JP5761349B2 - 立体物検出装置及び立体物検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、立体物検出装置及び立体物検出方法に関する。

従来、レーダにて車両後方の検出エリア内に立体物が存在するか否かを判断して運転者に通知する車両周辺監視装置が提案されている。この車両周辺監視装置では、少なくともサイドミラーの死角となる箇所を検出エリアに含んでおり、サイドミラーの角度が変化すると、これに応じて検出エリアの位置を変化させる（特許文献１参照）。

特開２０００−１４９１９７号公報

しかし、特許文献１に記載の装置では、車線上における自車両の位置によっては隣接車線に存在する他車両等の立体物を検出できなくなってしまう可能性がある。詳細に説明すると、特許文献１に記載の装置では、サイドミラーの角度が変化しない限り、検出エリアは固定されている。そして、このような状態で例えば自車両が車線の左側に寄り、右側の隣接車線の他車両等がその車線の右側に寄っていた場合などには、検出エリアに他車両が入らず立体物を検出できなくなってしまう。

本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、立体物の検出精度を向上させることが可能な立体物検出装置及び立体物検出方法を提供することにある。

本発明の立体物検出装置は、区分線及び隣接車線の所定領域を含んで撮像し、所定領域内に立体物が存在するか否かを判断するものである。また、立体物検出装置は、撮像した画像から、自車両の走行車線における自車位置と区分線との車幅方向距離を検出し、この車幅方向距離が長くなるほど、当該区分線が存在する側に位置する所定領域の大きさを車幅方向外側に拡大させる。

本発明によれば、自車位置と区分線との車幅方向距離が長くなるほど、車幅方向距離が当該区分線が存在する側に位置する所定領域を車幅方向外側に拡大させるため、例えば自車両が区分線から離れているために、所定領域が隣接車両に適切に設定されることなく、他車両等の立体物が所定領域から外れて検出漏れしてしまう事態を防止することができる。従って、立体物の検出精度を向上させることができる。

本実施形態に係る立体物検出装置の概略構成図であって、立体物検出装置が車両に搭載される場合の例を示している。 図１に示した車両の走行状態を示す上面図である。 図１に示した計算機の詳細を示すブロック図である。 図３に示した位置合わせ部の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は車両Ｖの移動状態を示し、（ｂ）は位置合わせの概要を示している。 図３に示した差分波形生成部による差分波形の生成の様子を示す概略図である。 図１に示した車両の走行状態を示す上面図であって、自車両が走行車線上を偏って走行している場合の例を示している。 図１に示した車両の走行状態を示す上面図であって、領域設定部が検出領域を拡大させた場合の例を示している。 区分線との車幅方向距離と、検出領域の大きさ（拡大量）との関係を示すグラフである。 本実施形態に係る立体物検出方法を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。 車線幅が狭い場合における車両の走行状態を示す上面図であって、領域設定部が検出領域を拡大させた場合の例を示している。 第２実施形態において、区分線との車幅方向距離と検出領域の大きさ（拡大量）との関係を示すグラフである。 第２実施形態に係る立体物検出方法を示すフローチャートであって、前半部分を示している。 第２実施形態に係る立体物検出方法を示すフローチャートであって、後半部分を示している。 第３実施形態に係る計算機の詳細を示すブロック図である。 車線変更時における車両の走行状態を示す上面図である。 第３実施形態において、区分線との車幅方向距離と検出領域の大きさ（拡大量）との関係を示すグラフである。 第３実施形態に係る立体物検出方法を示すフローチャートであって、前半部分を示している。 第３実施形態に係る立体物検出方法を示すフローチャートであって、後半部分を示している。 第４実施形態に係る計算機３０の詳細を示すブロック図である。 接地線検出部３７による処理の様子を示す概略図である。 図２１（ｂ）に示した複数の差分波形ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔ４の面積の増加率を示すグラフである。 第４実施形態における区分線との車幅方向距離と検出領域の大きさ（拡大量）との関係を示すグラフである。 第５実施形態に係る計算機３０の詳細を示すブロック図である。 第５実施形態における区分線との車幅方向距離と検出領域の大きさ（拡大量）との関係を示すグラフである。 車両旋回時における車両の走行状態を示す上面図である。 第６実施形態における車両の走行状態を示す上面図である。 第６実施形態における区分線との車幅方向距離と検出領域の大きさ（拡大量）との関係を示すグラフである。 第７実施形態に係る計算機３０の詳細を示すブロック図である。 第７実施形態における区分線との車幅方向距離と検出領域の大きさ（拡大量）との関係を示すグラフである。 第８実施形態に係る計算機３０の詳細を示すブロック図である。 区分線の種別と検出領域Ａ１，Ａ２の大きさ（拡大量）との関係を説明するための図である。

≪第１実施形態≫
以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態に係る立体物検出装置１の概略構成図であって、立体物検出装置１が車両Ｖに搭載される場合の例を示している。図１に示す立体物検出装置１は、自車両Ｖが走行する走行車線に境界である区分線を介して隣接する隣接車線を走行する立体物（例えば他車両、二輪車等）を検出し、自車両Ｖの運転者に対して各種情報を提供するものであって、カメラ（撮像手段）１０と、車速センサ２０と、計算機３０とを備えている。なお、以下において走行車線とは、車線変更がない場合において自車両Ｖが走行可能な走行帯域であって区分線を除く領域である。同様に、隣接車線とは、走行車線に区分線を介して隣接する走行帯域であって区分線を除く領域である。区分線は、走行車線と隣接車線との境界となる白線等のラインである。

図１に示すカメラ１０は、自車両Ｖの後方における高さｈの箇所において、光軸が水平から下向きに角度θとなるように取り付けられている。カメラ１０は、この位置から検出領域を撮像するようになっている。車速センサ２０は、自車両Ｖの走行速度を検出するものであって、例えば車輪の回転数を検知するセンサなどが適用される。計算機３０は、カメラ１０により撮像された画像に基づいて、自車両Ｖの後側方に存在する立体物（例えば他車両、二輪車等）を検出するものである。

また、立体物検出装置１は、不図示の警報装置を備えており、計算機３０により検出された立体物が自車両Ｖに接触する可能性がある場合などに、自車両Ｖの運転者に警告するものである。

図２は、図１に示した車両の走行状態を示す上面図である。図２に示すようにカメラ１０は、自車両Ｖの後側方、具体的には区分線及び隣接車線を含む領域を撮像可能となっている。自車両Ｖが走行する走行車線に隣接する隣接車線には他車両等の立体物を検出するための検出領域（所定領域）Ａ１，Ａ２が設定されており、計算機３０は検出領域Ａ１，Ａ２内に立体物が存在するか否かを検出する。このような検出領域Ａ１，Ａ２は、自車両Ｖに対する相対位置から設定されている。

図３は、図１に示した計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図３においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０及び車速センサ２０についても図示するものとする。

図３に示すように、計算機３０は、視点変換部３１と、位置合わせ部（位置合わせ手段）３２と、立体物検出部（立体物検出手段）３３とを備えている。

視点変換部３１は、カメラ１０による撮像にて得られた検出領域Ａ１，Ａ２を含む撮像画像データを入力し、入力した撮像画像データを鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換するものである。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向きに見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換は、例えば特開２００８−２１９０６３号公報に記載さるようにして実行される。

位置合わせ部３２は、視点変換部３１の視点変換により得られた鳥瞰画像データを順次入力し、入力した異なる時刻の鳥瞰画像データの位置を合わせるものである。図４は、図３に示した位置合わせ部３２の処理の概要を示す上面図であり、（ａ）は車両Ｖの移動状態を示し、（ｂ）は位置合わせの概要を示している。

図４（ａ）に示すように、現時刻の自車両ＶがＶ１に位置し、一時刻前の自車両ＶがＶ２に位置しているとする。また、自車両Ｖの後側方向に他車両Ｖが位置して自車両Ｖと並走状態にあり、現時刻の他車両ＶがＶ３に位置し、一時刻前の他車両ＶがＶ４に位置しているとする。さらに、自車両Ｖは、一時刻で距離ｄ移動したものとする。なお、一時刻前とは、現時刻から予め定められた時間（例えば１制御周期）だけ過去の時刻であっても良いし、任意の時間だけ過去の時刻であっても良い。

このような状態において、現時刻における鳥瞰画像ＰＢ_ｔは図４（ｂ）に示すようになる。この鳥瞰画像ＰＢ_ｔでは、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に上面視された状態となっている。しかし、他車両Ｖ３については倒れ込みが発生している。また、一時刻前における鳥瞰画像ＰＢ_ｔ−１についても同様に、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に上面視された状態となっているが、他車両Ｖ４については倒れ込みが発生している。

位置合わせ部３２は、上記のような鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の位置合わせをデータ上で実行する。この際、位置合わせ部３２は、一時刻前における鳥瞰画像ＰＢ_ｔ−１をオフセットさせ、現時刻における鳥瞰画像ＰＢ_ｔと位置を一致させる。オフセット量ｄ’は、図４（ａ）に示した移動距離ｄに対応するだけの量となり、車速センサ２０からの信号と一時刻前から現時刻までの時間に基づいて決定される。

また、位置合わせ後において位置合わせ部３２は、鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の差分をとり、差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成する。ここで、差分画像ＰＤ_ｔの画素値は、鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の画素値の差を絶対値化したものでもよいし、照度環境の変化に対応するために当該絶対値が所定の値を超えたときに「１」とし、超えないときに「０」としてもよい。

再度、図３を参照する。さらに、計算機３０は横位置検出部（横位置検出手段）３４を備えている。横位置検出部３４は、カメラ１０により撮像された撮像画像データに基づいて、自車両Ｖの走行車線における自車位置（詳細には自車両Ｖの側面）と、車線を区分する区分線との車幅方向距離とを検出するものである。この横位置検出部３４により、計算機３０は走行車線において中央を走行しているか、左右のいずれかに偏って走行しているか等を検出できることとなる。

さらに、立体物検出部３３は、図４に示したような差分画像ＰＤ_ｔのデータに基づいて立体物を検出するものである。この立体物検出部３３は、差分波形生成部（差分波形生成手段）３３ａと、領域設定部（領域設定手段）３３ｂとを備えている。

図５は、図３に示した差分波形生成部３３ａによる差分波形の生成の様子を示す概略図である。図５に示すように、差分波形生成部３３ａは、差分画像ＰＤ_ｔのうち検出領域Ａ１，Ａ２に相当する部分から、差分波形ＤＷ_ｔを生成する。この際、嵳分波形生成部３３ａは、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿って、差分波形ＤＷ_ｔを生成する。なお、図５に示す例では、便宜上検出領域Ａ１のみを用いて説明する。

具体的に説明すると、まず差分波形生成部３３ａは、差分画像ＤＷ_ｔのデータ上において立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａを定義する。そして、差分波形生成部３３ａは、線Ｌａ上において所定の差分を示す差分画素ＤＰの数をカウントする。ここで、所定の差分を示す差分画素ＤＰは、差分画像ＤＷ_ｔの画素値が鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の画素値の差を絶対値化したものである場合、所定の値を超える画素であり、差分画像ＤＷ_ｔの画素値が「０」「１」で表現されている場合、「１」を示す画素である。

差分波形生成部３３ａは、差分画素ＤＰの数をカウントした後、線Ｌａと線Ｌ１との交点ＣＰを求める。そして、差分波形生成部３３ａは、交点ＣＰとカウント数とを対応付け、交点ＣＰの位置に基づいて横軸位置（図５の紙面上下方向軸における位置）を決定し、カウント数から縦軸位置（図５の紙面左右方向軸における位置）を決定する。

以下同様に、差分波形生成部３３ａは、立体物が倒れ込む方向上の線を定義して、差分画素ＤＰの数をカウントし、交点ＣＰの位置に基づいて横軸位置を決定し、カウント数（差分画素ＤＰの数）から縦軸位置を決定する。立体物検出部３３は、上記を順次繰り返して度数分布化することで差分波形ＤＷを生成する。

なお、図５に示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａと線Ｌｂとは検出領域Ａ１と重複する距離が異なっている。このため、検出領域Ａ１が差分画素ＤＰで満たされているとすると、線Ｌｂ上よりも線Ｌａ上の方が差分画素ＤＰの数が多くなってしまう。このため、差分波形生成部３３ａは、差分画素ＤＰのカウント数から縦軸位置を決定する場合、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂと検出領域Ａ１とが重複する距離に基づいて正規化する。具体例を挙げると、図５において線Ｌａ上の差分画素ＤＰは６つあり、線Ｌｂ上の差分画素ＤＰは５つである。このため、図５においてカウント数から縦軸位置を決定するにあたり、差分波形生成部３３ａは、カウント数を重複距離で除算するなどして正規化する。これにより、差分波形ＤＷ_ｔに示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂに対応する差分波形ＤＷ_ｔの値はほぼ同じとなっている。

上記の如く差分波形ＤＷ_ｔが生成されると、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔのデータに基づいて立体物を検出する。この際、移動体検出部３４は、まず一時刻前の差分波形ＤＷ_ｔ−１と今回の差分波形ＤＷ_ｔとを対応付けることで立体物の推定速度を算出する。例えば、立体物が他車両Ｖである場合、他車両Ｖのタイヤ部分において差分画素ＤＰが得られやすいことから、差分波形ＤＷは２つの極大値を有するものとなり易い。このため、一時刻前の差分波形ＤＷ_ｔ−１と今回の差分波形ＤＷ_ｔとの極大値間のズレを求めることにより、自車両Ｖに対する他車両Ｖの相対速度を求めることができる。これにより、移動体検出部３４は、立体物の推定速度を求める。そして、移動体検出部３４は、立体物の推定速度が立体物として適切な速度であるかを判断することにより、立体物が立体物であるか否かを判断する。

また、領域設定部３３ｂは、図２に示した検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを設定するものである。この領域設定部３３ｂは、横位置検出部３４により検出された区分線との車幅方向距離が長くなるほど、区分線が存在する側に位置する検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを車幅方向外側に拡大させる。

図６は、図１に示した車両の走行状態を示す上面図であって、自車両Ｖが走行車線上を偏って走行している場合の例を示している。図６に示すように、自車両Ｖが走行車線上を偏って走行しており、車両左側（運転者からみて左側）の区分線に近接して走行しているとする。

この場合、図６に示すように、他車両Ｖが他方の区分線（運転者からみて右側の区分線）から離れて走行しているとすると、運転者からみて右側に存在する検出領域Ａ１内に他車両Ｖが位置しなくなってしまうことがある。このため、本実施形態において領域設定部３３ｂは、検出領域Ａ１を拡大させて、検出漏れを起こしてしまう事態を防止している。

図７は、図１に示した車両の走行状態を示す上面図であって、領域設定部３３ｂが検出領域Ａ１を拡大させた場合の例を示している。図７に示すように、検出領域Ａ１は、領域設定部３３ｂにより拡大させられている。これにより、検出領域Ａ１内には他車両Ｖが位置することとなり、他車両Ｖの検出漏れを防止することができる。

図８は、区分線との車幅方向距離Δｙと、検出領域Ａ１の大きさ（拡大量Δｙ_０ｆｓ）との関係を示すグラフである。

図８に示すように区分線との車幅方向距離Δｙが零からｙ１までの場合、検出領域Ａ１の拡大量は零である。また、車幅方向距離Δｙがｙ１からｙ２までの場合、車幅方向距離Δｙの大きさに応じて検出領域Ａ１の拡大量が大きくなるようになっている。さらに、車幅方向距離Δｙがｙ２を超えると、検出領域Ａ１の拡大量は、ｙ_０ｆｓ’に固定される。このように、検出領域Ａ１の拡大量がｙ_０ｆｓ’という特定値に固定される理由は、検出領域Ａ１を無制限に拡大してしまうと隣接車線のみならず、隣々接車線までも検出領域Ａ１内に収まってしまう可能性があるためである。

なお、図８では、車幅方向距離Δｙがｙ１からｙ２までの区間において検出領域Ａ１の拡大量が比例的に増加しているが、特に比例増加に限られるものでなく、指数関数的に増加するなどであってもよい。また、図８から明らかなように、区分線との車幅方向距離Δｙが短くなると、一度拡大された検出領域Ａ１は、縮小することとなる。

また、上記では検出領域Ａ１のみを用いて説明したが、検出領域Ａ２についても同様である。ここで、図８に示す例では、車両右側面（運転者からみて右側面）から右側の区分線までの車幅方向距離Δｙに基づいて検出領域Ａ１を拡大させたが、検出領域Ａ２の大きさを変化させる場合には、車両左側面（運転者からみて左側面）から左側の区分線までの車幅方向距離Δｙに基づいて決定されることはいうまでもない。

さらに、領域設定部３３ｂは、検出領域Ａ１，Ａ２を急激に変化させない構成となっている。急激に検出領域Ａ１，Ａ２を変化させると、立体物検出が不安定となってしまい、立体物の検出漏れを起としてしまう可能性が高まるからである。

具体的に領域設定部３３ｂは、検出領域Ａ１，Ａ２を変化させる際の変化量がリミット値（拡大規定値、規定値）を超えないようにする。より詳細に説明すると、領域設定部３３ｂは図８に示すグラフに基づいて検出領域Ａ１，Ａ２の大きさの目標値を求める。そして、領域設定部３３ｂは、リミット値を超えない範囲で検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを目標値に順次近づけていく。

また、検出領域Ａ１，Ａ２を拡大する時のリミット値である拡大リミット値（拡大規定値）は、検出領域Ａ１，Ａ２を縮小する時のリミット値である縮小リミット値（規定値）よりも小さく設定されている。これにより、検出領域Ａ１，Ａ２を縮小するときには、急激に縮小されてしまうことがなく、急激に検出領域Ａ１，Ａ２を縮小することにより他車両Ｖが検出領域Ａ１，Ａ２から外れてしまい、検出漏れを起こしてしまう事態を防止することができる。

また、領域設定部３３ｂは、立体物の検出中において、立体物の非検出中よりもリミット値を小さくしている。急激に検出領域Ａ１，Ａ２を縮小することにより検出中の他車両Ｖが検出領域Ａ１，Ａ２から外れてしまい、検出漏れを起こしてしまう事態を防止するためである。

次に、本実施形態に係る立体物検出方法を説明する。図９は、本実施形態に係る立体物検出方法を示すフローチャートである。

図９に示すように、まず横位置検出部３４は、自車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙを検出する（Ｓ１）。この際、横位置検出部３４は、カメラ１０により撮像された画像データに基づいて車幅方向距離Δｙを検出する。また、本実施形態において検出領域Ａ１，Ａ２は、自車両Ｖの左右後方に設定されているため、横位置検出部３４は、自車両Ｖの左右側面と左右の区分線との車幅方向距離Δｙをそれぞれ検出する。なお、以下の説明では、説明の便宜上、一方の検出領域Ａ１のみを例に説明するが、他方の検出領域Ａ２についても同様である。

次いで、領域設定部３３ｂは、検出領域Ａ１の目標値を設定する（Ｓ２）。この際、領域設定部３３ｂは、図８を参照して説明したグラフデータをもとに、目標値を設定する。次に、立体物検出部３３は、現在立体物検出中であるか否かを判断する（Ｓ３）。

立体物検出中であると判断した場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、領域設定部３３ｂは、検出領域Ａ１の変化量の上限値となるリミット値を第１リミット値に設定する（Ｓ４）。そして、処理はステップＳ６に移行する。一方、立体物検出中でないと判断した場合（Ｓ３：ＮＯ）、領域設定部３３ｂは、検出領域Ａ１の変化量の上限値となるリミット値を第２リミット値に設定する（Ｓ５）。そして、処理はステップＳ６に移行する。ここで、第１リミット値は、第２リミット値よりも小さくされている。このため、立体物検出中においては検出領域Ａ１の急激な変化が一層防止されることとなる。

ステップＳ６において立体物検出部３３は、ステップＳ２において求められた目標値に基づいて、検出領域Ａ１を縮小するか否かを判断する（Ｓ６）。検出領域Ａ１を縮小すると判断した場合（Ｓ６：ＹＥＳ）、領域設定部３３ｂは、ステップＳ４，Ｓ５にて設定されたリミット値を低下させる（Ｓ７）。これにより、検出領域Ａ１の縮小の際には、一層検出領域Ａ１の急激な変化を抑えることができる。そして、処理はステップＳ８に移行する。検出領域Ａ１を縮小しないと判断した場合（Ｓ６：ＮＯ）、すなわち検出領域Ａ１を拡大する場合、領域設定部３３ｂは、ステップＳ４，Ｓ５にて設定されたリミット値を低下させることなく、処理はステップＳ８に移行する。

ステップＳ８において領域設定部３３ｂは、検出領域Ａ１の大きさを変化させる（Ｓ８）。この際、領域設定部３３ｂは、上記処理を経て得られたリミット値を超えない範囲で検出領域Ａ１の大きさを拡大又は縮小させる。

次いで、計算機３０は、車速センサ２０からの信号に基づいて車速を検出する（Ｓ９）。次いで、位置合わせ部３２は差分を検出する（Ｓ１０）。この際、位置合わせ部３２は、図４を参照して説明したように差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成する。

次いで、差分波形生成部３３ａは、ステップＳ１０において生成された差分画像ＰＤ_ｔに基づき、図５を参照して説明したようにして差分波形ＤＷを生成する（Ｓ１１）。そして、立体物検出部３３は、一時刻前の差分波形ＤＷ_ｔ−１と今回の差分波形ＤＷ_ｔとを対応付けることで、立体物の推定速度を算出する（Ｓ１２）。

その後、立体物検出部３３は、ステップＳ１２において算出された推定速度が検出対象であるか否かを判断する（Ｓ１３）。ここで、本実施形態において立体物検出装置１は、車線変更時に接触の可能性がある他車両や二輪車等を検出するものである。このため、立体物検出部３３は、ステップＳ１３において推定速度が他車両や二輪車等の速度として適切であるかを判断することとなる。

推定速度が他車両や二輪車等の速度として適切であると判断した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔによって示される立体物が検出対象となる立体物（他車両や二輪車等）であると判断する（Ｓ１４）。そして、図９に示す処理は終了する。一方、推定速度が他車両や二輪車等の速度として適切でないと判断した場合（Ｓ１３：ＮＯ）、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔによって示される立体物が検出対象となる立体物でないと判断し、図９に示す処理は終了する。

このようにして、本実施形態に係る立体物検出装置１及び立体物検出方法によれば、自車位置と区分線との車幅方向距離Δｙが長くなるほど、当該区分線が存在する側に位置する検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に拡大させるため、例えば自車両Ｖが区分線から離れているために、検出領域Ａ１，Ａ２が隣接車両に適切に設定されることなく、他車両等の立体物が検出領域Ａ１，Ａ２から外れて検出漏れしてしまう事態を防止することができる。従って、立体物の検出精度を向上させることができる。

また、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大リミット値で拡大させ、且つ、拡大した検出領域Ａ１，Ａ２を拡大リミット値よりも小さな縮小リミット値で車幅方向内側に縮小させるため、検出領域Ａ１，Ａ２を縮小する場合には急激に検出領域Ａ１，Ａ２が変化してしまうことを防止でき、一層検出漏れを起こしてしまう事態等を防止することができる。

また、立体物の検出中において、立体物の非検出中よりもリミット値を小さくさせる。すなわち、拡大リミット値よりも縮小リミット値が小さくされているため、立体物検出中に検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを急激に縮小させてしまい、検出領域Ａ１，Ａ２が極端に縮小されて検出漏れを起こしてしまう事態等を防止することができる。

≪第２実施形態≫
次に、本発明の第２実施形態を説明する。第２実施形態に係る立体物検出装置及び立体物検出方法は、第１実施形態のものと同様であるが、構成及び処理内容が一部異なっている。以下、第１実施形態との相違点を説明する。

図１０は、第２実施形態に係る計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図１０においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０及び車速センサ２０についても図示するものとする。

図１０に示すように、第２実施形態に係る計算機３０は、車線幅検出部（幅検出手段）３５を備えている。車線幅検出部３５は、走行車線の車線幅を検出するものである。この車線幅検出部３５は、カメラ１０により撮像された撮像画像データに基づいて、走行道路の車線幅を検出する。なお、車線幅検出部３５は、隣接車線の車線幅を検出し、これを走行車線の車線幅として検出してもよい。基本的に車線幅は道路上で均一だからである。

ここで、図１１を参照して、車線幅が狭い場合の車両走行状態を説明する。図１１は、車線幅が狭い場合における車両の走行状態を示す上面図であって、領域設定部３３ｂが検出領域Ａ１を拡大させた場合の例を示している。車線幅が狭い場合、第１実施形態と同様に検出領域Ａ１を拡大させてしまうと、図１１に示すように、隣々接車線の他車両Ｖが検出領域Ａ１に入ってしまう場合がある。そして、このような検出領域Ａ１に基づいて立体物検出を行ってしまうと、立体物検出の精度が低下してしまうこととなる。なお、検出領域Ａ２についても同様である。

そこで、第２実施形態において領域設定部３３ｂは、車線幅検出部３５により検出された車線幅が小さくなるほど、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを車幅方向外側に拡大させる際の拡大量を小さくする。

図１２は、第２実施形態において、区分線との車幅方向距離Δｙと検出領域Ａ１の大きさ（拡大量Δｙ_０ｆｓ）との関係を示すグラフである。

図１２に示すように、車幅方向距離Δｙがｙ１からｙ２までの場合、車幅方向距離Δｙの大きさに応じて検出領域Ａ１の拡大量が大きくなるようになっているが、その拡大量は図８に示す例よりも小さい。すなわち、第２実施形態に係る領域設定部３３ｂは、検出領域Ａ１，Ａ２を拡大させる際の拡大量を小さくすることにより、検出領域Ａ１が拡大され過ぎないようにする。これにより、検出領域Ａ１が隣々接車線に設定されてしまい、立体物検出の精度が低下してしまうことを防止している。

なお、第２実施形態では最大値ｙ_０ｆｓ’が図８に示す例よりも小さくされていることが望ましい。これにより、検出領域Ａ１が隣々接車線に設定されてしまうことを一層防止できるからである。

次に、第２実施形態に係る立体物検出方法を説明する。図１３及び図１４は、第２実施形態に係る立体物検出方法を示すフローチャートである。

まず、車線幅検出部３５は、カメラ１０により撮像された画像データに基づいて、走行車線の車線幅を検出する（Ｓ２１）。次いで、領域設定部３３ｂは、拡大量を設定する（Ｓ２２）。すなわち、領域設定部３３ｂは、図１２に示すように、車線幅が小さくなるほど車幅方向距離Δｙに応じた拡大量を低下させる。なお、この処理において領域設定部３３ｂは、最大値ｙ_０ｆｓ’についても低下させることが望ましい。

その後、ステップＳ２３〜Ｓ３６において、図９に示したステップＳ１〜Ｓ１４と同様の処理が実行される。

このようにして、第２実施形態に係る立体物検出装置２及び立体物検出方法によれば、第１実施形態と同様に、立体物の検出精度を向上させることができ、立体物の検出漏れを起こしてしまう事態等を（一層）防止することができる。また、検出領域Ａ１，Ａ２が極端に縮小されて検出漏れを起こしてしまう事態等を防止することができる。

また、第２実施形態によれば、走行車線の車線幅が小さくなるほど、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大させる際の拡大量を小さくする。このため、車線幅が小さい場合に検出領域Ａ１，Ａ２が隣接車線でなく隣々接車線に設定されてしまう事態を防止することができる。

≪第３実施形態≫
次に、本発明の第３実施形態を説明する。第３実施形態に係る立体物検出装置及び立体物検出方法は、第１実施形態のものと同様であるが、構成及び処理内容が一部異なっている。以下、第１実施形態との相違点を説明する。

図１５は、第３実施形態に係る計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図１５においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０及び車速センサ２０についても図示するものとする。

図１５に示すように、第３実施形態に係る計算機３０は、車線変更検出部（車線変更検出手段）３６を備えている。車線変更検出部３６は、自車両Ｖの車線変更を検出するものであり、例えばカメラ１０の撮像にて得られた画像データに基づいて、区分線ヘの接近度合いを算出して、自車両Ｖが車線変更するか否かを判断するものである。なお、車線変更検出部３６は、上記に限らず、操舵量から車線変更を判断してもよいし、他の方法から判断してもよい。

具体的に車線変更検出部３６は、自車両Ｖの側面が区分線から所定距離（例えば１０ｃｍ）以内に進入した場合に自車両Ｖが車線変更すると検出する。また、車線変更検出部３６は、自車両Ｖの側面が区分線から所定距離以内に進入したものの、再度所定距離以上離れた場合、車線変更しないものと検出してもよい。さらに車線変更検出部３６は、車線変更した後に区分線から所定距離以上離れた場合（すなわち車線変更により区分線を越えた後に区分線から所定距離以上離れた場合）、車線変更を完了したと判断してもよい。

ここで、図１６を参照して、車線変更時の様子を説明する。図１６は、車線変更時における車両の走行状態を示す上面図である。図１６に示すように、自車両Ｖが車線中央に位置し（符号Ｖａ参照）、その後車線変更を行って位置Ｖｂに到達したとする。このとき、一時的に自車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙが長くなってしまう。このため、検出領域Ａ１が拡大されてしまい、隣々接車線の他車両Ｖが検出領域Ａ１内に入ってしまう可能性がある。そして、このような場合、立体物検出の精度が低下してしまう。

そこで、第３実施形態において領域設定部３３ｂは、車線変更検出部３６により自車両Ｖの車線変更が検出された場合、一定時間の間、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大させる際の拡大量を小さくする。すなわち、領域設定部３３ｂは、車線変更検出部３６により自車両Ｖの車線変更が検出された場合、一定時間の間、図１６に示す自車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙに対する検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくする。具体的には、領域設定部３３ｂは、図１７に示すように、自車両Ｖの車線変更が検出された後の一定時間の間は、車線変更前と比べて、自車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙに対する検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくする。これにより、車線変更時に一時的に検出領域Ａ１，Ａ２が拡大され過ぎてしまう事態を防止することができる。なお、図１７は、第３実施形態において、車幅方向距離と検出領域の大きさ（拡大量Δｙ_０ｆｓ）との関係を示すグラフである。

次に、第３実施形態に係る立体物検出方法を説明する。図１８及び図１９は、第３実施形態に係る立体物検出方法を示すフローチャートである。

まず、車線変更検出部３６は、カメラ１０により撮像された画像データに基づいて、区分線ヘの接近度合いを算出して、自車両Ｖが車線変更するか否かを判断する（Ｓ４１）。自車両Ｖが車線変更しないと判断した場合（Ｓ４１：ＮＯ）、処理はステップＳ４３に移行する。一方、自車両Ｖが車線変更すると判断した場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）、領域設定部３３ｂは、拡大量を設定する（Ｓ４２）。すなわち、領域設定部３３ｂは、図１７に示すように、車幅方向距離Δｙに応じた拡大量を低下させる。なお、この処理において領域設定部３３ｂは、最大値ｙ_０ｆｓ’についても低下させることが望ましい。

その後、ステップＳ４３〜Ｓ５６において、図９に示したステップＳ１〜Ｓ１４と同様の処理が実行される。

このようにして、第３実施形態に係る立体物検出装置３及び立体物検出方法によれば、第１実施形態と同様に、立体物の検出精度を向上させることができ、立体物の検出漏れを起こしてしまう事態等を（一層）防止することができる。また、検出領域Ａ１，Ａ２が極端に縮小されて検出漏れを起こしてしまう事態等を防止することができる。

また、第３実施形態によれば、自車両Ｖの車線変更が検出された場合、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大させる際の拡大量を小さくする。このため、車線変更中に一時的に区分線に寄った状態において検出領域Ａ１，Ａ２が隣接車線でなく隣々接車線に設定されてしまう事態を防止することができる。

≪第４実施形態≫
次に、本発明の第４実施形態を説明する。第４実施形態に係る立体物検出装置及び立体物検出方法は、第１実施形態のものと同様であるが、構成及び処理内容が一部異なっている。以下、第１実施形態との相違点を説明する。

図２０は、第４実施形態に係る計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図２０においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０及び車速センサ２０についても図示するものとする。

図２０に示すように、第４実施形態に係る計算機３０は、接地線検出部３７を備えている。接地線検出部３７は、隣接車線を走行する他車両Ｖのタイヤが接地する位置（車幅方向における位置）を接地線として検出する。以下に、図２１および図２２を用いて、詳細を説明する。なお、図２１および図２２は、接地線検出部３７による接地線の検出方法を説明するための図である。

まず、接地線検出部３７は、検出領域Ａ１，Ａ２に対して、自車両Ｖの進行方向と略平行な複数の線Ｌ_１〜Ｌ_ｎをそれぞれ異なる位置に設定する。たとえば、図２１に示す例において、接地線検出部３７は、４本の略平行な線を設定する。なお、以下の説明において４本の略平行な線Ｌ_１〜Ｌ_４を例に説明するが、これに限らず、平行な線は２本又は３本であってもよいし、 ５本以上であってもよい。

そして、接地線検出部３７は、設定した線Ｌ_１〜Ｌ_４について、差分波形生成部３３ａに差分波形ＤＷ_ｔを生成させる。すなわち、接地線検出部３７は、差分波形生成部３３ａに、差分画素ＤＰの数をカウントさせた後、差分画像ＤＷ_ｔのデータ上において立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａと各線Ｌ_１〜Ｌ_４との交点ＣＰを求め、該交点ＣＰとカウント数とを対応付けさせることで、各線Ｌ_１〜Ｌ_４毎に差分波形ＤＷ_ｔを生成させる。これにより、接地線検出部３７は、図２１（ｂ）に示すように、複数の差分波形を得ることができる。なお、図２１（ｂ）において、差分波形ＤＷ_ｔ１は略平行な線Ｌ_１に基づくものであり、差分波形ＤＷ_ｔ２は略平行な線Ｌ_２に基づくものであり、差分波形ＤＷ_ｔ３は略平行な線Ｌ_３に基づくものであり、差分波形ＤＷ_ｔ４は略平行な線Ｌ_４に基づくものである。

ここで、複数の差分波形ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔ４を参照すると、自車両Ｖに近い略平行な線Ｌ_３に基づく差分波形ＤＷ_ｔ３の方が、自車両Ｖから遠い略平行な線Ｌ_１，Ｌ_２に基づく差分波形ＤＷ_ｔ１，ＤＷ_ｔ２よりも度数が増加する傾向にある。これは、他車両Ｖが立体物であるため、差分画像ＰＤ上において他車両Ｖが必ず無限遠に伸びるためである。ところが、差分波形ＤＷ_ｔ３と差分波形ＤＷ_ｔ４とは度数が同じとなっている。これは、略平行な線Ｌ_３，Ｌ_４の双方が差分画像ＰＤ_ｔ上において他車両Ｖと重なっていないためである。すなわち、略平行な線Ｌ_３と線Ｌ_４との問に差分画素ＤＰが入っていないためである。

接地線検出部３７は、上記のような複数の差分波形ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔ４の形状変化から、他車両Ｖの接地線Ｌ_ｔを判断する。図２１（ｂ）に示す例の場合、接地線検出部３７は、略平行な線Ｌ_３を接地線Ｌ_ｔと判断する。具体的には、図２２に示す面積の増加率から接地線Ｌ_ｔを判断する。図２２は、図２１（ｂ）に示した複数の差分波形ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔ４の面積の増加率を示すグラフである。図２２に示すように、接地線検出部３７は、算出された面積のうち最も遠い略平行な線から最も近い略平行な線ヘ向かって面積の増加率を参照する。ここで、差分波形ＤＷ_ｔ２の面積は差分波形ＤＷ_ｔ１の面積に対して一定の増加率を示し、差分波形ＤＷ_ｔ３の面積は差分波形ＤＷ_ｔ２の面積に対して一定の増加率を示している。これに対して、差分波形ＤＷ_ｔ４の面積と差分波形ＤＷ_ｔ３との面積とは同じとなっており、増加率は所定値以下となっている。これは、上記したように、略平行な線Ｌ_３と線Ｌ_４との間に差分画素ＤＰが入っていないためである。すなわち、略平行な線Ｌ_３と線Ｌ_４との間には立体物（たとえば隣接車両のタイヤ）が存在しないと推定できる。よって、接地線検出部３７は、略平行な線Ｌ３を他車両Ｖの接地線Ｌ_ｔとして検出する。

図２０に戻り、第４実施形態に係る領域設定部３３ｂは、第１実施形態と同様に、自車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙに基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大させるとともに、第４実施形態ではさらに、接地線検出部３７により検出された他車両Ｖの接地線Ｌ_ｔに基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に拡大させる際の拡大量Δｙ_０ｆｓを変化させる。具体的には、領域設定部３３ｂは、図２３に示すように、自車両Ｖ１の側面から他車両Ｖの接地線Ｌ_ｔまでの車幅方向の距離が短いほど、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大させる際の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくする。

このようにして、第４実施形態に係る立体物検出装置４及び立体物検出方法によれば、第１実施形態と同様に、立体物の検出精度を向上させることができ、立体物の検出漏れを起こしてしまう事態等を（一層）防止することができる。また、検出領域Ａ１，Ａ２が極端に縮小されて検出漏れを起こしてしまう事態等を防止することができる。

また、第４実施形態によれば、隣接車線を走行する他車両Ｖの接地線Ｌ_ｔを検出し、自車両Ｖの側面から接地線Ｌ_ｔまでの距離が短いほど、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大させる際の変化量Δｙ_０ｆｓを小さくする。これにより、第４実施形態では、自車両Ｖの側面から隣接車両までの車幅方向における距離が短く、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大させる拡大量を抑えても、隣接車線で他車両Ｖを適切に検出できるような場合には、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大させる際の変化量Δｙ_０ｆｓを抑えることで、検出領域Ａ１，Ａ２が隣々接車線や路外に設定されてしまい、隣々接車線を走行する他車両や路外の草などを隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

≪第５実施形態≫
次に、本発明の第５実施形態を説明する。第５実施形態に係る立体物検出装置及び立体物検出方法は、第１実施形態のものと同様であるが、構成及び処理内容が一部異なっている。以下、第１実施形態との相違点を説明する。

図２４は、第５実施形態に係る計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図２４においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０及び車速センサ２０についても図示するものとする。

図２４に示すように、第５実施形態に係る計算機３０は、旋回状態検出部（旋回状態検出手段）３８を備えている。旋回状態検出部３８は、車速センサ２０により検出された自車速や、図示しない操舵角センサにより検出された操舵量に基づいて、自車両Ｖが旋回している状態であるか否かを判定し、さらに、自車両Ｖが旋回している状態である場合には、自車両Ｖの旋回半径を検出する。なお、旋回状態検出部３８による旋回状態の検出方法は、特に限定されず、たとえば、横方向の加速度センサによる検出結果に基づいて、自車両Ｖ１の旋回状態を検出してもよいし、あるいは、カメラ１０で撮像した撮像画像に基づいて道路形状を予測することで、自車両Ｖ１の旋回状態を検出してもよい。また、ナビゲーションシステム等の地図情報や自車両Ｖの現在位置情報に応じて、自車両Ｖが走行している道路を特定することで、自車両Ｖ１の旋回状態を検出してもよい。

第５実施形態に係る領域設定部３３ｂは、第１実施形態と同様に、自車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙに基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大させるとともに、第５実施形態ではさらに、旋回状態検出部３８により自車両Ｖが旋回している状態であると判定された場合に、自車両Ｖの旋回半径に応じて、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大させる際の拡大量Δｙ_０ｆｓを変化させる。具体的には、領域設定部３３ｂは、自車両Ｖの旋回半径が小さいほど、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくする。

ここで、図２５は、車両旋回時における車両の走行状態を示す上面図であって、領域設定部３３ｂが検出領域Ａ１を拡大させた場合の例を示している。図２５に示すように、自車両Ｖがカーブなどを旋回している場面では、自車両Ｖの旋回半径が小さいほど、旋回方向外側の検出領域Ａ１，Ａ２が隣々接車線内に設定され易く、第１実施形態と同様に検出領域Ａ１を車幅方向外側に拡大させてしまうと、隣々接車線の他車両Ｖが検出領域Ａ１に入ってしまい、このような他車両Ｖを隣接車両として誤検出してしまう場合がある。

そこで、領域設定部３３ｂは、旋回状態検出部３８により自車両Ｖが旋回していると判定された場合に、図２６に示すように、自車両Ｖの旋回半径が小さいほど、車幅方向距離Δｙに対する検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくする。これにより、自車両Ｖがカーブを旋回している場合でも、検出領域Ａ１，Ａ２が隣々接車線内に設定されることを抑制することができ、その結果、隣々接車線の他車両Ｖを隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

また、第５実施形態において領域設定部３３ｂは、上記の構成に加えて、第２実施形態で記載したように、自車両の走行車線の車線幅に基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくする構成を採用することもできる。この場合、領域設定部３３ｂは、旋回半径に基づいて決定された検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓと、車線幅に基づいて決定された検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓとを比較し、小さい方の拡大量Δｙ_０ｆｓを選択して、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを車幅方向外側に拡大させることができる。

このようにして、第５実施形態に係る立体物検出装置５及び立体物検出方法によれば、第１実施形態と同様に、立体物の検出精度を向上させることができ、立体物の検出漏れを起こしてしまう事態等を（一層）防止することができる。また、検出領域Ａ１，Ａ２が極端に縮小されて検出漏れを起こしてしまう事態等を防止することができる。

また、第５実施形態では、旋回状態検出部３８により自車両Ｖが旋回していると判定された場合に、図２６に示すように、自車両Ｖの旋回半径が小さいほど、車幅方向距離Δｙに対する検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくすることで、図２５に示すように、自車両Ｖがカーブを旋回している場合でも、検出領域Ａ１，Ａ２が隣々接車線内に設定されることを抑制することができ、その結果、隣々接車線の他車両Ｖを隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することができる。

さらに、第５実施形態によれば、自車両Ｖが車線変更を行う際に、自車両Ｖの旋回状態に基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを抑制することもできる。たとえば、自車両Ｖ１が直線道路を走行している際に、自車両Ｖが旋回していることを検出した場合には、その旋回半径が小さいほど、自車両Ｖが車線変更を行う可能性が高いものと判断できる。そこで、自車両Ｖの旋回半径が小さいほど、自車両Ｖが車線変更を行う可能性が高いものと判断し、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくすることで、車線変更時に、検出領域Ａ１，Ａ２が隣々接車線に設定されてしまい、隣々接車線を走行する他車両を隣接車両として誤検出してしまうことを有効に防止することもできる。

≪第６実施形態≫
次に、本発明の第６実施形態を説明する。第６実施形態に係る立体物検出装置及び立体物検出方法は、第１実施形態のものと同様であるが、処理内容が一部異なっている。以下、第１実施形態との相違点を説明する。

図２７は、第６実施形態における車両の走行状態を示す上面図であって、領域設定部３３ｂが検出領域Ａ１を拡大させた場合の例を示している。第６実施形態において、領域設定部３３ｂは、自車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙに基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側にシフトさせるとともに、自車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙに基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に拡大させる。以下に、詳細を説明する。

ここで、図２８（Ａ）は、区分線との車幅方向距離Δｙと、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側にシフトさせる際の移動量（シフト量Δｙ_０ｆｓ１）との関係を示すグラフであり、図２８（Ｂ）は、区分線との車幅方向距離Δｙと、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に拡大させる際の拡大量（拡大量Δｙ_０ｆｓ２）との関係を示すグラフである。

具体的には、領域設定部３３ｂは、図２８（Ａ）に示すように、自車両Ｖ１の側面と区分線との車幅方向距離Δｙがｙ_３未満である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２をそのまま変更せず、車幅方向距離Δｙがｙ_３以上でありｙ_４未満である場合には、車幅方向距離Δｙに応じて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側にシフトさせる。なお、図２８（Ｂ）に示すように、自車両Ｖ１の側面と区分線との車幅方向距離Δｙがｙ_３以上でありｙ_４未満である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２の車幅方向外側への拡大は行われない。

また、領域設定部３３ｂは、車幅方向距離Δｙがｙ_４以上である場合には、図２８（Ａ）に示すように、検出領域Ａ１，Ａ２を所定のシフト量Δｙ_０ｆｓ１’だけ車幅方向外側にシフトさせるとともに、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に拡大させる。具体的には、車幅方向距離Δｙがｙ_４以上でありｙ_５未満である場合には、図２８（Ｂ）に示すように、車幅方向距離Δｙに応じて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に拡大させ、車幅方向距離Δｙがｙ_５以上である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２を所定の拡大量Δｙ_０ｆｓ２’だけ車幅方向外側に拡大させる。

これにより、たとえば、自車両Ｖが区分線から離れる場面において、領域設定部３３ｂは、自車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙがｙ_３以上となった場合に、車幅方向距離Δｙに応じて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側にシフトさせていき、その後、車幅方向距離Δｙがｙ_４以上となった場合に、検出領域Ａ１，Ａ２の車幅方向外側へのシフトを停止し、代わりに、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に拡大させることとなる。そして、領域設定部３３ｂは、車幅方向距離Δｙがｙ_５になるまで、車幅方向距離Δｙに応じて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に拡大させていき、車幅方向距離Δｙがｙ_５になった時点で、検出領域Ａ１，Ａ２の車幅方向外側への拡大も停止することとなる。

一方、自車両Ｖが区分線に近づく場面では、領域設定部３３ｂは、車幅方向距離Δｙがｙ_５未満となった場合には、拡大している検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを車幅方向内側に狭めていき、その後、車幅方向距離Δｙがｙ_４未満となった場合に、検出領域Ａ１，Ａ２の車幅方向内側への縮小を停止し、代わりに、車幅方向距離Δｙに応じて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向内側にシフトさせることとなる。そして、領域設定部３３ｂは、車幅方向距離Δｙがｙ_３未満となった場合に、検出領域Ａ１，Ａ２の車幅方向内側へのシフトも停止することとなる。

さらに、第６実施形態において、領域設定部３３ｂは、検出領域Ａ１，Ａ２のシフト量Δｙ_０ｆｓ１、拡大量Δｙ_０ｆｓ２のそれぞれについて、自車両Ｖの車線変更時、立体物の検知時、通常時（自車両Ｖが直進、かつ、立体物の非検出時）のそれぞれの状況に応じた変化量のリミット値（拡大規定値、規定値）を有している。そして、領域設定部３３ｂは、各状況に応じたΔｙ_０ｆｓ１，Δｙ_０ｆｓ２のリミット値を越えない範囲で、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に徐々にシフトさせ、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを車幅方向外側に徐々に拡大させる。なお、自車両の旋回状態や走行車線の車線幅にかかわらず、上述した状況ごとのリミット値が適用されることとなる。

このようにして、第６実施形態に係る立体物検出装置６及び立体物検出方法によれば、第１実施形態と同様に、立体物の検出精度を向上させることができ、立体物の検出漏れを起こしてしまう事態等を（一層）防止することができる。また、検出領域Ａ１，Ａ２が極端に縮小されて検出漏れを起こしてしまう事態等を防止することができる。

また、第６実施形態によれば、自車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙに基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側にシフトさせ、その後、車幅方向距離Δｙが所定値以上となり、検出領域Ａ１，Ａ２のシフト量が所定量となった場合に、検出領域Ａ１，Ａ２のシフトに代えて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に拡大させることで、以下の効果を奏することができる。

すなわち、検出領域Ａ１，Ａ２において隣接車線を走行する立体物（他車両など）を検出する場合、検出領域Ａ１，Ａ２のうち車幅方向外側に位置する領域ほど、実際の移動速度よりも立体物の移動速度が速い速度で算出される傾向にあり、また、検出領域Ａ１，Ａ２のうち車幅方向内側に位置する領域ほど、実際の移動速度よりも立体物の移動速度が遅い速度で算出される傾向にある。そのため、車幅方向距離Δｙに基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に拡大させ過ぎてしまうと、検出領域Ａ１，Ａ２における立体物の検出位置に応じて、検出される立体物の移動速度にバラツキが生じてしまい、立体物の検出精度が低下してしまう場合がある。これに対して、本実施形態では、自車両Ｖが区分線から離れた場合に、自車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙに基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側にシフトさせることで、このような立体物の移動速度の検出結果のバラツキを抑え、立体物（隣接車両）を適切に検出することが可能となる。

また、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側にシフトさせ過ぎてしまうと、車幅方向において自車両Ｖ１に近い位置を走行する二輪車などが検出領域Ａ１，Ａ２に入らず、このような二輪車を検出できない場合がある。しかし、本実施形態では、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側にシフトさせるシフト量が所定量以上となった場合には、検出領域Ａ１，Ａ２のシフトに代えて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に拡大させることで、このような問題も有効に解決することができる。

≪第７実施形態≫
次に、本発明の第７実施形態を説明する。第７実施形態に係る立体物検出装置及び立体物検出方法は、第１実施形態のものと同様であるが、構成及び処理内容が一部異なっている。以下、第１実施形態との相違点を説明する。

図２９は、第７実施形態に係る計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図２９においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０及び車速センサ２０についても図示するものとする。

図２９に示すように、第７実施形態に係る計算機３０は、異物検出部（異物検出手段）３９を備えている。異物検出部３９は、カメラ１０により撮像された撮像画像に基づいて、レンズに付着する雨滴や水垢などの異物を検出するものである。たとえば、異物検出部３９は、赤外光をレンズに向けて照射し、照射した赤外光が雨滴により減衰した減衰量を検出することで、レンズに付着した雨滴の量を検出する雨滴センサや、ワイパーの動作強度を検出することで、レンズ付着した雨滴の量を検出するものであり、検出した雨滴の量を領域設定部３３ｂに出力する。

また、異物検出部３９は、雨滴を検出するものに限定されず、たとえば、レンズに付着した水垢や泥を検出するものであってもよい。たとえば、異物検出部３９は、撮像画像から被写体のエッジを抽出し、抽出したエッジの特性から、画像の鮮明さを判断することで、レンズに水垢などが付着しており、レンズが白濁している（レンズ表面に白色の薄膜が形成されている）度合いを判断し、これにより、レンズに付着する異物の量を検出してもよい。あるいは、異物検出部３９は、一定時間にわたり、撮像画像のうち同じ領域で同様の強度のエッジが検出された場合に、該領域に異物が付着していると判断して、レンズに付着する異物の量を検出してもよい。

第７実施形態に係る領域設定部３３ｂは、第１実施形態と同様に、自車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙに基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に拡大させるとともに、第７実施形態ではさらに、異物検出部３９により検出された異物の量に基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２を拡大させる際の拡大量Δｙ_０ｆｓを変化させる。具体的には、領域設定部３３ｂは、レンズに付着した異物の量が多いほど、検出領域Ａ１，Ａ２を拡大する際の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくする。

ここで、図３０は、レンズに付着した異物の量と検出領域Ａ１，Ａ２の大きさ（拡大量Δｙ_０ｆｓ）との関係を示す図である。領域設定部３３ｂは、図３０に示すように、レンズに付着した異物の量が多くなるほど、検出領域Ａ１，Ａ２を拡大する際の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくする。具体的には、領域設定部３３ｂは、レンズに付着した異物の量がｑ_１未満である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを、車幅方向距離Δｙに基づいて決定された初期の拡大量のままとし、レンズに付着した異物の量がｑ_１以上であり、かつ、ｑ_２未満である場合には、レンズに付着した異物の量が多くなるほど検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくし、レンズに付着した異物の量がｑ_２を超える場合には、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量を、最も小さい所定値Δｙ_０ｆｓ’’に設定する。

このようにして、第７実施形態に係る立体物検出装置７及び立体物検出方法によれば、第１実施形態と同様に、立体物の検出精度を向上させることができ、立体物の検出漏れを起こしてしまう事態等を（一層）防止することができる。また、検出領域Ａ１，Ａ２が極端に縮小されて検出漏れを起こしてしまう事態等を防止することができる。

また、第７実施形態によれば、カメラ１０のレンズに付着した異物の量を検出し、異物の量が多いほど、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくする。ここで、レンズに付着した異物の量が多いほど、被写体からの光束の一部が異物により遮られたり、乱反射してしまい、その結果、カメラ１０で撮像される区分線の像が歪んだり、ぼやけてしまい、区分線の検出精度が低下してしまう場合がある。そのため、本実施形態では、レンズに付着した異物の量が多い場合には、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくすることで、車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙの検出誤差により、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量が大きくなり過ぎてしまい、隣々接車線を走行する他車両や路外の草などが隣接車両として誤検出されてしまうことを有効に防止することができる。

≪第８実施形態≫
次に、本発明の第８実施形態を説明する。第８実施形態に係る立体物検出装置及び立体物検出方法は、第１実施形態のものと同様であるが、構成及び処理内容が一部異なっている。以下、第１実施形態との相違点を説明する。

図３１は、第８実施形態に係る計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図３１においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０及び車速センサ２０についても図示するものとする。

図３１に示すように、第８実施形態に係る計算機３０は、区分線種別特定部（区分線種別特定手段）４０を備えている。区分線種別特定部４０は、カメラ１０により撮像された撮像画像に基づいて、区分線の種別を特定するものである。なお、区分線の種別の特定方法は、特に限定されないが、たとえば、区分線種別特定部４０は、カメラ１０で撮像された区分線に対して、パターンマッチングを行うことで、区分線の種別を特定することができる。あるいは、区分線種別特定部４０は、ナビゲーションシステム等の地図情報や自車両Ｖの現在位置情報に応じて、自車両Ｖが走行する道路（車線）を特定することで、地図情報から、区分線の種別を特定することができる。

第８実施形態に係る領域設定部３３ｂは、第１実施形態と同様に、自車両Ｖの側面と区分線との車幅方向距離Δｙに基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側に拡大させるとともに、第８実施形態ではさらに、区分線種別特定部４０により特定された区分線の種別に基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２を拡大させる際の拡大量Δｙ_０ｆｓを変化させる。

ここで、図３２は、区分線の種別と検出領域Ａ１，Ａ２の大きさとの関係を示す図である。領域設定部３３ｂは、特定された区分線が、自車両Ｖの走行車線と隣接車線とを区分する区分線である可能性が低いほど、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくする。たとえば、図３２に示す例において、領域設定部３３ｂは、区分線の種別として、破線の白線、実線の白線、黄色線、および、多重線の４種類の区分線をそれぞれ特定可能であるものとする。この場合に、領域設定部３３ｂは、区分線が破線の白線である場合には、これら４種類の区分線のうち、自車両Ｖの走行車線に隣接する領域が隣接車線である可能性が最も高いものと判断し、これら４種類の区分線のうち、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを最も大きくする。また、領域設定部３３ｂは、区分線が実線の白線である場合には、自車両Ｖの走行車線の隣が隣接車線である可能性があるものと判断し、破線の白線よりは小さいが、他の区分線よりも検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓが大きくなるように、拡大量Δｙ_０ｆｓを設定する。一方、領域設定部３３ｂは、区分線が黄色線である場合には、自車両Ｖの走行車線の隣が隣接車線である可能性が低いものと判断し、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくし、区分線が多重線である場合には、自車両Ｖの走行車線の隣が隣接車線である可能性が最も低いものと判断し、これら４つの区分線の種別の中で、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを最も小さくする。

このようにして、第８実施形態に係る立体物検出装置８及び立体物検出方法によれば、第１実施形態と同様に、立体物の検出精度を向上させることができ、立体物の検出漏れを起こしてしまう事態等を（一層）防止することができる。また、検出領域Ａ１，Ａ２が極端に縮小されて検出漏れを起こしてしまう事態等を防止することができる。

また、第８実施形態によれば、区分線の種別を特定し、特定した区分線の種別に基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを異ならせる。たとえば、区分線の種別が黄色線や多重線である場合には、自車両Ｖの走行車両の隣は路肩、路外、あるいは、対向車線の可能性があり、このような場合に、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大してしまうと、路外の草やノイズなどの検出をしてしまう可能性が増加し、立体物（他車両など）の検出精度が低下してしまう。本実施形態では、たとえば、区分線の種別が黄色線や多重線である場合には、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大を抑制することで、路外の草やノイズなどの検出を有効に抑制することができる。一方、区分線の種別が破線の白線や実線の白線である場合には、自車両Ｖの走行車両の隣は隣接車両の可能性があり、このような場合に、車幅方向距離Δｙに応じて検出領域Ａ１，Ａ２を適切に拡大させることで、隣接車線の立体物（他車両Ｖ）を適切に検出することができる。

以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるもので
は無く、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更を加えてもよいし、各実施形態を組み合
わせてもよい。

たとえば、上述した第３実施形態では、車線変更検出部３６により自車両Ｖの車線変更が検出された場合に、一定時間の間、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大させる際の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくする構成を例示したが、この構成に加えて、自車両Ｖの車線変更が検出された場合に、自車両Ｖの車幅方向への移動速度を算出し、自車両Ｖの車幅方向への移動速度が速いほど、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大させる際の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくする構成とすることができる。この場合、自車両Ｖの車幅方向への移動速度が速いほど、自車両Ｖが車線変更する可能性が高いものと判断することができるため、自車両Ｖの車幅方向への移動速度が速いほど、検出領域Ａ１，Ａ２の拡大量Δｙ_０ｆｓを小さくすることで、自車両Ｖの車線変更によって、検出領域Ａ１，Ａ２が拡大され過ぎてしまい、検出領域Ａ１，Ａ２が隣々接車線内に設定されてしまうことを有効に防止することができる。なお、自車両Ｖの車幅方向への移動速度の算出方法は、特に限定されず、たとえば、領域設定部３３ｂは、横位置検出部３４により検出された自車両Ｖの側面から区分線までの車幅方向距離Δｙの時間変化に基づいて、あるいは、図示しない横加速度センサを用いることで、自車両Ｖの車幅方向への移動速度を算出することができる。

また、上述した第６実施形態では、自車両Ｖの側面から区分線までの車幅方向距離Δｙに基づいて、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側にシフトさせた後に、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを車幅方向外側に拡大させる構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、検出領域Ａ１，Ａ２を車幅方向外側にシフトさせながら、同時に、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを車幅方向外側に拡大させる構成としてもよい。

さらに、上記した実施形態では、自車両Ｖの車速を速度センサ２０からの信号に基づいて判断しているが、これに限らず、異なる時刻の複数の画像から速度を推定するようにしてもよい。この場合、車速センサが不要となり、構成の簡素化を図ることができる。また、車両挙動についても画像のみから判断するようにしてもよい。

加えて、上記実施形態では、撮像した現時刻の画像と一時刻前の画像とを鳥瞰図に変換し、変換した鳥瞰図の位置合わせを行ったうえで差分画像ＰＤ_ｔを生成し、生成した差分画像ＰＤ_ｔを倒れ込み方向（撮像した画像を鳥瞰図に変換した際の立体物の倒れ込み方向）に沿って評価して差分波形ＤＷ_ｔを生成しているが、これに限定されない。例えば、一時刻前の画像のみを鳥瞰図に変換し、変換した鳥瞰図を位置合わせした後に再び撮像した画像相当に変換し、この画像と現時刻の画像とで差分画像を生成し、生成した差分画像を倒れ込み方向に相当する方向（すなわち、倒れ込み方向を撮像画像上の方向に変換した方向）に沿って評価することによって差分波形ＤＷ_ｔを生成しても良い。すなわち、現時刻の画像と一時刻前の画像との位置合わせを行い、位置合わせを行った両画像の差分から差分画像ＰＤ_ｔを生成し、差分画像ＰＤ_ｔを鳥瞰図に変換した際の立体物の倒れ込み方向に沿って評価できれば、必ずしも鳥瞰図を生成しなくとも良い。

また、本実施形態に係る立体物検出装置１〜３は、差分波形ＤＷ_ｔに基づいて、立体物を検出しているが、これに限らず、例えば、オプティカルフローを用いたり、画像テンプレートを用いたりして、立体物を検出するようにしてもよい。さらには、差分波形ＤＷ_ｔに限らず、差分画像ＰＤ_ｔを用いて立体物を検出するようにしてもよい。さらに、検出領域Ａ１，Ａ２の大きさを拡大させる際に、本実施形態では検出領域Ａ１，Ａ２の大きさそのものを変更しているが、これに限らず、検出領域Ａ１，Ａ２とは別の拡大領域を設定してもよい。

さらに、本実施形態における位置合わせ部３２は、異なる時刻の鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせするものであるが、この「位置合わせ」処理は、検出対象の種別や要求される検出精度に応じた精度で行うことができる。たとえば、同一時刻および同一位置を基準に厳密な位置合わせを行う構成としてもよいし、各鳥瞰視画像の座標を把握するという程度の緩い位置合わせを行う構成としてもよい。

１〜３…立体物検出装置
１０…カメラ（撮像手段）
２０…車速センサ
３０…計算機
３１…視点変換部
３２…位置合わせ部
３３…立体物検出部（立体物検出手段）
３３ａ…差分波形生成部
３３ｂ…領域設定部（領域設定手段）
３４…横位置検出部（横位置検出手段）
３５…車線幅検出部（幅検出手段）
３６…車線変更検出部（車線変更検出手段）
３７…接地線検出部（接地線検出手段）
３８…旋回状態検出部（旋回状態検出手段）
３９…異物検出部（異物検出手段）
４０…区分線種別特定部（区分線種別特定手段）
ａ…画角
Ａ１，Ａ２…検出領域
ＣＰ…交点
ＤＰ…差分画素
ＤＷ_ｔ，ＤＷ_ｔ’ …差分波形
Ｌａ，Ｌｂ…立体物が倒れ込む方向上の線
ＰＢ…鳥瞰画像
ＰＤ…差分画像
Ｖ…自車両、他車両
Δｙ…車幅方向距離

Claims (12)

1. 自車両が走行する走行車線に境界である区分線を介して隣接する隣接車線を走行する立体物を検出する立体物検出装置であって、
   自車両に搭載され、前記区分線及び前記隣接車線の所定領域を含んで撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により撮像された所定領域内に立体物が存在するか否かを判断する立体物判断手段と、
   前記撮像手段が撮像した画像から、自車両の走行車線における自車位置と、前記区分線との車幅方向距離を検出する横位置検出手段と、
   前記横位置検出手段により検出された区分線との車幅方向距離が長くなるほど、当該区分線が存在する側に位置する前記所定領域の大きさを車幅方向外側に拡大させる領域設定手段と、
   自車両の車線変更を検出する車線変更検出手段と、を備え、
   前記領域設定手段は、前記車線変更検出手段により自車両の車線変更が検出された場合に、前記所定領域の大きさを車幅方向外側に拡大させる際の拡大量を小さくすることを特徴とする立体物検出装置。
2. 前記領域設定手段は、前記車線変更検出手段により自車両の車線変更が検出された場合に、自車両の車幅方向への移動速度を算出し、該車幅方向への移動速度が速いほど、前記所定領域の大きさを車幅方向外側に拡大させる際の拡大量を小さくすることを特徴とする請求項１に記載の立体物検出装置。
3. 自車両の走行車線または前記隣接車線の車線幅を検出する幅検出手段をさらに備え、
   前記領域設定手段は、前記幅検出手段により検出された前記車線幅が小さくなるほど、前記所定領域の大きさを車幅方向外側に拡大させる際の拡大量を小さくすることを特徴とする請求項１または２に記載の立体物検出装置。
4. 前記領域設定手段は、前記所定領域の大きさを拡大させる際には、前記所定領域を所定の拡大規定値ずつ複数回の処理により拡大させ、且つ、拡大した前記所定領域を元の大きさに戻す際には、前記所定領域を前記拡大規定値より小さな規定値ずつ複数回の処理により車幅方向内側に縮小させることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の立体物検出装置。
5. 前記領域設定手段は、立体物の検出中において、立体物の非検出中よりも前記規定値を小さくさせることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の立体物検出装置。
6. 前記隣接車線を走行する立体物の接地線を検出する接地線検出手段をさらに備え、
   前記領域設定手段は、自車両から前記接地線までの車幅方向における距離が短いほど、前記所定領域の大きさを車幅方向外側に拡大させる際の拡大量を小さくすることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の立体物検出装置。
7. 自車両の旋回状態を検出する旋回状態検出手段をさらに備え、
   前記領域設定手段は、前記旋回状態検出手段により検出された自車両の旋回半径が小さいほど、前記所定領域の大きさを車幅方向外側に拡大させる際の拡大量を小さくすることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の立体物検出装置。
8. 前記領域設定手段は、前記車幅方向距離が所定値以上の場合に、前記所定領域を車幅方向外側に移動させるとともに、前記所定領域の大きさを車幅方向外側に拡大させることを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の立体物検出装置。
9. 前記領域設定手段は、前記所定領域を車幅方向外側に移動させた後に、前記所定領域の大きさを車幅方向外側に拡大させることを特徴とする請求項８に記載の立体物検出装置。
10. 前記撮像手段が有するレンズに付着した異物を検出する異物検出手段をさらに備え、
    前記領域設定手段は、前記異物検出手段により検出された異物の量が多いほど、前記所定領域の大きさを車幅方向外側に拡大させる際の拡大量を小さくすることを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載の立体物検出装置。
11. 前記区分線の種別を特定する区分線種別特定手段をさらに備え、
    前記領域設定手段は、前記区分線種別特定手段により特定された前記区分線の種別に基づいて、前記所定領域の大きさを車幅方向外側に拡大させる際の拡大量を異ならせることを特徴とする請求項１〜１０のいずれかに記載の立体物検出装置。
12. 撮像手段と、立体物判断手段と、横位置検出手段と、車線変更検出手段と、領域設定手段とを備えた立体物検出装置を用いて、自車両が走行する走行車線に境界である区分線を介して隣接する隣接車線を走行する立体物を検出する立体物検出方法であって、
    前記撮像手段により、自車両から、前記区分線及び前記隣接車線の所定領域を含んで撮像する撮像工程と、
    前記立体物判断手段により、前記撮像工程において撮像された所定領域内に立体物が存在するか否かを判断する立体物判断工程と、
    前記横位置検出手段により、前記撮像工程における撮像により得られた画像から、自車両の走行車線における自車位置と、前記区分線との車幅方向距離を検出する横位置検出工程と、
    前記車線変更検出手段により、自車両の車線変更を検出する車線変更検出工程と、
    前記領域設定手段により、前記横位置検出工程において検出された区分線との車幅方向距離が長くなるほど、当該区分線が存在する側に位置する前記所定領域の大きさを車幅方向外側に拡大させるとともに、自車両の車線変更が検出された場合、前記所定領域の大きさを車幅方向外側に拡大させる際の拡大量を小さくする領域設定工程と、を有することを特徴とする立体物検出方法。
    
    

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