УСТРОЙСТВО ОБНАРУЖЕНИЯ ТРЕХМЕРНЫХ ОБЪЕКТОВ И СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ ТРЕХМЕРНЫХ ОБЪЕКТОВ
DEVICE FOR DETECTING THREE-DIMENSIONAL OBJECTS AND METHOD FOR DETECTING THREE-DIMENSIONAL OBJECTS

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ
[0001] Настоящее изобретение относится к устройству обнаружения трехмерных объектов и к способу обнаружения трехмерных объектов.
Данная заявка испрашивает приоритет заявки на патент (Япония) №2012-166527, поданной 27 июля 2012 года, и в указанных государствах, которые признают включение документа по ссылке, содержимое, описанное в вышеуказанной заявке, содержится в данном документе по ссылке и считается частью описания настоящей заявки.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
[0002] В традиционно известной технологии трехмерный объект около рассматриваемого транспортного средства обнаруживается на основе захваченного изображения, захваченного посредством камеры (см. патентный документ 1).
ДОКУМЕНТЫ ПРЕДШЕСТВУЮЩЕГО УРОВНЯ ТЕХНИКИ
ПАТЕНТНЫЕ ДОКУМЕНТЫ
[0003] Патентный документ 1. Выложенная заявка на патент (Япония) №2006-311216
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
ПРОБЛЕМЫ, РАЗРЕШАЕМЫЕ ИЗОБРЕТЕНИЕМ
[0004] Когда трехмерный объект около рассматриваемого транспортного средства обнаруживается на основе захваченного изображения, захваченного с помощью камеры ночью, возникает проблема в том, что когда водяная пленка сформирована на поверхности дороги вследствие дождя и т.п., источник света, такой как уличный светильник, может отражаться посредством поверхности дороги; изображение света, такого как источник света, который отражается на поверхности дороги, затем может быть ошибочно обнаружено в качестве трехмерного объекта.
[0005] Проблема, которая должна разрешаться посредством настоящего изобретения, заключается в том, чтобы предоставлять устройство обнаружения трехмерных объектов, которое допускает надлежащее обнаружение трехмерного объекта.
СРЕДСТВО ДЛЯ РАЗРЕШЕНИЯ УКАЗАННЫХ ПРОБЛЕМ
[0006] Настоящее изобретение разрешает проблему за счет устройства обнаружения трехмерных объектов, которое обнаруживает трехмерный объект на основе захваченного изображения, захваченного посредством модуля захвата изображений, посредством обнаружения яркости во множестве областей изображения, на основе захваченного изображения, обнаружения, из обнаруженных пиков в яркости, пика в яркости с градиентом яркости, составляющий предварительно определенное значение или более, в качестве целевого пика яркости и подавления обнаружения трехмерного объекта на основе результата обнаружения целевого пика яркости ночью.
ПРЕИМУЩЕСТВО ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0007] Согласно настоящему изобретению, возможно эффективное предотвращение ошибочного обнаружения источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, в качестве трехмерного объекта посредством подавления обнаружения трехмерного объекта на основе конкретного пика яркости, вызываемого посредством источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[0008] Фиг. 1 является схематичным видом транспортного средства, оснащенного устройством обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 2 является видом сверху, иллюстрирующим состояние движения транспортного средства на фиг. 1.
Фиг. 3 является блок-схемой, иллюстрирующей подробности компьютера.
Фиг. 4 является видом, показывающим общее представление обработки модуля совмещения. Фиг. 4(a) является видом сверху, иллюстрирующим состояние движения транспортного средства, а фиг. 4(b) является изображением, иллюстрирующим общее представление совмещения.
Фиг. 5 является схематичным видом, иллюстрирующим способ, которым генерируется форма разностного сигнала посредством модуля обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 6 является видом, иллюстрирующим пример порогового значения α для обнаружения формы разностного сигнала и трехмерного объекта.
Фиг. 7 является видом, иллюстрирующим небольшие области, разделенные посредством модуля обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 8 является видом, иллюстрирующим пример гистограммы, получаемой посредством модуля обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 9 является видом, иллюстрирующим весовые коэффициенты, используемые посредством модуля обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 10 является видом, иллюстрирующим другой пример гистограммы, получаемой посредством модуля обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 11 является видом, показывающим способ, используемый посредством модуля обнаружения яркости для обнаружения яркости.
Фиг. 12 является видом, иллюстрирующим пример окружения, в котором едет рассматриваемое транспортное средство.
Фиг. 13 является одним примером гистограммы яркости, которая генерируется в примерном окружении, проиллюстрированном на фиг. 12.
Фиг. 14 является видом, иллюстрирующим пример первой производной гистограммы и второй производной гистограммы на основе гистограммы яркости, которая генерируется в примерном окружении, проиллюстрированном на фиг. 12.
Фиг. 15 является видом, показывающим способ управления для обнаружения трехмерных объектов на основе конкретного пика яркости.
Фиг. 16 является видом, показывающим способ для задания дифференциального порогового значения th посредством контроллера.
Фиг. 17 является видом, показывающим взаимосвязь между яркостью конкретного пика яркости и диапазоном, в котором запрещается обнаружение трехмерного объекта.
Фиг. 18 является видом, показывающим взаимосвязь между конкретным пиком яркости и числом оценок для оценки находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2.
Фиг. 19 является видом, иллюстрирующим пример гистограммы на основе интенсивности краев.
Фиг. 20 является блок-схемой последовательности операций способа, иллюстрирующей процесс обнаружения находящихся в смежной полосе движения транспортных средств согласно первому варианту осуществления.
Фиг. 21 является блок-схемой последовательности операций способа, иллюстрирующей процесс управления обнаружением трехмерных объектов согласно первому варианту осуществления.
Фиг. 22 является блок-схемой, иллюстрирующей подробности компьютера согласно второму варианту осуществления.
Фиг. 23 является видом, иллюстрирующим состояние движения транспортного средства. Фиг. 23(a) является видом сверху, иллюстрирующим позиционную взаимосвязь между областями обнаружения, а фиг. 23(b) является видом в перспективе, иллюстрирующим позиционную взаимосвязь между областями обнаружения в реальном пространстве.
Фиг. 24 является видом, показывающим работу модуля вычисления яркостного различия согласно второму варианту осуществления. Фиг. 24(a) является видом, иллюстрирующим позиционную взаимосвязь между линией концентрации внимания, опорной линией, точкой концентрации внимания и опорной точкой в виде с высоты птичьего полета; фиг. 24(b) является видом, иллюстрирующим позиционную взаимосвязь между линией концентрации внимания, опорной линией, точкой концентрации внимания и опорной точкой в реальном пространстве.
Фиг. 25 является видом, показывающим подробную работу модуля вычисления яркостного различия согласно второму варианту осуществления. Фиг. 25(a) является видом, иллюстрирующим область обнаружения в виде с высоты птичьего полета, а фиг. 25(b) является видом, иллюстрирующим позиционную взаимосвязь между линией концентрации внимания, опорной линией, точкой концентрации внимания и опорной точкой в виде с высоты птичьего полета.
Фиг. 26 является видом, иллюстрирующим пример изображения, который показывает операцию обнаружения краев.
Фиг. 27 является видом, иллюстрирующим линию края и распределение яркости на линии края. Фиг. 27(a) является видом, иллюстрирующим распределение яркости, когда трехмерный объект (находящееся в смежной полосе движения транспортное средство) присутствует в области обнаружения, а фиг. 27(b) является видом, иллюстрирующим распределение яркости, когда трехмерный объект не присутствует в области обнаружения.
Фиг. 28 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей способ для обнаружения находящегося в смежной полосе транспортного средства согласно второму варианту осуществления.
ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНЫЕ ВАРИАНТЫ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0009] ВАРИАНТ 1 ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ
Фиг. 1 является схематичным видом транспортного средства, оснащенного устройством 1 обнаружения трехмерных объектов согласно настоящему варианту осуществления. Цель устройства 1 обнаружения трехмерных объектов согласно настоящему варианту осуществления заключается в том, чтобы обнаруживать трехмерный объект (трехмерные объекты, такие как находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2), присутствующий в смежной полосе движения, в которой возможен контакт, если рассматриваемое транспортное средство V1 должно сменять полосу движения. Устройство 1 обнаружения трехмерных объектов согласно настоящему варианту осуществления содержит камеру 10, датчик 20 скорости и компьютер 30, как проиллюстрировано на фиг. 1.
[0010] Камера 10 крепится к рассматриваемому транспортному средству V1 таким образом, что оптическая ось составляет угол θ вниз от горизонтали в местоположении на высоте h в задней части рассматриваемого транспортного средства V1, как проиллюстрировано на фиг. 1. Из этой позиции, камера 10 захватывает предварительно определенную область окружения рассматриваемого транспортного средства V1. Датчик 20 скорости обнаруживает скорость движения рассматриваемого транспортного средства V1 и вычисляет скорость транспортного средства из скорости вращения колес, обнаруженной, например, посредством датчика скорости вращения колес для обнаружения скорости вращения колеса. Компьютер 30 обнаруживает находящееся в смежной полосе транспортное средство, присутствующее в смежной полосе движения позади рассматриваемого транспортного средства.
[0011] Фиг. 2 является видом сверху, иллюстрирующим состояние движения рассматриваемого транспортного средства V1 на фиг. 1. Как проиллюстрировано на чертеже, камера 10 захватывает заднюю сторону относительно транспортного средства под предварительно определенным углом a обзора. В это время, угол a обзора камеры 10 задается равным углу обзора, который дает возможность захвата левой и правой полос движения (смежных полос движения) в дополнение к полосе движения, в которой едет рассматриваемое транспортное средство V1.
[0012] Фиг. 3 является блок-схемой, иллюстрирующей подробности компьютера 30 согласно первому варианту осуществления. Камера 10 и датчик 20 скорости также иллюстрируются на фиг. 3, чтобы четко указывать взаимосвязи соединений.
[0013] Как проиллюстрировано на фиг. 3, компьютер 30 содержит модуль 31 преобразования точки обзора, модуль 32 совмещения, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов, модуль 34 оценки наступления ночи, модуль 35 обнаружения яркости, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости, контроллер 37, модуль 38 вычисления замутненности, модуль 39 оценки состояния поверхности дороги и модуль 40 обнаружения передних фар. Конфигурации этих модулей описываются ниже.
[0014] Захваченные данные изображений предварительно определенной области, полученные посредством камеры 10, вводятся в модуль 31 преобразования точки обзора, и захваченные данные изображений, введенные таким способом, преобразуются в данные изображений вида с высоты птичьего полета, которые представляют собой состояние вида с высоты птичьего полета. Состояние вида с высоты птичьего полета представляет собой состояние просмотра с точки зрения воображаемой камеры, которая смотрит вниз сверху, в частности, вертикально вниз. Преобразование точки обзора может быть выполнено способом, описанным, например, в выложенной заявке на патент (Япония) №2008-219063. Причина, по которой захваченные данные изображений преобразуются в данные изображений вида с высоты птичьего полета, основана на таком принципе, что перпендикулярные края, уникальные для трехмерного объекта, преобразуются в группу прямых линий, которая проходит через конкретную фиксированную точку, посредством преобразования точки обзора в данные изображений вида с высоты птичьего полета; использование этого принципа дает возможность отличения плоского объекта от трехмерного объекта.
[0015] Данные изображений вида с высоты птичьего полета, полученные посредством преобразования точки обзора, которое выполняется посредством модуля 31 преобразования точки обзора, последовательно вводятся в модуль 32 совмещения, и входные позиции данных изображений вида с высоты птичьего полета в различные моменты времени совмещаются. Фиг. 4 является видом, показывающим общее представление обработки модуля 32 совмещения, при этом фиг. 4(a) является видом сверху, иллюстрирующим состояние движения рассматриваемого транспортного средства V1, а фиг. 4(b) является изображением, иллюстрирующим общее представление совмещения.
[0016] Как проиллюстрировано на фиг. 4(a), рассматриваемое транспортное средство V1 в данный момент времени размещается в P1, и рассматриваемое транспортное средство V1 за один момент времени до этого размещается в P1'. Предполагается, что находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 размещается позади рассматриваемого транспортного средства V1 и едет параллельно рассматриваемому транспортному средству V1, а также что находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 в текущий момент времени размещается в P2 и что находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 за один момент времени до этого размещается в P2'. Кроме того, предполагается, что рассматриваемое транспортное средство V1 проезжает расстояние d в течение одного момента времени. Фраза "за один момент времени до этого" может быть моментом времени в прошлом на время, предварительно заданное (например, один цикл управления) с данного момента времени; она также может быть моментом времени в прошлом на произвольное время.
[0017] В этом состоянии, изображение PBt вида с высоты птичьего полета в текущий момент времени является таким, как показано на фиг. 4(b). Белые линии дорожной разметки, нарисованные на поверхности дороги, являются прямоугольными в этом изображении PBt вида с высоты птичьего полета и являются относительно точными в виде сверху, но находящееся в смежной полосе транспортное средство V2 (позиция P2) сплющивается. То же применимо к изображению PBt-1 вида с высоты птичьего полета за один момент времени до этого; белые линии дорожной разметки, нарисованные на поверхности дороги, являются прямоугольными и являются относительно точными в виде сверху, но находящееся в смежной полосе транспортное средство V2 (позиция P2') сплющивается. Как описано выше, перпендикулярные края трехмерного объекта (края, которые расположены вертикально прямо в трехмерном пространстве от поверхности дороги, также включаются в строгий смысл перпендикулярного края) выглядят как группа прямых линий вдоль направления сплющивания вследствие процесса для преобразования точки обзора в данные изображений вида с высоты птичьего полета; тем не менее, поскольку плоское изображение на поверхности дороги не включает в себя перпендикулярные края, такое сплющивание не возникает, даже когда точка обзора преобразована.
[0018] Модуль 32 совмещения совмещает изображения PBt и PBt-1 вида с высоты птичьего полета, такие как изображения PBt и PBt-1, описанные выше, с точки зрения данных. Когда это выполнено, модуль 32 совмещения смещает изображение PBt-1 вида с высоты птичьего полета за один момент времени до этого и сопоставляет позицию с изображением PBt вида с высоты птичьего полета в данный момент времени. Левое изображение и центральное изображение на фиг. 4(b) иллюстрируют состояние смещения на проезжаемое расстояние d'. Величина d' смещения является величиной перемещения в данных изображений вида с высоты птичьего полета, которые соответствуют фактическому проезжаемому расстоянию d рассматриваемого транспортного средства V1, проиллюстрированного на фиг. 4(a), и определяется на основе сигнала из датчика 20 скорости и времени от одного момента времени до данного момента времени.
[0019] После совмещения модуль 32 совмещения получает разность между изображениями PBt и PBt-1 вида с высоты птичьего полета и генерирует данные PDt разностного изображения. В настоящем варианте осуществления, модуль 32 совмещения рассматривает абсолютное значение разности в пиксельных значениях изображений PBt и PBt-1 вида с высоты птичьего полета таким образом, что оно соответствует варьированию в среде освещения; когда абсолютное значение равно или превышает предварительно определенное пороговое значение th, пиксельные значения разностного изображения PDt задаются равными 1, а когда абсолютное значение меньше предварительно определенного порогового значения th, пиксельные значения разностного изображения PDt задаются равными 0, что дает возможность генерирования данных разностного изображения PDt, к примеру, данных разностного изображения PDt, проиллюстрированных справа на фиг. 4(b). В настоящем варианте осуществления, возникают случаи, в которых значение дифференциального порогового значения th изменяется посредством контроллера 37, упомянутого ниже; когда дифференциальное пороговое значение th изменяется посредством контроллера 37, пиксельные значения разностного изображения PDt обнаруживаются с использованием дифференциального порогового значения th, которое изменяется посредством контроллера 37.
[0020] Модуль 21 совмещения в настоящем варианте осуществления совмещает в виде с высоты птичьего полета позиции изображений вида с высоты птичьего полета, полученных в различные моменты времени, и получает совмещенные изображения вида с высоты птичьего полета; тем не менее процесс "совмещения" может выполняться с точностью, соответствующей типу объектов, которые должны быть обнаружены, или с требуемой точностью для обнаружения. Например, процесс может быть процессом строгого совмещения, в котором совмещение проводится на основе идентичного времени и идентичной позиции, или нестрогим совмещением, в котором получаются координаты каждого изображения вида с высоты птичьего полета.
[0021] Первый модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем обнаруживает форму разностного сигнала на основе данных разностного изображения PDt, проиллюстрированных на фиг. 4(b). В этом случае, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние трехмерного объекта в реальном пространстве. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов сначала генерирует первую форму разностного сигнала, когда обнаруживается трехмерный объект, и должно быть вычислено проезжаемое расстояние.
[0022] При генерировании формы разностного сигнала, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов задает область обнаружения (рамку обнаружения) в разностном изображении PDt. Цель устройства 1 обнаружения трехмерных объектов настоящего примера состоит в том, чтобы вычислять проезжаемое расстояние для находящегося в смежной полосе транспортного средства, с которым имеется вероятность контакта, если рассматриваемое транспортное средство V1 собирается сменять полосу движения. Соответственно, в настоящем примере, прямоугольные области A1, A2 обнаружения (рамки обнаружения) задаются позади рассматриваемого транспортного средства V1, как проиллюстрировано на фиг. 2. Такие области A1, A2 обнаружения могут задаваться из относительной позиции до рассматриваемого транспортного средства V1, либо они могут задаваться на основе позиции белых линий дорожной разметки. Когда задаются на основе позиции белых линий дорожной разметки, устройство 1 обнаружения трехмерных объектов может использовать, например, то, что известно как технологии распознавания белых линий дорожной разметки.
[0023] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов распознает в качестве линий L1, L2 пересечения с землей границы областей A1, A2 обнаружения, заданных таким способом, на стороне рассматриваемого транспортного средства V1 (стороне вдоль направления движения), как проиллюстрировано на фиг. 2. В общем, линия пересечения с землей означает линию, в которой трехмерный объект контактирует с землей; тем не менее в настоящем варианте осуществления, линия пересечения с землей не является линией контакта с землей, в вместо этого задается способом, описанным выше. Даже в таком случае, разность между линией пересечения с землей согласно настоящему варианту осуществления и нормальной линией пересечения с землей, определенной из позиции находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, не является чрезвычайно большой, как определено посредством опыта, и фактически не представляет собой проблемы.
[0024] Фиг. 5 является схематичным видом, иллюстрирующим способ, которым генерируется форма разностного сигнала посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Как проиллюстрировано на фиг. 5, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов генерирует форму DWt разностного сигнала из участка, который соответствует областям A1, A2 обнаружения в разностном изображении PDt (чертеж справа на фиг. 4(b)), вычисленном посредством модуля 32 совмещения. В этом случае, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов генерирует форму DWt разностного сигнала вдоль направления сплющивания трехмерного объекта посредством преобразования точки обзора. В примере, проиллюстрированном на фиг. 5, для удобства описана только область A1 обнаружения, но форма DWt разностного сигнала также генерируется для области A2 обнаружения с использованием идентичной процедуры.
[0025] Более конкретно, сначала модуль 33 обнаружения трехмерных объектов задает линию La в направлении, в котором сплющивается трехмерный объект, в данных разностного изображения PDt. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем подсчитывает число разностных пикселов DP, указывающих предварительно определенную разность, на линии La. В настоящем варианте осуществления, разностные пикселы DP, указывающие предварительно определенную разность, имеют пиксельные значения в разностном изображении PDt, которые представляются посредством 0 и 1, и пикселы, указываемые посредством 1, подсчитываются в качестве разностных пикселов DP.
[0026] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов подсчитывает число разностных пикселов DP и после этого определяет точку CP пересечения линии La и линии L1 пересечения с землей. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем коррелирует точку CP пересечения и подсчитанное число и определяет позицию на горизонтальной оси, в частности, позицию на оси в вертикальном направлении на чертеже справа на фиг. 5, на основе позиции точки CP пересечения; модуль обнаружения трехмерных объектов после этого определяет позицию на вертикальной оси, в частности, позицию на оси в поперечном направлении на чертеже справа на фиг. 5, из подсчитанного числа и определяет позиции на графике в качестве подсчитанного числа в точке CP пересечения.
[0027] Аналогично, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов задает линии Lb, Lc, …, в направлении, в котором сплющивается трехмерный объект, подсчитывает число разностных пикселов DP, определяет позицию на горизонтальной оси на основе позиции каждой точки CP пересечения, определяет позицию на вертикальной оси из подсчитанного числа (числа разностных пикселов DP) и определяет позиции на графике. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов повторяет вышеуказанное последовательно для того, чтобы формировать частотное распределение, за счет этого генерируя форму DWt разностного сигнала, как проиллюстрировано на чертеже справа на фиг. 5.
[0028] Здесь, разностные пикселы PD в данных разностного изображения PDt представляют собой пикселы, которые изменены в изображении в различные моменты времени, другими словами, они представляют собой местоположения, которые могут истолковываться как места, в которых присутствует трехмерный объект. Соответственно, в местоположениях, в которых присутствует трехмерный объект, число пикселов подсчитывается вдоль направления, в котором сплющивается трехмерный объект, чтобы формировать частотное распределение, за счет этого генерируя форму DWt разностного сигнала. В частности, число пикселов подсчитывается вдоль направления, в котором сплющивается трехмерный объект, и следовательно, форма DWt разностного сигнала генерируется из информации касательно направления высоты относительно трехмерного объекта.
[0029] Линии La и Lb в направлении, в котором сплющивается трехмерный объект, имеет различные расстояния, которые перекрывают область A1 обнаружения, как проиллюстрировано на чертеже слева на фиг. 5. Соответственно, число разностных пикселов DP больше на линии La, чем на линии Lb, когда предполагается, что область A1 обнаружения заполнена разностными пикселами DP. По этой причине, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов выполняет нормализацию на основе расстояния, на котором перекрываются линии La, Lb в направлении, в котором сплющивается трехмерный объект, и область A1 обнаружения, когда позиция на вертикальной оси определяется из подсчитанного числа разностных пикселов DP. В конкретном примере, предусмотрено шесть разностных пикселов DP на линии La, и предусмотрено пять разностных пикселов DP на линии Lb на чертеже слева на фиг. 5. Соответственно, когда позиция на вертикальной оси определяется из подсчитанного числа на фиг. 5, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов делит подсчитанное число на расстояние перекрытия или выполняет нормализацию другим способом. Значения формы DWt разностного сигнала, которые соответствуют линиям La, Lb в направлении, в котором сплющивается трехмерный объект, в силу этого становятся практически идентичными, как проиллюстрировано посредством формы DWt разностного сигнала.
[0030] После того, как сгенерирована форма DWt разностного сигнала, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов обнаруживает находящееся в смежной полосе движения транспортное средство, которое присутствует в смежной полосе движения, на основе сгенерированной формы DWt разностного сигнала. Фиг. 6 является видом, показывающим способ для обнаружения трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов, и показывает пример порогового значения α для обнаружения формы DWt разностного сигнала и трехмерного объекта. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет то, присутствует или нет трехмерный объект в областях A1, A2 обнаружения, посредством определения того, имеет или нет пик сгенерированной формы DWt разностного сигнала предварительно определенное пороговое значение α, соответствующее пиковой позиции формы DWt разностного сигнала или более, как проиллюстрировано на фиг. 6. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем определяет то, что трехмерный объект не присутствует в областях A1, A2 обнаружения, когда пик формы DWt разностного сигнала меньше предварительно определенного порогового значения α, и определяет то, что трехмерный объект присутствует в областях A1, A2 обнаружения, когда пик формы DWt разностного сигнала имеет предварительно определенное пороговое значение α или более.
[0031] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет скорость движения трехмерного объекта посредством сравнения формы DWt разностного сигнала в текущий момент времени с формой DWt-1 разностного сигнала за один момент времени до этого. Другими словами, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет скорость движения трехмерного объекта из изменения во времени форм DWt, DWt-1 разностных сигналов. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов также вычисляет относительную скорость движения рассматриваемого транспортного средства V1 относительно скорости движения трехмерного объекта.
[0032] Более конкретно, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов разделяет форму DWt разностного сигнала на множество небольших областей DWt1-DWtn (где n является произвольным целым числом в 2 или более), как проиллюстрировано на фиг. 7. Фиг. 7 является видом, иллюстрирующим небольшие области DWt1-DWtn, разделенные посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Небольшие области DWt1-DWtn разделяются с возможностью взаимно перекрываться, как проиллюстрировано, например, на фиг. 7. Например, небольшая область DWt1 и небольшая область DWt2 перекрывают друг друга, и небольшая область DWt2 и небольшая область DWt3 перекрывают друг друга.
[0033] Затем, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет величину смещения (величину перемещения в направлении по горизонтальной оси (в вертикальном направлении на фиг. 7) формы разностного сигнала) для каждой из небольших областей DWt1-DWtn. Здесь, величина смещения определяется из разности (расстояния в направлении по горизонтальной оси) между формой DWt-1 разностного сигнала за один момент времени до этого и формой DWt разностного сигнала в данный момент времени. В этом случае, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов перемещает форму DWt-1 разностного сигнала за один момент времени до этого в направлении по горизонтальной оси для каждой из небольших областей DWt1-DWtn; после этого модуль обнаружения трехмерных объектов оценивает позицию (позицию в направлении по горизонтальной оси), в которой ошибка относительно формы DWt разностного сигнала в данный момент времени является минимальной, и определяет в качестве величины смещения величину перемещения в направлении по горизонтальной оси в позиции, в которой ошибка относительно исходной позиции формы DWt-1 разностного сигнала является минимальной. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем подсчитывает величину смещения определенной для каждой из небольших областей DWt1-DWtn и формирует гистограмму.
[0034] Фиг. 8 является видом, иллюстрирующим пример гистограммы, полученной посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Как проиллюстрировано на фиг. 8, в величине смещения возникает некоторая величина переменности, которая представляет собой величину перемещения, в которой ошибка между небольшими областями DWt1-DWtn и формой DWt-1 разностного сигнала за один момент времени до этого является минимальной. Соответственно, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов формирует величины смещения, включающие в себя переменность, на гистограмме и вычисляет проезжаемое расстояние из гистограммы. В этот момент, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние трехмерного объекта (находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2) из максимального значения на гистограмме. Другими словами, в примере, проиллюстрированном на фиг. 8, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет величину смещения, указывающую максимальное значение гистограммы, в качестве проезжаемого расстояния τ*. Таким образом, в настоящем варианте осуществления, более высокоточное проезжаемое расстояние может быть вычислено из максимального значения, даже когда существует переменность в величине смещения. Проезжаемое расстояние τ* является относительным проезжаемым расстоянием трехмерного объекта (находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2) относительно рассматриваемого транспортного средства. Соответственно, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет абсолютное проезжаемое расстояние на основе проезжаемого расстояния τ*, полученного таким способом, и из датчика 20 скорости, когда должно вычисляться абсолютное проезжаемое расстояние.
[0035] Таким образом, в настоящем варианте осуществления, проезжаемое расстояние трехмерного объекта (находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2) вычисляется из величины смещения формы DWt разностного сигнала, когда ошибка в форме DWt разностного сигнала, сгенерированной в различные моменты времени, является минимальной; это дает возможность вычисления проезжаемого расстояния из величины смещения, которая является информацией относительно одной размерности в форме сигнала, и дает возможность поддержания вычислительных затрат на низком уровне, когда вычисляется проезжаемое расстояние. Кроме того, разделение формы DWt разностного сигнала, сгенерированной в различные моменты времени, на множество небольших областей DWt1-DWtn дает возможность получения множества форм сигналов, представляющих местоположения трехмерного объекта, за счет этого давая возможность определения величины смещения в каждом местоположении трехмерного объекта и давая возможность определения проезжаемого расстояния из множества величин смещения. Следовательно, может повышаться точность вычисления проезжаемого расстояния. В настоящем варианте осуществления, проезжаемое расстояние трехмерного объекта вычисляется из изменения во времени формы DWt разностного сигнала, которая включает в себя информацию направления высоты. Следовательно, в отличие от акцентирования внимания исключительно на перемещении одной точки, местоположение обнаружения до изменения во времени и местоположение обнаружения после изменения во времени указываются с помощью включенной информации направления высоты и, соответственно, легко в итоге оказываются идентичным местоположением; проезжаемое расстояние вычисляется из изменения во времени в идентичном местоположении; и может повышаться точность вычисления проезжаемого расстояния.
[0036] Когда должна формироваться гистограмма, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов может взвешивать множество небольших областей DWt1-DWtn и подсчитывать величины смещения, определенные для каждой из небольших областей DWt1-DWtn в соответствии со взвешиванием, чтобы формировать гистограмму. Фиг. 9 является видом, иллюстрирующим весовые коэффициенты, используемые посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов.
[0037] Как проиллюстрировано на фиг. 9, небольшая область DWm (где m является целым числом в 1 или более и n-1 или менее) является плоской. Другими словами, в небольшой области DWm, имеется несущественная разность между максимальными и минимальными значениями счетчика числа пикселов, указывающими предварительно определенную разность. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов увеличивает взвешивание этого типа небольшой области DWm. Это обусловлено тем, что в плоской небольшой области DWm отсутствует характерность, и имеется высокая вероятность того, что ошибка должна быть усилена, когда вычислена величина смещения.
[0038] С другой стороны, небольшая область DWm+k (где k является целым числом в n-m или менее) имеет значительную волнистость. Другими словами, в небольшой области DWm, имеется существенная разность между максимальными и минимальными значениями счетчика числа пикселов, указывающими предварительно определенную разность. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов увеличивает взвешивание этого типа небольшой области DWm. Это обусловлено тем, что небольшая область DWm+k с существенной волнистостью является характерной, и имеется высокая вероятность того, что величина смещения вычисляется точно. Взвешивание небольших областей таким способом обеспечивает возможность более точного вычисления проезжаемого расстояния.
[0039] Форма DWt разностного сигнала разделяется на множество небольших областей DWt1-DWtn в настоящем варианте осуществления, чтобы повышать точность вычисления проезжаемого расстояния; тем не менее это разделение на небольшие области DWt1-DWtn не требуется, когда необязательно точное вычисление проезжаемого расстояния. В этом случае, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние из величины смещения формы DWt разностного сигнала, когда ошибка между формой DWt разностного сигнала и формой DWt-1 разностного сигнала является минимальной. Другими словами, способ для определения величины смещения между формой DWt-1 разностного сигнала за один момент времени до этого и формой DWt разностного сигнала в данный момент времени не ограничивается подробностями, описанными выше.
[0040] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов в настоящем варианте осуществления определяет скорость движения рассматриваемого транспортного средства V (камера 10) и определяет величину смещения для стационарного объекта из определенной скорости движения. После того, как определена величина смещения стационарного объекта, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов игнорирует величину смещения, которая соответствует стационарному объекту в максимальном значении гистограммы, и вычисляет проезжаемое расстояние трехмерного объекта.
[0041] Фиг. 10 является видом, иллюстрирующим другой пример гистограммы, полученной посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Когда стационарный объект, отличный от трехмерного объекта, присутствует в пределах угла обзора камеры 10, два максимальных значения τ1, τ2 появляются на результирующей гистограмме. В этом случае, одно из двух максимальных значений τ1, τ2 является величиной смещения стационарного объекта. Следовательно, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет величину смещения для стационарного объекта из скорости движения, игнорирует максимальное значение, которое соответствует величине смещения, и вычисляет проезжаемое расстояние трехмерного объекта с использованием оставшегося максимального значения. Как результат, возможно предотвращение ситуации, в которой стационарный объект снижает точность вычисления проезжаемого расстояния трехмерного объекта.
[0042] Даже когда величина смещения, соответствующая стационарному объекту, игнорируется, может быть предусмотрено множество трехмерных объектов, присутствующих в пределах угла обзора камеры 10, когда имеется множество максимальных значений. Тем не менее множество трехмерных объектов, присутствующих в областях A1, A2 обнаружения, возникают очень редко. Соответственно, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов прекращает вычисление проезжаемого расстояния. В настоящем варианте осуществления, за счет этого возможно предотвращение ситуации, в которой вычисляется ошибочное проезжаемое расстояние, к примеру, когда имеется множество максимальных значений.
[0043] Таким образом, в настоящем варианте осуществления, возможно обнаружение находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, которое присутствует в смежной полосе движения, посредством обнаружения трехмерного объекта, который присутствует в областях A1, A2 обнаружения, и определение того, представляет или нет обнаруженный трехмерный объект собой находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2.
[0044] Помимо этого, когда водяная пленка сформирована на поверхности дороги вследствие дождя и т.п., и источник света, такой как уличный светильник, отражается посредством поверхности дороги ночью, настоящий вариант осуществления содержит функцию для того, чтобы эффективно предотвращать ошибочное обнаружение изображения такого источника света в качестве трехмерного объекта. Чтобы реализовывать этот тип функции, компьютер 30 согласно настоящему варианту осуществления содержит модуль 34 оценки наступления ночи, модуль 35 обнаружения яркости, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости, контроллер 37, модуль 38 вычисления замутненности, модуль 39 оценки состояния поверхности дороги и модуль 40 обнаружения передних фар. Каждая из конфигураций описывается ниже.
[0045] Модуль 34 оценки наступления ночи оценивает то, наступила ночь или нет, на основе захваченного изображения, захваченного посредством камеры 10. Способ для оценки наступления ночи посредством модуля 34 оценки наступления ночи не ограничен конкретным образом; например, модуль 34 оценки наступления ночи может определять то, что наступила ночь, когда яркость всего захваченного изображения, захваченного посредством камеры 10, составляет предварительно определенное значение или более ниже. Помимо этого, модуль 34 оценки наступления ночи может определять то, наступила ночь или нет, на основе люминометра или времени.
[0046] Модуль 35 обнаружения яркости обнаруживает яркость объекта из захваченного изображения. Фиг. 11 является видом, показывающим способ для обнаружения яркости посредством модуля 35 обнаружения яркости. В частности, модуль 35 обнаружения яркости разделяет области A1, A2 обнаружения на радиальные пиксельные области, имеющие камеру 10 в качестве начальной точки. Модуль 35 обнаружения яркости затем накапливает значение яркости каждого пиксела, соответствующее каждой из разделенных пиксельных областей. Модуль 35 обнаружения яркости затем вычисляет кумулятивное значение яркости каждой пиксельной области и после этого определяет точку CP пересечения каждой пиксельной области и линии L1 пересечения с землей. Модуль 35 обнаружения яркости затем коррелирует точку CP пересечения и кумулятивное значение яркости каждой пиксельной области и определяет позицию на горизонтальной оси, в частности, позицию на оси в вертикальном направлении на чертеже справа на фиг. 11 на основе позиции точки CP пересечения; модуль обнаружения яркости затем определяет позицию на вертикальной оси, в частности, позицию на оси в поперечном направлении на чертеже справа на фиг. 11, из кумулятивного значения яркости каждой пиксельной области и определяет позиции на графике в качестве кумулятивного значения яркости в точке CP пересечения, за счет этого генерируя гистограмму яркости, как проиллюстрировано на чертеже справа на фиг. 11. На фиг. 11, предоставлен пример для того, чтобы описывать способ для обнаружения яркости в области A1 обнаружения; тем не менее модуль 35 обнаружения яркости обнаруживает яркость в области A2 обнаружения идентично области A1 обнаружения и генерирует гистограмму яркости для области A2 обнаружения. При генерировании гистограммы яркости модуль 35 обнаружения яркости может иллюстрировать сумму кумулятивных значений яркости двух смежных пиксельных областей в качестве кумулятивного значения яркости одной пиксельной области, чтобы сглаживать гистограмму яркости.
[0047] Модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости обнаруживает пик в яркости, вызываемый посредством источника света, такого как уличный светильник, в качестве конкретного пика яркости на основе гистограммы яркости, сгенерированной посредством модуля 35 обнаружения яркости. В частности, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости обнаруживает пик в яркости с градиентом яркости с предварительно определенным значением градиента оценки или более, из числа пиков в яркости, обнаруженных на гистограмме яркости, в качестве конкретного пика яркости, вызываемого посредством источника света, такого как уличный светильник. Модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости обнаруживает конкретный пик яркости как в области A1 обнаружения, так и в области A2 обнаружения.
[0048] Фиг. 12 является видом, иллюстрирующим пример окружения, в котором едет рассматриваемое транспортное средство V1, предоставляющим пример окружения, в котором вследствие отражения света Ls1, Ls2 от уличных светильников, предусмотренных у дороги, на поверхности дороги, на которой задается область A1 обнаружения, свет Ls1, Ls2 уличных светильников обнаруживается в области A1 обнаружения, и свет lh от передней фары находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 обнаруживается в области A2 обнаружения.
[0049] Фиг. 13 является примером гистограммы яркости, которая генерируется в примерном окружении, проиллюстрированном на фиг. 12. Как проиллюстрировано на фиг. 12, когда обнаруживается свет Ls1, Ls2 от уличных светильников, отражаемых на поверхности дороги, в области A1 обнаружения, резкие пики в яркости, соответствующие свету Ls1, Ls2 от уличных светильников, отражаемых на поверхности дороги, обнаруживаются на гистограмме яркости для области A1 обнаружения, как проиллюстрировано на фиг. 13(A). С другой стороны, когда свет lh от передней фары находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 обнаруживается в области A2 обнаружения, как проиллюстрировано на фиг. 12, постепенный пик в яркости, соответствующий передней фаре lh находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, обнаруживается на гистограмме яркости области A2 обнаружения, как проиллюстрировано на фиг. 13(B). Таким образом, свет из источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, имеет тенденцию иметь резкий пик в яркости на гистограмме яркости, тогда как свет от передней фары находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 имеет тенденцию иметь постепенный пик в яркости на гистограмме яркости. Соответственно, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости обнаруживает конкретные пики яркости, соответствующие источникам света, таким как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, на основе градиента яркости пика в яркости.
[0050] В частности, как проиллюстрировано на фиг. 14(B), модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости генерирует первую производную гистограмму на основе гистограммы яркости, такой как гистограмма яркости, проиллюстрированная на фиг. 14(A). Дополнительно, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости вычисляет разность между самой последней гистограммой яркости и гистограммой яркости за один момент времени до этого (за один цикл обработки до этого) в качестве первой производной гистограммы. Кроме того, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости генерирует вторую производную гистограмму на основе сгенерированной первой производной гистограммы, как проиллюстрировано на фиг. 14(C). В частности, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости вычисляет разность между самой последней первой производной гистограммой и первой производной гистограммой за один момент времени до этого (за один цикл обработки до этого) в качестве второй производной гистограммы идентично первой производной гистограмме. Фиг. 14 является видом, иллюстрирующим первую производную гистограмму и вторую производную гистограмму на основе гистограммы яркости, которая генерируется в примерном окружении, проиллюстрированном на фиг. 12.
[0051] Модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости затем обнаруживает градиент яркости пика в яркости на гистограмме яркости на основе величины изменения градиента яркости во второй производной гистограмме. Когда гистограмма яркости, такая как гистограмма яркости, проиллюстрированная на фиг. 14(A), преобразуется в первую производную гистограмму или вторую производную гистограмму, такие как производные гистограммы, проиллюстрированные на фиг. 14(B), (C), более резкие пики в яркости с большим градиентом яркости, вызываемые посредством источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, появляются в качестве больших пиков на первой производной гистограмме и второй производной гистограмме; наоборот, более постепенные пики в яркости с меньшим градиентом яркости, вызываемые посредством передней фары находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, появляются в качестве меньших пиков на первой производной гистограмме и второй производной гистограмме. Следовательно, когда абсолютное значение величины изменения градиента яркости во второй производной гистограмме составляет предварительно определенную первую величину изменения или более, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости определяет то, что градиент яркости пика яркости на гистограмме яркости является большим, и то, что пик в яркости является резко выступающим; модуль обнаружения пиков яркости также обнаруживает пик в яркости в качестве конкретного пика яркости со средней яркостью. Когда абсолютное значение величины изменения градиента яркости во второй производной гистограмме составляет предварительно определенную вторую величину изменения, которая превышает первую величину изменения, или более, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости определяет то, что пик в яркости значительно выступает, и обнаруживает пик в яркости в качестве конкретного пика яркости с высокой яркостью. Дополнительно, при обнаружении конкретного пика яркости, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости также определяет позицию и число конкретных пиков яркости.
[0052] Возвращаясь к фиг. 3, контроллер 37 управляет обнаружением трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов на основе конкретного пика яркости, обнаруженного посредством модуля 36 обнаружения конкретных пиков яркости. В частности, контроллер 37 управляет обнаружением трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов на основе числа конкретных пиков яркости и абсолютной величины значения яркости, обнаруженного посредством модуля 36 обнаружения конкретных пиков яркости, как проиллюстрировано на фиг. 15.
[0053] В частности, когда число обнаруженных конкретных пиков яркости составляет предварительно определенное первое число оценок или более и меньше второго числа оценок, которое превышает первое число оценок, контроллер 37 управляет обнаружением трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов посредством изменения дифференциального порогового значения th на высокое значение в области в областях A1, A2 обнаружения, в которых обнаруживаются конкретные пики яркости, чтобы подавлять обнаружение трехмерного объекта. Фиг. 16 является видом, показывающим способ для задания дифференциального порогового значения th посредством контроллера. Контроллер 37 задает дифференциальное пороговое значение th в каждой из пиксельных областей на основе значения яркости каждой пиксельной области в области в областях A1, A2 обнаружения, в которых обнаруживаются конкретные пики яркости, как проиллюстрировано на фиг. 16. В частности, контроллер 37 задает дифференциальное пороговое значение th в пиксельной области равным более высокому значению, когда значение яркости каждой пиксельной области в области, в которой обнаруживаются конкретные пики яркости, является более высоким, как проиллюстрировано на фиг. 16. Трехмерный объект в силу этого с меньшей вероятностью должен быть обнаружен в области, в которой обнаруживаются конкретные пики яркости; как результат, возможно эффективное предотвращение ошибочного обнаружения источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, в качестве трехмерного объекта.
[0054] Дополнительно, при изменении дифференциального порогового значения th в области, в которой обнаруживаются конкретные пики яркости, контроллер 37 дифференцирует дифференциальное пороговое значение th, которое должно задаваться в зависимости от того, представляет собой пик конкретный пик яркости с высокой яркостью или конкретный пик яркости со средней яркостью, как проиллюстрировано на фиг. 16. В частности, когда обнаруженный конкретный пик яркости представляет собой конкретный пик яркости с высокой яркостью, контроллер 37 изменяет взаимосвязь между дифференциальным пороговым значением th и значением яркости пиксельной области таким образом, что дифференциальное пороговое значение th должно задаваться равным высокому значению относительно значения яркости идентичной пиксельной области по сравнению со случаем, в котором обнаруженный конкретный пик яркости представляет собой конкретный пик яркости со средней яркостью, как проиллюстрировано на фиг. 16. Конкретный пик яркости с высокой яркостью, т.е. пик в яркости, который имеет большой градиент яркости и который является резко выступающим, с большей вероятностью должен вызываться посредством источника света, такого как уличный светильник, который отражается на поверхности дороги; следовательно, посредством увеличения дифференциального порогового значения th и увеличения степени подавления обнаружения трехмерного объекта в области, в которой обнаруживается конкретный пик яркости с высокой яркостью, по сравнению с областью, в которой обнаруживается конкретный пик яркости со средней яркостью, возможно более эффективное предотвращение ошибочного обнаружения источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, в качестве трехмерного объекта.
[0055] Дополнительно, когда число обнаруженных конкретных пиков яркости составляет предварительно определенное второе число оценок или более, контроллер 37 запрещает обнаружение трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов в области в областях A1, A2 обнаружения, в которых обнаруживаются конкретные пики яркости. Здесь, считается, что конкретный пик яркости вызывается посредством источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги; чем больше число обнаруженных конкретных пиков яркости, тем точнее определение того, что поверхность дороги, которая отражает источники света, такие как уличный светильник, не блокируется посредством трехмерного объекта. Другими словами, чем больше число обнаруженных конкретных пиков яркости, тем точнее определение того, что трехмерный объект не присутствует на дороге, которая отражает источники света, такие как уличный светильник. Соответственно, когда число обнаруженных конкретных пиков яркости составляет предварительно определенное второе число оценок или более, и обнаружение трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов запрещается в области, в которой обнаруживаются конкретные пики яркости, возможно предотвращение снижения точности обнаружения трехмерного объекта при одновременном эффективном предотвращении ошибочного обнаружения трехмерного объекта.
[0056] Дополнительно, когда число обнаруженных конкретных пиков яркости составляет предварительно определенное второе число оценок или более, контроллер 37 дифференцирует диапазон, в котором запрещается обнаружение трехмерного объекта, согласно яркости конкретного пика яркости. В частности, когда яркость конкретного пика яркости представляет собой высокую яркость, возможно конфигурирование контроллера 37 с возможностью расширять диапазон, в котором запрещается обнаружение трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов (например, диапазон, в котором запрещается обнаружение трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов, задается равным диапазону, который является более широким относительно области, в которой обнаруживаются конкретные пики яркости), по сравнению со случаем, в котором яркость конкретного пика яркости имеет среднюю яркость, как проиллюстрировано на фиг. 17. Фиг. 17 является видом, показывающим взаимосвязь между яркостью конкретного пика яркости и диапазоном, в котором запрещается обнаружение трехмерного объекта.
[0057] Когда находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 обнаруживается, контроллер 37 запрещает управление обнаружением трехмерного объекта на основе конкретного пика яркости, описанного выше, в течение предварительно определенного периода времени. Контроллер 37 может многократно получать из модуля 33 обнаружения трехмерных объектов относительную скорость движения рассматриваемого транспортного средства V1 относительно скорости движения трехмерного объекта; контроллер затем может определять то, что находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 обгоняет рассматриваемое транспортное средство V1, и запрещать управление обнаружением трехмерного объекта на основе конкретного пика яркости, когда число раз, когда относительная скорость движения рассматриваемого транспортного средства V1 составляет предварительно определенную скорость или менее, становится предварительно определенным числом оценок или более. В этом случае, контроллер 37 может задавать число оценок для оценки трехмерного объекта на основе относительной скорости движения рассматриваемого транспортного средства V1 на основе абсолютной величины значения яркости обнаруженного конкретного пика яркости. Например, когда конкретный пик яркости имеет высокую яркость, контроллер 37 может увеличивать число оценок по сравнению со случаем, в котором конкретный пик яркости имеет среднюю яркость, как проиллюстрировано на фиг. 18. Число оценок в силу этого увеличивается, когда обнаруживается конкретный пик яркости с высокой яркостью, который имеет высокую вероятность вызывания посредством источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги; как результат, подавляется обнаружение трехмерного объекта (находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2), и возможно эффективное предотвращение ошибочного обнаружения источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, в качестве трехмерного объекта (находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2). Предварительно определенная скорость, описанная выше, не ограничена конкретным образом и, например, может задаваться равной 1-2 км/ч или менее. Причина, по которой предварительно определенная скорость, описанная выше, задается равной 1-2 км/ч или менее, а не менее 0 км/ч, состоит в том, чтобы предотвращать ошибочное обнаружение изображения капли дождя, которая прилипает к линзе камеры 10, в качестве трехмерного объекта, который присутствует в смежной полосе движения. Фиг. 18 является видом, показывающим взаимосвязь между конкретным пиком яркости и числом оценок для оценки находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2.
[0058] Дополнительно, при управлении обнаружением трехмерного объекта на основе конкретного пика яркости, контроллер 37 может быть выполнен с возможностью управлять обнаружением трехмерного объекта только тогда, когда из числа обнаруженных конкретных пиков яркости расстояние между конкретными пиками яркости, которые отстоят дальше всего, составляет предварительно определенное расстояние или более. Здесь, поскольку пик в яркости, вызываемый посредством света lh передней фары находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, является постепенным, когда свет hl передней фары присутствует, расстояние между пиками в яркости, которые отстоят дальше всего, имеет тенденцию становиться небольшим. Соответственно, посредством управления обнаружением трехмерного объекта на основе конкретного пика яркости только тогда, когда из числа обнаруженных конкретных пиков яркости расстояние между конкретными пиками яркости, которые отстоят дальше всего, составляет предварительно определенное расстояние или более, возможно эффективное предотвращение ошибочного обнаружения пика в яркости, вызываемого посредством света от передней фары находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, в качестве конкретного пика яркости, и подавление обнаружения трехмерного объекта.
[0059] Возвращаясь к фиг. 3, модуль 38 вычисления замутненности вычисляет степень, в которой замутнена линза (белая тонкая пленка сформирована на поверхности линзы) вследствие прилипания постороннего вещества, такого как пятно от воды, на линзе, в качестве замутненности линзы. В частности, модуль 38 вычисления замутненности сначала извлекает края объекта из областей, в которых может ожидаться извлечение предварительно определенного количества краев, таких как горизонт и край дороги, и генерирует гистограмму на основе интенсивности извлеченных краев. Фиг. 19 является видом, иллюстрирующим пример гистограммы на основе интенсивности краев; гистограмма, когда линза замутнена, показывается с помощью сплошной линии, а гистограмма, когда линза не замутнена, показывается с помощью пунктирной линии.
[0060] Когда постороннее вещество, такое как пятно от воды, прилипает к линзе, и линза замутнена, структура (край) объекта размывается вследствие блокирования или нерегулярного отражения части светового потока из объекта посредством постороннего вещества; интенсивность краев, которые извлекаются из объекта, имеет тенденцию становиться небольшой по сравнению со случаем, когда линза не замутнена, как проиллюстрировано на фиг. 19. В настоящем варианте осуществления, модуль 38 вычисления замутненности вычисляет среднее значение Save интенсивности извлеченных краев, вычисляет среднеквадратическое отклонение δ интенсивности извлеченных краев и вычисляет значение, которое является суммой среднего значения Save и среднеквадратического отклонения δ интенсивности краев, в качестве замутненности линзы.
[0061] Модуль 38 вычисления замутненности затем выводит вычисленную замутненность линзы в контроллер 37. Контроллер в силу этого изменяет первую величину изменения и вторую величину изменения для обнаружения конкретного пика яркости согласно замутненности линзы. В частности, контроллер 37 снижает первую величину изменения и вторую величину изменения для обнаружения конкретного пика яркости по мере того, как возрастает замутненность линзы. Как результат, возможно обнаружение пика в яркости, вызываемого посредством источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, в качестве конкретного пика яркости, даже когда линза замутнена, и в окружении, в котором градиент яркости пика в яркости, вызываемого посредством источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, является небольшим.
[0062] Модуль 39 оценки состояния поверхности дороги оценивает то, является или нет состояние таким, в котором водяная пленка сформирована на поверхности дороги вследствие дождя и т.п. В частности, модуль 39 оценки состояния поверхности дороги может оценивать то, является или нет состояние таким, в котором водяная пленка сформирована на поверхности дороги вследствие дождя и т.п., на основе рабочего режима стеклоочистителя. Например, в случае если рабочая частота стеклоочистителя может задаваться на трех стадиях (отключен, низкая и высокая), модуль 39 оценки состояния поверхности дороги оценивает то, что имеется высокая вероятность того, что шел дождь до настоящего момента, и что водяная пленка (лужица воды) сформирована на поверхности дороги, когда стеклоочиститель переключается с высокой на низкую частоту либо с высокой или низкой частоты в отключенное состояние. Когда рабочая частота стеклоочистителя задается как высокая, модуль 39 оценки состояния поверхности дороги может оценивать то, что имеется высокая вероятность того, что водяная пленка сформирована на поверхности дороги вследствие сильного дождя. Таким образом, модуль 39 оценки состояния поверхности дороги имеет возможность надлежащим образом оценивать то, сформирована или нет водяная пленка на поверхности дороги, посредством оценки состояния дождя на основе рабочего режима стеклоочистителя.
[0063] Способ для оценки состояния поверхности дороги посредством модуля 39 оценки состояния поверхности дороги не ограничивается способом, описанным выше; например, оценка в отношении того, является или нет состояние таким, в котором водяная пленка сформирована на поверхности дороги, может выполняться следующим образом. В частности, инфракрасный свет может испускаться в линзу, и датчик капель дождя (не показан схематически) может обнаруживать величину ослабления испускаемого инфракрасного света, который ослабляется посредством капель дождя, чтобы обнаруживать количество капель дождя на поверхности линзы; в результате этого обнаружения, модуль 39 оценки состояния поверхности дороги может оценивать то, что водяная пленка сформирована на поверхности дороги вследствие дождя, когда количество капель дождя составляет предварительно определенную величину или более. Альтернативно, предположение в отношении того, сформирована или нет водяная пленка на поверхности дороги вследствие дождя, может высказываться посредством получения информации о погоде через навигационное устройство.
[0064] Дополнительно, модуль 39 оценки состояния поверхности дороги может определять то, сформирована или нет водяная пленка на поверхности дороги, посредством определения того, является или нет изображение здания и т.п. ложным изображением, отражаемым в воде и т.п., которая образуется на поверхности дороги, в результате анализа текстуры изображения.
[0065] В частности, из линий оценки (к примеру, La, Lb на фиг. 5) вдоль направления, в котором сплющивается трехмерный объект, когда точка обзора преобразуется в вид с высоты птичьего полета, модуль 39 оценки состояния поверхности дороги указывает одну опорную линию оценки (например, La), на которой частота, которая подсчитывается в информации форм разностных сигналов, имеет предварительно определенное значение или более; далее модуль оценки состояния поверхности дороги определяет то, меньше или нет яркостное различие между яркостью области изображения на опорной линии (La) оценки и яркостью области изображения на одной или множестве сравнительных линий (Lb, Lc, …) оценки, включающих в себя линии оценки, которые являются смежными с опорной линией оценки, предварительно определенного значения, и определяет то, что трехмерный объект, обнаруженный в области, включающей в себя область изображения, является ложным изображением, когда яркостное различие меньше предварительно определенного значения. Сравнение яркостного различия может быть выполнено посредством сравнения яркости одного пиксела на опорной линии (La) оценки или области изображения, которая включает в себя этот пиксел, с яркостью одного пиксела на сравнительной линии (Lb, Lc, …) оценки или области изображения, которая включает в себя этот пиксел. Помимо этого, яркостное различие может быть определено на основе числа пикселов, которые указывают предварительно определенную разность в информации форм разностных сигналов, как проиллюстрировано на фиг. 5, или значения, сформированного в частотное распределение. Таким образом, модуль 39 оценки состояния поверхности дороги определяет то, является изображение, соответствующее обнаруженному трехмерному объекту, действительным изображением или ложным изображением, посредством использования такой характеристики, что изображение для ложного изображения окружающих конструкций, которое отражается в водяной пленке на поверхности дороги, должно иметь низкую контрастность; как результат, модуль оценки состояния поверхности дороги имеет возможность надлежащим образом оценивать то, является или нет состояние таким, в котором водяная пленка сформирована на поверхности дороги.
[0066] Результат оценки состояния поверхности дороги, которое оценено посредством модуля 40 оценки состояния поверхности дороги, затем выводится в контроллер 37. Контроллер в силу этого управляет обнаружением трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов на основе состояния поверхности дороги, которое оценено посредством модуля 40 оценки состояния поверхности дороги. В частности, когда высказывается предположение, что водяная пленка сформирована на поверхности дороги, выполняется определение в отношении того, что имеется высокая вероятность того, что источник света, такой как уличный светильник, должен отражаться на поверхности дороги, и первая величина изменения и вторая величина изменения для обнаружения конкретного пика яркости уменьшаются. Когда водяная пленка сформирована на поверхности дороги, и имеется высокая вероятность того, что источник света, такой как уличный светильник, должен отражаться на поверхности дороги, поскольку возможно надлежащее обнаружение пика в яркости, вызываемого посредством источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, в качестве конкретного пика яркости, возможно эффективное предотвращение ошибочного обнаружения источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, в качестве трехмерного объекта. Дополнительно, контроллер 37 может иметь такую конфигурацию, в которой когда диапазон, в котором запрещается обнаружение трехмерного объекта, изменяется согласно яркости конкретного пика яркости, и когда высказывается предположение, что водяная пленка сформирована на поверхности дороги, диапазон, в котором запрещается обнаружение трехмерного объекта, дополнительно расширяется, как проиллюстрировано на фиг. 17.
[0067] Возвращаясь к фиг. 3, модуль 40 обнаружения передних фар обнаруживает переднюю фару находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, которое едет позади рассматриваемого транспортного средства V1, на основе захваченного изображения из камеры 10. В частности, модуль 36 обнаружения передних фар обнаруживает переднюю фару находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 посредством обнаружения области изображения, в которой разность в яркости от окрестности имеет предварительно определенное значение или более, и которая имеет предварительно определенный размер или более, в качестве возможного варианта области, который соответствует источнику света передней фары находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2. Помимо этого, поскольку находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 представляет собой другое транспортное средство, который едет в смежной полосе движения, которая является смежной к полосе движения рассматриваемого транспортного средства V1, модуль 40 обнаружения передних фар обнаруживает обнаруженный источник света в качестве источника света передней фары находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, когда расстояние от рассматриваемого транспортного средства V1 до источника света в направлении ширины транспортного средства меньше предварительно определенного расстояния.
[0068] Результат обнаружения передней фары посредством модуля 40 обнаружения передней фары передается в контроллер 37. Контроллер 37 в силу этого управляет обнаружением трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов на основе результата обнаружения передней фары посредством модуля 40 обнаружения передних фар. В частности, контроллер 37 запрещает подавление обнаружения трехмерного объекта, когда передняя фара находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 обнаруживается посредством модуля 40 обнаружения передних фар. Когда находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 присутствует в смежной полосе движения, в силу этого возможно надлежащее обнаружение находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2. Конфигурация не ограничивается конфигурацией, описанной выше, и контроллер 37 может быть выполнен с возможностью снижать степень подавления обнаружения трехмерного объекта, когда передняя фара находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 обнаруживаются посредством модуля 40 обнаружения передних фар, например, посредством увеличения первой величины изменения и/или второй величины изменения. Пик в яркости света передней фары другого транспортного средства (находящегося в смежной полосе движения транспортного средства), которое присутствует через одну полосу движения (в находящейся через одну полосе движения) от полосы движения рассматриваемого транспортного средства V1, имеет тенденцию резко выступать, по сравнению с передней фары находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2. Соответственно, в настоящем варианте осуществления, свет передней фары находящегося через одну полосу движения транспортного средства обнаруживается в качестве конкретного пика яркости; как результат, возможно эффективное предотвращение ошибочного обнаружения находящегося через одну полосу движения транспортного средства в качестве находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2.
[0069] Далее описывается процесс для обнаружения находящегося в смежной полосе транспортного средства в соответствии с настоящим вариантом осуществления. Фиг. 20 является блок-схемой последовательности операций способа, иллюстрирующей процесс для обнаружения находящегося в смежной полосе транспортного средства согласно настоящему варианту осуществления. Во-первых, данные захваченного изображения получаются посредством компьютера 30 из камеры 10 (этап S101), и данные изображения PBt вида с высоты птичьего полета генерируются (этап S102) посредством модуля 31 преобразования точки обзора на основе данных захваченного изображения, полученных таким способом, как проиллюстрировано на фиг. 20.
[0070] Модуль 32 совмещения совмещает данные изображения PBt вида с высоты птичьего полета и данные изображения PBt-1 вида с высоты птичьего полета за один момент времени до этого и генерирует данные разностного изображения PDt (этап S103). В частности, модуль 32 совмещения рассматривает абсолютное значение разности в пиксельных значениях изображений PBt и PBt-1 вида с высоты птичьего полета; когда абсолютное значение равно или превышает предварительно определенное пороговое значение th, пиксельные значения разностного изображения PDt задаются равными 1; когда абсолютное значение меньше предварительно определенного порогового значения th, пиксельные значения разностного изображения PDt задаются равными 0. Возникают случаи, в которых дифференциальное пороговое значение th для вычисления пиксельных значений разностного изображения PDt изменяется в процессе управления обнаружением трехмерных объектов, упомянутом ниже; в случае если изменяется дифференциальное пороговое значение th, измененное дифференциальное пороговое значение th должно быть использовано на этом этапе S103. Дополнительно, в процессе управления обнаружением трехмерных объектов, упомянутом ниже, возникают случаи, в которых обнаружение трехмерного объекта запрещается в пиксельной области в областях A1, A2 обнаружения, в которых обнаруживается конкретный пик яркости; в этом случае, пиксельные значения разностного изображения PDt в области, в которой запрещается обнаружение трехмерного объекта, должны вычисляться равными 0, в силу этого запрещая обнаружение трехмерного объекта.
[0071] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем подсчитывает число разностных пикселов DP, имеющих пиксельное значение в 1, из данных разностного изображения PDt и генерирует форму DWt разностного сигнала (этап S104). Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем определяет то, имеет или нет пик формы DWt разностного сигнала предварительно определенное пороговое значение α или более (этап S105). Когда пик формы DWt разностного сигнала не имеет пороговое значение α или более, в частности, когда по существу нет разности, идея заключается в том, что трехмерный объект не присутствует в захваченном изображении. Соответственно, когда выполнено определение в отношении того, что пик формы DWt разностного сигнала не имеет пороговое значение α или более (этап S105="Нет"), модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет то, что не присутствует трехмерный объект, и что не присутствует находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 (этап S114). Операция затем возвращается к этапу S101 и повторяет операцию, проиллюстрированную на фиг. 20.
[0072] С другой стороны, когда определяется то, что пик формы DWt разностного сигнала имеет пороговое значение α или более (этап S105="Да"), посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов выполняется определение в отношении того, что трехмерный объект присутствует в смежной полосе движения, процесс переходит к этапу S106, и модуль 33 обнаружения трехмерных объектов разделяет форму DWt разностного сигнала на множество небольших областей DWt1-DWtn. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем применяет взвешивание к каждой из небольших областей DWt1-DWtn (этап S107), вычисляет величину смещения для каждой из небольших областей DWt1-DWtn (этап S108) и генерирует гистограмму, которая учитывает данные взвешивания (этап S109).
[0073] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем вычисляет относительное проезжаемое расстояние, которое представляет собой проезжаемое расстояние трехмерного объекта относительно рассматриваемого транспортного средства V1, на основе гистограммы (этап S110). Затем, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет абсолютную скорость движения трехмерного объекта из относительного проезжаемого расстояния (этап S111). В это время, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов дифференцирует во времени относительное проезжаемое расстояние, затем прибавляет скорость рассматриваемого транспортного средства, обнаруженную посредством датчика 20 скорости, и за счет этого вычисляет относительную скорость движения.
[0074] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов после этого определяет то, составляет или нет абсолютная скорость движения трехмерного объекта 10 км/ч или более, и то, составляет или нет относительная скорость движения трехмерного объекта относительно рассматриваемого транспортного средства V1+60 км/ч или менее (этап S112). Когда оба условия удовлетворяются (этап S112="Да"), модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет то, что обнаруженный трехмерный объект представляет собой находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2, и что находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 присутствует в смежной полосе движения (этап S113). После этого операция, проиллюстрированная на фиг. 20, завершается. С другой стороны, когда любое одно из условий не удовлетворяется (этап S112="Нет"), модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет то, что находящееся в смежной полосе транспортное средство V2 не присутствует в смежной полосе движения (этап S114). Операция затем возвращается к этапу S101 и повторяет операцию, проиллюстрированную на фиг. 20.
[0075] В настоящем варианте осуществления, области A1, A2 обнаружения располагаются слева и справа сзади рассматриваемого транспортного средства V1, и внимание акцентируется на том, может или нет рассматриваемое транспортное средство V1 контактировать с другим объектом, если должна быть выполнена смена полосы движения. Соответственно, реализуется операция этапа S112. Другими словами, при условии, что система в настоящем варианте осуществления активируется на скоростной автомагистрали, когда скорость находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 меньше 10 км/ч, редко возникают проблемы, даже если находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 должно присутствовать, поскольку находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 должно размещаться далеко позади рассматриваемого транспортного средства V1, когда выполняется смена полосы движения. Аналогично, когда относительная скорость движения находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 превышает +60 км/ч относительно рассматриваемого транспортного средства V1 (т.е. когда находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 движется со скоростью, на 60 км/ч превышающей скорость рассматриваемого транспортного средства V1), редко возникают проблемы, поскольку находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 должно размещаться впереди рассматриваемого транспортного средства V1, когда выполняется смена полосы движения. Соответственно, можно заявить, что этап S112 определяет то, должно или нет вызывать проблему находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2, когда выполняется смена полосы движения.
[0076] На этапе S112, выполняется определение в отношении того, составляет или нет абсолютная скорость движения находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 10 км/ч или более, и в отношении того, составляет или нет относительная скорость движения находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 относительно рассматриваемого транспортного средства V1+60 км/ч или менее, в силу этого обеспечивая следующее преимущество. Например, возможный случай заключается в том, что абсолютная скорость движения стационарного объекта обнаруживается равной нескольким километров в час в зависимости от ошибки крепления камеры 10. Соответственно, определение того, равна или нет скорость 10 км/ч или более, снижает вероятность того, что стационарный объект должен определяться в качестве находящегося в смежной полосе транспортного средства V2. Кроме того, это создает вероятность того, что относительная скорость находящегося в смежной полосе транспортного средства V2 относительно рассматриваемого транспортного средства V1 обнаруживается как большая +60 км/ вследствие шума. Соответственно, определение того, составляет или нет относительная скорость +60 км/ч или менее, позволяет сокращать вероятность ошибочного обнаружения вследствие шума.
[0077] Кроме того, вместо процесса этапа S112, может выполняться определение в отношении того, является либо нет абсолютная скорость движения находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 отрицательной или не равной 0 км/ч. Помимо этого, в настоящем варианте осуществления, поскольку внимание акцентируется на том, может или нет рассматриваемое транспортное средство V1 контактировать с другим объектом, если должна быть выполнена смена полосы движения, предупреждающий звук может быть выдаваться водителю рассматриваемого транспортного средства, или соответствующее предупреждение может отображаться посредством предварительно определенного устройства отображения, когда находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 обнаруживается на этапе S113.
[0078] Далее со ссылкой на фиг. 21 описывается процесс управления обнаружением трехмерных объектов согласно первому варианту осуществления. Фиг. 21 является блок-схемой последовательности операций способа, иллюстрирующей процесс управления обнаружением трехмерных объектов согласно первому варианту осуществления. Процесс управления обнаружением трехмерных объектов, описанный ниже, выполняется параллельно с процессом обнаружения находящихся в смежной полосе движения транспортных средств, как проиллюстрировано на фиг. 20. Обнаружение трехмерного объекта в силу этого выполняется во время процесса обнаружения находящихся в смежной полосе движения транспортных средств, проиллюстрированного на фиг. 20, в соответствии с управлением этим процессом управления обнаружением трехмерных объектов.
[0079] Как проиллюстрировано на фиг. 21, во-первых, на этапе S201, выполняется оценка в отношении того, наступила ночь или нет, посредством модуля 34 оценки наступления ночи. Когда выполнена оценка того, что наступила ночь, процесс переходит к этапу S202; когда выполнена оценка того, что не наступила ночь, операция ожидает на этапе S201.
[0080] На этапе S202, контроллер 37 оценивает то, обнаруживается или нет находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2. Контроллер 37 имеет возможность определять то, обнаруживается или нет находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2, посредством определения того, представляет или нет трехмерный объект собой находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2, которое обгоняет рассматриваемое транспортное средство V1, на основе скорости движения рассматриваемого транспортного средства V1 относительно трехмерного объекта. Кроме того, контроллер 37 имеет возможность определять то, обнаруживается или нет находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2, на основе результатов выполнения операций в процессе обнаружения находящихся в смежной полосе движения транспортных средств, как проиллюстрировано на фиг. 20. Когда выполнено определение в отношении того, что находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 обнаруживается, процесс возвращается к этапу S201; когда выполнено определение в отношении того, что находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 не обнаруживается, процесс переходит к этапу S203.
[0081] Яркость объекта обнаруживается посредством модуля 35 обнаружения яркости на этапе S203. В частности, модуль 35 обнаружения яркости разделяет области A1, A2 обнаружения на множество областей изображения и вычисляет кумулятивное значение яркости в каждой пиксельной области, как проиллюстрировано на фиг. 11. На следующем этапе S204, модуль 35 обнаружения яркости иллюстрирует яркость каждой пиксельной области, обнаруженной на этапе S203 в направлении движения транспортного средства, и генерирует гистограмму яркости, такую как гистограмма яркости, проиллюстрированная на фиг. 14(A).
[0082] На этапе S205, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости генерирует первую производную гистограмму на основе гистограммы яркости, сгенерированной на этапе S204; на следующем этапе S206, вторая производная гистограмма генерируется на основе первой производной гистограммы, сгенерированной на этапе S205.
[0083] На этапе S207, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости обнаруживает конкретный пик яркости на основе второй производной гистограммы, сгенерированной на этапе S206. В частности, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости обнаруживает пик в яркости, при котором величина изменения градиента яркости превышает предварительно определенную первую величину изменения, в качестве конкретного пика яркости со средней яркостью и обнаруживает пик в яркости, который превышает вторую величину изменения, которая превышает первую величину изменения, в качестве конкретного пика яркости с высокой яркостью.
[0084] На этапе S208, контроллер 37 выполняет операцию для подавления обнаружения трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов на основе конкретных пиков яркости, обнаруженных на этапе S207. В частности, контроллер 37 изменяет дифференциальное пороговое значение th на высокое значение или запрещает обнаружение трехмерного объекта в пиксельных областях, в которых обнаружены конкретные пики яркости, на основе числа обнаруженных конкретных пиков яркости и абсолютной величины значения яркости, как проиллюстрировано на фиг. 17. Соответственно, обнаружение трехмерного объекта подавляется в областях, в которых конкретные пики яркости вызываются посредством источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги; как результат, возможно эффективное предотвращение ошибочного обнаружения источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, в качестве трехмерного объекта.
[0085] На этапе S208, при подавлении обнаружения трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов, контроллер 37 изменяет степень подавления при подавлении обнаружения трехмерного объекта согласно простоте, с которой может быть обнаружен источник света, такой как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, и т.п. Например, когда линза камеры 10 замутнена, обнаружение пика в яркости, вызываемого посредством источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, является затруднительным; следовательно, контроллер 37 задает степень подавления для обнаружения трехмерного объекта низкой. Дополнительно, когда водяная пленка сформирована на поверхности дороги, имеется высокая вероятность того, что источник света, такой как уличный светильник, должен отражаться на поверхности дороги; следовательно, контроллер 37 задает степень подавления для обнаружения трехмерного объекта высокой. Кроме того, когда находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 присутствует в смежной полосе движения, контроллер 37 запрещает подавление обнаружения трехмерного объекта, чтобы надлежащим образом обнаруживать находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2.
[0086] Как описано выше, в первом варианте осуществления, возможно эффективное предотвращение ошибочного обнаружения источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, в качестве трехмерного объекта посредством обнаружения пика в яркости, вызываемого посредством источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, в качестве конкретного пика яркости и посредством подавления обнаружения трехмерного объекта в областях в областях A1, A2 обнаружения, в которых обнаружены конкретные пики яркости.
[0087] ВАРИАНТ 2 ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ
Далее описывается устройство 1a обнаружения трехмерных объектов согласно второму варианту осуществления. Устройство 1a обнаружения трехмерных объектов согласно второму варианту осуществления является идентичным устройству обнаружения трехмерных объектов в первом варианте осуществления, за исключением того, что компьютер 30a предоставляется вместо компьютера 30 первого варианта осуществления, как проиллюстрировано на фиг. 22; работа является такой, как описано ниже. Здесь, фиг. 22 является блок-схемой, иллюстрирующей подробности компьютера 30a согласно второму варианту осуществления.
[0088] Устройство 1a обнаружения трехмерных объектов согласно второму варианту осуществления содержит камеру 10 и компьютер 30a, как проиллюстрировано на фиг. 22. Компьютер 30a содержит модуль 31 преобразования точки обзора, модуль 41 вычисления яркостного различия, модуль 42 обнаружения линий краев, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов, модуль 34 оценки наступления ночи, модуль 35 обнаружения яркости, модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости, контроллер 37a, модуль 38 вычисления замутненности, модуль 39 оценки состояния поверхности дороги и модуль 40 обнаружения передних фар. Ниже описывается конфигурация устройства 1a обнаружения трехмерных объектов согласно второму варианту осуществления. Конфигурации модуля 31 преобразования точки обзора, модуля 34 оценки наступления ночи, модуля 35 обнаружения яркости, модуля 36 обнаружения конкретных пиков яркости, модуля 38 вычисления замутненности, модуля 39 оценки состояния поверхности дороги и модуля 40 обнаружения передних фар являются идентичными конфигурациям в первом варианте осуществления, так что их описания опущены.
[0089] Фиг. 23 является видом, иллюстрирующим диапазон захвата камеры 10 на фиг. 22, фиг. 23(a) является видом сверху, а фиг. 23(b) является видом в перспективе в реальном пространстве позади рассматриваемого транспортного средства V1. Камера 10 устанавливается под предварительно определенным углом a обзора, и задняя сторона относительно рассматриваемого транспортного средства V1, включенная в предварительно определенный угол a обзора, захватывается так, как проиллюстрировано на фиг. 23(a). Угол a обзора камеры 10 задается таким образом, что смежные полосы движения включаются в захватываемый диапазон камеры 10 в дополнение к полосе движения, в которой едет рассматриваемое транспортное средство V1, способом, идентичным способу, проиллюстрированному на фиг. 2.
[0090] Области A1, A2 обнаружения в настоящем примере являются трапецеидальными при виде сверху (в состоянии вида с высоты птичьего полета), и позиция, размер и форма областей A1, A2 обнаружения определяются на основе расстояний d1-d4. Области A1, A2 обнаружения примера, проиллюстрированного на чертеже, не ограничены трапецеидальной формой; они также могут иметь прямоугольную или другую форму в состоянии вида с высоты птичьего полета, как проиллюстрировано на фиг. 2.
[0091] Здесь, расстояние d1 является расстоянием от рассматриваемого транспортного средства V1 до линий L1, L2 пересечения с землей. Линии L1, L2 пересечения с землей означают линию, в которой трехмерный объект, который присутствует в полосе движения, смежной с полосой движения, в которой едет рассматриваемое транспортное средство V1, контактирует с землей. В настоящем варианте осуществления, цель заключается в том, чтобы обнаруживать находящееся в смежной полосе транспортное средство V2 и т.п. (включающее в себя двухколесные транспортные средства и т.п.), движущееся в левой или правой полосе движения позади рассматриваемого транспортного средства V1 и смежной с полосой движения рассматриваемого транспортного средства V1. Соответственно, расстояние d1, которое представляет собой позицию линий L1, L2 пересечения с землей находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, может определяться как практически фиксированное из расстояния d11 от рассматриваемого транспортного средства V1 до белой линии W дорожной разметки и расстояния d12 от белой линии W дорожной разметки до позиции, в которой прогнозируется езда находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2.
[0092] Расстояние d1 не ограничивается предварительно определенным и может быть переменным. В этом случае, компьютер 30a распознает позицию белой линии W дорожной разметки относительно рассматриваемого транспортного средства V1 с использованием распознавания белых линий дорожной разметки или другой технологии, и расстояние d11 определяется на основе позиции распознанной белой линии W дорожной разметки. Расстояние d1 за счет этого переменно задается с использованием определенного расстояния d11. В настоящем варианте осуществления, описанном ниже, главным образом прогнозируемы позиция, в которой едет находящееся в смежной полосе транспортное средство V2 (расстояние d12 от белой линии W дорожной разметки), и позиция, в которой едет рассматриваемое транспортное средство V1 (расстояние d11 от белой линии W дорожной разметки), и расстояние d1 является предварительно определенным.
[0093] Расстояние d2 является расстоянием, идущим от задней концевой части рассматриваемого транспортного средства V1 в направлении движения транспортного средства. Расстояние d2 определяется таким образом, что области A1, A2 обнаружения размещаются, по меньшей мере, в пределах угла a обзора камеры 10. В настоящем варианте осуществления, в частности, расстояние d2 задается в контакте с диапазоном, секционированным в пределах угла a обзора. Расстояние d3 указывает длину областей A1, A2 обнаружения в направлении езды транспортного средства. Расстояние d3 определяется на основе размера трехмерного объекта, который должен быть обнаружен. В настоящем варианте осуществления, объект, который должен быть обнаружен, представляет собой находящееся в смежной полосе транспортное средство V2 и т.п.; следовательно, расстояние d3 задается равным длине, которая включает в себя находящееся в смежной полосе транспортное средство V2.
[0094] Расстояние d4 указывает высоту, которая задана таким образом, что шины находящегося в смежной полосе транспортного средства V2 и т.п. включаются в реальное пространство, как проиллюстрировано на фиг. 23(b). В изображении вида с высоты птичьего полета расстояние d4 является длиной, проиллюстрированной на фиг. 23(a). Расстояние d4 также может быть длиной, которая не включает в себя полосы движения, еще дальше смежные с левой и правой смежными полосами движения в изображении вида с высоты птичьего полета (т.е. смежные через одну полосы движения, которые располагаются на расстоянии через одну полосу движения). Это обусловлено тем, что когда включаются полосы движения, которые располагаются на расстоянии через полосу движения от полосы движения рассматриваемого транспортного средства V1, более невозможно отличение того, присутствует или нет находящееся в смежной полосе транспортное средство V2 в смежных полосах движения слева и справа от полосы движения, в которой движется рассматриваемое транспортное средство V1, или того, присутствует или нет находящееся через одну полосу движения транспортное средство в смежной через одну полосе движения, которая располагается на расстоянии через полосу движения.
[0095] Как описано выше, определяются расстояния d1-d4, и за счет этого определяются позиция, размер и форм областей A1, A2 обнаружения. Более конкретно, позиция верхней стороны b1 областей A1, A2 обнаружения, которые формируют трапецию, определяется посредством расстояния d1. Начальная позиция C1 верхней стороны b1 определяется посредством расстояния d2. Конечная позиция C2 верхней стороны b1 определяется посредством расстояния d3. Поперечная сторона b2 областей A1, A2 обнаружения, которые формируют трапецию, определяется посредством прямой линии L3, идущей из камеры 10 к начальной позиции C1. Аналогично, поперечная сторона b3 областей A1, A2 обнаружения, которые формируют трапецию, определяется посредством прямой линии L4, идущей из камеры 10 к конечной позиции C2. Позиция нижней стороны b4 областей A1, A2 обнаружения, которые формируют трапецию, определяется посредством расстояния d4. Таким образом, области, окруженные посредством сторон b1-b4, представляют собой области A1, A2 обнаружения. Области A1, A2 обнаружения являются правильными квадратами (прямоугольниками) в реальном пространстве позади рассматриваемого транспортного средства V1, как проиллюстрировано на фиг. 23(b).
[0096] Модуль 41 вычисления яркостного различия вычисляет яркостные различия в данных изображений вида с высоты птичьего полета, которые подвергнуты преобразованию точки обзора посредством модуля 31 преобразования точки обзора, чтобы обнаруживать края трехмерного объекта, включенного в изображение вида с высоты птичьего полета. Модуль 41 вычисления яркостного различия вычисляет, для каждой из множества позиций вдоль перпендикулярной воображаемой линии, идущей вдоль перпендикулярного направления в реальном пространстве, яркостное различие между двумя пикселами около каждой позиции. Модуль 41 вычисления яркостного различия допускает вычисление яркостного различия посредством способа для задания одной перпендикулярной воображаемой линии, идущей в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, или посредством способа для задания двух перпендикулярных воображаемых линий.
[0097] Ниже описан конкретный способ для задания двух перпендикулярных воображаемых линий. Модуль 41 вычисления яркостного различия задает первую перпендикулярную воображаемую линию, которая соответствует сегменту линии, идущему в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, и вторую перпендикулярную воображаемую линию, которая отличается от первой перпендикулярной воображаемой линии, и которая соответствует сегменту линии, идущему в перпендикулярном направлении в реальном пространстве. Модуль 41 вычисления яркостного различия определяет яркостное различие между точкой на первой перпендикулярной воображаемой линии и точкой на второй перпендикулярной воображаемой линии непрерывно вдоль первой перпендикулярной воображаемой линии и второй перпендикулярной воображаемой линии. Ниже подробно описывается работа модуля 41 вычисления яркостного различия.
[0098] Модуль 41 вычисления яркостного различия задает первую перпендикулярную воображаемую линию La (в дальнейшем называемую "линией La концентрации внимания"), которая соответствует сегменту линии, идущему в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, и которая проходит через область A1 обнаружения, как проиллюстрировано на фиг. 24(a). Модуль 41 вычисления яркостного различия задает вторую перпендикулярную воображаемую линию Lr (в дальнейшем называемую "опорной линией Lr"), которая отличается от линии La концентрации внимания, которая соответствует сегменту линии, идущему в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, и которая проходит через область A1 обнаружения. Здесь, опорная линия Lr задается в позиции, которая располагается на предварительно определенном расстоянии в реальном пространстве от линии La концентрации внимания. Линии, которые соответствуют сегментам линии, идущим в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, представляют собой линии, которые расходятся в радиальном направлении от позиции Ps камеры 10 в изображении вида с высоты птичьего полета. Эти линии, которые расходятся в радиальном направлении, представляют собой линии, которые следуют направлению сплющивания трехмерного объекта при преобразовании в вид с высоты птичьего полета.
[0099] Модуль 41 вычисления яркостного различия задает точку Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания (точку на первой перпендикулярной воображаемой линии). Модуль 41 вычисления яркостного различия также задает опорную точку Pr на опорной линии Lr (точку на второй перпендикулярной воображаемой линии). Линия La концентрации внимания, точка Pa концентрации внимания, опорная линия Lr и опорная точка Pr имеют взаимосвязь в реальном пространстве, которая проиллюстрирована на фиг. 24(b). Из фиг. 24(b) очевидно то, что линия La концентрации внимания и опорная линия Lr являются линиями, которые идут в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, и что точка Pa концентрации внимания и опорная точка Pr являются точками, заданными с практически идентичной высотой в реальном пространстве. Точка Pa концентрации внимания и опорная точка Pr не обязательно должны строго поддерживаться на идентичной высоте, и разрешается определенная величина ошибки, которая позволяет точке Pa концентрации внимания и опорной точке Pr считаться находящимся на идентичной высоте.
[0100] Модуль 41 вычисления яркостного различия определяет яркостное различие между точкой Pa концентрации внимания и опорной точкой Pr. Если яркостное различие между точкой Pa концентрации внимания и опорной точкой Pr является большим, край может возможно присутствовать между точкой Pa концентрации внимания и опорной точкой Pr. Во втором варианте осуществления, в частности, перпендикулярная воображаемая линия задается в качестве сегмента линии, идущего в перпендикулярном направлении в реальном пространстве относительно изображения вида с высоты птичьего полета, чтобы обнаруживать трехмерный объект, присутствующий в областях A1, A2 обнаружения. Следовательно, имеется высокая вероятность того, что существует край трехмерного объекта в местоположении, в котором задана линия La концентрации внимания, когда яркостное различие между линией La концентрации внимания и опорной линией Lr является высоким. Соответственно, модуль 42 обнаружения линий краев, проиллюстрированный на фиг. 22, обнаруживает линию края на основе яркостного различия между точкой Pa концентрации внимания и опорной точкой Pr.
[0101] Этот аспект описывается подробнее. Фиг. 25 является видом, показывающим подробную работу модуля 41 вычисления яркостного различия. Фиг. 25(a) иллюстрирует изображение вида с высоты птичьего полета состояния вида с высоты птичьего полета, а фиг. 25(b) является укрупненным видом одной B1 изображения вида с высоты птичьего полета, как проиллюстрировано на фиг. 25(a). На фиг. 25, проиллюстрирована и показана только область A1 обнаружения, но яркостное различие вычисляется с использованием идентичной процедуры для области A2 обнаружения.
[0102] Когда находящееся в смежной полосе транспортное средство V2 отображается в захваченном изображении, захваченном посредством камеры 10, находящееся в смежной полосе транспортное средство V2 появляется в области A1 обнаружения в изображении вида с высоты птичьего полета, как проиллюстрировано на фиг. 25(a). Линия La концентрации внимания задается на резиновом участке шины находящегося в смежной полосе транспортного средства V2 в изображении вида с высоты птичьего полета на фиг. 25(b), как проиллюстрировано в укрупненном виде области B1 на фиг. 25(a). В этом состоянии, сначала модуль 41 вычисления яркостного различия задает опорную линию Lr. Опорная линия Lr задается вдоль перпендикулярного направления в позиции, заданной на предварительно определенном расстоянии в реальном пространстве от линии La концентрации внимания. В частности, в устройстве 1a обнаружения трехмерных объектов согласно настоящему варианту осуществления, опорная линия Lr задается в позиции на расстоянии на расстоянии в 10 см в реальном пространстве от линии La концентрации внимания. Опорная линия Lr за счет этого задается на колесе шины находящегося в смежной полосе транспортного средства V2, заданном, например, на расстоянии, которое соответствует 10 см от резины шины находящегося в смежной полосе транспортного средства V2 в изображении вида с высоты птичьего полета.
[0103] Затем, модуль 41 вычисления яркостного различия задает множество точек Pa1-PaN концентрации внимания на линии La концентрации внимания. На фиг. 25(b), шесть точек Pa1-Pa6 концентрации внимания (ниже называемых "точкой Pai концентрации внимания" при указании произвольной точки) задаются для удобства этого описания. Произвольное число точек Pa концентрации внимания может задаваться на линии La концентрации внимания. В нижеприведенном описании, N точек Pa концентрации внимания задаются на линии La концентрации внимания.
[0104] Модуль 41 вычисления яркостного различия затем задает опорные точки Pr1-PrN таким образом, что они имеют высоту, идентичную высоте точек Pa1-PaN концентрации внимания в реальном пространстве. Модуль 41 вычисления яркостного различия вычисляет яркостное различие между парами из точки Pa концентрации внимания и опорной точки Pr с идентичной высотой. Модуль 41 вычисления яркостного различия за счет этого вычисляет яркостное различие между двумя пикселами для каждой из множества позиций (1-N) вдоль перпендикулярной воображаемой линии, идущей в перпендикулярном направлении в реальном пространстве. Модуль 41 вычисления яркостного различия вычисляет яркостное различие, например, между первой точкой Pa1 концентрации внимания и первой опорной точкой Pr1 и вычисляет яркостное различие между второй точкой Pa2 концентрации внимания и второй опорной точкой Pr2. Модуль 41 вычисления яркостного различия за счет этого определяет яркостное различие непрерывно вдоль линии La концентрации внимания и опорной линии Lr. Другими словами, модуль 41 вычисления яркостного различия последовательно определяет яркостное различие между третьей-N-ой точками Pa3-PaN концентрации внимания и третьей-N-ой опорными точками Pr3-PrN.
[0105] Модуль 41 вычисления яркостного различия повторяет операцию задания вышеописанной опорной линии Lr, задания точки Pa концентрации внимания, задания опорной точки Pr и вычисления яркостного различия при сдвиге линии La концентрации внимания в области A1 обнаружения. Другими словами, модуль 41 вычисления яркостного различия многократно выполняет вышеописанный процесс при изменении позиций линии La концентрации внимания и опорной линии Lr на идентичное расстояние в реальном пространстве вдоль направления, в котором идет линия L1 пересечения с землей. Модуль 41 вычисления яркостного различия, например, задает линию, которая представляет собой опорную линию Lr в предыдущей операции, в качестве линии La концентрации внимания, задает опорную линию Lr относительно линии La концентрации внимания и последовательно определяет яркостное различие.
[0106] Таким образом, во втором варианте осуществления, определение яркостного различия из точки Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания и опорной точки Pr на опорной линии Lr, которые имеют практически идентичную высоту в реальном пространстве, дает возможность четкого обнаружения яркостного различия, когда край, идущий в перпендикулярном направлении, присутствует. Точность для обнаружения трехмерного объекта может повышаться без влияния на операцию для обнаружения трехмерного объекта, даже когда трехмерный объект укрупнен в соответствии с высотой от поверхности дороги посредством преобразования в изображение вида с высоты птичьего полета, чтобы сравнивать яркость между перпендикулярными воображаемыми линиями, идущими в перпендикулярном направлении в реальном пространстве.
[0107] Возвращаясь к фиг. 22, модуль 42 обнаружения линий краев обнаруживает линию края из непрерывного яркостного различия, вычисленного посредством модуля 41 вычисления яркостного различия. Например, в случае, проиллюстрированном на фиг. 25(b), первая точка Pa1 концентрации внимания и первая опорная точка Pr1 размещаются в идентичном участке шины, и яркостное различие, следовательно, является небольшим. С другой стороны, вторая-шестая точки Pa2-Pa6 концентрации внимания размещаются в резиновых участках шины, и вторая-шестая опорные точки Pr2-Pr6 размещаются в участке колеса шины. Следовательно, яркостное различие между второй-шестой точками Pa2-Pa6 концентрации внимания и второй-шестой опорными точками Pr2-Pr6 является большим. Соответственно, модуль 42 обнаружения линий краев допускает обнаружение того, что край присутствует между второй-шестой точками Pa2-Pa6 концентрации внимания и второй-шестой опорными точками Pr2-Pr6, где яркостное различие является большим.
[0108] В частности, когда линия края должна быть обнаружена, модуль 42 обнаружения линий краев сначала назначает атрибут i-ой точке Pai концентрации внимания из яркостного различия между i-ой точкой Pai концентрации внимания (координаты (xi, yi)) и i-ой опорной точкой Pri (координаты (xi', yi')) в соответствии с формулой 1, приведенной ниже.
Формула 1
когда I(xi, yi)>I(xi', yi')+t
s(xi, yi)=1
когда I(xi, yi)<I(xi', yi')-t
s(xi, yi)=-1
когда вышеуказанное не справедливо;
s(xi, yi)=0
[0109] В вышеприведенной формуле 1, t представляет пороговое значение края, I(xi, yi) представляет значение яркости i-ой точки Pai концентрации внимания, и I(xi', yi') представляет значение яркости i-ой опорной точки Pri. В соответствии с формулой 1, атрибут s(xi, yi) точки Pai концентрации внимания равен 1, когда значение яркости точки Pai концентрации внимания превышает значение яркости, полученное посредством прибавления порогового значения t к опорной точке Pri. С другой стороны, атрибут s(xi, yi) точки Pai концентрации внимания равен -1, когда значение яркости точки Pai концентрации внимания меньше значения яркости, полученного посредством вычитания порогового значения t края из опорной точки Pri. Атрибут s(xi, yi) точки Pai концентрации внимания равен 0, когда значение яркости точки Pai концентрации внимания и значение яркости опорной точки Pri находятся во взаимосвязи, отличной от вышеизложенной взаимосвязи. В настоящем варианте осуществления, возникают случаи, в которых пороговое значение t края изменяется посредством контроллера 37a, упомянутого ниже; когда пороговое значение t края изменяется посредством контроллера 37a, атрибут s(xi, yi) точки Pai концентрации внимания обнаруживается с использованием порогового значения t края, которое изменяется посредством контроллера 37a.
[0110] Затем, модуль 42 обнаружения линий краев оценивает то, является или нет линия La концентрации внимания линией края, из неразрывности c(xi, yi) атрибута s вдоль линии La концентрации внимания на основе следующей формулы 2.
Формула 2
когда s(xi, yi)=s(xi+1, yi+1) (за исключением 0=0)
c(xi, yi)=1
когда вышеуказанное не справедливо.
c(xi, yi)=0
[0111] Неразрывность c(xi, yi) равна 1, когда атрибут s(xi, yi) точки Pai концентрации внимания и атрибут s(xi+1, yi+1) смежной точки Pai+1 концентрации внимания являются идентичными. Неразрывность c(xi, yi) равна 0, когда атрибут s(xi, yi) точки Pai концентрации внимания и атрибут s(xi+1, yi+1) смежной точки Pai+1 концентрации внимания не являются идентичными.
[0112] Затем, модуль 42 обнаружения линий краев определяет сумму неразрывностей c всех точек Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания. Модуль 42 обнаружения линий краев делит сумму неразрывностей c, определенных таким способом, на число N точек Pa концентрации внимания, чтобы за счет этого нормализовать неразрывность c. Модуль 42 обнаружения линий краев определяет линию La концентрации внимания в качестве линии края, когда нормализованное значение превышает пороговое значение θ. Пороговое значение θ задается заранее посредством экспериментирования или посредством другого модуля.
[0113] Другими словами, модуль 42 обнаружения линий краев определяет то, представляет собой или нет линия La концентрации внимания линию края на основе формулы 3, приведенной ниже. Модуль 42 обнаружения линий краев затем определяет то, представляют собой или нет все линии La концентрации внимания, нарисованные в области A1 обнаружения, линии краев.
Формула 3
∑c(xi, yi)/N>θ
[0114] Таким образом, во втором варианте осуществления, атрибут назначается точке Pa концентрации внимания на основе яркостного различия между точкой Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания и опорной точкой Pr на опорной линии Lr; затем, выполняется определение в отношении того, является или нет линия La концентрации внимания линией края, на основе неразрывности c атрибутов вдоль линии La концентрации внимания. Следовательно, границы между областями, имеющими высокую яркость, и областями, имеющими низкую яркость, обнаруживаются в качестве линий краев, и края могут быть обнаружены в соответствии с естественными ощущениями человека. Ниже описываются результаты вышеизложенного. Фиг. 26 является видом, иллюстрирующим пример изображения для описания работы модуля 42 обнаружения линий краев. Этот пример изображения является изображением, в котором первый полосковый шаблон 101, указывающий полосковый шаблон, в котором повторяются области с высокой яркостью и области с низкой яркостью, и второй полосковый шаблон 102, указывающий полосковый шаблон, в котором повторяются области с низкой яркостью и области с высокой яркостью, являются смежными друг с другом. Кроме того, в этом примере изображения области первого полоскового шаблона 101, в которых яркость является высокой, и области второго полоскового шаблона 102, в которых яркость является низкой, являются смежными друг с другом, и области первого полоскового шаблона 101, в которых яркость является низкой, и области второго полоскового шаблона 102, в которых яркость является высокой, являются смежными друг с другом. Местоположение 103, размещаемое на границе между первым полосковым шаблоном 101 и вторым полосковым шаблоном 102, имеет тенденцию не восприниматься как край посредством органов чувств человека.
[0115] Напротив, поскольку области с низкой яркостью и области с высокой яркостью являются смежными друг с другом, местоположение 103 распознается в качестве края, когда край обнаруживается только посредством яркостного различия. Тем не менее, в дополнение к яркостному различию в местоположении 103, модуль 42 обнаружения линий краев оценивает местоположение 103 в качестве линии края только тогда, когда существует неразрывность в атрибутах яркостного различия. Следовательно, модуль 42 обнаружения линий краев допускает подавление ошибочной оценки, при которой местоположение 103, которое не распознается в качестве линии края посредством органов чувств человека, распознается в качестве линии края, и края могут быть обнаружены посредством органов чувств человека.
[0116] Возвращаясь к фиг. 22, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов обнаруживает трехмерный объект на основе числа линий краев, обнаруженных посредством модуля 42 обнаружения линий краев. Как описано выше, устройство 1a обнаружения трехмерных объектов согласно настоящему варианту осуществления обнаруживает линию краев, идущую в вертикальном направлении в реальном пространстве. Обнаружение множества линий краев, идущих в перпендикулярном направлении, указывает, что имеется высокая вероятность того, что трехмерный объект присутствует в областях A1, A2 обнаружения. Соответственно, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов обнаруживает трехмерный объект на основе числа линий краев, обнаруженных посредством модуля 42 обнаружения линий краев. В частности, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов определяет то, составляет или нет число линий краев, обнаруженных посредством модуля 42 обнаружения линий краев, предварительно определенное пороговое значение β или более; когда число линий краев составляет предварительно определенное пороговое значение β или более, линии краев, обнаруженные посредством модуля 42 обнаружения линий краев, определяются в качестве линий краев трехмерного объекта.
[0117] Кроме того, до обнаружения трехмерного объекта, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов оценивает то, корректно обнаружены или нет линии краев посредством модуля 42 обнаружения линий краев. Модуль 33a обнаружения трехмерных объектов оценивает то, составляет или нет изменение яркости на линиях краев предварительно определенное пороговое значение tb или более вдоль линий краев изображения вида с высоты птичьего полета. Когда изменение яркости на линиях краев в изображении вида с высоты птичьего полета равно предварительно определенному пороговому значению tb или более, определяется то, что линии краев обнаружены посредством ошибочной оценки. С другой стороны, когда изменение яркости на линиях краев в изображении вида с высоты птичьего полета меньше предварительно определенного порогового значения tb, выполняется определение в отношении того, что линии краев корректно оценены. Пороговое значение tb задается заранее посредством экспериментирования или посредством другого модуля.
[0118] Фиг. 27 является видом, иллюстрирующим распределение яркости на линии края; фиг. 27(a) иллюстрирует линию края и распределение яркости, когда находящееся в смежной полосе транспортное средство V2 в качестве трехмерного объекта присутствует в области A1 обнаружения, а фиг. 27(b) иллюстрирует линию края и распределение яркости, когда трехмерный объект не присутствует в области A1 обнаружения.
[0119] Как проиллюстрировано на фиг. 27(a), предполагается, что выполнено определение в отношении того, что линия La концентрации внимания, заданная на резиновом участке шины находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, находится на линии края в изображении вида с высоты птичьего полета. В этом случае, изменение яркости на линии La концентрации внимания в изображении вида с высоты птичьего полета является постепенным. Это обусловлено преобразованием изображения, захваченного посредством камеры 10 из точки обзора в изображение вида с высоты птичьего полета, в силу чего шина находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 укрупнена в изображении вида с высоты птичьего полета. С другой стороны, предполагается, что линия La концентрации внимания, заданная в участке знаков белого цвета "50", нарисованном на поверхности дороги, в изображении вида с высоты птичьего полета ошибочно оценивается как линия края, как проиллюстрировано на фиг. 27(b). В этом случае, изменение яркости на линии La концентрации внимания в изображении вида с высоты птичьего полета имеет значительную волнистость. Это обусловлено тем, что дорога и другие участки с низкой яркостью смешиваются с участками с высокой яркостью в знаках белого цвета на линии края.
[0120] Модуль 34a оценки трехмерных объектов оценивает то, обнаружена или нет линия края посредством ошибочной оценки, на основе разностей в распределении яркости на линии La концентрации внимания, как описано выше. Например, трехмерный объект, включенный в захваченное изображение, зачастую отображается в укрупненном состоянии в изображении вида с высоты птичьего полета, когда захваченное изображение, полученное посредством камеры 10, преобразуется в изображение вида с высоты птичьего полета. Как описано выше, когда шина находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 укрупнена, изменения в яркости изображения вида с высоты птичьего полета в укрупненном направлении зачастую являются небольшими, поскольку шина в качестве одного местоположения укрупнена. Напротив, когда символ и т.п., нанесенный на поверхности дороги, ошибочно оценен в качестве линии края, такие области, как участок символов, имеющий высокую яркость, и такие области, как участок поверхности дороги, имеющий низкую яркость, смешанно включаются в изображение вида с высоты птичьего полета. В таком случае, изменения яркости в укрупненном направлении имеют тенденцию быть больше. Соответственно, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов определяет то, что линия края обнаружена посредством ошибочной оценки, когда изменение яркости вдоль линии края имеет предварительно определенное пороговое значение tb или более, и определяет то, что линия края не вызывается посредством трехмерного объекта. Снижение точности для обнаружения трехмерного объекта за счет этого подавляется, когда знаки белого цвета, такие как "50" на поверхности дороги, придорожная растительность и т.п., оцениваются в качестве линий краев. С другой стороны, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов определяет то, что линия края является линией края трехмерного объекта, и определяет то, что трехмерный объект присутствует, когда изменения яркости вдоль линии края меньше предварительно определенного порогового значения tb.
[0121] В частности, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов вычисляет изменение яркости линии края с использованием формулы 4 или 5, приведенной ниже. Изменение яркости линии края соответствует значению оценки в реальном пространстве в перпендикулярном направлении. Формула 4 оценивает распределение яркости с использованием совокупного значения квадрата разности между i-ым значением I(xi, yi) яркости и смежным (i+1)-ым значением I(xi+1, yi+1) яркости на линии La концентрации внимания. Формула 5 оценивает распределение яркости с использованием совокупного значения абсолютного значения разности между i-ым значением I(xi, yi) яркости и смежным (i+1)-ым значением I(xi+1, yi+1) яркости на линии La концентрации внимания.
Формула 4
Значение оценки в перпендикулярном эквивалентном направлении =∑[{I(xi, yi)-I(xi+1, yi+1)}-2]
Формула 5
Значение оценки в перпендикулярном эквивалентном направлении =∑|I(xi, yi)-I(xi+1, yi+1)|
[0122] При использовании формулы 5 ограничения не налагаются, и также возможно преобразование в двоичную форму атрибута b смежного значения яркости с использованием порогового значения t2 и затем суммирование преобразованного в двоичную форму атрибута b для всех точек Pa концентрации внимания, как указано в формуле 6, приведенной ниже.
Формула 6
Значение оценки в перпендикулярном эквивалентном направлении =∑b(xi, yi)
где b(xi, yi)=1, когда |I(xi, yi)-I(xi+1, yi+1)|>t2
b(xi, yi)=1
когда вышеуказанное не справедливо
b(xi, yi)=0
[0123] Атрибут b(xi, yi) точки Pa концентрации внимания (xi, yi) равен 1, когда абсолютное значение яркостного различия между значением яркости точки Pai концентрации внимания и значением яркости опорной точки Pri превышает пороговое значение t2. Когда вышеуказанная взаимосвязь не справедлива, атрибут b(xi, yi) точки Pai концентрации внимания равен 0. Пороговое значение t2 задается заранее посредством экспериментирования или посредством другого модуля, так что линия La концентрации внимания не оценивается как находящаяся на идентичном трехмерном объекте. Модуль 33a обнаружения трехмерных объектов затем суммирует атрибут b для всех точек Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания и определяет значение оценки в перпендикулярном эквивалентном направлении, чтобы за счет этого оценивать то, связана или нет линия края с трехмерным объектом, и то, присутствует или нет трехмерный объект.
[0124] Контроллер 37a управляет обнаружением трехмерного объекта посредством модуля 33a обнаружения трехмерных объектов. В частности, контроллер 37a подавляет обнаружение трехмерного объекта посредством изменения порогового значения t края, упомянутого выше, на высокое значение либо посредством запрещения обнаружения трехмерного объекта в областях в областях A1, A2 обнаружения, в которых обнаруживаются конкретные пики яркости, на основе числа конкретных пиков яркости, которые обнаруживаются посредством модуля 36 обнаружения конкретных пиков яркости, и абсолютной величины значения яркости.
[0125] Дополнительно, при подавлении обнаружения трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов, контроллер 37 получает замутненность линзы из модуля 38 вычисления замутненности и снижает степень подавления при подавлении обнаружения трехмерного объекта в случае, если замутнена линза камеры 10. Когда высказывается предположение, что водяная пленка сформирована на поверхности дороги, посредством модуля 39 оценки состояния поверхности дороги, контроллер 37 увеличивает степень подавления при подавлении обнаружения трехмерного объекта. Контроллер 37 запрещает подавление обнаружения трехмерного объекта, когда передняя фара находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 обнаруживаются посредством модуля 40 обнаружения передних фар.
[0126] Далее описывается способ для обнаружения находящегося в смежной полосе движения транспортного средства согласно второму варианту осуществления со ссылкой на фиг. 28. Фиг. 28 является блок-схемой последовательности операций способа, иллюстрирующей подробности для обнаружения находящегося в смежной полосе движения транспортного средства согласно второму варианту осуществления. На фиг. 28, для удобства описывается операция, ассоциированная с областью A1 обнаружения, но идентичный процесс также выполняется для области A2 обнаружения.
[0127] На этапе S301, предварительно определенная область, указываемая посредством угла a обзора и позиции крепления, захватывается посредством камеры 10, и данные изображений для захваченного изображения P, захваченного посредством камеры 10, получаются посредством компьютера 30a. Затем, модуль 31 преобразования точки обзора преобразует точку обзора полученных данных изображений и генерирует данные изображений вида с высоты птичьего полета на этапе S302.
[0128] Затем, на этапе S303, модуль 41 вычисления яркостного различия задает линию La концентрации внимания на области A1 обнаружения. В это время, модуль 41 вычисления яркостного различия задает линию, соответствующую линии, идущей в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, в качестве линии La концентрации внимания. Далее, на этапе S304, модуль 41 вычисления яркостного различия задает опорную линию Lr в области A1 обнаружения. Модуль 41 вычисления яркостного различия задает, в качестве опорной линии Lr, линию, которая соответствует линии, идущей в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, и линию, которая отстоит на предварительно определенное расстояние в реальном пространстве от линии La концентрации внимания.
[0129] Затем, модуль 41 вычисления яркостного различия задает множество точек Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания на этапе S305. В это время, модуль 41 вычисления яркостного различия задает определенное число точек Pa концентрации внимания, которые не вызывают проблемы во время обнаружения краев посредством модуля 42 обнаружения линий краев. Модуль 41 вычисления яркостного различия затем задает опорные точки Pr таким образом, что точки Pa концентрации внимания и опорные точки Pr имеют идентичную высоту в реальном пространстве, на этапе 306. Точки Pa концентрации внимания и опорные точки Pr в силу этого фактически выстраиваются в горизонтальном направлении, и проще обнаруживается линия края, идущая в перпендикулярном направлении в реальном пространстве.
[0130] Затем, на этапе S307, модуль 41 вычисления яркостного различия вычисляет яркостное различие между точками Pa концентрации внимания и опорными точками Pr с идентичной высотой в реальном пространстве. Модуль 42 обнаружения линий краев затем вычисляет атрибут s каждой точки Pa концентрации внимания на основе яркостного различия, вычисленного посредством модуля 41 вычисления яркостного различия в соответствии с формулой 1, описанной выше. В настоящем варианте осуществления, атрибут s каждой точки Pa концентрации внимания вычисляется с использованием порогового значения t края для обнаружения краев трехмерного объекта. Это пороговое значение t края может быть изменено в процессе управления обнаружением трехмерных объектов, упомянутом ниже; в случае если изменяется пороговое значение t края, измененное пороговое значение края должно быть использовано на этом этапе S307. Дополнительно, в процессе управления обнаружением трехмерных объектов, упомянутом ниже, возникают случаи, в которых обнаружение трехмерного объекта запрещается в пиксельной области в областях A1, A2 обнаружения, в которых обнаружен конкретный пик яркости; в этом случае, пиксельные значения разностного изображения PDt в области, в которой запрещается обнаружение трехмерного объекта, должны вычисляться равными 0, в силу этого запрещая обнаружение трехмерного объекта.
[0131] На этапе S308, модуль 42 обнаружения линий краев затем вычисляет неразрывность c атрибута s точек Pa концентрации внимания в соответствии с формулой 2, описанной выше. На этапе S309, модуль 36 обнаружения линий краев дополнительно оценивает то, превышает или нет значение, полученное посредством нормализации суммы неразрывности c, пороговое значение θ в соответствии с формулой 3. Когда выполнено определение в отношении того, что нормализованное значение превышает пороговое значение θ (этап S309="Да"), модуль 42 обнаружения линий краев обнаруживает линию La концентрации внимания в качестве линии края на этапе S310. После этого операция переходит к этапу S311. Когда выполнено определение в отношении того, что нормализованное значение не превышает пороговое значение θ (этап S309="Нет"), модуль 42 обнаружения линий краев не обнаруживает то, что линия La концентрации внимания является линией края, и операция переходит к этапу S311.
[0132] На этапе S311, компьютер 30a определяет то, выполнены или нет операции этапов S303-S310 для всех линий La концентрации внимания, которые могут задаваться в области A1 обнаружения. Когда выполнено определение в отношении того, что вышеуказанные операции не выполнены для всех линий La концентрации внимания (этап S311="Нет"), процесс возвращается к этапу S303, задает новую линию La концентрации внимания и повторяет операцию через этап S311. С другой стороны, когда выполнено определение в отношении того, что операции выполнены для всех линий La концентрации внимания (этап S311="Да"), операция переходит к этапу S312.
[0133] На этапе S312, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов вычисляет изменение яркости вдоль линии края для каждой линии края, обнаруженной на этапе S310. Модуль 33a обнаружения трехмерных объектов вычисляет изменение яркости линий краев в соответствии с любой из формул 4, 5 и 6. Затем, на этапе S313, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов исключает, из числа линий краев, линии краев, в которых изменение яркости имеет предварительно определенное пороговое значение tb или более. Другими словами, когда линия края, имеющая большое изменение яркости, не оценивается в качестве корректной линии края, линия края не используется для обнаружения трехмерного объекта. Как описано выше, это осуществляется для того, чтобы подавлять обнаружение знаков на поверхности дороги, придорожной растительности и т.п., включенных в область A1 обнаружения, в качестве линий краев. Следовательно, предварительно определенное пороговое значение определяется посредством экспериментирования или посредством другого модуля заранее и задается на основе изменения яркости, которое возникает вследствие знаков на поверхности дороги, придорожной растительности и т.п. С другой стороны, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов определяет линию края, имеющую изменение яркости, которое меньше предварительно определенного порогового значения tb, в качестве линии края трехмерного объекта, за счет этого обнаруживая трехмерный объект, присутствующий в смежной полосе движения.
[0134] Затем, на этапе S314, посредством модуля 33a оценки трехмерных объектов выполняется определение в отношении того, составляет либо нет число линий краев пороговое значение β или выше. Здесь, второе пороговое значение β задается заранее посредством экспериментирования или посредством другого модуля; например, когда четырехколесное транспортное средство задается в качестве трехмерного объекта, который должен быть обнаружен, пороговое значение β задается на основе числа линий краев четырехколесного транспортного средства, которое появляется в области A1 обнаружения. Когда определение является таким, что число линий краев составляет пороговое значение β или более (этап S314="Да"), модуль 33a обнаружения трехмерных объектов определяет то, что трехмерный объект присутствует в области A1 обнаружения, процесс переходит к этапу S315, и выполняется определение в отношении того, что находящееся в смежной полосе движения транспортное средство присутствует. С другой стороны, когда определение является таким, что число линий краев не составляет пороговое значение β или более (этап S314="Нет"), модуль 33a обнаружения трехмерных объектов определяет то, что трехмерный объект не присутствует в области A1 обнаружения, процесс переходит к этапу S316, и выполняется определение в отношении того, что находящееся в смежной полосе движения транспортное средство не присутствует в области A1 обнаружения.
[0135] Процесс управления обнаружением трехмерных объектов, проиллюстрированный на фиг. 21, выполняется параллельно с процессом обнаружения находящихся в смежной полосе движения транспортных средств, проиллюстрированным на фиг. 28 во втором варианте осуществления, идентично первому варианту осуществления. Обнаружение трехмерного объекта в силу этого выполняется в процессе обнаружения находящихся в смежной полосе движения транспортных средств, проиллюстрированном на фиг. 28, в соответствии с управлением этим процессом управления обнаружением трехмерных объектов. Во втором варианте осуществления, процесс управления обнаружением трехмерных объектов, проиллюстрированный на фиг. 21, представляет собой операцию, идентичную операции в процессе управления обнаружением трехмерных объектов согласно первому варианту осуществления, за исключением такого аспекта, что изменяется пороговое значение t края вместо изменения дифференциального порогового значения th; следовательно, это описание опущено.
[0136] Как описано выше, во втором варианте осуществления, возможно эффективное предотвращение ошибочного обнаружения источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, в качестве трехмерного объекта при обнаружении краев объекта в областях A1, A2 обнаружения, а также обнаружение находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 на основе краев, посредством обнаружения пика в яркости, вызываемого посредством источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, в качестве конкретного пика яркости и посредством подавления обнаружения трехмерного объекта в областях в областях A1, A2 обнаружения, в которых обнаруживаются конкретные пики яркости.
[0137] Варианты осуществления, описанные выше, описываются для того, чтобы упрощать понимание настоящего изобретения, и они не описываются для того, чтобы ограничивать настоящее изобретение. Следовательно, элементы, раскрытые в вышеприведенных вариантах осуществления, имеют намерение включать в себя все конструктивные модификации и эквиваленты, которые попадают в объем настоящего изобретения.
[0138] Например, в вариантах осуществления, описанных выше, предусмотрена примерная конфигурация, в которой дифференциальное пороговое значение th или пороговое значение t края изменено согласно абсолютной величине значения яркости конкретных пиков яркости, когда число конкретных пиков яркости составляет предварительно определенное первое число оценок или более и меньше второго числа оценок, как проиллюстрировано на фиг. 16; тем не менее ограничения на это не налагаются; например, также возможно использование конфигурации, в которой значение порогового значения α и пороговое значение β для обнаружения трехмерного изменяются вместо дифференциального порогового значения th и порогового значения t края или в дополнение к дифференциальному пороговому значению th и пороговому значению t края. Альтернативно, также возможно использование конфигурации, в которой изменяются пороговое значение θ и пороговое значение t2 для обнаружения линий краев, или конфигурации, в которой изменяется пороговое значение tb. Дополнительно, также возможно использование конфигурации, в которой пиксельное значение или значение яркости, которое выведено из каждого пиксела, снижается согласно абсолютной величине значения яркости конкретных пиков яркости, когда число конкретных пиков яркости составляет предварительно определенное первое число оценок или более и меньше второго числа оценок. В этом случае, возможно подавление обнаружения трехмерного объекта на основе конкретного пика яркости, даже когда дифференциальное пороговое значение th или пороговое значение t края не изменено.
[0139] В вариантах осуществления, описанных выше, предусмотрена примерная конфигурация, в которой трехмерный объект обнаруживается в качестве находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, когда скорость движения трехмерного объекта удовлетворяет предварительно определенному условию; тем не менее ограничения на это не налагаются; например, также возможно использование конфигурации, в которой обнаружение находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 подавляется посредством изменения условия, упомянутого выше, на основе конкретного пика яркости. Например, в вариантах осуществления, описанных выше, определяется то, что трехмерный объект представляет собой находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2, когда абсолютная скорость движения трехмерного объекта составляет 10 км/ч или более, и относительная скорость движения трехмерного объекта относительно рассматриваемого транспортного средства V1 составляет +60 км/ч или менее; тем не менее в области, в которой обнаруживается конкретный пик яркости, может быть определено то, что трехмерный объект представляет собой находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2, когда, например, абсолютная скорость движения трехмерного объекта составляет 20 км/ч или более, и относительная скорость движения трехмерного объекта относительно рассматриваемого транспортного средства V1 составляет +50 км/ч или менее.
[0140] В вариантах осуществления, описанных выше, предусмотрена примерная конфигурация, в которой обнаружение трехмерного объекта подавляется только в области в областях A1, A2 обнаружения, в которых обнаруживается конкретный пик яркости, при управлении (подавлении) обнаружением трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов на основе результата обнаружения конкретного пика яркости; тем не менее ограничения на это не налагаются; например, также возможно использование конфигурации, в которой обнаружение трехмерного объекта управляется (подавляется) для всех областей A1, A2 обнаружения на основе результата обнаружения конкретного пика яркости. В этом случае, предпочтительно использование конфигурации, в которой обнаружение конкретного пика яркости выполняется отдельно для областей A1, A2 обнаружения, и в котором обнаружение трехмерного объекта управляется (подавляется) только в областях обнаружения, в которых обнаруживаются конкретные пики яркости.
[0141] В вариантах осуществления, описанных выше, предусмотрена примерная конфигурация, в которой обнаружение трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов запрещается в области, в которой обнаруживаются конкретные пики яркости, когда число конкретных пиков яркости составляет предварительно определенное второе число оценок или более; тем не менее ограничения на это не налагаются; например, также возможно использование конфигурации, в которой обнаружение трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов запрещается в области, в которой обнаруживается конкретный пик яркости, когда всего один конкретный пик яркости с высокой яркостью обнаруживается.
[0142] В дополнение к вариантам осуществления, описанным выше, также возможно использование конфигурации, в которой абсолютные значения величин изменения градиента яркости во второй производной гистограмме усредняются; когда среднее значение превышает предварительно определенное опорное значение, выполняется определение в отношении того, что присутствуют множество пиков в яркости посредством источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, и подавляется обнаружение трехмерного объекта посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов.
[0143] В вариантах осуществления, описанных выше, предусмотрена примерная конфигурация, в которой управление обнаружением трехмерного объекта на основе конкретного пика яркости запрещается только в течение предварительно определенного периода времени, когда находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 обнаруживается; тем не менее ограничения на это не налагаются; также возможно использование конфигурации, в которой обнаружение конкретного пика яркости подавляется только в течение предварительно определенного периода времени, когда находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 обнаруживается. Например, возможно использование конфигурации, в которой уменьшается степень подавления для подавления обнаружения трехмерного объекта посредством изменения первой величины изменения или второй величины изменения для обнаружения конкретного пика яркости на высокое значение в течение предварительно определенного периода времени, когда находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2 обнаруживается. В вариантах осуществления, описанных выше, предусмотрена примерная конфигурация, в которой выполняется определение в отношении того, обнаруживается или нет находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2, посредством определения того, представляет или нет трехмерный объект собой находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2, которое обгоняет рассматриваемое транспортное средство V1, на основе относительной скорости движения рассматриваемого транспортного средства V1 относительно трехмерного объекта; тем не менее ограничения на это не налагаются; также возможно использование конфигурации, в которой выполняется определение в отношении того, представляет или нет трехмерный объект собой находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2, которое обгоняет рассматриваемое транспортное средство V1, посредством сравнения относительной скорости движения трехмерного объекта относительно рассматриваемого транспортного средства V1 или посредством сравнения абсолютной скорости движения трехмерного объекта с абсолютной скоростью движения рассматриваемого транспортного средства V1, в силу этого определяя то, обнаруживается или нет находящееся в смежной полосе движения транспортное средство V2.
[0144] В дополнение к вариантам осуществления, описанным выше, также возможно использование конфигурации, в которой отражение от поверхности дороги от заходящего солнца обнаруживается на основе первой производной гистограммы, и обнаружение трехмерного объекта подавляется в области, в которой генерируется отражение от поверхности дороги от заходящего солнца. Здесь, когда заходящее солнце освещает поверхность дороги, возникают случаи, в которых пики в яркости с большим градиентом яркости обнаруживаются в одном-двух местах, идентично тому, когда источник света, такой как уличный светильник, отражается на поверхности дороги. Тем не менее в случае заходящего солнца, в отличие от источника света, такого как уличный светильник, заходящее солнце должно обнаружено в идентичной позиции на поверхности дороги даже после того, как истек период времени; следовательно, пик, вызываемый посредством заходящего солнца, не должен обнаруживаться, когда разность между текущей гистограммой яркости и гистограммой яркости за один момент времени до этого формируется в первую производную гистограмму. Контроллер 37 имеет возможность обнаруживать область в областях A1, A2 обнаружения, в которой заходящее солнце освещает поверхность дороги, посредством обнаружения этого типа пика яркости.
[0145] В вариантах осуществления, описанных выше, предусмотрена примерная конфигурация, в которой степень подавления при подавлении обнаружения трехмерного объекта увеличивается, когда высказывается предположение, что водяная пленка сформирована на поверхности дороги, посредством модуля 39 оценки состояния поверхности дороги; тем не менее ограничения на это не налагаются; например, также возможно использование конфигурации, в которой подавляется обнаружение передней фары находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 посредством модуля 40 обнаружения передних фар, когда высказывается предположение, что водяная пленка сформирована на поверхности дороги, посредством модуля 39 оценки состояния поверхности дороги. Например, возможно использование конфигурации, в которой когда модуль 40 обнаружения передних фар обнаруживает область с высокой яркостью из предварительно определенной области или более в качестве источника света, соответствующего передней фаре находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, обнаружение передней фары находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 посредством модуля 40 обнаружения передних фар подавляется посредством увеличения предварительно определенной области, описанной выше, когда высказывается предположение, что водяная пленка сформирована на поверхности дороги, посредством модуля 39 оценки состояния поверхности дороги. Альтернативно, возможно использование конфигурации, в которой обнаружение передней фары находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 посредством модуля 40 обнаружения передних фар подавляется посредством ограничения целевой области обнаружения, соответствующей передней фаре находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, областью, соответствующей смежной полосе движения, когда высказывается предположение, что водяная пленка сформирована на поверхности дороги, посредством модуля 39 оценки состояния поверхности дороги. Дополнительно, имеется возможность использования конфигурации, в которой когда модуль 40 обнаружения передних фар обнаруживает область из предварительно определенной области или более, имеющую яркостное различие с окрестностью в предварительно определенное яркостное различие или более, в качестве источника света, соответствующего передней фаре находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, обнаружение передней фары находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2 посредством модуля 40 обнаружения передних фар подавляется посредством вычисления скорости движения источника света на основе изменения во времени источника света и посредством увеличения яркостного различия и области, упомянутой выше, для источника света с небольшой скоростью движения относительно рассматриваемого транспортного средства V1, и которое движется на расстоянии позади рассматриваемого транспортного средства V1. Соответственно, возможно подавление обнаружения источника света, соответствующего передней фаре находящегося в смежной полосе движения транспортного средства V2, когда водяная пленка сформирована на поверхности дороги, и когда легко обнаруживается источник света, такой как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги; как результат, возможно подавление обнаружения трехмерного объекта; таким образом, возможно эффективное предотвращение ошибочного обнаружения источника света, такого как уличный светильник, отражаемый на поверхности дороги, в качестве трехмерного объекта.
[0146] Камера 10 в вариантах осуществления, описанных выше, соответствует модулю захвата изображений настоящего изобретения. Модуль 31 преобразования точки обзора соответствует средству преобразования изображений настоящего изобретения; модуль 32 совмещения, модули 33, 33a обнаружения трехмерных объектов, модуль 41 вычисления яркостного различия и модуль 42 обнаружения линий краев соответствуют средству обнаружения трехмерных объектов настоящего изобретения. Модуль 34 оценки наступления ночи соответствует средству оценки наступления ночи настоящего изобретения; модуль 35 вычисления яркостного различия соответствует средству вычисления яркостного различия настоящего изобретения; модуль 36 обнаружения конкретных пиков яркости соответствует средству обнаружения конкретных пиков яркости настоящего изобретения; контроллеры 37, 37a соответствуют средству управления настоящего изобретения; модуль 38 вычисления замутненности соответствует средству оценки состояния линзы настоящего изобретения; модули 33, 33a обнаружения трехмерных объектов соответствуют средству получения скорости движения и средству оценки трехмерных объектов настоящего изобретения; модуль 39 оценки состояния поверхности дороги соответствует средству оценки состояния поверхности дороги настоящего изобретения; и модуль 40 обнаружения передних фар соответствует средству обнаружения источников света настоящего изобретения.
СПИСОК НОМЕРОВ ССЫЛОК
[0147] 1, 1a - устройство обнаружения трехмерных объектов
10 - камера
20 - датчик скорости
30, 30a - компьютер
31 - модуль преобразования точки обзора
32 - модуль совмещения
33, 33a - модуль обнаружения трехмерных объектов
34 - модуль оценки наступления ночи
35 - модуль обнаружения яркости
36 - модуль обнаружения конкретных пиков яркости
37, 37a - контроллер
38 - модуль вычисления замутненности
39 - модуль оценки состояния поверхности дороги
40 - модуль обнаружения передних фар
41 - модуль вычисления яркостного различия
42 - модуль обнаружения линий краев
a - угол обзора
A1, A2 - область обнаружения
CP - точка пересечения
DP - разностные пикселы
DWt, DWt' - форма разностного сигнала
DWt1-DWm, DWm+k-DWtn - небольшая область
L1, L2 - линия пересечения с землей
La, Lb - линия в направлении, в котором сплющивается трехмерный объект
P - захваченное изображение
PBt - изображение вида с высоты птичьего полета
PDt - разностное изображение
V1 - рассматриваемое транспортное средство
V2 - находящееся в смежной полосе транспортное средство