JP2017161363A - 区画線認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】レーザレーダの測定情報を用いて、高精度に区画線を認識することが可能な区画線認識装置を提供する。【解決手段】繰り返し検出された車両情報と、検出間隔Ｔａで検出された反射波情報とが、対応付けてサーバ６０に蓄積される。蓄積されている反射波情報のうちの検出間隔Ｔａよりも長い構築期間Ｔｂにおける反射波情報から特定される、反射点の車両５０に対する横方向距離ｄｘｊ１〜ｄｘｊＮ及び反射強度Ｚｊを、反射波情報に対応する車両情報に含まれる車速ｖｊを用いて、車両５０の進行方向に並べて反射強度画像を構築する。そして、構築された反射強度画像から、区画線を認識する。【選択図】図１

Description

本発明は、自車両が走行する領域を区画する区画線を認識する区画線認識装置に関する。

特許文献１に記載されているように、車両の側方に複数の異なる俯角でレーザ光を照射して、側方へレーザ光からなる走査線を形成し、その反射波の反射強度に基づいて、路面の区画線を検知する検知装置が提案されている。上記検知装置は、車両の進行方向において、複数の異なる位置で上記走査線を形成しており、最前位置の走査線と最後位置の走査線との間隔が一定値以上となるようにしている。そのため、区画線が途切れている箇所や障害物がある箇所でも、走査線のうちのどれかは途切れの箇所や障害物にかかわらず、区画線がロバストに検知される。

特開２０１２−１７４００６号公報

しかしながら、実際には、車両の進行方向においてレーザ光を照射できる範囲は限られている。そのため、進行方向において最前位置の走査線と最後位置の走査線との間隔よりも、区画線が途切れている間隔の方が長いことがあり、区画線を検知できないおそれがある。したがって、上記検知装置では、区画線を精度良く認識することは困難である。

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、レーザレーダの測定情報を用いて、高精度に区画線を認識することが可能な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、車両が走行する領域を区画する区画線を認識する区画線認識装置であって、情報取得部と、反射波取得部と、蓄積部と、強度画像構築部と、認識部と、を備える。情報取得部は、繰り返し検出された車両の車速を含む車両情報を取得する。反射波取得部は、車両に搭載されたレーザレーダにより車両の進行方向と交差する方向の路面へ、複数の異なった照射角度で照射されたレーザ光が、それぞれ反射点で反射した反射波に関する反射波情報であって、照射角度ごとに検出された、反射波の反射強度と、レーザレーダから反射点までの距離とを含み、設定された検出間隔で検出された反射波情報を取得する。蓄積部は、情報取得部により取得された車両情報と、反射波取得部により取得された反射波情報とを、対応付けて蓄積する。強度画像構築部は、蓄積部に蓄積されている反射波情報のうちの検出間隔よりも長い構築期間における反射波情報から特定される、車両に対する反射点の横方向距離及び反射強度を、反射波情報に対応する車両情報に含まれる車速を用いて、車両の進行方向に並べて反射強度画像を構築する。認識部は、強度画像構築部により構築された反射強度画像から、区画線を認識する。

本発明によれば、繰り返し検出された車速を含む車両情報が取得されるとともに、反射点で反射され、設定された検出間隔で検出されたレーザ光の反射波情報が取得されて蓄積される。そして、蓄積されている反射波情報のうち、検出間隔よりも長い構築期間の間に検出された複数の反射波情報を合成して反射強度画像が構築される。そのため、反射強度画像を破線の区画線等を認識するために十分な範囲の画像とすることができる。ひいては、反射強度画像に基づいて高精度に区画線を認識することができる。

なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

区画線認識装置の概略構成を示すブロック図である。 車両に搭載されたレーザレーダの測定範囲を示す図である。 蓄積するデータの一覧である。 反射強度データを収集する様子を示す図である。 反射点の横方向距離と高さの算出方法を説明する図である。 区画線情報を取得する処理手順を示すフローチャートである。 反射強度画像を構築する処理手順を示すフローチャートである。 反射強度画像から区画線を認識する処理手順を示すフローチャートである。 カーブを走行する様子を示す図である。 カーブ走行時の車両の走行軌跡に相対的な反射強度画像を示す図である。 車両の走行軌跡を考慮した反射強度画像の構築を説明する図である。 反射強度画像の構築に用いる反射強度データを示す図である。 構築した反射強度マップを示す図である。 構築した反射強度画像を示す図である。 法令で定められている区画線と、法令で定められていない補助線とを示す図である。 路側物の高さを計測する様子を示す図である。 構築した高さ画像を示す図である。

以下、図面を参照しながら、発明を実施するための形態を説明する。
（第１実施形態）
［１．構成］
本実施形態に係る区画線認識装置は、車両５０が走行する領域を区画する区画線Ｌを認識する装置である。まず、本実施形態に係る区画線認識装置の構成について、図１〜図５を参照して説明する。本実施形態に係る区画線認識装置は、サーバ６０から構成されている。本実施形態において、サーバ６０は、車両５０の外部に設置されている。サーバ６０は、無線通信機６４を備えており、車両５０に搭載されている車両装置４０と無線接続して、車両装置４０からデータを取得する。なお、ここでの区画線Ｌは、白線、黄色線、青線等の線であり、車両が走行する領域すなわち車線を区画する線として、法令で定められている線を意味している。

車両装置４０は、ＣＰＵ４１と、メモリ４２と、記憶装置４３と、無線通信機４４と、を有する周知のコンピュータとして構成され、車両５０に搭載されている。メモリ４２は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリである。記憶装置４３は、内蔵又は外付けのハードディスやＤＶＤ等の大容量の記憶媒体である。車両装置４０の各種機能は、ＣＰＵ４１が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ４２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムの実行により、プログラムに対応する方法が実行される。

車両装置４０には、図１に示すように、レーザレーダ１０、ＧＰＳ受信機２０、及びカメラ３０の各種センサが接続されている。車両装置４０は、車両５０の走行中に、車両に搭載されている各種センサにより検出される走行データを収集する装置である。

カメラ３０は、例えばルームミラーに設置されており、路面を含む車両５０の前方を撮像範囲とするセンサである。ＧＰＳ受信機２０は、ＧＰＳ衛星からの受信信号から、現在の時刻情報ｔｊと、車両５０の速度ｖｊ及び前回の検出時点に対する方位λｊを含む車両情報とを繰り返し検出し、時刻情報及び車両情報を車両装置４０へ逐次送信する。ｊは自然数である。なお、ＧＰＳは、Global Positioning Systemのことである。

レーザレーダ１０は、例えば、車両５０の屋根に設置されており、車両５０の左側方に設置された左レーザ１０Ａと、右側方に設置された右レーザ１０Ｂとから構成されている。図２に示すように、レーザレーダ１０は、車両５０の進行方向Ｒ１と交差する方向Ｒ２の路面へ、複数の異なる照射角度θ１，θ２，…θｉ，…θＮで、範囲Ｅａにわたってレーザ光を照射する。ｉは、１〜Ｎの自然数である。以下、θ＝（θ１，θ２，…θＮ）とする。照射角度θは、俯角に対する余角であり、レーザレーダ１０から路面へ下した垂線とレーザ光とのなす角度である。複数の異なる照射角度θのレーザ光は、例えば、レーザダイオードが発光したレーザ光を、複数のミラー面で反射させることによって形成される。なお、図２及び図４では、便宜上、左レーザ１０Ａから照射したレーザ光の照射角度θ及び照射範囲Ｅａを示し、右レーザ１０Ｂについては示していないが、右レーザ１０Ｂから照射したレーザ光の照射角度θ及び照射範囲Ｅａも同様になっている。

レーザレーダ１０は、各レーザ光がそれぞれ反射点で反射した反射波を受信し、反射波の反射強度及び反射点までの直線距離を設定された検出間隔Ｔａで検出する。各照射角度θで照射されたレーザ光の各反射波は、後述する構築期間Ｔｂと比べて十分に短い期間内にすべて検出されるため、同時に検出されたとみなすことができる。時刻ｔｊにおいて、各照射角度θで照射されたレーザ光に対して検出された反射強度を、それぞれ反射強度ｚｊ１，ｚｊ２，…ｚｊｉ，…ｚｊＮとする。また、時刻ｔｊにおいて、各照射角度θで照射されたレーザ光に対して検出された直線距離を、それぞれｄｊ１，ｄｊ２，…ｄｊｉ，…ｄｊＮとする。以下では、Ｚｊ＝（ｚｊ１，ｚｊ２，…ｚｊｉ）、Ｄｊ＝（ｄｊ１，ｄｊ２，…ｄｊＮ）とする。レーザレーダ１０は、反射強度Ｚｊ、直線距離Ｄｊ、及び時刻ｔｊを含む反射波情報を、車両装置４０へ逐次送信する。

車両装置４０の記憶装置４３には、ＧＰＳ受信機２０から送信された車両情報と、レーザレーダ１０から送信された反射波情報とが対応付けられて蓄積される。詳しくは、記憶装置４３には、図３に示すように、時刻ｔｊ、速度ｖｊ、方位λｊ、直線距離Ｄｊ、及び反射強度Ｚｊが対応付けられて蓄積される。なお、左レーダ１０Ａと右レーダ１０Ｂのそれぞれで検出された反射波情報が、それぞれ、図３に示すように、車両情報と対応付けられて蓄積される。

車両装置４０は、車両５０の走行中に、これらのデータを収集して蓄積する。例えば、車両装置４０は、約２００ｋｍを走行し、その間に収集されたデータを蓄積する。図４に、車両５０の走行中に、検出間隔Ｔａで反射強度データを収集する様子を示す。一般に、区画線Ｌのペイントには、視認性を高めるために反射材が含まれている。そのため、レーザ光を路面に照射すると、ペイント部分以外のアスファルト等からの反射強度と比べてペイント部分の反射強度が強くなる。図８に示すように、路面に二重の区画線Ｌが描かれている場合には、横方向において、２箇所で反射強度が極大となる。

記憶装置４３に蓄積されている時刻ｔｊにおける照射角度θ及び直線距離Ｄｊからは、反射点の車両５０に対するＮ個の横方向距離ｄｘｊ１〜ｄｘｊＮ、及びＮ個の反射点の高さｈｊ１〜ｈｊＮが特定される。図５で示すように、照射角度がθｉであるときに、レーザ光が路側物Ｃで反射した場合、反射点である路側物Ｃの車両５０に対する横方向距離ｄｘｊｉは、横方向において、車両の中心からレーザレーダ１０の取付位置までの距離をＷｒとすると、ｄｘｊｉ＝Ｗｒ＋Ｗｊｉ＝Ｗｒ＋ｄｊｉ×ｓｉｎθｉとなる。また、路側物Ｃの高さｈｊｉは、ｈｊｉ＝Ｐｒ−ｄｊｉ×ｃｏｓθｉとなる。ここで、Ｐｒはレーザレーダ１０の取付位置の路面からの高さである。

サーバ６０は、ＣＰＵ６１と、メモリ６２と、記憶装置６３と、無線通信機６４と、を有する周知のコンピュータとして構成されている。メモリ６２は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリである。記憶装置６３は、内蔵又は外付けのハードディスやＤＶＤ等の大容量の記憶媒体である。サーバ６０の各種機能は、ＣＰＵ６１が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ６２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムの実行により、プログラムに対応する方法が実行される。

サーバ６０は、車両装置４０により収集された車両情報及び反射波情報を解析して、車両５０に対する区画線Ｌの横位置等を算出する装置である。車両５０の走行後に、無線通信機６４と無線通信機４４とを介して、サーバ６０と車両装置４０とが無線接続することにより、サーバ６０の記憶装置６３には、車両装置４０の記憶装置４３に蓄積された車両情報及び反射波情報がアップロードされる。

サーバ６０は、ＣＰＵ６１がプログラムを実行することで実現される機能の構成として、情報取得部と、反射波取得部と、蓄積部と、軌跡算出部と、強度画像構築部と、抽出部と、認識部と、を備える。サーバ６０が備えるこれらの機能を実現する手法は、ソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の要素を、論理回路やアナログ回路等を組み合わせたハードウェアを用いて実現してもよい。

［２．処理］
次に、区画線情報を取得する処理手順について、図６のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、サーバ６０が、車両装置４０と無線接続することで起動して実行する。まず、ステップＳ１０では、記憶装置４３に蓄積されたデータを取得して、記憶装置６３に蓄積する。すなわち、図３に示すように、ＧＰＳ受信機２０により繰り返し検出された車両情報と、レーザレーダ１０により検出間隔Ｔａで検出された反射波情報とを対応付けて、記憶装置６３に蓄積する。本実施形態では、ステップＳ１０が、情報取得部、反射波取得部、及び蓄積部の機能が実施する処理に相当する。

続いて、ステップＳ２０では、記憶装置６３に蓄積されている車両情報及び反射波情報から、所望する構築期間Ｔｂのデータを読み出し、構築期間Ｔｂにおける反射強度画像を構築する。画像構築処理の詳細については後述する。

続いて、ステップＳ３０では、構築した反射強度画像から区画線を認識し、区画線の位置や種類等の区画線の情報を取得する。区画線認識処理の詳細については後述する。以上で本処理を終了する。

次に、画像構築処理の処理手順について、図７のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、サーバ６０が実行する。
まず、ステップＳ２１において、構築する反射強度画像の範囲に応じて、記憶装置６３に蓄積されている車両情報及び反射波情報から切り出す時刻範囲を算出する。例えば、構築する反射強度画像を、開始時刻ｔｘにおける車両５０の位置から、車両５０の進行方向に５０ｍの範囲の画像とする。この場合、車両５０が５０ｍの走行に要した時間Δｔを算出し、切り出す時刻範囲を、開始時刻ｔｘから時刻ｔｘ＋Δｔとする。すなわち、時間Δｔを、反射強度画像を構築する構築期間Ｔｂとする。構築期間Ｔｂは、検出間隔Ｔａよりも長い期間である。そして、構築期間Ｔｂの開始時刻ｔｘから順次、車両情報及び反射波情報を読み出す。

続いて、ステップＳ２２において、読み出したデータが算出した切り出し範囲内のデータか否かを判定する。切り出し範囲内のデータの場合は、ステップＳ２２において肯定判定し、ステップＳ２３に進む。

ステップＳ２３では、現在の時刻ｔｊ＝開始時刻ｔｘの場合、移動距離をゼロと算出する。また、現在の時刻ｔｊが開始時刻ｔｘよりも後の時刻の場合、車両５０の速度ｖｊを用いて、前回の時刻ｔ（ｊ−１）から今回の時刻ｔｊの間における車両５０の移動距離を算出する。詳しくは、車両５０の方位λｊを考慮した移動距離を算出する。すなわち、車両５０の速度ｖｊ及び方位λｊを用いて、前回の時刻ｔ（ｊ−１）から今回の時刻ｔｊまでの車両５０の走行軌跡Ｔを算出する。ここでは、走行軌跡Ｔは、車両５０の重心の移動した軌跡とする。本実施形態では、ステップＳ２３が、軌跡算出部が実施する処理に相当する。

続いて、ステップＳ２４において、今回の時刻ｔｊの反射強度Ｚｊ及び対応する横方向距離ｄｘｊ１〜ｄｘｊＮを取得する。続いて、ステップＳ２５では、前回の時刻ｔ（ｊ−１）における車両５０の位置から算出した移動距離の分進めた位置を、今回の時刻ｔｊにおける車両５０の位置とする。そして、時刻ｔｊにおける車両５０の位置から、横方向に、横方向距離ｄｊ１，ｄｊ２，…ｄｊＮの位置に、それぞれ反射強度ｚｊ１，ｚｊ２，…ｚｊＮを並べて、反射強度マップを構築する。これにより、車両５０の横方向及び反射強度を軸とする２次元の反射強度マップが構築される。

ここで、車両５０の方位λｊを考慮しないで、移動距離の分だけ直進させた位置に反射強度Ｚｊを並べると、車両５０の位置すなわち走行軌跡Ｔに対して相対的な反射強度マップが構築される。一般に、車両５０は、図９に示すようなカーブ走行中においても、車線の中央を走行する。そのため、レーザ光が照射角度θｉの方向で区画線Ｌにて反射した場合、車両５０から区画線Ｌまでの横方向距離ｄｘｊｉは時刻ｔｊにかかわらず略一定となる。そのため、カーブ区間について、車両５０の位置に相対的な反射強度マップを構築すると、図１０に示すように、区画線Ｌが直線に見えるマップが構築される。なお、図９及び図１０は、右レーザ１０Ｂを用いて区画線Ｌを検出する図となっている。

そこで、カメラ画像のように、時刻ｔｘにおける車両５０の前方の道路形状が反映される反射強度画像を構築するためには、車両５０の位置を考慮した反射強度マップを構築する必要がある。よって、本実施形態では、算出した車両５０の走行軌跡Ｔを用いて、反射強度マップを構築する。具体的には、図１１に示すように、時刻ｔｘにおける車両５０の進行方向をｙ軸、横方向をｘ軸とする座標を基準座標とする。そして、現在の時刻ｔｊが開始時刻ｔｘよりも後の時刻の場合、基準座標において、前回の時刻ｔ（ｊ−１）における車両５０の位置から、算出した走行軌跡Ｔの分進めた位置を今回の時刻ｔｊにおける車両５０の位置とする。さらに、今回の時刻ｔｊにおける車両５０の位置から、横方向に順次、横方向距離ｄｘｊ１〜ｄｘｊＮに応じた位置に対応する反射強度ｚｊ１〜ｚｊＮを配置して、反射強度マップを構築する。レーザ光が照射角度θｉの方向で区画線Ｌにて反射した場合、走行軌跡Ｔから横方向距離ｄｘｊｉの分だけ離れた位置に、区画線Ｌに対応する強い反射強度ｚｊｉが配置される。図１１では、各時刻ｔｊにおける車両の位置を丸印で示し、区画線Ｌに対応する強い反射強度ｚｊｉの位置を三角印で示している。

続いて、ステップＳ２２に戻り、次の時刻のデータを読み出して、ステップＳ２２からステップＳ２５までの処理を繰り返し実行する。そして、読み出したデータが、切り出し範囲外の時刻のデータとなった場合に、ステップＳ２２において否定判定して、ステップＳ２６に進む。これにより、車両５０の横方向及び反射強度を軸とする反射強度マップを、車両の進行方向に並べた３次元の反射強度マップが構築される。図１２に、カーブ区間において構築された反射強度マップを示す。また、図１３に、直線区間において構築された反射強度マップを示す。図１３では、反射強度の強い部分の色が黒くなっている。

ステップＳ２６では、構築した反射強度マップを、ｎ×ｍピクセルの画像に画像化する。ｎ，ｍは自然数である。具体的には、反射強度Ｚｊを、画像に合わせて所定数（例えば２５６）に諧調化する。続いて、ステップＳ２７において、生成した画像において、進行方向において設定されている閾値よりも狭い隙間を補間して、反射強度画像を構築する。ここで設定されている閾値は、破線の区画線Ｌや一般的な補助線の間隔よりも十分に狭い値となっている。図１３で示した反射強度マップを画像化すると、図１４で示すような、反射強度画像が構築される。図１４では、ハッチング部分が反射強度の強い部分となっている。反射強度画像としては、左レーザ１０Ａと右レーザ１０Ｂでそれぞれ検出された反射波情報を用いて、車両５０の左側の反射強度画像と右側の反射強度画像が構築される。レーザレーダ１０は、天候や日照の影響を受けることなく路面を計測することができるため、レーザ光の反射波情報からは、外乱の少ない反射強度画像を構築することができる。本実施形態では、ステップＳ２５〜ステップＳ２７が、強度画像構築部が実施する処理に相当する。

なお、区画線Ｌが破線でかつカーブしている場合、車両５０の位置を考慮した反射強度画像から区画線Ｌを認識する際に、本来連続していない線分同士を連続した区画線候補として抽出するおそれがある。そこで、車両５０の位置を考慮した反射強度画像を構築する場合、車両５０の位置に相対的な反射強度画像も構築して、区画線候補の連続性を確認し、確認した連続性を用いて区画線認識処理を行うとよい。以上で、本処理を終了する。

次に、構築した反射強度画像から区画線Ｌを認識する区画線認識処理の処理手順について、図８のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、サーバ６０が実行する。
まず、ステップＳ３１において、構築した反射強度画像から、周知の手法によりエッジ点を抽出する。続いて、ステップＳ３２において、区画線Ｌの直線性の観点から、周知の手法により抽出したエッジ点に直線を引いて、エッジ線を抽出する。抽出したエッジ線が、区画線候補となる。本実施形態では、ステップＳ３１及びステップＳ３２が、抽出部が実行する処理に相当する。

続いて、ステップＳ３３において、車両５０の車両運動に基づいて、抽出したエッジ線を選別する。詳しくは、車両情報から旋回運動情報を算出し、抽出したエッジ線の中から、区画線Ｌとして不適な傾きのエッジ線を除外して、抽出したエッジ線を選別する。

続いて、ステップＳ３４において、車両運動に基づいて選別したエッジ線から、法令に基づいてエッジ線を選択する。図１５に示すように、路面には、法令で定められた区画線Ｌ以外にも、補助線Ａのような様々なペイントが描かれている。補助線Ａのような区画線Ｌに平行な直線性の高いペイントは、車両運動に基づいて選別したエッジ線の中にも含まれるが、補助線Ａを区画線Ｌとして認識すると、区画線Ｌの横位置に誤差が生じる。

ここで、法令では、区画線Ｌの幅、破線の長さ、破線間隔等の区画線Ｌのパターンが定められており、補助線Ａのような法令で定められていない線は、法令で定められている区画線のパターンから外れる。よって、車両運動に基づいて選別したエッジ線のパターンと、法令で定められている区画線Ｌのパターンとを照合して、区画線Ｌらしい区画線候補を選択する。続いて、ステップＳ３５において、選択した区画線候補を認識し、区画線Ｌの横位置や、破線、二重線等の区画線の種類といった区画線Ｌの情報を取得する。取得した区画線Ｌの情報は、外乱の少ない画像から取得した高精度な情報である。よって、取得した区画線Ｌの情報は、区画線認識に基づいた車両制御の性能評価に有益に利用することができる。本実施形態では、ステップＳ３３〜ステップＳ３５が、認識部が実行する処理に相当する。以上で、本処理を終了する。

［３．効果］
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果が得られる。
（１）検出間隔Ｔａよりも長い構築期間Ｔｂの反射波情報から特定される反射点の横方向距離ｄｘｊ１〜ｄｘｊＮ及び反射強度Ｚｊが、車両ｖｊに基づいて並べられて反射強度画像が構築される。そのため、反射強度画像を破線の区画線Ｌ等を認識するために十分な範囲の画像とすることができる。ひいては、反射波反射強度画像に基づいて高精度に区画線Ｌを認識することができる。

（２）構築期間Ｔｂの開始時点を基準とした基準座標上において、車両５０の走行軌跡Ｔを考慮して、横方向距離ｄｘｊ１〜ｄｘｊＮ及び反射強度Ｚｊが並べられるため、カメラ画像のように、構築期間Ｔｂの開始時点における車両５０の位置から前方を見た画像を構築することができる。すなわち、道路形状を考慮した反射強度画像を構築することができる。

（３）車両５０の旋回運動情報から、区画線Ｌの取り得る傾きの範囲がわかる。よって、車両５０の旋回情報を用いて、抽出されたエッジ線の中から不適な傾きのエッジ線を除外することができる。

（４）十分な数の反射波情報を合成することで、区画線候補のパターン判定のために十分な範囲の反射強度画像が構築される。よって、構築された十分な範囲の反射強度画像から判定した区画線候補のパターンと、法令で定められている区画線Ｌのパターンとを照合することにより、補助線等の法令で定められていない線を除外して、適切な区画線Ｌを認識することができる。

（第２実施形態）
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

［１．処理］
第１実施形態では、反射強度画像のみを構築したのに対して、第２実施形態では、反射強度画像と高さ画像を構築することが相違する。具体的には、図７のフローチャートのステップＳ２４において、反射強度Ｚｊ、高さｈｊ１〜ｈｊＮ、及び横方向距離ｄｘｊ１〜ｄｘｊＮを取得する。続いて、ステップＳ２５において、反射強度マップと同様に、高さｈｊ１〜ｈｊＮを並べて、車両５０の位置を考慮した高さマップを構築する。そして、ステップＳ２６において、高さｈｊ１〜ｈｊＮを所定数に諧調化して高さマップを画像化し、ステップＳ２７において、データを補間して高さ画像を構築する。反射強度画像の構築期間Ｔｂと、高さ画像の構築期間Ｔｃとは、同じ期間であっても異なる期間であってもよい。構築期間Ｔｂが第１期間、構築期間Ｔｃが第２期間に相当する。第２実施形態では、ステップＳ２５〜ステップＳ２７が、高さ画像構築部が実行する処理に相当する。

そして、構築した高さ画像において、閾値以上の高さが存在する部分を立体物として認識し、立体物の横位置等の情報を取得する。取得した立体物の情報は、区画線Ｌの情報と同様に、区画線認識に基づいた車両制御の性能評価に有益に利用することができる。なお、本処理が、立体物認識部が実行する処理に相当する。

図１７に、閾値以上の高さ部分をハッチングで表した高さ画像を示す。図１６に示すように、レーザレーダ１０からレーザ光を路側物Ｃに照射した場合、路側物Ｃの上面全体にレーザ光が当たらないので、路側物Ｃの上面全体の高さを測定することはできない。そのため、図１７に示すように、構築された高さ画像は、実際の路側物Ｃの幅よりも狭い幅を持った物体の画像になるが、このような画像でも高さがわかるので、十分に立体物を認識することができる。

［２．効果］
（５）車両情報及び反射波情報を用いて、反射強度画像と同様に、高さ画像を構築することができる。さらに、高さ画像から立体物を認識して、立体物の横位置を取得することができる。

（他の実施形態）
以上、本発明を実施するための形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（ａ）上記各実施形態では、車両５０の位置を考慮した画像を構築したが、予め道路が直線形状とわかっている区間の画像を構築する場合には、車両５０の位置を考慮せず、車両５０の位置に相対的な画像を構築してもよい。道路が直線形状であれば、車両５０の位置を考慮した画像も、車両５０の位置を考慮していない画像も同様の画像になる。

（ｂ）反射強度画像から区画線Ｌを認識する際に、車両５０の旋回運動情報及び法令で定められた区画線Ｌのパターンのいずれか一方のみを用いて、抽出されたエッジ線から区画線Ｌらしいエッジ線を選択してもよい。

（ｃ）車両装置４０又はサーバ６０は、車両装置４０から車両情報及び反射波情報を取得した際に、横方向距離ｄｘｊ１〜ｄｘｊＮ及び高さｈｊ１〜ｈｊＮを算出し、車両情報及び反射波情報とともに、横方向距離ｄｘｊ１〜ｄｘｊＮ及び高さｈｊ１〜ｈｊＮも対応付けて、記憶装置４３又は記憶装置６３に蓄積してもよい。

（ｄ）車両装置４０は、無線接続を介して、車両５０の走行中に、一定データ量ごと又は一定期間ごとに、取得したデータをサーバ６０へ送信してもよい。また、サーバ６０と車両装置４０とは、無線接続に限らず有線接続で接続してもよい。また、記憶装置４３を外付けハードディスク等のリムーバルメディアとして構成した場合は、記憶装置４３を車両装置４０から取り外して、サーバ６０に接続してもよい。

（ｅ）サーバ６０は、車両５０に搭載されていてもよい。また、車両装置４０及びサーバ６０は、車両５０に搭載された一つのコンピュータとして構成されていてもよい。
（ｆ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。

（ｇ）上述したサーバ６０の他、当該サーバ６０を構成要素とするシステム、当該サーバ６０としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、区画線を認識する方法など、種々の形態で本発明を実現することもできる。

１０…レーザレーダ、５０…車両、６０…サーバ。

Claims (5)

1. 車両（５０）が走行する領域を区画する区画線を認識する区画線認識装置（６０）であって、
   繰り返し検出された前記車両の車速を含む車両情報を取得する情報取得部（Ｓ１０）と、
   前記車両に搭載されたレーザレーダ（１０）により前記車両の進行方向と交差する方向の路面へ、複数の異なった照射角度で照射されたレーザ光が、それぞれ反射点で反射した反射波に関する反射波情報であって、前記照射角度ごとに検出された、前記反射波の反射強度と、前記レーザレーダから前記反射点までの距離とを含み、設定された検出間隔で検出された反射波情報を取得する反射波取得部（Ｓ１０）と、
   前記情報取得部により取得された前記車両情報と、前記反射波取得部により取得された前記反射波情報とを、対応付けて蓄積する蓄積部（Ｓ１０）と、
   蓄積されている前記反射波情報のうちの前記検出間隔よりも長い構築期間における前記反射波情報から特定される、前記車両に対する前記反射点の横方向距離及び反射強度を、前記反射波情報に対応する前記車両情報に含まれる前記車速を用いて、前記車両の進行方向に並べて反射強度画像を構築する強度画像構築部（Ｓ２５〜Ｓ２７）と、
   前記強度画像構築部により構築された反射強度画像から、前記区画線を認識する認識部（Ｓ３３〜Ｓ３５）と、を備える、区画線認識装置。
2. 請求項１に記載の区画線認識装置であって、
   前記構築期間を第１期間とし、
   蓄積されている前記反射波情報のうちの前記検出間隔よりも長い第２期間における前記反射波情報から特定される、前記横方向距離及び前記反射点の高さを、前記反射波情報に対応する前記車両情報に含まれる前記車速を用いて、前記車両の進行方向に並べて高さ画像を構築する高さ画像構築部と、
   前記高さ画像構築部により構築された前記高さ画像から、立体物を認識する立体物認識部と、を備える、区画線認識装置。
3. 請求項１又は２に記載の区画線認識装置であって、
   前記車両情報は、前回の検出時点に対する前記車両の方位を含み、
   前記構築期間の開始時点における前記車両の進行方向及び横方向を軸とする座標を基準座標として、蓄積されている前記車両情報を用いて、前記基準座標における前記構築期間の前記車両の走行軌跡を算出する軌跡算出部（Ｓ２３）を備え、
   前記強度画像構築部は、前記基準座標において、前記軌跡算出部により算出された前記走行軌跡と前記走行軌跡に対応する前記横方向距離とに基づいた位置に、前記横方向距離に対応する前記反射強度を配置して、前記反射強度画像を構築する、区画線認識装置。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の区画線認識装置であって、
   前記強度画像構築部により構築された前記反射強度画像から、直線性を有する区画線候補を抽出する抽出部（Ｓ３２）を備え、
   前記認識部は、前記車両の旋回運動情報を用いて、前記抽出部により抽出された前記区画線候補の中から前記区画線として不適な傾きの前記区画線候補を除外して、前記区画線を認識する、区画線認識装置。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の区画線認識装置であって、
   前記強度画像構築部により構築された前記反射強度画像から、直線性を有する区画線候補を抽出する抽出部を備え、
   前記認識部は、前記抽出部により抽出された前記区画線候補のパターンと、法令で定められた前記区画線のパターンとを照合して、前記区画線候補の中から前記区画線を認識する、区画線認識装置。

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