JP6006574B2 - 車載環境認識装置 - Google Patents
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Description
図8〜図10を用いて、ステップS20で行われるレーンマーカ特徴点検出処理について説明する。まず、前記レーンマーカ候補検出部20によって、図8に示すように、画像I(図8にはI(x,y,t)と記載している)の中の所定の位置に、レーンマーカ特徴点を検出するためのウインドゥが設定される。このウインドゥは、画像Iの中でレーンマーカが映ると考えられるなるべく下部の位置に、画像Iの左側と右側にそれぞれ設定する。ここで、左側のウインドゥをWL0、右側のウインドゥをWR0とする。
次に、図11を用いて、ステップS30で行われるレーンマーカ検出処理について説明する。なお、以下の処理は、ウインドゥWL,WR内それぞれについて行われるが、以下、ウインドゥWL内で行う処理についてのみ説明する。ウインドゥWR内でも同じ処理が行われるため、説明は省略する。
次に、図12を用いて、ステップS40で行われる視認性算出処理について説明する。前記視認性推定部82は、前記レーンマーカ特徴点検出部40から、先にレーンマーカ特徴点検出処理の中で算出した特徴点の総数PL,PRを受け取って、図12に示す視認性変換特性を用いて、特徴点の総数PL,PRから視認性Vを推定する。
次に、図13〜図19を用いて、ステップS50で行われる路面状態判定処理について説明する。なお、この路面状態判定処理は、前記路面状態判定部50の中に備えられた個々の判定モジュールである、路面標識認識部51,横断歩道認識部52,雪わだち認識部53,オフロード認識部54,木漏れ日認識部55,自車影認識部56,周期性解析部57、および、急カーブ認識部58,交差点認識部59において、同時に並行して実行される。
図13を用いて、路面標識認識処理の内容について説明する。ここで、路面標識とは、路面にペイントされた、制限速度や転回禁止等を示す標識のことである。
図14を用いて、横断歩道認識処理の内容について説明する。図14(a)は、撮像部10で撮像された画像Iの一例であり、さらに、画像Iの中に、横断歩道Zを認識する領域であるウインドゥWcを設定した例である。このウインドゥWcは、前回のレーンマーカ検出処理を行ったときに、画像Iの中に設定されたウインドゥWL,WRの位置に基づいて設定され、ウインドゥWLとWRに挟まれた位置に設定される。
図15を用いて、雪わだち認識処理の内容について説明する。図15(a)は、撮像部10で撮像された画像Iの一例であり、さらに、画像Iの中に、雪わだちを認識する領域であるウインドゥWsを設定した例である。このウインドゥWsは、前回のレーンマーカ検出処理を行ったときに、画像Iの中に設定されたウインドゥWL,WRの位置に基づいて設定され、ウインドゥWLとWRに挟まれた位置に設定される。
図16を用いて、オフロード認識処理の内容について説明する。図16(a)は、撮像部10で撮像された画像Iの一例であり、さらに、画像Iの中に、オフロードを検出する領域であるウインドゥWoを設定した例である。このウインドゥWoは、前回のレーンマーカ検出処理を行ったときに、画像Iの中に設定されたウインドゥWL,WRの位置に基づいて設定され、ウインドゥWLとWRに挟まれた位置に設定される。
図17を用いて、木漏れ日認識処理の内容について説明する。図17(a)は、撮像部10で撮像された画像Iの一例であり、さらに、画像Iの中に、木漏れ日を検出する位置であるラインm1,m2,m3を設定した例である。このラインm1,m2,m3は、前回のレーンマーカ検出処理を行ったときに、画像Iの中に設定されたウインドゥWL,WRの位置に基づいて設定され、ウインドゥWLとWRに挟まれた位置に設定される。
図18を用いて、自車影認識処理の内容について説明する。自車影とは、路面上に生じた車両5の影のことである。この影が撮像部10で撮像されて画像Iの中に映り込むと、自車影と路面の境界をレーンマーカと誤認識する場合がある。したがって、画像Iの中に自車影が映り込んでいることを認識して、自車影の影響を取り除く必要がある。
図19を用いて、周期性解析処理の内容について説明する。図19(a)は、撮像部10で撮像された画像Iの一例であり、周期性解析を行う領域であるウインドゥWL,WRを設定した例である。このウインドゥWL,WRは、レーンマーカの検出を行うときに設定されるウインドゥと同じものである。
次に、急カーブ認識処理の内容について説明する。ここでは、車両情報取得部60で取得した車速vと操舵角θ、もしくはヨーレートφを用いて道路の曲率を推定し、推定された曲率が所定値以上のときは、急カーブを走行していると判定する。
次に、交差点認識処理の内容について説明する。ここでは、車両情報取得部60で取得した車速vと操舵角θ、もしくはヨーレートφを用いて道路の曲率を推定して、推定された曲率が所定値以上であり、なおかつ、車速が所定値以下であるときは、交差点を右左折中であると判定する。
次に、図20を用いて、ステップS60で行われる信頼度算出処理について説明する。
信頼度Rを算出する第1の方法は、前記信頼度換算テーブル84を用いて、信頼度Rを算出するものである。以下、図20を用いて、この第1の方法による信頼度Rの算出方法を説明する。
R=kV’(0≦k≦1) (式1)
この関係は、図20の特性RVで表される。
信頼度Rを算出する第2の方法は、所定の路面状態であることが認識されたときに、信頼度を0にする(リセットする)ものである。
信頼度Rを算出する第3の方法は、第1の方法で説明した信頼度Rの補正を行う際に、その補正量を抑制するものである。
R=(k+Δk)V’(0≦k≦1,0<Δk≦1−k) (式2)
ここで、値Δkは、予め設定された、補正量を抑制するための所定値である。
次に、ステップS70で行われる車線逸脱判定処理について説明する。
F=δ/(vsinρ) (式3)
図21は、雪わだちがある道路を走行しているときの、車載環境認識装置8の動作例を示す。そして、図21の例は、先に説明した信頼度算出処理のうち、第1の方法として説明した信頼度Rの補正を適用した例である。
図22は、路面標識がある道路を走行しているときの、車載環境認識装置8の動作例を示す。そして、図22の例は、先に説明した信頼度算出処理のうち、第2の方法として説明した信頼度Rのリセットを適用した例である。
図23は、破線からなるレーンマーカが敷設された道路を走行しているときの、車載環境認識装置8の動作例を示す。そして、図23の例は、先に説明した信頼度算出処理のうち、第3の方法として説明した信頼度Rの補正の抑制を行う例である。
図24は、木漏れ日がある道路を走行しているときに、さらに路面標識が出現したときの、車載環境認識装置8の動作例を示す。そして、図24の例は、先に説明した信頼度算出処理のうち、第1の方法として説明した信頼度Rの補正と、第2の方法として説明した信頼度Rのリセットを、ともに適用した例である。
10 撮像部
20 レーンマーカ候補検出部
30 ウインドゥ設定部
40 レーンマーカ特徴点検出部
50 路面状態判定部
60 車両情報取得部
80 信頼度算出部
90 車線逸脱判断部
100 警報出力制御部
Claims (11)
- 車両に設置されて、前記車両の周囲を観測して、少なくとも路面を含む画像を撮像する撮像部と、
前記撮像部によって撮像された画像の中から、レーンマーカを構成すると考えられるレーンマーカ特徴点を検出するレーンマーカ特徴点検出部と、
前記レーンマーカ特徴点検出部によって検出されたレーンマーカ特徴点に基づいて、レーンマーカの位置を検出するレーンマーカ検出部と、
前記撮像部により撮像した画像から、前記車両が走行している路面状態を判定する路面状態判定部と、
前記路面状態判定部によって判定された路面状態と、前記レーンマーカ特徴点検出部の検出結果に基づいて、前記レーンマーカ検出部によって検出されたレーンマーカの位置の信頼度を算出する信頼度算出部と、
前記レーンマーカ検出部によって検出されたレーンマーカの位置に基づいて、前記車両が走行中の車線から逸脱する可能性を判断する車線逸脱判断部と、
前記車線逸脱判断部において、前記車両が走行中の車線から逸脱する可能性があると判断されたときに、前記信頼度に応じて警報を出力する警報出力制御部と、を有することを特徴とする車載環境認識装置。 - 前記信頼度算出部は、前記レーンマーカ特徴点検出部で検出されたレーンマーカ特徴点の総数に基づいて、レーンマーカの視認性を推定する視認性推定部を有し、前記視認性推定部によって推定された視認性と、前記路面状態判定部によって判定された路面状態と、に基づいて前記信頼度を算出することを特徴とする請求項1に記載の車載環境認識装置。
- 前記視認性推定部は、前記レーンマーカ特徴点検出部において異なる時刻に検出された前記レーンマーカ特徴点の総数を時間軸方向に平均化して、こうして平均化されたレーンマーカ特徴点の総数に基づいて前記視認性を推定することを特徴とする請求項2に記載の車載環境認識装置。
- 前記信頼度算出部は、前記路面状態判定部によって判定された路面状態毎に、前記視認性推定部によって推定された視認性に応じて前記信頼度を調整する信頼度換算テーブルを有し、前記信頼度換算テーブルに基づいて、前記視認性推定部によって推定された視認性を前記信頼度に換算することを特徴とする請求項2または請求項3に記載の車載環境認識装置。
- 前記信頼度算出部は、前記路面状態判定部で所定の路面状態であることが判定されたときには、前記視認性を前記信頼度換算テーブルによって信頼度に換算する際に、換算による信頼度の補正量を抑制することを特徴とする請求項4に記載の車載環境認識装置。
- 前記信頼度算出部は、前記路面状態判定部で所定の路面状態であることが判定されたときには、前記信頼度を所定時間に亘って0とすることを特徴とする請求項2から請求項5のいずれか1項に記載の車載環境認識装置。
- 前記信頼度算出部は、異なる複数の路面状態毎に、それぞれ信頼度換算テーブルを有し、前記信頼度算出部は、前記信頼度換算テーブルの各々によって換算された複数の信頼度を、所定の規則に基づいて演算して、信頼度を算出することを特徴とする請求項4から請求項6のいずれか1項に記載の車載環境認識装置。
- 前記警報出力制御部は、前記信頼度の値が所定値よりも小さいときに、前記警報の出力を抑制することを特徴とする請求項1から請求項7のいずれか1項に記載の車載環境認識装置。
- 前記路面状態判定部は、前記撮像部で撮像された画像に基づいて、特定の路面状態を判定する複数の判定モジュールを備えていることを特徴とする請求項1から請求項8に記載の車載環境認識装置。
- 前記車両の挙動を取得する車両情報取得部を備え、
前記路面状態判定部は、前記車両情報取得部で取得した情報に基づいて、前記車両が走行している路面状態を判定することを特徴とする請求項1から請求項9のいずれか1項に記載の車載環境認識装置。 - 前記路面状態判定部は、前記撮像部で撮像された画像に基づいて行われる、路面標識の有無の判定、横断歩道の有無の判定、雪わだちの度合の判定、オフロードの度合の判定、木漏れ日の度合の判定、前記車両の影の有無の判定、異なる時刻に撮像された画像の中の前記レーンマーカ特徴点の総数の時間変化の判定、および、前記車両の挙動や前記車両に設置されたカーナビゲーションシステムからの情報に基づいて行われる、急カーブの判定、交差点の有無の判定、のうちの少なくとも1つを含む判定を行うことを特徴とする請求項10に記載の車載環境認識装置。
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