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JP6194604B2 - 認識装置、車両及びコンピュータが実行可能なプログラム - Google Patents

認識装置、車両及びコンピュータが実行可能なプログラム Download PDF

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Description

本発明は、認識装置、車両及びコンピュータが実行可能なプログラムに関する。
近年、自動車の安全性や利便性を向上するため、車載カメラを利用した運転支援システムが実用化されている。かかる運転支援システムにおいて、衝突防止などの機能を実現するためには、走行空間における交差点の認識が非常に重要である。ステレオカメラを用いると視覚情報だけではなく距離情報も得ることができるため、最近ではステレオカメラを利用した運転支援システムに関する研究が多く行われている。
従来の交差点認識方法は、交差点周りに交差車両があることを前提し、カメラから撮影した輝度画像から交差車両を認識し、そして、レーダ装置によって交差車両への距離を取得することによって、車両の交差点への進入を認識するものである。交差車両がない場合に交差点の認識ができないと、システム構成が複雑で、リアルタイム処理が難しいという問題がある。
例えば、特許文献1では、交差点状況を正確に判定する目的で、車両の所定の箇所に撮像装置とレーダ装置が取り付けられ、車両の前方を撮影する撮像装置からの輝度画像に対して画像認識処理を行い、交差点を移動する交差車両を車両候補物として検出する。そして、検出された車両候補物に対し、レーダ装置によって車両候補物までの距離を取得し、車両の交差点への進入を認識している。
しかしながら、特許文献1では、交差点状況の認識は交差車両があることを前提として、さらに検出された交差車両に対し、レーダ装置で距離情報を取得するため、上述したように、交差車両がない場合に交差点の認識ができないと、システム構成が複雑で、リアルタイム性の実現が困難であるという問題がある。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、簡単な構成で高精度な認識を行うことが可能な認識装置、車両及びコンピュータが実行可能なプログラムを提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、ステレオカメラで路面を撮影してステレオ画像を取得するステレオ画像取得部と、前記ステレオ画像取得部で撮影されたステレオ画像に基づいて視差画像を生成する視差画像生成部と、前記視差画像に基づいて、前記視差画像のX方向の視差データの出現回数を示す第1の情報、前記視差画像のX方向の視差データの最大高さを示す第2の情報、及び前記視差画像のX方向の視差データの最小高さを示す第3の情報を生成する視差情報生成部と、前記路面についての特徴量を記憶する特徴量記憶部と、前記第1の情報、第2の情報、及び第3の情報と前記特徴量とに基づいて、前記路面の状況を認識する認識演算処理部と、を備えていることを特徴とする。
また、上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、ステレオ画像取得部で路面を撮影したステレオ画像に基づいて視差画像を生成する工程と、前記視差画像に基づいて、前記視差画像のX方向の視差データの出現回数を示す第1の情報、前記視差画像のX方向の視差データの最大高さを示す第2の情報、及び前記視差画像のX方向の視差データの最小高さを示す第3の情報を生成する工程と、前記第1の情報、第2の情報、及び第3の情報と記憶部に記憶されている前記路面についての特徴量とに基づいて、前記路面の状況を認識する工程と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
本発明によれば、簡単な構成で高精度な認識を行うことが可能な認識装置、車両及びコンピュータが実行可能なプログラムを提供することが可能となるという効果を奏する。
図1は、本実施の形態に係る交差点認識装置の概略のハードウェア構成例を示す図である。 図2は、本実施の形態に係る交差点認識装置1の機能構成例を示す図である。 図3は、左右輝度画像と視差画像を説明するための図である。 図4は、視差画像とU−MapやU−Height−MapやU−Low−Mapの関係を説明するための図である。 図5は、交差点認識処理を説明するためのフローチャートを示す図である。 図6は、輝度画像とU−MapやU−Low−MapやU−Height−MapやU−Real−Mapとの関係を説明するための図である。 図7は、交差点認識の例を説明するための図である。
以下、本実施の形態に係る交差点認識装置及びコンピュータが実行可能なプログラムを説明する。本発明の構成要素は、本明細書の図面に一般に示してあるが、様々な構成で広く多様に配置し設計してもよいことは容易に理解できる。したがって、本発明の装置、方法、およびプログラムの実施の形態についての以下のより詳細な説明は、特許請求の範囲に示す本発明の範囲を限定するものではなく、単に本発明の選択した実施の形態の一例を示すものであって、本明細書の特許請求の範囲に示す本発明と矛盾無く装置、システムおよび方法についての選択した実施の形態を単に示すものである。当業者は、特定の細目の1つ以上が無くても、または他の方法、部品、材料でも本発明を実現できることが理解できる。
本実施の形態の交差点認識装置は車両搭載用として使用することができる。図1は、本実施の形態に係る交差点認識装置の概略のハードウェア構成例を示す図である。交差点認識装置1は、図1に示すように、撮像部2と、FPGA(視差計算)3と、フレームバッファ4と、画像表示装置5と、MPU6と、メモリ7と、を備えている。
撮像部2は、車両の前方に、左右平行に取り付けられた左カメラ11及び右カメラ12(ステレオカメラ)を備え、左右カメラ11、12で道路前方を撮影し、そのステレオ画像(左右輝度画像)をFPGA3に出力する。カメラはレンズや撮像素子等で構成されている。FPGA3は、撮像部2で取得したステレオ画像から視差画像(視差データ)を高速に算出して、視差画像及び左右輝度画像をフレームバッファ4に格納する。
フレームバッファ4は、視差画像、左右輝度画像、交差点認識処理の認識結果画像等を格納する。画像表示装置5は、フレームバッファ4に格納された交差点認識処理の結果画像等やカメラ画像を表示する。メモリ7は、交差点認識処理に使用するための、検出対象の路面についての路面高さ差分特徴量及び交差点路肩広さ特徴量を記憶している。MPU(Micro Processing Unit)6は、視差画像及びメモリ7に格納された路面高さ差分特徴量及び交差点路肩広さ特徴量に基づいて、交差点認識処理を行う。
図2は、本実施の形態に係る交差点認識装置1の機能構成例を示す図である。図3は、左右輝度画像と視差画像の一例を説明するための図である。図4は、視差画像とU−Map(第1のマップ)やU−Height−Map(第2のマップ)やU−Low−Map(第3のマップ)の関係を示す図である。
交差点認識装置1は、図2に示すように、ステレオ画像取得部21と、視差画生成部22と、特徴量記憶部23と、視差マップ生成部23と、認識処理演算部24と、特徴量記憶部25と、認識結果画像表示部26とを備えている。
ステレオ画像取得部21は、車両の前方に平行に取り付けられた左右のカメラ(ステレオカメラ)で路面前方を撮影して左右輝度画像(ステレオ画像)を取得し、左右輝度画像を視差画像生成部22に出力する。
視差画生成部22は、ステレオ画像取得部21から入力される左右輝度画像のステレオマッチング処理を行って視差画像を生成する。視差画生成部22は、左右輝度画像と生成した視差画像を視差マップ生成部23に出力する。より具体的には、視差画生成部22は、左右輝度画像間で相互に対応する部分画像を検出(ステレオマッチング処理)し、部分画像間の視差で構成される視差画像を生成する。図3は、左右輝度画像と視差画像の一例を示しており、同図において、左輝度画像と右輝度画像に対してステレオマッチング処理を行うことで、視差画像を生成する。
特徴量記憶部25は、検出対象の路面の路面高さ差分特徴量と交差点路肩広さ特徴量を記憶している。路面高さ差分特徴量は、路肩と物体を判別するための基準として使用される。交差点路肩広さ特徴量は、路肩の端点の間に交差点があるか否かを判別するための基準として使用される。
視差マップ生成部23は、視差画像上の視差データに基づいて視差マップを作成する。視差マップは、例えば、視差画像のX方向の視差データのヒストグラム(出現回数)を示すU−Mapと、視差画像のX方向の視差データの最大高さを示すU−Height−Mapと、視差画像のX方向の視差データの最小高さを示すU−Low−Mapである。
図4に示すように、視差画像はX方向及びY方向の視差データで規定されており、X方向について視差画像の視差データの出現回数を規定したものがU−Mapの値となる。視差データの一番高い行数がU−Height−Mapの値となる。視差データの一番低い行数がU−Low−Mapの値となる。
認識処理演算部24は、視差マップ(U−Map、U−Height−Map、U−Low−Map)と、特徴量記憶部25に記憶した路面高さ差分特徴量と交差点路肩広さ特徴量とに基づいて、交差点認識処理を行う。具体的には、認識処理演算部25は、U−Map上で抽出した線に基づき、U−Low−Map上で路肩の仮認識を行い、U−Low−Map上で仮認識した路肩からU−Height−Map上で認識された物体を除去して、U−Real−Map(リアルマップ)を生成し、U−Real−Map上で端点を抽出し、抽出した端点の距離と、交差点路肩広さ特徴量とを比較して交差点を認識する。
認識結果画像表示部26は、カメラからの各種画像や交差点認識処理の認識結果画像(交差点路肩を線と枠などで重畳表示した画像)を表示する。
図5は、図2のように構成される交差点認識装置1の交差点認識処理の手順を説明するためのフローチャートである。図6は、輝度画像とU−MapやU−Height−MapやU−Low−MapやU−Real−Mapの関係の一例を示す図である。図7は、交差点認識処理の具体例を説明するための図である。交差点認識装置1の交差点認識処理を図5のフローチャートに従って、図6及び図7を参照しつつ説明する。
図5において、視差画像生成部22は、ステレオ画像取得部21で撮影された左右の輝度画像(図6(a)及び図7(a)参照)に基づいて視差画像を生成する(ステップS1)。視差マップ生成部23は、視差画像に基づいて、視差マップ(U−Mapと、U−Height−Mapと、U−Low−Map)を生成する(ステップS2)。
認識処理演算部24は、U−Map(図6(b)及び図7(b)参照)のノイズ除去と線の抽出を行う(ステップS2)。具体的には、例えば、最小二乗法やハフ変換処理などによる直線近似処理を行って線の抽出を行う。
認識処理演算部24は、U−Map上で抽出した線に基づき、U−Low−Map上で路肩の仮認識を行う(ステップS3)。具体的には、例えば、U−Low−Map上で抽出した線を第1段階として、全て路肩として仮認識する(図6(c)及び図7(c)参照)。
認識処理演算部24は、U−Low−Map上で仮認識した路肩に対し、U−Height−Map上での高さ差分を特徴量記憶部25に記憶した路面高さ差分特徴量と比べ、U−Height−Map上で物体を認識(図6(d)及び図7(d)参照)する(ステップS5)。具体的には、仮認識した路肩に対して、U−Height−MapとU−Low−Mapの差分を高さ差分として算出する。視差データに基づき距離情報を得ることができ、距離と実際の高さずれとは三角関係があり、実際の高さずれとU−Height−MapやU−Low−Map上の高さ差分とは正比例関係があるので、視差データから距離を算出し、その距離情報から高さ差分を利用し、実際の高さずれを算出することができる。実際の高さずれは路面高さ差分特徴量より大きい場合は、物体として認識し、路面高さ差分特徴量より小さい場合は路肩として認識する。
認識処理演算部24は、U−Low−Map上で仮認識した路肩からU−Height−Map上で認識された物体を除去し、U−Real−Map(図6(e)参照)を生成する(ステップS6)。ここで、U−Real−Map上にある線は全て路肩と想定する。
認識処理演算部24は、U−Real−Map上の線に対し、端点を抽出し、端点の視差データに基づき、それぞれ端点の距離情報を計算する(図7(e)参照)。直線近似処理を行うためには、最小二乗法やハフ変換処理などを実施し、ハフ変換では、端点を持つ線分として直線を検出することができ、そこから端点情報を得ることができる。
認識処理演算部24は、U−Real−Map上で計算した路肩の端点距離差を交差点路肩広さ特徴量と比べ、交差点を認識する(ステップS7)。具体的には、路肩の端点距離差が交差点路肩広さ特徴量より大きいときには、交差点と認識する。
認識結果画像表示部26は、輝度画像上での位置関係に基づき、交差点状況(図7(f)参照)を表示する(ステップS8)。ここで、交差点状況とは、自動車の進行方向のどれぐらい前に交差点があるかという判断と車両が交差点へ進行する状況である。例えば、認識結果画像表示部26は、ユーザに交差点を確認させるために、路肩と交差点路肩を違う色の線(図7(f)に示す例では赤と緑)として輝度画像に重畳表示させる。
以上説明したように、本実施の形態によれば、ステレオ画像取得部21は、ステレオカメラで道路前方を撮影してステレオ画像を取得し、視差画像生成部22は、ステレオ画像取得部21で撮影されたステレオ画像に基づいて視差画像を生成し、視差マップ生成部23は、視差画像に基づいて視差マップ(視差画像のX方向の視差データの出現回数を示すU−Mapと、視差画像のX方向の視差データの最大高さを示すU−Height−Mapと、及び視差画像のX方向の視差データの最小高さを示すU−Low−Map)を生成し、認識処理演算部25は、U−Map上で抽出した線に基づき、U−Low−Map上で路肩の仮認識を行い、U−Low−Map上で仮認識した路肩からU−Height−Map上で認識された物体を除去して、U−Real−Mapを生成し、U−Real−Map上で端点を抽出し、抽出した端点の距離と、交差点路肩広さ特徴量とを比較して交差点を認識することとしたので、交差車両がない場合でも、簡単な構成で高精度な交差点認識を行うことが可能となる。
なお、上記交差点認識装置の各構成部の機能をコンピュータがプログラムを実行することにより実現してもよい。交差点認識装置で実行されるプログラムは、不図示のROM等に予め組み込まれて提供される。
また、交差点認識装置で実行されるプログラムは、インストール可能な形式、または実行可能な形式のファイルでCD−ROM、フレキシブルディスク(FD)、CD−R、DVD(Digital Versatile Disk)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。
さらに、上記交差点認識装置で実行されるプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。
また、上記交差点認識装置で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
このような、上記交差点認識装置で実行されるプログラムは、上述した各構成部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしては、図示省略したCPU(プロセッサ)がROMなどに格納されているプログラムを読み出して実行することにより、上記各部を主記憶装置上にロードすることで、それぞれの構成部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
1 交差点認識装置
2 撮像部
3 FPGA
4 フレームバッファ
5 画像表示装置
6 MPU
7 メモリ
21 ステレオ画像取得部
22 視差画生成部
23 特徴量記憶部
24 視差マップ生成部
25 認識処理演算部
26 認識結果画像表示部
特許第4613738号

Claims (6)

  1. ステレオカメラで路面を撮影してステレオ画像を取得するステレオ画像取得部と、
    前記ステレオ画像取得部で撮影されたステレオ画像に基づいて視差画像を生成する視差画像生成部と、
    前記視差画像に基づいて、前記視差画像のX方向の視差データの出現回数を示す第1の情報、前記視差画像のX方向の視差データの最大高さを示す第2の情報、及び前記視差画像のX方向の視差データの最小高さを示す第3の情報を生成する視差情報生成部と、
    前記路面についての特徴量を記憶する特徴量記憶部と、
    前記第1の情報、第2の情報、及び第3の情報と前記特徴量とに基づいて、前記路面の状況を認識する認識演算処理部と、
    を備えたことを特徴とする認識装置。
  2. 前記ステレオカメラは、左右平行に取り付けられた2台のカメラであり、前記ステレオ画像取得部は、時系列的に前記ステレオ画像を取得することを特徴とする請求項1に記載の認識装置。
  3. 前記視差画像生成部は、前記ステレオ画像取得部で取得したステレオ画像を構成する右画像と左画像間で相互に対応する部分画像を検出し、検出した部分画像間の視差で構成される前記視差画像を生成することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の認識装置。
  4. 前記認識演算処理部は、前記第1の情報を用いて抽出した線に基づき、前記第3の情報を用いて路肩の仮認識を行い、前記第3の情報を用いて仮認識した路肩から前記第2の情報を用いて認識された物体を除去して、第4の情報を生成し、前記第4の情報を用いて端点を抽出し、抽出した端点の距離と前記特徴量とを比較して路面の状況を認識することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の認識装置。
  5. 請求項1〜4のいずれか1つに記載の認識装置と、
    前記認識装置において利用されるステレオ画像を撮影するステレオカメラと、
    を備えたことを特徴とする車両。
  6. ステレオ画像取得部で路面を撮影したステレオ画像に基づいて視差画像を生成する工程と、
    前記視差画像に基づいて、前記視差画像のX方向の視差データの出現回数を示す第1の情報、前記視差画像のX方向の視差データの最大高さを示す第2の情報、及び前記視差画像のX方向の視差データの最小高さを示す第3の情報を生成する工程と、
    前記第1の情報、第2の情報、及び第3の情報と記憶部に記憶されている前記路面についての特徴量とに基づいて、前記路面の状況を認識する工程と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータが実行可能なプログラム。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6565188B2 (ja) 2014-02-28 2019-08-28 株式会社リコー 視差値導出装置、機器制御システム、移動体、ロボット、視差値導出方法、およびプログラム
JP6589313B2 (ja) 2014-04-11 2019-10-16 株式会社リコー 視差値導出装置、機器制御システム、移動体、ロボット、視差値導出方法、およびプログラム
JP6374695B2 (ja) * 2014-04-28 2018-08-15 日立建機株式会社 路肩検出システムおよび鉱山用運搬車両
JP6683245B2 (ja) * 2016-03-18 2020-04-15 株式会社リコー 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、物体認識装置及び機器制御システム
DE102016119729A1 (de) * 2016-10-17 2018-04-19 Connaught Electronics Ltd. Steuern eines Personenbeförderungsfahrzeugs mit Rundumsichtkamerasystem
JP7206583B2 (ja) * 2016-11-25 2023-01-18 株式会社リコー 情報処理装置、撮像装置、機器制御システム、移動体、情報処理方法およびプログラム
JP6794243B2 (ja) * 2016-12-19 2020-12-02 日立オートモティブシステムズ株式会社 物体検出装置
DE102021107904A1 (de) * 2021-03-29 2022-09-29 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verfahren und System zur Bestimmung der Bodenebene mit einem künstlichen neuronalen Netz

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5826212A (en) * 1994-10-25 1998-10-20 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Current-position map and three dimensional guiding objects displaying device for vehicle
JPH09243389A (ja) * 1996-03-08 1997-09-19 Alpine Electron Inc 車載用ナビゲーション装置
JP3740883B2 (ja) * 1999-03-26 2006-02-01 松下電工株式会社 無人移動台車の制御方法
JP4573977B2 (ja) * 1999-09-22 2010-11-04 富士重工業株式会社 監視システムの距離補正装置、および監視システムの消失点補正装置
JP2002157576A (ja) * 2000-11-22 2002-05-31 Nec Corp ステレオ画像処理装置及びステレオ画像処理方法並びにステレオ画像処理用プログラムを記録した記録媒体
JP3912236B2 (ja) * 2002-09-11 2007-05-09 日産自動車株式会社 車両周辺監視装置
US8855405B2 (en) * 2003-04-30 2014-10-07 Deere & Company System and method for detecting and analyzing features in an agricultural field for vehicle guidance
JP4613738B2 (ja) 2005-07-29 2011-01-19 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 交差点認識システム及び交差点認識方法
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
US8073196B2 (en) * 2006-10-16 2011-12-06 University Of Southern California Detection and tracking of moving objects from a moving platform in presence of strong parallax
US8306747B1 (en) * 2007-01-19 2012-11-06 Starodub, Inc. Travel way measurement system
JP2009041972A (ja) * 2007-08-07 2009-02-26 Toshiba Corp 画像処理装置及びその方法
JP2009163504A (ja) * 2008-01-07 2009-07-23 Panasonic Corp 画像変形方法等
EP2246806B1 (en) * 2009-04-29 2014-04-02 Autoliv Development AB Vision method and system for automatically detecting objects in front of a motor vehicle
JP5664152B2 (ja) 2009-12-25 2015-02-04 株式会社リコー 撮像装置、車載用撮像システム及び物体識別装置
JP2011145892A (ja) * 2010-01-14 2011-07-28 Fuji Heavy Ind Ltd 運転支援装置
US8861842B2 (en) * 2010-02-05 2014-10-14 Sri International Method and apparatus for real-time pedestrian detection for urban driving
JP5349622B2 (ja) * 2010-02-10 2013-11-20 株式会社東芝 パターン識別装置
EP2602761A4 (en) * 2010-08-03 2017-11-01 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Object detection device, object detection method, and program
JP5440461B2 (ja) * 2010-09-13 2014-03-12 株式会社リコー 校正装置、距離計測システム、校正方法および校正プログラム
KR101694292B1 (ko) * 2010-12-17 2017-01-09 한국전자통신연구원 스테레오 영상 정합 장치 및 그 방법
JP5272042B2 (ja) * 2011-05-12 2013-08-28 富士重工業株式会社 環境認識装置および環境認識方法
JP2012243049A (ja) * 2011-05-19 2012-12-10 Fuji Heavy Ind Ltd 環境認識装置および環境認識方法
JP5276140B2 (ja) * 2011-05-19 2013-08-28 富士重工業株式会社 環境認識装置および環境認識方法
DE102011056671A1 (de) * 2011-12-20 2013-06-20 Conti Temic Microelectronic Gmbh Bestimmung eines Höhenprofils einer Fahrzeugumgebung mittels einer 3D-Kamera
JP5612621B2 (ja) * 2012-02-28 2014-10-22 富士重工業株式会社 車外環境認識装置

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