(57)【要約】【課題】路面の勾配を精度良く推定すること。【解決手段】路面検出装置が、撮像装置から画像信号の入力を受け付ける入力部と、前記画像信号に基づいて、路面を複数のセルに分割し、光飛行時間測距法により前記セルの代表点までの距離を導出する測距部と、複数の前記代表点までの距離に基づいて、前記路面の傾きを推定する推定部と、を備える。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置から画像信号の入力を受け付ける入力部と、
前記画像信号に基づいて、路面領域を複数のセルに分割し、光飛行時間測距法により前記セルの代表点までの距離を導出する測距部と、
複数の前記代表点までの距離に基づいて、前記路面の傾きを推定する推定部と、を備える
路面検出装置。
【請求項２】
前記推定部は、
予め記憶された前記代表点までの基準距離と、前記測距部で導出された前記代表点までの距離とに基づいて、前記路面の傾きを推定する、
請求項１に記載の路面検出装置。
【請求項３】
前記測距部は、前記路面以外を除外して前記代表点までの距離を導出する、
請求項１または２に記載の路面検出装置。
【請求項４】
前記測距部は、
前記セル内の各画素に対応する路面までの距離を光飛行時間測距法によってそれぞれ導出し、導出された前記各画素に対応する路面までの距離を加算平均して前記代表点までの距離を算出する、
請求項１ないし３のいずれか一項に記載の路面検出装置。
【請求項５】
前記測距部は、
前記セル内の各画素における戻り光成分を積算し、前記戻り光成分の積算値に基づいて光飛行時間測距法によって前記代表点までの距離を導出する、
請求項１ないし３のいずれか一項に記載の路面検出装置。
【請求項６】
撮像装置から画像信号の入力を受け付けるステップと、
前記画像信号に基づいて、路面領域を複数のセルに分割し、光飛行時間測距法により前記セルの代表点までの距離を導出するステップと、
複数の前記代表点までの距離に基づいて、前記路面の傾きを推定するステップと、を備える
路面検出方法。
【請求項７】
コンピュータに、
撮像装置から画像信号の入力を受け付けるステップと、
前記画像信号に基づいて、路面領域を複数のセルに分割し、光飛行時間測距法により前記セルの代表点までの距離を導出するステップと、
複数の前記代表点までの距離に基づいて、前記路面の傾きを推定するステップと、を実行させる
路面検出プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の路面検出プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、路面検出装置、路面検出方法、路面検出プログラムおよび路面検出プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、２台のカメラを用いて車両が走行する路面の勾配を推定する路面勾配推定装置が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１３９３２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
また、光飛行時間測距法（以下、「ＴＯＦ（Time of Flight）方式」という）を用いた測距法が知られている。路面までの距離を測定することで、路面の勾配を推定することが可能である。路面の勾配を精度良く推定するためには、路面までの距離を精度良く推定することが重要となる。
【０００５】
本開示の目的は、路面の勾配を精度良く推定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一形態は、撮像装置から画像信号の入力を受け付ける入力部と、前記画像信号に基づいて、路面領域を複数のセルに分割し、光飛行時間測距法により前記セルの代表点までの距離を導出する測距部と、複数の前記代表点までの距離に基づいて、前記路面の傾きを推定する推定部と、を備える路面検出装置である。
【０００７】
なお、本開示の一形態は、方法、プログラムおよびプログラムを記録した一時的でない有形の記憶媒体のいずれかであってもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本開示によれば、路面の勾配を精度良く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示の一実施形態に係る路面検出装置が搭載された周辺監視システムの垂直視野を示す模式図
【図２】本開示の一実施形態に係る路面検出装置が搭載された周辺監視システムの水平視野を示す模式図
【図３】本開示の一実施形態に係る路面検出装置が搭載された周辺監視システムの構成を示すブロック図
【図４】出射光および戻り光の状態を示す模式図
【図５】路面勾配推定処理の一例を示すフローチャート
【図６】測距処理の一例を示すフローチャート
【図７】光飛行時間測距法の概要を示す模式図
【図８】測距処理の他の一例を示すフローチャート
【図９Ａ】撮像装置で撮影された車両後方の路面を示す模式図
【図９Ｂ】路面を複数のセルに分割した状態を示す模式図
【図９Ｃ】路面を複数のセルに分割した状態を真上から見た様子を示す模式図
【図９Ｄ】セルの代表点を示す模式図
【図９Ｅ】セルの代表点を真上から見た様子を示す模式図
【図１０】代表点の基準路面からの高さを示す模式図
【図１１Ａ】第１変形例におけるセル分割を示す模式図
【図１１Ｂ】第１変形例のセル分割を真上から見た様子を示す模式図
【図１２Ａ】撮像装置の設置場所の変形例を示す模式図
【図１２Ｂ】撮像装置の設置場所の変形例を示す模式図
【図１２Ｃ】撮像装置の設置場所の変形例を示す模式図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本開示の一実施形態に係る路面検出装置１００が搭載された周辺監視システム１について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態は一例であり、本開示はこの実施形態により限定されるものではない。
【００１１】
図１および図２には、互いに直交するｘ軸、ｙ軸およびｚ軸が示される。本開示では、ｘ軸の正方向は、車両Ｖの前部から後部に向かう方向を示す。ｙ軸の正方向は、車両Ｖの左側から右側に向かう方向を示す。ｚ軸の正方向は、車両Ｖの下部から上部に向かう方向を示す。また、本開示では、便宜上、ｘｙ平面は平坦な路面（以下、「基準路面」という）であり、ｚｘ平面は車両Ｖの縦中心面である。また、ｘ軸は、ｚ軸方向からの平面視で車両Ｖの縦中心線である。
【００１２】
図１および図２に示すように、周辺監視システム１は車両Ｖに搭載される。以下、周辺監視システム１は、車両Ｖの後方を監視するものとして説明を続けるが、車両Ｖの後方以外（側方、前方または全周囲方向）を監視してもよい。
【００１３】
周辺監視システム１は、図３に示すように、光源２１０および画像センサ２２０を一体化した撮像装置２００と、路面検出装置１００とを備える。
【００１４】
撮像装置２００は、図１に示すように、車両Ｖの背面で、路面から離れた場所Ｏに取り付けられる。
【００１５】
光源２１０は、撮像範囲に向けて、パルスや正弦波等の周期をもった不可視光（例えば、赤外光や近赤外光）を出射可能に取り付けられている。
【００１６】
画像センサ２２０は、例えばＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサであって、光源２１０と概ね同じ場所に、自身の光軸Ａが概ね車両Ｖの後方へ延在するように取り付けられる。
【００１７】
路面検出装置１００は、例えばＥＣＵ（Electronic Control Unit）であって、車両Ｖの後方監視を制御するために、制御基板上に実装された入力端子、出力端子、プロセッサ、プログラムメモリおよびメインメモリを含む。
【００１８】
プロセッサは、プログラムメモリに格納されたプログラムを、メインメモリを用いて実行して、入力端子を介して受け取った各種信号を処理するとともに、出力端子を介して光源２１０および画像センサ２２０に各種制御信号を出力する。
【００１９】
路面検出装置１００は、プロセッサがプログラムを実行することで、図３に示すように、撮像制御部１１０、測距部１２０、路面勾配推定部１３０（「推定部」の一例）、記憶部１４０等として機能する。
【００２０】
撮像制御部１１０は、光源２１０からの出射光の諸条件（具体的には、パルス幅、パルス振幅、パルス間隔、パルス数等）を制御すべく、光源２１０に対して制御信号を出力する。
【００２１】
また、撮像制御部１１０は、画像センサ２２０における戻り光の受光の諸条件（具体的には、露光時間、露光タイミング、露光回数等）を制御すべく、画像センサ２２０に含まれる周辺回路に対して制御信号を出力する。
【００２２】
上記露光制御等により、画像センサ２２０は、所定周期（所定フレームレート）で、撮像範囲に関する赤外画像信号および距離画像信号を路面検出装置１００に出力することになる。なお、画像センサ２２０から可視画像信号を出力するようにしてもよい。
【００２３】
また、本実施形態では、画像センサ２２０は、隣接する複数の画素の情報を加算して画像情報を生成する、いわゆる格子変換を行う。ただし、本開示において、隣接する複数の画素の情報を加算して画像情報を生成することは必須ではない。
【００２４】
測距部１２０は、画像センサ２２０から出力された画像から、後方の路面の領域を抽出し、その領域を複数のセルに分割する。
【００２５】
また、測距部１２０は、画像センサ２２０から出力された距離画像信号に基づいて、ＴＯＦ方式により、各セルの代表点までの距離（図４を参照）を導出する。なお、図４は、ターゲットＴまでの距離ｄｔを導出する際の出射光および戻り光の状態を示す模式図である。
【００２６】
路面勾配推定部１３０は、測距部１２０で導出された複数のセルの代表点までの距離に基づいて、後方の路面の勾配（「傾き」の一例）を推定する。より詳細には、路面勾配推定部１３０は、後方の路面の、現在車両が存在している路面に対する相対的な傾きを推定する。
【００２７】
記憶部１４０は、測距処理や路面勾配推定処理で用いられる各種情報を記憶する。
【００２８】
周辺監視システム１からは、後方の路面の勾配に関する信号等が出力される。このような情報は、例えばＡＤＡＳ（Advanced Driver Assistance System）のＥＣＵに送信される。ＡＤＡＳ  ＥＣＵは、これらの情報を用いて、車両Ｖの自動運転を行う。
【００２９】
次に、路面検出装置１００の測距部１２０および路面勾配推定部１３０において行われる路面勾配推定処理について、図５のフローチャートを参照して詳細に説明する。
【００３０】
まず、ステップＳ１で、測距部１２０は、画像センサ２２０から受け取った画像に対して路面の勾配の推定を行う範囲を決定する。この路面の勾配の推定を行う範囲は、撮像装置２００が取り付けられている位置や向き等の取り付け情報及び光源２１０のＦＯＶ（Field Of View）に基づいて決定される。また、測距部１２０は、画像センサ２２０から受け取った画像信号の輝度情報に基づいて、輝度が高い部分（白線）に挟まれた領域を路面として抽出し、その領域を路面の勾配の推定を行う範囲としてもよい。さらに、この路面の勾配の推定を行う範囲は、撮像装置２００の取り付け情報、光源２１０のＦＯＶ、及び画像センサ２２０から受け取った画像の輝度情報の全ての情報を用いて決定されてもよい。なお、路面の抽出には、距離画像や可視画像を用いるようにしてもよい。
【００３１】
続くステップＳ２で、測距部１２０は、ステップＳ１で抽出された路面を、複数のセルに分割する。路面をどのような形状のセルに分割するかは、その後のステップにおいて行われる処理内容に応じて予め設定される。
【００３２】
続くステップＳ３で、測距部１２０は、ステップＳ２で分割されたセルのそれぞれについて、セル内に路面以外の物標が存在しないか否かを判断する。例えば、測距部１２０は、セル内に輝度が所定値よりも高い部分が所定割合以上含まれる場合に、セル内に路面以外の物標（例えば、輪留め等）が存在すると判断する。
【００３３】
ステップＳ３で、いずれかのセル内に路面以外の物標が存在すると判断された場合（ステップＳ３：ＮＯ）、処理はステップＳ８へ進む。そして、ステップＳ８で、ステップＳ３において路面以外の物標が存在すると判断されたセルを、その後の処理における処理対象から除外して、ステップＳ４へ進む。
【００３４】
一方、ステップＳ３で、いずれのセル内にも路面以外の物標が存在しないと判断された場合（ステップＳ３：ＹＥＳ）、処理はステップＳ４へ進む。
【００３５】
ステップＳ４で、測距部１２０は、それぞれのセルについて、セル内の所定の画素を、当該セルの代表点として設定する。なお、以下の説明において、「代表点」という用語は、所定の画素を示すものとして用いるのと同時に、当該所定の画素に対応する実際の路面上の点を示すものとして用いる場合がある。セル内のどの画素を代表点として設定するかは、その後のステップにおいて行われる処理内容に応じて予め設定される。
【００３６】
続くステップＳ５で、測距部１２０は、予め記憶部１４０に記憶されている情報に基づいて、路面が平坦であると仮定した場合（路面が基準路面であると仮定した場合）のそれぞれの代表点までの距離（以下「基準距離」という）を算出する。
【００３７】
続くステップＳ６で、測距部１２０は、ＴＯＦ方式により、それぞれのセルの代表点までの距離（以下「実距離」という）を導出する。ステップＳ６においてセル毎に行われる、代表点までの実距離の導出処理（測距処理）の一例について、図６のフローチャートを参照して詳細に説明する。
【００３８】
まず、ステップＳ１１で、測距部１２０は、セル内の各画素における路面までの距離を、ＴＯＦ方式で導出する。
【００３９】
ここで、ＴＯＦ方式による測距の一例について説明する。光源２１０からの出射光は、図７に示すように、単位周期において、第一パルスＰａと、第二パルスＰｂとを少なくとも一組含む。これらのパルス間隔（すなわち、第一パルスＰａの立ち下がりエッジから第二パルスＰｂの立ち上がりエッジまでの時間）は、Ｇａである。また、これらのパルス振幅は互いに等しくＳａとし、これらのパルス幅は互いに等しくＷａとする。
【００４０】
画像センサ２２０は、撮像制御部１１０により、第一パルスＰａおよび第二パルスＰｂの出射タイミングに基づくタイミングで露光するように制御される。具体的には、画像センサ２２０は、図７に例示するように、光源２１０からの出射光が撮像範囲の物標Ｔで反射されて戻ってきた不可視光に対して、第一露光、第二露光および第三露光を行う。
【００４１】
第一露光は、第一パルスＰａの立ち上がりと同時に始まり、光源２１０からの出射光との関係で予め設定される露光時間Ｔｘ後に終了する。このような第一露光は、第一パルスＰａに対する戻り光成分を受光することを目的としている。
【００４２】
第一露光による画像センサ２２０の出力Ｏａは、斜格子状のハッチングを付した戻り光成分Ｓ０と、ドットのハッチングを付した背景成分ＢＧとを含む。戻り光成分Ｓ０の振幅は、第一パルスＰａの振幅よりも小さい。
【００４３】
ここで、第一パルスＰａおよびその戻り光成分Ｓ０の各立ち上がりエッジの時間差をΔｔとする。Δｔは、撮像装置２００から物標Ｔまでの距離ｄｔを、不可視光が往復するのに要する時間である。
【００４４】
第二露光は、第二パルスＰｂの立ち下がりと同時に始まり、露光時間Ｔｘ後に終了する。このような第二露光は、第二パルスＰｂに対する戻り光成分を受光することを目的としている。
【００４５】
第二露光による画像センサ２２０の出力Ｏｂは、全ての戻り光成分ではなく部分的な戻り光成分Ｓ１（斜格子状のハッチング部分を参照）と、ドットのハッチングを付した背景成分ＢＧとを含む。
【００４６】
なお、上記成分Ｓ１は、次の式（１）で表せる。
Ｓ１＝Ｓ０×（Δｔ／Ｗａ）  …（１）
【００４７】
第三露光は、第一パルスＰａおよび第二パルスＰｂの戻り光成分を含まないタイミングで始まり、露光時間Ｔｘ後に終了する。このような第三露光は、戻り光成分と無関係な不可視光成分である背景成分ＢＧのみを受光することを目的としている。
【００４８】
第三露光による画像センサ２２０の出力Ｏｃは、ドットのハッチングを付した背景成分ＢＧのみを含む。
【００４９】
上記のような出射光と戻り光との関係から、撮像装置２００から路面までの距離ｄｔは、次の式（２）〜（４）により導出することができる。
Ｓ０＝Ｏａ−ＢＧ  …（２）
Ｓ１＝Ｏｂ−ＢＧ  …（３）
ｄｔ＝ｃ×（Δｔ／２）＝｛（ｃ×Ｗａ）／２｝×（Δｔ／Ｗａ）＝｛（ｃ×Ｗａ）／２｝×（Ｓ１／Ｓ０）  …（４）
ここで、ｃは光速である。
【００５０】
ステップＳ１１に続くステップＳ１２で、測距部１２０は、ステップＳ１１で導出した、セル内の各画素における路面までの距離を加算平均して、当該セルの代表点までの距離として出力する。
【００５１】
ステップＳ６においてセル毎に行われる測距処理の他の一例について、図８のフローチャートを参照して詳細に説明する。上述の例では、セル内の各画素における路面までの距離を導出した後に加算平均して、セルの代表点までの距離を導出した。これに対して、以下に説明する例では、セル内の各画素における戻り光成分を積算し、積算した戻り光成分を用いて、セルの代表点までの距離を導出する。
【００５２】
ステップＳ２１で、測距部１２０は、距離画像信号を用いて、セル内の各画素における戻り光成分Ｓ０およびＳ１を上述の式（２）および（３）を用いて算出する。
【００５３】
続くステップＳ２２で、測距部１２０は、セル内の各画素における戻り光成分Ｓ０およびＳ１を積算して、戻り光成分の積算値ΣＳ０およびΣＳ１を得る。
【００５４】
続くステップＳ２３で、測距部１２０は、次式（５）を用いて、セルの代表点までの距離ｄｔを導出する。
ｄｔ＝｛ｃ×Ｗａ｝／２｝×（ΣＳ１／ΣＳ０）  …（５）
【００５５】
図５の説明に戻って、ステップＳ６に続くステップＳ７で、路面勾配推定部１３０は、ステップＳ５で算出された代表点までの基準距離と、ステップＳ６で導出された代表点までの実距離とに基づいて、路面の勾配を推定する。
【００５６】
次に、本実施形態に係る路面検出装置１００によって行われる路面勾配推定の具体例について、図９Ａないし図９Ｅを参照して説明する。
【００５７】
以下に説明する具体例では、平坦路上にある自車両Ｖの後方に登坂路が存在する状況で、自車両Ｖが後進する際に、自車両Ｖの進行方向における路面の勾配を推定するものとする。
【００５８】
図９Ａには、撮像範囲の赤外画像が示されている。赤外画像では、路面上の車道外側線３０１および３０２が「輝度の高い領域」となる。そこで、測距部１２０は、図９Ａに示す赤外画像における、車道外側線３０１および３０２に挟まれた領域を、路面３０３として抽出する。
【００５９】
路面３０３を抽出した後、測距部１２０は、路面３０３を、複数のセルに分割する。図９Ｂには、路面３０３に対してセル分割が施されたものが示されている。なお、本例では、セル分割は以下のようにして行われる。
【００６０】
図９Ｃは、図９Ｂに示される路面３０３を真上から見た図（天頂図）である。図９Ｃには、ｘ軸およびｙ軸が示されている。測距部１２０は、真上から見たセルの形状が図９Ｃに示すようにそれぞれ正方形となるように、図９Ｂにおける路面３０３をセル分割する。
【００６１】
続いて、本例では、路面３０３上に物標が存在しないことから、測距部１２０は、分割された全てのセルに対して代表点を設定する。なお、路面勾配推定に用いられる特定のセルに対してのみ代表点を設定するようにしてもよい。
【００６２】
図９Ｄおよび図９Ｅには、一例として、全てのセルＣｉ（ｉ＝１，２，・・・ｎ（ｎ：分割数））に対して設定された代表点ＲＰｉのうち、手前から２つ目かつ右から３つ目のセルであるセルＣ１の中心に設定された代表点ＲＰ１（黒丸）、および、手前から３つ目かつ右から３つ目のセルであるセルＣ２の中心に設定された代表点ＲＰ２（白丸）が示されている。
【００６３】
記憶部１４０には、撮像装置２００の配置された高さＨおよび代表点ＲＰｉが基準路面上にあると仮定した場合の座標（Ｘｉ，Ｙｉ，０）がＬＵＴ（Look Up Table）として記憶されている。測距部１２０は、これらのデータを用いて、自車両Ｖ（より具体的には、カメラＯ）から代表点ＲＰｉまでの基準距離ＤＲＰｉを算出する。なお、代表点ＲＰｉまでの基準距離ＤＲＰｉを予め記憶部１４０に記憶しておくようにしてもよい。
【００６４】
続いて、測距部１２０は、距離画像を用いて、ＴＯＦ方式で自車両Ｖから代表点ＲＰｉまでの実距離ｄＲＰｉを導出する。この際、本例では、上述のとおり、セルＣｉ内の各画素における情報を用いて、ｄＲＰｉを導出するようにしている。
【００６５】
路面勾配推定部１３０は、自車両Ｖから各セルＣｉにおける各代表点ＲＰｉまでの基準距離ＤＲＰｉと実距離ｄＲＰｉとに基づいて、以下の式（６）を用いて、各代表点ＲＰｉの基準路面からの高さｈＲＰｉを算出する。なお、図１０は、基準距離ＤＲＰｉ、実距離ｄＲＰｉ、高さＨおよび高さｈＲＰｉの関係を模式的に示したものである。
ｈＲＰｉ＝Ｈ×（ＤＲＰｉ−ｄＲＰｉ）／ＤＲＰｉ  ・・・（６）
【００６６】
そして、路面勾配推定部１３０は、各代表点ＲＰｉの基準路面からの高さｈＲＰｉを用いて、路面３０３の勾配を推定する。本例では、自車両Ｖの進行方向に隣接するセルＣ１およびセルＣ２における代表点の高さｈＲＰ１およびｈＲＰ２を用いて、代表点ＲＰ１およびＲＰ２をつないだ直線の基準平面に対する傾きを算出する。そして、この傾きを、路面３０３における自車両Ｖの進行方向への勾配とみなすようにしている。
【００６７】
以上説明したように、本実施形態によれば、撮像装置によって撮影された路面をセルに分割し、セルの代表点までの距離をＴＯＦ方式で導出する。そして、導出された複数のセルの代表点までの距離に基づいて、路面の勾配を推定する。
【００６８】
これにより、路面の勾配を精度良く推定することができる。
【００６９】
また、本実施形態によれば、セルに含まれる各画素における情報を用いて、セルの代表点までの距離を導出しているため、測距精度が向上する。そのため、路面の勾配を精度良く推定することができる。
【００７０】
（第１変形例）
なお、上述の実施形態では、天頂図においてセルの形状がそれぞれ正方形になるように、セルを分割したが、これに限定されない。
【００７１】
ＴＯＦ方式の測距精度は、自車両Ｖから対象となる物標（ここでは、路面）までの距離が遠くなるほど低下する。一方、セルに含まれる各画素における情報を用いて、セルの代表点までの距離を算出する場合、セルに含まれる画素数が多いほど、測距精度は向上する。そのため、撮像画像において各セルの大きさを同じにしたり、天頂図において自車両Ｖからの距離が遠くなるほどセルが大きくなるようにしたりしてもよい（図１１Ａ、図１１Ｂを参照）。
【００７２】
また、上述の実施形態では、代表点を、各セルにおける中心点に設定したが、これに限定されない。代表点は、セル内のどの画素に設定しても構わない。なお、その場合、セルに含まれる各画素における情報に重み付けを行って代表点までの距離を導出するようにすればよい。
【００７３】
（第２変形例）
上述の実施形態では、自車両Ｖの進行方向に隣り合う２つのセルの代表点までの距離を用いて、路面勾配の推定を行ったが、これに限定されない。連続する３つ以上のセルの代表点のデータを用いるようにしてもよいし、連続しない複数のセルの代表点のデータを用いるようにしてもよい。
【００７４】
また、たとえば、各セルの代表点までの基準距離ＤＲＰｉおよび実距離ｄＲＰｉを算出した上で、それらの結果を用いてＲＡＮＳＡＣ（Random Sample Consensus）アルゴリズムを用いて路面勾配の推定を行ってもよい。ＲＡＮＳＡＣアルゴリズムを用いることで、勾配推定精度の向上が期待できるとともに、各セルの代表点までの基準距離ＤＲＰｉおよび実距離ｄＲＰｉを用いることで、ＲＡＮＳＡＣアルゴリズムを用いた制御精度の向上および演算時間の短縮も期待できる。
【００７５】
（第３変形例）
路面上に物標が存在する場合、路面の勾配を推定した後、さらに、路面上の物標の高さを推定するようにしてもよい。この場合、基準路面から物標の上端までの高さを算出した値から、物標が存在する位置における路面の高さを減算することで、物標の高さを推定するようにしてもよい。
【００７６】
（第４変形例）
上述の実施形態では、各セルの代表点の高さを算出して、路面の勾配を推定するようにしたが、これに限定されない。たとえば、各セルの代表点の座標を算出して、路面の勾配を推定するようにしてもよい。さらに、算出した各セルの代表点の高さや座標を、他の制御に用いるようにしてもよい。
【００７７】
（第５変形例）
上述の実施形態では、車両の背面に撮像装置２００を取り付けた場合について説明したが、これに限定されない。例えば、図１２Ａ〜図１２Ｃに示すように車両周辺を監視する用途で設置された撮像装置を用いた場合にも、上述の実施形態と同様に、路面の傾きを精度良く推定することができる。
【００７８】
（第６変形例）
上述の実施形態では、セル内に路面以外の物標が存在する場合、当該セルを、測距処理等の処理対象から除外するようにしたが、これに限定されない。例えば、セル内における物標に対応する画素を、代表点までの距離を導出する際の演算対象から除外するようにしてもよい。
【００７９】
（第７変形例）
上述の実施形態では、すべての代表点までの距離を、セルに含まれる各画素における情報を用いて導出するものを例に説明を行ったが、これに限定されない。例えば、車両からの距離が所定値よりも離れているセルの代表点のみ、セルに含まれる各画素における情報を用いて距離を導出するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００８０】
本開示に係る路面検出装置、路面検出方法、路面検出プログラムおよび路面検出プログラムを記録した記録媒体によれば、路面の勾配を精度良く推定することができ、車載用途に好適である。
【符号の説明】
【００８１】
１  周辺監視システム
１００  路面検出装置
１１０  撮像制御部
１２０  測距部
１３０  路面勾配推定部
１４０  記憶部
２００  撮像装置
２１０  光源
２２０  画像センサ
３０１、３０２  車道外側線
３０３  路面
【図１】
2019078648.tif 000003
【図２】
2019078648.tif 000004
【図３】
2019078648.tif 000005
【図４】
2019078648.tif 000006
【図５】
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【図６】
2019078648.tif 000008
【図７】
2019078648.tif 000009
【図８】
2019078648.tif 000010
【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図９Ｅ】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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