(57)【要約】【課題】  違和感なく自車両周囲の対象物の位置を表示する車両周辺表示装置を提供することを目的とする。【解決手段】  自車周囲の他車両の相対位置をカメラ１の撮影画像から存在位置算出部２３で算出し、算出された相対位置データを存在位置履歴記憶部２５に所定時間分蓄積する。グルーピング処理部２６は、第１段階のグルーピング処理を行い誤検出および車両のピッチングなどにより連続性のない相対位置データを排除し、第２段階のグルーピング処理で所定時間分の相対位置データをグルーピングする。相対位置データのグループごとに統計量算出部２７で、平均座標、共分散行列を算出し、確信度分布算出部２８において確信度分布を算出する。他車両の存在位置のモニタ表示は、上方から見た自車両を中心とした平面座標に、理論誤差の大小に応じた大きさの対象物マーカを設定し、対象物マーカに確信度の値に応じた輝度を付けて表示する。【選択図】    図１
2006021641.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両から周囲の対象物までの相対位置情報を取得する相対位置情報取得手段と、
前記相対位置情報の理論誤差を取得する理論誤差取得手段と、
前記相対位置情報と前記理論誤差を用いて、対象物存在位置情報を算出する対象物存在位置情報算出手段と、
前記対象物存在位置情報を表示するモニタとを備えることを特徴とする車両周辺表示装置。
【請求項２】
前記モニタは、前記対象物存在位置情報と自車両との位置関係を平面座標にて表示することを特徴とする請求項１に記載の車両周辺表示装置。
【請求項３】
前記相対位置情報取得手段は、前記相対位置情報を所定時間蓄積し、
前記対象物存在位置情報算出手段は、
前記蓄積された相対位置情報にもとづいて、前記平面座標における前記対象物の存在する位置の確信度分布を算出し、
該確信度分布にもとづいて前記平面座標における前記対象物存在位置情報の表示位置および大きさを設定することを特徴とする請求項２に記載の車両周辺表示装置。
【請求項４】
前記対象物存在位置情報算出手段は、
前記確信度分布の値にもとづいて前記対象物存在位置情報のさらに色彩または輝度を設定することを特徴とする請求項３に記載の車両周辺表示装置。
【請求項５】
前記相対位置情報取得手段は、前記相対位置情報を所定時間蓄積し、
前記対象物存在位置情報算出手段は、
前記蓄積された相対位置情報にもとづいて、前記平面座標における前記対象物の存在する位置の確信度分布を算出し、
該確信度分布にもとづいて前記平面座標における前記対象物存在位置情報の表示位置と、さらに色彩または輝度とを設定し、
前記理論誤差の大きさにもとづいて前記対象物存在位置情報の大きさを設定することを特徴とする請求項２に記載の車両周辺表示装置。
【請求項６】
前記対象物存在位置情報算出手段は、前記確信度分布を、前記蓄積された相対位置情報の分布から、現在の時刻での前記平面座標における前記対象物の存在する位置の確信度分布を算出し、
該確信度分布の中心位置を、前記対象物存在位置情報の表示位置とし、
前記対象物存在位置情報の表示面積内において、前記確信度分布の値が高いほど輝度レベルを高く、または濃い色彩を設定することを特徴とする請求項４または５に記載の車両周辺表示装置。
【請求項７】
前記相対位置情報取得手段は、前記相対位置情報を所定時間蓄積し、
前記対象物存在位置情報算出手段は、前記蓄積された相対位置情報の分布の平均値の位置を算出し、該平均値の位置をベクトルの起点とし、
さらに、前記蓄積された相対位置情報の分布にもとづき、時間に対する前記対象物の存在位置の変化率の主成分分析を行い、現在の時刻における前記対象物の存在する中心位置を算出し、該中心位置を前記ベクトルの終点とし、
前記対象物存在位置情報を、前記ベクトルを示す矢印の形状として表示させることを特徴とする請求項２に記載の車両周辺表示装置。
【請求項８】
前記対象物存在位置情報算出手段は、前記相対位置情報取得手段が前記相対位置情報を所定時間蓄積した相対位置情報の分布に対し、まずグルーピング処理を行い、所定の値より大きいばらつきの相対位置情報を排除することを特徴とする請求項１から７のいずれか１に記載の車両周辺表示装置。
【請求項９】
自車両から周囲の対象物までの相対位置情報を取得し、前記相対位置情報の理論誤差を取得し、前記相対位置情報と前記理論誤差を用いて対象物存在位置情報を算出し、該対象物存在位置情報と自車両との位置関係を平面座標にてモニタに表示させることを特徴とする車両周辺表示装置における表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両周囲の他車両を検出し、自車両との相対位置を計測する車両周辺表示装置と、計測された他車両の相対位置の表示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、走行中に自車両周辺の他車両を検出し、検出された他車両と自車両との位置関係を運転者等に提示したり、自車両との距離に応じて警報を発したりする車両周辺表示装置がある。そのような車両周辺表示装置として、車両にレーザレーダを搭載し、出射レーザパルスから反射レーザパルス受波までの時間から、自車両周辺の他車両の有無や、自車両から他車両までの距離の算出を行うものと、車両にカメラを搭載し、カメラによって撮影された画像から、自車両周辺の他車両の有無や、自車両から他車両までの距離の算出を行うものが知られている。
【０００３】
例えばレーザレーダで前方車両との車間距離を所定周期ごとに順次計測して、モニタに表示する車両周辺表示装置では、車両前部に取り付けられるレーザレーダヘッドの発光部はその光軸の向きが、先行車の後部リフレクタ等へ向けてパルスレーザ光を照射するように初期設定されている。しかし、凹凸路でのピッチング等により車両の姿勢が上向き、下向きに変化すると、この車両の姿勢変化に追従してレーザの光軸も上向き、下向きに振られることとなる。
このとき計測される車間距離は、レーザの光軸が上向きに振られたときには、光軸が先行車から外れて例えば空へ向くことで無限大となる、一方レーザの光軸が下向きに振られたときには、光軸が先行車から外れて路面へ向くことで実際の車間距離より短い距離となるなど、計測した車間距離が大きく変動して誤差を含むおそれがあった。
【０００４】
ピッチングに起因する計測誤差が生じた際に、ピッチングが収束するまでに変動する不安定な車間距離をモニタに逐次表示することは、車室内の快適な情報表示環境を損なう恐れがある。
これを防ぐために、車間距離が所定の計測上限値を超えた場合には、ピッチングに起因する計測誤差が生じたと判定し、車間距離のモニタ表示を更新しない技術が開示されている（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平１０−３１８００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このような上記従来の方法にあっては、計測上限値を越えたときにピッチングによる誤差が生じたとして表示を更新しないという構成になっているが、ピッチング以外の要因による計測誤差については考慮されていないという問題点があった。
ピッチング以外の要因による計測誤差としては、例えば計測手法に起因する誤差が考えられる。
【０００６】
センサの計測手法に起因する誤差の例として、カメラを距離センサとして使用した距離算出手法について、以下に説明する。
例えばカメラ光軸が地面と水平になるように所定の向きに取り付けられたカメラで、所定領域の車両を撮影し、その画像の最下端から車両の地面との接地位置までの縦方向の画素数ｂを検出する。撮影された所定領域の車両までの距離Ｌを、カメラ光軸の地面からの高さｈと撮影画像上の縦方向の全画素数ａとを用いて、
Ｌ＝ｈ／ｔａｎ（（ａ−ｂ）／ａ）
として検出するものである。
この場合、撮影画像上のより遠方位置の１画素あたりの距離は、より大きい距離を示し、距離分解能が解像度に依存することになる。
したがって、遠方の車両は撮影画像上の位置が１画素分だけ振動的に変化するだけで、車両のピッチングによるレーザレーダの場合と同様に、算出距離が不安定に振動する。
【０００７】
本発明は、上記の問題点を解決するために、センサの計測手法などに起因する距離測定誤差がある場合も、自車両周囲の対象物までの距離を違和感なく表示する車両周辺表示装置と表示方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このため、本発明は、自車両から周囲の対象物までの相対位置情報を取得し、さらに相対位置情報の理論誤差を取得し、相対位置情報と理論誤差を用いて、対象物存在位置情報を算出し、対象物存在位置情報をモニタに表示するものとした。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、取得した相対位置情報が有する理論誤差を用いて、対象物の存在位置を示す対象物存在位置情報を算出するので、理論誤差の大小に応じた対象物存在位置情報の生成となり、従来の検出した車間距離の数値を逐次表示することによって理論誤差によって車間距離が不安定に振動するような違和感を軽減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下本発明の実施の形態を説明する。
図１は本実施の形態の車両周辺表示装置のブロック構成図である。
本実施の形態の車両周辺表示装置は、自車両５（図２参照）の周囲の走行車両を検出するための撮影画像を取得するカメラ１と、その撮影画像を画像処理して他車両を検出し、他車両の自車両５からの相対位置を算出し、相対位置を表示させる車両周辺表示コントロール・ユニット（以下、車両周辺表示Ｃ／Ｕと称する）２と、検出した他車両の相対位置を乗員に表示するモニタ３から構成されている。
【００１１】
車両周辺表示Ｃ／Ｕ２は、撮影画像を画像処理し車両を検出する車両検出部２１とカメラ１からの撮影画像および画像処理中の画像データを一時記憶する画像記憶部２２とを有する画像処理プロセッサ部１１と、車両検出部２１からの車両検出結果にもとづいて他車両の自車両５からの相対位置を算出し、その相対位置データを処理し、本発明の対象物存在位置情報として対象物マーカをグラフィック表示する演算制御部１２とから構成される。
【００１２】
演算制御部１２は、存在位置算出部２３、理論誤差記憶部２４、存在位置履歴記憶部２５、グルーピング処理部２６、統計量算出部２７、確信度分布算出部２８、表示制御部２９とから構成されている。
自車両５の周囲を撮影するカメラ１は、図１では１台で代表して示してあるが、台数は任意で良く、例えば図２に示すように自車両前方を撮影するカメラ１Ａ、自車両後方を撮影するカメラ１Ｂ、自車両左後側方を撮影するカメラ１Ｌ、自車両右後側方を撮影するカメラ１Ｒの４台のカメラを用いて、自車両周囲を監視しても良い。
【００１３】
これらのカメラごとに画像処理プロセッサ部１１を個別に用意しても良いし、１つの画像処理プロセッサ部１１で、カメラ画像取得および画像処理のタイミングをずらして車両検出しても良い。
いずれにしても、画像処理プロセッサ部１１は、演算制御部１２によって各カメラからの画像取得と画像処理のタイミングを制御される。
【００１４】
以下に画像処理プロセッサ部１１および演算制御部１２の機能を説明する。
車両検出部２１は、カメラ１によって撮影された画像から車両の検出を行う。車両の検出方法としては、たとえば特開平８−３２０９９９号公報に開示された方法を用いる。この方法は車両の側面部として検出される縦エッジが車両最下端部において途切れる点と、車両の特徴である左右対称性とに着目して車両を検出するものである。撮影された画像に画像処理を行って画像中の縦エッジを検出し、その縦エッジが途切れた点を、車両後部または車両前部の左右の車両最下端候補とし、画像中の右側と左側の車両最下端候補がほぼ同じ高さである場合に、検出物体が車両と判断する。
【００１５】
車両検出部２１は車両を検出すると、検出された車両に識別番号ｍを付け、その画像上での車両下端座標（車両最下端の横方向および縦方向の画素位置）と大きさ（車両の横方向の画素数）と、カメラ撮影時刻データｔと、カメラ番号ｎとを付して、演算制御部１２に出力する。演算制御部１２は、図示しないＲＡＭを有し、それらのデータをＲＡＭに一時記憶する。
【００１６】
演算制御部１２の存在位置算出部２３は、画像処理プロセッサ部１１での画像取得、画像処理タイミングを制御する。また車両検出部２１からの車両検出結果にもとづいて、他車両の存在位置としての自車両５からの相対位置を算出する。
相対位置の算出方法を以下に説明する。存在位置算出部２３は、上記のＲＡＭから車両最下端座標と大きさを読出し、検出したカメラ画像の中心座標を原点としたカメラ画像座標系において、車両最下端座標の左右方向中間点座標を他車両の代表点として用い、カメラ１の焦点距離、カメラ１の取り付け高さ、カメラ１の取付け方向から、カメラ１の取付け位置から当該他車両までの水平距離と相対方位を算出する。
なお、カメラ１の焦点距離、カメラ１の取り付け高さ、カメラ１の取付け方向などのデータは予め演算制御部１２の図示しない不揮発メモリに記憶されている。
【００１７】
存在位置算出部２３は、さらに自車両５の基準点Ｍ（例えば自車両５の平面中心）とカメラ１の取付け位置との車両左右方向および前後方向の距離差分を補正して、自車両５の基準点Ｍからの相対位置に換算する。
このとき、自車両５からの相対位置は、基準点Ｍを原点とした前方方向をｙ座標（プラス）、後方方向をｙ座標（マイナス）、右方向をｘ座標（プラス）、左方向をｘ座標（マイナス）とした相対座標で表現する。また、自車両５の基準点Ｍからの相対位置に換算するのに必要なカメラ１の取り付け位置に関するデータも予め演算制御部１２の図示しない不揮発メモリに記憶されている。
なお、自車両５の基準点Ｍを原点とした相対位置データは、本発明の相対位置情報に対応する。
【００１８】
存在位置算出部２３は、算出した基準点Ｍからの相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝を、カメラ撮影時刻データｔ、カメラ番号ｎ、識別車両番号ｍを付して、存在位置履歴記憶部２５に出力して記憶させる。
なお、ここでｍ＝０、１、２、・・・、Ｍｔであり、Ｍｔは時刻ｔにカメラｎで取得された画像から車両として検出された数がＭｔ個であったことを意味する。
【００１９】
存在位置履歴記憶部２５は、所定の周期で全カメラ１のカメラ画像から得られた相対位置データを記憶し、古い相対位置データを削除して、所定時間（以下、所定時間の幅の上限と下限を時刻ｔ１〜ｔ２と便宜上表示する）に撮影されたカメラ画像から検出された他車両の相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝を蓄積する。
【００２０】
理論誤差記憶部２４は、カメラｎの撮影した画像にもとづく相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝の算出の理論誤差であるｘ座標の理論誤差ｋｘ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝、ｙ座標の理論誤差ｋｙ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝を、カメラｎの分解能データ、焦点距離精度、取付け位置精度などから予め計算し、相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝の関数またはルックアップテーブルの形で格納している。
【００２１】
グルーピング処理部２６は、まず存在位置履歴記憶部２５に記憶された相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝の分布を撮影したカメラｎおよび識別車両番号ｍごとに、ヒストグラムを作り、例えばｋ−ｍｅａｎクラスタリングの手法で、第１段階のグルーピング処理を行う。グルーピング処理の中で連続性がなくかつ理論誤差記憶部２４から読み出したｘ座標の理論誤差ｋｘ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝、ｙ座標の理論誤差ｋｙ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝に、比して大きく離れる相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝は、誤検出による相対位置データと見なして、存在位置履歴記憶部２５から削除する。
削除されずに残った全てのカメラ１の相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝の分布のヒストグラムを再度作り、ｋ−ｍｅａｎクラスタリングの手法で第２段階のグルーピング処理を行い、相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝をグループ化された相対位置データ｛ｘｉｇｔ，ｙｉｇｔ｝に分類する。
ここでｇはグループ番号を示す（ｇ＝１〜Ｎｔ）。
【００２２】
統計量算出部２７は、グループ化された相対位置データ｛ｘｉｇｔ，ｙｉｇｔ｝ごとに、以下の統計量を算出する。
まず、各グループの相対位置データ｛ｘｉｇｔ，ｙｉｇｔ｝の平均座標｛ｘｃｇ，ｙｃｇ｝を以下の式により算出する。
【数１】
2006021641.tif 000003
ここで、Ｉｇｍａｘはグループｇの所定時間（時刻ｔ１〜ｔ２の間）に含まれる相対位置データ｛ｘｉｇｔ，ｙｉｇｔ｝の総数を示す。
【００２３】
また、平均座標｛ｘｃｇ，ｙｃｇ｝に対する共分散行列Ｒを次式のように求める。
【数２】
2006021641.tif 000004
である。
【００２４】
確信度分布算出部２８では、相対位置（ｘ、ｙ）における他車両の存在する確からしさを示す指標である確信度の分布Ｐ（ｘ，ｙ）を算出する。
このとき、存在位置履歴記憶部２５に記憶された所定時間（時刻ｔ１〜ｔ２の間）に含まれる相対位置データから、現在の時刻ｔｆにおける確信度分布を考える。
まず、時刻ｔｆにおけるグループｇの相対位置データの分布の中心座標（ｘｕｇ，ｙｕｇ）を、式（４）を用いて求める。
【数３】
2006021641.tif 000005
である。
（νｘｇ，νｙｇ）は、グルーピングされた相対位置データ｛ｘｉｇｔ，ｙｉｇｔ｝の分布のｘ座標およびｙ座標をそれぞれカメラ撮影時刻ｔとｘ座標、カメラ撮影時刻ｔとｙ座標との２次元分布に投影し、各２次元分布において、ｘ座標、ｙ座標の時間に対する変化率の主軸の傾きを求めることによって得られる。
【００２５】
主軸の傾きは以下のような一般的な主成分分析によって求められる。ここでは、ｘ座標について例示する。
【数４】
2006021641.tif 000006
ｔｉｇ：グループｇの相対位置データ｛ｘｉｇｔ，ｙｉｇｔ｝のカメラ撮影時刻
である。
【００２６】
次に、Ｖｇの固有値λｇを求める。固有値λｇは、式（６）を満たす。
【数５】
2006021641.tif 000007
この結果得られる固有値の内、最大となる固有値λ１ｇに対して、式（７）から固有ベクトルＡｇ＝［ａ１ｇ，ａ２ｇ］を求める。
【数６】
2006021641.tif 000008
である。
νｘｇは式（８）で与えられる。
【数７】
2006021641.tif 000009
ｙ座標についても同様に求められる。
【００２７】
このようにして得られた、現在の時刻ｔｆにおけるカメラ画像から抽出されたグループｇの他車両の相対位置の分布の二次元正規確率分布Ｇ（ｘ，ｙ）は、中心座標（ｘｕｇ，ｙｕｇ）と、式（３）で定義された共分散行列Ｒとから式（９）で表される。
【数８】
2006021641.tif 000010
ここで、νとｕｇは式（１０）、（１１）で定義される二次元ベクトルである。
【数９】
2006021641.tif 000011
確信度の分布Ｐ（ｘ，ｙ）は、上式の二次元正規確率分布を（１２）式で示す中心座標（ｘｕｇ，ｙｕｇ）における理論誤差Ｑ（ｘｕｇ，ｙｕｇ）と、中心座標（ｘｕｇ，ｙｕｇ）における確率Ｇ（ｘｕｇ，ｙｕｇ）で割った値であり、式（１３）で表される。
【数１０】
2006021641.tif 000012
なお、αは任意の定数である。
【数１１】
2006021641.tif 000013
【００２８】
表示制御部２９は、算出された確信度の分布Ｐ（ｘ，ｙ）と理論誤差にもとづき、カメラ画像から求められたグループｇの他車両の相対位置を示す対象物マーカ３１（図３、図４参照）の表示位置および大きさと、さらに対象物マーカ３１の表示面積内の輝度分布とを設定する。表示制御部２９は設定した対象物マーカ３１の大きさと輝度分布でモニタ３に表示させる。
対象物マーカ３１の形状は、例えば楕円とし、楕円の大きさは、式（４）で表されるグループｇの中心座標（ｘｕｇ，ｙｕｇ）を対象物マーカ３１の中心とし、（ｘｕｇ−ｋｘ（ｘｕｇ，ｙｕｇ），ｙｕｇ−ｋｙ（ｘｕｇ，ｙｕｇ））と（ｘｕｇ＋ｋｘ（ｘｕｇ，ｙｕｇ），ｙｕｇ＋ｋｙ（ｘｕｇ，ｙｕｇ））の２点を対角線の両端に持つ、自車両５の前後方向に平行に向いた長方形に内接する大きさとする。
対象物マーカ３１の輝度Ｉ（ｘ，ｙ）は、式（１４）で表す。
【数１２】
2006021641.tif 000014
ここで、βは任意の係数である。
【００２９】
従って、楕円の対象物マーカ３１の表示面積内の輝度分布は、対象物マーカ３１の中心が位置する中心座標（ｘｕｇ，ｙｕｇ）において輝度が最も強く、楕円の外側に向かって、確信度の分布Ｐ（ｘ，ｙ）の値に応じて輝度が弱くなる。０から１までの間の数値である確信度を所定の段階数Ｎｉに分割し、各段階に輝度レベルを対応させて、段階的に分布の中心から外へ行くほど輝度を弱くしても良いし、モニタ３の輝度値が例えば２５６階調であれば（輝度値）＝２５６×（確信度値）として設定しても良い。
図３、図４に上方からみた自車両５の中心を基準点Ｍとした平面座標において、自車両周囲の他車両を示す対象物マーカ３１の表示例を示す。
なお、自車両５の最外側輪郭から対象物マーカ３１の中心までの距離に対して所定の複数の距離帯を設け、自車両５に近い距離帯に中心が存在する対象物マーカ３１ほど注意喚起度の高い色彩で表示し、運転者に接近度合いを示す。例えば、２ｍ未満は赤色、２ｍ以上５ｍ未満は橙色、５ｍ以上１０ｍ未満はピンク色、１０ｍ以上はグリーンのように色彩を設定する。
【００３０】
自車両５と他車両との相対速度が大きい、または他車両の距離検出精度が悪いと、つまり理論誤差が大きいと、所定時間（時刻ｔ１〜ｔ２の間）に得られる相対位置データはばらつく。その結果、分布の広がりが大きくなり、かつ二次元正規確率分布の中心座標における確率は低くなる。分布の広がりの大きい理由が、相対速度によるのか理論誤差によるのかは二次元正規確率分布だけでは判断できない。
そこで、確信度としては、二次元正規確率分布を用いずに、式（１３）に示すような
（確信度）＝（二次元正規確率分布の値）／｛（二次元正規確率分布の中心座標における確率）×（中心座標における理論誤差）｝とする。
【００３１】
同じ広がりの二次元正規確率分布であれば、確率分布の中心座標における確率は同じなので、分布の中心座標における理論誤差の大小に依存して確信度は変化する。分布の広がりが大きいのが理論誤差に依存する場合は、分母の理論誤差が大きいので、確信度が小さくなる。逆に分布の広がりが大きいのが相対速度の大きいことによる場合は、分母の理論誤差の値は小さいので、確信度が大きくなる。
【００３２】
次に、自車両５の基準点Ｍからの相対位置のある１点において、相対速度の大きい他車両と相対速度の小さい他車両との確信度を比較して見る。
同じカメラ座標位置であるので相対速度の大きい場合も小さい場合も両者で理論誤差は同じである。相対速度が大きい場合は確信度の分布が広く、中心座標から離れるにつれての減衰が小さい。相対速度が小さい場合は確信度の分布は小さく、中心座標から離れるにつれての減衰が大きい。
式（１３）より、理論誤差が同じである場合、中心座標における確信度は分布の広がりに関係なく同じである。
つまり、理論誤差が同じ自車両５からの相対位置における相対速度の異なる他車両の確信度は、分布中心での値は等しく、相対速度が大きいほど確信度の高い領域が広がり、相対速度が小さいほど確信度が高い領域が狭まる。
【００３３】
図５に自車両周囲の他車両の相対位置をモニタに表示するための制御の流れのフローチャートを示す。
これらの制御は、画像処理プロセッサ部１１と演算制御部１２におけるプログラムとして処理される。
ステップ１０１では、画像記憶部２２は、カメラ１からカメラ番号ｎ、カメラ撮影時刻ｔと共に、撮影画像を取得する。
ステップ１０２では、車両検出部２１は、エッジ処理により車両を検出し、検出した車両の車両下端座標と大きさを、カメラ番号ｎ、カメラ撮影時刻ｔ、検出車両識別番号ｍを付加して演算制御部１２に出力する。演算制御部１２は、それらをＲＡＭに一時記憶する。
【００３４】
ステップ１０３では、存在位置算出部２３が、検出された車両の車両下端座標と大きさをＲＡＭから読出し、自車両５の基準点Ｍからの相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝を算出する。
ステップ１０４では、存在位置算出部２３は、相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝を所定時間（時刻ｔ１〜ｔ２の間）の相対位置履歴として、存在位置履歴記憶部２５に、カメラ番号ｎ、カメラ撮影時刻ｔ、検出車両識別番号ｍを付加して記憶させる。
ステップ１０５では、存在位置算出部２３は、相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝に対応したｘ座標の理論誤差ｋｘ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝、ｙ座標の理論誤差ｋｙ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝を理論誤差記憶部２４に格納したデータから取得し、相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝に対応させて存在位置履歴記憶部２５に記憶させる。
【００３５】
ステップ１０６では、グルーピング処理部２６は、グルーピング処理をする。
先ず存在位置履歴記憶部２５から相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝と、ｘ座標の理論誤差ｋｘ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝、ｙ座標の理論誤差ｋｙ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝を取得し、所定時間（時刻ｔ１〜ｔ２の間）のカメラｎ、車両識別番号ｍに対応する相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝に対して、第１段階のグルーピング処理を行い、誤検出による相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝を削除する。その次に、全てのカメラｎによる所定時間（時刻ｔ１〜ｔ２の間）の相対位置データをグルーピングする第２段階のグルーピング処理を行う。
【００３６】
ステップ１０７では、統計量算出部２８は、グルーピングされた相対位置データ群ごとに、式（１）、（２）により平均座標を、式（３）により共分散行列Ｒの統計量を、式（４）から式（８）にもとづき中心座標を算出する。
ステップ１０８では、確信度分布算出部２８は、中心座標（ｘｕｇ，ｙｕｇ）に対する理論誤差を理論誤差記憶部２４から取得する。
ステップ１０９では、確信度分布算出部２８は、ステップ１０７で算出された統計量とステップ１０８で取得された理論誤差を用いて現在時刻ｔｆにおける検出された他車両の存在位置の確信度分布を式（１３）にもとづいて算出する。
【００３７】
ステップ１１０では、表示制御部２９は、現在時刻ｔｆにおけるグループｇの確信度分布の中心座標における理論誤差の大きさを対象物マーカ３１の大きさとし、確信度分布の中心座標を中心とした対象物マーカ３１を設定し、式（１４）で設定した対象物マーカ３１の表示面積内の輝度設定を行う。
ステップ１１１では、モニタ３は、表示制御部２９の設定した対象物マーカ３１の位置と、対象物マーカ３１の大きさおよび輝度で他車両の位置を表示する。
【００３８】
図３の（ａ）、（ｂ）は、検出された他車両の相対位置が自車両５から遠く、相対位置の理論誤差ｋｘ（ｘｕｇ，ｙｕｇ）、ｋｙ（ｘｕｇ，ｙｕｇ）が比較的大きい場合である。
カメラ画像による位置検出の場合、画素の座標位置から距離を算出するので、自車両５から遠いほど１画素分の距離が大きくなり、理論誤差が大きくなり、このような細長い楕円の対象物マーカ３１となる。
図４の（ａ）、（ｂ）は、検出された他車両の相対位置が自車両５に近く、相対位置の理論誤差ｋｘ（ｘｕｇ，ｙｕｇ）、ｋｙ（ｘｕｇ，ｙｕｇ）が小さい場合である。
【００３９】
さらに、自車両５と他車両との相対速度が小さい場合、相対位置の変化が小さく、図３の（ａ）または図４の（ａ）に示すように、輝度の強い部分が相対位置の変化方向に狭く表示される。
自車両５と他車両との相対速度が大きい場合、相対位置の変化が大きく、図３の（ｂ）または図４の（ｂ）に示すように、相対位置の変化方向に沿って輝度の強い均一な中心部分が長く表示される。
【００４０】
本実施の形態のフローチャートにおけるステップ１０１からステップ１０４は、本発明の相対位置情報取得手段を、ステップ１０５、１０８は理論誤差取得手段を、ステップ１０６、１０７、１０９、１１０は対象物存在位置情報算出手段を構成する。
【００４１】
以上のように本実施の形態によれば、所定時間（時刻ｔ１〜ｔ２の間）の他車両の存在位置である相対位置データを蓄積し、第１段階のグルーピング処理として、各カメラｎで検出した車両識別番号ｍごとに相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝をグルーピング処理して、複数の相対位置データの中で一つのグループとして連続性がなく、理論誤差より大きな変化の相対位置データを誤検出データとして削除する。
その結果、従来の方法にあっては、ピッチングによって計測上限値以内の誤差が生じた場合に、表示される車間距離が真値の周辺で不安定に振動し、モニタ表示されている車間距離変動が不自然となるという問題が改善され、乗員に違和感を与えない。
【００４２】
また、カメラの撮影画像を画像処理して対象の車両を抽出するので、光学的な外乱、例えば外光のカメラへの直接入射や日陰や車両に似た構造物の誤検出などを生じ易いが、カメラ１に入射した外来光などによる誤検出データは複数の相対位置データの中で一つのグループとして連続性がない相対位置データは削除されるので、モニタ表示されている車間距離変動が不自然となり、運転者が周囲の状況を認識する妨げとなるという問題が改善され、乗員に違和感を与えない。
【００４３】
次に、第２段階のグルーピング処理として、全カメラの削除されなかった所定時間（時刻ｔ１〜ｔ２の間）の相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝全体をグルーピング処理して、自車両周囲の複数の他車両の相対位置データ｛ｘｍｎｔ，ｙｍｎｔ｝をグループｇごとの相対位置データ｛ｘｉｇｔ，ｙｉｇｔ｝にグルーピングし直す。そのうえで、グループｇごとの相対位置データ群に対して現在時刻ｔｆにおける確信度分布Ｐ（ｘ，ｙ）を算出している。
【００４４】
その後、他車両の存在位置の表示を、上方から見た自車両５を中心とした平面座標に、グループｇの相対位置データ群に対する確信度分布Ｐ（ｘ，ｙ）の中心座標を対象物マーカ３１の中心とし、中心座標における理論誤差にもとづき、対象物マーカ３１の大きさを定め、対象物マーカ３１の表示面積内の輝度を確信度にもとづいて設定する。
従って、自車両周囲の他車両の存在位置が一目瞭然に表示でき、運転者にとって周囲の他車両の位置を直感的に視認しやすい。
また、理論誤差の大小に応じて対象物マーカ３１の大きさを設定しているので、相対位置データの信頼度が一目で分かりやすい。
【００４５】
さらに、自車両５との相対速度が大きい他車両は、輝度の強い部分が対象物マーカ３１の表示面積内に細長く表示され、自車両５との相対速度が小さい他車両は、輝度の強い部分が対象物マーカ３１の表示面積内に短く表示されるので、他車両との相対速度が直感的に認識し易い。
このように、確信度分布を算出して、その分布の値に応じて輝度表示するので、例えば、確信度分布の算出をせず、グルーピング処理した相対位置データを単にドット表示で表示するよりも、直感的に相対速度の大小を把握しやすい。
さらに、自車両５の最外側輪郭に近い車両の対象物マーカ３１ほど、色彩を注意喚起度の高い色彩としているので、運転者が接近度合いを認識しやすい。
【００４６】
本実施の形態では、検出した他車両の存在位置を表示するための対象物マーカ３１の大きさを、理論誤差にもとづいて定めたが、確信度分布において所定の数値以上の確信度を示す領域を対象物マーカ３１の大きさと定めても良い。例えば０．５以上の確信度分布の領域を対象物マーカの大きさとして設定する。
その場合、当該他車両との相対速度が大きい場合、対象物マーカは相対位置の変化方向に延びた形で大きくなり、逆に当該他車両との相対速度が小さい場合、対象物マーカは比較的小さい円形または楕円形となる。
したがって、直感的に相対位置が変化しているかどうかが分かる。
【００４７】
さらに、所定時間（時刻ｔ１〜ｔ２の間）の相対位置データの平均座標｛ｘｃｇ，ｙｃｇ｝を起点とし、現在の時刻ｔｆにおける確信度分布Ｐ（ｘ，ｙ）の中心座標（ｘｕｇ，ｙｕｇ）の位置を終点とする相対変位ベクトルを定義し、相対変位ベクトルが自車両方向に向いている場合と、逆に遠去かる場合とを判別するベクトル方向を示す矢印を対象物マーカ３１の近傍に付加しても良い。
このように、相対位置データの所定時間内の履歴にもとづいて、時系列的な相対位置の変化方向を判定することができ、他車両が自車両５に接近しているかどうかを、乗員は常時直感的に判断できる。
【００４８】
なお、本実施の形態では対象物マーカ３１の表示面積内の確信度値の分布を輝度の変化で表示したが、その代わりに同一色彩の濃さにより、確信度の値が大きいほど濃く設定するようにして確信度の分布を表示しても良い。確信度の分布の表示の仕方はこれに限定されるものではなく、色彩そのものを変えても良い。例えば、確信度が高い方から低い方に向かって赤、橙、黄、青の順にしても良い。
確信度の値に応じて対象物マーカの色彩そのものを変える場合は、接近度合いを示す色彩で対象物マーカを縁取っても良い。
【００４９】
次に、本実施の形態の第１の変形例を説明する。
本変形例では、実施の形態の第１段階および第２段階のグルーピング処理の後、グループｇごとに所定時間（時刻ｔ１〜ｔ２の間）の相対位置データの平均座標｛ｘｃｇ，ｙｃｇ｝と、主成分分析による現在時刻ｔｆにおける相対位置データの分布の中心座標（ｘｕｇ，ｙｕｇ）を求める。
さらに、他車両の存在位置の表示を、上方から見た自車両５を中心とした平面座標に、グループｇの相対位置データ群の中心座標を対象物マーカ３１の中心の位置とし、中心座標における理論誤差に基づき、楕円の対象物マーカ３１の大きさを設定する。その上、その対象物マーカ３１の表示面積内に含まれるグループｇの相対位置データを例えばドット表示でプロットし、平均座標｛ｘｃｇ，ｙｃｇ｝を起点とし、中心座標（ｘｕｇ，ｙｕｇ）の位置を終点とするベクトルを示す矢印形状の対象物マーカをも重畳表示させる。
【００５０】
このような発明の構成とすることにより、所定時間（時刻ｔ１〜ｔ２の間）の他車両の相対位置データの蓄積に基づき、矢印形状の対象物マーカからその他車両が相対的に移動している方向が示され、楕円の対象物マーカ３１の大きさで理論誤差の大きさが示されるので、乗員は車間距離データの変化をしばらく観察する必要なく即座に相対位置の変化を判断できる。また、相対位置の信頼度は理論誤差を示す楕円の対象物マーカ３１の大きさによって容易に判断できる。
なお、第１段階のグルーピング処理によって、誤検出による相対位置データが排除され、安定した見易い自車両周囲の他車両の相対位置表示であることは、実施の形態と同じである。
【００５１】
さらに本実施の形態の第２の変形例を説明する。本変形例では、実施の形態の演算制御部１２は、存在位置算出部２３、理論誤差記憶部２４、表示制御部２９から構成されている。
存在位置算出部２３において算出した相対位置データを所定時間蓄積することなく、表示制御部２９は算出された相対位置座標に対応する理論誤差を理論誤差記憶部２４から取得し、対象物マーカ３１の中心位置は算出された相対位置座標とし、他車両が存在可能性のある範囲を示す情報として、対象物マーカの大きさを理論誤差の値にもとづき設定する。このようにして得られた対象物マーカを表示制御部２９は逐次表示する。
理論誤差の大きい対象物マーカ３１は、大きく表示されるので、理論誤差の大きさ程度の距離で表示位置が振動しても、違和感を与えない表示となる。また、乗員は対象物マーカの大きさを、他車両の存在可能性の範囲として直感的に捉えることができる。
【００５２】
実施の形態および第１の変形例および第２の変形例では、相対位置情報を取得する方法としてカメラによるものとしたがそれに限定されない。レーザレーダなどによる走査によって自車両周辺の他車両位置を検出して、相対位置データとしても良い。
例えば、レーザレーダにおいて、ピッチング以外の要因による計測誤差、例えばパルスレーザ光が先行車後部のリフレクタを照射できなくて、十分な強度の反射レーザ光を受波できず、計測上限値を越えたと判定した場合とか、対向車両から発せられたパルスレーザ光を反射レーザ光として誤検出した場合などの対象物の非検出または誤検出による誤差、およびセンサの計測手法に起因する誤差が考えられる。
この場合特に、実施の形態と第１の実施例においては、第１段階のグルーピング処理をおこない、複数の相対位置データの中で一つのグループとして連続性がなく、理論誤差より大きな変化の相対位置データを誤検出データとして削除する。
その結果、従来の方法にあっては、ピッチングによって計測上限値以内の誤差が生じた場合に、表示される車間距離が真値の周辺で不安定に振動し、モニタ表示されている車間距離変動が不自然となるという問題が改善され、乗員に違和感を与えない。
【００５３】
なお、本実施の形態および第１の変形例および第２の変形例における理論誤差として、カメラ画像からの画素位置を用いた距離算出方法起因するものを考えたが、それに限定されるものではなく、発生する相対位置データの誤差として明確に数値化可能なものについては、理論誤差として扱うことができる。
また、理論誤差は予め計算されて理論誤差記憶部２４に格納されているものとしたが、それに限定されるものではない。時々刻々取得される相対位置データの信頼性を、例えば取得タイミングの自車両のピッチングなどの外的要因を車両状態センサで検出し、それを反映した誤差をその都度取得するものとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の実施の形態の構成を示す図である。
【図２】カメラの取り付け状態を示す図である。
【図３】検出された車両位置の表示例を示す図である。
【図４】検出された車両位置の表示例を示す図である。
【図５】検出された車両位置を表示制御の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５５】
１、１Ａ、１Ｂ、１Ｌ、１Ｒ    カメラ
２        車両周辺表示コントロール・ユニット
３        モニタ
５        自車両
１１      画像処理プロセッサ部
１２      演算制御部
２１      車両検出部
２２      画像記憶部
２３      存在位置算出部
２４      理論誤差記憶部
２５      存在位置履歴記憶部
２６      グルーピング処理部
２７      統計量算出部
２８      確信度分布算出部
２９      表示制御部
３１      対象物マーカ
【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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