(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の後部に配置されて、当該移動体後方の所定領域を撮像することにより撮像画像を出力する撮像手段と、
前記撮像手段から出力される撮像画像において移動体の後方に相当する所定の位置に検出領域を設定し、評価パラメータである障害物検出閾値に基づいて撮像画像を評価することにより、前記検出領域内における障害物を検出する障害物検出手段と、
前記撮像手段から出力される撮像画像の所定の位置に設定される光源対象領域において、他の移動体が発光する光源を検出する光源検出手段と、
前記光源対象領域において前記光源に相当する領域の面積を光源面積として算出する光源面積算出手段と、
前記光源面積算出手段が算出した光源面積に応じて、前記障害物検出手段において利用される前記障害物検出閾値を設定する閾値設定手段とを有することを特徴とする走行支援装置。
【請求項２】
前記障害物検出手段は、前記障害物検出閾値に基づいて、前記撮像手段から時系列的に出力される一対の撮像画像間の差分結果を評価する差分法の手法により、前記障害物を検出することを特徴とする請求項１に記載された走行支援装置。
【請求項３】
移動体の旋回度合いを検出する旋回度合い検出手段をさらに有し、
前記閾値設定手段は、前記旋回度合い検出手段が検出した旋回度合いも考慮して、前記障害物検出閾値を設定することを特徴とする請求項１または２に記載された走行支援装置。
【請求項４】
前記障害物検出手段は、前記撮像画像において移動体の左右後方に相当する位置に前記検出領域をそれぞれ設定しており、
前記閾値設定手段は、前記旋回度合い検出手段を通じて移動体の旋回状態を判断した場合には、旋回方向の内側に対応する検出領域の方が旋回方向の外側に対応する検出領域よりも障害物が検出されやすくなるように、前記検出領域のそれぞれに対して個別の前記障害物検出閾値を設定することを特徴とする請求項３に記載された走行支援装置。
【請求項５】
移動体のピッチングの大きさを検出するピッチング検出手段をさらに有し、
前記閾値設定手段は、前記ピッチング検出手段が検出した前記移動体のピッチングの大きさも考慮して、前記障害物検出閾値を設定することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載された走行支援装置。
【請求項６】
移動体の旋回度合いを検出する旋回度合い検出手段と、
移動体のピッチングの大きさを検出するピッチング検出手段をさらに有し、
前記閾値設定手段は、前記ピッチング検出手段を通じて前記移動体のピッチング状態を判断した場合には、前記障害物検出閾値として当該ピッチング状態を判断する以前に設定された値を第１の所定時間維持し、当該第１の所定時間の経過後の第２の所定時間では、前記移動体のピッチングの大きさ、前記旋回度合いおよび前記光源面積に応じて前記障害物検出閾値を設定し、前記第２の所定時間の経過後は、前記旋回度合いおよび前記光源面積に応じて前記障害物検出閾値を設定することを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載された走行支援装置。
【請求項７】
移動体の速度を検出する移動体速度検出手段をさらに有し、
前記閾値設定手段は、前記第１の所定時間を、前記移動体速度検出手段によって検出された前記移動体の速度に応じて設定することを特徴とする請求項６に記載された走行支援装置。
【請求項８】
前記閾値設定手段は、前記光源検出手段によって光源が検出されている場合には、前記撮像手段によって規定される幾何学的な関係に基づいて、移動体と他の移動体が発光する光源との間の距離を光源距離として推定し、当該推定した光源距離に応じて前記第２の所定時間を設定することを特徴とする請求項６または７に記載された走行支援装置。
【請求項９】
移動体の速度を検出する移動体速度検出手段をさらに有し、
前記閾値設定手段は、前記移動体速度検出手段によって検出された前記移動体の速度に応じて、前記第１の所定時間を設定するとともに、前記光源検出手段によって光源が検出されている場合には、前記撮像手段によって規定される幾何学的な関係に基づいて、移動体と他の移動体が発光する光源との間の距離を光源距離として推定し、前記推定された光源距離と、前記移動体の速度とに基づいて、前記第２の所定時間を設定することを特徴とする請求項６に記載された走行支援装置。
【請求項１０】
前記撮像手段から出力される撮像画像を対象として、画像の明暗が強調されるような前処理を施す前処理手段をさらに有することを特徴とする請求項１から９のいずれかに記載された走行支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、撮像装置から時系列的に出力される撮像画像を処理し、移動体としての自車両周辺の障害物を検出することにより、走行支援を行う走行支援装置が開示されている。例えば特許文献１には、夜間等といった周囲環境が暗い状況でも、障害物を精度よく検出することが可能なシステムが開示されている。具体的には、当該システムは、車両が有する灯火装置の点灯によって撮像装置の撮像範囲内にて発生する障害物の影に対して当該影を抑制して障害物の輪郭を際立たせる第１の照明装置、および、模様を有する特定パターンの照明光を撮像装置の撮像範囲内に投影する第２の照明装置のいずれか一方または双方を撮像装置に備える。このシステムによれば、かかる照明装置を備えることにより、車両の灯火装置を点灯することによって生じた障害物の影に影響されず、この障害物の輪郭を抽出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３１１２１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示された手法によれば、周期環境が暗い状況であっても障害物の検出精度を得ることができるものの、別途の照明装置を追加しなければならず、コストアップに繋がるという問題がある。
【０００５】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、特殊な照明装置を追加するといったコストアップを招くことなく、周期環境が暗い状況であっても障害物の検出精度の向上を図ることである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
かかる課題を解決するために、本発明は、移動体後方の所定領域を撮像した撮像画像を利用する走行支援装置を提供する。この場合、当該装置は、撮像画像の所定の位置に設定される光源対象領域において光源に相当する面積を光源面積として算出し、この算出した光源面積に応じて、障害物検出閾値を設定する。そして、走行支援装置は、評価パラメータである前記障害物検出閾値に基づいて撮像画像を評価することにより、検出領域内における障害物を検出する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、光源面積に応じて障害物検出閾値が設定されることとなるので、後方に存在する他の移動体が発光する光源の明るさに応じて障害物検出閾値を最適な値に設定することが可能となる。これにより、他の移動体の光源からの影響を考慮して障害物の検出感度を制御することができるので、特殊な照明装置を追加するといったコストアップを招くことなく、周期環境が暗い状況であっても障害物の検出精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】走行支援装置の構成を模式的に示す説明図
【図２】カメラ１の撮像領域および検出領域Ｒ１，Ｒ２を模式的に示す説明図
【図３】コントローラ１０の構成を機能的に示すブロック図
【図４】撮像画像Ｉｐおよび光源を検出するための光源対象領域Ｒｄの説明図
【図５】撮像画像Ｉｐと自車両Ｃａおよび後続車両Ｃｏの実空間上の対応関係とを説明する説明図
【図６】閾値算出処理の手順を示すフローチャート
【図７】ステップ５の処理に至った際の走行環境を模式的に示す説明図
【図８】ステップ７の処理に移行した際の走行環境を模式的に示す説明図
【図９】光源面積に応じた差分法の閾値を例示する説明図
【図１０】ヨー角に応じた差分法の閾値を例示する説明図
【図１１】ピッチ角に応じた差分法の閾値を例示する説明図
【図１２】坂道の出入り口における後続車両Ｃｏと自車両Ｃａとの位置関係を模式的に示す説明図
【図１３】ステップ２における坂道判定処理の詳細を示すフローチャート
【図１４】撮像画像ＩｐにおけるＡＥ枠Ｒａｅを示す説明図
【図１５】直進走行時とカーブ走行時とにおける自車両Ｃａと後続車両Ｃｏとの関係を模式的に示す説明図
【図１６】坂道の出入り口付近における自車両Ｃａと後続車両Ｃｏとの関係を模式的に示す説明図
【図１７】カーブ走行時における左右後方に設定される検出領域Ｒ１，Ｒ２と後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓとの関係を模式的に示す説明図
【図１８】検出領域Ｒ１，Ｒ２に適用する閾値Ｌ２の設定概念を示す説明図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は、本実施形態にかかる走行支援装置の構成を模式的に示す説明図である。この走行支援装置は、移動体としての自車両Ｃａに対して後方から接近する後続車両を検出する装置であり、コントローラ１０を主体に構成される。
【００１０】
コントローラ１０は、システム全体を統合的に制御する機能を担っている。コントローラ１０としては、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏインターフェースを主体に構成されたマイクロコンピュータを用いることができる。このコントローラ１０には、カメラ１、車速センサ２、ジャイロセンサ３からの情報が入力される。
【００１１】
カメラ１は、例えば、路面からの高さｈ、カメラ高さの水平面とカメラ中心とがなす角（俯角）θの姿勢で自車両Ｃａの後部に配置されており、当該カメラ１には、イメージセンサ（例えば、ＣＣＤまたはＣＭＯＳセンサ等）が内蔵されている。カメラ１は、図２に示すように、自車両後方の隣接車線を含む所定領域を周期的に撮像し、これより、当該撮像画像を時系列的に出力する（撮像手段）。車速センサ２は、自車両Ｃａの速度（車速）を検出する（移動体速度検出手段）。ジャイロセンサ３は、自車両Ｃａの運動状態を検出するセンサであり、本実施形態では、２つのジャイロセンサ３Ａ，３Ｂ（図３参照）で構成されている。一方のジャイロセンサ３Ａは、自車両Ｃａの重心を通る鉛直線まわりの回転角（ヨー角）の角速度としてのヨーレートを検出し、これにより、自車両Ｃａの旋回度合いとしてのヨー角を検出することができる（旋回度合い検出手段）。また、他方のジャイロセンサ３Ｂは、自車両Ｃａの重心を左右に貫く軸まわりの回転角（ピッチ角）の角速度としてのピッチレートを検出し、これにより、自車両Ｃａのピッチングの大きさとしてのピッチ角を検出することができる（ピッチング検出手段）。
【００１２】
図３は、コントローラ１０の構成を機能的に示すブロック図である。コントローラ１０は、カメラ１から時系列的に出力される撮像画像を処理し、これにより、後続車両を検出する。コントローラ１０は、これを機能的に捉えた場合、演算部１１と、後続車両検出部
１５とで構成されている。
【００１３】
演算部１１は、カメラ１からの撮像画像と、車速センサ２からの車速と、ジャイロセンサ３Ａ，Ｂからのヨーレートおよびピッチレートとに基づいて、後続車両検出部１５において用いられる評価パラメータである障害物検出閾値を設定する。本実施形態の特徴の一つは、この演算部１１による障害物検出閾値の設定手法にあり、その詳細については後述する。設定された障害物検出閾値は、後続車両検出部１５に出力される。
【００１４】
後続車両検出部１５は、撮像画像において自車両Ｃａの後方に相当する所定の位置に検出領域を設定し、障害物検出閾値に基づいて撮像画像を評価することにより、検出領域内における障害物、特定的には自車両Ｃａの後方に存在する後続車両を検出する（障害物検出手段）。本実施形態において、後続車両検出部１５は、障害物検出閾値に基づいてカメラ１から時系列的に出力される一対の撮像画像間の差分結果を評価する差分法の手法ことにより、後続車両を検出する。すなわち、障害物検出閾値は、差分法の閾値に相当する。
【００１５】
具体的には、後続車両検出部１５は、時系列的に前後する２つの撮像画像（時刻ｔ１，ｔ２（ｔ１＋Δｔ（Δｔ：画像の出力周期））の撮像画像）間の差分画像を求める。そして、後続車両検出部１５は、演算部１１からの差分法の閾値と、演算した差分画像とを比較することにより、立体物を検出する。後続車両検出部１５は、図２に示すように、自車両Ｃａの左右後方、具体的には、隣接車線の後方に相当する位置に検出領域Ｒ１，Ｒ２を設定し、当該検出領域Ｒ１，Ｒ２内に速度を持つ立体物、すなわち、後続車両（具体的には、隣接車線を走行する後続車両である併走車両）が存在するか否かを判定する。また、後続車両検出部１５は、後続車両が存在する場合には、その横位置を検出する。
【００１６】
なお、時系列的に前後する２つの撮像画像による差分法を用いた障害物の検出手法としては、例えば特開２００８−２１９０６３号公報に開示されているので必要ならば参照されたい。なお、検出領域Ｒ１，Ｒ２は、白線認識技術等を利用して適応的に設定してもよいが、自車両Ｃａへの接触可能性のある後続車両を検出する用途においては、自車両Ｃａに対する相対的な位置に固定的に設定してもよい。
【００１７】
以下、本実施形態の特徴の一つである演算部１１について説明する。演算部１１は、これを機能的に捉えた場合、光源検出部１２と、車間時間推定部１３と、閾値算出部１４とを有する。
【００１８】
光源検出部１２は、カメラ１で撮像された撮像画像において、他の移動体が発光する光源、すなわち、後続車両のヘッドライトを検出する（光源検出手段）。また、光源検出部１２は、後続車両のヘッドライトが検出された場合には、ヘッドライトに相当する領域の面積を光源面積として算出する（光源面積算出手段）。算出された光源面積は、閾値算出部１４に出力される。
【００１９】
具体的には、光源検出部１２は、図４に示したように、カメラ１から出力される撮像画像Ｉｐの所定の位置に、後続車両のヘッドライトを検出する光源対象領域Ｒｄを設定する。この光源対象領域Ｒｄは、自車両ＣａのボディＮａおよびナンバープレートＮｂが含まれないように設定される。この場合、路面Ｎｃは当該領域Ｒｄに含まれてもよい。また、光源対象領域Ｒｄは、図２に示す検出領域Ｒ１，Ｒ２が含まれず、かつ、当該領域Ｒ１，Ｒ２よりも遠方の領域を含む範囲に設定される。すなわち、光源対象領域Ｒｄは、当該領域Ｒｄに位置する後続車両のヘッドライトが、検出領域Ｒ１，Ｒ２に位置する後続車両（併走車両）を照らすこととなる関係を満たすように設定されればよい。例えば、自車両Ｃａを基準として、検出領域Ｒ１，Ｒ２において自車両Ｃａの進行方向ＦＤと反対の方向に関して最も遠い位置までの距離を１０ｍとした場合、光源検出部１２は、光源対象領域Ｒ
ｄを２０ｍから３０ｍ後方に設定すればよい。光源検出部１２は、光源対象領域Ｒｄを設定するにあたり、画像上の座標を実空間の座標と対応付けた上で行ってもよいし、実験等を通じて予め設定した画像上の所定座標に設定してもよい。
【００２０】
つぎに、光源検出部１２は、光源対象領域Ｒｄ内において後続車両のヘッドライト相当の画素を抽出すると、その数をかぞえ、光源面積とする。光源面積の大小は、ヘッドライトの明るさの大小と対応する。画素数のカウント手法としては、二値化処理により、輝度値が判定値以上となる画素を抽出し、その数を数えるといった如くである。なお、二値化処理に用いる判定値は、カメラ１の特性等を考慮して、実験的に設定すればよい。あるいは、大津の手法等を用い、統計的な処理を通じて判定値を可変的に設定してもよい。
【００２１】
また、光源検出部１２は、光源面積の検出とともに、撮像画像においてヘッドライトに相当する画素のうち最も自車両に近い位置の座標を光源座標として検出する。この光源座標は、車間時間推定部１３に出力される。
【００２２】
なお、本実施形態では、面積に応じてヘッドライトの明るさを表現した。しかし、光源対象領域Ｒｄ内の輝度分布を求め、その分布の統計量（平均、分散など）に応じて明るさを表現してもよい。
【００２３】
車間時間推定部１３は、車間時間（Time-head way）を推定する。ここで、車間時間は
、後続車両が現在の後続車両の車速で進行した際に、現在の自車両Ｃａの位置に到達するまでの時間である。すなわち、この車間時間は、自車両Ｃａと後続車両との車間距離を、後続車両の車速で除算することにより演算される。
【００２４】
図５は、撮像画像Ｉｐと、自車両Ｃａおよび後続車両Ｃｏの実空間上の対応関係とを説明する説明図である。前述の「自車両と後続車両との車間距離」は、自車両Ｃａと後続車両のヘッドライトｈｓとの距離（光源距離）を推定した値を用いる。かかる光源距離の推定値は、カメラ１によって規定される幾何学的な関係に基づいて、光源検出部１２により演算した光源座標、すなわち、撮像画像Ｉｐにおけるヘッドライトに相当する画素Ｏｓのうち最も自車両に近い位置の座標、すなわち、光源座標Ｏｎを、実空間の座標ｈｎに座標変換することにより得られる。また、「後続車両の車速」は、自車両Ｃａの車速で代用することで足りる。
【００２５】
なお、上述した演算では、同図（ｂ）に示すように、後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓが映りこんだ路面の最寄の座標ｈｎを求めることとなるため、推定値としての車間距離は実際の車間距離より短い値となり得る。したがって、上述の手法で求めた距離の推定値に、実験等を通じて特定した所定値を加算した値を車間距離として用いてもよい。また、後続車両が存在せず、光源検出部１２で後続車両のヘッドライトが検出されない場合は、例外的に、通常では演算されないような値（例えば無限大など）を出力すればよい。
【００２６】
閾値算出部１４は、光源検出部１２からの光源面積と、ジャイロセンサ３Ａ，３Ｂからのヨーレートおよびピッチレートと、車間時間推定部１３からの車間時間とに応じて、後続車両検出部１５において利用される差分法の閾値を設定する（閾値設定手段）。
【００２７】
図６は、閾値算出処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、閾値算出部１４によって実行される。
【００２８】
まず、ステップ１（Ｓ１）において、閾値算出部１４は、ジャイロセンサ３Ａからのヨーレートに基づいてヨー角を算出する。現時刻のヨーレートを「Ｙ’」、１サイクル前のヨー角を「ＹＰ」とした場合、現時刻のヨー角Ｙは下式で与えられる。
（数式１）
Ｙ＝ＹＰ＋Ｙ’
【００２９】
同数式に示す演算は、ヨーレートの積分に相当する。したがって、ノイズとして左右方向に微小なヨーレートが出力された場合、それらのノイズは独立に左右方向に（プラスマイナスに）現れるため、現時刻のヨー角Ｙはほぼゼロとなる。一方、ドライバの操舵による旋回ではプラス方向かマイナス方向のいずれかの変化率が連続するため、その値の絶対値は所定値以上となる。
【００３０】
ステップ２（Ｓ２）において、閾値算出部１４は、ジャイロセンサ３Ｂからピッチレートを読み込み、坂道判定として、現在の走行環境が坂道の出入り口に相当するか否かを判定する。坂道の出入り口としては、上り坂の入口、上り坂の出口、下り坂の入口および下り坂の出口の４つが挙げられる。なお、本ステップにおける処理の詳細については後述する。
【００３１】
このステップ２において肯定判定された場合、すなわち、坂道の出入り口に相当する場合には、ステップ３（Ｓ３）以降の処理に進む。これにより、差分法の閾値を設定する手法として、後続車両との間の距離と、光源面積と、ヨー角とに基づいて演算を行う手法が採られる。一方、ステップ２において否定判定された場合、すなわち、坂道の出入り口に相当しない場合には、後述するステップ９（Ｓ９）に進む。これにより、差分法の閾値を選択する処理として、光源面積と、ヨー角とに基づいて演算を行う手法が採られる。
【００３２】
ステップ３において、閾値算出部１４は、ピッチ角を記録する。
【００３３】
ステップ４（Ｓ４）において、閾値算出部１４は、後続車両判定として、光源面積に基づき後続車両の有無を判定する。閾値算出部１４は、判定値と光源面積とを比較し、光源面積が判定値以上であれば後続車両ありと判定し、光源面積が判定値未満ならば後続車両なしと判断する。当該判定値は、実験やシミュレーションを通じて最適値を予め設定しておくことが好ましい。このステップ４で肯定判定された場合、すなわち、後続車両ありの場合には、ステップ５（Ｓ５）に進む。一方、ステップ４で否定判定された場合、すなわち、後続車両なしの場合には、ステップ９に進む。
【００３４】
ステップ５において、閾値算出部１４は、後続車両が、自車両Ｃａが現在位置する坂道の出入り口に到達する時間を記録する。具体的には、閾値算出部１４は、本ステップ５の処理時における車間時間推定部１３の車間時間を記録する。
【００３５】
図７は、ステップ５の処理に至った際の走行環境を模式的に示す説明図である。ステップ５までの処理を通して、自車両Ｃａの走行環境は、坂道の出入り口のいずれかに相当し、さらに後続車両Ｃｏが走行し、かつ、併走車両Ｃｐが存在している可能性があると判断される。この場合、同図に示すように、併走車両Ｃｐは、当該併走車両Ｃｐよりも後方に存在する後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓによって照らされている場合が多い。
【００３６】
そこで、ステップ６（Ｓ６）において、閾値算出部１４は、坂道の出入り口を走行していると判断される前に設定された差分法の閾値を第１の所定時間だけ維持する。閾値を維持する時間は、自車両Ｃａの車速に応じた値を設定すればよく、当該値は実験やシミュレーションを通じて予め設定しておくことが好ましい。
【００３７】
図８は、ステップ７の処理に移行した際の走行環境を模式的に示す説明図である。ステップ７（Ｓ７）の処理に移行した際には、同図に示すように、並走車両Ｃｐおよび後続車両Ｃｏのうち一方のみが坂道を走行しているため、並走車両Ｃｐが後続車両Ｃｏのヘッド
ライトｈｓに十分に照らされていない場合が多い。
【００３８】
ステップ７において、閾値算出部１４は、ステップ３で記録した自車両Ｃａのピッチ角と、ステップ１で算出した自車両Ｃａのヨー角と、光源検出部１２で算出した光源面積との３つのパラメータに応じて、差分法の閾値を選択する（第１の閾値選択処理）。これにより、並走車両Ｃｐおよび後続車両Ｃｏのうち一方のみが坂道を走行しているシーンにおいて、差分法の閾値を、かかるシーンよりも前の状況（図７）において算出される差分法の閾値よりも小さい値に設定することができる。
【００３９】
図９から図１１は、差分法の閾値の設定概念を示す説明図である。図９に示すように、差分法の閾値は、光源面積が大きい程、その値が大きく設定される傾向を有している。一方、図１０に示すように、当該閾値は、ヨー角が大きい程、その値が小さく設定される傾向を有している。また、図１１に示すように、当該閾値は、ピッチ角が大きい程、その値が小さく設定される傾向を有している。３つのパラメータ（光源面積、ヨー角、ピッチ角）と、閾値との対応関係は、予め実験やシミュレーションを通じて設定されており、マップや演算式として閾値算出部１４が保持している。これにより、閾値算出部１４は、３つのパラメータに応じて閾値をそれぞれ設定し、例えば、平均値あるいは過重平均による積和演算といった手法により、３つのパラメータを考慮した閾値を演算する。
【００４０】
ステップ８（Ｓ８）において、閾値算出部１４は、後続車両到達判定として、後続車両が坂道に到達したか否かを判定する。この判定は、ステップ２の坂道判定で求めた、自車両Ｃａの走行環境が坂道の出入り口に相当するかという情報と、車間時間推定部１３で求めた車間時間とに基づいて行う。ステップ８において肯定判定された場合、すなわち、後続車両が坂道に到達した場合には、ステップ９に進む。一方、ステップ８において否定判定された場合、すなわち、後続車両が坂道に到達していない場合には、ステップ７に戻る。
【００４１】
ここで、ステップ２の処理において坂道の出入り口に相当すると判定してからの経過時間を「Ｔ」とし、車間時間推定部１３において求められる車間時間を「Ｔｐ」とする。図１２に示すように、Ｔ≧Ｔｐの関係を具備する場合には、後続車両Ｃｏが自車両Ｃａと同じ坂道を走行している可能性が高い。このようなシーンでは、自車両Ｃａと後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓの向きとが一致しているため、自車両Ｃａにピッチ角が生じていないシーン（ステップ２における否定判定）と同様、光源面積と、ヨー角とに基づいて差分法の閾値を選択すればよい（ステップ９の処理）。一方、Ｔ＜Ｔｐの関係を具備する場合には、自車両Ｃａと後続車両ＣｏのヘッドライトＨｓの向きとが一致していないため、上記の２つのパラメータに加えて、ピッチ角に応じて差分法の閾値を選択する必要がある（ステップ７の処理）。
【００４２】
ステップ９において、閾値算出部１４は、ステップ１で算出した自車両Ｃａのヨー角と、光源検出部１２で算出した光源面積との２つのパラメータに応じて、差分法の閾値を算出する（第２の閾値選択処理）。図９，１０に示すように、閾値算出部１４は、２つのパラメータ（光源面積、ヨー角）に応じて閾値をそれぞれ設定し、例えば、平均値あるいは過重平均による積和演算といった手法により、２つのパラメータを考慮した閾値を演算する。
【００４３】
ステップ１０（Ｓ１０）において、閾値算出部１４は、例えば走行支援装置の電源オフといったように、システムを終了するか否かを判断する。このステップ１０において肯定判定された場合、すなわち、システムを終了する場合には、本ルーチンを終了する。一方、ステップ１０において否定判定された場合、すなわち、システムを終了しない場合には、ステップ１の処理に戻る。
【００４４】
図１３は、ステップ２における坂道判定処理の詳細を示すフローチャートである。まず、ステップ２０（Ｓ２０）において、閾値算出部１４は、ジャイロセンサ３Ｂからのピッチレートを読み込む。
【００４５】
ステップ２１（Ｓ２１）において、閾値算出部１４は、ピッチレートから自車両Ｃａのピッチ角を求める。現時刻のピッチレートを「Ｙ’」、１サイクル前のピッチ角を「ＰＰ」とした場合、現時刻のピッチ角は下式で与えられる。
（数式２）
Ｐ＝ＰＰ＋Ｐ’
【００４６】
同数式に示す演算は、ピッチレートの積分に相当する。したがって、路面の凹凸が激しく上下方向のピッチが連続するような場合には、プラスマイナスの変化率がジャイロセンサ３Ｂから出力されるため、現時刻のピッチ角Ｐはほぼゼロとなる。一方、坂道の出入り口ではプラス方向かマイナス方向のいずれかの変化率が連続するため、その値の絶対値は所定値以上となる。
【００４７】
ステップ２２（Ｓ２２）において、閾値算出部１４は、ピッチ判定として、ステップ２１で算出したピッチ角と、判定値とを比較する。ピッチ角には上下それぞれの角度があるため、プラス側の判定値とマイナス側の判定値とを用意する。閾値算出部１４は、ピッチ角がプラス側の判定値以上である場合、あるいはピッチ角がマイナス側の判定値以下である場合のいずれかである場合には、ステップ２３に進み、坂道と判定する。一方、閾値算出部１４は、ピッチ角がプラス側の判定値よりも小さく、かつマイナス側の判定値よりも大きい場合には、ステップ２４に進み、坂道と判定する。
【００４８】
このように本実施形態において、光源検出部１２は、光源対象領域Ｒｄにおいて後続車両のヘッドライト（光源）に相当する面積を光源面積として算出する。そして、閾値算出部１４は、算出した光源面積に応じて、後続車両検出部１５において利用される差分法の閾値を設定する。この場合、後続車両検出部１５は、撮像画像Ｉｐにおいて検出領域Ｒ１，Ｒ２を設定し、評価パラメータである差分法の閾値に基づいて撮像画像を評価することにより、検出領域Ｒ１，Ｒ２内における障害物（本実施形態では、併走車両）を検出する。
【００４９】
本実施形態によれば、光源面積に応じて差分法の閾値が設定されることとなるので、後続車両のヘッドライトの明るさに応じて差分法の閾値を最適化することが可能となる。これにより、後続車両のヘッドライトの影響を考慮して併走車両の検出感度を制御することができるので、特殊な照明装置を追加するといったコストアップを招くことなく、周期環境が暗い状況であっても併走車両の検出精度の向上を図ることである。
【００５０】
図１４に示すように、自車両後方を撮像するカメラ１は、撮像画像Ｉｐに路面Ｎｃと自車後方の風景とが含まれるように設置される。そのため、自車両のボディＮａが映り込み、そこにはナンバープレートＮｂが存在する。夜間、自車両Ｃａのライトを点灯させた場合、ナンバープレートＮｂを照らすためのライトも点灯される。一方、自車両Ｃａに搭載されるカメラ１には、ゲインコントロールが搭載されており、その機能は所定のＡＥ枠Ｒaeの輝度情報に基づいて制御される。したがって、この所定のＡＥ枠Ｒaeに、後続車両のヘッドライトが存在しない場合は、光源はナンバープレート周辺のライトのみとなり、ナンバープレート周辺のコントラストが強調されるようにゲインが制御される。そのため、自車後方に併走車両などの障害物が存在する場合であっても、そのエッジやコントラストの情報は不鮮明となる。したがって、差分法に基づく検出手法では障害物の検出そのものが困難になる。
【００５１】
しかしながら、本実施形態によれば、光源対象領域Ｒｄを設置し、後続車両のヘッドライトを検出し、そのヘッドライトの面積（光源面積）に基づいて差分法の閾値を変更することで、精度よく検出することが可能となる。
【００５２】
また、本実施形態において、後続車両検出部１５は、差分法の閾値に基づいて、カメラ１から時系列的に出力される一対の撮像画像間の差分結果を評価する差分法の手法により、併走車両を検出する。
【００５３】
かかる構成によれば、自車両後方の光源面積により、障害物検出のための差分法の閾値を設定しているので、差分法による障害物の検出精度を向上させることができる。
【００５４】
また、本実施形態によれば、閾値算出部１４は、ヨー角も考慮して、差分法の閾値を設定する。
【００５５】
図１５は、直進走行時とカーブ走行時とにおける自車両Ｃａと後続車両Ｃｏとの関係を模式的に示す説明図である。直進走行時は、自車両Ｃａの後方を撮像するカメラ１の向きと、後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓの向きとが概ね対応する。これに対して、カーブ走行時は、自車両Ｃａのカメラ１の向きと、後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓの向きがずれた状態となる。したがって、後方に後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓが観測されていても、自車両周辺が照らされていないといったことが起こりえ得る。そのため、光源面積と、ヨー角（すなわち、旋回の大きさ）に応じて差分法の閾値を変更することで（図１０参照）、カーブ走行といった走行環境であっても障害物を良好に検出することが可能となる。
【００５６】
なお、本実施形態によれば、旋回の大きさを表すパラメータとして、例示的にヨー角を用いているが、これに代えて、ステアリング角や、横加速度といった、旋回の大きさを評価することができる種々のパラメータを用いることができる。
【００５７】
また、本実施形態において、閾値算出部１４は、ピッチ角（移動体のピッチングの大きさ）も考慮して、差分法の閾値を設定している。
【００５８】
図１６は、坂道の出入り口付近における自車両Ｃａと後続車両Ｃｏとの関係を模式的に示す説明図である。坂道の出入り口は、自車両Ｃａと後続車両Ｃｏとでピッチ角が相違するシーンがあり、このようなシーンでは、自車両Ｃａのカメラ１の向きと、後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓの光源の向きとが異なることとなる。したがって、後方に後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓが観測されていたとしても、自車両周辺が照らされていないといったことが起こりえる。そのため、ピッチ角の大きさに応じて差分法の閾値を変更することで、坂道の出入り口でも良好に障害物を検出することが可能とある。
【００５９】
また、本実施形態において、閾値算出部１４は、自車両Ｃａの旋回状態（プラス方向またはマイナス方向への所定のヨー角）を判断した場合には、旋回方向の内側に対応する検出領域の方が旋回方向の外側に対応する検出領域Ｒ１，Ｒ２よりも障害物が検出されやすくなるように、検出領域Ｒ１，Ｒ２のそれぞれに対して個別の閾値を設定している。
【００６０】
図１７は、カーブ走行時における左右後方に設定される検出領域Ｒ１，Ｒ２と後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓとの関係を模式的に示す説明図である。カーブ走行時、自車両Ｃａ後方に後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓが観測された場合、自車両Ｃａに対して斜め後方よりヘッドライトｈｓが照射される関係上、左右後方の検出領域Ｒ１，Ｒ２における照度状況が異なることとなる。同図に示すように、旋回方向と同じ方向の検出領域Ｒ２は後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓから照らされ難く、それと反対の方向の検出領域Ｒ１は照
らされ易いといった如くである。したがって、図１８に示すように、検出領域Ｒ１，Ｒ２に一律の閾値を適用せずに、旋回と同方向に対応する検出領域Ｒ１，Ｒ２に適用する閾値Ｌ１と、旋回と反対方向に対応する検出領域Ｒ１，Ｒ２に適用する閾値Ｌ２とを設定することで、併走車両を精度よく検出することができる。
【００６１】
また、本実施形態において、閾値算出部１４は、自車両Ｃａのピッチング状態（プラス方向またはマイナス方向への所定のピッチ角）を判断した場合には、差分法の閾値としてピッチング状態を判断する以前に設定された値を第１の所定時間維持する。また、閾値算出部１４は、第１の所定時間の経過後、後続車両が坂道に到達するまでの時間（第２の所定時間）では、自車両Ｃａのピッチ角、ヨー角、光源面積に応じて差分法の閾値を設定する。そして、閾値算出部１４は、第２の所定時間の経過後は、ヨー角および光源面積に応じて差分法の閾値を設定する。
【００６２】
図７に示したように、自車両Ｃａが坂道の出入り口のいずれかを走行し、検出領域Ｒ１，Ｒ２に並走車Ｃｐが存在し、かつ、そのさらに後方に後続車両Ｃｏが存在し、光源検出部１２によりヘッドライトｈｓが検出された場合は、並走車Ｃｏは後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓにより照らされている。この場合は、ピッチングが生じる前の差分法の閾値を第１の所定時間維持すればよい。
【００６３】
これに対して、図８に示すように、自車両Ｃａ、並走車両Ｃｐともに坂道の出入り口から第１の所定時間走行し、かつ後続車両Ｃｏが坂道に差し掛かっていない状況では、並走車両Ｃｐと後続車両Ｃｏのヘッドライトｈｓとの向きが異なるため、並走車両Ｃｐはヘッドライトｈｓにより十分に照らされていない状況となる。さらに、その照度状況は坂道の勾配に連動する、急な勾配変化ほど照らされ難い傾向となる。この場合は、後続車両Ｃｏが坂道に差し掛かるまで、差分法の閾値の設定方法を変更する必要があり、具体的には、光源面積、ヨー角およびピッチ角に応じた設定とすればよい。
【００６４】
そして、後続車両も坂道に差し掛かると、並走車両は、後続車両のヘッドライトにより十分に照らされることとなるので、光源面積およびヨー角に応じて、差分法の閾値を変更すればよい。
【００６５】
このように坂道の出入り口を走行する場合に、その状況を３つの走行環境に分けて、閾値の設定方法を切り替えることにより、並走車両を精度よく検出することができる。
【００６６】
また、本実施形態において、閾値算出部１４は、第１の所定時間を、自車両Ｃａの速度に応じて設定している。
【００６７】
かかる構成によれば、自車両Ｃａの速度が速い程、後続車両が照らす坂道の出入り口を早く通過することとなるので、差分法の閾値として従前の値を維持する適切な時間（第１の所定時間）は自車両Ｃａの速度に応じて変化する。そこで、自車両Ｃａの車速に応じて、第１の所定時間を決めることで、坂道の出入り口付近において並走車両の検出精度の向上を図ることができる。
【００６８】
なお、ピッチ角に変化が生じる坂道の出入り口を自車両が走行し、かつ並走車両も存在し、かつ後続車両が存在する場合、照度環境は坂道の出入り口の前とほぼ同等である。そこで、差分法の閾値を、坂道の出入り口前と同じ値を維持する第１の所定時間を予め定めておくことで、坂道の出入り口といった状況でも並走車両を精度よく検出することができる。
【００６９】
また、本実施形態において、閾値算出部１４は、後続車両のヘッドライトが検出されて
いる場合、推定された光源距離と自車両Ｃａの速度とに基づいて演算される車間時間として、第２の所定時間を設定している。
【００７０】
一般の走行シーンでは、追越し車両を除いて、自車両と後続車両の車速が大きく異なることは多くはない。したがって、自車両Ｃａが坂道の出入り口を走行し、ピッチングが発生したときに、後続車両の車速と自車両の車速がほぼ等しいと仮定することができる。これにより、自車両の車速と、後続車の距離とから、自車両の位置（坂道の出入り口）へと後続車両が到達するまでのおおよその時間を求めることが可能となる。後続車両が坂道の出入り口に到達した場合には、自車両と後続車両の傾きはほぼ等しくなるため、後続車のヘッドライト面積と自車の旋回に応じて、障害物検出判定値を変更すればよい。したがって、ピッチング変化を検出し、かつ後続車両のヘッドライトが観測できた場合は、後続車両が坂の出入り口に到達する時間を推定し、その時間を第２の所定時間とすることで、より精度よく併走車両を検出することが可能となる。
【００７１】
なお、本実施形態において、閾値算出部１４は、後続車両のヘッドライトが検出されている場合には、カメラ１によって規定される幾何学的な関係に基づいて光源距離を推定し、当該推定した光源距離に応じて第２の所定時間を設定してもよい。
【００７２】
かかる構成によれば、図８に示すように、光源距離として自車両Ｃａを照らす後続車両Ｃｏの光源との距離を推定できるので、自車両Ｃａと後続車両Ｃｏとの距離に応じて、第２の所定時間を設定することができる。後続車両のヘッドライトは路面を照らしているため、路面からの高さはゼロである。高さゼロの場合、カメラ１の幾何学的なモデルから、画像上の座標を実空間の座標に変換することができる。したがって、画像から光源の領域を抽出し、その領域の最も自車寄りの画像の座標を実空間の座標に変換することで、自車両Ｃａと後続車両のヘッドライトとの間の距離を大まかに推定することができる。そして、推定した光源距離に応じて第２の所定時間を変化させることで、より精度よく並走車両を検出することができる。
【００７３】
もっとも、図８に示すように、自車両Ｃａに続き並走車両Ｃｐが坂道の出入り口から所定時間走行し、かつ後続車両Ｃｏが坂道を走行していない状況に相当する所定時間を予め設定してよい。かかる構成であっても、第２の所定時間を設定することの効果が得られるので、併走車両の検出精度の向上を図ることができる。
【００７４】
なお、本実施形態において、コントローラ１０は、カメラ１から出力される撮像画像を対象として、画像の明暗が強調されるような前処理を施す前処理手段をさらに有していてもよい。
【００７５】
かかる構成によれば、障害物の検出精度を上げることができる。このようなシーンとしては、は一般に光源が足りず、撮像画像において後続車両のエッジを峻別することができない場合に相当する。撮像画像に対して明暗が強調される前処理を施した上で、障害物検出を行うことにより評価値が大きくなる。したがって、前処理を行うことで障害物の検出精度の向上を図ることができる。
【００７６】
なお、光源面積の大きさに応じて、差分法の閾値を可変としてもよい。これにより、障害物の検出精度を上げることができる。すなわち、多くの光源が観測されている場合は、後続車両のエッジを撮像画像内で観測することができるものの、光源が少ない場合には、後続車両のエッジがほとんど失われている。したがって、光源面積に応じて差分法の閾値を可変することで、照度の変化に左右されず、誤検出や、検出ができないといった事態を抑制することができる。
【００７７】
また、光源面積の大きさに応じて、障害物検出に対する評価方法を変更してもよい。これにより、障害物を精度よく検出することが可能となる。例えば、後続車両検出部１５がは差分法により障害物（後続車両）を検出している場合、光源が少なければ後続車両のエッジ情報が減少し、差分成分が得られにくい。この場合、光源が充分であれば時刻間で対応する画素の差分で評価値を算出していたものを、時刻間で対応する画素とその周囲の画素の差の合計で差分として算出すると、差分が大きく評価される。このように光源面積に応じて、評価方法を変えることで、照度の変化に左右されず、誤検出や、検出ができないといった事態を抑制することができる。
【００７８】
以上、本発明の実施形態にかかる走行支援装置について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されることなく、その発明の範囲内において種々の変形が可能であることはいうまでもない。例えば、本実施形態では、差分方による障害物検出であるため、差分方の閾値を前提として説明したが、上述した概念の閾値設定手法は、評価パラメータである障害物検出閾値に基づいて撮像画像を評価することにより、検出領域内における障害物を検出する手法に広く適用することができる。例えば、代表的な画像処理の障害物検出手法としては、差分方によるものの他、オプティカルフローを利用する手法や、テンプレートマッチングを利用する手法が挙げられる。かかる手法であっても、上述の実施形態に示す如く、障害物検出閾値を適切に設定することができるので、障害物の検出精度の向上を図ることができる。
【符号の説明】
【００７９】
１    カメラ
２    車速センサ
３    ジャイロセンサ
１０    コントローラ
１１    演算部
１２    光源検出部
１３    車間時間推定部
１４    閾値算出部
１５    後続車両検出部
【図１】
0005760635.tif 000002
【図２】
0005760635.tif 000003
【図３】
0005760635.tif 000004
【図４】
0005760635.tif 000005
【図５】
0005760635.tif 000006
【図６】
0005760635.tif 000007
【図７】
0005760635.tif 000008
【図８】
0005760635.tif 000009
【図９】
0005760635.tif 000010
【図１０】
0005760635.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
0005760635.tif 000013
【図１３】
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【図１４】
0005760635.tif 000015
【図１５】
0005760635.tif 000016
【図１６】
0005760635.tif 000017
【図１７】
0005760635.tif 000018
【図１８】
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