JP2003322522A - Inter-vehicle distance detection device and detection method - Google Patents
Inter-vehicle distance detection device and detection methodInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、自車の前方を走
行する先行車との車間距離を検出する車間距離検出装置
及び検出方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an inter-vehicle distance detection device and a detection method for detecting an inter-vehicle distance with a preceding vehicle traveling in front of a vehicle.
【０００２】[0002]
【従来の技術】近年、例えば高速道路における追従走行
機能や操舵アシスト機能といった、より高度でより快適
な運転支援システムを搭載した車両が提案され、その手
法として、例えば２台のカメラによるステレオ画像を利
用し、両カメラの視差から自車の前方を走行する先行車
との車間距離を導出する手法がある。2. Description of the Related Art In recent years, a vehicle equipped with a more advanced and more comfortable driving support system, such as a follow-up running function and a steering assist function on a highway, has been proposed. There is a method of using the parallax of both cameras to derive the inter-vehicle distance from the preceding vehicle traveling in front of the own vehicle.
【０００３】一方、車両に搭載した１台のカメラによる
撮像画像の全画素の濃度値を微分し、その微分画像から
抽出される先行車の横方向（水平方向）成分を用いて、
図５に示すように、画像上の基線からの対象物までの長
さｅを求め、その長さｅを用いて、
Ｌ＝（ｔ×ｆ）／｛（ｖ／２）−ｅ｝
の演算により、実際の自車と先行車との車間距離Ｌを求
める手法もある。この式で、ｔはカメラの取り付け高
さ、ｆはカメラレンズの焦点距離、ｖは画像の縦方向の
長さである。On the other hand, the density values of all the pixels of the image picked up by one camera mounted on the vehicle are differentiated, and the lateral (horizontal) component of the preceding vehicle extracted from the differentiated image is used.
As shown in FIG. 5, the length e from the base line on the image to the object is obtained, and the length e is used to calculate L = (t × f) / {(v / 2) −e} There is also a method of obtaining the inter-vehicle distance L between the actual vehicle and the preceding vehicle. In this equation, t is the mounting height of the camera, f is the focal length of the camera lens, and v is the length of the image in the vertical direction.
【０００４】尚、前者の手法の具体例として、特許掲載
公報第３１６７７５２号に記載のものがあり、後者の手
法の具体例として、特許掲載公報第３０９９６９１号及
び特許掲載公報第３０９９６９２号に記載のものがあ
る。A specific example of the former method is described in Japanese Patent Publication No. 3167752, and a specific example of the latter method is described in Japanese Patent Publication No. 3099691 and Japanese Patent Publication No. 3099692. There is something.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記した前者
の手法の場合、ステレオ画像を得るためのカメラ及び撮
像データを記憶するＶＲＡＭが、それぞれ一対ずつ必要
になって構成の複雑化を招き、しかも画像全体について
のマッチング処理、つまり左右のフレーム画像の各画素
毎の輝度差を求め、その差が最小となってマッチングす
る位置を探索する必要があり、そのために相対速度の大
きな移動物体のような大きな移動量を検索する場合には
計算量が非常に多くなり、しかもリアルタイム処理を行
うには、高速演算可能なＣＰＵが必要になり、コスト面
でも非常に高価になるという問題点があった。However, in the case of the former method described above, a pair of cameras and a VRAM for storing image pickup data for obtaining a stereo image are required, which leads to a complicated structure. It is necessary to perform matching processing for the entire image, that is, to obtain the brightness difference for each pixel of the left and right frame images, and to search for a matching position where the difference is the minimum. There is a problem in that a large amount of calculation is required to retrieve a large amount of movement, and a CPU capable of high-speed operation is required to perform real-time processing, which is very expensive.
【０００６】一方、後者の手法の場合、画像上の基線か
らの対象物までの長さｅは、道路に横方向（水平方向）
への曲率が存在する場合、つまり走行中の道路がカーブ
路であっても、直線路であっても変わらないため、直線
路の場合には、上記した演算式により求めた車間距離Ｌ
と実際の車間距離にずれが生じることはないが、カーブ
路の場合、上記演算式により求めた車間距離Ｌと実際の
車間距離にずれが生じ、精度よく車間距離を検出するこ
とができないという問題点があった。更に、微分画像を
利用するため微分処理の際にノイズの影響を受けやすい
という問題点もあった。On the other hand, in the case of the latter method, the length e from the baseline on the image to the object is lateral (horizontal) along the road.
If there is a curvature to, that is, whether the running road is a curved road or a straight road, it does not change. Therefore, in the case of a straight road, the inter-vehicle distance L calculated by the above-described calculation formula
However, in the case of a curved road, there is a difference between the inter-vehicle distance L obtained by the above-mentioned arithmetic expression and the actual inter-vehicle distance, and the inter-vehicle distance cannot be accurately detected. There was a point. Further, since the differential image is used, there is a problem that the differential processing is easily affected by noise.
【０００７】そこで、本発明は、簡単な構成により、高
精度に先行車との車間距離を検出可能な車間距離検出装
置及びその方法を提供することを目的とする。Therefore, an object of the present invention is to provide an inter-vehicle distance detecting device and method capable of highly accurately detecting the inter-vehicle distance with a preceding vehicle with a simple structure.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明にかかる車間距離検出装置は、自車の前
方を走行する先行車との車間距離を検出する車間距離検
出装置において、車両に搭載され車両前方を撮像する１
つの撮像部と、前記撮像部による撮像画像を処理して道
路に形成されている白線パターンを導出する導出部と、
前記導出部により導出された前記白線パターンから道路
中央に仮想レーンマーカを設定し、この仮想レーンマー
カに沿って濃度分布値が所定値以上に変化する点までの
自車からのワールド座標系における距離を演算する演算
部とを備えていることを特徴としている（請求項１）。In order to achieve the above object, an inter-vehicle distance detecting apparatus according to the present invention is an inter-vehicle distance detecting apparatus for detecting an inter-vehicle distance with a preceding vehicle traveling in front of the own vehicle, It is mounted on a vehicle and captures the front of the vehicle 1
Two image capturing units, and a deriving unit that processes the image captured by the image capturing units to derive a white line pattern formed on a road,
A virtual lane marker is set in the center of the road from the white line pattern derived by the deriving unit, and the distance in the world coordinate system from the vehicle to the point where the density distribution value changes to a predetermined value or more is calculated along the virtual lane marker. And an arithmetic unit for performing the operation (claim 1).
【０００９】このような構成によれば、導出部により、
１つの撮像部による撮像画像が処理されて道路に形成さ
れている白線パターンが導出され、演算部により、導出
された白線パターンから道路中央に仮想レーンマーカが
設定され、この仮想レーンマーカに沿って濃度分布値が
所定値以上に変化する点までの自車からのワールド座標
系における距離が演算される。According to this structure, the derivation unit
The white line pattern formed on the road is derived by processing the imaged image by one image pickup unit, and the calculation unit sets a virtual lane marker at the center of the road from the derived white line pattern, and the density distribution along the virtual lane marker. The distance in the world coordinate system from the own vehicle to the point where the value changes above a predetermined value is calculated.
【００１０】そのため、白線パターンからカーブ路であ
ることが判明すると、仮想レーンマーカもそのカーブに
沿ったものとなることから、１つの撮像部による撮像画
像を処理してカーブ路における先行車との車間距離を精
度よく検出することができる。Therefore, when it is determined from the white line pattern that the road is a curved road, the virtual lane marker is also along the curve. The distance can be detected accurately.
【００１１】また、本発明にかかる車間距離検出装置で
は、前記導出部は、前記撮像画像の全画素の濃度値を微
分処理してエッジ画像を形成し、形成した前記エッジ画
像から道路に形成されている白線に対応する白線候補を
複数抽出し、抽出した複数の前記白線候補から道路モデ
ルを定める道路パラメータを算出することで前記白線パ
ターンを導出し、前記演算部は、前記白線パラメータか
ら道路中央に前記仮想レーンマーカを設定し、設定した
前記仮想レーンマーカに沿って濃度分布値が所定値以上
に変化する点までの自車からの前記撮像部の座標系にお
ける距離をワールド座標系に距離に変換することを特徴
としている（請求項２）。Further, in the inter-vehicle distance detecting apparatus according to the present invention, the deriving unit forms an edge image by differentiating the density values of all pixels of the captured image, and forms the edge image on the road. Extracting a plurality of white line candidates corresponding to the white line, and deriving the white line pattern by calculating a road parameter that defines a road model from the plurality of extracted white line candidates, the calculating unit, the white line parameter from the road center The virtual lane marker is set to, and the distance in the coordinate system of the imaging unit from the vehicle to the point where the density distribution value changes to a predetermined value or more along the set virtual lane marker is converted into a distance in the world coordinate system. (Claim 2)
【００１２】このような構成によれば、エッジ画像を処
理して得られる複数の白線候補から道路モデルを定める
道路パラメータを算出することにより、道路がカーブ路
であっても精度よく白線パターンを導出することがで
き、その結果仮想レーンマーカに沿って濃度分布値が所
定値以上に変化する点までの自車からの撮像部の座標系
における距離をワールド座標系に距離に変換すること
で、車間距離を精度よく導出することができる。With such a configuration, the white line pattern is accurately derived even if the road is a curved road by calculating the road parameters that define the road model from a plurality of white line candidates obtained by processing the edge image. As a result, by converting the distance in the coordinate system of the imaging unit from the own vehicle to the point where the density distribution value changes above the predetermined value along the virtual lane marker into the world coordinate system, the inter-vehicle distance can be increased. Can be derived accurately.
【００１３】また、本発明にかかる車間距離検出方法
は、車両に搭載された１つの撮像部により車両前方を撮
像する撮像工程と、前記撮像部による撮像画像を処理し
て道路に形成されている白線パターンを導出する導出工
程と、前記導出工程により導出した前記白線パターンか
ら道路中央に仮想レーンマーカを設定し、この仮想レー
ンマーカに沿って濃度分布値が所定値以上に変化する点
までの自車からのワールド座標系における距離を演算す
る演算工程とを備えていることを特徴としている（請求
項３）。Further, the inter-vehicle distance detecting method according to the present invention is formed on a road by an image pickup step of picking up an image of the front of the vehicle by one image pickup section mounted on the vehicle and by processing the image picked up by the image pickup section. Derivation step of deriving a white line pattern, setting a virtual lane marker in the center of the road from the white line pattern derived by the deriving step, and from the own vehicle to the point where the density distribution value changes along the virtual lane marker to a predetermined value or more. And a calculation step of calculating a distance in the world coordinate system (claim 3).
【００１４】このような構成によれば、導出工程によ
り、１つの撮像部による撮像画像が処理されて道路に形
成されている白線パターンが導出され、演算工程によ
り、導出された白線パターンから道路中央に仮想レーン
マーカが設定され、この仮想レーンマーカに沿って濃度
分布値が所定値以上に変化する点までの自車からのワー
ルド座標系における距離が演算されるため、白線パター
ンからカーブ路であることが判明すると、仮想レーンマ
ーカもそのカーブに沿ったものとなることから、１つの
撮像部による撮像画像を処理してカーブ路における先行
車との車間距離を精度よく検出することができる。According to this structure, the white line pattern formed on the road by deriving the imaged image by one image pickup unit is derived in the deriving step, and the center line of the road is calculated from the derived white line pattern in the calculating step. A virtual lane marker is set to the virtual lane marker, and the distance in the world coordinate system from the vehicle to the point where the concentration distribution value changes above a predetermined value is calculated along the virtual lane marker. When it is determined, the virtual lane marker is also along the curve, so that the imaged image by one imaging unit can be processed to accurately detect the inter-vehicle distance to the preceding vehicle on the curved road.
【００１５】また、本発明にかかる車間距離検出方法
は、前記導出工程では、前記撮像画像の全画素の濃度値
を微分処理してエッジ画像を形成し、形成した前記エッ
ジ画像から道路に形成されている白線に対応する白線候
補を複数抽出し、抽出した複数の前記白線候補から道路
モデルを定める道路パラメータを算出することで前記白
線パターンを導出し、前記演算工程では、前記白線パラ
メータから道路中央に前記仮想レーンマーカを設定し、
設定した前記仮想レーンマーカに沿って濃度分布値が所
定値以上に変化する点までの自車からの前記撮像部の座
標系における距離をワールド座標系に距離に変換するこ
とを特徴とことを特徴としている（請求項４）。Further, in the inter-vehicle distance detecting method according to the present invention, in the deriving step, the density values of all the pixels of the captured image are differentiated to form an edge image, and the formed edge image is formed on a road. Extracting a plurality of white line candidates corresponding to the white line, and deriving the white line pattern by calculating the road parameters defining the road model from the plurality of extracted white line candidates, in the calculating step, the road center from the white line parameters Set the virtual lane marker to
A feature is that the distance in the coordinate system of the imaging unit from the own vehicle to the point where the density distribution value changes to a predetermined value or more along the set virtual lane marker is converted into a distance in the world coordinate system. (Claim 4).
【００１６】このような構成によれば、エッジ画像を処
理して得られる複数の白線候補から道路モデルを定める
道路パラメータを算出することにより、道路がカーブ路
であっても精度よく白線パターンを導出することがで
き、その結果仮想レーンマーカに沿って濃度分布値が所
定値以上に変化する点までの自車からの撮像部の座標系
における距離をワールド座標系に距離に変換すること
で、車間距離を精度よく導出することができる。With such a configuration, by calculating the road parameters that define the road model from a plurality of white line candidates obtained by processing the edge image, the white line pattern is accurately derived even if the road is a curved road. As a result, by converting the distance in the coordinate system of the imaging unit from the own vehicle to the point where the density distribution value changes above the predetermined value along the virtual lane marker into the world coordinate system, the inter-vehicle distance can be increased. Can be derived accurately.
【００１７】[0017]
【発明の実施の形態】この発明の一実施形態について図
１ないし図４を参照して説明する。但し、図１はブロッ
ク図、図２ないし図４は動作説明図である。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION An embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. However, FIG. 1 is a block diagram, and FIGS. 2 to 4 are operation explanatory diagrams.
【００１８】図１に示すように、自車に１つの撮像部と
しての単眼ＣＣＤカメラ１が搭載され、このＣＣＤカメ
ラ１により自車の前方が撮像され、得られた画像がビデ
オキャプチャボード２を介してマイクロコンピュータか
ら成るＥＣＵ３に取り込まれ、ＥＣＵ３により処理され
る。尚、ＣＣＤカメラ１による撮像処理が本発明におけ
る撮像工程に相当する。As shown in FIG. 1, the vehicle is equipped with a monocular CCD camera 1 as one image pickup section, the CCD camera 1 images the front of the vehicle, and the obtained image is recorded on a video capture board 2. It is taken into the ECU 3 composed of a microcomputer via the above and is processed by the ECU 3. The image pickup process by the CCD camera 1 corresponds to the image pickup process in the present invention.
【００１９】このＥＣＵ３では、まず取り込んだ画像の
全画素の濃度値を微分処理して図２に示すようなエッジ
画像を形成し、形成したエッジ画像から、道路に形成さ
れている白線Ｈに対応する白線候補（図２中の矩形領
域）を複数抽出し、抽出した複数の白線候補から道路モ
デルを定める道路パラメータを算出することで白線パタ
ーンを導出する。尚、図２中のＳは先行車を表わす。In this ECU 3, first, the density values of all the pixels of the captured image are differentiated to form an edge image as shown in FIG. 2, and the formed edge image corresponds to the white line H formed on the road. A plurality of white line candidates (rectangular areas in FIG. 2) to be extracted are extracted, and a white line pattern is derived by calculating road parameters that define a road model from the plurality of extracted white line candidates. In addition, S in FIG. 2 represents a preceding vehicle.
【００２０】このとき、ＣＣＤカメラ１の画像平面ｘ−
ｙと、ワールド座標系Ｘ−Ｙ−Ｚとの関係は図３に示す
ようになっており、このような関係のもと、白線Ｈのパ
ターンを示す道路モデルは、
Ｘ＝ａ２Ｚ２＋ａ１Ｚ＋ａ０±ＷL／２…（１）
Ｙ＝ｂ１Ｚ＋ｂ０…（２）
ｘ＝−ｆ・Ｘ／Ｚ…（３）
ｙ＝−ｆ・Ｙ／Ｚ…（４）
の式により与えられる。ここで、ａ２は道路の曲率、ａ
１は例えば自車に搭載されたヨーレートセンサにより検
出されるヨーレート、ａ０は白線Ｈに対する横方向のず
れ量、ｂ１は道路勾配にほぼ等しいＣＣＤカメラ１のピ
ッチ角、ｂ０はＣＣＤカメラ１の取り付け高さ、ＷLは
道路幅の半分の値、ｆはＣＣＤカメラ１のレンズの焦点
距離である。At this time, the image plane x- of the CCD camera 1
The relationship between y and the world coordinate system XYZ is as shown in FIG. 3. Under such a relationship, the road model showing the pattern of the white line H is X = a 2 Z 2 + a 1 Z + a 0 ± W L / 2 (1) Y = b 1 Z + b 0 (2) x = −f · X / Z (3) y = −f · Y / Z (4) . Where a 2 is the curvature of the road, a
For example, 1 is a yaw rate detected by a yaw rate sensor mounted on the vehicle, a 0 is a lateral shift amount with respect to the white line H, b 1 is a pitch angle of the CCD camera 1 substantially equal to a road gradient, and b 0 is a CCD camera 1 Mounting height, WL is half the width of the road, and f is the focal length of the lens of the CCD camera 1.
【００２１】そして、上記した（１）〜（４）を変形す
ると、
ｘ＝｛（ａ０／ｂ０）＋ｉ・（ＷL／２）／ｂ０）｝（ｙ＋ｆ・ｂ１）
＋｛ｆ２・ｂ０・ａ２／（ｙ＋ｆ・ｂ１）｝＋ｆ・ａ１…（５）
の式が得られ、この（５）式から各パラメータａ０〜ａ
２及びｂ０，ｂ１のうちｂ０，ｂ１を定数として、道路
パラメータであるａ０〜ａ２を最小二乗法により算出
し、白線パターンを導出するのである。このＥＣＵ３に
よる白線パターンの導出処理が導出部及び導出工程に相
当する。When the above (1) to (4) are modified, x = {(a 0 / b 0 ) + i (WL / 2) / b 0 )} (y + fb 1 ) + {f 2 · b 0 · a 2 / ( y + f · b 1)} + f · a 1 ... formula is obtained in (5), this (5) the parameters a 0 ~a from equation
Among the values 2 and b 0 , b 1 , road parameters a 0 to a 2 are calculated by the least squares method using b 0 and b 1 as constants, and the white line pattern is derived. The white line pattern deriving process by the ECU 3 corresponds to a deriving unit and a deriving process.
【００２２】更に、このようにして導出した白線パター
ンから自車の走行レーンを厳密に抽出することができる
ことから、ＥＣＵ３は、図２中に太い破線で示すような
仮想レーンマーカＭを道路中央に設定する。具体的に
は、上記した（１），（２）式において、ＷL を０にす
ればよい。Further, since the traveling lane of the own vehicle can be strictly extracted from the white line pattern thus derived, the ECU 3 sets the virtual lane marker M as shown by the thick broken line in FIG. 2 at the center of the road. To do. Specifically, in the above equations (1) and (2), WL may be set to 0.
【００２３】こうして、仮想レーンマーカＭを道路中央
に設定すると、ＥＣＵ３は、図４に示すように、仮想レ
ーンマーカＭに沿って濃度分布値が所定値Ｄｔｈ（図４
中の点線で示す値）以上に変化する点までの自車からの
撮像部の座標系である画像平面における距離を、ワール
ド座標系のＺ軸方向への距離に変換し、自車と先行車と
の車間距離Ｌを算出するのである。このＥＣＵ３による
車間距離Ｌの算出処理が演算部及び演算工程に相当す
る。Thus, when the virtual lane marker M is set at the center of the road, the ECU 3 causes the concentration distribution value along the virtual lane marker M to have a predetermined value Dth (see FIG. 4), as shown in FIG.
The distance in the image plane, which is the coordinate system of the imaging unit, from the host vehicle to a point that changes more than the value indicated by the dotted line in the figure) is converted to the distance in the Z-axis direction of the world coordinate system, and the host vehicle and the preceding vehicle The vehicle-to-vehicle distance L is calculated. The calculation process of the inter-vehicle distance L by the ECU 3 corresponds to a calculation unit and a calculation process.
【００２４】このように、１このＣＣＤカメラ１による
撮像画像が処理されて道路に形成されている白線パター
ンが導出され、ＥＣＵ３により、導出された白線パター
ンから道路中央に仮想レーンマーカＭが設定され、この
仮想レーンマーカＭに沿って濃度分布値が所定値Ｄｔｈ
以上に変化する点までの自車からのワールド座標系にお
ける距離が車間距離として演算される。In this way, the image captured by the CCD camera 1 is processed to derive the white line pattern formed on the road, and the ECU 3 sets the virtual lane marker M at the center of the road from the derived white line pattern. The density distribution value along the virtual lane marker M is a predetermined value Dth.
The distance in the world coordinate system from the vehicle to the point that changes as described above is calculated as the inter-vehicle distance.
【００２５】従って、上記した実施形態によれば、道路
モデルに基づき白線パターンを精度よく導出でき、導出
した白線パターンからその道路がカーブ路であることが
判明すると、仮想レーンマーカＭもそのカーブに沿った
ものとなることから、１つの撮像部による撮像画像の処
理してカーブ路における先行車との車間距離を精度よく
検出することができる。Therefore, according to the above-described embodiment, the white line pattern can be accurately derived based on the road model, and when the road is found to be a curved road from the derived white line pattern, the virtual lane marker M also follows the curve. Therefore, it is possible to accurately detect the inter-vehicle distance to the preceding vehicle on the curved road by processing the captured image by one imaging unit.
【００２６】なお、上記した実施形態では、上記した実
施形態では、撮像部としてＣＣＤカメラ１を用いた場合
について説明したが、撮像部は上記したＣＣＤカメラに
限定されるものでないのはいうまでもなく、要するに本
発明では、撮像する手段が１個設けられていればよい。In the above embodiment, the CCD camera 1 is used as the image pickup unit in the above embodiment, but it goes without saying that the image pickup unit is not limited to the above CCD camera. Of course, in the present invention, in short, one image pickup means may be provided.
【００２７】また、本発明は上記した実施形態に限定さ
れるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて
上述したもの以外に種々の変更を行うことが可能であ
る。The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications other than those described above can be made without departing from the spirit of the present invention.
【００２８】[0028]
【発明の効果】以上のように、請求項１，３に記載の発
明によれば、１つの撮像部による撮像画像が処理されて
道路に形成されている白線パターンが導出され、導出さ
れた白線パターンから道路中央に仮想レーンマーカが設
定され、この仮想レーンマーカに沿って濃度分布値が所
定値以上に変化する点までの自車からのワールド座標系
における距離が演算されるため、白線パターンからカー
ブ路であることが判明すると、仮想レーンマーカもその
カーブに沿ったものとなることから、１つの撮像部によ
る撮像画像を処理してカーブ路における先行車との車間
距離を精度よく検出することが可能になる。As described above, according to the invention described in claims 1 and 3, the white line pattern formed on the road is derived by processing the imaged image by one imaging unit, and the derived white line is obtained. A virtual lane marker is set in the center of the road from the pattern, and the distance in the world coordinate system from the vehicle to the point where the density distribution value changes above a predetermined value is calculated along the virtual lane marker, so the white line pattern is used to calculate the curve road. If it is found that the virtual lane marker is also along the curve, it is possible to accurately detect the inter-vehicle distance to the preceding vehicle on the curved road by processing the image captured by one imaging unit. Become.
【００２９】また、請求項２，４に記載の発明によれ
ば、エッジ画像を処理して得られる複数の白線候補から
道路モデルを定める道路パラメータを算出することによ
り、道路がカーブ路であっても精度よく白線パターンを
導出することができ、その結果仮想レーンマーカに沿っ
て濃度分布値が所定値以上に変化する点までの自車から
の撮像部の座標系における距離をワールド座標系に距離
に変換することで、車間距離を精度よく導出することが
可能になる。According to the second and fourth aspects of the present invention, the road is a curved road by calculating the road parameters that define the road model from a plurality of white line candidates obtained by processing the edge image. Can also accurately derive the white line pattern, and as a result, the distance in the coordinate system of the image pickup unit from the own vehicle to the point where the density distribution value changes beyond the predetermined value along the virtual lane marker is set to the world coordinate system. By converting, it becomes possible to accurately derive the inter-vehicle distance.
【図１】この発明の一実施形態のブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of an embodiment of the present invention.
【図２】この発明の一実施形態の動作説明図である。FIG. 2 is an operation explanatory diagram of the embodiment of the present invention.
【図３】この発明の一実施形態の動作説明図である。FIG. 3 is an operation explanatory diagram of the embodiment of the present invention.
【図４】この発明の一実施形態の動作説明図である。FIG. 4 is an operation explanatory diagram of the embodiment of the present invention.
【図５】従来例の動作説明図である。FIG. 5 is an operation explanatory diagram of a conventional example.
１ ＣＣＤカメラ（撮像部） ３ ＥＣＵ（導出部、演算部） 1 CCD camera (imaging unit) 3 ECU (deriving unit, computing unit)
───────────────────────────────────────────────────── 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 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｊ Ｋ Ｆターム(参考） 2F112 AD10 BA05 BA06 BA09 CA05 FA21 FA35 FA39 FA45 5B057 AA16 BA02 DA07 DB02 DB05 DB09 DC03 DC16 5C054 AA01 EA05 FC03 FC14 FC15 FD01 HA26 5H180 AA01 CC04 LL04 LL15 5L096 BA02 CA02 FA03 FA06 FA14 FA66 GA02 JA11 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (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 H04N 7/18 H04N 7/18 JK F term (reference) 2F112 AD10 BA05 BA06 BA09 CA05 FA21 FA35 FA39 FA45 5B057 AA16 BA02 DA07 DB02 DB05 DB09 DC03 DC16 5C054 AA01 EA05 FC03 FC14 FC15 FD01 HA26 5H180 AA01 CC04 LL04 LL15 5L096 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02 FA02
Claims (4)
離を検出する車間距離検出装置において、 車両に搭載され車両前方を撮像する１つの撮像部と、 前記撮像部による撮像画像を処理して道路に形成されて
いる白線パターンを導出する導出部と、 前記導出部により導出された前記白線パターンから道路
中央に仮想レーンマーカを設定し、この仮想レーンマー
カに沿って濃度分布値が所定値以上に変化する点までの
自車からのワールド座標系における距離を演算する演算
部とを備えていることを特徴とする車間距離検出装置。1. An inter-vehicle distance detecting device for detecting an inter-vehicle distance to a preceding vehicle traveling in front of the host vehicle, wherein one imaging section mounted on the vehicle for imaging the front of the vehicle, and an image captured by the imaging section. A deriving unit for deriving a white line pattern formed on the road, and a virtual lane marker is set at the center of the road from the white line pattern derived by the deriving unit, and a density distribution value along the virtual lane marker is a predetermined value or more. An inter-vehicle distance detection device, comprising: a calculation unit that calculates a distance in the world coordinate system from the own vehicle to a point that changes.
濃度値を微分処理してエッジ画像を形成し、形成した前
記エッジ画像から道路に形成されている白線に対応する
白線候補を複数抽出し、抽出した複数の前記白線候補か
ら道路モデルを定める道路パラメータを算出することで
前記白線パターンを導出し、 前記演算部は、前記白線パラメータから道路中央に前記
仮想レーンマーカを設定し、設定した前記仮想レーンマ
ーカに沿って濃度分布値が所定値以上に変化する点まで
の自車からの前記撮像部の座標系における距離をワール
ド座標系に距離に変換することを特徴とする請求項１に
記載の車間距離検出装置。2. The deriving unit forms an edge image by differentiating the density values of all pixels of the captured image, and a plurality of white line candidates corresponding to a white line formed on a road are formed from the formed edge image. The white line pattern is derived by calculating a road parameter that defines a road model from the extracted plurality of white line candidates, and the calculation unit sets and sets the virtual lane marker at the road center from the white line parameter. The distance in the coordinate system of the imaging unit from the vehicle to the point where the density distribution value changes to a predetermined value or more along the virtual lane marker is converted into a distance in the world coordinate system. Inter-vehicle distance detection device.
離を検出する車間距離検出方法において、 車両に搭載された１つの撮像部により車両前方を撮像す
る撮像工程と、 前記撮像部による撮像画像を処理して道路に形成されて
いる白線パターンを導出する導出工程と、 前記導出工程により導出した前記白線パターンから道路
中央に仮想レーンマーカを設定し、この仮想レーンマー
カに沿って濃度分布値が所定値以上に変化する点までの
自車からのワールド座標系における距離を演算する演算
工程とを備えていることを特徴とする車間距離検出方
法。3. An inter-vehicle distance detecting method for detecting an inter-vehicle distance to a preceding vehicle traveling in front of the own vehicle, comprising: an imaging step of imaging the front of the vehicle with one imaging section mounted on the vehicle; A derivation step of deriving a white line pattern formed on the road by processing the captured image, and setting a virtual lane marker at the center of the road from the white line pattern derived by the derivation step, and a density distribution value along the virtual lane marker is And a step of calculating a distance in the world coordinate system from the own vehicle to a point that changes by a predetermined value or more.
素の濃度値を微分処理してエッジ画像を形成し、形成し
た前記エッジ画像から道路に形成されている白線に対応
する白線候補を複数抽出し、抽出した複数の前記白線候
補から道路モデルを定める道路パラメータを算出するこ
とで前記白線パターンを導出し、 前記演算工程では、前記白線パラメータから道路中央に
前記仮想レーンマーカを設定し、設定した前記仮想レー
ンマーカに沿って濃度分布値が所定値以上に変化する点
までの自車からの前記撮像部の座標系における距離をワ
ールド座標系に距離に変換することを特徴とする請求項
３に記載の車間距離検出方法。4. In the deriving step, an edge image is formed by differentiating density values of all pixels of the captured image, and a plurality of white line candidates corresponding to a white line formed on a road are formed from the formed edge image. The white line pattern is derived by calculating a road parameter that defines a road model from the extracted plurality of white line candidates, and in the calculating step, the virtual lane marker is set at the road center from the white line parameter and set. 4. The distance in the coordinate system of the imaging unit from the own vehicle to the point where the density distribution value changes to a predetermined value or more along the virtual lane marker is converted into a distance in the world coordinate system. Inter-vehicle distance detection method.
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|---|---|
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