JP3304687B2 - 車両用走行車線認識装置及び障害物検出装置・道路逸脱報知装置 - Google Patents
車両用走行車線認識装置及び障害物検出装置・道路逸脱報知装置Info
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、車両に搭載され自車両
の走行する車線が走行車線か追越し車線か、道路端の車
線であるか等を認識する装置、及び自車両前方の走行車
線上と自車両や割込み車の車線変更の可能性がある隣接
車線上の障害物を検出する装置、運転者の意志に反して
車両が道路を逸脱する可能性を予測し報知する装置に関
する。
の走行する車線が走行車線か追越し車線か、道路端の車
線であるか等を認識する装置、及び自車両前方の走行車
線上と自車両や割込み車の車線変更の可能性がある隣接
車線上の障害物を検出する装置、運転者の意志に反して
車両が道路を逸脱する可能性を予測し報知する装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】自車両の走行車線両側のレーンマーカの
種別を認識することにより、自車両の走行車線を認識す
ることや、自車両前方と自車や割込み車の車線変更の可
能性がある隣接車線上の障害物を検出したり、ぼんやり
運転、居眠り運転等による道路の逸脱を予測し報知する
ために必要な車両用走行車線認識装置としては、特開平
５−１０８１４７号公報や特開平４−１８４６０３号公
報等に開示されているような、従来の走行路認識装置を
応用することが考えられる。
種別を認識することにより、自車両の走行車線を認識す
ることや、自車両前方と自車や割込み車の車線変更の可
能性がある隣接車線上の障害物を検出したり、ぼんやり
運転、居眠り運転等による道路の逸脱を予測し報知する
ために必要な車両用走行車線認識装置としては、特開平
５−１０８１４７号公報や特開平４−１８４６０３号公
報等に開示されているような、従来の走行路認識装置を
応用することが考えられる。
【０００３】前者では、破線のレーンマーカを精度良く
認識するために、カメラにより入力した画像に対して、
レーンマーカのための基準位置を設定し、この基準位置
に白線が存在するか否かを検出し、白線が存在した場合
はその白線位置を示す特徴量を算出してその特徴量から
次の白線の存在する領域を推定し、推定領域において同
様の処理を行う。この動作を順次繰り返すことにより破
線レーンマーカを認識するものである。後者は、カメラ
から入力した画像上にウィンドウを設定し、前記ウィン
ドウ内に白線部が存在するよう、車速に応じてウィンド
ウの設定位置を変更するもので、車速に応じて白線の認
識領域を変更することにより、走行車線形状を認識して
いる。
認識するために、カメラにより入力した画像に対して、
レーンマーカのための基準位置を設定し、この基準位置
に白線が存在するか否かを検出し、白線が存在した場合
はその白線位置を示す特徴量を算出してその特徴量から
次の白線の存在する領域を推定し、推定領域において同
様の処理を行う。この動作を順次繰り返すことにより破
線レーンマーカを認識するものである。後者は、カメラ
から入力した画像上にウィンドウを設定し、前記ウィン
ドウ内に白線部が存在するよう、車速に応じてウィンド
ウの設定位置を変更するもので、車速に応じて白線の認
識領域を変更することにより、走行車線形状を認識して
いる。
【０００４】このようなレーンマーカを認識する走行路
認識装置の応用として、自車両の走行車線を認識するた
めの装置が考えられる。
認識装置の応用として、自車両の走行車線を認識するた
めの装置が考えられる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の車両用走行車線認識装置は、破線レーンマー
カを認識するための処理動作が複雑である。また、前方
に先行車両等が存在しレーンマーカが遮蔽されたり、走
行路が小さい曲率半径のカーブである場合に、レーンマ
ーカが画像情報として得ることができなくなるのみなら
ず、どちら側のレーンマーカが破線であるかは事前に認
識できないため、従来の車両用走行車線認識装置では、
破線レーンマーカの検出精度を向上させるための複雑な
処理を実線のレーンマーカに対しても行うことになり、
処理時間が長くなったり、実線のレーンマーカに関して
はむしろ検出精度が悪くなるという問題があった。
うな従来の車両用走行車線認識装置は、破線レーンマー
カを認識するための処理動作が複雑である。また、前方
に先行車両等が存在しレーンマーカが遮蔽されたり、走
行路が小さい曲率半径のカーブである場合に、レーンマ
ーカが画像情報として得ることができなくなるのみなら
ず、どちら側のレーンマーカが破線であるかは事前に認
識できないため、従来の車両用走行車線認識装置では、
破線レーンマーカの検出精度を向上させるための複雑な
処理を実線のレーンマーカに対しても行うことになり、
処理時間が長くなったり、実線のレーンマーカに関して
はむしろ検出精度が悪くなるという問題があった。
【０００６】本発明は、このような従来の問題点に着目
してなされたもので、確実にレーンマーカを画像で把握
でき、簡単な処理動作によりレーンマーカが認識でき高
速且つ正確に走行車線が認識できる車両用走行車線認識
装置を提供することを目的とする。また、この装置を用
いた信頼性の高い障害物検出装置、道路逸脱報知装置を
提供することを目的とする。
してなされたもので、確実にレーンマーカを画像で把握
でき、簡単な処理動作によりレーンマーカが認識でき高
速且つ正確に走行車線が認識できる車両用走行車線認識
装置を提供することを目的とする。また、この装置を用
いた信頼性の高い障害物検出装置、道路逸脱報知装置を
提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】このため、請求項１記載
の発明による車両用走行車線認識装置では、図１に示す
ように、自車両前方の走行路を撮像する撮像手段Ａと、
該撮像手段Ａで撮像された画像の下端部左右に、破線レ
ーンマーカの１組の有線部の長さと無線部の長さの合計
長さ未満の長さに相当する高さの各ウィンドウを設定す
るウィンドウ設定手段Ｂと、前記各ウィンドウ内で画像
の濃度が所定値以上変化する点をエッジ点として抽出す
るエッジ点抽出手段Ｃと、前記各ウィンドウにおいて、
高さ方向の互いに向かい合う２辺間を結んでできる全線
分上にあるエッジ点の点数を線分毎に計数するエッジ点
数計数手段Ｄと、該エッジ点数計数手段Ｄで得られた各
線分毎のエッジ点計数値のうちの最大値を抽出する計数
最大値抽出手段Ｅと、連続的に得られる各画像毎のエッ
ジ点計数値の最大値が周期的に増減変化しているか否か
を判定する周期性判定手段Ｆと、各画像毎のエッジ点計
数値の最大値が変化せずウィンドウ高さにより決定され
る一定値であるか否かを判定する定常性判定手段Ｇと、
前記周期性判定手段Ｆにより前記最大値が周期性を有し
ていると判定されたとき破線レーンマーカであり、前記
定常性判定手段Ｇにより前記最大値が定常性を有してい
ると判定されたとき実線レーンマーカであると認識する
レーンマーカ認識手段Ｈと、前記左右の各ウィンドウに
対する各レーンマーカ認識結果に基づいて自車両の走行
車線を認識する走行車線認識手段Ｉとを備えて構成し
た。
の発明による車両用走行車線認識装置では、図１に示す
ように、自車両前方の走行路を撮像する撮像手段Ａと、
該撮像手段Ａで撮像された画像の下端部左右に、破線レ
ーンマーカの１組の有線部の長さと無線部の長さの合計
長さ未満の長さに相当する高さの各ウィンドウを設定す
るウィンドウ設定手段Ｂと、前記各ウィンドウ内で画像
の濃度が所定値以上変化する点をエッジ点として抽出す
るエッジ点抽出手段Ｃと、前記各ウィンドウにおいて、
高さ方向の互いに向かい合う２辺間を結んでできる全線
分上にあるエッジ点の点数を線分毎に計数するエッジ点
数計数手段Ｄと、該エッジ点数計数手段Ｄで得られた各
線分毎のエッジ点計数値のうちの最大値を抽出する計数
最大値抽出手段Ｅと、連続的に得られる各画像毎のエッ
ジ点計数値の最大値が周期的に増減変化しているか否か
を判定する周期性判定手段Ｆと、各画像毎のエッジ点計
数値の最大値が変化せずウィンドウ高さにより決定され
る一定値であるか否かを判定する定常性判定手段Ｇと、
前記周期性判定手段Ｆにより前記最大値が周期性を有し
ていると判定されたとき破線レーンマーカであり、前記
定常性判定手段Ｇにより前記最大値が定常性を有してい
ると判定されたとき実線レーンマーカであると認識する
レーンマーカ認識手段Ｈと、前記左右の各ウィンドウに
対する各レーンマーカ認識結果に基づいて自車両の走行
車線を認識する走行車線認識手段Ｉとを備えて構成し
た。
【０００８】また、請求項２記載の発明では、図２に示
すように、前記周期性判定手段Ｆは、車速検出手段Ｊで
検出される車速の増減に比例してエッジ点計数最大値が
変化しているか否かを検出する計数最大値変化状態検出
手段Ｆ′を有し、該計数最大値変化状態検出手段Ｆ′の
検出結果に基づいて最大値の周期性の有無を判定する構
成とするとよい。
すように、前記周期性判定手段Ｆは、車速検出手段Ｊで
検出される車速の増減に比例してエッジ点計数最大値が
変化しているか否かを検出する計数最大値変化状態検出
手段Ｆ′を有し、該計数最大値変化状態検出手段Ｆ′の
検出結果に基づいて最大値の周期性の有無を判定する構
成とするとよい。
【０００９】また、請求項３記載の発明による車両用障
害物検出装置では、図３に示すように、請求項１又は２
記載の車両用走行車線認識装置に、車両前方の障害物を
検出する障害物検出手段Ｋを付加し、前記車両用走行車
線認識装置のレーンマーカ認識結果から、前記障害物検
出手段Ｋの障害物探索領域を自車両前方及び破線レーン
マーカ側に限定する構成とした。
害物検出装置では、図３に示すように、請求項１又は２
記載の車両用走行車線認識装置に、車両前方の障害物を
検出する障害物検出手段Ｋを付加し、前記車両用走行車
線認識装置のレーンマーカ認識結果から、前記障害物検
出手段Ｋの障害物探索領域を自車両前方及び破線レーン
マーカ側に限定する構成とした。
【００１０】また、請求項４記載の発明による車両用道
路逸脱報知装置では、図４に示すように、請求項１又は
２記載の車両用走行車線認識装置に、ウィンカ操作を検
出するウィンカ操作検出手段Ｌと、自車両が実線レーン
マーカを横切るか否かを予測するレーンマーカ横切り予
測手段Ｍと、前記ウィンカ操作検出手段Ｌ及びレーンマ
ーカ横切り予測手段Ｍにより、ウィンカ操作がなく自車
両が実線レーンマーカを横切ると予測された時に報知す
る報知手段Ｎとを備えて構成した。
路逸脱報知装置では、図４に示すように、請求項１又は
２記載の車両用走行車線認識装置に、ウィンカ操作を検
出するウィンカ操作検出手段Ｌと、自車両が実線レーン
マーカを横切るか否かを予測するレーンマーカ横切り予
測手段Ｍと、前記ウィンカ操作検出手段Ｌ及びレーンマ
ーカ横切り予測手段Ｍにより、ウィンカ操作がなく自車
両が実線レーンマーカを横切ると予測された時に報知す
る報知手段Ｎとを備えて構成した。
【００１１】また、請求項５記載の発明では、前記レー
ンマーカ横切り予測手段Ｍは、具体的には車両の横方向
速度を検出する横方向速度検出手段からの検出結果に基
づいて自車両が実線レーンマーカを横切るか否かを予測
する構成である。
ンマーカ横切り予測手段Ｍは、具体的には車両の横方向
速度を検出する横方向速度検出手段からの検出結果に基
づいて自車両が実線レーンマーカを横切るか否かを予測
する構成である。
【００１２】
【作用】請求項１記載の発明の構成において、撮像手段
Ａによって撮像された自車両前方の走行路画像データに
基づいて、各ウィンドウのエッジ点数計数値の最大値が
周期性を有して変化しているか、或いは定常的に一定値
かを判定し、周期的に変化している場合には、破線レー
ンマーカであると認識し、定常的に一定値の場合は実線
レーンマーカと認識する。このレーンマーカ認識結果に
より、自車両の走行車線と隣接部との区分を認識し、自
車線が左端の走行車線であるか、中央部の追越し車線で
あるか、右端の追越し車線であるか等を認識する。そし
て、自車両の直前部分に相当する、画像の下端部にウィ
ンドウを設定するので、レーンマーカが略直線として検
出可能であり先行車両等によって遮蔽される可能性はな
い。
Ａによって撮像された自車両前方の走行路画像データに
基づいて、各ウィンドウのエッジ点数計数値の最大値が
周期性を有して変化しているか、或いは定常的に一定値
かを判定し、周期的に変化している場合には、破線レー
ンマーカであると認識し、定常的に一定値の場合は実線
レーンマーカと認識する。このレーンマーカ認識結果に
より、自車両の走行車線と隣接部との区分を認識し、自
車線が左端の走行車線であるか、中央部の追越し車線で
あるか、右端の追越し車線であるか等を認識する。そし
て、自車両の直前部分に相当する、画像の下端部にウィ
ンドウを設定するので、レーンマーカが略直線として検
出可能であり先行車両等によって遮蔽される可能性はな
い。
【００１３】また、請求項２に記載の発明においては、
ウィンドウ内のエッジ点計数値の最大値は車速に比例し
た変化を示し、車速が増加すればその変化の周期が短く
なり（周波数が高くなる）、減速すれば周期が長くなり
（周波数が低くなる）、定速走行時には周期は略一定
（周波数は変化なし）となるので、エッジ点計数最大値
が、検出された車速に対応した変化状態であるか否かを
判定することにより、正確に破線レーンマーカを認識す
ることができるようになる。
ウィンドウ内のエッジ点計数値の最大値は車速に比例し
た変化を示し、車速が増加すればその変化の周期が短く
なり（周波数が高くなる）、減速すれば周期が長くなり
（周波数が低くなる）、定速走行時には周期は略一定
（周波数は変化なし）となるので、エッジ点計数最大値
が、検出された車速に対応した変化状態であるか否かを
判定することにより、正確に破線レーンマーカを認識す
ることができるようになる。
【００１４】また、請求項３記載の発明では、請求項１
又は２記載の車両用走行車線認識装置と障害物検出装置
とを組み合わせ、障害物検出装置による障害物の探索領
域を、障害物の存在する可能性の高い自車両の前方と破
線レーンマーカ側に限定する。これにより、障害物検出
において不要なデータ処理のための無駄な時間を省け、
障害物の検出処理時間が短く信頼性の高い障害物検出が
可能となる。
又は２記載の車両用走行車線認識装置と障害物検出装置
とを組み合わせ、障害物検出装置による障害物の探索領
域を、障害物の存在する可能性の高い自車両の前方と破
線レーンマーカ側に限定する。これにより、障害物検出
において不要なデータ処理のための無駄な時間を省け、
障害物の検出処理時間が短く信頼性の高い障害物検出が
可能となる。
【００１５】また、請求項４記載の発明では、請求項１
又は２記載の車両用走行車線認識装置において認識され
た実線レーンマーカ側を、ウィンカ操作がされずに自車
両が横切ることが予測された場合に報知する。
又は２記載の車両用走行車線認識装置において認識され
た実線レーンマーカ側を、ウィンカ操作がされずに自車
両が横切ることが予測された場合に報知する。
【００１６】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図５は、本発明に係る車両用走行車線認識装置の
第１実施例のシステム構成図である。図５において、本
実施例装置は、車両の進行方向、例えば車両前方の走行
路を撮影する撮像手段としてのカメラ11と、このカメラ
11から得られる画像信号に基づいて、後述するようなウ
ィンドウ設定手段、エッジ点抽出手段、エッジ点数計数
手段、計数最大値抽出手段等の機能を備えた画像処理装
置12と、自車両の速度を検出する車速検出手段としての
車速センサ13と、前記画像処理装置12と車速センサ13か
らの各情報信号に基づいて、自車両の走行している車線
の左右のレーンマーカが実線レーンマーカか破線レーン
マーカかを識別して自車両の走行車線の認識動作を実行
するマイクロコンピュータ14とで構成されている。
する。図５は、本発明に係る車両用走行車線認識装置の
第１実施例のシステム構成図である。図５において、本
実施例装置は、車両の進行方向、例えば車両前方の走行
路を撮影する撮像手段としてのカメラ11と、このカメラ
11から得られる画像信号に基づいて、後述するようなウ
ィンドウ設定手段、エッジ点抽出手段、エッジ点数計数
手段、計数最大値抽出手段等の機能を備えた画像処理装
置12と、自車両の速度を検出する車速検出手段としての
車速センサ13と、前記画像処理装置12と車速センサ13か
らの各情報信号に基づいて、自車両の走行している車線
の左右のレーンマーカが実線レーンマーカか破線レーン
マーカかを識別して自車両の走行車線の認識動作を実行
するマイクロコンピュータ14とで構成されている。
【００１７】前記カメラ11は、自車両の前方走行路が撮
影できるように、例えばルームミラー付近の位置に固定
される。次に、前記画像処理装置12による処理動作につ
いて説明する。画像処理装置12は、画像データを、例え
ば１フレームが512 ×480 画素の256階調モノクロ濃淡
画像情報として、カメラ11からΔｔ秒毎に連続的に入力
する。Δｔは一般的には33msecである。入力された１フ
レーム分の画像データは、図６に示すように、画面左上
を原点に横方向をＸ座標、縦方向をＹ座標として、画素
毎にＧ（ｘ，ｙ）のように画素を特定する座標が割り付
けられる。
影できるように、例えばルームミラー付近の位置に固定
される。次に、前記画像処理装置12による処理動作につ
いて説明する。画像処理装置12は、画像データを、例え
ば１フレームが512 ×480 画素の256階調モノクロ濃淡
画像情報として、カメラ11からΔｔ秒毎に連続的に入力
する。Δｔは一般的には33msecである。入力された１フ
レーム分の画像データは、図６に示すように、画面左上
を原点に横方向をＸ座標、縦方向をＹ座標として、画素
毎にＧ（ｘ，ｙ）のように画素を特定する座標が割り付
けられる。
【００１８】図６及び図７は、ウィンドウの設定に関す
る説明図である。ここで、ＹＬは消失点の存在するＹ座
標を示す。画像は、走行車線の左側境界線が実線レーン
マーカ20、右側境界線が破線レーンマーカ21の場合を示
している。ウィンドウ22，23は、図に示すようにカメラ
11の画角、設置高さにより決定される画像の下端部の左
右位置に設定される。車両直前部のレーンマーカは、道
路形状によらず常に略直線であるため、この位置にウィ
ンドウが設定されれば、車線内を走行する限りレーンマ
ーカは常にウィンドウの中に存在する。この位置は、前
方に車両が存在しても、極低速で車間距離が極めて短く
ならない限り確実且つ鮮明なレーンマーカ画像を得るこ
とができる位置である。
る説明図である。ここで、ＹＬは消失点の存在するＹ座
標を示す。画像は、走行車線の左側境界線が実線レーン
マーカ20、右側境界線が破線レーンマーカ21の場合を示
している。ウィンドウ22，23は、図に示すようにカメラ
11の画角、設置高さにより決定される画像の下端部の左
右位置に設定される。車両直前部のレーンマーカは、道
路形状によらず常に略直線であるため、この位置にウィ
ンドウが設定されれば、車線内を走行する限りレーンマ
ーカは常にウィンドウの中に存在する。この位置は、前
方に車両が存在しても、極低速で車間距離が極めて短く
ならない限り確実且つ鮮明なレーンマーカ画像を得るこ
とができる位置である。
【００１９】また、左右のウィンドウ22，23の高さは、
破線レーンマーカ21の１組の有線部の長さと無線部の長
さの合計長さ未満の長さに相当する高さに設定され、図
では、有線部の長さよりもやや短い長さに相当する高さ
となっている。ここで、実際のレーンマーカの長さと画
像データ上の高さは、図８に示すような関係にあり、カ
メラ11の焦点距離ｆと設定位置の高さＨ0 より、下記の
（１）式により変換され実路面上の長さＺは画像データ
上ではｙ画素で表される。
破線レーンマーカ21の１組の有線部の長さと無線部の長
さの合計長さ未満の長さに相当する高さに設定され、図
では、有線部の長さよりもやや短い長さに相当する高さ
となっている。ここで、実際のレーンマーカの長さと画
像データ上の高さは、図８に示すような関係にあり、カ
メラ11の焦点距離ｆと設定位置の高さＨ0 より、下記の
（１）式により変換され実路面上の長さＺは画像データ
上ではｙ画素で表される。
【００２０】 ｙ＝ｆ・（Ｈ0 ／Ｚ） ・・・ （１） 尚、以下の説明では、道路平面上の長さや画像データ上
の高さを用いるが、これらは上記（１）式により相互に
容易に変換できる。次に、エッジ点の抽出処理について
説明する。エッジ点の抽出処理では、入力画像Ｇ（ｘ，
ｙ）に対してＳＯＢＥＬオペレータにより、Ｘ方向の一
次微分を求めその値Ｓx(ｘ，ｙ）をＧ（ｘ，ｙ）の濃度
値とする。次に、閾値Ｃs とＳx(ｘ，ｙ）とを比較し、
Ｓx(ｘ，ｙ）＜Ｃs の画素はエッジ点でないと判断す
る。
の高さを用いるが、これらは上記（１）式により相互に
容易に変換できる。次に、エッジ点の抽出処理について
説明する。エッジ点の抽出処理では、入力画像Ｇ（ｘ，
ｙ）に対してＳＯＢＥＬオペレータにより、Ｘ方向の一
次微分を求めその値Ｓx(ｘ，ｙ）をＧ（ｘ，ｙ）の濃度
値とする。次に、閾値Ｃs とＳx(ｘ，ｙ）とを比較し、
Ｓx(ｘ，ｙ）＜Ｃs の画素はエッジ点でないと判断す
る。
【００２１】ここで、エッジ点とは、明るさの急激に変
化する点を意味する。また、閾値Ｃs は入力画像の明る
さの度合によって決定される。例えば、入力画像全体の
コントラストが弱い場合にはＣs を小さくし、入力画像
全体のコントラストが強い場合にはＣs を大きくする。
尚、ＳＯＢＥＬオペレータは、エッジ抽出の一般的な手
法であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
化する点を意味する。また、閾値Ｃs は入力画像の明る
さの度合によって決定される。例えば、入力画像全体の
コントラストが弱い場合にはＣs を小さくし、入力画像
全体のコントラストが強い場合にはＣs を大きくする。
尚、ＳＯＢＥＬオペレータは、エッジ抽出の一般的な手
法であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
【００２２】次に、図９及び図10に従って抽出されたエ
ッジ点の計数処理及び最大値抽出処理について説明す
る。図９は、図６及び図７に示したウィンドウ22，23で
あり、画像座標系において、上底が（ｘ＝ｘｕi （ｉ＝
０〜ｎ），ｙ＝ｙｕ）、下底が（ｘ＝ｘｄj （ｊ＝０〜
ｍ），ｙ＝ｙｄ＝ｙｕ＋Ｈ）でＸ軸に平行な台形であ
る。
ッジ点の計数処理及び最大値抽出処理について説明す
る。図９は、図６及び図７に示したウィンドウ22，23で
あり、画像座標系において、上底が（ｘ＝ｘｕi （ｉ＝
０〜ｎ），ｙ＝ｙｕ）、下底が（ｘ＝ｘｄj （ｊ＝０〜
ｍ），ｙ＝ｙｄ＝ｙｕ＋Ｈ）でＸ軸に平行な台形であ
る。
【００２３】エッジ点抽出処理により得られたエッジ画
像に関し、ステップ50で、変数ｉ，ｊ，Ｐmax を初期化
後、ステップ51で、上端（ｘｕi ，ｙｕ）、下端（ｘｄ
j ，ｙｄ）を結ぶウィンドウ内の仮想直線上の画素の濃
度値の和ｐを算出する。次に、ステップ52で、濃度和ｐ
と過去の濃度和の最大値Ｐmax との比較を行い、ｐがＰ
max よりも大きければ、ステップ53でＰmax 、ｘｕ、ｘ
ｄの座標値を更新する。そして、ステップ54に従い、こ
の処理をｊ＝０〜ｍまで行い、更に、同様の処理をステ
ップ55〜56に従いｉ＝０〜ｎのそれぞれについて行う。
最後に、ステップ57で、濃度和ｐが最大となる（ｘｕ，
ｘｄ）と濃度和の最大値Ｐmax をマイクロコンピュータ
14に出力する。ここで得られた（ｘｕ，ｘｄ）が検出直
線の端点のＸ座標値、Ｐmax がエッジ点計数最大値とな
る。この値Ｐmax は、検出直線の確からしさを表す指標
でもある。
像に関し、ステップ50で、変数ｉ，ｊ，Ｐmax を初期化
後、ステップ51で、上端（ｘｕi ，ｙｕ）、下端（ｘｄ
j ，ｙｄ）を結ぶウィンドウ内の仮想直線上の画素の濃
度値の和ｐを算出する。次に、ステップ52で、濃度和ｐ
と過去の濃度和の最大値Ｐmax との比較を行い、ｐがＰ
max よりも大きければ、ステップ53でＰmax 、ｘｕ、ｘ
ｄの座標値を更新する。そして、ステップ54に従い、こ
の処理をｊ＝０〜ｍまで行い、更に、同様の処理をステ
ップ55〜56に従いｉ＝０〜ｎのそれぞれについて行う。
最後に、ステップ57で、濃度和ｐが最大となる（ｘｕ，
ｘｄ）と濃度和の最大値Ｐmax をマイクロコンピュータ
14に出力する。ここで得られた（ｘｕ，ｘｄ）が検出直
線の端点のＸ座標値、Ｐmax がエッジ点計数最大値とな
る。この値Ｐmax は、検出直線の確からしさを表す指標
でもある。
【００２４】ここで、破線レーンマーカと実線レーンマ
ーカに関して、エッジ点計数最大値Ｐmax がどのように
変化するかを図６〜図14を参照しながら説明する。画像
の取り込みのフレーム間の時間がΔｔで車両の走行速度
がｖの場合、初めのフレームの画像が図６であると、Δ
ｔ後の次のフレームの画像は図７のようになる。従っ
て、実線レーンマーカ側のウィンドウ22では、ウィンド
ウ22内でレーンマーカが途切れることがなく図６の画像
と同じ状態にあるため、エッジ点計数最大値Ｐmax は、
ウィンドウの高さと等しい値で変化しない。一方、破線
レーンマーカ側のウィンドウ23では、図７では有線部
（白線部分）と無線部（白線のない部分）があるため、
ウィンドウ23内が有線部（白線部分）のみである図６の
フーレムの画像におけるＰmax よりも図７のフレームの
画像におけるＰmax の方が小さくなる。
ーカに関して、エッジ点計数最大値Ｐmax がどのように
変化するかを図６〜図14を参照しながら説明する。画像
の取り込みのフレーム間の時間がΔｔで車両の走行速度
がｖの場合、初めのフレームの画像が図６であると、Δ
ｔ後の次のフレームの画像は図７のようになる。従っ
て、実線レーンマーカ側のウィンドウ22では、ウィンド
ウ22内でレーンマーカが途切れることがなく図６の画像
と同じ状態にあるため、エッジ点計数最大値Ｐmax は、
ウィンドウの高さと等しい値で変化しない。一方、破線
レーンマーカ側のウィンドウ23では、図７では有線部
（白線部分）と無線部（白線のない部分）があるため、
ウィンドウ23内が有線部（白線部分）のみである図６の
フーレムの画像におけるＰmax よりも図７のフレームの
画像におけるＰmax の方が小さくなる。
【００２５】図11は、道路座標系において、図６と図７
の破線レーンマーカとウィンドウの関係を表したもの
で、道路上に図６と図７のウィンドウ23を投影した結果
を表している。ここで、破線レーンマーカの有線部の長
さがＬ1 、無線部の長さがＬ2 、画像でのウィンドウの
高さＨに相当する長さがｈとしている。図中、有線部8
0，81は図６の場合の破線レーンマーカ21を、有線部8
3，84は図７の場合の破線レーンマーカ21を、82，85は
それぞれの場合の道路上に投影されたウィンドウ23を示
しており、Ｌ0 は有線部の手前側の端点を基準位置とし
た時のウィンドウの初期位置である。
の破線レーンマーカとウィンドウの関係を表したもの
で、道路上に図６と図７のウィンドウ23を投影した結果
を表している。ここで、破線レーンマーカの有線部の長
さがＬ1 、無線部の長さがＬ2 、画像でのウィンドウの
高さＨに相当する長さがｈとしている。図中、有線部8
0，81は図６の場合の破線レーンマーカ21を、有線部8
3，84は図７の場合の破線レーンマーカ21を、82，85は
それぞれの場合の道路上に投影されたウィンドウ23を示
しており、Ｌ0 は有線部の手前側の端点を基準位置とし
た時のウィンドウの初期位置である。
【００２６】この場合、有線部の手前側の端点を０、次
の有線部の手前側の端点を１とするような長さの比率を
考えると、破線レーンマーカの１組の有線部と無線部の
合計長さに対するウィンドウ下端点の端点０からの長さ
の比率ｋは、ウィンドウ82では下記の（２）式、ウィン
ドウ85では下記（３）式のように表される。 ｋ＝Ｌ0 ／（Ｌ1 ＋Ｌ2 ） ・・・ （２） ｋ＝（Ｌ0 ＋ｖΔｔ）／（Ｌ1 ＋Ｌ2 ） ・・・ （３） また、車両が速度ｖで走行した場合、このウィンドウ下
端点の比率ｋの一般式は下記（４）式のようになる。
の有線部の手前側の端点を１とするような長さの比率を
考えると、破線レーンマーカの１組の有線部と無線部の
合計長さに対するウィンドウ下端点の端点０からの長さ
の比率ｋは、ウィンドウ82では下記の（２）式、ウィン
ドウ85では下記（３）式のように表される。 ｋ＝Ｌ0 ／（Ｌ1 ＋Ｌ2 ） ・・・ （２） ｋ＝（Ｌ0 ＋ｖΔｔ）／（Ｌ1 ＋Ｌ2 ） ・・・ （３） また、車両が速度ｖで走行した場合、このウィンドウ下
端点の比率ｋの一般式は下記（４）式のようになる。
【００２７】 ｋ＝ (Ｌ0 ＋ｖｎΔｔ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) −int ( Ｌ0 ＋ｖｎΔｔ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ・・・ （３） このように決定した、一組の有線部と無線部からなる長
さＬ1 ＋Ｌ2 の破線レーンマーカ内におけるウィンドウ
下端点の位置により、ウィンドウ23内のエッジ点計数最
大値Ｐmax に対応するウィンドウ内に入るレーンマーカ
の有線部の長さＴが得られることが分かる。
さＬ1 ＋Ｌ2 の破線レーンマーカ内におけるウィンドウ
下端点の位置により、ウィンドウ23内のエッジ点計数最
大値Ｐmax に対応するウィンドウ内に入るレーンマーカ
の有線部の長さＴが得られることが分かる。
【００２８】具体的にウィンドウ内に存在する破線レー
ンマーカの有線部の長さＴはＬ1 、Ｌ2 、ｈの関係によ
り大きく３つのケースに分かれ、それぞれｋの値により
下記（５）式〜（16）式のように決定される。ただし、
ここで一般的なＬ1 ≦Ｌ2 の条件が成り立つものとす
る。 ｈ≦Ｌ1 ≦Ｌ２の場合 ０≦ｋ≦ (Ｌ1 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝ｈ ・・・ （５） (Ｌ1 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ≦ Ｌ1/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝Ｌ1 −ｋ（Ｌ1 ＋Ｌ2) ・・・ （６） Ｌ1/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ≦ (Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝０ ・・・ （７） (Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ＜１ → Ｔ＝ｈ−（Ｌ1 ＋Ｌ2 ）＋ｋ（Ｌ1 ＋Ｌ2) ・・（８） Ｌ1 ＜ｈ≦Ｌ２の場合 ０≦ｋ≦ Ｌ1/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝Ｌ1 −ｋ（Ｌ1 ＋Ｌ2 ） ・・・ （９） Ｌ1/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ≦ (Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝０ ・・・ （10） (Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ≦ (２Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝ｈ−（Ｌ1 ＋Ｌ2 ）＋ｋ（Ｌ1 ＋Ｌ2 ） ・・ （11） (２Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ＜１ → Ｔ＝Ｌ1 ・・・ （12） Ｌ1 ≦Ｌ２≦ｈ＜Ｌ1 ＋Ｌ2 の場合 ０≦ｋ≦ (Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝Ｌ1 −ｋ（Ｌ1 ＋Ｌ2 ） ・・・ （13） (Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ≦ Ｌ1 /(Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝ｈ−Ｌ2 ・・・ （14） Ｌ1 /(Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ≦ (２Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝ｈ−（Ｌ1 ＋Ｌ2 ）＋ｋ（Ｌ1 ＋Ｌ2 ） ・・ （15） (２Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ＜１ → Ｔ＝Ｌ1 ・・・ （16） 図12〜図14は、ウィンドウの初期位置を（４）式でＬ0
＝０、ｎ＝０とした場合の、上記〜の各々のケース
におけるウィンドウ内における有線部の長さＴ（エッジ
点計数値の最大Ｐmax に相当する）の変化を示したもの
であり、図12はｈ≦Ｌ1 ≦Ｌ２の場合、図13はＬ1 ＜ｈ
≦Ｌ２の場合、図14はＬ1 ≦Ｌ２≦ｈ＜Ｌ1 ＋Ｌ2 の場
合である。いずれの場合も、有線部の長さＴ、即ち、エ
ッジ点計数値の最大値は正確な周期性を有している。
ンマーカの有線部の長さＴはＬ1 、Ｌ2 、ｈの関係によ
り大きく３つのケースに分かれ、それぞれｋの値により
下記（５）式〜（16）式のように決定される。ただし、
ここで一般的なＬ1 ≦Ｌ2 の条件が成り立つものとす
る。 ｈ≦Ｌ1 ≦Ｌ２の場合 ０≦ｋ≦ (Ｌ1 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝ｈ ・・・ （５） (Ｌ1 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ≦ Ｌ1/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝Ｌ1 −ｋ（Ｌ1 ＋Ｌ2) ・・・ （６） Ｌ1/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ≦ (Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝０ ・・・ （７） (Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ＜１ → Ｔ＝ｈ−（Ｌ1 ＋Ｌ2 ）＋ｋ（Ｌ1 ＋Ｌ2) ・・（８） Ｌ1 ＜ｈ≦Ｌ２の場合 ０≦ｋ≦ Ｌ1/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝Ｌ1 −ｋ（Ｌ1 ＋Ｌ2 ） ・・・ （９） Ｌ1/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ≦ (Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝０ ・・・ （10） (Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ≦ (２Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝ｈ−（Ｌ1 ＋Ｌ2 ）＋ｋ（Ｌ1 ＋Ｌ2 ） ・・ （11） (２Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ＜１ → Ｔ＝Ｌ1 ・・・ （12） Ｌ1 ≦Ｌ２≦ｈ＜Ｌ1 ＋Ｌ2 の場合 ０≦ｋ≦ (Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝Ｌ1 −ｋ（Ｌ1 ＋Ｌ2 ） ・・・ （13） (Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ≦ Ｌ1 /(Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝ｈ−Ｌ2 ・・・ （14） Ｌ1 /(Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ≦ (２Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) → Ｔ＝ｈ−（Ｌ1 ＋Ｌ2 ）＋ｋ（Ｌ1 ＋Ｌ2 ） ・・ （15） (２Ｌ1 ＋Ｌ2 −ｈ)/( Ｌ1 ＋Ｌ2) ＜ｋ＜１ → Ｔ＝Ｌ1 ・・・ （16） 図12〜図14は、ウィンドウの初期位置を（４）式でＬ0
＝０、ｎ＝０とした場合の、上記〜の各々のケース
におけるウィンドウ内における有線部の長さＴ（エッジ
点計数値の最大Ｐmax に相当する）の変化を示したもの
であり、図12はｈ≦Ｌ1 ≦Ｌ２の場合、図13はＬ1 ＜ｈ
≦Ｌ２の場合、図14はＬ1 ≦Ｌ２≦ｈ＜Ｌ1 ＋Ｌ2 の場
合である。いずれの場合も、有線部の長さＴ、即ち、エ
ッジ点計数値の最大値は正確な周期性を有している。
【００２９】そして、周期性は振幅の大きい程検出し易
いので、一般的には、ウィンドウの高さの設定は、Ｌ1
＜ｈ≦Ｌ２（図13の場合）となるように設定するのが望
ましい。高速道路等では、ｈ＝10ｍ程度となる。尚、図
12〜14は、Ｔの変化を定性的に示しているため、図では
最大値と最小値の定常区間が長くなっているが、ウィン
ドウと有線部の長さの差を、相対的に大きな５ｍとして
も、最大値と最小値の定常区間は、走行速度30ｋｍ／ｈ
で0.6 秒、100 ｋｍ／ｈで0.18秒しかなく、実際にはも
っと尖った形となるのが一般的である。
いので、一般的には、ウィンドウの高さの設定は、Ｌ1
＜ｈ≦Ｌ２（図13の場合）となるように設定するのが望
ましい。高速道路等では、ｈ＝10ｍ程度となる。尚、図
12〜14は、Ｔの変化を定性的に示しているため、図では
最大値と最小値の定常区間が長くなっているが、ウィン
ドウと有線部の長さの差を、相対的に大きな５ｍとして
も、最大値と最小値の定常区間は、走行速度30ｋｍ／ｈ
で0.6 秒、100 ｋｍ／ｈで0.18秒しかなく、実際にはも
っと尖った形となるのが一般的である。
【００３０】レーンマーカが実線レーンマーカである場
合には、ウィンドウ内の有線部の長さＴは変化せず、図
12〜図14において点線で示すように、ウィンドウの長さ
に相当する値で一定となる。次に、図15及び図16のフロ
ーチャートに従って本実施例装置における走行車線認識
処理動作を説明する。
合には、ウィンドウ内の有線部の長さＴは変化せず、図
12〜図14において点線で示すように、ウィンドウの長さ
に相当する値で一定となる。次に、図15及び図16のフロ
ーチャートに従って本実施例装置における走行車線認識
処理動作を説明する。
【００３１】まず、ステップ110 では、画像処理装置12
において得られたエッジ点計数値の最大値Ｐmax を取り
込む。ステップ120 では、Ｐmax の取り込みが１回目か
否かを判断し１回目の時はステップ130 でＰmax を周期
変化の最大値Ｔmax 及び最小値Ｔmin とする。これは一
般的にＬ1 、Ｌ2 が未知であるための仮置きであり、そ
の後は後述するようにＰmax の変化により更新される。
において得られたエッジ点計数値の最大値Ｐmax を取り
込む。ステップ120 では、Ｐmax の取り込みが１回目か
否かを判断し１回目の時はステップ130 でＰmax を周期
変化の最大値Ｔmax 及び最小値Ｔmin とする。これは一
般的にＬ1 、Ｌ2 が未知であるための仮置きであり、そ
の後は後述するようにＰmax の変化により更新される。
【００３２】Ｐmax の取り込みの２回目からは、ステッ
プ140 以降の処理を行う。ステップ140 では、車両が走
行しているか否かを車速センサ13からの信号により判定
する。走行していない場合には、画像の変化はなくＰma
x も変化しないので、周期性検出ができないためステッ
プ610 に進み、Ｐmax を最新値ＰＬとしカウンタ値ｎを
カウントアップする。
プ140 以降の処理を行う。ステップ140 では、車両が走
行しているか否かを車速センサ13からの信号により判定
する。走行していない場合には、画像の変化はなくＰma
x も変化しないので、周期性検出ができないためステッ
プ610 に進み、Ｐmax を最新値ＰＬとしカウンタ値ｎを
カウントアップする。
【００３３】車両が走行している場合は、ステップ150
で定常性判断値Ｔclimを設定する。図12〜図14に示した
ように、破線レーンマーカの場合Ｐmax の最大値の持続
時間ｔmax は、下記（17）式で表され、最小値の持続時
間ｔmin は下記（18）式で表される。 ｔmax ＝｜Ｌ1 −ｈ｜／ｖ ・・・ （17） ｔmin ＝｜Ｌ2 −ｈ｜／ｖ ・・・ （18） 従って、Ｌ1 、Ｌ2 が道路により異なることと、Δｔ毎
に処理が行われることより定常性判断値Ｔclimは、全て
の場合に対応するため、これらをΔｔで割った値より大
きい値に設定する。
で定常性判断値Ｔclimを設定する。図12〜図14に示した
ように、破線レーンマーカの場合Ｐmax の最大値の持続
時間ｔmax は、下記（17）式で表され、最小値の持続時
間ｔmin は下記（18）式で表される。 ｔmax ＝｜Ｌ1 −ｈ｜／ｖ ・・・ （17） ｔmin ＝｜Ｌ2 −ｈ｜／ｖ ・・・ （18） 従って、Ｌ1 、Ｌ2 が道路により異なることと、Δｔ毎
に処理が行われることより定常性判断値Ｔclimは、全て
の場合に対応するため、これらをΔｔで割った値より大
きい値に設定する。
【００３４】ステップ160 では、前フレームの画像での
計数の最大値を表すＰＬと今回取り込んだ画像の計数最
大値Ｐmax が等しいか否かを判定する。これは、ウィン
ドウ内のエッジ点の計数の最大値が、破線レーンマーカ
の最大値、若しくは最小値、又は実線レーンマーカの一
定値の何れかの場合であることを検出するためである。
Ｐmax ＝ＰＬの時は、前述のいずれかの場合であり、Ｐ
max ≠ＰＬの場合は、前述の何れの場合でもなくＰmax
が変化していることを示す。
計数の最大値を表すＰＬと今回取り込んだ画像の計数最
大値Ｐmax が等しいか否かを判定する。これは、ウィン
ドウ内のエッジ点の計数の最大値が、破線レーンマーカ
の最大値、若しくは最小値、又は実線レーンマーカの一
定値の何れかの場合であることを検出するためである。
Ｐmax ＝ＰＬの時は、前述のいずれかの場合であり、Ｐ
max ≠ＰＬの場合は、前述の何れの場合でもなくＰmax
が変化していることを示す。
【００３５】Ｐmax ＝ＰＬの時は、ステップ170 に進
み、設定されたウィンドウにおいてＰmax の取り得る最
大値Ｔmax とウィンドウの高さＨとが等しいか否かを判
定する。ここで、破線レーンマーカの場合は、ｈ≦Ｌ1
≦Ｌ2 の場合でＴmax が既に更新されて一定値となって
いる時だけステップ170 でＹＥＳの判定となる。ｈ≦Ｌ
1 ≦Ｌ2 の場合でもＴmax が更新中の時はＮＯの判定と
なる。また、ｈ≦Ｌ1 ≦Ｌ2 以外の場合、即ち、Ｌ1 ≦
ｈ≦Ｌ2 及びＬ1 ≦Ｌ2 ≦ｈ＜Ｌ1 ＋Ｌ2 の場合では、
破線レーンマーカの場合はＰmax の取り得る最大値Ｔma
x は図13及び図14に示すように、ウィンドウの高さＨ
（道路上のウィンドウ長さｈに相当する）より小さい有
線部長さＬ1 に相当する大きさとなり、実線レーンマー
カの場合は計数最大値Ｐmax は常にＨとなって、破線レ
ーンマーカと実線レーンマーカとでは全く異なる値を取
る。
み、設定されたウィンドウにおいてＰmax の取り得る最
大値Ｔmax とウィンドウの高さＨとが等しいか否かを判
定する。ここで、破線レーンマーカの場合は、ｈ≦Ｌ1
≦Ｌ2 の場合でＴmax が既に更新されて一定値となって
いる時だけステップ170 でＹＥＳの判定となる。ｈ≦Ｌ
1 ≦Ｌ2 の場合でもＴmax が更新中の時はＮＯの判定と
なる。また、ｈ≦Ｌ1 ≦Ｌ2 以外の場合、即ち、Ｌ1 ≦
ｈ≦Ｌ2 及びＬ1 ≦Ｌ2 ≦ｈ＜Ｌ1 ＋Ｌ2 の場合では、
破線レーンマーカの場合はＰmax の取り得る最大値Ｔma
x は図13及び図14に示すように、ウィンドウの高さＨ
（道路上のウィンドウ長さｈに相当する）より小さい有
線部長さＬ1 に相当する大きさとなり、実線レーンマー
カの場合は計数最大値Ｐmax は常にＨとなって、破線レ
ーンマーカと実線レーンマーカとでは全く異なる値を取
る。
【００３６】ステップ170 でＮＯと判定されるとステッ
プ180 で、Ｈ＝Ｐmax か否かを判定する。ここで、Ｈ＝
Ｐmax の場合は実線レーンマーカの場合しかなく、ステ
ップ270 でウィンドウ内の検出直線は実線レーンマーカ
と判断する。Ｈ≠Ｐmax の場合は、破線レーンマーカの
最大値Ｔmax か最小値Ｔmin であり、最大値Ｔmax の場
合は計数最大値Ｐmax は車両の進行に伴い必ず減少し、
最小値Ｔmin の場合は車両の進行に伴い必ず増加するた
め、ステップ240 で、Ｐmax ＝Ｔmax か否かを判定し、
Ｐmax ＝Ｔmax の場合はステップ260 で増減方向フラグ
ＴＵをＰmax の減少を意味する２にセットし、Ｐmax ≠
Ｔmax の場合はステップ250 で増減方向フラグＴＵをＰ
max の増加を意味する１にセットする。
プ180 で、Ｈ＝Ｐmax か否かを判定する。ここで、Ｈ＝
Ｐmax の場合は実線レーンマーカの場合しかなく、ステ
ップ270 でウィンドウ内の検出直線は実線レーンマーカ
と判断する。Ｈ≠Ｐmax の場合は、破線レーンマーカの
最大値Ｔmax か最小値Ｔmin であり、最大値Ｔmax の場
合は計数最大値Ｐmax は車両の進行に伴い必ず減少し、
最小値Ｔmin の場合は車両の進行に伴い必ず増加するた
め、ステップ240 で、Ｐmax ＝Ｔmax か否かを判定し、
Ｐmax ＝Ｔmax の場合はステップ260 で増減方向フラグ
ＴＵをＰmax の減少を意味する２にセットし、Ｐmax ≠
Ｔmax の場合はステップ250 で増減方向フラグＴＵをＰ
max の増加を意味する１にセットする。
【００３７】ｈ≦Ｌ1 ≦Ｌ2 の場合で、ステップ170 で
Ｐmax ＝Ｈと判定された場合は、ステップ190 で今回取
り込んだＰmax が破線レーンマーカの最大値Ｔmax と等
しいか否かを判定する。Ｔmax は、初めはステップ130
により仮置きされるが、以後はＰmax の変化により更新
されＴmax ＝Ｈとなる。Ｐmax ＝Ｔmax の場合は、ステ
ップ200 でフレームの連続取り入れ回数Ｔc をカウント
し、ステップ210 でカウント値Ｔｃ≧Ｔclim以上継続し
たか否かを判定し、継続した場合はステップ270 で実線
レーンマーカと判断する。
Ｐmax ＝Ｈと判定された場合は、ステップ190 で今回取
り込んだＰmax が破線レーンマーカの最大値Ｔmax と等
しいか否かを判定する。Ｔmax は、初めはステップ130
により仮置きされるが、以後はＰmax の変化により更新
されＴmax ＝Ｈとなる。Ｐmax ＝Ｔmax の場合は、ステ
ップ200 でフレームの連続取り入れ回数Ｔc をカウント
し、ステップ210 でカウント値Ｔｃ≧Ｔclim以上継続し
たか否かを判定し、継続した場合はステップ270 で実線
レーンマーカと判断する。
【００３８】Ｐmax とＴmax が等しい連続フレームのカ
ウント値ＴｃがＴclim未満の場合は、破線レーンマーカ
の最大値である可能性もあるため、ステップ220 で増減
方向フラグＴＵを２（減少）とする。また、ステップ19
0 でＰmax とＴmax が等しくない場合、今回のフレーム
の画像の最大値Ｐmax は、破線レーンマーカの最小値で
あるため、ステップ230 で増減方向フラグＴＵを１（増
加）とする。
ウント値ＴｃがＴclim未満の場合は、破線レーンマーカ
の最大値である可能性もあるため、ステップ220 で増減
方向フラグＴＵを２（減少）とする。また、ステップ19
0 でＰmax とＴmax が等しくない場合、今回のフレーム
の画像の最大値Ｐmax は、破線レーンマーカの最小値で
あるため、ステップ230 で増減方向フラグＴＵを１（増
加）とする。
【００３９】ステップ160 で前フレームの計数最大値を
示すＰＬと今回のフレームの計数最大値Ｐmax が等しく
ない場合、ステップ300 でフレーム数カウント値Ｔｃを
クリアし、ステップ310 で増減方向フラグＴＵが設定さ
れているか否かを判定する。増減方向フラグＴＵが設定
されていない場合は、ステップ320 でエッジ点計数最大
値Ｐmax が前フレームのＰＬより減少しているか増加し
ているかを判定し、減少している場合はステップ330 で
増減方向フラグＴＵを２（減少）にセットし、増加して
いる場合はステップ360 で１（増加）にセットする。そ
して、減少している場合は、ステップ340 〜350 でＰma
x が現在の最小値Ｔmin より小さいか否か判定し小さけ
ればＴmin を今回のＰmax に置き換え更新する。逆に、
増加している場合はステップ370 〜380 でＰmax が現在
の最大値Ｔmax より大きいか否かを判定し大きければＴ
max を今回のＰmax に置き換え更新する。
示すＰＬと今回のフレームの計数最大値Ｐmax が等しく
ない場合、ステップ300 でフレーム数カウント値Ｔｃを
クリアし、ステップ310 で増減方向フラグＴＵが設定さ
れているか否かを判定する。増減方向フラグＴＵが設定
されていない場合は、ステップ320 でエッジ点計数最大
値Ｐmax が前フレームのＰＬより減少しているか増加し
ているかを判定し、減少している場合はステップ330 で
増減方向フラグＴＵを２（減少）にセットし、増加して
いる場合はステップ360 で１（増加）にセットする。そ
して、減少している場合は、ステップ340 〜350 でＰma
x が現在の最小値Ｔmin より小さいか否か判定し小さけ
ればＴmin を今回のＰmax に置き換え更新する。逆に、
増加している場合はステップ370 〜380 でＰmax が現在
の最大値Ｔmax より大きいか否かを判定し大きければＴ
max を今回のＰmax に置き換え更新する。
【００４０】Ｐmax が前フレームの最大値を示すＰＬと
等しくなく、増減方向フラグＴＵが既に設定されている
場合は、ステップ500 で最大値Ｐmax が変化する方向を
示す増減方向フラグＴＵが１（増加）か否かを判定す
る。フラグＴＵが１（増加）の場合、ステップ560 でＰ
max が増加であるか否かを判定し、増加である場合はス
テップ570 でこのウィンドウにおける検出直線は破線レ
ーンマーカであると認識する。そして、ステップ580 〜
590 でＰmax が現在の最大値Ｔmax より大きいか否を判
定し大きければ今回のＰmax をＴmax に置き換えて更新
する。増減方向フラグＴＵが１（増加）にも拘らずステ
ップ560 でＰmax が増加していないと判定された場合は
Ｐmax が最大値を越えて減少に転じたと判断しステップ
600 で増減方向フラグＴＵを２（減少）にセットする。
しかし、この方向変換は何らかの原因でＰmax が変動し
たとも考えられるので、レーンマーカの判定は行わな
い。
等しくなく、増減方向フラグＴＵが既に設定されている
場合は、ステップ500 で最大値Ｐmax が変化する方向を
示す増減方向フラグＴＵが１（増加）か否かを判定す
る。フラグＴＵが１（増加）の場合、ステップ560 でＰ
max が増加であるか否かを判定し、増加である場合はス
テップ570 でこのウィンドウにおける検出直線は破線レ
ーンマーカであると認識する。そして、ステップ580 〜
590 でＰmax が現在の最大値Ｔmax より大きいか否を判
定し大きければ今回のＰmax をＴmax に置き換えて更新
する。増減方向フラグＴＵが１（増加）にも拘らずステ
ップ560 でＰmax が増加していないと判定された場合は
Ｐmax が最大値を越えて減少に転じたと判断しステップ
600 で増減方向フラグＴＵを２（減少）にセットする。
しかし、この方向変換は何らかの原因でＰmax が変動し
たとも考えられるので、レーンマーカの判定は行わな
い。
【００４１】ステップ500 で増減方向フラグＴＵが１
（増加）でない場合、即ち、２（減少）の場合は、ステ
ップ510 でＰＬよりもＰmax が減少であるか否かを判定
し、減少である場合はステップ520 でこのウィンドウ内
の検出直線は破線レーンマーカであると認識する。そし
て、ステップ530 〜540 でＰmax が現在の最小値Ｔmin
より小さいか否を判定し小さければ今回のＰmax をＴmi
n に置き換えて更新する。増減方向フラグＴＵが２（減
少）にも拘らずステップ510 でＰmax が減少していない
と判定された場合はＰmax が最小値を越えて増加に転じ
たと判断しステップ550 で増減方向フラグＴＵを１（増
加）にセットする。しかし、この方向変換も何らかの原
因でＰmax が変動したとも考えられるので、レーンマー
カの判定は行わない。
（増加）でない場合、即ち、２（減少）の場合は、ステ
ップ510 でＰＬよりもＰmax が減少であるか否かを判定
し、減少である場合はステップ520 でこのウィンドウ内
の検出直線は破線レーンマーカであると認識する。そし
て、ステップ530 〜540 でＰmax が現在の最小値Ｔmin
より小さいか否を判定し小さければ今回のＰmax をＴmi
n に置き換えて更新する。増減方向フラグＴＵが２（減
少）にも拘らずステップ510 でＰmax が減少していない
と判定された場合はＰmax が最小値を越えて増加に転じ
たと判断しステップ550 で増減方向フラグＴＵを１（増
加）にセットする。しかし、この方向変換も何らかの原
因でＰmax が変動したとも考えられるので、レーンマー
カの判定は行わない。
【００４２】以上で説明したステップ110 〜600 までの
全ての処理が終了した後に、ステップ610 でＰmax をＰ
Ｌとし、取り込みカウンタのカウント値ｎをカウントア
ップする処理を行う。以上の処理動作は、右側のウィン
ドウと左側のウィンドウの各々について独立に実行さ
れ、左右のレーンマーカが実線であるか破線であるかを
認識する。
全ての処理が終了した後に、ステップ610 でＰmax をＰ
Ｌとし、取り込みカウンタのカウント値ｎをカウントア
ップする処理を行う。以上の処理動作は、右側のウィン
ドウと左側のウィンドウの各々について独立に実行さ
れ、左右のレーンマーカが実線であるか破線であるかを
認識する。
【００４３】このようにして、自車両の左右のレーンマ
ーカが実線であるか破線であるかの認識動作が終了した
後は、その認識結果から自車両が走行している走行車線
を認識する。例えば左側が実線レーンマーカで、右側が
破線レーンマーカの場合は、２車線以上の道路の左端レ
ーン、左右とも破線レーンマーカの場合は３車線以上の
内側レーン、左が破線レーンマーカで右側が実線レーン
マーカの場合は２車線以上の道路の右端レーン、左右と
も実線レーンマーカの場合は片側１車線の道路等のよう
に、自車両の走行車線が認識される。
ーカが実線であるか破線であるかの認識動作が終了した
後は、その認識結果から自車両が走行している走行車線
を認識する。例えば左側が実線レーンマーカで、右側が
破線レーンマーカの場合は、２車線以上の道路の左端レ
ーン、左右とも破線レーンマーカの場合は３車線以上の
内側レーン、左が破線レーンマーカで右側が実線レーン
マーカの場合は２車線以上の道路の右端レーン、左右と
も実線レーンマーカの場合は片側１車線の道路等のよう
に、自車両の走行車線が認識される。
【００４４】以上のように、本実施例装置では、レーン
マーカの変動が少なく、略直線である自車両の直前部の
僅か一部の画像情報から、ウィンドウ内の直線上のエッ
ジ点の計数最大値が、連続する入力画像において、増減
する周期性を有するか、ウィンドウの高さに相当する一
定値で定常性を有するかを判別し、自車両の走行車線を
区分するレーンマーカが破線であるか実線であるかを認
識し、この認識結果から自車両の走行車線を認識してい
る。
マーカの変動が少なく、略直線である自車両の直前部の
僅か一部の画像情報から、ウィンドウ内の直線上のエッ
ジ点の計数最大値が、連続する入力画像において、増減
する周期性を有するか、ウィンドウの高さに相当する一
定値で定常性を有するかを判別し、自車両の走行車線を
区分するレーンマーカが破線であるか実線であるかを認
識し、この認識結果から自車両の走行車線を認識してい
る。
【００４５】従って、先行車両等の存在によりレーンマ
ーカが遮蔽されることによる影響や、小さい曲率半径の
カーブ等でも車線検出ができない等の問題もなく、走行
車線両側のレーンマーカの種別を高速且つ正確に認識す
ることができ、自車両の走行車線を認識できる。また、
レーンマーカの種別が事前に簡単に認識でき、破線レー
ンマーカを高精度で検出するための複雑な処理と、実線
レーンマーカの検出処理とを各々適切に適用でき、処理
時間の短縮と全体的な検出精度の向上を図ることができ
る。
ーカが遮蔽されることによる影響や、小さい曲率半径の
カーブ等でも車線検出ができない等の問題もなく、走行
車線両側のレーンマーカの種別を高速且つ正確に認識す
ることができ、自車両の走行車線を認識できる。また、
レーンマーカの種別が事前に簡単に認識でき、破線レー
ンマーカを高精度で検出するための複雑な処理と、実線
レーンマーカの検出処理とを各々適切に適用でき、処理
時間の短縮と全体的な検出精度の向上を図ることができ
る。
【００４６】次に請求項２記載の発明に対応する第２実
施例について説明する。ここで、システム構成は図５に
示す第１実施例と同様であり説明を省略する。また、レ
ーンマーカの認識処理動作も、周期性の検出処理動作以
外は、第１実施例と同様であるので説明を省略する。破
線レーンマーカにおいては、ウィンドウ内のエッジ点数
計数最大値Ｐmax の変化は（４）式により算出されるｋ
の値により決定される。このｋの値は車両の走行速度ｖ
をパラメータとして変化する値であり、図12〜図14に示
されるＰmaxの変化において、最大値、最小値の一定区
間の持続時間ｔmax 、ｔmin と、（６）式、（８）式、
（９）式、（11）式、（13）式、（15）式で決定される
増減部分の変化量等、Ｐmax の変化の周期性の周波数を
決定する。増減部分の変化量はｖΔｔの長さに相当する
画像数の変化となる。
施例について説明する。ここで、システム構成は図５に
示す第１実施例と同様であり説明を省略する。また、レ
ーンマーカの認識処理動作も、周期性の検出処理動作以
外は、第１実施例と同様であるので説明を省略する。破
線レーンマーカにおいては、ウィンドウ内のエッジ点数
計数最大値Ｐmax の変化は（４）式により算出されるｋ
の値により決定される。このｋの値は車両の走行速度ｖ
をパラメータとして変化する値であり、図12〜図14に示
されるＰmaxの変化において、最大値、最小値の一定区
間の持続時間ｔmax 、ｔmin と、（６）式、（８）式、
（９）式、（11）式、（13）式、（15）式で決定される
増減部分の変化量等、Ｐmax の変化の周期性の周波数を
決定する。増減部分の変化量はｖΔｔの長さに相当する
画像数の変化となる。
【００４７】従って、この変化の周波数を決定する走行
速度ｖを車速センサ13から入力し、入力した走行速度ｖ
に対応する周波数でＰmax が変化していることを検出す
ることにより、破線レーンマーカの認識の確実性をより
高めることができる。かかる第２実施例の処理動作を図
17及び図18のフローチャートに示し説明する。
速度ｖを車速センサ13から入力し、入力した走行速度ｖ
に対応する周波数でＰmax が変化していることを検出す
ることにより、破線レーンマーカの認識の確実性をより
高めることができる。かかる第２実施例の処理動作を図
17及び図18のフローチャートに示し説明する。
【００４８】この処理フローチャートにおいて、ステッ
プ110 〜610 までの処理動作は第１実施例と同様であ
る。第２実施例では、ステップ520 とステップ570 の破
線認識動作に前段にＰmax とＰＬの差がｖΔｔの長さに
相当する画像数ＶΔｔであるか否かを判定するステップ
700 、ステップ710 を設け、この関係が成立しない場合
は、破線認識を行わず、それぞれの最大値Ｔmax 、最小
値Ｔmin の更新処理のステップ530 、ステップ580 に進
む。
プ110 〜610 までの処理動作は第１実施例と同様であ
る。第２実施例では、ステップ520 とステップ570 の破
線認識動作に前段にＰmax とＰＬの差がｖΔｔの長さに
相当する画像数ＶΔｔであるか否かを判定するステップ
700 、ステップ710 を設け、この関係が成立しない場合
は、破線認識を行わず、それぞれの最大値Ｔmax 、最小
値Ｔmin の更新処理のステップ530 、ステップ580 に進
む。
【００４９】かかる処理動作を行うことにより、破線レ
ーンマーカの場合に当てはまる現象である、走行速度ｖ
の増減に比例してウィンドウ内のエッジ点計数最大値Ｐ
maxの増減変化量、即ちＰmax の変化周波数が増減して
いるか、又、走行速度ｖが一定の場合にＰmax の変化周
波数が一定であるかを知ることができる。従って、第２
実施例装置によれば、第１実施例装置の効果に加えて、
破線レーンマーカの認識の確実性が増し、より一層高速
で且つ正確に自車両の走行車線を認識することができ
る。
ーンマーカの場合に当てはまる現象である、走行速度ｖ
の増減に比例してウィンドウ内のエッジ点計数最大値Ｐ
maxの増減変化量、即ちＰmax の変化周波数が増減して
いるか、又、走行速度ｖが一定の場合にＰmax の変化周
波数が一定であるかを知ることができる。従って、第２
実施例装置によれば、第１実施例装置の効果に加えて、
破線レーンマーカの認識の確実性が増し、より一層高速
で且つ正確に自車両の走行車線を認識することができ
る。
【００５０】次に、請求項３に記載した発明である、上
述した走行車線認識装置を利用した障害物検出装置の実
施例について説明する。図19に障害物検出装置の一実施
例のシステム構成を示す。図19において、レーザレーダ
15は、レーダビームを前方に放射して前方に存在する物
体からの反射ビームが受信されるまでの時間に基づいて
物体までの距離を測定するものである。ここで、前記レ
ーザレーダ15は、例えば３本のレーダビームをそれぞれ
ビーム放射角を異ならせて配置し、順次レーダビームを
放射するマルチビーム方式のものであり、フロントグリ
ル付近等に設置される。尚、１本のレーダビームを水平
方向に周期的に回動するスキャニング方式でもよい。
述した走行車線認識装置を利用した障害物検出装置の実
施例について説明する。図19に障害物検出装置の一実施
例のシステム構成を示す。図19において、レーザレーダ
15は、レーダビームを前方に放射して前方に存在する物
体からの反射ビームが受信されるまでの時間に基づいて
物体までの距離を測定するものである。ここで、前記レ
ーザレーダ15は、例えば３本のレーダビームをそれぞれ
ビーム放射角を異ならせて配置し、順次レーダビームを
放射するマルチビーム方式のものであり、フロントグリ
ル付近等に設置される。尚、１本のレーダビームを水平
方向に周期的に回動するスキャニング方式でもよい。
【００５１】マイクロコンピュータ14は、画像処理装置
12からの情報に基づいて走行車線の認識処理動作を実行
すると共に、レーザレーダ15を制御して障害物検出動作
処理も実行する。かかる障害物検出装置では、走行車線
認識装置における自車両の走行車線認識結果に基づい
て、レーザレーダ15による障害物探索方向を、他車両の
存在する可能性の高い自車両前方と破線レーンマーカ側
車線に限定する。
12からの情報に基づいて走行車線の認識処理動作を実行
すると共に、レーザレーダ15を制御して障害物検出動作
処理も実行する。かかる障害物検出装置では、走行車線
認識装置における自車両の走行車線認識結果に基づい
て、レーザレーダ15による障害物探索方向を、他車両の
存在する可能性の高い自車両前方と破線レーンマーカ側
車線に限定する。
【００５２】図20は２車線道路において自車両31が右車
線を走行している場合の例であり、図21は左車線を走行
しいてる場合の例である。図20では、自車両31の左側が
破線レーンマーカであり、右側が実線レーンマーカであ
るので、図中、ハッチングで示すように自車両31の前方
領域を探索する中央ビームと、破線レーンマーカ側車
線、即ち左側車線領域を探索する左ビームにより障害物
の存在を検出する。
線を走行している場合の例であり、図21は左車線を走行
しいてる場合の例である。図20では、自車両31の左側が
破線レーンマーカであり、右側が実線レーンマーカであ
るので、図中、ハッチングで示すように自車両31の前方
領域を探索する中央ビームと、破線レーンマーカ側車
線、即ち左側車線領域を探索する左ビームにより障害物
の存在を検出する。
【００５３】また、逆に図21では、図中、ハッチングで
示すように自車両31の前方領域を探索する中央ビーム
と、破線レーンマーカ側車線、即ち右側車線領域を探索
する右ビームにより障害物の存在を検出する。図22及び
図23は、曲線路における場合であり、曲線路に関して
も、図中、ハッチングで示すように中央ビームと破線レ
ーンマーカ側のビームにより、障害物を検出すべき必要
最低限の領域を探索することができる。
示すように自車両31の前方領域を探索する中央ビーム
と、破線レーンマーカ側車線、即ち右側車線領域を探索
する右ビームにより障害物の存在を検出する。図22及び
図23は、曲線路における場合であり、曲線路に関して
も、図中、ハッチングで示すように中央ビームと破線レ
ーンマーカ側のビームにより、障害物を検出すべき必要
最低限の領域を探索することができる。
【００５４】このように、走行車線の認識結果に基づい
て、自車両前方と破線レーンマーカ側に障害物探索領域
を限定すれば、３つのビーム全てから障害物検知情報を
入力する必要がなく、自車両31が車線変更する可能性の
ある車線の前方状況や、自車両31の前に割り込む可能性
のある車両の存在等の認識を、必要な領域だけの探索に
より高速且つ高精度に行うことができる障害物検出装置
を実現できる。
て、自車両前方と破線レーンマーカ側に障害物探索領域
を限定すれば、３つのビーム全てから障害物検知情報を
入力する必要がなく、自車両31が車線変更する可能性の
ある車線の前方状況や、自車両31の前に割り込む可能性
のある車両の存在等の認識を、必要な領域だけの探索に
より高速且つ高精度に行うことができる障害物検出装置
を実現できる。
【００５５】次に、請求項４に記載した発明である、上
述した走行車線認識装置を利用した車両用道路逸脱報知
装置の実施例について説明する。図24に道路逸脱報知装
置の一実施例のシステム構成を示す。図24において、横
Ｇセンサ16は、自車両の横方向の速度成分を測定するも
のである。ウィンカ装置17は、ウィンカが操作された時
にウィンカ操作信号をマイクロコンピュータ14に出力す
るものである。報知装置18は、マイクロコンピュータ14
からの出力により運転者に報知するものである。尚、横
方向速度成分の検出を、画像データ内のレーンの位置の
変化量を検出することによって行ってもよく、この場
合、横Ｇセンサ16は不要となる。
述した走行車線認識装置を利用した車両用道路逸脱報知
装置の実施例について説明する。図24に道路逸脱報知装
置の一実施例のシステム構成を示す。図24において、横
Ｇセンサ16は、自車両の横方向の速度成分を測定するも
のである。ウィンカ装置17は、ウィンカが操作された時
にウィンカ操作信号をマイクロコンピュータ14に出力す
るものである。報知装置18は、マイクロコンピュータ14
からの出力により運転者に報知するものである。尚、横
方向速度成分の検出を、画像データ内のレーンの位置の
変化量を検出することによって行ってもよく、この場
合、横Ｇセンサ16は不要となる。
【００５６】かかる道路逸脱報知装置においては、走行
車線認識装置における画像上のレーンの位置から検出で
きる車線内の自車両の位置と、横Ｇセンサ16で検出され
る横方向速度成分とから、車両がレーンマーカを横切る
可能性があるか否かをマイクロコンピュータ14において
予測する。そして、ウィンカ装置17からウィンカ操作信
号が入力していない時に、自車両が右或いは左のレーン
マーカを横切る可能性があると予測され、横切ると予測
された側のレーンマーカが実線レーンマーカである時は
報知装置18により報知する。
車線認識装置における画像上のレーンの位置から検出で
きる車線内の自車両の位置と、横Ｇセンサ16で検出され
る横方向速度成分とから、車両がレーンマーカを横切る
可能性があるか否かをマイクロコンピュータ14において
予測する。そして、ウィンカ装置17からウィンカ操作信
号が入力していない時に、自車両が右或いは左のレーン
マーカを横切る可能性があると予測され、横切ると予測
された側のレーンマーカが実線レーンマーカである時は
報知装置18により報知する。
【００５７】これにより、車両が走行車線を逸脱するこ
とを未然に防止できる。尚、本発明の走行車線認識装置
は、障害物検出装置や道路逸脱報知装置への応用の他、
右側レーンマーカが実線の場合にその部分の配光だけを
カットするヘッドライトシステム等への応用も考えられ
る。これら、車両用走行車線認識装置や、この装置を基
に構成された車両用障害物検出装置、車両用道路逸脱報
知装置等は、信頼性を向上させることができる。
とを未然に防止できる。尚、本発明の走行車線認識装置
は、障害物検出装置や道路逸脱報知装置への応用の他、
右側レーンマーカが実線の場合にその部分の配光だけを
カットするヘッドライトシステム等への応用も考えられ
る。これら、車両用走行車線認識装置や、この装置を基
に構成された車両用障害物検出装置、車両用道路逸脱報
知装置等は、信頼性を向上させることができる。
【００５８】
【発明の効果】以上説明したように請求項１記載の発明
によれば、レーンマーカが略直線である自車両の直前部
の画像情報に基づいて、ウィンドウ内の検出直線上のエ
ッジ点の計数最大値が、時々刻々変化する入力画像にお
いて、周期的に変化するか、ウィンドウ高さに相当する
一定値で定常性を有するかを判別し、自車両の走行車線
を区分するレーンマーカが破線であるか実線であるかを
認識し、この認識結果から自車両の走行車線を認識して
いる。
によれば、レーンマーカが略直線である自車両の直前部
の画像情報に基づいて、ウィンドウ内の検出直線上のエ
ッジ点の計数最大値が、時々刻々変化する入力画像にお
いて、周期的に変化するか、ウィンドウ高さに相当する
一定値で定常性を有するかを判別し、自車両の走行車線
を区分するレーンマーカが破線であるか実線であるかを
認識し、この認識結果から自車両の走行車線を認識して
いる。
【００５９】従って、先行車両等の存在によりレーンマ
ーカが遮蔽されることによる影響や、小さい曲率半径の
カーブ等でも車線検出ができない等の問題もなく、走行
車線両側のレーンマーカの種別を高速且つ正確に認識す
ることで、自車両の走行車線を認識できる。また、レー
ンマーカの種別が事前に簡単に認識でき、破線レーンマ
ーカを高精度で検出するための複雑な処理と、実線レー
ンマーカの検出処理とを各々適切に適用でき、処理時間
の短縮と全体的な検出精度の向上を図ることができる。
ーカが遮蔽されることによる影響や、小さい曲率半径の
カーブ等でも車線検出ができない等の問題もなく、走行
車線両側のレーンマーカの種別を高速且つ正確に認識す
ることで、自車両の走行車線を認識できる。また、レー
ンマーカの種別が事前に簡単に認識でき、破線レーンマ
ーカを高精度で検出するための複雑な処理と、実線レー
ンマーカの検出処理とを各々適切に適用でき、処理時間
の短縮と全体的な検出精度の向上を図ることができる。
【００６０】また、請求項２記載の発明によれば、車両
の走行速度に比例した値でウィンドウ内のエッジ点計測
最大値が増減することを検出することにより、破線レー
ンマーカの判別を行っているので、高速且つ正確に破線
レーンマーカの認識を行うことができ、走行車線の認識
の信頼性をより一層向上できる。また、請求項３記載の
発明によれば、走行車線認識装置に障害物検出装置を組
み合わせて、走行車線認識装置における認識結果に基づ
いて、障害物探索領域を、他車両と接近する可能性が生
じる車線領域である、車両前方と破線レーンマーカ側の
みに限定するので、不要なデータ処理の時間を省くこと
ができ、障害物検出処理時間を短縮できる上、走行車線
以外の物体を障害物として検出することもなく信頼性の
高い車両用障害物検出装置を実現できる。
の走行速度に比例した値でウィンドウ内のエッジ点計測
最大値が増減することを検出することにより、破線レー
ンマーカの判別を行っているので、高速且つ正確に破線
レーンマーカの認識を行うことができ、走行車線の認識
の信頼性をより一層向上できる。また、請求項３記載の
発明によれば、走行車線認識装置に障害物検出装置を組
み合わせて、走行車線認識装置における認識結果に基づ
いて、障害物探索領域を、他車両と接近する可能性が生
じる車線領域である、車両前方と破線レーンマーカ側の
みに限定するので、不要なデータ処理の時間を省くこと
ができ、障害物検出処理時間を短縮できる上、走行車線
以外の物体を障害物として検出することもなく信頼性の
高い車両用障害物検出装置を実現できる。
【００６１】また、請求項４記載の発明によれば、走行
車線認識装置に、ウィンカ操作検出機能、車両の横方向
速度検出機能及び報知機能を付加し、走行車線認識装置
におけるレーンマーカ認識結果を利用して、ウィンカ操
作することなく、車両が実線レーンマーカを横切ると予
測された時に報知して運転者に知らせることにより、信
頼性の高い道路逸脱報知装置を実現できる。
車線認識装置に、ウィンカ操作検出機能、車両の横方向
速度検出機能及び報知機能を付加し、走行車線認識装置
におけるレーンマーカ認識結果を利用して、ウィンカ操
作することなく、車両が実線レーンマーカを横切ると予
測された時に報知して運転者に知らせることにより、信
頼性の高い道路逸脱報知装置を実現できる。
【００６２】そして、これら、走行車線認識装置や、こ
の認識装置を基に構成される車両用障害物検出装置、車
両用道路逸脱報知装置等は、信頼性を向上させることが
できる。
の認識装置を基に構成される車両用障害物検出装置、車
両用道路逸脱報知装置等は、信頼性を向上させることが
できる。
【図１】請求項１記載の発明のブロック構成図
【図２】請求項２記載の発明のブロック構成図
【図３】請求項３記載の発明のブロック構成図
【図４】請求項４記載の発明のブロック構成図
【図５】本発明の車両用走行車線認識装置の第１実施例
を示すシステム構成図
を示すシステム構成図
【図６】同上第１実施例のウィンドウ設定の説明図
【図７】同上第１実施例のウィンドウ設定の説明図
【図８】画像データ上の長さと実路上の長さとの対応関
係を説明する図
係を説明する図
【図９】各ウィンドウのエッジ点計数最大値検出処理の
説明図
説明図
【図10】各ウインドウのエッジ点計数最大値検出処理の
フローチャート
フローチャート
【図11】レーンマーカとウィンドウの位置関係変化に関
する説明図
する説明図
【図12】エッジ点計数最大値の変化状態に関する説明図
【図13】エッジ点計数最大値の変化状態に関する別の説
明図
明図
【図14】エッジ点計数最大値の変化状態に関する別の説
明図
明図
【図15】第１実施例の走行車線認識動作を説明するフロ
ーチャート
ーチャート
【図16】図15に続くフローチャート
【図17】第２実施例の走行車線認識動作を説明するフロ
ーチャート
ーチャート
【図18】図17に続くフローチャート
【図19】本発明の車両用障害物検出装置の一実施例を示
すシステム構成図
すシステム構成図
【図20】同上実施例の直線路の場合の障害物探索領域の
説明図
説明図
【図21】同上実施例の直線路の場合の障害物探索領域の
別の説明図
別の説明図
【図22】同上実施例の曲線路の場合の障害物探索領域の
説明図
説明図
【図23】同上実施例の曲線路の場合の障害物探索領域の
別の説明図
別の説明図
【図24】本発明の車両用道路逸脱報知装置の一実施例を
示すシステム構成図
示すシステム構成図
11 カメラ 12 画像処理装置 13 車速センサ 14 マイクロコンピュータ 15 レーザレーダ 16 横Ｇセンサ 17 ウィンカ装置 18 報知装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ Ｇ０８Ｇ 1/09 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３８０ Ｈ０４Ｎ 7/18 15/70 ３３０Ｇ (56)参考文献 特開 平５−314396（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−341821（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−158976（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−184603（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−108147（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−162398（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−4799（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−311896（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G08G 1/00 - 1/16 B60R 1/00 G01B 11/00 G06T 1/00 - 7/00 H04N 7/18
Claims (5)
- 【請求項１】自車両前方の走行路を撮像する撮像手段
と、 該撮像手段で撮像された画像の下端部左右に、破線レー
ンマーカの１組の有線部の長さと無線部の長さの合計長
さ未満の長さに相当する高さの各ウィンドウを設定する
ウィンドウ設定手段と、 前記各ウィンドウ内で画像の濃度が所定値以上変化する
点をエッジ点として抽出するエッジ点抽出手段と、 前記各ウィンドウにおいて、高さ方向の互いに向かい合
う２辺間を結んでできる全線分上にあるエッジ点の点数
を線分毎に計数するエッジ点数計数手段と、 該エッジ点数計数手段で得られた各線分毎のエッジ点計
数値のうちの最大値を抽出する計数最大値抽出手段と、 連続的に得られる各画像毎のエッジ点計数値の最大値が
周期的に増減変化しているか否かを判定する周期性判定
手段と、 各画像毎のエッジ点計数値の最大値が変化せずウィンド
ウ高さにより決定される一定値であるか否かを判定する
定常性判定手段と、 前記周期性判定手段により前記最大値が周期性を有して
いると判定されたとき破線レーンマーカであり、前記定
常性判定手段により前記最大値が定常性を有していると
判定されたとき実線レーンマーカであると認識するレー
ンマーカ認識手段と、 前記左右の各ウィンドウに対する各レーンマーカ認識結
果に基づいて自車両の走行車線を認識する走行車線認識
手段と、 を備えたことを特徴とする車両用走行車線認識装置。 - 【請求項２】前記周期性判定手段は、車速検出手段で検
出される車速の増減に比例してエッジ点計数最大値が変
化しているか否かを検出する計数最大値変化状態検出手
段を有し、該計数最大値変化状態検出手段の検出結果に
基づいて最大値の周期性の有無を判定する構成である請
求項１記載の車両用走行車線認識装置。 - 【請求項３】請求項１又は２記載の車両用走行車線認識
装置に、車両前方の障害物を検出する障害物検出手段を
付加し、前記車両用走行車線認識装置のレーンマーカ認
識結果から、前記障害物検出手段の障害物探索領域を自
車両前方及び破線レーンマーカ側に限定する構成とした
ことを特徴とする車両用障害物検出装置。 - 【請求項４】請求項１又は２記載の車両用走行車線認識
装置に、ウィンカ操作を検出するウィンカ操作検出手段
と、自車両が実線レーンマーカを横切るか否かを予測す
るレーンマーカ横切り予測手段と、前記ウィンカ操作検
出手段及びレーンマーカ横切り予測手段により、ウィン
カ操作がなく自車両が実線レーンマーカを横切ると予測
された時に報知する報知手段とを備えて構成したことを
特徴とする車両用道路逸脱報知装置。 - 【請求項５】前記レーンマーカ横切り予測手段は、車両
の横方向速度を検出する横方向速度検出手段からの検出
結果に基づいて自車両が実線レーンマーカを横切るか否
かを予測する構成である請求項４記載の車両用道路逸脱
報知装置。
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