JP2861638B2 - 走行レーン検出装置 - Google Patents
走行レーン検出装置Info
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- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
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- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、車両が走行中の走行レ
ーンを検出するために用いられる走行レーン検出装置に
関する。
ーンを検出するために用いられる走行レーン検出装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の走行レーン検出装置とし
ては、特開昭６３−１４２４７８号公報に記載されてい
るように、撮像手段から取り込んだ画像のエッジを検出
し、エッジに囲まれた領域の大きさを基準として路面に
描かれた白線候補領域を検出し、白線候補領域の骨格に
ＨＯＵＧＨ変換等の直線検出手段を用いて白線を直線で
近似することによってレーンを検出するようにしてい
た。
ては、特開昭６３−１４２４７８号公報に記載されてい
るように、撮像手段から取り込んだ画像のエッジを検出
し、エッジに囲まれた領域の大きさを基準として路面に
描かれた白線候補領域を検出し、白線候補領域の骨格に
ＨＯＵＧＨ変換等の直線検出手段を用いて白線を直線で
近似することによってレーンを検出するようにしてい
た。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の走行
レーン検出装置では、画像全体を処理しているため十分
な処理速度が得られないばかりでなく、背景雑音の影響
により誤検出の可能性も高いという問題を有していた。
レーン検出装置では、画像全体を処理しているため十分
な処理速度が得られないばかりでなく、背景雑音の影響
により誤検出の可能性も高いという問題を有していた。
【０００４】本発明は以上のような課題を解決するもの
で、直線検出アルゴリズムであるＨＯＵＧＨ変換の計算
処理領域の位置および範囲を動的に変化させて設定する
ことにより、計算量の削減と検出対象である白線以外の
画素からの影響の減少を実現し、高速かつ検出率の高い
走行レーン検出装置を提供することを第１の目的として
いる。
で、直線検出アルゴリズムであるＨＯＵＧＨ変換の計算
処理領域の位置および範囲を動的に変化させて設定する
ことにより、計算量の削減と検出対象である白線以外の
画素からの影響の減少を実現し、高速かつ検出率の高い
走行レーン検出装置を提供することを第１の目的として
いる。
【０００５】また、白線抽出のための領域についても、
ＨＯＵＧＨ変換の計算処理領域と同様に位置および範囲
を動的に変化させて設定することで、より白線抽出能力
に優れた走行レーン検出装置を提供することを第２の目
的としている。
ＨＯＵＧＨ変換の計算処理領域と同様に位置および範囲
を動的に変化させて設定することで、より白線抽出能力
に優れた走行レーン検出装置を提供することを第２の目
的としている。
【０００６】また、白線抽出に用いる閾値を算出するた
めの処理領域についても動的な設定を行うことで、より
安定した白線抽出が行える走行レーン検出装置を提供す
ることを第３の目的としている。
めの処理領域についても動的な設定を行うことで、より
安定した白線抽出が行える走行レーン検出装置を提供す
ることを第３の目的としている。
【０００７】さらに、白線抽出に用いる閾値の算出を、
閾値設定処理領域内における輝度の最大値と平均値を組
み合わせて行うことにより、画像のコントラストが変化
した場合についても確実に白線抽出をおこなえる走行レ
ーン検出装置を提供することを第４の目的としている。
閾値設定処理領域内における輝度の最大値と平均値を組
み合わせて行うことにより、画像のコントラストが変化
した場合についても確実に白線抽出をおこなえる走行レ
ーン検出装置を提供することを第４の目的としている。
【０００８】またさらに、検出した走行レーンの直線近
似結果を用いて車両のレーン逸脱度を算出することによ
り、ドライバーにレーン逸脱に関する警報を与え、事故
を未然に防止する走行レーン検出装置を提供することを
第５の目的としている。
似結果を用いて車両のレーン逸脱度を算出することによ
り、ドライバーにレーン逸脱に関する警報を与え、事故
を未然に防止する走行レーン検出装置を提供することを
第５の目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は上記第１の目的
を達成するために、車両に装着され車両前方の道路を撮
像するビデオカメラと、前記ビデオカメラから取り込ま
れた道路画像から路面に描かれた白線を抽出するために
用いる閾値を設定する閾値設定手段と、前記ビデオカメ
ラから取り込まれた道路画像から前記閾値設定手段によ
って設定された閾値を用いて路面に描かれた白線を抽出
する白線抽出手段と、前記白線抽出手段によって抽出さ
れた白線を直線で近似する直線近似手段と、前記直線近
似手段における計算処理領域を１画面前までの走行レー
ン検出結果を用いて設定する直線近似計算処理領域設定
手段と、前記直線近似手段によって直線近似された白線
により走行レーンを検出する走行レーン検出手段とから
なり、直線近似計算処理領域の設定位置および範囲を動
的に変化させることを第１の課題解決手段としている。
を達成するために、車両に装着され車両前方の道路を撮
像するビデオカメラと、前記ビデオカメラから取り込ま
れた道路画像から路面に描かれた白線を抽出するために
用いる閾値を設定する閾値設定手段と、前記ビデオカメ
ラから取り込まれた道路画像から前記閾値設定手段によ
って設定された閾値を用いて路面に描かれた白線を抽出
する白線抽出手段と、前記白線抽出手段によって抽出さ
れた白線を直線で近似する直線近似手段と、前記直線近
似手段における計算処理領域を１画面前までの走行レー
ン検出結果を用いて設定する直線近似計算処理領域設定
手段と、前記直線近似手段によって直線近似された白線
により走行レーンを検出する走行レーン検出手段とから
なり、直線近似計算処理領域の設定位置および範囲を動
的に変化させることを第１の課題解決手段としている。
【００１０】また、第２の目的を達成するために、上記
第１の課題解決手段の走行レーン検出装置において、更
に、白線抽出手段の処理領域の位置および範囲を１画面
前までの走行レーン検出結果を用いて白線抽出領域設定
手段により動的に変化させて設定することをを第２の課
題解決手段としている。
第１の課題解決手段の走行レーン検出装置において、更
に、白線抽出手段の処理領域の位置および範囲を１画面
前までの走行レーン検出結果を用いて白線抽出領域設定
手段により動的に変化させて設定することをを第２の課
題解決手段としている。
【００１１】また、第３の目的を達成するために、上記
第１の課題解決手段または上記第２の課題解決手段にお
いて、白線を抽出するために用いる閾値を算出する処理
領域を１画面前までの走行レーン検出結果を用いて閾値
算出領域設定手段によって設定し、その位置および範囲
を動的に変化させることを第３の課題解決手段としてい
る。
第１の課題解決手段または上記第２の課題解決手段にお
いて、白線を抽出するために用いる閾値を算出する処理
領域を１画面前までの走行レーン検出結果を用いて閾値
算出領域設定手段によって設定し、その位置および範囲
を動的に変化させることを第３の課題解決手段としてい
る。
【００１２】さらに、第４の目的を達成するために、上
記第１の課題解決手段または上記第２の課題解決手段ま
たは上記第３の課題解決手段において、白線を抽出する
ために用いる閾値の算出を、輝度最大値検出手段によっ
て検出される閾値算出領域内の輝度最大値と、輝度平均
値算出手段によって算出される閾値算出領域内の輝度平
均値とを組み合わせて行うことを第４の課題解決手段と
している。
記第１の課題解決手段または上記第２の課題解決手段ま
たは上記第３の課題解決手段において、白線を抽出する
ために用いる閾値の算出を、輝度最大値検出手段によっ
て検出される閾値算出領域内の輝度最大値と、輝度平均
値算出手段によって算出される閾値算出領域内の輝度平
均値とを組み合わせて行うことを第４の課題解決手段と
している。
【００１３】またさらに、第５の目的を達成するため
に、上記第１の課題解決手段または上記第２の課題解決
手段または上記第３の課題解決手段または上記第４の課
題解決手段の走行レーン検出装置によって検出された走
行レーンの直線近似結果から車両の走行レーン逸脱度を
算出するレーン逸脱度算出手段と、前記レーン逸脱度算
出手段によって算出されるレーン逸脱度に応じてドライ
バーに警報を与える警報手段とを備え、動的な走行状態
の監視を行うことを第５の課題解決手段としている。
に、上記第１の課題解決手段または上記第２の課題解決
手段または上記第３の課題解決手段または上記第４の課
題解決手段の走行レーン検出装置によって検出された走
行レーンの直線近似結果から車両の走行レーン逸脱度を
算出するレーン逸脱度算出手段と、前記レーン逸脱度算
出手段によって算出されるレーン逸脱度に応じてドライ
バーに警報を与える警報手段とを備え、動的な走行状態
の監視を行うことを第５の課題解決手段としている。
【００１４】
【作用】本発明は上記した第１の課題解決手段により、
直線検出処理であるＨＯＵＧＨ変換の計算処理領域の位
置および範囲を動的に変化させて設定することで、高速
かつ検出率の高い走行レーンの検出を行うことができ
る。
直線検出処理であるＨＯＵＧＨ変換の計算処理領域の位
置および範囲を動的に変化させて設定することで、高速
かつ検出率の高い走行レーンの検出を行うことができ
る。
【００１５】また、第２の課題解決手段により、白線抽
出領域についても動的な設定を行うことにより、白線抽
出能力に優れた走行レーンの検出を行うことができる。
出領域についても動的な設定を行うことにより、白線抽
出能力に優れた走行レーンの検出を行うことができる。
【００１６】また、第３の課題解決手段により、白線抽
出に用いる閾値の算出領域についても動的な設定を行う
ことによって安定した白線抽出が行え、走行レーンの検
出率を向上させることができる。
出に用いる閾値の算出領域についても動的な設定を行う
ことによって安定した白線抽出が行え、走行レーンの検
出率を向上させることができる。
【００１７】さらに、第４の課題解決手段により、白線
抽出に用いる閾値を閾値設定処理領域内における輝度の
最大値と平均値を組み合わせて算出することで、画像の
コントラストが変化した場合についても確実に白線を抽
出し、精度良く走行レーン検出を行うことができる。
抽出に用いる閾値を閾値設定処理領域内における輝度の
最大値と平均値を組み合わせて算出することで、画像の
コントラストが変化した場合についても確実に白線を抽
出し、精度良く走行レーン検出を行うことができる。
【００１８】またさらに、第５の課題解決手段により、
白線の直線近似結果から算出した走行レーン逸脱度に応
じてドライバーに警報を与えることで事故の危険性を著
しく減少させることができる。
白線の直線近似結果から算出した走行レーン逸脱度に応
じてドライバーに警報を与えることで事故の危険性を著
しく減少させることができる。
【００１９】
【実施例】以下、本発明の第１の課題解決手段の実施例
を図１を参照しながら説明する。
を図１を参照しながら説明する。
【００２０】図１に示すように、ビデオカメラ１は車両
前方の道路を撮像し、道路画像を得るものであり、閾値
設定手段２は白線抽出に用いる閾値を設定する。白線抽
出手段３は、閾値設定手段２によって設定された閾値を
用いてビデオカメラ１から得た道路画像に画像処理を行
い、路面に描かれた白線を抽出する。直線近似手段４は
白線抽出手段３で抽出された白線を直線で近似し、直線
近似計算処理領域設定手段５は過去の走行レーン検出結
果の履歴を用いて直線近似のための計算処理領域を設定
する。走行レーン検出手段６は直線近似手段４によって
直線近似された２本の白線を用いて走行レーンの検出を
行うものである。
前方の道路を撮像し、道路画像を得るものであり、閾値
設定手段２は白線抽出に用いる閾値を設定する。白線抽
出手段３は、閾値設定手段２によって設定された閾値を
用いてビデオカメラ１から得た道路画像に画像処理を行
い、路面に描かれた白線を抽出する。直線近似手段４は
白線抽出手段３で抽出された白線を直線で近似し、直線
近似計算処理領域設定手段５は過去の走行レーン検出結
果の履歴を用いて直線近似のための計算処理領域を設定
する。走行レーン検出手段６は直線近似手段４によって
直線近似された２本の白線を用いて走行レーンの検出を
行うものである。
【００２１】上記構成において、図２を参照しながら動
作を説明すると、まず、装置が始動されるとステップ２
１においてビデオカメラ１から車両前方の道路画像が取
り込まれる。図３にビデオカメラ１から取り込まれた道
路画像を示している。
作を説明すると、まず、装置が始動されるとステップ２
１においてビデオカメラ１から車両前方の道路画像が取
り込まれる。図３にビデオカメラ１から取り込まれた道
路画像を示している。
【００２２】次にステップ２２に進み、閾値設定手段２
による閾値設定処理が行われる。閾値の設定は画像内に
設定した閾値設定領域から輝度の最大値を検出し、検出
した最大値を基準に白線の輝度分布を考慮して行うこと
ができる。
による閾値設定処理が行われる。閾値の設定は画像内に
設定した閾値設定領域から輝度の最大値を検出し、検出
した最大値を基準に白線の輝度分布を考慮して行うこと
ができる。
【００２３】次にステップ２３に進み、白線抽出手段３
による白線抽出処理が行われる。白線の抽出はその輪郭
を検索することによって行う。図４に示すように、画像
の中央から左右各々の外側に向かってステップ２２で設
定した閾値を越える画素を検索し、最初に閾値を越えた
画素を白線輪郭として抽出することがで、左右の白線輪
郭が各々独立に抽出される。なお白線の抽出は、ＳＯＢ
ＥＬフィルタに代表されるようなエッジ抽出フィルタを
用いて画像内からエッジを抽出して行うことも可能であ
る。
による白線抽出処理が行われる。白線の抽出はその輪郭
を検索することによって行う。図４に示すように、画像
の中央から左右各々の外側に向かってステップ２２で設
定した閾値を越える画素を検索し、最初に閾値を越えた
画素を白線輪郭として抽出することがで、左右の白線輪
郭が各々独立に抽出される。なお白線の抽出は、ＳＯＢ
ＥＬフィルタに代表されるようなエッジ抽出フィルタを
用いて画像内からエッジを抽出して行うことも可能であ
る。
【００２４】次に処理はステップ２４に進み、直線近似
計算処理領域設定手段５による直線近似計算処理領域の
設定が行われる。直線近似にはＨＯＵＧＨ変換と呼ばれ
るアルゴリズムを用いるが、このＨＯＵＧＨ変換につい
て図５を用いて簡単に説明する。ＨＯＵＧＨ変換とは、
ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθ （１）によってＸＹ
平面上の点をρθ平面上の曲線に変換するものであり、
図５に示したように同じ直線上の点から変換された曲線
がρθ平面上の１点で交わるという特徴を持っている。
よってＸＹ平面上の点列を変換した後ρθ平面上で最も
曲線群が多く交わった点を抽出することによってＸＹ平
面上の直線を検出できるというものである。
計算処理領域設定手段５による直線近似計算処理領域の
設定が行われる。直線近似にはＨＯＵＧＨ変換と呼ばれ
るアルゴリズムを用いるが、このＨＯＵＧＨ変換につい
て図５を用いて簡単に説明する。ＨＯＵＧＨ変換とは、
ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθ （１）によってＸＹ
平面上の点をρθ平面上の曲線に変換するものであり、
図５に示したように同じ直線上の点から変換された曲線
がρθ平面上の１点で交わるという特徴を持っている。
よってＸＹ平面上の点列を変換した後ρθ平面上で最も
曲線群が多く交わった点を抽出することによってＸＹ平
面上の直線を検出できるというものである。
【００２５】直線近似計算処理領域の設定はこのＨＯＵ
ＧＨ変換のρθ平面上で行うものであり、まず、前画面
で抽出された直線を表すρθ平面上の特徴点を領域の中
心点として設定する。次にρおよびθの過去数画面の変
動の履歴をとり、その中で最も大きく変動したρ方向の
移動量をｍρmax 、θ方向の移動量をｍθmax として取
り出し、これらの最大移動量を用いて設定する領域の大
きさを決定する。ここで、各々の最大移動量の３倍を領
域の大きさとして設定すると、図６に示したように計算
処理領域を設定することができる。この直線近似計算処
理領域は、左右の白線に対して各々独立に設定される。
ＧＨ変換のρθ平面上で行うものであり、まず、前画面
で抽出された直線を表すρθ平面上の特徴点を領域の中
心点として設定する。次にρおよびθの過去数画面の変
動の履歴をとり、その中で最も大きく変動したρ方向の
移動量をｍρmax 、θ方向の移動量をｍθmax として取
り出し、これらの最大移動量を用いて設定する領域の大
きさを決定する。ここで、各々の最大移動量の３倍を領
域の大きさとして設定すると、図６に示したように計算
処理領域を設定することができる。この直線近似計算処
理領域は、左右の白線に対して各々独立に設定される。
【００２６】次にステップ２５に進み、直線近似手段４
による直線近似処理が行われる。この処理は上記したＨ
ＯＵＧＨ変換をステップ２３で得た白線輪郭について左
右独立に行い、ステップ２４で設定した左右各々の白線
に対する計算処理領域内でのみ計算を実行することで行
う。この結果車両の左右に存在する白線を各々１本づつ
直線として得ることができる。図７に直線近似された白
線を示す。
による直線近似処理が行われる。この処理は上記したＨ
ＯＵＧＨ変換をステップ２３で得た白線輪郭について左
右独立に行い、ステップ２４で設定した左右各々の白線
に対する計算処理領域内でのみ計算を実行することで行
う。この結果車両の左右に存在する白線を各々１本づつ
直線として得ることができる。図７に直線近似された白
線を示す。
【００２７】次にステップ２６に進み、走行レーン検出
手段６による走行レーン検出処理が行われる。走行レー
ンの検出は、ステップ２５で白線を近似した２本の直線
と画像の底辺によって三角形を構成して行い、この三角
形が現在走行中のレーンを示す領域を表すものとなる。
三角形で表現された走行レーン検出結果を図８に示す。
手段６による走行レーン検出処理が行われる。走行レー
ンの検出は、ステップ２５で白線を近似した２本の直線
と画像の底辺によって三角形を構成して行い、この三角
形が現在走行中のレーンを示す領域を表すものとなる。
三角形で表現された走行レーン検出結果を図８に示す。
【００２８】次にステップ２７に進み、今回の走行レー
ン検出結果に関するデータの履歴を更新する。
ン検出結果に関するデータの履歴を更新する。
【００２９】以上説明したように本実施例によれば、走
行レーン検出における直線近似計算処理の領域の位置お
よび範囲を動的に設定するため、計算量の削減と検出対
象となる白線以外の影響の除去を同時に実現でき、走行
レーン検出の性能を向上させることができる。
行レーン検出における直線近似計算処理の領域の位置お
よび範囲を動的に設定するため、計算量の削減と検出対
象となる白線以外の影響の除去を同時に実現でき、走行
レーン検出の性能を向上させることができる。
【００３０】次に、本発明の第２の課題解決手段の実施
例、すなわち、白線抽出領域についても位置および範囲
を動的に設定する走行レーン検出装置の実施例を図９を
参照しながら説明する。
例、すなわち、白線抽出領域についても位置および範囲
を動的に設定する走行レーン検出装置の実施例を図９を
参照しながら説明する。
【００３１】図９に示すように、上記実施例で説明した
走行レーン検出装置に、前画面の走行レーン検出結果の
履歴を用いて白線抽出領域を動的に設定する白線抽出領
域設定手段７を付加し、白線抽出処理における白線抽出
率を向上させることにより走行レーンの検出率をも向上
させるものである。
走行レーン検出装置に、前画面の走行レーン検出結果の
履歴を用いて白線抽出領域を動的に設定する白線抽出領
域設定手段７を付加し、白線抽出処理における白線抽出
率を向上させることにより走行レーンの検出率をも向上
させるものである。
【００３２】上記構成において図１０を参照しながら動
作を説明すると、まず、装置が始動されると上記実施例
と同様に、ステップ２１においてビデオカメラ１から車
両前方の道路画像が取り込まれ、ステップ２２で閾値設
定手段による白線輪郭抽出に用いる閾値の設定が行われ
る。
作を説明すると、まず、装置が始動されると上記実施例
と同様に、ステップ２１においてビデオカメラ１から車
両前方の道路画像が取り込まれ、ステップ２２で閾値設
定手段による白線輪郭抽出に用いる閾値の設定が行われ
る。
【００３３】次にステップ１０１において、白線抽出領
域設定手段７による白線抽出領域の設定が行われる。ま
ず位置については、前画面での白線近似結果である２本
の直線を左右各々の領域の中心線として設定する。次に
過去数画面の直線近似結果の履歴から白線近似直線の水
平方向への最大移動量ｍｌmax を左右各々について検出
し、これを用いて各領域の幅を決定する。ここで、領域
の高さについては一定値を用いることとし、領域の幅を
各ｍｌmax の３倍に設定することとすると、白線抽出領
域は図１１に示すようになる。
域設定手段７による白線抽出領域の設定が行われる。ま
ず位置については、前画面での白線近似結果である２本
の直線を左右各々の領域の中心線として設定する。次に
過去数画面の直線近似結果の履歴から白線近似直線の水
平方向への最大移動量ｍｌmax を左右各々について検出
し、これを用いて各領域の幅を決定する。ここで、領域
の高さについては一定値を用いることとし、領域の幅を
各ｍｌmax の３倍に設定することとすると、白線抽出領
域は図１１に示すようになる。
【００３４】次にステップ２３に進み、上記実施例と同
様に白線抽出手段による白線抽出処理が行われる。ここ
で上記実施例と異なるのは、白線輪郭の検索を開始する
点が画像の中央ではなく、図１２に示すように各白線抽
出領域の画像内側の境界となる点である。
様に白線抽出手段による白線抽出処理が行われる。ここ
で上記実施例と異なるのは、白線輪郭の検索を開始する
点が画像の中央ではなく、図１２に示すように各白線抽
出領域の画像内側の境界となる点である。
【００３５】白線抽出後は上記実施例と同様に、ステッ
プ２４からステップ２７までの処理を順次行い、走行レ
ーンを検出する。
プ２４からステップ２７までの処理を順次行い、走行レ
ーンを検出する。
【００３６】以上説明したように本実施例によれば、白
線抽出領域の位置および範囲を動的に変化させながら設
定を行うため、白線抽出能力に優れた走行レーンの検出
を行うことができる。
線抽出領域の位置および範囲を動的に変化させながら設
定を行うため、白線抽出能力に優れた走行レーンの検出
を行うことができる。
【００３７】次に、本発明の第３の課題解決手段の実施
例、すなわち、白線抽出に用いる閾値を算出する領域に
ついてもその位置および範囲を動的に変化させながら設
定する走行レーン検出装置の実施例について図１３を参
照しながら説明する。
例、すなわち、白線抽出に用いる閾値を算出する領域に
ついてもその位置および範囲を動的に変化させながら設
定する走行レーン検出装置の実施例について図１３を参
照しながら説明する。
【００３８】図に示すように、上記実施例で説明した走
行レーン検出装置に、前画面の走行レーン検出結果の履
歴を用いて白線抽出に用いる閾値の算出領域を動的に設
定する閾値算出領域設定手段８を付加し、白線抽出処理
に用いる閾値をより適切に設定し、白線抽出率の向上を
通じて走行レーンの検出率を向上させるものである。
行レーン検出装置に、前画面の走行レーン検出結果の履
歴を用いて白線抽出に用いる閾値の算出領域を動的に設
定する閾値算出領域設定手段８を付加し、白線抽出処理
に用いる閾値をより適切に設定し、白線抽出率の向上を
通じて走行レーンの検出率を向上させるものである。
【００３９】上記構成において図１４を参照しながら動
作を説明すると、まず、装置が始動されると上記実施例
と同様に、ステップ２１においてビデオカメラ１から車
両前方の道路画像が取り込まれる。
作を説明すると、まず、装置が始動されると上記実施例
と同様に、ステップ２１においてビデオカメラ１から車
両前方の道路画像が取り込まれる。
【００４０】次にステップ１４１に進み、閾値算出領域
設定手段８による閾値算出領域の設定が行われる。まず
位置については上記実施例における白線抽出領域設定の
場合と同様に、前画面での白線近似結果である２本の直
線を左右各々の領域の中心線として設定する。また領域
の幅についても上記実施例と同様に、過去数画面の直線
近似結果の履歴から白線近似直線の水平方向への最大移
動量ｍｌmax を左右各々について検出し、これを用いて
各領域の幅を決定する。ただし、閾値算出領域について
は特に連続性が求められるわけではないため、特定の走
査線を選び、選出された各走査線上で上記した条件を満
たす範囲を閾値算出領域として設定することができる。
図１５に９本の走査線上に領域の幅をｍｌmax の３倍と
して閾値算出領域を設定した図を示す。なお、選択する
走査線の数および何本目を選ぶかについては固定でもよ
いが、これについても動的に変動させることが可能であ
る。
設定手段８による閾値算出領域の設定が行われる。まず
位置については上記実施例における白線抽出領域設定の
場合と同様に、前画面での白線近似結果である２本の直
線を左右各々の領域の中心線として設定する。また領域
の幅についても上記実施例と同様に、過去数画面の直線
近似結果の履歴から白線近似直線の水平方向への最大移
動量ｍｌmax を左右各々について検出し、これを用いて
各領域の幅を決定する。ただし、閾値算出領域について
は特に連続性が求められるわけではないため、特定の走
査線を選び、選出された各走査線上で上記した条件を満
たす範囲を閾値算出領域として設定することができる。
図１５に９本の走査線上に領域の幅をｍｌmax の３倍と
して閾値算出領域を設定した図を示す。なお、選択する
走査線の数および何本目を選ぶかについては固定でもよ
いが、これについても動的に変動させることが可能であ
る。
【００４１】次にステップ２２に進み、閾値設定手段２
による閾値設定処理が行われるが、ステップ１４１で設
定された領域内のデータだけを用いて閾値の算出を行う
点において上記実施例と異なる。
による閾値設定処理が行われるが、ステップ１４１で設
定された領域内のデータだけを用いて閾値の算出を行う
点において上記実施例と異なる。
【００４２】閾値設定後は上記実施例と同様に、ステッ
プ２３からステップ２７までの処理を順次行い、走行レ
ーンを検出する。
プ２３からステップ２７までの処理を順次行い、走行レ
ーンを検出する。
【００４３】以上説明したように本実施例によれば、白
線抽出に用いる閾値の算出領域の位置および範囲を動的
に変化させながら設定を行うため安定した白線抽出が行
え、走行レーンの検出率を向上させることができる。
線抽出に用いる閾値の算出領域の位置および範囲を動的
に変化させながら設定を行うため安定した白線抽出が行
え、走行レーンの検出率を向上させることができる。
【００４４】次に、本発明の第４の課題解決手段の実施
例、すなわち、白線を抽出するために用いる閾値の算出
を、閾値算出領域内における輝度の最大値と平均値を組
み合わせて行う走行レーン検出装置の実施例について図
１６を参照しながら説明する。
例、すなわち、白線を抽出するために用いる閾値の算出
を、閾値算出領域内における輝度の最大値と平均値を組
み合わせて行う走行レーン検出装置の実施例について図
１６を参照しながら説明する。
【００４５】図に示すように、上記実施例で説明した走
行レーン検出装置に、閾値算出領域内の輝度最大値を検
出する輝度最大値検出手段９および閾値算出領域内の輝
度値の平均を算出する輝度平均値算出手段１０を付加
し、閾値設定手段２がこれら２つの値を用いて白線抽出
のための閾値設定を行い、画像のコントラストが変化し
た場合においても確実に白線抽出が行え、走行レーン検
出率の低下を減少させるものである。
行レーン検出装置に、閾値算出領域内の輝度最大値を検
出する輝度最大値検出手段９および閾値算出領域内の輝
度値の平均を算出する輝度平均値算出手段１０を付加
し、閾値設定手段２がこれら２つの値を用いて白線抽出
のための閾値設定を行い、画像のコントラストが変化し
た場合においても確実に白線抽出が行え、走行レーン検
出率の低下を減少させるものである。
【００４６】上記構成において図１７を参照しながら動
作を説明すると、まず、装置が始動されると上記実施例
と同様に、ステップ２１においてビデオカメラ１から車
両前方の道路画像が取り込まれ、次にステップ１４１で
閾値算出領域の設定が行われる。
作を説明すると、まず、装置が始動されると上記実施例
と同様に、ステップ２１においてビデオカメラ１から車
両前方の道路画像が取り込まれ、次にステップ１４１で
閾値算出領域の設定が行われる。
【００４７】次にステップ１７１において、輝度最大値
検出手段９による閾値算出領域内における輝度の最大値
検出、ステップ１７２において輝度平均値算出手段１０
による閾値算出領域内における輝度の平均値算出が行わ
れる。これらの処理は特に干渉しあうものでないため、
並列に処理を進めることができる。
検出手段９による閾値算出領域内における輝度の最大値
検出、ステップ１７２において輝度平均値算出手段１０
による閾値算出領域内における輝度の平均値算出が行わ
れる。これらの処理は特に干渉しあうものでないため、
並列に処理を進めることができる。
【００４８】次にステップ２２に進み、閾値設定処理が
行われるが、上記実施例とはステップ１７１および１７
２で求めた輝度最大値と輝度平均値の２つの値を用いて
閾値の算出を行う点において異なる。閾値の算出は、閾
値＝Ａ・輝度最大値＋Ｂ・輝度平均値 （２）により、
輝度最大値と輝度平均値を一定の割合でたしあわせるこ
とによって行うものとし、定数ＡおよびＢはシステムで
使用するカメラの明るさ等に依存して決定されるものと
する。ここでＡ＝０．７５、Ｂ＝０．２５として閾値算
出を行った場合の閾値設定の様子を図１８に示す。図か
らも明かなように、コントラストの良い場合には低め
に、コントラストの悪い場合には高めに閾値が設定さ
れ、白線を他の画素から区別するために適した閾値が得
られていることが分かる。
行われるが、上記実施例とはステップ１７１および１７
２で求めた輝度最大値と輝度平均値の２つの値を用いて
閾値の算出を行う点において異なる。閾値の算出は、閾
値＝Ａ・輝度最大値＋Ｂ・輝度平均値 （２）により、
輝度最大値と輝度平均値を一定の割合でたしあわせるこ
とによって行うものとし、定数ＡおよびＢはシステムで
使用するカメラの明るさ等に依存して決定されるものと
する。ここでＡ＝０．７５、Ｂ＝０．２５として閾値算
出を行った場合の閾値設定の様子を図１８に示す。図か
らも明かなように、コントラストの良い場合には低め
に、コントラストの悪い場合には高めに閾値が設定さ
れ、白線を他の画素から区別するために適した閾値が得
られていることが分かる。
【００４９】閾値設定後は上記実施例と同様に、ステッ
プ２３からステップ２７までの処理を順次行い、走行レ
ーンを検出する。
プ２３からステップ２７までの処理を順次行い、走行レ
ーンを検出する。
【００５０】以上説明したように本実施例によれば、白
線抽出に用いる閾値を輝度最大値と輝度平均値から算出
するため、画像のコントラストが変化した場合でも適切
に白線抽出が行え、走行レーンの検出率を向上させるこ
とができる。
線抽出に用いる閾値を輝度最大値と輝度平均値から算出
するため、画像のコントラストが変化した場合でも適切
に白線抽出が行え、走行レーンの検出率を向上させるこ
とができる。
【００５１】次に、本発明の第５の課題解決手段の実施
例、すなわち、検出した走行レーンの直線近似結果から
車両の走行レーン逸脱度を算出することにより、ドライ
バーにレーン逸脱に関する警報を与え、事故を未然に防
止する走行レーン検出装置の実施例について図１９を参
照しながら説明する。
例、すなわち、検出した走行レーンの直線近似結果から
車両の走行レーン逸脱度を算出することにより、ドライ
バーにレーン逸脱に関する警報を与え、事故を未然に防
止する走行レーン検出装置の実施例について図１９を参
照しながら説明する。
【００５２】図が示すように、上記実施例で説明した走
行レーン検出装置に、白線の直線近似結果から車両の走
行レーン逸脱度を算出するレーン逸脱度算出手段１１
と、レーン逸脱度算出手段１１によって算出されるレー
ン逸脱度に応じてドライバーに警報を与える警報手段１
２とを付加し、動的な走行状態の監視を行うものであ
る。
行レーン検出装置に、白線の直線近似結果から車両の走
行レーン逸脱度を算出するレーン逸脱度算出手段１１
と、レーン逸脱度算出手段１１によって算出されるレー
ン逸脱度に応じてドライバーに警報を与える警報手段１
２とを付加し、動的な走行状態の監視を行うものであ
る。
【００５３】上記構成において図２０を参照しながら動
作を説明すると、まず、装置が始動されると上記実施例
と同様に、ステップ２１からステップ２５までの処理が
行われ、路面上の白線が直線で近似される。
作を説明すると、まず、装置が始動されると上記実施例
と同様に、ステップ２１からステップ２５までの処理が
行われ、路面上の白線が直線で近似される。
【００５４】次にステップ２０１に進み、レーン逸脱度
算出手段１１によるレーン逸脱度の算出が行われる。レ
ーン逸脱度の算出は白線の直線近似に用いたＨＯＵＧＨ
変換のρθ平面上での特徴点のθの値を用いて行うこと
ができる。白線の直線近似処理においては左右２つの特
徴点が抽出されるが、そのうちθの値が９０度に近いも
のを採用する。これは直線近似結果が画像内において垂
直に近いほうの白線がより車両に近い位置に存在するこ
とを利用するものであり、ここで左右どちらの特徴点が
選択されたかにより車両がどちらの白線に近づいている
かを同時に判断することができる。ここで、θの値をそ
のままレーン逸脱度と見なすことも可能であるが、本実
施例においては図２１に示すようにθに関する領域を設
定し、θがどの領域に属しているかを判断させるものと
する。
算出手段１１によるレーン逸脱度の算出が行われる。レ
ーン逸脱度の算出は白線の直線近似に用いたＨＯＵＧＨ
変換のρθ平面上での特徴点のθの値を用いて行うこと
ができる。白線の直線近似処理においては左右２つの特
徴点が抽出されるが、そのうちθの値が９０度に近いも
のを採用する。これは直線近似結果が画像内において垂
直に近いほうの白線がより車両に近い位置に存在するこ
とを利用するものであり、ここで左右どちらの特徴点が
選択されたかにより車両がどちらの白線に近づいている
かを同時に判断することができる。ここで、θの値をそ
のままレーン逸脱度と見なすことも可能であるが、本実
施例においては図２１に示すようにθに関する領域を設
定し、θがどの領域に属しているかを判断させるものと
する。
【００５５】次にステップ２０２において、ステップ２
０１で選択された特徴点のθの値が警報領域であるかど
うかを判断し、警報が必要な場合にはステップ２０３に
進み、警報手段１２によってドライバーに警報が与えら
れ、警報が必要でない場合にはそのまま最初の画像取り
込み処理に戻る。ここで警報は、図２１に示したような
複数の領域について各々設定し、音声や表示によってド
ライバーに情報を提供するものとする。
０１で選択された特徴点のθの値が警報領域であるかど
うかを判断し、警報が必要な場合にはステップ２０３に
進み、警報手段１２によってドライバーに警報が与えら
れ、警報が必要でない場合にはそのまま最初の画像取り
込み処理に戻る。ここで警報は、図２１に示したような
複数の領域について各々設定し、音声や表示によってド
ライバーに情報を提供するものとする。
【００５６】以上説明したように本実施例によれば、白
線の直線近似結果から車両の走行レーン逸脱度を算出し
ドライバーに情報を提供するため、レーン逸脱の危険性
を減少させ、事故を未然に防ぐことができる。
線の直線近似結果から車両の走行レーン逸脱度を算出し
ドライバーに情報を提供するため、レーン逸脱の危険性
を減少させ、事故を未然に防ぐことができる。
【００５７】
【発明の効果】以上の実施例から明かなように本発明に
よれば、車両に装着され車両前方の道路を撮像するビデ
オカメラと、前記ビデオカメラから取り込まれた道路画
像から路面に描かれた白線を抽出するために用いる閾値
を設定する閾値設定手段と、前記ビデオカメラから取り
込まれた道路画像から前記閾値設定手段によって設定さ
れた閾値を用いて路面に描かれた白線を抽出する白線抽
出手段と、前記白線抽出手段によって抽出された白線を
直線で近似する直線近似手段と、前記直線近似手段にお
ける計算処理領域を設定する直線近似計算処理領域設定
手段と、前記直線近似手段によって直線近似された白線
により走行レーンを検出する走行レーン検出手段とを備
え、直線近似計算処理領域の設定位置および範囲を動的
に変化させるため、計算量の削減と検出対象である白線
以外の画素からの影響の減少を実現し、高速かつ検出率
の高い走行レーン検出を行うことが可能である。
よれば、車両に装着され車両前方の道路を撮像するビデ
オカメラと、前記ビデオカメラから取り込まれた道路画
像から路面に描かれた白線を抽出するために用いる閾値
を設定する閾値設定手段と、前記ビデオカメラから取り
込まれた道路画像から前記閾値設定手段によって設定さ
れた閾値を用いて路面に描かれた白線を抽出する白線抽
出手段と、前記白線抽出手段によって抽出された白線を
直線で近似する直線近似手段と、前記直線近似手段にお
ける計算処理領域を設定する直線近似計算処理領域設定
手段と、前記直線近似手段によって直線近似された白線
により走行レーンを検出する走行レーン検出手段とを備
え、直線近似計算処理領域の設定位置および範囲を動的
に変化させるため、計算量の削減と検出対象である白線
以外の画素からの影響の減少を実現し、高速かつ検出率
の高い走行レーン検出を行うことが可能である。
【００５８】また、白線抽出手段の処理領域の位置およ
び範囲を白線抽出領域設定手段により動的に変化させて
設定することにより、白線抽出能力に優れた走行レーン
検出を行うことが可能である。
び範囲を白線抽出領域設定手段により動的に変化させて
設定することにより、白線抽出能力に優れた走行レーン
検出を行うことが可能である。
【００５９】また、白線を抽出するために用いる閾値を
算出する処理領域を閾値算出領域設定手段によって設定
し、その位置および範囲を動的に変化させることによ
り、適切な閾値設定により白線抽出が安定して行える走
行レーン検出を実現することが可能である。
算出する処理領域を閾値算出領域設定手段によって設定
し、その位置および範囲を動的に変化させることによ
り、適切な閾値設定により白線抽出が安定して行える走
行レーン検出を実現することが可能である。
【００６０】さらに、白線を抽出するために用いる閾値
の算出を、閾値算出領域内における輝度の最大値と平均
値を組み合わせて行うことにより、画像のコントラスト
が変化した場合についても確実に白線抽出を行える走行
レーン検出の実現が可能である。
の算出を、閾値算出領域内における輝度の最大値と平均
値を組み合わせて行うことにより、画像のコントラスト
が変化した場合についても確実に白線抽出を行える走行
レーン検出の実現が可能である。
【００６１】またさらに、白線の直線近似結果から車両
の走行レーン逸脱度を算出するレーン逸脱度算出手段
と、前記レーン逸脱度算出手段によって算出されるレー
ン逸脱度に応じてドライバーに警報を与える警報手段と
を備え、動的な走行状態の監視を行うことにより、ドラ
イバーにレーン逸脱に関する警報を与え、事故を未然に
防止する走行レーン検出装置を実現することが可能であ
る。
の走行レーン逸脱度を算出するレーン逸脱度算出手段
と、前記レーン逸脱度算出手段によって算出されるレー
ン逸脱度に応じてドライバーに警報を与える警報手段と
を備え、動的な走行状態の監視を行うことにより、ドラ
イバーにレーン逸脱に関する警報を与え、事故を未然に
防止する走行レーン検出装置を実現することが可能であ
る。
【図１】本発明の一実施例の走行レーン検出装置の基本
構成を示すブロック図
構成を示すブロック図
【図２】同走行レーン検出装置の動作フローチャート
【図３】同走行レーン検出装置のビデオカメラから取り
込まれた道路画像を示す図
込まれた道路画像を示す図
【図４】同素行レーン検出装置の白線輪郭抽出処理を説
明する図
明する図
【図５】同走行レーン検出装置の直線近似処理を説明す
る図
る図
【図６】同走行レーン検出装置の直線近似処理における
ρθ平面での領域設定を示す図
ρθ平面での領域設定を示す図
【図７】同走行レーン検出装置の直線近似結果を示す図
【図８】同走行レーン検出装置の走行レーン検出結果を
示す図
示す図
【図９】本発明の一実施例の走行レーン検出装置の基本
構成を示すブロック図
構成を示すブロック図
【図１０】同走行レーン検出装置の動作フローチャート
【図１１】同走行レーン検出装置の設定される白線抽出
領域を示す図
領域を示す図
【図１２】同走行レーン検出装置の白線抽出処理を説明
する図
する図
【図１３】本発明の一実施例の走行レーン検出装置の基
本構成を示すブロック図
本構成を示すブロック図
【図１４】同先走行レーン検出装置の動作フローチャー
ト
ト
【図１５】同先走行レーン検出装置の閾値設定処理領域
を示す図
を示す図
【図１６】本発明の一実施例の走行レーン検出装置の基
本構成を示すブロック図
本構成を示すブロック図
【図１７】同先走行レーン検出装置の動作フローチャー
ト
ト
【図１８】同先走行レーン検出装置の閾値設定の効果を
説明する図
説明する図
【図１９】本発明の一実施例の走行レーン検出装置の基
本構成を示すブロック図
本構成を示すブロック図
【図２０】同先走行レーン検出装置の動作フローチャー
ト
ト
【図２１】同先走行レーン検出装置の警報判断領域の設
定を示す図
定を示す図
１ ビデオカメラ ２ 閾値設定手段 ３ 白線抽出手段 ４ 直線近似手段 ５ 直線近似計算処理領域設定手段 ６ 走行レーン検出手段
Claims (5)
- 【請求項１】車両に装着され車両前方の道路を撮像する
ビデオカメラと、前記ビデオカメラから取り込まれた道
路画像から路面に描かれた白線を抽出するために用いる
閾値を設定する閾値設定手段と、前記ビデオカメラから
取り込まれた道路画像から前記閾値設定手段によって設
定された閾値を用いて路面に描かれた白線を抽出する白
線抽出手段と、前記白線抽出手段によって抽出された白
線を直線で近似する直線近似手段と、前記直線近似手段
における計算処理領域を１画面前までの走行レーン検出
結果を用いて設定する直線近似計算処理領域設定手段
と、前記直線近似手段によって直線近似された白線によ
り走行レーンを検出する走行レーン検出手段とからな
り、直線近似計算処理領域の設定位置および範囲を動的
に変化させることを特徴とする走行レーン検出装置。 - 【請求項２】請求項１記載の走行レーン検出装置におい
て、更に、白線抽出手段の処理領域の位置および範囲を
１画面前までの走行レーン検出結果を用いて白線抽出領
域設定手段により動的に変化させて設定することを特徴
とする走行レーン検出装置。 - 【請求項３】請求項１または請求項２記載の走行レーン
検出装置において、白線を抽出するために用いる閾値を
算出する処理領域を１画面前までの走行レーン検出結果
を用いて閾値算出領域設定手段によって設定し、その位
置および範囲を動的に変化させることを特徴とする走行
レーン検出装置。 - 【請求項４】請求項１から３のいづれかに記載の走行レ
ーン検出装置において、白線を抽出するために用いる閾
値の算出を、輝度最大値検出手段によって検出される閾
値算出領域内の輝度最大値と、輝度平均値算出手段によ
って算出される閾値算出領域内の輝度平均値とを組み合
わせて行うことを特徴とする走行レーン検出装置。 - 【請求項５】請求項１から４のいづれかに記載の走行レ
ーン検出装置において、白線の直線近似結果から車両の
走行レーン逸脱度を算出するレーン逸脱度算出手段と、
前記レーン逸脱度算出手段によって算出されるレーン逸
脱度に応じてドライバーに警報を与える警報手段とを備
え、動的な走行状態の監視を行うことを特徴とする走行
レーン検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4156554A JP2861638B2 (ja) | 1992-06-16 | 1992-06-16 | 走行レーン検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4156554A JP2861638B2 (ja) | 1992-06-16 | 1992-06-16 | 走行レーン検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05347000A JPH05347000A (ja) | 1993-12-27 |
| JP2861638B2 true JP2861638B2 (ja) | 1999-02-24 |
Family
ID=15630338
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4156554A Expired - Fee Related JP2861638B2 (ja) | 1992-06-16 | 1992-06-16 | 走行レーン検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2861638B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007111220A1 (ja) | 2006-03-24 | 2007-10-04 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | 道路区画線検出装置 |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3951465B2 (ja) * | 1998-06-26 | 2007-08-01 | アイシン精機株式会社 | 駐車補助装置 |
| JP3575346B2 (ja) * | 1999-09-03 | 2004-10-13 | 日本電気株式会社 | 道路白線検出システム、道路白線検出方法および道路白線検出用プログラムを記録した記録媒体 |
| JP3352655B2 (ja) | 1999-09-22 | 2002-12-03 | 富士重工業株式会社 | 車線認識装置 |
| JP3550681B2 (ja) | 1999-12-10 | 2004-08-04 | 日本電気株式会社 | 画像検索装置及び方法、並びに類似画像検索プログラムを格納した記憶媒体 |
| JP3780922B2 (ja) | 2001-11-30 | 2006-05-31 | 日産自動車株式会社 | 道路白線認識装置 |
| JP4659631B2 (ja) | 2005-04-26 | 2011-03-30 | 富士重工業株式会社 | 車線認識装置 |
| JP5016073B2 (ja) * | 2010-02-12 | 2012-09-05 | 株式会社デンソー | 白線認識装置 |
-
1992
- 1992-06-16 JP JP4156554A patent/JP2861638B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007111220A1 (ja) | 2006-03-24 | 2007-10-04 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | 道路区画線検出装置 |
| US8477999B2 (en) | 2006-03-24 | 2013-07-02 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Road division line detector |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05347000A (ja) | 1993-12-27 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |