JP5574789B2 - 車両周辺監視装置及び車両周辺監視方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、車両周辺監視装置及び車両周辺監視方法に関する。

車載カメラで取得した映像から、自車両に接近する他の車両を検出し、運転者に対して警告を与える車両周辺監視装置が開発されている。

例えば、評価値を累積する手段を用い、一台のＴＶカメラを用いて障害物を検出する障害物検出装置が開示されている。これにより、自車両に接近する他の車両などの障害物が検出される。

自車両に高速で接近する他の車両などの障害物を、より短時間で検出するために、改良の余地がある。

特開２００４−２４６４３６号公報

本発明の実施形態は、障害物を短時間で検出する車両周辺監視装置及び車両周辺監視方法を提供する。

本発明の実施形態によれば、車両に搭載され、前記車両の周辺の障害物を検出する車両周辺監視装置が提供される。前記車両周辺監視装置は、第１データ取得部と、第２データ取得部と、障害物推定処理部と、を備える。前記第１データ取得部は、前記車両よりも後側を含む第１領域を撮像する第１撮像部で撮像された時系列の複数の第１フレーム画像データを取得する。前記第２データ取得部は、前記車両よりも後側を含み前記第１領域とは異なる第２領域を撮像する第２撮像部で撮像された時系列の複数の第２フレーム画像データを取得する。前記障害物推定処理部は、前記第１データ取得部で取得された前記複数の第１フレーム画像データに基づいて、前記第１領域に存在する第１障害物を推定する第１障害物推定処理と、前記第２データ取得部で取得された前記複数の第２フレーム画像データに基づいて、前記第２領域に存在する第２障害物を推定する第２障害物推定処理と、前記第１障害物推定処理の結果及び前記第２障害物推定処理の結果の少なくともいずれかに基づいて信号を出力する信号出力処理と、を実施する。前記第２障害物推定処理に関する条件は、前記第１障害物推定処理の前記結果に基づいて変更される。前記第２障害物の推定は、前記複数の第２フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値を、第２累積条件を用いて前記複数の第２フレーム画像データごとに累積した第２累積値と、第２基準値と、を比較した結果に基づいて実施される。前記第１障害物推定処理の前記結果に基づいて変更される前記第２障害物推定処理に関する前記条件は、前記第２累積条件及び前記第２基準値の少なくともいずれかを含む。
本発明の別の実施形態によれば、車両に搭載され、前記車両の周辺の障害物を検出する車両周辺監視装置が提供される。前記車両周辺監視装置は、第１データ取得部と、第２データ取得部と、障害物推定処理部と、を備える。前記第１データ取得部は、前記車両よりも後側を含む第１領域を撮像する第１撮像部で撮像された時系列の複数の第１フレーム画像データを取得する。前記第２データ取得部は、前記車両よりも後側を含み前記第１領域とは異なる第２領域を撮像する第２撮像部で撮像された時系列の複数の第２フレーム画像データを取得する。前記障害物推定処理部は、前記第１データ取得部で取得された前記複数の第１フレーム画像データに基づいて、前記第１領域に存在する第１障害物を推定する第１障害物推定処理と、前記第２データ取得部で取得された前記複数の第２フレーム画像データに基づいて、前記第２領域に存在する第２障害物を推定する第２障害物推定処理と、前記第１障害物推定処理の結果及び前記第２障害物推定処理の結果の少なくともいずれかに基づいて信号を出力する信号出力処理と、を実施する。前記第２障害物推定処理に関する条件は、前記第１障害物推定処理の前記結果に基づいて変更される。前記第１障害物推定処理の条件は、前記第２障害物推定処理の前記結果に基づいて変更される。前記第１障害物の推定は、前記複数の第１フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値を、第１累積条件を用いて前記複数の第１フレーム画像データごとに累積した第１累積値と、第１基準値と、を比較した結果に基づいて実施される。前記第２障害物推定処理の前記結果に基づいて変更される前記第１障害物推定処理に関する前記条件は、前記第１累積条件及び前記第１基準値の少なくともいずれかを含む。

本発明の別の実施形態によれば、車両に、前記車両よりも後側を含む第１領域を撮像する第１撮像部で撮像された時系列の複数の第１フレーム画像データに基づいて、前記第１領域に存在する第１障害物を推定させ、前記車両に、前記車両よりも後側を含み前記第１領域とは異なる第２領域を撮像する第２撮像部で撮像された時系列の複数の第２フレーム画像データに基づいて、前記第１障害物の推定に基づいて変更した条件を用いて前記第２領域に存在する第２障害物を推定させ、前記第２障害物の推定は、前記複数の第２フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値を、第２累積条件を用いて前記複数の第２フレーム画像データごとに累積した第２累積値と、第２基準値、とを比較した結果に基づいて実施され、前記第１障害物の推定の前記結果に基づいて変更される前記第２障害物の推定に関する前記条件は、前記第２累積条件及び前記第２基準値の少なくともいずれかを含む車両周辺監視方法が提供される。
本発明の別の実施形態によれば、車両に、前記車両よりも後側を含む第１領域を撮像する第１撮像部で撮像された時系列の複数の第１フレーム画像データに基づいて、前記第１領域に存在する第１障害物を推定させ、前記車両に、前記車両よりも後側を含み前記第１領域とは異なる第２領域を撮像する第２撮像部で撮像された時系列の複数の第２フレーム画像データに基づいて、前記第１障害物の推定に基づいて変更した条件を用いて前記第２領域に存在する第２障害物を推定させ、前記第１障害物の推定の条件は、前記第２障害物の推定の前記結果に基づいて変更され、前記第１障害物の推定は、前記複数の第１フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値を、第１累積条件を用いて前記複数の第１フレーム画像データごとに累積した第１累積値と、第１基準値と、を比較した結果に基づいて実施され、前記第２障害物の推定の前記結果に基づいて変更される前記第１障害物の推定に関する前記条件は、前記第１累積条件及び前記第１基準値の少なくともいずれかを含む車両周辺監視方法が提供される。

第１の実施形態に係る車両周辺監視装置の使用状態を例示する模式図である。 第１の実施形態に係る車両周辺監視装置の構成を例示する模式図である。 第１の実施形態に係る車両周辺監視装置の動作を例示するフローチャート図である。 第１の実施形態に係る車両周辺監視装置の動作の具体例を例示するフローチャート図である。 第２の実施形態に係る車両周辺監視装置の動作の具体例を例示するフローチャート図である。 第３の実施形態に係る車両周辺監視装置の動作の具体例を例示するフローチャート図である。 第４の実施形態に係る車両周辺監視装置の使用状態を例示する模式図である。 第５の実施形態に係る車両周辺監視方法を例示するフローチャート図である。

以下に、本発明の各実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
なお、本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。

（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施形態に係る車両周辺監視装置の使用状態を例示する模式図である。 図２は、第１の実施形態に係る車両周辺監視装置の構成を例示する模式図である。
図３は、第１の実施形態に係る車両周辺監視装置の動作を例示するフローチャート図である。
図１に表したように、本実施形態に係る車両周辺監視装置１０１は、車両（自車両２５０）に搭載され、車両（自車両２５０）の周辺の障害物を検出する。

図２に表したように、車両周辺監視装置１０１は、第１データ取得部１１０と、第２データ取得部１２０と、障害物推定処理部１３０と、を備える。

図１及び図２に表したように、第１データ取得部１１０は、車両（自車両２５０）よりも後側を含む第１領域２１１を撮像する第１撮像部２１０で撮像された時系列の複数の第１フレーム画像データを取得する。
第２データ取得部１２０は、車両（自車両２５０）よりも後側を含み第１領域２１１とは異なる第２領域２２１を撮像する第２撮像部２２０で撮像された時系列の複数の第２フレーム画像データを取得する。

なお、第１領域２１１の一部と、第２領域２２１の一部と、は、同じ領域でも良い。すなわち、第１領域２１１と第２領域２２１とは、互いに同じ部分を含んでいても良い。第１領域２１１の全体と、第２領域２２１の全体と、が一致しなければ良く、第１領域２１１の一部と、第２領域２２１の一部と、が同じ領域である場合も、第１領域２１１と第２領域２２１とは互いに異なるものとされる。

図１に表したように、第１領域２１１は、例えば、車両周辺監視装置１０１が搭載される自車両２５０の後方の少なくとも一部を含む。すなわち、例えば、第１領域２１１は、自車両２５０が走行している走行車線３０１（自車線）の少なくとも一部を含むことができる。

第２領域２２１は、例えば自車両２５０の後側方の少なくとも一部を含む。すなわち、例えば、第２領域２２１は、自車両２５０が走行している走行車線３０１に隣接する隣接車線３０２の少なくとも一部を含むことができる。

ただし、本発明の実施形態は、これに限らず、第１領域２１１と第２領域２２１とは、自車両２５０よりも後側の領域を含めば任意である。以下では、第１領域２１１は、自車両２５０の後方（例えば走行車線３０１）を含み、第２領域２２１は、自車両２５０の後側方（例えば隣接車線３０２）を含む場合として説明する。

すなわち、第１撮像部２１０は、走行車線３０１の自車両２５０からみて後方を撮像し、第２撮像部２２０は、隣接車線３０２の自車両２５０からみて後側方を撮像する。第１撮像部２１０の撮像範囲は、自車両２５０の走行車線３０１を含む。第２撮像部２２０の撮像範囲は、自車両２５０の隣接車線３０２を含む。

図３に表したように、障害物推定処理部１３０は、第１障害物推定処理（ステップＳ１１０）と、第２障害物推定処理（ステップＳ１２０）と、信号出力処理（ステップＳ１３０）と、を実施する。

第１障害物推定処理は、第１データ取得部１１０で取得された複数の第１フレーム画像データに基づいて、第１領域２１１に存在する第１障害物を推定する処理を含む。

例えば、第１障害物推定処理は、第１データ取得部１１０で取得された複数の第１フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値（第１評価値）を、第１累積条件を用いて複数の第１フレーム画像データごとに累積した第１累積値と、第１基準値と、を比較した結果に基づいて、第１領域２１１に存在する第１障害物を推定する処理を含む。

第２障害物推定処理は、第２データ取得部１２０で取得された複数の第２フレーム画像データに基づいて、第２領域２２１に存在する第２障害物を推定する処理を含む。

例えば、第２障害物推定処理は、第２データ取得部１２０で取得された複数の第２フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値（第２評価値）を、第２累積条件を用いて複数の第２フレーム画像データごとに累積した第２累積値と、第２基準値、とを比較した結果に基づいて、第２領域２２１に存在する第２障害物を推定する処理を含む。

信号出力処理は、第１障害物推定処理の結果及び第２障害物推定処理の結果の少なくともいずれかに基づいて信号ｓｇ１を出力する処理を含む。

信号ｓｇ１は、例えば、車両周辺監視装置１０１によって検出された（推定された）、自車両２５０の周辺に存在する障害物を、自車両２５０の運転者に知らせるための信号である。これにより、自車両２５０の運転者は、自車両２５０の周囲（例えば、自車両２５０の後方や後側方）に存在する障害物である他車両２６０を知ることができる。すなわち、信号ｓｇ１は、障害物が接近していることを知らせる警報とすることができる。

この警報は、例えば、音信号及び光信号の少なくともいずれかを含むことができる。なお、これらの警報は、例えば、信号ｓｇ１に基づいて生成されても良く、また、信号ｓｇ１が、警報そのものであっても良い。信号ｓｇ１に基づいてこれらの警報が生成される場合において、信号ｓｇ１に基づいて警報を生成する警報生成部を設けることができ、警報生成部は、車両周辺監視装置１０１に含まれても良く、また、警報生成部は、車両周辺監視装置１０１とは別に設けられても良い。

警報における音信号は、例えば、自車両２５０に搭載されるスピーカ、チャイム及びブザーなどの音発生装置から発生する音を含むことができる。また、警報における光信号は、ランプの点灯やディスプレイなどの表示装置による光の変化などを含むことができる。また、警報には、音信号と光信号とを組み合わせたものを用いることができる。なお、警報（例えば音や光）の程度は、時間の経過と共に増大するように設定できる。これにより、障害物の存在及び接近の程度などを運転者により効果的に知らせることができる。

本実施形態に係る車両周辺監視装置１０１においては、第２障害物推定処理に関する条件は、第１障害物推定処理の結果に基づいて変更される。
例えば、上記の第２累積条件及び上記の第２基準値の少なくともいずれかは、第１障害物推定処理の結果に基づいて変更される。すなわち、第２障害物推定処理における第２領域２２１に存在する第２障害物の推定は、複数の第２フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値を、第２累積条件を用いて前記複数の第２フレーム画像データごとに累積した第２累積値と、第２基準値、とを比較した結果に基づいて実施され、第１障害物推定処理の結果に基づいて変更される第２障害物推定処理に関する上記の条件は、第２累積条件及び第２基準値の少なくともいずれかを含むことができる。
これにより、障害物を短時間で検出することができる。

なお、上記において、第１領域２１１と第２領域２２１とは、相互に入れ替えが可能である。また、第１撮像部２１０と第２撮像部２２０とは、相互に入れ替えが可能である。また、第１データ取得部１１０と第２データ取得部１２０とは、相互に入れ替えが可能である。

なお、図２に表したように、本具体例では、障害物推定処理部１３０は、処理部１４０と、信号発生部１５０と、を有する。処理部１４０は、上記の第１障害物推定処理と、上記の第２障害物推定処理と、を実施する。信号発生部１５０は、上記の信号出力処理を実施する。すなわち、信号発生部１５０は、第１障害物推定処理の結果及び第２障害物推定処理の結果の少なくともいずれかに基づいて信号ｓｇ１を出力する。

図４は、第１の実施形態に係る車両周辺監視装置の動作の具体例を例示するフローチャート図である。
図４に表したように、車両周辺監視装置１０１においては、まず、第１撮像部２１０で撮像された時系列の複数の第１フレーム画像データを取得する（ステップＳ１０１）。第１フレーム画像データの取得は、第１データ取得部１１０により実施される。複数の第１フレーム画像データは、第１領域２１１を含む時系列の画像である。

そして、例えば、後述する第１累積条件を設定する（ステップＳ１１１）。
そして、第１データ取得部１１０で取得された複数の第１フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値（第１評価値）を、ステップＳ１１１で設定した第１累積条件を用いて複数の第１フレーム画像データごとに累積して、第１累積値を導出する（ステップＳ１１２）。

上記の評価値は、障害物らしさを表す値である。例えば、複数の第１フレーム画像データにそれぞれにおいて、複数の障害物候補領域を設定し、フレーム間でその運動軌跡を検出し、運動軌跡ごとに、評価値を計算する。これにより、その障害物候補領域が道路面に属するか、障害物などの立体物に属するかを判定することができる。

すなわち、例えば、複数の第１フレーム画像データのそれぞれにおいて検出された特徴量の動き情報から障害物を表す評価値を計算する手法が用いられる。まず、時系列画像中に設定した複数の障害物候補領域の運動軌跡を検出し、選択した２つの障害物候補領域が、道路面などの水平面に属するか、障害物などの立体物に属するかの評価値を計算し、その評価値を近傍の障害物候補領域、及び、フレーム間で累積することにより累積値（第１累積値）を計算する。

このとき、累積の条件として、例えば、以下の（１）式を用いる。

Ｓ１（ｆａ） ＝ Ｓ１（ｆａ−１） ＋ （ｓ１（ｆａ） ＋ α１） …（１）

ここで、Ｓ１（ｆａ）は現フレームｆａで更新される第１累積値を表し、Ｓ１（ｆａ−１）は、１つ前のフレーム（ｆａ−１）における第１累積値を表し、ｓ（ｆａ）は、現フレームｆａで計算された第１評価値を表す。そして、α１は所定の値であり、任意の数である。値α１は、変更可能な数である。

上記の（１）式において、例えば、α１を０に設定すると、第１累積値Ｓ１は、各フレームにおける第１評価値ｓ１をそのまま累積した値となる。また、例えば、α１を所定の正の値に設定すると、第１累積値Ｓ１は、各フレームにおける第１評価値ｓ１を単純に累積した値よりも、大きな値となる。

ステップＳ１１１においては、例えば、（１）式における、所定の値α１を設定する。値α１を所望の値に設定することにより、第１評価値ｓ１を累積した第１累積値Ｓ１の、フレーム数に対する上昇の速度が調整できる。

なお、上記の第１累積条件の設定においては、第１累積条件をその都度設定しても良く、また、第１累積条件を変更するときに第１累積条件を変更する処理を実施し、第１累積条件を変更しないときには、第１累積条件に関する処理を行わない方法を採用しても良い。このように、ステップＳ１１１は、必要に応じて実施されることができ、場合によっては省略されても良い。

また、第１累積条件の設定（第１累積条件の変更）には、第１累積条件に関する種々の値をその都度計算する方法を適用しても良く、また、第１累積条件に関する種々の値を予め記憶しておき、記憶された値から選択する手法を採用しても良い。このように、第１累積条件の設定（第１累積条件の変更）の手法は任意である。

そして、例えば、第１基準値を設定する（ステップＳ１１３）。
そして、ステップＳ１１２で導出された第１累積値Ｓ１と、ステップＳ１１３で設定された第１基準値と、を比較する（ステップＳ１１４）。そして、第１累積値Ｓ１が第１基準値未満の場合は、例えばステップＳ１０１に戻る。そして、第１累積値Ｓ１が第１基準値以上の場合は、第１領域２１１に障害物が存在すると推定し、信号を発生する（ステップＳ１３０）。そして、例えば、ステップＳ１０１に戻る。

なお、上記の第１基準値の設定においては、第１基準値をその都度設定しても良く、また、第１基準値を変更するときに第１基準値を変更する処理を実施し、第１基準値を変更しないときには、第１基準値に関する処理を行わない方法を採用しても良い。このように、ステップＳ１１３は、必要に応じて実施されることができ、場合によっては省略されても良い。

また、第１基準値の設定（第１基準値の変更）には、第１基準値に関する種々の値をその都度計算する方法を適用しても良く、また、第１基準値に関する種々の値を予め記憶しておき、記憶された値から選択する手法を採用しても良い。このように、第１基準値の設定（第１基準値の変更）の手法は任意である。

一方、第２撮像部２２０で撮像された画像に関しても、第１撮像部２１０で撮像された画像と同様の処理が行われる。
すなわち、第２撮像部２２０で撮像された時系列の複数の第２フレーム画像データを取得する（ステップＳ１０２）。第２フレーム画像データの取得は、第２データ取得部１２０により実施される。複数の第２フレーム画像データは、第２領域２２１を含む時系列の画像である。

そして、例えば、後述する第２累積条件を設定する（ステップＳ１２１）。
そして、第２データ取得部１２０で取得された複数の第２フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値（第２評価値）を、ステップＳ１２１で設定した第２累積条件を用いて複数の第２フレーム画像データごとに累積して、第２累積値を導出する（ステップＳ１２２）。

このとき、累積の条件として、例えば、以下の（２）式を用いる。

Ｓ２（ｆｂ） ＝ Ｓ２（ｆｂ−１） ＋ （ｓ２（ｆｂ） ＋ β１） …（２）

ここで、Ｓ２（ｆｂ）は現フレームｆｂで更新される第２累積値を表し、Ｓ１（ｆｂ−１）は、１つ前のフレーム（ｆｂ−１）における第１累積値を表し、ｓ（ｆｂ）は、現フレームｆｂで計算された第２評価値を表す。そして、β１は所定の値であり、任意の数である。値β１は、変更可能な数である。

ステップＳ１２１においては、例えば、（２）式における、所定の値β１を設定する。これにより、第２評価値ｓ２を累積した第２累積値Ｓ２の、フレーム数に対する上昇の速度が調整できる。

この場合も、第２累積条件の設定においては、第２累積条件をその都度設定しても良く、また、第２累積条件を変更するときに第２累積条件を変更する処理を実施し、第２累積条件を変更しないときには、第２累積条件に関する処理を行わない方法を採用しても良い。このように、ステップＳ１２１は、必要に応じて実施されることができ、場合によっては省略されても良い。

また、第２累積条件の設定（第２累積条件の変更）には、第２累積条件に関する種々の値をその都度計算する方法を適用しても良く、また、第２累積条件に関する種々の値を予め記憶しておき、記憶された値から選択する手法を採用しても良い。このように、第２累積条件の設定（第２累積条件の変更）の手法は任意である。

そして、例えば、第２基準値を設定する（ステップＳ１２３）。
そして、ステップＳ１２２で導出された第２累積値Ｓ２と、ステップＳ１２３で設定された第２基準値と、を比較する（ステップＳ１２４）。そして、第２累積値Ｓ２が第２基準値未満の場合は、例えばステップＳ１０２に戻る。そして、第２累積値Ｓ２が第２基準値以上の場合は、第２領域２２１に障害物が存在すると推定し、信号を発生する（ステップＳ１３０）。そして、例えば、ステップＳ１０２に戻る。

なお、この場合も、第２基準値の設定においては、第２基準値をその都度設定しても良く、また、第２基準値を変更するときに第２基準値を変更する処理を実施し、第２基準値を変更しないときには、第２基準値に関する処理を行わない方法を採用しても良い。このように、ステップＳ１２３は、必要に応じて実施されることができ、場合によっては省略されても良い。

また、第２基準値の設定（第２基準値の変更）には、第２基準値に関する種々の値をその都度計算する方法を適用しても良く、また、第２基準値に関する種々の値を予め記憶しておき、記憶された値から選択する手法を採用しても良い。このように、第２基準値の設定（第２基準値の変更）の手法は任意である。

このように、車両周辺監視装置１０１は、例えば、自車両２５０の後方の第１領域２１１及び後側方の第２領域２２１に接近してくる他車両２６０を検出し、自車両２５０の運転者に知らせる警報のための信号ｓｇ１を発生する。

さらに、本実施形態に係る車両周辺監視装置１０１においては、ステップＳ１１４において、第１累積値Ｓ１が第１基準値以上の場合のときに、第１領域２１１において存在すると推定された障害物（第１障害物）の移動方向が第１領域２１１から第２領域２２１へ向かう方向であるかどうかを判定する（ステップＳ１１５）ことができる。

すなわち、例えば、図１に例示したように、第１領域２１１に存在する障害物（第１障害物である他車両２６０）の移動方向２６０ａを推定し、推定した移動方向２６０ａが、第１領域２１１から第２領域２２１へ向かう方向であるかどうかを推定する。

そして、図４に例示したように、第１領域２１１に存在すると推定された障害物（第１障害物）の推定された移動方向が第１領域２１１から第２領域２２１へ向かう方向である場合に、第２障害物推定処理に関する条件が変更される。例えば、第２累積条件が変更される。

すなわち、ステップＳ１１４において、第１領域２１１において第１障害物が存在すると推定され、さらに、ステップＳ１１５において、第１領域２１１において存在すると推定された第１障害物の移動方向が第１領域２１１から第２領域２２１へ向かう方向である場合には、ステップＳ１２１における第２累積条件が変更される。

すなわち、例えば、上記の（２）式における値β１が変更される。例えば、車両周辺監視装置１０１における動作の初期においては、値β１は０に設定されており、ステップＳ１１５において、第１領域２１１における第１障害物の移動方向が第１領域２１１から第２領域２２１へ向かう方向である場合に、値β１が正の値に設定される。これにより、第２評価値ｓ２を累積した第２累積値Ｓ２の、フレーム数に対する上昇の速度が初期状態よりも上昇する。

すなわち、第２評価値ｓ２を累積して第２累積値Ｓ２を導出する際に、例えば、図１に例示したように、自車両２５０の背後の走行車線３０１に存在していた他車両２６０が、急に後側方の隣接車線３０２に車線変更し、急な追い越し動作を実施することがある。自車両２５０の背後から右方向に急激な追い越し動作を行う他車両２６０は、まず、走行車線３０１（第１領域２１１）を撮像する第１撮像部２１０によって、自車両２５０への接近動作が撮影される。他車両２６０が車線変更を行うと、他車両２６０は、第１撮像部２１０の撮像領域（第１領域２１１）の外側に向かって移動する。そして、他車両２６０は、隣接車線３０２（第２領域２２１）を撮像する第２撮像部２２０によって、撮像される。さらに、例えば、他車両２６０は自車両２５０を追い越し、さらに、他車両２６０は第１領域２１１及び第２領域２２１の両方の外に移動し、第１撮像部２１０及び第２撮像部２２０の撮像領域の外側に移動する。

このとき、隣接車線３０２の第２領域２２１においては、他車両２６０を撮像しているフレームの数が少ない。このため、隣接車線３０２に存在する他車両２６０に関する第２累積値Ｓ２が第２基準値よりも大きくなるまでに時間がかかる。

このとき、上記のように急に隣接車線３０２に現れる他車両２６０を、より短い時間で検出することが望まれる。本実施形態に係る車両周辺監視装置１０１においては、第１領域２１１における障害物の検出結果を第２領域２２１の障害物の検出条件に反映させる。

すなわち、複数のカメラで異なる車線を監視し、それぞれの車線内で障害物評価累積値（第１累積値Ｓ１及び第２累積値Ｓ２）を計算し、それらの障害物評価累積値に基づいて障害物を検出する。そして、例えば、走行車線３０１で検出され障害物（他車両２６０）が隣接車線３０２に車線変更してきた場合に、隣接車線３０２において用いられている評価値の累積条件を変更することにより、隣接車線３０２における障害物（他車両２６０）を早期に検出することができる。走行車線３０１から隣接車線３０２に急に表れる他車両２６０は、急な追い越し動作を行う危険車両であり、危険車両をより早く検出できる。これにより、より安全な運転が支援できる。

このように、本実施形態に係る車両周辺監視装置１０１においては、第１障害物推定処理は、第１障害物の移動方向の推定を含むことができる。そして、第１障害物の移動方向が、第１領域２１１から第２領域２２１に向かう方向を含むときに、第２累積条件の変更が実施される。

これにより、第１領域２１１から第２領域２２１に急に移動する障害物（他車両２６０）を短時間で検出することができる。

さらに、図４に例示したように、本実施形態に係る車両周辺監視装置１０１においては、ステップＳ１２４において、第２累積値が第２基準値以上の場合のときに、第２領域２２１において存在すると推定された障害物（第２障害物）の移動方向が第２領域２２１から第１領域２１１へ向かう方向であるかどうかを判定する（ステップＳ１２５）ことができる。

すなわち、例えば、第２領域２２１に存在する障害物（第２障害物である他車両２６０）の移動方向を推定し、推定した移動方向が、第２領域２２１から第１領域２１１へ向かう方向であるかどうかを推定する。

そして、図４に例示したように、第２領域２２１に存在すると推定された障害物（第２障害物）の推定された移動方向が第２領域２２１から第１領域２１１へ向かう方向である場合には、第１障害物推定処理に関する条件が変更される。例えば、第１累積条件が変更される。

すなわち、例えば、上記の（１）式における値α１が変更される。例えば、車両周辺監視装置１０１における動作の初期においては、値α１は０に設定されており、ステップＳ１２５において、第２領域２２１における第２障害物の移動方向が第２領域２２１から第１領域２１１へ向かう方向である場合に、値α１は、正の値に設定される。これにより、第１評価値ｓ１を累積した第１累積値Ｓ１の、フレーム数に対する上昇の速度が初期状態よりも上昇する。

すなわち、第１評価値ｓ１を累積して第１累積値Ｓ１を導出する際に、例えば、自車両２５０の後側方の隣接車線３０２に存在していた他車両２６０が、急に背後の後方の走行車線３０１に車線変更することがある。このとき、走行車線３０１の第１領域２１１においては、他車両２６０を撮像しているフレームの数が少ない。このため、走行車線３０１に存在する他車両２６０に関する第１累積値Ｓ１が第１基準値よりも大きくなるまでに時間がかかる。

このとき、上記のように急に走行車線３０１に現れる他車両２６０を、より短い時間で検出することが望まれる。本実施形態に係る車両周辺監視装置１０１においては、第２領域２２１における障害物の検出結果を第１領域２１１の障害物の検出条件に反映させる。

これにより、第２領域２２１から第１領域２１１に急に移動する障害物（他車両２６０）を短時間で検出することができる。

このように、本実施形態に係る車両周辺監視装置１０１によれば、障害物を短時間で検出することができる。

このように、本実施形態に係る車両周辺監視装置１０１においては、第２障害物推定処理に関する条件が、第１障害物推定処理の結果に基づいて変更されることに加え、さらに。第１障害物推定処理に関する条件が、第２障害物推定処理の結果に基づいて変更されても良い。

例えば、第１障害物推定処理における第１領域２１１に存在する第１障害物の推定は、複数の第１フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値を、第１累積条件を用いて複数の第１フレーム画像データごとに累積した第１累積値と、第１基準値と、を比較した結果に基づいて実施されることができる。このとき、第２障害物推定処理の結果に基づいて変更される第１障害物推定処理に関する条件は、第１累積条件及び第１基準値の少なくともいずれかを含むことができる。

このように、本実施形態に係る車両周辺監視装置１０１は、例えば、複数の車線を監視する複数のカメラ（例えば第１撮像部２１０及び第２撮像部２２０）から時系列画像を取得し、それぞれの時系列画像から障害物らしさを表す障害物評価値（例えば第１評価値ｓ１及び第２評価値ｓ２）を計算し、それらの評価値をフレーム間で累積して障害物評価累積値（例えば第１累積値Ｓ１及び第２累積値Ｓ２）を導出する。そして、これらの障害物評価累積値に基づいて障害物を検出する。

このとき、一方のカメラで撮像した画像に基づく障害物の検出結果を、他方のカメラで撮像した画像に基づく障害物の検出の処理に用いる。また、他方のカメラで撮像した画像に基づく障害物の検出結果を、一方のカメラで撮像した画像に基づく障害物の検出の処理に用いる。このように、少なくとも一方のカメラで撮像した画像に基づく障害物の検出結果が、他方のカメラで撮像した画像に基づく障害物の検出の処理に用いられる。また、相互の検出結果が、相互の検出方法の変更に用いられる。

このとき、車両周辺監視装置１０１は、検出した障害物が車線変更をした場合に、変更前の車線と、変更後の車線と、を検出する機能を有することができる。そして、変更後の車線における障害物の検出の際の累積条件（例えば第１累積条件及び第２累積条件）を変更する。具体的には、例えば、値α１及び値β１を変更する。これにより、変更後の車線における障害物を早期に検出できる。

ただし、本発明の実施形態はこれに限らない。
例えば、車線変更の方向に係わらず、障害物の検出の際の累積条件（例えば第１累積条件及び第２累積条件）を変更しても良い。

すなわち、例えば、図４に関して説明したステップＳ１１４において、第１累積値Ｓ１が第１基準値以上であり、第１領域２１１（例えば自車両２５０の走行車線３０１）において障害物（他車両２６０）が検出されたときに、第２累積条件の設定（ステップＳ１２１）を実施し、第２累積条件を変更しても良い。

すなわち、自車両２５０の背後に他車両２６０が接近してきた場合には、その他車両２６０は、自車両２５０の走行車線３０１から隣接車線３０２に急に車線変更する可能性がある。このとき、自車両２５０の走行車線３０１において障害物（他車両２６０）が検出されたときに、隣接車線３０２における第２累積条件を変更することで、隣接車線３０２における障害物を早期に検出することができる。

同様に、例えば、図４に関して説明したステップＳ１２４において、第２累積値Ｓ２が第２基準値以上であり、第２領域２２１（例えば自車両２５０の隣接車線３０２）において障害物（他車両２６０）が検出されたときに、第１累積条件の設定（ステップＳ１１１）を実施し、第１累積条件を変更しても良い。

すなわち、自車両２５０の後側方に他車両２６０が接近してきた場合には、その他車両２６０は、隣接車線３０２から自車両２５０の走行車線３０１に急に車線変更する可能性がある。例えば、隣接車線３０２において検出された他車両２６０の後ろに、速度がさらい高い他の車両が接近している場合などには、検出された他車両２６０は、その速度がさらに速い他の車両を先に行かせるために、走行車線３０１へ急に車線変更する場合があり得る。このとき、隣接車線３０２において障害物（他車両２６０）が検出されたときに、走行車線３０１における第１累積条件を変更することで、走行車線３０１における障害物を早期に検出することができる。

このように、第２累積条件は、第１障害物推定処理（ステップＳ１１０であり、具体的には例えばステップＳ１１４）の結果に基づいて変更されることができる。
同様に、第２累積条件は、第２障害物推定処理（ステップＳ１２０であり、具体的には例えばステップＳ１２４）の結果に基づいて変更されることができる。

なお、ステップＳ１１１、Ｓ１１２、Ｓ１１３及びＳ１１４は、図３に例示したステップＳ１１０に含まれる。また、ステップＳ１１０は、ステップＳ１１５をさらに含んでも良い。ステップＳ１２１、Ｓ１２２、Ｓ１２３及びＳ１２４は、図３に例示したステップＳ１２０に含まれる。また、ステップＳ１２０は、ステップＳ１２５をさらに含んでも良い。

上記のステップＳ１１０及びＳ１２０は、技術的に可能な限り同時に行われても良い。また、ステップＳ１１０に含まれる複数の処理、及び、ステップＳ１２０に含まれる複数の処理、のそれぞれの順序も技術的に可能な限り相互に入れ替えが可能であり、また、同時に実施されても良い。また、ステップＳ１１０及びＳ１２０は、複数回実施されても良く、また、ステップＳ１１０に含まれる複数の処理、及び、ステップＳ１２０に含まれる複数の処理、のそれぞれの実施の回数も技術的に可能な限り任意である。

また、図４に例示したステップＳ１０１、Ｓ１１１、Ｓ１１２、Ｓ１１３、Ｓ１１４及びＳ１１５の少なくともいずれかと、ステップＳ１０２、Ｓ１２１、Ｓ１２２、Ｓ１２３、Ｓ１２４及びＳ１２５の少なくともいずれかと、は技術的に可能な限り同時に行われても良く、それらの順序は技術的に可能な限り相互に入れ替えが可能である。

例えば、上記のステップＳ１０１、Ｓ１１１、Ｓ１１２、Ｓ１１３、Ｓ１１４及びＳ１１５と、上記のステップＳ１０２、Ｓ１２１、Ｓ１２２、Ｓ１２３、Ｓ１２４及びＳ１２５のと、は１つの処理装置（演算装置）で実施されても良く、また、別の処理装置で実施されても良い。別の処理装置で実施される場合には、同じ時間に並列的に実施されても良く、また、異なる時間に別に実施されても良い。

例えば、図４に例示したステップＳ１０１とステップＳ１０２とは同時並行的に実施されても良い。
また、例えば、初期の値α１を用いてステップＳ１１１、Ｓ１１２、Ｓ１１３及びＳ１１４を実施した後に、ステップＳ１１４の結果を用いてステップＳ１２１を実施し、その後、ステップＳ１２２、Ｓ１２３及びＳ１２４を実施し、ステップＳ１２４の結果を用いてステップＳ１１１を実施しても良い。

また、例えば、ステップＳ１１４の結果を所定の記憶部に記憶させ、必要な任意の時刻に記憶部に記憶されたステップＳ１１４の結果を用いてステップＳ１２１を実施しても良い。また、例えば、ステップＳ１２４の結果を所定の記憶部に記憶させ、必要な任意の時刻に記憶部に記憶されたステップＳ１２４の結果を用いてステップＳ１１１を実施しても良い。

また、例えば、ステップＳ１１５の結果を所定の記憶部に記憶させ、必要な任意の時刻に記憶部に記憶されたステップＳ１１５の結果を用いてステップＳ１２１を実施しても良い。また、例えば、ステップＳ１２５の結果を所定の記憶部に記憶させ、必要な任意の時刻に記憶部に記憶されたステップＳ１２５の結果を用いてステップＳ１１１を実施しても良い。

すなわち、第１領域２１１における障害物検出処理（例えば、ステップＳ１１４を含み、ステップＳ１１５を含めても良い）の結果をステップＳ１２１に反映させる方法、及び、第２領域２２１における障害物検出処理（例えばステップＳ１２４を含み、ステップＳ１２５を含めても良い）の結果をステップＳ１１１に反映させる方法は、例えば、異なる監視領域（例えば第１領域２１１及び第２領域２２１）の処理間で相互に参照可能な共通のフラグを用意しておき、障害物の検出結果に基づいてそのフラグを書き換えることにより、累積条件を設定する処理（例えばステップＳ１１１及びステップＳ１２１）で、そのフラグを参照することができる。すなわち、障害物の検出を相互に通知し合うことができでる。
このように、車両周辺監視装置１０１の処理は種々の変形が可能である。

なお、本具体例においては、第１累積値Ｓ１及び第２累積値Ｓ２として、フレーム間の動き情報から、障害物らしさを表す評価値（例えば、第１評価値ｓ１及び第２評価値ｓ２）を計算し、それを累積する方法が採用されたが、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、検出したい車両の例えば形状パターンを事前に保存しておき、保存した形状パターンに基づいて、画像データから障害物を推定するための評価値を計算しても良い。なお、この形状パターンに学習効果を適用し、学習によって更新された辞書を用いて、画像データから障害物を推定するための特性値を計算しても良い。このように、本発明の実施形態において、障害物（接近する他車両２６０）らしさを表す評価値の算出方法は任意である。

また、上記においては、例えばステップＳ１１４及びステップＳ１１５の少なくともいずれかの結果によって、ステップＳ１２１における値β１を変更し、また、例えばステップＳ１２４及びステップＳ１２５の少なくともいずれかの結果によって、ステップＳ１１１における値α１を変更したが、本発明の実施形態はこれに限らない。

すなわち、例えば、第１累積値Ｓ１を導出する第１累積条件として、以下の（３）式を用いても良い。

Ｓ１（ｆａ） ＝ α２｛Ｓ１（ｆａ−１） ＋ ｓ１（ｆａ）｝ …（３）

ここで、α２は所定の値であり、変更可能な数である。（３）式に表したように、この方法では、１つ前のフレーム（ｆａ−１）の第１累積値Ｓ１（ｆａ−１）と、現フレームｆａで計算された特性値ｓ１（ｆａ）と、の合計の値がα２倍されたものが現フレームｆａの第１累積値Ｓ１（ｆａ）となる。このときの値α２が、例えばステップＳ１２４の結果によって、変更される。

同様に、例えば、第２累積値Ｓ２を導出する第２累積条件として、以下の（４）式を用いても良い。

Ｓ２（ｆｂ） ＝ β２｛Ｓ２（ｆｂ−１） ＋ ｓ２（ｆｂ）｝ …（４）

ここで、β２は所定の値であり、変更可能な数である。（４）式に表したように、この方法では、１つ前のフレーム（ｆｂ−１）の第２累積値Ｓ２（ｆｂ−１）と、現フレームｆｂで計算された特性値ｓ２（ｆｂ）と、の合計の値がβ２倍されたものが現フレームｆｂの第２累積値Ｓ２（ｆｂ）となる。このときの値β２が、例えばステップＳ１１４の結果によって、変更される。

さらに、例えば、第１累積値Ｓ１を導出する第１累積条件として、以下の（５）式を用いても良い。

Ｓ１（ｆａ） ＝ Ｓ１（ｆａ−１） ＋ α３・ｓ１（ｆａ） …（５）

ここで、α３は所定の値であり、変更可能な数である。（５）式に表したように、この方法では、１つ前のフレーム（ｆａ−１）の第１累積値Ｓ１（ｆａ−１）に、現フレームｆａで計算された特性値ｓ１（ｆａ）のα３倍の値を加えたものが、現フレームｆａの第１累積値Ｓ１（ｆａ）となる。このときの値α３が、例えばステップＳ１２４の結果によって、変更される。

同様に、例えば、第２累積値Ｓ２を導出する第２累積条件として、以下の（６）式を用いても良い。

Ｓ２（ｆｂ） ＝ Ｓ２（ｆｂ−１） ＋ β３・ｓ２（ｆｂ） …（６）

ここで、β３は所定の値であり、変更可能な数である。（６）式に表したように、この方法では、１つ前のフレーム（ｆｂ−１）の第２累積値Ｓ２（ｆｂ−１）に、現フレームｆｂで計算された特性値ｓ２（ｆｂ）のβ３倍の値を加えたものが、現フレームｆｂの第２累積値Ｓ２（ｆｂ）となる。このときの値β３が、例えばステップＳ１１４の結果によって、変更される。

さらに、第１累積条件として、以下の（７）式を用いても良い。

Ｓ１（ｆａ） ＝ α２｛Ｓ１（ｆａ−１） ＋ α３・ｓ１（ｆａ）＋α１｝
…（７）

また、第２累積条件として、以下の（８）式を用いても良い。

Ｓ２（ｆｂ） ＝ β２｛Ｓ２（ｆｂ−１） ＋ β３・ｓ２（ｆｂ）＋β１｝
…（８）

そして、値α１、値α２及び値α３の少なくともいずれかが、例えばステップＳ１２４の結果によって変更される。また、値β１、値β２及び値β３の少なくともいずれかが、例えばステップＳ１１４の結果によって変更される。

そして、第２領域２２１に存在する障害物を検出するための第２累積値Ｓ２の第２累積条件が、第１領域２１１における障害物の検出結果（ステップＳ１１４）によって変更されるため、例えば、障害物（他車両２６０）が第１領域２１１から第２領域２２１に車線変更した場合などにおいて、第２累積値Ｓ２が第２基準値以上になるまでの時間が短縮できる。

また、第１領域２１１に存在する障害物を検出するための第１累積値Ｓ１の第１累積条件が、第２領域２２１における障害物の検出結果（ステップＳ１２４）によって変更されるため、例えば、障害物（他車両２６０）が第２領域２２１から第１領域２１１に車線変更した場合などにおいて、第１累積値Ｓ１が第１基準値以上になるまでの時間が短縮できる。

このとき、既に説明したように、第１領域２１１に存在すると推定された障害物（第１障害物）の推定された移動方向が第１領域２１１から第２領域２２１へ向かう方向である場合に第２累積条件を変更することで、自車両２５０の背後の走行車線３０１に存在していた他車両２６０が、急に後側方の隣接車線３０２に車線変更し、急な追い越し動作をすることを効果的に短時間で検出できる。

また、既に説明したように、第２領域２２１に存在すると推定された障害物（第２障害物）の推定された移動方向が第２領域２２１から第１領域２１１へ向かう方向である場合に第１累積条件を変更することで、自車両２５０の後側方の隣接車線３０２に存在していた他車両２６０が、急に自車両２５０の背後の走行車線３０１に車線変更したことを効果的に短時間で検出できる。

なお、障害物の移動方向の推定には、例えば以下の方法を採用できる。すなわち、例えば、存在すると推定された障害物（他車両２６０）に関して、テンプレートマッチングなどの手法を用いて、フレーム間で追跡処理を行うことにより、画像内におけるその移動ベクトルを算出する。そして、移動ベクトルの水平成分（例えば、自車両２５０の現在位置において、走行車線３０１の延在方向に対して垂直な方向の成分）の変化が、例えば予め定められた値よりも大きいときに、他車両２６０が車線変更を行うと推定する。そして、他車両２６０の移動方向が、走行車線３０１（第１領域２１１）から隣接車線３０２（第２領域２２１）へ向かう方向なのか、隣接車線３０２（第２領域２２１）から走行車線３０１（第１領域２１１）へ向かう方向なのか、を推定する。このように、他車両２６０の移動ベクトルの方向から、他車両２６０の車線変更の方向を推定できる。

これにより、ステップＳ１１５において他車両２６０の車線変更の方向を推定し、その結果に基づいて、例えば、第２累積条件を変更する（ステップＳ１２１）。また、ステップＳ１２５において他車両２６０の車線変更の方向を推定し、その結果に基づいて、例えば、第１累積条件を変更する（ステップＳ１１１）。

（第２の実施の形態）
図５は、第２の実施形態に係る車両周辺監視装置の動作の具体例を例示するフローチャート図である。
本実施形態に係る車両周辺監視装置１０２の構成は、車両周辺監視装置１０１と同様とすることができるので説明を省略する。車両周辺監視装置１０２においては、車両周辺監視装置１０１と異なる動作が実施される。

すなわち、図５に表したように、車両周辺監視装置１０２においては、ステップＳ１１４において、第１累積値Ｓ１が第１基準値以上であり、第１領域２１１に第１障害物が存在すると推定され、ステップＳ１１５において、第１障害物の移動方向が第１領域２１１から第２領域２２１へ向かう方向であった場合に、第２基準値が変更される（ステップＳ１２３）。すなわち、第２障害物推定処理に関する条件に含まれる第２基準値が変更される。

また、車両周辺監視装置１０２においては、ステップＳ１２４において、第２累積値Ｓ２が第２基準値以上であり、第２領域２２１に第２障害物が存在すると推定され、ステップＳ１２５において、第２障害物の移動方向が第２領域２２１から第１領域２１１へ向かう方向であった場合に、第１基準値が変更される（ステップＳ１１３）。すなわち、第１障害物推定処理に関する条件に含まれる第１基準値が変更される。

例えば、ステップＳ１１３において、第１基準値として、以下の（９）式が用いられる。

Ｔ１（ｆａ） ＝ Ｔｄ１ − Ｔｎ１ …（９）

ここで、Ｔ１（ｆａ）は、現フレームｆａにおける基準値（第１基準値）である。Ｔｄ１は、所定の数であり、例えば第１基準値Ｔ１の初期値である。Ｔｎ１は変更可能な数である。例えば、値Ｔｎ１は初期において０に設定され、例えば、第２領域２２１に第２障害物が存在すると推定され、第２障害物の移動方向が第２領域２２１から第１領域２１１へ向かう方向であった場合に、値Ｔｎ１は正の数に変更される。

このように、第２領域２２１に第２障害物が存在すると推定され、第２障害物の移動方向が第２領域２２１から第１領域２１１へ向かう方向であった場合に、第１基準値Ｔ１が減少される。

これにより、急激な車線変更などによって、例えば、第１累積値Ｓ１が小さい場合のときも、第１基準値Ｔ１を変更して第１基準値Ｔ１が適切に設定されることで、より早期の障害物の検出が可能となる。

また、例えば、ステップＳ１２３において、第２基準値として、以下の（１０）式が用いられる。

Ｔ２（ｆｂ） ＝ Ｔｄ２ − Ｔｎ２ …（１０）

ここで、Ｔ２（ｆｂ）は、現フレームｆｂにおける基準値（第２基準値）である。Ｔｄ２は、所定の数であり、例えば第２基準値Ｔ２の初期値である。Ｔｎ２は変更可能な数である。例えば、値Ｔｎ２は初期において０に設定され、例えば、第１領域２１１に第１障害物が存在すると推定されたときに、値Ｔｎ２は正の数に変更される。

このように、第１領域２１１に第１障害物が存在すると推定され、第１障害物の移動方向が第１領域２１１から第２領域２２１へ向かう方向であった場合に、第２基準値Ｔ２が減少される。

これにより、急激な追い越し動作などのような急激な車線変更などによって、例えば、第２累積値Ｓ２が小さい場合のときも、第２基準値Ｔ２を変更して第２基準値Ｔ２が適切に設定されることで、より早期の障害物の検出が可能となる。

なお、上記においては、第２領域２２１に第２障害物が存在すると推定され、第２障害物の移動方向が第２領域２２１から第１領域２１１へ向かう方向であった場合に（すなわち、ステップＳ１２５の結果基づいて）、値Ｔｎ１が変更されたが、既に説明したように、第２領域２２１に第２障害物が存在すると推定されたときに、値Ｔｎ１が変更されても良い。すなわち、ステップＳ１２４の結果に基づいて、第１基準値Ｔ１が変更されても良い。

同様に、第１領域２１１に第１障害物が存在すると推定されたときに、値Ｔｎ２が変更されても良い。すなわち、ステップＳ１１４の結果に基づいて、第２基準値Ｔ２が変更されても良い。

また、例えば、ステップＳ１１３において、第１基準値として、以下の（１１）式を用いても良い。

Ｔ１（ｆａ） ＝ Ｔｄ１ − Ｔｎ１（ｆａ） …（１１）

すなわち、現フレームｆａにおける第１基準値Ｔ１（ｆａ）が、フレームの数に対応して変化し得る値Ｔｎ１（ｆａ）によって変化しても良い。

また、例えば、ステップＳ１２３において、第２基準値として、以下の（１２）式を用いても良い。

Ｔ２（ｆｂ） ＝ Ｔｄ２ − Ｔｎ２（ｆｂ） …（１２）

すなわち、現フレームｆｂにおける第２基準値Ｔ２（ｆｂ）が、フレームの数に対応して変化し得る値Ｔｎ２（ｆｂ）によって変化しても良い。

このように、障害物の検出結果に基づいて、第１基準値Ｔ１及び第２基準値Ｔ２の少なくともいずれかを動的に変更しても良い。すなわち、例えば、他車両２６０の車線変更の検出結果で保持している移動ベクトルの絶対値に応じて、基準値の変動幅（値Ｔｎ１（ｆａ）及び値Ｔｎ２（ｆｂ）の少なくともいずれか）を動的に変更しても良い。

（第３の実施の形態）
図６は、第３の実施形態に係る車両周辺監視装置の動作の具体例を例示するフローチャート図である。
本実施形態に係る車両周辺監視装置１０３の構成は、車両周辺監視装置１０１と同様とすることができるので説明を省略する。車両周辺監視装置１０３においては、車両周辺監視装置１０１と異なる動作が実施される。

すなわち、図６に表したように、車両周辺監視装置１０３においては、ステップＳ１１４において、第１累積値Ｓ１が第１基準値Ｔ１以上であり、第１領域２１１に第１障害物が存在すると推定され、ステップＳ１１５において、第１障害物の移動方向が第１領域２１１から第２領域２２１へ向かう方向であった場合に、第２累積条件の変更（ステップＳ１２１）、及び、第２基準値Ｔ２の変更（ステップＳ１２３）が実施される。

このとき、既に説明したように、ステップＳ１１４において、第１累積値Ｓ１が第１基準値Ｔ１以上であり、第１領域２１１に第１障害物が存在すると推定された場合に、第２累積条件の変更（ステップＳ１２１）、及び、第２基準値Ｔ２の変更（ステップＳ１２３）が実施されても良い。

このように、本実施形態においては、第２累積条件（例えば値β１、値β２及び値β３の少なくともいずれか）及び第２基準値Ｔ２（例えば値Ｔｎ２及び値Ｔｎ２（ｆｂ））の少なくともいずれかは、第１障害物推定処理（ステップＳ１１０）の結果に基づいて変更されることができる。

同様に、図６に表したように、ステップＳ１２４において、第２累積値Ｓ２が第２基準値Ｔ２以上であり、第２領域２２１に第２障害物が存在すると推定され、ステップＳ１２５において、第２障害物の移動方向が第２領域２２１から第１領域２１１へ向かう方向であった場合に、第１累積条件の変更（ステップＳ１１１）、及び、第１基準値Ｔ１の変更（ステップＳ１１３）が行われる。

このとき、既に説明したように、ステップＳ１２４において、第２累積値Ｓ２が第２基準値Ｔ２以上であり、第２領域２２１に第２障害物が存在すると推定された場合に、第１累積条件の変更（ステップＳ１１１）、及び、第１基準値Ｔ１の変更（ステップＳ１１３）が行われても良い。

このように、本実施形態においては、第１累積条件（例えば値α１、値α２及び値α３の少なくともいずれか）及び第１基準値Ｔ１（例えば値Ｔｎ１及び値Ｔｎ１（ｆａ））の少なくともいずれかは、第２障害物推定処理（ステップＳ１２０）の結果に基づいて変更されることができる。

（第４の実施の形態）
図７は、第４の実施形態に係る車両周辺監視装置の使用状態を例示する模式図である。 本実施形態に係る車両周辺監視装置１０４の構成は、車両周辺監視装置１０１と同様とすることができるので説明を省略する。車両周辺監視装置１０４においては、車両周辺監視装置１０１と異なる使用状態が適用される。

すなわち、本実施形態に係る車両周辺監視装置１０４においては、第１撮像部２１０は、自車両２５０が走行する走行車線３０１の左側の左隣接車線３０３Ｌを撮像し、第２撮像部２２０は、走行車線３０１の右側の右隣接車線３０３Ｒを撮像する。

すなわち、第１領域２１１は、自車両２５０の後方の少なくとも一部である左隣接車線３０３Ｌの少なくとも一部を含むことができる。そして、第２領域２２１は、自車両２５０の後方の少なくとも一部である右隣接車線３０３Ｒの少なくとも一部を含むことができる。

車両周辺監視装置１０４においても、図３〜図６に関して説明した処理を実施することができる。
例えば、第１累積値Ｓ１が第１基準値Ｔ１以上であり、第１領域２１１（この例では左隣接車線３０３Ｌ）に第１障害物が存在すると推定され、第１障害物の移動方向が第１領域２１１から第２領域２２１（右隣接車線３０３Ｒ）へ向かう方向であった場合に、第２障害物推定処理に関する条件の変更が実施される。例えば、第２累積条件の変更、及び、第２基準値Ｔ２の変更が実施される。これにより、例えば、左隣接車線３０３Ｌから走行車線３０１に他車両２６０が車線変更する場合、また、左隣接車線３０３Ｌから右隣接車線３０３Ｒに他車両２６０が車線変更する場合に、右隣接車線３０３Ｒにおける障害物（他車両２６０）を短時間に検出できる。

また、第１累積値Ｓ１が第１基準値Ｔ１以上であり、第１領域２１１（この例では左隣接車線３０３Ｌ）に第１障害物が存在すると推定された場合に、第２累積条件の変更、及び、第２基準値Ｔ２の変更が実施される。これにより、例えば、左隣接車線３０３Ｌに他車両２６０が存在し車線変更する可能性に備えて、右隣接車線３０３Ｒにおける障害物（他車両２６０）を短時間に検出できる。

同様に、例えば、第２累積値Ｓ２が第２基準値Ｔ２以上であり、第２領域２２１（この例では右隣接車線３０３Ｒ）に第２障害物が存在すると推定され、第２障害物の移動方向が第２領域２２１から第１領域２１１（左隣接車線３０３Ｌ）へ向かう方向であった場合に、第１障害物推定処理に関する条件の変更が実施される。例えば、第１累積条件の変更、及び、第１基準値Ｔ１の変更が実施される。これにより、例えば、右隣接車線３０３Ｒから走行車線３０１に他車両２６０が車線変更する場合、また、右隣接車線３０３Ｒから左隣接車線３０３Ｌに他車両２６０が車線変更する場合に、左隣接車線３０３Ｌにおける障害物（他車両２６０）を短時間に検出できる。

また、第２累積値Ｓ２が第２基準値Ｔ２以上であり、第２領域２２１（この例では右隣接車線３０３Ｒ）に第２障害物が存在すると推定された場合に、第１累積条件の変更、及び、第１基準値Ｔ１の変更が実施される。これにより、例えば、右隣接車線３０３Ｒに他車両２６０が存在し車線変更する可能性に備えて、左隣接車線３０３Ｌにおける障害物（他車両２６０）を短時間に検出できる。

（第５の実施の形態）
図８は、第５の実施形態に係る車両周辺監視方法を例示するフローチャート図である。 図８に表したように、本実施形態に係る車両周辺監視方法においては、まず、車両（自車両２５０）よりも後側を含む第１領域２１１を撮像する第１撮像部２１０で撮像された時系列の複数の第１フレーム画像データを取得する（ステップＳ３０１）。

そして、車両（自車両２５０）よりも後側を含み第１領域２１１とは異なる第２領域２２１を撮像する第２撮像部２２０で撮像された時系列の複数の第２フレーム画像データを取得する（ステップＳ３０２）。

そして、複数の第１フレーム画像データに基づいて、第１領域２１１に存在する第１障害物を推定する（ステップＳ３１０）。例えば、複数の第１フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値（例えば第１評価値ｓ１）を、第１累積条件を用いて複数の第１フレーム画像データごとに累積した第１累積値Ｓ１と、第１基準値Ｔ１と、を比較した結果に基づいて、第１領域２１１に存在する第１障害物を推定する。

そして、第１障害物の推定に基づいて変更した条件を用いて、複数の第２フレーム画像データに基づいて、第２領域２２１に存在する第２障害物を推定する（ステップＳ３２０）。例えば、第１障害物の推定に基づいて変更した第２累積条件を用いて、複数の第２フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値（例えば第２評価値ｓ２）を、複数の第２フレーム画像データごとに累積した第２累積値Ｓ２と、第２基準値Ｔ２、とを比較した結果に基づいて、第２領域２２１に存在する第２障害物を推定する。
これにより、障害物を短時間で検出することができる。

なお、上記のステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３１０及びＳ３２０は、技術的に可能な限り同時に実施することができ、また、それらの実施の順序は入れ替えが可能である。

なお、本車両周辺監視方法は、第１障害物の推定及び第２障害物の推定の少なくともいずれかに基づいて信号を出力することをさらに含んでも良い。

また、第１障害物の推定（ステップＳ３１０）は、第１障害物の移動方向の推定を含むことができ、第１障害物の移動方向が、第１領域２１１から第２領域２２１に向かう方向を含むときに、第２障害物推定処理に関する条件を変更することができる。例えば、第１障害物の移動方向が、第１領域２１１から第２領域２２１に向かう方向を含むときに、上記の第２累積条件及び第２基準値Ｔ２の少なくともいずれかにおける変更が実施されることができる。

また、第１障害物推定処理に関する条件は、第２障害物の推定の結果に基づいて変更されても良い。例えば、上記の第１累積条件及び第１基準値Ｔ１の少なくともいずれかは、第２障害物の推定の結果に基づいて変更されても良い。

このとき、第２障害物の推定（ステップＳ３２０）は、第２障害物の移動方向の推定を含むことができ、第２障害物の移動方向が、第２領域２２１から第１領域２１１に向かう方向を含むときに、第１障害物推定処理に関する条件が変更されても良い。例えば、第２障害物の移動方向が、第２領域２２１から第１領域２１１に向かう方向を含むときに、上記の第１累積条件及び第１基準値Ｔ１の少なくともいずれかにおける変更が実施されることができる。

また、この場合も、第１領域２１１は、自車両２５０の後方の少なくとも一部を含み、第２領域２２１は、自車両２５０の後側方の少なくとも一部を含むことができる。

また、第１領域２１１は、自車両２５０が走行している走行車線３０１の少なくとも一部を含み、第２領域２２１は、走行車線３０１に隣接する隣接車線３０２の少なくとも一部を含むことができる。

ただし、本実施形態はこれに限らず、例えば、第１領域２１１は、自車両２５０が走行している走行車線３０１の左隣接車線３０３Ｌの少なくとも一部を含み、第２領域２２１は、走行車線３０１の右隣接車線３０３Ｒの少なくとも一部を含むことができる。

以上のように、本発明の実施形態に係る車両周辺監視装置及び車両周辺監視方法によれば、障害物を短時間で検出することができる。すなわち、例えば、複数のカメラで隣接する複数の車線を監視し、それぞれのカメラでの障害物検出結果を相互利用することにより、車線変更を伴う急激な追い越しを行う危険車両を早期に検出することが可能になる。

以上、具体例を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、車両周辺監視装置に含まれるデータ取得部、障害物推定処理部、処理部及び信号発生部などの各要素の具体的な構成に関しては、当業者が公知の範囲から適宜選択することにより本発明を同様に実施し、同様の効果を得ることができる限り、本発明の範囲に包含される。
また、各具体例のいずれか２つ以上の要素を技術的に可能な範囲で組み合わせたものも、本発明の要旨を包含する限り本発明の範囲に含まれる。

その他、本発明の実施の形態として上述した車両周辺監視装置及び車両周辺監視方法を基にして、当業者が適宜設計変更して実施し得る全ての車両周辺監視装置及び車両周辺監視方法も、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に属する。

その他、本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。

１０１、１０２、１０３、１０４…車両周辺監視装置、 １１０…第１データ取得部、 １２０…第２データ取得部、 １３０…障害物推定処理部、 １４０…処理部、 １５０…信号発生部、 ２１０…第１撮像部、 ２１１…第１領域、 ２２０…第２撮像部、 ２２１…第２領域、 ２５０…自車両（車両）、 ２６０…他車両、 ２６０ａ…移動方向、 ３０１…走行車線、 ３０２…隣接車線、 ３０３Ｌ…左隣接車線、 ３０３Ｒ…右隣接車線、 ｓｇ１…信号

Claims (9)

1. 車両に搭載され、前記車両の周辺の障害物を検出する車両周辺監視装置であって、
   前記車両よりも後側を含む第１領域を撮像する第１撮像部で撮像された時系列の複数の第１フレーム画像データを取得する第１データ取得部と、
   前記車両よりも後側を含み前記第１領域とは異なる第２領域を撮像する第２撮像部で撮像された時系列の複数の第２フレーム画像データを取得する第２データ取得部と、
   前記第１データ取得部で取得された前記複数の第１フレーム画像データに基づいて、前記第１領域に存在する第１障害物を推定する第１障害物推定処理と、
   前記第２データ取得部で取得された前記複数の第２フレーム画像データに基づいて、前記第２領域に存在する第２障害物を推定する第２障害物推定処理と、
   前記第１障害物推定処理の結果及び前記第２障害物推定処理の結果の少なくともいずれかに基づいて信号を出力する信号出力処理と、
   を実施する障害物推定処理部と、
   を備え、
   前記第２障害物推定処理に関する条件は、前記第１障害物推定処理の前記結果に基づいて変更され、
   前記第２障害物の推定は、前記複数の第２フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値を、第２累積条件を用いて前記複数の第２フレーム画像データごとに累積した第２累積値と、第２基準値と、を比較した結果に基づいて実施され、
   前記第１障害物推定処理の前記結果に基づいて変更される前記第２障害物推定処理に関する前記条件は、前記第２累積条件及び前記第２基準値の少なくともいずれかを含むことを特徴とする車両周辺監視装置。
2. 前記第１障害物推定処理の条件は、前記第２障害物推定処理の前記結果に基づいて変更されることを特徴とする請求項１記載の車両周辺監視装置。
3. 車両に搭載され、前記車両の周辺の障害物を検出する車両周辺監視装置であって、
   前記車両よりも後側を含む第１領域を撮像する第１撮像部で撮像された時系列の複数の第１フレーム画像データを取得する第１データ取得部と、
   前記車両よりも後側を含み前記第１領域とは異なる第２領域を撮像する第２撮像部で撮像された時系列の複数の第２フレーム画像データを取得する第２データ取得部と、
   前記第１データ取得部で取得された前記複数の第１フレーム画像データに基づいて、前記第１領域に存在する第１障害物を推定する第１障害物推定処理と、
   前記第２データ取得部で取得された前記複数の第２フレーム画像データに基づいて、前記第２領域に存在する第２障害物を推定する第２障害物推定処理と、
   前記第１障害物推定処理の結果及び前記第２障害物推定処理の結果の少なくともいずれかに基づいて信号を出力する信号出力処理と、
   を実施する障害物推定処理部と、
   を備え、
   前記第２障害物推定処理に関する条件は、前記第１障害物推定処理の前記結果に基づいて変更され、
   前記第１障害物推定処理の条件は、前記第２障害物推定処理の前記結果に基づいて変更され、
   前記第１障害物の推定は、前記複数の第１フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値を、第１累積条件を用いて前記複数の第１フレーム画像データごとに累積した第１累積値と、第１基準値と、を比較した結果に基づいて実施され、
   前記第２障害物推定処理の前記結果に基づいて変更される前記第１障害物推定処理に関する前記条件は、前記第１累積条件及び前記第１基準値の少なくともいずれかを含むことを特徴とする車両周辺監視装置。
4. 前記第２障害物推定処理は、前記第２障害物の移動方向の推定を含み、
   前記移動方向が、前記第２領域から前記第１領域に向かう方向を含むときに、前記第１障害物推定処理に関する前記条件の前記変更が実施されることを特徴とする請求項３記載の車両周辺監視装置。
5. 前記第１障害物推定処理は、前記第１障害物の移動方向の推定を含み、
   前記移動方向が、前記第１領域から前記第２領域に向かう方向を含むときに、前記第２障害物推定処理に関する前記条件の前記変更が実施されることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の車両周辺監視装置。
6. 前記第１領域は、前記車両の後方の少なくとも一部を含み、
   前記第２領域は、前記車両の後側方の少なくとも一部を含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の車両周辺監視装置。
7. 前記第１領域は、前記車両が走行している自車線の少なくとも一部を含み、
   前記第２領域は、前記自車線に隣接する隣接車線の少なくとも一部を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の車両周辺監視装置。
8. 車両に、前記車両よりも後側を含む第１領域を撮像する第１撮像部で撮像された時系列の複数の第１フレーム画像データに基づいて、前記第１領域に存在する第１障害物を推定させ、
   前記車両に、前記車両よりも後側を含み前記第１領域とは異なる第２領域を撮像する第２撮像部で撮像された時系列の複数の第２フレーム画像データに基づいて、前記第１障害物の推定に基づいて変更した条件を用いて前記第２領域に存在する第２障害物を推定させ、
   前記第２障害物の推定は、前記複数の第２フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値を、第２累積条件を用いて前記複数の第２フレーム画像データごとに累積した第２累積値と、第２基準値、とを比較した結果に基づいて実施され、
   前記第１障害物の推定の前記結果に基づいて変更される前記第２障害物の推定に関する前記条件は、前記第２累積条件及び前記第２基準値の少なくともいずれかを含む車両周辺監視方法。
9. 車両に、前記車両よりも後側を含む第１領域を撮像する第１撮像部で撮像された時系列の複数の第１フレーム画像データに基づいて、前記第１領域に存在する第１障害物を推定させ、
   前記車両に、前記車両よりも後側を含み前記第１領域とは異なる第２領域を撮像する第２撮像部で撮像された時系列の複数の第２フレーム画像データに基づいて、前記第１障害物の推定に基づいて変更した条件を用いて前記第２領域に存在する第２障害物を推定させ、
   前記第１障害物の推定の条件は、前記第２障害物の推定の前記結果に基づいて変更され、
   前記第１障害物の推定は、前記複数の第１フレーム画像データのそれぞれにおける障害物に関する評価値を、第１累積条件を用いて前記複数の第１フレーム画像データごとに累積した第１累積値と、第１基準値と、を比較した結果に基づいて実施され、
   前記第２障害物の推定の前記結果に基づいて変更される前記第１障害物の推定に関する前記条件は、前記第１累積条件及び前記第１基準値の少なくともいずれかを含む車両周辺監視方法。

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