JP7742802B2 - Inter-vehicle distance estimation device - Google Patents
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Description
本発明は、車載カメラを用いて、自車両から先行車両までの車間距離を推定する車間距離推定装置に関する。 The present invention relates to an inter-vehicle distance estimation device that uses an on-board camera to estimate the inter-vehicle distance from a vehicle to a preceding vehicle.
近年、交通参加者の中でも脆弱な立場にある人々にも配慮した持続可能な輸送システムへのアクセスを提供する取り組みが活発化している。この実現に向けて、交通の安全性や利便性をより一層改善するべく、自動運転技術及び運転支援技術に関する研究開発が行われている。 In recent years, there has been an increase in efforts to provide access to sustainable transportation systems that take into consideration vulnerable transport users. To achieve this, research and development is being conducted into autonomous driving technology and driver assistance technologies to further improve traffic safety and convenience.
先行車両に追従する自動運転技術や、先行車両への追突を防止する運転支援技術においては、自車両と先行車両との車間距離を把握する必要がある。ミリ波レーダー等のレーダーを用いて車間距離を把握することは周知である。一方、車間距離の測定方法のロバスト性を高めること、すなわち、レーダーが故障した場合でも車間距離を把握できるようにすることや、コスト削減のため、ミリ波レーダーよりも安価な装置又は複数の用途で使用できる装置で車間距離を把握できるようにすることが求められている。このような観点から、カメラを用いた車間距離の測定方法が種々提案されている。 Autonomous driving technology that follows a preceding vehicle and driving assistance technology that prevents a rear-end collision with a preceding vehicle require the vehicle to know the distance between itself and the preceding vehicle. It is well known that radar, such as millimeter-wave radar, is used to determine the distance between vehicles. However, there is a demand for improving the robustness of inter-vehicle distance measurement methods, i.e., making it possible to determine the distance between vehicles even in the event of radar failure, and for cost reduction, making it possible to determine the distance between vehicles using devices that are cheaper than millimeter-wave radar or devices that can be used for multiple purposes. From this perspective, various methods for measuring inter-vehicle distance using cameras have been proposed.
例えば、特許文献1には、道路に設置されたカメラを利用して車間距離を検出することが記載されている。特許文献2には、1対の車載カメラを用いて、三角測量の原理で車間距離を検出することが記載されている。特許文献3には、車載カメラで撮影した画像に基づいて、先行車両のナンバープレートの位置と、先行車両の車幅と車高の比と、前記先行車両の車両面積と前記ナンバープレートの面積の比とを算出し、これらから車間距離を推定することが記載されている。 For example, Patent Document 1 describes detecting the distance between vehicles using cameras installed on the road. Patent Document 2 describes detecting the distance between vehicles using a pair of on-board cameras based on the principle of triangulation. Patent Document 3 describes calculating the position of the license plate of the leading vehicle, the ratio of the vehicle's width to its height, and the ratio of the vehicle area of the leading vehicle to the area of its license plate based on images captured by on-board cameras, and estimating the distance between vehicles from these.
しかしながら、特許文献1に記載の方法では、車両ではなく道路に設置されたカメラを必要とした。特許文献2に記載の方法では、2つのカメラを必要とするためコストが増加した。特許文献3に記載の方法では、先行車両のナンバープレートの汚れ等によって、車間距離を推定するために必要な情報を車載カメラが取得できない場合があった。 However, the method described in Patent Document 1 required a camera installed on the road rather than on the vehicle. The method described in Patent Document 2 required two cameras, which increased costs. The method described in Patent Document 3 sometimes prevented the on-board camera from obtaining the information necessary to estimate the inter-vehicle distance due to dirt on the license plate of the leading vehicle, etc.
本発明は、以上の背景に鑑み、推定不能となる場合が少なく、比較的安価に、所定の精度をもって自車両から先行車両までの車間距離を推定する車間距離推定装置を提供することを課題とし、延いては持続可能な輸送システムの発展に寄与するものである。 In light of the above background, the present invention aims to provide an inter-vehicle distance estimation device that can estimate the inter-vehicle distance from a vehicle to a preceding vehicle with a certain degree of accuracy, at a relatively low cost, and with few cases where estimation is not possible, thereby contributing to the development of sustainable transportation systems.
上記課題を解決するために本発明のある態様は、自車両(6)から先行車両(7)までの車間距離(X)を推定する車間距離推定装置(1)であって、撮像素子(2)を含み、前記自車両の前方を撮影する車載カメラ(3)と、前記車載カメラが取得した情報に基づいて前記先行車両の推定車幅(WOBJ)を取得し、前記推定車幅(WOBJ)を、前記撮像素子の結像面(8)上の前記先行車両の幅である結像面車幅(wobj)で除した値に、カメラ焦点距離(f)を乗じた値を前記車間距離(X)と推定する制御装置(5)とを備え、前記制御装置は、(i)路面から前記車載カメラまでの高さ(H)を、前記結像面上における前記先行車両の下端から消失点(vp)までの高さ(v)で除した値に、前記結像面車幅(wobj)を乗じた値である第1個別推定車幅、(ii)前記制御装置に記憶されている車両種別ごとの種別車幅(WCLASS)の中から、前記結像面から判別した前記先行車両の前記車両種別に対応する前記種別車幅(WCLASS)を選択した値である第2個別推定車幅、(iii)前記結像面車幅(wobj)を、前記結像面上の前記先行車両の位置におけるレーン幅である結像面レーン幅(wlane)で除した値に、前記自車両に備えられたレーン幅認識装置(4)からの情報により得られた前記自車両が走行中のレーン幅の推定値である推定レーン幅(WLANE)を乗じた値である第3個別推定車幅、(iv)前記結像面車幅(wobj)を、前記結像面上の前記先行車両のナンバープレートの幅である結像面ナンバープレート幅(wnp)で除した値に、前記制御装置に記憶されているナンバープレートの規定の幅である規定ナンバープレート幅(WNP)を乗じた値である第4個別推定車幅の内の少なくとも2つを含む個別推定車幅を取得し、前記個別推定車幅の各々に対して、総和が1となる重み係数(Ci)を乗じて足し合わせて得た加重平均値として前記推定車幅を算出するように構成される。 In order to solve the above-mentioned problems, one aspect of the present invention is a vehicle-to-vehicle distance estimation device (1) that estimates a vehicle-to-vehicle distance (X) from a host vehicle (6) to a preceding vehicle (7), the device comprising: an on-board camera (3) including an image sensor (2) that captures an image ahead of the host vehicle; and a control device (5) that acquires an estimated vehicle width (W OBJ ) of the preceding vehicle based on information acquired by the on-board camera, and estimates the vehicle-to-vehicle distance (X) by multiplying the value obtained by dividing the estimated vehicle width (W OBJ ) by an imaging plane vehicle width (w obj ), which is the width of the preceding vehicle on an imaging plane (8) of the image sensor, by a camera focal length (f). The control device (i) calculates the vehicle-to-vehicle distance (X) by dividing the height (H) from the road surface to the on-board camera by the height (v) from the bottom end of the preceding vehicle on the imaging plane to a vanishing point (vp) of the preceding vehicle . (ii) a second individual estimated vehicle width which is a value obtained by selecting the type vehicle width (W CLASS ) corresponding to the vehicle type of the preceding vehicle determined from the imaging plane from the type vehicle widths (W CLASS ) for each vehicle type stored in the control device; (iii) a third individual estimated vehicle width which is a value obtained by dividing the imaging plane vehicle width (w obj ) by the imaging plane lane width (w lane ), which is the lane width at the position of the preceding vehicle on the imaging plane, and multiplying the result by an estimated lane width (W LANE ), which is an estimate of the lane width in which the host vehicle is traveling, obtained from information from a lane width recognition device (4) provided on the host vehicle; and (iv) a third individual estimated vehicle width which is obtained by dividing the imaging plane vehicle width (w obj ) by the imaging plane license plate width (w np ) is multiplied by the prescribed license plate width (W NP ) which is the prescribed width of the license plate stored in the control device to obtain individual estimated vehicle widths including at least two of the fourth individual estimated vehicle widths, and the estimated vehicle width is calculated as a weighted average value obtained by multiplying each of the individual estimated vehicle widths by a weighting coefficient (C i ) whose sum is 1 and adding them up.
この態様によれば、単眼カメラで車間距離(X)を推定できるため、比較的安価に装置を構成できる。また、複数の個別推定車幅の何れかが算出可能であれば車間距離(X)を算出できるため、車間距離(X)が推定不能となることが抑制され、所定の精度以上で車間距離(X)を推定できる。 According to this aspect, the inter-vehicle distance (X) can be estimated using a monocular camera, allowing the device to be constructed relatively inexpensively. Furthermore, since the inter-vehicle distance (X) can be calculated if any of multiple individual estimated vehicle widths can be calculated, the inter-vehicle distance (X) is prevented from becoming inescapable of being estimated, and the inter-vehicle distance (X) can be estimated with a predetermined accuracy or higher.
上記の態様において、前記個別推定車幅は、前記第1~第4個別推定車幅を含んでも良い。 In the above aspect, the individual estimated vehicle width may include the first to fourth individual estimated vehicle widths.
この態様によれば、4つの個別推定車幅を用いるため、車間距離(X)が推定不能となることが抑制され、これらの加重平均として推定車幅(WOBJ)が算出されるため、推定される車間距離(X)の精度が向上する。 According to this aspect, since four individual estimated vehicle widths are used, it is possible to prevent the inter-vehicle distance (X) from becoming impossible to estimate, and since the estimated vehicle width (W OBJ ) is calculated as a weighted average of these, the accuracy of the estimated inter-vehicle distance (X) is improved.
上記の態様において、前記制御装置(5)は、前記第1個別推定車幅、前記第3個別推定車幅及び前記第4個別推定車幅の何れかが算出不能である場合は、算出不能である前記第1個別推定車幅、前記第3個別推定車幅及び/又は前記第4個別推定車幅を、前記推定車幅の算出のための対象から除外し、対応する前記重み係数(C1,C3,C4)を0とすると良い。 In the above aspect, if any of the first individual estimated vehicle width, the third individual estimated vehicle width, and the fourth individual estimated vehicle width cannot be calculated, the control device (5) may exclude the incalculable first individual estimated vehicle width, the third individual estimated vehicle width, and/or the fourth individual estimated vehicle width from the targets for calculating the estimated vehicle width, and set the corresponding weighting coefficients (C1, C3, C4) to 0.
この態様によれば、車両種別に基づく第2個別推定車幅は算出可能であることが多いため、他の個別推定車幅を無理に算出しなくても、ある程度の精度を有する車間距離(X)を推定できる。 According to this aspect, since it is often possible to calculate the second individual estimated vehicle width based on the vehicle type, it is possible to estimate the inter-vehicle distance (X) with a certain degree of accuracy without having to calculate other individual estimated vehicle widths.
上記態様において、前記制御装置(5)は、算出した前記推定レーン幅(WLANE)の精度を数値化したレーン幅信頼度を算出し、前記レーン幅信頼度が第1閾値以上の場合、前記第3個別推定車幅の前記重み係数(C3)を、前記第1個別推定車幅、前記第2個別推定車幅及び前記第4個別推定車幅の前記重み係数(C1,C2,C4)よりも大きな値とし、前記レーン幅信頼度が前記第1閾値未満の場合には、前記第3個別推定車幅の前記重み係数(C3)を、前記第1個別推定車幅、前記第2個別推定車幅及び前記第4個別推定車幅の前記重み係数(C1,C2,C4)の少なくとも1つよりも小さな値としても良い。 In the above aspect, the control device (5) calculates a lane width reliability that quantifies the accuracy of the calculated estimated lane width (W LANE ), and if the lane width reliability is equal to or greater than a first threshold, the weighting coefficient (C 3 ) of the third individual estimated vehicle width may be set to a value greater than the weighting coefficients (C 1 , C 2 , C 4 ) of the first individual estimated vehicle width, the second individual estimated vehicle width, and the fourth individual estimated vehicle width, and if the lane width reliability is less than the first threshold, the weighting coefficient (C 3 ) of the third individual estimated vehicle width may be set to a value smaller than at least one of the weighting coefficients (C 1 , C 2 , C 4 ) of the first individual estimated vehicle width, the second individual estimated vehicle width, and the fourth individual estimated vehicle width.
推定レーン幅(WLANE)の信頼度が高い場合は、第3個別推定車幅の精度が高いと推定できるところ、この態様によれば、レーン幅信頼度が所定の閾値以上であれば、第3個別推定車幅の重み付けが大きくなるため、推定車幅(WOBJ)及び車間距離(X)の精度が高まる。 When the reliability of the estimated lane width (W LANE ) is high, it can be estimated that the accuracy of the third individual estimated vehicle width is high. According to this aspect, if the lane width reliability is equal to or greater than a predetermined threshold, the weighting of the third individual estimated vehicle width is increased, thereby improving the accuracy of the estimated vehicle width (W OBJ ) and the inter-vehicle distance (X).
上記態様において、前記制御装置(5)は、前記レーン幅信頼度が前記第1閾値よりも低い場合、又は前記結像面(8)上における前記先行車両の下端から前記消失点(vp)までの前記高さ(v)を計測できない場合に、算出した前記結像面ナンバープレート幅(wnp)の精度を数値化した結像面ナンバープレート幅信頼度を算出し、結像面ナンバープレート幅信頼度が第2閾値以上の場合には、前記第4個別推定車幅の前記重み係数(C4)を、前記第2個別推定車幅及び前記第3個別推定車幅の前記重み係数(C2,C3)よりも大きな値とし、結像面ナンバープレート幅信頼度が前記第2閾値未満の場合には、前記第4個別推定車幅の前記重み係数(C4)を、前記第1個別推定車幅及び前記第2個別推定車幅の前記重み係数(C1,C2)の少なくとも一方よりも小さな値するように構成されても良い。 In the above aspect, when the lane width reliability is lower than the first threshold value, or when the height (v) from the bottom end of the preceding vehicle on the imaging surface (8) to the vanishing point (vp) cannot be measured, the control device (5) calculates an imaging surface license plate width reliability that quantifies the accuracy of the calculated imaging surface license plate width ( wnp ), and when the imaging surface license plate width reliability is equal to or greater than a second threshold value, the weighting coefficient ( C4 ) of the fourth individual estimated vehicle width may be set to a value greater than the weighting coefficients ( C2 , C3 ) of the second individual estimated vehicle width and the third individual estimated vehicle width, and when the imaging surface license plate width reliability is less than the second threshold value, the weighting coefficient ( C4 ) of the fourth individual estimated vehicle width may be set to a value smaller than at least one of the weighting coefficients ( C1 , C2 ) of the first individual estimated vehicle width and the second individual estimated vehicle width.
算出の基礎となる要素を良好に取得できる場合であれば、ナンバープレートの幅に基づいて算出される第4個別推定車幅は、レーン幅に基づいて算出される第3個別推定車幅よりは精度において劣り、車両種別に基づく第2推定車幅よりは精度において勝ると言える。従って、この態様によれば、第3個別推定車幅が算出できないか信頼できない場合に、第4個別推定車幅の重み付けが大きくなるため、推定車幅(WOBJ)及び車間距離(X)の精度が高まる。 If the elements serving as the basis for the calculation can be obtained satisfactorily, the fourth individual estimated vehicle width calculated based on the width of the license plate is less accurate than the third individual estimated vehicle width calculated based on the lane width, but is more accurate than the second estimated vehicle width based on the vehicle type. Therefore, according to this aspect, when the third individual estimated vehicle width cannot be calculated or is unreliable, the weighting of the fourth individual estimated vehicle width is increased, thereby improving the accuracy of the estimated vehicle width (W OBJ ) and the inter-vehicle distance (X).
上記態様において、推定車幅(WOBJ)は、後述の数1を用いて算出されることが好ましい。また、制御装置(5)は、後述の表1に基づいて重み係数(Ci)を設定するように構成されることが好ましい。 In the above aspect, the estimated vehicle width (W OBJ ) is preferably calculated using Equation 1 described later. Also, the control device (5) is preferably configured to set the weighting coefficients (C i ) based on Table 1 described later.
これらの態様によれば、推定される車間距離(X)の精度が更に高まる。 These aspects further improve the accuracy of the estimated inter-vehicle distance (X).
以上の態様によれば、推定不能となる場合が少なく、比較的安価に、所定の精度をもって自車両から先行車両までの車間距離を推定する車間距離推定装置を提供することができる。 The above aspects make it possible to provide a vehicle-to-vehicle distance estimation device that can estimate the vehicle-to-vehicle distance from the subject vehicle to a preceding vehicle with a predetermined degree of accuracy, with few cases where estimation is impossible, and at a relatively low cost.
以下、図面を参照して、実施形態に係る車間距離推定装置1を説明する。 The following describes the inter-vehicle distance estimation device 1 according to the embodiment, with reference to the drawings.
図1に示すように、車間距離推定装置1は、撮像素子2を含む車載カメラ3と、レーン幅認識装置4と、車載カメラ3及びレーン幅認識装置4から情報を受信して演算を行う制御装置5とを備える。図2に示すように、車間距離推定装置1は、自車両6に搭載されており、自車両6から先行車両7までの車間距離Xを推定する。以下、「車間距離X」は、自車両6における車載カメラ3から先行車両7の後端までの距離を意味する。自車両6の前端から先行車両7の後端までの距離を求めたい場合は、「車間距離X」と車載カメラ3から自車両6の先端までの距離との差を算出すれば良い。 As shown in Figure 1, inter-vehicle distance estimation device 1 comprises an on-board camera 3 including an image sensor 2, a lane width recognition device 4, and a control device 5 that receives information from the on-board camera 3 and the lane width recognition device 4 and performs calculations. As shown in Figure 2, inter-vehicle distance estimation device 1 is mounted on host vehicle 6 and estimates inter-vehicle distance X from host vehicle 6 to a preceding vehicle 7. Hereinafter, "inter-vehicle distance X" refers to the distance from the on-board camera 3 of host vehicle 6 to the rear end of preceding vehicle 7. To find the distance from the front end of host vehicle 6 to the rear end of preceding vehicle 7, simply calculate the difference between "inter-vehicle distance X" and the distance from the on-board camera 3 to the front end of host vehicle 6.
図1及び図2に示すように、車載カメラ3は、自車両6の車室内に設置され、自車両6の前方の景色を撮影し、撮影した撮像素子2の結像面8の画像データを制御装置5に送信する。図2中に、結像面8として表示しているのは、仮想面としての結像面8である。車間距離推定装置1は、車載カメラ3が単眼カメラであっても車間距離Xを推定できる構成になっているが、車載カメラ3が複数設置されても良い。 As shown in Figures 1 and 2, the vehicle-mounted camera 3 is installed inside the cabin of the vehicle 6, captures images of the scenery ahead of the vehicle 6, and transmits the captured image data on the imaging plane 8 of the imaging element 2 to the control device 5. The imaging plane 8 shown in Figure 2 is a virtual plane. The inter-vehicle distance estimation device 1 is configured to be able to estimate the inter-vehicle distance X even if the vehicle-mounted camera 3 is a monocular camera, but multiple vehicle-mounted cameras 3 may also be installed.
レーン幅認識装置4は、例えば、車載カメラ3、又は、GPS受信部10及び地図情報記憶部11を含むナビゲーション装置9によって構成され、取得した情報を制御装置5に送信する。ナビゲーション装置9は車両の現在位置を取得し、目的地への経路案内等を行う装置である。GPS受信部10は人工衛星(測位衛星)から受信した信号に基づいて車両の位置(緯度や経度)を特定する。地図情報記憶部11は、フラッシュメモリやハードディスク等の公知の記憶装置によって構成され、地図情報を記憶している。地図情報には、レーン幅、又はレーン幅を導くことができる道路の規格に関する情報が含まれている。 The lane width recognition device 4 is configured, for example, by an on-board camera 3 or a navigation device 9 including a GPS receiver 10 and a map information storage unit 11, and transmits the acquired information to the control device 5. The navigation device 9 acquires the vehicle's current position and provides route guidance to the destination. The GPS receiver 10 identifies the vehicle's position (latitude and longitude) based on signals received from artificial satellites (positioning satellites). The map information storage unit 11 is configured by a well-known storage device such as flash memory or a hard disk, and stores map information. The map information includes information on lane width or road standards from which lane width can be derived.
制御装置5は、CPU12と、不揮発性メモリ(ROM)及び揮発性メモリ(RAM)等を含む記憶部13とを備える電子制御装置(ECU)である。制御装置5は、CPU12が記憶部13に記憶されたプログラムに沿った演算処理を実行することで、各種の処理を実行する。制御装置5は、1つのハードウェアとして構成されていてもよく、複数のハードウェアからなるユニットとして構成されていてもよい。また、制御装置5の各機能部の少なくとも一部は、LSIやASIC、FPGA等のハードウェアによって実現されてもよく、ソフトウェア及びハードウェアの組み合わせによって実現されてもよい。制御装置5は、外部の通信ネットワークに無線により接続可能である。 The control device 5 is an electronic control unit (ECU) equipped with a CPU 12 and a storage unit 13 including non-volatile memory (ROM) and volatile memory (RAM). The control device 5 performs various processes by having the CPU 12 execute calculations in accordance with programs stored in the storage unit 13. The control device 5 may be configured as a single piece of hardware, or as a unit consisting of multiple pieces of hardware. Furthermore, at least some of the functional units of the control device 5 may be realized by hardware such as an LSI, ASIC, or FPGA, or may be realized by a combination of software and hardware. The control device 5 can be wirelessly connected to an external communication network.
制御装置5の記憶部13には、車載カメラ3の焦点距離fと、路面から車載カメラ3までの高さHと、一般的な車両の車両種別ごとの幅(種別車幅WCLASS)と、使用国又は使用地域で規定されているナンバープレートの幅(規定ナンバープレート幅WNP)とが記憶されている。種別車幅WCLASSは、例えば、普通車で1.8m、トラックで2.5m等と設定されている。 The memory unit 13 of the control device 5 stores the focal length f of the on-board camera 3, the height H from the road surface to the on-board camera 3, the width of each general vehicle type (vehicle type width W CLASS ), and the width of the license plate specified in the country or region of use (specified license plate width W NP ). The vehicle type width W CLASS is set to, for example, 1.8 m for passenger cars and 2.5 m for trucks.
図3及び図4は、結像面8上の先行車両7を示す。図1、図3及び図4に示すように、制御装置5は、車載カメラ3から受信した画像情報に基づいて、結像面8上における、先行車両7の下端から消失点vpまでの高さv、先行車両7の車幅(結像面車幅wobj)、先行車両7の位置におけるレーン幅(結像面レーン幅wlane)、先行車両7の後部に取り付けられたナンバープレートの幅(結像面ナンバープレート幅wnp)を取得する。消失点vpは、例えば、結像面8上のレーンを画定する2本の区画線14の近似直線の延長線が交差する点として把握できる。なお、図2~図4の幅を示す符号の「W」及び「w」は、大文字の符号が実物の幅を示し、小文字の符号が結像面上の幅を示す。 3 and 4 show the leading vehicle 7 on the imaging plane 8. As shown in FIGS. 1, 3, and 4, the control device 5 acquires, based on image information received from the on-board camera 3, the height v on the imaging plane 8 from the bottom edge of the leading vehicle 7 to the vanishing point vp, the vehicle width of the leading vehicle 7 (imaging plane vehicle width w obj ), the lane width at the position of the leading vehicle 7 (imaging plane lane width w lane ), and the width of the license plate attached to the rear of the leading vehicle 7 (imaging plane license plate width w np ). The vanishing point vp can be understood, for example, as the point where the extensions of the approximate straight lines of the two dividing lines 14 that define the lane on the imaging plane 8 intersect. Note that with regard to the symbols "W" and "w" indicating widths in FIGS. 2 to 4, the capital letters indicate the actual width, and the lowercase letters indicate the width on the imaging plane.
図1及び図2を参照する。制御装置5は、DNN(深層学習を適用したニューラルネットワーク(Deep Neural Network))による画像認識を用いたクラス分類により、車載カメラ3が撮影した画像的特徴から先行車両7の車両種別を判別する。車両種別は、例えば、普通車、トラック、二輪車等に分類される。 See Figures 1 and 2. The control device 5 determines the vehicle type of the preceding vehicle 7 from the image features captured by the on-board camera 3 using classification using image recognition by a DNN (deep neural network) that applies deep learning. Vehicle types are classified into, for example, passenger cars, trucks, motorcycles, etc.
また、制御装置5は、レーン幅認識装置4から受信した情報に基づいて、自車両6が走行中のレーン幅の推定値である推定レーン幅WLANEを所得する。車載カメラ3がレーン幅認識装置4を兼ねる場合は、制御装置5は、車載カメラ3から受信した画像データにおける、自車両6から近い部分、すなわち、結像面8の下部におけるレーンを画定する2本の区画線14間の幅と、車載カメラ3の高さH、向き及び焦点距離f等の車載カメラ3に関する情報とに基づいて、レーン幅WLANEを推定する。なお、自車両6の前方を撮影する車載カメラ3に代えて、自車両6の側方又は後方を撮影する他の車載カメラ(図示せず)を設けて、これらの他の車載カメラをレーン幅認識装置4として使用しても良い。レーン幅認識装置4としてナビゲーション装置9を用いる場合には、制御装置5は、GPS受信部10から得た自車位置を、地図情報記憶部11に記憶された地図情報に照らし合わせて、レーン幅WLANEを取得する。 The control device 5 also obtains an estimated lane width W LANE , which is an estimate of the lane width in which the vehicle 6 is traveling, based on information received from the lane width recognition device 4. When the on-board camera 3 also serves as the lane width recognition device 4, the control device 5 estimates the lane width W LANE based on the portion of the image data received from the on-board camera 3 closest to the vehicle 6, i.e., the width between two lane markings 14 defining the lane at the bottom of the imaging plane 8, and information about the on-board camera 3, such as the height H, orientation, and focal length f of the on-board camera 3. Note that instead of the on-board camera 3 capturing images in front of the vehicle 6, other on-board cameras (not shown) capturing images of the sides or rear of the vehicle 6 may be provided and used as the lane width recognition device 4. When a navigation device 9 is used as the lane width recognition device 4, the control device 5 obtains the lane width W LANE by comparing the vehicle position obtained from the GPS receiver 10 with map information stored in the map information storage unit 11.
なお、実物の長さの単位は、使用国や地域で法定され、又は慣用されている長さの単位、例えば、メートルである。結像面上の長さの単位は、互いに共通の単位であれば良く、例えば、実物の長さの単位と同じでもよく、結像面8上の画素数でも良い。 The unit of length of the actual object is the legal or customary unit of length in the country or region of use, for example, meters. The unit of length on the imaging plane may be any common unit, for example, it may be the same as the unit of length of the actual object, or it may be the number of pixels on the imaging plane 8.
図5は、制御装置5が車間距離Xを推定する流れを示す。図1~図5に示すように、制御装置5は、車載カメラ3及びレーン幅認識装置4から受信した情報に基づき、数1を用いて先行車両7の推定車幅WOBJを算出し、数2を用いて推定車幅WOBJから車間距離Xを推定する。
5 shows the flow of how the control device 5 estimates the inter-vehicle distance X. As shown in FIGS. 1 to 5, the control device 5 calculates the estimated vehicle width W OBJ of the leading vehicle 7 using Equation 1 based on the information received from the on-board camera 3 and the lane width recognition device 4, and estimates the inter-vehicle distance X from the estimated vehicle width W OBJ using Equation 2 .
以下、図5に示す手順に沿って、車間距離Xの推定方法を説明する。 The method for estimating inter-vehicle distance X will be explained below, following the steps shown in Figure 5.
制御装置5は、互いに異なる要素を用いて算出される第1~第4個別推定車幅を算出する(ST1)。数1の右辺の各項において、C1~C4が乗じられている項目が第1~第4個別推定車幅に相当する。以下、C1~C4を第1~第4重み係数と記す。 The control device 5 calculates first to fourth individual estimated vehicle widths using mutually different elements (ST1). In the terms on the right side of Equation 1 , the items multiplied by C1 to C4 correspond to the first to fourth individual estimated vehicle widths. Hereinafter, C1 to C4 will be referred to as the first to fourth weighting coefficients.
第1個別推定車幅は、図2及び図3に示すように、先行車両7の車幅と結像面車幅wobjとの比が、路面から車載カメラ3までの高さHと結像面上における先行車両7の下端から消失点vpまでの高さvとの比に等しいことを利用して得る。第1個別推定車幅は、路面から車載カメラ3までの高さHを、結像面上における先行車両7の下端から消失点vpまでの高さvで除した値に、結像面車幅wobjを乗じた値である。 2 and 3, the first individual estimated vehicle width is obtained by utilizing the fact that the ratio of the vehicle width of the leading vehicle 7 to the imaging plane vehicle width w obj is equal to the ratio of the height H from the road surface to the on-board camera 3 to the height v from the bottom of the leading vehicle 7 on the imaging plane to the vanishing point vp. The first individual estimated vehicle width is the value obtained by dividing the height H from the road surface to the on-board camera 3 by the height v from the bottom of the leading vehicle 7 on the imaging plane to the vanishing point vp, and multiplying this value by the imaging plane vehicle width w obj .
図1~図5を参照する。第2個別推定車幅は、制御装置5の記憶部13に記憶されている車両種別ごとの種別車幅WCLASSの中から、制御装置5が結像面8から判別した先行車両7の車両種別に対応する種別車幅WCLASSを選択した値である。第2個別推定車幅は、車両種別ごとの代表値を、その車両種別に属する先行車両7の車幅と推定するものであり、第1、第3及び第4個別推定車幅に比べて誤差が大きいと考えられる。 1 to 5, the second individual estimated vehicle width is a value selected from the vehicle type W CLASS for each vehicle type stored in the memory unit 13 of the control device 5, and is a value corresponding to the vehicle type of the preceding vehicle 7 determined by the control device 5 from the imaging plane 8. The second individual estimated vehicle width estimates a representative value for each vehicle type as the vehicle width of the preceding vehicle 7 belonging to that vehicle type, and is considered to have a larger error than the first, third, and fourth individual estimated vehicle widths.
第3個別推定車幅は、先行車両7の車幅と結像面車幅wobjとの比が、推定レーン幅WLANEと結像面レーン幅wlaneとの比に等しいことを利用して得る。第3個別推定車幅は、結像面車幅wobjを、結像面レーン幅wlaneで除した値に、推定レーン幅WLANEを乗じた値である。 The third individual estimated vehicle width is obtained by utilizing the fact that the ratio of the vehicle width of the leading vehicle 7 to the imaging plane vehicle width w obj is equal to the ratio of the estimated lane width W LANE to the imaging plane lane width w lane . The third individual estimated vehicle width is the value obtained by dividing the imaging plane vehicle width w obj by the imaging plane lane width w lane and multiplying the result by the estimated lane width W LANE .
第4個別推定車幅は、先行車両7の車幅と結像面車幅wobjとの比が、推定レーン幅WLANEと結像面レーン幅wlaneとの比に等しいことを利用して得る。第4個別推定車幅は、結像面車幅wobjを、結像面ナンバープレート幅wnpで除した値に、制御装置5の記憶部13に記憶されている規定ナンバープレート幅WNPを乗じた値である。 The fourth individual estimated vehicle width is obtained by utilizing the fact that the ratio of the vehicle width of the leading vehicle 7 to the imaging plane vehicle width w obj is equal to the ratio of the estimated lane width W LANE to the imaging plane lane width w lane . The fourth individual estimated vehicle width is the value obtained by dividing the imaging plane vehicle width w obj by the imaging plane license plate width w np and multiplying the result by the specified license plate width W NP stored in the memory unit 13 of the control device 5.
制御装置5は、取得できない要素があった場合には、その要素を算出の基礎とする個別推定車幅を算出対象から除外する。 If there is an element that cannot be acquired, the control device 5 will exclude from the calculation the individual estimated vehicle width that uses that element as the basis for calculation.
次に、制御装置5は、第1~第4重み係数C1~C4を設定する(ST2)。表1は、重み係数Ciの設定ルールを示す。表1は、第2列から第6列までにおいて判断条件(第1判断、第2判断)を示し、第7列において、その行の判断条件が成立した場合の第1~第4重み係数C1~C4の設定ルールを示している。なお、表1は、車両種別に基づく第2個別推定車幅が算出可能な場合を示している。
第1~第4個別推定車幅を算出するための要素を、全て良好な条件で取得できると仮定した場合は、第2個別推定車幅は、個々の車両に基づく値ではなく、車両種別ごとの代表値であるため、他の個別推定車幅よりも大きな誤差を含み得る。また、第1個別推定車幅の算出に用いる消失点vpには、その設定位置に誤差が生じる可能性がある。一方、第3個別推定車幅の算出に用いる結像面8上の要素は、直接画像上に示されている。また、第4個別推定車幅に関するナンバープレート幅は、第3個別推定車幅に関するレーン幅よりも小さいため、真の値に対する誤差の割合は、ナンバープレート幅の計測値の方がレーン幅の計測値よりも大きい可能性が高い。よって、第1個別推定車幅及び第4個別推定車幅は、第3個別推定車幅よりも大きな誤差を含み得る。従って、重み付けの基礎ルールは、値が大きい順に、第3重み係数C3、第1第及び第4重み係数C1,C4、第2重み係数C2となる(表1のケース1)。しかし、実際には、その時々で、計測不能な要素や、計測できても信頼性に劣る要素が生じる場合がある。このため、制御装置5は、車間距離Xを推定するたびに、必要に応じて基礎ルールを変更し、重み係数Ciを設定する。 Assuming that all elements for calculating the first to fourth individual estimated vehicle widths can be obtained under favorable conditions, the second individual estimated vehicle width is not a value based on an individual vehicle but a representative value for each vehicle type, and therefore may contain larger errors than the other individual estimated vehicle widths. Furthermore, the vanishing point vp used to calculate the first individual estimated vehicle width may have errors in its setting position. On the other hand, the elements on the imaging plane 8 used to calculate the third individual estimated vehicle width are shown directly on the image. Furthermore, because the license plate width for the fourth individual estimated vehicle width is smaller than the lane width for the third individual estimated vehicle width, the ratio of error to the true value is likely to be larger for the measured value of the license plate width than for the measured value of the lane width. Therefore, the first and fourth individual estimated vehicle widths may contain larger errors than the third individual estimated vehicle width. Therefore, the basic weighting rule is, in descending order of value, the third weighting coefficient C3 , the first and fourth weighting coefficients C1 and C4 , and the second weighting coefficient C2 (Case 1 in Table 1). However, in reality, there may be factors that cannot be measured or that are measurable but unreliable, so the control device 5 changes the basic rule as necessary and sets the weighting coefficient Ci each time it estimates the inter-vehicle distance X.
表1に示すように、制御装置5は、まず、第1判断として、各要素の計測の成否に基づく判断を行う。これらの要素の計測ができなかった場合は、その要素に対応する個別推定車幅の算出ができないため、対応する重み係数C1~C4の値は0となる。 As shown in Table 1, the control device 5 first makes a first determination based on whether or not each element has been measured. If these elements cannot be measured, the individual estimated vehicle width corresponding to that element cannot be calculated, and the value of the corresponding weighting coefficients C1 to C4 becomes 0.
表1の第2列及び第7列に示すように、結像面レーン幅wlaneが計測できなかった場合は、レーン幅を算出の基礎とする第3個別推定車幅を算出できないため、第3重み係数C3は0となる。結像面レーン幅wlaneが計測できない場合として、例えば、区画線14が薄くなっており、区画線14と周囲の路面との輝度の差が小さい場合等が想定される。 As shown in the second and seventh columns of Table 1, if the imaging plane lane width w lane cannot be measured, the third individual estimated vehicle width based on the lane width cannot be calculated, and therefore the third weighting coefficient C3 becomes 0. An example of a case in which the imaging plane lane width w lane cannot be measured is when the dividing line 14 is thin and the difference in brightness between the dividing line 14 and the surrounding road surface is small.
また、表1の第3列及び第7列に示すように、結像面ナンバープレート幅wnpが計測できなかった場合は、ナンバープレート幅を算出の基礎とする第4個別推定車幅を算出できないため、第4重み係数C4は0となる。結像面ナンバープレート幅wnpが計測できない場合として、例えば、先行車両7がナンバープレートを認識できないほど遠方に位置する場合が想定される。 Furthermore, as shown in the third and seventh columns of Table 1, if the imaging plane license plate width wnp cannot be measured, the fourth individual estimated vehicle width based on the license plate width cannot be calculated, and the fourth weighting coefficient C4 will be 0. An example of a case in which the imaging plane license plate width wnp cannot be measured is when the leading vehicle 7 is located too far away for its license plate to be recognized.
また、表1の第4列及び第7列に示すように、結像面8上における先行車両7の下端から消失点vpまでの高さvが計測できなかった場合は、高さvを算出の基礎とする第1個別推定車幅を算出できないため、第1重み係数C1は0となる。高さvが計測できない場合として、例えば、先行車両7が自車両6から近距離に位置して、先行車両7の下端が結像面8に移らない場合等が想定される。 Furthermore, as shown in the fourth and seventh columns of Table 1, if the height v from the bottom end of the leading vehicle 7 on the imaging plane 8 to the vanishing point vp cannot be measured, the first individual estimated vehicle width based on the height v cannot be calculated, and therefore the first weighting coefficient C1 becomes 0. An example of a case in which the height v cannot be measured is when the leading vehicle 7 is located close to the host vehicle 6 and the bottom end of the leading vehicle 7 does not move onto the imaging plane 8.
次に、制御装置5は、信頼度に基づく第2判断を行って重み係数Ciを調整する。制御装置5は、結像面レーン幅wlaneが計測できた場合は、推定レーン幅WLANEの精度を数値化したレーン幅信頼度を算出し、その数値が所定の第1閾値以上であるか否かを判断する(表1の第5列)。レーン幅信頼度は、精度が高いほど数値が大きくなるように算出される。レーン幅信頼度は、例えば、所定時間内に推定レーン幅WLANEを取得できた回数が多い場合や、区画線14とその周囲の路面との輝度の差が大きい場合、複数回取得した推定レーン幅WLANEの値の変動が小さい場合等に、高い値となる。レーン幅信頼度が第1閾値以上の場合、誤差が小さいと考えられる第3個別推定車幅を重視して、制御装置5は、第3重み係数C3を、他の重み係数C1,C2,C4よりも大きな値とする(表1のケース1,6)。一方、レーン幅信頼度が第1閾値未満の場合、制御装置5は、第3重み係数C3を、他の重み係数C1,C2,C4の少なくとも一部よりも小さな値とする(表1のケース2,3,7)。なお、表1は、車載カメラ3をレーン幅認識装置4として用いることを想定しており、高さvを計測できないほど先行車両7が自車両6の近くにいる時は、結像面8の下部に区画線14が映らず、推定レーン幅WLANEの計測もできないと想定している(ケース4,5,8)。 Next, the control device 5 performs a second determination based on the reliability and adjusts the weighting coefficient C i . If the imaging plane lane width w lane can be measured, the control device 5 calculates a lane width reliability that quantifies the accuracy of the estimated lane width W LANE and determines whether the calculated value is equal to or greater than a predetermined first threshold (see column 5 of Table 1). The lane width reliability is calculated so that the higher the accuracy, the larger the calculated value. The lane width reliability is high, for example, when the estimated lane width W LANE is acquired many times within a predetermined time, when there is a large difference in brightness between the dividing line 14 and the surrounding road surface, or when there is little variation in the estimated lane width W LANE values acquired multiple times. If the lane width reliability is equal to or greater than the first threshold, the control device 5 prioritizes the third individual estimated vehicle width, which is considered to have a small error, and sets the third weighting coefficient C 3 to a value greater than the other weighting coefficients C 1 , C 2 , and C 4 (see cases 1 and 6 of Table 1). On the other hand, if the lane width reliability is less than the first threshold, the control device 5 sets the third weighting factor C3 to a value smaller than at least some of the other weighting factors C1 , C2 , and C4 (Cases 2, 3, and 7 in Table 1). Note that Table 1 assumes that the on-board camera 3 is used as the lane width recognition device 4, and that when the leading vehicle 7 is too close to the vehicle 6 to measure the height v, the dividing line 14 is not reflected below the imaging surface 8, and the estimated lane width WLANE cannot be measured (Cases 4, 5, and 8).
制御装置5は、レーン幅信頼度が所定値未満の場合、又は、高さvが計測不能な場合、結像面ナンバープレート幅wnpの精度を数値化したナンバープレート幅信頼度を算出し、その数値が所定の第2閾値以上であるか否かを判断する(表1の第6列)。ナンバープレート幅信頼度は、精度が高いほど数値が大きくなるように算出される。ナンバープレート幅信頼度は、例えば、結像面8上のナンバープレートの大きさが大きいほど高い値となる。制御装置5は、ナンバープレート幅信頼度が第2閾値以上の場合、第4重み係数C4を、少なくとも第2及び第3重み係数C2,C3よりも大きな値とする(表1のケース2,4,9)。制御装置5は、ナンバープレート幅信頼度が第2閾値未満の場合、第4重み係数C4を、第1及び第2重み係数C1,C2の少なくとも一方よりも小さな値とする(表1のケース3,5,10)。 If the lane width reliability is less than a predetermined value or if the height v cannot be measured, the control device 5 calculates the license plate width reliability, which quantifies the accuracy of the license plate width wnp on the imaging plane, and determines whether the calculated value is equal to or greater than a predetermined second threshold (column 6 of Table 1). The license plate width reliability is calculated so that the higher the accuracy, the larger the value. For example, the larger the size of the license plate on the imaging plane 8, the higher the license plate width reliability. If the license plate width reliability is equal to or greater than the second threshold, the control device 5 sets the fourth weighting factor C4 to a value greater than at least the second and third weighting factors C2 and C3 (cases 2 , 4, and 9 of Table 1). If the license plate width reliability is less than the second threshold, the control device 5 sets the fourth weighting factor C4 to a value smaller than at least one of the first and second weighting factors C1 and C2 (cases 3, 5, and 10 of Table 1).
次に、制御装置5は、設定した重み係数Ciを対応する個別推定車幅に乗じた値を足し合わせ、個別推定車幅の加重平均値として、推定車幅WOBJを算出する(ST3、数1)。 Next, the control device 5 multiplies the corresponding individual estimated vehicle widths by the set weighting coefficients Ci , adds up the resulting values, and calculates the estimated vehicle width W OBJ as the weighted average of the individual estimated vehicle widths (ST3, Equation 1 ).
次に、制御装置5は、推定車幅WOBJから車間距離Xを推定する(ST4)。図2に示すように、車間距離Xとカメラ焦点距離fとの比は、推定車幅WOBJと結像面車幅wobjとの比に等しい。よって、車間距離Xは、推定車幅WOBJを、結像面車幅wobjで除した値に、カメラ焦点距離fを乗じた値となる(数2)。 Next, the control device 5 estimates the inter-vehicle distance X from the estimated vehicle width W OBJ (ST4). As shown in Fig. 2, the ratio of the inter-vehicle distance X to the camera focal length f is equal to the ratio of the estimated vehicle width W OBJ to the vehicle width at the imaging plane w OBJ . Therefore, the inter-vehicle distance X is calculated by dividing the estimated vehicle width W OBJ by the vehicle width at the imaging plane w OBJ and multiplying the result by the camera focal length f ( Equation 2 ).
本実施形態に係る車間距離推定装置1の作用効果について説明する。 The following describes the effects of the inter-vehicle distance estimation device 1 according to this embodiment.
車間距離推定装置1は、単眼カメラによって車間距離Xを推定することができる。 The inter-vehicle distance estimation device 1 can estimate the inter-vehicle distance X using a monocular camera.
また、複数の個別推定車幅の加重平均として推定車幅WOBJを求め、この推定車幅WOBJに基づいて車間距離Xを推定しているため、一部の個別推定車幅を算出できなくても、車間距離Xを推定できる。特に車両種別に基づく第2個別推定車幅は算出可能な場合が多いと言え、車間距離Xの推定が不能となることが抑制でき、また、信頼度の低い個別推定車幅を無理に使用しなくてもある程度の精度を期待できる車間距離Xを算出できる。 Furthermore, since the estimated vehicle width W OBJ is calculated as a weighted average of a plurality of individual estimated vehicle widths and the inter-vehicle distance X is estimated based on this estimated vehicle width W OBJ , the inter-vehicle distance X can be estimated even if some individual estimated vehicle widths cannot be calculated. In particular, it can be said that the second individual estimated vehicle width based on the vehicle type can be calculated in many cases, which prevents the inter-vehicle distance X from being unable to be estimated. Furthermore, the inter-vehicle distance X can be calculated with a certain degree of accuracy without having to use an individual estimated vehicle width with low reliability.
重み係数Ciによって、精度が高いと推定される個別推定車幅の推定車幅WOBJへの影響を大きくしているため、推定車幅WOBJの精度が高まる。 The weighting coefficient C i increases the influence of the individual estimated vehicle widths that are estimated to be highly accurate on the estimated vehicle width W OBJ , thereby improving the accuracy of the estimated vehicle width W OBJ .
以上で具体的な実施形態の説明を終えるが、本発明は上記実施形態や変形例に限定されることなく、幅広く変形実施することができる。個別推定車幅は、上記の4つに限定されず、他の要素に基づいて算出したものが含まれても良く、また、上記の4つを全て含む必要はなく、2つ以上あれば良い。 This concludes the explanation of specific embodiments, but the present invention is not limited to the above embodiments and variations, and can be implemented in a wide variety of ways. The individual estimated vehicle widths are not limited to the four mentioned above, and may include those calculated based on other factors. Also, it is not necessary to include all four of the above, as long as there are two or more.
1 :車間距離推定装置
2 :撮像素子
3 :車載カメラ
4 :レーン幅認識装置
5 :制御装置
6 :自車両
7 :先行車両
8 :結像面
9 :ナビゲーション装置
14 :区画線
WOBJ:推定車幅
C1~C4:重み係数
wobj:結像面車幅
H :路面から車載カメラまでの高さ
v :結像面上の先行車両の下端から消失点までの高さ
WCLASS:種別車幅
WLANE:推定レーン幅
wlane:結像面レーン幅
WNP :規定ナンバープレート幅
wnp :結像面ナンバープレート幅
X :車間距離
f :カメラ焦点距離
1: Inter-vehicle distance estimation device 2: Image pickup element 3: On-board camera 4: Lane width recognition device 5: Control device 6: Vehicle 7: Leading vehicle 8: Imaging surface 9: Navigation device 14: Marking line W OBJ : Estimated vehicle width C 1 to C 4 : Weighting coefficients w obj : Vehicle width at imaging surface H: Height from road surface to on-board camera v: Height from bottom edge of leading vehicle on imaging surface to vanishing point W CLASS : Vehicle width by type W LANE : Estimated lane width w lane : Lane width at imaging surface W NP : Specified license plate width w np : License plate width at imaging surface X: Inter-vehicle distance f: Camera focal length
Claims (7)
撮像素子を含み、前記自車両の前方を撮影する車載カメラと、
前記車載カメラが取得した情報に基づいて前記先行車両の推定車幅(WOBJ)を取得し、前記推定車幅(WOBJ)を、前記撮像素子の結像面上の前記先行車両の幅である結像面車幅(wobj)で除した値に、カメラ焦点距離(f)を乗じた値を前記車間距離(X)と推定する制御装置とを備え、
前記制御装置は、
(i)路面から前記車載カメラまでの高さ(H)を、前記結像面上における前記先行車両の下端から消失点までの高さ(v)で除した値に、前記結像面車幅(wobj)を乗じた値である第1個別推定車幅、
(ii)前記制御装置に記憶されている車両種別ごとの種別車幅(WCLASS)の中から、前記結像面から判別した前記先行車両の前記車両種別に対応する前記種別車幅(WCLASS)を選択した値である第2個別推定車幅、
(iii)前記結像面車幅(wobj)を、前記結像面上の前記先行車両の位置におけるレーン幅である結像面レーン幅(wlane)で除した値に、前記自車両に備えられたレーン幅認識装置からの情報により得られた前記自車両が走行中のレーン幅の推定値である推定レーン幅(WLANE)を乗じた値である第3個別推定車幅、
(iv)前記結像面車幅(wobj)を、前記結像面上の前記先行車両のナンバープレートの幅である結像面ナンバープレート幅(wnp)で除した値に、前記制御装置に記憶されているナンバープレートの規定の幅である規定ナンバープレート幅(WNP)を乗じた値である第4個別推定車幅
の内の少なくとも2つを含む個別推定車幅を取得し、
前記個別推定車幅の各々に対して、総和が1となる重み係数(Ci)を乗じて足し合わせて得た加重平均値として前記推定車幅を算出するように構成された、車間距離推定装置。 A vehicle-to-vehicle distance estimation device that estimates a vehicle-to-vehicle distance (X) from a host vehicle to a preceding vehicle,
an in-vehicle camera including an imaging element for capturing an image of a scene ahead of the vehicle;
a control device that acquires an estimated vehicle width (W OBJ ) of the preceding vehicle based on information acquired by the on-board camera, and estimates the following distance (X) as a value obtained by dividing the estimated vehicle width (W OBJ ) by an imaging plane vehicle width (w obj ), which is the width of the preceding vehicle on the imaging plane of the image sensor, and multiplying the result by a camera focal length (f);
The control device
(i) a first individual estimated vehicle width, which is a value obtained by dividing the height (H) from the road surface to the on-board camera by the height (v) from the bottom edge of the leading vehicle on the imaging plane to the vanishing point, and multiplying the result by the vehicle width (w obj ) on the imaging plane;
(ii) a second individual estimated vehicle width, which is a value selected from the vehicle type widths (W CLASS ) for each vehicle type stored in the control device, and which corresponds to the vehicle type of the preceding vehicle determined from the imaging plane ;
(iii) a third individual estimated vehicle width, which is a value obtained by dividing the image plane vehicle width (w obj ) by the image plane lane width (w lane ), which is the lane width at the position of the preceding vehicle on the image plane, and multiplying the result by an estimated lane width (W LANE ), which is an estimate of the lane width in which the host vehicle is traveling, obtained from information from a lane width recognition device provided on the host vehicle;
(iv) obtaining individual estimated vehicle widths including at least two of the fourth individual estimated vehicle widths, which are values obtained by dividing the image plane vehicle width (w obj ) by the image plane license plate width (w np ), which is the width of the license plate of the preceding vehicle on the image plane, and multiplying the result by the prescribed license plate width (W NP ), which is the prescribed width of the license plate stored in the control device;
The inter-vehicle distance estimation device is configured to calculate the estimated vehicle width as a weighted average value obtained by multiplying each of the individual estimated vehicle widths by a weighting coefficient (C i ) whose sum is 1 and adding up the results.
WOBJは、前記推定車幅であり、
C1~C4は、前記重み係数であり、C1~C4の和は1であり、右辺の各項において、C1~C4が乗じられている項目が前記第1~第4個別推定車幅に対応し、
wobjは、前記結像面車幅であり、
Hは、前記路面から前記車載カメラまでの前記高さであり、
vは、前記結像面上の前記先行車両の下端から前記消失点までの前記高さであり、
WCLASSは、前記種別車幅であり、
WLANEは、前記推定レーン幅であり、
wlaneは、前記結像面レーン幅であり、
WNPは、前記規定ナンバープレート幅であり、
wnpは、前記結像面ナンバープレート幅である。 6. The inter-vehicle distance estimation device according to claim 2, wherein the estimated vehicle width is calculated based on the following equation 1 :
W OBJ is the estimated vehicle width,
C1 to C4 are the weighting coefficients, the sum of C1 to C4 is 1, and in the terms on the right side, the items multiplied by C1 to C4 correspond to the first to fourth individual estimated vehicle widths,
w obj is the width of the imaging plane,
H is the height from the road surface to the vehicle-mounted camera,
v is the height from the bottom edge of the leading vehicle on the imaging plane to the vanishing point,
W CLASS is the vehicle width according to the type,
W LANE is the estimated lane width;
w lane is the imaging plane lane width,
W NP is the prescribed license plate width,
w np is the image plane license plate width.
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