(57)【要約】【課題】昼頃でも夜間でも障害物を識別でき、視覚センサーの定位を自動的に回復できる視覚検知による全天候障害物衝突防止装置とその方法を提供する。【解決手段】系統キャリヤー２４に使用され、視覚センサー２２と計算ユニット２６とを含む。視覚センサー２２は、複数の映像を取出すことにより障害物を識別する。計算ユニット２６は、複数の映像を分析する機能と、障害物の存在を判断する機能と、衝突防止対策を実施する機能とを有する。全天候障害物衝突防止方法は、複数の映像を取出して分析するステップと、視覚センサー２２を定位するステップと、障害物を識別するステップと、系統キャリヤー２４の絶対速度を取るステップと、系統キャリヤー２４と障害物との間の相対距離および相対速度を取るステップと、衝突防止対策を実施するステップとを含む。【選択図】図１
2006184276.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つの系統キャリヤーに使用され、視覚センサーが前記系統キャリヤーに取付けてあり、
複数の映像を取出して分析するステップと、
視覚センサーを定位するステップと、
障害物を識別するステップと、
前記系統キャリヤーの絶対速度を取るステップと、
前記系統キャリヤーと障害物との間の相対距離および相対速度を取るステップと、
衝突防止対策を実施するステップとを含むことを特徴とする視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項２】
視覚センサーを定位するステップは、視覚センサーの俯角と、前記視覚センサーと地面との間の距離と、前記視覚センサーのレンズの焦点距離と、映像平面でのピクセルの間の距離とを取るためのものであることを特徴とする請求項１に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項３】
視覚センサーの俯角と、前記視覚センサーと地面との間の距離とを取ることは、
水平なスキャン線を下から上に一定距離ごとに横方向にスキャンするステップと、
路面のサイドラインの特徴のうちの何れか一つの特徴点を識別するステップと、
前記特徴点が位置する特徴ラインの二つの第一エンドポイントを識別するステップと、
前記二つの第一エンドポイントを水平にスキャンして二つの水平ラインを取り、前記二つの水平ラインが他の特徴ラインとそれぞれ交差し、前記交差点は二つの第二エンドポイントになるステップと、
前記二つの第一エンドポイントの連接線と前記二つの第二エンドポイントの連接線との交差点を識別するステップと、
視覚センサーの俯角を求めるステップと、
前記視覚センサーと地面との間の距離を求めるステップとを含むことを特徴とする請求項２に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項４】
視覚センサーの俯角と、前記視覚センサーと地面との間の距離とを取ることは、
更に視覚センサーのレンズの焦点距離を求めるステップと、
映像平面でのピクセルの間の距離を求めるステップとを含むことを特徴とする請求項３に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項５】
視覚センサーの俯角は、映像平面でのピクセルの間の距離と、映像の縦方向長さの半分と、視覚センサーの焦点距離と、前記交差点とから求められることを特徴とする請求項３に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項６】
前記視覚センサーと地面との間の距離は、前記視覚センサーの俯角と、前記二つの水平ラインと前記視覚センサーとの間の奥側方向での距離とから求められることを特徴とする請求項３に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項７】
前記視覚センサーの俯角は、
【数１】
2006184276.tif 000030
で求められ、
θ1は前記視覚センサーの俯角であり、
Δｐ1は映像平面でのピクセルの間の距離であり、
ｃは映像の縦方向長さの半分であり、
ｙ1は前記交差点の位置であり、
ｆは前記視覚センサーの焦点距離であることを特徴とする請求項３に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項８】
前記視覚センサーと地面との間の距離は、
【数２】
2006184276.tif 000031
で求められ、
Ｈcは前記視覚センサーと地面との間の距離であり、
Ｃ1は路面でのラインの長さであり、
θ1は前記視覚センサーの俯角であり、
θ2とθ2’は下記の式をそれぞれ満足し、
【数３】
2006184276.tif 000032
ＬａとＬａ’とはそれぞれ二つの水平ラインと前記視覚センサーとの間の奥側方向での距離であることを特徴とする請求項３に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項９】
視覚センサーのレンズの焦点距離と、映像平面でのピクセルの間の距離とは、
【数４】
2006184276.tif 000033
で求められ、
Ｃ1は路面でのラインの長さであり、
Ｃ10は路面でのラインの間の距離であり、
Ｈcは前記視覚センサーと地面との間の距離であり、
θ1は前記視覚センサーの俯角であり、
Ｈc、θ1、θ2、θ2’、θ2”は全てｆとΔｐ1との関数であり、
ｆは前記視覚センサーの焦点距離であり、
Δｐ1は映像平面でのピクセルの間の距離であり、
θ2とθ2’は、
【数５】
2006184276.tif 000034
をそれぞれ満足し、
ＬａとＬａ’とはそれぞれ二つの水平ラインと前記視覚センサーとの間の奥側方向での距離であることを特徴とする請求項３に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項１０】
障害物を識別するプロセスは、
スキャン線の形態（単一線型スキャン線と、湾折型スキャン線と、３本線型スキャン線と、５本線型スキャン線と、曲がり型スキャン線と、横方向型スキャン線とから選ばれる）を設定するステップと、
サイドポイントを鑑定するステップと、
スキャン方式（区間検知式と、１歩１歩式とから選ばれる）を設定するステップと、
少なくとも二つのブーリン変数（それぞれ障害物の底部が黒いピクセルを持つ特性と、障害物の投射光線または反射光線の光さ減衰の特性とに関する）のうちの一つを提供するステップと、
前記ブーリン変数の値を判断するステップと、
前記障害物の種類を判定するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項１１】
前記サイドポイントを鑑定することは、
水平スキャン線での一つのピクセルと前記ピクセルの隣接するピクセルとの間の色段階でのオジリド距離を計算するステップと、
前記オジリド距離が一つの臨界常数よりも大きい場合には、前記ピクセルが一つのサイドポイントとみられるステップとを含むことを特徴とする請求項１０に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項１２】
障害物の底部が黒いピクセルを持つ特性に関するブーリン変数の値の判断は、下記の数式で判断し、黒い色は立体の障害物の影と乗用車のタイヤの顔色とを含み、
【数６】
2006184276.tif 000035
が成立すれば、前記ブーリン変数の値は真であり、
【数７】
2006184276.tif 000036
が成立すれば、前記ブーリン変数の値は仮であり、
Ｃ4は常数であり、
ｌdwは検知区間の長さであり、
Ｎdark_pixelは黒い顔色のピクセルの特徴に合うピクセルの数量であり、
乗用車の底部の黒い顔色（ｄａｒｋ＿ｐｉｘｅｌ）は下記の関係に合い、
【数８】
2006184276.tif 000037
彩色の映像を分析する場合には、
Ｒはピクセルの情報の赤色の色段階値を代表し、
Ｒrは灰色の道路の赤緑青色の色段階値を代表し、
白黒の映像を分析する場合には、
Ｇｒａｙはピクセルの情報の灰色の色段階値を代表し、
Ｇｒａｙrは道路の灰色の色段階値を代表することを特徴とする請求項１０に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項１３】
前方の乗用車の尾部のピクセル群（ｐs）は、前方の乗用車と系統キャリヤーとの相対移動速度が前記系統キャリヤーの絶対移動速度と異なる場合には、請求項１２におけるＣ6×Ｒrはｖpsに修正され、Ｃ7×Ｇｒａｙはｖ’psに修正され、
ｖpsは、彩色映像を分析する場合に、ｐsの赤色の色段階値を代表し、
ｖ’psは、白黒映像を分析する場合に、ｐsの灰色の色段階値を代表することを特徴とする請求項１２に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項１４】
障害物の投射光線または反射光線の光さ減衰の特性に関するブーリン変数の値は下記の数式で判断し、
Ｒ≧Ｃ8またはＧｒａｙ≧Ｃ9が成立すれば、前記ブーリン変数の値は真であり、前記数式が成立しない場合には、前記ブーリン変数の値は仮であり、
Ｃ8とＣ9とは臨界常数であり、
Ｒは、彩色映像を分析する場合に、ピクセル群の情報の赤色の色段階値を代表し、
Ｇｒａｙは、白黒映像を分析する場合に、ピクセル群の情報の灰色の色段階値を代表することを特徴とする請求項１０に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項１５】
更に雨が降る夜間に障害物を識別するルールを含み、前記系統キャリヤーに取付けた青色明るさが強化されたヘッドランプから射出される光線を前記障害物に照射して、前記障害物から反射した青色光線の色段階値の特性により前記障害物の種類と天気が雨であるかどうかとを判断することを特徴とする請求項１０に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項１６】
障害物の投射光線または反射光線の光さ減衰の特性に関するブーリン変数の値は下記の数式で判断し、
Ｂ≧Ｃ11またはＧｒａｙ≧Ｃ12が成立すれば、前記ブーリン変数の値は真であり、前記数式が成立しない場合には、前記ブーリン変数の値は仮であり、
Ｃ11とＣ12とは臨界常数であり、
Ｂは、彩色映像を分析する場合に、ピクセル群の情報の青色の色段階値を代表し、
Ｇｒａｙは、白黒映像を分析する場合に、ピクセル群の情報の灰色の色段階値を代表することを特徴とする請求項１５に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項１７】
更に昼間と夜間との識別ルールを転換するステップを含み、昼間の識別ルールは障害物の底部が黒いピクセルを持つ特性に関するブーリン変数を利用し、夜間の識別ルールは障害物の投射光線または反射光線の光さ減衰の特性に関するブーリン変数を利用し、前記転換ステップの転換時点は前記系統キャリヤーに設置された計算ユニット内に設定されていることを特徴とする請求項１０に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項１８】
障害物の底部が黒いピクセルを持つ特性に関するブーリン変数の値が真であれば、前記障害物は底部に黒いピクセルを持つものと判断され、前記ブーリン変数の値が仮であれば、前記障害物は底部に黒いピクセルを持たないものと判断されることを特徴とする請求項１０に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項１９】
障害物の投射光線または反射光線の光さ減衰の特性に関するブーリン変数の値が真であれば、前記障害物は立体の障害物であると判断され、前記ブーリン変数の値が仮であれば、前記障害物は無いと判断されることを特徴とする請求項１０に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項２０】
更に近光ランプと遠光ランプとを自動的に切替えるステップを含み、前記系統キャリヤーと対向する障害物との算出された距離が特定距離よりも小さいかどうかによって切替えることを特徴とする請求項１０に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項２１】
更にヘッドランプの光さを自動的に調節するステップを含み、取られた道路のピクセルの顔色の色段階平均値を計算することにより、前記系統キャリヤーの位置する場所の天候の光さを判断し、ヘッドランプの光さの自動的調整の根拠とすることを特徴とする請求項１０に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項２２】
前記系統キャリヤーの絶対速度を求めることは、
特徴ラインの一つのエンドポイントが第一映像に位置する箇所を識別するステップと、
前記エンドポイントが第二映像に位置する箇所を識別するステップと、
前記二つのエンドポイントの間の距離を第一映像と第二映像とを取出す時間の差で割るステップとを含み、
前記第一映像と第二映像とが複数の映像に含まれ、第二映像を取出す時間が第一映像を取出す時間よりも遅いことを特徴とする請求項１に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項２３】
前記衝突防止対策は、
同等効果速度（前記絶対速度と相対速度とからより大きいものを選ぶ）を提供するステップと、
同等効果速度で決める安全距離を提供するステップと、
安全係数（前記相対距離と安全距離との比であり、前記比は０よりも大きくて１よりも小さい）を提供するステップと、
警報程度（１から前記安全係数を引いた値と定義）を提供するステップと、
前記警報程度の大きさによって前記系統キャリヤーの運転者に音声や光線や振動方式で警告し、または、前記系統キャリヤーの周りの人に音声や光線方式で警告するステップと、
映像から前記障害物を額縁取出して表示するステップと、
一回の絶対速度（前記系統キャリヤーの現在の絶対速度に前記安全係数をかけた数値）を提供するステップと、
録画機能を提供するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項２４】
録画機能は、前記安全係数が経験常数よりも小さくなるときに起動することを特徴とする請求項２３に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項２５】
前記系統キャリヤーの絶対速度は、前記系統キャリヤーの速度テーブルから直接取ることを特徴とする請求項１に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項２６】
前記視覚センサーは、ＣＣＤカメラや、ＣＭＯＳカメラや、単一条状のカメラや、ハンディー式通信設備のカメラを選んで使用することを特徴とする請求項１に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止方法。
【請求項２７】
系統キャリヤーに使用され、視覚センサーと計算ユニットとを含む視覚検知による全天候障害物衝突防止装置において、
前記視覚センサーは複数の映像を取出すことにより障害物を識別し、
前記計算ユニットは、
複数の映像を分析する機能と、
複数の映像を分析した結果によって障害物の識別を実施して、障害物が存在するかどうかを判断する機能と、
衝突防止対策を実施する機能とを有することを特徴とする視覚検知による全天候障害物衝突防止装置。
【請求項２８】
更に一つの警告器を有し、前記複数の映像が分析されて障害物が存在すると判断する場合には、前記警告器は音声や光線や振動を発生することを特徴とする請求項２７に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止装置。
【請求項２９】
前記視覚センサーは、ＣＣＤカメラや、ＣＭＯＳカメラや、単一条状のカメラや、ハンディー式通信設備のカメラを選んで使用することを特徴とする請求項２７に記載の視覚検知による全天候障害物衝突防止装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視覚検知による全天候障害物衝突防止装置とその方法に係り、特に、視覚検知をベースにし、乗用車に適用できる全天候障害物衝突防止装置とその方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
乗用車の追突防止の研究は台湾の研究センターで既に研究されており、台湾国立交通大学の智恵型運輸システム（Intelligent Transportation System；ＩＴＳ）研究計画のうちの乗用車衝突防止用警告サブシステムを例にすれば、その原理は超音波センサーにより乗用車の間の距離を測定することである。外国では、乗用車の安全システムに関する研究がずっと前から既に行われ、且つ情報システムと統合して智恵型運輸システムＩＴＳになり、現在では自動衝突防止装置（Automotive Collision Avoidance System；ＡＣＡＳ）が完成され、その原理は赤外線により運転者が運転している乗用車と前方の乗用車との間の距離を測定して、二つの乗用車の間の相対速度を算出して、最後に、マンマシン界面により運転者に安全処置をすることを警告する。ＡＣＡＳは、センサーにより周囲状況の情報を接収するプロセスと、取出された映像により乗用車を識別するプロセスと、衝突防止対策を立てるプロセスとからシステムの構築を説明する。
【０００３】
センサーの機能は周囲状況の情報を取ることにあり、現在、国内外での関連実験に使用されるセンサーとして、例えば、川端昭が提案した超音波（最新超音波工学）と、Health Physicsが提案した無線電波およびレーザ（赤外線）（International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection：Guideline for limiting exposure to time-varying electric, magnetic and electromagnetic fields）と、Wannが提案したＧＰＳ３点位置決め（Position tracking and velocity estimation for mobile positioning systems）と、Kearneyが提案したＣＣＤカメラ（Camera calibration using geometric constraints）などがある。各センサーの特性は、表１で示す。
【０００４】
【表１】
2006184276.tif 000003
【０００５】
表１から明らかなように、ＣＣＤカメラを利用して映像を取出すことはもっとも完備な道路情報を提供できるが、光線に妨害され易く、夜間に障害物を識別することができない。
現在、国内外で映像を利用することにより乗用車を識別する方法は多く、例えば、山口が提案した「テンプレートによる識別法」（A Method for Identifying Specific Vehicles Using Template Matching）と、Marmotionが提案した「前方に位置が知られた三つの識別標識法」（Location and relative speed estimation of vehicles by monocular vision）と、加藤が提案した「模様識別法」（Preceding Vehicle Recognition Based on Learning from Sample Images）と、Krugerが提案した「光学流量法」（Real-time estimation and tracking of optical flow vectors for obstacle detection）と、Lutzelerが提案した「乗用車映像トーテムまたは境界組合の比べ」（ＥＭＳ-vision：recognition of intersections on unmarked road networks）などがある。各種の映像による乗用車識別法の比較は、表２で示す。
【０００６】
【表２】
2006184276.tif 000004
【０００７】
衝突防止の反応対策は人類が追突事故の前に発生する反応を真似、一般には、人類が前方の乗用車との距離と相対速度とを観察して経験および感覚によって適当な反応をすることにより、追突事故を回避する。国内外では、主動式安全運転システムについて提案された衝突防止反応対策の研究が極めて多い。そのうち、Mar J.が提案した「car-following collision prevention system（ＣＦＣＰＳ）」と「An ＡＢＦＩＳ controller for the car-following collision prevention system」とは、多数の衝突防止反応対策と比較した後、衝突防止効果が優れていることが十分に認識されている。ＣＦＣＰＳは、前後の乗用車の相対速度と前後の乗用車の距離から安全距離を引いた値とを入力値とし、２５個のファジールールが使用されるファジー推論エンジンを計算核心とし、最後に、乗用車の加減速度の根拠を求める。一方、乗用車を安全で安定に（すなわち、このとき、前後の乗用車の距離が安全距離と一致し、且つ前後の乗用車の走行速度も一致）するために、システムに掛かる時間は、ＣＦＣＰＳが７秒から８秒であるが、性質が同じＧＭ（General Motors）modelは１０秒もかかり、Kikuchi and Chakroborty modelが１２秒から１４秒も掛かる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の主な目的は、昼頃でも夜間でも障害物を識別でき、複雑なファジー推論が必要なく、衝突防止対策を得ることができ、前記衝突防止対策を系統キャリヤーの運転者の運転根拠とすることができる視覚検知による全天候障害物衝突防止装置とその方法を提供する。
本発明の次の目的は、視覚センサーの定位は、系統キャリヤーが衝突された場合に、測定しなくても、定位を自動的に回復できる視覚検知による全天候障害物衝突防止装置とその方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するためになされた本発明は、一つの系統キャリヤーに使用され、且つ視覚センサーが前記系統キャリヤーに取付けてあり、複数の映像を取出して分析するステップと、視覚センサーを定位するステップと、障害物を識別するステップと、前記系統キャリヤーの絶対速度を取るステップと、前記系統キャリヤーと障害物との間の相対距離および相対速度を取るステップと、衝突防止対策を実施するステップとを含むことを特徴とする視覚検知による全天候障害物衝突防止方法であることを要旨としている。
【００１０】
本発明に係る視覚検知による全天候障害物衝突防止装置とその方法によれば、次のような効果がある。
（イ）昼頃でも夜間でも障害物を識別でき、複雑なファジー推論が必要なく、衝突防止対策を得ることができ、前記衝突防止対策を系統キャリヤーの運転者の運転根拠とすることができる。
（ロ）視覚センサーの定位は、系統キャリヤーが衝突された場合に、測定しなくても、位置決めを自動的に回復できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態を詳細に説明する。
図１に示すのは、本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置２０であり、前記全天候障害物衝突防止装置２０が系統キャリヤー２４に取付けられている。前記衝突防止装置２０は、主に、視覚センサー２２と、計算ユニット２６と、警告器２５とを含む。前記視覚センサー２２は、スキャンにより複数の映像を取出して障害物を識別するものである。前記計算ユニット２６は、複数の映像を分析する機能を持つ。複数の映像を分析した結果は、障害物が存在すると判断した場合には、警告器２５が音声や光線や振動を発生して運転者を警告する。他の実施例では、前記視覚センサー２２は、系統キャリヤー２４の前後左右の複数の映像を取出し、または、第一時間と第二時間とで映像を取出すことができる。
【００１２】
図２に示すのは、本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止方法１０であり、ステップ１１からステップ１６を含み、ステップ１１は複数の映像を取出して分析し、ステップ１２は視覚センサーを定位することであり、ステップ１３は障害物を識別するプロセスを実施することであり、ステップ１４は前記系統キャリヤーの絶対速度を取ることであり、ステップ１５は前記系統キャリヤーと障害物との間の相対距離および相対速度を取ることであり、ステップ１６は衝突防止対策を実施することである。
【００１３】
以下、上記ステップを詳細に説明する。
ステップ１１は、複数の映像を取出して分析することであり、図３に示すように、下記のステップを含む。
（ａ）奥側方向距離の測定１１１（すなわち、系統キャリヤー２４と障害物２１との相対距離）。
【００１４】
奥側方向距離の測定の結像幾何図は図４で示し、この図面は二つの座標システムを有し、これらは、２次元映像平面座標（Ｘi、Ｙi）と、３次元座標（ＸW、ＹW、ＺW）とである。前者の座標原点は映像平面５０の中心Ｏiであり、後者の座標原点Ｏwは視覚センサー２２のレンズの物理幾何中心である。Ｈc（height of image sensor）はＯwから地面までの垂直高さであり、すなわち、ＯwＦ（図１６の式（ａ）で示される。）であり、ｆは視覚センサー２２の焦点距離である。視覚センサー２２の光学軸５２はベクトルＯiＯw（図１６の式（ｂ）で示される。）で示し、この射線と地面との交差点はＣであり、Ａ点は地面に平行してＯwを通過する射線に位置する。一つの目標点ＤがＦ点の前方に位置し、且つＦ点からＬ距離で離れ、Ｄ点の映像平面での対応点がＥである場合には、ｌ＝ＯiＥ（図１６の式（ｃ）で示される。）、Ｌ1＝ＦＣ（図１６の式（ｄ）で示される。）、θ1＝∠ＡＯwＣ、θ2＝∠ＣＯwＤ＝∠ＥＯwＯi、θ3＝∠ＫＯwＤ＝∠ＧＯwＥであれば、下記の数式が得られる。
【００１５】
【数１】
2006184276.tif 000005
【００１６】
【数２】
2006184276.tif 000006
【００１７】
【数３】
2006184276.tif 000007
【００１８】
【数４】
2006184276.tif 000008
【００１９】
【数５】
2006184276.tif 000009
【００２０】
【数６】
2006184276.tif 000010
【００２１】
ここで、視覚センサー２２の焦点距離ｆは知られた数値であり、ｃは映像縦座標値の半分（２４０×３２０ピクセルのｃは１２０）であり、ＨcとＬ1とは測定すると得られる数値であり、ｙ1は直線の道路の終点の映像での位置であり、それは人類の目で快速に判断して得られる数値であり、θ1は視覚センサー２２の俯角（Depression Angle；ＤＡ）であり、座標映射に影響する重要なパラメータであり、数式１と数式２とは映像を矯正する二つの容易な方法であり、角度測定計器を使用しないでθ1を算出することができる。数式３でのｌは映像処理と数式５と数式６とから得られる数値であり、なお、Δｐ1は映像平面におけるピクセルの間の距離である。数式４で求めたＬは、視覚センサー２２と前方障害物２１との実際の距離である。
【００２２】
Δｐ1の測定は視覚センサー２２の構成の認識に関連し、ＣＣＤカメラの感光板を例にすれば、その構成は図５で示す。ピクセル分解能が６４０×４８０（ｐx×ｐy）である感光板は外部の色彩信号を接収し、視覚センサー２２の対角ラインの長さＳは１／３インチであり、だから、数式７でピクセルの距離Δｐ1ｍｍを換算することができる。
【００２３】
【数７】
2006184276.tif 000011
【００２４】
また、Δｐ1は映像によって求めることもでき、数式１から数式４から数式８が得られる。
【００２５】
【数８】
2006184276.tif 000012
【００２６】
視覚センサー２２の焦点距離ｆが知られた数値である場合に、ｐ1は図４を観察すると分かる数値であり、Ｈc、Ｌ1、Ｌは測定すると得られる数値である。次にΔｐ1を求める。もっと代表性を持つΔｐ1を求めるために、異なるｐ1は異なるΔｐ1に対応することができ、だから、多数のｐ1を得て多数のΔｐ1を得ることができ、且つ多数のΔｐ1の平均値を求め、または、多数のΔｐ1とｆの連立方程式によりΔｐ1を求める。実験結果によれば、Δｐ1は８．３１×１０-3ｍｍであり、正確度は８５％である。
【００２７】
（ｂ）横方向距離の測定１１２。
図４におけるＫＧ（図１６の式（ｅ）で示される。）とＤＥ（図１６の式（ｆ）で示される。）とを図面から取出し、且つその内部の幾何関係が変わらない条件で、図６を参照して詳細に説明する。図６はＤＫ（図１６の式（ｇ）で示される。）の横方向距離の測定の幾何関係図を表示し、図面におけるＤ点をマイナスＸw方向へＷ距離を移動するとＫ点が得られ、実際の３次元座標位置は（−Ｗ、Ｈc、Ｌ）である。Ｋ点の映像平面での結像はＧ点であり、その平面座標位置は（−ｗ、ｌ）である。ベクトルｎ（図１６の式（ｈ）で示される。）はＯwＥ（図１６の式（ｉ）で示される。）のベクトルを表示し、ベクトルａ（図１６の式（ｊ）で示される。）はＯwＧ（図１６の式（ｋ）で示される。）のベクトルを表示する。これにより、数式９と数式１０とが得られる。
【００２８】
【数９】
2006184276.tif 000013
【００２９】
【数１０】
2006184276.tif 000014
【００３０】
（ｃ）障害物高さの測定１１３。
図７は、障害物が乗用車を例とする場合の高さ測定法を説明する。一台の乗用車が形成可能な映像範囲内で、矩形枠に示すように、ピクセル長さｌdw（length of detection window）は数式１１によって求められる。数式１１におけるＣは映像横座標値の半分であり、横−縦座標が２４０×３２０である映像の場合には、Ｃが２４０／２＝１２０である。ｉは乗用車尾部の映像平面での縦座標値であり、この数値は下から上へ座標値が徐々に増加する。数式１１におけるｐl’は数式１２によって求められ、なお、Ｈvは乗用車の高さであり、Ｈcは乗用車の幅であり、Ｌ＿ｐはｉを実際の空間に映射した位置の奥側への深さである。図８の（ａ）から（ｄ）に示すように、異なるＬ＿ｐについて、同一の乗用車は映像で異なるｌdwが現れ、このとき、視覚センサー２２は固定状態である。Ｌ＿ｐは数式１３によって求められ、θ1は数式１における視覚センサー２２の俯角であり、θ2＝∠ＣＯwＤ＝∠ＥＯwＯi（図４参照）。
【００３１】
【数１１】
2006184276.tif 000015
【００３２】
【数１２】
2006184276.tif 000016
【００３３】
【数１３】
2006184276.tif 000017
【００３４】
表３は四つの実施例であって、Ｈv＝１３４ｃｍ、Ｌ１＝１８３６ｃｍ、Ｈc＝１２９ｃｍであり、これにより、数式１１から数式１３の実用性が証明される。また、観察から明らかなように、平均誤差率は約７．２１％であり、すなわち、正確度は９０％以上であり、だから、数式１１から数式１３の実用性が証明される。
【００３５】
【表３】
2006184276.tif 000018
【００３６】
ステップ１２は、前記視覚センサーを定位することであり、下記のステップを含む（図９参照）。
（ａ）まず、スキャン線line１を下から上へ３ｍから５ｍごとに横方向にスキャンし、line１’までスキャンするときに、路面でのラインの特徴点ｐ（道路の中央仕切ライン３２に位置）と特徴点ｐ’（道路のサイドライン３１に位置）とが見付かると仮設する。
【００３７】
（ｂ）ｐ点から図面の左側の道路の中央仕切ライン３２に沿って上下方向へ道路の中央仕切ライン３２（一般には、白色のライン）の二つのエンドポイント（例えば、ｐ１’とｐ２’）を見出すことにより、line３とline２とをそれぞれ形成し、また、ｐ１’とｐ２’はそれぞれline３とline２との右側のサイドライン３１との交差点である。
【００３８】
（ｃ）ｐ１ｐ２（図１６の式（ｌ）で示される。）（line４）とｐ１’ｐ２’（図１６の式（ｍ）で示される。）（line５）との交差点ｙ1を見出す。
（ｄ）ｙ1を数式２に代入して、視覚センサー２２の俯角θ1は求められる。
（ｅ）図９と数式４とによって数式１４が得られ、且つＬａとＬａ’とはそれぞれline３、line２と視覚センサーの奥側方向への距離であり、図４に示すように、θ2、θ2’はそれぞれＬａとＬａ’によって定義された∠ＣＯwＤである。
【００３９】
【数１４】
2006184276.tif 000019
【００４０】
数式１４によって数式１５が得られ、Ｃ1は路面でのラインの長さである。
【００４１】
【数１５】
2006184276.tif 000020
【００４２】
θ1（視覚センサー２２の俯角）とＨc（視覚センサー２２から地面までの高さ）とを求めた後、前記視覚センサー２２の位置が決められる。
本実施例の係る障害物衝突防止装置とその方法は、映像分析によって視覚センサーの俯角および高さを直接求められるので、系統キャリヤーが衝突された場合に、実際に測定しなくても、視覚センサーの位置決めが自動的に回復できる。
【００４３】
θ1とＨcとを求めることは、ｆ（カメラのレンズの焦点距離）とΔｐl（映像平面におけるピクセルの間の距離）とを事前に知ることが必要であり、以下、ｆとΔｐlとは映像から自動的に求められる方法を説明する。数式１５によって数式１６が得られ、また、数式１６によって数式１７が得られる。
【００４４】
【数１６】
2006184276.tif 000021
【００４５】
【数１７】
2006184276.tif 000022
【００４６】
数式１６と数式１７において、Ｃ1は路面でのラインの長さであり、Ｃ10は路面でラインの距離であり、それらは知られた数値である。Ｈc、θ1、θ2、θ2’、θ2”は全てｆとΔｐlとの関数である。すなわち、ｆとΔｐlとは数式１６と数式１７とによって求めることができる。
【００４７】
ステップ１３は、障害物を識別するプロセスを実施することであり、下記のステップを含む（図１０参照）。
（ａ）スキャン線の態様１３１を設定し、前記スキャン線の態様は下記態様の何れか一つを選び、図１１の（ａ）から（ｆ）に示すように、額縁内に示すのは得られた映像である。
【００４８】
態様１は、図１１の（ａ）に示す単一線型スキャン線である。
態様２は、湾折型スキャン線であり、図１１の（ｂ）に示すように、スキャン方式は２本のサイドライン３３で囲まれた範囲が視覚センサー２２の前方の左右約数メートル幅の範囲であり、スキャンの幅は必要によって決める。スキャン線４０は湾折の態様で映像の底部から上へ順にスキャンし、約数メートルの奥側方向距離ごとに前進すると、方向を変更してスキャンし、前進の距離も必要によって決める。
【００４９】
態様３は、３本線型スキャン線であり、図１１の（ｃ）に示すように、３本の直線型スキャン線４０のスキャン態様であり、スキャン範囲は視覚センサー２２が取付けられた系統キャリヤー２４の前方に系統キャリヤー２４の幅の約１．５倍の左右広さである。スキャンの奥側方向距離は、状況を見て決める。
【００５０】
態様４は、５本線型スキャン線であり、図１１の（ｄ）に示すように、スキャン範囲は図１１（ｃ）に示す３本の直線型スキャン線４０から更に２本のスキャン線４０を追加する。
態様５は、曲がり型スキャン線であり、図１１の（ｅ）に示すように、図１１の（ｃ）に示すスキャン線４０と最大の異なる点は、本態様は左右側のスキャン線４０の範囲を拡大することにより、乗用車が回るときのスキャン線態様とすることができる。
【００５１】
態様６は、図１１の（ｆ）に示す横方向型スキャン線である。
態様４によれば、対向方向または十字路から突入し、または、急停止する障害物を検知することができる。また、対向の障害物を検知することができるので、夜間には、近光ランプと遠光ランプとの自動切換えと乗用車速度の調整との根拠とすることができ、すなわち、対向の障害物と系統キャリヤーとの距離が設定距離Ｃ13よりも小さいと測定した場合には、ヘッドランプを近光ランプに切替え、そうでない場合には、ヘッドランプを遠光ランプに切換える。
【００５２】
（ｂ）サイドポイントの鑑定１３２であり、水平スキャン線での一つのピクセルと前記ピクセルの隣接するピクセルとの間の色段階でのオジリド距離（Euclidean distance）を計算する。前記映像は、彩色である場合には、Ｅ（ｋ）で第ｋピクセルと第ｋ＋１ピクセルとの間のオジリド距離を表示し、そうすると、Ｅ（ｋ）は数式１８で定義する。Ｅ（ｋ）＞Ｃ2であれば、第ｋピクセルがサイドポイントとみられる。なお、Ｒk、Ｇk、Ｂkはそれぞれ第ｋピクセルの赤緑青色の色段階値を表示し、Ｃ2は臨界常数であり、経験値によって設定できる。前記映像が白黒である場合には、Ｅ（ｋ）がGrayk+1−Graykと定義され、Ｅ（ｋ）＞Ｃ3であれば、第ｋピクセルがサイドポイントとみられる。なお、Graykは第ｋピクセルの灰色の色段階値を表示し、Ｃ3は臨界常数である。
【００５３】
【数１８】
2006184276.tif 000023
【００５４】
（ｃ）スキャン方式の設定１３３であり、スキャン方式は下記方式の何れか一つを選ぶ。
（ｃ．１）区間検知式のスキャン方式は、下から上へスキャンし、サイドポイントが見付かるときに、前記サイドポイントを映像における乗用車尾部の位置として測定区間を設定して、前記測定区間内のスキャン線のピクセルの情報を分析する。障害物２１の視覚センサー２２からの奥側方向距離が異なる場合に、測定区間の長さｌdwも異なる。図８の（ａ）から（ｄ）に示すように、障害物である乗用車の視覚センサーからの奥側方向距離が異なる場合に、測定区間の長さｌdwも異なる。本スキャン方式のスキャン線の終点は、乗用車を識別することを例にすれば、図８の（ａ）の映像において、乗用車尾部はｉ＝０であるときのｌdw（すなわちｌdw_m）に位置し、なお、ｌdw＝ｌdw_m−ｉは前方乗用車尾部の映像の位置がｉ＝０（すなわち、映像のもっとも底部）であるときに形成される測定区間の長さを表示する。
【００５５】
（ｃ．２）１歩１歩式は、下から上へ１歩１歩でスキャンし、測定区間を設定しない。一般に、スキャンの終点は映像における道路終点の位置である。
（ｄ）二つのブーリン変数の値を提供すること１３４。
（ｄ．１）障害物２１の底部に黒い色が存在する特性を利用する。このような黒い色は、立体の障害物による影と乗用車のタイヤの顔色とを含む。立体の障害物は影を発生し、路面の標識やラインなどは影を発生しないので、前記影は障害物２１を識別する根拠とすることができる。一つのブーリン変数ａを提供し、ａの値は数式１９と数式２０とによって決める。
数式１９が成立すれば、ａの値は真である。
【００５６】
【数１９】
2006184276.tif 000024
【００５７】
数式２０が成立すれば、ａの値は仮である。
【００５８】
【数２０】
2006184276.tif 000025
【００５９】
ｌdwは、測定区間の長さである。Ｎdark_pixelは、黒い色の特徴に合うピクセルの数量であり、通常、前記測定区間の底部の約C5×ｌdw長さのピクセルから情報を取る。C4、C5は、常数である。
【００６０】
また、乗用車の底部の黒い色（dark_pixel）は数式２１に合うはずである。
【００６１】
【数２１】
2006184276.tif 000026
【００６２】
なお、彩色の映像を分析する場合には、Ｒがピクセル情報の赤色の色段階値を代表し、Ｒrが灰色の道路の赤緑青色の色段階値を代表し、白黒の映像を分析する場合には、Grayがピクセル情報の灰色の色段階値を代表し、Grayrが道路の灰色の色段階値を代表する。なお、灰色の道路の顔色の色段階値の取出しには、通常、映像において灰色特性に合うピクセル群を取出して、前記ピクセル群の顔色の平均値を求め、なお、C6、C7は常数である。また、前記ピクセル群の顔色の平均値により系統キャリヤー２４が位置する場所の天候の光さを判断することができ、これにより、ヘッドランプの光さを自動的に調整することの根拠とすることができ、すなわち、天候の光さが高い場合には、ヘッドランプの光さをより低くし、天候の光さが低い場合には、ヘッドランプの光さをより高くする。
【００６３】
数式２１に合うスキャン線にあるピクセル群（ｐs）は前方乗用車尾部の映像における位置と見られ、前方乗用車と系統キャリヤーとの相対移動速度が系統キャリヤーの絶対移動速度と一致しない場合には、数式２１におけるC6×ＲrをｖPsに修正し、C7×Grayをｖ’Psに修正する。なお、彩色の映像を分析する場合には、ｖPsがＰsの赤色の色段階値を代表し、白黒の映像を分析する場合には、ｖ’PsがＰsの灰色の色段階値を代表する。
【００６４】
（ｄ．２）障害物２１の投射光線または反射光線の光さ減衰の特性を利用する。一般に、天候がより暗いときには、光線の光さによって障害物の映像における位置を判断することができる。光線の光さは多数の色段階に分布するので、光線の光さの分布だけを障害物の識別の根拠とすることは計算資源を無駄にし、且つ見付かった障害物位置も精確な位置ではない。ここで、ブリーン変数ｂを提供して、前記障害物を識別する根拠とし、なお、ｂの値は数式２２によって決める。
【００６５】
Ｒ≧C8またはGray≧C9が成立すれば、ｂの値は真であり、上記関係が成立しないと、ｂの値は仮である。      （２２）
【００６６】
彩色の映像を分析する場合には、Ｒがピクセル群情報の赤色の色段階値を代表し、白黒の映像を分析する場合には、Grayがピクセル群情報の灰色の色段階値を代表する。多数枚の彩色または白黒の映像を分析することにより、ピクセル群のＲまたはGrayなどの色段階値がC8、C9（臨界常数）まで増加または減少するときには、障害物が映像に現れることが多い。
【００６７】
（ｅ）障害物の種類の判断１３５。障害物の底部が黒いピクセルを持つ特性と障害物の投射光線または反射光線の光さ減衰の特性とに関するブリ−ン変数はそれぞれａ、ｂで表示する。なお、昼間と夜間との識別ルールは異なり、昼間識別ルールと夜間識別ルールとの転換時点（前記転換時点を過ぎると、識別ルールが転換される）は、計算ユニット内に設定された系統時間または外部環境の条件によって決める。前記識別ルールは、下記の判断ステップを含む。
【００６８】
（ｉ）昼間に識別し、ａの値が真である場合には、障害物は乗用車やオートバイクや自転車などに識別され、それらの底部は黒いピクセルを持つ。
（ｉｉ）昼間に識別し、ａの値が仮である場合には、障害物は路面標識や木陰や欄干や山壁や家や人類などに識別され、それらの底部は黒いピクセルを持たない。
【００６９】
（ｉｉｉ）夜間に識別し、ｂの値が真である場合には、障害物は乗用車や欄干や山壁や家や人類などの立体の障害物に識別される。
（ｉｖ）夜間に識別し、ｂの値が仮である場合には、障害物が路面標識に識別され、または、障害物が存在しないと判断する。
【００７０】
図１３Ａ、図１３Ｂ、図１３Ｃは（ａ）から（ｑ）の図面があり、それらは障害物種類の判断１３５で使用される識別ルールの概略図である。ここで、単一線型スキャン態様のスキャン線を使用して、道路での障害物を主な識別目標として障害物識別ルールの使用可能性を検証し、且つ得られた実験データは表４で示す。
【００７１】
図１３Ａ、図１３Ｂ、図１３Ｃにおける（ａ）から（ｋ）図は、昼間に障害物を識別することを示す概略図であり、主に、ブリーン変数ａを識別ルールとする。（ｌ）から（ｑ）図は、夜間に障害物を識別することを示す概略図であり、主に、ブリーン変数ｂを識別ルールとする。
【００７２】
図１３Ａ、図１３Ｂ、図１３Ｃの（ａ）から（ｑ）図において、Ｌ１は単一線型スキャン線のスキャン範囲であり、Ｌ２は経験によって決めた境界敷居値（ここで、Ｌ１とＬ２との水平座標距離は２５に設定される）であり、スキャン線Ｌ１の隣接するピクセルの色段階でのオジリド距離が上記境界敷居値よりも大きい場合には、それは本当の境界と見られ、昼間に障害物を識別するときには、主にブリーン変数ａによって判断し、Ｌ３は乗用車類などの底部が黒い顔色のピクセルを持つ障害物の位置であり、ここで、これらをｏ１類の障害物に分類する。Ｌ４は、底部が黒い顔色のピクセルを持たず、系統キャリヤー２４にもっとも近接する本当の境界の位置であり、例えば、路面標識や木陰や欄干や山壁や家や人類などの障害物であり、ここで、これらをｏ２類の障害物に分類する。夜間に障害物を識別するときには、主に、ブリーン変数ｂによって判断し、Ｌ５は乗用車や欄干や山壁や家や人類などの立体の障害物の位置であり、前記立体の障害物は放射または反射する機能や特性を持ち、ここで、これらをｏ３類の障害物に分類する。
【００７３】
【表４】
2006184276.tif 000027
【００７４】
表４と図１３Ａ、図１３Ｂ、図１３Ｃの（ａ）から（ｑ）図とから明らかなように、ブリーン変数ａとブリーン変数ｂを利用すれば、多種類の障害物を全天候で精確に安定して識別することができる。
だが、雨が降っている夜間には誤識別する可能性はやはりある。図１４におけるゾーンＡ、ゾーンＢ、ゾーンＣは、街灯Ａと、ブレーキランプＢと、ヘッドランプＣとが路面にたまった水（図示せず）に照射して反射された光線の位置であり、なお、ゾーンＡ、ゾーンＢ、ゾーンＣ内のピクセル群のＲ、Ｇ、Ｂの色段階値の分布特性は下記にある。
【００７５】
ゾーンＡ：  Ｒ：２００〜２５０；  Ｇ：１７０〜２２０；  Ｂ：７０〜１４０
ゾーンＢ：  Ｒ：１６０〜２２０；  Ｇ：０〜２０      ；  Ｂ：０〜４０
ゾーンＣ：  Ｒ：１９５〜２４２；  Ｇ：１２０〜２３０；  Ｂ：１２０〜２１０
【００７６】
だから、数式２２によって判断すれば、ゾーンＡ、ゾーンＢ、ゾーンＣが障害物と判断される可能性が高く、これは誤判断である。
上記課題を解決するために、系統キャリヤーに青光の光さが強化されたヘッドランプを取付けて、下記の識別プロセスを実施すると、上記課題を克服することができる。また、雨が降っている夜間の識別ルールのプロセスを詳細に説明する。
【００７７】
（ａ）スキャン線が下から上へゾーンＡ、ゾーンＢまたはゾーンＣまでスキャンするときに、まず、数式２２を数式２３に修正して、数式２３を障害物識別ルールとする。
Ｂ≧C11またはGray≧C12が成立すれば、ｂの値は真であり、上記関係が成立しないと、ｂの値は仮である（２３）。
【００７８】
彩色の映像を分析する場合には、Ｂがピクセル群情報の青色の色段階値を代表し、白黒の映像を分析する場合には、Grayがピクセル群情報の灰色の色段階値を代表する。多数枚の彩色または白黒の映像を分析することにより、ピクセル群のＢまたはGrayなどの色段階値がC11、C12（臨界常数）まで増加または減少するときには、障害物が映像に現れることが多い。
【００７９】
（ｂ）図１４を例にすれば、ゾーンＡ、ゾーンＢは障害物と見られない。
（ｃ）図１４を例にすれば、ゾーンＢは障害物と見られる。
（ｄ）雨が降っている夜間の識別ルールは、系統キャリヤーに青光の光さが強化されたヘッドランプを取付けて、前記ヘッドランプの光線を障害物に投射し、前記障害物から反射された光線が一定の青光の色段階値に達すれば、これは立体の障害物の反射光と判断でき、なお、前記障害物から反射された光線が一定の青光の色段階値に達しないと、これは路面にたまった水だと判断することができる。路面にたまった水の有無によって天気は雨であるかどうかを判断することができる。図１４を例にすれば、ゾーンＡが障害物ではないと識別され、且つ系統キャリヤーが位置する場所の天気は雨であるかどうかを判断することができる。
【００８０】
（ｅ）図１４を例にすれば、ゾーンＣは障害物と識別されるが、系統キャリヤーの傍の車道であり、前記障害物Ｃと系統キャリヤーに取付けたカメラとの距離（障害物距離）は数式２４の幾何原理によって求められる。
障害物距離＝図１４におけるゾーンＣの距離×（ヘッドランプの高さ＋カメラの高さ）／カメラの高さ  （２４）
【００８１】
ゾーンＣが系統キャリヤーと同じ車道であれば、障害物距離は系統キャリヤーと図１４におけるゾーンＣとの距離である。
また、図９を参照する。
ステップ１４は、前記系統キャリヤーの絶対速度を取ることであり、そのプロセスは下記にある。
【００８２】
（ａ）図９におけるｐ１点を見付けた後、ｐ１は道路の中央仕切りライン３２のエンドポイントであり、次に、次枚の映像のｐ１点の位置が見付かる。ここで、前記中央仕切りライン３２の顔色を白色に仮設する。
（ｂ）次枚の映像のｐ１点の距離は通常でもっと近くなるので、図９におけるline１スキャン線を上から下へ３メートルから５メートルごとに横方向にスキャンし、または、図９におけるｐ１ｐ２（図１６の式（ｌ）で示される。）の傾斜度で上から下へ白色ラインのエンドポイントを探す。
【００８３】
（ｃ）前後２枚の映像を比べると、白色ラインのエンドポイントｐ１点の位置の変化から実際の移動距離を推定することができ、なお、この距離は視覚センサー２２が取付けられた系統キャリヤー２４の移動距離であり、この距離を前後２枚の映像を取出す時間差で割ると、系統キャリヤー２４の絶対速度が得られる。また、前記系統キャリヤー２４の絶対速度はＡ／Ｄ転換器によって系統キャリヤー２４の速度テーブルから得ることもできる。
【００８４】
ステップ１５は、前記系統キャリヤーと障害物との間の相対距離および相対速度を取ることであり、そのプロセスは下記にある。
前記障害物２１の映像での位置を識別した後、数式１から数式６によって前記系統キャリヤー２４と障害物２１との相対距離Ｌを求めることができ、数式２５は下記にある。
【００８５】
【数２２】
2006184276.tif 000028
【００８６】
また、視覚センサー２２の高さＨc、俯角θ1、焦点距離ｆ、ピクセルの間の距離Δｐlは知られた数値であり、ｐlは乗用車の映像での位置から求められる。なお、前記系統キャリヤー２４と障害物２１との相対速度（Relative Velocity；ＲＶ）は数式２６によって求められる。
【００８７】
【数２３】
2006184276.tif 000029
【００８８】
ΔｔとΔＬ（ｔ）とは、それぞれ前後２枚映像の取出す時間差と、乗用車が識別された距離差とである。
ステップ１６は、衝突防止対策を実施することであり、図１２に示すように、下記のステップを含む。
【００８９】
（ａ）同等効果速度の提供１６１である。前記同等効果速度は、系統キャリヤー２４の絶対速度と、系統キャリヤー２４と障害物２１との間の相対速度とからより大きいものを選ぶ。
（ｂ）安全距離（safe distance）の提供１６２である。前記安全距離の大きさは前記同等効果速度の１／２０００から前記同等効果速度の１／２０００＋１０ｍ程度である。好適な実施例では、前記安全距離はＫＭ／Ｈｒをユニットとする前記同等効果速度の半分に５を加えた数値と定義し、且つ前記安全距離のユニットはメートルである。
【００９０】
（ｃ）安全係数（safe coefficient）の提供１６３である。前記安全係数は前記相対距離と安全距離との比と定義し、且つ前記比は０よりも大きくて１よりも小さい。
（ｄ）警報程度の提供１６４である。前記警報程度は、１から前記安全係数を引いた値と定義する。
【００９１】
（ｅ）音声や光線や振動の発生１６５である。前記警報程度の大きさによって、警告器２５は、前記系統キャリヤー２４の運転者に音声や光線や振動方式で警告し、または、前記系統キャリヤー２４の周りの人に音声や光線方式で警告する。
（ｆ）映像から前記障害物２１を額縁取出して表示すること１６６である。図１５を参照する。前記額縁の幅はｗaであり、昼間には、ｗaが乗用車の底部の黒いピクセルの幅ｗbであり、夜間には、ｗaが乗用車の尾部の反射光線の幅ｗcであり、前記額縁の高さｈaが数式１１に述べたｌdwである。
【００９２】
（ｇ）一回の絶対速度の提供１６７である。前記絶対速度は、前記系統キャリヤー２４の現在の絶対速度に前記安全係数をかけた数値である。
（ｈ）録画機能の提供１６８である。好適な実施例では、前記録画機能は、前記安全係数が一つの経験常数（例えば、０．８）よりも小さい際に起動されて、事故前の状況を録画し、録画機能を長時間オンにする必要ない。
【００９３】
上記実施例は、乗用車を例にして説明したが、もちろん、エッジ特徴を有する障害物は本実施例に係る方法によって識別することもでき、だから、本実施例によって識別可能な障害物は、乗用車、オートバイク、トラック、汽車、人類、犬、欄干、仕切り島、家などを含む。
【００９４】
上記実施例で系統キャリヤー２４は乗用車を例にして説明したが、実際の応用では、系統キャリヤー２４を乗用車に限定せず、すなわち、系統キャリヤー２４はオートバイクやトラックなどの車両の何れか一つでもいい。
上記実施例において、映像を撮る装置であれば、視覚センサー２２とすることができるので、視覚センサー２２はＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラや、ＣＭＯＳカメラや、デジカメや、単一条状のカメラや、ハンディー式通信設備のカメラなどのうちの何れか一つを選んで使用することができる。
【００９５】
このように、本発明が、特定の例を参照して説明されたが、それらの例は説明のためだけのものであり、本発明を限定するものではなく、この分野に通常の知識を有する者は、本発明の精神および範囲を逸脱することなく、ここで開示された実施例に変更、追加または削除を施してもよいことがわかる。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置を示す概略図である。
【図２】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止方法のフローチャートを示す図である。
【図３】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止方法の障害物の複数の映像を分析するステップのフローチャートを示す図である。
【図４】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置の奥側方向距離の測定の結像を示す幾何図である。
【図５】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置の映像感知回路板の構成を示す概略図である。
【図６】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置の横方向距離の測定の結像を示す幾何図である。
【図７】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置の乗用車を例とする場合の高さ測定の映像を示す概略図である。
【図８】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置の乗用車が四種の奥側方向距離に位置するときの映像が異なるｌdwを表示することを示す概略図である。
【図９】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置の視覚センサーを定位する映像幾何関係を示す図である。
【図１０】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止方法の障害物を識別するステップのフローチャートを示す図である。
【図１１】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置の六種のスキャン線形態を示す概略図である。
【図１２】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止方法の衝突防止対策を実施するステップのフローチャートを示す図である。
【図１３Ａ】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置のブーリン変数による障害物識別の実験を示す概略図である。
【図１３Ｂ】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置のブーリン変数による障害物識別の実験を示す概略図である。
【図１３Ｃ】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置のブーリン変数による障害物識別の実験を示す概略図である。
【図１４】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置の夜間に雨に降られた路面の光線反射の障害物識別に対する影響を示す図である。
【図１５】本発明の一実施例による視覚検知による全天候障害物衝突防止装置の映像における乗用車の縁額取出を示す概略図である。
【図１６】本発明の一実施例において引用される数式を列記した図である。
【符号の説明】
【００９７】
１０  視覚検知による全天候障害物衝突防止方法、１１  ステップ、１２  ステップ、１３  ステップ、１４  ステップ、１５  ステップ、１６  ステップ、２０  視覚検知による全天候障害物衝突防止装置、２１  障害物、２２  視覚センサー、２４  系統キャリヤー、２５  警告器、２６  計算ユニット、３１  道路サイドライン、３２  道路中央仕切線、３３  道路サイドライン、４０  スキャン線、５０  映像平面、５２  光学軸、１１１  奥側方向距離の測定、１１２  横方向距離の測定、１１３  障害物高さの測定、１３１  スキャン線態様の設定、１３２  サイドポイントの鑑定、１３３  スキャン方式の設定、１３４  二ブーリン変数値の提供、１３５  障害物種類の判定、１６１  同等効果速度の提供、１６２  安全距離の提供、１６３  安全係数の提供、１６４  警報程度の提供、１６５  音声や光線や振動の発生、１６６  映像における乗用車の縁額取出と表示、１６７  絶対速度の提供、１６８  録画機能の提供
【図１】
2006184276.tif 000038
【図２】
2006184276.tif 000039
【図３】
2006184276.tif 000040
【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１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１３Ｃ】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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