(57)【要約】【課題】警報対象の対象物を、正確に運転者に認識させることができる障害物検出装置を提供する。【解決手段】画像処理ユニットは、自車両と対象物との衝突の可能性があると判定し（Ｓ２１のＹＥＳ）、更に対象物が接近判定領域内に存在すると判定した場合（Ｓ２２のＹＥＳ）、対象物の位置情報がナビゲーション装置に記憶された登録地点か否かを判定し（Ｓ２４）、もし対象物の位置情報が登録地点である場合、対象物の形状が画像処理ユニットに記憶された登録形状であるか否かを判定する（Ｓ２５）。そして、対象物の形状が登録形状でない場合、自車両が対象物と接触する可能性が高いと判定し、運転者への警報出力及び画像表示装置を用いた強調映像表示を行う（Ｓ２６）。また、人工構造物に警報が発せられた場合、運転者の操作に従って、この人工構造物の形状や位置情報を画像処理ユニットとナビゲーション装置にそれぞれ記憶する（Ｓ２８）。【選択図】　図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
赤外線カメラで捉えた画像から、自車両に影響を与える対象物を検出し、前記自車両の運転者へ該対象物に対する警報を発する障害物検出装置において、
前記運転者の操作に基づいて、検出された対象物の特徴と位置情報とを記憶手段へ記憶する対象物記憶制御手段と、
前記記憶手段に記憶された対象物が再度検出された場合は、該対象物に対する警報出力を中止する警報出力制御手段と
を備えたことを特徴とする障害物検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、撮像手段により撮影された画像から自車両の走行に影響を与えそうな対象物を検出して警報する障害物検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の障害物検出装置は、例えば赤外線カメラ等の撮像手段により捉えられた自車両周辺の画像から、自車両との衝突の可能性がある歩行者等の対象物を抽出し、その情報を自車両の運転者に提供する。この装置では、左右一組のステレオカメラが撮影した自車両周辺の画像において温度が高い部分を対象物とすると共に、対象物の視差を求めることにより該対象物までの距離を算出し、これらの対象物の移動方向や対象物の位置から、自車両の走行に影響を与えそうな対象物を検出して警報を出力する（例えば、特許文献１参照。）。
また、赤外線カメラ等の撮像手段により捉えられた自車両周辺の画像において、歩行者等の対象物ではあり得ない高温を示す領域を除外することにより、対象物の誤検出を防止するものもある（例えば、特許文献２参照。）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−６０９６号公報
【特許文献２】
特開２００１−１０８７５８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の技術では、歩行者等の対象物ではあり得ない高温を示す領域を除外することにより、極端な温度を示す人工構造物を対象物として検出するような誤検出は防止することができるものの、歩行者と同等な温度を示す道路脇の電柱や街灯のポール、あるいは自販機等の人工構造物を非警報対象物として認識し、対象物から除外することは難しいという問題があった。そのため、歩行者ではないこれらの人工構造物に対する警報が、運転者にとっては逆に煩わしいものになってしまうという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、歩行者等、自車両の走行に影響を与えそうな対象物を、正確に運転者に認識させることができる障害物検出装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１の発明に係る障害物検出装置は、赤外線カメラ（例えば実施の形態の赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌ）で捉えた画像から、自車両（例えば実施の形態の自車両１０）に影響を与える対象物を検出し、前記自車両の運転者へ該対象物に対する警報を発する障害物検出装置において、前記運転者の操作に基づいて、検出された対象物の特徴と位置情報とを記憶手段へ記憶する対象物記憶制御手段（例えば実施の形態のステップＳ２７〜ステップＳ２８）と、前記記憶手段に記憶された対象物が再度検出された場合は、該対象物に対する警報出力を中止する警報出力制御手段（例えば実施の形態のステップＳ２４〜ステップＳ２５）とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
以上の構成を備えた障害物検出装置は、運転者の操作で、対象物記憶制御手段が検出された対象物の形状等の特徴と位置情報とを記憶手段へ記憶することにより、運転者は、意識的に警報対象から除外したい任意の対象物の情報を記憶させることができる。そして、警報出力制御手段は、記憶手段に情報が記憶されている対象物が再度検出された場合、この対象物を運転者が意識的に警報対象から除外したい対象物と判断し、該対象物に対する警報出力を中止することができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本発明の一実施の形態の障害物検出装置の構成を示すブロック図である。
図１において、符号１は、本実施の形態の障害物検出装置を制御するＣＰＵ（中央演算装置）を備えた車載の画像処理ユニットであって、遠赤外線を検出可能な２つの赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌが接続されると共に、本実施の形態の障害物検出装置が搭載された車両の車速情報や回頭角情報等の車両の走行状態を示す信号が入力されている。これにより、画像処理ユニット１は、車両の周辺の赤外線画像と車両の走行状態を示す信号とから、車両前方の歩行者や動物等を検出し、衝突の可能性が高いと判断したときに警報を発する。
【０００９】
また、画像処理ユニット１には、音声で警報を発するためのスピーカ４と、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌにより撮影された画像を表示し、衝突の危険性が高い対象物を車両の運転者に認識させるための、例えば自車両の走行状態を数字で表すメータと一体化されたメータ一体Ｄｉｓｐｌａｙや自車両のコンソールに設置されるＮＡＶＩＤｉｓｐｌａｙ、更にフロントウィンドウの運転者の前方視界を妨げない位置に情報を表示するＨＵＤ（Ｈｅａｄ　Ｕｐ　Ｄｉｓｐｌａｙ　）等を含む画像表示装置５が接続されている。
更に、画像処理ユニット１には、ナビゲーション装置６が接続されており、画像処理ユニット１は、ナビゲーション装置６に、ナビゲーション装置６から取得した位置情報に、画像処理ユニット１により検出した対象物の距離・方位情報を加味した新たな位置情報を記憶させることができる。
【００１０】
また、画像処理ユニット１は、入力アナログ信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路、ディジタル化した画像信号を記憶する画像メモリ、各種演算処理を行うＣＰＵ（中央演算装置）、ＣＰＵが演算途中のデータを記憶するために使用するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＰＵが実行するプログラムやテーブル、マップなどを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、スピーカ４の駆動信号、画像表示装置５の表示信号などを出力する出力回路を備えており、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌで撮影された画像や、車両の車速情報や回頭角情報等の車両の走行状態を示す信号は、ディジタル信号に変換されてＣＰＵに入力されるように構成されている。
【００１１】
更に、画像処理ユニット１及びナビゲーション装置６は、フラッシュメモリ等の不揮発性のメモリを備えており、画像処理ユニット１に接続された対象物の情報を記憶するためのスイッチ（図示せず）からの信号を受けて、車両前方に検出された対象物（物体）の形状に関する情報は画像処理ユニット１に、位置に関する情報はナビゲーション装置６にそれぞれ設けられたフラッシュメモリ等の不揮発性のメモリへ記憶することができる。
【００１２】
また、図２に示すように、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌは、自車両１０の前部に、自車両１０の車幅方向中心部に対してほぼ対称な位置に配置されており、２つの赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの光軸が互いに平行であって、かつ両者の路面からの高さが等しくなるように固定されている。なお、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌは、対象物の温度が高いほど、その出力信号レベルが高くなる（輝度が増加する）特性を有している。
また、ＨＵＤ７ａは、自車両１０のフロントウインドウの運転者の前方視界を妨げない位置に表示画面が表示されるように設けられている。
更に、自車両１０には、回頭角情報を得るためのヨーレートを測定するヨーレートセンサ３も搭載される。
【００１３】
次に、本実施の形態の動作について図面を参照して説明する。
図３は、本実施の形態の障害物検出装置の画像処理ユニット１における歩行者等の対象物検出・警報動作を示すフローチャートである。
まず、画像処理ユニット１は、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの出力信号である赤外線画像を取得して（ステップＳ１）、Ａ／Ｄ変換し（ステップＳ２）、グレースケール画像を画像メモリに格納する（ステップＳ３）。なお、ここでは赤外線カメラ２Ｒにより右画像が得られ、赤外線カメラ２Ｌにより左画像が得られる。また、右画像と左画像では、同一の対象物の表示画面上の水平位置がずれて表示されるので、このずれ（視差）によりその対象物までの距離を算出することができる。
【００１４】
ステップＳ３においてグレースケール画像が得られたら、次に、赤外線カメラ２Ｒにより得られた右画像を基準画像とし、その画像信号の２値化処理、すなわち、輝度閾値ＩＴＨより明るい領域を「１」（白）とし、暗い領域を「０」（黒）とする処理を行う（ステップＳ４）。
図４（ａ）は、赤外線カメラ２Ｒにより得られたグレースケール画像を示し、これに２値化処理を行うことにより、図４（ｂ）に示すような画像を得る。なお、図４（ｂ）において、例えばＰ１からＰ４の枠で囲った物体を、表示画面上に白色として表示される対象物（以下「高輝度領域」という）とする。
赤外線画像から２値化された画像データを取得したら、２値化した画像データをランレングスデータに変換する処理を行う（ステップＳ５）。ランレングスデータにより表されるラインは、２値化により白となった領域を画素レベルで示したもので、いずれもｙ方向には１画素の幅を有しており、またｘ方向にはそれぞれランレングスデータを構成する画素の長さを有している。
【００１５】
次に、ランレングスデータに変換された画像データから、対象物のラベリングをする（ステップＳ６）ことにより、対象物を抽出する処理を行う（ステップＳ７）。すなわち、ランレングスデータ化したラインのうち、ｙ方向に重なる部分のあるラインを１つの対象物とみなすことにより、例えば図４（ｂ）に示す高輝度領域Ｐ１からＰ４が、それぞれ対象物（２値化対象物）として把握されることになる。
対象物の抽出が完了したら、次に、抽出した対象物の重心Ｇ、面積Ｓ及び外接四角形の縦横比ＡＳＰＥＣＴを算出する（ステップＳ８）。
【００１６】
ここで、面積Ｓは、ラベルＡの対象物のランレングスデータを（ｘ［ｉ］、ｙ［ｉ］、ｒｕｎ［ｉ］、Ａ）（ｉ＝０，１，２，・・・Ｎ−１）とすると、ランレングスデータの長さ（ｒｕｎ［ｉ］−１）を同一対象物（Ｎ個のランレングスデータ）について積算することにより算出する。また、対象物Ａの重心Ｇの座標（ｘｃ、ｙｃ）は、各ランレングスデータの長さ（ｒｕｎ［ｉ］−１）と各ランレングスデータの座標ｘ［ｉ］、またはｙ［ｉ］とをそれぞれ掛け合わせ、更にこれを同一対象物について積算したものを、面積Ｓで割ることにより算出する。更に、縦横比ＡＳＰＥＣＴは、対象物の外接四角形の縦方向の長さＤｙと横方向の長さＤｘとの比Ｄｙ／Ｄｘとして算出する。
なお、ランレングスデータは画素数（座標数）（＝ｒｕｎ［ｉ］）で示されているので、実際の長さは「−１」する（１を減算する）必要がある（＝ｒｕｎ［ｉ］−１）。また、重心Ｇの位置は、外接四角形の重心位置で代用してもよい。
【００１７】
対象物の重心、面積、外接四角形の縦横比が算出できたら、次に、対象物の時刻間追跡、すなわちサンプリング周期毎の同一対象物の認識を行う（ステップＳ９）。時刻間追跡は、アナログ量としての時刻ｔをサンプリング周期で離散化した時刻をｋとし、例えば時刻ｋで対象物Ａ、Ｂを抽出したら、時刻（ｋ＋１）で抽出した対象物Ｃ、Ｄと対象物Ａ、Ｂとの同一性判定を行う。そして、対象物Ａ、Ｂと対象物Ｃ、Ｄとが同一であると判定されたら、対象物Ｃ、Ｄをそれぞれ対象物Ａ、Ｂというラベルに変更することにより、時刻間追跡が行われる。
また、このようにして認識された各対象物の（重心の）位置座標は、時系列位置データとしてメモリに格納され、後の演算処理に使用される。
【００１８】
なお、以上説明したステップＳ４〜Ｓ９の処理は、２値化した基準画像（本実施の形態では、右画像）について実行する。
次に、車速センサ（図示せず）により検出される車速情報及びヨーレートセンサ３で検出されたヨーレートを時間積分して得られる回頭角情報を読み込み、自車両１０の回頭角θｒを算出する（ステップＳ１０）。
【００１９】
一方、ステップＳ９とステップＳ１０の処理に平行して、ステップＳ１１〜Ｓ１３では、対象物と自車両１０との距離ｚを算出する処理を行う。この演算はステップＳ９、及びステップＳ１０より長い時間を要するため、ステップＳ９、Ｓ１０より長い周期（例えばステップＳ１〜Ｓ１０の実行周期の３倍程度の周期）で実行される。
まず、基準画像（右画像）の２値化画像によって追跡される対象物の中の１つを選択することにより、右画像から探索画像Ｒ１（ここでは、外接四角形で囲まれる領域全体を探索画像とし、この探索画像の外接四角形を対象枠という）を抽出する（ステップＳ１１）。
【００２０】
次に、左画像中から探索画像Ｒ１に対応する画像（以下「対応画像」という）を探索する探索領域Ｒ２を設定し（ステップＳ１２）、探索領域Ｒ２内で探索画像Ｒ１との相関演算を実行して、探索画像Ｒ１と相関の高い領域を求め対応画像とする。そして、探索画像Ｒ１と対応画像との視差・距離算出演算を行い、自車両１０と対象物との距離ｚを算出する（ステップＳ１３）。
【００２１】
また、ステップＳ１０における回頭角θｒの算出と、ステップＳ１３における対象物との距離算出が完了したら、次に、自車両１０が回頭することによる画像上の位置ずれを補正するための回頭角補正を行う（ステップＳ１４）。回頭角補正は、時刻ｋから（ｋ＋１）までの期間中に自車両１０が例えば左方向に回頭角θｒだけ回頭すると、カメラによって得られる画像上では、画像の範囲がΔｘだけｘ方向にずれるので、これを補正する処理である。
【００２２】
また、回頭角補正を終了したら、画像内の座標（ｘ，ｙ）及び距離ｚを実空間座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換する（ステップＳ１５）。
ここで、実空間座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、図２に示すように、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの取り付け位置の中点の位置（自車両１０に固定された位置）を原点Ｏとして、図示のように定め、画像内の座標は、画像の中心を原点として水平方向をｘ、垂直方向をｙと定めている。
なお、以下の説明では、回頭角補正後の座標を（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と表示する。
次に、実空間座標に対する回頭角補正が完了したら、同一対象物について、ΔＴのモニタ期間内に得られた、回頭角補正後のＮ個（例えばＮ＝１０程度）の実空間位置データ、すなわち時系列データから、対象物と自車両１０との相対移動ベクトルに対応する近似直線ＬＭＶを求める。
【００２３】
次いで、最新の位置座標Ｐ（０）＝（Ｘ（０），Ｙ（０），Ｚ（０））と、（Ｎ−１）サンプル前（時間ΔＴ前）の位置座標Ｐ（Ｎー１）＝（Ｘ（Ｎ−１），Ｙ（Ｎ−１），Ｚ（Ｎ−１））を近似直線ＬＭＶ上の位置に補正し、補正後の位置座標Ｐｖ（０）＝（Ｘｖ（０），Ｙｖ（０），Ｚｖ（０））及びＰｖ（Ｎ−１）＝（Ｘｖ（Ｎ−１），Ｙｖ（Ｎ−１），Ｚｖ（Ｎ−１））を求める。
これにより、位置座標Ｐｖ（Ｎ−１）からＰｖ（０）に向かうベクトルとして、相対移動ベクトルが得られる（ステップＳ１６）。
このようにモニタ期間ΔＴ内の複数（Ｎ個）のデータから対象物の自車両１０に対する相対移動軌跡を近似する近似直線を算出して相対移動ベクトルを求めることにより、位置検出誤差の影響を軽減して対象物との衝突の可能性をより正確に予測することが可能となる。
【００２４】
また、ステップＳ１６において、相対移動ベクトルが求められたら、次に、自車両１０が検出した対象物と衝突する可能性があるか否かを判定して警報を出力する警報判定処理を行う（ステップＳ１７）。なお、警報判定処理については、詳細を後述する。
また、警報判定処理の終了後は、ステップＳ１へ戻り、上述の処理を繰り返す。
【００２５】
以上が、本実施の形態の障害物検出装置の画像処理ユニット１における対象物検出・警報動作であるが、次に、図５に示すフローチャートを参照して、図３に示したフローチャートのステップＳ１７における、対象物との衝突の可能性を判定して警報を出力する警報判定処理について更に詳しく説明する。
図５は、本実施の形態の警報判定処理動作を示すフローチャートである。
まず、画像処理ユニット１は、自車両１０に対する対象物の相対速度を算出する。そして、自車両１０と対象物との距離を相対速度で除算することにより、自車両１０と対象物との接触までの時間を計算し、これが衝突を回避するための余裕時間以上あるか否かを判定する。なお、衝突するか否かの判定には、高さ方向の範囲についても規定する。
【００２６】
ステップＳ２１において、自車両１０と対象物との衝突の可能性がないと判定した場合（ステップＳ２１のＮＯ）、何もせずに警報判定処理を終了する。
また、ステップＳ２１において、自車両１０と対象物との衝突の可能性があると判定した場合（ステップＳ２１のＹＥＳ）、画像処理ユニット１は、対象物が接近判定領域内に存在するか否かを判定する（ステップＳ２２）。ここで、接近判定領域とは、対象物がそのまま存在し続ければ自車両１０との衝突の可能性がきわめて高いと判断される自車両１０の前方の領域のことである。
【００２７】
もし、ステップＳ２２において、対象物が接近判定領域内に存在しないと判定した場合（ステップＳ２２のＮＯ）、接近判定領域の横方向（ｘ座標方向）外側の進入判定領域内に対象物が存在し、対象物が進行することで接近判定領域へ進入して自車両１０と対象物との衝突する進入衝突の可能性があるか否かを判定する進入衝突判定を行う（ステップＳ２３）。
そして、ステップＳ２３において、自車両１０と対象物との進入衝突の可能性がないと判定した場合（ステップＳ２３のＮＯ）、何もせずに警報判定処理を終了する。
【００２８】
一方、ステップＳ２２において、対象物が接近判定領域内に存在すると判定した場合（ステップＳ２２のＹＥＳ）、対象物の位置情報がナビゲーション装置６に記憶された登録地点か否かを判定する（ステップＳ２４）。
また、ステップＳ２４において、対象物の位置情報がナビゲーション装置６に記憶された登録地点である場合（ステップＳ２４のＹＥＳ）、対象物の形状が画像処理ユニット１に記憶された登録形状であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。
そして、ステップＳ２５において、対象物の形状が画像処理ユニット１に記憶された登録形状である場合（ステップＳ２５のＹＥＳ）、何もせずに警報判定処理を終了する。
【００２９】
また、ステップＳ２３において、自車両１０と対象物との進入衝突の可能性があると判定した場合（ステップＳ２３のＹＥＳ）、あるいはステップＳ２４において、対象物の位置情報がナビゲーション装置６に記憶された登録地点でない場合（ステップＳ２４のＮＯ）、あるいはステップＳ２５において、対象物の形状が画像処理ユニット１に記憶された登録形状でない場合（ステップＳ２５のＮＯ）のいずれかの場合、自車両１０と対象物とが接触する可能性が高いと判定し、スピーカ４を介して音声による警報を発すると共に、画像表示装置５に対して、例えば赤外線カメラ２Ｒにより得られる画像を出力し、接近してくる対象物を自車両１０の運転者に対する強調映像として表示する（ステップＳ２６）。
【００３０】
もしこの時、自車両１０の運転者は、発せられた警報や強調表示に関し、対象物が歩行者と同等な温度を示す道路脇の電柱や街灯のポール、あるいは自販機等、同じ地点で必ず警報対象とされてしまうような人工構造物であると認識できた場合、この対象物の形状等の特徴を画像処理ユニット１に、位置情報をナビゲーション装置６に、それぞれ記憶することができる。
すなわち、画像処理ユニット１は、自車両１０の運転者が画像処理ユニット１に接続された対象物の情報である形状等の特徴と位置情報とを記憶するためのスイッチ（図示せず）を操作し、該スイッチがＯＮ（押下）されたか否かを判定する（ステップＳ２７）。
【００３１】
もし、ステップＳ２７において、スイッチがＯＮされていない場合（ステップＳ２７のＮＯ）、何もせず警報判定処理を終了する。
一方、ステップＳ２７において、スイッチがＯＮされている場合（ステップＳ２７のＹＥＳ）、画像処理ユニット１は、目的の対象物（警報が発せられた人工構造物）の形状を抽出して登録形状として記憶すると共に、ナビゲーション装置６から取得できる位置情報に画像処理ユニット１により検出した対象物の距離・方位情報を加味して、再びナビゲーション装置６に登録地点として記憶することで地点登録を実行する（ステップＳ２８）。そして、警報判定処理を終了する。
【００３２】
なお、上述の実施の形態では、画像処理ユニット１が、対象物記憶制御手段と警報出力制御手段とを含んでいる。より具体的には、図５のステップＳ２７〜Ｓ２８が対象物記憶制御手段に相当する。また、図５のステップＳ２４〜Ｓ２５が警報出力制御手段に相当する。
【００３３】
以上説明したように、本実施の形態の障害物検出装置は、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌにより捉えられた画像から検出された対象物が、例えば同じ地点で必ず警報対象とされてしまうような人工構造物であった場合、画像処理ユニット１に対する運転者の操作で、対象物記憶制御手段が検出された対象物の形状等の特徴と位置情報とを記憶手段へ記憶することにより、運転者は、意識的に警報対象から除外したい任意の対象物の情報を記憶させることができる。
【００３４】
そして、画像処理ユニット１は、記憶手段に情報が記憶されている対象物が再度検出された場合、警報出力制御手段により、この対象物を運転者が警報対象から除外したい対象物として判断すると共に、該対象物に対する警報出力を中止することができる。
従って、歩行者と同等な温度を示す道路脇の電柱や街灯のポール、あるいは自販機等の対象物から除外することができないような人工構造物でも、明示的にその形状等の特徴と位置情報とを記憶して非警報対象物として指定することで、運転者を煩わす警報の出力を抑制することができるという効果が得られる。
【００３５】
また、本実施の形態では、対象物の位置情報は、ナビゲーション装置６から取得できる位置情報に画像処理ユニット１により検出した対象物の距離・方位情報を加味して、新たな位置情報（登録地点）として記憶することで正確に求めたが、警報は対象物が車両の近傍にある場合に行われることから、対象物の位置情報は、スイッチが操作された時にナビゲーション装置６から取得できる位置情報を基準とした所定の範囲とすることもできる。
【００３６】
【発明の効果】
以上の如く、請求項１に記載の障害物検出装置によれば、運転者が意識的に警報対象から除外したい任意の対象物の特徴と位置情報とを記憶させることができる。そして、記憶されている対象物が再度検出された場合、該対象物に対する警報出力を中止することができる。
従って、歩行者と同等な温度を示し、対象物から除外することができないような人工構造物でも、明示的にその形状等の特徴と位置情報とを記憶して非警報対象物として指定することで、運転者を煩わす警報の出力を抑制することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態の障害物検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】車両における赤外線カメラやセンサ、ディスプレイ等の取り付け位置を示す図である。
【図３】同実施の形態の障害物検出装置における対象物検出・警報動作を示すフローチャートである。
【図４】赤外線カメラにより得られるグレースケール画像とその２値化画像を示す図である。
【図５】同実施の形態の障害物検出装置における警報判定処理動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１　　画像処理ユニット
２Ｒ、２Ｌ　　赤外線カメラ
４　　スピーカ
５　　画像表示装置
６　　ナビゲーション装置
１０　　自車両
Ｓ２４〜Ｓ２５　　警報出力制御手段
Ｓ２７〜Ｓ２８　　対象物記憶制御手段
【図１】
2004106682.tif 000003
【図２】
2004106682.tif 000004
【図３】
2004106682.tif 000005
【図４】
2004106682.tif 000006
【図５】
2004106682.tif 000007