JP2017123009A - 区画線認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】精度良く分岐場面の判定をすることができる区画線認識装置を提供する。
【解決手段】車載カメラ１０により撮影された画像に基づいて、自車両５０が走行する自車線を区画する区画線を認識する区画線認識装置２０であって、画像に基づいて自車両５０が走行する自車線を認識する自車線認識部と、画像に基づいて自車線に隣接する隣接車線を認識する隣接車線認識部と、認識された自車線と認識された隣接車線との車線幅変化の傾向の相違に基づいて、自車線から分岐する分岐車線が存在する分岐場面であるか否か判定する分岐判定部と、を備える。
【選択図】 図２

Description

本発明は、車載カメラにより撮影された画像に基づいて、道路の分岐車線を判定する区画線認識装置に関する。

画像に基づいて白線を認識して道路形状を推定し、走行支援等を行う技術がある。このような技術において、分岐車線を自車両の走行車線と誤認識して推定した道路形状を、走行支援等に用いないようにしたいという要望がある。そこで、特許文献１のような車線の分岐を判定する装置が提案されている。

特許文献１に記載の車線認識装置は、自車両の前方側に延びる白線の曲率と、自車両の進行方向に存在する先行車両の走行軌跡の曲率とを算出し、算出した曲率を値の順に並べ、隣接するもの同士の間隔のうち最大となる間隔が所定値以上か否かで、分岐車線があるか無いかを判定している。さらに、上記車線認識装置は、分岐車線があると判定した場合には、算出した複数の曲率のうち判定閾値よりも大きいものの数と小さいものの数とを比較して、本線と分岐車線とを判別している。

特開２０１５−７９４４６号公報

上記車線認識装置は、瞬時的な曲率の多数決のみで分岐を判定しているため、緩やかな分岐を判定できないおそれがある。また、一般に、自車両から遠方における曲率の推定精度は低いため、曲率のみで遠方の分岐を判定する場合、判定精度が低下するおそれがある。

本発明は、上記実情に鑑み、精度良く分岐場面の判定をすることができる区画線認識装置を提供することを主たる目的とする。

本発明は、車載カメラ（１０）により撮影された画像に基づいて、自車両（５０）が走行する自車線を区画する区画線を認識する区画線認識装置（２０）であって、前記画像に基づいて前記自車両が走行する自車線を認識する自車線認識部と、前記画像に基づいて前記自車線に隣接する隣接車線を認識する隣接車線認識部と、認識された前記自車線と認識された前記隣接車線との車線幅変化の傾向の相違に基づいて、前記自車線から分岐する分岐車線が存在する分岐場面であるか否か判定する分岐判定部と、を備える。

本発明によれば、撮影画像に基づいて、自車線及び隣接車線が認識される。そして、認識された自車線と認識された隣接車線の車線幅変化の傾向の相違に基づいて、分岐場面か否か判定される。車線幅変化は、曲線変化と比べて、車線の分岐が緩やかな場合でも、分岐場面を判定しやすい特徴である。したがって、自車線と隣接車線の車線幅変化の傾向の相違に基づいて分岐場面であるか否かを判定することにより、精度良く分岐場面を判定することができる。

車載カメラの車両の搭載位置を示す図。 白線認識装置の概略構成を示すブロック図。 右側走行での分岐場面を示す図。 左側走行での分岐場面を示す平面図。 白線の認識結果を出力する処理手順を示すフローチャート。

以下、区画線認識装置（以下、白線認識装置と称する）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。本実施形態に係る白線認識装置は、車両に搭載された車載装置である。

まず、本実施形態に係る白線認識装置の概略構成について、図１及び図２を参照して説明する。本実施形態に係る白線認識装置は、ＥＣＵ２０から構成されている。ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びＩ／Ｏ等を備えたコンピュータを主体として構成されている。ＥＣＵ２０には、車載カメラ１０が接続されており、車載カメラ１０により撮影された画像に基づいて、車線を区画する白線（区画線）を認識する。また、ＥＣＵ２０は、自車両５０の走行支援を実施する操舵制御装置等（図略）へ白線の認識結果を出力する。なお、本実施形態では、白色に限らず黄色や青色等の区画線を含む区画線全般を白線と称する。

車載カメラ１０は、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサ、近赤外線センサ等の単眼カメラ、又はステレオカメラを含む装置である。車載カメラ１０は、自車両５０の周辺環境を撮影し、撮影した画像の画像情報をフレーム毎にＥＣＵ２０へ逐次送信する。車載カメラ１０は、図１に示すように、自車両５０の例えばフロントガラス上端付近に設置されており、撮影軸を中心に自車両５０の進行方向に向かって所定角度の範囲で広がる領域を撮影する。そして、車載カメラ１０は、所定周期で撮影した画像をＥＣＵ２０へ送信する。

ここで、図３に示すように、自車両５０が走行する自車線の前方において、自車線から分岐する分岐車線が存在する場合、自車線を区画する左右の白線のうち、分岐する側の白線を本車線の白線と誤認識すると、白線の認識結果の精度、すなわち道路形状の推定精度が低下する。ひいては、白線認識の結果を用いる走行支援等に支障が出るおそれがある。よって、自車線の前方に分岐車線が存在する分岐場面である場合には、自車線の左右の白線のうち、分岐車線を区画する分岐白線（分岐区画線）を、本車線を区画する本白線として認識しないようにすることが望ましい。

そのためには、自車線の前方における分岐場面を高精度に判定する必要がある。さらには、自車線の前方に分岐場面がある場合に、自車線の左右の白線から分岐白線を高精度に選択する必要がある。従来、検出された白線の瞬時的な曲率から分岐場面か否か判定していた。しかしながら、図４に示すよう車線が緩やかに分岐している場合、分岐開始地点では分岐白線である白線Ｌ１と本白線Ｌ２の瞬時的な曲率差が小さく、瞬時的な曲率から分岐場面を高精度に判定することは難しい。さらに、自車両５０の遠方における曲率の精度は比較的低いため、曲率のみで遠方の分岐場面を判定する場合、判定精度が低下するおそれがある。また、従来、自車線の車線幅が徐々に広がっている場合に、分岐場面と判定していた。車線幅は曲率と比較して自車両から遠方における推定精度が高い。しかしながら、自車両５０がピッチングしている場合も、画像上において車線幅が徐々に広がって見えるため、自車線の車線幅のみで分岐場面を高精度に判定することは難しい。

そこで、ＥＣＵ２０は、自車線の車線幅と隣接車線の車線幅の２つを用いて、分岐場面を判定する。以下詳細を説明する。

ＥＣＵ２０は、ＣＰＵが記憶媒体であるＲＯＭに記憶されている各種プログラムを実行することにより、白線検出部２１、自車線認識部２２、隣接車線認識部２３、分岐判定部２４、選択部２５及び出力制御部２６の各機能を実現する。

白線検出部２１は、車載カメラ１０により撮影された撮影画像から自車両５０の進行方向に存在する車線の白線を検出する。白線の検出処理については公知であるため、詳細は省略する。

自車線認識部２２は、白線検出部２１により検出された白線から、自車両５０が走行する自車線を認識する。例えば、自車線認識部２２は、自車両５０の左側で且つ自車両５０の最も近くで認識された白線を自車線の左白線と認識し、自車両５０の右側で且つ自車両５０の最も近くで認識された白線を自車線の右白線と認識する。そして、自車線認識部２２は、認識した左白線と右白線とで囲まれた車線を自車線として認識する。図４に示すように、自車両５０の左側に白線Ｌ１が検出され、自車両５０の右側に白線Ｌ２が検出されている場合、自車線認識部２２は、白線Ｌ１と白線Ｌ２との間を自車線として認識する。さらに、自車線認識部２２は、認識した自車線の車線幅、自車線を区画する左右の白線の自車両５０に対する傾き（以下、白線傾きと称する）及び曲率をそれぞれ算出する。

隣接車線認識部２３は、白線検出部２１により検出された白線から、自車線に隣接する隣接車線を認識する。本実施形態において、自車線に隣接する車線とは、自車線の片側の白線を共有する車線であり、自車線の片側の白線で車線の片側が区画されている車線である。また、隣接車線は、自車線と同じ進行方向の車線だけでなく、自車線と反対方向の車線すなわち対向車線も含む。

例えば、隣接車線認識部２３は、認識された自車線の左白線から左側に車線幅程度離れた位置において白線が検出されている場合は、自車線の左白線を隣接車線の右白線、上記左側に検出されている白線を隣接車線の左白線と認識する。また、隣接車線認識部２３は、認識された自車線の右白線よりも右側に車線幅程度離れた位置において白線が検出されている場合は、自車線の右白線を隣接車線の左白線、上記右側に検出されている白線を隣接車線の右白線と認識する。そして、隣接車線認識部２３は、認識した左白線と右白線とで囲まれた車線を隣接車線として認識する。車線幅は、過去に算出した値や一般的な車線幅の値を用いればよい。図４に示すように、自車線の白線Ｌ２の右側に白線Ｌ３が検出されている場合は、自車線の右側の白線Ｌ２を隣接車線の左白線とし、白線Ｌ３を隣接車線の右白線として認識する。さらに、隣接車線認識部２３は、認識した隣接車線の車線幅を算出する。

分岐判定部２４は、認識された自車線と認識された隣接車線の車線幅変化の傾向の相違に基づいて、分岐場面であるか否か判定する。自車線が緩やかに分岐している場合でも、は、分岐している自車線と分岐していない隣接車線とにおける車線幅変化は、曲率変換と比較して、異なる傾向が見られやすい。分岐判定部２４は、自車線の車線幅の時系列データと、隣接車線の車線幅の時系列データとを比較した際に、自車線の車線幅のみが徐々に広くなっている場合に、分岐場面であると判定する。

自車線が前方で分岐している場合には、自車線の車線幅は徐々に広くなっていくが、自車両５０がピッチングしている場合にも、画像上では車線幅が徐々に広くなっているように見えることがある。しかしながら、自車両５０がピッチングしている場合には、自車線と隣接車線の両方の車線幅が徐々に広くなる。したがって、自車線の車線幅のみが徐々に広くなっている場合には、分岐場面であると高精度に判定できる。

さらに、分岐判定部２４は、自車線を区画する左右の白線の白線傾き及び曲率の少なくとも一方の時系列データを用いて、分岐場面を判定してもよい。

自車線が分岐している場合には、自車両５０の進行方向に対して、継続的に左右の白線の平行度が悪化していく。よって、左右の白線の白線傾き及び曲率の時系列データの少なくとも一方から、左右の白線の平行度の時系列を推定し、推定した平行度が継続的に悪化している場合には、分岐場面であると判定することができる。

したがって、分岐判定部２４は、自車線と隣接車線の車線幅変化の傾向の相違、並びに、左右の白線の白線傾き及び曲率の少なくとも一方の時系列データに基づいて、分岐場面を判定してもよい。分岐場面の判定に白線傾きや白線の曲率を用いることにより、自車線に隣接する隣接車線が存在しない場合でも、分岐場面を判定することができる。

選択部２５は、分岐判定部２４により分岐場面であると判定された場合に、自車線を区画する左右の白線の白線傾き及び曲率の少なくとも一方の時系列データ、又は、白線の実破線情報及び多重線情報を含む線情報、又は時系列データ及び線情報の全てに基づいて、認識された自車線の左右の白線から分岐白線として選択する。例えば、選択部２５は、自車線及び隣接車線を区画する白線のうち、一方だけ白線傾きや曲率の変化の傾向が異なるものを分岐線として選択する。また、一般に、分岐白線は実線であり、分岐白線が破線であったとしても、本線を区画する通常の破線の白線と比べて、ペイント部分すなわち破線部分が長い。さらに、一般に、分岐白線は、３重破線等の多重線となっていることはない。よって、選択部２５は、自車線の左右の白線のうち、実線又は通常の破線よりもペイント部分が長い破線で、且つ多重線でないもの分岐線として選択する。

ここで、図３に示すように、右側走行で分岐場面がある場合、分岐車線は本線から右側に分岐する車線となる。この場合、自車線の左右の白線のうち右側の白線が分岐白線となり、分岐白線の左側には自車線が存在するとともに、分岐白線の右側には隣接車線は存在しない。また、図４に示すように、左側走行で分岐場面がある場合、分岐車線は本線から左側に分岐する車線となる。この場合、自車線の左右の白線のうち左側の白線が分岐白線となり、分岐白線の右側には自車線が存在するとともに、分岐白線の左側には隣接車線は存在しない。すなわち、右側走行及び左側走行のいずれの場合でも、自車線の存在する側を分岐白線の内側とすると、分岐白線の外側には隣接車線は存在しない。選択された分岐白線の外側に隣接車線が認識されている場合は、分岐場面でない場面を分岐場面と誤って判定している可能性がある。

よって、分岐判定部２４は、自車線に対して選択された分岐白線の外側に隣接車線が存在する場合には、分岐場面であるとの判定を分岐場面ではないと判定しなおす。この場合、選択部２５による分岐白線の選択は取り消され、選択部２５による分岐白線の選択は無しとなる。

出力制御部２６は、白線検出部２１により検出された白線と、選択部２５による選択結果とに基づいて、白線の認識結果を出力する。詳しくは、出力制御部２６は、選択部２５により分岐白線が選択されていない場合には、検出された白線のうち自車線の左右の白線を認識し、認識結果を操舵制御装置等へ出力する。すなわち、出力制御部２６は、自車線の左右の白線から道路パラメータを推定し、推定した道路パラメータを出力する。

また、出力制御部２６は、選択部２５により分岐白線が選択されている場合には、検出された白線のうち分岐白線は認識しない。この場合、出力制御部２６は、検出された白線のうちの自車線の本白線のみを認識して、道路パラメータを推定し、推定した道路パラメータを出力する。

次に、白線の認識結果を出力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、ＥＣＵ２０が所定間隔で繰り返し実行する。

まず、ステップＳ１０において、車載カメラ１０により撮影された撮影画像を取得する。続いて、ステップＳ１１において、取得した撮影画像から白線を検出する。続いて、ステップＳ１２において、検出した白線に基づいて自車線を認識し、自車線の車線幅、及び左右の白線の白線傾きと曲率をそれぞれ算出する。続いて、ステップＳ１３において、検出した白線に基づいて隣接車線を認識し、隣接車線の車線幅を算出する。

続いて、ステップＳ１４において、算出した自車線の車線幅の時系列データと、算出した隣接車線の車線幅の時系列データとの比較、並びに、算出した左右の白線の白線傾き及び曲率の少なくとも一方の瞬時値及び時系列データに基づいて、分岐場面か否か判定する。

ステップＳ１４において、分岐場面であると判定した場合は（Ｓ１４：ＹＥＳ）、ステップＳ１５において、自車線の左右の白線から、左右の白線の白線傾き及び曲率の少なくとも一方の瞬時値及び時系列データに基づいて、分岐白線を選択する。

続いて、ステップＳ１６において、選択した分岐白線の外側に認識された隣接車線があるか否か判定する。

ステップＳ１６において、外側に認識された隣接車線があると判定した場合は（Ｓ１６：ＹＥＳ）、ステップＳ１４に戻って、分岐場面ではないと判定しなおすとともに、分岐白線の選択をリセットする。

一方、ステップＳ１６において、外側に認識された隣接車線が無いと判定した場合は（Ｓ１６：ＮＯ）、ステップＳ１７において、ステップＳ１１で検出された白線から選択された分岐白線を除外する。続いて、ステップＳ１８において、検出された白線から自車線の本線側を区画する本白線のみを認識して、認識結果を出力する。

また、ステップＳ１４において、分岐場面でないと判定した場合は（Ｓ１４：ＮＯ）、ステップＳ１８において、ステップＳ１１で検出された白線のうち自車線の左右の白線を認識し、認識結果を出力する。以上で本処理を終了する。

以上説明した本実施形態によれば以下の効果を奏する。

・自車線と隣接車線の車線幅変化の傾向の相違に基づいて分岐場面であるか否かを判定することにより、精度良く分岐場面を判定することができる。

・自車両５０がピッチングしている場合にも、車線幅は徐々に広くなることがあるが、自車両５０がピッチングしている場合には、自車線と隣接車線の両方の車線幅が徐々に広くなる。したがって、自車線の車線幅変化と隣接車線の車線幅変化とを比較した際に、自車線の車線幅のみが徐々に広くなっている場合には、分岐場面であると精度良く判定することができる。

・自車線の左右の白線の白線傾き及び曲率の少なくとも一方の時系列データを用いることで、更に分岐場面の判定精度を向上させることができる。特に、自車線に隣接する隣接車線が認識できていない場合でも、分岐場面を判定することができる。

・自車線の左右の白線の白線傾き及び曲率の少なくとも一方の時系列データ、又は、白線の実破線情報及び多重線情報を含む線情報、又は時系列データ及び線情報に基づいて、自車線の左右の白線から分岐白線を選択することができる。

・分岐白線の外側に認識された隣接車線が存在する場合には、分岐場面の判定が誤判定であるとして、分岐場面ではないと判定しなおされる。これにより、分岐場面の誤判定を抑制することができる。

・白線検出部２１により検出された白線と選択部２５による選択結果とに基づいて、白線の認識結果が出力される。これにより、分岐車線を区画する白線を、本線を区画する白線と誤って認識した認識結果が、走行支援等の制御に用いられることを抑制することができる。

（他の実施形態）
・選択部２５により選択された分岐白線の外側に隣接車線が存在する場合には、分岐場面において、選択部２５が本白線の方を分岐白線と誤って選択している可能性がある。よって、この場合には、分岐判定部２４による分岐場面であるとの判定はそのままにして、選択部２５が、自車線の左右の白線のうち、選択した白線とは反対側の白線を分岐白線と選択しなおしてもよい。例えば、図４において、本白線である白線Ｌ２を分岐白線と選択した場合、分岐白線の外側に隣接車線が存在する。よって、この場合、分岐場面であるとの判定はそのままにして、自車線の左右の白線である白線Ｌ１と白線Ｌ２のうち、分岐白線として選択した白線Ｌ２とは反対側の白線Ｌ１を分岐白線と選択しなおしてもよい。これにより、分岐白線の誤選択を抑制することができる。

・出力制御部２６は、分岐判定部２４により分岐場面と判定された場合に、白線の認識結果の出力を停止してもよい。このようにする場合、選択部２５の機能は備えていなくてもよい。

１０…車載カメラ、２０…ＥＣＵ、５０…自車両。

Claims (7)

1. 車載カメラ（１０）により撮影された画像に基づいて、自車両（５０）が走行する自車線を区画する区画線を認識する区画線認識装置（２０）であって、
   前記画像に基づいて前記自車両が走行する自車線を認識する自車線認識部と、前記画像に基づいて前記自車線に隣接する隣接車線を認識する隣接車線認識部と、
   認識された前記自車線と認識された前記隣接車線との車線幅変化の傾向の相違に基づいて、前記自車線から分岐する分岐車線が存在する分岐場面であるか否か判定する分岐判定部と、を備える区画線認識装置。
2. 前記分岐判定部は、認識された前記自車線の車線幅の時系列データと、認識された前記隣接車線の車線幅の時系列データとを比較した際に、前記自車線の車線幅のみが徐々に広くなっている場合に、前記分岐場面であると判定する請求項１に記載の区画線認識装置。
3. 前記分岐判定部は、認識された前記自車線を区画する左右の前記区画線の前記自車両に対する傾き及び曲率の少なくとも一方の時系列データに基づいて、前記分岐場面を判定する請求項１又は２に記載の区画線認識装置。
4. 前記分岐判定部により前記分岐場面であると判定された場合に、認識された前記自車線を区画する左右の前記区画線から前記分岐車線を区画する分岐区画線を選択する選択部を備え、
   前記選択部は、前記左右の区画線の前記自車両に対する傾き及び曲率の少なくとも一方の時系列データ、又は、前記区画線の実破線情報及び多重線情報を含む線情報、又は前記時系列データ及び前記線情報に基づいて、前記分岐区画線を選択する請求項１〜３のいずれか１項に記載の区画線認識装置。
5. 前記分岐判定部は、前記自車線の存在する側を選択された前記分岐区画線の内側とした場合において、前記分岐区画線の外側に前記隣接車線が存在する場合には、前記分岐場面であるとの判定を前記分岐場面でないと判定しなおす請求項４に記載の区画線認識装置。
6. 前記選択部は、前記自車線の存在する側を選択した前記分岐区画線の内側とした場合において、前記分岐区画線の外側に前記隣接車線が存在する場合には、前記左右の区画線のうち前記選択した分岐区画線とは反対側の前記区画線を前記分岐区画線と選択しなおす請求項４に記載の区画線認識装置。
7. 前記画像に基づいて検出された前記区画線と前記選択部による選択結果とに基づいて、前記区画線の認識結果を出力する出力制御部を備える請求項４〜６のいずれか１項に記載の区画線認識装置。

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