JP2003237509A - 車両用外界認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 演算処理への負担を抑え、絞り込み領域を広
げることなく（S/N比を下げることなく）、タイヤの空
気圧や乗員変動の変化にロバストで、急なピッチ変動に
対応できる車両用外界認識装置を提供すること。 【解決手段】 自車ピッチ角推定手段１０４の出力に応
じて障害物候補検知手段１０２の処理領域を補正する障
害物検知領域補正手段１０５を備えた車両用外界認識装
置において、将来ピッチ角予測手段１０６と、ピッチ角
変化が生じると予測される場合に障害物候補の撮像領域
を記憶する撮像領域記憶手段１０７と、記憶した時点の
所定時間後に撮像手段１０１が撮像した映像との相関関
係を行い自車のピッチ角を検知する自車ピッチ角検知手
段１０８と、自車ピッチ角検知手段１０８の出力と自車
ピッチ角推定手段１０４の出力の差から自車のピッチ角
の誤差を算出する自車ピッチ角誤差算出手段１０９と、
自車ピッチ角誤差算出手段１０９の出力に基づき、ピッ
チ角の２次的な補正量を算出し、障害物検知領域補正手
段１０５に反映する２次補正量算出手段１１０と、を設
けた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、自車進行方向の状
況を撮像するカメラを搭載する車両において、自車の縦
方向（車間距離方向）の運動が急であるため、自車のピ
ッチング変化が大きく生じ得る走行制御系のための車両
用外界認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、自車走行レーンの白線をカメラ画
像にて検出し、その白線形状から自車のピッチ角を検出
し、これによりピッチ角変動に対応する外界認識系が提
案されている（特開平１１−２０３４４５号公報）。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の車両用外界認識系にあっては、通常、検知したくな
い対象（地面やガードレールなどの背景：ノイズ）の影
響を除去し、検知すべき対象（白線：シグナル）をより
注視する（S/N比を向上する）ため、撮像画面の中に白
線があるべきエリアを絞り込む。このため、白線形状か
ら自車のピッチ角を推定する前にエリア外へ白線が出て
しまうような急なピッチ角変化には対応できない、とい
う課題がある。

【０００４】また、検知すべき対象が含まれる領域と新
規に取り込んだ（絞り込まない）映像との相関演算（パ
ターンマッチング）を常時行うことで自車のピッチング
変動を観測し、この観測値を用いることで、よりロバス
トな画像処理を実現することが可能となる。しかし、こ
の場合、演算時間が膨大になる等の問題がある。

【０００５】本発明の目的は、演算処理への負担を抑
え、絞り込み領域を広げることなく（S/N比を下げるこ
となく）、タイヤの空気圧や乗員変動の変化にロバスト
で、急なピッチ変動に対応できる車両用外界認識装置を
提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明では、 将来における自車のピッチ角変化を予測する。ピッチ
角の変化は、車速の変化（加速度）と比較して位相が遅
れているため、予測することは容易である。 ピッチ角変化が生じることを予測した場合には、現
在、捕捉されている物体の画像領域を記憶する。 所定時間後に、その時の撮像結果と以前記憶した領域
との相関演算から自車のピッチ角を演算し、推定値との
誤差を算出する。 以降はピッチ角の誤差を考慮して領域の絞り込みを行
う。これら〜を達成する手段とした。

【０００７】

【発明の作用および効果】本発明にあっては、処理時間
の重い相関演算（パターンマッチング）を、ピッチ変化
が予測されるときにのみ行うため、常時、相関演算を行
う場合に比べ、演算負荷の負担が軽くなる。

【０００８】さらに、パターンマッチング後の処理で
は、推定ピッチ誤差を反映する（自車のピッチ角推定に
用いる動的モデル誤差をも考慮できる）ため、領域の絞
り込みに関する精度が高められ、検知すべき対象が絞り
込み領域の外側に外れる程度・頻度を低減することがで
きる。

【０００９】以上により、演算処理への負担を抑え、絞
り込み領域を広げることなく（S/N比を下げることな
く）、タイヤの空気圧や乗員変動の変化にロバストで、
急なピッチ変動に対応できる、という効果が得られる。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態を図
面に基づいて説明する。図１は本発明の車両用外界認識
装置を示す基本構成図である。構成を説明すると、図１
において、１０１は撮像手段（カメラ）、１０２は障害
物候補検知手段、１０３は自車挙動情報検知手段、１０
４は自車ピッチ角推定手段、１０５は障害物検知領域補
正手段である。

【００１１】前記撮像手段１０１は、自車前方の状況を
撮像する。前記障害物候補検知手段１０２は、前記撮像
手段１０１の出力から自車前方の障害物候補を検知す
る。前記自車挙動情報検知手段１０３は、自車の挙動情
報（車速など）を検知する。前記自車ピッチ角推定手段
１０４は、前記自車挙動情報検知手段１０３の出力から
自車のピッチ角を推定する。前記障害物検知領域補正手
段１０５は、前記自車ピッチ角推定手段１０４の出力に
応じて、前記障害物候補検知手段１０２の処理領域を補
正する。

【００１２】図１において、１０６は将来ピッチ角予測
手段、１０７は撮像領域記憶手段、１０８は自車ピッチ
角検知手段、１０９は自車ピッチ角誤差算出手段、１１
０は２次補正量算出手段である。

【００１３】前記将来ピッチ角予測手段１０６は、自車
のピッチ角の将来値を予測する。そして、前記撮像領域
記憶手段１０７以降は、将来ピッチ角予測手段１０６の
出力結果をトリガーにして実施される処理である。

【００１４】前記撮像領域記憶手段１０７は、将来ピッ
チ角予測手段１０６の出力によりピッチ角変化（設定閾
値以上）が生じると予測される場合には、前記障害物候
補検知手段１０２から障害物候補の撮像領域を記憶す
る。

【００１５】前記自車ピッチ角検知手段１０８は、撮像
領域記憶手段１０７が記憶した時点の所定時間後に前記
撮像手段１０１が撮像した映像との相関関係を行い自車
のピッチ角を検知する。

【００１６】前記自車ピッチ角誤差算出手段１０９は、
自車ピッチ角検知手段１０８の出力と前記自車ピッチ角
推定手段１０４の出力の差から自車のピッチ角の誤差を
算出する。

【００１７】前記２次補正量算出手段１１０は、自車ピ
ッチ角誤差算出手段１０９の出力に基づき、ピッチ角の
２次的な補正量を算出し、前記障害物検知領域補正手段
１０５に反映する。

【００１８】以下、本発明の車両用外界認識装置を実現
する実施の形態を、請求項１，２，３，４，５，６，
７，８に対応する第１実施例に基づいて説明する。

【００１９】（第１実施例）この第１実施例は、レーザ
レーダの測距結果から、ＣＣＤカメラ画像の処理が起動
し、その後は、レーザがロストした場合でも画像による
トラッキング処理により、ピッチ角変化にロバストな外
界認識を行う例である。

【００２０】まず、構成を説明する。図２は第１実施例
の車両用外界認識装置を示す全体システム図であり、図
中１はレーザレーダ、２はレーダ処理装置、３はＣＣＤ
カメラ（撮像手段）、４は画像処理装置、５は外界認識
装置、６は車速検出装置（自車挙動情報検知手段）、７
は操舵角検出装置（自車挙動情報検知手段）、８は自動
ブレーキ制御装置、９は負圧ブレーキブースタ、１０は
前後加速度演算装置（自車挙動情報検知手段）である。

【００２１】前記レーザレーダ１で測距した結果から前
方車両を検知するレーダ処理装置２が接続され、このレ
ーダ処理装置２では、一つ又は複数の障害物候補に対し
て自車両を原点とする２次元座標値の算出も実施され
る。

【００２２】また、自車前方の状況を正確に把握するＣ
ＣＤカメラ３（撮像手段）が搭載され、この撮像結果が
画像処理装置４に入力される。この画像処理装置４で
は、画像処理により、自車レーンの白線を検知したり、
その曲率等を算出する。

【００２３】前記外界認識装置５には、レーダ処理装置
２の出力、画像処理装置４の出力、従属左右車輪速度を
検出する車速検出装置６の出力、前輪操舵角を検出する
操舵角検出装置７の出力、車速を微分処理することによ
り前後加速度を算出する前後加速度演算装置１０の出力
が取り込まれる。

【００２４】このようなハード構成から、将来ピッチ角
予測手段や自車ピッチ角検出手段等の演算処理が行わ
れ、これにより、車両用外界認識システムとしての外界
認識処理が実施される。

【００２５】前記外界認識装置５の出力は、自動ブレー
キ制御装置８に取り込まれる。そして、前後輪には任意
な制動力を発生させる負圧ブースタ９が接続され、この
負圧ブースタ９のソレノイドバルブに自動ブレーキ制御
装置８からの制動力指令電圧が印加されることにより自
動ブレーキ制御が実行される。

【００２６】なお、前述したレーダ処理装置２や自動ブ
レーキ制御装置８は、それぞれマイクロコンピュータと
その周辺部分や各種アクチュエータの駆動回路などを備
え、互いに通信回路を介して情報を送受信する。

【００２７】次に、作用を説明する。

【００２８】図３は第１実施例の外界認識装置５にて実
行される外界認識処理の手順を示すフローチャートで、
以下、各ステップについて説明する。なお、このフロー
チャートの処理は、設定されたサンプリング周期（＝ビ
デオレート：30[Hz]≒33.33[ms]）毎に実施される。

【００２９】ステップ２０１では、車速検出装置６から
の車速Viと、操舵角検出装置７からの舵角Ｓと、前後加
速度演算装置１０からの加速度Vi_dotを読み込む。以
下、前後加速度を単に加速度という。

【００３０】ステップ２０２では、次式(1)で表される
演算により、加速度Vi_dotを入力して自車の推定ピッチ
角度P_estを算出する（自車ピッチ角推定手段）。 P_est=G(Z)・ｕ ...(1) G(Z)＝(cZ²+dZ+c)/(Z²-aZ+b) ｕ＝func1(Vi_dot) ここで、G(Z)は自車のピッチ角運動に関する公称モデル
を表す伝達関数であり、Ｚは進み演算子、係数ａ，ｂ，
ｃ，ｄは正数である。

【００３１】ｕはスカラーの値を持つ中間変数であり、
物理的には現在の加速度で生じる定常的なピッチ角を意
味する。ここで、func1は、図４に示されるような特性
を有する関数であり、ｉの代わりに加速度Vi_dotを用い
ることで、定常的な推定ピッチ角ｕが算出される。

【００３２】ステップ２０３では、ビデオレートである
33.33msに１回実施される処理であり、車載のＣＣＤカ
メラ３からの撮像結果をメモリに読み込む。

【００３３】ステップ２０４では、レーダ処理装置２の
データ更新周期である100ms毎に（サンプリング周期が1
0msなので、１０回に１回）実施される処理で、自車前
方の検知物体の相対位置(Px,Py)と相対速度(rVy)につい
て、捕捉した前方車の数だけレーダ処理装置２から読み
込む。

【００３４】なお、レーダ処理装置２は、複数の物体に
ついて位置と相対速度を求めるだけでなく、現在の走行
状況から最も自車に接触するおそれがある１物体を障害
物として選択する機能を有する。以下に、複数の障害物
候補の中から障害物として選択する具体例を示す。

【００３５】例えば、自車と障害物候補との相対速度ベ
クトルの方向に基づく方法や、自車の将来の移動軌跡と
障害物候補の位置に基づく方法、等の複数の方法により
障害物認識度を算出し、これらの値に重み付けした加重
平均演算を行って最終的な障害物認識度を求め、障害物
認識度が最も高い障害物候補を自車に接触するおそれが
ある障害物と判断する。

【００３６】例えば、自車と障害物候補との相対速度ベ
クトルに基づいて、障害物候補の過去の接触可能性と将
来の接触可能性を算出し、自車の挙動状態や障害物候補
との相対位置や相対速度等により障害物判断度を算出
し、過去と将来の接触可能性のうち重視された一方の接
触可能性が障害物判断度以上であるとき、障害物候補を
自車に接触するおそれがある障害物と判断する。

【００３７】このステップ２０４で、レーザレーダ１が
何も捕捉していなく、かつ、後述するカメラ捕捉中フラ
グがOFFの場合には、ステップ２１７へ進み、そうでな
い場合にはステップ２０５へ進む。

【００３８】次のステップ２０５とステップ２０６が、
図１における障害物候補検知手段１０２と障害物検知領
域補正手段１０５を表す。

【００３９】ステップ２０５では、ステップ２０４で検
知した先行車の位置情報からステップ２０３の撮像画面
上の位置情報(Px,Py)へ座標変換を行う。例えば、次式
(2)により、レーザレーダ１で検知した障害物候補付近
の位置から座標変換を行うことにより、障害物候補の存
在する画面上の領域へ絞り込みを行う。

【００４０】ただし、レーザレーダ１がロスト中で、Ｃ
ＣＤカメラ３のみがトラッキングしている場合には、次
式以降で、 obj_Y＝CamTate obj_X＝CamYoko obj_rV＝{obj_Y(Z⁰)-obj_Y(Z^-1)}/0.03333 となる。

【００４１】 disp_obj_YA＝(yo+(focusV*CAM_h2/obj_Y))-pitch_pix disp_obj_YB＝(yo+(focusV*CAM_h/obj_Y))-pitch_pix disp_obj_XL＝(xo+(focusH/obj_Y*obj_X))-(focusH*wide/obj_Y) disp_obj_XR＝(xo+(focusH/obj_Y* obj_X))+(focusH*wide/obj_Y) ...(2) ここで、disp_obj_**とは、絞り込んだ矩形領域の画面
上の座標値であって、disp_obj_YAは矩形の上側、disp_
obj_YBは矩形の下側、disp_obj_XLは矩形の左側、disp_
obj_XRは矩形の右側を表している。

【００４２】また、yoは消失点の縦座標[pix]を、xoは
消失点の横座標[pix]を（yo,xoはカメラ取付位置と向き
で決まるパラメータ）、focusVは画素換算したカメラの
鉛直方向の焦点距離[pix]であり、focusHは画素換算し
たカメラの水平方向の焦点距離[pix]であり、受光面が
正方格子である場合には、focusV=focusHである（focus
VとfocusHは画角と解像度で決まるパラメータ）。

【００４３】また、obj_Yとobj_Xは注視したい物体まで
の縦距離（車間距離方向）[m]と横距離（車幅方向）[m]
であり、本実施例では、レーザレーダ１（ロスト中はＣ
ＣＤカメラ３）から得られる。

【００４４】CAM_Hはカメラの取付高さ[m]で、CAM_h2は
CAM_hから障害物候補として考慮すべき物体の高さobj_H
[m]を減算した値であり、wideはレーザレーダ１の横方
向位置の検知精度（標準偏差[m]）と障害物として考慮
すべき物体の最大値との和で決まる幅[m]の半分の値を
画素換算した値[pix]である。

【００４５】そして、pitch_pixとはステップ２０２で
求めた自車の推定ピッチ角を画素換算した値[pix]であ
って、図１における障害物検知領域補正手段１０５に相
当する。

【００４６】なお、本実施例の場合には、車載ナビゲー
ションユニットから、現在に自車の走行地点における道
路勾配とそこからobj_Yだけ前方の地点での勾配の差△s
lopeを角度から画素へ単位換算し、これを推定ピッチ角
画素換算値pitch_pixに加える（請求項８に記載の障害
物検知領域補正手段に相当）。

【００４７】さらに、推定ピッチ角画素換算値pitch_pi
xには、後述する２次補正実施済みフラグがONの場合の
み、式(8)における△Y(=P_compを[deg]→[pix]に単位換
算したもの)を加える。

【００４８】ステップ２０６では、ステップ２０５で絞
り込んだ矩形領域において、その微分画像をsobelフィ
ルターなどにより求める（sobelフィルターとは、ある
画素に隣接する画素同士の輝度変化を求める演算）。そ
して、求めた微分画像の輝度に関する平均値と分散値を
用いて設定で２値化する（２値化とは、各画素の輝度＝
ここで輝度変化が閾値以下の弱い場合には黒色、閾値変
化の強い場合には白色と、２色に離散化する処理）。そ
して、２値化した画像の投影処理（輝度変化の強い白色
の画素の数を画面の水平・垂直方向にそれぞれカウント
する。すると車両が存在する場合には背景と車両の輝度
変化が強いため、白色の画素が他の場所より多くカウン
トされること）によりエッジペアを検出し、前方車の画
像内位置を求める。

【００４９】このとき、レーザレーダ１が捕捉中で縦距
離obj_Y[m]が得られ、かつ、カメラ画像からエッジペア
を検出した場合には、次式(3)により、レーザレーダ１
のスキャニングで検知できる物体の幅[m]よりも相当正
確な物体の幅[m]を算出することができる。

【００５０】 RealWidth＝EdgeWidth*obj_Y/focusH ...(3) ここで、EdgeWidthとは、投影処理により検出したエッ
ジペアの間隔[pix]である。

【００５１】そして、次回以降では、レーザレーダ１が
急制動などによるノーズダイブで障害物候補をロストし
た場合でも、次式(4)により物体との縦距離[m]と横距離
[m]を算出することができる。

【００５２】 CamTate＝(focusV*RealWidth)/(EdgeWidth) CamYoko＝((((SideEdge_R+ SideEdge_L)/2)-xo)*CamTate)/focusH ...(4) ここで、SideEdge_RとSideEdge_Lは、投影処理にて検出
したエッジペアの各々の水平方向座標値であり、EdgeWi
dth＝SideEdge_R−SideEdge_Lの関係がある。

【００５３】なお、本実施例では、エッジペアとして縦
方向のエッジ（車両の左右端に相当するもの）のみ検知
して、そのエッジペアの間隔から物体との相対位置を算
出しているが、横方向のエッジペア（車両の上下端に相
当するもの）の間隔から算出しても良い。しかし、横方
向のエッジは、道路のつなぎ目から始まり、車両の下
影、及び、バンパーやテールランプ・トランク・リアワ
イパー・ウインドウなどと非常の多くのエッジペア候補
が検出され易く、その位置も密集しているため、同じエ
ッジペアをトラッキングすることが困難であり、遠方ま
で高精度な物体位置を算出することができない。

【００５４】もし、カメラ画像内から本当に検知したい
対象物が外れる等でエッジペアが検出できない場合に
は、カメラでの縦距離・横距離の算出ができないので、
後述するタイマーカウンタTcを無効にし、カメラ捕捉中
フラグをOFFとする。一方、エッジペアを検出した場合
には、カメラ捕捉中フラグをONとする。

【００５５】以上により、画像から算出した障害物候補
との相対位置の大きさ（幅）等を、後段の処理（例え
ば、障害物判断等）へ出力する。

【００５６】ステップ２０７では、ステップ２０２で求
めた自車の推定ピッチ角度P_estが略ゼロの場合で、か
つ、後述する２次補正済みフラグがONの場合には、２次
補正済みフラグをリセット（＝OFF）し、後述するタイ
マーカウンタTcも無効にする（請求項６に記載の発明に
相当）。

【００５７】ステップ２０８では、レーザレーダ１が捕
捉中の場合は、ステップ２０４で取り込んだレーザーレ
ーダ１の縦距離、レーザレーダ１がロスト中でカメラ捕
捉中の場合には、ステップ２０６で求めたカメラからの
縦距離と、ピッチングによるロストが許されない距離と
を比較し、ロストが許されない距離の方が大きい場合に
はステップ２１７へ、そうでない場合にはステップ２０
９へ進む（請求項５に記載の発明に相当）。

【００５８】なお、本実施例におけるロストが許されな
い距離Lthとは、次式(5)により算出する。

【００５９】 Lth＝Vi*Ｔ-0.5*Ac*Ｔ² ...(5) Ｔ＝Vi／Ac ここで、Viはステップ２０１で検出した自車の車速[m/
s]であり、Acは後段の制御系が発生可能な最大減速度[m
/s²]であり、システムの仕様により決まる定数である。

【００６０】ステップ２０９では、後述する２次補正済
みフラグがONの場合には、ステップ２１７へ、そうでな
い場合にはステップ２１０へ進む（請求項６に記載の発
明に相当）。

【００６１】ステップ２１０では、後述するタイマーカ
ウンタTcが有効にセットされている場合には、本実施例
のサンプリング周期である33msをインクリメントする。
このタイマーカウンタTcが、後述する所定時間△t以上
の場合にはステップ２１５へ、指令該の場合にはステッ
プ２１１へ進む。

【００６２】ステップ２１１では、ステップ２０１の出
力から将来の自車のピッチ角変化を予測する（図１の将
来ピッチ角予測手段１０６に相当）。本実施例では、式
(1)の定常的な推定ピッチ角度ｕの値と推定ピッチ角度P
_estの値の差＝△Ｐ[deg]を求めることで、将来のピッ
チ角変化を予測する。

【００６３】ステップ２１２では、ステップ２１２で算
出したピッチ角度差＝△Ｐの絶対値と、次式で算出され
るピッチ変化閾値Pthを比較する。ここで、△Ｐ＞Pthの
場合にはステップ２１３へ、そうでない場合にはステッ
プ２１７へ進む Pth＝Ｋ・arctan(obj_H/obj_Y) ...(6) ここで、Ｋは絞り込み領域から検知したい対象物が外れ
ても許容できる割合を示していて、本実施例では、Ｋ＝
0.3（絞り込み領域の外に３０％までなら対象物が出て
も許容可能）とする。また、obj_Hは画像領域の高さ、o
bj_Yは対象物までの縦距離を示す（この式(6)は請求項
４に記載の発明に相当する）。

【００６４】ステップ２１３では、ステップ２０５で求
めた絞り込んだ矩形領域の画面上の上側座標値disp_obj
_YAと絞り込んだ矩形領域の画面上の下側座標値disp_ob
j_YB、及び、ステップ２０６で求めた投影処理にて検出
したエッジペアの各々の水平方向座標値SideEdge_RとSi
deEdge_Lで、更に絞り込んだ矩形領域を基準テンプレー
トとして記録する。これと同時に、タイマーカウンタTc
を有効とし、ゼロクリアする。

【００６５】ステップ２１４では、ステップ２１３で有
効にセットされたタイマーカウンタTcの値の比較閾値で
ある所定時間△tを、次式(7)により設定する（請求項７
に記載の発明に相当する）。

【００６６】 △t＝func2(dist/obj_rV，Tpd) ...(7) ここで、Tpdは自車のピッチ角ダイナミクスモデルの時
定数に基づき算出する定数であり、本実施例では、Tpd
＝0.2[s]とする。また、distはパターンマッチアルゴリ
ズムで許容できる基準テンプレートの対象物体の大きさ
とサーチエリア内の対象物体の大きさとの差を距離に換
算したものであり、本実施例ではdist＝2.5[m]とする。

【００６７】そして、obj_rVはステップ２０４で検知し
た物体との相対速度[m/s]である。そして、func2(j,k)
とは、j＞kならkを返し、それ以外はjを返す関数であ
る。

【００６８】つまり、相対速度が45km/h以上では、所定
時間△tは相対速度に応じて、パターンマッチングが可
能な範囲で、なるべくピッチ角変化を大きく発生させる
ように機能し（これにより誤差の吸収分が大きくなり、
２次補正の効果が大きくなる）、それ以外の範囲では、
ピッチ角変化が大きすぎてパターンマッチングをする前
にレーダもカメラ画像も物体を見失うことが無いよう
に、ピッチ角挙動から制限を設ける。

【００６９】なお、本実施例では、所定時間△tは相対
速度に応じて可変としたが、検知物体との縦距離との関
数としても良いし、また、適当な定数としても良い。こ
れにより、所定時間△tが設定されたら、ステップ２１
７へ進む。

【００７０】ステップ２１５では、今回の処理において
ステップ２０３で撮像したカメラ入力画像と△t秒前に
ステップ２１３で記憶した基準テンプレートとのパター
ンマッチングを行い、カメラ画像入力における最も相関
が高い座標(Xpm,Ypm)を得る。この縦方向座標Ypmと基準
テンプレートの中心座標における縦方向座標Ysとの差△
Ｙ[pix]から、次式(8)により所定時間△t秒間に変化し
た自車のピッチ角P_detect[deg]を計測する。

【００７１】 P_detect＝△Ｙ＊iAv／iSv ...(8) ここで、iAvとはＣＣＤカメラ３の鉛直方向の画角[deg]
を表し、iSvはＣＣＤカメラ３の鉛直方向の有効画素数
[pix]を表していて、どちらも動的にズーム制御を行わ
ない限りには定数パラメータである。

【００７２】そして、今回のサンプリングにおける推定
ピッチ角度P_estと上式(8)で求めた検出ピッチ角P_dete
ctの差であるピッチ角差P_compを求め、２次補正済みフ
ラグをONとする。

【００７３】ステップ２１６では、ステップ２１４で求
めた所定時間△tと、ステップ２１５で求めたピッチ角
差P_compから、次式により式(1)の伝達関数の係数ａ，
ｂ，ｃ，ｄを変更する（請求項３に記載の発明に相当す
る）。

【００７４】temp＝func3(△t,P_comp) ａ＝func4(temp) ｂ＝func5(temp) ｃ＝func6(temp) ｄ＝func7(temp) ここで、func3は図５で記述される特性を有する関数、f
unc4は図６で記述される特性を有する関数、func5は図
７で記述される特性を有する関数、func6は図８で記述
される特性を有する関数、func7は図９で記述される特
性を有する関数である。

【００７５】なお、本実施例では、自車ピッチ角モデル
をセルフチューニングする構成にしたが、ノミナルモデ
ルから時不変な構成にしても良い。

【００７６】ステップ２１７では、自車ピッチ角推定モ
デルなどで用いる変数の過去値を更新して、今回のサン
プリング周期における処理を終了する。

【００７７】［障害物検知領域補正作用］先行車等の障
害物候補が、レーザレーダ１でもＣＣＤカメラ３でも何
も捕捉していない場合には、図３にフローチャートにお
いて、ステップ２０１→ステップ２０２→ステップ２０
３→ステップ２０４へと進み、このステップ２０４から
ステップ２１７へ進み、過去値が更新される。

【００７８】そして、先行車等の障害物候補が、レーザ
レーダ１かＣＣＤカメラ３かの少なくとも何れかで捕捉
された場合には、図３にフローチャートにおいて、ステ
ップ２０４からステップ２０５へと進み、ステップ２０
５において、レーザレーダ１またはＣＣＤカメラ３の測
距結果から、入力画像に絞り込みが行われる。

【００７９】そして、先行車等の障害物候補のロスト禁
止距離（ピッチングによるロストが許されない距離）が
測距距離以下の場合、図３にフローチャートにおいて、
ステップ２０５からステップ２０６→ステップ２０７→
ステップ２０８→ステップ２０９→ステップ２１０→ス
テップ２１１へと進み、ステップ２１１において、将来
のピッチ角変化が予測される。

【００８０】そして、ステップ２１２において、将来の
ピッチ角変化量△Ｐがピッチ変化閾値Pthを超えたと判
断された場合、ステップ２１３において、基準テンプレ
ートが記憶され、同時に、タイマーカウンタTcが有効と
される。次のステップ２１４において、タイマーカウン
タTcの値の比較閾値である所定時間△tが設定される。

【００８１】そして、この状態のままタイマーカウンタ
Tcが所定時間△t以上になると、ステップ２１０からス
テップ２１５へ進み、ステップ２１５において、パター
ンマッチングにより２時補正するピッチ角△Ｐ[pix]と
ピッチ角誤差P_comp[deg]を算出し、２次補正実施済み
フラグがONとされる。次のステップ２１６では、ピッチ
角誤差P_compから、自車のピッチ角推定モデルをセルフ
チューニングする。

【００８２】そして、ステップ２１５において、２次補
正実施済みフラグがONとされると、次のサンプリング周
期では、図３にフローチャートにおいて、ステップ２０
１→ステップ２０２→ステップ２０３→ステップ２０４
→ステップ２０５→ステップ２０６→ステップ２０７→
ステップ２０８→ステップ２０９→ステップ２１７へと
進む流れとなる。すなわち、ピッチ角誤差P_compを考慮
して領域の絞り込みを行うパターンマッチングによる２
次補正は、ステップ２０８とステップ２０９とステップ
２１０の各条件を共に満足するときに１回だけ行われ
る。

【００８３】その後、推定ピッチ角が略ゼロになると、
ステップ２０７において、２次補正済みフラグをOFFと
し、タイマーカウンタTcも無効にされる。

【００８４】以上により、レーダで検知した最も注目す
べき障害物候補に対してカメラ画像内で大雑把な領域に
絞り込み、その後、自車の急激なピッチ角変化が予測さ
れる場合にのみ、更に絞り込んだ領域を基準テンプレー
トとして記憶する。そして、所定時間△t秒後に入力さ
れたカメラ画像と基準テンプレートとの比較を行い、実
際のピッチ角を検出する。そして、検出ピッチ角と推定
ピッチ角との差を考慮して、その後は領域の絞り込みを
実施する。さらには、推定モデルを調整する。

【００８５】これにより、急制動などが発生するシーン
で、レーダの鉛直方向の視野角を超えるピッチ角変動が
生じた場合でも、入力画像の絞り込み領域は推定ピッチ
角で１次補正され、さらに、検出ピッチ角と推定ピッチ
角との誤差に基づき２次補正される。さらには、そのピ
ッチ誤差に基づき自車の推定モデルもより適切なものへ
調整される。そして、この補正量を決定する処理は、急
なピッチ角変動の発生が予測されるときにのみ機能する
ため、演算時間の増加を抑えることができる。

【００８６】このため、大きなピッチ角変化に対応しな
がらも、処理速度の増加を抑えた外界認識システムの構
成が可能である。

【００８７】［具体例］まず、自車の加速度に関する動
特性モデルから自車のピッチ角を推定し、これにより映
像画面無いの絞り込むエリアの位置を補正する場合、タ
イヤの空気圧変化、積載物の位置による重心点の変化な
どにより、動特性モデルと実際の挙動とのズレが生じる
ため、特に、急な加減速に対して瞬間的な実ピッチ角と
推定ピッチ角との誤差が大きくなり、絞り込むエリアの
位置に誤りが生じ、検知すべき対象がエリアから外れる
場合がある。

【００８８】例えば、図１０に示すように、車両の加速
度が急激に立ち上がる急な加速時の場合で、連続的なピ
ッチ角誤差を観測すると、時刻t1（仮に本実施例の処理
を行った場合、将来のピッチ変化予測値△Ｐ＞Pthとな
る時刻）では、ピッチ角実測値とピッチ角推定値とのピ
ッチ角誤差ε１は小さい。

【００８９】次に、時刻t2（仮に本実施例の処理を行っ
た場合、タイマーカウンタTc＞△tとなる時刻＝パター
ンマッチングを行う時刻）では、ピッチ角実測値とピッ
チ角推定値とのピッチ角誤差ε２（＞ε１）となり、時
間の経過と共に誤差が拡大する。

【００９０】次に、誤差が最大となる時刻t3では、ピッ
チ角誤差ε３は（ｗ１＋ｗ２）となる。ここで、ｗ１は
画像処理アルゴリズムでそもそも有するピッチ角変動の
許容範囲、ｗ２は画像処理アルゴリズムで許容できない
範囲、つまり、ロスト範囲である。

【００９１】そこで、本実施例によりモデルを調整した
場合には、図１１に示すように、将来のピッチ変化予測
値△Ｐ＞Pthとなる時刻t1では、ピッチ角実測値とピッ
チ角推定値とのピッチ角誤差ε１は、初期的なものでそ
の誤差幅も小さいため許容できる。

【００９２】次に、時刻t2では、ピッチ角実測値とピッ
チ角推定値とのピッチ角誤差ε２（＞ε１）となり、タ
イマーカウンタTc＞△tとなり、パターンマッチングに
よる２次補正が開始される。

【００９３】次に、連続的なピッチ角誤差を観測してい
る場合に誤差が最大となる時刻t3では、ピッチ角誤差ε
3'は（＝ｗ１−ｗ２）、つまり、画像処理アルゴリズム
でそもそも有するピッチ角変動の許容範囲ｗ１未満とな
る。

【００９４】このように、ｗ２＜ε２であれば、２次補
正により、画像処理アルゴリズムで許容できない範囲を
無くすことができ、検知すべき対象がエリアから外れる
ロストを解消できる。

【００９５】次に、効果を説明する。第１実施例の車両
用外界認識装置にあっては、下記に列挙する効果を得る
ことができる。

【００９６】(1) ステップ２１２において、ピッチ角変
化が生じると予測される場合、ステップ２１３におい
て、障害物候補の撮像領域としての基準テンプレートを
記憶し、それから所定時間△t秒後にステップ２１５及
びステップ２１６において、記憶した基準テンプレート
とカメラ画像とのパターンマッチングを行うことにより
自車のピッチ角を検出し、この検出ピッチ角とノミナル
モデルから算出した推定ピッチ角との誤差を求め、その
誤差に基づき注視すべき絞り込み領域を補正するように
した。

【００９７】これにより、推定ピッチ角と実際のピッチ
角との誤差の把握からノミナルモデルに含まれるモデル
化誤差の影響を低減でき、かつ、その誤差の把握は、ピ
ッチ角変化が生じると予測される場合にのみ実施するた
めに演算負荷増加は小さく、自車の急なピッチ角変動に
対応することが可能となる。

【００９８】(2) ステップ２１２において、将来のピッ
チ変化予測値△Ｐ＞Pthのときにのみ、ステップ２１３
以降の２次補正処理を実施するようにしたため、処理時
間の重いパターンマッチング演算負荷を大幅に軽減する
ことができる。

【００９９】(3) ステップ２１６において、基準テンプ
レートを記憶してからパターンマッチングを行うまでの
所定時間△tとピッチ角誤差P_compに基づき、自車ピッ
チ角ダイナミクスを同定し、変更するようにした。

【０１００】これにより、ダイナミクスに含まれるタイ
ヤ空気圧変化や車両重量変化等によるモデル化誤差を吸
収するための、障害物検知領域補正において、より高精
度な補正を行うことができ、自車の急なピッチ角変動に
対応することが可能となる。

【０１０１】(4) ステップ２１２において、ピッチ角変
化量の設定閾値Pthを、障害物候補検知手段で物体を検
知するために処理する画像領域（＝絞り込み領域）の高
さと、検知したい物体までの距離とに応じて決定する。

【０１０２】これにより、絞り込み領域内に物体を所定
以上の割合で収めたい場合の許容ピッチ角が定量化でき
るため、適切な閾値Pthを設定することができる。

【０１０３】(5) ステップ２０８において、後段の走行
制御系にとってピッチング変動でのロストが許される領
域（遠方）では、大きなピッチング変動が予測される場
合でもステップ２０９以降の処理を実施しない。

【０１０４】これにより、走行制御系では問題とならな
い状況ではロストを許容することで、画像処理の演算速
度を上げることができるため、将来起こり得る予期せぬ
ブライドコーナから停止車両の急な出現など、走行制御
系で必要なシーンで素早く対応することができる。

【０１０５】(6) ステップ２１５において、ピッチ角の
２次補正を１回実施すると、２次補正済みフラグをONと
し、ステップ２０７において、推定ピッチ角が略ゼロに
なるまでは、ステップ２０９からステップ２１７へ進む
流れとし、２回目の補正は実施しない。

【０１０６】このため、連続的にピッチ角変化が大きい
ことが予測される場合でも、円ｚな時間の重いパターン
マッチング処理は、１回のみ実施するため、画像処理の
負担を低減することができる。

【０１０７】(7) ステップ２１４において、基準テンプ
レートを記憶してからパターンマッチングを行うまでの
所定時間△tの長さを、物体と自車との相対速度に基づ
いて設定する。

【０１０８】これにより、撮像領域記憶手段が記憶した
注目領域のパターンと、△t秒後の撮像結果における注
目領域のパターンとの画像上の大きさ変化を制限するこ
とができるため、パターンマッチングを精度良く実施し
易い。

【０１０９】(8) ステップ２０５において、自車のピッ
チ角に加えてナビ情報やインフラ情報などからの道路勾
配変化を考慮して絞り込み領域の補正を行う。

【０１１０】このため、自車の位置と注視すべき物体の
位置において、道路勾配が異なる場合にも高精度な補正
を行うことができる。

【０１１１】（他の実施例）以上、本発明の車両用外界
認識装置を第１実施例に基づき説明してきたが、具体的
な構成については、この第１実施例に限られるものでは
なく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸
脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明実施の形態の車両用外界認識装置を示す
基本構成図である。

【図２】第１実施例の車両用外界認識装置を示す全体シ
ステム図である。

【図３】第１実施例の外界認識装置にて実行される外界
認識処理の手順を示すフローチャートである。

【図４】第１実施例装置の外界認識処理にて用いられる
関数１（func1）の特性を表す図である。

【図５】第１実施例装置の外界認識処理にて用いられる
関数３（func3）の特性を表す図である。

【図６】第１実施例装置の外界認識処理にて用いられる
関数４（func4）の特性を表す図である。

【図７】第１実施例装置の外界認識処理にて用いられる
関数５（func5）の特性を表す図である。

【図８】第１実施例装置の外界認識処理にて用いられる
関数６（func6）の特性を表す図である。

【図９】第１実施例装置の外界認識処理にて用いられる
関数７（func7）の特性を表す図である。

【図１０】急に車両の加速度を立ち上げた場合の加速度
特性とピッチ角実測値およびピッチ角推定値の対比特性
を示すタイムチャートである。

【図１１】第１実施例の外界認識処理を実行した場合の
ピッチ角実測値およびピッチ角推定値の対比特性を示す
タイムチャートである。

【符号の説明】

１ レーザレーダ ２ レーダ処理装置 ３ ＣＣＤカメラ ４ 画像処理装置 ５ 外界認識装置 ６ 車速検出装置 ７ 操舵角検出装置 ８ 自動ブレーキ制御装置 ９ 負圧ブレーキブースタ １０ 前後加速度演算装置 １０１ 撮像手段 １０２ 障害物候補検知手段 １０３ 自車挙動情報検知手段 １０４ 自車ピッチ角推定手段 １０５ 障害物検知領域補正手段 １０６ 将来ピッチ角予測手段 １０７ 撮像領域記憶手段 １０８ 自車ピッチ角検知手段 １０９ 自車ピッチ角誤差算出手段 １１０ ２次補正量算出手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０１Ｂ 11/00 Ｇ０１Ｂ 11/00 Ｈ Ｇ０８Ｇ 1/16 Ｇ０８Ｇ 1/16 Ｃ Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｊ Ｆターム(参考） 2F065 AA06 AA20 AA51 BB05 BB15 CC11 CC14 CC40 DD04 DD11 FF04 FF11 FF28 FF64 FF65 GG04 JJ03 JJ26 QQ25 QQ31 RR09 UU05 3D046 BB18 HH08 HH20 HH21 HH22 HH26 KK11 5C054 CA06 CC05 CG02 CH02 FC04 FC12 FF02 FF07 GB02 GB12 HA30 5H180 AA01 CC03 CC04 FF27 LL01 LL09

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 自車前方の状況を撮像する撮像手段と、 前記撮像手段の出力から自車前方の障害物候補を検知す
   る障害物候補検知手段と、 自車の挙動情報を検知する自車挙動情報検知手段と、 前記自車挙動情報検知手段の出力から自車のピッチ角を
   推定する自車ピッチ角推定手段と、 前記自車ピッチ角推定手段の出力に応じて、前記障害物
   候補検知手段の処理領域を補正する障害物検知領域補正
   手段と、 を備えた車両用外界認識装置において、 自車のピッチ角の将来値を予測する将来ピッチ角予測手
   段と、 前記将来ピッチ角予測手段の出力によりピッチ角変化が
   生じると予測される場合には、前記障害物候補検知手段
   から障害物候補の撮像領域を記憶する撮像領域記憶手段
   と、 前記撮像領域記憶手段が記憶した時点の所定時間後に前
   記撮像手段が撮像した映像との相関関係を行い自車のピ
   ッチ角を検知する自車ピッチ角検知手段と、 前記自車ピッチ角検知手段の出力と前記自車ピッチ角推
   定手段の出力の差から自車のピッチ角の誤差を算出する
   自車ピッチ角誤差算出手段と、 前記自車ピッチ角誤差算出手段の出力に基づき、ピッチ
   角の２次的な補正量を算出し、前記障害物検知領域補正
   手段に反映する２次補正量算出手段と、 を設けたことを特徴とする車両用外界認識装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の車両用外界認識装置に
   おいて、 前記撮像領域記憶手段は、前記将来ピッチ角予測手段に
   より予測するピッチ角変化量が設定閾値以上のときにの
   み、撮像領域記憶手段以降の処理を実施することを特徴
   とする車両用外界認識装置。
3. 【請求項３】 請求項１または請求項２の何れかに記載
   の車両用外界認識装置において、 前記２次補正量算出手段は、前記自車ピッチ角誤差算出
   手段の出力値と前記所定時間に基づき、前記自車ピッチ
   角推定手段の持つ自車ピッチ角ダイナミクスモデルを変
   更することを特徴とする車両用外界認識装置。
4. 【請求項４】 請求項１ないし請求項３の何れかに記載
   の車両用外界認識装置において、 前記撮像領域記憶手段は、ピッチ角変化量の設定閾値
   を、前記障害物候補検知手段で物体を検知するために処
   理する領域の高さと、検知したい物体までの距離とに応
   じて決定することを特徴とする車両用外界認識装置。
5. 【請求項５】 請求項１ないし請求項４の何れかに記載
   の車両用外界認識装置において、 ピッチング変動によるロストが許されない距離に対し
   て、検知したい物体までの距離が自車に接近した場合に
   のみ、前記撮像領域記憶手段以降の処理を実施すること
   を特徴とする車両用外界認識装置。
6. 【請求項６】 請求項１ないし請求項５の何れかに記載
   の車両用外界認識装置において、 前記撮像領域記憶手段以降の処理は、１回実施すると自
   車のピッチ角が略ゼロになるまで２回目以降の実施を行
   わないことを特徴とする車両用外界認識装置。
7. 【請求項７】 請求項１ないし請求項６の何れかに記載
   の車両用外界認識装置において、 前記自車ピッチ角検知手段は、所定時間を物体との相対
   速度に基づいて設定することを特徴とする車両用外界認
   識装置。
8. 【請求項８】 請求項１ないし請求項７の何れかに記載
   の車両用外界認識装置において、 前記障害物検知領域補正手段は、自車のピッチ角だけで
   なく、自車の位置から障害物候補の位置までの距離にお
   ける道路の勾配の変化に基づき、障害物検知領域の補正
   を行うことを特徴とする車両用外界認識装置。