センサに基づく車両の始動制御方法及び運転者支援システム
本発明は、車両の前方領域がセンサ装置（１２、１４）を用いて検出され、車両の停止後に、交通状況が許す場合に自動的に始動許可信号（Ｆ）が出力される、車両を始動制御する方法において、センサ装置（１２、１４）のデータから、車両の前方領域における車道の特徴が抽出されており、前記車道の特徴に基づいて、車道が空いていることを積極的に表す少なくとも１つの（始動）許可基準が検査されることを特徴とする、車両の始動制御方法に関する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサ装置を用いて車両の前方領域（Vorfeld）を検出し、車両の停止後において交通状況が許す場合、自動的に始動可能信号（Anfahrfreigabesignal）を出力する車両の始動制御（Anfahrtsteuerung）方法、及び本方法を実行するための運転者支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
このような方法が適用されている運転者支援システムの一例は、ＡＣＣ（車間距離制御付きクルーズコントロール）システム（Adaptive Cruise Control）である。ＡＣＣシステムは、運転者によって選択された所望の速度に車両の速度を合せる自動的な速度制御のみならず、先行車両がセンサ装置によって測定された場合に、自動的な車間距離制御も可能にする。センサ装置は、典型的には、レーダセンサ（Radarsendor）によって形成される。しかし、レーダセンサの代わりに、又はレーダセンサに加えて単眼（monokular）又は双眼（binokular）のビデオシステムを備えるシステムも公知である。センサデータは、電子的に評価され、車両の駆動システム又はブレーキシステムに介入する電子制御装置（elektronischer Regler）を用いた調整のための基盤となる。
【０００３】
この種の進化したシステムは、Ｓｔｏｐ ＆ Ｇｏ（渋滞時の停止、発進を繰り返す）状況において、例えば高速道路での渋滞の際に、より洗練された快適さ（乗り心地の良さ）を提供するべきである。従って進化したシステムは、先行車両が停止した場合には自動的に車両に停止ブレーキをかけ、更に、先行車両が再び動き出した場合には自動的に始動プロセスを開始することを可能にするようなＳｔｏｐ ＆ Ｇｏ機能（渋滞時の自動追従速度制御）を有している。しかし、始動プロセスの自動的な開始は、安全面においては非常に危険である。即ち、車両の直前の車道に、歩行者又はそれ以外の障害が存在しないことを確定する必要がある。
【０００４】
公知のＡＣＣシステムの場合、障害物の検出は、特定の障害物クラスに特有の特徴を、センサデータ中から検索するアルゴリズムを用いて行われる。障害物が測定されなかったという消極的な（negativ）確定に基づき、車道が空いているので始動プロセスが開始可能であるという結論が導かれる。
【０００５】
特許文献１において、障害物を検出するための公知の方法が、常に必要な安全性を提供するわけではないこと、つまり、特にそれまで目標対象物として追従していた先行車両が、右折・左折プロセス又は車線から外れるプロセス（Abbiege-oder Ausschervorgang）の結果、視界から消えてしまった場合にも必要な安全性を提供するわけではないことが、批判されている。従って、センサデータの解析によって始動プロセスを開始するべきであることが明らかになった場合、最初に運転者のみが始動指示を獲得し、本来の始動プロセスは、運転者が始動可能を確証した後にはじめて開始されることを提案する。しかし、頻繁な停止又は始動プロセスが予想される渋滞状況において、このような始動指示が頻繁に発生すると、多くの場合わずらわしく感じられる。
【０００６】
【特許文献１】独国特許出願公開第１９９２４１４２号明細書
【発明の開示】
【０００７】
請求項１に記載の構成要素を含む本発明に基づく方法は、始動プロセスを行うことが危険なく可能である状況の自動検出の際に、より高い確実性を提供する。
【０００８】
本発明に基づく方法は、障害物の所定の特徴を手がかりにする障害物の検出に基づくものではないか、又は少なくともそれのみに基づいてはおらず、むしろ、障害物が存在しない車道に特有の特徴を積極的に（positiv）検出することに基づいている。従来の方法と比較して、障害物検出のために車道が空いているという基準（許可基準（Freigabekriterium））を定義する際に、どの形態の障害物が車道に存在する可能性があるのか、及び、どの特徴に基づいて障害物が検出されるのかが、予め認識される必要がないという利点がある。従って、本方法は、未知の障害物が関わる場合でも、より頑健（ロバスト）で、かつ、高い選択の可能性を実現することができる（selektiv）。
【０００９】
特に、障害物が存在しない車道の特徴は、使用されるセンサが関連する間隔領域内で直接空いた車道を検出すること、即ち、車道への視野（Blick）が、なんらかの障害物よって遮られていないという点にある。障害物が存在しない車道は、使用されるセンサシステム、例えば、レーダシステム、単眼又は立体ビデオシステム（stereoskopische Videosysteme）、距離画像化装置（Range-Imager）、超音波センサ等、及びこれらシステムの組み合わせには関係なく、センサデータにおいて「空いた（leere）」車道路面（Fahrbahnoberflaeche）が優勢である（著しく目立つ、dominieren）という特徴を有している。即ち、テクスチャ（画像中の質感、Textur）がなく、平面が広くひろがっており、恐らく公知の形状をした従来の道路標識及び路側帯で途中中断されている。しかし、このような（なんらかによって途中中断された）パターン（Muster）がセンサデータにおいて十分明確に検出される場合、非常に高い確率で、何らかの従来の障害物等が車道に存在すると仮定される。
【００１０】
「空いた車道（freie Fahrbahn）」という基準の検査は、択一的に、車道幅全体、又はその車道の選択された部分、例えば、その範囲内において自車両が動くことが予想される走行路等に関わる可能性がある。例えば、操縦角度（Lenkwinkel）から導き出される車道のカーブに基づき、かつ、ビデオデータ等に基づいて走行路を決定する方法が、従来技術において周知である。
【００１１】
決定を行う際、例えば、始動指示（Anfahrhinweis）が運転者に出力されるべきか否かという決定において、又は、運転者による確証によるか若しくは運転者による確証なしに始動プロセスが開始されるべきかという決定において、この空いた車道に関する基準を利用することによって、誤った決定が下される頻度が明らかに低減する。本方法は、高い選択可能性（Selektivitaet）を有しており、それ故に、特に、運転者による始動命令（Anfahrbefehl）の承諾がないまま始動プロセスを自動的に開始させることが可能であるかという決断を行う場合に、適している。本発明に基づく方法において、誤作動は、空いた車道に対して空いていると認識しないという形式で発生することが未だに最も多い。これは、例えば、舗装修理が施された箇所、又は、何かの物体に見えるが実際には関連する障害物ではなく車道上の湿って濡れた箇所などに基づいて発生する。このような比較的まれな疑わしいケースで始動指示が出力される場合、運転者は、（自分が）車道が空いていることを確信した後に始動命令を確証することによって、誤作動を容易に訂正することが可能である。しかし多くの場合、車道が空いていることは自動的に検出されるので、運転者による介入は必要ではない。
【００１２】
本方法を実行するための運転者支援システムは、特許請求の範囲に記載の独立請求項１５の主題である。
【００１３】
本発明の有利な実施形態は、従属請求項において記載されている。
【００１４】
本発明の利点として、センサ装置はビデオシステムを含んでいる。更に、空いた車道に関して満たされなければならない１又は複数の基準（許可基準）が、車道のビデオ画像の特徴に適用される。
【００１５】
ビデオ画像を評価するためには、走査線（Scanline）上での画像情報の評価等、線に基づく方法を適用することができる。走査線は、ビデオ画像中において水平方向に通っており、各走査線は、走行方向に見て車両から一定の間隔で離れた車両の前方領域の１ゾーン（Zone）を表している。又は、択一的に、走行方向に向かって（ビデオ画像上では消失点（Fluchtpunkt）の方向に向かって）平行に引かれた走査線上における画像情報の評価も適している。同様に、ビデオ画像上で二次元の領域を解析するような領域に基づく（regionenbasiert）方法にも適している。
【００１６】
車道路面（Fahrbahnoberflaeche）は、（なんらかの道路標識を除いて）基本的に一貫した色及び明度（Helligkeit）によって際立っているので、ビデオ画像の関連する線又は領域の範囲内でグレー値（Grauwert）又はカラー値（Farbwert）を求めることも有利である。
【００１７】
ビデオ画像を解析するための有益な手段として、カラー値又はグレー値に関するヒストグラムの作成が挙げられる。車道路面が際立っている場合、ヒストグラムでは、車道路面に相当するグレー値の個々のピークが非常に高い。それに対して、個々のピークが特別に高くなくピークが分散したヒストグラムは、障害物が存在していることを示唆している。
【００１８】
このようなヒストグラムは、走査線に関して作成されてもよく、同様にビデオ画像の特定の領域又は画像全体に関して作成されてもよい。
【００１９】
更なる別の方法は、ビデオ画像における端部（縁、辺、Kante）の検出及び解析である。道路標識及び路側帯等のように、車道の縦方向に車道路面の平面を通る真っ直ぐな端部及び直線は、延長すると唯一の消失点で交わるという性質を持っている。それに対して、車道路面に比べて隆起している対象物のサイド（横）の（seitlich）境界を表す端部及び直線は、このような性質を有しない。従って、延長された端部の交点の解析に基づいて、ビデオ画像が空いた車道を表しているのか、又は障害物が存在しているのかどうかが決定される。
【００２０】
ビデオ画像を領域に基づいて調査する公知のアルゴリズムの例として、領域拡張（Region-Growing）及びテクスチャ解析（Texturanalyse）が挙げられる。領域拡張によって、例えば空いた車道路面など、類似した特徴を有するような、まとまった（関連する）領域を、画像上で検出することができる。それに対して、車道路面の部分への視野が、障害物によって遮られている場合、領域拡張の際に、まとまった領域又は少なくとも単純にひとまとまりになった領域は、発生せず、おそらく１つ又は複数の「島」（Insel）をともなう領域が発生する。テクスチャ解析において、ビデオ画像全体又はビデオ画像の個々の領域に、テクスチャ度（Texturmass）が割り当てられる。テクスチャが少ないこと、即ちテクスチャ度が低いことにより、空いた車道は際立っている（目立っている）。その一方、ビデオ画像上に障害物がある場合、テクスチャ度がより高くなる。
【００２１】
上記に例として記載された複数の解析方法を互いに組み合わせることは有利である。各解析方法のために、障害物が存在しない車道に関する特別な基準が作成される。従って、この特別な全基準が満たされている場合、車道が空いていると仮定される。
【００２２】
本方法は、少なくとも１つの空いた車道に関する基準が満たされない場合に、公知の対象物検出アルゴリズム（Objekterkennungsprozedor）を用いて基準が満たされない原因である対象物を、より詳細に識別して特徴づけることによって、更に洗練される。従って、この対象物が、実際に関連する障害物であるかどうかが決定可能である。対象物検出の際に、場合によっては、様々なセンサシステム（レーダ及びビデオ等）のデータを互いに融合させることも可能である。
【００２３】
同様に、空いた車道に関する基準（複数の基準）を利用する前に、周知のように本当の障害物を表さない典型的なノイズの影響（Stoereinfluesse）を、前もってフィルターにかけて落とすために、センサデータの事前処理を行うことが想定可能である。その際、例えば、道路標識、及び典型的に車道の外にある左右上部の画像境界の領域が、これに該当する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明の実施形態は図に示されており、以下の明細書においてより詳細に記載される。
【００２５】
図１には、運転者支援システムの例として、レーダセンサ１２及びビデオカメラ１４のデータを評価するＡＣＣシステム１０が示されている。レーダセンサ１２及びビデオカメラ１４は、車両の前方領域を監視するよう車両に組み込まれている。追跡モジュール（Tracking-Modul）１６により、レーダセンサ１２のデータに基づき、レーダエコーを引き起こした対象物が識別される。これら対象物は、対象物リストにまとめられる。更に、対象物の測定及び動きデータが、レータセンサの連続する測定周期にわたって追跡（調査）される。少なくとも１つの対象物が測定された限りにおいて、妥当性（確認）モジュール（Plausibilisierungsmodul）１８により、測定された対象物の１つが独自の車線の直前を走る先行車両であるかどうかが決定される。更に、この対象物は、間隔制御のための目標対象物として選択される。従って、本来の間隔制御は、追跡モジュール１６によって準備された目標対象物に関するデータに基づき、制御装置２０において行われる。制御装置２０は、ＡＣＣシステムの通常の構成要素と同様に、電子（的）データ処理装置（elektronische Datenverarbeitungsanlage）内のソフトウェアとして実現されていることが好ましい。制御装置２０は、目標対象物を適切な時間間隔で追従するよう車両の速度を制御するために、車両の駆動システム及びブレーキシステムに介入する。
【００２６】
目標対象物が存在しない場合、制御は、運転者によって選ばれた所望速度に合せて行われる。
【００２７】
ここで記載されているＡＣＣシステムの制御装置２０は、Ｓｔｏｐ ＆ Ｇｏ機能を有している。即ち、制御装置２０は、目標対象物が停止した場合、自車両にも停止ブレーキをかけることが可能である。同様に、制御装置２０は、目標対象物が再び動き出した場合、又は目標対象物が右折・左折プロセス又は車線から外れるプロセスに基づいてレーダセンサの測定領域から消える場合、自動的な始動プロセスを制御することが可能である。しかし、特定の条件において、始動プロセスは、自動的に開始されない。即ち、人間／装置インタフェース（Menschen/Maschine-Schnittstelle）２２を介して始動指示が運転者に出力され、始動プロセスは、運転者が指導命令を確証した場合に、はじめて開始される。始動プロセスが即時に自動的に開始されることが可能であるか、又は運転者による確定の後かという決定は、許可モジュール（Freigabemodul）２４により、検査モジュール（Pruefmodul）２６の結果に基づいて行われる。検査モジュール２６は、第一に、車道の始動領域に障害物が存在していないことを確定するために、ビデオカメラ１４によって撮影された画像を評価する。車道が空いている場合、許可モジュール２４は、制御装置２０に始動許可信号Ｆを送信する。制御装置は、始動許可信号Ｆが存在しており、場合によっては、自動的な始動プロセスに関して満たされる必要がある更なる別の条件を検査する場合、例えば、車両停止から特定の時間間隔以上、例えば３秒以上経過していないという条件を検査する場合に、自動的な始動プロセスを開始する。
【００２８】
ここで示される実施形態において、検査モジュール２６に入る前に、対象物検出モジュール２８及び車線検出モジュール３０が作動される。
【００２９】
対象物検出モジュール２８では、例えば、乗用車、トラック、二輪車、歩行者等の障害物として問題になりそうな特定の所定の対象物クラスが存在するかどうかについて、ビデオ画像が検査される。これら対象物は、周知のように、ビデオ画像において検索する際の基準となる所定の特性によって特徴付けられる。更に、ここで示される実施形態では、対象物検出モジュール２８で、ビデオカメラ１４のデータがレーダセンサ１２のデータと融合される。従って、場合によっては、レーダセンサによって測定された対象物が、ビデオ画像上で識別されることが可能であり、又はその反対も可能である。従って、例えば、レーダセンサに測定された対象物が、対象物検出モジュール２８でビデオ画像に基づいて、関連する障害物ではない路上の空き缶として識別される。しかし、対象物検出モジュール２８が対象物を検出し、本当の障害物として評価した場合、検査モジュール２６での検査は行われなくてもよい（ueberspringen）。また、許可モジュール２４は、運転者による確証があった後にのみ自動的な始動プロセスを許可するか、又は、代替的に運転者に対して始動指示を全く出力しないよう命令される。
【００３０】
車線検出モジュール３０は、例えば、左右の路側帯標識、直線又は破線の中央分離帯、車線標識、交差点での停止線等のような特定の所定の道路標識を、ビデオ画像から検出するようにプログラムされている。このような標識の検出によって、以下に記載する検査モジュール２６での検査プロセスが軽減され改善される。同時に、車線検出の結果は、妥当性（確認）モジュール１８において、レーダセンサ１２によって測定された対象物を様々な車線へ対応させる（工程）を改善するためにも利用することが可能である。
【００３１】
検査モジュール２６は、ビデオカメラ１４のビデオ画像に対し一連の検査を行う。各検査には、特に空いた車道に特有の特徴、即ち、障害物によって遮られた車道には見られない特徴を検出するという目的がある。このような検査プロセスの例について、図２〜図５に基づいて詳細に解説する。
【００３２】
図２の平面図には、図１に基づくＡＣＣシステムを備えた車両３２、及びビデオカメラ１４の前方領域３４、即ち、車道の路面の領域及びビデオ画像上で見える車道に隣接する地域が示されている。この前方領域３４は、車両３２の縦軸に対して横に通る複数の帯域（Band）又は線（Zeile）３６（走査線）に分割される。この帯域又は線３６は、例えば、５メートル、１０メートル等のように、車両３２からの様々な間隔に相当する。
【００３３】
図３には、図２に付属するビデオ画像３８が示されている。ここでは、道路標識４０、４２及び４４が示されている。道路標識４０、４２及び４４の各々は、左側の車道境界、右側の車道境界、及び中央分離帯に相当する。ビデオ画像において、これらの標識ラインは、すべて水平線４８の消失点４６で交わる直線として映る。車道路面５０には、すでに図２との関連で記載した線３６が書き込まれている。
【００３４】
始動プロセスに関連する下方部の間隔領域における車道が（図３のように）空いていることを決定するために、様々な基準が提供される。このような基準の１つは、関連する間隔領域において車道路面５０の範囲内で全面的（ganz）又は優勢的に存在する線３６の画素が、実際に（画像ノイズを除いて）すべて統一的な色をしているという点、即ち、車道路面の色をしているという点にある。モノクロ画像の場合は、これに対応するものがグレー値になる。この基準を検査するため、様々な、原則的に公知のアルゴリズムが使用される。
【００３５】
特に、図４又は５に示すようなヒストグラム解析（Histogramm-Analyse）は有利である。各線３６のために作成可能なヒストグラムにおいて、各可能な明度値（Helligkeitswert）Ｌ（輝度、Luminanz）のために、可能な明度値を持つ関連する線の画素数が示される。カラー画像の場合、対応するヒストグラムが、３原色（drei Farbauszuege）Ｒ（Red）（赤），Ｇ（Green）（緑）及びＢ（Blue）（青）の各色に対して作成される。
【００３６】
図４には、空いている車両に関するヒストグラムの例が示されている。ヒストグラムにおいて、１つの著しく目立つピーク（Peak）５２が存在することが特徴的である。ピーク５２は、車道路面５０の明度値を表している。非常に明度値が高い場合の比較的低いピーク５４は、白い道路標識４０、４２、４４を表している。
【００３７】
図４と対照的に、図５は、少なくとも１つの未知の障害物が存在している車道に関する対応するヒストグラムを示している。ここでは、ピーク５２は、（図４におけるほど）強く目立ってはいない。また、特に、少なくとも１つの更なる別のピーク５６が追加的に存在する。このピーク５６は、障害物の明度値を表している。
【００３８】
関連する間隔領域の全線３６に関するヒストグラムの分析において、図４で示されるパターンが発生した場合、車道が空いていることを確信することが可能である。
【００３９】
図１のように車線検出モジュールが設けられている場合、検出された道路標識が画面から薄れ（ausblenden）、最終的にピーク５４がヒストグラムから消えることによって、本方法の選択可能性がより向上する。更に、特に比較的間隔が大きい場合に、典型的に車道路面５０の外にある画像領域が薄れるように、ビデオ画像３８（図３）を線に基づく解析の前に切断することも可能である。これは、当然のことながら、左右の路側帯のための道路標識４０及び４２が、すでに車線検出モジュール３０で検出された場合特に容易である。
【００４０】
他の実施形態において、当然のことながら、ヒストグラム解析を、個々の線３６に基づいてではなく、画像全体又は画像の適切に選択された部分に対して行うことも可能である。
【００４１】
車道が空いていることを決定するための更なる別の基準は、ビデオ画像の端部又は線を検出するための公知のアルゴリズムに基づいている。車道が空いている（及び、車道が直線である）場合、特に、画像が上述の方法で適切に切断された場合、唯一の端部又は線は、道路標識及び路側帯、ならびに場合よっては縁石の端部（辺）等によるものであることが予想される。これら端部又は線は、上記のように、すべてが消失点４６で交わる（車道がカーブしている場合、線がほぼ直線に近い、十分に短い各車道区域内に該当する）という特徴を有している。それに対して、障害物が車道に存在する場合、サイド（横）のほぼ垂直な障害物の境界によって形成され、消失点４６で交わるという基準を満たさない端部又は線も発生する。更に、障害物の場合、特に人間が製造した対象物の場合、典型的に水平な端部又は線も発生する。このような水平な端部又は線は、車道を横断して通る停止線を除いて空いた車道には存在しない。停止線は、場合によっては車線検出モジュール３０によって検出されることが可能である。
【００４２】
領域に基づく調査の例として、領域拡張（Region-Growing）アルゴリズムが挙げられる。このアルゴリズムは、最初に、好ましくは画像の中央の下方部の比較的小さい画像領域に関して、性質、例えば、色、グレー値又は微細テクスチャ（Feintextur）（車道路面の粗度（Rauhikeit））が決定されるのと共に開始する。空いている車道の場合、この小さな領域は、車道路面４６の一部分を表している。その後、この（小さな）領域は、次第に、その性質が本来の領域における性質とほぼ一致するような全ての方向に向かって拡大する。このような方法で、最終的に、ビデオ画像上で見える全車道路面５０に相当する領域が獲得される。
【００４３】
このようにして獲得された領域は、車道が空いている場合、途中で切れたり島が発生したりしない、ひとまとまりの平面であることが予想される。空間の解体に従って、場合によっては、中央分離帯に関する破線の道路標識４４は、車線検出モジュール３によって消去されない限りにおいて、島として際立つ可能性がある。それに対して、障害物が車道に存在する場合、障害物が存在する箇所の領域には、図６に例として示されているような空白ができる。領域拡張プロセス（Region-Growing Prozess）の結果として獲得された領域５８が、図６において斜線で示されており、障害物、例えば車両に起因する湾（Bucht）６０の形状をした空白が存在する。
【００４４】
障害物が他の位置に存在する場合、障害物又は複数の障害物によって、領域５８が２つの完全に離れた領域に分割される可能性もある。このようなケースを検出するために、画像の他のポイントからも（同一の性質に関する）領域拡大を開始させることが構想可能である。しかし、一般的には、始動プロセスのみが重要な車両の直前の前方領域において、このような障害物の配置は起こらない。従って、障害物は（図６のように）島又は湾として（輪郭が）浮かび上がる可能性がある。
【００４５】
従って、車道が空いていることに関する簡単な基準は、領域拡張プロセスの結果として獲得された領域５８が、数学的な意味で凸状である（konvex）こと、即ち、この領域内の任意の２つの点が、同様にこの領域内に存在する一本の直線で結ばれるという点にある。この基準は、車道境界が直線であるという簡略化された仮定に基づいている。この仮定は、少なくとも近接領域で広く満たされている。この基準を洗練させる可能性として、領域５８のサイド（横）の境界が、程度が低い多項式（Polynome niedrigen Grades）、例えば放物線によって近似されることが挙げられる。
【００４６】
車道が空いていることを確定するための更なる別の基準は、ビデオ画像のテクスチャ解析、即ち、画像全体又は画像の適切に選択された部分領域に関するテクスチャ解析に基づいている。車道路面５０には、実際には、道路路面の粗度によって発生し、テクスチャフィルタ（Texturfilter）の適切な選択によって消去されうる微細テクスチャを除いて、テクスチャは存在しない。それに対して、車道上に障害物が存在する場合、画像又は考察されている画像の部分領域は、基本的に、テクスチャ度が比較的高い。
【００４７】
領域に基づく基準において、学習が施された選別器を組み込むことも想定される。この選別器は、定義された実施例の状況（Beispielsituation）を利用して事前に訓練され学習可能な解析アルゴリズムである。従って、選別器は、調査されている画像部分が、学習させられているクラス「車道が空いている（Strasse frei）」に分類されるのかどうかを、高い確率で検出することが可能である。
【００４８】
車道が空いていることに関し、必要不可欠であるが（それだけでは）不十分な基準は、車両の直前の前方領域に当たる関連する画像部分において、動き（Bewegung）が発生してはならないという点、特に横方向の動きが発生してはならないという点にある。その際、画像部分は、前方車両の後部窓を通して見える人物の動きが考慮されないように、限定される必要がある。縦方向の動きも考察される限りにおいて、更に、前方車両の始動の結果生じるビデオ画像上の動きが消去される。
【００４９】
自車両が停止している場合、２つの短い連続して撮影されたビデオ画像の差異画像（Differenzbild）を評価することによって、動きは容易に検出される。動きが発生していない場合、差異画像（２つの画像の明度値の差異等）は０を上回る値を有している。それに対して、図７には、車道を横切って転がるボール６４に関する差異画像６２の例が示されている。ボールの動きによって、様々な明度の差異が値０となる２つの三日月形のゾーンが発生している。このゾーンは、図７に斜めの網掛けで示されている。横方向の動きのみが検出されればよい場合、解析は再び水平な線３６（走査線）上に制限されることが可能である。動きが少なくとも２つの線３６内で検出されなければならない場合、線３６の間隔によって、障害物として検出される必要がある動く対象物の最小規模が設定される。
【００５０】
動きを検出するための更なる別の方法は、オプティカルフロー（optischer Fluss）の計算に基づいている。このオプティカルフローは、値（Betrag）及び物体（Struktur）がビデオ画像上で動く方向を示すベクトル場（Vektorfeld）である。
【００５１】
図８には、オプティカルフローを計算する可能性として、最初に１次元の場合に関して、即ち、ビデオ画像の水平方向ｘにおけるオプティカルフローｊに関して、即ち、走行方向に対して横切る動きに関して示されている。図８に太線で示された曲線（Kurve）６６は、（画像線（bildzeile）のための）、位置の座標系（Ortkoodinate）xに従った対象物の明度Lを示している。ここの例では、対象物は、中央の領域において明度が一定して比較的高い。左右のエッジ（Flanke）においては、明度は異なる度合いで急激に下がっている。図８に細線で示された曲線６８は、短時間ｄｔが経過した後における同一の明度の分散を示している。短時間ｄｔにおいて、対象物は、距離ｄｘだけ左へ動いている。対象物の動きを特徴づけるオブティカルフローｊは、ｊ＝ｄｘ／ｄｔによって与えられる。
【００５２】
明度（を表す）曲線のエッジにおいて、明度の空間導関数（raeumliche Ableitung）ｄＬ／ｄｘ、及び時間導関数（zeitliche Ableitung）ｄＬ／ｄｔが形成されることが可能である。この場合、ｄＬ／ｄｔ＝ｊ・ｄＬ／ｄｘとなる。
【００５３】
ｄＬ／ｄｘが０ではない場合、オプティカルフローｊは、ｊ＝（ｄＬ／ｄｔ）／（ｄＬ／ｄｘ）によって計算される。
【００５４】
この解析は、１つ又は複数の線３６における各個々の画素（Bildpunkt）に対して実行されてもよく、又はビデオ画像全体に関する各個々の画素に対して実行されてもよい。更に、考察される画像領域における、（オプティカル）フローｊの横方向の構成要素、又はｘ構成要素の空間的な分散が獲得される。
【００５５】
オプティカルフローの垂直方向の構成要素、又はｙ構成要素は、類似した方法で計算されるので、最終的に、画像上の全物体（Struktur）の動きを再現する２次元のベクトル場が獲得される。動かない背景（周囲環境）（Szenerie）に関するオプティカルフローは、画像ノイズ及び計算の正確さは別として、全箇所で消されなければならない。動く対象物が画像上に存在する場合、オプティカルフローの分散によって、対象物の形状及び大きさ、並びに値及びその動きの方向がビデオ画像のｘ−ｙ座標系において検出される。
【００５６】
本方法は、自車両が動いている場合に動く対象物を検出するためにも導入される。車道が空いている場合、車両そのものの動きによって、オプティカルフローｊは、図９に示されるように特徴的な分散パターン（Verteilungsmuster）になる。この分散パターンと異なる場合、動く対象物の存在が示唆されている。
【００５７】
図１０には、図１の検査モジュール２６で実行される、上記の検査基準を互いに組み合わせた方法の例に関するフローチャートが示されている。
【００５８】
ステップＳ１では、差異画像解析によって、又はオプティカルフローの計算によって、動く対象物、即ち潜在的な障害物が、ビデオ画像の関連する区域に存在するかどうかが確定される。障害物の存在が確定された場合（ＹＥＳ）、この空いている車道に関する基準（Teilkriterium）は満たされず、ステップＳ２に分岐する。そして、許可モジュール２４は、始動プロセスの自動開始を阻止（防止）する。その後、始動指示が出力され、運転者がそれに引き続き始動命令を確証した場合にのみ、始動プロセスが開始する。
【００５９】
それ以外の場合（障害物の存在が確定されなかった場合）（ＮＯ）、ヒストグラム解析によって、ヒストグラム上に少なくとも１つの線３６に関して（図５のように）複数のピークが存在するかどうかが確定される。
【００６０】
ステップＳ３で検査された基準が満たされなかった場合（ＮＯ）、ステップＳ４で、（上記図３に基づいて解説された基準に対応して）画像から識別された直線の端部が、すべて唯一の消失点で交わるかどうかが検査される。これの該当しない（消失点で交わらない）場合、再びステップＳ２に分岐する。
【００６１】
それ以外の場合、ステップＳ５で、領域拡張によって、基本的に（即ち、路側帯のカーブを除いて）凸状の平面が生じるかどうかが検査される。これに該当しない（凸状の平面が生じない）場合、再びステップＳ２に分岐する。
【００６２】
それ以外の場合、ステップＳ６で、画像のために求められたテクスチャ度（Texturmass）が、適切に選択された閾値を下回るかどうかが検査される。これに該当しない（閾値を下回らない）場合、再びステップＳ２に分岐する。
【００６３】
それ以外の場合、ステップＳ７で、学習が施された選別器も空いた車道を検出するかどうかが、検査される。これに該当しない場合、再びステップＳ２に分岐する。それに対して、ステップＳ７の基準も満たされた場合（ＹＥＳ）、検査された全基準が、空いた車道を示唆している。従って、ステップＳ８で、始動許可信号Ｆが生成され、それに伴い始動プロセスの自動開始が、事前の始動指示なしに許可される。
【００６４】
それに引き続いて、少なくとも車両がまだ事実上始動していない限りにおいて、ループで周期的にステップＳ９が実行される。ステップＳ９では、ステップＳ１と類似して、ビデオ画像上の動きが検出される。この段階において障害物が車両の前方領域に向かって動ことが予想される場合、障害物はその動きによって検出される。更に、ループはステップＳ２で終了するので、走行許可は再度中止される。
【００６５】
ステップＳ２に引き続いて、（フローは）ステップＳ１へ戻り、そこで新たに動きが検出される。ステップＳ１及びＳ２は、その後、ループで動作が続く限り繰り返される。ステップＳ１でもはや動きが確定されない場合、ループは、ステップ３を介して終了する。更に、ステップＳ３〜Ｓ７で、障害物が未だに車道に存在するかどうか、又は、車道が空いたかどうかか検査される。
【００６６】
不要な計算作業を省くために、修正された実施形態では、ステップＳ２がステップ３〜ステップＳ７のうちの１つを介して達成された場合、即ち、動かない障害物が検出された場合、常にフラッグ（Flag）が設定される。このフラッグによって、ステップＳ１での検査結果がネガティブな（ＮＯ）際にステップＳ２に分岐し、検査結果がポジティブな（ＹＥＳ）場合も同様にステップＳ２に分岐して更にフラッグが外されるということが引き起こされる。即ち、障害物は、それ自体が動かずに車道から消えることは不可能であるということが熟慮されている。ループＳ１〜Ｓ２は、動きがもはや確定されない場合、ステップＳ３を介して終了する。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の一実施形態に基づく運転者支援システムのブロック図である。
【図２】ビデオ画像を評価するための線に基づく方法を解説するための説明図である。
【図３】ビデオ画像を評価するための線に基づく方法を解説するための説明図である。
【図４】空いた車道に関するヒストグラムである。
【図５】障害物が存在する車道に関するヒストグラムである。
【図６】障害物が存在する車道に関する領域拡張プロセスの結果の説明図である。
【図７】動き解析（Bewegungsanalyse）に使用される差異画像である。
【図８】オプティカルフローに基づく動き解析のための方法を解説するための説明図である。
【図９】オプティカルフローに基づく動き解析のための方法を解説するための説明図である。
【図１０】本発明の実施形態に基づく方法のフローチャートである。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサ装置を用いて車両の前方領域（Vorfeld）を検出し、車両の停止後において交通状況が許す場合、自動的に始動可能信号（Anfahrfreigabesignal）を出力する車両の始動制御（Anfahrtsteuerung）方法、及び本方法を実行するための運転者支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
このような方法が適用されている運転者支援システムの一例は、ＡＣＣ（車間距離制御付きクルーズコントロール）システム（Adaptive Cruise Control）である。ＡＣＣシステムは、運転者によって選択された所望の速度に車両の速度を合せる自動的な速度制御のみならず、先行車両がセンサ装置によって測定された場合に、自動的な車間距離制御も可能にする。センサ装置は、典型的には、レーダセンサ（Radarsendor）によって形成される。しかし、レーダセンサの代わりに、又はレーダセンサに加えて単眼（monokular）又は双眼（binokular）のビデオシステムを備えるシステムも公知である。センサデータは、電子的に評価され、車両の駆動システム又はブレーキシステムに介入する電子制御装置（elektronischer Regler）を用いた調整のための基盤となる。
【０００３】
この種の進化したシステムは、Ｓｔｏｐ ＆ Ｇｏ（渋滞時の停止、発進を繰り返す）状況において、例えば高速道路での渋滞の際に、より洗練された快適さ（乗り心地の良さ）を提供するべきである。従って進化したシステムは、先行車両が停止した場合には自動的に車両に停止ブレーキをかけ、更に、先行車両が再び動き出した場合には自動的に始動プロセスを開始することを可能にするようなＳｔｏｐ ＆ Ｇｏ機能（渋滞時の自動追従速度制御）を有している。しかし、始動プロセスの自動的な開始は、安全面においては非常に危険である。即ち、車両の直前の車道に、歩行者又はそれ以外の障害が存在しないことを確定する必要がある。
【０００４】
公知のＡＣＣシステムの場合、障害物の検出は、特定の障害物クラスに特有の特徴を、センサデータ中から検索するアルゴリズムを用いて行われる。障害物が測定されなかったという消極的な（negativ）確定に基づき、車道が空いているので始動プロセスが開始可能であるという結論が導かれる。
【０００５】
特許文献１において、障害物を検出するための公知の方法が、常に必要な安全性を提供するわけではないこと、つまり、特にそれまで目標対象物として追従していた先行車両が、右折・左折プロセス又は車線から外れるプロセス（Abbiege-oder Ausschervorgang）の結果、視界から消えてしまった場合にも必要な安全性を提供するわけではないことが、批判されている。従って、センサデータの解析によって始動プロセスを開始するべきであることが明らかになった場合、最初に運転者のみが始動指示を獲得し、本来の始動プロセスは、運転者が始動可能を確証した後にはじめて開始されることを提案する。しかし、頻繁な停止又は始動プロセスが予想される渋滞状況において、このような始動指示が頻繁に発生すると、多くの場合わずらわしく感じられる。
【０００６】
【特許文献１】独国特許出願公開第１９９２４１４２号明細書
【発明の開示】
【０００７】
請求項１に記載の構成要素を含む本発明に基づく方法は、始動プロセスを行うことが危険なく可能である状況の自動検出の際に、より高い確実性を提供する。
【０００８】
本発明に基づく方法は、障害物の所定の特徴を手がかりにする障害物の検出に基づくものではないか、又は少なくともそれのみに基づいてはおらず、むしろ、障害物が存在しない車道に特有の特徴を積極的に（positiv）検出することに基づいている。従来の方法と比較して、障害物検出のために車道が空いているという基準（許可基準（Freigabekriterium））を定義する際に、どの形態の障害物が車道に存在する可能性があるのか、及び、どの特徴に基づいて障害物が検出されるのかが、予め認識される必要がないという利点がある。従って、本方法は、未知の障害物が関わる場合でも、より頑健（ロバスト）で、かつ、高い選択の可能性を実現することができる（selektiv）。
【０００９】
特に、障害物が存在しない車道の特徴は、使用されるセンサが関連する間隔領域内で直接空いた車道を検出すること、即ち、車道への視野（Blick）が、なんらかの障害物よって遮られていないという点にある。障害物が存在しない車道は、使用されるセンサシステム、例えば、レーダシステム、単眼又は立体ビデオシステム（stereoskopische Videosysteme）、距離画像化装置（Range-Imager）、超音波センサ等、及びこれらシステムの組み合わせには関係なく、センサデータにおいて「空いた（leere）」車道路面（Fahrbahnoberflaeche）が優勢である（著しく目立つ、dominieren）という特徴を有している。即ち、テクスチャ（画像中の質感、Textur）がなく、平面が広くひろがっており、恐らく公知の形状をした従来の道路標識及び路側帯で途中中断されている。しかし、このような（なんらかによって途中中断された）パターン（Muster）がセンサデータにおいて十分明確に検出される場合、非常に高い確率で、何らかの従来の障害物等が車道に存在すると仮定される。
【００１０】
「空いた車道（freie Fahrbahn）」という基準の検査は、択一的に、車道幅全体、又はその車道の選択された部分、例えば、その範囲内において自車両が動くことが予想される走行路等に関わる可能性がある。例えば、操縦角度（Lenkwinkel）から導き出される車道のカーブに基づき、かつ、ビデオデータ等に基づいて走行路を決定する方法が、従来技術において周知である。
【００１１】
決定を行う際、例えば、始動指示（Anfahrhinweis）が運転者に出力されるべきか否かという決定において、又は、運転者による確証によるか若しくは運転者による確証なしに始動プロセスが開始されるべきかという決定において、この空いた車道に関する基準を利用することによって、誤った決定が下される頻度が明らかに低減する。本方法は、高い選択可能性（Selektivitaet）を有しており、それ故に、特に、運転者による始動命令（Anfahrbefehl）の承諾がないまま始動プロセスを自動的に開始させることが可能であるかという決断を行う場合に、適している。本発明に基づく方法において、誤作動は、空いた車道に対して空いていると認識しないという形式で発生することが未だに最も多い。これは、例えば、舗装修理が施された箇所、又は、何かの物体に見えるが実際には関連する障害物ではなく車道上の湿って濡れた箇所などに基づいて発生する。このような比較的まれな疑わしいケースで始動指示が出力される場合、運転者は、（自分が）車道が空いていることを確信した後に始動命令を確証することによって、誤作動を容易に訂正することが可能である。しかし多くの場合、車道が空いていることは自動的に検出されるので、運転者による介入は必要ではない。
【００１２】
本方法を実行するための運転者支援システムは、特許請求の範囲に記載の独立請求項１５の主題である。
【００１３】
本発明の有利な実施形態は、従属請求項において記載されている。
【００１４】
本発明の利点として、センサ装置はビデオシステムを含んでいる。更に、空いた車道に関して満たされなければならない１又は複数の基準（許可基準）が、車道のビデオ画像の特徴に適用される。
【００１５】
ビデオ画像を評価するためには、走査線（Scanline）上での画像情報の評価等、線に基づく方法を適用することができる。走査線は、ビデオ画像中において水平方向に通っており、各走査線は、走行方向に見て車両から一定の間隔で離れた車両の前方領域の１ゾーン（Zone）を表している。又は、択一的に、走行方向に向かって（ビデオ画像上では消失点（Fluchtpunkt）の方向に向かって）平行に引かれた走査線上における画像情報の評価も適している。同様に、ビデオ画像上で二次元の領域を解析するような領域に基づく（regionenbasiert）方法にも適している。
【００１６】
車道路面（Fahrbahnoberflaeche）は、（なんらかの道路標識を除いて）基本的に一貫した色及び明度（Helligkeit）によって際立っているので、ビデオ画像の関連する線又は領域の範囲内でグレー値（Grauwert）又はカラー値（Farbwert）を求めることも有利である。
【００１７】
ビデオ画像を解析するための有益な手段として、カラー値又はグレー値に関するヒストグラムの作成が挙げられる。車道路面が際立っている場合、ヒストグラムでは、車道路面に相当するグレー値の個々のピークが非常に高い。それに対して、個々のピークが特別に高くなくピークが分散したヒストグラムは、障害物が存在していることを示唆している。
【００１８】
このようなヒストグラムは、走査線に関して作成されてもよく、同様にビデオ画像の特定の領域又は画像全体に関して作成されてもよい。
【００１９】
更なる別の方法は、ビデオ画像における端部（縁、辺、Kante）の検出及び解析である。道路標識及び路側帯等のように、車道の縦方向に車道路面の平面を通る真っ直ぐな端部及び直線は、延長すると唯一の消失点で交わるという性質を持っている。それに対して、車道路面に比べて隆起している対象物のサイド（横）の（seitlich）境界を表す端部及び直線は、このような性質を有しない。従って、延長された端部の交点の解析に基づいて、ビデオ画像が空いた車道を表しているのか、又は障害物が存在しているのかどうかが決定される。
【００２０】
ビデオ画像を領域に基づいて調査する公知のアルゴリズムの例として、領域拡張（Region-Growing）及びテクスチャ解析（Texturanalyse）が挙げられる。領域拡張によって、例えば空いた車道路面など、類似した特徴を有するような、まとまった（関連する）領域を、画像上で検出することができる。それに対して、車道路面の部分への視野が、障害物によって遮られている場合、領域拡張の際に、まとまった領域又は少なくとも単純にひとまとまりになった領域は、発生せず、おそらく１つ又は複数の「島」（Insel）をともなう領域が発生する。テクスチャ解析において、ビデオ画像全体又はビデオ画像の個々の領域に、テクスチャ度（Texturmass）が割り当てられる。テクスチャが少ないこと、即ちテクスチャ度が低いことにより、空いた車道は際立っている（目立っている）。その一方、ビデオ画像上に障害物がある場合、テクスチャ度がより高くなる。
【００２１】
上記に例として記載された複数の解析方法を互いに組み合わせることは有利である。各解析方法のために、障害物が存在しない車道に関する特別な基準が作成される。従って、この特別な全基準が満たされている場合、車道が空いていると仮定される。
【００２２】
本方法は、少なくとも１つの空いた車道に関する基準が満たされない場合に、公知の対象物検出アルゴリズム（Objekterkennungsprozedor）を用いて基準が満たされない原因である対象物を、より詳細に識別して特徴づけることによって、更に洗練される。従って、この対象物が、実際に関連する障害物であるかどうかが決定可能である。対象物検出の際に、場合によっては、様々なセンサシステム（レーダ及びビデオ等）のデータを互いに融合させることも可能である。
【００２３】
同様に、空いた車道に関する基準（複数の基準）を利用する前に、周知のように本当の障害物を表さない典型的なノイズの影響（Stoereinfluesse）を、前もってフィルターにかけて落とすために、センサデータの事前処理を行うことが想定可能である。その際、例えば、道路標識、及び典型的に車道の外にある左右上部の画像境界の領域が、これに該当する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明の実施形態は図に示されており、以下の明細書においてより詳細に記載される。
【００２５】
図１には、運転者支援システムの例として、レーダセンサ１２及びビデオカメラ１４のデータを評価するＡＣＣシステム１０が示されている。レーダセンサ１２及びビデオカメラ１４は、車両の前方領域を監視するよう車両に組み込まれている。追跡モジュール（Tracking-Modul）１６により、レーダセンサ１２のデータに基づき、レーダエコーを引き起こした対象物が識別される。これら対象物は、対象物リストにまとめられる。更に、対象物の測定及び動きデータが、レータセンサの連続する測定周期にわたって追跡（調査）される。少なくとも１つの対象物が測定された限りにおいて、妥当性（確認）モジュール（Plausibilisierungsmodul）１８により、測定された対象物の１つが独自の車線の直前を走る先行車両であるかどうかが決定される。更に、この対象物は、間隔制御のための目標対象物として選択される。従って、本来の間隔制御は、追跡モジュール１６によって準備された目標対象物に関するデータに基づき、制御装置２０において行われる。制御装置２０は、ＡＣＣシステムの通常の構成要素と同様に、電子（的）データ処理装置（elektronische Datenverarbeitungsanlage）内のソフトウェアとして実現されていることが好ましい。制御装置２０は、目標対象物を適切な時間間隔で追従するよう車両の速度を制御するために、車両の駆動システム及びブレーキシステムに介入する。
【００２６】
目標対象物が存在しない場合、制御は、運転者によって選ばれた所望速度に合せて行われる。
【００２７】
ここで記載されているＡＣＣシステムの制御装置２０は、Ｓｔｏｐ ＆ Ｇｏ機能を有している。即ち、制御装置２０は、目標対象物が停止した場合、自車両にも停止ブレーキをかけることが可能である。同様に、制御装置２０は、目標対象物が再び動き出した場合、又は目標対象物が右折・左折プロセス又は車線から外れるプロセスに基づいてレーダセンサの測定領域から消える場合、自動的な始動プロセスを制御することが可能である。しかし、特定の条件において、始動プロセスは、自動的に開始されない。即ち、人間／装置インタフェース（Menschen/Maschine-Schnittstelle）２２を介して始動指示が運転者に出力され、始動プロセスは、運転者が指導命令を確証した場合に、はじめて開始される。始動プロセスが即時に自動的に開始されることが可能であるか、又は運転者による確定の後かという決定は、許可モジュール（Freigabemodul）２４により、検査モジュール（Pruefmodul）２６の結果に基づいて行われる。検査モジュール２６は、第一に、車道の始動領域に障害物が存在していないことを確定するために、ビデオカメラ１４によって撮影された画像を評価する。車道が空いている場合、許可モジュール２４は、制御装置２０に始動許可信号Ｆを送信する。制御装置は、始動許可信号Ｆが存在しており、場合によっては、自動的な始動プロセスに関して満たされる必要がある更なる別の条件を検査する場合、例えば、車両停止から特定の時間間隔以上、例えば３秒以上経過していないという条件を検査する場合に、自動的な始動プロセスを開始する。
【００２８】
ここで示される実施形態において、検査モジュール２６に入る前に、対象物検出モジュール２８及び車線検出モジュール３０が作動される。
【００２９】
対象物検出モジュール２８では、例えば、乗用車、トラック、二輪車、歩行者等の障害物として問題になりそうな特定の所定の対象物クラスが存在するかどうかについて、ビデオ画像が検査される。これら対象物は、周知のように、ビデオ画像において検索する際の基準となる所定の特性によって特徴付けられる。更に、ここで示される実施形態では、対象物検出モジュール２８で、ビデオカメラ１４のデータがレーダセンサ１２のデータと融合される。従って、場合によっては、レーダセンサによって測定された対象物が、ビデオ画像上で識別されることが可能であり、又はその反対も可能である。従って、例えば、レーダセンサに測定された対象物が、対象物検出モジュール２８でビデオ画像に基づいて、関連する障害物ではない路上の空き缶として識別される。しかし、対象物検出モジュール２８が対象物を検出し、本当の障害物として評価した場合、検査モジュール２６での検査は行われなくてもよい（ueberspringen）。また、許可モジュール２４は、運転者による確証があった後にのみ自動的な始動プロセスを許可するか、又は、代替的に運転者に対して始動指示を全く出力しないよう命令される。
【００３０】
車線検出モジュール３０は、例えば、左右の路側帯標識、直線又は破線の中央分離帯、車線標識、交差点での停止線等のような特定の所定の道路標識を、ビデオ画像から検出するようにプログラムされている。このような標識の検出によって、以下に記載する検査モジュール２６での検査プロセスが軽減され改善される。同時に、車線検出の結果は、妥当性（確認）モジュール１８において、レーダセンサ１２によって測定された対象物を様々な車線へ対応させる（工程）を改善するためにも利用することが可能である。
【００３１】
検査モジュール２６は、ビデオカメラ１４のビデオ画像に対し一連の検査を行う。各検査には、特に空いた車道に特有の特徴、即ち、障害物によって遮られた車道には見られない特徴を検出するという目的がある。このような検査プロセスの例について、図２〜図５に基づいて詳細に解説する。
【００３２】
図２の平面図には、図１に基づくＡＣＣシステムを備えた車両３２、及びビデオカメラ１４の前方領域３４、即ち、車道の路面の領域及びビデオ画像上で見える車道に隣接する地域が示されている。この前方領域３４は、車両３２の縦軸に対して横に通る複数の帯域（Band）又は線（Zeile）３６（走査線）に分割される。この帯域又は線３６は、例えば、５メートル、１０メートル等のように、車両３２からの様々な間隔に相当する。
【００３３】
図３には、図２に付属するビデオ画像３８が示されている。ここでは、道路標識４０、４２及び４４が示されている。道路標識４０、４２及び４４の各々は、左側の車道境界、右側の車道境界、及び中央分離帯に相当する。ビデオ画像において、これらの標識ラインは、すべて水平線４８の消失点４６で交わる直線として映る。車道路面５０には、すでに図２との関連で記載した線３６が書き込まれている。
【００３４】
始動プロセスに関連する下方部の間隔領域における車道が（図３のように）空いていることを決定するために、様々な基準が提供される。このような基準の１つは、関連する間隔領域において車道路面５０の範囲内で全面的（ganz）又は優勢的に存在する線３６の画素が、実際に（画像ノイズを除いて）すべて統一的な色をしているという点、即ち、車道路面の色をしているという点にある。モノクロ画像の場合は、これに対応するものがグレー値になる。この基準を検査するため、様々な、原則的に公知のアルゴリズムが使用される。
【００３５】
特に、図４又は５に示すようなヒストグラム解析（Histogramm-Analyse）は有利である。各線３６のために作成可能なヒストグラムにおいて、各可能な明度値（Helligkeitswert）Ｌ（輝度、Luminanz）のために、可能な明度値を持つ関連する線の画素数が示される。カラー画像の場合、対応するヒストグラムが、３原色（drei Farbauszuege）Ｒ（Red）（赤），Ｇ（Green）（緑）及びＢ（Blue）（青）の各色に対して作成される。
【００３６】
図４には、空いている車両に関するヒストグラムの例が示されている。ヒストグラムにおいて、１つの著しく目立つピーク（Peak）５２が存在することが特徴的である。ピーク５２は、車道路面５０の明度値を表している。非常に明度値が高い場合の比較的低いピーク５４は、白い道路標識４０、４２、４４を表している。
【００３７】
図４と対照的に、図５は、少なくとも１つの未知の障害物が存在している車道に関する対応するヒストグラムを示している。ここでは、ピーク５２は、（図４におけるほど）強く目立ってはいない。また、特に、少なくとも１つの更なる別のピーク５６が追加的に存在する。このピーク５６は、障害物の明度値を表している。
【００３８】
関連する間隔領域の全線３６に関するヒストグラムの分析において、図４で示されるパターンが発生した場合、車道が空いていることを確信することが可能である。
【００３９】
図１のように車線検出モジュールが設けられている場合、検出された道路標識が画面から薄れ（ausblenden）、最終的にピーク５４がヒストグラムから消えることによって、本方法の選択可能性がより向上する。更に、特に比較的間隔が大きい場合に、典型的に車道路面５０の外にある画像領域が薄れるように、ビデオ画像３８（図３）を線に基づく解析の前に切断することも可能である。これは、当然のことながら、左右の路側帯のための道路標識４０及び４２が、すでに車線検出モジュール３０で検出された場合特に容易である。
【００４０】
他の実施形態において、当然のことながら、ヒストグラム解析を、個々の線３６に基づいてではなく、画像全体又は画像の適切に選択された部分に対して行うことも可能である。
【００４１】
車道が空いていることを決定するための更なる別の基準は、ビデオ画像の端部又は線を検出するための公知のアルゴリズムに基づいている。車道が空いている（及び、車道が直線である）場合、特に、画像が上述の方法で適切に切断された場合、唯一の端部又は線は、道路標識及び路側帯、ならびに場合よっては縁石の端部（辺）等によるものであることが予想される。これら端部又は線は、上記のように、すべてが消失点４６で交わる（車道がカーブしている場合、線がほぼ直線に近い、十分に短い各車道区域内に該当する）という特徴を有している。それに対して、障害物が車道に存在する場合、サイド（横）のほぼ垂直な障害物の境界によって形成され、消失点４６で交わるという基準を満たさない端部又は線も発生する。更に、障害物の場合、特に人間が製造した対象物の場合、典型的に水平な端部又は線も発生する。このような水平な端部又は線は、車道を横断して通る停止線を除いて空いた車道には存在しない。停止線は、場合によっては車線検出モジュール３０によって検出されることが可能である。
【００４２】
領域に基づく調査の例として、領域拡張（Region-Growing）アルゴリズムが挙げられる。このアルゴリズムは、最初に、好ましくは画像の中央の下方部の比較的小さい画像領域に関して、性質、例えば、色、グレー値又は微細テクスチャ（Feintextur）（車道路面の粗度（Rauhikeit））が決定されるのと共に開始する。空いている車道の場合、この小さな領域は、車道路面４６の一部分を表している。その後、この（小さな）領域は、次第に、その性質が本来の領域における性質とほぼ一致するような全ての方向に向かって拡大する。このような方法で、最終的に、ビデオ画像上で見える全車道路面５０に相当する領域が獲得される。
【００４３】
このようにして獲得された領域は、車道が空いている場合、途中で切れたり島が発生したりしない、ひとまとまりの平面であることが予想される。空間の解体に従って、場合によっては、中央分離帯に関する破線の道路標識４４は、車線検出モジュール３によって消去されない限りにおいて、島として際立つ可能性がある。それに対して、障害物が車道に存在する場合、障害物が存在する箇所の領域には、図６に例として示されているような空白ができる。領域拡張プロセス（Region-Growing Prozess）の結果として獲得された領域５８が、図６において斜線で示されており、障害物、例えば車両に起因する湾（Bucht）６０の形状をした空白が存在する。
【００４４】
障害物が他の位置に存在する場合、障害物又は複数の障害物によって、領域５８が２つの完全に離れた領域に分割される可能性もある。このようなケースを検出するために、画像の他のポイントからも（同一の性質に関する）領域拡大を開始させることが構想可能である。しかし、一般的には、始動プロセスのみが重要な車両の直前の前方領域において、このような障害物の配置は起こらない。従って、障害物は（図６のように）島又は湾として（輪郭が）浮かび上がる可能性がある。
【００４５】
従って、車道が空いていることに関する簡単な基準は、領域拡張プロセスの結果として獲得された領域５８が、数学的な意味で凸状である（konvex）こと、即ち、この領域内の任意の２つの点が、同様にこの領域内に存在する一本の直線で結ばれるという点にある。この基準は、車道境界が直線であるという簡略化された仮定に基づいている。この仮定は、少なくとも近接領域で広く満たされている。この基準を洗練させる可能性として、領域５８のサイド（横）の境界が、程度が低い多項式（Polynome niedrigen Grades）、例えば放物線によって近似されることが挙げられる。
【００４６】
車道が空いていることを確定するための更なる別の基準は、ビデオ画像のテクスチャ解析、即ち、画像全体又は画像の適切に選択された部分領域に関するテクスチャ解析に基づいている。車道路面５０には、実際には、道路路面の粗度によって発生し、テクスチャフィルタ（Texturfilter）の適切な選択によって消去されうる微細テクスチャを除いて、テクスチャは存在しない。それに対して、車道上に障害物が存在する場合、画像又は考察されている画像の部分領域は、基本的に、テクスチャ度が比較的高い。
【００４７】
領域に基づく基準において、学習が施された選別器を組み込むことも想定される。この選別器は、定義された実施例の状況（Beispielsituation）を利用して事前に訓練され学習可能な解析アルゴリズムである。従って、選別器は、調査されている画像部分が、学習させられているクラス「車道が空いている（Strasse frei）」に分類されるのかどうかを、高い確率で検出することが可能である。
【００４８】
車道が空いていることに関し、必要不可欠であるが（それだけでは）不十分な基準は、車両の直前の前方領域に当たる関連する画像部分において、動き（Bewegung）が発生してはならないという点、特に横方向の動きが発生してはならないという点にある。その際、画像部分は、前方車両の後部窓を通して見える人物の動きが考慮されないように、限定される必要がある。縦方向の動きも考察される限りにおいて、更に、前方車両の始動の結果生じるビデオ画像上の動きが消去される。
【００４９】
自車両が停止している場合、２つの短い連続して撮影されたビデオ画像の差異画像（Differenzbild）を評価することによって、動きは容易に検出される。動きが発生していない場合、差異画像（２つの画像の明度値の差異等）は０を上回る値を有している。それに対して、図７には、車道を横切って転がるボール６４に関する差異画像６２の例が示されている。ボールの動きによって、様々な明度の差異が値０となる２つの三日月形のゾーンが発生している。このゾーンは、図７に斜めの網掛けで示されている。横方向の動きのみが検出されればよい場合、解析は再び水平な線３６（走査線）上に制限されることが可能である。動きが少なくとも２つの線３６内で検出されなければならない場合、線３６の間隔によって、障害物として検出される必要がある動く対象物の最小規模が設定される。
【００５０】
動きを検出するための更なる別の方法は、オプティカルフロー（optischer Fluss）の計算に基づいている。このオプティカルフローは、値（Betrag）及び物体（Struktur）がビデオ画像上で動く方向を示すベクトル場（Vektorfeld）である。
【００５１】
図８には、オプティカルフローを計算する可能性として、最初に１次元の場合に関して、即ち、ビデオ画像の水平方向ｘにおけるオプティカルフローｊに関して、即ち、走行方向に対して横切る動きに関して示されている。図８に太線で示された曲線（Kurve）６６は、（画像線（bildzeile）のための）、位置の座標系（Ortkoodinate）xに従った対象物の明度Lを示している。ここの例では、対象物は、中央の領域において明度が一定して比較的高い。左右のエッジ（Flanke）においては、明度は異なる度合いで急激に下がっている。図８に細線で示された曲線６８は、短時間ｄｔが経過した後における同一の明度の分散を示している。短時間ｄｔにおいて、対象物は、距離ｄｘだけ左へ動いている。対象物の動きを特徴づけるオブティカルフローｊは、ｊ＝ｄｘ／ｄｔによって与えられる。
【００５２】
明度（を表す）曲線のエッジにおいて、明度の空間導関数（raeumliche Ableitung）ｄＬ／ｄｘ、及び時間導関数（zeitliche Ableitung）ｄＬ／ｄｔが形成されることが可能である。この場合、ｄＬ／ｄｔ＝ｊ・ｄＬ／ｄｘとなる。
【００５３】
ｄＬ／ｄｘが０ではない場合、オプティカルフローｊは、ｊ＝（ｄＬ／ｄｔ）／（ｄＬ／ｄｘ）によって計算される。
【００５４】
この解析は、１つ又は複数の線３６における各個々の画素（Bildpunkt）に対して実行されてもよく、又はビデオ画像全体に関する各個々の画素に対して実行されてもよい。更に、考察される画像領域における、（オプティカル）フローｊの横方向の構成要素、又はｘ構成要素の空間的な分散が獲得される。
【００５５】
オプティカルフローの垂直方向の構成要素、又はｙ構成要素は、類似した方法で計算されるので、最終的に、画像上の全物体（Struktur）の動きを再現する２次元のベクトル場が獲得される。動かない背景（周囲環境）（Szenerie）に関するオプティカルフローは、画像ノイズ及び計算の正確さは別として、全箇所で消されなければならない。動く対象物が画像上に存在する場合、オプティカルフローの分散によって、対象物の形状及び大きさ、並びに値及びその動きの方向がビデオ画像のｘ−ｙ座標系において検出される。
【００５６】
本方法は、自車両が動いている場合に動く対象物を検出するためにも導入される。車道が空いている場合、車両そのものの動きによって、オプティカルフローｊは、図９に示されるように特徴的な分散パターン（Verteilungsmuster）になる。この分散パターンと異なる場合、動く対象物の存在が示唆されている。
【００５７】
図１０には、図１の検査モジュール２６で実行される、上記の検査基準を互いに組み合わせた方法の例に関するフローチャートが示されている。
【００５８】
ステップＳ１では、差異画像解析によって、又はオプティカルフローの計算によって、動く対象物、即ち潜在的な障害物が、ビデオ画像の関連する区域に存在するかどうかが確定される。障害物の存在が確定された場合（ＹＥＳ）、この空いている車道に関する基準（Teilkriterium）は満たされず、ステップＳ２に分岐する。そして、許可モジュール２４は、始動プロセスの自動開始を阻止（防止）する。その後、始動指示が出力され、運転者がそれに引き続き始動命令を確証した場合にのみ、始動プロセスが開始する。
【００５９】
それ以外の場合（障害物の存在が確定されなかった場合）（ＮＯ）、ヒストグラム解析によって、ヒストグラム上に少なくとも１つの線３６に関して（図５のように）複数のピークが存在するかどうかが確定される。
【００６０】
ステップＳ３で検査された基準が満たされなかった場合（ＮＯ）、ステップＳ４で、（上記図３に基づいて解説された基準に対応して）画像から識別された直線の端部が、すべて唯一の消失点で交わるかどうかが検査される。これの該当しない（消失点で交わらない）場合、再びステップＳ２に分岐する。
【００６１】
それ以外の場合、ステップＳ５で、領域拡張によって、基本的に（即ち、路側帯のカーブを除いて）凸状の平面が生じるかどうかが検査される。これに該当しない（凸状の平面が生じない）場合、再びステップＳ２に分岐する。
【００６２】
それ以外の場合、ステップＳ６で、画像のために求められたテクスチャ度（Texturmass）が、適切に選択された閾値を下回るかどうかが検査される。これに該当しない（閾値を下回らない）場合、再びステップＳ２に分岐する。
【００６３】
それ以外の場合、ステップＳ７で、学習が施された選別器も空いた車道を検出するかどうかが、検査される。これに該当しない場合、再びステップＳ２に分岐する。それに対して、ステップＳ７の基準も満たされた場合（ＹＥＳ）、検査された全基準が、空いた車道を示唆している。従って、ステップＳ８で、始動許可信号Ｆが生成され、それに伴い始動プロセスの自動開始が、事前の始動指示なしに許可される。
【００６４】
それに引き続いて、少なくとも車両がまだ事実上始動していない限りにおいて、ループで周期的にステップＳ９が実行される。ステップＳ９では、ステップＳ１と類似して、ビデオ画像上の動きが検出される。この段階において障害物が車両の前方領域に向かって動ことが予想される場合、障害物はその動きによって検出される。更に、ループはステップＳ２で終了するので、走行許可は再度中止される。
【００６５】
ステップＳ２に引き続いて、（フローは）ステップＳ１へ戻り、そこで新たに動きが検出される。ステップＳ１及びＳ２は、その後、ループで動作が続く限り繰り返される。ステップＳ１でもはや動きが確定されない場合、ループは、ステップ３を介して終了する。更に、ステップＳ３〜Ｓ７で、障害物が未だに車道に存在するかどうか、又は、車道が空いたかどうかか検査される。
【００６６】
不要な計算作業を省くために、修正された実施形態では、ステップＳ２がステップ３〜ステップＳ７のうちの１つを介して達成された場合、即ち、動かない障害物が検出された場合、常にフラッグ（Flag）が設定される。このフラッグによって、ステップＳ１での検査結果がネガティブな（ＮＯ）際にステップＳ２に分岐し、検査結果がポジティブな（ＹＥＳ）場合も同様にステップＳ２に分岐して更にフラッグが外されるということが引き起こされる。即ち、障害物は、それ自体が動かずに車道から消えることは不可能であるということが熟慮されている。ループＳ１〜Ｓ２は、動きがもはや確定されない場合、ステップＳ３を介して終了する。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の一実施形態に基づく運転者支援システムのブロック図である。
【図２】ビデオ画像を評価するための線に基づく方法を解説するための説明図である。
【図３】ビデオ画像を評価するための線に基づく方法を解説するための説明図である。
【図４】空いた車道に関するヒストグラムである。
【図５】障害物が存在する車道に関するヒストグラムである。
【図６】障害物が存在する車道に関する領域拡張プロセスの結果の説明図である。
【図７】動き解析（Bewegungsanalyse）に使用される差異画像である。
【図８】オプティカルフローに基づく動き解析のための方法を解説するための説明図である。
【図９】オプティカルフローに基づく動き解析のための方法を解説するための説明図である。
【図１０】本発明の実施形態に基づく方法のフローチャートである。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサ装置（１２、１４）を用いて車両（３２）の前方領域（３４）を検出し、車両の停止後において交通状況が許す場合に、自動的に始動許可信号（Ｆ）を出力する車両（３２）の始動制御方法において、
前記センサ装置（１２、１４）のデータから、車両の前方領域（３４）における車道の特徴を抽出し、
車道の前記特徴に基づいて、車道が空いていることを積極的に表す少なくとも１つの許可基準を検査することを特徴とする、車両の始動制御方法。
【請求項２】
前記センサ装置（１２、１４）のデータは、ビデオ画像（３８）を含み、
前記ビデオ画像（３８）から車道の特徴を抽出することを特徴とする、請求項１に記載の車両（３２）の始動制御方法。
【請求項３】
少なくとも１つの前記許可基準は、前記ビデオ画像（３８）で一貫した性質を有する車道路面（５０）の画像が優勢であることを要求することを特徴とする、請求項２に記載の車両の始動制御方法。
【請求項４】
前記許可基準の検査は、前記ビデオ画像の線（３６）に基づいて行われ、
各前記線（３６）は、前記車両（３２）の前方において特定の間隔で設けられた前記車道路面（５０）の１ゾーンに相当することを特徴とする、請求項３に記載の車両の始動制御方法。
【請求項５】
前記許可基準の検査は、ヒストグラム解析によって行われることを特徴とする、請求項３又は請求項４に記載の車両の始動制御方法。
【請求項６】
前記許可基準又は前記許可基準の１つは、前記ビデオ画像上の前記車道路面（５０）に対応する領域（５８）に島又は湾（６０）が存在せず、前記許可基準の検査が領域拡張プロセスを含むということにあることを特徴とする、請求項３〜請求項５のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項７】
前記許可基準の検査は、テクスチャ解析を含むことを特徴とする、請求項３〜請求項６のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項８】
前記ビデオ画像（３８）から抽出された特徴は、直線（４０、４２、４４）を含み、
前記許可基準又は前記許可基準の１つは、画像が線（４０、４２、４４）を含み、かつ、前記線（４０、４２、４４）の延長線が唯一の消失点（４６）で交わるということにあることを特徴とする、請求項２〜請求項７のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項９】
前記ビデオ画像は、空いた車道向けに学習させられた選別器を用いて解析され、
前記許可基準又は前記許可基準の１つは、前記選別器が空いた車道を検出するということにあることを特徴とする、請求項２〜請求項８のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項１０】
前記ビデオ画像上の対象物を所定の特徴に基づいて検出するために、前記ビデオ画像（３８）に対して対象物検出プロセスを適用することを特徴とする、請求項２〜請求項９のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項１１】
前記対象物検出プロセスは、障害物の所定の特徴の検索を含み、
障害物の特徴が検出された場合、前記許可基準のさらなる検査を行わず、前記始動許可信号（Ｆ）の自動的な出力が抑制されることを特徴とする、請求項１０に記載の車両の始動制御方法。
【請求項１２】
前記対象物検出プロセスは、障害物ではない対象物（４０、４２、４４）の所定の特徴の検索を含み、
障害物ではない対象物として検出された特徴は、前記許可基準の検査の際に考慮されないことを特徴とする、請求項１０又は請求項１１に記載の車両の始動制御方法。
【請求項１３】
前記ビデオ画像に対して動き解析を施し、
対象物を動きに基づいてビデオ上で検出することを特徴とする、請求項１０〜請求項１２のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項１４】
複数の前記許可基準が検査され、
少なくとも１つの前記許可基準が満たされない場合に、前記始動可能信号（Ｆ）の自動的な出力が抑制されることを特徴とする、請求項１〜請求項１３のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項１５】
請求項１〜請求項１４のいずれかに記載の方法を実行するために構成されていることを特徴とする、車両のための運転者支援システム。
【請求項１】
センサ装置（１２、１４）を用いて車両（３２）の前方領域（３４）を検出し、車両の停止後において交通状況が許す場合に、自動的に始動許可信号（Ｆ）を出力する車両（３２）の始動制御方法において、
前記センサ装置（１２、１４）のデータから、車両の前方領域（３４）における車道の特徴を抽出し、
車道の前記特徴に基づいて、車道が空いていることを積極的に表す少なくとも１つの許可基準を検査することを特徴とする、車両の始動制御方法。
【請求項２】
前記センサ装置（１２、１４）のデータは、ビデオ画像（３８）を含み、
前記ビデオ画像（３８）から車道の特徴を抽出することを特徴とする、請求項１に記載の車両（３２）の始動制御方法。
【請求項３】
少なくとも１つの前記許可基準は、前記ビデオ画像（３８）で一貫した性質を有する車道路面（５０）の画像が優勢であることを要求することを特徴とする、請求項２に記載の車両の始動制御方法。
【請求項４】
前記許可基準の検査は、前記ビデオ画像の線（３６）に基づいて行われ、
各前記線（３６）は、前記車両（３２）の前方において特定の間隔で設けられた前記車道路面（５０）の１ゾーンに相当することを特徴とする、請求項３に記載の車両の始動制御方法。
【請求項５】
前記許可基準の検査は、ヒストグラム解析によって行われることを特徴とする、請求項３又は請求項４に記載の車両の始動制御方法。
【請求項６】
前記許可基準又は前記許可基準の１つは、前記ビデオ画像上の前記車道路面（５０）に対応する領域（５８）に島又は湾（６０）が存在せず、前記許可基準の検査が領域拡張プロセスを含むということにあることを特徴とする、請求項３〜請求項５のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項７】
前記許可基準の検査は、テクスチャ解析を含むことを特徴とする、請求項３〜請求項６のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項８】
前記ビデオ画像（３８）から抽出された特徴は、直線（４０、４２、４４）を含み、
前記許可基準又は前記許可基準の１つは、画像が線（４０、４２、４４）を含み、かつ、前記線（４０、４２、４４）の延長線が唯一の消失点（４６）で交わるということにあることを特徴とする、請求項２〜請求項７のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項９】
前記ビデオ画像は、空いた車道向けに学習させられた選別器を用いて解析され、
前記許可基準又は前記許可基準の１つは、前記選別器が空いた車道を検出するということにあることを特徴とする、請求項２〜請求項８のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項１０】
前記ビデオ画像上の対象物を所定の特徴に基づいて検出するために、前記ビデオ画像（３８）に対して対象物検出プロセスを適用することを特徴とする、請求項２〜請求項９のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項１１】
前記対象物検出プロセスは、障害物の所定の特徴の検索を含み、
障害物の特徴が検出された場合、前記許可基準のさらなる検査を行わず、前記始動許可信号（Ｆ）の自動的な出力が抑制されることを特徴とする、請求項１０に記載の車両の始動制御方法。
【請求項１２】
前記対象物検出プロセスは、障害物ではない対象物（４０、４２、４４）の所定の特徴の検索を含み、
障害物ではない対象物として検出された特徴は、前記許可基準の検査の際に考慮されないことを特徴とする、請求項１０又は請求項１１に記載の車両の始動制御方法。
【請求項１３】
前記ビデオ画像に対して動き解析を施し、
対象物を動きに基づいてビデオ上で検出することを特徴とする、請求項１０〜請求項１２のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項１４】
複数の前記許可基準が検査され、
少なくとも１つの前記許可基準が満たされない場合に、前記始動可能信号（Ｆ）の自動的な出力が抑制されることを特徴とする、請求項１〜請求項１３のいずれかに記載の車両の始動制御方法。
【請求項１５】
請求項１〜請求項１４のいずれかに記載の方法を実行するために構成されていることを特徴とする、車両のための運転者支援システム。
【図１】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公表番号】特表２００９−５０９０８５（Ｐ２００９−５０９０８５Ａ）
【公表日】平成２１年３月５日（２００９．３．５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−５３１６４０（Ｐ２００８−５３１６４０）
【出願日】平成１８年８月１１日（２００６．８．１１）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＥＰ２００６／０６５２４５
【国際公開番号】ＷＯ２００７／０３３８７０
【国際公開日】平成１９年３月２９日（２００７．３．２９）
【出願人】（５０１１２５２３１）ローベルト ボッシュ ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング (329)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２１年３月５日（２００９．３．５）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年８月１１日（２００６．８．１１）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＥＰ２００６／０６５２４５
【国際公開番号】ＷＯ２００７／０３３８７０
【国際公開日】平成１９年３月２９日（２００７．３．２９）
【出願人】（５０１１２５２３１）ローベルト ボッシュ ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング (329)
【Ｆターム（参考）】
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