(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段と、
前記画像から移動体を抽出し、各移動体の位置、幅、速度を出力する画像処理手段と、
前記各移動体の位置、幅、速度に基づいて前記各移動体の未来位置を予測する手段と、
を備えた移動体検知システムにおいて、
前記各移動体の位置と幅と速度を時系列で記憶する記憶手段と、
前記各移動体の現在フレームにおける幅を、前記記憶手段に記憶された直前の１ないし複数フレームにおける幅と比較し、幅の変化が閾値以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定する第１の比較判定手段と、
前記記憶手段に記憶された直前の所定数フレームにおける速度分布のピークを検出し、ピークが２以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定する第２の比較判定手段と、を含むデータ整合性判定手段を備えたことを特徴とする移動体検知システム。
【請求項２】
自車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段と、
前記画像から移動体を抽出し、各移動体の位置、幅、速度を出力する画像処理手段と、
前記各移動体の位置、幅、速度に基づいて前記各移動体の未来位置を予測する手段と、
を備えた移動体検知システムにおいて、
前記各移動体の位置と幅を時系列で記憶する記憶手段と、
前記各移動体の現在フレームにおける幅を、前記記憶手段に記憶された直前の１ないし複数フレームにおける幅と比較し、幅の変化が閾値以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定する第１の比較判定手段と、
を含むデータ整合性判定手段を備え、
前記第１の比較判定手段は、前記各移動体の現在フレームにおける位置と直前フレームにおける位置が実質的に変化していない場合には、前記幅の変化が前記閾値よりも小さい第２の閾値以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定するように構成されていることを特徴とする移動体検知システム。
【請求項３】
自車両の進行方向の画像を撮像し、前記画像から画像認識によって移動体を抽出し、前記移動体の位置、幅、速度に基づいて、前記移動体の未来位置を予測する移動体検知システムにおけるデータ整合性判定方法であって、
前記各移動体の位置と幅と速度を時系列で記憶するステップと、
前記各移動体の現在フレームにおける幅を、記憶された直前の１ないし複数フレームにおける幅と比較し、幅の変化が閾値以上の場合に、当該移動体が複数の移動体からなると判定するステップと、
記憶された直前の所定数フレームにおける速度分布のピークを検出し、ピークが２以上の場合に、当該移動体が複数の移動体からなると判定するステップと、
を含むデータ整合性判定方法。
【請求項４】
自車両の進行方向の画像を撮像し、前記画像から画像認識によって移動体を抽出し、前記移動体の位置、幅、速度に基づいて、前記移動体の未来位置を予測する移動体検知システムにおけるデータ整合性判定方法であって、
前記各移動体の位置と幅を時系列で記憶するステップと、
前記各移動体の現在フレームにおける幅を、記憶された直前の１ないし複数フレームにおける幅と比較し、幅の変化が閾値以上の場合に、当該移動体が複数の移動体からなると判定するステップと、
前記各移動体の現在フレームにおける位置と直前フレームにおける位置が実質的に変化していない場合には、前記幅の変化が前記閾値よりも小さい第２の閾値以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定するステップと、
を含むデータ整合性判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体を検知し、その未来位置を予測する移動体検知システムおよびそのデータ整合性判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車における安全運転支援や自動運転などを目的として、車載カメラの視界に現れる歩行者や自転車などの移動体を画像認識し、その未来位置を予測し、衝突可能性が高いと判断される場合に、制動制御や警報などの回避処理を発動させる種々の移動体検知システムが開発されている（特許文献１，２参照）。
【０００３】
このような移動体検知システムにおいて、２以上の移動体、例えば２人の歩行者が略同位置で重なり１人として認識される場合がある。このシステムの目的は移動体数を検知することではないので、移動体数の誤認自体は問題にならないが、各移動体の動きが異なる場合は、移動体の速度や位置情報を基にした未来位置の予測が適正に行われず、回避処理の誤作動（不必要な場面での発動）を生じる虞がある。
【０００４】
特許文献１には、ステレオカメラを用いることで、左右の視差の差から２物体の重なりを検出する方法が開示されている。しかし、これは元々奥行き方向に差がある場合にのみ適用できる方法であり、奥行の差が小さい場合には適用できない。
【０００５】
特許文献２では、静止画を対象とし、画像認識段階で歩行者候補の幅を歩行者数推定に用いる方法が開示されている。しかし、静止画（動画の場合は１フレームの画像）の横幅に単純に閾値を設け、１人と２人以上を識別するので、「１人」と定義される幅より小さい幅では識別できない。しかも、測定誤差を考慮すると、閾値は歩行者１人分の平均的な幅より大きい値に設定せざるを得ず、識別可能な範囲はさらに限られることになる。
【０００６】
当然ながら、検出判定に要する時間（画像フレーム数）を増加させることによって検出精度を向上できる余地はあるが、安全運転支援や自動運転における移動体検知および衝突回避においては、上記に伴う応答性の低下は好ましくなく、装置への負荷やコストの点からも、簡素で応答性の高い実用的な対策が望まれることとなった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−１５０９３８号公報
【特許文献２】特開２００６−１０６５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、上記のような実状に鑑みてなされたものであって、その目的は、２以上の移動体を単独と認識することによる誤作動を低負荷かつ低コストにて防止できる移動体検知システムおよびデータ整合性判定方法を提供することにある。
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明者が鋭意検討した結果、２以上の移動体を単独と認識する場合には、（ｉ）略同位置にある２以上の移動体を単独の移動体として認識する第１の場合（図１０）と、（ｉｉ）略同位置にある２以上の移動体をフレームごとに異なる何れか一方の移動体として認識する第２の場合（図１１）が存在することが分かった。
【００１０】
上記第１の場合は、例えば、図１０（ａ）（ｂ）に示すように、時系列で前後関係にあるフレーム１，２において、進行方向前側の歩行者６２に対して、検知されるデータ上の重心位置６０ｐは、図中左寄りとなっているため、この間の重心位置の移動速度は、歩行者６２の実際の速度より大きな値がフレーム１と２の差から計算され、予測速度も大きくなる。
【００１１】
一方、上記第２の場合は、図１１（ａ）（ｂ）に示すように、時系列で前後関係にあるフレーム１，２において、検知されるデータ上の重心位置７０ｐが、左側の歩行者７２から右側の歩行者７１に変わることによって、この間の重心位置の移動速度は、歩行者７１の実際の速度より大きな値がフレーム１と２の差から計算され、予測速度も大きくなる。
【００１２】
上記のように予想速度が大きく計算される場合、本来衝突可能性が低いにも拘わらず、回避処理が発動されてしまう虞がある。一方、２人の歩行者の位置関係が各図において逆の場合は、予想速度が小さく計算され、回避処理が発動されない虞がある。
【００１３】
しかし、上記第１の場合は、検知されるデータ上の幅６０ｗが変化する。上記第２の場合は、検知されるデータ上の幅７０ｗは変化しないが、速度が不連続的に変化する。したがって、それぞれの場合を想定したデータ整合性判定を行うことで、応答性を損なわずにエラーを検出でき、誤作動を防止できるという知見を得て本発明に想到した。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
すなわち、本発明は、自車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段（１１）と、前記画像から移動体を抽出し、各移動体の位置、幅、速度を出力する画像処理手段（１２）と、前記各移動体の位置、幅、速度に基づいて前記各移動体の未来位置を予測する手段（２１）とを備えた移動体検知システムにおいて、
前記各移動体の位置と幅を時系列で記憶する記憶手段（２０）と、前記各移動体の現在フレームにおける幅を、前記記憶手段に記憶された直前の１ないし複数フレームにおける幅と比較し、幅の変化が閾値以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定する第１の比較判定手段とを含むデータ整合性判定手段（２２）を備えた構成を前提とする。
【００１５】
上記構成では、各移動体の現在フレームにおける幅を、既に記録されている直前の１ないし複数フレームにおける幅と比較し、その変化を検出するので、各移動体の幅の個体差の影響を受けることもなく、変化の割合や絶対値が閾値以上であれば直ちにデータ整合性がない、すなわち、当該移動体データが複数の移動体を含んでいると判定でき、単に幅に閾値を持たせただけの場合よりも精度よく検出でき、応答性に優れた移動体検知システムを低コストで構成できる利点がある。
【００１６】
本発明の第１の態様は、前記データ整合性判定手段（２２）は、前記各移動体の速度を時系列で記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された直前の所定数フレームにおける速度分布のピークを検出し、ピークが２以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定する第２の比較判定手段とをさらに含む。
【００１７】
上記構成では、各移動体の直前の所定数フレームにおける速度分布に複数のピークが検出された場合、２以上の移動体間での検出対象（重心位置）の瞬間的な移動に伴う低頻度かつ高速な速度ピーク、不連続的な速度変化を生じていると見做し、直ちにデータ整合性がない、当該移動体データが複数の移動体を含んでいると判定でき、一層高精度で応答性に優れた移動体検知システムを構成できる利点がある。
【００１８】
本発明の第２の態様は、前記第１の比較判定手段は、前記各移動体の現在フレームにおける位置と直前フレームにおける位置が実質的に変化していない場合には、前記幅の変化が前記閾値よりも小さい第２の閾値以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定するように構成されている。
【００１９】
上記構成では、各移動体の位置が変化していないにも拘わらず幅の変化が検出される場合は、複数の移動体を含んでいる可能性が極めて高いので、より小さな閾値にて、直ちにデータ整合性がない、当該移動体データが複数の移動体を含んでいると判定でき、このケースにおける応答性をさらに高めることができる。
【００２０】
なお、以上述べた本発明の移動体検知システムにおいて、移動体の未来位置を予測する手段（２１）、データ整合性判定手段（２２）、および、それを構成する各比較判定手段は、それぞれに規定された手順を記録したプログラムを実行可能なコンピューター（ＣＰＵ，メモリ、Ｉ／Ｆ）で構成されることが想定されている。
【００２１】
本発明は、自車両の進行方向の画像を撮像し、前記画像から画像認識によって移動体を抽出し、前記移動体の位置、幅、速度に基づいて、前記移動体の未来位置を予測する移動体検知システムにおけるデータ整合性判定方法であって、
前記各移動体の位置と幅を時系列で記憶するステップ（２１０）と、
前記各移動体の現在フレームにおける幅を、記憶された直前の１ないし複数フレームにおける幅と比較し、幅の変化が閾値以上の場合に、当該移動体が複数の移動体からなると判定するステップ（２２１）と、を含むデータ整合性判定方法をも対象としている。
【００２２】
本発明方法の第１の態様は、前記記憶するステップ（２１０）は、前記各移動体の速度を時系列で記憶することを含み、記憶された直前の所定数フレームにおける速度分布のピークを検出し、ピークが２以上の場合に、当該移動体が複数の移動体からなると判定するステップ（２３３）をさらに含む。
【００２３】
本発明方法の第２の態様は、前記各移動体の現在フレームにおける位置と直前フレームにおける位置が実質的に変化していない場合には、前記幅の変化が前記閾値よりも小さい第２の閾値以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定するステップ（２２２）をさらに含む。
【発明の効果】
【００２４】
以上述べたように、本発明に係る移動体検知システムおよびデータ整合性判定方法は、２以上の移動体を単独と認識することによる誤作動を低負荷かつ低コストにて防止でき、適正な回避措置を講じる上で有利である。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明実施形態に係る移動体検知システムを示すブロック図である。
【図２】本発明実施形態に係る移動体検知システムの動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明実施形態に係る移動体検知システムにおけるデータ整合性判定プロセスを示すフローチャートである。
【図４】（ａ）は１つの移動体、（ｂ）は２つの移動体を含む場合の速度分布を示すヒストグラムである。
【図５】２つの移動体を単独と認識している場合の時系列で前後関係にある２フレームの認識画像を示す模式図である。
【図６】図５の移動体の経時的な位置と幅の変化を示すグラフである。
【図７】図５の移動体の位置と幅の関係を示すグラフである。
【図８】２つの移動体を含む場合の速度分布を示すヒストグラムを１つの移動体と認識して正規分布の重ねあわせの関数でフィッティングしたグラフである。
【図９】図８のヒストグラムに２つのピークを含む正規分布の重ねあわせの関数でフィッティングしたグラフである。
【図１０】２つの移動体を単独と認識している場合の時系列で前後関係にある２フレームの認識画像の例を示す模式図である。
【図１１】２つの移動体をフレームごとに異なる何れか一方の移動体として認識している場合の時系列で前後関係にある２フレームの認識画像の例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
本発明に係る移動体検知システムは、図１に示されるように、ステレオカメラ１１、および、認識処理部１２を含む画像処理装置１と、データ記憶部２０、移動体位置予測部２１、データ整合性判定部２２、および、制御量算出部２３を含む制御コントローラ２とから主に構成されている。
【００２７】
ステレオカメラ１１は、自車両の進行方向の画像を撮像し、撮像された画像は、認識処理部１２のＶＲＡＭに取得される。認識処理部１２は、取得された画像から、認識処理によって移動体を抽出し、各移動体の位置、幅、速度を所定フレームレートで制御コントローラ２に出力する。制御コントローラ２は、図２に示されるような手順で、各移動体の未来位置を予測し、自車両との衝突可能性の判定を行う。
【００２８】
（基本的制御プロセス）
先ず、制御コントローラ２は、画像処理装置１から出力された各移動体の位置（距離、重心位置）、幅（横幅）、速度（横方向速度）を取得し（１００）、データ記憶部２０は、過去ｎフレームに亘る各移動体の位置、幅、速度を時系列で保存する。移動体位置予測部２１は、各移動体の位置、幅、速度に基づいてそれぞれの未来位置を計算するとともに（１１１）、車速センサ３から得られる自車両の車速および加速度情報に基づいて自車両の未来位置を計算する（１１２）。なお、舵角センサやヨーレートセンサなどの車両情報が併用されてもよい。
【００２９】
移動体位置予測部２１が各移動体および自車両の未来位置を計算するのと並行して、データ整合性判定部２２は、データ記憶部２０に保存されている各移動体の過去ｎフレームに亘る位置、幅、速度データを参照し、現在フレームのデータとの整合性を判定する（１２０，１２１）。具体的な判定手順については後述する。
【００３０】
整合性に問題がない場合は、衝突可能性の判定を行い（１４０）、整合性に問題がある場合は、衝突可能性の判定を行わずにエラー処理または緊急時の制御判定を行う（１３０）。なお、先に衝突可能性の判定を行い、その後で整合性の判定を行うこともできる。
【００３１】
そして、何れかの移動体と衝突可能性があると判断される場合、制御量算出部２３は、衝突を回避するために必要な制動制御量の計算を行い、自車両と移動体との衝突余裕時間（Time To Collision；ＴＴＣ）が所定値以下であるか否かを判定し（１４２）、所定値以下であれば、制御処理装置４により自動ブレーキ６を作動させ（１６０）、所定値以下でない場合は警報装置５を作動させる（１５０）。衝突可能性がないと判断された場合、および、警報装置５の作動後は、データ記憶部２０を、現在フレームを含む過去ｎフレームのデータに更新し、次フレームの処理に移行する。
【００３２】
（データ整合性判定プロセス）
次に、具体的なデータ整合性判定手順について、図３を参照しながら説明する。
先述したように、２以上の移動体を単独と認識する場合には、（ｉ）略同位置にある２以上の移動体を単独の移動体として認識する第１の場合と、（ｉｉ）略同位置にある２以上の移動体をフレームごとに異なる何れか一方の移動体として認識する第２の場合が存在するので、データ整合性判定は、これらの場合を想定して実施される。なお、以下の説明では２つの検査を並行して実施する場合を示しているが、順次実施することもできる。
【００３３】
（ｉ）２以上の移動体を単独の移動体として認識する場合
先ず、データ整合性判定部２２は、現在フレームの各移動体の位置（距離、重心位置）、幅（横幅）、速度（横方向速度）を取得し（２００）、データ記憶部２０から各移動体の過去ｎフレームに亘る位置、幅、速度データを読み込み（２１０）、各移動体の現在フレームにおける幅を、過去ｎフレームにおける幅と比較し、幅の変化が閾値以上の場合は、当該移動体が複数の移動体からなると判定する（ステップ２２１）。
【００３４】
例えば、図５（ａ）に示されるように、あるフレーム１でほぼ同位置で図中左側に移動している２人の歩行者５１，５２が、単独の歩行者（重心位置５０ｐ）であると認識されている場合に、図５（ｂ）に示されるように、後続のフレーム２で先行していた一方の歩行者５２が反転して図中右側に向うような場合を想定する。
【００３５】
この間の歩行者５１，５２の重心位置の軌跡は、図６に示されるように、０〜２フレームでは歩行者５１ｐ，５２ｐが同方向（図５の左方向（遠ざかる方向）をマイナス方向とする）に移動し、２フレーム付近で一方の歩行者５２ｐが反転し、４フレーム付近で歩行者５１ｐと交差してから加速するものとなる。
【００３６】
この２人の歩行者を１人と認識した場合、４〜１０フレームでは、重心位置５０ｐの軌跡は、一方の歩行者５２ｐの軌跡に比べて移動量が少なく認識され、したがって、速度が小さく認識されることになり、予想速度が小さく推定され、予想到達位置が手前に推定される虞があるが、移動体の幅５０ｗは、２人の歩行者５１，５２が交差した４フレーム以降で急激に増加するので、幅の変化が閾値以上の場合、例えば、（１）幅の変化量が閾値以上の場合、（２）幅の変化率（傾き）が閾値以上の場合、（３）幅がｍフレーム（ｍは２〜３）に亘り連続して増加した場合、（４）幅の変化曲線に変曲点（ピーク）が生じた場合、などを検出することによって、移動体（５０ｗ）が複数の移動体（５１，５２）を含んでいると判定できる。
【００３７】
次に、各移動体の現在フレームにおける位置と直前フレームにおける位置が実質的に変化していない場合には、幅の変化が前記閾値よりも小さい第２の閾値以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定する（ステップ２２２）。
【００３８】
例えば、上述した図５（ａ）（ｂ）に示されるような場合、この間の歩行者５１，５２の重心位置と幅の相関５０ｐｗをとると、図７に示されるように、位置−４においては、同位置において幅が変化しており、この場合、幅の変化が僅かであっても、移動体（５０ｐｗ）が複数の移動体（５１，５２）を含んでいると判定できる。
【００３９】
上記各ステップ（２２１）、（２２２）において複数の移動体を含んでいると判定された場合は、ＴＴＣが所定値以下であるか否かを判定し（ステップ２２５）、ＴＴＣが所定値以下の場合は、緊急時の制御判定を行う（２２６）。
【００４０】
緊急性が高いと判断された場合は、重心位置でなくエッジ（現在認識している幅の端部座標）の時間変化量を速度として計算し、現在認識している幅を１／３に分割する座標を２つの移動体の重心位置として採用して制御判定を行い、衝突可能性のある場合は自動ブレーキ６を実施する。この場合、緊急時の処理として、制御判定の閾値を変更することが望ましい。例えば、自動ブレーキの場合は最新の認識結果が進路上にない場合は警報のみに留めるようにしても良い。
【００４１】
一方、ステップ２２５において、ＴＴＣが所定値以下でない場合（緊急でない場合）は、画像処理装置１（認識処理部１２）にエラーを返す（２２８）。この際に認識処理部１２の設定の閾値（エッジ検出の判定の閾値など）を修正する。この場合、現在位置に基づく制御判定は行うが、移動体位置予測を考慮した制御判定は行わない。
【００４２】
上記各ステップ（２２１）、（２２２）において、データ整合性に問題ないと判定された場合は、通常の制御判定を行う（２２４）。
【００４３】
（ｉｉ）２以上の移動体をフレームごとに異なる何れかとして認識する場合
先ず、データ記憶部２０に記憶されている各移動体の過去ｎフレームにおける速度のヒストグラム（速度分布）を作成する（２３１）。次いで、ヒストグラムのピーク数をカウントし（２３２）、２以上のピークが検出された場合に、当該移動体が複数の移動体からなると判定する（２３３）。
【００４４】
例えば、図４（ａ）の実線４０は、ほぼ静止状態にある１人の歩行者のヒストグラムを示しており、速度０．５ｋｍ/ｈ付近の１つのピークを中心とした正規分布となっている。また、同図の破線４０′は、移動中の１人の歩行者のヒストグラムを示しており、速度４．１ｋｍ/ｈ付近の１つのピークの左右で偏った速度分布を示している。
【００４５】
これに対して、図４（ｂ）では、１人として検出されている移動体の過去ｎフレームのヒストグラムに、速度０ｋｍ/ｈ付近を中心とするピーク４１の他に、速度５ｋｍ/ｈ付近を中心とするピーク４２が出現していることから、図１１に示されるように、時系列で前後関係にあるフレームにおいて検知されるデータ上の重心位置が２人の歩行者間を移動する際の速度（４２）が現れたものと見ることができる。
【００４６】
そこで、ピークが２つ以上存在する場合、正規分布の重ねあわせた関数でフィッティングを行い（２３４）、それぞれのピークに対して、その属するデータのみを用い、それぞれ再計算することで各移動体の位置、速度を求める（２３５）。
【００４７】
ピークの判定方法としては、例えば、ヒストグラムにおいて速度のｎ番目の代表点の頻度をＰ（ｎ）とおいたとき、
｛Ｐ（ｎ−１）−Ｐ（ｎ）｝＊｛Ｐ（ｎ＋１）−Ｐ（ｎ）｝＜−１
かつ、
｜Ｐ（ｎ−１）−Ｐ（ｎ）｜＞Ｃ（一定値）
｜Ｐ（ｎ＋１）−Ｐ（ｎ）｜＞Ｃ（一定値）
の時、その点がピークになっているとしてピーク数をカウントすることで求められる。この方法は一例であり、他の手法でも良い。
【００４８】
フィッティングする関数形は、２つのピークの場合、
Ａ１＊exp（−（ｘ−μ１）２/２δ１２）＋Ａ２＊exp（−（ｘ−μ２）２/２δ２２）
であり、変数はＡ１，Ａ２，μ１，μ２，δ１，δ２である。
【００４９】
「属するデータ」の範囲は、中心点μ１、μ２のピークに対し、それぞれ
μ１±δ１、μ２±δ２（半値幅）の範囲とし、２つのピークが重なる部分は用いない。この範囲は一例であり、これと異なってもよい。複数個のピークが検出された場合、画像処理装置１（認識処理部１２）にエラーと検出位置を返す（２３６）。
【００５０】
この「属するデータ」の選択および再計算の一例をあげる。例えば、測定データとして画面左端からの位置と速度が取得され、速度に２つのピークがある場合を考える。２つのピークの中心が、それぞれ４ｋｍ/ｈと６ｋｍ/ｈ、半値幅が０．５ｋｍ/ｈであった場合に、測定データが、（３ｍ，４．２ｋｍ/ｈ）、（５ｍ，６．３ｋｍ/ｈ）、（６ｍ，７ｋｍ/ｈ）、（３．５ｍ，４ｋｍ/ｈ）、（５．８ｍ，６．１ｋｍ/ｈ）であれば、ピーク１に属するデータが、４ｋｍ±０．５、ピーク２に属するデータが、６ｋｍ±０．５であるので、
・ピーク１に属するデータ：（３ｍ,４．２ｋｍ/ｈ）、（３．５ｍ，４ｋｍ/ｈ）
・ピーク２に属するデータ：（５ｍ,６．３ｋｍ/ｈ）、（５．８ｍ,６．１ｋｍ/ｈ）
とし、それぞれ別の物体として、未来位置の計算をやり直す。
【００５１】
自動車の緊急停止ブレーキを行うかどうかの判定において、認識からブレーキ作動まで１秒以内を目標とする場合、６ｋｍ/ｈと４ｋｍ/ｈの歩行者の移動距離の差は約５６ｃｍ/秒であり、解像度が１０ｃｍ程度の認識方法であれば、上記（ｉ）（ｉｉ）に係るデータ整合性判定プロセスを実施可能である。
【００５２】
なお、移動体データが３以上の移動体（歩行者）を含む場合、上記（ｉ）の幅の変化を検出する方法では、幅および重心位置は両端の２人によって決定されるので、衝突可能性の判定では緊急でない場合は、単に「エラー」だけ返しても機能的には問題がなく、緊急時の処理においても２人の場合と同一で良い。
【００５３】
次に、各移動体の過去ｎフレームにおける速度のヒストグラムに対するフィッティングの具体例について、図８および図９を参照しながら説明する。
【００５４】
先ず、図８にドットで示されるようなヒストグラムが得られた場合、単独の移動体５０ｄとしてフィッティングを行うと、図中右側の歩行者に近い位置の正規分布が求まるが、ずれが大きいので（特に左側部分）エラー判定となる。
【００５５】
この場合、単に誤差二乗値の大きさで判断してもよいが、フィッティングで求めた歩行者の位置ｘから正側にある点だけの誤差二乗値と負側の点だけの誤差二乗値の比で判別することもできる。正規分布の片側のみにずれが大きい場合、片側にエラー要因がある、すなわち、もう一人の歩行者があると判断されるからである。
【００５６】
次に、図９に示すように、２人に歩行者５１ｄ，５２ｄがいると仮定し、フィッティングを行うと、それぞれのピーク位置は、５１ｄ：０．９、５２ｄ：５．３と求めることができ、この場合、それぞれの正規分布の半値幅に入る値（図中両矢印で示される範囲）だけを用いて再計算を行うことで、歩行者５１ｄ，５２ｄの位置を予測できる。
【００５７】
以上、本発明の実施形態について述べたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づいてさらに各種の変形および変更が可能である。
【符号の説明】
【００５８】
１  画像処理装置
２  制御コントローラ
３  車速センサ
４  制御処理装置
５  警報装置
６  自動ブレーキ
１１  ステレオカメラ
１２  認識処理部
２０  データ記憶部
２１  移動体位置予測部
２２  データ整合性判定部
２３  制御量算出部
５１，５２  歩行者（移動体）
５０ｐ，５１ｐ，５２ｐ  位置（重心位置）
５０ｗ  幅（横幅）
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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