JP2002099996A

JP2002099996A - 車両用走行区分線検出装置

Info

Publication number: JP2002099996A
Application number: JP2001055662A
Authority: JP
Inventors: Hisaya Izawa; 久弥井沢
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2000-07-18
Filing date: 2001-02-28
Publication date: 2002-04-05

Abstract

(57)【要約】【課題】走行区分線を認識できない場合や認識結果の
信頼度が低い場合に、自車の挙動を考慮して走行区分線
を予測し得るようにする。【解決手段】ステップＳ２において、撮影画像におけ
る走行区分線情報を今回値として認識し、ステップＳ３
において、以前に認識した走行区分線情報の前回値を車
速及びヨーレートに基づき今回値として補正する。ステ
ップＳ５及びステップＳ６において、撮影画像に基づく
今回値と、補正して求めた今回値との相関性が左右とも
に高いと判断された場合には、更にステップＳ８におい
て、所与の走行区分線間隔を用いて、今回値に係る左右
の走行区分線間の相関性を判断する。その結果、相関性
が高ければ、ステップＳ２で認識した左右の走行区分線
情報を先行車の自車線内外判断に使用し（ステップＳ
９）、相関性が低ければ、車速，ヨーレート，所与の走
行区分線間隔から求めた走行区分線情報を使用する（ス
テップＳ２１）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像上で走行区分
線と車両の位置から、自車線内外に先行車がいるかどう
かを判断する技術に係り、特に、走行区分線を認識でき
ない場合や認識結果の信頼度が低い場合に、自車の挙動
を考慮して走行区分線を予測する技術に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来より、自車進行方向を撮影するよう
に設置されたカメラから得た画像情報を画像処理装置で
処理し、その結果得た先行車及び走行区分線に関する情
報を利用することにより、先行車の自車線内外判断を行
う技術が知られている。この判断手法の一例について、
図２８のカメラ画像を参照しながら説明する。まず、後
ろから見た先行車の左下座標（ｘcl，ｙ）、右下座標
（ｘcr，ｙ）を画像処理により求める。

【０００３】さらに、左右の走行区分線と先行車下端と
の交点座標Ｃ（ｘrl，ｙ）、Ｄ（ｘrr，ｙ）を求める。
これらの情報から、「ｘrl＜ｘcl」かつ「ｘcr＜ｘrr」
が成立した場合、すなわち、先行車が車線内に収まって
いる場合、または、「ｍａｘ（ｘcl−ｘrl，ｘrr−ｘc
r）＜１．８ｍ」が成立した場合、すなわち、自車がす
り抜ける余裕の無い場合は、先行車が自車線内にいると
判断する。なお、ａ≧ｂにおいて、ｍａｘ（ａ，ｂ）＝
ａである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、カメラ画像
より走行区分線を検出できなかった場合には、走行区分
線情報の前回値を用いて先行車の自車線内外判断を行う
ことがある。しかしながら、前回値を用いて先行車の自
車線内外判断を行った場合、この前回値が一サンプリン
グ前のデータであれば、誤差が生じたとしても許容でき
る範囲に収まるが、何度か検出できなかった場合には、
数サンプリング前のデータを用いることになり、車両の
移動及び回頭による誤差が増大してしまう。

【０００５】本発明は、このような事情に鑑みてなされ
たもので、その目的は、走行区分線を認識できない場合
や認識結果の信頼度が低い場合に、自車の挙動を考慮し
て走行区分線を予測し、先行車の自車線内外判断を正し
く行えるようにすることにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に、本発明は、以下の構成を採用した。請求項１に記載
した発明は、車両進行方向の走行路を撮影する撮影手段
（例えば、実施の形態における近距離センサ２０）と、
該撮影手段が撮影した画像における走行区分線を認識す
る走行区分線認識手段（例えば、実施の形態におけるス
テップＳ２）と、車両の運動状態を検出する運動状態検
出手段（例えば、実施の形態における車速センサ１２、
ヨーレートセンサ１４）と、前記走行区分線認識手段が
認識した走行区分線の画像を鳥瞰図に変換する画像変換
手段（例えば、実施の形態におけるＥＣＵ１１）と、前
記走行区分線認識手段が以前に認識した走行区分線の鳥
瞰図上の位置を前記運動状態検出手段の検出結果に基づ
き補正し、これを前記走行区分線認識手段の認識時点の
走行区分線として認識する走行区分線補正手段（例え
ば、実施の形態におけるステップＳ３）とを備えること
を特徴とする。

【０００７】このような構成によれば、遠近法で立体的
に表現される画像座標系を平面的な鳥瞰図座標系に座標
変換することにより、自車の挙動（移動や回頭）を鳥瞰
図座標系における平行移動又は／及び回転移動として表
すことを可能にしたので、これを利用して走行区分線を
補正すれば、自車の挙動に応じた走行区分線の予測が可
能になる。

【０００８】請求項２に記載した発明は、請求項１に記
載した車両用走行区分線検出装置において、前記撮影手
段は、車両進行方向に対応する方向に所定間隔で配列さ
れた撮像素子を備え、前記走行区分線認識手段は、前記
撮像素子単位で画像処理を行い、点列データとして走行
区分線を認識するものであり、前記走行区分線補正手段
は、前記点列データを前記運動状態検出手段の検出結果
に基づき補正するものであり、前記走行区分線補正手段
により補正された点列データに基づき、前記撮像素子に
対応する点列データを補間により求める補間手段（例え
ば、実施の形態におけるＥＣＵ１１）を備えることを特
徴とする。

【０００９】このような構成によれば、鳥瞰図座標系に
おいて点列データを平行移動又は／及び回転移動により
補正した結果、補正後の点列データが撮像素子に対応し
なくなったとしても、補正後の点列データを補間によっ
て再度撮像素子に対応付けることができるので、自車の
挙動に応じて行った点列データの補正時に、該点列デー
タが消失することはない。

【００１０】請求項３に記載した発明は、請求項２に記
載した車両用走行区分線検出装置において、前記走行区
分線認識手段の認識した走行区分線と、前記走行区分線
補正手段により補正された走行区分線とを比較する比較
手段（例えば、実施の形態におけるステップＳ４）と、
該比較手段の比較結果に基づき、前記走行区分線認識手
段の認識した走行区分線の信頼性を判断する判断手段
（例えば、実施の形態におけるステップＳ５，ステップ
Ｓ６，ステップＳ３１）とを備えることを特徴とする。

【００１１】このような構成によれば、撮影画像に基づ
く走行区分線情報の今回値と、以前に認識した走行区分
線情報の前回値を補正して求めた今回値のうち、信頼度
が高いと判断した情報を選択的に先行車の自車線内外判
断に使用することが可能になる。

【００１２】請求項４に記載した発明は、請求項１〜請
求項３に記載した車両用走行区分線検出装置において、
前記走行区分線認識手段は、左右一対の走行区分線を認
識するものであり、前記比較手段は、左右各々の走行区
分線について比較を行うものであることを特徴とする。

【００１３】このような構成によれば、左右いずれか一
方の走行区分線についてのみ比較する場合に比して、撮
影画像に基づく走行区分線情報の信頼度を判断する際の
判断精度が向上する。

【００１４】請求項５に記載した発明は、請求項３に記
載した車両用走行区分線検出装置において、前記運動状
態検出手段により検出された車両の運動状態に基づき、
車両の進行軌跡を推定する軌跡推定手段（例えば、実施
の形態におけるＥＣＵ１１）と、該軌跡推定手段の推定
軌跡に基づき、走行区分線を推定する走行区分線推定手
段（例えば、実施の形態におけるステップＳ５１、ステ
ップＳ６１）と、前記判断手段により信頼性が低いと判
断された時、前記走行区分線推定手段の推定した走行区
分線を走行区分線として選択する選択手段（例えば、実
施の形態におけるステップＳ４１、ステップＳ４３）と
を備えることを特徴とする。

【００１５】このような構成によれば、撮影画像から認
識した走行区分線情報の今回値と、以前に認識した走行
区分線情報の前回値を運動状態に基づき補正して求めた
今回値のうち、信頼度が高いと判断した情報を選択的に
先行車の自車線内外判断に使用することが可能になる。

【００１６】請求項６に記載した発明は、請求項５に記
載した車両用走行区分線検出装置において、前記走行区
分線推定手段は、前記軌跡推定手段により推定された進
行軌跡と、予め設定した左右の走行区分線間隔とに基づ
き、走行区分線を推定するものであることを特徴とす
る。

【００１７】このような構成によれば、撮影画像に基づ
く走行区分線情報の信頼度が低い場合には、運動状態に
基づく推定軌跡と、所与の走行区分線間隔とから走行区
分線の推定を行うことが可能になり、その推定精度が向
上する。

【００１８】請求項７に記載した発明は、請求項３〜請
求項６に記載した車両用走行区分線検出装置において、
前記比較手段は、走行区分線のずれを検出するものであ
ることを特徴とする。

【００１９】このような構成によれば、汎用の画像処理
技術を用いて簡便かつ高精度に走行区分線のずれを検出
することが可能になる。

【００２０】請求項８に記載した発明は、請求項３〜請
求項７に記載した車両用走行区分線検出装置において、
前記走行区分線認識手段により認識された左右の走行区
分線の−方と、予め設定した左右の走行区分線間隔とに
基づき、他方の走行区分線を推定する第二の走行区分線
推定手段（例えば、実施の形態におけるＥＣＵ１１）
と、前記第二の走行区分線推定手段により推定された他
方の走行区分線と、該走行区分線と同一側の前記走行区
分線認識手段により認識された走行区分線とを比較する
第二の比較手段（例えば、実施の形態におけるステップ
Ｓ７）と、該第二の比較手段による比較結果に基づき、
前記走行区分線認識手段が認識した走行区分線の信頼性
を判断する策二の判断手段（例えば、実施の形態におけ
るステップＳ８）とを備えることを特徴とする。

【００２１】このような構成によれば、撮影画像に基づ
く走行区分線情報の今回値が、左右ともに、補正して求
められた今回値と相関性が高いと判断された場合には、
さらに、所与の走行区分線間隔を用いて、今回値に係る
左右の走行区分線間の相関性を判断することにより、撮
影画像に基づく走行区分線情報の信頼度判断をより厳密
に行うことが可能になる。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら、本発
明の一実施の形態について説明する。図１は、この発明
に係る車両用走行区分線検出装置を含む物体検知装置１
０を搭載した車両１の全体構成図であり、図２は、同シ
ステム構成図である。

【００２３】車両１に搭載された物体検知装置１０は、
軌跡予測手段としての電子制御ユニット（以下、ＥＣＵ
という）１１、運動状態検出手段としての車速センサ１
２、車輪速センサ１３、運動状態検出手段としてのヨー
レートセンサ１４、スイッチ類１５、遠距離センサ１
６、撮影手段としての近距離センサ２０、スロットルア
クチュエータ３１、ブレーキ油圧ソレノイド３２、オー
トマチックトランスミッション用電子制御ユニット（以
下、ＡＴ・ＥＣＵと略す）３３、インジケータ３４を備
えている。この物体検知装置１０のうち、近距離センサ
２０、車速センサ１２、ヨーレートセンサ１４及びＥＣ
Ｕ１１が車両用走行区分線検出装置を構成している。

【００２４】車速センサ１２は自車両の車速を検知し、
車速に応じた出力信号をＥＣＵ１１に出力する。車輪速
センサ１３は車輪速を検知し、車輪速に応じた出力信号
をＥＣＵ１１に出力する。尚、図１では左前輪の車輪速
センサ１３だけを図示しているが、車輪速センサ１３は
左右前後四つの車輪にそれぞれ設けられている。ヨーレ
ートセンサ１４は自車両のヨーレートを検知し、ヨーレ
ートに応じた出力信号をＥＣＵ１１に出力する。スイッ
チ類１５は、オートクルーズ・メインスイッチや車間距
離設定スイッチなどであり、運転席前方の所定部位に設
けられ、各スイッチ類１５の出力信号はＥＣＵ１１に入
力される。

【００２５】遠距離センサ１６はミリ波レーダ装置から
なり、車両１のボディのノーズ部に内蔵されている。遠
距離センサ１６を構成するミリ波レーダ装置について説
明すると、ミリ波レーダ装置では、周波数を時間と共に
三角波状に増減させた送信信号を車両の前方に向けて送
信し、前方の検知対象である先行車両での反射によって
生じた反射信号を受信し、これを送信信号と混合してビ
ート信号を発生させ、このビート信号の周波数ｆ（「ビ
ート周波数」）から先行車両までの距離や相対速度を検
出するように構成されている。

【００２６】図３に示すように、周波数が時間軸上で三
角波状に変化するミリ波レーダ装置では、送信ミリ波信
号の周波数が直線的に増加中の期間（上昇期間）内はこ
れよりも遅延して出現する受信信号の周波数の方が低く
なり、送信ミリ波信号の周波数が直線的に減少中の期間
（下降期間）内はこれよりも遅延して出現する受信信号
の周波数の方が高くなる。一般に、このようなミリ波レ
ーダ装置を搭載した自車両と先行車両とが同一速度で走
行中でなければ、すなわち両車両の相対速度がゼロでな
ければ、図４に示すように、車両間の相対速度をゼロと
仮定した場合の上述のビー卜周波数ｆ中に、両車両の相
対速度に応じたドップラーシフト量ｆpが含まれてく
る。

【００２７】そして、このドップラーシフト量ｆpは、
送信ミリ波信号の周波数の上昇期間内に検出されるビー
卜周波数ｆuと、下降期間内に検出されるビー卜周波数
ｆdとでは、その増減に関して互いに逆向きの影響を与
え、次のように与えられる。ｆu＝ｆ−ｆp （１）ｆd＝ｆ＋ｆp （２）式（１）と式（２）から、次式の関係が得られる。ｆ＝（ｆu＋ｆd）／２（３）ｆp＝（ｆu−ｆd）／２（４）

【００２８】先行車両と自車両との距離をＲ、相対速度
をｕとすると、式（３）及び式（４）から、次式を得
る。Ｒ＝ｃｆ／（４ｆm・Δｆ）（５）ｕ＝ｃｆp／２ｆ0 （６）ここで、ｃは光速、△ｆはミリ波信号の周波数の変化
幅、ｆmは前記周波数の変化周期、ｆ0はミリ波信号の中
心周波数である。

【００２９】ビート周波数は、通常、ビート信号を高速
フーリエ変換（ＦＦＴ）することによって検出される。
この高速フーリエ変換によって得られるビート信号の周
波数スペクトルは、上昇期間内であるか下降期間内であ
るかに応じて、図５に例示するように、自車両と先行車
両の相対速度がゼロの場合のビート周波数ｆの前後に、
ドップラーシフト量ｆpだけシフトしたビート周波数の
ペア（ｆu，ｆd）となる。

【００３０】近距離センサ２０はステレオカメラ装置か
らなり、車室内のフロントガラス近傍に設けられてい
る。ステレオカメラ装置は、一対のＣＣＤカメラ２０ａ
でフロントガラス越しに車両１の前方を撮影し、その撮
像信号を所定に処理することにより、自車両の進行方向
に存在する先行車両と自車両との距離や、該先行車両と
自車両との相対速度を算出し、これら検知結果をＥＣＵ
１１に出力する。

【００３１】ステレオカメラ装置について図６を参照し
て説明すると、ステレオカメラ装置における一方のＣＣ
Ｄカメラ２０ａを構成するラインセンサ２１及びレンズ
２３は、他方のＣＣＤカメラ２０ａを構成するラインセ
ンサ２２及びレンズ２４と所定の間隔、すなわち基線長
Ｂだけ水平方向に間隔を有して配置されている。ライン
センサ２１及び２２は、典型的には１次元のＣＣＤであ
り、直線的に配列されたフォトセンサのアレイであって
よい。この場合、レンズ２３，２４の前に赤外線透過性
のフィルタを置き、赤外線の光源を用いて一定の周期で
検知対象Ｚを照射し、検知対象Ｚから反射する赤外線を
ラインセンサ２１，２２が感知するようにするのが良
い。

【００３２】ラインセンサ２１，２２は、それぞれレン
ズ２３，２４の焦点距離ｆに配置されている。レンズ２
３，２４のある平面から距離ａにある検知対象Ｚの像
が、ラインセンサ２１ではレンズ２３の光軸からＸ１ず
れた位置に結像し、ラインセンサ２２ではレンズ２４の
光軸からＸ２だけずれた位置に結像したとすると、レン
ズ２３，２４の面から検知対象Ｚまでの距離ａは、三角
計測法の原理により、次式により求められる。ａ＝Ｂ・ｆ／（Ｘ１＋Ｘ２）（７）

【００３３】ところで、遠距離センサ１６と近距離セン
サ２０はそれぞれ検知領域を異にしており、図７に示す
ように、水平視野角については遠距離センサ１６よりも
近距離センサ２０の方が広角であり、検出可能距離につ
いては遠距離センサ１６の方が近距離センサ２０よりも
大きい。尚、この実施の形態では、遠距離センサ１６の
水平視野角α１は約２０度、近距離センサ２０の水平視
野角α２は約４０度に設定されており、遠距離センサ１
６の検出可能距離Ｌ１は５〜１４０ｍ、近距離センサ２
０の検出可能距離Ｌ２は０〜５０ｍに設定されている。

【００３４】そして、この物体検知装置１０において
は、自車両と先行車両との距離が大きい時には遠距離セ
ンサ１６で検知された距離値及び相対速度値に基づいて
オートクルーズ制御等を実行し、自車両と先行車両との
距離が小さい時には近距離センサ２０で検知された距離
値及び相対速度値に基づいてオートクルーズ制御等を実
行する。

【００３５】スロットルアクチュエータ３１は、オート
クルーズ走行を実施しているときに、設定された車間距
離を保持しつつ先行車両に追従走行するようにスロット
ル（図示せず）を所定開度に開閉させるためのものであ
り、スロットルアクチュエータ３１はＥＣＵ１１からの
出力信号に基づいて作動する。

【００３６】ブレーキ油圧ソレノイド３２は、オートク
ルーズ走行を実施しているときに、スロットルアクチュ
エータ３１によりスロットルを絞って減速してもなお減
速度が足りない場合に、減速度を増大させるべくブレー
キを作動させるためのものであり、ブレーキ油圧ソレノ
イド３２はＥＣＵ１１からの出力信号に基づいて作動す
る。

【００３７】また、ＥＣＵ１１は、オートクルーズ走行
を実施しているときに、スロットルアクチュエータ３１
によりスロットルを絞って減速してもなお減速度が足り
ない場合に、ＡＴ・ＥＣＵ３３にシフトダウン指令を出
力する。シフトダウン指令を入力されたＡＴ・ＥＣＵ３
３は、減速度を増大させるべくシフトダウン制御を実行
する。

【００３８】インジケータ３４は、運転席前方のメータ
パネル（図示せず）に設けられており、オートクルーズ
システム作動時に点灯し非作動時に消灯する表示灯や、
システム異常時に点滅する警告灯などからなる。

【００３９】ここで、前記近距離センサ２０のステレオ
カメラ装置を構成する２つのＣＣＤカメラ２０ａは、前
述したように自車両の進行方向に存在する先行車両と自
車両との距離や、該先行車両と自車両との相対速度を検
出するが、走行区分線を認識する場合にはいずれか一方
のＣＣＤカメラ２０ａによりこれを行っている。

【００４０】具体的には、路面に対して明るい走行区分
線をその境界部分をエッジ検出してドット単位（撮像素
子単位）でとらえ、各ドットを通る直線が一致した場合
に走行区分線の位置を示すものとなる。ところで、画面
上の一つの点を通る直線は無数にあるため、各点毎にこ
れを通る直線を求めると処理に負担がかかる。このよう
な不具合をなくすために、各ドットを通る直線を以下に
説明するハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換により求めている。

【００４１】図８（ａ）に示すような断片的点列画像か
ら直線上に点列と、その直線（図８（ｂ））を検出する
ことを考える。検出したい直線の式を、傾きａ、切片ｂ
としてパラメータ空間（ａ，ｂ）に、この直線上の点
（ｘi，ｙi）を写像すれば、図９に示すようにｂ＝−ｘi・ａ＋ｙi （８）の直線となる。したがって、ａ−ｂ平面上でこれらの直
線の交点の座標値より、ｘ−ｙ平面上の直線を求めるこ
とができる。

【００４２】この方法がハフ変換であるが、ａ−ｂ平面
上には制限がなく、実際に適用するのが困難であるた
め、Ｄｕｄａ＆Ｈａｒｔは前記直線の式（８）をｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθ＝ρ で表し、パラメータ空間として（θ，ρ）空間を用いる
方法を採用した（図１０、図１１）。

【００４３】ここで、ρはｘ−ｙ座標原点から直線へお
ろした垂線の長さ、θは垂線とｘ軸とのなす角である。
このとき、画像上の点（ｘ0，ｙ0）を通る直線は ρ＝ｘ0・ｃｏｓθ＋ｙ0・ｓｉｎθ （９）の関係を満たしている。また、（ｘ，ｙ）空間と（θ，
ρ）空間の関係を示すと、（ｘ，ｙ）空間上の１本の直
線は（θ，ρ）空間の１点に対応する。

【００４４】逆に、（θ，ρ）空間の式（１）の曲線は
（ｘ，ｙ）空間において、点（ｘ0，ｙ0）を通る全ての
直線群に対応する。（ｘ，ｙ）空間の全ての点につい
て、式（９）の曲線を計算し、（θ，ρ）空間において
曲線が集中して交わる点（θ0，ρ0）を求めれば、これ
により（ｘ，ｙ）空間での直線、 ρ0＝ｘ・ｃｏｓθ0＋ｙ・ｓｉｎθ0 が得られることになる。

【００４５】このような原理から、走行区分線をエッジ
検出してエッジ点（ドット）を抽出したら、各検出点
（ｘi，ｙi）について、０゜≦θ≦１８０゜の範囲内で ρ＝ｘi・ｃｏｓθ＋ｙi・ｓｉｎθ を計算する。そして、算出されたρに対応した配列要素
のカウント数を増加させ、最大カウント数の配列要素
（θmax，ρmax）を選出する。

【００４６】つまり、以下の式（１０）で表される直線
が求める直線である。 ρmax＝ｘ・ｃｏｓθmax＋ｙ・ｓｉｎθmax （１０）このような方法により走行区分線を求めることで、画像
中の走行区分線が連続していなくても検出できるメリッ
トがある。

【００４７】図１２は画像上に走行区分線Ｈを検知した
図である。この走行区分線検知は前述したようにハフ変
換により求めた算出結果を、走行区分線Ｈの中心を通る
ようにして表示している。ここでドット間隔とはＣＣＤ
カメラ２０ａドット間隔ｄｓを示している。

【００４８】図１３は進行軌跡としての自車推定軌跡Ｋ
を真上から見た鳥瞰図で示したものである。尚、本来ヨ
ーレートが発生すれば、自車推定軌跡Ｋは湾曲している
が、簡略化するため直線で示している。この自車推定軌
跡Ｋはヨーレートと車速から推定して得られる以下の式
（１１）ｒ（ｍ）＝ｖ（ｍ／ｓ）／ｙ（ｒａｄ／ｓ）（１１）により求めたもので、画像を鳥瞰図に変換するため、遠
距離になるほど上下方向の間隔が大きくなるように表示
されている。ここで、ヨーレート等から求めた軌跡に幅
があるのは、ヨーレート等から求めた軌跡に、例えば左
右の走行区分線間の幅寸法を加味しているからである。
尚、前記式（１１）において、ｒはコーナ部の半径、ｖ
は車速、ｙはヨーレートを示している。

【００４９】次に、図１４〜図１６により画像上の走行
区分線Ｈを鳥瞰図座標に変換する方法について説明す
る。なお、以下に示す手法を逆に使用することで、前述
した図１３の鳥瞰図を図１２に示したような画像に変換
することができる。図１６において画像上の走行区分線
Ｈに対応する１点ａを鳥瞰図で見た座標Ａに変換するに
あたり、まず、第１ステップで走行区分線Ｈの画像上の
ポイントの角度を求める。

【００５０】ここで、図１４〜図１６において、ｘvは
消失点の画像上のｘ座標（ｄｏｔ）、ｘθは画像のｘ座
標最大値（ｄｏｔ）、ｘθ’は点ａの画像上のｘ座標
（ｄｏｔ）、ｙvは消失点の画像上のｙ座標（ｄｏ
ｔ）、ｙθは画像上のｙ座標最大値（ｄｏｔ）、ｙθ’
は点ａの画像上のｙ座標（ｄｏｔ）、θxは画像消失点
から右端までの角度（ｒａｄ）、θyは画像消失点から
下端までの角度（ｒａｄ）、θx’は点ａの画像消失点
からの水平方向角度（ｒａｄ）、θy’は点ａの画像消
失点からの垂直方向角度（ｒａｄ）、ｈはカメラの取り
付け位置の高さ（ｍ）、ｄYは点Ａの進行方向の距離
（ｍ）、ｄXは点Ａの左右方向の位置（ｍ）を示してい
る。

【００５１】図１４において、左右の走行区分線Ｈが交
わる点を消失点とした場合に、点ａの画像消失点から右
端までの角度（ｒａｄ）であるθx’と、点ａの画像消
失点から左端までの角度（ｒａｄ）であるθy’とを以
下の式で求める。 θx’＝（（ｘθ’−ｘv）／（ｘθ−ｘv））・θx （１２） θy’＝（（ｙθ’−ｙv）／（ｙθ−ｙv））・θy （１３）

【００５２】次に、第２ステップで図１５に基づいてカ
メラの取り付け位置の高さｈと点ａの角度から距離ｄY
を以下の式で求める。ｄY＝ｈ／ｔａｎθy’ （１４）次に、第３ステップで図１６に基づいて距離ｄYと点ａ
の角度から横位置ｄXを以下の式で求める。ｄX＝ｄYｔａｎθx’ （１５）

【００５３】次に、図１７のフローチャートに基づい
て、走行区分線情報の選択処理を説明する。なお、この
図では、「走行区分線情報」を「区分線」と略記してい
る。まず、ステップＳ１において、画像を取り込む。次
に、ステップＳ２において、前述した走行区分線と路面
の明暗の差を用いてエッジ検出等で左右の走行区分線情
報を検知する。次いで、ステップＳ３において、走行区
分線情報の前回値を車速とヨーレートで補正する。

【００５４】「走行区分線情報の今回値」は、フローチ
ャートの流れに従って、ステップＳ２で検知した走行
区分線情報の今回値そのまま、後述するステップＳ３
で走行区分線情報の前回値を補正して求めた今回値、
ステップＳ２で検知した走行区分線情報の今回値と、予
め設定した車線幅（例えば、高速道路では３．７５ｍに
設定）とから求めた算出値、車速，ヨーレート，及び
前記予め設定した車線幅から求めた算出値、の４通りの
中から適宜選択される。

【００５５】以下に、ステップＳ３で行う処理の一具体
例について説明する。例えば、走行区分線情報の前回値
として、ステップＳ２で検知した走行区分線情報の前回
値をそのまま先行車の自車線内外判断に使用した場合に
は、前回のステップＳ２で取り込んだ画像（図１２）か
ら検知した走行区分線情報を鳥瞰図上に座標変換し（図
１８のプロット■）、その鳥瞰図座標系において、全て
のドット（撮像素子）に対し、車速とヨーレートによる
位置補正を行う（図１８のプロット□）。

【００５６】この位置補正では、まず、補正前座標（Ｘ
old，Ｚold）を車速により補正して仮座標（Ｘtmp，Ｚt
mp）を求め、次に、この仮座標（Ｘtmp，Ｚtmp）をヨー
レートにより補正して最終的な補正後座標（Ｘnew，Ｚn
ew）とする。車速による補正後の仮座標（Ｘtmp，Ｚtm
p）は、図２０に示すように、車速をＶx、経過時間をＴ
sとすると、次式で算出される。Ｘtmp＝Ｘold （１６）Ｚtmp＝Ｚold−Ｖx・Ｔs （１７）

【００５７】ヨーレートによる仮座標（Ｘtmp，Ｚtmp）
の補正後座標（Ｘnew，Ｚnew）は、図２１に示すよう
に、角度変位をθ、経過時間をＴsとすると、次式で算
出される。Ｘnew＝Ｘtmp・cosθ＋Ｚtmp・sinθ （１８）Ｙnew＝−Ｘtmp・sinθ＋Ｚtmp・cosθ （１９）

【００５８】なお、図２１に基づく式（１８）及び式
（１９）によるヨーレート補正は、回転原点Ｏをセンサ
取り付け位置ではなく、後輪中心位置に設定すること
で、より現実に合ったヨーレート補正が可能になる。そ
の理由は、アッカーマン・ジャントの理論に基づいたス
テア特性の場合、図２３に示すように、後輪軸が進行方
向に対して垂直になるからである。逆に、回転原点Ｏを
センサ取り付け位置に設定すると（図２２）、ヨーレー
ト補正をした場合に、図２３に示す角度θ分のずれを生
じてしまうことになる。

【００５９】また、鳥瞰図座標系において、単純に補正
前座標（Ｘold，Ｚold）を車速及びヨーレートにより補
正しただけでは、図１８のプロット□で示すように、補
正後座標（Ｘnew，Ｚnew）が破線で示す垂直方向座標
（Ｚ座標）に対応しない場合、すなわち、ドット上に乗
らない場合が生じる。よって、本実施の形態では、車速
及びヨーレートによる補正後の点列データを鳥瞰図座標
系の垂直方向座標に対応させるべく、すなわち、ドット
上に乗せるべく、図１９及び図２４に示すように、走行
区分線に沿って互いに隣接する２つの点列データを補間
演算し、データ消失を防止している。

【００６０】この補間演算は、次式に従って行われる。Ｘi＝（Ｘ1−Ｘ0）・（Ｚi−Ｚ0）／（Ｚ1−Ｚ1）（２０）ここで、（Ｘi，Ｚi）は、補間演算による演算結果であ
り、（Ｘ0，Ｚ0）及び（Ｘ1，Ｚ1）は、走行区分線に沿
って互いに隣り合う２つの点列データの座標を示してい
る。

【００６１】次いで、ステップＳ４において、ステップ
３で補正して求めた今回値と、ステップＳ２で検知した
今回値との比較を行う。具体的には、先ず、図１４〜図
１６に基づく前記手順にて、カメラの画角，取り付け位
置，消失点情報から、走行区分線画像のドット毎に、実
際の距離（ｄY）と横位置（ｄX）を求める。

【００６２】この横位置は、ステップＳ３で補正して求
めた今回値と、ステップＳ２で検知した今回値のそれぞ
れに対して求める。このとき、近距離ほど画像上のドッ
ト数が増えること、及び一般的に近距離の方が遠距離よ
りも精度が良いことから、例えば、距離１０ｍ〜４０ｍ
位（上限の４０ｍは、カメラにより異なる）の範囲で求
める（図２５参照）。

【００６３】そして、画像上の同じ垂直方向座標に対応
する（同じ距離にある）走行区分線情報について、ステ
ップＳ３で補正して求めた今回値と、ステップＳ２で検
知した今回値との各偏差（各変化量）が所定値（例え
ば、５０ｃｍ）を越えるかを比較し、その比較の結果、
比較したドット数に対して偏差が前記所定値以内であっ
たドット数の割合（以下、「偏差小ドット比率」と称す
る。）を次式に従い算出する。偏差小ドット比率［％］＝偏差が所定値以内のドット数
／全体のドット数×１００（２１）

【００６４】ステップＳ５では、この偏差小ドット比率
を用いて、ステップＳ２で検知した今回値と、ステップ
Ｓ３で補正して求めた今回値との相関性が低いかを判断
する。本実施の形態では、偏差小ドット比率が所定値
（例えば、９５％）未満の場合に相関性が低いと判断さ
れる。このように、相関性の高低を偏差小ドット比率に
より判断した場合は、単純な偏差面積で比較した場合
（図２６）のように、走行区分線の近似性を正しく比較
できないといった不具合を有効に回避することができ
る。

【００６５】すなわち、偏差面積（図２６の斜線部分）
で比較すると、左の走行区分線の場合のように、一律に
オフセットしている場合は、その偏差が許容できるにも
かかわらず偏差の面積が大きな値になり、本来ならば、
相関性が高いと判断すべきところを低いと判断してしま
うことがある。

【００６６】他方、右の走行区分線の場合のように、遠
方での偏差は許容できないレベルにあるのだが、偏差の
面積が全体では小さな値になり、本来ならば、相関性が
低いと判断すべきところを高いと判断してしまうことが
ある。これに対し、本実施の形態のように、偏差が所定
値以内のドット頻度を表す偏差小ドット比率を用いれ
ば、このような誤った判断をすることはない。

【００６７】そして、ステップＳ５の判断結果が「Ｎ
Ｏ」の場合、すなわち、ステップＳ２で検知した左走行
区分線情報の今回値と、ステップＳ３で補正して求めた
今回値との相関性が高い場合は、ステップＳ６に進み、
ステップＳ２で検知した右走行区分線情報の今回値と、
ステップＳ３で補正して求めた今回値との相関性が低い
かの判断をステップＳ５と同様にして行う。

【００６８】ステップＳ６の判断結果が「ＮＯ」の場
合、すなわち、ステップＳ２で検知した左右走行区分線
情報の信頼度がともに高い場合は、ステップＳ７に進
み、今回値に係る左右走行区分線情報の比較を行う。ス
テップＳ７及びその後に続くステップＳ８の各処理は、
ステップＳ４及びその後に続くステップＳ５の各処理
と、考え方の軌を一にするため、以下では、相違点のみ
を説明する。

【００６９】ステップＳ７では、図２７に示すように、
左右の走行区分線位置から求めた各車線幅Ｗiと、近距
離で測定した、より確実な車線幅Ｗnとの偏差が、所定
値（例えば、５０ｃｍ）を越えるかを比較し、その比較
の結果、比較したドット数に対して偏差が前記所定値以
内であったドット数の割合、すなわち、偏差小ドット比
率を前記式（２１）に従い算出する。

【００７０】ステップＳ８では、この偏差小ドット比率
を用いて、左右走行区分線情報の相関性が低いかを判断
する。具体的には、偏差小ドット比率が所定値（例え
ば、５０％）未満の場合は、相関性が低いため、信頼度
は低いと判断される。そして、ステップＳ８の判断結果
が「ＮＯ」の場合、すなわち、左右走行区分線情報の信
頼度が高い場合は、ステップＳ９に進み、ステップＳ２
で検知した左右走行区分線の情報をそのまま先行車の自
車線内外判断に使用する。

【００７１】これに対し、ステップＳ８の判断結果が
「ＹＥＳ」の場合、すなわち、左右走行区分線情報の信
頼度が低い場合は、ステップＳ２１に進み、ステップＳ
２で検知した左右走行区分線の情報を使用せずに、前記
式（１１）を用いて車速，ヨーレート，前記予め設定し
た車線幅から求めた左右走行区分線の情報を先行車の自
車線内外判断に使用する。

【００７２】ステップＳ６の判断結果で「ＹＥＳ」の場
合、すなわち、ステップＳ２で検知した左走行区分線情
報の信頼度は高いが（ステップＳ５の判断結果が「Ｎ
Ｏ」）、ステップＳ２で検知した右走行区分線情報の信
頼度が低い場合は、ステップＳ１１に進む。

【００７３】ステップＳ１１では、ステップＳ２で検知
した右走行区分線の情報を使用せずに、ステップＳ２で
検知しステップＳ５で信頼度が高いと判断された左走行
区分線情報と、前記予め設定した車線幅とから求めた右
走行区分線の情報を先行車の自車線内外判断に使用す
る。他方、左走行区分線については、ステップＳ２で検
知しステップＳ５で信頼度が高いと判断された左走行区
分線情報をそのまま先行車の自車線内外判断に使用する
（ステップＳ１２）。

【００７４】ステップＳ５の判断結果が「ＹＥＳ」の場
合、すなわち、ステップＳ２で検知した左走行区分線情
報の信頼度が低い場合は、ステップＳ３１に進み、ステ
ップ３で補正して求めた右走行区分線情報の今回値と、
ステップＳ２で検知した今回値との相関性が低いかを判
断する。

【００７５】ステップＳ３１の判断結果が「ＮＯ」の場
合、すなわち、ステップＳ２で検知した左走行区分線情
報の信頼度は低いが（ステップＳ５の判断結果が「ＹＥ
Ｓ」）、ステップＳ２で検知した右走行区分線情報の今
回値と、ステップ３で補正して求めた右走行区分線情報
の今回値との相関性が高い場合は、ステップＳ３２に進
み、右走行区分線については、ステップＳ２で検知しス
テップＳ３１で相関性が高いと判断された右走行区分線
の情報をそのまま先行車の自車線内外判断に使用する。

【００７６】他方、左走行区分線については、ステップ
Ｓ２で検知した左走行区分線情報の今回値を使用せず
に、ステップＳ２で検知しステップＳ３１で相関性が高
いと判断された右走行区分線情報と、前記予め設定した
車線幅とから求めた左走行区分線の情報を先行車の自車
線内外判断に使用する（ステップＳ３３）。

【００７７】ステップＳ３１の判断結果が「ＹＥＳ」の
場合、すなわち、ステップＳ２で検知した左右走行区分
線情報の信頼度がともに低い場合は、ステップＳ４１に
進み、右走行区分線について、ステップＳ３で補正して
求めた右走行区分線情報の今回値を使い始めたばかりで
あるか、すなわち、使い始めてから所定時間（例えば、
１００ｍｓｅｃのサンプリング周期で０．３秒）以内で
あるかを判断する。

【００７８】ステップＳ４１の判断結果が「ＹＥＳ」の
場合、すなわち、ステップＳ３で補正して求めた右走行
区分線情報の今回値を使い始めたばかりであれば、ステ
ップＳ４２に進み、右走行区分線については、ステップ
Ｓ２で検知した今回値を使用せずに、ステップＳ３で補
正して求めた右走行区分線情報の今回値を先行車の自車
内外判断に使用する。

【００７９】これに対し、ステップＳ４１の判断結果が
「ＮＯ」の場合、すなわち、ステップＳ３で補正して求
めた右走行区分線情報の今回値を使い始めてから前記所
定時間を経過していれば、ステップＳ５１に進み、右走
行区分線については、ステップＳ２で検知した今回値
や、ステップＳ３で補正して求めた今回値を使用せず
に、前記式（１１）を用いて車速，ヨーレート，前記予
め設定した車線幅から求めた右走行区分線の情報を先行
車の自車内外判断に使用する。

【００８０】ステップＳ４２あるいはステップＳ５１の
処理を実行した後、ステップＳ４３に進む。ステップＳ
４３では、ステップＳ３で補正して求めた左走行区分線
情報の今回値を使い始めたばかりであるか、すなわち、
使い始めてから前記所定時間以内であるかを判断する。
ステップＳ４３の判断結果が「ＹＥＳ」の場合、すなわ
ち、ステップＳ３で補正して求めた左走行区分線情報の
今回値を使い始めたばかりであれば、ステップＳ４４に
進み、左走行区分線については、ステップＳ２で検知し
た今回値を使用せずに、ステップＳ３で補正して求めた
左走行区分線情報の今回値を先行車の自車内外判断に使
用する。

【００８１】これに対し、ステップＳ４３の判断結果が
「ＮＯ」の場合、すなわち、ステップＳ３で補正して求
めた左走行区分線情報の今回値を使い始めてから前記所
定時間を経過していれば、ステップＳ６１に進み、左走
行区分線については、ステップＳ２で検知した今回値
や、ステップＳ３で補正して求めた今回値を使用せず
に、前記式（１１）を用いて車速，ヨーレート，前記予
め設定した車線幅から求めた左走行区分線の情報を先行
車の自車内外判断に使用する。

【００８２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
以下の効果を得ることができる。（１）請求項１の発明によれば、遠近法で立体的に表現
される画像座標系を平面的な鳥瞰図座標系に座標変換す
ることにより、自車の挙動（移動や回頭）を鳥瞰図座標
系における平行移動又は／及び回転移動として表すこと
を可能にしたので、これを利用して自車の挙動に応じた
走行区分線の予測が可能になり、先行車の自車線内外判
断を正しく行える。

【００８３】（２）請求項２の発明によれば、鳥瞰図座
標系において点列データを平行移動又は／及び回転移動
により補正した結果、補正後の点列データが撮像素子に
対応しなくなったとしても、補正後の点列データを補間
によって再度撮像素子に対応付けることができるので、
自車の挙動に応じて行った点列データの補正時に該点列
データが消失することはなくなり、点列データ不足によ
る走行区分線の予測精度の低下を有効に防止することが
できる。

【００８４】（３）請求項３の発明によれば、撮影画像
に基づく走行区分線情報の今回値と、以前に認識した走
行区分線情報の前回値を補正して求められた今回値のう
ち、信頼度が高いと判断した情報を選択的に先行車の自
車線内外判断に使用することが可能になり、先行車の自
車線内外判断精度が向上する。

【００８５】（４）請求項４の発明によれば、左右いず
れか一方の走行区分線についてのみ比較する場合に比し
て、撮影画像に基づく走行区分線情報の信頼度を判断す
る際の判断精度が向上し、先行車の自車線内外判断をよ
り正確に行える。

【００８６】（５）請求項５の発明によれば、撮影画像
から認識した走行区分線情報の今回値と、以前に認識し
た走行区分線情報の前回値を運動状態に基づき補正して
求められた今回値のうち、信頼度が高いと判断した情報
を選択的に先行車の自車線内外判断に使用することが可
能になり、その判断精度が向上する。

【００８７】（６）請求項６の発明によれば、撮影画像
に基づく走行区分線情報の信頼度が低い場合には、運動
状態に基づく推定軌跡と、所与の走行区分線間隔とから
走行区分線の推定を行うことが可能になり、その推定精
度が向上する。

【００８８】（７）請求項７の発明によれば、汎用の画
像処理技術を用いて簡便かつ高精度に走行区分線のずれ
を検出することが可能になり、先行車の自車線内外判断
に係るシステムを低コストにて構築することができる。

【００８９】（８）請求項８の発明によれば、撮影画像
に基づく走行区分線情報の今回値が、左右ともに、補正
して求めた今回値と相関性が高いと判断された場合に
は、さらに、所与の走行区分線間隔を用いて、今回値に
係る左右の走行区分線間の相関性を判断することによ
り、撮影画像に基づく走行区分線情報の信頼度判断をよ
り厳密に行うことが可能になり、撮影画像に基づく走行
区分線情報の信頼度が疑わしい場合には、運動状態に基
づく走行区分線情報を先行車の自車線内外判断に使用す
ることが可能になり、誤った走行区分線情報を使わずに
済む。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施形態における物体検知装置
を搭載した車両の全体構成図である。

【図２】前記実施形態における物体検知装置のシステ
ム構成図である。

【図３】前記実施形態における物体検知装置に用いる
遠距離センサの測定原理を説明するための信号波形図で
ある。

【図４】前記実施形態における物体検知装置に用いる
遠距離センサの測定原理を説明するための信号波形図で
ある。

【図５】前記実施形態における物体検知装置に用いる
遠距離センサの測定原理を説明するための周波数スペク
トル図である。

【図６】前記実施形態における物体検知装置に用いる
近距離センサの概略構成図である。

【図７】前記実施形態における物体検知装置に用いる
遠・近距離センサの検知領域を示す図である。

【図８】前記実施形態におけるハフ変換の説明のため
にエッジ点集合からの直線上に並ぶ点列の検出を示すグ
ラフ図であり、（ａ）はエッジ点を示すグラフ図、
（ｂ）は相関直線を示すグラフ図である。

【図９】前記実施形態におけるハフ変換の説明のため
に傾きａ、切片ｂのパラメータ空間における直線を示す
グラフ図。

【図１０】前記実施形態におけるハフ変換の説明のた
めにｘ−ｙ平面上に直線ｌをパラメータ（θ，ρ）で示
すグラフ図である。

【図１１】前記実施形態におけるハフ変換の説明のた
めに（θ，ρ）空間での曲線の交点が検出直線に対応す
ることを示すグラフに図である。

【図１２】前記実施形態における画像上に走行区分線
をとらえた説明図である。

【図１３】前記実施形態における自車推定軌跡を示す
説明図である。

【図１４】前記実施形態における走行区分線の画像上
の点を求める説明図である。

【図１５】前記実施形態におけるＣＣＤカメラの取り
付け高さｈと点ａとの角度から距離ｄｙを求める説明図
である。

【図１６】前記実施形態における距離ｄｙと点ａの角
度から横位置ｄｘを求める説明図である。

【図１７】前記実施形態における走行区分線情報の選
択処理を示すフローチャートである。

【図１８】前記実施形態における車速及びヨーレート
による位置補正を示す説明図である。

【図１９】前記実施形態における位置補正結果の補間
演算を示す説明図である。

【図２０】前記実施形態における車速補正の処理内容
を示す説明図である。

【図２１】前記実施形態におけるヨーレート補正の処
理内容を示す説明図である。

【図２２】ヨーレート補正の回転原点をセンサ取り付
け位置に設定した場合のヨーレート補正を示す説明図で
ある。

【図２３】前記実施形態におけるヨーレート補正の回
転原点を後輪中心位置に設定した場合のヨーレート補正
を示す説明図である。

【図２４】前記実施形態における補間演算の処理内容
を示す説明図である。

【図２５】前記実施形態における区分線間の偏差の大
小関係を示す説明図である。

【図２６】区分線間の偏差面積を示す説明図である。

【図２７】前記実施形態における右走行区分線の今回
値と、左走行区分線の今回値と予め設定した走行区分線
間隔から求めた右走行区分線との偏差の大小関係を示す
説明図である。

【図２８】先行車の自車線内外判断に用いる画像上の
情報を示す説明図である。

【符号の説明】

１車両１１ＥＣＵ（軌跡推定手段、第二の走行区分線推定手
段）１２車速センサ（運動状態検出手段）１４ヨーレートセンサ（運動状態検出手段）２０近距離センサ（撮影手段）Ｓ２走行区分線認識手段Ｓ３走行区分線補正手段Ｓ４比較手段Ｓ５、Ｓ６判断手段Ｓ７第二の比較手段Ｓ８第二の判断手段Ｓ３１判断手段Ｓ４１、Ｓ４３選択手段Ｓ５１、Ｓ６１走行区分線推定手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】車両進行方向の走行路を撮影する撮影手
段と、該撮影手段が撮影した画像における走行区分線を認識す
る走行区分線認識手段と、車両の運動状態を検出する運動状態検出手段と、前記走行区分線認識手段が認識した走行区分線の画像を
鳥瞰図に変換する画像変換手段と、前記走行区分線認識手段が以前に認識した走行区分線の
鳥瞰図上の位置を前記運動状態検出手段の検出結果に基
づき補正し、これを前記走行区分線認識手段の認識時点
の走行区分線として認識する走行区分線補正手段とを備
えることを特徴とする車両用走行区分線検出装置。
【請求項２】前記撮影手段は、車両進行方向に対応す
る方向に所定間隔で配列された撮像素子を備え、前記走行区分線認識手段は、前記撮像素子単位で画像処
理を行い、点列データとして走行区分線を認識するもの
であり、前記走行区分線補正手段は、前記点列データを前記運動
状態検出手段の検出結果に基づき補正するものであり、前記走行区分線補正手段により補正された点列データに
基づき、前記撮像素子に対応する点列データを補間によ
り求める補間手段を備えることを特徴とする請求項１記
載の車両用走行区分線検出装置。
【請求項３】前記走行区分線認識手段の認識した走行
区分線と、前記走行区分線補正手段により補正された走
行区分線とを比較する比較手段と、該比較手段の比較結果に基づき、前記走行区分線認識手
段の認識した走行区分線の信頼性を判断する判断手段と
を備えることを特徴とする請求項２記載の車両用走行区
分線検出装置。
【請求項４】前記走行区分線認識手段は、左右一対の
走行区分線を認識するものであり、前記比較手段は、左右各々の走行区分線について比較を
行うものであることを特徴とする請求項１〜請求項３の
いずれかに記載の車両用走行区分線検出装置。
【請求項５】前記運動状態検出手段により検出された
車両の運動状態に基づき、車両の進行軌跡を推定する軌
跡推定手段と、該軌跡推定手段の推定軌跡に基づき、走行区分線を推定
する走行区分線推定手段と、前記判断手段により信頼性が低いと判断された時、前記
走行区分線推定手段の推定した走行区分線を走行区分線
として選択する選択手段とを備えることを特徴とする請
求項３の車両用走行区分線検出装置。
【請求項６】前記走行区分線推定手段は、前記軌跡推
定手段により推定された進行軌跡と、予め設定した左右
の走行区分線の間隔とに基づき、走行区分線を推定する
ものであることを特徴とする請求項５記載の車両用走行
区分線検出装置。
【請求項７】前記比較手段は、走行区分線のずれを検
出するものであることを特徴とする請求項３〜請求項６
記載の車両用走行区分線検出装置。
【請求項８】前記走行区分線認識手段により認識され
た左右の走行区分線の−方と、予め設定した左右の走行
区分線の間隔とに基づき、他方の走行区分線を推定する
第二の走行区分線推定手段と、前記第二の走行区分線推定手段により推定された他方の
走行区分線と、該走行区分線と同一側の前記走行区分線
認識手段により認識された走行区分線とを比較する第二
の比較手段と、該第二の比較手段による比較結果に基づき、前記走行区
分線認識手段が認識した走行区分線の信頼性を判断する
策二の判断手段とを備えることを特徴とする請求項３〜
請求項７記載の車両用走行区分線検出装置。