JP6543050B2 - 障害物検出装置および障害物検出方法 - Google Patents

Description

開示の実施形態は、障害物検出装置および障害物検出方法に関する。

従来、障害物との衝突等を回避することを目的として、車載カメラにより自車両の周囲を撮像し、撮像映像において特徴点として抽出されるエッジに基づいて障害物を検出する技術が知られている（たとえば、特許文献１参照）。

特開２００９−０２５９１０号公報

しかしながら、上述した従来技術には、たとえば模様のない壁などのように特徴点の乏しい障害物についてはエッジそのものが抽出できず、障害物を検出しづらいという問題点があった。

実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、特徴点の乏しい障害物であっても検出することができる障害物検出装置および障害物検出方法を提供することを目的とする。

実施形態の一態様に係る障害物検出装置は、撮像部と、推定部と、判定部とを備える。前記撮像部は、車両に設けられて該車両の周囲を撮像する。前記推定部は、前記撮像部によって撮像された撮像映像について障害物の存在する存在領域を推定する。前記判定部は、前記存在領域の輝度に基づいて前記障害物の存否を判定する。また、前記推定部は、前記撮像映像における消失点近傍の領域を前記存在領域として推定する。また、前記判定部は、前記存在領域の各画素の輝度の分布が特定範囲内に集中しているならば、前記存在領域には前記障害物があると判定する。

実施形態の一態様によれば、特徴点の乏しい障害物であっても検出することができる。

図１Ａは、実施形態にて想定する場面の一例を示す図（その１）である。 図１Ｂは、実施形態にて想定する場面の一例を示す図（その２）である。 図１Ｃは、第１の実施形態に係る障害物検出手法の概要を示す図である。 図１Ｄは、第２の実施形態に係る障害物検出手法の概要を示す図である。 図１Ｅは、第３の実施形態に係る障害物検出手法の概要を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る障害物検出装置のブロック図である。 図３Ａは、第１の実施形態に係る判定部の判定処理の説明図（その１）である。 図３Ｂは、第１の実施形態に係る判定部の判定処理の説明図（その２）である。 図３Ｃは、第１の実施形態に係る判定部の判定処理の説明図（その３）である。 図４は、第１の実施形態に係る障害物検出装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。 図５Ａは、第２の実施形態に係る障害物検出装置のブロック図である。 図５Ｂは、第２の実施形態に係る輝度解析部のブロック図である。 図６は、第２の実施形態に係る障害物検出装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。 図７Ａは、第３の実施形態に係る判定部の判定処理の説明図（その１）である。 図７Ｂは、第３の実施形態に係る判定部の判定処理の説明図（その２）である。 図８は、第３の実施形態に係る障害物検出装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本願の開示する障害物検出装置および障害物検出方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

また、以下では、本実施形態に係る障害物検出手法の概要について図１Ａ〜図１Ｅを用いて説明した後に、この障害物検出手法を適用した障害物検出装置について、図２〜図８を用いて説明することとする。なお、図２〜図４を用いた説明では、第１の実施形態について、図５Ａ〜図６を用いた説明では、第２の実施形態について、図７Ａ〜図８を用いた説明では、第３の実施形態について、それぞれ説明する。

まず、本実施形態に係る障害物検出手法の概要について、図１Ａ〜図１Ｅを用いて説明する。図１Ａおよび図１Ｂは、本実施形態にて想定する場面の一例を示す図（その１）および（その２）である。

図１Ｃは、第１の実施形態に係る障害物検出手法の概要を示す図である。図１Ｄは、第２の実施形態に係る障害物検出手法の概要を示す図である。図１Ｅは、第３の実施形態に係る障害物検出手法の概要を示す図である。

図１Ａに示すように、本実施形態では、車両１が、壁１００の前に設けられた車止めのない駐車スペースへバックで進入しようとしている場面を一例として想定する。車両１には、バックビュー用の車載カメラ２（撮像部）が設けられているものとする。

そして、かかる車載カメラ２の撮像映像は、図１Ｂに示すように、車両１に搭載された車載装置３の表示モジュール（たとえばディスプレイ装置）４０へ出力される。ここで、壁１００は、図１Ｂに示すように「模様なし」であるものとする。

実施形態に係る障害物検出装置３０（後述）は、このような場面において壁１００を障害物として判定し、その判定結果をたとえば表示モジュール４０上へ報知するものである。なお、こうした撮像映像に基づいた障害物検出は、公知の手法では、たとえば輝度映像から輝度が不連続に変化している箇所を「特徴点」となり得る「エッジ」として検出し、かかるエッジに基づいて障害物の存否を判定するといったものが知られている。

しかしながら、図１Ｂに示す「模様なし」の壁１００などは、そもそも輝度が不連続に変化する箇所を見つけにくく、エッジを検出すること自体が困難である。そこで、本実施形態では、撮像映像について特徴点の乏しい障害物の存在する存在領域を所定の手法により推定し、かかる存在領域の輝度に基づいて障害物の存否を判定することとした。

たとえば、第１の実施形態では、図１Ｃに示すように、撮像映像における消失点ＶＰの近傍の領域、より具体的には消失点ＶＰを含む水平線ＨＬ付近の領域を存在領域Ｅとして推定する（ステップＳ１１）。

そして、第１の実施形態では、かかる存在領域Ｅの各画素の輝度の分布が特定範囲ＳＲ内に集中しているならば、存在領域Ｅには障害物として「模様なし」の壁１００が存在すると判定する（ステップＳ１２）。すなわち、第１の実施形態は、「模様なし」の壁１００の特徴点として、輝度の分布が特定範囲ＳＲのような狭い範囲に集中している点に着目するものである。したがって、特定範囲ＳＲは、輝度の分布から「模様なし」の壁１００が検出できる程度の範囲に設定される。

また、たとえば、第２の実施形態では、図１Ｄに示すように、撮像映像の各画素の輝度に基づいて地面との境界を検出する（ステップＳ２１）。そして、第２の実施形態では、かかる境界より上方の領域を存在領域Ｅとして推定する（ステップＳ２２）。

そして、第２の実施形態では、かかる存在領域Ｅの各画素の輝度に基づいて存在領域Ｅに特徴点がないことを検出する（ステップＳ２３）。具体的には、たとえば輝度のばらつきが少なく略均一であることを検出する。

そして、第２の実施形態では、存在領域Ｅに特徴点がないならば、存在領域Ｅには障害物として「模様なし」の壁１００が存在すると判定する。すなわち、第２の実施形態は、撮像映像から地面以外の領域を存在領域Ｅとして絞り込んで、かかる存在領域Ｅに輝度に基づく特徴点がなければ自明的に障害物として「模様なし」の壁１００が存在する、とするものである。

なお、第２の実施形態では、存在領域Ｅにつき、ダイナミックレンジを拡大したり、色エッジを検出したりすることで、あえて壁１００の特徴点を検出することとしてもよい。この点については、図５Ｂや図６を用いて後述する。

また、たとえば、第３の実施形態では、図１Ｅに示すように、夜間や薄暗い屋内である場合に、所定閾値以上の輝度を示す領域を存在領域Ｅとして推定する（ステップＳ３１）。

そして、第３の実施形態では、車両１が移動（たとえばバック）するのに応じて、かかる存在領域Ｅが変化するのを検出する（ステップＳ３２）。たとえば、図１Ｅには、２つの存在領域Ｅが、車両１のバックに応じて左右に開くように移動する例を示している。

そして、第３の実施形態では、存在領域Ｅが、車両１の移動に応じて移動するならば、存在領域Ｅには障害物として「模様なし」の壁１００が存在すると判定する。すなわち、第３の実施形態は、壁１００が存在すれば、夜間や暗い屋内であれば、車両１のバックランプなどが反射する点に着目するものである。

なお、ステップＳ３２の「変化」は、存在領域Ｅの位置の変化だけでなく、たとえば輝度の変化であってもよい。この点については、図７Ｂを用いて後述する。

このように、本実施形態では、撮像映像について特徴点の乏しい障害物の存在する存在領域Ｅを推定し、かかる存在領域Ｅの輝度に基づいて障害物の存否を判定することとした。したがって、本実施形態によれば、特徴点の乏しい障害物であっても検出することができる。

以下、図１Ｃ〜図１Ｅに概要を示した第１〜第３の実施形態について、順次具体的に説明してゆく。

（第１の実施形態）
図２は、第１の実施形態に係る障害物検出装置３０のブロック図である。なお、図２では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを示しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。

たとえば、障害物検出装置３０は、前述のエッジ等に基づいた公知の手法を含む障害物検出処理を行うことが可能であり、本実施形態で説明する処理は、かかる障害物検出処理のうち、「模様なし」の壁１００のように特徴点の乏しい障害物を検出するための一部である。この点は、後述する第２および第３の実施形態でも同様とする。

図２に示すように、障害物検出装置３０は、たとえば車載装置３に設けられる。なお、障害物検出装置３０は、車載装置３の外部に設けられてもよい。

障害物検出装置３０は、制御部３１と、記憶部３２とを備える。制御部３１は、たとえばＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、障害物検出装置３０の全体制御を行う。

制御部３１は、推定部３１ａと、輝度解析部３１ｂと、判定部３１ｃと、出力部３１ｄとを備える。なお、これら処理部３１ａ〜３１ｄはたとえば、記憶部３２に予め記憶された実行可能な各種プログラム（図示略）が制御部３１へロードされ、制御部３１において逐次実行されることでソフトウェア的に実現される。

推定部３１ａは、車載カメラ２の撮像映像および存在領域情報３２ａに基づき、存在領域Ｅを推定する。存在領域情報３２ａは、存在領域Ｅの推定に関する情報であり、たとえば第１の実施形態であれば、前述の消失点ＶＰ近傍における存在領域Ｅの座標位置やサイズといった情報が含まれる。また、推定部３１ａは、推定した存在領域Ｅを輝度解析部３１ｂへ通知する。

輝度解析部３１ｂは、通知された存在領域Ｅの各画素の輝度の分布を解析し、解析結果を判定部３１ｃへ通知する。判定部３１ｃは、通知された解析結果に基づき、障害物の存否を判定し、判定結果を出力部３１ｄへ通知する。

ここで、第１の実施形態に係る判定部３１ｃの判定処理について、より具体的に説明しておく。図３Ａ〜図３Ｃは、第１の実施形態に係る判定部３１ｃの判定処理の説明図（その１）〜（その３）である。

まず、図３Ａに示すように、たとえば車両１の後方に障害物として模様なしの壁１００が存在しないものとする。かかる場合、消失点ＶＰを含む水平線ＨＬ付近の領域である存在領域Ｅには建物や車や木など種々の物体が存在している場合があり、存在領域Ｅの輝度の分布は、特定範囲ＳＲを超えた広範囲に広がってしまうことが多い。

一方、図３Ｂに示すように、車両１の後方に障害物として模様なしの壁１００が存在する場合、存在領域Ｅのほとんどが略同じ輝度となるため、存在領域Ｅの輝度の分布は、特定範囲ＳＲ内に集中する。

したがって、判定部３１ｃは、輝度の分布が特定範囲ＳＲ内に集中している場合には、障害物として模様なしの壁１００があると判定し、輝度の分布が特定範囲ＳＲを超えた広範囲に広がっている場合には、障害物として模様なしの壁１００はないと判定する。

なお、ここで図３Ｂに示すように、存在領域Ｅの水平方向サイズＬは、撮像映像の横方向サイズの半分「Ｗ／２」以上が確保されることが好ましい。これは、障害物として壁１００が検出されるのは車両１が壁１００へ接近する場合だけでよいためである。水平方向サイズＬを確保することによって、水平方向サイズＬが確保されていない場合に距離の遠い壁１００を誤検出してしまうのを防ぐことができる。

また、図３Ｃに示すように、存在領域Ｅの輝度の分布が特定範囲ＳＲよりも低い側へ偏っている場合は、判定部３１ｃは夜間と判定し、障害物としての壁１００はないと判定する。これは、壁１００が接近すれば、バックランプやテールランプによって輝度の分布は高い方へシフトするはずだからである。

図２の説明に戻り、つづいて出力部３１ｄについて説明する。出力部３１ｄは、判定部３１ｃからの判定結果を表示モジュール４０へ表示可能な形式へ描画して、表示モジュール４０へ出力する。

次に、第１の実施形態に係る障害物検出装置３０が実行する処理手順について、図４を用いて説明する。図４は、第１の実施形態に係る障害物検出装置３０が実行する処理手順を示すフローチャートである。

なお、図４に示す処理手順は、上述のように公知の手法を含む障害物検出処理のうち、特徴点の乏しい障害物（模様なしの壁１００等）を検出するための一部である。この点は、後ほど図６および図８に示す第２および第３の実施形態の場合でも同様である。

図４に示すように、まず車載カメラ２が車両１の周囲の映像を撮像する（ステップＳ１０１）。そして、推定部３１ａが、消失点ＶＰ近傍の領域を存在領域Ｅとして推定する（ステップＳ１０２）。

つづいて、輝度解析部３１ｂが、存在領域Ｅの輝度の分布を解析する（ステップＳ１０３）。そして、判定部３１ｃが、かかる輝度の分布が特定範囲ＳＲに集中しているか否かを判定する（ステップＳ１０４）。

ここで、特定範囲ＳＲに集中しているならば（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、判定部３１ｃは障害物としての壁１００ありと判定する（ステップＳ１０５）。また、特定範囲ＳＲに集中していないならば（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、判定部３１ｃは障害物としての壁１００なしと判定する（ステップＳ１０６）。

そして、出力部３１ｄが判定結果を表示モジュール４０へ出力して（ステップＳ１０７）、処理を終了する。

上述してきたように、第１の実施形態に係る障害物検出装置は、車載カメラ（撮像部）と、推定部と、判定部とを備える。車載カメラは、車両に設けられて車両の周囲を撮像する。推定部は、車載カメラによって撮像された撮像映像について障害物の存在する存在領域を推定する。判定部は、存在領域の輝度に基づいて障害物の存否を判定する。

また、推定部は、撮像映像における消失点近傍の領域を存在領域として推定する。また、判定部は、存在領域の各画素の輝度の分布が特定範囲内に集中しているならば、存在領域には障害物があると判定する。

したがって、第１の実施形態に係る障害物検出装置によれば、特徴点の乏しい障害物であっても検出することができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る障害物検出装置３０Ａの構成について説明する。図５Ａは、第２の実施形態に係る障害物検出装置３０Ａのブロック図である。図５Ｂは、第２の実施形態に係る輝度解析部３１ｂのブロック図である。

なお、第２の実施形態では、第１の実施形態と異なる構成要素について主に説明することとし、既に説明済みの構成要素については説明を簡略化するか省略する。

第２の実施形態に係る障害物検出装置３０Ａは、境界検出部３１ｅをさらに備える点が第１の実施形態とは異なる。境界検出部３１ｅは、撮像映像の各画素の輝度に基づいて撮像映像から地面と地面以外との境界を検出する。また、境界検出部３１ｅは、検出した境界を推定部３１ａへ通知する。地面と地面以外との境界を検出する例としては、たとえば、隣接する画素の輝度の変化が略同じである部分が略直線状に伸びている箇所を境界として検出する等がある。

推定部３１ａは、通知された境界より上方の領域を存在領域Ｅとして推定し、推定した存在領域Ｅを輝度解析部３１ｂへ通知する。なお、通知された境界より上方の領域が存在領域Ｅであるという情報は、第２の実施形態に係る存在領域情報３２ａに含まれている。

輝度解析部３１ｂは、存在領域Ｅの各画素の輝度を解析し、解析結果を判定部３１ｃへ通知する。なお、図５Ｂに示すように、第２の実施形態に係る輝度解析部３１ｂは、レンジ拡大部３１ｂａと、色エッジ検出部３１ｂｂと、色強調部３１ｂｃとをさらに備える。

レンジ拡大部３１ｂａは、存在領域Ｅの各画素のダイナミックレンジを拡大して、たとえば存在領域Ｅの各画素のいわゆる「白飛び」や「黒つぶれ」等を補正し、存在領域Ｅにおけるわずかな模様や凹凸を再現することでエッジ検出を行いやすくする。

色エッジ検出部３１ｂｂは、存在領域Ｅの各画素の色差に基づいて色エッジを検出する。色強調部３１ｂｃは、色エッジ検出部３１ｂｂによる色エッジの検出に応じ、適宜、色の彩度の幅を膨らませる色強調処理を行う。

第２の実施形態に係る輝度解析部３１ｂは、これらレンジ拡大部３１ｂａ、色エッジ検出部３１ｂｂおよび色強調部３１ｂｃの少なくともいずれかの処理が反映された存在領域Ｅの解析結果を、判定部３１ｃへ通知することができる。

判定部３１ｃは、存在領域Ｅに特徴点がない、すなわち輝度が略均一（輝度のばらつきが小）なためエッジ検出ができない場合に、障害物なしと判定する。また、判定部３１ｃは、レンジ拡大部３１ｂａによってダイナミックレンジが拡大された存在領域Ｅからエッジが検出されるならば、障害物としての壁１００ありと判定する。

また、判定部３１ｃは、色エッジ検出部３１ｂｂによって存在領域Ｅから色エッジが検出されるならば、障害物としての壁１００ありと判定する。なお、判定部３１ｃは、判定結果に基づき、輝度解析部３１ｂとの間で都度情報をやり取りする。

次に、第２の実施形態に係る障害物検出装置３０Ａが実行する処理手順について、図６を用いて説明する。図６は、第２の実施形態に係る障害物検出装置３０Ａが実行する処理手順を示すフローチャートである。

図６に示すように、まず車載カメラ２が車両１の周囲の映像を撮像する（ステップＳ２０１）。そして、境界検出部３１ｅが、撮像映像の輝度に基づいて地面と地面以外との境界を検出する（ステップＳ２０２）。

そして、推定部３１ａが、検出された境界より上方の領域を存在領域Ｅとして推定し（ステップＳ２０３）、輝度解析部３１ｂが、存在領域Ｅの輝度を解析する（ステップＳ２０４）。

つづくステップＳ２０５〜Ｓ２０７と、ステップＳ２０８〜Ｓ２１１と、ステップＳ２１２〜Ｓ２１４とは、並列に処理される。なお、これら３パターンの処理手順は、いずれか１つを実行することとしてもよいし、複数を実行することとしてもよい。

まず１パターン目では、判定部３１ｃが、輝度が略均一（輝度のばらつきが小）であるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。

ここで、輝度が略均一であるならば（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、判定部３１ｃは障害物としての壁１００ありと判定する（ステップＳ２０６）。なお、輝度が略均一であるか否かは、予め規定した所定の分散値等に基づく判定条件によることとしてもよい。

また、ステップＳ２０５の判定条件を満たさないならば（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、判定部３１ｃは障害物としての壁１００なしと判定する（ステップＳ２０７）。

また、２パターン目では、輝度解析部３１ｂ（レンジ拡大部３１ｂａ）が存在領域Ｅのダイナミックレンジを拡大する（ステップＳ２０８）。そして、判定部３１ｃが、ダイナミックレンジの拡大された存在領域Ｅからのエッジ検出の可否を判定する（ステップＳ２０９）。

ここで、エッジが検出されるならば（ステップＳ２０９，Ｙｅｓ）、判定部３１ｃは障害物としての壁１００ありと判定する（ステップＳ２１０）。また、ステップＳ２０９の判定条件を満たさないならば（ステップＳ２０９，Ｎｏ）、判定部３１ｃは障害物としての壁１００なしと判定する（ステップＳ２１１）。

また、３パターン目では、輝度解析部３１ｂ（色エッジ検出部３１ｂｂ）が存在領域Ｅの色エッジを検出する。そして、判定部３１ｃが、存在領域Ｅからの色エッジ検出の可否を判定する（ステップＳ２１２）。

ここで、色エッジが検出されるならば（ステップＳ２１２，Ｙｅｓ）、判定部３１ｃは障害物としての壁１００ありと判定する（ステップＳ２１３）。一方、ステップＳ２１２の判定条件を満たさないならば（ステップＳ２１２，Ｎｏ）、判定部３１ｃは障害物としての壁１００なしと判定する（ステップＳ２１４）。

そして、出力部３１ｄが、上述の各パターンにおける判定結果を表示モジュール４０へ出力して（ステップＳ２１５）、処理を終了する。なお、図６では、ステップＳ２０５〜Ｓ２０７と、ステップＳ２０８〜Ｓ２１１と、ステップＳ２１２〜Ｓ２１４とが並列の関係にあることを示したが、これに限られるものではない。

たとえば、ステップＳ２０２〜Ｓ２０７およびＳ２１５と、ステップＳ２０２〜Ｓ２０４、Ｓ２０８〜Ｓ２１１およびＳ２１５と、ステップＳ２０２〜Ｓ２０４およびＳ２１２〜Ｓ２１５とが並列の関係にあってもよい。

上述してきたように、第２の実施形態に係る障害物検出装置は、車載カメラ（撮像部）と、推定部と、判定部とを備える。車載カメラは、車両に設けられて車両の周囲を撮像する。推定部は、車載カメラによって撮像された撮像映像について障害物の存在する存在領域を推定する。判定部は、存在領域の輝度に基づいて障害物の存否を判定する。

また、第２の実施形態に係る障害物検出装置は、境界検出部をさらに備える。境界検出部は、撮像映像の各画素の輝度に基づいて撮像映像から地面と地面以外との境界を検出する。また、推定部は、境界検出部によって境界が検出された場合に、かかる境界より上方の領域を存在領域として推定する。また、判定部は、推定された存在領域の各画素の輝度が略均一であるならば、存在領域には障害物があると判定する。

したがって、第２の実施形態に係る障害物検出装置によれば、特徴点の乏しい障害物であっても検出することができる。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態に係る障害物検出装置３０Ｂの構成について説明する。なお、障害物検出装置３０Ｂのブロック図は、既に図２で示した第１の実施形態に係る障害物検出装置３０のブロック図と同様であるので省略する。

したがって、ここでは、図２のブロック図を参照し、図２の符号「３０」のみを符号「３０Ｂ」に読み替えるものとする。また、第３の実施形態では、第１の実施形態と異なる構成要素について主に説明することとし、既に説明済みの構成要素については説明を簡略化するか省略する。

第３の実施形態に係る障害物検出装置３０Ｂの推定部３１ａは、撮像映像において所定閾値以上の輝度を示す領域を存在領域Ｅとして推定し、推定した存在領域Ｅを輝度解析部３１ｂへ通知する。なお、所定閾値は、夜間環境等を考慮した実験等によって導出され、予め規定されて第３の実施形態に係る存在領域情報３２ａに含まれている。

輝度解析部３１ｂは、存在領域Ｅの位置や各画素の輝度を含む存在領域Ｅの変化を解析し、解析結果を判定部３１ｃへ通知する。判定部３１ｃは、存在領域Ｅが車両１の移動に応じて移動するならば、障害物としての壁１００ありと判定する。

ここで、第３の実施形態に係る判定部３１ｃの判定処理について、より具体的に説明しておく。図７Ａおよび図７Ｂは、第３の実施形態に係る判定部３１ｃの判定処理の説明図（その１）および（その２）である。

まず、図７Ａの左図に示すように、たとえば推定部３１ａによって互いに相似する形状の２つの存在領域Ｅが推定されているものとする。そして、これら存在領域Ｅの間の距離はｄ１であるものとする。

そして、車両１がバックし、これに応じて図７Ａの右図に示すように、２つの存在領域Ｅが左右に開くように移動して距離ｄ１が距離ｄ２へと伸長される変化を輝度解析部３１ｂが解析結果として判定部３１ｃへ通知したものとする。

かかる場合、判定部３１ｃは障害物としての壁１００ありと判定する。すなわち、夜間や暗い屋内において車両１がバックする場合、バックランプやテールランプが壁１００には反射し、かかる反射領域（存在領域Ｅ）は車両１が壁１００に接近するに連れて左右に移動するからである。

なお、かかる場合の存在領域Ｅの移動には、存在領域Ｅの拡大を含んでよい。すなわち、図７Ｂの左図から右図にかけて示すように、車両１の移動に応じて２つの存在領域Ｅがともに拡大される場合に、判定部３１ｃは障害物としての壁１００ありと判定してもよい。

さらにこの場合に、輝度解析部３１ｂが存在領域Ｅの輝度の変化を解析して、２つの存在領域Ｅの輝度がともに上昇するという条件を加えてもよい。すなわち、判定部３１ｃは、互いに相似する形状の２つの存在領域Ｅを推定部３１ａが推定した場合に、車両１の移動に応じて２つの存在領域Ｅがともに拡大され、かつ、その輝度がともに上昇するならば、障害物としての壁１００ありと判定することとなる。

このように、存在領域Ｅの位置だけでなくその輝度の変化をも考慮することによって、特徴点の乏しい障害物を精度よく検出することが可能となる。なお、ここでは、存在領域Ｅが２つである場合を例に挙げたが、個数を限定するものではない。

次に、第３の実施形態に係る障害物検出装置３０Ｂが実行する処理手順について、図８を用いて説明する。図８は、第３の実施形態に係る障害物検出装置３０Ｂが実行する処理手順を示すフローチャートである。

図８に示すように、まず車載カメラ２が車両１の周囲の映像を撮像する（ステップＳ３０１）。そして、推定部３１ａが、所定閾値以上の輝度を示す領域を存在領域Ｅとして推定する（ステップＳ３０２）。

つづいて、輝度解析部３１ｂが、存在領域Ｅの変化を解析する（ステップＳ３０３）。なお、かかる変化には、上述のように存在領域Ｅの位置および輝度の変化を含む。そして、判定部３１ｃが、存在領域Ｅが車両１の移動に応じて変化したか否かを判定する（ステップＳ３０４）。

ここで、存在領域Ｅが車両１の移動に応じて変化（たとえば移動）したならば（ステップＳ３０４，Ｙｅｓ）、判定部３１ｃは障害物としての壁１００ありと判定する（ステップＳ３０５）。また、ステップＳ３０４の判定条件を満たさないならば（ステップＳ３０４，Ｎｏ）、判定部３１ｃは障害物としての壁１００なしと判定する（ステップＳ３０６）。

そして、出力部３１ｄが判定結果を表示モジュール４０へ出力して（ステップＳ３０７）、処理を終了する。

上述してきたように、第３の実施形態に係る障害物検出装置は、車載カメラ（撮像部）と、推定部と、判定部とを備える。車載カメラは、車両に設けられて車両の周囲を撮像する。推定部は、車載カメラによって撮像された撮像映像について障害物の存在する存在領域を推定する。判定部は、存在領域の輝度に基づいて障害物の存否を判定する。

また、推定部は、撮像映像において所定閾値以上の輝度を示す領域を存在領域として推定する。また、判定部は、存在領域が車両の移動に応じて移動するならば、存在領域には障害物があると判定する。

したがって、第３の実施形態に係る障害物検出装置によれば、夜間や暗い屋内にて、特徴点の乏しい障害物であっても検出することができる。

ところで、上述した各実施形態では、車載カメラがバックビュー用である場合を例に挙げたが、これに限られるものではない。すなわち、車載カメラがサイドビュー用やフロントビュー用であっても適用可能である。

たとえば、フロントビュー用であっても、ドライバからは死角となる位置に特徴点の乏しい障害物がある場合などに、精度のよい障害物検出が可能となる。

また、上述した各実施形態では、模様のない壁を例に挙げたが、あくまで特徴点の乏しい障害物の一例であって、無論壁に限られるものではない。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ 車両
２ 車載カメラ（撮像部）
３ 車載装置
３０、３０Ａ、３０Ｂ 障害物検出装置
３１ 制御部
３１ａ 推定部
３１ｂ 輝度解析部
３１ｂａ レンジ拡大部
３１ｂｂ 色エッジ検出部
３１ｂｃ 色強調部
３１ｃ 判定部
３１ｄ 出力部
３１ｅ 境界検出部
３２ 記憶部
３２ａ 存在領域情報
４０ 表示モジュール
１００ 壁
Ｅ 存在領域
ＳＲ 特定範囲
ＶＰ 消失点

Claims (11)

1. 車両に設けられて該車両の周囲を撮像する撮像部と、
   前記撮像部によって撮像された撮像映像について障害物の存在する存在領域を推定する推定部と、
   前記存在領域の輝度に基づいて前記障害物の存否を判定する判定部と
   を備え、
   前記推定部は、
   前記撮像映像における消失点近傍の領域を前記存在領域として推定し、
   前記判定部は、
   前記存在領域の各画素の輝度の分布が特定範囲内に集中しているならば、前記存在領域には前記障害物があると判定すること
   を特徴とする障害物検出装置。
2. 車両に設けられて該車両の周囲を撮像する撮像部と、
   前記撮像部によって撮像された撮像映像について障害物の存在する存在領域を推定する推定部と、
   前記存在領域の輝度に基づいて前記障害物の存否を判定する判定部と、
   前記撮像映像の各画素の輝度に基づいて該撮像映像から地面と前記地面以外との境界を検出する境界検出部と
   を備え、
   前記推定部は、
   前記境界検出部によって前記境界が検出された場合に、該境界より上方の領域を前記存在領域として推定し、
   前記判定部は、
   推定された前記存在領域の各画素の輝度が略均一であるならば、前記存在領域には前記障害物があると判定すること
   を特徴とする障害物検出装置。
3. 前記存在領域の各画素のダイナミックレンジを拡大するレンジ拡大部
   をさらに備え、
   前記判定部は、
   前記レンジ拡大部によって前記ダイナミックレンジが拡大された前記存在領域からエッジが検出されるならば、前記存在領域には前記障害物があると判定すること
   を特徴とする請求項２に記載の障害物検出装置。
4. 前記存在領域の各画素の色差に基づいて色エッジを検出する色エッジ検出部
   をさらに備え、
   前記判定部は、
   前記色エッジ検出部によって前記存在領域から前記色エッジが検出されるならば、前記存在領域には前記障害物があると判定すること
   を特徴とする請求項２に記載の障害物検出装置。
5. 前記存在領域の各画素に対して色強調を施す色強調部
   をさらに備えることを特徴とする請求項４に記載の障害物検出装置。
6. 車両に設けられて該車両の周囲を撮像する撮像部と、
   前記撮像部によって撮像された撮像映像について障害物の存在する存在領域を推定する推定部と、
   前記存在領域の輝度に基づいて前記障害物の存否を判定する判定部と
   を備え、
   前記推定部は、
   前記撮像映像において所定閾値以上の輝度を示す領域を前記存在領域として推定し、
   前記判定部は、
   前記存在領域が前記車両の移動に応じて移動するならば、前記存在領域には前記障害物があると判定すること
   を特徴とする障害物検出装置。
7. 車両に設けられて該車両の周囲を撮像する撮像部と、
   前記撮像部によって撮像された撮像映像について障害物の存在する存在領域を推定する推定部と、
   前記存在領域の輝度に基づいて前記障害物の存否を判定する判定部と
   を備え、
   前記推定部は、
   前記撮像映像において所定閾値以上の輝度を示す領域であって、互いに相似する形状の２つの領域を前記存在領域として推定し、
   前記判定部は、
   前記車両の移動に応じて前記２つの存在領域がともに拡大され、かつ、該２つの存在領域の輝度がともに上昇するならば、前記存在領域には前記障害物があると判定すること
   を特徴とする障害物検出装置。
8. 車両の周囲を撮像する撮像工程と、
   前記撮像工程において撮像された撮像映像について障害物の存在する存在領域を推定する推定工程と、
   前記存在領域の輝度に基づいて前記障害物の存否を判定する判定工程と
   を含み、
   前記推定工程は、
   前記撮像映像における消失点近傍の領域を前記存在領域として推定し、
   前記判定工程は、
   前記存在領域の各画素の輝度の分布が特定範囲内に集中しているならば、前記存在領域には前記障害物があると判定すること
   を特徴とする障害物検出方法。
9. 車両の周囲を撮像する撮像工程と、
   前記撮像工程において撮像された撮像映像について障害物の存在する存在領域を推定する推定工程と、
   前記存在領域の輝度に基づいて前記障害物の存否を判定する判定工程と、
   前記撮像映像の各画素の輝度に基づいて該撮像映像から地面と前記地面以外との境界を検出する境界検出工程と
   を含み、
   前記推定工程は、
   前記境界検出工程において前記境界が検出された場合に、該境界より上方の領域を前記存在領域として推定し、
   前記判定工程は、
   推定された前記存在領域の各画素の輝度が略均一であるならば、前記存在領域には前記障害物があると判定すること
   を特徴とする障害物検出方法。
10. 車両の周囲を撮像する撮像工程と、
    前記撮像工程において撮像された撮像映像について障害物の存在する存在領域を推定する推定工程と、
    前記存在領域の輝度に基づいて前記障害物の存否を判定する判定工程と
    を含み、
    前記推定工程は、
    前記撮像映像において所定閾値以上の輝度を示す領域を前記存在領域として推定し、
    前記判定工程は、
    前記存在領域が前記車両の移動に応じて移動するならば、前記存在領域には前記障害物があると判定すること
    を特徴とする障害物検出方法。
11. 車両の周囲を撮像する撮像工程と、
    前記撮像工程において撮像された撮像映像について障害物の存在する存在領域を推定する推定工程と、
    前記存在領域の輝度に基づいて前記障害物の存否を判定する判定工程と
    を含み、
    前記推定工程は、
    前記撮像映像において所定閾値以上の輝度を示す領域であって、互いに相似する形状の２つの領域を前記存在領域として推定し、
    前記判定工程は、
    前記車両の移動に応じて前記２つの存在領域がともに拡大され、かつ、該２つの存在領域の輝度がともに上昇するならば、前記存在領域には前記障害物があると判定すること
    を特徴とする障害物検出方法。

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