(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第一時点において移動体に搭載された画像センサが撮像した画像内の特徴点候補を抽出する特徴点候補抽出手段と、
前記移動体に搭載された測距センサの出力に基づいて前記特徴点候補の実在位置と前記移動体との間の位置関係を取得する位置関係取得手段と、
前記特徴点候補の実在位置と前記移動体との間の距離、前記移動体から見た前記特徴点候補の実在位置の方向、又は、前記移動体に対する前記特徴点候補の実在位置の相対速度を含む前記位置関係に基づいて前記特徴点候補から特徴点を選択する特徴点選択手段と、
第二時点において前記画像センサが撮像した画像内の前記特徴点に対応する対応点を抽出する対応点抽出手段と、
前記特徴点の座標と前記対応点の座標とに基づいて第一時点から第二時点までの前記移動体の移動状態を推定する移動状態推定手段と、
を備えることを特徴とする移動状態推定装置。
【請求項２】
前記特徴点選択手段は、特徴点候補が静止しているか否かを判断し、静止している特徴点候補から特徴点を選択する、
ことを特徴とする請求項１に記載の移動状態推定装置。
【請求項３】
前記特徴点選択手段は、各特徴点の実在位置と前記移動体との間の距離の差がそれぞれ所定値以上となるよう特徴点を選択する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の移動状態推定装置。
【請求項４】
前記特徴点選択手段は、前記移動体から見た各特徴点の実在位置の方向間の角度が所定値以上となるよう特徴点を選択する、
ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の移動状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像センサが撮像した画像に基づいてその画像センサを搭載する移動体の移動状態を推定する移動状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、単眼カメラによって自車両の位置及び姿勢を推定する移動体周辺監視装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
この移動体周辺監視装置は、自車両が移動している間にその自車両に搭載される単眼カメラが第一時点において撮像した画像から路面上の四つ以上の特徴点を抽出し、その特徴点を追跡しながら、その単眼カメラが第二時点において撮像した画像からそれら路面上の特徴点に対応する対応点を抽出し、それら特徴点の二次元座標とそれら対応点の二次元座標とに基づいてホモグラフィを算出して、第一時点における単眼カメラの位置及び姿勢と第二時点における単眼カメラの位置及び姿勢との間の相対的な変化を導き出すようにする。
【０００４】
その結果、この移動体周辺監視装置は、その単眼カメラを搭載する自車両の位置及び姿勢を推定することができる。
【特許文献１】特開２００４−１９８２１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１は、単眼カメラによって撮像された路面上の白線、凹凸、段差、模様等から四つ以上の特徴点をその移動体周辺監視装置が抽出することを記載するがそれら特徴点の選択方法については何ら記載していない。その結果、その移動体周辺監視装置は、距離的又は方向的に偏った特徴点を抽出することで自車両の位置及び姿勢の推定精度を低下させてしまう場合がある。
【０００６】
また、特許文献１に記載の移動体周辺監視装置は、単眼カメラが撮像した他車両等の移動体上の点を特徴点として抽出してしまい、自車両の位置及び姿勢の推定精度を低下させてしまう場合もある。
【０００７】
上述の点に鑑み、本発明は、移動体に搭載された画像センサが撮像した画像に基づくその移動体の移動状態の推定をより精度高く実現する移動状態推定装置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】
【０００８】
上述の目的を達成するために、第一の発明に係る移動状態推定装置は、第一時点において移動体に搭載された画像センサが撮像した画像内の特徴点候補を抽出する特徴点候補抽出手段と、前記特徴点候補の実在位置と前記移動体との間の位置関係を取得する位置関係取得手段と、前記位置関係に基づいて特徴点候補から特徴点を選択する特徴点選択手段と、第二時点において前記画像センサが撮像した画像内の前記特徴点に対応する対応点を抽出する対応点抽出手段と、前記特徴点の座標と前記対応点の座標とに基づいて第一時点から第二時点までの前記移動体の移動状態を推定する移動状態推定手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、第二の発明は、第一の発明に係る移動状態推定装置であって、前記位置関係は、特徴点候補の実在位置と前記移動体との間の距離、前記移動体から見た特徴点候補の実在位置の方向、又は、前記移動体に対する特徴点候補の実在位置の相対速度を含むことを特徴とする。
【００１０】
また、第三の発明は、第一又は第二の発明に係る移動状態推定装置であって、前記特徴点選択手段は、特徴点候補が静止しているか否かを判断し、静止している特徴点候補から特徴点を選択することを特徴とする。
【００１１】
また、第四の発明は、第一乃至第三の何れかの発明に係る移動状態推定装置であって、前記特徴点選択手段は、各特徴点の実在位置と前記移動体との間の距離の差がそれぞれ所定値以上となるよう特徴点を選択することを特徴とする。
【００１２】
また、第五の発明は、第一乃至第四の何れかの発明に係る移動状態推定装置であって、前記特徴点選択手段は、前記移動体から見た各特徴点の実在位置の方向間の角度が所定値以上となるよう特徴点を選択することを特徴とする。
【００１３】
また、「特徴点」とは、ホモグラフィを生成するために用いる画像内の座標点（画素）であり、所定条件の下、特徴点候補の中から選択される座標点（画素）である。なお、座標系は、例えば、画像センサが撮像した画像の左下隅の画素を原点（０、０）としながら、原点の右隣の画素が座標（１、０）となり、原点の上隣の画素が座標（０、１）となるようにする。
【００１４】
また、「特徴点候補」とは、特徴点となり得る画像内の座標点（画素）であり、例えば、隣接する画素との間の輝度差が所定値以上となる画素、所定の輝度パターンに合致する画素群の中心画素等、所定の条件に基づいて画像から抽出可能な画素が表す座標点である。
【００１５】
また、「対応点」とは、一の画像内で特徴点として選択された座標点（画素）が表す被写体の、他の画像内における座標点（画素）であり、例えば、一の画像内で選択された特徴点をその中心画素として含む画素群の輝度パターンと他の画像内の輝度パターンとをパターンマッチング処理により照合することで抽出される。なお、輝度パターンは、色パターン等の他の特性値に基づくパターンであってもよい。
【００１６】
また、「位置関係」とは、特徴点を含む特徴点候補の実在位置と画像を撮像した画像センサを搭載する移動体との間の相対位置に関する情報であり、例えば、特徴点を含む特徴点候補の実在位置と自車両との間の距離、自車両から見た特徴点候補の実在位置の方向、自車両に対する特徴点候補の実在位置の相対速度等を含む。
【発明の効果】
【００１７】
上述の手段により、本発明は、移動体に搭載された画像センサが撮像した画像に基づくその移動体の移動状態の推定をより精度高く実現する移動状態推定装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。
【実施例】
【００１９】
図１は、本発明に係る移動状態推定装置の構成例を示す図であり、移動状態推定装置１００は、車両の並進又は回転といった移動状態を推定する車載装置であって、制御装置１を有し、制御装置１は、ＣＡＮ(Controller  Area  Network)等の車載ＬＡＮを介して画像センサ２、測距センサ３、車速センサ４、操舵角センサ５、表示装置６及び音声出力装置７に接続される。
【００２０】
制御装置１は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＡＭ(Random  Access  Memory)、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）等を備えたコンピュータであって、例えば、特徴点候補抽出手段１０、位置関係取得手段１１、特徴点選択手段１２、対応点抽出手段１３及び移動状態推定手段１４のそれぞれに対応するプログラムをＲＯＭに記憶しながら、各手段に対応する処理をＣＰＵに実行させる。
【００２１】
画像センサ２は、車両周辺の画像を取得するためのセンサであり、例えば、ＣＣＤ(Charge  Coupled  Device)やＣＭＯＳ(Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor)等の撮像素子を備えるカメラであって、夜間撮影が可能な赤外線カメラや被写体までの距離を測定可能なステレオカメラであってもよい。
【００２２】
画像センサ２は、例えば、車室内のルームミラー付近に撮像方向を固定させた状態で設置され、所定間隔で撮像した画像を制御装置１に出力する。
【００２３】
測距センサ３は、自車両周辺の物体と自車両との間の相対位置に関する情報を取得するためのセンサであり、例えば、フロントグリルやフロントバンパー付近に固定的に設置されるミリ波センサ、レーザレーダセンサ、超音波センサ等であって、自車両周辺に向かって電波、光又は超音波を発射し、その反射波を受信するまでの時間やドップラー効果によって生ずるその反射波の周波数差に基づいて自車両周辺の物体と自車両との間の距離や自車両周辺の物体の相対速度を算出し、算出した値を制御装置１に出力する。
【００２４】
車速センサ４は、自車両の速度を測定するセンサであり、例えば、各車輪に取り付けられ各車輪とともに回転する磁石による磁界の変化をＭＲ（Magnetic  Resistance）素子が磁気抵抗として読み取り、これを回転速度に比例したパルス信号として取り出すことで車輪の回転速度及び車両の速度を検出し、検出した値を制御装置１に出力する。
【００２５】
操舵角センサ５は、車輪の操舵角に関連するステアリングシャフトの回転角を測定するためのセンサであり、例えば、ステアリングシャフトに埋め込まれた磁石による磁気抵抗をＭＲ素子により読み取りステアリングシャフトの回転角を検出し、検出した値を制御装置１に出力する。
【００２６】
表示装置６は、各種情報を表示するための装置であり、例えば、液晶ディスプレイであって、画像センサ２が取得した画像や各種テキストメッセージを表示する。
【００２７】
音声出力装置７は、各種情報を音声出力するための装置であり、例えば、車載スピーカであって、警報音や音声案内を音声出力する。
【００２８】
次に、制御装置１が有する各種手段について説明する。
【００２９】
特徴点候補抽出手段１０は、特徴点候補を抽出するための手段であり、例えば、画像センサ２が撮像した自車両周辺の画像に対して、グレースケール化処理、二値化処理、エッジ検出処理等の画像処理を施して特徴点候補を抽出する。
【００３０】
特徴点候補抽出手段１０は、例えば、隣接する画素との間の輝度差が所定値以上となる画素、所定の輝度パターンに合致する画素群の中心画素等を特徴点候補として抽出し、その位置（座標値）をＲＡＭに記憶する。
【００３１】
位置関係取得手段１１は、特徴点候補の実在位置と自車両の実在位置との間の相対的な位置関係を取得するための手段であり、例えば、測距センサ３の出力に基づいて、特徴点候補抽出手段１０が抽出した特徴点候補の実在位置と測距センサ３（自車両）との間の距離（以下、「間隔距離」とする。）、測距センサ３（自車両）から見た特徴点候補の実在位置の方向（以下、「実在方向」とする。）、測距センサ３（自車両）に対する特徴点候補の実在位置の相対速度等を取得する。
【００３２】
また、位置関係取得手段１１は、特徴点候補毎に取得した間隔距離、実在方向及び相対速度を、特徴点抽出手段１０が記憶した特徴点候補の座標値に関連付けてＲＡＭに記憶する。
【００３３】
特徴点選択手段１２は、特徴点候補の中から特徴点を選択するための手段であり、例えば、位置関係取得手段１１が取得した、測距センサ３（自車両）に対する特徴点候補の実在位置の相対速度に基づいて、その実在位置が移動体（例えば、歩行者、又は、走行中の他車両等である。）上にある特徴点候補を後続の処理で用いる特徴点候補から除外し、その実在位置が静止体（例えば、道路標示、道路標識、ガードレール、信号機、又は、停止中の他車両等である。）上にある特徴点候補のみを後続の処理で用いる特徴点候補として抽出する。
【００３４】
特徴点候補の実在位置が移動体上にある場合、仮にその特徴点候補を特徴点として選択してしまったときには、その特徴点の移動と自車両の移動とを区別するのが困難になるからであり、その結果、自車両の移動状態の推定精度を低減させてしまうからである。
【００３５】
その後、特徴点選択手段１２は、例えば、特徴点候補の実在位置と測距センサ３（自車両）との間の距離である間隔距離に基づいて、その間隔距離が最も小さい特徴点候補を第一特徴点として選択する。
【００３６】
なお、特徴点選択手段１２は、間隔距離が最も大きい特徴点候補を第一特徴点として選択してもよく、測距センサ３（自車両）から見た特徴点候補の実在位置の方向である実在方向に基づいて、その実在方向が所定角度（例えば、自車両前方を０度として時計回りに角度を増大させる場合の０度である。）以上でかつ最も近い角度となる特徴点候補を第一特徴点として選択してもよい。
【００３７】
更に、特徴点選択手段１２は、第一特徴点に対する間隔距離と他の特徴点候補に対する間隔距離とに基づいて、その間隔距離と第一特徴点に対する間隔距離と間の差が所定値以上であり、かつ、最も小さい値となる特徴点候補を第二特徴点候補として選択する。
【００３８】
以後、特徴点選択手段１２は、同様に、第三特徴点、第四特徴点、第五特徴点というように、ホモグラフィを生成するために必要十分な数の特徴点を選択するまで、特徴点の選択を継続する。
【００３９】
また、特徴点選択手段１２は、第一特徴点に対する実在方向と他の特徴点候補に対する実在方向とに基づいて、その実在方向と第一特徴点に対する実在方向との間の角度が所定値以上であり、かつ、最も小さい値となる特徴点候補を第二特徴点候補として選択するようにしてもよい。
【００４０】
この場合も同様に、特徴点選択手段１２は、第三特徴点、第四特徴点、第五特徴点を、第二特徴点を選択したように選択し、ホモグラフィを生成するために必要十分な数の特徴点を選択するまで、特徴点の選択を継続する。
【００４１】
なお、特徴点選択手段１２は、間隔距離及び実在方向の双方が所定の条件を満たす特徴点候補を特徴点として選択するようにしてもよく、或いは、画像センサ２が撮像した画像を複数の小区分に分割し、各区分に存在する特徴点候補から所定数の特徴点を選択するようにしてもよい。
【００４２】
図２Ａ〜図２Ｃは、複数の特徴点候補から特徴点を選択する方法を説明するための図であり、図２Ａは、移動状態推定装置１００が他車両Ｖ２及びＶ３上で特徴点候補（図中×印）を抽出し、自車両Ｖ１に対する各特徴点候補の実在位置の相対速度を取得し、走行中の他車両Ｖ３上の特徴点候補Ｃ１を後続の処理で用いる特徴点候補から除外しながら停止中の他車両Ｖ２上の特徴点候補Ｃ２のみを後続の処理で用いる特徴点候補として保持した状態を示す。
【００４３】
また、図２Ｂは、移動状態推定装置１００がガードレール上で特徴点候補（図中×印）を抽出し、自車両Ｖ１と各特徴点候補の実在位置との間の間隔距離を取得し、間隔距離が最も小さい特徴点候補を第一特徴点Ｐ１とした上で、第一特徴点Ｐ１に対する間隔距離Ｄ１と第二特徴点Ｐ２に対する間隔距離Ｄ２との間の差、及び、第二特徴点Ｐ２に対する間隔距離Ｄ２と第三特徴点Ｐ３に対する間隔距離Ｄ３との間の差が所定値以上となるように、第二特徴点Ｐ２及び第三特徴点Ｐ３を選択した状態を示す。なお、第四特徴点（図示せず。）以降も同様に選択されるものとする。
【００４４】
また、図２Ｃは、移動状態推定装置１００が道路標示（車線境界線）で特徴点候補（図中×印）を抽出し、自車両Ｖ１から見た各特徴点候補の実在位置の実在方向を取得し、実在方向が０度以上でかつ最も０度に近い特徴点候補を第一特徴点Ｐ１とした上で、第一特徴点Ｐ１に対する実在方向と第二特徴点Ｐ２に対する実在方向との間の角度α、及び、第二特徴点Ｐ２に対する実在方向と第三特徴点Ｐ３に対する実在方向との間の角度βが所定値以上となるように、第二特徴点Ｐ２及び第三特徴点Ｐ３を選択した状態を示す。なお、第四特徴点（図示せず。）以降も同様に選択されるものとする。
【００４５】
また、特徴点選択手段１２は、ホモグラフィを算出するために必要十分な数の特徴点を選択した場合に、それら特徴点に対応する画素を含む画素群（例えば、５ピクセル×５ピクセルである。）の輝度パターンをＲＡＭに記憶し、後述の対応点抽出手段１３が別の画像からそれら特徴点に対応する対応点をパターンマッチングにより抽出できるようにする。
【００４６】
対応点抽出手段１３は、対応点を抽出するための手段であり、例えば、画像センサ２が撮像した画像であって特徴点候補抽出手段１０が特徴点候補の抽出に用いた画像（以下、「第一画像」とする。）とは異なる画像（以下、「第二画像」とし、第二画像は、例えば、第一画像を取得してから所定時間が経過した後に画像センサ２が撮像する画像である。）における輝度パターンと、特徴点選択手段１２がＲＡＭに記憶した各特徴点に関する輝度パターンとをパターンマッチング処理を用いて照合することにより、特徴点選択手段１２によって選択された各特徴点に対応する対応点を抽出する。
【００４７】
対応点抽出手段１３は、例えば、車速センサ４及び操舵角センサ５の出力に基づいて自車両の移動状態を大まかに推定することで、各輝度パターンを用いたパターンマッチング処理の対象となる画像範囲を限定するようにしてもよい。パターンマッチング処理の効率を向上させるためである。
【００４８】
また、対応点抽出手段１３は、対応点（各特徴点に対応する対応点であり、ここでは後述の二次対応点と区別するために特に一次対応点とする。）を抽出した場合に、それら一次対応点に対応する画素を含む画素群（例えば、５ピクセル×５ピクセルである。）の輝度パターンをＲＡＭに記憶し、対応点抽出手段１３が更に別の画像からそれら一次対応点に対応する更に別の対応点（二次対応点）をパターンマッチングにより抽出できるようにしてもよい。
【００４９】
これにより、移動状態推定装置１００は、特徴点、一次対応点、二次対応点、三次対応点というように特徴点を順次追跡することにより、その特徴点の選択に用いた画像を取得した時刻からの自車両の移動状態を継続的に推定することができる。
【００５０】
移動状態推定手段１４は、自車両の移動状態を推定するための手段であり、例えば、特徴点選択手段１２が選択した特徴点の二次元座標と、対応点抽出手段１３が抽出した対応点の二次元座標とを用いてホモグラフィを生成し、特徴点候補抽出手段１０が特徴点候補の抽出に用いた第一画像を画像センサ２が撮像した時点から、対応点抽出手段１３が対応点の抽出に用いた第二画像を画像センサ２が撮像した時点までの自車両の並進及び回転の状態を推定する。
【００５１】
制御装置１は、例えば、測距センサ３の出力に基づいて自車両から所定範囲内にある障害物（例えば、縁石、ブロック塀等である。）を検出した時点で自車両の移動状態の推定を開始させることで、その後、自車両が右左折をする場合に、画像センサ２の撮像範囲からその障害物が逸脱したときにも、推定した自車両の移動状態に基づいて自車両とその障害物とが接触する可能性の有無を判断することができる。
【００５２】
そして、制御装置１は、自車両とその障害物とが接触する可能性が高いと判断した場合に、表示装置６に警告メッセージを表示させたり、音声出力装置７から警報音を出力させたりして、運転者の注意を喚起するようにする。
【００５３】
また、制御装置１は、推定した自車両の移動状態に基づいて、自車両とその障害物との間の位置関係を表す疑似画像を表示装置６に表示させ、その障害物との接触を回避すべく自車両の運転操作を支援するようにしてもよい。
【００５４】
次に、図３を参照しながら、移動状態推定装置１００が自車両の移動状態を推定する処理（以下、「移動状態推定処理」とする。）を詳細に説明する。図３は、移動状態推定処理の流れを示すフローチャートであり、移動状態推定装置１００の制御装置１は、例えば、ウインカーが操作された後、自車両が右左折を完了するまでの間、この移動状態推定処理を繰り返し実行するものとする。
【００５５】
なお、移動状態推定装置１００は、車速が所定値未満となっている場合や、シフト位置が「Ｒ（後退）」位置にセットされている場合等、自車両と障害物とが接触する可能性の高い状態が検出されている場合に、この移動状態推定処理を繰り返し実行するようにしてもよい。
【００５６】
最初に、制御装置１は、時刻Ｔ１において画像センサ２が撮像した画像データを取得し（ステップＳ１）、特徴点候補抽出手段１０によりその画像データに各種画像処理を施した上で隣接する画像の輝度差が所定値以上となる一対の画像のうち輝度が大きい方の画像を特徴点候補として抽出する（ステップＳ２）。
【００５７】
その後、制御装置１は、位置関係取得手段１１により測距センサ３が出力する値に基づいて各特徴点候補の実在位置と測距センサ３の位置との間の相対的な位置関係を取得し（ステップＳ３）、各特徴点候補の座標値に相対速度、間隔距離及び実在方向を対応付けてＲＡＭに記憶する。
【００５８】
その後、制御装置１は、特徴点選択手段１２により、位置関係取得手段１１が取得した各特徴点候補の実在位置の相対速度と車速センサ４が出力する自車両の速度と操舵角センサ５が出力する自車両の操舵角（進行方向）とに基づいて各特徴点候補の実在位置が静止しているか或いは移動しているかを判断し、その実在位置が移動体上にある特徴点候補を後続の処理で使用される特徴点候補から除外し、一方で、その実在位置が静止体上にある特徴点候補のみを後続の処理で使用される特徴点候補としてそのまま保持するようにする（ステップＳ４）。
【００５９】
その後、制御装置１は、特徴点選択手段１２により、位置関係取得手段１１が取得した各特徴点候補の実在位置の間隔距離に基づいて、その実在位置の間隔距離が最も短い特徴点候補を第一特徴点として選択する（ステップＳ５）。
【００６０】
その後、制御装置１は、特徴点選択手段１２により、第一特徴点の実在位置の間隔距離を基準としながら、間隔距離同士の差が所定値以上となるよう他の特徴点を順次選択する（ステップＳ６）。
【００６１】
ホモグラフィを算出するために必要十分な数の特徴点を選択した場合、制御装置１は、特徴点選択手段１２により、それら特徴点に対応する画素を含む所定の画素範囲（例えば、５×５ピクセル）の輝度パターンをＲＡＭに記憶し（ステップＳ７）、後に撮像される別の画像から対応点を抽出できるようにする。
【００６２】
次に、制御装置１は、時刻Ｔ２（時刻Ｔ２は、時刻Ｔ１以後である。）において画像センサ２が撮像した画像データを取得し（ステップＳ８）、対応点抽出手段１３によりその画像データにステップＳ１と同じ画像処理を施した上で、車速センサ４及び操舵角センサ５の出力に基づいて、特徴点毎に記憶された輝度パターンによるパターンマッチング処理の対象となる画素範囲を輝度パターン毎に限定する（ステップＳ９）。パターンマッチング処理の効率を向上させるためである。なお、対応点抽出手段１３は、各特徴点の座標のみに基づいて対象となる画素範囲を限定するようにしてもよく、対象となる画素範囲を限定することなくパターンマッチング処理を実行するようにしてもよい。
【００６３】
その後、制御装置１は、対応点抽出手段１３により、輝度パターン毎に限定された画素範囲に対して各輝度パターンによるパターンマッチング処理を実行させ、照合できた輝度パターンの中心画素をその特徴点に対応する対応点として抽出する（ステップＳ１０）。
【００６４】
最後に、制御装置１は、移動状態推定手段１４により、特徴点選択手段１２が選択した各特徴点の二次元座標と、対応点抽出手段１３が抽出した各対応点の二次元座標とに基づいてホモグラフィを算出し、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの間に生じた自車両の並進及び回転の状態を推定して（ステップＳ１１）、この移動状態推定処理を一旦終了させる。
【００６５】
このように、移動状態推定装置１００は、画像センサ２の出力と測距センサ３の出力とを併用しながらその実在位置が距離的、方向的に偏らない特徴点を選択し、それら特徴点の座標とそれら特徴点に対応する対応点の座標とに基づいてホモグラフィを算出することで、画像センサ２の移動状態、ひいては、自車両の移動状態を高精度に推定することができる。
【００６６】
特徴点の実在位置に偏りがある場合には、それら特徴点を選択する際に混入する、自車両や被写体の振動、画像処理における誤差等に起因するノイズの影響を受け易くなるからであり、特徴点の実在位置を距離的、方向的に分散させることでそれらノイズの影響を緩和することができるからである。
【００６７】
以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなしに上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。
【００６８】
例えば、上述の実施例において、移動状態推定装置１００は、測距センサ３の出力に基づいて、特徴点候補の実在位置の間隔距離、実在方向及び相対速度を取得するが、被写体までの距離を測定可能なステレオカメラの出力に基づいて特徴点候補の実在位置の間隔距離、実在方向及び相対速度を取得するようにしてもよい。この場合、移動状態推定装置１００は、測距センサ３を省略することができる。
【００６９】
また、上述の実施例では、車両の移動状態を推定するようにしているが、産業ロボット、船舶、自動二輪車、航空機等の他の移動体の移動状態を推定するようにしてもよい。この場合、前後左右の平面上の移動状態に加え、上下方向への移動状態をも推定するようにしてもよい。
【００７０】
また、上述の実施例において、対応点抽出手段１３は、特徴点に対応する対応点を抽出するためにパターンマッチング処理を用いるが、対応点を抽出可能であれば他の何れの方法を用いてもよく、例えば、オプティカルフローを利用して対応点を抽出するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明に係る移動状態推定装置の構成例を示す図である。
【図２Ａ】複数の特徴点候補から特徴点を選択する方法の説明図（その１）である。
【図２Ｂ】複数の特徴点候補から特徴点を選択する方法の説明図（その２）である。
【図２Ｃ】複数の特徴点候補から特徴点を選択する方法の説明図（その３）である。
【図３】移動状態推定処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７２】
１      制御装置
２      画像センサ
３      測距センサ
４      車速センサ
５      操舵角センサ
６      表示装置
７      音声出力装置
１０    特徴点候補抽出手段
１１    位置関係取得手段
１２    特徴点選択手段
１３    対応点抽出手段
１４    移動状態推定手段
１００  移動状態推定装置
Ｄ１〜Ｄ３  間隔距離
α、β  実在方向間角度
Ｐ１    第一特徴点
Ｐ２    第二特徴点
Ｐ３    第三特徴点
Ｖ１    自車両
Ｖ２    停止中の他車両
Ｖ３    走行中の他車両
【図１】
0004337929.tif 000002
【図２Ａ】
0004337929.tif 000003
【図２Ｂ】
0004337929.tif 000004
【図２Ｃ】
0004337929.tif 000005
【図３】
0004337929.tif 000006