JP5944781B2 - 移動体認識システム、移動体認識プログラム、及び移動体認識方法 - Google Patents
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Description
特徴点が正しくトラッキングされている場合、その点が三次元空間で等速直線運動をしている限り、その軌跡は直線となる。一般に、十分に短い時間間隔で移動体の位置を観測する場合、等速直線運動モデルは良い近似である。従って、複数の単オプティカルフローが直線的に並んでいるか否かを判定することはアウトライア除去に有効である。
グルーピング部24は、各特徴点の連結オプティカルフローに基づいて、衝突時間(TTC:Time To Collision)を算出する。TTCとは、三次元上の点がカメラに対して接近しているとき、その点が画像平面に到達するまでの時間をいう。なお、衝突時間の算出において、画像平面は無限の広がりを持つものとする。また、点がカメラから遠ざかるときのTTCは負の値を取る。
第1の例では、距離推定部41は、移動体までの距離の上限を推定する。図11は、距離推定方法の第1の例における地面点を説明する図である。また、図12は、距離推定方法の第1の例における距離の上限値の算出を説明する図である。距離推定部41は、図11に示すように、グルーピングされた特徴点群から、y座標の値が最も大きい特徴点(以下、「最下特徴点」という。)を選び、最下特徴点と光学中心を結ぶ直線と地面Gの交点(以下、「地面点」という。)GPの座標を算出する。
第2の例では、距離推定部41は、移動体を代表する1つの代表点を特定して、自車両の並進移動速度と代表点の衝突時間TTCを利用して、距離を直接推定する。距離推定部41は、移動体としてグルーピングされた複数の特徴点のうちのいずれかを代表点として選択する。代表点として選択された特徴点のTTCは移動体検出部20で求まっているので、これを利用する。TTCをΔTとすると、ΔT=Z/(−ΔZ)である。移動体が自車両の進行方向に対して直交して並進移動していると仮定すると、ΔZ=−Vcである。ここで、Vcは自車両の並進移動速度であり、距離推定部41は図示しない構成によって、このVcを取得している。距離推定部41は、Z=ΔTVcによってZ、即ち自車両から移動体までの距離を推定する。
第3の例では、距離推定部41は、移動体を代表する1つの代表点を特定して、代表点の衝突時間TTCを利用して距離の確率の分布を決定する。距離推定部41は、移動体としてグルーピングされた複数の特徴点のうちのいずれかを代表点として選択する。代表点として選択された特徴点のTTCは移動体検出部20で求まっているので、これを利用する。第3の例において、距離推定部41は、移動体のZ方向の速度の確率分布を仮定する。背景点の相対的進入角度とは異なる相対的進入角度を持って移動する物体は、自車両の並進移動方向に対し非零の角度を持っている。そして、これらの移動体のZ方向の速度の確率分布を、平均0の正規分布と置くことは経験的に妥当である。
図13は、距離の上限の推定値に基づく危険度の算出を説明するための図である。危険ゾーンDZは、車両Cの進行方向(Z軸方向)から相対的進入角度θだけ傾いた方向に、当該方向に垂直な方向の車両Cの幅で延び、推定された距離の上限D1より車両Cに近い領域である。なお、危険度算出部42は、移動体が車両Cの右側にあるときには、右に相対的進入角度θだけ傾いた危険ゾーンを設定し、移動体が車両Cの左側にあるときには、左に相対的進入角度θだけ傾いた危険ゾーンを設定する。また、光学中心と画像上のある点とを通る直線をXZ平面に正射影したものを、XZレイと呼ぶこととする。換言すれば、XZレイは、傾きがX/Z=x/fで与えられる、原点を通る直線である。図13には、XZレイ(1)とXZレイ(2)が示されている。
図14は、距離の推定値に基づく危険度の算出を説明するための図である。危険度算出部42は、上記の算出例と同様に、車両Cの進行方向(Z軸方向)から相対的進入角度θだけ傾いた方向に、当該方向に垂直な方向の車両Cの幅で延びる危険ゾーンDZを設定する。なお、本例でも、危険度算出部42は、移動体が車両Cの右側にあるときには、右に相対的進入角度θだけ傾いた危険ゾーンを設定し、移動体が車両Cの左側にあるときには、左に相対的進入角度θだけ傾いた危険ゾーンを設定する。但し、本例では、危険ゾーンの上限は設定しない。本例では、代表点の距離D2が推定されているので、代表点のXZレイと距離の推定値D2との交点は、即ち代表点の(X,Z)座標となる。よって、この代表点の(X,Z)座標が危険ゾーンDZに含まれるか否かを危険度とすることができる。即ち、代表点の(X,Z)座標が危険ゾーンDZに含まれているときは危険であると判定し、代表点の(X,Z)座標が危険ゾーンDZに含まれていないときは危険でないと判定する。
図16は、距離の確率分布に基づく危険度の算出を説明するための図である。危険度算出部42は、代表点のXZレイ上でちょうど危険ゾーンDZと安全ゾーンSZの境にある境界点BP(XBP,ZBP)を算出する。危険度算出部42は、この境界点BPのZ座標(ZBP)を境にして、距離推定部41で推定された距離の確率分布を二分する。そうすると、確率分布の全体の面積に対する危険ゾーンDZ側の確率分布の確率密度関数の積分値S1は、代表点が危険ゾーンにある確率を示し、確率分布の全体の面積に対する安全ゾーンSZ側の確率分布の確率密度関数の積分値S2は、代表点が安全ゾーンにある確率を示すこととなる。
図17は、推定された距離の上限及び距離の分布に基づく危険度の算出を説明するための図である。第4の例では、距離推定部41において、距離の上限が算出され、距離の確率分布が決定される。危険度算出部42は、距離推定部41で決定した距離の確率分布を、距離推定部41で求めた距離の上限の推定値D1で切断して単一切断正規分布とする。危険度算出部42は、距離の上限D1以下の分布を用いて、第3の例と同様に、代表点のXZレイ上で危険ゾーンDZと安全ゾーンSZの境にある境界点BP(XBP,ZBP)を算出して、この境界点BPのZ座標(ZBP)を境にして、単一切断正規分布を二分する。
この変形例は、上記の第1ないし第4の算出例に対して付加できる。この変形例では、上記の第1ないし第4の算出例で算出した危険度にTTCを加味して判断を行なう。TTCが小さい物体は、当然TTCが大きい物体よりも危険度が高いといえる。従って、この変形例では、TTCが小さいほど危険度が大きくなるように、上記の第1ないし第4の算出例で算出した危険度にTTCの大きさに基づく修正を加える。
10 カメラ
20 移動体検出部
21 連結オプティカルフロー算出部
22 回転移動量・消失点推定部
23 背景点除去部
24 グルーピング部
30 相対的進入角度推定部
40 衝突危険度算出部
41 距離推定部
42 危険度算出部
50 報知部
Claims (19)
- 車両に設置され、複数の連続する単視点の画像を撮影するカメラと、
前記カメラにて撮影された複数の画像を用いて、画像中の移動体を検出する移動体検出部と、
前記移動体検出部にて検出された移動体の前記カメラに対する相対的進入角度を推定する相対的進入角度推定部と、
前記相対的進入角度と、前記カメラから前記移動体に向かう移動体方向との関係に基づいて、前記移動体が前記車両に衝突する危険度を算出する衝突危険度算出部と、
を備え、
前記衝突危険度算出部は、前記相対的進入角度に基づいて危険ゾーンを設定し、前記移動体が危険ゾーンに存在する確率に基づいて前記危険度を算出することを特徴とする移動体認識システム。 - 前記衝突危険度算出部は、前記相対的進入角度と前記移動体方向とのずれが小さいほど危険度を高くすることを特徴とする請求項1に記載の移動体認識システム。
- 前記危険ゾーンは、前記カメラを原点として、前記カメラの光軸方向をZ方向とし、鉛直方向をY方向とし、水平方向をX方向としたときのXZ平面に設定され、前記車両から前記車両の幅で前記相対的進入角度の方向に延びる領域であることを特徴とする請求項1に記載の移動体認識システム。
- 前記衝突危険度算出部は、前記カメラから前記移動体までの前記Z方向の距離の上限値を推定する距離推定部と、前記カメラと前記カメラから焦点距離だけ離れた前記画像上の前記移動体とを通る直線を前記XZ平面に正射影した線分であるXZレイの、前記カメラから前記上限値までの線分のうち、前記危険ゾーンに入る線分の割合を前記危険度として算出する危険度算出部とを備えたことを特徴とする請求項3に記載の移動体認識システム。
- 前記移動体検出部は、前記画像から複数の特徴点を抽出して、抽出された特徴点のオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出部と、前記複数の特徴点のうち、延長された前記オプティカルフローが1つの消失点に収束する複数の特徴点を前記移動体上の複数の特徴点としてグルーピングするグルーピング部を備え、
前記距離推定部は、グルーピングされた前記移動体上の複数の特徴点から、高さが最も低い最下特徴点を選出し、前記最下特徴点と前記光学中心とを結ぶ直線と前記車両が走行する地面との交点を地面点として、前記地面点のZ座標を前記カメラから前記移動体までの前記Z方向の距離の上限値として推定する
ことを特徴とする請求項4に記載の移動体認識システム。 - 前記衝突危険度算出部は、前記カメラから前記移動体までの前記Z方向の距離を推定する距離推定部と、前記カメラと前記カメラから焦点距離だけ離れた前記画像上の前記移動体とを通る直線を前記XZ平面に正射影した線分であるXZレイ上の、前記カメラから前記推定された距離を有する点が前記危険ゾーンにある場合に、前記点が前記危険ゾーンにない場合より高い危険度を算出する危険度算出部とを備えたことを特徴とする請求項3に記載の移動体認識システム。
- 前記移動体検出部は、前記画像から複数の特徴点を抽出して、抽出された特徴点のオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出部と、前記複数の特徴点のうち、延長された前記オプティカルフローが1つの消失点に収束する複数の特徴点を前記移動体上の複数の特徴点としてグルーピングするグルーピング部を備え、
前記距離推定部は、前記消失点に基づいて前記移動体が前記車両に衝突するまでの衝突時間を求め、前記衝突時間と前記車両の速度に基づいて前記カメラから前記移動体までの前記Z方向の距離を推定する
ことを特徴とする請求項6に記載の移動体認識システム。 - 前記衝突危険度算出部は、前記カメラから前記移動体までの前記Z方向の距離の確率分布を決定する距離推定部と、前記カメラと前記カメラから焦点距離だけ離れた前記画像上の前記移動体とを通る直線を前記XZ平面に正射影した線分であるXZレイが前記危険ゾーンにある距離範囲での前記確率分布の確率密度関数の積分値に基づいて前記危険度を算出する危険度算出部とを備えたことを特徴とする請求項3に記載の移動体認識システム。
- 前記移動体検出部は、前記画像から複数の特徴点を抽出して、抽出された特徴点のオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出部と、前記複数の特徴点のうち、延長された前記オプティカルフローが1つの消失点に収束する複数の特徴点を前記移動体上の複数の特徴点としてグルーピングするグルーピング部を備え、
前記距離推定部は、前記消失点に基づいて前記移動体が前記車両に衝突するまでの衝突時間を求め、前記衝突時間に基づいて、所定の正規分布に従って前記距離の確率分布を決定する
ことを特徴とする請求項8に記載の移動体認識システム。 - 前記衝突危険度算出部は、前記カメラから前記移動体までの前記Z方向の距離の上限値を推定し、かつ前記カメラから前記移動体までの前記Z方向の距離の確率分布を決定する距離推定部と、前記上限値までの距離範囲での前記確率分布の確率密度関数の積分値に対する、前記カメラと前記カメラから焦点距離だけ離れた前記画像上の前記移動体とを通る直線を前記XZ平面に正射影した線分であるXZレイが前記危険ゾーンにある距離範囲での前記確率分布の確率密度関数の積分値の割合に基づいて危険度を算出する危険度算出部とを備えたことを特徴とする請求項3に記載の移動体認識システム。
- 前記移動体検出部は、前記画像から複数の特徴点を抽出して、抽出された特徴点のオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出部と、前記複数の特徴点のうち、延長された前記オプティカルフローが1つの消失点に収束する複数の特徴点を前記移動体上の複数の特徴点としてグルーピングするグルーピング部を備え、
前記距離推定部は、グルーピングされた前記移動体上の複数の特徴点から、高さが最も低い最下特徴点を選出し、前記最下特徴点と前記光学中心とを結ぶ直線と前記車両が走行する地面との交点を地面点として、前記地面点のZ座標を前記カメラから前記移動体までの前記Z方向の距離の上限値として推定し、前記消失点に基づいて前記移動体が前記車両に衝突するまでの衝突時間を求め、前記衝突時間に基づいて、所定の正規分布に従って前記距離の確率分布を決定する
ことを特徴とする請求項10に記載の移動体認識システム。 - 前記衝突危険度算出部は、前記危険ゾーンを複数のレベルに分けて段階的に設定することを特徴とする請求項1ないし11のいずれか一項に記載の移動体認識システム。
- 車両に設置され、複数の連続する単視点の画像を撮影するカメラと、
前記カメラにて撮影された複数の画像を用いて、前記画像から複数の特徴点を抽出して、抽出された特徴点のオプティカルフローを生成し、前記複数の特徴点のうち、延長された前記オプティカルフローが1つの消失点に収束する複数の特徴点をグルーピングすることで、グルーピングされた前記複数の特徴点を移動体として検出する移動体検出部と、
前記移動体が前記車両に衝突する危険度を算出する衝突危険度算出部と、
を備え、
前記衝突危険度算出部は、前記画像における前記消失点との間の距離が近い前記移動体の前記危険度が、前記画像における前記消失点との間の距離が遠い前記移動体の前記危険度よりも高くなるように、前記危険度を算出することを特徴とする移動体認識システム。 - 前記衝突危険度算出部は、前記移動体上の複数の前記特徴点のうちのいずれかの特徴点、又は前記移動体上の複数の特徴点から求められた点を代表点として、前記代表点が前記車両に衝突する危険度を算出することを特徴とする請求項5、7、9、11、又は13に記載の移動体認識システム。
- 前記衝突危険度算出部で算出された危険度に応じて前記車両のドライバに危険を報知する報知部を更に備えたことを特徴とする請求項1ないし14のいずれか一項に記載の移動体認識システム。
- コンピュータを、
車両に設置され、複数の連続する単視点の画像を撮影するカメラにて撮影された複数の画像を用いて、画像中の移動体を検出する移動体検出部、
前記移動体検出部にて検出された移動体の前記カメラに対する相対的進入角度を推定する相対的進入角度推定部、及び
前記相対的進入角度と、前記カメラから前記移動体に向かう移動体方向との関係に基づいて、前記移動体が前記車両に衝突する危険度を算出する衝突危険度算出部、
として機能させる移動体認識プログラムであって、
前記衝突危険度算出部は、前記相対的進入角度に基づいて危険ゾーンを設定し、前記移動体が危険ゾーンに存在する確率に基づいて前記危険度を算出することを特徴とする移動体認識プログラム。 - コンピュータを、
車両に設置され、複数の連続する単視点の画像を撮影するカメラにて撮影された複数の画像を用いて、前記画像から複数の特徴点を抽出して、抽出された特徴点のオプティカルフローを生成し、前記複数の特徴点のうち、延長された前記オプティカルフローが1つの消失点に収束する複数の特徴点をグルーピングすることで、グルーピングされた前記複数の特徴点を移動体として検出する移動体検出部、及び
前記移動体が前記車両に衝突する危険度を算出する衝突危険度算出部であって、前記画像における前記消失点との間の距離が近い前記移動体の前記危険度が、前記画像における前記消失点との間の距離が遠い前記移動体の前記危険度よりも高くなるように、前記危険度を算出する衝突危険度算出部
として機能させることを特徴とする移動体認識プログラム。 - 車両に設置されたカメラが、複数の連続する単視点の画像を撮影する撮影ステップと、
移動体検出部が、前記カメラにて撮影された複数の画像を用いて、画像中の移動体を検出する移動体検出ステップと、
相対的進入角度推定部が、前記移動体検出ステップにて検出された移動体の前記カメラに対する相対的進入角度を推定する相対的進入角度推定ステップと、
衝突危険度算出部が、前記相対的進入角度と、前記カメラから前記移動体に向かう移動体方向との関係に基づいて、前記移動体が前記車両に衝突する危険度を算出する衝突危険度算出ステップと、
を備え、
前記衝突危険度算出ステップは、前記相対的進入角度に基づいて危険ゾーンを設定し、
前記移動体が危険ゾーンに存在する確率に基づいて前記危険度を算出することを特徴とする移動体認識方法。 - 車両に設置されたカメラが、複数の連続する単視点の画像を撮影する撮影ステップと、
移動体検出部が、前記カメラにて撮影された複数の画像を用いて、前記画像から複数の特徴点を抽出して、抽出された特徴点のオプティカルフローを生成し、前記複数の特徴点のうち、延長された前記オプティカルフローが1つの消失点に収束する複数の特徴点をグルーピングすることで、グルーピングされた前記複数の特徴点を移動体として検出する移動体検出ステップと、
衝突危険度算出部が、前記移動体が前記車両に衝突する危険度を算出する衝突危険度算出ステップと、
を含み、
前記衝突危険度算出ステップは、前記画像における前記消失点との間の距離が近い前記移動体の前記危険度が、前記画像における前記消失点との間の距離が遠い前記移動体の前記危険度よりも高くなるように、前記危険度を算出することを特徴とする移動体認識方法。
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