(57)【要約】【課題】路面の傾きや車両の走行によるカメラのロール運動で路面が傾いた撮影画像であっても確実に物体を検出する。【解決手段】物体検出装置は、地面に対して平行に横に並べた２台のカメラによる各画像から視差画像を生成する視差画像生成部と、視差画像を、２台のカメラを地面に接するよう仮想的に設置した視点からの仮想視差画像に変換する視差画像変換部と、仮想視差画像をＵ−Ｖ平面に投影した画像中のステレオ視差を表す値の密度がしきい値よりも高い部分を直線で近似し、当該直線の傾きからカメラの地面に対するロール角を算出し、当該ロール角を利用して視差画像を補正する補正情報算出部と、補正された視差画像をＶ−ｄ平面に投影した画像から、補正された視差画像内の路面を直線として推定する路面推定部と、補正された視差画像内の各画素のステレオ視差に基づいて、補正された視差画像内の路面に接し、かつ路面より上に存在する物体を検出する物体検出部とを備える。【選択図】図１
2008309519.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のカメラの画像を取得する画像取得手段と、
前記複数のカメラ画像を比較して同一の画素位置を探索し、カメラ画像間の画素位置の差を求めた視差画像を生成する視差画像生成手段と、
前記視差画像を前記カメラが路面に接して設置された視点における仮想視差画像に座標変換する視差画像変換手段と、
前記仮想視差画像上の路面の傾きから前記カメラの補正位置情報を算出する補正情報算出手段と、
前記カメラの補正位置情報を用いて補正した視差画像上に存在する路面を推定する路面推定手段と、
前記補正した視差画像上に存在する路面と等しい距離にある物体を路面上に存在する物体として検出する物体検出手段と、
を有する物体検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の物体検出装置であって、さらに、
前記路面と等しい距離を前記物体までの距離として物体の距離を算出する距離算出手段を有する物体検出装置。
【請求項３】
前記複数カメラの補正位置情報が、前記複数カメラのピッチ角度、ロール角度、設置高さ情報から構成されることを特徴とする請求項１又は２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、画像処理を用いて、前方の物体を検出し、その物体までの距離を算出する物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
物体検出及びその物体までの測距を行う従来の装置としては、２台のカメラを光軸が平行となるように配置したステレオカメラを設置して、このステレオカメラにより撮影された２枚の画像の相違により生じるステレオ視差を算出し、ステレオ視差によって解析した三次元情報から前方の道路面を推定し、前方の車両や歩行者などの物体が道路面上に接地していることを利用して推定した路面上の物体を検出するという技術があった（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
左右２台のカメラを地面と平行に横に並べて撮影した前方の画像（以下、「ステレオ画像」という。）では、左右２台のカメラの設置位置が離れているために、同一対象が数画素ずれて撮影される。図８（ａ）及び図８（ｂ）に示す例では、左カメラで撮像された画像（図８（ａ））中の車線を表す一つの画素２０４と、右カメラで撮像された画像（図８（ｂ））中の車線を表す一つの画素２０５との間には、数画素のずれ２０７がある。この画素のずれ２０７を「ステレオ視差」という。一般にこのステレオ視差に基づく画像解析においては、２台のカメラ間の距離（基線長）がｂ、焦点距離がｆ、画像内の光軸の座標、すなわち主点が(cu, cv)、ステレオ視差がｄで計算される場合、画像平面上の点（u, v）に対応する三次元空間上の座標（x, y, z）は、式（１）のように表せる。
【０００４】
【数１】
2008309519.tif 000003
【０００５】
ここでｘ軸は道路面と平行で右カメラのレンズ中心を原点に右方向に正をとる。ｚ軸はカメラの光軸の前方方向に正をとる。ｙ軸はｘ軸及びｚ軸と直交で右手系をなす向きに正をとる。式（１）から分かるように、近距離の対象ほどステレオ視差ｄが大きく、遠距離の対象ほどステレオ視差ｄが小さい。
【０００６】
図９は、ステレオ画像の各画素におけるステレオ視差ｄを輝度で表現した視差画像を示す図である。図９に示す視差画像では、近距離の対象が黒色で、中距離の対象が灰色で、遠距離の対象が白色で表現されている。なお、例えば空の部分のように視差を求めることができなかった画素も白色で表現されている。
【０００７】
視差画像は、図１０のように、画像の横軸をＵ、縦軸をＶ、Ｕ軸及びＶ軸に直交する軸をステレオ視差ｄとする三次元座標系でも表現できる。図１０において、道路面と平行に設置した２台のカメラで前方の画像を撮影すると、前方の道路面３０１は道路面が平面であると仮定できるので、道路面３０１をＶ−ｄ平面に投影すると、Ｖとｄが比例の関係、すなわち式（２）のような直線で表すことができる。
【０００８】
【数２】
2008309519.tif 000004
【０００９】
この式（２）で表される道路面に接地し道路面より上に存在する物体を検出する方法を図１１を用いて説明する。図１１は、ＵＶ平面の視差画像であり、図１１には、道路面と平行に設置した２台のカメラで前方の画像を撮影した時の前方の道路面４０１と、道路面上に存在する物体４０２とが示されている。道路面４０１のステレオ視差ｄとＶ軸の関係は式（２）で求められているため、Ｖｐにおける道路面のステレオ視差ｄｐは式（３）で表わされる。
【００１０】
【数３】
2008309519.tif 000005
【００１１】
物体４０２がＶｐで接地していれば、物体４０２のカメラに一番近い面４０３のステレオ視差はｄｐ付近に集まる。従って、道路面４０１より上方（Ｖ＜Ｖｐ）でステレオ視差がｄｐである画素の数をカウントし、カウント値がある閾値を超えた場合に物体が存在すると判定することで、物体４０２を検出することが可能となる。
【００１２】
さらに、物体４０２までの距離を求める場合には、ステレオ視差ｄｐ及び式（１）を用いて物体４０２までの距離を算出する。なお、ステレオ視差ｄＰの代わりに、物体４０２の平面４０３のステレオ視差の平均値を用いてもよい。
【００１３】
【非特許文献１】菅沼直樹、藤原直史、泉田啓著「ステレオビジョンを用いた車両前方環境認識」日本機械学会論文集Ｃ編，２００５年３月２５日，７１巻，７０３号，ｐｐ１１７−１２３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、カメラを車両に設置して走行するような環境下では、道路に降った雨を排水するために道路面が傾いていたり、車両の右左折やカーブの走行時にカメラがロール運動を起こすことで、必ずしも２台のカメラが道路面に対して平行ではない状況が発生し得る。
【００１５】
車両が左へカーブする場合、車両は遠心力で右にロール運動を起こす。その時ステレオ画像は図１２のように道路面５０１が左にロール運動を起こして撮影される。すなわち、Ｕ軸と道路面５０１が平行ではなくなる。この道路面５０１をＶ−ｄ平面に投影すると、領域５０２のように道路面５０１を表すステレオ視差が広がりをもって表れる。このため、道路面５０１を式（２）のように無理やり直線５０３として式（４）のように推定してしまう。
【００１６】
【数４】
2008309519.tif 000006
【００１７】
道路面５０１を傾きがα’（＜α）である式（４）の直線５０３として推定した場合に、ＵＶ平面の視差画像上に推定した道路面６０１を図１３に示す。図１３のように、推定した道路面６０１は、図１１における式（２）から推定した道路面４０１と比べて傾斜が小さい。この場合、図１３上のＶｐにおけるステレオ視差ｄ’ｐ（＝α’ＶＰ＋β’）は、図１１上の物体６０２のステレオ視差ｄｐ（＝αＶＰ＋β）よりも小さい（ｄ’ｐ＜ｄｐ）。このように、道路面６０１のステレオ視差は視差画像上見た目で接している物体６０２のステレオ視差と異なるため、物体６０２は物体として検出されない。α’＞αの場合についても同様である。もしも｜ｄ’ｐ−ｄｐ｜<<１であって、物体として検出されたとしても、｜ｄ’ｐ−ｄｐ｜の誤差が生じ、距離精度が劣化してしまう。
【００１８】
さらに、道路面５０１を傾きがα’（＜α）である式（４）の直線５０３として推定した場合、図１２のＶ−ｄ平面上で直線５０３よりも上方に存在する道路面のステレオ視差領域５０４は、推定した道路面６０１に接した物体と判定されてしまう。すなわち、道路面を物体と検出してしまう。このような検出を防ぐために、検出する物体には一定の高さＨ以上の制限を設けることが考えられるが、高さＨに到達しないような物体の検出ができない。
【００１９】
本発明は、道路面の傾きや車両の走行によるカメラのロール運動で道路面が傾いた撮影画像であっても確実に物体を検出する物体検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明は、複数のカメラの画像を取得する画像取得手段と、前記複数のカメラ画像を比較して同一の画素位置を探索し、カメラ画像間の画素位置の差を求めた視差画像を生成する視差画像生成手段と、前記視差画像を前記カメラが路面に接して設置された視点における仮想視差画像に座標変換する視差画像変換手段と、前記仮想視差画像上の路面の傾きから前記カメラの補正位置情報を算出する補正情報算出手段と、前記カメラの補正位置情報を用いて補正した視差画像上に存在する路面を推定する路面推定手段と、前記補正した視差画像上に存在する路面と等しい距離にある物体を路面上に存在する物体として検出する物体検出手段と、を有する物体検出装置を提供する。
【００２１】
上記物体検出装置は、さらに、前記路面と等しい距離を前記物体までの距離として物体の距離を算出する距離算出手段を有する。
【００２２】
上記物体検出装置では、前記複数カメラの補正位置情報が、前記複数カメラのピッチ角度、ロール角度、設置高さ情報から構成される。
【発明の効果】
【００２３】
本発明に係る物体検出装置によれば、道路面の傾きや車両の走行によるカメラのロール運動で道路面が傾いた撮影画像であっても確実に物体を検出することができる。また、当該物体までの距離を正確に算出することができる。さらに、車両の走行等により生じたカメラのピッチ方向の傾きに基づいて視差画像を変換することができるため、より確実に物体を検出し、物体までの距離を算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２５】
図１は、本発明の一実施形態の物体検出装置を示すブロック図である。図１に示すように、物体検出及びその物体までの測距を行う物体検出装置１００は、画像取得部１０１と、視差画像生成部１０２と、視差画像変換部１０３と、補正情報算出部１０４と、記憶部１０９と、路面推定部１０５と、物体検出部１０６と、距離算出部１０７と、出力部１０８とを備える。
【００２６】
画像取得部１０１は、ＣＭＯＳやＣＣＤなどの半導体素子で構成され、道路面に対して平行に横に並べて設置された２台のカメラ５１，５２がそれぞれ撮影した画像を取得する。
【００２７】
視差画像生成部１０２は、画像取得部１０１が取得した２枚の画像から、それぞれの対応する画素を探索して視差画像を生成する。すなわち、視差画像生成部１０２はステレオマッチングを行う。ステレオマッチングの方法としては、画像から輝度値のエッジを特徴量として用い、エッジ強度やエッジ方向に基づいて左右や上下の類似するエッジ点同士を対応付ける特徴量をベースとした方法や、２枚の画像上に設けた局所的な探索窓を用意し、探索窓内の輝度値の一致度で対応点を決定する領域をベースとした方法が一般的に知られている。視差画像生成部１０２が生成した視差画像は、視差画像変換部１０３に送られる。
【００２８】
視差画像変換部１０３は、視差画像生成部１０２によって生成された視差画像を仮想視差画像に変換する。仮想視差画像とは、２台のカメラの設置高さｈを仮想的に任意の高さに変え、カメラの道路面に対するロール角φ及びピッチ角θを仮想的に調整した視点からの視差画像である。図２は、道路面に対する２台のカメラのロール角φを示す図である。図３は、道路面に対するカメラのピッチ角θと、道路面からのカメラの設置高さｈとを示す図である。視差画像変換部１０３の詳細については後述する。
【００２９】
補正情報算出部１０４は、視差画像変換部１０３で得られた仮想視差画像から、２台のカメラと道路面との幾何学的関係を算出して、この幾何学的関係の誤差を算出する。なお、２台のカメラと道路面との幾何学的関係には、道路面に対する２台のカメラのロール角φ、道路面に対するカメラのピッチ角θ、及び道路面からのカメラの設置高さｈが含まれる。補正情報算出部１０４によって算出されたカメラと道路面との幾何学的関係(φ, θ, h)を示す各パラメータの値は記憶部１０９に格納される。
【００３０】
補正情報算出部１０４は、算出した誤差を用いて、図１２のようなＵ軸に対する道路面５０１のロール角を補正して、図１０のようなＵ軸と平行な道路面３０１となるように、視差画像生成部１０２で生成された視差画像を補正する。補正情報算出部１０４詳細については後述する。
【００３１】
記憶部１０９は、補正情報算出部１０４によって算出された２台のカメラと道路面との幾何学的関係(φ, θ, h)を示す各パラメータの値を記憶する。
【００３２】
路面推定部１０５は、補正情報算出部１０４で補正された視差画像を用いて、図１０のように道路面をＶ−ｄ平面に投影し、Ｖとｄが比例の関係、すなわち式（５）のような直線として推定する。
【００３３】
【数５】
2008309519.tif 000007
【００３４】
物体検出部１０６は、路面推定部１０５で推定した式（５）に基づく道路面に接地し、かつ道路面より上に存在する物体を検出する。具体的には、図１１のように道路面と平行に設置した２台のカメラで前方の画像を撮影した時の前方の道路面４０１のＶｐにおける道路面のステレオ視差ｄｐは式（６）で表わされる。
【００３５】
【数６】
2008309519.tif 000008
【００３６】
道路面上に存在する物体４０２がＶｐで接地していれば、物体４０２のカメラに一番近い面４０３のステレオ視差はｄｐ付近に集まる。物体検出部１０６は、道路面４０１より上方（Ｖ＜Ｖｐ）でステレオ視差がｄｐである画素の数をカウントし、カウント値がある閾値を超えた場合に物体が存在すると判定する。
【００３７】
距離算出部１０７は、２台のカメラの位置から物体検出部１０６が検出した物体までの距離を算出する。具体的には、距離算出部１０７は、物体検出部１０６で算出されたステレオ視差ｄｐ及び式（１）用いて、カメラから物体までの距離を算出する。なお、ステレオ視差ｄＰの代わりに、物体の平面４０３のステレオ視差の平均値を用いてもよい。
【００３８】
出力部１０８は、物体検出部１０６で算出された物体のステレオ視差ｄｐと、２台のカメラの基線長b、焦点距離f、及び画像内の光軸の座標、すなわち主点(cu, cv)を用いて、画像平面上の点（u, v）に対応する三次元空間上の座標（x, y, z）を、式（７）を用いて算出し、ディスプレイや車両制御部などへ出力する。
【００３９】
【数７】
2008309519.tif 000009
【００４０】
本実施形態の物体検出装置を用いれば、２台のカメラを設置した車両の前方に存在する車両や歩行者等の物体の位置がわかる。このため、当該装置を、ブレーキ操作やステアリング操作を自動制御する衝突事故防止システムなどに利用することが可能となる。さらに画像平面上の検出位置（u, v）を出力し、ディスプレイ上に前方の物体の存在を明示してドライバに警告する衝突事故防止システムに利用することができる。
【００４１】
次に、視差画像変換部１０３の動作について、詳細に説明する。視差画像変換部１０３は、視差画像生成部１０２によって生成された視差画像（例えば、図９）を仮想視差画像に変換する。仮想視差画像とは、２台のカメラの設置高さｈを仮想的に任意の高さに変え、カメラのロール角φ及びピッチ角θを仮想的に調整した視点からの視差画像である。本実施の形態では、図４に示すように車両７０１の図示しないルームミラーに設置したカメラ７０２で撮影した２枚の画像から得られた視差画像（図９）を、道路面と平行に接地するように仮想的に設置したカメラ７０３で撮影した場合の仮想視差画像に変換する。このため、視差画像変換部１０３は、仮想的な視点を道路面と平行かつ道路面に接する位置とするよう、記憶部１０９に格納された各パラメータの値を用いる。
【００４２】
視差画像空間の幾何学的変換は同時変換行列を用いて行う。視差画像空間上の任意の点をU = [u/d, v/d, 1/d]Tと表すと、三次元座標M = [X, Y, Z]Tは、式（８）で表される。
【００４３】
【数８】
2008309519.tif 000010
【００４４】
ここで記号「~」は拡張ベクトルを意味し，行列の最後の要素に１を追加したベクトルを示す。「S」は２台のカメラのパラメータを要素に持つ行列であり、bを基線長、fを焦点距離、(cu, cv)を主点とすれば、行列Sは式（９）で表せる。
【００４５】
【数９】
2008309519.tif 000011
【００４６】
２台のカメラと道路面との幾何学的関係(φ, θ, h)が分かれば、仮想視差画像は式（１０）で算出できる。このため、視差画像変換部１０３は、カメラと道路面との幾何学的関係を示す各パラメータ(φ, θ, h)の値を記憶部１０９から読み出して、視差画像を仮想視差画像に変換する。なお、記憶部１０９に各パラメータの値が格納されていない場合、視差画像変換部１０３は、記憶部１０９に格納された各パラメータの初期値を用いる。
【００４７】
【数１０】
2008309519.tif 000012
【００４８】
ベクトルUvは仮想視差画像上の座標を示す．また，行列Dはカメラと道路面との幾何学的関係(φ, θ, h)によって定義される同時変換行列であり、式（１１）により算出される。行列Ｄは、視点を三次元座標系で、視点の高さをＹ軸方向にｈ低くし、視点のピッチ角をＹ−Ｚ平面でθずらし、視点のロール角をＸ−Ｙ平面でφずらすための変換を行う行例である。
【００４９】
【数１１】
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【００５０】
視差画像変換部１０３が、以上説明した視差画像空間の幾何学的変換を行うと、図９に示す視差画像は図５に示す仮想視差画像に変換される。図５は、仮想的にカメラを道路面に接地するように設置して撮影した仮想視差画像を示す図である。
【００５１】
次に、補正情報算出部１０４の動作について、図６及び図７を参照して詳細に説明する。補正情報算出部１０４は、視差画像変換部１０３で得られた仮想視差画像から、２台のカメラと道路面との幾何学的関係(φ, θ, h)を算出して、この幾何学的関係の誤差を算出する。
【００５２】
図６（ａ）は、視差画像生成部１０２で生成された視差画像９００を示す図である。また、図６（ｂ）は、視差画像変換部１０３によって視差画像９００から変換された仮想視差画像９０４を示す図である。図６（ａ）の視差画像９００には、道路面９０１と、物体９０２が存在する。視差画像変換部１０３が視差画像９００を仮想視差画像９０４に変換すると、図６（ｂ）に示すように、道路面９０１を構成する複数の画素（u, v）のステレオ視差ｄが、仮想視差画像９０４では直線９０５に集まる。すなわち、仮想視差画像９０４の道路面を示す直線９０５上の各画素（u, v）のステレオ視差ｄを表す値の密度は高い。なお、「ステレオ視差ｄを表す値の密度が高い」とは、一画素当たりのステレオ視差ｄを表す値の数が多いことを意味する。一方、視差画像９００を仮想視差画像９０４に変換すると、視差画像９００上の物体９０２は仮想視差画像９０４上の物体９０６に変換される。物体９０２と物体９０６の大きさはほとんど変わらないため、物体９０６を構成する各画素（u, v）のステレオ視差を表す値の密度は、直線９０５上の各画素の密度よりも低い。
【００５３】
図７（ａ）は、図５に示した仮想視差画像１０００を示す図である。また、図７（ｂ）は、仮想視差画像１０００の各画素（u, v）のステレオ視差ｄを表す値をＵ−Ｖ平面へ投影した画像１００１を示す図である。Ｕ−Ｖ平面投影画像１００１では、仮想視差画像１０００でステレオ視差ｄを表す値の密度が高いところほど低い輝度で示され、密度が低いところほど高い輝度で示されている。従って、道路面は図７（ｂ）に示す点列１００２で表わされる。補正情報算出部１０４は、図７（ｂ）のＵ−Ｖ平面上に直線を設け、その直線をＵ−Ｖ平面上で傾きや切片を変化させながら、直線上に表れる輝度値の総和が最大となる直線を求めることで、点列１００２を直線近似する。その直線の傾きを算出することで、道路面のロール角Δφを算出する。近似した直線の傾きをＡとすると、ロール角Δφは式（１２）で算出できる。
【００５４】
【数１２】
2008309519.tif 000014
【００５５】
図７（ｃ）は、仮想視差画像１０００の各画素（u, v）のステレオ視差ｄを表す値を、縦軸をＶ、横軸がステレオ視差ｄとなるＶ−ｄ平面へ投影した画像１００３を示す図である。仮想視差画像１０００上の道路面を表す点列（u, v）では、ステレオ視差ｄを表す値の密度が高いため、Ｖ−ｄ平面上では道路面は点列１００４のように直線状に現れる。補正情報算出部１０４は、図７（ｃ）のＶ−ｄ平面上に直線を設け、その直線をＶ−ｄ平面上で傾きや切片を変化させながら、直線上に表れる輝度値の総和が最大となる直線を求めることで、点列１００４を直線近似する。その直線の傾きＢ及び切片Ｃを求めた後、式（１３）及び式（１４）に各パラメータの値を代入することによって、カメラのピッチ角Δθ及びカメラの設置高さΔｈを算出できる。なお、点列１００４に近似した直線は、Ｖ＝Ｂｄ＋Ｃで表される。
【００５６】
【数１３】
2008309519.tif 000015
【００５７】
【数１４】
2008309519.tif 000016
【００５８】
補正情報算出部１０４は、このようにして算出したカメラのロール角Δφ、ピッチ角Δθ及び設置高さΔｈを記憶部１０９に格納する。また、補正情報算出部１０４は、視差画像生成部１０２が生成した視差画像を、算出したカメラのロール角Δφを利用して補正する。当該補正によって、例えば図１２に示されたＵ軸に対して平行ではない道路面が、図１０に示されたＵ軸と平行な道路面に変換される。
【００５９】
その結果、路面推定部１０５は、道路面がＵ軸に平行に補正された視差画像を用いることができるため、正確に道路面を推定することができる。これに伴い、物体検出部１０６は、路面推定部１０５で推定された道路面に接地し、道路面より上に存在する物体を正確に検出することができる。
【００６０】
なお、補正情報算出部１０４は、算出したカメラのピッチ角Δθも利用して視差画像生成部１０２が生成した視差画像を補正しても良い。当該補正によって、図１０又は図１２に示すＶ−ｄ平面における道路面を示す直線の傾きがより正確となる。
【産業上の利用可能性】
【００６１】
本発明に係る物体検出装置は、道路面の傾きや車両の走行によるカメラのロール運動で道路面が傾いた撮影画像であっても確実に物体を検出することができるため、車両が物体と衝突する前にブレーキ操作やステアリング操作を自動制御したり、ドライバに前方の物体の存在を明示して警告する衝突事故防止システム等の用途に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の一実施形態の物体検出装置を示すブロック図
【図２】道路面に対する２台のカメラのロール角φを示す図
【図３】道路面に対するカメラのピッチ角θと、道路面からのカメラの設置高さｈとを示す図
【図４】仮想視差画像を生成するときのカメラの仮想的な位置を示す図
【図５】図９に示した視差画像から変換された仮想視差画像の一例を示す図
【図６】視差画像（ａ）と仮想視差画像（ｂ）との対応づけを説明する図
【図７】仮想視差画像（ａ）と、仮想視差画像をＵ−Ｖ平面に投影した画像（ｂ）と、仮想視差画像をＶ−ｄ平面に投影した画像（ｃ）とを示す図
【図８】２台のカメラの内、左カメラで撮影した画像（ａ）及び右カメラで撮影した画像（ｂ）を示す図
【図９】視差画像生成部で生成される視差画像の一例を示す図
【図１０】ロール角方向の誤差がない場合の視差画像空間（u, v，d）と道路面との位置関係を示す図
【図１１】ロール角方向の誤差がない場合の視差画像（u, v）と推定された道路面との関係を示す図
【図１２】ロール角方向の誤差がある場合の視差画像空間（u, v，d）と道路面との位置関係を示す図
【図１３】ロール角方向の誤差がある場合の、視差画像（u, v）と推定された道路面との関係を示す図
【符号の説明】
【００６３】
１０１  物体検出装置
１０１  画像取得部
１０２  視差画像生成部
１０３  視差画像変換部
１０４  補正情報算出部
１０５  路面推定部
１０６  物体検出部
１０７  距離算出部
１０８  出力部
１０９  記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2008309519.tif 000020
【図５】
2008309519.tif 000021
【図６】
2008309519.tif 000022
【図７】
2008309519.tif 000023
【図８】
2008309519.tif 000024
【図９】
2008309519.tif 000025
【図１０】
2008309519.tif 000026
【図１１】
2008309519.tif 000027
【図１２】
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【図１３】
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