(57)【要約】【課題】  自車両の車両挙動を検出すること。【解決手段】  制御装置１０３は、カメラ１０１によって撮像された画像内から複数の特徴点を抽出し、抽出した各特徴点の画像上の移動速度、および移動方向を算出する。そして、算出した各特徴点の画像上の移動速度、および移動方向に基づいて、各特徴点に自車両が到達するまでの時間（ＴＴＣ）を算出し、算出したＴＴＣに基づいて、遠方の特徴点を特定し、遠方の特徴点の動きを監視して、自車両のピッチングおよび／またはヨーイングなどの車両挙動を検出する。【選択図】      図１
2006338272.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段によって撮像された画像内から複数の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段で抽出した各特徴点の画像上における速度情報を算出する画像速度算出手段と、
前記画像速度算出手段で算出した各特徴点の画像上における速度情報に基づいて、各特徴点に自車両が到達するまでの時間（到達時間）を算出する到達時間算出手段と、
前記到達時間算出手段で算出した前記到達時間に基づいて、自車両から所定距離以上離れた位置に存在する特徴点を遠方特徴点として特定する特定手段と、
前記遠方特徴点の動きを監視して、自車両の挙動変化を検出する挙動検出手段とを備えることを特徴とする車両挙動検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車両挙動検出装置において、
前記特定手段は、前記到達時間が等しい前記特徴点同士をグルーピングし、それぞれのグループのうち、前記到達時間が所定値以上のグループに含まれる特徴点を前記遠方特徴点の候補とし、前記遠方特徴点の候補のうち自車両近傍に存在する物体から検出された近傍特徴点を削除して、前記遠方特徴点を特定することを特徴とする車両挙動検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の車両挙動検出装置において、
前記特定手段は、前記到達時間が所定値以上のグループに含まれる前記遠方特徴点の候補のうち、画像の下端から所定の範囲に位置する特徴点を前記近傍特徴点であると判定し、グループ内から前記近傍特徴点を削除することを特徴とする車両挙動検出装置。
【請求項４】
請求項３に記載の車両挙動検出装置において、
前記特定手段は、各近傍特徴点が属するグループにおいて、当該近傍特徴点の速度情報と同一の速度情報を有する他の遠方特徴点の候補も近傍特徴点であると判定し、
グループ内から全ての近傍特徴点を削除することを特徴とする車両挙動検出装置。
【請求項５】
請求項４に記載の車両挙動検出装置において、
前記近傍特徴点が属するグループにおいて、当該近傍特徴点の速度情報と他の全ての遠方特徴点の候補の速度情報が同一の場合には、当該グループを削除することを特徴とする車両挙動検出装置。
【請求項６】
撮像手段によって撮像された画像内から複数の特徴点を抽出し、
抽出した各特徴点の画像上における速度情報を算出し、
算出した各特徴点の画像上における速度情報に基づいて、各特徴点に自車両が到達するまでの時間（到達時間）を算出し、
前記到達時間に基づいて、自車両から所定距離以上離れた位置に存在する特徴点を遠方特徴点として特定し、
前記遠方特徴点の動きを監視して、自車両の挙動変化を検出することを特徴とする車両挙動検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の挙動を検出する車両挙動検出装置、および車両挙動検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
次のような接近検出装置が特許文献１によって知られている。この接近検出装置によれば、車両前方を撮像した画像上において、カメラの光軸付近は自車両の前進による画像の動きが少ないことから、光軸付近の画像の揺れを検出して、その揺れをヨー、またはピッチなどの発生に伴う車両挙動の変化として検出する。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−５１０１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の接近検出装置によれば、カメラの光軸付近の画像の揺れを検出するため、カメラの光軸付近に移動物体が存在し、その移動物体の挙動が変化した場合にも、自車両の挙動の変化として誤検出してしまう可能性があるという問題が生じていた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、撮像手段によって撮像された画像内から複数の特徴点を抽出し、抽出した各特徴点の画像上における速度情報を算出し、算出した各特徴点の画像上における速度情報に基づいて、各特徴点に自車両が到達するまでの時間（到達時間）を算出し、到達時間に基づいて、自車両から所定距離以上離れた位置に存在する特徴点を遠方特徴点として特定し、遠方特徴点の動きを監視して、自車両の挙動変化を検出することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、自車両から所定距離以上離れた位置に存在する遠方特徴点を特定し、この遠方特徴点の動きを監視して自車両の挙動変化を検出するようにした。これによって、近接する移動物体の挙動の変化による影響を受けることなく、精度高く自車両のピッチング、およびヨーイングなどの車両挙動の変化を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図１は、本実施の形態における車両挙動検出装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。車両挙動検出装置１００は車両に搭載され、車両前方を撮像するカメラ１０１と、カメラ１０１で撮像した画像を格納する画像メモリ１０２と、ＣＰＵ、メモリ、およびその他周辺回路を含み、後述する画像処理を実行する制御装置１０３とを備えている。
【０００８】
カメラ１０１は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳなどの撮像素子を有した高速カメラであり、自車両の走行中に極めて微小な一定時間Δｔ間隔、例えば２ｍｓ間隔で連続的に車両前方を撮像し、各フレームごとに画像メモリ１０２に出力する。
【０００９】
制御装置１０３は、カメラ１０１で撮像した画像（撮像画像）を画像処理して、自車両のピッチング、およびヨーイングを検出する。まず、撮像画像に対してエッジ抽出処理を行って、抽出したエッジの端点を特徴点として検出する。すなわち、撮像画像内で抽出された全てのエッジに対して、エッジが切れている点を検出して、その点を含む所定の範囲を特徴点として検出する。これによって、図２に示すように、撮像画像内に特徴点２ａ〜２ｉを検出することができる。
【００１０】
一定時間Δｔ間隔で撮像される各フレームの画像において、このように特徴点の検出を行い、検出した特徴点２ａ〜２ｉの追跡（トラッキング）を行う。本実施の形態では、公知の手法であるＳＡＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）によって特徴点２ａ〜２ｉの追跡を行う。すなわち次のように処理する。まず、検出した特徴点２ａ〜２ｉの画像上における存在位置をテンプレートとして制御装置１０３が有するメモリ空間に保存する。そして、例えば特徴点２ａを追跡する場合には、連続して入力されてくる撮像画像において、前画像で特徴点２ａがあった画像上の位置を中心に、テンプレートにおける特徴点２ａとの輝度差が最も少ない領域を検索する。
【００１１】
その結果、テンプレートにおける特徴点２ａとの輝度差が最も少ない領域が検出された場合に、前画像における特徴点２ａは、当該検出された領域に移動したものとして追跡を行う。これに対して、テンプレートにおける特徴点２ａとの輝度差が最も少ない領域が検出されない場合には、特徴点２ａは撮像画像内から消失したと判定する。このような処理をテンプレートに含まれる全ての特徴点に対して実行することにより、特徴点２ａ〜２ｉを追跡することができる。
【００１２】
また、このとき同時に、現在入力されている画像（現画像）上において、上述した特徴点の検出も行い、前画像から追跡された特徴点以外で新たな特徴点が検出された場合には、この新たな特徴点を次フレームの画像（次画像）で追跡の対象とする。このために、前画像から追跡した結果得られる各特徴点の位置、および現画像上で新たに検出された特徴点の存在位置を新たなテンプレートとして制御装置１０３が有するメモリ空間に保存する。
【００１３】
このように追跡した特徴点の速度情報、すなわち画像上の移動速度（画像速度）、および移動方向（速度方向）を算出する。すなわち、前画像における特徴点の位置と、現画像における特徴点の位置とに基づいて、当該特徴点の画像上における移動方向、および移動量を算出する。移動量は、例えば撮像画像をＸＹ座標系で表した場合のその座標値の変化から算出することができる。そして、算出した特徴点の移動量を、カメラ１０１による撮像時間間隔（Δｔ）で割ることにより、特徴点の画像速度を算出することができ、その座標値の変化状況から速度方向を算出することができる。
【００１４】
次に、各特徴点の中から自車両が到達するまでの到達時間ＴＴＣ（Ｔｉｍｅ  Ｔｏ  Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）が等しい複数の特徴点をグルーピングする。本実施の形態では、ＴＴＣが等しい特徴点をグルーピングするために、自車両が前進するときに、特徴点の画像上の画像速度は、特徴点から消失点までの画面上の距離に比例し、速度方向は消失点から特徴点までの方向ベクトルに等しいという性質を利用することとする。
【００１５】
すなわち、図３に示すように、消失点を３ａ、画像上の特徴点の位置ベクトルをｐ、カメラ１０１の焦点距離をｆ、実空間上における特徴点までの距離をＬ、実空間上における特徴点の位置ベクトルをＰとすると、次式（１）に示す関係式が成り立つ。
ｐ＝（ｆ／Ｌ）Ｐ  ・・・（１）
式（１）を時間ｔで微分することによって、特徴点ｐの画像速度を次式（２）によって表すことができる。
ｄｐ／ｄｔ＝ｆｖＰ／Ｌ２
＝（ｖ／Ｌ）ｐ  ・・・（２）
この式（２）より、特徴点ｐの画像速度は、ｐの位置ベクトルの大きさに比例し、その速度方向は、ｐのベクトル方向と等しいことがわかる。
【００１６】
この性質を利用して、まず各特徴点の中からＴＴＣが等しい２つの特徴点の組を抽出する。具体的には、次のように処理する。図４に示すように、例えば、特徴点２ｂ（ｐ１）と特徴点２ｉ（ｐ２）のそれぞれの画像速度、および速度方向に基づいて算出される速度ベクトルをｖ１、ｖ２とすると、これらの速度ベクトルｖ１およびｖ２は、式（２）により、共通の変数αを用いて、次式（３）および（４）によって表される。
ｖ１＝αｐ１  ・・・（３）
ｖ２＝αｐ２  ・・・（４）
【００１７】
式（３）および（４）より、２つの特徴点の速度ベクトルの差を算出すると、次式（５）のようになる。
ｖ２−ｖ１＝α（ｐ２−ｐ１）  ・・・（５）
これにより、式（３）および（４）で、式（２）で（ｖ／Ｌ）に相当する変数αが共通の場合、すなわち、特徴点２ｂと特徴点２ｉとが、互いに自車両から同距離に存在し、それぞれの自車両との相対速度が同一の場合には、速度ベクトルの差ｖ２−ｖ１は、２つの特徴点２ｂおよび２ｉを結ぶベクトルと平行となる。
【００１８】
このことから、画像内に存在する全ての２つの特徴点の組み合わせの中から、２つの特徴点の速度ベクトルの差が、２点を結ぶベクトルと平行となる組み合わせを抽出することによって、変数α、すなわちｖ／Ｌが共通となる特徴点の組を抽出することができる。ここでｖ／Ｌは、自車両と特徴点２ｂおよび特徴点２ｉとの実空間上に距離を、自車両との相対速度で割ったものであることから、自車両が特徴点２ｂおよび特徴点２ｉに到達するまでに要する時間、すなわちＴＴＣを表している。したがって、αが等しい２つの特徴点は、ＴＴＣが等しい特徴点の組であると判断することができ、上述した２つの特徴点の速度ベクトルの差が、２点を結ぶベクトルと平行となる組み合わせの特徴点は、ＴＴＣが等しい２つの特徴点の組であるということができる。
【００１９】
本実施の形態では、２つの特徴点の速度ベクトルの差が、２点を結ぶベクトルと平行となる組み合わせを抽出するために、図４に示すように、２つの特徴点を結ぶベクトル４ｃと、２つの特徴点のそれぞれにおける垂直方向の速度ベクトル４ａおよび４ｂを算出し、この垂直方向４ａおよび４ｂの速度ベクトルの大きさが一致する場合に、その２つの特徴点はＴＴＣが同一であるものとしてＴＴＣが等しい２つの特徴点の組を得る。この処理を全ての２つの特徴点の組み合わせに対して実行し、複数のＴＴＣが等しい特徴点の組同士をグルーピングする。
【００２０】
次に、上述した処理で得たＴＴＣが等しい特徴点のグループの中から、自車両のピッチング、およびヨーイングを検出するための監視対象とする特徴点として、自車両から所定距離以上離れた地点に存在する特徴点のグループ、すなわち遠方候補グループを抽出する。一般的に自車両からの距離が離れれば離れるほど、ＴＴＣは大きくなることから、本実施の形態では、次のように遠方候補グループを抽出する。
【００２１】
すなわち、式（５）で表した特徴点２ｂと特徴点２ｉとの速度ベクトルの差ｖ２−ｖ１は、上述した内容に基づいて、次式（６）によって表すことができ、さらに次式（７）のように変形できる。
ｖ２−ｖ１＝ｖ／Ｌ（ｐ２−ｐ１）  ・・・（６）
ｖ２−ｖ１＝（ｐ２−ｐ１）／ＴＴＣ  ・・・（７）
【００２２】
このように、自車両から同距離に存在し、それぞれの自車両との相対速度が同一の特徴点２ｂと特徴点２ｉの速度ベクトルの差は、位置ベクトルの差をＴＴＣで割った値となる。式（７）より、２つの特徴点の速度ベクトルの差ｖ２−ｖ１が、２つの特徴点の位置ベクトルの差ｐ２−ｐ１と比較して小さいほど、ＴＴＣが大きくなることがわかる。すなわち、図５に示すように、ＴＴＣが等しい２つの特徴点２ｂ、２ｉの組において、速度ベクトルの差５ａを算出し、次式（８）で表される２点間の距離５ｂに対する速度ベクトルの差５ａが所定の値よりも小さければ、このＴＴＣが等しい特徴点２ｂと２ｉの組は、遠方に存在する特徴点であるものと判定できる。
（ｄｐ２／ｄｔ−ｄｐ／ｄｔ）／（ｐ２−ｐ１）＝ｖ／Ｌ  ・・・（８）
【００２３】
したがって、上述した処理を、各ＴＴＣが等しい特徴点グループ内の任意の２つの特徴点の組に対して行うことによって、その特徴点グループが遠方に存在するものか否かを判断して、遠方候補グループを抽出することができる。なお、上述した処理によって抽出した遠方候補グループの中には、例えば先行車両のような、自車両との相対的な位置関係が変化しない近接する移動物体から検出された特徴点も含まれてしまう可能性がある。これは、自車両との相対的な位置関係が変化しない移動物体は、自車両の進行方向による影響を受けないので、このような移動物体から検出された特徴点の組の間には速度差は観測されないことによる。
【００２４】
また、ＴＴＣが等しい特徴点をグルーピングするに当たって、遠方に存在する物体と近傍に存在する物体のＴＴＣが偶然一致した場合に、これらの特徴点グループが近傍に存在する物体から検出された特徴点を含んだ状態で、遠方特徴点グループとして抽出されてしまう可能性もある。具体的には、図６に示すように、先行車両６ａから検出された特徴点６ｂ〜６ｄのグループが遠方候補グループとして抽出されてしまう場合や、近傍の物体から検出された特徴点２ｂが、遠方に存在する２ａおよび２ｅと同一の遠方候補グループにグルーピングされてしまう可能性がある。
【００２５】
このような誤抽出を排除するために、次のように処理を行う。まず、一般的に、近傍に存在する移動物体は、画像上において画像の下部、例えば画像の下端から１／３の範囲に存在する可能性が高い。よって、各遠方候補グループの中で、画像の下端から所定の範囲に位置する特徴点を抽出し、その特徴点の速度情報と、同一遠方候補グループ内の他の特徴点、すなわち画面上部に位置する特徴点との速度情報を比較する。その結果、画面下部に位置する特徴点の速度情報と、同一遠方候補グループ内の他の特徴点との速度情報が同一であれば、それらは全て近傍に存在する移動物体であるものとして、グループごと遠方候補グループから削除する。これによって、図６における先行車両６ａから検出された特徴点６ｂ〜６ｄを含む遠方候補グループを削除することができる。
【００２６】
これに対して、画面下部に位置する特徴点の速度情報と、同一遠方候補グループ内の他の特徴点との速度情報が異なれば、画面下部に位置する特徴点のみが近傍に存在する移動物体であり、その他の特徴点は遠方に位置する特徴点であるものとして、遠方候補グループ内から当該画面下部に位置する特徴点を削除する。これによって、同一遠方候補グループに含まれる特徴点２ａ、２ｂ、および２ｅの内、近傍にする物体から検出された特徴点２ｂのみをグループ内から削除することができる。なお、図６に示す例では、比較する画像速度として、各特徴点の横方向の移動速度を例示しているが、実際の画像速度、または縦方向の画像速度を比較対象としてもよい。
【００２７】
以上の処理によって、遠方に存在する特徴点のみを含む遠方候補グループのみを遠方グループとして特定することができる。そして、この特定した遠方グループに含まれる特徴点（遠方特徴点）の動きを計測（監視）することによって、自車両のピッチング、およびヨーイングを検出する。すなわち、遠方の特徴点は、自車両の前進する距離ΔＬに対して自車両からの距離Ｌが十分に大きいので、自車両の前進による画像上での影響が少ない。したがって、遠方の特徴点の画像上での動きは、自車両のピッチング，ヨーイングに起因するものと考えることができる。
【００２８】
このため、遠方点の動きを上述した特徴点の移動方向、および移動速度に基づいて計測することで、自車両のピッチング、およびヨーイングの検出を行う。例えば、図７に示すように、遠方の特徴点２ａおよび２ｅが、画像上で左下に向かって動いている場合には、自車両は、右方向にヨーイングが発生し、上方向にピッチングが発生していると判定することができる。
【００２９】
図８は、本実施の形態における車両挙動検出装置１００の処理を示すフローチャートである。図８に示す処理は、車両挙動検出装置１００を搭載した車両の不図示のイグニションスイッチがオンされ、車両挙動検出装置１００の電源がオンされると起動するプログラムとして制御装置１０３により実行される。ステップＳ１０において、カメラ１０１によって連続して撮像される画像の読み込みを開始して、ステップＳ２０へ進む。ステップＳ２０では、読み込んだ撮像画像に対してエッジ抽出処理を行って、抽出したエッジの端点を特徴点として検出する。その後、ステップＳ３０へ進む。
【００３０】
ステップＳ３０では、上述したように、検出した各特徴点の追跡を行って、ステップＳ４０へ進む。ステップＳ４０では、各特徴点の追跡結果に基づいて、各特徴点の画像上における画像速度、および速度方向を算出する。その後、ステップＳ５０へ進み、上述したように、算出した画像速度、および速度方向に基づいてＴＴＣが同一の特徴点をグルーピングして、ステップＳ６０へ進む。ステップＳ６０では、グルーピングしたＴＴＣが同一の特徴点の中から上述した遠方候補グループを抽出して、ステップＳ７０へ進む。
【００３１】
ステップＳ７０では、近傍に位置する特徴点で構成された遠方候補グループの削除、または近傍に位置する特徴点を含む遠方候補グループ内から近傍に位置する特徴点の削除を行って、特徴点の遠方グループを特定する。その後、ステップＳ８０へ進み、特定した遠方グループに含まれる特徴点の動きを計測することによって、自車両のピッチング、およびヨーイングを検出する。その後、ステップＳ９０へ進む。
【００３２】
ステップＳ９０では、イグニションスイッチがオフされたか否かを判断する。イグニションスイッチがオフされないと判断した場合には、ステップＳ１０へ戻って処理を繰り返す。これに対して、イグニションスイッチがオフされたと判断した場合には、処理を終了する。
【００３３】
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）撮像画像内から特徴点を検出し、特徴点のうち車両の遠方に存在するもの（遠方特徴点）のみを抽出して、当該遠方の特徴点の動きを計測することによって、自車両のピッチング、およびヨーイングを検出するようにした。これによって、自車両の前進による画像上での影響が少ない遠方の特徴点を監視対象とすることで、精度高く自車両のピッチング、およびヨーイングを検出することができる。
（２）遠方特徴点の候補を含むグループ、すなわち遠方候補グループの誤抽出を排除するために、画像の下端から所定の範囲に位置する特徴点を抽出し、その特徴点を近傍に存在する物体から検出されたものであるとして、処理を行うようにした。これによって、一般的に、近傍に存在する移動物体は、画像上において画像の下部に位置していることを加味して、簡易かつ精度高く近傍に存在する物体から検出された特徴点を判定することができる。
【００３４】
（３）遠方候補グループの誤抽出を排除するに当たっては、画像の下端から所定の範囲に位置する特徴点の速度情報と、同一遠方候補グループ内の他の特徴点の速度情報とが同一であれば、それらは全て近傍に存在する移動物体であるものとして、グループごと遠方候補グループから削除するようにした。これによって、近傍に存在する物体から検出された特徴点で構成される遠方候補グループを的確に削除することができる。
（４）また、画面下部に位置する特徴点の速度情報と、同一遠方候補グループ内の他の特徴点との速度情報が異なれば、画面下部に位置する特徴点のみが近傍に存在する移動物体であり、その他の特徴点は遠方に位置する特徴点であるものとして、遠方候補グループ内から当該画面下部に位置する特徴点のみを削除するようにした。これによって、同一遠方候補グループ内に近傍の特徴点と遠方の特徴点とが含まれている場合に、近傍の特徴点のみをグループ内から的確に削除することができる。
【００３５】
―変形例―
なお、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、公知の手法であるＳＡＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）によって特徴点の追跡を行う例について説明したが、これに限定されず、その他の公知の手法を用いて特徴点の追跡を行ってもよい。
【００３６】
（２）上述した実施の形態では、前画像における特徴点の位置と、現画像における特徴点の位置とに基づいて、当該特徴点の画像上における移動方向、および移動量を算出する例について説明した。しかしこれに限定されず、例えば公知のオプティカルフローを算出するなどして、特徴点の画像速度を算出してもよい。
【００３７】
（３）上述した実施の形態では、カメラ１０１によって車両前方を撮像し、撮像した車両前方画像に基づいて自車両の挙動を検出する例について説明した。しかしこれに限定されず、カメラ１０１を車両後方を撮像するように設置し、カメラ１０１で撮像した車両後方の画像に基づいて、自車両の挙動を検出するようにしてもよい。
【００３８】
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。
【００３９】
特許請求の範囲の構成要素と実施の形態との対応関係について説明する。カメラ１０１は撮像手段に、制御装置１０３は特徴点抽出手段、画像速度算出手段、到達時間算出手段、特定手段、および挙動検出手段に相当する。なお、以上の説明はあくまでも一例であり、発明を解釈する際、上記の実施形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項の対応関係に何ら限定も拘束もされない。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本実施の形態における車両挙動検出装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】画像上での特徴点の検出結果の具体例を示す図である。
【図３】消失点３ａ、画像上の特徴点の位置ベクトルｐ、カメラ１０１の焦点距離ｆ、実空間上における特徴点までの距離Ｌ、および実空間上における特徴点の位置ベクトルＰの関係を示す図である。
【図４】画像上においてＴＴＣが等しい特徴点の組を抽出するときの具体例を示す図である。
【図５】遠方候補グループを抽出するときの具体例を示す図である。
【図６】遠方候補グループから近傍の特徴点を排除するときの具体例を示す図である。
【図７】遠方の特徴点の動きを計測して、自車両のピッチング、およびヨーイングを検出する場合の具体例を示す図である。
【図８】本実施の形態における車両挙動検出装置１００の処理を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
【００４１】
１００  車両挙動検出装置
１０１  カメラ
１０２  画像メモリ
１０３  制御装置
【図１】
2006338272.tif 000003
【図２】
2006338272.tif 000004
【図３】
2006338272.tif 000005
【図４】
2006338272.tif 000006
【図５】
2006338272.tif 000007
【図６】
2006338272.tif 000008
【図７】
2006338272.tif 000009
【図８】
2006338272.tif 000010