著者

関 晃仁 奥富 正敏

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:18827810)

巻号頁・発行日

vol.45, no.13, pp.1-10, 2004-12-15

参考文献数

13

被引用文献数

12

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本論文では,車載ステレオカメラを使った道路平面上の障害物検出手法を提案する.まず,ステレオ動画像を用いて,画像間の射影変換を求めると同時に,空間中の道路平面部分に対応した領域を抽出する.次に射影変換行列を特異値分解することで,抽出した道路平面の法線ベクトルを算出する.その法線ベクトルを利用して入力画像と抽出した平面領域画像を,仮想的に道路平面を上方から見た画像に変換する.その画像を利用して道路平面領域とその時間的変化を求めることにより,空間中での障害物の位置と相対速度の検出を行う.また平面の傾きに対する射影変換行列の収束性に関して検討し,それを元に射影変換行列推定時の初期値を定めることで,処理のロバスト性を向上させている.最後に,車載カメラによる実画像を用いた実験を通じて,本手法の有効性を示す.In this paper, we propose the method for an obstacle detection on the road plane using the stereo cameras mounted on a vehicle. We first estimate planar regions using projective transformation matrix. By singular value decomposition of the matrix, we get the normal vector of the planar regions and the distance from the optical center of the primary camera to the plane. Then, we make a virtual projection plane (VPP) image which is equivalent to the top view of the road scene. Obstacles are detected by checking the change of the planar regions using the VPP image. Finally, we present the experimental results of obstacle detection with our method.

著者

関 晃仁 奥冨 正敏

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告高度交通システム(ITS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2005, no.89, pp.13-18, 2005-09-05

被引用文献数

5

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本論文では,車載ステレオカメラを使った障害物検出手法を撞案する.一般道路では,歩行者や自転車などの比較的小さい障害物から自動車などの大きな障害物まで検出することが必要である.また路面パターンと障害物を画像中から区別するには,道路面に対する物体の位置を測定する必要がある.しかし,舗装の状態が高速道路に比べてよくないため,走行中に車両が大きく揺れることがあり,カメラと道路面の位置関係を動的に推定する必要がある.本論文では,平面に相当する画像間の射影変換行列を動的に推定することで平面嶺域を決定する.次に,ステレオ計測をして得られた空間位置を推定された平面の射影変換行列から得られた平面の姿勢を使って平面に対する座標系に変換する.さらに,この座標系を利用してセグメンテーションを行なうことで障害物を検出する.最後に実画像を用いて,提案手法の有効性を示す.In this paper, we propose the method for obstacle detection using vehicle-mounted stereo cameras. We have to measure the position from road plane for the purpose of dividing road patterns or obstacles in the image. But, the state of general road is worse than that of highway, a vehicle sometimes vibrates larger in the road. We first dynamically estimate road region and position. Subsequently, we measure 3D position of points within non-road region using stereo images. Next, segmentation method is applied about the possible space of vehicle's passing and we detect obstacles. Finally, we present the experimental results of obstacle detection with our method.