JP2016206721A - 路面標示検出装置及び路面標示検出方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】路面標示検出装置において、車両前方の路面領域を画像として撮像し、車両前方の路面に電磁波を照射し、その反射波の反射強度及び反射位置を計測し、反射強度及び反射位置に基づき、路面標示位置を推定し、画像の全領域のうち路面標示位置に対応する画像領域の輝度強度特徴を抽出し、輝度強度特徴を基準として画像の全領域を対象として路面標示を認識する。
【選択図】図2
Description
つまり、従来技術では、近傍の白線についてはレーザー光で検出できるが、遠方の白線についてはレーザー光では検出できず、かつ、画像内で白線とアスファルトとの区別がつきにくいときには、白線の検出が困難になる状況がある。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、画像内で白線とアスファルトとの区別がつき難い場合や、レーザー光で検出できない遠方の白線である場合でも、白線の検出ができる路面標示検出装置及び路面標示検出方法を提供することを目的とする。
また、以下に示す第1及び第2実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の形状、構造、配置等を下記のものに特定するものでない。本発明の技術的思想は、請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
以下に、本発明の第1実施形態について説明する。
(システム構成)
図1に示すように、本発明の第1実施形態に係る路面標示検出装置は、狭角カメラ1と、レーザーレーダー2と、車速センサー3と、舵角センサー4と、制御装置5と、運転支援システム6とを備える。
レーザーレーダー2は、車両Aの車室外に取り付けられ、自車両前方領域に電磁波を照射し、その反射波を検出する。ここでは、レーザーレーダー2は、車室外のフロント周辺に、高さh2、水平から下向きに角度θ2の位置及び姿勢で取り付けられており、車両前方にレーザー光を照射し、照射したレーザー光に対する反射光を受光し、受光した反射光の反射位置とその反射強度を反射光データとして取得する。このとき、h1>h2、θ1<θ2である。例えば、レーザーレーダー2を取り付ける位置は、ボンネット、バンパー、ナンバープレート、ヘッドライト、サイドミラー周辺でも良い。
舵角センサー4は、車両Aの操舵機構又は転舵機構等に取り付けられ、舵角操舵量を検出するための装置である。
制御装置5は、狭角カメラ1で撮像した画像と、レーザーレーダー2で得られた反射光データ(反射位置、反射強度を含む)を取り込み、車両前方の路面標示(白線、黄色線、区画線を含む)を検出する。ここでは、路面標示として白線を例に説明する。このとき、制御装置5は、画像と反射光データを取得した時刻のタイムスタンプも同時に取得し、このタイムスタンプと車速センサー3及び舵角センサー4から送られる車両挙動の情報とに基づき、反射光データの位置と画像中の位置を対応付ける。制御装置5は、車両前方の白線に対する車両Aの位置や姿勢を推定し、それらの位置や姿勢の推定値を運転支援システム6に転送する。
なお、制御装置5及び運転支援システム6は、独立した装置でも良いし、一体化していても良い。少なくとも通信又は連携可能であれば良い。制御装置5及び運転支援システム6の例として、電子制御装置(ECU)を想定している。但し、実際には、制御装置5及び運転支援システム6は、計算機、スマートフォン、タブレット端末、カーナビゲーションシステム等でも良い。
図2を参照して、制御装置5の詳細について説明する。
制御装置5は、輝度強度特徴算出部501と、路面標示位置推定部502と、タイムスタンプ取得部503と、近傍白線選択部504と、白線特徴量算出部505と、白線特徴量保存部506と、白線抽出基準変更部507と、画像白線抽出部508と、白線尤度算出部509と、車線認識部510とを備える。
M=sqrt(dx×dx+dy×dy) ……(1)
なお、第1実施形態では、Sobelフィルタを用いたが、実際にはこれに限定されない。例えば、Laplacianフィルタ等を用いて、画像中の輝度変化が大きい画素(エッジ画素)を強調できれば良い。
タイムスタンプ取得部503は、狭角カメラ1が画像を撮像した時間(狭角カメラ1の画像撮像時刻)と、レーザーレーダー2が反射光データを取得した時間(レーザーレーダー2の計測時刻)と、をそれぞれ取得して記憶する。
[一段目の処理]
近傍白線選択部504は、路面標示位置推定部204で検出した車両近傍の白線の位置を、狭角カメラ1で撮像した画像の画像座標系に対応付ける。このとき、タイムスタンプ取得部503で取得した狭角カメラ1の画像撮像時刻とレーザーレーダー2の計測時刻とにズレがあるので、狭角カメラ1の画像撮像時刻とレーザーレーダー2の計測時刻とのズレを、車速センサー3及び舵角センサー4の出力から算出した車両の移動軌跡に基づき、補正し、車両近傍の白線の位置を画像の画像座標系に対応付ける。
近傍白線選択部504は、後述する車両近傍の白線の位置を対応付けられた画像中の輝度勾配強度に基づき、後段の処理で使う白線を選択する。白線の選択処理の詳細については、後述する図5のフローチャートの説明で述べる。
白線特徴量算出部505は、近傍白線選択部504の一段目の処理で白線位置を対応付けられた画像の輝度勾配強度を白線特徴量として算出する。すなわち、白線特徴量は、白線位置を対応付けられた画像の輝度勾配強度である。実際には、白線特徴量は、輝度勾配強度の平均(平均輝度勾配強度)等でも良い。なお、白線の位置を対応付けられた画像中の輝度勾配強度は、白線の縁(エッジ)を示す。白線特徴量の算出処理の詳細については、後述する図5のフローチャートの説明で述べる。
白線尤度算出部509は、画像白線抽出部508で抽出した白線候補の画素の輝度勾配強度と、白線抽出基準変更部507で解析した白線特徴量の分布の関係から、個々の画素の白線尤度を算出して設定する。ここでは、白線尤度算出部509は、特徴空間上での「正解データ」の分布に応じて、画像白線抽出部508で画像の全領域を対象として抽出した白線候補の信頼度(白線尤度)を算出する。一般的に、走行シーンの環境が安定しているときには特徴空間上での正解データの分布は小さくなり、逆の場合は分布が広がる。例えば、日陰・日向の切り替わりが少ない、カメラに強い直射日光が差し込んでいない、路面が汚れていない等のときには特徴空間上での正解データの分散が小さくなり、逆の場合は分散が大きくなる。そして、多くの白線認識手法は検出した白線候補の点群に対して、種々の最適化手法(最小二乗法等)で白線内での車両の位置を推定する。このとき、個々の点群に対して正解データの分布の中心に近いものほど高い信頼度(=重み)を与えるようにすることで、最適化の精度を向上させることができる。
例えば、車線認識部510は、レーザーレーダー2で検出できた白線については、そのまま白線として認識する。一方、レーザーレーダー2で検出できない遠方の白線等については、画像白線抽出部508で白線候補の画素として抽出され、且つ、白線尤度算出部509で白線尤度が設定された画素の中から、白線尤度の高い(一定値以上の)画素を白線として認識する。
なお、車線認識部510は、上記の近傍白線選択部504、白線特徴量保存部506、白線抽出基準変更部507、画像白線抽出部508及び白線尤度算出部509と連携又は一体化していても良い。
次に、図5のフローチャートを参照して、制御装置の処理の流れについて説明する。
処理の一連の流れは、時系列に画像と反射光データを取得し、取得した画像と反射光データに対して白線認識を繰り返すことにある。反射光データと画像の輝度勾配強度を用いて車両近傍の白線を正解データとして登録し、その正解データの統計量(白線特徴量の分布)の計算、更新を行い、正解データに類似した画像中の白線の画素を検出することである。
ステップS102では、輝度強度特徴算出部501は、Sobelフィルタを画像のx方向、y方向に適用し、それらの出力のノルム(norm)から輝度勾配強度を画素ごとに求め、その処理結果を画素ごとの輝度勾配強度として後段の近傍白線選択部504に出力する。
ステップS104では、路面標示位置推定部204は、レーザーレーダー2の反射光の反射強度に対する閾値処理を実行し、反射強度が予め定めた閾値を上回る反射光を白線相当と推定し、その反射位置を車両近傍の白線位置として後段の近傍白線選択部504に出力する。
ステップS106では、近傍白線選択部504は、一段目の処理を実行する。ここでは、近傍白線選択部504は、タイムスタンプ取得部503で記憶した時刻と、車速センサー3及び舵角センサー4の出力と、から算出した車両の移動軌跡を算出する。
ステップS108では、近傍白線選択部504は、二段目の処理を実行する。ここでは、近傍白線選択部504は、レーザーレーダー2で検出した白線が、狭角カメラ1で撮像した画像中でも白線であるかの判定を行う。この処理により、レーザーレーダー2での白線の誤検出による性能低下を防ぐ。具体的な処理内容については、以下の通りである。
次に、図6(b)に示すように、近傍白線選択部504は、ステップS102で輝度強度特徴算出部501から出力された画素ごとの輝度勾配強度を参照して、その小領域Bの輝度勾配強度の平均(平均輝度勾配強度)を算出する。
ステップS111では、白線特徴量保存部506は、現時刻の処理ステップで新たに追加された特徴量群(現在の特徴量群)と、前段(直前)の処理ステップまでにメモリに展開されている白線特徴量群(過去の白線特徴量群)と、の中から不要な白線特徴量を処理する。
なお、第1実施形態では、検出した時刻に着目してメモリから消去する方法を採用したが、時刻だけでなく車速を用いて、実空間の距離に変換して距離の閾値でより空間的に近い白線特徴量のみ残すようにしても良い。
threshold=μ−ασ ……(2)
数式(2)の定数αは、調整パラメータであり、実験的に求めるものとする。
ステップS114では、画像白線抽出部508は、ステップS113で白線抽出基準変更部507が算出した閾値thresholdを用いて、画像の全領域を対象として白線に相当する画素を検出する。白線尤度算出部509は、画像白線抽出部508が検出した画素ごとに白線尤度を割り当てる。
白線尤度算出部509は、画像白線抽出部508により白線と判定された画素に対して、ステップS112で求めた白線特徴量の平均μと分散σ2との2つのパラメータを用いて、以下の数式(3)で白線尤度wlikelihoodを算出して付与する。
数式(3)の変数xは、白線と判定された画素の白線特徴量である。
このように、検出した白線の画素ごとに白線尤度を算出して付与することで、後段の車線認識部510での種々の最適化の処理において性能が向上する。
なお、検出した画素の座標を用いて車線を認識する処理(図2の車線認識部510の処理)以降の処理は、上述の通りであるため、説明は割愛する。
また、上記のレーザーレーダー2は、車両に搭載され、車両前方の路面に電磁波を照射し、その反射波の反射強度及び反射位置を計測する路面状態計測部である。
また、上記の輝度強度特徴算出部501、タイムスタンプ取得部503、近傍白線選択部504(一段目の処理)及び白線特徴量算出部505は、撮像部で撮像した画像の全領域のうち路面標示位置推定部で推定した路面標示位置に対応する画像領域の輝度勾配強度を抽出する輝度強度特徴抽出部を形成する。
また、上記の近傍白線選択部504(二段目の処理)、白線特徴量保存部506、白線抽出基準変更部507、画像白線抽出部508、白線尤度算出部509、車線認識部510は、輝度勾配強度を基準として画像の全領域を対象として路面標示を認識する路面標示認識部を形成する。
第1実施形態によれば、以下のような効果を奏する。
(1)第1実施形態に係る路面標示検出装置は、車両前方の路面領域を画像として撮像し、車両前方の路面に電磁波を照射し、その反射波の反射強度及び反射位置を計測し、反射強度及び反射位置に基づき、路面標示位置を推定し、画像の全領域のうち路面標示位置に対応する画像領域の輝度勾配強度を抽出し、輝度勾配強度を基準として画像の全領域を対象として路面標示を認識する。
これにより、レーザーレーダーの反射強度が既定の閾値以上のもの、かつ、画像内での輝度勾配強度が既定の閾値以上のものを「正解データ」として登録し、それらの画像内の輝度勾配強度に基づいて、画像の全領域を対象として白線候補の画素を抽出する閾値を算出・調整することができる。したがって、遠方の白線でレーザー光では検出できず、かつ、画像内で白線とアスファルトとの区別がつきにくいときにも、白線の検出ができるようになる。
更に、撮像した画像の全領域を対象として路面標示の候補となる画素毎に、輝度勾配強度の分布と比較して尤度を設定し、その尤度に基づいて路面標示を認識する。
これにより、カメラでの画像撮像時刻とレーザーレーダーでの反射波の計測時刻とのズレを、車速センサー及び舵角センサーの出力から算出された車両の移動量に基づき、補正して、画像内での反射位置(白線の位置)を参照できる。
このように、現時刻を含めた1処理ステップ以上で選択した輝度勾配強度を「正解データ」として登録する。なお、実装では、数処理ステップを登録することも可能である。
これにより、従来技術では、破線走行時で「正解データ」が登録されなかった時は画像から白線が検出されないが、第1実施形態に係る路面標示検出装置では、1処理ステップ以上の「正解データ」を保持することで、破線走行時にレーザーレーダーで非検出時も画像の全領域を対象として白線候補の画素を抽出することができる。
以下に、本発明の第2実施形態について説明する。
第1実施形態では、白線特徴量は、レーザーレーダー2で検出した白線の画像内の点の周辺の小領域内の平均輝度勾配強度(エッジ強度)としていた。一方、第2実施形態では、車両近傍の白線であれば、レーザーレーダー2の反射強度でロバストに(外乱の影響を受けることなく)検出できることを利用して、白線のペイント部分とアスファルト部分との輝度強度の分布を用いる。具体的には、白線のペイント部分の白線特徴量とアスファルト部分の白線特徴量とを別々に解析する。
白線特徴量算出部505は、前段の近傍白線選択部504で図10(a)に示すように画像中の座標に対応付けられたレーザーレーダー2の白線検出結果を用いて、白線相当の画素に小領域B(図中の矩形枠の拡大領域)を設定する際に白線のペイント相当の画素とその周辺のアスファルト相当の画素を別々に分ける。処理としては、図10(b)に示すようにレーザーレーダー2で白線のペイントと判定された画素にマスクを設定して別々に分けるようにすれば良い。
ν=μl/μr ……(4)
白線特徴量算出部505は、上記の処理を、全てのレーザーレーダー2で検出した白線に対して実行して、後段の白線特徴量保存部506に出力する。
第2実施形態によれば、以下のような効果を奏する。
(1)第1実施形態に係る路面標示検出装置は、車両前方の路面の画像領域のうち、路面標示位置に対応する画像領域と、それ(路面標示位置に対応する画像領域)以外の画像領域と、のそれぞれの輝度強度の分布を抽出する。
その他の効果については、第1実施形態と同様である。
上記のように、本発明は第1及び第2実施形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替の実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
上記の各実施形態は、第1及び第2実施形態で説明したそれぞれの技術的思想を互いに組み合わせることも可能である。また、端末の動作モードや機能の切り替え等により、実施形態を変更できるようにしても良い。
1 狭角カメラ
2 レーザーレーダー
3 車速センサー
4 舵角センサー
5 制御装置
501 輝度強度特徴算出部
502 路面標示位置推定部
503 タイムスタンプ取得部
504 近傍白線選択部
505 白線特徴量算出部
506 白線特徴量保存部
507 白線抽出基準変更部
508 画像白線抽出部
509 白線尤度算出部
510 車線認識部
6 運転支援システム
Claims (7)
- 車両に搭載され、車両前方の路面領域を画像として撮像する撮像部と、
車両に搭載され、車両前方の路面に電磁波を照射し、その反射波の反射強度及び反射位置を計測する路面状態計測部と、
前記反射強度及び前記反射位置に基づき、路面標示位置を推定する路面標示位置推定部と、
前記撮像部で撮像した前記画像の全領域のうち前記路面標示位置推定部で推定した前記路面標示位置に対応する画像領域の輝度強度特徴を抽出する輝度強度特徴抽出部と、
前記輝度強度特徴抽出部で抽出した前記輝度強度特徴を基準として前記撮像部で撮像した前記画像の全領域を対象として路面標示を認識する路面標示認識部と、
を備えることを特徴とする路面標示検出装置。 - 前記路面標示認識部は、前記輝度強度特徴抽出部で抽出した前記路面標示位置に対応する画像領域の前記輝度強度特徴の分布に基づき、前記撮像部で撮像した前記画像の全領域を対象として前記路面標示の候補となる画素を抽出する請求項1に記載の路面標示検出装置。
- 前記路面標示認識部は、前記路面標示の候補となる画素毎に、前記輝度強度特徴抽出部で抽出した前記輝度強度特徴の分布と比較して尤度を設定し、前記尤度に基づいて前記路面標示を認識する請求項2に記載の路面標示検出装置。
- 前記輝度強度特徴抽出部は、前記画像の撮像時刻と前記反射強度及び前記反射位置の計測時刻との差と、車両の移動量とに基づき、前記路面標示位置推定部で推定した前記路面標示位置に対応する画像領域を設定する請求項1から3のいずれか一項に記載の路面標示検出装置。
- 前記路面標示認識部は、前記輝度強度特徴抽出部で抽出した現在及び過去の前記輝度強度特徴を基準として前記撮像部で撮像した前記画像の全領域を対象として前記路面標示を認識する請求項1から4のいずれか一項に記載の路面標示検出装置。
- 前記輝度強度特徴抽出部は、車両前方の路面の画像領域のうち、前記路面標示位置推定部で推定した前記路面標示位置に対応する画像領域と、前記路面標示位置に対応する画像領域以外の画像領域と、のそれぞれの前記輝度強度特徴を抽出する請求項1から5のいずれか一項に記載の路面標示検出装置。
- 車両前方の路面領域を画像として撮像し、
車両前方の路面に電磁波を照射し、その反射波の反射強度及び反射位置を計測し、
前記反射強度及び前記反射位置に基づき、路面標示位置を推定し、
前記画像の全領域のうち前記路面標示位置に対応する画像領域の輝度強度特徴を抽出し、
前記輝度強度特徴を基準として前記画像の全領域を対象として路面標示を認識することを特徴とする路面標示検出方法。
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磯貝 俊樹、外2名: ""自動運転とそのための走行環境認識技術"", 映像情報メディア学会誌, vol. 68, no. 10, JPN6019000851, 1 October 2014 (2014-10-01), JP, pages 780 - 784, ISSN: 0003958276 * |
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