JP3094758B2 - 車両用画像センサ - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、車両用画像センサに係
り、特に車両に固定したカメラにより車両前方を撮影
し、得られた撮像画像内における道路白線又は走行レー
ンの幅に基づいて、車両に生じているピッチ角を検出す
る車両用画像センサに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、例えば特開昭６４−１５６０
５号公報に開示されるように、カメラにより車両前方を
撮影し、得られた撮像画像内における道路白線の状態に
基づいて車両に発生したピッチ角を推定する装置が知ら
れている。

【０００３】この装置は、カメラが車両に固定されてい
る場合、車両のピッチ角に応じてカメラの仰角が変化
し、その結果撮像画像中の白線位置がピッチ角に応じて
変化することに着目し、撮像画像内における左右白線の
消失点の座標に基づいてピッチ角を推定する手法を採用
している。

【０００４】つまり、カメラを車両中央に配設した場
合、車両の左側に描かれた道路白線は撮像画像中に右上
がりの曲線（又は直線）として撮像され、車両の左側に
描かれた道路白線は、撮像画像中に左上がりの曲線（又
は直線）として撮像される。従って、撮影されたこれら
２本の白線は必ず交差する関係にあり、上記した消失点
とは、画像内におけるこれら２本の白線の交点を示す点
である。

【０００５】この場合、左右の白線それぞれについて接
線を求め、それらが交わる点を交点として把握すれば、
その交点は車両のピッチに応じて、すなわち車両が前下
がりになれば撮像画像の上方へ、また車両が前上がりに
なれば撮像画像の下方へすれぞれ移動することになり、
その座標変化を監視すれば車両のピッチ角を検出できる
ことになり、上記従来の装置は、かかる原理を用いてピ
ッチ角検出を行ものである。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来の装
置は２本の道路白線の消失点を検出することを必須の要
件とするため、左右の白線につき少なくとも２点づつ、
計４点に付白線位置の検出を行い、それら各点につき接
線検出を行う必要があり、処理に長期を要するという問
題があった。

【０００７】ここで左右の白線につき２点づつ接線検出
を行うのは、道路がカーブしている場合等において消失
点を適切に推定するためであるが、かかる処理を施した
としても、直線路における消失点とカーブにおける消失
点とを完全に整合させて把握することは困難であり、結
局ピッチ各の検出精度について改善の余地を残したもの
であった。

【０００８】本発明は、上述の点に鑑みてなされたもの
であり、車両にピッチ角が生じてカメラの仰角が変化す
ると、それに伴って撮像画像内の特定領域に撮影されて
いた白線又は車線の幅が変化することに着目し、ピッチ
角“０”の場合における基準幅と現実の道路白線又は車
線幅とを比較考慮することにより車両のピッチ角を検出
することにより上記の課題を解決し得る車両用画像セン
サを提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】図１は、上記の目的を達
成する車両用画像センサの原理構成図を示す。すなわち
上記の目的は、図１（Ａ）に示すように、車両前方を撮
影すべく車両に固定したカメラＭ１と、車両にピッチ角
が生じていない状況下で該カメラＭ１による撮影がなさ
れた場合に、車両から所定距離離間した位置における道
路白線又は車線が撮像画像中に占める幅を基準幅として
設定する基準幅設定手段Ｍ２と、前記カメラＭ１が撮影
する画像中、車両にピッチ角が生じていない状況下では
前記白線又は車線が前記基準幅で撮像される基準領域に
おいて、現実に撮影された道路白線又は車線が撮像画像
中に占める幅を検出する水平幅検出手段Ｍ３と、前記基
準幅設定手段Ｍ２が設定した基準幅に基づいて、車両に
特定のピッチ角が生じた場合に前記基準領域に撮像され
ると推定される道路白線又は車線の幅を設定するピッチ
対応幅設定手段４と、前記水平幅検出手段３が検出した
現実の幅と、前記ピッチ対応幅設定手段４がピッチ角に
対応して設定したピッチ対応幅とに基づいて車両に生じ
ているピッチ角を検出するピッチ角検出手段５とを備え
る車両用画像センサにより達成される。

【００１０】また、上記構成の車両用画像センサにおい
て、前記基準幅設定手段Ｍ２が異なる複数の所定距離に
対応した複数の基準幅を設定し、前記水平幅検出手段Ｍ
３が、これら複数の基準幅に対応して設定される複数の
基準領域における道路白線又は車線の幅を検出し、前記
ピッチ対応幅設定手段Ｍ４が、前記複数の基準幅に対応
する複数のピッチ対応角を設定し、前記ピッチ角検出手
段Ｍ５が、前記水平幅検出手段Ｍ３が検出した複数の幅
と、前記ピッチ対応幅設定手段Ｍ４が設定した複数のピ
ッチ対応幅とに基づいて車両に生じているピッチ角を検
出する構成は、ピッチ角の検出精度の向上を図る意味で
有効である。

【００１１】更に、車両前方を撮影すべく車両に固定し
たカメラＭ１と、車両にピッチ角が生じていない状況下
で該カメラによる撮影がなされた場合に、車両から所定
距離離間した位置における道路白線又は車線が撮像画像
中に占める幅を基準幅として設定する基準幅設定手段Ｍ
２と、前記カメラＭ１が撮影する画像中、車両にピッチ
角が生じていない状況下では前記白線又は車線が前記基
準幅で撮像される基準領域、及び該基準領域の上下に設
定した複数の領域において、現実に撮影された道路白線
又は車線が撮像画像中に占める幅を検出する複数水平幅
検出手段Ｍ６と、該複数水平幅検出手段Ｍ６により検出
した現実の幅と、前記基準幅設定手段Ｍ２が設定した基
準幅とに基づいて車両に生じているピッチ角を検出する
ピッチ角検出手段Ｍ７とを備える車両用画像センサも有
効である。

【００１２】

【作用】本発明に係る車両用画像センサにおいて、前記
カメラＭ１は車両前方の道路白線及び車線を撮影する。
この際、前記カメラＭ１の仰角は車両のピッチ角に応じ
て変化し、車両が前下がりにピッチした場合は車両から
所定距離離間した位置の道路白線及び車線は撮像画像の
上方へ移動し、車両が前上がりにピッチした場合は撮像
画像の下方へ移動する。

【００１３】この場合、道路白線の幅及び車線の幅は、
車両から離間するほど狭く撮影され、前記水平幅検出手
段Ｍ３が監視る前記基準領域における道路白線の幅、及
び車線の幅は、車両が前下がりにピッチした場合は広
く、前上がりにピッチした場合は狭く、それぞれピッチ
角に応じて変化する。

【００１４】一方、前記基準幅設定手段Ｍ２は、車両が
ピッチしていない状態で前記基準領域に撮像されるであ
ろう道路白線又は車線の幅を基準幅として設定し、前記
ピッチ幅設定手段Ｍ４は、この基準幅に基づいて、車両
にピッチが生じた際に前記基準領域に撮像されるであろ
う道路白線又は車線の幅を、ピッチ角に対応させて設定
する。

【００１５】そして、前記ピッチ角検出手段Ｍ５は、前
記水平幅検出手段Ｍ３が検出した前記基準領域における
道路白線又は車線幅と、前記ピッチ対応幅設定手段Ｍ４
が検出したピッチ対応幅とを対応させることにより車両
に生じたピッチ角を検出する。

【００１６】また、前記基準幅設定手段Ｍ２、水平幅検
出手段Ｍ３、ピッチ対応幅設定手段Ｍ４、及びピッチ角
検出手段Ｍ５が、それぞれ車両から所定距離離間した異
なる複数の位置における道路白線又は車線の幅に基づい
て上記手法によるピッチ角検出を行う場合、単一の位置
における道路白線又は車線の幅に基づいてピッチ角検出
を行う場合に比べて高い検出精度が得られる。

【００１７】ところで、前記複数水平幅検出手段Ｍ６
は、前記カメラＭ１の撮影した画像中前記基準領域に加
えてその上下の複数の領域についても道路白線幅又は車
線幅の検出を行う。従って、車両が前下がり又は前上が
りにピッチした場合、ピッチが生じていなければ前記基
準領域に撮像されるべき道路白線及び車線が前記基準領
域の上部又は下部領域に移行して、当該領域における道
路白線幅、又は車線幅として検出される。

【００１８】そして、前記ピッチ角検出手段Ｍ７は、前
記複数水平幅検出手段Ｍ６が検出した複数の水平幅のう
ち前記基準幅設定手段Ｍ２の設定した基準幅と対応する
ものを判定し、車両から所定距離離間した位置の白線及
び車線が当該水平幅の検出された領域に撮影されている
ことを認識すると共に、撮像画像内における当該領域の
位置に基づいてピッチ角を検出する。

【００１９】

【実施例】図２は、本発明の一実施例である道路白線検
出装置の全体構成を表すブロック図を示す。同図におい
てカメラ１０は、前記したカメラＭ１に相当し、Ａ／Ｄ
変換装置１２を介して画像フレームメモリ１４に接続さ
れている。これにより、カメラ１０によって得られた１
画面分の画像は、ディジタルデータとして画像フレーム
メモリ１４に記憶される。

【００２０】画像フレームメモリ１４には、前記した基
準幅設定手段Ｍ２，水平幅検出手段Ｍ３，ピッチ対応幅
設定手段Ｍ４，ピッチ角検出手段Ｍ５，Ｍ７，複数水平
幅検出手段Ｍ６を実現するＣＰＵ１６が接続されてい
る。このＣＰＵ１６は、画像フレームメモリ１４の所定
の部分の画像データを読みだし、相関演算装置１８を用
いて、また後述するプログラムを実行して各種の演算処
理を行うことで、これらの機能を実現する本実施例の要
部である。

【００２１】相関演算装置１８には、ＣＰＵ１６が設定
したテンプレートに係るデータと、ＣＰＵ１６が画像フ
レームメモリ１４の画像データから切り出した比較画像
のデータとが供給される。そして、相関演算装置１８
は、これらのデータに基づいてテンプレートマッチング
による相関演算を行う。

【００２２】以下、図３を参照して、テンプレートマッ
チングによる相関演算の手法について簡単に説明する。

【００２３】図３（Ａ）は、テンプレートマッチングに
用いるｍ×ｎ画素のテンプレートを、図３（Ｂ）は、テ
ンプレート内の画像が一部に撮像された撮像画像を示
す。テンプレートマッチングを行う場合、先ず図３
（Ｂ）に示す撮像画像中に大まかにサーチウィンドウ
（Ｓ）を設定する。そして、このサーチウィンドウの中
からテンプレートと同サイズの画像を比較画像（Ｃ）と
して切り出し、対応する各画素の輝度の差を求め、その
絶対値の総和を相関値Ｄとして求める。

【００２４】この場合、図３（Ａ），（Ｂ）に示すよう
にテンプレート内の画像と比較画像とが一致していない
場合には相関値Ｄが大きく、テンプレート内の画像と比
較画像とが完全に一致した場合には、相関値Ｄ＝“０”
となる。

【００２５】従って、設定されたサーチウィンドウ内で
順番に１画素づつずらして比較画像を設定し、それぞれ
の比較画像につきテンプレートとの相関値Ｄを求めた場
合、相関値Ｄが最小となる位置が最も相関の高い比較画
像を切り出すことのできる位置となるはずである。従っ
て、その位置をテンプレート画像の存在位置として特定
することができる。

【００２６】このように、テンプレートマッチングによ
る相関演算は、サーチウィンドウ内からテンプレートに
近似する画像を検出するのに有効な手法である。尚、本
実施例の車両用画像センサは、かかる原理を利用して、
撮像画像内において道路白線の幅がテンプレートの幅と
等しくなる座標を検出し、これに基づいて車両のピッチ
角を検出するものである。

【００２７】そして、ＣＰＵ１６は、このようにして検
出したピッチ角をピッチ角出力装置２０を介して図示し
ない所定の車両制御装置に出力する。尚、画像フレーム
メモリ１４の出力側には、Ｄ／Ａ変換装置２２を介して
ＣＲＴ２４が接続されており、画像フレームメモリ１４
に記憶されている画像は、逐次ＣＲＴ２４に表示され
る。

【００２８】以下、本実施例の車両用画像センサにおい
て車両のピッチ角を検出すべくＣＰＵ１６が実行する処
理の内容について説明する。

【００２９】図４は、かかる機能を実現し、前記請求項
１記載の発明を実現すべくＣＰＵ１６が実行するメイン
ルーチンの一例のフローチャートである。つまり、図４
に示すルーチンは、図５（Ａ）に示すように車両からの
距離が短い位置の道路白線ほど幅が太く撮影され、例え
ばＹ＝Ｙａの位置（ピッチ角“０”の際に車両からａ
(m) の位置に相当）の道路白線の幅Ｗａに着目した場
合、ピッチ角に応じてＷａが変化することを利用してピ
ッチ角検出を行うルーチンである。

【００３０】より具体的には、ＣＰＵ１６に接続した記
憶装置に、図５（Ｂ）に示す如くピッチ角と白線幅とを
対応させた数画素（以下ｍ画素とする）×１画素からな
る数種のテンプレートＴｎを記憶させておくことで前記
した基準幅設定手段Ｍ２、及びピッチ対応幅設定手段Ｍ
４を実現し、撮像画像内Ｙ＝Ｙａの位置に設定したサー
チウィンドウ内に検出される道路白線の幅と最も相関の
高いテンプレートＴｎを捜し出すことでピッチ角検出を
行うものである。

【００３１】ここで、図４に示すルーチンが起動する
と、先ずステップ１００においてイニシャル処理が実行
される。このイニシャル処理は、Ｙ＝Ｙａの位置に設定
したサーチウィンドウ内から道路白線の存在する位置の
Ｘ座標Ｘａを検出するステップで、図６に示すイニシャ
ル処理ルーチンによって実現される。

【００３２】イニシャル処理により道路白線の位置（Ｘ
ａ，Ｙａ）を特定できたら、次にステップ２００におい
て白線幅検出処理を行い、特定した位置における道路白
線の幅Ｗａを検出する。尚、本ステップは、前記した水
平幅検出手段Ｍ３に相当し、後述の如く図７に示す白線
幅検出処理ルーチンによって実現される。

【００３３】また、ステップ３００は、このようにして
検出した（Ｘａ，Ｙａ）における白線幅Ｗａを、図５
（Ｂ）に示す如く予め設定しておいたマップに照らし、
現在車両に生じているピッチ角を検出するステップであ
る。本ステップは、前記したピッチ角検出手段Ｍ５に相
当し、具体的には図９に示すピッチ角検出ルーチンによ
って実現される。

【００３４】尚、図４に示すルーチンにおいては、上述
の如く前記基準幅設定手段Ｍ２、ピッチ対応幅設定手段
Ｍ４を、図５（Ｂ）に示すテンプレートＴｎとそれに対
応するピッチ角とを記憶する記憶装置によって実現して
いるが、車両が基準状態であるときに撮像された画像に
基づいて道路白線幅を学習する機能を設けて前記基準幅
設定手段Ｍ２を、その学習値に基づいてピッチ角に対応
する白線幅を適宜演算する機能を設けて前記ピッチ対応
幅設定手段Ｍ４をそれぞれ実現する構成としてもよい。

【００３５】以下、上記各ステップ１００〜３００を実
現するサブルーチンの内容について詳細に説明する。

【００３６】図６に示すイニシャル処理ルーチンが起動
すると、先ずステップ１０２において記憶装置内に記憶
されているテンプレートＴｎから、標準的な道路白線の
幅に対応したテンプレートＴｉを選択する。

【００３７】次にステップ１０４では、テンプレートマ
ッチングによる相関演算を開始すべく初期値の設定を行
う。ここでは、テンプレートマッチングを実行するに際
して切り出す比較画像の初期座標（ｘ，ｙ）を画像中央
の座標（Ｘｆ／２，Ｙａ）に、最も低い相関値Ｄｘ，ｙ
（最も高い相関が得られた位置での相関値Ｄに相当）を
記憶するＤｂｕｆを上限値１００００に、またＤｂｕｆ
の得られた位置のＸ座標を記憶するＸｂｕｆを０にそれ
ぞれ設定する。

【００３８】かかる処理を終えたら、ステップ１０６へ
進んで、左側端部の座標が（ｘ，ｙ）に設定されたｍ×
１画素の比較画像とテンプレートＴｉとの相関値Ｄｘ，
ｙを、対応する各画素の輝度差の絶対値の総和として求
める。

【００３９】そして、ステップ１０８では、現在Ｄｂｕ
ｆに記憶されている値と今回計算したＤｘ，ｙの値とを
比較し、Ｄｘ，ｙ＜Ｄｂｕｆが成立しているかを見る。
ここで上記条件が成立するのは、今回最も高い相関が得
られた場合であり、この場合はステップ１１０へ進んで
履歴を更新すべくＤｂｕｆ，Ｘｂｕｆを今回の値Ｄｘ，
ｙ、及びＸに書き換える処理を行う。一方、上記ステッ
プ１０８において条件不成立とされた場合は、相関値の
履歴を書き換える必要がないためそのままステップ１１
２へと進む。

【００４０】ステップ１１２では、比較画像を新たに１
画素づらして切り出すべく、その左側端部のＸ座標値ｘ
をデクリメントする。ステップ１１４は、このようにし
てデクリメントされたｘが“０”に達しているか、すな
わち撮像画像の中央から開始した比較画像の走査が撮像
画像の左端に達したかを判別する。ここで、ｘ＝“０”
が不成立であれば上記ステップ１０６へ戻り、以後ｘ＝
“０”が成立するまで繰り返し上記ステップ１０６〜１
４の処理を実行する。

【００４１】この結果、上記ステップ１１４においてｘ
＝“０”が成立すると判別された時点では、必ず撮像画
像中央ｘ＝Ｘｆ／２から左端ｘ＝０までの間で最も高い
相関が得られた位置での相関値Ｄｘ，ｙがＤｂｕｆに、
その際のｘがＸｂｕｆに記憶されていることになる。ス
テップ１１６は、これらＸｂｕｆ，Ｄｂｕｆの値をそれ
ぞれＸａ，Ｄａとして出力するステップであり、この処
理を実行して本ルーチンが終了する。

【００４２】図７に示す白線幅検出処理ルーチンは、こ
のようにして特定されたＸａを左端とする比較画像に対
して最も高い相関の得られるテンプレートＴｎを探し出
すことにより（Ｘａ，Ｙａ）に撮影されている道路白線
の幅を検出する実現するルーチンである。

【００４３】すなわち、図７に示すルーチンが起動する
と、先ずステップ２０２において初期値設定が行われ、
比較画像の位置を特定すべくＸ＝Ｘａ，Ｙ＝Ｙａなる設
定を行う。また、上記イニシャル処理ルーチンにおいて
選択したテンプレートＴｉにおける白線幅（白線の画素
数）Ｗｉをテンプレートの番号としてＫに代入する。

【００４４】かかる初期設定を終えたら、ステップ２０
４においてｆｌａｇの値を見る。このｆｌａｇは、白線
検出処理の実行状況を表すフラグであり、本ルーチン起
動直後には“０”にクリアされている。従って、今回が
初回の処理であるとすれば、ステップ２０４においてｆ
ｌａｇ＝“０”が判別され、以後ステップ２０６へ進む
ことになる。

【００４５】ステップ２０６は、相関計算を行うテンプ
レートの番号Ｊを演算するステップであり、ここでは白
線幅Ｗｉから１を減じた数をテンプレート番号Ｊとして
設定する。上記イニシャル処理ルーチンにおいて相関値
計算に用いたテンプレートより、１画素幅の狭いテンプ
レートで相関計算を実行するためである。

【００４６】ステップ２０８は、上述の如く設定された
テンプレート番号Ｊのテンプレートによって相関計算を
行うステップである。ここで、本実施例においては、図
８に示す相関計算ルーチンによってその計算が行われ
る。

【００４７】図８に示す相関計算ルーチンにおいては、
ルーチンが起動すると先ずステップ２５０においてテン
プレートＴＪの選択を行う。ここでテンプレートＴＪと
は、テンプレート番号Ｊのテンプレートである。

【００４８】次に、ステップ２５２においては、相関計
算に際して必要な初期値の設定を行う。この相関計算ル
ーチンにおいては、上記イニシャル処理ルーチンにおい
て白線の位置として特定されたＸａを中心とする所定幅
Ｗの領域を探索領域としており、本ステップでは、比較
画像の走査開始位置を特定すべくＸ＝Ｘａ＋Ｗ，Ｙ＝Ｙ
ａなる初期設定を行う。また、相関計算の過程において
最小の相関値Ｄｘ，ｙを格納するＤｂｕｆには上限値１
００００を、その際のＸ座標を格納するＸｂｕｆには
“０”をそれぞれ代入する。

【００４９】ステップ２５４は、このようにして設定し
た比較画像とテンプレートＴＪの対応する画素の輝度差
より相関値Ｄｘ，ｙを計算するステップであり、ステッ
プ２５６は、Ｄｘ，ｙの最小値が更新された場合に限り
Ｄｂｕｆ，Ｘｂｕｆの書換えを行うステップである。ま
た、ステップ２５８は、比較画像を１画素だけ移動させ
るべくそのＸ座標値ｘをデクリメントするステップであ
る。

【００５０】そして、ステップ２６２は、デクリメント
した結果ｘ＜Ｘａ−Ｗが成立するに至ったかを判別する
ステップであり、本ステップの条件が成立すると判別さ
れるまで、上記ステップ２５４〜２６０の処理が繰り返
し実行され、ｘ＜Ｘａ−Ｗが成立すると判別されたら、
以後ステップ２６４の処理を実行して本ルーチンが終了
する。

【００５１】この場合、上記ステップ２６２の条件が成
立するのは、ｘ＝Ｘａ＋Ｗからｘ＝Ｘａ−Ｗに渡る比較
画像の走査が終了したことを意味する。従って、この時
点でＤｂｕｆにはその間に計算された最小の相関値Ｄ
ｘ，ｙの値が、またＸｂｕｆにはその際のｘが格納され
ているはずである。ステップ２６４は、このＤｂｕｆ、
及びＸｂｕｆをテンプレート番号ＪのテンプレートＴＪ
における相関値ＤＪ、その際のＸ座標ＸＪとして出力す
るステップである。

【００５２】ここで図７中ステップ２０８が初めて実行
される場合は、Ｊ＝Ｗｉ−１として図８に示す相関計算
ルーチンが実行され、その結果ＤＷｉ−１、ＸＷｉ−１
が計算されることになる。

【００５３】ステップ２１０は、現在の相関計算に用い
たテンプレートの番号Ｊが、上記イニシャル処理ルーチ
ンにおいて用いたテンプレートの番号Ｋ＝Ｗｉに対して
Ｗｉ＋１となっているかを判別するステップである。今
回が初回の処理であるとすれば、上述の如くＪ＝Ｗｉ−
１であり、Ｊ≧Ｗｉ＋１は不成立となる。従って、この
場合はステップ２１２を経て更に上記ステップ２０８の
処理が行われることになる。

【００５４】ここで、ステップ２１２は、Ｊをインクリ
メントするステップである。従って、前回Ｊ＝Ｗｉ−１
であった場合、Ｊ＝Ｗｉに書き換えられ、ステップ２０
８ではテンプレート番号Ｊ＝Ｗｉのテンプレートについ
ての相関計算が行われ、以後ステップ２１０においてＪ
≧Ｗｉ＋１が成立するまで繰り返しステップ２０８〜２
１２の処理が行われる。

【００５５】つまり、ステップ２１０において条件成立
と判別されるのは、Ｊ＝Ｗｉ−１，Ｗｉ，Ｗｉ＋１につ
いて相関値ＤＪ，Ｘ座標ＸＪの演算が行われた場合であ
り、これら隣接する３つのテンプレートについての相関
計算が終了したら、以後ステップ２１４の処理が行われ
ることになる。

【００５６】ステップ２１４は、上述の如く演算したＪ
＝Ｗｉ−１，Ｗｉ，Ｗｉ＋１について相関値ＤＪのうち
Ｗｉについての相関値ＤＷｉが最小であるかを判別する
ステップである。ここでＤＷｉが最小である場合には、
上記３つのテンプレートのうちＴｉが最も高い相関の得
られるテンプレートであると判断することができる。

【００５７】このため、かかる条件が成立した場合に
は、ステップ２１６へ進んで、Ｗｉの値をそのまま白線
幅Ｗｉとして把握し、ステップ２１８においてｆｌａｇ
に“０”をセットし、更にステップ２２０においてＷ
ｉ，Ｘｉ，Ｄｉを出力して今回の処理を終了する。尚、
ここでＸｉ，Ｄｉは、それぞれＷｉに対応して得られる
比較画像のＸ座標、及びその比較画像について得られた
相関値（最小相関値に相当する）である。

【００５８】一方、ステップ２１４においてＤＷｉが最
小の値ではないと判別された場合は、ステップ２２２へ
進み、上記ステップ２１０において計算したＤＷｉ−１
とＤＷｉ＋１とにつきＤＷｉ−１＜ＤＷｉ＋１が成立す
るかを判別する。つまり、いずれの相関値が小さいかを
判別することにより、テンプレートＴｉ−１，Ｔｉ＋１
の何れが比較画像に対して高い相関を示すかを判別す
る。

【００５９】ここで、ＤＷｉ−１＜ＤＷｉ＋１が成立す
るのは、テンプレートＴｉ−１の方が高い相関が得られ
ている場合であり、この場合はかかる状況を表示すべく
ステップ２２４へ進んでｆｌａｇに“１”をセットす
る。一方、上記条件が不成立の場合は、テンプレートＴ
ｉ＋１の方が高い相関を得ることができる場合であり、
この場合はステップ２２６へ進んでかかる状況を表示す
べくｆｌａｇに“２”をセットする。

【００６０】これら何れかの処理を終えたら、再び上記
ステップ２０４の処理を行う。今回は、ｆｌａｇ＝
“０”ではないから条件不成立と判別され、これに続い
てステップ２２８の処理が実行される。このステップ２
２８はｆｌａｇに“１”がセットされているかを見るス
テップであり、ｆｌａｇ＝“１”である場合は以後ステ
ップ２３０以降の処理が実行される。

【００６１】ｆｌａｇ＝“１”になるのは、上記イニシ
ャル処理ルーチンにおいて選択したテンプレートＴｉに
対して、Ｙ＝Ｙａ領域に撮影されている道路白線の幅が
狭い場合である。この場合、テンプレートＴｉ−１が最
も高い相関の得られるテンプレートであるとは限らず、
より幅の狭いテンプレートＴｉ−２，ＴＩ−３，・・の
方が高い相関の得られる場合もある。

【００６２】そこでステップ２３０以降の処理が実行さ
れる場合、先ずステップ２３０においてＪ＝Ｗｉ−２な
る書換えを行い、ステップ２３２においてはこのＪ＝Ｗ
ｉ−２のテンプレートについて相関値ＤＪの演算を行
う。尚、相関値ＤＪの演算は、上記ステップ２０８と同
様に図８に示す相関計算ルーチンによる。

【００６３】そして、Ｊ＝Ｗｉ−２についての相関値Ｄ
Ｊが計算できたら、ステップ２３４においてＤＪ＜ＤＪ
＋１（上記ステップ２１０において計算したＤＷｉ−
１）が成立しているかを判別する。ここで、ＤＪ＜ＤＪ
＋１が成立するのは、Ｊ＝Ｗｉ−１のテンプレートより
Ｊ＝Ｗｉ−２のテンプレートの方が更に高い相関の得ら
れる場合である。従って、この場合はさらに幅の狭いテ
ンプレートについて相関値を計算すべくステップ２３６
でＪから１を減じて上記ステップ２３２、２３４の処理
を行う。

【００６４】一方、ＤＪ＜ＤＪ＋１が不成立となるの
は、最新の相関値計算に用いたテンプレートＴＪより前
回の相関値計算に用いたテンプレートＴＪ＋１の方がよ
り高い相関を得ることができる場合、すなわちＴＪ＋１
が撮影された道路白線に対して最も高い相関を得ること
ができる場合である。

【００６５】従って、かかる判定がなされた場合には、
ステップ２３８において道路白線の幅を表すＷｉにＪ＋
１を代入し、以後上記ステップ２１８、２２０の処理を
実行して今回の処理を終了する。

【００６６】これに対して、ｆｌａｇに“２”がセット
されており上記ステップ２２８においてｆｌａｇ＝
“１”が不成立であると判別された場合は、ステップ２
４０に進みＪ＝Ｗｉ＋２なる処理が実行される。ｆｌａ
ｇに“２”がセットされるのは、イニシャル処理ルーチ
ンにおいて使用したテンプレートＴｉより幅の広いテン
プレートがより高い相関を確保できる場合であり、Ｔｉ
＋１，Ｔｉ＋２，・・について相関値ＤＪを比較するた
めである。

【００６７】つまり、上記ステップ２４０の処理を終え
たら、次にステップ２４２においてＪ＝Ｗｉ＋２につい
て相関計算を行い、ステップ２４４においてＤＪ−１＜
ＤＪの成立性について判別を行う。そして、上記条件が
不成立の場合、すなわち新たに計算したＤＪが、それよ
り幅狭いテンプレートＴＪ−１に対して得られた相関値
ＤＪ−１以下である場合は、ステップ２４６において、
更にテンプレートの幅を広げるべくＪに１を加算して上
記ステップ２４２以降の処理を繰り返し実行する。

【００６８】また、ステップ２４４の条件が成立すると
判別された場合は、前回相関計算を行ったテンプレート
ＴＪ−１が最も高い相関の得られるテンプレートである
と判断することができ、この場合はステップ２４８にお
いて道路白線の幅ＷｉにＪ−１を代入し、以後上記ステ
ップ２１８、２２０の処理を実行して今回の処理を終了
する。

【００６９】このように、本実施例の車両用画像センサ
においては、ＣＰＵ１６が白線幅検出処理、すなわち図
７に示す白線幅検出ルーチンを実行することにより、カ
メラ１０によって撮影された画像中、Ｙ＝Ｙａの領域に
撮影された道路白線の幅と最も高い相関の得られるテン
プレートＴｎが検出され、そのテンプレートＴｎのにお
いて白線幅として設定されている値を白線幅Ｗｉとして
得ることができる。ここで、本実施例においては、上記
図５（Ｂ）に示すように、テンプレートＴｎそれぞれに
ついてピッチ角がさせてあり、上述の如く撮像画像中Ｙ
＝Ｙａの領域における白線幅ＷａがＷｉであることが判
明したら、図９に示すプッチ角検出ルーチンが起動し、
図５（Ｂ）に示すマップを検索することで得られたＷａ
（＝Ｗｉ）に対応するピッチ角の特定が行われる。

【００７０】このように、本実施例の車両用画像センサ
においては、道路に描かれた左右の白線の消失点を求め
ることなく、撮影された道路白線幅の変化に基づいてピ
ッチ角の検出を行うことができる。このため、従来の装
置に比べて処理内容が簡単化され、実行速度の高速化が
図れると共に、カーブ等においても検出誤差が強調され
ることがなく、ピッチ角の検出精度について著しい向上
を図ることができる。

【００７１】ところで、上記図４に示すメインルーチン
は、撮像画像中Ｙ＝Ｙａの領域に撮影される道路白線の
幅が車両のピッチ角に応じて変化することに着目し、道
路白線の幅Ｗａの変化を検出することでピッチ角を検出
するものである。従って、道路白線の幅Ｗａが撮像画像
内で変化しない程度の微小変化は検出することができな
い。

【００７２】一方、図１０（Ａ）に示すように、Ｙ＝Ｙ
ａの点に加えてＹ＝Ｙｂ，Ｙｃについても注視すること
とすると、各点におけるＷａをピッチ角に対応させて表
示した図１０（Ｂ）に示すように、Ｙ＝Ｙａの点につい
てはＷａが変化しない領域であっても（例えば図１０
（Ｂ）中、ピッチ角−２°〜１°）、Ｙ＝Ｙｂ，Ｙｃの
点ではＷａが変化する場合がある。

【００７３】従って、Ｙ＝Ｙａ，Ｙｂ，Ｙｃの３点につ
いての道路白線幅Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃを組み合わせて考慮
することとすれば、単一の点に注視する構成では検出で
きない微小なピッチ角をも検出することが可能となる。

【００７４】図１０は、かかる点に着目し、前記請求項
２記載の発明を実現すべくＣＰＵ１６が実行するメイン
ルーチンのフローチャートを示す。

【００７５】すなわち、図１０に示すルーチンが起動す
ると、先ずステップ１００ａにおいて上記図４中、ステ
ップ１００に相当するイニシャル処理を実行する。次い
で、ステップ１００ｂ，１００ｃにおいて、Ｙ＝Ｙｂ，
Ｙｃの点についてのイニシャル処理を実行する。これに
より、それぞれの領域において道路白線が撮影されてい
る位置のＸ座標値Ｘａ，Ｘｂ，Ｘｃを検出する。

【００７６】そして、これらの値Ｘａ，Ｘｂ，Ｘｃを基
に、ステップ２００ａ，２００ｂ，２００ｃにおいて、
上記図４中ステップ２００に相当する白線幅検出処理を
実行する。これにより、図１０（Ｂ）に示すマップを参
照するために必要なデータ、すなわちＹ＝Ｙａ，Ｙｂ，
Ｙｃについての道路白線幅Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃが得られ
る。

【００７７】ステップ３１０は、これらＹ＝Ｙａ，Ｙ
ｂ，Ｙｃについての道路白線幅Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃに基づ
いて車両のピッチ角を検出するステップであり、図１２
に示すピッチ角検出ルーチンによって実現される。すな
わち、ピッチ角検出ルーチンにおいては、上記ステップ
２００ａ〜２００ｃにおい得られたＷａ，Ｗｂ，Ｗｃで
図１０（Ｂ）に示すマップ検索が行われ（ステップ３１
２）、その結果がピッチ角として出力される。このよう
にしてピッチ角の検出を終えたら、以後上記ステップ２
００ａ以降の処理を繰り返し実行してピッチ角の検出処
理を継続する。

【００７８】この場合、上記図４に示すルーチンが実行
される場合に比べて微小なピッチ角変化をも検出するこ
とができ、ピッチ角の検出精度を更に向上させることが
できる。

【００７９】ところで、本実施例の車両用画像センサの
如く車両前方の道路白線を認識する装置においては、道
路白線をガイドラインとする自動操縦への適用が可能で
ある。この場合、車両用画像センサによって検出すべき
データは、車両から所定距離離間した位置における道路
白線の位置であり、撮像画像内における道路白線のＸ座
標を捕らえることができれば、かかる要求は満たされる
ことになる。

【００８０】しかし、カメラ１０はあくまでも車両に固
定された部材であり、走行中に車両にピッチが生ずる以
上、所定距離離間した位置の道路白線が撮影される位置
は一定ではなく、単に特定のＹ座標領域において白線位
置を探索したのでは所定距離離間した位置の道路白線を
監視していることにはならない。

【００８１】この場合、上記実施例に示す如く車両のピ
ッチ角を検出することができれば、検出したピッチ角を
基に種々の補正を施し、撮像画像中における道路白線の
位置がピッチ角に応じて上下に移動するにもかかわら
ず、所定距離離間した位置における道路白線が、撮像画
像中如何なる座標に撮影されているかを特定することが
できる。つまり、上記実施例に示す車両用画像センサ
は、道路白線をガイドラインとする自動操縦を実現する
際に特に有効な装置である。

【００８２】ところで、図１３（Ａ）に示すように車両
がピッチ角“０”の定常状態にある場合に、車両から所
定距離離間した位置における道路白線が、撮像画像中Ｙ
＝Ｙａの位置に、幅Ｗａで撮像されているとする。この
状態で車両に適当なピッチが生じ、撮像画像が図１３
（Ｂ）に示す如く道路白線が全体として撮像画像中上方
に移行したとすると、Ｙ＝Ｙａの位置にはＷａより太い
道路白線が撮像され、幅Ｗａの道路白線は、Ｙ＝Ｙａよ
り上方のＹ＝Ｙｄの位置に撮影される場合が生ずる。

【００８３】この際、道路白線の幅は実際には変化して
いないことから、車両から所定距離離間した位置の道路
白線は、撮像画像内にＷａの幅で撮影されているはずで
あることに鑑みれば、図１３（Ｂ）に示す状態において
は、Ｙ＝Ｙｄの位置に撮影された道路白線が、車両から
所定距離離間した位置の道路白線であるとみなすことが
できる。

【００８４】つまり、図１３に示すように撮像画像中複
数の点（Ｙ＝Ｙａ〜Ｙｅ）について予め道路白線の幅を
監視し、その中でＷａと最も近似する位置を検出する処
理を行った場合、検出された位置のＹ座標に基づいて車
両ピッチ角を検出することができると共に、ピッチ角を
検出するまでもなく車両から所定距離離間した位置にお
ける道路白線が撮像画像中いかなる位置に撮影されてい
るかを検出することができ、処理の高速化に有利であ
る。

【００８５】図１４は、かかる原理に基づいてピッチ角
検出を実行すべくＣＰＵ１６が実行するメインルーチン
の一例のフローチャートであり、ＣＰＵ１６が本ルーチ
ンを実行することにより前記請求項３記載の発明が実現
されることになる。

【００８６】図１４に示すルーチンが起動すると、先ず
ステップ４００において白線幅の学習が行われる。この
ステップ４００は、本実施例において前記した基準幅設
定手段Ｍ２を実現するステップであり、図１５に示す白
線幅学習ルーチンによって実現される。

【００８７】すなわち、ステップ４００の実行指令が生
ずると、図１５に示すルーチンが起動し、ステップ４０
２において車速の微分値が“０”であるか否かの判別が
行われる。ここで車速の微分値が“０”とならないの
は、車両が加減速状態にある場合である。従って、かか
る条件が成立する場合には、前後方向にピッチが生じて
いると推定でき、その場合は再びステップ４０２の処理
を実行する。

【００８８】一方、車速の微分値が“０”であると判別
された場合は、車両がピッチ角“０”の状態にあると予
測できるため、白線幅の学習を進行させるべくステップ
４０４へ進む。

【００８９】このステップ４０４は、操舵角が“０”で
あるかを見るステップである。ここで操舵角＝“０”で
ない、すなわち車両が旋回中であると判別された場合
は、車両にロールが生じていることが予測されるため最
初から白線学習の条件成立を確認すべく上記ステップ４
０２へ戻る。

【００９０】これに対して操舵角＝“０”が検出された
場合は、車両が定常直進走行中であり、その姿勢が安定
していると予測できるため、道路白線の幅を学習すべく
ステップ４０６へ進む。

【００９１】ステップ４０６は、上記図４中ステップ２
００と同様の手法、すなわち図７に示す白線幅検出ルー
チンによって撮像画像中Ｙ＝Ｙａの領域におけるん白線
幅を検出するステップである。この場合、車両にピッチ
角が生じていないため、Ｙ＝Ｙａの領域で検出した白線
幅はそのまま車両から所定距離離間した位置の道路白線
の幅として扱うことができる。

【００９２】そこで、上記ステップ４０６の処理を終え
たら、ステップ４０８へ進んで、今回検出した道路白線
の幅Ｗａを定常時の所定距離離間した位置の道路白線の
幅Ｗｒとして記憶して本ルーチンを終了する。

【００９３】尚、本ルーチンを実行する代わりに、上記
図４、図１１に示すルーチンと同様基準となる道路白線
幅Ｗａを記憶しておくことも可能である。しかし、本白
線幅学習ルーチンを実行することにより基準となる白線
幅を設定する構成を採用する場合には、道路上に描かれ
ている白線の幅が変動した場合にも適切な検出精度を維
持できるという効果を得ることができる。

【００９４】このようにして定常時における道路白線の
基準幅Ｗｒを学習したら、次にステップ５００ａ〜５０
０ｅにおいて、順番にＹ＝Ｙａ〜Ｙｅの位置についての
イニシャル処理を実行する。これらのイニシャル処理
は、図１６に示すイニシャル処理ルーチンによって実現
され、これによりＹ＝Ｙａ〜Ｙｅの領域における白線の
Ｘ座標が検出される。

【００９５】つまり、上記した白線幅の学習が終了する
と、図１６に示すルーチンが起動し、先ずステップ５０
２において幅ＷｒのテンプレートＴＷｒの選定が行われ
る。そして、そのテンプレートＴＷｒを用いてテンプレ
ートマッチングによる相関計算を行うべくステップ５０
４において必要な初期値設定を行う。

【００９６】ここで、本ルーチンにおいては、比較画像
を撮像画像の中央から走査させる構成としており、走査
開始座標（Ｘ，Ｙ）には（Ｘｆ／２，Ｙｉ）を設定す
る。尚、今回の処理が上記図１４中ステップ５００ａに
相当する場合はＹｉにはＹａを、以後ステップ５００ｂ
〜５００ｅに相当する場合にはＹｉにそれぞれＹｂ〜Ｙ
ｅを代入する。そして、最小相関値を記憶するＤｂｕｆ
に上限値１００００、最小相関値が実現される位置のＸ
座標を記憶するＸｂｕｆに“０”を代入してステップ５
０６へ進む。

【００９７】ステップ５０６〜５１４は、上記図６に示
すステップ１０６〜１１４と同様の処理であり、比較画
像を１画素づつ画像左端に向けて走査しつつ最小相関値
を検出し、その値をＤｂｕｆに、その際のＸ座標をＸｂ
ｕｆに記憶するステップである。

【００９８】そして、比較画像の走査を終えたら、ステ
ップ５１６へ進み、Ｙ＝Ｙｉの領域において最小相関値
が得られた位置のＸ座標、すなわち白線位置Ｘｉとし
て、Ｘｂｕｆに記憶されている値を出力する。この結
果、ステップ５００ａ〜５００ｅの処理が終了した時点
で、それぞれの領域における白線位置Ｘａ〜Ｘｅが検出
されていることになる。

【００９９】かかる処理を終えたら、図１４に示すよう
にステップ２００ａ〜２００ｅにおいて白線幅検出処理
を行う。これらのステップ２００ａ〜２００ｅは、上記
図７に示す白線幅検出ルーチンによって実現され、それ
ぞれ上記の如く検出したＸａ〜Ｘｅを中心座標として±
Ｗの幅を白線幅検出領域としてテンプレートマッチング
による相関計算を行い、それぞれの領域における白線幅
Ｗａ〜Ｗｅの検出を行う。

【０１００】これらの処理を行うことにより、上記図１
３に示す如く撮像画像中に任意に設定したＹ＝Ｙａ〜Ｙ
ｅの領域において、道路白線が現実に如何なる幅で撮影
されているかが検出されることになる。この意味で、本
実施例においては上記ステップ２００ａ〜２００ｅが前
記した複数水平幅検出手段Ｍ６を実現している。

【０１０１】ステップ６００では、このようにして検出
されたＷａ〜Ｗｅのうち、白線幅の学 習値として得ら
れたＷｒに対して最も近似するものを選択し、その幅の
白線が検出された位置を車両から所定距離離間した位置
の道路白線の位置として出力する白線データ出力処理を
実行する。

【０１０２】この処理は、図１７に示す白線データ出力
処理ルーチンによって実現される。図１７に示すルーチ
ンにおいては、ステップ６０２において先ずＷａ〜Ｗｅ
の中から最もＷｒに近似する白線が検出された領域Ｙｉ
を、車両前方より所定距離離間した位置の道路白線が撮
影されている領域として特定する。

【０１０３】次にステップ６０４において、Ｙｉにおい
て白線が検出された位置Ｘｉの出力処理を行う。この場
合、例えばＸｉを車両の操舵データとして自動操縦用の
制御装置に出力することとすれば、ピッチ角を演算する
までもなく車両と所定距離離間した位置における道路白
線との位置関係が特定できることとなり、自動操縦に要
する操舵データの特定に要する時間が上記図４、図１１
に示すルーチンを実行する場合に比べて短縮することが
できるという効果を奏する。

【０１０４】図１４中ステップ７００は、このようにし
て特定されたＹｉ、又はＷａ〜Ｗｅに基づいてピッチ角
を検出するステップである。この場合、ピッチ角に応じ
てＹｉが上下することから、例えばＹｉとして選択され
る領域とピッチ角とを関係付けるマップを設定しておけ
ば、図１８に示すようにＹｉで当該マップを検索する
（ステップ７０２）ことによりピッチ角を検出すること
ができる。

【０１０５】また、上記ステップ２００ａ〜２００ｅの
処理は、上記図１１に示すルーチンと同様に、撮像画像
中複数の領域を注視して白線幅を検出しているに他なら
ないから、上記図１０（Ｂ）においてＹａ〜Ｙｃについ
て設定したと同様のマップをＹａ〜Ｙｅにつき設定し、
図１９に示すようにＷａ〜Ｗｅで当該マップを検索して
ピッチ角を検出する構成としてもよい。

【０１０６】このように、本実施例の車両用画像センサ
によれば、ピッチ角を求めるまでもなく車両前方より所
定距離離間した位置における道路白線の位置と車両との
位置関係を特定することができ、その処理の高速化に有
利であると共に、上記図４、図１１に示すルーチンと同
様に車両に発生したピッチ角を精度良く検出することが
できるという効果を有するももである。

【０１０７】尚、上記各実施例においては、道路に描か
れている白線の幅に着目して車両のピッチ角を検出する
構成としていうが、左右の白線の間の幅、すなわち車線
の幅に着目してピッチ幅を検出する構成としてもよい。
この場合、車線幅は白線幅に比べて幅が広く、ピッチ角
に応じて生じる変化量も大きいことから、より高度な検
出精度を確保することができる。

【０１０８】

【発明の効果】上述の如く、請求項１記載の発明によれ
ば、車両前方の道路白線、又は車線の幅が車両のピッチ
角に応じて変化することに着目してピッチ角を検出する
構成であるため、従来の装置の如く道路白線の消失点を
求める必要がなく、処理の高速化が実現できる。また、
本発明に係る車両用画像センサによれば、道路がカーブ
しても、それにより道路白線幅及び車線幅が変化しない
以上、カーブの影響でピッチ角の検出精度が悪化するこ
とがなく、かかる観点からも従来の装置に比べて優れた
効果を発揮し得るという特長を有している。

【０１０９】また、請求項２記載の発明によれば、車両
前方の複数の位置について請求項１記載の発明によるピ
ッチ角検出が行われるため、単一の位置に着目したので
は撮像画像上に現れない程度の微小なピッチ角変化をも
検出することが可能となる。すなわち、本発明に係る車
両用画像センサは、上記請求項１記載の発明に比べて更
に高い検出精度でピッチ角を検出できるという効果を有
している。

【０１１０】一方、請求項３記載の発明によれば、前記
複数水平幅検出手段が、前記カメラの撮影した画像中複
数の領域について道路白線又は車線の幅を検出すること
から、前記ピッチ角検出手段は、検出された複数の水平
幅になかから前記基準幅設定手段により設定された道路
白線又は車線の基準幅と適合するものを見つけ出すだけ
で車両から所定距離離間した位置の道路白線又は車線が
撮影されている領域を特定することができる。

【０１１１】従って、ピッチ角検出手段が、特定された
領域に基づいてピッチ角を検出することで上記した請求
項１記載の発明と同様に、精度良く、迅速にピッチ角検
出を行うことができる。更に、上述の如く車両から所定
距離離間した位置の道路白線又は車線が撮影されている
領域が特定されることから、この領域を継続して監視す
ることとすれば、車両のピッチ角に関わらず車両から所
定距離離間した位置の道路白線、又は車線の様子を継続
的に監視することができるという特長をも有している。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る車両用画像センサの原理図であ
る。

【図２】本発明に係る車両用画像センサの一実施例の全
体構成を表すブロック構成図である。

【図３】テンプレートマッチングによる相関計算の原理
を説明するための図である。

【図４】本実施例の車両用画像センサにおいてＣＰＵが
実行するメインルーチンの一例のフローチャートであ
る。

【図５】本実施例の車両用画像センサにおける白線幅検
出手法を説明するための図である。

【図６】本実施例の車両用画像センサにおいてＣＰＵが
実行するイニシャル処理ルーチンの一例のフローチャー
トである。

【図７】本実施例の車両用画像センサにおいてＣＰＵが
実行する白線幅検出処理ルーチンの一例のフローチャー
トである。

【図８】本実施例の車両用画像センサにおいてＣＰＵが
実行する相関計算ルーチンの一例のフローチャートであ
る。

【図９】本実施例の車両用画像センサにおいてＣＰＵが
実行するピッチ角検出ルーチンの一例のフローチャート
である。

【図１０】本実施例の車両用画像センサにおけるピッチ
角検出手法を説明するための図である。

【図１１】本実施例の車両用画像センサにおいてＣＰＵ
が実行するメインルーチンの第２の例のフローチャート
である。

【図１２】本実施例の車両用画像センサにおいてＣＰＵ
が実行するピッチ角検出ルーチンの第２の例のフローチ
ャートである。

【図１３】撮像画像中における道路白線の幅とピッチ角
との関係を表す図である。

【図１４】本実施例の車両用画像センサにおいてＣＰＵ
が実行するメインルーチンの第３の例のフローチャート
である。

【図１５】本実施例の車両用画像センサにおいてＣＰＵ
が実行する白線幅学習ルーチンの一例のフローチャート
である。

【図１６】本実施例の車両用画像センサにおいてＣＰＵ
が実行するイニシャル処理ルーチンの第２の例のフロー
チャートである。

【図１７】本実施例の車両用画像センサにおいてＣＰＵ
が実行する白線データ出力処理ルーチンの一例のフロー
チャートである。

【図１８】本実施例の車両用画像センサにおいてＣＰＵ
が実行するピッチ角検出ルーチンの第３の例のフローチ
ャートである。

【図１９】本実施例の車両用画像センサにおいてＣＰＵ
が実行するピッチ角検出ルーチンの第４の例のフローチ
ャートである。

【符号の説明】

Ｍ１，１０ カメラ Ｍ２ 基準幅設定手段 Ｍ３ 水平幅検出手段 Ｍ４ ピッチ対応幅設定手段 Ｍ５，Ｍ７ ピッチ角検出手段 Ｍ６ 複数水平幅検出手段 １６ ＣＰＵ １８ 相関演算装置

フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 1/00 G01C 3/06 - 3/08 G05D 1/02 - 1/03 G08G 1/09 - 1/0969 H04N 7/18

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車両前方を撮影すべく車両に固定したカ
   メラと、 車両にピッチ角が生じていない状況下で該カメラによる
   撮影がなされた場合に、車両から所定距離離間した位置
   における道路白線又は車線が撮像画像中に占める幅を基
   準幅として設定する基準幅設定手段と、 前記カメラが撮影する画像中、車両にピッチ角が生じて
   いない状況下では前記白線又は車線が前記基準幅で撮像
   される基準領域において、現実に撮影された道路白線又
   は車線が撮像画像中に占める幅を検出する水平幅検出手
   段と、 前記基準幅設定手段が設定した基準幅に基づいて、車両
   に特定のピッチ角が生じた場合に前記基準領域に撮像さ
   れると推定される道路白線又は車線の幅を設定するピッ
   チ対応幅設定手段と、 前記水平幅検出手段が検出した現実の幅と、前記ピッチ
   対応幅設定手段がピッチ角に対応して設定したピッチ対
   応幅とに基づいて車両に生じているピッチ角を検出する
   ピッチ角検出手段とを備えることを特徴とする車両用画
   像センサ。
2. 【請求項２】 前記基準幅設定手段は、異なる複数の所
   定距離に対応した複数の基準幅を設定し、 前記水平幅検出手段は、これら複数の基準幅に対応して
   設定される複数の基準領域における道路白線又は車線の
   幅を検出し、 前記ピッチ対応幅設定手段は、前記複数の基準幅に対応
   する複数のピッチ対応角を設定し、 前記ピッチ角検出手段は、前記水平幅検出手段が検出し
   た複数の幅と、前記ピッチ対応幅設定手段が設定した複
   数のピッチ対応幅とに基づいて車両に生じているピッチ
   角を検出することを特徴とする請求項１記載の車両用画
   像センサ。
3. 【請求項３】 車両前方を撮影すべく車両に固定したカ
   メラと、 車両にピッチ角が生じていない状況下で該カメラによる
   撮影がなされた場合に、車両から所定距離離間した位置
   における道路白線又は車線が撮像画像中に占める幅を基
   準幅として設定する基準幅設定手段と、 前記カメラが撮影する画像中、車両にピッチ角が生じて
   いない状況下では前記白線又は車線が前記基準幅で撮像
   される基準領域、及び該基準領域の上下に設定した複数
   の領域において、現実に撮影された道路白線又は車線が
   撮像画像中に占める幅を検出する複数水平幅検出手段
   と、 該水平幅検出手段により検出した現実の幅と、前記基準
   幅設定手段が設定した基準幅とに基づいて車両に生じて
   いるピッチ角を検出するピッチ角検出手段とを備えるこ
   とを特徴とする車両用画像センサ。