JP2010102427A - 車線区画線検出装置、車線区画線検出方法、及び車線区画線検出プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】走行路を走行する走行体から前記走行路を撮像して得られた原画像を取得する、原画像取得手段と、前記原画像に基づいて、前記走行路に含まれる車線区画線の前記走行体からの相対位置を検出する車線区画線位置検出手段と、時刻t0における原画像である第1画像の部分画像と、前記時刻t0よりも過去における前記原画像である過去画像の前記部分画像とに基づいて、車線区画線位置検出手段における検出結果を検定する、検定手段とを具備する。
【選択図】図3
Description
原画像取得部14は、カメラ1により撮像されて得られた画像を、原画像28として取得する。図5は、原画像28を示す概念図である。原画像28中には、車両10から離れた領域が写された遠方領域と、車両10に近い領域が写された近傍領域とが含まれている。原画像取得部14は、所定の時間間隔で、原画像を取得する。原画像取得部14は、取得した原画像を、取得した時刻と対応付けて、記憶部8に格納する。これにより、記憶部8には、複数の原画像(原画像群)が、時刻と対応付けられて格納される。
現在時刻t0において原画像が取得されたとする。時刻t0における原画像が、以下、第1画像と記載される。車線区画線位置検出部15は、第1画像に基づいて、車線区画線2の車両10からの相対位置を検出する。車線区画線位置検出部15は、検出した相対位置に現在時刻t0を対応付け、相対位置データとして記憶部8に格納する。このような処理を所定の時間間隔で行うことにより、記憶部8には、複数の時刻のそれぞれについて、相対位置データが格納されることになる。
車線変更判断部16は、相対位置データに基づいて、時刻t0までの相対位置を時系列的に追跡し、車線変更が行われたか否かを判断する。車線変更判断部16は、車線変更が行われたと判断した場合、その旨を判断結果として検定部19に通知する。
第2画像生成部18が、第1画像の部分画像に基づいて、第2画像を生成する。第2画像は、原画像の撮像方向とは異なる視点で走行路3を見たときの画像である。具体的には、第2画像は、原画像28に撮影されている風景を、実世界で鉛直方向下向きの視線で見た場合の画像である。第2画像は、現在時刻t0に取得された第1画像の部分画像と、過去に取得された原画像の部分画像とに基づいて得られる。図6は、本ステップにおける動作を示す概念図である。本ステップの動作について以下に詳述する。
時刻t2から時刻t0にかけて、車両10が車線変更を行ったとする。このとき、図7(a)に示されるように、時刻t2において原画像28(t2)が、時刻t1において原画像28(t1)が、時刻t0において第1画像28(t0)が、それぞれ生成される。車線変更が行われている場合、各原画像28(t2〜t0)において、車線区画線2の車両10に対する相対位置は移動する。車両10の走行速度が適当な速度であれば、図7(b)に示されるように、第2画像27(t0)内では、車線区画線2が斜めに延びるように示される。ステップS60では、傾き算出部21が、この車線区画線2の傾きを算出する。算出された傾きは、比較部23に通知される。
ステップS50で算出された傾きは、時刻と車線区画線2の相対位置との関係に対応するはずである。従って、比較部23は、相対位置データを参照して、算出された傾きが相対位置データと矛盾しているか否かを判定する。
ステップS60にて、矛盾がなければ、車線区画線位置検出部15における検出結果は、正しいと考えられる。従って、車線変更判断部16における判断結果も、正しいと考えられる。車線変更判断部16が車線変更が行われたと判断した場合であれば、比較部23は、その判断結果が正しいものであると検定する。すなわち、車線変更が行われた旨を出力する。一方、ステップS60にて矛盾があった場合には、車線区画線位置検出部15における検出結果は、誤りであると考えられる。そのため、比較部23は、車線変更判断部16における判断結果を、誤りであると検定する。比較部23は、仮に車線変更判断部16が車線変更が行われたと判断した場合であっても、車線変更は行われていないと判断する。
次に、本発明をより詳細に説明する為に、実施例について説明する。
時刻tにおいて、車線区画線位置検出部15が、処理対象の原画像28(t)を取得したとする。
原画像2値化部15−1が、原画像28(t)を2値化し、原画像28(t)に含まれる各画素を、前景と背景とに分類する。例えば、原画像28(t)に含まれる各画素の階調数が256であったとする。この場合、原画像2値化部15−1は、各画素の輝度値を求め、輝度値が200以上である画素を前景に分類し、それ以外の画素を背景に分類する。
次に、Hough変換部15−2が、前景の画素を特徴点としてHough変換を行い、直線群を検出する。
次に、左右車線区画線選択部15−3が、検出された直線群に基づいて、車両10に対して左右の車線区画線2を識別する。例えば、左右自車車線区画線選択部15−3はHough変換部15−2により検出された直線群のうち、Hough時における投票値が多い直線を、左右の車両区画線2として識別する。又は、前時刻の左右の車線区画線2に最も近い直線を、左右の車両区画線2として識別する。そして、識別した車両区画線2の位置を、相対位置データとして、時刻tと対応付けて記憶部8に格納する。
現在時刻t0における処理に着目する。現在時刻t0において、車線変更判断部16は、車両10が左右どちらかの車線区画線2を跨いだか否かを判断する。具体的には、車線変更判断部16は、相対位置データを参照し、左右の車線区画線2の時刻t0までの相対位置を、時系列に把握する。車線変更判断部16は、時刻t0において、左右の車線区画線2のうちのいずれかが車両10の正面中央を含む所定の範囲(例えば、車両正面中央を中心とした±70cmの範囲)を超えた場合に、車両10が車線区画線2を跨いだと判断する。
時刻t0における処理に着目する。画素移動部18−1は、図6で示したように、時刻t0よりも過去の時刻t1に得られた第2画像27(t1)の各画素を、車両10の移動量に応じて、遠方に移動させる。例えば、第2画像27(t1)の最下部(車両の近傍方向端部)が、カメラ1の先端から1m離れた位置に対応するものとする。また、一つの画素が、道路面の縦5cm、横5cmに対応するものとする。また、車両10の前時刻t1からの移動量が、50cmであったとする。このような場合には、画素移動部18−1は、第2画像27(t1)中の各画素を、遠方方向側に10pixel移動させる。
鳥瞰化部18−2は、第1画像28(t0)の近傍領域を鳥瞰画像化する。この際、その近傍領域の範囲は、実世界における車両10の移動量に対応する範囲でなければならない。
領域付加部18−3は、鳥瞰画像を、画素が移動された第2画像27(t1)*のブランク部分に、付加する。これにより、時刻t0における第2画像27(t0)が得られる。
前記区画線位置変換部21−1は、相対位置データを参照し、原画像28(t0)に基づいて得られた車線区画線2の位置(時刻t0の相対位置)を、例えば式(1)に基づき、第2画像27(t0)内における位置に変換する。
第2画像内傾き算出部21−2は、第2画像27(t0)内での車線区画線2の傾きを算出する。以下に、第2画像内傾き算出部21−2の動作について詳述する。図15は、以下に、第2画像内傾き算出部21−2の動作を説明するための説明図である。
比較部23では、傾き(角度θ)に基づいて、車線区画線2の横方向への推定移動量Dが計算される。
推定移動量検定部23−2は、推定移動量Dを第1範囲の長さ(例えば140cm)と比較する。ステップS20にて車線区画線2の相対位置が正しく検出されていれば、推定移動量Dは第1範囲の長さに一致するはずである。従って、推定移動量検定部23−2は、推定移動量Dと第1範囲の長さとの差を求め、その差が所定の値(例えば、第1範囲の長さの20%)以内である場合には、車線区画線2の相対位置が正しく検出されていると判断する。そして、車線変更判断部16の判断結果は正しいと判断する。一方、推定移動量Dと第1範囲の長さとの差が所定の値よりも大きい場合には、車線区画線2の相対位置が誤って検出されたと判断する。この場合には、車線変更判断部16の判断結果が間違っていると判断する。
その後、比較部23は、ステップS62の結果に基づいて、車線変更判断部16における判断が正しいと判断した場合にだけ、車線変更が行われた旨を出力する。
2 車線区画線
3 走行路
4 ウィンカ
5 CPU
6 車線変更検出プログラム
7 記憶メディア
8 記憶部
9 入出力インタフェース
10 走行体(車両)
11 表示装置
12 ウィンカ制御装置
13 車線変更検出装置
14 原画像取得部
15 車線区画線位置検出部
15−1 2値化部
15−2 Hough変換部
15−3 左右自車車線区画線選択部
16 車線変更判断部
18 第2画像生成部
18−1 画素移動部
18−2 鳥瞰化部
18−3 領域付加部
19 検定部
20 第1移動量算出部
21 傾き算出部
21−1 区画線位置変換部
21−2 第2画像内傾き算出部
23 比較部
23−1 傾き変換部
23−2 推定移動量検定部
24 カーナビゲーション装置
25 位置把握部
26 通知部
27 第2画像
28 原画像
28(t0) 第1画像
29 近傍画像要素
30 画像面
31 道路面の世界座標原点からの距離
32 道路面
33 原画像内車線区画線位置
34 画像内角度
35 区画線角度範囲
36 水滴
Claims (10)
- 走行路を走行する走行体から前記走行路を撮像して得られた原画像を取得する、原画像取得手段と、
前記原画像に基づいて、前記走行路に含まれる車線区画線の前記走行体からの相対位置を検出する車線区画線位置検出手段と、
時刻t0に取得された前記原画像の部分画像と、前記時刻t0よりも過去における前記原画像である過去画像の部分画像とに基づいて、前記時刻t0における前記車線区画線位置検出手段の検出結果を検定する、検定手段と、
を具備する
車線区画線検出装置。 - 請求項1に記載された車線区画線検出装置であって、
更に、
前記車線区画線位置検出手段により検出された前記相対位置に基づいて、前記走行体が前記車線区画線を超えたか否かを判断する、車線変更判断手段、
を具備し、
前記検定手段は、前記車線区画線位置検出手段の検出結果を検定することにより、前記車線変更判断手段の判断結果を検定する
車線区画線検出装置。 - 請求項1又は2に記載された車線区画線検出装置であって、
前記検定手段は、前記第1画像の部分画像と前記過去画像の部分画像とに基づいて第2画像を生成する第2画像生成手段を備え、前記第2画像に基づいて検定を行う
車線区画線検出装置。 - 請求項3に記載された車線区画線検出装置であって、
前記第2画像生成手段は、前記第2画像として、前記走行路を前記原画像における撮像方向とは異なる第1方向から見たときの画像を生成する、
車線区画線検出装置。 - 請求項4に記載された車線区画線検出装置であって、
前記第1方向は、前記走行路を鉛直上方向から鉛直下方向に見たときの方向である
車線変更検出装置。 - 請求項4又は5に記載された車線区画線検出装置であって、
前記検定手段は、
前記第2画像内に示される前記車線区画線の傾きを算出する傾き算出手段と、
前記傾きに基づいて、所定期間における前記車線区画線の相対位置の移動量を、推定移動量として算出する、推定移動量算出手段と、
前記推定移動量に基づいて、車線区画線位置検出手段における検出結果を検定する、比較手段とを備える
車線区画線検出装置。 - 請求項1乃至6のいずれかに記載された車線区画線検出装置と、
前記検定手段による検定結果に基づいて、前記走行体の位置を把握する位置把握手段と、
前記位置把握部により把握された位置をユーザに通知する通知手段と、
を具備する
カーナビゲーションシステム。 - 請求項1乃至6のいずれかに記載された車線変更検出装置と、
前記検定手段による検定結果に基づいて、前記走行体に設けられたウィンカを制御するウィンカ制御手段と、
を具備する
ウィンカシステム。 - 走行路を走行する走行体から前記走行路を撮像して得られた原画像を取得するステップと、
前記原画像に基づいて、前記走行路に含まれる車線区画線の前記走行体からの相対位置を検出するステップと、
時刻t0における原画像である第1画像の部分画像と、前記時刻t0よりも過去における前記原画像である過去画像の部分画像とに基づいて、車線区画線位置検出手段における検出結果を検定するステップと、
を具備する
車線区画線検出方法。 - 走行路を走行する走行体から前記走行路を撮像して得られた原画像を取得するステップと、
前記原画像に基づいて、前記走行路に含まれる車線区画線の前記走行体からの相対位置を検出するステップと、
時刻t0における原画像である第1画像の部分画像と、前記時刻t0よりも過去における前記原画像である過去画像の部分画像とに基づいて、車線区画線位置検出手段における検出結果を検定するステップと、
をコンピュータに実行させるための、車線区画線検出プログラム。
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