(57)【要約】【課題】撮像している方向を特定して自車の位置を正確に算出することのできる自車位置検出装置及びその方法を提供する。【解決手段】本発明の自車位置検出装置１は、駐車スペースを自車両から撮像して駐車スペースの路面画像を出力する撮像部２と、路面画像から駐車スペースの路面上に設置されたターゲットマークの位置を検出するターゲットマーク検出部５と、ターゲットマークの位置に基づいて駐車スペースと自車両との間の相対位置を算出する自車位置算出部６とを備え、ターゲットマーク検出部５で検出されるターゲットマーク４は、２つ以上の円形マークで形成され、円形マークはそれぞれ区別可能なパターンを有し、円形マークのうちの少なくとも２つは駐車スペースの車両進入側に幅方向で離間して配置されていることを特徴とする。【選択図】      図１
2013182551.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
駐車スペースを自車両から撮像して前記駐車スペースの路面画像を出力する撮像手段と、
前記路面画像から前記駐車スペースの路面上に設置されたターゲットマークの位置を検出するターゲットマーク検出手段と、
前記ターゲットマークの位置に基づいて前記駐車スペースと前記自車両との間の相対位置を算出する自車位置算出手段とを備え、
前記ターゲットマーク検出手段で検出されるターゲットマークは、２つ以上の円形マークで形成され、前記円形マークはそれぞれ区別可能なパターンを有し、前記円形マークのうちの少なくとも２つは前記駐車スペースの車両進入側に幅方向で離間して配置されていることを特徴とする自車位置検出装置。
【請求項２】
前記ターゲットマーク検出手段は、
前記ターゲットマークと同一の特徴を有する中心領域と前記ターゲットマークと異なる特徴を有する外周領域とを有するターゲットマーク検出フィルタを有し、前記ターゲットマーク検出フィルタは、前記路面画像上の局所領域に設定して輝度を検出する局所領域輝度検出手段と、
前記局所領域における輝度の検出結果を用いて前記中心領域における輝度分布の統計値を算出する中心領域輝度解析手段と、
前記局所領域における輝度の検出結果を用いて前記外周領域における輝度分布の統計値を算出する外周領域輝度解析手段と、
前記中心領域及び前記外周領域における輝度分布の統計値を用いて、前記中心領域と前記外周領域との間の輝度の差と前記中心領域及び前記外周領域の輝度分布の和とに基づいて算出される分離度を前記路面画像の各画素について算出する分離度評価手段と、
前記分離度を所定の閾値で処理することによって前記路面画像の各画素についてターゲットマークであるか否かを判定してターゲットマークを明示した２値化画像を出力する閾値処理手段と、
前記２値化画像に基づいてターゲットマークの位置を認識するターゲットマーク認識手段と
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の自車位置検出装置。
【請求項３】
前記ターゲットマーク検出フィルタは、前記路面画像から輝度値及び輝度値の二乗のインテグラルイメージを作成するインテグラルイメージ作成手段をさらに備え、
前記中心領域輝度解析手段及び前記外周領域輝度解析手段は、前記インテグラルイメージに基づいて前記輝度分布の統計値を算出することを特徴とする請求項２に記載の自車位置検出装置。
【請求項４】
前記中心領域輝度解析手段は、前記中心領域における輝度分布の統計値として輝度値の平均と分散を算出することを特徴とする請求項２または３に記載の自車位置検出装置。
【請求項５】
前記外周領域輝度解析手段は、前記外周領域における輝度分布の統計値として輝度値の平均と分散を算出することを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の自車位置検出装置。
【請求項６】
前記局所領域輝度検出手段は、前記円形マークを正方形で近似した形状のターゲットマーク検出フィルタを用いて輝度を検出することを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項に記載の自車位置検出装置。
【請求項７】
前記自車位置算出手段は、
前記円形マークのうちの２つを結んだ直線に基づいて前記駐車スペースと前記自車両との間の相対角度を算出する相対角度算出手段と、
前記円形マークのうちの２つの中点に基づいて前記駐車スペースと前記自車両との間の相対距離を算出する相対距離算出手段と
を備えたことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の自車位置検出装置。
【請求項８】
前記円形マークの区別可能なパターンは色によって区別可能であることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の自車位置検出装置。
【請求項９】
前記円形マークの区別可能なパターンは円の大きさによって区別可能であることを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の自車位置検出装置。
【請求項１０】
前記円形マークは二色以上の異なる色で構成される同心円であることを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の自車位置検出装置。
【請求項１１】
前記円形マークの同心円のいずれかを発光させることを特徴とする請求項１０に記載の自車位置検出装置。
【請求項１２】
駐車スペースの路面上に設置された２つ以上の円形マークで形成され、前記円形マークはそれぞれ区別可能なパターンを有し、前記円形マークのうちの少なくとも２つは前記駐車スペースの車両進入側に幅方向で離間して配置されているターゲットマークと、
前記駐車スペースを自車両から撮像して前記駐車スペースの路面画像を出力する撮像手段と、前記路面画像から前記ターゲットマークの位置を検出するターゲットマーク検出手段と、前記ターゲットマークの位置に基づいて前記駐車スペースと前記自車両との間の相対位置を算出する自車位置算出手段とを備えた自車位置検出装置と
を含むことを特徴とする自車位置検出システム。
【請求項１３】
駐車スペースを自車両の撮像手段から撮像して前記駐車スペースの路面画像を出力する撮像ステップと、
前記路面画像から前記駐車スペースの路面上に設置されたターゲットマークの位置を検出するターゲットマーク検出ステップと、
前記ターゲットマークの位置に基づいて前記駐車スペースと前記自車両との間の相対位置を算出する自車位置算出ステップとを含み、
前記ターゲットマーク検出ステップで検出されるターゲットマークは、２つ以上の円形マークで形成され、前記円形マークはそれぞれ区別可能なパターンを有し、前記円形マークのうちの少なくとも２つは前記駐車スペースの車両進入側に幅方向で離間して配置されていることを特徴とする自車位置検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、駐車スペースの路面上にターゲットマークを設置しておき、そのターゲットマークを検出することによって自車両の位置を検出する自車位置検出装置、自車位置検出システム及び自車位置検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来からロボットを用いて行う物体の把持、組立、ドッキング作業において、対象となるターゲットにマークを取り付け、マークの画像をカメラに入力して画像処理することによって位置決めする方法が用いられてきた。
【０００３】
このようなロボットと物体間の相対位置を計測するためのターゲットマークとしては特許文献１が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５−３１２５２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来のターゲットマークでは、工場内での利用が目的であるためにすべてのマークが同時に検出可能であることが前提となっていた。したがって、すべてのマークを同時に検出できない場合には、正しく位置を算出することができないという問題点があった。
【０００６】
この理由としては、ターゲットマークの中に同じ特徴を持ったマークが複数存在していると、それら同じ特徴のマークだけが検出された場合には区別することができずに正しく位置を算出することができなかった。
【０００７】
しかし、駐車スペースの路面上にターゲットマークを設置する場合には、車両の停止位置や車載カメラの画角などの条件によって検出できないマークが存在することは十分に考えられるので、従来のターゲットマークをそのまま駐車支援用のターゲットマークとして利用することはできなかった。
【０００８】
そこで、本発明は、上述した実情に鑑みて提案されたものであり、撮像している方向を特定して自車の位置を正確に算出することのできる自車位置検出装置、自車位置検出システム及び自車位置検出方法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】
【０００９】
本発明は、駐車スペースを自車両から撮像して駐車スペースの路面画像を出力する撮像部と、路面画像から駐車スペースの路面上に設置されたターゲットマークの位置を検出するターゲットマーク検出部と、ターゲットマークの位置に基づいて駐車スペースと自車両との間の相対位置を算出する自車位置算出部とを備えている。そして、ターゲットマーク検出部で検出されるターゲットマークは、２つ以上の円形マークで形成され、円形マークはそれぞれ区別可能なパターンを有し、円形マークのうちの少なくとも２つは駐車スペースの車両進入側に幅方向で離間して配置されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ターゲットマークを２つ以上の円形マークで形成してそれぞれ区別可能なパターンとしたので、すべての円形マークが検出されなくても少なくとも２つの円形マークが検出されれば、常にターゲットマークから自車の位置を算出することができる。また、円形マークのうちの少なくとも２つを駐車スペースの車両進入側に幅方向で離間して配置したので、撮像している方向が特定でき、これによって常にターゲットマークから自車の位置を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１実施形態に係る自車位置検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る自車位置検出装置のターゲットマーク検出部の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係る自車位置検出装置の自車位置算出部の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１実施形態に係る自車位置検出システムの構成を示す図である。
【図５】本発明の第１実施形態に係る自車位置検出装置で検出するターゲットマークの一例を示す図である。
【図６】本発明の第１実施形態に係る自車位置検出装置による自車位置検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１実施形態に係る自車位置検出装置で用いるターゲットマーク検出フィルタの一例を示す図である。
【図８】本発明の第１実施形態に係る自車位置検出装置の局所領域輝度検出部による処理を説明するための図である。
【図９】本発明の第１実施形態に係る自車位置検出装置の局所領域輝度検出部によって検出された輝度分布を示す図である。
【図１０】本発明の第１実施形態に係る自車位置検出装置の局所領域輝度検出部によって検出された輝度分布を示す図である。
【図１１】本発明の第１実施形態に係る自車位置検出装置の自車位置算出部による処理を説明するための図である。
【図１２】本発明の第１実施形態に係る自車位置検出装置の自車位置算出部による処理を説明するための図である。
【図１３】本発明の第１実施形態に係る自車位置検出装置の自車位置算出部による処理を説明するための図である。
【図１４】本発明の第２実施形態に係る自車位置検出装置で検出するターゲットマークの一例を示す図である。
【図１５】本発明の第３実施形態に係る自車位置検出装置で検出するターゲットマークの一例を示す図である。
【図１６】本発明の第３実施形態に係る自車位置検出装置の自車位置算出部による処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を適用した第１〜第３実施形態について図面を参照して説明する。
【００１３】
［第１実施形態］
［自車位置検出装置の構成］
図１は、本実施形態に係る自車位置検出装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る自車位置検出装置１は、駐車スペース１０を自車両から撮像して駐車スペース１０の路面画像を出力する撮像部２と、撮像部２で撮像された路面画像を鳥瞰図に変換する視点変換部３と、駐車スペース１０の路面上に設置されたターゲットマーク４の位置を検出するターゲットマーク検出部５と、ターゲットマーク４の位置に基づいて駐車スペース１０と自車両との間の相対位置を算出する自車位置算出部６とを備えている。
【００１４】
ここで、ターゲットマーク検出部５で検出されるターゲットマーク４は、２つ以上の円形マークで形成され、円形マークはそれぞれ区別可能なパターンを有し、円形マークのうちの少なくとも２つは駐車スペースの車両進入側に幅方向で離間して配置されている。
【００１５】
次に、ターゲットマーク検出部５を構成する各部について説明する。図２はターゲットマーク検出部５の構成を示すブロック図である。図２に示すように、ターゲットマーク検出部５は、路面画像の鳥瞰図から輝度値及び輝度値の二乗のインテグラルイメージを作成するインテグラルイメージ作成部２１と、路面画像上の局所領域にターゲットマーク検出フィルタを設定して輝度を検出する局所領域輝度検出部２２と、ターゲットマーク検出フィルタの中心領域における輝度分布の統計値を算出する中心領域輝度解析部２３と、ターゲットマーク検出フィルタの外周領域における輝度分布の統計値を算出する外周領域輝度解析部２４と、中心領域及び外周領域における輝度分布の統計値を用いて路面画像の各画素について分離度を算出する分離度評価部２５と、分離度を所定の閾値で処理することによってターゲットマークを明示した２値化画像を出力する閾値処理部２６と、２値化画像に基づいてターゲットマークの位置を算出するマーク位置算出部２７とを備えている。ただし、図２に示すようにターゲットマーク検出フィルタを用いて分離度を算出する構成にしなくても、通常の画像処理によってターゲットマークを検出するような構成にしてもよい。
【００１６】
次に、自車位置算出部６を構成する各部について説明する。図３は自車位置算出部６の構成を示すブロック図である。図３に示すように、自車位置算出部６は、ターゲットマークの検出個数が２個以上であるか否かによって自車位置算出フラグの真偽を設定するマーク個数判定部３１と、ターゲットマークの路面画像上における位置から駐車スペースと自車両との間の相対角度を算出する相対角度算出部３２と、ターゲットマークの路面画像上における位置から駐車スペースと自車両との間の相対距離を算出する相対距離算出部３３と、ターゲットマークが２個以上検出されている場合に駐車スペースと自車両との間の相対角度及び相対距離を自車両の相対位置として出力する自車位置出力部３４とを備えている。
【００１７】
次に、図１に示した自車位置検出装置と駐車スペースの路面上に設置されたターゲットマークとから構成された自車位置検出システムについて図４を参照して説明する。
【００１８】
図４に示すように、本実施形態に係る自車位置検出システム４１は、自車位置検出装置１が実装された計算機４２と、駐車スペース１０の路面上に設置されたターゲットマーク４３とから構成されている。そして、自車両４４の後方には撮像部２を構成する車載カメラ４５が取り付けられ、車載カメラ４５で周辺領域にあるターゲットマーク４３を検出し、その相対的な位置から駐車支援を行っている。車載カメラ４５で撮像された路面画像は、自車位置検出装置１が実装されている計算機４２に取り込まれ、路面画像からターゲットマーク４３の位置が検出され、さらにターゲットマーク４３の位置に基づいて自車両の相対位置が算出される。算出された自車両の相対位置は駐車支援システム４６に転送され、駐車支援が実行される。図４に示す自車位置検出システム４１は、自車位置検出装置１を駐車支援システム４６のターゲットマーク検出ロジックとして使用した場合を例示している。
【００１９】
ここで、駐車スペース１０の路面上に設置されたターゲットマークについて図５を参照して説明する。図５（ａ）に示すように、ターゲットマーク５１は、駐車スペース５２上に設置された２つの円形マーク５３、５４によって形成され、円形マーク５３、５４はそれぞれ区別可能なパターンを有している。本実施形態では円形マーク５３、５４はそれぞれ色が相違しており、円形マーク５３が白、５４が黒となっているが、異なる色であればその他の色でもよい。ただし、円形マーク５３、５４の色は駐車スペース５２の路面の色と相違している必要がある。さらに、図５（ｂ）に示すように、円形マーク５３、５４と異なる色の領域５５で円形マーク５３、５４の周りを囲むようにしてもよい。また、円形マークは２つ以上でもよく、色の他に円形マークの大きさをそれぞれ相違させてもよい。さらに、円形マークのうちの少なくとも２つは駐車スペースの車両進入側に幅方向で離間して配置されているので、撮像している方向を特定できる。また、自車位置を算出するためには、少なくとも円形マークを２つ検出する必要があるので、少なくとも２つの円形マークは駐車スペースの車両進入側近傍に配置して確実に撮像部２で撮像できるようにする。
【００２０】
尚、円形マーク５３、５４は駐車スペース５２の平面に埋まるように設置され、高さは略０ｃｍが理想的であるが、数ｃｍ程度の高さであれば問題ない。また、路面上に塗料でペイントしたものであってもよい。
【００２１】
次に、図１に示す自車位置検出装置１を構成する各部について説明する。
【００２２】
まず、撮像部２は、駐車スペースの路面を撮像して路面画像を出力するための撮像手段であり、例えば車両後方に取り付けられた車載カメラで構成することができ、高さｈ、水平から下向きに角度θの方向に取り付けられている。
【００２３】
視点変換部３は、撮像部２で撮像された路面画像を視点変換によって鳥瞰図に変換している。鳥瞰図は、上空から路面を鉛直下向きに見下ろした仮想カメラの視点で撮像した画像である。鳥瞰図を作成するために用いる視点変換は公知の技術であり、例えば特開２００８−２１９０６３号公報に開示されている技術を利用することができる。尚、本実施形態では鳥瞰図を予め作成してからターゲットマークを検出する場合を一例として説明するが、鳥瞰図を作成しなくても撮像部２で撮像された路面画像上の座標系から鳥瞰図上の座標系への座標変換を逐一実施するようにしてもよい。この場合には視点変換部３を設けなくてもよい。
【００２４】
次に、図２に示すターゲットマーク検出部４を構成する各部について説明する。
【００２５】
まず、インテグラルイメージ作成部２１は、非特許文献（Violar,Jones:Robust Real-time Object Detection, IJCV2001）で報告されている手法を用いて鳥瞰図の輝度値のインテグラルイメージと、鳥瞰図の輝度値の二乗のインテグラルイメージとを作成する。これら二つのインテグラルイメージは中心領域輝度解析部２３及び外周領域輝度解析部２４で高速に輝度分布を解析するために使用される。
【００２６】
局所領域輝度検出部２２は、路面画像上の局所領域にターゲットマーク検出フィルタを設定して輝度を検出するとともに、ターゲットマーク検出フィルタを路面画像全体に走査することによって路面画像上にある全ての局所領域の輝度を検出する。
【００２７】
中心領域輝度解析部２３は、局所領域における輝度の検出結果を用いてターゲットマーク検出フィルタの中心領域における輝度分布の統計値として輝度値の平均μ１と分散σ１を算出する。
【００２８】
外周領域輝度解析部２４は、上述した中心領域輝度解析部２３と同様の方法でターゲットマーク検出フィルタの外周領域における輝度分布の統計値として輝度値の平均μ２と分散σ２を算出する。
【００２９】
分離度評価部２５は、中心領域の輝度分布の統計値である平均μ１、分散σ１と、外周領域の輝度分布の統計値である平均μ２、分散σ２とを用いて、分離度ｓを算出する。分離度ｓは、中心領域と外周領域との間の輝度の差と中心領域及び外周領域の輝度分布の和との比に基づいて算出される値であり、この分離度ｓを路面画像の各画素について算出する。
【００３０】
閾値処理部２６は、分離度ｓを所定の閾値で処理することによって路面画像の各画素についてターゲットマークであるか否かを判定し、ターゲットマークであると判定された画素を明示することによって２値化画像を生成して出力する。尚、閾値については、予め実験等によって適切な値を設定しておくようにすればよい。
【００３１】
マーク位置算出部２７は、閾値処理部２６から出力される２値化画像に既知のＨｏｕｇｈ変換などを用いてターゲットマークの位置を算出する。
【００３２】
次に、図３に示す自車位置算出部６を構成する各部について説明する。
【００３３】
まず、マーク個数判定部３１は、ターゲットマーク検出部５で検出されたターゲットマークの個数が入力され、その個数が２個以上の場合には自車位置算出フラグを真に設定する。一方でターゲットマークの個数が１個以下の場合には原理的に自車両の位置を算出することが不可能なので、自車位置算出フラグを偽に設定する。そして、自車位置算出フラグの真偽を自車位置出力部３４に出力する。
【００３４】
相対角度算出部３２は、検出されたターゲットマークのうちの２つを結んだ線分と自車両との間の角度を算出することによって駐車スペースと自車両との間の相対角度を算出する。
【００３５】
相対距離算出部３３は、２つのターゲットマークの中点と自車両との間の距離を算出することによって駐車スペースと自車両との間の相対距離を算出する。
【００３６】
自車位置出力部３４は、ターゲットマークが２個以上検出されて自車位置算出フラグが真に設定されている場合に、相対角度算出部３２及び相対距離算出部３３で求めた自車両と駐車スペースとの間の相対距離と相対角度を自車両の相対位置として駐車支援システムに出力する。一方、ターゲットマークが１個以下しか検出されずに自車位置算出フラグが偽に設定されている場合には、自車位置の算出に失敗したことを駐車支援システムに出力する。
【００３７】
［自車位置検出処理］
以下、図６に示すフローチャートを参照して、本実施形態に係る自車位置検出装置による自車位置検出処理の手順を説明する。
【００３８】
図６に示すように、本実施形態に係る自車位置検出処理では、まずステップＳ１０１において撮像部２が駐車スペースの路面を撮像して路面画像を出力すると、ステップＳ１０２において視点変換部３が路面画像を視点変換することによって路面画像の鳥瞰図を生成する。そして、ステップ１０３ではインテグラルイメージ作成部２１が鳥瞰図から輝度値のインテグラルイメージと輝度値の二乗のインテグラルイメージを作成する。
【００３９】
次に、ステップＳ１０４において、局所領域輝度検出部２２によって路面画像上の局所領域にターゲットマーク検出フィルタを設定して輝度を検出する。
【００４０】
ここで、ターゲットマーク検出フィルタの構成を図７に基づいて説明する。図７（ａ）に示すように、ターゲットマーク検出フィルタ７０は、ターゲットマークを構成する円形マークと同一の特徴を有する中心領域７１と円形マークと異なる特徴を有する外周領域７２とから構成されている。中心領域７１は検出対象として予め登録されている円形マークと同一の色や大きさを有しており、外周領域７２は中心領域７１の外側に位置して異なる色をしている。
【００４１】
また、インテグラルイメージを用いて以下の処理を行う場合には、図７（ｂ）に示すように円形マークを正方形で近似した形状のターゲットマーク検出フィルタを用いる。図７（ｂ）に示すターゲットマーク検出フィルタ７５は、１辺の長さが円形マークの直径と同一の正方形をした中心領域７６と中心領域７６の外側に位置して異なる色をした外周領域７７とから構成されている。
【００４２】
図７（ａ）、（ｂ）に示したターゲットマーク検出フィルタ７０、７５は白の円形マークを検出するためのものであり、黒の円形マークを検出する場合には白と黒を反転させた図７（ｃ）、（ｄ）に示すようなターゲットマーク検出フィルタを用いればよい。
【００４３】
そして、局所領域輝度検出部２２は、上述のターゲットマーク検出フィルタを路面画像上にある各局所領域に順番に設定していき、路面画像全体を走査することによって全ての局所領域における輝度を検出する。例えば、図８に示すように、路面画像上の(ｘ、ｙ)の位置にある局所領域にターゲットマーク検出フィルタを設定して輝度を検出すると、路面画像の横方向のサイズがｘｘ、縦方向のサイズがｙｙの場合には０≦ｘ≦ｘｘ、０≦ｙ≦ｙｙの範囲でターゲットマーク検出フィルタを１画素ずつ移動させて走査していき、各座標（ｘ、ｙ）における輝度を検出する。
【００４４】
このとき、図７（ｂ）に示すターゲットマーク検出フィルタ７５では、白色の中心領域７６に対して重みが１に設定され、黒色の外周領域７７に対して重みが−１に設定されている。したがって、中心領域７６の輝度値をＡ、外周領域７７の輝度値をＢとすると、フィルタ応答値はＡ−Ｂとなる。このようなターゲットマーク検出フィルタ７５の中心領域７６に白の円形マークが完全に一致すると、中心領域７６は輝度値の高い白を検出するので、中心領域７６の輝度値Ａは大きな値となる。一方、このとき外周領域７７は円形マークの外側にある灰色の路面などを検出するので、外周領域７７の輝度値Ｂは低い値となる。したがってフィルタ応答値Ａ−Ｂはプラスの大きな値を出力することになる。そして、ターゲットマーク検出フィルタの位置が円形マークからずれていくにしたがってフィルタ応答値Ａ−Ｂは低下していき、まったく一致しなくなると中心領域７６も外周領域７７も路面を検出するので、輝度値は等しくなり、フィルタ応答値Ａ−Ｂは０となる。
【００４５】
こうして各座標における輝度値が検出されると、次にステップＳ１０５において、中心領域輝度解析部２３及び外周領域輝度解析部２４によって輝度の解析が行われる。
【００４６】
中心領域輝度解析部２３は、局所領域における輝度の検出結果を用いて中心領域における輝度分布の統計値として輝度値の平均μ１と分散σ１を算出する。具体的には座標（ｘ、ｙ）の局所領域において、ターゲットマーク検出フィルタ７０の中心領域７１における輝度分布のヒストグラムを作成し、このヒストグラムから中心領域７１における輝度値の平均μ１と分散σ１を統計値として算出する。ここでは基本的な手法として、ヒストグラムから平均と分散を求める方法を示したが、インテグラルイメージ作成部２１で作成したインテグラルイメージを用いることによって平均と分散を高速に計算することが可能となる。この場合には図７（ｂ）に示した正方形で近似した形状のターゲットマーク検出フィルタ７５を使用する。
【００４７】
具体的に説明すると、まず中心領域７６の画素数がＮの場合に、インテグラルイメージ作成部２１で作成した輝度値のインテグラルイメージから中心領域７６における画素の輝度値の合計値αを求めることができる。そして、この合計値αを用いて平均μ１を算出すると、μ１=α／Ｎで求めることができる。
【００４８】
また、インテグラルイメージ作成部２１で作成した輝度値の二乗のインテグラルイメージを用いると、中心領域７６における輝度値の二乗の合計値βを求めることができる。そして、ζ=β／Ｎ、η=μ１×μ１とすれば、分散σ１はσ１＝ζ−ηで求めることができる。この分散σ１の算出方法は、統計学の分野で周知の式である分散Ｖ[ｘ]＝Ｅ[ｘ^２]−Ｅ[ｘ]^２の式に基づいている。ただし、Ｅは期待値である。このようにして中心領域輝度解析部２３は輝度値の平均μ１と分散σ１を算出する。
【００４９】
同様に、外周領域輝度解析部２４でも、外周領域７７における輝度分布の統計値として輝度値の平均μ２と分散σ２を算出する。
【００５０】
こうして中心領域及び外周領域における平均と分散が算出されると、次にステップＳ１０６において分離度評価部２５が分離度を算出する。分離度評価部２５は、中心領域の平均μ１、分散σ１と、外周領域の平均μ２、分散σ２とを用いて、分離度ｓを算出する。分離度ｓは、中心領域と外周領域との間の輝度の差と中心領域及び外周領域の輝度分布の和との比に基づいて算出される値であり、次式によって算出することができる。
【００５１】
分離度ｓ＝クラス間分散／全分散＝σＢ２／σＴ２              （１）
ここで、クラス間分散σＢ２及び全分散σＴ２は以下の式で表すことができる。
【００５２】
σＢ２＝｛Ｎ１×（μ１−μＴ）２＋Ｎ２×（μ２−μＴ）２｝／（Ｎ１＋Ｎ２）    （２）
σＴ２＝σＢ２＋σＷ２            （３）
σＷ２＝｛Ｎ１×σ１２＋Ｎ２×σ２２｝／（Ｎ１＋Ｎ２）          （４）
ただし、Ｎ１は中心領域の画素数、Ｎ２は外周領域の画素数、μＴは中心領域と外周領域の全画素の平均である。
【００５３】
分離度評価部２５は、式（１）〜（４）に基づいて分離度ｓを路面画像の各画素について算出する。
【００５４】
ここで、式（２）に示すようにクラス間分散σＢ２は中心領域と外周領域との間の輝度の差に応じて変化する値であり、各領域の平均μ１、μ２が全画素の平均μＴから離れているほど大きな値となる。一方、全分散σＴ２は中心領域及び外周領域の輝度分布の和に応じて変化する値であり、各領域の分散σ１、σ２が小さくなるほど、すなわち各領域の輝度分布が均一になるほど小さな値となる。
【００５５】
したがって、分離度ｓは図９に示すように中心領域の平均μ１と外周領域の平均μ２との間が離れており、尚且つ両者の分散σ１、σ２が小さくなるほど、すなわち各領域の輝度分布が均一であるほど評価値が大きな値となる。
【００５６】
これにより、ターゲットマーク検出フィルタにマッチした形状と輝度パターンとなる局所領域（円形マークの部分）では分離度sは大きな値を示し、マッチしない局所領域（円形マーク以外の部分）では小さな値を示すことになる。したがって、全ての画素を走査して全ての画素について分離度sを算出し、その値を後段の閾値処理部２６で閾値処理することによって、円形マークを明示した二値化画像を出力することができる。
【００５７】
また、分離度ｓは必ず０〜１の値となるので、条件に応じてさまざまな閾値を設定しなくても１つの閾値を設定しておけば、円形マークを検出することができる。
【００５８】
さらに、上述したようにターゲットマーク検出フィルタを局所領域に設定して局所領域毎に分離度を求めて円形マークを検出するので、画像中の日照条件が異なって明るい領域と暗い領域が混在するような場合でも円形マークの検出精度が低下することを防止できる。
【００５９】
また、分離度ｓを利用すると、昼間のように日照量が多い時間帯から朝、夕のように日照量が少ない時間帯に変化したとしても、日照条件の変化に影響を受けることなく、円形マークを検出することができる。図１０に示すように、昼間のように日照量が多い時間帯では中心領域と外周領域の輝度分布は実線で示すような分布となる。一方、朝、夕のように日照量が少ない時間帯では全体的に暗い画像になるため輝度分布は点線で示すように輝度値が低い方向へ全体的にシフトする。すなわち、平均μ１、μ２の値は低下するが、μ１とμ２の差は変化しないので、クラス間分散σＢ２は変化しない。また、分散σ１、σ２も多少の変化を伴うだけでほとんど変化しないので、全分散σＴ２についても変化しない。
【００６０】
したがって、分離度ｓは日照条件が変化したとしても同様の値が算出されるので、日照条件の変化にロバストに円形マークを検出することができる。また、分離度ｓは日照条件が変化しても同様の値となるので、判別のための閾値を日照条件に応じて変化させる必要がなく、常に安定した検出結果を得ることができる。
【００６１】
こうしてステップＳ１０６において分離度が評価されると、次にステップＳ１０７において局所領域輝度検出部２２が路面画像の全画素について走査が終了したか否かを判定し、走査が終了していない場合にはステップＳ１０４に戻って上述した処理を繰り返し行い、走査が終了している場合にはステップＳ１０８に移行する。
【００６２】
ステップＳ１０８では、閾値処理部２６が分離度ｓを所定の閾値で処理することによって路面画像の各画素についてターゲットマークであるか否かを判定し、ターゲットマークであると判定された画素を明示することによって２値化画像を生成して出力する。
【００６３】
そして、ステップＳ１０９において、マーク位置算出部２７が２値化画像に対して既知のＨｏｕｇｈ変換などを行ってターゲットマークの位置を算出し、その結果を自車位置算出部６へ出力する。
【００６４】
次に、自車位置算出部６では、ステップＳ１１０においてマーク個数判定部３１によって自車位置算出フラグの真偽が設定される。ターゲットマーク検出部５で検出されたターゲットマークの個数が２個以上の場合には自車位置算出フラグが真に設定され、ターゲットマークの個数が１個以下の場合には自車両の位置を算出できないので自車位置算出フラグが偽に設定される。そして、設定された自車位置算出フラグの真偽を自車位置出力部３４に出力する。
【００６５】
次に、ステップＳ１１１において、相対角度算出部３２が、ターゲットマーク検出部５で検出された円形マークの画像中における座標から自車両と駐車スペースとの間の相対角度を算出する。図１１は視点変換部３から出力された鳥瞰図であり、鳥瞰図には駐車スペース８０と、円形マーク８１Ｌと、円形マーク８１Ｒとが撮像されている。また、鳥瞰図には原点８２とＸ軸Ｘ１とＹ軸Ｙ１が設定されている。
【００６６】
この鳥瞰図をターゲットマーク検出部５で処理したものが図１２であり、円形マーク８１Ｌの検出位置の座標が(xL, yL)、円形マーク８１Ｒの検出位置の座標が(xR, yR)となっている。図１２では円形マーク８１Ｌ、８１Ｒの中点を原点８３とする駐車スペースの座標系が設定されており、Ｘ軸Ｘ２は円形マーク８１Ｌ、８１Ｒを結んだ直線であり、Ｙ軸Ｙ２はＸ軸Ｘ２に垂直な直線である。
【００６７】
ここで、鳥瞰図の座標(x,y)において円形マーク８１Ｌの検出位置の座標が(xL, yL)、円形マーク８１Ｒの検出位置の座標が(xR, yR)である場合には、前述した特開２００８−２１９０６３号公報の手法を用いて鳥瞰図を作成すれば、カメラの内部パラメータや取り付け高さ、姿勢等が既知であれば、鳥瞰図の座標(x,y)から実空間における自車両系の座標(XW,YW)を求めることが可能である。そこで、鳥瞰図の座標系を自車両の座標系へ変換すると、図１３に示すような自車両の座標系が設定される。
【００６８】
図１３では、自車両８５の中心に原点８６が設定され、自車両の座標系におけるＸ軸Ｘ３とＹ軸Ｙ３が設定されている。この自車両の座標系において、円形マーク８１Ｌの座標は(XWL, YWL)、円形マーク８１Ｒの座標は(XWR, YWR)として鳥瞰図の座標系から変換されている。
【００６９】
このとき車両と駐車スペースとの間の相対角度は、円形マーク８１Ｌ、８１Ｒを結ぶ駐車スペース傾きベクトル８７の傾きから求めることができる。すなわち、駐車スペース傾きベクトル８７を原点８６に移動させてＸ軸Ｘ３とのなす角φが自車両と駐車スペースとの間の相対角度となる。したがって、相対角度φは次式で求めることができる。
【００７０】
ｔａｎφ=(YWR−YWL)／(XWR−XWL)            （５）
相対角度算出部３２はこの相対角度φを自車位置出力部３４へ出力する。
【００７１】
次に、ステップＳ１１２において、相対距離算出部３３がターゲットマーク検出部５で検出された円形マークの画像中における座標から自車両と駐車スペースとの間の相対距離を算出する。
【００７２】
相対距離算出部３３では、図１３に示す自車両座標系の原点８６から駐車スペース座標系の原点８３までの距離を、自車両と駐車スペースとの間の相対距離とする。駐車スペース座標系の原点８３は円形マーク８１Ｌ、８１Ｒの中点と予め規定されているので、円形マーク８１Ｌの座標(XWL, YWL)と円形マーク８１Ｒの座標(XWL, YWL)から求めることができ、駐車スペース座標系の原点８３の座標を(XWC, YWC)とすれば、以下の２式で求めることができる。
【００７３】
XWC=(XWL+XWR)／2              （６）
YWC=(YWL+YWR)／2              （７）
したがって、相対距離は次式で求めることができる
相対距離＝{(XWC)2＋(YWC)2}1/2
相対距離算出部３３はこの相対距離を自車位置出力部３４へ出力する。
【００７４】
こうして相対角度と相対距離が自車位置出力部３４へ出力されると、ステップＳ１１３において自車位置出力部３４は、ターゲットマークが２個以上検出されて自車位置算出フラグが真に設定されている場合には自車両と駐車スペースとの間の相対距離と相対角度を自車両の相対位置として駐車支援システムへ出力する。一方、ターゲットマークが１個以下しか検出されずに自車位置算出フラグが偽に設定されている場合には、自車位置の算出に失敗したことを駐車支援システムに出力して、本実施形態に係る自車位置検出装置１による自車位置検出処理は終了する。
【００７５】
［第１実施形態の効果］
上述したように、本実施形態に係る自車位置検出装置によれば、ターゲットマークを２つ以上の円形マークで形成してそれぞれ区別可能なパターンとしたので、すべての円形マークが検出されなくても少なくとも２つの円形マークが検出されれば、常にターゲットマークから自車の位置を算出することができる。また、円形マークのうちの少なくとも２つを駐車スペースの車両進入側に幅方向で離間して配置したので、撮像している方向が特定でき、これによって常にターゲットマークから自車の位置を算出することができる。
【００７６】
また、本実施形態に係る自車位置検出装置によれば、路面画像上の局所領域に対して中心領域と外周領域とを有するターゲットマーク検出フィルタを設定して輝度を検出し、中心領域と外周領域との間の輝度の差と中心領域及び外周領域の輝度分布の和とに基づいて算出される分離度を求めてターゲットマークを検出するので、局所領域ごとに日照環境が異なり輝度分布が不均一になるような場合でも良好にターゲットマークを検出することができる。
【００７７】
さらに、本実施形態に係る自車位置検出装置によれば、中心領域輝度解析部及び外周領域輝度解析部がインテグラルイメージに基づいて輝度分布の統計値を算出するので、高速に計算を実行することができ、計算負荷を軽減することができる。
【００７８】
また、本実施形態に係る自車位置検出装置によれば、中心領域輝度解析部が中心領域における輝度分布の統計値として輝度値の平均と分散を算出するので、中心領域における輝度分布の状態を表した数値を利用して良好にターゲットマークを検出することができる。
【００７９】
さらに、本実施形態に係る自車位置検出装置によれば、外周領域輝度解析部が外周領域における輝度分布の統計値として輝度値の平均と分散を算出するので、外周領域における輝度分布の状態を表した数値を利用して良好にターゲットマークを検出することができる。
【００８０】
また、本実施形態に係る自車位置検出装置によれば、円形マークを正方形で近似した形状のターゲットマーク検出フィルタを用いて輝度を検出するので、インテグラルイメージを利用して輝度を検出することができ、高速に計算を実行することができる。
【００８１】
さらに、本実施形態に係る自車位置検出装置によれば、円形マークのうちの２つを結んだ直線に基づいて駐車スペースと自車両との間の相対角度を算出する相対角度算出部と、円形マークのうちの２つの中点に基づいて駐車スペースと自車両との間の相対距離を算出する相対距離算出部とを備えているので、相対角度と相対距離とから自車両の位置を正確に検出することができる。
【００８２】
また、本実施形態に係る自車位置検出装置によれば、円形マークの区別可能なパターンとして色によって区別可能とするので、円形マークを容易に区別することができ、確実に円形マークを検出することができる。
【００８３】
さらに、本実施形態に係る自車位置検出装置によれば、円形マークの区別可能なパターンとして円の大きさによって区別可能とするので、円形マークを容易に区別することができ、確実に円形マークを検出することができる。
【００８４】
また、本実施形態に係る自車位置検出システムによれば、ターゲットマークを２つ以上の円形マークで形成してそれぞれ区別可能なパターンとしたので、すべての円形マークが検出されなくても少なくとも２つの円形マークが検出されれば、常にターゲットマークから自車の位置を算出することができる。さらに、円形マークのうちの少なくとも２つを駐車スペースの車両進入側に幅方向で離間して配置したので、撮像している方向が特定でき、これによって常にターゲットマークから自車の位置を算出することができる。
【００８５】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態に係る自車位置検出装置について説明する。本実施形態では、ターゲットマークを構成する円形マークを２個より多くしたことが第１実施形態と相違している。
【００８６】
本実施形態のターゲットマークについて図１４を参照して説明する。図１４に示すように、ターゲットマーク９１は、駐車スペース９２上に設置された２つの円形マーク９３、９４の他に大きさの異なる円形マーク９５が追加して形成されている。
【００８７】
このとき、円形マーク９４と９５はいずれも色は白であるが、大きさが異なるので両者を区別することは可能である。円形マーク９５を検出するためには円形マーク９５の大きさに対応したターゲットマーク検出フィルタを予め用意しておけばよい。
【００８８】
また、円形マーク９５の位置は図１４に示す位置に限定されるわけではなく、駐車スペース９２内のどの位置に配置されていてもよい。円形マーク９３〜９５と異なる色の領域９６は、円形マーク９３〜９５が路面と異なる色をしていれば設置しなくてもよい。
【００８９】
［第２実施形態の効果］
上述したように、本実施形態に係る自車位置検出装置によれば、円形マークの数が増えたことにより、自車位置の検出精度を向上させることができる。また、撮像部２によって円形マークが検出されている時間が長くなるので、駐車支援システムによってアシストされる時間が長くなり、確実に自車両を駐車させることができる。さらに、駐車スペースの奥行き方向に円形マークを配置することにより、自車両のピッチング挙動を検出することが可能になるので、自車位置の検出精度をより向上させることができる。
【００９０】
［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態に係る自車位置検出装置について説明する。本実施形態では、ターゲットマークを構成する円形マークを４個にして、各円形マークを二色以上の異なる色で構成される同心円にしたことが第１実施形態と相違している。
【００９１】
本実施形態のターゲットマークについて図１５を参照して説明する。図１５に示すように、ターゲットマーク１０１は、４個の円形マーク１０２、１０３、１０４、１０５から構成され、各円形マークは二色以上の異なる色で構成される同心円の形状をしている。
【００９２】
４つの円形マークのうち左右に位置する円形マーク１０２、１０３と円形マーク１０４、１０５はそれぞれ白と黒が反転されている。また、左右に位置する円形マーク１０２、１０３と円形マーク１０４、１０５はそれぞれ大きさが同一であるが、駐車スペースの車両進入側にある円形マーク１０２、１０３と奥側にある円形マーク１０４、１０５との間では大きさが異なっている。ただし、円形マーク１０２〜１０５と異なる色の領域１０６は、円形マーク１０２〜１０５が路面と異なる色をしていれば設置しなくてもよい。
【００９３】
同心円の円形マークを検出するためのターゲットマーク検出フィルタは、図７に示したものと形状は同一であるが、円形マークの内側の同心円の直径とターゲットマーク検出フィルタの中心領域の幅（直径または正方形の１辺）を同一にし、円形マークの外側の同心円の直径とターゲットマーク検出フィルタの外周領域の幅（直径または正方形の１辺）を同一にすればよい。
【００９４】
また、自車位置算出部６では、４個の円形マークがある場合には、図１６に示すように４個の円形マークから２個ずつのペアを４つ（対角成分を含めて６つでもよい）生成し、全てのペアについて２つの円形マークの中点１１０を求める。そして、これら４つの中点の平均の中点１１１から自車両と駐車スペースとの間の相対距離を算出する。これにより、円形マークが２個の場合よりも精度よく相対距離を算出することができる。相対角度も同様に４つのペアのそれぞれについて相対角度を求めると、それぞれの円形マークは正方形に配置されているので、４つの相対角度はそれぞれ約９０度ずつ回転していることになる。そこで、これら４つの相対角度を補正して平均を求めることによって、自車両と駐車スペースとの間の相対角度を求めることができる。これにより、円形マークが２個の場合よりも高精度に相対角度を算出することが可能となる。
【００９５】
さらに、円形マーク１０２〜１０５の同心円のうち白の部分に発光装置を設置して発光させるようにしてもよい。
【００９６】
［第３実施形態の効果］
上述したように、本実施形態に係る自車位置検出装置によれば、円形マークを二色以上の異なる色で構成される同心円にしたので、ターゲットマークの検出精度を向上させることができる。
【００９７】
また、本実施形態に係る自車位置検出装置によれば、円形マークの同心円のいずれかを発光させるようにしたので、円形マークの内側か外側のいずれかの同心円が昼夜を問わず発光し、日照環境の違いによらずにロバストに円形マークを検出することができる。
【００９８】
さらに、円形マークを４つに増加させたことによって、自車両のローリングを検出することが可能となる。特に今後電気自動車が普及して非接触給電を行う場合には、高い給電効率を実現する必要があるので、高精度な駐車位置が要求されるが、円形マークを４つにすれば、高精度な駐車位置を実現することができる。
【００９９】
尚、図１５に示すターゲットマークを非接触給電装置と一体にしたものにすれば、円形マークに電気を供給して発光させることが容易になり、大幅なコストアップ無しで夜間でも検出可能な円形マークを実現することができる。また、円形マークの数を本実施形態では４つとしたが、さらに増やしてもよい。
【０１００】
以上、本発明の自車位置検出装置を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置き換えることが可能である。
【符号の説明】
【０１０１】
１  自車位置検出装置１
２  撮像部
３  視点変換部
４  ターゲットマーク
５  ターゲットマーク検出部
６  自車位置算出部
１０  駐車スペース
２１  インテグラルイメージ作成部
２２  局所領域輝度検出部
２３  中心領域輝度解析部
２４  外周領域輝度解析部
２５  分離度評価部
２６  閾値処理部
２７  マーク位置算出部
３１  マーク個数判定部
３２  相対角度算出部
３３  相対距離算出部
３４  自車位置出力部
【図１】
2013182551.tif 000003
【図２】
2013182551.tif 000004
【図３】
2013182551.tif 000005
【図４】
2013182551.tif 000006
【図５】
2013182551.tif 000007
【図６】
2013182551.tif 000008
【図７】
2013182551.tif 000009
【図８】
2013182551.tif 000010
【図９】
2013182551.tif 000011
【図１０】
2013182551.tif 000012
【図１１】
2013182551.tif 000013
【図１２】
2013182551.tif 000014
【図１３】
2013182551.tif 000015
【図１４】
2013182551.tif 000016
【図１５】
2013182551.tif 000017
【図１６】
2013182551.tif 000018