(57)【要約】【課題】  高速な動作が可能な「対象物認識装置、ナビゲーション装置及び対象物認識方法」を提供する。【解決手段】  対象物認識処理部１０１ａは、自己車両（Ｏ）周囲を撮影した取得画像から対象物が映し出された領域を切り出し、当該領域を認識処理することで自己車両周囲に存在する対象物を認識する。危険度特定部１０１ｂは、認識結果に基づいて対象物の予測移動範囲を算出し、対象物の自己車両（Ｏ）に対する危険度を特定する。また、対象物認識処理部１０１ａは、レーダ装置１０２で次に検出された対象物の位置が予測移動範囲内にある場合、当該対象物に対する認識処理を省略する。【選択図】          図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自己車両周囲を撮影した画像から対象物が映し出された領域を切り出し、当該領域を認識処理することで自己車両周囲に存在する対象物を認識する対象物認識装置であって、
前記対象物の所定時間後の自己車両に対する位置が所定範囲内にある場合、当該対象物に対する認識処理を省略することを特徴とする対象物認識装置。
【請求項２】
自己車両周囲の対象物を検出するレーダ手段と、
自己車両周囲の対象物を撮影する撮影手段と、
前記レーダ手段で検出された対象物の前記自己車両に対する位置に基づいて当該対象物が映し出された領域を前記撮影手段で得られた画像から切り出す領域切出し手段と、
前記領域切出し手段で切り出した領域を認識処理することで対象物を認識する対象物認識手段と、
前記対象物認識手段による認識結果に基づいて所定時間後の前記対象物の移動予測範囲を算出する移動予測範囲算出手段とを有し、
前記対象物認識手段は、前記所定時間後に前記レーダ手段で検出された対象物の位置が前記移動予測範囲算出手段で算出された移動予測範囲内にある場合、当該対象物に関する認識結果として前回の認識処理で得られた認識結果を出力することを特徴とする対象物認識装置。
【請求項３】
前記レーダ手段により前記移動予測範囲外に対象物が検出された場合、前記領域切出し手段が前記撮像手段で得られた画像から当該対象物が映し出された領域を切り出し、前記対象物認識手段が切り出した領域を認識処理することで当該対象物を認識することを特徴とする請求項２記載の対象物認識装置。
【請求項４】
自己車両周囲の対象物を検出するレーダ手段と、
自己車両周囲の対象物を撮影する撮影手段と、
前記レーダ手段で検出された対象物の前記自己車両に対する位置に基づいて当該対象物が映し出された領域を前記撮影手段で得られた画像から切り出す領域切出し手段と、
前記領域切出し手段で切り出した領域を認識処理することで対象物を認識する対象物認識手段と、
前記対象物認識手段による認識結果に基づいて所定時間後の前記対象物の移動予測範囲を算出する移動予測範囲算出手段と、
前記移動予測範囲算出手段で算出された移動予測範囲に基づいて前記自己車両に対する対象物の危険度を特定する危険度特定手段と、
前記危険度特定手段で特定された危険度に基づいてドライバへ警告する警告手段とを有し、
前記対象物認識手段は、前記所定時間後に前記レーダ手段で検出された対象物の位置が前記移動予測範囲算出手段で算出された移動予測範囲内にある場合、当該対象物に関する認識結果として前回の認識処理で得られた認識結果を出力することを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項５】
自己車両周囲の対象物を検出するレーダ手段で取得された検出結果と、自己車両周囲の対象物を撮影する撮影手段で得られた画像とに基づいて、当該自己車両周囲に存在する対象物を認識処理する対象物認識方法であって、
前記レーダ手段で検出された対象物の前記自己車両に対する位置に基づいて当該対象物が映し出された領域を前記撮影手段で得られた画像から切り出す第１ステップと、
前記第１ステップで切り出した領域を認識処理することで対象物を認識する第２ステップと、
前記第２ステップの認識結果に基づいて所定時間後の前記対象物の移動予測範囲を算出する第３ステップとを有し、
前記第２ステップは、前記所定時間後に前記レーダ手段で検出された対象物の位置が前記第３ステップで算出された移動予測範囲内にある場合、当該対象物に関する認識結果として前回の認識処理で得られた認識結果を出力することを特徴とする対象物認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物認識装置、ナビゲーション装置及び対象物認識方法に関し、特に撮影手段で撮影した画像を認識処理することで自己車両周囲に存在する対象物を認識するための対象物認識装置、ナビゲーション装置及び対象物認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術として、車両周囲の物体を検出し、得られた状況から走行における危険度を算出する方法が存在する（たとえば以下に示す特許文献１参照）。この従来技術は、ＣＣＤ（Charge-Coupled Devices）カメラとレーダ装置とを備え、車両前方に存在する物体（以下、対象物という）を周期的に検出する。また、本従来技術では、検出した対象物の種類や大きさや位置や進行方向や速度を認識する。さらに、本従来技術では、予め用意されたパラメータを用いて、認識された情報から対象物の車両に対する危険度を演算する。なお、ここで言う危険度とは、対象物が車両と激突する可能性である。
【０００３】
以上のように、得られた対象物の危険度は、ディスプレイやスピーカなどからドライバへ通知される。これにより、ドライバへは周囲の危険度が知らされ、安全運転が促される。
【特許文献１】特開２００３−８１０３９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記した従来技術のような、ＣＣＤカメラを用いた対象物の認識方法は、画像処理などの複雑な演算処理を数多く行わなければならない。このため、高速な処理が困難である。これに比べ、レーダ装置などによる対象物の位置や速度認識は、処理すべきデータ量が少ないため、高速な処理が可能である。
【０００５】
このようなことから、上記した従来技術による方法では、対象物の検出周期（または速度）が画像処理の速度に制限されてしまい、高サイクルでの動作が不可能であるという問題が存在する。
【０００６】
そこで本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、高速な動作が可能な対象物認識装置、ナビゲーション装置及び対象物認識方法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】
【０００７】
かかる目的を達成するために、本発明は、請求項１記載のように、自己車両周囲を撮影した画像から対象物が映し出された領域を切り出し、当該領域を認識処理することで自己車両周囲に存在する対象物を認識する対象物認識装置であって、前記対象物の所定時間後の自己車両に対する位置が所定範囲内にある場合、当該対象物に対する認識処理を省略するように構成される。所定時間後の対象物の位置が所定範囲、たとえば予測しておいた範囲内にある場合、当該対象物に対する認識処理を省略することで、比較的処理が重い画像処理を省略することが可能となり、高速な動作を実現することができる。
【０００８】
また、本発明の対象物認識装置は、請求項２記載のように、自己車両周囲の対象物を検出するレーダ手段と、自己車両周囲の対象物を撮影する撮影手段と、前記レーダ手段で検出された対象物の前記自己車両に対する位置に基づいて当該対象物が映し出された領域を前記撮影手段で得られた画像から切り出す領域切出し手段と、前記領域切出し手段で切り出した領域を認識処理することで対象物を認識する対象物認識手段と、前記対象物認識手段による認識結果に基づいて所定時間後の前記対象物の移動予測範囲を算出する移動予測範囲算出手段とを有し、前記対象物認識手段が前記所定時間後に前記レーダ手段で検出された対象物の位置が前記移動予測範囲算出手段で算出された移動予測範囲内にある場合、当該対象物に関する認識結果として前回の認識処理で得られた認識結果を出力するように構成される。所定時間後の対象物の位置が移動予測範囲内にある場合、当該対象物に関して前回の認識処理で得られた認識結果を出力することで、当該対象物に対する認識処理を省略できる。結果、比較的処理が重い画像処理を省略することが可能となり、高速な動作を実現することができる。
【０００９】
また、請求項２記載の前記対象物認識装置は、たとえば請求項３記載のように、前記レーダ手段により前記移動予測範囲外に対象物が検出された場合、前記領域切出し手段が前記撮像手段で得られた画像から当該対象物が映し出された領域を切り出し、前記対象物認識手段が切り出した領域を認識処理することで当該対象物を認識するように構成されてもよい。移動予測範囲外に対象物が存在する場合にのみ、当該対象物に関して認識処理を実行するように構成することで、認識済みの対象物に対する認識処理を回避することができる。結果、比較的処理が重い画像処理を省略することが可能となり、高速な動作を実現することができる。
【００１０】
また、本発明のナビゲーション装置は、請求項４記載のように、自己車両周囲の対象物を検出するレーダ手段と、自己車両周囲の対象物を撮影する撮影手段と、前記レーダ手段で検出された対象物の前記自己車両に対する位置に基づいて当該対象物が映し出された領域を前記撮影手段で得られた画像から切り出す領域切出し手段と、前記領域切出し手段で切り出した領域を認識処理することで対象物を認識する対象物認識手段と、前記対象物認識手段による認識結果に基づいて所定時間後の前記対象物の移動予測範囲を算出する移動予測範囲算出手段と、前記移動予測範囲算出手段で算出された移動予測範囲に基づいて前記自己車両に対する対象物の危険度を特定する危険度特定手段と、前記危険度特定手段で特定された危険度に基づいてドライバへ警告する警告手段とを有し、前記対象物認識手段が前記所定時間後に前記レーダ手段で検出された対象物の位置が前記移動予測範囲算出手段で算出された移動予測範囲内にある場合、当該対象物に関する認識結果として前回の認識処理で得られた認識結果を出力するように構成される。所定時間後の対象物の位置が移動予測範囲内にある場合、当該対象物に関して前回の認識処理で得られた認識結果を出力することで、当該対象物に対する認識処理を省略できる。結果、比較的処理が重い画像処理を省略することが可能となり、高速な動作を実現することができる。また、算出した移動予測範囲から対象物の自己車両に対する危険度を特定し、これに基づいてドライバへ警告を発するように構成することで、安全な運転をサポートすることが可能となる。
【００１１】
また、本発明は、請求項５記載のように、自己車両周囲の対象物を検出するレーダ手段で取得された検出結果と、自己車両周囲の対象物を撮影する撮影手段で得られた画像とに基づいて、当該自己車両周囲に存在する対象物を認識処理する対象物認識方法であって、前記レーダ手段で検出された対象物の前記自己車両に対する位置に基づいて当該対象物が映し出された領域を前記撮影手段で得られた画像から切り出す第１ステップと、前記第１ステップで切り出した領域を認識処理することで対象物を認識する第２ステップと、前記第２ステップの認識結果に基づいて所定時間後の前記対象物の移動予測範囲を算出する第３ステップとを有し、前記第２ステップが前記所定時間後に前記レーダ手段で検出された対象物の位置が前記第３ステップで算出された移動予測範囲内にある場合、当該対象物に関する認識結果として前回の認識処理で得られた認識結果を出力するように構成される。所定時間後の対象物の位置が移動予測範囲内にある場合、当該対象物に関して前回の認識処理で得られた認識結果を出力することで、当該対象物に対する認識処理を省略できる。結果、比較的処理が重い画像処理を省略することが可能となり、高速な動作を実現することができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、高速な動作が可能な対象物認識装置、ナビゲーション装置及び対象物認識方法を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明を実施するための最良の形態を図面と共に詳細に説明する。
【実施例１】
【００１４】
まず、本発明による実施例１について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施例によるカーナビゲーション装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、カーナビゲーション装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、レーダ装置１０２とＣＣＤ（Charge Coupled Devices）カメラ１０３とＤＶＤ（Digital Versatile Disk）ドライブ１１１とＧＰＳ（Global Positioning System）受信部１１２と自立航法センサ１１３と送受信部１１４と操作部１１５と表示部１１６とスピーカ１１７とを有する。これら各部は、バス１１８により通信可能に接続されている。
【００１５】
上記の構成において、ＤＶＤドライブ１１１は、地図データやその他の案内データを格納したＤＶＤ（Digital Versatile Disk）−ＲＯＭ等の記録媒体を読み込むため構成である。ただし、本発明では、このほかにもＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ（Read Only Memory）ドライブやハードディスクドライブなどのような、地図データやその他の案内データを蓄積することが可能な蓄積手段を適用することができる。
【００１６】
ＧＰＳ受信部１１２は、ＧＰＳ衛星から送信されてくるＧＰＳ信号を受信して自己車両（Ｏ）の現在位置の緯度及び経度を検出するための構成である。検出された現在位置情報は、ＣＰＵ１０１に入力され、ナビゲーションにおける所定の処理に使用される。
【００１７】
自立航法センサ１１３は、車両方位を検出するためのジャイロ等を含む角度センサ１１３ａと、一定の走行距離毎にパルスを発生する距離センサ１１３ｂとを有して構成されており、車両の進行方向や速度を検出する。送受信部１１４は、各種サービスセンタ等と通信するための車載電話機等で構成される。
【００１８】
操作部１１５は、ユーザがナビゲーション装置１００に各種操作・設定を入力するための構成である。これは、リモートコントローラ装置やコントロールパネル等のように個別に構成されていても、後述の表示部１１６と一体にタッチパネル式の入力装置として構成されていても良い。更には、音声入力用のマイクロフォン等で構成されてもよい。
【００１９】
表示部１１６は、例えば液晶表示方式のディスプレイ装置等で構成され、地図や誘導経路や車両の現在位置やその他ランドマーク等の各種情報をユーザへ表示するための構成である。尚、誘導経路とは、ユーザへ実際に提供する目的地までの経路であり、表示部１１６において地図画像と重畳される経路である。スピーカ１１７は、音声案内情報等をユーザへ出力するための構成である。尚、スピーカ１１７はその他、音響装置等から入力された音楽等も出力することができる。
【００２０】
また、ＣＰＵ１０１は、ＤＶＤドライブ１１１から読み出した各種プログラムを実行することで、ナビゲーション機能と共に、レーダ装置１０２およびＣＣＤカメラ１０３から入力された情報に基づいて自己車両（Ｏ）の周囲に存在する物体（対象物）を認識する機能（以下、これを物体認識機能という）およびこれに基づいて運転上における危険の度合いを特定する機能（以下、これを危険度特定機能という）を実現する。これら機能を実現するための構成を、本説明では対象物認識装置１１０と呼び、以下に図面と共に詳細に説明する。
【００２１】
図２は、対象物認識装置１１０の構成を示すブロック図である。図２に示すように、対象物認識装置１１０は、レーダ装置１０２とＣＣＤカメラ１０３とＣＰＵ１０１とを含んで構成される。ＣＰＵ１０１はたとえばＤＶＤドライブ１１１から所定のプログラムを読み出すことで、対象物認識処理部１０１ａ、危険度特定部１０１ｂおよびナビゲーション処理部１０１ｃを実現する。
【００２２】
レーダ装置１０２は、たとえばミリ波レーダなど、自己車両（Ｏ）に対する対象物までの距離や対象物の方向や対象物の大きさ、さらには自己車両（Ｏ）に対する対象物の相対速度や対象物の移動方向を検出することができるレーダ装置であれば、如何なるものも適用することができる。このレーダ装置１０２は自己車両（Ｏ）周囲３６０度方向に存在する対象物を検出可能に取り付けられることが好ましい。したがって、たとえばレーダ装置１０２に指向性がある場合、レーダ装置１０２のアンテナを回転可能とするか、すべての方向を網羅できるように複数個のレーダ装置１０２が備えつけられる。
【００２３】
ＣＣＤカメラ１０３は、レーダ装置１０２で検出可能とされた方角、すなわち自己車両（Ｏ）の周囲３６０度を撮影可能に取り付けられることが好ましい。したがって、ＣＣＤカメラ１０３も撮影方向が回転可能に取り付けられるか、すべての方向を網羅できるように複数個のＣＣＤカメラ１０３が備えつけられる。なお、本実施例ではＣＣＤカメラを採用したが、本発明はこれに限らず種々の撮影手段を適用することができる。また、レーダ装置１０２の検出領域の中心線はＣＣＤカメラ１０３の光軸と略一致することが好ましい。これにより、検出情報から容易に対象物が映し出された領域を算出することができる。
【００２４】
レーダ装置１０２で取得された検出情報およびＣＣＤカメラ１０３で取得された画像（これを以下、取得画像という）は、バス１１８を介してＣＰＵ１０１に入力される。とりわけ、自己車両（Ｏ）から対象物までの距離や自己車両（Ｏ）に対する対象物の方向や対象物の大きさ（形状等を含んでも良い）などの情報（これを以下、検出情報（Ａ）とする）、および取得画像はＣＰＵ１０１における対象物認識処理部１０１ａに入力される。
【００２５】
対象物認識処理部１０１ａは、入力された検出情報（Ａ）および取得画像に基づいて、自己車両（Ｏ）から所定のエリア内に存在する対象物を認識する処理を実行する。
【００２６】
また、対象物認識処理部１０１ａで得られた認識結果は、危険度特定部１０１ｂに入力される。危険度特定部１０１ｂにはレーダ装置１０２で検出された、自己車両（Ｏ）に対する対象物の相対速度や自己車両（Ｏ）に対する対象物の移動方向などの情報（以下、これを検出情報（Ｂ）という）も入力される。
【００２７】
危険度特定部１０１ｂは、入力された認識結果および検出情報（Ｂ）に基づいて、認識された対象物が自己車両（Ｏ）に衝突する可能性などの危険の度合い（以下、これを危険度という）を特定し、この結果（いか、危険度特定結果という）をナビゲーション処理部１０１ｃに入力する。ナビゲーション処理部１０１ｃは、入力された危険度特定結果に基づき、必要とあればドライバへ注意を促すよう警告する。なお、警告が必要とされる条件は、何れかの対象物が自己車両（Ｏ）に衝突する確率が所定の閾値を超えることなどが挙げられるが、これに限らず、種々の条件を適用することができる。
【００２８】
以上に示す危険度を特定するまでの処理は、所定のサイクル、たとえば１００ｍｓ（ミリセカント）周期程度の比較的短期周期で繰返し実行されることが好ましい。これにより、迅速に危険度を察知することが可能となる。ただし、本発明の課題でも触れたように、画像処理（パターン認識処理）は検出情報（Ａ）に対する処理よりも重く、毎サイクルで実行した場合、検出周期を長く、すなわち危険度を察知する感度を悪くする必要がある。そこで、本実施例では、感度の悪化を回避するために、対象物の所定時間（１検出周期）後の移動予測範囲をそれぞれ算出し、対象物がその範囲内に存在する場合、認識処理を省略し、前回の認識結果を引用するように構成する。以下、この処理を図面と共に詳細に説明する。
【００２９】
図３は、対象物認識処理部１０１ａにおける１回目の認識処理を示すフローチャートである。図３に示すように、対象物認識処理部１０１ａは検出情報（Ａ）および取得画像を入力する（ステップＳ１０１，Ｓ１０２）。ここで、検出情報（Ａ）に含まれる情報の概要の一例を図４に、取得画像の一例を図５にそれぞれ示す。図４および上述した内容から読み取れるように、検出情報（Ａ）には、自己車両（Ｏ）から対象物までの距離や自己車両（Ｏ）に対する対象物（Ｃ１，Ｃ２，Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｂ１）の方向や対象物の大きさ（形状等を含んでも良い）などの情報が含まれる。また、図５から読み取れるように、取得画像には対象物として後述する歩行者（Ｗ１）および自動車（Ｃ１）が含まれている。なお、説明の簡略化のため、以下では、自己車両（Ｏ）の前方（図４における斜線領域）を撮影して得られた画像のみに着目して説明する。
【００３０】
以上のように検出情報（Ａ）と取得画像とが入力されると、対象物認識処理部１０１ａは、取得画像における対象物の領域を検出情報（Ａ）に基づいて特定し、その領域を切り出す（ステップＳ１０３）。すなわち、対象物認識処理部１０１ａは、取得画像における対象物の領域を切り出す領域切出し手段としても機能する。この切り出した結果を図６に示す。図６に示す例では、対象物（１）および（２）が切り出された。
【００３１】
このように対象物（１），（２）が映し出された領域を抽出すると、次に対象物認識処理部１０１ａは、形状や配色や大きさなどのパターンに基づいて対象物が何であるかを認識する（ステップＳ１０４）。すなわち、対象物認識手段として機能する。なお、この際のパターン認識では、予めＤＶＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）などの記録メディアに記録されている形状や配色や大きさなどのパターンを読み出して使用することができる。このようなパターン認識処理の結果、本説明では、図７に示すように、対象物（１）が歩行者（Ｗ１）であり、対象物（２）が自動車（Ｃ１）であることが認識された。対象物認識処理部１０１ａは、このような処理を自己車両（Ｏ）周囲３６０度に対して行うことで、図８に示すように、自己車両（Ｏ）周囲に存在する対象物すべてを特定する。
【００３２】
以上のようにして認識された結果（以下、認識結果という）は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶手段に一時保持され（ステップＳ１０５）、その後、図２に示す危険度特定部１０１ｂへ出力される（ステップＳ１０６）。なお、認識結果として得られた情報の概要の一例は図８に示した通りである。
【００３３】
次に、危険度特定部１０１ｂにおける危険度特定処理を図９に示すフローチャートを用いて説明する。図９に示すように、危険度特定部１０１ｂは、対象物認識処理部１０１ａで得られた認識結果および検出情報（Ｂ）を入力する（ステップＳ１１１，Ｓ１１２）。ここで、検出情報（Ｂ）に含まれる情報の概要の一例を図１０に示す。図１０および上述した内容から読み取れるように、検出情報（Ｂ）には、自己車両（Ｏ）に対する各対象物の相対速度や自己車両（Ｏ）に対する各対象物の移動方向などの情報が含まれる。
【００３４】
以上のように認識結果および検出情報（Ｂ）が入力されると、危険度特定部１０１ｂは、これらの情報に基づいて、各対象物が所定時間後に存在する可能性があると予測される範囲、すなわち移動予測範囲を算出する（ステップＳ１１３）。すなわち、危険度特定部１０１ｂは、対象物が所定時間後に存在する位置の範囲を算出する移動予測範囲算出手段としても機能する。ここで、算出された移動予測範囲の一例を図１１に示す。ただし、本説明では、簡略化のため、自己車両が停止している場合を例に挙げて図示している。ステップＳ１１３の処理では、対象物の種類毎に予め登録された速度と、自己車両（Ｏ）と各対象物との相対速度とに基づいて移動予測範囲を算出する。なお、対象物の種類ごとに予め登録された速度とは、たとえば歩行者であれば一般的な歩行速度などであり、自動車であれば一般的な走行速度（もしくは現在走行中の道路の制限速度）などである。
【００３５】
以上のように移動予測範囲を算出すると、危険度特定部１０１ｂは、この結果（以下、移動予測範囲情報という）を対象物認識処理部１０１ａへ出力する（ステップＳ１１４）。また、危険度特定部１０１ｂは、算出した移動予測範囲に基づいて自己車両（Ｏ）に対する対象物の危険度合い、すなわち対象物が自己車両（Ｏ）に衝突する可能性などを算出し（ステップＳ１１５）、この結果（いか、危険度特定結果という）をナビゲーション処理部１０１ｃに入力する（ステップＳ１１６）。この可能性は、たとえば自己車両（Ｏ）の移動予測範囲と対象物の移動予測範囲とに重なり度合いにより特定することができる。たとえば重なりが無い場合は危険が無いとし、大きな重なりがあれば危険の度合いが高いとすることができる。
【００３６】
以上のように危険度特定結果が入力されると、ナビゲーション処理部１０１ｃは、入力された危険度特定結果に基づき、必要とあればドライバへ注意を促すよう警告する。
【００３７】
次に、２回目以降の認識処理について図面と共に説明する。図１２は、対象物認識処理部１０１ａにおける２回目以降の認識処理を示すフローチャートである。図１２に示すように、対象物認識処理部１０１ａは移動予測範囲情報および検出情報（Ａ）を入力する（ステップＳ２０１，Ｓ２０２）。
【００３８】
このように移動予測範囲情報および検出情報（Ａ）が入力されると、対象物認識処理部１０１ａは、検出された対象物の位置と移動予測範囲とを比較する（ステップＳ２０３）。この比較の様子を図１３に示す。図１３に示すように、対象物はそれぞれ移動している。図１３では、各対象物の移動先の位置を移動予測範囲内としてあるが、実際にはこれに限らず、移動予測範囲外にある場合も存在する。また、新たに別の対象物が認識される場合や、前回認識された対象物が今回認識されない場合なども存在する。
【００３９】
ステップＳ２０３の比較の結果、移動予測範囲内に検出されなかった対象物が存在する場合（ステップＳ２０４のＹｅｓ）、対象物認識処理部１０１ａは、検出されなかった対象物の認識結果を破棄し（ステップＳ２０５）、これに基づいて、記憶手段に保持しておいた認識結果を更新する（ステップＳ２０６）。その後、ステップＳ２０７へ移行する。一方、移動予測範囲内に検出されなかった対象物が存在しない場合（ステップＳ２０４のＮｏ）、対象物認識処理部１０１ａはそのままステップＳ２０７へ移行する。
【００４０】
ステップＳ２０７において、対象物認識処理部１０１ａは、ステップＳ２０３の比較の結果、移動予測範囲外に位置する対象物があるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。この判定の結果、移動予測範囲外に存在する対象物が存在する場合（ステップＳ２０７のＹｅｓ）、対象物認識処理部１０１ａは、ＣＣＤカメラ１０３から取得画像を入力し（ステップＳ２０８）、この取得画像とステップＳ２０２で入力された検出情報（Ａ）とに基づいて、移動予測範囲外に存在する対象物の取得画像における領域を特定し、その領域を切り出す（ステップＳ２０９）。
【００４１】
このように移動予測範囲外に存在する対象物の取得画像が映し出された領域を抽出すると、次に対象物認識処理部１０１ａは、図３のステップＳ１０４と同様に、当該対象物が何であるかをパターン認識し（ステップＳ２１０）、この認識結果に基づいて、記憶手段に保持しておいた認識結果を更新する（ステップＳ２１１）。その後、更新した認識結果を記憶手段に保持すると共に（ステップＳ２１２）、これを危険度特定部１０１ｂへ出力する（ステップＳ２１３）。
【００４２】
一方、ステップＳ２０３の比較の結果、移動予測範囲外に位置する対象物が無い場合（ステップＳ２０７のＮｏ）、対象物認識処理部１０１ａは、記憶手段に記憶してある認識結果を読出し、これを危険度特定部１０１ｂへ出力する（ステップＳ２１４）。
【００４３】
以上のように動作することで、本実施例によれば、すでに認識してある対象物を再度認識する処理が省ける。すなわち、処理の比較的重い認識処理を省略でき、高速な動作を実現することができる。また、取得画像を用いた処理を行う際のトリガを移動予測範囲領域外に対象物が存在するか否かとしているため、最小限で且つ的確に画像処理を行う処理を実行することができる。
【００４４】
なお、上記した実施例１は本発明を実施するための例にすぎず、本発明はこれらに限定されるものではなく、これらの実施例を種々変形することは本発明の範囲内であり、更に本発明の範囲内において、他の様々な実施例が可能であることは上記記載から自明である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の実施例１によるカーナビゲーション装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１による対象物認識装置１１０の構成を示すブロック図である。
【図３】対象物認識処理部１０１ａにおける１回目の認識処理を示すフローチャートである。
【図４】レーダ装置１０２で取得された検出情報（Ａ）に含まれる情報の概要の一例を示す図である。
【図５】ＣＣＤカメラ１０３で取得された取得画像の一例を示す図である。
【図６】図５の取得画像から対象物を切り出した結果を示す図である。
【図７】図５に示す取得画像に対してパターン認識処理を行った結果を示す図である。
【図８】本発明の実施例１において自己車両（Ｏ）周囲に存在する対象物すべてを特定した結果を示す図である。
【図９】危険度特定部１０１ｂにおける危険度特定処理を示すフローチャートである。
【図１０】レーダ装置１０２で取得された検出情報（Ｂ）に含まれる情報の概要の一例を示す図である。
【図１１】自己車両（Ｏ）周囲に存在する対象物に対して移動予測範囲を算出した結果の一例を示す図である。
【図１２】対象物認識処理部１０１ａにおける２回目以降の認識処理を示すフローチャートである。
【図１３】検出された対象物の位置と図１１に示す移動予測範囲とを比較する様子を示す図である。
【符号の説明】
【００４６】
１、２  対象物
１００  ナビゲーション装置
１０１  ＣＰＵ
１０１ａ  対象物認識処理部
１０１ｂ  危険度特定部
１０１ｃ  ナビゲーション処理部
１０２  レーダ装置
１０３  ＣＣＤカメラ
１１０  対象物認識装置
１１１  ＤＶＤドライブ
１１２  ＧＰＳ受信部
１１３  自立航法センサ
１１３ａ  角度センサ
１１３ｂ  距離センサ
１１４  送受信部
１１５  操作部
１１６  表示部
１１７  スピーカ
１１８  バス
Ａ、Ｂ  検出情報
Ｃ１、Ｃ２  自動車
Ｂ１  二輪車
Ｏ  自己車両
Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３  歩行者
【図１】
2005339175.tif 000003
【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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【図１２】
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【図１３】
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