JP6005501B2 - 自動誘導車両制御方法および自動誘導車両制御システム - Google Patents

Description

本発明は、車両に設置された画像センサにより制御マークを検出し、検出された制御マークに応じて車両の車速を制御する自動誘導車両制御方法および自動誘導車両制御システムに関する。

従来、ゴルフ場内の走路を走行するゴルフカートには自動走行機能を有しているものがある。自動走行は電磁誘導線から発生する磁界を検出することで行われる。また、走路に敷設された磁石パターンをマグネットセンサで検出することで、減速および停止等の車速制御を実施している。

特許文献１の技術
特許文献１に記載のゴルフカートには自動走行装置が搭載されている。これにより、走路上に設けられた誘導線に沿って走路を自動走行することができる。走路に埋設された永久磁石の磁極配列パターンをマグネットセンサにより検出することで速度制御を行うことが記載されている。

特開２０１０−６８８３４号公報

しかしながら、走路に車速制御用の磁石を敷設することは手間であり、また、１つの磁極配列パターンには車速制御に関する情報が１つしか含まれていないので、複雑な車速制御を実施するには数多くの磁石を敷設しなければならない。例えば、減速指示に１つの磁極配列パターンを必要とし、停止指示にさらに別の磁極配列パターンを必要とする。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、１つの制御マークから複数の制御情報を検出する自動誘導車両制御方法および自動誘導車両制御システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明は次のような構成をとる。すなわち、本発明の第１の発明は、横縞パターンを有する制御マークを撮影する撮影ステップと、前記制御マークが撮影された画像を基に前記制御マークの前記横縞パターンを抽出する抽出ステップと、誘導車両と前記制御マークとの距離によって変化する画像上の横縞の幅および前記横縞パターンの種類に応じて、前記誘導車両の車速制御量を決定する制御量決定ステップとを備える自動誘導車両制御方法である。

第１の発明によれば、撮影ステップにより、横縞パターンを有する制御マークを撮影する。次に、抽出ステップは、制御マークが撮影された画像を基に制御マークの横縞パターンを抽出する。撮影された画像上の制御マークの大きさは、誘導車両と制御マークとの距離によって変化する。そこで、制御量決定ステップは、画像上の変化する横縞の幅および横縞パターンの種類に応じて、誘導車両の車速制御量を決定する。

撮影された画像上の横縞の幅および横縞パターンの種類に応じて、同一の制御マークから複数の制御情報を検出することができる。これにより、１つの制御マークから複雑な誘導車両の車速制御をすることができる。また、制御マークの設置数を減らすことができるので、制御マーク設置の労力を低減することができる。さらに、制御マークが撮影された画像を基に車速制御を実施するので、誘導車両と制御マークとが離れていても車速制御を実施することができる。

また、抽出された前記横縞パターンの横縞の欠損部分を補間するマーク補正ステップを備え、前記制御量決定ステップで用いられる横縞の幅および横縞パターンは、前記マーク補正ステップにより補間された横縞の幅および横縞パターンであることが好ましい。

マーク補正ステップにより、抽出された制御マークの横縞パターンの横縞の欠損部分が補間される。制御量決定ステップは、補間された横縞の幅および横縞パターンの種類に応じて車速制御量を決定する。これにより、制御マークを正確に撮影できない場合でも、抽出された制御マークの横縞パターンの横縞を補正することができるので、車速制御の精度を維持することができる。

また、前記制御マークが撮影された画像を２値化する２値化ステップを備え、前記抽出ステップは２値化された画像から前記制御マークの前記横縞パターンを抽出することが好ましい。制御マークの横縞パターンの抽出を２値化された画像から実施することで、制御マークの横縞パターンの抽出精度を向上させることができる。

また、本発明の第２の発明は、制御マークと誘導車両とによる自動誘導車両制御システムにおいて、前記制御マークは横縞パターンを有し、前記誘導車両は、前記制御マークを撮影する画像センサと、前記画像センサによって撮影された画像を基に前記制御マークの前記横縞パターンを抽出するマーク抽出部と、前記誘導車両と前記制御マークとの距離によって変化する画像上の横縞の幅および横縞パターンの種類に応じて前記誘導車両の車速制御量を決定する制御量決定部とを備える。

第２の発明によれば、画像センサにより、横縞パターンを有する制御マークを撮影する。マーク抽出部は、制御マークが撮影された画像を基に制御マークの前記横縞パターンを抽出する。撮影された画像上の制御マークの大きさは、誘導車両と制御マークとの距離によって変化する。そこで、制御量決定部は、画像上の変化する横縞の幅および横縞パターンの種類に応じて、誘導車両の車速制御量を決定する。

撮影された画像上の横縞の幅および横縞パターンの種類に応じて、同一の制御マークから複数の制御情報を検出することができる。すなわち、１つの制御マークにより複雑な誘導車両の車速制御をすることができる。また、制御マークの設置数を減らすことができるので、制御マーク設置の労力を低減することができる。さらに、制御マークが撮影された画像を基に車速制御を実施するので、誘導車両と制御マークとが離れていても車速制御を実施することができる。

また、抽出された前記横縞パターンの横縞の欠損部分を補間するマーク補正部を備え、前記制御量決定部において用いられる横縞の幅および横縞パターンは、前記マーク補正部により補間された横縞の幅および横縞パターンであることが好ましい。

マーク補正部により抽出された制御マークの横縞パターンの横縞の欠損部分が補間される。制御量決定ステップは、補間された横縞の幅および横縞パターンの種類に応じて車速制御量を決定する。これにより、制御マークを正確に撮影できない場合でも、抽出された制御マークの横縞パターンの横縞を補正することができるので、車速制御の精度を維持することができる。

また、前記制御量決定部は、横縞パターンの種類から走行パターンを決定し、横縞の幅から車速の大きさを決定することが好ましい。横縞パターンの種類から走行パターンが決定され、決定された走行パターンにおける車速の大きさを、誘導車両と制御マークとの距離によって変化する横縞の幅から決定される。これにより、制御マークと誘導車両との距離に応じて、滑らかに車速の変動制御を実施することができる。

また、前記制御マークは、それぞれ２種類の幅を持つ黒と白の筋から構成される横縞であることが好ましい。制御マークが黒色および白色の筋からなる横縞であるので、コントラストが強い横縞であり、制御マークを精度良く抽出できる。また、黒色および白色の筋はそれぞれ２種類の幅を持つので、横縞パターンの種類を増加させることができ、誘導車両の走行パターンを増やすことができる。また、各色の筋が２種類の幅を持つことで制御マークの誤検出を抑制することができる。

また、前記制御マークが撮影された画像を２値化する２値化部を備えることが好ましい。制御マークの横縞パターンの抽出を２値化された画像から実施することで、制御マークの横縞パターンの抽出精度を向上させることができる。

また、前記制御マークは水平方向の全周囲から認識可能であることが好ましい。水平方向の全周囲から認識可能であるので、誘導車両に備えられている画像センサによる撮影が容易である。また、制御マークの抽出が容易となるので、抽出精度を向上することができる。

本発明によれば、同一の制御マークから複数の制御情報を検出することができるので、１つの制御マークにより複雑な誘導車両の車速を制御することができる。また、制御マークの設置数を減らすことができるので、制御マーク設置の労力を低減することができる。さらに、制御マークが撮影された画像を基に車速制御を実施するので、誘導車両と制御マークとが離れていても車速制御を実施することができる。このように、１つの制御マークから複数の制御情報を検出する自動誘導車両制御方法および自動誘導車両制御システムを提供することができる。

実施例に係る誘導車両システムを示す全体図である。 実施例に係る制御マークを示す説明図である。 実施例に係る制御マークを示す説明図である。 実施例に係る車両の構成を示すブロック図である。 実施例に係るマーク検出装置の構成を示すブロック図である。 ２値化画像を示す説明図である。 ２値化画像の列方向の輝度変化を示す説明図である。 抽出された制御マークを示す説明図である。 欠損部分を含む抽出された制御マークを示す説明図である。 ２値化画像の列方向の輝度変化を示す説明図である。 実施例に係る制御マーク検出の流れを示すフローチャートである。 実施例に係る車速制御の一例を示すグラフ図である。 実施例に係る車速制御の一例を示すグラフ図である。 実施例に係る車速制御の一例を示すグラフ図である。

以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。本発明における車両の実施形態として、自動走行するゴルフカートを挙げる。また、車両は４輪車に限られず、３輪車でもよいし、モノレール型でもよい。また、車両はゴルフカートに限られず、無人搬送車も含まれる。なお、以下の説明で、前後左右とは車両の前進する方向を基準としている。

１．制御マークの構成
図１から図３を参照する。図１は、実施例に係る誘導車両システムの全体図であり、図２および図３は制御マークを示す説明図である。誘導車両システムは、車両１と制御マーク３とから構成される。

制御マーク３は車両１が走行する走路５上または走路５脇に設置されている。制御マーク３は専用のポール７に表示されてもよいし、樹木の幹に表示されていてもよいし、その他の柱に表示されてもよい。制御マーク３は水平方向から認識可能であり、３６０°全周囲から見ても認識可能であることが望ましいが、走行する車両１から認識可能であればよい。例えば、車両１の走行方向に対向して１８０°の周囲方向から認識可能に表示してもよい。

図２および図３に示すように、制御マーク３は横縞模様である。制御マーク３は、横縞のマークパターンを複数種類有する。本実施例では第１パターンＰ１〜第３パターンＰ３の３種類のマークパターンが用意されている。図３（ａ）に第１パターンＰ１、図３（ｂ）に第２パターンＰ２、図３（ｃ）に第３パターンＰ３が図示されている。横縞は、大きい幅の筋３ａ、３ｃと、小さい幅の筋３ｂ、３ｄとの２種類の幅の筋を有する。また、各筋は黒色または白色の２種類の色を有する。すなわち、大きい幅の筋３ａと小さい幅の筋３ｂは黒色であり、大きい幅の筋３ｃと小さい幅の筋３ｄは白色である。各筋の色は黒色および白色に限定されないが、コントラストのある２色で構成されることが好ましい。本実施例では、各筋の大きい幅と小さい幅の比は２：１に設定されている。

横縞のマークパターンは車速制御の走行パターン情報として車両１に読み取られる。また、黒色の大きい幅の筋３ａは車両１の車速制御の速度情報として読み取られる。なお、本明細書で横縞および筋の幅とは、制御マーク３の上下方向（鉛直方向）の幅のことを意味する。

２．誘導車両の概略構成
車両１は、走路５に埋め込まれた誘導線から発せられる電磁波に誘導されて自動走行する誘導車両である。車両１の前面中央部に画像センサ９が設けられている。画像センサ９の一例として可視光カメラが挙げられる。

図４を参照する。図４は車両１の一部構成を示すブロック図である。車両１には、車両１が走行する走路５上に設置された制御マーク３を検出するマーク検出装置１１と、車両１が誘導線に沿って自動走行するのを制御する自動走行制御部１３と、制御マーク３の検出により車両１の車速の制御をする車速制御部１５と、車輪を駆動し、車速制御部１５により回転数が制御されるモータ１７とが設けられている。本実施例において、車両１はモータ１７で駆動されるがこれに限らず、エンジンにより駆動されてもよい。

２．マーク検出装置の構成
次に図５を参照して車両１に備えられたマーク検出装置１１の構成を説明する。図５は、マーク検出装置の構成を示すブロック図である。

マーク検出装置１１は、車両１の前方の画像を撮影する画像センサ９と、画像センサ９により撮影された画像を２値化処理する２値化部１９と、２値化された画像を基に制御マーク３を抽出するマーク抽出部２１と、抽出された制御マーク３を基に車両１の車速の制御量を決定する制御量決定部２９とを備える。２値化部１９、マーク抽出部２１、制御量決定部２９はマイクロプロセッサまたはＦＰＧＡで構成される。次にそれぞれの構成部について順に説明する。

２値化部１９は、画像センサ９から送られる画像から、予め定められた閾値を用いて２値化画像を作成する。図６は、作成された２値化画像を示す説明図である。２値化画像Ｂｉにおいて、走路５、制御マーク３、および、樹木３５が黒画素で表示されている。なお、２値化画像Ｂｉにおいて、左上の頂点を原点Ｏとして、右にｘ軸、下にｙ軸を設定する。

マーク抽出部２１は、入力された画像内の制御マーク３のマークパターンを抽出するパターン抽出部２３と、抽出されたマークパターンを補正するマーク補正部２５と、補正されたマークパターンから制御マーク３の種類を判定するマーク判定部２７とを有する。

パターン抽出部２３は、２値化部１９から入力された２値化画像内の制御マーク３のマークパターンを抽出する。抽出方法として、例えば、テンプレートマッチングにより抽出する。車両１と制御マーク３との距離によって、２値化画像上の制御マーク３の大きさが異なるので、各マークパターンの種類に応じた様々な大きさのテンプレートが用意されている。また、２値化画像の周波数特性からマークパターンを抽出してもよい。

マークパターンの抽出は、２値化画像の画素の列ごとに行われる。これにより、２値化画像の列ごとにマークパターンが抽出される。図６に示される制御マーク３上に点線Ａ〜Ｄが示されている。この点線Ａ〜Ｄは２値化画像Ｂｉにおいて列方向の画素列の一部を示している。図７は、２値化画像の列方向の輝度変化を示す図である。図７は、点線Ａ上の原点Ｏからｙ方向への画素の輝度変化を示している。点線Ａ上において、原点Ｏ側の画素は、例えば、空が撮影された部分であるので輝度が高く、２値化画像Ｂｉ上において、輝度値１を有する。

点線Ａ上をｙ方向に進むと、輝度値０と輝度値１との交互の規則的なパターンが存在する。この交互の規則的なパターンをテンプレートマッチング等によりマークパターンとして抽出する。この抽出は２値化画像Ｂｉの全ての列において実施される。制御マーク３が常に車両１の左側に設置されている等の制限がある場合には、列ごとのマークパターンの抽出を２値化画像の左半分の領域に限定してもよい。マークパターンが抽出された２値化画像Ｂｊを図８に示す。

マーク補正部２５は、抽出されたマークパターンの欠損部分を補正する。画像センサ９は、完全な制御マーク３を常に撮影できるとは限らない。ポール７に表示されている制御マーク３が、周りの環境により、例えば落葉やつる植物、蔦などの草木により隠れている場合がある。また、光の反射等で正確に撮影できない場合がある。そこで、部分的に確認できる制御マーク３の情報から欠損部分を補正する。例えば、抽出されたマークパターンの一部分がテンプレートと合致しない場合、その合致しない部分を、合致した部分のマークパターンで補間する。

図９は、欠損部分を含む抽出されたマークパターンを示す説明図である。図１０は、図９の２値化画像ＢｋのＡ列における列方向の輝度変化を示す説明図である。抽出されたマークパターンの一部に欠損部分３５が存在する場合、制御マーク３の識別精度を向上するために、欠損部分３５を他の部分で補間する。図９の点線Ａ上の輝度変化が図１０に示されている。ｙ方向の輝度パターンを見ると、同じ信号パターンで振動する部分がパターンＰａ、Ｐｂと２箇所存在する。パターンＰｃ、Ｐｄは、パターンＰａ、Ｐｂとそれぞれ異なる輝度変化パターンである。

パターンＰｃは欠損部３５を有するためにパターンＰａ、Ｐｂと異なるパターンである。パターンＰｄは、ポール７の下部の端部が明確でないので、大きい幅の筋３ｃの端部が不明確となったためにパターンＰａ、Ｐｂと異なるパターンである。欠損部分３５が存在する場合、ｙ方向において、最も多い前後の輝度変化パターンで補間する。すなわち、パターンＰｃ、Ｐｄを、パターンＰａおよびＰｂで補間することで、図７に示される輝度パターンを得ることができる。このようにして、欠損部分３５の補正を実施することができる。

補正されたマークパターンはマーク判定部２７に出力される。なお、抽出されたマークパターンに欠損部分がない場合、パターン抽出部２３により抽出された制御マーク３のマークパターンをマーク判定部２７にそのまま出力する。

マーク判定部２７は、抽出されたマークパターンまたは補正されたマークパターンの縦ライン、すなわち、列方向の輝度値のパターンの最も多く検出されたパターンをその制御マーク３のパターンと判定する。例えば、点線Ａ〜Ｄにおいて、点線Ａ、Ｃ、Ｄでは、第１パターンＰ１が抽出され、直線Ｂで第２パターンＰ２が抽出された場合、最も多く抽出された第１パターンＰ１を撮影された制御マーク３のマークパターンであると判定する。

制御量決定部２９は、制御マーク３のマーク幅を検出するマーク幅検出部３１と検出されたマーク幅を予め定められた閾値と比較する比較部３３とを有する。マーク幅検出部３１は、抽出された制御マーク３の黒色の大きい幅の筋３ａの画像上の大きさを検出する。すなわち、黒色の大きい幅の筋３ａの縦方向の画素数を検出する。検出したマーク幅は比較部３３へ出力する。

比較部３３は、検出されたマーク幅を予め定められた閾値と比較する。マーク幅と比較される閾値は、判定された各マークパターンの種類によって異なり、各マークパターンに対応する閾値が保管されている。比較部３３は、黒色の大きい幅の筋３ａの縦方向の画素数をこれら閾値と比較して車速の制御量を決定する。決定された車速制御量は車速制御部１５へ出力される。

車速制御部１５は、比較部３３から送られる車速制御量に応じて、モータ１７の回転速度を制御する。これにより、車両１の車速が制御される。

次に、実施例における制御マーク検出の動作を図１１を用いて説明する。図１１は制御マーク検出の処理手順を示すフローチャートである。

車両１の前面に設けられた画像センサ９により車両前方の画像を撮影する（ステップＳ０１）。次に、２値化部１９は撮影された画像を２値化処理して２値化画像を作成する（ステップＳ０２）。次に、パターン抽出部２３は、２値化画像から制御マーク３のマークパターンを抽出する（ステップＳ０３）。２値化画像内に制御マーク３のマークパターンが無い場合（ステップＳ０４のＮｏ）、次フレームの撮影タイミングで、ステップＳ０１からの処理を再び実施する。

２値化画像内に制御マーク３のマークパターンが有る場合（ステップＳ０４のＹｅｓ）、抽出されたマークパターン内の欠損部分３５の判定を実施する。欠損部分３５が有る場合（ステップＳ０５のＹｅｓ）、マーク補正部２５が抽出されたマークパターンの欠損部分３５を補間処理して補正する（ステップＳ０６）。マークパターンを補正した後、また、抽出されたマークパターン内に欠損部分３５が無い場合（ステップＳ０５のＮｏ）、マーク判定部２７がマークパターンの種類を判定する（ステップＳ０７）。

マークパターンの種類が特定されると、２値化画像での制御マーク３の横縞の幅を検出する（ステップＳ０８）。本実施例では、横縞の幅として特に、黒筋の最大幅である筋３ａの幅を検出する。比較部３３は、検出された最も幅の大きい黒筋の画素数と、特定されたマークパターンの種類に応じて予め定められている閾値とを比較する。この比較結果に応じて車速制御量が決定される（ステップＳ０９）。マークパターンの種類およびマークパターンの幅に応じて車速制御を実施することができる。

このように決定された車速制御量により、車速制御部１５がモータ１１の回転速度を制御し、車速を制御する（ステップＳ１０）。これにより、車両１の車速が制御され、減速、徐行、停止、加速等の制御が実施される。その後、次フレームの撮影タイミングでステップＳ０１からの処理を再び実施する。

制御マーク３のパターンおよび幅の大きさに応じて車速制御量を決定する方法をさらに説明する。図１に示すように、制御マーク３が表示されているポール７に、車両１が近づくにつれ、撮影画像および２値化画像内における制御マーク３は大きくなる。ここで、車両１の走行方向と逆方向に、ポール７から、例えば、区間Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３を設定する。各区間の距離は予め設定されている。ポール７に表示される制御マーク３がマーク抽出部２１により２値化画像から検出されると、マーク幅検出部３１により横縞の幅が何画素の大きさであるかを検出する。この横縞の幅と区間Ｚ１〜Ｚ３とは関連性がある。

図１２は、車速制御のパターンおよび制御量を示すグラフ図である。図１２では、第１パターンＰ１が図示されている。第１パターンＰ１は、車両１が制御マーク３に近づくにつれて減速し、やがて停止する走行パターンである。検出された黒色の大きい幅の筋３ａの幅の画素数が３ピクセル以下の場合、車両１と制御マーク３との距離は十分離れているので、予め定められた速度Ｖ１で走行する。次に、検出された筋３ａの幅の画素数が４〜６ピクセルの場合、制御マーク３に接近しているので、速度Ｖ１よりも小さい速度Ｖ２に減速する。車両１の車速が速度Ｖ２まで減速されると、速度Ｖ２を維持する。これにより、車両１が区間Ｚ３を走行時に車速が速度Ｖ２まで減速する制御が実施される。すなわち、区間Ｚ１は減速区間となる。

次に、検出された筋３ａの幅の画素数が７〜９ピクセルの場合、制御マーク３により接近しているので、速度Ｖ２よりも小さい速度Ｖ３に減速する。車両１の車速が速度Ｖ３まで減速されると、速度Ｖ３を維持する。これにより、車両１が区間Ｚ２を走行時に車速が速度Ｖ３まで減速する制御が実施される。すなわち、区間Ｚ２は減速区間となる。

次に、検出された筋３ａの幅の画素数が１０ピクセル以上の場合、車両１は表示マーク３の直前に近づいているので、停止する。すなわち、車両１が区間Ｚ１を走行時に車両１が停止する制御が実施される。区間Ｚ１は停止区間となる。言い換えると、制御量決定部２９は、第１パターンＰ１において、筋３ａの画素数が３画素までなら車両１は制御マーク３と遠距離状態と判定する。画素の数が４画素〜６画素であるなら中距離状態と判定する。画素の数が７〜９画素であるなら近距離状態と判定する。また、画素の数が１０画素以上であるなら至近距離状態と判定する。これら車両１と制御マーク３との距離状態に応じて車速制御を実施することができる。

このように、第１パターンＰ１の１つの制御マーク３により、区間Ｚ３において速度Ｖ２に減速し、区間Ｚ２において速度Ｖ３に減速し、区間Ｚ１において停止するという複数の速度制御を実施することができる。比較部３３にて、第１パターンＰ１に対応する閾値として、例えば、３ピクセル、６ピクセル、９ピクセルと用意され、これらの閾値と筋３ａの画素数とを比較することで、車速制御量Ｖ１〜Ｖ３、停止のいずれかが決定される。

また、走行パターンとして第１パターンＰ１以外にも、第２パターンＰ２、第３パターンＰ３が用意されている。図１３に示されている第２パターンＰ２は、制御マーク３が表示されているポール７の手前で車両１は減速し、その後徐行し、ポール７を通過後、規定の車速に戻って走行するパターンである。第２パターンＰ２においては、検出された筋３ａの幅の画素数が６ピクセル以下の場合、車両１は予め定められた速度Ｖ１で走行する。

次に、検出された筋３ａの幅の画素数が７~９ピクセルの場合、制御マーク３に接近しているので、速度Ｖ１よりも小さい速度Ｖ２に減速する。速度Ｖ２まで減速すると、速度Ｖ２を維持する。すなわち、区間Ｚ２は減速区間となる。検出された筋３ａの幅の画素数が１０ピクセル以上の場合、車速Ｖ２を維持する。すなわち、区間Ｚ１は徐行区間となる。表示マーク３が検出されなくなると、元の車速Ｖ１へ加速して維持する。第２パターンＰ２において比較部３３に用意されている閾値は、例えば、６ピクセルと９ピクセルであり、これらの閾値と筋３ａの画素数とを比較することで、車速制御量Ｖ１またはＶ２のいずれかが決定される。

また、図１４に示されている第３パターンＰ３は、制御マーク３の手前で減速し、制御マーク３を通過後に一定の区間を徐行して走行するパターンである。徐行区間走行後は、規定の車速まで加速して走行する。

第３パターンＰ３においては、検出された筋３ａの幅の画素数が９ピクセル以下の場合、予め定められた速度Ｖ１で走行する。次に、検出された筋３ａの幅の画素数が１０ピクセル以上の場合、制御マーク３に接近しているので、速度Ｖ１よりも小さい速度Ｖ２に減速する。速度Ｖ２まで減速すると、速度Ｖ２を維持する。すなわち、区間Ｚ１は減速区間となる。制御マーク３を通過後、制御マーク３が検出されなくなると、一定時間速度Ｖ２を維持する。制御マーク３を通過後、速度Ｖ２を維持する時間は、例えば、５秒間または１０秒間と予め設定されている。一定時間速度Ｖ２を維持した後は、元の車速Ｖ１へ加速して維持する。第３パターンＰ３において比較部３３に用意されている閾値は、例えば、９ピクセルであり、この閾値と筋３ａの画素数とを比較することで、車速制御量Ｖ１またはＶ２のいずれかが決定される。

このように、車速を制御する区間Ｚ１〜Ｚ３は横縞のパターンの種類に応じて任意に設定することができる。また、制御される車速の大きさと筋３ａの幅の画素数との関係も、横縞のパターンに応じて任意に設定することができる。

本実施例によれば、同一の制御マーク３から、撮影された画像上の横縞の幅および横縞パターンに応じて、複数の制御情報を検出することができる。これにより、１つの制御マーク３から複数の制御情報を検出することができるので、１つの制御マーク３により複雑な誘導車両の車速を制御することができる。また、制御マーク３の設置数を減らすことができるので、制御マーク３の設置の労力を低減することができる。さらに、制御マーク３が撮影された画像を基に車速制御を実施するので、車両１と制御マーク３とが離れた状態からも車速制御を実施することができる。

また、抽出された制御マーク３の横縞の欠損部分が補間され、補間された横縞の幅およびパターンに応じて車速制御量を決定する。これにより、制御マーク３を正確に撮影できない場合でも、抽出された制御マーク３の横縞を補正することができるので、車速制御の精度を維持することができる。また、横縞パターンから走行パターンが決定され、決定された走行パターンにおける車速の大きさを、車両１と制御マーク３との距離によって変化する横縞の幅から決定される。これにより、制御マーク３と車両１との距離に応じて、滑らかに車速の変動制御を実施することができる。

また、制御マーク３が黒色および白色の筋からなる横縞であるので、コントラストが強い横縞であり、制御マーク３を精度良く抽出できる。また、黒色および白色の筋はそれぞれ２種類の幅を持つので、横縞パターンの種類を増加させることができ、車両１の走行パターンを増やすことができる。また、各色の筋が２種類の幅を持つことで制御マークの誤検出を抑制することができる。

また、制御マーク３の抽出を２値化された画像から実施することで、制御マーク３の抽出精度を向上させることができる。また、制御マーク３は、水平方向の全周囲から認識可能であるので、車両３に備えられている画像センサ９による撮影が容易である。また、制御マーク３の抽出が容易となるので、抽出精度を向上することができる。

本発明は、上記実施例のものに限らず、次のように変形実施することができる。

（１）上記実施例において、制御マーク３のマークパターンの種類は３種類であったが、これに限られず、２種類でもよいし、４種類以上でもよい。また、車速制御以外の制御情報を含ませてもよい。例えば、車両１にモニタを設けて、モニタに表示させる画像情報をマークパターン含ませてもよい。また、制御マーク３と車両１との距離情報を制御マーク３の横縞の幅から検出することもできるので、制御マーク３と車両１との距離に応じた制御を実施することもできる。

（２）上記実施例において、制御マーク３の横縞の幅の大きさとして、黒色の大きい幅の筋３ａの幅を読み取っていたがこれに限られない。白色の大きい幅の筋３ｃの幅を読み取ってもよいし、１パターン分の横縞の幅を読み取ってもよい。

（３）上記実施例において、２値化画像を基に制御マーク３を抽出していたが、これに限られない。制御マーク３の抽出精度が低下するものの、撮影された画像から直接制御マーク３を抽出してもよい。

１ … 車両
３ … 制御マーク
９ … 画像センサ
１９ … ２値化部
２１ … マーク抽出部
２５ … マーク補正部
２９ … 制御量決定部

Claims (9)

1. 横縞パターンを有する制御マークを撮影する撮影ステップと、
   前記制御マークが撮影された画像を基に前記制御マークの前記横縞パターンを抽出する抽出ステップと、
   誘導車両と前記制御マークとの距離によって変化する画像上の横縞の幅および前記横縞パターンの種類に応じて、前記誘導車両の車速制御量を決定する制御量決定ステップと
   を備える自動誘導車両制御方法。
2. 請求項１に記載の自動誘導車両制御方法において、
   抽出された前記横縞パターンの横縞の欠損部分を補間するマーク補正ステップを備え、
   前記制御量決定ステップで用いられる横縞の幅および横縞パターンは、前記マーク補正ステップにより補間された横縞の幅および横縞パターンである
   自動誘導車両制御方法。
3. 請求項１または２に記載の自動誘導車両制御方法において、
   前記制御マークが撮影された画像を２値化する２値化ステップを備え、
   前記抽出ステップは２値化された画像から前記制御マークの前記横縞パターンを抽出する
   自動誘導車両制御方法。
4. 制御マークと誘導車両とによる自動誘導車両制御システムにおいて、
   前記制御マークは横縞パターンを有し、
   前記誘導車両は、
   前記制御マークを撮影する画像センサと、
   前記画像センサによって撮影された画像を基に前記制御マークの前記横縞パターンを抽出するマーク抽出部と、
   前記誘導車両と前記制御マークとの距離によって変化する画像上の横縞の幅および横縞パターンの種類に応じて前記誘導車両の車速制御量を決定する制御量決定部と
   を備える自動誘導車両制御システム。
5. 請求項４に記載の自動誘導車両制御システムにおいて、
   抽出された前記横縞パターンの横縞の欠損部分を補間するマーク補正部を備え、
   前記制御量決定部において用いられる横縞の幅および横縞パターンは、前記マーク補正部により補間された横縞の幅および横縞パターンである
   自動誘導車両制御システム。
6. 請求項４または５に記載の自動誘導車両制御システムにおいて、
   前記制御量決定部は、横縞パターンの種類から走行パターンを決定し、横縞の幅から車速の大きさを決定する自動誘導車両制御システム。
7. 請求項４から６のいずれか１つに記載の自動誘導車両制御システムにおいて、
   前記制御マークは、それぞれ２種類の幅を持つ黒と白の筋から構成される横縞であることを特徴とする自動誘導車両制御システム。
8. 請求項４から７のいずれか１つに記載の自動誘導車両制御システムにおいて、
   前記制御マークが撮影された画像を２値化する２値化部を備え、
   前記マーク抽出部は２値化された画像から前記制御マークの前記横縞パターンを抽出する
   自動誘導車両制御システム。
9. 請求項４から８のいずれか１つに記載の自動誘導車両制御システムにおいて、
   前記制御マークは水平方向の全周囲から認識可能である
   自動誘導車両制御システム。

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