(57)【要約】【課題】パターンマッチングを行なうために必要となるデータ量を抑制しつつパターンマッチングの精度を向上させる。【解決手段】自車両から物体までの距離を検出する距離検出手段２と、光を照射する照射手段４と、物体を撮像する撮像手段２と、光の照射範囲を検出する範囲検出手段と、物体の基準形状を複数の領域に分割して記憶している記憶手段５１と、距離及び照射範囲に基づいて複数の領域毎に物体の基準形状の重み付けを行なう重み付け手段５４と、撮像される物体のデータと重み付けされる物体の基準形状とを複数の領域毎に比較することによりマッチング処理を行なって物体を識別するマッチング手段５５と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両から物体までの距離を検出する距離検出手段と、
前記自車両の周囲に光を照射する照射手段と、
前記物体を撮像する撮像手段と、
前記照射手段による光の照射範囲を検出する範囲検出手段と、
物体の基準形状を複数の領域に分割して記憶している記憶手段と、
前記距離検出手段により検出される距離及び前記範囲検出手段により検出される照射範囲に基づいて、前記複数の領域毎に前記物体の基準形状の重み付けを行なう重み付け手段と、
前記撮像手段により撮像される物体のデータと、前記重み付け手段により重み付けされる物体の基準形状と、を前記複数の領域毎に比較することによりマッチング処理を行なって物体を識別するマッチング手段と、
を備えることを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記距離検出手段及び前記撮像手段は、ステレオカメラを含んで構成されることを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記照射手段は、前記自車両の前照灯を含んで構成されることを特徴とする請求項１または２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記範囲検出手段は、前記前照灯の向きに応じた照射範囲を記憶しており、前記前照灯の向きに応じて照射範囲を選択することを特徴とする請求項３に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記前照灯は上下方向に照射範囲を変化させ、
前記範囲検出手段は、前記前照灯が上向きの場合の照射範囲と下向きの場合の照射範囲とを記憶しており、前記前照灯が上向きか又は下向きかに応じて照射範囲を選択することを特徴とする請求項４に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記前照灯は左右方向に照射範囲を変化させ、
前記範囲検出手段は、前記前照灯が左右方向に変化するときの夫々の照射範囲を記憶しており、前記前照灯が左右方向の何れの向きかに応じて照射範囲を選択することを特徴とする請求項４に記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記重み付け手段は、照度が高い領域ほど、重みを大きくすることを特徴とする請求項１から６の何れか１項に記載の物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自車両の周辺の環境毎に異なる基準パターンを記憶しておき、パターンマッチングを行なうときに自車両周辺の環境に対応する基準パターンを選択する技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
しかし、周辺環境を多数想定して基準パターンを記憶しておかなくてはならないため、膨大なメモリ領域を必要とする。また、あらゆる周辺環境に応じた基準パターンを用意してパターンマッチングを行なうと、物体の誤検出が増加する虞がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−３２９７６２号公報
【特許文献２】特開２００８−０１５７７０号公報
【特許文献３】特開２００６−３５０６７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記したような問題点に鑑みてなされたものであり、パターンマッチングを行なうために必要となるデータ量を抑制しつつパターンマッチングの精度を向上させる技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を達成するために本発明による物体検出装置は、以下の手段を採用した。すなわち、本発明による物体検出装置は、
自車両から物体までの距離を検出する距離検出手段と、
前記自車両の周囲に光を照射する照射手段と、
前記物体を撮像する撮像手段と、
前記照射手段による光の照射範囲を検出する範囲検出手段と、
物体の基準形状を複数の領域に分割して記憶している記憶手段と、
前記距離検出手段により検出される距離及び前記範囲検出手段により検出される照射範囲に基づいて、前記複数の領域毎に前記物体の基準形状の重み付けを行なう重み付け手段と、
前記撮像手段により撮像される物体のデータと、前記重み付け手段により重み付けされる物体の基準形状と、を前記複数の領域毎に比較することによりマッチング処理を行なって物体を識別するマッチング手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００７】
マッチング手段は、例えば、撮像される物体のデータと、重み付けされた各領域の基準形状と、のパターンマッチングを行なう。ここで、夜間走行時やトンネル内走行時等に、自車両が光を照射している場合には、該光の照射範囲が変わることにより、物体においては照らされる部位が変わる。そうすると、光の照射範囲に応じて、撮像される物体のデータが変わる。なお、照射範囲とは、照度が規定値以上となる範囲とすることができる。
【０００８】
光の照射範囲内に物体の一部が位置するときには、該物体の一部の形状は認識し易くな
るが、照射範囲外に位置する物体の他部の形状は認識し難くなる。そうすると、認識し難い領域に属する物体のデータの信頼度は低くなるため、この領域のデータを用いると物体を誤認する可能性が高くなる。例えば、光の照射範囲外では、撮像手段により撮像される物体のデータと基準形状との類似度合いが高いと判定される場合であっても、誤認により類似度合いが高いと判定されている虞がある。そこで、重み付け手段は、光の照射範囲に応じて、複数の領域毎に基準形状の重み付けを行なう。例えば、物体の形状が認識し易い位置ほど、重みを大きくする。これにより、認識し易い位置の基準形状の影響度がより大きくなる。そうすると、認識し難い位置の基準形状の影響度は小さくなるため、物体が誤認されることを抑制できる。
【０００９】
このようにすると、類似度合いが高い領域であっても、重みが小さい領域では、全体への影響度が小さくなる。そして、照射範囲に基づいて基準形状に重み付けをすることにより、類似度合い及び重みに応じて物体を識別することができるため、物体の識別精度を向上させることができる。
【００１０】
本発明においては、前記距離検出手段及び前記撮像手段は、ステレオカメラを含んで構成されても良い。
【００１１】
ステレオカメラによれば、物体を撮像することができる。また、ステレオカメラにより得られる２つのデータによれば、物体までの距離を演算することができる。すなわち、ステレオカメラを備えていれば、物体までの距離を測定するレーダ等を備える必要がなくなる。
【００１２】
本発明においては、前記照射手段は、前記自車両の前照灯を含んで構成されても良い。すなわち、前照灯の状態に応じて光の照射範囲が変わるため、範囲検出手段は照射手段による光の照射範囲に応じて照射範囲を簡易に求めることができる。なお、前記照射手段は、自車両の前方若しくは側方を照らす補助灯、または自車両の後方を照らすバックランプを含んで構成されていても良い。
【００１３】
本発明においては、前記範囲検出手段は、前記前照灯の向きに応じた照射範囲を記憶しており、前記前照灯の向きに応じて照射範囲を選択することができる。
【００１４】
ここで、前照灯の向きが変われば、光の照射範囲も変わる。これにより、物体上で照射範囲に入る領域も変わり得る。前照灯の向きに応じた光の照射範囲を予め記憶しておけば、前照灯の向きを検出することにより、光の照射範囲を簡易に得ることができる。
【００１５】
なお、前記前照灯は上下方向に照射範囲を変化させ、
前記範囲検出手段は、前記前照灯が上向きの場合の照射範囲と下向きの場合の照射範囲とを記憶しており、前記前照灯が上向きか又は下向きかに応じて照射範囲を選択することができる。
【００１６】
すなわち、前照灯が上向きであるのか、または下向きであるのかにより、光の照射範囲が変わる。これにより、物体上で照射範囲に入る領域も変わり得る。前照灯が上向き及び下向きの夫々の場合における光の照射範囲を予め記憶しておけば、前照灯が上向きか又は下向きかを検出することにより、光の照射範囲を簡易に得ることができる。
【００１７】
また、前記前照灯は左右方向に照射範囲を変化させ、
前記範囲検出手段は、前記前照灯が左右方向に変化するときの夫々の照射範囲を記憶しており、前記前照灯が左右方向の何れの向きかに応じて照射範囲を選択することができる。
【００１８】
例えば、車両がカーブを走行中に前照灯向きを左右方向で変化させることがある。このような場合には、前照灯の向きが左右方向で変化するのに伴い、光の照射範囲も変化する。これにより、物体上で照射範囲に入る領域も変わり得る。前照灯の左右方向の向きに応じた光の照射範囲を予め記憶しておけば、前照灯の左右方向の何れの向きとなっているのかを検出することにより、光の照射範囲を簡易に得ることができる。
【００１９】
本発明においては、前記重み付け手段は、照度が高い領域ほど、重みを大きくすることができる。すなわち、照度が高いほど、物体の形状を認識し易いために撮像される物体のデータの信頼度が高くなるので、重みを大きくする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、パターンマッチングを行なうために必要となるデータ量を抑制しつつパターンマッチングの精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】実施例に係る物体検出装置を示すブロック図である。
【図２】ヘッドランプによる光の照射範囲を示した図である。
【図３】分割データの重みを示した図である。
【図４】実施例に係るマッチング処理のフローを示したフローチャートである。
【図５】ＬＯ用歩行者照射範囲テーブルまたはＨＩ用歩行者照射範囲テーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明に係る物体検出装置の具体的な実施態様について図面に基づいて説明する。
【実施例１】
【００２３】
図１は、本実施例に係る物体検出装置１を示すブロック図である。本実施例に係る物体検出装置１は、道路を走行する自車両に搭載されており、自車両の周辺に存在する歩行者や他車両等の物体を検出する装置である。
【００２４】
物体検出装置１は、ステレオカメラ２、ヘッドランプスイッチ３、ヘッドランプ４、ＥＣＵ５を備えて構成されている。
【００２５】
ステレオカメラ２は、自車両の前部又は室内に設けられて、自車両の前方に存在する物体を撮像するものである。ステレオカメラ２は、物体を複数の異なる方向から同時に撮像することにより、物体までの距離情報を記録できる。ステレオカメラ２は、レンズから入ってきた光を電気信号に変換しＥＣＵ５に逐次出力する。なお、本実施例においてはステレオカメラ２が、本発明における撮像手段に相当する。
【００２６】
ヘッドランプスイッチ３は、ヘッドランプ４のＯＮ（点灯）−ＯＦＦ（消灯）及びＨＩ（上向き）−ＬＯ（下向き）を運転者が選択するためのスイッチである。なお、自車両の周囲の明るさに応じて自動的にヘッドランプ４をＯＮ−ＯＦＦさせても良い。ヘッドランプスイッチ３の状態に応じた信号がＥＣＵ５に入力されると共に、ヘッドランプ４がその状態に応じて制御される。
【００２７】
ヘッドランプ４は、少なくとも上向き（ＨＩ）と下向き（ＬＯ）とを切替可能なランプである。なお、本実施例においてはヘッドランプ４が、本発明における照射手段に相当する。
【００２８】
ＥＣＵ５は、自車両の前方に物体が存在するか否か、または物体の種類を判定するものであり、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを含むコンピュータを主体として構成される。ＥＣＵ５は、分割データ記憶部５１、距離演算部５２、光照射範囲演算部５３、重み付け演算部５４、マッチング演算部５５を備えて構成されている。
【００２９】
分割データ記憶部５１は、物体の基本形状を複数（例えば６）に分割した分割データとして記憶している。基本形状は、ステレオカメラ２により撮像された物体のデータと比較されるデータである。分割データ記憶部５１は、複数の領域に分割した物体の基準形状を、領域毎に記憶している。なお、本実施例においては分割データ記憶部５１が、本発明における記憶手段に相当する。
【００３０】
距離演算部５２は、ステレオカメラ２により撮像された物体のデータを基にして、自車両と物体との距離を演算する。なお、物体が自車両の斜め前方に位置するときには、実際の距離を、自車両の進行方向成分と、自車両の真横方向成分（進行方向と直交する方向成分）と、に分けて考える。そして、自車両の進行方向の成分を距離とし、自車両の右側の真横方向の成分を横位置として求める。また、物体の高さも同時に求める。物体が自車両の左前方に位置する場合には、横位置が負の値となる。
【００３１】
光照射範囲演算部５３は、ヘッドランプスイッチ３からの信号に基づいてヘッドランプ４の照射範囲を演算する。ヘッドランプ４の状態（ヘッドランプスイッチ３のＨＩ及びＬＯの状態）に応じて光の照射範囲が変わるため、ヘッドランプスイッチ３の状態又はヘッドランプ４の状態と光の照射範囲との関係を、夫々実験等により求めてＥＣＵ５に記憶しておく。なお、本実施例においては光照射範囲演算部５３が、本発明における範囲検出手段に相当する。
【００３２】
重み付け演算部５４は、光照射範囲演算部５３の演算結果に基づいて、分割データ記憶部５１に記憶されている分割データに夫々重み付けを行なう。光の照射範囲とデータの重みとの関係は予め実験等により求めておく。なお、本実施例においては重み付け演算部５４が、本発明における重み付け手段に相当する。
【００３３】
マッチング演算部５５は、重み付け演算部５４により重み付けが行なわれた後の分割データと、ステレオカメラ２により撮像された物体のデータと、を比較して、記憶されている物体の基準形状と、撮像された物体のデータとの類似度合いを演算する。なお、本実施例においてはマッチング演算部５５が、本発明におけるマッチング手段に相当する。
【００３４】
そして、マッチング度合いが規定値以上となると、ＥＣＵ５は、作動デバイス６に信号を出力する。作動デバイス６は、例えばＬＥＤ６１又は音による警報装置６２である。また、ブレーキやエンジンを制御することも作動デバイス６に含むことができる。
【００３５】
なお、本実施例では、以下に物体として歩行者を例に挙げて説明するが、他の物体であっても同様に適用することができる。
【００３６】
ここで、夜間走行時等であって自車両の周囲が暗いときには、ヘッドランプ４の状態、すなわち、上向きであるか又は下向きであるかによって、歩行者の見え方が変化する。すなわち、ヘッドランプ４の状態が異なると、例え同じ位置に存在する歩行者を撮像したとしても、そのデータは同じにはならない。そうすると、分割データ記憶部５１に記憶されている基準形状をそのまま用いてパターンマッチングを行った場合に、歩行者の識別結果がヘッドランプ４の状態によって変わり得る。
【００３７】
図２は、ヘッドランプ４による光の照射範囲を示した図である。照射範囲は例えば照度が規定値以上となる範囲とする。図２Ａはヘッドランプ４が下向きの場合を示し、図２Ｂはヘッドランプ４が上向きの場合を示している。歩行者を、自車両１００から近い順にＸ，Ｙ，Ｚとして表している。図２Ａと図２Ｂとは、ヘッドランプ４の状態のみが異なり、自車両１００と、歩行者Ｘ，Ｙ，Ｚとの距離は同じである。歩行者Ｘは、ヘッドランプ４が下向きのときには下半身が照射範囲に入り、上向きのときには上半身が照射範囲に入る。また、歩行者Ｙは、ヘッドランプ４が下向きのときには足の下のほうの部位が照射範囲に入り、上向きのときには全身が照射範囲に入る。歩行者Ｚは、ヘッドランプ４が下向きであっても又は上向きであっても光の照射範囲には入らない。
【００３８】
このように、ヘッドランプ４からの光の照射範囲に入る部位が、ヘッドランプ４の状態及び自車両１００から歩行者までの距離、横位置によって異なる。そして、光の照射範囲外では歩行者を認識し難いため、ステレオカメラ２により撮像されるデータの信頼度が低い。このため、光の照射範囲外のデータをそのまま用いてパターンマッチングを行なうと、歩行者の識別精度が低くなる虞がある。
【００３９】
そこで本実施例では、分割データに重み付けを行い、ヘッドランプ４からの光がより多く当たる位置（照度のより大きな位置）の重みを大きくしている。この重みは光の照射範囲によって変わるため、ヘッドランプ４の位置や大きさ、光度に応じて変わるので、予め実験等により求めておく。
【００４０】
図３は、分割データの重みを示した図である。図３Ａはヘッドランプ４が下向きの場合を示し、図３Ｂはヘッドランプ４が上向きの場合を示している。図３は、自車両から歩行者までの距離（進行方向成分）が１５ｍで、横位置（右方向成分）が−１ｍの場合を示している。すなわち、歩行者は自車両の左斜め前方に位置している。
【００４１】
図３では、歩行者の基準形状を６分割し、夫々の領域で重みを設定している。なお、ヘッドランプ４からの光が当たる位置と当たらない位置とは、明確に分かれているわけではないので、例えば照度に応じて重み付けしている。図３の例では、ヘッドランプ４が下向きのとき（図３Ａ）には、歩行者の主に下半身に光が当たるため、下半身を含む領域の重みが大きく、頭を含む領域に近づくほど重みが小さくなる。そして、頭を含む領域では重みが０とされる。ここで、重みが０ということは、撮像された歩行者のデータのうち、この領域のデータは歩行者の識別に影響を与えないことを意味する。
【００４２】
一方、ヘッドランプ４が上向きのとき（図３Ｂ）には、歩行者の全体に光が当たるため、全領域の重みが大きくなる。
【００４３】
このようにして、重み付け演算部５４は、ヘッドランプ４の状態と、自車両から歩行者までの距離及び横位置と、に応じて分割データの重み付けを行なう。
【００４４】
そして、マッチング演算部５５は、ステレオカメラ２により撮像された歩行者のデータを６分割し、夫々の領域において、撮像された歩行者のデータと、重み付けされた分割データとでパターンマッチングを行なうことで歩行者を識別する。例えば、各領域で類似度と重みとを掛け合わせたスコアを算出し、全領域のスコアの合計により歩行者であるか否かを識別する。
【００４５】
図４は、本実施例に係るマッチング処理のフローを示したフローチャートである。本ルーチンは所定の時間毎に繰り返し実行される。
【００４６】
ステップＳ１０１では、ステレオカメラ２により撮像されたデータを基に、距離演算部
５２が、自車両から歩行者の中心部までの距離及び横位置、高さを取得する。
【００４７】
距離及び横位置、高さの三次元情報を得ることができれば、二次元画像の座標（ＣＸ，ＣＹ）を求めることができる。
（ＣＸ，ＣＹ）＝ＦｕｎｃＣｏｍｖｅｒｔ３Ｄｔｏ２Ｄ（距離，横位置，歩行者の高さ）
ただし、ＦｕｎｃＣｏｍｖｅｒｔ３Ｄｔｏ２Ｄは、三次元情報を二次元画像の座標に変換する関数である。
【００４８】
このようにして得られる横位置の左右方向に規定のオフセット量を加えて、歩行者の左横位置及び右横位置を算出する。このオフセット量は、左横位置と右横位置との間が歩行者の幅に所定値を加えた値となるように設定され、例えば±０．６ｍである。すなわち、左横位置と右横位置との間に歩行者全体が入るように、左横位置及び右横位置が設定される。同様に、歩行者の中心から上下方向に規定のオフセット量を加えて、歩行者の高さ位置及び地面位置を算出する。このオフセット量は、歩行者の中心の高さに所定値を加えた値であり、例えば±１．２ｍである。すなわち、地面位置と歩行者の高さ位置との間に歩行者全体が入るように、地面位置及び歩行者の高さ位置が設定される。
【００４９】
すなわち、二次元画像上の歩行者を四角形で囲んだときの左上点（ＬＸ，ＵＹ）、左下点（ＬＸ，ＤＹ）、右上点（ＲＸ，ＵＹ）、右下点（ＲＸ，ＤＹ）は以下のようにして求まる。
（ＬＸ，ＵＹ）＝ＦｕｎｃＣｏｍｖｅｒｔ３Ｄｔｏ２Ｄ（距離，左横位置，歩行者の高さ）
（ＬＸ，ＤＹ）＝ＦｕｎｃＣｏｍｖｅｒｔ３Ｄｔｏ２Ｄ（距離，左横位置，地面）
（ＲＸ，ＵＹ）＝ＦｕｎｃＣｏｍｖｅｒｔ３Ｄｔｏ２Ｄ（距離，右横位置，歩行者の高さ）
（ＲＸ，ＤＹ）＝ＦｕｎｃＣｏｍｖｅｒｔ３Ｄｔｏ２Ｄ（距離，右横位置，地面）
この４点で囲まれる領域をマッチング領域とし、分割データ記憶部５１に記憶されている分割データとの比較対象とする。
【００５０】
次に、ステップＳ１０２では、ヘッドランプ４の状態が取得される。すなわち、ヘッドランプ４が点灯しているか又は消灯しているか、点灯している場合には下向きか又は上向きか取得される。
【００５１】
ここで、ヘッドランプ４が消灯している場合には、分割データの重み付けを行なわない。すなわち、分割データ記憶部５１に記憶されている分割データをそのまま用いる。また、ヘッドランプ４が下向きのときには「ＬＯ用歩行者照射範囲テーブル」を参照し、また上向きのときには「ＨＩ用歩行者照射範囲テーブル」を参照してヘッドランプ４による光の照射範囲を取得する。
【００５２】
図５は、ＬＯ用歩行者照射範囲テーブルまたはＨＩ用歩行者照射範囲テーブルの一例を示す図である。ＬＯ用歩行者照射範囲テーブル及びＨＩ用歩行者照射範囲テーブルには、夫々、自車両から歩行者までの距離に応じて歩行者の頭の高さと足の高さとが設定されている。足の高さは、地面から照射範囲の下限までの高さであり、頭の高さは地面から照射範囲の上限までの高さである。図５の場合、自車両から歩行者までの距離が１５ｍのときには、足の高さ（０．１ｍ）から頭の高さ（１．０ｍ）までが照射範囲となる。
【００５３】
そして、ステップＳ１０３では、分割データの重み付けが行なわれる。本実施例では、基準形状を上下に６つの領域に分割している。分割した各領域に対して、頭の高さ及び足の高さに基づいた重み付けを行なう。重み付けは、例えば０から１０の値とする。ここで
、（頭の高さ／歩行者の高さ）及び（足の高さ／歩行者の高さ）を算出することにより、分割したどの領域に図５で設定される頭または足が属しているのか求めることができる。
【００５４】
重み付けは例えば以下のようにして行なう。（１）頭または足の位置に該当しない領域で、且つ、頭の位置から足の位置の範囲内の領域の重みを１０とする。（２）頭または足の位置に該当しない領域で（１）以外の領域の重みを０とする。（３）頭または足に該当する領域では、さらにその領域内を９個に再分割し、再分割した領域内で頭または足の位置から上記（１）及び（２）で定義される領域まで重みを除変しつつ１から９の値とする。なお、重み付けは、照射範囲や照度に応じて行なえば良いため、他の手法により行なっても良い。
【００５５】
そして、ステップＳ１０４では、マッチング処理による歩行者の識別が行なわれる。重み付けされた分割データとマッチング領域内のデータとのパターンマッチングを行い、歩行者を識別する。基準形状の分割領域毎に類似度と重み付けとを乗じたスコアを算出し、これら領域毎のスコアを加算した合計スコアにより歩行者であるか否か識別される。なお、類似度は周知の手法により求めることができる。そして、合計スコアが高いほど、歩行者である確率が高くなるので、例えば合計スコアが閾値以上の場合に歩行者であると識別される。そして、歩行者であると識別された場合には、作動デバイス６を作動させる。
【００５６】
以上説明したように本実施例によれば、ヘッドランプ４の光の照射範囲に基づいて基準形状に重み付けを行なうため、予め多くのデータを記憶しておく必要がない。すなわち、メモリの容量を小さくすることができる。また、光の照射範囲に基づいて重み付けを行なうことにより、物体を認識し易い領域の重みが大きくなるので、物体の識別精度を向上させることができる。
【００５７】
なお、本実施例では、自車両の前方を照らすヘッドランプ４を採用する例について説明したが、自車両の後方を照らすバックランプについても同様に適用することができる。また、自車両の側方または前方を照らす補助ランプ又はコーナーランプについても同様に適用することができる。
【００５８】
また、ヘッドランプ４は、上向きと下向きとの２段階で変化する例について説明したが、３段階以上で変化しても、さらには無段階に変化しても同様に適用することができる。この場合、夫々の段階に応じて光の照射範囲を記憶しておけば良い。また、ヘッドランプ４は、上向きと下向きとの上下方向で変化する例について説明したが、左右方向に変化しても同様に適用することができる。例えば、コーナリング時においてステアリング操舵方向に光軸を向ける配光可変型前照灯システムにおいても同様に適用することができる。この場合も、夫々の向きに応じて光の照射範囲を記憶しておく。
【００５９】
また、本実施例では、ステレオカメラ２により撮像されたデータを基に自車両から物体までの距離を検出する例について説明したが、レーダにより物体までの距離を検出しても良い。
【００６０】
また、本実施例では、ヘッドライト４の状態に応じて光の照射範囲を演算する例について説明したが、路面の照度をセンサ等により検出することで光の照射範囲を得ても良い。
【符号の説明】
【００６１】
１     物体検出装置
２     ステレオカメラ
３     ヘッドランプスイッチ
４     ヘッドランプ
５     ＥＣＵ
６     作動デバイス
５１   分割データ記憶部
５２   距離演算部
５３   光照射範囲演算部
５４   重み付け演算部
５５   マッチング演算部
６１   ＬＥＤ
６２   警報装置
１００ 自車両
【図１】
2011090450.tif 000003
【図２】
2011090450.tif 000004
【図３】
2011090450.tif 000005
【図４】
2011090450.tif 000006
【図５】
2011090450.tif 000007