７４は、信号機２５４の赤色灯２５４ａに基づいて決定される、図１２（ａ）に両矢印で示した水平方向の領域（例えば、信号機２５４の幅の２倍）と、選択特定物２５０の水平方向の領域との水平方向の位置が重複しているか否か判定する。例えば、図１２（ａ）では、信号機２５４の赤色灯２５４ａに基づく領域が選択特定物２５０の水平方向の領域に含まれているので、重複すると判定される。
【００６９】
かかる判定において、信号機２５４の赤色灯２５４ａに基づく領域と選択特定物２５０の水平方向の領域とが重複しなければ、矢印信号機２５２の青色灯は潜在しないと判定することができる。ここで、信号機２５４の赤色灯２５４ａに基づく領域と選択特定物２５０の水平方向の領域とが重複している場合には、さらなる判定を行う。
【００７０】
続いて、第１可能性判定部１７４は、信号機２５４の赤色灯２５４ａの高さに基づき、選択特定物２５０の相対距離において、選択特定物２５０がどの程度の高さ（遮蔽高さ）を有していれば、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性があるか導出する。例えば、図１２（ｂ）の例では、第１可能性判定部１７４は、選択特定物２５０における鉛直上向きの矢印で示した高さを導出する。
【００７１】
次に、第１可能性判定部１７４は、導出した遮蔽高さと法規上の車両最大高さとを比較し、遮蔽高さが法規上の車両最大高さより高ければ、矢印信号機２５２の青色灯があれば画像として取得できているはずなので、矢印信号機２５２の青色灯は潜在しないと判定する。そして、遮蔽高さが法規上の車両最大高さより低ければ、第１可能性判定部１７４は、引き続き、遮蔽高さと選択特定物２５０の高さとを比較する。このとき、遮蔽高さが選択特定物２５０の高さより低ければ、矢印信号機２５２の青色灯があったとしても画像として取得することができないので、第１可能性判定部１７４は、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性があると判定する。ここで、遮蔽高さが選択特定物２５０の高さより高ければ、第２可能性判定部１７６に処理を移す。
【００７２】
第１可能性判定部１７４が、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性があると判定した場合、第２可能性判定部１７６は、信号機２５４の赤色灯２５４ａを基準として信号探索領域を定める。そして、第２可能性判定部１７６は、信号機２５４の赤色灯２５４ａより相対距離が短い空間において信号探索領域を遮蔽する遮蔽物を探索し、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性を判定する。
【００７３】
図１３は、信号探索領域２５８を説明するための説明図である。矢印信号機２５２の青色灯は、信号機２５４より鉛直下方向に信号機２５４の各色灯の２つ分の領域に配置される場合があり、また、信号機２５４の水平方向右側に鉛直方向に複数並置される可能性もある。したがって信号探索領域２５８は、図１３に示すように、信号機２５４の赤色灯２５４ａ（または黄色灯２５４ｂ）を基準とした枠となる。
【００７４】
第２可能性判定部１７６は、導出した信号探索領域２５８に対して、改めて信号機２５４の赤色灯２５４ａの相対距離より手前に存在する遮蔽物を抽出し、その遮蔽物の占有面積比が予め定められた閾値（例えば、信号探索領域の２０％）以上であれば、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性があると判定し、閾値未満であれば、矢印信号機２５２の青色灯は潜在しないと判定する。
【００７５】
ここで、第２可能性判定部１７６は、選択特定物２５０を基準として予め定められた相対距離範囲（例えば、±５ｍ）のみ、信号探索領域２５８を遮蔽する遮蔽物を探索し、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性を判定することもできる。上述したように、選択特定物２５０がトラックの後端部分である場合、遮蔽物が、そのトラックのキャビン２５６になる可能性が高い。そこで、選択特定物２５０から相対距離範囲±５ｍのみにある遮蔽物を抽出することで処理負荷の軽減を図る。なお、相対距離として＋（プラス）方向のみならず、−（マイナス）方向も探索することでロバスト性を高めている。
【００７６】
以上、説明した車外環境認識装置１２０によって、選択特定物２５０のみを追跡対象とする場合であっても、矢印信号機２５２が点灯している可能性を高精度で判断することができるので、衝突回避制御やクルーズコントロールによる不要な制動操作への介入を回避することが可能となる。
【００７７】
（車外環境認識方法）
以下、車外環境認識装置１２０の具体的な処理を図１４〜図２２のフローチャートに基づいて説明する。図１４は、撮像装置１１０から輝度画像１２４が送信されたときの割込処理に関する全体的な流れを示し、図１５〜図２２は、その中の個別のサブルーチンを示している。また、ここでは、処理対象としてブロックまたは画素を挙げている。輝度画像１２４や距離画像１２６の左下隅を原点とし、ブロックでは、画像水平方向に１〜１５０ブロック、垂直方向に１〜５０ブロックの範囲で、画素では、画像水平方向に１〜６００画素、垂直方向に１〜２００画素の範囲で当該車外環境認識方法による処理を遂行する。
【００７８】
当該車外環境認識方法による割込が発生すると、視差導出部１６０は、２の画像データを比較し、基準画像における任意のブロックと相関の高いブロックを、比較画像における探索範囲から抽出し、両ブロックの視差を求める（Ｓ３００）。
【００７９】
続いて、位置情報導出部１６２は、検出領域１２２内のブロック毎の視差情報を三次元の位置情報に変換する（Ｓ３０２）。代表距離導出部１６４は、分割領域２１６毎の代表距離２２０を導出し（Ｓ３０４）、第１グループ化部１６６は、かかる代表距離２２０に基づいてブロックをグループ化する（Ｓ３０６）。そして、特定物選択部１６８は、第１グループ化部１６６が特定した１または複数の特定物から追跡対象となる特定物（選択特定物）を選択して、その選択特定物を追跡する（Ｓ３０８）。
【００８０】
次に、色識別子設定部１７０は、検出領域１２２内の複数の画素の輝度と色識別子テーブル２００の輝度範囲とに基づいて、各画素に色識別子２０４を設定する（Ｓ３１０）。第２グループ化部１７２は、各画素の色識別子２０４と３次元位置に基づいて、複数の画素をグループ化する（Ｓ３１２）。
【００８１】
ここで、選択特定物２５０が存在し、かつ、第２グループ化部１７２によって、特定物「信号機の赤色灯」が特定されている場合、第１可能性判定部１７４は、選択特定物２５０と信号機２５４の赤色灯２５４ａとの位置関係に基づいて、信号機２５４の赤色灯２５４ａに付属する矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性を判定する（Ｓ３１４）。第２可能性判定部１７６は、第１可能性判定部１７４によって矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性の判定ができ、その処理が完了したか否か判断する（Ｓ３１６）。
【００８２】
ここで、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性の判定が完了していなければ（Ｓ３１６におけるＮＯ）、第２可能性判定部１７６は、信号機２５４の赤色灯２５４ａより相対距離が短い空間における、信号機２５４の赤色灯２５４ａを基準として予め定められた信号探索領域を遮蔽する遮蔽物を探索し、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性を判定する（Ｓ３１８）。矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性の判定が完了していれば（Ｓ３１６におけるＹＥＳ）、当該車外環境認識方法を終了し、割込待ち状態に移行する。以下、上記の処理を具体的に説明する。
【００８３】
（視差導出処理Ｓ３００）
図１５を参照すると、視差導出部１６０は、ブロックを特定するための垂直変数ｊを初期化（「０」を代入）する（Ｓ４００）。続いて、視差導出部１６０は、垂直変数ｊに「１」を加算すると共に水平変数ｉを初期化（「０」を代入）する（Ｓ４０２）。次に、視差導出部１６０は、水平変数ｉに「１」を加算する（Ｓ４０４）。
【００８４】
視差導出部１６０は、基準画像のブロック（ｉ，ｊ）と１画素ずつ画面右方向にずらした比較画像のブロック（ｉ，ｊ）との相関値を導出する（Ｓ４０６）。かかる相関値の導出は、探索範囲が完了するまで繰り返される（Ｓ４０８におけるＮＯ）。探索範囲が完了すると（Ｓ４０８におけるＹＥＳ）、視差導出部１６０は、基準画像のブロック（ｉ，ｊ）との相関値が最も大きい比較画像のブロック（ｉ，ｊ）を抽出し、両ブロックの距離（視差）を示す視差情報ｄｐを導出する（Ｓ４１０）。
【００８５】
続いて、視差導出部１６０は、水平変数ｉが水平ブロックの最大値である１５０を超えたか否か判定し（Ｓ４１２）、水平変数ｉが最大値を超えていなければ（Ｓ４１２におけるＮＯ）、ステップＳ４０４からの処理を繰り返す。また、水平変数ｉが最大値を超えていれば（Ｓ４１２にけるＹＥＳ）、視差導出部１６０は、垂直変数ｊが垂直ブロックの最大値である５０を超えたか否か判定する（Ｓ４１４）。そして、垂直変数ｊが最大値を超えていなければ（Ｓ４１４におけるＮＯ）、ステップＳ４０２からの処理を繰り返す。また、垂直変数ｊが最大値を超えていれば（Ｓ４１４におけるＹＥＳ）、当該視差導出処理Ｓ３００を終了する。こうして、距離画像１２６のブロック（ｉ，ｊ）は、視差情報ｄｐが加わったブロック（ｉ，ｊ，ｄｐ）となる。
【００８６】
（位置情報導出処理Ｓ３０２）
図１６を参照すると、位置情報導出部１６２は、ブロックを特定するための垂直変数ｊを初期化（「０」を代入）する（Ｓ４５０）。続いて、位置情報導出部１６２は、垂直変数ｊに「１」を加算すると共に水平変数ｉを初期化（「０」を代入）する（Ｓ４５２）。次に、位置情報導出部１６２は、水平変数ｉに「１」を加算する（Ｓ４５４）。
【００８７】
次に、位置情報導出部１６２は、距離画像１２６のブロック（ｉ，ｊ，ｄｐ）から視差情報ｄｐを取得する（Ｓ４５６）。そして、位置情報導出部１６２は、視差情報ｄｐを含むブロック（ｉ，ｊ，ｄｐ）を、上記数式１〜３を用い、実空間上の点（ｘ，ｙ，ｚ）に座標変換して、ブロック（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ）とする（Ｓ４５８）。
【００８８】
続いて、位置情報導出部１６２は、水平変数ｉが水平ブロックの最大値である１５０を超えたか否か判定し（Ｓ４６０）、水平変数ｉが最大値を超えていなければ（Ｓ４６０におけるＮＯ）、ステップＳ４５４からの処理を繰り返す。また、水平変数ｉが最大値を超えていれば（Ｓ４６０にけるＹＥＳ）、位置情報導出部１６２は、垂直変数ｊが垂直ブロックの最大値である５０を超えたか否か判定する（Ｓ４６２）。そして、垂直変数ｊが最大値を超えていなければ（Ｓ４６２におけるＮＯ）、ステップＳ４５２からの処理を繰り返す。また、垂直変数ｊが最大値を超えていれば（Ｓ４６２におけるＹＥＳ）、当該位置情報導出処理Ｓ３０２を終了する。こうして、距離画像１２６の視差情報ｄｐが三次元の位置情報に変換される。
【００８９】
（代表距離導出処理Ｓ３０４）
図１７を参照すると、代表距離導出部１６４は、道路形状パラメータを読み込み（Ｓ５００）、検出領域１２２を、水平方向に対して例えば４画素単位で１５０個の分割領域２１６に分割する（Ｓ５０２）。次に、代表距離導出部１６４は、分割した１５０個の分割領域２１６から１の分割領域２１６を、例えば水平方向左側から順次抽出して、その分割領域２１６内に存在する任意のブロック（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ）を設定する（Ｓ５０４）。
【００９０】
代表距離導出部１６４は、ブロックの実空間上の座標ｚにおける道路表面の高さｙｒを算出し（Ｓ５０６）、ブロックの実空間上の座標ｙが道路表面の高さｙｒ以上となるブロックであれば、所定距離間隔で区分したヒストグラムにその相対距離を積算（投票）する（Ｓ５０８）。ここで、ブロックの実空間上の座標ｙが道路表面の高さｙｒ以上であったとしても、道路表面から高さ０．１ｍ以下のブロックは、道路上の白線や汚れ、影等であるとみなして処理対象から除外する。また、自車両１の高さより上方に位置するブロックも、歩道橋や標識等であるとみなして処理対象から除外する。
【００９１】
代表距離導出部１６４は、抽出された１の分割領域２１６内のブロック全てに関し、当該ヒストグラムへの積算処理を遂行したか判定する（Ｓ５１０）。ここで、ブロック全てが完了していなければ（Ｓ５１０におけるＮＯ）、ヒストグラムへの積算処理を遂行していないブロックに関してステップＳ５０４からの処理を繰り返す。
【００９２】
ブロック全てが完了していれば（Ｓ５１０におけるＹＥＳ）、代表距離導出部１６４は、このようにして生成されたヒストグラムを参照し、ヒストグラムの度数（相対距離の個数）が閾値（適宜設定される）以上となる区間が存在したら当該分割領域２１６には特定物が存在すると判定する。そして、代表距離導出部１６４は、ピークに相当する相対距離を代表距離２２０とする（Ｓ５１２）。
【００９３】
そして、代表距離導出部１６４は、複数の分割領域２１６全てに関して、当該代表距離２２０の導出処理を遂行したか判定する（Ｓ５１４）。ここで、分割領域２１６全てが完了していると判定されなければ（Ｓ５１４におけるＮＯ）、新たな分割領域２１６を設定し（Ｓ５１６）、新たな分割領域２１６に関してステップＳ５０４からの処理を繰り返す。一方、代表距離２２０の導出処理が全て完了していれば（Ｓ５１４におけるＹＥＳ）、当該代表距離導出処理Ｓ３０４を終了する。
【００９４】
（第１グループ化処理Ｓ３０６）
図１８を参照すると、第１グループ化部１６６は、複数の分割領域２１６から任意の分割領域２１６を、例えば水平方向左側から順次特定し、その任意の分割領域２１６の水平方向右側に隣接する分割領域２１６も特定する（Ｓ５５０）。そして、第１グループ化部１６６は、両分割領域２１６に代表距離２２０が存在するか否か判定する（Ｓ５５２）。ここで、両分割領域２１６に代表距離２２０が存在していなければ（Ｓ５５２におけるＮＯ）、分割領域の完了判定ステップＳ５５８に処理を移す。一方、両分割領域２１６に代表距離２２０が存在していれば（Ｓ５５２におけるＹＥＳ）、両分割領域２１６の代表距離２２０同士を比較する（Ｓ５５４）。
【００９５】
ここで、両代表距離２２０の差分が予め定められた閾値（同一の特定物とみなせる値）以下であれば、両代表距離２２０は近接しているとみなされ、第１グループ化部１６６は、分割領域２１６同士をグループ化して分割領域群２２２とする（Ｓ５５６）。このとき、一方の分割領域２１６が既に分割領域群２２２として設定されている場合、他方の分割領域２１６は、その分割領域群２２２に統合される。
【００９６】
そして、第１グループ化部１６６は、複数の分割領域２１６全てに関して、当該分割領域群２２２の設定処理Ｓ５５２、Ｓ５５４、Ｓ５５６を遂行したか判定する（Ｓ５５８）。ここで、全てが完了していなければ（Ｓ５５８におけるＮＯ）、新たな分割領域２１６を設定し（Ｓ５６０）、新たな分割領域２１６に関してステップＳ５５０からの処理を繰り返す。一方、分割領域群２２２の設定処理が全て完了していれば（Ｓ５５８におけるＹＥＳ）、次のステップＳ５６２に移行する。
【００９７】
続いて、第１グループ化部１６６は、グループ化された複数の分割領域群２２２から１の分割領域群２２２を、例えば水平方向左側から順次抽出して、その分割領域群２２２内に存在する任意のブロック（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ）を設定する（Ｓ５６２）。
【００９８】
第１グループ化部１６６は、設定されたブロック（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ）と、分割領域群２２２内における、相対距離ｚが代表距離２２０に相当するブロックとを比較し、水平距離ｘの差分、高さｙの差分および相対距離ｚの差分が予め定められた範囲（例えば０．１ｍ）内にあるか否か判定する（Ｓ５６４）。予め定められた範囲内にある場合（Ｓ５６４におけるＹＥＳ）、そのブロックを、同一の特定物に対応すると仮定してグループ化する（Ｓ５６６）。予め定められた範囲内にない場合（Ｓ５６４におけるＮＯ）、ブロックの完了判定ステップＳ５６８に処理を移す。
【００９９】
第１グループ化部１６６は、抽出された１の分割領域群２２２内のブロック全てに関し、当該グループ化処理を遂行したか判定する（Ｓ５６８）。ここで、ブロック全てのグループ化処理が完了していなければ（Ｓ５６８におけるＮＯ）、グループ化処理を遂行していないブロックに関してステップＳ５６２からの処理を繰り返す。
【０１００】
ブロック全てのグループ化処理が完了していれば（Ｓ５６８におけるＹＥＳ）、第１グループ化部１６６は、グループ化したブロック群全体の大きさが、特定物「車両」の大きさに相当するか否か判定する（Ｓ５７０）。特定物「車両」の大きさに相当すると判定すれば（Ｓ５７０におけるＹＥＳ）、そのブロック群を特定物「車両」と特定する（Ｓ５７２）。特定物「車両」の大きさに相当すると判定しなければ（Ｓ５７０におけるＮＯ）、分割領域群２２２の完了判定ステップＳ５７４に処理を移す。
【０１０１】
そして、第１グループ化部１６６は、複数の分割領域群２２２全てに関して、当該特定物特定処理Ｓ５７０、Ｓ５７２を遂行したか判定する（Ｓ５７４）。ここで、分割領域群２２２全てが完了していると判定されなければ（Ｓ５７４におけるＮＯ）、新たな分割領域群２２２を設定し（Ｓ５７６）、新たな分割領域群２２２に関してステップＳ５６２からの処理を繰り返す。一方、特定物特定処理Ｓ５７０、Ｓ５７２が全て完了していれば（Ｓ５７４におけるＹＥＳ）、当該第１グループ化処理Ｓ３０６を終了する。
【０１０２】
上記グループ化においては、さらに、複数のグループに対して相互の位置関係が判定される。例えば、同種類の特定物のグループ間で、端点の位置が接近し、かつ、特定物中における水平方向および鉛直方向の相対距離の推移がほぼ等しい（連続する）場合には、同一特定物の同一の面であると判断されて、それらのグループが一つのグループに統合される。このとき特定物中における水平方向および鉛直方向の相対距離の推移は、ハフ変換あるいは最小二乗法による近似直線によって特定することができる。また、先行車両であれば、ｚ座標に対する相対移動速度が等しいことによっても複数のグループを一つのグループに統合することができる。
【０１０３】
また、ここまでの処理がブロック単位で行われている場合、そのブロック内全ての画素に同一の情報を設定することで、画素単位の処理を行うことが可能となる。
【０１０４】
（色識別子設定処理Ｓ３１０）
図１９を参照すると、色識別子設定部１７０は、画素を特定するための垂直変数ｊを初期化（「０」を代入）する（Ｓ６００）。続いて、色識別子設定部１７０は、垂直変数ｊに「１」を加算（インクリメント）すると共に水平変数ｉを初期化（「０」を代入）する（Ｓ６０２）。次に、色識別子設定部１７０は、水平変数ｉに「１」を加算し、色識別子変数ｍを初期化（「０」を代入）する（Ｓ６０４）。ここで、水平変数ｉや垂直変数ｊを設けているのは、６００×２００の画素全てに対して当該色識別子設定処理Ｓ３１０を実行するためであり、色識別子変数ｍを設けているのは、画素毎に８つの色識別子２０４を順次比較するためである。
【０１０５】
色識別子設定部１７０は、輝度画像１２４から画素（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ，ｂｒ）の輝度ｂｒを取得し（Ｓ６０６）、色識別子変数ｍに「１」を加算し（Ｓ６０８）、画素（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ，ｂｒ）の位置に応じて、色識別子（ｍ）の輝度範囲２０２、または、再設定された輝度範囲２０２を取得し（Ｓ６１０）、画素（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ，ｂｒ）の輝度ｂｒが色識別子（ｍ）の輝度範囲２０２に含まれるか否か判定する（Ｓ６１２）。
【０１０６】
画素の輝度ｂｒが色識別子（ｍ）の輝度範囲２０２に含まれていれば（Ｓ６１２におけるＹＥＳ）、色識別子設定部１７０は、その画素に色識別子（ｍ）を示す識別番号ｐを対応付けて、画素（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ，ｂｒ，ｐ）とする（Ｓ６１４）。こうして、輝度画像１２４中の各画素に識別番号が付された色識別子マップ２４０が生成される。また、画素（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ，ｂｒ）の輝度ｂｒが色識別子（ｍ）の輝度範囲２０２に含まれていなければ（Ｓ６１２におけるＮＯ）、色識別子変数ｍが最大数である８を超えたか否か判定する（Ｓ６１６）。ここで、色識別子変数ｍが最大値を超えていなければ（Ｓ６１６におけるＮＯ）、ステップＳ６０８の色識別子変数ｍのインクリメント処理からを繰り返す。また、色識別子変数ｍが最大値を超えていれば（Ｓ６１６におけるＹＥＳ）、当該画素（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ，ｂｒ）に対応する色識別子２０４は存在しないとして、水平画素判定ステップＳ６１８に処理が移される。
【０１０７】
続いて、色識別子設定部１７０は、水平変数ｉが水平画素の最大値である６００を超えたか否か判定し（Ｓ６１８）、水平変数ｉが最大値を超えていなければ（Ｓ６１８におけるＮＯ）、ステップＳ６０４の水平変数ｉのインクリメント処理からを繰り返す。また、水平変数ｉが最大値を超えていれば（Ｓ６１８におけるＹＥＳ）、色識別子設定部１７０は、垂直変数ｊが垂直画素の最大値である２００を超えたか否か判定する（Ｓ６２０）。そして、垂直変数ｊが最大値を超えていなければ（Ｓ６２０におけるＮＯ）、ステップＳ６０２の垂直変数ｊのインクリメント処理からを繰り返す。また、垂直変数ｊが最大値を超えていれば（Ｓ６２０におけるＹＥＳ）、当該色識別子設定処理Ｓ３１０を終了する。
【０１０８】
（第２グループ化処理Ｓ３１２）
図２０を参照すると、第２グループ化部１７２は、画素をグループ化するための所定範囲（例えば０．１ｍ）を参照し（Ｓ６５０）、画素を特定するための垂直変数ｊを初期化（「０」を代入）する（Ｓ６５２）。続いて、第２グループ化部１７２は、垂直変数ｊに「１」を加算すると共に水平変数ｉを初期化（「０」を代入）する（Ｓ６５４）。次に、第２グループ化部１７２は、水平変数ｉに「１」を加算する（Ｓ６５６）。
【０１０９】
第２グループ化部１７２は、距離画像１２６から画素（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ，ｂｒ，ｐ）を取得し、その画素（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ，ｂｒ，ｐ）に有効な（０ではない）色識別子ｐが存在し、かつ、グループ番号ｇがまだ付されていないか否か判定する（Ｓ６５８）。ここで、有効な色識別子ｐが存在し、かつ、グループ番号ｇがまだ付されていなければ（Ｓ６５８におけるＹＥＳ）、第２グループ化部１７２は、その画素の実空間上の座標（ｘ，ｙ，ｚ）から所定範囲内に、その色識別子ｐが設定された他の１または複数の画素が存在し、かつ、その画素にグループ番号ｇがまだ付されていないか否か判定する（Ｓ６６０）。
【０１１０】
色識別子ｐが設定された１または複数の他の画素（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ，ｂｒ，ｐ）が存在し、その画素にグループ番号ｇがまだ付されていなければ（Ｓ６６０におけるＹＥＳ）、グループ番号としてまだ利用されていない番号のうち最も小さい値を、自己を含む所定範囲内の全ての画素に新規に付与する（Ｓ６６２）。ここでは、既に他の対象物としてグループ化されている画素については、グループ化処理の対象外とし、グループ化を実行しない。
【０１１１】
このように、所定範囲内に色識別子が等しい画素が複数存在する場合、１のグループ番号ｇを付すことによってグループ化を行う。このとき、グループ番号としてまだ利用されていない番号のうち最も小さい値を採用しているのは、グループの採番において可能な限り欠番を出さないようにするためである。こうすることで、グループ番号ｇの最大値が無用に大きくなることがなくなり、処理負荷を軽減することが可能となる。
【０１１２】
色識別子ｐが有効な値ではない（０である）、もしくは、有効な値ではあるがグループ番号ｇが既に付与されている場合（Ｓ６５８におけるＮＯ）、または、色識別子の等しい他の画素が存在しない、もしくは、存在するがその画素全てにグループ番号ｇが既に付与されている場合（Ｓ６６０におけるＮＯ）、水平変数判定ステップＳ６６４に処理が移される。
【０１１３】
続いて、第２グループ化部１７２は、水平変数ｉが水平画素の最大値である６００を超えたか否か判定し（Ｓ６６４）、水平変数ｉが最大値を超えていなければ（Ｓ６６４におけるＮＯ）、ステップＳ６５６の水平変数ｉのインクリメント処理からを繰り返す。また、水平変数ｉが最大値を超えていれば（Ｓ６６４におけるＹＥＳ）、第２グループ化部１７２は、垂直変数ｊが垂直画素の最大値である２００を超えたか否か判定する（Ｓ６６６）。そして、垂直変数ｊが最大値を超えていなければ（Ｓ６６６におけるＮＯ）、ステップＳ６５４の垂直変数ｊのインクリメント処理からを繰り返す。また、垂直変数ｊが最大値を超えていれば（Ｓ６６６におけるＹＥＳ）、ステップＳ６６８に処理を移す。
【０１１４】
続いて、第２グループ化部１７２は、グループを特定するためのグループ変数ｋを初期化（「０」を代入）し（Ｓ６６８）、グループ変数ｋに「１」を加算する（Ｓ６７０）。
【０１１５】
第２グループ化部１７２は、輝度画像１２４からグループ番号ｇがグループ変数ｋである対象物が存在するか否か判定し（Ｓ６７２）、存在すれば（Ｓ６７２におけるＹＥＳ）、そのグループ番号ｇが付された対象物の大きさを計算する（Ｓ６７４）。このとき対象物の大きさは、対象物の画面左端に位置する画素と画面右端に位置する画素間の水平距離（差分）である水平方向成分および対象物の画面上端に位置する画素と画面下端に位置する画素間の高さ（差分）である垂直方向成分によって特定される。そして、計算した大きさが、グループ番号ｇがグループ変数ｋである対象物に対応付けられた色識別子ｐで示される特定物の幅範囲に含まれるか否か判定する（Ｓ６７６）。例えば、対象物の大きさの水平方向成分が、色識別子ｐで示される特定物の幅範囲以内であり、かつ、対象物の大きさの垂直方向成分が、色識別子ｐで示される特定物の幅範囲以内であれば、対象物は、色識別子ｐで示される特定物の幅範囲に含まれると判定できる。
【０１１６】
大きさが色識別子ｐで示される特定物の幅範囲に含まれていれば（Ｓ６７６におけるＹＥＳ）、第２グループ化部１７２は、その対象物を特定物として決定する（Ｓ６７８）。大きさが色識別子ｐで示される特定物の幅範囲に含まれていない（Ｓ６７６におけるＮＯ）、または、グループ番号ｇがグループ変数ｋである対象物が存在しない場合（Ｓ６７２におけるＮＯ）、グループ変数判定ステップＳ６８０に処理が移される。
【０１１７】
続いて、第２グループ化部１７２は、グループ変数ｋが、グループ化処理において設定されたグループ番号の最大値を超えたか否か判定する（Ｓ６８０）。そして、グループ変数ｋが最大値を超えていなければ（Ｓ６８０におけるＮＯ）、ステップＳ６７０からの処理を繰り返す。また、グループ変数ｋが最大値を超えていれば（Ｓ６８０におけるＹＥＳ）、当該第２グループ化処理Ｓ３１２を終了する。こうして、グループ化された対象物が正式に特定物として決定される。
【０１１８】
（第１可能性判定処理Ｓ３１４）
図２１を参照すると、第１可能性判定部１７４は、まず、選択特定物２５０の相対距離が信号機２５４の赤色灯２５４ａの相対距離以上であるか否か判定する（Ｓ７００）。かかる判定において、選択特定物２５０の相対距離が信号機２５４の赤色灯２５４ａの相対距離以上であれば（Ｓ７００におけるＹＥＳ）、矢印信号機２５２の青色灯は潜在しないと判定し、判定を完了する（Ｓ７０２）。一方、選択特定物２５０の相対距離が信号機２５４の赤色灯２５４ａの相対距離未満であれば（Ｓ７００におけるＮＯ）、ステップＳ７０４に処理を移す。
【０１１９】
次に、第１可能性判定部１７４は、信号機２５４の赤色灯２５４ａに基づいて決定される水平方向の領域（例えば、信号機２５４の幅の２倍）と、選択特定物２５０の水平方向の領域との水平方向の位置が重複しているか否か判定する（Ｓ７０４）。かかる判定において、信号機２５４の赤色灯２５４ａに基づく領域と選択特定物２５０の水平方向の領域とが重複しなければ（Ｓ７０４におけるＮＯ）、矢印信号機２５２の青色灯は潜在しないと判定し（Ｓ７０２）、重複していれば（Ｓ７０４におけるＹＥＳ）、ステップＳ７０６に処理を移す。
【０１２０】
続いて、第１可能性判定部１７４は、信号機２５４の赤色灯２５４ａの高さに基づき、選択特定物２５０の相対距離において、選択特定物２５０がどの程度の高さ（遮蔽高さ）を有していれば、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性があるか導出する（Ｓ７０６）。そして、第１可能性判定部１７４は、導出した遮蔽高さと法規上の車両最大高さとを比較して、遮蔽高さが法規上の車両最大高さ以上か否か判定する（Ｓ７０８）。ここで、遮蔽高さが法規上の車両最大高さ以上であれば（Ｓ７０８におけるＹＥＳ）、矢印信号機２５２の青色灯は潜在しないと判定し（Ｓ７０２）、遮蔽高さが法規上の車両最大高さ未満であれば（Ｓ７０８におけるＮＯ）、ステップＳ７１０に処理を移す。
【０１２１】
次に、第１可能性判定部１７４は、遮蔽高さと選択特定物２５０の高さとを比較して遮蔽高さが選択特定物２５０の高さ未満であるか否か判定する（Ｓ７１０）。遮蔽高さが選択特定物２５０の高さ未満であれば（Ｓ７１０におけるＹＥＳ）、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性があると判定し、判定を完了する（Ｓ７１２）。一方、遮蔽高さが選択特定物２５０の高さ以上であれば（Ｓ７１０におけるＮＯ）、青色灯が潜在する可能性の判定を完了せずに当該第１可能性判定処理Ｓ３１４を終了する。
【０１２２】
（第２可能性判定処理Ｓ３１８）
図２２を参照すると、第２可能性判定部１７６は、まず、信号機２５４の赤色灯２５４ａを基準として信号探索領域を定め、水平画素の開始点Ｈｓと終了点Ｈｅ、および、垂直画素の開始点Ｖｓと終了点Ｖｅとを導出する（Ｓ７５０）。そして、第２可能性判定部１７６は、信号探索領域を遮蔽する画素を計数するための遮蔽カウンタを初期化（「０」を代入）すると共に、画素を特定するための垂直変数ｊを初期化（Ｖｓを代入）する（Ｓ７５２）。続いて、第２可能性判定部１７６は、垂直変数ｊに「１」を加算すると共に水平変数ｉを初期化（Ｈｓを代入）する（Ｓ７５４）。次に、第２可能性判定部１７６は、水平変数ｉに「１」を加算する（Ｓ７５６）。
【０１２３】
第２可能性判定部１７６は、距離画像１２６から画素（ｉ，ｊ，ｄｐ，ｘ，ｙ，ｚ，ｂｒ，ｐ）を取得し、その画素の視差情報ｄｐが信号機２５４の赤色灯２５４ａに対応する画素の視差情報ｄｐ未満であるか否か判定する（Ｓ７５８）。これにより、信号探索領域２５８に対して、信号機２５４の赤色灯２５４ａの相対距離より手前に存在する遮蔽物を抽出する。その画素の視差情報ｄｐが信号機２５４の赤色灯２５４ａに対応する画素の視差情報ｄｐ未満であれば（Ｓ７５８におけるＹＥＳ）、遮蔽カウンタの遮蔽カウンタ値に「１」を加算する（Ｓ７６０）、視差情報ｄｐが信号機２５４の赤色灯２５４ａに対応する画素の視差情報ｄｐ以上であれば（Ｓ７５８におけるＮＯ）、ステップＳ７６２に処理を移す。
【０１２４】
続いて、第２可能性判定部１７６は、水平変数ｉが水平画素の最大値であるＨｅを超えたか否か判定し（Ｓ７６２）、水平変数ｉが最大値を超えていなければ（Ｓ７６２におけるＮＯ）、ステップＳ７５６の水平変数ｉのインクリメント処理からを繰り返す。また、水平変数ｉが最大値を超えていれば（Ｓ７６２におけるＹＥＳ）、第２可能性判定部１７６は、垂直変数ｊが垂直画素の最大値であるＶｅを超えたか否か判定する（Ｓ７６４）。そして、垂直変数ｊが最大値を超えていなければ（Ｓ７６４におけるＮＯ）、ステップＳ７５４の垂直変数ｊのインクリメント処理からを繰り返す。
【０１２５】
また、垂直変数ｊが最大値を超えていれば（Ｓ７６４におけるＹＥＳ）、第２可能性判定部１７６は、その遮蔽物の占有面積比を導出する（Ｓ７６６）。占有面積比は、遮蔽カウント値／（（Ｈｅ−Ｈｓ）×（Ｖｅ−Ｖｓ））によって求められる。そして、第２可能性判定部１７６は、導出された占有面積比が、予め定められた閾値（例えば、信号探索領域の２０％）以上であるか否か判定する（Ｓ７６８）。ここで、遮蔽物の専有面積比が閾値以上となれば（Ｓ７６８におけるＹＥＳ）、矢印信号機２５２の青色灯が潜在する可能性があると判定し（Ｓ７７０）、閾値未満であれば（Ｓ７６８におけるＮＯ）、矢印信号機２５２の青色灯は潜在しないと判定する（Ｓ７７２）。
【０１２６】
以上、説明したような、車外環境認識装置１２０や車外環境認識方法によれば、直前の選択特定物２５０のみを追跡対象とする場合であっても、矢印信号機２５２の青色灯が点灯している可能性を高精度で判断し、衝突回避制御やクルーズコントロールによる不要な制動操作への介入を回避することが可能となる。
【０１２７】
また、コンピュータを、車外環境認識装置１２０として機能させるプログラムや当該プログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能なフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ等の記憶媒体も提供される。ここで、プログラムは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理手段をいう。
【０１２８】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１２９】
例えば、上述した実施形態においては、対象物の三次元の位置情報を複数の撮像装置１１０を用い画像データ間の視差に基づいて導出しているが、かかる場合に限られず、例えば、レーザレーダ測距装置等、既知の様々な距離測定装置を用いることができる。ここで、レーザレーダ測距装置は、検出領域１２２にレーザビームを投射し、このレーザビームが物体に当たって反射してくる光を受光し、この所要時間から物体までの距離を測定するものである。
【０１３０】
また、上述した実施形態においては、距離画像１２６を用いて、ブロックの相対距離を求めているが、対象物の画面上の配置や大きさにより、特定物をある程度特定できる場合、単眼の撮像装置１１０によって本実施形態を実現することも可能である。また、オプティカルフローにより、動きベクトルを導出することでも特定物を特定することができる。
【０１３１】
また、上述した実施形態においては、撮像装置１１０がカラー画像を取得することを前提としているが、かかる場合に限られず、モノクロ画像を取得することでも本実施形態を遂行することができる。この場合、色識別子テーブル２００が単色の輝度で定義されることとなる。
【０１３２】
また、上述した実施形態においては、視差導出部１６０、位置情報導出部１６２、代表距離導出部１６４、第１グループ化部１６６、特定物選択部１６８、色識別子設定部１７０、第２グループ化部１７２、第１可能性判定部１７４、第２可能性判定部１７６は中央制御部１５４によってソフトウェアで動作するように構成している。しかし、上記の機能部をハードウェアによって構成することも可能である。
【０１３３】
なお、本明細書の車外環境認識方法の各工程は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいはサブルーチンによる処理を含んでもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１３４】
本発明は、自車両外の環境を認識する車外環境認識装置および車外環境認識方法に利用することができる。
【符号の説明】
【０１３５】
１     …自車両
１１０  …撮像装置
１２０  …車外環境認識装置
１２２  …検出領域
１２４  …輝度画像
１２６  …距離画像
１６０  …視差導出部
１６２  …位置情報導出部
１６４  …代表距離導出部
１６６  …第１グループ化部
１６８  …特定物選択部
１７０  …色識別子設定部
１７２  …第２グループ化部
１７４  …第１可能性判定部
１７６  …第２可能性判定部
２５０  …選択特定物
２５２  …矢印信号機
２５４  …信号機
２５８  …信号探索領域
【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１１】
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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９】
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【図１０】
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【図１２】
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