JP2002109695A - 車両の走行路認識装置 - Google Patents

車両の走行路認識装置

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JP2002109695A JP2000302709A JP2000302709A JP2002109695A JP 2002109695 A JP2002109695 A JP 2002109695A JP 2000302709 A JP2000302709 A JP 2000302709A JP 2000302709 A JP2000302709 A JP 2000302709A JP 2002109695 A JP2002109695 A JP 2002109695A
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    • B60T2201/00—Particular use of vehicle brake systems; Special systems using also the brakes; Special software modules within the brake system controller
    • B60T2201/08—Lane monitoring; Lane Keeping Systems
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    • B60T2201/08—Lane monitoring; Lane Keeping Systems
    • B60T2201/089—Lane monitoring; Lane Keeping Systems using optical detection

Abstract

(57)【要約】 【課題】ノイズがあっても合理的に状態量が推定でき、
また状態量の急変もない、高精度で状態量を推定できる
車両の走行路認識装置を提供する。 【解決手段】車両前方の道路風景を撮像するＣＣＤカメ
ラ１０１と、ＣＣＤカメラからの映像信号に対して画面
全体に一様な処理を施す前処理部１０２と、入力画面上
にレーンマーカを検出するための複数の小領域を設定す
るレーンマーカ検出用小領域設定部１０３と、複数の小
領域に対してレーンマーカの一部を検出する直線検出部
１０４と、直線検出部による直線検出結果がレーンマー
カの一部であることを検証するレーンマーカ候補点検出
部１０５と、レーンマーカの検出結果に基づいて車両前
方の道路形状を表すための道路モデルパラメータを算出
する道路モデルパラメータ算出部１０６と、を有する。
道路モデルパラメータ算出部１０６は、時間的および空
間的に連続性を有し、パラメータ決定に確率的な合理性
のある拡張カルマンフィルタを含む。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、自動車や無人搬送
車などの各種移動体の走行路を認識する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】自動車や無人搬送車などの各種移動体に
おいては、危険回避のために補助的な警報を発したり、
人間の判断操作を補助したり、あるいは全面的な自動運
転を目的として、種々の形式の走行路の認識装置が検討
されている。たとえば、特開平８−５３８８号公報に
は、最小自乗法を用いてパラメータを推定する方法が提
案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
走行路の認識方法は、得られた画像を静止画像とみな
し、そこからモデルを表現するのに最も誤差が小さいパ
ラメータを計算するので、正しくない白線候補点が与え
られるとパラメータが急変したり、現実にはあり得ない
値が与えられるといった問題があった。
【０００４】また、白線候補点のいくつかが与えられな
いときに、検出された少ない白線候補点に基づいて計算
が行われるため、精度が低下するといった問題もあっ
た。
【０００５】本発明は、このような従来技術の問題点に
鑑みてなされたものであり、ノイズがあっても合理的に
状態量が推定でき、また状態量の急変もない、高精度で
状態量を推定できる車両の走行路認識装置を提供するこ
とを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】（１）上記目的を達成す
るために、請求項１記載の発明によれば、車両周囲の道
路風景を撮像する撮像部と、複数のレーンマーカの候補
点の撮像面上の座標値を検出するレーンマーカ候補点検
出部と、検出されたレーンマーカ候補点座標値に基づい
て道路モデルパラメータおよび車両状態量を算出する道
路モデルパラメータ算出部と、を有する車両の走行路認
識装置であって、前記道路モデルパラメータ算出部は、
パラメータの推定および車両状態量の推定に拡張カルマ
ンフィルタを用い、推定状態量、道路モデルパラメータ
として、車両のレーンマーカに対する横変位、道路曲
率、車両のレーンマーカに対するヨー角、車両のピッチ
角および前記撮像部の取り付け位置の地上高さを用いる
車両の走行路認識装置が提供される。
【０００７】また、請求項２記載の発明によれば、車両
周囲の道路風景を撮像する撮像部と、複数のレーンマー
カの候補点の撮像面上の座標値を検出するレーンマーカ
候補点検出部と、検出されたレーンマーカ候補点座標値
に基づいて道路モデルパラメータおよび車両状態量を算
出する道路モデルパラメータ算出部と、を有する車両の
走行路認識装置であって、前記道路モデルパラメータ算
出部は、パラメータの推定および車両状態量の推定に拡
張カルマンフィルタを用い、推定状態量、道路モデルパ
ラメータとして、車両のレーンマーカに対する横変位、
道路曲率、車両のレーンマーカに対するヨー角、車両の
ピッチ角および走行車線の幅を用いる車両の走行路認識
装置が提供される。
【０００８】車両が走行する道路のレーンマーカは、そ
の曲率が急変することがなく、しかも曲率が発生すると
ころでは緩和曲線が存在する。したがって、その動特性
はほぼ規定される。また、撮像部（ＣＣＤカメラ）の高
さや車両のピッチ角は道路の凹凸と車両の振動特性に依
存する。
【０００９】こうした点に鑑み、本発明の車両の走行路
認識装置では、車両の状態量や道路パラメータを有色な
定常確率過程で模擬することで、ノイズに対して強く、
たとえノイズがあっても合理的に状態量を推定すること
ができる。また、時間的に連続性が確保されているの
で、状態量の急変がない。
【００１０】上記発明における拡張カルマンフィルタの
状態方程式の状態推定量として、車両のレーンマーカに
対する横変位、レーンマーカが描く曲線の道路曲率、車
両のヨー角、車両のピッチ角および前記撮像部の取り付
け位置の地上高さを用いることができる（請求項１参
照）。
【００１１】また、前記拡張カルマンフィルタの状態方
程式の状態推定量として、車両のレーンマーカに対する
横変位、レーンマーカが描く曲線の道路曲率、車両のヨ
ー角、車両のピッチ角およびレーンマーカが描く車線の
幅を用いることができる（請求項２参照）。
【００１２】（２）上記発明において、前記拡張カルマ
ンフィルタの状態方程式は、離散値系のランダムウォー
クモデルで表すことができる（請求項３参照）。
【００１３】また、前記拡張カルマンフィルタの状態方
程式を連続系の一次遅れで表すことにより、道路構造上
の道路曲率の変化を近似的に表すことができる（請求項
４参照）。
【００１４】（３）上記目的を達成するために、請求項
５記載の発明によれば、車両周囲の道路風景を撮像する
撮像部と、複数のレーンマーカの候補点の撮像面上の座
標値を検出するレーンマーカ候補点検出部と、検出され
たレーンマーカ候補点座標値に基づいて道路モデルパラ
メータおよび車両状態量を算出する道路モデルパラメー
タ算出部と、操舵角を検出する操舵角検出部と、を有す
る車両の走行路認識装置であって、前記道路モデルパラ
メータ算出部は、パラメータの推定および車両状態量の
推定に拡張カルマンフィルタを用い、前記拡張カルマン
フィルタの状態方程式に、操舵角、車速による車両の状
態量の変化を用いる車両の走行路認識装置が提供され
る。
【００１５】このとき、前記道路モデルパラメータ算出
部は、ハンドルの中立ズレを防止するように外乱の状態
量を推定する（請求項６参照）。
【００１６】ドライバの操舵によるレーンマーカ候補点
の動きの動特性と、道路形状によって生じるレーンマー
カ候補点の動きの動特性は異なる。こうした点に鑑み、
本発明の車両の走行路認識装置では、操舵角情報を用い
て、撮像部に投影されるレーンマーカ候補点の動きを、
車両に加わる外乱による確率的な振る舞いと、操舵角に
応じた確定的な振る舞いとの組み合わせで表現する。こ
れにより、操舵入力時の速い車両挙動への追従性を確保
しつつ、路面ノイズによるレーンマーカの誤認識を少な
くすることができる。すなわち、推定値の追従性と耐ノ
イズ性の向上との両立を図ることができる。
【００１７】
【発明の効果】請求項１乃至６記載の発明によれば、ノ
イズに対して強く、たとえノイズがあっても合理的に状
態量を推定することができる。また、時間的に連続性が
確保されているので、状態量の急変がない。
【００１８】これに加えて、請求項５記載の発明によれ
ば、操舵入力時の速い車両挙動への追従性を確保しつ
つ、路面ノイズによるレーンマーカの誤認識を少なくす
ることができる。すなわち、推定値の追従性と耐ノイズ
性の向上との両立を図ることができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
基づいて説明する。第１実施形態 図１は本発明の車両の走行路認識装置の実施形態を示す
ブロック図である。本例の車両の走行路認識装置１は、
車両前方の道路風景を撮像するＣＣＤカメラ１０１（本
発明の撮像部に相当する。）と、ＣＣＤカメラ１０１か
らの映像信号に対して画面全体に一様な処理を施す前処
理部１０２と、入力画面上にレーンマーカを検出するた
めの複数の小領域を設定するレーンマーカ検出用小領域
設定部１０３と、複数の小領域に対してレーンマーカの
一部を検出する直線検出部１０４と、直線検出結果がレ
ーンマーカの一部であることを検証するレーンマーカ候
補点検証部１０５と、レーンマーカの検出結果に基づい
て車両前方の道路形状を表すための道路パラメータを算
出する道路パラメータ算出部１０６とにより構成されて
いる。
【００２０】次に走行路の認識手順について説明する。
図２は本例の処理の流れを示すフローチャートであり、
まずステップ２０１でドライバーのスイッチ操作又は車
両のイグニッションによりシステムが始動すると、ステ
ップ２０２では、車両前方の道路形状を認識するための
道路パラメータの初期化が実行される。
【００２１】道路パラメータは以下の手順で定義され
る。すなわち、道路座標系を、図３に示すように、ＣＣ
Ｄカメラ１０１の撮像レンズの中心を原点として、車両
進行方向に向かって右→左上方にＸ軸、車両の高さ方向
へ上向きにＹ軸、レンズ光軸を車両進行方向にＺ軸とす
るＸＹＺ系で定義する。一方、画像処理画面の平面座標
系は、図４に示すように、ＮＴＳＣ等のテレビジョン通
信方式の画面操作方向にしたがい、画面左上を原点とし
て左から右へ水平方向にｘ軸、上から下へ垂直方向にｙ
軸と定義する。
【００２２】これら２つの座標系の関係は図７に示すよ
うになるが、これを簡略化するために同図のように平面
座標系の原点が道路座標系のＺ軸上にあるとすると、道
路座標系から平面座標系への座標変換は次式（１）
（２）で表される。
【００２３】
【数１】
【００２４】道路平面構造は、直線と曲率一定の曲線、
およびこれらを滑らかに結ぶための曲率変化率一定のク
ロソイド曲線で定義されるが、車両前方の数十ｍの区間
は、曲率一定の曲線路又は直線路とみなすことができ
る。そこで、図３（ａ）に示すように車線区分線（レー
ンマーカ）の形状を定式化した。また同様に、縦断構造
ついては一定勾配とみなすことができるので、同図
（ｂ）に示すように定式化した。これら定式化したもの
をそれぞれ下記（３）（４）に示す。
【００２５】
【数２】
【００２６】以上の（１）〜（４）式より、画像処理画
面の平面座標系に投影されるレーンマーカの形状を定式
化することができる。（１）〜（４）式より、Ｘ，Ｙ，
Ｚを消去して整理すると次式（５）〜（１０）が得られ
る。
【００２７】
【数３】
【００２８】ここで、ｃ０，ｄ０は、図７において平面
座標系の原点を道路座標系のＺ軸上としているのに対
し、実際には画像処理画面の左上を原点としているた
め、その分を補正する値である。
【００２９】以上より、画像処理によって検出されるレ
ーンマーカ候補点が満たす（５）式のパラメータａ〜ｅ
の値を求めることで、道路曲率、車両のピッチ角・ヨー
角、車線内での車両の横変位を推定することができる。
図４は、二次元道路モデルの一例と、パラメータａ〜ｅ
の画面上での対応を示したものである。
【００３０】図２に戻り、ステップ２０３では、ＣＣＤ
カメラ１０１によって撮像された図４のような画像の画
像信号が前処理部１０２に入力され、ここで前処理が実
行される。レーンマーカを検出するための前処理とし
て、レーンマーカと路面の境界強調するために、例えば
Ｓｏｂｅｌフィルタによる一次空間微分を行う。レーン
マーカ検出ではこの境界を検出対象とする。レーンマー
カは、道路曲率により水平に近い部分と垂直に近い部分
とがあるため、水平方向微分と垂直方向微分との２つの
エッジ画像を作成する。なお、レーンマーカと路面との
境界を強調するため、他のエッジ強調フィルタを用いて
もよい。
【００３１】次のステップ２０４では、自車が走行して
いる車線を表示するレーンマーカを画面内より検出する
ために、複数の小領域を設定する。検出領域は、図５に
示すように、前回の画像処理結果または初期設定の道路
パラメータから求められる道路形状に沿って所定の区間
ごとに区切られて設定される。このときの区間１〜５
は、画面を実際の三次元の道路座標系に変換した場合に
等しい距離になるように設定する。
【００３２】ステップ２０５では、ステップ２０４で設
定された小領域の領域内で、直線検出を実行する。すな
わち、前回の画像処理結果または初期設定から、ある小
領域のレーンマーカと路面との境界が、図８に示す黒い
実線のように求められたとすると、今回の境界の位置
は、図８（ａ）に示すような平行に移動する変化と、同
図（ｂ）に示すような傾きの変化とが考えられる。そこ
で、両者を組み合わせた図９に示すような台形状の小領
域を検出範囲とし、上辺と下辺とを横切る線分を検出対
象とする。検出範囲の大きさは、平行移動の振る舞いの
範囲ｐと傾き変化の振る舞いの範囲ｑで決まり、ｐ×ｑ
本の線分が検出対象となる。そして、エッジ画像上で各
線分を構成する画素のエッジ強度の和を線分ごとに演算
し、その和が最も大きい線分の始点と終点の座標値を検
出結果として出力する。
【００３３】次のステップ２０６では、ステップ２０５
における検出結果をレーンマーカの一部が検出されたと
判断できるかどうかを検証する。道路には、レーンマー
カ以外にも、舗装の継ぎ目や影、先行車など、多くのノ
イズが存在する。これらの直線線分を誤検出しないため
に、以下のような条件を、直線検出結果をレーンマーカ
の候補点として用いる際に考慮する。
【００３４】すなわち、まずレーンマーカ候補点の位置
が変化する範囲は、画像処理時間、車速、道路形状など
により制限される。また、レーンマーカは、白線または
黄線なので、正負の対になるエッジ点列が存在する。さ
らに、あるレーンマーカ候補点の動きは他の候補点の動
きと相関がある。
【００３５】こうした条件を満たす直線検出結果を、レ
ーンマーカ候補点として道路モデルのパラメータ推定に
用いる。
【００３６】次のステップ２０７では、ステップ２０６
で得られた画面上のレーンマーカ候補点の位置より道路
モデルのパラメータを算出する。画像処理によるレーン
マーカ候補点の検出結果に基づいて二次元道路モデル式
を推定する手段として、本例では拡張カルマンフィルタ
を用いる。
【００３７】上述した（１）〜（４）式から下記（１
１）式が得られる。この式は、拡張カルマンフィルタを
構成する際の出力方程式として用いられ、これにより道
路曲率と車両状態量とから画像処理平面上に定義したｙ
座標値におけるｘ座標値が算出される。
【００３８】
【数４】
【００３９】拡張カルマンフィルタによる推定状態量
は、車両の横変位ｙｃ、道路曲率ρ、車両のヨー角φ、
ピッチ角η、ＣＣＤカメラ１０１の高さｈとし、レンズ
の焦点距離ｆおよび車線幅Ｗは一定値として扱う。各推
定状態量の変化は、確率的な振る舞いをするものとし
て、白色ガウス雑音νによって駆動される離散系のラン
ダムウォークモデルとして定義すると、状態方程式は下
記（１２）式のようになる。
【００４０】
【数５】
【００４１】状態方程式（１２）と出力方程式（１１）
をそれぞれ下記（１３）（１４）式のように簡略化して
表記すると、拡張カルマンフィルタは（１５）〜（１
８）式で構成される。
【００４２】
【数６】
【００４３】また、上記では離散系のランダムウォーク
モデルとして状態方程式を構成したが、連続系の一次遅
れとして表すこともできる。このときの状態方程式は下
記（１９）式になる。
【００４４】
【数７】
【００４５】上記（１９）式において、λは外乱が入っ
てくる周波数帯域を設定するパラメータ、ｗは平均値が
０の白色雑音である。この場合、各推定状態量Ｘは、
【００４６】
【数８】
【００４７】と表され、λＸ＝２Ｎ、ｗの分散を２λＸ
Ｘ０ ２とすれば、０を横切る頻度が１秒間にＮ回、振幅
がＸ０のポアソン方形波と等しいパワースペクトル密度
Φ（ω）が得られる。
【００４８】
【数９】
【００４９】よって、実際の推定状態量の変化がポアソ
ン方形波と異なっていても、その平均値と分散に関する
振る舞いは一致するので、実際の走行条件からλＸ、ｗ
を定義することができる。なお、ここではポアソン方形
波を用いたが、実際の車両の走行条件を把握できる他の
モデルを使用してもよい。
【００５０】また、実際の道路構造ではクロソイド曲線
によって直線と曲線とがつながれているので、曲率変化
を一次遅れで推定した場合、図１６に示すように実際の
道路形状に近い推定結果を得ることができる。
【００５１】図２に戻り、ステップ２０８では、ステッ
プ２０７で得られた道路モデルのパラメータａ〜ｅによ
る道路形状の推定が正しいかどうかを判断する。例え
ば、パラメータａについて、パラメータａから算出され
る自車両の横方向の位置が所定の範囲を超えていたり、
前回の画像処理結果からの変動分（横方向の速度）が所
定値を超えている場合には、道路モデルのパラメータａ
〜ｅによる道路形状の推定は誤っていると判断する。同
様に、パラメータｂ〜ｅについても、各々のパラメータ
から算出される物理量が所定の範囲を超えていたり、そ
れらの変動量が所定値を超えている場合には、道路モデ
ルのパラメータａ〜ｅによる道路形状の推定は誤ってい
ると判断する。道路形状の推定が正しいと判断された場
合には、次のステップ２０９へと進み、道路形状の推定
が誤っていると判断された場合には、ステップ２０２に
戻って初期化処理から再実行する。
【００５２】ステップ２０９では、ステップ２０７で算
出された道路パラメータをデータ記憶領域に保存する。
その後、ステップ２０３へ戻り、次画面の処理の実行に
移るべく画像の取り込みを行う。
【００５３】以上の手順により本例の処理が実行され
る。
【００５４】ちなみに、上述した実施形態では、パラメ
ータの変動を独立な白色ガウス雑音で駆動されるものと
して取り扱ったが、例えばヨー角と横変位の変化や、ピ
ッチ角とカメラ高さの変化、曲率とヨー角の変化などに
はある程度の相関があるので、これらを考慮して状態方
程式を構成することもできる。
【００５５】第２実施形態 図１０に、ＣＣＤ面に投影されたレーンマーカ候補点の
座標系の時系列を示す。自動運転のように車線に沿って
滑らかに操舵しているときには、レーンマーカ候補点の
動きは穏やかである（同図の左図参照）。これに対し
て、同図の右図に示すように急なハンドル操作に対する
レーンマーカ候補点は、自動操舵時には発生しないほど
大きな速度で動く。また、穏やかな操舵を行っていても
路面のノイズなどでレーンマーカを誤認識し、レーンマ
ーカ候補点座標が急変する場合がある。雨で濡れた路面
でレーンマーカ候補点を誤認識している様子を図１１に
示す。
【００５６】上述したように、レーンマーカ候補点の動
きを、全て確率的な変動と捉えて状態推定器を構成した
場合、推定器の候補点の動特性を高く設定すると操舵介
入時に推定値が真値へ追従する性能は高くなるものの、
悪天候時の誤認識が多発する。逆に推定器の動特性を低
く設定すると操舵介入時に推定値が真値に対して遅れて
しまうという問題が生じる。
【００５７】ところで、道路横断勾配や横風などの外乱
で発生するヨー角、横変位の周波数帯域は低く、一方、
操舵角によって生じるヨー角、横変位の周波数帯域は充
分に高い。したがって、発生しているヨー角、横変位が
操舵角の入力によって生じているのか否かを識別すれば
上記問題を解決することができる。
【００５８】本実施形態では、道路曲率や路面不整によ
って生じるピッチング、バウンシングなどは定常確率過
程とみなし、操舵角入力によって生じる車両の運動は車
両モデルに基づいて確定的な状態として扱うことで、Ｃ
ＣＤ面に投影されるレーンマーカ候補点の動きを、車両
に加わる外乱による確率的な振る舞いと、操舵角に応じ
た確定的な振る舞いの組み合わせで表現することとし
た。このように拡張カルマンフィルタを構成すること
で、操舵入力時の速い車両挙動への追従性を確保しつ
つ、路面ノイズによるレーンマーカの誤認識を少なくす
ることが可能となる。
【００５９】そこで、本例の車両の走行路認識装置１
は、図６に示すように、車両前方の道路風景を撮像する
ＣＣＤカメラ１０１（本発明の撮像部に相当する。）
と、ＣＣＤカメラ１０１からの映像信号に対して画面全
体に一様な処理を施す前処理部１０２と、入力画面上に
レーンマーカを検出するための複数の小領域を設定する
レーンマーカ検出用小領域設定部１０３と、複数の小領
域に対してレーンマーカの一部を検出する直線検出部１
０４と、直線検出結果がレーンマーカの一部であること
を検証するレーンマーカ候補点検証部１０５と、レーン
マーカの検出結果に基づいて車両前方の道路形状を表す
ための道路パラメータを算出する道路パラメータ算出部
１０６と、車両の操舵角を検出してこれを道路パラメー
タ算出部１０６へ送出する操舵角検出部１０８と、同じ
く車両の走行速度を検出してこれを道路パラメータ算出
部１０６へ送出する車速検出部１０７とにより構成され
ている。
【００６０】次に走行路の認識手順について説明する。
なお、本例の構想路の認識手順のステップは図２に示す
フローチャートと共通するので、同図を参照しながら、
特に第１実施形態と異なる点を中心に説明する。
【００６１】なお、本実施形態では、道路モデルを図１
７の平面図に示すように定義した。図３（ａ）と異なる
点は、図３（ａ）では車両の横変位を左レーンマーカに
対する車両の横変位ｙｃを用いているのに対し、図１７
に示す本例では、道路中心線に対する車両の横変位ｙｃ
ｒを用いている。ただし、ｙｃ＝Ｗ／２−ｙｃｒであ
る。
【００６２】図２に示すステップ２０１及び２０２の処
理は上述した第１実施形態と同じであるが、図１７に示
す斜線区分線（レーンマーカ）の形状は、ｙｃ＝Ｗ／２
−ｙ ｃｒの関係から、下記（２２）式になる。ちなみ
に、縦断構造については上述した第１実施形態と同様の
式（２３）となる。
【００６３】
【数１０】
【００６４】上述した（１）式及び（２）式と（２２）
式及び（２３）式より、画像処理画面の平面座標系に投
影されるレーンマーカの形状を定式化することができ
る。これら（１）、（２）、（２２）及び（２３）式を
整理すると次式（２４）が得られる。
【００６５】
【数１１】
【００６６】本例では、（ｘ，ｙ）の組み合わせと操舵
角から道路形状および車両状態量を推定することを目的
としているが、車両は一般的な二輪モデルから、以下の
状態方程式（２５）で表される。
【００６７】
【数１２】
【００６８】（２５）式における各定数ａ１１，
ａ１２，ａ１３，ａ３１，ａ３２，ａ３３，ｂ１１，ｂ
３１は、以下に示す車両諸元によって決まる定数であ
る。
【００６９】
【数１３】
【００７０】ステップ２０３〜ステップ２０６では、上
述した第１実施形態と同じ処理が実行される。
【００７１】次のステップ２０７では、ステップ２０６
で得られた画面上のレーンマーカ候補点の位置より道路
モデルのパラメータを算出する。画像処理によるレーン
マーカ候補点の検出結果に基づいて二次元道路モデル式
を推定する手段として、本例でも拡張カルマンフィルタ
が用いられる。
【００７２】ここで、曲率ρ、ピッチ角η、バウンス量
ｈや種々の外乱などの確率的な状態変数ξの振る舞いは
以下の（２６）式のように白色ノイズに駆動される一次
系として近似する。
【００７３】
【数１４】
【００７４】ここで、λは外乱の入ってくる周波数帯域
の設定に用いられ、ｑはプロセスノイズの標準偏差に対
応している。νは正規化された白色ガウス雑音である。
車両の状態方程式は下記（２７）式で表され、Ｍ，Ｆは
車両に加わる外乱のヨーモーメントと横力、［νρ ν
η νｈ νＭ νＦ］Ｔは、白色ガウス雑音を仮定し
ている。また、ｑρ，ｑη，ｑｈ，ｑＭ，ｑＦは各状態
変数を駆動する外乱の標準偏差を表す。ここで外乱のヨ
ーモメントや横力を状態変数にしたのは、これらの状態
量をフィードバックして車線追従性を向上させる目的
と、定常的な道路横断勾配や横風による直進時のハンド
ル中立の移動、または工場出荷時のハンドル中立ズレを
吸収する目的による。
【００７５】
【数１５】
【００７６】上記（２７）式の状態変数を保存しつつ、
離散化した式を簡略化して以下の（２８）式に示す。
【００７７】
【数１６】
【００７８】ここで、ＣＣＤ面座標のｘとの混同を避け
るために状態変数ベクトルにはｘｓのようにｓの添え字
を付けている。出力ｘは、ＣＣＤ面上の画素のｘ座標値
である。その出力方程式は上述した（２４）式で表され
るように状態変数の非線形関数になる。（ｘ，ｙ）の座
標値は、具体的にはレーンマーカの候補点座標であり、
左右レーンマーカで合計１０点を選択し、ｙ座標系は固
定値とした。ｊ番目（ｊ＝１〜１０）のｘ座標の出力方
程式は、下記（２９）式のようになる。
【００７９】
【数１７】
【００８０】この（２９）式を簡略化して下記（３０）
式とする。ｇ（ｘｓ，ｙ）はｘｓ，ｙの非線形関数を表
す。
【００８１】
【数１８】
【００８２】拡張カルマンフィルタは、下記（３１）〜
（３４）式で表される。
【００８３】
【数１９】
【００８４】この拡張カルマンフィルタを用いて道路モ
デルのパラメータを求め、次のステップ２０８では、上
述した第１実施形態と同様にステップ２０７で得られた
道路モデルのパラメータａ〜ｅによる道路形状の推定が
正しいかどうかを判断する。そして、道路形状の推定が
正しいと判断された場合には、次のステップ２０９へと
進み、道路形状の推定が誤っていると判断された場合に
は、ステップ２０２に戻って初期化処理から再実行す
る。
【００８５】ステップ２０９では、ステップ２０７で算
出された道路パラメータをデータ記憶領域に保存する。
その後、ステップ２０３へ戻り、次画面の処理の実行に
移るべく画像の取り込みを行う。
【００８６】操舵角によって生じる車両状態量の因果関
係を用いた拡張カルマンフィルタと、操舵角情報を考慮
しない拡張カルマンフィルタとの性能評価比較を、車載
ジャイロで実測したヨーレイトを基準として実施した。
このときの評価条件として、（１）速い操舵角が入力さ
れた場合、（２）路面ノイズでレーンマーカを誤認識す
る場合の２つの条件を用意した。レーンマーカ候補点は
エッジ処理を基本処理として検出しているため、条件
（２）の場合には雨等による道路上のノイズによって生
じるコントラストを誤認識し、図１２に示すように不連
続的な振る舞いをする。
【００８７】ここでまず、操舵角情報を加味しない拡張
カルマンフィルタの動特性を高く設定した場合の推定結
果を図１３に示す。上図が条件（１）、下図が条件
（２）の推定結果である。同図の上図に示すように、上
述した条件（１）の速い操舵角が入力された場合に、推
定値が真値に応答良く追従している。しかしながら、同
図の下図に示すように、この状態では条件（２）のよう
に路面ノイズが多いときには大きな振幅の推定誤差が生
じてしまう。
【００８８】これに対して、操舵角情報を加味しない拡
張カルマンフィルタの動特性を低く設定した場合の推定
結果を図１４に示す。上図が条件（１）、下図が条件
（２）の推定結果である。この場合には図１３に示す例
に比べて誤認識時の推定誤差振幅は小さくなるが（同図
の下図）、推定器の動特性が低すぎて正しい推定値が得
られないことが理解できる。
【００８９】このように、操舵角情報を加味しない拡張
カルマンフィルタでは、真値への追従性（推定速度）と
誤認識時の推定誤差（耐ノイズ性能）の間にトレードオ
フが存在する。
【００９０】これに対して、本実施形態である、操舵角
情報を加味した拡張カルマンフィルタを用いたときの推
定結果を図１５に示す。上図が条件（１）、下図が条件
（２）の推定結果である。本例の拡張カルマンフィルタ
の動特性は条件によらず一定である。この結果から、操
舵角情報を考慮した拡張カルマンフィルタでは、操舵角
による車両挙動をモデル化したため、図１３及び図１４
に示す拡張カルマンフィルタで課題となったトレードオ
フを克服することができる。
【００９１】ところで、従来の車線追従システムは、レ
ーンマーカを検出して前方注視点横変位を推定する画像
処理系と、その情報に基づいた操舵制御系とに分けて構
成されるのが一般的である。しかしながら、操舵系の最
適制御にあたっては、前方注視点横変位などの中間変数
の推定値を用いる制御系は無駄である。すなわち、最適
操舵制御系に必要な車両の状態変数を画像処理系で直接
推定し、使用した方が合理的で無駄がない。つまり、本
例では、ＣＣＤ撮像面上の座標値から直接車両の状態量
を推定し、最適制御を実行する。
【００９２】ここで、上述した（２７）式をそのまま拡
張して一般化プラントとすることで容易にＨ２制御を構
成することができる。ただし、出力方程式が（２４）式
のように非線形なので、状態量の推定には４節の拡張カ
ルマンフィルタを用い、レギュレータ（状態フィードバ
ック部分）については、全状態が観測できるものとして
求めたフィードバックゲインを用いる。その結果、非線
形系ではあるが、近似的に外乱ｗから制御量ｚまでのＨ
２ノルムの最小化が可能となる。
【００９３】
【数２０】
【００９４】（３５）式では、最適レギュレータと等価
な一般化プラントを構成し、横変位の重みをＱとした。
このようなスカラ重みでなく、周波数整形することも可
能である。フィードバックゲインは、Ｋ＝−Ｂ２ ＴＨで
与えられ、Ｈはリカッチ方程式（３６）の正定解であ
る。
【００９５】
【数２１】
【００９６】シミュレーションで用いたレーンマーカの
例（左コーナを走行中）を図１８に示す。画面上に投影
されるレーンマーカの形状、位置は、曲率および自車の
状態量に応じて自車と同様に適宜変化する。例として緩
和曲線のない曲線部へ自動操舵で進入したときの、カル
マンフィルタの推定値とシミュレーションにおける真の
状態量の比較を図１９に示す。この図から、速い操舵角
が入力されても、実際の状態と推定値が良く一致してい
ることが理解される。
【００９７】なお、以上説明した実施形態は、本発明の
理解を容易にするために記載されたものであって、本発
明を限定するために記載されたものではない。したがっ
て、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技
術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨
である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の車両の走行路認識装置の実施形態を示
すブロック図である。
【図２】本発明の車両の走行路認識装置における情報処
理手順を示すフローチャートである。
【図３】図１に示す実施形態で用いた道路モデルを示す
平面図および側面図である。
【図４】図３に示す道路モデルを画像面上に展開した図
である。
【図５】本発明に係るレーンマーカ検出領域を説明する
ための図である。
【図６】本発明の車両の走行路認識装置の他の実施形態
を示すブロック図である。
【図７】本発明に係る道路モデルの座標を示す図であ
る。
【図８】本発明に係る直線検出を説明するための図であ
る。
【図９】本発明に係る直線検出を説明するための図であ
る。
【図１０】操舵角によるレーンマーカ候補点の座標値の
影響を説明するためのグラフである。
【図１１】路面ノイズによるレーンマーカ候補点の座標
値の影響を説明するためのグラフである。
【図１２】路面ノイズによるレーンマーカ候補点の座標
値の影響を説明するためのグラフである。
【図１３】操舵角によるレーンマーカ候補点の座標値の
影響を説明するためのグラフである。
【図１４】操舵角によるレーンマーカ候補点の座標値の
影響を説明するためのグラフである。
【図１５】操舵角によるレーンマーカ候補点の座標値の
影響を説明するためのグラフである。
【図１６】本発明のカルマンフィルタの状態方程式を連
続系の一次遅れで表したときの効果を説明するためのグ
ラフである。
【図１７】図６に示す実施形態で用いた道路モデルを示
す平面図である。
【図１８】図６に示す実施形態のシミュレーション結果
を示す図である。
【図１９】図６に示す実施形態のシミュレーション結果
を示すグラフである。
【符号の説明】
１…車両の走行路認識装置 １０１…ＣＣＤカメラ（撮像部） １０２…前処理部 １０３…レーンマーカ検出小領域設定部 １０４…直線検出部 １０５…レーンマーカ候補点検証部 １０６…道路パラメータ算出部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA16 BA02 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CC01 CE03 CE06 CH09 CH20 DB02 DB09 DC02 DC16 5H180 AA20 CC04 CC24 5H301 AA01 BB05 EE12 GG09

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】車両周囲の道路風景を撮像する撮像部と、
    複数のレーンマーカの候補点の撮像面上の座標値を検出
    するレーンマーカ候補点検出部と、検出されたレーンマ
    ーカ候補点座標値に基づいて道路モデルパラメータおよ
    び車両状態量を算出する道路モデルパラメータ算出部
    と、を有する車両の走行路認識装置であって、 前記道路モデルパラメータ算出部は、パラメータの推定
    および車両状態量の推定に拡張カルマンフィルタを用
    い、推定状態量、道路モデルパラメータとして、車両の
    レーンマーカに対する横変位、道路曲率、車両のレーン
    マーカに対するヨー角、車両のピッチ角および前記撮像
    部の取り付け位置の地上高さを用いる車両の走行路認識
    装置。
  2. 【請求項２】車両周囲の道路風景を撮像する撮像部と、
    複数のレーンマーカの候補点の撮像面上の座標値を検出
    するレーンマーカ候補点検出部と、検出されたレーンマ
    ーカ候補点座標値に基づいて道路モデルパラメータおよ
    び車両状態量を算出する道路モデルパラメータ算出部
    と、を有する車両の走行路認識装置であって、 前記道路モデルパラメータ算出部は、パラメータの推定
    および車両状態量の推定に拡張カルマンフィルタを用
    い、推定状態量、道路モデルパラメータとして、車両の
    レーンマーカに対する横変位、道路曲率、車両のレーン
    マーカに対するヨー角、車両のピッチ角および走行車線
    の幅を用いる車両の走行路認識装置。
  3. 【請求項３】前記道路モデルパラメータ算出部で用いら
    れる拡張カルマンフィルタの状態方程式が、離散値系の
    ランダムウォークモデルで表される請求項１または２記
    載の車両の走行路認識装置。
  4. 【請求項４】前記道路モデルパラメータ算出部で用いら
    れる拡張カルマンフィルタの状態方程式を連続系の一次
    遅れで構成することにより、道路構造上の道路曲率の変
    化を近似的に表す請求項１または２記載の車両の走行路
    認識装置。
  5. 【請求項５】車両周囲の道路風景を撮像する撮像部と、
    複数のレーンマーカの候補点の撮像面上の座標値を検出
    するレーンマーカ候補点検出部と、検出されたレーンマ
    ーカ候補点座標値に基づいて道路モデルパラメータおよ
    び車両状態量を算出する道路モデルパラメータ算出部
    と、操舵角を検出する操舵角検出部と、を有する車両の
    走行路認識装置であって、 前記道路モデルパラメータ算出部は、パラメータの推定
    および車両状態量の推定に拡張カルマンフィルタを用
    い、前記拡張カルマンフィルタの状態方程式に、操舵
    角、車速による車両の状態量の変化を用いる車両の走行
    路認識装置。
  6. 【請求項６】前記道路モデルパラメータ算出部は、ハン
    ドルの中立ズレを防止するように外乱の状態量を推定す
    る請求項５記載の車両の走行路認識装置。
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