(57)【要約】【課題】遠方まで連続する連続物体を精度よく検出可能な車両用物体検出装置を提供する。【解決手段】ＥＣＵは、カメラで撮像された画像を構成する各点の中から、路面からの上下方向距離に基づいて、路面上の物体を構成する点を抽出し、抽出された点を、各対応点の前後方向距離及び車幅方向離に基づいて、車体前後方向と車幅方向とで規定される平面上にマッピングし、前後方向距離が所定前後距離以下の点の中から、略車両前後方向に並ぶ点列を抽出し、マッピングされる平面上において、該点列を規定する近似曲線を導出し、前後方向距離が所定前後距離以上の点の中から、近似曲線との間の車幅方向の距離が所定車幅距離未満の点を、近距離連続点列に連続する遠距離連続点列として抽出し、近距離点列及び遠距離連続点列を、車体前後方向に延びる連続物体と推定する。【選択図】図３
2009186301.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両前方の物体を検出する車両用物体検出装置であって、
車両前方を撮像する撮像手段と、
該撮像手段で撮像された画像を構成する各点について、該車両からの前後方向距離、車幅方向距離、及び路面からの上下方向距離をそれぞれ検出する三次元位置情報検出手段と、
前記撮像手段で取得された各点の中から、該三次元位置情報検出手段で検出された路面からの上下方向距離に基づいて、路面上の物体を構成する点を抽出する物体構成点抽出手段と、
該物体構成点抽出手段で抽出された点を、前記三次元位置情報検出手段で検出された車両からの前後方向距離及び車幅方向距離に基づいて、車体前後方向と車幅方向とで規定されるマッピング平面上にマッピングするマッピング手段と、
該マッピング手段によりマッピングされた点のうち、前記三次元位置情報検出手段で検出された車両からの前後方向距離が所定前後距離以下で、かつ略車体前後方向に連続して並ぶ点の列を抽出する近距離点列抽出手段と、
前記マッピング平面上において、該近距離点列抽出手段で抽出された点列に基づいて、前記所定前後距離位置よりも前方まで延び、該点列に対応する近似曲線を導出する近似曲線導出手段と、
前記マッピング手段によりマッピングされた点のうち、前記三次元位置情報検出手段で検出された車両からの前後方向距離が所定前後距離よりも大きく、かつ前記近似曲線導出手段で導出された近似曲線との間の車幅方向の距離が所定車幅距離以下の点を、前記近距離点列抽出手段で抽出された近距離点列に連続する遠距離側の点として抽出する遠距離点抽出手段と、
前記近距離点列抽出手段で抽出された近距離点列及び前記遠距離点抽出手段で抽出された遠距離側の点を、略車体前後方向に延びる連続物体と推定する連続物体推定手段とを有していることを特徴とする車両用物体検出装置。
【請求項２】
前記請求項１に記載の車両用物体検出装置において、
前記マッピング手段によりマッピングされた点のうち、前記近似曲線導出手段で導出された近似曲線との間の車幅方向の距離が前記所定車幅距離以上の第２所定車幅距離よりも大きい点を、車両前方に存在する障害物と推定する障害物推定手段を有していることを特徴とする車両用物体検出装置。
【請求項３】
前記請求項１または請求項２に記載の車両用物体検出装置において、
前記近似曲線導出手段は、近距離点列抽出手段で抽出された近距離点列を重回帰分析することにより、近似曲線を導出することを特徴とする車両用物体検出装置。
【請求項４】
前記請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車両用物体検出装置において、
前記近距離点列抽出手段は、略車体前後方向に所定数以上連続して並ぶ点の列を近距離点列とすることを特徴とする車両用物体検出装置。
【請求項５】
前記請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の車両用物体検出装置において、
前記三次元位置情報検出手段は、車幅方向距離として当該車両の車幅中心からの距離を検出し、
前記近距離点列抽出手段は、前記マッピング手段によりマッピングされた点のうち、前記三次元位置情報検出手段で検出された車幅中心からの距離が第３所定車幅距離以上の点を近距離点列として抽出することを特徴とする車両用物体検出装置。
【請求項６】
前記請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の車両用物体検出装置において、
車両前方の明るさを検出する明るさ検出手段と、
該明るさ検出手段で検出された明るさが暗いほど、前記近距離点列抽出手段及び遠距離点抽出手段における前記所定前後距離を小さくする所定前後距離変更手段とが備えられていることを特徴とする車両用物体検出装置。
【請求項７】
前記請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の車両用物体検出装置において、
前記近距離点列抽出手段は、前記所定前後距離位置よりも前方において、近距離点列に略車体前後方向に連続して並ぶ点の列を抽出するように構成されており、
前記近似曲線導出手段は、前記所定前後距離位置よりも前方に前記近距離点列に略車体前後方向に連続して並ぶ点の列が存在するときは、この点の列を含めて近似曲線を導出し、
前記遠距離点抽出手段は、この点の列よりも前方の点の中から遠距離側の点を抽出することを特徴とする車両用物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両前方の物体を検出する車両用物体検出装置に関し、車両の安全技術の分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、撮像手段で取得された画像から、自車両の前方に存在する道路側壁やガードレール等の連続物体を検出する車両用物体検出装置が知られている。
【０００３】
このような車両用物体検出装置として、例えば、特許文献１には、車両前方を撮像する撮像手段と、該撮像手段で撮像された画像を構成する各点について、該車両からの前後方向距離、車幅方向距離、及び路面からの上下方向距離をそれぞれ検出する三次元位置情報検出手段と、前記撮像手段で取得された各点の中から、該三次元位置情報検出手段で検出された路面からの上下方向距離に基づいて、路面上の物体を構成する点を抽出する物体構成点抽出手段と、該物体構成点抽出手段で抽出された点を、前記三次元位置情報検出手段で検出された前後方向距離及び車幅方向距離に基づいて、車体前後方向と車幅方向とで規定されるマッピング平面上にマッピングするマッピング手段と、前記三次元位置情報検出手段で検出された車幅方向距離が所定範囲内の点に基づいて連続物体（特許文献１では道路側壁）に対応する直線式を導出する手段とを有するものが開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開平６−２６６８２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、前記特許文献１に記載のものにおいては、道路側壁は直線的な物体と仮定されているが、カーブしている道路においては側壁も曲線的なものとなる。また、自車両から遠方では画像上における連続物体の大きさが小さくなると共に、前方車両等の障害物と画像上で重なる場合があり、その結果、遠方まで連続する連続物体を精度よく検出することが困難となっている。
【０００６】
そこで、本発明は、遠方まで連続する道路側壁等の連続物体を精度よく検出可能な車両用物体検出装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するために、本発明は、次のように構成したことを特徴とする。
【０００８】
まず、本願の請求項１に記載の発明は、車両前方の物体を検出する車両用物体検出装置であって、車両前方を撮像する撮像手段と、該撮像手段で撮像された画像を構成する各点について、該車両からの前後方向距離、車幅方向距離、及び路面からの上下方向距離をそれぞれ検出する三次元位置情報検出手段と、前記撮像手段で取得された各点の中から、該三次元位置情報検出手段で検出された路面からの上下方向距離に基づいて、路面上の物体を構成する点を抽出する物体構成点抽出手段と、該物体構成点抽出手段で抽出された点を、前記三次元位置情報検出手段で検出された車両からの前後方向距離及び車幅方向距離に基づいて、車体前後方向と車幅方向とで規定されるマッピング平面上にマッピングするマッピング手段と、該マッピング手段によりマッピングされた点のうち、前記三次元位置情報検出手段で検出された車両からの前後方向距離が所定前後距離以下で、かつ略車体前後方向に連続して並ぶ点の列を抽出する近距離点列抽出手段と、前記マッピング平面上において、該近距離点列抽出手段で抽出された点列に基づいて、前記所定前後距離位置よりも前方まで延び、該点列に対応する近似曲線を導出する近似曲線導出手段と、前記マッピング手段によりマッピングされた点のうち、前記三次元位置情報検出手段で検出された車両からの前後方向距離が所定前後距離よりも大きく、かつ前記近似曲線導出手段で導出された近似曲線との間の車幅方向の距離が所定車幅距離以下の点を、前記近距離点列抽出手段で抽出された近距離点列に連続する遠距離側の点として抽出する遠距離点抽出手段と、前記近距離点列抽出手段で抽出された近距離点列及び前記遠距離点抽出手段で抽出された遠距離側の点を、略車体前後方向に延びる連続物体と推定する連続物体推定手段とを有していることを特徴とする。
【０００９】
また、請求項２に記載の発明は、前記請求項１に記載の車両用物体検出装置において、前記マッピング手段によりマッピングされた点のうち、前記近似曲線導出手段で導出された近似曲線との間の車幅方向の距離が前記所定車幅距離以上の第２所定車幅距離よりも大きい点を、車両前方に存在する障害物と推定する障害物推定手段を有していることを特徴とする。
【００１０】
また、請求項３に記載の発明は、前記請求項１または請求項２に記載の車両用物体検出装置において、前記近似曲線導出手段は、近距離点列抽出手段で抽出された近距離点列を重回帰分析することにより、近似曲線を導出することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項４に記載の発明は、前記請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車両用物体検出装置において、前記近距離点列抽出手段は、略車体前後方向に所定数以上連続して並ぶ点の列を近距離点列とすることを特徴とする。
【００１２】
また、請求項５に記載の発明は、前記請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の車両用物体検出装置において、前記三次元位置情報検出手段は、車幅方向距離として当該車両の車幅中心からの距離を検出し、前記近距離点列抽出手段は、前記マッピング手段によりマッピングされた点のうち、前記三次元位置情報検出手段で検出された車幅中心からの距離が第３所定車幅距離以上の点を近距離点列として抽出することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項６に記載の発明は、前記請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の車両用物体検出装置において、車両前方の明るさを検出する明るさ検出手段と、該明るさ検出手段で検出された明るさが暗いほど、前記近距離点列抽出手段及び遠距離点抽出手段における前記所定前後距離を小さくする所定前後距離変更手段とが備えられていることを特徴とする。
【００１４】
また、請求項７に記載の発明は、前記請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の車両用物体検出装置において、前記近距離点列抽出手段は、前記所定前後距離位置よりも前方において、近距離点列に略車体前後方向に連続して並ぶ点の列を抽出するように構成されており、前記近似曲線導出手段は、前記所定前後距離位置よりも前方に前記近距離点列に略車体前後方向に連続して並ぶ点の列が存在するときは、この点の列を含めて近似曲線を導出し、前記遠距離点抽出手段は、この点の列よりも前方の点の中から遠距離側の点を抽出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
次に、本発明の効果について説明する。
【００１６】
まず、請求項１に記載の発明によれば、撮像手段により車両前方を撮像し、該撮像手段で撮像された画像を構成する各点について、該車両からの前後方向距離、車幅方向距離、及び路面からの上下方向距離が三次元位置情報検出手段によりそれぞれ検出され、前記撮像手段で取得された各点の中から、該三次元位置情報検出手段で検出された上下方向距離に基づいて、路面上の物体を構成する点が物体構成点抽出手段により抽出され、該物体構成点抽出手段で抽出された点が、マッピング手段により、前記三次元位置情報検出手段で検出された前後方向距離、車幅方向距離に基づいて、車体前後方向と車幅方向とで規定されるマッピング平面上にマッピングされる。
【００１７】
そして、本発明においては、該マッピング手段によりマッピングされた点のうち、前記三次元位置情報検出手段で検出された車両から前方への距離が所定前後距離以下で、かつ略車体前後方向に連続して並ぶ点の列が近距離点列抽出手段により抽出され、該近距離点列抽出手段で抽出された点列に基づいて、該点列よりも前方まで延び、該点列に対応する近似曲線が近似曲線導出手段により導出される。そして、前記マッピング手段によりマッピングされた点のうち、前記三次元位置情報検出手段で検出された車両からの前後方向距離が所定前後距離よりも大きく、かつ前記近似曲線導出手段で導出された近似曲線との間の車幅方向の距離が所定車幅距離以下の点が、遠距離点抽出手段により、前記近距離点列抽出手段で抽出された近距離点列に連続する遠距離側の点として抽出され、前記近距離点列抽出手段で抽出された近距離点列及び遠距離点抽出手段で抽出された遠距離側の点が、連続物体推定手段により車体前後方向に延びる連続物体として推定される。すなわち、連続物体における遠方の部分を、精度よく検出可能な近くの部分から精度よく推定することができる。なお、この連続物体としては、例えば道路側壁や、ガードレールや、大型トラック等が含まれる。
【００１８】
また、請求項２に記載の発明によれば、前記マッピング手段によりマッピングされた点のうち、前記近似曲線導出手段で導出された近似曲線との間の車幅方向の距離が前記所定車幅距離以上の第２所定車幅距離よりも大きい点が、車両前方に存在する障害物として障害物推定手段により推定される。すなわち、連続物体近傍に障害物等が存在している場合でも、該障害物を精度よく推定（検出）することができる。
【００１９】
また、請求項３に記載の発明によれば、近似曲線は、近距離点列抽出手段で抽出された近距離点列を重回帰分析することにより導出される。したがって、近似曲線を精度よく導出することができる。
【００２０】
また、請求項４に記載の発明によれば、略車体前後方向に所定数以上並ぶ点列が、近距離点列として抽出される。その場合に、所定数を、例えば乗用車等を除外可能な数とすれば、例えば大型トラックや道路側壁、ガードレール等の車体前後方向に延びる連続物体を精度よく検出することができる。
【００２１】
また、請求項５に記載の発明によれば、当該車両の車幅中心からの距離が第３所定車幅距離以上の点の中から近距離点列が抽出される。したがって、例えば車幅中心付近に乗用車等の車両が存在する場合でも、該車両を連続物体として検出するのが防止される。換言すれば、例えば道路側壁やガードレール等、車体の側方において前後に延びる連続物体に対応する近距離点列を精度よく検出することができる。
【００２２】
ところで、一般に、車両前方が暗くなると、撮像手段により取得された画像中にノイズ成分が増加し、近距離側点列抽出手段による点列抽出精度が遠距離側ほど低下する。すなわち、近似曲線導出の精度が低下することとなる。
【００２３】
しかし、請求項６に記載の発明によれば、車両前方の明るさが明るさ検出手段により検出され、暗くなるほど、前記近距離点列抽出手段及び遠距離点抽出手段における前記所定前後距離が所定前後距離変更手段により小さくされる。したがって、例えば車両前方が暗くなってきても、近距離点列の抽出精度が大きく低下するのが防止されることとなる。
【００２４】
また、請求項７に記載の発明によれば、前記近距離点列抽出手段により、前記所定前後距離位置よりも前方において、近距離点列に略車体前後方向に連続して並ぶ点の列が抽出され、存在するときは、前記近似曲線導出手段によりこの点の列を含めて近似曲線が導出される。したがって、近似曲線導出のための点列数が増加することとなり、近似曲線の導出精度が向上する。なお、この場合、遠距離側の点は、前記近距離点列に略車体前後方向に連続して並ぶ点の列よりも前方の（遠い）点の中から抽出すればよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態に係る車両用物体検出装置について説明する。
【００２６】
図１に示すように、本発明の実施形態に係る車両用物体検出装置１０は、車両１に搭載されており、左右一対のカメラ（ステレオカメラ）１１Ｌ，１１Ｒと、照度センサ１１２と、ＥＣＵ１００とを備えている。また、車両１には、警報装置１３が備えられている。
【００２７】
各カメラ１１Ｌ，１１Ｒは、車両１のルーフ部の前端部に、それぞれが図２に示すような当該車両１の前方の画像を取得可能なように、互いの撮像領域を重複させて、光軸を所定方向に向けて配設されている。なお、図２は左側カメラ１１Ｌの画像例であるが、右側カメラ１１Ｌの画像は左側カメラ１１Ｌの画像に対して左右の視差分ずれを生じた画像として得られる。また、各カメラ１１Ｌ，１１Ｒは、ＣＣＤ等の撮像素子を有するデジタルカメラにより構成され、取得した画像を信号化してＥＣＵ１００に送信する。
【００２８】
照度センサ１２は、車両１のフロントウインドガラス近傍に、自車両１の前方の照度を検知可能なように配設されている。この照度センサ１２は、例えばＣｄＳ（硫化カドミウム）センサ等により構成され、車外の照度に対応する信号をＥＣＵ１００に送信する。
【００２９】
警報装置１３は、運転席前方のインストルメントパネルに配設され、ＥＣＵ１００からの信号を受けて、警報音を発生し、または警報音ととともにディスプレー上に警報表示を行う。
【００３０】
ＥＣＵ１００は、ＲＯＭ及びＲＡＭ等の記憶部や、該記憶部に記憶されているデータに対して演算を行うＣＰＵ等を有しており、各カメラ１１Ｌ，１１Ｒから送信される画像信号を所定周期毎に受信（取得）して、受信した画像信号をデジタル画像データとして前記記憶部に記する。このデジタル画像データは、各カメラ画像ＧＬ，ＧＲを構成する各画素の画像面上での座標（ｘｉ，ｙｉ）情報と、各画素の輝度値情報とからなり、ＥＣＵ１００は、このデジタル画像データを基に、照度センサ１２の検出結果をふまえて後述する所定の処理を行う。そして、ＥＣＵ１００は、その演算結果に基づいて警報装置１３に警報出力信号を出力する。
【００３１】
次に、前記ＥＣＵ１００により実行される物体検出処理制御の詳細について図３のフローチャートに基づいて説明する。なお、このフローチャートによる制御は、所定周期毎に繰り返し行われる。
【００３２】
まず、ステップＳ１では、各カメラ１１Ｌ，１１Ｒから画像信号を取得して画像データとして記憶部に記憶する。また、照度センサ１２から照度信号を入力する。
【００３３】
ステップＳ２では、左側カメラ画像ＧＬと右側カメラ画像ＧＲとで対応する画素を検索（検出）する。ここで、対応する画素とは、画像中の種々の撮像対象における同一部位を構成する画素である。
【００３４】
ここで、対応する画素の検出は、公知の方法であるArea-based matching手法に基づいて行われる。Area-based matching手法とは、一方の画像のある画素に対応する画素を、他方の画像から探す際にその画素の回りの局所的な輝度値（濃度）パターンを手がかりに探索しようとするものである。具体的には、図４（ａ），（ｂ）に示すように、左側カメラ画像ＧＬの一の画素回りに３×３ピクセルのウィンドを設定するとともに該ウィンドに囲まれた画像をテンプレート画像ＧＴとして、右側カメラ画像ＧＲのエピポーラ（epipolar line）線ＥＬ上に設定した探索範囲ＧＳ内でマッチングを行う。本実施形態では、このマッチング処理は、左側カメラ画像ＧＬの全画素に対してそれぞれ実行され、このマッチングに使用するアルゴリズムとしては、ＳＡＤアルゴリズム（Sum of Absolute Difference）を採用している。すなわち、前記左側カメラ画像ＧＬに設定されたテンプレート画像ＧＴと、マッチングを行う右側カメラ画像ＧＲ内の画像との間で対応する画素間の輝度差の合計値（ＳＡＤ値）を次式（１）により算出して、この合計値が所定値以下である場合には対応する画素（対応点）が検出されたものとして、その画像面上での座標を記憶する。尚、前記マッチングに使用するアルゴリズムは、ＳＡＤアルゴリズムに限ったものではなく、例えば、ＳＳＤ（Sum of Squared Difference)アルゴリズムや、ＮＣＣ（Normalized Cross Correlation）アルゴリズムを使用するようにしてもよい。なお、以後、対応する画素のことを対応点という。
【００３５】
【数１】
2009186301.tif 000003
ＭＬ：左側画像の画素の輝度値
ＭＲ：右側画像の画素の輝度値
【００３６】
ステップＳ３〜Ｓ５では、ステップＳ２で検出された各対応点の三次元位置情を算出する。
【００３７】
すなわち、ステップＳ３では、ステップＳ２で検出された各対応点について、自車両１からの車体前後方向距離Ｌｚｉを、左右のカメラ画像ＧＬ，ＧＲ間での対応点の位置ずれ量（視差）を基に三角測量の原理によって算出する。なお、自車両１からの車体前後方向距離Ｌｚｉ（以下、前後方向距離Ｌｚｉという）は、カメラ１１Ｌ，１１Ｒの焦点位置からの距離である。図５は、ステップＳ２で検出された各対応点を、左側カメラ画像ＧＬの対応点を構成する画素位置（座標位置）に、その前後方向距離Ｌｚに応じた濃度で図示したものであり、道路側壁や自車両１の前方の車両や、路面の一部等が濃淡であらわれている。なお、この図４は、対応点の検出結果を視覚的に把握しやすいように一例として表示したものであり、本制御の処理中にこれらのものが表示されるわけではない。
【００３８】
ステップＳ４では、ステップＳ２で検出された各対応点について、自車両１の車幅中心からの距離Ｌｘｉ（以下、車幅方向距離Ｌｘｉという）を算出する。この距離Ｌｘｉは、対応点の前後方向距離Ｌｚｉ及び座標に基づいて算出される。
【００３９】
ステップＳ５では、ステップＳ２で検出された各対応点の路面からの上下方向距離Ｌｙｉ（路面からの高さ）を算出する。なお、この上下方向距離Ｌｙｉは、対応点の座標（ｘ，ｙ）、カメラ１１Ｌ，１１Ｒの路面からの高さ、及びカメラ１１Ｌ，１１Ｒの光軸方向等に基づいて算出される。
【００４０】
ステップＳ６では、ステップＳ５で検出された上下方向距離Ｌｙｉが所定値以上（例えば１０ｃｍ）の対応点を抽出する。こうすることにより、対応点のうち、路面や、該路面上の比較的小さな物体等を構成する対応点が除外され、図３における道路側壁や車両等、比較的背の高い物体についての対応点のみが抽出されることとなる。
【００４１】
ステップＳ７では、ステップＳ６で抽出された各対応点のうち、本車両１から所定距離ｍ１，ｍ２，ｍ３，…（複数設定されている）に位置する対応点を抽出し、この抽出した対応点を、図６に示すように、ステップＳ３，Ｓ４で算出された各対応点の前後方向距離Ｌｚｉ及び車幅方向距離Ｌｚｉに基づいて、車体前後方向（Ｚ方向）と車幅方向（Ｘ方向）とで規定される平面（以下、この平面をマッピング平面という）上にマッピングする。ここで、所定距離ｍ１，ｍ２，ｍ３，…に位置する対応点のみを抽出する理由については後述する近距離点列の抽出の説明にあわせて説明する。
【００４２】
ステップＳ８では、前記マッピング平面上に近距離点列抽出領域を設定する。この近距離点列抽出領域は、車両１からの前後方向距離が所定前後距離Ｌｚｎ以下、車幅方向距離が所定車幅距離Ｌｘｎ以上の領域に設定される。その場合に、所定車幅距離Ｌｘｎは一定値だが、所定前後距離Ｌｙｎは照度センサ１２で検出された照度に基づいて設定されるようになっている。詳しくは、図７に示すように、照度センサ１２で検出された照度が小さくなるほど、すなわち暗くなるほど、所定前後距離Ｌｚｎが小さくされる。
【００４３】
ステップＳ９では、これらのマッピングした対応点のうち、近距離点列抽出領域に属する対応点の中から、略車体前後方向に連続して並ぶ点の列を近距離点列として抽出する。
【００４４】
この近距離点列抽出について図８を用いてその一例について説明すると、まず、自車両１からの前後方向距離Ｌｚｉが最も小さい点Ｐ１とその次に距離が小さい点Ｐ２とを結んだ線Ｌ１の車体前後方向（Ｚ方向）に対してなす角度θ１が、所定角度θ０よりも小さいか否かを判定し、小さくない場合は、点Ｐ１をＰ２に対して略車体前後方向に連続して並ぶ点とし、記憶部に記憶する。次に、前記点Ｐ２と自車両１からの距離が次に小さい点Ｐ３とを結んだ線Ｌ２の前記線Ｌ１に対してなす角度θ２が、前記所定角度θ０よりも小さいか否かを判定し、小さい場合は、点Ｐ３を点Ｐ２に対して略車体前後方向に連続して並ぶ点とし、記憶部に記憶する。次に、前記点Ｐ３と自車両１からの距離が次に小さい点Ｐ４とを結んだ線Ｌ３の前記線Ｌ２に対してなす角度θ３が、前記所定角度θ０よりも小さいか否かを判定する。そして、図８の場合においては、小さくないので、点Ｐ４については点Ｐ３に対して略車体前後方向に連続して並ぶ点とはしない。すなわち、近距離点列抽出領域に属する点について、略車体前後方向に並ばない点が検出されるまで、自車両１からの距離が小さい点から順に、前述のような処理を繰り返す。
【００４５】
ここで、前記ステップＳ７において所定距離ｍ１，ｍ２，ｍ３，…に位置する対応点のみを抽出する理由について説明する。すなわち、近距離点列抽出領域内の全対応点を近距離点列の検討対象とすると、図４のように画素が格子状に配置されている場合、隣接する対応点間においては、角度θｎは、車体前後方向（Ｚ方向）と、該方向に対して略４５度方向との２つしか存在しなくなり、略車体前後方向に並ぶか否かの判定が実質的にできない。そこで、角度θｎを精度よく判定可能なように、所定距離ｍ１，ｍ２，ｍ３，…に位置する対応点のみを抽出するようにしている。また、このように間引くことにより、演算量を削減することもできる。
【００４６】
次に、ステップＳ１０では、ステップＳ８で検出された略車体前後方向に連続して並ぶ点の総数が、所定数α以上か否かを判定する。ステップＳ９で略車体前後方向に連続して並ぶ点が検出されたとしても、点の総数が少ないときは、これらの点が側壁やガードレール等の略車体前後方向に延びる連続物体を構成する点でなく、他の物体を構成する点であると考えられるので、どちらの物体の可能性が高いかを判定するのである。
【００４７】
そして、この点の総数が所定数α以上のときは（ＹＥＳ）、これらの複数の点を、略車体前後方向に連続して並ぶ近距離点列として記憶部に記憶し、ステップＳ１１に進む。一方、所定数α未満のときは（ＮＯ）、近距離点列と認めず、ＥＮＤに進む。
【００４８】
ステップＳ１１では、この近距離点列に基づいて、図９に示すように、前記マッピング平面上において、前記所定前後距離Ｌｚｎ位置よりも前方に延び、前記近距離点列に対応する近似曲線Ｃ１を重回帰分析により導出する。本実施の形態においては、近似曲線Ｃ１は式２に示す二次関数により定める。その場合に、その係数ａ，ｂ，ｃは、ステップＳ８で検出された近距離点列を構成する複数の点の座標値（ｘｉ，ｚｉ）を式２に代入して最小二乗法により求める。なお、近似式は、式３に示す三次関数により定めてもよく、この場合、二次関数の場合同様、その係数ａ，ｂ，ｃ，ｄは最小二乗法により求めればよい。また、二次関数、三次関数以外にも、適切に近似しうる関数を適用してもよい。
【数２】
2009186301.tif 000004
【数３】
2009186301.tif 000005
【００４９】
ステップＳ１２では、図１０に示すように、前後方向距離Ｌｚｉが所定前後距離Ｌｚｎよりも大きい点のうち、前記近似曲線Ｃ１との間の車幅方向の距離が所定車幅距離Ｌｘ０以内にある点を、前記近距離点列に連続する遠距離側の点として抽出する。詳しくは、前後方向距離Ｌｚｉが所定前後距離Ｌｚｎ以上の各点について、近似曲線Ｃ１との間の車幅方向の距離を全て算出し、その距離が所定車幅距離Ｌｘ０以内か否かを各点について判定し、所定車幅距離Ｌｘ０以内と判定された点を抽出し、この抽出された点を遠距離側の点として記憶する。なお、本実施の形態においては、連続物体及び障害物の推定精度（検出精度）をさらに向上させるために、ステップＳ１３以下において、抽出された遠距離側の点を利用して、再度、近似曲線を導出するが、本ステップＳ１２までに抽出されたこれらの近距離点列及び遠距離側の点を、車体前後方向に延びる連続物体として推定することも可能である。
【００５０】
ステップＳ１３では、図１１に示すように、前記マッピング平面上において、前述のようにして抽出された近距離点列及び遠距点側の点の両方に基づいて、これらの点に対応する近似曲線Ｃ２を重回帰分析により導出する。なお、これは、ステップＳ１１同様に行えばよい。
【００５１】
ステップＳ１４では、図１２に示すように、自車両１からの前後方向距離Ｌｚｉが所定前後距離Ｌｚｎ以上の点のうち、ステップＳ１３において再度算出された近似曲線Ｃ２との間の車幅方向の距離が所定車幅距離Ｌｘ０以内にある点を、前記近距離点列に連続する遠距離側の点として再抽出する。なお、この処理は、ステップＳ１２同様に行えばよい。
【００５２】
ステップＳ１５では、前述のようにして抽出された近距離点列及び遠距離点側の点を略車体前後方向に延びる連続物体と推定する。ここで、この連続物体には、例えば、道路側壁や、ガードレールや、自車両１の側方を走行する大型トラック等が含まれる。
【００５３】
ステップＳ１６では、ステップＳ１３において再度算出された近似曲線Ｃ２との間の車幅方向の距離が所定車幅距離Ｌｘ０以上の点を、自車両１の走行方向に存在する障害物を構成する点と推定する。なお、この場合、所定車幅距離Ｌｘ０以上の点のうち、隣接する点との距離が所定距離以内のもの同士をグループ化すれば、障害物が複数存在する場合でも、それらを分離して認識することができる。ここで、本ステップＳ１６における所定車幅距離は、Ｌｘ０よりも大きな値としてもよい。
【００５４】
そして、ＥＣＵ１００は、このように検出された連続物体及び障害物との位置関係等に応じて、警報装置１３から警報音等を発生させる。
【００５５】
以上のように、本実施の形態に係る車両用物体検出装置１０によれば、カメラ１１Ｌ，１１Ｒにより自車両１の前方が撮像される。そして、ＥＣＵ１００により、撮像された画像を構成する各点について、該車両１からの前後方向距離Ｌｚｉ、車幅方向距離Ｌｘｉ、及び路面からの上下方向距離Ｌｙｉが検出され、カメラ１１Ｌ，１１Ｒで取得された各点の中から、前記上下方向距離Ｌｙｉに基づいて、路面上の物体を構成する点が抽出され、この抽出された点が、前後方向距離Ｌｚｉ及び車幅方向距離Ｌｘｉに基づいて、図６に示すように、車体前後方向（ｚ方向）と車幅方向（ｘ方向）とで規定されるマッピング平面上にマッピングされる。
【００５６】
そして、本実施の形態においては、マッピングされた点のうち、前後方向距離Ｌｚｉが所定前後距離Ｌｚｎ以下で、かつ略車体前後方向に並ぶ近距離点列が抽出され、この抽出された近距離点列に基づいて、該近距離点列よりも前方まで延び、該点列に対応する近似曲線Ｃ１が導出される。そして、マッピングされた点のうち、前後方向距離Ｌｚｉが所定前後距離Ｌｚｎよりも大きく、かつ近似曲線Ｃ１との間の車幅方向の距離が所定車幅距離Ｌｘ０以下の点が、近距離点列に連続する遠距離側の点として抽出される。そして、これらの近距離点列及び遠距離側の点が、車体前後方向に延びる連続物体として推定される。すなわち、連続物体における遠方の部分を、精度よく検出可能な近くに存在する部分から精度よく推定することができる。なお、この連続物体としては、例えば大型トラックや道路側壁、ガードレール等がある。
【００５７】
また、マッピングされた点のうち、近似曲線Ｃ２との間の車幅方向の距離が前記所定車幅距離Ｌｘ０よりも大きい点が、自車両１の前方に存在する障害物として推定（検出）される。すなわち、連続物体以外に障害物等が存在している場合でも、該障害物を精度よく推定（検出）することができる。
【００５８】
また、近似曲線Ｃ１，Ｃ２は、近距離点列を重回帰分析することにより導出される。したがって、近似曲線Ｃ１，Ｃ２を精度よく導出することができる。
【００５９】
また、近距離点列を抽出する場合に、略車体前後方向に所定数α以上並んでいることを条件として、近距離点列として抽出される。その場合に、所定数αを、例えば乗用車等を除外可能な数とすれば、例えば大型トラックや道路側壁、ガードレール等の車体前後方向に延びる連続物体を精度よく検出することができる。
【００６０】
また、車幅中心からの距離Ｌｘｉが所定車幅距離Ｌｘｎ（所定値）以上の点の中から近距離点列が抽出される。したがって、例えば車幅方向中央付近に乗用車等の車両が存在する場合でも、該車両を連続物体として検出するのが防止される。すなわち、道路側壁や、ガードレールや、大型トラック等、車体の側方において前後に延びる連続物体に対応する近距離点列を精度よく検出することができる。
【００６１】
また、一般に、車両前方が暗くなるほど、カメラ１１Ｌ，１１Ｒにより取得された画像中にノイズ成分が増加するが、本実施の形態においては、車両前方の明るさが照度センサ１２により検出され、暗くなるほど、前記所定前後距離Ｌｚｎが小さくされる。したがって、例えば車両前方が暗くなってきても、近距離点列の抽出精度が大きく低下するのが防止されることとなる。
【００６２】
ここで、ＥＣＵ１００による各ステップの処理と特許請求の範囲との対応について説明しておくと、ステップＳ３〜Ｓ５は三次元位置情報検出手段に対応し、ステップＳ６は物体構成点検出手段に対応しステップＳ７はマッピング手段に対応し、ステップＳ８は所定前後距離変更手段に対応し、ステップＳ９は近距離点列抽出手段に対応し、ステップＳ１０は近距離点列抽出手段に対応し、ステップＳ１１は近似曲線導出手段に対応し、ステップＳ１２は遠距離点抽出手段に対応し、ステップＳ１３は近似曲線導出手段に対応し、ステップＳ１４は遠距離点抽出手段に対応し、ステップＳ１５は連続物体推定手段に対応し、ステップＳ１６は障害物推定手段に対応する。
【００６３】
なお、図１３に示すように、自車両１からの前後方向距離が所定前後距離Ｌｚｎよりも大きい位置、すなわち近距離点列抽出領域よりも前方の位置においても、近距離点列に連続する点の列が存在する場合がある。そこで、これらの点の列を近距離点列に連続する点の列として検出し、この点列を含めて近似曲線Ｃ１′を導出するようにしてもよい。こうすることにより、近似曲線導出のための点数が増加することとなり、近似曲線の導出精度が向上する。なお、遠距離側の点は、近距離点列に連続する前記点の列のよりも前方に位置する点の中から抽出すればよい。なお、この構成は、特許請求の範囲における請求項７の構成に対応する。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
本発明は、遠方まで連続する連続物体を精度よく検出可能な車両用物体検出装置を提供することでき、自動車産業に広く利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の実施形態に係る車両用物体検出装置が搭載された自動車の概略模式図である。
【図２】カメラにより撮像された画像の例である。
【図３】本車両用物体検出装置のＥＣＵによる制御を示すフローチャートの一例である。
【図４】対応点検索に用いられるＡｒｅａ−ｂａｓｅｄ  ｍａｔｃｈｉｎｇ手法の説明図である。
【図５】対応点として検出された画素を該対応点の前方距離に応じた濃度で表示して視覚化した画像である。
【図６】本ＥＣＵによる連続物体の検出制御の説明図である（その１。車体前後方向と車幅方向とで規定されるマッピング平面上に対応点をマッピングした状態を示している）。
【図７】近距離点列抽出領域の所定前後距離と照度との関係を示す特性図である。
【図８】本ＥＣＵによる近距離点列抽出の説明図である。
【図９】本ＥＣＵによる連続物体の検出制御の説明図である（その２）。
【図１０】同検出制御の説明図である（その３）。
【図１１】同検出制御の説明図である（その４）。
【図１２】同検出制御の説明図である（その５）。
【図１３】本ＥＣＵによる連続物体の検出制御のその他の例の説明図である。
【符号の説明】
【００６６】
１        車両
１０      車両用物体検出装置
１１Ｌ，１１Ｒ          カメラ（撮像手段）
１２      照度センサ（明るさ検出手段）
１３      警報装置
１００      ＥＣＵ（三次元位置検出手段、物体構成点抽出手段、マッピング手段、近距離点列抽出手段、近似曲線導出手段、遠距離点抽出手段、連続物体推定手段、障害物推定手段、所定前後距離変更手段）
Ｌｚｎ    所定前後距離
Ｌｘｎ    所定車幅距離（第３所定車幅距離）
Ｌｘ０    所定車幅距離（所定車幅距離、第２所定車幅距離）
【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６】
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【図７】
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【図８】
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【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】
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【図５】
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