JP6416712B2 - ピッチ角推定装置 - Google Patents

Description

本発明はピッチ角推定装置に関する。

従来、自車両に搭載されたカメラを用いて取得した画像において、白線や他車両等を認識する技術が知られている。画像における白線や他車両の位置は、自車両のピッチ角により変動する。そのため、画像における白線や他車両の位置を正確に求めるためには、自車両のピッチ角を推定する必要がある。ピッチ角を推定可能な装置として、特許文献１記載のものが知られている。

特開２００１−２６６１６０号公報

自車両のピッチ角を推定する方法として、自車両に搭載されたカメラを用いて取得した画像から特徴点を抽出し、その特徴点の上下方向における動きからピッチ角を推定する方法がある。

しかしながら、画像における特徴点の動きは、自車両のピッチ角のみでなく、自車両が走行中の道路における勾配変化にも影響される。そのため、勾配変化が大きい道路を走行中の場合、上記の方法では、不正確なピッチ角を出力してしまう。

本発明は、こうした問題にかんがみてなされたものであり、不正確なピッチ角を出力してしまうことを抑制できるピッチ角推定装置を提供することを目的としている。

本発明の第１のピッチ角推定装置は、車両の前方又は後方を撮像した画像を取得する画像取得ユニットと、画像における特徴点の上下方向での移動量を算出する移動量算出ユニットと、移動量に基づき車両のピッチ角を算出するピッチ角算出ユニットと、ピッチ角を出力する出力ユニットと、ピッチ角算出ユニットが算出するピッチ角における低周波成分を算出する低周波成分算出ユニットと、低周波成分の大きさに基づき、出力ユニットによるピッチ角の出力を行うか否かを決定する出力決定ユニットとを備える。

本発明の第１のピッチ角推定装置によれば、低周波成分の大きさに基づき、ピッチ角の出力を停止することができる。そのため、例えば、車両が走行中の道路における勾配変化が大きいため、ピッチ角における低周波成分が大きい場合は、ピッチ角の出力を停止できる。そのことにより、勾配変化の影響により不正確なピッチ角を出力してしまうことを抑制できる。

本発明の第２のピッチ角推定装置は、車両の前方又は後方を撮像した画像を取得する画像取得ユニットと、画像における特徴点の上下方向での移動量を算出する移動量算出ユニットと、移動量に基づき車両のピッチ角を算出するピッチ角算出ユニットと、ピッチ角を出力する出力ユニットと、ピッチ角算出ユニットが算出するピッチ角における低周波成分を算出する低周波成分算出ユニットと、低周波成分算出ユニットが算出した低周波成分を用いて、ピッチ角算出ユニットが算出したピッチ角における低周波成分を低減する補正を行う補正ユニットとを備え、出力ユニットは、補正ユニットにより補正した後のピッチ角を出力する。

本発明の第２のピッチ角推定装置によれば、ピッチ角算出ユニットが算出したピッチ角に対し、低周波成分を低減する補正を行い、補正後のピッチ角を出力することができる。そのため、勾配変化の影響等を受けにくい、正確なピッチ角を出力することができる。

ピッチ角推定装置１の構成を表すブロック図である。 ピッチ角推定装置１が実行する処理の全体を表すフローチャートである。 ピッチ角推定装置１が実行する移動量算出処理を表すフローチャートである。 図４Ａは、前フレームにおいて抽出された特徴点Ｆ１〜Ｆ４を表す説明図であり、図４Ｂは、現フレームにおいて抽出された特徴点Ｆ５〜Ｆ９を表す説明図であり、図４Ｃは、対応する特徴点Ｆ３、Ｆ８間の移動量ΔＹを表す説明図である。 忘却係数αを設定した積分器を表す説明図である。 ピッチ角推定装置１が実行する低周波成分算出処理を表すフローチャートである。 図７Ａは、先行車２５の位置変化を用いて勾配変化を推測する方法を表す説明図であり、図７Ｂは、車線境界線２７、２９の消失点３１を用いて勾配変化を推測する方法を表す説明図である。 図８Ａは、勾配変化が小さい道路を自車両が走行したときにおけるピッチ角Ｐの推移を表すグラフであり、図８Ｂは、勾配変化が大きい道路を自車両が走行したときにおけるピッチ角Ｐの推移を表すグラフである。 フィルタリングを行っていないピッチ角Ｐと、そのピッチ角Ｐに対しフィルタリングを行うことで算出した低周波成分ＬＰとを、フレームごとに表したグラフである。 特徴点Ｆの移動パターンを表す説明図である。 ピッチ角推定装置１０１の構成を表すブロック図である。 ピッチ角推定装置１０１が実行する処理を表すフローチャートである。 差ΔＰの積算値に基づきフィルタを選択する方法を表す説明図である。

本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
＜第１の実施形態＞
１．ピッチ角推定装置１の構成
ピッチ角推定装置１の構成を図１に基づき説明する。ピッチ角推定装置１は車両に搭載される車載装置である。以下では、ピッチ角推定装置１を搭載する車両を自車両とする。ピッチ角推定装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備える公知のコンピュータであり、ＲＯＭに記憶されたプログラムにより後述する処理を実行する。

ピッチ角推定装置１は、機能的に、画像取得ユニット３、移動量算出ユニット５、ピッチ角算出ユニット７、出力ユニット９、低周波成分算出ユニット１１、勾配変化推定ユニット１２、出力決定ユニット１３、及び移動パターン判断ユニット１５を備える。各ユニットの機能は後述する。

自車両は、ピッチ角推定装置１に加えて、カメラ１７、白線認識装置１９、及び車両認識装置２１を備える。カメラ１７は自車両の前方の風景を撮影し、画像を生成する。カメラ１７の位置及び角度は自車両に対し固定されている。そのため、自車両から見て一定の位置にある物体をカメラ１７で撮影したとき、自車両が走行中の道路における勾配が変化せず、自車両のピッチ角が０に保たれているならば、カメラ１７の画像におけるその物体の上下方向での位置は一定になる。

一方、自車両から見て一定の位置にある物体をカメラ１７で撮影したとき、道路の勾配が変化するか、自車両のピッチ角が変化すると、カメラ１７の画像におけるその物体の上下方向での位置は時間の経過とともに変化する。

白線認識装置１９は、カメラ１７で取得した画像を用い、公知の方法で白線を認識する。車両認識装置２１は、カメラ１７で取得した画像を用い、公知の方法で他車両を認識する。

２．ピッチ角推定装置１が実行する処理
ピッチ角推定装置１が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を図２〜図１０に基づき説明する。図２のステップ１では、画像取得ユニット３がカメラ１７を用いて画像を取得する。以下では、１枚の画像をフレームと呼ぶこともある。また、最新の本ステップ１で取得したフレームを現フレームと呼び、その１回前の本ステップ１で取得したフレームを前フレームと呼ぶこともある。

ステップ２では、移動量算出ユニット５が移動量を算出する。この処理を図３、及び図４に基づき説明する。図３のステップ２１では、前記ステップ１で取得した現フレームにおいて特徴点を抽出する。特徴点とは、画像上でトラッキングしやすい点を意味する。特徴点としては、画像に現れている、周囲と区別できる領域のコーナー点等が挙げられる。特徴点の抽出は、公知の方法により行うことができる。公知の方法として、例えば、Good Features To Track、Harris Features from Accelerated Test、Oriented FAST and Rotated BRIEF等の方法が挙げられる。

ステップ２２では、移動量算出ユニット５が前フレームを呼び出す。なお、前フレームにおいても、前記ステップ２１の処理により、特徴点が抽出されている。
ステップ２３では、移動量算出ユニット５が、オプティカルフローの原理に基づき、現フレームで抽出した特徴点と対応する（類似度が高い、あるいは一致する）特徴点を、前フレームにおいて探索する。この処理の例を図４Ａ、図４Ｂに示す。図４Ａは前フレームと、そこで抽出された特徴点Ｆ１〜Ｆ４とを表す。図４Ｂは現フレームと、そこで抽出された特徴点Ｆ５〜Ｆ９とを表す。本ステップ２３では、現フレームにおける特徴点Ｆ５と対応する特徴点を前フレームの特徴点Ｆ１〜Ｆ４の中から探索する。同様に、現フレームにおける特徴点Ｆ６〜Ｆ９に対応する特徴点も、前フレームにおいて探索する。

この事例では、現フレームの特徴点Ｆ８が、前フレームの特徴点Ｆ３に対応する。なお、特徴点Ｆ３、Ｆ８は、同一の山の山頂に該当する特徴点であり、類似度が高い。対応する特徴点の探索は、公知の方法により行うことができる。公知の方法としては、例えば、Block Matching等が挙げられる。

ステップ２４では、前記ステップ２３で探索した特徴点間の対応関係を用いて、特徴点の上下方向での移動量ΔＹを、移動量算出ユニット５が算出する。移動量ΔＹの算出方法を、図４Ｃに示す例を用いて説明する。この事例では、前フレームの特徴点Ｆ３と、現フレームの特徴点Ｆ８とが対応関係にある。移動量算出ユニット５は、特徴点Ｆ３から特徴点Ｆ８への、上下方向での移動量ΔＹを算出する。

移動量ΔＹは、数値の大小とともに、正負の区別を有する値である。現フレームにおける特徴点の位置が、前フレームにおける位置に比べて上方であるとき、移動量ΔＹは正の値である。一方、現フレームにおける特徴点の位置が、前フレームにおける位置に比べて下方であるとき、移動量ΔＹは負の値である。移動量ΔＹの絶対値は、対応する特徴点間の上下方向における距離である。

ステップ２５では、移動量算出ユニット５が、現フレームと、そこで抽出された特徴点とを記憶する。なお、記憶された現フレームは、次回の移動量算出処理における前記ステップ２２にて前フレームとして呼び出される。

図２に戻り、ステップ３では、ピッチ角算出ユニット７が、前記ステップ２で取得した移動量ΔＹを用いて、現フレームにおける自車両のピッチ角Ｐを以下の数式１により算出する。
（数式１） Ｐ＝Ｐ’+ＫΔＹ
ここで、Ｐ’は、前フレームにおけるピッチ角である。前フレームにおけるピッチ角Ｐ’は、前回のステップ３において、前フレーム、さらにその１つ前のフレームを用いて算出したピッチ角である。Ｋは予め設定された正の定数である。Ｋは１であってもよいし、１より小さい値であってもよいし、１より大きい値であってもよい。ＫΔＹは、前フレームの取得時から現フレームの取得時までのピッチ角の変化量である。なお、前フレームにおけるピッチ角Ｐ’が存在しない場合は、その代わりに初期値Ｐ_０（固定値）を用いる。

なお、上述したように、カメラ１７の位置及び角度は自車両に対し固定されているので、移動量ΔＹとピッチ角の変化量とは比例し、ピッチ角の変化量をＫΔＹにより表すことができる。

また、現フレームにおけるピッチ角Ｐは、以下の数式２により算出してもよい。
（数式２） Ｐ＝（１−α）Ｐ’+ＫΔＹ
ここでαは忘却係数であり、０より大きく、１より小さい値である。数式２に基づくピッチ角Ｐの算出は、図５に示す、忘却係数αを設定した積分器を用い、移動量ΔＹを積算することで行うことができる。数式２を用いると、何らかの原因でピッチ角Ｐ’が不正確な値であっても、ピッチ角Ｐに対するその影響を小さくすることができる。

図２に戻り、ステップ４では、低周波成分算出ユニット１１が、前記ステップ３で算出したピッチ角Ｐにおける低周波成分を算出する。この処理を図６、図７Ａ、図７Ｂ、図８Ａ、図８Ｂ、図９に基づき説明する。低周波成分とは、自車両のピッチングの周期より十分長い周期の成分であって、道路の勾配変化に起因する成分である。

図６のステップ３１では、勾配変化推定ユニット１２が、自車両が走行中の道路における勾配変化の大きさを推定する。勾配変化の大きさを推定する方法は適宜選択できる。例えば、勾配変化推定ユニット１２は、図７Ａに示すように、カメラ１７を用いて取得した画像２３において先行車２５を認識し、その先行車２５の上下方向における位置ｙを継続的に取得する。そして、時間Δｔの間における位置ｙの変化量Δｙ（画像２３における先行車２５の上下動の大きさ）を算出する。勾配変化推定ユニット１２は、変化量Δｙが大きいほど、勾配変化を大きく推定する。

あるいは、勾配変化推定ユニット１２は、図７Ｂに示すように、カメラ１７を用いて取得した画像２３において一対の車線境界線（例えば白線）２７、２９を認識し、その車線境界線２７、２９の消失点３１を算出する。次に、勾配変化推定ユニット１２は、その消失点３１と、基準消失点３１Ｓとの上下方向における距離Δｄを算出する。ここで、基準消失点３１Ｓとは、自車両が走行中の道路に勾配変化がなく、自車両のピッチ角が０度のときの消失点であって、既知の点である。勾配変化推定ユニット１２は、Δｄが大きいほど、勾配変化を大きく推定する。

図６に戻り、ステップ３２では、低周波成分算出ユニット１１が、低周波成分の算出に用いるフィルタの選択を行う。
ピッチ角推定装置１は、予め複数のフィルタを備えている。複数のフィルタは、それぞれ、有限インパルス応答フィルタ又は無限インパルス応答フィルタである。複数のフィルタは、時定数がそれぞれ異なる。

低周波成分算出ユニット１１は、前記ステップ３１で推定した勾配変化に応じて、複数のフィルタの中から１つのフィルタを選択する。具体的には、低周波成分算出ユニット１１は、前記ステップ３１で推定した勾配変化が大きいほど、時定数が小さいフィルタを選択する。

ステップ３３では、低周波成分算出ユニット１１が、前記ステップ３で算出したピッチ角Ｐに対し、前記ステップ３２で選択したフィルタを用いてフィルタリングを行うことで、現フレーム及び過去のフレームのピッチ角Ｐにおける低周波成分を算出する。

フィルタリングの例を図８Ａ、図８Ｂ、図９を用いて示す。図８Ａ及び図８Ｂは、前記ステップ３で算出したピッチ角Ｐ（フィルタリングを行っていないピッチ角Ｐ）をフレームごとに表したグラフである。図８Ａは、勾配変化が小さい道路を自車両が走行したときのピッチ角Ｐを表し、図８Ｂは、勾配変化が大きい道路を自車両が走行したときのピッチ角Ｐを表す。

図８Ｂのグラフには、自車両のピッチングに起因する、ピッチ角Ｐの短周期の変動とともに、道路の勾配変化に起因する、ピッチ角Ｐの長周期の変動が生じている。一方、図８Ａのグラフには、自車両のピッチングに起因する、ピッチ角Ｐの短周期の変動は生じているが、長周期の変動は生じていない。

図９は、フィルタリングを行っていないピッチ角Ｐと、そのピッチ角Ｐに対しフィルタリングを行うことで算出した低周波成分ＬＰとを、フレームごとに表したグラフである。低周波成分ＬＰは、自車両のピッチングに起因する、ピッチ角Ｐの短周期の変動は殆ど含んでおらず、主として、道路の勾配変化に起因する、長周期の成分から成る。

図２に戻り、ステップ５では、自車両が走行中の道路が勾配路（勾配変化が大きい道路）であるか否かを、前記ステップ４で算出した低周波成分の大きさに基づき、出力決定ユニット１３が判断する。具体的には、以下のように判断する。

現時点で、自車両が走行中の道路が勾配路ではないと判断している場合は、以下の勾配路開始条件Ｊ１を充足するか否かを判断する。
勾配路開始条件Ｊ１：現フレームを含む、直近のＮ_１フレームにおいて、低周波成分の大きさが連続して上限値Ｈを超える。上限値Ｈは予め設定された固定値である。また、Ｎ_１は自然数であり、例えば、１、２、３・・・・とすることができる。

勾配路開始条件Ｊ１を充足する場合は、自車両が走行中の道路は勾配路であると判断する。これ以降、勾配路でないと判断するまで、自車両が走行中の道路は勾配路であるとする。一方、勾配路開始条件Ｊ１を充足しない場合は、自車両が走行中の道路は勾配路ではないとする判断を維持する。

また、現時点で、自車両が走行中の道路が勾配路であると判断している場合は、以下の勾配路終了条件Ｊ２、Ｊ３の両方を充足するか否かを判断する。
勾配路終了条件Ｊ２：現フレームを含む直近のＮ_２フレームにおいて、低周波成分の大きさが、連続して予め設定された下限値Ｌ未満である。下限値Ｌは予め設定された固定値であり、上限値Ｈより小さい値である。また、Ｎ_２は自然数であり、例えば、１、２、３・・・・とすることができる。

勾配路終了条件Ｊ３：現フレームとＮ_３前のフレームとで、低周波成分の大きさにおける変化量が閾値ＴＨ未満である。閾値ＴＨは予め設定された固定値である。また、Ｎ_３は自然数であり、例えば、１、２、３・・・・とすることができる。

勾配路開始条件Ｊ２及びＪ３を充足する場合は、自車両が走行中の道路は勾配路ではないと判断する。これ以降、勾配路であると判断するまで、自車両が走行中の道路は勾配路ではないとする。一方、勾配路開始条件Ｊ２又はＪ３を充足しない場合は、自車両が走行中の道路は勾配路であるとする判断を維持する。

以上の結果、自車両が走行中の道路が勾配路ではないと判断した場合はステップ６に進み、勾配路であると判断した場合は本処理を終了する。なお、図９に、勾配路であるか否かの判断例を示す。

ステップ６では、移動パターン判断ユニット１５が移動パターンを取得する。移動パターンとは、図１０に示すように、前記ステップ２１で抽出した特徴点Ｆが、時間の経過とともに画像２３中で移動する軌跡である。

ステップ７では、前記ステップ６で取得した移動パターンが予め設定された異常パターンに該当するか否かを、移動パターン判断ユニット１５が判断する。異常パターンとは、例えば、雨、霧、雪等の環境においてカメラ１７のレンズに付着した水滴の境界線を特徴点として抽出した場合や、レンズに油膜や汚れ（例えば鳥の糞）等が付着し、その付着物の一部を特徴点として抽出した場合に得られる、不規則な形状の移動パターンを意味する。すなわち、異常パターンとは、自車両のピッチングや道路勾配の変化以外の要因で移動する特徴点により生じる移動パターンである。

前記ステップ６で取得した移動パターンが異常パターンに該当しない場合はステップ８に進み、異常パターンに該当する場合は本処理を終了する。
ステップ８では、出力ユニット９が、前記ステップ３で算出した現フレームのピッチ角Ｐを白線認識装置１９及び車両認識装置２１に出力する。

なお、白線認識装置１９は、ピッチ角推定装置１から取得したピッチ角Ｐを用いて、認識した白線の上下方向における位置を補正する。また、車両認識装置２１は、ピッチ角推定装置１から取得したピッチ角Ｐを用いて、認識した他車両の上下方向における位置を補正する。

３．ピッチ角推定装置１が奏する効果
（１Ａ）ピッチ角推定装置１は、ピッチ角Ｐにおける低周波成分を算出し、その低周波成分の大きさに基づき、自車両が走行中の道路が勾配路であるか否かを判断する。そして、ピッチ角推定装置１は、自車両が走行中の道路が勾配路であると判断した場合、ピッチ角Ｐを出力しない。

すなわち、ピッチ角推定装置１は、ピッチ角Ｐにおける低周波成分の大きさに基づき、ピッチ角Ｐの出力を行うか否かを決める。そのことにより、ピッチ角推定装置１は、道路の勾配変化の影響により不正確なピッチ角Ｐを出力することを抑制できる。

また、ピッチ角推定装置１は、必ずしも他のセンサと組み合わせる必要がないため、装置構成を簡略化できる。
（１Ｂ）ピッチ角推定装置１は、自車両が走行中の道路が勾配路であるか否か（すなわち、ピッチ角Ｐを出力するか否か）を、勾配路開始条件Ｊ１、勾配路終了条件Ｊ２、Ｊ３を充足するか否かにより判断する。そのことにより、自車両が走行中の道路が勾配路であるか否かを一層正確に判断することができる。

（１Ｃ）ピッチ角推定装置１は、特徴点の移動パターンを取得し、その移動パターンが異常パターンに該当する場合はピッチ角の出力を停止する。そのことにより、雨や霧等の影響により不正確なピッチ角を出力することを抑制できる。

（１Ｄ）ピッチ角推定装置１は、オプティカルフローを用いて移動量ΔＹを算出する。そのことにより、移動量ΔＹを一層正確に算出することができる。
（１Ｅ）ピッチ角推定装置１は、ピッチ角に対し、有限インパルス応答フィルタ又は無限インパルス応答フィルタであるフィルタを用いてフィルタリングを行うことで低周波成分を算出する。そのことにより、低周波成分を容易且つ正確に算出することができる。

（１Ｆ）ピッチ角推定装置１は、時定数が異なる複数のフィルタを備え、その複数のフィルタの中から選択したフィルタを用いて低周波成分を算出する。そのことにより、低周波成分を一層正確に算出することができる。

（１Ｇ）ピッチ角推定装置１は、自車両が走行中の道路における勾配変化を推定し、推定した勾配変化が大きいほど、時定数が小さいフィルタを選択する。そのことにより、低周波成分を一層正確に算出することができる。

（１Ｈ）ピッチ角推定装置１は、カメラ１７を用いて取得した画像２３における他車両の上下動、又はその画像２３に表示された車線境界線２７、２９の形状に基づき、自車両が走行中の道路における勾配変化を推定する。そのことにより、勾配変化を容易且つ正確に推定することができる。
＜第２の実施形態＞
１．第１の実施形態との相違点
第２の実施形態は、基本的な構成は第１の実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。

前述した第１の実施形態では、ピッチ角推定装置１は、出力決定ユニット１３及び移動パターン判断ユニット１５を備えていたが、図１１に示すように、第２の実施形態のピッチ角推定装置１０１は、それらに代えて、補正判断ユニット３３、及び補正ユニット３５を備える。これらの機能は後述する。

２．ピッチ角推定装置１０１が実行する処理
ピッチ角推定装置１０１が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を図１２に基づき説明する。図１２のステップ４１〜４５の処理は、第１の実施形態における前記ステップ１〜５の処理と同様である。ただし、ステップ４５の判断は、補正判断ユニット３３が行う。

ステップ４５において、自車両が走行中の道路が勾配路であると補正判断ユニット３３が判断した場合はステップ４６に進み、勾配路ではないと判断した場合はステップ４７に進む。

ステップ４６では、補正ユニット３５が前記ステップ４３で算出した現フレームにおけるピッチ角Ｐを補正する。具体的には、前記ステップ４３で算出した現フレームにおけるピッチ角Ｐから、前記ステップ４４で算出した、現フレームにおける低周波成分を差し引くことで、ピッチ角Ｐを補正する。なお、補正は、前記ステップ４３で算出した現フレームにおけるピッチ角Ｐから、低周波成分に係数を乗じた値を差し引くものであってもよい。係数は１より大きくてもよいし、１より小さくてもよい。

ステップ４７では、出力ユニット９が、現フレームのピッチ角Ｐを白線認識装置１９及び車両認識装置２１に出力する。ここで、前記ステップ４６の補正を行った場合は、補正後のピッチ角Ｐを出力し、補正を行っていない場合は、前記ステップ４３で算出した値と等しいピッチ角Ｐを出力する。

３．ピッチ角推定装置１０１が奏する効果
以上詳述した第２の実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１Ｂ）、（１Ｄ）〜（１Ｈ）に加え、以下の効果が得られる。

（２Ａ）ピッチ角推定装置１０１は、ピッチ角Ｐにおける低周波成分を算出し、その低周波成分の大きさに基づき、自車両が走行中の道路が勾配路であるか否かを判断する。そして、ピッチ角推定装置１０１は、自車両が走行中の道路が勾配路であると判断した場合、ピッチ角Ｐを補正する。

そのことにより、ピッチ角推定装置１０１は、道路の勾配の影響を受け難い、正確なピッチ角Ｐを出力することができる。
また、ピッチ角推定装置１０１は、必ずしも他のセンサと組み合わせる必要がないため、装置構成を簡略化できる。

（２Ｂ）ピッチ角推定装置１０１は、前記ステップ４３で算出したピッチ角Ｐから、低周波成分、又はそれに係数を乗じた値を差し引くことで補正を行う。そのことにより、容易且つ正確に補正を行うことができる。
＜その他の実施形態＞
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得る。

（１）前記第１、第２の実施形態において、低周波成分の算出に用いるフィルタを選択する処理は、以下のものであってもよい。まず、複数のフィルタのそれぞれについて、差分積算値を算出する。差分積算値とは、図１３に示すように、ピッチ角Ｐと、フィルタを用いて算出した低周波成分ＬＰとの差ΔＰを、所定数のフレームから成る積算区間Ｄにおいて積算した値である。そして、複数のフィルタのうち、差分積算値が最小となるフィルタを選択する。この選択方法によれば、最適なフィルタを選択することができ、その結果、低周波成分を一層正確に算出できる。

（２）前記第１、第２の実施形態において勾配変化を推定する処理は、以下のものであってもよい。カメラ１７を用いて取得した画像において、一対の車線境界線を認識する。次に、認識した一対の車線境界線を鳥瞰変換する。そして、鳥瞰変換した一対の車線境界線のうちの一方に対する他方の角度が大きいほど、勾配変化が大きいと推定する。また、各地点における勾配の情報を含む地図データに基づき、勾配変化を推定してもよい。

（３）前記第２の実施形態において、前記ステップ４５の判断によらず（自車両が走行中の道路における勾配変化の大きさによらず）、前記ステップ４６の補正を行ってもよい。

また、前記第２の実施形態において、前記ステップ４５の判断によらず補正を行い、勾配変化の大きさ、又は低周波成分の大きさが所定の閾値を超えれば、前記第１の実施形態と同様に、ピッチ角の出力を停止するようにしてもよい。

（４）前記第１、第２の実施形態において、勾配路であるか否かの判断方法は適宜設定できる。例えば、現フレーム、又はそれを含む過去の所定数のフレームにおいて低周波成分の大きさが上限値Ｈを超えれば、勾配路であると判断することができる。また、現フレーム、又はそれを含む過去の所定数のフレームにおいて低周波成分の大きさが下限値Ｌ未満であれば、勾配路ではないと判断することができる。

（５）前記第１、第２の実施形態において、ピッチ角推定装置１、１０１は、単一のフィルタを備えており、常にそのフィルタを用いて低周波成分を算出してもよい。
（６）前記第１、第２の実施形態において、カメラ１７は、自車両の後方を撮影して画像を作成してもよい。

（７）上記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。

（８）上述したピッチ角推定装置の他、当該ピッチ角推定装置を構成要素とするシステム、当該ピッチ角推定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した媒体、ピッチ角推定方法等、種々の形態で本発明を実現することもできる。

１、１０１…ピッチ角推定装置、３…画像取得ユニット、５…移動量算出ユニット、７…ピッチ角算出ユニット、９…出力ユニット、１１…低周波成分算出ユニット、１２…勾配変化推定ユニット、１３…出力決定ユニット、１５…移動パターン判断ユニット、１７…カメラ、１９…白線認識装置、２１…車両認識装置、２３…画像、２５…先行車、２７、２９…車線境界線、３１…消失点、３１Ｓ…基準消失点、３３…補正判断ユニット、３５…補正ユニット

Claims (12)

1. 車両の前方又は後方を撮像した画像を取得する画像取得ユニット（３）と、
   前記画像における特徴点の上下方向での移動量を算出する移動量算出ユニット（５）と、
   前記移動量に基づき前記車両のピッチ角を算出するピッチ角算出ユニット（７）と、
   前記ピッチ角を出力する出力ユニット（９）と、
   前記ピッチ角算出ユニットが算出する前記ピッチ角における低周波成分を算出する低周波成分算出ユニット（１１）と、
   前記低周波成分の大きさに基づき、前記出力ユニットによる前記ピッチ角の出力を行うか否かを決定する出力決定ユニット（１３）と、
   を備えることを特徴とするピッチ角推定装置（１）。
2. 請求項１に記載のピッチ角推定装置であって、
   前記出力ユニットが前記ピッチ角の出力を行っている状態において、前記低周波成分の大きさが、Ｎ_１フレームの前記画像で連続して予め設定された上限値を越えると、前記出力決定ユニットは前記ピッチ角の出力を停止し、
   前記出力ユニットが前記ピッチ角の出力を停止している状態において、前記低周波成分の大きさが、Ｎ_２フレームの前記画像で連続して予め設定された下限値未満であり、且つ、現フレームとＮ_３前のフレームとで、前記低周波成分の大きさにおける変化量が予め設定された閾値未満であると、前記出力決定ユニットは前記ピッチ角の出力を開始することを特徴とするピッチ角推定装置（Ｎ_１、Ｎ_２、Ｎ_３はそれぞれ自然数）。
3. 請求項１又は２に記載のピッチ角推定装置であって、
   前記特徴点の前記画像における移動パターンを取得し、その移動パターンが予め設定された異常パターンに該当するか否かを判断する移動パターン判断ユニット（１５）を備え、
   前記出力決定ユニットは、前記移動パターンが前記異常パターンに該当すると前記移動パターン判断ユニットが判断したとき、前記ピッチ角の出力を停止することを特徴とするピッチ角推定装置。
4. 車両の前方又は後方を撮像した画像を取得する画像取得ユニット（３）と、
   前記画像における特徴点の上下方向での移動量を算出する移動量算出ユニット（５）と、
   前記移動量に基づき前記車両のピッチ角を算出するピッチ角算出ユニット（７）と、
   前記ピッチ角を出力する出力ユニット（９）と、
   前記ピッチ角算出ユニットが算出する前記ピッチ角における低周波成分を算出する低周波成分算出ユニット（１１）と、
   前記低周波成分算出ユニットが算出した前記低周波成分を用いて、前記ピッチ角算出ユニットが算出した前記ピッチ角における低周波成分を低減する補正を行う補正ユニット（３５）と、
   を備え、
   前記出力ユニットは、前記補正ユニットにより補正した後の前記ピッチ角を出力することを特徴とするピッチ角推定装置（１０１）。
5. 請求項４に記載のピッチ角推定装置であって、
   前記補正ユニットは、前記ピッチ角算出ユニットが算出した前記ピッチ角から、前記低周波成分、又はそれに係数を乗じた値を差し引くことで補正を行うことを特徴とするピッチ角推定装置。
6. 請求項１〜５のいずれか１項に記載のピッチ角推定装置であって、
   前記移動量算出ユニットは、前記特徴点のオプティカルフローを用いて前記移動量を算出することを特徴とするピッチ角推定装置。
7. 請求項１〜６のいずれか１項に記載のピッチ角推定装置であって、
   前記ピッチ角算出ユニットは、０より大きい忘却係数を設定した積分器を用いて前記移動量を積算することにより前記ピッチ角を算出することを特徴とするピッチ角推定装置。
8. 請求項１〜７のいずれか１項に記載のピッチ角推定装置であって、
   前記低周波成分算出ユニットは、前記ピッチ角算出ユニットが算出する前記ピッチ角に対し、有限インパルス応答フィルタ又は無限インパルス応答フィルタであるフィルタを用いてフィルタリングを行うことで前記低周波成分を算出することを特徴とするピッチ角推定装置。
9. 請求項８に記載のピッチ角推定装置であって、
   前記低周波成分算出ユニットは、時定数が異なる複数の前記フィルタを備え、その複数のフィルタの中から選択したフィルタを用いることを特徴とするピッチ角推定装置。
10. 請求項９に記載のピッチ角推定装置であって、
    前記車両が走行中の道路における勾配変化を推定する勾配変化推定ユニット（１２）を備え、
    前記勾配変化推定ユニットで推定した前記勾配変化が大きいほど、前記低周波成分算出ユニットは、時定数が小さい前記フィルタを選択することを特徴とするピッチ角推定装置。
11. 請求項１０に記載のピッチ角推定装置であって、
    前記勾配変化推定ユニットは、前記画像における他の車両の上下動、又は前記画像に表示された車線境界線の形状に基づき前記勾配変化を推定することを特徴とするピッチ角推定装置。
12. 請求項９に記載のピッチ角推定装置であって、
    前記低周波成分算出ユニットは、前記ピッチ角算出ユニットにより算出した前記ピッチ角と、前記フィルタを用いて算出した前記低周波成分との差の所定数のフレームにおける積算値が最小となるように、前記フィルタを選択することを特徴とするピッチ角推定装置。

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