特開 2024-158830 環境認識装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024158830

(43)【公開日】2024-11-08

(54)【発明の名称】環境認識装置

(51)【国際特許分類】

   G01B 11/30 20060101AFI20241031BHJP

【ＦＩ】

G01B11/30 W

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023074388

(22)【出願日】2023-04-28

(71)【出願人】

【識別番号】509186579

【氏名又は名称】日立Ａｓｔｅｍｏ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002572

【氏名又は名称】弁理士法人平木国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】遠藤 健

(72)【発明者】

【氏名】永崎 健

(72)【発明者】

【氏名】的野 春樹

【テーマコード（参考）】

2F065

【Ｆターム（参考）】

2F065AA49

2F065CC40

2F065DD04

2F065FF01

2F065FF04

2F065JJ03

2F065JJ26

2F065MM06

2F065QQ21

2F065QQ24

2F065QQ31

(57)【要約】

【課題】高精度にスピードバンプなどの凹凸部を検出することを目的とする。
【解決手段】車両に搭載される環境認識装置（１）であって、カメラ（２）で撮像した画像を取得する画像取得部（１００）と、前記画像に基づいて走行路の境界に位置する立体物を認識する走行環境認識部（１０１）と、前記立体物の高さを奥行方向に算出し、算出した高さ変化から走行路の路面の凹凸部を検出する凹凸検出部（１０２）とを備えることを特徴とする。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両に搭載される環境認識装置であって、
カメラで撮像した画像を取得する画像取得部と、
前記画像に基づいて走行路の境界に位置する立体物を認識する走行環境認識部と、
前記立体物の高さを奥行方向に算出し、算出した高さ変化から前記走行路の路面の凹凸部を検出する凹凸検出部と
を備えることを特徴とする環境認識装置。

【請求項2】

前記凹凸検出部は、
前記高さとして画像上におけるピクセル数を算出し、奥行方向に算出された前記高さに対して曲線を当てはめ、前記曲線から乖離している地点を凹凸部として検出することを特徴とする請求項１に記載の環境認識装置。

【請求項3】

周辺環境の３次元情報を取得する３次元情報取得部をさらに備え、
前記凹凸検出部は、前記高さとして前記立体物の３次元高さを奥行方向に算出し、各奥行方向の３次元高さから前記立体物の基準高さを決定し、前記基準高さと乖離している地点を凹凸部として検出することを特徴とする請求項１に記載の環境認識装置。

【請求項4】

前記車両から前記凹凸部までの距離を計測する凹凸距離計測部をさらに備え、
前記凹凸距離計測部は、前記立体物から取得された距離を前記車両から前記凹凸部までの距離とすることを特徴とする請求項３に記載の環境認識装置。

【請求項5】

前記立体物の過去のテクスチャを記憶し、現在のテクスチャと前記過去のテクスチャを比較し、前記現在と過去のテクスチャが乖離した場合、前記凹凸検出部による前記凹凸部の検出を実行しないと判定する検出判定部を有することを特徴とする、請求項１に記載の環境認識装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、環境認識装置に関する。

【背景技術】

【0002】

車両の速度超過を抑制するため、路面にスピードバンプなどの構造物が設置されている。一方、設置されているスピードバンプに気づかず、高車速域で車両がスピードバンプを通過した際、ドライバに強い衝撃が及ぶ。そのため、予防安全機能を用いてスピードバンプを認識し、車両の減速やサスペンション制御などを実現することに期待が寄せられている。特許文献１では、ステレオカメラを利用したスピードバンプ検出の方法が開示されている。特許文献１には、ステレオカメラの視差を解析し、路面の凹凸部を検出することでスピードバンプを検出する技術が示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－１３５５９６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１におけるスピードバンプの検出手法は路面の視差を利用したものである。一般に、路面の視差は遠方で精度が低下することや、夜間ではボケなどのノイズにより視差の算出自体が困難であることが知られている。そのため、路面の視差の精度が低下した場合においても、高精度にスピードバンプなどの凹凸部を検出することが課題となる。
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、高精度にスピードバンプなどの凹凸部を検出する環境認識装置を得ることである。

【課題を解決するための手段】

【0005】

上記課題を解決する本発明の環境認識装置は、
車両に搭載される環境認識装置であって、
カメラで撮像した画像を取得する画像取得部と、
前記画像に基づいて走行路の境界に位置する立体物を認識する走行環境認識部と、
前記立体物の高さを奥行方向に算出し、算出した高さ変化から前記走行路の路面の凹凸部を検出する凹凸検出部と
を備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0006】

本発明によれば、高精度にスピードバンプなどの凹凸部を検出することができる。

【0007】

本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】第１実施形態の環境認識装置の構成を示す機能ブロック図。

【図2】第１実施形態における処理フロー図。

【図3】図３は、第１実施形態における車両周囲の環境を示す図。

【図4】図３に対する走行環境識別処理の結果を示す図。

【図5】縁石領域の各ｙ座標を奥行ｚに変換する方法を説明する概念図。

【図6】第１実施形態における縁石の高さと、曲線フィッティング処理を説明する図。

【図7】路面の凹凸部を検出する処理フロー図。

【図8】走行環境識別処理の結果を示す図。

【図9】変形例の内容を説明するための図６の対応図。

【図10】第２実施形態の環境認識装置の構成を示す機能ブロック図。

【図11】第２実施形態における処理フロー図。

【図12】第２実施形態における縁石の３次元高さの計測結果と基準高さを説明する図。

【図13】第２実施形態における凹凸の距離計算方法を説明する図。

【図14】第３実施形態の環境認識装置の構成を示す機能ブロック図。

【図15】第３実施形態における処理フロー図。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本発明の実施形態について詳細に説明する。

【0010】

［第１実施形態］
図１は、第１実施形態の環境認識装置１の構成を示す機能ブロックである。
環境認識装置１は、コンピュータ、メモリおよび記憶装置などを有する車載ＥＣＵによって構成されている。環境認識装置１には、１台のカメラ２が接続されている。カメラ２は、いわゆる単眼カメラであり、例えば車両の車室内に配置されてフロントウインドウを通して車両前方を撮像する構成を有している。環境認識装置１は、本実施形態ではカメラ２の筐体内に配置された構成を有しているが、カメラ２と別体に設けられた構成としてもよい。

【0011】

環境認識装置１は、コンピュータのメモリ等に格納された制御プログラムを実行することにより各種機能部として動作する。環境認識装置１は、図１に示すように、コンピュータの動作により実現される機能部として、画像取得部１００、走行環境認識部１０１、及び凹凸検出部１０２を有している。

【0012】

画像取得部１００は、カメラ２で撮像された画像を取得する。カメラ２は、一定の時間間隔で画像を撮像するため、画像取得部１００では各時刻における画像を取得する。

【0013】

走行環境認識部１０１では、画像取得部１００で取得した画像を入力として、走行環境の認識を実行する。走行環境認識部１０１は、画像に基づいて走行路３００の側方の境界に位置する立体物を認識する。具体的には、画像に撮像された各ピクセルに対して、走行路、歩道、縁石やガードレールなどの立体物、などの種別を特定する。認識には、畳み込みニューラルネットワークを利用することできる。また、ランダムフォレストのような機械学習アルゴリズムを利用して各ピクセルの種別を特定してもよい。

【0014】

凹凸検出部１０２は、走行環境認識部１０１の認識結果をもとにスピードバンプを含む路面の凹凸部を検出する。凹凸検出部１０２は、高さとして画像上におけるピクセル数を算出し、奥行方向に算出された高さに対して曲線を当てはめ、曲線から乖離している地点を凹凸部として検出する。具体的には、走行環境認識部１０１が特定した領域のうち、走行路に接する立体物（縁石やガードレールなど）の高さを算出し、その立体物と走行路３００との間の高さの変化に基づいて路面の凹凸部を検出する。凹凸検出部１０２は、高さ算出部１０３と、高さ変化検出部１０４を有する。

【0015】

以降では、図２のフローチャートを参照し、本実施形態の環境認識装置１の動作例を詳細に説明する。

【0016】

図２は、第１実施形態における処理フロー図、図３は、第１実施形態における車両周囲の環境を示す図であり、図３（１）は、車両前方にスピードバンプが存在する状態を模式的に示す平面図、図３（２）は、画像取得部１００によって取得された画像を模式的に示す図である。

【0017】

図３（１）には、車両３が走行する走行路３００の路面と、その前方の路面に凹凸部であるスピードバンプ３０３が配置された状況が示されている。車両３に搭載されたカメラ２では、図３（２）に示す画像３１１が撮像されているものとする。画像３１１には、走行路３００、歩道３０１、縁石３０２、スピードバンプ３０３が撮像されている。

【0018】

走行路３００の路肩には、縁石３０２が配置されており、その縁石３０２を介して走行路３００から一段高い位置に歩道３０１が設けられている。縁石３０２は、走行路３００の歩道３０１側の端部（以下、境界位置３０４という）において路面からほぼ垂直に立ち上がり、上端で歩道３０１側に向かって折れ曲がり、歩道３０１の上面に連続する段差を形成している。

【0019】

スピードバンプ３０３は、車両３が低速で通過可能な高さを有しており、走行路３００の路面において路幅方向全幅に亘って延在するように凸条に設けられている。スピードバンプ３０３の歩道３０１側の端部は、縁石３０２に接している。走行路３００と縁石３０２との間の境界位置３０４は、歩道３０１の上面との間に一定の間隔をおいて画像３１１の奥行方向に連続して線状に延びており、スピードバンプ３０３が存在する箇所において歩道３０１の上面との間隔が狭くなるように、つまり、歩道３０１の上面側に接近するようにその高さが変化している。

【0020】

環境認識装置１は、図２に示すように、画像取得処理Ｐ１０１、走行環境識別処理Ｐ１０２、立体物高さ計算処理Ｐ１０３、曲線フィッティング処理Ｐ１０４、凹凸判定処理Ｐ１０５を順に実行する。

【0021】

画像取得処理Ｐ１０１は、画像取得部１００によって行われる。画像取得処理Ｐ１０１では、カメラ２で撮像された画像の取得が行われる。

【0022】

走行環境識別処理Ｐ１０２は、走行環境認識部１０１によって行われる。走行環境識別処理Ｐ１０２では、カメラ２から取得した画像に対して、畳み込みニューラルネットワークを利用し、公知のセマンティックセグメンテーションを実行する。畳み込みニューラルネットワークの出力を図４（１）、図４（２）に示す。

【0023】

図４は、走行環境識別処理の結果を示す図であり、図４（１）は、図３（２）の画像に対する畳み込みニューラルネットワークの出力を示し、図４（２）は、図４（１）の要部Ａ２を拡大して示す図である。畳み込みニューラルネットワークでは、画像３１１の各ピクセルに対して識別処理を実行し、図４（１）に示すように、識別処理後の画像４１１において、歩道領域４０１、縁石領域４０２、路面領域４００を認識する。

【0024】

立体物高さ計算処理Ｐ１０３は、凹凸検出部１０２の高さ算出部１０３によって行われる。立体物高さ計算処理Ｐ１０３では、走行路３００の路面に接する立体物である縁石３０２の走行路３００からの高さを計算する。この縁石３０２の走行路３００からの高さは、具体的には、路面領域４００からの縁石領域４０２のピクセル高さｈになる（図４（２）のｈ１、ｈ２、ｈ３）。走行路３００の路面にスピードバンプ３０３が存在している場合には、縁石３０２の高さは、スピードバンプ３０３の上面からの高さになる。

【0025】

立体物高さ計算処理Ｐ１０３では、車両３から前方に離れる方向である各奥行方向における画像上の縁石３０２の高さを計算する。縁石領域４０２の各ｙ座標（画像４１１の上下方向）において、縁石領域４０２の下端と上端の画像位置から画像上の高さ（ピクセル高さ）ｈを計算する（図中の矢印）。図４（２）には、ｙ１～ｙ３の座標位置において縁石領域４０２の下端から上端までの画像上の高さｈ１、ｈ２、ｈ３を計算する例が示されている。

【0026】

その後、縁石領域４０２の各ｙ座標を奥行ｚに変換する。
図５は、縁石領域の各ｙ座標を奥行ｚに変換する方法を説明する概念図である。
カメラ２の接地高さをｃａｍｈとし、画像４１１における各ｙ座標の視線と鉛直方向のなす角度をθ（ｙ）とした場合、ｚ＝ｃａｍｈ／ｔａｎ（θ（ｙ））より、縁石領域の各ｙ座標を、奥行ｚに変更できる。

【0027】

図６は、第１実施形態における縁石の高さと、曲線フィッティング処理を説明する図である。図６では、奥行ｚにおける画像上の高さｈの例を示しており、図６（１）のグラフにおいて横軸は奥行ｚであり、縦軸は画像上の高さｈを示している。立体物高さ計算処理Ｐ１０３では、以上の処理を実行し、図６（１）に示すように、各奥行ｚにおける画像上の高さｈを取得する。

【0028】

曲線フィッティング処理Ｐ１０４と凹凸判定処理Ｐ１０５は、凹凸検出部１０２の高さ変化検出部１０４によって行われる。曲線フィッティング処理Ｐ１０４では、立体物高さ計算処理Ｐ１０３が計算した結果に対して、曲線の当てはめを実行する。

【0029】

実行結果を図６（２）に示す。曲線をｈ＝α×（１／ｚ）とパラメータ化し、各奥行ｚに対する縁石領域４０２の画像上の高さｈと最も当てはまるパラメータαを推定する。パラメータαの推定には、公知のＲＡＮＳＡＣ（Ｒａｎｄｏｍ Ｓａｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ）を利用する。ＲＡＮＳＡＣを利用することで、外れ値を取り除いた上でパラメータを推定することができる。

【0030】

凹凸判定処理Ｐ１０５では、曲線フィッティング処理Ｐ１０４で推定した曲線と立体物高さ計算処理Ｐ１０３で計算した画像上の縁石領域４０２の高さ情報を利用して走行路３００の凹凸部を検出する。

【0031】

図７は、路面の凹凸部を検出する処理フロー図である。
はじめに、対象の奥行ｚに対して、誤差ａｂｓ（α／ｚ－ｈ（ｚ））を計算する（Ｆ１０２）。ここで、αは曲線フィッティング処理Ｐ１０４で求めたパラメータであり、ｈ（ｚ）は立体物高さ計算処理Ｐ１０３で計算した縁石領域４０２の高さ（高さ計算値）である。この誤差は、曲線と縁石高さとの誤差を示している。

【0032】

次に、この誤差を閾値（例えば、１０）と比較する（Ｆ１０３）。誤差の値が閾値以上であった場合、スピードバンプ３０３が存在する可能性が高いと判断し、検出カウントを１だけ加算する（Ｆ１０４）。また、誤差が閾値よりも小さい場合、検出カウントを０としてリセット（Ｆ１０５）し、次の奥行ｚにおける縁石高さの誤差計算に処理を移す（Ｆ１０１）。

【0033】

Ｆ１０６では、検出カウントを閾値（例えば、３）と比較する。検出カウントが閾値以上であった場合はスピードバンプ３０３が検出されたとみなし、以降の処理Ｆ１０７を実行し、閾値未満であった場合には次の奥行ｚにおける縁石高さの誤差計算に処理を移す（Ｆ１０１）。Ｆ１０７では、凹凸の検出位置として、画像座標を記憶する。このように、凹凸判定処理Ｐ１０５では、縁石領域４０２の画像上の高さが、図６（２）に示すδ１、δ２のように、縁石領域４０２の高さをモデル化した曲線と複数回連続して乖離した場合に、かかる位置にスピードバンプ３０３が存在すると判断する。

【0034】

以上より、本実施形態の環境認識装置１は、走行路３００の路面と接する縁石３０２などの立体物と走行路との間の高さの変化に基づいてスピードバンプ３０３を検出する。本実施形態の環境認識装置１では、視差を利用していないため、視差が算出できないような夜間などにおいても、スピードバンプ３０３を高精度に検出することができる。

【0035】

また、本実施形態の環境認識装置１は、カメラ２として単眼カメラを想定しており、縁石３０２などの立体物の画像上の高さ変化に基づいてスピードバンプ３０３を検出する。他の３次元センサを利用せずに単眼カメラのみでスピードバンプ３０３を検出することができるため、センサにかかる費用を低減することができる。

【0036】

また、本実施形態の環境認識装置１では、縁石３０２などの立体物の上端と走行路との間の高さ変化に基づいてスピードバンプ３０３などの凹凸を検出する場合について説明したが、一方で、実環境においては、縁石３０２などの立体物の下端は検出できたものの、上端を検出できないようなケースも存在する。そのような場合においては、図５に示したように縁石３０２の上端と走行路３００と間の高さ変化に基づいて縁石３０２を検出するのではなく、図８に示すように、縁石３０２の下端の位置（境界位置３０４）に基づいてスピードバンプ３０３などの凹凸を検出することができる。

【0037】

図８は、走行環境識別処理Ｐ１０２の結果を示す図であり、図８（１）は、図３（２）の画像に対する畳み込みニューラルネットワークの出力を示し、図８（２）は、図８（１）の要部Ａ２を拡大して示す図である。図９は、変形例の内容を説明するための図６の対応図である。

【0038】

本変形例では、縁石領域４０２の下端位置に沿って直線４０５を当てはめる（図８（２）を参照）。この際、ＲＡＮＳＡＣを利用して、縁石領域４０２のうち、スピードバンプ３０３に接していない部分をモデル化する。そして、モデル化した直線４０５に対して縁石領域４０２の下端（境界位置４０４）までの画像上の高さｈを奥行方向の各奥行ｚについて取得する（図９（１）を参照）。そして、画像上の高さｈが一定値以上（δ）となる凹凸部候補が複数集合した、上に凸な領域を検出する（図９（２）を参照）。この領域を、スピードバンプ３０３として検出する。これにより、縁石３０２などの立体物の上端を計測できないようなケースにおいても、スピードバンプ３０３などの凹凸部を検出することができる。

【0039】

本実施形態の環境認識装置１によれば、凹凸部の存在を検出するとともに凹凸部までの距離を把握することができる。したがって、この凹凸部までの距離情報を用いて、車速を制御して凹凸部の手前で減速させる、或いは、車両サスペンションを制御して凹凸部を乗り越える際の衝撃を緩和するなどの車両制御を行うことができる。

【0040】

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。
図１０は、第２実施形態の環境認識装置１Ａの構成を示す機能ブロックである。

【0041】

第２実施形態の構成では、環境認識装置１Ａにステレオカメラとして２台のカメラ２Ａ、２Ｂが接続される。以降では、第１実施形態と機能的に違いのあるブロックと第２実施形態で新しく追加されたブロックに絞り説明する。

【0042】

画像取得部１００では、左右一対となる２台のカメラ２Ａ、２Ｂで同時刻に車両から前方が撮像された２枚の画像を取得する。３次元情報取得部２０３では、画像取得部１００で取得した２枚の画像を利用して、周辺環境の３次元情報を取得する。具体的には、公知のステレオマッチング手法を利用し、３次元情報を計算することができる。

【0043】

走行環境認識部１０１では、第１実施形態の構成と同様にピクセル毎に種別を特定し、走行環境中の立体物を含めたラベルを推定しても良いし、３次元情報取得部２０３で取得した距離情報を利用して、地面に対して垂直方向に立つ立体物の領域を特定してもよい。

【0044】

凹凸距離計測部２０４では、車両３から凹凸検出部１０２で検出した凹凸部までの距離を計測する。具体的には、検出した際の奥行情報を利用して、凹凸部までの距離を確定してもよいし、凹凸部に接する箇所に位置する縁石やガードレールなどの立体物までの距離を凹凸部までの距離とすることができる。

【0045】

以降では、図１１のフローチャートを参照し、本実施形態の環境認識装置１Ａの動作例を説明する。カメラ２Ａ、２Ｂには図３で示すシーンが撮像されているものとする。図２に示した第１実施形態のフローチャートと処理内容に違いのある処理は、３次元情報取得処理Ｐ２０１、立体物高さ計算処理Ｐ２０２、基準高さ算出処理Ｐ２０３、凹凸判定処理Ｐ２０４、凹凸距離計測処理Ｐ２０５であるため、以降ではこれら処理について説明する。

【0046】

３次元情報取得処理Ｐ２０１は、３次元情報取得部２０３によって行われる。３次元情報取得処理Ｐ２０１では、カメラ２Ａ、２Ｂで取得した左右の画像を利用してステレオマッチングを実行する。ステレオマッチングを実行することで、画像の各ピクセルに対して視差ｄを計算する。そして、計算した視差ｄを利用して、立体物までの距離ｚ＝ｆ＊Ｂ／（ｗ＊ｄ）を計算する。ここで、ｆはカメラの焦点距離であり、Ｂはステレオカメラの基線長、ｗは１画素の実サイズである。

【0047】

立体物高さ計算処理Ｐ２０２および基準高さ算出処理Ｐ２０３は、凹凸検出部１０２の高さ算出部１０３によって行われる。立体物高さ計算処理Ｐ２０２では、走行環境識別処理Ｐ１０２で認識した縁石３０２の３次元高さｈを計算する。縁石の３次元高さｈは、ｈ＝（ｗ＊ｈｉ＊ｚ）／ｆの式を用いて計算できる。ここで、ｈｉは縁石３０２の画像上の高さであり、ｚは３次元情報取得処理Ｐ２０１で計算した距離である。この計算を縁石３０２の各ピクセルに対して実行することで、図１２（１）に示すように、横軸ｚ、縦軸ｈの波形データを生成する。

【0048】

基準高さ算出処理Ｐ２０３では、縁石３０２の各３次元高さを利用して、縁石３０２の高さを確定する。基準高さ算出処理Ｐ２０３は、高さとして立体物の３次元高さを奥行方向に算出し、各奥行方向の３次元高さから立体物の基準高さを決定する。具体的には、縁石３０２から取得した３次元高さの中央値を基準高さとする。基準高さの概念を図１２（２）に示す。

【0049】

凹凸判定処理Ｐ２０４は、凹凸検出部１０２の高さ変化検出部１０４によって行われる。凹凸判定処理Ｐ２０４では、基準高さの情報と、縁石３０２の各３次元高さを利用して、凹凸部を検出する。具体的には、対象の縁石３０２までの距離がｚである場合、基準高さｈ’と縁石３０２の３次元高さｈ（ｚ）との差ａｂｓ（ｈ’－ｈ（ｚ））を計算し、その値が閾値以上（例えば、１０ｃｍ）であるか否かを判定する。閾値以上であった場合には、凹凸部の候補とする。その後、その次の距離ｚ’に対しても同様に、ａｂｓ（ｈ’－ｈ（ｚ’））を計算し、閾値以上であるか否かを判定する。そして、距離ｚ’でも同様に高さ同士の差が閾値以上であった場合に、その地点に凹凸部があると確定する。

【0050】

凹凸距離計測処理Ｐ２０５は、凹凸距離計測部２０４によって行われる。凹凸距離計測処理Ｐ２０５では、車両３から凹凸部までの距離を確定する。凹凸判定処理Ｐ２０４において、上で述べたように、距離ｚと距離ｚ’（ｚ’＞ｚ）とで高さの差分が閾値以上であった場合、より自車両の近い距離である距離ｚを車両３から凹凸部までの距離とする。

【0051】

以上より、本実施形態の環境認識装置１Ａは、縁石３０２の３次元高さを計算し、その３次元高さが縁石３０２の基準となる高さと乖離している地点に凹凸部があると判断する。一般に、縁石３０２の３次元高さは奥行方向に一定であるため、測定した縁石３０２の各３次元高さの中央値を取得するだけで縁石３０２の基準となる高さを計算でき、曲線フィッティング処理などの処理負荷の高い計算を用いることなく凹凸部を検出することができる。

【0052】

本実施形態の環境認識装置１Ａによれば、凹凸部を検出するとともに凹凸部までの距離を把握することができる。したがって、この凹凸部までの距離情報を用いて、車速を制御して凹凸部の手前で減速させる、或いは、車両サスペンションを制御して凹凸部を乗り越える際の衝撃を緩和するなどの車両制御を行うことができる。

【0053】

以上の第２実施形態の凹凸距離計測処理Ｐ２０５では、凹凸判定処理Ｐ２０４で凹凸部が存在すると判定された距離ｚを利用して凹凸部の距離を確定したが、図１３に示す縁石領域４０２を上方向に探索し（図中の矢印方向）、その縁石領域４０２における距離の中央値を凹凸部までの距離とすることができる。こうすることで、複数の距離情報を利用して凹凸部の距離を確定できることから、距離の精度を向上することができる。

【0054】

［第３実施形態］
図１４は、第３実施形態の環境認識装置１Ｂの構成を示す機能ブロックである。第３実施形態の環境認識装置１Ｂは、第１実施形態の構成と同じく、１台のカメラ２が接続されている構成を有している。第１実施形態との違いは、環境認識装置１Ｂが検出判定部３０５を備えている点である。

【0055】

検出判定部３０５では、立体物のテクスチャに基づき凹凸部の検出を実行するか否かを判定する。具体的には、過去に取得した立体物のテクスチャと現在フレームにおける立体物のテクスチャを比較し、テクスチャが類似していれば凹凸部の検出を実行する。

【0056】

以降では、図１５のフローチャートを参照し、本実施形態の環境認識装置１Ｂの動作例を説明する。図２に示した第１実施形態のフローチャートとの違いは、立体物テクスチャ取得処理Ｐ３００、立体物テクスチャ比較処理Ｐ３０１、及び判定処理Ｐ３０２であるため、以降ではこれら処理について説明する。

【0057】

立体物テクスチャ取得処理Ｐ３００では、毎フレーム立体物（縁石など）のテクスチャをテンプレートとして取得し、テンプレートとして記憶領域に保存する。

【0058】

立体物テクスチャ比較処理Ｐ３０１では、過去に取得した立体物のテンプレートを、現在フレームの立体物領域上に対して走査する。そして、類似度が最も高い領域を特定する。その類似度を閾値（例えば０．５）と比較し、閾値以上の場合には以降の立体物高さ計算処理Ｐ１０３に処理を移す。一方で、類似度が閾値未満の場合には、今回フレームにおいて凹凸部の検出を実行しない。

【0059】

以上より、本実施形態の環境認識装置１Ｂは、現在と過去の立体物（縁石など）のテクスチャを比較し、そのテクスチャ同士が類似している場合においては、今回フレームにおいて凹凸部を検出し、類似していない場合においては、今回フレームにおいて凹凸部の検出を実行しない。これにより、走行路３００と縁石３０２の境界に小さな落下物などが存在し、それら落下物の影響により、本来は走行路３００の路面上にスピードバンプ３０３などの凹凸部が存在していないにも関わらず、路面上に凹凸部が存在すると誤って判断してしまうことを、検出処理を実行しないことで、低減することができる。

【0060】

その他の実施形態として、上記の第１実施形態から第３実施形態の構成に加えて、地図データと連携する構成としてもよい。具体的には、一度認識した凹凸部の位置を地図上に登録しておき、次回の走行時において、地図上に登録された凹凸部周辺を走行した場合、図２や図１１の凹凸判定処理における閾値を緩和する。これまで説明した実施形態では、連続して凹凸部候補が存在していた場合に凹凸部の存在を確定していたが、閾値の緩和として、１度凹凸部候補が存在すると判定された場合において、凹凸部の存在を確定することができる。これにより、地図上に凹凸部が存在する場合において、凹凸部の検出に対する応答性を高めたり、未検知を防止することができる。

【0061】

また、本発明に係る環境認識装置は、走行路３００の路面の凹凸部として、スピードバンプ以外にも適用できるものである。具体的には、ポットホールのような路面のへこみなど、下に凹なものに対しても適用できる。

【0062】

また、本発明に係る環境認識装置は、車載カメラから見た際の水平面に該当する路面上の物体を検出するために、それと接する立体物などの垂直面の情報を利用するもの、と一般化することができる。そのため、本発明では、上記以外の構造物などの検出にも適用できるものである。

【0063】

以上、第１実施形態から第３実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記した各実施形態の構成に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当事者が理解し得る様々な変更を加えることができる。

【0064】

以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。例えば、前記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。さらに、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

【符号の説明】

【0065】

１、１Ａ、１Ｂ・・・環境認識装置、２、２Ａ、２Ｂ・・・カメラ、３・・・車両、１００・・・画像取得部、１０１・・・走行環境認識部、１０２・・・凹凸検出部、１０３・・・算出部、１０４・・・変化検出部、２０３・・・３次元情報取得部、２０４・・・凹凸距離計測部、３００・・・走行路、３０１・・・歩道、３０２・・・縁石、３０３・・・スピードバンプ（凹凸部）、３０４・・・境界位置、３０５・・・検出判定部、３１１・・・画像、４００・・・路面領域、４０１・・・歩道領域、４０２・・・縁石領域

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】