(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型ＣＣＤを備え、該多段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識するようにした物体認識装置であって、
上記多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手段と、
上記測距手段により測定された各領域毎の距離につき、該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて、該各領域の測定距離と隣接領域の測定距離との差がしきい値よりも小さいときに距離データの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段と、
上記有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイント数に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段と、
上記ライン距離演算手段により演算されたライン毎の代表距離に基づいて物体を認識する物体認識手段とを備えたことを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
請求項１の物体認識装置において、
しきい値は、領域の測定距離に応じて可変とされていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項３】
請求項２の物体認識装置において、
しきい値は、領域のライン位置に応じて設定された基準距離値が大きいほど大きくなるように設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項４】
請求項２の物体認識装置において、
しきい値は、各領域の測定距離と隣接領域の測定距離との距離差の平均値に基づき、該平均値が大きいほど大きくなるように設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項５】
請求項１の物体認識装置において、
有効ポイント数付与手段は、付与する有効ポイント数を領域の測定距離に応じて変えるように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項６】
請求項５の物体認識装置において、
有効ポイント数付与手段は、隣接領域がウィンドウ方向にあるときの有効ポイント数をライン列方向よりも大きくするように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項７】
請求項５の物体認識装置において、
有効ポイント数付与手段は、遠距離側ライン位置での有効ポイント数を近距離側ライン位置よりも大きくするように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項８】
請求項５の物体認識装置において、
有効ポイント数付与手段は、隣接領域との距離差が所定値よりも小さいときに有効ポイント数を大きくするように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項９】
請求項５の物体認識装置において、
有効ポイント数付与手段は、領域の測定距離が所定値よりも大きいときに有効ポイント数を大きくするように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１０】
請求項１の物体認識装置において、
有効ポイント数付与手段は、距離が近距離側及び中距離側にあるときのみ有効ポイント数を付与する処理を行い、遠距離側にあるときには有効ポイント数の付与処理を行わないように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１１】
請求項１の物体認識装置において、
ライン距離演算手段は、有効ポイント数付与手段によって付与された有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域についてライン毎の代表距離演算を行うように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１２】
請求項１１の物体認識装置において、
ライン代表しきい値は、距離が遠距離側になるほど小さく設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１３】
請求項１２の物体認識装置において、
ライン代表しきい値は、遠距離側のライン位置ほど小さくなるようにライン毎に設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１４】
請求項１２の物体認識装置において、
ライン代表しきい値は、測定された距離が大きくなるほど小さくなるように設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１５】
請求項１１の物体認識装置において、
ライン代表しきい値は、予め設定された検出エリア毎に設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１６】
請求項１１の物体認識装置において、
ライン代表しきい値は、各ライン毎の代表距離データの検出状況に応じて設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１７】
請求項１６の物体認識装置において、
ライン代表しきい値は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数に応じて設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１８】
請求項１７の物体認識装置において、
ライン代表しきい値は、最大有効ポイント数が大きいほど大きくなるように設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１９】
請求項１６の物体認識装置において、
ライン代表しきい値は、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和に応じて設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２０】
請求項１９の物体認識装置において、
ライン代表しきい値は、有効ポイント数の総和が大きいほど大きくなるように設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２１】
請求項１６の物体認識装置において、
ライン代表しきい値は、各ライン上の領域での距離データの検出頻度に基づいて設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２２】
請求項１の物体認識装置において、
ライン距離演算手段は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数となる距離データを基準として、該距離データから所定距離以上外れた距離データを距離演算に用いないように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２３】
請求項１の物体認識装置において、
物体認識手段は、ライン距離演算手段により演算されたライン毎の代表距離のデータ数が所定値以上であるときのみに、該ライン毎の代表距離に対応する物体を新規物体として登録するように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２４】
請求項２３の物体認識装置において、
所定値は、遠距離側ほど小さくなるように設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２５】
請求項１の物体認識装置において、
測距手段の測距特性は、遠距離側ラインを基準として、他のラインを補完するように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２６】
請求項１の物体認識装置において、
物体認識手段は、物体の認識結果に基づいて警報等の信号を出力するように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、物体認識装置に関し、詳しくは多段ライン型ＣＣＤによる距離データに基づいて物体を認識するようにしたものに関する技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、この種の物体認識装置として、例えば特開平５―５２５６２号公報に示されるように、撮像された画像を複数のウィンドウに分割して、各ウィンドウでの距離に基づいて物体を認識するようにしたものは知られている。すなわち、このものでは、上下方向に配置された１対のイメージセンサにより先行車等の物体を撮像して、その一方のイメージセンサによる画像を表示し、その表示画面を複数のウィンドウに分割してそのウィンドウ毎に物体までの距離を測定し、この距離値を基に目標物体のウィンドウを認識して追尾用ウィンドウを設定し、この追尾用ウィンドウでの距離を測定するようになされている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、このように物体をその距離に基づいて認識する場合、一定方向に配置された多数のＣＣＤをその配列方向と直交する方向に多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤを設け、この多段ライン型ＣＣＤに基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識するようにすることが考えられる。すなわち、この多段型ラインＣＣＤは、縦横に多数のＣＣＤが配置されたカメラ用等のセンサに対し、ＣＣＤを一方向に間引いた構成のものであり、ＣＣＤの数が減った分だけ、撮像データ数が少なくなり、演算速度が速くなってコストダウンを図ることができる。
【０００４】
しかし、その反面、測距データのばらつきやノイズの影響が大きく、精度の高い距離演算が難しくて正確な物体認識が困難になるという問題があり、特に遠方の物体に対しては顕著であった。
【０００５】
本発明は斯かる諸点に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、多段ライン型ＣＣＤによる距離データに工夫を凝らすことにより、多段ライン型ＣＣＤを用いつつ、高精度の距離演算を行って正確な物体認識を可能とすることにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記の目的の達成のため、この発明では、多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を、上記従来例のようにライン列方向及びウィンドウ方向にそれぞれ分割して各領域について距離を測定し、この各領域及び隣接領域の各測定距離に基づいて各領域毎の距離データの有効ポイント数を求め、この有効ポイント数からライン毎の代表距離を演算して物体を認識するようにした。
【０００７】
具体的には、請求項１の発明では、図１に示すように、ウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設してなり、画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型ＣＣＤ１１を備え、該ライン型ＣＣＤ１１からの輝度信号に基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識するようにした物体認識装置が対象である。
【０００８】
そして、上記多段ライン型ＣＣＤ１１により得られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手段１６と、この測距手段１６により測定された各領域毎の距離につき、該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて、該各領域の測定距離と隣接領域の測定距離との差がしきい値よりも小さいときに距離データの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段２５と、この有効ポイント数付与手段２５により付与された有効ポイント数に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段２６と、このライン距離演算手段２６により演算されたライン毎の代表距離に基づいて物体を認識する物体認識手段２０とを備えたことを特徴としている。
【０００９】
上記の構成により、まず、測距手段１６において、多段ライン型ＣＣＤ１１の画像がライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割されて各領域について距離が測定される。次いで、有効ポイント数付与手段２５で、上記測距手段１６により測定された領域毎の距離及び隣接領域の距離の差に基づいて各領域毎の距離データの有効ポイント数が付与される。この有効ポイント数は、各領域についての距離データの有効性（信憑性又は信頼性）を判断するもので、領域に隣接する複数の領域の距離データのうち、領域の距離データとの差が所定以下であるデータを持つ隣接領域の数を計数し、同じ物体があれば、ある領域とその隣接領域との各距離データが同等の値になって隣接領域に関連した距離データが測距されることとなり、この状態を距離データの有効性が高いと判断して、大きい有効ポイント数が付与される。
【００１０】
さらに、ライン距離演算手段２６において、上記有効ポイント数付与手段２５により付与された有効ポイント数に基づきライン毎の代表距離が演算され、物体認識手段２０において、このライン距離演算手段２６により演算されたライン毎の代表距離から物体が認識される。
【００１１】
したがって、このように、各領域についての距離データの有効性が隣接領域との関係から有効ポイント数として判定され、この有効ポイント数に基づいてライン毎の代表距離を求めて、その距離から物体を認識するので、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その影響を可及的に低減することができ、高精度の距離演算が可能となって正確な物体認識を行うことができる。
【００１２】
また、上記有効ポイント数付与手段２５は、各領域毎の測定距離と隣接領域の測定距離との差がしきい値よりも小さいときに有効ポイント数を付与するように構成されているので、隣接領域との距離差がしきい値よりも小さいときのみを有効ポイント数の付与によって有効と判断でき、距離演算の精度を高めることができる。
【００１３】
請求項２の発明では、上記しきい値は、領域の測定距離に応じて可変とする。具体的に、請求項３の発明では、しきい値は、領域のライン位置に応じて設定された基準距離値が大きいほど大きくなるように設定する。このことで、遠距離側領域の距離データについてのしきい値を大きくすれば、その距離データの有効ポイント数を増やすことができ、遠距離側の物体についての距離データがばらついても、正確なデータを得ることができる。
【００１４】
一方、請求項４の発明では、しきい値は、各領域の測定距離と隣接領域の測定距離の距離差の平均値に基づき、該平均値が大きいほど大きくなるように設定する。こうすれば、実際に測定された距離データに応じてしきい値が設定されるので、距離の遠距離側が変化してもそれにしきい値を安定して対応させることができる。
【００１５】
請求項５の発明では、上記有効ポイント数付与手段２５は、付与する有効ポイント数を領域の測定距離に応じて変えるように構成する。具体的には、請求項６の発明では、有効ポイント数付与手段２５は、隣接領域がウィンドウ方向にあるときの有効ポイント数をライン列方向よりも大きくするように構成する。すなわち、多段ライン型ＣＣＤ１１でのＣＣＤラインが等間隔である場合、遠距離側の領域に含まれるライン数が近距離側領域に比べ少なくなり、近距離側の物体に比べ遠距離側物体が認識され難くなるが、この発明のように、隣接領域がウィンドウ方向にあるときの有効ポイント数をライン列方向よりも大きくすれば、上記少ないライン数であっても有効ポイント数を増加できるので、遠距離側物体を認識する確率を高くすることができる。
【００１６】
また、請求項７の発明では、有効ポイント数付与手段２５は、遠距離側ライン位置での有効ポイント数を近距離側ライン位置よりも大きくするように構成する。この発明でも、上記請求項６の発明と同様の効果が得られる。
【００１７】
請求項８の発明では、有効ポイント数付与手段２５は、隣接領域との距離差が所定値よりも小さいときに有効ポイント数を大きくするように構成する。こうすると、物体を認識し易くすることができる。
【００１８】
請求項９の発明では、有効ポイント数付与手段２５は、領域の測定距離が所定値よりも大きいときに有効ポイント数を大きくするように構成する。この発明でも、上記請求項６の発明と同様の作用効果を奏することができる。
【００１９】
請求項１０の発明では、上記請求項５（又は請求項６〜９）の発明とは異なり、有効ポイント数付与手段２５は、距離が近距離側及び中距離側にあるときのみ有効ポイント数を付与する処理を行い、遠距離側にあるときには有効ポイント数の付与処理を行わないように構成する。このことで、遠距離側では、測定された距離データの有効性を判断する有効ポイント数の付与処理が行われず、その距離データが有効ポイント数の付与処理によってノイズ等として落とされることなく、そのまま採用されることとなり、この場合でも請求項７の発明と同様の効果が得られる。
【００２０】
請求項１１の発明では、上記ライン距離演算手段２６は、有効ポイント数付与手段２５により付与された有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域についてライン毎の代表距離演算を行うように構成する。このことで、ライン毎の代表距離演算は、各領域の有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きいときに行われ、ライン代表しきい値以下のときには行われないので、ライン毎の代表距離を正確に演算することができる。
【００２１】
請求項１２の発明では、上記ライン代表しきい値は、距離が遠距離側になるほど小さく設定する。こうすると、遠距離側のライン代表しきい値が近距離側よりも小さいので、遠距離側の距離データの取りこぼしを防止でき、遠距離側の距離演算を精度よく行って遠距離側の物体を正確に認識することができる。
【００２２】
具体的には、請求項１３の発明では、ライン代表しきい値は、遠距離側のライン位置ほど小さくなるようにライン毎に設定する。また、請求項１４の発明では、ライン代表しきい値は、測定された距離が大きくなるほど小さくなるように設定する。これらの発明においても、請求項１２の発明と同様の作用効果を奏することができる。
【００２３】
一方、請求項１５の発明では、ライン代表しきい値は、予め設定された検出エリア毎に設定する。このような検出エリアに応じたライン代表しきい値の設定により、所望の検出エリアの距離演算を精度よく行うことができる。
【００２４】
請求項１６の発明では、上記ライン代表しきい値は、各ライン毎の検出状況に応じて設定する。このことで、ライン代表しきい値が検出状況に応じて変化して設定されるので、距離演算の精度をさらに高めることができる。
【００２５】
具体的には、請求項１７の発明では、ライン代表しきい値は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数に応じて設定する。その場合、請求項１８の発明では、ライン代表しきい値は、最大有効ポイント数が大きいほど大きくなるように設定する。こうすると、ライン代表しきい値は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数に応じて変化し、最大有効ポイント数が大きいほど大きくなるので、距離演算の精度を高めることができる。
【００２６】
一方、請求項１９の発明では、ライン代表しきい値は、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和に応じて設定する。その場合、請求項２０の発明では、ライン代表しきい値は、有効ポイント数の総和が大きいほど大きくなるように設定する。こうすると、ライン代表しきい値が、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和に応じて変化し、その総和が大きいほど大きくなるので、距離演算の精度を高めることができる。
【００２７】
また、請求項２１の発明では、ライン代表しきい値は、各ライン上の領域での距離データの検出頻度に基づいて設定する。この発明では、距離データの検出頻度が高いときに、ライン代表しきい値を大きく設定することができ、このことで距離演算の精度を高めることができる。
【００２８】
請求項２２の発明では、上記ライン距離演算手段２６は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数となる距離データを基準として、該距離データから所定距離以上外れた距離データを距離演算に用いないように構成する。こうすれば、各ライン上の領域の最大有効ポイント数となる距離データから所定距離の範囲内にある距離データのみで距離演算が行われるので、高精度の距離演算を行うことができる。
【００２９】
請求項２３の発明では、上記物体認識手段２０は、ライン距離演算手段２６により演算されたライン毎の代表距離のデータ数が所定値以上であるときのみに、該ライン毎の代表距離に対応する物体を新規物体として登録するように構成する。こうすれば、新規物体の登録に際し制限を設けることができ、物体以外のノイズ等が誤って物体として登録されるのを抑制することができる。
【００３０】
そのとき、請求項２４の発明では、上記ライン毎の代表距離データ数と比較する所定値は、遠距離側ほど小さくなるように設定する。こうすれば、遠距離の物体ほど登録し易くすることができる。
【００３１】
請求項２５の発明では、上記測距手段１６の測距特性は、遠距離側ラインを基準として、他のラインを補完するように構成する。すなわち、例えば多段ライン型ＣＣＤ１１の前方に画像の歪みをもたらすガラス等が配置されていると、そのガラス等の測距精度への影響を避ける目的で、ライン毎の測距特性を補正する必要がある。そのために、あるラインを基準にして他のラインを補完するとき、近距離ほど真の距離に対するずれ量が小さいので、この近距離側での距離データはある程度犠牲にしても支障はない。従って、遠距離側ラインを基準とすることで、遠距離側の距離データの有効性を高めつつ、全てのラインの検出精度を良好に補正することができる。
【００３２】
請求項２６の発明では、上記物体認識手段２０は、物体の認識結果に基づいて警報等の信号を出力するように構成する。このことで、認識物体を容易に知ることができる。
【００３３】
【発明の実施の形態】
図２は本発明の実施形態に係る物体認識装置を装備した車両Ｃ（自動車）を示し、この物体認識装置は、車両Ｃの左右斜め後側方に位置する他の車両等の物体Ｏ（図５、図１１、図１２に示す）を認識する。
【００３４】
図２において、１は車両Ｃの車体、２は車体１の前後略中央部に形成された車室、３は車体１の前端部に形成されたエンジンルーム、４は車室２の前端部に配置されたインストルメントパネル、５は車室２の後端部にあるパッケージトレイ、６はリヤウィンドガラスである。そして、図３に示すように、上記物体認識装置は、各々物体Ｏまでの距離を測定するための左右の後側方検知センサ１０，１０と、この各検知センサ１０の出力信号がそれぞれ入力されるコントローラ１５と、このコントローラ１５からの信号を受けて物体Ｏの存在をＣＲＴや液晶等により表示する表示装置３１、及び同物体Ｏの危険度を警報する警報装置３２とを備えている。そして、図２に示す如く、上記両検知センサ１０，１０は、上記パッケージトレイ５上の左右両端部にそれぞれ斜め後方を向いた状態で取付固定されている。また、コントローラ１５はエンジンルーム３の後端部に、また表示装置３１及び警報装置３２はインストルメントパネル４にそれぞれ配設されている。
【００３５】
図５に示すように、上記各検知センサ１０は、所定距離離れて上下方向に配置された上下１対のＣＣＤチップ１１，１１と、該ＣＣＤチップ１１，１１に対応して配置されたレンズ１２，１２とを備えている。各ＣＣＤチップ１１は、上下方向たるウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向（水平方向）に多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤからなり、この各ＣＣＤチップ１１によりレンズ１２を経て車両Ｃのリアウィンドガラス６越しに、上下方向に角度θ１の範囲でかつ水平左右方向に角度θ２の範囲（図１０、図１２参照）にある物体Ｏ等の画像を輝度情報として捕らえるようになっている。
【００３６】
図４に示す如く、上記各検知センサ１０はそれぞれコントローラ１５内の測距回路１６（測距手段）に接続されている。この各測距回路１６は、両ＣＣＤチップ１１，１１での物体像の視差（位相差）を演算する視差演算部１７と、この視差演算部１７からの信号により物体Ｏまでの距離を演算する距離演算部１８とを備えている。そして、各測距回路１６では、図６及び図７に示す如く、各ＣＣＤチップ１１により捕らえられた画像を、ライン方向（水平方向）にＣＣＤライン毎のｎ個のラインに分割するとともに、その各ラインをウィンドウ方向（上下方向）にｍ個のウィンドウに分割して、画像の略全体をｍ×ｎ個の領域Ｅ，Ｅ，…で構成し、両方のＣＣＤチップ１１，１１による画像での同一の領域Ｅ，Ｅ間の視差を求め、この視差から各領域Ｅ毎に物体Ｏまでの距離を演算する。
【００３７】
すなわち、両ＣＣＤチップ１１，１１により捕らえられた画像はいずれも図６に示すようになるが、これら両ＣＣＤチップ１１，１１の画像は同じライン位置（図示例ではラインｉ）では、図８に示すように、両ＣＣＤチップ１１，１１の上下方向のずれ分だけずれていて視差が生じており、この視差を利用して物体Ｏまでを測距する。この原理について図９により説明するに、図９の三角形Ｐ・Ｏ１・Ｑ及び三角形Ｏ１・Ｐ１・Ｑ１同士、並びに三角形Ｐ・Ｏ２・Ｑ及び三角形Ｏ２・Ｐ２・Ｑ２同士はそれぞれ相似形あるので、今、検知センサ１０（レンズ１２）から物体Ｏまでの距離をａ、両レンズ１２，１２の中心間の距離をＢ（定数）、レンズ１２の焦点距離をｆ（定数）、両ＣＣＤチップ１１，１１での物体像のレンズ中心からのずれ量をそれぞれｘ１，ｘ２とすると、
ａ・ｘ１／ｆ＝Ｂ−ａ・ｘ２／ｆ
となり、この式から、
ａ＝Ｂ・ｆ／（ｘ１＋ｘ２）
が得られる。つまり、両ＣＣＤチップ１１，１１での物体像の視差（位相差）によって物体Ｏまでの距離ａを測定することができる。
【００３８】
尚、図６及び図７におけるＧ（白点）は、ＣＣＤチップ１１のＣＣＤに対応するように縦横格子状に配置された測距点（測距ポイント）であり、この測距点Ｇは各領域Ｅに含まれている。また、各ＣＣＤラインでのウィンドウは、一部が隣接するウィンドウと互いにオーバーラップするように分割されており、上下方向（ウィンドウ方向）に隣接する領域Ｅ，Ｅに同じ測距点Ｇ，Ｇ，…が含まれている。また、Ｏ′は物体の像である。
【００３９】
また、図１０に示すように、上記各ＣＣＤチップ１１により捕らえられた画像をライン毎に分割して形成される複数のラインは、車両Ｃの外側で近距離を測距するライン位置が若い番号とされる一方、車幅方向の中央側で遠距離を測距するライン位置が大きい番号とされ、外側ラインから車幅方向の中央側ラインに向かって番号が順に増加するように番号付けされている。
【００４０】
図４に示す如く、上記コントローラ１５には、センサ１０に基づいて得られた上下方向及び水平方向の２次元の距離データ、つまり各測距回路１６からの信号を基に特定の物体Ｏを認識する物体認識部２０と、この物体認識部２０の出力信号により物体Ｏを新規物体かどうか選別する物体選別部２１と、この物体選別部２１により選別された物体Ｏが車両Ｃ（自車）にとって危険対象物かどうかを判断する危険判断部２２とが設けられており、物体認識部２０において、物体Ｏの認識結果に基づいて表示信号を表示装置３１に、また警報信号を警報装置３２にそれぞれ物体選別部２１を経て出力するようにしている。
【００４１】
また、コントローラ１５は、物体Ｏを認識する上で本来は物体Ｏが位置し得ない不要な範囲を除外するレンジカット部２４と、測距された各領域毎の距離データと周りの８つの隣接領域との比較（８隣接点処理）を行って有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段としての８隣接点処理部２５と、ライン毎の代表距離を演算するライン距離演算部２６と、ガードレールを判定するためのガードレール判定部２７と、距離データを物体Ｏ毎にグルーピングするグルーピング部２８とを備えている。
【００４２】
図１１は上記レンジカット部２４で除外される上下方向のレンジカット範囲Ｚ１を、また図１２は同左右方向のレンジカット範囲Ｚ２をそれぞれ示しており、これらのレンジカット範囲Ｚ１，Ｚ２は、ラインの角度とその位置での距離とに基づいて検出される。図１２中、Ｆは車両Ｃの路面、Ｍは道路における車両走行車線を設定する路面Ｆ上の白線、Ｆ１は道路の両側に設置された路側帯、Ｈはその植込みである。
【００４３】
また、上記の如く各検知センサ１０は車両Ｃのリヤウィンドガラス６越しに画像を捕らえるために、そのガラス６の歪み等により正確の距離を測定することが困難となり、視差に応じた距離の関係を補正しておく必要がある。この実施形態では、図４０に示す如く、予め遠距離側ラインを基準として設定された、視差に応じた距離の関係を示す１つのマップを記憶しており、この１つのマップから距離を補正する。すなわち、測距回路１６での測距特性は、遠距離側ラインを基準として、他のラインを補完するようにしている。
【００４４】
さらに、周囲の明るさやウィンドガラス６の汚れ等により、視差に応じた距離の関係を補正しておくために、この実施形態では以下の処理が行われるようになっている。すなわち、周囲の明るさを判定する前者の場合、測距されている距離データの個数Ｎｄａｔａ（図３６及び図３７参照）を演算してそれを全ての領域の数で割ることにより、検出率（測距率）を求め、図４１に示すように、この検出率が所定値以上であるときを「昼」状態と、また所定値よりも低いときを「夜」状態とそれぞれ判定する。
【００４５】
一方、ウィンドガラス６の汚れ等を判定する後者の場合、路面の白線の位置がセンサ１０に対し一定の角度範囲で一定の距離範囲に含まれることを利用し、その白線の測定距離値がばらつき率をもって変化するときには、ウィンドガラス６に雨水等が付着している状態と判定し、一方、白線の測定距離値が絶対値で変化しているときには、ウィンドガラス６に汚れ等が付着している状態と判定するようにしている。
【００４６】
上記８隣接点処理部２５での８隣接点処理動作は、図１３に示すように、ある領域Ｅ（ｉ，ｊ）の距離データに対しそれに隣接する周りの８つの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離データの相関性を判断するもので、具体的に図１５に示す如く行われる。すなわち、最初のステップＳ１で、ライン数ｎ及びウィンドウ数ｍに分割された領域Ｅ（ｉ，ｊ）毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を読み込み、次のステップＳ２で各領域Ｅ（ｉ，ｊ）の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝０と初期化する。この有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）は各領域Ｅ（ｉ，ｊ）に設定されるもので、この値が大きいほど領域の距離データの有効性が高く、信頼性、信憑性があると判断される。次のステップＳ３では、全ての領域のうち左右端及び上下端の位置にある領域（格子点）への有効ポイント数を嵩上げし、周辺の領域には有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を＋１だけ、またその中で４つの隅角部の領域には有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を＋２だけそれぞれ増やすように設定する。この後、ステップＳ４において、隣接点処理を行うかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳ１１において有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝８に設定した後、ステップＳ１２に進む一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳ５に進む。
【００４７】
上記ステップＳ４で隣接点処理を行うかどうかの判定は、具体的には以下のように行う。
【００４８】
（第１例）
図２６に示すように、予め各ライン位置毎に決定される基準距離値ｄｉが所定値Ｌよりも大きいか否かを判定し、この判定がｄｉ＞ＬのＹＥＳのときには、隣接点処理は行わない（図１５のステップＳ１１に進む）一方、ｄｉ≦ＬのＮＯのときには、隣接点処理を行う（同ステップＳ５に進む）。
【００４９】
上記基準距離値ｄｉは、例えば図１８（ａ）に示すように、ラインの位置が大きくなる（車体１外側ラインつまり近距離側ラインから内側ラインつまり遠距離側ラインに向かう）ほどライン位置毎に増加するように、或いは図１８（ｂ）に示す如く、ラインの位置の増加に比例して増加するように、又は図１８（ｃ）に示す如く、ラインの位置の増加に伴って段階的に増加するようにそれぞれ設定される。
【００５０】
（第２例）
図２７に示すように、各領域毎の測定距離ｄ（ｉ，ｊ）が所定値Ｌよりも大きいか否かを判定し、この判定がｄ（ｉ，ｊ）＞ＬのＹＥＳのときには、隣接点処理は行わない（図１５のステップＳ１１に進む）一方、ｄ（ｉ，ｊ）≦ＬのＮＯのときには、隣接点処理を行う（同ステップＳ５に進む）。
【００５１】
すなわち、８隣接点処理部２５（有効ポイント数付与手段）は、距離が近距離側及び中距離側にあるときのみ有効ポイント数を付与する処理を行い、遠距離側にあるときには有効ポイント数の付与処理を行わないように構成されている。
【００５２】
図１５に示す上記ステップＳ５では距離しきい値ｄ０を設定する。この距離しきい値ｄ０は、付与ポイント数ｐを決定するためのもので、その設定は以下のように行う。
【００５３】
（第１例）
図１６に示すように、距離しきい値ｄ０は定数Ｃとする。
【００５４】
（第２例）
図１７に示すように、距離しきい値ｄ０は、上記各ライン毎に決定される基準距離値ｄｉ（図１８参照）の１／１０に設定する。
【００５５】
（第３例）
図１９に示す如く、上記基準距離値ｄｉが所定値Ｌよりも大きいか否かを判定し、この判定がｄｉ＞ＬのＹＥＳのときには、距離しきい値ｄ０は大きな値に、またｄｉ≦ＬのＮＯのときには、距離しきい値ｄ０は小さな値にそれぞれ設定する。
【００５６】
（第４例）
図２０に示すように、後述する領域Ｅと隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘの平均値Ｄ（有効な距離データがあるものに限る）を求め、この平均値Ｄが所定値ＤＬよりも大きいかどうかを判定する。この判定がＤ＞ＤＬのＹＥＳのときには、距離しきい値ｄ０をｄ０＝Ｄｌａｒｇｅに、またＤ≦ＤＬのＮＯのときには、距離しきい値ｄ０を上記Ｄｌａｒｇｅよりも小さいＤｓｍａｌｌ（＜Ｄｌａｒｇｅ）にそれぞれ設定する。より具体的には、上記距離しきい値ｄ０は、図２１（ａ）に示す如く平均値Ｄの増大に応じて大きくなり、平均値Ｄが最大域に達すると一定となるか、図２１（ｂ）に示す如く平均値Ｄの増大に応じて段階的に大きくなるか、或いは図２１（ｃ）に示す如く平均値Ｄの増大に応じて比例的に大きくなるように決定される。
【００５７】
図１５のフローにおけるステップＳ５の後はステップＳ６に進み、隣接領域Ｒｉの距離データｄ（Ｒｉ）を読み込み、次のステップＳ７では上記領域Ｅと隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘ＝｜ｄ（ｉ，ｊ）−ｄ（Ｒｉ）｜を演算する。この後、ステップＳ８において、上記距離差ｄｘと上記距離しきい値ｄ０との大小判定を行い、この判定がｄｘ≧ｄ０のＮＯのときにはステップＳ１２に進む一方、ｄｘ＜ｄ０のＹＥＳのときには、ステップＳ９において付与すべきポイント数ｐを設定する。このステップＳ９での付与ポイント数ｐの設定は以下のように行う。
【００５８】
（第１例）
図２２に示す如く、当該領域Ｅにおいて対象とする隣接領域がウィンドウ方向（上下方向）の領域Ｒ２又はＲ７に位置しているかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには付与ポイント数ｐをｐ＝１に、また判定がＹＥＳのときには、付与ポイント数ｐを上記ＮＯ判定の場合よりも大きいｐ＝２にそれぞれ設定する。すなわち、隣接領域がウィンドウ方向（上下方向）にあるときの付与ポイント数ｐ（従って有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ））をライン列方向にあるときの付与ポイント数よりも大きくする。
【００５９】
（第２例）
図２３に示すように、上記各ライン毎に決定される基準距離値ｄｉ（図１８参照）が所定値Ｌよりも大きいか否かを判定し、この判定がｄｉ≦ＬのＮＯのときには付与ポイント数ｐをｐ＝１に、また判定がｄｉ＞ＬのＹＥＳのときには、付与ポイント数ｐを上記ＮＯ判定の場合よりも大きいｐ＝２にそれぞれ設定する。すなわち、遠距離側ライン位置での付与ポイント数ｐ（有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ））を近距離側領域よりも大きくする。
【００６０】
（第３例）
図２４に示すように、上記領域Ｅ及び隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離差ｄｘと所定値Ｄ２との大小を判定し、この判定がｄｘ＜Ｄ２のＹＥＳのときには付与ポイント数ｐをｐ＝３に設定する。判定がｄｘ≧Ｄ２のＮＯのときには、今度は距離差ｄｘと他の所定値Ｄ１（Ｄ０＞Ｄ１＞Ｄ２）との大小を判定し、この判定がｄｘ≧Ｄ１のＮＯのときには付与ポイント数ｐをｐ＝２に、またｄｘ＜Ｄ１のＹＥＳのときには付与ポイント数ｐをｐ＝１にそれぞれ設定する。すなわち、隣接領域との距離差が所定値よりも小さいときに付与ポイント数ｐ（有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ））を大きくする。
【００６１】
（第４例）
図２５に示す如く、上記領域Ｅの測定距離ｄ（ｉ，ｊ）が所定値Ｌよりも大きいか否かを判定し、この判定がｄ（ｉ，ｊ）≦ＬのＮＯのときには付与ポイント数ｐをｐ＝１に、また判定がｄ（ｉ，ｊ）＞ＬのＹＥＳのときには、付与ポイント数ｐを上記ＮＯ判定の場合よりも大きいｐ＝２にそれぞれ設定する。すなわち、領域Ｅの測定距離が所定値よりも大きいときに付与ポイント数ｐ（有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ））を大きくする。
【００６２】
このようなステップＳ９の後、ステップＳ１０において、それまでの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に上記付与ポイント数ｐを加えて新たな有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）＝Ｐ（ｉ，ｊ）＋ｐを設定し、上記ステップＳ１２に進む。このステップＳ１２では、ステップＳ６〜Ｓ１０の処理が８つの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の各々について終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのときにはステップＳ６に戻って、他の残りの隣接領域について同様の処理を行う。一方、判定がＹＥＳになると、ステップＳ１３に進み、全ての領域Ｅ，Ｅ，…についての有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定（ステップＳ６〜Ｓ１０の処理）が終了したか否かを判定する。この判定がＮＯのときには、ステップＳ４に戻って他の領域Ｅについて有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定を繰り返す。一方、判定がＹＥＳになると、次のライン毎の代表距離の演算処理（図２８参照）に進む。
【００６３】
図２８は上記ライン距離演算部２６での処理動作を示し、上記８隣接点処理部２５（有効ポイント数付与手段）により付与設定された有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算する。
【００６４】
まず、ステップＴ１において、ライン数ｎ及びウィンドウ数ｍに分割された領域Ｅ毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を読み込むとともに、上記８隣接点処理により付与された領域Ｅ毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を読み込み、次のステップＴ２では、ライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）をＰＩ（ｉ）＝０に初期化する。このライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）は、ライン毎の代表距離演算の際にラインに設定されるもので、この値が大きいほどラインの距離データの有効性が高く、信頼性、信憑性があると判断される。
【００６５】
次のステップＴ３では、上記ライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）に対応するライン代表しきい値Ｐ０を設定する。このステップＴ３でのライン代表しきい値Ｐ０の設定は以下のように行う。
【００６６】
（第１例）
この例では、図２９に示す如く、ライン代表しきい値Ｐ０は一定値Ｃに設定する。
【００６７】
また、下記の第２例〜第４例のように、ライン代表しきい値Ｐ０は、距離が遠距離側になるほど小さくなるように可変設定する。
【００６８】
（第２例）
すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０をラインの位置に応じて設定する。例えば、図３０（ａ）に示すように、ライン位置が車体１外側から内側に向かう（ライン番号が大きくなる）に連れてライン代表しきい値Ｐ０が比例して小さくなるか、或いは、図３０（ｂ）に示すように、そのライン位置が車体１外側から内側に向かうに連れてライン代表しきい値Ｐ０が段階的に小さくなるように設定する。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０を、遠距離側のライン位置ほど小さくなるようにライン毎に設定する。
【００６９】
（第３例）
また、ライン代表しきい値Ｐ０を実際の測定距離に応じてする。すなわち、図３１（ａ）に示す如く、測定距離が大きくなるに連れてライン代表しきい値Ｐ０が比例して小さくなるか、或いは、図３１（ｂ）に示すように、その測定距離が大きくなるに連れてライン代表しきい値Ｐ０が段階的に小さくなるように設定する。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０は、測定された距離が大きくなるほど小さくなるように設定する。
【００７０】
（第４例）
図３３に示すように、車両Ｃの側方ないし斜め後方の物体認識範囲に、車両Ｃ側方で最も近い近距離検出エリアＡ１と、この近距離検出エリアＡ１の後方に位置する中距離検出エリアＡ２と、この中距離検出エリアＡ２の後方に位置しかつ最も遠い遠距離検出エリアＡ３と、上記中距離ないし遠距離検出エリアＡ２，Ａ３の側方に位置する側方検出エリアＡ４とを区画設定する。そして、図３２に示す如く、中距離検出エリアＡ２のライン代表しきい値Ｐ０を近距離検出エリアＡ１よりも小さくし、この中距離検出エリアＡ２よりも遠距離検出エリアＡ３のライン代表しきい値Ｐ０を小さく（図示例では遠距離検出エリアＡ３のライン代表しきい値Ｐ０＝０）設定する。尚、側方検出エリアＡ４のライン代表しきい値Ｐ０は、中距離検出エリアＡ２のライン代表しきい値Ｐ０よりも大きくかつ近距離検出エリアＡ１のライン代表しきい値Ｐ０よりも小さく設定する。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０は、予め設定された検出エリアＡ１〜Ａ４毎に設定する。
【００７１】
下記の第５例〜第７例のように、ライン代表しきい値Ｐ０は測定距離の状況に応じて可変設定する。
【００７２】
（第５例）
ライン代表しきい値Ｐ０は各ライン上の領域の中の最大有効ポイント数Ｐｍａｘに応じて設定する。具体的には、図３４に示すように、ラインｉ上の領域中から最大有効ポイント数Ｐｍａｘ＝ｍａｘ（Ｐ（ｉ，１），Ｐ（ｉ，２），…，Ｐ（ｉ，ｍ））を探索する。次いで、上記最大有効ポイント数Ｐｍａｘが所定値よりも大きいか否かを判定し、この判定がＮＯのときにはライン代表しきい値Ｐ０をＰ０＝Ｐ１に、また判定がＹＥＳのときには、ライン代表しきい値Ｐ０を上記ＮＯの場合よりも大きいＰ０＝Ｐ２（＞Ｐ１）にそれぞれ設定する。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数Ｐｍａｘに応じて設定する。
【００７３】
（第６例）
ライン代表しきい値Ｐ０は各ライン上の領域の有効ポイント数の総和Ｐｓｕｍに応じて設定する。具体的には、図３５に示すように、ラインｉ上の領域中の有効ポイント数の総和Ｐｓｕｍ＝（Ｐ（ｉ，１）＋Ｐ（ｉ，２）＋…＋Ｐ（ｉ，ｍ）を探索する。次いで、上記総和Ｐｓｕｍが所定値よりも大きいか否かを判定し、この判定がＮＯのときにはライン代表しきい値Ｐ０をＰ０＝Ｐ１に、また判定がＹＥＳのときには、ライン代表しきい値Ｐ０を上記ＮＯの場合よりも大きいＰ０＝Ｐ２（＞Ｐ１）にそれぞれ設定する。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和Ｐｓｕｍに応じて、その総和Ｐｓｕｍが大きいほど大きくなるように設定する。
【００７４】
（第７例）
ライン代表しきい値Ｐ０は各ライン上の領域の距離データの検出頻度に応じて設定する。具体的には、図３６に示す如く、測距されている距離データの個数Ｎｄａｔａを演算し、このデータ個数Ｎｄａｔａが所定値よりも大きいか否かを判定して、この判定がＮＯのときにはライン代表しきい値Ｐ０をＰ０＝Ｐ１に、また判定がＹＥＳのときには、ライン代表しきい値Ｐ０を上記ＮＯの場合よりも大きいＰ０＝Ｐ２（＞Ｐ１）にそれぞれ設定する。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０を各ライン上の領域での距離データの検出頻度に基づいて設定する。
【００７５】
図３７は上記距離データの個数Ｎｄａｔａの演算例を示し、データ個数ＮｄａｔａをＮｄａｔａ＝０として初期化した後、各ライン上のある領域での距離ｄ（ｉ，ｊ）がｄ（ｉ，ｊ）＝０かどうかを判定する。この判定がＹＥＳのときには距離データが検出されていない状態としてそのまま、また判定がＮＯのときには距離データが検出されている状態としてデータ個数ＮｄａｔａをＮｄａｔａ＝Ｎｄａｔａ＋１に更新した後、それぞれ次のステップに進み、各ライン上の全ての領域での距離ｄ（ｉ，ｊ）について終了したかどうかを判定する。この判定がＹＥＳになるまで、上記距離ｄ（ｉ，ｊ）＝０の判定及びフィルタ処理を繰り返し、判定がＹＥＳになるとフィルタ処理に入る。このフィルタ処理は、距離データの瞬間的な検出状況の変動によるライン代表しきい値Ｐ０の頻繁な切換えを抑えるために行うもので、まず、データ個数Ｎｄａｔａを平滑化して平滑化データ個数Ｎｄａｔａｒｅｃを求め、次いで、元のデータ個数Ｎｄａｔａを平滑化データ個数Ｎｄａｔａｒｅｃに置換する。
【００７６】
図２８のフローにおいて、ステップＴ３の後はステップＴ４に進み、上記領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きいかどうかを判定する。この判定がＰ（ｉ，ｊ）≦Ｐ０のＮＯのときには、そのままステップＴ６に進むが、判定がＰ（ｉ，ｊ）＞Ｐ０のＹＥＳのときには、ステップＴ５において、ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を平均化のために更新するとともに、上記ライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）に領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を加えてライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）の更新を行った後にステップＴ６に進む。すなわち、ライン距離演算部２６では、８隣接点処理部２５によって付与設定された有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きい領域についてライン毎の代表距離演算を行うようにしている。
【００７７】
上記ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）の更新は次の式で行う。
【００７８】
ｌ（ｉ）＝［ｌ（ｉ）×ＰＩ（ｉ）
＋ｄ（ｉ，ｊ）×｛Ｐ（ｉ，ｊ）−ＰＯ＋１｝］
÷｛ＰＩ（ｉ）＋Ｐ（ｉ，ｊ）−ＰＯ＋１｝
【００７９】
上記ステップＴ６では当該ラインの全てのウィンドウ番号（領域Ｅ）について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでラインの各領域ＥについてステップＴ３〜Ｔ５を繰り返す。ステップＴ６の判定がＹＥＳになると、ステップＴ７に進み、全てのライン番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＴ２〜Ｔ６を繰り返す。ステップＴ７の判定がＹＥＳになると、次の物体認識処理（図３９参照）に進む。
【００８０】
図３８は上記ライン距離演算部２６での処理動作の他の実施形態を示し、各ライン上の領域Ｅ，Ｅの最大有効ポイント数となる距離データを基準として、該距離データから所定距離以上外れた距離データを距離演算に用いないようにしている。尚、図２８と同じ部分についてはその詳細な説明は省略する。
【００８１】
すなわち、ステップＵ１，Ｕ２は上記ステップＴ１，Ｔ２（図２８参照）と同じである。ステップＵ３〜Ｕ６では、ラインｉにおける最大有効ポイント数ＰＰと、その最大有効ポイント数ＰＰが得られる領域Ｅの距離Ｄｍａｘとを求める。具体的には、ステップＵ３において、ラインｉにおける最大有効ポイント数ＰＰをＰＰ＝０に初期化した後、ステップＵ４で、領域Ｅ毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）が上記ライン代表有効ポイント数ＰＰよりも大きいかどうかを判定する。この判定がＰ（ｉ，ｊ）≦ＰＰのＮＯのときには、そのままステップＵ６に進むが、判定がＰ（ｉ，ｊ）＞ＰＰのＹＥＳのときには、ステップＵ５において、その領域Ｅ毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を上記ライン代表有効ポイント数ＰＰとし、かつ該領域Ｅでの距離ｄ（ｉ，ｊ）を距離Ｄｍａｘとした後、ステップＵ６に進む。そして、ステップＵ６では、全てのウィンドウ番号について終了した、つまりライン中の全ての領域について最大有効ポイント数ＰＰ及びそれに対応する領域の距離Ｄｍａｘが得られたかどうかを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＵ４〜Ｕ６を繰り返す。
【００８２】
ステップＵ６の判定がＹＥＳになると、ステップＵ７に進み、距離判定のための下限値Ｄｌｏｗｅｒ（＝Ｄｍａｘ−ｄ０）及び上限値Ｄｕｐｐｅｒ（＝Ｄｍａｘ＋ｄ０）を設定する。その後、ステップＵ８において、上記領域毎の距離ｄ（ｉ，ｊ）が上記下限値Ｄｌｏｗｅｒよりも大きくかつ上限値Ｄｕｐｐｅｒよりも小さい、すなわちＤｌｏｗｅｒ＜ｄ（ｉ，ｊ）＜Ｄｕｐｐｅｒかどうかを判定し、この判定がＮＯのときにはそのままステップＵ１０に、また判定がＹＥＳのときにはステップＵ９を経てステップＵ１０にそれぞれ進む。上記ステップＵ９は図２８におけるステップＴ５と、またステップＵ１０は同ステップＴ６とそれぞれ同じである。そして、このステップＵ１０の後、図２８におけるステップＴ７と同じ処理を行うステップＵ１１に進む。
【００８３】
尚、以上に説明した各領域Ｅ毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）から８隣接点処理を行って有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を付与し、その後にライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を演算する過程の具体例を図１４に示しており、図１４（ａ）は各領域毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を、また図１４（ｂ）は領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を、さらに図１４（ｃ）はライン毎の代表距離ｌ（ｉ）をそれぞれ表している。
【００８４】
図３９はコントローラ１５における物体認識部２０での処理動作を示し、この物体認識部２０では、上記ライン距離演算部２６により演算されたライン毎の代表距離ｌ（ｉ）に基づいて物体Ｏを認識する。すなわち、ステップＷ１において物体番号ｋを設定し、ステップＷ２では、物体検出距離Ｌ（ｋ）、物体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）及び物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をいずれも０にして、一次保管用データセットのリセットを行う。
【００８５】
次のステップＷ３では、有効な未登録のラインデータが登録されているかどうかを判定し、この判定がＮＯのときにはステップＷ８に進む。ステップＷ３の判定がＹＥＳになると、ステップＷ４において、ラインデータの前後位置ＸＤ（ｉ）及び横位置ＹＤ（ｉ）を設定する。この後、ステップＷ５において、既に上記物体検出距離Ｌ（ｋ）が定義されているかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＷ６に進み、上記物体検出距離Ｌ（ｋ）をＬ（ｋ）＝ＸＤ（ｉ）に、また物体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）をＰＫ（ｋ）＝ＰＩ（ｉ）に、さらに物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をＮ（ｋ）＝１にそれぞれ設定して、一次保管用データセットのセットを行った後、ステップＷ８に進む。
【００８６】
これに対し、ステップＷ５の判定がＹＥＳのときには、ステップＷ７に進み、物体検出距離Ｌ（ｋ）をＬ（ｋ）＝｛ＰＫ（ｋ）×Ｌ（ｉ）＋Ｐ（ｉ）×ＸＤ（ｉ）｝／｛ＰＫ（ｋ）＋Ｐ（ｉ）｝に、また物体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）をＰＫ（ｋ）＝ＰＫ（ｋ）＋ＰＩ（ｉ）に、さらに物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をＮ（ｋ）＝Ｎ（ｋ）＋１にそれぞれ設定して、一次保管用データセットの更新を行った後、ステップＷ８に進む。
【００８７】
上記ステップＷ８では、全てのライン番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＷ３〜Ｗ７を繰り返す。ステップＷ８の判定がＹＥＳになると、ステップＷ９〜Ｗ１１において物体Ｏの登録の可否の判定を行う。まず、ステップＷ９において、上記物体内のデータ数Ｎ（ｋ）が所定値以上かどうかを判定する。尚、この所定値は、遠距離側ほど小さくするように可変設定することもできる。このステップＷ９の判定がＮＯのときには、距離データはノイズ等に起因するものであると見做し、ステップＷ１０において物体Ｏの登録は行わず、物体番号ｋの物体データを初期化した後、終了する。一方、ステップＷ９の判定がＹＥＳであるときには、ステップＷ１１において物体Ｏの登録を行った後に終了する。すなわち、物体認識部２０は、ライン距離演算部２６により演算されたライン毎の代表距離のデータ数Ｎ（ｋ）が所定値以上であるときのみに、該ライン毎の代表距離に対応する物体を新規物体として登録する。
【００８８】
この物体認識部２０での処理動作の後は、上記表示装置３１での物体表示のための表示処理や警報装置３２での警報のための警報処理を行う。
【００８９】
したがって、この実施形態では、左右後側方検知センサ１０，１０により画像が輝度情報として捕らえられると、まず、コントローラ１５の各測距回路１６において、各検知センサ１０の画像がライン列及びウィンドウ方向にそれぞれ分割されて各領域Ｅについて距離ｄ（ｉ，ｊ）が測定される。次いで、８隣接点処理部２５で、上記測定された領域Ｅ毎の距離ｄ（ｉ，ｊ）及び隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離の差ｄｘに基づいて各領域Ｅ毎の距離データの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）が付与され、ライン距離演算部２６において上記有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づきライン毎の代表距離ｌ（ｉ）が演算され、物体認識部２０においてライン距離演算部２６により演算されたライン毎の代表距離ｌ（ｉ）から物体Ｏが認識される。このように、各領域Ｅについての距離データの有効性が隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との関係から有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）として判定され、この有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいてライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を求めて、その距離ｌ（ｉ）から物体Ｏを認識するので、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その影響を可及的に低減することができ、高精度の距離演算が可能となって正確な物体認識を行うことができる。
【００９０】
また、上記８隣接点処理部２５では、領域Ｅと隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘがしきい値ｄ０よりも小さいときに有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）（付与ポイント数ｐ）を付与するようにしているので、領域Ｅの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘがしきい値ｄ０よりも小さいときのみを有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の付与によって有効と判断でき、距離演算の精度を高めることができる。
【００９１】
そのとき、上記しきい値ｄ０は、領域Ｅの測定距離データに応じて可変とされ、図１７〜図１９に示すように、領域のライン位置に応じて設定された基準距離値ｄｉが大きいほど大きくなるように設定すれば、遠距離側領域の距離データについてのしきい値ｄ０を大きくすることで、その距離データの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を増やし、遠距離側の物体Ｏについての距離データがばらついても正確なデータを得ることができる。
【００９２】
また、図２０及び図２１に示す如く、しきい値は、各領域Ｅの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘの平均値Ｄに基づき、該平均値Ｄが大きいほど大きくなるように設定すれば、実際に測定された距離データに応じてしきい値ｄ０が設定されるので、遠距離側が変化してもそれにしきい値ｄ０を安定して対応させることができる。
【００９３】
上記８隣接点処理部２５においては、付与する有効ポイント数を領域Ｅの距離ｄ（ｉ，ｊ）に応じて変え、図２２に示すように、ウィンドウ方向にある隣接領域Ｒ２，Ｒ７の有効ポイント数をライン列方向よりも大きくするようにされている。すなわち、ＣＣＤチップ１１でのＣＣＤラインが等間隔である場合、遠距離領域に含まれるライン数が近距離領域に比べ少なくなり、遠距離側の物体Ｏが近距離側の物体Ｏに比べ認識され難くなるが、この実施形態のように、隣接領域がウィンドウ方向にあるときの有効ポイント数をライン列方向よりも大きくすれば、上記少ないライン数であっても有効ポイント数を増加でき、遠距離側物体Ｏを認識する確率を高めることができる。
【００９４】
また、図２３に示すように、遠距離側ライン位置での有効ポイント数を近距離側ライン位置よりも大きくするようにしても、同様の効果が得られる。
【００９５】
さらに、図２４に示すように、隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘが所定値Ｄ１又はＤ２よりも小さいときに有効ポイント数を大きくするようにすると、物体Ｏを認識し易くすることができる。
【００９６】
また、図２５に示す如く、測定された距離ｄ（ｉ，ｊ）が所定値Ｌよりも大きいときに有効ポイント数を大きくするようにしても、上記と同様の作用効果を奏することができる。
【００９７】
図２６及び図２７に示すように、距離が近距離側及び中距離側にあるときのみ有効ポイント数を付与する処理を行い、遠距離側にあるときには有効ポイント数の付与処理を行わないようにすると、遠距離側では、距離データの有効性を判断する有効ポイント数の付与処理が行われず、その距離データが有効ポイント数の付与処理によってノイズ等として落とされることなく、そのまま採用される。この場合でも同様の効果が得られる。
【００９８】
上記ライン距離演算部２６では、有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きい領域についてライン毎の代表距離演算を行うので、ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を正確に演算することができる。
【００９９】
そのとき、図３０〜図３３に示すように、上記ライン代表しきい値Ｐ０は、距離が遠距離側になるほど小さく設定する（図３０に示す如く、遠距離側のライン位置ほど小さくなるようにライン毎に設定するか、又は図３１に示す如く、測定された距離ｄ（ｉ，ｊ）が大きくなるほど小さくなるように設定する）と、遠距離側領域のライン代表しきい値が近距離側領域よりも小さいので、遠距離側の距離データの取りこぼしが防止でき、その遠距離側の距離演算を精度よく行って遠距離側の物体Ｏを正確に認識することができる。
【０１００】
また、図３２及び図３３に示すように、ライン代表しきい値を、予め設定された検出エリアＡ１〜Ａ４毎に設定すると、所望の検出エリアＡ１〜Ａ４の距離演算を精度よく行うことができる。
【０１０１】
一方、図３３〜図３６に示す如く、上記ライン代表しきい値は、各ライン毎の代表距離データの検出状況に応じて設定することで、ライン代表しきい値が検出状況に応じて変化して設定され、距離演算の精度をさらに高めることができる。
【０１０２】
すなわち、図３４に示すように、ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数Ｐｍａｘに応じて、その最大有効ポイント数Ｐｍａｘが大きいほど大きくなるように設定すると、ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数Ｐｍａｘに応じて変化する。また、図３５に示す如く、ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和Ｐｓｕｍに応じて、その総和Ｐｓｕｍが大きいほど大きくなるように設定すれば、ライン代表しきい値Ｐ０が、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和Ｐｓｕｍに応じて変化する。従って、いずれの場合でも、距離演算の精度を高めることができる。
【０１０３】
また、図３６に示す如く、ライン代表しきい値は、各ライン上の領域での距離データの検出頻度に基づいて設定すると、距離データの検出頻度が高いときには、ライン代表しきい値を大きく設定して、距離演算の精度を高めることができる。
【０１０４】
図３８に示すように、上記ライン距離演算部２６において、各ライン上の領域の最大有効ポイント数となる距離Ｄｍａｘを基準として、該距離Ｄｍａｘから所定距離ｄ０以上外れた距離データを距離演算に用いないように構成すれば、各ライン上の領域の最大有効ポイント数となる距離Ｄｍａｘから所定距離ｄ０の範囲内にある距離データのみで距離演算が行われ、高精度の距離演算を行うことができる。
【０１０５】
図３９に示すように、上記物体認識部２０は、ライン距離演算部２６により演算されたライン毎の代表距離のデータ数が所定値以上にあるときのみに、該ライン毎の代表距離に対応する物体Ｏを新規物体Ｏとして登録するようにすると、新規物体Ｏの登録に際し制限を設けることができ、物体Ｏ以外のノイズ等が誤って物体Ｏとして登録されるのを抑制することができる。
【０１０６】
そのとき、上記ライン毎の代表距離データ数と比較する所定値は、遠距離側ほど小さくなるように設定すれば、遠距離側の物体Ｏほど登録し易くすることができる。
【０１０７】
また、上記測距回路１６の測距特性は、遠距離側ラインを基準として、他のラインを補完するように構成されているので、検知センサ１０前方のリヤウィンドガラス６等の測距精度への影響を避ける目的で、ライン毎の測距特性を所定ラインを基準にして他のラインを補完するとき、遠距離側の距離データの有効性を高めつつ、全てのラインの検出精度を良好に補正することができる。
【０１０８】
また、上記物体認識部２０は、物体Ｏの認識結果に基づいて警報等の信号を出力するように構成されているので、認識物体Ｏを容易に知ることができる。
【０１０９】
尚、上記実施形態では、車両Ｃの側方ないし斜め後方の物体Ｏを認識するようにしているが、本発明は、これら範囲以外の物体を認識する場合にも適用でき、さらには車両Ｃ以外に建物内や屋外等において物体を認識する場合にも適用することができる。
【０１１０】
【発明の効果】
以上説明のように、請求項１の発明によると、多段ライン型ＣＣＤの画像をライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定し、この各領域及び隣接領域の各測定距離の差に基づいて各領域毎の距離データの有効ポイント数を求め、この有効ポイント数からライン毎の代表距離を演算して物体を認識するようにしたことにより、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その影響を可及的に低減して、高精度の距離演算により正確な物体認識を行うことができる。また、距離データの有効ポイント数を付与するとき、領域の距離と隣接領域との距離との差がしきい値よりも小さいときに有効ポイント数を付与するようにしたことにより、距離演算の精度を高めることができる。
【０１１１】
請求項２の発明では、上記しきい値は、領域の測定距離に応じて可変とするようにした。また、請求項３の発明では、しきい値は、領域のライン位置に応じて設定された基準距離値が大きいほど大きく設定するようにした。これら発明によると、遠距離側領域の距離データの有効ポイント数を増やすことができ、距離データのばらつきのある遠距離側物体についての正確なデータを得ることができる。
【０１１２】
請求項４の発明によると、しきい値は、各領域と隣接領域との距離差の平均値が大きいほど大きく設定するようにしたことにより、実際に測定された距離データに応じてしきい値を設定でき、遠距離側が変化してもそれにしきい値を安定して対応させることができる。
【０１１３】
請求項５の発明では、上記付与する有効ポイント数を領域の距離に応じて変えるようにした。また、請求項６の発明では、隣接領域がウィンドウ方向にあるときの有効ポイント数をライン列方向よりも大きくするようにした。さらに、請求項７の発明では、遠距離側ライン位置での有効ポイント数を近距離側ライン位置よりも大きくするようにした。これらの発明によると、遠距離側領域を含むライン数が近距離側領域に比べ少なくても、その遠距離側領域の有効ポイント数を増加させて、遠距離側の物体を認識確率を高めることができる。
【０１１４】
請求項８の発明によると、隣接領域との距離差が所定値よりも小さいときに、付与する有効ポイント数を大きくするようにしたことにより、物体を認識し易くすることができる。
【０１１５】
請求項９の発明によると、測定距離が所定値よりも大きいときに有効ポイント数を大きくするようにしたことにより、請求項６の発明と同様の作用効果を奏することができる。
【０１１６】
請求項１０の発明によると、近距離側及び中距離側にあるときのみ有効ポイント数を付与する処理を行い、遠距離側にあるときには有効ポイント数の付与処理を行わないようにしたことにより、遠距離側での距離データが有効ポイント数の付与処理によってノイズ等として落とされることなくそのまま採用でき、請求項６の発明と同様の効果が得られる。
【０１１７】
請求項１１の発明によると、ライン毎の代表距離を演算するとき、上記付与される有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域についてライン毎の代表距離演算を行うようにしたことにより、ライン毎の代表距離を正確に演算することができる。
【０１１８】
請求項１２の発明では、上記ライン代表しきい値は、距離が遠距離側になるほど小さく設定するようにした。また、請求項１３の発明では、ライン代表しきい値は、遠距離側のライン位置ほど小さくなるようにライン毎に設定した。さらに、請求項１４の発明では、ライン代表しきい値は、測定された距離が大きくなるほど小さくなるように設定した。これらの発明によれば、遠距離側ラインの距離演算を優先して行うことができ、遠距離側の距離演算を精度よく行って遠距離側の物体を正確に認識することができる。
【０１１９】
請求項１５の発明によると、ライン代表しきい値は、予め設定された検出エリア毎に設定するようにしたことにより、所望の検出エリアの距離演算を精度よく行うことができる。
【０１２０】
請求項１６の発明によると、ライン代表しきい値は、各ライン毎の代表距離データの検出状況に応じて設定するようにしたことにより、ライン代表しきい値を検出状況に応じて変化して設定して、距離演算の精度をさらに高めることができる。
【０１２１】
請求項１７の発明では、ライン代表しきい値は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数に応じて設定するようにした。また、請求項１８の発明では、ライン代表しきい値は、最大有効ポイント数が大きいほど大きくなるように設定するようにした。これら発明によると、ライン代表しきい値は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数が大きいほど大きくなるので、距離演算の精度を高めることができる。
【０１２２】
請求項１９の発明では、ライン代表しきい値は、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和に応じて設定するようにした。また、請求項２０の発明では、ライン代表しきい値は、有効ポイント数の総和が大きいほど大きく設定するようにした。これら発明によれば、ライン代表しきい値が、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和が大きいほど大きくなるので、距離演算の精度を高めることができる。
【０１２３】
請求項２１の発明によると、ライン代表しきい値は、各ライン上の領域での距離データの検出頻度に基づいて設定するようにしたことにより、距離データの検出頻度が高いときにライン代表しきい値を大きく設定でき、距離演算の精度を高めることができる。
【０１２４】
請求項２２の発明によると、ライン毎の代表距離を演算するとき、各ライン上の領域の最大有効ポイント数となる距離データを基準として、該距離データから所定距離以上外れた距離データを距離演算に用いないようにしたことにより、各ライン上の領域の最大有効ポイント数となる距離データから所定距離の範囲内にある距離データのみで距離演算でき、高精度の距離演算を行うことができる。
【０１２５】
請求項２３の発明によると、ライン毎の代表距離に基づいて物体を認識するとき、演算されたライン毎の代表距離のデータ数が所定値以上であるときのみに、該ライン毎の代表距離に対応する物体を新規物体として登録するようにしたことにより、物体以外のノイズ等が誤って物体として登録されるのを抑制することができる。
【０１２６】
また、請求項２４の発明によると、上記ライン毎の代表距離データ数と比較する所定値を、遠距離側ほど小さくなるように設定するようにしたことにより、遠距離の物体ほど登録し易くすることができる。
【０１２７】
請求項２５の発明によると、各領域についての距離測定の特性は、遠距離側ラインを基準として、他のラインを補完するようにしたことにより、例えば多段ライン型ＣＣＤの前方に物体の像の歪みをもたらすガラス等が配置されていて、そのガラス等の測距精度への影響を避ける目的でラインの検出特性を補正するとき、遠距離側の距離データの有効性を高めつつ、全てのラインの検出精度を良好に補正することができる。
【０１２８】
請求項２６の発明によると、物体の認識結果に基づいて警報等の信号を出力するようにしたことにより、認識物体を容易に知ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の構成図である。
【図２】  本発明の実施形態に係る物体認識装置の各構成部品の車両での位置を示す斜視図である。
【図３】  物体認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】  物体認識装置の詳細構成を示すブロック図である。
【図５】  検知センサにより物体を測距する概念を示す側面図である。
【図６】  ＣＣＤチップにより捕らえた画像を示す図である。
【図７】  ＣＣＤチップにより捕らえた画像の中のラインをウィンドウ方向に分割して領域を区分する概念を示す図である。
【図８】  上下のＣＣＤチップにより得られた画像が同じラインでずれて視差が生じる状態を示す説明図である。
【図９】  上下のＣＣＤチップにより物体までの距離を測定する原理を示す図である。
【図１０】  ＣＣＤチップにより得られた画像におけるＣＣＤラインの測距方向を示す平面図である。
【図１１】  上下方向のレンジカット領域を示す側面図である。
【図１２】  水平方向のレンジカット領域を示す平面図である。
【図１３】  領域に隣接する８隣接領域の配置を示す図である。
【図１４】  ８隣接点処理からライン毎の代表距離演算までの具体例を示す図である。
【図１５】  ８隣接点処理動作を示すフローチャート図である。
【図１６】  距離しきい値の設定のための第１例を示すフローチャート図である。
【図１７】  距離しきい値の設定のための第２例を示す図１６相当図である。
【図１８】  基準距離値の設定例を示す図である。
【図１９】  距離しきい値の設定のための第３例を示す図１６相当図である。
【図２０】  距離しきい値の設定のための第４例を示す図１６相当図である。
【図２１】  距離差の平均値に応じて距離しきい値を設定する例を示す図である。
【図２２】  各領域毎の有効ポイント数付与のための第１例を示すフローチャート図である。
【図２３】  各領域毎の有効ポイント数付与のための第２例を示す図２２相当図である。
【図２４】  各領域毎の有効ポイント数付与のための第３例を示す図２２相当図である。
【図２５】  各領域毎の有効ポイント数付与のための第４例を示す図２２相当図である。
【図２６】  各領域毎の有効ポイント数付与の実行判断のための第１例を示すフローチャート図である。
【図２７】  各領域毎の有効ポイント数付与の実行判断のための第２例を示す図２６相当図である。
【図２８】  ライン毎の代表距離演算処理動作を示すフローチャート図である。
【図２９】  ライン代表しきい値の設定のための第１例を示すフローチャート図である。
【図３０】  ライン代表しきい値の設定のための第２例を示す特性図である。
【図３１】  ライン代表しきい値の設定のための第３例を示す特性図である。
【図３２】  ライン代表しきい値の設定のための第４例を示す特性図である。
【図３３】  ライン代表しきい値の設定のための第４例における検出エリアを示す平面図である。
【図３４】  ライン代表しきい値の設定のための第５例を示すフローチャート図である。
【図３５】  ライン代表しきい値の設定のための第６例を示す図３４相当図である。
【図３６】  ライン代表しきい値の設定のための第７例を示す図３４相当図である。
【図３７】  ライン代表しきい値の設定のための第７例におけるデータ個数の演算例を示すフローチャート図である。
【図３８】  ライン毎の代表距離演算処理動作の他の実施形態を示す図２８相当図である。
【図３９】  物体の認識処理動作を示すフローチャート図である。
【図４０】  視差に応じた距離補正のための特性を示す特性図である。
【図４１】  検出率に応じて昼夜判定するための説明図である。
【符号の説明】
Ｃ  車両
６  リヤウィンドガラス
１０  後側方検知センサ
１１  ＣＣＤチップ（多段ライン型ＣＣＤ）
１５  コントローラ
１６  測距回路（測距手段）
２０  物体認識部（物体認識手段）
２１  物体識別部
２５  ８隣接点処理部（有効ポイント数付与手段）
２６  ライン距離演算部（ライン距離演算手段）
３１  表示装置
３２  警報装置
Ｅ，Ｅ（ｉ，ｊ）  領域
Ｒ１〜Ｒ８  隣接領域
ｄ（ｉ，ｊ）  測定距離
ｄｘ  隣接領域との距離差
ｄ０  しきい値
Ｐ（ｉ，ｊ）  有効ポイント数
Ｐ０  ライン代表しきい値
ｌ（ｉ，ｊ）  ライン代表距離
Ａ１〜Ａ４  検出エリア
Ｏ  物体
Ｏ′  物体像
【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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【図６】
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【図７】
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【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１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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