JP2018067236A - 区画線認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】低処理負荷で速やかに分岐区間の判定を行って、分岐区間での区画線の誤認識を抑制する区画線認識装置を提供する。【解決手段】画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部３３と、近傍領域の特徴点から統計的処理で抽出した直線成分と、その直線成分と連続性を有する遠方領域の特徴点とから特徴線を抽出する候補線抽出部３４と、区画線として認識する特徴線を選択する線選択部３７と、選択された特徴線の内側に、特徴点抽出部３１により抽出された特徴点によって形成される矩形状の領域であるペイントブロックが１つ以上存在し、且つ、そのペイントブロックの長さ及び幅の少なくとも一方が、区分線の線分の特徴を有する場合に、分岐区間ありと判定する分岐判定部３８と、分岐区間ありと判定された場合に、ペイントブロックよりも外側で選択された特徴線を認識対象から外す認識部３９と、を備える。【選択図】図２

Description

本開示は、車載カメラにより撮影された画像から道路の区画線を認識する区画線認識装置に関する。

道路の車線の境界を表す区画線から、走行中の車線を認識する装置が知られている。この種の装置では、道路の分岐区間であることを判定すると、分岐車線側の区画線を認識対象から外している。例えば、特許文献１に記載の車両制御装置は、画像から抽出したエッジ点に対してハフ変換による処理を行い、直線成分であるエッジ線を抽出している。そして、上記車両制御装置は、抽出したエッジ線が車両の片側に複数本あり且つそのうちの２本のエッジ線がＶ字形状となっているか否かで、分岐区間があるか否かを判定し、分岐区間があると判定した場合には、Ｖ字形状に含まれているエッジ線を認識対象から外している。

特開２０１１−１９８１１０号公報

ところで、エッジ点から直線成分を抽出する統計的処理は負荷が高いこと、遠方領域は近傍領域よりも画像の精度が低いことが知られている。そのため、車両近傍から遠方まで全領域に亘り直線成分の抽出処理を行うことは現実的ではなく、通常は近傍領域でのみ抽出処理が行われる。

また、本線車線と分岐車線とを区画する区分線には、分岐区間よりも手前側から描かれた補助線が分岐区間で区分線になるものと、分岐区間を始点として描かれるもの（以下、非連続区分線）とが存在する。非連続区分線の場合、近傍領域にて検出された非連続区分線からエッジ線が抽出されるまでは、分岐車線側の区画線が本線車線を区画する区画線として認識されてしまう。しかも、統計的処理を用いる抽出処理では、近傍領域にて検出される非連続区分線がある程度の長さにならないと、非連続区分線に沿ったエッジ線を精度良く抽出することができない。

そのため、特許文献１に記載された従来技術では、非連続区分線に沿ったエッジ線と分岐車線側の区画線に沿ったエッジ線とによって形成されるＶ字形状の抽出、ひいては分岐区間であるか否かの判定が遅れてしまい、分岐区間での車両制御の不安定を招くことになる。

本開示は、上記実情に鑑みてなされたものであり、低処理負荷で速やかに分岐区間の判定を行って、分岐区間での区画線の誤認識を抑制する区画線認識装置を提供することを主たる目的とする。

本開示は、車載カメラ（１１）により撮影された車両（７０）の周囲の画像から道路の車線を区分する区画線を認識する区画線認識装置（３０）であって、特徴点抽出部（３３）と、候補線抽出部（３４）と、線選択部（３７）と、分岐判定部（３８）と、認識部（３９）と、を備える。特徴点抽出部は、車両から予め設定された距離までの範囲を近傍領域とし、近傍領域よりも遠方を遠方領域として、画像の近傍領域及び遠方領域において、路面ペイントの境界を表す特徴点を抽出するように構成されている。候補線抽出部は、近傍領域にて抽出された特徴点から統計的処理を用いて直線成分を抽出するとともに、抽出した直線成分と遠方領域にて抽出された特徴点のうち直線成分と連続性を有する特徴点とから特徴線を抽出するように構成されている。線選択部は、候補線抽出部により抽出された特徴線から、区画線として認識する特徴線を選択するように構成されている。分岐判定部は、線選択部により選択された特徴線よりも車両から近い側である内側に、特徴点抽出部により抽出された特徴点によって形成される矩形状の領域であるペイントブロックが１つ以上存在し、且つ、区画線よりも内側に存在するペイントブロックを候補ブロックとして、車両の走行方向における候補ブロックの長さ及び候補ブロックの幅の少なくとも一方が、本線車線と分岐車線とを区分する破線の区分線を構成する線分の特徴を有する場合に、分岐区間ありと判定するように構成されている。認識部は、分岐判定部により分岐区間ありと判定された場合に、候補ブロックよりも車両から遠い側である外側において選択された特徴線を認識対象から外すように構成されている。

本開示によれば、画像の近傍領域から遠方領域まで特徴点が抽出される。また、近傍領域の特徴点から直線成分が検出され、検出された直線成分及び直線成分と連続性の高い遠方領域の特徴点から、特徴線が抽出される。そして、抽出された特徴線から区画線として認識される特徴線が選択される。通常、分岐区間を始点として描かれる区分線は破線であり、このような区分線は、特徴線として抽出される前に、破線の線分ごとに、矩形状の領域であるペイントブロックとして抽出される。そして、区分線である破線の線分と、本線車線同士を区画する破線の区画線の線分とは、長さ及び幅が異なる。よって、選択された特徴線よりも内側にペイントブロックである候補ブロックが存在し、且つ、候補ブロックの長さ及び幅の少なくとも一方が区分線の特徴を有する場合には、分岐区間ありと判定され、候補ブロックの外側において選択された特徴線が認識対象から外される。したがって、区分線が遠方領域に存在し、特徴線として抽出されていない場合でも、分岐区間を判定して、分岐車線側の区画線を認識すること抑制できる。すなわち、低処理負荷で速やかに分岐区間を判定し、分岐区間での区画線の誤認識を抑制することができる。

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、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

車載カメラの搭載位置を示す図である。 区画線認識装置の構成を示すブロック図である。 近傍領域及び遠方領域において抽出したエッジ点を示す図である。 近傍領域の直線成分に基づいて抽出したエッジ線を示す図である。 分岐区間を判定する処理手順を示すフローチャートである。 分岐区間の手前から区画線の内側に補助線が描かれている路面を示す図である。 分岐区間から分岐線が描かれている路面を示す図である。

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。
＜構成＞
まず、本実施形態に係る区画線認識装置３０（以下、認識装置３０）が適用される運転支援システム１００の構成について、図１及び図２を参照して説明する。本実施形態に係る運転支援システム１００は、車載カメラ１０と、センサ類１１と、車両制御装置５０と、認識装置３０と、を備える。車載カメラ１０、センサ類１１及び車両制御装置５０は、認識装置３０に車内ＬＡＮで接続されている。認識装置３０は、車両７０に搭載されて、道路の区画線を認識する装置である。また、区画線は、道路の車線を区画するように描かれた白線や黄線である。以下では、白色以外の色の区画線も含めて便宜上白線と称する。

車載カメラ１０は、図１に示すように、車両前方の路面の所定範囲が撮影範囲となるように、例えば、ルームミラーに設置される。車載カメラ１０は、予め設定された時間間隔、例えば、１／１５（秒）間隔で繰り返し撮影し、撮影した画像をデジタル信号化して認識装置３０へ出力する。

センサ類１１は、車両の状態量を測定する種々のセンサであり、車両７０の車速を測定する車速センサや、車両７０のヨーレートを測定するヨーレートセンサを含む。センサ類１１は、予め設定された時間間隔で繰り返し測定し、測定結果を認識装置３０へ出力する。

車両制御装置５０は、ＥＣＵであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びフラッシュメモリ等の半導体メモリを備えた周知のマイクロコンピュータを中心に構成されている。車両制御装置５０は、認識装置３０の認識結果に基づいて警報出力制御や走行制御を実行する。警報出力制御は、車両７０が車線を逸脱しそうな場合に警報の出力を実行する制御である。また、走行制御は、車線内を走行するように実行する車両７０の操舵の制御やブレーキの制御である
認識装置３０は、ＥＣＵであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びフラッシュメモリ等の半導体メモリを備えた周知のマイクロコンピュータを中心に構成されている。認識装置３０は、ＣＰＵ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、図２に示すような各機能を実現する。本実施形態では、半導体メモリが、プログラムを格納する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。なお、認識装置３０を構成するマイクロコンピュータの数は１つでも複数でもよい。

認識装置３０は、図２に示すように、特徴点抽出部３３、候補線抽出部３４、線種判定部３５、多重線判定部３６、線選択部３７、分岐判定部３８、及び認識部３９の機能を備える。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。

特徴点抽出部３３は、車載カメラ１０から画像を取得する。そして、特徴点抽出部３３は、取得した画像の近傍領域Ｒａ及び遠方領域Ｒｂの両方から、路面上のペイントの境界を表す特徴点として、輝度値の変化が大きい画素であるエッジ点を抽出する。近傍領域Ｒａは、車両７０から予め設定された距離までの範囲である。また、遠方領域Ｒｂは、近傍領域Ｒａに隣接した、近傍領域Ｒａよりも車両７０に対して遠方側の領域であり、例えば、消失点までの領域である。

詳しくは、特徴点抽出部３３は、画像の左端から右端へ水平方向に、輝度値の変化量が閾値以上となる画素を探索し、アップエッジ点及びダウンエッジ点を抽出する。アップエッジ点は、低い輝度値から高い輝度値へ変化する輝度値の立ち上がり点である。ダウンエッジ点は、高い輝度値から低い輝度値へ変化する輝度値の立下り点である。図３に、抽出したアップエッジ点を丸印で、抽出したダウンエッジ点を三角印で模式的に示す。図３に示すように、白線の左側の輪郭上ではアップエッジ点が抽出され、白線の右側の輪郭上ではダウンエッジ点が抽出される。

さらに、特徴点抽出部３３は、近傍領域Ｒａ及び遠方領域Ｒｂにて抽出されたエッジ点から、エッジ点によって形成される矩形状の領域をペイントブロックとして抽出する。詳しくは、特徴点抽出部３３は、左側をアップエッジ点、右側をダウンエッジ点で囲まれ、且つ、車両７０の走行方向におけるエッジ点の間隔が、予め設定された間隔閾値以内の領域をペイントブロックとして抽出する。間隔閾値は、一般的な白線の線分同士の間隔よりも短い値であり、間隔閾値未満の間隔のエッジ点同士は同じ線分に属していると見なせる値である。図３では、ペイントブロックとして、左側の実線の白線に対応するペイントブロックＢ１、右側の実線の白線に対応するペイントブロックＢ２、右側の破線の白線に対応するペイントブロックＢａ，Ｂｂ，Ｂｃが抽出されている。さらに、特徴点抽出部３３は、抽出したペイントブロックの長さ及び幅を算出する。ペイントブロックの長さは、車両７０の走行方向におけるペイントブロックの長さであり、ペイントブロックの幅は、アップエッジ点とダウンエッジ点との間隔である。

候補線抽出部３４は、図３に示すように、近傍領域Ｒａにて抽出されたエッジ点から、統計的処理を用いて直線成分ＣＬｌ，ＣＬｒ，ＣＲｌ，ＣＲｒを算出する。本実施形態では、統計的処理をハフ変換とする。直線成分ＣＬｌ，ＣＲｌはアップエッジ点を要素とし、直線成分ＣＬｒ，ＣＲｒはダウンエッジ点を要素とする。そして、候補線抽出部３４は、抽出した直線成分ＣＬｌ，ＣＬｒ，ＣＲｌ，ＣＲｒと、遠方領域Ｒｂにて抽出されたエッジ点のうち直線成分ＣＬｌ，ＣＬｒ，ＣＲｌ，ＣＲｒと連続性を有するエッジ点とから、それぞれエッジ線を算出する。例えば、走行方向において隣接するエッジ点の水平方向の位置の差分が、予め設定された差分閾値以内のエッジ点同士を連続性ありとする。そして、例えば、候補線抽出部３４は、直線成分ＣＲｌの最も遠方のエッジ点と連続性を有する遠方領域Ｒｂのエッジ点を選択し、順次、遠方方向に連続性を有するエッジ点を選択して、直線成分ＣＲｌと選択したエッジ点とからエッジ線を算出する。他の直線成分と連続性を有するエッジ点についても同様である。本実施形態では、エッジ線が特徴線に相当する。

さらに、候補線抽出部３４は、算出されたエッジ線から、アップエッジ点を要素とするエッジ線とダウンエッジ点を要素とするエッジ線のペアを作る。この際、候補線抽出部３４は、白線の幅らしい幅を持ったエッジ線のペアを作る。そして、候補線抽出部３４は、エッジ線のペアのうち、車両７０に近い内側のエッジ線を候補線として抽出する。つまり、候補線抽出部３４は、車両７０の左側では、ダウンエッジ線を要素とするエッジ線を候補線とし、車両７０の右側では、アップエッジ点を要素とするエッジ線を候補線として抽出する。図４に示すように、図３の画像からは、左側の候補線Ｌｌと右側の候補線Ｒｌとが抽出される。

線種判定部３５は、抽出された候補線に属するエッジ点の路面上の分布から、抽出された候補線が、どのような種類のペイント線に対応するか判定する。ペイント線の種類としては、車線を区画する実線の白線や破線の白線、及び車線を区画する白線の内側に描かれる破線の補助線等がある。通常、破線の白線と破線の補助線とは、線分の長さや間隔が異なっているため、エッジ点の路面上の分布から線種が判定される。

多重線判定部３６は、車両７０の左右両側のそれぞれにおいて、抽出された候補線が多重線を構成しているか否か判定する。つまり、多重線判定部３６は、水平方向において予め設定された範囲内に、複数の候補線が抽出されている場合は、複数の候補線が多重線を構成していると判定し、１つの候補線が抽出されている場合は、エッジ線が一重線を構成していると判定する。

線選択部３７は、線種判定部３５により判定された線種、及び多重線判定部３６により判定された多重線を構成しているか否かに基づいて、白線の特徴を考慮して、車両７０の左右両側のそれぞれにおいて、白線として認識すべき候補線を選択する。例えば、線選択部３７は、候補線が多重線を構成しており、且つ、複数の候補線が全て白線に対応する場合は、最も内側の候補線を認識対象として選択する。また、例えば、線選択部３７は、候補線が多重線を構成しており、且つ、最も内側の候補線が補助線に対応し他の候補線が白線に対応する場合は、補助線のすぐ外側の候補線を認識対象として選択する。なお、ここでの内側は車両７０に近づく側であり、外側は車両７０から遠ざかる側である。

分岐判定部３８は、特徴点抽出部３３により抽出されたペイントブロック、及び線選択部３７により選択された候補線を用いて、車両７０の前方に分岐区間があるか否かを判定する。分岐判定部３８が実行する分岐判定処理の詳細は後述する。

認識部３９は、通常時は、線選択部３７により選択された候補線を認識する。つまり、認識部３９は、選択された候補線から白線パラメータを算出して、道路形状を推定する。白線パラメータは、例えば、周知のオフセット、ヨー角、曲率、車線幅、ピッチ角等である。

また、認識部３９は、分岐判定部３８により分岐区間ありと判定された場合に、通常時の白線認識処理から分岐区間の白線認識処理に処理を切り替える。分岐区間の白線認識処理の詳細については後述する。

＜分岐判定処理及び分岐区画の認識処理＞
次に、分岐判定処理及び分岐区間の認識処理について、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、分岐判定部３８及び認識部３９が実行する処理に相当し、線選択部３７によりエッジ線が選択された都度実行される。

まず、ステップＳ１０では、分岐判定部３８が、自車線の内側に、すなわち、線選択部３７により選択された候補線の内側に、他の候補線が存在するか否か判定する。区分線の中には、分岐区間の手前から白線の内側に描かれた補助線が、分岐区間で区分線となるものがある。図６に示すように、右側の白線Ｒ１の内側に、補助線Ｓ１が描かれている場合、候補線抽出部３４により、左右の白線Ｌ１，Ｒ１に対応する候補線Ｌｌ１，Ｒｌ１と、補助線Ｓ１に対応する候補線Ｓｌ１と、が抽出される。そして、線選択部３７により、候補線Ｌｌ１，Ｒｌ１が選択され、候補線Ｓｌ１が他の候補線となる。ステップＳ１０において、選択された候補線の内側に、他の候補線が存在すると判定した場合は、ステップＳ２０に進み、他の候補線が存在しないと判定した場合は、ステップＳ５０に進む。

続いて、ステップＳ２０では、分岐判定部３８が、他の候補線の形状が区分線の形状と一致するか否か判定する。具体的には、分岐判定部３８は、他の候補線の形状が次の条件（Ａ）〜（Ｃ）を満たす場合に、他の候補線の形状が区分線の形状と一致すると判定する。

条件（Ａ）：他の候補線が、線種判定部３５により補助線と判定されている。分岐区間の手前側から描かれたペイント線が区分線となるのは、ペイント線が補助線のときであるので、他の候補線が補助線と判定されていることを条件とする。

条件（Ｂ）：第１候補線と他の候補線との平行度が、第１候補線と第２候補線との平行度よりも高い。第１候補線は、車両７０に対して他の候補線と反対側において選択された候補線、第２候補線は、車両７０に対して他の候補線と同じ側且つ外側において選択された候補線とする。図６では、左側の候補線Ｌｌ１が第１候補線、右側の候補線Ｒｌ１が第２候補線となる。図６に示すように、候補線Ｌｌ１と他の候補線Ｓｌ１とは、本線車線を区画する白線となり、候補線Ｒｌ１は分岐車線を区画する白線となる。そのため、候補線Ｌｌ１と他の候補線Ｓｌ１との平行度は、候補線Ｌｌ１と候補線Ｒｌ１との平行度よりも高くなる。

条件（Ｃ）：他の候補線と外側において選択された候補線との水平方向の距離が、遠方に向かって徐々に広がっている。図６に示すように、他の候補線Ｓ１ｌは本線車線側の白線となり、候補線Ｒｌ１は分岐車線側の白線となって、候補線Ｒｌ１は他の候補線Ｓｌ１から徐々に離れいくため、他の候補線Ｓｌ１と候補線Ｒｌ１との水平方向の距離は、遠方に向かって徐々に広がる。

他の候補線の形状が条件（Ａ）〜（Ｃ）を満たす場合は、ステップＳ３０において、分岐判定部３８が、分岐区間ありと判定する。この場合、分岐区間自体は遠方領域Ｒｂに存在しても、補助線が近傍領域Ｒａから描かれているため、分岐区間があることが判定される。

続いて、ステップＳ４０において、認識部３９が、認識対象を、区分線となる他の候補線の外側において選択された候補線から、区分線となる他の候補線へ変更する。図６では、認識対象が候補線Ｒｌ１から他の候補線Ｓｌ１へ変更され、認識対象は、白線Ｌ１に対応する候補線Ｌｌ１と他の候補線Ｓｌ１になる。

一方、ステップＳ５０では、分岐判定部３８が、選択された候補線の内側にペイントブロック（以下、候補ブロック）が１つ以上存在し、且つ、候補ブロックの特徴が、分岐区間を始点として描かれる区分線（以下、非連続区分線）の線分の特徴と一致するか否か判定する。つまり、遠方領域Ｒｂに、非連続区分線が存在するか否かを判定する。図７に示すように、遠方領域Ｒｂに非連続区分線Ｓ２が存在する場合、特徴点抽出部３３により、遠方領域Ｒｂにおいて候補ブロックＢａ〜Ｂｇが検出される。具体的には、分岐判定部３８は、候補ブロックが存在し、候補ブロックの特徴が次の条件（Ｄ）〜（Ｆ）を満たす場合に、候補ブロックの特徴が区分線の線分の特徴と一致すると判定する。

条件（Ｄ）：各候補ブロックの長さが予め設定された長さ閾値よりも短い。一般に、非連続区分線は破線であり、その破線の各線分は、本線車線同士を区画する破線の白線の線分や、補助線の線分よりも長さが短い。よって、長さ閾値は、一般的な破線の白線の線分や補助線の線分よりも短く、一般的な非連続区分線の線分よりも長くなるように設定されている。

条件（Ｅ）：各候補ブロックの長さが幅閾値よりも太い。一般に、非連続区分線の各線分は、本線車線同士を区画する破線の白線の線分や、補助線の線分の幅よりも太い。よって、幅閾値は、これまでに認識部３９により認識されている白線の幅に設定されている。例えば、幅閾値は、現時点の直近の所定期間や所定距離において認識されている白線の幅に設定されている。また、幅閾値は、本線車線同士を区画する一般的な白線の太さに設定されていてもよい。

条件（Ｆ）：候補ブロックが複数存在する場合に、各候補ブロックの大きさが同じである。非連続区分線の各線分は、長さ及び幅が等しい同じ大きさの線分である。よって、候補ブロックが複数存在する場合には、各候補ブロックの大きさが同じであることを条件とする。このとき、各候補ブロックの長さ及び幅の少なくとも一方が同じであることを条件としてもよい。

候補ブロックが１つ以上存在し、且つ、候補ブロックの特徴が条件（Ｄ）〜（Ｆ）を満たす場合は、ステップＳ６０において、分岐判定部３８は、分岐区間があると判定する。
続いて、ステップＳ７０では、認識部３９が、候補ブロックに属するエッジ点に対してハフ変換を行い、区分線となる直線成分である新規線を抽出する。遠方領域Ｒｂのエッジ点は近傍領域Ｒａのエッジ点よりも精度が低い上、遠方領域Ｒｂのエッジ点に対してまでハフ変換を行うと処理負荷が大きくなるため、通常、遠方領域Ｒｂのエッジ点に対してハフ変換は行われない。分岐区間があると判定され、遠方領域Ｒｂの候補ブロックが区分線であると分かっている場合に限って、遠方領域Ｒｂのエッジ点に対してハフ変換が行われ、直線成分が抽出される。図７では、候補ブロックＢａ〜Ｂｇのアップエッジ点から、新規線Ｓｌ２が抽出される。

続いて、ステップＳ８０では、認識部３９が、認識対象を、候補ブロックの外側において選択された候補線からステップＳ７０で抽出した新規線に変更する。図７では、認識対象が白線Ｒ２に対応する候補線Ｒｌ２から新規線Ｓｌ１へ変更され、認識対象は、白線Ｌ２に対応する候補線Ｌｌ２と新規線Ｓｌ１となる。

また、ステップＳ２０において否定判定された場合、または、ステップＳ５０において否定判定された場合は、ステップＳ９０において、分岐判定部３８は分岐区間なしと判定する。すなわち、認識部３９は、選択された認識対象を変更しない。

続いて、ステップＳ１００において、認識部３９は、選択された認識対象を白線として認識する。以上で、本処理を終了する。
＜作用＞
図５のフローチャートにおいて、ステップＳ１０〜Ｓ３０の処理では、他の候補線の形状から分岐区間が判定され、ステップＳ５０〜Ｓ６０の処理では、候補ブロックの特徴から分岐区間が判定される。つまり、ステップＳ１０〜Ｓ３０の処理では、エッジ点から直線成分を含む候補線が抽出された後に、候補線の形状から分岐区間が判定される。一方、ステップＳ５０〜Ｓ６０の処理では、エッジ点から直線成分が抽出される前に、候補ブロックの特徴から分岐区間が判定される。

仮に、ステップＳ１０〜Ｓ３０の処理のみで分岐区間の判定をする場合、非連続区分線が描かれた分岐区間では、非連続区分線を候補線として抽出し、非連続区分線に対応する候補線の形状から、分岐区間を判定することになる。そのため、候補ブロックの特徴から分岐区間を判定する場合よりも、分岐区間の判定が遅くなる。特に、図７に示すように、分岐車線が本線車線から緩やかに分岐する狭角の分岐区間では、条件（Ｂ）及び条件（Ｃ）を満たすまでに時間を要し、分岐区間の判定が遅くなる。

これに対して、ステップＳ５０〜Ｓ６０の処理を設け、選択された候補線の内側に補助線が存在しない場合には、候補ブロックの特徴から分岐区間を判定することで、速やかな分岐区間の判定が実現される。

＜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）選択された候補線よりも内側に候補ブロックが存在し、且つ、候補ブロックの特徴が条件（Ｄ）〜（Ｆ）を満たす場合には、分岐区間ありと判定され、候補ブロックの外側において選択された候補線が認識対象から外される。よって、区分線が遠方領域Ｒｂに存在し、候補線として抽出されていない場合でも、分岐区間を判定することができる。すなわち、低処理負荷で速やかに分岐区間を判定し、分岐区間での白線の誤認識を抑制することができる。

（２）分岐区間ありと判定された場合には、候補ブロックのエッジ点から直線成分である新規線が抽出される。つまり、分岐区間であると判定された場合に限って、遠方領域Ｒｂでも直線成分が抽出される。そして、認識対象が、候補ブロックの外側で抽出された候補線から新規線に切り替えられる。したがって、処理負荷の増加を抑制しつつ、分岐区間での的確な白線認識を実現できる。

（３）候補ブロックが複数存在する場合には、条件（Ｄ）及び（Ｅ）に、条件（Ｆ）を追加したことにより、ノイズの誤認識を抑制して、より精度よく分岐区間を判定することができる。

（４）分岐区間よりも手前から白線の内側に描かれた補助線が、分岐区間で区分線となっている場合には、分岐区間が遠方領域Ｒｂに入っていても、補助線に対応する候補線が抽出される。よって、補助線に対応する候補線の形状から分岐区間を判定し、認識対象を、分岐車線側の白線から、区分線となる補助線に切り替えることができる。

（他の実施形態）
以上、本開示を実施するための形態について説明したが、本開示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）上記実施形態では、条件（Ｄ）〜（Ｆ）を全て満たした場合に、候補ブロックの特徴が非連続区分線の特徴と一致すると判定しているが、これに限定されるものではない。例えば、条件（Ｄ）及び条件（Ｅ）の少なくとも一方を満たした場合に、候補ブロックの特徴が非連続区分線の特徴と一致すると判定してもよい。

（ｂ）また、条件（Ｄ）〜（Ｆ）に、条件（Ｇ）：候補ブロックが複数存在する場合に、各候補ブロックの傾きが同じ方向である、を追加してもよい。各候補ブロックの傾きは、例えば、各候補ブロックに属するエッジ点をフィッティングして算出すればよい。各候補ブロックの車両７０の走行方向に平行な方向の傾き、及び走行方向に垂直な方向の傾きのいずれか一方が同じ方向であればよい。また、条件（Ｄ）及び条件（Ｅ）の少なくとも一方と、条件（Ｆ）及び条件（Ｇ）の少なくとも一方を満たした場合に、候補ブロックの特徴が非連続区分線の特徴と一致すると判定してもよい。

（ｃ）上記実施形態では、区分線ありと判定された場合に、認識対象を、分岐車線側の白線に対応した候補線から、区分線に対応した候補線や新規線に変更していたが、分岐車線側の白線の認識処理を停止してもよい。この場合、車両７０の両側のうち、分岐している側と反対側の白線の認識処理のみを継続すればよい。反対側の白線の認識処理のみを継続することによって、白線の認識が分岐車線側に引きずられることを抑制できる。

（ｄ）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開示の実施形態である。

（ｅ）上述した区画線認識装置の他、当該区画線認識装置を構成要素とするシステム、当該区画線認識装置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、区画線認識方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１０…車載カメラ、３０…認識装置、３３…特徴点抽出部、３４…候補線抽出部、３７…線選択部、３８…分岐判定部、３９…認識部、７０…車両。

Claims (7)

1. 車載カメラ（１１）により撮影された車両（７０）の周囲の画像から道路の車線を区分する区画線を認識する区画線認識装置（３０）であって、
   前記車両から予め設定された距離までの範囲を近傍領域とし、前記近傍領域よりも遠方を遠方領域として、前記画像の前記近傍領域及び前記遠方領域において、路面ペイントの境界を表す特徴点を抽出するように構成された特徴点抽出部（３３）と、
   前記近傍領域にて抽出された前記特徴点から統計的処理を用いて直線成分を抽出するとともに、抽出した前記直線成分と前記遠方領域にて抽出された前記特徴点のうち前記直線成分と連続性を有する前記特徴点とから特徴線を抽出するように構成された候補線抽出部（３４）と、
   前記候補線抽出部により抽出された前記特徴線から、前記区画線として認識する前記特徴線を選択するように構成された線選択部（３７）と、
   前記線選択部により選択された前記特徴線よりも前記車両から近い側である内側に、前記特徴点抽出部により抽出された前記特徴点によって形成される矩形状の領域であるペイントブロックが１つ以上存在し、且つ、前記区画線よりも前記内側に存在する前記ペイントブロックを候補ブロックとして、前記車両の走行方向における前記候補ブロックの長さ及び前記候補ブロックの幅の少なくとも一方が、本線車線と分岐車線とを区分する破線の区分線を構成する線分の特徴を有する場合に、分岐区間ありと判定するように構成された分岐判定部（３８）と、
   前記分岐判定部により前記分岐区間ありと判定された場合に、前記候補ブロックよりも前記車両から遠い側である外側において選択された前記特徴線を認識対象から外すように構成された認識部（３９）と、を備える区画線認識装置。
2. 前記認識部は、前記分岐判定部により前記分岐区間ありと判定された場合に、前記候補ブロックの前記特徴点から前記統計的処理を用いて直線成分である新規線を抽出し、前記線選択部により前記候補ブロックよりも前記外側において選択された前記特徴線の代わりに、抽出した前記新規線を前記区画線として認識するように構成されている、請求項１に記載の区画線認識装置。
3. 前記分岐判定部は、前記候補ブロックが複数存在する場合に、前記候補ブロックのそれぞれの大きさが同じであること、及びそれぞれの傾きが同じ方向であることの少なくとも一方を更に条件として、前記分岐区間ありと判定するように構成されている、請求項１又は２に記載の区画線認識装置。
4. 前記分岐判定部は、前記候補ブロックの長さが予め設定された長さ閾値よりも短い場合に、前記分岐区間ありと判定するように構成されている、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、これまでに前記認識部により認識されている前記区画線の幅を幅閾値として、前記候補ブロックの幅が前記幅閾値よりも太い場合に、前記分岐区間ありと判定するように構成されている、請求項１〜４のいずれか１項に記載の区画線認識装置。
6. 前記分岐判定部は、前記線選択部により選択された前記特徴線よりも前記内側に、前記候補線抽出部により抽出された前記特徴線である他の候補線が存在し、且つ前記他の候補線が前記区分線の形状の特徴を有する場合に、前記分岐区間ありと判定し、
   前記認識部は、前記分岐判定部により前記分岐区間ありと判定された場合に、前記線選択部により前記他の候補線よりも前記外側において選択された前記特徴線の代わりに、前記他の候補線を前記区画線として認識するように構成されている、請求項１〜５のいずれか１項に記載の区画線認識装置。
7. 前記認識部は、前記分岐判定部により前記分岐区間ありと判定された場合に、前記内側に前記候補ブロックが存在する側の前記区画線の認識処理を停止し、前記内側に前記候補ブロックが存在しない側の前記区画線の認識処理を継続するように構成されている、請求項１に記載の区画線認識装置。

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