JP2009265798A

JP2009265798A - レーンマーカ認識装置、車両、及びレーンマーカ認識用プログラム

Info

Publication number: JP2009265798A
Application number: JP2008112240A
Authority: JP
Inventors: Naoki Mori; 直樹森
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2008-04-23
Filing date: 2008-04-23
Publication date: 2009-11-12
Anticipated expiration: 2028-04-23
Also published as: US8305445B2; US20090268026A1; JP5014237B2

Abstract

【課題】道路上に離散的に設けられた鋲型のレーンマーカの認識精度を向上させることができるレーンマーカ認識装置を提供する。
【解決手段】道路画像から、道路上に離散的に設けられた鋲型のレーンマーカを認識するレーンマーカ認識装置１において、道路画像からレーンマーカの画像部分である可能性がある領域をレーンマーカ候補領域として抽出する候補領域抽出手段１２と、各レーンマーカ候補領域の代表点を所定条件に従って決定し、該代表点に対応する実空間位置を、実空間代表点として算出する実空間代表点算出手段１３と、実空間代表点のうち、相対距離が前記レーンマーカの規定に応じて設定された所定範囲内である実空間代表点を、１つのグループとするグループ化手段１４と、グループ化手段１４により１つのグループとされた実空間候補点に基づいて、レーンマーカの位置を認識するレーンマーカ位置認識手段１７とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、道路に離散的に設けられた鋲型のレーンマーカを認識する機能を有するレーンマーカ認識装置、車両、及びレーンマーカ認識用プログラムに関する。

従来より、車両前方の道路を撮影する車載カメラにより得られる画像データから、道路上に設けられた走行車線区分用のレーンマーカを認識するレーンマーカ認識装置が知られている。そして、道路上に設けられるレーンマーカとして、走行区分線（白線）のような線型のレーンマーカの他に、ＢｏｔｔｓＤｏｔｓ（Nonretroreflective Raised Pavement Marker）やキャッツアイ（Retroreflective Raised Pavement Marker)のように離散的に設けられる鋲型のレーンマーカが使用されている。

ここで、線型のレーンマーカは、ハフ変換等の直線抽出の手法により検出することができるが、鋲型のレーンマーカは直線抽出の手法では検出することができない。そこで、パターンマッチングの手法を用いて、鋲型のレーンマーカを検出するようにしたレーンマーカ認識装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

しかし、パターンマッチングの手法を用いた場合には、道路上にパターンマッチング用の基準形状と似た形状の物体が存在するときに、レーンマーカの画像部分であると誤認識するおそれがある。
特開２００３−３１７１０６号公報

本発明は上記背景を鑑みてなされたものであり、道路上に離散的に設けられた鋲型のレーンマーカの認識精度を向上させることができるレーンマーカ認識装置、車両、及びレーンマーカ認識用プログラムを提供することを目的とする。

本発明は上記目的を達成するためになされたものであり、本発明のレーンマーカ認識装置は、車両に搭載された撮像手段を介して道路画像を取得する画像取得手段を有して、前記道路画像から、道路上に離散的に設けられた鋲型のレーンマーカを認識するレーンマーカ認識装置に関する。

そして、前記道路画像から、レーンマーカの画像部分である可能性がある領域をレーンマーカ候補領域として抽出する候補領域抽出手段と、前記レーンマーカ候補領域の代表点を所定条件に従って決定し、該代表点に対応する実空間位置を、実空間代表点として算出する実空間代表点算出手段と、前記実空間代表点が複数個算出されたときに、相対距離がレーンマーカの規格に応じて設定された所定範囲内である実空間代表点を、１つのグループとするグループ化手段と、前記グループ化手段により１つのグループとされた実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置を認識するレーンマーカ位置認識手段とを備えたことを特徴とする。

かかる本発明によれば、前記候補領域抽出手段により前記レーンマーカ候補領域が抽出され、前記実空間代表点算出手段により前記レーンマーカ候補領域の代表点に対応する実空間位置が前記実空間代表点として算出される。そして、前記グループ化手段により、相対距離が所定範囲内である実空間代表点が１つのグループとされる。ここで、道路上に離散的に設けられる鋲型のレーンマーカ（Botts Dots、キャッツアイ等）は、規定（道路の法令等）に則して一定の間隔をもって設置される。そのため、１つのグループとされた実空間代表点については、離散的に設置されたレーンマーカの位置である可能性が高いと判断することができる。

それに対して、グループにされなかった実空間代表点は、レーンマーカ以外の物体等の位置である可能性が高い。そこで、前記レーンマーカ位置認識手段によって、前記グループ化手段により１つのグループとされた実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置を認識することにより、レーンマーカ以外の物体の位置をレーンマーカの位置と誤認識することを防止して、レーンマーカの位置を精度良く認識することができる。

また、前記グループ化手段は、前記実空間代表点のうち、相対距離がレーンマーカの規格に応じて設定された所定範囲内であり、且つ、同一方向に並んだ実空間代表点が３個以上存在するときに、この３個以上の実空間代表点を１つのグループとすることを特徴とする。

かかる本発明によれば、前記グループ化手段により、同一方向に並んだ代表点が３個以上存在することを条件として、代表点のグループ化をすることによって、並び方に方向性がなく、レーンマーカの位置である可能性が低い実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置が認識されることを防止することができる。

また、前記グループ化手段により１つのグループとされた実空間代表点の点列を、直線又は曲線により近似する所定次数の多項式を求めて、該多項式による実空間代表点の点列の近似度合いを示す係数である決定係数を算出する決定係数算出手段を備え、前記レーンマーカ位置認識手段は、前記決定係数が所定値以上となるグループを構成する実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置を認識することを特徴とする。

かかる本発明において、レーンマーカは、道路の延設方向に沿って、直線的或いは曲線的に設置されるため、レーンマーカの画像部分に基づいて算出された前記実空間代表点は、直線的又は曲線的に点在すると想定できる。そこで、前記決定係数算出手段により、１つのグループとされた代表点に対して、代表点の点列を直線又は曲線により近似する多項式を求めると共に、該多項式による代表点の点列の近似度合いを示す前記決定係数を算出し、前記レーンマーカ位置認識手段は、前記決定係数が所定値以上となるグループを構成する実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置を認識することによって、直線性及び曲線性が低い実空間代表点からなるグループを除外してレーンマーカの位置の認識精度を高めることができる。

また、前記グループの重心を算出するグループ重心算出手段を備え、前記レーンマーカ位置認識手段は、グループを構成する実空間代表点の数が同一であって、グループの重心間の距離が第１閾値以上であって第２閾値未満である複数のグループが存在するときに、該複数のグループを構成する実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置を認識することを特徴とする。

かかる本発明において、離散的に設けられる鋲型のレーンマーカは、一般的に、所定間隔で設置された所定個数のレーンマーカの組が、所定間隔をもって配置されるように規定されている。そのため、前記レーンマーカ位置認識手段により、グループを構成する代表点の数が同一であって、グループの重心間の距離が第１閾値以上であって第２閾値未満である複数のグループが存在するときに、該複数のグループを構成する実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置を認識することによって、レーンマーカ以外の画像部分に基づく実空間代表点を排除して、より精度良くレーンマーカの位置を認識することができる。

また、前記実空間代表点決定手段は、前記所定条件として、各レーンマーカ候補領域を構成する画素の中で、輝度値が最も大きい画素を前記代表点とすることを特徴とする。

かかる本発明において、レーンマーカの画像部分において最も輝度値が高くなる部分は、レーンマーカの形状に応じて特定されると想定される。そのため、前記実空間代表点決定手段により、前記所定条件として、各レーンマーカ候補領域を構成する画素の中で、輝度値が最も大きい画素を前記代表点とすることによって、各レーンマーカ候補領域における特定位置を、前記代表点として共通して設定することができる。

また、前記実空間代表点決定手段は、前記所定条件として、各レーンマーカ候補領域の重心となる画素を前記代表点とすることを特徴とする。

かかる本発明において、レーンマーカの画像部分の重心は、レーンマーカの形状に応じて特定される。そのため、前記代表点決定手段により、前記所定条件として、各レーンマーカ候補領域の重心となる画素を前記代表点とすることによって、各レーンマーカ候補領域における特定位置を、前記代表点として共通して設定することができる。

次に、本発明の車両は、撮像手段と、前記撮像手段を介して道路画像を取得する画像取得手段とを有して、前記道路画像から、道路上に離散的に設けられた鋲型のレーンマーカを認識する車両に関する。

かかる本発明によれば、上述した本発明のレーンマーカ認識装置と同様に、前記レーンマーカ位置認識手段により、前記グループ化手段により１つのグループとされた実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置を認識することにより、レーンマーカ以外の物体の位置をレーンマーカの位置と誤認識することを防止して、レーンマーカの位置を精度良く認識することができる。

次に、車両に搭載された撮像手段を介して取得された道路画像のデータにアクセスする手段を有するコンピュータにより、該道路画像から、道路上に離散的に設けられた鋲型のレーンマーカを認識するためのレーンマーカ認識用プログラムに関する。

そして、前記コンピュータを、前記道路画像から、レーンマーカの画像部分である可能性がある領域をレーンマーカ候補領域として抽出する候補領域抽出手段と、前記レーンマーカ候補領域の代表点を所定条件に従って決定し、該代表点に対応する実空間位置を、実空間代表点として算出する実空間代表点算出手段と、前記実空間代表点が複数個算出されたときに、相対距離がレーンマーカの規格に応じて設定された所定範囲内である実空間代表点を、１つのグループとするグループ化手段と、前記グループ化手段により１つのグループとされた実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置を認識するレーンマーカ位置認識手段とを備えたことを特徴とする。

かかる本発明の車両用画像処理プログラムを前記コンピュータに実行させることによって、上述した本発明のレーンマーカ認識装置及び車両における、前記候補領域抽出手段、前記実空間代表点決定手段、前記グループ化手段、及び前記レーンマーカ位置認識手段を構成することができる。

本発明の実施の形態の一例について、図１〜図７を参照して説明する。図１を参照して、レーンマーカ認識装置１は、車両２０（本発明の車両）に搭載して使用され、車両１の前方を撮像するカメラ２（本発明の撮像手段に相当する）により撮像される道路画像から、走行車線を区分するために道路に離散的に敷設されたBotts Dots（本発明の鋲型のレーンマーカに相当する）の位置を認識するものである。

レーンマーカ認識装置１は、マイクロコンピュータ（本発明のコンピュータに相当する）等により構成された電子ユニットであり、該マイクロコンピュータに本発明のレーンマーカ認識用プログラムを実行させることによって、該マイクロコンピュータが、候補領域抽出手段１２、実空間代表点算出手段１３、グループ化手段１４、決定係数算出手段１５、グループ重心算出手段１６、及びレーンマーカ位置認識手段１７として機能する。

また、レーンマーカ認識装置１は、カメラ２から出力される映像信号を入力して、画像メモリ１１に保持する画像入力回路１０を備えている。なお、画像入力回路１０と画像メモリ１１とにより、本発明の画像取得手段が構成される。

次に、図３を参照しつつ、図２に示したフローチャートに従って、レーンマーカ認識装置１によるBotts Dotsの認識処理の実行手順について説明する。レーンマーカ認識装置１は、図２に示したフローチャートを所定の制御サイクル毎に繰り返し実行して、Botts Dotsを認識する。

図２のＳＴＥＰ１は画像入力回路１０による処理である。画像入力回路１０は、カメラ２から出力される映像信号を入力してデジタルデータに変換し、図３の(a)に示した道路画像ＩＭ1のデータとして画像メモリ１１に保持する。

続くＳＴＥＰ２は候補領域抽出手段１２による処理である。候補領域抽出手段１２は、図３の(b)に示したように、道路画像ＩＭ1に対して、明るい小領域を強調する処理等を施した画像ＩＭ2からBotts Dotsの画像部分の可能性がある領域Ｅaを、レーンマーカの画像部分の候補領域として抽出する。なお、図３の(b)では、１つの領域についてのみ代表して符号Ｅaを付している。

続くＳＴＥＰ３〜ＳＴＥＰ４は実空間代表点算出手段１３による処理である。実空間代表点算出手段１３は、各候補領域に対して輝度値が最大となる画素を探索し、各候補領域の代表点として決定する。そして、実空間代表点算出手段１３は、ＳＴＥＰ４で、図３の(c)に示したように、各候補領域の代表点のカメラ座標を実空間座標ＲＣ1に変換した点Ｄrを、実空間代表点として算出する。

続くＳＴＥＰ５はグループ化手段１４による処理である。グループ化手段１４は、図３の(d)に示したように、等間隔で並んでいる３〜４個の実空間代表点を１つのグループとする。図３の(d)では、Ｇ1〜Ｇ4という４つのグループが生成されている。

次のＳＴＥＰ６は決定係数算出手段１５及びグループ重心算出手段１６による処理である。決定係数算出手段１５は、各グループに対して、グループを構成する実空間代表点の直線性を示す決定係数（詳細は後述する）を算出する。また、グループ重心算出手段１６は、各グループの重心を算出する。

続くＳＴＥＰ７はレーンマーカ位置認識手段１７による処理である。レーンマーカ位置認識手段１７は、図３の(e)に示したように、隣接するグループの重心間の距離と、グループを構成する実空間代表点の点列の直線性を評価して、各グループがBotts Dotsに対応したものであるか否かを判断する。

図３の(e)では、４つのグループＧ1〜Ｇ4が全てBotts Dotsに対応したものであると判断され、(f)に示したように、レーンマーカ位置認識手段１７は、４つのグループＧ1〜Ｇ4を構成する代表点の位置に基づいて、Botts Dotsの実空間位置を認識する。

次に、図４〜図７を参照して、以上説明した図２のＳＴＥＰ２〜ＳＴＥＰ７の処理について、詳細に説明する。

先ず、図４を参照して、ＳＴＥＰ２のレーンマーカの画像部分の候補領域の抽出処理と、ＳＴＥＰ３の各候補領域の代表点の決定処理について説明する。

候補領域抽出手段１２は、図４の(a)に示した道路画像ＩＭ1に対して、７×７画素の領域で構成したトップハットフィルタを適用して、輝度が高い小領域を強調した画像ＩＭ2を生成する。そして、ＩＭ2からBotts Dotsの形状及び大きさに基づいて設定された条件を満たす画像部分Ｅaをレーンマーカの画像部分の候補領域として抽出する。図４の(b)においては、１６個の候補領域が抽出されている。

なお、トップハットフィルタの領域のサイズは、カメラ２の画素数やレンズの画角等に応じて設定される。また、画像の手前側（車両に接近する側の撮像範囲）と奥側（車両から離れる側の撮像範囲）とで、トップハットフィルタの領域のサイズを変更するようにしてもよい。この場合には、画像の奥側に行くに従って（車両から離れるに従って）小さくなるBotts Dotsの画像部分のサイズに対応させて、トップハットフィルタの領域のサイズも画像の奥側に行くに従って小さくすることにより、輝度が高いBotts Dotsの画像部分を効果的に強調することができる。

続いて、実空間代表点算出手段１３は、(c)に示したように、抽出された各候補領域に対して輝度値が最大となる画素を探索し、輝度値が最大となる画素を候補領域の代表点Ｄpとして決定する。なお、各候補領域の重心を代表点Ｄpとして決定するようにしてもよい。

次に、図５を参照して、ＳＴＥＰ４のカメラ座標から実空間座標への変換処理について説明する。

実空間代表点算出手段１３は、図５の(a)に示した画像ＩＭ3のカメラ座標での各候補領域の代表点Ｄpに対して、カメラ座標から実空間座標への逆射影変換の計算を行う。そして、これにより、実空間代表点算出手段１３は、(b)に示したように、代表点Ｄpに対応する実空間座標ＲＣ1での実空間代表点Ｄrの位置を算出する。

次に、図６を参照して、ＳＴＥＰ５のグループ化の処理について説明する。

グループ化手段１４は、実空間代表点算出手段１３により算出された実空間の２次元座標ＲＣ1（ｘ−ｙ座標）におけるBotts Dotsの候補領域（領域１〜１６）の実空間代表点（x1，y1）、（x2，y2）、…、（xi，yi）、…（x16，y16）に対して、Ｗ1の隣接領域探索を実行する。

隣接領域探索は、各領域ｉ（ｉ＝1,2,…，16）に対して以下の式（１）を満たす領域（隣接領域）ｊを探索する。

但し、ε1：１より十分小さい設定値。ｉ＜ｊ≦１６。

そして、隣接領域が存在するときは、その隣接領域について、次のＷ1の隣接領域探索を実行する。一方、隣接領域が存在しないときには、一つ目のグループ候補の探索を終了する。そして、グループ化手段１４は、残りの領域について、二つ目，三つ目，…のグループ候補の探索を行う。

このようにグループ候補の探索を行った結果、図６のＲＣ1については、グループ候補１（領域２-領域３-領域４-領域５）、グループ候補２（領域８-領域９-領域１０-領域１１）、及び、グループ候補３（領域１３-領域１４-領域１５-領域１６）という三つのグループ候補が探索された。

次に、決定係数算出手段１５は、各グループ候補に対して、グループ候補を構成する領域の実空間代表点の点列を近似した１次式（直線）を最小二乗法を用いて求める。そして、決定係数算出手段１５は、各グループ候補に対して、代表点の点列と求めた近似式とが近似する度合を示す係数である決定係数Ｄ1〜Ｄ3を求める。

グループ化手段１４は、グループ候補のうち、決定係数が１−ε2（ε2は１よりも十分小さい設定値）よりも大きく、グループ候補を構成する実空間代表点の点列の直線性が高いと判断されるものを、Botts Dotsの位置を示す実空間代表点からなるグループとして選択する。図６のＲＣ1ついては、グループ候補１〜３が、Botts Dotsの位置を示す実空間代表点からなるグループ１〜３として選択されている。

次に、図７を参照して、ＳＴＥＰ６〜ＳＴＥＰ７のグループ間距離の検証とレーンマーカの位置の認識の処理について説明する。

図７の例では、(a)に示したように、４つのグループＧ1〜Ｇ4が選択されている。そして、グループ重心算出手段１６は、(b)に示したように、各グループの重心Ｃ1〜Ｃ4を算出している。なお、各グループの重心座標（ｘ_ic,ｙ_ic)は、グループを構成する代表点の座標が｛（ｘ_i1,y_i1），(x_i2,ｙ_i2），（ｘ_i3,ｙ_i3），(ｘ_i4,ｙ_i4）｝であったときには、以下の式（２）,式（３）により算出することができる。

そして、レーンマーカ位置認識手段１７は、(c)に示したように、右側のグループＧ1の重心Ｃ1とグループＧ2の重心Ｃ2間の距離Ｌ₁₂が、Botts Dotsの設置間隔の規定値（道路法令等による）に応じて設定された第１閾値以上であって第２閾値未満であるときに、グループＧ1，Ｇ2を構成する実空間代表点をBotts Dotsの位置として認識する。

同様に、レーンマーカ位置認識手段１７は、左側のグループＧ3の重心Ｃ3とグループＧ4の重心Ｃ4間の距離Ｌ₃₄が、第１閾値以上であって第２閾値未満であるときに、グループＧ3，Ｇ4を構成する実空間代表点をBotts Dotsの位置として認識する。

このように、グループの重心を基準として、グループ間の距離を算出することにより、グループの端を構成するBotts Dotsが欠損していた場合に、グループ間の距離の算出値の変動を少なくすることができる。

図７の例では、右側のグループＧ1，Ｇ2を構成する代表点と左側のグループＧ3，Ｇ4を構成する実空間代表点が、共にBotts Dotsの位置として認識されている。そのため、(d)に示したように、レーンマーカ位置認識手段１７は、右側のグループＧ1，Ｇ2を構成する実空間代表点の位置から走行車線の右側の境界位置を認識すると共に、左側のグループＧ3，Ｇ4を構成する実空間代表点の位置から走行車線の左側の境界位置を認識する。

そして、車両２０においては、レーンマーカ位置認識手段１７によるBotts Dotsの位置の認識結果から、車両２０と走行車線の区分位置との間隔を算出し、この間隔に基づいて車両２０の操舵制御や運転者に対する報知等を行なうことができる。

なお、本実施の形態では、本発明の鋲型のレーンマーカとしてBotts Dotsを認識するレーンマーカ認識装置を示したが、キャッツアイ等の他の種類の鋲型のレーンマーカの認識に対しても、本発明の適用が可能である。

また、本実施の形態では、決定係数算出手段１５により算出した決定係数により、各グループ候補を構成する実空間代表点の点列の直線性を評価して、Botts Dotsの位置に対応する実空間代表値によって構成されるグループを選択したが、この評価を行わない場合であっても本発明の効果を得ることができる。また、直線性ではなく、グループ候補を構成する実空間代表点の点列を２次以上の次数の多項式により近似し、曲線性を評価してBotts Dotsの位置に対応する実空間代表値によって構成されるグループを選択するようにしてもよい。

また、本実施の形態では、グループ候補の重心を算出して、グループ候補の重心間の距離により、Botts Dotsの位置に対応する実空間代表値によって構成されるグループを選択したが、この距離の算出を行わない場合にも、本発明の効果を得ることができる。

本発明のレーンマーカ認識装置の機能ブロック図。レーンマーカ認識装置によるBotts Dotsの認識処理のフローチャート。レーンマーカ認識装置によるBotts Dotsの認識処理の概要を示した説明図。レーンマーカの画像部分の候補領域の抽出処理の説明図。カメラ座標から実空間座標への変換処理の説明図。実空間候補点のグループ化の処理の説明図。グループ間距離の検証とレーンマーカ認識処理の説明図。

符号の説明

１…レーンマーカ認識装置、２…カメラ、１０…画像入力回路、１１…画像メモリ、１２…候補領域抽出手段、１３…実空間代表点算出手段、１４…グループ化手段、１５…決定係数算出手段、１６…グループ重心算出手段、１７…レーンマーカ位置認識手段

Claims

車両に搭載された撮像手段を介して道路画像を取得する画像取得手段を有して、前記道路画像から、道路上に離散的に設けられた鋲型のレーンマーカを認識するレーンマーカ認識装置において、
前記道路画像から、レーンマーカの画像部分である可能性がある領域をレーンマーカ候補領域として抽出する候補領域抽出手段と、
前記レーンマーカ候補領域の代表点を所定条件に従って決定し、該代表点に対応する実空間位置を、実空間代表点として算出する実空間代表点算出手段と、
前記実空間代表点が複数個算出されたときに、相対距離がレーンマーカの規格に応じて設定された所定範囲内である実空間代表点を、１つのグループとするグループ化手段と、
前記グループ化手段により１つのグループとされた実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置を認識するレーンマーカ位置認識手段とを備えたことを特徴とするレーンマーカ認識装置。
請求項１記載のレーンマーカ認識装置において、
前記グループ化手段は、前記実空間代表点のうち、相対距離がレーンマーカの規格に応じて設定された所定範囲内であり、且つ、同一方向に並んだ実空間代表点が３個以上存在するときに、この３個以上の実空間代表点を１つのグループとすることを特徴とするレーンマーカ認識装置。
請求項１又は請求項２記載のレーンマーカ認識装置において、
前記グループ化手段により１つのグループとされた実空間代表点の点列を、直線又は曲線により近似する所定次数の多項式を求めて、該多項式による実空間代表点の点列の近似度合いを示す係数である決定係数を算出する決定係数算出手段を備え、
前記レーンマーカ位置認識手段は、前記決定係数が所定値以上となるグループを構成する実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置を認識することを特徴とするレーンマーカ認識装置。
請求項１から請求項３のうちいずれか１項記載のレーンマーカ認識装置において、
前記グループの重心を算出するグループ重心算出手段を備え、
前記レーンマーカ位置認識手段は、グループを構成する実空間代表点の数が同一であって、グループの重心間の距離が第１閾値以上であって第２閾値未満である複数のグループが存在するときに、該複数のグループを構成する実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置を認識することを特徴とするレーンマーカ認識装置。
請求項１から請求項４のうちいずれか１項記載のレーンマーカ認識装置において、
前記実空間代表点決定手段は、前記所定条件として、各レーンマーカ候補領域を構成する画素の中で、輝度値が最も大きい画素を前記代表点とすることを特徴とするレーンマーカ認識装置。
請求項１から請求項４のうちいずれか１項記載のレーンマーカ認識装置において、
前記実空間代表点決定手段は、前記所定条件として、各レーンマーカ候補領域の重心となる画素を前記代表点とすることを特徴とするレーンマーカ認識装置。
撮像手段と、前記撮像手段を介して道路画像を取得する画像取得手段とを有して、前記道路画像から、道路上に離散的に設けられた鋲型のレーンマーカを認識する車両において、
前記道路画像から、レーンマーカの画像部分である可能性がある領域をレーンマーカ候補領域として抽出する候補領域抽出手段と、
前記レーンマーカ候補領域の代表点を所定条件に従って決定し、該代表点に対応する実空間位置を、実空間代表点として算出する実空間代表点算出手段と、
前記実空間代表点が複数個算出されたときに、相対距離がレーンマーカの規格に応じて設定された所定範囲内である実空間代表点を、１つのグループとするグループ化手段と、
前記グループ化手段により１つのグループとされた実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置を認識するレーンマーカ位置認識手段とを備えたことを特徴とする車両。
車両に搭載された撮像手段を介して取得された道路画像のデータにアクセスする手段を有するコンピュータにより、該道路画像から、道路上に離散的に設けられた鋲型のレーンマーカを認識するためのレーンマーカ認識用プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記道路画像から、レーンマーカの画像部分である可能性がある領域をレーンマーカ候補領域として抽出する候補領域抽出手段と、
前記レーンマーカ候補領域の代表点を所定条件に従って決定し、該代表点に対応する実空間位置を、実空間代表点として算出する実空間代表点算出手段と、
前記実空間代表点が複数個算出されたときに、相対距離がレーンマーカの規格に応じて設定された所定範囲内である実空間代表点を、１つのグループとするグループ化手段と、
前記グループ化手段により１つのグループとされた実空間代表点に基づいて、レーンマーカの位置を認識するレーンマーカ位置認識手段とを備えたことを特徴とするレーンマーカ認識用プログラム。