(57)【要約】  車両の車両周辺部をセンサー的に捕捉する周辺部センサー類（２）、並びに、該周辺部センサー類（２）のセンサーデータを、車両の車両周辺部内における障害物（Ｈ）を認識するために評価するデータ処理ユニット（４）を有する車両用のドライバー・アシスタント・システム（１）であって、認識された障害物（Ｈ）に依存して、該車両の車両周辺部内の該障害物（Ｈ）によって覆い隠され、該ドライバー・アシスタント・システム（１）の光学的周辺部センサー類（２）の視野（ＦＯＶ）を制限する隠覆領域（ＶＢ）を割り出すことを特徴する車両用のドライバー・アシスタント・システム。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（Ｆ）の車両周辺部をセンサー的に捕捉する周辺部センサー類（２）、並びに、
該周辺部センサー類（２；５）のセンサーデータを、車両（Ｆ）の車両周辺部内における障害物（Ｈ）を認識するために評価するデータ処理ユニット（４）
を有する車両（Ｆ）用のドライバー・アシスタント・システム（１）であって、
認識された障害物（Ｈ）に依存して、該車両（Ｆ）の車両周辺部内の該障害物（Ｈ）によって覆い隠され、該ドライバー・アシスタント・システム（１）の光学的周辺部センサー類（２）の視野（ＦＯＶ）を制限する隠覆領域（ＶＢ）を割り出す
ことを特徴する車両用のドライバー・アシスタント・システム。
【請求項２】
該データ処理ユニット（４）が、割り出された隠覆領域（ＶＢ）内の光学的周辺部センサー類（２）に由来する画像センサーデータを処理する、特に、フィルターを掛ける
ことを特徴とする請求項１に記載のドライバー・アシスタント・システム。
【請求項３】
該データ処理ユニット（４）が、認識された障害物（Ｈ）に起因する隠覆領域（ＶＢ）にテクスチャー面を覆い被せる
ことを特徴とする請求項１に記載のドライバー・アシスタント・システム。
【請求項４】
該データ処理ユニット（４）が、認識された障害物（Ｈ）に起因する隠覆領域（ＶＢ）を、画像描写のために使用した投影面に依存して算出する
ことを特徴とする先行請求項１から３のうち何れか一項に記載のドライバー・アシスタント・システム。
【請求項５】
認識された障害物（Ｈ）に起因する隠覆領域（ＶＢ）に依存して光学的周辺部センサー類（２）を制御する、特に、異なる光学的周辺部センサー類（２）間で切り替える制御回路（６）が、想定されている
ことを特徴とする先行請求項１から４のうち何れか一項に記載のドライバー・アシスタント・システム。
【請求項６】
該光学的周辺部センサー類（２）が、予め定められている視野（ＦＯＶ）を有する車載カメラ、特に、フィッシュアイ・カメラを備えている
ことを特徴とする先行請求項１から５のうち何れか一項に記載のドライバー・アシスタント・システム。
【請求項７】
該データ処理ユニット（４）が、認識された障害物（Ｈ）に起因する隠覆領域（ＶＢ）を、該当する光学的周辺部センサー類（２）の視野（ＦＯＶ）に依存して算出する
ことを特徴とする請求項６に記載のドライバー・アシスタント・システム。
【請求項８】
該データ処理ユニット（４）が、認識された障害物（Ｈ）に起因する隠覆領域（ＶＢ）を、認識された障害物（Ｈ）と車両（Ｆ）との間の相対速度に依存して算出する
ことを特徴とする先行請求項１から７のうち何れか一項に記載のドライバー・アシスタント・システム。
【請求項９】
以下のステップを有することを特徴とする車両（Ｆ）の車両周辺部内の隠覆領域（ＶＢ）を割り出すための方法：
（ａ）車両（Ｆ）の周辺部センサー類によって作成されるセンサーデータを、車両（Ｆ）の車両周辺部内の障害物（Ｈ）を認識するために評価するステップ（Ｓ１）；並びに、
（ｂ）認識された障害物（Ｈ）によって覆い隠され、車両（Ｆ）の光学的周辺部センサー類の視野（ＦＯＶ）を制限する隠覆領域（ＶＢ）を、認識された障害物（Ｈ）に依存して算出するステップ（Ｓ２）。
【請求項１０】
算出された隠覆領域内の車両（Ｆ）の光学的周辺部センサー類（２）に由来するセンサーデータが、処理される、特に、フィルターが掛けられる
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
認識された障害物（Ｈ）に起因する隠覆領域（ＶＢ）にテクスチャー面が覆い被される
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
認識された障害物（Ｈ）に起因する隠覆領域（ＶＢ）が、画像描写のために使用した投影面に依存して算出される
ことを特徴とする先行請求項９から１１のうち何れか一項に記載の方法。
【請求項１３】
認識された障害物（Ｈ）に起因する隠覆領域（ＶＢ）に依存して車両（Ｆ）の光学的周辺部センサー類（２）が制御される、特に、異なる光学的周辺部センサー類（２）間で切り替えられる
ことを特徴とする先行請求項９から１２のうち何れか一項に記載の方法。
【請求項１４】
認識された障害物（Ｈ）に起因する隠覆領域（ＶＢ）が、該当する光学的周辺部センサー類（２）の視野（ＦＯＶ）に依存して算出される
ことを特徴とする先行請求項９から１３のうち何れか一項に記載の方法。
【請求項１５】
認識された障害物（Ｈ）に起因する隠覆領域（ＶＢ）が、認識された障害物（Ｈ）と車両（Ｆ）との間の相対速度に依存して算出される
ことを特徴とする先行請求項９から１４のうち何れか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の車両周辺部における覆い隠された領域を割り出すための方法と装置、並びに、特に、ドライバー・アシスタント・システムの光学的周辺部センサー類の視野を制限する覆い隠された領域（以下：隠覆領域）が割り出されるドライバー・アシスタント・システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両は、車両の運転手を運転マヌーバの実施においてサポートするドライバー・アシスタント・システムを、ますます、装備するようになってきている。この様なドライバー・アシスタント・システムは、ドライバーに、車両の車両周辺部を光学的に示す表示手段を有している。車両周辺部のカメラ画像を作成する車載カメラは、これらの画像を、乃至、画像データを、ある表示手段上においてドライバーに対して表示するために、該画像データを、予め定められている投影面に投影するデータ処理ユニットに転送する。車載カメラや光学的センサーユニットの他、ドライバー・アシスタント・システムは、他の、周辺部センサー類、例えば、超音波センサー類も使用できる。
【０００３】
従来のドライバー・アシスタント・システムでは、車両周辺部内に、例えば、車両の近傍に駐車している他の車両などの障害物が現れた場合、車両周辺部の表示されている画像に障害となる画像歪みが生じる場合がある。この様な画像歪みは、ドライバー・アシスタント・システムの光学的周辺部センサー類の視野を制限する隠覆領域に起因するものである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
よって、本発明の課題は、車両の車両周辺部におけるこの様な隠覆領域を割り出すための方法及び装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この課題は、本発明の請求項１記載の特徴を有する装置によって達成される。
【０００６】
それによれば、本発明は、
車両の車両周辺部をセンサー的に捕捉する周辺部センサー類、並びに、
該周辺部センサー類のセンサーデータを、車両の車両周辺部内における障害物を認識するために評価するデータ処理ユニット
を有する車両用のドライバー・アシスタント・システムであって、
認識された障害物に依存して、該車両の車両周辺部内の該障害物によって覆い隠され、該ドライバー・アシスタント・システムの光学的周辺部センサー類の視野を制限する隠覆領域を割り出すことを特徴する車両用のドライバー・アシスタント・システムを提供する。
【０００７】
この際、認識された障害物に起因する隠覆領域の割り出しは、好ましくは、ドライバー・アシスタント・システムの光学的周辺部センサーに対する該当する障害物の相対的位置に依存して、及び／或いは、該当する障害物の大きさに依存して実施される。
【０００８】
本発明に係るドライバー・アシスタント・システムのある可及的実施形態においては、該データ処理ユニットは、割り出された隠覆領域内の光学的周辺部センサー類に、特に、車載カメラに由来する画像センサーデータを処理する。
【０００９】
本発明に係るドライバー・アシスタント・システムのある可及的実施形態においては、割り出された隠覆領域は、データ処理ユニットによって、該画像センサーデータにフィルターをかけることによって処理される。
【００１０】
本発明に係るドライバー・アシスタント・システムのある更なる可及的実施形態においては、該データ処理ユニットは、認識された障害物に起因する隠覆領域に、テクスチャー面を覆い被せる。
【００１１】
本発明に係るドライバー・アシスタント・システムのある更なる可及的実施形態においては、該データ処理ユニットは、付加的に、画像描写のために使用した投影面に依存して、特に、静的で二次元の底面に依存して、乃至、三次元の椀状の投影面に依存して、認識された障害物に起因する隠覆領域を、算出する。
【００１２】
本発明に係るドライバー・アシスタント・システムのある更なる可及的実施形態においては、認識された障害物に起因する隠覆領域に依存して、ドライバー・アシスタント・システムの光学的周辺部センサー類、特に、車載カメラを制御する制御回路も、想定されている。
【００１３】
本発明に係るドライバー・アシスタント・システムのある可及的実施形態においては、該制御回路は、その際、該隠覆領域に依存して、ドライバー・アシスタント・システムの複数の異なる光学的周辺部センサー類間における切り替えを実施する。
【００１４】
本発明に係るドライバー・アシスタント・システムのある更なる可及的実施形態においては、該光学的周辺部センサー類は、予め定められている視野を有する車載カメラ、特に好ましくは、フィッシュアイ・カメラを備えている。
【００１５】
本発明に係るドライバー・アシスタント・システムのある更なる可及的実施形態においては、該データ処理ユニットが、認識された障害物に起因する隠覆領域を、該当する光学的周辺部センサー類の視野に依存して算出する。
【００１６】
本発明に係るドライバー・アシスタント・システムのある更なる可及的実施形態においては、該データ処理ユニットが、認識された障害物に起因する隠覆領域を、認識された障害物と該車両との間の相対速度に依存して算出する。
【００１７】
本発明は、更に、特許請求項９に記載の特徴を有する隠覆領域を割り出すための方法を実現する。
【００１８】
即ち、本発明は、以下のステップを有する車両の車両周辺部内の隠覆領域を割り出すための方法を実現する：
車両の車両周辺部内の障害物を認識するための車両の周辺部センサー類によって作成されるセンサーデータを評価するステップ、並びに     
認識された障害物に依存した、障害物によって覆い隠され、車両の周辺部センサー類の視野を制限する隠覆領域の算出するステップ。
【００１９】
本発明に係る方法の可及的実施形態においては、該光学的周辺部センサー類に由来する画像センサーデータは、処理、特に、フィルター掛けされる。
【００２０】
本発明に係る方法の更なる可及的実施形態においては、認識された障害物に起因する隠覆領域は、テクスチャー面によって覆い被される。
【００２１】
本発明に係る方法の更なる可及的実施形態においては、認識された障害物に起因する隠覆領域は、画像描写に用いた二次元の、乃至、三次元の投影面に依存して算出される。
【００２２】
本発明に係る方法の更なる可及的実施形態においては、割り出された隠覆領域に依存して、光学的周辺部センサー類、特に、車載カメラが、制御される。
【００２３】
本発明に係る方法の更なる可及的実施形態においては、割り出された隠覆領域に依存して、複数の異なる光学的周辺部センサー類、特に、車載カメラ間における、切り替えが実施される。
【００２４】
本発明に係る方法の更なる可及的実施形態においては、認識された障害物に起因する隠覆領域は、該当する光学的周辺部センサー類の視野に依存して算出される。
【００２５】
本発明に係る方法の更なる可及的実施形態においては、認識された障害物に起因する隠覆領域は、認識された障害物と該車両との間の相対速度に依存して算出される。
【００２６】
以下、隠覆領域を割り出すための本発明に係るドライバー・アシスタント・システム、並びに、本発明に係る方法の可及的実施形態を、添付されている図を用いて詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明に係るドライバー・アシスタント・システムの実施例の模式図である。
【図２】本発明に係るドライバー・アシスタント・システムの一つの実施形態を描写するためのブロック図である。
【図３】本発明に係るドライバー・アシスタント・システムの作動形態を説明するための模式図である。
【図４】車両の車両周辺部における隠覆領域を割り出すための本発明に係る方法の実施例を示すためのフローチャートである。
【図５】本発明に係る方法の更なる実施例を示すための更なるフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
図１は、本発明に係るドライバー・アシスタント・システムを装備した車両Ｆを模式的に示している。示した実施例では、車両Ｆのボディの様々な側面に、車両Ｆの車両周辺部ＦＵをセンサー的に捕捉する光学的周辺部センサー類が取り付けられている。光学的周辺部センサー類とは、例えば、車両周辺部の車両画像を供給する車載カメラ等のことである。図１に示された実施例では、該車両Ｆのドライバー・アシスタント・システム１は、四台の車載カメラ２−１，２−２，２−３，２−４を装備している。その際、第一車載カメラ２−１は、車両Ｆのボディの前方に取り付けられており、図１に示すような視野、乃至、視野領域ＦＯＶ１を有している。更に、車両Ｆの車両ボディには、左右にそれぞれ一台の車両Ｆの側方の車両周辺部を光学的に捕捉する車載カメラが設けられている。車両Ｆの左側に設置されている車載カメラ２−２は、視野、乃至、視野領域ＦＯＶ２を有している。右側の車載カメラ２−３は、車両Ｆの右側にある車両周辺部ＦＵの一部を捕捉し、図１に示す如く、視野領域ＦＯＶ３を有している。更に、車両Ｆの後方、乃至、リアにも視野領域ＦＯＶ４を有する車載カメラ２−４が、設けられている。四台の光学的周辺部センサー類２−１から２−４は、ある可及的実施形態においては、比較的広い１７０°を超える視野領域ＦＯＶを有するフィッシュアイ・カメラであることもできる。図１において認識できる如く、該ドライバー・アシスタント・システム１の異なる車載カメラ２−ｉの視野領域、乃至、視野ＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  Ｖｉｅｗ）は、重なり合うことができる。これら異なる車載カメラ２−ｉは、シグナル配線３−１，３−２，３−３，３−４、例えば、シグナル配線バスや車両バスを介して、ドライバー・アシスタント・システム１のデータ処理ユニット４と接続されている。シグナル配線３−ｉを介しては、センサーデータ、特に、カメラ画像が、データ処理ユニット４に伝送される。該データ処理ユニット４は、周辺部センサー類の、特に、図１に示した光学的周辺部センサー類、乃至、車載カメラ２−ｉのセンサーデータを、車両Ｆの車両周辺部内において、障害物Ｈを認識するために評価する。該データ処理ユニット４は、センサーデータのデータ評価を実施するプロセッサーを備えている。該センサーデータは、好ましくは、リアルタイムに処理される。光学的周辺部センサー類２−ｉに加え、ドライバー・アシスタント・システム１は、例えば、超音波センサー類など、周辺部センサー類も装備していることができる。これら更なる周辺部センサー類も、車両Ｆの車両周辺部に障害物Ｈを認識するためにデータ処理ユニット４によって処理されることができるセンサーデータを供給する。図１に示されている例では、車輌Ｆの車両周辺部には、例えば、壁や建物であることができる障害物Ｈ１，Ｈ２が、存在している。図１に示されている例では、障害物Ｈ１は、前方用車載カメラ２−１の視野領域ＦＯＶ１内にある。第二障害物Ｈ２は、前方用視野領域２−１の視野領域内と、一部、左側用車載カメラ２−２の視野領域内にある。受信したセンサーデータを基に、車両周辺部内の障害物Ｈ１，Ｈ２が、認識される。これらセンサーデータは、図１に示されている車載カメラ２−ｉからの、及び／或いは、ドライバー・アシスタント・システム１の他の周辺部センサー類からのものである。その際、それぞれの障害物Ｈ−ｉの大きさ、乃至、広がりが、割り出される。大きさ、乃至、輪郭に依存して、データ処理ユニット４によって、障害物Ｈによってそれぞれ覆われ、ドライバー・アシスタント・システム１の光学的周辺部センサー、例えば、車載カメラ２−ｉの視野領域を制限する隠覆領域ＶＢが、算出される。図１に示されている例では、障害物Ｈ１の極値的輪郭点Ｐ１に接する光線が、前方用車載カメラ２−１の視野領域ＦＯＶ１を制限する隠覆領域ＶＢ１を定義する。同様に、障害物Ｈ２の極値的輪郭点Ｐ２に接する光線が、隠覆領域ＶＢ２を定義する。この第二隠覆領域ＶＢ２は、一方を、点Ｐ２を通る光線によって、他方を前方用車載カメラ２−１の視野領域ＦＯＶ１の外側の線によって区画されている。障害物Ｈ２により、左側用車載カメラ２−２の視野領域ＦＯＶ２を制限する更なる隠覆領域ＶＢ３も生じる。
【００２９】
ドライバー・アシスタント・システム１のデータ処理ユニット４は、可及的実施形態においては、割り出された隠覆領域ＶＢ内の光学的周辺部センサー類２−ｉに由来する画像センサーデータ、乃至、カメラ画像を処理する。ある可及的実施形態においては、隠覆領域ＶＢ内の画像センサーデータ、乃至、カメラ画像には、フィルターが掛けられる。更なる可及的実施形態においては、認識された障害物Ｈに起因する隠覆領域ＶＢは、テクスチャー面によって覆い被される。
【００３０】
該ドライバー・アシスタント・システム１は、その上で車両Ｆの車両周辺部が、車両Ｆのドライバーに示される表示手段、乃至、ディスプレーを備えている。この際、カメラ画像は、二次元の基準面、乃至、椀状三次元の投影面に投影される。ある可及的実施形態においては、該データ処理ユニット４は、認識された障害物Ｈに起因する隠覆領域ＶＢを、画像描写に用いる投影面に依存して算出する。
【００３１】
図２は、本発明に係るドライバー・アシスタント・システムの一つの実施形態を描写するためのブロック図を示している。該データ処理ユニット４は、周辺部センサー類より得たセンサーデータを、車両Ｆの車両周辺部内の障害物を認識するために評価する。その際、該周辺部センサー類は、光学的周辺部センサー類２−ｉの他に、ある可及的実施形態においては、それらのセンサーデータが、車両Ｆの車両周辺部ＦＵ内の障害物Ｈを認識するためにデータ処理ユニット４によって評価される更なる周辺部センサー類も、包含している。図２に示されているブロック図では、一例として、一つの車両Ｆの車両周辺部ＦＵ内の障害物Ｈを認識するためにセンサーデータを供給する更なる周辺部センサー５が、示されている。更に、該ドライバー・アシスタント・システム１は、図２に示されている実施例では、割り出された隠覆領域ＶＢに依存して光学的周辺部センサー類、特に図２に示されている車載カメラ２−１から２−４を制御する制御回路６も有している。ある可及的実施形態においては、該制御ユニット６は、車載カメラ２−ｉによって作成された画像データストリームを、割り出された隠覆領域ＶＢに依存して切り替える。その際、好ましくは、可能な限り小さな、乃至、狭い隠覆領域ＶＢを有する該画像センサーデータ、乃至、カメラ画像が、データ処理ユニット４に直送される。図１に示されている例では、通常、前方右側の領域は、前方用のフロントカメラ２−１によって、センサー的に画像として捕捉され、対応する画像データが、該データ処理ユニット４に伝達される。障害物Ｈ１とその結果得られる隠覆領域ＶＢ１が認識された場合、該障害物Ｈ１は、右側用車載カメラ２−３の視野領域ＦＯＶ３内では、隠覆領域ＶＢの原因とはならないため、該ドライバー・アシスタント・システム１の制御ユニット６は、右側用車載カメラ２−３の画像データに記入り変える。即ち、図１に示されているシナリオでは、右側用車載カメラ２−３が、その視野ＦＯＶ１内に障害物Ｈ１があり、そこに隠覆領域ＶＢ１ができてしまっている前方用車載カメラ２−１よりも、クオリティ的により良い画像データを供給している。該データ処理ユニット４は、隠覆領域ＶＢを算出する際に、ある可及的実施形態においては、該当する光学的周辺部センサー類、乃至、車載カメラ２−ｉの予め定められている視野ＦＯＶを考慮する。該車載カメラ２−ｉの視野、乃至、視角は、ある可及的実施形態においては、データ処理ユニット４のプロセッサーが、読み出した視野に依存して隠覆領域ＶＢを算出するために、アクセスできるコンフィグレーション・メモリー内に保存されている。
【００３２】
図３は、本発明に係るドライバー・アシスタント・システム１の作動形態を説明するための更なる交通シナリオを示している。図３に示されている交通シチュエーションでは、車両Ｆは、速度ＶＦで、道路を走行しているが、該車両Ｆに対しては、障害物Ｈ１となる他の車両が、対向して走ってきている。道路脇右側、例えば、車両Ｆの前方用車載カメラ２の視野領域ＦＯＶ内には、障害物Ｈ２がある。障害物Ｈ２によって、車載カメラ２の視野ＦＯＶ内において、隠覆領域ＶＢ２ができるが、この隠覆領域ＶＢ２は、車両Ｆの走行速度ＶＦに依存して変化する。例えば建物などの固定的障害物Ｈ２とは異なり、他の障害物Ｈ１、即ち、対向して来る車両は、自ら相対的に車両Ｆに向かって動いてくる。車両Ｈ１は、前方用車載カメラ２の視野ＦＯＶ内において、隠覆領域ＶＢ１を覆い隠すが、該隠覆領域ＶＢ１は、車両Ｆと車両Ｈ１との間の相対速度に依存している。ある可及的実施形態においては、ドライバー・アシスタント・システム１のデータ処理ユニット４は、認識された障害物Ｈ１，Ｈ２に起因する隠覆領域ＶＢ１，ＶＢ２を、認識された障害物と車両Ｆとの間の相対速度に依存して算出する。例えば、障害物Ｈ２の様な固定的障害物では、基となる相対速度は、車両Ｆの自己速度ＶＦである。例えば、対向車両などの動いている障害物Ｈ１では、双方の車両間の相対速度が、先ず、センサーデータを基に割りだされ、続いて、隠覆領域ＶＢが、割り出された相対速度に依存して、データ処理ユニット４によって算出される。ある可及的実施形態においては、該データ処理ユニット４は、各々の隠覆領域ＶＢ２の面積を近似的に算出する。例えば、対向して来る障害物Ｈ１の双方の面輪郭点Ｐ１Ａ，Ｐ１Ｂが大きく離れている場合、これらによって覆い隠される領域ＶＢ１は、双方の輪郭点Ｐ１Ａ，Ｐ１Ｂ間の間隔が小さい場合と比較して有意に大きい。即ち、対向して来る車両Ｈ１が、例えば、トラックの場合、覆い隠される領域ＶＢ１は、乗用車が、対向して来る場合と比較して有意に大きい。該当するカメラ２の視野ＦＯＶ内の隠覆領域ＶＢの面積が大きければ大きいほど、該当する車載カメラから供給される車両画像の画像クオリティは、大きく侵害される。ある可及的実施形態においては、ドライバー・アシスタント・システム１の制御ユニット６は、異なるカメラから供給される異なるカメラ画像ストリーム間で切り替える、乃至、加重することにより、該当するカメラの視野ＦＯＶ内にある隠覆領域ＶＢの大きさ、乃至、割合も考慮する。例えば、前方用車載カメラ２−１のカメラ画像内の隠覆領域ＶＢの合計（ＶＢ１  ＋  ＶＢ２）が、約５０％にも達する場合、ある閾値以上では、できるだけ、車両Ｆの他の車載カメラから供給されるカメラ画像に切り替える。
【００３３】
図４は、車両Ｆの車両周辺部における隠覆領域ＶＢを割り出すための本発明に係る方法の実施例を示すためのフローチャートを示している。
【００３４】
第一ステップＳ１において、車両Ｆの周辺部センサー類によって作成されるセンサーデータは、車両Ｆの車両周辺部内の障害物Ｈを認識するために評価される。これは、例えば、ドライバー・アシスタント・システム１のデータ処理ユニット４のプロセッサー、乃至、マイクロプロセッサーによって実施される。
【００３５】
第二ステップＳ２では、認識された障害物Ｈに依存して隠覆領域ＶＢ、乃至、隠覆面積が算出される。これら隠覆領域ＶＢは、車両周辺部ＦＵ内の障害物Ｈに起因し、ドライバー・アシスタント・システム１の光学的周辺部センサー類の視野ＦＯＶを制限する。
【００３６】
図５は、本発明に係る方法の更なる実施例を示している。ある可及的実施形態においては、隠覆領域ＶＢを割り出した後、光学的周辺部センサー類に由来するその中に割り出された隠覆領域ＶＢがある画像センサーデータが、データ処理ユニット４、乃至、その他のユニットによって処理される。その際、その視野、乃至、視野領域内に、隠覆領域ＶＢがある該当する光学的周辺部センサー類、乃至、車載カメラの画像データには、フィルターを掛けることができる。代案的には、カメラ画像内の割り出された隠覆領域には、テクスチャー面を覆い被せることも可能である。
【００３７】
更なる可及的実施形態においては、ステップＳ３において、ステップＳ２において割り出された、乃至、算出された隠覆領域ＶＢに依存して光学的周辺部センサー類の制御、例えば、異なる周辺部センサー類の切り替えが、実施される。その際、割り出された隠覆領域ＶＢの大きさ、乃至、その車載カメラの総視野ＦＯＶに対する割合も、考慮されることができる。
【００３８】
ある可及的実施形態においては、ステップＳ２では、認識された障害物Ｈに起因する隠覆領域ＶＢが、該当する光学的周辺部センサー２−ｉの予めコンフィグレーションされた視野ＦＯＶに依存して算出される。更に、ステップＳ３では、隠覆領域ＶＢの算出を、付加的に、認識された障害物Ｈと車両Ｆとの間の相対速度に依存して実施できる。
【００３９】
本発明に係るドライバー・アシスタント・システム１は、任意の車両、特に好ましくは、道路交通用車両において使用することができる。
【００４０】
ある可及的実施形態においては、本発明に係る方法によって割り出された隠覆領域ＶＢを、ドライバー・アシスタント・システム１の他の機能用にも評価することができる。例えば、ある可及的アプリケーションにおいては、車載カメラ２−ｉの視野ＦＯＶにおける隠覆領域ＶＢの割合から、ある道路上の交通密度を割り出すこともできる。例えば、車両Ｆが、三車線のアウトバーンの中央車線を走行している場合、交通密度が高い時には、車載カメラ２の視野ＦＯＶの大部分が、アウトバーン上を同方向に走行している他の車両によって覆い隠される。交通密度が高ければ高いほど、該道路上において、渋滞が、特に、車両事故による交通ボトルネックが、発生する確率も高くなる。即ち、カメラ２の視野ＦＯＶ内の隠覆領域ＶＢの割合が、該当する道路上のその時点における交通密度を示す尺度となる。この交通密度尺度は、ある可及的実施形態においては、該ドライバー・アシスタント・システム１の更なる機能用に、評価されることができる。
【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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【国際調査報告】
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2018537329.tif 000009
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