(57)【要約】【課題】突発的な雑音による誤検出を低減できる障害物検知装置等を提供する。【解決手段】撮像した画像から１次元信号を取得して、取得した１次元信号を過去Ｎフレーム分保持する。そして保持した１次元信号に基づき障害物を検知する。例えば、予測障害物候補領域算出手段は、単フレーム障害物候補領域算出手段で得た現時点（Ｔ）での障害物候補領域信号ＮｏｗＣａｒＳＲ（Ｘ）を、今まで保持していた時点（Ｔ−１）までで予測した障害物候補領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ（Ｘ，　Ｔ−１）と統合することで時点（Ｔ）　までで予測した障害物候補領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ（Ｘ，　Ｔ）を求める。予測情報付加障害物候補領域算出手段は、単フレーム障害物候補領域算出手段で得た障害物候補領域信号ＮｏｗＣａｒＳＲと予測障害物候補領域算出手段で予測した障害物候補領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲとを取り出し、これら２つの信号を統合・モデル化して、障害物候補領域モデルＯｕｔＣａｒＳＲＭｏｄｅｌを出力する。【選択図】図８
2004098827.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定領域を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像中から１次元信号を取得する１次元信号取得手段と、
前記１次元信号取得手段によって取得された１次元信号に基づく過去のＮフレーム分（Ｎ＞１）の障害物検知用信号の変化の連続性を加味して現在のフレームの障害物検知用信号の補正を行う補正手段と、
前記補正手段によって補正された障害物検知用信号に基づき障害物の判定を行う障害物判定手段を備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項２】
所定領域を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像中から１次元信号を取得する１次元信号取得手段と、
前記１次元信号取得手段によって取得された１次元信号を過去Ｎフレーム分（Ｎ＞１）保持する１次元信号格納手段と、
前記１次元信号格納手段によって保持されている複数の１次元信号に基づき障害物の検知を行う障害物検知手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項３】
請求項２に記載の障害物検知装置において、
前記１次元信号取得手段は、
前記撮像手段で撮像した画像を１次元信号として抽出する方法を設定する１次元信号抽出方法設定手段と、
前記１次元信号抽出方法設定手段によって設定された抽出方法に従って前記画像から１次元信号を抽出する１次元信号抽出手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項４】
請求項３に記載の障害物検知装置において、
前記１次元信号取得手段は、前記１次元信号抽出手段によって抽出された１次元信号における障害物に対応する信号を強調した１次元信号に変換する１次元信号強調手段を備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項５】
請求項３または４に記載の障害物検知装置において、
前記１次元信号抽出方法設定手段は、
障害物が存在すると疑われる領域をラインとして設定する障害物存在ライン設定手段と、
前記障害物存在ライン設定手段によって設定されたライン上の画素に基づいて１次元信号を抽出する方法を設定する障害物存在ライン１次元信号化方法設定手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項６】
請求項５に記載の障害物検知装置において、
前記障害物存在ライン設定手段は、前記撮像手段のパラメータおよび前記撮像手段による撮像対象の特性を示すデータに基づいて前記ラインを設定すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項７】
請求項５に記載の障害物検知装置において、
前記障害物存在ライン設定手段は、
前記撮像手段のパラメータおよび道路構造令データに基づいて障害物が存在すると疑われる領域を前記ラインとして設定すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項８】
請求項５〜７のいずれかに記載の障害物検知装置において、
自車両の速度および操舵角を検出する自車両速度操舵角検出手段を備え、
前記障害物存在ライン設定手段は、前記障害物が存在すると疑われる領域を、前記自車両速度操舵角検出手段で検出した自車両の速度および操舵角に応じて補正し、前記ラインとして設定すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項９】
請求項５〜８のいずれかに記載の障害物検知装置において、
自車両の現在位置と現在位置周辺の地図情報とを算出するナビゲーション手段を備え、
前記障害物存在ライン設定手段は、前記ナビゲーション手段で算出した自車両の現在位置と現在位置周辺の地図情報に基づいて前記障害物が存在すると疑われる領域を前記ラインとして設定すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項１０】
請求項５〜９のいずれかに記載の障害物検知装置において、
前記撮像手段によって撮像された画像中での車線を認識する車線認識手段を備え、
前記障害物存在ライン設定手段は、前記車線認識手段によって検出された車線情報に基づいて前記障害物が存在すると疑われる領域を前記ラインとして設定すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項１１】
請求項５〜１０のいずれかに記載の障害物検知装置において、
前記障害物存在ライン１次元信号化方法設定手段は、前記障害物存在ライン設定手段で設定したライン上の画素を所定の軸へ投影することで前記１次元信号を生成する手法を前記変換方法として設定すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項１２】
請求項５〜１１のいずれかに記載の障害物検知装置において、
前記障害物存在ライン１次元信号化方法設定手段は、前記障害物存在ライン設定手段で設定したライン上の画素を所定の位置からの距離情報に基づいて並べることで前記１次元信号を生成する手法を前記変換方法として設定すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項１３】
請求項２〜１２のいずれかに記載の障害物検知装置において、
前記障害物検知手段は、前記障害物の検知を、前記１次元信号中の障害物の位置または障害物の領域を検出することで行うこと
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項１４】
請求項２〜１３のいずれかに記載の障害物検知装置において、
前記障害物検知手段は、前記障害物の特性に基づいて想定される複数のフレーム間の１次元信号の信号状態の連続性を加味して、前記障害物の検出に用いるための前記複数の１次元信号に基づく障害物検知用信号を生成し、生成された障害物検知用信号に基づいて障害物の検知を行うこと
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の障害物検知装置において、
前記障害物検知用信号は、前記１次元信号中の所定の部分毎の障害物との相対速度を表す信号、前記１次元信号中の所定の部分毎に障害物であるか否かを示す信号であること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項１６】
請求項２〜１５のいずれかに記載の障害物検知装置において、
前記障害物検知手段は、
前記１次元信号格納手段から、複数の１次元信号を取り出し、取り出した複数の１次元信号の相関を基に１次元信号の相対速度場を算出する相対速度場算出手段と、
前記相対速度場算出手段によって算出された相対速度場を用いて障害物を判定する障害物判定手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の障害物検知装置において、
前記障害物検知手段は、
前記１次元信号格納手段に格納された複数の１次元信号の信号変化に基づいて前記１次元信号中で障害物候補物体が存在する領域と想定される障害物候補領域を算出する障害物候補領域算出手段を備え、
前記障害物判定手段は、前記障害物候補領域算出手段によって算出された障害物候補領域と、前記相対速度場算出手段で算出した相対速度場とを用いて障害物であるか否かを判定すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項１８】
請求項１６または１７に記載の障害物検知装置において、
前記相対速度場算出手段は、
前記１次元信号格納手段から、現時点での１次元信号と過去時点での１次元信号とを取り出し、この２つの１次元信号の相関を用いて現時点でのフレーム間相対速度場を算出する単フレーム相対速度場算出手段と、
現時点以前の前記フレーム間相対速度場の変化量に基づく値を積算しつづけて現時点での予測相対速度場を求める予測相対速度場算出手段と、
前記単フレーム相対速度場と前記予測相対速度場を統合して、現時点での出力対象の相対速度場を算出する予測情報付加相対速度場算出手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項１９】
請求項１６または１７に記載の障害物検知装置において、
前記相対速度場算出手段は、
前記１次元信号格納手段から、現時点での１次元信号と過去時点での１次元信号とを取り出し、この２つの１次元信号の相関を用いて現時点でのフレーム間相対速度場を算出する単フレーム相対速度場算出手段と、
前記単フレーム相対速度場算出手段によって算出された現時点でのフレーム間相対速度場を過去Ｓフレーム分保持する単フレーム相対速度場格納手段と、
前記単フレーム相対速度場算出手段で算出した現時点でのフレーム間相対速度場と、前記単フレーム相対速度場格納手段に保持された過去Ｓフレーム分の相対速度場を統合して、現時点での出力対象の相対速度場を算出する投票情報付加相対速度場算出手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項２０】
請求項２〜１４のいずれかに記載の障害物検知装置において、
前記障害物検知手段は、
前記１次元信号格納手段に格納された複数の１次元信号の信号変化に基づいて前記１次元信号中で障害物候補物体が存在する領域と想定される障害物候補領域を算出する障害物候補領域算出手段を備え、
前記障害物判定手段は、前記障害物候補領域算出手段によって算出された障害物候補領域を用いて障害物であるか否かを判定すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項２１】
請求項１７または２０に記載の障害物検知装置において、
障害物候補領域算出手段は、
前記１次元信号格納手段から取り出した現時点での１次元信号の信号変化に基づいて、当該１次元信号の各点が障害物候補物体の一部か否かを算出する単フレーム障害物候補領域算出手段と、
前記単フレーム障害物候補領域算出手段による現時点より前の算出結果を積算しつづけて、各点が障害物候補物体の一部である現時点での確率を予測する予測障害物候補領域算出手段と、
前記単フレーム障害物候補領域算出手段によって算出された現時点での算出結果と、前記予測障害物候補領域算出手段で現時点より前までの算出結果より予測した各点が障害物候補物体の一部である確率とを統合して、現時点での障害物候補物体の存在領域を算出する予測情報付加障害物候補領域算出手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項２２】
請求項１７または２０に記載の障害物検知装置において、
前記障害物候補領域算出手段は、
前記１次元信号格納手段から取り出した現時点での１次元信号の信号変化に基づいて各点が障害物候補物体の一部か否かを算出する単フレーム障害物候補領域算出手段と、
前記単フレーム障害物候補領域算出手段によって算出された現時点での各点が障害物候補物体の一部か否かの情報を過去Ｓフレーム分保持する単フレーム障害物候補領域格納手段と、
前記単フレーム障害物候補領域算出手段によって算出された現時点での各点が障害物候補物体か否かの情報と、前記単フレーム障害物候補領域格納手段で保持していた過去Ｓフレーム分の各点が障害物候補物体か否かの情報を統合して、現時点で出力する障害物候補物体の存在領域を算出する投票情報付加障害物候補領域算出手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項２３】
請求項１６に記載の障害物検知装置において、
前記障害物判定手段は、前記相対速度場算出手段によって算出された相対速度場に基づいて信号を所定領域に分割し、各領域の速度特徴に基づいて障害物有無および障害物存在領域を判定する障害物有無判定手段を備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項２４】
請求項２３に記載の障害物検知装置において、
前記障害物判定手段は、
前記障害物有無判定手段で算出した障害物存在領域の領域端点を基に障害物の相対位置を算出する障害物相対位置算出手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項２５】
請求項２３または２４に記載の障害物検知装置において、
前記障害物判定手段は、前記障害物有無判定手段で算出した障害物存在領域を基に障害物の相対速度を算出する障害物相対速度算出手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項２６】
請求項２３〜２５のいずれかに記載の障害物検知装置において、
前記障害物有無判定手段は、
前記相対速度場算出手段で算出した相対速度場に基づいて信号を所定領域に分割し、各領域の速度特徴に基づいて障害物存在領域を判定した情報より、各点が障害物の一部か非障害物の一部かを判定する単フレーム障害物らしさ算出手段と、現時点より前の単フレーム障害物らしさ算出手段の結果を積算しつづけて、各点が障害物の一部である現時点での確率を予測する予測障害物らしさ算出手段と、
前記単フレーム障害物らしさ算出手段で算出した現時点での各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報と、前記予測障害物らしさ算出手段で現時点より前までの情報より予測した各点が障害物の一部である確率とを統合して、現時点での出力対象の障害物有無および障害物存在領域を判定する予測障害物情報付加障害物有無判定手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項２７】
請求項２３〜２５のいずれかに記載の障害物検知装置において、
前記障害物有無判定手段は、
前記相対速度場算出手段で算出した相対速度場に基づいて信号を所定領域に分割し、各領域の速度特徴に基づいて前記領域内部点が障害物の一部か非障害物の一部を判定する単フレーム障害物らしさ算出手段と、
前記単フレーム障害物らしさ算出手段で算出した現時点での各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報を過去Ｓフレーム分だけ保持する単フレーム障害物らしさ格納手段と、
前記単フレーム障害物らしさ算出手段で算出した現時点での各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報と、前記単フレーム障害物らしさ格納手段で保持していた過去Ｓフレーム分だけの各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報を統合して、現時点での出力対象の障害物有無および障害物存在領域を判定する投票障害物情報付加障害物有無判定手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項２８】
請求項１７に記載の障害物検知装置において、
前記障害物判定手段は、
前記障害物候補領域算出手段によって算出された障害物候補領域における前記相対速度場算出手段によって算出された相対速度場の特徴に基づいて、前記障害物候補物体領域が障害物存在領域であるかどうかを判定する障害物有無判定手段を備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項２９】
請求項２８に記載の障害物検知装置において、
前記障害物判定手段は、
前記障害物有無判定手段で算出した障害物存在領域の領域端点を基に障害物の相対位置を算出する障害物相対位置算出手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項３０】
請求項２９に記載の障害物検知装置において、
前記障害物判定手段は、
前記障害物有無判定手段で算出した障害物存在領域に基に障害物の相対速度を算出する障害物相対速度算出手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項３１】
請求項２８〜３０のいずれかに記載の障害物検知装置において、
前記障害物有無判定手段は、
前記障害物候補領域算出手段によって算出された障害物候補領域における前記相対速度場算出手段によって算出された相対速度場の特徴に基づいて各障害物候補物体領域が障害物存在領域であるかどうかを判定し、前記障害物存在領域より各点が障害物の一部か非障害物の一部を判定する単フレーム障害物らしさ算出手段と、
現時点より前の単フレーム障害物らしさ算出手段の結果を積算しつづけて、各点が障害物の一部である現時点での確率を予測する予測障害物らしさ算出手段と、
前記単フレーム障害物らしさ算出手段で算出した現時点での各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報と、前記予測障害物らしさ算出手段で現時点より前までの情報より予測した各点が障害物の一部である確率とを統合して、現時点で出力する障害物有無および障害物存在領域を判定する予測障害物情報付加障害物有無判定手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項３２】
請求項２８〜３０のいずれかに記載の障害物検知装置において、
前記障害物候補領域算出手段で算出した障害物候補領域における前記相対速度場算出手段によって算出された相対速度場の特徴に基づいて各障害物候補物体領域が障害物存在領域であるかどうかを判定し、前記障害物存在領域より各点が障害物の一部か非障害物の一部を判定する単フレーム障害物らしさ算出手段と、
前記単フレーム障害物らしさ算出手段で算出した現時点での各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報を過去Ｓ分だけ保持する単フレーム障害物らしさ格納手段と、
前記単フレーム障害物らしさ算出手段で算出した現時点での各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報と、前記単フレーム障害物らしさ格納手段で保持していた過去Ｓフレーム分だけの各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報を統合して、現時点で出力する障害物有無および障害物存在領域を判定する投票障害物情報付加障害物有無判定手段とを備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項３３】
請求項２８〜３２のいずれかに記載の障害物装置において、
前記障害物候補領域に代えて、当該障害物候補領域に、その周辺領域を加えた領域を用いること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項３４】
請求項１〜３３のいずれかに記載の障害物検知装置において、
障害物の状態に応じて適切な警告を発する告知手段を備えること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項３５】
請求項１〜３４のいずれかに記載の障害物検知装置において、
前記撮像手段は自車両に設置されており、
前記障害物は他の車両であること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項３６】
請求項１〜３５のいずれかに記載の障害物検知装置における機能をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
障害物検知装置等に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
従来、自車両から所定領域を監視して障害物を検出する障害物検知装置として、例えば前方領域監視に関しては特開平６−１０７０９６号公報（特許文献１）に記載された「車両用前方監視方法」が、後側方領域監視に関しては特開平９−１５６３４３７号公報（特許文献２）に記載された「警報装置」や特開２０００−２８５２４５号公報（特許文献３）に記載された「移動体の衝突防止装置、衝突防止方法、および記録媒体」が知られている。
【０００３】
これら監視装置では、自車両に設置したビデオカメラで前方あるいは後側方を撮影した画像を用いる。そして、この画像中から処理対象領域を抽出し、前記領域に限定して障害物検出処理をすることでリアルタイム性を実現しようとしている。
【０００４】
例えば、特開平６−１０７０９６号公報に記載された「車両用前方監視方法」では自車両走行車線上およびその周辺に存在し消失点から発生する直線上に設定した微小領域において、消失点から湧き出す動きであるオプティカルフローを持つ微小領域に注目して先行他車両を検出している。
【０００５】
また特開２０００−２８５２４５号公報に記載された「移動体の衝突防止装置、衝突防止方法、および記録媒体」では隣接車線上およびその周辺に存在し消失点（ＦＯＥ）から発生する直線上に設定した微小領域において、消失点から湧き出す動きであるオプティカルフローを持つ微小領域に注目して後側方より接近する他車両を検出している。また、前記オプティカルフローをパラメータ空間へ投票し、領域併合することで他車両をオブジェクトとして認識している。
【０００６】
また、特開平９−２４０３９７号公報に記載された「後側方車両の報知装置」では連続するフレーム中の線領域を時系列に並べた時空間画像に対してＨｏｕｇｈ変換を適用して後側方より接近する他車両を検出している。
しかしながら、上記手法での処理対象は２次元領域、つまり画像であり、この２次元領域に対してオプティカルフロー算出処理、領域併合やＨｏｕｇｈ変換などの画像処理手法を適用することで障害物である接近他車両を検出しているため、たとえ処理範囲を限定したとしても２次元領域を対象とした画像処理手法を適用していることに変わりはなく、演算負荷が大きい。更に、２次元領域である前記処理対象範囲の画素値を演算の際にメモリに保持しなければならないため、使用するメモリ容量も必然的に大きくなってしまう。したがって、例えば車両の衝突防止のような高いリアルタイム性が要求され、かつ、車載が可能なコストの装置などには、こうした方法はまだまだ不向きであるという問題がある。
【０００７】
さらに、上記文献に記載の発明では、ある時間のみでの障害物検出結果および中間生成情報を用いて障害物の検出を行っているため、突発的な雑音に弱いという問題点がある。
そして、こうした問題は車両の検出以外の種々の障害物の検出の場合にも発生している。
【０００８】
そこで本発明は、このような従来技術が抱える状況に鑑みてなされたもので、２次元画像から障害物を検出するときの演算量および使用するメモリ容量を減らすことができ、これにより、処理のリアルタイム化および実現装置の低コスト化を図るとともに、比較的低い演算能力・少ないメモリ容量であっても障害物を確実に検出することができ、突発的な雑音による誤検出を低減することのできる障害物検知装置等を提供することを目的とする。
【０００９】
【特許文献１】
特開平６−１０７０９６号公報
【特許文献２】
特開平９−１５６３４３７号公報
【特許文献３】
特開２０００−２８５２４５号公報
【００１０】
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
上述した問題点を解決するためになされた請求項１に記載の障害物検知装置によれば、１次元信号に基づく複数のフレームに渡る障害物検知用信号の変化の連続性を加味して現在のフレームの障害物検知用信号の補正し、補正された障害物検知用信号に基づき障害物の判定を行う。したがって、障害物の検知の処理対象を２次元領域を示す信号（画像）を用いて障害物を判定するのではなく、１次元信号に基づいて判定することで、処理に必要なメモリ量と演算量を削減することができる。例えば従来のような画像を保持するための大容量のフレームメモリが不要となる。また障害物検知装置を構成する回路規模、マイコン等に必要な性能やプログラムの規模等を小さくすることが可能となり、撮像した画像から障害物の有無を判定する従来の障害物検知装置に比べコストを削減できる。また、１次元信号に基づく複数のフレームに渡る障害物検知用信号の変化の連続性を加味して現在のフレームの障害物検知用信号の補正し、補正された障害物検知用信号に基づき障害物の判定を行うので、１次元信号に基づく単一フレームの障害物検知用信号から障害物を判定する構成に比べ、突発的な雑音に対してロバストにすることができ、障害物をより確実に検出することができる。特に、３フレーム以上の障害物検知用信号の時間方向でのつながり情報を用いて現在のオブジェクトを予測するようにすれば、突発的な誤検出を低減することができる。
【００１１】
上述した問題点を解決するためになされた請求項２に記載の障害物検知装置によれば、撮像した画像から１次元信号を取得して、取得した１次元信号を過去Ｎフレーム分（Ｎ＞１）保持する。例えば現時点Ｔから過去時点（Ｔ−Ｎ）まで１次元信号を保持する。そして、保持した１次元信号に基づき障害物を検知する。障害物の検知は、例えば、保持された１次元信号に基づいて障害物の有無を判別することで行う。また請求項２に記載の障害物検知装置は、複数のフレームに渡る１次元信号に基づき障害物を検知する。そのため、単一フレームの１次元信号から障害物を検知する構成に比べ、突発的な雑音に対してロバストにすることができ、障害物をより確実に検出することができる。特に、３フレーム以上の１次元信号の時間方向でのつながり情報を用いて現在のオブジェクトを予測するようにすれば、突発的な誤検出を低減することができる。また例えば障害物検出結果や障害物検出結果を得るための中間生成情報（信号）を、時間方向に追跡する手段を追加し、例えば障害物検出結果および中間生成情報を時間方向について平滑化することで突発的な雑音にロバストに障害物を検出することができる。なお、１次元信号のフレームは、撮像手段の撮像されたフレームそのものでとしてもよいし、撮像手段によって撮像されたフレームの一部としてもよい。例えば撮像手段によって撮像された１フレームおきに、１次元信号のフレームとして取り込むようにしてもよい。
【００１２】
また、画像中からの１次元信号の取得は、例えば、画像中で注目する画素を決定しておき、その注目する画素の信号を画像信号から抽出して行うとよい。注目する画素は、例えば予め障害物が画像中を横切ると想定される位置に対応する画素とするとよく、例えば、画像（２次元領域）中に引いたラインに対応する画素などとすることができる。
【００１３】
１次元信号格納手段は、例えばリングバッファで構成するとよい。つまり最古の１次元信号が格納されているバッファに最新の１次元信号を上書していく。こうすることでリングバッファを構成するバッファの数だけ過去の１次元信号を常に保持することができ、保持された１次元信号に基づいて障害物の有無を判別することができる。
【００１４】
撮像された画像から１次元信号を生成する構成としては、請求項３に示すように、撮像した画像を１次元信号として抽出する方法を設定し、この設定した抽出方法に従って画像から１次元信号を抽出するようにするとよい。このように抽出方法を設定可能とすることで、抽出方法を障害物の特性に応じて変更したり、状況に応じて変更したりすることが容易にできる。
【００１５】
また、請求項４に示すように、撮像した画像を１次元信号として抽出する方法を設定し、設定した抽出方法に従って画像から１次元信号を抽出し、抽出した１次元信号における障害物に対応する信号を強調するように変換するとよい。例えば、１次元信号変換手段で変換した１次元信号において障害物がない状態の信号値である背景領域に対応する信号をマスクしたり、背景領域と障害物との変化点に相当する部分の信号（例えば信号のエッジ）を検出し、その部分の信号を強調する（例えば信号のエッジを強調する）ようにする。
【００１６】
そして、画像からの１次元信号の抽出方法としては、種々の方法を採ることができ、例えば画像中の予め定めた所定の座標の画素の信号を所定の演算によって１次元信号に並べる方法などがある。どの座標の画素を用いるか、またどのように１次元信号を抽出するかは、例えば画像中で障害物の検出を行いたい位置や、障害物の想定される挙動等から決定すればよい。例えば、障害物が画像内を横切る可能性が高い場合などには、その横切る可能性の高いライン状の領域の信号から１次元信号を抽出するとよく、例えば、画像（２次元領域）中に引いたライン（直線）に対応する画素の信号などを抽出するとよい。
【００１７】
このようにライン状の領域に対応する画素から１次元信号を取得する場合には、請求項５に示すようにするとよい。すなわち、障害物が存在すると疑われるライン状の領域であるラインを設定し、そのライン上の画素の信号に基づいて１次元信号を生成する。このようにすれば、設定したライン内の障害物の有無を判定することができる。
【００１８】
障害物存在ライン設定手段が設定する領域は、例えば、障害物が後側方車両の場合には、画像中の隣接車線中心線とするとよい。また、例えば、障害物が前方車両の場合には、障害物が存在すると疑われる領域を、画像中の走行車線中心線とするとよい。障害物存在ライン設定手段は、例えば注目ラインの画素座標を格納したものとして、１次元信号抽出手段は、格納された画素座標に基づいて画像から１次元信号を抽出してもよい。
【００１９】
障害物存在ライン１次元信号化方法設定手段は、こうしたライン上の画素に基づいて１次元信号を抽出する方法を設定する。すなわち、障害物存在ライン１次元信号方法設定手段は、ライン状の領域をどのようにして１次元信号として抽出するかを定めている。１次元信号を抽出する方法としては、例えば、”１走査につき、１画素だけ前記ラインから取得することで１次元信号を生成する。”などとすることができる。そしてこうした１次元信号を抽出する方法の設定に基づいて１次元信号抽出手段は、１次元信号を抽出することができる。このようにすれば、設定したライン内の障害物の有無を判定することができる。なおラインの画素は、必ずしもつながっている必要はなく、飛び飛びに（間引いて）設定してもよい。
【００２０】
例えば、撮像手段からの画像がＮＴＳＣ信号である場合において、各１走査で１画素を取得するとすれば、障害物存在ライン設定手段は、例えば１次元配列（Ａｒｒａｙ［Ｓｃａｎ　Ｌｉｎｅ　Ｎｕｍｂｅｒ］　＝　Ｘ　Ｐｉｘｅｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）を備えることができる。また、障害物存在ライン１次元信号化方法設定手段は、１走査に付き１画素の信号を出力するのであれば、”何もせずスルー”と設定すればよい。このようにすれば、そのまま画素の信号（値）を１次元信号として出力できる。一方、１走査に付き複数の画素の信号をまとめて１つの信号として出力する場合には、その方法を設定しておく。例えば、２点間のディジタル直線の場合、同じＸ座標上に複数の画素を、予め設定された方法（例えば、所定の軸への投影）で１次元化する。
【００２１】
このラインは例えば請求項６のように撮像手段のパラメータと、撮像対象の特性を示すデータとに基づいて設定することができる。撮像手段のパラメータとしては、例えばカメラ設置位置座標・カメラの光軸方向ベクトル・焦点距離・画角・解像度等の設置状況や特性等を用いることができ、撮像対象の特性を示すデータとしては、例えば検知すべき障害物が道路走行中の車両である場合には、請求項７に示すように、道路構造令といった道路構造に関する法規で規定されるデータを用いることができる。こうした道路構造令データとしては、車線幅などを用いることができる。これらのパラメータ等は既知であるため、これらに基づき、事前に障害物存在領域をラインとして設定して記憶しておくことができる。例えば、撮像された画像に基づいて、自車両から所定の距離だけ離れたライン領域（例えば、隣接車線の中心ライン領域、走行車線の白線から走行車線幅の１／３に相当する距離だけ隣接車線にへ離れた位置に存在するライン領域）を設定すれば、１次元信号に障害物情報が含まれる可能性が高くなる。ライン領域を決定する方法としては、例えば、画像を見て障害物が含まれる可能性が高い領域をライン領域として決めたり、２次元空間に存在する障害物である隣接車両と自車両位置を２次元画面に射影変換してライン領域を決める方法などがある。こうした、カメラパラメータ・道路構造令データ等に基づいて算出された注目ラインの画素座標をＲＯＭ上に格納するように構成するとよい。なお、障害物存在ラインは、つながっていてもよいし、とびとびに設定されていてもよい。また、ラインは線に限らず所定の幅や領域をもってもよい。
【００２２】
そして、例えば車両に関連する障害物を検出する場合には、こうしたラインは、請求項８に記載の自車両速度操舵角検出手段や、請求項９に記載のナビゲーション手段や、請求項１０に記載の車線認識手段の状況に応じて、設定方法を変更するとよい。
【００２３】
例えば、請求項８に示すようにして、自車両の速度と操舵角に基づいて障害物が存在すると疑われる領域を補正するとよい。このように自車両の走行状態に即した形にラインを補正することで、障害物存在ラインの設定精度を向上させることができ、その結果、障害物の有無判定の精度を向上させることができる。例えば、後側方車両認識において隣接車線中心線を障害物存在ラインとして設定するとき、自車両の速度と操舵角に応じて隣接車線中心線を変形することで、障害物存在ラインは現実の隣接車線形状に近いものとなる。その結果、１次元信号に障害物情報が含まれる可能性がさらに高くなり、障害物の有無の判定をさらに的確に行うことができる。例えば、障害物存在ライン設定手段としてＲＡＭを備え、そのＲＡＭの内容（注目ラインの画素座標値）を自車両速度操舵角検出手段に基づいて更新する。例えば、自車両速度操舵角・自車両速度情報に基づいて適応的に注目ラインを時々刻々と変更するとよい。
【００２４】
また例えば請求項９のように自車両の現在位置と現在位置周辺の地図情報とを算出するナビゲーション手段を備え、ナビゲーション手段で算出した自車両の現在位置と現在位置周辺の地図情報と、例えば撮像手段のパラメータおよび道路構造令データとに基づいて障害物が存在すると疑われる領域をラインとして設定するとよい。このようにすれば、さらに障害物存在ラインの設定精度を向上させることができ、障害物の有無判定の精度を向上させることができる。例えば、側方車両認識において隣接車線中心線を障害物存在ラインとして設定するとき、ナビゲーション手段により、正確な隣接車線形状を知ることができるため、隣接車線中心線を正確に設定できる。また、例えば、隣接車線が存在しない場合に障害物存在ラインを設定しないようにすれば、誤認識を防ぐこともできる。例えば、障害物存在ライン設定手段としてＲＡＭを備え、そのＲＡＭの内容（注目ラインの画素座標値）をナビゲーション手段に基づいて更新する。例えば、ナビゲーション情報に基づいて適応的に注目ラインを時々刻々と変更するとよい。
【００２５】
また、例えば請求項１０に示すように撮像された画像中での車線を認識する車線認識手段を備え、車線認識手段によって検出された車線情報に基づいて障害物が存在すると疑われる領域をラインとして設定するとよい。このようにすれば正確な走行車線形状を車線情報から求めることができるため、障害物存在ラインを正確に設定できる。例えば車線は、走行車線中心線や歩道と車道の境界線に基づいて設定できる。請求項１０に示すようにすれば障害物存在ライン形状の設定精度を向上させることができ、障害物の有無の判定精度を向上させることができる。なお、車線認識の方法としては、例えば、大池達也、”モデルベースの認識手法による道路白線認識”、信学技報　ＰＲＭＵ９９−２１１、ｐｐ．５３−６０などが知られている。例えば、障害物存在ライン設定手段としてＲＡＭを備え、そのＲＡＭの内容（注目ラインの画素座標値）を車線認識手段に基づいて更新する。例えば、認識された車線を表す２本の白線の中心線を注目ラインとして時々刻々と設定する。
【００２６】
このように、検出された状況に応じて障害物存在ラインを設定することができる。
なお、障害物存在ラインは前述のように所定の領域をもってもよい。このように領域を持つ場合には、１次元信号への変換方法として例えば請求項１１に示すように、このライン上の画素を画像を所定の軸へ投影して１次元信号を生成する方法とすることができる。このようにして、ラインが太さ（幅）を持つ場合に、その太さを１にすることができる。所定の軸とは、Ｘ軸でもＹ軸でも良いし、画像辺と任意の角度を成す軸でも良い。投影とは、例えば、複数の画素の値の平均値を求めることを含む。
【００２７】
また、請求項１２に示すように、ライン上の画素を所定の位置からの距離情報に基づいて並べて１次元信号化してもよい。例えば、射影変換により各画素の実測距離を算出し、算出した実測距離に応じて１次元信号の各点間が均等になるように並べて１次元信号化してもよいし、シティブロック距離に応じて並べて１次元信号化してもよい。
【００２８】
また、求めた１次元信号を適宜間引くなどして１次元信号の情報量を減らすようにしてもよい。このようにすれば少ないメモリ量及び処理量で処理を行うことができる。
なお、障害物の検知は、例えば障害物の有無を単に検知するだけでもよいが、さらに請求項１３に示すように障害物の位置を検知するようにしてもよい。例えばライン上の位置として検知することができる。
【００２９】
また障害物の検知は、複数の１次元信号の各部分（例えば各画素や所定の画素毎）の値から直接行うようにしてもよいが、請求項１４に示すように、障害物の特性に基づいて想定される複数のフレーム間の１次元信号の信号状態の連続性を加味して、複数の１次元信号に基づく障害物検知用信号を生成し、生成された障害物検知用信号に基づいて行うとよい。
【００３０】
このように複数のフレーム間の信号の連続性を加味して障害物の検出に用いる障害物検知用信号を生成し、障害物の検知を行うことで、突発的なノイズ等による誤検出を低減することができる。例えば、信号の連続性に基づいて障害物検知用信号に含まれる現在のオブジェクトの状態を予測して現在の障害物検知用信号を生成するとよい。また、例えば、各フレーム毎に生成される障害物検知用信号を時間方向に追跡する手段を追加し、現在の障害物検知用信号を過去の障害物検知用信号に基づいて時間方向について平滑化するようにしてもよい。このようにすることで、大局的な信号のつながり情報を加味して信号を補正することができ、突発的な雑音にロバストに障害物を検出することができる。
【００３１】
複数のフレーム間の信号の信号状態の連続性としては、例えば、障害物の存在位置の連続性や、障害物の幅の連続性、障害物との相対速度の連続性、障害物の重心の位置の移動の連続性、障害物の先頭の座標値の動きの連続性等がある。こうした複数のフレームの信号の信号状態の連続性を加味して、障害物の検出に用いるための障害物検知用信号を生成することで、ノイズを除去した信号を得て突発的な雑音による誤検出を低減することができ、障害物をより確実に検出することができる。
【００３２】
障害物検知用信号は、例えば、請求項１５に示すように、１次元信号中の所定の部分毎の障害物との相対速度を表す信号としたり、１次元信号中の所定の部分毎に障害物であるか否かを示す信号としたりすることができる。例えば、相対速度を表す信号を得て障害物を検知する場合には、相対速度が接近を示す値である場合に障害物ありと判定し、相対速度が離遠を示す値や変化なし（零）の場合には、障害物なしと判定する。また、障害物であるか否かを示す信号の場合には、例えば、この信号の値に基づいて請求項１３に示すように障害物の位置や領域を検知することができる。また障害物の位置や領域を検知する場合には、相対速度を表す信号と障害物であるか否かを示す信号との双方に基づき、障害物であるか否かを示す信号をより精度の高いものとすることができる。例えば、現在の「障害物であるか否かを示す信号」は、相対速度が接近を示す部分でありかつ障害物であるか否かを示す信号が障害物であることを示す部分についてのみ、障害物であるというようした信号として得る。
【００３３】
さらに具体的な障害物の検知のための構成としては、請求項１６以降に示すものが挙げられる。
請求項１６に示す障害物検知装置は、複数の１次元信号を１次元信号格納手段から取り出し、取り出した複数の１次元信号の相関を基に１次元信号の相対速度場を算出し、算出された相対速度場を用いて障害物を判定して検知する。例えば、複数の１次元信号としては、現時点（Ｔ）での１次元信号と、過去時点（Ｔ−Ｎ）での１次元信号とすることができる。この場合、例えば、現時点（Ｔ）での１次元信号の各部と相関の高い過去時点（Ｔ−Ｎ）での１次元信号の部分を求め、この各部の変位量とフレームレートとに基づいて各部の相対速度を求めることにより１次元信号全体についての相対速度場を得ることができる。そして、相対速度場に基づいて、例えば各部が障害物であるか否かを判定する。障害物であるか否かの判定は、例えば相対速度場の各部の値が接近している値である場合に障害物であると判定し、離遠または相対速度０の場合には障害物でないと判定して行う。このようにすれば、撮像手段側に近づいているオブジェクトを障害物として検知できる。
【００３４】
なお、相対速度場は、例えば、相対速度値の集合としてもよいし、単に接近しているか離遠しているかを示す符号を示す値の集合としてもよい。
またさらに障害物の検知は、請求項１７に示すように、障害物候補領域を算出し、算出した障害物候補領域と前述した相対速度場とを用いて障害物であるか否かを判定して行ってもよい。このようにすれば、さらに障害物検知の精度を高めることができる。例えば、相対速度場の算出に用いる１次元信号の各部が障害物候補であるか否かを判定して、障害物候補領域を算出する。この判定は、信号における障害物と背景との特徴量の差を利用して行うとよい。例えば障害物が障害物であって１次元信号の各値が輝度値で表されるような場合には、障害物候補領域内の各部の輝度値が道路領域の範囲の輝度値でない値の数をカウントし、この数が所定数以上ある場合にその部分を障害物候補領域とすることができる。
【００３５】
そして、請求項１６及び請求項１７に記載の相対速度場は、請求項１８に示す出力対象の相対速度場とするとよい。すなわち、１次元信号格納手段から、現時点での１次元信号と過去時点での１次元信号とを取り出し、この２つの１次元信号の相関を用いて現時点でのフレーム間相対速度場を算出して、現時点以前のフレーム間相対速度場の変化量に基づく値を積算しつづけて求めた予測相対速度場と単フレーム相対速度場とを統合して、現時点での出力対象の相対速度場を算出する。例えば、現時点（Ｔ）での１次元信号と過去時点（Ｔ−Ｎ）での１次元信号とを取り出し、この２つの１次元信号の相関を用いて現時点（Ｔ）でのフレーム間相対速度場を算出する。また、現時点（Ｔ）より前の結果を積算しつづけて予測した現時点（Ｔ）での予測相対速度場を得る。そして、算出した現時点（Ｔ）でのフレーム間相対速度場と現時点（Ｔ）より前までの情報から予測した予測相対速度場を統合して、現時点（Ｔ）での出力する相対速度場を算出する。
【００３６】
なお、予測情報付加相対速度場算出手段は、例えば、重みαを掛け合わせた単フレーム相対速度場算出手段で算出した現時点（Ｔ）でのフレーム間相対速度場と、重みβを掛け合わせた前記相対速度場算出手段で現時点（Ｔ）より前までの情報より予測した予測相対速度場とを足し合わせてしきい値処理することで、現時点（Ｔ）で出力する相対速度場を算出してもよい。
【００３７】
また、相対速度場算出手段は、単フレーム相対速度場算出手段で算出した現時点（Ｔ）での相対速度場に基づいて、前記予測相対速度場算出手段で現時点（Ｔ）より前までの情報より予測した予測相対速度場を、現時点（Ｔ）までの情報より予測した予測相対速度場に更新し保持するとよい。また、例えば、積算限界を設定したり、量子化レベル変更したりするようにしてもよい。
【００３８】
また相対速度場は、請求項１９に示すようにして算出してもよい。すなわち、現時点での１次元信号と過去時点での１次元信号とを取り出し、この２つの１次元信号の相関を用いて現時点での相対速度場を算出し、単フレーム相対速度場算出手段で算出した現時点での相対速度場を過去Ｓフレーム分だけ保持する。そして、算出した現時点での相対速度場と、保持された過去Ｓフレーム分の相対速度場を統合して、現時点で出力する相対速度場を算出する。この統合は、例えば、過去Ｓフレーム分の相対速度場の値と現時点での相対速度場の値とを合算したり平均したりして行ってもよいし、例えば合算した結果が所定のしきい値以上の場合に、接近、あるいは、離遠として判定し、その判定結果を相対速度場として出力するようにしてもよい。
【００３９】
例えば、現時点（Ｔ）での１次元信号と過去時点（Ｔ−Ｎ）での１次元信号とを取り出し、この２つの１次元信号の相関を用いて現時点（Ｔ）での相対速度場を算出し、単フレーム相対速度場算出手段で算出した現時点（Ｔ）での相対速度場を過去Ｓフレーム分だけ保持する。そして、算出した現時点（Ｔ）での相対速度場と、保持していた過去Ｓフレーム分だけの相対速度場を統合して、現時点（Ｔ）で出力する相対速度場を算出する。
【００４０】
なお、投票情報付加相対速度場算出手段は、例えば、重みαを掛け合わせた前記単フレーム相対速度場算出手段で算出した現時点（Ｔ）での相対速度場と、前記単フレーム相対速度モデル格納手段で保持している（Ｔ−１）〜（Ｔ−Ｓ）までの相対速度場に重みβ（ｉ）ｉを掛け合わせたものを足し合わせてしきい値処理することで、現時点（Ｔ）で出力する相対速度場を算出する手段とすることができる。
【００４１】
請求項１９に記載の障害物検知装置によれば、投票情報付加相対速度場算出手段が、投票相対速度場格納手段で格納されている過去の相対速度場情報を用いて単独フレームのみの相対速度場を時間方向に平滑化することで、突発的な雑音（高周波成分に起因する雑音）を除去できるため、相対速度場の信頼性が向上する。
【００４２】
なお、請求項２０に示すように障害物判定手段は、請求項２０に示すように、障害物候補領域を用いて障害物であるか否かを判定することができる。
一方、請求項１７や請求項２０に示した障害物候補領域の算出は、請求項２１や請求項２２に示すようにして行うことができる。
【００４３】
請求項２１に記載の障害物検知装置によれば、単フレーム障害物候補領域算出手段による現時点より前の算出結果を積算しつづけて、各点が障害物候補物体の一部である現時点での確率を予測し、単フレーム障害物候補領域算出手段によって算出された現時点での算出結果と、予測障害物候補領域算出手段で現時点より前までの算出結果より予測した各点が障害物候補物体の一部である確率とを統合して、現時点での障害物候補物体の存在領域を算出する。例えば、１次元信号格納手段から、現時点（Ｔ）での１次元信号の信号変化に基づいて各点が障害物候補物体の一部か否かを算出し、現時点（Ｔ）より前の結果を積算しつづけて、各点が障害物候補物体の一部である現時点（Ｔ）での確率を予測する。そして、算出した現時点（Ｔ）での各点が障害物候補物体か否かの情報と、現時点（Ｔ）より前までの情報より予測した各点が障害物候補物体の一部である確率とを統合して、現時点（Ｔ）で出力する障害物候補物体の存在領域を算出する。
【００４４】
なお、予測障害物候補領域算出手段は、単フレーム障害物候補領域算出手段で算出した現時点（Ｔ）での各点が障害物候補物体の一部か否かの情報に基づいて、前記予測障害物候補領域算出手段で現時点（Ｔ）より前までの情報より予測した各点が障害物候補物体の一部である確率を、現時点（Ｔ）までの情報より予測した各点が障害物候補物体の一部である確率に更新し保持する手段とするとよい。
【００４５】
また、予測情報付加障害物候補領域算出手段は、重みαを掛け合わせた単フレーム障害物候補領域算出手段で算出した現時点（Ｔ）での各点が障害物候補物体か否かの情報と、重みβを掛け合わせた前記予測情報付加障害物候補領域算出手段で現時点（Ｔ）より前までの情報より予測した各点が障害物候補物体の一部である確率とを足し合わせてしきい値処理することで、現時点（Ｔ）で出力する障害物候補物体存在領域を算出するようにしてもよい。
【００４６】
請求項２１に示す障害物検知装置によれば、予測情報付加障害物候補領域算出手段が、予測障害物候補領域算出手段で予測されている過去の障害物候補物体の位置傾向情報を用いて単独フレームのみでの障害物候補物体の位置情報を時間方向に平滑化することで、突発的な雑音（高周波成分に起因する雑音）を除去できるため、障害物候補物体特定の信頼性が向上する。
【００４７】
また、請求項２２に記載の障害物検知装置は、１次元信号格納手段から、現時点での１次元信号の信号変化に基づいて各点が障害物候補物体の一部か否かを算出し、算出した現時点での各点が障害物候補物体の一部か否かの情報を過去Ｓフレーム分保持する。そして、算出した現時点での各点が障害物候補物体か否かの情報と、過去Ｓフレーム分だけの各点が障害物候補物体か否かの情報を統合して、現時点で出力する障害物候補物体の存在領域を算出する。
【００４８】
なお、投票情報付加障害物候補領域算出手段は、重みαを掛け合わせた前記単フレーム障害物候補領域算出手段で算出した現時点（Ｔ）での各点が障害物候補物体か否かの情報と、前記単フレーム障害物候補領域格納手段で保持している（Ｔ−１）〜（Ｔ−Ｓ）までの各点が障害物候補物体か否かの情報に重みβ（ｉ）ｉを掛け合わせたものを足し合わせてしきい値処理することで、現時点（Ｔ）で出力する障害物候補物体の存在領域を算出するようにしてもよい。
【００４９】
請求項２２に記載の障害物検知装置によれば、投票情報付加障害物候補領域算出手段が、過去の障害物候補物体の位置傾向情報を用いて単独フレームのみでの障害物候補物体の位置情報を時間方向に平滑化することで、突発的な雑音（高周波成分に起因する雑音）を除去できるため、障害物候補物体特定の信頼性が向上する。
【００５０】
そして、障害物の判定は、例えば請求項２３〜３２に示すようにして行うことができる。
請求項２３に記載の障害物検知装置は、前記相対速度場算出手段によって算出された相対速度場に基づいて信号を所定領域に分割し、各領域の速度特徴に基づいて障害物有無および障害物存在領域を判定する。そして、請求項２４に記載の障害物検知装置は、算出した障害物存在領域の領域端点を基に障害物の相対位置を算出する。また、請求項２５に記載の障害物検知装置は、算出した障害物存在領域に基に障害物の相対速度を算出する。こうして、障害物の存在領域、障害物の相対位置、障害物との相対速度を求めることができる。
【００５１】
請求項２３に記載の障害物有無判定手段は、具体的には、例えば請求項２６に示すように、相対速度場算出手段で算出した相対速度場に基づいて信号を所定領域に分割し、各領域の速度特徴に基づいて障害物存在領域を判定した情報より、信号の各点が障害物の一部か非障害物の一部を判定する単フレーム障害物らしさ算出手段と、現時点より前の単フレーム障害物らしさ算出手段の結果を積算しつづけて、各点が障害物の一部である現時点での確率を予測する予測障害物らしさ算出手段と、単フレーム障害物らしさ算出手段で算出した現時点での各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報と、予測障害物らしさ算出手段で現時点より前までの情報より予測した各点が障害物の一部である確率とを統合して、現時点で出力する障害物有無および障害物存在領域を判定する予測障害物情報付加障害物有無判定手段とを備えることによって判定するとよい。
【００５２】
このようにすれば、予測障害物情報付加障害物有無算出手段が、予測障害物らしさ算出手段で予測されている過去の障害物物体の位置傾向情報を用いて単独フレームのみでの障害物物体の位置情報を時間方向に平滑化することで、今まで問題であった突発的な雑音（高周波成分に起因する雑音）を除去できるため、障害物物体特定の信頼性が向上する。
【００５３】
また、請求項２７に示すようにして判定してもよい。すなわち、相対速度場算出手段で算出した相対速度場に基づいて信号を所定領域に分割し、各領域の速度特徴に基づいて前記領域内部点が障害物の一部か非障害物の一部を判定する単フレーム障害物らしさ算出手段と、単フレーム障害物らしさ算出手段で算出した現時点での各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報を過去Ｓフレーム分だけ保持する単フレーム障害物らしさ格納手段と、単フレーム障害物らしさ算出手段で算出した現時点での各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報と、前記単フレーム障害物らしさ格納手段で保持していた過去Ｓフレーム分だけの各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報を統合して、現時点での出力対象の障害物有無および障害物存在領域を判定する投票障害物情報付加障害物有無判定手段とを備えることによって判定する。
【００５４】
投票障害物情報付加障害物有無判定手段が、単フレーム障害物らしさ格納手段に格納されている過去の障害物物体の位置傾向情報を用いて単独フレームのみでの障害物物体の位置情報を時間方向に平滑化することで、今まで問題であった突発的な雑音（高周波成分に起因する雑音）を除去できるため、障害物物体特定の信頼性が向上する。
【００５５】
障害物の判定は、請求項２８〜３０のようにして行うことができる。
請求項２８に記載の障害物検知装置によれば、障害物候補領域における相対速度場の特徴に基づいて、各障害物候補物体領域が障害物存在領域であるかどうかを判定する。また請求項２９に記載の障害物検知装置によれば、障害物候補領域における相対速度場の特徴に基づいて、各障害物候補物体領域が障害物存在領域であるかどうかを算出し、算出した障害物存在領域の領域端点を基に障害物の相対位置を算出する。そして請求項３０に記載の障害物検知装置によれば、算出した障害物候補領域における相対速度場の特徴に基づいて、各障害物候補物体領域が障害物存在領域であるかどうかを算出し、障害物存在領域の領域端点を基に障害物の相対位置を算出する。そして、算出した障害物存在領域に基に障害物の相対速度を算出する。
【００５６】
請求項３１に記載の障害物検知装置は、障害物候補領域算出手段で算出した障害物候補領域における相対速度場の特徴に基づいて各障害物候補物体領域が障害物存在領域であるかどうかを判定し、障害物存在情報より各点が障害物の一部か非障害物の一部を判定する。そして現時点より前の単フレーム障害物らしさ算出手段の結果を積算しつづけて、各点が障害物の一部である現時点での確率を予測する。算出した現時点での各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報と、現時点より前までの情報より予測した各点が障害物の一部である確率とを統合して、現時点で出力する障害物有無および障害物存在領域を判定する。
【００５７】
請求項３２に記載の障害物検知装置は、障害物候補領域算出手段で算出した障害物候補領域における相対速度場の特徴に基づいて各障害物候補物体領域が障害物存在領域であるかどうかを判定し、障害物存在情報より各点が障害物の一部か非障害物の一部を算出する。そして算出した現時点での各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報を過去Ｓ分だけ保持する。そして、算出した現時点での各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報と、保持していた過去Ｓフレーム分だけの各点が障害物の一部か非障害物の一部かの情報を統合して、現時点で出力する障害物有無および障害物存在領域を判定する。
【００５８】
なお、障害物候補領域だけでなく請求項３３に示すように、その周辺領域を加味するようにするとよい。
そして、検出した検出結果は例えばディスプレイやランプ等で表示したり、音声等で出力して報知するとよい。すなわち、障害物の有無、障害物との距離、障害物の速度などを報知するとよい。また、請求項３４に示すように、検出結果に基づき警告を発するようにしてもよい。例えば障害物が請求項３５のような車両の場合、ドライバーの障害物見逃しを低減できるメリットがある。
【００５９】
なお、請求項３６に示すように、請求項１〜３５のいずれかに記載の障害物検知装置における各手段としての機能をコンピュータシステムにて実現する場合、例えば、コンピュータシステム側で起動するプログラムとして備えることができる。このようなプログラムの場合、例えば、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータシステムにロードして起動することにより用いることができ、また、ネットワークを介してロードして起動することにより用いることもできる。
【００６０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明が適用された実施例について図面を用いて説明する。なお、本発明の実施の形態は、下記の実施例に何ら限定されることなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうることは言うまでもない。
【００６１】
本実施例の障害物検知装置１は車両に搭載されており、自車両の後側方領域を撮像した画像から、隣接車線を走行し自車両を追い越す車両（以下、後側方車両と呼ぶ）を検知する。
本実施例の障害物検知装置１は、図１に示すように、自車両のドアミラーに搭載され自車両から後側方領域を撮像する撮像手段１０００と、撮像手段１０００によって撮像された２次元の映像信号から１次元信号を取得する１次元信号取得手段２０００と、１次元信号取得手段２０００によって取得された１次元信号を格納する１次元信号格納手段３０００と、１次元信号格納手段３０００に格納された１次元信号に基づき障害物の検知を行う障害物検知手段４０００とを備える。
【００６２】
１次元信号取得手段２０００は、１次元信号抽出方法設定手段２１００と、１次元信号抽出手段２２００と、１次元信号強調手段２３００とを備える。そして、１次元信号抽出方法設定手段２１００は、障害物存在ライン設定手段２１１０と、障害物存在ライン１次元信号化方法設定手段２１２０を備える。
【００６３】
障害物存在ライン設定手段２１１０は、撮像手段１０００によって撮像された画像中のライン領域（自車両から所定の距離だけ離れた部分に相当する領域、例えば、隣接車線の中心ライン領域（図３（ａ）参照）や、走行車線の白線から走行車線幅の１／３に相当する距離だけ隣接車線へ離れた位置に存在するライン領域など）を、後側方車両が存在すると疑われるラインとして設定する。障害物存在ライン１次元信号化方法設定手段２１２０は、障害物存在ライン設定手段２１１０で設定した領域を基に画像を１次元信号に変換する方法を定める。そして、１次元信号抽出手段２２００は、１次元信号抽出方法設定手段２１００で設定した手法に従って、画像を１次元信号に変換する。そして１次元信号強調手段２３００は、１次元信号抽出手段２２００で得た１次元信号について道路領域（背景領域）をマスクして車両候補領域（オブジェクト候補領域）を強調した１次元信号に変換する。
【００６４】
１次元信号格納手段３０００は、１次元信号取得手段２０００で得た１次元信号を現在フレームと過去Ｎフレーム（計Ｎ＋１フレーム）分だけ保持する。最新の１次元信号は、最古の１次元信号が格納されているバッファに上書きして格納する。
このように１次元信号取得手段２０００によって取得した１次元信号を１次元信号格納手段に過去Ｎ＋１フレーム分保持し、障害物の検知などの後段の処理に利用する。したがって、従来のように、撮像手段１０００で撮像した画像の全画素を後段処理に用いる場合に比べ、必要な資源の量を大幅に削減することができる。
【００６５】
そして障害物検知手段４０００は、相対速度場算出手段４１００と、障害物候補領域算出手段４３００と、障害物判定手段４４００とを備える。
相対速度場算出手段４１００は、単フレーム相対速度場算出手段４１１０、予測相対速度場算出手段４１２０、予測情報付加相対速度場算出手段４１２１を備える。単フレーム相対速度場算出手段４１１０は、１次元信号格納手段３０００から現時点（Ｔ）での１次元信号と過去時点（Ｔ−Ｎ）での１次元信号とを取り出し、これら２つの１次元信号の相関を用いて現時点（Ｔ）での１次元フロー（相対速度場）を算出する。予測相対速度場算出手段４１２０は、現時点（Ｔ）より前の単フレーム相対速度場算出手段４１１０の結果を積算しつづけて、現時点（Ｔ）での相対速度場を予測する。予測情報付加相対速度場算出手段４１２１は、単フレーム相対速度場算出手段４１１０で算出した現時点（Ｔ）での相対速度場と予測相対速度場算出手段４１２０で現時点（Ｔ）より前までの情報より予測した相対速度場を統合して、現時点（Ｔ）で出力する相対速度場を算出する。
【００６６】
一方、障害物候補領域算出手段４３００は、単フレーム障害物候補領域算出手段４３１０と、予測障害物候補領域算出手段４３２０と、予測情報付加障害物候補領域算出手段４３２１を備える。
単フレーム障害物候補領域算出手段４３１０は、１次元信号格納手段３０００から現時点（Ｔ）での１次元信号の信号変化に基づいて各点（一次元信号の各部）が障害物候補物体の一部か否かを算出する。予測障害物候補領域算出手段４３２０は、現時点（Ｔ）より前の結果を積算しつづけて、各点が障害物候補物体の一部である現時点（Ｔ）での確率を予測する。予測情報付加障害物候補領域算出手段４３２１は、単フレーム障害物候補領域算出手段４３１０で算出した現時点（Ｔ）での各点が障害物候補物体か否かの情報と、前記予測障害物候補領域算出手段４３２０で現時点（Ｔ）より前までの情報より予測した各点が障害物候補物体の一部である確率とを統合して、現時点（Ｔ）で出力する障害物候補物体の存在領域を算出する。
【００６７】
また、障害物判定手段４４００は、障害物判定手段としての車両有無判定手段４４４０と、障害物相対位置算出手段としての車両相対位置算出手段４４２０と、障害物相対速度算出手段としての車両相対速度算出手段４４３０とを備え、車両有無判定手段４４４０は、単フレーム障害物らしさ算出手段としての単フレーム車両らしさ算出手段４４４１と、予測障害物らしさ算出手段としての予測車両らしさ算出手段４４４２と、予測障害物情報付加車両有無判定手段としての予測車両情報付加車両有無判定手段４４４３とを備える。
【００６８】
単フレーム車両らしさ算出手段４４４１は、前記障害物候補領域算出手段４３００で算出した障害物候補物体存在領域（＋その周辺領域）内における前記相対速度場算出手段４１００で算出した相対速度場の特徴に基づいて各障害物候補物体領域が車両存在領域であるかどうかを判定し、各点が車両の一部か非車両の一部かを判定する。予測車両らしさ算出手段４４４２は、現時点（Ｔ）より前の単フレーム車両らしさ算出手段４４４１の結果を積算しつづけて、各点が車両の一部である現時点（Ｔ）での確率を予測する。予測車両情報付加車両有無判定手段４４４３は、前記単フレーム車両らしさ算出手段４４４１で算出した現時点（Ｔ）での各点が車両の一部か非車両の一部かの情報と、前記予測車両らしさ算出手段４４４２で現時点（Ｔ）より前までの情報より予測した各点が車両の一部であるかどうかの確からしさとを統合して、現時点（Ｔ）で出力する車両有無および車両存在領域を判定する。
【００６９】
そして、車両相対位置算出手段４４２０は、車両有無判定手段４４４０で算出した車両存在領域の領域端点を基に障害物である車両の相対位置を算出し、車両相対速度算出手段４４３０は、車両有無判定手段４４４０で算出した車両存在領域を基に障害物である車両との相対速度を算出する。
【００７０】
上述した各手段は、例えば図２に示す装置構成で実現する。すなわち、撮像手段１０００はカメラ１０によって構成し、１次元信号取得手段２０００はバッファ２０によって構成し、１次元信号格納手段３０００及び障害物検知手段４０００はマイコン１００によって構成して、これらの間は信号線で接続されている。
【００７１】
カメラ１０はレンズ等の光学系とＣＣＤ等の撮像素子等によって構成されるビデオカメラであり、図３（ａ）に示すように、自車両の後側方領域を撮像するように設置され、画像信号としてＮＴＳＣ信号を出力する。バッファ２０は、カメラ１０からの画像信号を入力して、図３（ａ）に破線で示すように、画像信号中の障害物を検知したい位置に障害物存在ラインを設定し、この障害物存在ライン上の画素を取得画素としてメモリに取り込むロジックを備える。
【００７２】
マイコン１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ、ＲＡＭ（１次元信号格納手段３０００として機能するメモリ１０２，メモリ１０３）、Ｉ／Ｏ、周辺回路等を備えており、周辺回路としては、タイマや入出力回路などを備えている。そしてマイコン１００は、バッファ２０で得られた１次元信号を入力し、ＲＯＭに記憶されたプログラムに基づいて１次元信号格納手段３０００及び障害物検知手段４０００としての処理を行う。
【００７３】
以下、こうした障害物検知装置１における障害物検知処理として後側方車両検知アプリケーションによる処理フローをＳ１）〜Ｓ１６）に示して、さらに具体的に説明する。なお、以下の説明におけるステップ番号と図中のステップ番号は対応付けて記載している。
【００７４】
Ｓ１）：カメラ１０で構成
撮像手段１０００で、自車両の後側方領域を撮像した画像信号を得る。
Ｓ２）：バッファ２０で構成
障害物存在ライン設定手段２１１０は、撮像手段１０００で撮像された画像信号に基づいて、自車両から所定の距離だけ離れたライン領域を後側方車両が存在すると疑われるラインをパターンとして設定・保持する。すなわち、例えば図３（ａ）に示すように、走行車線の白線から走行車線幅の１／２に相当する距離だけ隣接車線へ離れた位置に存在するライン領域をラインとする。次に、障害物存在ライン１次元信号化方法設定手段２１２０で、撮像手段１０００で撮像した画像を１次元信号へ変換する手法を、”１走査につき、１画素だけ前記ラインから取得することで１次元信号を生成する。”（図３（ｂ）参照）として設定する。
【００７５】
Ｓ３）：バッファ２０で構成
１次元信号抽出手段２２００は、１次元信号抽出方法設定手段２１００で設定した方法に従って、画像信号を１次元信号ＯｒｇＬｕｍに変換する。すなわち、図３（ｂ）に示すように設定された障害物存在ラインの取得画素の輝度値を、図３（ｃ）に例示するような１次元信号ＯｒｇＬｕｍとして得る。
【００７６】
Ｓ４）：マイコン１００中のＣＰＵ１０１を使用
１次元信号強調手段２３００は、１次元信号抽出手段２２００で抽出した１次元信号ＯｒｇＬｕｍから、車両候補領域を強調した１次元信号ＴｒａｎＬｕｍへ変換する。すなわち、１次元信号抽出手段２２００で抽出した１次元信号ＯｒｇＬｕｍ中の道路領域の輝度値は、予め既知であるので、道路領域を示す輝度値の信号域を設定し、その信号域を用いて道路領域の信号をマスクする。具体的な処理を、図４及び以下に示す。
【００７７】
Ｓ４．１）１次元信号抽出手段２２００で抽出した１次元輝度信号ＯｒｇＬｕｍの輝度値ヒストグラムを作成し、最大頻度を持つ輝度値Ｌｍａｘを探す。
Ｓ４．２）　最大頻度を持つ信号値Ｌｍａｘが道路領域と想定する輝度値範囲内（ＲｏａｄＬｏｗｅｒ≦Ｌ≦ＲｏａｄＵｐｐｅｒ）である場合は、道路領域輝度値域の中心輝度値ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒを最大頻度を持つ輝度値Ｌｍａｘに更新する。想定する範囲外である場合は、道路領域輝度値域の中心輝度値ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒを更新しない。そして、道路領域輝度値域の中心輝度値ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒを中心とした片幅Ｒｏａｄｗｉｄｔｈを持つ輝度値域（（ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒ　−　Ｒｏａｄｗｉｄｔｈ）≦Ｌ≦（ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒ　＋　Ｒｏａｄｗｉｄｔｈ））を道路領域の輝度値域と設定する。
【００７８】
Ｓ４．３）１次元信号抽出手段２２００で抽出した１次元輝度信号ＯｒｇＬｕｍのエッジ情報ＯｒｇＬｕｍＥｄｇｅを求め、エッジ情報ＯｒｇＬｕｍＥｄｇｅを１次元輝度信号ＯｒｇＬｕｍに加算することで１次元信号ＡｄｄＥｄｇｅＬｕｍを算出する。以下に、エッジ情報ＯｒｇＬｕｍＥｄｇｅの算出法を具体的に示す。
【００７９】
Ｓ４．３．１）　まず、１次元輝度信号ＯｒｇＬｕｍの各点ｔを中心とした幅（２×Ｅｗｉｄｔｈ）を持つ区分（ｔ　−　Ｅｗｉｄｔｈ＜ｓ≦ｔ　＋　Ｅｗｉｄｔｈ；ｔは注目点）における最大信号値と最小信号値の絶対値差ＡｂｓＲｎｇ（ただし、前記差がしきい値ＥｄｇｅＴｈｒｅｓより小さい場合は０とする）を求める。
【００８０】
Ｓ４．３．２）　次に、各点ｔが道路領域輝度値域の中心輝度値ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒよりも小さい場合は、前記絶対値差ＡｂｓＲｎｇに”−１”を掛ける。それ以外の場合は、何もしない。
こうしたＳ４．３．１）及びＳ４．３．２）の処理により、エッジ情報ＯｒｇＬｕｍＥｄｇｅを算出する。
【００８１】
Ｓ４．４）　上記道路領域の輝度値域（（ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒ　−　Ｒｏａｄｗｉｄｔｈ）≦Ｌ≦（ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒ　＋　Ｒｏａｄｗｉｄｔｈ））に基づいたしきい値処理を前記１次元信号ＡｄｄＥｄｇｅＬｕｍに施し、道路領域を除去した１次元信号ＴｒａｎＬｕｍ　を得る。
このしきい値処理は次のように行う。道路領域内輝度値　（ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒ　−　Ｒｏａｄｗｉｄｔｈ）≦ＡｄｄＥｄｇｅＬｕｍ　（ｔ）≦（ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒ　＋　Ｒｏａｄｗｉｄｔｈ）の場合、ＴｒａｎＬｕｍ　（ｔ）　＝　０とし、道路領域を上回る輝度値　（ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒ　＋　Ｒｏａｄｗｉｄｔｈ）　＜　ＡｄｄＥｄｇｅＬｕｍ　（ｔ）の場合、ＴｒａｎＬｕｍ　（ｔ）　＝　輝度値ＡｄｄＥｄｇｅＬｕｍ　（ｔ）　−　道路領域上限輝度値　（ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒ　＋　Ｒｏａｄｗｉｄｔｈ）　とし、道路領域を下回る輝度値ＡｄｄＥｄｇｅＬｕｍ　（ｔ）　＜　（ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒ−　Ｒｏａｄｗｉｄｔｈ）の場合、ＴｒａｎＬｕｍ　（ｔ）　＝　輝度値ＡｄｄＥｄｇｅＬｕｍ　（ｔ）　−　道路領域下限輝度値　（ＲｏａｄＣｅｎｔｅｒ　−　Ｒｏａｄｗｉｄｔｈ）とする。
【００８２】
Ｓ５）　：マイコン１００中の１次元信号格納手段３０００（メモリ１０２）をリングバッファとして使用
１次元信号格納手段３０００は、前記１次元信号強調手段２３００で変換した１次元信号ＴｒａｎＬｕｍを現時点（Ｔ）からＮフレーム分だけ保持する。つまり、現時点（Ｔ）では、現時点（Ｔ）から時点（Ｔ　−　Ｎ）までの（Ｎ＋１）の１次元信号ＴｒａｎＬｕｍを保持している。（最古の１次元信号が格納されている領域に最新の１次元信号を上書きする）
次に、相対速度場算出手段４１００の処理について説明する。
【００８３】
Ｓ６）：マイコン１００中のＣＰＵ１０１を使用
単フレーム相対速度場算出手段４１１０（ＣＰＵ１０１）は、１次元信号格納手段３０００（メモリ１０２）から現時点（Ｔ）での１次元信号と過去時点（Ｔ−Ｎ）　での１次元信号とを取り出し、これら２つの１次元信号の相関を用いて現時点（Ｔ）での相対速度場を算出する。具体的な処理を以下に記す（図５参照）。
【００８４】
Ｓ６．１）　前記１次元信号格納手段３０００より取得した現時点（Ｔ）での１次元輝度信号を被比較１次元輝度信号ＣｏｍｐａｒｅｄＬｕｍとして、過去時点（Ｔ−Ｎ）　での１次元輝度信号を基準１次元信号ＹａｒｄｓｔｉｃｋＬｕｍとして用意する。　基準１次元輝度信号ＹａｒｄｓｔｉｃｋＬｕｍを、幅（２　×　Ｓｗｉｄｔｈ）を持つ区分Ｓ（ｔ　−　Ｓｗｉｄｔｈ＜ｓ≦ｔ　＋　Ｓｗｉｄｔｈ；ｔは区分中心点）に分割する（区分が重複するように分割しても良い）。次に、基準１次元輝度信号ＹａｒｄｓｔｉｃｋＬｕｍについて、区分Ｓ毎に被比較１次元輝度信号ＣｏｍｐａｒｅｄＬｕｍでの相関計算範囲Ｒ　（ＣｏｒｒＬｏｗｅｒ≦ｒ≦ＣｏｒｒＵｐｐｅｒ）を設定する。そして、相関計算範囲Ｒ内において、被比較区分中心点ｉを点単位でずらしながら被比較区分Ｊ　（ｉ　−
Ｓｗｉｄｔｈ＜ｊ≦ｉ　＋　Ｓｗｉｄｔｈ）を設定する。
【００８５】
Ｓ６．２）　基準１次元輝度信号ＹａｒｄｓｔｉｃｋＬｕｍ中の対象区分をＳ　（ｔ　−　Ｓｗｉｄｔｈ＜ｓ≦ｔ　＋　Ｓｗｉｄｔｈ；ｔは区分中心点）とする。被比較１次元輝度信号　ＣｏｍｐａｒｅｄＬｕｍ　での相関計算範囲Ｒ　（ＣｏｒｒＬｏｗｅｒ≦ｒ≦ＣｏｒｒＵｐｐｅｒ）内において、被比較区分中心点ｉを点単位でずらしながら被比較区分Ｊ　（ｉ　−　Ｓｗｉｄｔｈ＜ｊ≦ｉ　＋　Ｓｗｉｄｔｈ）を設定する。それから、対象区分Ｓと被比較区分Ｊとの相関を計算する。このようにすることで相関計算の計算量を減らすことができる。
【００８６】
Ｓ６．３）　前記相関計算の結果、最も相関が強い被比較区分Ｊｍａｘでの区分中心点ｉｍａｘと対象区分Ｓでの区分中心点ｉとの差を取ることで単位時間当たりの移動量、つまり、１次元フローを算出する。以上より、現時点（Ｔ）での１次元フロー、すなわち相対速度場信号Ｎｏｗ１Ｄｆｌｏｗを得る。
【００８７】
Ｓ７）：マイコン１００中のＣＰＵ１０１を使用
予測相対速度場算出手段４１２０は、前記単フレーム相対速度場算出手段４１１０で得た現時点（Ｔ）での相対速度場信号Ｎｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ，　Ｔ）を、今まで保持していた時点（Ｔ−１）までで予測した相対速度場信号Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ，　Ｔ−１）と統合することで時点（Ｔ）までで予測した相対速度場信号Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ，　Ｔ）を求める。具体的な処理を以下に記す。ただし、Ｘは信号の位置座標を表す（図６参照）。
【００８８】
Ｓ７．１）　相対速度場信号Ｎｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）をその符号を基に、自車両に接近する点（＋１で表す）・自車両から離遠する点（−１で表す）・接近でも離遠でもない零を示す点の３値表現信号Ｔｒｅ　Ｎｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）に変換する。
Ｓ７．２）　前記３値表現信号Ｔｒｅ　Ｎｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）をその値に応じて、時点（Ｔ−１）での相対速度場信号Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ，　Ｔ−１）と統合し、時点（Ｔ）での相対速度場信号Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ　（Ｘ，　Ｔ）を求める。ここで、時点（Ｔ）での相対速度場信号Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ　（Ｘ，　Ｔ）は持つものとする。ただし、Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ　（Ｘ，　Ｔ）は上限値（例えば＋１０）と下限値（例えば−１０）を持つ。
【００８９】
ＴｒｅＮｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ，　Ｔ）＝１の場合、すなわち、自車両に接近する点の場合にはＥｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ　（Ｘ，　Ｔ）＝Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ，　Ｔ−１）＋　Ｃとし、ＴｒｅＮｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ，　Ｔ）＝−１の場合、すなわち自車両から離遠する点の場合にはＥｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ　（Ｘ，　Ｔ）＝Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ，　Ｔ−１）−　Ｃとし、ＴｒｅＮｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ，　Ｔ）＝０（零を示す点）の場合にはＥｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ　（Ｘ，　Ｔ）＝Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ，　Ｔ−１）−　Ｄ（Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）　＞　０）、Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ　（Ｘ，　Ｔ）＝Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ，　Ｔ−１）＋　Ｄ（Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）　＜　０）、Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ　（Ｘ，　Ｔ）＝０（Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）　＝　０）として統合する。
【００９０】
そして例えばＣ＝２，Ｄ＝１とすると、上記の処理によって図６のＳ７．２）の図に示すように、ＴｒｅＮｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｔ）に応じたＥｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）が求められる。
Ｓ８）：マイコン１００中のＣＰＵ１０１を使用
予測情報付加相対速度場算出手段４１２１は、前記単フレーム相対速度場算出手段４１１０で得た相対速度場信号Ｎｏｗ１Ｄｆｌｏｗと前記予測相対速度場算出手段４１２０で予測した相対速度場信号Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗとを取り出し、これら２つの信号を統合して、出力する相対速度場信号Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗを算出する。この処理は、Ｓ７）の処理と同様にして行う。具体的な処理を以下に記す。ただし、Ｘは信号の位置座標を表す。
【００９１】
Ｓ８．１）　相対速度場信号Ｎｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）をその符号を基に、自車両に接近する点・自車両から離遠する点・零を示す点の３値表現信号ＴｒｅＮｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）に変換する。（Ｓ７．１と同様の処理）
Ｓ８．２）　前記３値表現信号ＴｒｅＮｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）をその値に応じて、予測した相対速度場信号Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）と統合し、出力する相対速度場信号Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）を求める。この処理は、Ｓ７．２と同様にして行う。
【００９２】
つまり、ＴｒｅＮｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）＝１の場合、すなわち、自車両に接近する点　の場合にはＯｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）＝Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）　＋　Ａとし、ＴｒｅＮｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）＝−１の場合、すなわち、自車両から離遠する点の場合には、Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）＝Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）　−　Ａとし、ＴｒｅＮｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）＝１（零を示す点）の場合には、　　　Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）＝Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）　−　Ｂ（Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）　＞　０）、Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）＝Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）　＋　Ｂ（Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）　＜　０）、Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）＝０（Ｅｘｐｅｃｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）　＝　０）とする。
【００９３】
出力する相対速度場信号Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）は、各点が自車両に対して接近する方向に動くか、離遠する方向に動くか、そのままとどまるのかを示すだけであり、その速さに関して示すものではない。
なお、Ａ　＝　Ｃ、Ｂ　＝　Ｄする場合は、その結果をＳ７．２）Ｓ８．２）の双方で利用するようにすることで、計算を一方の処理で省略することができる。
【００９４】
次に、障害物候補領域算出手段４３００の処理について説明する。
Ｓ９）：マイコン１００中のＣＰＵ１０１を使用
単フレーム障害物候補領域算出手段４３１０は、１次元信号格納手段３０００から現時点（Ｔ）での１次元信号ＴｒａｎＬｕｍを取り出し、１次元信号ＴｒａｎＬｕｍの信号変化に基づいて各点が車両候補領域の一部か否かを算出する。具体的な処理を以下に記す（図７参照）。
【００９５】
Ｓ９．１）　１次元信号格納手段３０００より取得した現時点（Ｔ）での１次元輝度信号ＴｒａｎＬｕｍを幅（２　×　Ｓｗｉｄｔｈ）を持つ区分Ｓ（ｔ　−　Ｓｗｉｄｔｈ＜ｓ≦ｔ　＋　Ｓｗｉｄｔｈ；ｔは領域中心点）に分割し（区分が重複するように分割しても良い）、区分Ｓ中において輝度値ＴｒａｎＬｕｍ（ｓ）　が０（道路領域）を示す点数ＺｅｒｏＰＮｕｍを算出する。そして、輝度値ＴｒａｎＬｕｍ（ｓ）　が０を示す点数ＺｅｒｏＰＮｕｍが区分の半数Ｓｗｉｄｔｈ未満の場合は、区分ＳのラベルＬａｂｅｌ（Ｔ）　を”車両候補”として、そうでない場合は区分Ｓ　のラベルＬａｂｅｌ（Ｔ）を”道路”としてラベル付けする。
【００９６】
Ｓ９．２）　ラベル付け結果を示す１次元信号Ｌａｂｅｌ　を走査し、”車両候補”ラベルに挟まれた”道路”ラベル範囲の大きさがしきい値ＴｈｒｅｓＣａｒＳＲより小さい場合、前記”道路”ラベルを”車両候補”ラベルに変更し、グループを形成する。ここで、修正したラベル付け結果を示す１次元信号をＮｏｗＣａｒＳＲとする。
【００９７】
以上より、現時点（Ｔ）での障害物候補領域信号ＮｏｗＣａｒＳＲを得る。
Ｓ１０）：マイコン１００中のＣＰＵ１０１を使用
予測障害物候補領域算出手段４３２０は、単フレーム障害物候補領域算出手段４３１０で得た現時点（Ｔ）での障害物候補領域信号ＮｏｗＣａｒＳＲ（Ｘ）を、今まで保持していた時点（Ｔ−１）までで予測した障害物候補領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ（Ｘ，　Ｔ−１）と統合することで時点（Ｔ）　までで予測した障害物候補領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ（Ｘ，　Ｔ）を求める。具体的な処理を以下に記す（図８参照）。ただし、Ｘは信号の位置座標を表す。
【００９８】
Ｓ１０．１）　障害物候補領域信号ＮｏｗＣａｒＳＲ　（Ｘ）をそのラベルに応じて、時点（Ｔ−１）までで予測した障害物候補領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ（Ｘ，　Ｔ−１）と統合し、時点（Ｔ）　までで予測した障害物候補領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ　（Ｘ，　Ｔ）を求める。ただし、ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ　（Ｘ，　Ｔ）は上限値と下限値を持つ。
【００９９】
ＮｏｗＣａｒＳＲ　（Ｘ）が”車両候補”の場合にはＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ（Ｘ，　Ｔ）＝ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ（Ｘ，　Ｔ−１）　＋　Ｆとし、ＮｏｗＣａｒＳＲ　（Ｘ）が”道路”の場合にはＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ（Ｘ，　Ｔ）＝ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ（Ｘ，　Ｔ−１）　−　Ｆとして統合する。
Ｓ１１）：マイコン１００中のＣＰＵ１０１を使用
予測情報付加障害物候補領域算出手段４３２１は、単フレーム障害物候補領域算出手段４３１０で得た障害物候補領域信号ＮｏｗＣａｒＳＲと予測障害物候補領域算出手段４３２０で予測した障害物候補領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲとを取り出し、これら２つの信号を統合・モデル化して、障害物候補領域モデルＯｕｔＣａｒＳＲＭｏｄｅｌを出力する。具体的な処理を以下に記す。ただし、Ｘは信号の位置座標を表す。
【０１００】
Ｓ１１．１）前記　Ｓ１０．１）と同様にして、障害物候補領域信号ＮｏｗＣａｒＳＲ　（Ｘ）をそのラベルに応じて、予測した障害物候補領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ　（Ｘ）と統合し、障害物候補領域信号ＯｕｔＣａｒＳＲ　（Ｘ）を求める。
ＮｏｗＣａｒＳＲＭｏｄｅｌ（Ｘ）が”車両候補”ラベルの場合には、ＯｕｔＣａｒＳＲ（Ｘ）＝ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ（Ｘ）　＋　Ｅとし、ＮｏｗＣａｒＳＲＭｏｄｅｌ（Ｘ）が”道路”ラベルの場合には、ＯｕｔＣａｒＳＲ（Ｘ）＝ＥｘｐｅｃｔＣａｒＳＲ（Ｘ）　−　Ｅとして統合する。
【０１０１】
Ｓ１１．２）　障害物候補領域信号ＯｕｔＣａｒＳＲ　（Ｘ）を走査し、非正数から正数と変化する点を車両候補の始点、正数から非正数へと変化する点を車両候補の終点とし、車両候補領域を始点と終点の領域端点２点で表現したモデルＯｕｔＣａｒＳＲＭｏｄｅｌ　（Ｘ）に変換して出力する（図８参照）。
【０１０２】
なお、Ｓ１０．１）　と　Ｓ１１．１）はＥとＦが違うだけで全て同じである。したがってＥ＝　Ｆである場合は計算を一回する必要がなくなる。
次に、障害物判定手段４４００の処理について説明する。
Ｓ１２）　：マイコン１００中のＣＰＵ１０１を使用
単フレーム車両らしさ算出手段４４４１は、相対速度場算出手段４１００で得た相対速度場信号Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）と、障害物候補領域算出手段４３００で得た障害物候補領域モデルＯｕｔＣａｒＳＲＭｏｄｅｌ　（Ｘ）を基に後側方車両の有無を判定する。また、後側方車両が存在する場合は、車両相対位置算出手段４４２０が自車両から該後側方車両の実測距離を算出し、車両相対速度算出手段４４３０が自車両に対する実測相対速度を算出する。具体的な処理を以下に記す（図９参照）。
【０１０３】
Ｓ１２．１）相対速度場算出手段４１００で得た相対速度を活用して障害物候補領域算出手段４３００で得た車両候補領域から後側方車両（後側方から自車両に対して接近する車両）を判別する。
まず、障害物候補領域算出手段４３００で得た各車両候補領域モデルの始点から幅Ｂｗｉｄｔｈ分だけ、終点から幅Ｅｗｉｄｔｈ分だけ拡張した領域ＥｎＣａｒＳＲを設定する。次に、この拡張領域ＥｎＣａｒＳＲ中における相対速度場算出手段４１００で得た相対速度場信号Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ）に関して、自車両に接近する向きを示す区分の総数ＳｐｅｅｄＰｌｕｓＮｕｍと自車両から離遠する向きを示す区分の総数ＳｐｅｅｄＭｉｎｕｓＮｕｍを算出する。そして、自車両に接近する向きを示す区分の総数ＳｐｅｅｄＰｌｕｓＮｕｍが自車両から離遠する向きを示す区分の総数ＳｐｅｅｄＭｉｎｕｓＮｕｍ以上の場合は”車両”として、そうでない場合は”非車両”として各車両候補領域を振り分ける。最後に、”車両”と判断された領域の点を”車両”と、それ以外の点を”非車両”とラベル付けした現時点（Ｔ）での障害物領域信号ＮｏｗＣａｒを得る。
【０１０４】
Ｓ１３）：マイコン１００中のＣＰＵ１０１を使用
予測車両らしさ算出手段４４４２は、単フレーム車両らしさ算出手段４４４１で得た現時点（Ｔ）での障害物領域信号ＮｏｗＣａｒ　（Ｘ）を、今まで保持していた時点（Ｔ−１）までで予測した障害物領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒ　（Ｘ，　Ｔ−１）と統合することで時点（Ｔ）　までで予測した障害物領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒ　（Ｘ，　Ｔ）を求める。この処理は、上述したＳ１０）と同様の処理である。具体的な処理を以下に記す。ただし、Ｘは信号の位置座標を表す。
【０１０５】
Ｓ１４．１）　障害物領域信号ＮｏｗＣａｒ　（Ｘ）をそのラベルに応じて、時点（Ｔ−１）での障害物領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒ　（Ｘ，　Ｔ−１）と統合し、時点（Ｔ）での障害物領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒ（Ｘ，　Ｔ）を求める。ただし、ＥｘｐｅｃｔＣａｒ　（Ｘ，　Ｔ）は上限値と下限値を持つ。ＮｏｗＣａｒ　（Ｘ）が”車両”の場合にはＯｕｔＣａｒ　（Ｘ）＝ＥｘｐｅｃｔＣａｒ　（Ｘ）　＋　Ｈとし、ＮｏｗＣａｒ　（Ｘ）が”非車両”の場合にはＯｕｔＣａｒ　（Ｘ）＝ＥｘｐｅｃｔＣａｒ　（Ｘ）　−　Ｈとして統合する。
【０１０６】
Ｓ１４）：マイコン１００中のＣＰＵ１０１を使用
予測車両情報付加車両有無判定手段４４４３は、単フレーム車両らしさ算出手段４４４１で得た障害物領域信号ＮｏｗＣａｒと予測車両らしさ算出手段４４４２で予測した障害物領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒとを取り出し、これら２つの信号を統合・モデル化して、障害物候補領域モデルＯｕｔＣａｒＳＲＭｏｄｅｌを出力する。具体的な処理を以下に記す。ただし、Ｘは信号の位置座標を表す。
【０１０７】
Ｓ１４．１）前記Ｓ１１．１）の処理と同様に、障害物領域信号ＮｏｗＣａｒ　（Ｘ）をそのラベルに応じて、予測した障害物領域信号ＥｘｐｅｃｔＣａｒ　（Ｘ）と統合し、障害物領域信号ＯｕｔＣａｒ　（Ｘ）を求める。
ＮｏｗＣａｒ　（Ｘ）　が”車両”ラベルの場合にはＯｕｔＣａｒ　（Ｘ）＝ＥｘｐｅｃｔＣａｒ　（Ｘ）　＋　Ｇとし、ＮｏｗＣａｒ　（Ｘ）　が”非車両”ラベルの場合にはＯｕｔＣａｒ　（Ｘ）＝ＥｘｐｅｃｔＣａｒ　（Ｘ）　−　Ｇとして統合する。
【０１０８】
Ｓ１４．２）前記Ｓ１１．２）の処理と同様に　障害物領域信号ＯｕｔＣａｒ　（Ｘ）を走査し、非正数から正数と変化する点を車両候補の始点、正数から非正数へと変化する点を車両の終点とし、車両領域を始点と終点の領域端点２点で表現したモデルＯｕｔＣａｒＭｏｄｅｌ　（Ｘ）に変換して出力する。
【０１０９】
なお、　Ｓ１３．１）　と　Ｓ１４．１）はＥとＦが違うだけで全て同じである。Ｇ＝　Ｈである場合は計算を一回する必要がなくなる。また　Ｓ１３），　Ｓ１４）は、Ｓ１０），　Ｓ１１）と処理内容は同じであり、値が異なるだけである。
Ｓ１５）　後側方車両が存在する場合、車両相対位置算出手段４４２０では、車両領域の始点と終点において自車両の近くに位置する点を後側方車両の相対位置とする。この相対位置が地面に位置すると拘束して射影変換することで自車両から後側方車両までの実測距離を算出する。
【０１１０】
Ｓ１６）　後側方車両が存在する場合、車両相対速度算出手段４４３０では、前記車両相対位置算出手段４４２０で求めた同一の車両を示す相対位置の差を用いて相対速度を算出する。
以上のようにＳ１〜Ｓ１６の処理によって、撮像手段１０００で撮像した画像から得た１次元信号に基づいて、障害物である後側方車両の有無と、後側方車両までの距離と、後側方車両との相対速度を求めることができる。
【０１１１】
以上の述べた障害物検知装置１における特徴点として、図６，図８等に示して説明したように、１次元信号に基づいてオブジェクト特徴（相対位置、相対速度など）をオブジェクトが連続的に変化することを活用して補正することによって誤検出を低減する点が挙げられる。
【０１１２】
実験の結果、図１０（ａ）に示す注目ラインをラインとして設定した場合において、図６、図８に示した補正を行わなわなわず、単フレーム、あるいは、２フレーム間の信号のみに基づいて処理を行うと、図１０（ｂ）に示すように、例えば大きな一様輝度領域を持つ物体が存在したり、物体同士の重なり状態が存在したり、ライン上を不安定に横切る物体が存在したり、画像端に位置する物体が存在する場合に、図１０（ｃ）のように、後側方車両の誤検出が発生する。図１０（ｃ）は、横方向（Ｘ軸）がライン上の位置に対応し、縦方向（ｔ軸）が時間に対応し、色が白の部分が障害物（後側方車両）として判定された部分を示し、黒の部分が障害物でないと判定された部分を示している。本来、障害物が存在する部分は、時間の経過に伴って連続的にＸ軸上を移動するはずであるが、上述した要因による突発的なノイズにより、誤検出が発生していることがわかる。（なお、図１０（ｂ）中の番号と図１０（ｃ）中の番号は対応付けて記載している。）一方、図６、図８に示した補正を行う場合、すなわち、図１１（ａ）に示すように時間方向にフレーム間の連続性を加味して障害物の検出を行うと、図１１（ｂ）のような結果が得られる。このように、検出結果に突発的なノイズが含まれなくなる。
【０１１３】
この様子をさらに詳細に図１２に示す。図１２は、相対速度場算出手段、障害物候補領域算出手段、障害物判定手段のそれぞれの手段において、単フレーム間のみを考慮した場合に出力された相対速度場、車両候補領域、後側方車両検出結果と、障害物検知装置１のように複数フレーム間の信号を考慮した場合に出力された相対速度場、車両候補領域、後側方車両検出結果を示したものである。
【０１１４】
図１２に示すように、各手段において求める信号を、フレーム間の連続性を加味して補正・統合することにより、それぞれの信号について突発的なノイズにロバストとなり、後側方車両の検出が的確にできていることが分かる。
［その他］
障害物検知手段４０００は、例えば、図１３に示すように構成してもよい。すなわち、図１の構成において、予測相対速度場算出手段４１２０に代えて単フレーム相対速度場格納手段４１３０を備え、予測情報付加相対速度場算出手段４１２１に代えて投票情報付加相対速度場算出手段４１３１を備える。また、予測障害物候補領域算出手段４３２０に代えて単フレーム障害物候補領域格納手段４３３０を備え、予測情報付加障害物候補領域算出手段４３２１に代えて投票情報付加障害物候補領域算出手段４３３１を備える。そして、予測車両らしさ算出手段４４４２に代えて予測車両らしさ格納手段４４４４を備え、予測車両情報付加車両有無判定手段４４４３に代えて、投票情報付加車両有無判定手段４４４５を備える。これら各手段は、上記実施例と同様に、図２のマイコン１００のＣＰＵ１０１による処理によって実現される。
【０１１５】
このように構成された障害物検知装置１は、Ｓ１）〜Ｓ６）については、上記実施例と同様に処理を行い、単フレーム相対速度場算出手段４１１０による現時点（Ｔ）での相対速度場信号Ｎｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｔ）を得る。そしてＳ７）以降について次のように処理を行う。
【０１１６】
Ｓ７）：ＣＰＵ１０１を使用
単フレーム相対速度場格納手段４１３０は、単フレーム相対速度場算出手段４１１０で得た現時点（Ｔ）での相対速度場信号Ｎｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ，　Ｔ）を、今まで保持していた最古時点の相対速度場信号Ｎｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｘ，　Ｔ−Ｍ）の位置に上書きする。格納するメモリはリングバッファ構成をとる。
【０１１７】
Ｓ８）：ＣＰＵ１０１を使用
投票情報付加相対速度場算出手段４１３１は、単フレーム相対速度場算出手段４１１０で得た相対速度場信号Ｎｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（Ｔ，　Ｘ）と単フレーム相対速度場格納手段４１３０で保持する過去時点（Ｔ−Ｍ）までのＭ個の相対速度場信号Ｎｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（ｔ，　Ｘ）［Ｔ−Ｍ≦ｔ≦Ｔ−１］とを取り出し、これらＭ＋１個の１次元信号を投票空間へ投票して、出力する相対速度場信号Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗを算出する（図１４参照）。具体的な処理を以下に記す。ただし、Ｘは信号の位置座標を表す。
【０１１８】
Ｓ７．１）　相対速度場信号Ｎｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（ｔ，　Ｘ）［Ｔ−Ｍ≦ｔ≦Ｔ］をその符号を基に、自車両に接近する点・自車両から離遠する点・零を示す点の３値表現信号ＴｒｅＮｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（ｔ）［Ｔ−Ｍ≦ｔ≦Ｔ］に変換する。
Ｓ７．２）　前記３値表現信号ＴｒｅＮｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（ｔ，　Ｘ）［Ｔ−Ｍ≦ｔ≦Ｔ］をその値に応じて投票・しきい値処理し、出力する相対速度場信号Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｔ，　Ｘ）を求める。
【０１１９】
すなわち、ＴｒｅＮｏｗ１Ｄｆｌｏｗ（ｔ，　Ｘ）が自車両に接近する点については、Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｔ，　Ｘ）に値”　Ａ”を投票（時刻に応じた重み付けも可）し、自車両から離遠する点については、Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｔ，　Ｘ）に値”−Ａ”を投票（時刻に応じた重み付けも可）し、零を示す点については何もしないことで、統合する。
【０１２０】
そして、Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｔ，　Ｘ）をしきい値処理する。すなわち、Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｔ，　Ｘ）＞ＶｏｔｉｎｇＴｈｒｅｓの場合には、Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｔ，　Ｘ）　＝　”自車両に接近する点”とし、Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｔ，　Ｘ）≦ＶｏｔｉｎｇＴｈｒｅｓの場合には、Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｔ，　Ｘ）　＝　”自車両に離遠する点”ｏｒ　”０である点”とする。相対速度場信号Ｏｕｔ１Ｄｆｌｏｗ（Ｔ，　Ｘ）は、各点が自車両に対して接近する方向に動くかどうかを示すだけである。
【０１２１】
次に、障害物候補領域算出手段　について説明する。
Ｓ９）については、上記実施例と同様に行い、現時点（Ｔ）での障害物候補領域信号ＮｏｗＣａｒＳＲを得る。
Ｓ１０）：ＣＰＵ１０１を使用
単フレーム障害物候補領域格納手段４３３０は、前記単フレーム障害物候補領域算出手段４３１０で得た現時点（Ｔ）での障害物候補領域信号ＮｏｗＣａｒＳＲ（Ｘ，　Ｔ）を、今まで保持していた最古時点の障害物候補領域信号ＮｏｗＣａｒＳＲ（Ｘ，　Ｔ−Ｍ）の位置に上書きする。格納するメモリはリングバッファ構成をとる。
【０１２２】
Ｓ１１）：ＣＰＵ１０１を使用
投票情報付加障害物候補領域算出手段４３３１は、単フレーム障害物候補領域算出手段４３１０で得た障害物候補領域信号ＮｏｗＣａｒＳＲ（Ｔ，　Ｘ）と単フレーム障害物候補領域格納手段４３３０で保持する過去時点（Ｔ−Ｍ）までのＭ個の障害物候補領域信号ＮｏｗＣａｒＳＲ　（ｔ，　Ｘ）［Ｔ−Ｍ≦ｔ≦Ｔ−１］とを取り出し、これらＭ＋１個の１次元信号を投票空間へ投票・モデル化して、障害物候補領域モデルＯｕｔＣａｒＳＲＭｏｄｅｌを出力する。具体的な処理を以下に記す（図１４参照）。ただし、Ｘは信号の位置座標を表す。
【０１２３】
Ｓ１１．１）　障害物候補領域信号ＮｏｗＣａｒＳＲ　（ｔ，　Ｘ）［Ｔ−Ｍ≦ｔ≦Ｔ］をそのラベルに応じて投票・しきい値処理し、障害物候補領域信号ＯｕｔＣａｒＳＲ　（Ｔ，　Ｘ）を求める。
投票は次のようにして行う。ＮｏｗＣａｒＳＲ　（ｔ，　Ｘ）が”車両候補”ラベルの場合には、ＯｕｔＣａｒＳＲ　（Ｔ，　Ｘ）に、”Ｂ”を投票し、ＮｏｗＣａｒＳＲ　（ｔ，　Ｘ）が”道路”ラベルの場合には、何もしない。なお、投票する値は、このように固定の値としてもよいし、時刻に応じた重み付けをした値としてもよい。
【０１２４】
しきい値処理は、ＯｕｔＣａｒＳＲ　（Ｔ，　Ｘ）＞ＶｏｔｉｎｇＴｈｒｅｓ２の場合に、ＯｕｔＣａｒＳＲ　（Ｔ，　Ｘ）＝　”車両候補”（車両）とし、ＯｕｔＣａｒＳＲ　（Ｔ，　Ｘ）≦ＶｏｔｉｎｇＴｈｒｅｓ２の場合にＯｕｔＣａｒＳＲ　（Ｔ，　Ｘ）＝　”道路”（非車両）として行う。
Ｓ１１．２）　障害物候補領域信号ＯｕｔＣａｒＳＲ　（Ｘ）を走査し、非正数から正数と変化する点を車両候補の始点、正数から非正数へと変化する点を車両候補の終点とし、車両候補領域を始点と終点の領域端点２点で表現したモデルＯｕｔＣａｒＳＲＭｏｄｅｌ　（Ｘ）に変換して出力する。（上記実施例と同じ）
障害物判定手段についても同様に投票を行うようにすることができる。
【０１２５】
Ｓ１２）については、上記実施例と同様に行い、ラベル付けした現時点（Ｔ）での障害物領域信号ＮｏｗＣａｒを得る。
Ｓ１３）：ＣＰＵ１０１を使用
単フレーム車両らしさ格納手段４４４４は、前記単フレーム車両らしさ算出手段４４４１で得た現時点（Ｔ）での障害物領域信号ＮｏｗＣａｒ（Ｘ，　Ｔ）を、今まで保持していた最古時点の障害物領域信号ＮｏｗＣａｒ　（Ｘ，　Ｔ−Ｍ）の位置に上書きする。格納するメモリはリングバッファ構成をとる。
【０１２６】
Ｓ１４）：ＣＰＵ１０１を使用
投票情報付加車両有無判定手段４４４５は、単フレーム車両らしさ算出手段４４４１で得た障害物領域信号ＮｏｗＣａｒ（Ｔ，　Ｘ）と単フレーム車両らしさ格納手段４４４４で保持する過去時点（Ｔ−Ｍ）までのＭ個の障害物領域信号ＮｏｗＣａｒ　（ｔ，　Ｘ）［Ｔ−Ｍ≦ｔ≦Ｔ−１］とを取り出し、これらＭ＋１個の１次元信号を投票空間へ投票・モデル化して、障害物領域モデルＯｕｔＣａｒＭｏｄｅｌを出力する。具体的な処理を以下に記す（図１４参照）。ただし、Ｘは信号の位置座標を表す。
【０１２７】
Ｓ１３．１）　障害物領域信号ＮｏｗＣａｒ　（ｔ，　Ｘ）［Ｔ−Ｍ≦ｔ≦Ｔ］をそのラベルに投票・しきい値処理し、障害物領域信号ＯｕｔＣａｒ　（Ｘ）を求める。
ＮｏｗＣａｒ　（ｔ，　Ｘ）が”車両”ラベルの場合には、ＯｕｔＣａｒ　（Ｔ，　Ｘ）に、”Ｃ”を投票（時刻に応じた重み付けを行ってもよい）し、ＮｏｗＣａｒ　（ｔ，　Ｘ）が”　非車両”ラベルの場合には、何もしないことで、統合する。
【０１２８】
そして、しきい値処理として、ＯｕｔＣａｒ　（Ｔ，　Ｘ）＞ＶｏｔｉｎｇＴｈｒｅｓ３の場合には、ＯｕｔＣａｒ　（Ｔ，　Ｘ）＝　”車両”とし、ＯｕｔＣａｒ　（Ｔ，　Ｘ）≦ＶｏｔｉｎｇＴｈｒｅｓ３の場合には、ＯｕｔＣａｒ　（Ｔ，　Ｘ）＝　”非車両”　とする。
Ｓ１３．２）　障害物領域信号ＯｕｔＣａｒ　（Ｘ）を走査し、非正数から正数と変化する点を車両候補の始点、正数から非正数へと変化する点を車両の終点とし、車両領域を始点と終点の領域端点２点で表現したモデルＯｕｔＣａｒＭｏｄｅｌ　（Ｘ）に変換して出力する。（実施例１と同じ）
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例の障害物検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施例の障害物検知装置の装置構成を示すブロック図である。
【図３】１次元信号取得手段の処理の例を示す説明図である。
【図４】１次元信号強調手段の処理の例を示す説明図である。
【図５】相対速度場算出手段の処理の例を示す説明図である。
【図６】予測相対速度場算出手段等の処理の例を示す説明図である。
【図７】単フレーム障害物候補領域算出手段の処理の例を示す説明図である。
【図８】車両有無判定手段の処理の例を示す説明図である。
【図９】単フレーム車両らしさ算出手段の処理の例を示す説明図である。
【図１０】フレーム間の連続性を加味しない場合の信号状態を示す説明図である。
【図１１】フレーム間の連続性を加味して信号処理を行った場合の信号状態を示す説明図である。
【図１２】フレーム間の連続性を加味しない場合（単フレーム）と連続性を加味する場合（複数フレーム）について各手段によって生成される信号を比較する説明図である。
【図１３】別実施例の障害物検知装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】障害物判定手段の別例を示す説明図である。
【符号の説明】
１…障害物検知装置
１０…カメラ　　　２０…バッファ
１００…マイコン　１０１…ＣＰＵ　１０２，１０３…メモリ
１０００…撮像手段
２０００…１次元信号取得手段
２１００…１次元信号抽出方法設定手段
２１１０…障害物存在ライン設定手段
２１２０…障害物存在ライン１次元信号化方法設定手段
２２００…１次元信号抽出手段
２３００…１次元信号強調手段
３０００…１次元信号格納手段
４０００…障害物検知手段
４１００…相対速度場算出手段
４１１０…単フレーム相対速度場算出手段
４１２０…予測相対速度場算出手段
４１２１…予測情報付加相対速度場算出手段
４１３０…単フレーム相対速度場格納手段
４１３１…投票情報付加相対速度場算出手段
４３００…障害物候補領域算出手段
４３１０…単フレーム障害物候補領域算出手段
４３２０…予測障害物候補領域算出手段
４３２１…予測情報付加障害物候補領域算出手段
４３３０…単フレーム障害物候補領域格納手段
４３３１…投票情報付加障害物候補領域算出手段
４４００…障害物判定手段
４４２０…車両相対位置算出手段
４４３０…車両相対速度算出手段
４４４０…車両有無判定手段
４４４１…単フレーム車両らしさ算出手段
４４４２…予測車両らしさ算出手段
４４４３…予測車両情報付加車両有無判定手段
４４４４…予測車両らしさ格納手段
４４４５…投票情報付加車両有無判定手段
【図１】
2004098827.tif 000003
【図２】
2004098827.tif 000004
【図３】
2004098827.tif 000005
【図４】
2004098827.tif 000006
【図５】
2004098827.tif 000007
【図６】
2004098827.tif 000008
【図７】
2004098827.tif 000009
【図８】
2004098827.tif 000010
【図９】
2004098827.tif 000011
【図１０】
2004098827.tif 000012
【図１１】
2004098827.tif 000013
【図１２】
2004098827.tif 000014
【図１３】
2004098827.tif 000015
【図１４】
2004098827.tif 000016