(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、周辺画像を撮像する撮像手段と、
車両と画像中の物体との位置関係の変化を、車両の走行方向に対して該車両からみた前記物体の方向がなす角度変化として捉え、その角度変化を基に物体の位置を算出可能なモーションステレオ方式を用いて、前記撮像手段からの撮像画像を基に、前記車両の周辺の物体の位置を算出する位置算出手段と、
同一物体について異なる車速で前記位置算出手段が算出した車両の周辺の物体の位置の変化に基づいて、該物体が移動物体であるか否かを判別する移動物体判別手段と、
を備えることを特徴とする車両用物体検出装置。
【請求項２】
前記移動物体判別手段は、同一物体について異なる車速で前記位置算出手段が算出した各位置が異なる場合、該物体を移動物体と判別することを特徴とする請求項１に記載の車両用物体検出装置。
【請求項３】
車両を減速制御して、前記異なる車速を実現する車速制御手段を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の車両用物体検出装置。
【請求項４】
前記異なる車速は、所定の速度差を有することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の車両用物体検出装置。
【請求項５】
異なる車速に変化してから一定時間経過後、前記位置算出手段が位置を算出することを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の車両用物体検出装置。
【請求項６】
前記移動物体判別手段は、前記車両の状態及び車両の周辺環境のうちの少なくとも何れかに基づいて、移動物体の判別処理を開始することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の車両用物体検出装置。
【請求項７】
前記移動物体判別手段は、車両の周辺道路の規制速度に基づいて、物体が移動物体であるか否かを判別することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の車両用物体検出装置。
【請求項８】
車両と画像中の物体との位置関係の変化を、車両の走行方向に対して該車両からみた前記物体の方向がなす角度変化として捉え、その角度変化を基に物体の位置を算出可能なモーションステレオ方式を利用して、同一物体について異なる車速で車載の撮像手段で得た撮像画像を基に、車両の周辺の物体の位置の変化を取得し、その位置の変化を基に、該物体が移動物体であるか否かを判別することを特徴とする車両用移動物体判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車載カメラにより移動物体を検出する車両用物体検出装置及び車両用移動物体判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、カメラ内部にシフトレンズを組み込み、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）からの信号に基づいて、シフト駆動部で前記シフトレンズを動作させる装置が開示されている。この装置は、シフトレンズの動きを制御することで光軸をずらし、ステレオ撮像を実現している。これにより、この装置は、撮像対象までの距離や三次元形状を推定している。
【特許文献１】特開２００３−２９５０４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、近年、交差点通過支援システムが提案されている。この交差点通過支援システムとは、交差点を通過する際の車速等を制御するシステムである。この交差点通過支援システムでは、車両の一時停止が必要な交差点において、所定の位置に車両を停止させることが望まれている。ここで、所定の位置とは、例えば運転者が交差道路等を走行する周辺車両の有無を直接確認できる位置である。このため、カメラ等を用いて交差点の周辺構造物の位置を正確に把握する必要がある。
【０００４】
ここで、このようなシーンに、前記特許文献１に開示の技術を適用することも考えられる。しかし、前記特許文献１に開示の技術では、撮像対象自体が移動していると、その撮像対象の移動を判別することができない。このため、正確な距離や三次元形状を推定することができないという課題がある。例えば、移動している撮像対象を静止物体と認識して、距離を推定してしまうという課題がある。
本発明の課題は、撮像対象の移動を判別することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記課題を解決するために、本発明は、周辺画像を撮像する車載の撮像手段からの撮像画像を基に、モーションステレオ方式を用いて、車両の周辺の物体の位置を算出する。このとき、同一物体について異なる車速で算出した車両の周辺の物体の位置の変化に基づいて、該物体が移動物体であるか否かを判別する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、モーションステレオ方式を用いるだけで、車両の周辺の物体の位置を基に、該物体が移動物体であるか否かを判別できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
本発明を実施するための最良の形態（以下、実施形態という。）を図面を参照しながら詳細に説明する。
（構成）
本実施形態は、本発明を適用した車両用物体検出装置である。
図１は、車両用物体検出装置の構成を示す。図１に示すように、車両用物体検出装置は、撮像部１、周辺交通情報取得部２、処理開始位置算出部３、距離算出部１０、車両制御部５及び移動物体判別部６を備える。
【０００８】
撮像部１は、時間Δｔ（例えば０．０３ｓｅｃ）毎に連続的に画像を取得可能な装置である。撮像部１は例えばビデオカメラである。撮像部１は、車両前端に搭載されており、車両前方を撮像する。撮像部１は、撮像画像を距離算出部１０に出力する。周辺交通情報取得部２は、車両周辺の交通情報を取得する。具体的には、周辺交通情報取得部２は、車両周辺の道路の速度規制情報や車両周辺の道路の渋滞情報、さらには車両周辺地域を通過するために必要な時間を得る。周辺交通情報取得部２は、例えばカーナビゲーションシステムやビーコンシステム、インターナビシステム等である。周辺交通情報取得部２は、取得した交通情報を処理開始位置算出部３及び移動物体判別部６に出力する。
【０００９】
処理開始位置算出部３は、周辺交通情報取得部２が取得した交通情報等を基に、車両周辺の物体までの距離の算出処理や移動物体の判別処理の開始位置を決定する。具体的には、処理開始位置算出部３は、周辺道路の交通情報や車両の状態の情報を基に、移動物体判別部６による移動物体の判別処理の開始位置（以下、単に処理開始位置という。）を算出する。処理開始位置算出部３は、処理開始位置の情報を距離算出部１０に出力する。
【００１０】
距離算出部１０は、撮像部１が撮像した撮像画像の変化を基に、自車両から距離計算対象物までの距離を算出する。距離算出部１０は、撮像部１から得た撮像画像及び該撮像画像の変化量を基に、距離計算対象物までの距離を算出する。距離算出部１０は、距離情報を移動物体判別部６に出力する。例えば、撮像画像中に複数の距離計算対象物が存在すれば、各距離計算対象物について算出した距離情報を移動物体判別部６に出力する。
【００１１】
車両制御部５は車両の動きを制御する。車両の動きとは駆動力及び制動力による車両の動きである。具体的には、車両制御部５は、アクセル開度やブレーキの液圧を制御し、車両の移動速度を任意に調整する。また、複数の距離計算対象物について距離情報を得ていた場合には、それら複数の距離計算対象物に応じて最適な車両制御を行う。
移動物体判別部６は、車両周辺の物体が移動物体か否かを判別する。具体的には、移動物体判別部６は、車両制御部５が車速を変化させたときに距離算出部１０が取得した距離計算対象物の位置情報を基に、該距離計算対象物が移動物体か否かを判別する。ここで、距離算出部１０は、自車両から距離計算対象物までの距離を算出する過程で、該距離計算対象物の位置情報を算出又は特定している。移動物体判別部６は、このように移動物体判別部６が算出又は特定した距離計算対象物の位置を基に、距離計算対象物が移動物体か否かを判別する。また、距離算出部１０は、処理開始位置の情報を基に、距離計算対象物の距離の算出処理を開始している。そして、距離算出部１０は、そのときに該距離計算対象物の位置を移動物体判別部６に出力している。このようなことから、移動物体判別部６は、処理開始位置算出部３が得た処理開始位置の情報を基に、移動物体の判別処理を開始しているとも言える。
【００１２】
図２は、距離算出部１０の構成を示す。図２に示すように、オプティカルフロー算出部１１及びモーションステレオ算出部１２を備える。オプティカルフロー算出部１１は、撮像部１が得た撮像画像を基に、その画像のオプティカルフロー（動き速度等）を算出する。ここで、オプティカルフローは動物体解析の手法の一つである。オプティカルフローは、連続画像中の輝度情報から物体の動きを解析し、速度ベクトルによって物体の運動を表すものである。オプティカルフローの算出には、大きく分けて、トラッキング法と勾配法とがある。本実施形態では、オプティカルフローの算出にどちらの処理を用いても良い。オプティカルフロー算出部１１は、算出したオプティカルフロー（動き速度等）をモーションステレオ算出部１２に出力する。
【００１３】
モーションステレオ算出部１２は、画像上の物体の位置及びその動き速度を基に、モーションステレオの原理により、自車両と物体との距離を算出する。ここで、モーションステレオの原理は、画像中の物体との位置関係の変化を角度変化として捉え、その角度変化を基に物体間の距離を算出することが可能な原理である。モーションステレオの原理では、本来、距離を算出する対象を静止物体としている。例えば、静止物体は道路脇の構造物や停止車両である。
【００１４】
図３は、車両用物体検出装置による移動物体の判別処理の処理手順を示す。図３に示すように、処理を開始すると、先ずステップＳ１において、処理開始位置算出部３は、車両が停止する必要がある位置に対する自車両の現在位置を監視する。ここで、車両が停止する必要がある位置とは、例えば交差点手前の停止線の位置である。
続いてステップＳ２において、処理開始位置算出部３は、処理開始位置に自車両が接近したか否かを判定する。ここで、交差点等で停止が必要な位置に自車両が近づくほど、撮像部１による物体の検出精度（後述のステップＳ４の距離の算出精度）は向上する。その一方で、停止が必要な位置にある程度近づいてから、撮像部１による移動物体の検出を開始しようとすると、移動物体の判別処理（後述するステップＳ８の処理）が遅れてしまう。これにより、交差点手前等で適切な位置に自車両を停止させることができなくなる。このようなことから、撮像部１の撮像画像を基に距離計算対象物までの距離又は距離計算対象物の位置を算出（ある程度の精度をもって算出）できることを観点とし、処理開始位置に自車両が接近したか否かを判定する。具体的には、車両の状態及び車両の周辺環境の少なくとも何れかを基に、処理開始位置に自車両が接近したか否かを判定する。車両の状態とは例えば自車速や加減速状態である。また、車両の周辺環境とは渋滞情報等の周辺道路の交通状態や交差点での運転者の視界の状態である。
【００１５】
例えば、一時停止が必要な交差点で、停止線と自車両との距離が所定値内になった場合、処理開始位置に自車両が接近したと判定する。ここで、所定値を車両の状態や車両の周辺環境を基に設定する。処理開始位置算出部３は、このステップＳ２の判定処理の結果、処理開始位置に自車両が接近している場合、ステップＳ３に進み、そうでない場合、前記ステップＳ１の処理から再び開始する。
【００１６】
続いてステップＳ３において、オプティカルフロー算出部１１は、撮像部１が得た撮像画像を基に、その画像のオプティカルフローを算出する。
続いてステップＳ４において、モーションステレオ算出部１２は、前記ステップＳ３で得た画像及びオプティカルフローから、自車両から距離計算対象物までの距離を算出する。モーションステレオ算出部１２は、モーションステレオの原理により距離計算対象物までの距離を算出する。
【００１７】
図４は、モーションステレオの原理を説明する図である。この図４は、静止物体である壁２００と自車両１００との距離を算出するときのものを示す。ここでは、壁２００の端部（距離計算対象物）２００ａと自車両１００との距離を算出している。図４に示すように、時刻ｔ１において、画像上で自車両１００の走行方向に対して自車両１００と壁２００の端部２００ａとを結ぶ線がなす角度をθ１とする。また、時刻ｔ１からΔｔ経過後において、画像上で自車両１００の走行方向に対して自車両１００と壁２００の端部２００ａとを結ぶ線がなす角度をθ２とする。ここで、角度θ１，θ２は、自車両１００と壁２００の端部２００ａとの相対位置関係を示す。そして、自車両の移動速度をＶとした場合、下記（１）式〜（３）式が成り立つ。
θ１＝Ｌ／Ｗ  ・・・（１）
θ２＝（Ｌ−Ｖ・ｔ）／Ｗ  ・・・（２）
θ１−θ２＝Ｖ・ｔ／Ｗ  ・・・（３）
【００１８】
ここで、Ｌは、自車両と物体（壁２００の端部２００ａ）との縦方向の距離である。また、Ｗは、自車両と物体（壁２００の端部２００ａ）との横方向の距離である。そして、前記（１）式の横方向距離Ｗを、前記（３）式に代入する。これにより、下記（４）式及び（５）式により、物体との縦方向距離Ｌ、物体との横方向距離Ｗを算出できる。
Ｌ＝Ｖ・ｔ・θ１／（θ１−θ２）  ・・・（４）
Ｗ＝Ｖ・ｔ／（θ１−θ２）  ・・・（５）
なお、計算上、自車両の位置については、画像上に表示される自車両の位置を用いたり、画像上には表示されない、自車両の絶対座標位置を用いたりする。
【００１９】
以上のように、モーションステレオの原理により、自車両と画像中の物体との位置関係の変化を、自車両の走行方向に対して該自車両からみた物体の方向がなす角度変化として捉え、その角度変化を基に物体との距離を算出できる。このとき、モーションステレオの原理では、距離計算対象物が静止していることを前提として、該距離計算対象物との距離を算出している。なお、前記図４はモーションステレオの原理を説明するために用いた図であり、実際には、自車両が搭載するカメラの撮像画像中から、前記角度θ１，θ２等の計算に必要な情報を取得する。
【００２０】
続いてステップＳ５において、前記ステップＳ３で得たオプティカルフローを基に、移動物体を判別する（最初の移動物体の判別処理を行う）。例えば、移動物体判別部６が判別処理を行う。
ここで、図５は撮像画像の例を示す。図５に示すように、このステップＳ５の移動物体の判別処理では、画像３００中、その中心に向かう動き速度（矢印Ａの方向の速度）を有する物体（他の車両）２１０を移動物体であると判別する。すなわち、このステップＳ５の移動物体の判別処理では、静止（停止）物体であれば、その動き速度が画像の中心（消失点、同図に示す点０の位置）から湧き出る方向になる現象を利用し、移動物体を判別している。ここで、同図の画像３００中で、左側に位置する他の車両２２０のように、手前側に向かう動き速度（矢印Ｂの方向の速度）を有する物体を考える。この場合、他の車両２２０が動く方向は、同図に示す静止物体（例えば道路脇の壁２００）が動く方向（自車両との相対的な動き、矢印Ｃの方向）と同じになる。よって、静止物体の動きが画像３００の中心（消失点）から湧き出る方向になることに着目して移動物体を判別する処理では、他の車両２２０を静止物体であると判別し、移動物体を認識することができない。このように移動物体を認識できないと、該移動物体を静止物体として扱い、その距離を算出し、算出した距離が車速制御等で採用されることになる。
【００２１】
図６は、前記ステップＳ５の移動物体の判別処理で移動物体を判別できない他の例を示す。図６で（ａ）から（ｂ）への変化として示すように、画像３００中、他の車両２３０が該画像３００の外方向（矢印Ｄの方向）に向かい移動している場合を考える。このとき、自車両は、他の車両２３０側（他の車両２３０が通過する交差点）に向かって走行している。このような場合、他の車両２３０の動く方向が画像３００の中心（消失点）から湧き出る方向と合致することがある。例えば、他の車両２３０が実際は移動している（交差点を通過している）ものの、図６に示すように画像３００でみた場合に、静止物体である道路脇の壁２００の端の向こうに該他の車両２３０が常に存在するような場合である。例えば、自車速と他の車両２３０の速度とがある関係となることで、このような現象が起きる。
【００２２】
図７及び図８は、前記ステップＳ５の移動物体の判別処理で移動物体を判別できない例を例模式的に示す。図７に示すように、自車両１００の進行方向に対して、横切っていくような他の車両２４０を移動物体として判別することができない。この例は、前記図６を用いて説明した例である。また、図８に示すように、自車両１００と対向して走行するような他の車両２４０を移動物体として判別することができない。このような場合、モーションステレオの原理では、他の車両２４０を位置ａに静止する物体（停止車両）とし、その距離を算出してしまうことになる。例えば、図７及び図８に示すように、移動中の自車両１００からみて、壁２００の端部の向こうに他の車両２４０が常に検出できている場合、壁２００の端部位置ａ付近に停止している他の車両２４０として、その距離を算出してしまう。
【００２３】
続いてステップＳ６において、車両制御部５は、自車両の動きを制御する。具体的には、車両制御部５は、自車両のブレーキ液圧を制御して、減速させる。続いてステップＳ７において、オプティカルフロー算出部１１は、現時点（前記ステップＳ６の減速制御後）で、再びオプティカルフローを算出する。
続いてステップＳ８において、前記ステップＳ５の処理内容とは異なる移動物体の判別処理を行う。具体的には、モーションステレオ算出部１２は、先ず前記ステップＳ４と同様にして、前記ステップＳ７で得た画像及びオプティカルフローを基に、モーションステレオの原理により自車両から距離計算対象物までの距離Ｌ，Ｗを算出する。そして、移動物体判別部６は、ここで得た該距離計算対象物の位置と、前記ステップＳ４で同距離計算対象物について得た位置と比較する。ここで、距離計算対象物までの距離Ｌ，Ｗの算出過程で距離計算対象物の位置を算出又は特定している。そして、移動物体判別部６は、これらの位置（例えば座標位置）が異なる場合には、該距離計算対象物を移動物体と判別する。
【００２４】
（作用）
ここでは、前記ステップＳ６〜ステップＳ８の処理による作用を説明する。図９を用いて説明する。
自車両１００がある一定の速度Ｖ１で走行している場合を考える。この場合において、モーションステレオの原理を用いて、位置ｂを移動している物体（移動車両）２５０までの距離を算出する。そうすると、図９に示すように、その物体２５０を位置ａに停止しているものとして扱ってしまう。すなわち、モーションステレオの原理だけでは、物体２５０が位置ａで停止しているものなのか、物体２５０がその実際の走行位置ｂで移動しているものなのかを判別することまではできない。
【００２５】
ここで、自車両１００が速度Ｖ１から車速Ｖ２（＜Ｖ１）に減速した場合を考える。ここで、物体２５０が実際に位置ａで停止している場合、車速Ｖ２に減速しても、変わらず物体２５０が位置ａに見えることになる。しかし、物体２５０が位置ｂで移動している場合に、車速Ｖ２に減速すると、位置ａとは異なる位置ｃに物体２５０が見えるようになる。よって、自車両を減速したときの物体２５０の位置の変化を検出することで、該物体２５０が移動物体であるか否かを判定できる。
【００２６】
このようなことから、前記ステップＳ６及びステップＳ７において自車両を減速させるとともに、再びオプティカルフローを算出している。そして、前記ステップＳ８において該オプティカルフローから、モーションステレオの原理により距離計算対象物までの距離を算出する。このとき、距離計算対象物までの距離の算出過程で、該距離計算対象物の位置を算出又は特定する。これにより、減速前後で距離計算対象物について得た位置を比較する。そして、その比較の結果、減速前後で距離計算対象物の位置が異なる場合には、該距離計算対象物を移動物体と判別している。例えば、減速前後での距離計算対象物の位置の差異（変化量）が所定のしきい値以上になる場合に、該距離計算対象物を移動物体と判別する。例えば、距離計算対象物の位置を逐次記憶しておき、減速前後での位置の差異により、距離計算対象物が移動物体か否かを判別する。このように、距離計算対象物が移動物体である場合に、その判別を確実にできることで、移動物体を静止物体として扱ってしまい、誤った距離を算出してしまうことを防止できる。これにより、本実施形態の車両用物体検出装置を交差点通過支援システムに適用すれば、交差点（交差点の周囲の構造物）と交差点を通過する車両とを確実に判別できるようになる。例えば、これにより、交差点通過支援システムでは、運転者が交差道路等を走行する周辺車両の有無を直接確認できる位置に確実に車両を停止させることできる。
【００２７】
また、移動物体の判別精度を向上させるために、撮像画像中で減速前後の物体（距離計算対象物）の位置の差が十分な値として現れるようにしている。そのために、減速前後の速度差を次のように決めている。
先ず、下記（６）式及び（７）式により、自車両と物体との関係の変化を示すθ３，θ４を算出する。
θ３＝（Ｌ−Ｖ２・ｔ−Ｖｍ・ｔ）／Ｗ  ・・・（６）
θ４＝Ｌ・Ｖ１・ｔ／（Ｖｍ・ｔ＋Ｖ１・ｔ）／（Ｖ１・ｔ／（Ｖｍ・ｔ＋Ｖ１・ｔ）・Ｗ−Ｖ２・ｔ））  ・・・（７）
ここで、図９に示すように、Ｖｍは、物体２５０の縦方向の移動速度である。また、Ｌは、物体２５０との縦方向距離であり、Ｗは、物体２５０との横方向距離である。また、Ｖ１は、最初の自車速（減速前の速度）であり、Ｖ２は、減速後の自車速である。また、同図に、前記（６）式及び（７）式により得られる角度θ３，θ４を示している。
【００２８】
そして、このように算出した角度θ３と角度θ４との差（θ４−θ３）が撮像部１の一画素以上の差であることを必要条件とする。撮像部１として一般的なカメラを用いることとし、視野角を３０°、横方向の解像度を３２０ピクセル（ｐｉｘｅｌ）とすると、一画素は約０．５ｍｒａｄに相当する。このようなことから、角度θ３と角度θ４との差（θ４−θ３）として０．５ｍｒａｄを少なくとも確保するには、車速Ｖ２を０．１ｍ／ｓ２以上の値に設定しなければならない。ここで、物体２５０の距離（長さ、例えば約３ｍ）を最大とすることを前提とする。このように減速後の車速Ｖ２を設定することで、移動物体の判別精度を向上させることができる。
【００２９】
また、車速Ｖ２に減速してから一定時間経過後、移動物体の判別処理を開始している。例えば、自車両が移動物体の判別をするために車速Ｖ１から車速Ｖ２に減速したタイミングで、距離計算対象物が加速又は減速してしまうことも考えられる。距離計算対象物が対向車の場合、このようなことが考えられる。この場合、該車両に対する移動物体の判別ができなくなる、又は判別精度が低下してしまう。これに対して、車速Ｖ２に減速してから一定時間経過後に、移動物体の判別処理を開始する。具体的には、車速Ｖ２に減速してから一定時間経過後に、距離計算対象物の位置を取得する。このようにすることで、距離計算対象物である対向車等が減速状態等から一定車速の走行状態に戻っている可能性が高い状態で該距離計算対象物の位置を取得できる。これにより、高い精度で移動物体を判別できる。
【００３０】
また、移動物体と判別した物体に対して、さらに別の判別処理を行っている。すなわち、
周辺交通情報取得部２が得た交通情報から、周辺道路（例えば交差道路）の規制速度を取得する。一方、前記ステップＳ８の処理で移動物体と判別した物体の速度を算出する。例えば、自車速等の自車両の状態や撮像画像内での自車両と該物体との幾何学的位置関係等を基に、該物体の移動速度を算出する。そして、その算出した移動速度と規制速度とに差異がない場合、先に移動物体と判別したその結果を確定する。例えば、移動速度が規制速度に対して算出した移動速度が所定の範囲内にある場合、判別結果を確定する。
【００３１】
また、この実施形態では、車速制御により減速して、車速Ｖ２を得て、その車速Ｖ２で再び距離計算対象物の位置を取得している。これに対して、他の減速状況により、車速Ｖ２になったとき、再び距離計算対象物の位置を取得することもできる。他の減速状況とは、例えば、運転者のブレーキ操作による減速や既に車載している他の車速制御システム又は汎用の走行制御システムによる減速によるものである。これにより、移動物体の判別処理のために減速する必要もないので、運転者に違和感を与えることなく、移動物体の判別ができるようになる。また、この実施形態では、減速させて、距離計算対象物の位置情報を得ている。これに対して、加速状況において、距離計算対象物の位置の差異を得て、その位置の差異を基に、移動物体を判別することもできる。
【００３２】
また、この実施形態では、モーションステレオの原理を用いて行う距離計算対象物との距離の算出過程で算出又は特定した該距離計算対象物の位置を基に、移動物体を判定している。これに対して、異なる車速で得た距離計算対象物との距離の差を基に、移動物体を判定することもできる。
なお、この実施形態では、撮像部１は、車両に搭載され、周辺画像を撮像する撮像手段を実現している。また、距離算出部１０は、車両と画像中の物体との位置関係の変化を、車両の走行方向に対して該車両からみた前記物体の方向がなす角度変化として捉え、その角度変化を基に物体の位置を算出可能なモーションステレオ方式を用いて、前記撮像手段からの撮像画像を基に、前記車両の周辺の物体の位置を算出する位置算出手段を実現している。また、移動物体判別部６は、同一物体について異なる車速で前記位置算出手段が算出した車両の周辺の物体の位置の変化に基づいて、該物体が移動物体であるか否かを判別する移動物体判別手段を実現している。
【００３３】
また、この実施形態では、車両と画像中の物体との位置関係の変化を、車両の走行方向に対して該車両からみた前記物体の方向がなす角度変化として捉え、その角度変化を基に物体の位置を算出可能なモーションステレオ方式を利用して、同一物体について異なる車速で車載の撮像手段で得た撮像画像を基に、車両の周辺の物体の位置の変化を取得し、その位置の変化を基に、該物体が移動物体であるか否かを判別する車両用移動物体判別方法を実現している。
【００３４】
（効果）
本実施形態の効果は次のようになる。
（１）撮像部１からの撮像画像を基に、モーションステレオ方式を用いて、車両周辺の距離計算対象物の位置を得ている。そして、このとき、同一距離計算対象物について異なる車速で算出した位置の変化に基づいて、該距離計算対象物が移動物体であるか否かを判別している。これにより、モーションステレオ方式を用いるだけで、車両周辺の距離計算対象物の位置を基に、その距離計算対象物が移動物体であるか否かを判別できる。すなわち、モーションステレオ方式を採用して距離を取得するシステムであれば、移動物体を判別するための手段を別途設けることなく、移動物体を判別できるようになる。
【００３５】
（２）同一物体について異なる車速で得た位置が異なる場合、該物体を移動物体と判別している。これにより、簡単な構成で、移動物体の判別ができる。
（３）車両を減速制御して、異なる車速を実現している。これにより、移動物体の判別処理タイミングを制御することができ、最適なタイミングで移動物体の判別処理ができる。また、本実施形態の装置は、車両減速時に移動物体の判別処理を行うので、交差点手前で減速しつつ移動物体の判別が必要なシステムに好適となる。
【００３６】
（４）車速Ｖ１と車速Ｖ２とが所定の速度差を有している。これにより、減速前後での距離計算対象物の位置の変化分を一定量、確保している。これにより、高い精度で移動物体を判別できる。
（５）車速Ｖ２に減速してから一定時間経過後、移動物体の判別処理を開始している。これにより、高い精度で移動物体を判別できる。
【００３７】
（６）車両の状態や車両の周辺環境を基に、移動物体の判別処理の開始位置を決めている。これにより、車速、周辺道路の交通状態、運転者に必要な視野の広さ等に応じて、移動物体の判別処理ができる。これにより、過不足なく、最適なタイミングで移動物体の判別処理ができる。
（７）車両の周辺道路の規制速度に基づいて、移動物体の判別処理をしている。すなわち、距離計算対象物の位置の変化を基に移動物体を判別する他に、車両の周辺道路の規制速度を基に移動物体を判別している。これにより、高い精度で移動物体を判別できる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の実施形態の車両用物体検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】車両用物体検出装置の距離算出部の構成を示すブロック図である。
【図３】車両用物体検出装置による移動物体の判別処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】モーションステレオの原理を説明するために使用した図である。
【図５】撮像画像の例を示す図である。
【図６】移動物体の判別処理で移動物体を判別できない例を示す図である。
【図７】移動物体の判別処理で移動物体を判別できない例を模式的に示す図である。
【図８】移動物体の判別処理で移動物体を判別できない他の例を模式的に示す図である。
【図９】作用の説明に使用した図である。
【符号の説明】
【００３９】
１  撮像部、２  周辺交通情報取得部、３  処理開始位置算出部、５  車両制御部、６  移動物体判別部、１０  距離算出部、１１  オプティカルフロー算出部、１２  モーションステレオ算出部
【図１】
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【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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