Устройство обнаружения трехмерных объектов

Устройство обнаружения трехмерных объектов

Иллюстрации

Показать все

Реферат

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ

[0001] Настоящее изобретение относится к устройству обнаружения трехмерных объектов.

Настоящая заявка притязает на приоритет заявки на патент Японии № 2011-198007, поданной 12 сентября 2011 года, и для указанных стран, в которых признано включение по ссылке в документы, содержимое, раскрытое в вышеуказанной заявке, содержится в настоящей заявке по ссылке, и упомянутое содержимое составляет часть раскрытия сущности настоящей заявки.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[0002] Предусмотрены устройства обнаружения, которые содержат камеру для формирования изображений стороны транспортного средства и которые обнаруживают трехмерные объекты, такие как кустарниковые насаждения за пределами дороги, посредством сопоставления шаблона, сохраненного заранее, с изображением, снятым посредством камеры (см. патентный документ 1).

ДОКУМЕНТЫ ПРЕДШЕСТВУЮЩЕГО УРОВНЯ ТЕХНИКИ

ПАТЕНТНЫЕ ДОКУМЕНТЫ

[0003] Патентный документ 1. Выложенная японская патентная публикация номер 2006-315482

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

ЗАДАЧА, РЕШАЕМАЯ ИЗОБРЕТЕНИЕМ

[0004] Тем не менее, согласно традиционной технологии, множество шаблонов различных кустарниковых насаждений и снега должно создаваться и сохраняться, чтобы обнаруживать естественные трехмерные объекты, такие как придорожные посадки и другие кустарниковые насаждения и снег, например, с намешанными вкраплениями грязи, и эти множество шаблонов должны сопоставляться с захваченными изображениями при оценке, что является проблематичным вследствие результирующей большой нагрузки при обработке. Другая проблема состоит в том, что затруднительно точно оценивать объекты посредством сопоставления с шаблоном, поскольку маловероятно, что формы естественных объектов, таких как кустарниковые насаждения на обочине или за пределами дороги, являются постоянными.

[0005] Проблема, которая должна разрешаться посредством настоящего изобретения, состоит в том, чтобы предоставлять устройство обнаружения трехмерных объектов, имеющее повышенную точность оценки естественных трехмерных объектов, таких как естественные объекты, включающие в себя придорожные посадки и снег, на обочине дороги или за пределами дороги, и имеющее высокую точность обнаружения искусственных трехмерных объектов (неестественных объектов), таких как другие транспортные средства, которые являются целью обнаружения. Другая проблема состоит в том, чтобы предоставлять устройство обнаружения трехмерных объектов, допускающее предотвращение ошибочного обнаружения изображений естественных объектов, включающих в себя придорожные посадки и снег, на обочине дороги или за пределами дороги, в качестве изображений других транспортных средств, движущихся в смежных полосах движения, смежных с полосой движения, по которой движется транспортное средство, и допускающее обнаружение других транспортных средств, движущихся в смежных полосах движения, с высокой точностью.

СРЕДСТВО РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ

[0006] Настоящее изобретение разрешает проблемы, описанные выше, следующим образом: значение оценки нерегулярности вычисляется на основе информации форм разностных сигналов или информации краев захваченного изображения, и когда вычисленное значение оценки нерегулярности равно или превышает предварительно определенное пороговое значение оценки нерегулярности, заданное заранее, и наблюдается нерегулярность естественного объекта, обнаруженный трехмерный объект оценивается в качестве изображения естественного объекта, включающего в себя придорожные посадки и снег, расположенный вдоль дороги, по которой движется транспортное средство.

ПРЕИМУЩЕСТВО ИЗОБРЕТЕНИЯ

[0007] Согласно настоящему изобретению, когда значение оценки нерегулярности, вычисленное из информации форм разностных сигналов или информации краев, вычисленной из захваченного изображения, равно или превышает предварительно определенное пороговое значение оценки нерегулярности, информация изображений может быть обнаружена как включающая в себя изображения естественных объектов, включающие в себя придорожные посадки и снег, которые являются нерегулярными. Этот результат обнаружения может быть использован для того, чтобы предотвращать ошибочное обнаружение изображений естественных объектов, включающих в себя придорожные посадки и снег, расположенный вдоль дороги, по которой движется транспортное средство, в качестве других транспортных средств, движущихся в смежных полосах движения, смежных с полосой движения, по которой движется транспортное средство. Как результат, можно предоставлять устройство обнаружения трехмерных объектов, которое имеет высокую точность при обнаружении других транспортных средств, движущемся в смежных полосах движения, смежных с полосой движения, по которой движется транспортное средство.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[0008] Фиг. 1 является принципиальной схемой транспортного средства согласно варианту осуществления, в котором применяется устройство обнаружения трехмерных объектов настоящего изобретения;

Фиг. 2 является видом сверху, показывающим состояние движения транспортного средства на фиг. 1 (обнаружение трехмерных объектов из информации форм разностных сигналов);

Фиг. 3 является блок-схемой, показывающей подробности контроллера по фиг. 1;

Фиг. 4 иллюстрирует схему процесса модуля позиционного совмещения по фиг. 3, при этом (a) является видом сверху, показывающим состояние движения транспортного средства, а (b) является изображением, показывающим схему позиционного совмещения;

Фиг. 5 является схематичным чертежом, показывающим способ, которым формируются формы разностных сигналов посредством модуля обнаружения трехмерных объектов по фиг. 3;

Фиг. 6 является схемой, показывающей малые области, разделенные посредством модуля обнаружения трехмерных объектов по фиг. 3;

Фиг. 7 является схемой, показывающей пример гистограммы, полученной посредством модуля обнаружения трехмерных объектов по фиг. 3;

Фиг. 8 является схемой, показывающей взвешивание посредством модуля обнаружения трехмерных объектов по фиг. 3;

Фиг. 9 иллюстрирует процесс посредством модуля обнаружения размытостей по фиг. 3 и процесс вычисления форм разностных сигналов для него;

Фиг. 10 является схемой, показывающей другой пример гистограммы, полученной посредством модуля обнаружения трехмерных объектов по фиг. 3;

Фиг. 11 является блок-схемой последовательности операций способа (первая часть), показывающей способ обнаружения трехмерных объектов, который использует информацию форм разностных сигналов и который осуществляется посредством модуля преобразования точки обзора, модуля позиционного совмещения, модуля обнаружения размытостей и модуля обнаружения трехмерных объектов по фиг. 3;

Фиг. 12 является блок-схемой последовательности операций способа (вторая часть), показывающей способ обнаружения трехмерных объектов, который использует информацию форм разностных сигналов и который осуществляется посредством модуля преобразования точки обзора, модуля позиционного совмещения, модуля обнаружения размытостей и модуля обнаружения трехмерных объектов по фиг. 3;

Фиг. 13 иллюстрирует состояние движения транспортного средства по фиг. 1 (обнаружение трехмерных объектов из информации краев), при этом (a) является видом сверху, показывающим позиционную взаимосвязь областей обнаружения и т.п., а (b) является видом в перспективе, показывающим позиционную взаимосвязь областей обнаружения и т.п. в реальном пространстве;

Фиг. 14 иллюстрирует действие контроллера яркостного различия по фиг. 3, при этом (a) является схемой, показывающей позиционную взаимосвязь между линиями фокусировки, опорными линиями, точками фокусировки и опорными точками в изображении при виде с высоты птичьего полета, а (b) иллюстрирует позиционную взаимосвязь между линиями фокусировки, опорными линиями, точками фокусировки и опорными точками в реальном пространстве;

Фиг. 15 иллюстрирует конкретное действие контроллера яркостного различия по фиг. 3, при этом (a) иллюстрирует области обнаружения в изображении при виде с высоты птичьего полета, а (b) иллюстрирует позиционную взаимосвязь между линиями фокусировки, опорными линиями, точками фокусировки и опорными точками в изображении при виде с высоты птичьего полета;

Фиг. 16 иллюстрирует линию края и распределение яркости на линии края, при этом (a) иллюстрирует распределение яркости, когда существует трехмерный объект (транспортное средство) в области обнаружения, а (b) иллюстрирует распределение яркости, когда нет трехмерного объекта в области обнаружения;

Фиг. 17 является блок-схемой последовательности операций способа (первая часть), показывающей способ обнаружения трехмерных объектов, который использует информацию краев и который осуществляется посредством модуля преобразования точки обзора, контроллера яркостного различия, модуля обнаружения линий краев и модуля обнаружения трехмерных объектов по фиг. 3;

Фиг. 18 является блок-схемой последовательности операций способа (вторая часть), показывающей способ обнаружения трехмерных объектов, который использует информацию краев и который осуществляется посредством модуля преобразования точки обзора, контроллера яркостного различия, модуля обнаружения линий краев и модуля обнаружения трехмерных объектов по фиг. 3;

Фиг. 19 иллюстрирует пример изображения для описания действия обнаружения краев;

Фиг. 20 иллюстрирует области обнаружения, в которых появляются придорожные посадки;

Фиг. 21 является схемой, показывающей точки краев в данных изображений при виде с высоты птичьего полета области обнаружения;

Фиг. 22 является схемой, показывающей точки краев в данных изображений при виде с высоты птичьего полета, при этом (a) показывает точки краев транспортного средства (участок шины), (b) показывает точки краев придорожных посадок, а (c) показывает точки краев снега;

Фиг. 23 является первой блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процесс оценки нерегулярности;

Фиг. 24 является второй блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процесс оценки нерегулярности;

Фиг. 25 является другим примером блок-схемы последовательности операций способа, показывающей управляющую процедуру, включающую в себя процесс оценки естественных объектов;

Фиг. 26 является блок-схемой последовательности операций способа для описания управляющей процедуры для деактивации подавления обнаружения трехмерных объектов;

Фиг. 27 является первой схемой для описания процесса оценки стационарных объектов/движущихся объектов;

Фиг. 28 является второй схемой для описания процесса оценки стационарных объектов/движущихся объектов;

Фиг. 29 является третьей схемой для описания процесса оценки стационарных объектов/движущихся объектов; и

Фиг. 30 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процесс оценки стационарных объектов/движущихся объектов.

ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНЫЕ ВАРИАНТЫ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[0009] Далее описывается устройство 1 обнаружения трехмерных объектов первого варианта осуществления.

Фиг. 1 является принципиальной схемой транспортного средства согласно варианту осуществления, в котором применяется устройство 1 обнаружения трехмерных объектов настоящего изобретения, при этом устройство 1 обнаружения трехмерных объектов настоящего примера является устройством для обнаружения других транспортных средств в качестве помех, если водитель транспортного средства V должен обращать внимание на другое транспортное средство в ходе вождения, например, имеется вероятность контакта, когда транспортное средство V сменяет полосу движения. Устройство 1 обнаружения трехмерных объектов настоящего примера, в частности, обнаруживает другие транспортные средства, движущиеся в смежных полосах движения, смежных с полосой движения, по которой движется транспортное средство (ниже упоминаются просто в качестве смежных полос движения). Устройство 1 обнаружения трехмерных объектов настоящего примера также может вычислять проезжаемое расстояние и скорость движения обнаруженных других транспортных средств. Следовательно, пример, описанный ниже, является примером, в котором устройство 1 обнаружения трехмерных объектов устанавливается в транспортном средстве V, и другие транспортные средства, движущиеся в смежных полосах движения, смежных с полосой движения, по которой движется транспортное средство V, обнаруживаются из числа трехмерных объектов, обнаруженных в периферии транспортного средства. Как показано на фиг. 1, устройство 1 обнаружения трехмерных объектов настоящего примера содержит камеру 10, датчик 20 скорости транспортного средства и компьютер 30.

[0010] Камера 10 присоединена к транспортному средству в местоположении на высоте h в задней части транспортного средства V таким образом, что оптическая ось находится под углом θ вниз от горизонтали, как показано на фиг. 1. Из этой позиции, камера 10 захватывает изображения предварительно определенных областей в окружении, окружающем транспортное средство V. В настоящем варианте осуществления, предусмотрена одна камера 10 для того, чтобы обнаруживать трехмерные объекты позади транспортного средства, но другая камера для получения изображений периферии транспортного средства, например, также может быть предусмотрена для других вариантов применения. Например, датчик 20 скорости транспортного средства обнаруживает скорость движения транспортного средства V, и скорость транспортного средства вычисляется из скорости вращения колес транспортного средства, обнаруженной посредством датчика скорости вращения колес транспортного средства для считывания скорости вращения колес транспортного средства. Компьютер 30 обнаруживает трехмерные объекты позади транспортного средства и в настоящем варианте осуществления вычисляет проезжаемое расстояние и скорость движения этих трехмерных объектов.

[0011] Фиг. 2 является видом сверху, показывающим состояние движения транспортного средства V по фиг. 1. Как показано на этом чертеже, камера 10 формирует изображение задней части транспортного средства под предварительно определенным углом a обзора. В это время, угол a обзора камеры 10 задается равным такому углу обзора, что может формироваться изображение левой и правой полос движения в дополнение к полосе движения, на которой движется транспортное средство V. Область, изображение которой может формироваться и которая находится позади транспортного средства V, включает в себя целевые области A1, A2 обнаружения на смежных полосах движения, смежных слева и справа от полосы движения, по которой движется транспортное средство V.

[0012] Фиг. 3 является блок-схемой, показывающей подробности компьютера 30 по фиг. 1. На фиг. 3, камера 10 и датчик 20 скорости транспортного средства также показаны для того, чтобы предоставлять понятную иллюстрацию взаимных соединений.

[0013] Компьютер 30 содержит модуль 31 преобразования точки обзора, модуль 32 позиционного совмещения, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов, модуль 34 задания областей обнаружения и модуль 40 обнаружения размытостей, как показано на фиг. 3. Компьютер 30 настоящего варианта осуществления имеет конфигурацию, связанную с блоком обнаружения трехмерных объектов, который использует информацию форм разностных сигналов. Компьютер 30 настоящего варианта осуществления также может иметь конфигурацию, связанную с блоком обнаружения трехмерных объектов, который использует информацию краев. В этом случае, конфигурация A блока, сконфигурированного из модуля 32 позиционного совмещения и модуля 33 обнаружения трехмерных объектов, и конфигурация B блока, сконфигурированного из контроллера 35 яркостного различия, модуля 36 обнаружения линий краев и модуля 37 обнаружения трехмерных объектов, обведенных пунктирными линиями, могут меняться местами в конфигурации, показанной на фиг. 3. Как должно быть очевидным, также можно включать как конфигурацию A блока, так и конфигурацию B блока, выполнять обнаружение трехмерных объектов с использованием информации форм разностных сигналов, а также выполнять обнаружение трехмерных объектов с использованием информации краев. Например, когда включены конфигурация A блока и конфигурация B блока, можно активировать одну из конфигурации A блока или конфигурации B блока в соответствии с такими факторами внешней среды, как яркость. Эти конфигурации описываются ниже.

[0014] ОБНАРУЖЕНИЕ ТРЕХМЕРНЫХ ОБЪЕКТОВ ИЗ ИНФОРМАЦИИ ФОРМ РАЗНОСТНЫХ СИГНАЛОВ

Устройство 1 обнаружения трехмерных объектов настоящего варианта осуществления обнаруживает трехмерные объекты, расположенные в области A1 обнаружения в правой смежной полосе движения позади транспортного средства или в области A2 обнаружения в левой смежной полосе движения позади транспортного средства, на основе информации изображений, полученной посредством монокулярной камеры 10 для формирования изображений области позади транспортного средства. Модуль 34 задания областей обнаружения задает области A1, A2 обнаружения слева и справа, соответственно, в задней части транспортного средства V, которые находятся в информации захваченных изображений. Позиции этих областей A1, A2 обнаружения не ограничены конкретным образом и могут задаваться надлежащим образом согласно технологическому режиму.

[0015] Далее описывается модуль преобразования точки обзора. Модуль 31 преобразования точки обзора вводит захваченные данные изображений предварительно определенной области, полученные посредством формирования изображений посредством камеры 10, и преобразует точку обзора введенных захваченных данных изображений в данные изображений при виде с высоты птичьего полета, которые наблюдаются при просмотре с высоты птичьего полета. Такой вид с высоты птичьего полета представляет собой то, что должно быть видно с точки зрения воображаемой камеры, смотрящей вертикально вниз, например, с воздуха. Это преобразование точки обзора может выполняться, например, так, как раскрыто в выложенной публикации патента Японии № 2008-219063. Причина преобразования захваченных данных изображений в данные изображений при виде с высоты птичьего полета состоит в том, что можно различать между плоскими объектами и трехмерными объектами на основе такого принципа, что вертикальные края, уникальные для трехмерных объектов, преобразуются в группы прямых линий, проходящих через конкретные фиксированные точки, посредством преобразования точки обзора в данные изображений при виде с высоты птичьего полета. Результаты процесса преобразования изображений посредством модуля 31 преобразования точки обзора также используются при обнаружении трехмерных объектов из информации краев, описанном в дальнейшем.

[0016] Модуль 32 позиционного совмещения последовательно вводит данные изображений с высоты птичьего полета, полученные посредством преобразования точки обзора модуля 31 преобразования точки обзора, и совмещает позицию введенных данных изображений с высоты птичьего полета в разное время. Фиг. 4 иллюстрирует схему процесса модуля 32 позиционного совмещения, при этом (a) является видом сверху, показывающим состояние движения транспортного средства, а (b) является изображением, показывающим схему позиционного совмещения.

[0017] Как показано на фиг. 4(a), транспортное средство V в текущее время размещается в V1, а транспортное средство V в непосредственно предшествующий момент времени раньше размещается в V2. Другое транспортное средство VX движется параллельно транспортному средству V в позиции позади транспортного средства V, другое транспортное средство VX в текущее время размещается в V3, и другое транспортное средство VX в непосредственно предшествующий момент времени размещается в V4. Кроме того, транспортное средство V перемещается на расстояние d за один момент времени. Термин "непосредственно предшествующий момент времени" может означать время в прошлом от текущего времени с длительностью, устанавливаемой заранее (например, один цикл управления), либо он может означать время в прошлом с любой требуемой длительностью.

[0018] В этом состоянии, изображение PB_t при виде с высоты птичьего полета в текущее время является таким, как показано на фиг. 4(b). В изображении PB_t при виде с высоты птичьего полета белые линии дорожной разметки, нарисованные на дороге, являются прямоугольными и находятся в состоянии сравнительно точной видимости сверху. Тем не менее, позиция другого транспортного средства VX в позиции V3 начинает попадать в изображение. Аналогично, в изображении PBt-1 при виде с высоты птичьего полета в непосредственно предшествующий момент времени, белые линии дорожной разметки, нарисованные на дороге, являются прямоугольными и находятся в состоянии сравнительно точной видимости сверху, но другое транспортное средство в позиции V4 начинает попадать в изображение. Как пояснено выше, это обусловлено тем, что вертикальные края трехмерных объектов (помимо вертикальных краев посредством строгого задания, они также включают в себя края, выступающие в сплошном пространстве от поверхности дороги) выглядят в качестве групп прямых линий вдоль направления попадания в поле зрения вследствие процесса преобразования точки обзора в данные изображений при виде с высоты птичьего полета, в то время как плоские изображения на поверхности дороги не содержат вертикальные края и, следовательно, не попадают в поле зрения, даже если точка обзора преобразуется.

[0019] Модуль 32 позиционного совмещения реализует позиционное совмещение изображений PB_t, PB_t-1 при виде с высоты птичьего полета, описанных выше с точки зрения данных. В это время, модуль 32 позиционного совмещения смещает изображение PBt-1 при виде с высоты птичьего полета в непосредственно предшествующий момент времени и инструктирует совпадение позиции с изображением PB_t-1 при виде с высоты птичьего полета в текущее время. Левое изображение и центральное изображение на фиг. 4(b) показывают состояние, смещенное на проезжаемое расстояние d′. Величина d′ смещения является величиной перемещения в данных изображений при виде с высоты птичьего полета, соответствующих фактическому проезжаемому расстоянию d транспортного средства, показанного на фиг. 4(a), и определяется на основе сигнала из датчика 20 скорости транспортного средства и на основе длительности от непосредственно предшествующего момента времени до текущего времени.

[0020] После позиционного совмещения модуль 32 позиционного совмещения находит разность между изображениями PB_t, PB_t-1 при виде с высоты птичьего полета и формирует данные разностного изображения PD_t. Пикселное значение разностного изображения PD_t может составлять абсолютное значение разности в пикселных значениях между изображениями PB_t, PB_t-1 при виде с высоты птичьего полета, или, чтобы соответствовать изменениям в окружении освещения, оно может составлять 1, когда абсолютное значение превышает предварительно определенное значение p, и 0, когда абсолютное значение не превышает предварительно определенное значение. Правое изображение на фиг. 4(b) представляет собой разностное изображение PD_t.

[0021] Возвращаясь к фиг. 3, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов обнаруживает трехмерные объекты на основе данных разностного изображения PD_t, показанного на фиг. 4(b). В это время, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов также вычисляет проезжаемое расстояние трехмерных объектов в реальном пространстве. Когда обнаруживается трехмерный объект, и вычисляется проезжаемое расстояние, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов сначала формирует форму разностного сигнала. Проезжаемое расстояние в единицу времени для трехмерного объекта используется для того, чтобы вычислять скорость движения трехмерного объекта. Скорость движения трехмерного объекта затем может быть использована для того, чтобы оценивать то, является или нет трехмерный объект транспортным средством.

[0022] При формировании формы разностного сигнала модуль 33 обнаружения трехмерных объектов настоящего варианта осуществления задает область обнаружения в разностном изображении PD_t. Устройство 1 обнаружения трехмерных объектов настоящего примера обнаруживает другие транспортные средства, движущиеся в полосах движения, смежных с полосой движения, по которой движется транспортное средство V, в качестве целей обнаружения, если водитель транспортного средства V должен обращать внимание на другое транспортное средство, и, в частности, если имеется вероятность контакта, когда транспортное средство V сменяет полосу движения. Следовательно, в настоящем примере обнаружения трехмерных объектов на основе информации изображений, две области обнаружения в изображении, полученном посредством камеры 10, задаются справа и слева от транспортного средства V. В частности, в настоящем варианте осуществления, прямоугольные области A1, A2 обнаружения задаются в областях слева и справа и позади транспортного средства V, как показано на фиг. 2. Другие транспортные средства, обнаруженные в этих областях A1, A2 обнаружения, обнаруживаются в качестве помех, движущихся в смежных полосах движения, смежных с полосой движения, по которой движется транспортное средство V. Эти области A1, A2 обнаружения могут задаваться из относительных позиций относительно транспортного средства V, или они могут задаваться с использованием позиций белых линий дорожной разметки в качестве опорных. Когда они задаются, например, с использованием позиций белых линий дорожной разметки в качестве опорных, устройство 1 обнаружения трехмерных объектов может использовать существующие технологии распознавания белых линий дорожной разметки и т.п.

[0023] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов распознает границы заданных областей A1, A2 обнаружения, которые находятся около транспортного средства V (границы, идущие вдоль направления движения), в качестве линий L1, L2 на земной поверхности (фиг. 2). В общем, линия на земной поверхности является линией, на которой трехмерный объект находится в контакте с поверхностью земли, но в настоящем варианте осуществления, линии на земной поверхности задаются способом, описанным выше, а не в качестве линий контакта с поверхностью земли. Исходя из опыта, разность между линиями на земной поверхности согласно настоящему варианту осуществления и линиями на земной поверхности, найденными из исходных позиций других транспортных средств VX, не является слишком большой в этих случаях, и на практике проблемы отсутствуют.

[0024] Фиг. 5 является схематичным чертежом, показывающим способ, которым формируются формы разностных сигналов посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов, показанного на фиг. 3. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов формирует форму DW_t разностного сигнала из участков, которые являются эквивалентными областям A1, A2 обнаружения в разностном изображении PD_t (правом изображении по фиг. 4(b)), вычисленным посредством модуля 32 позиционного совмещения. В это время, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов формирует форму DW_t разностного сигнала вдоль направления попадания в поле зрения трехмерного объекта посредством преобразования точки обзора. В примере, показанном на фиг. 5, описание для удобства использует только область A2 обнаружения.

[0025] В качестве конкретного описания, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов задает линию La вдоль направления, в котором попадает в поле зрения трехмерный объект, в данных формы DW_t разностного сигнала. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем подсчитывает число разностных пикселов DP, представляющих предварительно определенные разности вдоль линии La. Разностные пикселы DP, представляющие предварительно определенные разности в данном документе, являются пикселами, превышающими предварительно определенное пороговое значение, когда пикселное значение формы DW_t разностного сигнала является абсолютным значением разности между пикселными значениями изображений PB_t, PB_t-1 с высоты птичьего полета, и разностные пикселы DP являются пикселами, представляющими 1, когда пикселное значение формы DW_t разностного сигнала выражается как 0, 1.

[0026] После подсчета числа разностных пикселов DP модуль 33 обнаружения трехмерных объектов находит точку CP пересечения линии La и линии L1 на земной поверхности. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов коррелирует точку CP пересечения и подсчитанное число, определяет позицию на горизонтальной оси, т.е. позицию оси сверху вниз в правой части фиг. 5 на основе позиции точки CP пересечения, определяет позицию на вертикальной оси, т.е. позицию на оси слева направо в правой части фиг. 5 из подсчитанного числа и определяет координаты в качестве подсчитанных чисел в точках CP пересечения.

[0027] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов продолжает аналогично задавать линии Lb, Lc,..., вдоль направления, в котором попадает в поле зрения трехмерный объект, подсчитывать число разностных пикселов DP, определять позицию на горизонтальной оси на основе позиции точек CP пересечения и определять позицию на вертикальной оси из подсчитанного числа (числа разностных пикселов DP). Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов формирует форму DW_t разностного сигнала, как показано в правой части фиг. 5, посредством последовательного повторения вышеуказанного процесса и создания частотного распределения.

[0028] Как показано в левой части фиг. 5, линии La и Lb в направлении попадания в поле зрения трехмерного объекта перекрывают область A1 обнаружения на разных расстояниях. Следовательно, при условии, что область A1 обнаружения заполнена разностными пикселами DP, линия La имеет больше разностных пикселов DP, чем линия Lb. Следовательно, при определении позиции на вертикальной оси из подсчитанного числа разностных пикселов DP, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов нормализует позицию на вертикальной оси на основе расстояния, посредством которого перекрываются линии La, Lb в направлении попадания в поле зрения трехмерного объекта и область A1 обнаружения. В качестве конкретного примера, имеется шесть разностных пикселов DP на линии La в левой части фиг. 5, и на линии Lb имеется пять разностных пикселов DP. Следовательно, при определении позиции на вертикальной оси из подсчитанного числа на фиг. 5, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов нормализует позицию на вертикальной оси посредством такого способа, как деление подсчитанного числа на расстояние перекрытия. Значения формы DW_t разностного сигнала, которые соответствуют линиям La, Lb в направлении попадания в поле зрения трехмерного объекта, в силу этого практически равны, как показано в форме DW_t разностного сигнала.

[0029] После того, как формируется форма DW_t разностного сигнала, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние посредством задания контраста с формой DW_t-1 разностного сигнала в непосредственно предшествующий момент времени. В частности, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние из изменения во времени между формами DW_t, DW_t-1 разностных сигналов.

[0030] В качестве более подробного описания, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов разделяет форму DW_t разностного сигнала на множество малых областей DW_t1-DW_tn (n является любым целым числом, равным 2 или более), как показано на фиг. 6. Фиг. 6 является схемой, показывающей малые области DW_t1-DW_tn, разделенные посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Малые области DW_t1-DW_tn разделяются, например, таким образом, что они перекрывают друг друга, как показано на фиг. 6. Например, малая область DW_t1 и малая область DW_t2 перекрываются, и малая область DW_t2 и малая область DW_t3 перекрываются.

[0031] Затем, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов находит величину смещения (проезжаемое расстояние из формы разностного сигнала вдоль горизонтальной оси (сверху вниз на фиг. 6)) для каждой из малых областей DW_t1-DW_tn. Величина смещения в данном документе находится из разности между формой DW_t-1 разностного сигнала в непосредственно предшествующий момент времени и формой DW_t разностного сигнала в текущее время (расстояния вдоль горизонтальной оси). После перемещения формы DW_t-1 разностного сигнала в непосредственно предшествующий момент времени вдоль горизонтальной оси для каждой из малых областей DW_t1-DW_tn в это время, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет позицию (вдоль горизонтальной оси), в которой ошибки для формы DW_t разностного сигнала в текущее время являются минимальными, и находит величину перемещения по горизонтальной оси между исходной позицией формы DW_t-1 разностного сигнала и позицией, в которой ошибки являются минимальными, в качестве величины смещения. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем подсчитывает и составляет гистограмму величин смещения, найденных для каждой из малых областей DW_t1-DW_tn.

[0032] Фиг. 7 является схемой, показывающей пример гистограммы, полученной посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Некоторое варьирование возникает в величинах смещения, которые являются величинами перемещения, которые дают в результате минимальные ошибки между малыми областями DW_t1-DW_tn и формой DW_t-1 разностного сигнала в непосредственно предшествующий момент времени, как показано на фиг. 7. Следовательно, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов составляет гистограмму величин смещения, включающих в себя это варьирование, и вычисляет проезжаемое расстояние из гистограммы. В это время, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние трехмерного объекта из максимальных значений гистограммы. В частности, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов в примере, показанном на фиг. 7, вычисляет величину смещения, которая дает в результате максимальные значения гистограммы, в качестве проезжаемого расстояния τ*. Это проезжаемое расстояние τ* является относительным проезжаемым расстоянием другого транспортного средства VX относительно транспортного средства V. Следовательно, при вычислении абсолютного проезжаемого расстояния, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет абсолютное проезжаемое расстояние на основе результирующего проезжаемого расстояния τ* и сигнала из датчика 20 скорости транспортного средства.

[0033] При создании гистограммы модуль 33 обнаружения трехмерных объектов может взвешивать каждую из множества малых областей DW_t1-DW_tn и может подсчитывать и составлять гистограмму величин смещения, найденных для каждой из малых областей DW_t1-DW_tn в соответствии со взвешиваниями. Фиг. 8 является схемой, показывающей взвешивание посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов.

[0034] Малая область DW_m (m является целым числом, равным 1 или более и n-1 или менее) является плоской, как показано на фиг. 8. В частности, малая область DW_m представляет собой область, в которой существует наименьшая разность между максимальным значением и минимальным значением счетчика числа пикселов, представляющего предварительно определенную разность. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов уменьшает взвешивание для этой малой области DW_m. Это обусловлено тем, что плоская малая область DW_m не имеет признаков, и имеется высокая вероятность большой ошибки в вычислении величины смещения.

[0035] Малая область DW_m+k (k является целым числом, равным n-m или менее) имеет существенную волнистость. В частности, малая область DW_m имеет значительные различия между максимальным значением и минимальным значением счетчика числа пикселов, представляющего предварительно определенную разность. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов увеличивает взвешивание этой малой области DW_m. Это обусловлено тем, что очень волнистая малая область DW_m+k имеет уникальные функции и высокую вероятность того, что величина смещения вычисляется точно. Такое взвешивание позволяет повышать