JP5996421B2 - Obstacle detection device and vehicle using the same - Google Patents
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Description
本発明は、画像センサにより走路上の障害物を検出する障害物検出装置及びそれを備えた車両に関する。 The present invention relates to an obstacle detection device that detects an obstacle on a road using an image sensor and a vehicle including the obstacle detection device.
従来、ゴルフ場内の走路を走行するゴルフカートには自動走行機能を有しているものがある。自動走行は電磁誘導線から発生する磁界を検出することで行われる。また、ゴルフカートの前面に超音波センサを設けて、ゴルフカート前方の障害物を検出する障害物検出装置を備えるものもある。超音波センサにより障害物が検出されると、ゴルフカートは減速または停止の制御が実施される。 2. Description of the Related Art Conventionally, some golf carts that run on a course in a golf course have an automatic running function. Automatic traveling is performed by detecting a magnetic field generated from an electromagnetic induction wire. In addition, there is an apparatus provided with an obstacle detection device that detects an obstacle in front of the golf cart by providing an ultrasonic sensor in front of the golf cart. When an obstacle is detected by the ultrasonic sensor, the golf cart is controlled to decelerate or stop.
(1)特許文献1の技術
特許文献1に記載のゴルフカートには自動走行装置が搭載されている。これにより、走路上に設けられた誘導線に従って走路を自動走行することができる。超音波センサにより障害物までの距離を計測し、その距離に応じて障害物の有無を判定する。
(1) Technology of
従来のゴルフカートは、図16に示すように、車両前方の距離L1の範囲内に障害物が存在するか否かで、走行速度の制御をしている。この距離L1は、走路外の障害物が含まれない範囲に設定されている。しかしながら、ゴルフカートの走行速度を上げると、制動距離が長くなるので、より前方の障害物を検出しなければならない。 Conventional golf carts, as shown in FIG. 16, depending on whether an obstacle within the front of the vehicle distance L 1 is present, and the control of the travel speed. The distance L 1 is set to a range that does not contain the track out of the obstacle. However, if the running speed of the golf cart is increased, the braking distance becomes longer, and therefore obstacles ahead must be detected.
そこで、走行速度を上げる場合、図17に示すように、車両前方の距離L2の範囲内に障害物が存在するか否かの判定結果を基に、走行速度の制御をする。しかしながら、障害物の判定距離を長くすることで走路外にある障害物を検出してしまうことがある。走路外の障害物の検出によりゴルフカートが減速または停止され、走行速度を上げたにもかかわらずゴルフカートの走行効率が悪くなる問題がある。 Therefore, when increasing the running speed, as shown in FIG. 17, based on whether the judgment result obstacle within the front of the vehicle distance L 2 is present, the control of the travel speed. However, an obstacle outside the track may be detected by increasing the obstacle determination distance. The golf cart is decelerated or stopped by detection of an obstacle outside the running road, and there is a problem that the running efficiency of the golf cart is deteriorated even though the running speed is increased.
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、障害物が走路内に存在するか否かを判定することができる障害物検出装置及びそれを用いた車両を提供することを目的とする。 This invention is made | formed in view of such a situation, Comprising: The obstacle detection apparatus which can determine whether an obstacle exists in a runway, and a vehicle using the same are provided. Objective.
上記目的を達成するために、本発明は次のような構成をとる。
すなわち、本発明に係る障害物検出装置は、走路の地面領域と走路外の地面領域との間で画像情報の特性が異なる場合において、前方の画像を撮影する画像センサと、前記画像内の障害物を検出する障害物検出部と、前記画像内の前記障害物の地面領域を設定する障害物地面領域設定部と、前記画像内の前記障害物の地面領域と前記走路の地面領域との前記特性の類似度を算出する類似度算出部とを備える。
In order to achieve the above object, the present invention has the following configuration.
That is, the obstacle detection device according to the present invention includes an image sensor that captures a front image when the characteristics of image information are different between the ground area of the road and the ground area outside the road , and the obstacle in the image. said the obstacle detecting unit for detecting an object, the obstacle ground area setting unit for setting a ground area of the obstacle in the image, the ground area and the ground area of the runway of the obstacle in the image A similarity calculation unit that calculates the similarity of the characteristics .
本発明によれば、画像センサが前方の画像を撮影する。障害物検出部は、撮影された画像内の障害物を検出する。障害物地面領域設定部は、撮影された画像内において、検出された障害物の地面領域を設定する。類似度判定部は画像内の前記障害物の地面領域と走路の地面領域との類似度を算出する。算出された類似度の値が大きければ、障害物地面領域と走路地面領域とが類似しているので、障害物が走路上に存在すると判定することができる。また、算出された類似度の値が小さければ、障害物地面領域と走路地面領域とが類似していないので、障害物が走路上に存在しないと判定することができる。このように、検出された障害物が走路内に存在するのか、または、走路外に存在するのかを判定することができる。 According to the present invention, the image sensor captures a front image. The obstacle detection unit detects an obstacle in the captured image. The obstacle ground area setting unit sets the ground area of the detected obstacle in the captured image. The similarity determination unit calculates the similarity between the ground area of the obstacle and the ground area of the runway in the image. If the calculated similarity value is large, the obstacle ground area and the road ground area are similar, and therefore it can be determined that the obstacle exists on the road. If the calculated similarity value is small, the obstacle ground area and the road ground area are not similar, and therefore it can be determined that no obstacle exists on the road. In this way, it can be determined whether the detected obstacle is present in the runway or outside the runway.
また、前方の物体との距離情報を検出する距離情報検出部を備え、前記障害物検出部は前記距離情報を基に前記画像内の障害物を検出することが好ましい。距離情報を用いて障害物を検出するので、障害物の検出精度を向上させることができる。 In addition, it is preferable that a distance information detection unit that detects distance information with a front object is provided, and the obstacle detection unit detects an obstacle in the image based on the distance information. Since the obstacle is detected using the distance information, the obstacle detection accuracy can be improved.
また、前記画像センサを平行ステレオの位置関係で複数個備え、各画像センサの画像を基に視差画像を作成する視差画像作成部を備えることが好ましい。画像センサを平行ステレオの位置関係で複数個備え、さらに、各画像センサの画像を基に視差画像を作成する視差画像作成部を備えるので、車両前方の画像情報および画像情報と関係づけられた距離情報を精度よく取得することができる。 Preferably, the image sensor includes a plurality of image sensors in a parallel stereo positional relationship, and further includes a parallax image creation unit that creates a parallax image based on an image of each image sensor. Since the image sensor includes a plurality of image sensors in a parallel stereo positional relationship and further includes a parallax image creation unit that creates a parallax image based on the image of each image sensor, the distance associated with the image information and the image information in front of the vehicle Information can be acquired with high accuracy.
また、前記障害物の地面領域の実空間上における面積と同じ面積を有する走路の地面領域を前記画像内に設定する走路地面領域設定部を備えることが好ましい。障害物の地面領域と走路の地面領域とが実空間上で同じ面積であるので、それぞれの濃度値を基に適切に類似度を算出することができる。 Moreover, it is preferable to provide a runway ground area setting unit that sets, in the image, a ground area of a runway having the same area as the area of the obstacle ground area in real space. Since the ground area of the obstacle and the ground area of the runway have the same area in real space, the similarity can be appropriately calculated based on the respective density values.
また、前記走路地面領域設定部は、前記障害物の地面領域の実空間上における面積を算出する面積算出部と、算出された面積と実空間上において同じ大きさの走路の地面領域を前記画像内に設定する地面領域設定部ととを備えることが好ましい。この構成によれば、走路の地面領域を実空間上で障害物の地面領域と同じ面積を有するように適切に設定することができる。 In addition, the runway ground area setting unit calculates an area of the ground area of the obstacle in real space, and calculates the ground area of the runway having the same size in the real space as the calculated area. And a ground area setting unit that is set inside. According to this configuration, the ground area of the running road can be appropriately set so as to have the same area as the obstacle ground area in real space.
また、障害物の地面領域の濃度値と走路の地面領域の濃度値とをそれぞれ諧調を低減して量子化したヒストグラムに対して正規化する正規化部を備えることが好ましい。障害物地面領域の濃度値と、走路地面領域の濃度値とをそれぞれ諧調を低減して量子化したヒストグラムを作成する。これらのヒストグラムに対して正規化するので、類似度算出の演算量の低減により類似度の算出時間を低減し、さらに、類似度の精度を向上することができる。 In addition, it is preferable to include a normalization unit that normalizes the density value of the ground area of the obstacle and the density value of the ground area of the runway with respect to the histogram obtained by quantizing the gradation while reducing the gradation. A histogram is created by quantizing the density value of the obstacle ground area and the density value of the runway ground area while reducing gradation. Since normalization is performed on these histograms, it is possible to reduce the calculation time of similarity by reducing the amount of calculation of similarity, and further improve the accuracy of similarity.
また、前記類似度と予め定められた閾値と比較することで、障害物が走路上に存在するか否かを判定する比較部を備えることが好ましい。類似度と予め定められた閾値と比較することで、障害物が走路上に存在するか否かを容易に判定することができる。 Moreover, it is preferable to provide a comparison unit that determines whether or not an obstacle exists on the runway by comparing the similarity with a predetermined threshold value. By comparing the similarity with a predetermined threshold value, it can be easily determined whether or not an obstacle exists on the road.
また、本発明に係る車両は、上記障害物検出装置を備える車両である。上記障害物検出装置を備えるので、検出された障害物が走路上に存在するのかしないのかを精度良く判定することができる。走路外にある障害物を検出した場合でも、障害物が走路外にあることを適切に認識することができるので、走路外にある障害物のために車両を減速または停止するのを防止することができる。これにより、車両の走行効率を向上させることができる。 Moreover, the vehicle which concerns on this invention is a vehicle provided with the said obstacle detection apparatus. Since the obstacle detection device is provided, it can be accurately determined whether or not the detected obstacle exists on the road. Even if an obstacle outside the track is detected, it can be properly recognized that the obstacle is outside the track, thus preventing the vehicle from decelerating or stopping due to an obstacle outside the track. Can do. Thereby, the running efficiency of the vehicle can be improved.
また、前記障害物までの距離と第1距離とを比較することで車両の減速制御を実施するか否かを判定し、前記障害物までの距離と前記第1距離よりも長い第2距離とを比較することで障害物の地面領域と車両の地面領域との類似度を算出するか否かの判定をする障害物距離判定部を備えることが好ましい。 Further, it is determined whether or not the vehicle deceleration control is to be performed by comparing the distance to the obstacle and the first distance, and the distance to the obstacle and the second distance longer than the first distance are determined. It is preferable to provide an obstacle distance determination unit that determines whether or not the similarity between the ground area of the obstacle and the ground area of the vehicle is calculated by comparing.
検出された障害物までの距離に対して2段階の距離基準で車両の車速制御を実施する。障害物までの距離と第1段階の第1距離とを比較して車両の減速制御を実施するか否かを判定する。これにより、障害物と車両との距離が近い場合は車両の減速制御を実施することができ、車両と障害物との衝突を回避することができる。 The vehicle speed control of the vehicle is performed on the basis of the two-step distance reference with respect to the detected distance to the obstacle. It is determined whether or not the vehicle deceleration control is to be performed by comparing the distance to the obstacle with the first distance in the first stage. Thereby, when the distance between the obstacle and the vehicle is short, the deceleration control of the vehicle can be performed, and the collision between the vehicle and the obstacle can be avoided.
また、障害物までの距離と第1段階よりも長い第2段階の第2距離とを比較して障害物の地面領域と車両の地面領域との類似度を算出するか否かの判定をする。これにより、障害物と車両との距離がある程度離れている場合は、障害物地面領域と走路地面領域との類似度を算出し、障害物が走路上に有るか否かを判定した上で、車両の車速制御を実施することができる。 Further, it is determined whether or not the similarity between the ground area of the obstacle and the ground area of the vehicle is calculated by comparing the distance to the obstacle with the second distance of the second stage longer than the first stage. . By this, when the distance between the obstacle and the vehicle is some distance away, after calculating the similarity between the obstacle ground area and the road ground area, and determining whether the obstacle is on the road, Vehicle speed control of the vehicle can be implemented.
本発明によれば、障害物が走路内に存在するのか走路外に存在するのかを判定することができる障害物検出装置及びそれを用いた車両を提供することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the obstruction detection apparatus which can determine whether an obstruction exists in a runway, or exists out of a runway, and a vehicle using the same can be provided.
以下、図面を参照して本発明の実施例1を説明する。本発明における車両の実施形態として、自動走行するゴルフカートを挙げる。車両は4輪車に限られず、3輪車でもよいし、モノレール型でもよい。また、車両はゴルフカートに限られず、工場や果樹園で走行する無人搬送車も含まれる。なお、以下の説明で、前後および左右とは車両1の前進する方向を基準としている。
1.車両の概略構成
図1および図2を参照する。図1は、実施例に係る車両1の前面図であり、図2は車両1の構成を示す機能ブロック図である。車両1はゴルフ場内を自動または手動走行するゴルフカートである。車両1は、走路に埋め込まれた誘導線から発せられる電磁波に誘導されて自動走行することができる。車両1の前面中央部に画像センサ3が設けられている。画像センサ3の一例として可視光カメラが挙げられる。
1. Schematic configuration of vehicle Referring to FIGS. 1 and 2. FIG. 1 is a front view of a
また、車両1には、車両1が走行する走路上の障害物を検出する障害物検出装置5と、車両1が誘導線に沿って自動走行するのを制御する自動走行制御部7と、障害物検出装置5が障害物を検出すると運転者および周囲に警告を発生する警告出力部8と、障害物の検出により減速または停止の制御をする車速制御部9と、車輪を駆動し、車速制御部9により回転数が制御される駆動モータ11とが設けられている。本実施例において、車両1はモータで駆動されるがこれに限らず、エンジンにより駆動されてもよい。
Further, the
2.障害物検出装置の構成
次に図3を参照して車両1に備えられた障害物検出装置5の構成を説明する。図3は、障害物検出装置の構成を示すブロック図である。
2. Configuration of Obstacle Detection Device Next, the configuration of the
障害物検出装置5は、車両1の前方の画像を撮影する画像センサ3と、画像センサ3により撮影された画像を基に障害物を検出する障害物検出部15と、検出された障害物の地面領域を設定する障害物地面領域設定部17と、障害物の地面領域と走路の地面領域とのテキスチャの類似度から障害物が走路上に存在するか否かを判定する障害物判定部23とを備える。障害物検出部15、障害物地面領域設定部17、障害物判定部23はマイクロプロセッサまたはFPGA(Field Programmable Gate Array;再構成可能なゲートアレイ)で構成される。次にそれぞれの構成部について順に説明する。
The
障害物検出部15は、画像センサ3から送られる画像に対して、例えばテンプレートマッチングにより障害物を検出する。テンプレートの一例として、人および車両の形状のものが挙げられる。また、テンプレートマッチングの他にも、HOG(Histograms of Oriented Gradients)特徴を用いて人や車両などの物体を障害物として検出してもよい。
The
障害物地面領域設定部17は、検出された障害物の地面領域を設定する。障害物地面領域設定部17は、検出された障害物の画像上の領域を設定する障害物領域設定部19と、設定された障害物領域の下方画素領域を障害物地面領域として設定する地面領域設定部21とを有する。
The obstacle ground
図4を参照して説明する。図4は障害物領域設定を示す説明図である。障害物領域設定部19は、検出された障害物Bs1の画像DP1上のuv座標の最大値と最小値を抽出することで、障害物を外接矩形で囲む障害物領域Ba1を設定する。 This will be described with reference to FIG. FIG. 4 is an explanatory diagram showing the obstacle area setting. The obstacle area setting unit 19 sets the obstacle area Ba1 that surrounds the obstacle with a circumscribed rectangle by extracting the maximum value and the minimum value of the uv coordinates on the image DP1 of the detected obstacle Bs1.
地面領域設定部21は、設定された障害物領域Ba1の直下の下方画素領域を障害物地面領域Bg1として設定する。障害物地面領域Bg1のu軸方向の幅は、障害物領域Ba1の幅と同じ大きさで設定する。障害物地面領域Bg1のv軸方向の高さは、予め決められた大きさで設定する。設定された障害物地面領域Bg1の各画素の濃度値のデータが障害物判定部23へ出力される。
The ground
障害物判定部23は、障害物地面領域Bg1と走路地面領域Cg1との類似度Sを基に、障害物が走路上に存在するか否かの判定をする。障害物判定部23は、画像内の障害物地面領域Bg1と走路地面領域Cg1との類似度Sを算出する類似度算出部25と、算出された類似度Sを閾値Tと比較する比較部27とを有する。
The
類似度算出部19は、予め定められた走路地面領域Cg1の画素の濃度ヒストグラムと障害物地面領域Bg1の画素の濃度ヒストグラムとの類似度Sを算出する。走路地面領域Cg1は画像Dp1において、u軸方向において中央部に位置し、v軸方向において下部に位置する。すなわち、車両1(画像センサ3)に直近の中央手前を撮影した部分を走路地面領域Cg1と定めている。走路地面領域Cg1は走路Rd上を撮影している。障害物地面領域Bg1と走路地面領域Cg1との類似度Sを算出することで、障害物地面領域Bg1と走路Rdとの類似度を算出することになる。 The similarity calculation unit 19 calculates a similarity S between a predetermined density histogram of pixels in the road ground area Cg1 and a density histogram of pixels in the obstacle ground area Bg1. The runway ground region Cg1 is located in the center in the u-axis direction and in the lower part in the v-axis direction in the image Dp1. That is, a portion obtained by photographing the center front closest to the vehicle 1 (image sensor 3) is defined as a runway ground region Cg1. The runway ground area Cg1 is taken on the runway Rd. By calculating the similarity S between the obstacle ground area Bg1 and the running road ground area Cg1, the similarity between the obstacle ground area Bg1 and the running road Rd is calculated.
類似度Sは、例えば、下式に示されるバタチャリア(Bhattacharyya)係数を用いることで算出することができる。通常、濃度値は0〜255の256段階の値を取りうる。この場合、qの値は0〜255の値を取り、Nの値は256である。 The similarity S can be calculated, for example, by using a Bhattacharyya coefficient represented by the following equation. Usually, the density value can take a value of 256 steps from 0 to 255. In this case, the value of q takes a value from 0 to 255, and the value of N is 256.
比較部27は、算出された類似度Sを予め定められた閾値Tと比較する。類似度Sが閾値Tよりも大きければ、障害物Bs1は走路Rd上に存在すると判定する。類似度Sが閾値T以下であれば、障害物Bs1は走路Rd上に存在しないと判定する。障害物Bs1は走路Rd上に存在すると判定された場合、判定信号が警告出力部8および車速制御部9へ送られる。障害物Bs1は走路Rd上に存在しないと判定された場合、判定信号は出力されない。
The
次に、実施例1における障害物検出の動作を図6を用いて説明する。図6は障害物検出の処理手順を示すフローチャートである。 Next, the operation of obstacle detection in the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing a processing procedure for obstacle detection.
車両1の前面に設けられた画像センサ3により画像を撮影する(ステップS01)。次に、障害物検出部15は、撮影された画像Dp1内の障害物Bs1を検出する(ステップS02)。障害物領域設定部19は、検出された障害物Bs1を囲む外接矩形の領域を障害物領域Ba1として設定する(ステップS03)。地面領域設定部21は、障害物領域Ba1の下方の予め決められた大きさの領域を障害物地面領域Bg1として設定する(ステップS04)。画像DP1内の中央下部の予め決められた領域を走路地面領域Cg1として、この走路地面領域Cg1の画素の濃度値と障害物地面領域Ba1の画素の濃度値とのそれぞれのヒストグラムの類似度Sを算出する(ステップS05)。算出された類似度Sにより、検出された障害物Bs1が車両1の走路上に有るか否かの障害物判定をする(ステップS06)。類似度Sが閾値Tよりも大きければ障害物Bs1は走路Rd上にあると判定され、類似度Sが閾値T以下であれば障害物Bs1は走路Rd上に無いと判定する。
An image is taken by the
なお、障害物Bs1が走路Rd上に存在するとの判定に応じて、スピーカ等で構成される警告出力部8から操縦者および周囲に対して警報を発する。また、障害物Bs1が走路Rd上に存在するとの判定に応じて、車速制御部9が減速の制御およびブレーキ制動を実施し、駆動モータ11および車輪の回転が制動され、車両1が減速または停止する。
In response to the determination that the obstacle Bs1 exists on the road Rd, the warning output unit 8 including a speaker or the like issues a warning to the driver and the surroundings. Further, in response to the determination that the obstacle Bs1 exists on the travel path Rd, the vehicle
このように、実施例1によれば、検出された障害物Bs1の地面領域Bg1の濃度値と、走路地面領域Cg1すなわち走路Rd領域の濃度値との類似度Sを算出する。この類似度Sを基に検出した障害物Bs1が走路Rd上に存在するか否かを判別するので、走路上に存在する障害物を精度良く判別することができる。また、障害物が走路上に存在すると判別された場合だけ、車両1の減速制御が実施されるので、車両1の走行効率を上げることができる。
As described above, according to the first embodiment, the similarity S between the detected density value of the ground area Bg1 of the obstacle Bs1 and the density value of the runway ground area Cg1, that is, the runway Rd area is calculated. Since it is determined whether or not the obstacle Bs1 detected on the basis of the similarity S exists on the road Rd, it is possible to accurately determine the obstacle present on the road. Moreover, since the deceleration control of the
次に、図7および図8を参照して実施例2に係る障害物検出装置について説明する。図7は実施例2における車両の前面図である。図8は実施例2における障害物検出装置の構成を示すブロック図である。実施例2において、実施例1に示した符号と同一の符号で示した部分は、実施例1と同様の構成であるのでここでの説明は省略する。また、以下に記載した以外の車両および障害物検出装置の構成は実施例1と同様である。 Next, an obstacle detection apparatus according to the second embodiment will be described with reference to FIGS. 7 and 8. FIG. 7 is a front view of the vehicle in the second embodiment. FIG. 8 is a block diagram illustrating the configuration of the obstacle detection apparatus according to the second embodiment. In the second embodiment, the parts indicated by the same reference numerals as those in the first embodiment have the same configuration as in the first embodiment, and thus the description thereof is omitted here. The configurations of the vehicle and the obstacle detection device other than those described below are the same as those in the first embodiment.
実施例2の特徴は、検出された障害物が走路上に存在するか否かの判定精度をより向上させた点である。実施例1では画像情報を基に障害物が走路上に存在するか否かの判定をしていたが、実施例2では画像情報にさらに距離情報を加えて障害物が走路上に存在するか否かの判定をする。 A feature of the second embodiment is that the accuracy of determining whether or not the detected obstacle exists on the road is further improved. In the first embodiment, whether or not an obstacle exists on the road is determined based on the image information. In the second embodiment, whether or not an obstacle exists on the road by adding distance information to the image information. Determine whether or not.
実施例2における障害物検出装置6は、ステレオカメラ4と、メモリ10と、視差画像作成部12と、距離画像演算部13と、障害物検出部14と、障害物距離判定部16と、障害物地面領域設定部18と、走路地面領域設定部26と、障害物判定部24とを有する。視差画像作成部12、距離画像演算部13、障害物検出部14、障害物距離判定部16、障害物地面領域設定部18、走路地面領域設定部26、および、障害物判定部24は、マイクロプロセッサまたはFPGAで構成される。
The obstacle detection apparatus 6 according to the second embodiment includes a
ステレオカメラ4は、車両1の前面中央部に設けられた2個の画像センサ4a、4bで構成される。ステレオカメラ4は、左画像センサ4aおよび右画像センサ4bで構成される。左画像センサ4aおよび右画像センサ4bのいずれかを基準カメラとする。なお、ステレオカメラ3は2台の画像センサに限られず、3台以上の画像センサを用いてもよい。
The
ステレオカメラ4の画像センサ4a、4bは予め定められた幾何条件の下で設置されている。本実施例では、画像センサ4a、4bは水平方向に一定距離を保たれて設置されている。すなわち、画像センサ4a、4bは平行ステレオである。画像センサ4a、4bは、CCDやCMOSなど一般的な可視光センサである。各画像センサ4a、4bは、それぞれ撮像された画像の行の位置が一致するように、すなわち、エピポーラ線が一致するように、予めカメラキャリブレーションが実施されている。なお、左画像センサ4aで撮影された画像を左画像とし、右画像センサ4bで撮影された画像を右画像とする。
The
メモリ10は、ステレオカメラ4の各画像センサが撮影した画像を一旦、保管する画像バッファである。保管された、画像センサ4a、4bの各画像は順に視差画像作成部12へ出力される。
The
視差画像作成部12は、入力される左画像および右画像からステレオマッチングにより視差画像を作成する。ステレオマッチングの方法は、例えば、SADを用いる方法またはハミング距離を用いる方法が挙げられる。
The parallax
距離画像演算部13は、視差画像を基に、各画素が表示する物体までの実空間上の距離を演算する。視差画像から距離を演算する方法は、従来から利用されている平行ステレオ法を用いる。すなわち、2台の撮像センサ4a、4b間の距離、および、2台の撮像センサ4a、4bの焦点距離と視差画像を用いることで、基準画像である左画像の各画素に距離情報が付された距離画像を演算することができる。
The distance
障害物検出部14は、実空間上の予め定められた空間内に点が検出されれば、そこになにかしらの障害物が存在すると判定する。図9を参照して説明する。図9は、障害物検出を示す説明図である。車両1の進行方向の実空間XYZにおいて、予め定められた検出範囲の空間Sp内で、車両1からほぼ同じ距離にある点群PGを検出する。これらの点群PGを障害物として検出し、基準画像内の対応する障害物のuv座標の最大値と最小値とを抽出することで、障害物を外接矩形で囲む障害物領域Ba2を設定する。また、点群PGまでの距離L0を距離画像から検出する。
If a point is detected in a predetermined space in the real space, the
障害物距離判定部16は、検出された障害物までの距離L0と予め定められた閾値とを比較して、障害物までの距離L0に応じて車両1の車速制御を実施するか否かを判定する。障害物までの距離L0が第1の閾値L1より小さければ、車両1を減速する判定を行い、車速制御部9へ減速の指示をする。閾値L1は、カーブにおいても走路脇の樹木および構造物と車両1との距離が最低でも確保されている距離が好ましい。すなわち、走路上に障害物が存在しない場合、車両1から距離L1の範囲内には、障害物が検出されない距離である。
The obstacle
また、自動走行時の車速は、制動距離が距離L1に対して十分余裕を持つように設定される。なお、車両1がGPSを備えることにより、自車両の位置を認識できる場合は、車両1が走行するコースごとに第1の閾値L1を用意してもよい。
Further, the vehicle speed when the automatic travel is set to have a sufficient margin braking distance relative to the distance L 1. In addition, when the
また第1の閾値L1に加えて、障害物距離判定部16は検出された障害物までの距離L0と第2の閾値L2とも比較する。第2の閾値L2は第1の閾値L1よりも大きい。障害物までの距離L0が第1の閾値L1以上で第2の閾値L2よりも小さい場合、障害物地面領域と走路地面領域とのテキスチャの類似度を判定する処理が実施される。障害物までの距離L0が第2の閾値L2以上の場合、車両1と障害物との距離が遠いので、車両1の車速制御は実施されない。
In addition to the first threshold value L 1, the obstacle
走路地面領域設定部18は、障害物距離判定部16より障害物地面領域設定の指示が入力されると、実施例1と同様に、検出された障害物の地面領域を設定する。図11を参照する。図11は、障害物地面領域および走路地面領域を示す説明図である。障害物領域設定部20は、検出された点群PGに対応する画像Dp2上の障害物Bs2のuv座標の最大値と最小値を抽出することで、障害物Bs2を外接矩形で囲む障害物領域Ba2を設定する。また、検出範囲の空間Sp内で樹木が検出された場合も同様に、検出された点群に対応する画像Dp2上の障害物Bs3のuv座標の最大値と最小値を抽出することで、障害物Bs3を外接矩形で囲む障害物領域Ba3を設定する。
The runway ground
地面領域設定部22は、設定された障害物領域Ba2およびBa3の直下の下方画素領域を障害物地面領域Bg2およびBg3として設定する。障害物地面領域Bg2、Bg3のu軸方向の幅は、それぞれ、障害物領域Ba2、Ba3の幅と同じ大きさで設定する。障害物地面領域Bg2、Bg3のv軸方向の高さは、予め決められた大きさで設定する。予め決められた大きさとして、例えば、実空間上で50cm程度に対応する大きさである。すなわち、障害物地面領域Bg2、Bg3は、障害物領域Ba2、Ba3の下方に実空間上で50cm程度の大きさの領域を画像Dp2に投影した画素領域である。なお、図9には、障害物地面領域Bg2および走路地面領域Cg2の実空間上において対応する領域が示されている。
The ground
走路地面領域設定部26は、実空間上で障害物地面領域と同じ面積の領域を、画像上に走路地面領域として設定する。走路地面領域設定部26は、面積算出部28と地面領域設定部29とを備える。
The runway ground
面積算出部28は、距離画像を基に、画像Dp2上に設定された障害物地面領域Bg2およびBg3の実空間上の面積を算出する。
The
地面領域設定部29は、面積算出部28が算出した面積と同じ大きさの領域を、画像Dp2においてu軸方向において中央部に位置し、v軸方向において下部に位置する走路地面領域Cg2を設定する。すなわち、走路地面領域Cg2の実空間における地面上での面積が、障害物地面領域Bg2の実空間における地面上での面積とほぼ同じになるように、走路地面領域Cg2を撮影画像Dp2上に設定する。撮影画像Dp2内においては、車両1から遠方の物体は車両1の近辺の物体よりも小さく写るので、走路地面領域Cg2は、障害物地面領域Bg2よりも大きくなる。また同様に、障害物地面領域Bg3の実空間における地面上での面積とほぼ同じ面積の車両前方の走路地面領域Cg3(図示省略)を撮影画像Dp2上に設定する。設定された各障害物地面領域の各画素の濃度値のデータが障害物判定部23へ出力される。
The ground
障害物判定部24は、正規化部30と、走路地面領域と障害物地面領域とのテキスチャの類似度を算出する類似度算出部31と、比較部27とを有する。
The
正規化部30は、障害物地面領域Bg2、Bg3および走路地面領域Cg2、Cg3の濃度値のヒストグラムを正規化する。このヒストグラムは量子化されたものを用いる。すなわち、障害物地面領域Bg2、Bg3の濃度値と走路地面領域Cg2、Cg3の濃度値とをそれぞれ諧調を低減して量子化したヒストグラムに対して正規化する。通常、濃度値は0〜255の256段階の値を取りうるのを、例えば、8段階に量子化する。これにより、類似度の算出のデータ量を抑制することができるので、高速に類似度の判定をすることができる。また、走路地面領域Cg2、Cg3に含まれる画素数と、障害物地面領域Bg2、Bg3に含まれる画素数とは異なるが、正規化することにより、量子化されたヒストグラムの総和を1になるようにすることで、2つの領域を均等に扱うことができ、類似度の精度を向上させることができる。図12は、障害物地面領域Bg2の濃度ヒストグラムを示す説明図であり、図13は、走路地面領域Cg2の濃度ヒストグラムを示す説明図である。車両1および障害物Bs2も共に、例えば舗装された走路上にあるので、どちらのヒストグラムも類似している。図14は、障害物地面領域Bg3の濃度ヒストグラムを示す説明図である。障害物Bs3は、走路外の例えば芝生上にあるので、障害物地面領域Bg3の濃度ヒストグラムは、走路上の走路地面領域Cg2の濃度ヒストグラムとは異なる傾向を持つ。
The
類似度算出部31は、正規化された障害物地面領域Bg2の濃度値のヒストグラムと正規化された走路地面領域Cg2の濃度値のヒストグラムとの類似度S’を算出することで、障害物地面領域Bg2と走路Rdとの類似度S’を算出する。類似度S’の算出には、実施例1と同様にバタチャリア(Bhattacharyya)係数を用いる。実施例2において、数式1におけるqの値は0〜7の値を取り、Nの値は濃度値の量子化数である8である。また、正規化された障害物地面領域Bg3の濃度値のヒストグラムと正規化された走路地面領域Cg3の濃度値のヒストグラムとの類似度S’’も算出される。
The
比較部27は、算出された類似度S’を予め定められた閾値T2と比較する。類似度S’が閾値T2よりも大きければ、障害物Bs2は走路Rd上に存在すると判定する。類似度S’が閾値T2以下であれば、障害物Bs2は走路Rd上に存在しないと判定する。障害物Bs2が走路Rd上に存在すると判定された場合、判定信号が警告出力部8および車速制御部9へ送られる。障害物Bs2は走路Rd上に存在しないと判定された場合、判定信号は出力されない。
Comparing
地面テキスチャの類似度S’が予め定められた閾値T2よりも大きければ、検出された障害物Bs2は走路Rd上にあると判断されるので、減速制御を実施する。地面テキスチャの類似度S’が予め定められた閾値T2以下であれば、検出された障害物Bs2は走路Rd上に無いと判断されるので、減速制御は実施されない。図11の場合、障害物地面領域Bg2と走路地面領域Cg2との類似度S’は閾値T2よりも大きいと判定され、障害物Bs2は走路Rd上に存在すると判定される。また、障害物地面領域Bg3と走路地面領域Cg3との類似度S’’は閾値T2以下であると判定され、障害物Bs3は走路Rd上に存在しないと判定される。 Is greater than the threshold value T 2 the similarity S of the ground texture 'is predetermined, the detected obstacle Bs2 since it is determined to be on the track Rd, implementing the deceleration control. If the similarity S of the ground texture 'threshold T 2 less than or equal to a predetermined detected obstacle Bs2 since it is determined that there is no on track Rd, deceleration control is not performed. For Figure 11, the similarity S of the obstacle ground region Bg2 and runway ground region Cg2 'is determined to be greater than the threshold value T 2, the obstacle Bs2 is determined to be present on the runway Rd. Further, the similarity S of the obstacle ground region Bg3 and runway ground area Cg3 '' is determined to be the threshold value T 2 or less, the obstacle Bs3 is determined not to exist on the runway Rd.
次に、実施例2における障害物検出の動作を図15を用いて説明する。図15は障害物検出の処理手順を示すフローチャートである。 Next, an obstacle detection operation according to the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 15 is a flowchart showing a processing procedure for obstacle detection.
車両1の前面に設けられたステレオカメラ4により車両前方の複数の画像を撮影する(ステップS11)。次に、撮影された左画像および右画像を基にステレオマッチングを行い視差画像を作成する(ステップS12)。作成された視差画像を基に、基準カメラの画像Dp2の各画素に実空間における距離情報を付した距離画像を演算する(ステップS13)。予め定められた検出空間Spの範囲内の距離が一定な点群PGを障害物として検出する(ステップS14)。検出された障害物までの距離L0と第1閾値L1とを比較する(ステップS15)。
A plurality of images ahead of the vehicle are taken by the
距離L0が第1閾値L1未満であれば(ステップS15のYes)、車両1と障害物との距離が接近しているので、車速制御部9が減速の制御を実施する(ステップS16)。距離L0が第1閾値L1以上であれば(ステップS15のNo)、さらに、検出された障害物までの距離L0と第2閾値L2とを比較する(ステップS21)。
If the distance L 0 is less than the first threshold value L 1 (Yes in step S15), the vehicle
障害物までの距離L0が第2閾値L2以上であれば(ステップS21のNo)、車両1と障害物とが十分に離れているので、車両1の車速制御は行わず、再びステップS11の処理に戻る。
If the distance L 0 to the obstacle is equal to or greater than the second threshold L 2 (No in step S21), the
障害物までの距離L0が第2閾値L2未満であれば(ステップS21のYes)、障害物が走路上に存在するか否かを判定するステップに進む。基準画像Dp2において検出された点群PGと対応する障害物Bs2を囲む外接矩形の領域を障害物領域Ba2として設定する(ステップS22)。障害物領域Ba2の下方の予め決められた大きさの領域を障害物地面領域Bg2として設定する(ステップS23)。設定された障害物地面領域Bg2の実空間(XYZ空間)上の面積を算出する(ステップS24)。算出された障害物地面領域Bg2の実空間上の面積と同じ面積の領域を、画像Dp2(uv平面)上のu軸方向の中央部かつv軸方向の下部に走路地面領域Cg2を設定する(ステップS25)。 If the distance L 0 to the obstacle is smaller than the second threshold value L 2 (Yes in step S21), and proceeds to determining whether an obstacle is present on the track. A circumscribed rectangular area surrounding the obstacle Bs2 corresponding to the point group PG detected in the reference image Dp2 is set as the obstacle area Ba2 (step S22). An area having a predetermined size below the obstacle area Ba2 is set as the obstacle ground area Bg2 (step S23). The area of the set obstacle ground area Bg2 on the real space (XYZ space) is calculated (step S24). An area having the same area as the real area of the obstacle ground area Bg2 thus calculated is set as a runway ground area Cg2 at the center in the u-axis direction and the lower part in the v-axis direction on the image Dp2 (uv plane) ( Step S25).
次に、障害物地面領域Bg2の画素の濃度値のヒストグラムと走路地面領域Cg2の画素の濃度値のヒストグラムとを正規化する(ステップS26)。正規化されたそれぞれのヒストグラムの類似度S’を算出する(ステップS27)。算出された類似度S’を予め定められた閾値T2と比較する(ステップS28)。類似度S’が閾値T2よりも大きい場合(ステップS28のYes)、障害物地面領域Bg2と走路地面領域Cg2とのそれぞれのテキスチャが類似しているので、障害物が走路上に存在すると判定される。そこで、車速制御部9が減速の制御およびブレーキ制動を実施する(ステップS16)。これにより、駆動モータ11および車輪の回転が制動され、車両1が減速または停止する。また、障害物Bs2が走路Rd上に存在するとの判定に応じて、スピーカ等で構成される警告出力部8から操縦者および周囲に対して警報を発する。
Next, the histogram of the density values of the pixels in the obstacle ground area Bg2 and the histogram of the density values of the pixels in the road ground area Cg2 are normalized (step S26). The similarity S ′ of each normalized histogram is calculated (step S27). Calculated similarity S 'is compared with a threshold value T 2 which is determined in advance (step S28). If the similarity S ′ is greater than the threshold T 2 (Yes in step S28), the obstacle ground area Bg2 and the runway ground area Cg2 are similar in texture, so it is determined that an obstacle exists on the runway. Is done. Therefore, the vehicle
類似度S’が閾値T2以下の場合(ステップS28のNo)、障害物地面領域Bg2と走路地面領域Cg2とのそれぞれのテキスチャが類似していないので、障害物が走路上に存在しないと判定される。そこで、車両1の車速制御は行わず、再びステップS11の処理に戻る。また、障害物が複数個検出された場合、すなわち、障害物Bs2の他にも、障害物Bs3が検出された場合でも、それぞれの障害物に対して、上記ステップに従って各障害物が走路Rd上に存在するか否かが判別される。
If the similarity S 'is the threshold T 2 or less (No in step S28), since each of the texture of the obstacle ground region Bg2 and runway ground region Cg2 are not similar, it determines that the obstacle is not on track Is done. Therefore, the vehicle speed control of the
このように、実施例2によれば、検出された障害物Bs2の地面領域Bg2の濃度値の量子化したヒストグラムと、走路地面領域Cg2の濃度値の量子化したヒストグラムとを正規化するので、類似度算出のデータ量を抑制することができ、類似度S’の算出を高速にすることができる。さらに、画素数の異なる2つの領域を均等に扱うことができるので、類似度の精度を向上することができる。また、障害物地面領域Bg2と走路地面領域Cg2の実空間上の面積が等しいので、濃度値のヒストグラムの傾向を偏りなく検出することができ、類似度S’の精度を向上することができる。 Thus, according to Example 2, since the quantized histogram of the density value of the ground area Bg2 of the detected obstacle Bs2 and the quantized histogram of the density value of the runway ground area Cg2 are normalized, The amount of data for calculating the similarity can be suppressed, and the calculation of the similarity S ′ can be performed at high speed. Furthermore, since two regions having different numbers of pixels can be handled equally, the accuracy of similarity can be improved. In addition, since the area in the real space of the obstacle ground area Bg2 and the runway ground area Cg2 is the same, the tendency of the histogram of the density value can be detected without bias, and the accuracy of the similarity S 'can be improved.
さらに、類似度S’を基に、検出した障害物Bs2が走路Rd上に存在するか否かを判別することができるので、走路上に存在する障害物を精度良く判別することができる。また、障害物Bs2が走路Rd上に存在すると判別された場合だけ、車両1の減速制御が実施されるので、車両1の走行効率を上げることができる。
Furthermore, since it is possible to determine whether or not the detected obstacle Bs2 exists on the road Rd based on the similarity S ′, it is possible to accurately determine the obstacle present on the road. In addition, since the deceleration control of the
本発明は、上記実施例のものに限らず、次のように変形実施することができる。 The present invention is not limited to the above embodiment, and can be modified as follows.
(1)上記実施例2において、ステレオカメラ4を採用して視差画像を作成し、ステレオマッチングを実施することで距離情報を取得していた。これに限られず、距離情報を、例えば、レーダースキャナにより取得してもよい。この場合、単眼の画像センサにより取得された画像とレーダースキャナにより取得された距離情報とを予め対応づけされている必要がある。
(1) In the second embodiment, the
(2)上記実施例において、障害物検出装置5または6は車両に備えられていたがこれに限られない。他にも、例えば、自律走行するロボット用のビジョンシステムや視覚障害者の支援システムなどに採用してもよい。
(2) In the above embodiment, the
1 … 車両
3 … 画像センサ
4a … 左画像センサ
4b … 右画像センサ
5、6 … 障害物検出装置
12 … 視差画像作成部
13 … 距離画像演算部
14、15 … 障害物検出部
16 … 障害物距離判定部
17、18 … 障害物地面領域設定部
25、31 … 類似度算出部
26 … 走路地面領域設定部
27 … 比較部
28 … 面積算出部
29 … 地面領域設定部
30 … 正規化部
DESCRIPTION OF
27:
Claims (9)
前方の画像を撮影する画像センサと、
前記画像内の障害物を検出する障害物検出部と、
前記画像内の前記障害物の地面領域を設定する障害物地面領域設定部と、
前記画像内の前記障害物の地面領域と前記走路の地面領域との前記特性の類似度を算出する類似度算出部と
を備える障害物検出装置。 When the characteristics of the image information are different between the ground area of the runway and the ground area outside the runway,
An image sensor for taking a forward image;
An obstacle detection unit for detecting obstacles in the image;
An obstacle ground area setting unit for setting a ground area of the obstacle in the image;
An obstacle detection apparatus comprising: a similarity calculation unit configured to calculate a similarity of the characteristic between the ground area of the obstacle and the ground area of the runway in the image.
前方の物体との距離情報を検出する距離情報検出部を備え、
前記障害物検出部は前記距離情報を基に前記画像内の障害物を検出する
障害物検出装置。 The obstacle detection device according to claim 1,
A distance information detection unit that detects distance information with a front object,
The obstacle detection device detects an obstacle in the image based on the distance information.
前記画像センサを平行ステレオの位置関係で複数個備え、
各画像センサの画像を基に視差画像を作成する視差画像作成部を備える
障害物検出装置。 In the obstacle detection device according to claim 1 or 2,
A plurality of the image sensors in a parallel stereo positional relationship,
An obstacle detection device including a parallax image creation unit that creates a parallax image based on an image of each image sensor.
前記障害物の地面領域の実空間上における面積と同じ面積を有する走路の地面領域を前記画像内に設定する走路地面領域設定部
を備える障害物検出装置。 In the obstacle detection device according to claim 2 or 3,
An obstacle detection device comprising: a road ground area setting unit that sets, in the image, a ground area of a road having the same area as the area of the obstacle ground area in real space.
前記障害物の地面領域の実空間上における面積を算出する面積算出部と、
算出された面積と実空間上において同じ大きさの走路の地面領域を前記画像内に設定する地面領域設定部と
を備える障害物検出装置。 The obstacle detection device according to claim 4, wherein the runway ground region setting unit includes:
An area calculation unit for calculating an area of the ground area of the obstacle in real space;
An obstacle detection apparatus comprising: a ground area setting unit configured to set a ground area of a running road having the same size in real space as the calculated area.
障害物の地面領域の濃度値と走路の地面領域の濃度値とをそれぞれ諧調を低減して量子化したヒストグラムに対して正規化する正規化部
を備える障害物検出装置。 In the obstacle detection device according to any one of claims 1 to 5,
An obstacle detection apparatus comprising: a normalization unit that normalizes a density value of an obstacle ground area and a density value of a ground area of a runway with respect to a histogram obtained by reducing gradation and quantizing.
前記類似度と予め定められた閾値と比較することで、障害物が走路上に存在するか否かを判定する比較部
を備える障害物検出装置。 In the obstacle detection device according to any one of claims 1 to 6,
An obstacle detection device comprising: a comparison unit that determines whether an obstacle is present on the road by comparing the similarity with a predetermined threshold value.
前記障害物までの距離と第1距離とを比較することで車両の減速制御を実施するか否かを判定し、前記障害物までの距離と前記第1距離よりも長い第2距離とを比較することで障害物の地面領域と車両の地面領域との類似度を算出するか否かの判定をする障害物距離判定部
を備える車両。 The vehicle according to claim 8, wherein
It is determined whether or not vehicle deceleration control is to be performed by comparing the distance to the obstacle and the first distance, and the distance to the obstacle and the second distance longer than the first distance are compared. A vehicle including an obstacle distance determination unit that determines whether to calculate the similarity between the ground area of the obstacle and the ground area of the vehicle.
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