JPH10115519A - 車両の位置認識装置 - Google Patents
車両の位置認識装置Info
- Publication number
- JPH10115519A JPH10115519A JP27002296A JP27002296A JPH10115519A JP H10115519 A JPH10115519 A JP H10115519A JP 27002296 A JP27002296 A JP 27002296A JP 27002296 A JP27002296 A JP 27002296A JP H10115519 A JPH10115519 A JP H10115519A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- bright
- image
- distance
- preceding vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 14
- 238000000034 method Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Measurement Of Optical Distance (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】車群の走行制御などに採用される車両の位置認
識装置において、車間距離の計測精度を高める。また、
ヨー角の計測も容易に行えるようにする。 【解決手段】先行車両の車体後面に３つ以上の識別手段
ａを配置する。後続車両に先行車両の車体後面を撮影す
るカメラ手段ｂと、その画像を明度レベルの２値画像に
変換する手段ｄと、２値画像の各識別手段に対応する明
点のｘ方向とｙ方向のヒストグラムを作成する手段ｅ
と、そのヒストグラムから各明点の座標位置を確定する
手段ｆと、これらの座標位置から各明点間距離を計算す
る手段ｇと、その計算値とカメラレンズの焦点距離およ
び実際の明点間距離とから各明点間距離毎に車間距離を
求める手段ｈと、これらの平均値を車間距離の計測値と
して計算する手段ｉを備える。
識装置において、車間距離の計測精度を高める。また、
ヨー角の計測も容易に行えるようにする。 【解決手段】先行車両の車体後面に３つ以上の識別手段
ａを配置する。後続車両に先行車両の車体後面を撮影す
るカメラ手段ｂと、その画像を明度レベルの２値画像に
変換する手段ｄと、２値画像の各識別手段に対応する明
点のｘ方向とｙ方向のヒストグラムを作成する手段ｅ
と、そのヒストグラムから各明点の座標位置を確定する
手段ｆと、これらの座標位置から各明点間距離を計算す
る手段ｇと、その計算値とカメラレンズの焦点距離およ
び実際の明点間距離とから各明点間距離毎に車間距離を
求める手段ｈと、これらの平均値を車間距離の計測値と
して計算する手段ｉを備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は車群の走行制御な
どに採用される車両の位置認識装置に関する。
どに採用される車両の位置認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】道路利用効率の向上や運転者の負担軽減
などを図るため、先頭車両に複数台の後続車両が１列に
連なる接近追走を行う車群の自動運転システムが開発さ
れている。このような走行システムにおいては、１列に
連なる接近追走を制御する上から、車両間の相対位置を
適確に捉らえる必要があり、そのため先行車両の車体後
面にＩＲ−ＬＥＤ（赤外線ＬＥＤ）を設け、後続車両に
先行車両の車体後面を撮影するＩＲーカメラと、その画
像を２値画像に変換する手段を設け、その２値画像から
先行車両に対する後続車両の相対位置を計測する認識技
術が知られている（『The second world congress on i
ntelligent transport systems '95 Yokohama』発行 P
roceeding volumeШ P1272~P1277 『Platoon system b
ased opitical inter vehicle communication』）。
などを図るため、先頭車両に複数台の後続車両が１列に
連なる接近追走を行う車群の自動運転システムが開発さ
れている。このような走行システムにおいては、１列に
連なる接近追走を制御する上から、車両間の相対位置を
適確に捉らえる必要があり、そのため先行車両の車体後
面にＩＲ−ＬＥＤ（赤外線ＬＥＤ）を設け、後続車両に
先行車両の車体後面を撮影するＩＲーカメラと、その画
像を２値画像に変換する手段を設け、その２値画像から
先行車両に対する後続車両の相対位置を計測する認識技
術が知られている（『The second world congress on i
ntelligent transport systems '95 Yokohama』発行 P
roceeding volumeШ P1272~P1277 『Platoon system b
ased opitical inter vehicle communication』）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところが、この認識技
術ではＩＲーＬＥＤが２つのため、その１つが故障して
しまうと、車両間の相対位置を捉らえられないという不
具合があった。また、車間距離の計測処理において、Ｉ
Ｒ−ＬＥＤの認識位置のズレが計測誤差に大きく影響
し、この誤差は距離に比例するため、車間距離の計測範
囲を広く取れない。つまり、高い認識精度を期待できな
いという不具合もあった。
術ではＩＲーＬＥＤが２つのため、その１つが故障して
しまうと、車両間の相対位置を捉らえられないという不
具合があった。また、車間距離の計測処理において、Ｉ
Ｒ−ＬＥＤの認識位置のズレが計測誤差に大きく影響
し、この誤差は距離に比例するため、車間距離の計測範
囲を広く取れない。つまり、高い認識精度を期待できな
いという不具合もあった。
【０００４】この発明はこのような問題点を解決するこ
とを目的とする。
とを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】第１の発明では、図１０
のように先行車両の車体後面に高明度の識別手段ａを設
け、後続車両に先行車両の車体後面を撮影するカメラ手
段ｂと、その２値画像をもとに先行車両との相対位置を
計測する画像処理手段ｃを備える認識装置において、先
行車両の車体後面に３つ以上の識別手段ａを配置する。
のように先行車両の車体後面に高明度の識別手段ａを設
け、後続車両に先行車両の車体後面を撮影するカメラ手
段ｂと、その２値画像をもとに先行車両との相対位置を
計測する画像処理手段ｃを備える認識装置において、先
行車両の車体後面に３つ以上の識別手段ａを配置する。
【０００６】第２の発明では、第１の発明における図１
０の画像処理手段ｃは、入力画像を明度レベルの２値画
像に変換する手段ｄと、２値画像の各識別手段に対応す
る明点のｘ方向とｙ方向のヒストグラムを作成する手段
ｅと、そのヒストグラムから各明点の座標位置を確定す
る手段ｆと、これらの座標位置から各明点間距離を計算
する手段ｇと、その計算値とカメラレンズの焦点距離お
よび実際の明点間距離とから各明点間距離毎に車間距離
を求める手段ｈと、これらの平均値を車間距離の計測値
として計算する手段ｉを備える。
０の画像処理手段ｃは、入力画像を明度レベルの２値画
像に変換する手段ｄと、２値画像の各識別手段に対応す
る明点のｘ方向とｙ方向のヒストグラムを作成する手段
ｅと、そのヒストグラムから各明点の座標位置を確定す
る手段ｆと、これらの座標位置から各明点間距離を計算
する手段ｇと、その計算値とカメラレンズの焦点距離お
よび実際の明点間距離とから各明点間距離毎に車間距離
を求める手段ｈと、これらの平均値を車間距離の計測値
として計算する手段ｉを備える。
【０００７】第３の発明では、第１の発明における画像
処理手段ｃは、図１１のように入力画像を明度レベルの
２値画像に変換する手段ｊと、２値画像の各識別手段に
対応する明点のｘ方向のヒストグラムを作成する手段ｋ
と、そのヒストグラムからｘ座標上の明点位置を確定す
る手段ｍと、これらの少なくとも３点のｘ座標位置から
２つの明点間距離の比率を計算する手段ｎと、この比率
とこれに対応する実際の比率との差から先行車両との相
対的なヨー角を求める手段ｐを備える。
処理手段ｃは、図１１のように入力画像を明度レベルの
２値画像に変換する手段ｊと、２値画像の各識別手段に
対応する明点のｘ方向のヒストグラムを作成する手段ｋ
と、そのヒストグラムからｘ座標上の明点位置を確定す
る手段ｍと、これらの少なくとも３点のｘ座標位置から
２つの明点間距離の比率を計算する手段ｎと、この比率
とこれに対応する実際の比率との差から先行車両との相
対的なヨー角を求める手段ｐを備える。
【０００８】第４の発明では、第１の発明において、先
行車両の車体後面に識別手段ａを２等辺三角形または正
三角形の各角に配置する。
行車両の車体後面に識別手段ａを２等辺三角形または正
三角形の各角に配置する。
【０００９】第５の発明では、第１の発明において、識
別手段ａとして赤外線ＬＥＤを、カメラ手段ｂとして赤
外線カメラを設ける。
別手段ａとして赤外線ＬＥＤを、カメラ手段ｂとして赤
外線カメラを設ける。
【００１０】
【作用】第１の発明では、複数の明点間距離（画像上の
識別手段間の距離）を用い、各識別手段間距離毎に車間
距離が求められ、これらの平均値により車間距離を精度
よく計測できる。識別手段の１つが故障しても、残る２
つの識別手段に基づく計測値が得られる。３つの識別手
段から複数の明点間距離が得られるので、車両間の相対
的なヨー角の計測も可能になる。
識別手段間の距離）を用い、各識別手段間距離毎に車間
距離が求められ、これらの平均値により車間距離を精度
よく計測できる。識別手段の１つが故障しても、残る２
つの識別手段に基づく計測値が得られる。３つの識別手
段から複数の明点間距離が得られるので、車両間の相対
的なヨー角の計測も可能になる。
【００１１】第２の発明では、２値画像のｘ方向とｙ方
向のヒストグラムから、各明点の座標位置が確定され、
これらの座標位置から各明点間距離を計算する。そし
て、カメラレンズの焦点距離および実際の明点間距離と
から、各明点間距離毎に車間距離が計算され、これらの
平均値を取ることにより、車両距離の計測精度を向上で
きる。
向のヒストグラムから、各明点の座標位置が確定され、
これらの座標位置から各明点間距離を計算する。そし
て、カメラレンズの焦点距離および実際の明点間距離と
から、各明点間距離毎に車間距離が計算され、これらの
平均値を取ることにより、車両距離の計測精度を向上で
きる。
【００１２】第３の発明では、２値画像のｘ方向のヒス
トグラムから、ｘ座標上の明点位置が確定され、これら
の少なくとも３点のｘ座標位置から２つの明点間距離の
比率を計算する。画像上のｘ座標位置は透視変換によ
り、先行車両との相対的なヨー角に応じてズレを生じる
ため、ｘ座標上の２つの明点間距離の比率とこれに対応
する実際の比率との差から、先行車両とのヨー角を適確
に計測できる。
トグラムから、ｘ座標上の明点位置が確定され、これら
の少なくとも３点のｘ座標位置から２つの明点間距離の
比率を計算する。画像上のｘ座標位置は透視変換によ
り、先行車両との相対的なヨー角に応じてズレを生じる
ため、ｘ座標上の２つの明点間距離の比率とこれに対応
する実際の比率との差から、先行車両とのヨー角を適確
に計測できる。
【００１３】第４の発明では、計算処理が容易になるほ
か、２等辺三角形や正三角形の対称軸を車体後面の中心
に位置させることにより、車両間の相対的なヨー角の計
測も容易に図れる。
か、２等辺三角形や正三角形の対称軸を車体後面の中心
に位置させることにより、車両間の相対的なヨー角の計
測も容易に図れる。
【００１４】第５の発明では、昼夜の別なく明瞭な２値
画像が得られる。
画像が得られる。
【００１５】
【発明の実施の形態】図１〜図４は先頭車両に複数台の
後続車両が１列に接近追走する車群の走行制御への適用
例を説明するもので、先行車両１の車体後面１ａに３つ
のＩＲ−ＬＥＤ２（赤外線ＬＥＤ）が、この例では水平
な底辺を備える２等辺三角形（正三角形でも良い）の各
角に配置される。後続車両３には先行車両１の車体後面
１ａを撮影するＩＲ−カメラ４と、その画像処理装置５
が設けられる。なお、車群の先頭車両と最後車両を除く
これらの中間車両は、前方車両に対しては後続車両、後
方車両に対しては先行車両になるので、１台にＩＲ−Ｌ
ＥＤ２とＩＲ−カメラ４および画像処理装置５を装備す
る。
後続車両が１列に接近追走する車群の走行制御への適用
例を説明するもので、先行車両１の車体後面１ａに３つ
のＩＲ−ＬＥＤ２（赤外線ＬＥＤ）が、この例では水平
な底辺を備える２等辺三角形（正三角形でも良い）の各
角に配置される。後続車両３には先行車両１の車体後面
１ａを撮影するＩＲ−カメラ４と、その画像処理装置５
が設けられる。なお、車群の先頭車両と最後車両を除く
これらの中間車両は、前方車両に対しては後続車両、後
方車両に対しては先行車両になるので、１台にＩＲ−Ｌ
ＥＤ２とＩＲ−カメラ４および画像処理装置５を装備す
る。
【００１６】画像処理装置５で行われるＩＲ−ＬＥＤ２
の抽出方法を図５において説明すると、ＩＲ−カメラ４
の画像は明度レベルに基づく２種類に分類される。この
２値化処理により、図（ａ）の２値画像が得られる。先
行車両１の車体後面１ａを背景にＩＲ−ＬＥＤ２は分離
され、２値画像（ａ）に３つの明点Ａ1〜Ａ3（明度の高
い画素）を与える。
の抽出方法を図５において説明すると、ＩＲ−カメラ４
の画像は明度レベルに基づく２種類に分類される。この
２値化処理により、図（ａ）の２値画像が得られる。先
行車両１の車体後面１ａを背景にＩＲ−ＬＥＤ２は分離
され、２値画像（ａ）に３つの明点Ａ1〜Ａ3（明度の高
い画素）を与える。
【００１７】各明点Ａ1〜Ａ3の座標位置（ｘ1，ｙ1）、
（ｘ2，ｙ2）、（ｘ1，ｙ2）を求めるため、２値画像
（ａ）からｙ方向のヒストグラムが作成される。このヒ
ストグラムには２つのピークが出るから、この画像
（ａ）はヒストグラムの谷で上下２つに分離される。図
（ｂ）は分離後の２値画像を表すもので、２つの画像ｂ
1，ｂ2からそれぞれのｘ方向のヒストグラムが作成され
る。画像ｂ1のｘ方向のヒストグラムはピークが１つの
ため、ｙ方向のヒストグラムとｘ方向のヒストグラムと
から、これらのピークを明点Ａ1の座標位置（ｘ1，
ｙ1）として確定する。
（ｘ2，ｙ2）、（ｘ1，ｙ2）を求めるため、２値画像
（ａ）からｙ方向のヒストグラムが作成される。このヒ
ストグラムには２つのピークが出るから、この画像
（ａ）はヒストグラムの谷で上下２つに分離される。図
（ｂ）は分離後の２値画像を表すもので、２つの画像ｂ
1，ｂ2からそれぞれのｘ方向のヒストグラムが作成され
る。画像ｂ1のｘ方向のヒストグラムはピークが１つの
ため、ｙ方向のヒストグラムとｘ方向のヒストグラムと
から、これらのピークを明点Ａ1の座標位置（ｘ1，
ｙ1）として確定する。
【００１８】画像ｂ2のｘ方向のヒストグラムはピーク
が２つ出るから、画像ｂ2はヒストグラムの谷で左右２
つに分離される。図（ｃ）は分離後の２値画像を表すも
ので、画像ｃ1のｙ方向のヒストグラムとｘ方向のヒス
トグラムとから、これらのピークを明点Ａ2の座標位置
（ｘ2，ｙ2）として確定する。同じく画像ｃ2のｙ方向
のヒストグラムとｘ方向のヒストグラムとから、これら
のピークをＡ3の座標位置（ｘ3，ｙ3）として確定す
る。
が２つ出るから、画像ｂ2はヒストグラムの谷で左右２
つに分離される。図（ｃ）は分離後の２値画像を表すも
ので、画像ｃ1のｙ方向のヒストグラムとｘ方向のヒス
トグラムとから、これらのピークを明点Ａ2の座標位置
（ｘ2，ｙ2）として確定する。同じく画像ｃ2のｙ方向
のヒストグラムとｘ方向のヒストグラムとから、これら
のピークをＡ3の座標位置（ｘ3，ｙ3）として確定す
る。
【００１９】このようにして、各ＩＲーＬＥＤ２の座標
位置（ｘ1，ｙ1）、（ｘ2，ｙ2）、（ｘ1，ｙ2）は抽出
されるが、これらの明点Ａ1〜Ａ3間の距離関係を表す
と、図６のようになる。画像上の明点間距離ｄ1〜ｄ
3は、 ｄ1＝［（ｘ3−ｘ2）2＋（ｙ3−ｙ2）2］1/2 …（１） ｄ2＝［（ｘ2−ｘ1）2＋（ｙ2−ｙ1）2］1/2 …（２） ｄ3＝［（ｘ1−ｘ3）2＋（ｙ1−ｙ3）2］1/2 …（３） で求められる。
位置（ｘ1，ｙ1）、（ｘ2，ｙ2）、（ｘ1，ｙ2）は抽出
されるが、これらの明点Ａ1〜Ａ3間の距離関係を表す
と、図６のようになる。画像上の明点間距離ｄ1〜ｄ
3は、 ｄ1＝［（ｘ3−ｘ2）2＋（ｙ3−ｙ2）2］1/2 …（１） ｄ2＝［（ｘ2−ｘ1）2＋（ｙ2−ｙ1）2］1/2 …（２） ｄ3＝［（ｘ1−ｘ3）2＋（ｙ1−ｙ3）2］1/2 …（３） で求められる。
【００２０】先行車両１との車間距離を求める場合は、
これら明点間距離ｄ1〜ｄ3の計算値と、実際のＩＲ−Ｌ
ＥＤ間距離ｋ1〜ｋ3と、ＩＲ−カメラ４のレンズ焦点距
離Ｆとから、明点間距離ｄ1〜ｄ3毎の車間距離ｚ1〜ｚ3
として、 ｚ1＝Ｆ・ｋ1／ｄ1 …（４） ｚ2＝Ｆ・ｋ2／ｄ2 …（５） ｚ3＝Ｆ・ｋ3／ｄ3 …（６） を計算し、これらの平均値 ｚ＝（ｚ1＋ｚ2＋ｚ3）／３ …（７） を求め、この値ｚを車間距離の計測値とする。
これら明点間距離ｄ1〜ｄ3の計算値と、実際のＩＲ−Ｌ
ＥＤ間距離ｋ1〜ｋ3と、ＩＲ−カメラ４のレンズ焦点距
離Ｆとから、明点間距離ｄ1〜ｄ3毎の車間距離ｚ1〜ｚ3
として、 ｚ1＝Ｆ・ｋ1／ｄ1 …（４） ｚ2＝Ｆ・ｋ2／ｄ2 …（５） ｚ3＝Ｆ・ｋ3／ｄ3 …（６） を計算し、これらの平均値 ｚ＝（ｚ1＋ｚ2＋ｚ3）／３ …（７） を求め、この値ｚを車間距離の計測値とする。
【００２１】このように計測値ｚ1〜ｚ3の平均値とし
て、先行車両１との車間距離ｚを与えることにより、計
測精度は最低１．７３２倍に向上できる。そのため、計
測精度を従来と同じ程度に保つと仮定すると、車間距離
の計測範囲を１．７３２倍に広げられる。また、３つの
ＩＲ−ＬＥＤ２の１つが故障しても、残る２つのＩＲ−
ＬＥＤ２に基づいて、計測精度は落ちるものの、車間距
離の計測機能（車両の位置認識機能のひとつ）は確保で
きる。
て、先行車両１との車間距離ｚを与えることにより、計
測精度は最低１．７３２倍に向上できる。そのため、計
測精度を従来と同じ程度に保つと仮定すると、車間距離
の計測範囲を１．７３２倍に広げられる。また、３つの
ＩＲ−ＬＥＤ２の１つが故障しても、残る２つのＩＲ−
ＬＥＤ２に基づいて、計測精度は落ちるものの、車間距
離の計測機能（車両の位置認識機能のひとつ）は確保で
きる。
【００２２】図７，図８のフローチャートにおいて、車
間距離の計測処理を説明すると、ＩＲ−カメラ４により
先行車両１の車体後面１ａの画像入力を行う（ステップ
１）。ＩＲ−カメラ４の入力画像を図５（ａ）の２値画
像に変換し、ＩＲ−ＬＥＤ２の検出数を表すフラグをｎ
＝０にする（ステップ２，ステップ３）。２値画像から
ｙ方向のヒストグラムを求め、このヒストグラムにピー
クがあるかどうかを判定する（ステップ４，ステップ
５）。
間距離の計測処理を説明すると、ＩＲ−カメラ４により
先行車両１の車体後面１ａの画像入力を行う（ステップ
１）。ＩＲ−カメラ４の入力画像を図５（ａ）の２値画
像に変換し、ＩＲ−ＬＥＤ２の検出数を表すフラグをｎ
＝０にする（ステップ２，ステップ３）。２値画像から
ｙ方向のヒストグラムを求め、このヒストグラムにピー
クがあるかどうかを判定する（ステップ４，ステップ
５）。
【００２３】ピークが２つある場合、２値画像を図５
（ｂ）の上下２つの画像ｂ1，ｂ2に分離し、上部の画像
ｂ1について、ｙ方向のヒストグラムとｘ方向のヒスト
グラムとから、明点Ａ1の座標位置（ｘ1，ｙ1）を確定
し、ＩＲ−ＬＥＤ２の検出数フラグをｎ＝ｎ＋１にする
（ステップ６〜ステップ１０）。ついで、ステップ１２
へ進むのであるが、図５（ａ）の２値画像のヒストグラ
ムに２つのピークがない場合は、ステップ６からステッ
プ１１へ移行し、この２値画像を画像ｂ2とみなし、ス
テップ１２へ進む。
（ｂ）の上下２つの画像ｂ1，ｂ2に分離し、上部の画像
ｂ1について、ｙ方向のヒストグラムとｘ方向のヒスト
グラムとから、明点Ａ1の座標位置（ｘ1，ｙ1）を確定
し、ＩＲ−ＬＥＤ２の検出数フラグをｎ＝ｎ＋１にする
（ステップ６〜ステップ１０）。ついで、ステップ１２
へ進むのであるが、図５（ａ）の２値画像のヒストグラ
ムに２つのピークがない場合は、ステップ６からステッ
プ１１へ移行し、この２値画像を画像ｂ2とみなし、ス
テップ１２へ進む。
【００２４】ステップ１２では画像ｂ2のｘ方向のヒス
トグラムを求める。そして、このヒストグラムについて
も、ピークが２つあるかどうかを判定し、ピークが２つ
の場合、画像ｂ2をピークの谷で左右２つの画像ｃ1，ｃ
2に分離し、画像ｃ1のｙ方向のヒストグラムとｘ方向の
ヒストグラムとから、明点Ａ2の座標位置（ｘ2，ｙ2）
を確定し、ＩＲ−ＬＥＤ２の検出数フラグをｎ＝ｎ＋１
にする（ステップ１４〜ステップ１７）。ついで、ステ
ップ１９へ進むのであるが、画像ｂ2のｘ方向のヒスト
グラムに２つのピークがない場合は、ステップ１３から
ステップ１８へ移行し、画像ｂ2を画像ｃ2とみなし、ス
テップ１９へ進む。
トグラムを求める。そして、このヒストグラムについて
も、ピークが２つあるかどうかを判定し、ピークが２つ
の場合、画像ｂ2をピークの谷で左右２つの画像ｃ1，ｃ
2に分離し、画像ｃ1のｙ方向のヒストグラムとｘ方向の
ヒストグラムとから、明点Ａ2の座標位置（ｘ2，ｙ2）
を確定し、ＩＲ−ＬＥＤ２の検出数フラグをｎ＝ｎ＋１
にする（ステップ１４〜ステップ１７）。ついで、ステ
ップ１９へ進むのであるが、画像ｂ2のｘ方向のヒスト
グラムに２つのピークがない場合は、ステップ１３から
ステップ１８へ移行し、画像ｂ2を画像ｃ2とみなし、ス
テップ１９へ進む。
【００２５】ステップ１９では画像ｃ2のｘ方向のヒス
トグラムを求める。ついで、ｙ方向のヒストグラムとｘ
方向のヒストグラムとから、明点Ａ3の座標位置（ｘ3，
ｙ3）を確定し、ＩＲ−ＬＥＤ２の検出数フラグをｎ＝
ｎ＋１にする（ステップ２１，ステップ２２）。
トグラムを求める。ついで、ｙ方向のヒストグラムとｘ
方向のヒストグラムとから、明点Ａ3の座標位置（ｘ3，
ｙ3）を確定し、ＩＲ−ＬＥＤ２の検出数フラグをｎ＝
ｎ＋１にする（ステップ２１，ステップ２２）。
【００２６】ｎ＝２のときは、ＩＲーＬＥＤ２の１つが
故障の場合であり、残る２つのＩＲーＬＥＤ２に基づい
て、明点間距離ｄ1〜ｄ3の１つから導かれる車間距離ｚ
1〜ｚ3の１つを計測値ｚとする（ステップ２２，ステッ
プ２３）。ｎ＝３のときは、３つの明点間距離ｄ1〜ｄ3
から導かれる車間距離ｚ1〜ｚ3の平均値ｚとして車間距
離ｚを与える（ステップ２４，ステップ２５）。ｎ＝２
およびｎ＝３以外のときは、明点間距離ｄ1〜ｄ3が出な
いので、車間距離ｚを計測不可とする（ステップ２
６）。
故障の場合であり、残る２つのＩＲーＬＥＤ２に基づい
て、明点間距離ｄ1〜ｄ3の１つから導かれる車間距離ｚ
1〜ｚ3の１つを計測値ｚとする（ステップ２２，ステッ
プ２３）。ｎ＝３のときは、３つの明点間距離ｄ1〜ｄ3
から導かれる車間距離ｚ1〜ｚ3の平均値ｚとして車間距
離ｚを与える（ステップ２４，ステップ２５）。ｎ＝２
およびｎ＝３以外のときは、明点間距離ｄ1〜ｄ3が出な
いので、車間距離ｚを計測不可とする（ステップ２
６）。
【００２７】３つのＩＲ−ＬＥＤ２はこれらを結ぶと、
既述のような２等辺三角形（正三角形でも良い）を形成
するから、図９のように画像上の明点Ａ1の座標位置ｘ1
と明点間Ａ2−Ａ3の中心点ｐ＝（ｘ3−ｘ2）／２との偏
差△ｄをもとに先行車両１に対する後続車両３の相対的
なヨー角θも容易に計測できる。
既述のような２等辺三角形（正三角形でも良い）を形成
するから、図９のように画像上の明点Ａ1の座標位置ｘ1
と明点間Ａ2−Ａ3の中心点ｐ＝（ｘ3−ｘ2）／２との偏
差△ｄをもとに先行車両１に対する後続車両３の相対的
なヨー角θも容易に計測できる。
【００２８】車両の姿勢パラメータはヨー角θ、ピッチ
角φ、ロール角ψであり、これらに対して後方車両３の
ＩＲーカメラ４が捉える、先行車両１のＩＲ−ＬＥＤ２
の空間座標ｕ，ｖ，ｗは次式のように変化する。なお、
座標ｘはＩＲ−カメラ４の横方向位置、座標ｙは同じく
地面から高さ位置、座標ｚはＩＲーカメラ４から各ＩＲ
ーＬＥＤ２までの車間距離を表す。
角φ、ロール角ψであり、これらに対して後方車両３の
ＩＲーカメラ４が捉える、先行車両１のＩＲ−ＬＥＤ２
の空間座標ｕ，ｖ，ｗは次式のように変化する。なお、
座標ｘはＩＲ−カメラ４の横方向位置、座標ｙは同じく
地面から高さ位置、座標ｚはＩＲーカメラ４から各ＩＲ
ーＬＥＤ２までの車間距離を表す。
【００２９】
【数１】
【００３０】ヨー角θの計測を目的とするため、いまピ
ッチ角φとロール角ψは発生していないものと仮定する
と、この式は ｕ＝ｘ−ｚθ ｖ＝ｙ ｗ＝ｘθ＋ｚ で表される。
ッチ角φとロール角ψは発生していないものと仮定する
と、この式は ｕ＝ｘ−ｚθ ｖ＝ｙ ｗ＝ｘθ＋ｚ で表される。
【００３１】図６の明点Ａ1〜Ａ3のｘ方向の座標ｘ1，
ｘ2，ｘ3を上式に代入し、さらに透視変換により、レン
ズ焦点距離Ｆの画像上におけるｘ−ｙ平面の座標に変換
すると、 ｘ(A1)＝Ｆ・ｕ(A1)／ｗ(A1)＝Ｆ・(ｘ1−ｚθ)／(ｘ1θ＋ｚ) ｘ(A2)＝Ｆ・ｕ(A2)／ｗ(A2)＝Ｆ・(ｘ2−ｚθ)／(ｘ2θ＋ｚ) ｘ(A3)＝Ｆ・ｕ(A3)／ｗ(A3)＝Ｆ・(ｘ3−ｚθ)／(ｘ3θ＋ｚ) となる。ＩＲ−ＬＥＤ２の配置は２等辺三角形（正三角
形でも良い）のため、ｘ1，ｘ2，ｘ3の間には、 ２(ｘ1−ｘ2)＝ｘ3−ｘ2 が成り立つ。ｘ2を原点０と考えれば、２ｘ1＝ｘ3とな
る。これをｘ−ｙ平面の座標ｘ(A3)の式に代入すると、 ｘ(A3)＝Ｆ・ｕ(A3)／ｗ(A3)＝Ｆ・(２ｘ1−ｚθ)／(２
ｘ1θ＋ｚ) となり、図６のｄ1／ｄｘlは ｘ(A3)／ｘ(A1)＝(2ｘ1-ｚθ)(ｘ1θ＋ｚ)／(2ｘ1θ＋
ｚ)(ｘ1−ｚθ) で表される。
ｘ2，ｘ3を上式に代入し、さらに透視変換により、レン
ズ焦点距離Ｆの画像上におけるｘ−ｙ平面の座標に変換
すると、 ｘ(A1)＝Ｆ・ｕ(A1)／ｗ(A1)＝Ｆ・(ｘ1−ｚθ)／(ｘ1θ＋ｚ) ｘ(A2)＝Ｆ・ｕ(A2)／ｗ(A2)＝Ｆ・(ｘ2−ｚθ)／(ｘ2θ＋ｚ) ｘ(A3)＝Ｆ・ｕ(A3)／ｗ(A3)＝Ｆ・(ｘ3−ｚθ)／(ｘ3θ＋ｚ) となる。ＩＲ−ＬＥＤ２の配置は２等辺三角形（正三角
形でも良い）のため、ｘ1，ｘ2，ｘ3の間には、 ２(ｘ1−ｘ2)＝ｘ3−ｘ2 が成り立つ。ｘ2を原点０と考えれば、２ｘ1＝ｘ3とな
る。これをｘ−ｙ平面の座標ｘ(A3)の式に代入すると、 ｘ(A3)＝Ｆ・ｕ(A3)／ｗ(A3)＝Ｆ・(２ｘ1−ｚθ)／(２
ｘ1θ＋ｚ) となり、図６のｄ1／ｄｘlは ｘ(A3)／ｘ(A1)＝(2ｘ1-ｚθ)(ｘ1θ＋ｚ)／(2ｘ1θ＋
ｚ)(ｘ1−ｚθ) で表される。
【００３２】この式からヨー角θが０の場合はｘ(A3)／
ｘ(A1)＝２で、Ａ1のｘ座標はＡ2−Ａ3のｘ座標の中心
点となるが、ヨー角θが０以外のときは中心点とならな
い。つまり、ｘ(A3)／ｘ(A1)＝２以外のときは、図９の
△ｄに相当するのヨー角θが発生しており、この式にお
いて、ｘ(A3)／ｘ(A1)、ｘ1、ｚが決まると、そのヨー
角θは容易に計算できる。
ｘ(A1)＝２で、Ａ1のｘ座標はＡ2−Ａ3のｘ座標の中心
点となるが、ヨー角θが０以外のときは中心点とならな
い。つまり、ｘ(A3)／ｘ(A1)＝２以外のときは、図９の
△ｄに相当するのヨー角θが発生しており、この式にお
いて、ｘ(A3)／ｘ(A1)、ｘ1、ｚが決まると、そのヨー
角θは容易に計算できる。
【００３３】ｘ(A3)／ｘ(A1)＝(2ｘ1-ｚθ)(ｘ1θ＋ｚ)
／(2ｘ1θ＋ｚ)(ｘ1−ｚθ)において、ヨー角θ（sin
θ）が非常に小さいと仮定すると、ｘ1θはゼロに近い
値となるため、ｘ(A3)／ｘ(A1)は (2ｘ1-ｚθ)ｚ／ｚ(ｘ1−ｚθ)＝（2ｘ1-ｚθ）／（ｘ1
−ｚθ） に簡略化できる。したがって、ｘ(A3)／ｘ(A1)＝ａとす
れば、ヨー角θは θ＝（ａｘ1−2ｘ1）／ｚ（ａ−１） で求められる。
／(2ｘ1θ＋ｚ)(ｘ1−ｚθ)において、ヨー角θ（sin
θ）が非常に小さいと仮定すると、ｘ1θはゼロに近い
値となるため、ｘ(A3)／ｘ(A1)は (2ｘ1-ｚθ)ｚ／ｚ(ｘ1−ｚθ)＝（2ｘ1-ｚθ）／（ｘ1
−ｚθ） に簡略化できる。したがって、ｘ(A3)／ｘ(A1)＝ａとす
れば、ヨー角θは θ＝（ａｘ1−2ｘ1）／ｚ（ａ−１） で求められる。
【００３４】図８のフローチャートにおいては、ステッ
プ２６の処理後、ステップ２７で画像処理のヒストグラ
ムから座標位置ｘ1，ｘ2，ｘ3を求め、ｘ(Ａ3)＝ｘ3−
ｘ2，ｘ(Ａ3)＝ｘ3−ｘ2を計算する。そして、ステップ
２８に進み、ｘ(Ａ3)／ｘ(Ａ3)＝２かどうかを判定し、
ｘ(Ａ3)／ｘ(Ａ3)＝２のときは、ステップ２９でヨー角
θ＝０とする。これに対して、ｘ(Ａ3)／ｘ(Ａ3)＝２で
ないときは、ステップ３０でθ＝（ａｘ1−2ｘ1）／ｚ
（ａ−１）を計算するのである。
プ２６の処理後、ステップ２７で画像処理のヒストグラ
ムから座標位置ｘ1，ｘ2，ｘ3を求め、ｘ(Ａ3)＝ｘ3−
ｘ2，ｘ(Ａ3)＝ｘ3−ｘ2を計算する。そして、ステップ
２８に進み、ｘ(Ａ3)／ｘ(Ａ3)＝２かどうかを判定し、
ｘ(Ａ3)／ｘ(Ａ3)＝２のときは、ステップ２９でヨー角
θ＝０とする。これに対して、ｘ(Ａ3)／ｘ(Ａ3)＝２で
ないときは、ステップ３０でθ＝（ａｘ1−2ｘ1）／ｚ
（ａ−１）を計算するのである。
【００３５】ＩＲ−ＬＥＤ２については、計測精度をさ
らに高めるため、その数を増やしても良い。ＩＲーＬＥ
Ｄ２の配置状態は２等辺三角形や正三角形に限定される
ものではなく、どんな平面形状に配置しても、計算処理
は複雑化するが、３つ以上のＩＲーＬＥＤ２を備える場
合、２辺以上の明点間距離を生じるから、ヨー角θの計
測も可能である。
らに高めるため、その数を増やしても良い。ＩＲーＬＥ
Ｄ２の配置状態は２等辺三角形や正三角形に限定される
ものではなく、どんな平面形状に配置しても、計算処理
は複雑化するが、３つ以上のＩＲーＬＥＤ２を備える場
合、２辺以上の明点間距離を生じるから、ヨー角θの計
測も可能である。
【００３６】
【発明の効果】第１の発明によれば、先行車両の車体後
面に高明度の識別手段を設け、後続車両に先行車両の車
体後面を撮影するカメラ手段と、その２値画像をもとに
先行車両との相対位置を計測する画像処理手段を備える
認識装置において、先行車両の車体後面に３つ以上の識
別手段を配置したので、複数の識別手段間毎に車間距離
が求められ、これらの平均値を取ることにより、車間距
離の計測精度を向上できる。識別手段の１つが故障して
も、残る２つの識別手段に基づく車間距離の計測は可能
なため、高いフェイルセーフ機能が得られる。３つ以上
の識別手段を備えるため、車両間の相対的なヨー角の計
測も可能になる。
面に高明度の識別手段を設け、後続車両に先行車両の車
体後面を撮影するカメラ手段と、その２値画像をもとに
先行車両との相対位置を計測する画像処理手段を備える
認識装置において、先行車両の車体後面に３つ以上の識
別手段を配置したので、複数の識別手段間毎に車間距離
が求められ、これらの平均値を取ることにより、車間距
離の計測精度を向上できる。識別手段の１つが故障して
も、残る２つの識別手段に基づく車間距離の計測は可能
なため、高いフェイルセーフ機能が得られる。３つ以上
の識別手段を備えるため、車両間の相対的なヨー角の計
測も可能になる。
【００３７】第２の発明によれば、第１の発明における
画像処理手段は、入力画像を明度レベルの２値画像に変
換する手段と、２値画像の各識別手段に対応する明点の
ｘ方向とｙ方向のヒストグラムを作成する手段と、その
ヒストグラムから各明点の座標位置を確定する手段と、
これらの座標位置から各明点間距離を計算する手段と、
その計算値とカメラレンズの焦点距離および実際の明点
間距離とから各明点間距離毎に車間距離を求める手段
と、これらの平均値を車間距離の計測値として計算する
手段を備えたので、各明点間距離毎に車間距離が計算さ
れ、これらの平均値を取ることにより、車両距離の高い
計測精度が得られる。
画像処理手段は、入力画像を明度レベルの２値画像に変
換する手段と、２値画像の各識別手段に対応する明点の
ｘ方向とｙ方向のヒストグラムを作成する手段と、その
ヒストグラムから各明点の座標位置を確定する手段と、
これらの座標位置から各明点間距離を計算する手段と、
その計算値とカメラレンズの焦点距離および実際の明点
間距離とから各明点間距離毎に車間距離を求める手段
と、これらの平均値を車間距離の計測値として計算する
手段を備えたので、各明点間距離毎に車間距離が計算さ
れ、これらの平均値を取ることにより、車両距離の高い
計測精度が得られる。
【００３８】第３の発明によれば、第１の発明における
画像処理手段は、入力画像を明度レベルの２値画像に変
換する手段と、２値画像の各識別手段に対応する明点の
ｘ方向のヒストグラムを作成する手段と、そのヒストグ
ラムからｘ座標上の明点位置を確定する手段と、これら
の少なくとも３点のｘ座標位置から２つの明点間距離の
比率を計算する手段と、この比率とこれに対応する実際
の比率との差から先行車両との相対的なヨー角を求める
手段を備えたので、画像上のｘ座標位置に生じるズレか
ら、先行車両とのヨー角を適確に計測できる。
画像処理手段は、入力画像を明度レベルの２値画像に変
換する手段と、２値画像の各識別手段に対応する明点の
ｘ方向のヒストグラムを作成する手段と、そのヒストグ
ラムからｘ座標上の明点位置を確定する手段と、これら
の少なくとも３点のｘ座標位置から２つの明点間距離の
比率を計算する手段と、この比率とこれに対応する実際
の比率との差から先行車両との相対的なヨー角を求める
手段を備えたので、画像上のｘ座標位置に生じるズレか
ら、先行車両とのヨー角を適確に計測できる。
【００３９】第４の発明によれば、第１の発明におい
て、先行車両の車体後面に識別手段を２等辺三角形また
は正三角形の各角に配置したので、計算処理が容易にな
るほか、２等辺三角形や正三角形の対称軸を車体後面の
中心に位置させることにより、車両間の相対的なヨー角
の計測も容易に図れる。
て、先行車両の車体後面に識別手段を２等辺三角形また
は正三角形の各角に配置したので、計算処理が容易にな
るほか、２等辺三角形や正三角形の対称軸を車体後面の
中心に位置させることにより、車両間の相対的なヨー角
の計測も容易に図れる。
【００４０】第５の発明によれば、第１の発明におい
て、識別手段として赤外線ＬＥＤを、カメラ手段として
赤外線カメラを設けたので、昼夜の別なく明瞭な２値画
像が得られる。
て、識別手段として赤外線ＬＥＤを、カメラ手段として
赤外線カメラを設けたので、昼夜の別なく明瞭な２値画
像が得られる。
【図１】先行車両と後続車両との側面図である。
【図２】同じく平面図である。
【図３】先行車両の車体後面図である。
【図４】後続車両の概略平面図である。
【図５】画像処理の説明図である。
【図６】画像上の明点間の距離関係を表す説明図であ
る。
る。
【図７】画像処理を説明するフローチャートである。
【図８】画像処理を説明するフローチャートである。
【図９】ヨー角の計測手法を表す説明図である。
【図１０】この発明の構成図である。
【図１１】この発明の一部構成図である。
１ 先行車両 ２ ＩＲ−ＬＥＤ ３ 後続車両 ４ ＩＲ−カメラ ５ 画像処理装置
Claims (5)
- 【請求項１】先行車両の車体後面に高明度の識別手段を
設け、後続車両に先行車両の車体後面を撮影するカメラ
手段と、その２値画像をもとに先行車両との相対位置を
計測する画像処理手段を備える認識装置において、先行
車両の車体後面に３つ以上の識別手段を配置したことを
特徴とする車両の位置認識装置。 - 【請求項２】画像処理手段は入力画像を明度レベルの２
値画像に変換する手段と、２値画像の各識別手段に対応
する明点のｘ方向とｙ方向のヒストグラムを作成する手
段と、そのヒストグラムから各明点の座標位置を確定す
る手段と、これらの座標位置から各明点間距離を計算す
る手段と、その計算値とカメラレンズの焦点距離および
実際の明点間距離とから各明点間距離毎に車間距離を求
める手段と、これらの平均値を車間距離の計測値として
計算する手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載
の位置認識装置。 - 【請求項３】画像処理手段は入力画像を明度レベルの２
値画像に変換する手段と、２値画像の各識別手段に対応
する明点のｘ方向のヒストグラムを作成する手段と、そ
のヒストグラムからｘ座標上の明点位置を確定する手段
と、これらの少なくとも３点のｘ座標位置から２つの明
点間距離の比率を計算する手段と、この比率とこれに対
応する実際の比率との差から先行車両との相対的なヨー
角を求める手段を備えたことを特徴とする請求項１に記
載の位置認識装置。 - 【請求項４】先行車両の車体後面に識別手段を２等辺三
角形または正三角形の各角に配置したことを特徴とする
請求項１に記載の位置認識装置。 - 【請求項５】識別手段として赤外線ＬＥＤを、カメラ手
段として赤外線カメラを設けたことを特徴とする請求項
１に記載の位置認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27002296A JPH10115519A (ja) | 1996-10-11 | 1996-10-11 | 車両の位置認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27002296A JPH10115519A (ja) | 1996-10-11 | 1996-10-11 | 車両の位置認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10115519A true JPH10115519A (ja) | 1998-05-06 |
Family
ID=17480456
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27002296A Pending JPH10115519A (ja) | 1996-10-11 | 1996-10-11 | 車両の位置認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10115519A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006235807A (ja) * | 2005-02-23 | 2006-09-07 | Honda Motor Co Ltd | 車両用被認識装置 |
| JP2006232008A (ja) * | 2005-02-23 | 2006-09-07 | Honda Motor Co Ltd | 車両用被認識装置 |
| JP2006264403A (ja) * | 2005-03-22 | 2006-10-05 | Honda Motor Co Ltd | 車両用被認識装置 |
| JP2008076094A (ja) * | 2006-09-19 | 2008-04-03 | Nec Access Technica Ltd | 目標物判別システム、目標物判別方法および目標物判別制御プログラム |
| WO2021010013A1 (ja) * | 2019-07-17 | 2021-01-21 | 村田機械株式会社 | 走行車、走行車システム及び走行車検出方法 |
| CN116718155A (zh) * | 2023-07-24 | 2023-09-08 | 浙江浙能温州发电有限公司 | 一种基于机器视觉的火电厂卸船机驾驶室安全距离检测方法 |
| CN119984170A (zh) * | 2024-12-31 | 2025-05-13 | 北京智锐凯能科技有限公司 | 距离测量方法、装置、系统、设备及可读存储介质 |
-
1996
- 1996-10-11 JP JP27002296A patent/JPH10115519A/ja active Pending
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006235807A (ja) * | 2005-02-23 | 2006-09-07 | Honda Motor Co Ltd | 車両用被認識装置 |
| JP2006232008A (ja) * | 2005-02-23 | 2006-09-07 | Honda Motor Co Ltd | 車両用被認識装置 |
| US7656283B2 (en) | 2005-02-23 | 2010-02-02 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle recognizing apparatus |
| DE102006008278B4 (de) * | 2005-02-23 | 2010-06-10 | Honda Motor Co., Ltd. | Vorrichtung zum Erkennenlassen eines Fahrzeugs |
| US7933690B2 (en) | 2005-02-23 | 2011-04-26 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle recognition allowing device |
| DE102006008279B4 (de) * | 2005-02-23 | 2011-06-09 | Honda Motor Co., Ltd. | Fahrzeugerkennungsvorrichtung |
| JP2006264403A (ja) * | 2005-03-22 | 2006-10-05 | Honda Motor Co Ltd | 車両用被認識装置 |
| JP2008076094A (ja) * | 2006-09-19 | 2008-04-03 | Nec Access Technica Ltd | 目標物判別システム、目標物判別方法および目標物判別制御プログラム |
| WO2021010013A1 (ja) * | 2019-07-17 | 2021-01-21 | 村田機械株式会社 | 走行車、走行車システム及び走行車検出方法 |
| CN116718155A (zh) * | 2023-07-24 | 2023-09-08 | 浙江浙能温州发电有限公司 | 一种基于机器视觉的火电厂卸船机驾驶室安全距离检测方法 |
| CN119984170A (zh) * | 2024-12-31 | 2025-05-13 | 北京智锐凯能科技有限公司 | 距离测量方法、装置、系统、设备及可读存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6801244B2 (en) | Obstacle detection apparatus and method | |
| JP3895238B2 (ja) | 障害物検出装置及びその方法 | |
| JP3822515B2 (ja) | 障害物検知装置及びその方法 | |
| JP3619628B2 (ja) | 走行環境認識装置 | |
| CN117078717B (zh) | 基于无人机单目相机的道路车辆轨迹提取方法 | |
| KR101261409B1 (ko) | 영상 내 노면표시 인식시스템 | |
| US10509971B2 (en) | Landmark recognition device and landmark recognition method using a database storing landmark extraction information | |
| US11335099B2 (en) | Proceedable direction detection apparatus and proceedable direction detection method | |
| CN108444390A (zh) | 一种无人驾驶汽车障碍物识别方法及装置 | |
| CN107430775A (zh) | 用于使用天花板灯定位的方法和工业车辆 | |
| CN101006464A (zh) | 图表化装置 | |
| CN103065323A (zh) | 一种基于单应性变换矩阵的分段空间对准方法 | |
| JPH11203458A (ja) | 道路形状認識装置 | |
| KR100816377B1 (ko) | 호프 변환을 이용한 주차구획 인식 방법, 장치 및 그를이용한 주차 보조 시스템 | |
| CN111323767A (zh) | 一种夜间无人车障碍物检测系统与方法 | |
| CN114913695B (zh) | 基于ai视觉的车辆逆行检测方法、系统、设备及存储介质 | |
| JPH10115519A (ja) | 車両の位置認識装置 | |
| JP3192616B2 (ja) | 局地的位置把握装置及びその方法 | |
| CN106874897A (zh) | 一种车牌识别方法和装置 | |
| JP2002175534A (ja) | 道路の白線検出方法 | |
| JP3757502B2 (ja) | 移動物体走行制御装置 | |
| JP2002150302A (ja) | 路面認識装置 | |
| JP3304905B2 (ja) | 対象物の追従認識装置 | |
| JPH0778258A (ja) | 物体認識装置 | |
| JPH11353580A (ja) | 夜間における車種判別装置及び方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Effective date: 20040406 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 |