(57)【要約】【課題】  位置検知と追跡を両立できる車両用外界認識装置を提供する。【解決手段】  自車前方の状況を画像として撮り込む画像取り込み手段１０１と、自車にとって注目すべき物体の位置情報を出力する注目物体出力手段１０２と、前記画像取り込み手段１０１における注目物体出力手段１０２の出力に基づく領域を画像処理し、物体を検知する画像処理手段１０３と、を備える外界認識装置において、前記画像処理手段１０３は、物体の位置を検知する第１の手法と、物体の追跡を行う第２の手法を備え、第１の手法により物体が検知できないとき、第２の手法により物体を検知する。【選択図】      図１
2005038407.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車前方の状況を画像として撮り込む画像取り込み手段と、
自車にとって注目すべき物体の位置情報を出力する注目物体出力手段と、
前記画像取り込み手段における注目物体出力手段の出力に基づく領域を画像処理し、物体を検知する画像処理手段と、
を備える車両用外界認識装置において、
前記画像処理手段は、物体の位置を検知する第１の手法と、物体の追跡を行う第２の手法を備え、
前記第１の手法により物体が検知できないとき、第２の手法により物体を検知することを特徴とする車両用外界認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車両用外界認識装置において、
前記第２の手法とは、予め記憶した基準パターンと画像取り込み手段の出力との相関から物体の追跡を行うパターンマッチングであり、
前記画像処理手段は、第１の手法による物体検知が成功したとき、基準パターンを更新することを特徴とする車両用外界認識装置。
【請求項３】
請求項２に記載の車両用外界認識装置において、
前記画像処理手段は、第２の手法により物体を検知しているとき、第１の手法を併用して実施し、第１の手法による物体検知が成功するまで、基準パターンを更新せずに第２の手法による物体検知を継続すること特徴とする車両用外界認識装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３のいずれか１項に記載の車両用外界認識装置において、
前記画像処理手段は、第１の手法による物体検知が可能なときに更新する基準パターンのサイズを、自車と物体との接近する距離に応じて制限することを特徴とする車両用外界認識装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の車両用外界認識装置において、
前記画像処理手段は、第２の手法により物体を検知しているとき、その検知位置の時間変化が閾値よりも大きい場合には、第２の手法による物体検知を停止することを特徴とする車両用外界認識装置。
【請求項６】
請求項５に記載の車両用外界認識装置において、
前記閾値は、自車速に基づいて設定した閾値であることを特徴とする車両用外界認識装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の車両用外界認識装置において、
前記画像処理手段は、前記注目物体出力手段から読み込んだ物体と、画像処理により検知した物体とが異なるとき、第２の手法による物体の検知を所定時間以上継続し、かつ、物体の検知位置が自車へ接近した場合には、第２の手法による物体検知を停止することを特徴とする車両用外界認識装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の車両用外界認識装置において、
前記画像処理手段は、第２の手法による物体検知を行った後は、第１の手法による物体検知における物体の探索領域を、第１の手法により物体を連続して検知している通常時よりも広範囲に設定することを特徴とする車両用外界認識装置。
【請求項９】
請求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の車両用外界認識装置において、
前記画像処理手段は、第１の手法による物体検知を連続して検知しているとき、抽出したい特徴量が複数存在する場合には、画面上で最も下に位置する特徴量を選択することを特徴とする車両用外界認識装置。
【請求項１０】
請求項１ないし請求項９のいずれか１項に記載の車両用外界認識装置において、
前記画像処理手段は、注目物体出力手段の出力に基づく領域を画像処理するとき、注目物体が停止物体である場合には、画像処理する領域を自車運動により補正することを特徴とする車両用外界認識装置。
【請求項１１】
請求項１ないし請求項９のいずれか１項に記載の車両用外界認識装置において、
前記画像処理手段は、現在の画像の処理状況を、第１の手法により物体検知が可能な場合と、第２の手法により物体検知が可能な場合と、どちらの手法でも物体検知ができない場合とで、区別する情報を後段へ出力することを特徴とする車両用外界認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、CCD、CMOS等のカメラなどの撮像結果を画像処理することにより、自車の進行方向に存在する物体の位置を検知する車両用外界認識装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
レーザレーダは近距離での測距が安定しないため、近距離の前車検知に関しては、単眼カメラを併用することで、頑強な追跡を可能とする外界認識システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
同様に、レーダが検知した物体位置に相当する画像領域を第１の基準パターンとして記憶し、これとカメラ画像との相関値が最も高い領域を第２の基準パターンとして記憶する。続いて、レーダが捕捉中の物体をロストした場合には、カメラ画像における第２の基準パターンの中心座標に基づき、物体との位置を検知する先行車両検出装置が提案されている。これにより、レーダが先行車をロストした場合でも、カメラ画像処理により先行車を捕捉することが可能となる（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００２−１１７３９２号公報
【特許文献２】特開平１１−４４５３３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、上記従来技術にあっては、基準となるセンサは常にレーザレーダであるため、レーダ捕捉中では画像処理による前車位置の検知が不可能である。よって、レーダの検知中には画像処理による、より高精度な物体の検知位置を得ることができない、すなわち、位置検知と追跡を両立できないという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記問題に着目してなされたもので、その目的とするところは、位置検知と追跡を両立できる車両用外界認識装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述の目的を達成するため、本発明では、自車前方の状況を画像として撮り込む画像取り込み手段と、自車にとって注目すべき物体の位置情報を出力する注目物体出力手段と、前記画像取り込み手段における注目物体出力手段の出力に基づく領域を画像処理し、物体を検知する画像処理手段と、を備える車両用外界認識装置において、前記画像処理手段は、物体の位置を検知する第１の手法と、物体の追跡を行う第２の手法を備え、前記第１の手法により物体が検知できないとき、第２の手法により物体を検知することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明にあっては、画像処理手段は、通常は第１の手法である位置検知により物体を検知し、位置検知ができないとき、第２の手法である物体追跡により物体を検知するため、物体の位置検知と追跡を両立できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
図１は、実施の形態の車両用外界認識装置を示すブロック図である。
この車両用外界認識装置は、自車前方の画像を撮らえる画像取り込み手段１０１と、注目物体の位置情報を出力する注目物体位置出力手段１０２と、この注目物体位置出力手段１０２で出力される注目物体の画像領域に基づき、画像取り込み手段１０１の画像を処理することで物体を検知する画像処理手段１０３とから構成される。画像処理手段１０３は、物体位置を検知する第１の手法と、物体の追跡を行う第２の手法を備えている。
【０００９】
以下、本発明の車両用外界認識装置を実施するための最良の形態を、実施例１〜４に基づいて説明する。
【実施例１】
【００１０】
実施例１は、レーザレーダで検知した物体群の中なら注目に値する物体を１物体選択し、その物体をレーダだけでなく画像でも冗長に追跡するシステムにおいて、レーダの検知状況に依らず、画像処理により物体を高精度で頑強に追跡することを可能とする場合である。
【００１１】
図２は、実施例１の構成を示すブロック図である。
構成を説明すると、スキャニング式レーザレーダ１で走査した結果から障害物候補を抽出するレーダ処理装置２が接続され、このレーダ処理装置２では一つ又は複数の障害物候補に対して自車両を原点とする２次元（車間距離方向と車幅方向）座標値の算出と障害物候補の幅（大きさ）の算出が実施される。
【００１２】
また、自車前方の状況を高速に把握するプログレッシブスキャン式CCDカメラ３が搭載され、この撮像結果が画像処理装置４に接続される。この画像処理装置４では、レーダ処理装置２で捕捉した障害物候補の座標付近の画像データを記憶し、自車両のピッチング変動等によりレーダ検知物体をロストした場合に、画像処理により物体を検知する処理が実施される。
【００１３】
前記レーダ処理装置２の出力、および画像処理装置４の出力は、外界認識装置５に接続され、自車両の状態量を推定するために従属左右車輪速度を検出する車速検出装置６と、前輪操舵角を検出する操舵角検出装置７も接続される。このようなハード構成から、画像処理装置４において画像処理手段で必要とする演算が行われ、これにより高度な車両用の外界認識システムが実施される。
【００１４】
前記外界認識装置５では、レーダ処理装置２で検知した各物体位置と画像処理により追跡中の物体位置とを選択し、自車両にとって障害物であるか否かを正確に判断し、その判断結果は自動ブレーキ制御装置８に接続される。そして、前後輪には任意な制動力を達成する負圧ブレーキブースタ９が接続され、自車両の自動ブレーキ制御は８からの制動力指令電圧が負圧ブレーキブースタ９のソレノイドバルブに印加されることにより行われる。これらのレーダ処理装置２や自動ブレーキ制御装置８は、それぞれマイクロコンピュータとその周辺部品や各種アクチュエータの駆動回路などを備え、互いに通信回路を介して情報を送受信する。
【００１５】
次に、作用を説明する。
［画像処理手法選択制御処理］
図３，４は、実施例１の画像処理手法選択制御処理の流れを示すフローチャートであり、例えば、33[ms]毎に実施される。以下、各ステップについて説明する。
【００１６】
ステップ２０１では、スキャニング式レーザレーダ１の検知した各物体の位置をR（Px_z0[i], Py_z0[i]）として読込む。ここで、添え字のxは横方向（車幅方向）の物体位置であって、yは縦方向の位置（車間距離）である。また、iとは各検知物のID番号で0以上の整数あり、z0とは今回の値を、z1は１サンプリング（100ms）過去の値を、znはnサンプリング過去の値を、それぞれ意味する。
【００１７】
ステップ２０２では、CCDカメラ３から今回のサンプリングにおける撮像結果（画像）を取り込む。
【００１８】
ステップ２０３では、ステップ２０１で検知した各物体（各ID番号）の中から、最も注目する物体を１物体選択する。具体的な処理の流れを、図５のフローチャートに示す。
【００１９】
ステップ２０３−１では、今回のサンプリングにおける自車両の車速Vspと舵角Strとヨーレートdψ/dtを読み込む。
【００２０】
ステップ２０３−２では、ステップ２０３−１で求めた車速と舵角とヨーレートを用いて、下記の式(1)より自車の将来の移動軌跡を、自車の旋回半径として予測する。
R＝Vsp／（dψ/dt）（in case of Vsp>30km/h）  …(1)
R＝（lf＋lr）／Str（in case of Vsp≦30km/h）
ここで、lf，lrは、それぞれ前輪から重心までの距離と、後輪から重心までの距離を表している。
【００２１】
ステップ２０３−３では、ステップ２０１で読み込んだ検知物体の位置から自車と接触する可能性の最も高い相対速度ベクトルの向きを下記の式(2)から、自車両とギリギリで接触する場合の相対速度ベクトルの向きを下記の式(3)からそれぞれ求める。
direction_C[i]＝atan(Px_z0[i]/Py_z0[i])  …(2)
direction_L[i]＝atan((Px_z0[i]+W_zo[i]/2+w/2)/(Py_z0[i]))  …(3)
ここで、wは自車の幅を表している。
【００２２】
次に、自車に対する障害物候補の相対速度ベクトルの向きを下記の式(4)で算出し、これにより、検知物体が自車にとって障害物となり得る可能性を下記の式(5)により算出する。
direction[i]＝atan(rVx_z0[i]/rVy_z0[i])  …(4)
Recog_rVxy[i]＝(-0.2/fabs(direction_L[i]-direction_C[i]))
*fabs(direction_C[i]-direction[i])+1.0  …(5)
ここで、Recog_rVxyは接触する可能性があるときには0.8から１までの範囲を取り、可能性が低いほど小さい値となる、
【００２３】
ステップ２０３−４では、式(1)で算出した自車の将来の移動軌跡Rから、下記の式(6)により検知物体と自車との接触可能性を求める。
Recog_Dist[i]＝(-0.2/w/2)*abs(hypot(Py_z0[i],(Px_z0[i]-R))-R)+1.0  …(6)
ここで、hypot(p1,p2)は(p1*p1+p2*p2)0.5を返す引数であり、Recog_Dist[i]は接触する可能性があるときには0.8から１までの範囲を取り、可能性が低いほど小さい値となる。
【００２４】
ステップ２０３−５では、式(5),(6)で算出した２つの接触可能性を１つの接触可能性に統合する。
Rprob[i]＝
func(Th_rVy_L,Th_rVy_H,rVy_z0[i],Recog_rVxy[i],Recog_Dist[i])  …(7)
ここで、Th_rVyとTh_rVy_Hは障害物判断方法の重みを決める適当な閾値である。func(a1,a2,a3,a4,a5)は図６に表されるような特性を持つ関数であり、縦方向の相対速度が小さいときには式(6)の結果を重視し、相対速度が大きいときには式(5)の結果を重視する。
【００２５】
すべてのRprob[i]の中で所定以上高い物体の中から最も高い物体を１つだけ選択し、その物体ID番号をslctとする。すべてのRprob[i]が所定以上とならない（障害物が存在しない）場合にはslct＝-1とする。
【００２６】
なお、スキャニング式レーザレーダ１で検知した物体の大きさから、所定よりも小さい物体でかつ、停止物体であることが分かった場合には、その物体を最も注目する物体として選択しない。これにより、画像処理する前からレーダ側で背景を選別するため、より確実に背景などを画像で誤追跡することを防止することが可能となる。
【００２７】
ステップ２０４では、画像処理による物体追跡を行っているか否かをフラグ：IP_Trackingより調べる。このフラグは、画像処理によるトラッキングを行っている場合にはIP_Tracking＝1となり、そうでない場合にはIP_Tracking＝0となる。ここで、IP_Tracking＝0の場合にはステップ２０５へ、そうでない場合にはステップ２１１へ進む。
【００２８】
ステップ２０５では、ステップ２０３でslct<0の場合（注目に値する物体が存在しない場合）には、ステップ２２４へ、そうでない場合にはステップ２０６へ進む。
【００２９】
ステップ２０６では、ステップ２０３で選択した物体の位置：R（Px_z0[slct], Py_z0[slct]）に基づき画像処理領域を設定する。
disp_obj_YA ＝ yo＋(focusV * CAM_h2 / Py_z0[slct])  …(8)
disp_obj_YB ＝ yo＋(focusV*CAM_h/Py_z0[slct])  …(9)
disp_obj_XL ＝ xo＋(focusH/Py_z0[slct]*Px_z0[slct])
−(focusH*wide/Py_z0[slct])  …(10)
disp_obj_XR ＝ xo＋(focusH/Py_z0[slct]*Px_z0[slct])
＋(focusH*wide/Py_z0[slct])  …(11)
ここで、disp_obj_**とは、画像処理を行う矩形領域の端の座標値であって、disp_obj_YAは矩形の上側、disp_obj_YBは矩形の下側、disp_obj_XLは矩形の左側、disp_obj_XRは矩形の右側の画像座標を表している。また、yoは消失点の縦座標[pix]を、xoは消失点の横座標[pix]を（yo,xoはカメラ取り付け位置と向きで決まるパラメータ）、focusVは画素換算したカメラの鉛直方向の焦点距離[pix]であり、focusH画素換算したカメラの水平方向の焦点距離[pix]であり、受光面が正方格子である場合にはfocusV＝focusHである(focusVとfocusHはカメラ画角と受光素子の解像度で決まるパラメータ)。そして、CAM_hはカメラの取り付け高さ（単位はメートル）で、CAM_h2はCAM_hから障害物候補として考慮すべき物体の高さ：obj_H（単位はメートル）を減算した値であり、wideは下記の式(12)次式により求めることができる。
wide ＝ focusH/Py_z0 * {(Rw[slct] + Rx_vari + Rw_vari) / 2}  …(12)
ここで、Rw[i]はレーザレーダで検知した物体群におけるID番号iの物体の幅あって、Rx_variはレーザレーダの横位置に関する検知精度（標準偏差[m]）であり、Rw_variはレーザレーダの幅に関する検知精度（標準偏差[m]）である。
【００３０】
なお、実施例１では、スキャニング式のレーザレーダ１を用いたため検知物の幅を得ることができるが、悪天候に強いミリ波レーダや非常に安価なマルチビーム式のレーザレーダの場合には検知物の幅を得ることができない。この場合には、レーザレーダの横方向位置の検知精度（標準偏差[m]）と障害物として考慮すべき物体の最大幅との和で決まる幅[m]の半分の値を画素換算した値[pix]を式(12)の代わりに用いれば良い。
【００３１】
ステップ２０７では、ステップ２０６で設定した画像処理領域についてSobelフィルター演算等（＝隣接する画素間での濃淡変化を求める演算方法であって、画像上における道路と車両の境界のように濃淡変化が大きい部分だけを集めることができる。）により、エッジ画像を求める（第１の手法に相当）。
【００３２】
ステップ２０８では、ステップ２０７のエッジ画像から、縦エッジのペアとその間の横エッジ（H型のエッジ）を探す。ここで、H型のエッジが存在する場合にはステップ２０９へ進み、そうでない場合にはステップ２１０へ進む。
【００３３】
ステップ２０９では、縦エッジペア（H型エッジにおける左側の縦エッジと右側の縦エッジと）の間隔と、レーダ検知物の距離に基づき、下記の式(13)により、画像で検知する物体の幅Iw（単位はメートル）を算出する。そして、ステップ２１７へ進む。
Iw ＝ EdgeWidth * Py_z0[slct] / focusH  …(13)
ここで、EdgeWidthはH型エッジにおける縦エッジペアの画素間隔である。
これにより、縦エッジペアとレーダ位置との対応付けが実施されるため、単眼カメラで距離を算出できるようになる。
【００３４】
ステップ２１０では、物体追跡フラグをIP_Tracking＝0のままにして、ステップ２２４へ進む。
【００３５】
ステップ２１１では、画像追跡処理フラグ：IP_Stateを調べる。現在の画像追跡処理がエッジ検出処理により実施している場合（IP_State ＝ 1）ではステップ２１２へ進み、パターンマッチングにより実施している場合（IP_State ＝ 0）ではステップ２１３へ進む。
【００３６】
ステップ２１２では、前回のサンプリングにおける画像処理はエッジ検出により高精度に行われたため、今回のサンプリングにおける画像処理を行う領域は、下記の式(14)〜(17)により狭めに設定する。
disp_obj_YA ＝ yo＋(focusV * CAM_h2 / iPy_z1)  …(14)
disp_obj_YB ＝ yo＋(focusV*CAM_h / iPy_z1)  …(15)
disp_obj_XL ＝ xo＋(focusH / iPy_z1 * iPx_z1)−wide2  …(16)
disp_obj_XR ＝ xo＋(focusH / iPy_z1 * iPx_z1)＋wide2  …(17)
ここで、iPy_z1とiPx_z1とは前回のサンプリングにおいて画像処理により検知した物体の縦位置[m]と横位置[m]を表しており、wide2とは下記の式(18)により求まる画像処理領域における幅の半分[pix]である。
wide2 ＝ iW_z1 / 2 + w_narrow  …(18)
【００３７】
また、iW_z1とは前回のサンプリングにおいて画像処理により検知した物体幅の画素値（縦エッジペアの間隔）であって、w_narrowとは、１サンプリング間に変化する物体位置の最大値である。
【００３８】
ステップ２１３では、前回のサンプリングにおける画像処理はパターンマッチにより行われたため、今回のサンプリングにおける画像処理を行う領域は、下記の式(19)〜(22)により広めに設定する。
disp_obj_YA ＝ yo＋(focusV * CAM_h2 / iPy_z1)  …(19)
disp_obj_YB ＝ yo＋(focusV*CAM_h / iPy_z1)  …(20)
disp_obj_XL ＝ xo＋(focusH / iPy_z1 * iPx_z1)−wide3  …(21)
disp_obj_XR ＝ xo＋(focusH / iPy_z1 * iPx_z1)＋wide3  …(22)
ここで、wide3とは、下記の式(23)により求まる画像処理領域における幅の半分[pix]である。
wide3 ＝ iW_z1 / 2 + w_narrow + w_PM_err  …(23)
なお、w_PM_errとは、パターンマッチングによる物体検知精度を考慮した位置誤差の想定値を画素換算した値である。
【００３９】
ステップ２１４では、ステップ２１２またはステップ２１３で設定した画像処理エリアについて、Sobelフィルター演算等によりエッジ画像を算出する。
【００４０】
ステップ２１５では、ステップ２１４で求めたエッジ画像から縦エッジペアの候補を集める。ここで、縦エッジのペアが存在した場合にはステップ２１６へ、縦エッジペアが存在しない場合にはステップ２１９へ、それぞれ進む。
【００４１】
ステップ２１６では、ステップ２１５で集めた縦エッジペアが複数存在する場合には、画像上の最も下に位置する縦エッジペアを１組選択する（縦エッジペアが１組だけしか存在しなかった場合にはその１組を用いる）。そして下記の式(24)，(25)により検知物との位置を算出する。
iPy_z0 ＝ (focusV * Iw) / EdgeWidth  …(24)
iPx_z0 ＝ (((SideEdge_R+SideEdge_L)/2)−xo)* iPy_z0 / focusH  …(25)
ここで、SideEdge_Rとは縦エッジペアにおける右側の縦エッジの横方向位置で、SideEdge_Lとは縦エッジペアにおける左側の縦エッジの横方向位置であり、EdgeWidth＝SideEdge_R − SideEdge_Lの関係がある。
【００４２】
ステップ２１７では、縦エッジペアの位置に基づく画像上の領域を基準パターンとして記憶する。
【００４３】
ステップ２１８では、物体追跡フラグをIP_Tracking＝1、画像追跡処理フラグをIP_State＝1にセットしてステップ２２４へ進む。
【００４４】
ステップ２１９では、最後に記憶した基準パターンを用いて、ステップ２１３の画像処理領域と同じかそれ以上の大きさの領域に対してパターンマッチングを行う（第２の手法に相当）。このときの大きさは、自車のヨーレート（自車のヨーレートセンサ等から検出可能）または自車の加減速度（自車の前後Gセンサから検出可能）が大きくなるにつれて画像領域を広げても良い。
【００４５】
ステップ２２０では、ステップ２１９でパターンマッチングが成功した場合にはステップ２２１へ、失敗した場合には２２３へ進む。ここで、パターンマッチングの成功とは画像処理領域内に基準テンプレートとの相関値が所定以上に高くなる場合に成功とする。
【００４６】
ステップ２２１では、ステップ２２０のパターンマッチングで相関値が最大となる領域の中心座標（縦：TmplMat_Row，横：TmplMat_Column）を求めて、下記の式(26)，(27)により検知物との位置を算出する。
iPy_z0 ＝ ( focusV * CAM_h ) / ( TmplMat_Row - yo )  …(26)
iPx_z0 ＝ ( TmplMat_Column − xo ) * iPy_z0/ focusH  …(27)
【００４７】
ステップ２２２では、物体追跡フラグをIP_Tracking＝1、画像追跡処理フラグをIP_State＝0にセットしてステップ２２４へ進む。
【００４８】
ステップ２２３では、物体追跡フラグをIP_Tracking＝0にセットしてステップ２２４へ進む。
【００４９】
ステップ２２４では、検知物体の位置などに関する過去値を更新して終了する。
【００５０】
すなわち、状況に応じてエッジ検出とパターンマッチングとの組み合わせを切り換えることにより、レーダが物体を捕捉中でも、同一物体を画像により高精度で頑強に追跡することが可能となり、フュージョンによる高度な外界認識系を実現することが可能となる。
【００５１】
［画像処理手法選択制御作用］
従来技術の説明で述べたように、特開２００２−１１７３９２号公報、特開平１１−４４５３３号公報等の従来技術では、基準となるセンサは、常にレーザレーダである。
【００５２】
つまり、レーダの捕捉中には、「レーダ検知位置と画像上に写る前車特徴領域との対応関係を取得すること」と、「特徴領域を基準パターンとして記憶し直すこと」を実施する。このため、レーダ捕捉中では（単眼カメラの処理は、レーダのロストに備えて準備をするだけなので）、画像処理による前車位置を検知することができない。すなわち、レーダの検知中には画像処理による、より高精度な検知位置を得ることができない。
【００５３】
また、近距離（10m以下）では、レーダ視野角内の物体≒自車正面の物体であるため、横位置の検知精度は重要ではない。このため、レーダの横位置誤差について考慮していないし、画像から横位置を正確に検知しようというものでもない。しかし、（10m以上の）遠距離では、検知物体が自車の障害物となる可能性を求めるために横位置の精度は非常に重要となる。
【００５４】
すなわち、レーダ検知物体の横方向位置誤差がある場合でも画像から横位置を正確に検知可能であり、更にレーダ捕捉中でもカメラでトラッキングし続ける必要がある。
【００５５】
以下に、従来技術の問題点を列挙する。
p1) レーダの測距誤差による画像処理への影響を考慮していない。つまり、一般的にレーダの検知位置は、横（車幅）方向に誤差が生じ易いため、このレーダ検知位置に相当する画像領域から先行車の基準パターンを作成すると、基準パターン内に背景を含んでしまう可能が生じる。この場合、先行車ではなく背景に対して最も相関が高くなり、背景を先行車であると誤って追跡してしまう可能性が生じる。
【００５６】
p2) レーダの視野角外に物体が移動した場合には、レーダの視野角内に物体が戻って来るまで長期にわたりレーダのロストが続く。この間は基準パターンが更新されないので、走行中に物体の見え方が（自車との相対位置の変化や照明変動などにより）変わってしまい、基準パターンとの相関が低くなり、先行車を追跡できない可能性が生じる。
【００５７】
P3) レーダ捕捉中は基準パターンを更新し、その画像座標とレーダ検知位置を関連付ける。このため、レーダが物体検知中の場合では、カメラ画像処理により検知した物体の位置精度は、レーダの検知位置精度を超えることがない。
【００５８】
p4) レーダのロスト中でも、パターンマッチングで相関値が高い領域を新たな基準パターンとして更新することで、先行車の追跡性能の向上を狙うことも考えられる。この場合では、基準パターンを更新する際に基準パターン内に若干の背景を含んでしまう可能性がある。そして、これを繰り返すことで基準パターン内には徐々に多くの背景が含まれてしまい、背景を先行車であると誤って追跡してしまう可能性が生じる。
【００５９】
これに対し、実施例１では、
i )-1 画像追跡フラグが追跡中でない（物体を捕捉していない）場合には、図３のフローチャートにおいて、ステップ２０１→ステップ２０２→ステップ２０３→ステップ２０４→ステップ２０５→ステップ２０６→ステップ２０７へと進む流れとなる。すなわち、ステップ２０６において、レーダ等による検知物の中から自車にとって注目したい物体の位置に相当するカメラ画像領域を注目領域とし、ステップ２０７において、エッジ検出（物体の位置をより正しく検知できる、すなわち背景を含み難い手法）により物体を検知（抽出）する。
【００６０】
i )-2 画像フラグが追跡中である場合（物体を捕捉中である場合）には、図３のフローチャートにおいて、ステップ２０１→ステップ２０２→ステップ２０３→ステップ２０４→ステップ２１１→ステップ２１２（２１３）→ステップ２１３→２１４へと進む流れとなる。すなわち、ステップ２１２（２１３）において、画像で捕捉した前回の物体位置に相当する画像領域付近を注目領域として、ステップ２１４において、エッジ検出（物体の位置をより正しく検知できる、すなわち背景を含み難い手法）により物体を検知（抽出）する。
【００６１】
ii ) エッジ検出により物体を検知できた場合には、図３のフローチャートにおいて、ステップ２０１→ステップ２０２→ステップ２０３→ステップ２０４→ステップ２１１→ステップ２１２（２１３）→ステップ２１３→２１４→ステップ２１５→ステップ２１６→ステップ２１７→ステップ２１８へと進む流れとなる。すなわち、ステップ２１７において、検知した領域を基準パターンとして記憶する。しかし、ステップ２１８において、処理フラグをエッジ検出とし、パターンマッチングは行わない。
【００６２】
iii) エッジ検出により物体を検知できなかった場合には、ステップ２０１→ステップ２０２→ステップ２０３→ステップ２０４→ステップ２１１→ステップ２１２（２１３）→ステップ２１３→２１４→ステップ２１５→ステップ２１９→ステップ２２０へと進む流れとなる。すなわち、ステップ２１９において、パターンマッチングにより、最後に記憶した基準パターンとCCDカメラ３からの入力画像との相関に基づき物体位置を検知する。しかし、基準パターンは更新しない。
【００６３】
以上のi)→ii)→iii)→i)→ii)→を繰り返すことにより、
iii)のパターンマッチングでは、基準パターンに占める背景の割合は非常に少ないため、より頑強な追跡が可能となり問題p1)を解決できる。
【００６４】
ii)では、物体位置を正しく検知できた場合に基準テンプレートを更新するため、走行中に物体の見え方が変わることによる先行車の追跡失敗:問題p2)を解決できる。
【００６５】
i)-2のエッジ検出による物体検知ができている場合には、レーダ情報に依らず画像のみで物体を検知可能なため、レーダと画像が同一物体を捕捉している場合にはレーダ以上の高精度で物体位置（とくに横方向の物体位置）を検知することが可能となり問題p3)を解決できる。
【００６６】
パターンマッチングによる物体検知は、エッジ検出による物体検知を併用して行い、エッジ検出による物体検知が終了するまで基準パターンを更新せずに連続して行う。
iii) → i)-2 → i) → iii）。
このため、徐々に基準パターン内に背景を含んでしまうことによる背景への誤追跡:問題p4)を解決できる。
【００６７】
次に、効果を説明する。
実施例１の車両用外界認識装置にあっては、以下に列挙する効果が得られる。
【００６８】
(1) エッジ検出による物体検知が失敗した場合にのみ、パターンマッチングによる物体検知を行うため、物体検知位置精度の向上と物体追跡の頑強性を両立することが可能となる。
【００６９】
(2) エッジ検出により物体を検知できた場合には、パターンマッチングで用いる基準パターンを更新するため、走行中に物体の見え方が変わることによる先行車の追跡失敗や徐々に基準パターン内に背景を含むことによる背景への誤追跡が解決できる。また基準パターンの更新を行うだけで、パターンマッチングは行わないため、画像処理の高速化が可能となる。
【００７０】
(3) パターンマッチングにより物体を捕捉している場合には、エッジ検出による物体検知も同一物体に対して併用し、エッジ検出による物体検知が成功するまでは基準パターンを更新せずにパターンマッチングによる物体検知を続けて行うため、パターンを更新しないため徐々に基準パターン内に背景を含むことによる背景への誤追跡が解決できる。
【００７１】
(4) パターンマッチングによる物体追跡を行った後では、エッジ検出による物体検知における物体の探索領域を通常時（エッジ検出による物体検知により物体を連続して検知している時）よりも広範囲に探索する。パターンマッチングは、エッジ検出による物体検知が失敗したときに行うものであるため、エッジ検出による物体検知を連続して成功していたときと同じサイズの領域から物体を検知しようとしても、物体がその検索領域内からはみ出ている可能性がある。このようにエッジ検出による物体検知が失敗した場合でも、検索領域を広げることで、注目物体が検索領域内に収まるため、エッジ検出による物体の抽出を成功させやすい。
【００７２】
(5) エッジ検出により物体を連続して検知している時では、抽出したい特徴量が複数存在する場合には、最も下に位置する特徴量を選択する。これにより、例えば、クルマと同じ特徴量が背景から生じる場合に、それを誤って検知することがなくなる。また、他の例としては、先行車よりも先々行車の方が大きい車両の場合、先々行車の特徴量が先行車よりも明確に現れることに起因し、先行車を捕捉せずに先々行車を捕捉してしまうのを防止できる。
【実施例２】
【００７３】
実施例１は、レーダが物体検知中にも画像により高精度でロバストな追従を行う基本的な内容であったが、実施例２では、これに加えて画像処理に工夫を行うことで更に使える画像処理システムを構成するものである。なお、実施例２の構成は、図２に示した実施例１の構成と同一であるため、説明を省略する。
【００７４】
次に、作用を説明する。
［画像処理手法選択制御処理］
図７〜９は、実施例２の画像処理手法選択制御処理の流れを示すフローチャートである。なお、実施例１と同じ部分には、同一のステップ番号を付して説明を省略する。
【００７５】
ステップ３０１では、実施例１のステップ２０１と同様であるが、それに加え、レーダ検知物体が停止物か否かを表すフラグ：Rstp[i]も読込む。
【００７６】
ステップ３１１では、画像処理により追跡中の物体が停止物体の場合にはステップ３１２へ進み、そうでない場合にはステップ３１３へ進む。
【００７７】
ステップ３１２では、自車運動による１サンプリング間の補正量を、下記の式(28)，(29)から算出する。
θyaw ＝ Yr * Ts  …(28)
CompLat ＝ θyaw *（Cpix / Cangle ）  …(29)
ここで、Yrとは自車両に搭載したヨーレートセンサの出力値（右回り＝正）であって、Tsはサンプリング周期である33msであり、CpixはCCDカメラの水平有効画素数で、CangleはCCDカメラの水平画角である。なお、本実施例ではヨー角のみを補正したが、同様にピッチ角について補正しても良い。
【００７８】
ステップ３１３は、下記の式(30)により補正量をゼロクリアする。
CompLat ＝０  …(30)
【００７９】
ステップ３１５は、ステップ２１２と同様であるが、式(16)，(17)のdisp_obj_XLとdisp_obj_XRを、下記の式(31)，(32)のように変える。
disp_obj_XL＝xo＋(focusH/iPy_z1*iPx_z1)−wide2−CompLat）  …(31)
disp_obj_XR＝xo＋(focusH/iPy_z1*iPx_z1)＋wide2−CompLat  …(32)
【００８０】
ステップ３１６は、ステップ２１３同様であるが、式(21)，(22)のdisp_obj_XLとdisp_obj_XRを式(33)，(34)のように変える。
disp_obj_XL＝xo＋(focusH/iPy_z1*iPx_z1)−wide3−CompLat  …(33)
disp_obj_XR＝xo＋(focusH/iPy_z1*iPx_z1)＋wide3−CompLat  …(34)
【００８１】
ステップ３１７からステップ３１９は、実施例１のステップ２１４からステップ２１６と同様のため省略する。
【００８２】
ステップ３２０は、EdgeWidthが所定より小さい場合には実施例１のステップ２１７と同様であるが、EdgeWidthが所定より大きい場合には、エッジペアの中心座標(SideEdge_R+SideEdge_L)/2から上下左右に基準パターンが所定のサイズを超えないように記憶する。なお、ここでは基準パターンは中心から正方形に広げたが、検知物の形に伴い、横長や縦長にしても良い。
【００８３】
ステップ３２１は、実施例１のステップ２１８と同様であるが、実施例１ではフラグ類の設定後、過去値更新を行い終了したのに対し、ステップ３２７へ進む点が異なる。
【００８４】
ステップ３２５は、実施例１のステップ２２２と同様であるが、実施例１ではフラグ類の設定後、過去値更新を行い終了したのに対し、ステップ３２７へ進む点が異なる。
【００８５】
ステップ３２７では、画像追跡物体の位置の時間微分により、物体の動き＝自車との相対速度ベクトル（横方向相対速度：i_rVx_z0、縦方向相対速度：i_rVy_z0）を下記の式(35)で表される伝達関数により算出する。
G(Z) ＝ (cZ2 − c) ／ (Z2 − aZ ＋ b)  …(35)
ここで、Zは進み演算子であり、係数a,b,cは正数であって、これらは所望の擬似微分特性を有するように、例えば、サンプリング周期33msで離散化されたものである。
【００８６】
ステップ３２８では、下記の式(36)より画像追跡物体が停止物であるか否か決め、結果を画像追跡物体停止物フラグ：Istpに代入する。
if{abs(i_rVx_z0)<Th_rVx_stpかつabs(i_rVy_z0−Vsp) <Th_rVy_stp}  Istp＝1
else    Istp＝0  …(36)
ここで、abs(A)とは、A(引数argumentの頭文字)の絶対値を出力する関数であって、if (expression) statement1 else statement2 とは、expressionを満たす場合にstatement1 を実施し、expressionを満たさない場合にはstatement2 を実施する関数である。そして、Vspは自車両の車速であって、Th_rVx_stp, Th_rVy_stpはともに式(35)の係数a,b,cとCCDカメラの画角と画素に応じて決まる閾値である。また、画像による物体検知直後（初回抽出後）には、
Istp＝Rstp[slct]となる。
【００８７】
ステップ３２８では、ステップ３１４と同様であるが、画像追跡処理フラグ：IP_Stateがエッジ検出処理により実施している場合（IP_State＝1）ではステップ３３１へ進み、パターンマッチングにより実施している場合（IP_State＝0）ではステップ３２９へ進む。
【００８８】
ステップ３２９では、下記の式(37)と(38)のどちらか一方、あるいは、両方を満足するほどに画像追跡物体の動きが急な場合にはステップ３３０へ進み、そうでない場合にはステップ３３１へ進む。
abs(i_rVx_z0 − i_rVx_z1) > Th_rVx_abn  …(37)
abs(i_rVy_z0 − i_rVy_z1) > Th_rVy_abn  …(38)
ここで、Th_rVx_abnとTh_rVy_abnはともに１サンプリング間の動き（相対速度）の変化として許容する閾値である。これを、自車のヨーレート、加減速度の大きさに応じて大きい値となる特性を持つようにして、より厳密に行っても良い。
【００８９】
ステップ３３０では、物体追跡フラグをIP_Tracking＝0にリセットしてステップ３３１へ進む。
【００９０】
ステップ３３１では、実施例１におけるステップ２２４と同様であるが、過去値の更新を行うだけでなく、後段へ画像処理状況を下記の式(39)として出力し、終了する。
後段へ出力する画像処理状況＝IP_Tracking * (IP_State +1)  …(39)
式(39)の出力としては、画像追跡ができていない場合には０、パターンマッチングによる画像追跡中には１、エッジ検出による画像追跡中には２が後段へ出力される。
【００９１】
すなわち、実施例２では、背景へ誤追跡した場合にはそれを防止する機能（ステップ３３０）と、画像上の面積が大きい近距離物体については基準テンプレートのサイズを制限することで処理速度低下を防ぐ機能（ステップ３２０）と、自車運動による画像処理範囲の補正を特に画面上の動きが大きくなる停止物に対してのみ限定して行うことで悪影響のない自車運動補正の機能（ステップ３１２）とからなるパターンマッチングの強化機能、および、後段へ画像処理状況を出力する機能（ステップ３３１）とが加わったシステムを構成することができる。
【００９２】
次に、効果を説明する。
実施例２の車両用外界認識装置にあっては、実施例１の効果(1)〜(5)に加え、以下に列挙する効果が得られる。
【００９３】
(6) エッジ検出により物体検知が可能な場合に、更新する基準パターンの画素サイズを、自車と物体との接近する距離に応じて制限するため、基準パターン内部には背景を含むことなく、基準パターンとして記憶する領域の大きさを検知した物体の１部分に絞る、あるいは検知した物体の画素サイズを所定の画素サイズにリサイズ（仕切り直し）する。（例えば、エッジ検出で検知した物体のサイズが縦:20pixel×横:20pixelであった場合でも、物体と自車との距離から縦:10pixel×横:10pixelに制限する場合には縦、横それぞれ１画素ずつ間引いて基準パターンとして記録する。このとき間引き倍率も同時に記憶することで、後にパターンマッチングする際には基準テンプレートを20×20pixに戻す。当然、輝度情報は10×10pix分しかない。情報がある部分についてのみ相関演算を行う。）これにより、パターンマッチングする際に要する処理時間を、所定以下に抑えることができる。
【００９４】
(7) パターンマッチングにより物体検知を実施している場合には、その検知位置の時間変化が所定以上大きい場合には、画像追跡フラグをロストとし、強制的に物体検知を停止するため、万が一路面などの背景を誤って誤追跡してしまっても、極めて短期間で誤追跡を止めることができる。
【００９５】
(8) 画像処理領域を決める際に、注目物体が停止物体である場合にのみ画像処理する領域を自車運動により補正することにより、自車運動で画像処理領域を補正することの悪影響を無くし、補正による効果を確実に得ることができる。
以下、自車運動で画像処理領域を補正することの悪影響について説明する。
例えば、自車の操舵量（ヨー角変化量）が所定以上に大きい場合には、ヨー角変化に基づき画像処理領域を補正する場合を考える。ここで、自車が左→右車線へレーンチェンジするタイミングと同期して、前車も同じ車線へレーンチェンジするシーンでは、自車の右レーンチェンジに伴って画像処理領域を画面の（相対的に）左側へずらすように補正する。しかし、前車は右へ移動しているため、左側に補正された画像処理領域に前車が収まらなくなり、前車を検知できない状態が生じる（補正しなければ問題とならない）。そこで、前車が停止車と分かっている場合にのみ補正を行うことで、より確実な画像処理領域の絞り込みが可能となる。
【００９６】
(9) 現在の画像の処理状況を、エッジ検出で物体位置が検知可能な場合と、パターンマッチングで物体位置が検知可能な場合と、どちらの手法でも物体位置の検知ができない場合とで、区別する情報を後段へ出力する。前述の通り、エッジ検出とパターンマッチングは一長一短があるため、例えば、検知位置情報の精度の高さに関する情報に基づき後段の処理を変えるような場合に、その画像検知位置精度の高さ情報を新たな処理を行うことなく求めることができる。
【実施例３】
【００９７】
実施例３は、レーダ検知物と画像処理装置で検知した物体とが異なるとき、パターンマッチングによる物体検知が所定時間以上継続され、かつ検知物が自車に接近した場合に、パターンマッチングによる物体検知を停止する例である。なお、実施例３の構成は、図２に示した実施例１の構成と同一であるため、説明を省略する。
【００９８】
次に、作用を説明する。
［画像処理手法選択制御処理］
図１０，１１は、実施例３の画像処理手法選択制御処理の流れを示すフローチャートである。なお、実施例２と同じ部分には、同一のステップ番号を付して説明を省略する。
【００９９】
図１０のステップ４２１では、実施例２のステップ３２１と同様であるが、下記２つの新たな変数設定が追加される。
パターンマッチ連続時間：PM_Counter ＝ 0
パターンマッチ開始距離：PM_start_obj_dist ＝ iPy_z0
すなわち、パターンマッチ連続時間がゼロクリアされ、パターンマッチ開始距離がエッジ検出で算出した位置にリセットされる。
【０１００】
ステップ４２５では、実施例２のステップ３２５と同様であるが、下記１つの新たな変数設定が追加される。
パターンマッチ連続時間：PM_Counter ＝ PM_Counter +1
すなわち、パターンマッチ連続時間のカウンタ値がインクリメントされる。
【０１０１】
図１１のステップ４２９では、下記３つの条件を全て満足する場合にはステップ３３０へ進み、そうでなければステップ３３１へ進む。
条件１：レーダ検知物≠画像検知物
条件２：PM_Counter ≧ Th_UpDn1
条件３：PM_start_obj_dist - iPy_z0 ≧ Th_UpDn2
【０１０２】
ここで、Th_UpDn1とは、後段の走行制御アクチュエータの応答時間を画像処理周期で除算した値であり（例えば，0.5sの応答時間を有するアクチュエータで，画像処理周期が33msの場合にはTh_UpDn1≒15）、走行状況に応じて、衝突回避を行うアクチュエータが選択的に決まる（ステアリングアクチュエータにより操舵回避する場合、ブレーキアクチュエータにより制動回避する場合などを周囲の走行状況に応じて変えるような）場合には、使用するアクチュエータに応じて応答時間を変えても良い。
【０１０３】
また、Th_UpDn2とは、自車へどれだけ接近すれば、背景へ誤追跡しているかを判断する閾値であって、一般的な車両全長の１台分に相当する長さ[m]以上に設定すれば問題はない。なぜなら、あまり小さい値に設定しても、レーダの測距精度から、レーダ検知物≠画像検知物とならないためである。
【０１０４】
厳密には、下記の式のように設定しても良い。
Th_UpDn2＝max  (一般的な車両の全長[m]、アクチュエータの応答時間[s]×自車速[m/s] )
ここで、max(A,B)とはAとBを比較して、大きい値を返す関数である。
また、この場合のiPy_z0とは、今回のパターンマッチにより検出した位置を意味している。
【０１０５】
すなわち、実施例３では、ステップ４２９において、レーダ検知物と画像処理装置４による画像検知部とが異なるとき（条件１）、パターンマッチングによる物体検知を、所定時間連続して実施しており（条件２）、かつ、その検知位置が自車へ接近している（条件３）場合には、強制的に画像処理による物体検知を失敗させる（ステップ４３０）。このため、路面の起伏変化が連続する道路において、路面を誤って追跡することを防ぐことができる。
【０１０６】
また、条件２において、所定時間の閾値として、後段の走行制御アクチュエータ・警報デバイスの応答時間を用いることで、画像処理により誤追跡が生じても、走行制御アクチュエータ・警報デバイスが応答するまでは、運転者には誤作動（不具合）が判らない。このため、誤作動にならない範囲で、通常道路（非起伏変化路）での追従性能低下への悪影響（正しい追従を強制終了されてしまう頻度）を最小限に抑えることができる。
【０１０７】
ここで、実施例３に示した方法以外に、路面の起伏変化が連続する道路において、路面の誤追跡を防止する方法としては、
(a) 画像処理自体を起伏変化に対応させること、
(b) 起伏をセンサで検出して画像上に補正を行うこと、
(c) パターンマッチングで用いる基準パターンが背景を含まないことの判断を行うこと、
等が考えられる。
【０１０８】
しかしながら、上記の方法では、下記に示すような問題点を有する。
(a)の方法では、起伏変化に対応した画像処理アルゴリズムの開発に相当な工数を必要とし、演算負荷の増加が避けられない。
(b)の方法では、何らかのセンサ（軍事用のレーザビジョンによる勾配検知や、GPSを利用した標高情報検知など）により将来の起伏変化を求める必要があるため、システム規模が大きくなることやコストアップが避けられない。
(c)の方法では、照明変化などにより通常道路（起伏変化の小さい道路）での悪影響、すなわち、追従性能低下を招くおそれがある。
【０１０９】
よって、起伏変化に起因する誤追跡防止の現実的な対策方法は、実施例３に示したものが現時点では最良であると考えられる。ちなみに、白線検知画像処理ロジックにおいても、起伏変化に対応したものは、現在考案されていない。
【０１１０】
次に、効果を説明する。
実施例３の車両用外界認識装置にあっては、実施例１の効果(1)〜(5)、実施例２の効果(6)〜(9)に加え、下記に列挙する効果が得られる。
【０１１１】
(10) レーダ検知物と画像処理による検知物とが異なるとき、パターンマッチングによる物体検知を所定時間以上実施しており、かつ検知物が自車に接近した場合に、パターンマッチングによる物体検知を停止するため、路面の起伏変化が連続する道路において、路面を誤って追跡することを防ぐことができる。
【０１１２】
(11) パターンマッチングによる物体検知の継続時間（所定時間）を、後段の走行制御アクチュエータや警報デバイスの応答時間に基づき設定しているため、走行制御アクチュエータ・警報デバイスが誤作動しない範囲で、通常道路での追従性能低下への悪影響を最小限に抑えることができる。
【実施例４】
【０１１３】
実施例４は、パターンマッチングにより物体を検知しているとき、その検知位置の時間変化が自車速に基づいて設定した閾値よりも大きい場合には、パターンマッチングを停止する例である。なお、実施例４の構成は、図２に示した実施例１の構成と同一であるため、説明を省略する。
【０１１４】
次に、作用を説明する。
［画像処理手法選択制御処理］
図１２は、実施例４の画像処理手法選択制御処理の流れを示すフローチャートである。なお、実施例２と同じ部分には、同一のステップ番号を付して説明を省略する。
【０１１５】
ステップ５２９では、下記の式(37)'と(38)'の何れかを満足する場合にはステップ３３０へ進み、そうでなければステップ３３１へ進む。
abs(iPx_z0 - iPx_z1) > Th_Px_abn  …式(37)'
abs(iPy_z0 - iPy_z1) > Th_Py_abn  …式(38)'
ここで、
Th_Px_abn ＝ abs(iPx_z0 - est_iPx)
est_iPx ＝ iPy_z0 sin(θyaw) + iPx_z0 cos(θyaw)
Th_Py_abn ＝ Vsp * Ts
であり、θyawは自車両のヨーレートにサンプリング時間Tsを乗算したもの、est_iPxは今回のサンプリングで読み込んだヨーレートが次回のサンプリングまで一定であると仮定した場合の横方向位置の推定値である。また、Vspは自車速である。
【０１１６】
なお、ステップ５２９において、簡単のため条件を式(38)'のみに省略しても良いが、式(37)'のみでは、ヨーレートの精度上問題が生じるため、好ましくない。
【０１１７】
すなわち、実施例４では、ステップ５２９において、パターンマッチングにより検出した今回位置（iPx_z0，iPy_z0）と前回位置（iPx_z1，iPy_z1）との差が、ヨーレートおよび車速Ｖspに基づいて設定した閾値（Th_Px_abn，Th_Py_abn）よりも大きい場合には、強制的に画像処理による物体検知を終了させる（ステップ３３０）。このため、パターンマッチングによる物体追跡が、誤追跡であるか否かを、自車速およびヨーレートに基づいて判断することにより、正しい追跡を誤って止めさせることがなく、かつ、短時間で誤追跡を強制終了できる。
【０１１８】
次に、効果を説明する。
実施例４の車両用外界認識装置にあっては、実施例１の効果(1)〜(5)、実施例２の効果(6)〜(9)に加え、下記に列挙する効果が得られる。
【０１１９】
(12) パターンマッチングにより物体を検知しているとき、その検知位置の時間変化が車両の動き（車速、ヨーレート）に基づいて設定した閾値よりも大きい場合には、強制的にパターンマッチングによる物体検知を停止するため、正しい追跡を誤って止めさせることがなく、かつ、短時間で誤追跡の強制終了を実施できる。
【０１２０】
（他の実施例）
以上、本発明を実施するための最良の形態を、実施例１〜４に基づき説明したが、本発明の具体的な構成は各実施例に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
【０１２１】
例えば、実施例１〜４では１物体のみに画像処理を行うが、複数物体についてもレーダと画像処理で冗長に検知したい場合には、同様な処理を各物体について繰り返すことで実現できる。
【０１２２】
実施例１〜４では、画像検知物体の横位置：iPx_z0の算出に式(24)，(25)でiPy_z0を用いて算出したが、レーダと画像が同一物体を捕捉中であると判断した場合には、このiPy_z0の代わりにPy_z0[slct]を用いて算出しても良い。この場合、縦位置精度が特に遠距離で悪化する画像からの算出値：iPy_z0を用いないで、遠距離でも精度が悪化し難いレーダの縦位置を使うため、画像での横位置がかなり向上することが可能となる。
【０１２３】
また、実施例１〜４ではレーダを使うことを前提にしたが、ステレオカメラによる三角測量法により画像から物体位置が直接得られる場合にはレーダを使わなくても良い。この場合、ステレオ画像処理としては、物体を発見して、ステレオ画像による物体までの距離を求める処理を追加する必要があるが、それ以外は実施例の内容をそのまま適用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１２４】
【図１】実施の形態の車両用外界認識装置を示すブロック図である。
【図２】実施例１の構成を示すブロック図である。
【図３】実施例１の画像処理手法選択制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】実施例１の画像処理手法選択制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】注目物体選択制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】関数funcの特性を表すマップである。
【図７】実施例２の画像処理手法選択制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】実施例２の画像処理手法選択制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】実施例２の画像処理手法選択制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】実施例３の画像処理手法選択制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】実施例３の画像処理手法選択制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】実施例４の画像処理手法選択制御処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２５】
１  レーザレーダ
２  レーダ処理装置
３  CCDカメラ
４  画像処理装置
５  外界認識装置
６  車速検出手段
７  操舵角検出装置
８  自動ブレーキ制御装置
９  負圧ブレーキブースタ
１０１  画像取り込み手段
１０２  注目物体出力手段
１０３  画像処理手段
【図１】
2005038407.tif 000003
【図２】
2005038407.tif 000004
【図３】
2005038407.tif 000005
【図４】
2005038407.tif 000006
【図５】
2005038407.tif 000007
【図６】
2005038407.tif 000008
【図７】
2005038407.tif 000009
【図８】
2005038407.tif 000010
【図９】
2005038407.tif 000011
【図１０】
2005038407.tif 000012
【図１１】
2005038407.tif 000013
【図１２】
2005038407.tif 000014