WO2013018672A1 - 移動体検出装置及び移動体検出方法 - Google Patents

移動体検出装置及び移動体検出方法 Download PDF

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detection
dimensional object
turning
moving body
host vehicle
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千加夫 土谷
雅則 古屋
修 深田
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Nissan Motor Co Ltd
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    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle

Definitions

  • the present invention relates to a moving body detection apparatus and a moving body detection method.
  • an obstacle that includes a camera that captures the surroundings of a vehicle, converts an image captured by the camera into a bird's-eye image, takes a difference between bird's-eye images at different times, and detects a three-dimensional object around the vehicle based on the difference.
  • a detection device has been proposed. This obstacle detection device detects a three-dimensional object such as another vehicle based on this feature because the other vehicle appears as a difference when a three-dimensional object such as another vehicle exists in the bird's-eye view image (patent) Reference 1)
  • the stationary object may be erroneously determined to be a moving object.
  • the stationary object when the host vehicle is turning, it is expressed as if the stationary object moves by turning, and the stationary object is erroneously determined as a moving object. There was a possibility.
  • the present invention has been made to solve such a conventional problem, and an object of the present invention is to provide a moving body detection apparatus and a moving body detection method capable of improving the detection accuracy of a moving body. It is to provide.
  • the mobile object detection device of the present invention generates differential waveform information by counting the number of pixels indicating a predetermined difference on a differential image of bird's-eye view images at different times and generating frequency distribution, and based on the differential waveform information
  • the three-dimensional object existing in the predetermined area is detected, and the moving speed of the three-dimensional object is calculated from the time change of the waveform of the differential waveform information.
  • the moving body detection device detects a turn of the host vehicle, and detects that the host vehicle is turning, compared with a case where the host vehicle is not turning, based on the difference waveform information. Detection of an object or detection of a three-dimensional object as a moving object is suppressed.
  • the detection sensitivity of the moving body is reduced as compared with the case where the host vehicle is not turning. Therefore, even if the host vehicle turns and the stationary object is expressed as if it moves on the image, the judgment accuracy of the moving object is lowered, so that the stationary object is not misjudged as a moving object. Can do. Therefore, the detection accuracy of the moving body can be improved.
  • FIG. 4 is a top view showing an outline of processing of the difference image generation unit shown in FIG. 3, (a) showing a moving state of the vehicle, and (b) showing an outline of alignment. It is the schematic which shows the mode of the production
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a differential waveform generated by the differential waveform generation unit shown in FIG.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a positional relationship among attention lines, reference lines, attention points, and reference points in real space.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a mobile body detection device 1 according to the present embodiment, and shows an example in which the mobile body detection device 1 is mounted on a vehicle V.
  • a moving body detection apparatus 1 shown in FIG. 1 provides various information to a driver of the host vehicle V from an imaging result around the host vehicle V, and includes a camera (imaging means) 10, a sensor 20, and the like. And a computer 30.
  • the camera 10 shown in FIG. 1 is attached so that the optical axis is at an angle ⁇ downward from the horizontal at a position of height h behind the host vehicle V.
  • the camera 10 images the detection area from the position.
  • the sensor 20 includes, for example, a vehicle speed sensor that detects the traveling speed of the host vehicle V and a steering angle sensor that detects the amount of steering operation.
  • the computer 30 detects a moving body (for example, another vehicle, a two-wheeled vehicle, etc.) existing behind the host vehicle V based on an image captured by the camera 10.
  • the moving body detection device 1 includes an alarm device (not shown), and warns the driver of the host vehicle V when the moving body detected by the computer 30 may come into contact with the host vehicle V. To do.
  • FIG. 2 is a top view showing a traveling state of the vehicle shown in FIG.
  • the camera 10 can capture the rear side of the host vehicle V.
  • Detection areas (predetermined areas) A1 and A2 for detecting moving bodies such as other vehicles are set in adjacent lanes adjacent to the travel lane in which the host vehicle V travels, and the computer 30 is in the detection areas A1 and A2. It is detected whether or not there is a moving object.
  • detection areas A1 and A2 are set from a relative position to the host vehicle V.
  • the detection areas A1 and A2 may be set in adjacent lanes using white line automatic recognition technology or the like.
  • FIG. 3 is a block diagram showing details of the computer 30 shown in FIG. In FIG. 3, the camera 10 and the sensor 20 are also illustrated in order to clarify the connection relationship. As apparent from FIG. 3, the sensor 20 includes a vehicle speed sensor 21 and a steering angle sensor 22, but is not limited thereto, and may further include other sensors.
  • the computer 30 includes a viewpoint conversion unit 31, a difference image generation unit (difference image generation unit) 32, a difference waveform generation unit (difference waveform generation unit) 33, and a moving body detection unit (moving body). Detection means) 34.
  • the viewpoint conversion unit 31 inputs captured image data including the detection areas A1 and A2 obtained by imaging with the camera 10, and converts the input captured image data into a bird's-eye image data in a bird's-eye view state. is there.
  • the state viewed from a bird's-eye view is a state viewed from the viewpoint of a virtual camera looking down from above, for example, vertically downward.
  • This viewpoint conversion is executed as described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-219063.
  • the difference image generation unit 32 sequentially inputs the bird's-eye image data obtained by the viewpoint conversion of the viewpoint conversion unit 31, and aligns the positions of the inputted bird's-eye image data at different times.
  • 4A and 4B are top views showing an outline of the process of the difference image generation unit 32 shown in FIG. 3, where FIG. 4A shows the moving state of the vehicle V, and FIG. 4B shows the outline of alignment.
  • the host vehicle V at the current time is located at V1, and the host vehicle V one hour before is located at V2.
  • the other vehicle V is located in the rear direction of the own vehicle V and is in parallel with the own vehicle V, the other vehicle V at the current time is located at V3, and the other vehicle V one hour before is located at V4.
  • the host vehicle V has moved a distance d at one time.
  • “one hour ago” may be a past time for a predetermined time (for example, one control cycle) from the current time, or may be a past time for an arbitrary time.
  • the bird's-eye image PB t at the current time is as shown in Figure 4 (b).
  • the bird's-eye image PB t it becomes a rectangular shape for the white line drawn on the road surface, and has a relatively accurately been viewed state.
  • the other vehicle V3 has fallen.
  • the white line drawn on the road surface has a rectangular shape and is relatively accurately viewed from above, but the other vehicle V4 falls down. Has occurred.
  • the difference image generation unit 32 performs alignment of the bird's-eye images PB t and PB t ⁇ 1 as described above on the data. At this time, the difference image generation unit 32 offsets the bird's-eye view image PB t ⁇ 1 at the previous time and matches the position with the bird's-eye view image PB t at the current time.
  • the offset amount d ′ is an amount corresponding to the moving distance d shown in FIG. 4A, and is determined based on the signal from the vehicle speed sensor 20 and the time from one hour before to the current time.
  • the difference image generation unit 32 aligns the positions of the bird's-eye images at different times on the bird's-eye view, and obtains the aligned bird's-eye images. This can be performed with accuracy according to the type of target and the required detection accuracy. For example, it may be a strict alignment process that aligns positions based on the same time and the same position, or may be a loose alignment process that grasps the coordinates of each bird's-eye view image.
  • the difference image generation unit 32 calculates a difference in association with each pixel of the bird's-eye images PB t and PB t ⁇ 1 and sets a pixel whose absolute value of the difference is a predetermined value or more as a difference pixel. Extract. Then, the difference pixel generation unit 32 generates a difference image PD t from these difference pixels.
  • the differential waveform generation unit 33 generates a differential waveform based on the data of the differential image PD t generated by the differential image generation unit 32.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing how the differential waveform generation unit 33 shown in FIG. 3 generates the differential waveform.
  • the differential waveform generation unit 33 generates a differential waveform DW t from portions corresponding to the detection areas A1 and A2 in the differential image PD t .
  • the prorated waveform generation unit 33 generates a differential waveform DW t along the direction in which the three-dimensional object falls due to viewpoint conversion. In the example shown in FIG. 5, only the detection area A1 is described for convenience.
  • the differential waveform generation unit 33 defines a line La in the direction in which the three-dimensional object falls on the data of the differential image DW t . Then, the difference waveform generation unit 33 counts the number of difference pixels DP indicating a predetermined difference on the line La.
  • the difference pixel DP is a pixel that exceeds a predetermined value when the pixel value of the difference image DW t is an absolute value of the difference between the pixel values of the bird's-eye images PB t and PB t ⁇ 1.
  • the pixel value of DW t is expressed by “0” and “1”, it is a pixel indicating “1”.
  • the difference waveform generation unit 33 counts the number of difference pixels DP and then obtains an intersection CP between the line La and the line L1. Then, the differential waveform generation unit 33 associates the intersection CP with the count number, determines the horizontal axis position (position on the vertical axis in FIG. 5) based on the position of the point CP, and determines the vertical axis position from the count number. (Position on the horizontal axis in FIG. 5) is determined.
  • the differential waveform generation unit 33 defines a line in the direction in which the three-dimensional object falls, counts the number of difference pixels DP, determines the horizontal axis position based on the position of the intersection CP, and counts ( The vertical axis position is determined from the number of difference pixels DP).
  • the moving body detection unit 33 generates the differential waveform DW t by repeating the above in order and performing frequency distribution.
  • the line La and the line Lb in the direction in which the three-dimensional object collapses have different distances overlapping the detection area A1. For this reason, if the detection area A1 is filled with the difference pixels DP, the number of the difference pixels DP is larger on the line La than on the line Lb. For this reason, when determining the vertical axis position from the count number of the difference pixel DP, the difference waveform generation unit 33 normalizes based on the distance at which the lines La and Lb in the direction in which the three-dimensional object falls and the detection area A1 overlap. To do. As a specific example, in FIG. 5, there are six difference pixels DP on the line La, and there are five difference pixels DP on the line Lb.
  • the differential waveform generation unit 33 normalizes the count number by dividing it by the overlap distance.
  • the difference waveform DW t the line La on the direction the three-dimensional object collapses
  • the value of the differential waveform DW t corresponding to Lb is substantially the same.
  • the moving body detection unit 34 detects a moving body based on the data of the differential waveform DW t as shown in FIG.
  • the moving body detection unit 34 first performs threshold processing when detecting a moving body. Specifically, the moving object detection unit 34 compares the average value of the differential waveform DW t with a predetermined threshold value, and determines that there is a possibility of a moving object if the average value is equal to or greater than the predetermined threshold value. On the other hand, the moving body detection unit 34 determines that there is no possibility of being a moving body unless the average value is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • the differential waveform DW t is due to noise, the average value is unlikely to be equal to or greater than a predetermined threshold.
  • the moving body detection unit 34 first determines the possibility of a moving body by performing threshold processing.
  • the moving object detection unit 34 is not limited to this, and determines that there is a possibility that the moving object is a moving object when, for example, the area ratio that is equal to or greater than a predetermined threshold in the differential waveform DW t is equal to or greater than a predetermined ratio. If not, it may be determined that there is no possibility of being a moving object.
  • the moving object detection unit 34 determines that the three-dimensional object indicated by the difference waveform DW t may be a moving object
  • the moving object detection unit 34 associates the difference waveform DW t ⁇ 1 one time ago with the current difference waveform DW t.
  • the estimated speed of the three-dimensional object is calculated.
  • the difference waveform DW t tends to have two local maximum values. For this reason, the relative speed of the other vehicle V with respect to the host vehicle V can be obtained by obtaining the difference between the maximum values of the difference waveform DW t-1 one time before and the current difference waveform DW t .
  • the mobile body detection part 34 calculates
  • the computer 30 further includes a turning detection unit (turning detection unit) 35 and a sensitivity setting unit (sensitivity setting unit) 36.
  • the turning detection unit 35 detects turning of the host vehicle V, and detects whether the host vehicle is turning from the steering angle detected by the steering angle sensor 22.
  • the sensitivity setting unit 36 changes the detection sensitivity of the moving body in the moving body detection unit 34. Note that the turning detection unit 35 may detect the turning by judging that the vehicle is traveling in a curve by navigation or the like, regardless of the steering angle.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the differential waveform DW t generated by the differential waveform generation unit 33 illustrated in FIG. 3, and (a) illustrates an example of the differential waveform DW t obtained when the vehicle goes straight, b) to (e) show examples of the differential waveform DW obtained when the vehicle turns. Further, (c) shows a first example in which the detection sensitivity of the moving body is lowered, (d) shows a second example in which the detection sensitivity of the moving body is lowered, and (e) shows The 3rd example which reduced the detection sensitivity of the moving body is shown.
  • the moving body detection unit 34 executes the threshold processing as described above.
  • the average value of the difference waveform DW t is not equal to or greater than the threshold value TH. Therefore, the moving body detection unit 34 determines that the differential waveform DW t is not due to the moving body, but is due to, for example, noise (specifically, a stationary object having a complicated texture such as grass or a wall).
  • the sensitivity setting unit 36 reduces the detection sensitivity of the moving object when turning. Specifically, the sensitivity setting unit 36 increases the predetermined threshold TH as shown in FIG. 6B (the threshold before change is indicated by TH ′). As a result, the average value of the differential waveform DW t does not exceed the threshold value TH, and the moving object detection unit 34 can make it difficult to misidentify a stationary object as a moving object.
  • the sensitivity setting unit 36 increases the threshold value TH as shown in FIGS. 6 (c) and 6 (d). That is, the sensitivity setting unit 36 makes the threshold value TH corresponding to the rear side of the host vehicle V higher than the threshold value TH corresponding to the front side of the host vehicle V. Since the mobile body detection device 1 according to the present embodiment detects a mobile body on the rear side of the host vehicle V, the difference between the rear side of the host vehicle and the front side of the captured image during turning is different. Tends to grow. Therefore, as described above, by increasing the threshold value TH corresponding to the rear side of the host vehicle V, the threshold value TH can be appropriately set to further improve the detection accuracy of the moving object.
  • the moving object detection unit 34 may set the linear threshold value TH as shown in FIG. 6C, or set the threshold value TH in a staircase pattern as shown in FIG. May be.
  • the sensitivity setting unit 36 detects turning by detecting the steering angle detected by the steering angle sensor 22, and the detection sensitivity of the moving body by the moving body detection unit 34 decreases as the steering angle increases. This is because the sharper the turn, the more the stationary object is expressed as moving on the image, and the difference is more easily obtained.
  • the sensitivity setting unit 36 increases the predetermined threshold TH as the steering angle increases. That is, comparing the example shown in FIG. 6E with the example shown in FIG. 6B, the threshold value TH shown in FIG. 6E is higher.
  • the sensitivity setting unit 36 sets a more appropriate threshold value by increasing the predetermined threshold value TH as the steering angle increases.
  • the sensitivity setting unit 36 may reduce the sensitivity in consideration of the lateral G, the accelerator opening, and the brake operation in addition to the steering angle. This is because, for example, when a movement in the front-rear direction occurs due to a change in accelerator opening or a brake operation, the differential waveform DW t tends to increase. Similarly, with respect to the change in the lateral G, the difference waveform DW t tends to increase easily.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the moving object detection method according to the present embodiment.
  • the computer 30 detects the vehicle speed based on the signal from the vehicle speed sensor 20 (S1).
  • the turning detection unit 36 determines whether the host vehicle V is turning based on a signal from the steering angle sensor 22 (S2). When it is determined that the host vehicle V is not turning (S2: NO), the process proceeds to step S8.
  • the sensitivity setting unit 36 sets a target value of the threshold value TH based on the magnitude of the steering angle (S3).
  • the moving body detection unit 34 determines whether or not a moving body is currently being detected (S4).
  • the sensitivity setting unit 36 sets a limit value as an upper limit value to the first limit value for the amount of change when the sensitivity is changed (S5). Then, the process proceeds to step S7.
  • the region setting unit 33b sets the limit value to the second limit value (S6). Then, the process proceeds to step S7.
  • the first limit value is smaller than the second limit value. For this reason, it is possible to prevent a situation in which the threshold value TH changes suddenly during detection of a moving body and the moving body being detected cannot be detected.
  • the sensitivity setting unit 36 changes the threshold value TH (S7). That is, the sensitivity setting unit 36 changes the threshold value TH so as to approach the target value obtained in step S3 within a range not exceeding the limit value set in steps S5 and S6.
  • the difference image generation unit 32 detects the difference (S8). At this time, the difference image generation unit 32 generates data of the difference image PD t as described with reference to FIG.
  • the differential waveform generation unit 33 generates the differential waveform DW t as described with reference to FIG. 5 based on the differential image PD t generated in step S8 (S9). Then, the moving body detection unit 34 calculates the estimated speed of the three-dimensional object by associating the differential waveform DW t ⁇ 1 one time ago with the current differential waveform DW t (S10).
  • the moving body detection unit 34 determines whether or not the estimated speed calculated in step S10 is a detection target (S11).
  • the moving body detection apparatus 1 detects other vehicles, two-wheeled vehicles, and the like that may be contacted when changing lanes. For this reason, the moving body detection unit 34 determines whether or not the estimated speed is appropriate as the speed of the other vehicle or the two-wheeled vehicle in step S11.
  • the moving object detection unit 34 detects a moving object (another vehicle) in which the three-dimensional object indicated by the differential waveform DW t is detected. Or a two-wheeled vehicle (S12). Then, the process shown in FIG. 7 ends.
  • the moving object detection unit 33 does not indicate that the three-dimensional object indicated by the differential waveform DW t is a moving object to be detected. The processing shown in FIG. 7 ends.
  • the mobile body detection device 1 and the mobile body detection method according to the present embodiment when it is detected that the host vehicle V is turning, it is compared with the case where the host vehicle V is not turning. Thus, the detection sensitivity of the moving body is reduced. For this reason, even if the host vehicle V turns and is expressed as if the stationary object moves on the image, the determination accuracy of the moving object is lowered, so that the stationary object is not erroneously determined as the moving object. can do. Therefore, the detection accuracy of the moving body can be improved.
  • the detection sensitivity of the moving body is lowered by increasing the predetermined threshold TH as compared to the case where the host vehicle V is not turning. For this reason, it is expressed as if the own vehicle V turns and the stationary object moves on the image, and the threshold value TH is increased even if the difference waveform appears greatly despite the stationary object. It can be made difficult to be determined as a mobile object.
  • the threshold value TH corresponding to the rear side of the host vehicle is set higher than the threshold value TH corresponding to the front side of the host vehicle, the differential waveform DW t on the rear side of the host vehicle is expressed larger than the front side as in a turn.
  • the threshold TH is appropriately set, and the detection accuracy of the moving object can be further improved.
  • the detection sensitivity of the moving body decreases as the steering angle increases, the steering angle increases, and even when a stationary object is more easily expressed on the image, the determination accuracy of the moving body further decreases. As a result, the stationary object can be prevented from being erroneously determined as a moving object.
  • the amount of decrease in sensitivity is reduced during detection of a moving body compared to that during non-detection of the moving body, the sensitivity is greatly reduced during detection of the moving body, and the frequency of detection omission of the moving body is caused. Can be reduced.
  • the moving body detection apparatus and the moving body detection method according to the second embodiment are the same as those of the first embodiment, but the configuration and processing contents are partially different. Hereinafter, differences from the first embodiment will be described.
  • FIG. 8 is a block diagram showing details of the computer 30 according to the second embodiment.
  • the camera 10 and the sensor 20 are also illustrated in order to clarify the connection relationship.
  • the computer 30 controls the difference image generation unit 32 to reduce the detection sensitivity of the moving object by the moving object detection unit 34.
  • the difference image generation unit 32 executes the alignment of the bird's-eye images PB t and PB t ⁇ 1 at different times on the data to obtain the difference, and the absolute value of the difference becomes equal to or greater than the predetermined value.
  • a pixel is extracted as a difference pixel DP.
  • the sensitivity setting unit 36 makes it difficult to extract the difference pixel DP by increasing the predetermined value, and controls the difference waveform DW t to be small without changing the threshold value TH. To do.
  • the difference image generation unit 32 normally extracts the difference pixel DP with the luminance difference “5”, in a certain turning state, for example, the difference image DP is extracted with the luminance difference “20”. Will be changed. As a result, the detection accuracy of the moving object by the moving object detection unit 34 is lowered.
  • the differential waveform generation unit 33 simply compresses the differential waveform DW t in the height direction after generating the differential waveform so that the size of the differential waveform DW t becomes small. You may control.
  • the moving body detection method according to the second embodiment is the same as that of the first embodiment, but instead of setting the target value of the threshold value TH in step S3, a predetermined target value for extracting the difference pixel DP is set. Set. In step S7, the predetermined value is changed instead of changing the threshold value TH.
  • Other processes are the same as those in the first embodiment.
  • the detection accuracy of the moving body can be improved as in the first embodiment.
  • a predetermined value for detecting the difference pixel DP is set as compared with the case where the host vehicle V is not turning.
  • the detection sensitivity of the moving body is lowered. For this reason, it becomes difficult to detect the difference pixel DP itself, and the difference waveform DW t appears to be small, so that it is possible to prevent erroneous determination as a moving object.
  • the moving body detection apparatus and the moving body detection method according to the third embodiment are the same as those in the first embodiment, but the configuration and processing contents are partially different. Hereinafter, differences from the first embodiment will be described.
  • FIG. 9 is a block diagram showing details of the computer 30 according to the third embodiment.
  • the camera 10 and the sensor 20 are also illustrated in order to clarify the connection relationship.
  • the computer 30 includes a lane change detection unit (lane change detection means) 37.
  • the lane change detection unit 37 detects a lane change of the host vehicle V.
  • the lane change detection unit 37 detects a lane change of the host vehicle V by detecting a winker operation by the driver.
  • the lane change detection method is not limited to this.
  • the lane change may be detected by determining the lateral movement of the host vehicle V from the image data captured by the camera 10, or the steering angle sensor.
  • the lane change may be detected by combining the signal from the signal 22 and the signal from the lateral G sensor.
  • FIG. 10 is a vehicle top view showing an outline of the operation of the moving object detection device 3 according to the third embodiment, and shows a situation when the host vehicle V travels roundabout.
  • the host vehicle V enters the roundabout, the driver steers the steering wheel slightly in the right direction in accordance with the clockwise roundabout. Thereafter, the host vehicle V reaches a position P shown in FIG. At this time, if the driver tries to exit the roundabout, the driver turns on the left turn signal and steers the steering wheel to the left. And the own vehicle V will pass a roundabout.
  • FIG. 11 is a graph showing the turning curvature during the roundabout running shown in FIG.
  • the driver of the vehicle V steers the steering wheel in the right direction, so that the turning curvature in the right direction increases from time t1 to t2.
  • the turning curvature maintains a constant value.
  • the driver turns on the left turn signal and steers the steering wheel to the left in order to exit the roundabout.
  • the turning curvature once becomes zero at time t4, and the turning curvature in the left direction increases until time t5.
  • the steering wheel is returned to the original position, so the turning curvature decreases from time t6.
  • FIG. 12 is a graph showing the sensitivity at the time of roundabout travel shown in FIG. 10, where (a) shows a comparative example, and (b) shows the sensitivity state of the mobile object detection device 3 according to the third embodiment. Show.
  • FIG. 12A the state of sensitivity change of the moving body detection apparatus 1 according to the first embodiment will be described as a comparative example.
  • the sensitivity is maintained while being lowered.
  • the driver turns on the left turn signal to turn the roundabout and steers the steering wheel to the left
  • the turning curvature once becomes zero at time t4, so that the sensitivity returns to the initial value from time t3 to t4.
  • the sensitivity decreases again from time t4 to t5.
  • the turning curvature is kept constant from time t5 to t6, the sensitivity is also kept lowered, and thereafter the sensitivity increases toward the initial value as the turning curvature decreases.
  • the sensitivity becomes the same as that at normal time at time t4. For this reason, it becomes easy to erroneously detect a stationary object as a moving object at the moment when it becomes zero or in the vicinity thereof. In particular, in roundabouts, grass or the like is often arranged in the center, and if the sensitivity becomes the same as that at the normal time even if temporarily, the detection accuracy of the moving object is lowered.
  • the lane change detection unit 37 detects the lane change in the direction opposite to the turning direction during the current traveling. At this time, the return speed for returning to the sensitivity before the lowered sensitivity is lowered.
  • the sensitivity is not lowered to the initial value from time t3 to t4, but is slowly lowered from time t3 to t5. Thereby, it can prevent that a sensitivity falls rapidly and the situation where the detection accuracy of a moving body falls can be prevented.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating a moving object detection method according to the third embodiment.
  • the processing from step S21 to S26 shown in FIG. 13 is the same as the processing from step S1 to S6 shown in FIG.
  • step S27 when the steering angle is equal to or less than the specified value, the sensitivity setting unit 36 determines whether or not a lane change in the direction opposite to the turning direction is detected (S27). If it is determined that a lane change in the direction opposite to the turning direction has been detected (S27: YES), it is considered that the host vehicle V is traveling roundabout as described with reference to FIGS. . Therefore, the sensitivity setting unit 36 reduces the limit value set in steps S25 and S26. As a result, as shown in FIG. 12B, the return speed for returning the lowered sensitivity is lowered without the sensitivity being changed abruptly.
  • steps S29 to S34 is the same as the processing shown in steps S7 to S12 shown in FIG.
  • the detection accuracy of the moving object can be improved as in the first embodiment, and the moving object detection method is also related to a stationary object. Even if the difference waveform appears largely, the threshold value TH is increased, so that it can be difficult to determine that it is a moving body. In addition, the detection accuracy of the moving object can be further improved, and a stationary object can be prevented from being erroneously determined as a moving object.
  • the lowered sensitivity when the steering angle is equal to or less than the specified value, when the lane change in the direction opposite to the turning direction is detected, the lowered sensitivity is restored to the sensitivity before the lowered sensitivity. Reduce the return speed. For this reason, for example, when turning the turn signal in the direction opposite to the turning direction and exiting the roundabout, the turning state temporarily becomes zero. In this case, the sensitivity that has been lowered so that the stationary object is not determined to be a moving object cannot be immediately restored. Therefore, even when the roundabout is exited, the detection accuracy of the moving object can be improved.
  • the moving body detection device 4 and the moving body detection method according to the fourth embodiment are the same as those of the first embodiment, but the configuration and processing contents are partially different. Hereinafter, differences from the first embodiment will be described.
  • FIG. 14 is a block diagram showing details of the computer 30 according to the fourth embodiment.
  • the camera 10 is also illustrated in order to clarify the connection relationship.
  • the computer 30 includes a luminance difference calculation unit 38, an edge waveform generation unit 39, and a moving body detection unit 34a. Below, each structure is demonstrated.
  • the luminance difference calculation unit 38 calculates a luminance difference between pixel areas in the bird's-eye image data converted by the viewpoint conversion unit 31 in order to detect the edge of the three-dimensional object included in the bird's-eye image. Specifically, the luminance difference calculation unit 38 sets a plurality of calculation points along a vertical virtual line extending in the vertical direction in the real space, and calculates a luminance difference between two pixels in the vicinity of the calculation point. Note that the luminance difference calculation unit 38 can calculate the luminance difference by either a method of setting only one vertical imaginary line extending in the vertical direction in the real space or a method of setting two vertical imaginary lines. .
  • the brightness difference calculation unit 38 extends in the vertical direction in the real space unlike the first vertical virtual line, and the first vertical virtual line corresponding to the line segment extending in the vertical direction in the real space with respect to the bird's-eye view image converted in the viewpoint.
  • a second vertical imaginary line corresponding to the line segment is set.
  • the luminance difference calculation unit 38 continuously calculates the luminance difference between the points on the first vertical imaginary line and the points on the second vertical imaginary line along the first vertical imaginary line and the second vertical imaginary line.
  • the operation of the luminance difference calculation unit 38 will be described in detail.
  • the luminance difference calculation unit 38 corresponds to a line segment extending in the vertical direction in the real space and passes through the detection area A1 (hereinafter referred to as the attention line La). Set).
  • the luminance difference calculation unit 38 corresponds to a line segment extending in the vertical direction in the real space and passes through the detection region A1 (hereinafter referred to as a reference line Lr).
  • the reference line Lr is set at a position separated from the attention line La by a predetermined distance in the real space.
  • the line corresponding to the line segment extending in the vertical direction in the real space is a line that spreads radially from the position Ps of the camera 10 in the bird's-eye view image. This radially extending line is a line along the direction in which the three-dimensional object falls when converted to bird's-eye view.
  • the luminance difference calculation unit 38 sets a point of interest Pa (a point on the first vertical imaginary line) on the line of interest La.
  • the luminance difference calculation unit 38 sets a reference point Pr (a point on the second vertical plate) on the reference line Lr.
  • the attention line La, the attention point Pa, the reference line Lr, and the reference point Pr have a relationship shown in FIG. 15B in the real space.
  • the attention line La and the reference line Lr are lines extending in the vertical direction in the real space, and the attention point Pa and the reference point Pr are substantially the same height in the real space. This is the point that is set.
  • the attention point Pa and the reference point Pr do not necessarily have the same height, and an error that allows the attention point Pa and the reference point Pr to be regarded as the same height is allowed.
  • the luminance difference calculation unit 38 obtains a luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr. If the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr is large, it is considered that an edge exists between the attention point Pa and the reference point Pr.
  • a vertical virtual line is set as a line segment extending in the vertical direction in the real space with respect to the bird's-eye view image.
  • the luminance difference between the line La and the reference line Lr is high, there is a high possibility that there is an edge of a three-dimensional object at the set position of the attention line La.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating a detailed operation of the luminance difference calculation unit 38
  • FIG. 16 (a) shows a bird's-eye view image in a bird's-eye view state
  • FIG. 16 (b) is shown in FIG. 16 (a). It is the figure which expanded some B1 of the bird's-eye view image.
  • the luminance difference is calculated in the same procedure for the detection area A2.
  • the luminance difference calculation unit 38 first sets a reference line Lr.
  • the reference line Lr is set along the vertical direction at a position away from the attention line La by a predetermined distance in the real space.
  • the reference line Lr is set at a position separated from the attention line La by 10 cm in the real space.
  • the reference line Lr is set on the wheel of the tire of the other vehicle V, for example, separated from the rubber of the tire of the other vehicle V by about 10 cm on the bird's-eye view image.
  • the luminance difference calculation unit 38 sets a plurality of attention points Pa1 to PaN on the attention line La.
  • attention point Pai when an arbitrary point is indicated
  • the number of attention points Pa set on the attention line La may be arbitrary.
  • N attention points Pa are set on the attention line La.
  • the luminance difference calculation unit 38 sets the reference points Pr1 to PrN so as to be the same height as the attention points Pa1 to PaN in the real space. Then, the luminance difference calculation unit 38 calculates the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr having the same height. Thereby, the luminance difference calculation unit 38 calculates the luminance difference between the two pixels for each of a plurality of positions (1 to N) along the vertical imaginary line extending in the vertical direction in the real space. For example, the luminance difference calculation unit 38 calculates a luminance difference between the first point of interest Pa1 and the first reference point Pr1, and the luminance difference between the second point of interest Pa2 and the second reference point Pr2. Will be calculated.
  • the luminance difference calculation unit 38 continuously calculates the luminance difference along the attention line La and the reference line Lr. That is, the luminance difference calculation unit 38 sequentially obtains luminance differences between the third to Nth attention points Pa3 to PaN and the third to Nth reference points Pr3 to PrN.
  • the luminance difference calculation unit 38 repeatedly executes the above-described processing such as setting the reference line Lr, setting the attention point Pa and the reference point Pr, and calculating the luminance difference while shifting the attention line La in the detection area A1. That is, the luminance difference calculation unit 38 repeatedly executes the above processing while changing the position of each of the attention line La and the reference line Lr by the same distance in the extending direction of the ground line L1 in the real space. For example, the luminance difference calculation unit 38 sets the reference line Lr as the reference line Lr in the previous process, sets the reference line Lr for the attention line La, and sequentially obtains the luminance difference. It will be.
  • the edge extending in the vertical direction is obtained by calculating the luminance difference from the attention point Pa on the attention line La and the reference point Pr on the reference line Lr that are substantially the same height in the real space. It is possible to clearly detect a luminance difference in the case where there is.
  • the edge extending in the vertical direction is obtained by calculating the luminance difference from the attention point Pa on the attention line La and the reference point Pr on the reference line Lr that are substantially the same height in the real space. It is possible to clearly detect a luminance difference in the case where there is.
  • detection of the three-dimensional object is not affected and the detection accuracy of the three-dimensional object can be improved.
  • the edge waveform generator 39 shown in FIG. 14 generates a one-dimensional edge waveform EW t based on the edges detected by the luminance difference calculator 38.
  • the edge waveform generation unit 39 detects pixels whose detected edge intensity (luminance difference) is equal to or greater than a predetermined edge threshold value t, and in the same manner as the generation method of the differential waveform DW t in the first embodiment, A one-dimensional edge waveform ED t is generated by counting the number of pixels whose intensity (brightness difference) is equal to or greater than a predetermined edge threshold t along the direction in which the three-dimensional object falls by viewpoint conversion to generate a frequency distribution. be able to.
  • the edge waveform generating unit 39 by offset moving amount based on one time before the edge waveform EW t-1 to the vehicle speed of the vehicle V1, one unit time before edge waveform EW t-1 and the current edge Alignment with the waveform EW t is performed, and an edge difference waveform EW t ′ is generated based on the difference between the aligned edge waveform EW t ⁇ 1 one hour before and the current edge waveform EW t .
  • FIG. 17A is an example of the current edge waveform EW t
  • FIG. 17B is an example of the edge waveform EW t ⁇ 1 one hour before the offset. It can be determined that the three-dimensional object has moved by the distance d with respect to the vehicle V.
  • the edge waveform generation unit 39 uses the difference between the aligned edge waveform EW t ⁇ 1 one hour before and the current edge waveform EW t as the vertical axis, An edge difference waveform EW t ′ is generated by plotting the detection position in the traveling direction of the horizontal axis on the horizontal axis. As described above, the edge waveform generation unit 39 generates the edge difference waveform EW t ′ based on the difference between the edge waveform EW t ⁇ 1 of the previous time and the current edge waveform EW t , thereby A highly probable three-dimensional object can be detected.
  • the moving object detection unit 34a detects the moving object based on the data of the edge difference waveform EW t ′. As in the first embodiment, the moving object detection unit 34a first calculates the average value of the edge difference waveform EW t ′, and the average value of the calculated edge difference waveform EW t ′ is set by the sensitivity setting unit 36. If it is equal to or greater than the threshold value TH, it is determined that there is a possibility that a moving object exists. On the other hand, if the average value of the edge difference waveform EW t ′ is not equal to or greater than the predetermined threshold value TH, there is no possibility that the moving object exists. Judge.
  • the moving object detection unit 34a first performs threshold processing to move Judging the potential of the body.
  • the moving body detection unit 34a is not limited to this, and may be a moving body when, for example, the area ratio of the edge difference waveform EW t ′ that is equal to or greater than a predetermined threshold TH is equal to or greater than a predetermined ratio. If not, it may be determined that there is no possibility of being a moving object.
  • the sensitivity setting unit 36 determines whether the three-dimensional object is a moving object based on the difference waveform DW t as a threshold value for determining whether the three-dimensional object is a moving object based on the edge difference waveform EW t ′.
  • a threshold different from the threshold for determining whether or not can be set.
  • the moving object detection unit 34a determines that the three-dimensional object indicated by the edge difference waveform EW t ′ may be a moving object in the threshold processing
  • the moving object detection unit 34a obtains the edge difference waveform EW t ⁇ 1 ′ one time ago and The estimated speed of the three-dimensional object is calculated by associating with the current edge difference waveform EW t ′.
  • the edge difference waveform EW t ′ tends to have two maximum values.
  • the relative speed of the other vehicle V with respect to the host vehicle V can be obtained by obtaining the difference between the maximum values of the edge difference waveform EW t ⁇ 1 ′ one time ago and the current edge difference waveform EW t ′. it can.
  • the mobile body detection part 34a calculates
  • the moving object detection unit 34a determines whether the three-dimensional object indicated by the edge difference waveform EW t ′ is a moving object or a stationary object based on the estimated speed.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating a moving object detection method according to the fourth embodiment. Note that the processing from step S41 to S47 shown in FIG. 18 is the same as the processing from step S1 to S7 shown in FIG.
  • step S48 the luminance difference calculation unit 38 sets a line corresponding to a line extending in the vertical direction in the real space as the attention line La, and a predetermined distance between the attention line La and the real space.
  • the separated line is set as the reference line Lr.
  • the luminance difference calculation unit 38 sets a plurality of attention points Pa on the attention line La, and sets the reference point Pr so as to be approximately the same height as the attention point Pa.
  • the luminance difference calculation unit 38 detects the edge of the subject from the bird's-eye view image by calculating the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr having the same height in the real space.
  • the edge waveform generation unit 39 generates a one-dimensional edge difference waveform ED t ′ based on the edge detected in step S48. Specifically, the edge waveform generation unit 39 counts the number of pixels in which the edge is detected along the direction in which the three-dimensional object falls by the viewpoint conversion, and performs frequency distribution, thereby generating the one-dimensional edge waveform ED t . Generate. Further, the edge waveform generation unit 39 aligns the edge waveform EW t-1 one time before and the current edge waveform EW t, and aligns the edge waveform EW t-1 one time before and the current edge. based on the difference between the waveform EW t, generates edge differential waveform EW t '.
  • step S50 the moving body detection unit 34a determines whether the average value of the edge difference waveform EW t ′ generated in step S49 is equal to or greater than the threshold value TH set in step S47.
  • Edge difference waveform EW t ' when the average value of is equal to or greater than the threshold TH, it is determined that there is a possibility that the moving body is present, the process proceeds to step S51, whereas, edge difference waveform EW t' average of the threshold If it is less than TH, it is determined that there is no possibility that a moving object exists, and the process shown in FIG. 17 is terminated.
  • step S51 the moving object detecting unit 34a, based on a difference between one unit time before edge difference waveform EW t-1 'and the edge is generated in this process the differential waveform EW t', the calculation of the estimated velocity of the three-dimensional object Is done.
  • steps S52 and S53 as in steps S11 and S12 of the first embodiment, it is determined whether or not the estimated speed of the three-dimensional object is appropriate as the speed of another vehicle, a two-wheeled vehicle, or the like (S52).
  • the three-dimensional object indicated by the edge difference waveform EW t ′ is the detection target (other vehicle or two-wheeled vehicle). Etc.) (S53).
  • the edge is detected from the bird's-eye view image, and the estimated speed of the three-dimensional object is calculated based on the detected edge.
  • the host vehicle V is turning even though it is a stationary object. Therefore, even if the edge difference waveform EW t ′ appears greatly, the vehicle V depends on the turning state of the host vehicle V.
  • the threshold value TH it is possible to effectively prevent a stationary object from being erroneously detected as a moving object.
  • the vehicle speed of the host vehicle V is determined based on a signal from the speed sensor 21, but the present invention is not limited to this, and the speed may be estimated from a plurality of images at different times. In this case, a vehicle speed sensor becomes unnecessary, and the configuration can be simplified.
  • the difference image PD t is generated, and the generated difference image
  • the differential waveform DW t is generated, but the present invention is not limited to this.
  • the differential waveform DW t may be generated by evaluating along the direction corresponding to the falling direction (that is, the direction in which the falling direction is converted into the direction on the captured image).
  • the difference image PD t is generated from the difference between the two images subjected to the alignment, and the difference image PD t is converted into a bird's eye view
  • the bird's eye view need not necessarily be generated as long as the evaluation can be performed along the falling direction.
  • the configuration in which the three-dimensional object is determined to be a moving object when the estimated speed of the three-dimensional object is determined to be appropriate as the speed of another vehicle, a two-wheeled vehicle, or the like has been illustrated.
  • the speed condition determined to be another vehicle or a two-wheeled vehicle may be changed.
  • the absolute movement speed of the three-dimensional object is 10 km / h or more and the three-dimensional object is determined to be a moving object, and the host vehicle V is turning, for example, the absolute movement of the three-dimensional object When the speed is 20 km / h or more, the three-dimensional object can be determined to be a moving object.
  • the own vehicle V is turning, it can suppress detecting a solid object as a moving body, and it can prevent effectively misdetecting a stationary object as a moving body. .
  • the configuration in which the value of the threshold value TH for determining whether or not the three-dimensional object is a moving body is changed according to the turning state of the host vehicle V is exemplified.
  • the edge threshold t for detecting an edge may be changed according to the turning state of the host vehicle V.
  • the number of pixels whose edge strength (brightness difference) is equal to or greater than a predetermined edge threshold value t is counted along the direction in which the three-dimensional object falls by viewpoint conversion, and the frequency distribution is performed.
  • the value of the generated edge waveform ED t is reduced by changing the edge threshold value t to a high value, As a result, detection of the moving object can be suppressed, and erroneous detection of a stationary object as a moving object can be effectively prevented.
  • the host vehicle V when the host vehicle V is turning, it is good also as a structure which suppresses detecting a solid object as a moving body by making small the luminance value output from each pixel. Also in this case, it is possible to effectively prevent a stationary object from being erroneously detected as a moving body.
  • the edge waveform EW t-1 of the previous time and the current edge waveform EW t are aligned, and the aligned edge waveform EW t-1 of the previous time and the current edge waveform EW t-1 are aligned. of on the basis of a difference between the edge waveform EW t, 'to generate a one time previous edge difference waveform EW t-1' edge difference waveform EW t three-dimensional object by associating the the current edge difference waveform EW t '
  • the present invention is not limited to this configuration.
  • the estimated speed of the three-dimensional object is calculated by associating the edge waveform EW t-1 of the previous time with the current edge waveform EW t. It is good also as composition to do.
  • the edge waveform EW t is determined whether it is greater than the predetermined threshold value TH, if the edge waveform EW t is equal to or greater than a predetermined threshold TH, it determines that the three-dimensional object is present there is a possibility of the mobile
  • the edge waveform EW t is less than the predetermined threshold value TH, it may be determined that there is no solid object that may be a moving object.
  • the camera 10 of the above-described embodiment corresponds to the imaging unit of the present invention
  • the viewpoint conversion unit 31 corresponds to the image conversion unit of the present invention
  • the detection units 34 and 34a, the luminance difference calculation unit 38, and the edge waveform generation unit 39 correspond to the three-dimensional object detection unit of the present invention
  • the mobile body detection units 34 and 34a correspond to the mobile body detection unit of the present invention and detect turning.
  • the unit 35 corresponds to the turning detection unit of the present invention
  • the sensitivity setting unit 36 corresponds to the control unit of the present invention
  • the lane change detection unit 37 corresponds to the lane change detection unit of the present invention.

Landscapes

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Abstract

　移動体検出装置１は、自車両後方を撮像する撮像手段１０と、撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段３１と、異なる時刻の鳥瞰視画像の差分画像に基づいて差分波形情報を生成し、該差分波形情報に基づいて立体物を検出するとともに、差分波形情報に基づいて立体物の移動速度を算出する立体物検出手段３２，３３，３４と、立体物の移動速度に基づいて立体物が移動体であるか否かを検出する移動体検出手段３４と、自車両の旋回を検出する旋回検出部３５と、自車両が旋回していると検出された場合に、自車両が旋回していない場合と比較して、前記差分波形情報に基づいて前記立体物を検出すること、または、前記立体物を移動体として検出することを抑制する制御手段３６とを備えている。

Description

移動体検出装置及び移動体検出方法
　本発明は、移動体検出装置及び移動体検出方法に関する。
　従来、車両周囲を撮影するカメラを備え、カメラにより撮影された画像を鳥瞰画像に変換すると共に、異なる時刻の鳥瞰画像の差分をとり、この差分に基づいて車両周囲の立体物を検出する障害物検出装置が提案されている。この障害物検出装置は、鳥瞰画像内に他車両等の立体物が存在する場合に他車両等が差分となって表れることから、この特徴に基づいて他車両等の立体物を検出する（特許文献１参照）
特開２００８-２２７６４６号公報
　しかし、特許文献１に記載の技術を用いて、立体物が移動体であるか静止物であるかを判断する技術に応用した場合、静止物を移動体であると誤判断してしまうことがあった。すなわち、特許文献１に記載の障害物検出装置において、自車両が旋回している場合、旋回により静止物が動くかのように表現されてしまい、静止物を誤って移動体と判断してしまう可能性があった。
　本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、移動体の検出精度を向上させることが可能な移動体検出装置及び移動体検出方法を提供することにある。
　本発明の移動体検出装置は、異なる時刻の鳥瞰視画像の差分画像上で所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで差分波形情報を生成し、該差分波形情報に基づいて、所定領域内に存在する立体物を検出するとともに、差分波形情報の波形の時間変化から立体物の移動速度を算出する。そして、立体物の移動速度に基づいて、立体物が移動体であるか否かを検出する。さらに、移動体検出装置は、自車両の旋回を検出し、自車両が旋回していると検出された場合に、自車両が旋回していない場合と比較して、差分波形情報に基づいて立体物を検出すること、または、立体物を移動体として検出することを抑制する。
　本発明によれば、自車両が旋回していると検出された場合に、自車両が旋回していない場合と比較して、移動体の検出感度を低下させる。そのため、自車両が旋回して静止物が画像上において動くかのように表現されてしまっても移動体の判断精度が低下しているため、静止物を移動体と誤判断しないようにすることができる。従って、移動体の検出精度を向上させることができる。
本実施形態に係る移動体検出装置の概略構成図であって、移動体検出装置が車両に搭載される場合の例を示している。 図１に示した車両の走行状態を示す上面図である。 図１に示した計算機の詳細を示すブロック図である。 図３に示した差分画像生成部の処理の概要を示す上面図であり、（ａ）は車両の移動状態を示し、（ｂ）は位置合わせの概要を示している。 図３に示した差分波形生成部による差分波形の生成の様子を示す概略図である。 図３に示した差分波形生成部により生成される差分波形の例を示した図であり、（ａ）は車両直進時に得られる差分波形の例を示し、（ｂ）～（ｅ）は車両旋回時に得られる差分波形の例を示し、（ｃ）は移動体の検出感度を低下させた第１の例を示しており、（ｄ）は移動体の検出感度を低下させた第２の例を示しており、（ｅ）は移動体の検出感度を低下させた第３の例を示している。 本実施形態に係る移動体検出方法を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。 第３実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。 第３実施形態に係る移動体検出装置の動作の概要を示す車両上面図であり、自車両がラウンドアバウトを走行する際の様子を示している。 図１０に示したラウンドアバウト走行時における旋回曲率を示すグラフである。 図１０に示したラウンドアバウト走行時における感度を示すグラフであって、（ａ）は比較例を示し、（ｂ）は第３実施形態に係る移動体検出装置の感度状態を示している。 第３実施形態に係る移動体検出方法を示すフローチャートである。 第４実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。 第４実施形態に係る輝度差算出部の動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図、（ｂ）は実空間における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 第４実施形態に係る輝度差算出部の詳細な動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における検出領域を示す図、（ｂ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 エッジ波形生成部によるエッジ差分波形の生成方法を説明するための図である。 第４実施形態に係る移動体検出方法を示すフローチャートである。
　以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態に係る移動体検出装置１の概略構成図であって、移動体検出装置１が車両Ｖに搭載される場合の例を示している。図１に示す移動体検出装置１は、自車両Ｖの周囲の撮像結果から自車両Ｖの運転者に対して各種情報を提供するものであって、カメラ（撮像手段）１０と、センサ２０と、計算機３０とを備えている。
　図１に示すカメラ１０は、自車両Ｖの後方における高さｈの箇所において、光軸が水平から下向きに角度θとなるように取り付けられている。カメラ１０は、その位置から検出領域を撮像するようになっている。センサ２０は、例えば自車両Ｖの走行速度を検出する車速センサや、ハンドル操作量を検出する操舵角センサからなっている。計算機３０は、カメラ１０により撮像された画像に基づいて、自車両Ｖの後側方に存在する移動体（例えば他車両、二輪車等）を検出するものである。
　また、移動体検出装置１は、不図示の警報装置を備えており、計算機３０により検出された移動体が自車両Ｖに接触する可能性がある場合などに、自車両Ｖの運転者に警告するものである。
　図２は、図１に示した車両の走行状態を示す上面図である。図２に示すようにカメラ１０は、自車両Ｖの後側方を撮像可能となっている。自車両Ｖが走行する走行車線に隣接する隣接車線には他車両等の移動体を検出するための検出領域（所定領域）Ａ１，Ａ２が設定されており、計算機３０は検出領域Ａ１，Ａ２内に移動体が存在するか否かを検出する。このような検出領域Ａ１，Ａ２は、自車両Ｖに対する相対位置から設定されている。また、検出領域Ａ１，Ａ２は、白線自動認識技術等を利用して隣接車線に設定されてもよい。
　図３は、図１に示した計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図３においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０及びセンサ２０についても図示するものとする。なお、センサ２０は、図３から明らかなように、車速センサ２１と操舵角センサ２２とから構成されているが、これに限らず、他のセンサを更に備えていていもよい。
　図３に示すように、計算機３０は、視点変換部３１と、差分画像生成部（差分画像生成手段）３２と、差分波形生成部（差分波形生成手段）３３と、移動体検出部（移動体検出手段）３４とを備えている。
　視点変換部３１は、カメラ１０による撮像にて得られた検出領域Ａ１，Ａ２を含む撮像画像データを入力し、入力した撮像画像データを鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換するものである。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向きに見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換は、例えば特開２００８-２１９０６３号公報に記載さるようにして実行される。
　差分画像生成部３２は、視点変換部３１の視点変換により得られた鳥瞰画像データを順次入力し、入力した異なる時刻の鳥瞰画像データの位置を合わせるものである。図４は、図３に示した差分画像生成部３２の処理の概要を示す上面図であり、（ａ）は車両Ｖの移動状態を示し、（ｂ）は位置合わせの概要を示している。
　図４（ａ）に示すように、現時刻の自車両ＶがＶ１に位置し、一時刻前の自車両ＶがＶ２に位置しているとする。また、自車両Ｖの後側方向に他車両Ｖが位置して自車両Ｖと並走状態にあり、現時刻の他車両ＶがＶ３に位置し、一時刻前の他車両ＶがＶ４に位置しているとする。さらに、自車両Ｖは、一時刻で距離ｄ移動したものとする。なお、一時刻前とは、現時刻から予め定められた時問（例えば１制御周期）だけ過去の時刻であっても良いし、任意の時間だけ過去の時刻であっても良い。
　このような状態において、現時刻における鳥瞰画像ＰＢｔは図４（ｂ）に示すようになる。この鳥瞰画像ＰＢｔでは、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に上面視された状態となっている。しかし、他車両Ｖ３については倒れ込みが発生している。また、一時刻前における鳥瞰画像ＰＢｔ－１についても同様に、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に上面視された状態となっているが、他車両Ｖ４については倒れ込みが発生している。
　差分画像生成部３２は、上記のような鳥瞰画像ＰＢｔ，ＰＢｔ－１の位置合わせをデータ上で実行する。この際、差分画像生成部３２は、一時刻前における鳥瞰画像ＰＢｔ－１をオフセットさせ、現時刻における鳥瞰画像ＰＢｔと位置を一致させる。オフセット量ｄ’は、図４（ａ）に示した移動距籬ｄに対応するだけの量となり、車速センサ２０からの信号と一時刻前から現時刻までの時間に基づいて決定される。
　なお、本実施形態において、差分画像生成部３２は、異なる時刻の鳥瞰画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせし、その位置合わせされた鳥瞰画像を得るが、この「位置合わせ」処理は、検出対象の種別や要求される検出精度に応じた精度で行うことができる。たとえば、同一時刻及び同一位置を基準に位置を合わせるといった厳密な位置合わせ処理であってもよいし、各鳥瞰視画像の座標を把握するという程度の緩い位置合わせ処理であってもよい。
　また、位置合わせ後において差分画像生成部３２は、鳥瞰画像ＰＢｔ，ＰＢｔ－１の画素毎に対応付けて差分をとり、上記差分の絶対値が所定値以上となった画素を差分画素として抽出する。そして、差分画素生成部３２は、これら差分画素から差分画像ＰＤｔを生成する。
　再度、図３を参照する。差分波形生成部３３は、差分画像生成部３２により生成された差分画像ＰＤｔのデータに基づいて、差分波形を生成するものである。
　図５は、図３に示した差分波形生成部３３による差分波形の生成の様子を示す概略図である。図５に示すように、差分波形生成部３３は、差分画像ＰＤｔのうち検出領域Ａ１，Ａ２に相当する部分から、差分波形ＤＷｔを生成する。この際、嵳分波形生成部３３は、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿って、差分波形ＤＷｔを生成する。なお、図５に示す例では、便宜上検出領域Ａ１のみを用いて説明する。
　具体的に説明すると、まず差分波形生成部３３は、差分画像ＤＷｔのデータ上において立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａを定義する。そして、差分波形生成部３３は、線Ｌａ上において所定の差分を示す差分画素ＤＰの数をカウントする。ここで、差分画素ＤＰは、差分画像ＤＷｔの画素値が鳥瞰画像ＰＢｔ，ＰＢｔ－１の画素値の差を絶対値化したものである場合、所定値を超える画素であり、差分画像ＤＷｔの画素値が「０」「１」で表現されている場合、「１」を示す画素である。
　差分波形生成部３３は、差分画素ＤＰの数をカウントした後、線Ｌａと線Ｌ１との交点ＣＰを求める。そして、差分波形生成部３３は、交点ＣＰとカウント数とを対応付け、点ＣＰの位置に基づいて横軸位置（図５の紙面上下方向軸における位置）を決定し、カウント数から縦軸位置（図５の紙面左右方向軸における位置）を決定する。
　以下同様に、差分波形生成部３３は、立体物が倒れ込む方向上の線を定義して、差分画素ＤＰの数をカウントし、交点ＣＰの位置に基づいて横軸位置を決定し、カウント数（差分画素ＤＰの数）から縦軸位置を決定する。移動体検出部３３は、上記を順次繰り返して度数分布化することで差分波形ＤＷｔを生成する。
　なお、図５に示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａと線Ｌｂとは検出領域Ａ１と重複する距離が異なっている。このため、検出領域Ａ１が差分画素ＤＰで満たされているとすると、線Ｌｂ上よりも線Ｌａ上の方が差分画素ＤＰの数が多くなってしまう。このため、差分波形生成部３３は、差分画素ＤＰのカウント数から縦軸位置を決定する場合、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂと検出領域Ａ１とが重複する距離に基づいて正規化する。具体例を挙げると、図５において線Ｌａ上の差分画素ＤＰは６つあり、線Ｌｂ上の差分画素ＤＰは５つである。このため、図５においてカウント数から縦軸位置を決定するにあたり、差分波形生成部３３は、カウント数を重複距離で除算するなどして正規化する。これにより、差分波形ＤＷｔに示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂに対応する差分波形ＤＷｔの値はほぼ同じとなっている。
　移動体検出部３４は、図５に示したような差分波形ＤＷｔのデータに基づいて移動体を検出するものである。この移動体検出部３４は、移動体検出にあたり、まず閾値処理を実行する。具体的に移動体検出部３４は、差分波形ＤＷｔの平均値と所定の閾値とを比較して、平均値が所定の閾値以上であれば移動体である可能性があると判断する。一方、移動体検出部３４は、平均値が所定の閾値以上でなければ移動体である可能性がないと判断する。ここで、差分波形ＤＷｔがノイズによるものである場合、平均値が所定の閾値以上となり難い。このため、移動体検出部３４は、まず閾値処理を行って移動体の可能性を判断している。なお、移動体検出部３４は、これに限らず、例えば差分波形ＤＷｔのうち所定の閾値以上となる面積割合が所定割合以上である場合に移動体である可能性があると判断し、そうでない場合に移動体である可能性がないと判断してもよい。
　また、移動体検出部３４は、差分波形ＤＷｔが示す立体物が移動体である可能性があると判断すると、一時刻前の差分波形ＤＷｔ－１と今回の差分波形ＤＷｔとを対応付けることで立体物の推定速度を算出する。例えば、立体物が他車両Ｖである場合、他車両Ｖのタイヤ部分において差分画素ＤＰが得られやすいことから、差分波形ＤＷｔは２つの極大値を有するものとなり易い。このため、一時刻前の差分波形ＤＷｔ－１と今回の差分波形ＤＷｔとの極大値間のズレを求めることにより、自車両Ｖに対する他車両Ｖの相対速度を求めることができる。これにより、移動体検出部３４は、立体物の推定速度を求める。そして、移動体検出部３４は、推定速度に基づいて、差分波形ＤＷｔにより示される立体物が移動体であるか静止物であるかを判断する。
　さらに、計算機３０は旋回検出部（旋回検出手段）３５と、感度設定部（感度設定手段）３６とを備えている。旋回検出部３５は、自車両Ｖの旋回を検出するものであって、操舵角センサ２２により検出された操舵角から自車両が旋回しているか検出するものである。感度設定部３６は、移動体検出部３４における移動体の検出感度を変化させるものである。尚、旋回検出部３５は、操舵角によらず、ナビゲーション等でカーブ走行していることを判断することで検出してもよい。
　図６は、図３に示した差分波形生成部３３により生成される差分波形ＤＷｔの例を示した図であり、（ａ）は車両直進時に得られる差分波形ＤＷｔの例を示し、（ｂ）～（ｅ）は車両旋回時に得られる差分波形ＤＷの例を示している。また、（ｃ）は移動体の検出感度を低下させた第１の例を示しており、（ｄ）は移動体の検出感度を低下させた第２の例を示しており、（ｅ）は移動体の検出感度を低下させた第３の例を示している。
　まず、図６（ａ）に示すような差分波形ＤＷｔが得られたとする。その際、移動体検出部３４は、上記したように閾値処理を実行する。図６（ａ）に示す例では、差分波形ＤＷｔの平均値が閾値ＴＨ以上でない。そのため、移動体検出部３４は、差分波形ＤＷｔが移動体によるものではなく、例えばノイズ（具体的には草や壁などのテクスチャが複雑な静止物）によるものであると判断する。
　しかし、図６（ｂ）に示すように自車両Ｖが旋回しているとすると、差分波形ＤＷｔが大きくなり易い。旋回により静止物が画像上において動いているかのように表現されてしまい、差分が得られ易くなってしまうからである。特に、図６（ｂ）に示す例では、差分波形ＤＷｔの平均値が閾値ＴＨ以上となっている。このため、静止物を移動体であると誤認し易くなってしまう。
　そこで、感度設定部３６は、旋回時に移動体の検出感度を低下させる。具体的に感度設定部３６は、図６（ｂ）に示すように所定の閾値ＴＨを高める（変更前の閾値をＴＨ’で示す）。それにより、差分波形ＤＷｔの平均値が閾値ＴＨ以上とならず、移動体検出部３４は静止物を移動体であると誤認し難くすることができる。
　また、感度設定部３６は、図６（ｃ）や図６（ｄ）に示すように、閾値ＴＨを高めることが望ましい。すなわち、感度設定部３６は、自車両Ｖの前方側に対応する閾値ＴＨよりも、自車両Ｖの後方側に対応する閾値ＴＨを高くする。本実施形態に係る移動体検出装置１は、自車両Ｖの後側方の移動体を検出するものであるため、旋回時においては撮像画像のうち自車両後方側の方が前方側よりも差分が大きくなりやすい。そこで、上記の如く、自車両Ｖの後方側に対応する閾値ＴＨを高くすることで、閾値ＴＨを適切に設定して一層移動体の検出精度を向上させることができるからである。
　なお、この場合において移動体検出部３４は、図６（ｃ）に示すように直線的な閾値ＴＨを設定してもよいし、図６（ｄ）に示すように階段状に閾値ＴＨを設定してもよい。
　さらに、感度設定部３６は、操舵角センサ２２により検出された操舵角を検出することで旋回を検出し、この操舵角が大きくなるほど、移動体検出部３４による移動体の検出感度を低下させる。急激な旋回ほど静止物が画像上において大きく動くように表現されてしまい、差分が一層得られ易くなってしまうからである。具体的には図６（ｅ）に示すように感度設定部３６は、操舵角が大きくなるほど、所定の閾値ＴＨを高める。すなわち、図６（ｅ）に示す例と図６（ｂ）に示す例とを比較すると、図６（ｅ）に示す閾値ＴＨの方が高くなっている。そのように、感度設定部３６は、操舵角が大きくなるほど所定の閾値ＴＨを高めることで、より一層適切な閾値を設定している。
　ここで、感度設定部３６は、操舵角に加えて横Ｇ、アクセル開度、及びブレーキ操作を加味して感度を低下させるようにしてもよい。例えば、アクセル開度の変化やブレーキ操作により前後方向の動きが発生すると、差分波形ＤＷｔが大きくなり易い傾向があるためである。また、横Ｇの変化についても同様に、差分波形ＤＷｔが大きくなり易い傾向があるためである。
　次に、本実施形態に係る移動体検出方法を説明する。図７は、本実施形態に係る移動体検出方法を示すフローチャートである。図７に示すように、まず、計算機３０は、車速センサ２０からの信号に基づいて車速を検出する（Ｓ１）。
　次に、旋回検出部３６は、操舵角センサ２２からの信号に基づいて、自車両Ｖが旋回しているか否かを判断する（Ｓ２）。自車両Ｖが旋回していないと判断した場合（Ｓ２：ＮＯ）、処理はステップＳ８に移行する。
　一方、自車両Ｖが旋回していると判断した場合（Ｓ２:ＹＥＳ）、感度設定部３６は、操舵角の大きさをもとに、閾値ＴＨの目標値を設定する（Ｓ３）。次に、移動体検出部３４は、現在移動体検出中であるか否かを判断する（Ｓ４）。
　移動体検出中であると判断した場合（Ｓ４：ＹＥＳ）、感度設定部３６は、感度を変化させる際の変化量について、上限値となるリミット値を第１リミット値に設定する（Ｓ５）。そして、処理はステップＳ７に移行する。一方、移動体検出中でないと判断した場合（Ｓ４：ＮＯ）、領域設定部３３ｂは、リミット値を第２リミット値に設定する（Ｓ６）。そして、処理はステップＳ７に移行する。ここで、第１リミット値は、第２リミット値よりも小さくされている。このため、移動体検出中においては閾値ＴＨが急激に変化して検出中の移動体を検出できなくなってしまう事態を防止することができる。
　次いで、感度設定部３６は閾値ＴＨを変化させる（Ｓ７）。すなわち、感度設定部３６は、ステップＳ５，Ｓ６において設定されたリミット値を超えない範囲で、ステップＳ３において求められた目標値に近づくように、閾値ＴＨを変化させる。
　その後、差分画像生成部３２は差分を検出する（Ｓ８）。この際、差分画像生成部３２は、図４を参照して説明したように差分画像ＰＤｔのデータを生成する。
　次いで、差分波形生成部３３は、ステップＳ８において生成された差分画像ＰＤｔに基づき、図５を参照して説明したようにして差分波形ＤＷｔを生成する（Ｓ９）。そして、移動体検出部３４は、一時刻前の差分波形ＤＷｔ－１と今回の差分波形ＤＷｔとを対応付けることで、立体物の推定速度を算出する（Ｓ１０）。
　その後、移動体検出部３４は、ステップＳ１０において算出された推定速度が検出対象であるか否かを判断する（Ｓ１１）。ここで、本実施形態において移動体検出装置１は、車線変更時に接触の可能性がある他車両や二輪車等を検出するものである。このため、移動体検出部３４は、ステップＳ１１において推定速度が他車両や二輪車等の速度として適切であるかを判断することとなる。
　推定速度が他車両や二輪車等の速度として適切であると判断した場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、移動体検出部３４は、差分波形ＤＷｔによって示される立体物が検出対象となる移動体（他車両や二輪車等）であると判断する（Ｓ１２）。そして、図７に示す処理は終了する。一方、推定速度が他車両や二輪車等の速度として適切でないと判断した場合（Ｓ１１:ＮＯ）、移動体検出部３３は、差分波形ＤＷｔによって示される立体物が検出対象となる移動体でないと判断し、図７に示す処理は終了する。
　このようにして、本実施形態に係る移動体検出装置１及び移動体検出方法によれば、自車両Ｖが旋回していると検出された場合に、自車両Ｖが旋回していない場合と比較して、移動体の検出感度を低下させる。このため、自車両Ｖが旋回して静止物が画像上において動くかのように表現されてしまっても移動体の判断精度が低下しているため、静止物を移動体と誤判断しないようにすることができる。従って、移動体の検出精度を向上させることができる。
　また、自車両Ｖが旋回していると検出された場合に、自車両Ｖが旋回していない場合と比較して、所定の閾値ＴＨを高めることにより、移動体の検出感度を低下させる。このため、自車両Ｖが旋回して静止物が画像上において動くかのように表現され、静止物にも拘わらず差分波形が大きく表れてしまっても、閾値ＴＨが高められていることから、移動体であると判断され難くすることができる。
　また、自車両前方側に対応する閾値ＴＨよりも、自車両後方側に対応する閾値ＴＨを高く設定するため、旋回のように自車両後方側の差分波形ＤＷｔが前方側よりも大きく表現され易い状況において、適切に閾値ＴＨを設定することとなり、一層移動体の検出精度を向上させることができる。
　また、操舵角が大きくなるほど移動体の検出感度を低下させるため、操舵角が大きくなり、静止物が画像上において一層動くかのように表現され易い状況においても、移動体の判断精度がより低下させられることとなり、静止物を一層移動体と誤判断しないようにすることができる。
　また、移動体の検出中において、移動体の非検出中よりも感度の低下量を減少させるため、移動体の検出中において感度を大きく低下させてしまい、移動体の検出漏れを起こしてしまう頻度を低減するとこができる。
　次に、本発明の第２実施形態を説明する。第２実施形態に係る移動体検出装置及び移動体検出方法は、第１実施形態のものと同様であるが、構成及び処理内容が一部異なっている。以下、第１実施形態との相違点を説明する。
　図８は、第２実施形態に係る計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図８においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０及びセンサ２０についても図示するものとする。
　図８に示すように、第２実施形態に係る計算機３０は、差分画像生成部３２を制御することで、移動体検出部３４による移動体の検出感度を低下させることとしている。上記したように、差分画像生成部３２は、異なる時刻の鳥瞰画像ＰＢｔ，ＰＢｔ－１の位置合わせをデータ上で実行して差分をとり、上記差分の絶対値が所定値以上となった画素を差分画素ＤＰとして抽出する。第２実施形態において感度設定部３６は、例えば上記所定値を大きくすることにより、差分画素ＤＰを抽出され難くし、閾値ＴＨを変更させることなく差分波形ＤＷｔの大きさが小さくなるように制御する。具体的に説明すると、通常であれば差分画像生成部３２が輝度差「５」で差分画素ＤＰとして抽出するところ、ある旋回状態においては例えば輝度差「２０」で差分画素ＤＰとして抽出するように変更することとなる。これにより、結果として移動体検出部３４による移動体の検出精度が低下することとなる。尚、上記に限らず、差分波形生成部３３は、差分波形を生成した後に、単純に差分波形ＤＷｔを高さ方向に圧縮するようにして、差分波形ＤＷｔの大きさが小さくなるように制御してもよい。
　次に、第２実施形態に係る移動体検出方法について説明する。第２実施形態に係る移動体検出方法は、第１実施形態と同様であるが、ステップＳ３において閾値ＴＨの目標値を設定するのでなく、差分画素ＤＰを抽出するための所定値の目標値を設定する。また、ステップＳ７において、閾値ＴＨを変化させるのでなく、所定値を変化させることとなる。
なお、他の処理については第１実施形態と同じである。
　このようにして、第２実施形態に係る移動体検出装置２及び移動体検出方法によれば、第１実施形態と同様に、移動体の検出精度を向上させることができる。
　さらに、第２実施形態によれば、自車両Ｖが旋回していると検出された場合に、自車両Ｖが旋回していない場合と比較して、差分画素ＤＰを検出するための所定値を大きくすることにより、移動体の検出感度を低下させる。このため、差分画素ＤＰ自体が検出され難くなり、差分波形ＤＷｔが小さくなって表れることから、移動体と誤判断しないようにすることができる。
　次に、本発明の第３実施形態を説明する。第３実施形態に係る移動体検出装置及び移動体検出方法は、第１実施形態のものと同様であるが、構成及び処理内容が一部異なっている。以下、第１実施形態との相違点を説明する。
　図９は、第３実施形態に係る計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図９においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０及びセンサ２０についても図示するものとする。
　図９に示すように、計算機３０は車線変更検出部（車線変更検出手段）３７を備えている。車線変更検出部３７は、自車両Ｖの車線変更を検出するものである。具体的に車線変更検出部３７は、運転者によるウインカー操作を検出することにより、自車両Ｖの車線変更を検出する。なお、車線変更の検出方法は、これに限らず、例えば、カメラ１０により撮像された画像データ上から自車両Ｖの横移動を判断して、車線変更を検出してもよいし、操舵角センサ２２からの信号や横Ｇセンサからの信号を組み合わせて車線変更を検出してもよい。
　図１０は、第３実施形態に係る移動体検出装置３の動作の概要を示す車両上面図であり、自車両Ｖがラウンドアバウトを走行する際の様子を示している。図１０に示すように、自車両Ｖがラウンドアバウトへ進入する際、右回りのラウンドアバウトに合わせて運転者はハンドルをやや右方向へ操舵する。その後、自車両Ｖが図１０に示す位置Ｐに到達する。このとき、運転者がラウンドアバウトを抜けようとすると、運転者は左側のウインカーを点灯させると共に、ハンドルを左方向へ操舵する。そして、自車両Ｖはラウンドアバウトを抜けることとなる。
　図１１は、図１０に示したラウンドアバウト走行時における旋回曲率を示すグラフである。図１０を参照して説明したように、まず、ラウンドアバウトの進入時において自車両Ｖの運転者はハンドルを右方向に操舵するため、時刻ｔ１～ｔ２に掛けて右方向ヘの旋回曲率が高まっていく。そして、時刻ｔ２において旋回曲率は一定値を保つ。次いで、時刻ｔ３において運転者は、ラウンドアバウトを抜けるべく、左側のウインカーを点灯させ、ハンドルを左側に操舵する。これにより、時刻ｔ４において旋回曲率は一度零となり、時刻ｔ５まで左方向ヘの旋回曲率が上昇することとなる。そして、運転者はラウンドアバウトを抜けるにあわせて、ハンドルをもとに戻していくため、時刻ｔ６から旋回曲率は減少することとなる。
　図１２は、図１０に示したラウンドアバウト走行時における感度を示すグラフであって、（ａ）は比較例を示し、（ｂ）は第３実施形態に係る移動体検出装置３の感度状態を示している。なお、図１２（ａ）においては、第１実施形態に係る移動体検出装置１の感度変更の様子を比較例として説明する。
　上記の如く自車両Ｖがラウンドアバウトを走行した場合、図１２（ａ）に示すように、まず、時刻ｔ１において旋回が発生することから、感度が低下することとなる。また、旋回曲率は時刻ｔ２まで高まっているため、感度についても時刻ｔ１～ｔ２に掛けて次第に低下していく。
　そして、時刻ｔ２～ｔ３において旋回曲率が一定に保たれるため、感度は低下したまま維持される。その後、運転者がラウンドアバウトを抜けるべく左側のウインカーを点灯させハンドルを左側に操舵すると、時刻ｔ４において旋回曲率は一度零となるため、時刻ｔ３～ｔ４に掛けて感度は初期値に復帰するとことなる。次いで、時刻ｔ５まで左方向ヘの旋回曲率が上昇するため、感度は時刻ｔ４～ｔ５に掛けて再び低下していく。そして、時刻ｔ５～ｔ６まで旋回曲率が一定に保たれることから、感度も低下したまま維持され、その後旋回曲率の低下に合わせて感度が初期値に向けて上昇することとなる。
　しかし、図１２（ａ）から明らかなように、時刻ｔ４において感度が通常時と同じとなってしまう。このため、零となる瞬間やその付近において静止物を移動体と誤って検出し易くなってしまう。特にラウンドアバウトには、中央に草等が配置されていることが多く、一時的にでも感度が通常時と同じとなってしまうと、移動体の検出精度の低下を招いてしまう。
　そこで、第３実施形態に係る感度設定部３６は、操舵角が規定値以下となった場合に、車線変更検出部３７により、現在走行時における旋回方向と逆方向ヘの車線変更が検出されたとき、低下させた感度を低下させる前の感度に復帰させる復帰速度を低下させる。
　すなわち、図１２（ｂ）に示すように、時刻ｔ３～ｔ４に掛けて感度を初期値まで戻すのではなく、時刻ｔ３～ｔ５に掛けてゆっくりと低下させる。これにより、感度が急激に低下してしまうことを防止し、移動体の検出精度が低下してしまう事態を防止することができる。
　次に、第３実施形態に係る移動体検出方法を説明する。図１３は、第３実施形態に係る移動体検出方法を示すフローチャートである。なお、図１３に示すステップＳ２１～Ｓ２６までの処理は、図７に示したステップＳ１～Ｓ６までの処理を同様であるため、説明を省略する。
　ステップＳ２７において感度設定部３６は、操舵角が規定値以下となった場合に、その旋回方向と逆方向ヘの車線変更が検出されたか否かを判断する（Ｓ２７）。旋回方向と逆方向ヘの車線変更が検出されたと判断した場合（Ｓ２７:ＹＥＳ）、図１０～図１２を参照して説明したように、自車両Ｖがラウンドアバウトを走行中であると考えられる。よって、感度設定部３６は、ステップＳ２５，Ｓ２６にて設定したリミット値を低下させる。これにより、図１２（ｂ）に示したように、感度が急激に変更されることなく、低下させた感度を復帰させる復帰速度が低下することとなる。
　そして、処理はステップＳ２９に移行する。ステップＳ２９～Ｓ３４に示す処理は、図７に示したステップＳ７～Ｓ１２に示す処理を同様であるため、説明を省略する。
　このようにして、第３実施形態に係る移動体検出装置３及び移動体検出方法によれば、第１実施形態と同様に、移動体の検出精度を向上させることができ、静止物にも拘わらず差分波形が大きく表れてしまっても、閾値ＴＨが高められていることから、移動体であると判断され難くすることができる。また、一層移動体の検出精度を向上させることができ、静止物を一層移動体と誤判断しないようにすることができる。
　また、第３実施形態によれば、操舵角が規定値以下となった場合に、その旋回方向と逆方向ヘの車線変更が検出されたとき、低下させた感度を低下する前の感度に復帰させる復帰速度を低下させる。このため、例えば旋回方向とは逆方向のウインカーを点灯させてラウンドアバウトを抜ける場合など、一時的に旋回状態が零となるが、その後旋回が発生するようなときには、零となる瞬間やその付近において静止物を移動体と判断されないように低下させた感度を即座に復帰させないこととすることができる。従って、ラウンドアバウトを抜ける場合などにおいても、移動体の検出精度を向上させることができる。
　次に、本発明の第４実施形態を説明する。第４実施形態に係る移動体検出装置４及び移動体検出方法は、第１実施形態のものと同様であるが、構成及び処理内容が一部異なっている。以下、第１実施形態との相違点を説明する。
　図１４は、第４実施形態に係る計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図１４においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０についても図示するものとする。
　図１４に示すように、第４実施形態において、計算機３０は輝度差算出部３８と、エッジ波形生成部３９と、移動体検出部３４ａとを備えている。以下において、各構成について説明する。
　輝度差算出部３８は、鳥瞰画像に含まれる立体物のエッジを検出するために、視点変換部３１により視点変換された鳥瞰画像データにおける画素領域間の輝度差を算出する。具体的には、輝度差算出部３８は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿って複数の算出点を設定し、当該算出点近傍の２つの画素間の輝度差を算出する。なお、輝度差算出部３８は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線を１本だけ設定する手法と、鉛直仮想線を２本設定する手法との何れかによって輝度差を算出することができる。
　ここでは、鉛直仮想線を２本設定する具体的な手法について説明する。輝度差算出部３８は、視点変換された鳥瞰画像に対して、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第１鉛直仮想線と、第１鉛直仮想線と異なり実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第２鉛直仮想線とを設定する。輝度差算出部３８は、第１鉛直仮想線上の点と第２鉛直仮想線上の点との輝度差を、第１鉛直仮想線及び第２鉛直仮想線に沿って連続的に求める。以下、この輝度差算出部３８の動作について詳細に説明する。
　輝度差算出部３８は、図１５（ａ）に示すように、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、かつ、検出領域Ａ１を通過する第１鉛直仮想線Ｌａ（以下、注目線Ｌａという）を設定する。また、輝度差算出部３８は、注目線Ｌａと異なり、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、かつ、検出領域Ａ１を通過する第２鉛直仮想線Ｌｒ（以下、参照線Ｌｒという）を設定する。ここで参照線Ｌｒは、実空間における所定距離だけ注目線Ｌａから離間する位置に設定される。なお、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する線とは、鳥瞰画像においてはカメラ１０の位置Ｐｓから放射状に広がる線となる。この放射状に広がる線は、鳥瞰視に変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う線である。
　輝度差算出部３８は、注目線Ｌａ上に注目点Ｐａ（第１鉛直仮想線上の点）を設定する。また輝度差算出部３８は、参照線Ｌｒ上に参照点Ｐｒ（第２鉛直板想線上の点）を設定する。これら注目線Ｌａ、注目点Ｐａ、参照線Ｌｒ、参照点Ｐｒは、実空間上において図１５（ｂ）に示す関係となる。図１５（ｂ）から明らかなように、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒは、実空間上において鉛直方向に伸びた線であり、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは、実空間上において略同じ高さに設定される点である。なお、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは必ずしも厳密に同じ高さである必要はなく、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが同じ高さとみなせる程度の誤差は許容される。
　輝度差算出部３８は、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を求める。仮に、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差が大きいと、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの間にエッジが存在すると考えられる。特に、第４実施形態では、検出領域Ａ１，Ａ２に存在する立体物を検出するために、鳥瞰画像に対して実空間において鉛直方向に伸びる線分として鉛直仮想線を設定しているため、注目線Ｌａと参照線Ｌｒとの輝度差が高い場合には、注目線Ｌａの設定箇所に立体物のエッジがある可能性が高い。
　この点をより詳細に説明する。図１６は、輝度差算出部３８の詳細動作を示す図であり、図１６（ａ）は鳥瞰視された状態の鳥瞰画像を示し、図１６（ｂ）は、図１６（ａ）に示した鳥瞰画像の一部Ｂ１を拡大した図である。なお図１６についても検出領域Ａ１のみを図示して説明するが、検出領域Ａ２についても同様の手順で輝度差を算出する。
　カメラ１０が撮像した撮像画像内に他車両Ｖが映っていた場合に、図１６（ａ）に示すように、鳥瞰画像内の検出領域Ａ１に他車両Ｖが現れる。図１６（ｂ）に図１６（ａ）中の領域Ｂ１の拡大図を示すように、鳥瞰画像上において、他車両Ｖのタイヤのゴム部分上に注目線Ｌａが設定されていたとする。この状態において、輝度差算出部３８は、先ず参照線Ｌｒを設定する。参照線Ｌｒは、注目線Ｌａから実空間上において所定の距離だけ離れた位置に、鉛直方向に沿って設定される。具体的には、本実施形態に係る立体物検出装置１ａにおいて、参照線Ｌｒは、注目線Ｌａから実空間上において１０ｃｍだけ離れた位置に設定される。これにより、参照線Ｌｒは、鳥瞰画像上において、例えば他車両Ｖのタイヤのゴムから１０ｃｍ相当だけ離れた他車両Ｖのタイヤのホイール上に設定される。
　次に、輝度差算出部３８は、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａ１～ＰａＮを設定する。図１６（ｂ）においては、説明の便宜上、６つの注目点Ｐａ１～Ｐａ６（以下、任意の点を示す場合には単に注目点Ｐａｉという）を設定している。なお、注目線Ｌａ上に設定する注目点Ｐａの数は任意でよい。以下の説明では、Ｎ個の注目点Ｐａが注目線Ｌａ上に設定されたものとして説明する。
　次に、輝度差算出部３８は、実空間上において各注目点Ｐａ１～ＰａＮと同じ高さとなるように各参照点Ｐｒ１～ＰｒＮを設定する。そして、輝度差算出部３８は、同じ高さ同士の注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を算出する。これにより、輝度差算出部３８は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿った複数の位置（１～Ｎ）ごとに、２つの画素の輝度差を算出する。輝度差算出部３８は、例えば第１注目点Ｐａ１とは、第１参照点Ｐｒ１との間で輝度差を算出し、第２注目点Ｐａ２とは、第２参照点Ｐｒ２との間で輝度差を算出することとなる。これにより、輝度差算出部３８は、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒに沿って、連続的に輝度差を求める。すなわち、輝度差算出部３８は、第３～第Ｎ注目点Ｐａ３～ＰａＮと第３～第Ｎ参照点Ｐｒ３～ＰｒＮとの輝度差を順次求めていくこととなる。
　輝度差算出部３８は、検出領域Ａ１内において注目線Ｌａをずらしながら、上記の参照線Ｌｒの設定、注目点Ｐａ及び参照点Ｐｒの設定、輝度差の算出といった処理を繰り返し実行する。すなわち、輝度差算出部３８は、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒのそれぞれを、実空間上において接地線Ｌ１の延在方向に同一距離だけ位置を変えながら上記の処理を繰り返し実行する。輝度差算出部３８は、例えば、前回処理において参照線Ｌｒとなっていた線を注目線Ｌａに設定し、この注目線Ｌａに対して参照線Ｌｒを設定して、順次輝度差を求めていくことになる。
　このように、第２実施形態では、実空間上で略同じ高さとなる注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとから輝度差を求めることで、鉛直方向に伸びるエッジが存在する場合における輝度差を明確に検出することができる。また、実空間において鉛直方向に伸びる鉛直仮想線同士の輝度比較を行うために、鳥瞰画像に変換することによって立体物が路面からの高さに応じて引き伸ばされてしまっても、立体物の検出処理が影響されることはなく、立体物の検出精度を向上させることができる。
　図１４に示すエッジ波形生成部３９は、輝度差算出部３８により検出されたエッジに基づいて、一次元のエッジ波形ＥＷｔを生成する。たとえば、エッジ波形生成部３９は、検出されたエッジの強度（輝度差）が所定のエッジ閾値ｔ以上である画素を検出し、第１実施形態における差分波形ＤＷｔの生成方法と同様に、エッジの強度（輝度差）が所定のエッジ閾値ｔ以上である画素数を、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿ってカウントして度数分布化することで、一次元のエッジ波形ＥＤｔを生成することができる。
　さらに、エッジ波形生成部３９は、一時刻前のエッジ波形ＥＷｔ－１を自車両Ｖ１の車速度に基づく移動量だけオフセットさせることで、一時刻前のエッジ波形ＥＷｔ－１と現在のエッジ波形ＥＷｔとの位置合わせを行い、位置合わせした一時刻前のエッジ波形ＥＷｔ－１と現在のエッジ波形ＥＷｔとの差分に基づいて、エッジ差分波形ＥＷｔ’を生成する。ここで、図１７（Ａ）は、現在のエッジ波形ＥＷｔの一例であり、図１７（Ｂ）は、オフセットさせた一時刻前のエッジ波形ＥＷｔ－１の一例であり、この場合、自車両Ｖに対して立体物は距離ｄだけ移動したものと判断できる。この場合、エッジ波形生成部３９は、図１７（Ｃ）に示すように、位置合わせした一時刻前のエッジ波形ＥＷｔ－１と現在のエッジ波形ＥＷｔとの差分を縦軸に、検出領域の進行方向における検出位置を横軸にプロットすることで、エッジ差分波形ＥＷｔ’を生成する。このように、エッジ波形生成部３９は、一時刻前のエッジ波形ＥＷｔ－１と現在のエッジ波形ＥＷｔとの差分に基づいて、エッジ差分波形ＥＷｔ’を生成することで、移動体の可能性が高い立体物を検出することができる。
　移動体検出部３４ａは、エッジ差分波形ＥＷｔ’のデータに基づいて移動体を検出する。第１実施形態と同様に、移動体検出部３４ａは、まず、エッジ差分波形ＥＷｔ’の平均値を算出し、算出したエッジ差分波形ＥＷｔ’の平均値が感度設定部３６により設定された閾値ＴＨ以上であれば、移動体が存在する可能性があるものと判断し、一方、エッジ差分波形ＥＷｔ’の平均値が所定の閾値ＴＨ以上でなければ移動体である可能性がないものと判断する。ここで、エッジ差分波形ＥＷｔ’がノイズによるものである場合、エッジ差分波形ＥＷｔ’の平均値は所定の閾値ＴＨ以上となり難いため、移動体検出部３４ａは、まず閾値処理を行って移動体の可能性を判断している。なお、移動体検出部３４ａは、これに限らず、例えば、エッジ差分波形ＥＷｔ’のうち所定の閾値ＴＨ以上となる面積割合が所定割合以上である場合に移動体である可能性があると判断し、そうでない場合に移動体である可能性がないと判断してもよい。なお、感度設定部３６は、エッジ差分波形ＥＷｔ’に基づいて立体物が移動体であるか否かを判断するための閾値として、差分波形ＤＷｔに基づいて立体物が移動体であるか否かを判断するための閾値と異なる閾値を設定することができる。
　また、移動体検出部３４ａは、上記閾値処理においてエッジ差分波形ＥＷｔ’が示す立体物が移動体である可能性があると判断した場合、一時刻前のエッジ差分波形ＥＷｔ－１’と今回のエッジ差分波形ＥＷｔ’とを対応付けることで立体物の推定速度を算出する。たとえば、立体物が他車両Ｖである場合、他車両Ｖのタイヤ部分においてエッジが得られやすいことから、エッジ差分波形ＥＷｔ’は２つの極大値を有するものとなり易い。このため、一時刻前のエッジ差分波形ＥＷｔ－１’と今回のエッジ差分波形ＥＷｔ’との極大値間のズレを求めることにより、自車両Ｖに対する他車両Ｖの相対速度を求めることができる。これにより、移動体検出部３４ａは、立体物の推定速度を求める。そして、移動体検出部３４ａは、推定速度に基づいて、エッジ差分波形ＥＷｔ’により示される立体物が移動体であるか静止物であるかを判断する。
　次に、第４実施形態に係る移動体検出方法を説明する。図１８は、第４実施形態に係る移動体検出方法を示すフローチャートである。なお、図１８に示すステップＳ４１～Ｓ４７までの処理は、図７に示したステップＳ１～Ｓ７までの処理と同様であるため、説明を省略する。
　ステップＳ４８において、輝度差算出部３８は、図１５に示すように、実空間上において鉛直方向に伸びる線に相当する線を注目線Ｌａとして設定するとともに、注目線Ｌａと実空間上において所定距離離れた線を参照線Ｌｒとして設定する。そして、輝度差算出部３８は、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａを設定するとともに、該注目点Ｐａと略同じ高さとなるように参照点Ｐｒを設定する。そして、輝度差算出部３８は、実空間上において同じ高さとなる注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を算出することで、鳥瞰画像から被写体のエッジを検出する。
　ステップＳ４９では、エッジ波形生成部３９により、ステップＳ４８で検出されたエッジに基づいて、一次元のエッジ差分波形ＥＤｔ’の生成が行われる。具体的には、エッジ波形生成部３９は、エッジが検出された画素数を、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿ってカウントして度数分布化することで、一次元のエッジ波形ＥＤｔを生成する。さらに、エッジ波形生成部３９は、一時刻前のエッジ波形ＥＷｔ－１と現在のエッジ波形ＥＷｔとの位置合わせを行い、位置合わせした一時刻前のエッジ波形ＥＷｔ－１と現在のエッジ波形ＥＷｔとの差分に基づいて、エッジ差分波形ＥＷｔ’を生成する。
　そして、ステップＳ５０では、移動体検出部３４ａにより、ステップＳ４９で生成されたエッジ差分波形ＥＷｔ’の平均値が、ステップＳ４７で設定された閾値ＴＨ以上であるか否かの判断が行われる。エッジ差分波形ＥＷｔ’の平均値が閾値ＴＨ以上である場合には、移動体が存在する可能性があると判断し、ステップＳ５１に進み、一方、エッジ差分波形ＥＷｔ’の平均値が閾値ＴＨ未満である場合には、移動体が存在する可能性はないものと判断し、図１７に示す処理を終了する。
　ステップＳ５１では、移動体検出部３４ａにより、一時刻前のエッジ差分波形ＥＷｔ－１’と今回処理で生成されたエッジ差分波形ＥＷｔ’との差分に基づいて、立体物の推定速度の算出が行われる。そして、ステップＳ５２，Ｓ５３では、第１実施形態のステップＳ１１，Ｓ１２と同様に、立体物の推定速度が、他車両や二輪車等の速度として適切であるか否かの判断が行われ（Ｓ５２）、立体物の推定速度が他車両や二輪車等の速度として適切である場合には（Ｓ５２：ＹＥＳ）、エッジ差分波形ＥＷｔ’によって示される立体物が検出対象となる移動体（他車両や二輪車等）であると判断される（Ｓ５３）。
　このように、第４実施形態に係る移動体検出装置４及び移動体検出方法によれば、鳥瞰画像からエッジを検出し、検出したエッジに基づいて立体物の推定速度を算出することで、自車両Ｖの光環境によっては、差分波形に基づいて立体物の推定速度を算出し難いような場面においても、エッジに基づいて立体物の推定速度を適切に算出することができる。また、第４実施形態によれば、静止物であるにもかかわらず、自車両Ｖが旋回しているために、エッジ差分波形ＥＷｔ’が大きく表れる場合でも、自車両Ｖの旋回状態に応じて閾値ＴＨを変更することで、静止物を移動体であると誤検出してしまうことを有効に防止することができる。
　以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるもので
は無く、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更を加えてもよいし、各実施形態を組み合
わせてもよい。
　例えば、上記実施形態において、自車両Ｖの車速を速度センサ２１からの信号に基づいて判断しているが、これに限らず、異なる時刻の複数の画像から速度を推定するようにしてもよい。この場合、車速センサが不要となり、構成の簡素化を図ることができる。
　また、上記実施形態においては、撮像した現時刻の画像と一時刻前の画像とを鳥瞰図に変換し、変換した鳥瞰図の位置合わせを行ったうえで差分画像ＰＤｔを生成し、生成した差分画像ＰＤｔを倒れ込み方向（撮像した画像を鳥瞰図に変換した際の立体物の倒れ込み方向）に沿って評価して差分波形ＤＷｔを生成しているが、これに限定されない。例えば、一時刻前の画像のみを鳥瞰図に変換し、変換した鳥瞰図を位置合わせした後に再び撮像した画像相当に変換し、その画像と現時刻の画像とで差分画像を生成し、生成した差分画像を倒れ込み方向に相当する方向（すなわち、倒れ込み方向を撮像画像上の方向に変換した方向）に沿って評価するととによって差分波形ＤＷｔを生成しても良い。すなわち、現時刻の画像と一時刻前の画像との位置合わせを行い、位置合わせを行った両画像の差分から差分画像ＰＤｔを生成し、差分画像ＰＤｔを鳥瞰図に変換した際の立体物の倒れ込み方向に沿って評価できれば、必ずしも鳥瞰図を生成しなくとも良い。
　また、上述した実施形態では、立体物の推定速度が他車両や二輪車等の速度として適切であると判断した場合に、立体物を移動体と判断する構成を例示したが、自車両Ｖが旋回している場合には、他車両や二輪車等と判断される速度の条件を変更する構成としてもよい。たとえば、立体物の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上である場合に、立体物を移動体と判断している場合に、自車両Ｖが旋回している場合には、たとえば、立体物の絶対移動速度が２０ｋｍ／ｈ以上である場合に、立体物は移動体であると判断することができる。これにより、自車両Ｖが旋回している場合に、立体物を移動体として検出することを抑制することができ、静止物を移動体として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。
　さらに、上述した第２実施形態では、自車両Ｖが旋回している場合に、差分画素ＤＰを抽出するための閾値を高い値に変更する構成を例示しているが、この構成に限定されず、たとえば、自車両Ｖが旋回している場合に、各画素から出力される画素値を低くすることで、立体物を移動体として検出することを抑制する構成としてもよい。この場合も、自車両Ｖの旋回により、静止物を移動体として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。
　さらに、上述した第４実施形態では、自車両Ｖの旋回状態に応じて、立体物が移動体であるか否かを判断するための閾値ＴＨの値を変更する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、自車両Ｖの旋回状態に応じて、エッジを検出するためのエッジ閾値ｔを変更する構成としてもよい。たとえば、第４実施形態では、エッジの強度（輝度差）が所定のエッジ閾値ｔ以上である画素数を、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿ってカウントして度数分布化することで、一次元のエッジ波形ＥＤｔを生成しており、自車両Ｖが旋回している場合には、このエッジ閾値ｔを高い値に変更することで、生成されるエッジ波形ＥＤｔの値を小さくし、その結果、移動体の検出を抑制することができ、静止物を移動体として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。また、自車両Ｖが旋回している場合に、各画素から出力する輝度値を小さくすることで、立体物を移動体として検出することを抑制する構成としてもよい。この場合も、静止物を移動体として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。
　加えて、上述した第４実施形態では、一時刻前のエッジ波形ＥＷｔ－１と現在のエッジ波形ＥＷｔとの位置合わせを行い、位置合わせした一時刻前のエッジ波形ＥＷｔ－１と現在のエッジ波形ＥＷｔとの差分に基づいて、エッジ差分波形ＥＷｔ’を生成し、一時刻前のエッジ差分波形ＥＷｔ－１’と今回のエッジ差分波形ＥＷｔ’とを対応付けることで立体物の推定速度を算出する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、一時刻前のエッジ波形ＥＷｔ－１と現在のエッジ波形ＥＷｔとを対応付けることで立体物の推定速度を算出する構成としてもよい。また、エッジ波形ＥＷｔが所定の閾値ＴＨ以上であるか否かを判断し、エッジ波形ＥＷｔが所定の閾値ＴＨ以上である場合に、移動体の可能性がある立体物が存在すると判断し、エッジ波形ＥＷｔが所定の閾値ＴＨ未満である場合に、移動体の可能性がある立体物が存在しないと判断する構成としてもよい。
　なお、上述した実施形態のカメラ１０は本発明の撮像手段に相当し、視点変換部３１は本発明の画像変換手段に相当し、差分画像生成部３２、差分波形生成部３３、および、移動体検出部３４，３４ａ、輝度差算出部３８、エッジ波形生成部３９は本発明の立体物検出手段に相当し、移動体検出部３４，３４ａは本発明の移動体検出手段に相当し、旋回検出部３５は本発明の旋回検出手段に相当し、感度設定部３６は本発明の制御手段に相当し、車線変更検出部３７は本発明の車線変更検出手段に相当する。
１～３…移動距雛検出装置
１０…カメラ
２０…センサ
２１…車速センサ
２２…操舵角センサ
３０…計算機
３１…視点変換部
３２…差分画像生成部
３３…差分波形生成部
３４，３４ａ…移動体検出部
３５…旋回検出部
３６…感度設定部
３７…車線変更検出部
３８…輝度差算出部
３９…エッジ波形生成部
ａ…画角
Ａ１，Ａ２…検出領域
ＣＰ…交点
ＤＰ…差分画素
ＤＷｔ，ＤＷｔ’…差分波形
Ｌａ，ＬＢ…立体物が倒れこむ方向上の線
ＰＢ…鳥瞰画像
ＰＤ…差分画像
Ｖ…自車両、他車両

Claims (17)

  1. 　自車両周囲の移動体を検出する移動体検出装置であって、
    　自車両に搭載され、自車両後側方を撮像する撮像手段と、
    　前記撮像手段により得られた撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段と、
    　前記画像変換手段により得られた異なる時刻の鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせし、当該位置合わせされた鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで差分波形情報を生成し、該差分波形情報に基づいて、所定領域内に存在する立体物を検出するとともに、前記差分波形情報の波形の時間変化から前記立体物の移動速度を算出する立体物検出手段と、
    　前記立体物の移動速度に基づいて、前記立体物検出手段により検出された前記立体物が移動体であるか否かを検出する移動体検出手段と、
    　自車両の旋回を検出する旋回検出手段と、
    　前記旋回検出手段により自車両が旋回していると検出された場合に、自車両が旋回していない場合と比較して、前記差分波形情報に基づいて前記立体物を検出すること、または、前記立体物を前記移動体として検出することを抑制する制御手段と、を備えることを特徴とする移動体検出装置。
  2. 　前記立体物検出手段は、前記差分波形情報の波形の大きさが所定の第１閾値以上である場合に、前記所定領域内に前記立体物が存在すると判断し、
    　前記制御手段は、前記旋回検出手段により自車両が旋回していると検出された場合には、自車両が旋回していない場合と比較して、前記第１閾値を高い値に変更することで、前記立体物の検出を抑制することを特徴とする請求項１に記載の移動体検出装置。
  3. 　前記立体物検出手段は、前記差分画像上において所定の第２閾値以上の差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで前記差分波形情報を生成し、
    　前記制御手段は、前記旋回検出手段により自車両が旋回していると検出された場合には、自車両が旋回していない場合と比較して、前記第２閾値を高い値に変更することで、前記立体物の検出を抑制することを特徴とする請求項１または２に記載の移動体検出装置。
  4. 　前記制御手段は、前記旋回検出手段により自車両が旋回していると検出された場合には、自車両が旋回していない場合と比較して、前記立体物検出手段に前記差分画素をカウントして度数分布化した値を低く出力させることで、前記立体物の検出を抑制することを特徴とする請求項１～３のいずれかに記載の移動体検出装置。
  5. 　自車両周囲の移動体を検出する移動体検出装置であって、
    　自車両に搭載され、自車両後側方を撮像する撮像手段と、
    　前記撮像手段により得られた撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段と、
    　前記画像変換手段により得られた前記鳥瞰視画像からエッジ情報を検出し、該エッジ情報に基づいて所定領域内に存在する立体物を検出する立体物検出手段と、
    　前記エッジ情報に基づいて前記立体物が移動体であるか否かを検出する移動体検出手段と、
    　自車両の旋回を検出する旋回検出手段と、
    　前記旋回検出手段により自車両が旋回していると検出された場合に、自車両が旋回していない場合と比較して、前記エッジ情報に基づいて前記立体物を検出すること、または、前記立体物を移動体として検出することを抑制する制御手段と、を備えることを特徴とする移動体検出装置。
  6. 　請求項５に記載の移動体検出装置であって、
    　前記立体物検出手段は、前記鳥瞰視画像から、所定の画素領域ごとに前記エッジ情報を検出し、前記鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿って、所定値以上の前記エッジ情報を有する画素領域の数をカウントして度数分布化することでエッジ波形情報を生成し、
    　前記移動体検出手段は、前記エッジ波形情報に基づいて、前記立体物が前記移動体であるか否かを検出することを特徴とする立体物検出装置。
  7. 　前記立体物検出手段は、異なる時刻に生成された前記エッジ波形情報の差分に基づいて、エッジ差分波形情報を生成し、
    　前記移動体検出手段は、前記エッジ差分波形情報に基づいて、前記立体物が前記移動体であるか否かを検出することを特徴とする請求項６に記載の移動体検出装置。
  8. 　前記立体物検出手段は、前記エッジ差分波形情報の波形の大きさが所定の第１閾値以上である場合に、前記所定領域内に前記立体物が存在すると判断し、
    　前記制御手段は、前記旋回検出手段により自車両が旋回していると検出された場合には、自車両が旋回していない場合と比較して、前記第１閾値を高い値に変更することで、前記立体物の検出を抑制することを特徴とする請求項７に記載の移動体検出装置。
  9. 　前記制御手段は、前記旋回検出手段により自車両が旋回していると検出された場合には、自車両が旋回していない場合と比較して、前記立体物検出手段に、前記エッジ波形の差分を低く出力させることで、前記立体物の検出を抑制することを特徴とする請求項７または８に記載の移動体検出装置。
  10. 　前記立体物検出手段は、前記鳥瞰視画像から、隣接する画素領域間の輝度差が所定の第２閾値以上であるエッジ成分を抽出し、該エッジ成分に基づいて前記エッジ情報を検出し、
    　前記制御手段は、前記旋回検出手段により自車両が旋回していると検出された場合に、自車両が旋回していない場合と比較して、前記第２閾値を高い値に変更することで、前記立体物の検出を抑制することを特徴とする請求項５～９のいずれかに記載の移動体検出装置。
  11. 　前記制御手段は、自車両前方側に対応する前記第１閾値よりも、自車両後方側に対応する前記第１閾値を高く設定することを特徴とする請求項２または８に記載の移動体検出装置。
  12. 　前記制御手段は、自車両前方側に対応する前記第２閾値よりも、自車両後方側に対応する前記第２閾値を高く設定することを特徴とする請求項３または１０に記載の移動体検出装置。
  13. 　前記旋回検出手段は、操舵角を検出することで前記自車両の旋回を検出し、
    　前記制御手段は、前記旋回検出手段により検出された前記操舵角が大きいほど、前記立体物の検出を抑制する際の抑制度合い、または、前記移動体の検出を抑制する際の抑制度合いを高くすることを特徴とする請求項１～１２のいずれかに記載の移動体検出装置。
  14. 　自車両の車線変更を検出する車線変更検出手段をさらに備え、
    　前記制御手段は、前記操舵角が規定値以下となった場合に、前記車線変更検出手段により、その旋回方向と逆方向ヘの車線変更が検出された場合には、前記立体物の検出の抑制を解除する速度、または、前記移動体の検出の抑制を解除する速度を遅くすることを特徴とする請求項１３に記載の移動体検出装置。
  15. 　前記感度設定手段は、移動体の検出中においては、移動体の非検出中よりも、前記立体物の検出を抑制する際の抑制度合い、または、前記移動体の検出を抑制する際の抑制度合いを低くすることを特徴とする請求項１～１４のいずれかに記載の移動体検出装置。
  16. 　自車両周囲の移動体を検出する移動体検出方法であって、
    　自車両から、自車両後側方を撮像する撮像工程と、
    　前記撮像工程における撮像により得られた撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換工程と、
    　異なる時刻の前記鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせし、当該位置合わせされた鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで差分波形情報を生成し、該差分波形情報に基づいて、所定領域内に存在する立体物を検出するとともに、前記差分波形情報の波形の時間変化から前記立体物の移動速度を算出する立体物検出工程と、
    　前記立体物の移動速度に基づいて、前記立体物が移動体であるか否かを検出する移動体検出工程と、
    　自車両の旋回を検出する旋回検出工程と、
    　前記旋回検出工程において自車両が旋回していると検出された場合に、自車両が旋回していない場合と比較して、前記差分波形情報に基づいて前記立体物を検出すること、または、前記立体物を前記移動体として検出することを抑制する制御工程と、を備えることを特徴とする移動体検出方法。
  17. 　自車両周囲の移動体を検出する移動体検出方法であって、
    　自車両から、自車両後側方を撮像する撮像工程と、
    　前記撮像工程における撮像により得られた撮像画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換工程と、
    　前記鳥瞰視画像からエッジ情報を検出し、該エッジ情報に基づいて所定領域内に存在する立体物を検出する立体物検出工程と、
    　前記エッジ情報に基づいて前記立体物が移動体であるか否かを検出する移動体検出工程と、
    　自車両の旋回を検出する旋回検出工程と、
    　前記旋回検出工程において自車両が旋回していると検出された場合に、自車両が旋回していない場合と比較して、前記エッジ情報に基づいて前記立体物を検出すること、または、前記立体物を前記移動体として検出することを抑制する感度設定工程と、を備えることを特徴とする移動体検出方法。
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