(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両前方の第１の範囲の物体を検出する第１のセンサと、
車両側方の第２の範囲の物体を検出する第２のセンサと、
前記第１のセンサによって物体を検出したときに、前記第２の範囲に当該物体が現れるまでに要する車両の移動時間を推定する時間推定手段と、
前記第１のセンサが前記物体を検出した後、前記時間推定手段が推定した時間に前記第２のセンサを動作させ、当該第２のセンサの検出する物体と前記第１のセンサで検出した物体との一致性を判断する一致性判断手段と、
前記一致性判断手段の判断結果に基づいて障害物の有無を判断する障害物判断手段とを備えて成る障害物検出装置。
【請求項２】
前記一致性判断手段が前記一致性を判断したときに、前記第２のセンサの検出する情報に基づいて前記物体が車両に近づいているかどうかを判断する接近判断手段と、
前記接近判断手段が、前記物体が車両に近づいていると判断したときに警報を出力する警報手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の障害物検出装置。
【請求項３】
前記接近判断手段は、前記第２のセンサが検出する前記物体に相当する部分の面積が増加傾向にあるときに当該物体が車両に近づいていると判断することを特徴とする請求項２に記載の障害物検出装置。
【請求項４】
前記第１のセンサはレーザレーダであり、前記第２のセンサはカメラであることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の障害物検出装置。
【請求項５】
前記一致性判断手段は、前記第２のセンサによる検出信号の輝度分布を前記第１のセンサによる物体の検出信号の輝度分布と比較し、一致性を判断することを特徴とする請求項４に記載の障害物検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両側方の障害物を検出する障害物検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、車両の障害物検出装置として、特開２０００−１２３２９８号公報に記載されたようなものが知られている。この従来の障害物検出装置は、ＣＣＤカメラによって障害物の存在を検出し、またＣＣＤカメラの撮像範囲と同一の範囲を超音波センサによってサーチして障害物の存在と障害物までの距離を検出し、これらＣＣＤカメラにより検出した障害物と超音波センサによって検出した障害物とを統合的に判断し、障害物の存在とその存在位置を検出するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、従来の障害物検出装置では、例えば、車両後側方に存在する障害物を検出しようとした場合には、車両の後側方の所定の範囲を撮像するカメラと、車両の後側方の所定範囲に超音波を照射する超音波センサとを設けるようにしていたので、カメラの画像処理において高速な処理能力、つまり、高い演算能力を必要とし、高速、高性能な演算装置が必要とされ、装置のコストが高くなる問題点があった。
【０００４】
例えば、図６の矢印Ａに示すコースで駐車場１００に前向きに車庫入れし、あるいは矢印Ｂに示すコースで駐車場１００から前向きに出庫するような場合、駐車場１００のすぐ脇に柱のような障害物１０１，１０２が存在していると、内輪差により障害物１０１あるいは１０２に車両のサイド部分を擦る恐れがあるので、障害物に接触しないように未然に警報を発する障害物検出装置が搭載されていることが望ましい。しかし、このような状況に対して、従来例の障害物検出装置が警報を発する構成にしようとすれば、上述したようにコストが高くなりすぎる問題点がある。
【０００５】
本発明はこのような技術的課題を解決するために発明されたもので、側方の障害物を低コストで検出できる障害物検出装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明の障害物検出装置は、車両前方の第１の範囲の物体を検出する第１のセンサと、車両側方の第２の範囲の物体を検出する第２のセンサと、前記第１のセンサによって物体を検出したときに、前記第２の範囲に当該物体が現れるまでに要する車両の移動時間を推定する時間推定手段と、前記第１のセンサが前記物体を検出した後、前記時間推定手段が推定した時間に前記第２のセンサを動作させ、当該第２のセンサの検出する物体と前記第１のセンサで検出した物体との一致性を判断する一致性判断手段と、前記一致性判断手段の判断結果に基づいて障害物の有無を判断する障害物判断手段とを備えたものである。
【０００７】
請求項２の発明は、請求項１の障害物検出装置において、前記一致性判断手段が前記一致性を判断したときに、前記第２のセンサの検出する情報に基づいて前記物体が車両に近づいているかどうかを判断する接近判断手段と、前記接近判断手段が、前記物体が車両に近づいていると判断したときに警報を出力する警報手段とを備えたものである。
【０００８】
請求項３の発明は、請求項２の障害物検出装置において、前記接近判断手段が、前記第２のセンサが検出する前記物体に相当する部分の面積が増加傾向にあるときに当該物体が車両に近づいていると判断することを特徴とするものである。
【０００９】
請求項４の発明は、請求項１〜３の障害物検出装置において、前記第１のセンサはレーザレーダであり、前記第２のセンサはカメラであることを特徴とするものである。
【００１０】
請求項５の発明は、請求項４の障害物検出装置において、前記一致性判断手段は、前記第２のセンサによる検出信号の輝度分布を前記第１のセンサによる物体の検出信号の輝度分布と比較し、一致性を判断することを特徴とするものである。
【００１１】
【発明の効果】
請求項１の発明では、第１のセンサによって車両前方の障害物を検出したときに、第２のセンサの検出範囲である車両側方の第２の範囲に当該障害物が現れるまでに要する車両の移動時間を推定し、当該推定時間が経過したときに第２のセンサを動作させる。そして第２のセンサの検出する物体と第１のセンサで検出した障害物との一致性を判断し、この判断結果に基づいて障害物の有無を判断する。
【００１２】
これにより、車両側方の障害物の存在を、見かけ上第１のセンサと第２のセンサの両方で検出することができ、第１のセンサと第２のセンサとにより同時に統合的な判断をする必要がないため、演算処理の負荷が軽く、高速、高性能の演算装置を採用せずとも済み、装置のコスト低減が図れる。
【００１３】
請求項２の発明では、一致性判断手段が一致性を判断したときに、第２のセンサの検出情報から障害物が車両に近づいているかどうかを判断し、障害物が車両に近づいていると判断したときに警報を出力する。
【００１４】
これにより、車両側方の障害物が相対的に車両に近づいている場合には、ドライバに障害物との接触を回避するように警報を出力することができる。
【００１５】
請求項３の発明では、接近判断手段が第２のセンサの検出する障害物に相当する部分の面積が増加傾向にあるときに当該障害物が車両に近づいていると判断することにより、車両に対する障害物の接近を正確に検出することができる。
【００１６】
請求項４の発明では、第１のセンサにレーザレーダを用い、第２のセンサにカメラを用いることにより、通常、車間距離計測装置として搭載されているレーザレーダを当該車両側方の障害物検出のためにも利用することができ、車間距離計測装置を備えた車両に障害物検出装置も搭載する場合のトータルコストの削減が図れる。
【００１７】
請求項５の発明では、一致性判断手段が第２のセンサによる検出信号の輝度分布を第１のセンサによる物体の検出信号の輝度分布と比較して一致性を判断することにより、車両側方の障害物の存在が正確に検出できる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図に基づいて詳説する。図１は本発明の１つの実施の形態の機器構成を示している。本実施の形態の障害物検出装置は、車両１の前方及び前側方に存在する物体の有無及び該当する物体までの距離を検出するレーザレーダ２、車両１の側方の状況を撮像するＣＣＤカメラのようなカメラ３、車両速度を検出する車速センサ４、障害物接近を警報するためのスピーカ５、そして各機器を制御し、必要な演算処理を実行するコントローラ６から構成されている。
【００１９】
図２に示すように、レーザレーダ２は車両１の前側方に周期的にレーザビームを発射し、視野２１内に物標が存在する場合にその物標に反射して戻ってくる反射光を受光し、レーザビームの発射タイミングから反射光の受光タイミングまでの時間差に基づいて物標までの距離を計測し、また反射光を受光しない場合に物標なしと判断する。
【００２０】
カメラ３は車両１のドアミラー７に、あるいはドアミラー７と同じ場所に組み込まれていて、車両の側後方に障害物の検出視野２２を持つ。このカメラ３は、コントローラ６の制御下に、レーザレーダ２が車両の前側方に障害物が存在することを検出したときに、後述する演算により同じ障害物が車両１の側方の視野２２内に現れるまでの推定時間遅れのタイミングで動作し、車両側方の状況を撮像し、映像をコントローラ６に出力する。
【００２１】
コントローラ６は当該障害物検出装置として動作するために必要なプログラムを実行するＣＰＵ、プログラムその他の固定的な情報を記憶するＲＯＭ、情報を一時的に記憶するＲＡＭ、外部の各機器との間で信号を送受信するＩ／Ｏ処理部を備えており、後述する制御動作を一定周期で繰り返し実行する。
【００２２】
次に、上記の実施の形態の障害物検出装置の動作を、図３〜図５により説明する。コントローラ６は周期的に図３のフローチャートの演算処理を繰り返す。ステップＳ０５において、レーザレーダ２が前側方の視野２１内に物体２３の存在を検出しているかどうかを判断する。そして物体２３の存在を検出している場合には、ステップＳ１０において車両１の移動に伴い、カメラ３の視野２２内に物体２３が現れるまでの遅れ時間Δを推定演算する。
【００２３】
この演算は次の通りである。図４に示すように、まず、車両座標系を設定する。ｘ軸を車両１の前後方向とし、ｙ軸を車両１の幅方向とする。そして、車両１の前方右端を車両座標系の原点とする。以下、説明を単純化するために車両１はｘ軸の−（マイナス）方向に一次元的に移動するものとする。
【００２４】
ここで、車両の速度をｖとする。これは、車両１の車速センサ４から得られる速度パルスｐより、タイヤ半径、減速比などの定数をかけて、数１式より得る。
【００２５】
【数１】
ｖ＝ｆ（ｐ）
いま、車両１の前方右端が原点にあり、この地点からレーザレーダ２でレーザビームが発射され、図４中の検出範囲２１内に障害物２３が存在し、その位置をレーザレーダ２のスキャニング角度毎の反射信号の受信強度から計算処理し、等価的に車両座標系の（x0,y0）に障害物２３を検出したとする。なお、以下の式では、時刻ｔにおける障害物２３の車両座標系の位置を(x0(t),y0(t))と表記する。
【００２６】
なお、レーザレーダ２による障害物２３の存在検出だけでは、この障害物２３が車両１の進路上に存在するものではないので、警報を出力することはない。
【００２７】
次に、車両１は−ｘ軸方向に平行に速度ｖでδt時間走行する。このとき、車両座標系において、障害物２３は（x0+ｖ・δt,y0）の位置に観測される。この位置を改めて、(x1(t+δt),y0(t+δt))と表記する。
【００２８】
このとき、障害物２３が地面に対して移動しない固定物であれば、車両１の移動によりいつカメラ３の視野範囲２２に現れるようになるかを推定することができる。
【００２９】
いま、カメラ３の視野範囲２２の端部２２Ａが車両座標系により、ｙ＝ａｘ＋ｂと表わされるとすると、(x0(t),y0(t))の障害物２３が視野範囲２２に入るときの座標(x1(t+δt),y0(t+δt))であり、このx1は次の数２式のように表わされる。
【００３０】
【数２】
0003838020.tif 000002
いま、車両１の速度がｖであるので、時刻ｔから、次の数３式で与えられるΔ時間後にカメラ３の視野範囲２２に障害物２３′が現れると推定される。
【００３１】
【数３】
0003838020.tif 000003
そこで、ステップＳ１０でこのΔ時間を算出した後、カメラ３を動作させて視野範囲２２を撮像させる。そして、ステップＳ１５，Ｓ１６において、Δ時間後のカメラ３の視野２２の端部２２Ａの輝度変化を観察し、次に説明するような輝度情報Is(x,y)、Ic(x,y)を抽出する。
【００３２】
図５（ａ）に示すように、視野２２の端部２２Ａの所定範囲の輝度情報Is(x,y)を抽出する（ステップＳ１５）。一方、上記の所定部分とは異なるカメラ３の観察視野２２内の＋ｘ方向の所定の場所の複数の画素から同様に輝度情報Ic(x,y)を抽出する（ステップＳ２０）。そして、ステップＳ２５において、これらの輝度情報Is(x,y)、Ic(x,y)に対する不変分散Vr(Is(x,y))、Vr(Ic(x,y))を求め、その比を求める。
【００３３】
【数４】
Vr(Is(x,y))/Vr(Ic(x,y))
次のステップＳ３０では、この数４式の比を用いて、Ｆ検定を実行し、有意差が現れたかどうか判断する。有意差があれば障害物２３が現れたものとみなし、本実施の形態ではさらにステップＳ３５移行の処理を行う。しかし、Ｆ検定で有意差なしと判断した場合には、障害物２３がなくなったものと見なし、リターンする。
【００３４】
ここで、Ｆ検定は次の通りである。図５の各図において、左側は輝度情報のグラフを示し、右にゆくほど暗いこと（つまり、背景とは異なった物体を検出していること）を表している。中央の斜線を施した矩形部分２４は、カメラ３の視野範囲の端部２２Ａを示している。そして左側はカメラ３の視野範囲２２を示している。
【００３５】
いま、図５（ａ）は、上述したレーザレーダ２が障害物２３を検出した時刻tからΔ時間後にカメラ３が捉えた障害物２３′の映像を示している。このように、障害物２３′が視野範囲端部２２Ａに入ってくると、障害物２３′の映像に対応する部分が背景とは異なった輝度を示し、輝度分布Is(x,y)は同図の左側に示すようになる。ステップＳ２０においては、視野範囲２２内の所定の場所の複数の画素から同様に輝度情報Ic(x,y)を得る。
【００３６】
そしてステップＳ２５で、輝度情報Is(x,y)、Ic(x,y)に対する不変分散Vr(Is(x,y))、Vr(Ic(x,y))を求め、続くステップＳ３０でＦ検定を実行するのである。
【００３７】
このＦ検定は、一般に信号の分布が平均的な分布と異なっているかどうかを判断する手法であり、基本的には、従来の信号の分散V1（平均値からのずれ量）を求め、従来の信号と異なる信号であるかどうかを調べようとする信号を入力したなら、その分散V2を計算し、この分散の比V1/V2を求めて、予め数学的に決められた数表の値と比較し、データのバラツキ方が同じか異なるかにより、信号の異同を判断する手法である。
【００３８】
こうして、ステップＳ３０では、図５（ａ）に示すΔ時間後から、同じ障害物２３′の反対側の端部を検出する図５（ｃ）に示す(Δ＋α)時間後までの間のカメラ３の撮像信号を用いて、上述した方法でＦ検定を行い、背景だけの画像と有意差があるかどうか判定する。
【００３９】
このＦ検定の結果、有意差があり、車両１の側方に障害物２３′が検出されたと判定すれば、続くステップＳ３５において、輝度情報Is(x,y)の輝度平均値と標準偏差を求める。続くステップＳ４０では、車両の移動によって、観測視野２２内に新しく視野内端部２２Ａの輝度が平均輝度±標準偏差の範囲内ならば、障害物２３′を検出し続けていると認識するが（ステップＳ４５）、範囲外であれば障害物２３′の反対側の端部に到達したと判断する（ステップＳ５０）。
【００４０】
図５（ｂ）に示すように、Δ時間後に検出した障害物２３′と同じ障害物を検出し続けている間は繰り返し計測を続けるが、同図（ｃ）に示すように視野内端部２２Ａの輝度が平均輝度±標準偏差の範囲外となれば障害物２３′の反対側端部を検出したものと判断し、クラスタリング処理を実行する（ステップＳ５５）。このクラスタリング処理は図５（ｄ）に示すように、障害物２３′の輪郭（実際の物体の輪郭とは異なる）を輝度によってクラスタリングする。
【００４１】
このクラスタリングの後、同じ障害物２３′を連続的に視野２２内で追跡し、クラスタリングした領域２５が拡大しているかどうか判断する（ステップＳ６０，Ｓ６５）。そしてクラスタリングした領域２５が拡大している場合、障害物２３′が車両に近づいており、接触の可能性ありとして警報をスピーカ５から出力させる（ステップＳ７０）。
【００４２】
このようにして、本実施の形態によれば、第１のセンサであるレーザレーダ２によって障害物２３を検出した時に、車両の速度を勘案して第２のセンサであるカメラ３の視野範囲２２に同じ障害物２３′が現れるようになるまでの時間Δを推定し、この推定時間後に障害物２３′を検出したときには、さらにカメラ３に捉えられた障害物２３′の映像が拡大傾向にあるかどうか判断し、拡大傾向にあると判断したときに接触の可能性ありとして警報を出力するようにしたので、第１のセンサ、第２のセンサそれぞれには単独で障害物の検出を行わせながらも、見かけ上２つのセンサが協働して障害物を監視し、接触を回避するために必要な警報を発することができ、しかも、第１、第２のセンサそれぞれを単独で動作させているために複雑な演算処理が要求されず、高速、高性能な演算装置をコントローラ６に搭載する必要がなく、コスト的に低く抑えることができる。
【００４３】
なお、上記の実施の形態ではΔ時間後の障害物２３′の検出に止まらず、さらに障害物２３′の映像のクラスタリング処理を行い、接近の有無をも判断して警報を発するようにしたが、装置のより単純化のためには、図３のフローチャートにおけるステップＳ３０で有意差ありと判断すれば障害物２３′が車両側方に接近しているものとして警報を発するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の１実施の形態の構成を示す概念図。
【図２】上記の実施の形態におけるレーザレーダ、カメラそれぞれの視野範囲を示す平面図。
【図３】上記の実施の形態による障害物検出処理のフローチャート。
【図４】上記の実施の形態による障害物検出動作の説明図。
【図５】上記の実施の形態におけるカメラの撮像信号から求めた輝度分布と障害物の位置との関係、及びクラスタリング結果を示す説明図。
【図６】本発明が有効な駐車場のレイアウト。
【符号の説明】
１  車両
２  レーザレーダ
３  カメラ
４  車速センサ
５  スピーカ
６  コントローラ
【図１】
0003838020.tif 000004
【図２】
0003838020.tif 000005
【図３】
0003838020.tif 000006
【図４】
0003838020.tif 000007
【図５】
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【図６】
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