JP2010211283A - 車線認識装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 運転操作を支援するために、高精度で車線を検知できる車線認識装置を提供する。
【解決手段】 走行路を撮像する撮像部１１により撮像された撮像画像に基づいて、走行路に設けられた車線識別用マーカの視認性を把握する視認性把握部１４と、視認性把握部１４により把握された視認性が高い場合には、撮像画像に対する画像処理領域を車両から遠方側に設定する道路形状算出部１３とを備え、後段にて、画像領域設定部１２により設定された画像処理領域に含まれる画像（道路形状）を用いて車線を認識する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、車両が走行する走行路における車線を認識する車線認識装置及び方法に関する。

従来、車両が走行するレーンを検出する技術としては、例えば下記の特許文献１に記載されたものが知られている。このような車線認識装置において、車線内の走行を維持するためＬＫＡＳ（レーン・キープ・アシスト・システム）を採用する場合、自車両位置から遠方までを画像処理領域とする。これにより、自車両から遠方の道路形状を求めて、少ない遅れで道路形状を検知している。例えば下記の特許文献１に記載された技術では、曲率またはカーブ半径を求める際に発生した時間遅延を無くすために、曲率値が所定の閾値を超えると、時間の経過とともに曲率値を補正している。

特開２００６−３１８０４４号公報

しかしながら、上述したレーン・キープ・アシスト・システムを採用した車線認識装置では、道路形状を求めることに主眼が置かれているために、整備が行き届いた道路でしか車線が検知できないという問題があった。すなわち、走行路上を撮像した場合において、当該撮像画像に白線等の認識対象がはっきりと検出できなければ、車線が検知できないという問題があった。

そこで、本発明は、上述した実情に鑑みて提案されたものであり、高精度で車線を検知できる車線認識装置を提供することを目的とする。

本発明は、上述の課題を解決するために、走行路を撮像する撮像手段により撮像された撮像画像に基づいて、走行路に設けられた車線識別用マーカの視認性を把握する視認性把握手段と、前記視認性把握手段により把握された視認性が高い程、前記撮像画像に対する画像処理領域を車両から遠方側に設定する画像処理領域設定手段とを備え、車線認識手段により、画像処理領域設定手段により設定された画像処理領域に含まれる画像を用いて車線を認識する。

本発明によれば、撮像画像に基づいて走行路に設けられた車線識別用マーカの視認性を把握して、視認性が高い程、画像処理領域を車両から遠方側に設定して、車線を認識することができる。これにより、視認性が高い場合には、車両から遠方の走行路における車線認識用マーカに基づいて遠方までの道路形状を認識した上で、高精度で車線を検知できる。

本発明の第１実施形態として示す運転操作支援装置に含まれる画像処理装置のブロック図である。 本発明の第１実施形態として示す運転操作支援装置のブロック図である。 本発明の第１実施形態として示す運転操作支援装置の動作を示すフローチャートである。 撮像画像の濃淡値に対する視認性を示す図である。 視認性に対する画像処理距離を示す図である。 本発明の第２実施形態として示す運転操作支援装置の動作を示すフローチャートである。 車線を逸脱するまでの時間と走行シーンとの関係を示す図である。 走行シーンと閾値との関係を示す図である。 ウィンドウ数と視認性との関係を示す図である。 本発明の第３実施形態として示す運転操作支援装置における画像処理装置のブロック図である。 本発明の第３実施形態として示す運転操作支援装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態として示す運転操作支援装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の第４実施形態として示す運転操作支援装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の第４実施形態として示す運転操作支援装置の動作を示すフローチャートである。 道路曲率の時間変化（道路曲率の変化）もしくは道路曲率と、走行シーンSCNを表す値との関係を示す図である。 走行シーンSCNの値と閾値THDとの関係を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

［第１実施形態］
第１実施形態として示す運転操作支援装置は、図１に示すように、操舵角制御装置１と、画像処理装置２と、車速検出装置３と、操舵角検出装置４と、操舵角アクチュエータ５とを有する。この運転操作支援装置は、運転操作を支援するために、画像処理装置２により走行路における車線を認識する。そして、運転操作支援装置は、画像処理装置２により認識されている車線、車速検出装置３により検出された車速、及び操舵角検出装置４により検出されている現在の操舵角に基づいて、操舵角制御装置１により操舵角アクチュエータ５を制御して、運転者が操作するステアリングに対して操作反力を発生させる。これにより、運転操作支援装置は、車両が車線内に走行することを維持する制御又は車両が車線から逸脱することを防止する制御を行う。

画像処理装置２は、図１に示すように、車線を認識するための構成として、撮像部１１と、視認性把握部１４により把握された視認性が程、撮像画像に対する画像処理領域を車両から遠方側に設定する画像領域設定部１２と、道路形状算出部１３と、走行路を撮像する撮像部１１により撮像された撮像画像に基づいて走行路に設けられた車線識別用マーカ（車線区分線）の視認性を把握する視認性把握部１４とを含む。そして、画像処理装置２は、道路形状算出部１３から道路形状を求め、画像領域設定部１２により設定された画像処理領域に含まれる画像を用いて車線を認識させる。なお、画像処理装置２は、実際にはＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等にて構成されているが、当該ＣＰＵがＲＯＭに格納されたプログラムに従って処理をすることによって実現できる機能をブロックとして説明する。

このような運転操作支援装置は、例えばプログレッシブスキャン式の３ＣＭＯＳカメラからなる撮像部１１により、自車前方の状況を撮像する。そして、運転操作支援装置は、当該撮像部１１に内蔵される画像処理装置２により、車線認識を行う。

このように構成された運転操作支援装置において、画像処理装置２は、図３に示すような処理を所定時間（例えば５０ｍｓｅｃ）ごとに実行して、道路形状情報を求めて車線認識を行う。

先ずステップＳ１において、画像処理装置２は、撮像部１１により撮像した撮像画像を読み込む。この撮像画像には、車両前方における近傍（数メートル）から、遠方（数十メートル）までの所定距離の情報が含まれている。

次のステップＳ２において、画像処理装置２は、ステップＳ１で読み込んだ撮像画像に対して所定の画像処理を行って、車両前方の微分画像（エッジ画像）を求める。このとき、画像処理装置２は、例えば、一般的な手法であるｓｏｂｅｌフィルタを用いた隣接画素同士の輝度変化を求める演算を行って、微分画像を求める。

次のステップＳ３において、画像処理装置２は、画像領域設定部１２によって、車両からどの距離までを画像処理対象とするのかを示す画像処理距離が設定済みか否かを判定する。画像処理距離が設定済みである場合にはステップＳ５に処理を進め、画像処理距離が設定済みではない場合にはステップＳ４に処理を進める。

ステップＳ４において、画像領域設定部１２は、画像処理距離を、下記の式１〜３のように初期設定する。ここで、DistImgPrc_Lは、車線左端を表す車線認識用マーカを認識するための画像処理距離［ｍ］であり、DistImgPrc_Rは、車線右端を表す車線認識用マーカを認識するための画像処理距離［ｍ］であり、DistImgPrc_Sは、車線認識用マーカの認識を開始する近傍側の画像処理距離［ｍ］である。

DistImgPrc_L = 20 （式１）
DistImgPrc_R = 20 （式２）
DistImgPrc_S = 3 （式３）
ステップＳ５において、画像領域設定部１２は、走行路における左側の画像処理領域（AreaImgPrc_L_f，AreaImgPrc_L_n）を下記の式４、式５を用いて算出し、走行路における右側の画像処理領域（AreaImgPrc_R_f，AreaImgPrc_R_n）を下記の式６、式７を用いて算出する。

ここで、下記の式４〜式７において、ｙｏは、撮像画像内における消失点の縦方向座標［ｐｉｘ：画素数］、ｘｏ撮像画像内における消失点の横方向座標［ｐｉｘ］である。このｙｏ、ｘｏは、撮像部１１の取り付け位置及び向きで決まるパラメータである。ｆｖは鉛直方向の撮像部１１の焦点距離を画素で換算した値［ｐｉｘ］であり、ｆｈは水平方向の撮像部１１の焦点距離を画素で換算した値［ｐｉｘ］であり、撮像部１１の画角と受光素子の解像度で決まるパラメータである。そして、ＣＡＭ＿ｈは撮像部１１の取り付け高さ（単位はメートル）である。
AreaImgPrc_L_f = yo + fv * CAM_h / DistImgPrc_L （式４）
AreaImgPrc_L_n = xo + fh * CAM_h / DistImgPrc_S （式５）
AreaImgPrc_R_f = yo + fv * CAM_h / DistImgPrc_R （式６）
AreaImgPrc_R_n = xo + fh * CAM_h / DistImgPrc_S （式７）
ステップＳ３にて画像処理距離が設定済みである場合には、当該値を式４〜７のDistImgPrcに代入し、ステップＳ３にて画像処理距離が設定済みではない場合には、上記式１〜式３のDistImgPrcを式４〜７に代入する。

なお、上式では画像処理領域の上端と下端、つまり撮像画像内の縦方向の長さは、左側の車線認識用マーカと右側車線認識用マーカとでそれぞれ求めている。しかし、撮像画像内の横方向の画像処理領域については、前回の車線認識用マーカの検出結果に基づき、当該車線認識用マーカが少ない処理負荷で確実に検出できる範囲となるように動的に変更しても良い。

ステップＳ６において、視認性把握部１４は、ステップＳ２で求めた微分画像に対して、ステップＳ５で求めた画像処理領域の範囲で、車線認識用マーカの検出を行う。このとき、視認性把握部１４は、微分画像における濃淡変化の多い領域の抽出を行う。ここで、視認性把握部１４は、最も濃淡変化の多い領域における左側の車線認識用マーカの始点座標と終点座標、及び、右側車線認識用マーカの始点座標と終点座標を最終的に求めることができる。なお、この車線認識用マーカの検出技術は、例えば特開２００４−２５２８２７号公報（ステップＳ３からステップＳ２９）に開示されている公知技術である。

次のステップＳ７において、視認性把握部１４は、右側の車線認識用マーカの視認性Visib_Rと、左側の車線認識用マーカの視認性Visib_Lとで独立して下記の式８，式９により算出する。

Visib_L = func1( hough_pt_L ) （式８)
Visib_R = func1( hough_pt_R ) （式９)
ここで、式８におけるfunc1 は、図４に示すような濃淡値と視認性の関係を示す特性を表す関数である。また、式８，９におけるhough_pt_L、hough_pt_Rは、ステップＳ６にて抽出された濃淡変化の多い領域における濃淡変化値の総和である。すなわち、視認性把握部１４は、撮像画像において走行路に対する車線識別用マーカの濃淡差が大きいほど、視認性が良好であるとする。また、この例に限らず、ステップＳ６にて車線認識用マーカの長さを求め、視認性把握部１４は、撮像画像において走行路に対する車線識別用マーカの長さが長いほど、視認性が良好であるとしても良い。

次のステップＳ８において、画像領域設定部１２は、下記の式１０，１１を用いて、ステップＳ７にて求められた視認性に応じた左右の画像処理距離DistImgPrc_L、DistImgPrc_Rを算出する。

DistImgPrc_L = func2( Visib_L ) （式１０)
DistImgPrc_R = func2( Visib_R ) （式１１)
ここで、上記式１０，１１におけるfunc2は、図５に示すように、視認性に対する画像処理距離を示す関数である。すなわち、画像領域設定部１２は、視認性把握部１４により求められた視認性が高いほど、画像処理距離を長くすることができる。

次のステップＳ９において、道路形状算出部１３は、ステップＳ６にて求めた左右の車線認識用マーカの始点座標と終点座標から、道路モデルのパラメータを算出する。この道路モデルパラメータは、車両が走行している道路の特性を表すパラメータであり、後段の車線認識のために用いられる。道路モデルパラメータは、例えば車線に対する車両の横方向位置、ヨー角、及び、道路曲率などが挙げられる。なお、この道路モデルパラメータの算出手法は、例えば特開２００４−１９９３４１号公報（ステップＳ１０４〜）に記載された公知技術を用いることができる。

次のステップＳ１０において、道路形状算出部１３は、ステップＳ９にて求めた道路モデルパラメータを、後段の車線を認識する機能部に出力して、処理を終了する。

［第１実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本発明の第１実施形態として示した運転操作支援装置によれば、撮像画像に基づいて走行路に設けられた車線識別用マーカの視認性を把握して、視認性が程、画像処理領域を車両から遠方側に設定して、車線を認識することができる。これにより、運転操作支援装置によれば、視認性が高い場合には、車両から遠方の走行路における車線認識用マーカに基づいて遠方までの道路形状を認識した上で、車線を認識できる。

これにより、車線認識用マーカがはっきりと検出できる状態では、高い精度で車線を検出できる。逆に、運転操作支援装置によれば、視認性が低い場合には車両から近傍の走行路における車線認識用マーカに基づいて近傍の道路形状を認識する。これにより、遠方の車線認識用マーカがはっきりと検出できない場合には、近傍の車線認識用マーカのみに基づいて、車両が車線から逸脱しないような操舵角制御をすることができる。したがって、この運転操作支援装置によれば、簡単な構成で、遠方の車線認識用マーカを用いた車線検知率の向上と、近傍の車線認識用マーカのみを用いた車線検出の応答性の向上を両立できる。

また、この運転操作支援装置によれば、撮像画像において走行路に対する車線識別用マーカの濃淡差が大きいほど、視認性が良好であるとするので、車線認識用マーカの磨耗度合いによって撮像画像中に車線認識用マーカが現れなくても、当該車線認識用マーカの視認度に応じて画像処理距離を調整することができる。

更に、この運転操作支援装置によれば、撮像画像において走行路に対する車線識別用マーカの長さが長いほど、視認性が良好であるとするので、ボッツドッツやカスレ線といった車線認識用マーカを把握することができる、当該車線認識用マーカの視認度に応じて画像処理距離を調整することができる。

［第２実施形態］
つぎに、第２実施形態として示す運転操作支援装置について説明する。なお、上述の第１実施形態と同様の部分については同一符号を付することによりその詳細な説明を省略する。

第２実施形態として示す運転操作支援装置は、車両の走行シーンに応じて画像処理領域を遠方と近傍とで変更するものである。

第２実施形態として示す運転操作支援装置は、図６に示すような処理を行う。なお、この図６の処理も、上述した図３と同様に所定期間ごとに繰り返し実行される。この運転操作支援装置は、第１実施形態と同様にステップＳ１〜ステップＳ５の処理の後に、ステップＳ１１に処理を進める。

ステップＳ１１〜ステップＳ１３において、画像領域設定部１２は、ステップＳ５で設定した左側の画像処理領域の内側に、小ウィンドウを設けて細分化する。このとき、画像領域設定部１２は、先ず、下記の式１２より、画像処理領域に設ける小ウィンドウの最遠方座標［単位：ｐｉｘ］を表す変数wind_YLに初期値AreaImgPrc_L_fを代入する。また、式１３のように、小ウィンドウで細分化したウィンドウ数ｉ＿Ｌを初期化する。

wind_YL = AreaImgPrc_L_f （式１２)
i_L = 0 （式１３)
次のステップＳ１２において、画像領域設定部１２は、下記の式１４のように、小ウィンドウの下側のＹ座標（wind_YL + windHeight）が、撮像画像の下端ImageAreaBtmよりも上に存在するか否かを判定する。

wind_YL + windHeight ＜ ImageAreaBtm （式１４)
式１４を満たす場合、画像領域設定部１２は、ステップＳ１２の判定を肯定判定としてステップＳ１３に処理を進め、そうでない場合にはステップＳ１４に処理を進める。ここで、windHeightは、小ウィンドウの高さ［単位：ｐｉｘ］を示し、ImageAreaBtmは、ステップＳ１で取り込んだ撮像画像の縦方向の画像サイズ［単位：ｐｉｘ］を示す。

ステップＳ１３において、画像領域設定部１２は、ステップＳ１２にて判断された小ウィンドウの座標を設定して、画像処理領域を細分化する。そして、画像領域設定部１２は、ステップＳ１４において、左側の画像処理領域について小ウィンドウの設定が完了したか否かを判定し、完了した場合にはステップＳ１５に処理を進め、完了していない場合にはステップＳ１２に処理を戻して、新たな小ウィンドウを設定する。

ここで、wind_Ya_Lは、左側の画像処理領域における縦方向の小ウィンドウの上側座標wind_Ya_L[ i_L ]（式１５）と下側座標wind_Yb_L[ i_L ]（式１６）を求めて、ステップＳ１２の判定をした後に、ステップＳ１３にて小ウィンドウを設定する。そして、画像領域設定部１２は、式１７のように次のウィンドウ数（i_L + 1）について、式１８のように小ウィンドウの最遠方座標［単位：ｐｉｘ］を表す変数wind_YLを新たな値にして、左側の画像処理領域に小ウィンドウを設定する。

wind_Ya_L[ i_L ] = wind_YL （式１５)
wind_Yb_L[ i_L ] = wind_YL + windHeight （式１６)
i_L = i_L + 1 （式１７)
wind_YL ＝ wind_YL ＋windHeight （式１８)
右側の画像処理領域について、画像領域設定部１２は、ステップＳ１１〜ステップＳ１４の処理と同様に、ステップＳ１５〜ステップＳ１８を行う。これにより、画像領域設定部１２は、最終的に、右側における縦方向の小ウィンドウの上側座標wind_Ya_R[ i_R ] と下側座標wind_Yb_R[ i_R ] を求める。

次のステップＳ１９において、視認性把握部１４は、ステップＳ１１〜ステップＳ１８にて設定した小ウィンドウごとに、車線認識用マーカを抽出する。

次のステップＳ２０において、視認性把握部１４は、前回に行われた処理において求められている白線に対する車両のヨー角度YawAngと白線までの横距離Dist2Laneと車速Vspから、車線を逸脱するまでの時間TLCを算出する（式１９）。そして、当該車線逸脱時間TLCに基づいて判別した走行シーンSCN（式２０）から、閾値THDを判別する。ここで、視認性把握部１４は、車両が車線認識用マーカ（車線区分線）を横切るまでの時間（自車両が車線を逸脱するまでの時間）が短いほど走行シーンSCNを大きく設定し、走行シーンSCNが大きいほど視認性が良好ではないと判定しやすくするように閾値THDを設定する（式２１）。すなわち、この閾値THDは、走行シーンに応じた視認性に関するものである。

TLC = Dist2Lane / { tan(YawAng) * Vsp } （式１９)
SCN = Func3( TLC ) （式２０)
THD = Func4( SCN ) （式２１)
ここで、式２０のFunc3は、図７に示すように、車両が車線を逸脱するまでの時間TLCが長くなるほど走行シーンSCNの値が大きくなる関数であり、式２１のFunc4は、図８に示すように、車線を逸脱する走行シーンSCNの値が大きくなるほど、視認性に関する閾値THDを高くする。すなわち、閾値THDを高くするほど視認性把握部１４で求められた視認性は悪いと判断しやすくし、閾値THDを低くするほど視認性把握部１４で求められた視認性は良好と判断しやすくする。つまり、走行シーンSCNは大きい程、自車両が車線を逸脱するまでの時間が短い走行状態（走行シーン）であることを表わすパラメーターであり、本実施例においてはこのような走行シーンでは視認性が良好であると判定され難くなるように閾値THDを低く設定している。

次のステップＳ２１において、視認性把握部１４は、ステップＳ１９で求めた車線認識用マーカ（車線区分線）の候補を検知した左側の画像処理領域のウィンドウ数ext_num_L、右側の画像処理領域のウィンドウ数ext_num_Rとして、下記の式２２，２３により左右の視認性Visib_L、Visib_Rを求める。

Visib_L = func5( ext_num_L ) （式２２)
Visib_R = func5( ext_num_R ) （式２３)
ここで、Func5は、ぞれぞれ図９に示すように、車線認識用マーカの候補を検知したウィンドウ数が多いほど、視認性を高くする関数である。すなわち、視認性把握部１４は、撮像画像において車線認識用マーカを検出した画素が多いほど、視認性が良好であるとする。

次のステップＳ２２において、視認性把握部１４は、ステップＳ２１で求めた左側の視認性Visib_Lと、ステップＳ２０で求めた閾値THDとを、下記の条件式のように比較し、条件を満たす場合にはステップＳ２３へ、そうでない場合にはステップＳ２４へそれぞれ進む。

Visib_L ＞ THD
ステップＳ２３において、画像領域設定部１２は、ステップＳ２２にて左側の視認性Visib_Lが高いことが判定されたことに応じて左側の画像処理距離を加算する。これにより、画像領域設定部１２は、遠方の車線認識用マーカを認識可能とする。具体的には、画像領域設定部１２は、下記の式２４のように左側の遠方側の画像処理距離DistLimitFarを求め、ステップＳ２５へ進む。

if(DistImgPrc_L < DistLimitFar)DistImgPrc_L = DistImgPrc_L + 1 else DistImgPrc_L = DistLimitFar （式２４)
ここで、式２４において、「if (expression) statement1 else statement2」とは、「expression」を満たす場合に「statement1」を実施し、expressionを満たさない場合には「statement2」を実施する関数である。したがって、画像領域設定部１２は、左側の画像処理距離DistImgPrc_Lが、遠方の最大距離DistLimitFarよりも近いと判定された場合には左側の画像処理距離を加算（DistImgPrc_L + 1）して左側の画像処理距離DistImgPrc_Lを長くする。一方、左側の画像処理距離DistImgPrc_Lが、遠方の最大距離DistLimitFarよりも近くない場合には、左側の画像処理距離をそのままとする。また、「DistLimitFar」とは 最遠方距離の制限値であり、本実施形態では、車両から４０ｍとする。

ステップＳ２４において、画像領域設定部１２は、ステップＳ２２にて左側の視認性Visib_Lが低いことが判定されたことに応じて左側の画像処理距離を減算する。これにより、画像領域設定部１２は、近傍の車線認識用マーカのみを認識可能とする。具体的には、下記の式２５のように左側の画像処理距離を求め、ステップＳ２５へ進む。

if(DistImgPrc_L > DistLimitNear)DistImgPrc_L = DistImgPrc_L - 1 else DistImgPrc_L = DistLimitNear （式２５)
したがって、画像領域設定部１２は、左側の画像処理距離DistImgPrc_Lが、遠方の最小距離DistLimitNearよりも遠いと判定された場合には、左側の画像処理距離を減算（DistImgPrc_L - 1）するように、左側の画像処理距離DistImgPrc_Lを短くする。一方、右側の画像処理距離DistImgPrc_Lが、最近距離DistLimitNearよりも近くない場合には、左側の画像処理距離をそのままとする。

また、画像領域設定部１２は、右側の画像処理領域についても、左側の画像処理領域について行ったステップＳ２２〜ステップＳ２４と同様に、ステップＳ２５〜ステップＳ２７の処理を行って、右側の画像処理距離を決定する。すなわち、上記式２４，２５におけるDistImgPrc_LをDistImgPrc_Rに変更して同様の演算を行って、閾値THDに対する視認性Visib_Rを判定して、視認性が高い場合には右側の画像処理距離DistImgPrc_Rを加算し、視認性が低い場合には右側の画像処理距離DistImgPrc_Rを減算する。

このように、運転操作支援装置は、画像領域設定部１２により閾値を設定し（閾値設定手段）、当該視認性に関する閾値に対して視認性が良好である場合には、撮像画像に対する画像処理領域を車両から遠方側に設定する。一方、当該視認性に関する閾値に対して、視認性が良好ではない場合には、撮像画像に対する画像処理領域を車両から近傍側に設定することができる。

次のステップＳ２８において、道路形状算出部１３は、ステップＳ１９で求めた左側の画像処理領域について設けた小ウィンドウ、右側の画像処理領域について設けた小ウィンドウから抽出した車線認識用マーカの座標から、道路モデルのパラメータを算出する。この道路モデルパラメータとしては、車線に対する車両の横方向位置、ヨー角、道路曲率を含む。なお、この道路モデルパラメータの算出手法は、例えば特開２００４−１９９３４１号公報（ステップＳ１０４〜）に記載された公知技術を用いることができる。

次のステップＳ２９において、道路形状算出部１３は、ステップＳ２８にて求めた道路モデルパラメータを、後段の車線を認識する機能部に出力して、処理を終了する。

［第２実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本発明の第２実施形態として示した運転操作支援装置によれば、撮像画像に基づいて走行路に設けられた車線識別用マーカの視認性を把握して、視認性が高い場合には画像処理領域を車両から遠方側に設定し、視認性が低い場合には画像処理領域を車両から近傍に設定して、車線を認識することができる。これにより、運転操作支援装置によれば、視認性が高い場合には、車両から遠方の走行路における車線認識用マーカに基づいて遠方までの道路形状を認識した上で、車線を認識できる。逆に、運転操作支援装置によれば、視認性が低い場合には車両から近傍の走行路における車線認識用マーカに基づいて近傍の道路形状を認識する。したがって、この運転操作支援装置によれば、簡単な構成で、遠方の車線認識用マーカを用いた車線検知率の向上と、近傍の車線認識用マーカのみを用いた車線検出の応答性の向上を両立できる。

また、運転操作支援装置は、車両が車線を逸脱しそうな走行シーンを把握して閾値を設定し、当該閾値に対して視認性が良好である場合には、撮像画像に対する画像処理領域を車両から遠方側に設定する。一方、閾値に対して視認性が良好ではない場合には、撮像画像に対する画像処理領域を車両から近傍側に設定する。すなわち車両が車線を逸脱するまでの時間が短いほど高い閾値を設定して、視認性が良好では無いと判定され易くする。

これにより、車線を逸脱しない（車線を逸脱するまでの時間が長い）走行シーンでは、遠方の車線認識用マーカに従って車線内を走行するように車両を制御する一方で、車線を逸脱しそうな（車線を逸脱するまでの時間が短い）走行シーンでは、近傍の車線認識用マーカに従って車線から逸脱しないように車両を制御できる。具体的には、車線を逸脱しない走行シーンでは、遠方の車線認識用マーカに基づいて車両の中央部が車線の中央部に沿って走行するような車両制御をし、車線を逸脱しそうな走行シーンでは、近傍の車線認識用マーカに基づいて車両の端部が車線認識用マーカを横切らないように車両制御をする。

また、この運転操作支援装置によれば、車両が車線認識用マーカを横切るまでの時間が短いほど視認性が良好ではないと判定しやすくする閾値を設定するので、視認性が低下（悪化）したことに対する応答性を高めることができ、確実性の高さが求められる走行シーンにおいて質の良いデータ（近傍の車線認識用マーカ）を抽出する頻度を高くすることを自動的に選択できる。

更に、この運転操作支援装置によれば、撮像画像において車線認識用マーカを検出した画素が多いほど、視認性が良好であるとする閾値を設定するので、処理負荷を少なくして簡単に視認性を把握することができる。

［第３実施形態］
つぎに、第３実施形態として示す運転操作支援装置について説明する。なお、上述の第１実施形態と同様の部分については同一符号を付することによりその詳細な説明を省略する。

第３実施形態として示す運転操作支援装置は、図１０に示すように、車両から遠方側に設定された画像処理領域の撮像画像を用いて遠方の道路形状を検出する遠方道路形状検出２１及び曲線算出部２２と、車両から近傍に設定された画像処理領域の撮像画像を用いて近傍の道路形状を検出する近傍道路形状検出部２３及び直線算出部２４と、曲線形状の道路モデルパラメータ又は直線形状の道路モデルパラメータを切り換え出力する出力変更部２５を備える。このような運転操作支援装置は、上述した画像領域設定部１２及び道路形状算出部１３に代えて、遠方道路形状検出２１及び曲線算出部２２と、近傍道路形状検出部２３及び直線算出部２４を備え、出力変更部２５により視認性に応じて道路形状を切り換える。そして、運転操作支援装置は、視認性把握部１４により把握された視認性に応じて切り換えられた遠方道路形状（曲線）と近傍道路形状（直線）とに基づいて車線を認識する。

すなわち、第３実施形態として示す運転操作支援装置は、上述した運転操作支援装置に対して、画像処理領域を遠方用と近傍用で冗長的に設けて、道路形状を求める処理を遠方と近傍とで冗長的に行うものである。

このような運転操作支援装置は、図１１及び図１２に示す処理を行う。なお、この図１１及び図１２の処理も、上述した処理と同様に所定期間ごとに繰り返し実行される。この運転操作支援装置は、ステップＳ１及びステップＳ２の処理により、撮像部１１により撮像された撮像画像の微分画像を作成すると、ステップＳ３１において、画像処理装置２は、近傍側の画像処理領域を設定する。ここで、画像処理装置２は、右側の画像処理領域と左側の画像処理領域とで共通した近傍側の画像処理領域を設定する。ここで、画像処理装置２は、近傍側の画像処理距離DistImgPrc_Nearを２５［ｍ］と設定し（式２６）、初期値の画像処理距離AreaImgPrc_fを４［ｍ］とし（式２７）、左右の近傍側の画像処理領域（AreaImgPrc_f，AreaImgPrc_n）を決定する（式２８，式２９）。

DistImgPrc_Near = 25 （式２６)
DistImgPrc_Start = 4 （式２７)
AreaImgPrc_f = yo + fv * CAM_h / DistImgPrc_Near （式２８)
AreaImgPrc_n = yo + fv * CAM_h / DistImgPrc_Start （式２９)
次に画像処理装置２は、ステップＳ３１にて設定した近傍側の画像処理領域のうちの左側の画像処理領域、右側の画像処理領域のそれぞれについて、第２実施形態で説明した処理と同様にステップＳ１１Ａ〜ステップＳ１８Ａを行って、小ウィンドウを設定する。その後、画像処理装置２は、ステップＳ１９Ａにおいて、近傍側の画像処理領域に対して小ウィンドウごとに車線認識用マーカを抽出する。

次のステップＳ３２において、画像処理装置２は、遠方側の画像処理領域を設定する。ここで、画像処理装置２は、右側の画像処理領域と左側の画像処理領域とで共通した遠方側の画像処理領域を設定する。ここで、画像処理装置２は、遠方側の画像処理距離DistImgPrc_Farを５０［ｍ］と設定し（式３０）、初期値の画像処理距離AreaImgPrc_fを４［ｍ］とし（式２７）、左右の遠方側の画像処理領域（AreaImgPrc_f，AreaImgPrc_n）を決定する（式３２，式３３）。

DistImgPrc_Far = 50 （式３０)
DistImgPrc_Start = 4 （式３１)
AreaImgPrc_f = yo + fv * CAM_h / DistImgPrc_Far （式３２)
AreaImgPrc_n = yo + fv * CAM_h / DistImgPrc_Start （式３３)
なお、処理時間の高速化のため、ステップＳ１９Ａまでに実施した近傍における小ウィンドウごとの車線認識用マーカの抽出結果を流用して、遠方側の画像処理領域を設定しても良い。

次に画像処理装置２は、ステップＳ３２にて設定した遠方側の画像処理領域のうちの左側の画像処理領域、右側の画像処理領域のそれぞれについて、第２実施形態で説明した処理と同様にステップＳ１１Ｂ〜ステップＳ１８Ｂを行って、小ウィンドウを設定する。その後、画像処理装置２は、ステップＳ１９Ｂにおいて、遠方側の画像処理領域に対して小ウィンドウごとに車線認識用マーカを抽出する。

図１２に示すように次のステップＳ３３において、近傍道路形状検出部２３及び直線算出部２４は、ステップＳ１９Ａにて求めた近傍の画像処理領域であって左側の画像処理領域について設けた小ウィンドウ、右側の画像処理領域について設けたそれぞれの小ウィンドウから抽出した車線認識用マーカの座標から、近傍用の道路モデルのパラメータを算出する。この近傍用の道路モデルパラメータPara_nearとしては、車線に対する車両の横方向位置lat_near、ヨー角yaw_near、道路曲率row_nearを含む。

次のステップＳ３４において、遠方道路形状検出２１及び曲線算出部２２は、ステップＳ１９Ｂにて求めた遠方の画像処理領域であって左側の画像処理領域について設けた小ウィンドウ、右側の画像処理領域について設けたそれぞれの小ウィンドウから抽出した車線認識用マーカの座標から、遠方用の道路モデルのパラメータを算出する。この遠方用の道路モデルパラメータPara_farとしては、車線に対する車両の横方向位置lat_far、ヨー角yaw_far、道路曲率row_farを含む。

次のステップＳ３５において、視認性把握部１４は、撮像画像において車線認識用マーカが時間的に連続して検出されており、かつ、ステップＳ３４にて求められた遠方用の道路モデルパラメータに基づく遠方道路形状又はステップＳ３３にて求められた近傍用の道路モデルパラメータに基づく近傍道路形状が正常値の範囲であるか否かを判定する。ステップＳ３５の判定が肯定判定となる場合にはステップＳ３６に処理を進め、否定判定となる場合にはステップＳ３７に処理を進める。

ステップＳ３６において、視認性把握部１４は、下記の式３４のように視認性が良好であることを示す値「１」に視認性Visibを設定して、ステップＳ３８に処理を進める。

Visib = 1 （式３４)
また、ステップＳ３７において、視認性把握部１４は、下記の式３５のように視認性が良好ではないことを示す値「１」に視認性Visibを設定して、ステップＳ３８に処理を進める。

Visib = 0 （式３５)
ステップＳ３８において、視認性把握部１４は、前回に行った処理（５０ｍｓｅｃ前）の視認性Visib_z と、ステップＳ３６又はステップＳ３７にて設定した視認性Visibとから、前回に対して今回の視認性が悪化しかた否かを判定する。下記３６のように、今回の視認性Visibが前回の視認性Visib_zとは異なり、今回の視認性Visibの値が「０」である場合には、ステップＳ３９に進め、そうではない場合には否定判定となってステップＳ４０に処理を進める。

Visib ≠ Visib_z、かつ、Visib = 0 （式３６）
式３６に示す条件式は、前回までは視認性が良好であったが、今回の視認性が悪化した場合を意味する。逆に、前回の視認性よりも今回の視認性が良好となる場合ついては、遠方の車線認識用マーカまで認識できるために車線認識の応答性が改善されることとなりステップＳ４０に処理を進めることとなる。

ステップＳ３９において、道路モデルパラメータを補正する。ここで、画像処理装置２は、車線認識するために、遠方道路形状検出２１及び曲線算出部２２により検出された遠方道路形状に基づいて車線を認識する動作と、近傍道路形状検出部２３及び直線算出部２４により検出された近傍道路形状に基づいて車線を認識する動作を切り換える時に、遠方道路形状と近傍道路形状との双方を用いて車線を認識するようにする。

すなわち、画像処理装置２は、下記の式３７〜３９に従って、近傍用の道路モデルパラメータに含まれる道路曲率row_near、ヨー角yaw_near、横方向位置lat_nearを補正する。

row_near = (row_near + row_far) / 2 （式３７)
yaw_near = (yaw_near + yaw_far) / 2 （式３８)
lat_near = (lat_near + lat_far) / 2 （式３９)
これにより、画像処理装置２は、ステップＳ３３で求めた近傍用の道路モデルパラメータとステップＳ３４で求めた遠方用の道路モデルパラメータとの平均値を、視認性が悪化した場合の近傍用の道路モデルパラメータに設定する。

次のステップＳ４０において、視認性把握部１４は、下記式４０の条件式で表される視認性が良好となったか否かを判定し、視認性が良好となった場合にはステップＳ４１に処理を進め、視認性が良好となっていない場合にはステップＳ４２に処理を進める。

Visib = 1 （式４０)
ステップＳ４１において、出力変更部２５は、遠方用の道路モデルパラメータを出力して、車線認識をさせる。一方、ステップＳ４２において、出力変更部２５は、ステップＳ３４にて求めた近傍用の道路モデルパラメータを出力して、車線認識をさせる。このとき、出力変更部２５は、ステップＳ３８において視認性が悪化した直後にはステップＳ３９にて求めた近傍用の道路モデルパラメータを出力し、視認性が良好ではない状態が継続している場合にはステップＳ３３にて求めた近傍用の道路モデルパラメータを出力する。

次のステップＳ４３において、画像処理装置２は、視認性などの過去値を更新して、処理を終了する。

［第３実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本発明の第３実施形態として示す運転操作支援装置によれば、車両から遠方側に設定された画像処理領域の撮像画像を用いて遠方の道路形状を検出する遠方道路形状検出２１及び曲線算出部２２と、車両から近傍に設定された画像処理領域の撮像画像を用いて近傍の道路形状を検出する近傍道路形状検出部２３及び直線算出部２４とを備え、視認性に基づいて遠方の道路形状と近傍の道路形状とに基づいて車線を認識する。これにより、この運転操作支援装置によれば、視認性に応じて遠方道路形状としての曲線道路及び近傍道路形状としての直線道路に基づいて、車線認識をして、車両を制御することができる。したがって、この運転操作支援装置によれば、遠方の道路形状の曲線に沿って車両を車線内で走行させることができ、近傍の道路形状の直線に沿って車両が車線を逸脱することを防止できる。

また、この運転操作支援装置によれば、視認性が良好ではないほど近傍道路形状を重視して車線を認識し、視認性が良好であるほど遠方道路形状を重視して車線を認識するので、車線認識用マーカが視認性の悪いボッツドッツが設けられた走行路では、車線認識の応答性を重視しない曲率が大きい曲線路しか無いために近傍道路形状に基づいて車線認識をし、視認性の良い白線路では車線認識応答性を重視する曲率が小さい直線路もあるため遠方道路形状に基づいて車線認識を行う。これにより、車線認識についての応答性と、車線認識精度についての頑強性（検知率）とを両立することができる。

更に、この運転操作支援装置によれば、遠方道路形状に基づいて車線を認識する動作と、近傍道路形状に基づいて車線を認識する動作を切り換える時に、遠方道路形状と近傍道路形状との双方を用いて車線を認識するので、視認性が変化した時に遠方道路形状と近傍道路形状の何れかを用いるかを切り換える時に道路形状の算出遅れを補正することができる。

更にまた、この運転操作支援装置によれば、撮像画像において車線認識用マーカが時間的に連続して検出されており、かつ、遠方道路形状又は近傍道路形状が正常値の範囲であるときに、視認性が良好であるとするので、視認性を求める処理負荷を少なくして簡単に視認性を把握することができる。

［第４実施形態］
つぎに、第４実施形態として示す運転操作支援装置について説明する。なお、上述の第１実施形態と同様の部分については同一符号を付することによりその詳細な説明を省略する。

第４実施形態として示す運転操作支援装置は、遠方用の画像処理と近傍用の画像処理とを冗長に行い、かつ、遠方の道路形状を曲線に近似し、近傍の道路形状を直線に近似することにより、応答性良く高精度で視認性に応じた処理を実行するものである。

この運転操作支援装置は、図１３及び図１４に示す処理を行う。なお、この図１３及び図１４の処理も、上述した処理と同様に所定期間ごとに繰り返し実行される。この運転操作支援装置は、上述したステップＳ１及びステップＳ２の処理により撮像画像から微分画像を算出し、ステップＳ３１において、画像処理装置２は、近傍側の画像処理領域を設定する。ここで、画像処理装置２は、左側の画像処理距離DistImgPrc_L、右側の画像処理距離DistImgPrc_Rを２５［ｍ］と設定し（式４１，式４２）、初期値の画像処理距離AreaImgPrc_Sを４［ｍ］とする（式４３）。

DistImgPrc_L = 25 （式４１)
DistImgPrc_R = 25 （式４２)
DistImgPrc_S = 4 （式４３)
次のステップＳ５１において、画像処理装置２は、近傍側の車線認識用マーカを抽出する。このとき、画像処理装置２は、ステップＳ２で求めた微分画像に対して、ステップＳ３１で求めた画像処理領域の範囲で、車線認識用マーカの検出を行う。

次のステップＳ３２において、画像処理装置２は、遠方側の画像処理領域を設定する。

次に画像処理装置２は、ステップＳ１１〜ステップＳ１８において、ステップＳ３２にて設定した遠方側の画像処理領域であって走行路における左右の画像処理領域に対して小ウィンドウを設定し、ステップＳ１９において小ウィンドウごとに車線認識用マーカを抽出する。

次に画像処理装置２は、ステップＳ３３において、近傍道路形状検出部２３及び直線算出部２４により、ステップＳ５１にて抽出した車線認識用マーカの座標から、近傍用の道路モデルのパラメータを算出する。また、ステップＳ３４において、画像処理装置２は、遠方道路形状検出２１及び曲線算出部２２により、ステップＳ１９にて求めた遠方の画像処理領域であって左側の画像処理領域について設けた小ウィンドウ、右側の画像処理領域について設けたそれぞれの小ウィンドウから抽出した車線認識用マーカの座標から、遠方用の道路モデルのパラメータを算出する。

このとき、遠方道路形状検出２１及び曲線算出部２２は、遠方の画像処理領域の撮像画像に対して曲線近似処理を含む画像処理を行って遠方道路形状を示す道路モデルパラメータを演算する。また、近傍道路形状検出部２３及び直線算出部２４は、画像処理領域の撮像画像に対して直線近似処理を含む画像処理を行って近傍道路形状を示す道路モデルパラメータを演算する。このように、画像処理装置２は、遠方道路形状と近傍道路形状とを別の手法により近似する。

次に、画像処理装置２は、ステップＳ５２において、ステップＳ５１で求めた濃淡変化値の総和（hough_pt_L + hough_pt_R）を用いて、下記の式４４の演算を行って近傍側の視認性Visib_nearを求める（式８，式９参照）。

Visib_near = func1((hough_pt_L + hough_pt_R)/2) （式４４)
なお、func1は、図４に示すような濃淡値が大きくなるほど視認性が高くなることを示す関数である。これにより、画像処理装置２は、近傍における右側の視認性と左側の視認性との平均を、近傍側全体での視認性Visib_nearとする。

図１４にすすみ、ステップＳ５３において、視認性把握部１４は、撮像画像において車線認識用マーカが時間的に連続して検出されており、かつ、ステップＳ３４にて求められた遠方用の道路モデルパラメータに基づく遠方道路形状又はステップＳ３３にて求められた近傍用の道路モデルパラメータに基づく近傍道路形状が正常値の範囲であるか否かを判定する。ステップＳ５３の判定が肯定判定となる場合にはステップＳ５４に処理を進め、否定判定となる場合にはステップＳ５５に処理を進める。

ステップＳ５４において、視認性把握部１４は、遠方の視認性が良好であることの設定をして、ステップＳ５４に処理を進める。また、ステップＳ５５において、視認性把握部１４は、視認性が良好ではないことの設定をして、ステップＳ５６に処理を進める。

ステップＳ５６において、視認性把握部１４は、ステップＳ５２にて求めた近傍用の視認性と、ステップＳ５３〜ステップＳ５５により設定した遠方用の視認性を用いて、最終的な視認性Visibを算出する。このとき、視認性把握部１４は、遠方道路形状検出２１及び曲線算出部２２により求められた遠方道路形状に基づいて遠方の視認性を把握すると共に、近傍道路形状検出部２３及び直線算出部２４により求められた近傍道路形状に基づいて近傍の視認性を把握し、当該遠方視認性と近傍視認性とを比較して、車線を認識するための視認性を決定する。

具体的には、視認性把握部１４は、下記の式４５に示すように近傍の視認性Visib_nearが、当該近傍の視認性が良好であることを判定する閾値TH1より大きく、かつ遠方の視認性Visib_farの値が、視認性が良好であることを示す「１」であることを判定する。

Visib_near > TH1 かつ Visib_far = 1 （式４５)
これにより、視認性把握部１４は、遠方の視認性、近傍の視認性が共に良好であるか否かを判定する。ステップＳ５６の判定が肯定判定となり遠方の視認性、近傍の視認性が共に良好である場合には、ステップＳ５７において、最終的な視認性Visibを良好であるものと設定する（式４６）。一方、ステップＳ５６の判定が否定判定となり何れかの視認性が良好ではない場合には、ステップＳ５８において、最終的な視認性Visibを不良であるものと設定する（式４７）。

Visib = 1 （式４６)
Visib = Visib_near （式４７)
次のステップＳ５９において、画像処理装置２は、前回に行われた処理（５０ｍｓｅｃ前）に出力した道路モデルパラメータとしての道路曲率row_out、当該道路曲率の時間変化row_out_dot=(row_out - row_out_z)/50msec（row_out：現在の道路曲率、row_out_z：前回の道路曲率）、及び近傍側の画像処理領域から抽出した車線認識用マーカの種類lane_typeを用いて、下記の式４８に従った演算を行うことにより、走行シーンSCNを判定する。

if(lane_type = 0)SCN = func6(row_out, row_out_dot)else SCN = 0 （式４８)
ここで、式４８におけるfunc6は、図１５に示すような道路曲率の時間変化（道路曲率の変化）もしくは道路曲率が大きくなるほど走行シーンSCNを表す値を上昇させる関数である。また、車線認識用マーカの種類lane_typeの値が「０」とは、自車両が走行している車線には分岐や合流が無いことを表している。

次のステップＳ６０において、画像処理装置２は、ステップＳ５９にて求めた走行シーンSCNに基づいて、閾値THDを算出する。このとき、画像処理装置２は、下記の式４９に示す演算を行う。

THD = func7(SCN) （式４９)
ここで、func7は、図１６に示すように走行シーンSCNの値が大きいほど閾値THDを小さくする関数である。

このような運転操作支援装置は、走行路の道路曲率もしくは道路曲率の変化が大きい走行シーン（走行状態）ほど走行シーンSCNの値を高くし、走行シーンSCNの値が高いほど閾値THDを低く設定するので、視認性が良好であると判定しやすくする。これに限らず、逆に、運転操作支援装置は、走行路の道路曲率もしくは道路曲率の変化が小さい走行シーン（走行状態）ほど走行シーンSCNの値を低くし、走行シーンSCNが低いほど閾値を高く設定することにより、視認性が良好ではないと判定しやすくしても良い。

次のステップＳ６１において、前回の処理から視認性が悪化し、且つ遠方の画像処理領域により認識した車線認識用マーカを重視する走行シーンか否かを判定する。例えば、視認性把握部１４は、下記式５０のように、今回の視認性が良好ではなく（Visib ≠ 1）、前回の視認性が良好であり（Visib _z = 1）、走行シーンSCNの値が撮像部１１におけるレンズの視野角や画素分解能などを考慮して決める曲線路や曲線変化に関する閾値TH_SCNよりも大きいかを判定する。

Visib ≠ 1 かつ Visib _z = 1 かつ SCN > TH_SCN （式５０)
ステップＳ６１の判定が肯定判定となる場合にはステップＳ６２において、ステップＳ３９と同様に、道路モデルパラメータを補正する。一方、ステップＳ６１の判定が否定判定となる場合には、ステップＳ６３に処理を進める。

このように運転操作支援装置は、図１５，図１６のように走行シーンSCNとしての走行路の道路曲率が大きいほど視認性が良好であると判定しやすくするように閾値を決定する。そして、当該視認性に関する閾値に対して視認性が良好ではなく、遠方道路形状に基づいて車線を認識する動作から近傍道路形状に基づいて車線を認識する動作に切り換える時に、切り換え前の道路形状を、切り換え後の道路形状により補正する。また、この運転操作支援装置は、道路曲率の変化が大きいほど視認性が良好であると判定しやすくして、当該視認性に関する閾値に対して視認性が良好ではなく、遠方道路形状に基づいて車線を認識する動作から近傍道路形状に基づいて車線を認識する動作に切り換える時に、道路形状を補正できる。

次のステップＳ６３において、視認性把握部１４は、下記式５１のように、ステップＳ５７又はステップＳ５８にて設定された今回の最終的な視認性が、閾値THDよりも大きいか否かを判定する。

Visib > THD （式５１)
最終的な視認性が閾値THDよりも高く視認性が良好である場合にはステップＳ６４に処理を進め、そうではない場合にはステップＳ６５に処理を進める。

ステップＳ６３において、出力変更部２５は、遠方用の道路モデルパラメータを出力して、車線認識をさせる。一方、ステップＳ６５において、出力変更部２５は、近傍用の道路モデルパラメータを出力して、車線認識をさせる。このとき、出力変更部２５は、ステップＳ６１において視認性が悪化した直後にはステップＳ６２にて求めた近傍用の道路モデルパラメータを出力し、視認性が良好ではない状態が継続している場合には近傍用の道路モデルパラメータを出力する。

次のステップＳ６６において、画像処理装置２は、視認性などの過去値を更新して、処理を終了する。

これにより、運転操作支援装置は、走行シーンに応じた視認性に関する閾値を設定し、当該視認性に関する閾値に対して、視認性が良好ではない場合には遠方道路形状よりも近傍道路形状を重視して車線を認識し、視認性が良好である場合には、近傍道路形状よりも遠方道路形状を重視して車線を認識する。

なお、この動作において、車線認識のために出力する道路モデルパラメータは、簡単のために遠方用の道路モデルパラメータ又は近傍用の道路モデルパラメータとしたが、視認性の値が０から１まで連続しているので、当該連続値に応じて（遠方用の道路モデルパラメータ×視認性＋近傍用の道路モデルパラメータ×（１−視認性））というような内分の形にして出力して、車線認識をしても良い。

［第４実施形態の効果］
以上説明したように、第４実施形態として示した運転操作支援装置によれば、遠方の道路形状を検出すると共に近傍の道路形状を検出し、視認性に基づいて、遠方の道路形状と近傍の道路形状とに基づいて車線を認識するので、冗長的な構成により、応答性良く且つ高精度で車線を検知できる。

また、この運転操作支援装置によれば、曲線近似処理を含む画像処理を行って遠方道路形状を算出すると共に直線近似処理を含む画像処理を行って近傍道路形状を算出するので、直線近似による視認性が悪くても頑強性（ノイズに強い）という利点と、曲線近似による遠方まで早期に道路形状を把握できる利点を生かして、応答性良く且つ高精度で車線を検知できる。

更に、この運転操作支援装置によれば、自車両の走行シーンを把握して視認性に関する閾値を設定し、当該閾値に対して視認性が良好ではない場合には近傍道路形状を重視して車線を認識し、視認性が良好である場合には遠方道路形状を重視して車線を認識するので、走行シーンに適した画像処理領域を用いて正確に車線認識を行うことができる。

更にまた、この運転操作支援装置によれば、走行路の道路曲率もしくは道路曲率の変化が大きいほど視認性が良好であると判定しやすくする閾値を設定するので、視認性が向上した時に、迅速に遠方の画像処理領域を用いた高精度な車線認識を行うことができる。

更にまた、この運転操作支援装置によれば、走行路の道路曲率もしくは道路曲率の変化が小さいほど視認性が良好ではないと判定しやすくする閾値を設定するので、視認性が低下した時に、迅速に近傍の画像処理領域を用いた正確な車線認識を行うことができる。

更にまた、この運転操作支援装置によれば、遠方道路形状に基づいて車線を認識する動作と、近傍道路形状に基づいて車線を認識する動作を切り換える時に、遠方道路形状と近傍道路形状との双方を用いて車線を認識するので、視認性が変化した時に遠方道路形状と近傍道路形状の何れかを用いるかを切り換える時に道路形状の算出遅れを補正することができる。

更にまた、この運転操作支援装置によれば、視認性が良好ではなく、遠方道路形状に基づいて車線を認識する動作から近傍道路形状に基づいて車線を認識する動作に切り換える時に、切り換え前の道路形状を、切り換え後の道路形状により補正するので、視認性が変化した時に遠方道路形状と近傍道路形状の何れかを用いるかを切り換える時に道路形状の算出遅れを補正することができる。

更にまた、この運転操作支援装置によれば、遠方道路形状に基づいて遠方の視認性を把握すると共に近傍道路形状に基づいて近傍の視認性を把握し、当該当該遠方視認性と近傍視認性とを比較して、車線を認識するための最終的な視認性を決定するので、正確な視認性を用いて車線認識をすることができる。

なお、上述の実施の形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることは勿論である。

１ 操舵角制御装置
２ 画像処理装置
３ 車速検出装置
４ 操舵角検出装置
５ 操舵角アクチュエータ
１１ 撮像部
１２ 画像領域設定部
１３ 道路形状算出部
１４ 視認性把握部
２１ 遠方道路形状検出
２２ 曲線算出部
２３ 近傍道路形状検出部
２４ 直線算出部
２５ 出力変更部

Claims (18)

1. 走行路を撮像する撮像手段により撮像された撮像画像に基づいて、走行路に設けられた車線識別用マーカの視認性を把握する視認性把握手段と、
   前記視認性把握手段により把握された視認性が高い程には、前記撮像画像に対する画像処理領域を車両から遠方側に設定する画像処理領域設定手段と、
   前記画像処理領域設定手段により設定された画像処理領域に含まれる画像を用いて車線を認識する車線認識手段と
   を備えることを特徴とする車線認識装置。
2. 自車両の走行シーンを把握する走行シーン把握手段と、
   前記走行シーン把握手段により把握された走行シーンに応じた視認性に関する閾値を設定する閾値設定手段とを備え、
   前記画像処理領域設定手段は、
   前記閾値設定手段により設定された視認性に関する閾値に対して、前記視認性把握手段により把握された視認性が良好である場合には、前記撮像画像に対する画像処理領域を車両から遠方側に設定し、
   前記閾値設定手段により設定された視認性に関する閾値に対して、前記視認性把握手段により把握された視認性が良好ではない場合には、前記撮像画像に対する画像処理領域を車両から近傍側に設定すること
   を特徴とする請求項１に記載の車線認識装置。
3. 車両から遠方側に設定された画像処理領域の撮像画像を用いて遠方の道路形状を検出する遠方道路形状検出手段と、
   車両から近傍に設定された画像処理領域の撮像画像を用いて近傍の道路形状を検出する近傍道路形状検出手段と、
   前記車線認識手段は、前記視認性把握手段により把握された視認性に基づいて、前記遠方道路形状検出手段により検出された遠方の道路形状と前記近傍道路形状検出手段により検出された近傍の道路形状とに基づいて車線を認識することを特徴とする請求項１に記載の車線認識装置。
4. 前記遠方道路形状算出手段は、前記画像処理領域の撮像画像に対して曲線近似処理を含む画像処理を行って遠方道路形状を算出し、
   前記近傍道路形状算出手段は、前記画像処理領域の撮像画像に対して直線近似処理を含む画像処理を行って近傍道路形状を算出すること
   を特徴とする請求項３に記載の車線認識装置。
5. 前記車線認識手段は、前記視認性把握手段により把握された視認性が良好ではないほど、前記遠方道路形状よりも近傍道路形状を重視して車線を認識し、前記視認性把握手段により把握された視認性が良好であるほど、前記近傍道路形状よりも前記遠方道路形状を重視して車線を認識することを特徴とする請求項３に記載の車線認識装置。
6. 自車両の走行シーンを把握する走行シーン把握手段と、
   前記走行シーン把握手段により把握された走行シーンに応じた視認性に関する閾値を設定する閾値設定手段とを備え、
   前記車線認識手段は、前記閾値設定手段により設定された視認性に関する閾値に対して、前記視認性把握手段により把握された視認性が良好ではない場合には、前記遠方道路形状よりも近傍道路形状を重視して車線を認識し、前記視認性把握手段により把握された視認性が良好である場合には、前記近傍道路形状よりも前記遠方道路形状を重視して車線を認識することを特徴とする請求項５に記載の車線認識装置。
7. 前記閾値設定手段は、前記走行シーン把握手段により把握された走行路の道路曲率もしくは道路曲率の変化が大きいほど前記視認性把握手段により把握された視認性が良好であると判定しやすくすることを特徴とする請求項２又は請求項６に記載の車線認識装置。
8. 前記閾値設定手段は、前記走行シーン把握手段により把握された走行路の道路曲率もしくは道路曲率の変化が小さいほど前記視認性把握手段により把握された視認性が良好ではないと判定しやすくすることを特徴とする請求項２又は請求項６に記載の車線認識装置。
9. 前記閾値設定手段は、前記走行シーン把握手段により把握された車両の車線を横切るまでの時間が短いほど前記視認性把握手段により把握された視認性が良好ではないと判定しやすくすることを特徴とする請求項２又は請求項６に記載の車線認識装置。
10. 前記車線認識手段は、前記遠方道路形状検出手段により検出された遠方道路形状に基づいて車線を認識する動作と、前記近傍道路形状検出手段により検出された近傍道路形状に基づいて車線を認識する動作を切り換える時に、遠方道路形状と近傍道路形状との双方を用いて車線を認識すること請求項３に記載の車線認識装置。
11. 前記閾値設定手段は、前記走行シーン把握手段により把握された走行路の道路曲率が大きいほど前記視認性把握手段により把握された視認性が良好であると判定しやすくし、
    前記車線認識手段は、前記閾値設定手段により設定された視認性に関する閾値に対して、前記視認性把握手段により把握された視認性が良好ではなく、前記遠方道路形状に基づいて車線を認識する動作から前記近傍道路形状に基づいて車線を認識する動作に切り換える時に、切り換え前の道路形状を、切り換え後の道路形状により補正すること
    を特徴とする請求項６に記載の車線認識装置。
12. 前記閾値設定手段は、前記走行シーン把握手段により把握された走行路の道路曲率の変化が大きいほど前記視認性把握手段により把握された視認性が良好であると判定しやすくし、
    前記車線認識手段は、前記閾値設定手段により設定された視認性に関する閾値に対して、前記視認性把握手段により把握された視認性が良好ではなく、前記遠方道路形状に基づいて車線を認識する動作から前記近傍道路形状に基づいて車線を認識する動作に切り換える時に、切り換え前の道路形状を、切り換え後の道路形状により補正すること
    を特徴とする請求項６に記載の車線認識装置。
13. 前記視認性把握手段は、前記撮像画像において走行路に対する車線識別用マーカの濃淡差が大きいほど、視認性が良好であるとすることを特徴とする請求項１乃至請求項１２の何れか一項に記載の車線認識装置。
14. 前記視認性把握手段は、前記撮像画像において走行路に対する車線識別用マーカの長さが長いほど、視認性が良好であるとすることを特徴とする請求項１乃至請求項１２の何れか一項に記載の車線認識装置。
15. 前記視認性把握手段は、前記撮像画像において車線認識用マーカを検出した画素が多いほど、視認性が良好であるとすることを特徴とする請求項１乃至請求項１２の何れか一項に記載の車線認識装置。
16. 前記視認性把握手段は、前記撮像画像において車線認識用マーカが時間的に連続して検出されており、かつ、前記遠方道路形状又は前記近傍道路形状が正常値の範囲であるときに、視認性が良好であるとすることを特徴とする請求項３に記載の車線認識装置。
17. 前記視認性把握手段は、前記遠方道路形状算出手段により求められた遠方道路形状に基づいて遠方の視認性を把握する遠方視認性把握手段と、前記近傍道路形状算出手段により求められた近傍道路形状に基づいて近傍の視認性を把握する近傍視認性把握手段とを含み、前記当該遠方視認性と近傍視認性とを比較して、車線を認識するための視認性を決定することを特徴とする請求項１乃至請求項１２の何れか一項に記載の車線認識装置。
18. 走行路を撮像する撮像手段により撮像された撮像画像に基づいて、走行路に設けられた車線識別用マーカの視認性を把握して、走行路の視認性が高い程、前記撮像画像に対する画像処理領域を車両から遠方側に設定して、当該設定された画像処理領域に含まれる画像を用いて車線を認識することを特徴とする車線認識方法。

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