(57)【要約】【課題】静止物体および移動物体についての座標算出を高精度に行うこと。【解決手段】画像検知部が、車両に搭載されたカメラによって時系列に撮像された２つの画像を対比することによって静止物体の相対的な空間配置をあらわす相対３次元座標を取得し、レーダ検知部が、画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波に基づいて静止物体および移動物体に係る距離および方位を取得し、物体座標認識部が、取得された方位に存在する前記画像内の静止物体について取得された距離を用いて相対３次元座標から絶対３次元座標を算出するように物体検出装置を構成する。【選択図】        図２
2009186353.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の近辺に存在する静止物体および移動物体を検出する物体検出装置であって、
前記車両に搭載されたカメラによって時系列に撮像された２つの画像を対比することによって前記静止物体の相対的な空間配置をあらわす相対３次元座標を取得する画像検知手段と、
前記画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波に基づいて前記静止物体および前記移動物体に係る距離および方位を取得するレーダ検知手段と、
前記レーダ検知手段によって取得された前記方位に存在する前記画像内の前記静止物体について前記レーダ検知手段によって取得された前記距離を用いて前記相対３次元座標から絶対３次元座標を算出する座標算出手段と
を備えたことを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記座標算出手段は、
前記画像検知手段で検知された前記移動物体についての絶対３次元座標を路面平面および該路面平面から前記カメラまでの高さに基づいて算出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】
前記座標算出手段は、
前記レーダ検知手段によって取得された前記距離および前記方位に基づいて前記路面平面を推定することを特徴とする請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
車両の近辺に存在する静止物体および移動物体を検出する物体検出方法であって、
前記車両に搭載されたカメラによって時系列に撮像された２つの画像を対比することによって前記静止物体の相対的な空間配置をあらわす相対３次元座標を取得する画像検知工程と、
前記画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波に基づいて前記静止物体および前記移動物体に係る距離および方位を取得するレーダ検知工程と、
前記レーダ検知工程によって取得された前記方位に存在する前記画像内の前記静止物体について前記レーダ検知工程によって取得された前記距離を用いて前記相対３次元座標から絶対３次元座標を算出する座標算出工程と
を含んだ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】
この発明は、車両の近辺に存在する静止物体および移動物体を検出する物体検出装置および物体検出方法に関し、静止物体および移動物体についての座標算出を高精度に行うことができる物体検出装置および物体検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車両に搭載されたカメラおよびカメラで撮像された画像を解析する解析部で構成される画像センサを用いて物体を捕捉する技術が知られている。そして、捕捉された物体座標は、被害軽減自動ブレーキやブレーキアシストなどの衝突回避制御に用いられている。
【０００３】
たとえば、非特許文献１には、単眼の車載カメラによって時系列に撮像された２つの画像を対比することで、画像内の物体について車両が走行する空間内の３次元座標を算出する技術が開示されている。
【０００４】
具体的には、画像解析によって静止物体および移動物体をそれぞれ検出し、静止物体については、定数倍の不定性を有する３次元座標（以下、「不定性３次元座標」と記載する）を求める。そして、画像解析によって求めた路面平面と、路面平面からの車載カメラ高さとを用いることによって、かかる不定性を解いて実座標（以下、「絶対３次元座標」と記載する）を算出する。また、移動物体については、移動物体が上記した路面平面上に存在すると仮定したうえで、画像内の位置から絶対３次元座標を算出する。
【０００５】
【非特許文献１】山口晃一郎、加藤武男、二宮芳樹、「車載単眼カメラによる車両前方の障害物検出」、情報処理学会研究報告、Ｖｏｌ．２００５、Ｎｏ．１１２、Ｐ６９〜Ｐ７６
【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、非特許文献１は、上記した静止物体についての絶対３次元座標を算出する際に、カメラ高さおよび推定した路面平面を用いるので、算出される絶対３次元座標の精度に問題がある。具体的には、カメラ高さは、車両の運動（たとえば、ピッチング運動）によって変化するうえ、算出すべき３次元情報のサイズと比して小さい。したがって、カメラ高さの変動によって生じる誤差が大きくなってしまう。
【０００７】
また、路面上に特徴点を検出できなかった場合には、そもそも路面平面自体を推定することができない。そして、このような精度の問題は、推定した路面平面を前提として算出される移動物体についての絶対３次元座標についても同様に発生する。そして、画像センサによる物体検出を行う場合には、背景とのコントラスト差が少ない物体を検出できないという問題もある。
【０００８】
これらのことから、単眼の車載カメラによって時系列に撮像された２つの画像を対比して物体の絶対３次元座標を算出する場合に、静止物体および移動物体についての座標算出を高精度に行うことができる物体検出装置あるいは物体検出方法をいかにして実現するかが大きな課題となっている。
【０００９】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、静止物体および移動物体についての座標算出を高精度に行うことができる物体検出装置および物体検出方法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】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、車両の近辺に存在する静止物体および移動物体を検出する物体検出装置であって、前記車両に搭載されたカメラによって時系列に撮像された２つの画像を対比することによって前記静止物体の相対的な空間配置をあらわす相対３次元座標を取得する画像検知手段と、前記画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波に基づいて前記静止物体および前記移動物体に係る距離および方位を取得するレーダ検知手段と、前記レーダ検知手段によって取得された前記方位に存在する前記画像内の前記静止物体について前記レーダ検知手段によって取得された前記距離を用いて前記相対３次元座標から絶対３次元座標を算出する座標算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、車両の近辺に存在する静止物体および移動物体を検出する物体検出方法であって、前記車両に搭載されたカメラによって時系列に撮像された２つの画像を対比することによって前記静止物体の相対的な空間配置をあらわす相対３次元座標を取得する画像検知工程と、前記画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波に基づいて前記静止物体および前記移動物体に係る距離および方位を取得するレーダ検知工程と、前記レーダ検知工程によって取得された前記方位に存在する前記画像内の前記静止物体について前記レーダ検知工程によって取得された前記距離を用いて前記相対３次元座標から絶対３次元座標を算出する座標算出工程とを含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、車両に搭載されたカメラによって時系列に撮像された２つの画像を対比することによって静止物体の相対的な空間配置をあらわす相対３次元座標を取得し、画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波に基づいて静止物体および移動物体に係る距離および方位を取得し、取得された方位に存在する前記画像内の静止物体について取得された距離を用いて相対３次元座標から絶対３次元座標を算出することとしたので、静止物体の座標算出を高精度に行うことができるという効果を奏する。また、撮像された画像に基づく物体検知結果と、レーダによる物体検知結果とを組み合わせることで、移動物体の座標算出についても高精度に行うことができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る物体検出装置および物体検出方法の好適な実施例を詳細に説明する。なお、以下では、従来技術に係る物体検出手法の概要および本発明に係る物体検出手法の概要について説明した後に、本発明に係る物体検出手法を適用した物体検出装置についての実施例を説明することとする。
【００１４】
まず、従来技術に係る物体検出手法の概要について図７を用いて説明する。図７は、従来技術に係る物体検出手法の処理手順を示すフローチャートである。なお、同図に示した処理手順は、上記した非特許文献１に開示されているものである。
【００１５】
同図に示すように、従来技術に係る物体検出手法では、単眼カメラによって所定の時間間隔で撮像された時系列の入力画像（ｔ−１）および入力画像（ｔ）を入力する（ステップＳ１００１）。ここで、入力画像（ｔ）は、最新の入力画像であり、入力画像（ｔ−１）は、直前の入力画像である。
【００１６】
つづいて、入力画像（ｔ−１）から特徴点を抽出するとともに（ステップＳ１００２）、ステップＳ１００２で抽出された特徴点を、入力画像（ｔ）において追跡する処理が行われる（ステップＳ１００３）。そして、各入力画像間での特徴点の対応関係から自車両の運動を推定する（ステップＳ１００４）。
【００１７】
つづいて、特徴点の不確定要素を含んだ３次元座標の算出が行われる。具体的には、特徴点の３次元座標について定数倍の不定性を有する不定性３次元座標を取得するとともに（ステップＳ１００５）、路面平面を推定する（ステップＳ１００６）。そして、推定した路面平面からのカメラ高さを用いて不定性３次元座標のスケールを決定する（ステップＳ１００７）。ここで、スケールとは、不定性３次元座標を実座標（絶対３次元座標）に変換する際に用いる倍率のことを指す。
【００１８】
そして、ステップＳ１００７で決定したスケール（倍率）を用いて不定性を解き、静止物体について求めた絶対３次元座標に基づき、路面領域を検出するとともに（ステップＳ１００８）、移動物体がステップＳ１００６で推定した路面平面上に存在すると仮定したうえで、移動物体領域を検出する（ステップＳ１００９）。
【００１９】
このように、従来技術に係る物体検出手法では、静止物体についての絶対３次元座標を算出する際に、カメラ高さおよび推定した路面平面を用いるので、算出される絶対３次元座標の精度に問題があった。これは、上記したように、カメラ高さが、車両の運動（たとえば、ピッチング運動）によって変化するうえ、算出すべき３次元情報のサイズと比して小さいためである。
【００２０】
また、路面上に特徴点を検出できなかった場合には、そもそも路面平面自体を推定することができないため、推定した路面平面を前提として算出される移動物体についての絶対３次元座標についても、静止物体についての絶対３次元座標と同様に、算出される絶対３次元精度に問題があった。
【００２１】
次に、本発明に係る物体検出手法の概要について図１を用いて説明する。図１は、本発明に係る物体検出手法の概要を示す図である。同図に示すように、本発明に係る物体検出手法では、図７を用いて説明した物体検出手法における問題点を解消するために、レーダ検知と、カメラを用いた画像検知とを併用することとした。
【００２２】
まず、画像検知による物体検知と、レーダ検知による物体検知とを対比すると（同図の１０１参照）、画像検知の場合には、背景とのコントラストが少ない物体（低コントラスト物体）を検知しにくく、一方、レーダ検知の場合には、歩行者のような照射波の反射率が低い物体（低反射率物体）を検知しにくいという特徴がある。
【００２３】
そして、画像検知による物体検知を行う場合、図７を用いてすでに説明したように、静止物体の場合には、不定性３次元座標および倍率（スケール）を用いて絶対３次元座標を算出する。また、移動物体の場合には、推定した路面平面および画像上の位置を用いて絶対３次元座標を算出する。
【００２４】
一方、レーダ検知による物体検知を行う場合、物体へ照射した照射波および物体によって反射された反射波に基づいて物体の距離・方位等の位置情報を取得し、絶対３次元座標を算出することが一般的である。
【００２５】
このような画像検知およびレーダ検知の特徴点をふまえ、本発明に係る物体検出手法は、静止物体の３次元座標算出に用いる倍率（スケール）を、レーダ検知結果から取得するようにした点に主たる特徴がある（図１の（１）参照）。そして、取得した倍率を用いて静止物体の３次元座標（絶対３次元座標）を算出することとした（同図の（２）参照）。
【００２６】
また、画像検知では、そもそも不定性３次元座標を算出することができない移動物体については、主にレーダ検知による位置情報を用いて３次元座標（絶対３次元座標）を算出することとした。
【００２７】
このように、本発明に係る物体検出手法では、画像検知による検知結果と、レーダ検知による検知結果を組み合わせることで、画像検知では検知しにくい低コントラスト物体をレーダ検知によって補完するとともに、レーダ検知では検知しにくい低反射率物体を画像検知によって補完することができる。
【００２８】
また、画像検知のみでは、誤差が大きくなる３次元座標の算出において、レーダ検知によって得られる位置情報を利用することで、高精度な３次元座標（絶対３次元座標）を算出することができる。すなわち、静止物体については不定性３次元座標の不定性を解くために必要な倍率（スケール）をレーダ検知による位置情報から決定するとともに、移動物体については、誤差が大きい画像検知による座標に代えて誤差が小さいレーダ検知による座標を用いることで、静止物体および移動物体の双方について高精度な３次元座標（絶対３次元座標）を算出することが可能となる。
【００２９】
以下では、図１に示した本発明に係る物体検知手法を適用した物体検知装置に係る実施例を、図２〜図６を用いて説明する。
【実施例】
【００３０】
図２は、本実施例に係る物体検知装置１０の構成を示すブロック図である。同図に示すように、物体検出装置１０は、レーダ２１と、カメラ２２と、車両センサ３１と、車両制御装置３２とに接続されており、物体認識処理部１１および衝突判定処理部１５を備えている。なお、本実施例では、衝突判定処理部１５を備えた物体検出装置１０について説明するが、この衝突判定処理部１５を含まない物体検出装置を構成することとしてもよい。
【００３１】
また、物体認識処理部１１は、レーダ２１に接続されたレーダ検知部１２と、カメラ２２に接続された画像検知部１３と、レーダ検知部１２による検知結果および画像検知部１３による検知結果を統合する統合部１４とをさらに備えている。そして、レーダ検知部１２は、位置情報取得部１２ａをさらに備えており、画像検知部１３は、物体検知部１３ａをさらに備えている。なお、同図では、レーダ検知部１２および画像検知部１３について、本発明を説明するために必要な構成要素のみを示している。
【００３２】
レーダ２１は、ミリ波（レーザ）を対象物に照射するとともに、対象物からの反射波を取得する処理を行うデバイスである。また、このレーダ２１は、照射波および反射波についてのレーダデータをレーダ探索部１２の位置情報取得部１２ａに対して出力する処理を併せて行う。
【００３３】
カメラ２２は、たとえば、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Devices）カメラや赤外線カメラ等のカメラである。また、このカメラ２２は、撮像した画像データを画像検知１３の物体検知部１３ａに対して出力する処理を併せて行う。
【００３４】
車両センサ３１は、車速センサ、舵角センサといった車両の運動状態を取得するセンサであり、物体検出装置１０とともに、車両に搭載されている。また、この車両センサ３１は、取得した運動状態を衝突判定処理部１５の車両運動取得部１５ｂに対して出力する処理を併せて行う。
【００３５】
車両制御装置３２は、ブレーキ制御、操舵制御、警告制御といった車両制御を、衝突判定処理部１５の衝突回避制御部１５ｄからの指示に従って行う装置である。ここで、ブレーキ制御とは、衝突回避のために自動ブレーキやブレーキアシストを行う制御のことを指す。また、操舵制御とは、衝突回避のために自動操舵や操舵アシストを行う制御のことを指し、警告制御とは、運転者に対して音声や振動、シートベルト作動による警告を行う制御のことを指す。
【００３６】
物体認識処理部１１は、カメラ２２からの画像データに基づく物体検知と、レーダ２１からのレーダデータに基づく物体検知とを統合し、静止物体および移動物体について算出した絶対３次元座標を衝突判定処理部１５へ出力する処理を行う処理部である。
【００３７】
レーダ検知部１２は、レーダ２１からのレーダデータに基づいて物体検知を行う処理部である。また、位置情報取得部１２ａは、検知した物体についての位置情報を統合部１４の移動物体座標算出部１４ａおよび静止物体座標算出部１４ｂに対して出力する処理を行う処理部である。ここで位置情報とは、物体までの距離、物体が位置する方位、物体との相対速度等の情報を指す。
【００３８】
画像検知部１３は、カメラ２２から受け取った時系列の画像データを対比することによって、移動物体と静止物体とを区別したうえで、静止物体については、定数倍の不定性を有する不定性３次元座標を算出するとともに、移動物体については、画像内の位置を取得する処理を行う処理部である。また、この画像探索部１３は、静止物体に係る情報を静止物体座標算出部１４ｂへ、移動物体に係る情報を移動物体座標算出部１４ａへ、それぞれ出力する処理を併せて行う。
【００３９】
統合部１４は、レーダ検知部１２による検知結果と、画像検知部１３による検知結果とを統合し、静止物体および移動物体について算出した絶対３次元座標を衝突処理部１５へ出力する処理を行う処理部である。ここで、この統合部１４が行う検知結果統合処理の概要について図３を用いて説明しておく。
【００４０】
図３は、検知結果統合処理の概要を示す図である。なお、同図に示す１０３ａは、カメラ２２から見た画像イメージを表しており、１０３ｃは、１０３ａに示した画像イメージ上に、レーダ検知結果を合成したイメージを表している。また、同図に示す１０３ｂは、自車両の前方に設けられたレーダ２１によって検知される物体を上方から見たイメージを表している。
【００４１】
同図に示すように、統合部１４は、画像検知部１３による検知結果（同図の１０３ａ参照）と、レーダ検知部１２による検知結果（同図の１０３ｂ参照）とを統合することで、同図の１０３に示すように、統合された検知結果を生成する。たとえば、画像検知部１３によって、同図に示す「（１）」、「（２）」、「（４）」および「（５）」の物体が検知され、レーダ検知部１２によって、同図に示す「（１）」、「（３）」、「（４）」および「（６）」が検知されたとすると、双方で検知された物体「（１）」および物体「（４）」をマッチングし、マッチング結果に基づいてその他の物体についての検知結果を合成する。
【００４２】
なお、画像検知部１３によっては検知されたものの、レーダ検知部１２によっては検知されなかった物体「（２）」および「（５）」は、歩行者のような照射波の反射率が低い低反射率物体を表している。また、レーダ検知部１２によっては検知されたものの、画像検知部１３によっては検知されなかった物体「（３）」および「（６）」は、画像における背景とのコントラスト差が小さい低コントラスト物体を表している。このように、双方の検知結果を統合することで、画像検知では非検出となった物体をレーダ検知で補完し、また、レーダ検知では非検出となった物体を画像検知で補完することができる。
【００４３】
図２の説明に戻り、移動物体座標算出部１４ａについて説明する。移動物体座標算出部１４ａは、主に、レーダ検知部１２の位置情報取得部１２ａから受け取った位置情報に基づいて移動物体に係る絶対３次元座標を算出する処理を行う処理部である。また、この移動物体座標算出部１４ａは、移動物体に係る絶対３次元座標を物体座標認識部１４ｃに対して出力する処理を併せて行う。
【００４４】
静止物体座標算出部１４ｂは、画像検知部１３の物体検知部１３ａから静止物体に係る定数倍の不定性を有する不定性３次元座標を受け取るとともに、レーダ検知部１２の位置情報取得部１２ａから受け取った位置情報を用いることによって不定性３次元座標の不定性を解き、静止物体に係る絶対３次元座標を算出する処理を行う処理部である。また、この静止物体座標算出部１４ｂは、静止物体に係る絶対３次元座標を物体座標認識部１４ｃに対して出力する処理を併せて行う。
【００４５】
物体座標認識部１４ｃは、移動物体座標算出部１４ａから受け取った移動物体に係る絶対３次元座標と、静止物体座標算出部１４ｂから受け取った静止物体に係る絶対３次元座標とを合成し、合成結果を、衝突判定処理部１５の物体運動取得部１５ａに対して出力する処理を行う処理部である。
【００４６】
ここで、統合部１４が行う検知結果統合処理の具体例について図４を用いて説明しておく。図４は、検知結果統合処理の具体例を示す図である。なお、同図に示す「Ｎｏ．」項目は、図３に示した物体「（１）」〜「（６）」にそれぞれ対応している。また、「物体種別」項目は、各物体が、「静止物体」であるか「移動物体」であるかを示している。
【００４７】
「画像検知」項目は、各物体が画像検知部１３によって検知されたか否かを示しており、「○」が検知を、「×」が非検知を、それぞれ表している。また、「レーダ検知」項目は、各物体がレーダ検知部１２によって検知されたか否かを示しており、「○」が検知を、「×」が非検知を、それぞれ表している。
【００４８】
ここで、同図に示す１０４ａは、画像検知されなかったがレーダ検知された場合、すなわち、「３」および「６」の物体が、低コントラスト物体であることを示している。なお、「２」および「５」の物体は、レーダ検知されなかったが画像検知されている物体、すなわち、低反射率物体であることを示している。
【００４９】
「不定性除去」項目では、静止物体に係る不定性３次元座標の不定性を解くために用いられる情報について「○」を付している。このように、画像検知され、かつ、レーダ検知された静止物体について、レーダ検知によって取得した位置情報を用いて倍率（スケール）が決定されることになる。
【００５０】
「３次元復元手法」項目は、各物体について、３次元座標（絶対３次元座標）を復元する際に用いられる各手法を表している。各手法としては、不定性３次元座標の不定性を解くことで絶対３次元座標を復元する「画像復元」、レーダ検知部１２による位置情報に基づいて絶対３次元座標を復元する「レーダ測距」、移動物体が路面平面上にあると仮定した場合における画像足元位置を用いて絶対３次元座標を復元する「画像足元位置」の３種の中から、同図において反転表示した手法が選択される。
【００５１】
たとえば、物体「１」および「２」では、「画像復元」手法が選択される。ここで、同図に示す「△」は、物体「２」では、物体「１」の３次元復元時に求められた倍率（スケール）が用いられることを示している。このように、レーダ検知による位置情報を用いて静止物体に係る不定性３次元座標の不定性を解くことで、絶対３次元座標の精度を高めることができる（同図の１０４ｂ参照）。
【００５２】
また、移動物体では、基本的に「レーダ測距」手法が選択されるが、レーダ検知がされなかった移動物である物体「５」については、「画像足元位置」手法を用いて絶対３次元座標が算出される。ここで、「画像足元位置」手法に用いられる路面平面の推定は、レーダ検知部１２の位置情報取得部１２ａが取得した位置情報に基づいて行われる。このように、レーダに基づく路面平面の推定を行うことで、画像に基づく路面平面の推定を行う場合よりも推定精度を向上させることができる。
【００５３】
図２の説明に戻り、衝突判定処理部１５について説明する。衝突判定処理部１５は、統合部１４の物体座標認識部１４ｃから受け取った物体運動データと、車両センサ３１から受け取った車両運動データとに基づき、自車両と物体とが衝突する可能性があるか否かを判定するとともに、衝突することが予測された場合には、衝突回避指示を車両制御装置３２へ出力する処理を行う処理部である。
【００５４】
物体運動取得部１５ａは、統合部１４の物体座標認識部１４ｃから静止物体および移動物体についての絶対３次元座標を受け取り、受け取った絶対３次元座標を衝突判定部１５ｃへ出力する処理を行う処理部である。また、車両運動取得部１５ｂは、車両センサ３１から自車両に係る車速、舵角といった車両運動データを受け取り、受け取った車両運動データを衝突判定部１５ｃへ出力する処理を行う処理部である。
【００５５】
衝突判定部１５ｃは、物体運動取得部１５ａから受け取った物体運動データと、車両運動取得部１５ｂから受け取った車両運動データとに基づき、検出された物体が自車両に衝突するか否かを判定する処理を行う処理部である。また、この衝突判定部１５ｃは、判定結果を衝突回避制御部１５ｄに対して出力する処理を併せて行う。
【００５６】
衝突回避制御部１５ｄは、衝突判定部１５ｃから検出物体が自車両に衝突する旨の通知を受け取った場合に、車両制御装置３２に対して衝突を回避するための指示を出力する処理を行う処理部である。たとえば、この衝突判定部１５ｃは、衝突を回避するために、車両制御装置３２に対してアシストブレーキを作動させるように指示する。
【００５７】
次に、図２に示した画像検知部１３が実行する処理手順について図５を用いて説明する。図５は、画像検知部１３が実行する処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、画像検知部１３は、図７に示した従来技術と同様に、カメラ２２によって所定の時間間隔で撮像された時系列の入力画像（ｔ−１）および入力画像（ｔ）を入力する（ステップＳ１０１）。ここで、入力画像（ｔ）は、最新の入力画像であり、入力画像（ｔ−１）は、直前の入力画像である。
【００５８】
そして、入力画像（ｔ−１）から特徴点を抽出するとともに（ステップＳ１０２）、ステップＳ１０２で抽出された特徴点を、入力画像（ｔ）において追跡する処理が行われる（ステップＳ１０３）。そして、各入力画像間での特徴点の対応関係から自車両の運動を推定する（ステップＳ１０４）。
【００５９】
つづいて、特徴点の不確定要素を含んだ３次元座標の算出が行われる。具体的には、特徴点の３次元座標について定数倍の不定性を有する不定性３次元座標を取得する処理（ステップＳ１０５）のみを行う。すなわち、図７に示した従来技術とは異なり、路面平面の推定処理（図７のステップＳ１００６参照）および画像に基づく倍率（スケール）決定処理（図７のステップＳ１００７参照）は、必須処理ではない。
【００６０】
なお、かかる倍率（スケール）の決定は、すでに説明したように、レーダ検知部１２によって取得された位置情報に基づいて行われる。つづいて、画像検出部１３は、静止物体領域を検出するとともに（ステップＳ１０６）、移動物体領域を検出し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。
【００６１】
次に、図２に示した統合部１４が実行する処理手順について図６を用いて説明する。図６は、統合部１４が実行する処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、統合部１４は、レーダ検知部１２からの距離・方位情報を用いて静止物体領域（静止物体が存在する領域）の定数倍の不定性を解き、３次元座標（絶対３次元座標）を算出する（ステップＳ２０１）。
【００６２】
つづいて、レーダ検知部１２からの距離・方位情報を用いて移動物体領域（移動物体が存在する領域）の３次元座標（絶対３次元座標）を算出する（ステップＳ２０２）。そして、静止物体領域および移動物体領域の３次元座標（絶対３次元座標）の検出したすべての物体を認識し（ステップＳ２０３）、処理を終了する。
【００６３】
上述してきたように、本実施例では、画像検知部が、車両に搭載されたカメラによって時系列に撮像された２つの画像を対比することによって静止物体の相対的な空間配置をあらわす相対３次元座標を取得し、レーダ検知部が、画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波に基づいて静止物体および移動物体に係る距離および方位を取得し、物体座標認識部が、取得された方位に存在する前記画像内の静止物体について取得された距離を用いて相対３次元座標から絶対３次元座標を算出するように物体検出装置を構成した。
【００６４】
したがって、静止物体の座標算出を高精度に行うことができる。また、撮像された画像に基づく物体検知結果と、レーダによる物体検知結果とを組み合わせることで、移動物体の座標算出についても高精度に行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
以上のように、本発明に係る物体検出装置および物体検出方法は、走行車両の障害となる物体の検出に有用であり、特に、静止物体および移動物体についての座標算出を高精度に行いたい場合に適している。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明に係る物体検出手法の概要を示す図である。
【図２】本実施例に係る物体検出装置の構成を示すブロック図である。
【図３】検知結果統合処理の概要を示す図である。
【図４】検知結果統合処理の具体例を示す図である。
【図５】画像検知部が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【図６】統合部が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【図７】従来技術に係る物体検出手法の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６７】
１０    物体検出装置
１１    物体認識処理部
１２    レーダ検知部
１２ａ  位置情報取得部
１３    画像検知部
１３ａ  物体検知部
１４    統合部
１４ａ  移動物体座標算出部
１４ｂ  静止物体座標算出部
１４ｃ  物体座標認識部
１５    衝突判定処理部
１５ａ  物体運動取得部
１５ｂ  車両運動取得部
１５ｃ  衝突判定部
１５ｄ  衝突回避制御部
２１    レーダ
２２    カメラ
３１    車両センサ
３２    車両制御装置
【図１】
2009186353.tif 000003
【図２】
2009186353.tif 000004
【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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