(57)【要約】【課題】  隣接車線を走行中の車両が自車両の後側方から接近してくるのを正確に検出し、これを警告することが可能な後側方接近検出システムを提供する。【解決手段】  後側方接近検出システム１００は、車両の後側方に視野を有するカメラ１と、カメラ１によって撮像された後側方画像から白線を検出する白線検出部３と、白線検出部３によって検出された白線に基づいて車両の隣接車線領域を抽出する車線抽出部４と、車線抽出部４によって抽出された隣接車線領域においてオプティカルフローを算出する算出部５と、算出部５によって算出されたオプティカルフローに基づいて隣接車線上を走行する接近車両を検出する車両検出部６と、車両検出部６によって接近車両が検出された場合に、所定の警告を行う警告部７と、を備える。【選択図】  図１
2007026321.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の後側方に視野を有する撮像部と、
前記撮像部によって撮像された後側方画像から白線を検出する白線検出部と、
前記白線検出部によって検出された白線に基づいて前記車両の隣接車線領域を抽出する車線抽出部と、
前記車線抽出部によって抽出された前記隣接車線領域においてオプティカルフローを算出する算出部と、
前記算出部によって算出されたオプティカルフローに基づいて隣接車線上を走行する接近車両を検出する車両検出部と、
前記車両検出部によって前記接近車両が検出された場合に、所定の警告を行う警告部と、
を備える後側方接近検出システム。
【請求項２】
前記撮像部は、広視野角を有しており、
前記撮像部によって撮像された後側方画像に歪補正処理を施して出力する歪補正部を更に備え、
前記白線検出部は、前記歪補正部によって歪補正処理された後側方画像から白線を検出する、請求項１記載の後側方接近検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の後側方において他の車両が接近してくるのを検出する後側方接近検出システムに関するものである。なお、「後側方」とは、後方及び側方を意味する。
【背景技術】
【０００２】
車両に搭載した撮像システムにより車両からの画像を取得し、その画像を用いて道路上のレーンマーキングを検出し、走行車線を認識することが行われている。例えば、下記特許文献１に開示された走行車線認識システムでは、まず、撮像手段によって得られた画像データ中のレーンマーキングの端点を結ぶ直線から、道路平面とほぼ水平な疑似直線を検出する。そして、この疑似直線の傾きから、撮像手段を車両に取り付けた際に生じる誤差を補正して、走行車線情報を得ている。
【特許文献１】特開２００５−１４９０２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記のような走行車線の認識方法において、正確性の点で改良の余地がある。このため、上記のような走行車線の認識方法に基づいて、隣接車線を走行中の車両が追い越しや追い抜きのために自車両の後側方から接近してくるのを検出し、これを運転者に警告することについても、正確性の点で改良の余地があるという問題がある。
【０００４】
そこで本発明では、隣接車線を走行中の車両が自車両の後側方から接近してくるのを正確に検出し、これを警告することが可能な後側方接近検出システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の課題を解決するために、本発明に係る後側方接近検出システムは、車両の後側方に視野を有する撮像部と、撮像部によって撮像された後側方画像から白線を検出する白線検出部と、白線検出部によって検出された白線に基づいて車両の隣接車線領域を抽出する車線抽出部と、車線抽出部によって抽出された隣接車線領域においてオプティカルフローを算出する算出部と、算出部によって算出されたオプティカルフローに基づいて隣接車線上を走行する接近車両を検出する車両検出部と、車両検出部によって接近車両が検出された場合に、所定の警告を行う警告部と、を備えることを特徴とする。
【０００６】
本発明に係る後側方接近検出システムによれば、まず、撮像部によって撮像された後側方画像から、白線検出部により白線が検出され、この検出された白線に基づいて、車線抽出部により車両の隣接車線領域が抽出される。そして、この抽出された隣接車線領域において、算出部によりオプティカルフローが算出され、この算出されたオプティカルフローに基づいて、隣接車線上を走行する接近車両の、車両検出部による検出が開始される。そして、車両検出部によってこの接近車両が検出された場合に、警告部により所定の警告が行われる。この結果、隣接車線を走行中の車両が自車両の後側方から接近してくるのを正確に検出し、これを自車両の運転者に警告することができる。
【０００７】
また、撮像部は、広視野角を有しており、後側方接近検出システムは、撮像部によって撮像された後側方画像に歪補正処理を施して出力する歪補正部を更に備え、白線検出部は、歪補正部によって歪補正処理された後側方画像から白線を検出するのも好ましい。
【０００８】
これにより、車両の後側方を、広い視野角で撮像することができる。また、この広い視野角で撮像された後側方画像は、歪補正部によって歪補正処理され、この歪補正処理された後側方画像から、白線検出部によって白線が検出される。この結果、隣接車線を走行中の車両が自車両の後側方から接近してくるのを、より正確に検出して、これを自車両の運転者に警告することができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、隣接車線を走行中の車両が自車両の後側方から接近してくるのを正確に検出し、これを警告することが可能な後側方接近検出システムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態を説明する。なお、図面の説明において同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１１】
本発明の実施形態である後側方接近検出システムについて、図１と図２（ａ）及び（ｂ）とを用いて説明する。図１は、本実施形態に係る後側方接近検出システム１００のブロック構成図である。また、図２（ａ）は、後側方接近検出システム１００を搭載する車両２００の平面図であり、図２（ｂ）は、この車両２００の後方部における概略側面図である。後側方接近検出システム１００は、車両２００に搭載されて、隣接車線を走行中の車両が自車両２００の後側方から接近してくるのを正確に検出し、これを警告するシステムである。なお、車両２００は、人間や物品を輸送する車体のことであれば、特に限定されない。
【００１２】
後側方接近検出システム１００は、機能的な構成要素として大きく分けて、カメラ１（撮像部）、歪補正部２、白線検出部３、車線抽出部４、算出部５、車両検出部６、及び警告部７を備えている。なお、白線検出部３、車線抽出部４、算出部５、及び車両検出部６各々は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを含むコンピュータを主体として構成されている。
【００１３】
カメラ１は、車両２００の後側方に視野を有し、車両２００の後側方を撮像することができるカメラである。カメラ１は、図２（ａ）及び（ｂ）に示すように、例えば、車両２００の最後部に配置される。カメラ１の撮像方向と、車両２００の車体の軸方向とは、略平行な位置関係を有している。また、カメラ１は、撮像範囲Ｓの中心を見下ろすように配置されている。また、カメラ１は、図２（ａ）に示すように、広視野角を有するのが好ましい。この広視野角を有する場合の水平画角αは、例えば１３０°である。これにより、車両２００の後側方を、より広い範囲にわたって撮像することができる。例えば、車両２００が後進中の場合において、車両２００の後側方から向かってくる車両等をも撮像することができる。カメラ１によって撮像された後側方画像は、歪補正部２及び算出部５に送信される。
【００１４】
歪補正部２は、カメラ１によって撮像された後側方画像に歪補正処理を施す部分である。歪補正部２は、例えばＣＰＵ、ＡＳＩＣ（特定用途のための集積回路）、不揮発性メモリ、フレームメモリを含むコンピュータを主体として構成されている。カメラ１によって撮像された後側方画像は、このフレームメモリに保存され、この不揮発性メモリ内の歪補正処理用の画素対応テーブルが参照されることで、この後側方画像に対する歪補正処理が行われる。歪補正処理には、カメラ１によって撮像された後側方画像の縦横比率の変更処理（例えば３対４から９対１６への変更処理）等、拡大や縮小や回転等の処理が含まれる。歪補正処理の詳細については、後述する。歪補正部２によって歪補正処理された後側方画像は、白線検出部３に送信される。
【００１５】
白線検出部３は、カメラ１によって撮像され、歪補正部２によって歪補正処理された後側方画像から、白線を検出する部分である。より詳しくは、白線検出部３は、まず、無限遠にある一つの固定点から延びる直線を検出し、次に、白線の輝度を利用してこの直線の中から白線を検出する。なお、直線の検出は、例えば、従来より知られたハフ変換（Ｈｏｕｇｈ変換）に基づく技術を利用する。直線を検出する技術の詳細は、後述する。白線検出部３によって検出された白線に関する情報は、車線抽出部４に送信される。
【００１６】
車線抽出部４は、白線検出部３によって検出された白線に基づいて、車両２００の隣接車線の領域を抽出する部分である。検出された白線のうち、車両２００が走行中の車線を規定している白線と、この車線の外側に所定の幅を有して延びる白線との間の領域を、車線抽出部４は隣接車線領域として抽出する。よって、この所定の幅を有して延びる白線が存在しない場合は、隣接車線は存在しないと判定される。これにより、車両２００が走行中の車線にガードレールが隣接している場合、隣接車線は存在しないと判定される。隣接車線領域の抽出についての詳細は、後述する。
【００１７】
算出部５は、車線抽出部４によって抽出された隣接車線領域において、オプティカルフローを算出する部分である。オプティカルフローは、画像フレーム中の各画素間の速度ベクトルのことであり、オプティカルフロー処理に用いられるものである。オプティカルフロー処理としては、まず、第一の画像フレーム内において、複数の画素から構成されるブロックを事前に設定する。次に、第一の画像フレームに続く第二の画像フレーム内において、このブロックを検出する。そして、この二つの画像フレーム内の各ブロックの移動を検出する。これにより、カメラ１の撮像領域内における動体を示す第一及び第二の変化領域を検出できる。これが、オプティカルフロー処理である。なお、算出部５によって算出されたオプティカルフローは、車両検出部６に送信される。
【００１８】
車両検出部６は、算出部５によって算出されたオプティカルフローに基づいて、隣接車線上を走行する接近車両を検出する部分である。すなわち、車両検出部６は、上記のオプティカルフロー処理により、車両２００の後側方から接近してきた接近車両を検出すると、車両２００に対する接近車両の相対的な動きの検出も行う。この結果、車両検出部６は、車両２００に対する接近車両の相対速度を求めることもできる。車両検出部６によって検出された接近車両に関する情報は、警告部７に送信される。
【００１９】
警告部７は、車両検出部６によって接近車両が検出された場合に、車両２００の運転者に対して、所定の警告を行う部分である。警告部７の例として、接近車両と車両２００との車間距離が短さを、鳴動する音量の大きさで示すブザーや、この車間距離の短さを、多くの数量で示すインジケータ等が挙げられる。
【００２０】
次に、本実施形態に係る後側方接近検出システム１００のカメラ１により撮像可能な範囲について、図３を用いて説明する。図３は、後側方接近検出システム１００を搭載して走行中の車両２００と、車両２００の後側方を走行中の車両３００との位置関係を示す平面図である。
【００２１】
まず、車両２００及び車両３００の位置関係について説明する。車両２００及び車両３００が走行する道路の道幅Ａは、約３．５ｍである。車両２００及び車両３００各々は、道路の略中央を走行中であるとする。また、車両２００及び車両３００間の距離Ｂは、約２ｍであるとする。車両２００に搭載されたカメラ１の水平画角βは、例えば約１３０°である。車両２００のサイドミラー２０１から車両２００の後端部までの距離Ｃは、約３．２ｍである。サイドミラー２０１の水平画角γは、約１３°である。また、車両２００の後端部から車両３００の先端部までの距離Ｄは、２ｍであるとする。更に、車両２００の後端部から車両３００の後端部までの距離Ｅは、６．７ｍであるとする。
【００２２】
ここで、車両２００及び車両３００が上記のような位置関係であるとき、車両２００の運転者は、サイドミラー２０１を用いても車両３００を視認することはできない。これは、サイドミラー２０１を用いて視認できる領域Ｘには、車両３００は位置しておらず、車両３００は、サイドミラー２０１の死角となる領域Ｙに位置しているためである。しかしながら、車両２００に搭載された後側方接近検出システム１００のカメラ１を用いることにより、後側方接近検出システム１００は、車両３００の接近を検出することができるようになる。これは、カメラ１を用いて視認できる領域Ｚに、車両３００が位置しているためである。
【００２３】
次に、カメラ１が撮像した後側方画像において、歪補正処理と、直線及び白線の検出処理と、隣接車線領域の抽出処理と、が順に行われる様子を示す画像について、図４（ａ）〜（ｄ）を用いて説明する。図４（ａ）〜（ｄ）各々は、カメラ１により撮像された後側方画像と、歪補正処理後の画像と、直線及び白線の検出処理後の画像と、隣接車線領域の抽出処理後の画像と、を示す図である。
【００２４】
カメラ１によって撮像された後側方画像は、図４（ａ）に示すように、実際には平坦な道路が、丸みを帯びた道路４００であるように歪んだ画像となる。これは、カメラ１の物理的な特性に由来しており、特に、広視野角を有するカメラ１を用いると、このように歪んで表示される現象が発生する。これに対して、歪補正部２により、後側方画像に対する歪補正処理が施されると、図４（ｂ）に示すように、実際には平坦な道路も正しく表示された画像となる。次に、白線検出部３により、この歪補正処理された画像に対する直線の検出処理が施されると、図４（ｃ）に示すように、検出された直線を強調表示する線４０２，４０３，４０４，４０５によって強調表示される。ここで、白線検出部３は、白線の輝度を利用して、白線４０３，４０４，４０５を検出する。さらに、車線抽出部４により、この白線検出処理された画像に対する、隣接車線領域の抽出処理が施されると、図４（ｄ）に示すように、隣接車線として検出された線４０４，４０５，４０６が、上記の強調表示線によって強調表示される。
【００２５】
ここで、上記の直線の検出処理において用いられたハフ変換に基づく技術について、図５及び６を用いて説明する。図５及び６各々は、ハフ変換の原理を説明するためのｘｙ平面図、及びθρ平面図である。なお、ハフ変換のうち、最も基本的で利用度が高い直線の抽出を行うものは「θρ−ハフ変換」と呼ばれる。
【００２６】
このθρ−ハフ変換では、図５（ａ）に示すように、原画像を走査して図形画素Ｐ１（ｘ１，ｙ１）を検出したとき、その座標（ｘ１，ｙ１）を次の式（１）のｘ、ｙに代入する。
ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθ  ・・・（１）
【００２７】
これにより、式（１）はθとρの間の関係式になり、例えば図５（ｂ）に示すθρ平面上の曲線Ｃ１を表すことになる。同様な処理を図５（ａ）の図形画素Ｐ２（ｘ２，ｙ２）、Ｐ３（ｘ３，ｙ３）についても行うことによってθρ平面上の曲線Ｃ２、Ｃ３が得られる。
【００２８】
図５（ａ）に示すように、図形画素Ｐ１（ｘ１，ｙ１）、Ｐ２（ｘ２，ｙ２）、Ｐ３（ｘ３，ｙ３）が、ある直線Ｌ上に位置する場合、図５（ｂ）に示すようにθρ平面上の曲線Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３は１点（θｐ，ρｐ）で交わる。これは、θρ平面上の１つの曲線が式（１）の点（ｘ，ｙ）を通る全ての直線の可能性を表しており、これら３点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）、Ｐ２（ｘ２，ｙ２）、Ｐ３（ｘ３，ｙ３）を通る共通の直線Ｌがただ１つだけ存在することに対応している。なぜなら、図６より明らかなように、式（１）のθとρは、ｘｙ座標系の原点と点（ｘ，ｙ）を結ぶ直線が、点（ｘ，ｙ）を通る直線の垂線になるときの垂線の角度と、原点から点（ｘ，ｙ）までの距離をそれぞれ表しているからである。
【００２９】
図５（ｂ）のθρ平面上の交点の座標（θｐ，ρｐ）を式（１）に代入すると、ｘとｙの１次式になり、原画像上の３点を通る直線を表す。このため、原画像中の全図形画素についてθρ平面上に曲線を描いた後、θρ平面で曲線が何回も重なっている点を見つけ、それらの点を原画像上の直線に戻すことによって、原画像中の直線を抽出することができる。
【００３０】
次に、本実施形態に係る後側方接近検出システム１００における処理の順番について、図７を用いて説明する。図７は、後側方接近検出システム１００における処理の順番を示すフローチャートである。
【００３１】
図７に示す処理は、所定時間ごとに繰り返し実行される。まず、カメラ１によって車両２００の後側方画像が撮像される（Ｓ１０）。次に、この後側方画像に対して、歪補正部２により、歪補正処理が実施される（Ｓ１１）。そして、歪補正処理が施された後側方画像から、白線検出部３により、白線が検出される（Ｓ１２）。
【００３２】
次に、検出された白線に基づいて、車線抽出部４により、車両２００の隣接車線領域が抽出される（Ｓ１３）。そして、この隣接車線領域において、算出部５により、オプティカルフローが算出される（Ｓ１４）。このオプティカルフローに基づいて、車両検出部６は、隣接車線領域上を走行する接近車両の検出を開始する（Ｓ１５）。ここで、接近車両が検出されたか否かが判定され（Ｓ１６）、接近車両が検出された場合、警告部７により、車両２００の運転者に対して所定の警告が行われる（Ｓ１７）。一方、接近車両が検出されなかった場合、一旦処理を終了し、再度、Ｓ１０に戻る。
【００３３】
以上説明したように、本実施形態に係る後側方接近検出システム１００では、まず、カメラ１によって撮像された後側方画像から、白線検出部３により白線が検出され、この検出された白線に基づいて、車線抽出部４により車両の隣接車線領域が抽出される。そして、この抽出された隣接車線領域において、算出部５によりオプティカルフローが算出され、この算出されたオプティカルフローに基づいて、隣接車線上を走行する接近車両の、車両検出部６による検出が開始される。そして、車両検出部６によってこの接近車両が検出された場合に、警告部７により運転者に対する所定の警告が行われる。この結果、隣接車線を走行中の車両が自車両２００の後側方から接近してくるのを正確に検出し、これを自車両２００の運転者に警告することができる。
【００３４】
また、カメラ１によって撮像された後側方画像に対して、歪補正処理を施して出力する歪補正部２を更に備え、カメラ１は、広視野角を有することにより、車両２００の後側方を、広い視野角で撮像することができる。また、この広い視野角で撮像された後側方画像は、歪補正部２によって歪補正処理され、この歪補正処理された後側方画像から、白線検出部３によって白線が検出される。この結果、隣接車線を走行中の車両が自車両２００の後側方から接近してくるのを、より正確に検出して、これを自車両２００の運転者に警告することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本実施形態に係る後側方接近検出システムのブロック構成図である。
【図２】後側方接近検出システムを搭載する車両の平面図及び概略側面図である。
【図３】二台の車両の位置関係を示す平面図である。
【図４】カメラにより撮像された画像を示す図である。
【図５】ハフ変換の原理を説明するためのｘｙ平面図である。
【図６】ハフ変換の原理を説明するためのθρ平面図である。
【図７】後側方接近検出システムにおける処理の順番を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３６】
１…カメラ、２…歪補正部、３…白線検出部、４…車線抽出部、５…算出部、６…車両検出部、７…警告部、１００…後側方接近検出システム、２００，３００…車両、２０１…サイドミラー、４００…道路、４０２，４０６…線、４０３〜４０５…白線、Ｘ〜Ｚ…領域、Ａ…道幅、Ｂ〜Ｅ…距離、Ｃ１，Ｃ２…曲線、Ｌ…直線、Ｐ１〜Ｐ３…点、Ｓ…撮像範囲、ｘ…撮像方向、ｙ…水平方向。
【図１】
2007026321.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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