JP3721594B2 - 道路形状推定装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の技術分野】
本発明は、車両に搭載され自車両の前方の走行路状況の画像から走行車線の形状および先行車両並びに障害物を認識する装置に係わり、特に、自車走行車線に割り込み車両が存在した際に割り込み車両を検出し、障害物および道路形状の検出（推定）精度を向上させる技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の車両搭載用の道路形状の検出装置として、例えば特開平４−311211に開示されているものがある。この装置における検出方法は、まず図２０に示すエッジ抽出処理を施した画像中に撮像画像より小さい特定の領域（ウィンドウ）201 を自車走行車線の左側に存在する車線表示ライン（レーンマーク）202 または右側に存在する車線表示ライン203 等の近傍に車線表示ラインがウィンドウ内に含まれるように複数個設定する。
【０００３】
次に、図２１に示す前述の一つのウィンドウ201において、ウィンドウ201の上底211上の任意の１点213（ｘ1i,ｙ1）と、下底212上の任意の１点214（ｘ2j,ｙ2）を結ぶ線分上の画素の濃度値の和をそれぞれの線分に対して求める。
そして、濃度値の和が最大となった線分をウィンドウ内に存在する直線として検出し、この直線検出結果から車線表示ラインの位置を認識し、走行している道路の形状を推定（以下、検出ともいう）するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このような従来の車両搭載用の道路形状の検出装置においては、以下に示す問題点があった。
前記ウィンドウ内の直線検出方法においては、ウィンドウ内に生成する全線分の中から、線分上の画素の濃度値の和が最大となる線分、即ちエッジ抽出処理画像におけるエッジを最も多く含む線分を、そのウィンドウに存在する直線として検出している。
【０００５】
しかし、図２２に示す自車走行車線221 に隣接する隣接車線222 からの割り込み車両223 が存在する場合には、その割り込み車両223 の車体、あるいは影によるエッジ224 が車線表示ライン225 によるエッジ226 より長くなり、割り込み車両223 が存在するウィンドウ227 においては車線表示ライン225 の位置を正確に示さなくなる。
【０００６】
また、割り込み車両223 が存在した場合以外にも、例えば図２３に示す車線表示ライン231 の近傍に存在する急ブレーキ痕232 を含むウィンドウ233 およびウィンドウ234 や、図２４に示す隣接車線241 と合流する部分を含むウィンドウ242 などにおいても同様で、これらのウィンドウにおいては、実際に検出すべき車線表示ラインよりも急ブレーキ痕や隣接車線右側の車線表示ライン243 によりエッジが長くなるために車線表示ラインの検出精度が低下するおそれがある。
【０００７】
これら問題点の主たる原因は、割り込み車両、急ブレーキ痕、隣接車線側の車線表示ラインによるエッジがウィンドウ上下方向にほぼ全域に渡るのに対して、ウィンドウ内で検出しようとする車線表示ラインは破線であるために、前記エッジよりも短くなることにある。
また、各ウィンドウにおける直線検出結果に基づいて走行車線形状を検出する場合、ウィンドウ毎の検出結果の重み付けとして、各ウィンドウの直線上のエッジ点数を検出した直線の信頼度としても用いているが、前述の割り込み車両等により誤検出された直線は、前記のようにウィンドウ上下方向全域に渡るため、他のウィンドウに対して重み付けが大きくなる。その結果、１つのウィンドウでの直線の誤検出が、車線表示ラインの検出に大きな影響を及ぼす。
【０００８】
この道路形状の検出装置を、例えば先行車との接近度を判断し接近し過ぎと判断したときにに報知させる障害物報知システムへ応用した場合には、割り込み車両が存在する場合にできるだけ早くその存在を検出する必要がある。
ところが、従来の道路形状の検出装置においては割り込み車両の発生を検出することができないため、割り込み車両の検出用として別途検出処理を組み込む必要がある。
【０００９】
そのため、画面上で割り込みの可能性があると考えられる全ての領域に対して、割り込み車両の検出処理を施す必要が生じ、計算処理の負荷が非常に大きくなる問題がある。
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、車線表示ラインの誤検出を防止し、道路形状の検出精度を向上させる道路形状検出装置を提供することを目的とするものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
このため、請求項１に記載の発明は、自車両前方の走行路状況を撮像する撮像手段と、該撮像手段により撮像された画像データから車線表示ラインが含まれるようにウィンドウを複数個設定するウィンドウ設定手段と、該画像データのエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、該ウィンドウ設定手段により設定した各ウィンドウに対して、車線方向に向かい合う２辺上の点同士を結んでできる全線分上にあるエッジ点の個数を計数するエッジ点計数手段と、前記各ウィンドウに対して該エッジ点計数手段により得られたエッジ点計数値が最も多い線分を該ウィンドウ内での検出直線として検出する直線検出手段と、自車走行車線の隣接車線から自車走行車線に進入する車両を前記エッジ点計数値の比較により検出する割り込み車両検出手段と前記各ウィンドウの重み付け値として前記検出直線上のエッジ点計数値を用いる一方、割り込み車両が検出されたウィンドウに対しては前記重み付け値が小さくなるように補正する重み付け変更手段と、前記各ウィンドウの検出直線と前記重み付け値を用いて車線表示ラインを検出し、該車線表示ラインより道路形状を推定する道路形状推定手段と、を備えて構成し、前記割り込み車両検出手段は、前記ウィンドウ設定手段により設定された１つのウィンドウに対し、前記エッジ点計数手段で連続的に計数した前記検出直線上のエッジ点計数値が一定値以上となった場合に、該ウィンドウ内に割り込み車両が存在すると判断することを特徴とする。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、自車両前方の走行路状況を撮像する撮像手段と、該撮像手段により撮像された画像データから車線表示ラインが含まれるようにウィンドウを複数個設定するウィンドウ設定手段と、該画像データのエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、該ウィンドウ設定手段により設定した各ウィンドウに対して、車線方向に向かい合う２辺上の点同士を結んでできる全線分上にあるエッジ点の個数を計数するエッジ点計数手段と、前記各ウィンドウに対して該エッジ点計数手段により得られたエッジ点計数値が最も多い線分を該ウィンドウ内での検出直線として検出する直線検出手段と、自車走行車線の隣接車線から自車走行車線に進入する車両を前記エッジ点計数値の比較により検出する割り込み車両検出手段と、前記各ウィンドウの重み付け値として前記検出直線上のエッジ点計数値を用いる一方、割り込み車両が検出されたウィンドウに対しては前記重み付け値が小さくなるように補正する重み付け変更手段と、前記各ウィンドウの検出直線と前記重み付け値を用いて車線表示ラインを検出し、該車線表示ラインより道路形状を推定する道路形状推定手段と、を備えて構成するとともに、前記直線検出手段により検出された直線上におけるエッジ点計数値の経時変化の周期性を求めるエッジ点計数値周期性検出手段を設け、前記割り込み車両検出手段は、検出したエッジ点計数値の経時変化が該周期性を失った場合に、該ウィンドウ内に割り込み車両が存在すると判断することを特徴とする。
請求項３に記載の発明は、自車両前方の走行路状況を撮像する撮像手段と、該撮像手段により撮像された画像データから車線表示ラインが含まれるようにウィンドウを複数個設定するウィンドウ設定手段と、該画像データのエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、該ウィンドウ設定手段により設定した各ウィンドウに対して、車線方向に向かい合う２辺上の点同士を結んでできる全線分上にあるエッジ点の個数を計数するエッジ点計数手段と、前記各ウィンドウに対して該エッジ点計数手段により得られたエッジ点計数値が最も多い線分を該ウィンドウ内での検出直線として検出する直線検出手段と、自車走行車線の隣接車線から自車走行車線に進入する車両を前記エッジ点計数値の比較により検出する割り込み車両検出手段と、前記各ウィンドウの重み付け値として前記検出直線上のエッジ点計数値を用いる一方、割り込み車両が検出されたウィンドウに対しては前記重み付け値が小さくなるように補正する重み付け変更手段と、前記各ウィンドウの検出直線と前記重み付け値を用いて車線表示ラインを検出し、該車線表示ラインより道路形状を推定する道路形状推定手段と、を備えて構成するとともに、前記直線検出手段により検出された直線上におけるエッジ点計数値の経時変化からウィンドウ内で検出された検出直線が実線の車線表示ラインであるか破線の車線表示ラインであるかを判別する実線破線判別手段を設け、
前記割り込み車両検出手段は、前記検出直線が破線の車線表示ラインであったときにのみ前記割り込み車両の検出を行うことを特徴とする。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、破線の車線表示ラインの有線部の長さと無線部の長さに基づいてウィンドウの大きさを変更するウィンドウ大きさ変更手段を設けるようにした。
請求項５に記載の発明は、前記ウィンドウ大きさ変更手段は、前記ウィンドウを道路上に投影したときの車線方向の大きさを、破線の車線表示ラインの有線部の長さと無線部の長さとの間に設定するようにした。
【００１４】
【作用】
請求項１に記載の発明においては、各ウィンドウの検出直線上のエッジ点数に基づいて割り込み車両の存在を検出し、割り込み車両が存在するウィンドウに対しては重み付け値を小さくした。これにより隣接車線からの割り込み車両が存在した場合にも、割り込み車両の存在するウィンドウからの道路形状の推定に及ぼす悪影響を軽減することができ、道路検出の精度や安定性が向上する。
【００１５】
ここで、割り込み車両の検出には、各ウィンドウにおいて破線の車線表示ラインの有線部・無線部を繰り返し検出することから、エッジ点計数値Ｐmaxが周期的に変化することを利用している。この変化の最大値よりエッジ点計数値が大きくなったときに、ウィンドウ内で車線表示ラインより長い影等をもたらす割り込み車両が存在したと判断することができる。そこで、エッジ点計数値の周期的な経時変化の最大値より大きな割り込み判断のためのしきい値Ｐlimitを設定し、そのしきい値以上になった場合に、割り込み車両が存在すると判断する。これにより、割り込み車両を安定して検出することができる。
【００１６】
請求項２に記載の発明においては、エッジ点計数値の周期的な経時変化の取り得る範囲から外れた場合に、エッジ点計数値の周期性を失ったとして割り込み車両が存在すると判断することにより、割り込み車両の存在を検出することができる。
また、この発明においては、エッジ点計数値が割り込み車両からの影響を受けて増加するときに、エッジ点計数値の周期性は失っているものの、割り込み判断のためのしきい値Ｐlimitにまだ到達していない時点で割り込み車両を検出することができるため、請求項１に記載の発明より早期に割り込み車両を検出することができる。
請求項３に記載の発明においては、車両の割り込みは破線の車線表示ラインを横切って行なわれるので、検出している車線表示ラインが実線であるか破線であるかを判別する手段を追加し、破線である場合だけ割り込み判断を行い、実線の場合には割り込み判断を行わないようにすることで、計算負荷を軽減することができる。
【００１７】
請求項４に記載の発明においては、直線検出を行うウィンドウの大きさを車線表示ラインの有線部と無線部の長さに応じた適切な値に修正するウィンドウ大きさ変更手段を設けることにより、割り込み車両の検出の信頼性や安定性を向上させることができる。
請求項５に記載の発明においては、直線検出を行うウィンドウの大きさを車線表示ラインの有線部と無線部の長さの間に設定するため、エッジ点計数値の変化を十分大きくとることができ、割り込み車両の検出感度を向上させることができる。
【００１９】
【実施例】
以下、この発明の実施例を図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る道路形状の推定（検出）装置の構成を示すブロック図である。
その構成は、前方の道路の画像を取り込む画像入力手段11と、前記画像入力手段11から取り込んだ画像にエッジ点抽出処理を施し車線表示ラインや車両等を表すエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段12と、エッジ抽出処理を施した画像に対して道路形状を推定するためのウィンドウを複数個設定するウィンドウ設定手段13と、各ウィンドウの上辺の１点と下辺の１点を結ぶ全ての線分上に存在するエッジ点の個数を計数するエッジ点数計数手段14と、各ウィンドウの全ての前記線分の中から最もエッジ点数（エッジ点計数値）の多い線分をそのウィンドウの検出直線とする直線検出手段15と、検出直線上のエッジ点計数値の変化からそのウィンドウ位置に割り込み車両が存在するかどうかを判別する割り込み車両判別手段16と、割り込み車両が認識されたときにそのウィンドウの重み付け値が小さくなるように補正する重み付け変更手段17と、重み付けされた各ウィンドウの直線検出結果から道路形状を推定する道路形状推定（検出）手段18と、から構成される。
【００２０】
図５は、この発明の一実施例として障害物報知システムに応用したときの装置構成のブロック図である。この障害物報知システムとは、自車走行車線に隣接した走行車線からの割り込み車両を速やかに検出し、運転者に的確な報知するものである。
その構成は、前方道路画像を取り込むための撮像装置51と、取り込まれた前方道路画像に付して処理を行い自車の走行車線に対する変位量、角度、先行車または割り込み車両までの距離を出力する画像処理装置52と、自車の走行車速を検出する車速センサ53と、先行車もしくは割り込み車両までの車間距離と自車速を勘案して接近度を判断する接近度判断装置54と、接近しすぎと判断された場合に報知する報知装置55とから成る。
【００２１】
次に、各構成要素の説明をする。まず撮像装置51においては、自車前方の道路を１フレーム毎に連続的に撮像する。この画像データを画像処理装置52に送り、画像データの画面左上を原点に水平方向をｘ方向、垂直方向をｙ方向として、各画素毎に座標Ｇ（ｘ，ｙ）を割り付ける。
画像処理装置52においては、図６に示す処理を行なう。この処理について説明すると、まず道路形状検出処理60においては、取り込まれた前方の道路の画像にエッジ抽出処理を施し、車線表示ライン等を表す直線成分を強調する。この直線成分の近傍に台形のウィンドウを車線表示ラインを含むように複数個設定し、各ウィンドウ内において直線を検出し、これらの検出した各ウィンドウの直線から車線表示ラインの位置を認識し道路形状を推定する
ここで、割り込み車両の有無を判定処理61により行い、割り込み車両がない場合には検出した自車線上の先行車両を検出する先行車両検出処理62を行なう。
【００２２】
また、割り込み車両がある場合には各ウィンドウにおいて割り込み車両を検出したときにそのウィンドウの重み付け値を小さく変更すると共に、先行車両あるいは割り込み車両までの車間距離Ｒを算出する割り込み車両検出処理63を行なう。
以上説明してきたように撮像した画像に対して処理する一方、車速センサ53により自車速度Ｖf を検出する。この自車速度Ｖf と前記車間距離Ｒとを接近度判断装置54に出力し、接近度を表す指標である報知距離Ｒs を算出する。そして、接近度判断装置54は報知距離Ｒs と車間距離Ｒを比較することにより、先行車両への接近度を判断し、接近しすぎと判断される場合に報知させるための作動信号を出力する。この作動信号を受けて報知装置55が報知させる。この報知の方法としては、例えば、報知ランプ等による視覚的な呈示、音の発生等の聴覚的な呈示が挙げられる。
【００２３】
次に、道路形状検出処理61と、先行車検出処理62と、割り込み車両検出処理63の詳細な処理内容について順次説明する。
図７は道路形状検出処理61のフローチャートである。まず始めにステップ71で、撮像装置51から撮像した前方の道路画像を入力する。
次に、ステップ72で撮像した道路の画像のエッジ点を抽出する。ここで、エッジ点とは、明るさの急激に変化する点を意味している。このエッジ点を抽出するには、入力画像Ｇ（ｘ，ｙ）に対して、例えばSobel オペレータによりフィルタ処理して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、しきい値ＣｓとＳｘ（ｘ，ｙ）とを比較し、Ｓｘ（ｘ，ｙ）＞Ｃｓである点を抽出し、この点をエッジ点と判断する。尚、しきい値Ｃｓは入力画像の明るさの度合いによって適宜決定される。このエッジ抽出処理により車線表示ラインの検出が容易な画像を得ることができる。
【００２４】
次にステップ73において、図２０に示すような車線表示ライン近傍に車線表示ラインが含まれるようにウィンドウ201 を複数個設定する。ここでは図２０の水平方向をｘ方向とし、垂直方向をｙ方向とする。ここにおいて自車両に近い領域、即ち画面下方のウィンドウ程ｙ方向の幅を広く設定しているのは、左側の車線表示ライン202 および右側の車線表示ライン203 の直線性が高いためで、逆に自車両から遠い領域のウィンドウのｙ方向の幅を小さく設定しているのは、特に曲線路の場合には画面上での車線表示ラインの直線性が悪くなるためである。
【００２５】
尚、これらのウィンドウのｘ方向およびｙ方向の位置、設定個数、ｘ方向の幅、ｙ方向の幅等の各種パラメータは、カメラの画角、取付位置、画像の分解能の等の諸要因により適宜変化させる。
ステップ74においては、設定された各ウィンドウにおいて、その上辺の１点と下辺の１点を結ぶ全ての線分の中から、車線表示ラインを表す線分を検出する。
【００２６】
この検出方法は図２１に示すように、上辺211 のｎ個の点の中の１点213 と、下辺212 のｍ個の点の中の１点214 を、それぞれ通るようなｎ×ｍ本の線分の中から、最もエッジ点を多く含む線分を検出するものである。その具体的な処理を図８のフローチャートに示した。エッジ点抽出処理により得られたエッジ画像に対し、ステップ81において変数i ，j ，Ｐmax を初期化後、ステップ82において上端（ｘui , ｙu ）、下端（ｘdj , ｙd ）を結ぶウィンドウ内の線分上の画素でエッジ点の和ｐijを算出する。
【００２７】
次に、ステップ83でエッジ点数ｐijと過去のエッジ点数の最大値Ｐmax との比較を行い、ｐijがＰmax よりも大きければステップ84でＰmax , ｘu ,ｘd の値を更新する。この処理を下端の点の配列を表すｊを０からｍまで変化させて繰り返し、さらに上端の点の配列を表すｉについても０からｎまで繰り返す。
最終的にステップ85でエッジ点の和が最大となる線分の上側および下側の座標値ｘu , ｘd と、エッジ点の和の最大値Ｐmax が得られる。このＰmax をエッジ点計数値と呼ぶことにする。また、Ｐmax は検出された直線が車線表示ラインである信頼度を表す指標でもあり、後に示すウィンドウの検出直線の重み付け処理で用いられる。
【００２８】
ステップ75においては、各ウィンドウにおいて割り込み車両が存在するか否かをエッジ点計数値の比較により判断する。これは、各ウィンドウにおいて破線の車線表示ラインの有線部・無線部が繰り返し検出されるためにエッジ点計数値Ｐmax が変化するが、ウィンドウ内に割り込み車両が存在する場合には車線表示ラインより長い影等に影響され、この変化の最大値よりエッジ点計数値が大きくなることを利用している。
【００２９】
具体的には、請求項１に記載の発明のように各ウィンドウにおけるエッジ点計数値Ｐmaxの値が所定値Ｐlimit以上である場合に、そのウィンドウにおいて割り込み車両が存在したと判断する。破線の車線表示ラインが検出される場合のエッジ点計数値Ｐmaxは、図１１に示すように車線表示ラインの有線部の長さとウィンドウのｙ方向の長さに応じたある最小値Ｐ1、最大値Ｐ2の範囲内で周期的に変化する。尚、このときの周期Ｔは車線表示ラインの有線部の長さＬ1と無線部の長さＬ2の和を自車速度Ｖfで除することにより得られる。
【００３０】
従って、割り込み判断のための所定値Ｐlimit は、車線表示ライン検出時の最大値Ｐ2 より大きくなるように、各ウィンドウのｙ座標やウィンドウのｙ方向の長さに応じて定めればよい。
ステップ76においては、各ウィンドウでの検出直線の重み付け値を決定する。基本的には、各ウィンドウの重み付け値としてエッジ点計数値Ｐmax を用いればよいが、割り込みが検出された場合には、そのウィンドウの重み付け値は小さい値（例えば０）とする。
【００３１】
最後にステップ77においては、各ウィンドウにおける検出直線および重み付け値に応じて道路形状を検出する。この道路形状の検出方法の一例として、２次元の道路モデルを用いた検出方法を以下に説明する。
自車両前方の道路の３次元形状検出するために、水平形状を２次式、垂直形状を１次式で近似すると、図９および図１０に示すように撮像画面上に投影される道路形状は（１）式および（２）式で表される。
ｘ＝ｂｚ2 ＋ｃｚ＋ａ−ｋｅ ・・・（１）
ｙ＝ｄｚ−Ｈ0 ・・・（２）
ここで、ａは自車両91左側車線表示ライン92と車両中心93との距離（偏位）、ｂは道路の曲率、ｃはｚ＝０（カメラの高さに相当する）における車線表示ラインの接線方向94に対するヨー角95、ｄは道路とｚ軸との相対角度101 （ピッチ角）、ｅは車線の両側に存在する車線表示ライン間の距離96（車線幅に相当する）、Ｈ0 はカメラ102 の設置点の地上高103 で、ｋは車線表示ラインに対応する番号（左の車線表示ライン92においては０，右の車線表示ライン97においては１）である。
【００３２】
このモデルをｘ−ｙ平面上に透視変換し、ｘ−ｙ平面における車線表示ラインのモデルを作成すると、各車線表示ラインに対するｘ座標ｘk は（３）式で表される。
ｘk ＝（ a＋ｋｅ )( ｙ−ｄ )＋ｂ/(ｙ−ｄ )＋ｃ ・・・（３）
いま、自車両の進路は時間に対して滑らかに変化すると仮定し、前フレーム画像で検出した直線の端点と、現フレーム画像で検出した直線の端点との座標の差Δｘk は、（３）式をテイラー展開し、２次以降の項を省略することにより（４）式で表される。
Δｘk ＝Ａ・Δａ＋Ｂ・Δｂ＋Ｃ・Δｃ＋Ｄ・Δｄ＋Ｅ・Δｅ・・・（４）
ここで、
Ａ＝∂ｘk ／∂ａ＝ｙ−ｄ
Ｂ＝∂ｘk ／∂ｂ＝1 ／（ｙ−ｄ）
Ｃ＝∂ｘk ／∂ｃ＝１
Ｄ＝∂ｘk ／∂ｄ＝−（ａ＋ｋｅ）＋ ｂ／（ｙ−ｄ）2 ・・・（５）
であり、ｙはウィンドウ内で構成される直線の端点のｙ座標を表す。従って、同一ウィンドウ内の直線検出によって求められる前フレーム画像における検出直線の端点と、現フレーム画像における検出直線の端点とのｘ座標の差をＫklとしたときに、Ｋklと（４）式より得られるｘの変動量の各ウィンドウ毎の値Δｘklとの差が最小となるような道路形状を表すパラメータの変動量Δａ〜Δｅを最小二乗法により算出する。ここで、ｌは道路上の車線表示ライン１本に対して設定されるウィンドウの数を表す。
【００３３】
いま、εをＫklとΔｘklの差の評価関数とすると、
ε＝ΣΣｐkl（Δｘkl−Ｋkl） ・・・（６）
尚、ｐklはウィンドウ内で検出された直線の信頼度を表しており、前述のエッジ点計数値Ｐmax に相当する値である。ここにおいて、εが最小になるΔａ〜Δｅの値を算出した後、（３）式の道路形状を示すパラメータａ〜ｅにこれらの値をそれぞれ加えることにより、車線表示ラインを認識し、これを基に道路形状を検出することができる。
【００３４】
次に、図６の先行車両検出処理62の詳細を図１２のフローチャートを用いて説明する。
まず、ステップ121 においては自車の前方の道路の画像に対して、例えば、横方向のSobel オペレータを用いたフィルタリング処理により水平エッジを抽出する。
【００３５】
次にステップ122 においては、抽出した水平エッジの濃度値を水平エッジしきい値Ｖと比較し、水平エッジの濃度値が水平エッジしきい値Ｖより小さいものを全て検出し、先行車両の影の候補とする。
ステップ123 で、影の候補として選出された水平エッジの中で最も画面下方に存在するものを検出する。
【００３６】
ステップ124 で、前記水平エッジの上下方向の位置ｙを算出し、水平エッジが先行車両の影によるものかを、例えば前記ｙの経時変化や前記水平エッジの形状から判定する。この処理は、例えば道路の上にある橋梁の影や、隣車線を走行している車両の影を先行車と誤検出することを防ぐために行なう。
先行車両の影の検出がなければ、先行車両なしと判断し、先行車両の影があると判断された場合にはステップ125 にて、検出した先行車両の影の上方に車両形状を検出するためのウィンドウを設定する。このウィンドウは、図１３に示すように検出した先行車131 の影132 に隣接した上方に、先行車の影の左右幅より少し横方向（ｘ方向）に広いウィンドウ133 を設定する。
【００３７】
次にステップ126 で、このウィンドウ133 内の垂直エッジ134 を抽出し、ステップ127 で１組（２本）の垂直エッジを検出する。これは、車両形状の特徴として先行車131 の車体下部の左右の隅にはタイヤ135 が存在し、エッジ抽出された画像には車幅Ｗの間隔で垂直エッジが検出されることが予測できるので、これを利用して車両を検出しようとするものである。１組の垂直エッジ134 が検出された場合には先行車両ありと判断し、検出されない場合には先行車両なしと判断する。
【００３８】
ステップ128 において、先行車両がある場合には先行車両の影132 の垂直方向の位置ｙを用いて（７）式から自車両と先行車両との車間距離Ｒを算出する。
Ｒ＝Ｆ・Ｈ0 ／（ｙ−ｄ） ・・・（７）
ここで、Ｆは撮像装置51のカメラレンズの焦点距離である。
【００３９】
次に、図６の割り込み車両検出処理63の詳細を図１４を用いて説明する。割り込み車両の検出には、まず割り込み車両が検出されたウィンドウ141 を拡大した車両検出ウィンドウ142 を設定し、その車両検出ウィンドウ142 内において、先行車両検出処理62と同様の処理を行なう。そして割り込み車両が存在する場合に、割り込み車両までの車間距離Ｒを算出する。
【００４０】
このように、必要なときに必要な領域だけ割り込み車両の検出処理を行なうことにより、全体の検出処理の計算負荷を軽減することができる。
次に、接近度判断装置54の動作を図１５のフローチャートを用いて説明する。まず、ステップ151 で車速センサ53からの自車速Ｖf および画像処理装置52からの車間距離Ｒを読み込む。
【００４１】
そして、ステップ152 において車間距離Ｒの変化率を算出することで自車両と先行車両の相対速度Ｖr ＝ｄＲ／ｄｔを求める。この相対速度は、例えば時間に対する車間距離の変化を最小二乗法により求めることにより得られる。
その後ステップ153 で報知距離を算出する。このステップにおいては、１次報知用の報知距離Ｒs1と、２次報知用の報知距離Ｒs2をそれぞれ算出する。この報知距離は（８）式により求められる。
Ｒs1＝Ｖf Ｔd1＋（Ｖf2−Ｖa2）／２α1
Ｒs2＝Ｖf Ｔd2＋（Ｖf2−Ｖa2）／２α2 ・・・（８）
ここで、Ｖf は自車速度、Ｔd1, Ｔd2は運転者の反応時間やブレーキの立ち上がり時間などによる空走時間、Ｖa は先行車両の速度、α1,α2 は自車両の減速度で、Ｔd1＞Ｔd2，α1 ＜α2 である。
【００４２】
ステップ154 においては、車間距離Ｒと１次報知距離Ｒs1を比較して（９）式により接近度を判断する。
Ｒ≦Ｒs1 ・・・（９）
（９）式が成立する場合には１次報知距離以下の状態であり、１次報知もしくは２次報知を発生させる。また（９）式が成立しない場合にはステップ151 に戻る。
【００４３】
ステップ155 においては、さらに２次報知距離Ｒs2と車間距離Ｒを比較し、（１０）式により接近度を判断する。
Ｒ≦Ｒs2 ・・・（１０）
（１０）式が成立する場合には２次報知距離以下の状態であり、ステップ291 の２次報知を発生させ、ステップ292 で２次報知用の報知ランプを点灯するようにする。
【００４４】
また（１０）式が成立しない場合には、ステップ156 で現在の時刻Ｔn と報知発生時ＴF1から報知時間Δt 経過したかを判断して、報知時間Δt 以内であれば、ステップ157 で１次報知用の報知音を発生し、ステップ158 で１次報知用の報知ランプを点灯する。もし報知時間Δt を越えていれば、ステップ159 で１次報知用の報知音を停止し、報知ランプのみ点灯する。そして１次報知および２次報知ともに発生後はステップ151 に戻り、これらの処理を繰り返す。
【００４５】
次に、請求項２に記載の発明の一実施例を説明する。前述の請求項１に記載の発明は、各ウィンドウにおいて破線の車線表示ラインの有線部・無線部が繰り返し検出されるためにエッジ点計数値Ｐmaxが変化するが、ウィンドウ内に割り込み車両が存在する場合には車線表示ラインより長い影等に影響され、この変化の最大値よりエッジ点計数値が大きくなることを利用している。そこで、ここではエッジ点計数値Ｐmaxの変化の周期性を積極的に利用して割り込み車両を検出している。
【００４６】
図２はこの発明の構成を示すブロック図で、図１に示す構成要素に、検出した直線上のエッジ点数の変化から周期性を検出するエッジ点数周期性検出手段21が付与された構成となっている。
その検出方法は、エッジ点数周期性検出手段21により各ウィンドウ内でエッジ点計数値の時間に対する周期性が保たれているかを検出し、保たれていなければ割り込み車両判別手段16により割り込み車両の検出を行い、保たれていれば割り込み車両は無いと判断して道路形状推定（検出）手段18により道路形状を検出するものである。
【００４７】
このエッジ点計数値Ｐmax の変化の周期性を検出するには、少なくとも１周期分のデータが必要である。例えば、画像の処理周期が30Hzで、破線間隔20m 、最低車速50km／h （高速道路上での使用を想定）の場合には、エッジ点計数値Ｐmax を最低44回測定したデータを記憶しておく必要がある。
次に具体的な検出処理を図１６に基づいてステップ毎に説明する。
【００４８】
▲１▼毎回の検出におけるエッジ点計数値161 の中で、時刻ｔ0 からΔＴだけ前（ｔ0 ─ΔＴ）でのエッジ点数ＰB を、時刻ｔ0 でのエッジ点計数値Ｐt0と比較することにより、エッジ点計数値の増減の方向162 を求める。
▲２▼時刻（ｔ0 ─ΔＴ）でのエッジ点計数値ＰB から、エッジ点数計数値の変化の１周期前のデータの時刻ｔlastを求める。即ち、時刻（ｔ0 ─ΔＴ）でのエッジ点計数値161 とエッジ点計数値の増減の方向162 が一致するエッジ点計数値を過去に遡って検索し、該当するデータの時刻ｔlastを求める。
【００４９】
▲３▼１周期前のエッジ点計数値ＰlastからΔＴだけ後（ｔlast＋ΔＴ）のデータのエッジ点計数値を求め、この値をＰc とする。
▲４▼エッジ点計数値Ｐc を中心として、一定値ΔＰだけの幅を持たせた範囲（Ｐc ±ΔＰ）を時刻ｔ0 でのエッジ点計数値の推定変化範囲（割り込み車両がない場合に取り得る範囲）として設定する。
【００５０】
▲５▼時刻ｔ0 のエッジ点計数値Ｐt0が、この推定変化範囲に収まっているか判別する。推定変化範囲に含まれていなければ割り込みが発生していると判断し、含まれていれば割り込みが発生していないと判断する。
ここでエッジ点数計数値Ｐmax の推定変化範囲を設定するための一定値ΔＰの値は、小さく設定する程割り込み車両の検出感度が高くなるが、外乱に対する感度も高くなるために実用的でなくなる。そこで、過去の１周期分のエッジ点計数値Ｐmax から最大・最小値を求め、推定変化範囲の上限値・下限値をこの最大・最小値と設定してもよい。
【００５１】
尚、ここにおいては自車速度は変化しないと仮定しているが、自車速度変化を考慮して記録したエッジ点数の各データから、データ間を補間するなどして通常変化範囲を求めれば、検出の安定性をより一層向上させることができる。
更に他の方法を示す請求項４に記載の発明の一実施例ついて説明する。この発明では車線表示ラインの検出感度を上げるために、ウィンドウの大きさを適切な値に設定して検出を行ない、検出感度を向上させるものである。
【００５２】
図３は、請求項４に記載の発明の構成を表すブロック図で、図１におけるエッジ点数計数手段14にウィンドウの大きさ変更手段31が付与された構成となっている。このウィンドウ大きさ変更手段31により、車線表示ラインを検出するに最適なウィンドウ大きさに設定することができる。
ここで、ウィンドウの大きさを変更する原理について説明する。
【００５３】
図１７は、図２０に示すウィンドウ204 と、車線表示ラインを道路上に投影した結果である。いま、道路上でのウィンドウ171 内の車線表示ライン172 の長手方向に対する長さ173 をｈ、有線部の長さ174 と無線部の長さ175 をそれぞれＬ1 、Ｌ2 として、Ｌ1 ，Ｌ2 に対するウィンドウの大きさｈが変化したときのエッジ点計数値の変化について考える。
【００５４】
一般に、高速道路や一般的な自動車道路においては無線部の長さＬ2 は有線部の長さＬ1 よりも長いため、ここでは以下の３つの状況について検討する。
（ａ） ０ ＜ｈ≦Ｌ1 の場合
（ｂ） Ｌ1 ＜ｈ≦Ｌ2 の場合
（ｃ） Ｌ2 ＜ｈ の場合
（ａ）から（ｃ）の各状況におけるエッジ点数の変化を図１８(a) 〜(c) に示す。ここにおいて図１８では、Ｌ1 ，Ｌ2 ，ｈの長さを画像平面上における画素数、即ちエッジ点計数値Ｌ1w，Ｌ2w，ｈｗに換算して表している。この換算は（５）式を用いることにより、幾何学的に求め得る。いずれの場合にもエッジ点計数値の取り得る値は０〜ｈｗの範囲内である。
【００５５】
（ａ） 0 ＜ｈ≦Ｌ1 の場合、エッジ点数は、最小値が０で最大値がｈｗとなり、この０〜ｈｗの区間で周期的に変動する。
（ｂ） Ｌ1 ＜ｈ≦Ｌ2 の場合、エッジ点数は、最小値が０で最大値がＬ1wとなり、この０〜Ｌ1wの区間で周期的に変動する。
（ｃ） Ｌ2 ＜ｈ の場合、エッジ点数は、最小値がｈｗ−Ｌ2wで最大値がＬ1 となり、このｈｗ−Ｌ2w〜Ｌ1wの区間で周期的に変動する。
【００５６】
ここで、エッジ点数の通常取り得る範囲から逸脱したことを検出する請求項１に記載の発明と、エッジ点数変化の周期性を失ったことから割り込み車両の存在を検出する請求項２に記載の発明と比較しながらウィンドウの大きさを変化させる効果について考える。
まず、（ａ）の場合においては、割り込みが発生してもエッジ点数が０〜ｈｗという通常取り得る範囲から逸脱することはないため、割り込み車両が検出されにくくなる。また、（ｃ）の場合においてもｈの値が過度に大きくなると、エッジ点計数値の最小値ｈｗ−Ｌ2wと最大値Ｌ1wの差が小さくなり変化の周期性が不明確になる。そのため、（ａ）と同様に割り込み車両が検出されにくくなる。
【００５７】
従って、ウィンドウの大きさｈは、エッジ点計数値の変化の振幅が最も大きくなる（ｂ）の範囲（Ｌ1 ＜ｈ≦Ｌ2 ）に設定されることが望ましい。
一般的に同じ形態の道路を走行している場合には、Ｌ1 、Ｌ2 の長さは変化しない。そのため、対象とする道路を１つに限定するのであれば、ウィンドウの大きさｈをその道路に合わせて適切な値を選択すればよい。例えば、高速道路の場合には有線部Ｌ1 ＝８m 、無線部Ｌ2 ＝12 mと定められているので、ｈの値を適切に定めることによりエッジ点計数値の変化の振幅を高め割り込み車両を精度良く検出できるようになる。
【００５８】
しかし、例えば高速道路と一般道路といった道路の種類より異なり、走行している道路の車線表示ラインの長さが変化した場合でも、ウィンドウの大きさｈを前記（ｂ）の範囲に保つには、過去のエッジ点計数値の変化から自動的に最適なウィンドウの大きさを決定する手法が必要である。
次に請求項５に記載の発明のステップ60における道路形状検出処理の具体的な処理内容を図１９に示す。まずステップ191 で前方の道路画像を取り込み、取り込まれた前方道路画像に対してステップ192 でエッジ抽出等の画像処理を施し、車線表示ラインの検出が容易な画像を作成する。次にステップ193 で直線検出を行うためのウィンドウを設定し、ステップ194 においては設定された各ウィンドウにおいて、その上辺の１点と下辺の１点を通る最も確からしい直線を検出する。ここまでの処理内容は、請求項１の発明における図７の処理と同一である。
【００５９】
次にステップ195 においては、過去の１周期分のエッジ点計数値を測定しているか判別する。即ち、処理の初期段階や割り込みが発生した後、あるいはウィンドウの大きさを変更した直後の１周期の間は、新たに１周期分のデータが蓄積されるまで割り込み車両の検出を行わない。
ここで、過去１周期分のエッジ点計数値を蓄積するには、自車速Ｖf の値に反比例するように個数を決定してもよい。例えば、道路上の車線表示ラインの１周期の長さをＬc 、画像取り込み周期をΔＴとすれば、Ｌc ／（Ｖf ・ΔＴ）個のエッジ点計数値を取り込めば少なくとも１周期分は確保することができる。
【００６０】
また、過去の１周期分のエッジ点計数値が確保されている場合においては、ウィンドウの大きさｈｗを最適な値に変更する。具体的には、ステップ196 で過去の１周期のエッジ点計数値の最大値Ｐ2 を算出し、その値がウィンドウの大きさを表すｈｗと等しいか判別する。
もしエッジ点計数値の最大値Ｐ2 がウィンドウの大きさを表すｈｗと等しい場合には、前記（ａ）の状況であるので、ステップ197 でウィンドウの大きさｈｗを拡大する。このウィンドウを拡大する方法としては、現在のウィンドウの大きさに対して一定画素数（例えば１画素）だけウィンドウを大きく設定すればよい。
【００６１】
またＰ2 とｈｗが異なる場合には、ステップ198 で過去１周期のエッジ点計数値の最小値Ｐ1 が０に等しいかを判別する。最小値Ｐ1 が０でない場合には、前記（ｃ）の状況であるので、ステップ199 でウィンドウの大きさｈｗを縮小する。この縮小の方法は、現在のウィンドウの大きさに対して一定画素数（例えば１画素）だけウィンドウを小さく設定すればよい。
【００６２】
尚、ここでのウィンドウの大きさの変更は、画像平面上におけるウィンドウのｈｗを変化させることにより行なうことにする。
ステップ197 または199 でウィンドウの大きさを変更した場合には、ステップ193 へ戻り、新しいウィンドウの大きさで処理を継続する。
ウィンドウの大きさを変更しなかった場合には、ステップ281 にて各ウィンドウにおける割り込み車両の存在を検出し、道路形状を検出する。。
【００６３】
次に他の方法を示す請求項３に記載の発明について説明する。
請求項３に記載の発明は、通常、割り込み車両は実線の車線表示ライン側からは発生せず、道路交通法規において車線変更が許されている破線の車線表示ライン側から発生するので、破線の車線表示ラインが検出された場合のみ割り込み車両の検出を行うことにより、検出処理の高速化を図るものである。
【００６４】
図４は、請求項３に記載の発明の構成を表すブロック図で、図１に示す構成に実線破線判断手段41が付与された構成である。
ここで、エッジ点計数値の時間的変化から検出された車線表示ラインが実線であるか破線であるかを判別する実線破線判別手段41について説明する。
具体的な実線および破線の判断は、車線表示ライン近傍に設けられた複数のウィンドウの内、１つのウィンドウに着目して検出直線上のエッジ点計数値の周期的変化の有無により判断する。即ち、破線の車線表示ラインの場合は車線表示ラインの有線部および無線部が交互にウィンドウ内に現れるので、エッジ点計数値の経時的な変化態様がある周期性を持つ変化において、周期的変動があった場合は有線部および無線部を繰り返し検出しているため破線と判断し、一方、エッジ点計数値の周期的変動が無い場合には連続した線であるとして実線と判断する。
【００６５】
そして、破線と判断された場合のみ割り込み車両の検出を行い、実線と判断された際の割り込み車両の検出処理を省くことにより検出処理の高速化を図る。
【００６６】
【発明の効果】
以上説明したように請求項１に記載の発明においては、各ウィンドウにおける検出直線上のエッジ点数を基に隣接車線からの割り込み車両を検出し、割り込み車両が発生したウィンドウに対しては重み付け値を小さくした。これにより、割り込み車両が発生したウィンドウが道路形状の検出に及ぼす悪影響を最小限に留めることができ、道路形状の推定（検出）の精度や安定性が向上する。
また、割り込み車両の検出手段を、エッジ点計数値の経時変化で特定のしきい値Ｐ limit を超えた場合に割り込み車両が発生したと判断することにより、割り込み車両を安定して検出することができる。
【００６７】
請求項２に記載の発明においては、エッジ点計数値の経時変化で通常取り得る変化範囲から外れた場合に割り込み車両が発生したと判断することにより、割り込み車両を検出することができる。また、エッジ点計数値が割り込み車両からの影響を受けて増加するときに、エッジ点計数値の周期性は喪失しているものの、割り込み車両の有無の判断のためのしきい値Ｐlimitにまだ到達していない時点、即ち、より早期に割り込み車両を検出することができる。
請求項３に記載の発明においては、検出している車線表示ラインが実線であるか破線であるかを判別する手段を設け、割り込み車両が発生する可能性がある破線の車線表示ラインであるときのみ割り込み判断を行うこととしたため、全体の計算負荷を軽減することができる。
【００６８】
請求項４に記載の発明においては、直線検出を行うウィンドウの大きさを走行している道路の車線表示ラインの長さに応じて逐次修正することにより、割り込み車両の検出の信頼性や安定性を向上させることができる。
請求項５に記載の発明においては、直線検出を行うウィンドウの大きさを破線の車線表示ラインの有線部の長さと無線部の長さの間に設定することにより、割り込み車両の検出感度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 請求項１および２に記載の発明のブロック構成図。
【図２】 請求項３に記載の発明のブロック構成図。
【図３】 請求項４に記載の発明のブロック構成図。
【図４】 請求項６に記載の発明のブロック構成図。
【図５】 障害物報知システムの装置構成図。
【図６】 画像処理装置５２の処理フローチャート。
【図７】 道路形状検出処理の処理フローチャート。
【図８】 ウィンドウ内での直線検出方法とエッジ点数の計数処理フローチャート。
【図９】 自車両および車線表示ラインのｚ−ｘ平面上での位置関係を示す図。
【図１０】 自車両と走行路面とのｙ−ｚ平面上での位置関係を示す図。
【図１１】 破線の車線表示ラインが検出される場合のエッジ点数の最大計数値の経時変化を示す図。
【図１２】 先行車両検出処理９２のフローチャート。
【図１３】 先行車両の検出用のウィンドウを示す図。
【図１４】 車両検出用ウィンドウの設定方法を示す図。
【図１５】 接近度判断装置でのフローチャート。
【図１６】 破線の車線表示ラインが検出される場合のエッジ点数の最大計数値およびその増減方向の経時変化を示す図。
【図１７】 ウィンドウを道路上へ投影して模式的に示した図。
【図１８】 ウィンドウのサイズとエッジ点数との経時変化を示した図。
【図１９】 道路形状検出処理のフローチャート。
【図２０】 自車両前方の走行路状況の車線表示ラインとウィンドウ。
【図２１】 ウィンドウ内で直線を検出する方法を説明する図。
【図２２】 隣接車両に割り込み車両が存在した場合を示す図。
【図２３】 自車両前方の走行路状況で急ブレーキ痕を示す図。
【図２４】 自車両前方の走行車線と隣接車線との合流時の車線表示ラインを示す図。
【符号の説明】
１１ 画像入力手段
１２ エッジ点抽出手段
１３ ウィンドウ設定手段
１４ エッジ点数計数手段
１５ 直線検出手段
１６ 割り込み車両判断手段
１７ 重み付け変更手段
１８ 道路形状検出手段
２１ エッジ点数周期性検出手段
３１ ウィンドウ大きさ変更手段
４１ 実線破線判別手段
２０１ ウィンドウ
２０２ 車線表示ライン
２２１ 自車走行車線
２２２ 隣接車線
２２３ 割り込み車両
２２４ エッジ
【産業上の技術分野】
本発明は、車両に搭載され自車両の前方の走行路状況の画像から走行車線の形状および先行車両並びに障害物を認識する装置に係わり、特に、自車走行車線に割り込み車両が存在した際に割り込み車両を検出し、障害物および道路形状の検出（推定）精度を向上させる技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の車両搭載用の道路形状の検出装置として、例えば特開平４−311211に開示されているものがある。この装置における検出方法は、まず図２０に示すエッジ抽出処理を施した画像中に撮像画像より小さい特定の領域（ウィンドウ）201 を自車走行車線の左側に存在する車線表示ライン（レーンマーク）202 または右側に存在する車線表示ライン203 等の近傍に車線表示ラインがウィンドウ内に含まれるように複数個設定する。
【０００３】
次に、図２１に示す前述の一つのウィンドウ201において、ウィンドウ201の上底211上の任意の１点213（ｘ1i,ｙ1）と、下底212上の任意の１点214（ｘ2j,ｙ2）を結ぶ線分上の画素の濃度値の和をそれぞれの線分に対して求める。
そして、濃度値の和が最大となった線分をウィンドウ内に存在する直線として検出し、この直線検出結果から車線表示ラインの位置を認識し、走行している道路の形状を推定（以下、検出ともいう）するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このような従来の車両搭載用の道路形状の検出装置においては、以下に示す問題点があった。
前記ウィンドウ内の直線検出方法においては、ウィンドウ内に生成する全線分の中から、線分上の画素の濃度値の和が最大となる線分、即ちエッジ抽出処理画像におけるエッジを最も多く含む線分を、そのウィンドウに存在する直線として検出している。
【０００５】
しかし、図２２に示す自車走行車線221 に隣接する隣接車線222 からの割り込み車両223 が存在する場合には、その割り込み車両223 の車体、あるいは影によるエッジ224 が車線表示ライン225 によるエッジ226 より長くなり、割り込み車両223 が存在するウィンドウ227 においては車線表示ライン225 の位置を正確に示さなくなる。
【０００６】
また、割り込み車両223 が存在した場合以外にも、例えば図２３に示す車線表示ライン231 の近傍に存在する急ブレーキ痕232 を含むウィンドウ233 およびウィンドウ234 や、図２４に示す隣接車線241 と合流する部分を含むウィンドウ242 などにおいても同様で、これらのウィンドウにおいては、実際に検出すべき車線表示ラインよりも急ブレーキ痕や隣接車線右側の車線表示ライン243 によりエッジが長くなるために車線表示ラインの検出精度が低下するおそれがある。
【０００７】
これら問題点の主たる原因は、割り込み車両、急ブレーキ痕、隣接車線側の車線表示ラインによるエッジがウィンドウ上下方向にほぼ全域に渡るのに対して、ウィンドウ内で検出しようとする車線表示ラインは破線であるために、前記エッジよりも短くなることにある。
また、各ウィンドウにおける直線検出結果に基づいて走行車線形状を検出する場合、ウィンドウ毎の検出結果の重み付けとして、各ウィンドウの直線上のエッジ点数を検出した直線の信頼度としても用いているが、前述の割り込み車両等により誤検出された直線は、前記のようにウィンドウ上下方向全域に渡るため、他のウィンドウに対して重み付けが大きくなる。その結果、１つのウィンドウでの直線の誤検出が、車線表示ラインの検出に大きな影響を及ぼす。
【０００８】
この道路形状の検出装置を、例えば先行車との接近度を判断し接近し過ぎと判断したときにに報知させる障害物報知システムへ応用した場合には、割り込み車両が存在する場合にできるだけ早くその存在を検出する必要がある。
ところが、従来の道路形状の検出装置においては割り込み車両の発生を検出することができないため、割り込み車両の検出用として別途検出処理を組み込む必要がある。
【０００９】
そのため、画面上で割り込みの可能性があると考えられる全ての領域に対して、割り込み車両の検出処理を施す必要が生じ、計算処理の負荷が非常に大きくなる問題がある。
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、車線表示ラインの誤検出を防止し、道路形状の検出精度を向上させる道路形状検出装置を提供することを目的とするものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
このため、請求項１に記載の発明は、自車両前方の走行路状況を撮像する撮像手段と、該撮像手段により撮像された画像データから車線表示ラインが含まれるようにウィンドウを複数個設定するウィンドウ設定手段と、該画像データのエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、該ウィンドウ設定手段により設定した各ウィンドウに対して、車線方向に向かい合う２辺上の点同士を結んでできる全線分上にあるエッジ点の個数を計数するエッジ点計数手段と、前記各ウィンドウに対して該エッジ点計数手段により得られたエッジ点計数値が最も多い線分を該ウィンドウ内での検出直線として検出する直線検出手段と、自車走行車線の隣接車線から自車走行車線に進入する車両を前記エッジ点計数値の比較により検出する割り込み車両検出手段と前記各ウィンドウの重み付け値として前記検出直線上のエッジ点計数値を用いる一方、割り込み車両が検出されたウィンドウに対しては前記重み付け値が小さくなるように補正する重み付け変更手段と、前記各ウィンドウの検出直線と前記重み付け値を用いて車線表示ラインを検出し、該車線表示ラインより道路形状を推定する道路形状推定手段と、を備えて構成し、前記割り込み車両検出手段は、前記ウィンドウ設定手段により設定された１つのウィンドウに対し、前記エッジ点計数手段で連続的に計数した前記検出直線上のエッジ点計数値が一定値以上となった場合に、該ウィンドウ内に割り込み車両が存在すると判断することを特徴とする。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、自車両前方の走行路状況を撮像する撮像手段と、該撮像手段により撮像された画像データから車線表示ラインが含まれるようにウィンドウを複数個設定するウィンドウ設定手段と、該画像データのエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、該ウィンドウ設定手段により設定した各ウィンドウに対して、車線方向に向かい合う２辺上の点同士を結んでできる全線分上にあるエッジ点の個数を計数するエッジ点計数手段と、前記各ウィンドウに対して該エッジ点計数手段により得られたエッジ点計数値が最も多い線分を該ウィンドウ内での検出直線として検出する直線検出手段と、自車走行車線の隣接車線から自車走行車線に進入する車両を前記エッジ点計数値の比較により検出する割り込み車両検出手段と、前記各ウィンドウの重み付け値として前記検出直線上のエッジ点計数値を用いる一方、割り込み車両が検出されたウィンドウに対しては前記重み付け値が小さくなるように補正する重み付け変更手段と、前記各ウィンドウの検出直線と前記重み付け値を用いて車線表示ラインを検出し、該車線表示ラインより道路形状を推定する道路形状推定手段と、を備えて構成するとともに、前記直線検出手段により検出された直線上におけるエッジ点計数値の経時変化の周期性を求めるエッジ点計数値周期性検出手段を設け、前記割り込み車両検出手段は、検出したエッジ点計数値の経時変化が該周期性を失った場合に、該ウィンドウ内に割り込み車両が存在すると判断することを特徴とする。
請求項３に記載の発明は、自車両前方の走行路状況を撮像する撮像手段と、該撮像手段により撮像された画像データから車線表示ラインが含まれるようにウィンドウを複数個設定するウィンドウ設定手段と、該画像データのエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、該ウィンドウ設定手段により設定した各ウィンドウに対して、車線方向に向かい合う２辺上の点同士を結んでできる全線分上にあるエッジ点の個数を計数するエッジ点計数手段と、前記各ウィンドウに対して該エッジ点計数手段により得られたエッジ点計数値が最も多い線分を該ウィンドウ内での検出直線として検出する直線検出手段と、自車走行車線の隣接車線から自車走行車線に進入する車両を前記エッジ点計数値の比較により検出する割り込み車両検出手段と、前記各ウィンドウの重み付け値として前記検出直線上のエッジ点計数値を用いる一方、割り込み車両が検出されたウィンドウに対しては前記重み付け値が小さくなるように補正する重み付け変更手段と、前記各ウィンドウの検出直線と前記重み付け値を用いて車線表示ラインを検出し、該車線表示ラインより道路形状を推定する道路形状推定手段と、を備えて構成するとともに、前記直線検出手段により検出された直線上におけるエッジ点計数値の経時変化からウィンドウ内で検出された検出直線が実線の車線表示ラインであるか破線の車線表示ラインであるかを判別する実線破線判別手段を設け、
前記割り込み車両検出手段は、前記検出直線が破線の車線表示ラインであったときにのみ前記割り込み車両の検出を行うことを特徴とする。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、破線の車線表示ラインの有線部の長さと無線部の長さに基づいてウィンドウの大きさを変更するウィンドウ大きさ変更手段を設けるようにした。
請求項５に記載の発明は、前記ウィンドウ大きさ変更手段は、前記ウィンドウを道路上に投影したときの車線方向の大きさを、破線の車線表示ラインの有線部の長さと無線部の長さとの間に設定するようにした。
【００１４】
【作用】
請求項１に記載の発明においては、各ウィンドウの検出直線上のエッジ点数に基づいて割り込み車両の存在を検出し、割り込み車両が存在するウィンドウに対しては重み付け値を小さくした。これにより隣接車線からの割り込み車両が存在した場合にも、割り込み車両の存在するウィンドウからの道路形状の推定に及ぼす悪影響を軽減することができ、道路検出の精度や安定性が向上する。
【００１５】
ここで、割り込み車両の検出には、各ウィンドウにおいて破線の車線表示ラインの有線部・無線部を繰り返し検出することから、エッジ点計数値Ｐmaxが周期的に変化することを利用している。この変化の最大値よりエッジ点計数値が大きくなったときに、ウィンドウ内で車線表示ラインより長い影等をもたらす割り込み車両が存在したと判断することができる。そこで、エッジ点計数値の周期的な経時変化の最大値より大きな割り込み判断のためのしきい値Ｐlimitを設定し、そのしきい値以上になった場合に、割り込み車両が存在すると判断する。これにより、割り込み車両を安定して検出することができる。
【００１６】
請求項２に記載の発明においては、エッジ点計数値の周期的な経時変化の取り得る範囲から外れた場合に、エッジ点計数値の周期性を失ったとして割り込み車両が存在すると判断することにより、割り込み車両の存在を検出することができる。
また、この発明においては、エッジ点計数値が割り込み車両からの影響を受けて増加するときに、エッジ点計数値の周期性は失っているものの、割り込み判断のためのしきい値Ｐlimitにまだ到達していない時点で割り込み車両を検出することができるため、請求項１に記載の発明より早期に割り込み車両を検出することができる。
請求項３に記載の発明においては、車両の割り込みは破線の車線表示ラインを横切って行なわれるので、検出している車線表示ラインが実線であるか破線であるかを判別する手段を追加し、破線である場合だけ割り込み判断を行い、実線の場合には割り込み判断を行わないようにすることで、計算負荷を軽減することができる。
【００１７】
請求項４に記載の発明においては、直線検出を行うウィンドウの大きさを車線表示ラインの有線部と無線部の長さに応じた適切な値に修正するウィンドウ大きさ変更手段を設けることにより、割り込み車両の検出の信頼性や安定性を向上させることができる。
請求項５に記載の発明においては、直線検出を行うウィンドウの大きさを車線表示ラインの有線部と無線部の長さの間に設定するため、エッジ点計数値の変化を十分大きくとることができ、割り込み車両の検出感度を向上させることができる。
【００１９】
【実施例】
以下、この発明の実施例を図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る道路形状の推定（検出）装置の構成を示すブロック図である。
その構成は、前方の道路の画像を取り込む画像入力手段11と、前記画像入力手段11から取り込んだ画像にエッジ点抽出処理を施し車線表示ラインや車両等を表すエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段12と、エッジ抽出処理を施した画像に対して道路形状を推定するためのウィンドウを複数個設定するウィンドウ設定手段13と、各ウィンドウの上辺の１点と下辺の１点を結ぶ全ての線分上に存在するエッジ点の個数を計数するエッジ点数計数手段14と、各ウィンドウの全ての前記線分の中から最もエッジ点数（エッジ点計数値）の多い線分をそのウィンドウの検出直線とする直線検出手段15と、検出直線上のエッジ点計数値の変化からそのウィンドウ位置に割り込み車両が存在するかどうかを判別する割り込み車両判別手段16と、割り込み車両が認識されたときにそのウィンドウの重み付け値が小さくなるように補正する重み付け変更手段17と、重み付けされた各ウィンドウの直線検出結果から道路形状を推定する道路形状推定（検出）手段18と、から構成される。
【００２０】
図５は、この発明の一実施例として障害物報知システムに応用したときの装置構成のブロック図である。この障害物報知システムとは、自車走行車線に隣接した走行車線からの割り込み車両を速やかに検出し、運転者に的確な報知するものである。
その構成は、前方道路画像を取り込むための撮像装置51と、取り込まれた前方道路画像に付して処理を行い自車の走行車線に対する変位量、角度、先行車または割り込み車両までの距離を出力する画像処理装置52と、自車の走行車速を検出する車速センサ53と、先行車もしくは割り込み車両までの車間距離と自車速を勘案して接近度を判断する接近度判断装置54と、接近しすぎと判断された場合に報知する報知装置55とから成る。
【００２１】
次に、各構成要素の説明をする。まず撮像装置51においては、自車前方の道路を１フレーム毎に連続的に撮像する。この画像データを画像処理装置52に送り、画像データの画面左上を原点に水平方向をｘ方向、垂直方向をｙ方向として、各画素毎に座標Ｇ（ｘ，ｙ）を割り付ける。
画像処理装置52においては、図６に示す処理を行なう。この処理について説明すると、まず道路形状検出処理60においては、取り込まれた前方の道路の画像にエッジ抽出処理を施し、車線表示ライン等を表す直線成分を強調する。この直線成分の近傍に台形のウィンドウを車線表示ラインを含むように複数個設定し、各ウィンドウ内において直線を検出し、これらの検出した各ウィンドウの直線から車線表示ラインの位置を認識し道路形状を推定する
ここで、割り込み車両の有無を判定処理61により行い、割り込み車両がない場合には検出した自車線上の先行車両を検出する先行車両検出処理62を行なう。
【００２２】
また、割り込み車両がある場合には各ウィンドウにおいて割り込み車両を検出したときにそのウィンドウの重み付け値を小さく変更すると共に、先行車両あるいは割り込み車両までの車間距離Ｒを算出する割り込み車両検出処理63を行なう。
以上説明してきたように撮像した画像に対して処理する一方、車速センサ53により自車速度Ｖf を検出する。この自車速度Ｖf と前記車間距離Ｒとを接近度判断装置54に出力し、接近度を表す指標である報知距離Ｒs を算出する。そして、接近度判断装置54は報知距離Ｒs と車間距離Ｒを比較することにより、先行車両への接近度を判断し、接近しすぎと判断される場合に報知させるための作動信号を出力する。この作動信号を受けて報知装置55が報知させる。この報知の方法としては、例えば、報知ランプ等による視覚的な呈示、音の発生等の聴覚的な呈示が挙げられる。
【００２３】
次に、道路形状検出処理61と、先行車検出処理62と、割り込み車両検出処理63の詳細な処理内容について順次説明する。
図７は道路形状検出処理61のフローチャートである。まず始めにステップ71で、撮像装置51から撮像した前方の道路画像を入力する。
次に、ステップ72で撮像した道路の画像のエッジ点を抽出する。ここで、エッジ点とは、明るさの急激に変化する点を意味している。このエッジ点を抽出するには、入力画像Ｇ（ｘ，ｙ）に対して、例えばSobel オペレータによりフィルタ処理して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、しきい値ＣｓとＳｘ（ｘ，ｙ）とを比較し、Ｓｘ（ｘ，ｙ）＞Ｃｓである点を抽出し、この点をエッジ点と判断する。尚、しきい値Ｃｓは入力画像の明るさの度合いによって適宜決定される。このエッジ抽出処理により車線表示ラインの検出が容易な画像を得ることができる。
【００２４】
次にステップ73において、図２０に示すような車線表示ライン近傍に車線表示ラインが含まれるようにウィンドウ201 を複数個設定する。ここでは図２０の水平方向をｘ方向とし、垂直方向をｙ方向とする。ここにおいて自車両に近い領域、即ち画面下方のウィンドウ程ｙ方向の幅を広く設定しているのは、左側の車線表示ライン202 および右側の車線表示ライン203 の直線性が高いためで、逆に自車両から遠い領域のウィンドウのｙ方向の幅を小さく設定しているのは、特に曲線路の場合には画面上での車線表示ラインの直線性が悪くなるためである。
【００２５】
尚、これらのウィンドウのｘ方向およびｙ方向の位置、設定個数、ｘ方向の幅、ｙ方向の幅等の各種パラメータは、カメラの画角、取付位置、画像の分解能の等の諸要因により適宜変化させる。
ステップ74においては、設定された各ウィンドウにおいて、その上辺の１点と下辺の１点を結ぶ全ての線分の中から、車線表示ラインを表す線分を検出する。
【００２６】
この検出方法は図２１に示すように、上辺211 のｎ個の点の中の１点213 と、下辺212 のｍ個の点の中の１点214 を、それぞれ通るようなｎ×ｍ本の線分の中から、最もエッジ点を多く含む線分を検出するものである。その具体的な処理を図８のフローチャートに示した。エッジ点抽出処理により得られたエッジ画像に対し、ステップ81において変数i ，j ，Ｐmax を初期化後、ステップ82において上端（ｘui , ｙu ）、下端（ｘdj , ｙd ）を結ぶウィンドウ内の線分上の画素でエッジ点の和ｐijを算出する。
【００２７】
次に、ステップ83でエッジ点数ｐijと過去のエッジ点数の最大値Ｐmax との比較を行い、ｐijがＰmax よりも大きければステップ84でＰmax , ｘu ,ｘd の値を更新する。この処理を下端の点の配列を表すｊを０からｍまで変化させて繰り返し、さらに上端の点の配列を表すｉについても０からｎまで繰り返す。
最終的にステップ85でエッジ点の和が最大となる線分の上側および下側の座標値ｘu , ｘd と、エッジ点の和の最大値Ｐmax が得られる。このＰmax をエッジ点計数値と呼ぶことにする。また、Ｐmax は検出された直線が車線表示ラインである信頼度を表す指標でもあり、後に示すウィンドウの検出直線の重み付け処理で用いられる。
【００２８】
ステップ75においては、各ウィンドウにおいて割り込み車両が存在するか否かをエッジ点計数値の比較により判断する。これは、各ウィンドウにおいて破線の車線表示ラインの有線部・無線部が繰り返し検出されるためにエッジ点計数値Ｐmax が変化するが、ウィンドウ内に割り込み車両が存在する場合には車線表示ラインより長い影等に影響され、この変化の最大値よりエッジ点計数値が大きくなることを利用している。
【００２９】
具体的には、請求項１に記載の発明のように各ウィンドウにおけるエッジ点計数値Ｐmaxの値が所定値Ｐlimit以上である場合に、そのウィンドウにおいて割り込み車両が存在したと判断する。破線の車線表示ラインが検出される場合のエッジ点計数値Ｐmaxは、図１１に示すように車線表示ラインの有線部の長さとウィンドウのｙ方向の長さに応じたある最小値Ｐ1、最大値Ｐ2の範囲内で周期的に変化する。尚、このときの周期Ｔは車線表示ラインの有線部の長さＬ1と無線部の長さＬ2の和を自車速度Ｖfで除することにより得られる。
【００３０】
従って、割り込み判断のための所定値Ｐlimit は、車線表示ライン検出時の最大値Ｐ2 より大きくなるように、各ウィンドウのｙ座標やウィンドウのｙ方向の長さに応じて定めればよい。
ステップ76においては、各ウィンドウでの検出直線の重み付け値を決定する。基本的には、各ウィンドウの重み付け値としてエッジ点計数値Ｐmax を用いればよいが、割り込みが検出された場合には、そのウィンドウの重み付け値は小さい値（例えば０）とする。
【００３１】
最後にステップ77においては、各ウィンドウにおける検出直線および重み付け値に応じて道路形状を検出する。この道路形状の検出方法の一例として、２次元の道路モデルを用いた検出方法を以下に説明する。
自車両前方の道路の３次元形状検出するために、水平形状を２次式、垂直形状を１次式で近似すると、図９および図１０に示すように撮像画面上に投影される道路形状は（１）式および（２）式で表される。
ｘ＝ｂｚ2 ＋ｃｚ＋ａ−ｋｅ ・・・（１）
ｙ＝ｄｚ−Ｈ0 ・・・（２）
ここで、ａは自車両91左側車線表示ライン92と車両中心93との距離（偏位）、ｂは道路の曲率、ｃはｚ＝０（カメラの高さに相当する）における車線表示ラインの接線方向94に対するヨー角95、ｄは道路とｚ軸との相対角度101 （ピッチ角）、ｅは車線の両側に存在する車線表示ライン間の距離96（車線幅に相当する）、Ｈ0 はカメラ102 の設置点の地上高103 で、ｋは車線表示ラインに対応する番号（左の車線表示ライン92においては０，右の車線表示ライン97においては１）である。
【００３２】
このモデルをｘ−ｙ平面上に透視変換し、ｘ−ｙ平面における車線表示ラインのモデルを作成すると、各車線表示ラインに対するｘ座標ｘk は（３）式で表される。
ｘk ＝（ a＋ｋｅ )( ｙ−ｄ )＋ｂ/(ｙ−ｄ )＋ｃ ・・・（３）
いま、自車両の進路は時間に対して滑らかに変化すると仮定し、前フレーム画像で検出した直線の端点と、現フレーム画像で検出した直線の端点との座標の差Δｘk は、（３）式をテイラー展開し、２次以降の項を省略することにより（４）式で表される。
Δｘk ＝Ａ・Δａ＋Ｂ・Δｂ＋Ｃ・Δｃ＋Ｄ・Δｄ＋Ｅ・Δｅ・・・（４）
ここで、
Ａ＝∂ｘk ／∂ａ＝ｙ−ｄ
Ｂ＝∂ｘk ／∂ｂ＝1 ／（ｙ−ｄ）
Ｃ＝∂ｘk ／∂ｃ＝１
Ｄ＝∂ｘk ／∂ｄ＝−（ａ＋ｋｅ）＋ ｂ／（ｙ−ｄ）2 ・・・（５）
であり、ｙはウィンドウ内で構成される直線の端点のｙ座標を表す。従って、同一ウィンドウ内の直線検出によって求められる前フレーム画像における検出直線の端点と、現フレーム画像における検出直線の端点とのｘ座標の差をＫklとしたときに、Ｋklと（４）式より得られるｘの変動量の各ウィンドウ毎の値Δｘklとの差が最小となるような道路形状を表すパラメータの変動量Δａ〜Δｅを最小二乗法により算出する。ここで、ｌは道路上の車線表示ライン１本に対して設定されるウィンドウの数を表す。
【００３３】
いま、εをＫklとΔｘklの差の評価関数とすると、
ε＝ΣΣｐkl（Δｘkl−Ｋkl） ・・・（６）
尚、ｐklはウィンドウ内で検出された直線の信頼度を表しており、前述のエッジ点計数値Ｐmax に相当する値である。ここにおいて、εが最小になるΔａ〜Δｅの値を算出した後、（３）式の道路形状を示すパラメータａ〜ｅにこれらの値をそれぞれ加えることにより、車線表示ラインを認識し、これを基に道路形状を検出することができる。
【００３４】
次に、図６の先行車両検出処理62の詳細を図１２のフローチャートを用いて説明する。
まず、ステップ121 においては自車の前方の道路の画像に対して、例えば、横方向のSobel オペレータを用いたフィルタリング処理により水平エッジを抽出する。
【００３５】
次にステップ122 においては、抽出した水平エッジの濃度値を水平エッジしきい値Ｖと比較し、水平エッジの濃度値が水平エッジしきい値Ｖより小さいものを全て検出し、先行車両の影の候補とする。
ステップ123 で、影の候補として選出された水平エッジの中で最も画面下方に存在するものを検出する。
【００３６】
ステップ124 で、前記水平エッジの上下方向の位置ｙを算出し、水平エッジが先行車両の影によるものかを、例えば前記ｙの経時変化や前記水平エッジの形状から判定する。この処理は、例えば道路の上にある橋梁の影や、隣車線を走行している車両の影を先行車と誤検出することを防ぐために行なう。
先行車両の影の検出がなければ、先行車両なしと判断し、先行車両の影があると判断された場合にはステップ125 にて、検出した先行車両の影の上方に車両形状を検出するためのウィンドウを設定する。このウィンドウは、図１３に示すように検出した先行車131 の影132 に隣接した上方に、先行車の影の左右幅より少し横方向（ｘ方向）に広いウィンドウ133 を設定する。
【００３７】
次にステップ126 で、このウィンドウ133 内の垂直エッジ134 を抽出し、ステップ127 で１組（２本）の垂直エッジを検出する。これは、車両形状の特徴として先行車131 の車体下部の左右の隅にはタイヤ135 が存在し、エッジ抽出された画像には車幅Ｗの間隔で垂直エッジが検出されることが予測できるので、これを利用して車両を検出しようとするものである。１組の垂直エッジ134 が検出された場合には先行車両ありと判断し、検出されない場合には先行車両なしと判断する。
【００３８】
ステップ128 において、先行車両がある場合には先行車両の影132 の垂直方向の位置ｙを用いて（７）式から自車両と先行車両との車間距離Ｒを算出する。
Ｒ＝Ｆ・Ｈ0 ／（ｙ−ｄ） ・・・（７）
ここで、Ｆは撮像装置51のカメラレンズの焦点距離である。
【００３９】
次に、図６の割り込み車両検出処理63の詳細を図１４を用いて説明する。割り込み車両の検出には、まず割り込み車両が検出されたウィンドウ141 を拡大した車両検出ウィンドウ142 を設定し、その車両検出ウィンドウ142 内において、先行車両検出処理62と同様の処理を行なう。そして割り込み車両が存在する場合に、割り込み車両までの車間距離Ｒを算出する。
【００４０】
このように、必要なときに必要な領域だけ割り込み車両の検出処理を行なうことにより、全体の検出処理の計算負荷を軽減することができる。
次に、接近度判断装置54の動作を図１５のフローチャートを用いて説明する。まず、ステップ151 で車速センサ53からの自車速Ｖf および画像処理装置52からの車間距離Ｒを読み込む。
【００４１】
そして、ステップ152 において車間距離Ｒの変化率を算出することで自車両と先行車両の相対速度Ｖr ＝ｄＲ／ｄｔを求める。この相対速度は、例えば時間に対する車間距離の変化を最小二乗法により求めることにより得られる。
その後ステップ153 で報知距離を算出する。このステップにおいては、１次報知用の報知距離Ｒs1と、２次報知用の報知距離Ｒs2をそれぞれ算出する。この報知距離は（８）式により求められる。
Ｒs1＝Ｖf Ｔd1＋（Ｖf2−Ｖa2）／２α1
Ｒs2＝Ｖf Ｔd2＋（Ｖf2−Ｖa2）／２α2 ・・・（８）
ここで、Ｖf は自車速度、Ｔd1, Ｔd2は運転者の反応時間やブレーキの立ち上がり時間などによる空走時間、Ｖa は先行車両の速度、α1,α2 は自車両の減速度で、Ｔd1＞Ｔd2，α1 ＜α2 である。
【００４２】
ステップ154 においては、車間距離Ｒと１次報知距離Ｒs1を比較して（９）式により接近度を判断する。
Ｒ≦Ｒs1 ・・・（９）
（９）式が成立する場合には１次報知距離以下の状態であり、１次報知もしくは２次報知を発生させる。また（９）式が成立しない場合にはステップ151 に戻る。
【００４３】
ステップ155 においては、さらに２次報知距離Ｒs2と車間距離Ｒを比較し、（１０）式により接近度を判断する。
Ｒ≦Ｒs2 ・・・（１０）
（１０）式が成立する場合には２次報知距離以下の状態であり、ステップ291 の２次報知を発生させ、ステップ292 で２次報知用の報知ランプを点灯するようにする。
【００４４】
また（１０）式が成立しない場合には、ステップ156 で現在の時刻Ｔn と報知発生時ＴF1から報知時間Δt 経過したかを判断して、報知時間Δt 以内であれば、ステップ157 で１次報知用の報知音を発生し、ステップ158 で１次報知用の報知ランプを点灯する。もし報知時間Δt を越えていれば、ステップ159 で１次報知用の報知音を停止し、報知ランプのみ点灯する。そして１次報知および２次報知ともに発生後はステップ151 に戻り、これらの処理を繰り返す。
【００４５】
次に、請求項２に記載の発明の一実施例を説明する。前述の請求項１に記載の発明は、各ウィンドウにおいて破線の車線表示ラインの有線部・無線部が繰り返し検出されるためにエッジ点計数値Ｐmaxが変化するが、ウィンドウ内に割り込み車両が存在する場合には車線表示ラインより長い影等に影響され、この変化の最大値よりエッジ点計数値が大きくなることを利用している。そこで、ここではエッジ点計数値Ｐmaxの変化の周期性を積極的に利用して割り込み車両を検出している。
【００４６】
図２はこの発明の構成を示すブロック図で、図１に示す構成要素に、検出した直線上のエッジ点数の変化から周期性を検出するエッジ点数周期性検出手段21が付与された構成となっている。
その検出方法は、エッジ点数周期性検出手段21により各ウィンドウ内でエッジ点計数値の時間に対する周期性が保たれているかを検出し、保たれていなければ割り込み車両判別手段16により割り込み車両の検出を行い、保たれていれば割り込み車両は無いと判断して道路形状推定（検出）手段18により道路形状を検出するものである。
【００４７】
このエッジ点計数値Ｐmax の変化の周期性を検出するには、少なくとも１周期分のデータが必要である。例えば、画像の処理周期が30Hzで、破線間隔20m 、最低車速50km／h （高速道路上での使用を想定）の場合には、エッジ点計数値Ｐmax を最低44回測定したデータを記憶しておく必要がある。
次に具体的な検出処理を図１６に基づいてステップ毎に説明する。
【００４８】
▲１▼毎回の検出におけるエッジ点計数値161 の中で、時刻ｔ0 からΔＴだけ前（ｔ0 ─ΔＴ）でのエッジ点数ＰB を、時刻ｔ0 でのエッジ点計数値Ｐt0と比較することにより、エッジ点計数値の増減の方向162 を求める。
▲２▼時刻（ｔ0 ─ΔＴ）でのエッジ点計数値ＰB から、エッジ点数計数値の変化の１周期前のデータの時刻ｔlastを求める。即ち、時刻（ｔ0 ─ΔＴ）でのエッジ点計数値161 とエッジ点計数値の増減の方向162 が一致するエッジ点計数値を過去に遡って検索し、該当するデータの時刻ｔlastを求める。
【００４９】
▲３▼１周期前のエッジ点計数値ＰlastからΔＴだけ後（ｔlast＋ΔＴ）のデータのエッジ点計数値を求め、この値をＰc とする。
▲４▼エッジ点計数値Ｐc を中心として、一定値ΔＰだけの幅を持たせた範囲（Ｐc ±ΔＰ）を時刻ｔ0 でのエッジ点計数値の推定変化範囲（割り込み車両がない場合に取り得る範囲）として設定する。
【００５０】
▲５▼時刻ｔ0 のエッジ点計数値Ｐt0が、この推定変化範囲に収まっているか判別する。推定変化範囲に含まれていなければ割り込みが発生していると判断し、含まれていれば割り込みが発生していないと判断する。
ここでエッジ点数計数値Ｐmax の推定変化範囲を設定するための一定値ΔＰの値は、小さく設定する程割り込み車両の検出感度が高くなるが、外乱に対する感度も高くなるために実用的でなくなる。そこで、過去の１周期分のエッジ点計数値Ｐmax から最大・最小値を求め、推定変化範囲の上限値・下限値をこの最大・最小値と設定してもよい。
【００５１】
尚、ここにおいては自車速度は変化しないと仮定しているが、自車速度変化を考慮して記録したエッジ点数の各データから、データ間を補間するなどして通常変化範囲を求めれば、検出の安定性をより一層向上させることができる。
更に他の方法を示す請求項４に記載の発明の一実施例ついて説明する。この発明では車線表示ラインの検出感度を上げるために、ウィンドウの大きさを適切な値に設定して検出を行ない、検出感度を向上させるものである。
【００５２】
図３は、請求項４に記載の発明の構成を表すブロック図で、図１におけるエッジ点数計数手段14にウィンドウの大きさ変更手段31が付与された構成となっている。このウィンドウ大きさ変更手段31により、車線表示ラインを検出するに最適なウィンドウ大きさに設定することができる。
ここで、ウィンドウの大きさを変更する原理について説明する。
【００５３】
図１７は、図２０に示すウィンドウ204 と、車線表示ラインを道路上に投影した結果である。いま、道路上でのウィンドウ171 内の車線表示ライン172 の長手方向に対する長さ173 をｈ、有線部の長さ174 と無線部の長さ175 をそれぞれＬ1 、Ｌ2 として、Ｌ1 ，Ｌ2 に対するウィンドウの大きさｈが変化したときのエッジ点計数値の変化について考える。
【００５４】
一般に、高速道路や一般的な自動車道路においては無線部の長さＬ2 は有線部の長さＬ1 よりも長いため、ここでは以下の３つの状況について検討する。
（ａ） ０ ＜ｈ≦Ｌ1 の場合
（ｂ） Ｌ1 ＜ｈ≦Ｌ2 の場合
（ｃ） Ｌ2 ＜ｈ の場合
（ａ）から（ｃ）の各状況におけるエッジ点数の変化を図１８(a) 〜(c) に示す。ここにおいて図１８では、Ｌ1 ，Ｌ2 ，ｈの長さを画像平面上における画素数、即ちエッジ点計数値Ｌ1w，Ｌ2w，ｈｗに換算して表している。この換算は（５）式を用いることにより、幾何学的に求め得る。いずれの場合にもエッジ点計数値の取り得る値は０〜ｈｗの範囲内である。
【００５５】
（ａ） 0 ＜ｈ≦Ｌ1 の場合、エッジ点数は、最小値が０で最大値がｈｗとなり、この０〜ｈｗの区間で周期的に変動する。
（ｂ） Ｌ1 ＜ｈ≦Ｌ2 の場合、エッジ点数は、最小値が０で最大値がＬ1wとなり、この０〜Ｌ1wの区間で周期的に変動する。
（ｃ） Ｌ2 ＜ｈ の場合、エッジ点数は、最小値がｈｗ−Ｌ2wで最大値がＬ1 となり、このｈｗ−Ｌ2w〜Ｌ1wの区間で周期的に変動する。
【００５６】
ここで、エッジ点数の通常取り得る範囲から逸脱したことを検出する請求項１に記載の発明と、エッジ点数変化の周期性を失ったことから割り込み車両の存在を検出する請求項２に記載の発明と比較しながらウィンドウの大きさを変化させる効果について考える。
まず、（ａ）の場合においては、割り込みが発生してもエッジ点数が０〜ｈｗという通常取り得る範囲から逸脱することはないため、割り込み車両が検出されにくくなる。また、（ｃ）の場合においてもｈの値が過度に大きくなると、エッジ点計数値の最小値ｈｗ−Ｌ2wと最大値Ｌ1wの差が小さくなり変化の周期性が不明確になる。そのため、（ａ）と同様に割り込み車両が検出されにくくなる。
【００５７】
従って、ウィンドウの大きさｈは、エッジ点計数値の変化の振幅が最も大きくなる（ｂ）の範囲（Ｌ1 ＜ｈ≦Ｌ2 ）に設定されることが望ましい。
一般的に同じ形態の道路を走行している場合には、Ｌ1 、Ｌ2 の長さは変化しない。そのため、対象とする道路を１つに限定するのであれば、ウィンドウの大きさｈをその道路に合わせて適切な値を選択すればよい。例えば、高速道路の場合には有線部Ｌ1 ＝８m 、無線部Ｌ2 ＝12 mと定められているので、ｈの値を適切に定めることによりエッジ点計数値の変化の振幅を高め割り込み車両を精度良く検出できるようになる。
【００５８】
しかし、例えば高速道路と一般道路といった道路の種類より異なり、走行している道路の車線表示ラインの長さが変化した場合でも、ウィンドウの大きさｈを前記（ｂ）の範囲に保つには、過去のエッジ点計数値の変化から自動的に最適なウィンドウの大きさを決定する手法が必要である。
次に請求項５に記載の発明のステップ60における道路形状検出処理の具体的な処理内容を図１９に示す。まずステップ191 で前方の道路画像を取り込み、取り込まれた前方道路画像に対してステップ192 でエッジ抽出等の画像処理を施し、車線表示ラインの検出が容易な画像を作成する。次にステップ193 で直線検出を行うためのウィンドウを設定し、ステップ194 においては設定された各ウィンドウにおいて、その上辺の１点と下辺の１点を通る最も確からしい直線を検出する。ここまでの処理内容は、請求項１の発明における図７の処理と同一である。
【００５９】
次にステップ195 においては、過去の１周期分のエッジ点計数値を測定しているか判別する。即ち、処理の初期段階や割り込みが発生した後、あるいはウィンドウの大きさを変更した直後の１周期の間は、新たに１周期分のデータが蓄積されるまで割り込み車両の検出を行わない。
ここで、過去１周期分のエッジ点計数値を蓄積するには、自車速Ｖf の値に反比例するように個数を決定してもよい。例えば、道路上の車線表示ラインの１周期の長さをＬc 、画像取り込み周期をΔＴとすれば、Ｌc ／（Ｖf ・ΔＴ）個のエッジ点計数値を取り込めば少なくとも１周期分は確保することができる。
【００６０】
また、過去の１周期分のエッジ点計数値が確保されている場合においては、ウィンドウの大きさｈｗを最適な値に変更する。具体的には、ステップ196 で過去の１周期のエッジ点計数値の最大値Ｐ2 を算出し、その値がウィンドウの大きさを表すｈｗと等しいか判別する。
もしエッジ点計数値の最大値Ｐ2 がウィンドウの大きさを表すｈｗと等しい場合には、前記（ａ）の状況であるので、ステップ197 でウィンドウの大きさｈｗを拡大する。このウィンドウを拡大する方法としては、現在のウィンドウの大きさに対して一定画素数（例えば１画素）だけウィンドウを大きく設定すればよい。
【００６１】
またＰ2 とｈｗが異なる場合には、ステップ198 で過去１周期のエッジ点計数値の最小値Ｐ1 が０に等しいかを判別する。最小値Ｐ1 が０でない場合には、前記（ｃ）の状況であるので、ステップ199 でウィンドウの大きさｈｗを縮小する。この縮小の方法は、現在のウィンドウの大きさに対して一定画素数（例えば１画素）だけウィンドウを小さく設定すればよい。
【００６２】
尚、ここでのウィンドウの大きさの変更は、画像平面上におけるウィンドウのｈｗを変化させることにより行なうことにする。
ステップ197 または199 でウィンドウの大きさを変更した場合には、ステップ193 へ戻り、新しいウィンドウの大きさで処理を継続する。
ウィンドウの大きさを変更しなかった場合には、ステップ281 にて各ウィンドウにおける割り込み車両の存在を検出し、道路形状を検出する。。
【００６３】
次に他の方法を示す請求項３に記載の発明について説明する。
請求項３に記載の発明は、通常、割り込み車両は実線の車線表示ライン側からは発生せず、道路交通法規において車線変更が許されている破線の車線表示ライン側から発生するので、破線の車線表示ラインが検出された場合のみ割り込み車両の検出を行うことにより、検出処理の高速化を図るものである。
【００６４】
図４は、請求項３に記載の発明の構成を表すブロック図で、図１に示す構成に実線破線判断手段41が付与された構成である。
ここで、エッジ点計数値の時間的変化から検出された車線表示ラインが実線であるか破線であるかを判別する実線破線判別手段41について説明する。
具体的な実線および破線の判断は、車線表示ライン近傍に設けられた複数のウィンドウの内、１つのウィンドウに着目して検出直線上のエッジ点計数値の周期的変化の有無により判断する。即ち、破線の車線表示ラインの場合は車線表示ラインの有線部および無線部が交互にウィンドウ内に現れるので、エッジ点計数値の経時的な変化態様がある周期性を持つ変化において、周期的変動があった場合は有線部および無線部を繰り返し検出しているため破線と判断し、一方、エッジ点計数値の周期的変動が無い場合には連続した線であるとして実線と判断する。
【００６５】
そして、破線と判断された場合のみ割り込み車両の検出を行い、実線と判断された際の割り込み車両の検出処理を省くことにより検出処理の高速化を図る。
【００６６】
【発明の効果】
以上説明したように請求項１に記載の発明においては、各ウィンドウにおける検出直線上のエッジ点数を基に隣接車線からの割り込み車両を検出し、割り込み車両が発生したウィンドウに対しては重み付け値を小さくした。これにより、割り込み車両が発生したウィンドウが道路形状の検出に及ぼす悪影響を最小限に留めることができ、道路形状の推定（検出）の精度や安定性が向上する。
また、割り込み車両の検出手段を、エッジ点計数値の経時変化で特定のしきい値Ｐ limit を超えた場合に割り込み車両が発生したと判断することにより、割り込み車両を安定して検出することができる。
【００６７】
請求項２に記載の発明においては、エッジ点計数値の経時変化で通常取り得る変化範囲から外れた場合に割り込み車両が発生したと判断することにより、割り込み車両を検出することができる。また、エッジ点計数値が割り込み車両からの影響を受けて増加するときに、エッジ点計数値の周期性は喪失しているものの、割り込み車両の有無の判断のためのしきい値Ｐlimitにまだ到達していない時点、即ち、より早期に割り込み車両を検出することができる。
請求項３に記載の発明においては、検出している車線表示ラインが実線であるか破線であるかを判別する手段を設け、割り込み車両が発生する可能性がある破線の車線表示ラインであるときのみ割り込み判断を行うこととしたため、全体の計算負荷を軽減することができる。
【００６８】
請求項４に記載の発明においては、直線検出を行うウィンドウの大きさを走行している道路の車線表示ラインの長さに応じて逐次修正することにより、割り込み車両の検出の信頼性や安定性を向上させることができる。
請求項５に記載の発明においては、直線検出を行うウィンドウの大きさを破線の車線表示ラインの有線部の長さと無線部の長さの間に設定することにより、割り込み車両の検出感度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 請求項１および２に記載の発明のブロック構成図。
【図２】 請求項３に記載の発明のブロック構成図。
【図３】 請求項４に記載の発明のブロック構成図。
【図４】 請求項６に記載の発明のブロック構成図。
【図５】 障害物報知システムの装置構成図。
【図６】 画像処理装置５２の処理フローチャート。
【図７】 道路形状検出処理の処理フローチャート。
【図８】 ウィンドウ内での直線検出方法とエッジ点数の計数処理フローチャート。
【図９】 自車両および車線表示ラインのｚ−ｘ平面上での位置関係を示す図。
【図１０】 自車両と走行路面とのｙ−ｚ平面上での位置関係を示す図。
【図１１】 破線の車線表示ラインが検出される場合のエッジ点数の最大計数値の経時変化を示す図。
【図１２】 先行車両検出処理９２のフローチャート。
【図１３】 先行車両の検出用のウィンドウを示す図。
【図１４】 車両検出用ウィンドウの設定方法を示す図。
【図１５】 接近度判断装置でのフローチャート。
【図１６】 破線の車線表示ラインが検出される場合のエッジ点数の最大計数値およびその増減方向の経時変化を示す図。
【図１７】 ウィンドウを道路上へ投影して模式的に示した図。
【図１８】 ウィンドウのサイズとエッジ点数との経時変化を示した図。
【図１９】 道路形状検出処理のフローチャート。
【図２０】 自車両前方の走行路状況の車線表示ラインとウィンドウ。
【図２１】 ウィンドウ内で直線を検出する方法を説明する図。
【図２２】 隣接車両に割り込み車両が存在した場合を示す図。
【図２３】 自車両前方の走行路状況で急ブレーキ痕を示す図。
【図２４】 自車両前方の走行車線と隣接車線との合流時の車線表示ラインを示す図。
【符号の説明】
１１ 画像入力手段
１２ エッジ点抽出手段
１３ ウィンドウ設定手段
１４ エッジ点数計数手段
１５ 直線検出手段
１６ 割り込み車両判断手段
１７ 重み付け変更手段
１８ 道路形状検出手段
２１ エッジ点数周期性検出手段
３１ ウィンドウ大きさ変更手段
４１ 実線破線判別手段
２０１ ウィンドウ
２０２ 車線表示ライン
２２１ 自車走行車線
２２２ 隣接車線
２２３ 割り込み車両
２２４ エッジ
Claims (5)
- 自車両前方の走行路状況を撮像する撮像手段と、
該撮像手段により撮像された画像データから車線表示ラインが含まれるようにウィンドウを複数個設定するウィンドウ設定手段と、
該画像データのエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、
該ウィンドウ設定手段により設定した各ウィンドウに対して、車線方向に向かい合う２辺上の点同士を結んでできる全線分上にあるエッジ点の個数を計数するエッジ点計数手段と、
前記各ウィンドウに対して該エッジ点計数手段により得られたエッジ点計数値が最も多い線分を該ウィンドウ内での検出直線として検出する直線検出手段と、
自車走行車線の隣接車線から自車走行車線に進入する車両を前記エッジ点計数値の比較により検出する割り込み車両検出手段と
前記各ウィンドウの重み付け値として前記検出直線上のエッジ点計数値を用いる一方、割り込み車両が検出されたウィンドウに対しては前記重み付け値が小さくなるように補正する重み付け変更手段と、
前記各ウィンドウの検出直線と前記重み付け値を用いて車線表示ラインを検出し、該車線表示ラインより道路形状を推定する道路形状推定手段と、
を備えて構成し、
前記割り込み車両検出手段は、前記ウィンドウ設定手段により設定された１つのウィンドウに対し、前記エッジ点計数手段で連続的に計数した前記検出直線上のエッジ点計数値が一定値以上となった場合に、該ウィンドウ内に割り込み車両が存在すると判断することを特徴とする道路形状推定装置。 - 自車両前方の走行路状況を撮像する撮像手段と、
該撮像手段により撮像された画像データから車線表示ラインが含まれるようにウィンドウを複数個設定するウィンドウ設定手段と、
該画像データのエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、
該ウィンドウ設定手段により設定した各ウィンドウに対して、車線方向に向かい合う２辺上の点同士を結んでできる全線分上にあるエッジ点の個数を計数するエッジ点計数手段と、
前記各ウィンドウに対して該エッジ点計数手段により得られたエッジ点計数値が最も多い線分を該ウィンドウ内での検出直線として検出する直線検出手段と、
自車走行車線の隣接車線から自車走行車線に進入する車両を前記エッジ点計数値の比較により検出する割り込み車両検出手段と、
前記各ウィンドウの重み付け値として前記検出直線上のエッジ点計数値を用いる一方、割り込み車両が検出されたウィンドウに対しては前記重み付け値が小さくなるように補正する重み付け変更手段と、
前記各ウィンドウの検出直線と前記重み付け値を用いて車線表示ラインを検出し、該車線表示ラインより道路形状を推定する道路形状推定手段と、
を備えて構成するとともに、
前記直線検出手段により検出された直線上におけるエッジ点計数値の経時変化の周期性を求めるエッジ点計数値周期性検出手段を設け、
前記割り込み車両検出手段は、検出したエッジ点計数値の経時変化が該周期性を失った場合に、該ウィンドウ内に割り込み車両が存在すると判断することを特徴とする道路形状推定装置。 - 自車両前方の走行路状況を撮像する撮像手段と、
該撮像手段により撮像された画像データから車線表示ラインが含まれるようにウィンドウを複数個設定するウィンドウ設定手段と、
該画像データのエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、
該ウィンドウ設定手段により設定した各ウィンドウに対して、車線方向に向かい合う２辺上の点同士を結んでできる全線分上にあるエッジ点の個数を計数するエッジ点計数手段と、
前記各ウィンドウに対して該エッジ点計数手段により得られたエッジ点計数値が最も多い線分を該ウィンドウ内での検出直線として検出する直線検出手段と、
自車走行車線の隣接車線から自車走行車線に進入する車両を前記エッジ点計数値の比較により検出する割り込み車両検出手段と、
前記各ウィンドウの重み付け値として前記検出直線上のエッジ点計数値を用いる一方、割り込み車両が検出されたウィンドウに対しては前記重み付け値が小さくなるように補正する重み付け変更手段と、
前記各ウィンドウの検出直線と前記重み付け値を用いて車線表示ラインを検出し、該車線表示ラインより道路形状を推定する道路形状推定手段と、
を備えて構成するとともに、
前記直線検出手段により検出された直線上におけるエッジ点計数値の経時変化からウィンドウ内で検出された検出直線が実線の車線表示ラインであるか破線の車線表示ラインであるかを判別する実線破線判別手段を設け、
前記割り込み車両検出手段は、前記検出直線が破線の車線表示ラインであったときにのみ前記割り込み車両の検出を行うことを特徴とする道路形状推定装置。 - 破線の車線表示ラインの有線部の長さと無線部の長さに基づいてウィンドウの大きさを変更するウィンドウ大きさ変更手段を設けたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の道路形状推定装置。
- 前記ウィンドウ大きさ変更手段は、前記ウィンドウを道路上に投影したときの車線方向のウィンドウの大きさを、破線の車線表示ラインの有線部の長さと無線部の長さとの間に設定することを特徴とする請求項４に記載の道路形状推定装置。
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