JP4997604B2 - Personal mobile vehicle driving support device - Google Patents
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Description
本発明は、個人用移動車両の近傍の路面或いは床面を観測し、安全に移動できない領域を検出して、提示する個人用移動車両運転支援装置に関する。 The present invention relates to a personal mobile vehicle driving support device that observes a road surface or a floor surface in the vicinity of a personal mobile vehicle, detects an area that cannot be safely moved, and presents it.
車両の周辺の障害物を認識する技術が開発されており、衝突回避等の車両制御に適用されている。従来の技術では、道路を時速数十キロメートル以上の高速で走行することを前提としているものが多く、このような場合には、前方の障害物を迅速に検出することを目的としている。また、舗装道路や駐車場などの空間を前提としており、路面は一様性が仮定されている。センサとしては、カメラ、ステレオカメラ、レーザレンジファインダ、ミリ波レーダなどのセンサが用いられる。センサ融合技術も用いられる。 A technology for recognizing obstacles around a vehicle has been developed and applied to vehicle control such as collision avoidance. Many conventional techniques are premised on traveling on a road at a high speed of several tens of kilometers or more. In such a case, an object is to quickly detect an obstacle ahead. In addition, it assumes a space such as a paved road or a parking lot, and the road surface is assumed to be uniform. Sensors such as cameras, stereo cameras, laser range finders, and millimeter wave radars are used. Sensor fusion technology is also used.
特許文献1は、レーザレンジファインダなどの高さ検出装置で検出した障害物(危険箇所)を、カメラで撮影した画像に重ねて表示する。
特許文献2は、ステレオカメラ、ミリ波レーダ、レーザレーダの情報を融合して車両周辺の立体物を検出する。
特許文献3は、車両周辺に取り付けたカメラの画像を視点変換し、車両の上空から撮影したかのような画像を表示する。
特許文献4は、ステレオカメラによって障害物を高速検出する。
In Patent Document 1, an obstacle (dangerous part) detected by a height detection device such as a laser range finder is displayed superimposed on an image taken by a camera.
Patent Document 2 detects a three-dimensional object around a vehicle by fusing information from a stereo camera, millimeter wave radar, and laser radar.
Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-228707 converts an image of a camera attached to the periphery of the vehicle, and displays an image as if taken from above the vehicle.
In Patent Document 4, an obstacle is detected at high speed by a stereo camera.
一方、電動車椅子やセニアカーなどの個人用移動車両は、時速6キロ以下の低速で走行するため、車両前方の中・遠距離にある障害物を検出するよりは、車輪至近の段差や溝などの危険領域を検出することで、運転者の不注意による転倒を防止することがより重要である。また、個人用移動車両は、室内や屋外など、人間が徒歩で移動する空間であればどこでも移動する可能性がある。こうした空間の路面・床面は多様性に富み、舗装道路のような一様性は期待できない。
本発明は、室内および屋外の人間が徒歩で移動する環境を個人用移動車両が安全に移動するために、車両近傍の領域を観測して得られるカラー画像特徴と三次元形状特徴から、近傍領域の移動安全性を推定し、運転者に提示するとともに運転制御を行うための装置を提供することを目的とする。 The present invention is based on a color image feature obtained by observing a region in the vicinity of a vehicle and a three-dimensional shape feature, so that a personal moving vehicle can safely move in an environment where humans indoors and outdoors move on foot. An object of the present invention is to provide a device for estimating the movement safety of the vehicle and presenting it to the driver while performing driving control.
本発明の個人用移動車両運転支援装置は、個人用移動車両の近傍の路面或いは床面を観測し、安全に移動できない領域を検出して、提示する。この個人用移動車両運転支援装置は、車両近傍の路面或いは床面を観測し、二次元カラー画像および三次元画像を出力するセンサ装置と、前記センサ装置が出力する二次元カラー画像および三次元画像を一時的に蓄積して、画像処理部及び三次元データ処理部に出力する一時記憶部と、前記二次元カラー画像及び三次元画像を解析して、それぞれ2次元画像特徴及び3次元形状特徴を出力する前記画像処理部及び三次元データ処理部と、前記2次元画像特徴及び3次元形状特徴を登録する特徴記憶部と、前記2次元画像特徴及び3次元形状特徴を、前記特徴記憶部に予め登録されている過去に車両が走行した路面の履歴と比較することで、車両周辺の路面の安全性を推定して、危険度マップとして出力する移動可能領域推定部と、を備え、前記3次元形状特徴に加えて、二次元カラー画像から得られる前記2次元画像特徴も同時に利用することで、車両周辺の安全性推定精度を向上させる。 The personal mobile vehicle driving support apparatus of the present invention observes the road surface or floor surface in the vicinity of the personal mobile vehicle, detects and presents a region where it cannot move safely. The personal mobile vehicle driving support device includes a sensor device that observes a road surface or a floor surface in the vicinity of the vehicle and outputs a two-dimensional color image and a three-dimensional image, and a two-dimensional color image and a three-dimensional image output by the sensor device. Are temporarily stored and output to the image processing unit and the three-dimensional data processing unit, and the two-dimensional color image and the three-dimensional image are analyzed to obtain a two-dimensional image feature and a three-dimensional shape feature, respectively. and the image processing unit outputs and three-dimensional data processing unit, and a feature storage unit for registering the 2-dimensional image features and 3D shape features, the 2-dimensional image features and 3D shape features, in advance in the feature storage unit by comparison with the past road history traveled by the vehicle which is registered, to estimate the safety of the road surface around the vehicle, and a movable area estimation unit for outputting a risk map, before In addition to the three-dimensional configuration characteristic, the two-dimensional image features obtained from the two-dimensional color image may be to use the same time, improve the safety estimation accuracy around the vehicle.
本発明によれば、車両近傍の領域を観測して得られるカラー画像特徴と三次元形状特徴から、近傍領域の移動安全性を推定し、運転者に提示することにより、室内および屋外の人間が徒歩で移動する環境を個人用移動車両が安全に移動することが可能になる。 According to the present invention, indoor and outdoor humans can be estimated by estimating the safety of movement in the vicinity area from the color image features and three-dimensional shape characteristics obtained by observing the area in the vicinity of the vehicle and presenting it to the driver. It becomes possible for a personal mobile vehicle to move safely in an environment that moves on foot.
以下、例示に基づき、本発明を説明する。図1は、個人用移動車両運転支援装置の第1の実施形態を示すシステム構成図である。本発明の個人用移動車両運転支援装置は、電動車椅子や電動シニアカーなどの個人用移動車両の近傍の路面・床面を観測し、安全に移動できない領域を検出し、運転者もしくは自動運転システムに提示する。センサ装置1は、車両の周囲に設置された複数のセンサからなり、車両近傍の路面・床面を観測し、二次元カラー画像および三次元画像を出力する。 Hereinafter, the present invention will be described based on examples. FIG. 1 is a system configuration diagram showing a first embodiment of a personal mobile vehicle driving support apparatus. The personal mobile vehicle driving support device of the present invention observes roads and floors in the vicinity of a personal mobile vehicle such as an electric wheelchair or an electric senior car, detects a region where the mobile vehicle cannot be safely moved, and serves as a driver or an automatic driving system. Present. The sensor device 1 includes a plurality of sensors installed around the vehicle, observes a road surface and a floor surface near the vehicle, and outputs a two-dimensional color image and a three-dimensional image.
図2は、センサの取付イメージを示す図である。図2に示すように、車両周辺にセンサを配置し、車輪近傍の構造を観測することと、観測されたデータを危険度マップとして統合して運転者に提示し、運転者が危険領域に操舵を行った場合は音響と振動によって運転者に警告を発する。舗装道路などの一様性を期待できる路面を高速移動する一般の車両では、ステレオカメラやレーザレンジファインダ、ミリ波レーダなどのセンサによって車両前方の中・長距離にある障害物を検出することで車両が安全に移動できるかどうどうかを推定することが多い。しかし、多様な空間を低速で移動する個人用移動車両の場合は、運転者の不注意や誤操作による転倒を防止するため、車輪至近の段差や溝などの構造を検出することがより重要である。 FIG. 2 is a diagram showing an image of sensor attachment. As shown in FIG. 2, sensors are arranged around the vehicle, the structure near the wheel is observed, and the observed data is integrated as a risk map and presented to the driver, and the driver steers to the dangerous area. When the vehicle is operated, the driver is warned by sound and vibration. In general vehicles that move at high speeds on road surfaces that can be expected to be uniform, such as paved roads, sensors such as stereo cameras, laser range finders, and millimeter wave radars can be used to detect obstacles in the middle and long distances ahead of the vehicle. Often it is estimated whether the vehicle can move safely. However, in the case of a personal mobile vehicle that moves in various spaces at low speeds, it is more important to detect structures such as steps and grooves close to the wheels in order to prevent the driver from inadvertently or accidentally falling over. .
図1に示す画像処理部2と三次元データ処理部3は、それぞれカラー画像と三次元画像を解析し、2次元画像特徴と3次元形状特徴を出力する。舗装道路などの一様性を期待できる路面では、ステレオカメラやレーザレンジファインダなどのセンサによって障害物の三次元形状を検出するだけで車両が安全に移動できるかどうどうかを推定することが多い。しかし、個人用移動車両が移動する空間は、一般的な舗装道路と比べてはるかに多様であるため、様々な要因を考慮する必要がある。 An image processing unit 2 and a three-dimensional data processing unit 3 shown in FIG. 1 analyze a color image and a three-dimensional image, respectively, and output a two-dimensional image feature and a three-dimensional shape feature. On a road surface that can be expected to be uniform, such as a paved road, it is often estimated whether or not the vehicle can move safely by simply detecting the three-dimensional shape of the obstacle using a sensor such as a stereo camera or a laser range finder. However, since the space in which a personal mobile vehicle moves is much more diverse than a general paved road, it is necessary to consider various factors.
例えば、溝や段差などは代表的な危険路面・床面であるが、これらは三次元形状を計測することで検出することが可能である。ところが、三次元的には平らな路面・床面であったとしても、そこはぬかるみなどの個人用移動車両では脱出困難な軟弱な地面であるかもしれない。図3は、危険な路面・床面の例を示す図である。このような路面は、3次元形状を計測するだけではその危険性を判断するのは難しい。 For example, grooves and steps are typical dangerous road surfaces and floor surfaces, but these can be detected by measuring a three-dimensional shape. However, even if it is a three-dimensional flat road / floor surface, it may be a soft ground that is difficult to escape with a personal mobile vehicle such as muddy. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a dangerous road surface / floor surface. It is difficult to judge the danger of such a road surface only by measuring a three-dimensional shape.
本発明は、三次元形状特徴に加えて、カラー画像から得られる2次元画像特徴も同時に利用することで、車両周辺の安全性推定精度を向上させる。2次元画像特徴としては、色相や明度などの色情報、画像を微分して得られるエッジ特徴、テクスチャ特徴などの基本的な画像処理アルゴリズムによって得られる特徴をはじめ、コーナー特徴(Harris&Stephens,1998)やSIFT特徴(Lowe,1999)など、さまざまな特徴が利用できる。このような2次元画像特徴の参考文献として、非特許文献1,2を参照できる。また、三次元形状とカラー画像を同時に観測できるセンサとしては、例えばステレオカメラシステムが利用できる。 The present invention improves the safety estimation accuracy around the vehicle by simultaneously using the two-dimensional image feature obtained from the color image in addition to the three-dimensional shape feature. Two-dimensional image features include color information such as hue and brightness, edge features obtained by differentiating images, features obtained by basic image processing algorithms such as texture features, corner features (Harris & Stephens, 1998), Various features such as SIFT features (Lowe, 1999) can be used. Non-patent documents 1 and 2 can be referred to as references for such two-dimensional image features. For example, a stereo camera system can be used as a sensor that can simultaneously observe a three-dimensional shape and a color image.
図1に示す一時記憶部4は、データを一時的に記憶するメモリー(画像バッファ)である。センサ装置によって観測された最新のカラー画像と三次元画像は、その属性とともに複数のフレームに渡って時系列画像として一時記憶部に蓄積されるとともに、画像処理部と三次元データ処理部に入力される。特徴記憶部5は、画像特徴と形状特徴をその属性とともに登録できる特徴データベースである。ここで、属性とは、特徴に関するパラメタ値であり、例えば、色情報を画像特徴としている場合の属性としては、色相、明度、色ヒストグラムなどがあり、エッジ特徴の属性としては、エッジ強度やエッジ方向などがある。形状特徴の属性としては、段差の高さ、溝の幅・深さ、突起の高さ・幅などがある。 The temporary storage unit 4 shown in FIG. 1 is a memory (image buffer) that temporarily stores data. The latest color image and 3D image observed by the sensor device are accumulated in the temporary storage unit as a time-series image over a plurality of frames together with their attributes, and input to the image processing unit and the 3D data processing unit. The The feature storage unit 5 is a feature database that can register image features and shape features together with their attributes. Here, the attribute is a parameter value related to the feature. For example, when the color information is an image feature, the attribute includes a hue, brightness, a color histogram, and the edge feature attributes include edge strength and edge. There are directions. Attributes of the shape feature include the height of the step, the width / depth of the groove, the height / width of the protrusion, and the like.
個人用移動車両が移動する空間は、前述のように一般的な舗装道路と比べてはるかに多様である。図4は、既知路面との比較による未知路面の危険判定を説明する図である。図4に示すように、前述のセンサから得られる2次元画像特徴及び3次元形状特徴を、過去に車両が走行した路面の履歴と比較することで、車両周辺の路面の安全性を推定する。安全に移動できる、もしくは移動できないことがわかっている領域から検出される既知の画像特徴・形状特徴は、予め特徴記憶部5(図1)に登録しておく。例えば、深い溝や鋭い突起など、あらゆる車両にとって危険であることが自明であるような3次元形状特徴や、床面に描かれた既定の標識の色・形状・文字から得られる2次元画像特徴などがこれにあたる。また、車両が走行した路面は安全が確認できたとみなすことができるので、その領域から検出された特徴は、特徴記憶部と一時記憶部のどちらかまたは両方に動的に登録する。これらの予め登録されている既知の画像特徴・形状特徴と、車両が走行することで動的に登録された画像特徴・形状特徴の両方を、未知の路面の解析に利用する。個人用移動車両が移動する路面には局所性があると考えられるため、少ない特徴を動的に登録することで、安全性推定における未知路面への適応性向上が期待できる。 As described above, the space in which the personal moving vehicle moves is far more diverse than a general paved road. FIG. 4 is a diagram for explaining risk determination of an unknown road surface by comparison with a known road surface. As shown in FIG. 4, the safety of the road surface around the vehicle is estimated by comparing the two-dimensional image feature and the three-dimensional shape feature obtained from the above-mentioned sensor with the history of the road surface on which the vehicle has traveled in the past. Known image features / shape features detected from an area that can be safely or cannot be moved are registered in advance in the feature storage unit 5 (FIG. 1). For example, three-dimensional shape features that are obvious to be dangerous for any vehicle, such as deep grooves and sharp protrusions, and two-dimensional image features obtained from the colors, shapes, and characters of default signs drawn on the floor This is the case. Further, since it can be considered that the road surface on which the vehicle has traveled has been confirmed to be safe, the features detected from the area are dynamically registered in one or both of the feature storage unit and the temporary storage unit. Both the previously registered known image feature / shape feature and the image feature / shape feature dynamically registered as the vehicle travels are used for analysis of an unknown road surface. Since it is considered that the road surface on which the personal moving vehicle moves has locality, it can be expected to improve adaptability to an unknown road surface in safety estimation by dynamically registering a small number of features.
図1に示す移動可能領域推定部6は、特徴記憶部5に登録されている特徴、もしくは一時記憶部4に蓄積されているデータから得られる特徴を、最新の観測画像を解析して得られる特徴と比較することによって、その特徴が属する画像領域に車両が安全に移動できるかどうかを推定し、危険度マップとして出力する。データ更新部7は、特徴記憶部5と一時記憶部4のどちらかもしくは両方に、危険度マップを登録する。また、特徴記憶部と一時記憶部のどちらかもしくは両方の形状特徴・画像特徴に関する情報を更新する。 The movable region estimation unit 6 shown in FIG. 1 is obtained by analyzing the latest observation image of the feature registered in the feature storage unit 5 or the feature obtained from the data stored in the temporary storage unit 4. By comparing with the feature, it is estimated whether or not the vehicle can safely move to the image region to which the feature belongs, and is output as a risk map. The data update unit 7 registers the risk map in one or both of the feature storage unit 5 and the temporary storage unit 4. Also, information on the shape feature / image feature of either or both of the feature storage unit and the temporary storage unit is updated.
新たに観測された領域の安全性推定には、多くの場合さまざまな不確定要因が含まれることが予測されるので、推定結果が正しいかどうかの最終的な決定は運転者によってなされる。システムは、運転者が行う操舵を介した間接的なインタラクションによって、データベースのパラメタを動的に更新する。観測された領域に対する推定結果にかかわらず、運転者が実際に車両を当該領域に移動させることで、その領域に対する安全性は確認される。領域の安全が確認されれば、特徴記憶部の属性値(パラメタ)を更新する。車両の移動情報は、運転制御装置から入力される操舵角と走行積算距離によって求められる。つまり、運転者が警告を無視して車両の操作を行うことで、装置に登録された属性値の誤りが修正され、それ以後の危険性判断の精度を向上させることになる。運転者は本装置に対する直接的なインタラクションを必要としないので、運転操作に専念できる。 Since it is predicted that various uncertain factors are often included in the newly estimated safety estimation of the region, the final decision as to whether or not the estimation result is correct is made by the driver. The system dynamically updates the parameters of the database by indirect interaction through steering performed by the driver. Regardless of the estimation result for the observed area, the safety of the area is confirmed by the driver actually moving the vehicle to the area. If the safety of the area is confirmed, the attribute value (parameter) of the feature storage unit is updated. The movement information of the vehicle is obtained from the steering angle and the travel accumulated distance input from the driving control device. That is, when the driver operates the vehicle ignoring the warning, the error of the attribute value registered in the device is corrected, and the accuracy of risk determination after that is improved. The driver does not need direct interaction with the device and can concentrate on driving operations.
画像処理プログラム記憶部8には、異なるアルゴリズムに基づく複数の画像処理プログラムを登録するデータベースであり、新たに観測された路面・床面を解析するために適切なプログラムが画像処理部に提供される。二次元カラー画像を解析するための画像処理アルゴリズムは無数に存在し、かつ万能のアルゴリズムは存在しない。よって、目的に応じたアルゴリズムを適切に選択することが必要となるが、個人用移動車両が移動する空間は多様であるため固定的な画像処理アルゴリズムで対応することは困難である。画像処理プログラムデータベースに複数の異なるアルゴリズムに基づく画像処理プログラムを登録しておき、画像処理プログラムを動的に適用する機構を持つことで、この問題に対応する。車両が走行する環境の局所性に応じて画像処理プログラムを入れ替えることも可能になる。登録する画像処理プログラムとしては、前述の様々な画像特徴を検出するためのアルゴリズムが利用できる。 The image processing program storage unit 8 is a database for registering a plurality of image processing programs based on different algorithms, and an appropriate program for analyzing newly observed road surfaces and floor surfaces is provided to the image processing unit. . There are countless image processing algorithms for analyzing two-dimensional color images, and there is no universal algorithm. Therefore, it is necessary to appropriately select an algorithm according to the purpose, but it is difficult to cope with a fixed image processing algorithm because the space in which the personal moving vehicle moves varies. This problem is addressed by registering image processing programs based on a plurality of different algorithms in the image processing program database and having a mechanism for dynamically applying the image processing program. It is also possible to replace the image processing program according to the locality of the environment in which the vehicle travels. As the image processing program to be registered, the above-described algorithms for detecting various image features can be used.
図1に示す危険度マップは、表示装置9を通じて人間の運転者に提示される。音響装置10と振動装置11は、安全に移動できない領域の方向に人間の運転者が操舵を行ったときに警告を発するための装置である。車両の自動運転装置に対しては、安全に移動できない領域についての情報が直接出力される。車両の運転制御装置からは、車両の操舵角や走行積算距離などの情報が入力される。図中2から8は、システムプログラムとして記憶装置12に記録されており、装置動作時にコンピュータシステムなどに展開される。 The risk map shown in FIG. 1 is presented to a human driver through the display device 9. The acoustic device 10 and the vibration device 11 are devices for issuing a warning when a human driver steers in the direction of an area where it cannot move safely. Information about an area that cannot be moved safely is directly output to the automatic driving device of the vehicle. Information such as the steering angle of the vehicle and the total travel distance is input from the vehicle operation control device. Reference numerals 2 to 8 in the figure are recorded in the storage device 12 as system programs, and are expanded to a computer system or the like when the device is operated.
図5は、個人用移動車両運転支援装置の第2の実施形態を示すシステム構成図である。
データ更新部7は、特徴記憶部5のみに、危険度マップを登録するよう構成した点で、第1の実施形態とは相違している。また、データ更新部7は、特徴記憶部5の形状特徴・画像特徴に関する情報を更新する。
FIG. 5 is a system configuration diagram showing a second embodiment of the personal mobile vehicle driving support device.
The data update unit 7 is different from the first embodiment in that the risk update map is registered only in the feature storage unit 5. Further, the data update unit 7 updates information on the shape feature / image feature in the feature storage unit 5.
図6は、個人用移動車両運転支援装置の第3の実施形態を示すシステム構成図である。
データ更新部7は、一時記憶部4のみに、危険度マップを登録するよう構成した点で、第1及び第2の実施形態とは相違している。また、データ更新部7は、一時記憶部4の形状特徴・画像特徴に関する情報を更新する。
FIG. 6 is a system configuration diagram showing a third embodiment of the personal mobile vehicle driving support apparatus.
The data updating unit 7 is different from the first and second embodiments in that the risk level map is registered only in the temporary storage unit 4. Further, the data update unit 7 updates information on the shape feature / image feature in the temporary storage unit 4.
Claims (6)
車両近傍の路面或いは床面を観測し、二次元カラー画像および三次元画像を出力するセンサ装置と、
前記センサ装置が出力する二次元カラー画像および三次元画像を一時的に蓄積して、画像処理部及び三次元データ処理部に出力する一時記憶部と、
前記二次元カラー画像及び三次元画像を解析して、それぞれ2次元画像特徴及び3次元形状特徴を出力する前記画像処理部及び三次元データ処理部と、
前記2次元画像特徴及び3次元形状特徴を登録する特徴記憶部と、
前記2次元画像特徴及び3次元形状特徴を、前記特徴記憶部に予め登録されている過去に車両が走行した路面の履歴と比較することで、車両周辺の路面の安全性を推定して、危険度マップとして出力する移動可能領域推定部と、を備え、
前記3次元形状特徴に加えて、二次元カラー画像から得られる前記2次元画像特徴も同時に利用することで、車両周辺の安全性推定精度を向上させることから成る個人用移動車両運転支援装置。 In the personal mobile vehicle driving support device that observes the road surface or floor surface in the vicinity of the personal mobile vehicle, detects an area that cannot be safely moved, and presents it,
A sensor device that observes a road surface or a floor surface in the vicinity of the vehicle and outputs a two-dimensional color image and a three-dimensional image;
A temporary storage unit that temporarily accumulates a two-dimensional color image and a three-dimensional image output by the sensor device, and outputs them to an image processing unit and a three-dimensional data processing unit;
By analyzing the two-dimensional color image and three-dimensional images, and the image processing unit and the three-dimensional data processing unit for outputting the 2D image features and the three-dimensional configuration characteristic, respectively,
A feature storage unit for registering the two-dimensional image feature and the three-dimensional shape feature;
By comparing the two-dimensional image feature and the three-dimensional shape feature with the history of the road surface on which the vehicle has traveled in the past registered in the feature storage unit in advance, the safety of the road surface around the vehicle can be estimated and A movable region estimation unit that outputs as a degree map,
In addition to the three-dimensional configuration characteristic, the two-dimensional image features obtained from the two-dimensional color image may be to use the same time, personal mobile vehicle driving support device consists of improving the safety estimation accuracy around the vehicle.
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