(57)【要約】【課題】車載カメラで撮影した画像に写る道路表面の平面方程式を算出する手段。【解決手段】車載カメラが生成した画像データを取得する取得部１１と、画像データを解析し、フレーム内に写っている路面上の特徴点を抽出する特徴点抽出部１２と、車載カメラの位置を基準とした特徴点の位置情報を算出する位置算出部１３と、特徴点の中から任意の２点以上を特定し、特定した点の位置情報と、車載カメラの設置位置に基づいて算出される路面上の点の位置情報とに基づいて、平面方程式を算出する処理実行する平面式算出部１４とを有する解析装置１０。【選択図】図２
2015215646.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車載カメラが生成した画像データを取得する取得手段と、
前記画像データを解析し、フレーム内に写っている路面上の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記車載カメラの位置を基準とした前記特徴点の位置情報を算出する位置算出手段と、
前記特徴点の中から任意の２点以上を特定し、特定した点の前記位置情報と、前記車載カメラの設置位置に基づいて算出される前記路面上の点の位置情報とに基づいて、平面方程式を算出する処理を実行する平面式算出手段と、
を有する解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の解析装置において、
前記平面式算出手段は、前記処理を、前記任意の２点以上の組み合わせを変更して複数回実行し、
前記平面方程式ごとに、当該平面方程式で特定される平面上に位置する前記特徴点、及び／又は、当該平面方程式で特定される平面から所定の距離以内に位置する前記特徴点の数をカウントし、カウント数に基づいて、前記路面を表す平面方程式を決定する決定手段をさらに有する解析装置。
【請求項３】
コンピュータが、
車載カメラが生成した画像データを取得する取得工程と、
前記画像データを解析し、フレーム内に写っている路面上の特徴点を抽出する特徴点抽出工程と、
前記車載カメラの位置を基準とした前記特徴点の位置情報を算出する位置算出工程と、
前記特徴点の中から任意の２点以上を特定し、特定した点の前記位置情報と、前記車載カメラの設置位置に基づいて算出される前記路面上の点の位置情報とに基づいて、平面方程式を算出する処理を実行する平面式算出工程と、
を実行する解析方法。
【請求項４】
コンピュータを、
車載カメラが生成した画像データを取得する取得手段、
前記画像データを解析し、フレーム内に写っている路面上の特徴点を抽出する特徴点抽出手段、
前記車載カメラの位置を基準とした前記特徴点の位置情報を算出する位置算出手段、
前記特徴点の中から任意の２点以上を特定し、特定した点の前記位置情報と、前記車載カメラの設置位置に基づいて算出される前記路面上の点の位置情報とに基づいて、平面方程式を算出する処理を実行する平面式算出手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、解析装置、解析方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に、移動体に搭載されたカメラで撮影した画像を解析し、当該画像に写っている路面の平面方程式を算出する手段を備えた距離計測装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３４９６０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
車載カメラで撮影した画像に写る路面の平面方程式を算出する処理として、例えば、次のような処理が考えられる。まず、画像を解析し、路面上の３つの特徴点を抽出するとともに、抽出した３つの特徴点の位置情報（例：カメラレンズの光学中心を原点とした座標情報）を算出する。そして、当該３つの特徴点を含む平面の平面方程式を算出することで、路面の平面方程式を得る。
【０００５】
ところで、路面は特徴点に乏しいことが多い。このため、平面方程式を算出するために必要な３つの特徴点を抽出できない状況が発生し得る。また、ある特徴点と、他の特徴点の特徴が類似しているため、特徴点各々の追尾の精度が悪くなる場合がある。例えば、ある特徴点を複数フレームに亘って追尾し、そこから得られる情報に基づいて特徴点の位置情報を算出する場合、算出される位置情報の精度が悪くなる虞がある。結果、算出される路面の平面方程式の精度も悪くなる。
【０００６】
本発明は、車載カメラで撮影した画像に写る路面の平面方程式を算出する新たな手段を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態によれば、
車載カメラが生成した画像データを取得する取得手段と、
前記画像データを解析し、フレーム内に写っている路面上の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記車載カメラの位置を基準とした前記特徴点の位置情報を算出する位置算出手段と、
前記特徴点の中から任意の２点以上を特定し、特定した点の前記位置情報と、前記車載カメラの設置位置に基づいて算出される前記路面上の点の位置情報とに基づいて、平面方程式を算出する処理を実行する平面式算出手段と、
を有する解析装置が提供される。
【０００８】
また、本発明の一実施形態によれば、
コンピュータが、
車載カメラが生成した画像データを取得する取得工程と、
前記画像データを解析し、フレーム内に写っている路面上の特徴点を抽出する特徴点抽出工程と、
前記車載カメラの位置を基準とした前記特徴点の位置情報を算出する位置算出工程と、
前記特徴点の中から任意の２点以上を特定し、特定した点の前記位置情報と、前記車載カメラの設置位置に基づいて算出される前記路面上の点の位置情報とに基づいて、平面方程式を算出する処理を実行する平面式算出工程と、
を実行する解析方法が提供される。
【０００９】
また、本発明の一実施形態によれば、
コンピュータを、
車載カメラが生成した画像データを取得する取得手段、
前記画像データを解析し、フレーム内に写っている路面上の特徴点を抽出する特徴点抽出手段、
前記車載カメラの位置を基準とした前記特徴点の位置情報を算出する位置算出手段、
前記特徴点の中から任意の２点以上を特定し、特定した点の前記位置情報と、前記車載カメラの設置位置に基づいて算出される前記路面上の点の位置情報とに基づいて、平面方程式を算出する処理を実行する平面式算出手段、
として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、車載カメラで撮影した画像に写る道路表面の平面方程式を算出する新たな手段を提供することを課題とする。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態の解析装置のハードウエア構成の一例を概念的に示す図である。
【図２】本実施形態の解析装置の機能ブロック図の一例を示す図である。
【図３】車載カメラを自動車に取り付けた例を示す概念図である。
【図４】本実施形態の処理の一例を説明するための模式図である。
【図５】本実施形態の処理の一例を説明するための模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
まず、本実施形態の装置のハードウエア構成の一例について説明する。本実施形態の装置が備える各部は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされたプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。なお、ここでプログラムとは、あらかじめ装置を出荷する段階からメモリ内に格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムも含む。
【００１３】
図１は、本実施形態における解析装置１０のハードウエア構成例を概念的に示す図である。解析装置１０は、いわゆるコンピュータであり、相互にバス６Ａで接続される、ＣＰＵ１Ａ、メモリ２Ａ、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）３Ａ、通信装置４Ａ、カメラ５Ａ等を有する。メモリ２Ａは、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ハードディスク、可搬型記憶媒体等である。
【００１４】
入出力Ｉ／Ｆ３Ａは、表示装置（図示せず）、入力装置（図示せず）、車両制御装置（図示せず）等のような装置と接続され得る。通信装置４Ａは、ネットワーク（図示せず）を介して他の装置と通信を行う。カメラ５Ａは、いわゆる動画像を撮影可能に構成される。なお、カメラ５Ａは、固定焦点カメラであってもよい。本実施形態は、解析装置１０のハードウエア構成を制限しない。
【００１５】
以下、本実施の形態について説明する。なお、以下の実施形態の説明において利用する機能ブロック図は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。これらの図においては、各装置は１つの機器により実現されるよう記載されているが、その実現手段はこれに限定されない。すなわち、物理的に分かれた構成であっても、論理的に分かれた構成であっても構わない。なお、同一の構成要素には同一の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１６】
まず、本実施形態の概要について説明する。本実施形態の解析装置１０は、車載カメラが生成した画像データを解析し、フレーム内に写っている路面上の特徴点を複数抽出するとともに、抽出した路面上の特徴点の位置情報（例：カメラレンズの光学中心を原点とした座標情報）を算出する。そして、本実施形態の解析装置１０は、画像解析で得られた路面上の特徴点の中の任意の２点以上の特徴点の位置情報と、車載カメラの設置位置の高さ（例：カメラレンズの光学中心の高さ）に基づいて算出される路面上の点の位置情報とに基づいて、路面を表す平面方程式を算出する。ここで算出される路面上の点は、例えば、車載カメラを原点としたときに、当該原点から、車載カメラの設置位置の高さほど下に下がった点（以下、カメラ設置点と記載）である。ただし、上記した路面上の点は、カメラ設置点から、予め定められた方向に予め定められた長さほど移動した点（すなわち予め定められたベクトルほど移動した点）であってもよい。このベクトルは、車両が有する複数のタイヤそれぞれの下端を含む平面内に位置するのが好ましい。なお、この平面は、路面を定義していることになる。そして、上記したカメラ設置点も、この平面内に位置すると言える。
【００１７】
すなわち、本実施形態の解析装置１０は、画像解析で得られた路面上の特徴点の位置情報のみを用いて路面の平面方程式を算出するのでなく、車載カメラの設置位置の高さ（例：カメラレンズの光学中心の高さ）に基づいて算出される路面上の点の位置情報を加えて、路面の平面方程式を算出する。ここで算出される路面上の点は、例えば、車載カメラを原点としたときに、当該原点から、車載カメラの設置位置の高さほど下に下がった点（以下、カメラ設置点と記載）である。ただし、上記した路面上の点は、カメラ設置点から、予め定められた方向に予め定められた長さほど移動した点（すなわち予め定められたベクトルほど移動した点）であってもよい。このベクトルは、車両が有する複数のタイヤそれぞれの下端を含む平面内に位置するのが好ましい。なお、この平面は、路面を定義していることになる。そして、上記したカメラ設置点も、この平面内に位置すると言える。
【００１８】
このような本実施形態によれば、画像解析で得られた路面上の特徴点の位置情報のみを用いて路面の平面方程式を算出する場合に比べて、処理結果（路面の平面方程式）に対する「画像解析で路面上の特徴点を抽出する処理」及び「画像解析で路面上の特徴点の位置情報を算出する処理」の影響度を小さくできる。
【００１９】
なお、本実施形態は、１つの平面方程式の算出に用いた任意の２点以上の路面上の特徴点以外の路面上の特徴点をさらに用いることで、路面を表す平面方程式の精度を高めることができる。
【００２０】
例えば、本実施形態の解析装置１０は、上記任意の２点以上の路面上の特徴点の組み合わせを変更し、同様の手段で、所定数の複数の平面方程式を算出する。そして、平面方程式ごとに、抽出された複数の路面上の特徴点のうち、当該平面方程式で特定される平面上に位置する特徴点、及び／又は、当該平面方程式で特定される平面から所定の距離以内に位置する特徴点の数をカウントする。そして、例えば、カウント数が最も大きい平面方程式を、路面を表す平面方程式として決定することができる。
【００２１】
以下、本実施形態の構成について詳細に説明する。図２に、本実施形態の解析装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、解析装置１０は、取得部１１と、特徴点抽出部１２と、位置算出部１３と、平面式算出部１４と、決定部１５とを有する。以下、各部について説明する。なお、「フレーム」は動画を構成する複数の静止画各々を意味する。「フレームデータ」は、フレーム各々のデータを意味する。「画像データ」は、複数のフレームデータがまとまった動画データを意味する。
【００２２】
取得部１１は、車載カメラが生成した画像データを取得する。車載カメラは、自動車、貨物自動車、自動二輪車等に設置される。車載カメラは単眼カメラであってもよいし、双眼カメラであってもよい。図３に、車載カメラ３０が自動車に設置された一例を示す。図３は、自動車のフロントガラス２０を前方から見た平面模式図である。車載カメラ３０は、フロントガラス２０の真ん中上方に取り付けられている。当該設置例はあくまで一例であり、これに限定されない。なお、解析装置１０がカメラを備えてもよい。そして、解析装置１０が図３に示す車載カメラ３０の位置に設置されてもよい。取得部１１は、リアルタイム処理で車載カメラから画像データを取得してもよい。
【００２３】
図２に戻り、特徴点抽出部１２は、取得部１１が取得した画像データを解析し、フレーム内に写っている路面上の特徴点を抽出する。特徴点抽出部１２は、例えば、以下の（ステップ１）乃至（ステップ３）の処理を実行することで、路面上の特徴点を抽出してもよい。
【００２４】
（ステップ１）画像データを解析し、フレーム内における路面が写っている領域（以下、「路面表示領域」）を特定する。特徴点抽出部１２は、任意のアルゴリズムを採用して路面表示領域を特定することができるが、例えば、以下のような処理を採用してもよい。
【００２５】
まず、図４に、車載カメラで撮影したフレームの一例を模式的に示す。１００が路面表示領域である。特徴点抽出部１２は、各画素が有する色情報や、エッジ検出処理により抽出したエッジや、パターンマッチングにより特定した対象物のフレーム内位置等に基づいて、路面表示領域を特定してもよい。
【００２６】
図４に示すように、路面表示領域１００は同様の色で、フレーム内に広がっている。そして、フレーム内で路面表示領域１００が占める割合は、他の領域に比べて大きくなる。そこで、例えば、同様の色で広がる複数の領域（例：所定の閾値以内の色情報を持つ互いに隣接する画素からなる領域）のうち、面積が最も大きい領域を路面表示領域１００と特定してもよい。
【００２７】
なお、フレーム内における空を表示する領域（以下、「空表示領域」）も、路面表示領域と同様の上記特徴がみられる。このため、空表示領域を誤って、路面表示領域として特定してしまう虞がある。しかし、路面表示領域はフレームの下辺に接するのに対し、空を表示する領域はフレームの上辺に接し、下辺に接していないという違いが存在する。そこで、当該違いに着目し、路面表示領域１００を特定する処理において、フレームの上辺に接し、下辺に接していない領域は除外してもよい。その他、フレーム全体を処理対象とするのでなく、フレームの下辺側から所定割合（例：６０％、７０％等）の領域のみを処理対象として、路面表示領域１００を特定する処理を行ってもよい。このようにしても、空を表示する領域を誤って路面表示領域１００として特定する不都合を回避できる。また、特定した路面表示領域１００と接し、当該路面表示領域１００と同様の色で広がる領域も、路面表示領域１００として特定してもよい。
【００２８】
（ステップ２）画像データを解析し、フレーム内における特徴点を抽出する。特徴点とは、画像中での位置が変化した時にその点の移動位置が特定しやすい点のことを言う。当該ステップでは、特徴点を抽出するための任意のアルゴリズムを採用することができる。当該ステップにより、路面上の特徴点のみならず、フレームに写っているその他の対象物の特徴点も抽出される。路面上の特徴点は、例えば、路面上における欠損部分や、路面上において数字や文字等が描かれた部分等が該当する。
【００２９】
（ステップ３）ステップ２で抽出した特徴点各々のフレーム内における位置情報と、ステップ１で特定した路面表示領域とに基づいて、路面表示領域内に位置する特徴点を特定する。当該ステップにより、ステップ２で抽出した複数の特徴点の中から、路面上の特徴点を特定できる。
【００３０】
なお、ステップ３はステップ１及び２の後に実行されるが、ステップ１及び２の処理はいずれを先に行ってもよい。
【００３１】
図２に戻り、位置算出部１３は、特徴点抽出部１２で特定された路面上の特徴点毎に、車載カメラの位置を基準とした位置情報を算出する。位置情報は、車載カメラ上の任意の位置を原点とし、任意の方向にＸ、Ｙ、Ｚ軸のいずれかを定めた座標系における座標情報で示されてもよい。例えば、カメラレンズの光学中心を原点とし、水平方向、鉛直方向、車両進行方向各々にＸ、Ｙ、Ｚ軸のいずれかを定めた座標系における座標情報で示されてもよい。
【００３２】
双眼カメラで生成した画像データ、及び、単眼カメラで生成した画像データ各々を用いて、フレーム内に写っている対象物の位置情報（カメラからの距離及び方向等）を算出する手法が多く知られている。位置算出部１３は、あらゆる手法を採用して、路面上の特徴点各々の位置情報を算出することができる。
【００３３】
例えば、車載カメラが単眼カメラである場合、位置算出部１３は、時間的に前後する複数のフレームを解析することで、上記位置情報を算出してもよい。以下、処理の一例を説明する。
【００３４】
図５は、車載カメラの位置が、Ｘ０からＸ１に平行移動した様子を示している。移動距離はＤである。点Ｆ０及び点Ｆ１は、車載カメラの位置がＸ０及び位置Ｘ１各々である場合のレンズ５００の焦点を示している。Ｆｄは、焦点Ｆ０と画像センサ５０１間の焦点距離である。点Ｙは静止点であり、例えば路面上の１つの特徴点である。画像センサ５０１上の点ｘ０及び点ｘ１は、車載カメラの位置がＸ０及び位置Ｘ１各々である場合に生成されたフレーム内における静止点Ｙの位置に相当する。
【００３５】
この例の場合、焦点Ｆ０と位置ｘ０との相対的な位置関係は、焦点距離Ｆｄ及びフレーム内における位置ｘ０の二次元位置情報とに基づいて算出される。同様に、焦点Ｆ１と位置ｘ１との相対的な位置関係は、焦点距離Ｆｄ及びフレーム内における位置ｘ１の二次元位置情報とに基づいて算出される。この場合、移動距離Ｄが求まり、例えば焦点Ｆ０と焦点Ｆ１との相対的な位置関係が特定されれば、焦点Ｆ０、位置ｘ０、焦点Ｆ１及び位置ｘ１の４点を、同一座標系で表すことができる。そして、例えば、直線Ｆ０−ｘ０と直線Ｆ１−ｘ１の交点を算出することで、静止点Ｙの位置情報が得られる。
【００３６】
移動距離Ｄを含むカメラ運動の算出の仕方は様々であるが、車載カメラの位置がＸ０及び位置Ｘ１各々である場合に生成された２つのフレームを解析することで算出する様々な方法がある。
【００３７】
例えば、位置算出部１３は、車載カメラの位置がＸ０である場合に生成されたフレームと、車載カメラの位置がＸ１である場合に生成されたフレームとの間でパターンが一致する特徴点を対応付ける。これにより、例えば、図５に示すｘ０とｘ１とが対応付けられる。対応付けの結果、時間経過に伴う特徴点各々のフレーム内での移動軌跡（フレーム内移動軌跡）、すなわち、移動開始点（図５のｘ０）及び移動終了点（図５のｘ１）のフレーム内における位置情報等が得られる。次に、上記２フレーム間における特徴点のフレーム内移動軌跡群から、その２フレーム間における車載カメラの６自由度の運動パラメータを算出する。なお、車載カメラの運動パラメータ算出に用いる特徴点は、路面上の特徴点であってもよいし、その他の特徴点であってもよい。
【００３８】
その他、車載カメラや解析装置１０に運動センサを設置し、当該運動センサを用いて所定の２フレーム間における車載カメラの上記運動パラメータを算出してもよい。さらに、車載カメラを設置している自動車等から取得した自動車等の上記運動パラメータを、車載カメラの上記運動パラメータとして用いてもよい。
【００３９】
位置算出部１３は、例えばこのようにして得られた車載カメラの運動パラメータに基づいて、移動距離Ｄを算出することができる。なお、フレーム間の経過時間は、例えば、予め定められたフレームレートに基づき算出できる。
【００４０】
位置算出部１３は、路面上の特徴点が静止していると仮定し、これら特徴点の上記２フレーム間におけるフレーム内移動軌跡に関する情報（移動開始点及び移動終了点から算出される情報）と、上記算出した車載カメラの運動パラメータとに基づいて、三角測量の原理により、車載カメラの位置（例：カメラレンズの光学中心）を基準とした各特徴点の位置情報を算出することができる。位置情報は、車載カメラ（例：カメラレンズの光学中心）からの方向及び距離に関する情報を含む。
【００４１】
図２に戻り、平面式算出部１４は、特徴点抽出部１２で抽出された路面上の特徴点の中から任意の２点以上を特定し、特定した点の位置情報と、車載カメラの設置位置の高さ（例：カメラレンズの光学中心の高さ）に基づいて算出されるカメラ視点からみて固定の位置にある路面上の点の位置情報とに基づいて、平面の平面方程式（より正確には、平面方程式の各パラメータ：例えば係数）を算出する。例えば、平面式算出部１４は、路面上の特徴点の中の任意の２点と、車載カメラの設置位置の高さ（例：カメラレンズの光学中心の高さ）に基づいて算出される路面上の点とを含む３点の位置情報に基づき、当該３点を含む平面方程式を算出してもよい。その他、平面式算出部１４は、路面上の特徴点の中の任意の３点以上と、車載カメラの設置位置の高さ（例：カメラレンズの光学中心の高さ）に基づいて算出される路面上の点と含む４点以上の位置情報に基づき、平面方程式を算出してもよい。このような過剰決定系の場合の解法は特段制限されず、平面式算出部１４は任意のアルゴリズムを採用することができる。
【００４２】
ここで、車載カメラの設置位置の高さ（例：カメラレンズの光学中心の高さ）に基づいて路面上の点の位置情報を算出する例を説明する。例えば、カメラレンズの光学中心を原点とし、水平方向、鉛直方向、車両進行方向各々にＸ、Ｙ、Ｚ軸を定めた座標系における座標情報で示す場合、原点（０，０，０）からＹ軸方向に上記高さ分移動した点を、路面上の点の位置情報として算出することができる。例えば、原点（０，０，０）からＹ軸方向に上記高さ分のみ移動した点の位置情報を、路面上の点の位置情報として算出してもよい。このような位置情報は、車載カメラの直下（例：カメラレンズの光学中心の直下）の路面上の点の位置情報に相当する。車載カメラの設置位置の高さ情報は、例えばユーザにより解析装置１０へ入力される。
【００４３】
本実施形態では、このようにして算出された平面方程式を、路面を表す平面方程式として特定することもできる。しかし、さらに以下の構成を含むこともできる。以下の構成を含むと、算出される路面を表す平面方程式の精度が高くなる。
【００４４】
平面式算出部１４は、上記平面方程式を算出する処理を、路面上の特徴点の中から任意に特定する２点以上の組み合わせを変更して複数回実行することで、複数の平面方程式を算出することができる。
【００４５】
決定部１５は、平面式算出部１４により算出された平面方程式ごとに、特徴点抽出部１２で抽出された路面上の特徴点のうち、各平面方程式で特定される平面上に位置する特徴点、及び／又は、当該平面方程式で特定される平面から所定の距離以内に位置する特徴点の数をカウントする。そして、カウント数に基づいて、路面を最も良く表す平面方程式を決定する。例えば、決定部１５は、カウント数が最も大きい平面方程式を、最も良く路面を表す平面方程式として決定してもよい。また、カウントされた特徴点を用いて重み付き最小二乗推定などにより、平面方程式の係数（パラメータ）の精度を改善することもできる。
【００４６】
なお、決定部１５は、路面を表す平面方程式を決定した後、当該平面方程式で特定される平面上に位置する路面上の特徴点、及び／又は、当該平面方程式で特定される平面から所定の距離以内に位置する路面上の特徴点の位置情報を用いて、重みつき二乗誤差最小化等の最適推定により、平面方程式を修正してもよい。
【００４７】
以上説明した本実施形態の解析装置１０は、画像解析で得られた路面上の特徴点の位置情報のみを用いて路面の平面方程式を算出するのでなく、車載カメラの設置位置に基づいて算出された路面上の点の位置情報をさらに利用して、路面の平面方程式を算出する。
【００４８】
このような本実施形態によれば、画像解析で得られた路面上の特徴点の位置情報のみを用いて路面の平面方程式を算出する場合に比べて、算出される路面の方程式に対する「画像解析で路面上の特徴点を抽出する処理」及び「画像解析で路面上の特徴点の位置情報を算出する処理」の誤差の影響を小さくできる。なぜなら、要求される精度よりも大きな誤差を含んだ特徴点を選ぶ確率は、２点を選んで計算すると、３点以上を選んで計算する場合と比べてかなり小さくなり、これにより、少ない回数の平面方程式の算出でも高い確率で観測とよく一致する平面方程式が得られるためである。
【００４９】
また、本実施形態によれば、抽出された複数の路面上の特徴点を用いることで、算出される路面の方程式の精度を高めることができる。
【００５０】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成が採用されてもよい。
【符号の説明】
【００５１】
１Ａ    ＣＰＵ
２Ａ    メモリ
３Ａ    入出力Ｉ／Ｆ
４Ａ    通信装置
５Ａ    カメラ
６Ａ    バス
１０    解析装置
１１    取得部
１２    特徴点抽出部
１３    位置算出部
１４    平面式算出部
１５    決定部
２０    フロントガラス
３０    車載カメラ
１００  路面表示領域
５００  レンズ
５０１  画像センサ
Ｘ０    車載カメラの位置
Ｘ１    車載カメラの位置
Ｆ０    焦点
Ｆ１    焦点
Ｆｄ    焦点距離
Ｙ      静止点
Ｄ      移動距離
ｘ０    画像センサ上の点
ｘ１    画像センサ上の点
【図１】
2015215646.tif 000003
【図２】
2015215646.tif 000004
【図３】
2015215646.tif 000005
【図４】
2015215646.tif 000006
【図５】
2015215646.tif 000007