JP2016018521A - 走行区画線認識装置及び走行区画線認識プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】認識する走行区画線が分岐路へ引きずられる現象を抑制し、走行区画線の認識精度を向上させることが可能な走行区画線認識装置を提供する。【解決手段】車載カメラ１０によりフレーム毎に撮影された画像に基づいて、道路の白線の候補である白線候補を検出する白線検出手段３０と、検出された白線候補が分岐路の白線であるか判定する分岐判定手段４０と、検出された白線候補の曲率ρを含む特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて白線を認識する白線認識手段５０と、を備える。白線認識手段５０は、分岐路の白線と判定された白線候補を、白線の認識に用いる白線候補から除外する除外手段５１と、曲率ρの時間変化量の推定値に基づいて曲率ρを算出する曲率算出手段５３と、分岐路の白線と判定された場合に、曲率ρを所定フレーム数前に算出した曲率ρに戻すとともに、曲率ρの時間変化量の推定値をゼロにリセットする抑制手段５１とを含む。【選択図】 図１

Description

本発明は、車両の運転支援等のために、道路の走行区画線を認識する装置、及びそのプログラムに関する。

カメラが撮影した画像から道路の走行区画線を認識し、認識した走行区画線に基づいて車両の自動制御を行ったり、道路からの逸脱を警告したりする装置が提案されている。このような装置において、自車両が走行する本線道路に対して分岐路がある場合には、本線道路と分岐路とを判別して、本線道路の走行区画線を認識する必要がある。しかしながら、分岐路と判定した時点で、すでに分岐路の走行区画線のデータを用いている場合には、認識する走行区画線が分岐路の区画線側に引きずられるおそれがある。

そのため、特許文献１に記載の境界線検出装置は、画像から抽出した複数組の走行区画線候補の中から選定した２つの走行区画線候補の一方が、分岐走路の走行区画線であると判定したときには、選定した走行区画線候補のデータに基づいて算出した道路パラメータを採用しない。そして、特許文献１に記載の装置は、それ以前に選定した走行区画線、すなわち、分岐路よりも手前の本線道路の走行区画線に基づいて算出した道路パラメータを採用する。

特開２００５−３４６３８３号公報

特許文献１に記載の装置では、曲率を含む道路パラメータを過去に算出した曲率に戻しているが、曲率を含む道路パラメータを過去の値に戻すだけでは、認識する走行区画線が分岐路へ引きずられる現象を十分に抑制できないおそれがある。

本発明は、上記実情に鑑み、認識する走行区画線が分岐路へ引きずられる現象を抑制し、走行区画線の認識精度を向上させることが可能な走行区画線認識装置を提供することを主たる目的とする。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は走行区画線認識装置であって、車載カメラによりフレーム毎に撮影された車両周辺の道路の画像に基づいて、前記道路の区画線の候補である区画線候補を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記区画線候補が分岐路の区画線であるか判定する分岐判定手段と、前記検出手段により検出された前記区画線候補の曲率を含む特徴量を算出し、算出した前記特徴量に基づいて前記区画線を認識する認識手段と、を備え、前記認識手段は、前記分岐判定手段により分岐路の区画線と判定された前記区画線候補を、前記区画線の認識に用いる前記区画線候補から除外する除外手段と、前記曲率の時間変化量の推定値に基づいて前記曲率を算出する曲率算出手段と、前記分岐判定手段により分岐路の区画線と判定された場合に、前記曲率を所定フレーム数前に算出した曲率に戻すとともに、前記曲率の時間変化量の推定値をゼロにリセットする抑制手段とを含む。

本発明によれば、車載カメラによりフレーム毎に撮影された車両周辺の画像に基づいて、区画線候補が検出され、検出された区画線候補が分岐路の区画線であるか判定される。また、検出された区画線候補の曲率を含む特徴量が算出され、算出された特徴量に基づいて、道路の区画線が認識される。このとき、分岐路と判定された区画線候補は、区画線の認識に用いる区画線候補から除外される。さらに、分岐路の区画線と判定された場合には、曲率が所定フレーム数前に算出された曲率に戻されるとともに、曲率の時間変化量の推定値がゼロにリセットされる。

ここで、曲率を本線道路の曲率である過去値に戻しても、曲率の時間変化量の推定値をゼロにリセットしない場合、これ以降に算出される曲率が、本線道路の曲率からずれ、分岐路の曲率に引きずられるおそれがある。これに対して、曲率を過去値に戻すとともに、曲率の時間変化量の推定値をゼロにリセットすることにより、認識する区画線が分岐路へ引きずられる現象を適切に抑制することができ、ひいては、区画線の認識精度を向上させることができる。

走行区画線認識装置の構成を示すブロック図。 車載カメラの配置を示す車両の側面図。 分岐路の１例を示す図。 分岐路の他の例を示す図。 白線を認識する処理手順を示すフローチャート。 分岐路を通過する前と通過した後の道路を示す図。 認識距離、曲率、曲率変化量の推定値、曲率２次微分の推定値を示す図。 分岐判定後に抑制処理した曲率を示す図。 分岐判定後に抑制処理していない曲率及び抑制処理した曲率を示す図。

以下、走行区画線認識装置を具現化した実施形態について、図面を参照しつつ説明する。本実施形態に係る走行区画線認識装置により認識された走行区画線は、レーンキープアシスト制御（ＬＫＡ制御）やレーン逸脱警報等の走行支援に用いられる。

まず、図１を参照して、本実施形態に係る走行区画線認識装置２０の構成について説明する。本実施形態に係る走行区画線認識装置２０は、車載カメラ１０により撮影された画像を用いて、道路の白線（区画線）を認識する車載装置である。

車載カメラ１０は、ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳイメージセンサ、近赤外線カメラ等の少なくとも１つから構成されている。車載カメラ１０は、図２に示すように、自車両７０の前方の道路を含む周辺環境を撮影するように、自車両７０に搭載されている。詳しくは、車載カメラ１０は、自車両７０のフロントガラスの上端付近に設置されており、車両前方へ向けて所定角度範囲で広がる領域をフレーム毎に撮影する。車載カメラ１０は、１秒間に決められたフレーム数の画像を撮影する。なお、車載カメラ１０は、ステレオカメラや、複数のカメラから構成されていてもよい。

走行区画線認識装置２０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びＩ／Ｏ等を備えたコンピュータである。ＣＰＵが、ＲＯＭにインストールされている走行区画線認識プログラムを実行することにより、白線検出手段３０、分岐判定手段４０、白線認識手段５０の各種機能を実現する。なお、記憶媒体に記憶されている走行区画線認識プログラムを、コンピュータに読み込んでもよい。

白線検出手段３０は、車載カメラ１０によりフレーム毎に撮影された自車両７０の周辺画像に基づいてエッジ点を抽出し、抽出したエッジ点から、左右一対となる複数の組の白線候補（区画線候補）を抽出する。そして、白線検出手段３０は、抽出した複数の組の白線候補の中から最も白線らしい一対の白線候補を選択して検出する。最も白線らしい白線候補とは、白線の複数の特徴を備えている度合が最も高い白線候補である。白線の複数の特徴としては、エッジ強度が閾値よりも大きいこと、白線幅が規定の幅に近いこと等が挙げられる。

分岐判定手段４０は、白線検出手段３０により検出された白線候補が、分岐路の白線である尤もらしさ（尤度）を算出し、白線検出手段３０により検出された白線候補が分岐路の白線であるか否か判定する。詳しくは、分岐判定手段４０は、分岐路の複数の特徴のそれぞれについて、白線候補が分岐路の特徴を備えている度合が高いほど、分岐路の白線である尤度を高く算出する。分岐路の複数の特徴としては、左右の白線候補の平行度が低いこと、所定フレーム数の画像において認識距離Ｌが単調減少していること、所定フレーム数の画像において曲率ρが単調変化していること等が挙げられる。認識距離Ｌは、白線候補の直線部分における認識可能な最遠端までの距離である。

図３及び図４に、左右の白線の間隔である車線幅が急激に増加する急な分岐路の例を示す。自車両７０の前方に分岐路がある場合、分岐路の白線を示す白線候補の認識距離Ｌは、緩やかな分岐路か急な分岐路かに関わらず、車両が分岐路に近づくほど短くなる。また、自車両７０の前方に分岐路がある場合、分岐路の白線を示す白線候補の曲率ρの絶対値は、緩やかな分岐路か急な分岐路かに関わらず、車両が分岐路に近づくのに応じて単調増加（単調変化）する。

さらに、分岐判定手段４０は、算出した各分岐路の特徴に対応する尤度を統合し、分岐統合尤度を算出する。この分岐統合尤度は、白線候補が分岐路の白線である確信度を表す。詳しくは、尤度Ａと尤度Ｂとを統合する場合、Ｘ＝Ａ・Ｂ／[Ａ・Ｂ＋（１−Ａ）・（１−Ｂ）]の式を用いて、分岐統合尤度Ｘを算出する。尤度Ａ，Ｂ及び分岐統合尤度Ｘは０〜１の値である。３つ以上の尤度を統合する場合は、順次尤度を統合すればよい。分岐判定手段４０は、算出した分岐統合尤度に基づいて、白線候補が分岐路の白線であるか否か判定する。

白線認識手段５０は、除外手段５１、抑制手段５２、及び曲率算出手段５３を含む。白線認識手段５０は、白線検出手段３０により検出された白線候補の道路パラメータ（特徴量）を算出し、算出した道路パラメータに基づいて白線を認識する。算出する道路パラメータは、白線の曲率ρ、道路幅方向における自車両７０の位置ｇ、自車両７０の進行方向と白線とがなす角度θ、道路に対する車両のピッチング角φ、道路の幅Ｗ等である。

除外手段５１は、分岐判定手段４０により分岐路の白線と判定された白線候補を、白線の認識に用いる白線候補から除外する。これにより、白線検出手段３０により検出された左右一対の白線候補が、本線道路の白線と分岐路の白線であった場合、本線道路の白線である白線候補が認識され、分岐路の白線である白線候補は認識されない。すなわち、白線の認識に、本線道路の白線である白線候補から算出した道路パラメータは用いられるが、分岐路の白線である白線候補から算出した道路パラメータは用いられない。

抑制手段５２は、分岐判定手段４０により白線候補が分岐路の白線と判定された場合に、曲率ρが分岐路側の曲率ρに引きずられないように抑制処理をする。詳しくは、抑制手段５２は、曲率ρ及びその他の道路パラメータを、所定フレーム数前に算出した曲率ρ及びその他の道路パラメータに戻す。すなわち、抑制手段５２は、分岐路の白線と判定される前に検出された白線候補である、本線道路の白線候補から算出した曲率ρ及びその他の道路パラメータに戻す。

ここで、曲率ρを本線道路の曲率である過去値に戻しても、曲率の時間変化量の推定値をゼロにリセットしない場合、これ以降に算出される曲率ρが、本線道路の曲率からずれ、分岐路の曲率に引きずられるおそれがある。そこで、抑制手段５２は、曲率ρの時間変化量の推定値をゼロにリセットする。さらに、抑制手段５２は、曲率ρの２次時間微分の推定値もゼロにリセットする。曲率ρの時間変化量の推定値、及び曲率ρの２次時間微分の推定値は、曲率算出手段５３により推定される。

曲率算出手段５３は、カルマンフィルタ等を用いてフィルタリングにより曲率ρの２次時間微分の推定値を推定する。すなわち、曲率ρの２次時間微分の履歴に基づいて、曲率ρの２次時間微分の推定値を推定する。また、曲率算出手段５３は、曲率ρの２次時間微分の推定値に基づいて、曲率ρの時間変化量の推定値、すなわち曲率ρの１次時間微分の推定値を推定し、曲率ρの時間変化量の推定値に基づいて曲率ρを算出する。具体的には、曲率算出手段５３は、カルマンフィルタ等を用いてフィルタリングにより、曲率ρの時間変化量の推定値及び曲率ρを算出する。すなわち、曲率ρの時間変化量の履歴に基づいて、曲率ρの時間変化量の推定値を推定する。

また、曲率算出手段５３は、分岐判定手段４０により白線候補が分岐路の白線と判定された場合に、ゼロにリセットされた曲率ρの２次時間微分の推定値に基づいて、曲率ρの時間変化量の推定値を継続して推定する。さらに、曲率算出手段５３は、分岐判定手段４０により白線候補が分岐路の白線と判定された場合に、所定フレーム数前に算出した曲率ρと、ゼロにリセットされた曲率ρの時間変化量の推定値とに基づいて、曲率ρを継続して算出する。これにより、曲率算出手段５３は、図３及び４の分岐箇所で右側白線候補の直線が検出されない間も、分岐路側に引きずられることなく、本線道路に沿った曲率ρを算出し続けることができる。また、分岐箇所で白線候補の直線が検出されない間、曲率ρ以外の道路パラメータも継続して算出される。ただし、白線候補の直線が検出されない間に算出された道路パラメータは、白線の認識に用いられない。そして、分岐箇所を通過して、白線候補の直線が検出されるようになると、継続して算出されている道路パラメータが白線の認識に用いられる。

次に、白線を認識する処理手順について、図５のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、走行区画線認識装置２０がフレーム毎に繰り返し実行する。

まず、車載カメラ１０により撮影された画像を取得する（Ｓ１０）。そして、取得した画像を道路の上方から見た平面画像に変換し、以下の処理を行う。Ｓ１０で取得した画像に対して、sobelフィルタ等のフィルタを使用して、画像の水平方向に輝度変化率が大きいエッジ点を抽出する（Ｓ１１）。抽出したエッジ点を例えばハフ変換し、複数の組の左右の白線候補を算出し、その中から最も白線らしい白線候補を選択する（Ｓ１２）。

続いて、Ｓ１２で選択した左右の白線候補について、それぞれ分岐路の白線である尤度を算出して、分岐判定を行う。まず、分岐路の白線である尤度の１つである平行度尤度を算出する（Ｓ１３）。詳しくは、左右の白線候補のヨー角θをそれぞれ算出する。算出した左右のヨー角θの差分は、左右の白線候補の平行度を表す。ヨー角θの差分が小さいほど高い平行度を表す。左右の白線候補の一方が分岐路の白線である場合、左右の白線候補の平行度は低くなる。よって、平行度が低いほど、すなわちヨー角θの差分が大きいほど、平行度尤度を高く算出する。

次に、分岐路の白線である尤度の１つである曲率乖離量尤度を算出する（Ｓ１４）。まず、左右の白線候補のそれぞれについて曲率ρを算出する。ここでは、左側に曲がっている場合の曲率を正、右側に曲がっている場合の曲率を負とする。そして、左右の白線候補のそれぞれについて、過去のフレームの画像における白線の曲率ρに対する白線候補の曲率ρの乖離量、すなわち曲率ρの変化量を算出する。

さらに、直近の所定フレーム数の画像における曲率ρの乖離量をみる。本線道路に対して分岐路がある場合、分岐地点前での白線の曲率半径は無限大であり、分岐地点では先に進むほど白線の曲率半径は小さくなる。そのため、分岐路の白線である白線候補から算出される曲率ρの絶対値は、分岐路に近づいたフレームの画像ほど大きくなる。これに対して、本線道路の白線である白線候補から算出される曲率ρの絶対値は、直近の所定フレーム数の画像において単調変化することはない。

よって、所定フレーム数の画像における曲率ρの絶対値が単調増加している場合に、この後算出する分岐統合尤度を増加させるように、曲率乖離量尤度を算出する。詳しくは、所定フレーム数の画像における曲率ρの絶対値が単調増加している場合に、曲率乖離量尤度を、分岐統合尤度が判定閾値以上になるような値に算出する。

次に、分岐路の白線である尤度の１つである認識距離尤度を算出する（Ｓ１５）。詳しくは、白線候補の直線部分の長さ、すなわち認識距離Ｌを算出する。認識距離Ｌは、白線候補の直線部分の最遠端までの距離であり、最遠端よりも遠方側では直線上にエッジ点は抽出されない（図６（ａ）参照）。

そして、直近の所定フレーム数の画像における認識距離Ｌの変化をみる。本線道路に対して分岐路がある場合、分岐路の白線である白線候補から算出される認識距離Ｌは、分岐路に近づいたフレームの画像ほど短くなる。これに対して、本線道路の白線である白線候補から算出される認識距離Ｌは、直近の所定フレーム数の画像において、白線が実線であればほとんど変化しないし、白線が破線であれば増減する。

よって、所定フレーム数の画像における認識距離Ｌが単調減少している場合に、この後算出する分岐統合尤度を増加させるように、認識距離尤度を算出する。詳しくは、所定フレーム数の画像における認識距離Ｌが単調減少している場合に、認識距離尤度を、分岐統合尤度が判定閾値以上になるような値に算出する。なお、所定フレーム数の画像は、直近の所定フレーム数の画像に限らず、現時点までに取得されているフレームの画像から適宜選択した所定フレーム数の画像であればよい。

次に、分岐統合尤度を算出する（Ｓ１６）。すなわち、Ｓ１３で算出した平行尤度、Ｓ１４で算出した曲率乖離量尤度、Ｓ１５で算出した認識距離尤度を統合して、分岐統合尤度を算出する。

続いて、Ｓ１６で算出した分岐統合尤度が０．５（５０％）以上か否か判定する（Ｓ１７）。分岐統合尤度が０．５（５０％）未満の場合は（Ｓ１７：ＮＯ）、白線候補は分岐路の白線ではないと判定し、分岐統合尤度が０．５（５０％）以上の場合は（Ｓ１７：ＹＥＳ）、白線候補は分岐路の白線であると判定する。なお、Ｓ１７の判定では、判定閾値を０．５（５０％）としているが、０．５（５０％）に限らず他の値にしてもよい。

白線候補が分岐路の白線ではないと判定した場合は、この白線候補を認識対象から除外しないで、通常の白線認識を行う（Ｓ１８）。すなわち、選択した左右の白線候補を道路の左右の白線として認識する。

一方、白線候補が分岐路の白線であると判定した場合は、認識対象からこの白線候補を除外する（Ｓ１９）。すなわち、選択左右の白線候補の一方が分岐路の白線である場合は、分岐路の白線である白線候補を認識しないで、本線道路の白線である白線候補のみを認識する。

続いて、曲率ρ及びその他の道路パラメータを、所定フレーム数前に算出した過去値に戻す（Ｓ２０）。続いて、曲率ρの時間変化量の推定値、及び曲率ρの２次時間微分の推定値をゼロにリセットする（Ｓ２１）。この後、本線道路の右白線候補が検出されるまで、過去値に戻した曲率ρ、ゼロにリセットした曲率ρの時間変化量の推定値及び２次時間微分の推定値に基づいて、曲率ρを継続して算出する。

続いて、白線の認識結果、すなわち算出した道路パラメータを車両ＥＣＵへ出力する（Ｓ２２）。左右の白線候補を白線として認識した場合には、左右の白線候補から算出した道路パラメータを車両ＥＣＵへ出力する。また、片方の白線候補のみを認識した場合には、片方の白線候補から算出した道路パラメータを車両ＥＣＵへ出力する。以上で、本処理を終了する。以下に、本処理による効果を示す。

図６（ａ）に前方に分岐路がある道路を示し、図６（ｂ）に分岐路を通過した後の道路を示す。また、図７（ａ）〜（ｄ）に、図６に示す直線の道路を分岐路の手前側から走行して、分岐路を通過した場合における右白線候補の認識距離Ｌ、曲率ρ、曲率ρの時間変化量の推定値及び曲率ρの２次時間微分の推定値をそれぞれ示す。図７（ｂ）は、分岐判定後に過去値に戻していない曲率ρを示し、図７（ｃ），（ｄ）は、分岐判定後にゼロリセットしていない曲率ρの時間変化量の推定値及び２次時間微分の推定値をそれぞれ示す。

図７（ａ）〜（ｄ）では、横軸が時間を表し、認識距離Ｌ、曲率ρ、曲率ρの時間変化量の推定値、及び曲率ρの２次時間微分の推定値は、０の位置から時間の経過とともに右へ移動し、Ｎの位置まで到達すると、再び０の位置に戻る。また、図７（ａ）〜（ｄ）では、Ｐの位置が現時点を表し、Ｐの位置の直近の右側が最も古いフレームの画像から算出した値を示しており、Ｐの位置の直近の左側が現時点の直前のフレームの画像から算出した値を示している。なお、現時点の自車両７０の位置は、分岐路を通過した先である。

図７（ａ）に示すように、Ｎの位置よりも前で認識距離Ｌが単調減少して、右白線候補が分岐路の白線と判定されている。また、図７（ｂ）に示すように、Ｎの位置よりも前で曲率ρの絶対値が単調増加して、右白線候補が分岐路の白線と判定されている。そして、分岐路判定後、曲率ρは本線道路側の曲率に戻らず、分岐路側の曲率に引きずられて大きくオーバーシュートしている。

次に、図８に、図７（ｂ）において、分岐判定後に曲率ρを過去値に戻すとともに、曲率ρの時間変化量の推定値及び曲率の２次時間微分の推定値をゼロリセットした場合の曲率ρを示す。図７（ｂ）と比較して、分岐判定後の曲率ρのオーバーシュートが小さく、曲率ρは本線道路側の曲率に早く戻っている。

また、図９に、カーブした本線道路が分岐している場合における曲率ρを示す。図９（ａ）は図７（ｂ）に対応する曲率ρであり、図９（ｂ）は図８に対応する曲率ρである。図９（ａ）では、分岐判定した後、曲率ρは分岐路側の曲率に引きずられて大きくオーバーシュートし、本線道路側の曲率に戻るまでに時間がかかっている。これに対して、図９（ｂ）では、分岐判定した後、曲率ρのオーバーシュートは小さく、曲率ρは早く安定して本線道路側の曲率に戻っている。

以上説明した本実施形態によれば、以下の効果を奏する。

・白線候補が分岐路の白線と判定された場合に、曲率ρが過去値に戻されるとともに、曲率の時間変化量の推定値がゼロにリセットされる。これにより、認識する白線が分岐路側へ引きずられる現象を適切に抑制することができ、ひいては、白線の認識精度を向上させることができる。

・白線候補が分岐路の白線と判定された場合に、曲率ρの２次時間微分の推定値がゼロにリセットされる。これにより、曲率ρが本線道路の曲率である過去値に戻された以降に、本線道路の曲率からずれて分岐路の曲率に引きずられることがより抑制される。そのため、認識する白線が分岐路側へ引きずられる現象をより抑制し、ひいては、白線の認識精度をさらに向上させることができる。

・ゼロにリセットされた曲率ρの２次時間微分の推定値に基づいて、曲率ρの時間変化量の推定値を継続して推定することにより、曲率ρを本線道路の白線の曲率に早く安定して戻すことができる。

・ゼロにリセットされた曲率ρの時間変化量の推定値に基づいて、曲率ρを継続して算出することにより、曲率ρを本線道路の白線の曲率に早く安定して戻すことができる。

（他の実施形態）
・白線候補が分岐路の白線と判定された場合に、曲率ρの二次時間微分をゼロにリセットしなくてもよい。曲率ρを過去値に戻すとともに、曲率ρの時間変化量をゼロにリセットするだけでも、曲率ρが分岐路側に引きずられる現象を十分に抑制できる。曲率ρの二次時間微分をゼロにリセットすれば、曲率ρが分岐路側に引きずられる現象をさらに抑制できる。

・分岐路の判定において、分岐路の白線である尤度として、平行度尤度、曲率乖離尤度、及び認識距離尤度のうちの少なくとも１つを算出すればよい。また、分岐路の白線である尤度として、平行度尤度、曲率乖離尤度、認識距離尤度以外の尤度を算出してもよい。

１０…車載カメラ、２０…走行区画線認識装置、３０…白線検出手段、４０…分岐判定手段、５０…白線認識手段、５１…除外手段、５２…抑制手段、５３…曲率算出手段。

Claims (5)

1. 車載カメラ（１０）によりフレーム毎に撮影された車両周辺の道路の画像に基づいて、前記道路の区画線の候補である区画線候補を検出する検出手段（３０）と、
   前記検出手段により検出された前記区画線候補が分岐路の区画線であるか判定する分岐判定手段（４０）と、
   前記検出手段により検出された前記区画線候補の曲率を含む特徴量を算出し、算出した前記特徴量に基づいて前記区画線を認識する認識手段（５０）と、を備え、
   前記認識手段は、前記分岐判定手段により分岐路の区画線と判定された前記区画線候補を、前記区画線の認識に用いる前記区画線候補から除外する除外手段（５１）と、前記曲率の時間変化量の推定値に基づいて前記曲率を算出する曲率算出手段（５３）と、前記分岐判定手段により分岐路の区画線と判定された場合に、前記曲率を所定フレーム数前に算出した曲率に戻すとともに、前記曲率の時間変化量の推定値をゼロにリセットする抑制手段（５２）とを含むことを特徴とする走行区画線認識装置。
2. 前記曲率算出手段は、前記曲率の２次時間微分の推定値に基づいて前記曲率の時間変化量の推定値を推定し、
   前記抑制手段は、前記分岐判定手段により分岐路の区画線と判定された場合に、前記曲率の２次時間微分の推定値をゼロにリセットする請求項１に記載の走行区画線認識装置。
3. 前記曲率算出手段は、前記分岐判定手段により分岐路の区画線と判定された場合に、前記ゼロにリセットされた前記曲率の２次時間微分の推定値に基づいて前記曲率の時間変化量の推定値を継続して推定する請求項２に記載の走行区画線認識装置。
4. 前記曲率算出手段は、前記分岐判定手段により分岐路の区画線と判定された場合に、前記所定フレーム数前に算出した曲率と、前記ゼロにリセットされた前記曲率の時間変化量の推定値とに基づいて前記曲率を継続して算出する請求項１〜３のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
5. コンピュータにインストールされるプログラムであって、
   前記コンピュータに、請求項１〜４のいずれかに記載の走行区画線認識装置が備える各手段を実現させることを特徴とする走行区画線認識プログラム。

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