JP2003044836A - Device for recognizing partition line - Google Patents

Device for recognizing partition line

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JP2003044836A
JP2003044836A JP2001226371A JP2001226371A JP2003044836A JP 2003044836 A JP2003044836 A JP 2003044836A JP 2001226371 A JP2001226371 A JP 2001226371A JP 2001226371 A JP2001226371 A JP 2001226371A JP 2003044836 A JP2003044836 A JP 2003044836A
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white line
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a lane partition line recognizing device capable of estimating one white line with high accuracy on the basis of another white line without depending upon the road shape in front of one's own vehicle. SOLUTION: This partition line recognizing device has a monitoring camera 1 for photographing an image in front of the self-vehicle, a storing part 8 for dividing the image photographed by the monitoring camera 1 into a plurality of areas and preliminarily storing a road width calculation parameter for every area, an image processing part 6 for extracting a white line painted on a road surface from the image photographed by the camera 1, and a white line estimating part 9 for estimating the position of an unextracted white line on the basis of the coordinates of a plurality of sample points set on an extracted white line, a road width calculation parameter corresponding to the sample points and data of the road width of a traffic lane on which one's own vehicle travels when the image processing part 6 extracts either the white line of the left side or the right side.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、自車両前方の路面
に描かれる白線等の仕切線を認識する仕切線認識装置に
関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a partition line recognition device for recognizing a partition line such as a white line drawn on a road surface in front of a vehicle.

【0002】[0002]

【従来の技術】自車両前方にカメラを取り付け、このカ
メラにより撮影される自車両前方画像に対してエッジ処
理を行うことにより、路面に描かれる白線(仕切線)を
検出する技術が知られている。従来における白線の検出
技術では、白線を跨ぐように前方車両が存在する場合
や、白線が途切れたり、かすれたりしている場合には、
高精度に白線を検出することができない。
2. Description of the Related Art There is known a technique for detecting a white line (partition line) drawn on a road surface by mounting a camera in front of a host vehicle and performing edge processing on an image of the host vehicle taken by the camera. There is. In the conventional white line detection technology, when there is a vehicle in front of the white line, or when the white line is interrupted or faint,
The white line cannot be detected with high accuracy.

【0003】そこで、この問題を解決する方法として、
特開平5−334595号公報(以下、従来例1とい
う)や、特開平8−87700号公報(以下、従来例2
という)に記載されたものが知られている。
Therefore, as a method for solving this problem,
JP-A-5-334595 (hereinafter referred to as Conventional Example 1) and JP-A-8-87700 (hereinafter referred to as Conventional Example 2)
That is) is known.

【0004】図12は、従来例1,2に示される白線検
出技術による画面上での処理を示す説明図であり、図示
のように、自車両の走行車線の左右白線のうち、左側白
線11のみが検出され、右側白線が検出されない場合に
は、この検出された左側白線11を直線近似し、この近
似直線と予め設定されている道路幅のデータに基づき、
画像中の特定箇所12における右側白線位置14を推定
する。
FIG. 12 is an explanatory diagram showing the processing on the screen by the white line detection technique shown in the conventional examples 1 and 2, and the left white line 11 of the left and right white lines of the traveling lane of the own vehicle as shown in FIG. If only the right side white line is not detected, the detected left side white line 11 is linearly approximated, and based on the approximate straight line and the preset road width data,
The right white line position 14 at the specific location 12 in the image is estimated.

【0005】また、近似直線とカメラ取り付け位置との
関係を示すデータに基づいて、近似直線の消失点13を
求め、推定した右側白線位置14と消失点13とを直線
で結ぶことにより、右側白線15を推定している。
Further, the vanishing point 13 of the approximate straight line is obtained based on the data showing the relationship between the approximate straight line and the camera mounting position, and the estimated right side white line position 14 and the vanishing point 13 are connected by a straight line to obtain the right white line. 15 is estimated.

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】上述した、従来例1,
従来例2に記載された技術では、自車両前方の道路が直
線であることを前提として、道路幅、及び消失点に基づ
き、検出することができなかった右側白線を推定してい
るため、図13に示すように、自車両の前方の道路がカ
ーブしている場合には、高精度な白線認識ができなくな
ってしまう。
DISCLOSURE OF THE INVENTION Problems to be Solved by the Invention
In the technique described in the second conventional example, it is assumed that the road ahead of the host vehicle is a straight line, and the white line that cannot be detected is estimated based on the road width and the vanishing point. As shown in 13, when the road ahead of the host vehicle is curved, the white line cannot be recognized with high accuracy.

【0007】即ち、前方道路がカーブしている場合に
は、図13に示す左側白線21に基づいて直線近似し、
この近似直線と予め設定された道路幅のデータに基づい
て右側の白線位置24を推定する。また、近似直線とカ
メラ取り付け位置との関係を示すデータに基づいて、近
似直線の消失点23を求め、推定した右側白線位置24
と消失点23とを直線で結ぶことにより、右側白線25
を推定するため、本来の右側白線26とは、大きくずれ
た位置に右側白線を推定してしまうという問題が発生し
ていた。
That is, when the front road is curved, a straight line is approximated based on the left white line 21 shown in FIG.
The white line position 24 on the right side is estimated based on the approximate straight line and preset road width data. Further, the vanishing point 23 of the approximate straight line is obtained based on the data showing the relationship between the approximate straight line and the camera mounting position, and the estimated right side white line position 24
And the vanishing point 23 are connected by a straight line, the right white line 25
Therefore, there is a problem that the right white line is estimated at a position that is largely deviated from the original right white line 26.

【0008】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、
前方道路の形状に関わらず、検出することができた一方
の仕切線(白線等)から、他方の仕切線を高精度に推定
することのできる仕切線認識装置を提供することにあ
る。
The present invention has been made to solve such conventional problems, and the purpose thereof is to
It is an object of the present invention to provide a partition line recognition device that can accurately estimate the other partition line from the one partition line (white line or the like) that can be detected regardless of the shape of the road ahead.

【0009】[0009]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本願請求項1に記載の発明は、自車両前方の路面に
描かれた仕切線を認識する仕切線認識装置において、自
車両前方を撮影した画像を複数のエリアに分割し、各エ
リア毎に予め道路幅算出パラメータを設定し、前記自車
両前方の画像から、左側或いは右側のいずれか一方の仕
切線が抽出された際に、この仕切線上に複数のサンプル
点を設定し、当該サンプル点に対応する前記道路幅算出
パラメータと、該サンプル点の画像中の座標、及び自車
両が走行する車線の道路幅のデータに基づいて、抽出さ
れない方の仕切線の位置を推定することが特徴である。
In order to achieve the above object, the invention according to claim 1 of the present invention is a partition line recognition device for recognizing a partition line drawn on a road surface in front of the own vehicle. The captured image is divided into a plurality of areas, the road width calculation parameter is set in advance for each area, and when either the left or right partition line is extracted from the image in front of the host vehicle, this Setting a plurality of sample points on the partition line, the road width calculation parameter corresponding to the sample points, the coordinates in the image of the sample points, and the road width data of the lane in which the vehicle is traveling, extracted The feature is that the position of the partition line that is not closed is estimated.

【0010】請求項2に記載の発明は、自車両前方の路
面に描かれた仕切線を認識する仕切線認識装置におい
て、自車両前方の画像を撮影する撮影手段と、前記撮影
手段にて撮影された画像を複数のエリアに分割し、各エ
リア毎に予め道路幅算出パラメータが記憶される記憶手
段と、前記撮影手段にて撮影された画像から、路面に描
かれている仕切線を抽出する画像処理手段と、前記画像
処理手段にて、左側或いは右側のいずれか一方の仕切線
が抽出された際には、当該抽出された仕切線上に設定す
る複数のサンプル点の座標と、該サンプル点に対応する
前記道路幅算出パラメータ、及び自車両が走行する車線
の道路幅のデータに基づいて、前記画像処理手段にて抽
出されない方の仕切線の位置を推定する仕切線推定手段
と、を具備したことを特徴とする。
According to a second aspect of the present invention, in a partition line recognition device for recognizing a partition line drawn on a road surface in front of the host vehicle, an image capturing means for capturing an image in front of the host vehicle and an image captured by the image capturing means. The divided image is divided into a plurality of areas, and a storage line in which a road width calculation parameter is stored in advance for each area and a partition line drawn on the road surface are extracted from the image photographed by the photographing unit. When either the left side or the right side partition line is extracted by the image processing means and the image processing means, the coordinates of a plurality of sample points set on the extracted partition line and the sample points A partition line estimating means for estimating the position of the partition line which is not extracted by the image processing means, based on the road width calculation parameter corresponding to the above and the road width data of the lane in which the vehicle is traveling. What you did And it features.

【0011】請求項3に記載の発明は、前記画像処理手
段にて、左側及び右側双方の仕切線が抽出された際に
は、当該双方の仕切線上に設定するサンプル点の座標
と、前記道路幅算出パラメータと、に基づいて、自車両
が走行する道路幅を算出する道路幅算出手段を具備した
ことを特徴とする。
According to a third aspect of the present invention, when both the left and right partition lines are extracted by the image processing means, the coordinates of sample points set on the both partition lines and the road. It is characterized by comprising a road width calculating means for calculating a road width along which the vehicle travels based on the width calculation parameter.

【0012】請求項4に記載の発明は、前記道路幅算出
手段は、自車両の運転状況を検出する運転状況センサよ
り与えられる検出信号に基づいて、自車両の前方車線が
直線道路であるか、或いはカーブ路であるかを判断し、
直線道路であると判断された際に、道路幅を算出するこ
とを特徴とする。
According to a fourth aspect of the present invention, the road width calculating means determines whether the front lane of the host vehicle is a straight road based on a detection signal provided by a driving status sensor that detects the driving status of the host vehicle. Or, whether it is a curved road,
A feature is that the road width is calculated when it is determined that the road is a straight road.

【0013】請求項5に記載の発明は、前記仕切線推定
手段は、左側或いは右側のいずれか一方の仕切線が抽出
された際に、当該抽出された仕切線が画像中の基準位置
に合うように、左右方向へのオフセット処理を行い、こ
の状態で前記各サンプル点における前記道路幅算出パラ
メータを設定して、抽出されない方の仕切線の位置を推
定し、その後、前記オフセット処理にて移動した分を元
に戻すことを特徴とする。
According to a fifth aspect of the present invention, the partition line estimating means matches the extracted partition line with a reference position in the image when either the left or right partition line is extracted. As described above, offset processing is performed in the left-right direction, and in this state, the road width calculation parameter at each sample point is set, the position of the partition line that is not extracted is estimated, and then the offset processing is performed. It is characterized by restoring the amount that was done.

【0014】[0014]

【発明の効果】請求項1、2の発明では、車両前方の画
像から、左側或いは右側のいずれか一方の仕切線のみが
抽出された際には、抽出された方の仕切線上に設定され
るサンプル点の座標と、予め設定されている道路幅算出
パラメータ、及び自車両が走行する車線の道路幅のデー
タに基づいて、抽出されない方の仕切線を推定してい
る。従って、自車両の前方車線が、直線道路であるかカ
ーブ路であるかに関わらず、高精度な仕切線の認識が可
能となる。
According to the first and second aspects of the invention, when only one of the left and right partition lines is extracted from the image in front of the vehicle, it is set on the extracted partition line. The partition line that is not extracted is estimated based on the coordinates of the sample points, the preset road width calculation parameter, and the road width data of the lane in which the vehicle is traveling. Therefore, it is possible to recognize the partition line with high accuracy regardless of whether the lane ahead of the host vehicle is a straight road or a curved road.

【0015】請求項3の発明では、画像処理手段にて左
右双方の仕切線が抽出された際に、この2つの仕切線、
及び道路幅算出パラメータに基づいて、自車両が走行し
ている車線の道路幅を求めることができるので、高速道
路と一般道路のように車線幅が異なる場合においても、
適切な道路幅を設定することができ、仕切線の認識処理
をより一層高精度に行うことができる。
According to the third aspect of the present invention, when the image processing means extracts the left and right partition lines, the two partition lines,
Since the road width of the lane in which the vehicle is traveling can be obtained based on the road width calculation parameter and the road width calculation parameter, even when the lane width is different, such as on an expressway and an ordinary road,
An appropriate road width can be set, and the partition line recognition processing can be performed with higher accuracy.

【0016】請求項4の発明では、自車両前方の車線が
直線道路であるときに、道路幅を求めるようにしている
ので、より高精度な道路幅の演算が可能となる。
According to the fourth aspect of the invention, when the lane in front of the host vehicle is a straight road, the road width is obtained. Therefore, it is possible to calculate the road width with higher accuracy.

【0017】請求項5の発明では、抽出された一方の仕
切線が、画面上の基準位置からずれている際には、オフ
セット処理により、基準位置に合わせることができるの
で、抽出されない方の仕切線の推定を高精度に行うこと
ができる。
According to the fifth aspect of the present invention, when one of the extracted partition lines is deviated from the reference position on the screen, it can be adjusted to the reference position by the offset process. The line can be estimated with high accuracy.

【0018】[0018]

【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。なお、本実施形態では、路面に描か
れる仕切線として、白線を例に説明するが、本発明はこ
れに限定されず、黄線やその他の色の仕切線についても
適用することができる。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In addition, in this embodiment, a white line is described as an example of the partition line drawn on the road surface, but the present invention is not limited to this, and a yellow line and a partition line of other colors can also be applied.

【0019】まず、構成説明に先立って、本実施形態に
係る仕切線認識装置の、動作原理について説明する。図
2は、道路が直線、或いはカーブしているときの、監視
カメラ1(後述)で撮影される画像を示す説明図であ
る。
First, prior to the description of the configuration, the operation principle of the partition line recognition device according to the present embodiment will be described. FIG. 2 is an explanatory diagram showing an image taken by the surveillance camera 1 (described later) when the road is straight or curved.

【0020】同図に示す符号L1は、前方車線が車両の
左方向にカーブしているときの白線、L2は、前方車線
が直線であるときの白線、そして、符号L3は、前方車
線が車両の右方向にカーブしているときの白線の見え方
をそれぞれ示している。
Reference symbol L1 shown in the figure is a white line when the front lane is curved to the left of the vehicle, L2 is a white line when the front lane is a straight line, and reference symbol L3 is the front lane when the vehicle is a vehicle. Shows the appearance of the white line when curved to the right of.

【0021】そして、各白線L1〜L3を見ると、道路
のカーブの度合い、つまり、画像上における道路(白
線)の傾きに応じて、画像上の所望の高さH1における
各白線上の点q1〜q3と、画像最下部における白線位
置q0との横方向の距離が変化していることが理解でき
る。
Looking at each of the white lines L1 to L3, a point q1 on each white line at a desired height H1 on the image corresponds to the degree of curve of the road, that is, the inclination of the road (white line) on the image. It can be understood that the lateral distance between the q3 and the white line position q0 at the bottom of the image is changed.

【0022】即ち、左方向にカーブする白線L1では、
点q1の横方向距離はx1であり、直線となる白線L2
では、点q2の横方向距離はx2であり、右方向にカー
ブする白線L3では、点q3の横方向距離はx3であ
り、x1<x2<x3となることがわかる。
That is, on the white line L1 that curves to the left,
The lateral distance of the point q1 is x1 and the white line L2 is a straight line.
Then, it is understood that the lateral distance of the point q2 is x2, and the lateral distance of the point q3 is x3 on the white line L3 that curves to the right, and x1 <x2 <x3.

【0023】この結果より、画像上の所望高さH1にお
ける白線上の点と、白線の始点q0との間の横方向距離
を計算すれば、その地点における道路の傾きを推定する
ことができる。
From this result, if the lateral distance between the point on the white line at the desired height H1 on the image and the starting point q0 of the white line is calculated, the inclination of the road at that point can be estimated.

【0024】また、図3は、道路が直線の場合、及び左
右にカーブしているときの、模式的な平面図であり、符
号L11は左側にカーブしている場合、符号L12は直
線の場合、符号L13は右側にカーブしている場合を示
している。また、符号31は自車両を示している。そし
て、同図に示すように、実際の道路幅が同一であって
も、図2に示すように、画像上の所望の高さH1におけ
る見かけの道路幅は、道路の傾きにより異なることが理
解される。即ち、図3に示す各白線L11〜L13は、
ラインH2の位置にて全て同一の道路幅であるにも関わ
らず、図2の高さH1の部分では、左右にカーブしてい
る白線L1、L3の方が、直線の場合の白線L2よりも
道路幅が広く表示されている。
FIG. 3 is a schematic plan view when the road is a straight line and when the road is curved to the left and right. Reference L11 is a curve to the left and reference L12 is a straight line. , L13 shows the case where it curves to the right. Further, reference numeral 31 indicates the own vehicle. Then, even if the actual road width is the same as shown in the figure, it is understood that the apparent road width at the desired height H1 on the image differs depending on the inclination of the road as shown in FIG. To be done. That is, the white lines L11 to L13 shown in FIG.
Although the road widths are all the same at the position of the line H2, the white lines L1 and L3 that curve to the left and right at the height H1 portion of FIG. The road width is displayed wide.

【0025】以上のことから考えると、白線認識処理に
おいて検出される自車線の左右いずれか一方の白線上の
点P(Xi,Yj)について、この点Pにおける道路の
傾きと、点Pの画面上の縦方向位置に対して予め決めら
れた道路幅算出パラメータを使用することで、画面上の
その地点における見かけ上の道路幅(画面表示する際の
道路幅)を実際の道路幅に基づいて算出することができ
る。
In view of the above, regarding the point P (Xi, Yj) on the white line on either the left or right of the own lane detected in the white line recognition processing, the inclination of the road at this point P and the screen of the point P By using a predetermined road width calculation parameter for the vertical position above, the apparent road width at that point on the screen (road width when displayed on the screen) is based on the actual road width. It can be calculated.

【0026】更に、白線認識処理によって検出されなか
った方の白線上に存在し、点Pと縦方向位置が等しい点
P′(Xi′,Yj′(=Yj))の位置を、下記の式
(1)より推定することができる。
Further, the position of a point P '(Xi', Yj '(= Yj)) existing on the white line not detected by the white line recognition processing and having the same vertical position as the point P is expressed by the following equation. It can be estimated from (1).

【0027】 Xi′=Xi+Wr・aij ・・・(1) ただし、Wrは、実際の道路幅、aijは実際の道路幅か
ら画像上の見かけの道路幅を算出するための道路幅算出
パラメータである。
Xi ′ = Xi + Wr · aij (1) where Wr is the actual road width and aij is the road width calculation parameter for calculating the apparent road width on the image from the actual road width. .

【0028】そして、検出された白線上に複数の点を取
り、それぞれの点について上記の(1)式を実行して対
応する点をそれぞれ求め、求めた各点を直線にて結ぶこ
とにより、自車線の左右白線のうち、検出されなかった
方の白線位置を推定することができる。
Then, a plurality of points are taken on the detected white line, the above-mentioned formula (1) is executed for each point to find the corresponding point, and the obtained points are connected by a straight line. Of the left and right white lines of the own lane, the white line position that has not been detected can be estimated.

【0029】以下、具体的な実施形態について説明す
る。図1は、本発明の一実施形態に係る仕切線認識装置
の構成を示すブロック図である。同図に示すように、こ
の仕切線認識装置10は、自車両の前方の映像を撮影す
る監視カメラ(撮影手段)1と、白線認識用ECU(エ
レクトロ・コントロール・ユニット)2から構成されて
おり、該ECU2は、車両に搭載される車速センサ(運
転状況センサ)4、及び操舵角センサ(運転状況セン
サ)5と接続されている。
Specific embodiments will be described below. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a partition line recognition device according to an embodiment of the present invention. As shown in the figure, this partition line recognition device 10 is composed of a surveillance camera (photographing means) 1 for photographing an image in front of the host vehicle, and a white line recognition ECU (electro control unit) 2. The ECU 2 is connected to a vehicle speed sensor (driving condition sensor) 4 and a steering angle sensor (driving condition sensor) 5 mounted on the vehicle.

【0030】ECU2は、監視カメラ1にて撮影される
車両前方画像を取り込んで画像処理を加える画像処理部
(画像処理手段)6と、車両前方画像、及び車速センサ
4より与えられる車速データ、操舵角センサ5より与え
られる操舵角データに基づいて、自車両前方の道路幅を
算出する道路幅算出部(道路幅算出手段)7と、白線推
定部(白線推定手段)9、及び記憶部(記憶手段)8か
ら構成されている。そして、白線検出画像3を出力す
る。
The ECU 2 receives an image of the front of the vehicle captured by the surveillance camera 1 and performs image processing on the image, a vehicle front image, vehicle speed data given from the vehicle speed sensor 4, steering. A road width calculation unit (road width calculation unit) 7 that calculates the road width in front of the vehicle based on the steering angle data provided by the angle sensor 5, a white line estimation unit (white line estimation unit) 9, and a storage unit (storage) Means) 8. Then, the white line detection image 3 is output.

【0031】記憶部8は、監視カメラ1にて撮影される
画像を、複数のエリアに分割し、分割された各エリア毎
に、前述の(1)式で示した道路幅算出パラメータaij
を記憶する。即ち、図4(a)に示すように、画像の水
平線H0よりも下側の領域を縦方向にn等分に分割して
0〜nのラインを設定し、且つ、横方向を(m+1)等
分に分割して、0〜mのエリアを設定し、横方向のエリ
アi(0≦i≦m)と、縦方向のラインj(0≦j≦
n)で決まる座標毎に、道路幅算出パラメータaijを決
めて、予め記憶保存する。その結果、同図(b)に示す
ように、n行、m列のマップ行列A[i][j]が設定され
る。
The storage unit 8 divides the image photographed by the surveillance camera 1 into a plurality of areas, and for each of the divided areas, the road width calculation parameter aij shown in the above equation (1).
Memorize That is, as shown in FIG. 4A, the area below the horizontal line H0 of the image is divided into n equal parts in the vertical direction to set lines 0 to n, and the horizontal direction is (m + 1). It is divided into equal parts and areas 0 to m are set. Area i in the horizontal direction (0 ≦ i ≦ m) and line j in the vertical direction (0 ≦ j ≦
The road width calculation parameter aij is determined for each coordinate determined in n) and stored and saved in advance. As a result, a map matrix A [i] [j] of n rows and m columns is set as shown in FIG.

【0032】なお、該マップ行列は、右側白線推定用の
マップ行列Mrと、左側白線推定用のマップ行列Mnが
用意される。即ち、左右の白線のうち、右側白線が検出
され、これに基づいて左側白線を推定する場合には、左
側白線推定用のマップ行列Mnを使用し、他方、左側車
線が検出され、これに基づいて右側白線を推定する場合
には、右側白線推定用のマップ行列Mrを使用する。
As the map matrix, a map matrix Mr for estimating the right white line and a map matrix Mn for estimating the left white line are prepared. That is, of the left and right white lines, the right white line is detected, and when the left white line is estimated based on this, the map matrix Mn for left white line estimation is used, while the left lane is detected and based on this. When estimating the right side white line by using the right side white line, the map matrix Mr for estimating the right side white line is used.

【0033】更に、記憶部8は、自車両が走行している
車線の道路幅を記憶し、且つ、後述する処理によって、
この道路幅のデータを逐次更新する。
Further, the storage unit 8 stores the road width of the lane in which the vehicle is traveling, and by the processing described later,
This road width data is updated sequentially.

【0034】白線推定部9は、画像処理部6にて抽出さ
れた白線のデータと、前述したマップ行列、及び道路幅
に基づいて、左右一方の白線が検出された際に、検出さ
れない他方の白線を推定する処理を行う。
The white line estimating unit 9 detects the white line on one side on the basis of the data of the white line extracted by the image processing unit 6, the above-mentioned map matrix, and the road width, and detects the other line which is not detected. The process of estimating the white line is performed.

【0035】図5は、本実施形態に係る仕切線認識装置
10の処理手順を示すフローチャートであり、以下、該
フローチャートを参照して、本実施形態の動作について
説明する。
FIG. 5 is a flow chart showing the processing procedure of the partition line recognition apparatus 10 according to this embodiment, and the operation of this embodiment will be described below with reference to the flow chart.

【0036】まず、ステップS100の処理にて、監視
カメラ1で撮影された画像を白線認識用ECU2へ取り
込む。次いで、ECU2内に取り込まれた画像に対し、
ステップS200の処理で、白線認識処理を行う。画像
中に含まれる白線を認識する処理としては、取り込んだ
画像に対して濃淡処理を施すことにより検出する方法
等、従来より知られている方法を用いる。
First, in the processing of step S100, the image photographed by the monitoring camera 1 is taken into the white line recognition ECU 2. Next, for the image captured in the ECU 2,
In the process of step S200, white line recognition processing is performed. As a process of recognizing the white line included in the image, a conventionally known method such as a method of detecting the white line included in the captured image by performing a gradation process is used.

【0037】その後、ステップS300,S500の処
理にて、白線が検出されたかどうかが確認される。そし
て、左右の白線のうち、いずれか一方の白線のみが検出
された場合には、ステップS400の処理にて、検出さ
れない方の白線位置を推定する、片側白線位置推定処理
を行う。また、左右双方の白線が検出されている場合に
は、ステップS600の処理にて、実際の道路幅を求め
て、記憶部8に記憶されている道路幅データを更新する
ための、道路幅データ更新処理を行う。
Then, in the processing of steps S300 and S500, it is confirmed whether or not the white line is detected. Then, when only one of the left and right white lines is detected, the one-side white line position estimation process of estimating the white line position that is not detected is performed in the process of step S400. If both the left and right white lines are detected, the road width data for obtaining the actual road width and updating the road width data stored in the storage unit 8 in the process of step S600. Perform update processing.

【0038】次に、前述のステップS400、及びステ
ップS600の詳細な処理手順について説明する。
Next, a detailed processing procedure of steps S400 and S600 will be described.

【0039】図6は、片側白線位置推定処理(図5のス
テップS400の処理)を具体的に示すフローチャー
ト、図7、図8は、片側の白線からもう一方の白線を推
定する手順を模式的に示す説明図であり、図7は直線道
路の場合、図8はカーブ路の場合を示している。
FIG. 6 is a flow chart specifically showing the one-side white line position estimating process (the process of step S400 in FIG. 5), and FIGS. 7 and 8 schematically show the procedure for estimating the other white line from the one-side white line. FIG. 7 shows the case of a straight road, and FIG. 8 shows the case of a curved road.

【0040】まず、図6のステップS401の処理で
は、画像処理部6の白線認識処理にて検出される白線
が、自車線の右側に位置する白線であるか、或いは左側
に位置する車線であるかが判断される。ここでは、白線
の始点(画面最下部における白線位置)が画面中央を基
準として左右のいずれの位置にあるかにより判断する。
First, in the processing of step S401 of FIG. 6, the white line detected by the white line recognition processing of the image processing unit 6 is a white line located on the right side of the own lane or a lane located on the left side. Is determined. Here, it is determined depending on which of the left and right positions the starting point of the white line (the position of the white line at the bottom of the screen) is with respect to the center of the screen.

【0041】次いで、ステップS402では、検出され
た白線の始点が画面上の所定位置にくるように、画面を
ΔXだけ横方向に平行移動する処理を行う。即ち、前方
車線が直線である場合には、例えば図7(a)の符号4
1aの位置にある白線画像を、左側へΔXだけ平行移動
して、最下点を符号40の位置(基準位置)に合わせ
る。これにより、白線画像は符号41bの位置まで移動
する。また、カーブ路の場合には、例えば図8(a)の
符号51aの位置にある白線画像を、左側へΔXだけ平
行移動して、最下点を符号50の位置に合わせる。これ
により、白線画像は符号51bの位置まで移動する。
Next, in step S402, a process of laterally translating the screen by .DELTA.X is performed so that the start point of the detected white line comes to a predetermined position on the screen. That is, when the front lane is a straight line, for example, reference numeral 4 in FIG.
The white line image at the position of 1a is translated to the left side by ΔX, and the lowest point is aligned with the position of 40 (reference position). As a result, the white line image moves to the position of reference numeral 41b. In the case of a curved road, for example, the white line image located at the position 51a in FIG. 8A is translated to the left side by ΔX, and the lowest point is aligned with the position 50. As a result, the white line image moves to the position of reference numeral 51b.

【0042】その後、ステップS403では、図4に示
したように、監視カメラ1で撮影された画像の水平線よ
りも下側の領域を、縦方向(Y軸方向)にn等分し、
(n+1)個のサンプル点を抽出する。即ち、図7
(b)、図8(b)に示す点P0〜Pn(この例では、n
=6としている)を抽出する。
Thereafter, in step S403, as shown in FIG. 4, the area below the horizontal line of the image photographed by the monitoring camera 1 is divided into n equal parts in the vertical direction (Y-axis direction),
(N + 1) sample points are extracted. That is, FIG.
8B, points P0 to Pn shown in FIG. 8B (in this example, n
= 6) is extracted.

【0043】そして、このサンプル点の座標に対応する
道路幅算出パラメータaij(図4参照)を、記憶部8か
ら読み出す。道路幅算出パラメータaijは、サンプル点
の座標に基づき、図9に示すように決定される。即ち、
図9における点P2では、a52、点P3では、a43、点
P4では、a34が選択される。
Then, the road width calculation parameter aij (see FIG. 4) corresponding to the coordinates of this sample point is read from the storage unit 8. The road width calculation parameter aij is determined as shown in FIG. 9 based on the coordinates of the sample points. That is,
In FIG. 9, a52 is selected at the point P2, a43 is selected at the point P3, and a34 is selected at the point P4.

【0044】次いで、ステップS404の処理では、前
述した(1)式を用いることにより、検出されない方の
白線の候補位置を推定する。即ち、点P0〜P6(X座標
は、X0〜X6)に対応する候補位置のX座標を、X0′
〜X6′とすると、該候補位置のX座標は、以下に示す
(2)式により求めることができる。
Next, in the processing of step S404, the candidate position of the white line that is not detected is estimated by using the above-mentioned equation (1). That is, the X coordinate of the candidate position corresponding to the points P0 to P6 (X coordinate is X0 to X6) is X0 '.
.About.X6 ', the X coordinate of the candidate position can be obtained by the following equation (2).

【0045】X0′=X0+Wr・a50 X1′=X1+Wr・a51 X2′=X2+Wr・a42 X3′=X3+Wr・a33 X4′=X4+Wr・a24 X5′=X5+Wr・a25 X6′=X6+Wr・a16 ・・・(2) これにより、図7(c)、図8(c)に示すように、白
線認識処理で検出されなかった方の白線の座標が求めら
れる。なお、(2)式に示した道路幅算出パラメータa
ijは、図7(c)に基づいた値を用いている。
X0 '= X0 + Wr.a50 X1' = X1 + Wr.a51 X2 '= X2 + Wr.a42 X3' = X3 + Wr.a33 X4 '= X4 + Wr.a24 X5' = X5 + Wr.a25 X6 '= X6 + Wr.a16 (2) By this, as shown in FIG. 7C and FIG. 8C, the coordinates of the white line which is not detected by the white line recognition processing are obtained. The road width calculation parameter a shown in the equation (2)
As ij, the value based on FIG. 7C is used.

【0046】そして、ステップS405の処理で、求め
られた候補位置を直線にて連結し、白線認識処理で検出
されなかった方の白線を推定する。その後、ステップS
406の処理にて、ステップS402の処理で、平行移
動した白線の位置を元に戻す処理を行う。即ち、図7
(d)、図8(d)に示すように、画像を−ΔXだけ平
行移動する処理を行う。こうして、一方の白線のみが検
出された場合であっても、この白線の座標データに基づ
いて、他方の白線の位置を推定することができる。
Then, in the processing of step S405, the obtained candidate positions are connected by a straight line, and the white line which is not detected by the white line recognition processing is estimated. After that, step S
In the process of 406, the process of returning the position of the parallel-moved white line in the process of step S402 is performed. That is, FIG.
As shown in (d) and FIG. 8 (d), a process of translating the image by -ΔX is performed. Thus, even if only one of the white lines is detected, the position of the other white line can be estimated based on the coordinate data of the white line.

【0047】次に、道路幅の更新を行う際の処理手順
(図5のステップS600の処理)について、図10に
示すフローチャートを参照しながら説明する。
Next, a processing procedure for updating the road width (processing in step S600 in FIG. 5) will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

【0048】まず、ステップS601では、操舵角セン
サ5及び車速センサ4より与えられる操舵角データ、及
び車速データに基づいて、自車両が走行している地点近
傍の道路のカーブ半径を算出する。例えば、車速Vで走
行している車両の操舵角がθのときのカーブ半径Rは、
次の(3)式で示される。
First, in step S601, the curve radius of the road near the point where the host vehicle is traveling is calculated based on the steering angle data given by the steering angle sensor 5 and the vehicle speed sensor 4 and the vehicle speed data. For example, the curve radius R when the steering angle of the vehicle traveling at the vehicle speed V is θ is
It is expressed by the following equation (3).

【0049】 R=(1+A・V)・N・L/θ ・・・(3) ここで、Aは車両固有の値であるスタビリティファク
タ、Nはステアリングギヤ比、Lはホイールベースであ
る。
R = (1 + A · V 2 ) · N · L / θ (3) where A is a stability factor which is a value peculiar to the vehicle, N is a steering gear ratio, and L is a wheel base. .

【0050】次に、ステップS602では、(3)式に
て算出された道路のカーブ半径Rに基づき、直線判定を
行う。例えば、R≧600mであれば、この道路は直線
であると判定する。
Next, in step S602, straight line determination is performed based on the curve radius R of the road calculated by the equation (3). For example, if R ≧ 600 m, it is determined that this road is a straight line.

【0051】そして、自車両の走行車線が直線であると
判断された場合には、ステップS603の処理にて、画
像の水平線よりも下側となる領域を等間隔にn等分し、
縦分割線と白線との交点から、左右両側の白線にそれぞ
れ、数点ずつのサンプル点を抽出する。
When it is determined that the traveling lane of the host vehicle is a straight line, in the process of step S603, the area below the horizontal line of the image is divided into n equal parts at equal intervals.
From the intersection of the vertical dividing line and the white line, several sample points are extracted on the left and right white lines.

【0052】ここで、任意の縦分割線と、自車線左右の
白線が交わる点をそれぞれ点P(Xi,Yj)、点P′
(Xi′,Yj′)とすると(ただし、Yj=Y
j′)、実際の道路幅Wr[m]は、点Pの位置に対応
する道路幅パラメータaijを用いて、次の(4)式にて
求めることができる。
Here, the points where arbitrary vertical division lines and white lines on the left and right of the own lane intersect are point P (Xi, Yj) and point P ', respectively.
If (Xi ′, Yj ′) (where Yj = Y
j ′), the actual road width Wr [m] can be obtained by the following equation (4) using the road width parameter aij corresponding to the position of the point P.

【0053】 Wr=(Xi′−Xi)/aij ・・・(4) ステップS604の処理では、両側白線の各サンプル点
について、それぞれ、(4)式を用いて、実際の道路幅
を算出する。次いで、ステップS605の処理では、上
記の処理で算出された実際の道路幅の平均を求める。
Wr = (Xi′−Xi) / aij (4) In the processing of step S604, the actual road width is calculated using the equation (4) for each sample point of the white lines on both sides. . Next, in the process of step S605, the average of the actual road widths calculated in the above process is calculated.

【0054】以下、これを具体的に説明する。図11
(a)は、左右双方の白線が検出された画像を、縦方向
にn等分した様子を示す説明図であり、左側白線L2
1、及び右側白線L22が検出された場合には、例え
ば、左側白線L21に対して3つのサンプル点Pa、P
b、Pc、及び右側白線L22に対して3つのサンプル点
Pa′、Pb′、Pc′が抽出される。そして、左側白線
L21上の各サンプル点Pa、Pb、Pcの座標をそれぞ
れ、(Xi,Ya)、(Xj,Yb)、(Xk,Yc)とし、
右側白線L22上の各サンプル点Pa′、Pb′、Pc′
の座標をそれぞれ、(Xi′,Ya)、(Xj′,Yb)、
(Xk′,Yc)とする。
This will be specifically described below. Figure 11
(A) is an explanatory view showing a state in which an image in which both left and right white lines are detected is divided into n equal parts in the vertical direction, and the left white line L2
1 and the white line L22 on the right side are detected, for example, three sample points Pa and P for the white line L21 on the left side are detected.
Three sample points Pa ', Pb', and Pc 'are extracted for b, Pc, and the right white line L22. The coordinates of the sample points Pa, Pb, Pc on the left white line L21 are (Xi, Ya), (Xj, Yb), (Xk, Yc), respectively.
Sample points Pa ', Pb', Pc 'on the right white line L22
The coordinates of (Xi ', Ya), (Xj', Yb),
(Xk ', Yc).

【0055】次いで、左側白線L21上の各サンプル点
Pa、Pb、Pcに対応する道路幅算出パラメータaij
を、記憶部8より読み出す。即ち、点Paに対してai
a、点Pbに対してajb、点Pcに対してakcが得られ
る。
Next, a road width calculation parameter aij corresponding to each sample point Pa, Pb, Pc on the left white line L21.
Is read from the storage unit 8. That is, for point Pa, ai
a, ab for point Pb, and akc for point Pc.

【0056】その後、図11(b)に示すように、各サ
ンプル点のX座標、及び道路幅算出パラメータに基づい
て、互いに対応する左右の3つのサンプル点間の距離を
上記した(4)式を用いて算出する。
Thereafter, as shown in FIG. 11B, the distance between the left and right three sample points corresponding to each other is calculated based on the X coordinate of each sample point and the road width calculation parameter. Calculate using.

【0057】即ち、点Pa、Pa′により、道路幅Wra
は、以下の(5)式により求められる。
That is, the road width Wra is determined by the points Pa and Pa '.
Is calculated by the following equation (5).

【0058】 Wra=(Xi′−Xi)/aia ・・・(5) 同様に、点Pb、Pb′、及び点Pc、Pc′により、道路
幅Wrb、Wrcは、以下の(6)式により求められる。
Wra = (Xi′−Xi) / aia (5) Similarly, the road widths Wrb and Wrc are calculated by the following formula (6) by the points Pb and Pb ′ and the points Pc and Pc ′. Desired.

【0059】 Wrb=(Xj′−Xj)/ajb Wrc=(Xk′−Xk)/akc ・・・(6) そして、上記した(5)、(6)式の結果の平均値、つ
まり、次の(7)式により、道路幅Wrを求める。
Wrb = (Xj'-Xj) / ajb Wrc = (Xk'-Xk) / akc (6) Then, the average value of the results of the above equations (5) and (6), that is, The road width Wr is calculated by the equation (7).

【0060】 Wr=(Wra+Wrb+Wrc)/3 ・・・(7) こうして、道路幅Wrが算出される。[0060] Wr = (Wra + Wrb + Wrc) / 3 (7) In this way, the road width Wr is calculated.

【0061】その後、図10のステップS606では、
現在保持している実際の道路幅の値を、新たに算出され
た道路幅の平均値と置き換える処理を行う。こうして、
実際に走行している道路の幅を更新することができる。
Thereafter, in step S606 of FIG.
The actual road width value currently held is replaced with the newly calculated average road width value. Thus
You can update the width of the road you are actually traveling on.

【0062】このようにして、本実施形態に係る仕切線
認識装置10では、監視カメラ1にて撮影される画像か
ら、前方車線の左右双方の白線が検出された際には、こ
の白線の画像データに基づいて、自車両が現在走行して
いる車線の道路幅を求める処理を行う。他方、監視カメ
ラ1で撮影された画像から左右の白線のうちの一方(例
えば、左側)のみが検出された際には、検出された左側
の白線の座標データと、予め設定されている道路幅算出
パラメータ、及び道路幅のデータに基づいて、右側の白
線の座標を推定し、画像表示する。
In this way, in the partition line recognition device 10 according to the present embodiment, when both the left and right white lines of the front lane are detected from the image photographed by the monitoring camera 1, the image of the white line is detected. Based on the data, processing is performed to obtain the road width of the lane in which the vehicle is currently traveling. On the other hand, when only one of the left and right white lines (for example, the left side) is detected from the image captured by the surveillance camera 1, the coordinate data of the detected left side white line and the preset road width are detected. The coordinates of the white line on the right side are estimated based on the calculated parameter and the data of the road width, and the image is displayed.

【0063】従って、路面に描かれる白線が途切れてい
たり、前方車両が白線を跨ぐように走行している場合に
おいても、自車両前方の路面に描かれる白線のデータを
高い精度で求めることができる。また、前方の車線が直
線である場合には勿論、左右の何れかの方向にカーブし
ている場合であっても、高精度な白線の推定処理を行う
ことができる。
Therefore, even if the white line drawn on the road surface is interrupted or the vehicle ahead is running across the white line, the data of the white line drawn on the road surface in front of the host vehicle can be obtained with high accuracy. . Further, when the front lane is a straight line, it is possible to perform the highly accurate white line estimation processing even when the vehicle is curved in either the left or right direction.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施形態に係る仕切線認識装置の構
成を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a partition line recognition device according to an embodiment of the present invention.

【図2】前方道路が左右にカーブしている場合、及び直
線の場合の、画面表示例を示す説明図である。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing a screen display example when a front road is curved left and right and when it is a straight line.

【図3】前方道路が左右にカーブしている場合、及び直
線の場合の、平面図である。
FIG. 3 is a plan view of a case where a road ahead is curved to the left and right and a straight line.

【図4】(a)は、画像を複数のエリアに分割する様子
を示す説明図、(b)は、各エリアに設定される道路幅
算出パラメータを示す説明図である。
FIG. 4A is an explanatory diagram showing how an image is divided into a plurality of areas, and FIG. 4B is an explanatory diagram showing road width calculation parameters set in each area.

【図5】本発明の一実施形態に係る仕切線認識処理装置
の処理動作を示すフローチャートである。
FIG. 5 is a flowchart showing a processing operation of the partition line recognition processing device according to the embodiment of the present invention.

【図6】片側白線位置推定処理の処理手順を示すフロー
チャートである。
FIG. 6 is a flowchart showing a processing procedure of one-sided white line position estimation processing.

【図7】前方道路が直線である場合の、白線推定処理の
手順を模式的に示す説明図である。
FIG. 7 is an explanatory diagram schematically showing the procedure of white line estimation processing when the road ahead is a straight line.

【図8】前方道路がカーブ路である場合の、白線推定処
理の手順を模式的に示す説明図である。
FIG. 8 is an explanatory diagram schematically showing the procedure of white line estimation processing when the front road is a curved road.

【図9】抽出された白線上のサンプル点に対して、道路
幅算出パラメータを設定する様子を示す説明図である。
FIG. 9 is an explanatory diagram showing how road width calculation parameters are set for the extracted sample points on the white line.

【図10】道路幅データ更新処理の処理手順を示すフロ
ーチャートである。
FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure of road width data update processing.

【図11】抽出された左右の白線から、自車両が走行す
る道路幅を算出する手順を示す説明図である。
FIG. 11 is an explanatory diagram showing a procedure for calculating a road width on which the vehicle travels from the extracted left and right white lines.

【図12】従来の方法にて、片側の白線を推定した場合
の成功例を示す説明図である。
FIG. 12 is an explanatory diagram showing a successful example when a white line on one side is estimated by a conventional method.

【図13】従来の方法にて、片側の白線を推定した場合
の失敗例を示す説明図である。
FIG. 13 is an explanatory diagram showing a failure example when a white line on one side is estimated by a conventional method.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 監視カメラ(撮影手段) 2 白線認識用ECU 3 白線検出画像 4 車速センサ(運転状況センサ) 5 操舵角センサ(運転状況センサ) 6 画像処理部(画像処理手段) 7 道路幅算出部(道路幅算出手段) 8 記憶部(記憶手段) 9 白線推定部(白線推定手段) 10 仕切線認識装置 31 自車両 1 Surveillance camera (imaging means) 2 White line recognition ECU 3 White line detection image 4 Vehicle speed sensor (driving status sensor) 5 Steering angle sensor (driving status sensor) 6 Image processing unit (image processing means) 7 Road width calculation unit (road width calculation means) 8 storage unit (storage means) 9 White line estimation unit (white line estimation means) 10 Partition line recognition device 31 own vehicle

フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 FI テーマコート゛(参考) G06T 7/60 200 G06T 7/60 200J G08G 1/16 G08G 1/16 C Fターム(参考) 5B057 AA16 BA11 CF03 CF05 CH08 CH11 DA07 DA16 DA17 DC03 DC09 5H180 AA01 CC04 LL01 LL15 5L096 BA04 CA02 DA01 EA35 FA03 FA64 FA67 FA69 GA53 JA16Front page continuation (51) Int.Cl. 7 identification code FI theme code (reference) G06T 7/60 200 G06T 7/60 200J G08G 1/16 G08G 1/16 C F term (reference) 5B057 AA16 BA11 CF03 CF05 CH08 CH11 DA07 DA16 DA17 DC03 DC09 5H180 AA01 CC04 LL01 LL15 5L096 BA04 CA02 DA01 EA35 FA03 FA64 FA67 FA69 GA53 JA16

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 自車両前方の路面に描かれた仕切線を認
識する仕切線認識装置において、 自車両前方を撮影した画像を複数のエリアに分割し、各
エリア毎に予め道路幅算出パラメータを設定し、 前記自車両前方の画像から、左側或いは右側のいずれか
一方の仕切線が抽出された際に、この仕切線上に複数の
サンプル点を設定し、当該サンプル点に対応する前記道
路幅算出パラメータと、該サンプル点の画像中の座標、
及び自車両が走行する車線の道路幅のデータに基づい
て、抽出されない方の仕切線の位置を推定することを特
徴とする仕切線認識装置。
1. A partition line recognition device for recognizing a partition line drawn on a road surface in front of the host vehicle, wherein an image of the front of the host vehicle is divided into a plurality of areas, and a road width calculation parameter is set in advance for each area. Set, when one of the left or right partition line is extracted from the image in front of the host vehicle, set a plurality of sample points on this partition line, and calculate the road width corresponding to the sample point. Parameters and coordinates of the sample point in the image,
And a partition line recognition device that estimates the position of the partition line that is not extracted based on the data of the road width of the lane in which the host vehicle travels.
【請求項2】 自車両前方の路面に描かれた仕切線を認
識する仕切線認識装置において、 自車両前方の画像を撮影する撮影手段と、 前記撮影手段にて撮影された画像を複数のエリアに分割
し、各エリア毎に予め道路幅算出パラメータが記憶され
る記憶手段と、 前記撮影手段にて撮影された画像から、路面に描かれて
いる仕切線を抽出する画像処理手段と、 前記画像処理手段にて、左側或いは右側のいずれか一方
の仕切線が抽出された際には、当該抽出された仕切線上
に設定する複数のサンプル点の座標と、該サンプル点に
対応する前記道路幅算出パラメータ、及び自車両が走行
する車線の道路幅のデータに基づいて、前記画像処理手
段にて抽出されない方の仕切線の位置を推定する仕切線
推定手段と、 を具備したことを特徴とする仕切線認識装置。
2. A partition line recognition device for recognizing a partition line drawn on a road surface in front of the own vehicle, a photographing means for photographing an image in front of the own vehicle, and an image photographed by the photographing means in a plurality of areas. Storage means for preliminarily storing road width calculation parameters for each area, image processing means for extracting the partition line drawn on the road surface from the image photographed by the photographing means, and the image When either the left or right partition line is extracted by the processing means, the coordinates of a plurality of sample points set on the extracted partition line and the road width calculation corresponding to the sample point A partition line estimating means for estimating the position of the partition line which is not extracted by the image processing means, based on the parameter and the road width data of the lane in which the vehicle is traveling, Recognition Apparatus.
【請求項3】 前記画像処理手段にて、左側及び右側双
方の仕切線が抽出された際には、当該双方の仕切線上に
設定するサンプル点の座標と、前記道路幅算出パラメー
タと、に基づいて、自車両が走行する道路幅を算出する
道路幅算出手段を具備したことを特徴とする請求項2に
記載の仕切線認識装置。
3. When both the left and right partition lines are extracted by the image processing means, based on the coordinates of sample points set on the both partition lines and the road width calculation parameter. 3. The partition line recognition device according to claim 2, further comprising a road width calculation means for calculating a road width along which the host vehicle travels.
【請求項4】 前記道路幅算出手段は、自車両の運転状
況を検出する運転状況センサより与えられる検出信号に
基づいて、自車両の前方車線が直線道路であるか、或い
はカーブ路であるかを判断し、直線道路であると判断さ
れた際に、道路幅を算出することを特徴とする請求項3
に記載の仕切線認識装置。
4. The road width calculation means determines whether the front lane of the host vehicle is a straight road or a curved road based on a detection signal provided by a driving status sensor that detects the driving status of the host vehicle. The road width is calculated when it is determined that the road is a straight road.
The partition line recognition device described in.
【請求項5】 前記仕切線推定手段は、左側或いは右側
のいずれか一方の仕切線が抽出された際に、当該抽出さ
れた仕切線が画像中の基準位置に合うように、左右方向
へのオフセット処理を行い、この状態で前記各サンプル
点における前記道路幅算出パラメータを設定して、抽出
されない方の仕切線の位置を推定し、その後、前記オフ
セット処理にて移動した分を元に戻すことを特徴とする
請求項2〜請求項4のいずれか1項に記載の仕切線認識
装置。
5. The partition line estimating means, when any one of the left and right partition lines is extracted, moves in the left-right direction so that the extracted partition line matches a reference position in the image. Perform offset processing, set the road width calculation parameter at each sample point in this state, estimate the position of the partition line that is not extracted, and then restore the amount moved in the offset processing. The partition line recognition device according to any one of claims 2 to 4.
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