JP3890928B2 - 仕切線認識装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自車両前方の路面に描かれる白線等の仕切線を認識する仕切線認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
自車両前方にカメラを取り付け、このカメラにより撮影される自車両前方画像に対してエッジ処理を行うことにより、路面に描かれる白線（仕切線）を検出する技術が知られている。従来における白線の検出技術では、白線を跨ぐように前方車両が存在する場合や、白線が途切れたり、かすれたりしている場合には、高精度に白線を検出することができない。
【０００３】
そこで、この問題を解決する方法として、特開平５−３３４５９５号公報（以下、従来例１という）や、特開平８−８７７００号公報（以下、従来例２という）に記載されたものが知られている。
【０００４】
図１２は、従来例１，２に示される白線検出技術による画面上での処理を示す説明図であり、図示のように、自車両の走行車線の左右白線のうち、左側白線１１のみが検出され、右側白線が検出されない場合には、この検出された左側白線１１を直線近似し、この近似直線と予め設定されている道路幅のデータに基づき、画像中の特定箇所１２における右側白線位置１４を推定する。
【０００５】
また、近似直線とカメラ取り付け位置との関係を示すデータに基づいて、近似直線の消失点１３を求め、推定した右側白線位置１４と消失点１３とを直線で結ぶことにより、右側白線１５を推定している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上述した、従来例１，従来例２に記載された技術では、自車両前方の道路が直線であることを前提として、道路幅、及び消失点に基づき、検出することができなかった右側白線を推定しているため、図１３に示すように、自車両の前方の道路がカーブしている場合には、高精度な白線認識ができなくなってしまう。
【０００７】
即ち、前方道路がカーブしている場合には、図１３に示す左側白線２１に基づいて直線近似し、この近似直線と予め設定された道路幅のデータに基づいて右側の白線位置２４を推定する。また、近似直線とカメラ取り付け位置との関係を示すデータに基づいて、近似直線の消失点２３を求め、推定した右側白線位置２４と消失点２３とを直線で結ぶことにより、右側白線２５を推定するため、本来の右側白線２６とは、大きくずれた位置に右側白線を推定してしまうという問題が発生していた。
【０００８】
本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、前方道路の形状に関わらず、検出することができた一方の仕切線（白線等）から、他方の仕切線を高精度に推定することのできる仕切線認識装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本願請求項１に記載の発明は、自車両前方の路面に描かれた仕切線を認識する仕切線認識装置において、自車両前方の画像を撮影する撮影手段と、前記撮影手段にて撮影された画像を複数のエリアに分割し、各エリア毎に予め道路幅算出パラメータが記憶される記憶手段と、前記撮影手段にて撮影された画像から、路面に描かれている仕切線を抽出する画像処理手段と、前記画像処理手段にて、左側或いは右側のいずれか一方の仕切線が抽出された際には、当該抽出された仕切線上に設定する複数のサンプル点の座標と、該サンプル点に対応する前記道路幅算出パラメータ、及び自車両が走行する車線の道路幅のデータに基づいて、前記画像処理手段にて抽出されない方の仕切線の位置を推定する仕切線推定手段と、前記画像処理手段にて、左側及び右側双方の仕切線が抽出された際には、当該双方の仕切線上に設定するサンプル点の座標と、前記道路幅算出パラメータと、に基づいて、自車両が走行する道路幅を算出する道路幅算出手段と、を具備し、前記道路幅算出手段は、自車両の運転状況を検出する運転状況センサより与えられる検出信号に基づいて、自車両の前方車線が直線道路であるか、或いはカーブ路であるかを判断し、直線道路であると判断された際に、道路幅を算出することを特徴とする。
【００１３】
請求項２に記載の発明は、前記仕切線推定手段は、左側或いは右側のいずれか一方の仕切線が抽出された際に、当該抽出された仕切線が画像中の基準位置に合うように、左右方向へのオフセット処理を行い、この状態で前記各サンプル点における前記道路幅算出パラメータを設定して、抽出されない方の仕切線の位置を推定し、その後、前記オフセット処理にて移動した分を元に戻すことを特徴とする。
【００１４】
【発明の効果】
請求項１の発明では、車両前方の画像から、左側或いは右側のいずれか一方の仕切線のみが抽出された際には、抽出された方の仕切線上に設定されるサンプル点の座標と、予め設定されている道路幅算出パラメータ、及び自車両が走行する車線の道路幅のデータに基づいて、抽出されない方の仕切線を推定している。従って、自車両の前方車線が、直線道路であるかカーブ路であるかに関わらず、高精度な仕切線の認識が可能となる。
【００１５】
また、画像処理手段にて左右双方の仕切線が抽出された際に、この２つの仕切線、及び道路幅算出パラメータに基づいて、自車両が走行している車線の道路幅を求めることができるので、高速道路と一般道路のように車線幅が異なる場合においても、適切な道路幅を設定することができ、仕切線の認識処理をより一層高精度に行うことができる。
【００１６】
また、自車両前方の車線が直線道路であるときに、道路幅を求めるようにしているので、より高精度な道路幅の演算が可能となる。
【００１７】
請求項２の発明では、抽出された一方の仕切線が、画面上の基準位置からずれている際には、オフセット処理により、基準位置に合わせることができるので、抽出されない方の仕切線の推定を高精度に行うことができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、本実施形態では、路面に描かれる仕切線として、白線を例に説明するが、本発明はこれに限定されず、黄線やその他の色の仕切線についても適用することができる。
【００１９】
まず、構成説明に先立って、本実施形態に係る仕切線認識装置の、動作原理について説明する。図２は、道路が直線、或いはカーブしているときの、監視カメラ１（後述）で撮影される画像を示す説明図である。
【００２０】
同図に示す符号Ｌ１は、前方車線が車両の左方向にカーブしているときの白線、Ｌ２は、前方車線が直線であるときの白線、そして、符号Ｌ３は、前方車線が車両の右方向にカーブしているときの白線の見え方をそれぞれ示している。
【００２１】
そして、各白線Ｌ１〜Ｌ３を見ると、道路のカーブの度合い、つまり、画像上における道路（白線）の傾きに応じて、画像上の所望の高さＨ１における各白線上の点ｑ１〜ｑ３と、画像最下部における白線位置ｑ０との横方向の距離が変化していることが理解できる。
【００２２】
即ち、左方向にカーブする白線Ｌ１では、点ｑ１の横方向距離はｘ１であり、直線となる白線Ｌ２では、点ｑ２の横方向距離はｘ２であり、右方向にカーブする白線Ｌ３では、点ｑ３の横方向距離はｘ３であり、ｘ１＜ｘ２＜ｘ３となることがわかる。
【００２３】
この結果より、画像上の所望高さＨ１における白線上の点と、白線の始点ｑ０との間の横方向距離を計算すれば、その地点における道路の傾きを推定することができる。
【００２４】
また、図３は、道路が直線の場合、及び左右にカーブしているときの、模式的な平面図であり、符号Ｌ１１は左側にカーブしている場合、符号Ｌ１２は直線の場合、符号Ｌ１３は右側にカーブしている場合を示している。また、符号３１は自車両を示している。そして、同図に示すように、実際の道路幅が同一であっても、図２に示すように、画像上の所望の高さＨ１における見かけの道路幅は、道路の傾きにより異なることが理解される。即ち、図３に示す各白線Ｌ１１〜Ｌ１３は、ラインＨ２の位置にて全て同一の道路幅であるにも関わらず、図２の高さＨ１の部分では、左右にカーブしている白線Ｌ１、Ｌ３の方が、直線の場合の白線Ｌ２よりも道路幅が広く表示されている。
【００２５】
以上のことから考えると、白線認識処理において検出される自車線の左右いずれか一方の白線上の点Ｐ（Ｘｉ，Ｙｊ）について、この点Ｐにおける道路の傾きと、点Ｐの画面上の縦方向位置に対して予め決められた道路幅算出パラメータを使用することで、画面上のその地点における見かけ上の道路幅（画面表示する際の道路幅）を実際の道路幅に基づいて算出することができる。
【００２６】
更に、白線認識処理によって検出されなかった方の白線上に存在し、点Ｐと縦方向位置が等しい点Ｐ′（Ｘｉ′，Ｙｊ′（＝Ｙｊ））の位置を、下記の式（１）より推定することができる。
【００２７】
Ｘｉ′＝Ｘｉ＋Ｗｒ・ａij ・・・（１）
ただし、Ｗｒは、実際の道路幅、ａijは実際の道路幅から画像上の見かけの道路幅を算出するための道路幅算出パラメータである。
【００２８】
そして、検出された白線上に複数の点を取り、それぞれの点について上記の（１）式を実行して対応する点をそれぞれ求め、求めた各点を直線にて結ぶことにより、自車線の左右白線のうち、検出されなかった方の白線位置を推定することができる。
【００２９】
以下、具体的な実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る仕切線認識装置の構成を示すブロック図である。同図に示すように、この仕切線認識装置１０は、自車両の前方の映像を撮影する監視カメラ（撮影手段）１と、白線認識用ＥＣＵ（エレクトロ・コントロール・ユニット）２から構成されており、該ＥＣＵ２は、車両に搭載される車速センサ（運転状況センサ）４、及び操舵角センサ（運転状況センサ）５と接続されている。
【００３０】
ＥＣＵ２は、監視カメラ１にて撮影される車両前方画像を取り込んで画像処理を加える画像処理部（画像処理手段）６と、車両前方画像、及び車速センサ４より与えられる車速データ、操舵角センサ５より与えられる操舵角データに基づいて、自車両前方の道路幅を算出する道路幅算出部（道路幅算出手段）７と、白線推定部（白線推定手段）９、及び記憶部（記憶手段）８から構成されている。そして、白線検出画像３を出力する。
【００３１】
記憶部８は、監視カメラ１にて撮影される画像を、複数のエリアに分割し、分割された各エリア毎に、前述の（１）式で示した道路幅算出パラメータａijを記憶する。即ち、図４（ａ）に示すように、画像の水平線Ｈ0よりも下側の領域を縦方向にｎ等分に分割して０〜ｎのラインを設定し、且つ、横方向を（ｍ＋１）等分に分割して、０〜ｍのエリアを設定し、横方向のエリアｉ（０≦ｉ≦ｍ）と、縦方向のラインｊ（０≦ｊ≦ｎ）で決まる座標毎に、道路幅算出パラメータａijを決めて、予め記憶保存する。その結果、同図（ｂ）に示すように、ｎ行、ｍ列のマップ行列Ａ[i][j]が設定される。
【００３２】
なお、該マップ行列は、右側白線推定用のマップ行列Ｍｒと、左側白線推定用のマップ行列Ｍｎが用意される。即ち、左右の白線のうち、右側白線が検出され、これに基づいて左側白線を推定する場合には、左側白線推定用のマップ行列Ｍｎを使用し、他方、左側車線が検出され、これに基づいて右側白線を推定する場合には、右側白線推定用のマップ行列Ｍｒを使用する。
【００３３】
更に、記憶部８は、自車両が走行している車線の道路幅を記憶し、且つ、後述する処理によって、この道路幅のデータを逐次更新する。
【００３４】
白線推定部９は、画像処理部６にて抽出された白線のデータと、前述したマップ行列、及び道路幅に基づいて、左右一方の白線が検出された際に、検出されない他方の白線を推定する処理を行う。
【００３５】
図５は、本実施形態に係る仕切線認識装置１０の処理手順を示すフローチャートであり、以下、該フローチャートを参照して、本実施形態の動作について説明する。
【００３６】
まず、ステップＳ１００の処理にて、監視カメラ１で撮影された画像を白線認識用ＥＣＵ２へ取り込む。次いで、ＥＣＵ２内に取り込まれた画像に対し、ステップＳ２００の処理で、白線認識処理を行う。画像中に含まれる白線を認識する処理としては、取り込んだ画像に対して濃淡処理を施すことにより検出する方法等、従来より知られている方法を用いる。
【００３７】
その後、ステップＳ３００，Ｓ５００の処理にて、白線が検出されたかどうかが確認される。そして、左右の白線のうち、いずれか一方の白線のみが検出された場合には、ステップＳ４００の処理にて、検出されない方の白線位置を推定する、片側白線位置推定処理を行う。また、左右双方の白線が検出されている場合には、ステップＳ６００の処理にて、実際の道路幅を求めて、記憶部８に記憶されている道路幅データを更新するための、道路幅データ更新処理を行う。
【００３８】
次に、前述のステップＳ４００、及びステップＳ６００の詳細な処理手順について説明する。
【００３９】
図６は、片側白線位置推定処理（図５のステップＳ４００の処理）を具体的に示すフローチャート、図７、図８は、片側の白線からもう一方の白線を推定する手順を模式的に示す説明図であり、図７は直線道路の場合、図８はカーブ路の場合を示している。
【００４０】
まず、図６のステップＳ４０１の処理では、画像処理部６の白線認識処理にて検出される白線が、自車線の右側に位置する白線であるか、或いは左側に位置する車線であるかが判断される。ここでは、白線の始点（画面最下部における白線位置）が画面中央を基準として左右のいずれの位置にあるかにより判断する。
【００４１】
次いで、ステップＳ４０２では、検出された白線の始点が画面上の所定位置にくるように、画面をΔＸだけ横方向に平行移動する処理を行う。即ち、前方車線が直線である場合には、例えば図７（ａ）の符号４１ａの位置にある白線画像を、左側へΔＸだけ平行移動して、最下点を符号４０の位置（基準位置）に合わせる。これにより、白線画像は符号４１ｂの位置まで移動する。また、カーブ路の場合には、例えば図８（ａ）の符号５１ａの位置にある白線画像を、左側へΔＸだけ平行移動して、最下点を符号５０の位置に合わせる。これにより、白線画像は符号５１ｂの位置まで移動する。
【００４２】
その後、ステップＳ４０３では、図４に示したように、監視カメラ１で撮影された画像の水平線よりも下側の領域を、縦方向（Ｙ軸方向）にｎ等分し、（ｎ＋１）個のサンプル点を抽出する。即ち、図７（ｂ）、図８（ｂ）に示す点Ｐ0〜Ｐn（この例では、ｎ＝６としている）を抽出する。
【００４３】
そして、このサンプル点の座標に対応する道路幅算出パラメータａij（図４参照）を、記憶部８から読み出す。道路幅算出パラメータａijは、サンプル点の座標に基づき、図９に示すように決定される。即ち、図９における点Ｐ２では、ａ52、点Ｐ３では、ａ43、点Ｐ４では、ａ34が選択される。
【００４４】
次いで、ステップＳ４０４の処理では、前述した（１）式を用いることにより、検出されない方の白線の候補位置を推定する。即ち、点Ｐ0〜Ｐ6（Ｘ座標は、Ｘ0〜Ｘ6）に対応する候補位置のＸ座標を、Ｘ0′〜Ｘ6′とすると、該候補位置のＸ座標は、以下に示す（２）式により求めることができる。
【００４５】
Ｘ0′＝Ｘ0＋Ｗｒ・ａ50
Ｘ1′＝Ｘ1＋Ｗｒ・ａ51
Ｘ2′＝Ｘ2＋Ｗｒ・ａ42
Ｘ3′＝Ｘ3＋Ｗｒ・ａ33
Ｘ4′＝Ｘ4＋Ｗｒ・ａ24
Ｘ5′＝Ｘ5＋Ｗｒ・ａ25
Ｘ6′＝Ｘ6＋Ｗｒ・ａ16 ・・・（２）
これにより、図７（ｃ）、図８（ｃ）に示すように、白線認識処理で検出されなかった方の白線の座標が求められる。なお、（２）式に示した道路幅算出パラメータａijは、図７（ｃ）に基づいた値を用いている。
【００４６】
そして、ステップＳ４０５の処理で、求められた候補位置を直線にて連結し、白線認識処理で検出されなかった方の白線を推定する。その後、ステップＳ４０６の処理にて、ステップＳ４０２の処理で、平行移動した白線の位置を元に戻す処理を行う。即ち、図７（ｄ）、図８（ｄ）に示すように、画像を−ΔＸだけ平行移動する処理を行う。こうして、一方の白線のみが検出された場合であっても、この白線の座標データに基づいて、他方の白線の位置を推定することができる。
【００４７】
次に、道路幅の更新を行う際の処理手順（図５のステップＳ６００の処理）について、図１０に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００４８】
まず、ステップＳ６０１では、操舵角センサ５及び車速センサ４より与えられる操舵角データ、及び車速データに基づいて、自車両が走行している地点近傍の道路のカーブ半径を算出する。例えば、車速Ｖで走行している車両の操舵角がθのときのカーブ半径Ｒは、次の（３）式で示される。
【００４９】
Ｒ＝（１＋Ａ・Ｖ２）・Ｎ・Ｌ／θ ・・・（３）
ここで、Ａは車両固有の値であるスタビリティファクタ、Ｎはステアリングギヤ比、Ｌはホイールベースである。
【００５０】
次に、ステップＳ６０２では、（３）式にて算出された道路のカーブ半径Ｒに基づき、直線判定を行う。例えば、Ｒ≧６００ｍであれば、この道路は直線であると判定する。
【００５１】
そして、自車両の走行車線が直線であると判断された場合には、ステップＳ６０３の処理にて、画像の水平線よりも下側となる領域を等間隔にｎ等分し、縦分割線と白線との交点から、左右両側の白線にそれぞれ、数点ずつのサンプル点を抽出する。
【００５２】
ここで、任意の縦分割線と、自車線左右の白線が交わる点をそれぞれ点Ｐ（Ｘｉ，Ｙｊ）、点Ｐ′（Ｘｉ′，Ｙｊ′）とすると（ただし、Ｙｊ＝Ｙｊ′）、実際の道路幅Ｗｒ［ｍ］は、点Ｐの位置に対応する道路幅パラメータａijを用いて、次の（４）式にて求めることができる。
【００５３】
Ｗｒ＝（Ｘｉ′−Ｘｉ）／ａij ・・・（４）
ステップＳ６０４の処理では、両側白線の各サンプル点について、それぞれ、（４）式を用いて、実際の道路幅を算出する。次いで、ステップＳ６０５の処理では、上記の処理で算出された実際の道路幅の平均を求める。
【００５４】
以下、これを具体的に説明する。図１１（ａ）は、左右双方の白線が検出された画像を、縦方向にｎ等分した様子を示す説明図であり、左側白線Ｌ２１、及び右側白線Ｌ２２が検出された場合には、例えば、左側白線Ｌ２１に対して３つのサンプル点Ｐa、Ｐb、Ｐc、及び右側白線Ｌ２２に対して３つのサンプル点Ｐa′、Ｐb′、Ｐc′が抽出される。そして、左側白線Ｌ２１上の各サンプル点Ｐa、Ｐb、Ｐcの座標をそれぞれ、（Ｘi，Ｙa）、（Ｘj，Ｙb）、（Ｘk，Ｙc）とし、右側白線Ｌ２２上の各サンプル点Ｐa′、Ｐb′、Ｐc′の座標をそれぞれ、（Ｘi′，Ｙa）、（Ｘj′，Ｙb）、（Ｘk′，Ｙc）とする。
【００５５】
次いで、左側白線Ｌ２１上の各サンプル点Ｐa、Ｐb、Ｐcに対応する道路幅算出パラメータａijを、記憶部８より読み出す。即ち、点Ｐaに対してａia、点Ｐbに対してａjb、点Ｐcに対してａkcが得られる。
【００５６】
その後、図１１（ｂ）に示すように、各サンプル点のＸ座標、及び道路幅算出パラメータに基づいて、互いに対応する左右の３つのサンプル点間の距離を上記した（４）式を用いて算出する。
【００５７】
即ち、点Ｐa、Ｐa′により、道路幅Ｗraは、以下の（５）式により求められる。
【００５８】
Ｗra＝（Ｘi′−Ｘi）／ａia ・・・（５）
同様に、点Ｐb、Ｐb′、及び点Ｐc、Ｐc′により、道路幅Ｗrb、Ｗrcは、以下の（６）式により求められる。
【００５９】
Ｗrb＝（Ｘj′−Ｘj）／ａjb
Ｗrc＝（Ｘk′−Ｘk）／ａkc ・・・（６）
そして、上記した（５）、（６）式の結果の平均値、つまり、次の（７）式により、道路幅Ｗｒを求める。
【００６０】
Ｗｒ＝（Ｗra＋Ｗrb＋Ｗrc）／３ ・・・（７）
こうして、道路幅Ｗｒが算出される。
【００６１】
その後、図１０のステップＳ６０６では、現在保持している実際の道路幅の値を、新たに算出された道路幅の平均値と置き換える処理を行う。こうして、実際に走行している道路の幅を更新することができる。
【００６２】
このようにして、本実施形態に係る仕切線認識装置１０では、監視カメラ１にて撮影される画像から、前方車線の左右双方の白線が検出された際には、この白線の画像データに基づいて、自車両が現在走行している車線の道路幅を求める処理を行う。他方、監視カメラ１で撮影された画像から左右の白線のうちの一方（例えば、左側）のみが検出された際には、検出された左側の白線の座標データと、予め設定されている道路幅算出パラメータ、及び道路幅のデータに基づいて、右側の白線の座標を推定し、画像表示する。
【００６３】
従って、路面に描かれる白線が途切れていたり、前方車両が白線を跨ぐように走行している場合においても、自車両前方の路面に描かれる白線のデータを高い精度で求めることができる。また、前方の車線が直線である場合には勿論、左右の何れかの方向にカーブしている場合であっても、高精度な白線の推定処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る仕切線認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】前方道路が左右にカーブしている場合、及び直線の場合の、画面表示例を示す説明図である。
【図３】前方道路が左右にカーブしている場合、及び直線の場合の、平面図である。
【図４】（ａ）は、画像を複数のエリアに分割する様子を示す説明図、（ｂ）は、各エリアに設定される道路幅算出パラメータを示す説明図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る仕切線認識処理装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図６】片側白線位置推定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】前方道路が直線である場合の、白線推定処理の手順を模式的に示す説明図である。
【図８】前方道路がカーブ路である場合の、白線推定処理の手順を模式的に示す説明図である。
【図９】抽出された白線上のサンプル点に対して、道路幅算出パラメータを設定する様子を示す説明図である。
【図１０】道路幅データ更新処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】抽出された左右の白線から、自車両が走行する道路幅を算出する手順を示す説明図である。
【図１２】従来の方法にて、片側の白線を推定した場合の成功例を示す説明図である。
【図１３】従来の方法にて、片側の白線を推定した場合の失敗例を示す説明図である。
【符号の説明】
１ 監視カメラ（撮影手段）
２ 白線認識用ＥＣＵ
３ 白線検出画像
４ 車速センサ（運転状況センサ）
５ 操舵角センサ（運転状況センサ）
６ 画像処理部（画像処理手段）
７ 道路幅算出部（道路幅算出手段）
８ 記憶部（記憶手段）
９ 白線推定部（白線推定手段）
１０ 仕切線認識装置
３１ 自車両
【発明の属する技術分野】
本発明は、自車両前方の路面に描かれる白線等の仕切線を認識する仕切線認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
自車両前方にカメラを取り付け、このカメラにより撮影される自車両前方画像に対してエッジ処理を行うことにより、路面に描かれる白線（仕切線）を検出する技術が知られている。従来における白線の検出技術では、白線を跨ぐように前方車両が存在する場合や、白線が途切れたり、かすれたりしている場合には、高精度に白線を検出することができない。
【０００３】
そこで、この問題を解決する方法として、特開平５−３３４５９５号公報（以下、従来例１という）や、特開平８−８７７００号公報（以下、従来例２という）に記載されたものが知られている。
【０００４】
図１２は、従来例１，２に示される白線検出技術による画面上での処理を示す説明図であり、図示のように、自車両の走行車線の左右白線のうち、左側白線１１のみが検出され、右側白線が検出されない場合には、この検出された左側白線１１を直線近似し、この近似直線と予め設定されている道路幅のデータに基づき、画像中の特定箇所１２における右側白線位置１４を推定する。
【０００５】
また、近似直線とカメラ取り付け位置との関係を示すデータに基づいて、近似直線の消失点１３を求め、推定した右側白線位置１４と消失点１３とを直線で結ぶことにより、右側白線１５を推定している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上述した、従来例１，従来例２に記載された技術では、自車両前方の道路が直線であることを前提として、道路幅、及び消失点に基づき、検出することができなかった右側白線を推定しているため、図１３に示すように、自車両の前方の道路がカーブしている場合には、高精度な白線認識ができなくなってしまう。
【０００７】
即ち、前方道路がカーブしている場合には、図１３に示す左側白線２１に基づいて直線近似し、この近似直線と予め設定された道路幅のデータに基づいて右側の白線位置２４を推定する。また、近似直線とカメラ取り付け位置との関係を示すデータに基づいて、近似直線の消失点２３を求め、推定した右側白線位置２４と消失点２３とを直線で結ぶことにより、右側白線２５を推定するため、本来の右側白線２６とは、大きくずれた位置に右側白線を推定してしまうという問題が発生していた。
【０００８】
本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、前方道路の形状に関わらず、検出することができた一方の仕切線（白線等）から、他方の仕切線を高精度に推定することのできる仕切線認識装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本願請求項１に記載の発明は、自車両前方の路面に描かれた仕切線を認識する仕切線認識装置において、自車両前方の画像を撮影する撮影手段と、前記撮影手段にて撮影された画像を複数のエリアに分割し、各エリア毎に予め道路幅算出パラメータが記憶される記憶手段と、前記撮影手段にて撮影された画像から、路面に描かれている仕切線を抽出する画像処理手段と、前記画像処理手段にて、左側或いは右側のいずれか一方の仕切線が抽出された際には、当該抽出された仕切線上に設定する複数のサンプル点の座標と、該サンプル点に対応する前記道路幅算出パラメータ、及び自車両が走行する車線の道路幅のデータに基づいて、前記画像処理手段にて抽出されない方の仕切線の位置を推定する仕切線推定手段と、前記画像処理手段にて、左側及び右側双方の仕切線が抽出された際には、当該双方の仕切線上に設定するサンプル点の座標と、前記道路幅算出パラメータと、に基づいて、自車両が走行する道路幅を算出する道路幅算出手段と、を具備し、前記道路幅算出手段は、自車両の運転状況を検出する運転状況センサより与えられる検出信号に基づいて、自車両の前方車線が直線道路であるか、或いはカーブ路であるかを判断し、直線道路であると判断された際に、道路幅を算出することを特徴とする。
【００１３】
請求項２に記載の発明は、前記仕切線推定手段は、左側或いは右側のいずれか一方の仕切線が抽出された際に、当該抽出された仕切線が画像中の基準位置に合うように、左右方向へのオフセット処理を行い、この状態で前記各サンプル点における前記道路幅算出パラメータを設定して、抽出されない方の仕切線の位置を推定し、その後、前記オフセット処理にて移動した分を元に戻すことを特徴とする。
【００１４】
【発明の効果】
請求項１の発明では、車両前方の画像から、左側或いは右側のいずれか一方の仕切線のみが抽出された際には、抽出された方の仕切線上に設定されるサンプル点の座標と、予め設定されている道路幅算出パラメータ、及び自車両が走行する車線の道路幅のデータに基づいて、抽出されない方の仕切線を推定している。従って、自車両の前方車線が、直線道路であるかカーブ路であるかに関わらず、高精度な仕切線の認識が可能となる。
【００１５】
また、画像処理手段にて左右双方の仕切線が抽出された際に、この２つの仕切線、及び道路幅算出パラメータに基づいて、自車両が走行している車線の道路幅を求めることができるので、高速道路と一般道路のように車線幅が異なる場合においても、適切な道路幅を設定することができ、仕切線の認識処理をより一層高精度に行うことができる。
【００１６】
また、自車両前方の車線が直線道路であるときに、道路幅を求めるようにしているので、より高精度な道路幅の演算が可能となる。
【００１７】
請求項２の発明では、抽出された一方の仕切線が、画面上の基準位置からずれている際には、オフセット処理により、基準位置に合わせることができるので、抽出されない方の仕切線の推定を高精度に行うことができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、本実施形態では、路面に描かれる仕切線として、白線を例に説明するが、本発明はこれに限定されず、黄線やその他の色の仕切線についても適用することができる。
【００１９】
まず、構成説明に先立って、本実施形態に係る仕切線認識装置の、動作原理について説明する。図２は、道路が直線、或いはカーブしているときの、監視カメラ１（後述）で撮影される画像を示す説明図である。
【００２０】
同図に示す符号Ｌ１は、前方車線が車両の左方向にカーブしているときの白線、Ｌ２は、前方車線が直線であるときの白線、そして、符号Ｌ３は、前方車線が車両の右方向にカーブしているときの白線の見え方をそれぞれ示している。
【００２１】
そして、各白線Ｌ１〜Ｌ３を見ると、道路のカーブの度合い、つまり、画像上における道路（白線）の傾きに応じて、画像上の所望の高さＨ１における各白線上の点ｑ１〜ｑ３と、画像最下部における白線位置ｑ０との横方向の距離が変化していることが理解できる。
【００２２】
即ち、左方向にカーブする白線Ｌ１では、点ｑ１の横方向距離はｘ１であり、直線となる白線Ｌ２では、点ｑ２の横方向距離はｘ２であり、右方向にカーブする白線Ｌ３では、点ｑ３の横方向距離はｘ３であり、ｘ１＜ｘ２＜ｘ３となることがわかる。
【００２３】
この結果より、画像上の所望高さＨ１における白線上の点と、白線の始点ｑ０との間の横方向距離を計算すれば、その地点における道路の傾きを推定することができる。
【００２４】
また、図３は、道路が直線の場合、及び左右にカーブしているときの、模式的な平面図であり、符号Ｌ１１は左側にカーブしている場合、符号Ｌ１２は直線の場合、符号Ｌ１３は右側にカーブしている場合を示している。また、符号３１は自車両を示している。そして、同図に示すように、実際の道路幅が同一であっても、図２に示すように、画像上の所望の高さＨ１における見かけの道路幅は、道路の傾きにより異なることが理解される。即ち、図３に示す各白線Ｌ１１〜Ｌ１３は、ラインＨ２の位置にて全て同一の道路幅であるにも関わらず、図２の高さＨ１の部分では、左右にカーブしている白線Ｌ１、Ｌ３の方が、直線の場合の白線Ｌ２よりも道路幅が広く表示されている。
【００２５】
以上のことから考えると、白線認識処理において検出される自車線の左右いずれか一方の白線上の点Ｐ（Ｘｉ，Ｙｊ）について、この点Ｐにおける道路の傾きと、点Ｐの画面上の縦方向位置に対して予め決められた道路幅算出パラメータを使用することで、画面上のその地点における見かけ上の道路幅（画面表示する際の道路幅）を実際の道路幅に基づいて算出することができる。
【００２６】
更に、白線認識処理によって検出されなかった方の白線上に存在し、点Ｐと縦方向位置が等しい点Ｐ′（Ｘｉ′，Ｙｊ′（＝Ｙｊ））の位置を、下記の式（１）より推定することができる。
【００２７】
Ｘｉ′＝Ｘｉ＋Ｗｒ・ａij ・・・（１）
ただし、Ｗｒは、実際の道路幅、ａijは実際の道路幅から画像上の見かけの道路幅を算出するための道路幅算出パラメータである。
【００２８】
そして、検出された白線上に複数の点を取り、それぞれの点について上記の（１）式を実行して対応する点をそれぞれ求め、求めた各点を直線にて結ぶことにより、自車線の左右白線のうち、検出されなかった方の白線位置を推定することができる。
【００２９】
以下、具体的な実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る仕切線認識装置の構成を示すブロック図である。同図に示すように、この仕切線認識装置１０は、自車両の前方の映像を撮影する監視カメラ（撮影手段）１と、白線認識用ＥＣＵ（エレクトロ・コントロール・ユニット）２から構成されており、該ＥＣＵ２は、車両に搭載される車速センサ（運転状況センサ）４、及び操舵角センサ（運転状況センサ）５と接続されている。
【００３０】
ＥＣＵ２は、監視カメラ１にて撮影される車両前方画像を取り込んで画像処理を加える画像処理部（画像処理手段）６と、車両前方画像、及び車速センサ４より与えられる車速データ、操舵角センサ５より与えられる操舵角データに基づいて、自車両前方の道路幅を算出する道路幅算出部（道路幅算出手段）７と、白線推定部（白線推定手段）９、及び記憶部（記憶手段）８から構成されている。そして、白線検出画像３を出力する。
【００３１】
記憶部８は、監視カメラ１にて撮影される画像を、複数のエリアに分割し、分割された各エリア毎に、前述の（１）式で示した道路幅算出パラメータａijを記憶する。即ち、図４（ａ）に示すように、画像の水平線Ｈ0よりも下側の領域を縦方向にｎ等分に分割して０〜ｎのラインを設定し、且つ、横方向を（ｍ＋１）等分に分割して、０〜ｍのエリアを設定し、横方向のエリアｉ（０≦ｉ≦ｍ）と、縦方向のラインｊ（０≦ｊ≦ｎ）で決まる座標毎に、道路幅算出パラメータａijを決めて、予め記憶保存する。その結果、同図（ｂ）に示すように、ｎ行、ｍ列のマップ行列Ａ[i][j]が設定される。
【００３２】
なお、該マップ行列は、右側白線推定用のマップ行列Ｍｒと、左側白線推定用のマップ行列Ｍｎが用意される。即ち、左右の白線のうち、右側白線が検出され、これに基づいて左側白線を推定する場合には、左側白線推定用のマップ行列Ｍｎを使用し、他方、左側車線が検出され、これに基づいて右側白線を推定する場合には、右側白線推定用のマップ行列Ｍｒを使用する。
【００３３】
更に、記憶部８は、自車両が走行している車線の道路幅を記憶し、且つ、後述する処理によって、この道路幅のデータを逐次更新する。
【００３４】
白線推定部９は、画像処理部６にて抽出された白線のデータと、前述したマップ行列、及び道路幅に基づいて、左右一方の白線が検出された際に、検出されない他方の白線を推定する処理を行う。
【００３５】
図５は、本実施形態に係る仕切線認識装置１０の処理手順を示すフローチャートであり、以下、該フローチャートを参照して、本実施形態の動作について説明する。
【００３６】
まず、ステップＳ１００の処理にて、監視カメラ１で撮影された画像を白線認識用ＥＣＵ２へ取り込む。次いで、ＥＣＵ２内に取り込まれた画像に対し、ステップＳ２００の処理で、白線認識処理を行う。画像中に含まれる白線を認識する処理としては、取り込んだ画像に対して濃淡処理を施すことにより検出する方法等、従来より知られている方法を用いる。
【００３７】
その後、ステップＳ３００，Ｓ５００の処理にて、白線が検出されたかどうかが確認される。そして、左右の白線のうち、いずれか一方の白線のみが検出された場合には、ステップＳ４００の処理にて、検出されない方の白線位置を推定する、片側白線位置推定処理を行う。また、左右双方の白線が検出されている場合には、ステップＳ６００の処理にて、実際の道路幅を求めて、記憶部８に記憶されている道路幅データを更新するための、道路幅データ更新処理を行う。
【００３８】
次に、前述のステップＳ４００、及びステップＳ６００の詳細な処理手順について説明する。
【００３９】
図６は、片側白線位置推定処理（図５のステップＳ４００の処理）を具体的に示すフローチャート、図７、図８は、片側の白線からもう一方の白線を推定する手順を模式的に示す説明図であり、図７は直線道路の場合、図８はカーブ路の場合を示している。
【００４０】
まず、図６のステップＳ４０１の処理では、画像処理部６の白線認識処理にて検出される白線が、自車線の右側に位置する白線であるか、或いは左側に位置する車線であるかが判断される。ここでは、白線の始点（画面最下部における白線位置）が画面中央を基準として左右のいずれの位置にあるかにより判断する。
【００４１】
次いで、ステップＳ４０２では、検出された白線の始点が画面上の所定位置にくるように、画面をΔＸだけ横方向に平行移動する処理を行う。即ち、前方車線が直線である場合には、例えば図７（ａ）の符号４１ａの位置にある白線画像を、左側へΔＸだけ平行移動して、最下点を符号４０の位置（基準位置）に合わせる。これにより、白線画像は符号４１ｂの位置まで移動する。また、カーブ路の場合には、例えば図８（ａ）の符号５１ａの位置にある白線画像を、左側へΔＸだけ平行移動して、最下点を符号５０の位置に合わせる。これにより、白線画像は符号５１ｂの位置まで移動する。
【００４２】
その後、ステップＳ４０３では、図４に示したように、監視カメラ１で撮影された画像の水平線よりも下側の領域を、縦方向（Ｙ軸方向）にｎ等分し、（ｎ＋１）個のサンプル点を抽出する。即ち、図７（ｂ）、図８（ｂ）に示す点Ｐ0〜Ｐn（この例では、ｎ＝６としている）を抽出する。
【００４３】
そして、このサンプル点の座標に対応する道路幅算出パラメータａij（図４参照）を、記憶部８から読み出す。道路幅算出パラメータａijは、サンプル点の座標に基づき、図９に示すように決定される。即ち、図９における点Ｐ２では、ａ52、点Ｐ３では、ａ43、点Ｐ４では、ａ34が選択される。
【００４４】
次いで、ステップＳ４０４の処理では、前述した（１）式を用いることにより、検出されない方の白線の候補位置を推定する。即ち、点Ｐ0〜Ｐ6（Ｘ座標は、Ｘ0〜Ｘ6）に対応する候補位置のＸ座標を、Ｘ0′〜Ｘ6′とすると、該候補位置のＸ座標は、以下に示す（２）式により求めることができる。
【００４５】
Ｘ0′＝Ｘ0＋Ｗｒ・ａ50
Ｘ1′＝Ｘ1＋Ｗｒ・ａ51
Ｘ2′＝Ｘ2＋Ｗｒ・ａ42
Ｘ3′＝Ｘ3＋Ｗｒ・ａ33
Ｘ4′＝Ｘ4＋Ｗｒ・ａ24
Ｘ5′＝Ｘ5＋Ｗｒ・ａ25
Ｘ6′＝Ｘ6＋Ｗｒ・ａ16 ・・・（２）
これにより、図７（ｃ）、図８（ｃ）に示すように、白線認識処理で検出されなかった方の白線の座標が求められる。なお、（２）式に示した道路幅算出パラメータａijは、図７（ｃ）に基づいた値を用いている。
【００４６】
そして、ステップＳ４０５の処理で、求められた候補位置を直線にて連結し、白線認識処理で検出されなかった方の白線を推定する。その後、ステップＳ４０６の処理にて、ステップＳ４０２の処理で、平行移動した白線の位置を元に戻す処理を行う。即ち、図７（ｄ）、図８（ｄ）に示すように、画像を−ΔＸだけ平行移動する処理を行う。こうして、一方の白線のみが検出された場合であっても、この白線の座標データに基づいて、他方の白線の位置を推定することができる。
【００４７】
次に、道路幅の更新を行う際の処理手順（図５のステップＳ６００の処理）について、図１０に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００４８】
まず、ステップＳ６０１では、操舵角センサ５及び車速センサ４より与えられる操舵角データ、及び車速データに基づいて、自車両が走行している地点近傍の道路のカーブ半径を算出する。例えば、車速Ｖで走行している車両の操舵角がθのときのカーブ半径Ｒは、次の（３）式で示される。
【００４９】
Ｒ＝（１＋Ａ・Ｖ２）・Ｎ・Ｌ／θ ・・・（３）
ここで、Ａは車両固有の値であるスタビリティファクタ、Ｎはステアリングギヤ比、Ｌはホイールベースである。
【００５０】
次に、ステップＳ６０２では、（３）式にて算出された道路のカーブ半径Ｒに基づき、直線判定を行う。例えば、Ｒ≧６００ｍであれば、この道路は直線であると判定する。
【００５１】
そして、自車両の走行車線が直線であると判断された場合には、ステップＳ６０３の処理にて、画像の水平線よりも下側となる領域を等間隔にｎ等分し、縦分割線と白線との交点から、左右両側の白線にそれぞれ、数点ずつのサンプル点を抽出する。
【００５２】
ここで、任意の縦分割線と、自車線左右の白線が交わる点をそれぞれ点Ｐ（Ｘｉ，Ｙｊ）、点Ｐ′（Ｘｉ′，Ｙｊ′）とすると（ただし、Ｙｊ＝Ｙｊ′）、実際の道路幅Ｗｒ［ｍ］は、点Ｐの位置に対応する道路幅パラメータａijを用いて、次の（４）式にて求めることができる。
【００５３】
Ｗｒ＝（Ｘｉ′−Ｘｉ）／ａij ・・・（４）
ステップＳ６０４の処理では、両側白線の各サンプル点について、それぞれ、（４）式を用いて、実際の道路幅を算出する。次いで、ステップＳ６０５の処理では、上記の処理で算出された実際の道路幅の平均を求める。
【００５４】
以下、これを具体的に説明する。図１１（ａ）は、左右双方の白線が検出された画像を、縦方向にｎ等分した様子を示す説明図であり、左側白線Ｌ２１、及び右側白線Ｌ２２が検出された場合には、例えば、左側白線Ｌ２１に対して３つのサンプル点Ｐa、Ｐb、Ｐc、及び右側白線Ｌ２２に対して３つのサンプル点Ｐa′、Ｐb′、Ｐc′が抽出される。そして、左側白線Ｌ２１上の各サンプル点Ｐa、Ｐb、Ｐcの座標をそれぞれ、（Ｘi，Ｙa）、（Ｘj，Ｙb）、（Ｘk，Ｙc）とし、右側白線Ｌ２２上の各サンプル点Ｐa′、Ｐb′、Ｐc′の座標をそれぞれ、（Ｘi′，Ｙa）、（Ｘj′，Ｙb）、（Ｘk′，Ｙc）とする。
【００５５】
次いで、左側白線Ｌ２１上の各サンプル点Ｐa、Ｐb、Ｐcに対応する道路幅算出パラメータａijを、記憶部８より読み出す。即ち、点Ｐaに対してａia、点Ｐbに対してａjb、点Ｐcに対してａkcが得られる。
【００５６】
その後、図１１（ｂ）に示すように、各サンプル点のＸ座標、及び道路幅算出パラメータに基づいて、互いに対応する左右の３つのサンプル点間の距離を上記した（４）式を用いて算出する。
【００５７】
即ち、点Ｐa、Ｐa′により、道路幅Ｗraは、以下の（５）式により求められる。
【００５８】
Ｗra＝（Ｘi′−Ｘi）／ａia ・・・（５）
同様に、点Ｐb、Ｐb′、及び点Ｐc、Ｐc′により、道路幅Ｗrb、Ｗrcは、以下の（６）式により求められる。
【００５９】
Ｗrb＝（Ｘj′−Ｘj）／ａjb
Ｗrc＝（Ｘk′−Ｘk）／ａkc ・・・（６）
そして、上記した（５）、（６）式の結果の平均値、つまり、次の（７）式により、道路幅Ｗｒを求める。
【００６０】
Ｗｒ＝（Ｗra＋Ｗrb＋Ｗrc）／３ ・・・（７）
こうして、道路幅Ｗｒが算出される。
【００６１】
その後、図１０のステップＳ６０６では、現在保持している実際の道路幅の値を、新たに算出された道路幅の平均値と置き換える処理を行う。こうして、実際に走行している道路の幅を更新することができる。
【００６２】
このようにして、本実施形態に係る仕切線認識装置１０では、監視カメラ１にて撮影される画像から、前方車線の左右双方の白線が検出された際には、この白線の画像データに基づいて、自車両が現在走行している車線の道路幅を求める処理を行う。他方、監視カメラ１で撮影された画像から左右の白線のうちの一方（例えば、左側）のみが検出された際には、検出された左側の白線の座標データと、予め設定されている道路幅算出パラメータ、及び道路幅のデータに基づいて、右側の白線の座標を推定し、画像表示する。
【００６３】
従って、路面に描かれる白線が途切れていたり、前方車両が白線を跨ぐように走行している場合においても、自車両前方の路面に描かれる白線のデータを高い精度で求めることができる。また、前方の車線が直線である場合には勿論、左右の何れかの方向にカーブしている場合であっても、高精度な白線の推定処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る仕切線認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】前方道路が左右にカーブしている場合、及び直線の場合の、画面表示例を示す説明図である。
【図３】前方道路が左右にカーブしている場合、及び直線の場合の、平面図である。
【図４】（ａ）は、画像を複数のエリアに分割する様子を示す説明図、（ｂ）は、各エリアに設定される道路幅算出パラメータを示す説明図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る仕切線認識処理装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図６】片側白線位置推定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】前方道路が直線である場合の、白線推定処理の手順を模式的に示す説明図である。
【図８】前方道路がカーブ路である場合の、白線推定処理の手順を模式的に示す説明図である。
【図９】抽出された白線上のサンプル点に対して、道路幅算出パラメータを設定する様子を示す説明図である。
【図１０】道路幅データ更新処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】抽出された左右の白線から、自車両が走行する道路幅を算出する手順を示す説明図である。
【図１２】従来の方法にて、片側の白線を推定した場合の成功例を示す説明図である。
【図１３】従来の方法にて、片側の白線を推定した場合の失敗例を示す説明図である。
【符号の説明】
１ 監視カメラ（撮影手段）
２ 白線認識用ＥＣＵ
３ 白線検出画像
４ 車速センサ（運転状況センサ）
５ 操舵角センサ（運転状況センサ）
６ 画像処理部（画像処理手段）
７ 道路幅算出部（道路幅算出手段）
８ 記憶部（記憶手段）
９ 白線推定部（白線推定手段）
１０ 仕切線認識装置
３１ 自車両
Claims (2)
- 自車両前方の路面に描かれた仕切線を認識する仕切線認識装置において、
自車両前方の画像を撮影する撮影手段と、前記撮影手段にて撮影された画像を複数のエリアに分割し、各エリア毎に予め道路幅算出パラメータが記憶される記憶手段と、
前記撮影手段にて撮影された画像から、路面に描かれている仕切線を抽出する画像処理手段と、
前記画像処理手段にて、左側或いは右側のいずれか一方の仕切線が抽出された際には、当該抽出された仕切線上に設定する複数のサンプル点の座標と、該サンプル点に対応する前記道路幅算出パラメータ、及び自車両が走行する車線の道路幅のデータに基づいて、前記画像処理手段にて抽出されない方の仕切線の位置を推定する仕切線推定手段と、
前記画像処理手段にて、左側及び右側双方の仕切線が抽出された際には、当該双方の仕切線上に設定するサンプル点の座標と、前記道路幅算出パラメータと、に基づいて、自車両が走行する道路幅を算出する道路幅算出手段と、
を具備し、
前記道路幅算出手段は、自車両の運転状況を検出する運転状況センサより与えられる検出信号に基づいて、自車両の前方車線が直線道路であるか、或いはカーブ路であるかを判断し、直線道路であると判断された際に、道路幅を算出することを特徴とする仕切線認識装置。 - 前記仕切線推定手段は、左側或いは右側のいずれか一方の仕切線が抽出された際に、当該抽出された仕切線が画像中の基準位置に合うように、左右方向へのオフセット処理を行い、この状態で前記各サンプル点における前記道路幅算出パラメータを設定して、抽出されない方の仕切線の位置を推定し、その後、前記オフセット処理にて移動した分を元に戻すことを特徴とする請求項１に記載の仕切線認識装置。
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