【課題】車両の周辺の物体を検出するレーダと、車両の周辺の画像を撮像するカメラと、レーダが検出した物体の位置に対応する、カメラが撮像した対応画像上の所定領域を特定して所定領域内の物体を特定する手段とを備える、車両の周辺監視装置を提供する。
【解決手段】周辺監視装置は、特定された対応画像上の所定領域の移動量の時間変化と、カメラが撮像した画像上での所定物体の移動量の時間変化との位相ずれ量を算出する手段と、位相ずれ量がゼロになるように、レーダまたはカメラの出力信号の位相補正をおこなう位相補正手段と、対応画像上の所定物体に対する所定領域の位置ずれ方向が常に同一方向である場合にレーダまたはカメラの光軸ずれがあると判断し、所定領域の位置ずれ方向が所定物体の移動方向と逆方向である場合にレーダとカメラの同期ずれがあると判断する判断手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】二次元走査タイプの物体認識技術において、送信波の反射によって得られる路面の検出結果（測距データ）が、路面からの反射なのか否かを判定できる物体認識装置を提供する。
【解決手段】測距データを一体化して物標データを生成する際に用いる探索領域内に別レイヤの測距データが存在しないという条件１が成立すれば、非立体物からの測距データであると判定する。測距データを、横軸を距離、縦軸を度数として所定の距離範囲毎のデータ数を表した距離ヒストグラムと、横軸を反射強度として同様に表した反射強度ヒストグラムを考える。「路面反射による測距データであれば発生するであろう度数の閾値」を設定し、距離ヒストグラム、反射強度ヒストグラムのいずれにおいても閾値を超える度数があるという条件２が成立すれば、路面からの測距データである可能性が高い。条件１、条件２が両方成立する場合に、路面からの測距データであるとして、削除する。 （もっと読む）

【課題】レーダデータと赤外線カメラデータの同期ずれを補正する。
【解決手段】車両の周辺の物体を検出するレーダと、車両の周辺の画像を撮像するカメラと、を備える車両周辺監視装置において、レーダが検出した物体の位置に対応する、カメラが撮像した対応画像上の所定領域を特定して当該所定領域内の前記物体を特定する手段とを備え、特定された対応画像上の所定領域の移動量の時間変化と、カメラが撮像した画像上での所定物体の移動量の時間変化との位相ずれ量を算出する手段と、位相ずれ量がゼロになるように、レーダまたはカメラの出力信号の位相補正をおこなう位相補正手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】周辺物体の手前にレーザ光を遮る遮蔽物があるか無いかに拘わらず、周辺物体の移動量や移動速度を正確に検出することができる周辺物体検出装置を提供する。
【解決手段】周辺物体検出装置は、まず複数のレーザレーダにより今回計測された周辺物体の位置データ（レーザ計測点）を入力し、現フレームのグルーピング点群データを求める。続いて、前フレームのグルーピング点群データをメモリから取得し、周辺物体に前フレームでの隠れ領域があるかどうかを判断する。前フレームでの隠れ領域があるときは、現フレームの各レーザ計測点のうち当該隠れ領域に含まれるレーザ計測点をグルーピング点群から除去し、ＩＣＰトラッキングを用いて現フレームのグルーピング点群データに含まれる各レーザ計測点を前フレームのグルーピング点群データに含まれる各レーザ計測点に合わせ込み、その結果に基づいて周辺物体の移動量及び移動速度を求める。 （もっと読む）

【課題】物体位置特定手段と撮像手段とにおける光軸ずれ量を算出する手段を提供。
【解決手段】レーザレーダ１０と、車両の周辺の画像を撮像する撮像手段１２と、画像処理ユニット１４から構成される。物体位置特定手段１４１は、レーザレーダ１０からの信号により物体の位置を特定する。画像取得手段１４２は、赤外線カメラ１２が撮影した画像をグレースケール画像として取得する。画像上の物体特定手段１４３は、物体位置特定手段１４1が特定した物体位置に対応する物体を、グレースケール上で特定する。
この情報に基づいて、光軸ずれを算出する。 （もっと読む）

【課題】外部に補正用の基準部材を設置することなく、物体の位置を測定するセンサの取り付け角度ずれに起因する誤差を補正することが可能な移動体を提供する。
【解決手段】車体１１に搭載され、走行上計測を必要とする物体が存在する第１の領域及びその他の第２の領域を計測領域とし、物体の位置を計測するセンサ１２と、車体１１に設けられ、第２の領域の予め決められた位置に配置された基準部材１３と、センサ１２が計測した基準部材１３の位置と予め決められた位置とに基づいて、センサ１２の取り付け角度ずれに起因する誤差を補正する補正部２２を有し、車体１１の移動を制御する制御装置１４とを備える。 （もっと読む）

【課題】物体を精度よく検出する物体認識装置を提供する。
【解決手段】同じ探索領域に含まれる測距データ同士を一体化して物標データを生成し、物体認識を行うが、この探索領域のＹ方向（車両進行方向）については、サンプリング周期の間に自車が移動する距離を基準として設定されている。道路に沿った方向（進行方向）に長く延びた、あるいは当該方向に並んだ物標が同一物体とみなされるため、ガードレール等の路側物と先行車とを正しく区別できる。Ｘ方向（車幅方向）の長さは、隣接する水平ビーム１本〜２本に相当する長さに設定されている。車幅方向において物体自体が離れていれば、それら別の物体の測距データが一体化されることがなくなる。つまり、先行車と路側物はもちろん、先行車同士であっても、誤って一体化されることなく、正しく区別できる。 （もっと読む）

【課題】電磁波を送受信した結果に基づき区画線の検出を行う装置において、検出精度を向上させる。
【解決手段】近距離スキャンの１ライン分の測定データ（強度データ，距離データ，スキャン角度）を読み込み、読み込んだ強度データ列および距離データ列のそれぞれを微分することで、微分強度データ列および微分距離データ列を求める（S110〜S120）。微分強度データ列において正レベル，負レベルが連続し且つヌルレベルに挟まれた領域を候補範囲として抽出し（S130）、その抽出した候補範囲の中から、微分距離データ列の極性が、候補範囲に対応する部位で正，負，正（第１スキャン領域の場合）、又は負，正，負（第１スキャン領域の場合）と変化するものを、区画線からの反射が得られた対象領域として抽出する（S140）。 （もっと読む）

【課題】横切り車両を対象にした状態認識の精度良く行うこと。
【解決手段】レーダ波の反射点の位置座標（ｘ，ｙ）を取得する（Ｓ１１０）。そして、反射点に対して１線分および２線分をフィッティングする（Ｓ１２０）。次に、１線分、２線分のうち、二乗和が小さい方を選択する（Ｓ１３０）。そして、観測値、車長方向先端位置及び車長方向後端位置を算出し（Ｓ１４０）、算出した車長方向後端位置が、走査範囲の端領域に位置するかを判定する（Ｓ１５０）。車長方向後端位置が端領域に位置すると判定すると（Ｓ１５０ＮＯ）、車長方向先端位置を用いた状態認識を行う（Ｓ１７０）。車長方向先端位置は、横切り車両が走査範囲の端に位置していたとしても、精度良く把握できるので、状態認識も精度良く行うことができる。 （もっと読む）

【課題】車載レーダの反射の検出パターンから車両、モータバイク、自転車、人（歩行者）等を区別して認識する認識精度の向上を図ることができる技術を提供する。
【解決手段】複数フレームのレーザレーダ２による対象物体の反射の検出パターンを重ねてつなぎ合わせることにより、対象物体の輪郭を明りょうに示す合成検出パターンが生成されて、対象物体の形状を明りょうに示す合成検出パターンに基づく、対象物体の形状およびサイズ、自車両１と対象物体との相対位置や相対速度、対象物体の動きのベクトルなどの特徴から、パターン認識が行われて対象物体の種別が識別されるため、物体の形状の一部を示す検出パターンに基づいてパターン認識が行われるのに比べ、レーザレーダ２の反射の検出パターン３０から車両、モータバイク、自転車、人（歩行者）等を区別して認識する認識精度の向上を図ることができる。 （もっと読む）