JP4023333B2 - 車線検出装置 - Google Patents
車線検出装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4023333B2 JP4023333B2 JP2003038396A JP2003038396A JP4023333B2 JP 4023333 B2 JP4023333 B2 JP 4023333B2 JP 2003038396 A JP2003038396 A JP 2003038396A JP 2003038396 A JP2003038396 A JP 2003038396A JP 4023333 B2 JP4023333 B2 JP 4023333B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- road surface
- illuminance
- brightness
- reflectance
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、路面上の車線区分線を検出する装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
カメラで撮像した画像により、路面上の車線区分線を検出する装置が知られている。この装置では、カメラの画角内にある路面の明るさや、自車と太陽との位置関係により、シャッタースピードを変化させて画像を撮像し、その撮像された画像の輝度値にしきい値を設定して2値化処理を行うことにより、車線区分線を検出する。このときのしきい値は、路面の明るさに応じて設定する(特許文献1)。
【0003】
【特許文献1】
特開平5−257531号公報
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
この装置では、たとえばアスファルトやコンクリートなどの反射率が異なる路面において天候により太陽光量が変化した場合、それに適したしきい値を設定することができずに、車線区分線を正しく検出することができない可能性がある。たとえば、アスファルトとコンクリートの反射率の比を1:2とし、晴れと曇りの太陽光量の比を2:1とする。このとき、晴れのアスファルトの場合と、曇りのコンクリートの場合とで路面の明るさは同じとなるが、後者の場合に対して前者の場合の車線区分線の輝度は2倍となる。このような場合、路面と車線区分線との輝度の差に応じたしきい値を設定する必要があるが、特許文献1に示される装置は路面の照度に応じてしきい値を設定しているため、適切なしきい値を設定できない。
【0005】
本発明は、異なる路面の反射率や太陽光量の変化にもかかわらず、路面上の車線区分線を正確に検出できる車線検出装置を提供するものである。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明による車線検出装置は、少なくとも車線区分線を含む路面を撮像する撮像手段と、路面への入射光の照度を測定する照度測定手段と、撮像手段により撮像された路面の撮像画像の輝度と、照度測定手段により測定された入射光の照度とに基づいて、路面の反射率を算出する反射率算出手段と、反射率算出手段により算出された反射率に基づいて路面の撮像画像の輝度に関する輝度しきい値を設定するしきい値設定手段と、しきい値設定手段により設定された輝度しきい値と撮像画像の輝度とに基づいて路面上の車線区分線を抽出することで車線区分線を検出する車線検出手段とを備える。
【0007】
【発明の効果】
本発明によれば、車線区分線を含む路面を撮像し、路面への入射光の照度を測定し、撮像された路面の撮像画像の輝度と、測定された入射光の照度とに基づいて、路面の反射率を算出し、算出された反射率に基づいて路面の撮像画像の輝度に関する輝度しきい値を設定し、設定された輝度しきい値と撮像画像の輝度とに基づいて路面上の車線区分線を抽出して検出する。これにより、路面の反射率に基づいて車線区分線を撮像画像より抽出するときのしきい値を設定しているので、異なる反射率の路面や太陽光量の変化にもかかわらず適切なしきい値を設定でき、車線区分線を正確に検出できる。
【0008】
【発明の実施の形態】
――第1の実施の形態――
図1に、本発明による車線検出装置の第1の実施の形態を示す。この車線検出装置1は、車両に搭載されて前方の道路画像を取得し、取得された画像情報にしきい値を設定して、道路上の車線区分線を検出する。このとき、太陽光線の入射角度と照度、および路面の明るさにより路面の反射率を算出し、それにより設定するしきい値を変更する。なお、車線区分線には白線や黄線、あるいは路面上に固定設置された構造物によるものなど様々な種類があるが、以下の説明においてこれらを含めた車線区分線をすべて白線という。車線検出装置1は、画像メモリ13、プロセッサ14、画像取得部11、照度計15、車両位置検出部16および太陽方向推定部17を有する。
【0009】
画像取得部11は、自車両前方の道路を撮像し、撮像された道路画像を取得する。取得された道路画像の情報は画像フレーム単位で画像メモリ13へ出力される。また、画像取得部11は電子シャッタを有しており、プロセッサ14より出力される電子シャッタ指令値に基づいて電子シャッタの開閉時間を制御し、シャッタスピードを所望の値とする。これにより、取得する道路画像の輝度を制御する。この画像取得部11には、たとえばCCDカメラなどが用いられる。
【0010】
照度計15は、太陽光の照度を測定し、測定値をプロセッサ14へ出力する。照度計15には、たとえばフォトダイオードなどが用いられる。また、車両のエアコンやオートライトに用いられる日照センサなどと、この照度計15とを兼用してもよい。
【0011】
車両位置検出部16は、自車位置と進行方位を検出し、プロセッサ14および太陽方向推定部17へ出力する。車両位置検出部16は、たとえばGPS衛星からのGPS信号を受信し、これにより自車位置を計算するとともに、地磁気センサやレートジャイロなどにより進行方位を計算する。なお自車位置については、車速センサなどにより自車両の移動距離を検出し、検出した移動距離と自車両の進行方位とに基づいて計算してもよい。
【0012】
太陽方向推定部17は、自車両に対する太陽の位置を推定し、プロセッサ14へ出力する。太陽方向推定部17は、暦と時刻の情報を格納したクロックカレンダを備えており、このクロックカレンダの情報と車両位置検出部16より出力される自車位置の情報に基づいて、太陽の位置を推定する。
【0013】
画像メモリ13は、画像取得部11により取得した自車両前方の道路画像の情報を記憶する。プロセッサ14は、画像メモリ13に記憶された道路画像情報に対して各種の処理を行い、画像中の白線を検出して、自車両と白線との位置関係を求める。プロセッサ14は、機能的にウィンドウ設定部101、路面反射率算出部102、しきい値設定部103、白線候補点抽出部104、白線候補線算出部105、および道路パラメータ推定部106を有する。これらの各部における処理の内容については、後に説明する。
【0014】
以上説明した車線検出装置1を車両に搭載したときの様子を図2に示す。車両12に搭載された車線検出装置1は、室内天井12aに設置された画像取得部11により、フロントガラス12bを通して、車両12の前方の符号Rに示す道路の画像を取得し、画像メモリ13へ出力する。この画像と、車両12のルーフ上に設置された照度計15により測定された太陽光の照度と、車両位置検出部16により検出された車両12の位置と、太陽方向推定部17により推定された車両12に対する太陽の位置とに基づいて、車線検出装置1は道路R上の白線を検出する。
【0015】
次に、プロセッサ14で行う各処理について説明する。前述したとおり、プロセッサ14では図1に示すウィンドウ設定部101、路面反射率算出部102、しきい値設定部103、白線候補点抽出部104、白線候補線算出部105および道路パラメータ推定部106で各処理を行う。
【0016】
ウィンドウ設定部101では、画像上に複数のウィンドウを設定する。この様子を図3に示す。白線18が含まれる路面を撮像した画像30において、符号20に示す複数のウィンドウを設定する。これらウィンドウ20の画像上の位置は、白線18の延長方向に沿って設けられ、後に説明するように前回の処理サイクルにおいて算出された道路パラメータにより決定される。このウィンドウ20は、画像上の領域を特定するものである。ウィンドウ20を設定することで、これによって囲われた画像上の領域が特定され、以降に説明する処理が行われる。なお、図3の例では左右5個ずつのウィンドウを設定しているが、この数に限定する必要はなく、異なる数のウィンドウを設定してもよい。また、図3の符号31に示す座標系は、この画像30における画素の位置を特定するための座標系を表し、画像30の横方向をx軸、下方向をy軸とする。x軸は左から右方向を正方向とし、y軸は上から下方向を正方向とする。以下の説明において用いる座標系は、この座標系31に従うものとする。
【0017】
路面反射率算出部102では、下記の式(1)によって表される路面の散乱反射率Kdを算出する。式(1)は路面を完全散乱面としたときのLambertの余弦則による式であり、アスファルトやコンクリートなどの一般の路面においてよく近似することが知られている。
【数1】
I=Kd・Ii・cosα (1)
ただし
I :路面の明るさ
Kd:路面の散乱反射率
Ii:路面への入射光の強さ
α :路面の法線と太陽とのなす角
【0018】
画像取得部11において取得された画像の路面輝度は、上記の式(1)における路面の明るさIとシャッタ速度により決定される。したがって、シャッタ速度と取得された画像の路面輝度により、路面の明るさIを以下に説明するようにして逆算することができる。なお、シャッタ速度はプロセッサ14より出力する電子シャッタ指令値により決定され、画像の路面輝度はウィンドウ設定部101で設定された各ウィンドウにより特定された部分の輝度値(以降、ウィンドウ輝度という)に基づいて決定される。このとき、たとえば各ウィンドウ輝度の平均値や最頻値、または特定のウィンドウのウィンドウ輝度などが、画像の路面輝度とされる。なお、ウィンドウ輝度はそのウインドウ内の画素の輝度値によって決まり、たとえばそれの平均値や最頻値がウィンドウ輝度とされる。
【0019】
シャッタ速度と路面の明るさIとの関係の例を図4(a)に、画像の路面輝度と路面の明るさIとの関係の例を図4(b)に、それぞれ示す。図4(a)により、たとえばシャッタ速度が1/1000秒である場合、路面の明るさIは符号32に示す範囲にあることがわかる。さらに図4(b)により、このときの画像の路面輝度が例えばLとして示す値である場合、路面の明るさIは1000ルクスであることがわかる。このようにして、シャッタ速度と画像の路面輝度により、路面の明るさIを逆算する。
【0020】
なお、図4(a)および(b)は、シャッタ速度と路面の明るさI、および画像の路面輝度と路面の明るさIとの関係をそれぞれグラフ化した一例であるが、これらの関係はこのようにグラフ化されたものでなくてもよい。シャッタ速度と画像の路面輝度により路面の明るさIを決定できれば、実験値によりテーブル化されたものなど、どのような関係のものでもよい。
【0021】
上記の式(1)における入射光の強さIiは、照度計15により測定される太陽光の照度により算出される。照度計15に太陽光が入射する様子を図5に示す。図5において、照度計15と太陽とのなす角をα’とすると、太陽40からの入射光の強さIiに対して、照度計15により測定される入射光の強さIi’は下記の式(2)によって表される。この式(2)の角度α’は、照度計15の車両に対する取付角度が既知であることより、太陽方向推定部17により推定される自車両に対する太陽40の位置に基づいて、算出することができる。
【数2】
Ii’=Ii・cosα’ (2)
【0022】
上記の式(1)における路面の法線と太陽とのなす角αは、上記の式(2)のα’と同様に、太陽方向推定部17により推定される自車両に対する太陽40の位置に基づいて、算出することができる。なお、照度計15が路面に対して平行に設置されている場合には、αとα’とは等しくなる。
【0023】
上記のようにして算出される路面の明るさI、入射光の強さIi、および路面の法線と太陽とのなす角αから、式(1)により路面の散乱反射率Kdを算出する。なお、車両姿勢によっては照度計15が路面に対して平行でない場合も考えられるので、後述する道路パラメータ推定部106によって推定される車両姿勢に基づいてα’を補正してもよい。
【0024】
なお上記の説明において、路面の明るさIは、画像取得部11により撮像した画像に基づいて、自車両の前方の路面に対して算出される。これに対し、入射光の強さIiおよび路面の法線と太陽とのなす角αは、照度計15および太陽方向推定部17により測定等を行った結果に基づいて、自車位置において算出される。そのため、たとえば影や道路の傾きなどにより自車両前方と自車位置とで路面の状態が違う場合には、路面の散乱反射率Kdが正しく算出できないことがある。これを避けるために、画像取得部11において画像を撮像するタイミングと、照度計15および太陽方向推定部17において測定等を行うタイミングとは、必ずしも一致させる必要はない。たとえば、画像取得部11において自車両の10m前方の画像を撮像している場合、10mを移動する時間を車速より算出し、その算出された時間だけ後に、照度計15等により測定等を行うようにしてもよい。
【0025】
あるいは、所定の時間内において逐次算出された路面の散乱反射率Kdを記憶し、その所定時間における平均値や最頻値を用いることで、自車両前方と自車位置との路面の状態の違いによる影響を取り除くこととしてもよい。さらに、これらの方法を組み合わせて用いてもよい。
【0026】
しきい値設定部103では、路面反射率算出部102で算出された路面の散乱反射率Kdに基づいて、各ウィンドウから白線候補点を抽出するときのしきい値を設定する。このとき、Kdが大きい場合、すなわち入射光の強さIiに対して路面の明るさIが大きい場合は、路面と白線との輝度差が小さくなるため、ウィンドウ輝度に対して差の小さなしきい値を設定する。逆に、Kdが小さい場合は路面と白線との輝度差が大きくなるため、ウィンドウ輝度に対して差の大きなしきい値を設定するようにする。
【0027】
なお上記の説明において、照度計15に太陽光が入射しない場合、たとえばトンネル通過時や陸橋下の通過時などは、式(2)の入射光の強さIiを測定できず、路面の散乱反射率Kdが算出できない。このような場合は、しきい値をあらかじめ定められた所定の値に切り換えるようにしてもよい。このとき、車両位置検出部16により検出される自車位置の情報に基づいて車両の進行方向を推定し、推定した進行方向とナビゲーションの地図情報などによって、トンネルや陸橋下などを通過することを予測する。
【0028】
また、照度計15を車両のエアコンやオートライトに用いられる日照センサと兼用させた場合、照度計15は車両のダッシュボード上などに設置されていることがある。このとき、自車両と太陽との位置関係によっては、自車両のルーフが作る影などにより照度計15に太陽光が入射されないことがある。このような場合、車両位置検出部16により検出される自車両の進行方位の情報と、太陽方向推定部17により推定される自車両に対する太陽の位置の情報に基づいて、照度計15に太陽光が入射されない状況であると判断されるときは、しきい値をあらかじめ定められた所定の値に切り換えるようにしてもよい。
【0029】
白線候補点抽出部104では、しきい値設定部103において設定したしきい値を用いて、ソーベルフィルタ処理などのエッジ検出処理によって、各ウィンドウ内の画像より白線候補点を抽出する。図6を用いて、この白線候補点を抽出する方法を説明する。ウィンドウ20によって特定された部分の画像において、白線18は他の道路の部分に比べて輝度値が高い。このことより、左右に隣り合う画素を比較し、その輝度値の差がしきい値以上であるものを白線候補点として抽出する。このとき、白線18の内側がエッジとして検出されるよう、図の右側にある白線18に対しては、隣り合う画素のうち右側の画素の輝度値が高いものを抽出する。これにより、符号21に示す各画素が白線候補点として抽出される。逆に、図の左側にある白線18に対しては、左側の画素の輝度値が高いものを抽出する。
【0030】
白線候補線算出部105では、白線候補点抽出部104において抽出された白線候補点21の集合により、ハフ変換を用いて白線候補線を算出する。図7を用いて、この白線候補線を算出する方法を説明する。符号22に示す各直線は、ウィンドウ20内を通過し、白線候補点21を貫く。この直線22のうち、最も多く白線候補点21を貫いたものを求め、それを白線候補線とする。
【0031】
各直線22は、下記の式(3)で表すことができる。式(3)のaおよびbの値は、その直線が貫く白線候補点21の座標によって、その組み合わせが決められる。たとえば、画像上の座標が(x1,y1)で表される白線候補点21を貫く直線において、aをa1と設定し、それに対応するbの値をb1とすると、式(3)よりb1=x1−a1y1となる。また、aをa2と設定し、それに対応するbの値をb2とすると、b2=x1−a2y1となる。このようにして、一定間隔でaの値が設定され、それに対応するbの値が求められる。
【数3】
x=ay+b (3)
【0032】
以上のようにして、ある直線22に対するaとbの値の組み合わせが求められると、図8に示すような配列を作成する。図8において、1が記入されている欄は、その欄の下にあるaの値と、その欄の左側にあるbの値の範囲とが対応することを表している。たとえば符号70に示す欄は、aの値が−8のときにbの値がb3からb4の間にあることを表している。このような配列を、全ての白線候補点21を通過する直線22に対して作成する。
【0033】
このようにして全ての白線候補点21を通過する直線22に対して作成された配列を重ね合わせて配列要素ごとの数を合計すると、図9に示すような配列が得られる。この配列において、たとえば符号80に示す欄のzrは、aの値がarのときにbの値の範囲がbrlからbruである直線22の数を示している。このzrが、符号81に示す欄のz1および符号82に示す欄のz2よりも大きいとすると、白線候補線は下記の式(4)で表すことができる。式(4)におけるbrは、brlとbruに基づいて設定される値であり、たとえばbrlとbruの中間値とする。このとき、zrは式(4)によって表される白線候補線が貫く白線候補点21の数とみなすことができる。
【数4】
x=ary+br (4)
【0034】
白線候補線が算出されると、図10に示すように、その算出された白線候補線22とウィンドウ20の上辺20aとの交点90の座標(xn,yn)が算出される。なお、このときのウインドウ20を番号nで表すこととする。以降では、この座標(xn,yn)を、ウィンドウ番号nにおける道路座標という。
【0035】
上記のようにして、白線候補線を算出し、さらにその白線候補線に対応する道路座標を算出する。
【0036】
道路パラメータ推定部106では、下記の式(5)によって表される道路の各パラメータを推定する。これらのパラメータを推定することで、車線に対する車両の位置および姿勢を推定する。これにより、車線に対する車両の運動を予測することができる。
【数5】
ただし
A:自車両の車線に対する横変位
B:道路曲率
C:自車両の車線に対するヨー角
D:自車両のピッチ角
H:路面からの高さ
E0:車線幅(左右白線の内側間の距離)を示す定数
f:カメラ透視変換定数
j:左右の白線を区別するパラメータ
(左白線においてj=0、右白線においてj=1)
x,y:白線内端上の任意の点の座標
【0037】
なお、上記の式(5)をyで微分すると、下記の式(6)が得られる。さらにこの式(5)と式(6)によりAを消去すると、E0も消去される。これにウィンドウ番号nにおける道路座標(xn,yn)を代入すると、下記の式(7)が得られる。式(7)には車線幅を示す定数E0が含まれていないことより、この式(7)は、道路幅がいかなるものであっても成立することが分かる。
【数6】
【数7】
【0038】
式(5)におけるA、B、C、D、Hの各パラメータは、カルマンフィルタ処理によって推定することができる。式(5)をx=fz(A,B,C,D,E)と表すと、この式における関数fzは、一般に複素列により構成される式であり、これは線形近似によって下記の行列式(8)のように表すことができる。式(8)において、x1,x2,・・,xmの値はウィンドウごとの道路座標xの値、mは1画面中に設定されたウィンドウの数を表す。また、Mi1,Mi2,Mi3,Mi4,Mi5(i=1〜m)の値は、それぞれyの値がyiにおけるA、B、C、D、Hの各パラメータによる微分値dfz/dA,dfz/dB,dfz/dC,dfz/dD,dfz/dHにより、求めることができる。このMi1,Mi2,Mi3,Mi4,Mi5の値を求めることで、カルマンフィルタ処理によってA、B、C、D、Hの各パラメータを推定できる。なお、カルマンフィルタ処理については周知の処理方法であるため、ここでは説明を省略する。
【数8】
【0039】
以上に説明した各処理を実行するフローチャートを図11に示す。このフローチャートはプロセッサ14で実行されるプログラムに基づくものであり、車線検出装置1の動作時には常に実行されている。図11のステップS1では、画像取得部11によって取得された車両前方の画像を画像メモリ13へ取り込む。ステップS2では、ステップS1でメモリ13へ取り込んだ画像上に、図3に示す複数のウインドウ20を設定する。このとき設定するウィンドウの位置は、予測された車両の運動に基づいて推定された白線の位置付近とする。車両の運動の予測は、前回の処理サイクルのステップS20で推定された道路パラメータに基づいて行われる。なお、ここでいう処理サイクルとは、図11に示すステップS1からS20までの処理を1回の処理サイクルとしたものである。
【0040】
ステップS3では、ステップS2で設定したウィンドウごとにウィンドウ輝度を求める。さらに、このウィンドウ輝度に基づいて、次の処理サイクルのステップS1で取り込む画像におけるシャッタ速度を決定し、画像取得部11に対して電子シャッタ指令値を出力する。このシャッタ速度はたとえば、各ウィンドウのウィンドウ輝度の最小値が画像取得部11のダイナミックレンジ以内である場合は、次の処理サイクルでも今回のシャッタ速度と同じとし、ダイナミックレンジを上回った場合または下回った場合には、シャッタ速度を今回よりも早くまたは遅くする。あるいは、ウィンドウ輝度の最大値、平均値、最頻値などにより、シャッタ速度を決定してもよい。
【0041】
ステップS4では、ステップS3で求めたウィンドウ輝度と、ステップS1でメモリ13へ取り込んだ画像を取得したときのシャッタ速度とにより、前述の式(1)における路面の明るさIを決定する。このとき、図4(a)に示すシャッタ速度と路面の明るさIとの関係、および図4(b)に示す画像の路面輝度と路面の明るさIとの関係により、前述のようにして路面の明るさIを決定する。
【0042】
ステップS5では、照度計15により測定された太陽光の照度に基づいて、前述のように、式(1)における入射光の強さIiを算出する。また、太陽方向推定部17により推定された自車両に対する太陽40の位置と、車両位置検出部16により検出された自車両の位置とに基づいて、路面の法線と太陽とのなす角αを算出する。ステップS6では、ステップS4で決定した路面の明るさIと、ステップS5で算出した入射光の強さIiおよび路面の法線と太陽とのなす角αに基づいて、式(1)により路面の散乱反射率Kdを求める。ステップS7では、ステップS6で求められた路面反射率Kdに基づいて、前述のようにして白線を検出するしきい値を設定する。
【0043】
ステップS8では、ウィンドウ処理番号iを1に初期化する。このウィンドウ処理番号iは、ステップS2で設定した各ウィンドウに対してそれぞれ異なる値が設定され、その値を指定することで任意のウィンドウを選択できるものである。ステップS9では、そのときのウィンドウ処理番号iの値に対応するウィンドウにおいて、図6に示す白線候補点21を抽出する。このとき、前述のように左右に隣り合う画素を比較し、その輝度値の差がステップS7で設定したしきい値以上であるものを、白線候補点として抽出する。
【0044】
ステップS10では、ステップS9で抽出した白線候補点の集合から、図10に示す白線候補線22を算出する。このとき、前述のように最も多く白線候補点を貫く直線を白線候補線とする。さらに、図10に示す交点90の座標、すなわちウィンドウ処理番号iにおける道路座標(xi,yi)を算出する。
【0045】
ステップS11では、ウィンドウ処理番号iに1を加える。ステップS12では、ステップS11で1を加えられたウィンドウ処理番号iの値が、全ウィンドウ数mを越えたか否かを判定する。ウィンドウ処理番号iの値が全ウィンドウ数mを越えた場合は、全ウィンドウに対してステップS9からS10までの処理を終えたとして、次のステップS20へ進む。越えていない場合は、ステップS9へ戻る。
【0046】
ステップS20では、道路パラメータの推定を行う。ステップS20の処理内容を示すサブルーチンを図12に示す。ステップS21では、ウィンドウ処理番号iを1に初期化する。ステップS22では、前述のようにして、式(8)に示されるMi1,Mi2,Mi3,Mi4,Mi5の値を計算する。ステップS23では、ウィンドウ処理番号iに1を加える。
【0047】
ステップS24では、ステップS23で1を加えられたウィンドウ処理番号iの値が、全ウィンドウ数mを越えたか否かを判定する。ウィンドウ処理番号iの値が全ウィンドウ数mを越えた場合は、全ウィンドウに対してステップS22からS23までの処理を終えたとして、次のステップS25へ進む。越えていない場合は、ステップS22へ戻る。ステップS25では、カルマンフィルタ処理を用いて、式(5)のパラメータ(A,B,C,D,H)を推定する。ステップS25が終了した後は、図11のメインルーチンへ戻り、ステップS1へ戻る。
【0048】
以上説明したフローチャートにおいて、ステップS2が図1のウィンドウ設定部101、ステップS4〜S6が路面反射率算出部102、ステップS7がしきい値設定部103、ステップS9が白線候補点抽出部104、ステップS10が白線候補線算出部105、ステップS20が道路パラメータ推定部106における処理にそれぞれ相当する。
【0049】
以上の説明では、画像取得部11においてシャッタ速度を変化させることにより撮像画像の明るさを調整する例を説明したが、シャッタ速度の代わりに、入力光の強さに対する出力画像の輝度値のゲインを変化させ、このゲイン値によって路面の明るさIを決定してもよい。このとき、電子シャッタ指令値の代わりにゲイン指令値をプロセッサ14より画像取得部11に出力し、このゲイン指令値に基づいて、画像取得部11においてゲインを変化する。
【0050】
以上の説明では、画像取得部11において車両前方の画像を取得し、車両前方の車線を検出する例を説明したが、車両後方の画像を取得し、その画像より車両後方の車線を検出することとしてもよい。
【0051】
上述した車線検出装置1によれば、車線区分線を含む画像取得部11の撮像対象とする路面の反射率を算出し、算出された反射率に基づいて撮像画像の輝度しきい値を設定する。そして、この輝度しきい値と撮像画像の輝度とに基づいて、撮像画像より路面上の車線区分線を抽出して検出する。このようにして、車線区分線を撮像画像より抽出するときのしきい値を路面の反射率に基づいて設定することとしたので、異なる反射率の路面や太陽光量の変化にもかかわらず適切なしきい値を設定でき、車線区分線を正確に検出できる。
また上述した車線検出装置1によれば、算出された反射率の所定時間における平均値または最頻値に基づいてしきい値を設定することとしたので、路面の状態に違いがある場合にもその影響を取り除いて適切なしきい値を設定できる。
上述した車線検出装置1によれば、路面への入射光の照度を測定し、撮像された画像の輝度と入射光の照度とに基づいて路面の反射率を算出することとした。さらに、自車位置を検出し、検出した自車位置に基づいて自車両に対する太陽の位置を推定し、検出した自車位置と推定した太陽の位置により太陽光の入射角を算出する。また入射される太陽光の照度を測定し、撮像された画像の輝度と、シャッタ速度または画像の輝度のゲインとにより路面の明るさを決定する。このように算出した太陽光の入射角および決定した路面の明るさと、測定した太陽光の照度とにより、路面の反射率を算出することとした。さらに、自車両の進行方位を検出し、進行方位と太陽の位置とに基づいて太陽光が自車両の一部分によって遮られるか否かを判定し、遮られると判定した場合は、しきい値を所定の値に切り換えることとした。このようにしたので、路面の反射率を確実に算出できるとともに、太陽光が遮られる場合にもしきい値を設定できる。
また上述した車線検出装置1によれば、照度計15はエアコンまたはオートライトに備えられる照度計と兼用されることとしたので、既存の設備を用いることができ、コストアップを抑えることができる。
さらに上述した車線検出装置1によれば、自車両と路面との位置関係を表す道路パラメータをカルマンフィルタ処理によって推定することとしたので、車線に対する自車両の位置を推定することができる。
【0052】
以上の実施の形態では、たとえば撮像手段を画像取得部11、照度測定手段を照度計15、自車位置検出手段を車両位置検出部16、太陽位置推定手段を太陽方向推定部17でそれぞれ実現し、反射率算出手段、しきい値設定手段、車線検出手段および入射角算出手段をプロセッサ14で実現している。しかし、これらはあくまで一例であり、本発明の特徴が損なわれない限り、各構成要素は上記実施の形態に限定されない。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明による車線検出装置1の構成を示す図である。
【図2】車線検出装置1を車両12に搭載した様子を示す図である。
【図3】画像上に設定する複数のウィンドウを説明するための図である。
【図4】シャッタ速度、画像の路面輝度、および路面の明るさの関係を示す図であり、(a)はシャッタ速度と路面の明るさとの関係、(b)は画像の路面輝度と路面の明るさとの関係を示す。
【図5】照度計15に太陽光が入射する様子を示す図である。
【図6】ウィンドウ内の画像より白線候補点を抽出する方法を説明するための図である。
【図7】抽出した白線候補点より白線候補線を算出する方法を説明するための図である。
【図8】白線候補線を算出するときに作成する配列を示す図である。
【図9】図8に示す配列を重ね合わせて配列要素ごとの数を合計して得られる配列を示す図である。
【図10】白線候補線とウィンドウの上辺との交点を示す図である。
【図11】車線検出装置1における処理の流れを示すフローチャートである。
【図12】図10のステップS20におけるサブルーチン処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
1 車線検出装置
11 画像取得部
13 画像メモリ
14 プロセッサ
15 照度計
16 車両位置検出部
17 太陽方向推定部
Claims (6)
- 少なくとも車線区分線を含む路面を撮像する撮像手段と、
前記路面への入射光の照度を測定する照度測定手段と、
前記撮像手段により撮像された前記路面の撮像画像の輝度と、前記照度測定手段により測定された入射光の照度とに基づいて、前記路面の反射率を算出する反射率算出手段と、
前記反射率算出手段により算出された反射率に基づいて前記路面の撮像画像の輝度に関する輝度しきい値を設定するしきい値設定手段と、
前記しきい値設定手段により設定された輝度しきい値と前記撮像画像の輝度とに基づいて前記路面上の車線区分線を抽出することで前記車線区分線を検出する車線検出手段とを備えることを特徴とする車線検出装置。 - 請求項1の車線検出装置において、
前記しきい値設定手段は、前記反射率算出手段により算出された反射率の所定時間における平均値または最頻値に基づいて前記輝度しきい値を設定することを特徴とする車線検出装置。 - 請求項1または2の車線検出装置において、
自車両の位置を検出する自車位置検出手段と、
前記自車位置検出手段により検出された自車両の位置に基づいて自車両に対する太陽の位置を推定する太陽位置推定手段と、
前記自車両の位置と、前記太陽位置推定手段により推定された自車両に対する太陽の位置とに基づいて、太陽光の入射角を算出する入射角算出手段とを備え、
前記照度測定手段は、入射される太陽光の照度を測定し、
前記反射率算出手段は、前記撮像画像の輝度と、前記撮像手段におけるシャッタ速度または前記撮像手段における画像の輝度のゲインとにより前記路面の明るさを決定し、前記路面の明るさと、前記照度測定手段により測定された太陽光の照度と、前記入射角算出手段により算出された太陽光の入射角とにより前記路面の反射率を算出することを特徴とする車線検出装置。 - 請求項3の車線検出装置において、
前記自車位置検出手段は、自車両の進行方位をさらに検出し、
前記しきい値設定手段は、前記自車位置検出手段により検出された自車両の進行方位と、前記太陽位置推定手段により推定された自車両に対する太陽の位置とに基づいて、前記照度測定手段に入射される太陽光が自車両の一部分によって遮られるか否かをさらに判定し、
遮られると判定した場合は、前記設定するしきい値をあらかじめ定められた所定の値に切り換えることを特徴とする車線検出装置。 - 請求項1〜4のいずれかの車線検出装置において、
前記照度測定手段は、車両に照射される光の照度に応じて車内の温度を制御するエアコンまたは車両に照射される光の照度に応じてヘッドランプの点消灯を制御するオートライトに備えられる照度計と兼用されることを特徴とする車線検出装置。 - 請求項1〜5のいずれかの車線検出装置において、
自車両と前記路面との位置関係を表す道路パラメータをカルマンフィルタ処理によって推定する道路パラメータ推定手段を備えることを特徴とする車線検出装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003038396A JP4023333B2 (ja) | 2003-02-17 | 2003-02-17 | 車線検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003038396A JP4023333B2 (ja) | 2003-02-17 | 2003-02-17 | 車線検出装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2004246798A JP2004246798A (ja) | 2004-09-02 |
JP4023333B2 true JP4023333B2 (ja) | 2007-12-19 |
Family
ID=33022939
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2003038396A Expired - Fee Related JP4023333B2 (ja) | 2003-02-17 | 2003-02-17 | 車線検出装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4023333B2 (ja) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4678649B2 (ja) * | 2005-10-31 | 2011-04-27 | 富士通株式会社 | 画像処理装置 |
JP4248558B2 (ja) | 2006-03-24 | 2009-04-02 | トヨタ自動車株式会社 | 道路区画線検出装置 |
JP2008028957A (ja) * | 2006-07-25 | 2008-02-07 | Denso Corp | 車両用画像処理装置 |
JP5152019B2 (ja) * | 2009-01-30 | 2013-02-27 | 株式会社デンソー | 車両用制御装置 |
WO2011158306A1 (ja) * | 2010-06-18 | 2011-12-22 | 本田技研工業株式会社 | 路面反射率分類のためのシステム |
KR200461262Y1 (ko) * | 2010-08-18 | 2012-07-02 | 심석용 | 차량 안전주행 유도장치 |
JP2015068804A (ja) * | 2013-10-01 | 2015-04-13 | オムロンオートモーティブエレクトロニクス株式会社 | レーザレーダ装置 |
CN105718870B (zh) * | 2016-01-15 | 2019-06-14 | 武汉光庭科技有限公司 | 自动驾驶中基于前向摄像头的道路标线提取方法 |
CN114543772B (zh) * | 2022-04-25 | 2022-07-08 | 中交第一航务工程局有限公司 | 沉管隧道的洞内外联系测量方法及双洞投点联系测量方法 |
-
2003
- 2003-02-17 JP JP2003038396A patent/JP4023333B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2004246798A (ja) | 2004-09-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP2682896B1 (en) | In-vehicle apparatus | |
EP2905725B1 (en) | Marking line detection system and marking line detection method | |
CN105835880B (zh) | 车道追踪系统 | |
US9740942B2 (en) | Moving object location/attitude angle estimation device and moving object location/attitude angle estimation method | |
JP4856612B2 (ja) | 物体検出装置 | |
US7649442B2 (en) | Apparatus and method for detecting vehicles by identifying light spots from captured images | |
Hautière et al. | Real-time disparity contrast combination for onboard estimation of the visibility distance | |
JP5157067B2 (ja) | 自動走行用マップ作成装置、及び自動走行装置。 | |
US7623700B2 (en) | Stereoscopic image processing apparatus and the method of processing stereoscopic images | |
EP2551794A2 (en) | Onboard environment recognition system | |
US8363124B2 (en) | Exposure control apparatus and exposure control program for vehicle-mounted electronic camera | |
JP2007300181A (ja) | 周辺認識装置、周辺認識方法、プログラム | |
JP2002197469A (ja) | 車線検出装置 | |
JP2008060874A (ja) | 車載カメラ及び車載カメラ用付着物検出装置 | |
CN109829365B (zh) | 基于机器视觉的多场景适应驾驶偏离及转弯预警方法 | |
EP2770478B1 (en) | Image processing unit, imaging device, and vehicle control system and program | |
JP4023333B2 (ja) | 車線検出装置 | |
JP4296287B2 (ja) | 車両認識装置 | |
JP5910180B2 (ja) | 移動物体位置姿勢推定装置及び方法 | |
JP4270183B2 (ja) | 白線検出装置 | |
JP6834401B2 (ja) | 自己位置推定方法及び自己位置推定装置 | |
JP2005157731A (ja) | 車線認識装置および車線認識方法 | |
JP2009069119A (ja) | 車両用路面状態推定装置 | |
JP6620175B2 (ja) | 距離算出装置及び車両制御装置 | |
JP2536986B2 (ja) | 車間距離検出装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20051226 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20070523 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070605 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070723 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20070911 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070924 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101012 Year of fee payment: 3 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |