(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の周囲を撮像する撮像手段と、
撮像画像から車両を検出する車両検出手段と、
検出した前記車両の前記撮像画像上の横位置を検出する横位置検出手段と、を備え、
前記横位置検出手段は、前記撮像画像上の前記車両を含む画像部分または前記車両が撮像されると推定される画像部分に設定された領域を縦方向に分割し、分割して形成された複数の分割領域の縦方向に延在する１画素幅または所定数の画素幅の画素列ごとに当該画素列に属する各画素の輝度の平均値を算出し、各分割領域ごとに、各画素列について、横方向に隣接する画素列の輝度の平均値と当該画素列の輝度の平均値との差分を算出して前記差分の絶対値に基づいて前記車両の横位置を検出することを特徴とする車両検出装置。
【請求項２】
前記横位置検出手段は、前記各分割領域ごとに算出した前記差分の絶対値に基づいて、前記撮像画像上で同じ横方向の座標の前記各分割領域の画素列の前記差分の絶対値同士を足し合わせた結果に基づいて前記車両の横位置を検出することを特徴とする請求項１に記載の車両検出装置。
【請求項３】
前記横位置検出手段は、前記各分割領域ごとに算出した前記差分の絶対値、または前記撮像画像上で同じ横方向の座標の前記各分割領域の画素列の前記差分の絶対値同士を足し合わせた結果であって、前記絶対値または前記結果のピーク値の中で所定の閾値を越えるものの中から、前記ピーク値が最大となる画素列の位置、前回検出された前記車両の横位置に最も近接した位置に検出されている前記ピーク値の画素列の位置、または車両の中央の位置から最も離れた位置に検出されている前記ピーク値の画素列の位置を、前記車両の横位置として検出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両検出装置。
【請求項４】
前記横位置検出手段は、前記領域を縦方向に分割する際、少なくとも、車両のうち車体の陰になっている部分が含まれると推定される画像部分である下方分割領域と、それ以外の画像部分である他の分割領域とに分割することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の車両検出装置。
【請求項５】
前記横位置検出手段は、前記領域を縦方向に分割する際、少なくとも、車両のうち車体の陰になっている部分が含まれると推定される画像部分である下方分割領域と、窓ガラスが撮像されていると推定される画像部分である上方分割領域と、それ以外の画像部分である他の分割領域とに分割することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の車両検出装置。
【請求項６】
前記横位置検出手段は、前記領域を、前記下方分割領域と前記他の分割領域、或いは前記下方分割領域と前記上方分割領域と前記他の分割領域とに分割する際、今回検出された前記車両または前回までに検出された前記車両の形状に応じて予め設定された縦方向の比率および前記分割領域の数に基づいて分割することを特徴とする請求項５に記載の車両検出装置。
【請求項７】
前記横位置検出手段は、前記領域を前記分割領域に分割する際、分割する前の前記領域の縦方向に延在する１画素幅または所定数の画素幅の画素列に属する画素の輝度の分布に基づいて、前記領域を分割する縦方向の比率および分割して形成する前記分割領域の数を決定することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の車両検出装置。
【請求項８】
前記横位置検出手段は、自ら検出した前記車両の左右の横位置と、前記車両検出手段または他のセンサにより検出された前記車両の左右の横位置のうち、それらから算出される前記車両の横幅が過去に検出された前記車両の横幅に近い方の横位置を採用することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の車両検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両検出装置に係り、特に、少なくとも車両を検出するための画像を撮像する撮像手段を備えた車両検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、乗用車等の車両の周囲に存在する物体を、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ等の撮像手段で撮像した画像の画像解析やレーダ装置から発射された電波の反射波解析等により検出する技術の開発が進められている（例えば特許文献１等参照）。これらの技術は、例えば検出した物体との接触の可能性を判断し、警報を鳴らしてドライバの注意を喚起したり衝突を回避するように自動操舵や自動制動制御等を行う車両の安全走行のための技術等に応用される。
【０００３】
このような物体の検出では、他の車両、特に先行車両の位置を正確に検出することが重要となる。そして、自車両と先行車両等との前後方向の距離はもちろん、物体との接触や衝突の可能性を判定するために先行車両等の横方向の位置（以下、横位置という。）も精度良く検出できることが重要となる。
【０００４】
この点に関し、前述したレーダ装置による検出技術では、一般的に、前後方向の距離は精度良く得られるが横位置の検出精度を向上させることは必ずしも容易ではない。また、前述した撮像画像の画像解析では、車両の形状を正確に検出できるため横位置の検出精度は高いが、特に遠方の車両については画像が画素単位で撮像される関係上、自車両から車両までの距離のデータの精度が低下する場合がある。
【０００５】
このようなレーダ装置による検出技術と撮像画像の画像解析の長所や短所を克服するため、特許文献１では、レーダと画像解析とを融合させ、レーダで先行車両等の大まかな位置を処理対象領域として検出し、撮像手段で処理対象領域内のエッジ検出を行って多数のヒストグラムを算出し、それを記憶して追跡することで先行車両等の横位置を検出する検出装置が提案されている。
【特許文献１】特開２００６−１４０６３６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載された検出装置では、多数のヒストグラムを算出して大きなデータを記憶しておく必要があり、さらにそのデータと時間的連続性を満たす値を抽出する必要があるため、処理に大きな時間が掛かってしまい、いわば処理が重くなるという問題がある。
【０００７】
また、一旦誤った位置を記憶してしまうと、正しい位置に補正することが必ずしも容易ではなく、先行車両等の輝度パターンが時間や場所によって変化した場合に処理結果の安定性が必ずしも有効に確保されないという問題がある。
【０００８】
さらに、記憶したデータとの照合等を行わずに、単に先行車両等の横方向のエッジを加算したヒストグラムだけで先行車両等の横位置を推測するように構成することも考えられるが、例えば先行車両等が草むら等のよりエッジが密な物体の横を通過する場合には、草むら等の方が先行車両等よりも多くのエッジが存在するため、先行車両等の横方向の端部が明確には検出され難い等の問題があった。
【０００９】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、比較的簡単な処理で撮像画像中から先行車両等の車両の横位置を精度良く検出可能な車両検出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】
【００１０】
前記の問題を解決するために、第１の発明は、車両検出装置において、
自車両の周囲を撮像する撮像手段と、
撮像画像から車両を検出する車両検出手段と、
検出した前記車両の前記撮像画像上の横位置を検出する横位置検出手段と、を備え、
前記横位置検出手段は、前記撮像画像上の前記車両を含む画像部分または前記車両が撮像されると推定される画像部分に設定された領域を縦方向に分割し、分割して形成された複数の分割領域の縦方向に延在する１画素幅または所定数の画素幅の画素列ごとに当該画素列に属する各画素の輝度の平均値を算出し、各分割領域ごとに、各画素列について、横方向に隣接する画素列の輝度の平均値と当該画素列の輝度の平均値との差分を算出して前記差分の絶対値に基づいて前記車両の横位置を検出することを特徴とする。
【００１１】
第２の発明は、第１の発明の車両検出装置において、前記横位置検出手段は、前記各分割領域ごとに算出した前記差分の絶対値に基づいて、前記撮像画像上で同じ横方向の座標の前記各分割領域の画素列の前記差分の絶対値同士を足し合わせた結果に基づいて前記車両の横位置を検出することを特徴とする。
【００１２】
第３の発明は、第１または第２の発明の車両検出装置において、前記横位置検出手段は、前記各分割領域ごとに算出した前記差分の絶対値、または前記撮像画像上で同じ横方向の座標の前記各分割領域の画素列の前記差分の絶対値同士を足し合わせた結果であって、前記絶対値または前記結果のピーク値の中で所定の閾値を越えるものの中から、前記ピーク値が最大となる画素列の位置、前回検出された前記車両の横位置に最も近接した位置に検出されている前記ピーク値の画素列の位置、または車両の中央の位置から最も離れた位置に検出されている前記ピーク値の画素列の位置を、前記車両の横位置として検出することを特徴とする。
【００１３】
第４の発明は、第１から第３のいずれかの発明の車両検出装置において、前記横位置検出手段は、前記領域を縦方向に分割する際、少なくとも、車両のうち車体の陰になっている部分が含まれると推定される画像部分である下方分割領域と、それ以外の画像部分である他の分割領域とに分割することを特徴とする。
【００１４】
第５の発明は、第１から第４のいずれかの発明の車両検出装置において、前記横位置検出手段は、前記領域を縦方向に分割する際、少なくとも、車両のうち車体の陰になっている部分が含まれると推定される画像部分である下方分割領域と、窓ガラスが撮像されていると推定される画像部分である上方分割領域と、それ以外の画像部分である他の分割領域とに分割することを特徴とする。
【００１５】
第６の発明は、第５の発明の車両検出装置において、前記横位置検出手段は、前記領域を、前記下方分割領域と前記他の分割領域、或いは前記下方分割領域と前記上方分割領域と前記他の分割領域とに分割する際、今回検出された前記車両または前回までに検出された前記車両の形状に応じて予め設定された縦方向の比率および前記分割領域の数に基づいて分割することを特徴とする。
【００１６】
第７の発明は、第１から第５のいずれかの発明の車両検出装置において、前記横位置検出手段は、前記領域を前記分割領域に分割する際、分割する前の前記領域の縦方向に延在する１画素幅または所定数の画素幅の画素列に属する画素の輝度の分布に基づいて、前記領域を分割する縦方向の比率および分割して形成する前記分割領域の数を決定することを特徴とする。
【００１７】
第８の発明は、第１から第７のいずれかの発明の車両検出装置において、前記横位置検出手段は、自ら検出した前記車両の左右の横位置と、前記車両検出手段または他のセンサにより検出された前記車両の左右の横位置のうち、それらから算出される前記車両の横幅が過去に検出された前記車両の横幅に近い方の横位置を採用することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
第１の発明によれば、撮像画像上の先行車両等の車両が撮像されている画像部分や撮像されていると推定される画像部分に領域を設定し、それを縦方向に分割して形成された複数の分割領域の画素列ごとに各画素の輝度の平均値（以下、平均輝度という。）を算出し、隣接する画素列の平均輝度との差分を算出して差分の絶対値に基づいて車両の横位置を検出する。
【００１９】
そのため、横位置検出のために必要とされる演算は、加算、平均（除算）、減算、絶対値化のみであり、ヒストグラム等を用いる手法に比べて簡単な演算処理で撮像画像中から先行車両等の車両の横位置を精度良く検出することが可能となる。
【００２０】
また、草むら等では葉やその影等が多数撮像されるため、個々の画素について横方向のエッジ強度を算出すると、草むら等の画像部分に多数のエッジが検出されてしまい、草むら等と車両との区別がつきにくくなる。しかし、第１の発明のように縦方向に延在する画素列ごとに各画素の平均輝度を算出することで、画素列ごとに葉やその影の明暗が均一化される。また、草むら等の全体的な明るさは画素列が変わってもさほど変わらないため、画素列ごとの平均輝度はほぼ同じ値になり、平均輝度が大きく変化する画素列は現れない。
【００２１】
それに対し、車両のピラー部分（後述する図１２（Ａ）参照）やバンパ下方の車体の陰になっている部分（後述する図１２（Ｃ）参照）では、縦方向に延在する画素列ごとに各画素の平均輝度を算出すると、ピラー部分やバンパ下方の陰の部分では平均輝度が大きく変化し、横方向の差分が大きく変化する。
【００２２】
そのため、縦方向に延在する画素列ごとに各画素の平均輝度を算出し、その横方向の差分を算出して、それが大きく変化する画素列を見出すことにより、その平均輝度が大きく変化する画素列が車両の横位置であると判定することが可能となる。そして、草むら等と車両とを明確に分離することが可能となり、撮像画像中から先行車両等の車両の横位置を精度良く検出することが可能となる。
【００２３】
第２の発明によれば、撮像画像上で同じ横方向の座標の各分割領域の画素列の差分の絶対値同士を足し合わせた結果に基づいて車両の横位置を検出することで、各分割領域ごとに個別に検出されていた各画素列の平均輝度を統一的に扱うことが可能となる。また、それとともに、各分割領域とも画素列ごとの平均輝度が車両の左右端部分で変化するため、平均輝度の差分の絶対値を足し合わせることでその部分が強調されて検出され易くなり、撮像画像中から車両の横位置を的確に検出することが可能となり、前記発明の効果がより的確に発揮される。
【００２４】
第３の発明によれば、各分割領域ごとの差分の絶対値、または差分の絶対値を足し合わせたもののピーク値に基づいて車両の横位置として検出することで、車両の横位置を明確に把握することが可能となり、撮像画像中から車両の横位置を的確に検出することが可能となるため、前記各発明の効果がより的確に発揮される。
【００２５】
第４の発明によれば、下方分割領域では車両のバンパ下方のタイヤや下部シャシ等の車体の陰になっている部分が周囲より暗く、車体の陰の部分の画素の輝度が周囲の輝度より明確に小さいため、画素列の平均輝度の差分を取ると車体の陰の部分と周囲の部分を明確に区別することができる。
【００２６】
一方、本発明では、分割領域の縦方向に延在する画素列ごとに当該画素列に属する各画素の輝度の平均値を算出するため、領域の分割のしかたが不適切であると、周囲の部分と明確に区別できる車体の陰の部分の暗さが車体の上方の明るさと平均化されてしまい、車体の陰の部分と周囲の部分を明確に区別することができなくなってしまう可能性がある。
【００２７】
そのため、領域を分割する際に、分割領域に、少なくとも車体の陰になっている部分に下方分割領域を設けて車両の他の部分と分離することで、車体の陰の部分と周囲の部分を明確に区別することが可能となり、車両の横位置を明確に検出することが可能となるため、前記各発明の効果がより的確に発揮される。
【００２８】
第５の発明によれば、車両が乗用車等の上部に窓ガラス（リアガラス、フロントガラス等）を有する車両である場合には、窓ガラスが撮像されていると推定される画像部分に上方分割領域を設けると、窓ガラスと周囲の暗さの間に車両のピラー部分が明るく撮像されていて、画素列の平均輝度の差分を取るとピラー部分が明確に検出される場合がある。
【００２９】
そのため、前記第４の発明と同様に、領域を分割する際に、分割領域に下方分割領域だけでなく少なくとも車両の上部の窓ガラスの部分に上方分割領域を設けることで、車両の横位置を明確に検出することが可能となり、前記各発明の効果がより的確に発揮される。
【００３０】
第６の発明によれば、領域を下方分割領域と他の分割領域、或いは下方分割領域と上方分割領域と他の分割領域とに分割する際に、分割する縦方向の比率を予め設定しておくことで、下方分割領域等を適切な位置に設定することが可能となり、前記各発明の効果が的確に発揮される。
【００３１】
また、車両が乗用車等である場合には車両の上部に窓ガラスが撮像されるが、車両がトラックやダンプカー等である場合には車両を背面から見た場合にその上部に窓ガラスは撮像されない。また、車両が乗用車等であるかトラック等であるかは、今回検出された車両の形状や前回までに検出された車両の形状である程度特定することができる。
【００３２】
そのため、領域を分割する際に、車両の形状に応じて領域を分割する数を予め設定しておき、それに基づいて分割することで、下方分割領域等を適切な位置に設定することが可能となるとともに、領域を適切に分割することが可能となり、前記各発明の効果が的確に発揮される。
【００３３】
第７の発明によれば、領域の上端から下端まで延在する画素列について画素の輝度の分布を検出して、画素列の下方の画素部分であって、車両のバンパ下方のタイヤや下部シャシ等の車体の陰になっている部分が含まれると推定される輝度が小さい画素部分を下方分割領域とし、また、画素列の上方の画素部分であって、窓ガラスが撮像されていると推定される輝度が小さい画素部分があれば、それを上方分割領域とし、それ以外の部分を他の分割領域とするように、領域を分割する縦方向の比率や各分割領域の数を決定する。
【００３４】
このように構成すれば、各分割領域の画素列ごとの平均輝度の差分の絶対値に基づいて、車両の横位置を的確に検出することが可能となる。そのため、撮像画像中から先行車両等の車両の横位置をより精度良くかつより的確に検出することが可能となり、前記各発明の効果がより的確に発揮される。
【００３５】
第８の発明によれば、横位置検出手段が検出した車両の左右の横位置と、車両検出手段や他のセンサにより検出された車両の左右の横位置のうち、それらから算出される車両の横幅が過去に検出された車両の横幅に近い方の横位置を採用することで、現実的な車両の横幅に対応する車両の左右の横位置を検出することが可能となり、前記各発明の効果がより効果的に発揮される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、本発明に係る車両検出装置の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００３７】
なお、本実施形態では、撮像手段２として２台のカメラを用いてステレオ撮像を行う形態が示されるが、撮像手段を例えば単数のカメラや３台以上のカメラ等で構成することも可能である。また、本実施形態における後述する車両検出手段１１は、撮像された画像中から先行車両等の車両を検出できるものであればよく、本実施形態の構成に限定されない。
【００３８】
本実施形態に係る車両検出装置１は、図１に示すように、主に、撮像手段２や変換手段３、画像処理手段６等で構成される位置情報収集手段９と、車両検出手段１１や横位置検出手段１２を含む検出手段１０とで構成されている。
【００３９】
位置情報収集手段９は、自車両の周囲を撮像する撮像手段２を含み、自車両の周囲の物体を撮像するとともに、自車両からそれらの物体までの距離を含む物体の実空間上の位置の情報を収集するようになっている。
【００４０】
本実施形態では、位置情報収集手段９は、本願出願人により先に提出された特開平５−１１４０９９号公報、特開平５−２６５５４７号公報、特開平６−２６６８２８号公報、特開平１０−２８３４６１号公報、特開平１０−２８３４７７号公報、特開２００６−７２４９５号公報等に記載された車両検出装置等をベースに構成されている。以下、簡単に説明する。
【００４１】
位置情報収集手段９は、図１に示すように、車幅方向に一定の距離をあけて配置されＣＣＤカメラで構成された一対のメインカメラ２ａおよびサブカメラ２ｂを備える撮像手段２で自車両の周囲を撮像して得られた一対の撮像画像を変換手段３であるＡ／Ｄコンバータ３ａ、３ｂでそれぞれデジタル画像に変換し、画像補正部４でずれやノイズの除去、輝度値の補正等の画像補正を行って、画像データメモリ５に格納するとともに、検出手段１０に送信するようになっている。
【００４２】
画像補正が行われた一対の撮像画像は、画像処理手段６にも送られて、イメージプロセッサ７で、メインカメラ２ａで撮像した図２に例示される撮像画像（以下、基準画像Ｔという。）が複数の画素ブロックに分割され、各画素ブロックについてそれぞれサブカメラ２ｂで撮像した撮像画像の対応する画素ブロックがステレオマッチング処理により見出され、各画素ブロックごとに視差が算出される。この視差の算出については、前記各公報に詳述されている。
【００４３】
この視差と実空間上の位置とは三角測量の原理に基づいて対応付けることができ、具体的には、視差をｄｐ、画素ブロックの基準画像Ｔ上の座標を（ｉ，ｊ）とし、実空間上で、メインカメラ２ａおよびサブカメラ２ｂの中央真下の道路面上の点を原点とし、自車両の車幅方向すなわち左右方向にＸ軸、車高方向にＹ軸、車長方向すなわち距離方向にＺ軸を取ると、実空間上の点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と、視差ｄｐと画素ブロックの基準画像Ｔ上の座標（ｉ，ｊ）との関係は、
Ｘ＝ＣＤ／２＋Ｚ×ＰＷ×（ｉ−ＩＶ）    …（１）
Ｙ＝ＣＨ＋Ｚ×ＰＷ×（ｊ−ＪＶ）        …（２）
Ｚ＝ＣＤ／（ＰＷ×（ｄｐ−ＤＰ））        …（３）
で表すことができる。
【００４４】
ここで、ＣＤはメインカメラ２ａとサブカメラ２ｂとの間隔、ＰＷは１画素当たりの視野角、ＣＨはメインカメラ２ａとサブカメラ２ｂの取り付け高さ、ＩＶおよびＪＶは自車両正面の無限遠点のｉ座標およびｊ座標、ＤＰは消失点視差とも呼ばれるオフセット量を表す。
【００４５】
画像処理手段６は、基準画像Ｔの各画素ブロックに視差ｄｐを割り当てて距離データメモリ８に格納するとともに、それらの視差ｄｐの情報を検出手段１０に送信するようになっている。なお、以下、基準画像の各画素ブロックに視差ｄｐが割り当てられて形成された画像を距離画像Ｔｚという。距離画像Ｔｚは、図３に示すように各画素ブロックに視差ｄｐが割り当てられた画像状のデータである。
【００４６】
なお、本実施形態の他にも、自車両と先行車両との距離Ｚの測定については、例えば自車両前方にレーザ光や赤外線等を照射してその反射光の情報に基づいて物体までの距離Ｚを測定するレーダ装置等で構成することも可能であり、物体の位置情報の収集の手法は特定の手法に限定されない。
【００４７】
検出手段１０は、図１に示すように、車両検出手段１１と、横位置検出手段１２とを備えており、さらに図示しないメモリを備えている。また、検出手段１０の各手段には、センサ類Ｑから必要なデータが入力されるようになっている。
【００４８】
車両検出手段１１は、撮像手段２により撮像された基準画像Ｔ中から物体を検出するようになっており、検出した物体の中から先行車両等の車両を検出するようになっている。このように、本実施形態では、車両検出手段１１は基準画像Ｔ中から自車両の周囲に存在する物体を検出する物体検出手段をも兼ねており、車両検出手段１１が検出した先行車両等の車両や物体の情報は、車両検出装置１から出力されて、他の装置で利用されるようになっている。
【００４９】
本実施形態では、車両検出手段１１における基準画像Ｔ中からの物体検出処理は、前記各公報に記載された車外監視装置等をベースに構成されている。以下、簡単に説明する。
【００５０】
車両検出手段１１は、物体検出処理において、図３に示した距離画像Ｔｚを図示しない所定幅の縦方向の短冊状の区分に分割し、各区分ごとに各区分に含まれる視差ｄｐのうち道路面より上方に存在する視差ｄｐに関するヒストグラムをそれぞれ設けて、その最頻値をその区分の視差ｄｐとする。これを全区分についてそれぞれ行う。このように、本実施形態では、道路面より上方に存在する物体のみが検出されるが、車線等の道路面の標示を同時に検出し、あるいは別途検出するように構成することも可能である。
【００５１】
そして、車両検出手段１１は、各区分の視差ｄｐに基づいて前記（１）〜（３）式から物体の実空間上の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を算出するようになっている。算出された物体の座標を実空間上にプロットすると、各物体の座標は図４に示すように前方の物体の自車両Ａに面した部分に対応する部分に多少ばらつきを持って各点としてプロットされる。
【００５２】
車両検出手段１１は、このようにプロットされる各点について、実空間上の各点の隣接する点とのＸ軸方向の距離やＺ軸方向の距離、グループ化した場合の左端の点から右端の点までのＸ軸方向の全長等を検索しながら、それらの値がそれぞれ設定された閾値以内である点をそれぞれグループにまとめ、図５に示すようにそれぞれのグループ内の各点を直線近似して物体を検出するようになっている。
【００５３】
また、本実施形態では、車両検出手段１１は、このようにして検出した各物体を図６に示すように基準画像Ｔ上で矩形状の枠線で包囲するようにして検出するようになっている。なお、図５や図６において、ラベルＯやラベルＳは物体の自車両Ａに対向する面の種別を表し、ラベルＯは物体の背面、ラベルＳは物体の側面が検出されていることを表す。
【００５４】
続いて、車両検出手段１１は、車両検出においては、検出した物体の距離Ｚの情報等から実空間上での速度等を算出して車両であるか否かを判断して、検出した物体の中から車両を検出するようになっている。
【００５５】
また、車両検出手段１１は、先行車両検出においては、まず、図７に示すように自車両Ａの挙動に基づいて自車両Ａが今後進行するであろう軌跡を走行軌跡Ｌestとして推定し、その走行軌跡Ｌestを中心とする自車両Ａの車幅分の領域を自車両Ａの進行路Ｒestとして算出するようになっている。
【００５６】
自車両Ａの走行軌跡Ｌestは、自車両Ａの車速Ｖやヨーレートγ、ステアリングホイールの舵角δ等に基づいて下記（４）式または下記（５）、（６）式に従って算出される自車両Ａの旋回曲率Ｃuaに基づいて算出することができる。なお、下記の各式におけるＲｅは旋回半径、Ａsfは車両のスタビリティファクタ、Ｌwbはホイールベースである。
Ｃua＝γ／Ｖ    …（４）
Ｒｅ＝（１＋Ａsf・Ｖ２）・（Ｌwb／δ）    …（５）
Ｃua＝１／Ｒｅ    …（６）
【００５７】
そして、車両検出手段１１は、自車両Ａの進行路Ｒest上に存在する車両の中で自車両Ａに最も近接する車両を自車両Ａの前方を走行する先行車両として検出するようになっている。例えば図６や図７では、車両Ｏ３が先行車両Ｖahとして検出される。
【００５８】
なお、本実施形態では、車両検出手段１１は、前回のサンプリング周期で検出した先行車両と今回のサンプリング周期で先行車両として検出した車両とが同一の立体物である確率を算出するなどして、整合性を保ちながら先行車両を追跡するようになっている。また、車両検出手段１１は、検出した先行車両が自車両の前方から離脱してさらにその前方の車両が新たに先行車両となったり、自車両と先行車両との間に他の車両が割り込んできて当該他の車両が新たな先行車両となることによる先行車両の交替を検出できるようになっている。
【００５９】
また、車両検出手段１１は、今回のサンプリング周期で先行車両が検出できなかった場合には、前回のサンプリング周期で検出した先行車両の実空間上の位置や速度等に基づいて今回のサンプリング周期における先行車両の位置を推定して先行車両の追跡を続行するようになっている。
【００６０】
車両検出手段１１は、上記のようにして検出した物体や車両、先行車両の実空間上の左右の横位置の座標等の情報をそれぞれメモリに保存するとともに、少なくとも先行車両Ｖahについてはその実空間上の左右の横位置の座標から先行車両Ｖahの横幅を算出し、今回の検出で距離画像Ｔｚに基づいて検出された横幅Ｗtznewとしてメモリに保存するようになっている。他の物体や車両についても横幅を算出するように構成することも可能である。また、前述したように、必要に応じて物体や先行車両Ｖahを含む車両の情報を出力するようになっている。
【００６１】
横位置検出手段１２は、上記のようにして車両検出手段１１が検出した車両や先行車両Ｖahの左右の横位置や横幅Ｗtznewとは別に、基準画像Ｔの画素の輝度に基づいて車両や先行車両Ｖahの基準画像Ｔ上における左右の横位置や横幅を検出するようになっている。
【００６２】
車両の横位置は、先行車両Ｖah以外の車両についても必要に応じて行われるが、以下では、先行車両Ｖahの横位置や横幅を検出する場合の例について説明する。なお、横位置検出手段１２により検出される先行車両Ｖahの横幅を、以下、基準画像Ｔに基づいて検出されたという意味で横幅Ｗｔnewという。
【００６３】
横位置検出手段１２を含む車両検出装置１における処理は、図８に示すフローチャートに従って行われるようになっている。以下、横位置検出手段１２等における制御構成を図８のフローチャートに従って説明し、あわせて本実施形態に係る車両検出装置１の作用について説明する。
【００６４】
前述したように、車両検出装置１では、まず、位置情報収集手段９のメインカメラ２ａとサブカメラ２ｂを備える撮像手段２で自車両の周囲を撮像して基準画像Ｔを含む一対の撮像画像を撮像する（ステップＳ１）。そして、一対の撮像画像に対して画像処理手段６のイメージプロセッサ７でステレオマッチング処理が行われて距離画像Ｔｚが生成される（ステップＳ２）。
【００６５】
そして、検出手段１０の車両検出手段１１で距離データがグループ化されて物体が検出され（ステップＳ３）、それらの物体の中から車両や先行車両Ｖahが検出され、先行車両Ｖahについては距離画像Ｔｚに基づいて検出された横幅として横幅Ｗtznewが検出されてメモリに保存される（ステップＳ４）。
【００６６】
続いて、横位置検出手段１２では、基準画像Ｔの画素の輝度に基づいて車両や先行車両Ｖahの基準画像Ｔ上における左右の横位置や横幅Ｗｔnewが検出される。
【００６７】
横位置検出手段１２は、まず、例えば図９に例示する基準画像Ｔに対して、基準画像Ｔ上の先行車両Ｖahを含む画像部分または先行車両Ｖahが撮像されていると推定される画像部分に、図１０に示すような領域Ｒを設定する（図８のステップＳ５）。領域Ｒは、先行車両Ｖahを含み、先行車両Ｖahを中心に左右に広げられた領域として設定される。
【００６８】
領域Ｒは、今回のサンプリング周期で基準画像Ｔ上に検出された先行車両Ｖahを包囲する枠線（図６参照）を基準としてそれを基準画像Ｔ上で所定画素数だけ左右に広げるようにして設定することが可能である。しかし、前述したように、今回のサンプリング周期で先行車両Ｖahを検出できない場合がある。そのため、本実施形態では、前回のサンプリング周期で検出した先行車両Ｖahの実空間上の位置等に基づいて今回のサンプリング周期での領域Ｒを設定するようになっている。
【００６９】
具体的には、横位置検出手段１２は、前回のサンプリング周期で検出した先行車両Ｖahの実空間上の位置や自車両と先行車両Ｖahとの相対速度、自車両のヨーレート等に基づいて、今回のサンプリング周期で基準画像Ｔ上に先行車両Ｖahが撮像されると推定される画像部分に枠線を設定する。そして、その枠線を基準画像Ｔ上で所定画素数だけ左右に広げるようにして領域Ｒを設定するようになっている。
【００７０】
また、本実施形態では、領域Ｒは、図１０に示すように、縦方向に３分割されて、上方分割領域Ｒ１と下方分割領域Ｒ２と他の分割領域Ｒ３（以下、中間分割領域Ｒ３という。）で構成されるように設定される。
【００７１】
なお、本発明において、「縦方向に分割する」という場合、図１０等に示すように、横方向に延在する上方分割領域Ｒ１や下方分割領域Ｒ２、中間分割領域Ｒ３を、領域Ｒ中に、縦方向に隣接して並ぶように設けることをいう。
【００７２】
各分割領域のうち、下方分割領域Ｒ２は、先行車両Ｖahの背面のうち、バンパ下方のタイヤや下部シャシ等の車体の陰になっている部分が含まれると推定される画像部分に設定される。
【００７３】
また、上方分割領域Ｒ１は、先行車両Ｖahのうち、リアガラスが撮像されていると推定される画像部分に設定される。なお、車両が対向車両等の場合には上方分割領域Ｒ１はフロントガラスが撮像されていると推定される画像部分に設定されることになる。中間分割領域Ｒ３は、上方分割領域Ｒ１と下方分割領域Ｒ２の間の先行車両Ｖahのテールランプやバンパ、ナンバープレート等が撮像されていると推定される画像部分に設定される。
【００７４】
なお、本実施形態では、横位置検出手段１２は、領域Ｒを設定すると、上方分割領域Ｒ１、下方分割領域Ｒ２、中間分割領域Ｒ３を、領域Ｒの縦方向の長さを予め設定された比率に基づいて分割して設定するようになっている。
【００７５】
この比率は、本実施形態では、先行車両Ｖahがセダン型やクーペ型の乗用車であるがミニバン型であるか、或いはトラックやダンプカー、バスであるか等の車両の種類によって区別していないが、先行車両Ｖahの自車両からの距離Ｚや横幅等から検出される先行車両Ｖahの形状や大きさ等に基づいて先行車両Ｖahの種類を判別し、その種類に応じて領域Ｒを分割する比率を予め設定しておくことも可能である。
【００７６】
また、先行車両Ｖahの形状等により先行車両Ｖahがトラックやダンプカー等である場合には、窓ガラス（リアガラス）は撮像されず、しかも下方分割領域Ｒ２が比較的大きな比率を占めること等から、本実施形態のように領域Ｒを３分割する代わりに上方分割領域Ｒ１と下方分割領域Ｒ２の２つに分割して設定するように構成することも可能である。
【００７７】
横位置検出手段１２は、領域Ｒを設定し、上方分割領域Ｒ１、下方分割領域Ｒ２、中間分割領域Ｒ３を設定すると、続いて、図１１に示すように、各分割領域Ｒｎ（ｎ＝１、２、３）について、図１１に示すように、それぞれその縦方向に延在する１画素幅の各画素列ごとに当該画素列に属する各画素の輝度ｐの平均値（平均輝度）ｐ(n,i)aveを算出する（図８のステップＳ６）。ここで、ｉは各画素列の基準画像Ｔ上のｉ座標を表す。
【００７８】
すなわち、例えば図１１の上方分割領域Ｒ１中の縦方向に延在する１つの画素列に属する全画素の輝度ｐを足し合わして当該画素列の全画素数で割ることで平均輝度ｐ(1,i)aveを算出する。そして、画素列を例えば右方向に１画素分シフトさせて次の画素列について平均輝度ｐ(1,i+1)aveを算出する。このようにして画素列をシフトさせながら画素列ごとに平均輝度ｐ(1,i)aveを算出していく。
【００７９】
下方分割領域Ｒ２や中間分割領域Ｒ３についても同様にして平均輝度ｐ(2,i)ave、ｐ(3,i)aveを算出していく。なお、各分割領域Ｒｎの縦方向に延在する１画素より大きい所定数の画素幅の画素列ごとに各画素の平均輝度を算出するように構成することも可能である。
【００８０】
図１１に示した領域Ｒの各分割領域Ｒｎについて、上記のようにして算出された平均輝度ｐ(n,i)aveを図１２（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に示す。なお、図１２（Ａ）〜（Ｃ）では、各分割領域Ｒｎごとに算出された平均輝度ｐ(n,i)aveのうちの一部を示す。
【００８１】
図１２（Ａ）に示す上方分割領域Ｒ１では、先行車両Ｖahのリアガラス脇のピラー部分が白く明るく撮像されており、その部分に対応する画像部分の平均輝度ｐ(1,i)aveの値が周囲の値より大きくなっている。また、図１２（Ｂ）に示す中間分割領域Ｒ３では、先行車両Ｖahの背面部分に対応する画像部分の平均輝度ｐ(3,i)aveの値が周囲の値より若干小さく暗く撮像されている。
【００８２】
また、図１２（Ｃ）に示す下方分割領域Ｒ２では、先行車両Ｖahのバンパ下方のタイヤや下部シャシ等の車体の陰になっている部分が暗く撮像されており、その部分に対応する画像部分の平均輝度ｐ(2,i)aveの値が周囲の値より小さくなっている。このように、少なくとも下方分割領域Ｒ２は、車両の車体の陰になっている部分が周囲より暗く撮像されてその部分の平均輝度ｐ(2,i)aveの値が周囲より極端に小さくなるという特徴を有する。
【００８３】
横位置検出手段１２は、続いて、各分割領域Ｒｎごとに、各画素列ごとに算出した平均輝度ｐ(n,i)aveについて、横方向に隣接する画素列の平均輝度ｐ(n,i-1)aveと当該画素列の平均輝度ｐ(n,i)aveとの差分Δｐ(n,i)を算出する（図８のステップＳ７）。この隣接する画素列との平均輝度ｐ(n,i)aveの差分は、基準画像Ｔのいわゆる横方向のエッジ強度に相当する。
【００８４】
具体的には、図１２（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に示した平均輝度ｐ(n,i)aveとそれに隣接する画素列の平均輝度ｐ(n,i-1)aveとの差分Δｐ(n,i)が各分割領域Ｒｎごとに算出すると、図１３（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）にそれぞれ示すような差分Δｐ(n,i)が得られる。
【００８５】
横位置検出手段１２は、続いて、このようにして各分割領域Ｒｎごと算出した各差分Δｐ(n,i)の絶対値を算出する（図８のステップＳ８）。そして、本実施形態では、横位置検出手段１２は、基準画像Ｔ上で同じ横方向の座標ｉを有する各分割領域Ｒｎの画素列の差分Δｐ(n,i)の絶対値同士を下記（７）に従って足し合わせて（ステップＳ９）、加算値ΔＰ(i)を算出する。
ΔＰ(i)＝｜Δｐ(1,i)｜＋｜Δｐ(2,i)｜＋｜Δｐ(3,i)｜    …（７）
【００８６】
例えば、図１３（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）にそれぞれ示した各分割領域Ｒｎの差分Δｐ(n,i)からは、図１４（Ａ）に示すような絶対値の加算値ΔＰ(i)が得られる。そして、横位置検出手段１２は、本実施形態では、差分Δｐ(n,i)の絶対値の加算値ΔＰ(i)のピーク値の中で所定の閾値Ｐthを越えるものの中から、ピーク値が最大となる画素列の位置すなわち基準画像Ｔ上の横方向の座標ｉを、図１４（Ｂ）に示すように、先行車両Ｖahの左側の横位置ＬＰおよび右側の横位置ＲＰとして検出する（図８のステップＳ１０）。
【００８７】
横位置検出手段１２は、続いて、基準画像Ｔ上に検出した先行車両Ｖahの左右の横位置ＬＰ、ＲＰの各座標ｉと先行車両Ｖahの自車両からの距離Ｚに基づいて、上記（１）、（３）式に従って先行車両Ｖahの横幅Ｗｔnewを算出して（ステップＳ１１）、メモリに保存する。横位置検出手段１２は、このようにして基準画像Ｔに撮像されている先行車両Ｖahの横幅Ｗｔnewを領域Ｒに属する各画素の輝度ｐから検出するようになっている。
【００８８】
本実施形態では、横位置検出手段１２は、続いて、上記のようにして検出した先行車両Ｖahの横幅Ｗｔnewと、車両検出手段１１が前述したように距離画像Ｔｚに基づいて検出した横幅Ｗtznewとを比較して、過去に検出された車両の横幅に近い方を採用する（ステップＳ１２）。そして、採用された方の横幅に対応する横位置を、今回のサンプリング周期で検出した先行車両Ｖahの横位置として採用するようになっている。
【００８９】
例えば、車両検出装置１の位置情報収集手段９を例えばレーダ装置で構成した場合、前述した従来例で述べたように、検出した先行車両Ｖah等の物体の横位置の検出精度は必ずしも高くない。
【００９０】
そのため、このような場合に、レーダ装置で得られた情報に基づいて車両検出手段１１が検出した先行車両Ｖahの横幅Ｗtznewと、横位置検出手段１２で基準画像Ｔに撮像されている先行車両Ｖahを含む領域Ｒに属する各画素の輝度ｐから検出した先行車両Ｖahの横幅Ｗｔnewとを比較すれば、過去に検出された車両の横幅に近い後者が採用され、より現実に近い先行車両Ｖahの横幅を検出することができる。そして、先行車両Ｖahを的確に検出して追跡することが可能となる。
【００９１】
一方、本実施形態の車両検出装置１の位置情報収集手段９のように、複数のカメラで構成された撮像手段２により撮像された複数の撮像画像（基準画像Ｔ等）に基づくステレオマッチング処理によって得られた距離画像Ｔｚは、物体の自車両からの距離Ｚを精度良く算出できるものである。
【００９２】
そして、図１５（Ａ）に示すように視差ｄｐに基づいて実空間上にプロットされた各距離Ｚに基づいて先行車両Ｖahの横幅Ｗtznewを精度良く検出することができる。そのため、通常の場合においては、上記のように基準画像Ｔから求めた横幅Ｗtznewと比較する必要性は必ずしも高くない。
【００９３】
しかし、例えば図１６に示すように先行車両Ｖahと生垣Ｂが非常に接近していたり、先行車両Ｖahが電柱のすぐ脇を通過する場合のように、先行車両Ｖahと他の物体とが隣接して撮像されている場合、それまでは図１５（Ａ）に示すように良好に検出されていた先行車両Ｖahが、そのサンプリング周期では図１５（Ｂ）に示すように生垣Ｂ等と一体化されて１つの物体として検出されてしまう場合がある。この場合、先行車両Ｖahの横幅Ｗtznewが突然大幅に増大したように検出される。
【００９４】
このような場合に、上記のようにして差分Δｐ(n,i)の絶対値の加算値Ｐ(i)から求めた先行車両Ｖahの横幅Ｗｔnewと、先行車両Ｖahの横幅Ｗtznewとを比較して、過去に検出された車両の横幅に近い方を採用するように構成すれば、図１５（Ｂ）に示したように先行車両Ｖahが他の物体と一体化されて検出されて先行車両Ｖahの横幅Ｗtznewが突然大幅に増大したように検出される場合でも、基準画像Ｔに基づく先行車両Ｖahの横幅Ｗｔnewが適切に採用される。また、それに基づいて基準画像Ｔ上で検出された先行車両Ｖahの左右の横位置ＬＰ、ＲＰが採用される。そのため、先行車両Ｖahを的確に検出して追跡することが可能となる。
【００９５】
本実施形態では、上記のように、車両検出手段１１で先行車両Ｖahの横幅Ｗtznewを距離画像Ｔｚに基づいて精度良く検出することが可能であるため、先行車両Ｖahの横幅として横幅Ｗtzを採用した場合には、メモリに保存されている先行車両Ｖahの横幅Ｗのデータを今回検出した横幅Ｗtznewで更新するようになっている（図８のステップＳ１３）。  先行車両Ｖahの横幅として横幅Ｗｔが採用された場合には、先行車両Ｖahの横幅Ｗのデータは更新されない。
【００９６】
車両検出装置１は、ステップＳ１３までの処理を終了すると、サンプリング周期ごとにステップＳ１以降の処理を繰り返すようになっている。
【００９７】
以上のように、本実施形態に係る車両検出装置１によれば、撮像画像（基準画像Ｔ）上の先行車両Ｖah等の車両が撮像されている画像部分や撮像されていると推定される画像部分に領域Ｒを設定し、それを縦方向に分割して形成された複数の分割領域Ｒｎの画素列ごとに各画素の平均輝度ｐ(n,i)aveを算出し、隣接する画素列の平均輝度ｐ(n,i-1)aveとの差分Δｐ(n,i)を算出して差分Δｐ(n,i)の絶対値に基づいて車両の横位置を検出する。
【００９８】
そのため、横位置検出のために必要とされる演算は、加算、平均（除算）、減算、絶対値化のみであり、例えば特許文献１に記載された多数のヒストグラムを用いる手法に比べて簡単な演算処理で撮像画像中から先行車両等の車両の横位置を精度良く検出することが可能となる。
【００９９】
また、例えば図１６に示した生垣Ｂや草むら等では、葉やその影等が多数撮像される。そのため、個々の画素について横方向のエッジ強度を算出すると、生垣Ｂや草むらの部分に多数のエッジが検出されてしまい、生垣Ｂ等と車両との区別がつきにくくなる。しかし、本実施形態のように、縦方向に延在する画素列（図１１参照）ごとに各画素の平均輝度ｐ(n,i)aveを算出することで、画素列ごとに葉やその影の明暗が均一化される。
【０１００】
そして、生垣Ｂ等の全体的な明るさは画素列が変わってもさほど変わらないため、図１２に示したように画素列ごとの平均輝度ｐ(n,i)aveをグラフ化すると、生垣Ｂや草むら等が撮像された画像部分では平均輝度ｐ(n,i)aveはほぼ同じ値になり、平均輝度ｐ(n,i)aveが大きく変化する画素列は現れない。すなわち、画素列の平均輝度ｐ(n,i)aveの差分である横方向のエッジ強度に大きな変化はない。
【０１０１】
それに対し、車両のピラー部分（図１２（Ａ）参照）やバンパ下方の車体の陰になっている部分（図１２（Ｃ）参照）では、縦方向に延在する画素列（図１１参照）ごとに各画素の平均輝度ｐ(n,i)aveを算出すると、ピラー部分やバンパ下方の陰の部分では平均輝度ｐ(n,i)aveが大きく変化し、横方向のエッジ強度が大きく変化する。
【０１０２】
そのため、縦方向に延在する画素列ごとに各画素の平均輝度ｐ(n,i)aveを算出し、その横方向のエッジ強度を算出して、それが大きく変化する画素列を見出すことにより、その平均輝度ｐ(n,i)aveが大きく変化する画素列が車両の横位置であると判定することが可能となる。そして、図１５（Ｂ）に示したように距離画像Ｔｚに基づいた場合に明確には分離が難しかった生垣Ｂ等と車両とを明確に分離することが可能となり、撮像画像中から先行車両等の車両の横位置を精度良く検出することが可能となる。
【０１０３】
なお、本実施形態では、上方分割領域Ｒ１、下方分割領域Ｒ２、中間分割領域Ｒ３ごとに算出した各差分Δｐ(1,i)、Δｐ(2,i)、Δｐ(3,i)の絶対値を算出し、それらの絶対値同士を足し合わせて算出した加算値ΔＰ(i)のピーク値が最大となる画素列の位置を車両の左右の横位置として検出する場合について説明した。
【０１０４】
しかし、この他にも、例えば、前回のサンプリング周期で検出された車両の横位置に最も近接した位置に検出されているピーク値の画素列の位置を車両の左右の横位置として検出したり、車両の中央の位置から最も離れた位置に検出されているピーク値の画素列の位置を車両の左右の横位置として検出するように構成することも可能である。
【０１０５】
また、各分割領域Ｒｎごとに算出した各差分Δｐ(n,i)の絶対値を足し合わせて加算値ΔＰ(i)を算出する代わりに、各分割領域Ｒｎの各差分Δｐ(n,i)のピーク値そのものに着目し、それらのピーク値の中で所定の閾値を越えるものの中から、ピーク値が最大となる画素列の位置や、前回のサンプリング周期で検出された車両の横位置に最も近接した位置に検出されているピーク値の画素列の位置、車両の中央の位置から最も離れた位置に検出されているピーク値の画素列の位置を、車両の横位置として検出するように構成することも可能である。
【０１０６】
さらに、本実施形態では、領域Ｒを、各分割領域Ｒｎに分割する際、領域Ｒの縦方向の長さを予め設定された比率に基づいて分割する場合について説明した。しかし、この他にも、領域Ｒを設定した段階で、例えば、図１７に示すように領域Ｒ中に縦方向に延在する１画素幅または所定数の画素幅の画素列を設定し、その画素列に属する画素の輝度ｐの分布を検出する。
【０１０７】
そして、輝度ｐの分布に基づいて、画素列の下方の画素部分であって、車両のバンパ下方のタイヤや下部シャシ等の車体の陰になっている部分が含まれると推定される輝度ｐが小さい画素部分を下方分割領域Ｒ２とし、また、乗用車やミニバン等のように、画素列の上方の画素部分であって、窓ガラス（リアガラス、フロントガラス等）が撮像されていると推定される輝度ｐが小さい画素部分があれば、それを上方分割領域Ｒ１とし、それ以外の部分を中間分割領域Ｒ３とするように、領域Ｒを分割する縦方向の比率や分割して形成する各分割領域Ｒｎの数ｎを決定するように構成することも可能である。
【０１０８】
このように構成すれば、各分割領域Ｒｎの画素列ごと算出した平均輝度ｐ(n,i)aveの差分Δｐ(n,i)の絶対値に基づいて、車両の横位置を的確に検出することが可能となる。そのため、撮像画像中から先行車両等の車両の横位置をより精度良くかつより的確に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１０９】
【図１】本実施形態に係る車両検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】基準画像の一例を示す図である。
【図３】図２の基準画像等に基づいて算出された距離画像を示す図である。
【図４】各区分における物体の距離を実空間上にプロットした図である。
【図５】図４の各点を直線近似して得られる物体を表す図である。
【図６】基準画像上に枠線で包囲されて検出された各物体および先行車両を表す図である。
【図７】実空間上の自車両の走行軌跡、進行路および先行車両を表す図である。
【図８】本実施形態に係る車両検出装置における処理を説明するフローチャートを表す。
【図９】基準画像の一例を示す図である。
【図１０】図９の基準画像上に設定された領域と各分割領域を説明する図である。
【図１１】各分割領域の縦方向に延在する各画素列および各画素列の平均輝度を説明する図である。
【図１２】図１１の各分割領域の平均輝度を示すグラフであり、（Ａ）は上方分割領域、（Ｂ）は中間分割領域、（Ｃ）は下方分割領域の平均輝度をそれぞれ表す。
【図１３】図１１の各分割領域の平均輝度の差分を示すグラフであり、（Ａ）は上方分割領域、（Ｂ）は中間分割領域、（Ｃ）は下方分割領域の平均輝度の差分をそれぞれ表す。
【図１４】（Ａ）図１３（Ａ）〜（Ｃ）の各差分の絶対値の加算値を表すグラフであり、（Ｂ）検出した先行車両の左右の横位置を説明する図である。
【図１５】（Ａ）通常の場合の視差に基づくプロットを表す図であり、（Ｂ）先行車両が生垣と一体化されて検出された場合の視差に基づくプロットを表す図である。
【図１６】先行車両と生垣が接近して撮像された基準画像の例を表す図である。
【図１７】車両検出装置の変形例において領域中に設定される縦方向に延在する画素列を表す図である。
【符号の説明】
【０１１０】
１  車両検出装置
２  撮像手段
１１  車両検出手段
１２  横位置検出手段
Ａ  自車両
ｉ  座標
ＬＰ、ＲＰ  横位置
ｐ  輝度
ｐ(n,i)ave  輝度の平均値（平均輝度）
Δｐ(n,i)  輝度の平均値の差分
Ｐth  閾値
Ｒ  領域
Ｒｎ  分割領域
Ｒ１  上方分割領域
Ｒ２  下方分割領域
Ｒ３  他の分割領域（中間分割領域）
Ｔ  撮像画像（基準画像）
Ｖah  車両（先行車両）
Ｗtznew、Ｗｔnew  車両の横幅
【図１】
0004856656.tif 000002
【図２】
0004856656.tif 000003
【図３】
0004856656.tif 000004
【図４】
0004856656.tif 000005
【図５】
0004856656.tif 000006
【図６】
0004856656.tif 000007
【図７】
0004856656.tif 000008
【図８】
0004856656.tif 000009
【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】
0004856656.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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