JP4475015B2 - 車両周辺監視装置及び車両周辺監視方法 - Google Patents

Description

本発明は、撮像画像の画像処理結果を利用して車両周辺を監視する車両周辺監視装置に関する。

従来から、交差点の存在を画像処理により認識し、次いで、信号機を認識するための認識枠を、当該交差点に対して所定の位置関係で設定し、撮像画像の全領域を画像処理するのではなく、設定した認識枠の範囲だけ画像処理を行うことで、信号機の認識精度を高めようとする技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開平１−２６５４００号公報

ところで、上述の従来技術では、交差点を認識するために撮像画像の全領域を画像処理する必要があり、処理時間の低減及び認識率の向上が図れないという問題点がある。また、交差点の認識精度等に起因して、信号機の認識精度が悪化したり、認識時点が遅れたりする場合もありうる。

これに対して、信号機等の認識対象の物体を画像処理により認識した際、その物体の位置情報を記憶しておき、次回以降同一物体を認識する際に、当該記憶した位置情報を用いることで、次回以降の認識処理を効率化することも考えられる。しかしながら、画像処理により得られる位置情報は、撮像手段の視線方向（奥行き方向）の精度が良好でない場合があり、同様に、認識対象の物体の認識精度が悪化したり、遅れたりする場合がありうる。

そこで、本発明は、認識対象の物体を的確なタイミングで且つ高精度に認識できる車両周辺監視装置及び車両周辺監視方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一局面によれば、車両の所定位置に搭載された撮像手段が撮影した車両周辺の画像に対して画像処理を行い、交差点付近に存在する物体と車両との間の３次元的な位置関係を判断するプロセッサを備える車両周辺監視装置であって、
前記プロセッサは、前記撮像手段と、交差点の座標データ及び幅員データを含む所与の地図データを保持する地図データベースと、ＧＰＳ測位に基づき自車位置情報を生成する位置検出手段とに接続され、
前記プロセッサは、
前記画像処理により前記物体の交差点に対する相対位置を表す物体位置情報を生成する画像処理手段と、
撮像手段の視線方向に係る前記位置関係を、前記ＧＰＳ測位に基づく自車位置情報と、前記所与の地図データに基づく物体位置情報とに基づいて判断し、撮像手段の視線方向に直角な方向に係る前記位置関係を、前記ＧＰＳ測位に基づく自車位置情報と、前記画像処理に基づく物体位置情報とに基づいて判断する位置関係判断手段とを備え、
前記所与の地図データに基づく物体位置情報は、交差点の位置データと、該交差点における撮像手段の視線方向に対して交差する道路の幅員データとに基づいて導出される、車両周辺監視装置が提供される。

本局面において、前記位置関係が判断される対象となる物体は、交差点付近に存在する物体（例えば、レーン表示や一時停止線）であってよく、特には信号機であってよい。また、撮像手段の視線方向に係る前記位置関係の判断に用いる前記所与の地図データは、交差点の座標データを含み、前記物体と車両との間の３次元的な位置関係は、交差点に対する前記物体及び車両のそれぞれの３次元的な位置関係を介して判断され、前記所与の地図データに基づく物体位置情報は、交差点の位置データに基づいて導出されてよい。例えば、前記所与の地図データに基づく物体位置情報は、交差点のノードに対する相対的な位置として導出されて良い。また、前記所与の地図データに基づく物体位置情報は、交差点の位置データと、交差道路の幅員データとに基づいて導出されてよい。この場合、交差道路に対して手前側か若しくは奥側にあるかの物体位置情報は、画像処理に基づいて判断されてよい。

また、前記交差点付近に存在する物体を認識するための認識枠を設定し、該認識枠内で物体の存在の有無を画像認識処理により判断する車両周辺監視装置において、前記判断した撮像手段の視線方向に係る前記位置関係に基づいて、前記認識枠の画像奥行き方向の大きさ及び位置が変更されてよい。また、前記判断した撮像手段の視線方向に係る前記位置関係に基づいて、前記物体を認識するための画像処理の開始タイミングが決定されてよい。

また、効果的には、前記判断した撮像手段の視線方向に直角な方向に係る前記位置関係を、補助情報として記憶する補助情報記憶手段を備え、前記画像処理の開始時の前記認識枠の大きさ及び位置は、補助情報記憶手段内の補助情報を用いて決定される。前記撮像手段は、ステレオカメラに対してコスト面で有利な単眼カメラであってもよい。

また、前記認識枠は、車両が前記物体に近づくにつれて、画像上側に移動されつつ、画像奥行き方向の大きさが小さくされると共に画像幅方向の大きさが大きくされてもよい。前記位置関係判断手段は、撮像手段の視線方向に係る前記位置関係を判断する際、前記画像処理手段により生成される前記物体位置情報における同位置関係を、ＧＰＳ測位に基づく自車位置情報と、所与の地図データに基づく物体位置情報とに基づいて補正してもよい。

また、本発明のその他の一局面によれば、車両の所定位置に搭載された撮像手段が撮影した車両周辺の画像を取得するステップと、
前記取得した画像に対して画像処理を行い、交差点付近に存在する物体と車両との間の３次元的な位置関係を判断するステップとを含み、
該判断ステップにおいて、撮像手段の視線方向に係る前記位置関係は、ＧＰＳ測位に基づく自車位置情報と、交差点の座標データ及び幅員データを含む所与の地図データに基づく物体位置情報とに基づいて判断し、撮像手段の視線方向に直角な方向に係る前記位置関係は、ＧＰＳ測位に基づく自車位置情報と、画像処理に基づく物体位置情報とに基づいて判断することを特徴とし、
前記画像処理に基づく物体位置情報は、前記物体の交差点に対する相対位置を表す物体位置情報であり、
前記所与の地図データに基づく物体位置情報は、交差点の位置データと、該交差点における撮像手段の視線方向に対して交差する道路の幅員データとに基づいて導出される、車両周辺監視方法が提供される。

本発明によれば、認識対象の物体を的確なタイミングで且つ高精度に認識できる車両周辺監視装置及び車両周辺監視方法を得ることができる。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。

図１は、本発明による車両周辺監視装置の一実施形態を示すシステム構成図である。本実施例の車両周辺監視装置は、画像認識・モデル作成プロセッサ１０（以下、単に「プロセッサ１０」という）を中心に構成される。プロセッサ１０は、ＣＰＵやＲＯＭ等を含み、後述する各処理を実行する。尚、プロセッサ１０は、画像処理回路を構成するＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を更に含んでよい。

プロセッサ１０には、車両の位置（車両の向きを含む）を計測可能な位置検出手段１２が接続されている。位置検出手段１２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機を含む。ＧＰＳ受信機は、衛星からの衛星信号や他の基準局からの情報に基づいて車両の位置及び方位を計測する。尚、車両の位置の測位手法としては、単独測位や干渉測位（キネマティック法（ＲＴＫ−ＧＰＳ測位アルゴリズム））に基づくものであってよい。

位置検出手段１２は、ＩＮＳ（Inertial
Navigation Sensor）を含んでもよい。ＩＮＳは、車両を中心に定義されるボデー座標系の３軸まわりの回転パラメータを検出するジャイロセンサ、及び、同３軸の各方向の加速度を検出する加速度センサにより構成されてよい。ＩＮＳは、これらのセンサの検出値に基づいて、走行時の車両の動的な状態量を表わす運動状態量を検出する。この場合、位置検出手段１２は、ＧＰＳ受信機と共にＩＮＳの検出結果を考慮して、車両の位置を決定してよい。例えば、位置検出手段１２は、ＧＰＳ受信機の受信状態が良好でない場合（典型的には、電波遮断時）、ＧＰＳ受信機の受信状態が回復するまでＩＮＳによる検出結果を利用して、車両の位置を決定してよい。

プロセッサ１０には、地図データベース２２が接続されている。地図データベース２２には、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体上に所与の地図情報が格納されている。地図情報には、交差点・高速道路の合流点／分岐点に各々対応する各ノードの座標情報、隣接するノードを接続するリンク情報、及び、各リンクに対応する道路の幅員情報が含まれており、その他、各リンクに対応する国道・県道・高速道路等の道路種別、各リンクの通行規制情報及び各リンク間の通行規制情報等が含まれていてよい。

プロセッサ１０には、空間モデルデータベース３０が接続されている。空間モデルデータベース３０は、ハードディスクのような書き込み可能な記録媒体により構成される。空間モデルデータベース３０には、地図データベース２２内の地図情報には存在しない有用な情報（後で詳説する補助情報）が随時格納されていく。

プロセッサ１０には、更に、レーダーセンサ１９が接続されてもよい。レーダーセンサ１９は、ミリ波レーダセンサであってよく、例えば車両のフロントグリル付近に配設される。レーダーセンサ１９がミリ波レーダセンサの場合、例えば２周波ＣＷ（Continuous Wave）方式により、２つの周波数の位相情報から車両前方の物体の相対位置（自車に対する相対位置）が計測されてよい。尚、レーダーセンサ１９は、車両前方の所定領域内に放射ビームを１次元的又は２次元的に走査するように構成されていてよい。

プロセッサ１０には、ＣＣＤカメラのような撮像手段１８が接続されている。撮像手段１８は、車両周辺の風景を撮像するように車両の適切な位置に搭載され、例えば車両の室内のルームミラー付近に固定される。撮像手段１８が撮像した撮像画像の画像データはプロセッサ１０に供給される。尚、撮像手段１８が撮像した撮像画像は、映像信号として表示装置２４に供給され、液晶ディスプレイのような表示装置２４上に表示される。

プロセッサ１０は、以下詳説する如く、撮像手段１８からの撮像画像に対して画像認識処理を行い、認識すべき対象物体（以下、「物標」という）の特徴点を撮像画像の所定領域内で探索し、物標の有無やその状態等を認識する。プロセッサ１０は、その認識結果に応じて、所定の制御を実行させてもよい。例えば、プロセッサ１０は、物標として信号機を認識し、その状態として信号機が“赤”の点灯状態である場合、信号機と車両の相対位置関係や車速等に応じて警報を出力するようにしてもよい。

このような車両周辺監視装置の物標認識機能は、撮像手段１８という新たな“目”として乗員の目を効果的に補助できる点で非常に有用である。このような車両周辺監視装置による物標認識機能の有用性を向上させるには、物標を的確なタイミングで認識し始め且つ高精度に認識できることが必要となる。

図２は、本実施例の車両周辺監視装置のプロセッサ１０により実行される物標認識処理のフローチャートである。尚、以下の処理中において、プロセッサ１０には、位置検出手段１２から最新の車両位置情報が所定周期で入力されているものとする。

プロセッサ１０は、位置検出手段１２から得た車両位置情報に基づいて、現在の車両位置を基準として車両位置周辺の地図情報を地図データベース２２から読み込む（ステップ１００）。

プロセッサ１０は、読み込んだ地図情報及び車両位置情報に基づいて、現在の車両位置に対応する道路（リンク）を特定し（ステップ１１０）、進行方向前方に交差点が存在するか否かを地図データベース２２内の地図情報の交差点情報に基づいて判断する（ステップ１２０）。進行方向前方に交差点が存在しないと判断した場合、ステップ１００に戻る。

プロセッサ１０は、進行方向前方に交差点が存在すると判断した場合、当該交差点に関連付けられた補助情報が、空間モデルデータベース３０内に格納されているか否かをチェックする（ステップ１３０）。補助情報が空間モデルデータベース３０内に存在しないと判断した場合、ステップ２００以後の処理に進む。一方、補助情報が空間モデルデータベース３０内に存在すると判断した場合、ステップ３００以後の処理に進む。

図３は、補助情報が空間モデルデータベース３０内に存在しないと判断した場合に実行される処理を示すフローチャートである。この場合、プロセッサ１０は、位置検出手段１２からの最新の車両位置情報と、地図データベース２２内の交差点の位置情報とに基づいて、交差点周辺の物標と車両との相対的な位置関係を判断する（ステップ２００）。この際、プロセッサ１０は、交差点周辺の物標の位置情報を、交差点の位置情報に基づいて、簡易的に導出してもよい。例えば、物標として信号機の位置情報は、交差点の位置から高さ５ｍだけオフセットした位置情報であってよい。また、物標として停止線やレーン表示の位置情報は、交差点の位置から車両進行方向手前に道路の幅員分（若しくは幅員＋α）だけオフセットした位置情報であってよい。

続くステップ２１０では、プロセッサ１０は、ステップ２００で得た相対的な位置関係に基づいて、所定のタイミング（例えば、物標との車両進行方向の距離が所定値となった時点）で物標を認識するための画像処理を開始し、以後、所定の周期毎に入力される最新の撮像画像に対して、適切な時点（例えば、交差点通過時点）まで画像処理を継続する（ステップ２２０）。この際、プロセッサ１０は、所定の周期毎に入力される最新の撮像画像に対して、当該撮像時点での物標と車両との相対的な位置関係（位置検出手段１２からの最新の車両位置情報に基づいて随時変化）に基づいて、物標を認識するための画像処理範囲（認識枠）の位置・大きさを決定する。例えば、車両が物標（又は交差点）に近づくにつれて（即ち、物標と車両との間の車両進行方向の相対距離が小さくなるにつれて）、認識枠は、画面上側に移動されつつ、画面奥行き方向の大きさが小さくされると共に画面幅方向の大きさが大きくされてよい。

このようして一連の撮像画像に対する画像処理が終了すると、プロセッサ１０は、当該画像処理結果に基づいて、物標の位置情報を生成する（ステップ２３０）。この物標の位置情報は、交差点の位置（交差点ノードの座標値）のような固定点に対する相対的な位置情報、若しくは、絶対座標系（例えば、緯度、経度、高度）に基づく位置情報である。例えば、前者の例として、物標（信号機）の位置情報は、図４に示すように、交差点ノードの座標値に対する相対座標値（Δｘ、Δｙ、Δｚ）として管理されてもよい。以下、説明の都合上、物標の位置情報は、相対座標値（Δｘ、Δｙ、Δｚ）で管理されるものとし、この相対座標系のＹ軸は、車両の進行方向（即ち走行道路の延在方向）に対応しているものとする。尚、本例では、撮像手段１８の視線方向が車両進行方向に略一致するとして説明を続ける。

続くステップ２４０では、プロセッサ１０は、上記ステップ２３０で生成した物標の位置情報の信頼性を判断する。この際、プロセッサ１０は、特に、物標の位置情報のうち車両進行方向に係る位置情報（即ち、Δｙ）の信頼性を判断する。これは、撮像手段１８として単眼カメラを用いた場合、物標の３次元位置測定には運動視差（motion
stereo）が利用されるが、この場合、（空間的・時間的な）視差が確保され難く、奥行き方向（撮像手段１８の視線ベクトル方向）の測定誤差が大きいことに基づく。また、撮像手段１８としてステレオカメラを用いた場合であっても、車両に搭載される関係上、十分な視差を確保し難く、依然として奥行き方向（撮像手段１８の視線ベクトル方向）の測定誤差が大きいことに基づく。

尚、ステップ２４０において、プロセッサ１０は、車両進行方向に直角な方向に係る位置情報（即ち、Δｘ、Δｚ）についても信頼性を判断してよい。但し、通常的には、撮像手段１８の視線ベクトル方向に直角な方向での測定誤差は小さいので、異常値で無い限りそのまま採用されてよい。

プロセッサ１０は、車両進行方向に係る位置情報に大きな誤差が含まれていると判断した場合（｜Δｙ｜＞ＴＨ、ＴＨは所定の閾値）、当該車両進行方向に係る位置情報に補正を施し（ステップ２５０）、補正後の物標の位置情報（Δｘ、Δｙ、Δｚ）を補助情報として空間モデルデータベース３０に格納する（ステップ２６０）。一方、車両進行方向に係る位置情報が適切である判断した場合（｜Δｙ｜≦ＴＨ）、補正を行うことなく、物標の位置情報（Δｘ、Δｙ、Δｚ）を補助情報として空間モデルデータベース３０に格納する（ステップ２６０）。尚、ステップ２６０において、補助情報は、好ましくは、物標の種類と共に、対応する交差点に関連付けて空間モデルデータベース３０内に格納される。

ここで、上記ステップ２５０の補正処理に関して、車両進行方向に係る位置情報は、交差点の位置から車両進行方向手前に交差道路の幅員分（若しくは幅員＋α）だけオフセットした値にされてよい。この際、画像認識により得られる車両進行方向に係る位置情報（Δｙ）は、その正負の符号のみが利用されてよい（即ち、交差点の手前か奥かに関する物標の位置情報のみが採用されてよい）。例えば、Δｙ＝−４０［ｍ］に対しては、Δｙ＝−Ｄ（若しくはΔｙ＝−Ｄ−α、Ｄは交差道路の幅員［ｍ］）と補正されてよい。或いは、上記ステップ２５０において、物標の車両進行方向に係る位置情報は、画像処理により得られる他の物標の車両進行方向に係る大きさや位置と他の検出手段による当該他の物標の車両進行方向に係る大きさや位置（若しくは既知の大きさや位置）との比較結果や、レーダーセンサ１９による同物標の検出結果を利用して補正されてよい。

次に、上述の如く作成された補助情報の利用態様について、図５を参照して説明する。図５は、図２のステップ１３０において補助情報が空間モデルデータベース３０内に存在すると判断された場合に実行されるフローチャートである。この場合、プロセッサ１０は、位置検出手段１２からの最新の車両位置情報と、空間モデルデータベース３０内の補助情報とに基づいて、交差点周辺の物標と車両との相対的な位置関係を判断する（ステップ３００）。

同様に、続くステップ３１０では、プロセッサ１０は、ステップ３００で得た相対的な位置関係に基づいて、所定のタイミング（例えば、物標との車両進行方向の距離が所定値となった時点）で物標を認識するための画像処理を開始し、以後、所定の周期毎に入力される最新の撮像画像に対して、適切な時点（例えば、交差点通過時点）まで画像処理を継続する（ステップ３２０）。

この際、プロセッサ１０は、所定の周期毎に入力される最新の撮像画像に対して、当該撮像時点での物標と車両との相対的な位置関係（位置検出手段１２からの最新の車両位置情報に基づいて随時変化）に基づいて、物標を認識するための画像処理範囲（認識枠）の位置・大きさを決定する。この際、認識枠の画像奥行き方向の大きさ及び位置は、主に、物標の車両進行方向に係る位置情報に基づいて決定される。

このように本実施例では、一旦補助情報が作成・記憶されると、以降の認識処理において、物標と車両との相対的な位置関係（即ち物標の位置情報）は、空間モデルデータベース３０内の補助情報を利用して導出される。これにより、図３の判断（上記ステップ２１０）に比して、車両と物標との間の３次元的な相対位置関係を正確に判断することが可能である。また、本実施例では、補助情報は、上述の如く、撮像手段１８の視線ベクトル方向の測定誤差が大きいことを考慮して、撮像手段１８の視線ベクトル方向の成分が補正されているので、車両と物標との間の３次元的な相対位置関係を正確に判断することが可能である。

従って、本実施例によれば、物標を適切なタイミングで認識し始めることが可能となり、また、当該認識のための画像処理範囲（認識枠）も適切に設定することが可能となり（特に、認識枠の画像奥行き方向の大きさ及び位置を適切に設定することが可能となる）、その結果、物標を的確なタイミングで且つ高精度に認識できる。

次に、図６を参照して、本願発明者によって実行された実施例について説明する。時速６０ｋｍ／ｈで走行する車両から撮像した画像に対して画像処理を実施した。先ず、空間モデルデータベース３０内に補助情報が無い場合を想定して（図３参照）、図６（Ａ）に示すように、縦１３０ピクセル×横４００ピクセルの範囲を画像処理範囲として設定して画像処理を実行した。この場合、車両前方７０ｍに位置する信号機を認識するのに要した計算時間は２０ｍｓであった。この信号機認識の結果を用いて、信号機の位置を計算したところ、交差点ノードに対する相対座標値（Δｘ、Δｙ、Δｚ）＝（７．３，６７．４，５．２）が得られた。この場合、Δｙ＝６７．４が異常に大きいため、Δｙの値を交差道路の幅員５．５［ｍ］に補正した。

次に、空間モデルデータベース３０内に補助情報（Δｘ、Δｙ、Δｚ）＝（７．３，５．５，５．２）を格納し、同様の処理を行ったところ（図５参照）、図６（Ｂ）に示すように、縦７０ピクセル×横１３０ピクセルの範囲を画像処理範囲として限定することができ、同一の信号機を認識するのに要した計算時間は７ｍｓまで短縮できた。

一方、空間モデルデータベース３０内に補助情報（Δｘ、Δｙ、Δｚ）＝（７．３，６７．４，５．２）を格納し、同様の処理を行ったところ、画像処理の開始タイミングが極端に遅くなり、車両前方７０ｍに位置する信号機を認識することが不能となった。

以上から、信号機の車両進行方向の位置情報の精度を高めることで、信号機を認識するのに要する画像処理範囲及び計算時間を大幅に低減できることがわかる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。

例えば、上述の実施例において、画像処理結果から得られる物標の車両進行方向に係る位置情報に大きな誤差があると判断した場合に、当該車両進行方向に係る位置情報として、単に所定の値（例えばゼロ）を採用することとしてもよい。

また、上述の実施例では、補正された物標の位置情報は、次回以降に同一の物標を認識するために（同一道路を同一方向に走行する２回目以降の走行の際に）利用されているが、数フレームの画像に対する画像処理結果から得た同様の補助情報（車両進行方向に係る位置情報が同様に補正される）を利用して、以後のフレームの画像に対する画像処理方法が修正されてもよい（例えば、画像処理範囲（認識枠）の大きさ・位置が修正されてよい）。

また、上述では、物標の位置情報（補助情報）は、主に画像処理の開始タイミングや画像処理範囲（認識枠）の大きさ・位置を決定するために使用されているが、物標の位置情報（補助情報）は、物標と車両との相対的な位置関係に基づいて実行される如何なる制御に利用されてよい。特に、物標の車両進行方向に係る位置情報は、警報や介入制動等の制御において重要なパラメータとなりうる。

また、本発明は、図示したような車両用の信号機のみならず歩行者用の信号機に対しても適用可能である。

本発明による車両周辺監視装置の一実施形態を示すシステム構成図である。 本実施例の車両周辺監視装置のプロセッサ１０により実行される物標認識処理のフローチャートである。 本実施例の車両周辺監視装置のプロセッサ１０により実行される物標認識処理のフローチャートである（その２）。 物標の位置情報の一例を示す説明図である。 本実施例の車両周辺監視装置のプロセッサ１０により実行される物標認識処理のフローチャートである（その３）。 画像認識処理の一実施例が適用された撮像画像を示す図である。

符号の説明

１０ 画像認識・モデル作成プロセッサ
１２ 位置検出手段
１８ 撮像手段
１９ レーダーセンサ
２２ 地図データベース
２４ 表示装置
３０ 空間モデルデータベース

Claims (10)

1. 車両の所定位置に搭載された撮像手段が撮影した車両周辺の画像に対して画像処理を行い、交差点付近に存在する物体と車両との間の３次元的な位置関係を判断するプロセッサを備える車両周辺監視装置であって、
   前記プロセッサは、前記撮像手段と、交差点の座標データ及び幅員データを含む所与の地図データを保持する地図データベースと、ＧＰＳ測位に基づき自車位置情報を生成する位置検出手段とに接続され、
   前記プロセッサは、
   前記画像処理により前記物体の交差点に対する相対位置を表す物体位置情報を生成する画像処理手段と、
   撮像手段の視線方向に係る前記位置関係を、前記ＧＰＳ測位に基づく自車位置情報と、前記所与の地図データに基づく物体位置情報とに基づいて判断し、撮像手段の視線方向に直角な方向に係る前記位置関係を、前記ＧＰＳ測位に基づく自車位置情報と、前記画像処理に基づく物体位置情報とに基づいて判断する位置関係判断手段とを備え、
   前記所与の地図データに基づく物体位置情報は、交差点の位置データと、該交差点における撮像手段の視線方向に対して交差する道路の幅員データとに基づいて導出される、車両周辺監視装置。
2. 前記位置関係が判断される対象となる物体は、信号機である、請求項１記載の車両周辺監視装置。
3. 前記交差点付近に存在する物体を認識するための認識枠を設定し、該認識枠内で物体の存在の有無を画像認識処理により判断する請求項１記載の車両周辺監視装置において、
   前記判断した撮像手段の視線方向に係る前記位置関係に基づいて、前記認識枠の画像奥行き方向の大きさ及び位置を変更する、車両周辺監視装置。
4. 前記判断した撮像手段の視線方向に係る前記位置関係に基づいて、前記物体を認識するための画像処理の開始タイミングを決定する、請求項３記載の車両周辺監視装置。
5. 前記認識枠は、車両が前記物体に近づくにつれて、画像上側に移動されつつ、画像奥行き方向の大きさが小さくされると共に画像幅方向の大きさが大きくされる、請求項３記載の車両周辺監視装置。
6. 前記判断した撮像手段の視線方向に直角な方向に係る前記位置関係を、補助情報として記憶する補助情報記憶手段を備え、
   前記画像処理の開始時の前記認識枠の大きさ及び位置は、補助情報記憶手段内の補助情報を用いて決定される、請求項４記載の車両周辺監視装置。
7. 前記撮像手段は、単眼カメラである、請求項１記載の車両周辺監視装置。
8. 前記位置関係判断手段は、撮像手段の視線方向に係る前記位置関係を判断する際、前記画像処理手段により生成される前記物体位置情報における同位置関係を、ＧＰＳ測位に基づく自車位置情報と、所与の地図データに基づく物体位置情報とに基づいて補正することを特徴とする、請求項１記載の車両周辺監視装置。
9. 車両の所定位置に搭載された撮像手段が撮影した車両周辺の画像を取得するステップと、
   前記取得した画像に対して画像処理を行い、交差点付近に存在する物体と車両との間の３次元的な位置関係を判断するステップとを含み、
   該判断ステップにおいて、撮像手段の視線方向に係る前記位置関係は、ＧＰＳ測位に基づく自車位置情報と、交差点の座標データ及び幅員データを含む所与の地図データに基づく物体位置情報とに基づいて判断し、撮像手段の視線方向に直角な方向に係る前記位置関係は、ＧＰＳ測位に基づく自車位置情報と、画像処理に基づく物体位置情報とに基づいて判断することを特徴とし、
   前記画像処理に基づく物体位置情報は、前記物体の交差点に対する相対位置を表す物体位置情報であり、
   前記所与の地図データに基づく物体位置情報は、交差点の位置データと、該交差点における撮像手段の視線方向に対して交差する道路の幅員データとに基づいて導出される、車両周辺監視方法。
10. コンピューターに請求項９記載の車両周辺監視方法の各ステップを実行させるためのコンピューター読取り可能なプログラム。

Images