CN107209998A - 车道线识别装置 - Google Patents
车道线识别装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107209998A CN107209998A CN201680006391.5A CN201680006391A CN107209998A CN 107209998 A CN107209998 A CN 107209998A CN 201680006391 A CN201680006391 A CN 201680006391A CN 107209998 A CN107209998 A CN 107209998A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- white line
- diatom
- presumption
- reliability
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 74
- 230000002000 scavenging effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 20
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 8
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 230000020509 sex determination Effects 0.000 description 2
- 235000004522 Pentaglottis sempervirens Nutrition 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- GOLXNESZZPUPJE-UHFFFAOYSA-N spiromesifen Chemical compound CC1=CC(C)=CC(C)=C1C(C(O1)=O)=C(OC(=O)CC(C)(C)C)C11CCCC1 GOLXNESZZPUPJE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/10—Path keeping
- B60W30/12—Lane keeping
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
车道线识别装置(10)适用于搭载有对车辆前方进行拍摄的摄像装置(21)的车辆。车道线识别装置(10)具备:车道线识别部(11),其基于由摄像装置(21)获取到的图像,来识别划分车辆的行驶车道的行驶车道线;以及车道线推定部(12),其基于由车道线识别部(11)识别出的行驶车道线,来推定通过车道线识别部(11)无法识别的范围的行驶车道线形状。车道线识别装置(10)判定由车道线识别部(11)识别出的行驶车道线的可靠性,并基于该判定结果使车道线推定部(12)进行的行驶车道线的形状的推定无效。
Description
本申请是基于在2015年1月21日提交的日本申请号为2015-009775号的申请,并要求该申请的优先权,通过参照将该专利申请的全部内容编入本说明书。
技术领域
本发明涉及一种车道线识别装置,具体来说,涉及适用于搭载有对车辆前方进行拍摄的摄像装置的车辆的车道线识别装置。
背景技术
作为车辆的行驶辅助控制,已知有选择与本车辆行驶于同一车道上的车辆作为前行车辆,并追踪该选择出的前行车辆行驶的自适应巡航控制系统、为了车辆不脱离左右的行驶车道线而控制车辆的行驶的车道保持辅助等各种控制。
在这样的行驶辅助控制中,进行车辆上搭载有相机,对车辆前方进行拍摄并识别行驶车道线,并且使用识别出的行驶车道线来控制车辆的行驶的处理(例如,参照专利文献1)。在专利文献1所记载的装置中,公开了根据由相机拍摄到的图像内的行驶车道线来计算表示行驶道路的弯曲度的回旋线参数,并使用该计算出的回旋线参数预测行驶道路上的车辆的将来的行为。
专利文献1:日本特开2001-10524号公报
基于根据由摄像装置拍摄到的图像识别出的行驶车道线的形状,来推定比行驶车道线的识别区间靠远方的行驶车道线的形状,从而能够进行利用了与通过图像无法识别的远距离的行驶车道线相关的信息的车辆行驶控制。另一方面,在根据图像识别出的行驶车道线的识别精度较低的情况下,通过推定求得的远距离的白线形状与实际的白线形状的偏差增大。在这样的情况下,发明者的详细的分析结果发现了存在基于行驶车道线的形状的车辆行驶控制的控制性降低的可能性这一课题。
本发明是鉴于上述课题而完成的,目的在于提供一种能够针对基于图像的识别范围以外的行驶车道线,可将推定精度较高的结果用于车辆行驶控制的车道线识别装置。
发明内容
根据本发明一方式的车道线识别装置是适用于搭载有对车辆前方进行拍摄的摄像装置的车辆的车道线识别装置,具备:车道线识别单元,其基于通过上述摄像装置获取到的车辆前方的图像,来识别划分上述车辆的行驶车道的行驶车道线;车道线推定单元,其基于通过上述车道线识别单元识别出的行驶车道线,来推定通过上述车道线识别单元无法识别的范围内的上述行驶车道线形状;可靠性判定单元,其判定通过上述车道线识别单元识别出的上述行驶车道线的可靠性;以及推定无效单元,其基于上述可靠性判定单元的上述行驶车道线的可靠性的判定结果,使上述车道线推定单元进行的上述行驶车道线的形状的推定无效。
在上述结构中,为基于根据图像识别出的行驶车道线的可靠性,使在图像中无法识别的范围内的行驶车道线的形状的推定无效的结构。在使用根据图像识别出的行驶车道线,来推定在图像中无法识别的范围内的行驶车道线的形状的情况下,考虑到若识别出的行驶车道线的可靠性较低则推定精度下降,而会对行驶辅助控制的控制性产生影响。通过鉴于这一点作成上述结构,能够抑制进行使用了推定精度较低的行驶车道线的结果的车辆行驶控制,进而,能够使车辆的行驶辅助控制的控制性良好。
附图说明
图1是表示具有第1实施方式的车道线识别装置的系统简要结构的框图。
图2是表示车道线识别装置的白线识别处理的处理顺序的流程图。
图3的(a)及(b)是表示与前行车辆的车辆间距离不同的两个图像的图。
图4是表示白线推定部的无效化处理的处理顺序的流程图。
图5是表示白线推定部的可靠性判定处理的处理顺序的流程图。
具体实施方式
(第1实施方式)
以下,参照附图对本实施方式的车道线识别装置进行说明。本实施方式的车道线识别装置是搭载于车辆的装置。该车道线识别装置识别作为划分车辆的行驶车道的行驶车道线的白线。与由车道线识别装置识别出的白线相关的信息(例如,白线信息)用于追随作为行驶于本车辆前方的前行车辆中与本车辆行驶于同一车道上的车辆的前行车辆行驶的自适应巡航控制、为了车辆不脱离行驶车道线而控制车辆的行驶的车道保持辅助等行驶辅助控制。首先,使用图1对本实施方式的车道线识别装置的简要结构进行说明。
图1所示的系统是搭载于车辆的系统,具有本实施方式的车道线识别装置10。在图1中,车道线识别装置10是具备CPU、ROM、RAM、I/O等的计算机,通过CPU执行安装于ROM的程序来实现车道线识别装置10的各功能(例如,车道线识别单元、车道线推定单元、可靠性判定单元及推定无效单元)。车辆(即本车辆)中搭载有作为检测存在于车辆周围的物体的物体检测单元的摄像装置21。车道线识别装置10输入由摄像装置21拍摄到的图像,并使用该输入的图像创建白线信息。
摄像装置21是车载相机,由CCM相机、CMOS图像传感器、近红外相机等构成。摄像装置21对包含本车辆的行驶道路的周边环境进行拍摄,生成表示该拍摄到的图像的图像数据并依次输出至车道线识别装置10。摄像装置21设置于本车辆的例如挡风玻璃的上端附近,对以摄像轴为中心面向车辆前方扩展到规定的拍摄角度δ1的范围的区域进行拍摄。此外,摄像装置21可以是单眼相机,也可以是立体相机。
车道线识别装置10输入来自摄像装置21的图像数据,并且分别输入设置于车辆的各种传感器的检测信号。在图1所示的系统中,作为各种传感器设置有检测车辆的朝向转向方向的角速度(例如、横摆率)的横摆率传感器22、检测车速的车速传感器23、检测转向操纵角的转向操纵角传感器24等。车速传感器23对应于车速检测单元。横摆率传感器22及转向操纵角传感器24对应于转向检测单元。
车道线识别装置10具备白线识别部11和白线推定部12。白线识别部11识别位于由摄像装置21拍摄到的图像内的白线。白线推定部12使用与由白线识别部11识别出的白线相关的信息,推定由白线识别部11无法识别的范围的白线的形状,即比白线识别部11的白线识别范围更远方的白线的形状。
图2是表示由车道线识别装置10执行的白线识别处理的处理顺序的流程图。该处理由车道线识别装置10的CPU以规定的控制周期反复执行。通过该处理,可实现与车道线识别单元(例如、车道线识别部)相当的白线识别部11、与车道线推定单元(例如、车道线推定部)、可靠性判定单元(例如、可靠性判定部)及推定无效单元(例如、推定无效部)相当的白线推定部12的各功能。
在图2中,在步骤S10中,获取由摄像装置21拍摄到的图像。在接下来的步骤S11中,基于获取到的图像中的道路图像的亮度信息提取边缘点P,在步骤S12中,对提取出的边缘点P进行霍夫转换。这里,进行多个边缘点P连续排列的直线或曲线的提取。在接下来的步骤S13中,将提取出的直线或曲线作为白线候补,计算它们的特征量,在步骤S14中,使用特征量,从白线候补中提炼朝着车辆的行进方向延伸的一对直线或曲线。
接着,在步骤S15中,进行边缘点P的鸟瞰转换。具体来说,对提炼出的白线候补的边缘点P,使用摄像装置21的安装位置及安装角度进行坐标转换,转换为平面图。应予说明,在所得到的平面图中,白线所在的范围为“白线识别范围”。即,根据由摄像装置21拍摄到的图像,能够识别从本车辆到近距离D1的白线形状,识别出的白线中的距离本车辆最远的位置是白线识别范围的端部。平面图为以本车辆的车宽方向为X轴、以车辆的行进方向为Y轴的本车辆中心的正交坐标系。
在接下来的步骤S16中,推定确定被转换为平面图的白线形状的参数亦即白线参数η(例如、白线的位置、白线的斜率、白线宽度、白线的曲率、曲率变化率等)。白线参数η的推定通过利用多项式(例如,白线模型)对被转换为平面图的白线形状进行近似来进行。
接下来,在步骤S17中,通过白线参数η的外推,来推定白线识别范围外的白线,即比近距离D1靠远方的白线(以下也称为“远方白线”。)的形状。远方白线的形状的推定通过使用了白线参数η的白线模型来进行,例如使用白线的曲率及曲率变化率(例如,回旋线参数)中的至少一个来进行。此外,白线模型可以是根据多项式的近似,也可以是表格等。存储推定出的白线的白线参数,结束本例行程序。在本实施方式中,通过由车道线识别装置10进行的步骤S10到S15的处理,可实现与车道线识别单元相当的白线识别部11的功能。另外,通过由车道线识别装置10进行的步骤S16及S17的处理,可实现与车道线推定单元相当的白线推定部12的功能。
返回到图1的说明,与白线识别部11识别出白线相关的信息及与由白线推定部12推定出的远方白线相关的信息被输入至车辆控制装置30。车辆控制装置30实现自适应巡航控制功能、车道保持辅助功能等行驶辅助控制。
具体来说,在自适应巡航控制功能中,以设定车速控制本车辆的车速,并且以与本车辆的车速相应的距离来控制本车辆与前行车辆之间的车辆间距离。具体来说,对存在于本车辆的前方的前方车辆的移动轨迹与白线识别部11识别出的白线形状以及由白线推定部12推定出的远方白线的形状进行比较。并且,在前方车辆的移动轨迹沿着白线形状及远方白线形状的情况下,将前方车辆的移动轨迹设为本车辆的将来的预测行进路线。另外,基于该预测行进路线,选定本车辆应追踪的前行车辆,并且实施为了追踪该选定的前行车辆的发动机控制及制动控制。
此外,自适应巡航控制中的本车辆的将来行进路线预测方法并不限于上述内容,例如可举出将白线识别部11识别出的白线形状及由白线推定部12推定出的远方白线的形状设为本车辆的将来的预测行进路线等方法。与白线识别部11识别出的白线相关的信息及与由白线推定部12推定出的远方白线相关的信息与由车道线识别装置识别出的白线相关的信息(例如,白线信息)相当。
另外,在车道保持辅助功能中,例如根据车速及横摆率来预测本车辆的将来的位置,并使用该预测出的将来的位置、白线形状及远方白线形状来判定本车辆是否有脱离白线的可能。在判定为本车辆有脱离白线的可能的情况下,在车载显示器上进行警告显示、或以警告音通知。另外,在车辆控制装置30具有运行辅助功能的系统中,在判定为本车辆有脱离白线的可能的情况下,对方向盘施加转向操纵力。
此处,在使用由摄像装置21识别出的到近距离D1的白线形状来推定比近距离D1靠远方的白线形状的情况下,若由摄像装置21识别出的白线形状的精度较低,则比近距离D1靠远方的白线形状的推定精度降低。特别是,在根据白线模型来推定远方白线的形状的情况下,根据图像识别出的白线形状的运算误差因白线模型的误差而被放大,推定精度容易降低。在这样的情况下,认为推定出的白线形状与实际的白线形状的偏离增大,行驶辅助控制的控制性降低。
鉴于这一点,在本实施方式中,判定由白线识别部11识别出的白线的可靠性(确定性)亦即白线可靠性,并基于该判定结果,使白线推定部12的白线形状的推定无效。在本实施方式中,在预先设定的规定的可靠性判定条件成立的情况下,判定为白线可靠性较低,并使白线推定部12的白线形状的推定无效。作为可靠性判定条件,包含下述的第1条件~第3条件这3个条件。在本实施方式中,在这3个条件中的至少1个条件成立的情况下,使白线推定部12的白线形状的推定无效。
·第1条件:本车辆的车速为规定的低车速判定值Vth以下。
·第2条件:本车辆的横摆率比规定值θth大。
·第3条件:在本车辆的前方白线宽度有变动。
首先,对于第1条件,在具有自适应巡航控制功能的车辆中,以使本车辆与前行车辆之间的车辆间距离成为与本车辆的车速相应的距离的方式来控制车辆间距离。具体来说,以本车辆的车速越高,本车辆与前行车辆的车辆间距离越大的方式来控制车辆间距离。因此,在本车辆行驶于城市街道或高速公路的堵塞区间等行驶于低车速区域的状况下,存在与前行车辆的车辆间距离变短的可能性。另外,从本车辆观察白线的难易程度根据与前行车辆之间的车辆间距离而不同,与前行车辆的车辆间距离越短,可以根据图像进行识别的白线的距离越短。
图3是表示与前行车辆43的车辆间距离不同的两个图像40的图,(a)表示车辆间距离较短的情况,(b)是表示车辆间距离较长的情况。如图3所示,在本车辆的前方存在行驶于本车辆车道41的前行车辆43的情况下,由于白线被前行车辆43遮挡,所以白线识别距离变短。另外,在与前行车辆43的车辆间距离较短的情况下与车辆间距离较长的情况相比,此时的白线识别距离短。因此,在本实施方式中,将本车辆的车速处于低车速判定值Vth以下的行驶状态包含于可靠性判定条件中,在该第1条件成立的情况下,为由白线识别部11识别出的白线的白线可靠性较低的情况,使白线推定部12的白线形状的推定无效。
此外,在根据车速来判定是否为与前行车辆43的车辆间距离较短的状况的结构中,在存在与前行车辆43的车辆间距离变短的可能性的状况下,使白线推定部12的白线形状的推定无效。因此,在行驶于相邻车道的车辆从相邻车道向本车道41进行了车道变更的情况下,能够在白线可靠性变低的状况下事先使白线形状的推定无效。
接下来,关于第2条件,在本车辆的横摆率较大的情况下,存在本车辆进行车道变更的可能性。另外,在本车辆进行车道变更时,从本车辆观察到的白线的斜率变缓,即白线的弯道半径R变小,而难以检测白线的边缘点P。在这样的情况下,白线识别部11的白线的识别精度降低。因此,在本实施方式中,将本车辆的横摆率大于规定值θth的情况包含于可靠性判定条件中,在该第2条件成立的情况下,由白线识别部11识别出的白线的白线可靠性较低,使白线推定部12的白线形状的推定无效。此外,该第2条件是用于判定本车辆相对于白线42是否处于以大于规定角速度转向的规定的转向状态的判定条件。
关于第3条件,在本车辆前方白线宽度有变动的情况下,假定行驶于宽度减少的区间、车道合流区间等。在该情况下,存在道路形状发生变形、或道路形状与白线形状不一致的可能性。在这样的情况下,若使用由白线识别部11识别出的到近距离D1的白线形状来推定比近距离D1靠远方的白线形状,则存在推定出的白线形状与实际的白线形状的偏差增大的可能性。因此,在本实施方式中,将在本车辆的前方白线宽度有变动的情况包含于可靠性判定条件,在该第3条件成立的情况下,由白线识别部11识别出的白线的可靠性较低,使白线推定部12的白线形状的推定无效。
接下来,使用图4及图5的流程图对本实施方式的具体方式加以说明。这些处理由白线推定部12每隔规定周期执行。
首先,对图4的无效化处理进行说明。在图4中,在步骤S21中,判定白线可靠性是否较低。此处,获取通过图5的可靠性判定处理设定的可靠性判定标识FA,基于该获取到的标识FA进行判定。对于可靠性判定标识FA,在本实施方式中,在白线可靠性为低等级的情况下,被设为0,在白线可靠性为高等级的情况下,被设为1。
在判定为白线可靠性较高的情况下,进入步骤S22,使白线推定部12的白线形状的推定有效。在该情况下,使用与白线识别部11识别出的白线相关的信息及与由白线推定部12推定出的远方白线相关的信息来实施车辆行驶控制。
另一方面,在判定为白线可靠性较低的情况下,进入步骤S23,使白线推定部12的白线形状的推定无效。此处,所谓的“使白线推定部12的白线形状的推定无效”包含:禁止用于白线推定部12推定远方白线形状的运算处理的实施、废弃由白线推定部12推定出的结果、不将由白线推定部12推定出的结果用于行驶辅助控制等。在本实施方式中,执行这3个处理中的1个处理。此外,即便在使白线推定部12的白线形状的推定无效的情况下,对于与白线识别部11识别出的白线相关的信息也允许使用。在本实施方式中,由白线推定部12进行的步骤S21到步骤S23的无效化处理相当于推定无效单元。
接下来,对图5的可靠性判定处理进行说明。在图5中,在步骤S31中,判定本车辆的车速是否为规定的低车速判定值Vth以下。此处,使用由车速传感器23检测出的车速来进行判定。在步骤S32中,判定由横摆率传感器22检测出的本车辆的横摆率是否比规定值θth大。
在步骤S33中,判定在本车辆前方白线宽度是否有变动。具体来说,使用白线识别部11的白线识别结果来进行判定,在车辆的宽度方向上的一对白线间的距离在车辆前方发生变化,并且其变化量为规定值以上的情况下,判定为在本车辆的前方白线宽度有变动。
在步骤S31、S32及S33的全部的处理中判定为否定的情况下,即在判定为第1条件~第3条件全部成立的情况下,进入步骤S34,对可靠性判定标识FA设置为1。另一方面,在步骤S31、S32及S33的任意一个中判定为肯定的情况下,进入步骤S35,对可靠性判定标识FA设置为0。在本实施方式中,由白线推定部12进行的步骤S31到S35的可靠性判定处理相当于可靠性判定单元。
根据以上详细叙述的本实施方式,可得到以下的优异的效果。
为基于根据图像40识别出的白线42的可靠性,使比白线识别范围靠远方的白线形状的推定无效的结构。在使用根据图像40识别出的白线42来推定在图像40中无法识别的范围的白线形状的情况下,若识别的白线42的可靠性较低则白线形状的推定精度降低。通过鉴于这一点作成上述结构,能够抑制进行使用了与推定精度较低的白线相关的信息的车辆行驶控制,进而,能够使车辆的行驶辅助控制的控制性良好。
构成为:作为可靠性判定条件,包含本车辆的车速为规定的低车速判定值Vth以下(第1条件),在车速为低车速判定值Vth以下的情况下,使白线推定部12的白线形状的推定无效。根据这样的结构,在由于基于图像的白线识别距离较短,而白线推定部12的白线推定精度较低的情况下,能够避免进行使用了该白线的推定结果的车辆行驶控制。
构成为:作为可靠性判定条件,包含本车辆的横摆率大于规定值θth(即,第2条件),在本车辆的横摆率大于规定值θth的情况下,使白线推定部12的白线形状的推定无效。根据该结构,在由于白线的边缘点P的检测精度低下,而白线推定部12的白线的推定精度较低的情况下,能够避免进行使用了该白线的推定结果的车辆行驶控制。
构成为:作为可靠性判定条件,包含在本车辆的前方白线宽度有变动(即、第3条件),在本车辆的前方的白线宽度有变动的情况下,使白线推定部12的白线形状的推定无效。根据这样的结构,在由于道路形状不是一定的形状或道路形状与白线形状不一致,而白线推定部12的白线的推定精度较低的情况下,能够避免进行使用了该白线的推定结果的车辆行驶控制。
(其他实施方式)
本发明并不限于上述实施方式,能够进行各种变形来实施,例如也可以以如下的方式来实施。
·在上述实施方式中,为作为可靠性判定条件包含第1条件~第3条件的结构,但也可以为将第1条件~第3条件中的1个或2个条件包含于可靠性判定条件,在至少一个条件成立的情况下,使白线推定部12的白线形状的推定无效。
·在上述实施方式中,作为检测本车辆的转向的状态的转向检测单元,使用横摆率传感器22,在本车辆的横摆率比规定值θth大的情况下,使白线推定部12的白线形状的推定无效,但转向检测单元并不限于上述内容。例如,也可以作为转向检测单元使用转向操纵角传感器24,在本车辆的转向操纵角比规定值大的情况下,设为本车辆处于规定的转向状态,而使白线推定部12的白线形状的推定无效。或者,也可以作为转向检测单元使用摄像装置21,基于图像数据来判定本车辆处于规定的转向状态。
·在上述实施方式中,也可以基于物体检测单元进行的与前行车辆43的车辆间距离的检测结果来判定本车辆的车速为规定的低车速判定值Vth以下(即,第1条件)。在该情况下,为在检测出的车辆间距离比判定值短的情况下,判定为第1条件成立,并使白线推定部12的白线形状的推定无效的结构。
·作为可靠性判定条件,也可以包含上述第1条件~第3条件以外的条件。例如,考虑在夜间、降雨或降雪的环境下白线的识别精度降低的情况。因此,基于环境的可靠性判定条件具体来说也可以包含例如夜间、雨天、降雪时等。
·在上述实施方式中,作为物体检测单元为具备摄像装置的结构,但也可以将本发明应用于与摄像装置一起具备雷达装置、声纳的系统。
·在上述实施方式中,在车道线识别装置10中,与非过渡实体记录介质相当的ROM中储存有程序,通过与计算机的处理器相当的CPU执行该程序来实现车道线识别装置10的各功能,但也可以是ROM以外的非过渡实体记录介质(例如、ROM以外的非易失性存储器)储存有程序,由CPU等的处理器来执行该程序的结构。在该情况下,在车道线识别装置10中,也可以为通过处理器执行非过渡实体记录介质中所储存的程序,从而执行与该程序对应的方法(例如,车道线识别方法)的结构。
·另外,也可以通过一个或多个集成电路(即IC)等,以硬件的方式构成车道线识别装置10所执行的各功能的一部分或全部。进一步地,对于车道线识别装置10所提供的各单元(例如,白线识别部11所对应的车道线识别单元、白线推定部12所对应的车道线推定单元、可靠性判定单元及推定无效单元)而言,也可以通过存储于非易失性存储器等的非过渡实体记录介质的软件及执行该软件的计算机、或仅通过软件、或仅通过硬件、或它们的组合来提供。
Claims (5)
1.一种车道线识别装置,是适用于搭载有对车辆前方进行拍摄的摄像装置(21)的车辆的车道线识别装置,具备:
车道线识别单元,其基于通过所述摄像装置获取到的车辆前方的图像(40),来识别划分所述车辆的行驶车道的行驶车道线(42);
车道线推定单元,其基于通过所述车道线识别单元识别出的行驶车道线,来推定通过所述车道线识别单元无法识别的范围的所述行驶车道线的形状;
可靠性判定单元,其判定通过所述车道线识别单元识别出的行驶车道线的可靠性;以及
推定无效单元,其基于所述可靠性判定单元的所述行驶车道线的可靠性的判定结果,使所述车道线推定单元进行的所述行驶车道线的形状的推定无效。
2.根据权利要求1所述的车道线识别装置,其中,还具备:
车速检测单元(23),其检测所述车辆的速度,
作为所述行驶车道线的可靠性,所述可靠性判定单元判定由所述车速检测单元检测出的速度是否为规定的低车速判定值以下,
所述推定无效单元在通过所述可靠性判定单元判定为所述车辆的速度为所述规定的低车速判定值以下的情况下,使所述车道线推定单元进行的所述行驶车道线的推定无效。
3.根据权利要求1或2所述的车道线识别装置,其中,还具备:
转向检测单元(22、24),其检测所述车辆的转向的状态,
作为所述行驶车道线的可靠性,所述可靠性判定单元通过所述转向检测单元判定所述车辆是否处于相对于所述行驶车道线比规定角速度大地转向的规定的转向状态,
所述推定无效单元在通过所述可靠性判定单元判定为所述车辆处于所述规定的转向状态的情况下,使所述车道线推定单元进行的所述行驶车道线的推定无效。
4.根据权利要求1~3中任一项所述的车道线识别装置,其中,
作为所述行驶车道线的可靠性,所述可靠性判定单元判定在所述车辆前方所述行驶车道线的宽度是否有变动,
所述推定无效单元在通过所述可靠性判定单元判定为所述行驶车道线的宽度有变动的情况下,使所述车道线推定单元进行的所述行驶车道线的推定无效。
5.一种车道线识别方法,其中,
通过搭载于车辆的车道线识别装置,基于通过搭载于所述车辆的摄像装置获取到的车辆前方的图像,识别划分所述车辆的行驶车道的行驶车道线;
通过所述车道线识别装置,基于根据所述图像识别出的所述行驶车道线,来推定根据所述图像无法识别的范围的所述行驶车道线的形状;
通过所述车道线识别装置,判定根据所述图像识别出的所述行驶车道线的可靠性;
通过所述车道线识别装置,基于所述行驶车道线的可靠性的判定结果,使所述行驶车道线的形状的推定无效。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015009775A JP6363518B2 (ja) | 2015-01-21 | 2015-01-21 | 区画線認識装置 |
JP2015-009775 | 2015-01-21 | ||
PCT/JP2016/051292 WO2016117507A1 (ja) | 2015-01-21 | 2016-01-18 | 区画線認識装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107209998A true CN107209998A (zh) | 2017-09-26 |
CN107209998B CN107209998B (zh) | 2020-12-15 |
Family
ID=56417052
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201680006391.5A Active CN107209998B (zh) | 2015-01-21 | 2016-01-18 | 车道线识别装置以及车道线识别方法 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10339393B2 (zh) |
JP (1) | JP6363518B2 (zh) |
CN (1) | CN107209998B (zh) |
DE (1) | DE112016000423T8 (zh) |
WO (1) | WO2016117507A1 (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109829351A (zh) * | 2017-11-23 | 2019-05-31 | 华为技术有限公司 | 车道信息的检测方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN110991214A (zh) * | 2018-09-28 | 2020-04-10 | 株式会社斯巴鲁 | 车道线识别装置 |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10431102B2 (en) * | 2016-11-09 | 2019-10-01 | The Boeing Company | Flight range-restricting systems and methods for unmanned aerial vehicles |
JP6702849B2 (ja) * | 2016-12-22 | 2020-06-03 | 株式会社Soken | 区画線認識装置 |
JP6669059B2 (ja) | 2016-12-27 | 2020-03-18 | トヨタ自動車株式会社 | 位置算出装置 |
FR3082044A1 (fr) * | 2018-05-31 | 2019-12-06 | Psa Automobiles Sa | Procede et dispositif de detection de la voie de circulation sur laquelle circule un vehicule, en fonction des delimitations determinees |
JP2020086489A (ja) * | 2018-11-15 | 2020-06-04 | いすゞ自動車株式会社 | 白線位置推定装置及び白線位置推定方法 |
DE102019102922A1 (de) * | 2019-02-06 | 2020-08-06 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Verfahren und Vorrichtung zur Multi-Sensor-Datenfusion für automatisierte und autonome Fahrzeuge |
JP7176478B2 (ja) | 2019-06-14 | 2022-11-22 | トヨタ自動車株式会社 | 画像認識装置 |
JP7345515B2 (ja) * | 2021-03-29 | 2023-09-15 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001010524A (ja) * | 1999-06-29 | 2001-01-16 | Honda Motor Co Ltd | 走行車両の挙動予測装置 |
JP2005301892A (ja) * | 2004-04-15 | 2005-10-27 | Mitsubishi Motors Corp | 複数のカメラによるレーン認識装置 |
JP2006331389A (ja) * | 2005-04-26 | 2006-12-07 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車線認識装置 |
JP2010221909A (ja) * | 2009-03-24 | 2010-10-07 | Hitachi Automotive Systems Ltd | 走行環境認識装置および車両制御装置 |
CN101970273A (zh) * | 2008-03-12 | 2011-02-09 | 本田技研工业株式会社 | 车辆行驶辅助装置、车辆、车辆行驶辅助程序 |
CN102227758A (zh) * | 2008-11-28 | 2011-10-26 | 日立汽车系统株式会社 | 摄像装置 |
CN102481931A (zh) * | 2009-09-30 | 2012-05-30 | 日立汽车系统株式会社 | 车辆控制装置 |
US20120212612A1 (en) * | 2011-02-23 | 2012-08-23 | Clarion Co., Ltd. | Lane Departure Warning Apparatus and Lane Departure Warning System |
CN103098111A (zh) * | 2010-09-24 | 2013-05-08 | 丰田自动车株式会社 | 行驶道路推定装置及程序 |
CN103459227A (zh) * | 2011-04-08 | 2013-12-18 | 丰田自动车株式会社 | 道路形状推定系统 |
CN103582907A (zh) * | 2011-06-13 | 2014-02-12 | 日产自动车株式会社 | 道路形状判定装置、车载用图像识别装置、拍摄轴调整装置及车道识别方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3400092B2 (ja) | 1994-05-17 | 2003-04-28 | マツダ株式会社 | 自動車の走行路推定装置 |
JP3961584B2 (ja) * | 1996-02-08 | 2007-08-22 | 株式会社デンソー | 区画線検出装置 |
JP5094658B2 (ja) * | 2008-09-19 | 2012-12-12 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 走行環境認識装置 |
JP5441549B2 (ja) * | 2009-07-29 | 2014-03-12 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 道路形状認識装置 |
JP5747482B2 (ja) * | 2010-03-26 | 2015-07-15 | 日産自動車株式会社 | 車両用環境認識装置 |
JP2013117515A (ja) * | 2011-11-02 | 2013-06-13 | Aisin Aw Co Ltd | レーン案内表示システム、方法およびプログラム |
JP6185418B2 (ja) * | 2014-03-27 | 2017-08-23 | トヨタ自動車株式会社 | 走路境界区画線検出装置 |
JP6285321B2 (ja) | 2014-08-25 | 2018-02-28 | 株式会社Soken | 道路形状認識装置 |
JP6702849B2 (ja) * | 2016-12-22 | 2020-06-03 | 株式会社Soken | 区画線認識装置 |
-
2015
- 2015-01-21 JP JP2015009775A patent/JP6363518B2/ja active Active
-
2016
- 2016-01-18 US US15/544,840 patent/US10339393B2/en active Active
- 2016-01-18 CN CN201680006391.5A patent/CN107209998B/zh active Active
- 2016-01-18 DE DE112016000423.0T patent/DE112016000423T8/de active Active
- 2016-01-18 WO PCT/JP2016/051292 patent/WO2016117507A1/ja active Application Filing
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001010524A (ja) * | 1999-06-29 | 2001-01-16 | Honda Motor Co Ltd | 走行車両の挙動予測装置 |
JP2005301892A (ja) * | 2004-04-15 | 2005-10-27 | Mitsubishi Motors Corp | 複数のカメラによるレーン認識装置 |
JP2006331389A (ja) * | 2005-04-26 | 2006-12-07 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車線認識装置 |
CN101970273A (zh) * | 2008-03-12 | 2011-02-09 | 本田技研工业株式会社 | 车辆行驶辅助装置、车辆、车辆行驶辅助程序 |
CN102227758A (zh) * | 2008-11-28 | 2011-10-26 | 日立汽车系统株式会社 | 摄像装置 |
JP2010221909A (ja) * | 2009-03-24 | 2010-10-07 | Hitachi Automotive Systems Ltd | 走行環境認識装置および車両制御装置 |
CN102481931A (zh) * | 2009-09-30 | 2012-05-30 | 日立汽车系统株式会社 | 车辆控制装置 |
CN103098111A (zh) * | 2010-09-24 | 2013-05-08 | 丰田自动车株式会社 | 行驶道路推定装置及程序 |
US20120212612A1 (en) * | 2011-02-23 | 2012-08-23 | Clarion Co., Ltd. | Lane Departure Warning Apparatus and Lane Departure Warning System |
CN103459227A (zh) * | 2011-04-08 | 2013-12-18 | 丰田自动车株式会社 | 道路形状推定系统 |
CN103582907A (zh) * | 2011-06-13 | 2014-02-12 | 日产自动车株式会社 | 道路形状判定装置、车载用图像识别装置、拍摄轴调整装置及车道识别方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109829351A (zh) * | 2017-11-23 | 2019-05-31 | 华为技术有限公司 | 车道信息的检测方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN110991214A (zh) * | 2018-09-28 | 2020-04-10 | 株式会社斯巴鲁 | 车道线识别装置 |
CN110991214B (zh) * | 2018-09-28 | 2024-06-07 | 株式会社斯巴鲁 | 车道线识别装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6363518B2 (ja) | 2018-07-25 |
CN107209998B (zh) | 2020-12-15 |
US10339393B2 (en) | 2019-07-02 |
JP2016134095A (ja) | 2016-07-25 |
DE112016000423T5 (de) | 2017-10-26 |
DE112016000423T8 (de) | 2017-12-14 |
WO2016117507A1 (ja) | 2016-07-28 |
US20180012083A1 (en) | 2018-01-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107209998A (zh) | 车道线识别装置 | |
CN110001658B (zh) | 用于车辆的路径预测 | |
CN106335509B (zh) | 车辆的驾驶辅助装置 | |
US10239539B2 (en) | Vehicle travel control method and vehicle travel control device | |
JP6666075B2 (ja) | 道路の車線識別子を決定する方法及び装置 | |
US20200097756A1 (en) | Object detection device and object detection method | |
US9815462B2 (en) | Path determination for automated vehicles | |
US11124163B2 (en) | Method for controlling travel of vehicle, and device for controlling travel of vehicle | |
JP2021165080A (ja) | 車両制御装置、車両制御方法及び車両制御用コンピュータプログラム | |
US10705530B2 (en) | Vehicle travel control method and vehicle travel control device | |
JP6911312B2 (ja) | 物体識別装置 | |
JP6941178B2 (ja) | 自動運転制御装置及び方法 | |
JP7276282B2 (ja) | 物体検出装置、物体検出方法及び物体検出用コンピュータプログラム | |
JP4937844B2 (ja) | 歩行者検出装置 | |
JP2018063476A (ja) | 運転支援装置、運転支援方法及び運転支援用コンピュータプログラム | |
JP2017045356A (ja) | 車両制御装置及び走路推定方法 | |
CN113228131A (zh) | 用于提供周围环境数据的方法和系统 | |
US12054144B2 (en) | Road information generation apparatus | |
US11987251B2 (en) | Adaptive rationalizer for vehicle perception systems toward robust automated driving control | |
JP7182963B2 (ja) | 移動体検知システム及び移動体検知方法 | |
US20220254056A1 (en) | Distance calculation apparatus and vehicle position estimation apparatus | |
US20240149912A1 (en) | Navigational constraint control system | |
CN114954510A (zh) | 划分线识别装置 | |
JP2023127063A (ja) | 走行車線判定装置 | |
JP2022146384A (ja) | 物体検出装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |