JP5810654B2 - 区画線認識装置、区画線認識方法、プログラム及び媒体 - Google Patents

Description

本発明は、乗用車、トラック、バス等の車両において、自車両が走行車線の中央付近を維持して走行することを支援する車線維持支援制御を行い、自車両の乗員の安全と他車両の安全を確保することができる運転支援装置に主に用いられる、区画線認識装置、区画線認識方法、プログラム及び媒体に関する。

従来、自車両の左右の位置を自車線内における中央付近に維持しながら自車両を安全かつ安定的に走行させることを促す運転支援装置に用いられる区画線認識装置としては、特許文献１に記載されているようなものがある。

このような区画線認識装置においては、自車両の例えばウインドシールド近傍のルーフ下面又はフロントパネル上に自車両前方に光軸が指向されるカメラ等の撮像手段を設置して、この撮像手段の撮像した自車両の前方の画像を二値化処理、微分処理、フィルタ処理等の処理を施して、自車両の位置する自車線の両側の区画線を検出し認識することが行われる。

この検出された両側の区画線の中央に対して自車両がある程度逸脱する可能性があると判断される場合には、運転支援装置においてスピーカによる音声やステアリングホイールを振動させること等による警報又は、自車両の操舵装置により自車両が逸脱する方向とは逆方向に指向させるように転舵力つまりは警報トルクを発生して警報することが行われている。

この警報に基づいて、自車両のドライバは自車両が自車線内の中央から逸脱していることを認知して、自車両を自車線内の中央に沿って走行するように適宜操舵操作を行うことができる。あるいは、警報に伴わせて、操舵自体を制御する運転支援を行うこともできる。一般に前者はＬＤＷ（Lane Departure Warning）、後者はＬＫＡ（Lane Keep Assist）と呼ばれる。

特開２００７−１７９３８６号公報

しかしながら、このような特許文献１に記載されている区画線認識装置においては、区画線のエッジの抽出が連続して成功する回数によって認識の妥当性を判断しているものの、一旦未検出となった後の再度の検出つまり再検出については特には考慮、言及がなされていない。

ここで、一旦未認識となった後未認識側の区画線を一フレームでも検出した場合に、その検出された区画線を確定すると、その一フレームの検出が誤検出であった場合には、誤検出による出力精度の低下と、精度低下に伴う不適切な警報を招くこととなる。特に、画像内において区画線に近い特性を示す路面ノイズやタール痕、タイヤ痕等による誤検出に対応することが困難であるという問題がある。

本発明は、上記問題に鑑み、一旦未検出となった側の区画線をより適切に再検出することができる区画線認識装置、区画線認識方法、プログラム及び媒体を提供することを目的とする。

上記の問題を解決するため、本発明による区画線認識装置は、
車両の前方の路面を含んで撮像する撮像手段と、
当該撮像手段の出力する画像情報から前記路面内のエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、
前記エッジ点から区画線に相当する可能性を有する線分群を抽出する線分抽出手段と、
当該線分群から前記区画線に相当する線分を検出する検出手段と、
前記検出手段による前記区画線に相当する線分の検出を確定する確定手段を含み、
前記確定手段は、
前記検出手段による検出がされない回数が所定未検出回数以上である場合、所定再検出回数以上連続して、前記検出手段による検出がされた場合に、当該検出を確定し、前記検出手段による検出がされない回数が前記所定未検出回数以上でない場合、前記検出手段による検出が一回された場合に、当該検出を確定することを特徴とする。

前記区画線認識装置において、
前記検出手段は前記線分群を構成する線分候補が所定条件を満たす場合に前記線分として検出することとしてもよい。

上記の問題を解決するため、本発明による区画線認識方法は、
車両に搭載され、撮像手段、エッジ点抽出手段、線分抽出手段、検出手段、及び確定手段を含む区画線認識装置により実行される区画線認識方法であって、
前記撮像手段が前記車両の前方の路面を含んで撮像する撮像ステップと、前記エッジ点抽出手段が当該撮像ステップにおいて出力される画像情報から前記路面内のエッジ点を抽出するエッジ点抽出ステップと、前記線分抽出手段が前記エッジ点から区画線に相当する可能性を有する線分群を抽出する線分抽出ステップと、前記検出手段が当該線分群から前記区画線に相当する線分を検出する検出ステップと、前記確定手段が前記検出ステップにおける前記区画線に相当する線分の検出を確定する確定ステップを含み、前記確定ステップにおいて、前記確定手段は、前記検出ステップにおける検出がされない回数が所定未検出回数以上である場合、所定再検出回数以上連続して、前記検出ステップにおける検出がされた場合に、当該検出を確定し、前記検出ステップにおける検出がされない回数が前記所定未検出回数以上でない場合、前記検出ステップにおける検出が一回された場合に、当該検出を確定することを特徴とする。

なお、本発明によるプログラムは、前記区画線認識方法を実行するプログラムであり、本発明による媒体は、前記プログラムを格納した媒体である。

本発明によれば、一旦未検出となった側の区画線をより再検出するにあたり、誤検出の発生を極力防止してより適切に再検出を行うことができる。

本発明に係る実施例の区画線認識装置１の一実施形態を示すブロック図である。 本発明に係る実施例の区画線認識装置１の一実施形態の制御内容が適用される路面の具体的態様を示す模式図である。 本発明に係る実施例の区画線認識装置１の一実施形態の制御に用いられる所定未検出回数Ｎの概念を示す模式図である。 本発明に係る実施例の区画線認識装置１の一実施形態の制御に用いられる所定再検出回数Ｍの概念を示す模式図である。 本発明に係る実施例の区画線認識装置１の一実施形態の制御内容を示すフローチャートである。 本発明に係る実施例の区画線認識装置１の一実施形態の制御内容における状態遷移態様を示す模式図である。 本発明に係る実施例の区画線認識装置１の一実施形態の制御内容の各ステップと状態遷移の相関態様を示す模式図である。

以下、本発明を実施するための形態について、添付図面を参照しながら説明する。

図１に示すように、本実施例の区画線認識装置１は、前方認識カメラ２と、ＬＤＷＥＣＵ３（Electronic Control Unit）と、ブザー４を備えて構成される。

前方認識カメラ２（撮像手段）は、例えばＣＣＤカメラあるいはＣＭＯＳカメラであり、例えば自車両室内のウインドシールド中央上部に、前方に光軸が合致するように配設され、自車両の前方の路面を車線の両側を含む範囲にて撮像して、撮像した画像情報をＬＤＷＥＣＵ３に出力するものである。

ＬＤＷＥＣＵ３は例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびそれらを接続するデータバスと入出力インターフェースから構成され、ＲＯＭに格納されたプログラムに従い、ＣＰＵが所定の処理を行うものであり、以下に述べる処理を行うエッジ点抽出手段３ａと、線分抽出手段３ｂと、検出手段３ｃと、確定手段３ｄと、警報手段３ｅ、状態判定手段３ｆ、状態遷移手段３ｇを構成するものである。

ＬＤＷＥＣＵ３のエッジ点抽出手段３ａは、画像情報を前方認識カメラ２から取得して、前方認識カメラ２により撮像された画像情報内に位置する路面の車線内のエッジ点を二値化処理、微分処理等により抽出する。線分抽出手段３ｂは、エッジ点の群に対してハフ変換を行い路面の白線（区画線）に相当する可能性を有する線分群を抽出する。検出手段３ｃは、線分群を構成する線分候補が所定条件を満たす場合に、白線に相当する線分として検出する。なお、所定条件とは、例えば車両が通行している道路幅だけ左右方向に離隔した、二対の線分が、相互に白線相当の幅寸法を有している等の条件を指す。

ＬＤＷＥＣＵ３の確定手段３ｄは、検出された白線に相当する線分の検出位置から、カルマンフィルタにより道路パラメータ（道路形状：レーン幅、半径Ｒ、ヨー角、ピッチ角）を推定し、確定する。カルマンフィルタとは、時間変化に依存する法則を活用して、目標物の位置を現在、未来、過去に推定する機能一般を指すが、詳細な説明は割愛する。

このように検出された白線に相当する線分と推定された道路パラメータから、ＬＤＷＥＣＵ３の警報手段３ｅは、路面の左方、右方、又は双方の白線を認識して、白線が左右双方存在する場合には、それらからのオフセット距離Ｗ１、Ｗ２を算出し、一方しか存在しない場合には左方又は右方の白線とのオフセット距離Ｗ３を算出する。

また、ＬＤＷＥＣＵ３の確定手段３ｄは、検出手段３ｃによる白線の検出が所定未検出回数Ｎ以上なされない場合に、所定再検出回数Ｍ以上連続して、再度白線が検出された場合においてのみ、再度の白線の検出について確定する処理を行う。さらに、ＬＤＷＥＣＵ３の警報手段３ｅは、オフセット距離Ｗ１〜Ｗ２のいずれか又はオフセット距離Ｗ３が閾値Ｗｔｈ未満となって、警報条件が成立した場合にはドライバに対して警報を出力するように、ブザー４を鳴動する。

本実施例において、所定未検出回数Ｎ以上連続して白線が未検出である場合に、再度の検出については、所定再検出回数Ｍ以上連続して検出されない限りは、カルマンフィルタに入力し確定する処理を行わないこととする意義について述べる。一般にＬＤＷ、ＬＫＡともに、車両が高速道路や自動車専用道路を走行するケースを想定しているが、本実施例では一般道において凹凸、タール痕、タイヤ痕等のノイズ対象が存在する場合に、適用することを想定している。

例えば、図２に示すような片側二車線以上の一般道の形態を考慮する。図２に示すように、車両が左側の車線を走行している場合には、車両の左方に実線の白線が位置し、右方に破線の白線が位置する。このとき、破線の実線の車両の進行方向における長さをＬ１（ｍ）、破線の実線の間隔をＬ２とし、路面上のノイズ対象の長さをＬ３とする。なお、ノイズ対象は白線に対して形態の相似する、例えば平行な直線により囲繞される細長い長方形状または平行四辺形状、あるいは進行方向に細長い楕円形状のものを想定している。

ここで、一般に画像情報からエッジ点を抽出するにあたっては、画像情報の全領域についてラインスキャンするのではなく、車両のボンネットと夜間照明範囲を考慮し、処理負荷の軽減を目的として、進行方向に対して有効距離Ｌ４の範囲をラインスキャンしている。また車速をＶ（ｍ／ｓ）、１秒間の画像取得数（フレーム数）をＡ枚／ｓとしている。

所定未検出回数Ｎについては、基本的には破線周期（破線間隔の通過時間）に基づき設定する。図３左図において有効距離Ｌ４の範囲の下限が、下側の破線に接している時間から、ｔ１秒経過し、車両が速度Ｖで上側に移動して、上側の破線が有効距離Ｌ４の範囲の上限に接するものとする。

この場合、破線の間隔を通過するための時間ｔ１はｔ１＝（Ｌ２−Ｌ４）／Ｖで表され、破線の間隔による未検出は一回で再検出させる必要があるため、所定未検出回数ＮはＮ≧Ａ×ｔ１を満たす必要がある。なお、エッジ点抽出手段３ａの抽出に必要な画像情報中の情報量の確保を考慮した場合には、図３左図、右図ともに進行方向における重複量を斟酌して、Ｌ２−Ｌ４の値を小さめとし、上述の図２中のノイズ対象とは異なる例えば路面反射光等の離散的かつ全般的な分布を示すノイズ源の存在等を考慮すると、下限値を大きい側に底上げする適宜の補正を行う。

所定再検出回数Ｍについても、基本的にはノイズ対象の画像情報上の継続時間に基づき設定する。図４左図において有効距離Ｌ４の範囲の上限が、ノイズ対象の上側に接している時間から、ｔ２秒経過し、車両が速度Ｖで上側に移動して、ノイズ対象の下側が有効距離Ｌ４の範囲の下限に接するものとする。なお、所定未検出回数Ｎに対して所定再検出回数Ｍは大きく設定する。

この場合、検出対象から排除したいノイズ対象が有効距離Ｌ４の範囲を通過するための通過時間ｔ２はｔ２＝（Ｌ４−Ｌ３）／Ｖで表され、ノイズ対象の検出による再検出を排除する必要があるため、所定未検出回数ＭはＭ≧Ａ×ｔ２を満たす必要がある。なおここでも、エッジ点抽出手段３ａの抽出に必要な画像情報中の情報量の確保を考慮した場合には、Ｌ４−Ｌ３の値は小さめとし、上述の図２、図４中のノイズ対象とは異なる離散的な分布を示すノイズ源の存在等を考慮して、この下限値を大きい側に底上げする適宜の補正を行う。

すなわち、本実施例においては、所定未検出回数Ｎと所定再検出回数Ｍをそれぞれ別個に定義して、前者においては、一般道における破線の間隔による未検出を防止して、後者においてはノイズ対象による一旦未検出となった後の再検出時の誤検出を防止することとしている。

以下、本実施例１の区画線認識装置１の制御内容を、図５に示すフローチャートと図６に示す状態遷移図を用いて説明する。

図５のステップＳ１において、ＬＤＷＥＣＵ３の図１に示す状態判定手段３ｆは、検出手段３ｃが左右に位置することが想定される白線のうち一方又は他方を二回以上連続して検出したか否かを判定する。

ステップＳ１において、肯定と判定される場合には、ＬＤＷＥＣＵ３の図１に示す状態遷移手段３ｇは、検出過渡状態フラグをオンとし、認識ステータスを図６に示す未検出状態Ｃ０から検出過渡状態Ｃ１に移行させる。

ステップＳ３において、ＬＤＷＥＣＵ３の状態判定手段３ｆは、確定された道路パラメータが予め格納されたパラメータに対して乖離しており異常であるか否か、又は、白線の双方が未検出であるか否かを判定し、肯定であればステップＳ２９にすすみ状態遷移手段３ｇが検出過渡状態フラグをオフとし、図６に示す検出過渡状態Ｃ１から未検出状態Ｃ０に移行させ、否定であればステップＳ４にすすむ。

ステップＳ４において、ＬＤＷＥＣＵ３の状態判定手段３ｆは、一方を１０回連続で検出したか否かを判定し、肯定であればステップＳ５にすすみ、検出過渡状態フラグをオフとし、状態遷移手段３ｇは、一方が右であれば図６に示す右検出状態Ｃ２に、一方が左であれば図６に示す左検出状態Ｃ６に移行させ、否定であれば、ステップＳ４の手前に戻る。

ステップＳ６において、ＬＤＷＥＣＵ３の状態判定手段３ｆは、双方を１０回連続で検出したか否かを判定し、肯定であればステップＳ７にすすみ、状態遷移手段３ｇは、両側検出成功状態フラグをオンとし、図６に示す両検出成功状態Ｃ５に移行させ、否定であれば、ステップＳ１９にすすむ。

ステップＳ８において、ＬＤＷＥＣＵ３の状態判定手段３ｆは、確定された道路パラメータが予め格納されたパラメータに対して乖離しており異常であるか否か、又は、白線の双方の未検出が１０回連続であるか否かを判定し、状態遷移手段３ｇは、肯定であればステップＳ９にすすみ両検出成功状態フラグをオフとし、図６に示す両検出成功状態Ｃ５から未検出状態Ｃ０に移行させ、否定であればステップＳ１０にすすむ。

ステップＳ１０において、ＬＤＷＥＣＵ３の状態判定手段３ｆは、ステップＳ４の一方に対する他方が未検出であるか否かを判定し、状態遷移手段３ｇは、肯定であればステップＳ１１にすすみ両検出成功状態フラグをオフとし、さらに、ステップＳ１２にすすみ、他方瞬時ロスト状態フラグをオンとし、図６に示す両検出成功状態Ｃ５から左瞬時ロスト状態Ｃ４（右検出中）へ、又は、両検出成功状態Ｃ５から右瞬時ロスト状態Ｃ８（左検出中）へ移行させ、否定であればステップＳ１０の手前に戻る。

ステップＳ１３において、ＬＤＷＥＣＵ３の状態判定手段３ｆは、他方未検出が１０回連続であるか否かを判定し、肯定であればステップＳ１７にすすみ、状態遷移手段３ｇは、他方瞬時ロストフラグをオフとし、図６中の左瞬時ロスト状態Ｃ４（右検出中）であれば右検出成功状態Ｃ２に移行させ、右瞬時ロスト状態Ｃ８（左検出中）であれば、左検出成功状態Ｃ６へ移行させ、否定であれば、ステップＳ１４にすすむ。

ステップＳ１４において、ＬＤＷＥＣＵ３の状態判定手段３ｆは、ステップＳ１３における未検出回数が所定未検出回数Ｎ以上であるか否かを判定し、肯定であればステップＳ１５にすすみ、否定であればステップＳ１８にすすむ。

ステップＳ１５において、状態判定手段３ｆは、他方の再検出が所定再検出回数Ｍ以上連続しているか否かを判定し、肯定であればステップＳ１６にすすみ、否定であればステップＳ１３の手前に戻る。

ステップＳ１８において、状態判定手段３ｆは、他方の再検出が一回連続しているか否かを判定し、肯定であればステップＳ１６にすすみ、否定であればステップＳ１３の手前に戻る。

ステップＳ１６において、ＬＤＷＥＣＵ３の状態遷移手段３ｇは、他方瞬時ロスト状態フラグをオフとし、ステップＳ７にすすみ、両側検出成功状態フラグをオンとし、図６に示す両検出成功状態Ｃ５に移行させる。この後、ステップＳ７の手前のＢに戻る。

ステップＳ６における否定判定後、又は、ステップＳ１７の処理後においては、ステップＳ１９が実行され、状態遷移手段３ｇにより一方検出成功フラグがオンとされ、図６に示す右検出成功状態Ｃ２又は左検出成功状態Ｃ６に移行される。

ステップＳ２０において、ＬＤＷＥＣＵ３の状態判定手段３ｆは、ステップＳ１９の一方が未検出であるか否かを判定し、状態遷移手段３ｇは、肯定であればステップＳ２１にすすみ一方検出成功状態フラグをオフとし、さらに、ステップＳ２２にすすみ、一方瞬時ロスト状態フラグをオンとし、図６に示す右検出成功状態Ｃ２から右瞬時ロスト状態Ｃ３へ、又は、左検出成功状態Ｃ６から右瞬時ロスト状態Ｃ７へ移行させ、否定であればステップＳ２０の手前に戻る。

ステップＳ２３において、ＬＤＷＥＣＵ３の状態判定手段３ｆは、一方未検出が１０回連続であるか否かを判定し、肯定であればステップＳ２７にすすみ、状態遷移手段３ｇは、一方検出成功状態フラグをオフとし、図６中の右瞬時ロスト状態Ｃ３、又は、左瞬時ロスト状態Ｃ７から、未検出状態Ｃ０に移行させ、否定であれば、ステップＳ２４にすすむ。

ステップＳ２４において、ＬＤＷＥＣＵ３の状態判定手段３ｆは、ステップＳ１３における未検出回数が所定未検出回数Ｎ以上であるか否かを判定し、肯定であればステップＳ１５にすすみ、否定であればステップＳ１８にすすむ。

ステップＳ２５において、状態判定手段３ｆは、一方の再検出が所定再検出回数Ｍ以上連続しているか否かを判定し、肯定であればステップＳ２６にすすみ、否定であればステップＳ２３の手前に戻る。

ステップＳ２８において、状態判定手段３ｆは、一方の再検出が一回連続しているか否かを判定し、肯定であればステップＳ２６にすすみ、否定であればステップＳ２３の手前に戻る。

ステップＳ２６において、ＬＤＷＥＣＵ３の状態遷移手段３ｇは、一方瞬時ロスト状態フラグをオフとし、図６に示す右瞬時ロスト状態Ｃ３から右検出成功状態Ｃ２へ、又は、左瞬時ロスト状態Ｃ７から左検出成功状態Ｃ６へ移行させる。この後、ステップＳ６の手前のＡに戻る。

すなわち、ステップＳ１０からステップＳ１６が図６の両検出成功状態Ｃ５と、左瞬時ロスト状態Ｃ４（右検出中）又は右瞬時ロスト状態Ｃ８（左検出中）との遷移を制御し、ステップＳ１９からステップＳ２６が図６の右検出成功状態Ｃ２と右瞬時ロスト状態Ｃ３、左検出成功状態Ｃ６と左瞬時ロスト状態Ｃ７との遷移を制御する。なお、図５のフローチャートのステップ番号と図６の状態遷移の相関については図７に示す。

以上述べた制御内容により本発明の区画線認識方法が実行される。これらのことよって実現される本実施例の区画線認識装置１によれば、以下のような作用効果を得ることができる。

すなわち、所定未検出回数Ｎと所定再検出回数Ｍをそれぞれ別個に定義して、前者については破線間隔通過時間ｔ１と画像取得数Ａに基づいて決定することにより、一般道における破線の間隔による未検出を防止することができる。また、後者については、ノイズ対象通過時間ｔ２と画像取得数Ａに基づいて決定しており、ノイズ対象による一旦未検出となった後の再検出時の誤検出を防止することとしている。

これらのことにより、ＬＤＷの適用対象を一般道に拡張した場合においても、特には破線の白線の検出精度を高め、一般道においてより発生頻度の高いノイズ対象に対しても、ノイズ対象に起因する誤検出の発生を防止して、これによっても検出精度を高めることができる。

特に処理負荷の軽減を目的として、上述した有効距離Ｌ４の範囲について、さらに、幅方向の範囲に制限を設ける場合に以下のメリットを有する。すなわち、既に検出された白線を中心とする車両幅よりも狭い領域にスキャン範囲を絞り、白線が未検出とされていない側についてはスキャン範囲を絞らない場合においては、未検出から再検出に至るプロセスで、ノイズ対象を拾って誤検出するおそれが高いが、本実施例によれば、このような誤検出をも効果的に防止することができる。

このように検出精度を高めることにより、カルマンフィルタに入力する前の所謂観測雑音に該当する外乱成分を抑制し、道路パラメータの出力精度を高めることができる。ひいては、ＬＤＷ自体の警報の信頼性を高めることができる。

また、図５のステップＳ１４又はステップＳ２４において未検出回数が所定未検出回数Ｎ以上でない場合には、再検出については一回の検出で確定することとしている。これにより、破線の白線の一つが単に消耗によりかすれている場合の再検出をより円滑に行うことができる。

以上本発明の好ましい実施例について詳細に説明したが、本発明は上述した実施例に制限されることなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形および置換を加えることができる。

さらに、上述した実施例においては、エッジ点抽出手段３ａと、線分抽出手段３ｂと、検出手段３ｃと、確定手段３ｄと、警報手段３ｅ、確定手段３ｆ、状態判定手段３ｇ、状態遷移手段３ｈを構成するにあたってＬＤＷＥＣＵ３を用いたが、これをＬＫＡＥＣＵに置換することも可能である。この場合には警報に加えて、支援制御の信頼性を高めることができる。

また、上述した実施例においては、実際に適用が想定される路面について左側が実線の白線であり、右側が破線の白線である場合を示しているが、例えばセンターラインのない路面で、左側のみに実線の白線が不連続に存在する場合においても、図６に示す左検出成功状態Ｃ６と左瞬時ロスト状態Ｃ７に示される状態遷移に基づき、正確な再検出を行うことができる。

このことは海外の右側通行の路面においても同様であり、例えばセンターラインのない路面で、右側のみに実線の白線が不連続に存在する場合においても、図６に示す右検出成功状態Ｃ２と右瞬時ロスト状態Ｃ３に示される状態遷移に基づいて、正確な再検出を行うことができる。

さらに、国内外問わずに、一方通行の路面において、両側に白線が存在するものの、一方又は他方が不連続に存在する場合においても、図６に示す両検出成功状態Ｃ５、左瞬時ロスト状態Ｃ４、右瞬時ロスト状態Ｃ８の状態遷移に基づいて、正確な再検出行うことができる。

本発明は、区画線認識装置に関するものであり、ノイズ対象による特には再検出時の誤検出を防止して、不適切な警報を排除して、より適切な警報を行うことに伴って適切にドライバに自車両を自車線の中央を維持する走行を促すことができる。すなわち、より安全性を高めることができるので、乗用車、トラック、バス等の様々な車両に適用して有益なものである。

１ 区画線認識装置
２ 前方認識カメラ（撮像手段）
３ ＬＤＷＥＣＵ
３ａ エッジ点抽出手段
３ｂ 線分抽出手段
３ｃ 検出手段
３ｄ 確定手段
３ｅ 警報手段
３ｆ 状態判定手段
３ｇ 状態遷移手段
４ ブザー
Ｃ０ 未検出状態
Ｃ１ 検出過渡状態
Ｃ２ 右検出成功状態
Ｃ３ 右瞬時ロスト状態
Ｃ４ 左瞬時ロスト状態（右検出中）
Ｃ５ 両検出成功状態
Ｃ６ 左検出成功状態
Ｃ７ 左瞬時ロスト状態
Ｃ８ 右瞬時ロスト状態（左検出中）
Ｎ 所定未検出回数
Ｍ 所定再検出回数
Ｌ１ 破線長
Ｌ２ 破線間隔
Ｌ３ ノイズ対象長
Ｌ４ 有効距離
Ｖ 車両の速度
Ａ １秒間の画像取得数

Claims (5)

1. 車両の前方の路面を含んで撮像する撮像手段と、当該撮像手段の出力する画像情報から前記路面内のエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、前記エッジ点から区画線に相当する可能性を有する線分群を抽出する線分抽出手段と、当該線分群から前記区画線に相当する線分を検出する検出手段と、前記検出手段による前記区画線に相当する線分の検出を確定する確定手段を含み、前記確定手段は、前記検出手段による検出がされない回数が所定未検出回数以上である場合、所定再検出回数以上連続して、前記検出手段による検出がされた場合に、当該検出を確定し、前記検出手段による検出がされない回数が前記所定未検出回数以上でない場合、前記検出手段による検出が一回された場合に、当該検出を確定することを特徴とする区画線認識装置。
2. 前記検出手段は前記線分群を構成する線分候補が所定条件を満たす場合に前記線分として検出することを特徴とする請求項１に記載の区画線認識装置。
3. 車両に搭載され、撮像手段、エッジ点抽出手段、線分抽出手段、検出手段、及び確定手段を含む区画線認識装置により実行される区画線認識方法であって、
   前記撮像手段が前記車両の前方の路面を含んで撮像する撮像ステップと、前記エッジ点抽出手段が当該撮像ステップにおいて出力される画像情報から前記路面内のエッジ点を抽出するエッジ点抽出ステップと、前記線分抽出手段が前記エッジ点から区画線に相当する可能性を有する線分群を抽出する線分抽出ステップと、前記検出手段が当該線分群から前記区画線に相当する線分を検出する検出ステップと、前記確定手段が前記検出ステップにおける前記区画線に相当する線分の検出を確定する確定ステップを含み、前記確定ステップにおいて、前記確定手段は、前記検出ステップにおける検出がされない回数が所定未検出回数以上である場合、所定再検出回数以上連続して、前記検出ステップにおける検出がされた場合に、当該検出を確定し、前記検出ステップにおける検出がされない回数が前記所定未検出回数以上でない場合、前記検出ステップにおける検出が一回された場合に、当該検出を確定することを特徴とする区画線認識方法。
4. 請求項３に記載の区画線認識方法を実行するプログラム。
5. 請求項４に記載のプログラムを格納した媒体。

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