特許 7561664 物体検出装置、物体検出方法、物体検出プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-09-26

(45)【発行日】2024-10-04

(54)【発明の名称】物体検出装置、物体検出方法、物体検出プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/593 20170101AFI20240927BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240927BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20240927BHJP

【ＦＩ】

G06T7/593

G06T7/00 650A

G08G1/16 C

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2021041798

(22)【出願日】2021-03-15

(65)【公開番号】P2022141474

(43)【公開日】2022-09-29

【審査請求日】2023-07-20

(73)【特許権者】

【識別番号】000003609

【氏名又は名称】株式会社豊田中央研究所

(73)【特許権者】

【識別番号】000000011

【氏名又は名称】株式会社アイシン

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】浅井 彰司

(72)【発明者】

【氏名】早川 和孝

【審査官】鈴木 圭一郎

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１９／２０８２５７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１１－２０７４４４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１２５３４５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－０６６３３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－２１８０３５（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１３／１３３４６３（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｔ ７／５９３

Ｇ０６Ｔ ７／００

Ｇ０８Ｇ １／１６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両の周囲の物体を検出する物体検出装置であって、
車両の周囲を撮影する撮影部と、
前記撮影部の取り付け位置から特定の物体までの距離を検出する距離検出部と、
前記車両の移動に応じて前記撮影部で撮影した複数の画像から、前記距離検出部で検出した物体までの距離に依存する取得条件に基づいて、一対の画像を取得する取得部と、
前記一対の画像上から抽出された同一の特徴点の画像上の変位量に基づいて前記物体の特徴点を抽出し、当該特徴点の三次元位置を推定する推定部とを有し、
前記取得部の前記取得条件が、予め定めた距離であり、前記取得部が、前記予め定めた距離以下の条件が成立する画像を、前記一対の画像の少なくとも１枚目の画像として取得する、物体検出装置。

【請求項2】

前記推定部が、
前記撮影部の光軸の向き、及び、前記物体までの距離に基づいて、路面領域と物体領域との境界線を特定し、前記路面領域よりも前記物体領域から前記特徴点を優先的に抽出する、請求項１記載の物体検出装置。

【請求項3】

前記撮影部で撮影した画像から、前記一対の画像を取得した後、前記車両の移動に応じて前記画像を順次取得し、前記推定部による特徴点の三次元位置を推定することを繰り返すことで、特徴点群地図を作成する、請求項１又は請求項２記載の物体検出装置。

【請求項4】

前記一対の画像の一方の画像と他方の画像のそれぞれを撮影する前記撮影部の撮影位置が、所定以上離れた位置である、請求項１又は請求項２記載の物体検出装置。

【請求項5】

前記一対の画像の一方の画像と他方の画像のそれぞれを撮影する前記撮影部の撮影位置が、双方の撮影光軸同士が所定以上の角度となる位置である、請求項１～請求項４の何れか１項記載の物体検出装置。

【請求項6】

車両の周囲の物体を検出する物体検出方法であって、
車両の周囲を撮影部で撮影し、
撮影部の取り付け位置から特定の物体までの距離を検出し、
検出した特定の物体までの距離の内、予め定めた距離以下の条件が成立する画像を、一対の画像の少なくとも１枚目の画像として取得し、
一対の画像上から抽出された同一の特徴点の画像上の変位量に基づいて前記物体の特徴点を抽出し、当該特徴点の三次元位置を推定する、
物体検出方法。

【請求項7】

コンピュータを、
請求項１～請求項５の何れか１項記載の物体検出装置の、前記取得部及び前記推定部として動作させる、
物体検出プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、自動車の走行路周辺の物体を検出する物体検出装置、物体検出方法、物体検出プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、自動車等の車両においては、その車両周囲の障害物を検知し、上記障害物に衝突する危険度を判定して運転者に警報を発したり、上記障害物との距離を運転者に示したり、その距離に応じて自動的にブレーキを作動させて上記車両を停止させる等の技術が考えられている。上記障害物の検知手段の１つとして、車両に搭載されたカメラで撮像された画像による画像認識技術を用いた距離検出装置がある。

【0003】

特許文献１では、超音波センサで物体までの距離を検出する。カメラの２画像から物体の特徴点を抽出し、特徴点の画像上の位置から方向（ピッチ）を推定し、物体までの距離と、特徴点の方向と、車両の移動距離とから、特徴点の三次元位置を推定する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特許第６７５３３８３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来技術では、特徴点が特定された後の処理であり、特徴点を抽出するためのカメラ画像の２画像の相対位置に関する記載がなく、２画像の撮影位置に関する言及がないため、精度が懸念される。

【0006】

本発明は、三次元位置の推定精度が高い特徴点群を迅速に収集することができる物体検出装置、物体検出方法、物体検出プログラムを得ることが目的である。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明に係る物体検出装置は、車両の周囲の物体を検出する物体検出装置であって、車両の周囲を撮影する撮影部と、前記撮影部の取り付け位置から特定の物体までの距離を検出する距離検出部と、前記車両の移動に応じて前記撮影部で撮影した複数の画像から、前記距離検出部で検出した物体までの距離に依存する取得条件に基づいて、一対の画像を取得する取得部と、前記一対の画像上から抽出された同一の特徴点の画像上の変位量に基づいて前記物体の特徴点を抽出し、当該特徴点の三次元位置を推定する推定部とを有し、前記取得部の前記取得条件が、予め定めた距離であり、前記取得部が、前記予め定めた距離以下の条件が成立する画像を、前記一対の画像の少なくとも１枚目の画像として取得する、ことを特徴としている。

【0008】

本発明によれば、撮影部では、車両の周囲を撮影する。距離検出部では、撮影部の取り付け位置から特定の物体までの距離を検出する。

【0009】

取得部では、車両の移動に応じて撮影部で撮影した複数の画像から、距離検出部で検出した物体までの距離に依存する取得条件に基づいて、一対の画像を取得し、推定部では、一対の画像上から抽出された同一の特徴点の画像上の変位量に基づいて前記物体の特徴点を抽出し、当該特徴点の三次元位置を推定する。

【0010】

これにより、三次元位置の推定精度が高い特徴点群を迅速に収集することができる。

【0012】

少なくとも１枚目の画像を、予め定めた距離以下での撮影画像とすれば、抽出する特徴点の位置を精度よく取得することができる。

【0013】

本発明において、前記推定部が、前記撮影部の光軸の向き、及び、前記物体までの距離に基づいて、路面領域と物体領域との境界線を特定し、前記路面領域よりも前記物体領域から特徴点を優先的に抽出することを特徴とする。

【0014】

特徴点の取捨選択により、地図作成のために、必要十分の特徴点とすることができる。

【0015】

本発明において、前記撮影部で撮影した画像から、前記一対の画像を取得した後、前記車両の移動に応じて前記画像を順次取得し、前記推定部による特徴点の三次元位置を推定することを繰り返すことで、特徴点群地図を作成することを特徴とする。

【0016】

特徴点の画像上の変位量演算を用いることで、特徴点の三次元位置を推定することができる。

【0017】

本発明において、前記一対の画像の一方の画像と他方の画像のそれぞれを撮影する前記撮影部の撮影位置が、所定以上離れた位置であることを特徴とする。

【0018】

一方の画像と他方の画像のそれぞれを撮影する前記撮影部の撮影位置が、所定以上離れていれば、特徴点の画像上の変位量の精度を高めることができる。

【0019】

本発明において、前記一対の画像の一方の画像と他方の画像のそれぞれを撮影する前記撮影部の撮影位置が、双方の特徴点に対する視線同士が所定以上の角度となる位置であることを特徴とする。

【0020】

一方の画像と他方の画像のそれぞれを撮影する前記撮影部の撮影位置が、双方の撮影光軸同士が所定以上の角度となる位置とすれば、特徴点の画像上の変位量の精度を高めることができる。

【0021】

本発明に係る物体検出方法は、車両の周囲の物体を検出する物体検出方法であって、
車両の周囲を撮影部で撮影し、撮影部の取り付け位置から特定の物体までの距離を検出し、検出した特定の物体までの距離の内、予め定めた距離以下の条件が成立する画像を、一対の画像の少なくとも１枚目の画像として取得し、一対の画像上から抽出された同一の特徴点の画像上の変位量に基づいて前記物体の特徴点を抽出し、当該特徴点の三次元位置を推定する、ことを特徴とする。

【0022】

本発明によれば、三次元位置の推定精度が高い特徴点群を迅速に収集することができる。また、少なくとも１枚目の画像を、予め定めた距離以下での撮影画像とすれば、抽出する特徴点の位置を精度よく取得することができる。

【0023】

本発明に係る物体検出プログラムは、コンピュータを、上記物体検出装置の、前記取得部及び前記推定部として動作させることを特徴とする。

【発明の効果】

【0024】

本発明によれば、三次元位置の推定精度が高い特徴点群を迅速に収集することができる。

【図面の簡単な説明】

【0025】

【図1】本実施の形態に係り、物体の特徴点を抽出して、自動運転の基礎となる高精度地図を作成するための物体検出装置が搭載された車両の側面図である。

【図2】本実施の形態に係る物体検出装置における物体検出のための処理を機能別にブロック化した制御ブロック図である。

【図3】車載カメラで撮影した画像の一例を示す正面図である。

【図4】車載カメラで撮影した画像（異なる位置での２枚の画像）から、特徴点の三次元を推定するための処理を模式的に示した説明図である。

【図5】物体検出装置１２の画像取得制御を主体とした、高精度地図作成のための制御フローチャートである。

【図6】（Ａ）は車両－物体間の位置関係を示す平面図、（Ｂ）は図６（Ａ）における三次元座標系を示す特性図である。

【発明を実施するための形態】

【0026】

図１は、本実施の形態に係り、物体１０の特徴点を抽出して、自動運転の基礎となる高精度地図を作成するための物体検出装置１２が搭載された車両１４の側面図である。

【0027】

物体１０は、車両１４が走行する路面２０上に設けられており、車両１４に対して障害物としての位置付けとなる。

【0028】

車両１４には、車載カメラ１６と超音波センサ１８が取り付けられている。図１では、車両１４の後方を監視する車載カメラ１６と超音波センサ１８を図示している。なお、車両１４には、当該車両１４の周辺（３６０°の周囲）を監視する、図示しない車載カメラ１６及び超音波センサ１８も取り付けられている。

【0029】

本実施の形態では、車両１４を駐車する駐車環境地図（例えば、建物のピロティ空間等の駐車場の地図）を作成することを目的としており、後進して所定の駐車領域に駐車し、前進して所定の駐車領域から出ることを想定している。

【0030】

上記想定に基づき、本実施の形態では、車両１４の後方に取り付けられた車載カメラ１６及び超音波センサ１８を用いて、車両１４の後方に位置する物体１０（車両１４が衝突する可能性がある立設物）を検出する。

【0031】

車載カメラ１６では、車両１４の後方に存在する物体１０及び物体までの路面２０等を含む、所定の画角の画像（図３参照）を撮影する。一方、超音波センサ１８では、物体１０までの距離Ｄを計測する。

【0032】

ところで、車載カメラ１６は、通常、車両１４の後方を撮影するとき、その光軸Ａが路面２０の方向に所定の俯角θを持って取り付けられていることが多い。

【0033】

そこで、詳細は後述するが、特徴点Ｐ（図３参照）を抽出する場合に、超音波センサ１８で検出した、車両１４から物体１０までの距離Ｄから、車載カメラ１６の撮影した画像上の距離Ｄに相当する路面の位置を考慮する必要がある。

【0034】

車両１４に搭載された物体検出装置１２では、図３に示される如く、車載カメラ１６で撮影された画像から特徴点Ｐを抽出し、また、少なくも異なる車両１４の位置で、車載カメラ１６によって撮影された２枚の画像（図４参照）から、特徴点の三次元位置を推定する。

【0035】

物体検出装置１２は、地図作成装置２２に接続されており、物体検出装置１２で推定した各特徴点の三次元位置情報に基づいて、所謂高精度地図を作成する。なお、地図作成装置２２は、車両１４に搭載せず、クラウド上に設けるようにしてもよい。

【0036】

図２は、本実施の形態に係る物体検出装置１２における物体検出のための処理を機能別にブロック化した制御ブロック図である。

【0037】

なお、図２の制御ブロック図の各ブロックは、機能別に分類したものであり、物体検出装置１２のハード構成を限定するものではない。また、一部又は全部の処理を、物体検知プログラムとして実行させるようにしてもよい。

【0038】

車載カメラ１６は、画像情報取得部２４に接続されている。また、超音波センサ１８は、距離比較部２６に接続されている。距離比較部２６は、画像情報取得部２４に接続されており、画像情報取得部２４における画像取得時期を通知する。

【0039】

また、画像情報取得部２４には、車両１４の移動量を検出する移動距離センサ２８が接続されている。移動距離センサ２８は、例えば、車両１４に、もともと取り付けられている車輪速度を検出するセンサが適用可能である。

【0040】

距離比較部２６では、超音波センサ１８で検出した物体１０までの距離Ｄに対するしきい値が設定されており、特徴点Ｐ（図３の四角枠参照）を抽出する画像として、少なくとも、車両１４から物体１０までの距離Ｄがしきい値以内（図４に示す、予め定めた最小距離Ｘ以下）となる画像を、物体検出処理に適用する撮影画像の１枚目としている。

【0041】

従来、特徴点を抽出し、三次元位置を推定する場合、物体までの距離に関係なく、異なる位置で撮影した２枚の画像に基づいて三次元位置を推定していた。しかしながら、これでは、特徴点までの距離が長いと、その距離に応じて画像上の位置精度が低下することになる。画像上の位置精度が低いと、三次元位置の推定値にも誤差が発生する。

【0042】

そこで、本実施の形態では、少なくとも、最初に特徴点Ｐを抽出する撮影画像が、物体１０から、予め定めた最小距離Ｘ以内（Ｘはしきい値）とすることで、距離比較部２６から画像情報取得部２４へ画像取得を指示することで、特徴点Ｐの画像上の位置精度を保持することができる。

【0043】

なお、具体的な距離Ｘは、超音波センサ１８により検出可能な範囲（例えば、３０ｃｍ～５ｍ）で設定すればよく、Ｘ＝４ｍ～５ｍ程度が好ましい。

【0044】

画像情報取得部２４は、特徴点抽出部３０に接続されている。特徴点抽出部３０は、撮影画像の中から特徴点Ｐを抽出する。特徴点抽出部３０は特徴点取捨選択部３２に接続されており、抽出した特徴点Ｐを特徴点取捨選択部３２へ送出する。

【0045】

特徴点取捨選択部３２には、路面境界推定部３４が接続されている。路面境界推定部３４は、超音波センサ１８から距離情報を取得する。路面境界推定部３４は、超音波センサ１８で検出した車両１４から物体１０までの距離Ｄに基づき、物体１０と路面との境界を推定する。

【0046】

図６に従い、推定例を説明する。図６（Ａ）は車両－物体間の位置関係を示す平面図、（Ｂ）は図６（Ａ）における三次元座標系を示す。

【0047】

物体までの距離がＤ、超音波センサ１６の反射点の方位角がφのとき、物体と路面との境界点Ｐｓの、車両座標系における位置（ｘ_ν,ｙ_ν，ｚ_ν）は、以下の（１）式で表される。

【0048】

【数1】

・・・（１）

【0049】

車載カメラ１６の俯角がθ、路面からのカメラ高さがｈ、焦点距離がｆのとき、路面境界点の車両座標系における位置（ｘ_ν,ｙ_ν，ｚ_ν）と、カメラ座標系における位置（ｘ_ｃ,ｙ_ｃ，ｚ_ｃ）と、画像座標系における位置（ｘ_ｉ,ｙ_ｉ）との間には以下の（２）式及び（３）式の関係が成り立つ。

【0050】

【数2】

【0051】

【数3】

【0052】

反射点の方位角φは未知であるため、超音波センサ１８の放射角Φを考慮して、以下の（４）式を満たす種々の方位角φ（例えば、ｋ＝０，１・・・１００として、－０．５×π＋ｋ×０．０１×Φ）について、上記（１）式～（３）式を用いて画像座標系における位置（ｘ_ｉ,ｙ_ｉ）を計算することにより、画像上の路面境界線Ｋを特定することができる。

【0053】

【数4】

・・・（４）

【0054】

特徴点取捨選択部３２では、特徴点抽出部３０から特徴点Ｐに関する情報を受け付けると共に、路面境界推定部３４からの路面境界線に基づき、撮影画像内に存在する複数の特徴点Ｐを取捨選択する。

【0055】

すなわち、路面境界線（図３の点線Ｋ参照）よりも下の領域は、物体１０が存在しない位置であるため、特徴点Ｐとしての優先順位を下げる（又は除く）ことで、物体１０に依存する重要な特徴点Ｐを取捨選択することができる。

【0056】

特徴点取捨選択部３２は、三次元位置推定部３６に接続されている。三次元位置推定部には、画像情報取得部２４で取得した画像情報を受け付け、少なくとも、２枚の画像に共有する特徴点Ｐ（特徴点取捨選択部３２で選択された各々の特徴点Ｐ）の三次元位置を推定する。

【0057】

三次元位置推定部３６は、地図作成装置２２に接続されており、推定した各特徴点Ｐの三次元位置（推定値）を地図作成装置２２へ送出する。地図作成装置２２では、受け付けたて特徴点Ｐの三次元位置（推定値）に基づき、地図を作成する。作成された地図は、例えば、自動運転の基礎となる駐車環境の高精度地図として適用される。

【0058】

図４は、車載カメラ１６で撮影した画像（異なる位置での２枚の画像）から、特徴点Ｐの三次元を推定するための処理を模式的に示した説明図である。

【0059】

図４（Ａ）では、車両１４が特徴点Ｐを中心に旋回している状態で、当該特徴点Ｐの三次元位置を推定している。

【0060】

まず、車載カメラ１６が第１の位置でｎ枚目の画像５０Ａを撮影し、その後、第２の位置に移動でｎ＋１枚目の画像５０Ｂを撮影すると、２枚の画像５０Ａ、５０Ｂ上の特徴点Ｐ１、Ｐ２の位置が異なる。この変位量に基づき、特徴点Ｐの三次元位置を推定することができる。

【0061】

特徴点Ｐが存在する物体までの距離と、特徴点Ｐの方向と、車両１４の移動距離とから、特徴点Ｐの三次元位置を推定する技術は、公知の技術であるため（例えば、特許第６７５３３８３号公報）、ここでの詳細な説明は省略する。

【0062】

なお、ｎ枚目の画像５０Ａとｎ＋１枚目の画像５０Ｂは、双方の視線がなす角度（挟角）βが１°以上であることが好ましい。なお、本実施の形態では、１枚目（ｎ＝１）の画像５０Ａは、物体１０までの距離Ｄがしきい値Ｘ以下の距離での撮影することが必須である。

【0063】

一方、図４（Ｂ）では、車両１４が特徴点Ｐから遠ざかっている状態で、２枚の画像５０Ａ、５０Ｂを撮影した状態で、特徴点Ｐの三次元を推定するための処理を模式的に示した説明図である。

【0064】

原理は、図４（Ａ）と同様であるが、例えば、車両１４が遠ざかる方向へ移動している場合、２枚の画像５０Ａ、５０Ｂ上の特徴点Ｐ１、Ｐ２の位置の変位が少ない。そこで、ｎ枚目の画像５０Ａを撮影した後、ｎ＋１枚目の画像５０Ｂを撮影するとき、双方の視線がなす角度（挟角）が１°以上になることを前提として、撮影画像の取得インタバルを決めればよい。なお、図４（Ｂ）においても、１枚目（ｎ＝１）の画像５０Ａは、物体１０までの距離Ｄがしきい値Ｘ以下の距離での撮影することが必須である。

【0065】

以下に、本実施の形態の作用を説明する。

【0066】

図５は、物体検出装置１２の画像取得制御を主体とした、高精度地図作成のための制御フローチャートである。

【0067】

ステップ１００では、初期設定として、フラグＦをリセット（０）すると共に、撮影枚数のカウント値ｎを１にセットして、ステップ１０２へ移行する。

【0068】

ステップ１０２では、車載カメラ１６で撮影した画像を要求し、次いで、ステップ１０４で画像を取得したか否かを判断し、肯定判定されるまで、このステップ１０４で待機する。

【0069】

このステップ１０４で肯定判定されると、ステップ１０６へ移行して、フラグＦの状態（Ｆ＝０か否か）を確認する。

【0070】

このステップ１０６で肯定判定（Ｆ＝０）の場合は、１枚目の画像を取得していないと判断し、ステップ１０８へ移行して、物体１０までの距離Ｄが所定値以下（図４のしきい値Ｘ以下）か否かを判断する。

【0071】

このステップ１０８で否定判定された場合は、１枚目の画像取得の距離（しきい値Ｘ以下）に適合しないと判断し、ステップ１０２へ戻り、上記工程を繰り返す。

【0072】

また、ステップ１０８で肯定判定されると、ステップ１１０へ移行して、１枚目の画像取得の距離に適合すると判断し、ステップ１０４で取得した画像の特徴点Ｐ（図３の四角枠参照）を抽出する。

【0073】

次のステップ１１２では、距離Ｄ、車載カメラ１６の向き（俯角θ）に基づく、路面境界線を特定する。

【0074】

次のステップ１１４では、ステップ１１２で特定した路面境界線（図３に示す点線Ｋ参照）に基づき、特徴点Ｐの取捨選択を実行する。具体的には、路面境界線よりも下の領域にある特徴点Ｐを排除する。

【0075】

次のステップ１１６では、フラグＦをセット（１）し、次いで、ステップ１１８へ移行してｎ枚目の画像として格納し、ステップ１２０へ移行する。

【0076】

ステップ１２０では、画像取得が終了したか否かを判断する。このステップ１２０で否定判定された場合は、次の画像を取得するべく、ステップ１２２へ移行して、撮影枚数のカウント値ｎをインクリメント（ｎ←ｎ＋１）し、ステップ１２４へ移行する。

【0077】

ステップ１２４では、移動距離センサ２８から車両１４（車載カメラ１６）の移動量を読み出し、ステップ１２６へ移行して、所定距離以上移動したか否かを判断する。ここでは、距離の移動量で判定しているが、図４に示される如く、車載カメラ１６の２位置のそれぞれの視線がなす角度（挟角）βが１°以上か否かで判断することが好ましい。図４（Ｂ）のように、車両１４が特徴点Ｐから遠ざかる方向に移動するとき、移動距離が増えても、特徴点Ｐ１、Ｐ２の変位量が少ない場合があるからである。

【0078】

ステップ１２６で否定判定された場合は、ステップ１２４へ戻り、移動量を監視する。また、ステップ１２６で肯定判定された場合は、ステップ１０２へ戻り、上記工程を繰り返す。

【0079】

一方、ステップ１２０で肯定判定された場合、十分な枚数の画像取得が終了したと判断し、ステップ１２８へ移行して、各特徴点Ｐの三次元位置の推定処理を実行し、次いで、ステップ１３０へ移行して、特徴点地図の作成処理を実行し、このルーチンは終了する。

【0080】

以上説明したように、本実施の形態によれば、特徴点Ｐの三次元位置を推定する場合に必要な画像を、車載カメラ１６から取得する場合に、最初（１枚目）の画像を、車両１４と、特徴点Ｐが存在する物体１０との距離が所定値以内（距離Ｘ以下）とした。車両１４と物体１０との距離が距離Ｘ以上の場合は、抽出した特徴点Ｐの位置精度が低く、結果として、三次元位置の推定精度の低くなる。本実施の形態では、車両１４と物体１０とを距離Ｘ以下とすることで、特徴点Ｐの位置精度を予め定めた精度基準とすることができる。

【0081】

また、ｎ枚目の画像とｎ＋１枚目の画像を取得するときの車両１４（車載カメラ１６）の移動量を特定する場合、双方の位置の車載カメラ１６の視線のなす角度（挟角）βが１°以上としたため、図４（Ｂ）に示される如く、特徴点Ｐから遠ざかる移動であっても、撮影された特徴点Ｐ１、Ｐ２の変位量を十分に確保することができる。

【0082】

さらに、車載カメラ１６の俯角θに基づき、物体１０までの距離Ｄに対応する路面境界線の範囲を特定することができ、この路面境界線（図３の点線Ｋ）よりも下の領域にある特徴点Ｐを排除し、物体１０を認識するための必要十分な特徴点Ｐを抽出することができる。

【0083】

なお、本実施の形態では、車両１４の駐車範囲の高精度地図（例えば、建物のピロティー空間の駐車場等）を作成する例を示したが、駐車場に限定されるものではなく、一般の幹線道路等を排除するものではないが、周囲に車両１４の走行の障害物となり得る物体が存在する走行路の地図の作成の方が大きな効果を奏することができる。

【符号の説明】

【0084】

１０ 物体
１２ 物体検出装置
１４ 車両
１６ 車載カメラ（撮影部）
１８ 超音波センサ（距離検出部）
２０ 路面
２２ 地図作成装置
２４ 画像情報取得部（取得部）
２６ 距離比較部
２８ 移動距離センサ
３０ 特徴点抽出部
３２ 特徴点取捨選択部
３４ 路面境界推定部
３６ 三次元位置推定部（推定部）
５０Ａ、５０Ｂ 画像
Ｋ 点線（路面境界線）
Ｐ 特徴点
Ｐ１、Ｐ２ 特徴点（画像上）
Ａ 光軸
Ｘ 距離（１枚目撮影条件のしきい値）
θ 俯角
β 挟角
Ｄ 距離（車両－物体（特徴点）間）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】