(57)【要約】【課題】走行可能領域と走行不可能領域との境界が不明瞭な場合であっても、適切に走行可能領域を検出する。【解決手段】モノジェニック信号変換部２２で、取得した画像の各点を、局所領域内の輝度値の変化の極大点及び極小点の一方を０度、他方を１８０度で表したときの各点の局所位相を含むモノジェニック信号に変換し、局所コスト算出部２４で、局所位相が９０度に近いほど小さくなる局所コストを、走行可能領域の左端に相当する点と、走行可能領域の右端に相当する点との組み合わせ毎に算出する。最適経路探索部２６で、画像上での走行可能領域の形状に基づいて、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路各々に沿って、局所コストを累積した累積コストを算出し、累積コストが最小となる最適経路を探索する。領域検出部２８で、最適経路に基づいて、走行可能領域を検出する。【選択図】図１
2013003800.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両周辺を撮像する撮像手段によって撮像された画像の各点を、注目点を含む局所領域内の輝度値の変化の極大点及び極小点の一方を０度、他方を１８０度で表したときの前記注目点の局所位相を含むモノジェニック信号に変換する変換手段と、
前記変換手段により変換されたモノジェニック信号に含まれる局所位相が９０度に近いほど評価が高くなるコストを、画像の各点毎または各点の組み合わせ毎に算出する算出手段と、
前記画像上での走行可能領域の形状に基づいて、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路各々に沿って、該経路各々に含まれる各点または各点の組み合わせのコストを経路毎に累積し、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出する検出手段と、
を含む走行可能領域検出装置。
【請求項２】
前記モノジェニック信号は、前記局所領域における前記注目点の輝度値の変化の方向を示す局所方位ベクトルを含み、
前記検出手段は、前記コストを累積する際に、前記局所方位ベクトルと前記経路とのなす角が直角に近いほど評価が高くなるコストを加算する
請求項１記載の走行可能領域検出装置。
【請求項３】
前記変換手段は、前記局所領域の範囲を定める複数のスケールパラメータ毎に前記モノジェニック信号を算出し、前記画像の各点を、前記局所領域内の局所振幅値が最大となるスケールパラメータを用いて算出されたモノジェニック信号に変換する請求項１または請求項２記載の走行可能領域検出装置。
【請求項４】
前記画像の各点に対応する位置の路面平面からの高さを計測する計測手段を含み、
前記算出手段は、前記計測手段により計測された路面平面からの高さに基づく値を、前記コストに加算する
請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の走行可能領域検出装置。
【請求項５】
前記変換手段は、リース変換、またはリース変換カーネルに基づく近似法を用いて、前記画像の各点を前記モノジェニック信号に変換する請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の走行可能領域検出装置。
【請求項６】
コンピュータを、
自車両周辺を撮像する撮像手段によって撮像された画像の各点を、注目点を含む局所領域内の輝度値の変化の極大点及び極小点の一方を０度、他方を１８０度で表したときの前記注目点の局所位相を含むモノジェニック信号に変換する変換手段、
前記変換手段により変換されたモノジェニック信号に含まれる局所位相が９０度に近いほど評価が高くなるコストを、画像の各点毎または各点の組み合わせ毎に算出する算出手段、及び
前記画像上での走行可能領域の形状に基づいて、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路各々に沿って、該経路各々に含まれる各点または各点の組み合わせのコストを経路毎に累積し、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出する検出手段
として機能させるための走行可能領域検出プログラム。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の走行可能領域検出装置を構成する各手段として機能させるための走行可能領域検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行可能領域検出装置及びプログラムに係り、特に、撮像した画像から走行可能領域を検出する走行可能領域検出装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両周辺を撮像した画像から、車両が走行可能な走行可能領域を検出することが行われている。しかし、白線境界がない道路においては、走行可能領域を検出することが困難となる場合がある。
【０００３】
そこで、障害物検出により障害物が存在しないとみなされ、エッジ成分が存在しない領域を走行可能領域として検出する逸脱警報装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、画像から連続するエッジ成分を検出し、左右両端のエッジの間にある自車両の前方領域を走行可能領域として認識する自動走行装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００５】
また、ステレオカメラを用いて画像上の各位置の道路平面からの高さを求め、障害物及び地面形状から走行可能領域を判別する周囲環境認識装置が提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【０００６】
また、路側部の路面傾斜角をセンサにより検出し、その変曲部を走行可能領域の境界として検出する車両制御装置が提案されている（例えば、特許文献４参照）。
【０００７】
また、レーザレーダを走査して計測された計測データに対して閾値処理を行い、走行可能領域と走行不可能領域とを判別する自律走行移動体の走行経路決定用地図作成装置が提案されている（例えば、特許文献５参照）。
【０００８】
また、レーザレーダの計測データに基づいて、移動体前方の形状データを取得し、形状データの幾何的特徴を教師データと照合することにより、走行可能領域と走行不可能領域とを判別する移動ロボットの走行領域判別装置が提案されている（例えば、特許文献６参照）。特許文献６の技術では、轍などの車の走行跡が検出された場合は、走行可能領域であると判別している。
【０００９】
また、レーザレーダの計測データに基づいて、移動体前方のプロファイルデータを取得し、移動体前方の表面の粗さや勾配、連続性を評価値とし、マルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ）により走行可能領域と走行不可能領域とを判別する移動ロボットの走行領域判別装置が提案されている（例えば、特許文献７参照）。
【００１０】
また、自車両前方を撮像した画像から特徴点を抽出し、画像のオプティカルフローにより特徴点の移動速度を求め、その移動速度を指標として画素をグループ化し、各グループを物体と路面平面とに分類することにより、走路境界を検出する走路境界検出装置が提案されている（例えば、特許文献８参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２０１０−１７６１９４号公報
【特許文献２】特開平４−５０４号公報
【特許文献３】特開平１１−１４９５５７号公報
【特許文献４】特開２００７−３０７９６０号公報
【特許文献５】特開２００９−１１０２５０号公報
【特許文献６】特開２００９−１７５９３２号公報
【特許文献７】特開２００９−２２９３９４号公報
【特許文献８】特開２００７−３１６６８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、特許文献１及び２の技術のように、エッジ検出により走行可能領域の境界を検出する技術では、日照条件等の影響を受け易く、画像がコントラスト不足となった場合には、境界が未検出となる場合がある、という問題がある。また、エッジ検出は、近傍画素との演算に基づくため、汚れた路面や植生などの高周波数成分を含む領域中で、境界を誤検出する場合がある、という問題がある。また、エッジが画像中で連続的に分布するとは限らず、エッジから線分を抽出しても不連続な部分が存在し、望ましい境界を検出できない場合がある、という問題がある。
【００１３】
また、特許文献３〜８の技術のように、ステレオカメラやレーザレーダ等により障害物を検出し、障害物を含まない領域を走行可能領域として検出する技術では、ステレオカメラやレーザレーダを単体で用いると、低い段差や縁石などが障害物として検出されなかった場合に、走行可能領域が適切に検出されない、という問題がある。また、道路脇に私有地が隣接している場合などのように、走行可能領域と走行不可能領域とで路面の高さがほぼ等しい場合には、走行不可能領域を走行可能領域であると誤分類する可能性がある、という問題がある。
【００１４】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、画像の雑音やコントラスト不足、及び路面の高さなどの影響により、走行可能領域と走行不可能領域との境界が不明瞭な場合であっても、適切に走行可能領域を検出することができる走行可能領域検出装置及びプログラ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】
【００１５】
上記目的を達成するために、本発明の走行可能領域検出装置は、自車両周辺を撮像する撮像手段によって撮像された画像の各点を、注目点を含む局所領域内の輝度値の変化の極大点及び極小点の一方を０度、他方を１８０度で表したときの前記注目点の局所位相を含むモノジェニック信号に変換する変換手段と、前記変換手段により変換されたモノジェニック信号に含まれる局所位相が９０度に近いほど評価が高くなるコストを、画像の各点毎または各点の組み合わせ毎に算出する算出手段と、前記画像上での走行可能領域の形状に基づいて、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路各々に沿って、該経路各々に含まれる各点または各点の組み合わせのコストを経路毎に累積し、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出する検出手段と、を含んで構成されている。
【００１６】
本発明の走行可能領域検出装置によれば、変換手段が、自車両周辺を撮像する撮像手段によって撮像された画像の各点を、注目点を含む局所領域内の輝度値の変化の極大点及び極小点の一方を０度、他方を１８０度で表したときの注目点の局所位相を含むモノジェニック信号に変換する。このように変換されたモノジェニック信号においては、局所位相が９０度に近い点は、相対的高輝度成分と相対的低輝度成分との移り変わり部分に相当することを表す。これを利用して、算出手段が、変換手段により変換されたモノジェニック信号に含まれる局所位相が９０度に近いほど評価が高くなるコストを、画像の各点毎または各点の組み合わせ毎に算出する。なお、実際のコスト値としては、局所位相が９０度に近いほど小さくなる値としてもよいし、局所位相が９０度に近いほど大きくなる値としてもよい。
【００１７】
そして、検出手段が、画像上での走行可能領域の形状に基づいて、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路各々に沿って、経路各々に含まれる各点または各点の組み合わせのコストを経路毎に累積し、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出する。なお、算出手段により各点のコストとして、局所位相が９０度に近いほど小さくなる値とした場合には、累積したコストが最小となる経路を選択し、局所位相が９０度に近いほど大きくなる値とした場合には、累積したコストが最大となる経路を選択するようにするとよい。
【００１８】
このように、画像の各点をモノジェニック信号に変換し、局所位相が９０度に近いほど評価が高くなるコストを算出し、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路のうち、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出するため、画像の雑音やコントラスト不足、及び路面の高さなどの影響により、走行可能領域と走行不可能領域との境界が不明瞭な場合であっても、適切に走行可能領域を検出することができる。
【００１９】
また、前記モノジェニック信号は、前記局所領域における前記注目点の輝度値の変化の方向を示す局所方位ベクトルを含み、前記検出手段は、前記コストを累積する際に、前記局所方位ベクトルと前記経路とのなす角が直角に近いほど評価が高くなるコストを加算することができる。局所方位ベクトルは、輝度値の変化の方向を表すため、局所方位ベクトルと経路とが直交する場合には、その経路が画像上の線状成分であることを表すことになる。これを利用したコストを加算することにより、より精度良く走行可能領域を検出することができる。
【００２０】
また、前記変換手段は、前記局所領域の範囲を定める複数のスケールパラメータ毎に前記モノジェニック信号を算出し、前記画像の各点を、前記局所領域内の局所振幅値が最大となるスケールパラメータを用いて算出されたモノジェニック信号に変換することができる。これにより、画像の各点が、局所領域の範囲が適切に設定された状態で算出されたモノジェニック信号に変換されるため、より精度良く走行可能領域を検出することができる。
【００２１】
また、本発明の走行可能領域検出装置は、前記画像の各点に対応する位置の路面平面からの高さを計測する計測手段を含んで構成することができ、前記算出手段は、前記計測手段により計測された路面平面からの高さに基づく値を、前記コストに加算することができる。これにより、より精度良く走行可能領域を検出することができる。
【００２２】
また、前記変換手段は、リース変換、またはリース変換カーネルに基づく近似法を用いて、前記画像の各点を前記モノジェニック信号に変換することができる。
【００２３】
また、本発明の走行可能領域検出プログラムは、コンピュータを、自車両周辺を撮像する撮像手段によって撮像された画像の各点を、注目点を含む局所領域内の輝度値の変化の極大点及び極小点の一方を０度、他方を１８０度で表したときの前記注目点の局所位相を含むモノジェニック信号に変換する変換手段、前記変換手段により変換されたモノジェニック信号に含まれる局所位相が９０度に近いほど評価が高くなるコストを、画像の各点毎または各点の組み合わせ毎に算出する算出手段、及び前記画像上での走行可能領域の形状に基づいて、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路各々に沿って、該経路各々に含まれる各点または各点の組み合わせのコストを経路毎に累積し、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出する検出手段として機能させるためのプログラムである。
【００２４】
なお、本発明のプログラムを記憶する記憶媒体は、特に限定されず、ハードディスクであってもよいし、ＲＯＭであってもよい。また、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、光磁気ディスクやＩＣカードであってもよい。更にまた、該プログラムを、ネットワークに接続されたサーバ等からダウンロードするようにしてもよい。
【発明の効果】
【００２５】
以上説明したように、本発明の走行可能領域検出装置及びプログラムによれば、画像の各点をモノジェニック信号に変換し、局所位相が９０度に近いほど評価が高くなるコストを算出し、経路を構成する各点が連続する方向に制限を設けた複数の経路のうち、累積したコストの評価が最も高い経路に基づいて、走行可能領域を検出するため、画像の雑音やコントラスト不足、及び路面の高さなどの影響により、走行可能領域と走行不可能領域との境界が不明瞭な場合であっても、適切に走行可能領域を検出することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】第１及び第２の実施の形態に係る走行可能領域検出装置を示すブロック図である。
【図２】モノジェニック信号を説明するための図である。
【図３】（ａ）入力画像、及び（ｂ）局所位相が９０度に近い箇所を画像化した図である。
【図４】コスト空間に用いる変数を説明するための図である。
【図５】コスト空間を示す図である。
【図６】傾斜制限を説明するための図である。
【図７】第１の実施の形態に係る走行可能領域検出装置における走行可能領域検出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】（ａ）モノジェニック信号不使用の場合の検出処理結果の一例、及び（ｂ）本実施の形態の手法を適用した場合の検出処理結果の一例を示す図である。
【図９】（ａ）入力画像、及び（ｂ）局所方位ベクトルを画像化した図である。
【図１０】局所方位ベクトルと経路とのなす角に応じて加算されるコストの一例を示す図である。
【図１１】第３の実施の形態に係る走行可能領域検出装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２８】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る走行可能領域検出装置１０は、車両（図示省略）に搭載され、かつ、道路領域を含む自車両前方を撮像して画像を出力する撮像装置１２と、撮像装置１２から得られる画像に基づいて、走行可能領域を検出する処理を実行するコンピュータ１４と、検出結果が表示される表示装置１６とを含んで構成されている。
【００２９】
撮像装置１２は、自車両前方を撮像し、画像の画像信号を生成する撮像部（図示省略）と、撮像部で生成された画像信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換部（図示省略）と、Ａ／Ｄ変換された画像信号を一時的に格納するための画像メモリ（図示省略）とを備えている。
【００３０】
コンピュータ１４は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する走行可能領域検出処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭと、これらを接続するバスとを含んで構成されている。このコンピュータ１４をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、撮像装置１２により撮像された画像を取得する画像入力部２０と、モノジェニック信号変換部２２と、局所コスト算出部２４と、最適経路探索部２６と、領域検出部２８と、を含んだ構成で表すことができる。なお、最適経路探索部２６及び領域検出部２８が、本発明の検出手段の一例である。
【００３１】
モノジェニック信号変換部２２は、取得した画像の各点をモノジェニック信号に変換する。モノジェニック信号（ｍｏｎｏｇｅｎｉｃ  ｓｉｇｎａｌ）はＦｅｌｓｂｅｒｇらにより、解析信号（ａｎａｌｙｔｉｃ  ｓｉｇｎａｌ）の２次元拡張として提案された信号である（参考文献「M.Felsberg and G.Sommer,“The monogenic signal,”IEEE.Transon Signal Processing,vol.49,no.12,pp.3136-3144,December 2001.」）。モノジェニック信号は、画像の局所位相、局所振幅、局所方位、局所周波数などの、人間の視覚特性に近い局所的特徴を埋め込んだ四元数（クォータニオン）形式の信号である。モノジェニック信号を利用することにより、白線などの明確な境界がない場合であっても、画像中に散在する不明瞭な道路境界の手がかりから走行可能領域の境界を定めることができる。一般的なエッジ検出と異なり、画像のコントラスト不足や雑音による影響が少ない点が有用である。
【００３２】
リース（Ｒｉｅｓｚ）変換を用いて、画像をモノジェニック信号に変換する手法は、以下の通りである。ここでは、画像の横方向をＸ座標、縦方向をＹ座標とし、画像中の注目点の座標を（ｘ，ｙ）で表す。
【００３３】
［Ｒｉｅｓｚ変換］
１．画像ｆ（ｘ，ｙ）をＲａｄｏｎ変換し、投影像＾ｆ（ｒ，θ）を得る。ここで、ｒは画像中心からの位置、θは投影方向である。
【００３４】
２．投影像＾ｆ（ｒ，θ）を変数ｒに対しＨｉｌｂｅｒｔ変換し、解析信号（複素数）化した投影像Ｈｒ｛＾ｆ｝（ｒ，θ）を得る。
【００３５】
３．解析信号化した投影像Ｈｒ｛＾ｆ｝（ｒ，θ）から、四元数化した投影像Ｒ｛＾ｆ｝（ｒ，θ）を、下記（１）式により得る。ここで、ｉ及びｊは虚数単位である。
【００３６】
【数１】
2013003800.tif 000003
【００３７】
４．四元数化した投影像Ｒ｛＾ｆ｝（ｒ，θ）を逆Ｒａｄｏｎ変換することにより、モノジェニック信号Ｒ｛ｆ｝（ｘ，ｙ）を得る。
【００３８】
実際、上記の処理はＲａｄｏｎ変換に多くの計算コストを要するため、より実用的な、以下の近似手法によってもモノジェニック信号を求めることができる。
【００３９】
［近似Ｒｉｅｓｚ変換］
１．画像ｆ（ｘ，ｙ）を２次元高速Ｆｏｕｒｉｅｒ変換し、周波数成分Ｆ（ｕ，ｖ）を得る。
【００４０】
２．画像にｌｏｇ−Ｇａｂｏｒ関数を畳み込んだ成分Ｆｒ（ｕ，ｖ）（下記（２）式）を得る。ここで、ｗ０はスケールパラメータ、ｋはガウス分布の分散に相当する定数である。
【００４１】
【数２】
2013003800.tif 000004
【００４２】
３．Ｒｉｅｓｚ変換カーネルを畳み込みＦｘ（ｕ，ｖ）及びＦｙ（ｕ，ｖ）（下記（３）式）を得る。ここで、ｉは虚数単位である。
【００４３】
【数３】
2013003800.tif 000005
【００４４】
４．Ｆｒ（ｕ，ｖ）、Ｆｘ（ｕ，ｖ）及びＦｙ（ｕ，ｖ）を逆Ｆｏｕｒｉｅｒ変換し、それぞれｆｒ（ｘ，ｙ）、ｆｘ（ｘ，ｙ）及びｆｙ（ｘ，ｙ）を得る。
【００４５】
５．モノジェニック信号Ｒ｛ｆ｝（ｘ，ｙ）を、下記（４）式により得る。ここで、ｉ及びｊは虚数単位である。
【００４６】
【数４】
2013003800.tif 000006
【００４７】
この近似Ｒｉｅｓｚ変換は、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換４回（順方向１回、逆方向３回）により求められるので、Ｒａｄｏｎ変換に基づく方法よりも高速である。この近似Ｒｉｅｓｚ変換においては、スケールパラメータとして適切なｗ０を与える必要がある。ｋは固定値（０．５５＜ｋ＜０．７５）を与えるのが適当である。
【００４８】
画像中のある注目点のモノジェニック信号は、図２のように表現される。モノジェニック信号は、四元数により表現され、実数成分と２つの虚数成分ｉ及びｊとからなる（それ以外の虚数成分は常に０である）。局所位相φは、実軸とモノジェニック信号とがなす角である。局所位相は、注目点を含む局所領域内に存在する周辺画素の輝度値の変化の極大点及び極小点においてそれぞれ０度及び１８０度となる。局所方位は、虚数平面上に投影したモノジェニック信号により表現される。局所方位ベクトル→ｖは、虚数［ｉ］軸を画像横方向、虚数［ｊ］軸を画像縦方向として画像平面に射影すると、輝度値の変化の極大点から極小点へと向かうベクトル場と一致する。
【００４９】
モノジェニック信号は、画像中の各点を中心とした準局所的な輝度分布特徴を四元数の表現形式に埋め込んだ画像特徴記述手段であるといえる。従って、モノジェニック信号による画像特徴は、以下に示すような、一般に用いられる画像特徴の性質と比較して、不明瞭な境界の検出において、優位である。
【００５０】
・エッジ検出はきわめて局所的な特徴のみに基づくため、雑音やコントラスト低下の影響が大きい。
【００５１】
・ガボールフィルタは特定方向のエッジ検出に特化しており、局所方位が一意に得られない。
【００５２】
また、モノジェニック信号変換部２２は、（２）式で用いるスケールパラメータｗ０を複数用意しておき、スケールパラメータｗ０各々を用いて算出されたモノジェニック信号のうち、局所振幅値が最大となるスケールパラメータｗ０を選択する。近似Ｒｉｅｓｚ変換を用いる場合、スケールパラメータｗ０を変化させることで、局所特徴に影響を及ぼす領域の範囲が変わる。スケールパラメータｗ０を大きく設定し過ぎると、遠方にある細い帯状のパターンが雑音とみなされ境界の候補から除外されることがある。一方、スケールパラメータｗ０を小さく設定し過ぎると雑音の影響を受け易くなる。そこで、複数のスケールパラメータｗ０を用いてモノジェニック信号を算出し、注目点毎にスケールパラメータｗ０を使い分けることで、これらの問題に対処できる。例えば、下記（５）式で表される局所振幅値が最大となるスケールパラメータｗ０で算出されたモノジェニック信号を注目点毎に選択することができる。
【００５３】
【数５】
2013003800.tif 000007
【００５４】
局所コスト算出部２４は、モノジェニック信号の局所位相に基づいて、各点の組み合わせ毎に局所コストを算出する。モノジェニック信号の局所位相が９０度となる等位相線は、走行可能領域の境界をほぼ包含する。これは、局所位相が、各注目点に対する局所領域内の輝度値の変化の極大点及び極小点を０〜１８０度の範囲で表しているため、画像中における相対的高輝度成分と相対的低輝度成分との間の移り変わり部分が局所位相９０度となるからである。すなわち、各点の局所位相が９０度に近いほど、その点が何らかの境界を表しており、この境界に走行可能領域を表す境界も含まれることになる。
【００５５】
点（ｘ，ｙ）の局所位相φ（ｘ，ｙ）は、下記（６）式により表される。
【００５６】
【数６】
2013003800.tif 000008
【００５７】
図３（ａ）に示すような画像が取得された場合に、局所位相φ（ｘ，ｙ）を画像化した例を同図（ｂ）に示す。同図（ｂ）では、局所位相が９０度に近い箇所を黒で示している。本実施の形態では、画像中の各点の局所コストとして、局所位相の９０度からのずれ量を利用する。この局所コストに基づいて、境界らしさの評価が高い点を求める。
【００５８】
局所コストは、画像のＹ座標ｙ及びそのＹ座標における走行可能領域の左端Ｘ座標ｘ１で表される点（ｘ１，ｙ）と、画像のＹ座標ｙ及びそのＹ座標における走行可能領域の右端Ｘ座標ｘ２で表される点（ｘ２，ｙ）との組み合わせ（ｘ１，ｘ２，ｙ）毎に算出する。この組み合わせの局所コストをｃ（ｘ１，ｘ２，ｙ）とおき、下記（７）式により得る。
【００５９】
【数７】
2013003800.tif 000009
【００６０】
（７）式の局所コストｃ（ｘ１，ｘ２，ｙ）は、点（ｘ１，ｙ）及び点（ｘ２，ｙ）の局所位相が９０度に近いほど小さくなる値となっており、局所コストｃ（ｘ１，ｘ２，ｙ）が小さいほど、点（ｘ１，ｙ）及び点（ｘ２，ｙ）が境界を表す点であることの評価が高いことを意味する。
【００６１】
最適経路探索部２６は、各点を連続させることにより構成される経路に沿って、局所コスト算出部２４で算出された局所コストを累積して累積コストを算出し、累積コストが最小となる最適経路を探索する。
【００６２】
具体的には、図４に示すように、画像の左上を基準としてＸ座標の上限をｘｍａｘ、Ｙ座標の上限をｙｍａｘ、ｘｍａｘ−ｘ２をｘ２’、ｙｍａｘ−ｙをｙ’とする。そして、図５に示すように、ｘ１、ｘ２’、ｙ’を変数とするコスト空間を定義する。コスト空間中の各点には、局所コスト算出部２４で算出した局所コストｃ’（ｘ１，ｘ２’，ｙ’）＝ｃ（ｘ１，ｘ２，ｙ）が格納されている。累積の関始点を（ｘ１，ｘ２’，ｙ’）＝（０，０，０）とし、小さなｙ’から順に、下記（８）式に示す漸化式により累積コストＣ（ｘ１，ｘ２’，ｙ’）を算出する。
【００６３】
【数８】
2013003800.tif 000010
【００６４】
ここで、点（ｘ１−Δｘ１，ｘ２’−Δｘ２’，ｙ’−Δｙ’）から点（ｘ１，ｘ２’，ｙ’）へ経路を辿る際に、（Δｘ１，Δｘ２’，Δｙ’）には、例えば、図６で表されるような傾斜制限を設ける。この傾斜制限は、検出対象である走行可能領域の形状に基づくものである。画像上での走行可能領域は、図４中の破線で示すような領域となるため、走行可能領域の境界は、累積の開始点（ｘ１，ｘ２’，ｙ’）＝（０，０，０）から消失点へ向かう点を連続させた経路となる。従って、各点を連続させて経路を構成する場合に、各点が連続する方向が、傾斜制限から外れる経路は、走行可能領域の境界ではないと考えらるため、そのような経路の累積コストは算出しない。
【００６５】
コスト空間中の傾斜制限下における全点において累積コストＣ（ｘ１，ｘ２’，ｙ’）を算出したのち、線分ｘ１＋ｘ２’＝ｘｍａｘ上のいずれかを終点とする累積コスト最小経路をバックトレースにより求める。この累積コスト最小経路が最適経路となる。バックトレースとは、（８）式の計算時に最右項の最小値を与える（ｘ１−Δｘ１，ｘ２’−Δｘ２’，ｙ’−Δｙ’）を保持しておき、処理の最後に終点から遡って経路を求めることである。なお、線分ｘ１＋ｘ２’＝ｘｍａｘは消失点を表す線分である。また、この線分上から終点としいずれかの点を選択する際には、線分上の点の中で、累積コストが最小となる点を選択するとよい。
【００６６】
領域検出部２８は、最適経路探索部２６により探索された最適経路に基づいて、走行可能領域を検出する。最適経路上の（ｘ１，ｘ２’，ｙ’）から、Ｙ座標ｙ＝ｙｍａｘ−ｙ’、走行可能領域の左端Ｘ座標ｘ１、走行可能領域の右端Ｘ座標ｘ２＝ｘｍａｘ−ｘ２’を求める。そして、（ｘ１，ｙ）及び（ｘ２，ｙ）で囲まれた領域を走行可能領域として検出する。
【００６７】
なお、ここでは、最適経路探索部２６において、図５に示すようなコスト空間上での最適経路を探索しているが、この最適経路は、図４に示した変数の定義を介して、画像上での最適経路と同等となる。
【００６８】
次に、第１の実施の形態に係る走行可能領域検出装置１０の作用について説明する。まず、撮像装置１２によって、自車両前方の撮像が開始されると、コンピュータ１４において、図７に示す走行可能領域検出処理ルーチンが繰り返し実行される。
【００６９】
ステップ１００で、撮像装置１２で撮像された画像を取得する。
【００７０】
次に、ステップ１０２で、上記ステップ１００で取得した画像の１点を注目点に設定し、複数のスケールパラメータｗ０毎に、（２）式〜（４）式に従って、設定した注目点についてのモノジェニック信号を算出する。そして、複数のスケールパラメータｗ０毎に算出されたモノジェニック信号のうち、（５）式で表される局所振幅値が最大となるスケールパラメータｗ０で算出されたモノジェニック信号を選択することにより、注目画素をモノジェニック信号に変換する。画像上の全点を注目画素に設定して、上記処理を繰り返し、画像の各点をモノジェニック信号に変換する。
【００７１】
次に、ステップ１０４で、画像のＹ座標ｙ及びそのＹ座標における走行可能領域の左端Ｘ座標ｘ１で表される点（ｘ１，ｙ）と、画像のＹ座標ｙ及びそのＹ座標における走行可能領域の右端Ｘ座標ｘ２で表される点（ｘ２，ｙ）との組み合わせ（ｘ１，ｘ２，ｙ）毎に、（７）式により局所コストｃ（ｘ１，ｘ２，ｙ）を算出する。
【００７２】
次に、ステップ１０６で、画像の左上を基準としてＸ座標の上限をｘｍａｘ、Ｙ座標の上限をｙｍａｘ、ｘｍａｘ−ｘ２をｘ２’、ｙｍａｘ−ｙをｙ’とし、ｘ１、ｘ２’、ｙ’を変数とするコスト空間を定義し、コスト空間中の各点に、上記ステップ１０４で算出した局所コストｃ’（ｘ１，ｘ２’，ｙ’）＝ｃ（ｘ１，ｘ２，ｙ）を格納する。そして、累積の関始点を（ｘ１，ｘ２’，ｙ’）＝（０，０，０）とし、小さなｙ’から順に、（Δｘ１，Δｘ２’，Δｙ’）に走行可能領域の形状に基づく傾斜制限を設けて、（８）式に従って、累積コストＣ（ｘ１，ｘ２’，ｙ’）を算出する。そして、コスト空間中の線分ｘ１＋ｘ２’＝ｘｍａｘ上で累積コストが最小となる点を終点とする最適経路を、バックトレースにより探索する。
【００７３】
次に、ステップ１０８で、上記ステップ１０６で探索された最適経路上の（ｘ１，ｘ２’，ｙ’）から、Ｙ座標ｙ＝ｙｍａｘ−ｙ’、走行可能領域の左端Ｘ座標ｘ１、走行可能領域の右端Ｘ座標ｘ２＝ｘｍａｘ−ｘ２’を求め、（ｘ１，ｙ）及び（ｘ２，ｙ）で囲まれた領域を走行可能領域として検出する。そして、上記ステップ１００で取得した画像に、検出した走行可能領域を色付けして重畳するなどして表示装置１６に表示して、処理を終了する。
【００７４】
以上説明したように、第１の実施の形態の走行可能領域検出装置によれば、撮像された画像の各点をモノジェニック信号に変換し、局所位相９０度の点が相対的高輝度成分と相対的低輝度成分との間の移り変わり部分を示すことを利用した局所コストを各点の組み合わせ毎に算出する。モノジェニック信号は、人間の視覚特性との乖離が少ない局所特徴表現であり、従来のエッジ検出と異なり、画像のコントラスト不足や雑音による影響を受け難く、また、エッジが不連続に分布していても境界を求めることができる。そして、走行可能領域の形状に基づく傾斜制限下で、局所コストを累積した累積コストが最小となる最適経路を探索して、走行可能領域を検出する。このため、局所位相と境界との整合性を画像全体で最適化することができる。このように、第１の実施の形態によれば、画像の雑音やコントラスト不足、及び路面の高さなどの影響により、走行可能領域と走行不可能領域との境界が不明瞭な場合であっても、適切に走行可能領域を検出することができる。
【００７５】
図８（ａ）に、モノジェニック信号不使用の場合の走行可能領域の検出結果の一例、同図（ｂ）に、本実施の形態の手法を適用した走行可能領域の検出結果の一例を示す。同図（ａ）では、画像のコントラストが不足している部分で境界が適切に検出されず、走行不可能領域が走行可能領域として誤分類されている。一方、同図（ｂ）では、画像のコントラストが不足している部分で境界が適切に検出され、適切に走行可能領域が検出されている。
【００７６】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態に係る走行可能領域検出装置の構成において、第１の実施の形態に係る走行可能領域検出装置１０と同様の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００７７】
図１に示すように、第２の実施の形態に係る走行可能領域検出装置２１０は、撮像装置１２と、コンピュータ２１４と、表示装置１６とを含んで構成されている。コンピュータ２１４は、機能的には、画像入力部２０と、モノジェニック信号変換部２２と、局所コスト算出部２４と、最適経路探索部２２６と、領域検出部２８と、を含んだ構成で表すことができる。
【００７８】
最適経路探索部２２６は、第１の実施の形態の最適経路探索部２６において算出される累積コストに、さらに、モノジェニック信号の局所方位ベクトルを用いたコストを加算する。局所方位ベクトルとは、虚数平面（虚数［ｉ］軸と虚数［ｊ］軸とが張る平面）上に投影したモノジェニック信号である。局所方位ベクトルは、局所領域における注目点の輝度値の変化の方向を表しており、画像中の線状要素とは直交の関係にある。従って、局所方位ベクトルと最適経路探索の際の各経路とのなす角に応じたコストを累積時に加算することで、画像中の線状の要素に沿うような境界が採用され易くなる。
【００７９】
具体的には、モノジェニック信号の局所方位ベクトルを、虚数［ｉ］成分とＸ軸、虚数［ｊ］成分とＹ軸とがそれぞれ対応するよう画像座標上に表し、→ｖ（ｘ，ｙ）とする。図９（ａ）に示すような画像が取得された場合に、局所方位ベクトル→ｖ（ｘ，ｙ）を画像化した例を同図（ｂ）に示す。
【００８０】
また、各点を連続させた経路の方向ベクトルを→ｕ（ｘ，ｙ）とする。また、→ｕ（ｘ，ｙ）は、大きさが１となるように正規化されているものとする。
【００８１】
そして、→ｕ（ｘ，ｙ）と→ｖ（ｘ，ｙ）とのなす角θが直角に近いほど、小さなコストを与える。本実施の形態では、画像上における双方のベクトルがなす角に応じ、例えば、図１０に示すコストを加算する。図１０では、横軸が双方のベクトルがなす角θ、縦軸が加算するコストである。また、Ａは、Ａ＝｜→ｖ｜（ｘ，ｙ）であり、局所方位ベクトルの大きさである。このコストをｂ（ｘ，ｙ，Δｘ，Δｙ）とおき、下記（９）式により表す。
【００８２】
【数９】
2013003800.tif 000011
【００８３】
この場合、累積コストの算出には、（８）式に代えて、下記（１０）式を用いる。
【００８４】
【数１０】
2013003800.tif 000012
【００８５】
ここで、ｗ１は、局所方位情報にどれだけ依存するかを定める重みである。
【００８６】
第２の実施の形態に係る走行可能領域検出装置２１０の作用は、第１の実施の形態における走行可能領域検出処理ルーチン（図７）のステップ１０６において、（８）式に代えて、（１０）式を用いて累積コストを算出する点が異なるだけであるため、説明を省略する。
【００８７】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る走行可能領域検出装置によれば、モノジェニック信号の局所方位ベクトルに基づくコストを、累積コストの算出の際に加算するため、より画像上の線状に沿う境界を検出することができ、より精度良く走行可能領域を検出することができる。
【００８８】
次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第３の実施の形態に係る走行可能領域検出装置の構成において、第１の実施の形態に係る走行可能領域検出装置１０と同様の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００８９】
図１１に示すように、第３の実施の形態に係る走行可能領域検出装置３１０は、撮像装置１２と、コンピュータ３１４と、表示装置１６と、自車両の前方に対してレーザを走査しながら照射し、レーザの反射によりレーザが照射された物体上の点の路面平面からの高さを計測するレーザレーダ１８とを含んで構成されている。コンピュータ３１４は、機能的には、画像入力部２０と、モノジェニック信号変換部２２と、局所コスト算出部３２４と、最適経路探索部２６と、領域検出部２８と、を含んだ構成で表すことができる。
【００９０】
局所コスト算出部３２４は、第１の実施の形態の局所コスト算出部２４において算出される各点の局所コストに、さらに、路面平面からの高さに基づくコストを加算する。具体的には、レーザレーダ１８の計測データに基づいて、画像中の各点（ｘ，ｙ）に対応する車両前方の位置の路面平面からの高さｈ（ｘ，ｙ）を取得する。そして、（７）式に代えて、下記（１１）式により、各点の局所コストを算出する。
【００９１】
【数１１】
2013003800.tif 000013
【００９２】
ここで、ｗ２は高さ情報にどれだけ依存するかを定める重みである。
【００９３】
第３の実施の形態に係る走行可能領域検出装置３１０の作用は、第１の実施の形態における走行可能領域検出処理ルーチン（図７）のステップ１００において、撮像された画像と共に、レーザレーダ１８の計測データを取得する点、及びステップ１０４において、（７）式に代えて、（１１）式を用いて局所コストを算出する点が異なるだけであるため、説明を省略する。
【００９４】
以上説明したように、第３の実施の形態に係る走行可能領域検出装置によれば、画像の各点に対応する位置の路面平面からの高さに基づくコストを、各点の局所コストの算出の際に加算するため、より精度良く走行可能領域を検出することができる。
【００９５】
なお、上記各実施の形態では、各点の組み合わせ毎に局所コストを算出する場合について説明したが、各点毎に局所コストを算出するようにしてもよい。この場合、走行可能領域の左端Ｘ座標、及び右端Ｘ座標の各々に対応した傾斜制限を設定するようにするとよい。
【００９６】
また、上記各実施の形態では、複数のスケールパラメータを用いる場合について説明したが、予め定めた１つのスケールパラメータを用いるようにしてもよい。
【００９７】
また、上記各実施の形態では、局所位相が９０度に近いほど小さくなる局所コストを算出する場合について説明したが、局所位相が９０度に近いほど大きくなる局所コストを算出するようにしてもよい。この場合、最適経路探索では、累積コストが最大となる経路を探索するようにするとよい。
【符号の説明】
【００９８】
１０、２１０、３１０ 走行可能領域検出装置
１２   撮像装置
１４、２１４、３１４ コンピュータ
１６   表示装置
１８   レーザレーダ
２０   画像入力部
２２   モノジェニック信号変換部
２４、３２４  局所コスト算出部
２６、２２６  最適経路探索部
２８   領域検出部
【図１】
2013003800.tif 000014
【図２】
2013003800.tif 000015
【図４】
2013003800.tif 000016
【図５】
2013003800.tif 000017
【図６】
2013003800.tif 000018
【図７】
2013003800.tif 000019
【図１０】
2013003800.tif 000020
【図１１】
2013003800.tif 000021
【図３】
2013003800.tif 000022
【図８】
2013003800.tif 000023
【図９】
2013003800.tif 000024