(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
上記他車両検出部により上記他車両の存在が検出された場合、上記調査領域設定部は、上記他車両の存在が検出された調査領域よりも上記自車位置から遠い位置については上記調査領域を設定しないようにすることを特徴とする請求項1に記載の車両後側方警報装置。
上記他車両検出部により上記他車両の存在が検出された場合、上記特徴量算出部は、上記他車両の存在が検出された調査領域よりも上記自車位置から遠い位置の調査領域については上記特徴量を算出しないようにすることを特徴とする請求項1に記載の車両後側方警報装置。
上記他車両検出部は、ある時刻において上記調査領域設定部により設定された上記複数の調査領域について上記特徴量算出部により算出された特徴量と、上記自車両が上記所定距離進んだ後に上記調査領域設定部により更新して設定された上記複数の調査領域について上記特徴量算出部により算出された特徴量とを比較する際に、1つずれた調査領域について上記特徴量算出部により算出された特徴量どうしを比較することを特徴とする請求項5に記載の車両後側方警報装置。
車両後側方警報装置の調査領域設定部が、自車両の後側方を撮影するカメラにより撮影された画像内において、自車位置から所定距離置きに複数の調査領域を設定する第1のステップと、
上記車両後側方警報装置の特徴量算出部が、上記複数の調査領域内の画像の特徴量をそれぞれ算出する第2のステップと、
上記車両後側方警報装置の他車両検出部が、上記特徴量算出部により算出された特徴量の変化に基づいて、他車両が存在する調査領域を検出する第3のステップと、
上記車両後側方警報装置の距離算出部が、上記他車両検出部により上記他車両の存在が検出された調査領域の位置から、上記自車両と上記他車両との相対距離を算出する第4のステップと、
上記車両後側方警報装置の警報発生部が、上記距離算出部により算出された相対距離が所定の条件を満たすときに警報を発生する第5のステップとを有し、
上記第3のステップにおいて、上記他車両検出部は、上記特徴量算出部により算出された特徴量が、上記調査領域に路面の道路標示が存在する場合における特徴量として特徴量記憶部にあらかじめ記憶されている道路標示特徴量に変化した場合は、上記調査領域に他車両が存在しないと判定することを特徴とする車両後側方警報方法。
【発明を実施するための形態】
【0012】
(第1の実施形態)
以下、本発明の第1の実施形態を図面に基づいて説明する。
図1は、第1の実施形態による車両後側方警報装置の機能構成例を示すブロック図である。第1の実施形態による車両後側方警報装置10は、左右のサイドカメラ21,22により撮影した車両の後側方の画像に基づいて、車両後側方から自車両に接近する他車両を検出して警報を発生するものである。
【0013】
図1に示すように、第1の実施形態による車両後側方警報装置10は、その機能構成として、画像入力部11、調査領域設定部12、特徴量算出部13、他車両検出部14、距離算出部15、警報発生部16および道路形状検出部17を備えている。なお、画像入力部11、調査領域設定部12、特徴量算出部13、他車両検出部14、距離算出部15および道路形状検出部17により他車両距離検出装置が構成される。
【0014】
これらの各機能11〜17は、ハードウェア、DSP(Digital Signal Processor)、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能11〜17は、実際にはコンピュータのCPU、RAM、ROMなどを備えて構成され、RAMやROM、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。
【0015】
画像入力部11は、自車両の右後側方領域を撮影する右サイドカメラ21と、自車両の左後側方領域を撮影する左サイドカメラ22とからそれぞれの撮影画像を入力する。
【0016】
調査領域設定部12は、サイドカメラ21,22により撮影された画像内において、自車位置から所定距離置きに複数の調査領域を設定する。
図2および
図3は、調査領域設定部12により設定される複数の調査領域の一例を示す図である。
図2に示すように、調査領域設定部12は、自車両の左後側方および右後側方の撮影画像領域に対して、例えば自車両100の位置から5m(メートル)置きに6つの調査領域101
-1〜101
-6をそれぞれ設定する。
【0017】
なお、撮影画像内における6つの調査領域101
-1〜101
-6の位置、形状およびサイズは、サイドカメラ21,22の自車両に対する取付位置および取付姿勢のパラメータからあらかじめ一意に特定することが可能である。
図2では、道路を真上から見た状態で6つの調査領域101
-1〜101
-6を模式的に描いたが、撮影画像に対して実際に設定される調査領域101
-1〜101
-6は、
図3(a)のようになる。
【0018】
また、
図3(a)に示す調査領域101
-1〜101
-6は、直線道路を走行している場合に設定されるものである。カーブを走行している場合には、
図3(b)に示すような位置関係で6つの調査領域101
-1〜101
-6が設定される。なお、カーブの形状は道路毎に異なるので、走行中の道路形状に合わせて調査領域101
-1〜101
-6を設定するのが好ましい。
【0019】
道路形状検出部17は、例えば、地図データ記憶部41に記憶されている地図データと、GPS受信機や自立航法センサなどの現在位置検出装置42により検出される現在位置とに基づいて、自車両が走行中の道路形状を検出する。すなわち、地図データには、道路形状要素点のデータが含まれている。この道路形状要素点は、実際の道路形状を特定するためのデータである。すなわち、個々の道路形状要素点の間を直線または曲線でそれぞれ結ぶことによって、実際の道路形状を表現するようになっている。
【0020】
道路形状検出部17は、現在位置検出装置42により検出される現在位置に対応する道路形状要素点のデータをもとに、走行中の道路形状を検出することが可能である。調査領域設定部12は、道路形状検出部17により検出された道路形状に応じた位置に、6つの調査領域101
-1〜101
-6を設定する。このために調査領域設定部12は、直線道路、半径の異なる数種類のカーブといった道路形状と、設定すべき調査領域101
-1〜101
-6の位置、形状およびサイズとを関連付けたテーブル情報を有している。
【0021】
特徴量算出部13は、調査領域設定部12により設定された複数の調査領域101
-1〜101
-6内の画像の特徴量をそれぞれ算出する。例えば、特徴量算出部13は、特徴量として輝度ヒストグラムの分散値を算出する。
【0022】
他車両検出部14は、特徴量算出部13により算出された特徴量の変化に基づいて、他車両が存在する調査領域を検出する。
図4は、他車両検出部14の処理内容を説明するための図である。
図4(a)は、ある時刻Tにおいて設定された調査領域101
-1〜101
-6を示している。また、
図4(b)は、時刻TからΔt秒後に自車両100が5m前進した状態において設定された調査領域101
-1〜101
-6を示している。
【0023】
図4(a)および(b)に示すように、本実施形態では、自車両100が5m進むごとに、6つの調査領域101
-1〜101
-6を更新して設定する。なお、自車両100が5mを進むのに要するΔtの値は、そのときの自車両100の走行速度によって異なる。調査領域101
-1〜101
-6の更新は、自車両100が搭載している距離センサより出力される距離情報に基づいて行ってもよいし、速度センサより出力される速度情報および5mという距離から換算した時間情報に基づいて行ってもよい。
【0024】
他車両検出部14は、時刻Tにおける調査領域101
-1について特徴量算出部13により算出された特徴量と、時刻T+Δtにおける調査領域101
-2について特徴量算出部13により算出された特徴量とを比較し、特徴量に変化があるか否かを判定する。同様に、時刻Tにおける調査領域101
-2〜101
-5について特徴量算出部13により算出された特徴量と、時刻T+Δtにおける調査領域101
-3〜101
-6について特徴量算出部13により算出された特徴量とをそれぞれ比較し、特徴量に変化があるか否かを判定する。
【0025】
例えば、時刻Tにおいて調査領域101
-5内に他車両が写っておらず、時刻T+Δtにおいて調査領域101
-6内にも他車両が写っていない場合、つまり、両方とも路面のみが写っている場合には、特徴量に変化はない。一方、
図4に示すように、時刻Tにおいて調査領域101
-5内に他車両が写っておらず、時刻T+Δtにおいて調査領域101
-6内に他車両200が写っている場合は、特徴量に変化が生じる。この場合、他車両検出部14は、時刻T+Δtにおいて調査領域101
-6内に他車両200が存在すると判定する。
【0026】
距離算出部15は、他車両検出部14により他車両の存在が検出された調査領域の位置から、自車両と他車両との相対距離を算出する。すなわち、調査領域101
-1〜101
-6は5m置きに設定されているから、他車両検出部14により他車両の存在が検出された調査領域が自車両から数えて何番目であるかに応じて、自車両と他車両との相対距離を算出することが可能である。
図4に示したように、時刻T+Δtにおいて自車両から数えて6番目の調査領域101
-6内に他車両が存在することが検出された場合、距離算出部15は自車両と他車両との相対距離を30m(=5m×6)と算出する。
【0027】
なお、
図4に示す状態は、他車両200が遠方から自車両100に近づいてきて、時刻T+Δtにおいて調査領域101
-6内に進入した状態を示している。この後、他車両200が更に自車両100に近づいて、
図5に示すように時刻T+Δ2tにおいて他車両200が調査領域101
-5内に進入したとする。この場合、他車両検出部14は、時刻T+Δtにおいて調査領域101
-4について特徴量算出部13により算出された特徴量と、時刻T+Δ2tにおいて調査領域101
-5について特徴量算出部13により算出された特徴量との比較により、時刻T+Δ2tにおいて他車両200が調査領域101
-5に存在することを検出する。この場合、距離算出部15は、時刻T+Δ2tにおいて自車両と他車両との相対距離を25m(=5m×5)と算出する。
【0028】
ちなみに、
図6に示すように、他車両200が自車両100と等速で併走していて、時刻T+Δ2tにおいても他車両200が調査領域101
-6内に存在していたとする。この場合でも、他車両検出部14は、時刻T+Δtにおいて調査領域101
-5について特徴量算出部13により算出された特徴量と、時刻T+Δ2tにおいて調査領域101
-6について特徴量算出部13により算出された特徴量との比較により、時刻T+Δ2tにおいて他車両200が調査領域101
-6に存在することを検出することが可能である。
【0029】
警報発生部16は、距離算出部15により算出された自車両100と他車両200との相対距離が所定の条件を満たすときに、所定の警報を発生する。所定の条件とは、距離算出部15により算出された距離が所定値以下になったという条件である。また、所定の警報は、モニタ31へのメッセージの表示としてもよいし、スピーカ32への警告音の出力としてもよいし、その両方としてもよい。
【0030】
図7は、上記のように構成した第1の実施形態による車両後側方警報装置10の動作例を示すフローチャートである。なお、
図7に示すフローチャートは、車両後側方警報装置10を備えた車載システムの電源がオンとされたときに開始する。
【0031】
まず、画像入力部11は、右サイドカメラ21および左サイドカメラ22からそれぞれの撮影画像を入力する(ステップS1)。また、道路形状検出部17は、地図データ記憶部41に記憶されている地図データと、現在位置検出装置42により検出される現在位置とに基づいて、自車両が走行中の道路形状を検出する(ステップS2)。そして、調査領域設定部12は、道路形状検出部17により検出された道路形状に応じた撮影画像上の位置に、自車位置から5m置きに6つの調査領域101
-1〜101
-6を設定する(ステップS3)。
【0032】
次に、特徴量算出部13は、調査領域設定部12により設定された6つの調査領域101
-1〜101
-6内の画像の特徴量をそれぞれ算出する(ステップS4)。さらに、他車両検出部14は、特徴量算出部13により算出された特徴量の変化に基づいて、他車両が存在する調査領域を検出する(ステップS5)。また、距離算出部15は、他車両検出部14により他車両の存在が検出された調査領域の位置から、自車両と他車両との相対距離を算出する(ステップS6)。最後に、警報発生部16は、距離算出部15により算出された相対距離が所定の条件を満たすか否かを判定し、条件を満たす場合に警報を発生する(ステップS7)。
【0033】
以上詳しく説明したように、第1の実施形態では、サイドカメラ21,22により撮影された画像内において、自車位置から所定距離置きに複数の調査領域101
-1〜101
-6を設定する。そして、複数の調査領域101
-1〜101
-6のそれぞれにおいて画像の特徴量を算出し、特徴量の変化に基づいて他車両が存在する調査領域が検出された場合に、その調査領域の設定位置から、自車両と他車両との相対距離を算出するようにしている。
【0034】
このように構成した第1の実施形態によれば、パターン認識技術を用いることなく、自車位置から所定距離置きに設定した複数の調査領域101
-1〜101
-6において画像の特徴量の変化を監視するだけで、特徴量に変化があった調査領域の設定位置から自車両と他車両との相対距離を簡単に求めることができる。ここで、調査領域101
-1〜101
-6を設定する間隔(所定距離)を短くすることにより、自車両と他車両との相対距離の検出精度を向上させることができ、これによって警報漏れや誤警報の発生を低減することができる。
【0035】
従来のパターン認識技術を用いた距離検出方法だと、自車位置から遠くなればなるほど距離の検出誤差が大きくなり、本来の距離に対して±10m程度の誤差が生じる場合もある。これに対して、上記第1の実施形態によれば、5mの精度で自車両と他車両との相対距離を確実に検出することができる。調査領域101
-1〜101
-6の設定間隔を5m以下とすれば、距離の検出精度を更に上げることができる。
【0036】
なお、上記第1の実施形態では、6つの調査領域101
-1〜101
-6を常に設定する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、時刻Tにおいて他車両検出部14によりある調査領域で他車両の存在が検出された場合、調査領域設定部12は、次の時刻T+Δtにおいて、他車両の存在が検出された調査領域よりも自車位置から遠い位置については調査領域を設定しないようにしてもよい。
【0037】
例えば、
図5に示すように、時刻T+Δ2tにおいて調査領域101
-5で他車両200の存在が検出された場合、調査領域設定部12は、次の時刻T+Δ3tにおいて、他車両200の存在が検出された調査領域101
-5よりも自車位置から遠い位置の調査領域101
-6は設定しないようにする。仮に、調査領域101
-5で検出された他車両200の後ろに後続車両が存在していても、警告の対象は先頭車両のみであるから、後続車両は検出の必要がないからである。
【0038】
なお、先頭にいる他車両200が次の時刻T+Δ3tにおいて自車両100から遠ざかって調査領域101
-6に入った場合、調査領域101
-6が設定されていないために当該他車両200が検出されないことになる。しかし、この場合は他車両200が自車両100から遠ざかっているので警告の必要なく、調査領域101
-6において端末装置200の存在が検出できなくても問題はない。
【0039】
ここでは、他車両検出部14により他車両の存在が検出された場合に、当該他車両の存在が検出された調査領域よりも自車位置から遠い位置について調査領域を設定しない例について述べたが、本発明はこれに限定されない。例えば、6つの調査領域101
-1〜101
-6は常に設定するが、他車両の存在が検出された調査領域よりも自車位置から遠い位置に設定された調査領域に関しては特徴量算出部13による特徴量の算出を行わないようにしてもよい。
【0040】
(第2の実施形態)
次に、本発明の第2の実施形態を図面に基づいて説明する。
図8は、第2の実施形態による車両後側方警報装置10の機能構成例を示すブロック図である。なお、この
図8において、
図1に示した符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、ここでは重複する説明を省略する。
【0041】
図8に示すように、第2の実施形態では、車両後側方警報装置10は、
図1に示した構成の他に特徴量記憶部18を更に備えている。また、他車両検出部14の代わりに他車両検出部14’を備えている。特徴量記憶部18は、調査領域101
-1〜101
-6に路面の道路標示が存在する場合に特徴量算出部13により算出される特徴量である道路標示特徴量をあらかじめ記憶している。
【0042】
他車両検出部14’は、特徴量算出部13により算出された特徴量が、特徴量記憶部18に記憶されている道路標示特徴量に変化した場合は、調査領域に他車両が存在しないと判定する。すなわち、特徴量算出部13により算出される特徴量(輝度ヒストグラムの分散値)は、調査領域101
-1〜101
-6内に他車両が入った場合だけでなく、道路標示の存在によって路面の状態が変化したときにも変動する。第2の実施形態によれば、道路標示が調査領域101
-1〜101
-6内に入ったときに他車両が存在すると誤検出されるのを低減することができる。
【0043】
(第3の実施形態)
次に、本発明の第3の実施形態を図面に基づいて説明する。
図9は、第3の実施形態による車両後側方警報装置10の機能構成例を示すブロック図である。なお、この
図9において、
図1に示した符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、ここでは重複する説明を省略する。
【0044】
図9に示すように、第3の実施形態では、車両後側方警報装置10は、
図1に示した構成の他に立体物検出部19および種類判定部20を更に備えている。また、警報発生部16の代わりに警報発生部16’を備えている。
【0045】
立体物検出部19は、画像入力部11により入力されたサイドカメラ21,22の撮影画像について、パターン認識技術を用いて、自車両の後側方に存在する立体物を検出する。すなわち、立体物検出部19は、警報対象とすべき立体物(四輪車、二輪車)に関する数種類のパターン形状を記憶している。立体物検出部19は、サイドカメラ21,22により撮影された画像内に、パターン形状との一致度が閾値以上となる形状の対象物が存在するか否かを判定する。そして、一致度が閾値以上となる形状の対象物が存在する場合に、その対象物を、警報対象とすべき立体物として検出する。
【0046】
種類判定部20は、立体物検出部19により検出された立体物の種類が四輪車か二輪車かを判定する。警報発生部16’は、種類判定部20により判定された立体物の種類が四輪車であるか二輪車であるかに応じて、警報の態様を変える。例えば、立体物の種類に応じてモニタ31に出力するメッセージの表示内容を変えたり、スピーカ32から出力する警告音の種類を変えたりする。
【0047】
このように第3の実施形態では、複数の調査領域101
-1〜101
-6を設定して他車両を検出する技術と、従来のパターン認識を利用して他車両を検出する技術とを併用している。ただし、自車両と他車両との相対距離については調査領域101
-1〜101
-6を利用して検出し、従来のパターン認識は他車両の種類に応じて警報の種類を変えることに利用している。これにより、自車両と他車両との相対距離を精度よく検出して警報漏れや誤警報を抑制しつつ、他車両の種類に応じて警報を分かりやすくユーザに提示することができる。
【0048】
(第4の実施形態)
次に、本発明の第4の実施形態を図面に基づいて説明する。
図10は、第4の実施形態による車両後側方警報装置10の機能構成例を示すブロック図である。なお、この
図10において、
図1に示した符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、ここでは重複する説明を省略する。
【0049】
図10に示すように、第4の実施形態では、車両後側方警報装置10は、
図1に示した構成の他に走行車線検出部25を更に備えている。また、調査領域設定部12の代わりに調査領域設定部12’を備えている。
【0050】
走行車線検出部25は、自車両の走行車線を検出する。具体的には、走行車線検出部25は、画像入力部11により入力されたサイドカメラ21,22の撮影画像に写り込んでいる白線の種類を解析することにより、自車両が走行中の車線を検出する。すなわち、走行車線検出部25は、サイドカメラ21,22により撮影された路面を含む画像に基づいて、自車両の走行車線を区分する左右の白線の種類(実線または破線)を認識する。そして、走行車線検出部25は、認識した左右の白線の種類に基づいて、自車両の走行車線を判定する。
【0051】
図11は、走行車線検出部25の処理内容を説明するための図である。ここでは説明のため、自車両100が片側3車線の道路を走行中であるとする。
図11に示すように、右サイドカメラ21は自車両100の右サイドに配置され、右後側方領域300Rを撮影する。また、左サイドカメラ22は自車両100の左サイドに配置され、左後側方領域300Lを撮影する。
【0052】
このとき、
図11のように右後側方領域300Rの撮影画像および左後側方領域300Lの撮影画像の双方に破線の白線が写り込んでいた場合、走行車線検出部25は自車両100が真ん中の車線を走行していると判定する。これは、片側4車線以上の道路を走行中のときも同様である。
【0053】
また、右後側方領域300Rの撮影画像に破線の白線が写り込む一方、左後側方領域300Lの撮影画像に実線の白線が写り込んでいた場合、走行車線検出部25は自車両100が左端の車線を走行していると判定する。これは、片側2車線または片側4車線以上の道路を走行中のときも同様である。
【0054】
さらに、右後側方領域300Rの撮影画像に実線の白線が写り込む一方、左後側方領域300Lの撮影画像に破線の白線が写り込んでいた場合、走行車線検出部25は自車両100が右端の車線を走行していると判定する。これは、片側2車線または片側4車線以上の道路を走行中のときも同様である。
【0055】
また、右後側方領域300Rの撮影画像に実線の白線が写り込む一方、左後側方領域300Lの撮影画像にも実線の白線が写り込んでいた場合、走行車線検出部25は自車両100が片側1車線の道路を走行していると判定する。
【0056】
なお、走行車線検出部25による走行車線の判定方法はこれに限定されない。例えば、地図データ記憶部41に記憶されている地図データ(車線情報を有している)と、現在検出装置42により検出される現在位置データとに基づいて、自車両が走行中の車線を判定するようにしてもよい。
【0057】
調査領域設定部12’は、走行車線検出部25により検出された走行車線に基づいて、調査領域101
-1〜101
-6の設定位置を制御する。具体的には、走行車線検出部25により自車両100が真ん中の車線を走行していることが検出された場合、調査領域設定部12’は、
図2のように自車両100の左後側方および右後側方の撮影画像領域に対して複数の調査領域101
-1〜101
-6をそれぞれ設定する。
【0058】
また、走行車線検出部25により自車両100が左端の車線を走行していることが検出された場合、調査領域設定部12’は、自車両100の左後側方の撮影画像領域には調査領域101
-1〜101
-6を設定せず、右後側方の撮影画像領域に対してのみ複数の調査領域101
-1〜101
-6を設定する。自車両100が左端の車線を走行している場合、自車両100の左後側方の撮影画像領域は路面とならず、特徴量算出部13により算出される特徴量が絶えず変化するため、そこに他車両が存在すると誤検出される可能性が高いからである。
【0059】
また、走行車線検出部25により自車両100が右端の車線を走行していることが検出された場合、調査領域設定部12’は、自車両100の右後側方の撮影画像領域には調査領域101
-1〜101
-6を設定せず、左後側方の撮影画像領域に対してのみ複数の調査領域101
-1〜101
-6を設定する。自車両100が右端の車線を走行している場合、自車両100の右後側方の撮影画像領域は反対車線となる。この場合、反対方向に向かって走行する他車両の存在により特徴量算出部13により算出される特徴量が頻繁に変化し、自車両100と同じ方向に走行する他車両が存在すると誤検出される可能性が高くなるからである。
【0060】
また、走行車線検出部25により自車両100が片側1車線の道路を走行していることが検出された場合、調査領域設定部12’は、自車両100の左後側方の撮影画像領域にも右後側方の撮影画像領域にも調査領域101
-1〜101
-6を設定しない。自車両100が片側1車線の道路を走行している場合、自車両100の左後側方の撮影画像領域は路面とならず、右後側方の撮影画像領域は反対車線となるからである。
【0061】
以上のように構成した第4の実施形態によれば、特徴量算出部13により算出される特徴量が他車両以外の物体の存在により絶えず変化する可能性がある領域に対しては調査領域101
-1〜101
-6が設定されないので、誤警報の発生を防止することができる。
【0062】
なお、上記実施形態では、調査領域101
-1〜101
-6の数が6つの例について説明したが、本発明はこの数に限定されるものではない。また、上記実施形態では、調査領域101
-1〜101
-6内の画像の特徴量として輝度ヒストグラムの分散値を算出する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。
【0063】
その他、上記第1〜第4の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。