JP2015153161A

JP2015153161A - 分岐路認識装置

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Publication number: JP2015153161A
Application number: JP2014026593A
Authority: JP
Inventors: 直輝川嵜; Naoteru Kawasaki; 俊也熊野; Toshiya Kumano; 俊輔鈴木; Shunsuke Suzuki; 哲哉高藤; Tetsuya Takato
Original assignee: Denso Corp; Nippon Soken Inc
Current assignee: Denso Corp; Soken Inc
Priority date: 2014-02-14
Filing date: 2014-02-14
Publication date: 2015-08-24
Anticipated expiration: 2034-02-14
Also published as: US20150235095A1; JP5977275B2; US9589213B2

Abstract

【課題】分岐路を精度良く認識する技術を提供する。
【解決手段】分岐路判定部２５が、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線に関する特徴である、（１）車線が複合線ではないこと、（２）車線が実線であること、（３）車線が急カーブではないこと、（４）左右の車線の平行度の変動が設定値よりも大きいこと、（５）車線の曲率の変動量が設定値よりも大きいこと、を用い、上記（１）〜（５）の特徴のうちの何れか一つの特徴による尤度または二つ以上の特徴による尤度を統合した尤度（統合尤度）を算出し、その算出した尤度に基づき、分岐路の有無を判定するので、分岐路の誤判定を抑えるなど、分岐路を精度良く認識することができる。
【選択図】図３

Description

本発明は、道路の分岐を精度良く認識する技術に関する。

特許文献１には、自車両の推定軌跡との平行度に着目して、平行度の低い方の車線を車線分岐と検出する技術が記載されている。
また、特許文献２には、車線幅の変化で分岐判定する技術が記載されている。

特開２００６−３３１３８９号公報（第１７頁）特開２０００−１０５８９８号公報（第１４〜１６頁）

しかし、特許文献１に記載された技術では、分岐路でない車線、特に複合線のような白線が複数本存在して道路形状の推定が困難である場合に、平行度や曲率が大きく変動するために、分岐路として誤認識することがあり、進路形状の推定精度が良くないという問題があった。

また、特許文献２に記載された技術では、単に一つの特徴でもって分岐判定するため、分岐路でない車線を分岐路と誤認識することがあり、進路形状の推定精度が良くないという問題があった。

本発明は、このような課題に鑑みなされたものであり、その目的とするところは、分岐路を精度良く認識する技術を提供することにある。

本発明の分岐路認識装置によれば、車載カメラで取得した車両周囲の画像から画像処理により白線候補を抽出し、前記白線候補の白線らしさの確信度を算出し、算出した確信度に基づき、認識する白線を選択し、選択された白線に関する特徴として、車線が複合線ではないこと、車線が実線であること、車線が急カーブではないこと、左右の車線の平行度の変動が設定値よりも大きいこと、または車線の曲率の変動量が設定値よりも大きいこと、のうちの何れか一つの特徴による確信度または二つ以上の特徴による確信度を統合した確信度を算出し、その算出した確信度に基づき、分岐路の有無を判定するので、分岐路を精度良く認識することができる。

分岐路認識装置の概略の構成を表す機能ブロック図である。車両における車載カメラの位置を表す説明図である。画像処理装置の概略の機能構成を示す機能ブロック図である。分岐路認識処理を示すフローチャートである。（ａ）は平行度変動算出処理を説明する説明図であり、（ｂ）は曲率変動算出処理を説明する説明図であり、（ｃ）は複合線らしさ算出処理を説明する説明図であり、（ｄ）は実線・破線尤度算出処理を説明する説明図であり、（ｅ）は急カーブらしさ算出処理を説明する説明図である。

以下に本発明の実施形態を図面とともに説明する。なお、本発明は下記実施形態に限定されるものではなく、様々な態様にて実施することが可能である。
［１．分岐路認識装置１の構成の説明］
分岐路認識装置１は、図１に示すように、車両周囲の画像を取得する車載カメラ１０と、車載カメラ１０で取得した車両周囲の画像を画像処理する画像処理装置２０と、を備えている。

［１．１．車載カメラ１０の構成の説明］
車載カメラ１０はＣＣＤカメラで構成され、図２に示すように、車両の中央前部に設置されてその前方を連続して撮影する。

［１．２．画像処理装置２０の構成の説明］
画像処理装置２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＤＳＰ（デジタルシグナルプロセッサ）等を備えた周知のマイクロコンピュータ上で実行される処理として実現され、図３に示すように、各ＤＳＰが、白線候補算出部２１、白線特徴算出部２２、白線特徴統合部２３、制御目標白線選択処理部２４、分岐路判定部２５、として機能する。

白線候補算出部２１は、車載カメラ１０で取得した画像から画像処理により道路上の白線候補を算出する機能を有する。具体的には、車載カメラ１０で取得した画像から、公知の画像処理であるパターンマッチング、直線抽出ハフ変換処理における投票数（実線・破線判定結果）などにより、道路上の白線らしきもの（白線候補）を算出する。なお、白線候補は、１フレームの画像において複数抽出される場合もある。

なお、白線候補算出部２１は、白線候補抽出手段に該当する。
白線特徴算出部２２は、白線候補算出部２１で抽出した白線候補について、白線らしさの確信度を算出する機能を有する。なお、確信度は、０.０１〜１の範囲内で設定される数値（尤度）であって、（１）線種（複合線）パターン判定処理、（２）実線（投票数）判定処理、（３）直進性判定処理、（４）コントラスト強度判定処理、（５）コントラスト顕著判定処理、（６）白線内部の模様のなさ判定処理、（７）横断歩道からの遠さ判定処理、（８）路面からの輝度の高さ判定処理、（９）物標からの遠さ判定処理、の各処理ごとに設定する。よって、１つの白線候補について、複数の確信度が設定される。

白線特徴統合部２３は、上記（１）〜（９）の各処理においてそれぞれ算出されて出力される確信度を乗算して統合することにより白線らしさを示す尤度を出力する機能を有する。この白線特徴統合部２３における統合処理は、ベイズ推定のフレームワークに基づき、確信度の乗算による統合から判定する。

なお、白線特徴算出部２２および白線特徴統合部２３は、確信度算出手段に該当する。
制御目標白線選択処理部２４は、白線特徴統合部２３が出力する尤度のうち最大の尤度を有する白線候補を道路上の白線として選択する機能を有する。この制御目標白線選択処理部２４では、特徴として、自車にとって最内側の実線であること、分岐路判定時の外側線でないこと、左右白線のペアの車線らしさが高いこと、などを用いる。白線特徴統合部２３では、白線候補に対して「白線らしさ」が統合された尤度として出力されるので、制御目標白線選択処理部２４では、その統合された尤度が最大となっている白線を道路上の白線として選択するのである。

なお、制御目標白線選択処理部２４は、白線選択手段に該当する。
分岐路判定部２５は、後述する分岐路認識処理を実行することにより、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線に関する特徴から分岐路の確信度を算出し、その算出した確信度に基づき分岐路の有無を判定する機能を有するＤＳＰである。この分岐路判定部２５では、特徴として、（１）車線が複合線ではないこと、（２）車線が実線であること、（３）車線が急カーブではないこと、（４）左右の車線の平行度の変動が設定値よりも大きいこと、（５）車線の曲率の変動量が設定値よりも大きいこと、を用い、上記（１）〜（５）の特徴のうちの何れか一つの特徴による尤度または二つ以上の特徴による尤度を統合した尤度（統合尤度）を算出し、その算出した尤度に基づき、分岐路の有無を判定する。

なお、分岐路判定部２５は、分岐路判定手段に該当する。
［２．分岐路認識処理の説明］
次に、画像処理装置２０の分岐路判定部２５が実行する分岐路認識処理を、図４のフローチャートを参照して説明する。

本処理は、自車両の走行中、所定時間ごとに繰り返し実行される。
まず、最初のステップＳ１１０では、平行度を算出する。具体的には、分岐路判定部２５が、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線の平行度を算出する。その後、Ｓ１２０に移行する。

Ｓ１２０では、曲率を算出する。具体的には、分岐路判定部２５が、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線の曲率を算出する。その後、Ｓ１３０に移行する。
Ｓ１３０では、平行度変動の尤度を算出する。具体的には、分岐路判定部２５が、Ｓ１１０で算出した左右の車線の平行度についてその変動を算出し、算出した平行度の変動についてその尤度を算出する。より具体的には、図５（ａ）に示すテーブルを参照して平行度の変動の尤度を算出する。ここでは、左右の車線の平行度の変動が小さい場合には尤度を０．５とし、左右の車線の平行度の変動が大きい場合には尤度を０．１とする。なお、この０．５という値は、平行度の変動が小さい場合に分岐判定を抑制する機能を発揮するために設定される値であり、０．１という値は、他の複数のＩＰが強い確信で分岐と判定した場合にのみ、分岐抑制を覆すために設定される値である。その後、Ｓ１４０に移行する。

Ｓ１４０では、曲率変動の尤度を算出する。具体的には、分岐路判定部２５が、Ｓ１２０で算出した白線の曲率についてその変動を算出し、算出した曲率の変動についてその尤度を算出する。より具体的には、図５（ｂ）に示すテーブルを参照して白線の曲率変動の尤度を算出する。ここでは、白線の曲率変動が設定値よりも小さい場合には尤度を０．５とし、白線の曲率変動が設定値よりも大きい場合には尤度を０．１とする。なお、この０．５という値は、白線の曲率変動が小さい場合に分岐判定を抑制する機能を発揮するために設定される値であり、０．１という値は、他の複数のＩＰが強い確信で分岐と判定した場合にのみ、分岐抑制を覆すために設定される値である。その後、Ｓ１５０に移行する。

Ｓ１５０では、複合線の尤度を算出する。具体的には、分岐路判定部２５が、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線について複合線らしさの尤度を算出する。より具体的には、図５（ｃ）に示すテーブルを参照して複合線らしさの尤度を算出する。ここでは、複合線らしさが設定値よりも小さい場合には尤度を０．５とし、複合線らしさが設定値よりも大きい場合には尤度を０．１とする。なお、この０．５という値は、複合線らしさが小さい場合に分岐判定を抑制する機能を発揮するために設定される値であり、０．１という値は、他の複数のＩＰが強い確信で分岐と判定した場合にのみ、分岐抑制を覆すために設定される値である。その後、Ｓ１６０に移行する。

Ｓ１６０では、実線・破線の尤度を算出する。具体的には、分岐路判定部２５が、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線について実線・破線であることの尤度を算出する。より具体的には、図５（ｄ）に示すテーブルを参照して破線らしさの尤度を算出する。ここでは、破線らしさが設定値よりも小さい場合には尤度を０．５とし、破線らしさが設定値よりも大きい場合には尤度を０．１とする。なお、この０．５という値は、破線らしさが小さい場合に分岐判定を抑制する機能を発揮するために設定される値であり、０．１という値は、他の複数のＩＰが強い確信で分岐と判定した場合にのみ、分岐抑制を覆すために設定される値である。その後、Ｓ１７０に移行する。

Ｓ１７０では、道路形状情報（カーブ）の尤度を算出する。具体的には、分岐路判定部２５が、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線について急カーブであることの尤度を算出する。より具体的には、図５（ｅ）に示すテーブルを参照して急カーブらしさの尤度を算出する。ここでは、急カーブらしさが設定値よりも小さい場合には尤度を０．５とし、急カーブらしさが設定値よりも大きい場合には尤度を０．１とする。なお、この０．５という値は、急カーブらしさが小さい場合に分岐判定を抑制する機能を発揮するために設定される値であり、０．１という値は、他の複数のＩＰが強い確信で分岐と判定した場合にのみ、分岐抑制を覆すために設定される値である。その後、Ｓ１８０に移行する。

Ｓ１８０では、統合尤度を算出する。具体的には、分岐路判定部２５が、Ｓ１３０で算出した平行度変動の尤度、Ｓ１４０で算出した曲率変動の尤度、Ｓ１５０で算出した複合線の尤度、Ｓ１６０で算出した実線・破線の尤度、Ｓ１７０で算出した急カーブの尤度を乗算して統合することで統合尤度を算出する。その後、Ｓ１９０に移行する。

Ｓ１９０では、分岐統合尤度が所定値以上であるか否かを判断する。具体的には、分岐路判定部２５が、Ｓ１８０で算出した統合尤度が所定値としての５０％以上であるか否かを判断する。統合尤度が５０％以上であると判断された場合には（Ｓ１９０：ＹＥＳ）、Ｓ２１０に移行する。一方、統合尤度が５０％未満であると判断された場合には（Ｓ１９０：ＮＯ）、Ｓ２００に移行する。

Ｓ２００では、通常検出を行う。具体的には、Ｓ１９０で統合尤度が５０％未満であると判断されたことを受けて、分岐路判定部２５が、この白線候補を白線として検出する通常検出を行う。その後、Ｓ２２０に移行する。

Ｓ２１０では、白線候補を除外する。具体的には、Ｓ１９０で統合尤度が５０％以上であると判断されたことを受けて、分岐路判定部２５が、この白線候補を除外する。つまり、分岐路であると判定する。その後、Ｓ２２０に移行する。

Ｓ２２０では、検出結果を出力する。具体的には、分岐路判定部２５が、Ｓ２００からＳ２２０に移行した場合には、当該白線候補を白線として検出した旨を検出結果として出力し、一方、Ｓ２１０からＳ２２０に移行した場合には、当該白線候補を除外して分岐路と判定した旨を検出結果として出力する。なお、この処理により、分岐路判定部２５は判定結果出力手段に該当する。その後、本処理を終了する。

［３．実施形態の効果］
本実施形態の分岐路認識装置１によれば、分岐路判定部２５が、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線に関する特徴であり、（１）車線が複合線ではないこと、（２）車線が実線であること、（３）車線が急カーブではないこと、（４）左右の車線の平行度の変動が設定値よりも大きいこと、（５）車線の曲率の変動量が設定値よりも大きいこと、を用い、上記（１）〜（５）の特徴のうちの何れか一つの特徴による尤度または二つ以上の特徴による尤度を統合した尤度（統合尤度）を算出し、その算出した尤度に基づき、分岐路の有無を判定するので、分岐路を精度良く認識することができる。

１…分岐路認識装置、１０…車載カメラ、２０…画像処理装置、２１…白線候補算出部、２２…白線特徴算出部、２３…白線特徴統合部、２４…制御目標白線選択処理部、２５…分岐路判定部。

Claims

車載カメラ（１０）で取得した車両周囲の画像から画像処理により白線候補を抽出する白線候補抽出手段（２１）と、
前記白線候補の白線らしさの確信度を算出する確信度算出手段（２２，２３）と、
前記確信度算出手段が算出した確信度に基づき、認識する白線を選択する白線選択手段（２４）と、
前記白線選択手段によって選択された白線に関する特徴に基づき、分岐路の有無を判定する分岐路判定手段（２５）と、
を備え、
前記分岐路判定手段（２５）は、前記白線選択手段（２４）によって選択された白線に関する特徴として、車線が複合線ではないこと、車線が実線であること、車線が急カーブではないこと、左右の車線の平行度の変動が設定値よりも大きいこと、または車線の曲率の変動量が設定値よりも大きいこと、のうちの何れか一つの特徴による確信度または二つ以上の特徴による確信度を統合した確信度を算出し、その算出した確信度に基づき、分岐路の有無を判定すること
を特徴とする分岐路認識装置（１）。
請求項１に記載の分岐路認識装置（１）において、
前記分岐路判定手段（２５）は、算出した確信度が所定値以上である場合には分岐路が存在すると判定し、算出した確信度が所定値未満である場合には分岐路が存在しないと判定すること
を特徴とする分岐路認識装置（１）。
請求項１または請求項２に記載の分岐路認識装置（１）において、
前記分岐路判定手段（２５）による判定結果を出力する判定結果出力手段（２５）を備えること
を特徴とする分岐路認識装置（１）。