JP2000057319A - 車両の位置検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】車線区分線のエッジ部としての側端縁に、汚れ
やかすれによって凹凸部分が存在する場合でも、車線区
分線に対する車両位置を精度よく検出できるようにす
る。 【解決手段】車両側方にある車線区分線（白線）が、カ
メラ２で撮像される。画像上の車線区分線３の伸びる方
向が推定される。画像濃淡が２値化された後、推定され
た車線区分線の伸びる方向に、全画素つまり２値化され
た濃度の値が足し合わせられる。足し合わせの結果、車
線区分線の伸びる方向には、汚れ等により生じた車線区
分線の凹凸部分を吸収して、他の部分とは明確に識別さ
れるピーク値が表れ、車線区分線の画像上での位置が精
度よく決定される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は車両の位置検出装置
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】走行路上における車両位置、例えば走行
領域を示す路面表示された車線区分線に対する車両の位
置（横位置）を検出するために、カメラによって車両の
横方向を撮像して、撮像された画像上での車線区分線の
位置から、車線区分線と車両との実際の横方向位置つま
り横方向距離を決定することが行われている。特開昭６
４−６１１５号公報には、車両横方向を撮像するカメラ
から得られる画像に基づいて、車両のヨー角を決定する
ことが提案されている。また、特開平４−２９９７１０
号公報には、車線区分線が間欠的に表示されている場合
でも、車線区分線は事実上連続性を有するという前提の
処理を行って、車両位置の誤検出を防止することが開示
されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、走行領域を
決定する走行ライン、特に路面表示された車線区分線
は、その汚れやかすれなどが発生していることが多いも
のである。このような汚れやかすれがあると、撮像され
た画像上での走行ラインは、その側端縁となるエッジ部
位置が、車両横方向に対してギザギザ（凹凸）となって
表示されることになる。この場合、車両の走行ラインに
対する実際の横方向位置が同じであっても、画像上での
計測ラインに対して凹凸状となったエッジ部のどの部分
が位置するかによって、計測された横方向位置にかなり
大きな誤差を生じてしまうことになる。

【０００４】本発明は以上のような事情を勘案してなさ
れたもので、その目的は、走行ラインに汚れやかすれ等
があっても、車両位置をより高精度に計測できるように
した車両の位置検出装置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、本発明はその解決手法として次のようにしてある。
すなわち、特許請求の範囲における請求項１に記載のよ
うに、カメラにより車両の走行領域を決定する走行ライ
ンを撮像し、撮像された画像上における走行ラインの位
置から、走行ラインに対する相対的な車両位置を計測す
るようにした車両の位置検出装置において、前記画像上
における走行ラインの方向を推定して、該推定された方
向の画素の足し合わせを行う画像処理手段と、前記画像
処理手段で画像処理されたデータに基づいて、前記走行
ラインを検出する走行ライン検出手段と、前記走行ライ
ン検出手段での検出結果に基づいて車両の位置を計測す
る位置計測手段と、を備えたものとしてある。上記解決
手法を前提とした好ましい態様は、特許請求の範囲にお
ける請求項２以下に記載のとおりである。

【０００６】画像上での走行ラインの伸びる方向での画
素の足し合わせ、例えば各画素の濃度の足し合わせを行
うと、足し合わせの結果は、走行ラインに相当する部分
が他の部分と大きく相違して、当該他の部分との境界が
極めて明確となる。これにより、画像上において、走行
ラインを明確に識別して、その位置が明確に決定される
ことになる。走行ラインのエッジ部に凹凸があっても、
走行ラインの伸びる方向への画素の足し合わせによりこ
の凹凸が事実上吸収されたものとして足し合わせの結果
が得られ、画像上での走行ライン位置というものが常に
精度よく決定されることになる。

【０００７】

【発明の効果】請求項１によれば、走行ラインに汚れや
かすれがあっても、画像上における走行ラインの位置を
常に精度よく決定して、画像上での走行ライン位置に基
づく車両位置の計測を常に精度よく行うことができる。

【０００８】請求項２によれば、車両の横方向にある走
行ラインに対する車両の横方向位置を計測する上で好ま
しいものとなる。請求項３によれば、走行ラインとして
一般的でありかつ汚れやかすれが生じ易い車線区分線に
対して、車両位置を精度よく決定することができる。

【０００９】請求項４によれば、画像上での処理のみに
よって、画像上での走行ライン方向を推定することがで
きる。請求項５によれば、ヨー角検出手段の出力を利用
して、画像上での走行ライン方向を推定することができ
る。請求項６によれば、濃淡の形式で走行ラインが識別
表示される画像上において、各画素の濃淡をそのまま有
効に利用して、画像上での走行ライン位置を決定するこ
とができる。

【００１０】

【発明の実施の形態】まず、本発明が適用される車両の
横方向位置決定の全体について、図１〜図１４を参照し
つつ説明し、その後、走行ラインとしての車線区分線に
汚れやかすれがあるときの横方向位置の精度よい検出
（計測）の点について、図１５以下を参照しつつ説明す
ることとする。

【００１１】図１〜図７の説明 図１において、車両としての自動車１の側面には、位置
検出用センサとしてのカメラ（実施形態ではビデオカメ
ラ）２が設置されている。このカメラ２は、横方向でか
つ下方の路面状況を撮像するものとなっており、より具
体的には自動車１の横方向にある車線区分線（図面では
白線として記載）３を撮像するためのものとなってい
る、図１では、自動車１の左側面にのみカメラ２を設け
た場合が示されるが、右側面にも同様にカメラ２が設け
られているものである（右側方撮像用）。カメラ２で撮
像された画像（車線区分線の画像）から、自動車１と撮
像されている車線区分線３との間の横方向距離（相対距
離）Ｙが、後述のようにして決定される。

【００１２】図２には、自動車１と車線区分線３との距
離決定と、決定された距離に基づいて所定の安全制御を
行うための制御系統がブロック図的に示される。この図
２において、Ｕはマイクロコンピュ−タを利用して構成
された制御ユニット（コントロ−ラ）であり、この制御
ユニットＵは、横位置決定部４と、車線逸脱判断部５と
を有する。横位置決定部４は、基本的にカメラ２で撮像
された車線区分線の画像から、自動車１と車線区分線３
との横方向距離を決定する。また、横位置決定部４は、
後述するように、検出手段としてのセンサＺ１〜Ｚ３か
ら得られる車速とヨーレートと道路形状（道路の曲率半
径）とに基づいて、自動車１の走行軌跡を決定して、こ
の決定された走行軌跡に基づいて、カメラ２を利用して
得られた横位置を補正する。なお、道路形状を検出する
センサＺ３は、車両外部から発信される道路形状情報を
受信するものとされており、道路形状情報の発信源とし
ては、ナビゲーション（人工衛星）、道路に埋め込まれ
た磁気ネイル、道路脇に設置された発信アンテナ等があ
る。

【００１３】車線逸脱判断部５は、横位置決定部４で決
定された横位置（横方向距離Ｙを補正した後のｙ）に基
づいて、現在の走行状況からして自動車１が車線区分線
３を逸脱する可能性を判断する。そして、車線逸脱判断
部５によって、車線逸脱の可能性が高いと判断されたと
きは、ブザー等の警報器６が作動され、車線逸脱の可能
性が極めて高いときはブレーキ７が自動作動されて自動
車１が減速される。なお、上記５〜７の構成要素は、自
動車１と車線区分線３との横方向距離をどのように利用
するかの例示のために記載されているものであり、上記
横方向距離の利用の仕方はこれに限定されるものではな
い。

【００１４】次に、車速とヨーレート道路形状（曲率半
径）とに基づいて、自動車１の走行軌跡を理論的に求め
る場合について説明する。いま、車線区分線３に対する
直交方向での自動車１の横偏差をｙ（ｔ）、ヨー角をθ
（ｔ）、サンプリング間隔を△ｔとすると、横偏差ｙ
（ｔ）は式１に示すように、またヨー角θ（ｔ）は式２
に示すように、ヨーレートｒ（ｔ）、車速ｖ（ｔ）、道
路曲率半径Ｒ（ｔ）を用いた漸化式で示される（ｔは時
間）。なお、横偏差の初期値ｙ０はｙ（ｔ０）であり、
ヨー角の初期値θ０はθ（ｔ０）である。

【００１５】

【数１】

【００１６】上記式１、式２の関係を用いて、時間Ｔ１
からＴ２までの所定時間ＤＴの間での横偏差の履歴Ｓ１
を計算すると、例えば図３のようになる。一方、カメラ
２の画像から計測した横偏差の履歴Ｓ２は、例えば図４
に示すようになる。なお、図３、図４でのＳは、自動車
１の真の横偏差履歴である。上記履歴Ｓ１は、上記漸化
式の初期値誤差、センサ信号の累積誤差のために、真の
履歴Ｓとは一致しないことが多い。また、履歴Ｓ２は、
カメラ２の振動や車線区分線３の汚れ、かすれ等による
計測誤差のために、真の履歴Ｓと一致しないことが多
い。

【００１７】上記２つの履歴Ｓ１とＳ２とのマッチング
をとることにより、真の横偏差履歴Ｓが推定される。こ
のマッチングにより、初期値誤差、累積誤差、計測誤差
（ばらつき）が除去されて、高精度かつ信頼性の高い横
偏差計測を行うことが可能となる。上記マッチングの手
法としては、例えば、履歴Ｓ１とＳ２との誤差を最小に
する初期値ｙ０、θ０を最小自乗法により求め、求めら
れた初期値ｙ０、θ０と式１、式２から計算した横偏差
を、現在の横偏差ｙとして決定（推定）される。このよ
うにして決定された横偏差ｙが、図２の車線逸脱部５で
の判断用として用いられる。

【００１８】マッチング処理の対象とする時間幅ＤＴが
長くなると、Ｓ１に含まれる累積誤差が大きくなる。累
積誤差が大きくなり過ぎるのを防止するために、センサ
仕様から計算される累積誤差予想値とＤＴとの関係を例
えば図６に示すようにあらかじめ求め、累積誤差がしき
い値Ａと等しくなる時間幅をＤＴとして用いるようにす
ることができる。なお、しきい値Ａは、例えばビデオカ
メラ２による計測の誤差最大値の数分の１にする等の方
法で決定することができる。

【００１９】走行開始直後においては、履歴のデータが
ないためマッチングの処理は行わずに、カメラ２による
計測結果をそのまま最終的な横偏差（横方向位置）とし
て決定すればよい。また、Ｓ１とＳ２との誤差が大きく
なりすぎたとき、例えばＳ１とＳ２との誤差の最小値が
所定のしきい値を越えたときは、カメラ２やセンサＺ１
〜Ｚ３の異常等が考えられるので、この場合は位置決定
を中止して、システム異常を示すフェイル信号を出力す
ることができる。

【００２０】前述した制御内容を図７のフロ−チャ−ト
を参照しつつ説明するが、このフロ−チャ−トは図２の
横位置決定部４での制御内容に相当する。なお、以下の
説明でＱはステップを示す。まず、Ｑ１において、履歴
計測時間ＤＴが設定された後、Ｑ２において、カメラ２
で撮像された車線区分線３の画像が入力される。次い
で、Ｑ３において、画像上において、車線区分線に対す
る横偏差Ｙが検出（計測）される。

【００２１】Ｑ４では、走行開始後、ＤＴ以上の時間が
経過したか否かが判別される。このＱ４の判別でＹＥＳ
のときは、Ｑ５において、センサＺ１〜Ｚ３からの信
号、つまり車速ｖと、ヨーレートｒと、道路曲率半径Ｒ
とが読み込まれる。Ｑ６では、車速ｖとヨーレートｒと
道路曲率半径Ｒとから、式１、式２を用いて、横偏差
ｙ′の履歴（Ｓ１）が演算される。Ｑ７では、２つの履
歴ｙ′とＹとのマッチングにより、初期値ｙ０、θ０が
決定される。Ｑ８においては、マッチングの誤差が所定
のしきい値よりも大きいか否かが判別される。Ｑ８の判
別でＮＯのときは、Ｑ９において、上記初期値ｙ０、θ
０を用いて、式１、式２により、現在の横偏差ｙが演算
される。この後、Ｑ１０において、横偏差ｙが車線逸脱
判断部５へ出力される。

【００２２】前記Ｑ４の判別でＮＯのときは、Ｑ１１に
おいて、カメラ２を用いて決定された横偏差Ｙが、その
まま最終的な横偏差ｙとして設定された後、Ｑ１０へ移
行する。前記Ｑ８の判別でＹＥＳのときは、Ｑ１２にお
いて、横位置決定の処理が中断（中止）されると共に、
ランプ、ブザー等の警報器が作動される。

【００２３】以上の説明から理解されるように、図２に
おいて、横位置決定部４が、特許請求の範囲における請
求項１での位置決定手段と、走行軌跡決定手段と、補正
手段とを構成する。また、図７においては、Ｑ３が位置
決定手段となり、Ｑ６が走行軌跡決定手段となり、Ｑ
７、Ｑ９が補正手段となる。

【００２４】図８〜図１０の説明 図８〜図１０は、車体のロール角変動を補償して、横方
向位置を精度よく検出するための手法を示すものである
（図７のＱ３での横方向距離Ｙそのものを高精度に決
定）。まず、図８において、車線区分線が、互いに所定
の小間隔を有する２本によって構成され、その所定間隔
Ｄは既知とされている（Ｄは真の値）。また、自動車１
（の車体）が、車線区分線３の方へθだけロールされて
いる。図８の状態において、カメラ２で撮像された２本
の車線区分線３のエッジが、図９のように示される。こ
の場合、近い方の車線区分線３に対する自動車１の実際
の横方向位置はａ１であり、遠い方の車線区分線３に対
する実際の横方向位置はａ２であるが、ロールによりａ
１をｂ１として、またａ２をｂ２として誤計測してしま
う。

【００２５】図９は、図８を幾何学的に示したもので、
カメラ２の高さ位置ｈは、ロール変動にかかわらず一定
とみなしてある。この図９の幾何学関係において、以下
に示す式３〜式６が成立する。２本の車線区分線３の間
隔Ｄが真の値として既知なので、式３、式４より、以下
に示す式５が成立する。式１、式２、式５より、θ、φ
１、φ２を数値計算などにより求めることにより、ロー
ル角θが求められる。求められたロール角θとφ１を用
いることで、真の横偏差ａ１は、以下の式８により求め
られる。

【００２６】

【数２】

【００２７】真の値としての間隔Ｄは、自動車１の横方
向片側に位置する２本の車線区分線３の間隔に限らず、
１本の車線区分線３の自動車１に近い側と遠い側とのエ
ッジ部同士の間隔でもよく、また、自動車１を挟んで自
動車１の左右に位置する２本の車線区分線３同士の間隔
でもよい。なお、前記各式２〜式８による演算（図２の
横位置決定部４での演算内容）が、特許請求の範囲にお
ける請求項８でのロール角決定手段、補正手段の内容を
示すものとなる。

【００２８】図１１〜図１４の説明 図１１〜図１４は、車体のヨー角変動を補償して、横方
向位置を精度よく検出するための手法を示すものである
（図７のＱ３での横方向距離Ｙそのものを高精度に決
定）。まず、図１１において、自動車１の車体前後方向
中心線が車線区分線３に対してθだけ傾いていると（ヨ
ー角がθ）、実際の横方向位置がＹであるのに対して、
カメラ２で得られる画像に基づいて得られる横方向位置
は、Ｙとは異なるＹ′を計測してしまうことになる。カ
メラ２により得られる画像は、図１２に示すようになる
が、上記実際の横方向位置Ｙは、画面の基準点に対して
もっとも近い距離である。図１２に示すように、画像上
の基準点（カメラ２の基準位置）から画像上の車線区分
線３に対して垂線を下ろすことにより、この垂線上の距
離が最小距離Ｙとなる（最小距離決定の一手法）。

【００２９】また、図１３に示すように、上記基準点を
中心として、画像上での車線区分線３に対しての距離を
全て計測していくと（走査角度φの変更）、図１４のよ
うになり、図１４上での最小距離が実際の距離Ｙとなる
（最小距離決定の別の手法）。さらに、図１２での画像
上におけるＸＹ軸平面上における車線区分線３を１次関
数として決定して、この決定された１次関数から最小距
離Ｙを決定するようにすることもできる（（最小距離決
定のさらに別の手法）。

【００３０】図１５、図１６の説明 図１５、図１６は、車線区分線３の汚れやかすれにより
生じる横方向位置の誤計測を防止あるいは抑制する手法
を示し、図２の横位置決定部４でのカメラ２で得られる
画像からの横位置決定の手法に相当する。

【００３１】まず、図１１に示すように、車線区分線３
に対して自動車１がヨー角θだけ傾いている場合を想定
して、カメラ２により得られる画像上での車線区分線３
の傾き方向（ヨー角θ）が、例えば前述した式２を用い
て決定される。図１５の部分拡大図が図１６に示される
が、車線区分線３は汚れやかすれによって、画像上にお
いて部分的に欠落して示されることになる。この図１６
において、欠落部分での横方向距離を計測すると、実際
の横方向距離よりも長い距離ｙを計測してしまうことに
なる。

【００３２】２値化（明暗化）後に、車線区分線３の伸
び方向に濃度ヒストグラムを作成すると、欠落部分が補
償されて車線区分線３の位置する部分が大きなピーク値
を示すものが得られる。この大きなピーク値とそうでな
い部分との境界位置を示す図１６の符号Ｐで示す位置
は、画像上の車線区分線３のうち自動車１に近い側のエ
ッジ位置を示すことになる。したがって、位置Ｐを通
り、ヨー角θより求めた車線区分線３の傾きを持つ線
が、正しい車線区分線３の位置となる。したがて、正し
い車線区分線３の位置と画像上の車線区分線探索ウイン
ドの中央線（計測ライン）との交点を求めることによっ
て、車線区分線までの横方向距離がｙ′として得られる
ことになる（欠落部分が存在しないように車線区分線３
が推定されて、推定された車線区分線３により横方向距
離が計測される）。

【００３３】図１７〜図２２の説明 図１７〜図２２は、路面ノイズが存在したり低コントラ
ストのときに、画像上での車線区分線３を明確に認識で
きるようにしたものである（２値化のためのしきい値の
好ましい設定手法）。まず、図１７の（ａ）は、ノイズ
が少なくかつコントラストが十分なときに得られる画像
状態であり、車線区分線３を識別するための２値化のし
きい値設定が極めて容易な場合を示す（理想的な画像状
態）。また、図１７の（ｂ）はノイズがあるときの画像
濃度状態であり、図１７の（ｃ）は低コントラストのと
きの画像濃度状態である。この図１７の（ｂ）、（ｃ）
から明らかなように、ノイズがあるときや低コントラス
トのときは、画像上での車線区分線３を認識するための
２値化のためのしきい値設定が極めて難しい状況とな
る。

【００３４】一方、図１８〜図１９は、図１７の（ａ）
〜（ｃ）での濃度画像から得られた微分ヒストグラムで
ある。図１８は図１７の（ａ）に対応し、図１９は図１
７の（ｂ）に対応し，図２０は図１７の（ｃ）に対応す
る。なお、微分ヒストグラムは、ある濃度における微分
値の総和を求めるものであり、例えば全画素ｘに対して
ＳＤを微分値の総和とすると、以下の式９により得られ
るものである。

【００３５】

【数３】

【００３６】次に、微分ヒストグラムＳＤ濃度に対し
て、しきい値Ｔで２つのクラスに分割する。この際、２
つのクラスの平均の分散と各クラスの分散の和との比を
最大にするようにすれば、しきい値Ｔが常に自動的に決
定できることになる。いま、全画素の平均をＭとし、Ｔ
＝ｋとしたときの各クラスの値を図２１のようにしたと
き、各クラスの分散の和は次の式１０のようになり、ク
ラス間の分散は次の式１１のようになる。

【００３７】

【数４】

【００３８】「クラス間の分散／各クラスの分散の和」
を最大にするには、クラス間の分散を最大にするＴ＝ｋ
を求めればよいことになる。図２２のフロ−チャ−ト
は、上述の手法でＴを決定する手順を示すものである。
勿論、この決定されたしきい値Ｔでもってカメラ２から
得られた画像が２値化されて、車線区分線３が画像上に
おいて明確に識別されることになる。

【００３９】以上実施形態について説明したが、路面
に、車線区分線以外に路面表示がある場合、この路面表
示を車線区分線であると誤認識しないようにするため、
次のようにすることもできる。すなわち、図３〜図７で
説明したように、理論的な走行軌跡とカメラにより検出
された前回の横方向位置（車線区分線位置）とから、今
回の横方向位置を所定範囲に絞り込むことにより（予
測）、この絞り込まれた範囲外にある路面表示を確実に
除外して、車線区分線を精度よく認識することが可能と
なる。

【００４０】画像上での車線区分線３の方向推定は、適
宜の手法を採択することが可能である。ヨー角検出手段
を別途有する場合は、この検出されたヨー角に基づいて
画像上での車線区分線方向を決定することができる。ま
た、図１３、図１４において、最短距離とされた探索ラ
インと直交する方向に車線区分線が伸びていると判断す
ることもできる。

【００４１】フロ−チャ−トに示す各ステップあるいは
センサ等の各種部材は、その機能の上位表現に手段の名
称を付して表現することができる。また、本発明の目的
は、明記されたものに限らず、実質的に好ましいあるい
は利点として表現されたものを提供することをも暗黙的
に含むものである。さらに、本発明は、位置検出方法と
して表現することも可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】自動車に搭載されたカメラと車線区分線とを示
す平面図。

【図２】横位置決定のための制御系統図。

【図３】理論的に得られた走行軌跡の一例を示す図。

【図４】カメラ画像から得られた横方向位置の一例を示
す図。

【図５】図３の走行軌跡と図４の横方向位置の履歴との
マッチングを示す図。

【図６】走行軌跡を演算する時間の設定例を説明するた
めの図。

【図７】走行軌跡とカメラ画像から得られた横方向位置
とに基づいて、最終的な横方向位置を決定するためのフ
ロ−チャ−ト。

【図８】ロール角変動を加味した横方向位置を決定する
ための説明図。

【図９】画像上での２つの車線区分線を示す図。

【図１０】図８を幾何学的に示す図。

【図１１】ヨー角変動を加味した横方向位置を決定する
ための説明図。

【図１２】ヨー角があるときに得られる画像から、横方
向位置を決定する一例を示す図。

【図１３】ヨー角があるときに得られる画像から、横方
向位置を決定する別の例を示す説明図。

【図１４】図１３の例において、横方向位置を最終決定
するときの説明図。

【図１５】画像上の車線区分線に欠落部分があるとき
に、横方向位置を精度よく決定する一例を示す図。

【図１６】図１５の部分拡大図とその濃度ヒストグラム
を示す図。

【図１７】画像濃度の微分ヒストグラムを用いて横方向
位置を精度よく検出する例を示す図。

【図１８】画像の濃度分布が理想的な場合の微分ヒスト
グラムを示す図。

【図１９】画像の濃度にノイズがある場合の微分ヒスト
グラムを示す図。

【図２０】画像が低コントラストである場合の微分ヒス
トグラムを示す図。

【図２１】微分ヒストグラムから２値化のためのしきい
値を決定する場合の説明図。

【図２２】図１７に対応した制御例を示すフロ−チャ−
ト。像する例を示す図。

【符号の説明】

１：自動車 ２：カメラ ３：車線区分線 ４：横位置決定部 Ｚ１：車速センサ Ｚ２：ヨーレートセンサ Ｚ３：道路形状検出センサ

フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F029 AA02 AB07 AC12 AC13 5B057 AA16 BA11 BA24 CA12 CB12 CC04 DA07 DB02 DC03 DC08 DC23 5C054 CE11 FC15 HA30 5H301 AA03 CC03 FF01 GG03

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】カメラにより車両の走行領域を決定する走
   行ラインを撮像し、撮像された画像上における走行ライ
   ンの位置から、走行ラインに対する相対的な車両位置を
   計測するようにした車両の位置検出装置において、 前記画像上における走行ラインの方向を推定して、該推
   定された方向の画素の足し合わせを行う画像処理手段
   と、 前記画像処理手段で画像処理されたデータに基づいて、
   前記走行ラインを検出する走行ライン検出手段と、 前記走行ライン検出手段での検出結果に基づいて車両の
   位置を計測する位置計測手段と、を備えていることを特
   徴とする車両の位置検出装置。
2. 【請求項２】請求項１において、 前記カメラが、車両の横方向を撮像するように設定され
   ている、ことを特徴とする車両の位置検出装置。
3. 【請求項３】請求項２において、 前記走行ラインが、路面に表示された走行区分線とされ
   ている、ことを特徴とする車両の位置検出装置。
4. 【請求項４】請求項１において、 前記画像処理手段が、画像上において、それぞれ一定の
   基準点から伸びる複数の探索ラインを設定して、該複数
   の探索ライン上での該基準点から走行ラインまでの距離
   を計測して、該計測結果に基づいて画像上での走行ライ
   ンの方向を推定するように設定されている、ことを特徴
   とする車両の位置検出装置。
5. 【請求項５】請求項１において、 車両のヨー角を検出するヨー角検出手段を備え、 前記画像処理手段が、前記ヨー角検出手段で検出された
   ヨー角に基づいて画像上での走行ラインの方向を推定す
   るように設定されている、ことを特徴とする車両の位置
   検出装置。
6. 【請求項６】請求項１において、 前記画素の足し合わせが、濃度の足し合わせとされてい
   る、 ことを特徴とする車両の位置検出装置。