JP3606039B2

JP3606039B2 - 道路形状検出装置

Info

Publication number: JP3606039B2
Application number: JP08664698A
Authority: JP
Inventors: 良太白▲土▼
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1998-03-31
Filing date: 1998-03-31
Publication date: 2005-01-05
Anticipated expiration: 2018-03-31
Also published as: JPH11281352A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は道路の形状を検出する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
道路の走行区分を示す白線（レーンマーカー）を検出して、道路形状を検出する装置が知られている（例えば、特開平８−５３８８号公報参照）。
この装置によれば、道路の形状をモデル化して座標変換により撮像面に投影される道路形状を数式で表し、道路白線の検出結果がこの数式（道路モデル）に一致するようにモデルのパラメーターを更新することによって道路形状を検出している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の道路形状検出装置では次のような問題がある。図５に示すように、高速道路のインターチェンジやサービスエリアなどの本線との分岐点において、走行車線の白線を検出しなければならないのに分岐車線の白線を検出してしまい、正確な道路形状を検出できないことがある。また、図７に示すように、隣接する走行車線から他車が車線変更して車両前方に割り込んできた場合に、割り込み車両の一部を白線と誤認してしまい、正確な道路形状を検出できないことがある。
【０００４】
本発明の目的は、走行車線の白線を正確に検出して正確な道路形状を推定することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
発明の第１および第２の実施の形態の構成を示す図１および図１１に対応づけて請求項１〜３の発明を説明すると、
（１）請求項１の発明は、車両周囲の画像を撮像する撮像手段１と、撮像画像を処理して道路上の白線を検出する白線検出手段２と、白線検出結果に基づいて道路形状および車両挙動を表す道路モデルのパラメーターを設定するパラメーター設定手段７、７Ａとを備え、設定パラメーターに基づいて道路の形状を検出する道路形状検出装置であって、車両挙動を検出する車両挙動検出手段４、５、７、７Ａ、８〜１０と、設定パラメーターに基づいて車両の挙動を推定する車両挙動推定手段７、７Ａと、車両挙動検出値と車両挙動推定値とに基づいて設定パラメーターを補正するパラメーター補正手段７、７Ａとを備え、これにより上記目的を達成する。
（２）請求項２の発明は、車両挙動検出手段が、操舵角を検出する操舵角検出手段４と、車速を検出する車速検出手段５とを有し、操舵角検出値と車速検出値とに基づいて車両の横方向への変位を検出し、車両挙動推定手段７は設定パラメーターに基づいて車両の道路横方向への変位を推定し、パラメーター補正手段７は、横変位検出値と横変位推定値とに基づいて設定パラメーターを補正するようにしたものである。
（３）請求項３の発明は、車両挙動検出手段が、車両の道路に対するヨー角を検出するヨー角検出手段８と、車両の道路に対するピッチ角を検出するピッチ角検出手段９と、車高を検出する車高検出手段１０とを有し、ヨー角検出値、ピッチ角検出値および車高検出値に基づいて車両の道路横方向への変位を検出し、車両挙動推定手段７Ａは設定パラメーターに基づいて車両の道路横方向への変位を推定し、パラメーター補正手段７Ａは横変位検出値と横変位推定値とに基づいて設定パラメーターを補正するようにしたものである。
【０００６】
上述した課題を解決するための手段の項では、説明を分かりやすくするために実施の形態の図を用いたが、これにより本発明が実施の形態に限定されるものではない。
【０００７】
【発明の効果】
（１）請求項１の発明によれば、撮像画像を処理して道路上の白線を検出し、白線検出結果に基づいて道路形状および車両挙動を表す道路モデルのパラメーターを設定する。そして、車両挙動を検出するとともに、設定パラメーターに基づいて車両の挙動を推定し、車両挙動検出値と車両挙動推定値とに基づいて設定パラメーターを補正するようにしたので、道路の分岐点を走行する場合や先行車に割り込まれた場合でも、走行車線の白線を正確に検出して正確な道路形状を推定できる。
（２）請求項２の発明によれば、操舵角検出値と車速検出値とに基づいて車両の横方向への変位を検出するとともに、設定パラメーターに基づいて車両の道路横方向への変位を推定し、横変位検出値と横変位推定値とに基づいて設定パラメーターを補正するようにしたので、請求項１と同様な効果が得られる。
（３）請求項３の発明によれば、ヨー角検出値、ピッチ角検出値および車高検出値に基づいて車両の道路横方向への変位を検出し、設定パラメーターに基づいて車両の道路横方向への変位を推定し、横変位検出値と横変位推定値とに基づいて設定パラメーターを補正するようにしたので、請求項１と同様な効果が得られる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
−発明の第１の実施の形態−
図１は第１の実施の形態の構成を示す図である。
カメラ１はＣＣＤなどの撮像素子を用い、道路を含む車両の周囲環境を撮像する。画像処理装置２はカメラ１からの撮像信号を処理して道路上の白線を検出する。メモリ３は、後述する道路形状推定プログラムや道路形状と車両挙動を表す道路パラメーターなどを記憶する。この道路パラメーターについては後述する。操舵角センサー４は車両の操舵角を検出し、車速センサー５は車両の走行速度を検出する。ディスプレイ６は推定結果の道路形状などを表示する。マイクロコンピューター７は、道路上の白線の検出結果、道路パラメーター、操舵角検出値、車速検出値などに基づいて道路形状を推定し、ディスプレイ６へ出力する。
【０００９】
マイクロコンピューター７は、ソフトウエア形態により制御ブロック７ａ〜７ｇを備えている。道路パラメーター変動量算出部７ａは、白線検出結果により道路形状と車両挙動を表す道路パラメーターの変動量を算出する。道路パラメーター更新部７ｂは、算出した道路パラメーターの変動量と、メモリ３に記憶されている道路パラメーターとに基づいて道路パラメーターを更新する。車両挙動推定部７ｃは、更新された道路パラメーターに基づいて車両の挙動を推定し、車両の車線中央からの変位量を求める。車両回頭角推定部７ｄは、操舵角と車速とに基づいて車両の道路横方向への移動量を算出する。横変位量正当性判定部７ｅは、車両の車線中央からの変位量推定値と横方向の移動量算出値とを比較し、道路パラメーターに基づく変位量推定値の正当性を判定する。道路パラメーター補正部７ｆは、変位量推定値の正当性の判定結果により道路パラメーターを補正し、メモリ３の記憶値を更新する。道路形状推定部７ｇは、補正後の道路パラメーターに基づいて走行車線の道路形状を推定する。
【００１０】
図２は、第１の実施の形態の道路形状推定処理を示すフローチャートである。このフローチャートにより、第１の実施の形態の動作を説明する。
ステップ１において、道路モデルのパラメーターの初期値を設定し、メモリ３に記憶する。この実施の形態では、道路形状を図３に示すようにモデル化し、その道路形状モデルを図４に示すように撮像面に投影して座標変換する。
【００１１】
図３、図４において、Ａはｉ＝０の白線（走行車線左側の白線）から車両中心（カメラの光軸）までの距離、Ｂは車両前方の道路の曲率を表すパラメーター、Ｃはカメラの光軸の白線に対するヨー角の正接（ｔａｎ）、Ｄはカメラの光軸の路面に対するピッチ角の正接、Ｅは白線間の距離（車線幅）、Ｈはカメラの路面からの高さ、ｆはカメラ１のレンズの焦点距離である。
【００１２】
この道路モデルによれば画面上の道路白線は次式で表される。
【数１】
ｘ＝（ａ＋ｉｅ）（ｙ−ｄ）＋ｂ／（ｙ−ｄ）＋ｃ，（ｉ＝０，１）
ここで、ａ〜ｅは上述した道路パラメーターであり、カメラ１の路面からの高さＨが一定であるとすると、ａは走行車線内の自車両の横変位量、ｂは道路の曲率、ｃは自車両（カメラ１の光軸）の道路に対するヨー角、ｄは自車両（カメラ１の光軸）の道路に対するピッチ角、ｅは道路の車線幅である。これらの道路パラメーターａ〜ｅはそれぞれ次式で表される。
【数２】

【００１３】
ステップ２でカメラ１により車両前方の走行車線を撮像し、続くステップ３で画像処理部２により道路の走行区分を示す白線（レーンマーカー）を検出する。白線の検出方法は、例えば特開平８−５３８８号公報に開示されている微分画像を用いた直線検出処理方法を用いることができる。この時、メモリ３に記憶されている前回の処理で算出した道路パラメーター（ステップ４）を用いて直線検出の検出領域を設定する。
【００１４】
ステップ５では、検出された白線に基づいて道路パラメーターａ〜ｅの変動量Δａ〜Δｅを算出する。変動量Δａ〜Δｅの算出は、例えば特開平８−５３８８号公報に開示されている算出方法、すなわち、前回検出された白線と今回検出された白線とのずれに基づいて最小二乗法により求めることができる。また、ステップ６では、道路パラメーターの変動量Δａ〜Δｅと、メモリ３に記憶されている前回の処理結果の道路パラメーター（ステップ４）とに基づいて、新たな道路パラメーターを算出する。続くステップ７で、新しい道路パラメーターに基づいて車線中央からの変位量を推定する。
【００１５】
この時、図５に示すような車線の分岐点において、誤って出口車線の白線を走行車線の片方の白線と誤認した場合には、図６に示すように破線で示す正確な走行車線の白線に対し、実線で示す誤った白線を検出する。この場合、道路パラメーターａ、ｅがそれぞれａ’（＜ａ）、ｅ’（＞ｅ）となる。
【００１６】
また、図７に示すように車両の直前に隣接する車線から車両が割り込んできた場合には、割り込み車両を走行車線の片方の白線と誤認し、図８に示すように破線で示す正確な走行車線の白線に対し、実線で示す誤った白線を検出する。この場合、道路パラメーターｅがｅ’（＜ｅ）となる。
【００１７】
さらに、図９に示すように車両前方に隣接する車線から車両が割り込んできた場合には、割り込み車両を走行車線の片方の白線と誤認し、図１０に示すように破線で示す正確な走行車線の白線に対し、実線で示す誤った白線を検出する。この場合、道路パラメーターｃ、ｄ、ｅがそれぞれｃ’（＜ｃ）、ｄ’（＞ｄ）、ｅ’（＞ｅ）となる。
【００１８】
ステップ２〜７の処理と並行してステップ８、９の処理が行われる。ステップ８で車両の挙動を算出するためのデータとして操舵角と車速を入力し、続くステップ９でそれらのデータに基づいて車両が進行方向に対して横方向にどれだけ移動したかを算出する。
【００１９】
ステップ１０において、ステップ７で推定した車線中央からの変位量と、ステップ９で算出した車両の道路横方向への移動量とを比較する。両者が一致していない場合は今回検出した道路白線は走行車線の正しい白線を検出していないと判断し、ステップ１１へ進む。ステップ１１では、車両の車線中央からの変位量推定値と道路横方向への移動量算出値との差に基づいて道路パラメーターａ〜ｅを補正する。この補正は、例えば上述した図５と図６、図７と図８、図９と図１０の各ケースに示すように、白線を誤検出した時の道路パラメーターａ〜ｅの変化が推定できるので、それぞれのケースにおける更新前の道路パラメーターに戻せばよい。補正終了後、ステップ１２へ進み、補正後の道路パラメーターａ〜ｅをメモリ３に記憶、保存する（ステップ４）。
【００２０】
一方、車両の車線中央からの変位量推定値と道路横方向への移動量算出値とが一致している場合は、今回検出した道路白線は走行車線の正しい白線を検出していると判断できる。したがって、道路パラメーターａ〜ｅを補正する必要がないのでステップ１２へ進み、ステップ６で更新された道路パラメーターａ〜ｅをメモリ３に記憶、保存する（ステップ４）。
【００２１】
ステップ１３において、メモリ３に保存した道路パラメーターａ〜ｅを用いて道路形状の推定を行う。この実施の形態で用いた道路モデルによれば、パラメーターｂより道路のカーブ曲率を推定することができる。ステップ１４では、推定した道路形状が妥当であるかどうかを判定する。
【００２２】
ここで、推定した道路形状の妥当性の判定方法を説明する。
ステップ１２で算出した道路パラメーターより、数式１および数式２を用いて車両の白線に対する横方向の変位量、道路の曲率、車両の白線に対するヨー角、車両の路面に対するピッチ角、車線幅を算出することができる。これらの値は、通常の道路を走行する場合にはある範囲内に収まるはずであり、この範囲を超える値となった場合は道路形状が妥当でないと判断する。例えば、車線幅は高速道路の場合、３．７５ｍ程度であり、３ｍ以下や４．５ｍ以上の値が算出された場合は妥当ではないといえる。ピッチ角に関しても、車両のサスペンションの設計値よりとり得る値の範囲が算出できるので、妥当性を判断できる。道路曲率に関しても、現在の車速で走行できない道路曲率が算出された場合は、推定した道路形状が妥当でないといえる。また、横方向の変位量に関しても、負の値になったり車線幅より大きい値になった場合は、推定した道路形状が妥当でないといえる。さらに、ヨー角に関しても、走行実験により正常な走行においてとり得るヨー角の範囲が測定できるので、算出値がこの範囲を超えた場合は推定した道路形状が妥当でないといえる。
【００２３】
推定した道路形状が妥当であればステップ１５へ進み、推定した道路形状をディスプレイ６などへ出力した後、ステップ２へ戻って上述した処理を繰り返す。しかし、推定した道路形状が妥当でない場合はステップ１へ戻り、道路モデルが実際の道路形状から大きく外れたと判断し、ステップ１へ戻って道路パラメーターの初期化から上述した処理を行う。
【００２４】
このように、白線検出結果に基づいて道路形状と車両挙動を表す道路パラメーターを設定し、設定パラメーターに基づいて車両の道路中央からの変位量を推定するとともに、操舵角と車速とに基づいて車両の道路横方向への移動量を算出し、車両の道路中央からの変位量推定値と道路横方向への移動量算出値とに基づいて設定パラメーターを補正するようにしたので、道路の分岐点を走行する場合や先行車に割り込まれた場合でも、走行車線の白線を正確に検出して正確な道路形状を推定できる。
【００２５】
−発明の第２の実施の形態−
図１１は第２の実施の形態の構成を示す図である。なお、図１に示す機器と同様な機器に対しては同一の符号を付して相違点を中心に説明する。
ヨー角センサー８は車両の道路に対するヨー角変化を検出し、ピッチ角センサー９は車両の道路に対するピッチ角変化を検出し、さらに車高センサー１０は車両の路面からの高さを検出する。車両挙動算出部７ｊは、センサー８〜１０により検出されるヨー角、ピッチ角および車高に基づいて車両の挙動を算出する。白線検出正当性判定部７ｋは、車両挙動推定部７ｃで推定した車両挙動推定値と、車両挙動算出部７ｊで算出した車両挙動算出値とを比較して、今回、画像処理装置２で検出された道路白線が正しいかどうかを判定する。道路パラメーター補正部７ｍは、道路白線の正当性の判定結果に基づいて道路パラメーターを補正する。
【００２６】
図１２は、第２の実施の形態の道路形状推定処理を示すフローチャートである。このフローチャートにより、第２の実施の形態の動作を説明する。
ステップ４１において、道路モデルのパラメーターの初期値を設定し、メモリ３に記憶する。この実施の形態では、道路モデルとして図３に示す第１の実施の形態と同様なモデルを用いる。ステップ４２でカメラ１により車両前方の走行車線を撮像し、続くステップ４３で画像処理部２により道路上の白線を検出する。白線の検出方法は、図２に示す第１の実施の形態と同様に、メモリ３に記憶されている前回の処理で算出した道路パラメーター（ステップ４４）を用いて直線検出の検出領域を設定し、検出領域内の画像を微分処理して白線を検出する。
【００２７】
ステップ４５では、上述した第１の実施の形態と同様な方法により、検出された白線に基づいて道路パラメーターａ〜ｅの変動量Δａ〜Δｅを算出する。また、ステップ４６では、道路パラメーターの変動量Δａ〜Δｅと、メモリ３に記憶されている前回の処理結果の道路パラメーター（ステップ４４）とに基づいて、新たな道路パラメーターを算出する。続くステップ４７で、算出した新しい道路パラメーターに基づいて車両の挙動を推定する。すなわち、上記数式２により車両の道路に対するピッチ角、ヨー角、カメラ１の高さ、ｉ＝０の白線（走行車線の左側の白線）からの横変位を求める。この時、白線の誤検出があると、例えば図５と図６、図７と図８、図９と図１０に示すように、道路パラメーターの変化が観測される。
【００２８】
ステップ４２〜４７の処理と並行してステップ４８、４９の処理が行われる。ステップ４８で、車両の挙動を算出するためのデータとして、センサー８〜１０から車両の道路に対するヨー角、ピッチ角および車高データを入力する。続くステップ４９で、入力したデータに基づいて車両の挙動を算出する。すなわち、道路に対するピッチ角、ヨー角、車高（カメラ１の高さ）、車両進行方向に対する横変位の変化量を算出する。
【００２９】
ステップ５０において、ステップ４７で推定した車両の挙動と、ステップ４９で算出した車両の挙動とを比較し、今回の検出白線に基づくステップ４７の車両挙動推定が正しいかどうかを判定する。両者が一致していない場合は車両挙動推定が正しくないと判断し、ステップ５１へ進む。ステップ５１では、車両挙動の推定値と算出値との差に基づいて道路パラメーターａ〜ｅを補正する。この補正は、例えば上述した図５と図６、図７と図８、図９と図１０の各ケースに示すように、白線を誤検出した時の道路パラメーターａ〜ｅの変化が推定できるので、それぞれのケースにおける更新前の道路パラメーターに戻せばよい。補正終了後、ステップ５２へ進み、補正後の道路パラメーターａ〜ｅをメモリ３に記憶、保存する（ステップ４４）。一方、車両挙動の推定値と算出値とが一致している場合は今回の車両挙動推定が正しいと判断し、道路パラメーターａ〜ｅを補正する必要がないのでステップ５２へ進み、ステップ４６で更新された道路パラメーターａ〜ｅをメモリ３に記憶、保存する（ステップ４４）。
【００３０】
ステップ５３において、メモリ３に保存した道路パラメーターａ〜ｅを用いて道路形状の推定を行う。この実施の形態で用いた道路モデルによれば、パラメーターｂより道路のカーブ曲率を推定することができる。ステップ５４では、推定した道路形状が妥当であるかどうかを判定する。妥当であればステップ５５へ進み、推定した道路形状をディスプレイ６などへ出力した後、ステップ４２へ戻って上述した処理を繰り返す。しかし、推定した道路形状が妥当でない場合はステップ４１へ戻り、道路モデルが実際の道路形状から大きく外れたと判断し、ステップ４１へ戻って道路パラメーターの初期化を行う。
【００３１】
このように、白線検出結果に基づいて道路形状と車両挙動を表す道路パラメーターを設定し、設定パラメーターに基づいて車両の挙動、すなわちピッチ角、ヨー角、カメラの高さ、走行車線の左側白線からの横変位を推定するとともに、ピッチ角センサー、ヨー角センサーおよび車高センサーにより車両の挙動、すなわちピッチ角、ヨー角、カメラの高さ、走行車線の左側車線からの横変位を算出し、車両の挙動推定値と挙動算出値とに基づいて設定パラメーターを補正するようにしたので、道路の分岐点を走行する場合や先行車に割り込まれた場合でも、走行車線の白線を正確に検出して正確な道路形状を推定できる。
【００３２】
−発明の第３の実施の形態−
図１３は第３の実施の形態の構成を示す図である。なお、図１に示す機器と同様な機器に対しては同一の符号を付して相違点を中心に説明する。
コンピューター７Ｂのカメラ高さ推定部７ｈは、車両挙動推定部７ｃで推定された車両挙動に基づいてカメラ１の高さ変化を推定する。道路形状推定判定部７ｉは、カメラ１の高さ変化により道路形状推定が正しく行われているかどうかを判定する。
【００３３】
図１４は、第３の実施の形態の道路形状推定処理を示すフローチャートである。このフローチャートにより、第３の実施の形態の動作を説明する。
ステップ６１において、道路モデルのパラメーターの初期値を設定し、メモリ３に記憶する。この実施の形態では、道路モデルとして図３に示す第１の実施の形態と同様なモデルを用いる。ステップ６２でカメラ１により車両前方の走行車線を撮像し、続くステップ６３で画像処理部２により道路上の白線を検出する。白線の検出方法は、図２に示す第１の実施の形態と同様に、メモリ３に記憶されている前回の処理で算出した道路パラメーター（ステップ６４）を用いて直線検出の検出領域を設定し、検出領域内の画像を微分処理して白線を検出する。
【００３４】
ステップ６５では、上述した第１の実施の形態と同様な方法により、検出された白線に基づいて道路パラメーターａ〜ｅの変動量Δａ〜Δｅを算出する。また、ステップ６６では、道路パラメーターの変動量Δａ〜Δｅと、メモリ３に記憶されている前回の処理結果の道路パラメーター（ステップ６４）とに基づいて、新たな道路パラメーターを算出する。続くステップ６７で、新たに算出した道路パラメーターを含む、パラメーターａ〜ｅの今までの時間的な推移を求め、カメラ１の高さを示すパラメーターｅに注目してカメラ１の高さの変化を推定する。
【００３５】
ステップ６８において、道路パラメーターｅに基づいて道路形状の推定が正しく行われているかどうかを判定する。例えば上述した図５と図６、図７と図８、図９と図１０の各ケースでは、白線を誤検出した場合には道路パラメーターｅ（＝Ｅ／Ｈ）が図１５に示すように変化する。高速道路などを走行する場合には、車線幅Ｅはほとんど変化しないので、パラメーターｅの変化はカメラ１の高さＨの変化によって起こる。通常走行時には、図１５に示すパラメーターｅの変化を引き起こすような車高変化は起こり得ないので、パラメーターｅが図１５に示すように変化した場合は白線を誤検出していると判断し、その白線検出結果に基づく道路形状の推定は正しくないと判定する。
【００３６】
道路形状の推定が正しく行われていないと判定された場合はステップ６１へ戻り、道路パラメーターの初期化から上述した処理を繰り返す。道路形状の推定が正しく行われていると判定された場合はステップ６９へ進み、ステップ６６で算出した新しい道路パラメーターａ〜ｅをメモリ３に記憶、保存する（ステップ２４）。次に、ステップ７０で新しい道路パラメーターに基づいて道路形状を推定し、続くステップ７１で推定した道路形状をディスプレイ６などへ出力する。その後、ステップ６２へ戻り、上述した処理を繰り返す。
【００３７】
このように、白線検出結果に基づいて道路形状と車両挙動を表す道路パラメーターを設定し、設定パラメーターに基づいてカメラの路面からの高さを推定し、カメラの高さ変化の有無に基づいて道路形状の推定が正しく行われているかどうかを判定するようにしたので、道路の分岐点を走行する場合や先行車に割り込まれた場合でも、走行車線の白線を正確に検出して正確な道路形状を推定できる。
【００３８】
以上の一実施の形態の構成において、カメラ１が撮像手段を、画像処理装置２が白線検出手段を、マイクロコンピューター７、７Ａ、７Ｂがパラメーター設定手段、車両挙動推定手段、パラメーター補正手段、高さ推定手段および検出結果判定手段を、操舵角センサー４、車速センサー５、ヨー角センサー８、ピッチ角センサー９、車高センサー１０およびマイクロコンピューター７、７Ａ、７Ｂが車両挙動検出手段を、操舵角センサー４が操舵角検出手段を、車速センサー５が車速検出手段を、ヨー角センサー８がヨー角検出手段を、ピッチ角センサー９がピッチ角検出手段を、車高センサー１０が車高検出手段をそれぞれ構成する。
【００３９】
なお、上述した第１の実施の形態では操舵角センサー４と車速センサー５により車両の挙動を検出し、また、第２の実施の形態ではヨー角センサー８、ピッチ角センサー９および車高センサー１０により車両の挙動を検出する例をそれぞれ示したが、車両の挙動を検出する手段は上述した一実施の形態に限定されない。また、検出する車両の挙動内容も道路横方向への変位に限定されない。
【図面の簡単な説明】
【図１】発明の第１の実施の形態の構成を示す図である。
【図２】発明の第１の実施の形態の道路形状推定処理を示すフローチャートである。
【図３】道路モデルを示す図である。
【図４】道路モデルを撮像面に投影した図である。
【図５】車線の分岐点における白線の誤検出を示す図である。
【図６】図５に示す車線の分岐点を撮像面に投影した図である。
【図７】車両の直前に隣接車線から車両の割り込みがあった場合の白線の誤検出を示す図である。
【図８】図７に示す道路を撮像面に投影した図である。
【図９】車両前方に隣接車線から他車の割り込みがあった場合の白線の誤検出を示す図である。
【図１０】図９に示す道路を撮像面に投影した図である。
【図１１】発明の第２の実施の形態の構成を示す図である。
【図１２】発明の第２の実施の形態の道路形状推定処理を示すフローチャートである。
【図１３】発明の第３の実施の形態の構成を示す図である。
【図１４】発明の第３の実施の形態の道路形状推定処理を示すフローチャートである。
【図１５】カメラの高さを示す道路パラメーターｅの変化を示す図である。
【符号の説明】
１カメラ
２画像処理装置
３メモリ
４操舵角センサー
５車速センサー
６ディスプレイ
７、７Ａ、７Ｂマイクロコンピューター
８ヨー角センサー
９ピッチ角センサー
１０車高センサー

Claims

車両周囲の画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像画像を処理して道路上の白線を検出する白線検出手段と、
前記白線検出結果に基づいて道路形状および車両挙動を表す道路モデルのパラメーターを設定するパラメーター設定手段とを備え、
前記設定パラメーターに基づいて道路の形状を検出する道路形状検出装置であって、
車両挙動を検出する車両挙動検出手段と、
前記設定パラメーターに基づいて車両の挙動を推定する車両挙動推定手段と、
前記車両挙動検出値と前記車両挙動推定値とに基づいて前記設定パラメーターを補正するパラメーター補正手段とを備えることを特徴とする道路形状検出装置。
請求項１に記載の道路形状検出装置において、
前記車両挙動検出手段は、操舵角を検出する操舵角検出手段と、車速を検出する車速検出手段とを有し、前記操舵角検出値と前記車速検出値とに基づいて車両の横方向への変位を検出し、
前記車両挙動推定手段は前記設定パラメーターに基づいて車両の道路横方向への変位を推定し、
前記パラメーター補正手段は、前記横変位検出値と前記横変位推定値とに基づいて前記設定パラメーターを補正することを特徴とする道路形状検出装置。
請求項１に記載の道路形状検出装置において、
前記車両挙動検出手段は、車両の道路に対するヨー角を検出するヨー角検出手段と、車両の道路に対するピッチ角を検出するピッチ角検出手段と、車高を検出する車高検出手段とを有し、前記ヨー角検出値、前記ピッチ角検出値および前記車高検出値に基づいて車両の道路横方向への変位を検出し、
前記車両挙動推定手段は前記設定パラメーターに基づいて車両の道路横方向への変位を推定し、
前記パラメーター補正手段は前記横変位検出値と前記横変位推定値とに基づいて前記設定パラメーターを補正することを特徴とする道路形状検出装置。