(57)【要約】【課題】自車両の移動体情報、及び自車両が走行している道路が一般道路であるか否かによって、物体認識範囲の大きさを変え、運転支援システムの機能を適切に実現できる。【解決手段】自車両が走行している道路が一般道路であるか否かを判定する判定部２０２を有する。自車両の移動体情報に基づいて、撮像手段により撮像した撮像画像上で自車両の前方の物体を認識する範囲である物体認識範囲の大きさを判定部２０２による判定結果に応じて変える。【選択図】図５
2013250694.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の移動体情報に基づいて、撮像手段により撮像した撮像画像上に自車両の前方の物体を認識するための物体認識範囲を設定する画像処理装置において、
自車両が走行している道路が一般道路であるか否かを判定する判定部を有し、該判定部による判定結果に応じて前記物体認識範囲の大きさを変えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理装置において、
ＧＰＳデータを取得するＧＰＳデータ取得部を有し、前記判定部は、前記ＧＰＳデータ取得部により取得した前記ＧＰＳデータに基づいて自車両が走行している道路が一般道路であるか否かを判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の画像処理装置において、
前記判定部は、自車両のブレーキを踏む頻度に基づいて自車両が走行している道路が一般道路であるか否かを判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記判定部は、撮像画像の物体認識結果に基づいて自車両が走行している道路が一般道路であるか否かを判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記判定部よる判定結果は、任意に設定可能であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１記載の画像処理装置において、
前記自車両の移動体情報を取得する移動体情報取得部と、自車両が到達する位置までの到達距離を予測するために用いる時間を設定する到達時間設定部と、前記移動体情報取得部と前記到達時間設定部から、設定された到達時間で前記自車両が到達する距離を予測する到達距離予測部と、前記到達距離予測部から得た予測到達距離を用いて物体認識範囲の大きさを算出する物体認識範囲算出部と、前記到達距離予測部から得た予測到達距離を用いて認識処理を行う認識処理部と、前記撮像手段で撮像された物体認識範囲内の物体と前記撮像手段との間の距離を算出し、前記判定部の判定結果と前記物体認識範囲算出部の物体認識範囲に基づいて距離画像を生成する距離画像生成部とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項６記載の画像処理装置において、
前記物体認識範囲算出部は、距離と該距離に対応する認識対象範囲とが記憶されたテーブル情報を用いて算出することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の前方を撮像手段により撮像した撮像画像に対して画像処理を施す画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、自車両の前方を撮影した撮像画像に基づいて対象物を認識する対象物認識装置は、例えば、車両の運転者の運転負荷を軽減させるための、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）等の運転者支援システムなどに利用されている。この運転者支援システムは、自車両が障害物等に衝突することを回避したり、衝突時の衝撃を軽減したりするための自動ブレーキ機能や警報機能、先行車両との車間距離を維持するための自車速度調整機能、自車が走行している車線からの逸脱防止を支援する機能などの様々な機能を実現する。
【０００３】
特許文献１は、次のような画像処理装置が開示されている。この特許文献１の画像処理装置では、撮像手段を取り付けている自車両の移動体情報を用いて自車両の所定時間後の到達地点を予測する。この予測に用いる移動体情報には、自車両の移動方向を示す操舵角情報や移動速度情報などがある。そして、予測された自車両の到達地点を含み、かつ撮像画面全体の大きさより小さい物体認識範囲を撮像画面上に設定する。そして、この設定した物体認識範囲内の撮像画面に対して、物体の認識が行われ、自車両の位置から認識した物体までの距離を演算する。この距離演算処理によって演算された距離は、運転者支援システムの上記各機能に用いられる。よって、撮像画面全体より小さい物体認識範囲に対してのみ物体認識を行うことにより、撮像画面全体に対して物体認識を行うことに比べて物体認識処理の負担を軽減し、かつ物体認識処理の処理時間を短くしている。また、上記特許文献１の画像処理装置では、到達地点と自車両の走行位置との間の距離を算出し、その距離に応じて三段階に物体認識範囲の大きさを切り換えている。具体的には、到達地点と自車両の走行位置との間の距離が所定範囲であるときは、中間サイズの大きさの物体認識範囲に切り換えている。上記距離が所定範囲の下限値より小さいときは、中間サイズの大きさより大きい物体認識範囲に切り換えている。上記距離が所定範囲の上限値より大きいときは、中間サイズの大きさより小さい物体認識範囲に切り換えている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１の画像処理装置では、物体認識範囲内の撮像画像に対して物体の認識を行い、物体認識範囲以外の撮像画像に対しては物体の認識は行われない。このため、自車両の走行位置と物体認識範囲における自車両寄りの端縁部との間の撮像画面の端から中央部分に向かって移動する物体が突然あらわれても、その物体があらわれた撮像画面が物体認識範囲外であるので物体の認識を行うことができない。例えば、自車両が交差点や側道がある一般道路を走行しているときに歩行者が自車両の前方直前に飛び出して来ても、その歩行者の撮像画面が物体認識範囲以外であれば、その歩行者に対して物体の認識を行うことができない。よって、一般道路を走行しているとき歩行者に対する運転者支援システムの機能、例えば自動ブレーキ機能や警報機能を適切に実現することが難しくなる。
【０００５】
本発明は以上の問題点に鑑みなされたものであり、その目的は、自車両の移動体情報、及び自車両が走行している道路が一般道路であるか否かによって、物体認識範囲の大きさを変え、運転支援システムの機能を適切に実現できる画像処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１の発明は、自車両の移動体情報に基づいて、撮像手段により撮像した撮像画像上に自車両の前方の物体を認識するための物体認識範囲を設定する画像処理装置において、自車両が走行している道路が一般道路であるか否かを判定する判定部を有し、該判定部による判定結果に応じて前記物体認識範囲の大きさを変えることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、判定部の判定結果、自車両が走行している道路が一般道路であった場合、例えば歩行者が走行車道へ飛び出す虞があり物体認識範囲の大きさを大きくし、走行車道へ飛び出して来た歩行者が物体認識範囲に入るようにする。これにより、その飛び出して来た歩行者を認識することができ、歩行者に対する運転者支援システムの機能、例えば自動ブレーキ機能や警報機能を実現することができる。よって、自車両の移動体情報、及び自車両が走行している道路が一般道路であるか否かによって、物体認識範囲の大きさを変え、運転支援システムの機能を適切に実現できる、という特有な効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態における車載機器制御システムの概略構成を示す模式図である。
【図２】同車載機器制御システムを構成する撮像ユニット及び画像解析ユニットの概略構成を示す模式図である。
【図３】同撮像ユニットの撮像部における光学フィルタと画像センサとを光透過方向に対して直交する方向から見たときの模式拡大図である。
【図４】同光学フィルタの領域分割パターンを示す説明図である。
【図５】本実施形態の画像処理に関わる機能ブロック図である。
【図６】物体までの距離と撮像画像上の物体認識範囲の変化との関係を示す図である。
【図７】（ａ）は物体認識範囲を制限しないときの撮像画面、（ｂ）は物体認識範囲を制限したときの撮像画面を示す図である。
【図８】本実施形態の画像処理の変形例１に関わる機能ブロック図である。
【図９】変形例１の画像処理を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態の画像処理の変形例２に関わる機能ブロック図である。
【図１１】変形例２の画像処理を示すフローチャートである。
【図１２】本実施形態の画像処理の変形例３に関わる機能ブロック図である。
【図１３】変形例３の画像処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明に係る対象物認識装置を、車両システムとしての車載機器制御システムに用いる一実施形態について説明する。なお、本発明に係る対象物認識装置は、車載機器制御システムに限らず、例えば撮像画像に基づいて物体検出を行う物体検出装置を搭載したその他のシステムにも適用できる。
【００１０】
図１は本実施形態における車載機器制御システムの概略構成を示す模式図である。
本実施形態の車載機器制御システムは、走行する自車両１００の進行方向前方領域を撮像領域として撮像する撮像手段としての撮像ユニット１０１が設けられている。この撮像ユニット１０１は、例えば、自車両１００のフロントガラス１０５のルームミラー（図示せず）付近に設置される。撮像ユニット１０１の撮像によって得られる撮像画像データ等の各種データは、画像処理手段としての画像解析ユニット１０２に入力される。画像解析ユニット１０２は、撮像ユニット１０１から送信されてくるデータを解析して、自車両１００の前方に存在する他車両の位置、方角、距離を算出したり、撮像領域内に存在する路面上の白線等の車線境界線等を検出したりする。他車両の検出では、視差画像に基づいて路面上の対象物を車両として検出する。
【００１１】
また、画像解析ユニット１０２の算出結果は、車両走行制御ユニット１０６にも送られる。車両走行制御ユニット１０６は、画像解析ユニット１０２が検出した車線境界線（本実施形態では白線を例に挙げて説明する。）や路側段差の検出結果に基づいて、走行可能領域から自車両１００が外れそうな場合等に、自車両１００の運転者へ警告を報知したり、自車両のハンドルやブレーキを制御するなどの走行支援制御を行ったりする。
【００１２】
図２は、撮像ユニット１０１及び画像解析ユニット１０２の概略構成を示す模式図である。
撮像ユニット１０１は、２つの撮像部１１０Ａ，１１０Ｂを備えたステレオカメラであり、２つの撮像部１１０Ａ，１１０Ｂの構成は同一のものである。各撮像部１１０Ａ，１１０Ｂは、それぞれ、撮像レンズ１１１Ａ，１１１Ｂと、光学フィルタ１１２Ａ，１１２Ｂと、撮像素子が２次元配置された画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂを含んだセンサ基板１１４Ａ，１１４Ｂと、センサ基板１１４Ａ，１１４Ｂから出力されるアナログ電気信号（画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂ上の各受光素子が受光した受光量）をデジタル電気信号に変換した撮像画像データを生成して出力する信号処理部１１５Ａ，１１５Ｂとから構成されている。本実施形態の撮像ユニット１０１からは、赤色画像データ、輝度画像データ、視差画像データが出力される。
【００１３】
また、撮像ユニット１０１は、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等からなる処理ハードウェア部１２０を備えている。この処理ハードウェア部１２０は、各撮像部１１０Ａ，１１０Ｂから出力される輝度画像データから視差画像を得るために、各撮像部１１０Ａ，１１０Ｂでそれぞれ撮像した撮像画像間の対応画像部分の視差値を演算する視差演算部１２１を備えている。ここでいう視差値とは、各撮像部１１０Ａ，１１０Ｂでそれぞれ撮像した撮像画像の一方を基準画像、他方を比較画像とし、撮像領域内の同一地点に対応した基準画像上の画像部分に対する比較画像上の画像部分の位置ズレ量を、当該画像部分の視差値として算出したものである。三角測量の原理を利用することで、この視差値から当該画像部分に対応した撮像領域内の当該同一地点までの距離を算出することができる。
【００１４】
一方、画像解析ユニット１０２は、撮像ユニット１０１から出力される赤色画像データ、輝度画像データ、視差画像データを記憶するメモリ１３０と、識別対象物の認識処理や視差計算制御などを行うソフトウェアを内蔵したＭＰＵ（Micro Processing Unit）１４０とを備えている。ＭＰＵ１４０は、メモリ１３０に格納された赤色画像データ、輝度画像データ、視差画像データを用いて各種の認識処理を実行する。
【００１５】
図３は、光学フィルタ１１２Ａ，１１２Ｂと画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂとを光透過方向に対して直交する方向から見たときの模式拡大図である。
画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂは、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などを用いたイメージセンサであり、その撮像素子（受光素子）にはフォトダイオード１１３ａを用いている。フォトダイオード１１３ａは、撮像画素ごとに２次元的にアレイ配置されており、フォトダイオード１１３ａの集光効率を上げるために、各フォトダイオード１１３ａの入射側にはマイクロレンズ１１３ｂが設けられている。この画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂがワイヤボンディングなどの手法によりＰＷＢ（printed wiring board）に接合されてセンサ基板１１４Ａ，１１４Ｂが形成されている。
【００１６】
画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂのマイクロレンズ１１３ｂ側の面には、光学フィルタ１１２Ａ，１１２Ｂが近接配置されている。本実施形態の光学フィルタ１１２Ａ，１１２Ｂは、図３に示すように、透明なフィルタ基板１１２ａ上に分光フィルタ層１１２ｂを形成したものである。そして、分光フィルタに代えて又は分光フィルタに加えて、偏光フィルタ等の他の光学フィルタを設けてもよい。分光フィルタ層１１２ｂは、画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂ上における１つのフォトダイオード１１３ａに対応するように領域分割されている。
【００１７】
光学フィルタ１１２Ａ，１１２Ｂと画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂとの間に空隙がある構成としてもよい。しかし、光学フィルタ１１２Ａ，１１２Ｂを画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂに密着させる構成とした方が、光学フィルタ１１２Ａ，１１２Ｂの各フィルタ領域の境界と画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂ上のフォトダイオード１１３ａ間の境界とを一致させやすくなる。光学フィルタ１１２Ａ，１１２Ｂと画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂは、例えば、ＵＶ接着剤で接合してもよいし、撮像に用いる有効画素範囲外でスペーサにより支持した状態で有効画素外の四辺領域をＵＶ接着や熱圧着してもよい。
【００１８】
図４は、本実施形態に係る光学フィルタ１１２Ａ，１１２Ｂの領域分割パターンを示す説明図である。
光学フィルタ１１２Ａ，１１２Ｂは、第１領域及び第２領域という２種類の領域が、画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂ上の１つのフォトダイオード１１３ａに対応して配置されたものである。これにより、画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂ上の各フォトダイオード１１３ａによって受光される受光量は、受光する光が透過した分光フィルタ層１１２ｂの領域の種類に応じて、分光情報として取得することができる。
【００１９】
本実施形態における光学フィルタ１１２Ａ，１１２Ｂにおいて、第１領域は、赤色波長帯の光のみを選択して透過させる赤色分光領域１１２ｒであり、第２領域は、波長選択を行わずに光を透過させる非分光領域１１２ｃである。そして、光学フィルタ１１２Ａ，１１２Ｂは、図４に示すように、これらの第１領域１１２ｒ及び第２領域１１２ｃが市松模様状に分布したものを用いている。したがって、本実施形態においては、第１領域１１２ｒに対応する撮像画素の出力信号から赤色輝度画像が得られ、第２領域１１２ｃに対応する撮像画素の出力信号から非分光の輝度画像が得られる。よって、本実施形態によれば、一度の撮像動作により、赤色輝度画像と非分光の輝度画像に対応した２種類の撮像画像データを得ることができる。これらの撮像画像データでは、その画像画素の数が撮像画素数よりも少なくなるが、より高解像度の画像を得る際には一般に知られる画像補間処理を用いてもよい。
【００２０】
次に、本発明の特徴部分である、画像処理について説明する。
図５は、本実施形態の画像処理に関わる機能ブロック図である。同図において、本実施形態の画像処理装置２００は、ステレオ撮像部２０１、判定部２０２、移動体情報取得部２０３、到達距離予測部２０４、到達時間設定部２０５、物体認識範囲算出部２０６、距離画像生成部２０７及び物体認識処理部２０８を含んで構成されている。ステレオ撮像部２０１は左右のカメラからステレオ画像（左右の輝度画像）を取得する。判定部２０２は、ユーザがマニュアルで現在の自車両が走行している道路が一般道路であるか否かを設定することで判定結果とする。判定結果としては、"一般道路"と"一般道路でない"の２つに区分けする。現在走行している道路においてフレームインする物体が多そうな場合には、一般道路と設定し、そうでない場合例えば高速道路などは、一般道路ではないと設定する。
【００２１】
そして、移動体情報取得部２０３は、ここでの移動体は自動車であり、自動車の移動速度を取得する。自動車のＣＡＮ（Controller Area Network）通信から車速を取得することができる。到達距離予測部２０４は、移動体情報取得部２０３で取得した移動速度と到達時間設定部２０５で設定した時間を乗算することにより、設定された時間における到達距離を予測する。到達時間設定部２０５は、到達距離予測部２０４での到達距離の予測に用いる時間を設定する。ここでの設定時間よりも小さい時間で到達する距離のデータについては算出されず、認識処理でも利用されない。具体的には、設定時間を３秒とした場合、現位置から１秒後や２秒後に到達する距離データは算出されない。物体認識範囲算出部２０６は、到達距離予測部２０４で取得した予測距離に応じて、物体認識範囲を算出する。距離画像について画像中央に近づくほど、距離が大きくなる傾向を利用して、図６のように距離に応じた物体認識範囲をテーブルとして保持し、予測距離に応じた物体認識範囲を取得する。例えば、予測距離が１２[ｍ]ならば、予測距離１２［ｍ］の地点を含む物体認識範囲を設定してその設定された物体認識範囲に対して物体認識処理を行う必要があるため、１２［ｍ］枠より大きい枠である１０［ｍ］枠の(300,350)-(1000,700)を物体認識範囲とする。物体認識処理部２０８では、距離画像生成部２０７で生成した視差画像を用いて、物体認識範囲内の物体に対する認識処理を行う。なお、自車両が走行している道路が一般道路であるか否か、例えば一般道路の場合は図６の５［ｍ］枠に切り換え、高速道路などの場合は図６の３０［ｍ］枠に切り換えることでもよい。
【００２２】
物体認識処理部２０８に入力される具体的な視差画像は図７のようになる。例えば、市街地では図７（ａ）の演算領域を制限しない画像を用いて認識処理を行い、高速道路などでは図７（ｂ）の画像を用いる。さらに、認識処理の計算負荷を減らすため、図７の視差画像のうち、図５の到達距離予測部２０４で予測した距離（視差）よりも大きい距離の画素についてのみ認識処理を行う。距離画像生成部２０７では、判定部２０２の判定結果により、距離演算の領域を変更する。判定部２０２で一般道路と判定された場合は、突然フレームインする物体の距離も演算する必要があるため、物体認識範囲は変更せず（画面端まで距離演算し）、図７（ａ）のような距離画像を生成する。一方、一般道路ではないと判定された場合は、物体認識範囲算出部２０６で算出された物体認識範囲を用いて距離演算し、図７（ｂ）のような距離画像を生成する。
【００２３】
図８は、本実施形態の画像処理の変形例１に関わる機能ブロック図である。図９は本変形例１の画像処理を示すフローチャートである。本変形例では、ＧＰＳデータを取得するためのＧＰＳデータ取得部３０２を設け、ＧＰＳデータに基づいて自車両が走行している道路が一般道路であるか否か、あるいは例えばフレームインするシーンか否かを判定する。まず、撮像した画像フレーム及びＧＰＳデータを取得する（ステップＳ１０１、Ｓ１０２）。このＧＰＳデータを用い、現在の地点が高速道路などの自動車専用道路かそうでないかを位置情報により判断する（ステップＳ１０３）。自動車専用道路の場合、歩行者等がフレームインする可能性は極めて低いという仮定する。そして、現在自車両が走行している道路がフレームインしない道路であると判定し、物体認識範囲を制限して視差演算を行う（ステップＳ２０３：ＹＥＳ、ステップＳ２０５、Ｓ２０６）。一方、自動車専用道路でない場合、歩行者等がフレームインする可能性が極めて高いという仮定する。そして、現在自車両が走行している道路がフレームインする道路であると判定し、物体認識範囲を制限せずに視差演算を行う（ステップＳ２０３：ＮＯ、ステップＳ２０４、Ｓ２０６）。
【００２４】
図１０は、本実施形態の画像処理の変形例２に関わる機能ブロック図である。図１１は本変形例２の画像処理を示すフローチャートである。本変形例では、車両情報取得部４０２によって車両本体から出力される自車両の状態を示す車両情報、例えばＣＡＮデータなどを受け取り、判定部４０３によって車両情報から移動周辺の状況を判定する。本変形例２では車両情報のうち、運転手がブレーキを踏む頻度で走行道路が一般道路であるか否かを判定する。図１１に示すように、ブレーキを踏んでない時間が一定以上になれば（ステップＳ３０２〜Ｓ３０４、ステップＳ３０５：ＹＥＳ）、高速道路などの非市街地を走行中であると仮定する。そして、歩行者がフレームインしないと判定し、物体認識範囲を制限して視差演算を行って物体認識処理を行う（ステップＳ３０６、Ｓ３０８）。ブレーキを踏んでない時間が一定以上でなければ（ステップＳ３０２〜Ｓ３０４、ステップ３０５：ＮＯ）、市街地の一般道路を走行中であると仮定し、歩行者がフレームインすると判定し、物体認識範囲を制限せずに視差演算を行って物体認識処理を行う（ステップＳ３０７、Ｓ３０８）。
【００２５】
図１２は、本実施形態の画像処理の変形例３に関わる機能ブロック図である。図１３は本変形例３の画像処理を示すフローチャートである。本変形例では、判定部５０３に物体認識結果をフィードバックさせた例である。具体的には、判定部５０３は、物体認識処理部５０４で物体を認識した結果に基づいて走行道路が一般道路であるか否かを判定する。例えば、物体認識処理部５０４で交通信号や道路幅を認識することで、現在の走行道路が市街地の一般道路であるかどうか、フレームインが発生しやすいかどうかを判断する。本変形例３では、交通信号を認識したかどうかで走行道路が一般道路であるか否かを判定する（ステップＳ４０５）。交通信号を認識した場合、現在の走行道路を市街地内の一般道路であると仮定し、歩行者がフレームインすると判定し、物体認識範囲を制限せずに視差演算を行う（ステップＳ４０５：ＹＥＳ、ステップＳ４０２、Ｓ４０４）。交通信号を認識しない場合、現在の走行道路が高速道路などの非市街地の道路と仮定し、歩行者がフレームインしないと判定し、物体認識範囲を制限して視差演算を行う（ステップＳ４０５：ＮＯ、ステップＳ４０３、Ｓ４０４）。
【００２６】
以上に説明したものは一例であり、本発明は、次の態様毎に特有の効果を奏する。
（態様１）
自車両が走行している道路が一般道路であるか否かを判定する判定部を有し、該判定部による判定結果に応じて物体認識範囲の大きさを変える。これによれば、上記実施形態について説明したように、判定部２０２の判定結果、自車両が走行している道路が一般道路であった場合、例えば歩行者が走行車道へ飛び出す虞があり物体認識範囲の大きさを大きくし、走行車道へ飛び出して来た歩行者が物体認識範囲に入るようにする。これにより、その飛び出して来た歩行者を認識することができ、歩行者に対する運転者支援システムの機能、例えば自動ブレーキ機能や警報機能を実現することができる。よって、自車両の移動体情報、及び自車両が走行している道路が一般道路であるか否かによって、物体認識範囲の大きさを変え、運転支援システムの機能を適切に実現できる。
（態様２）
（態様１）において、ＧＰＳデータを取得するＧＰＳデータ取得部を有し、判定部は、ＧＰＳデータ取得部により取得したＧＰＳデータに基づいて自車両が走行している道路が一般道路であるか否かを判定する。これによれば、上記実施形態の変形例１について説明したように、現在の地点が高速道路などの自動車専用道路かそうでないかを位置情報により判定部３０３によって判定される。これにより、自車両が走行している道路が一般道路であるか否か応じて適切に撮像手段の物体認識範囲を変えることが可能となる。よって、運転支援システムの機能を適切に実現できる。
（態様３）
（態様１）において、判定部は、自車両のブレーキを踏む頻度に基づいて移動シーンを判定する。これによれば、上記実施形態の変形例２について説明したように、車両本体から出力される自車両の状態を示す車両情報、例えばＣＡＮデータなどを受け取り、判定部４０３によって車両情報から自車両が走行している道路が一般道路であるか否かを判定する。車両情報のうち、運転手がブレーキを踏む頻度で道路が一般道路であるか否かを判定する。これにより、自車両が走行している道路が一般道路であるか否かに対して適切に撮像手段の物体認識範囲を変えることが可能となる。よって、運転支援システムの機能を適切に実現できる。
（態様４）
（態様１）において、判定部は、撮像画像の物体認識結果に基づいて道路が一般道路であるか否かを判定する。これによれば、上記実施形態の変形例３について説明したように、物体認識処理部５０４で交通信号や道路幅を認識した結果に基づいて、判定部５０３によって自車両が走行している道路が一般道路であるか否かを判定する。これにより、自車両が走行している道路が一般道路であるか否かに対応して適切に撮像手段の物体認識範囲の大きさを変えることが可能となる。よって、運転支援システムの機能を適切に実現できる。
（態様５）
（態様１）において、判定部よる判定結果は、任意に設定可能である。これによれば、上記実施形態について説明したように、運転手がマニュアルで、現在自車両が走行している道路が一般道路であるか否かを判定する。これにより、適切に撮像手段の物体認識範囲を変えることが可能となる。よって、運転支援システムの機能を適切に実現できる。
（態様６）
（態様１）において、自車両の移動体情報を取得する移動体情報取得部と、自車両が到達する位置までの到達距離を予測するために用いる時間を設定する到達時間設定部と、移動体情報取得部と到達時間設定部から、設定された到達時間で自車両が到達する距離を予測する到達距離予測部と、到達距離予測部から得た予測到達距離を用いて物体認識範囲の大きさを算出する物体認識範囲算出部と、到達距離予測部から得た予測到達距離を用いて認識処理を行う認識処理部と、撮像手段で撮像された物体認識範囲内の物体と撮像手段との間の距離を算出し、判定部の判定結果と物体認識範囲算出部の物体認識範囲に基づいて距離画像を生成する距離画像生成部とを有する。これによれば、上記実施形態について説明したように、移動体情報取得部２０３は、自車両の移動速度を取得する。到達距離予測部２０４は、移動体情報取得部２０３で取得した移動速度と到達時間設定部２０５で設定した時間を乗算することにより、設定された時間における到達距離を予測する。到達時間設定部２０５は、到達距離予測部２０４での到達距離の予測に用いる時間を設定する。距離演算領域算出部２０６は、到達距離予測部２０４で取得した予測距離に応じて、距離演算領域を算出する。物体認識処理部２０８は、距離画像生成部２０７で生成した視差画像を用いて、物体の認識処理を行う。これにより、自車両が走行している道路が一般道路であるか否かに対応して適切に撮像手段の物体認識範囲の大きさを変化することが可能となる。よって、運転支援システムの機能を適切に実現できる。
（態様７）
（態様１）において、距離演算範囲算出部は、距離と該距離に対応する認識対象範囲とが記憶されたテーブル情報を用いて算出する。これによれば、上記実施形態について説明したように、演算処理の負担を軽減できる。
【符号の説明】
【００２７】
１００  自車両
１０１  撮像ユニット
１０２  画像解析ユニット
１０３  ヘッドランプ制御ユニット
１０４  ヘッドランプ
１０５  フロントガラス
１０６  車両走行制御ユニット
２００  画像処理装置
２０１  ステレオ撮像部
２０２  判定部
２０３  移動体情報取得部
２０４  到達距離予測部
２０５  到達時間設定部
２０６  距離演算領域算出部
２０７  距離画像生成部
２０８  物体認識処理部
３０１  ステレオ撮像部
３０２  ＧＰＳデータ取得部
３０３  判定部
３０４  距離画像生成部
３０５  物体認識処理部
４０１  ステレオ撮像部
４０２  車両情報取得部
４０３  判定部
４０４  距離画像生成部
４０５  物体認識処理部
５０１  ステレオ撮像部
５０２  距離画像生成部
５０３  判定部
５０４  物体認識処理部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２８】
【特許文献１】特開２００６‐３２２７９６号公報
【図１】
2013250694.tif 000003
【図２】
2013250694.tif 000004
【図３】
2013250694.tif 000005
【図４】
2013250694.tif 000006
【図５】
2013250694.tif 000007
【図６】
2013250694.tif 000008
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図７】
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