(57)【要約】【課題】物体の検出精度を向上する技術を提供する。【解決手段】取得部５０は、アクティブ方式センサ１０により生成した複数の画像を取得する。第１検出部５２は、複数の画像のうちの１つに対して、ノイズ低減処理を実行してから特徴点を検出する。設定部５４は、検出した特徴点を囲むように検出エリアを設定する。第２検出部５６は、取得した複数の画像のうちの２つ以上のそれぞれに対して、ノイズ低減処理を非実行のまま特徴点を検出する。特定部５８は、検出エリア内において、１つの画像に対して検出した特徴点から、物体のエッジを特定する。特定部５８は、別の画像に対して検出した特徴点をもとに、物体のサイズが小さくなるように、特定した物体のエッジを更新する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
アクティブ方式センサにより生成した複数の画像を取得する取得部と、
前記取得部において取得した複数の画像のうちの１つに対して、ノイズ低減処理を実行してから特徴点を検出する第１検出部と、
前記第１検出部において検出した特徴点を囲むように検出エリアを設定する設定部と、
前記取得部において取得した複数の画像のうちの２つ以上のそれぞれに対して、ノイズ低減処理を非実行のまま特徴点を検出する第２検出部と、
前記設定部において設定した検出エリア内において、前記第２検出部が１つの画像に対して検出した特徴点から、物体のエッジを特定する特定部とを備え、
前記特定部は、前記第２検出部が別の画像に対して検出した特徴点をもとに、物体のサイズが小さくなるように、特定した物体のエッジを更新することを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記特定部は、前記設定部において設定した検出エリアの重心点に向かって物体が小さくなるように、特定した物体のエッジを更新することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
アクティブ方式センサにより生成した複数の画像を取得するステップと、
取得した複数の画像のうちの１つに対して、ノイズ低減処理を実行してから特徴点を検出するステップと、
ノイズ低減処理を実行してから検出した特徴点を囲むように検出エリアを設定するステップと、
取得した複数の画像のうちの２つ以上のそれぞれに対して、ノイズ低減処理を非実行のまま特徴点を検出するステップと、
設定した検出エリア内において、１つの画像に対してノイズ低減処理を非実行のまま検出した特徴点から、物体のエッジを特定するステップと、
別の画像に対してノイズ低減処理を非実行のまま検出した特徴点をもとに、物体のサイズが小さくなるように、特定した物体のエッジを更新するステップと、
備えることを特徴とする物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体検出技術に関し、特に画像から物体を検出する物体検出方法およびそれを利用した物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両と歩行者との間の距離を算出するために、例えば、赤外線カメラにより得られる熱画像が使用される（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２８５３３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
歩行者等の物体の存在を検出するために、熱画像ではなく、アクティブ方式センサの検出結果により生成した画像を使用することも可能である。アクティブ方式センサを使用する場合、物体の輪郭部分において乱反射が生じることによって、物体の検出精度が低下するおそれがある。
【０００５】
本発明はこうした状況に鑑みなされたものであり、その目的は、物体の検出精度を向上する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の物体検出装置は、アクティブ方式センサにより生成した複数の画像を取得する取得部と、取得部において取得した複数の画像のうちの１つに対して、ノイズ低減処理を実行してから特徴点を検出する第１検出部と、第１検出部において検出した特徴点を囲むように検出エリアを設定する設定部と、取得部において取得した複数の画像のうちの２つ以上のそれぞれに対して、ノイズ低減処理を非実行のまま特徴点を検出する第２検出部と、設定部において設定した検出エリア内において、第２検出部が１つの画像に対して検出した特徴点から、物体のエッジを特定する特定部とを備える。特定部は、第２検出部が別の画像に対して検出した特徴点をもとに、物体のサイズが小さくなるように、特定した物体のエッジを更新する。
【０００７】
本発明の別の態様は、物体検出方法である。この方法は、アクティブ方式センサにより生成した複数の画像を取得するステップと、取得した複数の画像のうちの１つに対して、ノイズ低減処理を実行してから特徴点を検出するステップと、ノイズ低減処理を実行してから検出した特徴点を囲むように検出エリアを設定するステップと、取得した複数の画像のうちの２つ以上のそれぞれに対して、ノイズ低減処理を非実行のまま特徴点を検出するステップと、設定した検出エリア内において、１つの画像に対してノイズ低減処理を非実行のまま検出した特徴点から、物体のエッジを特定するステップと、別の画像に対してノイズ低減処理を非実行のまま検出した特徴点をもとに、物体のサイズが小さくなるように、特定した物体のエッジを更新するステップと、備える。
【０００８】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、コンピュータプログラム、またはコンピュータプログラムを記録した記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、物体の検出精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例に係る車両であって、かつアクティブ方式センサを搭載した車両を示す図である。
【図２】本発明の実施例に係る物体検出装置の構成を示す図である。
【図３】図３（ａ）−（ｂ）は、図２の物体検出装置の処理の概要を示す図である。
【図４】図４（ａ）−（ｃ）は、図２の物体検出装置の別の処理の概要を示す図である。
【図５】図２の物体検出装置による検出手順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】
【００１１】
本発明の実施例を具体的に説明する前に、実施例の概要を説明する。実施例は、車両に搭載され、かつアクティブ方式センサにおける検出結果をもとに生成した画像から物体を検出する物体検出装置に関する。物体検出装置において検出した物体は、自動操舵モードにおける経路生成のために使用される。前述のごとく、アクティブ方式センサは、例えば、レーダであり、電磁波等を放射し、物体に反射した反射波を受信することによって、物体の存在および距離を検出する。しかしながら、物体の輪郭部分では乱反射が生じることがあり、乱反射による反射波を受信すると、実際には存在しない部分において物体の存在が検出される。
【００１２】
このような乱反射による物体の検出精度の低下を抑制するために、本実施例に係る物体検出装置は、ノイズ低減フィルタを実行してから特徴点を検出し、検出した特徴点を囲むように検出エリアを設定する。検出エリアは、一般的に、実際の物体よりも大きい。また、物体検出装置は、ノイズ低減フィルタを実行せずに特徴点を検出し、検出エリアの中に含まれた特徴点をもとに物体のエッジを特定する。さらに、物体検出装置は、新たな特徴点を使用しながら、物体が小さくなるように物体のエッジを補正する。
【００１３】
図１は、本発明の実施例に係る車両１００であって、かつアクティブ方式センサ１０を搭載した車両１００を示す。これは、車両１００を上方から見た図であり、車両１００の上側が前方に相当し、車両１００の下側が後方に相当する。そのため、図１の上方ほど、より前方を示す。車両１００の前方部分、例えば、バンパー、グリル等には、アクティブ方式センサ１０が設置される。アクティブ方式センサ１０は、発信部と受信部とを備えており、発信部は、電磁波、赤外線等を放射する。受信部は、発信部から発信されてから、物体に反射された電磁波等を反射波として受信する。なお、発信部および受信部には公知の技術が使用されればよいので、ここでは説明を省略する。また、物体は、車両１００の前方に存在する障害物、歩行者、他車両等である。
【００１４】
図２は、本発明の実施例に係る物体検出装置２０の構成を示す。物体検出装置２０は、取得部５０、第１検出部５２、設定部５４、第２検出部５６、特定部５８、出力部６０を含む。物体検出装置２０は、アクティブ方式センサ１０、自動運転制御装置３０に接続される。
【００１５】
取得部５０は、前述のアクティブ方式センサ１０からの検出結果を取得する。検出結果は、車両１００の前方に広がる平面であって、かつ地面と略平行な平面上に、反射波の受信電力がマッピングされた画像として示される。このような画像は公知であるので、ここでは説明を省略する。また、取得部５０は、定期的に画像を取得するので、複数の画像を取得する。取得部５０は、複数の画像を第１検出部５２、第２検出部５６に出力する。
【００１６】
第１検出部５２は、取得部５０から複数の画像を入力する。第１検出部５２は、複数の画像のうち、１つの画像に対して、ノイズ低減処理を実行する。ノイズ低減処理には、移動平均フィルタ処理、メディアンフィルタ処理等が使用される。第１検出部５２は、ノイズ低減処理を実行した１つの画像から特徴点を検出する。特徴点の検出には公知の技術が使用されればよく、例えば、コーナーフィルタが使用される。第１検出部５２は、特徴点が示された画像を生成する。なお、このような処理を実行する前に、第１検出部５２は、ノイズ低減処理を実行せずに画像から特徴点の検出処理を実行してもよい。また、特徴点を検出した場合に、第１検出部５２は、ノイズ低減処理の実行を開始する。
【００１７】
図３（ａ）−（ｂ）は、物体検出装置２０の処理の概要を示す。図３（ａ）は、第１検出部５２において生成された画像を示す。画像は、図１と同一の向きを示しており、図３（ａ）の上方ほど、より前方を示す。図示のごとく、複数の特徴点２００が示される。また、説明を明瞭にするために、図１の物体１２に対応した部分を点線で示す。物体１２以外の部分にも特徴点２００が配置される。物体１２以外の部分に配置された特徴点２００は、物体１２の輪郭部分における乱反射によって生じている。そのため、このような特徴点２００の存在は、検出精度の低下といえる。図３（ｂ）については後述し、図２に戻る。第１検出部５２は、特徴点２００が示された画像（以下、これもまた「画像」という）を設定部５４に出力する。
【００１８】
設定部５４は、第１検出部５２からの画像を入力する。設定部５４は、画像に含まれた特徴点２００を囲むように検出エリア２０２を設定する。その際、設定部５４は、他の特徴点２００のいずれもとの距離がしきい値よりも大きい特徴点２００を検出エリア２０２から除外する。つまり、設定部５４は、他の特徴点２００のいずれもとの距離がしきい値よりも大きい特徴点２００を囲まないように検出エリア２０２を設定する。
【００１９】
図３（ｂ）は、設定部５４において検出エリア２０２が設定された画像を示す。画像は、図１と同一の向きを示す。ここでも、説明を明瞭にするために、図１の物体１２に対応した部分を点線で示す。図示のごとく、検出エリア２０２は、物体１２よりも広い範囲に設定される。これは、図３（ａ）で説明したごとく、乱反射によって生じた特徴点２００を含んでいるためである。図２に戻る。設定部５４は、設定した検出エリア２０２に関する情報を特定部５８に出力する。
【００２０】
第２検出部５６は、取得部５０から複数の画像を入力する。第２検出部５６は、複数の画像のうち、２つ以上の画像のそれぞれに対して、第１検出部５２とは異なってノイズ低減処理を非実行のまま特徴点２００を検出する。特徴点の検出は、第１検出部５２と同様になされる。第２検出部５６は、２つ以上の画像のそれぞれに対して検出した特徴点２００に関する情報を特定部５８に出力する。
【００２１】
特定部５８は、設定部５４から、検出エリア２０２に関する情報を入力する。また、特定部５８は、第２検出部５６から、特徴点２００に関する情報を入力する。以下では、特定部５８の処理を説明するために、図４（ａ）−（ｃ）を使用する。図４（ａ）−（ｃ）は、物体検出装置２０の別の処理の概要を示し、図４（ａ）は、特定部５８の処理を説明するための１つ目の画像を示す。図４（ａ）も、図１と同一の向きを示す。この画像は、特定部５８において、検出エリア２０２を設定した画像上に、１つの画像において検出された特徴点２００を配置することによって生成される。さらに、特定部５８は、複数の特徴点２００のうち、検出エリア２０２内に配置された特徴点２００から、第１物体エッジ２０４を特定する。具体的に説明すると、特定部５８は、検出エリア２０２内における複数の特徴点２００を囲むように第１物体エッジ２０４を生成する。
【００２２】
特定部５８は、第１物体エッジ２０４を特定した後、第１物体エッジ２０４が配置された画像に、別の画像に対して検出した特徴点２００を配置させる。図４（ｂ）は、図４（ａ）に続く２つ目の画像を示す。図４（ｂ）では、図４（ａ）と同様に、特徴点２００、検出エリア２０２、第１物体エッジ２０４が示される。なお、特徴点２００に対してノイズ低減処理がなされていないので、乱反射によって生成された特徴点２００が配置される位置は画像毎に異なる。一方、物体１２での反射によって生成された特徴点２００が配置される位置は、画像毎で近くなる。この性質を利用して、特定部５８は、乱反射によって生成された特徴点２００を除外するために、別の画像に対して検出した特徴点２００をもとに、物体のサイズが小さくなるように、第１物体エッジ２０４を第２物体エッジ２０６に更新する。
【００２３】
そのため、図４（ｂ）において、Ｐ１およびＰ２と示された特徴点２００は、検出エリア２０２内に存在するが、第１物体エッジ２０４の外側に存在するので、特定部５８は、処理対象からこれらを除外する。また、特定部５８は、Ｐ３およびＰ４と示された特徴点２００を除外しない程度に第１物体エッジ２０４を小さくすることによって、第２物体エッジ２０６を生成する。
【００２４】
さらに、特定部５８は、第２物体エッジ２０６を生成した後、さらに別の画像に対して検出した特徴点２００を使用して、第２物体エッジ２０６を更新する。図４（ｃ）は、図４（ｂ）に続く３つ目の画像を示す。特定部５８は、前述の処理と同様の処理を実行することによって、第２物体エッジ２０６を第３物体エッジ２０８に更新する。特定部５８は、所定回数このような処理を繰り返すことによって、設定部５４において設定した検出エリア２０２の重心点Ｃに向かって物体が小さくなるように、特定した物体のエッジを更新する。特定部５８は、物体のエッジに関する情報を出力部６０に出力し、出力部６０は、物体のエッジに関する情報を自動運転制御装置３０に出力する。
【００２５】
自動運転制御装置３０は、車両１００における自動操舵モードを制御する。例えば、自動運転制御装置３０は、各種センサでの検出結果、地図情報をもとに、車両１００の走行予定を生成する。また、自動運転制御装置３０は、生成した走行予定にしたがって走行するように、エンジン、ブレーキ、ハンドル等を制御する。また、自動運転制御装置３０は、出力部６０から、物体のエッジに関する情報を入力し、物体を回避するように走行予定を生成する。これらの処理には公知の技術が使用されればよいので、ここでは説明を省略する。
【００２６】
この構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ハードウエアとソフトウエアの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００２７】
以上の構成による物体検出装置２０の動作を説明する。図５は、物体検出装置２０による検出手順を示すフローチャートである。取得部５０は、画像を取得する（Ｓ１０）。第１検出部５２がノイズ低減処理を実行せずに特徴点を検出しなければ（Ｓ１２のＮ）、設定部５４は、記録内容を消去して（Ｓ１４）、ステップ１０に戻る。第１検出部５２がノイズ低減処理を実行せずに特徴点を検出し（Ｓ１２のＹ）、設定部５４が検出エリア２０２を設定済みでなければ（Ｓ１６のＮ）、第１検出部５２は、ノイズ低減処理を実行し（Ｓ１８）、特徴点２００を検出する（Ｓ２０）。設定部５４は、検出エリア２０２を設定して（Ｓ２２）、ステップ１０に戻る。
【００２８】
設定部５４が検出エリア２０２を設定済みである場合（Ｓ１６のＹ）、特定部５８が物体エッジを生成済みでなければ（Ｓ２４のＮ）、特定部５８は、物体エッジを生成して（Ｓ２６）、ステップ１０に戻る。特定部５８が物体エッジを生成済みであれば（Ｓ２４のＹ）、特定部５８は、物体エッジ内の特徴点２００を検索する（Ｓ２８）。特徴点２００があれば（Ｓ３０のＹ）、特定部５８は、物体エッジを更新する（Ｓ３２）。所定回数の処理を実施していなければ（Ｓ３４のＮ）、ステップ１０に戻る。所定回数の処理を実施していれば（Ｓ３４のＹ）、特定部５８は、最終的な物体エッジを特定する（Ｓ３６）。特徴点２００がなければ（Ｓ３０のＮ）、ステップ３６にスキップする。
【００２９】
本実施例によれば、ノイズ低減処理後の特徴点をもとに検出エリアを設定するので、物体が含まれる部分を正確に抽出できる。また、ノイズ低減処理を実行していない特徴点の画像毎の変化をもとに、物体のエッジを更新するので、乱反射による影響を低減できる。また、乱反射の影響が低減されるので、物体の検出精度を向上できる。また、物体が小さくなるように、物体のエッジを更新するので、物体の検出精度を向上できる。また、検出エリアの重心に近くなるように物体のエッジを小さくするので、物体の検出精度を向上できる。
【００３０】
以上、本発明について、実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素あるいは各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、また、そうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００３１】
本発明の一態様の概要は、次の通りである。本発明のある態様の物体検出装置は、アクティブ方式センサにより生成した複数の画像を取得する取得部と、取得部において取得した複数の画像のうちの１つに対して、ノイズ低減処理を実行してから特徴点を検出する第１検出部と、第１検出部において検出した特徴点を囲むように検出エリアを設定する設定部と、取得部において取得した複数の画像のうちの２つ以上のそれぞれに対して、ノイズ低減処理を非実行のまま特徴点を検出する第２検出部と、設定部において設定した検出エリア内において、第２検出部が１つの画像に対して検出した特徴点から、物体のエッジを特定する特定部とを備える。特定部は、第２検出部が別の画像に対して検出した特徴点をもとに、物体のサイズが小さくなるように、特定した物体のエッジを更新する。
【００３２】
この態様によると、複数の画像に対して検出した特徴点をもとに、物体のサイズが小さくなるように、特定した物体のエッジを更新するので、物体の検出精度を向上できる。
【００３３】
特定部は、設定部において設定した検出エリアの重心点に向かって物体が小さくなるように、特定した物体のエッジを更新してもよい。この場合、検出エリアの重心点に向かって物体が小さくされるので、物体の検出精度を向上できる。
【００３４】
本発明の別の態様は、物体検出方法である。この方法は、アクティブ方式センサにより生成した複数の画像を取得するステップと、取得した複数の画像のうちの１つに対して、ノイズ低減処理を実行してから特徴点を検出するステップと、ノイズ低減処理を実行してから検出した特徴点を囲むように検出エリアを設定するステップと、取得した複数の画像のうちの２つ以上のそれぞれに対して、ノイズ低減処理を非実行のまま特徴点を検出するステップと、設定した検出エリア内において、１つの画像に対してノイズ低減処理を非実行のまま検出した特徴点から、物体のエッジを特定するステップと、別の画像に対してノイズ低減処理を非実行のまま検出した特徴点をもとに、物体のサイズが小さくなるように、特定した物体のエッジを更新するステップと、備える。
【符号の説明】
【００３５】
１０  アクティブ方式センサ、  １２  物体、  ２０  物体検出装置、  ３０  自動運転制御装置、  ５０  取得部、  ５２  第１検出部、  ５４  設定部、  ５６  第２検出部、  ５８  特定部、  ６０  出力部、  １００  車両。
【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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