(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されたカメラにより撮像された画像を用いて前記車両の周囲の物体を検出する物体検出装置において、
前記カメラにより撮像された画像に基づいて前記画像の画素領域ごとの奥行距離を取得する奥行距離取得部と、
前記奥行距離取得部により取得された前記奥行距離に基づいて物体候補を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された前記物体候補の前記奥行距離の時間変化量を演算する演算部と、
前記演算部により演算された前記物体候補の前記奥行距離の前記時間変化量を用いて前記物体候補の中から前記物体を検出する物体検出部と、を備え、
前記物体検出部は、前記抽出部により前記画像上で隣接する第一の物体候補と第二の物体候補が抽出された場合、前記第二の物体候補の前記奥行距離の前記時間変化量が前記第一の物体候補の時間変化量の二倍であるときに前記第二の物体候補を前記第一の物体候補と同一物体として判定する、
物体検出装置。
【請求項２】
前記カメラは、ステレオカメラである、請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
車両に搭載されたカメラにより撮像された画像を用い、物体検出装置により前記車両の周囲の物体を検出する物体検出方法において、
前記カメラにより撮像された画像に基づいて前記画像の画素領域ごとの奥行距離を取得する奥行距離取得ステップと、
前記奥行距離取得ステップにより取得された前記奥行距離に基づいて物体候補を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された前記物体候補の前記奥行距離の時間変化量を演算する演算ステップと、
前記演算ステップにより演算された前記物体候補の前記奥行距離の前記時間変化量を用いて前記物体候補の中から前記物体を検出する物体検出ステップと、を含み、
前記物体検出ステップでは、前記抽出ステップにより前記画像上で隣接する第一の物体候補と第二の物体候補が抽出された場合、前記第二の物体候補の前記奥行距離の前記時間変化量が前記第一の物体候補の時間変化量の二倍であるときに前記第二の物体候補を前記第一の物体候補と同一物体として判定する、
物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体検出装置及び物体検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、物体検出に関するものとして、例えば、特開２００９−１７６０９１号公報に記載されるように、カメラにより撮像した画像を用いて周囲の物体を検出する技術であって、画像上の距離情報を取得し、その距離情報に基づいて物体を検出する装置及び方法が知られている。この検出装置及び検出方法は、自車両に先行して走行する先行車両の検出に適用する際、先行車両のテールランプの間の領域を距離情報の取得対象から除外して、自車両の写り込みによる誤検出を抑制しようとするものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１７６０９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した物体検出技術は、物体の誤検出を十分に抑制することができないおそれがある。すなわち、特定の領域についてのみ、距離情報の取得対象から除外するため、それ以外の領域における自車両の写り込みに対応することできず、物体の誤検出を生ずる状況が生ずることとなる。
【０００５】
そこで、本技術分野において、物体の誤検出の抑制が図れる物体検出技術の開発が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
すなわち、本発明の一側面における物体検出装置は、車両に搭載されたカメラにより撮像された画像を用いて前記車両の周囲の物体を検出する物体検出装置において、前記カメラにより撮像された画像に基づいて前記画像の画素領域ごとの奥行距離を取得する奥行距離取得部と、前記奥行距離取得部により取得された前記奥行距離に基づいて物体候補を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された前記物体候補の前記奥行距離の時間変化量を演算する演算部と、前記演算部により演算された前記物体候補の前記奥行距離の前記時間変化量を用いて前記物体候補の中から前記物体を検出する物体検出部とを備え、前記物体検出部は、前記抽出部により前記画像上で隣接する第一の物体候補と第二の物体候補が抽出された場合、前記第二の物体候補の前記奥行距離の前記時間変化量が前記第一の物体候補の時間変化量の二倍であるときに前記第二の物体候補を前記第一の物体候補と同一物体として判定するように構成される。
【０００７】
この装置によれば、画像の画素領域の奥行距離に基づいて抽出された物体候補の中から物体を検出するに際し、画像上で隣接する第一の物体候補と第二の物体候補が抽出された場合、第二の物体候補の奥行距離の時間変化量が第一の物体候補の奥行距離の時間変化量の二倍であるときに第二の物体候補を第一の物体と同一物体として判定する。これにより、隣接する物体候補の奥行距離の時間変化量が二倍となる自車両の他車両への映り込みが別の物体として検出されることが抑制される。
【０００８】
また、この物体検出装置において、前記カメラはステレオカメラであってもよい。
【０００９】
本発明の一側面における物体検出方法は、車両に搭載されたカメラにより撮像された画像を用い、物体検出装置により前記車両の周囲の物体を検出する物体検出方法において、前記カメラにより撮像された画像に基づいて前記画像の画素領域ごとの奥行距離を取得する奥行距離取得ステップと、前記奥行距離取得ステップにより取得された前記奥行距離に基づいて物体候補を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにより抽出された前記物体候補の前記奥行距離の時間変化量を演算する演算ステップと、前記演算ステップにより演算された前記物体候補の前記奥行距離の前記時間変化量を用いて前記物体候補の中から前記物体を検出する物体検出ステップとを含み、前記物体検出ステップでは、前記抽出ステップにより前記画像上で隣接する第一の物体候補と第二の物体候補が抽出された場合、前記第二の物体候補の前記奥行距離の前記時間変化量が前記第一の物体候補の時間変化量の二倍であるときに前記第二の物体候補を前記第一の物体候補と同一物体として判定するように構成される。
【００１０】
この方法によれば、画像の画素領域の奥行距離に基づいて抽出された物体候補の中から物体を検出するに際し、画像上で隣接する第一の物体候補と第二の物体候補が抽出された場合、第二の物体候補の奥行距離の時間変化量が第一の物体候補の奥行距離の時間変化量の二倍であるときに第二の物体候補を第一の物体と同一物体として判定する。これにより、隣接する物体候補の奥行距離の時間変化量が二倍となる自車両の他車両への映り込みが別の物体として検出されることが抑制される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、画像を用いた物体検出において、物体の誤検出の抑制を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態に係る物体検出装置の構成概要を示すブロック図である。
【図２】図１の物体検出装置の物体検出に用いられる画像の説明図である。
【図３】図１の物体検出装置におけるグループ化処理の説明図である。
【図４】物体検出のグループ化処理の比較例を示す図である。
【図５】図１の物体検出装置の動作及び実施形態に係る物体検出方法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】
【００１３】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の説明において、同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１４】
図１は、本発明の一実施形態に係る物体検出装置１の構成概要図である。
【００１５】
図１に示されるように、物体検出装置１は、車両に搭載されたカメラ２により撮像された画像を用いて車両周囲の物体を検出する装置である。この物体検出装置１は、例えば、車両に搭載され、カメラ２、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）３を備えて構成される。
【００１６】
カメラ２は、車両の周囲を撮像する撮像部として機能するものであり、例えば車両の進行方向の周囲を撮影できるように取り付けられる。カメラ２としては、画像の輝度情報及び奥行距離情報を取得できるものが用いられる。すなわち、カメラ２としては、画像を構成する画素領域ごとの輝度情報及び画素領域ごとの奥行距離情報を取得できるものが用いられ、例えばステレオカメラが用いられる。この場合、カメラ２として、撮像方向に対し交差する方向に並べて配置された複数の撮像部を備えたものが用いられる。画素領域の詳細については、後述する。
【００１７】
カメラ２により撮像される画像は、カラーでもモノクロであってもよい。また、撮像波長帯は、可視波長でも、近赤外波長であってもよく、車両周囲の物体が認識できる画像データが得られれば、いずれの波長帯であってもよい。また、カメラ２としては、画像の輝度情報及び奥行距離情報を取得できるものであれば、ステレオカメラ以外のセンサであってもよく、例えばＴＯＦ（Time of flight）カメラを用いてもよいし、輝度情報の画像を撮像するカメラと奥行距離情報を取得するセンサ、例えばレーザレーダセンサなどを組み合わせたものを用いてもよい。
【００１８】
ＥＣＵ３は、物体検出装置１全体の制御を行う電子制御ユニットであり、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ている。ＥＣＵ３は、カメラ２と電気的に接続されており、カメラ２の撮像信号が入力される。ＥＣＵ３は、距離情報取得部３０、グループ化処理部３１、物体候補抽出部３２、距離変化量演算部３３及び物体検出部３４を備えている。
【００１９】
距離情報取得部３０は、カメラ２により撮像された画像における奥行距離の情報を取得する奥行距離取得部である。例えば、距離情報取得部３０は、カメラ２により撮像された画像データを取得し、その画像データを用い、画像を構成する画素領域ごとに奥行距離情報を取得する。画像データは、画像の画素領域ごとの輝度情報及び奥行距離情報を取得可能なデータであり、所定周期で繰り返して取得されるごとに記録される。
【００２０】
画像を構成する画素領域は、一つの画素からなる領域であってもよいし、複数の画素からなる領域であってもよい。画素領域を複数の画素からなる領域として設定する場合、例えば２×２の四つの画素からなる領域、それ以上の数の画素からなる領域とされる。輝度情報は、例えば画素領域の輝度値である。画素領域が一つの画素からなる場合には、その画素の輝度値が画素領域の輝度情報となる。画素領域が複数の画素から構成される場合、複数の画素における輝度値の平均値、最高値、最低値又は所定の代表値が画素領域の輝度情報とされる。また、奥行距離情報は、画素領域に撮像される被撮像体の奥行距離に関する情報であり、奥行距離を含む情報である。例えば、奥行距離は、カメラ２の撮像方向における被撮像体までの距離である。カメラ２としてステレオカメラを用いる場合、奥行距離は複数のカメラの設置位置を結ぶ直線から被撮像体までの距離となる。被撮像体は、画像に撮像されるものであって、立体物である物体のほか、道路の路面、空などの背景を含む。画素領域が一つの画素からなる場合には、その画素の奥行距離が画素領域の奥行距離情報となる。画素領域が複数の画素から構成される場合、複数の画素における奥行距離の平均値、最高値、最低値又は所定の代表値を画素領域の奥行距離情報として用いればよい。
【００２１】
なお、奥行距離情報は、奥行距離の値をそのまま用いてもよいが、奥行距離に対応する値又は奥行距離に相当する値であってもよい。例えば、奥行距離に対応した視差の値を奥行距離情報として用いてもよい。視差の値は、二つのカメラによって撮像される二つの画像における被撮像体ないし物体の視差の値であり、奥行距離が近いほど大きな値となる。
【００２２】
カメラ２としてステレオカメラが用いられる場合、距離情報取得部３０は、二つの左右の画像について視差画像を生成する。そして、距離情報取得部３０は、視差画像における画素領域の視差の値を奥行距離情報として用いる。また、画素領域ごとの視差に基づいて画素領域ごとの奥行距離を演算して、その奥行距離の値を奥行距離情報として用いてもよい。奥行距離情報の算出手法としては、例えばdense stereo技術が用いられ、より具体的にはＳＧＭ法やＥＬＡＳ法などが用いられる。
【００２３】
グループ化処理部３１は、奥行距離情報を取得した画像について、その奥行距離情報に基づいて複数の画素領域をグループ化する。このグループ化処理部３１は、三次元空間上において近接する画素領域を同一のグループとして設定しグループ化するものである。例えば、グループ化処理部３１は、画像の縦方向において同一距離範囲の画素領域が近接する場合に同一のグループとしてグループ化を行う。同一距離範囲とは、同一距離及び同一距離に対し所定の距離範囲内のほぼ同一距離を含む範囲である。また、グループ化処理部３１は、画像の縦方向及び横方向において同一距離範囲の画素領域が近接する場合に同一のグループとしてグループ化してもよい。
【００２４】
図２〜４を参照し、グループ化処理部３１におけるグループ化処理を具体的に説明する。図２は、カメラ２により撮像された自車両の進行方向の画像である。この画像には、先行車両６０が撮像されており、先行車両６０の下部には、自車両の映り込み領域６１が存在する。図２は、夜間における自車両のヘッドライトの映り込みを示した例である。
【００２５】
この図２の画像に対してグループ化処理部３１によるグループ化処理が行われると、同一距離範囲の画素領域が所定の距離範囲内で近接する場合に同一のグループとしてグループ化される。図２では、先行車両６０が第一グループ６０ａとしてグループ化され、自車両の映り込み領域６１が第二グループ６１ａとしてグループ化される。映り込み領域６１は、先行車両６０の奥行距離に対し二倍の奥行距離となり、別グループとして認識されるためである。
【００２６】
図３は、カメラ２により撮像された自車両の進行方向の画像であって、歩行者６５、６６及び６７が撮像されている。歩行者６５、６６は同じ奥行距離に存在しており、歩行者６７は、歩行者６５、６６より遠方に存在し、歩行者６５と歩行者６６の間に表示されている。この場合、歩行者６５、６６及び６７の奥行距離に応じてグループ化される。すなわち、歩行者６５と歩行者６６は、その間に奥行距離の異なる歩行者６７が表示されているため、それぞれ別のグループとしてグループ化される。
【００２７】
これに対し、図４の比較例では、奥行距離が十分に考慮されずにグループ化を行った例であり、歩行者６５、６６および６７が同一のグループとしてグループ化されており、適切なグループ化が行われていない。
【００２８】
また、グループ化処理部３１のグループ化処理においては、画像上における物体の横位置と奥行位置の座標系にて鳥瞰図のデータを作成して物体の存在を認識しグループ化を行ってもよい。また、物体の横位置の情報として画像領域の輝度値を用いてもよいし、グループの時間変化を認識するために画像領域ごとのオプティカルフローを用いてもよい。
【００２９】
物体候補抽出部３２は、距離情報取得部３０により取得された奥行距離に基づいて物体候補を抽出する抽出部である。すなわち、奥行距離の情報を用いて、画像に表示されるものの中から検出すべき物体の候補が抽出される。例えば、図２の画像には、先行車両６０のような立体物、路面７１及び背景７２も表示され、それぞれ奥行距離に応じてグループ化されるが、立体物のみが物体候補として抽出される。
【００３０】
具体的には、背景７２については奥行距離が大きいため、奥行距離が所定のしきい値以下のものに絞ることにより、背景７２を物体候補から除外することができる。また、路面７１は、表示位置に応じて奥行距離が徐々に変化する領域となり、所定以上に奥行距離が変化しないものに絞ることにより、路面７１を物体候補から除外することができる。また、路面７１のほか、道路に沿って設けられる壁やガードレールなどを物体候補から除外してもよい。これにより、自車両の周辺の立体物が物体候補として抽出されることとなる。
【００３１】
距離変化量演算部３３は、物体候補抽出部３２により抽出された物体候補の奥行距離の時間変化量を演算する演算部である。例えば、図２において、先行車両６０を示す第一グループ６０ａ、自車両の映り込み領域６１である第二グループ６１ａが物体候補として抽出されている場合、この第一グループ６０ａおよび第二グループ６１ａについて、それぞれ奥行距離の時間変化量が演算される。物体候補における奥行距離の時間変化量は、物体検出装置１ないし自車両に対する物体候補の相対速度に相当する。具体的な奥行距離の時間変化量の演算は、繰り返し行われる物体検出の処理において、第一グループ６０ａおよび第二グループ６１ａの前回の奥行距離と今回の奥行距離に基づいて行われる。グループの奥行距離は、グループを構成する画素領域の平均値、中央値などの代表値に基づいて算出すればよい。また、前々回又はそれより前の奥行距離を用いて奥行距離の時間変化量を演算してもよい。
【００３２】
物体検出部３４は、距離変化量演算部３３により演算された物体候補の奥行距離の時間変化量を用いて物体候補の中から物体を検出する検出部である。すなわち、物体検出部３４は、物体候補抽出部３２により画像上で隣接する第一の物体候補と第二の物体候補が抽出された場合、第二の物体候補の奥行距離の時間変化量が第一の物体候補の時間変化量の二倍であるときに第二の物体候補を第一の物体候補と同一物体として判定する。一方、物体検出部３４は、画像上で隣接する第一の物体候補と第二の物体候補が抽出された場合、第二の物体候補の奥行距離の時間変化量が第一の物体候補の時間変化量の二倍でないとき、第二の物体候補を第一の物体候補と別の物体として判定する。また、物体検出部３４は、画像上で隣接する物体候補が抽出されない場合、隣接しない物体候補をそれぞれ別の物体として判定する。
【００３３】
具体的に説明すると、図２において、先行車両６０の第一グループ６０ａと自車両の映り込み領域６１の第二グループ６１ａが隣接した状態で物体候補として抽出された場合、先行車両６０の第一グループ６０ａと自車両の映り込み領域６１の第二グループ６１ａの一方の奥行距離の時間変化量が他方の奥行距離の時間変化量の二倍であるか否かが判定される。そして、例えば、自車両の映り込み領域６１の第二グループ６１ａの奥行距離の時間変化量が先行車両６０の第一グループ６０ａの奥行距離の時間変化量の二倍である場合、第二グループ６１ａは第一グループ６０ａの先行車両６０と同一物体であると判定ないし認識される。
【００３４】
これにより、先行車両６０に映り込んだ自車両のヘッドライトなどは、先行車両６０の一部として認識され、ヘッドライトなどの映り込みが先行車両６０と別物体として誤検出することが抑制される。
【００３５】
ここで、奥行距離の時間変化量の二倍とは、ほぼ二倍の時間変化量も含む。例えば、奥行距離の検出誤差を考慮して、第二の物体候補の奥行距離の時間変化量が第一の物体候補の時間変化量のほぼ二倍であるときに第二の物体候補を第一の物体候補と同一物体として判定してもよい。具体的には、奥行距離の検出精度が実際の距離の±１０％の場合、第二の物体候補の奥行距離の時間変化量が第一の物体候補の時間変化量の二倍の±２０％以内の値となるときに、第二の物体候補を第一の物体候補と同一物体として判定してもよい。また、奥行距離の検出精度に応じて、ほぼ二倍の範囲を設定してもよい。
【００３６】
また、第一の物体候補と第二の物体候補が隣接する場合とは、第一の物体候補と第二の物体候補の一辺同士が接していてもよいし、図２のように第二の物体候補である第二グループ６１ａが第一の物体候補である第一グループ６０ａに囲まれて接していてもよい。
【００３７】
一方、物体検出部３４は、図２において、先行車両６０に自車両の映り込み領域６１が存在しない場合、すなわち隣接する物体候補が存在しない場合には、奥行距離の時間変化量を用いずに、先行車両６０の第一グループ６０ａを物体として検出する。
【００３８】
上述した距離情報取得部３０、グループ化処理部３１、物体候補抽出部３２、距離変化量演算部３３及び物体検出部３４は、それぞれの機能を実現するソフトウェア又はプログラムをＥＣＵ３に導入することにより構成すればよい。また、それらの一部又は全部を個別の電子制御ユニットにより構成してもよい。
【００３９】
図１において、ＥＣＵ３には、出力部４が電気的に接続されている。出力部４は、物体の検出結果に基づいて作動するものであり、例えば運転者への報知装置、運転制御を実行する制御装置などが該当する。
【００４０】
次に、本実施形態に係る物体検出装置１の動作及び本実施形態に係る物体検出方法について説明する。
【００４１】
図５は、本実施形態に係る物体検出装置１及び物体検出方法における物体検出処理を示すフローチャートである。物体検出処理は、例えば、ＥＣＵ３により行われ、所定の周期で繰り返して実行される。
【００４２】
図５のステップＳ１０（以下、単に「Ｓ１０」という。他のステップＳについても同様とする。）に示すように、まず、画像の読み込み処理が行われる。画像の読み込み処理は、カメラ２により撮像された画像の画像データを読み込む処理である。カメラ２としてステレオカメラを用いる場合、複数の画像データが読み込まれる。
【００４３】
そして、Ｓ１２に処理が移行し、距離情報の取得処理が行われる。距離情報の取得処理は、カメラ２により撮像された画像における奥行距離の情報を取得する処理である。すなわち、この取得処理では、画像データを用い、画像を構成する画素領域ごとに奥行距離情報が取得される。この取得処理で取得された奥行距離情報は、所定周期で繰り返して取得され、取得されるごとに記録される。具体的な処理内容としては、例えば、カメラ２としてステレオカメラが用いられる場合、二つの左右の画像について視差画像を生成する処理が行われる。視差画像における画素領域ごとの視差の値が奥行距離情報として取得される。また、画素領域ごとの視差に基づいて画素領域ごとの奥行距離を演算して、その奥行距離の値を奥行距離情報として取得してもよい。
【００４４】
そして、Ｓ１４に処理が移行し、グループ化処理が行われる。グループ化処理は、奥行距離情報を取得した画像について、その奥行距離情報に基づいて複数の画素領域を関連付けてグループ化を行う処理である。このグループ化処理では、三次元空間上において近接する画素領域を同一のグループとして設定する。例えば、画像上で同一距離範囲の画素領域が所定の距離範囲内で近接する場合に同一のグループとしてグループ化される。
【００４５】
例えば、図２では、先行車両６０が第一グループ６０ａとしてグループ化される。また、先行車両６０にて自車両の映り込み領域６１が第二グループ６１ａとしてグループ化される。映り込み領域６１は、先行車両６０の奥行距離に対し二倍の奥行距離となり、奥行距離に基づいて別グループとして認識されるためである。
【００４６】
なお、このグループ処理において、画像を複数の区部に分割して投票処理を行ってグルーピングしてもよいし、そのヒストグラムから複数個の代表距離を選んでグルーピングする形式でもよい。また、画像上で同一距離範囲の画素領域をグルーピングできれば、いずれの方式を用いることができる。グループ化処理の結果は、記録保持される。例えば、グルーピングされたグループの少なくとも画像上の位置、領域サイズ、奥行距離が関連付けて記録される。
【００４７】
そして、図５のＳ１６に処理が移行し、物体候補の抽出処理が行われる。物体候補の抽出処理は、距離情報の取得処理により取得された奥行距離に基づいて物体候補を抽出する処理である。すなわち、奥行距離の情報を用いて、画像に表示されるものの中から検出すべき物体の候補が抽出される。例えば、図２の画像には、先行車両６０のような立体物、路面７１及び背景７２も表示され、それぞれ奥行距離に応じてグループ化されるが、立体物のみが物体候補として抽出される。
【００４８】
具体的には、背景７２については奥行距離が大きいため、奥行距離が所定のしきい値以下のものに絞ることにより、背景７２を物体候補から除外することができる。また、路面７１は、表示位置に応じて奥行距離が徐々に変化する領域となり、所定以上に奥行距離が変化しないものに絞ることにより、路面７１を物体候補から除外することができる。また、路面７１のほか、道路に沿って設けられる壁やガードレールなどを物体候補から除外してもよい。これにより、自車両の周辺の立体物が物体候補として抽出されることとなる。
【００４９】
そして、Ｓ１８に処理が移行し、距離変化量の演算処理が行われる。距離変化量の演算処理は、物体候補の抽出処理により抽出された物体候補における奥行距離の時間変化量を演算する処理である。例えば、図２において、先行車両６０を示す第一グループ６０ａ、自車両の映り込み領域６１である第二グループ６１ａが物体候補として抽出されている場合、この第一グループ６０ａおよび第二グループ６１ａについて、それぞれ奥行距離の時間変化量が演算される。具体的には、第一グループ６０ａおよび第二グループ６１ａの前回の奥行距離と今回の奥行距離に基づいて奥行距離の時間変化量を演算すればよい。また、前々回又はそれより前の奥行距離を用いて奥行距離の時間変化量を演算してもよい。
【００５０】
そして、Ｓ２０に処理が移行し、物体検出処理が行われる。物体検出処理は、距離変化量演算処理により演算された物体候補の奥行距離の時間変化量を用いて物体候補の中から物体を検出する処理である。すなわち、物体検出処理では、物体候補抽出処理により画像上で隣接する第一の物体候補と第二の物体候補が抽出された場合、第二の物体候補の奥行距離の時間変化量が第一の物体候補の時間変化量の二倍であるときに第二の物体候補を第一の物体候補と同一物体として判定する。一方、物体検出処理では、画像上で隣接する第一の物体候補と第二の物体候補が抽出された場合、第二の物体候補の奥行距離の時間変化量が第一の物体候補の時間変化量の二倍でないとき、第二の物体候補を第一の物体候補と別の物体として判定する。また、物体検出処理では、画像上で隣接する物体候補が抽出されない場合、隣接しない物体候補をそれぞれ別の物体として判定する。
【００５１】
具体的に説明すると、図２において、先行車両６０の第一グループ６０ａと自車両の映り込み領域６１の第二グループ６１ａが隣接した状態で物体候補として抽出された場合、先行車両６０の第一グループ６０ａと自車両の映り込み領域６１の第二グループ６１ａの一方の奥行距離の時間変化量が他方の奥行距離の時間変化量の二倍であるか否かが判定される。そして、例えば、自車両の映り込み領域６１の第二グループ６１ａの奥行距離の時間変化量が先行車両６０の第一グループ６０ａの奥行距離の時間変化量の二倍である場合、第二グループ６１ａは第一グループ６０ａの先行車両６０と同一物体であると判定ないし認識される。これにより、先行車両６０に映り込んだ自車両のヘッドライトなどは、先行車両６０の一部として認識され、ヘッドライトなどの映り込みが先行車両６０と別物体として誤検出することが抑制される。一方、図２において、先行車両６０に自車両の映り込み領域６１が存在しない場合、すなわち隣接する物体候補が存在しない場合には、奥行距離の時間変化量を用いずに、先行車両６０の第一グループ６０ａを物体として検出する。
【００５２】
そして、図５のＳ２２に処理が移行し、出力処理が行われる。出力処理は、物体の検出結果を出力する処理である。例えば、運転者へ報知を行う報知装置、運転制御を実行する制御装置などの出力部４へ物体の検出結果が出力される。Ｓ２２の処理を終えたら、一連の制御処理を終了する。
【００５３】
なお、図５の一連の制御処理において、制御結果に影響を及ぼさなければ、制御処理の順番を入れ替えてもよいし、制御処理の一部の実行を省略してもよい。
【００５４】
以上説明したように、本実施形態に係る物体検出装置１及び物体検出方法によれば、画像の画素領域の奥行距離に基づいて抽出された物体候補の中から物体を検出するに際し、画像上で隣接する第一の物体候補と第二の物体候補が抽出された場合、第二の物体候補の奥行距離の時間変化量が第一の物体候補の奥行距離の時間変化量の二倍であるときに第二の物体候補を第一の物体と同一物体として判定する。これにより、隣接する物体候補の奥行距離の時間変化量が二倍となる自車両の他車両への映り込みが別の物体として検出されることが抑制され、物体の検出精度の向上が図れる。
【００５５】
また、本実施形態に係る物体検出装置１及び物体検出方法によれば、第一の物体候補と第二の物体候補が隣接していれば、特定の位置関係でなくても、自車両の映り込みを別の物体として誤検出することを抑制できる。例えば、先行車両のテールランプの間の領域のみ距離情報の取得対象から除外する装置にあっては、走行路が上り坂道の場合、自車両の映り込み位置がテールランプの間の下方の位置となり、適切に誤検出が抑制できない。これに対し、本実施形態に係る物体検出装置１及び物体検出方法によれば、自車両の映り込み領域がテールランプの間の位置からずれた場合でも、先行車両と映り込み領域が隣接した状態となっているため、誤検出を抑制することができる。
【００５６】
また、本実施形態に係る物体検出装置１及び物体検出方法によれば、第一の物体候補と第二の物体候補が隣接していれば、夜間に限らず、昼間であっても、自車両の映り込みを別の物体として誤検出することを抑制できる。例えば、先行車両のテールランプの間の領域のみ距離情報の取得対象から除外する装置にあっては、夜間でなければテールランプの検出が容易でなく、検出処理が困難となる。これに対し、本実施形態に係る物体検出装置１及び物体検出方法によれば、テールランプの検出が不要であり、物体検出処理の負荷が軽減され、昼間の物体検出であっても物体検出が困難とならない。
【００５７】
なお、上述した実施形態は、本発明に係る物体検出装置の一実施形態を説明したものであり、本発明に係る物体検出装置は上記実施形態に記載されたものに限定されない。本発明に係る物体検出装置は、各請求項に記載した要旨を変更しないように上記実施形態に係る物体検出装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
【符号の説明】
【００５８】
１…物体検出装置、２…カメラ、３…ＥＣＵ、４…出力部、３０…距離情報取得部、３１…グループ化処理部、３２…物体候補抽出部、３３…距離変化量演算部、３４…物体検出部。
【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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