(57)【要約】【課題】近傍及び遠方の両領域を適正に且つ効率的に監視でき、近傍及び遠方の両領域における物体の非認識率を低減でき、もって、走行安全性を向上させることのできる、例えば自動運転を実現する車両に搭載される周辺認識装置として使用されるのに好適な情報処理装置を提供する。【解決手段】割当リソース変更部１３は、遠方領域の遠方物体認識処理の優先度よりも近傍領域の近傍物体認識処理の優先度が高い場合にも、遠方物体認識部１４に優先度に応じて決められた大きさのリソースを割り当てる。【選択図】図１
2017151541.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
遠方領域に関する遠方情報を取得する遠方情報取得部と、
近傍領域に関する近傍情報を取得する近傍情報取得部と、
前記遠方情報を用いた遠方情報処理を行う遠方情報処理部と、
前記近傍情報を用いた近傍情報処理を行う近傍情報処理部と、
前記遠方情報処理部と前記近傍情報処理部に割り当てられるリソースの大きさを、前記遠方情報処理と前記近傍情報処理の優先度に応じて変更する割当リソース変更部と、を備え、
前記割当リソース変更部は、前記遠方情報処理の優先度よりも前記近傍情報処理の優先度が高い場合にも、前記遠方情報処理部に前記優先度に応じて決められた大きさのリソースを割り当てることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記遠方情報処理部は、前記遠方情報から自車両遠方の対象物の検出及び／又は認識処理を実行するものであり、
前記近傍情報処理部は、前記近傍情報から自車両近傍の対象物の検出及び／又は認識処理を実行するものであり、
前記遠方情報処理部は、前記近傍情報処理部により自車両近傍で対象物を検出及び／又は認識した場合であっても、走行環境に基づいて、自車両遠方の対象物の検出及び／又は認識処理も実行することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記割当リソース変更部は、前記遠方情報処理部の処理頻度と前記近傍情報処理部の処理頻度とを変更することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記割当リソース変更部は、前記遠方情報処理部と前記近傍情報処理部のうち、優先度が低い方の処理頻度が、優先度が高い方の処理頻度よりも低くなるように前記処理頻度を変更することを特徴とする、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記割当リソース変更部は、前記遠方情報処理部の処理周期と前記近傍情報処理部の処理周期とを変更することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記割当リソース変更部は、前記遠方情報処理部と前記近傍情報処理部のうち、優先度が低い方の処理周期が、優先度が高い方の処理周期よりも長くなるように前記処理周期を変更することを特徴とする、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記割当リソース変更部は、前記遠方情報処理部のタスクと前記近傍情報処理部のタスクとを変更することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記割当リソース変更部は、前記遠方情報処理部と前記近傍情報処理部のうち、優先度が低い方のタスクが、優先度が高い方のタスクよりも少なくなるように前記タスクを変更することを特徴とする、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記割当リソース変更部は、前記遠方情報と前記近傍情報に基づいて前記遠方情報処理と前記近傍情報処理の優先度を決定することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
遠方領域に関する遠方情報を取得する遠方情報取得部と、
近傍領域に関する近傍情報を取得する近傍情報取得部と、
前記遠方情報を用いて前記遠方領域に存在する物体の物体認識処理を行う遠方物体認識部と、
前記近傍情報を用いて前記近傍領域に存在する物体の物体認識処理を行う近傍物体認識部と、
前記遠方物体認識部と前記近傍物体認識部に割り当てられるリソースの大きさを、前記遠方領域の遠方物体認識処理と前記近傍領域の近傍物体認識処理の優先度に応じて変更する割当リソース変更部と、を備え、
前記割当リソース変更部は、前記遠方領域の遠方物体認識処理の優先度よりも前記近傍領域の近傍物体認識処理の優先度が高い場合にも、前記遠方物体認識部に前記優先度に応じて決められた大きさのリソースを割り当てることを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置に係り、特に、遠方検出用のセンサ部と広角かつ近傍検出用のセンサ部とに取り付ける周辺認識装置として使用されるのに適した情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ステレオカメラを利用して立体物（三次元物体）を検出する画像処理装置が使用されている。
【０００３】
前記画像処理装置は、不審者の侵入やその他の異常を検出する監視システム、車の安全運転をサポートする車載システムのためのアプリケーションで使用される。
【０００４】
車載環境においては、例えば周囲の車両や歩行者、物体を検出するためのアプリケーションの要件を満たすために、物体の検出と距離計測を実現して、安全に操縦する方法を前もって見出す必要がある。
【０００５】
この種の画像処理装置の従来技術として、特許文献１には、車両に装着され車両の後側方の道路を撮像して一定時間毎に道路画像を得る撮像手段と、該撮像手段によって得た道路画像を処理して後続の他車両を検出する検出手段とを備え、前記撮像手段が広角で高解像度のカメラで構成され、前記検出手段が、前記撮像手段によって得た道路画像の全体を画像情報を間引きして処理する第１の画像処理手段と、前記撮像手段によって得た道路画像の一部領域を画像情報を間引きせずに処理する第２の画像処理手段と、後続の他車両を検出した交通状況に応じて前記第１の画像処理手段及び前記第２の画像処理手段の一方を選択する選択手段とを有し、前記検出手段によって検出した後続の他車両と自車両との相対関係を監視する車両用後側方監視装置が開示されている。特許文献１に開示されている車両用後側方監視装置によれば、近傍から遠方までの広い範囲を好ましい状態で監視でき、その結果、後続の他車両を精緻に監視することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−２５１０８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、近年では、上記従来技術に所載のような自車両の後側方に加えて自車両の前方も監視し、自車両周囲の物体を監視するとともに、検出した物体のタイプ（種類）を認識し、周辺状況に応じて安全に且つ自動的に車両を操縦する自動運転技術の開発が進められている。かかる自動運転技術においては、車両が走行している環境（交通状況）に関わらず、自車両周囲の車両等の対象物を適正に検出及び認識する必要がある。
【０００８】
しかしながら、上記特許文献１に所載の従来技術では、後続の他車両を検出した交通状況に応じて前記第１の画像処理手段及び前記第２の画像処理手段の一方を選択する。具体的には、自車両の近傍に他車両を検出したとき、道路画像の全体（広角画像）を画像情報を間引きして処理する第１の画像処理手段を選択し、自車両の近傍に他車両を検出していないとき、道路画像の一部領域（狭角画像）を画像情報を間引きせずに処理する第２の画像処理手段を選択し、第２の画像処理手段を選択しているとき、低い頻度で第１の画像処理手段を選択することで、近傍から遠方までの広い範囲を好ましい状態で監視するようになっている。そのため、例えば、自車両の近傍に他車両を検出した場合、そのときに監視されていない領域（ここでは、相対的に遠方の領域）に現れる可能性のある物体の非認識率（認識できない確率）が高くなり、走行安全性が低下する可能性があった。
【０００９】
本発明は、前記問題に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、近傍及び遠方の両領域を適正に且つ効率的に監視でき、近傍及び遠方の両領域における物体の非認識率を低減でき、もって、走行安全性を向上させることのできる、例えば自動運転を実現する車両に搭載される周辺認識装置として使用されるのに好適な情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記する課題を解決するために、本発明に係る情報処理装置は、遠方領域に関する遠方情報を取得する遠方情報取得部と、近傍領域に関する近傍情報を取得する近傍情報取得部と、前記遠方情報を用いた遠方情報処理を行う遠方情報処理部と、前記近傍情報を用いた近傍情報処理を行う近傍情報処理部と、前記遠方情報処理部と前記近傍情報処理部に割り当てられるリソースの大きさを、前記遠方情報処理と前記近傍情報処理の優先度に応じて変更する割当リソース変更部と、を備え、前記割当リソース変更部は、前記遠方情報処理の優先度よりも前記近傍情報処理の優先度が高い場合にも、前記遠方情報処理部に前記優先度に応じて決められた大きさのリソースを割り当てることを特徴としている。
【００１１】
より具体的な態様では、本発明に係る情報処理装置は、遠方領域に関する遠方情報を取得する遠方情報取得部と、近傍領域に関する近傍情報を取得する近傍情報取得部と、前記遠方情報を用いて前記遠方領域に存在する物体の物体認識処理を行う遠方物体認識部と、前記近傍情報を用いて前記近傍領域に存在する物体の物体認識処理を行う近傍物体認識部と、前記遠方物体認識部と前記近傍物体認識部に割り当てられるリソースの大きさを、前記遠方領域の遠方物体認識処理と前記近傍領域の近傍物体認識処理の優先度に応じて変更する割当リソース変更部と、を備え、前記割当リソース変更部は、前記遠方領域の遠方物体認識処理の優先度よりも前記近傍領域の近傍物体認識処理の優先度が高い場合にも、前記遠方物体認識部に前記優先度に応じて決められた大きさのリソースを割り当てることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の情報処理装置によれば、割当リソース変更部が、遠方情報処理（遠方物体認識処理）の優先度よりも近傍情報処理（近傍物体認識処理）の優先度が高い場合にも、遠方情報処理部（遠方物体認識部）に優先度に応じて決められた大きさのリソースを割り当てるので、近傍及び遠方の両領域を適正に且つ効率的に監視でき、近傍及び遠方の両領域における物体の非認識率を低減でき、もって、走行安全性を向上させることができる。
【００１３】
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明に係る情報処理装置の一実施形態の内部構成を示すブロック図。
【図２】図１に示す各カメラによってカバーされる認識領域を示す平面図。
【図３】図１に示す情報処理装置が装備された車両が交差点付近にいる状況を示す図であり、（Ａ）は、その俯瞰図、（Ｂ）は、車両前方の情景を示す図。
【図４】図１に示す割当リソース変更部によって実行されるリソース割当処理を説明したフローチャート。
【図５】図４に示す処理優先度決定ステップで実行される処理を説明したフローチャート。
【図６】図４に示すリソース割当ステップで実行される処理を説明したフローチャート。
【図７】図１に示す情報処理装置が配備された車両が交差点に接近する状況を示す俯瞰図であり、（Ａ）は、車両が交差点の少し手前にいる状況を示す図、（Ｂ）は、車両が交差点に接近して右折しようとしている状況を示す図。
【図８】図１に示す情報処理装置が配備されて高速道路を走行する車両が合流点に接近する状況を示す俯瞰図であり、（Ａ）は、車両が合流点の少し手前にいる状況を示す図、（Ｂ）は、車両が合流点に接近した状況を示す図。
【図９】図１に示す情報処理装置が配備された車両が合流点を経由して高速道路に進入する状況を示す俯瞰図であり、（Ａ）は、車両が高速道路に合流する前の状況を示す図、（Ｂ）は、車両が高速道路に合流した後の状況を示す図。
【図１０】図１に示す割当リソース変更部によって実行されるリソース割当処理（タスク分割処理を含む）を説明したフローチャート。
【図１１】図１０に示すリソース割当（タスク分割）ステップで実行される処理を説明したフローチャート。
【図１２】図１に示す情報処理装置が配備された車両が一般道を走行している状況を示す俯瞰図。
【図１３】割当リソース変更部によって決定されるリソース割当の更なる他例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明に係る情報処理装置の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１６】
なお、以下では、遠方検出に適したカメラと広角かつ近傍検出に適したカメラとが一対とされて、車載用ステレオカメラ装置が構成されている場合について説明するが、遠方検出に適した第１センサ部（遠方情報取得部）と広角かつ近傍検出に適した第２センサ部（近傍情報取得部）は、例えばレーダや超音波センサ等の他のセンサによって構成してもよいことは勿論である。また、第１センサ部（遠方情報取得部）と第２センサ部（近傍情報取得部）としては、単眼カメラを使用し、その単眼カメラで撮影された画像から、遠方情報処理（遠方物体認識処理）と近傍情報処理（近傍物体認識処理）に適した各画像を作成し、各画像から、遠方領域に関する遠方情報と近傍領域に関する近傍情報を取得するようにしてもよい。
【００１７】
また、以下では、当該情報処理装置が搭載された車両に接近する物体を検出及び認識するために、遠方検出用カメラと広角かつ近傍検出用のカメラとを車両の前方を撮影するように正面に向けて配設して、自車両の前方（領域）の監視を行う場合について説明するが、本発明は、自車両の後方や側方を監視する場合にも適用できることは当然である。
【００１８】
図１は、本発明に係る情報処理装置の一実施形態の内部構成を示すブロック図である。
【００１９】
図示実施形態の情報処理装置１は、例えば、自車両周囲の物体（車両、歩行者、障害物等）を認識する周辺認識装置として使用されるもので、基本的に、同じ高さに設置された２台のカメラ（遠方情報取得部及び近傍情報取得部）１１ａ、１１ｂと、３次元距離画像生成部１２と、割当リソース変更部１３と、遠方物体認識部（遠方情報処理部）１４と、近傍物体認識部（近傍情報処理部）１５と、コントロールアプリケーション処理部１６とを備えている。
【００２０】
２台のカメラ１１ａ、１１ｂは、例えば車両の前方へ向けて当該車両の略同じ位置に配置されており、カメラ１１ａは、遠方検出に適したもの（すなわち、遠方領域に存在する物体等の遠方領域に関する遠方情報を高精度で取得し得るもの）であり、カメラ１１ｂは、広角かつ近傍検出に適したもの（すなわち、カメラ１１ａと比較して広角の視野を有し、広角かつ近傍領域に存在する物体等の広角かつ近傍領域に関する近傍情報を高精度で取得し得るもの）である（図２参照）。
【００２１】
３次元距離画像生成部１２は、カメラ１１ａによって得られた状況データに基づいて３次元遠距離データの算出を行うと共に、カメラ１１ｂによって得られた状況データに基づいて３次元広角近距離データの算出を行う３次元データ生成部として機能するものである。
【００２２】
具体的には、３次元距離画像生成部１２は、各カメラ１１ａ、１１ｂから受信した画像信号を使用してステレオマッチングを行い、図３（Ｂ）に示す領域１０１ｃに係る遠距離に対する３次元距離画像と図３（Ｂ）に示す領域１０１ｄに係る広角かつ近距離に対する３次元距離画像とを作成する。このステレオマッチングでは、相互に比較される２つの画像におけるそれぞれの予め決められた単位画像に対して、画像信号間の差が最小となる単位画像を決定する。すなわち、同じ対象物が映し出された領域を検出する。これにより、遠距離に対する３次元距離画像と広角かつ近距離に対する３次元距離画像とが構成される。なお、３次元距離画像は、実環境におけるカメラから対象物までの距離の値を持つ画像である。また、３次元距離画像生成部１２は、図３（Ｂ）に示す領域１０１ｃに係る遠距離に対する画像（遠距離画像）と図３（Ｂ）に示す領域１０１ｄに係る広角かつ近距離に対する画像（近距離画像）も作成する。
【００２３】
割当リソース変更部１３は、走行環境情報を解析し、その走行環境情報に基づいて、遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５に対し、優先度を決定するとともに、物体認識処理において各処理サイクルで使用されるリソースを割り当てる（言い換えれば、割り当てられるリソースの大きさを決定する）（詳細は後述）。
【００２４】
遠方物体認識部１４は、割当リソース変更部１３によって割り当てられたリソースに応じて、各処理サイクルにおいて、３次元距離画像生成部１２によって作成された遠距離に対する３次元距離画像と遠距離画像と（３次元遠距離データ）に基づいて画像中の立体物を認識し、認識された立体物の情報をコントロールアプリケーション処理部１６に送信する。
【００２５】
近傍物体認識部１５は、割当リソース変更部１３によって割り当てられたリソースに応じて、各処理サイクルにおいて、３次元距離画像生成部１２によって作成された近距離に対する３次元距離画像と近距離画像と（３次元広角近距離データ）に基づいて画像中の立体物を認識し、認識された立体物の情報をコントロールアプリケーション処理部１６に送信する。
【００２６】
なお、本明細書において、「物体認識処理」とは、少なくとも以下のタスクが実行される処理を意味している。
タスク１：対象物の検出（三次元空間における位置）
タスク２：対象物の速度／速さの計算
タスク３：対象物の分類（例えば、自動車／車両、二輪車、自転車、歩行者、ガードレール、交通標識、交通信号、電柱など）
【００２７】
コントロールアプリケーション処理部１６は、遠方物体認識部１４と近傍物体認識部１５とによって認識された立体物に応じて、当該情報処理装置１が搭載された装置（車両等）によって実施されるコントロールアプリケーション（制御動作）を決定する。
【００２８】
次に、前記情報処理装置１が車両Ｖの周囲を監視するためのシステムとして適用された場合について、図２及び図３を参照して説明する。
【００２９】
図２は、車両Ｖに搭載された各カメラ１１ａ、１１ｂの視野（物体認識領域）を示している。カメラ１１ａは、視野角度θａの遠方認識領域１０１ａを有しており、そのカメラ１１ａによって得られた画像を処理することによって、特に、その遠方認識領域１０１ａの外側の領域（車両Ｖから所定距離だけ離れた領域）に存在する物体を高精度で認識し得るようになっている。また、カメラ１１ｂは、視野角度θｂ（＞θａ）の広角近傍認識領域１０１ｂを有しており、そのカメラ１１ｂによって得られた画像を処理することによって、その広角近傍認識領域１０１ｂ（車両Ｖから所定距離までの領域）に存在する物体を高精度で認識し得るようになっている。
【００３０】
図３は、図１に示す情報処理装置１が装備された車両Ｖが交差点付近にいる状況を示している。
【００３１】
図３（Ａ）は、歩行者ＰＡと車両ＶＡとが情報処理装置１（の各カメラ１１ａ、１１ｂ）の視野にいる場合の俯瞰図であり、ここでは、歩行者ＰＡが広角近傍認識領域１０１ｂ、車両ＶＡが遠方認識領域１０１ａにいる状況を示している。
【００３２】
また、図３（Ｂ）は、前述の状況を、各カメラ１１ａ、１１ｂによって取得された画像によって表示するように示しており、領域１０１ｃは遠方認識領域１０１ａに、領域１０１ｄは広角近傍認識領域１０１ｂに、それぞれ対応している。この場合、領域１０１ｃの車両ＶＡは、カメラ１１ａから得られる情報によって「車両」であると認識でき、領域１０１ｄの歩行者ＰＡは、カメラ１１ｂから得られる情報によって「歩行者」であると認識できる。
【００３３】
次に、本発明の特徴部分である、前記情報処理装置１における割当リソース変更部１３によって実行される処理について、図４〜図６を参照して具体的に説明する。
【００３４】
図４は、図１に示す割当リソース変更部１３によって実行されるリソース割当処理を説明したフローチャートである。また、図５は、図４に示す処理優先度決定ステップＳ２で実行される処理を説明したフローチャート、図６は、図４に示すリソース割当ステップＳ３で実行される処理を説明したフローチャートである。
【００３５】
図４に示すように、割当リソース変更部１３は、まず、走行環境情報取得ステップＳ１において、当該情報処理装置１が配備された車両が走行している現在の環境に関する情報（データ）を収集する。前述の走行環境情報（データ）には、少なくとも、道路タイプ（例えば、一般道、交差点、高速道路、合流点など）と道路特徴（例えば、道路サイズ、車線サイズ、車線数など）からなる道路形状データ、（当該情報処理装置１が配備された車両に対する、検出された対象物の位置、速度、及び方向からなる）物体認識データ、（速度、ステアリングホイール角度、及び動作中のシステムからなる）自車両データが含まれる。なお、前述の道路形状データは、画像解析（例えばカメラ１１ａ、１１ｂによって得られた画像の解析）、ナビゲーションシステム（マップ）、路車間通信などの各種の手法を用いて得ることができる。
【００３６】
次に、割当リソース変更部１３は、処理優先度決定ステップＳ２において、前述の走行環境情報取得ステップＳ１で収集された道路形状データ、物体認識データ、自車両データを使用して、遠方物体認識部１４による遠方物体認識処理及び近傍物体認識部１５による近傍物体認識処理に対する優先度の重みを計算する。
【００３７】
詳細には、図５に示すように、まず、ステップＳ２１で、道路形状データを利用して優先度の重みを部分的に調整する。
【００３８】
より詳細には、当該車両が一般道（交差点を含む）を走行中か、高速道路を走行中かを判断し（ステップＳ２１１）、当該車両が一般道（交差点を含む）を走行している場合は、近傍物体認識処理に対する優先度の重みを付加し（ステップＳ２１２）、当該車両が高速道路を走行している場合は、遠方物体認識処理に対する優先度の重みを付加する（ステップＳ２１３）。また、道路特徴を解析してどちらの処理（近傍物体認識処理、遠方物体認識処理）の重みを付加すべきかを判断し（ステップＳ２１４）、道路特徴（例えば、狭い道路、横断歩道など）から近傍物体認識処理がより重要である場合は、近傍物体認識処理に対する優先度の重みを付加し（ステップＳ２１５）、道路特徴（例えば、車線数、広い道路など）から遠方物体認識処理がより重要である場合は、遠方物体認識処理に対する優先度の重みを付加する（ステップＳ２１６）。
【００３９】
次いで、ステップＳ２２で、物体認識データを利用して優先度の重みを部分的に調整する。
【００４０】
より詳細には、物体認識データを利用して、当該情報処理装置１が配備された車両に向かって移動してくる物体の数が多い領域、又は、一個もしくは数個の物体が当該車両に向かって高い速度で移動してくる領域、又は、全ての物体が当該車両から遠ざかって移動している場合は物体の数が多い領域、又は、現在の走行環境で物体が全く認識されない場合は近傍領域に、より高い優先度を付与するように、目標優先度を計算する（ステップＳ２２１）。そして、その目標優先度が、近傍領域に対するものか、遠方領域に対するものかを判断し（ステップＳ２２２）、近傍領域に対する目標優先度である場合は、（前記目標優先度に基づいて）近傍物体認識処理に対する優先度の重みを付加し（ステップＳ２２３）、遠方領域に対する目標優先度である場合は、（前記目標優先度に基づいて）遠方物体認識処理に対する優先度の重みを付加する（ステップＳ２２４）。
【００４１】
そして、ステップＳ２３で、自車両データを利用して優先度の重みを部分的に調整する。
【００４２】
より詳細には、自車両データを利用して、車両の走行速度が予め決められた閾値より低い場合は近傍領域、又は、車両の走行速度が予め決められた閾値より高い場合は遠方領域、ステアリングホイール角度が予め決められた閾値より大きい場合は近傍領域、又は、ステアリングホイール角度が予め決められた閾値より小さい場合は遠方領域、又は、ウィンカーが動作している場合は近傍領域に、より高い優先度を付与するように、新たな目標優先度を計算する（ステップＳ２３１）。そして、その新たな目標優先度が、近傍領域に対するものか、遠方領域に対するものかを判断し（ステップＳ２３２）、近傍領域に対する目標優先度である場合は、（前記目標優先度に基づいて）近傍物体認識処理に対する優先度の重みを付加し（ステップＳ２３３）、遠方領域に対する目標優先度である場合は、（前記目標優先度に基づいて）遠方物体認識処理に対する優先度の重みを付加する（ステップＳ２３４）。
【００４３】
なお、前述の処理優先度決定ステップＳ２におけるステップＳ２１、ステップＳ２２、ステップＳ２３の順序は順不同であるし、ステップＳ２１、ステップＳ２２、ステップＳ２３のうちの一つもしくは二つのみを実施して優先度の重みを計算してもよいことは言うまでも無い。
【００４４】
上記のように遠方物体認識処理及び近傍物体認識処理に対する優先度の重みを計算した後、図４に示すように、割当リソース変更部１３は、優先度に基づくリソース割当ステップＳ３において、前述の処理優先度決定ステップＳ２で計算された優先度の重みを使用して、遠方物体認識処理及び近傍物体認識処理に対するリソース割当を調整（すなわち、遠方物体認識処理及び近傍物体認識処理に対して割り当てられるリソースの大きさを調整）する。
【００４５】
詳細には、図６に示すように、まず、ステップＳ３１で、図４に示す処理優先度決定ステップＳ２で計算された優先度の重みを使用して、近傍物体認識処理に対する優先度が高いか、遠方物体認識処理に対する優先度が高いかを判断する。近傍物体認識処理に対する優先度が高い場合は、ステップＳ３２で、全ての処理サイクルにおいて近傍物体認識処理が実行されるように近傍物体認識処理に対して（つまり、近傍物体認識部１５に対して）リソースを割り当てるとともに、ステップＳ３３では、その優先度の重みに応じた処理サイクルの間隔に亘って遠方物体認識処理が実施されるように遠方物体認識処理に対して（つまり、遠方物体認識部１４に対して）リソースを割り当てる。一方で、遠方物体認識処理に対する優先度が高い場合は、ステップＳ３４で、全ての処理サイクルにおいて遠方物体認識処理が実行されるように遠方物体認識処理に対して（つまり、遠方物体認識部１４に対して）リソースを割り当てるとともに、ステップＳ３５では、その優先度の重みに応じた処理サイクルの間隔に亘って近傍物体認識処理が実施されるように近傍物体認識処理に対して（つまり、近傍物体認識部１５に対して）リソースを割り当てる。
【００４６】
ここで、ステップＳ３３及びステップＳ３５における低優先度の物体認識処理（ステップＳ３３では遠方物体認識処理、ステップＳ３５では近傍物体認識処理）に対する前記リソース割当及び処理サイクルの間隔長の調整は、次のように行われる。つまり、高優先度の物体認識処理と比較して優先度の重みが低くなるに従って、その処理に対して割り当てられるリソースが少なくされ、結果として、その処理がより大きな処理サイクルの間隔に分配される。一方、低優先度の処理に対する優先度の重みが増加すると、高優先度の処理となるまでは、割り当てられるリソースの大きさが、その処理が２つの処理リサイクルの間隔（本構成において、相対的に低い優先度の処理に対して最も短い間隔と考えられる処理サイクルの間隔）に分配されるまで増加される。
【００４７】
なお、前述の割当リソース変更部１３によって実施される処理は、次の条件のいずれかが満たされたときに開始される。
条件１：システムの起動が完了したとき
条件２：遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５の双方によって実行される物体認識処理が完了したとき
条件３：（遠方物体認識処理と近傍物体認識処理の優先度の重みの差が所定の閾値を下回る場合は）遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５の双方によって実行される物体認識処理から物体検出タスク（前記したタスク１に対応）が完了したとき
【００４８】
ただし、システム起動時にのみ、遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５によって実行される物体認識処理は、同じ優先度を有しており、割当リソース変更部１３によって要求されるデータを収集するために同じリソース割当を有している。
【００４９】
上記したように、遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５は、割当リソース変更部１３によって割り当てられたリソース（の大きさ）に応じて、各処理サイクルにおいて、画像中の立体物を認識することで、近傍及び遠方の両領域を適正に且つ効率的に監視でき、近傍及び遠方の両領域における物体（候補対象物）の非認識率を低減できる。
【００５０】
以下では、当該情報処理装置１が配備された車両Ｖが実環境下を走行しているときの、前記情報処理装置１における割当リソース変更部１３によって実行される処理について、図７〜図９を参照してより具体的に説明する。
【００５１】
＜低速度で一般道の交差点に接近する状況＞
図７は、当該情報処理装置１が配備された車両Ｖが低い速度で一般道の交差点に接近する状況を示しており、図７（Ａ）は、車両Ｖが交差点の少し手前にいる状況、図７（Ｂ）は、車両Ｖが交差点に接近して右折しようとしている状況を示している。
【００５２】
なお、この特定のケースにおいては、交差点の形状は、広角近傍認識領域１０１ｂをカバーするカメラ１１ｂによって取得される画像データから推定し得るが、その交差点の形状は、例えばナビゲーションシステム（マップ）等の他の手段から得ることもできる。
【００５３】
図７（Ａ）に示す状況では、歩行者ＰＢ、歩行者ＰＣ、歩行者ＰＤ、二輪車ＴＡが広角近傍認識領域１０１ｂ内に存在し、結果として、それらは近傍物体認識部１５によって認識されるとともに、車両Ｖと同じ方向に移動している車両ＶＢが遠方認識領域１０１ａ内に存在し、結果として、それは遠方物体認識部１４によって認識される。前述した現在の走行環境に基づき、割当リソース変更部１３は、図４に示す処理フローに従って図７（Ａ）に示されるリソース割当Ｒ７１を決定する。このリソース割当Ｒ７１は、処理優先度と、遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５によって使用される割当リソースとから構成されている。
【００５４】
ここで、走行環境が変化するまで一連の処理サイクルで使用されるリソース割当Ｒ７１は、全ての処理サイクルで近傍物体認識処理Ｏ２を実行するため、その近傍物体認識処理Ｏ２をリソース割当に関する高い優先度で有している。また、リソース割当Ｒ７１は、遠方物体認識処理Ｏ１を部分的なリソース割当に関する低い優先度で有しており、結果として、その遠方物体認識処理Ｏ１は、割当リソース変更部１３によって計算された優先度の重みに基づき決定される処理サイクルの間隔（ここでは、９つの処理サイクルの間隔）に亘って分配されて実行される。
【００５５】
なお、（低優先度の）物体認識処理を優先度の重みに基づき決定される処理サイクルの間隔に亘って分配して実行する場合、その物体認識処理を、例えば、対象物の検出、車両の認識、歩行者の認識、交通標識の認識、交通信号の認識等の各認識（各アプリケーション）に分け、それらの各認識を前記処理サイクルの間隔内の適宜の処理サイクル（処理タイミング）で行うことになるが、それらの各認識のために利用される画像は、前記処理サイクルの間隔における最初の処理サイクルで得られた画像でもよいし、各認識を行う処理サイクル（処理タイミング）で得られた画像でもよいし、その他の処理サイクルで得られた画像でもよいことは言うまでも無い。
【００５６】
図７（Ｂ）に示す状況では、車両Ｖが低い速度で一般道の交差点に向かって移動し続け、歩行者ＰＢ、歩行者ＰＣ、歩行者ＰＤ、二輪車ＴＡが依然として広角近傍認識領域１０１ｂ内に存在し、結果として、それらは近傍物体認識部１５によって認識される一方で、車両Ｖと反対方向に移動してくる車両ＶＣ（反対車線を走行する車両）が遠方認識領域１０１ａ内に進入し、結果として、それは遠方物体認識部１４によって認識される。前述した現在の走行環境に基づき、割当リソース変更部１３は、図４に示す処理フローに従って図７（Ｂ）に示されるリソース割当Ｒ７２を決定する。
【００５７】
ここで、走行環境が変化するまで一連の処理サイクルで使用されるリソース割当Ｒ７２は、全ての処理サイクルで近傍物体認識処理Ｏ２を実行するため、その近傍物体認識処理Ｏ２をリソース割当に関する高い優先度で有している。また、リソース割当Ｒ７２は、遠方物体認識処理Ｏ１を、部分的なリソース割当に関する低い優先度であって且つ当該車両Ｖに対する車両ＶＣの速度及び移動方向に起因して前述のリソース割当Ｒ７１のために計算された優先度より大きな優先度で有しており、結果として、その遠方物体認識処理Ｏ１は、（図５に示す処理優先度決定ステップＳ２におけるステップＳ２２において）割当リソース変更部１３によって計算された優先度の重みに基づき決定されるより短い処理サイクルの間隔（ここでは、４つの処理サイクルの間隔）に亘って分配されて実行される。
【００５８】
＜高速度で高速道路の合流点に接近する状況＞
図８は、当該情報処理装置１が配備された車両Ｖが高い速度で高速道路の合流点に接近する状況を示しており、図８（Ａ）は、車両Ｖが合流点の少し手前にいる状況、図８（Ｂ）は、車両Ｖが合流点に接近した状況を示している。
【００５９】
なお、この特定のケースにおいては、合流点の形状及び位置は、遠方認識領域１０１ａをカバーするカメラ１１ａによって取得される画像データから推定し得るが、その合流点の形状及び位置は、例えばナビゲーションシステム（マップ）等の他の手段から得ることもできる。
【００６０】
図８（Ａ）に示す状況では、車両Ｖ（高速道路のうちの合流路に近い車線を走行する車両）と同じ方向に移動している車両ＶＤ（車両Ｖの走行車線と同じ車線を走行する車両）が遠方認識領域１０１ａ内に存在し、結果として、それは遠方物体認識部１４によって認識されるが、車両ＶＥ（合流路を走行する車両）や車両ＶＦ（車両Ｖの走行車線に隣接する車線を走行する車両）は遠方認識領域１０１ａ又は広角近傍認識領域１０１ｂによってカバーされる領域から外れている（つまり、車両ＶＥや車両ＶＦは、遠方物体認識部１４や近傍物体認識部１５によって認識されていない）。前述した現在の走行環境に基づき、割当リソース変更部１３は、図４に示す処理フローに従って図８（Ａ）に示されるリソース割当Ｒ８１を決定する。
【００６１】
ここで、走行環境が変化するまで一連の処理サイクルで使用されるリソース割当Ｒ８１は、全ての処理サイクルで遠方物体認識処理Ｏ１を実行するため、その遠方物体認識処理Ｏ１をリソース割当に関する高い優先度で有している。また、リソース割当Ｒ８１は、近傍物体認識処理Ｏ２を部分的なリソース割当に関する低い優先度で有しており、結果として、その近傍物体認識処理Ｏ２は、割当リソース変更部１３によって計算された優先度の重みに基づき決定される処理サイクルの間隔（ここでは、１２個の処理サイクルの間隔）に亘って分配されて実行される。
【００６２】
図８（Ｂ）に示す状況では、車両Ｖが高い速度で合流点に向かって移動し続け、車両Ｖと同じ方向に移動している車両ＶＤが依然として遠方認識領域１０１ａ内に存在し、結果として、それは遠方物体認識部１４によって認識される一方で、合流路から合流点（の出口）に近づいている車両ＶＥと車両Ｖの走行車線に隣接する車線で車両Ｖと同じ方向に移動している車両ＶＦとが広角近傍認識領域１０１ｂ内に進入し、結果として、それらは近傍物体認識部１５によって認識される。前述した現在の走行環境に基づき、割当リソース変更部１３は、図４に示す処理フローに従って図８（Ｂ）に示されるリソース割当Ｒ８２を決定する。
【００６３】
ここで、走行環境が変化するまで一連の処理サイクルで使用されるリソース割当Ｒ８２は、全ての処理サイクルで遠方物体認識処理Ｏ１を実行するため、その遠方物体認識処理Ｏ１をリソース割当に関する高い優先度で有している。また、リソース割当Ｒ８２は、近傍物体認識処理Ｏ２を、部分的なリソース割当に関する低い優先度であって且つ当該車両Ｖが合流点（の出口）や広角近傍認識領域１０１ｂに進入する車両ＶＥ及び車両ＶＦに接近するときに前述のリソース割当Ｒ８１のために計算された優先度より大きな優先度で有しており、結果として、その近傍物体認識処理Ｏ２は、（図５に示す処理優先度決定ステップＳ２におけるステップＳ２２において）割当リソース変更部１３によって計算された優先度の重みに基づき決定されるより短い処理サイクルの間隔（ここでは、４つの処理サイクルの間隔）に亘って分配されて実行される。
【００６４】
＜低速度で合流点を経由して高速道路に進入する状況＞
図９は、当該情報処理装置１が配備された車両Ｖが低い速度で合流点を経由して高速道路に進入する状況を示しており、図９（Ａ）は、車両Ｖが高速道路に合流する前の状況、図９（Ｂ）は、車両Ｖが高速道路に合流した後の状況を示している。
【００６５】
なお、この特定のケースにおいては、合流点及び高速道路の形状及び位置は、カメラ１１ａ、１１ｂによって取得される画像データから推定し得るが、その合流点及び高速道路の形状及び位置は、例えばナビゲーションシステム（マップ）等の他の手段から得ることもできる。
【００６６】
図９（Ａ）に示す状況では、高速道路を走行して合流点（の出口）に接近している車両ＶＧ（高速道路のうちの合流路に近い車線を走行する車両）が広角近傍認識領域１０１ｂ内に存在し、結果として、それは近傍物体認識部１５によって認識されるとともに、高速道路を走行する車両ＶＨ（車両ＶＧの走行車線に隣接する車線を走行する車両）が遠方認識領域１０１ａ内に存在し、結果として、それは遠方物体認識部１４によって認識される。前述した現在の走行環境に基づき、割当リソース変更部１３は、図４に示す処理フローに従って図９（Ａ）に示されるリソース割当Ｒ９１を決定する。
【００６７】
ここで、走行環境が変化するまで一連の処理サイクルで使用されるリソース割当Ｒ９１は、全ての処理サイクルで近傍物体認識処理Ｏ２を実行するため、その近傍物体認識処理Ｏ２をリソース割当に関する高い優先度で有している。また、リソース割当Ｒ９１は、遠方物体認識処理Ｏ１を部分的なリソース割当に関する低い優先度で有しており、結果として、その遠方物体認識処理Ｏ１は、割当リソース変更部１３によって計算された優先度の重みに基づき決定される処理サイクルの間隔（ここでは、４つの処理サイクルの間隔）に亘って分配されて実行される。
【００６８】
図９（Ｂ）に示す状況では、車両Ｖがその速度を増加させて合流路から高速道路に進入し、車両Ｖと同じ方向に移動している車両ＶＧが遠方認識領域１０１ａ内に存在し、結果として、それは遠方物体認識部１４によって認識される一方で、現時点では、広角近傍認識領域１０１ｂ内に他の対象物は存在していない（つまり、近傍物体認識部１５によって認識される対象物が無い）。前述した現在の走行環境に基づき、割当リソース変更部１３は、図４に示す処理フローに従って図９（Ｂ）に示されるリソース割当Ｒ９２を決定する。
【００６９】
ここで、車両Ｖは、その速度を増加させ、既に高速道路を走行しているので、走行環境が変化するまで一連の処理サイクルで使用されるリソース割当Ｒ９２は、全ての処理サイクルで遠方物体認識処理Ｏ１を実行するため、その遠方物体認識処理Ｏ１をリソース割当に関する高い優先度で有している。また、リソース割当Ｒ９２は、近傍物体認識処理Ｏ２を部分的なリソース割当に関する低い優先度で有しており、結果として、その近傍物体認識処理Ｏ２は、（図５に示す処理優先度決定ステップＳ２におけるステップＳ２２において）割当リソース変更部１３によって計算された優先度の重みに基づき決定される処理サイクルの間隔（ここでは、４つの処理サイクルの間隔）に亘って分配されて実行される。
【００７０】
このように、本実施形態の情報処理装置１によれば、割当リソース変更部１３が、現在の走行環境を解析し、その走行環境に基づいて近傍物体認識部１５による近傍物体認識処理及び遠方物体認識部１４による遠方物体認識処理に対して動的に（定期的に）リソースを割り当てる（近傍物体認識処理及び遠方物体認識処理に割り当てられるリソースの大きさを動的に変更する）、特に、遠方物体認識処理（遠方情報処理）の優先度よりも近傍物体認識処理（近傍情報処理）の優先度が高い場合にも、遠方物体認識部（遠方情報処理部）１４に優先度に応じて決められた大きさのリソースを割り当てるので、物体認識処理の処理負荷を抑制しながら、カメラ１１ａ、１１ｂによってカバーされる近傍及び遠方の両領域を適正に且つ効率的に監視でき、近傍及び遠方の両領域における物体（候補対象物）の非認識率を低減でき、もって、走行安全性を向上させることができる。
【００７１】
［割当リソース変更部１３によって実施される処理の変形例］
上記実施形態では、割当リソース変更部１３が、遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５に割り当てられるリソースの大きさを、遠方物体認識処理と近傍物体認識処理の優先度に応じて変更することで、遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５における物体認識処理の処理頻度ないしは処理周期（具体的には、物体認識処理を実行する処理サイクルの間隔）を変更するものとしたが、例えば、割当リソース変更部１３が、リソースを割り当てる（割り当てられるリソースの大きさを変更する）ことで、遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５における物体認識処理のタスクを分割するようにしてもよい。この場合、遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５における物体認識処理の処理頻度ないし処理周期は、同じであってもよいし、異なっていてもよい（以下の図１２に示される例においては、遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５における物体認識処理が全ての処理サイクルで実行されており、その処理頻度ないし処理周期は同じである）。
【００７２】
以下、割当リソース変更部１３によって実施される処理において、リソースを割り当てて物体認識処理のタスクを分割する場合について、図１０〜図１２を参照して具体的に説明する。
【００７３】
なお、それ以外の構成は上記実施形態と同様であるので、以下ではその詳細な説明は割愛する。
【００７４】
まず、本処理を行う前提として、前述のように、物体認識処理は例えば以下のような３つの異なるタスクに分けられる。
タスク１：対象物の検出（三次元空間における位置）
タスク２：対象物の速度／速さの計算
タスク３：対象物の分類（例えば、自動車／車両、二輪車、自転車、歩行者、ガードレール、交通標識、交通信号、電柱など）
【００７５】
本処理において行われるタスク分割は、物体認識処理から「対象物の速度／速さの計算（タスク２）」及び「対象物の分類（タスク３）」は除かれ得るが、「対象物の検出（タスク１）」は含まれなければならないようにして実行される。
【００７６】
図１０は、図１に示す割当リソース変更部１３によって実行されるリソース割当処理（タスク分割処理を含む）を説明したフローチャートである。また、図１１は、図１０に示すリソース割当（タスク分割）ステップＳ３ａで実行される処理を説明したフローチャートである。
【００７７】
図１０に示すように、割当リソース変更部１３は、まず、上記実施形態と同様に、走行環境情報取得ステップＳ１において、当該情報処理装置１が配備された車両が走行している現在の環境に関する情報（データ）を収集する。
【００７８】
次に、割当リソース変更部１３は、上記実施形態と同様に、処理優先度決定ステップＳ２において、遠方物体認識部１４による遠方物体認識処理及び近傍物体認識部１５による近傍物体認識処理に対する優先度の重みを計算する。
【００７９】
そして、割当リソース変更部１３は、優先度に基づくリソース割当（タスク分割）ステップＳ３ａにおいて、前述の処理優先度決定ステップＳ２で計算された優先度の重みを使用して、遠方物体認識処理及び近傍物体認識処理に対して実行される物体認識タスクを調整して、遠方物体認識処理及び近傍物体認識処理に対するリソース割当を調整（すなわち、遠方物体認識処理及び近傍物体認識処理に対して割り当てられるリソースの大きさを調整）する。
【００８０】
詳細には、図１１に示すように、まず、ステップＳ３１ａで、上記実施形態と同様に、図１０に示す処理優先度決定ステップＳ２で計算された優先度の重みを使用して、全ての処理サイクルにおいて或いはその優先度の重みに応じた処理サイクルの間隔に亘って近傍物体認識処理が実行されるように近傍物体認識処理に対して（つまり、近傍物体認識部１５に対して）割り当てられるリソース（の大きさ）を調整するとともに、ステップＳ３２ａでは、その優先度の重みに応じて、その近傍物体認識処理によって実行される物体認識タスク（タスクの種類）を調整する。
【００８１】
次に、ステップＳ３３ａで、上記実施形態と同様に、図１０に示す処理優先度決定ステップＳ２で計算された優先度の重みを使用して、全ての処理サイクルにおいて或いはその優先度の重みに応じた処理サイクルの間隔に亘って遠方物体認識処理が実行されるように遠方物体認識処理に対して（つまり、遠方物体認識部１４に対して）割り当てられるリソース（の大きさ）を調整するとともに、ステップＳ３４ａでは、その優先度の重みに応じて、その遠方物体認識処理によって実行される物体認識タスク（タスクの種類）を調整する。
【００８２】
なお、この場合、前述の割当リソース変更部１３によって実施される処理は、次の条件のいずれかが満たされたときに開始される。
条件１：システムの起動が完了したとき
条件２：遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５の双方によって実行される物体認識処理が完了したとき
【００８３】
ただし、システム起動時にのみ、遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５によって実行される物体認識処理は、同じ優先度を有しており、割当リソース変更部１３によって要求されるデータを収集するために同じリソース割当を有している。
【００８４】
上記したように、遠方物体認識部１４及び近傍物体認識部１５は、割当リソース変更部１３によって割り当てられたリソース（の大きさ）に応じて、各処理サイクルにおいて、画像中の立体物を検出及び認識することで、近傍及び遠方の両領域を適正に且つ効率的に監視でき、近傍及び遠方の両領域における物体（候補対象物）の非認識率を低減できる。
【００８５】
以下、前記情報処理装置１が車両Ｖの周囲を監視するためのシステムとして適用された場合に、当該情報処理装置１が配備された車両Ｖが実環境下を走行しているときの、前記情報処理装置１における割当リソース変更部１３によって実行される処理について、図１２を参照してより具体的に説明する。
【００８６】
図１２は、当該情報処理装置１が配備された車両Ｖが低い速度で一般道を走行している状況を示している。
【００８７】
なお、この特定のケースにおいては、一般道の形状は、カメラ１１ａ、１１ｂによって取得される画像データから推定し得るが、その一般道の形状は、例えばナビゲーションシステム（マップ）等の他の手段から得ることもできる。
【００８８】
図１２に示す状況では、歩行者ＰＥ、歩行者ＰＦが広角近傍認識領域１０１ｂ内に存在し、結果として、それらは近傍物体認識部１５によって認識されるとともに、車両Ｖと反対方向に移動してくる車両ＶＩ（反対車線を走行する車両）、歩行者ＰＧが遠方認識領域１０１ａ内に存在し、結果として、それらは遠方物体認識部１４によって認識される。前述した現在の走行環境に基づき、割当リソース変更部１３は、図１０に示す処理フローに従って図１２に示されるリソース割当Ｒ１２を決定する。
【００８９】
ここで、一連の処理サイクルで使用されるリソース割当Ｒ１２は、全ての処理サイクルで近傍物体認識処理Ｏ２を実行するため、その近傍物体認識処理Ｏ２をリソース割当に関する高い優先度（全ての物体認識タスクが実行される優先度）で有している。また、リソース割当Ｒ１２は、遠方物体認識処理Ｏ１を低い優先度（ここでは、全ての処理サイクルにおいて「対象物の検出（タスク１）」及び「対象物の速度／速さの計算（タスク２）」のタスクのみが実行される優先度）で有している。
【００９０】
このような構成の情報処理装置１によれば、上記実施形態と同様に、割当リソース変更部１３が、現在の走行環境を解析し、その走行環境に基づいて近傍物体認識部１５による近傍物体認識処理及び遠方物体認識部１４による遠方物体認識処理に対して動的にリソースを割り当てる（近傍物体認識処理及び遠方物体認識処理に割り当てられるリソースの大きさを動的に変更する）とともに近傍物体認識処理及び遠方物体認識処理によって実行されるタスクを適正に分割するので、物体認識処理の処理負荷を抑制しながら、カメラ１１ａ、１１ｂによってカバーされる近傍及び遠方の両領域を適正に且つ効率的に監視でき、近傍及び遠方の両領域における物体（候補対象物）の非認識率を低減でき、もって、走行安全性を向上させることができる。
【００９１】
なお、上記実施形態では、相対的に高い優先度の物体認識処理を高精度で行うべく、その高優先度の物体認識処理に対するリソース割当が、全ての処理サイクルにおいてその処理が実行されるようになされているが、必ずしも、高優先度の物体認識処理を全ての処理サイクルにおいて実行する必要は無い。例えば、図１３に示すように、前記した低優先度の物体認識処理に対するリソース割当と同様、優先度の重みに応じた処理サイクルの間隔をあけてその処理を実施するようにしてもよいし、高優先度の物体認識処理と低優先度の物体認識処理を交互に実施するようにしてもよい。より具体的には、図１３に示す例のように、高優先度の物体認識処理である近傍物体認識処理Ｏ２を２つの処理サイクルで実行した後、低優先度の物体認識処理である遠方物体認識処理Ｏ１を１つの処理サイクルで実行し、そのような処理を繰り返すようにしてもよい。
【００９２】
なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形形態が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００９３】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【００９４】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００９５】
１１ａ    カメラ（遠方情報取得部）
１１ｂ    カメラ（近傍情報取得部）
１２      ３次元距離画像生成部
１３      割当リソース変更部
１４      遠方物体認識部（遠方情報処理部）
１５      近傍物体認識部（近傍情報処理部）
１６      コントロールアプリケーション処理部
１０１ａ  遠方認識領域
１０１ｂ  広角近傍認識領域
【図１】
2017151541.tif 000003
【図２】
2017151541.tif 000004
【図３】
2017151541.tif 000005
【図４】
2017151541.tif 000006
【図５】
2017151541.tif 000007
【図６】
2017151541.tif 000008
【図７】
2017151541.tif 000009
【図８】
2017151541.tif 000010
【図９】
2017151541.tif 000011
【図１０】
2017151541.tif 000012
【図１１】
2017151541.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2017151541.tif 000015