(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像解析により先行車両との相対位置を計測する相対位置計測装置において、
前記先行車両の後部の位置に奥行き方向の軸を含む複数の軸方向に並べられた複数のマーカを撮像し、フレーム画像を生成する撮像手段と、
前記撮像手段が生成した前記フレーム画像から、前記複数のマーカを表す複数のマーカ画像で構成されるマーカパターンを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出した前記マーカパターンに基づいて、前記複数のマーカ画像の前記フレーム画像内の位置から前記マーカパターンの基準位置を求め、前記複数のマーカ画像に対して奥行き方向に差のある他のマーカ画像の位置と、前記マーカパターンの基準位置との前記フレーム画像内での距離に基づいて、前記先行車両との相対ヨー角を算出する算出手段と、
を有することを特徴とする相対位置計測装置。
【請求項２】
前記算出手段は、前記マーカ画像の輝度分布情報を元に、前記マーカ画像を構成するピクセル毎の重み付けを行い、前記ピクセルで構成される前記マーカ画像の重心位置を、前記マーカ画像の位置とすることを特徴とする請求項１記載の相対位置計測装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、前記マーカ画像の候補となる高輝度領域を囲う長方形を定義し、前記長方形内の前記高輝度領域の占める割合である充填率を算出し、前記充填率が所定値以上である場合にのみ、前記高輝度領域を前記マーカ画像として抽出することを特徴とする請求項１記載の相対位置計測装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、前記マーカ画像の候補となる高輝度領域の縦横比が所定の比率以内の場合にのみ、前記高輝度領域を前記マーカ画像として抽出することを特徴とする請求項１記載の相対位置計測装置。
【請求項５】
前記抽出手段は、前記マーカが複数の自己発光体の集合体であり、前記先行車両に対する相対距離が所定値以下の場合には、接近した高輝度領域を同一の高輝度領域として認識することを特徴とする請求項１記載の相対位置計測装置。
【請求項６】
前記算出手段は、さらに、前記抽出手段で抽出した前記マーカパターンに基づいて、前記先行車両との相対距離を算出し、
前記抽出手段は、マーカ画像またはマーカパターンの探索範囲の制限機能を複数有し、前記先行車両との前記相対距離に応じて、前記探索範囲の制限機能を選択することを特徴とする請求項１記載の相対位置計測装置。
【請求項７】
前記算出手段は、さらに、前記抽出手段で抽出した前記マーカパターンに基づいて、前記先行車両との相対距離を算出し、
前記抽出手段は、前記先行車両との前記相対距離に応じて、前記マーカパターンの探索範囲を変化させることを特徴とする請求項１記載の相対位置計測装置。
【請求項８】
予め決められた走行コース上での自らの絶対位置を取得する位置取得手段をさらに有し、
前記抽出手段は、前記絶対位置付近の走行コース形状に応じて、前記マーカパターンの探索範囲を制限することを特徴とする請求項１記載の相対位置計測装置。
【請求項９】
前記算出手段は、さらに、前記撮像手段が搭載された車両の前後方向の軸と、前記撮像手段と前記マーカとを結ぶ直線との成す角を算出し、
前記算出手段が算出した前記軸と前記直線との成す角に基づいて、前記撮像手段による撮影方向を前記先行車両に向けることを特徴とする撮影方向制御手段をさらに有することを特徴とする請求項１記載の相対位置計測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像認識により先行車両との相対位置を計測する相対位置計測装置に関し、特に前方車が具備するマーカを撮像して相対位置を計測する相対位置計測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
都市の人口増加による大都市での交通渋滞などの交通問題を解消するために、様々な機関で高度道路交通システム(ＩＴＳ：Intelligent Transport Systems）の研究が行われている。ＩＴＳは、道路交通の安全性、輸送効率、快適性の向上等を目的とした道路交通システムである。
【０００３】
最新のＩＴＳ技術の中には、ＩＭＴＳ（Intelligent Multi-mode Transit System）とよばれる高度中距離・中量輸送システムの技術がある。ＩＭＴＳは、たとえば、バスなどの運搬車両が自動運転および隊列走行を行うシステムである。
【０００４】
ＩＭＴＳにおいて隊列走行を行うためには、後続車両において、先行車両との相対位置を計測し、車間を一定の距離に維持する必要がある。先行車両との相対位置の計測技術の１つに、先行車両に設置したマーカを画像で認識し、パターンマッチングにより車間の相対位置を導出する技術がある。
【０００５】
パターンマッチング計測技術では、後続車両に、先行車両の後部に配置されたマーカの画像（テンプレート）を記憶させておく。そして、後続車両から先行車両後部のマーカをカメラで撮影し、撮影した画像と予め記憶していたテンプレートとのパターンマッチングを行うことで、先行車両の相対的位置を算出する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、マーカパターンを画像処理にて認識する場合、正しいパターンを抽出する為に予め多数のパターンマッチング用のテンプレートが必要となる。すなわち、先行車両までの距離または回転により、画像に映し出されるマーカパターンの大きさや形状が変化する為、変化にあわせた複数のテンプレートを後続車両に記憶させておく必要があり、メモリ使用容量の増加を招く。
【０００７】
また、テンプレートの数が増えれば、それだけパターンマッチングの処理回数も増加し、多くの計算処理が必要となる。その結果、相対的位置の計測に、時間がかかってしまう。
【０００８】
ＩＭＴＳの信頼性や安全性を確保するには、後続車両において、先行車両との相対的位置を、常に正確に認識していることが望まれる。そのためには、相対位置の計測は、少しでも短い時間で行われることが要求される。
【０００９】
なお、特開２０００−３３７８７１号公報に記載された技術のように、先行する車両の後部にマーカを一列に並べ、このマーカを後続車両が検出することにより相対距離を算出する方法がある。この方法によれば、相対位置の計算を短時間で行うことはできるが、先行車両がコーナで横方向を向いた場合（ヨー角が発生した場合）、距離を正確に計るのが困難である。すなわち、この技術は、カメラで捉えた画像におけるマーカ間の距離に基づいて車間距離を算出するものであるが、先行車両が横方向を向くと、車間距離が変わらなくても、画像内でのマーカ間の距離が短くなる。その結果、測定誤差が発生してしまう。
【００１０】
このように、従来の画像処理技術では、先行車両との車間距離や相対角度を高精度に短時間で算出することが困難であった。
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、画像認識を用いて、短時間に相対的位置の計測を正確に行うことができる相対位置計測装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明では上記課題を解決するために、図１に示すような相対位置計測装置２が提供される。本発明の相対位置計測装置２は、先行車両１の後部に、複数の軸方向に並べられたマーカ１ａ〜１ｅを撮像する撮像手段２ａと、撮像手段２ａで撮像したフレーム画像２ｂから、マーカ１ａ〜１ｅを表す複数のマーカ画像で構成されるマーカパターン２ｄを抽出する抽出手段２ｃと、抽出手段２ｃで抽出したマーカパターン２ｄに基づいて、少なくとも先行車両との相対距離または相対角度を算出する算出手段２ｅと、を有する。
【００１２】
このような相対位置計測装置２によれば、先行車両の後部の複数の軸方向に配置されたマーカ１ａ〜１ｅが撮像手段２ａで撮影され、フレーム画像２ｂが得られる。そのフレーム画像２ｂから抽出手段２ｃにより、マーカパターン２ｄが抽出される。そして、算出手段２ｅにより、マーカパターン２ｄに基づいて、先行車両との間の相対距離または相対角度が算出される。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の原理構成図である。本発明の相対位置計測装置２は、先行車両１の後部の複数の軸方向に並べられたマーカ１ａ〜１ｅを撮像する撮像手段２ａと、撮像手段２ａで撮像したフレーム画像２ｂから、マーカ１ａ〜１ｅを表す複数のマーカ画像で構成されるマーカパターン２ｄを抽出する抽出手段２ｃと、抽出手段２ｃで抽出したマーカパターン２ｄに基づいて、先行車両との相対距離または相対角度を算出する算出手段２ｅと、を有する。
【００１４】
このような相対位置計測装置によれば、先行車両の後部の複数の軸方向に配置されたマーカ１ａ〜１ｅが撮像手段２ａで撮影され、フレーム画像２ｂが得られる。そのフレーム画像２ｂから抽出手段２ｃにより、マーカパターン２ｄが抽出される。そして、算出手段２ｅにより、マーカパターン２ｄに基づいて、先行車両との間の相対距離または相対角度が算出される。
【００１５】
このように、本発明では、複数の軸方向（たとえば、縦方向と横方向）に配置されたマーカ１ａ〜１ｅから相対位置を算出するため、多数のテンプレートを記憶する必要が無くなる。その結果、メモリの使用量を削減できるとともに、処理時間を短縮することができる。しかも、マーカパターンが複数の軸方向に配置されているため、先行車両のヨー角が発生しても、縦方向に並んだマーカにより相対距離を正確に計測することができ、精度の高い計測結果を得ることができる。
【００１６】
このような相対位置計測装置は、ＩＭＴＳなどの技術に適用することができる。たとえば、車両の隊列走行を行う場合に、後続車両に本発明に係る相対位置計測装置を搭載すれば、信頼性の高い相対位置計測が可能である。以下、本発明をＩＭＴＳに適用した場合を例に採り、本発明の実施の形態について具体的に説明する。
【００１７】
図２は、ＩＭＴＳによる隊列走行の概要を示す図である。ＩＭＴＳでは、複数の車両１０，２０，３０が隊列走行を行う。車両１０，２０，３０は、たとえば、バスのような運搬車両である。先頭の車両１０を車両２０が追尾し、車両２０を車両３０追尾することで、車両２０と車両３０とが自動運転で走行できる。
【００１８】
車両１０の後部には、マーカパネル１１が取り付けられている。車両２０の前には、カメラ２１が取り付けられおり、車両２０の後ろには、マーカパネル２２が取り付けられている。同様に、車両３０の前には、カメラ３１が取り付けられており、車両３０の後ろには、マーカパネル３２が取り付けられている。
【００１９】
マーカパネル１１，２２，３２には、複数のマーカが所定のパターンで、複数の軸方向（たとえば、横方向と縦方向）に分散配置されている。車両２０のカメラ２１で先行する車両１０のマーカパネル１１を撮像することで、車両２０に対する車両１０の相対位置を計測することができる。また、車両３０のカメラ３１で先行する車両２０のマーカパネル２２を撮像することで、車両３０に対する車両２０の相対的位置関係を計測することができる。
【００２０】
車両２０，３０は、それぞれに先行する車両との相対位置に基づいて、先行車両から一定の間距離を保って追随するように、ハンドル、アクセル、ブレーキ等が自動で制御される。
【００２１】
図３は、先行する車両を後方から見た図である。先行する車両１０のマーカパネル１１には、５つのマーカ１１ａ〜１１ｅが配置されている。マーカ１１ａ〜１１ｅは、縦方向と横方向とに分散して配置されている。本実施の形態では、これらの５個のマーカ１１ａ〜１１ｅによって、マーカパターンが形成されている。
【００２２】
マーカ１１ａ〜１１ｅの形状は長方形である。各マーカ１１ａ〜１１ｅは、たとえば、多数のＬＥＤ(Light Emitting Diode)で構成された自己発光体である。なお、マーカ１１ａ〜１１ｅは、外観上周辺と区別できるものであれば、自己発光していなくてもよい。たとえば、マーカパネル１１を黒色にし、マーカ１１ａ〜１１ｅを白色にして、区別できるようにしてもよい。
【００２３】
図３の例では、５個のマーカ１１ａ〜１１ｅが配置されているが、複数方向に３個以上のマーカが分散配置されていれば、マーカパターンとしての認識が可能である。距離は１個のマーカでも算出可能である。
【００２４】
図４は、マーカの配置を示す図である。図４（Ａ）は、マーカパネルの正面図である。図４（Ｂ）は、図４（Ａ）のＸ−Ｘ断面図である。
マーカ１１ａは上の左側、マーカ１１ｂは上の右側に配置されている。マーカ１１ａとマーカ１１ｂとは水平に並べられており、マーカ１１ａとマーカ１１ｂとの幅はｈM1である。マーカ１１ｃは下の左側、マーカ１１ｄは下に右側に配置されている。マーカ１１ｃとマーカ１１ｄとは水平に並べられており、マーカ１１ｃとマーカ１１ｄとの幅はｈM2である。上の行のマーカ１１ａ，１１ｂと下の行のマーカ１１ｃ，１１ｄとの高さの差は、ＶMである。
【００２５】
マーカ１１ｅは、マーカパネル１１の中央の窪みの中に配置されている。マーカ１１ａ〜１１ｄを基準としたときのマーカ１１ｅの奥行きは、ｄMである。
このように、マーカ１１ａ〜１１ｅは、３軸方向（縦、横、奥行き）に分散配置されている。これにより、先行する車両１０と後続の車両２０との相対位置を、正確に計測することが可能となる。以下、マーカ１１ａ〜１１ｄを周辺マーカと呼び、マーカ１１ｅを中央マーカと呼ぶこととする。
【００２６】
マーカを奥行き方向に分散配置したこと（マーカパネルに凹凸を設けたこと）で、ヨー角θyを高精度に算出することができる。
すなわち、各マーカが同一平面上に配置されていた場合、先行する車両１０のヨー角の変化は、マーカパターンあるいは各マーカ画像の縦横比の変化で検出することになる。すなわち、ヨー角が大きくなれば、マーカパターンあるいは各マーカ画像が横方向に縮むため、縦横比で横方向の縮度合いを判定し、その縮み度合いでヨー角を算出することができる。
【００２７】
しかし、先行する車両１０がピッチ方向（車両の中心から横方向に定義される軸周りの方向）にも回転する場合、ピッチ角が大きくなると、マーカパターンあるいは各マーカが、縦方向に縮む。そのため、マーカパターンあるいは各マーカの縦横比だけでは、ヨー角を正確に算出することが困難である。
【００２８】
そこで、本実施の形態では、マーカパターンに凹凸を付けることにより、ヨー角の変化が、撮像された画像（以下、フレーム画像という）内でマーカパターンを構成するマーカ画像の配置の変化に現れるようにしている。
【００２９】
図５は、フレーム画像の例を示す図である。なお、図５において、フレーム画像４０の横方向をｘ軸、縦方向をｙ軸とする。
フレーム画像４０には、５つのマーカ１１ａ〜１１ｅそれぞれに対応するマーカ画像４１〜４５が描画されている。先行する車両１０の相対ヨー角が発生することで、同一平面上にないマーカは、他のマーカと水平方向の方位角に差が生じる。この方位角の差は、ヨー角の大きさに比例して大きくなる。
【００３０】
中央マーカ（マーカ１１ｅ）が周辺マーカ（マーカ１１ａ〜１１ｄ）と同一平面にあった場合には、マーカ画像４１〜４４の中央の位置Ｐ０に描画されるが、本実施の形態では中央マーカ（マーカ１１ｅ）が周辺マーカ（マーカ１１ａ〜１１ｄ）より奥にある。そのため、位置Ｐ０よりも左方向にずれてマーカ画像４５が表示されている。
【００３１】
マーカ画像４５の位置Ｐ０からのずれ幅によって、正確なヨー角を算出することができる。たとえば、同一平面上に存在する周辺マーカ（マーカ１１ａ〜１１ｄ）の対角線４６，４７の交点Ｐ１のｘ座標と、実際の中央マーカ（マーカ１１ｅ）のマーカ画像４５のｘ座標との差によって、ヨー角を算出することが可能になる。
【００３２】
図６は、車両の相対的位置の関係を示す図である。相対位置は、後続の車両２０を基準にして計測される。相対位置は、車両間の距離ｄ、方位角θ、およびヨー角θyによって特定される。車両間の距離ｄは、先行する車両１０の後部から、後続の車両２０の前部までの距離である。方位角θは、後続の車両２０の前後方向に定義した軸１０１（車両２０が直進する際の進行方向と平行な軸）と、先行する車両１０の後部と後続の車両２０の前部とを結ぶ線分１０２との成す角である。ヨー角θyは、後続の車両２０の前後方向に定義した軸１０１に平行な軸１０３と、先行するの車両１０の前後方向に定義した軸１０４（車両１０が直進する際の進行方向と平行な軸）との成す角である。
【００３３】
図７は、車両に搭載されている自動追尾機能の構成を示すブロック図である。車両２０は、先行する車両１０を追尾するために、カメラ２１，画像処理部２３，制御部２４，メモリ２５，センサ２６，およびアクチュエータ２７を有している。
【００３４】
カメラ２１は、光学系２１ａとＣＣＤ(Charge Coupled Device)２１ｂとで構成される。光学系２１ａは、複数のレンズによって構成され、先行する車両１０からの光をＣＣＤ２１ｂの受光面に集光する。ＣＣＤ２１ｂは、光学系２１ａによって集光された光を光電変換によって、対応する画像信号に変換する。
【００３５】
画像処理部２３は、ＣＣＤ２１ｂから出力された画像信号に対して、例えば、輪郭抽出処理等を施すことにより、マーカ画像を抽出する。
制御部２４は、画像処理部２３によって抽出されたマーカ画像を用いて、車両１０の相対的な位置を算出するとともに、算出された相対位置に応じてアクチュエータ２７を制御する。
【００３６】
メモリ２５は、半導体メモリ等によって構成されており、画像処理部２３によって抽出されたマーカに対応する画像を一時的に格納したり、制御部２４が所定の制御を行う場合に演算途中のデータやプログラム等を一時的に格納したりする。更に、メモリ２５は、不揮発性メモリも具備しており、制御部２４が実行する種々のプログラムや、データ（例えば、マーカ同士の距離）等も格納している。
【００３７】
センサ２６は、車速、アクセルの開度、トランスミッションの状態等の情報を検出して制御部２４に供給する。アクチュエータ２７は、アクセルコントローラおよびブレーキコントローラ等によって構成されており、制御部２４からの指令に基づいて車両２０の走行状態を制御する。
【００３８】
なお、図７に示す画像処理部２３，制御部２４およびメモリ２５は、１つの制御装置として車両２０に搭載される。
次に、車両２０における相対位置計算処理について説明する。
【００３９】
図８は、相対位置計算処理全体の処理手順を示すフローチャートである。以下に、図８に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ１１］制御部２４は、初期処理を行う。初期処理は、マーカ間の距離などの各種変数の値を初期値に設定したり、メモリ２５内に作業用の記憶領域を確保したりする処理である。マーカ間の距離やマーカサイズは変更される可能性があるため、パラメータにより随時変更可能となっている。
【００４０】
［ステップＳ１２］制御部２４は、マーカパターンの全探索処理を行う。全探索処理は、カメラ２１で撮影されたフレーム画像内の全範囲を対象として、マーカパターンを探索する処理である。全探索処理の詳細は後述する。
【００４１】
［ステップＳ１３］制御部２４は、ステップＳ１２で探索したマーカパターンに基づいて、相対位置を算出する。
［ステップＳ１４］制御部２４は、先行する車両が検出されたか否かを判断する。先行する車両が検出された場合には、処理がステップＳ１５に進められる。先行する車両が検出されなかった場合には、処理がステップＳ１２に進められる。これにより、車両が検出されるまで、全探索処理が繰り返し実行される。
【００４２】
［ステップＳ１５］制御部２４は、検出された車両までの距離が遠方か否かを判断する。距離が遠方か否かは、検出された車両までの距離が、予め設定された閾値より遠いかどうかで判断される。距離が遠方の場合には、処理がステップＳ１８に進められる。距離が遠方でない場合には、処理がステップＳ１６に進められる。
【００４３】
［ステップＳ１６］制御部２４は、マーカ画像の追跡処理を行う。追跡処理は、フレーム画像内の直前にマーカ画像が検出された位置周辺をマーカ画像の探索範囲として、マーカ画像毎の追跡を行う処理である。追跡処理の詳細は後述する。
【００４４】
［ステップＳ１７］制御部２４は、ステップＳ１６で検出されたマーカパターンに基づいて、先行する車両の相対位置を算出する。その後、処理がステップＳ２０に進められる。
【００４５】
［ステップＳ１８］制御部２４は、小領域全探索処理を行う。小領域全探索処理は、マーカパターンの探索範囲を狭めたこと以外は、処理手順が全探索処理と同様である。そのため、小領域全探索における探索範囲の決定方法は後述することとし、小領域全探索の処理手順の詳細をフローチャートを用いて説明することは省略する。
【００４６】
［ステップＳ１９］制御部２４は、ステップＳ１８で探索されたマーカパターンに基づいて、先行する車両の相対位置を算出する。その後、処理がステップＳ２０に進められる。
【００４７】
［ステップＳ２０］制御部２４は、所定時間継続して車両が検出されていないかどうかを判断する。所定時間は、予め設定されている。所定時間は、たとえば、追跡処理（ステップＳ１６）または小領域全探索処理（ステップＳ１８）において、連続して車両を検出できなかった回数で定義することができる。その回数は、予めパラメータとして設定しておく。
【００４８】
所定時間継続して車両が検出されなかった場合には、処理がステップＳ１２に進められ、全探索処理が行われる。所定時間内に車両が検出された場合には、処理がステップＳ１５に進められ、追跡処理（ステップＳ１６）もしくは小領域全探索処理（ステップＳ１８）が繰り返される。
【００４９】
図９は、全探索処理の手順を示すフローチャートである。以下、図９に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ２１］制御部２４は、カメラ２１から取得したフレーム画像を２値化する。２値化とは、カメラ２１からの入力画像を、ある明るさより明るい部分を白、暗い部分を黒に置きなおす処理である。
【００５０】
［ステップＳ２２］制御部２４は、ラベリングを行う。ラベリングとは、２値化されたフレーム画像に点在する白い部分（マーカ画像）に、識別番号を付与する処理である。すなわち、フレーム画像内の高輝度領域が、マーカ画像となる可能性のある領域である。
【００５１】
［ステップＳ２３］制御部２４は、マーカ画像がマーカ条件を満たすか否かを判定し、マーカ画像を絞り込む。
第１のマーカ条件は、マーカ画像の面積が所定範囲内であることである。マーカ画像の最大面積と最小面積が予め設定されており、最小面積以上、最大面積以下であることが、マーカ条件として定められている。
【００５２】
第２のマーカ条件は、マーカ画像の縦横比が所定範囲内であることである。マーカ画像の縦横比の最大値と最小値とは、パラメータで指定することができる。第３のマーカ条件は、マーカ画像の充填率に異常が無いことである。充填率とは、マーカ画像を囲う矩形の領域内の、マーカ画像（白色の部分）が占める割合である。充填率が異常に少ない場合、そのマーカ画像は、本当のマーカが映し出されたものではない（偽のマーカである）と判断される。
【００５３】
第４のマーカ条件は、マーカ候補となるマーカ画像が、多すぎないことである。マーカ画像が多すぎると、画像的に信頼できないと判定し、以後の処理を行わずに、エラー終了する。許容するマーカ画像の数は、パラメータで予め指定しておくことができる。
【００５４】
［ステップＳ２４］制御部２４は、マーカ画像に設定した識別番号を、マーカ画像の面積が広い順にソートする。面積でソートし、ソートされた順番に、マーカの判定を行うことにより、大きさが著しく異なるマーカによるパターン判定を行わないようにすることができ、マーカパターン検出の精度を向上させることができるとともに、処理の高速化を図ることができる。
【００５５】
［ステップＳ２５］制御部２４は、マーカパターン検出処理を行う。マーカパターン検出処理の詳細は後述する。
［ステップＳ２６］制御部２４は、マーカパターン検出処理により、マーカパターンが検出されたか否かを判断する。マーカパターンが検出された場合には、処理がステップＳ２７に進められる。マーカパターンが検出されなかった場合には、処理がステップＳ２８に進められる。
【００５６】
［ステップＳ２７］制御部２４は、検出されたマーカパターンを出力して、処理を図８のステップＳ１３に進める。
［ステップＳ２８］制御部２４は、先行する車両が検出できないことを示すエラーメッセージを出力して、処理を図８のステップＳ１３に進める。
【００５７】
図１０は、マーカパターン検出処理の手順を示すフローチャートである。以下、図１０に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ３１］制御部２４は、マーカ画像の中の未処理の３点を、ソートされた識別番号の配列の前から順に取得する。このときの選択条件は、選択されたマーカ画像同士の面積が、著しく異ならないことである。
【００５８】
たとえば、選択されたマーカ画像の中の最もサイズが大きいマーカ画像の面積をＭＳ１と、最もサイズが小さいマーカ画像の面積をＭＳ２としたときに、ＭＳ１／Ｋ≦ＭＳ２が満たされることが選択条件となる。ここで、Ｋは予めパラメータで設定された閾値であり、１以上の実数である。なお、１／Ｋの値をパラメータで設定しておいてもよい。
【００５９】
これにより、サイズが著しく異なるマーカ画像同士の判定が行われなくなり、相対位置計測の精度が向上すると共に、無駄な判定が行われないことで処理が高速化される。
【００６０】
［ステップＳ３２］制御部２４は、取得した３点のマーカ画像が、周辺マーカの条件を満たすか否かを判断する。
３点のマーカ画像が周辺マーカであるための第１の条件は、２点のマーカ画像が水平であることである。この場合、完全に水平でなくても、２点を通る直線の傾きが閾値以下であれば、その２点が水平であるとみなす。傾きの閾値は、パラメータで設定することができる。
【００６１】
３点のマーカ画像が周辺マーカであるための第２の条件は、水平な２点間の距離（画像におけるピクセル数）と、その２点から他の１点までの画像上でのｘ方向やｙ方向の距離との比が、予め決められている比に近似することである。予め決められている比は、マーカパネル１１の周辺マーカ（マーカ１１ａ〜１１ｄ）の配置に基づいて決められている。誤差の許容範囲は、パラメータで指定することができる。
【００６２】
周辺マーカの条件を満たした場合には、処理がステップＳ３３に進められる。周辺マーカの条件を満たさない場合には、処理がステップＳ４０に進められる。
［ステップＳ３３］制御部２４は、取得した３点のマーカ画像に基づいて、他の点の位置を推測する。他の点の位置は、マーカパネル１１の各マーカ１１ａ〜１１ｅ間の距離の比に基づいて推測される。
【００６３】
［ステップＳ３４］制御部２４は、ステップＳ３３で推測した位置近くに存在するマーカ画像を、他のマーカ画像として当てはめる。近くであるかどうかの許容範囲は、パラメータで設定することができる。
【００６４】
［ステップＳ３５］制御部２４は、マーカパターンとして検出されたマーカ画像がＮ点以上か否かを判断する。Ｎは、３，４，５のいずれかの値のパラメータである。Ｎ点以上である場合には、処理がステップＳ３６に進められ、Ｎ点未満である場合には、処理がステップＳ４０に進められる。
【００６５】
［ステップＳ３６］制御部２４は、偽のマーカ画像が含まれているか否かを判断する。たとえば、取得した全マーカ画像の平均高さをａ、取得した１つのマーカ画像の上下方向の高さの差をｂとした場合に、ｂ×Ｋ１＜ａ＜ｂ×Ｋ２（Ｋ１＜Ｋ２：Ｋ１，Ｋ２は正の実数）を満たさない場合には、偽のマーカが含まれているものと判断する。なお、Ｋ１とＫ２とは、マーカパネル１１におけるマーカ１１ａ〜１１ｅの配置に基づいて予め設定されるパラメータである。
【００６６】
また、既知のマーカの大きさとマーカパターンの大きさとの比と、画像上でのマーカ画像とマーカパターンの大きさとの比とを比べ、その誤差が少ない場合に、偽のマーカ画像が含まれていないと判断することができる。
【００６７】
偽のマーカ画像が含まれていない場合には、処理がステップＳ３７に進められる。偽のマーカ画像が含まれている場合には、処理がステップＳ４０に進められる。
【００６８】
［ステップＳ３７］制御部２４は、取得したマーカ画像群をマーカパターンとして認識し、認識した車両台数の値に１を加算する。
［ステップＳ３８］制御部２４は、ステップＳ３７で認識したマーカパターンが、既に認識されているどのマーカパターンよりも大きいか（最大マーカパターンか）を判断する。マーカパターンの大きさは、たとえば、マーカパターンの高さで判断する。カメラ２１で撮影されたフレーム画像上、最大マーカパターンで示される車両が、最も近距離の車両と判断される。
【００６９】
ステップＳ３７で認識したマーカパターンが最大マーカパターンの場合には、処理がステップＳ３９に進められる。ステップＳ３７で認識したマーカパターンが最大マーカパターンではない場合には、処理がステップＳ４０に進められる。
【００７０】
［ステップＳ３９］制御部２４は、ステップＳ３７で認識したマーカパターンを、最近車両のマーカパターンとして登録する。
［ステップＳ４０］制御部２４は、残りのマーカ画像の組み合わせがあるか否かを判断する。残りの組み合わせがある場合には、処理がステップＳ３１に進められる。残りの組み合わせがない場合には、処理が図９に示すステップＳ２６に進められる。
【００７１】
次に、追跡処理の詳細について説明する。
図１１は、追跡処理の手順を示すフローチャートである。以下、図１１に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
【００７２】
［ステップＳ５１］制御部２４は、前回のマーカパターン検出で検出されたマーカパターン中のマーカ画像を１つ選択する。
［ステップＳ５２］制御部２４は、マーカ画像周囲の探索範囲を取得する。探索範囲は、マーカ予測位置を中心として、所定の範囲である。なお、マーカ位置の予測が行われない場合には、前回のマーカの位置が中心となる。
【００７３】
前のマーカパターンの検出においてマーカパターンが認識されている場合、マーカパターンに含まれる各マーカ画像の大きさ×Ｌ（Ｌは正の実数）とＭ（Ｍは正の実数）との大きい方の値を、探索範囲の半径（あるいは探索範囲の幅と高さ）とする。
【００７４】
マーカパターンが未認識の場合、マーカ画像の平均の大きさ×ＬとＭとの大きい方の値を、探索範囲の半径（あるいは探索範囲の幅と高さ）とする。
なお、ＬとＭとは、パラメータで設定することができる。
【００７５】
［ステップＳ５３］制御部２４は、カメラ２１から取得した画像の２値化、およびラベリングを行う。
［ステップＳ５４］制御部２４は、２値化した画像における探索範囲内からマーカ画像を取得する。ここで取得するマーカ画像は、探索範囲の境界の上と下との両方に接していないこと、および探索範囲の境界の右と左との両方に接していないことが条件となる。また、探索範囲内に複数のマーカ画像が検出された場合には、探索範囲の中央に最も近いマーカ画像が取得される。
【００７６】
［ステップＳ５５］制御部２４は、マーカ画像が見つかったか否かを判断する。マーカ画像が見つかった場合には処理がステップＳ５６に進められ、マーカ画像が見つからなかった場合には、処理がステップＳ５７に進められる。
【００７７】
［ステップＳ５６］制御部２４は、真正のマーカ画像としての条件を判定する。真正のマーカ画像の第１の条件は、マーカの面積が最小値以上、最大値以下であることである。真正のマーカ画像の第２の条件は、マーカの縦横比が閾値内であることである。真正のマーカ画像の第３の条件は、充填率が異常でないことである。これらの条件の１つでも満たしていないマーカ画像は、偽のマーカ画像と判断される。
【００７８】
［ステップＳ５７］制御部２４は、他のマーカ画像があるか否かを判断する。他のマーカ画像がある場合には処理がステップＳ５１に進められる。他のマーカ画像がない場合には、処理がステップＳ５８に進められる。
【００７９】
［ステップＳ５８］制御部２４は、パターン判定を行う。パターン判定では、第１の条件として、２点のマーカ画像が水平上にあることが評価される。水平であることを満たすための許容範囲は予め設定されている。
【００８０】
第２の条件として、第１の条件で水平と評価された２点のマーカ画像と他のマーカ画像との位置関係が評価される。すなわち、水平な２点間の距離（画像におけるピクセル数）と、その２点から他の１点までの画像上でのｘ方向やｙ方向の距離との比が、マーカパネル１１のマーカ１１ａ〜１１ｅの配置に基づいて予め決められている比に近似しているかどうかが評価される。誤差の許容範囲は、パラメータで指定することができる。
【００８１】
第３の条件として、異なる複数のマーカの追跡において、同一のマーカ画像を検出した場合に、そのマーカ画像がどちらのマーカの追跡対象であるのかが判断される。たとえば、他のマーカ画像との位置関係から、各マーカのマーカ画像としての信頼性が評価される。具体的には、他のマーカ画像（重複して検出されたマーカ画像以外）が、前のフレーム画像における位置よりも左に移動していれば、重複して検出されたマーカ画像は、その位置よりも前のフレーム画像で右側に映し出されていたマーカのマーカ画像としての信頼性が高く評価される。そして、信頼性の低い方のマーカの追跡対象から、そのマーカ画像が除外される。
【００８２】
パターン判定による条件を満たさないマーカ画像は、追跡対象のマーカ画像から除外される。
［ステップＳ５９］制御部２４は、追跡できなかったマーカについて、そのマーカ（無効マーカ）の位置を他のマーカ画像の位置から予測する。
【００８３】
［ステップＳ６０］制御部２４は、次のフレーム位置を予測する。たとえば、制御部２４は、前回のマーカ画像の位置と現在のマーカ画像の位置から、次のフレームでの位置を、一次補外で予測する。ただし、車両の振動が激しく、位置予測の信頼性が確保できない場合には、パラメータの設定によって、位置予測機能を停止させておくこともできる。その後、処理が図８のステップＳ１７に進められる。
【００８４】
以上のような処理を行うことにより、フレーム画像からマーカパターンが抽出され、そのマーカパターンに基づいて、先行する車両との相対位置が算出される。
【００８５】
［相対位置計算］
次に、相対位置計算手法の詳細について説明する。
図１２は、先行する車両の後部を写したフレーム画像の例を示す図である。フレーム画像５０には、車両１０（図３に示す）の後部が映し出されている。フレーム画像５０内には、マーカ画像５１〜５５が含まれている。マーカ画像５１〜５５の位置は、たとえば、マーカ画像５１〜５５の重心に定義される。周辺マーカのマーカ画像５１〜５４は、台形を形成している。
【００８６】
ここで、台形の上底５６に配置されるマーカ画像５１，５２の画面上での距離（ピクセル数）をｈ1とする（画像の右側が正）。台形の下底５７に配置されるマーカ画像５３，５４の画面上での距離（ピクセル数）をｈ2とする（画像の右側が正）。台形の上底５６の中点と、台形の下底５７の中点との距離（ピクセル数）を、マーカパターンの高さ（縦方向の間隔）ｖとする。台形の２つの対角線５８，５９の交点と、フレーム画像５０の中心点（図１２中、×印で示す）との距離（ピクセル数）をｈcとする（画像の右側が正）。また、中央マーカのマーカ画像５５と、フレーム画像５０の中心点との距離（ピクセル数）をｍcとする（画像の右側が正）。
【００８７】
本実施の形態では、マーカパターンを構成する各マーカ画像５１〜５５の位置から、マーカまでの距離ｄ，方位角θおよびヨー角θyを求める。マーカまでの距離ｄは、マーカ画像５１〜５５間の縦方向の間隔ｖから求める（横方向の間隔から求めることも可能）。方位角θはマーカ基準点（たとえば、周辺マーカのマーカ画像５１〜５４の対角線５８，５９の交点）のフレーム画像５０上の位置から求める。ヨー角θyは中央マーカであるマーカ画像５５の左右方向のずれ(中央マーカが見つからなかった場合は、マーカ間の縦方向の間隔ｖと横方向の間隔)から求める。
【００８８】
本実施の形態のような５点のマーカ１１ａ〜１１ｅによるマーカパターンの場合、周りの４点の周辺マーカから作られる台形の上底５６と下底５７との長さから横方向の間隔を求める。また、上底５６と下底５７との中点を結ぶ線の長さから縦方向の間隔ｖを求める。また、カメラ２１の中心座標から周辺マーカの対角線５８，５９の交点までの距離ｈcから方位角θを求める。
【００８９】
なお、パラメータでの指示により、マーカ間の横方向の間隔から距離を求めることも可能である。また、前回にマーカパターンを検出し、その車間距離が近距離（画角からのマーカパターンの一部が外れて、３個未満のマーカのみが画像上に写る可能性がある）と判定している場合、マーカ２個の横方向の間隔やマーカ１個の大きさから距離を求めることも可能である。
【００９０】
奥行きを持たせている中央マーカはヨー角θyを計算する際に用いられる。すなわち、周辺マーカであるマーカ画像５１〜５４の対角線５８，５９の交点と、中央マーカであるマーカ画像５５までの距離ｍcとからヨー角θyが求められる。
【００９１】
５点全てのマーカのマーカ画像が認識されていない場合には、４点、３点、２点、１点のマーカ画像に基づいて、相対位置を計算することができる。これにより、天候などの外乱によりマーカを数個ロスト（検出できないこと）しても距離や方位角などを求めることが可能となり、先行する車両の位置の検出率が向上する。
【００９２】
具体的な距離の計算方式を次に示す。
ｉ）図１２に示すように５点すべてのマーカ画像が見つかった場合の計算例について説明する。まず、マーカパターンの幅ｈを、
【００９３】
【数１】
ｈ=（ｗ1ｈ1＋ｗ2ｈ2）／ｃ  ・・・・（１）
と定義する。ここで、ｗ1は、上底のマーカ間の実際の距離に応じてつけられる重みである。ｗ2は、下底のマーカ間の実際の距離に応じてつけられる重みである。たとえば、
【００９４】
【数２】
ｗ1：ｗ2＝ｈM1：ｈM2  ・・・・（２）
とする。
【００９５】
また、ｃは、ｗ1：ｗ2とマーカパターン形状に応じてつけられる定数であり、たとえば、
【００９６】
【数３】
ｃ＝ｗ1ｈM1＋ｗ2ｈM2／ｖM  ・・・・（３）
と定義する。この定数ｃにより、ヨー角θyが０のときに、ｖ＝ｈとなる。
【００９７】
また、カメラ特性から決まるパラメータで、カメラから距離１ｍの平面上に置かれた長さｖMの線の画像上でのピクセル数をＣcとする。
このとき方位角θ，距離ｄ，ヨー角θyは、以下の式で算出される。
【００９８】
【数４】
θ＝−tan-1(Ｃcｈc)  ・・・・（４）
【００９９】
【数５】
ｄ＝Ｃc／（ｖcosθ）  ・・・・（５）
【０１００】
【数６】
θy＝−tan-1（Ｃcｍc）
−sin-1（（ｍc−ｈc）ｖMcos（−tan-1（Ｃcｍc））／(ｖｄM)）＋θ・・・・（６）
ｉｉ）次に中央マーカを除く４点のマーカ画像が見つかった場合について説明する。この場合、方位角θと距離ｄとは、それぞれ式（４），式（５）で算出する。ヨー角θyは２組の平行なマーカ画像から次の式（７）のように求め、マーカ間長さによる重み付平均をとる。
【０１０１】
【数７】
θy＝±cos-1（ｄｖM（ｐ-＋ｐ+）cosθ／ｃcＬ√（1＋α2））＋α・・・・（７）
ここで、ｐ+は、平行なマーカ画像のうち、左側のマーカ画像のｘ座標(ピクセル)である。ｐ-は、平行なマーカ画像のうち、右側のマーカ画像のｘ座標(ピクセル)である。Ｌは、平行なマーカ画像の実際の幅（ｈ1またはｈ2）である。αは、
【０１０２】
【数８】
α＝−（ｐ+＋ｐ‐）ｖM／２ｃc・・・・（８）
である。
【０１０３】
ただし、式（７）のcos-1の引数が１より大きい場合は、ヨー角θyは０とする。
ｉｉｉ）次に、周辺マーカの１点を除く４点が見つかった場合について説明する。
【０１０４】
図１３は、周辺マーカの１点を除く４点が見つかった場合のフレーム画像の例を示す図である。フレーム画像６０には、マーカ１１ｂ〜１１ｅに対応するマーカ画像６２〜６５が含まれているが、マーカ１１ａに対応するマーカ画像６１が見つかっていない。そこで、周辺の４つのマーカ画像のうち３つまでしか見つからなかった場合、まず見つからなかったマーカ画像６１の位置を推定する。
【０１０５】
まず、２つのマーカ画像６３，６４を通る直線６６の傾きを求める。そして、見つからなかったマーカ画像６１の水平方向に対になるマーカ画像６２から、残りの２つのマーカ画像６３，６４の傾きと傾きが逆の直線６７を引く。
【０１０６】
次に、２つのマーカ画像６２，６４を通る直線６８の傾きを求める。そして、見つからなかったマーカ画像６１の垂直方向に対になるマーカ画像６３から、残りの２マーカ画像６２，６４の傾きと傾きが逆の直線６９を引く。
【０１０７】
直線６７と直線６９と交点をマーカ画像６１の推定位置とする。
このように推定されたマーカ画像６１を含めて、式（４），式（５），式（６）によって方位角θ，距離ｄ，ヨー角θyを求める。
【０１０８】
なお、ヨー角θyが発生せずに、ロール角（車両の前後方向の軸周りの回転）が発生することが既知の場合は、以下のようにして、縦方向の間隔ｖを求めることができる。
【０１０９】
図１４は、ロール角が発生するときのフレーム画像の例を示す図である。フレーム画像６０ａには、周辺マーカのうちの４つのマーカ画像６２ａ，６３ａ，６４ａ，６５ａが含まれている。マーカ１１ａに対応するマーカ画像６１ａは検出されていない。
【０１１０】
ロール角が発生する場合、水平に存在する２点のマーカ画像６３ａ，６４ａを通る直線６６ａと、他のマーカ画像６２ａとの最短距離を、縦方向の間隔ｖとすることができる。これは、ロール角が発生しても、ヨー角が発生しなければ、上辺、下辺が平行であることを利用している。
【０１１１】
ｉｖ）周辺マーカの３つのマーカ画像しか見つからなかった場合には、ｉｉｉ）で説明したように、検出できなかったもう１つの周辺マーカのマーカ画像の位置を推定する。そして、ｉ）と同様に、式（４）、式（５）により、方位角θと距離ｄとを求め、ｉｉ）と同様に式（７）によりヨー角θyを求める。
【０１１２】
ｖ）次に、周辺マーカ２つと中央マーカしか検出できなかった場合について説明する。この場合、周辺マーカのうち水平方向に対になる２つのマーカ画像が検出されたときと、周辺マーカのうち水平方向に対になる２つのマーカ画像以外が検出されたときとに分けられる。
【０１１３】
図１５は、周辺マーカのうち水平方向に対になる２つのマーカ画像が検出された場合のフレーム画像の例を示す図である。フレーム画像７０には、周辺マーカに対応する２つのマーカ画像７３，７４と、中央マーカに対応するマーカ画像７５が含まれている。他の周辺マーカに対応するマーカ画像７１，７２は検出されていない。
【０１１４】
この場合、中央マーカのマーカ画像７５から水平なマーカ画像７３，７４を通る直線７６に下ろした垂直線７７の長さをｖ／２とし、その２倍(中央マーカの垂直位置が台形の上底・下底のちょうど中間にある場合)を縦方向の間隔ｖとする。横方向の間隔ｈに関しては、マーカ画像の対が存在しない側に対応する重み（図１５の例ではｗ1）を０としてｉ）と同様の方法で距離ｄ，方位角θ，ヨー角θyを求める。
【０１１５】
図１６は、周辺マーカのうち水平方向に対になる２つのマーカ画像以外が検出された場合のフレーム画像の第１の例である。このフレーム画像８０には、周辺マーカに対応する２つのマーカ画像８２，８４と、中央マーカに対応するマーカ画像８５とが含まれている。他の周辺マーカに対応するマーカ画像８１，８３は検出されていない。
【０１１６】
図１６に示したような場合、周辺部の２つのマーカ画像８２，８４を結ぶ線分８６を斜辺とする直角三角形をつくり、直角三角形の高さを縦方向の間隔ｖとする。また、直角三角形の幅ｈ3に２ｖM／（ｈM2−ｈM1）をかけたものを、横方向の間隔ｈとする。これにより周辺部マーカ４点が確認できる場合のｈと等価なものが得られる。これらの条件から、ｉ）と同様の方法で距離ｄ，方位角θ，ヨー角θyを求める。
【０１１７】
図１７は、周辺マーカのうち水平方向に対になる２マーカ画像以外が検出された場合のフレーム画像の第２の例である。このフレーム画像９０には、周辺マーカに対応する２つのマーカ画像９２，９３と、中央マーカに対応するマーカ画像９５が含まれている。他の周辺マーカに対応するマーカ画像９１，９４は検出されていない。
【０１１８】
図１７に示したような場合、周辺部の２つのマーカ画像９２，９３を結ぶ線分９６を斜辺とする直角三角形をつくり、その高さを縦方向の間隔ｖとする。また、直角三角形の幅ｈ4に２ｖM／（ｈM2＋ｈM1）をかけたものを、横方向の間隔ｈとする。これにより周辺部のマーカ４点が確認できる場合のｈと等価なものが得られる。これらの条件から、ｉ）と同様の方法で距離ｄ，方位角θ，ヨー角θyを求める。
【０１１９】
ｖｉ）マーカが２点しか見つからなかった場合には、前回の判定で距離が近距離であると判別されており、かつマーカ画像が横方向の２点と判別された場合であれば、その２個のマーカ画像の間隔から距離ｄを計算する。方位角θは２つのマーカ画像の中央から求める。
【０１２０】
前回の判定で距離が近距離でないと判別されている場合は、距離計算を行わない。
前回の判定が画角内のマーカが３個未満であると予想されるような近距離（例えば、３ｍ以内の距離）の場合に限り、この検出方法を用いることにより、太陽光などの誤検出を最小限に抑える事ができる。近距離の場合には前方車両による隠蔽により太陽光の影響はほとんどない。
【０１２１】
ｖｉｉ）マーカが１点しか見つからなかった場合、前回の判定で距離が近距離であると判別されていれば、その１個のマーカの大きさ（縦のサイズ）から距離ｄを計算する。また、前回までの検出結果により、検出されたマーカ画像が、どのマーカのものであるかを特定し、方位角θを算出する。前回の判定で距離が近距離でないと判別されている場合、距離計算を行わない。
【０１２２】
前回の判定が画角内のマーカが２個未満であると予想されるような近距離（例えば、１ｍ以内の距離）の場合に限り、この検出方法を用いることにより、太陽光などの誤検出を最小限に抑える事ができる。近距離の場合には前方車両による隠蔽により太陽光の影響はほとんどない。
【０１２３】
以上のように、マーカを縦方向と横方向とに分散して配置したことにより、少ないメモリ使用量で、先行する車両の位置を高精度に、かつ短時間で測定することができる。しかも、周辺マーカのうち３つのマーカ画像が検出されれば、他の１つの位置を推定して相対位置を計算できるため、刻々と変化する自然環境内での使用にも耐え得る信頼性を確保することができる。
【０１２４】
［重心算出］
次に、重心算出方法について説明する。本実施の形態では、重心の算出精度を高めるために、制御部２４において、複数のマーカ画像の輝度分布情報をもとに重み付けを行う。そして、重み付けが行われた輝度分布情報を用いマーカ画像の重心位置を算出する。この重心位置を、マーカ画像の位置（マーカ基準位置）とする。
【０１２５】
図１８は、マーカ画像の拡大図である。図１８に示すように、先行する車両のマーカを撮影した場合、空気中の塵や埃などの影響を受け、マーカ画像の輪郭はぼやける。
【０１２６】
図１９は、マーカ画像の輝度ヒストグラムを示す図である。図１９では、横軸にＸ座標、縦軸に輝度値を示している。図１９に示すように、マーカ画像は、中央付近の輝度値が高い値になっており、周辺に近づくに従い輝度値が低い値になっている。
【０１２７】
このように、マーカが長方形の場合、中心部分が明るく周辺部分がぼやける。外乱によるにじみや、マーカ自身の回転（車両のロール方向の回転）が発生することにより、さらに影響は大きくなる。特に、自然状況（雨、雪、霧など）により、一方向ににじむ可能性もある。
【０１２８】
ここで、マーカ基準位置の算出方法として、以下の３つの方法が考えられる。
（１）２値画像のマーカ中心位置
（Ｘ方向最大値と最小値の中点、Ｙ方向最大値と最小値の中点）
（２）２値画像の重心算出
（３）輝度重みを付けた重心算出
きれいな長方形マーカのマーカ画像が、デジタル化された時に、きれいな長方形になるのであれば、（１）で十分である。ところが、実際には、外乱による「にじみ」の発生や回転が発生するため、デジタル画像上は長方形で表示されない。
【０１２９】
図２０は、マーカ画像の２値化処理の例を示す図である。図２０（Ａ）は、２値化前のマーカ画像のピクセル毎の輝度値を示しており、図２０（Ｂ）は、２値化後のマーカ画像のピクセル毎の輝度値を示している。
【０１３０】
図２０の例では、閾値を２０として２値化処理を行っている。すなわち、２値化前の輝度値が２０未満のピクセルは、２値化後の輝度値が０となる。２値化前の輝度値が２０以上のピクセルは、２値化後の輝度値が１となる。なお、図２０（Ｂ）では、２値化後の輝度値が１（２値化時に閾値以上）のピクセルは、白抜きの四角で示しており、２値化後の輝度値が０（２値化時に閾値未満）のピクセルは、黒抜きの四角で示している。
【０１３１】
図２０（Ａ）の例では、２値化前のマーカ画像１１１では、中心付近に最も輝度値が高いピクセルがあり、周囲に近づくに従い輝度値が低くなっている。このマーカ画像１１１が２値化されると、図２０（Ｂ）に示すように、２値化後のマーカ画像１１２は正確な長方形ではなくなる。図２０（Ｂ）の例では、長方形からはみ出した位置に、輝度値が１のピクセル１１２ａが存在することで、マーカ画像１１２が歪んでしまっている。
【０１３２】
このように、２値化を行うと、にじみなどにより発生した閾値以上の点（実際のマーカが存在しない位置において乱反射などにより発生する明るい点）に影響を受ける。そのため、マーカ基準位置の算出方法（１）の場合は、大きな誤差が発生する。高々１ピクセルのはみ出しであっても、基準位置が０．５ピクセル単位で影響を受けることになる。
【０１３３】
それに比べ、マーカ基準位置の算出方法（２）の重心算出の場合、算出方法（１）に比較して、図２０に示したような１ピクセルの影響を少なくすることができ、確率的に精度は向上する。すなわち、重心算出を行うことにより、ピクセル単位以下の精度（サブピクセル）による基準位置の検出が可能となる。
【０１３４】
また、雨などにより片方向に「にじみ」が発生することも予想される。２値化時に閾値以上となった場合でも、正規のマーカ位置の輝度は高く、「にじみ」部分の輝度は低いという特性がある。この特性を利用し、マーカ基準位置の算出方法（３）では、各ピクセルに対して、重心算出時に２値化前の輝度値による重み付けをする。これにより、より正確にマーカ基準位置を求めることができる。
【０１３５】
すなわち、マーカ基準位置の算出方法（３）では、マーカ画像の各ピクセルに対して、カメラ２１から送られた画像の輝度値に応じた重みを設定する。そして、各ピクセルに対して、重みに応じた仮想質量を与え、マーカ画像の質量中心を求める。
【０１３６】
図２１は、輝度重みの重心計算例を示す図である。図２１では、マーカ画像の輝度分布を、横軸にｘ座標、縦軸に輝度値を設定した輝度ヒストグラムで示している。図中、線１２１は、輝度重みの重心位置を示している。また、線１２２は、２値化結果の重心位置を示している。
【０１３７】
図２１の例では、雨などにより片方向（図中左側）ににじみが発生し、輝度の高い領域が、広がってしまっている。そのため、２値化結果の重心位置は、線１２２に示すように、左側にずれてしまっている。ここで、輝度重みを付けて、重心を求めると、線１２１で示したように、輝度値の高い位置に重心が求められる。
【０１３８】
このように、ヒストグラムが図２１のグラフのような場合には「両端画素の中心を求める方法」や、「２値化結果の重心を求める方法」では、重心は両端からの中間点付近になる。しかし、マーカが遠方の場合は映像上ではボケている部分があり、一番明るい部分が重心に近い値になる。そのため、「輝度重みをつけた重心」は、より実際のマーカの中心に近い位置を示す。
【０１３９】
［マーカ条件判定と充填率］
次に、マーカ条件の判定と充填率について説明する。本実施の形態では、マーカ重心座標位置から予め定められたマーカを認識する。
【０１４０】
自然環境内で車両の隊列走行を行うと、雨滴の影響で長方形マーカの形状が乱れることにより未検出のマーカが発生したり、太陽光の影響によりマーカ以外のものをマーカと誤認識したりする場合がある。この為、本実施の形態では、マーカの形状を調べる際、次のことをチェックする。
・  高輝度領域の縦横比は実際マーカの縦横比に近いか。
・  高輝度領域の形状は長方形（矩形）か。具体的には、高輝度領域を覆いこむ最小の長方形の面積と、高輝度領域の面積の比(面積充填率)を求め、これが予想値、指定値に近いかどうかを調べる。
・  高輝度領域のサイズが小さすぎたり、または大きすぎたりしないか。これは、想定車間距離範囲におけるマーカサイズの最大値と最小値を予め設定しておき、高輝度領域のサイズが、予め設定された最小値以上、最大値以下であることを調べる。
【０１４１】
これらの評価基準を満たすものは「マーカ条件を満たす」とされ、マーカ画像候補とする。また、マーカの評価基準に重み付けを行い、マーカ画像候補を重みに応じて総合評価することで、マーカ画像とみなすか否かを判断することができる。この場合、重み付けに関しては、運用形態（走行コース・周辺環境・マーカ形状等）により設定することができる。
【０１４２】
例えば、近距離においては充填率の重みを強くし、遠距離時には最大面積で判定することで、距離に応じた的確な判定が可能となる。近距離においては遠距離と異なりマーカが矩形である確率が高く、遠距離においては近距離の場合と比較して、円形に近くなることが多いという特性を反映することにより、本処理が実現可能となる。
【０１４３】
この判定処理により、マーカ同士の位置関係が偶然に真のマーカパターンに近いような発光体群に関しても誤認識を防止することが可能となる。また、マーカ候補数を減らすことが可能となる為、最終的なマーカパターン判定が高速化するという効果もある。
【０１４４】
図２２は、縦横比による判定処理結果の一例を示す図である。図２２（Ａ）はカメラから入力された画像を示しており、図２２（Ｂ）はラベリング結果を示しており、図２２（Ｃ）は形状判定後に抽出されたマーカ画像候補を示している。
【０１４５】
カメラ２１から入力されたフレーム画像１３０には、高輝度の領域が複数存在する。図２２（Ａ）の例では、フレーム画像１３０内に、楕円形の領域、三角形の領域、および４カ所の四角形の領域が含まれる。そこで、制御部２４は、ラベリングを行い、高輝度の領域に識別番号を付与する。図２２（Ｂ）の例では、楕円形の領域に１、三角形の領域に２、４カ所の四角形の領域にそれぞれ、３から６の識別番号を付与している。
【０１４６】
ここで、制御部２４が縦横比の判定を行う。実際のマーカの形状が正方形であれば、図２２（Ｂ）に示す楕円形の領域のように横に長すぎる形状や、三角形の領域のように縦に長すぎる形状は、マーカ画像でない（縦横比が異常である）と判断される。その結果、図２２（Ｃ）に示すように、四角形の領域のみが、マーカ画像候補として抽出され、それぞれに、１から４の識別番号が振り直される。
【０１４７】
図２３は、充填率判定例を示す図である。充填率を判断する場合、制御部２４は、マーカ画像１４１を囲む矩形領域１４２を設定する。矩形領域１４２のｘ軸方向の幅をｘ１、ｙ軸方向の幅をｙ１、マーカ面積Ｓ（画面上のドット数）とすると、充填率Ｆは、
【０１４８】
【数９】
Ｆ＝Ｓ／（ｘ１＋ｙ１）  ・・・・（９）
で算出することができる。充填率Ｆは最大値が１であり、マーカ画像１４１が矩形に近づくほど充填率Ｆが１に近づく。
【０１４９】
以下に、実際にはマーカではないが、縦横比のみで判定するとマーカと誤認識するような例を示す。
図２４は、充填率の判断で異常とされる画像の例を示す図である。図２４（Ａ）は、歪んだ形状の画像の例を示し、図２４（Ｂ）は、十時型の画像の例を示し、図２４（Ｃ）は、三角形の画像の例を示す。
【０１５０】
各画像１５１，１５２，１５３は、縦横比では正常と判断されるが、充填率では異常と判断される。
マーカは矩形であっても、画像情報において一般的に完全な矩形としてとらえることは不可能である。しかし、撮像対象と撮像手段との間隔が近距離になるほど、マーカ画像も矩形に近くなるという特性がある（充填率が１に近くなる）。よって、充填率によりマーカ画像の判定を行うことにより、高輝度領域が存在した時に、マーカとマーカ以外の判定を的確に行うことができ、結果的に誤認識の防止に効果を発揮する。
【０１５１】
［追跡処理］
次に、追跡処理について説明する。追跡処理では、マーカパターンが具備する対象の動きが予め定められた範囲にある場合において、マーカおよびマーカパターンを抽出する。
【０１５２】
図２５は、マーカの探索範囲を示す図である。図２５の例では、画像１６０内におけるマーカ画像の探索範囲１６１ｂ，１６２ｂ，１６３ｂ，１６４ｂ，１６５ｂを前時刻のマーカ画像１６１ａ，１６２ａ，１６３ａ，１６４ａ，１６５ａの基準位置により判断する。そして、探索範囲１６１ｂ，１６２ｂ，１６３ｂ，１６４ｂ，１６５ｂ内から、現時刻のマーカ画像１６１〜１６５を検出する。
【０１５３】
たとえば、前時刻のマーカ画像の基準位置を（ｘ２，ｙ２）とした場合、（ｘ２−ｐ，ｙ２−ｑ）〜（ｘ２＋ｐ，ｙ２＋ｑ）の範囲を、マーカ探索範囲とする。ここで、ｐ，ｑは、探索幅を示す変数であるが、ｐ，ｑの値は、前時刻でのマーカの幅などの情報に基づいて算出される。
【０１５４】
図２６は、探索幅の算出方法を説明する図である。図２６（Ａ）は、マーカ探索範囲の第１の候補を示しており、図２６（Ｂ）は、マーカ探索範囲の第２の候補を示している。
【０１５５】
前時刻のマーカ画像１６１ａの幅をｃｘ、前時刻のマーカ画像１６１ａの高さをｃｙとする。ここで、ｘ３＝ｃｘ／２、ｙ３＝ｃｙ／２とする。
マーカ探索範囲の第１の候補１６１ｃでは、図２６（Ａ）に示すように、前時刻のマーカ画像１６１ａの基準位置から横方向にｘ３×ｎ（ｎは、１以上の実数）、縦方向にｙ３×ｒ（ｒは、１以上の実数）以内の範囲が探索範囲となる。
【０１５６】
マーカ探索範囲の第２の候補１６１ｄでは、図２６（Ｂ）に示すように、前時刻のマーカ画像１６１ａの基準位置から横方向にｘ３＋ｍ（ｍは、正の実数）、縦方向にｙ３＋ｓ（ｓは、正の実数）以内の範囲が探索範囲となる。
【０１５７】
そして、実際の探索範囲を定めるための探索幅（ｐ，ｑ）は、ｘ軸、ｙ軸それぞれの方向において、大きい方の値が採用される。
たとえば、引数の値の最大値を返す関数をｍａｘ（引数＃１，引数＃２，・・）と定義すると、探索幅（ｐ，ｑ）を以下の様に求めることができる。
【０１５８】
【数１０】
ｐ=max（ｘ×ｎ，ｘ＋ｍ)・・・・（１０）
【０１５９】
【数１１】
ｑ＝max（ｙ×ｒ，ｙ＋ｓ）・・・・（１１）
これにより、マーカ画像のサイズが大きいとき（マーカが近距離）には、マーカ探索範囲の第１の候補１６１ｃで定義されるような探索範囲が決定される。また、マーカ画像のサイズが小さいとき（マーカが遠距離）には、マーカ探索範囲の第２の候補１６１ｄで定義されるような探索範囲が決定される。これにより、近距離から遠距離まで、距離に応じた探索範囲が決定される。
【０１６０】
マーカ探索範囲の第２の候補１６１ｄの「ｍ」や「ｓ」による加算処理は、カメラ２１の撮像時間内の画像内のマーカパターンの移動が、一定方向の場合に有効に利用できる。たとえば、以下のような場合がある。
・  自車両のカメラの光軸回転振動（車両振動（ヨー角、ピッチ角）、ステア機構ぶれ、 カメラ治具のぶれ）が有る場合。
・  道路が線形（正確には角度一定ではない可能性もある）のときの前方車両位置が、画像上で移動する場合。
・  オフセットマージンを設定すべき場合。
【０１６１】
それに対して、マーカ探索範囲の第１の候補１６１ｃの「ｎ」や「ｒ」による乗算処理は、撮影間隔内での移動量が距離に反比例する場合に効果がある。たとえば、以下のような場合に効果がある。
・前方車両のマーカの位置変化量（横位置ずれ，ヨー角変化、ピッチ角変化）を考慮する場合。
・自車両の平行移動振動（横位置ずれなど）がある場合。
・係数マージンを設定すべき場合。
【０１６２】
実際には、いずれかの値の大きい方（余裕が必要な側）を採用（max値）する。これらを考慮すると実質的に、マーカが遠点ではマーカ探索範囲の第２の候補１６１ｄを、近点ではマーカ探索範囲の第１の候補１６１ｃを用いることとなる。
【０１６３】
また、ｎ，ｍ，ｓ，ｒ は、パラメータによって外部指定可能とすることにより、様々な走行コースに対応することができる。たとえば、その時点での前方コース形状を考慮し、動的に変化させる事も可能である。
【０１６４】
上記設定値を決定するにあたっては、
・道路線形（道路にそった車両の移動分）
・撮像手段（カメラ）のブレ
・車両の振動
・マージン（余裕分）
等を総合的に判断する必要がある。
【０１６５】
例えば、上記の要因に起因する縦横変化の成分を以下のように規定する。
まず、様々な要因によって引き起こされるマーカパターンの位置ずれの想定量を、道路線形（ｘ１１，ｙ１１）、カメラのブレ（ｘ１２，ｙ１２）、車両振動（ｘ１３，ｙ１３）、ロール（ｘ１４，ｙ１４）、マージン（ｘ１５，ｙ１５）とする。このとき、最大の縦横変化の成分は以下の値として設定する。
【０１６６】
【数１２】
横変化の最大値＝ｘ１１＋ｘ１２＋ｘ１３＋ｘ１４＋ｘ１５・・・・（１２）
【０１６７】
【数１３】
縦変化の最大値＝ｙ１１＋ｙ１２＋ｙ１３＋ｙ１４＋ｙ１５・・・・（１３）
一般的に道路線形はアップダウンよりも左右のカーブがきつく（ｘ１１＞ｙ１１）、カメラ２１のブレはカメラ２１の水平方向への回転台を用いている場合横方向のブレが大きい（ｘ１２＞ｙ１２）。そのため、横方向の探索範囲を広く設定することとなる。これにより、不要な縦方向の範囲を探索することが無くなるので、太陽光などの誤認識の防止に非常に効果がある。また、処理速度の向上も期待できる。
【０１６８】
［小領域全探索］
次に、小領域全探索について説明する。小領域全探索処理では、前時刻のマーカパターン座標情報から、マーカパターンが存在する座標範囲を限定・推定し、限定範囲内でマーカおよびマーカパターンを抽出する。
【０１６９】
図２７は、小領域全探索処理の探索範囲を示す図である。画像１７０には、前時刻のマーカパターンを形成するマーカ画像１７１ａ，１７２ａ，１７３ａ，１７４ａ，１７５ａの位置に応じて、探索範囲１７６が決定される。この探索範囲１７６内を全探索することにより、現時刻のマーカ画像１７１〜１７５が検出され、現時刻のマーカパターンが認識される。
【０１７０】
図２８は、偽のマーカが存在する場合の画面例を示す図である。図２８の画像１８０には、現時刻の小領域の探索範囲１８６内に、真正のマーカ画像１８１〜１８５が写っている。探索範囲１８６外には、偽のマーカ画像１８７ａ〜１８７ｄが写っている。
【０１７１】
制御部２４は、前時刻のマーカパターンを構成するマーカ画像の座標（基準位置）より、マーカパターンの位置、大きさを算出する。そして、制御部２４は、予想される移動範囲を加味し、マーカパターン探索範囲を決定する。制御部２４は、限定したマーカパターンの探索範囲に対し、全探索処理を行うことにより、マーカ検出、パターン検出を行う。
【０１７２】
これにより、処理対象を限定することによる高速化が図れる。また、図２８に示したような、様々な要因により発生する偽のマーカ画像（マーカ以外の高輝度領域）への誤認識を防止することができる。
【０１７３】
ここで、小領域全探索における探索範囲の算出方法について説明する。
図２９は、小領域全探索における探索範囲の算出方法を説明する図である。直前のフレーム画像１９０で検出されたマーカ画像１９１〜１９５に基づいて、制御部２４は、マーカ画像１９１〜１９５で構成されるマーカパターンを含む最小領域１９６を判断する。最小領域１９６のｘ座標とｙ座標との中心を、マーカパターンの中心の位置Ｐ０（ｘ０，ｙ０）とする。
【０１７４】
ここで、マーカパターンの中心の位置Ｐ０（ｘ０，ｙ０）を基準とし、（ｘ０−ｐ１，ｙ０−ｑ１）〜（ｘ０＋ｐ１，ｙ０＋ｑ１）の範囲を、マーカパターンの探索範囲とする。
【０１７５】
ここで、前時刻でのマーカパターンの幅をｄｘ、前時刻でのマーカパターンの高さをｄｙとすると、ｘ４＝ｄｘ／２、ｙ４＝ｄｙ／２と表すことができる。
ここで、探索幅（ｐ１，ｑ１）を以下の様に求める。
【０１７６】
【数１４】
ｐ１＝max（ｘ４×ｎ１，ｘ４＋ｍ１）・・・・（１４）
【０１７７】
【数１５】
ｑ１＝max（ｙ４×ｒ１，ｙ４＋ｓ１）・・・・（１５）
ｎ１，ｒ１は１以上の実数であり、ｍ１，ｓ１は０以上の実数である。このように、複数の値の最大値を採るようにしたのは、近距離から遠距離をサポートするためである。
【０１７８】
「＋ｍ１」，「＋ｓ１」のように変数を加算する場合は、カメラ２１から見て撮像間隔内の画像上のマーカパターンの移動方向が一定の場合に有効である。たとえば、以下のような場合に有効である。
・  自車両のカメラの光軸回転振動（車両振動（ヨー角、ピッチ角）、ステア機構ぶれ、 カメラ治具のぶれ）が有る場合。
・  道路が線形（正確には角度一定ではない可能性もある）のときの前方車両位置が、画像上で移動する場合。
・  オフセットマージンを設定すべき場合。
【０１７９】
それに対して、「×ｎ」や「×ｒ」のように変数を乗算する場合は、撮影間隔内での移動量が距離に反比例する場合に効果がある。たとえば、以下のような場合に効果がある。
・前方車両のマーカの位置変化量（横位置ずれ，ヨー角変化、ピッチ角変化）を考慮する場合。
・自車両の平行移動振動（横位置ずれなど）がある場合。
・係数マージンを設定すべき場合。
【０１８０】
これらの複数の値のうち余裕が必要な側を採用（max値）する。これらを考慮すると実質的に遠点では前者を近点では後者を用いることとなる。
また、ｎ１，ｍ１，ｓ１，ｒ１は、パラメータにより外部指定可能とすることにより、様々な走行コースに対応する。その時点での前方コース形状を考慮し、動的に変化させる事も可能である。
【０１８１】
上記設定値を決定するにあたっては、道路線形、撮像手段（カメラ）のブレ、車両の振動、マージン等を総合的に判断する必要がある。
例えば、上記の要因に起因する縦横変化の成分を以下のように規定する。
道路線形（ｘ２１，ｙ２１）
撮像手段のブレ（ｘ２２，ｙ２２）
車両振動（ｘ２３，ｙ２３）
ロール（ｘ２４，ｙ２４）
マージン（ｘ２５，ｙ２５）
このとき、最大の縦横変化の成分は以下の値として設定する。
【０１８２】
【数１６】
横変化の最大＝ｘ２１＋ｘ２２＋ｘ２３＋ｘ２４＋ｘ２５・・・・（１６）
【０１８３】
【数１７】
縦変化の最大＝ｙ２１＋ｙ２２＋ｙ２３＋ｙ２４＋ｙ２５・・・・（１７）
一般的に道路線形はアップダウンよりも左右のカーブがきつく（ｘ２１＞ｙ２１）、撮像手段のブレはカメラの水平方向への回転台を用いている場合横方向のブレが大きい（ｘ２２＞ｙ２２）ため、横方向の探索範囲を広く設定することとなる。これにより、不要な縦方向の範囲を探索することが無くなるので、太陽光などの誤認識の防止に非常に効果がある。また、処理速度の向上も期待できる。
【０１８４】
［追跡（位置予測）］
次に、位置の予測処理について説明する。制御部２４は、過去のマーカ座標情報およびマーカパターン座標情報から、次時刻のマーカおよびマーカパターンの座標情報を推定し、抽出対象の座標範囲を限定する。
【０１８５】
図３０は、マーカ画像の位置の予測処理を説明する図である。直前の画像でのマーカ画像２１１の位置から現在の画像でのマーカ画像２１２の位置までの移動量を算出する。移動量は、たとえば、移動ベクトル２１４で表すことができる。
【０１８６】
制御部２４は、前回の位置から現在の位置までの移動量と同じだけの移動した位置に、次回のマーカ画像２１３が現れると予想する。たとえば、移動ベクトル２１４と同じ長さ、同じ方向の移動ベクトル２１５を想定し、現在位置から移動ベクトル２１５で移動した位置を、次回予想位置とする。すなわち次回のマーカ画像の探索においては、直前の２回分のマーカ画像の位置から、現在位置が予想されている。
【０１８７】
なお、前回のマーカ画像の位置や、現在のマーカ画像の位置は、たとえば、輝度に応じた重み付けを行ったときの重心位置の計算によって算出される。また、マーカ画像の追跡における探索範囲の基準位置を、次回のマーカ画像の予想位置とすることで、マーカ発見の確実性が向上する。
【０１８８】
本実施の形態については、対象物（マーカおよびマーカパターン）の等速移動の前提が守られるような場合は特に有効な手段である。位置予測処理の適用に際しては、走行コース・撮像手段・自車挙動・先行車挙動等の特性を考慮する必要がある。
【０１８９】
［発光素子分離対応（画素融合処理）］
複数の発光素子から構成される自己発光マーカの場合、近接時に発光素子が分離されて検出される虞がある。この場合、制御部２４は、画像上の分離された画素を融合することで、マーカ候補領域を求める。
【０１９０】
図３１は、複数の発光素子からなるマーカの近接時の画像を示す図である。図３１に示すように、マーカが複数のＬＥＤで構成される場合などには、マーカとカメラとの距離が近すぎると、１つのマーカ画像が分離し、複数の高輝度領域の集合として写る。ラベリング処理をそのまま行うと、分離した１つ１つの高輝度領域が、それぞれマーカ候補となってしまう。
【０１９１】
この分離を抑えるために、制御部２４において、通常は領域の膨張・画像の縮小・ぼかし処理等を行うこともできるが、これでは時間がかかってしまう。
そこで、制御部２４では、画像処理でなく、ラベリングの途中で隣接していないが近くに存在する高輝度画素の融合処理を行う。これによりマーカの誤認識を防止し、処理の高速化を図ることもできる。
【０１９２】
本実施の形態では、横方向に関しては、ラベリング途中にて出現したランを用いて画素融合処理を実施する。ランは、２値化画像の記憶容量を縮小するために、領域を水平線の集合体と見なすときに用いられる情報である。２値化後に高輝度に設定された領域の各水平線の始点（左側）と終点（右側）座標のみを記憶するとき、この水平線をランと呼ぶ。ランは２値画像が１ライン上で横方向（水平方向）に連結している数を示す情報であり、情報としては開始ｘ座標、終了ｘ座標、ｙ座標を持っている。
【０１９３】
横方向の場合には、ｙ座標が同じで、ランの終了ｘ座標と次のランの開始ｘ座標が小さい場合（パラメータで数値を指定）そのランは接続しているものとして処理する。縦方向に関しても同じように、ｘ座標が同じで、ランの終了ｙ座標と次のランの開始ｙ座標が小さい場合（パラメータで数値を指定）そのランは接続しているものとして処理する。
【０１９４】
図３２は、発光素子画像結合処理の例を示す図である。図３２（Ａ）は、発光素子の画像結合前の２値画像を示しており、図３２（Ｂ）は、発光素子の画像結合後の２値画像を示している。
【０１９５】
このように、発光素子毎の画像（高輝度領域）同士の間隔は狭いため、結合処理を行うことで、１つの高輝度領域となる。すなわち、１つのマーカ画像として扱われる。
【０１９６】
画素融合に関する指定間隔のパラメータ設定にあたっては、発光素子の特性や配置間隔等を考慮する必要がある。また、一般的に発光素子が分離するのは、自己発光マーカと撮像手段が近接した場合であるが、本実施の形態を適用するか否かを、状況により判断できるように設定することも重要である。例えば、近接時のみ適用、距離不明時に適用、近距離または距離不明時に適用、常時適用、常時適用なしといった指定を予め可能にしておくことにより、発光素子特性・走行コース・天候等幅広い運用形態に対応可能となる。
【０１９７】
［距離モード］
次に、距離モードについて説明する。制御部２４は、前時刻の対象までの距離情報をもとに、各機能を切り替えることができる。たとえば、制御部２４は、前回の検出結果の距離によって、状態を遠距離、中距離、近距離の３つのパターンに分け、それぞれ処理方法を切り替える。距離に応じて、最適な処理方法をダイナミックに切り替えることにより、各距離範囲でのマーカおよびマーカパターンの誤認識を防止し、単一距離設定では対応不可能な距離範囲を処理対象とすることが可能になる。
【０１９８】
なお、遠距離、近距離となる場合の距離の区別はそれぞれパラメータで指定する。パラメータ設定については、以下を総合的に判定し決定することにより、幅広い利用形態に適合可能となる。
・マーカおよびマーカパターンサイズ
・マーカの発光素子の特性
・道路線形（アップダウン／左右カーブ）
・車両の振動特性
・撮像装置の挙動特性等
ａ）遠距離
遠距離の場合、制御部２４は、マーカパターンの検索方法として、小領域全探索を行う。小領域全探索は探索範囲を限定し、全探索処理を行う方法である。探索範囲を限定することで処理の高速化を図りなおかつ、マーカの高速な移動に対応できるモードである。
【０１９９】
マーカ毎の追跡処理では、マーカ１個毎に探索を行うため、５個マーカ全てが高速に移動する場合には適当ではない。それに対して小領域全探索では、マーカ全体が大きく移動する場合に対応ができる。このため、対象が遠距離にあり、撮像機器がぶれる場合等に十分対応できる。
【０２００】
ただし、対象が近くなり、検索する範囲が大きくなると処理に時間がかかるようになるため、小領域全探索処理は、マーカ全体が小さく見える遠距離の場合の処理とする。
【０２０１】
ｂ）中距離
中距離の場合、制御部２４は、マーカパターンの検索方法として、マーカ１個毎に探索を行う追跡処理を行う。ある程度近い距離であるため、光学上、遠距離と比較すると、撮像機器がぶれた場合等でも影響が少ない。
【０２０２】
小領域全探索ではマーカパターンの探索範囲を限定するため、遠距離でない場合は探索範囲が広くなり、最終的には画像全体が探索範囲となり処理効率が悪くなる。さらに不必要に広い範囲を探索することは誤認識をまねく原因ともなってしまう。
【０２０３】
そこで、ある程度近い距離の場合には、マーカが大きくなるためマーカ１個ずつをそれぞれ探索する方が処理効率として向上し、総合的な探索範囲としては狭くなるので、誤認識をまねく可能性が低くなる。
【０２０４】
また、マーカが大きいことが判っているため、マーカ１個の検索として画像の間引きを実施してマーカを求めることが可能になる。
ｃ）近距離
近距離の場合、制御部２４は、マーカパターンの検索方法として、マーカ１個毎に探索を行う追跡処理を行う。マーカが大きく見えることが判っているため、マーカ個数が２個、１個となってもそのマーカの間隔、マーカサイズから距離を求めることを許可する。これにより２個以下のマーカのみが画角内に存在する場合にも距離算出が可能となる。近距離以外では３個以上のマーカが画角内に存在し、また太陽光などを誤検出する可能性が高くなる為、この方式を用いない事が望ましい。
【０２０５】
また、近距離の場合には発光素子の分離も考慮し、画素融合処理を重ねて実施する。
さらに、近距離の場合のみ、撮像手段（カメラ２１）の露出を上げる。これにより、太陽光などの外乱の誤認識を最小限に抑えながら、発光阻止の分離による誤認識を防止できる。
【０２０６】
なお、本実施の形態においては、遠距離・中距離・近距離と３種類のパターンに分けた処理となっているが、距離に応じた設定の切替を、さらに細分化してもよい。これにより、さらに細かな距離別対応が可能となり、結果的に誤認識防止、認識率向上を実現することができる。
【０２０７】
［処理範囲限定］
制御部２４は、対象までの距離に応じて（距離の関数として）、マーカパターンの探索範囲を変化させることもできる。
【０２０８】
図３３は、対象が遠距離の場合に制限された探索範囲について示す図である。追尾対象の車両までの距離が遠距離の場合、カメラ２１から送られた画像２２０には、追尾すべき車両に設置されたマーカのマーカ画像２２１以外にも、雲の画像２２２や水たまりで反射したマーカの反射画像２２３などが映し出される。画像２２０上部には、雲以外にも、太陽があり得る。これらの画像は、マーカの誤認識の要因となる。
【０２０９】
そこで、制御部２４は、画像の上から所定の範囲と、下から所定の範囲をマーカパターンの探索範囲から除外する。従って、探索範囲２２４は、画像２２０の上下を除いた中央部となる。これにより、誤認識要因を除去し、誤検出を防止することができる。
【０２１０】
なお、コース形状（急なカーブが存在しないなど）により、マーカパターンが存在しうる範囲を横方向に限定することも可能である。
図３４は、対象が近距離の場合に制限された探索範囲について示す図である。追尾対象の車両までの距離が近距離の場合、カメラ２１から送られる画像２３０には、マーカパターンを構成するマーカ画像２３１が大きく映し出される。この場合、直前の検出結果の距離に応じて、探索範囲２３２を上下に広く取る。
【０２１１】
すなわち、探索範囲は、近距離において広く、遠距離において狭くする。これにより、近距離において、真正のマーカ画像が探索範囲から外れることがなくなる。
【０２１２】
［位置に応じた探索範囲制限］
ＩＭＴＳでは、走行レーンに磁気レーンマーカを一定間隔で敷設し、その磁気レーンマーカを検出することで、各車両自身が、現在の位置を把握することができる。そこで、本実施の形態では、車両の現在の位置に応じて、先行する車両のマーカの探索範囲を制限する。
【０２１３】
図３５は、位置に応じた探索範囲制限を行うための処理機能を示す機能ブロック図である。
磁気レーンマーカ検出部３０１は、走行レーンに敷設された磁気レーンマーカを検出する。この磁気レーンマーカ検出部３０１は、図７に示したセンサ２６の一機能である。
【０２１４】
位置情報取得部３０２は、磁気レーンマーカ検出部３０１が検出した磁気レーンマーカの情報に基づいて、現在の位置情報を取得する。探索範囲抽出部３０３は、位置情報取得部３０２が取得した位置情報に基づいて、マーカ画像若しくはマーカパターンの探索範囲を抽出する。たとえば、現在の位置と、走行レーンの地図情報とにより、長い直線の途中を走行中であることが分かれば、左右を制限した探索範囲を抽出する。探索範囲抽出部３０３は、抽出した探索範囲をマーカ抽出部３０５とマーカパターン抽出部３０６に渡す。
【０２１５】
撮像部３０４は、先行する車両の映像を撮影し、画像を生成する。撮像部３０４は、図７に示すカメラ２１と画像処理部２３とで構成される機能である。
マーカ抽出部３０５は、撮像部３０４から撮影した画像を受け取り、その画像における探索範囲抽出部３０３から渡された探索範囲内から、マーカ画像を抽出する。
【０２１６】
マーカパターン抽出部３０６は、マーカ抽出部３０５が抽出したマーカ画像を解析し、マーカパターンを抽出する。なお、マーカパターン抽出部３０６は、マーカ抽出部３０５において、探索範囲の制限を行っていない場合には、探索範囲抽出部３０３から送られた探索範囲内のマーカ画像のみからマーカパターンの抽出を行う。
【０２１７】
相対位置算出部３０７は、マーカパターン抽出部３０６が抽出したマーカパターンにより、先行する車両の相対位置を算出する。
これにより、先行の車両を追尾する車両では、磁気レーンマーカを検出することで、自己の現在位置を把握し、その現在位置と走行レーンの地図情報とを比較することで、的確に探索範囲が決定される。そして、決定された探索範囲よりマーカパターンの検出が行われる。
【０２１８】
これにより、探索範囲が絞られ、処理速度が上がる。また、探索範囲の絞り込みを的確に行うことができるため、ノイズを誤ってマーカと認識することを抑制することが可能となる。
【０２１９】
なお、位置情報取得は、ＧＰＳ(Global Positioning System)で行うこともできる。このとき、自走距離やハンドルの切り幅などにより、ＧＰＳにより得られた位置を補正することもできる。
【０２２０】
［撮像装置の回転制御］
上記の例では、撮像装置であるカメラ２１を固定的なものとして説明したが、先行する車両との相対的位置関係に応じて、カメラ２１の位置を回転させることもできる。以下、カメラ２１の回転手法について説明する。
【０２２１】
図３６は、回転機構を有するカメラの上面図である。図３６に示すように、車両２０の先頭には、カメラ２１が回転台２７ａの上に設置されている。回転台２７ａは、モータが内蔵されており、制御部２４からの信号に従ってモータが回転し、カメラ２１を回転させる。すなわち、回転台２７ａは、アクチュエータ２７の一部である。
【０２２２】
回転台２７ａの回転角は、走行レーン上の絶対位置に応じて制御することができる。そのような制御を行うときの制御方法について以下に説明する。
図３７は、撮像装置の回転制御機能を示す機能ブロック図である。図３７において、磁気レーンマーカ検出部３０１と位置情報取得部３０２とは、図３５に示した同名の構成要素と同じである。磁気レーンマーカ検出部３０１と位置情報取得部３０２とにより、レーン上に設けられた磁気レーンマーカなどによりレーンマーカ情報が取得される。レーンマーカ情報は、予め定められた道路線形によって二次元、若しくは三次元による座標マップと対応づけられている。
【０２２３】
図３８は、レーンマーカと座標との対応表を示す図である。各レーンマーカには、００１から順番に番号が振られている。そして、各レーンマーカには、Ｘ座標、Ｙ座標、接線に対する道路線形の絶対角度（以下、単に絶対角度という）が対応づけられている。たとえば、ｋ（ｋは自然数）番目のレーンマーカのＸ座標はＸ（ｋ）、Ｙ座標はＹ（ｋ）、絶対角度はφ（ｋ）である。ｕ（ｕは自然数）番目のレーンマーカのＸ座標はＸ（ｕ）、Ｙ座標はＹ（ｕ）、絶対角度はφ（ｕ）である。
【０２２４】
図３７の説明に戻り、対象マーカ距離設定記憶部３１１は、先行する車両に設定されたマーカとの間に保持すべき距離が設定されている。制御部２４は、設定された距離に車間を保つように、アクセルやブレーキなどを制御する。
【０２２５】
対象マーカ距離算出部３１２は、先行する車両に設定されたマーカとの距離ｄを算出する。
撮像装置回転角度算出部３１３は、位置情報取得部３０２からの位置情報と、対象マーカ距離設定記憶部３１１からの距離または、対象マーカ距離算出部３１２が算出した距離ｄに基づいて、カメラ２１が設置された回転台２７ａの回転角度を算出する。
【０２２６】
このような構成による撮像装置回転角の算出方法について説明する。
図３９は、隊列走行をしている車両を上から見た図である。なお、図３９では、図中横方向がＸ軸であり、縦方向がＹ軸である。
【０２２７】
先行する車両１０と追走する車両２０とは、走行レーン３２０に沿って走行している。走行レーン３２０には、多数の磁気レーンマーカ３３０が敷設されている。図３９の例では、先行する車両１０は、走行レーン３２０のｕ番目のレーンマーカ３３２が敷設された場所を走行中である。追走する車両２０は、車両１０から距離ｄだけ離れて、走行レーン３２０のｋ番目のレーンマーカ３３１が敷設された場所を走行中である。
【０２２８】
図４０は、図３９の拡大図である。図４０には、補助線として、車両２０の位置に敷設されているｋ番目のレーンマーカ３３１における道路線形（マーカの位置を滑らかに結ぶ線）の接線３４１、車両２０の前後方向の軸３４２、車両１０の前後方向の軸３４３、カメラ２１とマーカパネル１１とを結ぶ直線３４４が示されている。
【０２２９】
ここで、接線３４１と軸３４２との成す角をφ１、接線３４１と軸３４３との成す角をφ２、軸３４２と直線３４４との成す角をφａとする。
自車である車両２０は、ｋ番目のレーンマーカ３３１を検出し、対象マーカ距離設定記憶部３１１、若しくは対象マーカ距離算出部３１２から先行の車両１０までの距離ｄを得たとする。車の長さをｄ１、レーンマーカの間隔をｄ２とすれば、ｕは式（１８）によって求めることができる。
【０２３０】
【数１８】
ｕ＝ｋ＋（ｄ＋ｄ１）／ｄ２・・・・（１８）
また、レーンマーカ間隔が不均等である場合、それぞれのレーンマーカ間距離の積分値で求めることもできる。
【０２３１】
撮像装置回転角度算出については、以下を考慮する必要がある。
１．道路線形の接線の絶対角度（φ１ｋ，φ１ｕ）
２．車両挙動による道路線形接線に対する車両のヨー角（φ２ｋ，φ２ｕ）
３．車両の道路に対しての横位置ズレ量（ｘ１ｋ，ｙ１ｋ）、（ｘ１ｕ，ｙ１ｕ）
４．車両内のレーンマーカセンサに対しての撮像手段位置（ｄｘｃ，ｄｙｃ）
５．車両内のレーンマーカセンサに対してのマーカ位置（ｄｘｍ，ｄｙｍ）
撮像装置回転角度算出の手順は、以下の通りである。各種角度の算出には一般の幾何学原理を用いる。
【０２３２】
図４１は、撮像回転角度算出処理の手順を示すフローチャートである。以下、図４１に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ１０１］位置情報取得部３０２は、磁気レーンマーカより、検出されたレーンマーカの番号を取得する。そして、位置情報取得部３０２は、図３８に示したレーンマーカと座標との対応表に基づいて、道路位置（Ｘ（ｋ），Ｙ（ｋ）），（Ｘ（ｕ），Ｙ（ｕ））を取得する。また、位置情報取得部３０２は、および車両の道路に対しての横位置ズレ量（ｘ１ｋ，ｙ１ｋ）、（ｘ１ｕ，ｙ１ｕ）を磁気レーンマーカ検出部３０１より取得し、車両の縦位置および横位置（レーンマーカセンサの位置が基準）を定める。
【０２３３】
［ステップＳ１０２］撮像装置回転角度算出部３１３は、道路線形の接線の絶対角度（φ１ｋ，φ１ｕ）と、車両挙動による道路線形接線に対する車両のヨー角（φ２ｋ，φ２ｕ）とにより、車両の角度を定める。
【０２３４】
【数１９】
φ１＝φ１ｋ＋φ２ｋ    ・・・・（１９）
【０２３５】
【数２０】
φ２＝φ１ｕ＋φ２ｕ    ・・・・（２０）
［ステップＳ１０３］撮像装置回転角度算出部３１３は、ステップＳ１０１，Ｓ１０２および車両内のレーンマーカに対しての撮像手段位置（ｄｘｃ，ｄｙｃ）により、全座標内での後続車の撮像手段位置（ｘｃ，ｙｃ）を算出する。
【０２３６】
［ステップＳ１０４］撮像装置回転角度算出部３１３は、ステップＳ１０１，Ｓ１０２および車両内のレーンマーカセンサに対してのマーカ位置（ｄｘｍ，ｄｙｍ）により、全座標内での前方車のマーカ位置（ｘｍ，ｙｍ）を算出する。
【０２３７】
［ステップＳ１０５］撮像装置回転角度算出部３１３は、撮像手段からマーカの絶対角度を以下の式にて算出する。
【０２３８】
【数２１】
φａ＝tan-1（（ｙｍ−ｙｃ）／（ｘｍ−ｘｃ））
・・・・（２１）
［ステップＳ１０６］撮像装置回転角度算出部３１３は、カメラの回転角度を、
【０２３９】
【数２２】
φc＝φａ−φ１・・・・（２２）
として算出する。
【０２４０】
以上のようにして、カメラの回転角度を算出することができる。なお、さらにレーンマーカ間隔での離散的な算出処理を車輪パルス等で補間することにより、より誤差の少ない、スムーズな撮像装置の回転が可能となる。例えば、道路の曲率などを車輪パルスで線形補間することにより緩和曲線区間（カーブのきつさが距離で変化する部分）での誤差、不連続性を改善できる。
【０２４１】
撮像装置回転角度算出部３１３は、この値φcの角度情報を回転台２７ａに送信する。回転台２７ａは、受け取った角度情報をもとにカメラ２１を回転する。これにより、対象マーカをカメラ２１で追尾することが可能となる。
【０２４２】
このように、対象マーカを積極的に視野内にとらえることで、対象マーカ以外の外乱ノイズの影響を受けにくく、また望遠レンズを使用することができ、より精度の高い画像処理装置、または画像処理システムの実現が可能となる。
【０２４３】
またφａとφ２の差の絶対値により、マーカからカメラ２１への相対角度が求まる。これにより角度の大きい場合だけ撮像手段の露出を上げることにより，太陽光などの外乱の誤認識を最小限に抑えながら、小さな半径のカーブでの検出を確保することが可能となる。
【０２４４】
なお、上記の実施の形態では、先行車両との相対位置の計測を、後続車両の自動運転に利用する場合について説明したが、運転の補助機能（ドライビングアシスト）として、相対位置の計測結果を利用してもよい。たとえば、車間距離が短くなったときにドライバに警告を発することができる。また、先行車両の方位角やヨー角の発生により、前方にコーナがあることをドライバにアナウンスしてもよい。
【０２４５】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、制御装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、ＤＶＤ−ＲＡＭ(Random Access Memory)、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)、ＣＤ−Ｒ(Recordable)／ＲＷ(ReWritable)などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ(Magneto-Optical disc)などがある。
【０２４６】
プログラムを流通させる場合には、たとえば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【０２４７】
プログラムを実行するコンピュータは、たとえば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。
【０２４８】
（付記１）  画像解析により先行車両との相対位置を計測する相対位置計測装置において、
前記先行車両の後部の位置に複数の軸方向に並べられた複数のマーカを撮像し、フレーム画像を生成する撮像手段と、
前記撮像手段が生成した前記フレーム画像から、前記複数のマーカを表す複数のマーカ画像で構成されるマーカパターンを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出した前記マーカパターンに基づいて、前記先行車両との相対距離および相対角度を算出する算出手段と、
を有することを特徴とする相対位置計測装置。
【０２４９】
（付記２）  前記算出手段は、２つのマーカ画像の前記フレーム画像内での距離に基づいて、前記先行車両との相対距離を計算することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。
【０２５０】
（付記３）  前記算出手段は、前記複数のマーカ画像の前記フレーム画像内の位置から前記マーカパターンの基準位置を求め、当該基準位置に基づいて相対角度を算出することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。
【０２５１】
（付記４）  前記算出手段は、前記複数のマーカ画像の前記フレーム画像内の位置から前記マーカパターンの基準位置を求め、前記複数のマーカ画像に対して奥行き方向に差のある他のマーカ画像の位置と、前記マーカパターンの基準位置との前記フレーム画像内での距離に基づいて、前記先行車両との相対ヨー角を計算することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。
【０２５２】
（付記５）  前記算出手段は、前記マーカ画像の輝度分布情報を元に、前記マーカ画像を構成するピクセル毎の重み付けを行い、前記ピクセルで構成される前記マーカ画像の重心位置を、前記マーカ画像の位置とすることを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。
【０２５３】
（付記６）  前記抽出手段は、前記マーカ画像の候補となる高輝度領域を囲う長方形を定義し、前記長方形内の前記高輝度領域の占める割合である充填率を算出し、前記充填率が所定値以上である場合にのみ、前記高輝度領域を前記マーカ画像として抽出することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。
【０２５４】
（付記７）  前記抽出手段は、前記マーカ画像の候補となる高輝度領域の縦横比が所定の比率以内の場合にのみ、前記高輝度領域を前記マーカ画像として抽出することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。
【０２５５】
（付記８）  前記抽出手段は、前時刻のマーカパターンを構成する前時刻の各マーカ画像の位置に基づいて、前記フレーム画像内での現時刻の各マーカ画像の探索範囲を限定し、限定された前記探索範囲より、現時刻の前記各マーカ画像を探索することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。
【０２５６】
（付記９）  前記抽出手段は、前時刻のマーカパターンを構成する前時刻の各マーカ画像の移動方向と移動量とに基づいて、現時刻の各マーカ画像の位置を推定し、推定された位置を基準とした範囲を前記各マーカ画像の前記探索範囲とすることを特徴とする付記８記載の相対位置計測装置。
【０２５７】
（付記１０）  前記抽出手段は、前時刻のマーカパターンの位置に基づいて、前記フレーム画像内での現時刻のマーカパターンの探索範囲を限定し、限定された前記探索範囲より、現時刻のマーカパターンを探索することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。
【０２５８】
（付記１１）  前記抽出手段は、前記マーカが複数の自己発光体の集合体であり、前記先行車両に対する相対距離が所定値以下の場合には、接近した高輝度領域を同一の高輝度領域として認識することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。
【０２５９】
（付記１２）  前記抽出手段は、マーカ画像またはマーカパターンの探索範囲の制限機能を複数有し、前記先行車両との相対距離に応じて、前記探索範囲の制限機能を選択することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。
【０２６０】
（付記１３）  前記抽出手段は、前記先行車両との相対距離に応じて、前記マーカパターンの探索範囲を変化させることを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。
【０２６１】
（付記１４）  予め決められた走行コース上での自らの絶対位置を取得する位置取得手段をさらに有し、前記絶対位置付近の走行コース形状に応じて、前記マーカパターンの探索範囲を制限することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。
【０２６２】
（付記１５）  前記算出手段が算出した相対角度に基づいて、前記撮像手段による撮影方向を前記先行車両に向けることを特徴とする撮影方向制御手段をさらに有することを特徴とする付記１記載の相対位置計測装置。
【０２６３】
（付記１６）  画像解析により先行車両との相対位置を計測する相対位置計測方法において、
前記先行車両の後部の位置に、複数の軸方向に並べられた複数のマーカを撮像し、フレーム画像を生成し、
前記フレーム画像から、前記複数のマーカを表す複数のマーカ画像で構成されるマーカパターンを抽出し、
前記マーカパターンに基づいて、前記先行車両との相対距離および相対角度を算出する、
ことを特徴とする相対位置計測方法。
【０２６４】
（付記１７）  画像解析により先行車両との相対位置を計測するためのプログラムにおいて、
コンピュータを、
前記先行車両の後部の位置に複数の軸方向に並べられた複数のマーカを撮像し、フレーム画像を生成する撮像手段、
前記撮像手段が生成した前記フレーム画像から、前記複数のマーカを表す複数のマーカ画像で構成されるマーカパターンを抽出する抽出手段、
前記抽出手段で抽出した前記マーカパターンに基づいて、少なくとも前記先行車両との相対距離または相対角度を算出する算出手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【０２６５】
（付記１８）  画像解析により先行車両との相対位置を計測するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
前記コンピュータを、
前記先行車両の後部の位置に複数の軸方向に並べられた複数のマーカを撮像し、フレーム画像を生成する撮像手段、
前記撮像手段が生成した前記フレーム画像から、前記複数のマーカを表す複数のマーカ画像で構成されるマーカパターンを抽出する抽出手段、
前記抽出手段で抽出した前記マーカパターンに基づいて、少なくとも前記先行車両との相対距離または相対角度を算出する算出手段、
として機能させることを特徴とする記録媒体。
【０２６６】
（付記１９）  先行車両との相対位置関係を保って隊列走行を行う運搬車両において、
前記先行車両の後部の位置に複数の軸方向に並べられた複数のマーカを撮像し、フレーム画像を生成するカメラと、
前記カメラが生成した前記フレーム画像から、前記複数のマーカを表す複数のマーカ画像で構成されるマーカパターンを抽出し、抽出した前記マーカパターンに基づいて、少なくとも前記先行車両との相対距離または相対角度を算出する制御装置と、
を有することを特徴とする運搬車両。
【０２６７】
【発明の効果】
以上説明したように本発明では、先行車両の後部の複数の軸方向に配置された複数のマーカを撮像して得られるフレーム画像からマーカパターンを検出し、そのマーカパターンに基づいて相対位置を算出するようにしたため、多数のテンプレートを記憶せずに、相対位置を高精度に算出できる。その結果、精度の高い相対位置の計算を高速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】ＩＭＴＳによる隊列走行の概要を示す図である。
【図３】先行する車両を後方から見た図である。
【図４】マーカの配置を示す図である。図４（Ａ）は、マーカパネルの正面図である。図４（Ｂ）は、図４（Ａ）のＸ−Ｘ断面図である。
【図５】フレーム画像の例を示す図である。
【図６】車両の相対的位置の関係を示す図である。
【図７】車両に搭載されている自動追尾機能の構成を示すブロック図である。
【図８】相対位置計算処理全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】全探索処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】マーカパターン検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】追跡処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】先行する車両の後部を写したフレーム画像の例を示す図である。
【図１３】周辺マーカの１点を除く４点が見つかった場合のフレーム画像の例を示す図である。
【図１４】ロール角が発生するときのフレーム画像の例を示す図である。
【図１５】周辺マーカのうち水平方向に対になる２つのマーカ画像が検出された場合のフレーム画像の例を示す図である。
【図１６】周辺マーカのうち水平方向に対になる２つのマーカ画像以外が検出された場合のフレーム画像の第１の例である。
【図１７】周辺マーカのうち水平方向に対になる２マーカ画像以外が検出された場合のフレーム画像の第２の例である。
【図１８】マーカ画像の拡大図である。
【図１９】マーカ画像の輝度ヒストグラムを示す図である。
【図２０】マーカ画像の２値化処理の例を示す図である。図２０（Ａ）は、２値化前のマーカ画像のピクセル毎の輝度値を示しており、図２０（Ｂ）は、２値化後のマーカ画像のピクセル毎の輝度値を示している。
【図２１】輝度重みの重心計算例を示す図である。
【図２２】縦横比による判定処理結果の一例を示す図である。図２２（Ａ）はカメラから入力された画像を示しており、図２２（Ｂ）はラベリング結果を示しており、図２２（Ｃ）は形状判定後に抽出されたマーカ画像候補を示している。
【図２３】充填率判定例を示す図である。
【図２４】充填率の判断で異常とされる画像の例を示す図である。図２４（Ａ）は、歪んだ形状の画像の例を示し、図２４（Ｂ）は、十時型の画像の例を示し、図２４（Ｃ）は、三角形の画像の例を示す。
【図２５】マーカの探索範囲を示す図である。
【図２６】探索幅の算出方法を説明する図である。図２６（Ａ）は、マーカ探索範囲の第１の候補を示しており、図２６（Ｂ）は、マーカ探索範囲の第２の候補を示している。
【図２７】小領域全探索処理の探索範囲を示す図である。
【図２８】偽のマーカが存在する場合の画面例を示す図である。
【図２９】小領域全探索における探索範囲の算出方法を説明する図である。
【図３０】マーカ画像の位置の予測処理を説明する図である。
【図３１】複数の発光素子からなるマーカの近接時の画像を示す図である。
【図３２】  発光素子画像結合処理の例を示す図である。図３２（Ａ）は、発光素子の画像結合前の２値画像を示しており、図３２（Ｂ）は、発光素子の画像結合後の２値画像を示している。
【図３３】対象が遠距離の場合に制限された探索範囲について示す図である。
【図３４】対象が近距離の場合に制限された探索範囲について示す図である。
【図３５】位置に応じた探索範囲制限を行うための処理機能を示す機能ブロック図である。
【図３６】回転機構を有するカメラの上面図である。
【図３７】撮像装置の回転制御機能を示す機能ブロック図である。
【図３８】レーンマーカと座標との対応表を示す図である。
【図３９】隊列走行をしている車両を上から見た図である。
【図４０】図３９の拡大図である。
【図４１】撮像回転角度算出処理の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  先行車両
１ａ〜１ｄ  マーカ
２  相対位置計測装置
２ａ  撮像手段
２ｂ  フレーム画像
２ｃ  抽出手段
２ｄ  マーカパターン
２ｅ  算出手段
１０，２０，３０  車両
１１，２２，３２  マーカパネル
１１ａ〜１１ｅ  マーカ
２１，３１  カメラ
【図１】
0004450532.tif 000002
【図２】
0004450532.tif 000003
【図３】
0004450532.tif 000004
【図４】
0004450532.tif 000005
【図５】
0004450532.tif 000006
【図６】
0004450532.tif 000007
【図７】
0004450532.tif 000008
【図８】
0004450532.tif 000009
【図９】
0004450532.tif 000010
【図１０】
0004450532.tif 000011
【図１１】
0004450532.tif 000012
【図１２】
0004450532.tif 000013
【図１３】
0004450532.tif 000014
【図１４】
0004450532.tif 000015
【図１５】
0004450532.tif 000016
【図１６】
0004450532.tif 000017
【図１７】
0004450532.tif 000018
【図１８】
0004450532.tif 000019
【図１９】
0004450532.tif 000020
【図２０】
0004450532.tif 000021
【図２１】
0004450532.tif 000022
【図２２】
0004450532.tif 000023
【図２３】
0004450532.tif 000024
【図２４】
0004450532.tif 000025
【図２５】
0004450532.tif 000026
【図２６】
0004450532.tif 000027
【図２７】
0004450532.tif 000028
【図２８】
0004450532.tif 000029
【図２９】
0004450532.tif 000030
【図３０】
0004450532.tif 000031
【図３１】
0004450532.tif 000032
【図３２】
0004450532.tif 000033
【図３３】
0004450532.tif 000034
【図３４】
0004450532.tif 000035
【図３５】
0004450532.tif 000036
【図３６】
0004450532.tif 000037
【図３７】
0004450532.tif 000038
【図３８】
0004450532.tif 000039
【図３９】
0004450532.tif 000040
【図４０】
0004450532.tif 000041
【図４１】
0004450532.tif 000042