JP2004220281A - Obstacle detection device - Google Patents
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Abstract
【課題】どのような外部環境においても障害物の誤検出を抑制することができる信頼性の高い障害物検出装置を提供する。
【解決手段】本発明に係る障害物検出装置は、車両に設置された撮像手段と、撮像手段により撮像された画像に基づいて、道路上の白線を検出し、車両から白線を検出することができなくなる地点までの第1距離を求める白線検出手段と、撮像手段により撮像された画像に基づいて、障害物の有無を検出し、車両から障害物までの第2距離を求める障害物検出手段と、第1距離と第2距離とを比較し、その比較結果と障害物の検出結果とに基づいて、障害物の有無について判断する障害物判断手段とを備える。
【選択図】 図1A highly reliable obstacle detection device capable of suppressing erroneous detection of an obstacle in any external environment.
An obstacle detection device according to the present invention can detect a white line on a road and detect a white line from a vehicle based on an imaging unit installed in a vehicle and an image captured by the imaging unit. White line detecting means for obtaining a first distance to a point at which the obstacle cannot be obtained, and obstacle detecting means for detecting the presence or absence of an obstacle based on an image taken by the imaging means and obtaining a second distance from the vehicle to the obstacle. , An obstacle determining unit that compares the first distance with the second distance, and determines whether or not there is an obstacle based on the comparison result and the detection result of the obstacle.
[Selection diagram] Fig. 1
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、カメラを用いた障害物検出装置に関するものであり、特に、車両に搭載される車両用の障害物検出装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来、画像認識技術を用いた障害物検出装置では、雨、霧等により外部環境が悪化した場合に、カメラによって得られる画像が悪くなり、先行車等の検出の信頼性が低下するという問題点があった。
【0003】
これを解消するために、下記特許文献1には、ワイパースイッチから供給される情報によって、雨、霧等の状態を認識し、外部環境が、カメラにおいて先行車を認識するのに適しているか否かを判定し、外部環境が好適であると判断された時には、カメラによる先行車の画像データに基づいてミリ波レーダの指向方向を決定する技術が記載されている。
【0004】
【特許文献1】
特開平6−206507号公報(第3―5頁、第1図)
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、画像が認識できる範囲は、日照条件などの外部環境によっても時々刻々と変化するものであり、このような外部環境の変化に対し、上記の技術では画像認識の結果について高い信頼性を保つことができなかった。また、外部環境が好適と判断されたときであっても、検出結果の信頼性を評価することができないために、誤検出を生じる可能性があった。
【0006】
本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、どのような外部環境においても障害物の誤検出を抑制することができる信頼性の高い障害物検出装置を提供することを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る障害物検出装置は、車両に設置された撮像手段と、撮像手段により撮像された画像に基づいて、道路上の白線を検出し、車両から白線を検出することができなくなる地点までの第1距離を求める白線検出手段と、撮像手段により撮像された画像に基づいて、障害物の有無を検出し、車両から障害物までの第2距離を求める障害物検出手段と、第1距離と第2距離とを比較し、その比較結果と障害物の検出結果とに基づいて、障害物の有無について判断する障害物判断手段とを備えることを特徴とする。
【0008】
白線検出手段による白線の検出結果の信頼性は高い。なぜなら、アスファルトと白線とのコントラストが大きく、また、白線は形状がおよそ一定でしかも比較的単純だからである。したがって、撮像手段により撮像された画像では、第1距離までは高い信頼性をもって物体を検出することが可能である。障害物判断手段では、障害物検出手段により検出された第2距離を第1距離と比較することにより検出結果の信頼性を考慮しつつ、障害物の有無が判断される。よって、障害物の誤検出を抑制することが可能となる。
【0009】
本発明に係る障害物検出装置は、それぞれの光軸を互いに平行とし所定の距離をもって車両に設置された第1及び第2撮像手段と、第1撮像手段により撮像された画像に基づいて、道路上の白線を検出し、車両から白線を検出することができなくなる地点までの第1距離を求める白線検出手段と、第1撮像手段により撮像された画像と第2撮像手段により撮像された画像との差異に基づいて、障害物の有無を検出し、車両から障害物までの第2距離を求める障害物検出手段と、第1距離と第2距離とを比較し、その比較結果と障害物の検出結果とに基づいて、障害物の有無について判断する障害物判断手段とを備えることを特徴とする。
【0010】
本発明に係る障害物検出装置によれば、障害物検出手段では、第1撮像手段により撮像された画像と第2撮像手段により撮像された画像との差異に基づいて第2距離が求められるので、より正確な距離の算出が可能となる。また、障害物判定手段では、第2距離を第1距離と比較することにより検出結果の信頼性を考慮しつつ、障害物の有無が判断される。よって、障害物の誤検出を抑制することができる。
【0011】
また、本発明に係る障害物検出装置は、障害物判断手段が、第1距離が第2距離より長いときには障害物の検出結果を肯定し、第1距離が第2距離より短いときには障害物の有無についての判断を保留することが好ましい。
【0012】
この場合、第1距離が第2距離より長いときには障害物の検出結果の信頼性が高いため検出結果が正しいと判断され、第1距離が第2距離より短いときには障害物の検出結果の信頼性が低いため障害物の有無についての判断が保留される。よって、障害物の誤検出を抑制することが可能となる。
【0013】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【0014】
まず、図1を用いて、本実施形態の構成について説明する。
【0015】
障害物検出装置1は、車両前方の風景を撮像して画像データを取得するカメラ(第1撮像手段)10及びカメラ(第2撮像手段)11と、該画像データに対して画像処理を施すことにより障害物の有無についての判断結果を出力する画像処理ECU2を備えている。
【0016】
画像処理ECU2は、画像データに基づいて白線の検出を行う白線検出部(白線検出手段)20と、画像データに基づいて障害物の検出を行う障害物検出部(障害物検出手段)30と、障害物の有無についての判断を行う障害物判断部(障害物判断手段)40とを備えている。
【0017】
カメラ10及びカメラ11それぞれは、例えば、CCDカメラであり、自車の前部に前方を向いて設置されており、両カメラの光軸は互いに平行(実質的に平行であればよい)で、かつ撮像面の水平軸が同じライン上に揃うように設置されている。そして、カメラ10及びカメラ11それぞれは、自車前方の風景を撮像して画像データを取得する。なお、カメラ10により取得された画像データは、白線検出部20及び障害物検出部30それぞれに出力され、カメラ11により取得された画像データは、障害物検出部30のみに出力される。
【0018】
白線検出部20は、カメラ10により得られた画像データに基づいて道路上の白線を検出し、さらに、自車から白線を検出することができなくなる地点までの距離(以下、白線検出可能距離という)を算出する。なお、本明細書では、道路上において、各レーン(車線)の区切りを示すために描画されている白色や黄色などの線(点線等も含む)を全て「白線」と称するものとする。
【0019】
障害物検出部30は、カメラ10により得られた画像データとカメラ20により得られた画像データとの差異に基づいて障害物を検出し、さらに、自車から障害物までの距離を算出する。
【0020】
障害物判断部40は、白線検出部20により算出された白線検出可能距離と障害物検出部30から出力された障害物までの距離情報とを比較し、この比較結果と障害物の検出結果とに基づいて、自車の進行方向上にある各種の障害物(例えば、他の車両、落下物、歩行者等)の有無についての判断を行う。具体的には、白線検出可能距離が障害物までの距離より長いときには障害物の検出結果を肯定し、白線検出可能距離が障害物までの距離より短いときには障害物の有無についての判断を保留する。
【0021】
そして、障害物検出装置1には、車両制御ECU50が接続されており、障害物の有無についての情報(障害物情報)を入力された車両制御ECU50は、車速センサ51で検出された車速、舵角センサ52で検出されたハンドル舵角、ヨーレートセンサ53で検出されたヨーレート及び障害物情報に基づいて車線変更(又は回避走行)するか、あるいは停止するかを決定してステアリングアクチュエータ55、スロットルアクチュエータ56及びブレーキアクチュエータ57を制御する。
【0022】
次に、図2に示すフローチャートに従って、障害物検出装置1の動作について説明する。
【0023】
ステップS100では、カメラ10により撮像された画像データが白線検知部20に取り込まれ、この画像データに基づいて道路上の白線の検出が行われる。
【0024】
白線の検出では、まず、カメラ10から得られた画像データを輝度によって2値化し、2値化後の画像において水平方向のライン毎に白線部分に該当すると考えられる画素(以下、白線候補点という)を選出する。
【0025】
次に、各ライン毎に選出した白線候補点が白線部分に該当する点であるか否かについて判断する。ここで、この判断は、例えば、それぞれの白線候補点が直線状に並んでいるか否か、または、白線候補点の位置が前回の処理において白線と認識された箇所に近いか否か等に基づいて行われる。
【0026】
そして、各ライン毎に選出された白線候補点が白線部分に該当するものであると判断された場合、この白線候補点の列に白線モデル(白線テンプレート)を当てはめる。ここで、白線モデルには、例えば、直線、曲線、円弧、2次曲線等が用いられる。
【0027】
ステップS110では、ステップS100で検出された白線について、白線検出可能距離の算出が行われる。図3を参照して、白線検出可能距離の算出方法について簡単に説明する。
【0028】
まず、ステップS100で白線部分に該当すると判断された白線候補点について、画像の高さ方向Hにおいて最も上方に位置する白線候補点を抽出する。ここで、自車の位置に対して左右に白線候補点が存在するときには、例えば、自車の左側に存在する白線候補点について、最も上方に位置する白線候補点を抽出してA点とし、自車の右側に存在する白線候補点について、最も上方に位置する白線候補点を抽出してB点とする。
【0029】
次に、自車からA点までの距離及び自車からB点までの距離それぞれを算出する。ここで、カメラ10の取り付け位置(地面からカメラ10までの高さ)及び上下方向の取り付け角度が予め定められているときには、カメラ10により取得された画像における高さ方向Hの位置と自車からの距離との関係が一意的に定まる。よって、画像上の高さ方向Hの位置に応じて自車からA点またはB点までの距離を求めることができる。例えば、図3において、ラインL30は自車の前方30mの位置にあるライン、ラインL50は自車の前方50mの位置にあるライン、ラインL70は自車の前方70mの位置にあるラインにそれぞれ対応する。
【0030】
そして、自車からA点までの距離と自車からB点までの距離とを比較し、距離の長い方を白線の検出が可能な距離(白線検出可能距離)とする。ここで、距離の長い方を採択する理由は、点線等の白線を考慮するためである。
【0031】
図3に示す例によれば、自車からA点までの距離は50mであり、自車からB点までの距離も50mである。よって、自車の前方50mまでは白線の検出ができているが、50mより遠方では白線の検出ができていないと判断され、この場合の白線検出可能距離は50mとされる。以下、図2に戻り障害物検出装置1の動作を続けて説明する。
【0032】
ステップS120では、カメラ10及びカメラ11から入力された画像データに基づいて障害物の検出が行われる。障害物の検出では、例えばステレオ視の技術によって、高さの有無を求め障害物領域と道路領域とを分離することができる。すなわち、カメラ10及びカメラ11を左右に配置し、3次元空間中で同一点である点を左右画像間で対応づけ、三角測量の要領で、その点の3次元位置を求めるものである。カメラ10及び11の道路平面に対する位置や姿勢等を予め求めておくと、ステレオ視によって画像中の任意の点の道路平面からの高さを求めることができる。
【0033】
ステップS130では、ステップS120で障害物が検出されたか否かについて判断が行われる。ここで、障害物が検出されなかったときにはステップS140に処理が移る。一方、障害物が検出されたときには、ステップS150に処理が移行する。
【0034】
ステップS140では、白線検出可能距離に応じて障害物の有無についての判断が行われる。ここで、白線検出可能距離内での障害物の検出結果は信頼性が高いと考えられるので、この距離内では障害物が存在しないと判断される。一方、白線を検出することができない距離における障害物の検出結果は信頼性が低いと考えられるため、白線検出可能距離より遠方では障害物が存在するか否かについての判断を行わずに処理を終了する。
【0035】
ステップS150では、カメラ10から入力された画像データとカメラ11から入力された画像データとの差異に基づいて自車から障害物までの距離が算出される。障害物までの距離の算出は、例えばステレオ視の画像データを用い、三角測量の原理で求めることができる。次に、この距離の算出方法について図4を参照しながら簡単に説明する。
【0036】
障害物が自車の前方にある場合、カメラ10から得られた画像とカメラ11から得られた画像とを重ね合わせると、障害物が左右横方向にずれた位置になる。そこで、片方の画像を1画素づつシフトしながら最も重なり合う位置を求める。このときシフトした画素数をnとする。また、図4に示すように、カメラ10又は11を構成するレンズFの焦点距離をf,左右のカメラ10、11の光軸間の距離をL、画素ピッチをdとすると、自車から障害物までの距離Rは、次の(1)式により計算できる。
【0037】
R=(f・L)/(n・d) ・・・(1)
以下、図2に戻り障害物検出装置1の動作を続けて説明する。
【0038】
ステップS160では、ステップS150で算出された自車から障害物までの距離RがステップS110で算出された白線検知可能距離以下か否かについて判断される。ここで、距離Rが白線検知可能距離よりも短いと判断されたときには、ステップS180に処理が進む。一方、距離Rが白線検知可能距離よりも長いと判断されたときには、ステップS170に処理が移行する。
【0039】
ステップS170では、障害物の有無についての判断が行われる。ここでは、白線検出可能距離より遠方における障害物の検出結果は信頼性が低いと考えられるため、障害物が存在するか否かについての判断を保留して処理を終了する。
【0040】
一方、ステップS180では、白線検出可能距離内での障害物の検出結果は信頼性が高いと考えられるため、障害物が存在すると判断される。そして、その後処理を終了する。
【0041】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。例えば、本実施形態においては、得られた画像データを2値化し、白線候補点を求めたうえで白線モデルを当てはめることで白線検出を行っているが、白線検出の方法はこれに限定されることなく、他の方法を用いてもよい。また、カメラの台数は2台に限定されるものではない。
【0042】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したとおり、本発明によれば、白線検知可能距離と障害物までの距離とを比較することにより、検出結果の信頼性を考慮しつつ障害物の有無について判断する構成を備えているので、どのような外部環境においても障害物の誤検出を抑制することができる信頼性の高い障害物検出装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本実施形態の全体構成を示すブロック図である。
【図2】本実施形態に係る障害物検出装置の全体動作を説明するフローチャートである。
【図3】白線検出可能距離の算出方法を説明する図である。
【図4】ステレオ画像を用いて三角測量の原理で距離を求める原理を説明する図である。
【符号の説明】
1…障害物検出装置、2…画像処理ECU、10,11…カメラ、20…白線検出部、30…障害物検出部、40…障害物判断部。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an obstacle detection device using a camera, and particularly to an obstacle detection device for a vehicle mounted on a vehicle.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, in an obstacle detection device using image recognition technology, when the external environment is deteriorated due to rain, fog, or the like, an image obtained by a camera is deteriorated, and the reliability of detecting a preceding vehicle or the like is reduced. was there.
[0003]
In order to solve this problem, Japanese Patent Application Laid-Open No. H11-163873 discloses that information supplied from a wiper switch recognizes a state such as rain or fog, and whether an external environment is suitable for a camera to recognize a preceding vehicle. A technique is described in which the direction of a millimeter wave radar is determined based on image data of a preceding vehicle by a camera when it is determined that the external environment is suitable.
[0004]
[Patent Document 1]
JP-A-6-206507 (pages 3-5, FIG. 1)
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, the range in which an image can be recognized varies from moment to moment depending on the external environment such as sunshine conditions, and the above-described technique maintains high reliability of the result of image recognition with respect to such a change in the external environment. I couldn't do that. Further, even when it is determined that the external environment is suitable, there is a possibility that erroneous detection may occur because the reliability of the detection result cannot be evaluated.
[0006]
The present invention has been made in order to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide a highly reliable obstacle detection device capable of suppressing erroneous detection of an obstacle in any external environment. And
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The obstacle detection device according to the present invention detects a white line on a road based on an image pickup unit installed in a vehicle and an image picked up by the image pickup unit up to a point where the vehicle cannot detect the white line. An obstacle detecting means for detecting the presence or absence of an obstacle based on an image captured by the image capturing means and obtaining a second distance from the vehicle to the obstacle; And a second distance, and an obstacle judging means for judging the presence or absence of an obstacle based on the comparison result and the detection result of the obstacle.
[0008]
The reliability of the white line detection result by the white line detection means is high. This is because the contrast between the asphalt and the white line is large, and the white line has a substantially constant shape and is relatively simple. Therefore, it is possible to detect an object with high reliability up to the first distance in an image captured by the imaging unit. The obstacle determining means compares the second distance detected by the obstacle detecting means with the first distance to determine the presence or absence of an obstacle while considering the reliability of the detection result. Therefore, erroneous detection of an obstacle can be suppressed.
[0009]
An obstacle detection device according to the present invention includes: a first and second imaging units installed in a vehicle at predetermined distances with respective optical axes parallel to each other; and a road based on an image captured by the first imaging unit. A white line detecting unit that detects an upper white line and obtains a first distance from the vehicle to a point where the white line cannot be detected; an image captured by the first imaging unit and an image captured by the second imaging unit; Based on the difference between the first and second distances, the obstacle detection means for detecting the presence or absence of an obstacle and calculating a second distance from the vehicle to the obstacle, and comparing the first distance with the second distance. And an obstacle determining means for determining the presence or absence of an obstacle based on the detection result.
[0010]
According to the obstacle detection device of the present invention, since the obstacle detection unit calculates the second distance based on the difference between the image captured by the first imaging unit and the image captured by the second imaging unit. , It is possible to calculate a more accurate distance. In addition, the obstacle determination unit determines the presence or absence of an obstacle by comparing the second distance with the first distance while considering the reliability of the detection result. Therefore, erroneous detection of an obstacle can be suppressed.
[0011]
Further, in the obstacle detection device according to the present invention, the obstacle determination means affirms the detection result of the obstacle when the first distance is longer than the second distance, and detects the obstacle when the first distance is shorter than the second distance. It is preferable to suspend the judgment on the presence or absence.
[0012]
In this case, when the first distance is longer than the second distance, the reliability of the obstacle detection result is high, so that the detection result is determined to be correct. When the first distance is shorter than the second distance, the reliability of the obstacle detection result is high. Is low, the judgment on the presence or absence of the obstacle is suspended. Therefore, erroneous detection of an obstacle can be suppressed.
[0013]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description of the drawings, the same elements will be denoted by the same reference symbols, without redundant description.
[0014]
First, the configuration of the present embodiment will be described with reference to FIG.
[0015]
The
[0016]
The
[0017]
Each of the
[0018]
The white
[0019]
The
[0020]
The
[0021]
A vehicle control ECU 50 is connected to the
[0022]
Next, the operation of the
[0023]
In step S100, image data captured by the
[0024]
In the detection of a white line, first, image data obtained from the
[0025]
Next, it is determined whether or not the white line candidate point selected for each line is a point corresponding to the white line portion. Here, this determination is made based on, for example, whether or not the respective white line candidate points are linearly arranged, or whether or not the position of the white line candidate point is close to a position recognized as a white line in the previous processing. Done.
[0026]
When it is determined that the white line candidate point selected for each line corresponds to the white line portion, a white line model (white line template) is applied to the column of the white line candidate points. Here, as the white line model, for example, a straight line, a curve, an arc, a quadratic curve, or the like is used.
[0027]
In step S110, the white line detectable distance is calculated for the white line detected in step S100. With reference to FIG. 3, a method of calculating the white line detectable distance will be briefly described.
[0028]
First, for a white line candidate point determined to correspond to a white line portion in step S100, a white line candidate point located at the uppermost position in the height direction H of the image is extracted. Here, when there are white line candidate points on the left and right of the position of the own vehicle, for example, with respect to the white line candidate points existing on the left side of the own vehicle, the uppermost white line candidate point is extracted as point A, Of the white line candidate points existing on the right side of the vehicle, the uppermost white line candidate point is extracted and set as point B.
[0029]
Next, the distance from the own vehicle to the point A and the distance from the own vehicle to the point B are calculated. Here, when the mounting position of the camera 10 (the height from the ground to the camera 10) and the mounting angle in the vertical direction are predetermined, the position in the height direction H in the image acquired by the
[0030]
Then, the distance from the own vehicle to the point A is compared with the distance from the own vehicle to the point B, and the longer distance is defined as a distance at which a white line can be detected (white line detectable distance). Here, the reason for adopting the longer distance is to consider a white line such as a dotted line.
[0031]
According to the example shown in FIG. 3, the distance from the own vehicle to the point A is 50 m, and the distance from the own vehicle to the point B is also 50 m. Therefore, it is determined that the white line can be detected up to 50 m in front of the own vehicle, but that the white line cannot be detected farther than 50 m. In this case, the white line detectable distance is 50 m. Hereinafter, returning to FIG. 2, the operation of the
[0032]
In step S120, an obstacle is detected based on the image data input from the
[0033]
In step S130, a determination is made as to whether an obstacle has been detected in step S120. Here, when no obstacle is detected, the process proceeds to step S140. On the other hand, when an obstacle is detected, the process proceeds to step S150.
[0034]
In step S140, a determination is made as to the presence or absence of an obstacle according to the white line detectable distance. Here, since the detection result of the obstacle within the white line detectable distance is considered to be highly reliable, it is determined that no obstacle exists within this distance. On the other hand, since the detection result of an obstacle at a distance where the white line cannot be detected is considered to have low reliability, the processing is performed without making a determination as to whether or not an obstacle is present farther than the distance at which the white line can be detected. finish.
[0035]
In step S150, the distance from the vehicle to the obstacle is calculated based on the difference between the image data input from the
[0036]
When the obstacle is in front of the own vehicle, when the image obtained from the
[0037]
R = (f · L) / (nd · d) (1)
Hereinafter, returning to FIG. 2, the operation of the
[0038]
In step S160, it is determined whether the distance R from the own vehicle to the obstacle calculated in step S150 is equal to or less than the white line detectable distance calculated in step S110. Here, when it is determined that the distance R is shorter than the white line detectable distance, the process proceeds to step S180. On the other hand, when it is determined that the distance R is longer than the white line detectable distance, the process proceeds to step S170.
[0039]
In step S170, a determination is made as to whether there is an obstacle. Here, since the detection result of the obstacle farther than the white line detectable distance is considered to have low reliability, the determination as to whether an obstacle exists or not is suspended and the processing is terminated.
[0040]
On the other hand, in step S180, since the detection result of the obstacle within the white line detectable distance is considered to be highly reliable, it is determined that the obstacle exists. Then, the process ends.
[0041]
Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above embodiments, and various modifications are possible. For example, in the present embodiment, white line detection is performed by binarizing the obtained image data, obtaining white line candidate points, and applying a white line model, but the white line detection method is not limited to this. Alternatively, other methods may be used. Further, the number of cameras is not limited to two.
[0042]
【The invention's effect】
As described in detail above, according to the present invention, a configuration is provided in which the presence / absence of an obstacle is determined by comparing the detectable distance of the white line with the distance to the obstacle while taking into account the reliability of the detection result. Therefore, it is possible to provide a highly reliable obstacle detection device capable of suppressing erroneous detection of an obstacle in any external environment.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of the present embodiment.
FIG. 2 is a flowchart illustrating an overall operation of the obstacle detection device according to the embodiment;
FIG. 3 is a diagram illustrating a method for calculating a white line detectable distance.
FIG. 4 is a diagram illustrating a principle of obtaining a distance by a triangulation principle using a stereo image.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF
Claims (3)
前記撮像手段により撮像された画像に基づいて、道路上の白線を検出し、前記車両から前記白線を検出することができなくなる地点までの第1距離を求める白線検出手段と、
前記撮像手段により撮像された画像に基づいて、障害物の有無を検出し、前記車両から前記障害物までの第2距離を求める障害物検出手段と、
前記第1距離と前記第2距離とを比較し、その比較結果と前記障害物の検出結果とに基づいて、前記障害物の有無について判断する障害物判断手段と、
を備える
ことを特徴とする障害物検出装置。Imaging means installed on the vehicle;
A white line detecting unit that detects a white line on a road based on an image captured by the image capturing unit and obtains a first distance from the vehicle to a point where the white line cannot be detected;
Obstacle detection means for detecting the presence or absence of an obstacle based on the image taken by the imaging means and obtaining a second distance from the vehicle to the obstacle;
An obstacle determination unit that compares the first distance and the second distance, and determines whether the obstacle is present based on the comparison result and the detection result of the obstacle;
An obstacle detection device comprising:
前記第1撮像手段により撮像された画像に基づいて、道路上の白線を検出し、前記車両から前記白線を検出することができなくなる地点までの第1距離を求める白線検出手段と、
前記第1撮像手段により撮像された画像と前記第2撮像手段により撮像された画像との差異に基づいて、障害物の有無を検出し、前記車両から前記障害物までの第2距離を求める障害物検出手段と、
前記第1距離と前記第2距離とを比較し、その比較結果と前記障害物の検出結果とに基づいて、前記障害物の有無について判断する障害物判断手段と、
を備える
ことを特徴とする障害物検出装置。First and second image pickup means which are arranged on a vehicle at a predetermined distance with their optical axes parallel to each other,
A white line detection unit that detects a white line on a road based on an image captured by the first imaging unit, and determines a first distance from the vehicle to a point where the white line cannot be detected;
Obstacles are detected based on a difference between an image captured by the first imaging unit and an image captured by the second imaging unit, and a second distance from the vehicle to the obstacle is determined. Object detection means;
An obstacle determination unit that compares the first distance and the second distance, and determines whether the obstacle is present based on the comparison result and the detection result of the obstacle;
An obstacle detection device comprising:
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の障害物検出装置。The obstacle determining means affirms the detection result of the obstacle when the first distance is longer than the second distance, and makes a determination as to the presence or absence of the obstacle when the first distance is shorter than the second distance. Hold,
The obstacle detection device according to claim 1 or 2, wherein:
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