Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP6939615B2 - 信号機認識装置 - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP6939615B2 - 信号機認識装置 - Google Patents

信号機認識装置 Download PDF

Info

Publication number
JP6939615B2
JP6939615B2 JP2018017561A JP2018017561A JP6939615B2 JP 6939615 B2 JP6939615 B2 JP 6939615B2 JP 2018017561 A JP2018017561 A JP 2018017561A JP 2018017561 A JP2018017561 A JP 2018017561A JP 6939615 B2 JP6939615 B2 JP 6939615B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
traffic light
search area
vehicle
recognition
unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018017561A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019133592A (ja
Inventor
太一 河内
太一 河内
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Motor Corp filed Critical Toyota Motor Corp
Priority to JP2018017561A priority Critical patent/JP6939615B2/ja
Priority to US16/258,985 priority patent/US10846546B2/en
Publication of JP2019133592A publication Critical patent/JP2019133592A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6939615B2 publication Critical patent/JP6939615B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G06V20/584Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of vehicle lights or traffic lights
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G06V20/582Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of traffic signs

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

本発明は、信号機認識装置に関する。
従来、信号機認識装置に関する技術文献として、特開2006−309450号公報が知られている。この公報には、信号機などの認識対象物の位置を記録した地図情報と車両(カメラ)の地図上の位置とに基づいて、カメラで撮像された画像内の認識対象物を探索する画像認識装置が示されている。この画像認識装置では、画像内において探索した認識対象物を含むように探索領域を設定し、探索領域に絞って画像認識を行うことで撮像画像全体の画像認識を行う場合と比べて、信号機などの認識処理の速度向上を行っている。
特開2006−309450号公報
しかしながら、上述した従来の装置のように、カメラの撮像した画像のうち探索領域に絞って画像認識を行う場合、探索領域の位置ずれが生じて信号機の一部又は前部が探索領域から外れると、探索領域内の画像認識で信号機の点灯状態を認識できないことがある。このため、探索領域の位置ずれに対して適切な対策が求められている。
そこで、本技術分野では、探索領域の位置ずれにより信号機の点灯状態が認識できないことを抑制することができる信号機認識装置を提供することが望まれている。
上記課題を解決するため、本発明の一態様は、車両のカメラの撮像画像に対して探索領域を設定し、探索領域内の信号機を認識する信号機認識装置であって、車両の地図上の位置を認識する車両位置認識部と、車両のレーダセンサの検出結果及びカメラの撮像画像の少なくとも一方に基づいて、車両の周囲の物体を認識する物体認識部と、信号機の地図上の位置情報及び形状情報を含む信号機データと信号機の周辺に存在する周辺構造物の地図上の位置情報及び形状情報を含む周辺構造物データとを記憶する信号機関連データベースと、車両の地図上の位置と信号機の地図上の位置情報とに基づいて、車両が信号機認識範囲に位置するか否かを判定する位置判定部と、位置判定部により車両が信号機認識範囲に位置すると判定された場合に、車両の地図上の位置と物体認識部の認識結果と信号機データ及び周辺構造物データとに基づいて、カメラによって信号機を撮像可能であるか否かを判定する撮像可否判定部と、位置判定部により車両が信号機認識範囲に位置すると判定された場合に、物体認識部の認識結果と信号機データ及び周辺構造物データとに基づいて、車両に対する信号機の位置誤差範囲を認識する位置誤差範囲算出部と、撮像可否判定部によりカメラによって信号機を撮像可能であると判定された場合に、位置誤差範囲に応じた大きさの探索領域を撮像画像に設定する探索領域設定部と、探索領域が設定された場合に、探索領域内の信号機の点灯状態を認識する信号機認識部と、を備え、周辺構造物は、信号機と一体の構造物の少なくとも一部分を含み、信号機認識部は、探索領域内で信号機の点灯状態を認識できないとき、探索領域の拡大処理を行ってから探索領域内の信号機の点灯状態の再認識を行い、探索領域内の信号機の点灯状態を認識できない間、拡大処理の回数が回数閾値以上になるまで拡大処理と再認識とを繰り返す。
本発明の一態様の信号機認識装置によれば、車両が信号機認識範囲に位置すると判定された場合に、信号機データだけではなく周辺構造物データも用いて、カメラによる信号機の撮像可否を判定するので、信号機データのみを用いる場合と比べて撮像可否の判定精度を向上させることができる。また、この信号機認識装置では、カメラによって信号機を撮像可能であると判定された場合に、位置誤差範囲に応じた大きさの探索領域を撮像画像に設定するので、位置誤差範囲を考慮した適切な大きさの探索領域を設定することが可能となる。しかも、この信号機認識装置によれば、探索領域内で信号機の点灯状態を認識できないときには、探索領域の拡大処理を行ってから探索領域内の信号機の再認識を行い、信号機の点灯状態を認識できない間、拡大処理の回数が回数閾値以上になるまで拡大処理と再認識とを繰り返すので、探索領域の位置ずれが生じていても探索領域を拡大して信号機の点灯状態を認識することが可能となり、探索領域の位置ずれにより信号機の点灯状態を認識できないことを抑制することができる。
本発明の一態様の信号機認識装置において、信号機データには、信号機のタイプの情報が含まれており、探索領域設定部は、信号機のタイプが吊り下げ式である場合、位置誤差範囲に応じた大きさの探索領域ではなく、予め定められた吊り下げ式用の大きさの探索領域を設定し、信号機認識部は、信号機のタイプが吊り下げ式である場合、探索領域内で信号機の点灯状態を認識できないときであっても、拡大処理及び再認識を行わない態様としてもよい。
この信号機認識装置によれば、撮像対象の信号機のタイプが吊り下げ式である場合には、信号機の近くに看板などの周辺構造物が存在しないときが多く、風や吊り下げワイヤーのたわみなどで信号機の位置の変動が生じるため、位置誤差範囲に応じた大きさの探索領域ではなく、予め定められた吊り下げ式用の大きさの探索領域を設定する。また、この信号機認識装置では、信号機のタイプが吊り下げ式である場合には、探索領域の拡大処理及び再認識を行わない。これにより、この信号機認識装置では、信号機の位置及び位置誤差範囲を十分な精度で認識しにくい吊り下げ式の信号機において不要な演算処理を繰り返すことを避けることができる。
以上説明したように、本発明の一態様の信号機認識装置によれば、探索領域の位置ずれにより信号機の点灯状態が認識できないことを抑制することができる。
第1の実施形態の信号機認識装置を示すブロック図である。 車両が信号機撮像範囲に位置する場合の例を示す平面図である。 (a)信号機関連データベースから抽出された車両前方の信号機及び周辺構造物を示す図である。(b)物体認識部の認識した車両前方の信号機及び周辺構造物を示す図である。(c)物体認識部の認識した信号機及び周辺構造物と信号機関連データベースにおける信号機及び周辺構造物との照合を説明するための図である。 (a)カメラの撮像画像における探索領域の設定を示す図である。(b)探索領域の拡大処理を説明するための図である。 信号機認識処理の一例を示すフローチャートである。 第2の実施形態の信号機認識装置を示すブロック図である。 (a)信号機関連データベースから抽出された車両前方の吊り下げ式の信号機及び周辺構造物を示す図である。(b)物体認識部の認識した車両前方の吊り下げ式の信号機及び周辺構造物を示す図である。 吊り下げ式用の大きさの探索領域の設定を示す図である。 信号機タイプ判定処理の一例を示すフローチャートである。
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
[第1の実施形態]
図1は、一実施形態の信号機認識装置を示すブロック図である。図1に示す信号機認識装置100は、乗用車等の車両に搭載されており、車両のカメラの撮像画像に含まれる信号機の点灯状態の認識を行う。信号機の点灯状態には、少なくとも通過許可点灯状態(例えば青信号)及び通過禁止点灯状態(例えば赤信号)が含まれる。信号機の点灯状態には、通過許可点灯状態から通過禁止点灯状態に遷移中であることを示す遷移点灯状態(例えば黄信号)が含まれていてもよい。信号機は、車両用の信号機に限られてもよく、歩行者用の信号機を認識可能であってもよい。
〈第1の実施形態の信号機認識装置の構成〉
以下、第1の実施形態の信号機認識装置100の構成について図面を参照して説明を行う。図1に示すように、信号機認識装置100は、装置を統括的に制御するECU[Electronic Control Unit]10を備えている。ECU10は、CPU[CentralProcessing Unit]、ROM[Read Only Memory]、RAM[Random Access Memory]等からなる電子制御ユニットである。ECU10では、ROMに記憶されているプログラムをRAMにロードし、CPUで実行することで、各種の車両制御を実行する。ECU10は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。
ECU10は、GPS受信部1、カメラ2、レーダセンサ3、地図データベース4、及び信号機関連データベース5と接続されている。
GPS受信部1は、3個以上のGPS衛星から信号を受信することにより、自車両の位置(例えば自車両の緯度及び経度)を測定する。GPS受信部1は、測定した自車両の位置情報をECU10へ送信する。
カメラ2は、車両の外部状況を撮像する撮像機器である。カメラ2は、一例として車両のフロントガラスの裏側に設けられ、車両前方を撮像する。カメラ2は、車両前方の撮像画像をECU10へ送信する。カメラ2は、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。また、カメラ2の取付け箇所はフロントガラスの裏側に限られず、少なくとも車両前方を撮像可能であればよい。カメラ2は、車両前方に限らず、車両の複数の方向をそれぞれ撮像する複数台のカメラから構成されていてもよい。
レーダセンサ3は、電波(例えばミリ波)又は光を利用して車両の周辺の物体(電柱、信号機など)を検出する検出機器である。レーダセンサ3には、例えば、ミリ波レーダ又はライダー[LIDAR:Light Detection and Ranging]が含まれる。レーダセンサ3は、電波又は光を車両の周辺に送信し、物体で反射された電波又は光を受信することで物体を検出する。レーダセンサ3は、検出した物体に関する検出結果をECU10へ送信する。
地図データベース4は、地図情報を記憶するデータベースである。地図データベース4は、例えば、車両に搭載されたHDD[Hard Disk Drive]内に形成されている。地図情報には、道路の位置情報、道路形状の情報(例えばカーブ、直線部の種別、カーブの曲率等)、交差点及び分岐点の位置情報などが含まれる。地図情報には、位置情報と関連付けられた法定速度などの交通規制情報が含まれていてもよい。なお、地図データベース4は、必ずしも車両に搭載されている必要はなく、車両と通信可能なサーバに形成されていてもよい。
信号機関連データベース5は、信号機データと周辺構造物データとを記憶するデータベースである。信号機データには、信号機の地図上の位置情報と信号機の形状情報とが含まれる。信号機の地図上の位置情報とは、信号機の地図上における位置座標の情報である。信号機の形状情報とは、信号機の三次元形状に関する情報である。
周辺構造物データには、信号機の周辺に存在する周辺構造物の地図上の位置情報と周辺構造物の形状情報とが含まれる。周辺構造物とは、信号機の周辺に存在する構造物のうち信号機と組み合わせて車両の自車位置推定(自車位置の認識)に用いられる構造物である。周辺構造物には、信号機を支持する支柱などの支持体、信号機と同じ支持体に取り付けられた道路標識などが含まれる。信号機を支持する支持体には、支柱、電柱、ポール、歩道橋、トンネルの内壁などが含まれてもよい。なお、周辺構造物には、必ずしも支持体の全体が含まれる必要はなく、支持体のうち信号機から一定範囲内の部分のみが含まれていてもよい。
周辺構造物には、信号機の周辺において信号機とは別に独立して設けられた別体構造物を含んでもよい。別体構造物は、道路に対して固定されている構造物であり、信号機を支持する支持体とは別の電柱などが含まれる。具体的に、別体構造物には、信号機と別体の電柱などに支持された道路標識、信号機と別体の道路照明灯などを含めることができる。周辺構造物の地図上の位置情報とは、周辺構造物の地図上における三次元位置の情報である。周辺構造物の形状情報とは、周辺構造物の三次元形状に関する情報である。なお、信号機関連データベース5は、地図データベース4と一体のデータベースとして構成されていてもよく、車両と通信可能なサーバに形成されていてもよい。
次に、ECU10の機能的構成について説明する。ECU10は、車両位置認識部11、位置判定部12、物体認識部13、撮像可否判定部14、位置誤差範囲算出部15、探索領域設定部16、及び信号機認識部17を有している。なお、以下に記載するECU10の機能の一部は、車両と通信可能なサーバにおいて実行される態様であってもよい。
車両位置認識部11は、GPS受信部1の位置情報及び地図データベース4の地図情報に基づいて、車両の地図上の位置を認識する。また、車両位置認識部11は、地図データベース4の地図情報に含まれた電柱等の固定障害物の位置情報とカメラ2の撮像画像又はレーダセンサ3の検出結果とを利用して、SLAM[Simultaneous Localization and Mapping]技術により車両の地図上の位置を認識してもよい。車両位置認識部11は、地図データベース4の地図情報に加えて、信号機関連データベース5に記憶されている信号機データ及び周辺構造物データを利用してもよい。車両位置認識部11は、その他、周知の手法により車両の地図上の位置を認識してもよい。
位置判定部12は、車両位置認識部11の認識した車両の地図上の位置と信号機データにおける信号機の地図上の位置とに基づいて、車両が信号機認識範囲に位置するか否かを判定する。信号機認識範囲とは、車両のカメラ2により信号機を撮像可能な地図上の範囲である。
位置判定部12は、例えば、車両前方の信号機と車両との距離が距離閾値未満になった場合に、車両が信号機認識範囲に位置していると判定する。距離閾値は予め設定される値である。位置判定部12は、地図データベース4の地図情報に関連付けて信号機認識範囲が信号機ごとに予め設定されている場合には、予め設定された信号機認識範囲に車両の地図上の位置が含まれるとき、車両が信号機認識範囲に位置していると判定してもよい。
ここで、図2は、車両が信号機撮像範囲に位置する場合の例を示す平面図である。図2に、車両M、一時停止線E、車両Mの前方の信号機110、信号機110を支える支柱50、支柱50に取付けられて横方向に延在する取付け腕部51、取付け腕部51において信号機110の隣に取付けられた道路案内標識52、及び電柱60を示す。信号機110は、通過許可点灯状態(例えば青信号)、遷移点灯状態(例えば黄信号)、及び通過禁止点灯状態(例えば赤信号)の三つの点灯状態を有する三灯式の信号機である。電柱60は、信号機110の周辺において信号機110とは別に独立して設けられた別体構造物である。また、図2において、信号機認識範囲の判定に用いられる距離閾値をLとして示している。
図2に示す状況において、位置判定部12は、信号機関連データベース5に記憶された信号機110の地図上の位置情報と車両Mの地図上の位置とに基づいて、車両Mが信号機認識範囲(信号機110の信号機認識範囲)に位置していると判定する。位置判定部12は、車両Mと信号機110との距離が距離閾値L未満であることから、車両Mが信号機認識範囲に位置していると判定する。
物体認識部13は、カメラ2の撮像画像及びレーダセンサ3の検出結果に基づいて、車両Mの周囲の物体を認識する。物体認識部13は、周知のセンサ情報統合処理によって、カメラ2の撮像画像及びレーダセンサ3の検出結果を統合して物体認識を行う。物体認識部13は、例えば、レーダセンサ3の検出した三次元の検出点(光又はミリ波の反射点)にカメラ2の撮像した色情報を付加するなどのセンサ情報統合を行う。物体認識部13は、車両Mに対する物体の相対位置及び物体の形状を認識する。
なお、物体認識部13は、必ずしもカメラ2の撮像画像及びレーダセンサ3の検出結果の両方を用いる必要はない。物体認識部13は、レーダセンサ3の検出結果のみを物体認識に用いてもよく、カメラ2の撮像画像のみを物体認識に用いてもよい。カメラ2の撮像画像のみを物体認識に用いる場合には、レーダセンサ3を備える必要はない。
撮像可否判定部14は、位置判定部12により車両が信号機認識範囲に位置すると判定された場合に、車両位置認識部11の認識した車両の地図上の位置と物体認識部13の認識結果と信号機関連データベース5の信号機データ及び周辺構造物データとに基づいて、カメラ2によって信号機を撮像可能であるか否かを判定する。
まず、撮像可否判定部14は、車両の地図上の位置を参照して信号機関連データベース5に含まれる信号機データ及び周辺構造物データより、車両の周囲に存在する信号機及び周辺構造物を抽出する。図2に示す状況において、撮像可否判定部14は、車両Mの前方の信号機110を抽出すると共に、支柱50、道路案内標識52、電柱60を信号機110の周辺構造物として抽出する。
次に、撮像可否判定部14は、信号機関連データベース5から抽出した信号機及び周辺構造物と物体認識部13の認識結果との照合(整合)を行う。ここで、図3(a)は、信号機関連データベース5から抽出された車両前方の信号機110及び周辺構造物を示す図である。図3(a)に、信号機関連データベース5上の信号機110を符号100D、支柱50を符号50D、道路案内標識52を符号52D、電柱60を符号60Dとして示す。
図3(b)は、物体認識部13の認識した車両前方の信号機110及び周辺構造物を示す図である。図3(b)に、物体認識部13の認識した信号機110を符号100A、支柱50を符号50A、道路案内標識52を符号52A、電柱60を符号60Aとして示す。図3(b)では、物体認識部13は、車両Mの先行車などにレーダセンサ3の検出範囲が遮られ、支柱50及び電柱60の上部分のみを認識できた状況を示している。また、車両Mの走行中の振動などの影響により構造物が傾いて検出されたものとする。
図3(c)は、物体認識部13の認識した信号機110及び周辺構造物と信号機関連データベース5における信号機110及び周辺構造物との照合を説明するための図である。図3(c)に示すように、撮像可否判定部14は、信号機関連データベース5上の信号機110D、支柱50D、道路案内標識52D、及び電柱60Dと、物体認識部13の認識した信号機110A、支柱50A、道路案内標識52A、及び電柱60Aとが一致するように照合を行う。撮像可否判定部14は、信号機110だけではなく周辺構造物も含めた照合を行うことで、大型トラックなどの先行車の備品や看板などを誤って信号機110と誤認識することを抑制することができる。特に周辺構造物に別体構造物を含む場合、誤認識を一層抑制可能である。なお、周辺構造物に必ずしも別体構造物を含む必要はない。
撮像可否判定部14は、照合結果に基づいて、車両Mに対する信号機110の相対位置(三次元位置)の推定を行う。ここで、物体認識部13の認識した信号機110A及び周辺構造物のデータをM(q)とする。qは、カメラ2及び/又はレーダセンサ3からの三次元の相対座標である。M(q)には、信号機110A及び周辺構造物の形状のデータも含まれる。一方で、信号機関連データベース5における信号機データ及び周辺構造物データをD(q)とする。車両位置認識部11の認識した車両の地図上の位置(GPSなどから認識した位置)から信号機110までの相対位置をMとDの整合(照合の一致度合い)が最大化するように演算し、より正確な位置に補正する。例えば、下記の式(1)で示す両者の誤差f(q)を用いることができる。
(数1)
f(q)=Σ{D(q)−M(q)}・・・(1)
撮像可否判定部14は、上記の式(1)で示す誤差f(q)が最小化するような位置補正量を演算し、この位置補正量を使って車両Mに対する信号機110の相対位置を修正した結果を最終的な車両Mに対する信号機110の相対位置とする。車両Mに対する信号機110の相対位置(三次元位置)の推定方法は上述した内容に限られず、周知の方法を採用してもよい。
撮像可否判定部14は、車両Mに対する信号機110の相対位置に基づいて、カメラ2によって信号機110を撮像可能であるか否かを判定する。撮像可否判定部14は、車両Mに対する信号機110の相対位置がカメラ2の撮像範囲内である場合、カメラ2によって信号機110を撮像可能であると判定する。カメラ2の撮像範囲は、カメラ2の撮像性能に応じて決まる範囲(例えば信号機の点灯状態を認識可能な画像精度でカメラ2が撮像可能な距離)である。
撮像可否判定部14は、物体認識部13が信号機110を認識できておらず、信号機110の相対位置を演算できない場合、先行車などの遮蔽物によって物体認識部13が信号機110を認識できていないと考えられることから、カメラ2によって信号機110を撮像可能ではないと判定する。また、撮像可否判定部14は、物体認識部13が信号機110を部分的に認識できており信号機110の相対位置を演算可能であったとしても、物体認識部13が信号機110の点灯部(バルブなど)の少なくとも一つを認識できない場合には、カメラ2によって信号機110を撮像可能ではないと判定する。
なお、撮像可否判定部14は、物体認識部13が信号機110の点灯部のうち一つでも認識できる場合には、当該点灯部が現在の点灯箇所である可能性もあるため、カメラ2によって信号機を撮像可能と判定して処理を先に進めてもよい。
位置誤差範囲算出部15は、位置判定部12により車両が信号機認識範囲に位置すると判定された場合に、車両位置認識部11の認識した車両の地図上の位置と物体認識部13の認識結果と信号機データ及び周辺構造物データとに基づいて、車両に対する信号機の位置誤差範囲を算出する。
位置誤差範囲算出部15は、上述した信号機関連データベース5から抽出した信号機及び周辺構造物と物体認識部13の認識結果との照合結果に基づいて、信号機に対する自車位置の位置誤差範囲を求める。位置誤差範囲算出部15は、一例として、信号機関連データベース5から抽出した信号機及び周辺構造物と物体認識部13の認識した信号機及び周辺構造物との一致度合いから位置誤差範囲を算出する。位置誤差範囲算出部15は、一致度合いが閾値以上である場合、一致度合いが閾値未満である場合と比べて、位置誤差範囲を狭い範囲として算出する。位置誤差範囲算出部15は、一致度合いが高いほど、位置誤差範囲を狭い範囲として算出してもよい。
位置誤差範囲算出部15は、例えば、上述した位置合わせからヤコビアンを演算し、その積で与えられる行列の逆行列の対角成分から求めることができる。具体的に、位置誤差範囲算出部15は、下記の式(2)、(3)を用いて位置誤差範囲を算出してもよい。
(数2)
J(q)={∂/∂(q)}・Σ{D(q)−M(q)}・・・(2)
位置誤差範囲=diag{J(q)・J(q1/2・・・(3)
その他、位置誤差範囲算出部15は、センサ精度を考慮して位置誤差範囲を算出してもよい。位置誤差範囲算出部15は、自車位置認識の誤差の算出に用いられる周知の各種手法を採用して、信号機に対する自車位置の位置誤差範囲を求めることで、車両に対する信号機の位置誤差範囲を算出することも可能である。
探索領域設定部16は、撮像可否判定部14によりカメラ2によって信号機を撮像可能であると判定された場合に、探索領域[ROI:Region of Interest]を撮像画像に設定する。探索領域とは、撮像画像のうち信号機の点灯状態の認識のための画像認識処理を施す領域である。
探索領域設定部16は、撮像可否判定部14によりカメラ2によって信号機を撮像可能であると判定された場合、信号機関連データベース5から抽出した信号機及び周辺構造物と物体認識部13の認識結果との照合結果に基づいて、カメラ2の撮像画像上の信号機の位置を認識する。探索領域設定部16は、周知の手法により撮像画像上の信号機の位置を認識することができる。探索領域設定部16は、撮像画像における信号機の位置を含むように探索領域を設定する。
探索領域設定部16は、位置誤差範囲算出部15の算出した位置誤差範囲に応じた大きさの探索領域を設定する。探索領域設定部16は、位置誤差範囲の大きさが誤差範囲閾値以上である場合、位置誤差範囲の大きさが誤差範囲閾値未満である場合と比べて、探索領域を大きい領域として設定する。或いは、探索領域設定部16は、位置誤差範囲が大きいほど探索領域を大きい領域として設定する。
図4(a)は、カメラ2の撮像画像における探索領域の設定を示す図である。図4(a)に、撮像画像G、探索領域R、探索領域Rの中心位置Cを示す。ここでは、探索領域Rを横長の長方形状の領域として設定し、探索領域Rの幅をW1、高さをH1として示す。なお、探索領域Rの形状は長方形状に限られず、楕円形、円形、多角形その他の形状であってもよい。
図4(a)において、探索領域設定部16は、信号機110の位置認識誤差に応じた大きさの探索領域Rを設定したが、例えばカメラ2の位置ずれなどの影響により、探索領域Rから信号機110が外れている状況を示している。図4(a)では、信号機110の三つの点灯部のうち一つが探索領域Rから外れている。
信号機認識部17は、探索領域が設定された場合に、探索領域R内の信号機の点灯状態を認識する。信号機認識部17は、探索領域R内の画像認識(例えば色を考慮したパターンマッチング)を行うことで信号機の点灯状態を認識する。画像認識の処理内容は特に限定されず、信号機の点灯状態を認識可能な処理であればよい。信号機認識部17は、信号機の点灯状態が通過許可点灯状態、遷移点灯状態、及び通過禁止点灯状態の何れであるか認識する。
信号機認識部17は、探索領域Rに信号機が含まれない場合などには、探索領域Rの拡大処理を行ってから探索領域R内の信号機の点灯状態の再認識を行い、探索領域R内の信号機の点灯状態を認識できない間、拡大処理の回数が回数閾値以上になるまで拡大処理と再認識とを繰り返す。拡大処理とは、探索領域Rの大きさを拡大する処理である。回数閾値は、予め設定された閾値である。回数閾値は固定値であってもよく、位置誤差範囲などに応じて変更される値であってもよい。
具体的に、図4(a)に示す状況において、信号機認識部17は、探索領域R内の画像認識により、信号機110の点灯状態の認識を行う。信号機認識部17は、信号機110の三つの点灯部のうち探索領域Rに含まれる二つの点灯部が点灯中である場合、画像認識により信号機110の点灯状態を認識することができる。
一方、信号機認識部17は、信号機110の三つの点灯部のうち探索領域Rから外れた点灯部が点灯中である場合、探索領域R内の画像認識では信号機110の点灯状態を認識できない。この場合、信号機認識部17は、探索領域Rの拡大処理を行う。図4(b)は、探索領域Rの拡大処理を説明するための図である。図4(b)に、拡大処理後の探索領域R、拡大処理後の探索領域Rの幅W2、拡大処理後の探索領域Rの高さH2を示す。拡大処理後の探索領域Rの幅W2は、図4(a)に示す探索領域Rの幅W1より大きく、拡大処理後の探索領域Rの高さH2は、図4(a)に示す探索領域Rの高さH1より大きい。
図4(a)に示すように、信号機認識部17は、拡大処理により探索領域R内に信号機110の全体が含まれることから、探索領域R内の画像認識(再認識)により信号機110の点灯状態の認識を行うことができる。信号機認識部17は、拡大処理後の再認識によっても、信号機110の点灯状態を認識できない場合、再び探索領域Rの拡大処理を行ってから再認識を繰り返す。信号機認識部17は、拡大処理の回数が回数閾値以上になるまで拡大処理と再認識とを繰り返す。
〈第1の実施形態の信号機認識装置の処理〉
次に、本実施形態の信号機認識装置100の信号機認識処理の一例について図5を参照して説明する。図5は、信号機認識処理の一例を示すフローチャートである。図5に示すフローチャートの処理は、例えば車両の走行中に実行される。
図5に示すように、信号機認識装置100のECU10は、S10として、位置判定部12により車両が信号機認識範囲に位置するか否かを判定する。位置判定部12は、車両位置認識部11の認識した車両の地図上の位置と信号機データにおける信号機の地図上の位置とに基づいて上記判定を行う。ECU10は、車両が信号機認識範囲に位置すると判定されなかった場合(S10:NO)、今回の処理を終了する。その後、ECU10は、一定時間経過後に再びS10の判定を開始する。ECU10は、車両が信号機認識範囲に位置すると判定された場合(S10:YES)、S12に移行する。
S12において、ECU10は、カメラ2の撮像画像及びレーダセンサ3の検出結果を取得する。物体認識部13は、カメラ2の撮像画像及びレーダセンサ3の検出結果に基づいて、車両Mの周囲の物体を認識する。その後、ECU10はS14に移行する。
S14において、ECU10は、撮像可否判定部14により、物体認識部13の認識結果と信号機データ及び周辺構造物データとの照合を行う。まず、撮像可否判定部14は、車両の地図上の位置を参照して信号機関連データベース5に含まれる信号機データ及び周辺構造物データより、車両の周囲に存在する信号機及び周辺構造物を抽出する。撮像可否判定部14は、信号機関連データベース5から抽出した信号機及び周辺構造物と物体認識部13の認識結果との照合を行う。その後、ECU10はS16に移行する。
S16において、ECU10は、撮像可否判定部14によりカメラ2によって信号機を撮像可能であるか否かを判定する。撮像可否判定部14は、照合結果に基づいて車両に対する信号機の相対位置を推定することで上記の判定を行う。ECU10は、カメラ2によって信号機を撮像可能ではないと判定された場合(S16:NO)、今回の処理を終了する。その後、ECU10は、一定時間経過後に再びS10の判定を開始する。ECU10は、カメラ2によって信号機を撮像可能であると判定された場合(S16:YES)、S18に移行する。
S18において、ECU10は、位置誤差範囲算出部15により車両に対する信号機の位置誤差範囲を算出する。位置誤差範囲算出部15は、車両位置認識部11の認識した車両の地図上の位置と物体認識部13の認識結果と信号機データ及び周辺構造物データとに基づいて、車両に対する信号機の位置誤差範囲を算出する。その後、ECU10は、S20に移行する。
S20において、ECU10は、探索領域設定部16により位置誤差範囲算出部15の算出した位置誤差範囲に応じた大きさの探索領域を設定する。探索領域設定部16は、位置誤差範囲の大きさが誤差範囲閾値以上である場合、位置誤差範囲の大きさが誤差範囲閾値未満である場合と比べて、探索領域を大きい領域として設定する。その後、ECU10は、S22に移行する。
S22において、ECU10は、信号機認識部17は、探索領域Rが設定された場合に、探索領域R内の信号機の点灯状態を認識する信号機認識を行う。信号機認識部17は、探索領域R内の画像認識を行うことで信号機の点灯状態を認識する。その後、ECU10は、S24に移行する。
S24において、ECU10は、信号機認識部17により信号機の点灯状態を認識できないか否かを判定する。ECU10は、信号機の点灯状態を認識できたと判定された場合(S24:NO)、S26に移行する。ECU10は、信号機の点灯状態を認識できないと判定された場合(S24:YES)、S28に移行する。
S26において、ECU10は、信号機認識結果の出力を行う。ECU10は、信号機認識装置100に接続されている車両の自動運転システムなどに信号機認識結果を出力する。その後、ECU10は今回の処理を終了し、一定時間の経過後に再びS10の判定を開始する。
S28において、ECU10は、信号機認識部17により拡大処理の回数が回数閾値以上であるか否かを判定する。ECU10は、拡大処理の回数が回数閾値以上ではないと判定した場合(S28:NO)、S30に移行する。ECU10は、拡大処理の回数が回数閾値以上であると判定した場合(S28:YES)、S32に移行する。
S30において、ECU10は、信号機認識部17により探索領域Rの拡大処理を行う。信号機認識部17は、カメラ2による撮像画像上に大きさを拡大した探索領域Rを設定する。その後、ECU10は、S22に戻って信号機認識(再認識)を行う。
S32において、ECU10は、信号機を認識不能と判定する。ECU10は、探索領域Rの拡大処理を回数閾値以上になるまで繰り返しても信号機を認識できないことから、撮像不能と判定する。その後、ECU10は今回の処理を終了し、一定時間の経過後に再びS10の判定を開始する。
〈第1の実施形態の信号機認識装置の作用効果〉
以上説明した第1の実施形態の信号機認識装置100によれば、車両が信号機認識範囲に位置すると判定された場合に、信号機データだけではなく周辺構造物データも用いて、カメラによる信号機の撮像可否を判定するので、信号機データのみを用いる場合と比べて撮像可否の判定精度を向上させることができる。また、信号機認識装置100では、カメラ2によって信号機を撮像可能であると判定された場合に、位置誤差範囲に応じた大きさの探索領域Rを撮像画像に設定するので、位置誤差範囲を考慮した適切な大きさの探索領域Rを設定することが可能となる。しかも、信号機認識装置100では、探索領域R内で信号機の点灯状態を認識できないときには、探索領域Rの拡大処理を行ってから探索領域内の信号機の再認識を行い、信号機の点灯状態を認識できない間、拡大処理の回数が回数閾値以上になるまで拡大処理と再認識とを繰り返すので、探索領域Rの位置ずれが生じていても探索領域Rを拡大して信号機の点灯状態を認識することができ、探索領域Rの位置ずれにより信号機の点灯状態を認識できないことを抑制することができる。
[第2の実施形態]
続いて、第2の実施形態の信号機認識装置について図面を参照して説明する。第2の実施形態の信号機認識装置は、第1の実施形態と比べて、信号機のタイプを考慮した処理を行う点が異なっている。
〈第2の実施形態の信号機認識装置の構成〉
図6は、第2の実施形態の信号機認識装置を示すブロック図である。図6に示すように、第2の実施形態の信号機認識装置200は、第1の実施形態と比べて、信号機関連データベース21のデータ内容の追加とECU20の探索領域設定部22及び信号機認識部23の機能追加が行われている点が異なっている。
信号機関連データベース21は、第1の実施形態の内容に加えて、信号機データに信号機のタイプの情報が記憶されている。信号機のタイプの情報には、少なくとも信号機が吊り下げ式であるか否かの情報が含まれる。信号機のタイプの情報には、信号機が横長配置のタイプであるか、縦長配置のタイプであるかの情報が含まれていてもよい。
ここで、図7(a)は、車両の地図上の位置及び信号機関連データベースから推定される車両前方の吊り下げ式の信号機を示す図である。図7(a)に、信号機関連データベース21上の吊り下げ式の信号機を符号210D、吊り下げワイヤー(周辺構造物)を符号70Dとして示す。図7(a)には、吊り下げ式の信号機を設置した設置初期の状況が示されている。
図7(b)は、物体認識部13の認識した車両前方の吊り下げ式の信号機及び周辺構造物を示す図である。図7(b)に、物体認識部13の認識した吊り下げ式の信号機を符号210A、吊り下げワイヤー(周辺構造物)を符号70Aとして示す。図7(b)には、風の影響や吊り下げワイヤーのたわみなどによって吊り下げ式の信号機の位置や傾きが設置初期から大きく変化した状況が示されている。
図7(a)及び図7(b)に示すように、吊り下げ式の信号機では、風の影響や吊り下げワイヤーのたわみなどによって三次元位置が大きく変化する。また、吊り下げワイヤーは、風などによって三次元位置が変化するため周辺構造物として適切とは言えない。このような吊り下げ式の信号機を設ける場所では、周辺に電柱などの位置変化の少ない適切な周辺構造物が無い場合がある。
このため、探索領域設定部22は、撮像可否判定部14の判定した信号機と信号機関連データベース21の信号機データとに基づいて、信号機のタイプが吊り下げ式であるか否かを判定する。探索領域設定部22は、信号機のタイプが吊り下げ式である場合、予め設定された吊り下げ式用の大きさの探索領域Rを撮像画像に設定する。
ここで、図8は、吊り下げ式用の大きさの探索領域Rの設定を示す図である。図8に示すように、探索領域設定部22は、信号機のタイプが吊り下げ式である場合、最初から大きい探索領域Rを設定する。探索領域Rの幅W3は例えば第1の実施形態における幅W1より大きく、探索領域Rの高さH3は第1の実施形態における高さH1より大きい。探索領域設定部22は、信号機のタイプが吊り下げ式である場合、探索領域Rを縦長の長方形状の領域として設定してもよい。
その他、探索領域設定部22は、信号機のタイプが吊り下げ式ではない場合において、信号機のタイプの情報から信号機が横長配置のタイプであるときには探索領域Rを横長の長方形状の領域として設定し、信号機が縦長配置のタイプであるときには探索領域Rを縦長の長方形状の領域として設定してもよい。
信号機認識部23は、信号機のタイプが吊り下げ式である場合には、探索領域R内で信号機の点灯状態を認識できないときであっても、探索領域Rの拡大処理を行わない。すなわち、信号機認識部23は、信号機のタイプが吊り下げ式である場合、信号機の三次元位置が信号機関連データベース21に記憶されている位置から大幅にずれている可能性があることから、大きく設定された探索領域R内で信号機の点灯状態を認識できないときには、探索領域Rの拡大処理及び再認識を繰り返さず、不要な演算処理の発生を抑制する。
〈第2の実施形態の信号機認識装置の処理〉
次に、第2の実施形態の信号機認識装置200の処理について図9を参照して説明する。図9は、信号機タイプ判定処理の一例を示すフローチャートである。図9に示すフローチャートの処理は、一例として、図5に示す信号機認識処理のS16でカメラが信号機を撮像可能と判定された場合(すなわち撮像対象の信号機が特定された場合)に実行される。
図9に示すように、信号機認識装置200のECU20は、S40として、探索領域設定部22により信号機のタイプが吊り下げ式であるか否かが判定される。探索領域設定部22は、撮像可否判定部14の判定した信号機と信号機関連データベース21の信号機データとに基づいて、信号機のタイプが吊り下げ式であるか否かを判定する。ECU20は、信号機のタイプが吊り下げ式であると判定されなかった場合(S40:NO)、今回の処理を終了する。ECU20は、信号機のタイプが吊り下げ式であると判定された場合(S40:YES)、S42に移行する。
S42において、ECU20は、探索領域設定部22により吊り下げ式用の大きさの探索領域Rを設定する。探索領域設定部22は、予め設定された吊り下げ式用の大きさの探索領域Rを撮像画像に設定する。その後、ECU20は、S44に移行する。
S44において、ECU20は、信号機認識部23により探索領域Rの拡大処理の禁止を行う。すなわち、信号機認識部23は、吊り下げ式の信号機の点灯状態が認識できない場合でも、探索領域Rの拡大処理及び再認識を行わない。その後、ECU20は、今回の処理を終了する。
〈第2の実施形態の信号機認識装置の作用効果〉
以上説明した第2の実施形態の信号機認識装置200によれば、撮像対象の信号機のタイプが吊り下げ式である場合には、信号機の近くに看板などの周辺構造物が存在しないときが多く、風や吊り下げワイヤーのたわみなどで信号機の位置の変動が生じるため、位置誤差範囲に応じた大きさの探索領域ではなく、予め定められた吊り下げ式用の大きさの探索領域を設定する。また、信号機認識装置200では、信号機のタイプが吊り下げ式である場合には、探索領域の拡大処理及び再認識を行わない。これにより、信号機認識装置200では、信号機の位置及び位置誤差範囲を十分な精度で認識しにくい吊り下げ式の信号機において不要な演算処理を繰り返すことを避けることができる。
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、上述した実施形態を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。
上述した実施形態では、車両の前方の信号機について説明したが、車両の周囲の信号機を撮像対象としてもよい。また、レーダセンサ3は必ずしも備える必要はない。
探索領域設定部16は、位置誤差範囲算出部15の算出した位置誤差範囲が判定閾値未満である場合、信号機のうち点灯部を含む大きさの探索領域Rを設定してもよい。判定閾値とは、位置誤差範囲が小さく、信号機の位置を高精度に認識できるかを判定するため予め設定される閾値である。探索領域設定部16は、位置誤差範囲が判定閾値未満である場合、信号機の位置を高精度に認識できることから、信号機の点灯部のみを含むように狭い探索領域Rを設定することで、少ない画像認識の処理で信号機の点灯状態の認識が可能になる。この場合において、信号機認識部17は、狭い探索領域R内で信号機の点灯状態を認識できなかった場合には、探索領域Rの拡大処理を行ってから再認識を行う。信号機認識部17は、探索領域R内の信号機の点灯状態を認識できない間、拡大処理の回数が回数閾値以上になるまで拡大処理と再認識とを繰り返す。
回数閾値は、ECU10の処理負荷、車両の走行状況(車速、加速度、ヨーレートなど)、最初に設定された探索領域Rの大きさなどのうち少なくとも一つに基づいて、変更される値であってもよい。
1…GPS受信部、2…カメラ、3…レーダセンサ、4…地図データベース、5,21…信号機関連データベース、10…ECU、11…車両位置認識部、12…位置判定部、13…物体認識部、14…撮像可否判定部、15…位置誤差範囲算出部、16,22…探索領域設定部、17,23…信号機認識部、100,200…信号機認識装置。

Claims (2)

  1. 車両のカメラの撮像画像に対して探索領域を設定し、前記探索領域内の信号機を認識する信号機認識装置であって、
    前記車両の地図上の位置を認識する車両位置認識部と、
    前記車両のレーダセンサの検出結果及び前記カメラの撮像画像の少なくとも一方に基づいて、前記車両の周囲の物体を認識する物体認識部と、
    信号機の地図上の位置情報及び形状情報を含む信号機データと信号機の周辺に存在する周辺構造物の地図上の位置情報及び形状情報を含む周辺構造物データとを記憶する信号機関連データベースと、
    前記車両の地図上の位置と前記信号機の地図上の位置情報とに基づいて、前記車両が信号機認識範囲に位置するか否かを判定する位置判定部と、
    前記位置判定部により前記車両が信号機認識範囲に位置すると判定された場合に、前記車両の地図上の位置と前記物体認識部の認識結果と前記信号機データ及び前記周辺構造物データとに基づいて、前記カメラによって信号機を撮像可能であるか否かを判定する撮像可否判定部と、
    前記位置判定部により前記車両が信号機認識範囲に位置すると判定された場合に、前記物体認識部の認識結果と前記信号機データ及び前記周辺構造物データとに基づいて、前記車両に対する前記信号機の位置誤差範囲を認識する位置誤差範囲算出部と、
    前記撮像可否判定部により前記カメラによって信号機を撮像可能であると判定された場合に、前記位置誤差範囲に応じた大きさの前記探索領域を前記撮像画像に設定する探索領域設定部と、
    前記探索領域が設定された場合に、前記探索領域内の前記信号機の点灯状態を認識する信号機認識部と、
    を備え、
    前記周辺構造物は、前記信号機と一体の構造物の少なくとも一部分を含み、
    前記信号機認識部は、前記探索領域内で前記信号機の点灯状態を認識できないとき、前記探索領域の拡大処理を行ってから前記探索領域内の前記信号機の点灯状態の再認識を行い、前記探索領域内の前記信号機の点灯状態を認識できない間、前記拡大処理の回数が回数閾値以上になるまで前記拡大処理と前記再認識とを繰り返す、信号機認識装置。
  2. 前記信号機データには、信号機のタイプの情報が含まれており、
    前記探索領域設定部は、前記信号機のタイプが吊り下げ式である場合、前記位置誤差範囲に応じた大きさの前記探索領域ではなく、予め定められた吊り下げ式用の大きさの前記探索領域を設定し、
    前記信号機認識部は、前記信号機のタイプが吊り下げ式である場合、前記探索領域内で前記信号機の点灯状態を認識できないときであっても、前記拡大処理及び前記再認識を行わない、請求項1に記載の信号機認識装置。
JP2018017561A 2018-02-02 2018-02-02 信号機認識装置 Active JP6939615B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018017561A JP6939615B2 (ja) 2018-02-02 2018-02-02 信号機認識装置
US16/258,985 US10846546B2 (en) 2018-02-02 2019-01-28 Traffic signal recognition device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018017561A JP6939615B2 (ja) 2018-02-02 2018-02-02 信号機認識装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019133592A JP2019133592A (ja) 2019-08-08
JP6939615B2 true JP6939615B2 (ja) 2021-09-22

Family

ID=67475162

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018017561A Active JP6939615B2 (ja) 2018-02-02 2018-02-02 信号機認識装置

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10846546B2 (ja)
JP (1) JP6939615B2 (ja)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102587090B1 (ko) * 2018-11-20 2023-10-11 현대자동차주식회사 차량의 객체 인식 장치, 시스템 및 방법
JP7268497B2 (ja) * 2019-06-24 2023-05-08 トヨタ自動車株式会社 信号認識システム
JP7088135B2 (ja) * 2019-07-23 2022-06-21 トヨタ自動車株式会社 信号表示推定システム
CN111524185A (zh) * 2020-04-21 2020-08-11 上海商汤临港智能科技有限公司 定位方法及装置、电子设备和存储介质
JP7431108B2 (ja) * 2020-06-02 2024-02-14 株式会社Soken 画像認識装置
JP7409257B2 (ja) * 2020-08-07 2024-01-09 株式会社デンソー 信号機認識装置、信号機認識方法、車両制御装置
JP7647267B2 (ja) * 2021-04-09 2025-03-18 トヨタ自動車株式会社 信号機認識装置
KR20240066001A (ko) * 2022-11-07 2024-05-14 삼성전자주식회사 신호등의 신호 상태를 판단하는 방법 및 장치
US20250136142A1 (en) * 2023-10-25 2025-05-01 Gm Cruise Holdings Llc Traffic light detection through prompting

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4483305B2 (ja) * 2004-01-16 2010-06-16 トヨタ自動車株式会社 車両周辺監視装置
JP4506299B2 (ja) 2004-06-17 2010-07-21 トヨタ自動車株式会社 車両周辺監視装置
JP4752319B2 (ja) 2005-04-27 2011-08-17 トヨタ自動車株式会社 画像認識装置及び画像認識方法
JP4631750B2 (ja) 2006-03-06 2011-02-16 トヨタ自動車株式会社 画像処理システム
US9158980B1 (en) * 2012-09-19 2015-10-13 Google Inc. Use of relationship between activities of different traffic signals in a network to improve traffic signal state estimation
JP6325806B2 (ja) * 2013-12-06 2018-05-16 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両位置推定システム
JP6331811B2 (ja) 2014-07-18 2018-05-30 日産自動車株式会社 信号機検出装置及び信号機検出方法
JP6299517B2 (ja) 2014-08-08 2018-03-28 日産自動車株式会社 信号機認識装置及び信号機認識方法
JP6365103B2 (ja) * 2014-08-14 2018-08-01 日産自動車株式会社 信号機検出装置及び信号機検出方法
US20170024622A1 (en) * 2015-07-24 2017-01-26 Honda Motor Co., Ltd. Surrounding environment recognition device

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019133592A (ja) 2019-08-08
US20190244041A1 (en) 2019-08-08
US10846546B2 (en) 2020-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6939615B2 (ja) 信号機認識装置
JP3711405B2 (ja) カメラを利用した車両の道路情報抽出方法及びシステム
US9713983B2 (en) Lane boundary line recognition apparatus and program for recognizing lane boundary line on roadway
US9389093B2 (en) Traffic signal recognition apparatus
US11092442B2 (en) Host vehicle position estimation device
US10558869B2 (en) Location specifying apparatus and non-transitory computer-readable medium
US10679077B2 (en) Road marking recognition device
US7970529B2 (en) Vehicle and lane recognizing device
JP2024023319A (ja) 緊急車両の検出
JPWO2017122552A1 (ja) 画像処理装置および方法、プログラム、並びに画像処理システム
JP2006209511A (ja) 画像認識装置及び画像認識方法、並びにそれを用いた位置特定装置、車両制御装置及びナビゲーション装置
US11156466B2 (en) Lane determination device
JPH10187930A (ja) 走行環境認識装置
JP6278791B2 (ja) 車両位置検出装置、車両位置検出方法及び車両位置検出用コンピュータプログラムならびに車両位置検出システム
JP6989284B2 (ja) 車両位置推定装置及びプログラム
US12437417B2 (en) Feature detection device, feature detection method, and computer program for detecting feature
JP2004265432A (ja) 走行環境認識装置
JP2004355139A (ja) 車両認識装置
US11487293B2 (en) Map-information obstacle-tracking system and method
US20180349712A1 (en) Boundary line recognition apparatus
JP4322913B2 (ja) 画像認識装置、画像認識方法および電子制御装置
JP2020038551A (ja) 顔向き検出装置、顔向き検出方法、及び制御プログラム
JP3081788B2 (ja) 局地的位置把握装置
JP2006344133A (ja) 道路区画線検出装置
US20240312199A1 (en) Driving assistance apparatus, driving assistance method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200224

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210105

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20201225

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210305

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20210803

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210816

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 6939615

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151