(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、前記車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺を検出する第１の検出手段と、
前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両が受けた第２の動揺を検出する第２の検出手段と、
前記第１の検出手段により検出された前記第１の動揺と前記第２の検出手段により検出された前記第２の動揺から、前記車両が受けるであろう第３の動揺を予測する予測手段と、
前記予測手段による予測に基づき、前記車両の動揺を制御する制御手段と
を備え、
前記予測手段は、
所定の時刻に得られた前記第１の動揺と、検出されている前記第２の動揺の類似度を表す第１の相関係数を算出し、前記第１の相関係数が最大値となるときに、前記第１の動揺が取得されてからの時間を遅延量として算出する第１の算出手段と、
前記遅延量だけ前記第１の動揺を遅延し、第１の予測値として出力する第１の予測値出力手段と、
過去に取得されている第２の動揺を用いた線形予測に基づき、前記第２の検出手段により検出された前記第２の動揺から、第２の予測値を出力する第２の予測値出力手段と、
前記第２の検出手段により検出された前記第２の動揺と前記第２の予測値との近似の度合いを第２の相関係数として算出する第２の算出手段と、
前記第１の相関係数、前記第１の予測値、前記第２の予測値、および前記第２の相関係数を用いて、前記第３の動揺を予測した予測データを生成する生成手段と
を備える
情報処理装置。
【請求項２】
前記生成手段は、前記予測データを、次式に基づき算出する
予測データ＝（第１の予測値）×（第１の相関係数／（第１の相関係数＋第２の相関係数））＋（第２の予測値）×（第２の相関係数／（第１の相関係数＋第２の相関係数））
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１の検出手段は、前記画像から、前記画像の左右方向に対する中心部分に位置し、最も大きい領域を占める車両を検出し、その検出された車両の動きベクトルを検出することで、前記第１の動揺を検出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第２の検出手段は、
前記画像データを１フレーム分だけ遅延する遅延手段と、
前記遅延手段により遅延された前記画像データを記憶する第１の記憶手段と、
前記画像データを記憶する第２の記憶手段と、
前記第１の記憶手段に記憶されている第１の画像データと、前記第２の記憶手段に記憶されている第２の画像データから、それぞれ読み出す部分に関するパターンを記憶している第３の記憶手段と、
前記第１の記憶手段に記憶されている前記第１の画像データから、前記パターンに対応する部分の前記第１の画像データを読み出し、参照ブロックのデータとして出力する第１の読み出し手段と、
前記第２の記憶手段に記憶されている前記第２の画像データから、前記パターンに対応する部分の前記第２の画像データを読み出し、探索ブロックのデータとして出力する第２の読み出し手段と、
前記参照ブロックのデータと前記探索ブロックのデータを用いて、ブロックマッチングの処理を実行し、動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、
前記動きベクトル検出手段により検出された前記動きベクトルを用いて、前記画像の全体としての動揺の水平成分、垂直成分、拡大成分、および回転成分の合計４成分のデータをそれぞれ算出し、前記第２の動揺とする成分算出手段と
を備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記パターンは、１フレームを構成する画素のなかで、動揺に関係のない部分が取り除かれた領域の中心に位置する画素が収束点とされ、その収束点が中心とされた上下左右に対称な位置の代表点が設定され、それらの各代表点毎に、その代表点が中心に位置する所定の画素数からなるブロックが設定されることにより設定されたパターンである
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記成分算出手段で算出された前記４成分から、前記画像データが撮影されたときと物理的意味合いが同じ形で刺激を与えることができる力を制御するための実刺激動揺データと、物理的意味合いが同じ形で刺激を与えることが困難な力を制御するための代替刺激動揺データを生成する動揺データ生成手段をさらに備え、
前記実刺激動揺データは、路面の前後の傾きを表す傾き成分のデータ、前記路面から受ける振動を表す成分のデータ、および前記路面の左右の傾きを表す成分のデータから構成され、
前記代替刺激動揺データは、カーブ時に受ける遠心力を表す成分のデータ、加減速による慣性力を表す成分のデータ、およびカーブ時の車両の首振りを表す成分のデータから構成され、
前記路面の傾きを表す成分のデータは、前記垂直成分が累積加算された値の低周波成分から生成され、
前記路面から受ける振動を表す成分のデータは、前記垂直成分が累積加算された値の高周波成分から生成され、
前記路面の左右の傾きを表す成分のデータは、前記回転成分が累積加算された値の符号を反転することで生成され、
前記カーブ時に受ける遠心力を表す成分のデータは、前記水平成分と同じデータとされ、
前記加減速による慣性力を表す成分のデータは、前記拡大成分を微分した値の低周波成分から生成され、
前記カーブ時の車両の首振りを表す成分のデータは、前記水平成分の符号を反転することで生成される
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
車両に搭載され、前記車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段を備える情報処理装置の情報処理方法において、
前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺を検出し、
前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両が受けた第２の動揺を検出し、
前記第１の動揺と前記第２の動揺から、前記車両が受けるであろう第３の動揺を予測し、
その予測に基づき、前記車両の動揺を制御する
ステップを含み、
前記予測は、
所定の時刻に得られた前記第１の動揺と、検出されている前記第２の動揺の類似度を表す第１の相関係数を算出し、前記第１の相関係数が最大値となるときに、前記第１の動揺が取得されてからの時間を遅延量として算出し、
前記遅延量だけ前記第１の動揺を遅延し、第１の予測値として算出し、
過去に取得されている第２の動揺を用いた線形予測に基づき、前記第２の動揺から、第２の予測値を算出し、
前記第２の動揺と前記第２の予測値との近似の度合いを第２の相関係数として算出し、
前記第１の相関係数、前記第１の予測値、前記第２の予測値、および前記第２の相関係数を用いて、前記第３の動揺を予測した予測データを生成する
ステップを含む
情報処理方法。
【請求項８】
車両に搭載され、前記車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段を備える情報処理装置を制御するコンピュータが読み取り可能なプログラムを記録している記録媒体において、
前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺を検出し、
前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両が受けた第２の動揺を検出し、
前記第１の動揺と前記第２の動揺から、前記車両が受けるであろう第３の動揺を予測し、
その予測に基づき、前記車両の動揺を制御する
ステップを含み、
前記予測は、
所定の時刻に得られた前記第１の動揺と、検出されている前記第２の動揺の類似度を表す第１の相関係数を算出し、前記第１の相関係数が最大値となるときに、前記第１の動揺が取得されてからの時間を遅延量として算出し、
前記遅延量だけ前記第１の動揺を遅延し、第１の予測値として算出し、
過去に取得されている第２の動揺を用いた線形予測に基づき、前記第２の動揺から、第２の予測値を算出し、
前記第２の動揺と前記第２の予測値との近似の度合いを第２の相関係数として算出し、
前記第１の相関係数、前記第１の予測値、前記第２の予測値、および前記第２の相関係数を用いて、前記第３の動揺を予測した予測データを生成する
ステップを含む
処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項９】
車両に搭載され、前記車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段と、
前記車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺を受信する受信手段と、
前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両が受けた第２の動揺を検出する検出手段と、
前記受信手段により受信された前記第１の動揺と前記検出手段により検出された前記第２の動揺から、前記車両が受けるであろう第３の動揺を予測する予測手段と、
前記予測手段による予測に基づき、前記車両の動揺を制御する制御手段と
を備え、
前記予測手段は、
所定の時刻に得られた前記第１の動揺と、検出されている前記第２の動揺の類似度を表す第１の相関係数を算出し、前記第１の相関係数が最大値となるときに、前記第１の動揺が取得されてからの時間を遅延量として算出する第１の算出手段と、
前記遅延量だけ前記第１の動揺を遅延し、第１の予測値として出力する第１の予測値出力手段と、
過去に取得されている動揺データを用いた線形予測に基づき、前記第２の動揺から、第２の予測値を出力する第２の予測値出力手段と、
前記第２の動揺と前記第２の予測値との近似の度合いを第２の相関係数として算出する第２の算出手段と、
前記第１の相関係数、前記第１の予測値、前記第２の予測値、および前記第２の相関係数を用いて、前記第３の動揺を予測した予測データを生成する生成手段と
を備える
情報処理装置。
【請求項１０】
前記検出手段で検出された前記第２の動揺を送信する送信手段を
さらに備える請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
車両に搭載され、前記車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段と、前記車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺を受信する受信手段を備える情報処理装置の情報処理方法において、
前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両が受けた第２の動揺を検出し、
前記受信手段により受信された前記第１の動揺と検出された前記第２の動揺から、前記車両が受けるであろう第３の動揺を予測し
その予測に基づき、前記車両の動揺を制御する
ステップを含み、
前記予測は、
所定の時刻に得られた前記第１の動揺と、検出されている前記第２の動揺の類似度を表す第１の相関係数を算出し、前記第１の相関係数が最大値となるときに、前記第１の動揺が取得されてからの時間を遅延量として算出し、
前記遅延量だけ前記第１の動揺を遅延し、第１の予測値として算出し、
過去に取得されている第２の動揺を用いた線形予測に基づき、前記第２の動揺から、第２の予測値を算出し、
前記第２の動揺と前記第２の予測値との近似の度合いを第２の相関係数として算出し、
前記第１の相関係数、前記第１の予測値、前記第２の予測値、および前記第２の相関係数を用いて、前記第３の動揺を予測した予測データを生成する
ステップを含む
情報処理方法。
【請求項１２】
車両に搭載され、前記車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段と、前記車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺を受信する受信手段を備える情報処理装置を制御するコンピュータが読み取り可能なプログラムを記録している記録媒体において、
前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両が受けた第２の動揺を検出し、
前記受信手段により受信された前記第１の動揺と検出された前記第２の動揺から、前記車両が受けるであろう第３の動揺を予測し
その予測に基づき、前記車両の動揺を制御する
ステップを含み、
前記予測は、
所定の時刻に得られた前記第１の動揺と、検出されている前記第２の動揺の類似度を表す第１の相関係数を算出し、前記第１の相関係数が最大値となるときに、前記第１の動揺が取得されてからの時間を遅延量として算出し、
前記遅延量だけ前記第１の動揺を遅延し、第１の予測値として算出し、
過去に取得されている第２の動揺を用いた線形予測に基づき、前記第２の動揺から、第２の予測値を算出し、
前記第２の動揺と前記第２の予測値との近似の度合いを第２の相関係数として算出し、
前記第１の相関係数、前記第１の予測値、前記第２の予測値、および前記第２の相関係数を用いて、前記第３の動揺を予測した予測データを生成する
ステップを含む
処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は情報処理装置および方法、並びに記録媒体に関し、特に、車両が受ける動揺を低減させる情報処理装置および方法、並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
自動車を安全に走行するための技術に関しては、さまざまなものが提案されている。例えば、加速度センサなどを用いて揺れ（動揺）を制御する技術などが存在する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上述した加速度センサを用いて動揺を制御する方法では、実際に揺れを感知してから、その動揺を制御するため、時間的に遅れた制御しかできないという課題があった。
【０００４】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、自動車に搭載されたビデオカメラなどにより撮像された画像から、これから受けるであろう動揺を予測し、その動揺が最小限に抑えられるように制御することにより、より安全な走行を行えるようにすることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の一側面の第１の情報処理装置は、車両に搭載され、前記車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺を検出する第１の検出手段と、前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両が受けた第２の動揺を検出する第２の検出手段と、前記第１の検出手段により検出された前記第１の動揺と前記第２の検出手段により検出された前記第２の動揺から、前記車両が受けるであろう第３の動揺を予測する予測手段と、前記予測手段による予測に基づき、前記車両の動揺を制御する制御手段とを備え、前記予測手段は、所定の時刻に得られた前記第１の動揺と、検出されている前記第２の動揺の類似度を表す第１の相関係数を算出し、前記第１の相関係数が最大値となるときに、前記第１の動揺が取得されてからの時間を遅延量として算出する第１の算出手段と、前記遅延量だけ前記第１の動揺を遅延し、第１の予測値として出力する第１の予測値出力手段と、過去に取得されている第２の動揺を用いた線形予測に基づき、前記第２の検出手段により検出された前記第２の動揺から、第２の予測値を出力する第２の予測値出力手段と、前記第２の検出手段により検出された前記第２の動揺と前記第２の予測値との近似の度合いを第２の相関係数として算出する第２の算出手段と、前記第１の相関係数、前記第１の予測値、前記第２の予測値、および前記第２の相関係数を用いて、前記第３の動揺を予測した予測データを生成する生成手段とを備える。
【０００６】
本発明の一側面の第１の情報処理方法は、車両に搭載され、前記車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段を備える情報処理装置の情報処理方法において、前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺を検出し、前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両が受けた第２の動揺を検出し、前記第１の動揺と前記第２の動揺から、前記車両が受けるであろう第３の動揺を予測し、その予測に基づき、前記車両の動揺を制御するステップを含み、前記予測は、所定の時刻に得られた前記第１の動揺と、検出されている前記第２の動揺の類似度を表す第１の相関係数を算出し、前記第１の相関係数が最大値となるときに、前記第１の動揺が取得されてからの時間を遅延量として算出し、前記遅延量だけ前記第１の動揺を遅延し、第１の予測値として算出し、過去に取得されている第２の動揺を用いた線形予測に基づき、前記第２の動揺から、第２の予測値を算出し、前記第２の動揺と前記第２の予測値との近似の度合いを第２の相関係数として算出し、前記第１の相関係数、前記第１の予測値、前記第２の予測値、および前記第２の相関係数を用いて、前記第３の動揺を予測した予測データを生成するステップを含む。
【０００７】
本発明の一側面の第１の記録媒体は、車両に搭載され、前記車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段を備える情報処理装置を制御するコンピュータが読み取り可能なプログラムを記録している記録媒体において、前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺を検出し、前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両が受けた第２の動揺を検出し、前記第１の動揺と前記第２の動揺から、前記車両が受けるであろう第３の動揺を予測し、その予測に基づき、前記車両の動揺を制御するステップを含み、前記予測は、所定の時刻に得られた前記第１の動揺と、検出されている前記第２の動揺の類似度を表す第１の相関係数を算出し、前記第１の相関係数が最大値となるときに、前記第１の動揺が取得されてからの時間を遅延量として算出し、前記遅延量だけ前記第１の動揺を遅延し、第１の予測値として算出し、過去に取得されている第２の動揺を用いた線形予測に基づき、前記第２の動揺から、第２の予測値を算出し、前記第２の動揺と前記第２の予測値との近似の度合いを第２の相関係数として算出し、前記第１の相関係数、前記第１の予測値、前記第２の予測値、および前記第２の相関係数を用いて、前記第３の動揺を予測した予測データを生成するステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録している。
【０００８】
本発明の一側面の第１の情報処理装置および方法、並びに記録媒体においては、撮像された画像の画像データから、車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺と車両が受けた第２の動揺が検出され、検出された第１の動揺と第２の動揺から、車両が受けるであろう第３の動揺が予測され、その予測に基づき、車両の動揺が制御される。
【０００９】
本発明の一側面の第２の情報処理装置は、車両に搭載され、前記車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段と、前記車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺を受信する受信手段と、前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両が受けた第２の動揺を検出する検出手段と、前記受信手段により受信された前記第１の動揺と前記検出手段により検出された前記第２の動揺から、前記車両が受けるであろう第３の動揺を予測する予測手段と、前記予測手段による予測に基づき、前記車両の動揺を制御する制御手段とを備え、前記予測手段は、所定の時刻に得られた前記第１の動揺と、検出されている前記第２の動揺の類似度を表す第１の相関係数を算出し、前記第１の相関係数が最大値となるときに、前記第１の動揺が取得されてからの時間を遅延量として算出する第１の算出手段と、前記遅延量だけ前記第１の動揺を遅延し、第１の予測値として出力する第１の予測値出力手段と、過去に取得されている動揺データを用いた線形予測に基づき、前記第２の動揺から、第２の予測値を出力する第２の予測値出力手段と、前記第２の動揺と前記第２の予測値との近似の度合いを第２の相関係数として算出する第２の算出手段と、前記第１の相関係数、前記第１の予測値、前記第２の予測値、および前記第２の相関係数を用いて、前記第３の動揺を予測した予測データを生成する生成手段とを備える。
【００１０】
前記検出手段で検出された前記第２の動揺を送信する送信手段をさらに備えるようにすることができる。
【００１１】
本発明の一側面の第２の情報処理方法は、車両に搭載され、前記車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段と、前記車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺を受信する受信手段を備える情報処理装置の情報処理方法において、前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両が受けた第２の動揺を検出し、前記受信手段により受信された前記第１の動揺と検出された前記第２の動揺から、前記車両が受けるであろう第３の動揺を予測しその予測に基づき、前記車両の動揺を制御するステップを含み、前記予測は、所定の時刻に得られた前記第１の動揺と、検出されている前記第２の動揺の類似度を表す第１の相関係数を算出し、前記第１の相関係数が最大値となるときに、前記第１の動揺が取得されてからの時間を遅延量として算出し、前記遅延量だけ前記第１の動揺を遅延し、第１の予測値として算出し、過去に取得されている第２の動揺を用いた線形予測に基づき、前記第２の動揺から、第２の予測値を算出し、前記第２の動揺と前記第２の予測値との近似の度合いを第２の相関係数として算出し、前記第１の相関係数、前記第１の予測値、前記第２の予測値、および前記第２の相関係数を用いて、前記第３の動揺を予測した予測データを生成するステップを含む。
【００１２】
本発明の一側面の第２の記録媒体は、車両に搭載され、前記車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段と、前記車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺を受信する受信手段を備える情報処理装置を制御するコンピュータが読み取り可能なプログラムを記録している記録媒体において、前記撮像手段により撮像された前記画像の画像データから、前記車両が受けた第２の動揺を検出し、前記受信手段により受信された前記第１の動揺と検出された前記第２の動揺から、前記車両が受けるであろう第３の動揺を予測しその予測に基づき、前記車両の動揺を制御するステップを含み、前記予測は、所定の時刻に得られた前記第１の動揺と、検出されている前記第２の動揺の類似度を表す第１の相関係数を算出し、前記第１の相関係数が最大値となるときに、前記第１の動揺が取得されてからの時間を遅延量として算出し、前記遅延量だけ前記第１の動揺を遅延し、第１の予測値として算出し、過去に取得されている第２の動揺を用いた線形予測に基づき、前記第２の動揺から、第２の予測値を算出し、前記第２の動揺と前記第２の予測値との近似の度合いを第２の相関係数として算出し、前記第１の相関係数、前記第１の予測値、前記第２の予測値、および前記第２の相関係数を用いて、前記第３の動揺を予測した予測データを生成するステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録している。
【００１３】
本発明の一側面の第２の情報処理装置および方法、並びに記録媒体においては、車両の前方を走行する他の車両の第１の動揺が受信され、撮像された画像の画像データから、車両が受けた第２の動揺が検出され、受信された第１の動揺と検出された第２の動揺から、車両が受けるであろう第３の動揺が予測され、その予測に基づき、車両の動揺が制御される。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明を適用した車両について説明する図である。車両１は、進行方向の画像を撮像する撮像部２が備えられている。この撮像部２は、ビデオカメラなどにより構成される。通常車両には、前後左右の４個の車輪３−１乃至３−４が取り付けられている。
【００１５】
それぞれの車輪３−１乃至３−４には、動揺アクチュエータ４−１乃至４−４（以後、動揺アクチュエータ４−１乃至４−４を個々に区別する必要がない場合、単に、動揺アクチュエータ４と記述する。また、他の装置についても同様に記述する）が備えられている。撮像部２や動揺アクチュエータ４は、制御部５により制御される。
【００１６】
図２は、車両１の本発明に関する部分の構成についてさらに説明するための図である。撮像部２により撮像された車両１の進行方向の画像の画像データは、制御部５の前車動揺検出部１１と自車動揺検出部１２に出力される。前車動揺検出部１１と自車動揺検出部１２は、それぞれ、入力された画像データを用いて動揺データを生成する。前車動揺検出部１１が生成する動揺データは、前車が受けている動揺に関するデータであり、自車動揺検出部１２が生成する動揺データは、自車が受けている動揺に関するデータである。換言すれば、前車動揺検出部１１が出力する動揺データは、これから車両１が受けるであろう動揺に関するデータであり、自車動揺検出部１２が出力する動揺データは、今、自車が受けている動揺に関するデータである。
【００１７】
前車動揺検出部１１により生成された動揺データと、自車動揺検出部１２により生成された動揺データは、それぞれ、動揺予測部１３に出力される。動揺予測部１３は、自車が受けるであろう動揺を、入力された２つの動揺データから予測し、予測データを逆動揺生成部１４に出力する。逆動揺生成部１４は、入力された予測データに従って、自車の車重、バネやダンパなどの特性を考慮した逆動揺データを生成し、逆動揺アクチュエータ４に出力する。
【００１８】
図３は、前車動揺検出部１１の構成を示す図である。前車動揺検出部１１は、図３に示すように、前車検出部２１と動きベクトル検出部２２から構成されている。撮像部２により撮像され、前車動揺検出部１１に入力される画像データに基づく画像は、例えば、図４に示すような画像である。画像としては、道路、その道路上を走行する車両、道路の両側に位置する建物などが撮像されている。そのうち、前車検出部２１は、まず、道路上を走行している複数の車両を検出し、そのうち、画像の左右方向に対する中心部分に位置し、最も大きい領域を占める車両を前車として検出する。
【００１９】
動きベクトル検出部２２は、検出された前車の動きベクトルを検出する。この検出される動きベクトルは、前車の動揺であるとされ、その動揺は、路面から受けるものであると考えられる。前車の動揺は、撮像部２により得られた画像から全画面動きを検出し、その全画面動きと異なる動きベクトルに着目して検出するようにしても良い。
【００２０】
自車動揺検出部１２にも、前車動揺検出部１１に入力された画像データと同様の画像データ（例えば、図４のような画像の基となる画像データ）が入力される。自車動揺検出部１２は、入力された画像データから、自車の動揺を検出するわけだが、その検出方法について、以下に説明する。
【００２１】
図５は、自車動揺検出部１２の内部構成を示す図である。自車動揺検出部１２は、特徴情報検出部３１、特徴情報処理部３２から構成されている。自車動揺検出部１２に入力された画像データは、特徴情報検出部３１に入力され、後述する特徴情報が検出され、特徴情報処理部３２に出力される。特徴情報処理部３２は、入力された特徴情報から、動揺データを算出する。
【００２２】
図６は、特徴情報検出部３１の構成を示すブロック図である。特徴情報検出部３１に入力された画像データは、遅延部４１により１フレーム分遅延された後フレームバッファ４２−１に供給されるとともに、フレームバッファ４２−２にも供給される。読み出し部４３−１，４３−２は、メモリ４４に記憶されている所定のパターンに従って、それぞれ対応するフレームバッファ４２−１，４２−２から、画像データを読み出し、動きベクトル検出部４５に出力する。
【００２３】
動きベクトル検出部４５は、供給された画像データから動きベクトルを検出し、特徴情報演算部４６に出力する。特徴情報演算部４６は、入力された動きベクトルから特徴情報を演算する。
【００２４】
次に、図６に示した特徴情報検出部３１の動作について説明する。時刻ｔにおいて、特徴情報検出部３１に入力された画像データは、遅延部４１とフレームバッファ４２−２に供給される。フレームバッファ４２−２は、入力された１フレーム分の画像データを記憶する。遅延部４１は、画像データを１フレーム分だけ遅延するので、時刻ｔにおいて、フレームバッファ４２−１には、時刻ｔより前の時刻ｔ−１における画像データ、即ち、時刻ｔより１フレーム前の画像データが記憶されている。フレームバッファ４２−１に記憶された時刻ｔ−１における画像データは、読み出し部４３−１により、フレームバッファ４２−２に記憶された時刻ｔにおける画像データは、読み出し部４３−２により、それぞれ読み出される。
【００２５】
読み出し部４３−１，４３−２は、それぞれ対応するフレームバッファ４２−１，４２−２に記憶されている画像データのうち、メモリ４４に記憶されているパターンに対応する部分の画像データを読み出す。ここで、メモリ４４に記憶されているパターンについて、図７を参照して説明する。
【００２６】
図７は、メモリ４４に記憶されているパターンの一例を示す図である。１フレームを構成する画素のなかで、動揺に関係のない部分、例えば，図８に示したような、自動車に取り付けられたビデオカメラにより撮像された画像データの場合、自動車のボンネットの部分などは動揺に関係のない領域と考えられるので、その領域を取り除いた領域の中心に位置する画素を収束点Ｐとする。収束点Ｐを中心として上下左右に対称な位置の代表点Ｑ、例えば、２５個（収束点を含む）を設定する。各代表点Ｑ毎に、その代表点Ｑが中心に位置する所定の画素数からなるブロックＢ、例えば、３３×３３画素からなる参照ブロックＢを設定する。メモリ４４には、このようなフレームの画面内における各代表点Ｑの座標と、参照ブロックＢの大きさと、図示していないが、例えば、６５×６５画素からなる探索ブロックの大きさが、パターンとして記憶されている。
【００２７】
読み出し部４３−１は、フレームバッファ４２−１に記憶されている時刻ｔ−１における画像データのうち、メモリ４４に記憶されている上述したパターンに対応する画素データ、すなわち、代表点Ｑの座標とブロックＢの大きさをもとに、各参照ブロックＢ内の画素データを読み出し、動きベクトル検出部４５に、参照ブロックのデータとして出力する。同様に、読み出し部４３−２は、フレームバッファ４２−２に記憶されている時刻ｔにおける画像データのうち、メモリ４４に記憶されているパターンに対応する画素データを読み出し、動きベクトル検出部４５に探索ブロックのデータとして出力する。
【００２８】
動きベクトル検出部４５は、入力された参照ブロックのデータと探索ブロックのデータとを用いて、ブロックマッチングを行うことにより、各代表点Ｑにおける動きベクトルを検出する。従って、この例の場合、２５個の動きベクトルが検出される。
【００２９】
なお、本実施の形態においては、動揺データを生成することを目的としているため、動きベクトルを全ての画素に対して検出する必要がないため、２５個の動きベクトルだけを求めるようにしている。これにより、回路規模の削減や処理速度を向上させることができる。
【００３０】
特徴情報演算部４６は、動きベクトル検出部４５により検出された２５個の動きベクトルを用いて、時刻ｔのフレーム全体としての動揺の水平成分ｕ、垂直成分ｖ、拡大成分ｖzoom、および回転成分ｖrotの合計４成分を、以下に示す式に基づいて算出する。
水平成分ｕ＝（１／ｎ）Σｕi  ・・・（１）
垂直成分ｖ＝（１／ｎ）Σｖi  ・・・（２）
拡大成分ｖzoom＝（１／ｎ）Σｖzoomi／ｄi  ・・・（３）
回転成分ｖrot＝（１／ｎ）Σｖroti／ｄi    ・・・（４）
なお、添え字のｉは、代表点Ｑiに付けられた番号を示し、この例では１乃至２５まで変化する。また、ｎは代表点の個数であるので、この例では２５である。
式（１）乃至式（４）により求められる値は、２５個の動きベクトルから得られる各成分ｕ、ｖ、ｖzoom、ｖrotの平均値である。
【００３１】
上述した各成分ｕ、ｖ、ｖzoom、ｖrotの関係を図９を参照して説明する。処理対象となっている代表点Ｑiの動きベクトルＴの水平方向の成分をｕiとし、垂直方向の成分をｖiとする。ｄｉは、収束点Ｐから代表点Ｑiまでの距離を表すスカラ量である。また、（Ｐｘ，Ｐｙ）は、収束点Ｐの座標を表し、この座標値を基準として座標（Ｑiｘ，Ｑiｙ）の代表点Ｑiまでの距離が算出される。
【００３２】
この動きベクトルＴの成分（ｕi，ｖi）は、代表点Ｑiを原点としたときの成分である。動きベクトルＴの、収束点Ｐと代表点Ｑiとを結ぶ直線と平行な方向の成分をｖzoomiとし、収束点Ｐと代表点Ｑiとを結ぶ直線と直交する方向の成分をｖrotiとする。また、収束点Ｐと代表点Ｑiとを結ぶ直線と動きベクトルＴとがなす角度をθとする。このとき、ｖzoomiとｖrotiは、次式に従って求められる。
ｖzoomi＝（ｕi2＋ｖi2）(1/2)ＣＯＳθ  ・・・（５）
ｖroti ＝（ｕi2＋ｖi2）(1/2)ＳＩＮθ  ・・・（６）
【００３３】
なお、ここでは、各成分を求めるのに２５個の動きベクトルの値を平均的に用いているが、画面上における位置関係などに基づいて、各成分に重み付けをしても良い。
【００３４】
特徴情報演算部４６は、動きベクトル検出部４５から出力された動きベクトルから、式（１）乃至式（４）を用いて、特徴情報として４成分のデータｕ、ｖ、ｖzoom、ｖrotを算出する。算出された４成分のデータｕ、ｖ、ｖzoom、ｖrotは、特徴情報処理部３２（図５）に出力される。
【００３５】
特徴情報検出部３１の処理で、画像データから４成分が検出されるわけだが、ここでは、さらに、それらの成分を後の処理において扱いやすいデータに特徴情報処理部３２において加工する。特徴情報処理部３２は、複数のアクチュエータが備えられた椅子型の装置で、車両に搭乗したときの感覚を観客に擬似的に体感できるようにするためのデータに加工する。勿論、ここでは、車両に搭乗したときの感覚を擬似的に体感させることを目的とはしていないので、このようなデータに加工しなくても良いが、ここでは、加工したデータを用いるとして以下の説明をする。
【００３６】
観客に対して車両に乗っている感じを疑似体験させる場合、どのような力（動揺）を観客が座っている椅子に対して加えればよいのかを考える。自動車の椅子に加えられる力には、自動車が坂道などの勾配のある道を走っているときの路面の前後方向の傾きを表現するための力、でこぼこした道の上を走っているときの路面から受ける上下方向の振動を表現するための力、傾いた路面を走っているときの路面の左右方向の傾きを表現するための力などがある。
【００３７】
これらの力は、画像を撮像したビデオカメラが搭載された自動車に対して与えられた刺激の内、画像を観察する観客の椅子に対しても物理的意味合いが同じ形で刺激を与えることができる力であり、ここでは実刺激と称する。この実刺激は、その値を積分していくと値がゼロとなるものである。
【００３８】
これに対して、自動車がカーブを曲がるときの遠心力を表現する力、加速や減速のときの慣性力を表現する力、カーブ時の自動車首振りを表現する力は、積分していっても値がゼロとならないものであり、椅子の移動距離の制限、移動方向の制限などから、自動車に対して与えられた刺激と物理的意味合いが同じ形で与えることが困難な刺激であり、ここでは、代替刺激と称する。
【００３９】
以下に、上述した実刺激と代替刺激に関する力、実際に観客用の椅子に対して加える動揺データの成分、並びに、上述した特徴情報演算部４６により演算された４成分の関係を示す。以下に示す実刺激の内、路面の前後の傾きに対する動揺データは、動揺データ成分pitchの１つとされ、動きベクトルの垂直方向の成分のうちの低周波成分で表すことができる。ここで、路面の傾きは、遅い周期で変化すると考えられるため、低周波成分を用いている。
【００４０】
傾きは、遅い周期で変化すると考えられ、また、高周波と考えられるため、路面から受ける振動に対する動揺データは、動きベクトルの垂直方向の成分のうちの高周波成分を用いている。この値は、動揺データ成分ｚとされる。路面の左右の傾きに対する動揺データは、動揺データ成分rollの一つとされ、図９から明らかなように、回転成分Vrotiを２５個の動きベクトル分加算した値で表すことができる。カーブ時の遠心力に対する動揺データは、動揺データ成分rollの１つとされ、水平成分ｕで表される。
【００４１】
加減速による慣性力に対する動揺データは、動揺データ成分pitchの１つとされ、拡大成分Ｖzoomの微分値の低周波成分で表される。なお、低周波成分としてあるのは、加減速に対しては敏感な動作は不要と考えられるからである。カーブ時の自動車の首振りに対する動揺データは、動揺データ成分yawとされ、水平成分ｕで表される。なお、−ｕとしてあるのは、カーブ時の遠心力と逆に働くためである。
【００４２】
実刺激
表現される成分          動揺データ成分        ４成分との関係
路面の前後の傾き         pitch             Σｖの低周波成分
路面からうける振動        ｚ             −Σｖの高周波成分
路面の左右の傾き          roll           −Σｖrot
代替刺激
表現される成分          動揺データ成分        ４成分との関係
カーブ時の遠心力          roll              ｕ
加減速による慣性力        pitch        ｄｖzoom／ｄｔの低周波成分
カーブ時の自動車首振り    yaw              −ｕ
【００４３】
特徴情報処理部３２は、上述した関係を用いて、動揺データを生成する。図１０は、特徴情報処理部３２の構成を示すブロック図である。特徴情報検出部３１から出力された４成分のうち、回転成分ｖrotは、加算器５１−１に、水平成分ｕは、加算器５１−２と符号反転器５２−１に、垂直成分ｖは、加算器５１−３に、拡大成分ｖzoomは、加算器５１−５と遅延器５３−３に、それぞれ入力される。加算器５１−１には、加算器５１−１から出力されたデータが、遅延器５３−１で１クロック分遅延された後、フィードバックされて入力される。同様に、加算器５１−３にも、加算器５１−３から出力されたデータが、遅延器５３−２で１クロック分遅延された後、フィードバックされて入力される。
【００４４】
遅延器５３−１から出力されたデータは、加算器５１−２に入力され、遅延器５３−２から出力されたデータは、符号反転器５２−２を介してHPF（High Pass Filter）５４に出力されると共に、LPF（Low Pass Filter）５５−１を介して加算器５１−４にも出力される。加算器５１−５に入力された拡大成分ｖzoomは、遅延器５３−３により１クロック分遅延された拡大成分ｖzoomが減算され、LPF５５−２を介して加算器５１−４に入力される。
【００４５】
次に、特徴情報処理部３２が行う動揺データ成分roll、yaw、ｚ、およびpitchの算出について説明する。特徴情報処理部３２に入力された回転成分ｖrotは、加算器５１−１に入力される。加算器５１−１は、時刻ｔにおいて入力された回転成分ｖrotと、遅延器５３−１より出力される１フレーム前の時刻ｔ−１のデータとを加算する。加算器５１−１は、このようにして、回転成分ｖrotを累積加算（積分）していくことにより、路面の左右の傾きを表現する動揺データ成分roll（Σｖrot）を算出する。しかしながら、路面の左右の傾きを表現する動揺データ成分rollは、−Σｖrotなので、加算器５１−２は、遅延器５３−１から入力されたデータの符号を反転したデータを演算に用いる。
【００４６】
動揺データ成分roll（水平成分ｕ）は、カーブ時の遠心力を表現するのにも用いられる。そこで、加算器５１−２は、遅延器５３−１から入力されたデータの符号を反転したデータと、水平成分ｕとを加算する（水平成分ｕから遅延器５３−１の出力を減算する）ことにより、動揺データ成分rollを算出する。
【００４７】
カーブ時の自動車首振りの動揺データ成分yawは、水平成分ｕの値を反転することにより得られるので、特徴情報処理部３２は、入力された水平成分ｕの値を、符号反転器５２−１により、符号を反転させることに動揺データ成分yawを算出する。
【００４８】
加算器５１−３には、時刻ｔにおいて入力された垂直成分ｖと、遅延器５３−２より出力された１フレーム前の時刻ｔ−１の垂直成分ｖを加算する。このようにして、加算器５１−３において、垂直成分ｖが累積加算（積分）される。そして、加算器５１−３とと遅延器５３−２により累積加算されたデータは、符号反転器５２−２に入力され、符号が反転され、さらにHPF５４により、高周波成分のみが取り出される。このようにして、路面から受ける振動を表現する動揺データ成分ｚが算出される。
【００４９】
また、遅延器５３−２から出力されたデータは、LPF５５−１にも出力され、低周波成分が取り出される。このようにして、路面の前後の傾きを表現する動揺データ成分pitchが算出される。動揺データ成分pitchは、加減速による慣性力を表現する動揺データ成分としても用いられる。そのため、LPF５５−１から出力された動揺データ成分pitchは、加算器５１−４により、慣性力を表現する動揺データ成分pitchと加算される。
【００５０】
慣性力を表現する動揺データ成分pitchは、特徴情報処理部３２に入力された拡大成分ｖzoomから算出される。特徴情報処理部３２に入力された拡大成分ｖzoomは、加算器５１−５と遅延器５３−３に入力される。加算器５１−５には、時刻ｔにおいて入力された拡大成分ｖzoomtと、遅延器５３−３により１フレーム遅延された時刻ｔ−１における拡大成分ｖzoomt-1が入力される。加算器５１−５は、入力された時刻ｔにおける拡大成分ｖzoomtから、時刻ｔ−１における拡大成分ｖzoomt-1を減算することで、拡大成分ｖzoomを微分する。そして、加算器５１−５から出力された値から、LPF５５−２により、低周波成分が抽出されることにより、加減速による慣性力を表現する動揺データ成分pitchが算出される。
【００５１】
加算器５１−４により、LPF５５−１から出力された値と、LPF５５−２から出力された値とが加算されることにより、動揺データ成分pitchが算出される。
【００５２】
このように、動揺データを画像から得られた動きから算出するようにしたので、画像を確認することで動揺データを決定し、入力しておくといった手間を省くことが可能である。また、センサなどを用いることで動揺データを生成することがなされていない画像から動揺データを容易に生成することが可能である。
【００５３】
前車動揺検出部１１により検出された前車の動揺に関する動揺データと、自車動揺検出部１２により検出された自車の動揺に関する動揺データは、動揺予測部１３に出力される。図１１は、動揺予測部１３の内部構成を示す図である。前車動揺検出部１１から出力された動揺データは、動揺予測部１３の遅延量算出部７１と遅延器７２に入力される。同様に、自車動揺検出部１２から出力された動揺データは、遅延量算出部７１、予測器７３、および相関算出部７４に入力される。
【００５４】
遅延量算出部７１は、入力された２つの動揺データから遅延量Ｔを算出する。
図１２（Ａ）に示したグラフは、前車が受けた動揺に関するもの（前車動揺検出部１１から出力された動揺データに基づくもの）であり、図１２（Ｂ）に示したグラフは、自車が受けた動揺に関するもの（自車動揺検出部１２から出力された動揺データに基づくもの）である。図１２（Ａ）に示した前車の動揺は、時刻Ｔだけ経過したときに、自車が受ける動揺であると考えることができる。換言すれが、前車が受けた動揺は、遅延量Ｔだけ遅延した後に、自車が受ける動揺となることが予測される。
【００５５】
図１２（Ａ）と図１２（Ｂ）に示したようなグラフから図１２（Ｃ）に示した相関係数Ｒ１と遅延量Ｔとの関係を示すグラフが得られる。正の定数ＴMINを越える範囲で相関係数Ｒ１が最大値をとる所の値を遅延量Ｔとする。仮に自車の前を走行する車両が存在しないとき、前車動揺検出部１１から出力され、遅延量算出部７１に入力される動揺データは、意味のないデータ（ノイズ）である。そのようなデータに対して図１２（Ｃ）に示したようなグラフを作成した場合、最大値は存在するが、その値は非常に小さな値となる。そのため、前車が存在しないときには、相関係数Ｒ１が非常に小さくなり、前車の動揺情報はほとんど利用されない。
【００５６】
遅延器７２は、前車動揺検出部１１からの動揺データを、遅延量算出部７１からの遅延量Ｔだけ、遅延して重み付け加算部７５に出力する。ここでは、遅延器７２から出力されるデータを予測値Ｄ１と記述する。なお、上述したように、前車が存在しない場合、相関係数Ｒ１と遅延量Ｔは非常に小さいため、遅延器７２から出力される予測値Ｄ１は、重み付け加算部７５に出力されても非常に微弱である。相関係数Ｒ１が、所定の閾値以下の場合、予測値Ｄ１は０として設定されるようにしても良い。
【００５７】
一方、予測器７３は、自車動揺検出部１２からの動揺データを入力し、その入力された動揺データから、予測値Ｄ２を算出し、出力する。予測器７３は、過去に取得されている動揺データを用いた線形予測にもとづき、入力された動揺データから予測値Ｄ２を算出する。
【００５８】
相関算出部７４は、自車動揺検出部１２からの動揺データと、予測器７３からの予測値Ｄ２を入力し、相関係数Ｒ２を算出する。相関係数Ｒ２は、過去の動揺データを用いて算出された予測値Ｄ２と、現在取得された動揺データとが、どれだけ近似したものであるかを示すものであり。予測器７３の精度を示すものである。
【００５９】
重み付け加算部７５には、遅延量算出部７１からの相関係数Ｒ１、相関算出部７４からの相関係数Ｒ２、遅延器７２からの予測値Ｄ１、および予測器７３からの予測値Ｄ２が入力される。重み付け加算部７５は、入力されたこれらのデータから、次式（７）に基づく計算を実行し、逆動揺生成部１４へ出力する予測データを算出する。
0004573076.tif 000002
【００６０】
式（７）に従って算出された予測データは、逆動揺生成部１４（図２）に出力される。逆動揺生成部１４は、内部にメモリ（不図示）を備え、そのメモリに自車の車重、バネやダンパなどの特徴を記憶しており、その記憶されている各種のデータを用いて、自車の動揺を低減させるような逆動揺を発生させるための逆動揺データを生成する。逆動揺データは、予測データにより予測された動揺に対して逆方向の、同程度の力を加えるためのデータであり、かつ、上述した自車の車重などを考慮したデータである。
【００６１】
逆動揺生成部１４により生成された逆動揺データは、逆動揺アクチュエータ４に供給される。逆動揺アクチュエータ４は、供給された逆動揺データに基づき、車両１の動揺を制御する。
【００６２】
このように、画像を撮像し、その画像から前車の動揺と自車の動揺を検出することにより、より早く、また精度よく、動揺を検出することができ、その結果、より確実に動揺を低減させることが可能となる。
【００６３】
上述した実施の形態においては、１台の車両１内において、前車の動揺と自車の動揺を検出し、自車の動揺を低減させるための制御を行うようにしたが、２台の車両１において、同様の効果を得られるようにしても良い。そのような場合について以下に説明する。
【００６４】
図１３に示すように、２台の車両１−１，１−２が走行している場合を想定する。車両１−１は、車両１−２の前方を走行している。図１３において、既に説明した部分と同様の部分には、同一の符号を付し、適宜、その説明は省略する。
車両１−１には、撮像部２が搭載されており、前方の画像を撮像するように構成されている。撮像部２により撮像された画像の画像データは、自車動揺検出部１２に出力される。自車動揺検出部１２は、画像データから動揺データを生成し、送信部９１に出力する。送信部９１は、光や電波などの送信手段を用い、入力された動揺データを後続の車両１−２に対して送信する。
【００６５】
車両１−２は、車両１−１の送信部９１により送信された動揺データを受信部９２により受信する。受信部９２により受信された動揺データは、逆動揺生成部９３に出力される。逆動揺生成部９３は、入力された動揺データが示す動揺の逆方向で、同程度の力を車両１−２に加えるための逆動揺データを生成する。逆動揺生成部９３は、自車の車重、バネやダンパなどの特徴を考慮に入れて逆動揺データを生成する。
【００６６】
逆動揺生成部９３により生成された逆動揺データに基づき、逆動揺アクチュエータ４は、車両１−２が受ける動揺が低減されるための制御を行う。
【００６７】
このように、前車が実際に受けた動揺に関する動揺データを後車に送信することにより、後車においては、実際の動揺を受ける前に、その動揺に関する動揺データを取得することが可能となり、その結果、予め受けるであろう動揺に対して、その動揺を低減させるための逆動揺データを生成し、制御することが可能となる。
【００６８】
図１３に示した実施の形態においては、車両１−１と車両１−２は、異なる構成としたが同じ構成としても良い。すなわち、図１４に示すように、車両１−１、車両１−２共に、撮像部２、自車動揺検出部１２、送信部９１、受信部９２、逆動揺生成部９３、および逆動揺アクチュエータ４を備える構成とし、自車が受けた動揺に関する動揺データを後車に送信すると共に、前車から前車が受けた動揺に関する動揺データを受信し、その受信した動揺データに基づいて動揺を低減するための制御を行うようにしても良い。
【００６９】
また、図１３に示した実施の形態においては、車両１−２は、前車が送信した動揺データのみで、自車の動揺を制御する構成であるが、自車の動揺も検出し、その検出した自車の動揺も考慮して逆動揺データを生成するようにしても良い。即ち、図１５に示すように、撮像部２と自車動揺検出部１２を備えることにより、自車の動揺を検出することができ、その検出した動揺に関する動揺データと、受信部９２により受信された前車の動揺データとを用いて、動揺予測部１３で予測データを生成し、その予測データを用いて、逆動揺生成部１４が逆動揺データを生成するようにしても良い。また、図１５に示した構成においては、自車動揺検出部１２からの動揺データは、送信部９１により、後続の他の車両に対して送信される。
【００７０】
なお、上述した実施の形態においては、画像データから動揺データを生成するとしたが、加速度センサなどを用いて動揺データを生成するようにしても良い。
【００７１】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【００７２】
この記録媒体は、図１６に示すように、コンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク１２１（フロッピディスクを含む）、光ディスク１２２（CD-ROM（Compact Disk-Read Only Memory），DVD（Digital Versatile Disk）を含む）、光磁気ディスク１２３（MD（Mini-Disk）を含む）、若しくは半導体メモリ１２４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記憶されているROM１０２や記憶部１０８が含まれるハードディスクなどで構成される。
【００７３】
なお、本明細書において、媒体により提供されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に従って、時系列的に行われる処理は勿論、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【００７４】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【００７５】
【発明の効果】
以上の如く本発明によれば、車両が受ける動揺をより確実に低減させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した車両１の構成について説明する図である。
【図２】車両１の構成についてさらに説明する図である。
【図３】前車動揺検出部１１の内部構成を示す図である。
【図４】撮像部２により撮像される画像について説明する図である。
【図５】自車動揺検出部１２の内部構成を示す図である。
【図６】特徴情報検出部３１の内部構成を示す図である。
【図７】メモリ４６に記憶されているパターンを示す図である。
【図８】処理される画像を説明する図である。
【図９】算出されるベクトルについて説明する図である。
【図１０】特徴情報処理部３２の内部構成を示す図である。
【図１１】動揺予測部１３の内部構成を示す図である。
【図１２】遅延量、相関係数の算出について説明するための図である。
【図１３】車両１の他の構成について説明する図である。
【図１４】車両１のさらに他の構成について説明する図である。
【図１５】車両１のさらに他の構成について説明する図である。
【図１６】媒体を説明する図である。
【符号の説明】
１  車両，  ２  撮像部，  ３  車輪，  ４  逆動揺アクチュエータ，  ５  制御部，  １１  前車動揺検出部，  １２  自車動揺検出部，  １３  動揺予測部，  １４  逆動揺生成部，  ２１  前車検出部，  ２２  動きベクトル検出部，  ７１  遅延量算出部，  ７２  遅延器，  ７３  予測器，  ７４  相関算出部，  ７５  重み付け加算部，  ９１  送信部，  ９２  受信部
【図１】
0004573076.tif 000003
【図２】
0004573076.tif 000004
【図３】
0004573076.tif 000005
【図４】
0004573076.tif 000006
【図５】
0004573076.tif 000007
【図６】
0004573076.tif 000008
【図７】
0004573076.tif 000009
【図８】
0004573076.tif 000010
【図９】
0004573076.tif 000011
【図１０】
0004573076.tif 000012
【図１１】
0004573076.tif 000013
【図１２】
0004573076.tif 000014
【図１３】
0004573076.tif 000015
【図１４】
0004573076.tif 000016
【図１５】
0004573076.tif 000017
【図１６】
0004573076.tif 000018