(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車に配置され且つ画像エレメントを含む画像平面を持つカメラデバイスの視野内の周囲環境の写真（４９）内における、道路と関連した静止物体の画像（２５、２７）の予想される大きさを予測するための方法において、
前記カメラデバイスの視野から少なくとも一つの立体的空間ゾーン（１５、１７、１９）を決定する工程であって、前記少なくとも一つ立体的空間ゾーン（１５、１７、１９）は、前記道路に対する前記物体の推定位置及び所定の又は決定された進路（１３）に基づく前記物体の見出され得る位置と対応する、工程と、
前記カメラデバイスのカメラパラメータを使用して計算した前記少なくとも一つの立体的空間ゾーン（１５、１７、１９）の前記画像平面上への投影の境界（３５、３７、３９）を決定し、少なくとも一つの画像ゾーン（２９、３１、３３）を決定する工程と、
前記少なくとも一つの画像ゾーン（２９、３１、３３）の前記画像エレメントの各々について指向性ビーム（４３）を決定する工程であって、前記指向性ビーム（４３）は、前記視野内の空間点を含み、これらの空間点を前記画像平面上への投影上の夫々の画像エレメント上に投影する、工程と、
前記少なくとも一つの画像ゾーン（２９、３１、３３）内の前記画像エレメントの各々についての夫々の画像エレメント内の前記物体の画像（２５、２７）の予想される大きさについて、前記物体の前記大きさについての仮定から、及び前記夫々の画像エレメントと関連した前記指向性ビーム（４３）が前記少なくとも一つの立体的空間ゾーン（１５、１７、１９）と交差する距離範囲から、少なくとも一つの値を決定する工程とを含む、ことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
前記夫々に関連した画像エレメント内の前記物体の画像の予想される大きさについての最小値及び最大値の夫々を、各指向性ビーム（４３）と、前記少なくとも一つの立体的空間ゾーン（１５、１７、１９）の境界との交点（４５、４７）から決定する、ことを特徴とする方法。
【請求項３】
自動車に配置され且つ画像エレメントを含む画像平面を持つカメラデバイスの視野内の周囲環境の写真（４９）内において、道路と関連した静止物体の画像（２５、２７）の予想される大きさを予測するための方法において、
進路（１３）を決定する工程と、
決定された進路（１３）と関連したデータ組を、記録されたデータからローディングする工程とを含み、
前記データ組は、少なくとも一つの画像ゾーン（２９、３１、３３）及び前記少なくとも一つの画像ゾーン（２９、３１、３３）の前記画像エレメントの各々についての前記夫々の画像エレメント内の前記物体の画像（２５、２７）の予想される大きさについての少なくとも一つの値を含み、前記データ組は、請求項１又は２に記載の方法を使用して決定される、ことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、
前記記録されたデータは複数のデータ組を含み、これらのデータ組の各々は、少なくとも一つの画像ゾーン（２９、３１、３３）及び前記少なくとも一つの画像ゾーン（２９、３１、３３）内の前記画像エレメントの各々についての前記夫々の画像エレメントでの前記物体の画像（２５、２７）の予想される大きさについての少なくとも一つの値を含み、前記データ組は、様々な進路（１３）と関連している、ことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のうちのいずれか一項に記載の方法において、
前記道路のカーブ半径（ｒ）は、前記進路（１３）を決定するために決定される、ことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法において、
前記道路の前記カーブ半径（ｒ）は、前記自動車のセンサデータから、詳細には、速度（ｖ）及び偏揺れ速度（ω）から決定される、ことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のうちのいずれか一項に記載の方法において、
前記カメラデバイスによって少なくとも一つの写真（４９）を撮影し、前記少なくとも一つの写真（４９）を使用し、前記進路（１３）を決定する、ことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１乃至７のうちのいずれか一項に記載の方法において、
前記道路の道路の印を検出し、検出された道路の印から、前記道路の前記カーブ半径（ｒ）等の前記進路（１３）を決定する、ことを特徴とする方法。
【請求項９】
自動車に配置されたカメラデバイスの視野内の周囲環境の写真（４９）内における、道路と関連した静止物体の画像（２５、２７）の予想される大きさを予測するための装置において、
請求項１乃至８のうちのいずれか一項に記載の方法を実施するように形成されたデータ演算処理デバイスを含む、ことを特徴とする装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の装置において、
写真（４９）を撮影するためのカメラデバイス又は進路（１３）を決定するためのデバイスの少なくとも一方が設けられている、ことを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に自動車に配置された、画像エレメントを含む画像平面を持つカメラデバイスの視野内の周囲環境の写真内の、道路と関連した定置の物体、詳細には道路標識の画像の予想される大きさを予測するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
道路の道路標識を自動車の運転者に知らせるため、道路標識を認識するためのシステムを使用できる。これは、例えば、道路で検出された道路標識を示すグラフィックのヘッドアップディスプレーを介して自動車のフロントガラスに投影することによって行われる。しかしながら、道路標識を認識するためのシステムは、例えば速度を出し過ぎている場合に運転速度を許容最大速度に自動的に減速するため、運転者支援システムとしても使用できる。
【０００３】
道路標識を認識するため、カメラを使用する。カメラは、自動車の前方の周囲環境を撮影し、道路標識の存在についてこれを検討する。例えば、道路標識の認識は、二つの工程で行うことができる。第１工程（検出工程）では、撮影した写真の道路標識の画像の候補を特徴抽出(feature extraction)によって定位する問題がある。これは、例えば、幾何学的形状を認識するのに役立つハック(Hough) 変換によって行うことができ、又は同じ色彩の連続した領域が認識される色分かれ(color segmentation)によって行うことができる。第２工程（クラス分け）は、先ず最初に夫々の候補が実際に道路標識の画像であるかどうかを決定することを目的とし、そうである場合には、画像の道路標識の種類を決定する。これは、例えば、テンプレート適合(template matching) によって行うことができる。
【０００４】
しかしながら、データ演算処理デバイスが実行するこのような道路標識認識は、コンピュータを高度に使用する必要があり、そのため膨大な計算時間を必要とする。このような道路標識認識のロバストネス(robustness)は、更に、不十分である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、道路と関連した定置の物体を認識する上での計算労力を節約できるようにすること及び／又はこのような認識のロバストネスを増大することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この目的は、冒頭に記載した方法において、カメラデバイスの視野から少なくとも一つの関連した空間ゾーンを決定する工程であって、少なくとも一つの関連した空間ゾーンは、道路に関する物体の相対的位置についての仮定及び所定の又は決定された進路に基づく物体の可能な位置と対応する、工程と、
カメラデバイスのカメラパラメータを使用して計算した少なくとも一つの関連した空間ゾーンの画像平面上への投影の境界を決定し、少なくとも一つの関連した画像ゾーンを決定する工程と、
少なくとも一つの関連した画像ゾーンの画像エレメントの各々について指向性ビームを決定する工程であって、指向性ビームは、視野からの空間点を含み、これらの空間点を画像平面上の投影の夫々の画像エレメント上に投影する、工程と、
少なくとも一つの関連した画像ゾーン内の画像エレメントの各々についての夫々の画像エレメント内の物体の画像の予想される大きさについて、物体の大きさについての仮定から、及び夫々の画像エレメントと関連した指向性ビームが少なくとも一つの関連した空間ゾーンと交差する距離範囲から、少なくとも一つの値を決定する工程とを含む、ことを特徴とする方法によって達せられる。
【０００７】
道路と関連した定置の物体、例えば道路標識や信号機等が設置された距離及び高さは、道路に対して周知である。この情報を決定された進路とともに使用し、このような定置の物体があることが予想されるカメラデバイスの視野内の一つ又はそれ以上の関連した空間ゾーンを決定できる。
【０００８】
次いで、このようにして特定の平面的デジタル画像平面上に定着した一つ又はそれ以上の関連した立体的空間ゾーンの投影を計算できる。この際、カメラデバイスのカメラパラメータをこの目的で使用する。カメラパラメータは、カメラデバイスの外因性パラメータ及び固有パラメータであり、外因性パラメータには、デジタルカメラデバイスの空間内の位置及び配向が含まれ、例えば焦点距離や画像平面内の光学的中心等の固有パラメータには、投影自体が含まれる。
【０００９】
従って、画像平面は、認識と関連した、一つ又はそれ以上の関連した空間ゾーンの計算された投影の境界内に配置された一つ又はそれ以上の画像ゾーンと、これらの境界の外部に配置された一つ又はそれ以上の他の空間ゾーンとに分割できる。これに続き、例えば冒頭に例として記載したように道路標識の認識を行うとき、関連した画像ゾーン内での道路標識の画像の探索を行わなければならない。これは、道路標識が設置されていない他の空間ゾーンと対応する残りの画像ゾーンには、道路標識の画像があることが予想されないためである。これに続いて認識を行うための計算時間を、これによって短縮できる。更に、プロセス全体のロバストネスが向上する。
【００１０】
次いで、一つ又はそれ以上の関連した画像ゾーン内に配置された画像エレメントの各々について、夫々の指向性ビームを決定する。指向性ビームは、各場合において、投影上の夫々の画像エレメント上に投影された空間点を表す。即ち、指向性ビームは、各々、夫々の平面的画像エレメントを立体的空間に逆投影(inverse projection)によって決定される。
【００１１】
次いで、指向性ビームが一つ又はそれ以上の関連した空間ゾーンと交差する距離範囲から、及び物体の大きさの知識から、一つ又はそれ以上の関連した画像ゾーン内の画像エレメントの各々について、一つ又はそれ以上の値を決定できる。各値は、夫々の画像エレメントを含む物体の画像の予想される大きさを示す。かくして、夫々の画像エレメントの周囲の探索ゾーンの大きさを、次いで行われる認識時に対応して制限できる。これによって、次いで行われる認識の計算時間を大幅に短縮でき、ロバストネスが更に向上する。
【００１２】
写真を撮影する場合、写真内の道路と関連した定置の物体の認識を、上述の値を考慮して行うことができる。
本発明は、道路と関連した定置の物体の位置及び大きさが周知であるという事実を使用する。従って、物体の画像が存在する、認識と関連した画像ゾーンを、関連した空間ゾーンから決定でき、関連した画像ゾーンの様々なゾーン内の物体の大きさを予測できる。従って、これに続き、認識を迅速に且つ大きなロバストネスで行うことができる。
【００１３】
続いて、認識を更に容易に行うことができる。これは、道路と関連した定置の物体の追跡を行い、即ち、例えば写真内で一度検出された道路標識を、例えば、カルマン(Kalman)フィルタによって複数の写真に亘って追跡することによって行われる。この際、夫々の次の写真の検出された道路の画像の可能な位置を予測する。
【００１４】
少なくとも一つの関連した空間ゾーンは三つの空間ゾーンを含む。第１空間ゾーンは、道路の右側に配置でき、第２空間ゾーンは、道路の左側に配置でき、第３空間ゾーンは、道路の上方に配置できる。
【００１５】
夫々に関連した画像エレメント内の物体の画像の予想される大きさについての最小値及び最大値の夫々は、好ましくは、各指向性ビームと、少なくとも一つの関連した空間ゾーンの境界との交点から決定される。かくして、続いて認識を行うための探索ゾーンの大きさについての限度を、上方及び下方で固定できる。しかしながら、夫々の画像エレメントでの物体の画像の予想される大きさについての少なくとも一つの値は、一般的には、例えば、夫々の最小値及び夫々の最大値から計算された平均値であってもよいし、単に最小値及び最大値であってもよいし、又は最小値と最大値との間の任意の他の値であってもよく、その場合、詳細には、探索ゾーンの大きさに探索ゾーンの大きさについての許容差を含ませることができる。
【００１６】
一般的には、作動に当たって、即ちオンラインで及び／又は移動中に、例えば現在の進路を決定するとき、及び少なくとも一つの関連した空間ゾーンを現在決定された進路に基づいて決定するため、上述の方法を実施できる。しかしながら、上述の方法は、好ましくは、様々な所定の進路について、所定の進路の各々の少なくとも一つの関連した画像ゾーンに関してオフラインで及び／又は事前に実施してある。この関連した画像ゾーン内の画像エレメントの各々についての夫々の画像エレメント内の物体の画像の予想される大きさについての少なくとも一つの値を、データ構造又は参照テーブルに、所定の進路と関連したデータ組として記憶する。次いで、同じ現在の進路又は同様の現在の経路が作動時に確認された場合には、各場合において物体の画像の予想される大きさについての値を決定する必要がなく、というよりはむしろ、データ構造から簡単にローディングできる。この際、値の決定と関連した計算時間の労力が省かれる。
【００１７】
本発明は、従って、特に自動車に配置された、画像エレメントを含む画像平面を持つカメラデバイスの視野内の周囲環境の画像内の、道路と関連した定置の物体、詳細には道路標識の画像の予想される大きさを予測するための方法において、進路を決定する工程と、記憶されたデータ構造から所定の進路と関連したデータ組をローディングする工程とを含み、前記データ組は、少なくとも一つの関連した画像ゾーン及び少なくとも一つの関連した画像ゾーンの画像エレメントの各々についての夫々の画像エレメント内の物体の画像の予想される大きさについての少なくとも一つの値を含み、データ組を、上述の方法に従って決定する、方法に関する。
【００１８】
記憶されたデータ構造は、好ましくは複数のデータ組を含み、これらのデータ組の各々は、少なくとも一つの関連した画像ゾーン及び少なくとも一つの関連した画像ゾーン内の画像エレメントの各々についての夫々の画像エレメント内の物体の画像の予想される大きさについての値を含み、データ組は、様々な進路と関連している。次いで、現在決定された進路について夫々のデータ組を呼び出す。データ組の関連した進路は、現在決定された進路と最もよく対応する。例えば、一つの進路が直線状の道路と対応し、七つの進路が左カーブと対し、七つの進路が右カーブと対する全部で１５の異なる進路のデータ組を記憶するので十分である。各カーブ方向の七つの進路は、七つの異なる半径と対応する。
【００１９】
一般的には、カメラデバイス又は自動車の少なくとも直前の進路は、円の円弧によって良好な近似で描くことができる。従って、進路を決定するために道路のカーブの半径を決定するのが好ましい。次いで、関連した空間ゾーン又はその各々は、一定の半径を持つカーブした空間ゾーンと対応する。関連した空間ゾーンは、好ましくは、カメラデバイスからの最大距離までしか延びていない。
【００２０】
本発明の一実施例によれば、道路のカーブの半径を、自動車のセンサデータから決定する。多くの自動車は、現在、自動車が現在走行しているカーブ半径を決定できるセンサを備えており、そのため、追加の労力なしで、センサデータを提供できる。次いで、カメラデバイス又は自動車の少なくとも直ぐ前方の道路のカーブ半径を描写するため、センサが検出したカーブ半径を使用できる。半径は、例えば、自動車の速度及び偏揺れ速度から決定でき、又は自動車の舵角から決定できる。
【００２１】
一般的には、進路、特に道路のカーブ半径を、写真自体から、及び／又は順次撮影した複数の写真を比較することによって決定できる。
本発明の別の実施例によれば、道路の印を検出し、検出された道路の印から、進路、詳細には道路のカーブ半径を決定する。道路の印を検出するための方法及び道路の印から進路を決定するための方法は一般的に周知である。道路の印により、一つ又はそれ以上の関連した空間ゾーンを特に良好に決定できる。本発明の別の対象は、上文中に説明した方法を実施するためのプログラムコード手段を持つコンピュータプログラムにおいて、コンピュータプログラムは、コンピュータ又は対応する計算ユニットで実行される、コンピュータプログラムである。
【００２２】
コンピュータ又は対応するコンピュータユニットでコンピュータプログラムを実行する場合に上文中に説明した方法を実施するため、プログラムコード手段がコンピュータ読取可能データキャリヤに記憶されたコンピュータプログラム製品もまた、本発明の対象である。
【００２３】
これに関し、コンピュータは、上述の方法を実行できる任意の所望のデータ演算処理デバイスと理解される。コンピュータは、詳細には、上述の方法を完全に又は部分的に実施できるデジタル信号プロセッサ及び／又はマイクロプロセッサを含んでいてもよい。
【００２４】
最後に、本発明の対象は、特に自動車に配置されたカメラデバイスの視野内の周囲環境の写真内の、道路と関連した定置の物体、詳細には道路標識の画像の予想される大きさを予測するためのデバイスにおいて、上文中に説明した方法を実施するように形成されたデータ演算処理デバイスを含む、デバイスである。好ましくは、写真を撮影するためのカメラデバイス及び／又は進路を決定するためのデバイスが追加に設けられていてもよい。
【００２５】
本発明のこの他の好ましい実施例は、従属項、以下の説明、及び添付図面に記載されている。
本発明を、添付図面を参照して以下に例として説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
図１には、道路上を走行している自動車１１を平面図で示す。自動車の前端には、前方に向けたデジタルビデオカメラ（図示せず）が取り付けられており、デジタルビデオカメラの視野内の自動車１１の周囲環境の写真を撮影する。写真は、写真内の道路に配置された道路標識の画像を探索するため、画像エレメントを含むデジタルビデオカメラの画像センサの画像平面上に投影される。
【００２７】
図１に示すように、自動車１１が夫々の時点で走行するカーブ半径ｒは、自動車１１の速度ｖ及び偏揺れ速度ωから、以下の式によって決定できる。
ｒ＝ｖ／ω
速度ｖ及び偏揺れ速度ωは、対応するセンサによって決定できる。別の態様では、自動車１１の舵角センサによっても、カーブ半径を決定できる。更に、カーブ半径は、デジタルビデオカメラが撮影した画像から、例えば道路の印を検出することによって、決定することもできる。
【００２８】
決定されたカーブ半径ｒを使用し、自動車１１のこの先の移動経路１３を予測する。この移動経路は、図１の左カーブを有し、例えば道路又はレーンの中央にくるようにこの先の移動経路１３を平均する。
【００２９】
次いで、予測されたこの先の移動経路１３と関連したデータ組をデータ記憶装置からローディングする。データ組は、道路標識の画像が現れる関連した画像ゾーンを含み、関連した画像ゾーン内の画像エレメントの各々についての、夫々の画像エレメント内の道路標識の予想される画像の大きさについての最小値及び最大値が含まれる。データ組は、以下に説明するように決定された。
【００３０】
道路標識が現れる、関連した仮想空間ゾーンは、道路のカーブ半径ｒから、道路又はレーンに関する道路標識の関連した位置の知識から決定できる。例えば、道路標識は、道路から０．５ｍ乃至１．５ｍの距離に設置されており、道路の平面からの高さが１．３ｍ乃至３．５ｍであり、又は道路の上方少なくとも３．０ｍの高さのところを延びる橋梁や立体交差等に取り付けられていると仮定できる。例として決定したこのような関連した空間ゾーンを図２及び図３に示す。関連した空間ゾーン１５は移動経路１３の左側に配置されており、関連した空間ゾーン１７は移動経路１３の右側に配置されており、更に、道路上方に配置した関連した空間ゾーン１９を図３に示す。図２からわかるように、移動経路１３の左側に配置された関連した空間ゾーン１５は曲率半径が移動経路１３よりも大きく、移動経路１３の右側の空間ゾーン１７は曲率半径が移動経路１３よりも小さい。
【００３１】
次いで、図２及び図３に例示する関連した空間ゾーンを、カメラの所定のカメラパラメータを使用してカメラの画像平面に投影できる。これによって、関連した空間ゾーンと関連した、関連した画像ゾーン２９、３１、３３が、図４で認識できるように生じる。この点に関し、図４に示す関連した画像ゾーン２９、３１、３３は、図２及び図３に示す関連した空間ゾーン１５、１７、１９の投影から得られたものではなく、僅かに右カーブした移動経路に関して決定された関連した空間ゾーンの投影から得られるということに着目しなければならない。これと関連して、関連した画像ゾーン２９は、道路の左側に配置された関連した空間ゾーンと対応し、関連した画像ゾーン３１は、道路の右側に配置された関連した空間ゾーンと対応し、関連した画像ゾーン３３は、道路の上方に配置された空間ゾーンと対応する。関連した画像ゾーン２９、３１、３３は、これらの関連した画像ゾーン２９、３１、３３の境界３５、３７、３９によって取り囲まれている。道路標識の画像は、これらの境界３５、３７、３９の内側にしかない。即ち、関連した画像ゾーン２９、３１、３３にしかない。
【００３２】
画像平面のゾーン４１が、図４のほぼ中央に配置されている。このゾーンでは、二つの関連した画像ゾーン２９、３１が互いに向かって延びている。ゾーン４１は、カメラから又は自動車からの距離が比較的大きい空間ゾーンと対応する。ゾーン４１は、関連した画像ゾーンとして使用されない。これは、比較的大きな距離では、道路の実際のこの先の進路と、現在移動しているカーブの増大及び道路標識に基づいて決定された道路の進路との相違が、確実に認識する上で十分な大きさを持たないためである。
【００３３】
次に、画像平面の画像エレメントの各々について指向性ビーム４３を決定する。画像エレメントは、図２に示すように、関連した画像ゾーン２９、３１、３３のうちの一つの内側に配置されている。夫々の指向性ビーム４３に関し、各場合において、カメラの視野からの幾つかの空間点を含む。指向性ビーム４３は、投影時に、夫々の画像エレメント上に投影される。
【００３４】
次いで、指向性ビーム４３の各々と、関連した空間ゾーン１５、１７の境界との交点４５、４７を決定する。第１交点４５は、夫々の指向性ビーム４３と関連した画像エレメントに現れた道路標識をカメラ又は自動車に関して定位できる最小間隔を決定し、第１交点４７は最大間隔を決定する。かくして、最小間隔値及び最大間隔値が、関連した画像ゾーン２９、３１、３３の内側の各画像エレメントに割り当てられる。
【００３５】
次いで、道路標識の大きさの知識及び以前決定された最小距離の値及び最大距離の値から、関連した画像ゾーン２９、３１、３３内の画像エレメントの各々について、最小値及び最大値を決定できる。前記最小値及び最大値は、夫々の画像エレメントでの道路標識の予想される大きさについての値の範囲を示す。これに関し、画像平面の比較的外方に配置された、関連した画像ゾーン２９、３１、３３のゾーンは、比較的内方に配置された、関連した画像ゾーン２９、３１、３３のゾーンよりも値が大きい。これは、デジタルビデオカメラ又は自動車からの距離が比較的大きい関連した空間ゾーン１５、１７、１９の空間点と一致するためである。詳細には、これらの値は、関連した画像ゾーン２９、３１、３３の各々の内側から外側に増大する。
【００３６】
上文中に説明した本発明による方法は、複数の異なる所定のカーブ半径について、道路標識の画像で予想される大きさについてのカーブ半径の各々について値のデータ組を発生するために実施できる。以上の値は、様々なカーブ半径についてオフラインで予備計算でき、参照テーブルに記憶できる。その後、道路標識認識を行わなければならない場合には、現在のカーブ半径だけを決定し、関連したデータ組をローディングすればよい。
【００３７】
ビデオカメラが撮影したデジタルビデオカメラの視野内の周囲環境の写真４９を図４に例として示す。道路の画像２１、道路の印の画像２３、移動方向で見て道路の左側に設置された第１道路標識の画像２５、及び道路の右側の縁部のところに設置された第２道路標識の画像２７を、写真４９で認識できる。道路標識の画像２５、２７は、関連した画像ゾーン２９、３１、３３に配置されている。撮影された周囲環境のこの他の詳細、即ち道路側ポスト、ガードレール、樹木、灌木、立体交差、等は、明瞭化を図るためにここに表示した方法で示してあるに過ぎない。
【００３８】
本発明による方法により、後に行われる道路標識の認識時に、道路標識についての探索を、関連した画像ゾーンに制限できる。この場合、関連した画像ゾーンの探索が、以下の理由により容易になる。関連した画像ゾーン内に配置された画像エレメントの各々について、夫々の画像エレメント及び夫々の画像エレメントの周囲の画像エレメント上に結像した道路標識の可能な画像であると予想される全体としての大きさについての情報を提供する値が存在する。
【００３９】
しかしながら、一般的には、現在決定された進路の夫々に基づいて、移動中に上述の値の決定を行うこともできる。
更に、上文中に説明した方法は、道路標識認識だけに使用できるのではなく、道路と関連した他の定置の物体、例えば信号灯設備の認識にも使用できる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】図１は、道路進路の決定を説明するための図である。
【図２】図２は、第１の関連した空間ゾーンが道路の左側に配置されており且つ第２の関連した空間ゾーンが道路の左側に配置された、自動車の平面図である。
【図３】図３は、道路の上方に配置された関連した空間領域が追加された、図１のＡ−Ａ線に沿った断面図である。
【図４】図４は、関連した画像ゾーンを示す、カメラが撮影した写真の図である。
【符号の説明】
【００４１】
１１  自動車
１３  この先の移動経路
１５、１７、１９  空間ゾーン
２９、３１、３３  画像ゾーン
３５、３７、３９  境界
４１  画像平面のゾーン
４３  指向性ビーム
【図１】
0004755227.tif 000002
【図２】
0004755227.tif 000003
【図３】
0004755227.tif 000004
【図４】
0004755227.tif 000005