(57)【要約】【課題】情報処理の時間が短く、追突事故を防止し、障害物との衝突を警報で知らせて、衝突を未然に回避することができる車間距離警報及び衝突警報装置を提供する。【解決手段】車間距離警報及び衝突警報装置は、撮像手段１、画像認識手段２、車間距離判定手段３、静止物判断手段４及び移動物判断手段５を有する。画像認識手段２は、画像信号の中心点から上下方向の所定幅の対象物の画像について、色相、彩度及び輝度に交換し、色相と彩度により中心点から水平方向に順に対象物について連番を付して識別する。車間距離判定手段３、静止物判断手段４及び移動物判断手段５は、識別した対象物について、画像から計測して、自己車両３０と識別した対象物との距離を順に算出する。自己車両３０の速度を検出して、自己車両３０が対象物まで到達する時間を計算し、到達時間が所定の時間以内の場合には、警報を発する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車間距離警報及び衝突警報装置は、対象物である前方の車両、静止物又は移動物を撮像する撮像手段を有し、
該撮像手段で撮像した上記対象物である上記前方の車両、上記静止物又は上記移動物の画像を認識する画像認識手段を有し、
該画像認識手段で認識した上記前方の車両との車間距離を判定する車間距離判定手段を有し、
上記撮像手段で撮像した前方の上記静止物を判定する静止物判断手段を有し、
上記撮像手段で撮像した前方の上記移動物を判定する移動物判断手段を有し、
上記画像認識手段は、上記撮像手段で撮像した上記前方の車両の画像の進行中心点から上下方向の所定幅の上記対象物の画像について、色相、彩度及び輝度に交換し、上記色相と彩度により上記中心点から水平方向に順に上記対象物について連番を付して識別し、
上記車間距離判定手段、上記静止物判断手段及び上記移動物判断手段は、識別した上記対象物について、上記画像から計測して、上記自己車両と識別した上記対象物との距離を順に算出し、
上記自己車両の速度を、上記自己車両の速度データから検出して、上記自己車両が上記対象物まで到達する時間を計算し、到達時間が所定の時間以内の場合には、警報を発する車間距離警報及び衝突警報装置。
【請求項２】
上記車間距離判定手段は、画像の上記進行中心点に位置する上記前方の車両の車幅を１．５ｍとみなし、上記前方の車両の車幅の両端の視角度を上記画像から計測して、上記前方の車両との距離を算出して、上記自己車両が上記前方の車両まで到達する時間を計算し、到達時間が所定の時間以内の場合には、警報を発する請求項１に記載の車間距離警報及び衝突警報装置。
【請求項３】
上記車間距離判定手段は、上記中心点に位置する上記前方の車両のタイヤが道路面と接地する位置と、上記撮像手段との水平面の角度を上記画像から計測して、上記撮像手段の道路面からの高さに基づき上記前方の車両との距離を算出して、上記自己車両が上記前方の車両まで到達する時間を計算し、到達時間が所定の時間以内の場合には、警報を発する請求項１に記載の車間距離警報及び衝突警報装置。
【請求項４】
上記静止物判断手段は、画像の上記進行中心点から上記静止物の間の視角度の変化を測定し、上記自己車両の速度を、上記自己車両の速度データから検出して、上記自己車両の走行距離を算出して、上記自己車両の走行距離と画像の上記進行中心点から上記静止物の間の視角度の変化から、上記自己車両の進行車線に対しての距離を算出し、その距離が１ｍ以内の場合には、衝突の可能性があるとして、更に、上記静止物と上記自己車両との間の距離を算出し、
上記自己車両の速度を、上記自己車両の速度データから検出して、上記静止物まで到達する時間を計算し、到達時間が所定時間以内の場合には、警報を発する請求項１に記載の車間距離警報及び衝突警報装置。
【請求項５】
上記移動物判断手段は、上記移動物の両側の間の幅の視覚度と、上記移動物の中心と画像の上記進行中心点との角度の走行時の変化を測定し、走行につれて、上記移動物の両側の間の視覚度が大きくなるとともに、上記移動物の中心と画像の上記進行中心点との角度がほとんど変化しない場合には、衝突の可能性があり、警報を発する請求項１に記載の車間距離警報及び衝突警報装置。
【請求項６】
上記車間距離警報及び衝突警報装置が発する警報は、推定衝突時間が近づくにつれて、警報レベルが上がるように変化させる請求項１乃至請求項５にいずれか一項に記載の車間距離警報及び衝突警報装置。
【請求項７】
カーブを曲がるときの補正は、画像の上記進行中心点に対して、上記自己車両の正面との間の視角度を測定し、上記自己車両の正面と画像の中心の視角度を静止物に対して補正する請求項１乃至請求項６にいずれか一項に記載の車間距離警報及び衝突警報装置。
【請求項８】
上下の方向変化における補正は、画像の見かけ水平線に対して上記静止物が移動する境界により水平線の高さを補正する請求項１乃至請求項７にいずれか一項に記載の車間距離警報及び衝突警報装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車の走行時における車間距離警報装置と先行車両及び前方の障害物との衝突を防止する衝突警報装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車の走行に際して、自己車両と衝突の可能性がある対象物との車両用衝突警報装置は、車載カメラの画像処理の基づき衝突可能性を算出して警報を発するものが多く提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
この場合には、図１９に示すように、車両用衝突警報装置１０１は、撮像手段１０２が、車両周囲の画像を撮像し、動き量算出手段１０３が、撮像手段１０２が撮像した画像から動き量を算出し、情報抽出手段１０４が、動き量算出手段１０３の算出結果に従って、衝突可能性がある対象物が含まれる画像領域を注目領域として抽出し、衝突時間算出手段１０５が、対象物との衝突時間を算出し、報知／制御手段１０６が、衝突時間算出手段１０５により算出された衝突時間に従って、衝突可能性がある旨を報知、又は衝突を回避するように車両を制御するものである。
【０００４】
図２０に示すように、動き量算出手段１０３は、撮像手段１０２が撮像した画像から横エッジ検出手段１１１と縦エッジ検出手段１１２で縦方向及び横方向のエッジ画像を抽出し、横エッジ速度算出手段１１３と縦エッジ速度算出手段１１４で縦方向及び横方向のエッジ画像の動き量を算出している。また、情報抽出手段１０４は、動き量算出手段１０３の算出結果に従って、衝突可能性がある対象物が含まれる画像領域を注目領域設定手段１１５で注目領域として抽出し、衝突時間算出領域設定手段１１６で衝突時間算出領域設定して、衝突時間算出手段１０５に伝達している。
【０００５】
この時、撮像手段１０２が撮像した画像から縦方向及び横方向のエッジ画像を抽出し、縦方向及び横方向のエッジ画像の動き量を算出しているため、画像の全体に亘り処理する必要があり、画像の処理量が多く、処理のための時間がかかるとともに、処理装置が大型化することとなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−８８９４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そこで本発明は、大型装置によらずに、情報処理の時間が短く、車間距離の不足を運転者に警報で知らせて、追突事故を防止するとともに、障害物との衝突を警報で知らせて、衝突を未然に回避することができる車間距離警報及び衝突警報装置を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために請求項１の本発明は、車間距離警報及び衝突警報装置は、前方の車両、静止物又は移動物を撮像する撮像手段を有し、
撮像手段で撮像した対象物である前方の車両、静止物又は移動物の画像を認識する画像認識手段を有し、
画像認識手段で認識した前方の車両との車間距離を判定する車間距離判定手段を有し、
撮像手段で撮像した前方の静止物を判定する静止物判断手段を有し、
撮像手段で撮像した前方の移動物を判定する移動物判断手段を有し、
画像認識手段は、撮像手段で撮像した画像の進行中心点から上下方向の所定幅の対象物の画像について、色相、彩度及び輝度に交換し、色相と彩度により中心点から水平方向に順に対象物について連番を付して識別し、
車間距離判定手段、静止物判断手段及び移動物判断手段は、識別した対象物について、画像から計測して、自己車両と識別した上記対象物との距離を順に算出し、
自己車両の速度を、自己車両の速度データから検出して、自己車両が対象物まで到達する時間を計算し、到達時間が所定の時間以内の場合には、警報を発する車間距離警報及び衝突警報装置である。
【０００９】
請求項１の本発明では、車間距離警報及び衝突警報装置は、対象物である前方の車両、静止物又は移動物を撮像する撮像手段を有し、撮像手段で撮像した対象物である前方の車両、静止物又は移動物の画像を認識する画像認識手段を有する。このため、撮像手段で前方の画像を撮像して、対象物である前方の車両、静止物又は移動物を認識して、判断手段に車両と静止物又は移動物を識別した画像を送付することができる。
【００１０】
画像認識手段で認識した前方の車両との車間距離を判定する車間距離判定手段を有するため、前方の車両に近接した場合に、警報を発することができる。
撮像手段で撮像した前方の静止物を判定する静止物判断手段を有するため、前方の静止物と衝突する恐れのある場合に、警報を発することができる。
撮像手段で撮像した前方の移動物を判定する移動物判断手段を有するため、前方の移動物と衝突する恐れのある場合に、警報を発することができる。
【００１１】
画像認識手段は、撮像手段で撮像した画像の進行中心点から上下方向の所定幅の対象物の画像について判断のための処理を行う。このため、画像信号の中心点から上下方向の所定幅の水平方向の対象物の画像について判断するため、判断する情報量を少なくして、処理速度を早くして、素早く判断処理を行うことができ、素早く警報を発することができるとともに、警報装置を小型に安価にすることができる。
【００１２】
色相、彩度及び輝度に交換し、色相と彩度により中心点から水平方向に順に対象物について連番を付して識別する。このため、対象物の判断において、光源からの影響を少なくして、悪天候や夜間においても確実に対象物を認識することができる。また、複数の対象物を確実に識別して判断処理を行うことができる。
【００１３】
車間距離判定手段、静止物判断手段及び移動物判断手段は、識別した対象物について、画像から計測して、自己車両と識別した上記対象物との距離を順に算出する。このため、画像認識のみで、対象物との距離を算出し素早く警報を発することができ、警報装置を小型に安価にすることができる。
【００１４】
自己車両の速度を、自己車両の速度データから検出して、自己車両が対象物まで到達する時間を計算し、到達時間が所定の時間以内の場合には、警報を発する。このため、自己車両の速度に応じて、衝突予防に必要な警報を的確に発することができる。到達時間が所定の時間を超える場合には、対象物に対する自己車両の制動、停止距離を保持して走行することができる。所定の時間とは、衝突回避に必要な処置をとることができる時間であり、例えば２．７秒程度である。
【００１５】
請求項２の本発明は、車間距離判定手段は、画像の進行中心点に位置する前方の車両の車幅を１．５ｍとみなし、前方の車両の車幅の両端の視角度を画像から計測して、前方の車両との距離を算出して、自己車両が上記前方の車両まで到達する時間を計算し、到達時間が所定の時間以内の場合には、警報を発する車間距離警報及び衝突警報装置である。
【００１６】
請求項２の本発明では、車間距離判定手段は、画像の進行中心点に位置する前方の車両の車幅を１．５ｍとみなし、前方の車両の車幅の両端の視角度を画像から計測して、前方の車両との距離を算出して、自己車両が上記前方の車両まで到達する時間を計算し、到達時間が所定の時間以内の場合には、警報を発する。このため、前方の車両の両端を測定する必要がないため、前方の車両との車間距離の測定が素早く、容易にすることができ、判定時間を短くすることができる。前方の車両の車幅を１．５ｍとみなしているため、大型車両においても車間距離の計算を実際よりも短くしてしまうことがなく、衝突回避を十分に対応することができる。
【００１７】
請求項３の本発明は、車間距離判定手段は、画像の中心点に位置する前方の車両のタイヤが道路面と接地する位置と、撮像手段との水平面の角度を画像から計測して、撮像手段の道路面からの高さに基づき前方の車両との距離を算出する車間距離警報及び衝突警報装置である。
【００１８】
請求項３の本発明では、車間距離判定手段は、画像の中心点に位置する前方の車両のタイヤが道路面と接地する位置と、撮像手段との水平面の角度を画像から計測して、撮像手段の道路面からに基づき前方の車両との距離を算出する。このため、車幅の狭い車、例えばオートバイ等においても確実に、前方の車両を認識することができ、判定時間を短くすることができる。前方の車両の道路面からの高さに基づき計算するため、前方の車両との距離を素早く算出して、警報を発することができる。
【００１９】
請求項４の本発明は、静止物判断手段は、画像の中心点から静止物の間の視角度の変化を測定し、自己車両の速度を、自己車両の速度データから検出して、自己車両の走行距離を算出して、自己車両の走行距離と画像の進行中心点から静止物の間の視角度の変化から、自己車両の進行中心線に対しての距離を算出し、その距離が１ｍ以内の場合には、衝突の可能性があるとして、更に、静止物と自己車両との間の距離を算出し、自己車両の速度を、自己車両の速度データから検出して、静止物まで到達する時間を計算し、到達時間が所定時間以内の場合には、警報を発する車間距離警報及び衝突警報装置である。
【００２０】
請求項４の本発明では、静止物判断手段は、画像の進行中心点から静止物の間の視角度の変化を測定し、自己車両の速度を、自己車両の速度データから検出して、自己車両の走行距離を算出して、自己車両の走行距離と進行中心点から静止物の間の視角度の変化から、自己車両の進行中心線に対しての距離を算出する。このため、視角度の変化の測定のみで、静止物との距離を算出することができ、前方の静止物との距離を素早く算出して、警報を発することができる。
【００２１】
その距離が１ｍ以内の場合には、衝突の可能性があるとして、更に、静止物と自己車両との間の距離を算出し、自己車両の速度を、自己車両の速度データから検出して、静止物まで到達する時間を計算し、到達時間が所定時間以内の場合には、警報を発する。このため、静止物が衝突の可能性があるかどうかを素早く判定して、衝突回避に十分な時間をもって警報を発することができる。
【００２２】
請求項５の本発明は、移動物判断手段は、移動物の両側の間の幅の視角度と、移動物の中心と画像の進行中心点との角度の走行時の変化を測定し、走行につれて、移動物の両側の間の幅の視角度が大きくなるとともに、移動物の中心と進行中心点との角度がほとんど変化しない場合には、衝突の可能性があり、警報を発する車間距離警報及び衝突警報装置である。
【００２３】
請求項５の本発明では、移動物判断手段は、移動物の両側の間の幅の視角度と、移動物の中心と画像の進行中心点との角度の走行時の変化を測定し、走行につれて、移動物の両側の間の幅の視角度が大きくなるとともに、移動物の中心と画像の進行中心点との角度がほとんど変化しない場合には、衝突の可能性があり、警報を発する。このため、移動物についても、視角度の変化のみで、衝突の可能性を素早く判定して、衝突回避に十分な時間をもって警報を発することができる。
【００２４】
請求項６の本発明は、車間距離警報及び衝突警報装置が発する警報は、推定衝突時間が近づくにつれて、警報レベルが上がるように変化させる車間距離警報及び衝突警報装置である。
【００２５】
請求項６の本発明では、車間距離警報及び衝突警報装置が発する警報は、推定衝突時間が近づくにつれて、警報レベルが上がるように変化させるため、危険度に応じて異なる警報を発して、運転者に注意を促し、衝突回避を的確に促すことができる。
【００２６】
請求項７の本発明は、カーブを曲がるときの補正は、画像の進行中心点に対して、自己車両の正面との間の視角度を測定し、自己車両の正面と画像の進行中心の視角度を静止物に対して補正する車間距離警報及び衝突警報装置である。
【００２７】
請求項７の本発明では、カーブを曲がるときの補正は、画像の進行中心点に対して、車両正面との間の視角度を測定し、車両正面と画像の進行中心の視角度を静止物に対して補正する。このため、カーブを曲がるときに画像の進行中心点が左右にずれるのを、進行中心点からの視角度で補正することで、静止物に対しての正しい距離を計算することができる。
【００２８】
請求項８の本発明は、上下方向の進行方向変化における補正は、画像の見かけ水平線に対して静止物が移動する境界により水平線の高さを補正する車間距離警報及び衝突警報装置である。
【００２９】
請求項８の本発明では、上下方向の進行方向変化における補正は、画像の見かけ水平線に対して静止物が移動する境界により水平線の高さを補正する。このため、垂直方向の角度から車間距離判定をする場合に、中心点と水平方向を合わせることができ、上下方向の進行方向変化における補正を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の実施の形態を示すもので、車間距離警報及び衝突警報装置の全体の判定のステップを示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施の形態を示すもので、車間距離警報及び衝突警報装置の判定のステップに使用する車速計算をするための割り込み処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態を示すもので、車間距離警報及び衝突警報装置の警告のステップに使用する警報処理をするための割り込み処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態を示すもので、車間距離警報及び衝突警報装置の判定のステップにおける画像認識手段と車間距離判定手段及び静止物判断手段の詳細なステップを示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態を示すもので、撮像手段である前方監視カメラが撮影した自己車両の前方の画像を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態を示すもので、撮像手段であるカメラが撮影した画像を色相、彩度及び輝度に分解し、色相と彩度をグループ化したイメージ図である。
【図７】本発明の実施の形態を示すもので、撮像手段である前方監視カメラと先行車及び静止物との水平方向の視角度を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態を示すもので、撮像手段である前方監視カメラと先行車との垂直方向の視角度を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態を示すもので、先行車の視角度を測定して先行車との距離を判定して警報レベルを判定するする図である。
【図１０】本発明の実施の形態を示すもので、移動物の視角度を測定して移動物と衝突可能性を判定して警報レベルを判定する図である。
【図１１】本発明の実施の形態を示すもので、移動物の視角度から衝突可能性を計算する方法を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態を示すもので、静止物の視角度を測定して静止物との距離を判定して警報レベルを判定する図である。
【図１３】本発明の実施の形態を示すもので、静止物の視角度から距離を計算する方法を示す図である。
【図１４】本発明の実施の形態を示すもので、直進における静止物の視角度の変化を示す図である。
【図１５】本発明の実施の形態を示すもので、左カーブにおける静止物の視角度の変化を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態を示すもので、左カーブにおける静止物の視角度の変化から静止物の距離を補正する図である。
【図１７】本発明の実施の形態を示すもので、上下振動の補正において、前方監視カメラの振動がない時点における対象物の水平線に位置を示す図である。
【図１８】本発明の実施の形態を示すもので、上下振動の補正において、前方監視カメラの振動時点における対象物の水平線に対して変化する方向を示す図である。
【図１９】従来の車間距離警報及び衝突警報装置の全体の判定のステップを示すフローチャートである。
【図２０】従来の車間距離警報及び衝突警報装置の動き量算出手段と情報抽出手段の詳細なステップ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】
【００３１】
本発明の実施の形態を図１〜図１８に基づき説明する。
本発明の車間距離警報及び衝突警報装置は、図１に示すように、初期設定が完了した車間距離警報及び衝突警報装置を起動して、車両の前方に取付けた撮像手段１である前方監視カメラ１０で前方を撮像する。
【００３２】
前方監視カメラ１０は、カラー映像が撮影可能な例えば、ＣＣＤカメラを使用する。
前方監視カメラ１０は、水平方向の撮影可能角度が１２０度程度あることが好ましい。垂直方向には撮影可能角度が９０度程度あることが好ましい。また、画像サイズは１２８０×７２０ピクセル以上が好ましい。また、フレームレートは、６０ｆｐｓ程度が好ましい。これにより、所定の計算速度及び精度を得ることができる。
【００３３】
次に、図５に示すように、撮像手段１で撮像した対象物である前方の先行車両２０と静止物２１（図５においては、第１静止物２２、第２静止物２３及び第３静止物２４）又は移動物２６である横方向からの車両の画像を認識する画像認識手段２を有する。画像認識手段２の詳細については後述する。このため、撮像手段１の前方監視カメラ１０で前方の画像を撮像して、先行車両２０と静止物２１（図５においては、第１静止物２２、第２静止物２３及び第３静止物２４）又は移動物２６を認識して、判断手段に識別した画像を送付することができる。
【００３４】
次に、画像認識手段２で認識した前方の先行車両２０のデータを車間距離判定手段３に送付する。車間距離判定手段３は、自己車両３０と先行車両２０との車間距離を判定する。自己車両３０が先行車両２０に近接した場合に、警報を発することができる。車間距離を判定と警報の詳細については後述する。
【００３５】
さらに、静止物判断手段４により静止物２１との距離と衝突の可能性を判断して、警報を発することができる。
また、移動物判断手段５により移動物２６との距離と衝突の可能性を判断して、警報を発することができる。
【００３６】
次に、画像認識手段２について説明する。
撮像手段１である前方監視カメラ１０により撮像された自己車両の前方の画面は、図５に示すとおりである。図５に表示された実施の形態では、前方の画面には、進行中心点に先行車両２０が表示されて、右側には静止物２１である第１静止物２２、第２静止物２３及び第３静止物２４が近い方から順位表示されている。左側には、左から接近する移動物２６である他の車両が表示されている。
【００３７】
これらの画像について、先行車両２０の画像の進行中心点から上下方向の所定幅の水平方向の対象物の画像について判断のための処理を行う。所定の幅とは、例えば見かけの水平線を挟んで上下に１ピクセルの範囲である。水平方向はすべての範囲の画像を解析する。図２に示すように、水平方向にすべての範囲を解析することで、すべての対象物に対して判断することができる。なお、静止物２１を途中で見失ったときは、その上下１１ピクセルの範囲を監視して、再発見した場合には、見かけの水平線を逆方向に補正する。
【００３８】
このように、先行車両２０の画像の進行中心点から上下方向の所定幅（通常１ピクセル）の水平方向の対象物の画像について判断するため、判断する情報量が少なくて済み、画像認識のための処理速度を早くして、素早く判断処理を行うことができる。このため、素早く警報を発することができるとともに、警報装置を小型に安価にすることができる。
【００３９】
画像認識手段２は、図４に示すように、ＨＳＶ変換手段２ａと、中心補正手段２ｂと、対象物識別手段２ｃ及び視角度計算手段２ｄから構成されている。
画像認識手段２において、複数の対象物の判断において、光源からの影響を少なくするため、ＨＳＶ変換手段２ａとして、対象物の映像データの値をそれぞれ色相、彩度及び輝度に変換しておこなう。
【００４０】
つぎに、中心補正手段２ｂとして、画像データの中心点を自己車両３０の正面に位置するように補正する。中心補正手段２ｂは、後述するカーブ時の補正と、上下方向変化による補正である。
さらに、対象物識別手段２ｃとして、色相と彩度により中心点から順に上記対象物について連番を付して識別する。この場合に、図６に示すように、色相と彩度を各範囲でグループ化して、対象物を識別する。
【００４１】
色相と彩度を各範囲でグループ化して、対象物を識別するとは、色相と彩度を画像データの信号から数値化し、同じ色とみなせる範囲の色を１つの色として処理する。色相は、図６に示す赤から紫までのそれぞれの色に区分され、概ね２４段階に区分される。彩度は概ね４段階に区分されて、図６の４つの円に示すように、区分される。彩度の小さい部分は、中心の白で示す部分となる。例えば、彩度の異なる緑は、濃緑、緑、薄緑の様に別の色として処理する。
【００４２】
このため、対象物の判断において、光源からの影響を少なくして、悪天候や夜間においても確実に対象物を認識することができる。また、複数の対象物を確実に識別して判断処理を行うことができる。
さらに、視角度計算手段２ｄを行う。対象物の視角度は、画像の中心点から対象物までの距離及び対象物の幅をピクセル数から視角度に換算したものを使用する。本実施の形態では、進行中心点と画像の中心点とは概ね一致する。このように、識別したすべての対象物に対して判定を行う。
【００４３】
次に、車間距離判定手段３について説明する。図４に示すように、車間距離判定手段３は、まず画像認識手段２により、自己車両３０の前方に先行車両２０があるか判断する。図５に示すように、先行車両２０がある場合には、車間距離計算手段３ａを行う。車間距離計算手段３ａに基づき計算した車間距離により、衝突時間を予測する時間計算手段３ｂにより予想衝突時間を計算する。
【００４４】
車間距離計算手段３ａによる車間距離の計算は、図９に示すように、先行車両２０の車幅が自己車両３０の正面を含む場合には、先行車両２０は、自己車両３０と同一車線を走行していると判断し、先行車両２０と自己車両３０の車間距離を計算する。
先行車両２０と自己車両３０の車間距離は、図７に示すように、自己車両３０の前面の中央に取付けた前方監視カメラ１０により測定した、先行車両２０の後部の両端との間の視角度Ａにより計算する。
【００４５】
視角度Ａの算出は、前方監視カメラ１０が撮像した画像の先行車両２０に後部の両端との間のピクセル数で計算する。
例えば、画像サイズが横１２８０ピクセルで、横画角１２０度の場合には、１ピクセルは０．０９３７５度であるから、視角度Ａは、ピクセル数×０．０９３７５度で計算することができる。
【００４６】
本実施の形態では、進行中心付近に位置する先行車両２０の車幅を１．５ｍとみなし、先行車両２０の車幅の両端の視角度を画像から計測して、先行車両２０との距離を算出する。
すなわち、車間距離＝（１．５ｍ／２）÷ｔａｎ（視角度Ａ／２）−３ｍで計算することができる。３ｍは、図８に示すように、前方監視カメラ１０から自己車両３０の先端までの距離（図８のＤ）と先行車両２０の後端から後輪の接地部分までの距離（図８のＥ）の距離を３ｍとみなして、減算するためである。
【００４７】
このため、先行車両２０の両端の寸法を測定する必要がないため、先行車両２０の画像認識が素早く、容易にすることができ、判定時間を短くすることができる。先行車両２０の車幅を１．５ｍとみなしているため、大型車両においても、車間距離を実際の距離よりも長く計算してしまうことがなく、衝突時間を実際よりも長く計算して、対応時間が短くなってしまうことを防止することができる。
【００４８】
次に、時間計算手段３ｂでは、まず、図２に示すように、自己車両３０の車速計算をする割り込み処理を行う。時間計算手段３ｂでは、車速信号間隔から走行距離及び車速を計算する。車速は、例えば、車軸の回転等から発信された車速信号の入力で割り込み処理が発生し、走行距離及び信号の時間間隔から車速を計算する。例えば、タイヤの１回転で４パルス信号の場合には、信号間隔でタイヤ外周の距離の４分の１の走行距離であり、走行距離÷時間で速度が計算できる。車速計算をする割り込み処理は、画像と関係なく、タイヤの回転で信号が入力されるので、その時のみ、メインループから抜け出して、走行距離と速度を計算し、する。その後、メインループに戻る。
【００４９】
次に、上記で計算した車間距離を自己車両３０の速度で割り、自己車両３０が先行車両２０まで到達する時間を計算し、到達時間が所定の秒数以内の場合には、警報を発する。
図４では、到達時間が２．７秒以内の場合には警報レベル１で警報を発する。さらに、到達時間が２．７秒を超える場合には、図８に基づき、垂直方向の車間距離判定を行う。このため、自己車両の速度に応じて、衝突予防に必要な警報を的確に発することができる。到達時間が所定の秒数を超える場合には、先行車両２０に対する自己車両３０の安全な車間距離を保持して走行することができる。
【００５０】
警報の発生と警報レベルについて説明する。
図９に示すように、先行車両２０の車幅が進行中心を含む場合には、先行車両２０を含む場合には、先行車両２０は、自己車両３０と同一の車線を走行していると判断し、上述のように、先行車両２０との距離を計算する。
【００５１】
なお、先行車両２０との車間距離は以下のいずれの方法でも計算することができる。Ｗ０、Ｗ１、Ｋ０、Ｋ１は、図９に示す幅と視角度である。
車間距離＝Ｗ０／ｔａｎ（Ｋ０）−３ｍ
車間距離＝Ｗ１／ｔａｎ（Ｋ１）−３ｍ
車間距離＝１．５ｍ／ｔａｎ（Ｋ０＋Ｋ１）−３ｍ
【００５２】
本実施の形態では、図３に示すように、タイマー割り込み処理を行い、例えば、到達時間が２．７秒になったときに低いレベルの警報を発し、到達時間が１．９秒になったときに高いレベルの警報を発する。警報の断続間隔や周波数は、図３に示すタイマー割り込み処理で行う。
或いは、到達時間が３．５秒になったときに低いレベルの警報を発し、到達時間が２．７秒になったときに高いレベルの警報を発する。
これらの時間については、視角度、車速等の変化により、増減することができる。
高いレベルの警報とは、例えば、音量を大きくする、警報間隔を狭くする、或いは警報音の周波数を高くする等である。
タイマー割り込み処理は、警報ブザーの周波数、警報間隔のタイミングをカウントする時間の割り込みで行い、例えば、１／１０００秒毎にカウント処理します。
車速計算の割り込み処理とタイマー割り込み処理は、きわめて短時間なので、この割り込み処理を含めても全体で１／６０秒以内で処理することができる。
【００５３】
次に、バイク等の横幅の狭い先行車両２０との車間距離の計算について説明する。図４に示すように、先行車両２０との到達時間が所定時間を超える場合には、バイク等の可能性を考慮して、垂直方向の測定による車間距離の計算を行う。所定時間とは、例えば、２．７秒程度である。
【００５４】
垂直方向の測定による先行車両２０と自己車両３０の車間距離は、図８に示すように、自己車両３０の前面の中央に取付けた前方監視カメラ１０により測定した、先行車両２０の後部のタイヤと路面との接地位置と、前方監視カメラ１０の水平方向との間の視角度Ｂにより計算する。
【００５５】
視角度Ｂの算出は、前方監視カメラ１０が撮像した画像の先行車両２０の後部のタイヤと路面との接地位置との間のピクセル数で計算する。
例えば、視角度Ａの場合と同様に、縦画像サイズが７２０ピクセルで、縦画角が９０度の場合には、１ピクセルは０．１２５度であるから、視角度Ａは、ピクセル数×０．１２５度で計算することができる。
【００５６】
本実施の形態では、自己車両３０の前方監視カメラ１０が取付けられた位置は、例えば、地上から１．４ｍとして、先行車両２０の車幅の両端の視角度を画像から計測して、先行車両２０との距離を算出する。
すなわち、車間距離＝（１．４ｍ）÷ｔａｎ（視角度Ｂ）−３ｍで計算することができる。なお、前方監視カメラ１０の位置により、１．４ｍの数値は変更される。
【００５７】
このため、車幅の小さいバイク等においても、確実に車間距離を計算することができる。この車間距離に基づき、図７に示した場合と同様に自己車両３０が先行車両２０まで到達する時間を計算し、到達時間が所定時間以内の場合には、図４に示すように、警報レベル１の警報を発する。このため、自己車両の速度に応じて、衝突予防に必要な警報を的確に発することができる。到達時間が所定時間を超える場合には、先行車両２０に対する自己車両３０の制動、停止距離を保持して走行することができる。
【００５８】
次に、図４に示すように、移動物判断手段５により、移動物３１に関して判断する。移動物３１とは、例えば、横方向から自己車両３０に近接する車両、人物、大型動物等である。
移動物判断手段５は、図１０と図１１に示すように、移動物３１の前後の視角度と、移動物３１の中心と進行中心点との角度の走行時の変化を測定して判断する。
【００５９】
移動物３１の視角度推移は、静止物２１の視角度推移とは異なる変化をする。図１０に示すように、移動物３１の幅を示す視角度Ｋ１が、自己車両３０の進行方向と移動物３１との視角度Ｋ０（移動物３１の中心と画像の進行中心点との角度）が変化しない、或いはほとんど変化しないにも関わらず、所定時間後の移動物３１の幅を示す視角度Ｋ２が大きくなる場合には、衝突の可能性があり、図４に示すように、警報レベル４の警報を発する。
【００６０】
なお、図１０と図１１に示すように、移動物３１の幅を示す視角度Ｋ１から、所定時間後の移動物３１の幅を示す視角度Ｋ２が増加するのに、自己車両３０の進行方向と移動物３１との視角度Ｋ０が所定時間後に減少する場合には、移動物３１は、自己車両３０の前方を通過する。
【００６１】
移動物３１の幅を示す視角度Ｋ１から、所定時間後の移動物３１の幅を示す視角度Ｋ２が増加するのに、自己車両３０の進行方向と移動物３１との視角度Ｋ０が所定時間後に増加する場合には、移動物３１は、自己車両３０の後方を通過する。
また、移動物３１の幅を示す視角度Ｋ１から、所定時間後の移動物３１の幅を示す視角度Ｋ２が変化しない場合には、移動物３１と自己車両３０の距離は遠く、衝突の可能性がない。
【００６２】
次に、図４における静止物判断手段４について説明する。
まず、図１２と図１３に基づき、静止物判断手段４は、自己車両３０と静止物２１との幅方向の距離Ｗ（図１２と図１３においてＷで示す）を計算する。その幅方向の距離Ｗが１ｍ以内の場合には、衝突の可能性があるとして、更に、静止物２１と自己車両３０との間の距離を算出する。
【００６３】
自己車両３０の速度を、自己車両３０の速度データから検出して、静止物２１まで到達する時間を計算し、到達時間が所定時間以内、例えば３秒以内の場合には、警報レベル２の警報を発する。このため、静止物２１が衝突の可能性があるかどうかを素早く判定して、衝突回避に十分な時間をもって警報を発することができる。
【００６４】
自己車両３０と静止物２１との幅方向の距離Ｗの計算方法を説明する。
図１２に示すように、静止物２１と自己車両３０の正面との視角度Ｋ０を測定する。その後、画像が更新されたときに次の静止物２１と自己車両３０の正面との視角度Ｋ１を測定する。画像のフレームレートが６０ｆｐｓの場合１／６０秒毎に更新されるために自己車両３０の車速計算から接近距離を計算する。車速計算は図２に示す割り込み処理により行う。
【００６５】
図１３に示すように、幅方向の距離Ｗは、次の計算式により計算する。
Ｌ２＝ｓｉｎ（Ｋ０）×Ｌ０
Ｌ３＝Ｌ２／ｔａｎ（Ｋ１−Ｋ０）
Ｌ１＝ｃｏｓ（Ｋ１）×Ｌ３
Ｗ＝ｓｉｎ（Ｋ０）×Ｌ３
【００６６】
次に、カーブを曲がるときの補正について説明する。
図１４に示すように、自己車両３０が直進している場合には、左右の静止物２１に対する視角度は、進行につれて同じように変化し、視角度変化が左右に分かれる点が進行中心点である。なお、移動物３１や先行車両２０は、別の動きをするため、カーブの補正には使用しない。
【００６７】
図１５と図１６は自己車両３０が左にカーブする場合を示している。左に曲がる場合には、図１５に示すように、画面の中央よりも右側の静止物２１の視角度の変化は、左側の静止物２１の視角度の変化よりも大きくなる。
このため、図１６に示すように自己車両３０の正面と画像の中心点のずれの視角度を補正値として、加減算して、図１６に示すように正しい視角度に補正する。この補正後の視角度により上記の警報のための計算をする。
【００６８】
路面の上り下りの変化により自己車両３０の進行方向が上下して、画像が上下にシフトする場合に、水平視角度には影響が少ないが、図８に示すような垂直方向の視角度を計測して車間距離等を算出する場合には、誤差を生じるため、必要に応じて見かけの水平線の高さの補正を行う。
図１７に示すように、画像が上下方向にシフトしない場合には、水平方向の解析ラインは変動しない。
【００６９】
上下方向のシフトにおける補正は、進行中心点に対して静止物２１が分岐点により見かけの水平線の高さを補正する。図１８に示すように、静止物２１が概ね上方向に移動し、途中で見失った場合には、水平線は下にありその方向に補正し、静止物２１が概ね下方に移動している場合には、上下１ピクセルをサーチし、再発見した場合には、その逆方向に見かけ水平線を変更する。
このため、垂直方向の角度から車間距離判定をする場合に、進行中心点と水平方向を合わせることができ、上下方向の振動における補正を行うことができる。
【符号の説明】
【００７０】
１  撮像手段
２  画像認識手段
３  車間距離判定手段
４  静止物判断手段
５  移動物判断手段
１０  前方監視カメラ
２０  先行車両
２１  静止物
２６  移動物
３０  自己車両
【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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【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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