JP5145986B2 - 物体検出装置及び測距方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両から物体までの距離を演算し、物体を検出する物体検出装置及び測距方法に関する。

カメラから出力される画像の情報に基づいて物体を抽出し、自車両との相対位置と相対距離とを算出し、停止車両及びこの停止車両の上部を移動する移動物体が検出された場合は、レーダの出力信号に基づいて停止車両と移動物体との相対距離を算出する走行安全装置が知られている（特許文献１参照）。

特開２００５−２８０５３８号公報

しかしながら、前方に停止車両が無く歩行者が遠方に存在する場合は、その反射率が低くなるため、正確な距離情報を得ることができず、歩行者等の物体を検出することができない可能性があるという問題があった。

本願発明が解決しようとする課題は、自車両から遠方に存在する物体までの正確な距離情報を取得し、遠方の歩行者等の物体を高い精度で検出することである。

本発明は、レーダ測距手段が対象物体までの距離を測距できない場合は、撮像手段により撮像される画像の情報に基づいて算出された、対象物体と基準物体との相対位置関係と、レーダ測距手段により取得された受信信号に基づいて計測された自車両から基準物体までの基準距離とに基づいて、自車両から対象物体までの距離を演算することにより、上記課題を解決する。

本発明によれば、基準物体の位置を基準として、対象物体と基準物体との相対位置関係を、自車両との相対位置関係に変換するため、遠方に存在する物体又は歩行者のように受信信号が弱く、レーダ測距手段により直接計測することができない場合であっても、自車両から対象物体までの距離を演算することができ、歩行者等の物体を高い精度で検出することができる。

本実施形態に係る物体検出装置は、車両に搭載され、車両周囲の物体の存在、及び自車両との位置関係を検出する装置である。

図１は物体検出装置１００を含む車載装置１０００のブロック構成の一例を示す図である。図１に示すように、本実施形態の車載装置１０００は、物体検出装置１００と、この物体検出装置１００の判定結果に基づいて走行支援を行う走行支援装置２００と、同じく、物体検出装置１００の検出結果を出力する出力装置３００とを備える。これらは、ＣＡＮ（Controller Area Network）などの車載ＬＡＮにより接続する。

また、図１に示すように、物体検出装置１００は、車両周囲を撮像する撮像手段の一態様としてのカメラ１０と、カメラ１０により撮像された画像を一時的に記録する画像メモリ１１と、車両周囲の対象物体と自車両との距離を計測するレーダ測距手段の一態様としてのレーダ測距装置２０と、レーダ測距装置２０により取得された受信信号に基づく測距データを一時的に記録する測距データメモリ２１と、対象物体と基準物体との相対位置関係と、自車両から基準物体までの基準距離とに基づいて、自車両から対象物体までの距離を演算する制御部１０１と、を有する。

以下、各構成について説明する。

カメラ１０は、例えばＣＣＤ（Charge-Coupled Devices）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）などの撮像素子を有するカメラである。本実施形態のカメラ１０は、所定の周期で車両周囲（車両前方、車両後方、車両側方など）に存在する物体（立体、路面上の平面体を含む）を所定周期で撮像し、フレーム毎に撮像された画像を画像メモリ１１に出力する。画像メモリ１１は、カメラ１０により撮像された画像をアクセス可能な状態で記憶する。

図２は、カメラ１０の設置例を示す。図２（Ａ）はカメラを搭載する車両を側面から見た図、図２（Ｂ）はカメラを搭載する車両を上方から見た図である。図２に示すように、本実施形態では、１つのカメラ１０を車両に設置する。つまり、単眼で車両周囲を撮像する。本実施形態では、カメラ１０を車両の室内上部に車両前方に向けて設置する。そして、カメラ１０の光軸ＬＳが、車両の走行方向（ドライバ正面方向）のＺ方向に向くように調整し、撮像面の水平軸Ｘが路面と平行となるように調整し、さらに、撮像面の垂直軸Ｙが路面と垂直になるように調整する。

図３は、本実施形態のカメラ１０を用いて車両前方が撮像された画像の例である。カメラ１０による撮像画像は、画像左上の頂点を原点とするｘｙ座標系によって表される。そして、原点から右方向へ延在する軸をｘ軸とし、原点から下へ延在する軸をｙ軸とする。なお、図３に示す撮像画像には、静止物体である停止車両と歩行者とが含まれる。

レーダ測距装置２０は、電磁波を対象物体に向けて発射し、その反射波（受信信号）を分析することにより、対象物体までの距離や方向を計測する装置である。本実施形態のレーダ測距装置２０、例えばスキャニング機構を有するレーザレーダであり、スキャニング面において所定の角度で光軸を変更することで、所定のスキャン範囲でレーザ光を走査させる。これにより、レーダ測距装置２０は、スキャン範囲に存在する物体にレーザ光を照射する。レーダ測距装置２０は、出射されたレーザ光が前方に存在する物体に照射されて反射された反射レーザ光（反射波）を検出することにより、反射レーザ光の光強度に基づいた受信信号（反射信号）を取得する。そして、取得された受信信号に基づいた距離計測処理を行うことにより、距離計測情報を生成し、測距データメモリ２１を介して、又は、直接、制御部１０１へ出力する。なお、レーダ測距装置２０による測距のタイミングは特に限定されないが、カメラ１０の撮像タイミングと略同時となるようにレーダ波の発射を行うことが好ましい。

また、本実施形態のレーダ測距装置２０は、図２に示すように、車両の前部に設置され、その光軸はカメラ１０と同様に、車両正面方向（Ｚ方向）に向くように設定する。

制御部１０１は、カメラ１０により撮像された画像から算出された対象物体と基準物体との相対位置関係と、レーダ測距装置２０により受信された受信信号に基づいて計測された自車両から基準物体までの基準距離とに基づいて、自車両から対象物体までの距離を演算する。この制御部１０１は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡなどの動作回路を組み合わせて構成する。

制御部１０１の作用を図４に示す。図４に示すように、本実施形態の制御部１０１は、カメラ１０の撮像画像に基づく対象物体と基準物体との相対位置関係を、レーダ測距装置２０により計測された自車両から基準物体までの基準距離に基づいて、自車両と対象物体との相対位置に変換することにより、自車両から対象物体までの距離を演算し、対象物体を検出する。本実施形態の手法によれば、遠方の歩行者のように反射が弱く、レーダ測距装置２０では計測ができない対象物体についても、その対象物体までの距離を高い精度で求めることができ、その物体の存在を高い精度で検出することができる。

本実施形態の制御部１０１は、物体間相対位置算出部３０と、基準距離計測部４０と、距離演算部５０とを有する。

以下、物体検出装置１００の制御部１０１が備える各構成について説明する。

まず、物体間相対位置算出部３０について説明する。この物体間相対位置算出部３０は、特徴抽出部３１と、移動情報算出部２２とを備え、カメラ１０により撮像された画像の情報に基づいて、撮像された物体のうち、測距対象となる対象物体と測距の基準となる基準物体との相対位置関係を算出する。

この特徴抽出部３１は、カメラ１０により撮像された各画像データ（フレーム）から、撮像された物体の画像上の動きを観測するため、物体の外延、物体の特徴的な部分を含む特徴部を抽出する。本実施形態の特徴抽出部３１は、カメラ１０で撮像された画像を画像メモリ１１から読み込み、読み込んだ撮像画像を所定の閾値を用いて２値化し、画像内に存在する物体のエッジを抽出する。このエッジ成分に基づいて、特徴部を抽出する。

本実施形態の特徴抽出部３１は、カメラ１０で撮像された画像を画像メモリ１１から読み込み、読み込んだ撮像画像を所定の閾値を用いて２値化することによって、画像内に存在する物体のエッジを抽出する。図５（ａ）に抽出された垂直方向のエッジの例を示す。次に、抽出された各エッジに対して、細線化処理を行ってエッジ幅を絞り、エッジの中心を正確に設定する（図５（ｂ）参照）。さらに、細線化されたエッジのエッジ幅が一定の幅となるように、例えば３画素分の幅となるように、エッジを水平方向に膨張させる（図５（ｃ）参照）。この操作により、抽出されたエッジが正規化され、各エッジが均一の幅を持つエッジ画像を得る。

移動情報算出部３２は、特徴抽出部３１により抽出されたエッジから求められた特徴部の画素の速度を算出する。求めた特徴部の移動速度と移動方向は、撮像タイミング識別子又はフレーム識別子と対応づけて記憶する。この画素の移動情報は、画素の特定情報とともに、「画素の移動速度」と「画素の移動方向」とを含む。なお、一の画像データ中に複数の特徴部が存在する場合は、すべての特徴部について速度を算出する。

以下、本実施形態の移動情報算出部３２は、カメラ１０により撮像された物体の画像の情報に基づいて、物体の外延に対応するエッジが検出された位置の画素のカウント値をカウントアップし、このカウント値の傾きに基づいて、エッジの移動速度及び移動方向を算出する。

本実施形態の移動情報算出部３２は、撮像タイミングが異なる画像データについて、各画像データに含まれるエッジに対応する画素の画素カウンタのカウンタ値を所定の手法で更新する。ここで、画素カウンタとは、各画素に設定されたカウンタであり、画素がエッジに対応する場合は画素カウンタのカウンタ値を＋１加算し、画素がエッジに対応しない場合は画素カウンタのカウンタ値を０とする（初期化する）カウンタである。このカウンタ値の更新処理を、カメラ１０により所定周期で繰り返し撮像されるフレーム毎に行う。この操作を行うと、エッジに対応する時間が長い画素は、対応する画素カウンタのカウンタ値が大きくなり、他方、エッジに対応する時間が短い画素は、対応する画素カウンタのカウンタ値が小さくなる。

この画素カウンタのカウンタ値の変化は、エッジの移動方向と移動量を表していることになる。このため、このカウンタ値に基づいて、撮像画像上におけるエッジの移動方向と移動速度とを算出できる。また、画像の座標系は方位を表しているため、このカウンタ値に基づいて、エッジ及びこのエッジに対応する特徴部の移動方向と移動速度を求めることができる。

さらに、図５に基づいて、移動情報算出部３２の移動情報の算出手法を説明する。図５は移動情報の算出処理を説明するための図である。ここでは、抽出されたエッジが正規化されたエッジ画像を取得し、エッジのカウンタ値（滞留時間）から移動方向と移動速度を算出する処理を説明する。

まず、特徴抽出部３１は、エッジ画像に対して２値化処理を行う。２値化処理とはエッジの検出された位置の画素を１とし、エッジの検出されなかった位置の画素を０とする処理である。

図５（ａ）は抽出された垂直方向のエッジの２値化画像例を示す。次に、図５（ｂ）に示すように、生成された２値化画像に対して、細線化処理を行う。細線化処理とは、検出されたエッジのエッジ幅を所定画素幅になるまで縮小する処理である。つまり、抽出された各エッジに対して細線化処理を行ってエッジ幅を絞る。本例では、図５（ｂ）に示すように、所定画素幅として１画素になるまでエッジのエッジ幅を細線化する。このようにエッジを所定の画素幅になるまで細線化することによって、エッジの中心となる中心位置を設定する。なお、本例では、１画素に細線化する例を示すが、細線化する画素数は特に限定されない。

次に、細線化されたエッジのエッジ幅を膨張させる膨張処理を行う。膨張処理とは、細線化によって設定された中心位置からエッジの移動方向に向かってエッジ幅が一定の幅となるように膨張させるとともに、中心位置からエッジの移動方向と反対方向にもエッジ幅を膨張させる処理である。本例では、細線化されたエッジのエッジ幅が３画素分の幅となるように、エッジを水平方向に膨張させる。この処理により、抽出されたエッジを正規化し、各エッジの幅が均一なエッジ画像を得る。具体的に、図５（ｃ）に示すように、エッジの中心位置ｘ０からエッジの移動方向（ｘ軸の正方向）に１画素膨張させるとともに、エッジの中心位置ｘ０からエッジの移動方向と反対方向（ｘ軸の負方向）に１画素膨張させて、エッジ幅を３画素に膨張させる。

このように、細線化処理と膨張処理とを行うことによって、抽出されたエッジ画像のエッジ幅を、エッジの移動方向に向かって所定の幅に統一し、規格化することができる。

次に、移動情報算出部３２が移動情報を算出するために行う、カウントアップ処理について説明する。ここに言うカウントアップ処理とは、エッジが検出された画素の位置に対応するメモリアドレスの値をカウントアップし、エッジが検出されなかった画素の位置に対応するメモリアドレスの値を初期化する処理である。

以下、図５（ｃ）〜（ｆ）に基づいて移動情報算出部３２によるエッジのカウントアップ処理について説明する。説明の便宜のため、ここでは、エッジがｘ軸の正方向に移動する場合を例にして説明する。エッジがｘ軸の負方向やｙ軸方向、あるいは２次元的に移動する場合においても、基本的な処理手法は共通する。

図５（ｃ）に示すように、エッジはあるフレームにおいて位置ｘ０にエッジの中心位置がある。そして、その中心位置からエッジの移動方向に１画素の位置ｘ０＋１に膨張され、同様に、中心位置からエッジの移動方向と反対方向に１画素の位置ｘ０−１に膨張されている。

このようなエッジが検出された位置、「ｘ０−１」、「ｘ０」、「ｘ０＋１」に対応するメモリアドレスのカウント値は「＋１」カウントアップされる。他方、エッジが検出されなかった位置に対応するメモリアドレスのカウント値は、リセットされる。

例えば、図５（ｄ）では、時刻ｔにおいて、位置「ｘ０−１」、「ｘ０」、「ｘ０＋１」にエッジが検出されている。このため、それぞれの位置に対応するメモリアドレスのカウント値が各「１」カウントアップされる。その結果、位置「ｘ０＋１」のカウント値は「１」、位置「ｘ０」のカウント値は「３」、位置「ｘ０−１」のカウント値は「５」である。

次に、図５（ｅ）に示すように、時刻ｔ＋１になってもエッジが移動していないので、位置「ｘ０−１」、「ｘ０」、「ｘ０＋１」の各位置でエッジが検出される。このため、位置「ｘ０−１」、「ｘ０」、「ｘ０＋１」のカウント値をさらに１ずつカウントアップする。その結果、位置「ｘ０＋１」のカウント値は２、位置「ｘ０」のカウント値は４、位置「ｘ０−１」のカウント値は６となる。

さらに、図５（ｆ）に示すように、時刻ｔ＋２では、エッジがｘ軸の正方向に１画素シフトして位置「ｘ０」、「ｘ０＋１」、「ｘ０＋２」の位置でエッジが検出される。このため、エッジが検出された位置「ｘ０」、「ｘ０＋１」、「ｘ０＋２」に対応するメモリアドレスのカウント値はカウントアップされる。他方、エッジが検出されなかった位置「ｘ０−１」のカウント値はリセットされ、「ゼロ」となる。その結果、図５（ｆ）に示すように位置「ｘ０＋２」のカウント値は１、位置「ｘ０＋１」のカウント値は３、位置「ｘ０」のカウント値は５となる。さらに、エッジが検出されなかった位置「ｘ０−１」のカウント値はリセットされ、「０」になっている。

このように、移動情報算出部３２は、エッジが検出された位置に対応するメモリアドレスのカウント値をカウントアップし、エッジの検出されなかった位置に対応するメモリアドレスのカウント値をリセットする。

なお、図５に基づく説明においては、カウント値を検出する位置として、エッジの中心位置「ｘ０」と、この中心位置からエッジの移動方向へ１画素の位置「ｘ０＋１」と、中心位置からエッジの移動方向と反対方向に１画素の位置「ｘ０−１」の３箇所でカウント値を検出するが、後述するカウント値の傾きが求められれば、カウント値を検出するポイントの配置、数は限定されない。つまり、エッジの移動方向に対して２箇所以上においてカウント値を検出できれば、カウント値の検出箇所はいくつであってもよい。

また、物体が自車に対して一定角度で近づく場合、連続するフレーム間において、エッジは同じ位置で複数回検出される。例えば、図５の例では、連続する時刻ｔのフレームと時刻ｔ＋１のフレームにおいて、エッジは位置ｘ０において２回検出される。したがって、エッジが検出された位置に対応するメモリアドレスのカウント値をカウントアップしていくと、そのカウント値はその位置においてエッジが検出されている時間（フレーム数、滞留時間）と相関する。

次に、エッジの移動速度、移動方向及び位置の算出手法について説明する。まず、カウント値の傾きを算出し、この傾きに基づいて、エッジの移動速度、移動方向及び位置を算出する。

例えば、図５（ｅ）の場合では、位置「ｘ０−１」、「ｘ０」、「ｘ０＋１」のカウント値がそれぞれ「６」、「４」、「２」である。位置「ｘ０−１」のカウント値「６」から「ｘ０＋１」のカウント値「２」を引くと、カウント値の傾きＨは、Ｈ＝（６−２）／２＝２と算出される。

これは、Ｈ＝｛（エッジが位置ｘ０−１に移動してから現在までの時間）−（エッジが位置ｘ０＋１に移動した後の時間）｝／（２画素）を意味するので、これによりエッジが位置ｘ０のある１画素を通過するのに要する時間（フレーム数）を算出することになる。

したがって、カウント値の傾きＨは、エッジが１画素移動するために何フレームを要したかに相当し、このカウント値の傾きＨに基づいて、エッジの移動速度１／Ｈを算出できる。図５（ｅ）では１画素移動するのに２フレームを要することになるので、エッジの移動速度は１／２（画素／フレーム）と算出される。

続いて、カウント値の大小に基づいて、エッジの移動方向を判断する手法について説明する。エッジの無い位置にエッジが移動し、新たにエッジが検出された位置のカウント値は１となるから、各位置のカウント値の中では最も小さな値となる。したがって、エッジが移動する方向のカウント値は小さく、エッジが移動する方向と反対方向のカウント値は大きくなる。この傾向を利用して、エッジの移動方向を判断することができる。

以上のように、エッジが検出された位置に対応するメモリアドレスのカウント値をカウントアップすることにより、カウントアップされたカウント値の傾きに基づいてエッジの移動速度及び移動方向を算出することができる。

また、移動情報算出部３２は、撮像画像上に存在するエッジの移動情報を所定の階級値に分類し、移動情報の特徴を表現する移動画像を生成する。図６に移動画像の一例を示す。図６に示すように、本実施形態の移動画像では、移動情報が検出されたエッジの画素を丸印で表し、移動速度が速い画素ほど点を大きい丸印で表すことにより、画素の速度情報を表現する。また、移動方向が右、すなわち右方向へ移動する画素を塗りつぶした黒印で表し、移動方向が左、すなわち左方向へ移動する画素を色抜きの白印で表すことにより、画素の移動方向を表現する。図６では、走行路左側に静止している歩行者に対応するエッジにおいて、画像の左側へ向かう移動速度が検出され、走行路左側に存在する停止車両に対応するエッジにおいて、画像の左側へ向かう移動速度が検出されている。この移動画像によれば、速度情報と移動方向を含む移動情報を表現することができる。

物体間相対位置算出部２０は、算出された速度画像から物体を抽出するために、移動画像を分割する領域を設定する。すなわち、図７に示すように、移動画像上に短冊状の複数の領域を設定し、移動画像を複数の領域で分割する。

次に、領域ごとに、移動情報の共通する画素が縦方向に連続する領域をグループ化して物体を抽出する。すなわち、画像の下部から上部に向かって各領域を走査し、領域内に移動情報を持った画素が存在する場合は、その画素の上方に隣接する移動情報を持った画素との移動速度差を比較する。移動速度差が閾値Ｔ１以下である場合には、車両に対して同じ移動速度で移動する物体であると推定できるから、同じ物体として抽出する。

例えば、静止物体であれば、手前の物体の移動速度は、奥の物体よりも移動速度は早くなるから、短冊状の領域内で移動速度差が生じていれば、相対位置の異なる物体が存在することがわかる。したがって、移動情報を比較することにより、各物体の存在領域を抽出することができ、その位置を対比することで対象物体と基準物体間の相対位置関係を把握し、各物体の存在（位置）を正確に検出することができる。

なお、この構成によれば、検出対象となる物体を特定することなく物体を抽出することができる。また、特徴点が一定位置に留まる時間を計測して移動速度を算出するため、フレーム間の移動量を1画素以下に制限して、物体の特定のために必要なフレーム間の対応付け処理を排除することにより、高速な演算処理が可能となる。また、繰り返し演算（再帰処理）行わずに、ピクセル単位の逐次処理を行うことにより、高速な演算処理が可能となる。また、移動情報算出部３２により算出された移動情報では、静止状態の立体であれば、相対位置が異なることにより、異なる移動速度を得ることができ、移動する物体と静止する物体では、相対位置が同じであっても、異なる移動速度を得ることができるため、これらの情報に基づいて物体の属性（立体、平面体、静止物体、移動物体など）を判定することができ、画像から物体間の相対位置と属性を把握しながら物体の抽出を行うことができる。

次に、基準距離計測部４０について説明する。本実施形態の基準距離計測部４０は、レーダ測距装置２０により取得された受信信号に基づいて、測距の基準として選択された基準物体と自車両との間の基準距離を求める。本実施形態の基準距離計測部４０は、基準距離計測部４０は、レーダ測距装置２０により測距された自車両と物体との距離のうち、測距の基準として選択された基準物体と自車両との間の基準距離を、測距データメモリ２１から取得する。

また、基準距離計測部４０は、レーダ測距装置２０により計測された距離情報の中から一の基準距離を取得するため、自車両との距離が測距された物体の中から測距の基準として適切と判断された「基準物体」を選択する基準物体選択部４１を有する。

この基準物体選択部４１は、レーダ測距装置２０の距離計測に係る信頼度、及び物体間相対位置算出部３０の相対位置算出に係る信頼度に基づいて「基準物体」を選択するため、距離測定に係る信頼度と相対位置算出に係る信頼度を判断する信頼度判断部４１１を有する。レーダ測距装置２０の距離計測に係る信頼度は、そのレーダ測距装置２０の測距性能に基づく信頼度を含む。この信頼度は、レーダ測距装置２０側において予め記憶されたレーザデータ２０ａから取得することができる。また、相対位置算出に係る信頼度は、カメラ１０の撮像性能に基づく信頼度を含む。この信頼度は、カメラ１０側において予め記憶されたカメラレーダ１０ａから取得することができる。

まず、信頼度判断部４１１は、物体間相対位置算出部３０の相対位置算出に係る信頼度を求める。本実施形態の信頼度判断部４１１は、カメラ１０により撮像された画像に含まれる物体像に対応する画素の移動情報に基づいて、その信頼度を判断する。物体像に対応する画素、例えば物体像のエッジ（特徴部）に対応する移動情報は、エッジが1画素移動するフレーム数、すなわち、移動するまでの画素の蓄積量を示している。このため、エッジの蓄積量が多ければＳ／Ｎが向上するため、信頼度も高くなるといえる。このエッジの蓄積量が多い領域は、画素の移動速度が遅い領域に該当し、静止物体の移動速度で考えると、自車両から遠方に離隔する物体像に対応する領域に該当する。すなわち、移動情報の信頼度は移動するまでの画素の蓄積量が多くなるにつれて高くなるから、自車両から遠方に離隔するにしたがって信頼度が高くなる。カメラ１０により撮像された対象物体までの距離と信頼度との関係を図８に示す。図８に示すように、距離が遠方に離隔するに従い、その信頼度（画像の蓄積度）は大きくなる。カメラ１０により撮像される画像に対する信頼度が高くなることにより、信頼度の高い画像情報に基づいて算出された測距対象となる対象物体と測距の基準とする基準物体との相対位置関係の信頼度も高くなる。

次に、信頼度判断部４１１は、レーダ測距装置２０の距離計測に係る信頼度を求める。本実施形態の信頼度判断部４１１は、レーダ測距装置２０が取得する受信信号の強度に基づいて、その信頼度を判断する。レーダ測距装置２０による測距は受信信号の受信強度が高ければ、測距精度が高いと考えられる。受信強度はレーダ方程式から距離の２乗に反比例するから、距離情報の信頼度は距離の２乗に反比例する。レーダ測距装置２０により測距された対象物体までの距離と信頼度との関係を図８に示す。図８に示すように、距離が遠方に離隔するに従い、距離計測の信頼度は低くなる。

信頼度判断部４１１は、図８に示す２つの信頼度から基準物体の探索を行う領域を決定する。画素の移動情報に基づく相対位置関係に係る信頼度は距離に比例する一方で、受信強度に基づく距離計測に係る信頼度は距離の２乗に反比例する。このため、信頼度判断部４１１は、どちらか一方の信頼度が極端に悪化しない領域を、基準物体を探索する領域として決定する。本実施形態で、図８で示すように、２つの信頼度を示す関数の交点となる距離を中心に所定幅の探索領域を設定する。例えば、フレームレートが１２０ｆｐｓのカメラを用いた場合、距離は５０ｍを中心とする領域、例えば４５ｍ以上５５ｍ以内、３０ｍ以上６０ｍ以内など、任意に設定された計測距離範囲内の領域を探索領域とする。

そして、基準物体選択部４１は、この探索領域に属する計測距離範囲内に存在する物体を基準物体として選択する。例えば、距離計測に係る信頼度が所定閾値内となる計測距離範囲に存在し、かつ、相対位置算出に係る信頼度が所定閾値内となる計測距離範囲に存在する物体を基準物体として選択する。

また、基準物体選択部４１は、物体が静止体であるか移動体であるかに着目し、静止する物体を基準物体として選択することができる。特に、レーダ測距装置２０が自車両から所定距離以上離隔する状態から継続的に距離を計測できた静止物体を基準物体として選択することができる。

本実施形態の基準物体選択部４１は、静止物体判断部４１２を備え、基準物体として選択された物体が静止物体であるか否かを、その物体からの受信信号に基づいて判断する。基準物体選択部４１は、その判断結果を参照し、静止物体を優先的に基準物体として選択する。物体が静止物体であるか否かを判断する手法は特に限定されないが、自車両の走行時において、静止物体は遠方で移動速度が遅く、近傍で移動速度が速いという特徴を用いて静止物体を抽出することができる。また、自車両の車速を用いれば、静止物体の画像の移動速度の推定が可能であるため、移動情報に基づいて静止物体を抽出することができる。

また、本実施形態の基準物体選択部４１は、検出継続時間判断部４１２を備え、基準物体として選択された物体が自車両から所定距離以上離隔する状態から継続的に距離を計測できた物体であるか否かを、その物体からの受信信号に基づいて判断する。基準物体選択部４１は、その判断結果を参照し、遠くに存在するときから継続的に測距ができた物体を優先的に基準物体として選択する。

続いて、距離演算部５０について説明する。

距離演算部５０は、レーダ測距装置２０が対象物体までの距離を測距できない場合は、物体間相対位置算出部３０により算出された対象物体と基準物体との相対位置関係と、基準距離計測部４０により求められた自車両から基準物体までの基準距離とに基づいて、自車両から対象物体までの距離を演算する。つまり、自車両から基準物体までの基準距離を用いて、対象物体と基準物体との相対位置関係を、自車両と対象物体との位置関係に変換して、その距離を演算する。

距離演算部５０は、自車両と対象物体との位置関係を得るために、基準物体が同一の物体であるか否かを判定する同一物体判定部５１を備える。

この同一物体判定部５１は、カメラ１０の画像の情報に基づいて算出された相対位置関係に係る第１の基準物体と、レーダ測距装置２０の受信信号に基づいて求められた基準距離に係る第２の基準物体とが同一の物体であるか否かを判定する。そして、同一物体判定部５１は、第１の基準物体と第２の基準物体とが同一の物体である場合に、対象物体と基準物体との相対位置関係を、自車両から基準物体までの基準距離を用いて、自車両と対象物体との位置関係に変換する。

同一物体判定部５１は、各基準物体の位置を比較してその同一性を判定する。つまり、同一物体判定部５１は、物体間相対位置算出部３０により相対位置関係が算出された第１の基準物体の位置と、基準距離計測部４０により基準物体として選択された第２の基準物体の位置とを比較し、第１の基準物体と前記第２の基準物体とが同一の物体であるか否かを判定する。

図９に基づいて、具体的な判定手法を説明する。

まず、同一物体判定部５１は、基準距離計測部４０から、基準物体選択部４１により基準物体として選択された物体（第２の基準物体）までの距離Ｚ１（ｍ）と、基準物体の方位情報θ（ｒａｄ）を取得する。

次に、同一物体判定部５１は、図９に示すように、基準物体選択部４１で選択された基準物体が、物体間相対位置算出部３０で相対位置関係を求めた物体のうちのどの物体と一致するかの判定を行う。

ここで、カメラ１０の路面からの高さをＣｈ（ｍ）、カメラ１０の俯角をＴｒ（ｒａｄ）、画像の縦サイズをＩｈ、画像の横サイズをＩｗ、高さ方向の１画素あたりの角度分解能をＰＹｒ（ｒａｄ）、横方向の１画素あたりの角度分解能をＰＸｒ（ｒａｄ）とすると、基準物体の画像上のｘ、ｙ座標は、方位θ（ｒａｄ）と距離Ｚ１（ｍ）を用い、次式から計算する。カメラの高さ等の情報は、カメラ１０側に記憶されたカメラデータ１０ａから取得する。

（式１）ｘ＝θ／ＰＸｒ＋（Ｉｗ／２）
（式２）ｙ＝（ＡＴＡＮ(Ｃｈ/Ｚ1)- Ｔｒ)/ ＰＹｒ＋(Ｉｈ／２)
つまり、取得された第２の基準物体の方位情報に基づいて、物体間相対位置算出部３０により相対位置関係が算出される画像の座標における第２の基準物体の位置を算出し、この算出された第２の基準物体の位置と、相対位置関係を求めた画像中の第１の基準物体の位置とを比較すれば、第１の基準物体と第２の基準物体との同一性を判断できる。

本実施形態では、基準物体として選択された第２の基準物体の基準距離から、この第２の基準物体の下端領域の水平位置（ｙ）を算出する。そして、物体間相対位置算出部３０により相対位置関係が算出される画像について、算出された第２の基準物体の下端領域の水平位置近傍上に、その下端領域が存在する第１の基準物体候補を探索する。そして、探索された第１の基準物体候補のうち、その下端領域の垂直位置と第２の基準物体の下端領域の垂直位置との差が所定値以下となる第１の基準物体を抽出し、この抽出された第１の基準物体が、基準距離計測部４０により基準物体として選択された第２の基準物体と同一の物体であると判定する。

具体的には、図９に示すように、第２の基準物体の方位情報に基づいて計算されたｘ座標上で物体を探索する。探索された各物体の下端領域の位置ｙ1と、基準距離から算出された第２の基準物体の下端領域の位置ｙとを比較する。ｙ１とｙのｙ座標の差が最も小さいものを第２の基準物体と同一の第１の基準物体と判定する。

さらに、同一物体判定部５１は、物体間相対位置算出部３０により相対位置関係が算出された第１の基準物体と、基準距離計測部４０により選択された第２の基準物体とがいずれも静止物体であると判断された場合は、第１の基準物体と第２の基準物体とは同一の物体であると判定する。移動物体と静止物体では、相対位置が同じであっても異なる移動速度が算出されるため、物体が静止物体であるか否かは、移動情報に基づいて判断することができる。

本実施形態の同一物体判定部５１は、第１の基準物体の移動情報と第２の基準物体の移動情報とに基づいて、これらが静止物体であるか否かを判断し、両物体がいずれも静止物体と判定されれば両者は同一物体であると判定し、一の基準物体の位置（下端領域のｙ座標（ｙ１））を取得することができる。

このように、距離演算部５０は、共通の基準物体を特定し、自車両と対象物体との位置関係を得るために必要な、基準物体の位置（下端領域のｙ座標）であるｙ１を取得する。

続いて、距離演算部５０は、レーダ測距装置２０では測定できない対象物体と自車両との距離を演算する。本実施形態の距離演算部５０は、図１０に示すように、カメラ１０の撮像画像から抽出された物体であって、レーダ測距装置２０では距離を測距できない物体の距離情報を演算する。

先に、同一物体判定部５１で同一物体として判定された基準物体の下端位置ｙ１と、基準物体選択部４１で選択された基準物体の基準距離とに基づいて、ピッチング等の車両挙動によって変化する現在のカメラ１０の俯角Ｔｒ1（ｒａｄ）を次式から計算する。

（式３）Ｔｒ1＝ＡＴＡＮ（Ｃｈ／Ｚ1）−（ｙ１−（Ｉｈ／２）×ＰＹｒ）
次に、距離情報を取得する対象物体Ｐの下端領域の位置ｙ２を取得すれば、自車との距離を示すＺ２を次式で計算する。

（式４）Ｚ２＝(Ｃｈ)／(ＴＡＮ(Ｔｒ１＋(ｙ２−Ｉｈ／２)×ＰＹｒ))
以上の演算処理により、自車両と対象物体との距離を得ることができる。

このように、自車両と対象物体との距離が得られた場合は、対象物体が存在することに他ならず、「対象物体が存在する」、「対象物体が自車両から距離Ｚ２の位置に存在する」という物体の検出結果を得ることができる。本実施形態の物体検出装置１００によれば、レーダ測距装置２０によって検出できない対象物体について、距離を算出し、その存在を検出することができる。すなわち、対象物体が遠方の物体や歩行者など反射が弱い物体であるとき、レーダ測距装置２０は受信信号を得られず物体の存在を検出できない場合があるが、本実施形態の物体検出手法によれば、そのような対象物体の存在を検出することができる。

また、演算処理により得た自車両と対象物体との距離は、出力装置３００、走行支援装置２００等へ出力される。出力装置３００は、自車両と対象物体の距離、及び対象物体の存在を物体検出結果として出力する。また、走行支援装置２００は、自車両と対象物体との距離に基づいて、自車両の走行を支援する情報の出力、車両制御を行う。

続いて、本実施形態の物体検出装置１００の物体検出処理手順を図１１に基づいて説明する。図１１は本実施形態の物体検出装置１００の画像処理手順を示すフローチャート図である。

イグニションスイッチ（図示省略）がオンされ、車載装置１０００が起動すると、この処理用のプログラムが実行される。

まず、カメラ１０は、所定の周期で車両周囲を撮像する（Ｓ１０１）。撮像された画像は画像メモリ１１に蓄積される。特徴抽出２１は、画像に対してエッジ抽出処理を行い、撮像画像内に存在する物体の輪郭をエッジ画像として抽出するとともにエッジ画像の正規化を行う（Ｓ１０２）。移動情報算出部２２は、エッジの移動情報を算出する（Ｓ１０３）。そして、算出された移動情報を所定の階調で表された移動画像（図６参照）を作成する。

ステップＳ１０４では、移動情報算出部２２が、作成された移動画像上に物体検出用の短冊領域を設定する（Ｓ１０４）。続いて、ステップＳ１０５では、物体間相対位置算出部３０が各短冊領域内に移動情報を持った画素があるかどうかを下から上に向かって探索する。移動情報を持った画素がある場合は、その上方に隣接する移動情報を持った画素との移動速度差を比較し、移動速度差がしきい値以下である場合には、同一物体に対応するものとしてグループ化を行い、物体を抽出する（Ｓ１０５）。

ステップＳ１０６では、画像に含まれる全ての物体が抽出されたか否かを判断する（Ｓ１０６）。全ての物体の抽出が完了したら、ステップＳ１０７の処理に移行し、抽出が完了していなければ、ステップＳ１０５の処理に戻る。

ステップＳ１０７において、基準物体選択部４１１は、レーダ測距装置２０で計測された基準距離に基づいて基準物体を選択する。基準物体選択部４１は、レーダ測距装置２０を介して取得された受信信号の強度を参照して求めた距離計測に係る信頼度と、物体間相対位置算出部３０が撮像画像中の対象物体像に対応する画素の移動速度を参照して求めた相対位置算出に係る信頼度とに基づいて、基準物体を選択する。具体的には、図８に示すようなエッジ蓄積量から算出された相対位置算出の信頼度を示す関数と、受信信号の強度から算出された距離計測に係る信頼度を示す関数との交点となる距離を中心に設定された所定範囲内の計測距離範囲内にある物体を基準物体として選択する。さらに、レーダ測距装置２０が遠方から継続的に距離を計測できた静止物体を、基準物体として選択し、その基準物体までの距離とその方位情報と取得する。この後に、フローはステップＳ１０８へ移行する。

ステップＳ１０８では、基準物体選択部４１で選択された物体が、カメラ１０で撮像され、物体間相対位置算出部３０により相対位置関係が算出された物体のうち、いずれの物体と一致するかの判定を行う。同一性判定部５１は、基準物体選択部４１により選択された基準物体（第２の基準物体）までの距離と方位情報から、その第２の基準物体について画像上におけるｘｙ座標を計算する。方位情報から計算されたｘ座標上に存在し、その下端領域のｙ座標の差が最小の物体を同一の基準物体の候補とする。

ステップＳ１０９では、同一物体判定部５１が、同一の基準物体の候補の移動情報から静止物体か否かを判定する。基準物体の候補が静止物体と判定されれば、同一物体として確定し、基準物体として選択する。そして、その基準物体の下端領域のｙ座標を取得する（Ｓ１０９）。

ステップＳ１１０では、同一物体として確定した基準物体の下端領域の座標から、現在のカメラの俯角を計算する（Ｓ１１０）。

ステップＳ１１１では、算出された現在のカメラの俯角を用い、レーダ測距装置２０によっては距離を計測できない対象物体と自車両の距離を演算する。具体的には、対象物体の下端領域の位置を取得し、自車両との相対位置を示す、自車両と対象物体との距離を演算する（Ｓ１１１）。Ｓ１１１で得た自車両と対象物体との距離は、外部の出力装置３００、走行支援装置２００等へ出力される。

ステップＳ１１２では、全ての対象物体と自車両との距離が計算されたか否かを判断する（Ｓ１１２）。

全ての対象物体について自車両との距離の計算が完了したら、ステップＳ１１３に移行し、完了していなければ、ステップＳ１１１に戻る。

ステップＳ１１３では、自車のイグニションスイッチがオフされたか否かの判定を行う（Ｓ１１３）。

イグニションスイッチがオフされていない場合は、ステップＳ１０１に戻り処理を繰り返す。一方、イグニションスイッチがオフされた場合は、フローはステップＳ１１４へ移行して処理を終了する（Ｓ１１４）。

本実施形態の画像処理装置１００は以上のとおり構成され、動作するので、以下の効果を奏する。

本実施形態の物体検出装置１００は、レーダ測距装置２０が対象物体までの距離を測距できない場合は、カメラ１０により撮像された画像の情報に基づいて算出された、対象物体と基準物体との相対位置関係と、レーダ測距装置２０により取得された受信信号から計測された自車両から基準物体までの基準距離とに基づいて、自車両から対象物体までの距離を演算することにより、基準物体の位置を基準として、対象物体と基準物体との相対位置関係を、自車両との相対位置関係に変換するため、レーダ受信信号から直接計測できない遠方に存在する対象物体までの距離を高い精度で演算することができる。つまり、測距対象となる対象物体が、反射の弱い歩行者やレーダの検出エリア外に存在する物体のようにレーダ測距装置２０によっては直接距離を測距できない場合であっても、自車両から対象物体までの距離を高い精度で演算し、物体を正確に検出することができる。

また、測距の基準とする基準物体を、レーダ測距装置２０の距離計測に係る信頼度と、物体間相対位置算出部３０の相対位置算出に係る信頼度とに基づいて選択することにより、距離に対して異なる信頼度の傾向を示すカメラ１０の撮像画像（撮像画像の情報）の信頼度とレーダ測距装置２０の測距の信頼度の両方の信頼度が考慮された基準物体を選択することができ、精度の高い測距及び物体検出を行うことができる。

特に、基準距離計測部４０により、距離計測に係る信頼度を、受信信号の強度を参照して求め、物体間相対位置算出部３０の相対位置算出に係る信頼度を、カメラ１０により撮像された対象物体像に対応する画素の移動速度，例えば画素のカウント値の蓄積量を参照して求めることにより、画像情報、受信信号の特性に応じた信頼度に基づいて、検出精度の高い基準物体を選択することができるため、精度の高い測距及び物体検出を行うことができる。

さらに、基準距離計測部により、距離計測に係る信頼度が所定閾値内となる計測距離範囲に存在し、かつ、相対位置算出に係る信頼度が所定閾値内となる計測距離範囲に存在する物体を基準物体として選択することにより、距離計測に係る信頼度及び相対位置算出に係る信頼度の両方の信頼度を維持することができる。これにより、距離計測に係る信頼度と相対位置算出に係る信頼度とは、距離に対して異なる傾向を示すが、いずれか一方の信頼度が極端に低くならない距離の範囲から基準物体を選択することができる。このように、一定の信頼度が確保される範囲を設定することにより、カメラ１０及びレーダ測距装置２０で検出精度が高い物体を基準物体として選択することができる。これにより、対象物体と基準物体との相対位置関係を自車両と対象物体の相対位置に変換するのに適した、正確な基準物体を検出することができ、精度の高い測距及び物体検出を行うことができる。

加えて、基準距離計測部４０により、レーダ測距装置２０が自車両から所定距離以上離隔する状態から継続的に距離を計測できた物体を基準物体として選択することにより、計測精度の高い物体を基準物体とすることができ、精度の高い測距及び物体検出を行うことができる。

さらに加えて、物体のうち、位置の比較が正確に行える静止物体を基準物体として選択することにより、物体間相対位置算出部３０により算出された物体間位置関係における基準物体と、基準距離測距部４０により求められた基準距離における基準物体との対応関係を高い精度で判断することができる。なお、距離演算部５０において自車両と対象物体との距離を演算するに際し、物体間位置関係における基準物体と基準距離における基準物体との同一性を判定する必要があるが、基準物体を静止物とすることにより、高い精度でその同一性を判定し、同一の基準物体を抽出することができる。これにより、精度の高い測距及び物体検出を行うことができる。

また、自車両と対象物体との距離を演算するにあたり、物体間相対位置算出部３０により相対位置関係が算出された第１の基準物体の位置と、基準距離計測部４０により基準物体として選択された第２の基準物体の位置とに基づいて、両基準物体が同一の物体であるか否かを判定することにより、対象物体と第１の基準物体との相対位置関係を、自車両と第２の基準物体との基準距離に基づいて、自車両と対象物体との位置関係に正確に変換することができる。これにより、精度の高い測距及び物体検出を行うことができる。

特に、本実施形態の距離演算部５０は、第１の基準物体と第２の基準物体とが同一の物体であるか否かの判断を、第２の基準物体の距離及び方位情報に基づいて第２の基準物体の所定位置を画像上に座標変換し、この変換された座標近傍に存在する第１の基準物体と第２の基準物体との位置関係を比較して、両者が同一物体であるか否かを判定するため、レーダ測距装置２０の計測精度の高い距離と方位情報に基づいて、カメラ１０により撮像される画像に含まれる物体のうち基準物体が存在する領域を絞り込むことができ、基準距離における基準物体と共通する物体を、相対位置関係において特定することができる。これにより、精度の高い測距及び物体検出を行うことができる。

さらに、相対位置関係が算出された第１の基準物体と、基準距離が算出された第２の基準物体とがいずれも静止物体であると判断された場合に、両者が同一の物体であると判定することにより、位置の比較又は移動情報の比較を正確に行うことができるため、高い精度でその同一性を判定することができ、同一の基準物体を正確に抽出することができる。これにより、精度の高い測距及び物体検出を行うことができる。

また、対象物体と基準物体との相対位置関係を算出するにあたり、物体間相対位置算出部３０は、カメラ１０の撮像画像の特徴部に対応する画素のカウント値をカウントアップし、カウント値の傾きに基づいて、特徴部に対応する画素の移動情報を算出し、この移動情報に基いて物体間の相対位置関係を算出する。この構成によれば、カメラ１０で撮像された画像から抽出された特徴点の移動情報を計測することで、物体の特定位置、例えば下端位置を正確に検出することが可能になるため、広範囲にわたって物体間の相対位置関係を算出することができる。また、特徴点の位置情報と移動情報により物体同士の同一判定を行うことができる。つまり、物体の下端位置及び下端位置の移動情報に基づいて、物体同士の同一性を正確に判断することができる。さらに、移動物体と静止物体では、相対位置が同じであっても異なる移動速度が算出されるため、物体が静止物体か否かを正確に判断することができる。

なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。

本実施形態の物体検出装置１００を含む車載装置１０００のブロック構成の一例を示す図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、カメラ１０及びレーダ測距装置２０の搭載例を示す図である。 カメラ１０により撮像された車両前方の画像例である。 本実施形態の物体検出装置の作用を説明するための図である。 （ａ）〜（ｆ）は移動速度の算出処理を説明するための図である。 移動画像の一例を示す図である。 移動画像から物体を検出する手法例を説明するための図である。 異なる指標の信頼度に基づいて、基準物体を探索する領域の決定手法を説明するための図である。 基準物体の同一性を判定する手法例を説明するための図である。 自車両から対象物体までの距離を演算する手法例を説明するための図である。 本実施形態の物体検出装置の制御手順を示すフローチャート図である。

符号の説明

１０００…車載装置
１００…物体検出装置
１０…カメラ
１１…画像メモリ
２０…レーダ測距装置
３０…物体間相対位置算出部
３１…特徴抽出部
３２…移動情報算出部
４０…基準距離計測部
４１…基準物体選択部
５０…距離演算部
５１…同一物体判定部

Claims (11)

1. 自車両に搭載される撮像手段により撮像された画像の情報に基づいて、測距対象となる対象物体と測距の基準となる基準物体との相対位置関係を算出する物体間相対位置算出手段と、
   前記自車両に搭載されるレーダ測距手段により取得された受信信号に基づいて、前記測距の基準として選択された基準物体と前記自車両との間の基準距離を求める基準距離計測手段と、
   前記レーダ測距手段が前記対象物体までの距離を測距できない場合は、前記物体間相対位置算出手段により算出された前記対象物体と基準物体との相対位置関係と、前記基準距離計測手段により求められた前記基準物体と自車両の基準距離とに基づいて、前記自車両から前記対象物体までの距離を演算する距離演算手段とを有する物体検出装置。
2. 請求項１に記載の物体検出装置において、
   前記基準距離計測手段は、前記レーダ測距手段による距離計測に係る信頼度と、前記物体間相対位置算出手段による相対位置算出に係る信頼度とに基づいて、前記基準物体を選択する物体検出装置。
3. 請求項２に記載の物体検出装置において、
   前記基準距離計測手段は、前記レーダ測距手段により受信された受信信号の強度を参照して求めた距離計測に係る信頼度と、前記物体間相対位置算出手段が前記撮像手段により撮像された画像に含まれる物体像に対応する画素の移動速度を参照して求めた相対位置算出に係る信頼度とに基づいて、前記基準物体を選択する物体検出装置。
4. 請求項３に記載の物体検出装置において、
   前記基準距離計測手段は、前記受信信号の強度を参照して求められた前記距離計測に係る信頼度が所定閾値以上となる計測距離範囲に存在し、かつ、前記撮像手段により撮像された画像に含まれる物体像に対応する画素の移動速度を参照して求められた前記相対位置算出に係る信頼度が所定閾値以上となる計測距離範囲に存在する物体を、前記基準物体として選択する物体検出装置。
5. 請求項１〜４の何れか一項に記載の物体検出装置において、
   前記基準距離計測手段は、前記レーダ測距手段が前記自車両から所定距離以上離隔する状態から継続的に距離を計測できた物体を、前記基準物体として選択する物体検出装置。
6. 請求項１〜５の何れか一項に記載の物体検出装置において、
   前記基準距離計測手段は、前記撮像手段により撮像された画像に含まれる物体像に対応する画素の移動速度に基づいて静止物体と判断された物体を基準物体として選択する物体検出装置。
7. 請求項１〜６の何れか一項に記載の物体検出装置において、
   前記距離演算手段は、前記物体間相対位置算出手段により相対位置関係が算出された第１の基準物体の位置と、前記基準距離計測手段により基準物体として選択された第２の基準物体の位置とに基づいて、前記第１の基準物体と前記第２の基準物体とが同一の物体であるか否かを判定する物体検出装置。
8. 請求項７に記載の物体検出装置において、
   前記距離演算手段は、前記第１の基準物体と前記第２の基準物体とが同一の物体であると判定するに際し、
   前記第２の基準物体の方位情報に基づいて、前記物体間相対位置算出手段により前記相対位置関係が算出される画像上における前記第２の基準物体の下端領域の水平位置を算出し、
   前記物体間相対位置算出手段により前記相対位置関係が算出される画像に含まれる物体について、前記算出された第２の基準物体の下端領域の水平位置近傍上にその下端領域が存在する第１の基準物体候補を探索し、
   前記探索された第１の基準物体候補のうち、その下端領域の垂直位置と前記第２の基準物体の下端領域の垂直位置との差が所定値以下となる第１の基準物体を抽出し、
   前記抽出された第１の基準物体を前記第２の基準物体と同一の物体であると判定する物体検出装置。
9. 請求項７又は８に記載の物体検出装置において、
   前記距離演算手段は、前記第１の基準物体と前記第２の基準物体とが同一の物体であると判定するに際し、
   さらに、前記物体間相対位置算出手段により相対位置関係が算出された第１の基準物体と、前記基準距離計測手段により選択された第２の基準物体とがいずれも静止物であると判断された場合は、前記第１の基準物体と前記第２の基準物体とは同一の物体であると判定する物体検出装置。
10. 前記請求項１〜９の何れかに記載の物体検出装置において、
    前記物体間相対位置算出手段は、前記撮像手段により所定周期で撮像された物体の各画像の情報に基づいて、前記物体に対応する特徴部を抽出し、前記抽出された特徴部の位置に対応する画素のカウント値をカウントアップし、前記カウント値の傾きに基づいて、前記特徴部に対応する画素の移動情報を算出し、前記算出された画素の移動情報を比較することにより、前記各物体の存在領域を抽出し、当該存在領域の位置を対比することにより、前記対象物体と前記基準物体との相対位置関係を算出する物体検出装置。
11. 測距対象となる対象物体と自車両との距離を計測する測距方法であって、
    前記自車両側から発射された電磁波に対する受信信号に基づいて算出された、前記対象物体と自車両との距離と、
    前記自車両周囲の撮像画像の情報に基づいて算出された前記測距対象となる対象物体と測距の基準となる基準物体との相対位置関係と、前記自車両側から発射された電磁波に対する受信信号に基づいて算出された前記基準物体と前記自車両との間の基準距離とに基づいて演算された、前記対象物体と自車両との距離との何れか一方の距離を、前記対象物体と自車両との距離を測距する際に前記自車両側から発射された電磁波に対する受信信号の強度に応じて選択する測距方法。

Images