JP6331629B2 - Lane recognition device - Google Patents
Lane recognition device Download PDFInfo
- Publication number
- JP6331629B2 JP6331629B2 JP2014083655A JP2014083655A JP6331629B2 JP 6331629 B2 JP6331629 B2 JP 6331629B2 JP 2014083655 A JP2014083655 A JP 2014083655A JP 2014083655 A JP2014083655 A JP 2014083655A JP 6331629 B2 JP6331629 B2 JP 6331629B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- lane
- edge
- feature point
- unit
- gradient feature
- 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
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 30
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 13
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 11
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 10
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 description 21
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 19
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 17
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 14
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 13
- 240000004050 Pentaglottis sempervirens Species 0.000 description 12
- 235000004522 Pentaglottis sempervirens Nutrition 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 4
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Description
本発明は、車両等の移動体の走行路に存在する車線を認識する車線認識装置に関する。 The present invention relates to a lane recognition device that recognizes a lane present on a traveling path of a moving body such as a vehicle.
従来より、車両が走行する車線を認識する車線認識装置として、例えば特許文献１に開示されたものが知られている。特許文献１に開示された車線認識装置では、車載カメラで時系列的に撮像される画像を俯瞰画像に変換し、各時刻で得られる俯瞰画像から車線候補点を検出して記憶する。そして、所定時間だけ遡った時刻から現在までに取得された俯瞰画像をつなぎ合わせて合成俯瞰画像を生成し、更に、各俯瞰画像での車線候補点の検出結果をこの合成俯瞰画像にマッピングする。そして、任意の時点での、合成俯瞰画像の車線候補点を中心として、車線候補点の履歴が最も多く蓄積されている方向が、車線が描かれている方向であると推定する。 Conventionally, as a lane recognition device that recognizes a lane in which a vehicle travels, for example, a device disclosed in Patent Document 1 is known. In the lane recognition device disclosed in Patent Literature 1, an image captured in time series by an in-vehicle camera is converted into a bird's-eye view image, and lane candidate points are detected and stored from the bird's-eye view image obtained at each time. Then, a bird's-eye view image acquired up to the present from a time that is a predetermined time ago is connected to generate a combined bird's-eye view image, and the detection result of the lane candidate point in each bird's-eye view image is mapped to this synthesized bird's-eye view image. Then, it is estimated that the direction in which the history of the lane candidate points is most accumulated is the direction in which the lane is drawn, centering on the lane candidate points of the composite overhead image at an arbitrary time.
しかしながら、上述した特許文献１に開示された従来例では、車載カメラで撮像した画像を車両の移動量に基づき時系列で処理するので、過去に検出した車線候補点を、現時刻にて重複して検出する場合がある。このような場合には、車両に搭載したカメラで撮像する全体領域のうち、特定の領域に車線候補点が多く蓄積される場合がある。従って、車線候補点の蓄積が多い領域（密度の高い領域）の重み付けが大きくなり、車線の検出精度が低下するという問題があった。 However, in the conventional example disclosed in Patent Document 1 described above, since the image captured by the in-vehicle camera is processed in time series based on the amount of movement of the vehicle, the lane candidate points detected in the past are duplicated at the current time. May be detected. In such a case, a lot of lane candidate points may be accumulated in a specific area among the entire area captured by the camera mounted on the vehicle. Therefore, there is a problem in that weighting of a region where a lot of lane candidate points are accumulated (a region having a high density) increases, and the detection accuracy of the lane decreases.
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、車線の検出精度を向上させることのできる車線認識装置を提供することにある。 The present invention has been made to solve such a conventional problem, and an object of the present invention is to provide a lane recognition device capable of improving lane detection accuracy.
上記目的を達成するため、本願発明は、撮像部にて撮像された画像から輝度勾配特徴点を抽出し、抽出した輝度勾配特徴点の、画像中の座標を特徴点座標保持部に記憶する。抽出した輝度勾配特徴点の車線尤度を評価する尤度評価部と、輝度勾配特徴点の座標を、移動体に搭載される移動量測定部より与えられる該移動体の移動量に応じて更新する特徴座標更新部を備える。特徴点座標保持部に記憶されている輝度勾配特徴点から、輝度勾配特徴点の分布のばらつきが小さくなるように、輝度勾配特徴点を選択する特徴点選択部と、特徴点選択部で選択された輝度勾配特徴点に基づいて車線を推定する車線推定部を備える。 In order to achieve the above object, the present invention extracts a luminance gradient feature point from an image captured by an imaging unit, and stores the coordinates of the extracted luminance gradient feature point in the image in a feature point coordinate holding unit. A likelihood evaluation unit that evaluates the lane likelihood of the extracted brightness gradient feature point, and the coordinates of the brightness gradient feature point are updated according to the moving amount of the moving object provided by the moving amount measuring unit mounted on the moving object A feature coordinate updating unit. A feature point selection unit that selects a brightness gradient feature point from the brightness gradient feature points stored in the feature point coordinate holding unit, and a feature point selection unit that selects the brightness gradient feature point so that the variation in the distribution of the brightness gradient feature points is reduced. A lane estimation unit that estimates a lane based on the brightness gradient feature points.
本発明に係る車線認識装置は、輝度勾配特徴点の分布のばらつきが小さくなるように、全ての輝度勾配特徴点の一部または全部を選択し、選択した輝度勾配特徴点を用いて車線を推定するので、高精度な車線認識が可能となる。 The lane recognition device according to the present invention selects a part or all of all luminance gradient feature points so as to reduce the variation in distribution of luminance gradient feature points, and estimates the lane using the selected luminance gradient feature points. Therefore, highly accurate lane recognition is possible.
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
［第１実施形態の説明］
図１は、本発明の実施形態に係る車線認識装置が搭載される車両の概略構成図である。図１に示すように、車両２０１（移動体）の前方には、カメラ２０２（撮像部）が搭載されており、更に、該カメラ２０２は計算機２０３に接続され、該計算機２０３は車線逸脱警報システム２０４に接続されている。カメラ２０２は、路面から高さｈ１の位置に取り付けられ、更に、水平面を基準として下方に角度θだけ傾斜して配置されている。
[Description of First Embodiment]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a vehicle on which a lane recognition device according to an embodiment of the present invention is mounted. As shown in FIG. 1, a camera 202 (imaging unit) is mounted in front of a vehicle 201 (moving body), and the camera 202 is connected to a computer 203, which is a lane departure warning system. 204. The camera 202 is mounted at a height h1 from the road surface, and is further inclined at an angle θ with respect to the horizontal plane.
そして、カメラ２０２で車両２０１前方の映像を撮像し、撮像した画像を計算機２０３に出力する。即ち、図３に示すように、車両２０１の前方適所には、カメラ２０２が搭載され、該カメラ２０２により、車両前方の撮像範囲４０３の映像を撮像する。 Then, the camera 202 captures an image in front of the vehicle 201 and outputs the captured image to the computer 203. That is, as shown in FIG. 3, a camera 202 is mounted at an appropriate position in front of the vehicle 201, and an image of an imaging range 403 in front of the vehicle is captured by the camera 202.
計算機２０３は、カメラ２０２で撮像された画像に含まれる車線を検出し、その車線に対する車両２０１の横位置、ヨー角を算出する。また、車両２０１の横位置、ヨー角に基づいて、車両２０１の前方に存在する車線を推定する。更に、車線に対する車両２０１の横位置、及びヨー角に基づき、車両２０１が車線で区切られる車線を逸脱した場合、或いは逸脱すると推定される場合には、車線逸脱警報システム２０４により、警報を発して車両２０１の運転者に注意を促す。車線とは、路面に描かれた白線や黄色線等の、車両の走行路を区分するための線である。 The computer 203 detects a lane included in the image captured by the camera 202 and calculates the lateral position and yaw angle of the vehicle 201 with respect to the lane. Further, based on the lateral position of the vehicle 201 and the yaw angle, the lane existing in front of the vehicle 201 is estimated. Further, when the vehicle 201 deviates from or is estimated to deviate from the lane divided by the lane based on the lateral position of the vehicle 201 with respect to the lane and the yaw angle, the lane departure warning system 204 issues an alarm. The driver of the vehicle 201 is alerted. A lane is a line for distinguishing a travel route of a vehicle, such as a white line or a yellow line drawn on a road surface.
図２は、本実施形態に係る車線認識装置、及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態に係る車線認識装置１００は、カメラ２０２及び計算機２０３を備えている。また、計算機２０３には、車線逸脱警報システム２０４が接続されている。 FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the lane recognition device and its peripheral devices according to this embodiment. As shown in FIG. 2, the lane recognition device 100 according to the present embodiment includes a camera 202 and a computer 203. A lane departure warning system 204 is connected to the computer 203.
計算機２０３は、俯瞰画像生成部３０２と、エッジ抽出部３０３と、座標変換部３０４と、エッジ座標保持部３０５と、エッジ評価部３０６と、エッジ座標更新部３０８と、区画設定部３０９と、エッジ空間配置補正部３１０と、エッジ選択部３１１、及び位置姿勢推定部３１２を備えている。また、計算機２０３は、車両に搭載される車速センサ３０７（移動量測定部）に接続されている。計算機２０３は、例えば中央演算ユニット（ＣＰＵ）や、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク等の記憶手段からなる一体型のコンピュータとして構成することができる。 The computer 203 includes an overhead image generation unit 302, an edge extraction unit 303, a coordinate conversion unit 304, an edge coordinate holding unit 305, an edge evaluation unit 306, an edge coordinate update unit 308, a section setting unit 309, an edge A spatial arrangement correction unit 310, an edge selection unit 311, and a position / orientation estimation unit 312 are provided. The computer 203 is connected to a vehicle speed sensor 307 (movement amount measuring unit) mounted on the vehicle. The computer 203 can be configured as an integrated computer including a central processing unit (CPU), storage means such as RAM, ROM, and hard disk.
俯瞰画像生成部３０２は、カメラ２０２で撮像された画像（ｑ１）に基づき、視点変換処理を加えることにより俯瞰画像（鳥瞰図）を生成する。俯瞰画像は、上空から路面を鉛直下向きに見下ろす画像である。この俯瞰画像を作成するために用いる視点変換は公知の技術であり、例えば、特開２００８−２１９０６３号に記載されている手法を用いることができる。また、該俯瞰画像生成部３０２では、カメラ２０２より出力された画像に基づき、所定の演算周期で俯瞰画像を生成する。この俯瞰画像（ｑ２）は、エッジ抽出部３０３に出力される。 The bird's-eye view image generation unit 302 generates a bird's-eye view image (bird's-eye view) by performing viewpoint conversion processing based on the image (q1) captured by the camera 202. The bird's-eye view image is an image in which the road surface is looked down vertically from above. The viewpoint conversion used to create the overhead image is a known technique, and for example, a technique described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-219063 can be used. The overhead image generation unit 302 generates an overhead image at a predetermined calculation cycle based on the image output from the camera 202. This overhead image (q2) is output to the edge extraction unit 303.
エッジ抽出部３０３（特徴点抽出部）は、俯瞰画像生成部３０２で生成された俯瞰画像に対してエッジ（車線の候補）を抽出する。エッジの抽出には、例えば特開２０１３−２１０９９１号に開示されている分離度に基づく手法を用いることができる。本実施形態では、図４に示すように俯瞰画像Ｄ１に対して、画像の横方向を向くエッジ抽出用の走査線Ｌ１を複数設定し、各走査線Ｌ１でエッジの強度（分離度）の高い座標を求める。 The edge extraction unit 303 (feature point extraction unit) extracts edges (lane candidates) from the overhead image generated by the overhead image generation unit 302. For the edge extraction, for example, a method based on the degree of separation disclosed in JP2013-210991A can be used. In the present embodiment, as shown in FIG. 4, a plurality of edge extraction scanning lines L1 facing in the horizontal direction of the image are set for the overhead image D1, and the edge strength (separation degree) is high in each scanning line L1. Find the coordinates.
以下、分離度の演算方法について説明する。分離度を演算するために、図５（ａ）に示す車線検出フィルタ４０を用いる。車線検出フィルタ４０は、路面上の車線部分を検出するためのペイント候補領域４１と、該ペイント候補領域４１の両側に形成され、路面部分を検出するための路面候補領域４２とを有している。ペイント候補領域４１は、実際の車線の幅に対応した横幅を有することが望ましい。また、路面候補領域４２は、ペイント候補領域４１とほぼ同一の横幅を有している。なお、路面候補領域４２の横幅は、ペイント候補領域４１の横幅と相違していてもよい。車線検出フィルタ４０の形状は、俯瞰画像で車線を局所的に真上から見た場合に、局所的な車線が白と黒の四角形の組み合わせで近似できることに基づいて決められている。また、四角形のサイズ及び縦横比等は、カメラ２０２の解像度を考慮して車線のサイズに対応させて実験的に定めればよい。なお、図５（ａ）に示す車線検出フィルタ４０では、ペイント候補領域４１の両側に路面候補領域４２を形成しているが、路面候補領域４２はいずれか一方とすることもできる。 Hereinafter, a method for calculating the degree of separation will be described. In order to calculate the degree of separation, a lane detection filter 40 shown in FIG. The lane detection filter 40 includes a paint candidate region 41 for detecting a lane portion on the road surface, and a road surface candidate region 42 formed on both sides of the paint candidate region 41 for detecting the road surface portion. . The paint candidate area 41 preferably has a width corresponding to the actual width of the lane. Further, the road surface candidate area 42 has substantially the same horizontal width as the paint candidate area 41. Note that the width of the road surface candidate area 42 may be different from the width of the paint candidate area 41. The shape of the lane detection filter 40 is determined based on the fact that the local lane can be approximated by a combination of white and black squares when the lane is viewed locally from above in the overhead image. Further, the size and aspect ratio of the quadrangle may be experimentally determined in accordance with the size of the lane in consideration of the resolution of the camera 202. In the lane detection filter 40 shown in FIG. 5A, the road surface candidate area 42 is formed on both sides of the paint candidate area 41, but the road surface candidate area 42 may be either one.
エッジ抽出部３０３は、図５（ａ）に示す車線検出フィルタ４０を俯瞰画像Ｄ１の走査線Ｌ１に沿って走査することにより、俯瞰画像Ｄ１全体の輝度を検出する。更に、輝度の検出結果を用いてペイント候補領域４１における輝度分布の統計値として輝度値の平均μ１と分散σ１を算出する。同様に、路面候補領域４２における輝度分布の統計値として輝度値の平均μ２と分散σ２を算出する。その結果、例えば、図５（ｂ）に示す如くの度数分布が得られる。 The edge extraction unit 303 detects the luminance of the entire overhead image D1 by scanning the lane detection filter 40 shown in FIG. 5A along the scanning line L1 of the overhead image D1. Furthermore, the average μ1 and variance σ1 of the luminance values are calculated as the statistical values of the luminance distribution in the paint candidate area 41 using the luminance detection result. Similarly, the average μ2 and variance σ2 of the luminance values are calculated as the statistical values of the luminance distribution in the road surface candidate region 42. As a result, for example, a frequency distribution as shown in FIG. 5B is obtained.
こうして、ペイント候補領域及び路面検出領域における平均と分散が算出されると、次に分離度ｓを算出する。ここでは、ペイント候補領域の平均μ１、分散σ１と、路面候補領域の平均μ２、分散σ２とを用いて、分離度ｓを算出する。分離度ｓは、ペイント候補領域と路面候補領域との間の輝度の差とペイント候補領域及び路面候補領域の輝度分布の和との比に基づいて算出される値であり、次の（１）式にて算出することができる。
分離度ｓ＝（クラス間分散）／（全分散）＝σＢ2／σＴ2 …（１）
また、クラス間分散σB2及び全分散σT2は、次の（２）〜（４）式で示すことができる。
σB2＝｛Ｎ1×（μ1−μT）2＋Ｎ2×（μ2−μT）2｝／（Ｎ1＋Ｎ2） …（２）
σT2＝σB2＋σW2 …（３）
σW2＝｛Ｎ1×σ12＋Ｎ2×σ22｝／（Ｎ1＋Ｎ2） …（４）
但し、Ｎ1はペイント候補領域の画素数、Ｎ2は路面候補領域の画素数、μTはペイント候補領域と路面候補領域の全画素の平均である。
When the mean and variance in the paint candidate area and the road surface detection area are thus calculated, the separation degree s is then calculated. Here, the degree of separation s is calculated using the average μ1 and variance σ1 of the paint candidate regions, and the average μ2 and variance σ2 of the road surface candidate regions. The degree of separation s is a value calculated based on the ratio between the difference in luminance between the paint candidate region and the road surface candidate region and the sum of the luminance distributions of the paint candidate region and the road surface candidate region. It can be calculated by an equation.
Degree of separation s = (variance between classes) / (total variance) = σB 2 / σT 2 (1)
The interclass variance σB 2 and the total variance σT 2 can be expressed by the following equations (2) to (4).
σB 2 = {N1 × (μ1−μT) 2 + N2 × (μ2−μT) 2 } / (N1 + N2) (2)
σT 2 = σB 2 + σW 2 (3)
σW 2 = {N1 × σ1 2 + N2 × σ2 2 } / (N1 + N2) (4)
Where N1 is the number of pixels in the paint candidate area, N2 is the number of pixels in the road candidate area, and μT is the average of all the pixels in the paint candidate area and the road candidate area.
そして、エッジ抽出部３０３は、上記の（１）式〜（４）式に基づいて、分離度ｓを路面画像の各画素について算出する。そして、分離度の高いエッジの座標データ（ｑ３）を、座標変換部３０４に出力する。更に、各エッジの強度データ（ｑ４）をエッジ評価部３０６に出力する。 Then, the edge extraction unit 303 calculates the degree of separation s for each pixel of the road surface image based on the above equations (1) to (4). Then, the coordinate data (q3) of the edge having a high degree of separation is output to the coordinate conversion unit 304. Further, the intensity data (q4) of each edge is output to the edge evaluation unit 306.
また、上記では俯瞰画像Ｄ１からエッジを抽出する手法として、分離度ｓを用いる例について述べたが、周知技術のＳｏｂｅｌフィルタで予め画像中に含まれるエッジの強度を算出し、走査線Ｌ１に沿ってエッジの強度の極大値を求め、この極大値をエッジ検出結果として用いてもよい。例えば、下記（５）式に示す重み付けを有するＳｏｂｅｌフィルタを用いて、車線のエッジを求めることができる。
このＳｏｂｅｌフィルタを使用する場合についても、エッジ座標データを後段の座標変換部３０４に出力し、これと同時にＳｏｂｅｌフィルタの出力値であるエッジ強度データを後段のエッジ評価部３０６に出力する。 Also in the case of using the Sobel filter, the edge coordinate data is output to the subsequent coordinate conversion unit 304, and at the same time, the edge strength data that is the output value of the Sobel filter is output to the subsequent edge evaluation unit 306.
座標変換部３０４では、エッジ抽出部３０３で抽出したエッジ座標を二次元の画像座標系から三次元の世界座標系に変換する。つまり、車両２０１は路面に対して移動しているので、車両移動時の各時刻で撮像した画像を共通の座標系とするために、エッジの座標を世界座標系に変換する。カメラ２０２の内部パラメータと外部パラメータ、具体的には、路面に対するカメラの取り付け高さ、姿勢（ヨー角、ピッチ角、ロール角）を予め測定しておけば、画像中の任意の座標を、世界座標系に変換することができる。この際、画像座標系の二次元の座標（ｘ、ｙ）から三次元の空間的な世界座標系に変換するため、世界座標系の鉛直方向に相当する座標であるＹＷを、ＹＷ＝０として復元する。ここで、ＹＷ＝０は路面の点、即ち、高さゼロであることを示している。なお、「ＹＷ」とは、「世界座標系（Ｗ）」の「Ｙ軸」を示している。 The coordinate conversion unit 304 converts the edge coordinates extracted by the edge extraction unit 303 from a two-dimensional image coordinate system to a three-dimensional world coordinate system. That is, since the vehicle 201 is moving with respect to the road surface, the coordinates of the edge are converted to the world coordinate system in order to use an image captured at each time when the vehicle moves as a common coordinate system. If the internal parameters and external parameters of the camera 202, specifically, the mounting height and posture (yaw angle, pitch angle, roll angle) of the camera with respect to the road surface are measured in advance, arbitrary coordinates in the image can be represented in the world. Can be converted to a coordinate system. At this time, in order to convert from the two-dimensional coordinates (x, y) of the image coordinate system to the three-dimensional spatial world coordinate system, YW corresponding to the vertical direction of the world coordinate system is set to YW = 0. Restore. Here, YW = 0 indicates a point on the road surface, that is, a height of zero. “YW” indicates the “Y axis” of the “world coordinate system (W)”.
画像座標系から世界座標系に座標変換する演算は、計算機２０３による演算周期毎に毎回実行してもよい。一方、カメラ２０２の内部パラメータ（カメラの取付高さ等）は常に固定であり、外部パラメータ（ヨー角、ピッチ角、ロール角等）は、厳密には車両挙動で変化するが（特に、ピッチ角）、この外部パラメータを固定と見なすことができる。各パラメータを固定した場合は、画像座標系の座標から世界座標系の座標への変換テーブルを作成することができる。本実施形態では、処理時間を考慮して、変換テーブルを利用することにする。即ち、図２に示す座標変換部３０４は、座標を変換するための変換テーブルを有しており、エッジ抽出部３０３より、画像座標系のエッジ座標が与えられた場合には、変換テーブルを用いて世界座標系のエッジ座標に変換する。世界座標系のエッジ座標（ｑ５）をエッジ座標保持部３０５に出力する。 The calculation for converting the coordinates from the image coordinate system to the world coordinate system may be executed every calculation cycle by the computer 203. On the other hand, the internal parameters (camera mounting height, etc.) of the camera 202 are always fixed, and the external parameters (yaw angle, pitch angle, roll angle, etc.) vary depending on the vehicle behavior (especially the pitch angle). ), This external parameter can be considered fixed. When each parameter is fixed, a conversion table from the coordinates of the image coordinate system to the coordinates of the world coordinate system can be created. In the present embodiment, the conversion table is used in consideration of the processing time. That is, the coordinate conversion unit 304 shown in FIG. 2 has a conversion table for converting coordinates. When the edge coordinates of the image coordinate system are given from the edge extraction unit 303, the conversion table is used. Convert to edge coordinates in the world coordinate system. The edge coordinate (q5) in the world coordinate system is output to the edge coordinate holding unit 305.
エッジ座標保持部３０５（特徴点座標保持部）は、今回の演算周期で生成された俯瞰画像から抽出されたエッジ座標を記憶する。ここでは、前述した座標変換部３０４より出力される世界座標系のエッジ座標を記憶する。従って、該エッジ座標保持部３０５には、所定の演算周期毎に新規のエッジ座標が入力され、記憶される。但し、後述するように、過去の演算周期（今回よりも前の演算周期）で得られたエッジ座標は、後述するエッジ座標更新部３０８、或いはエッジ選択部３１１で消去される場合があるので、これらにより消去されていないエッジ座標を記憶する。また、該エッジ座標保持部３０５に記憶されるエッジ座標は、全て世界座標系の座標データである。即ち、各エッジ座標は、世界座標系の（ＸＷ，ＹＷ，ＺＷ）の数値を有している。但し、上述したように世界座標系の鉛直方向の数値を示すＹＷは、ＹＷ＝０である。 The edge coordinate holding unit 305 (feature point coordinate holding unit) stores edge coordinates extracted from an overhead image generated in the current calculation cycle. Here, the edge coordinates of the world coordinate system output from the coordinate conversion unit 304 described above are stored. Accordingly, new edge coordinates are input and stored in the edge coordinate holding unit 305 at every predetermined calculation cycle. However, as will be described later, the edge coordinates obtained in the past calculation cycle (the calculation cycle before this time) may be erased by the edge coordinate update unit 308 or the edge selection unit 311 described later. The edge coordinates which are not erased by these are stored. The edge coordinates stored in the edge coordinate holding unit 305 are all coordinate data in the world coordinate system. That is, each edge coordinate has a numerical value of (XW, YW, ZW) in the world coordinate system. However, as described above, YW indicating the numerical value in the vertical direction of the world coordinate system is YW = 0.
エッジ評価部３０６（尤度評価部）は、エッジ抽出部３０３で抽出されたエッジ強度から、車線尤度を評価する。前段のエッジ抽出部３０３で、エッジ抽出の手法として前述した「分離度」を用いた場合、エッジは［０，１］で正規化されているので、分離度の数値をそのまま車線尤度として用いることができる。そして、この車線尤度（ｑ８）をエッジ空間配置補正部３１０（特徴点選択部）に出力する。 The edge evaluation unit 306 (likelihood evaluation unit) evaluates the lane likelihood from the edge strength extracted by the edge extraction unit 303. When the above-described “separation degree” is used as the edge extraction method in the edge extraction unit 303 in the previous stage, since the edge is normalized by [0, 1], the numerical value of the separation degree is used as it is as the lane likelihood. be able to. Then, the lane likelihood (q8) is output to the edge space arrangement correction unit 310 (feature point selection unit).
また、エッジ抽出の手法としてＳｏｂｅｌフィルタを用いる場合には、処理する画像が８ビットの輝度情報を持ち、Ｓｏｂｅｌフィルタのサイズが３×３で、要素が前述した（５）式の様に与えられている場合、Ｓｏｂｅｌフィルタの出力の最大値、最小値が事前に定義できる。即ち、入力画像のビット数とＳｏｂｅｌフィルタの要素が既知であれば、フィルタの最大値と最小値が判る。 When the Sobel filter is used as an edge extraction method, the image to be processed has 8-bit luminance information, the Sobel filter size is 3 × 3, and the elements are given as in the above-described equation (5). In this case, the maximum value and the minimum value of the output of the Sobel filter can be defined in advance. That is, if the number of bits of the input image and the Sobel filter elements are known, the maximum value and the minimum value of the filter can be known.
従って、最大値、最小値から正規化のための変数ｎｏｒｍを定義し、Ｓｏｂｅｌフィルタの出力値をｎｏｒｍで除することによりエッジ抽出部３０３で抽出されたエッジ強度を［０，１］に正規化することができる。この正規化した値を車線尤度として後段のエッジ空間配置補正部３１０に出力する。 Therefore, a normalization variable norm is defined from the maximum value and the minimum value, and the edge strength extracted by the edge extraction unit 303 is normalized to [0, 1] by dividing the output value of the Sobel filter by norm. can do. The normalized value is output as a lane likelihood to the subsequent edge space layout correction unit 310.
また、本実施形態では、後段の処理を簡易化するために、車線尤度として［０，１］の正規化した数値を用いる例について示すが、演算処理の負担を考慮しなければ、例えば、Ｓｏｂｅｌフィルタで求められるエッジの強度をそのまま車線尤度としてエッジ空間配置補正部３１０に出力してもよい。 Moreover, in this embodiment, in order to simplify the subsequent process, an example in which a normalized value of [0, 1] is used as the lane likelihood is shown. The edge strength obtained by the Sobel filter may be output as it is to the edge space arrangement correction unit 310 as the lane likelihood.
車速センサ３０７は車両に取り付けられ車速を測定する。精度が高いほどよいが、一般の車両に取り付けられているもので実用上は問題なく、車両ＣＡＮより供給される車速データの数値を用いることができる。 A vehicle speed sensor 307 is attached to the vehicle and measures the vehicle speed. The higher the accuracy, the better, but it is attached to a general vehicle, and there is no practical problem, and the numerical value of the vehicle speed data supplied from the vehicle CAN can be used.
エッジ座標更新部３０８（特徴座標更新部）は、ＣＡＮ通信により車両に搭載される車速センサ３０７と接続されており、該車速センサ３０７で検出される車速データ（ｑ６）を取得する。そして、エッジ座標保持部３０５に記憶されている世界座標系のエッジ座標を、車速センサ３０７で測定された車速に応じた距離だけ移動させることで、次回の演算周期となる時刻で、各座標データが観測されると推定される座標データに更新する。 The edge coordinate update unit 308 (feature coordinate update unit) is connected to a vehicle speed sensor 307 mounted on the vehicle by CAN communication, and acquires vehicle speed data (q6) detected by the vehicle speed sensor 307. Then, by moving the edge coordinate of the world coordinate system stored in the edge coordinate holding unit 305 by a distance corresponding to the vehicle speed measured by the vehicle speed sensor 307, each coordinate data is set at the time that becomes the next calculation cycle. Is updated to coordinate data estimated to be observed.
以下、エッジ座標を更新する手順について、図６に示す説明図を参照して説明する。図６（ａ）は、車両２０１と、カメラ２０２の撮像範囲４０３を模式的に示している。車両２０１は、一定の時速Ｖ［Ｋｍ／ｈ］でＺＷ軸の正方向（車両２０１の前方）に直進運動するものとする。エッジ抽出部３０３は、時刻ｔ＝−２，−１，０のそれぞれにおいて撮像した画像からエッジ座標を抽出する。時刻ｔ＝−２，−１，０のそれぞれにおいて抽出したエッジ座標は、順に白丸、灰丸、黒丸の画素で示している。なお、カメラ２０２は３０［ｆｐｓ］で画像を撮像するので、時刻ｔ＝−２，−１，０の各時刻の間隔は約３０［ｍsec］である。 Hereinafter, a procedure for updating the edge coordinates will be described with reference to an explanatory diagram shown in FIG. FIG. 6A schematically shows the imaging range 403 of the vehicle 201 and the camera 202. It is assumed that the vehicle 201 moves straight in the positive direction of the ZW axis (in front of the vehicle 201) at a constant speed V [Km / h]. The edge extraction unit 303 extracts edge coordinates from images captured at times t = −2, −1, and 0, respectively. The edge coordinates extracted at each of the times t = −2, −1, 0 are indicated by white circles, gray circles, and black circle pixels in order. Since the camera 202 captures an image at 30 [fps], the time interval between times t = −2, −1, 0 is about 30 [msec].
次に、図６（ｂ）〜（ｄ）を参照して、エッジ座標の更新について説明する。図６（ａ）に示す各時刻ｔ＝−２，−１，０に対応するのが、それぞれ図６（ｂ）〜（ｄ）である。まず、図６（ｂ）に示すように、エッジ抽出部３０３は、時刻ｔ＝−２の際に撮像した画像からエッジ座標を抽出する。抽出されたエッジ座標を白丸の画素で示している。その後、座標変換部３０４は、抽出したエッジ座標を画像座標系から世界座標系へ変換する。変換された世界座標系のエッジ座標を（ＸＷ１，ＹＷ１，ＺＷ１）とする。エッジ座標保持部３０５は、これらの座標データを記憶する。 Next, update of edge coordinates will be described with reference to FIGS. FIGS. 6B to 6D correspond to the respective times t = −2, −1, 0 shown in FIG. First, as illustrated in FIG. 6B, the edge extraction unit 303 extracts edge coordinates from an image captured at time t = −2. The extracted edge coordinates are indicated by white circle pixels. Thereafter, the coordinate conversion unit 304 converts the extracted edge coordinates from the image coordinate system to the world coordinate system. The converted edge coordinates of the world coordinate system are (XW1, YW1, ZW1). The edge coordinate holding unit 305 stores these coordinate data.
続いて、図６（ｃ）に示すように、時刻ｔ＝−２から約３０［ｍsec］後となる時刻ｔ＝−１においても、時刻ｔ＝−２と同様の処理を行い、エッジ座標を抽出する。時刻ｔ＝−１にて抽出したエッジ座標を（ＸＷ２，ＹＷ２，ＺＷ２）とする。ここで、時刻ｔ＝−２から時刻ｔ＝−１までの車両２０１の移動量をｄ［ｍ］とすると、ｄ＝（Ｖ×１０００÷３６００）÷３０となる。エッジ座標更新部３０８は、この移動量ｄを用いてエッジ座標を更新する。具体的には、エッジ座標更新部３０８は、時刻ｔ＝−１の際に、時刻ｔ＝−２で抽出したエッジ座標（ＸＷ１，ＹＷ１，ＺＷ１）を移動量ｄだけ移動して、（ＸＷ１，ＹＷ１，ＺＷ１−ｄ）に更新する。「ＺＷ」の値のみを更新するのは、車両２０１が直進運動していることによる。このように更新することにより、時刻ｔ＝−１の際に、エッジ座標（ＸＷ２，ＹＷ２，ＺＷ２）から移動量ｄだけ車両進行方向反対側にエッジ座標（ＸＷ１，ＹＷ１，ＺＷ１）が移動することになる。エッジ座標保持部３０５は、時刻ｔ＝−１の際に抽出したエッジ座標（ＸＷ２，ＹＷ２，ＺＷ２）と、更新したエッジ座標（ＸＷ１，ＹＷ１，ＺＷ１−ｄ）を記憶する。 Subsequently, as shown in FIG. 6C, at time t = −1 after about 30 [msec] from time t = −2, processing similar to that at time t = −2 is performed, and edge coordinates are changed. Extract. The edge coordinates extracted at time t = −1 are (XW2, YW2, ZW2). Here, if the movement amount of the vehicle 201 from time t = −2 to time t = −1 is d [m], d = (V × 1000 ÷ 3600) ÷ 30. The edge coordinate update unit 308 updates the edge coordinates using the movement amount d. Specifically, the edge coordinate updating unit 308 moves the edge coordinates (XW1, YW1, ZW1) extracted at the time t = −2 by the movement amount d at the time t = −1, and (XW1, YW1, ZW1-d). Only the value of “ZW” is updated because the vehicle 201 is moving straight ahead. By updating in this way, at the time t = −1, the edge coordinates (XW1, YW1, ZW1) move from the edge coordinates (XW2, YW2, ZW2) to the opposite side in the vehicle traveling direction by the movement amount d. become. The edge coordinate holding unit 305 stores the edge coordinates (XW2, YW2, ZW2) extracted at time t = −1 and the updated edge coordinates (XW1, YW1, ZW1-d).
続いて、図６（ｄ）に示すように、時刻ｔ＝−１から約３０［ｍsec］後となる時刻ｔ＝０の際にも時刻ｔ＝−２の際と同様の処理を行い、エッジ座標を抽出する。時刻ｔ＝０の際に抽出したエッジ座標を（ＸＷ３，ＹＷ３，ＺＷ３）とする。また、時刻ｔ＝−１から時刻ｔ＝０までの車両２０１の移動量は上述した距離ｄであるので、エッジ座標更新部３０８は、時刻ｔ＝０の際に、時刻ｔ＝−１で抽出したエッジ座標（ＸＷ２，ＹＷ２，ＺＷ２）と、更新したエッジ座標（ＸＷ１，ＹＷ１，ＺＷ１−ｄ）とを移動量ｄだけ移動して、それぞれのエッジ座標を（ＸＷ２，ＹＷ２，ＺＷ２−ｄ）、（ＸＷ１，ＹＷ１，ＺＷ１’−ｄ）に更新する。ここで、「ＺＷ１’」について説明する。時刻ｔ＝−２の際に抽出した座標データ（ＸＷ１，ＹＷ１，ＺＷ１）は、時刻ｔ＝−１の際に（ＸＷ１，ＹＷ１，ＺＷ１−ｄ）に更新された。更新された「ＺＷ１−ｄ」をＺＷ１’に置換すれば、時刻ｔ＝０の際にエッジ座標を更新すると、（ＸＷ１，ＹＷ１，ＺＷ１’−ｄ）と表現することができる。 Subsequently, as shown in FIG. 6D, the same processing as that at time t = −2 is performed at time t = 0, which is about 30 [msec] after time t = −1. Extract coordinates. The edge coordinates extracted at time t = 0 are assumed to be (XW3, YW3, ZW3). Further, since the movement amount of the vehicle 201 from the time t = −1 to the time t = 0 is the distance d described above, the edge coordinate update unit 308 extracts at the time t = −1 when the time t = 0. The edge coordinates (XW2, YW2, ZW2) and the updated edge coordinates (XW1, YW1, ZW1-d) are moved by a movement amount d, and the respective edge coordinates are (XW2, YW2, ZW2-d), Update to (XW1, YW1, ZW1′-d). Here, “ZW1 ′” will be described. The coordinate data (XW1, YW1, ZW1) extracted at time t = -2 was updated to (XW1, YW1, ZW1-d) at time t = -1. If the updated “ZW1-d” is replaced with ZW1 ′, when the edge coordinates are updated at time t = 0, it can be expressed as (XW1, YW1, ZW1′-d).
即ち、このように置換することにより、各エッジ座標は、更新時に移動量ｄだけ移動した形で表現できる。エッジ座標保持部３０５は、時刻ｔ＝０の際に抽出したエッジ座標群（ＸＷ３，ＹＷ３，ＺＷ３）と、更新したエッジ座標（ＸＷ２，ＹＷ２，ＺＷ２−ｄ）、（ＸＷ１，ＹＷ１，ＺＷ１’−ｄ）とを記憶する。以上のように、エッジ座標更新部３０８は、撮像処理毎の経過時間に合わせて、エッジ座標を移動量ｄだけ車両進行方向反対側に移動して、新たなエッジ座標に更新する。そして、エッジ座標保持部３０５は、更新されたエッジ座標を記憶して、撮像毎に蓄積する。 That is, by replacing in this way, each edge coordinate can be expressed in a form moved by the movement amount d at the time of update. The edge coordinate holding unit 305, the edge coordinate group (XW3, YW3, ZW3) extracted at time t = 0, the updated edge coordinates (XW2, YW2, ZW2-d), (XW1, YW1, ZW1′− d) is stored. As described above, the edge coordinate updating unit 308 moves the edge coordinates to the opposite side in the vehicle traveling direction by the moving amount d in accordance with the elapsed time for each imaging process, and updates the new edge coordinates. Then, the edge coordinate holding unit 305 stores the updated edge coordinates and accumulates each time it is captured.
また、同時にエッジ座標が抽出された時刻も更新する（ｔ＝ｔ＋１）。この検出した時刻は後段のエッジ空間配置補正部３１０で利用される。このエッジ座標（ｑ７）は、エッジ空間配置補正部３１０に出力される。 At the same time, the time when the edge coordinates are extracted is also updated (t = t + 1). The detected time is used by the edge space arrangement correction unit 310 in the subsequent stage. The edge coordinates (q7) are output to the edge space arrangement correction unit 310.
区画設定部３０９は、後述する位置姿勢推定部３１２（車線推定部）にて、前回の処理サイクルで推定された車線モデル（ｑ１１）に基づき、車両２０１の前方領域を予め設定した間隔で分割した局所領域を設定する。ここで、「局所領域」とは、後段のエッジ空間配置補正部３１０で、エッジが密に分布している領域を判定するために区切る小領域である。 The section setting unit 309 divides the front area of the vehicle 201 at a preset interval based on the lane model (q11) estimated in the previous processing cycle by a position / orientation estimation unit 312 (lane estimation unit) described later. Set the local area. Here, the “local region” is a small region that is divided in order to determine a region where edges are densely distributed by the edge space arrangement correction unit 310 in the subsequent stage.
図８は、車両２０１の前方領域に設定する局所領域を示す説明図である。図８に示すように、車両２０１の左右に車線（前回の処理サイクルで推定された車線）を設定し、該車線を含むように、Ｚ方向と直行する線（車両２０１の横方向に平行な線）で区切った領域を局所領域とする。本実施形態では、Ｚ方向の２ｍ毎に局所領域Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，・・・を設定している。即ち、区画設定部３０９は、車両２０１（移動体）の前方領域を、予め設定した間隔で分割した複数の局所領域を設定する。なお、ここでは２ｍ間隔で局所領域を区分する例を示すが、本発明はこれに限定されるものではない。 FIG. 8 is an explanatory diagram showing a local area set in the front area of the vehicle 201. As shown in FIG. 8, lanes (lanes estimated in the previous processing cycle) are set on the left and right of the vehicle 201, and a line (parallel to the lateral direction of the vehicle 201) perpendicular to the Z direction is included so as to include the lane. A region separated by a line is defined as a local region. In the present embodiment, local regions P1, P2, P3,... Are set every 2 m in the Z direction. That is, the section setting unit 309 sets a plurality of local areas obtained by dividing the front area of the vehicle 201 (moving body) at a predetermined interval. In addition, although the example which divides | segments a local area | region at intervals of 2 m is shown here, this invention is not limited to this.
また、局所領域設定の他の例として、図９に示すように、位置姿勢推定部３１２で推定された車線に設けた等間隔の点（図９に示す○印）の左右に所定の幅を持たせた領域Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６・・・を設定し、これを局所領域とすることも可能である。即ち、区画設定部３０９は、位置姿勢推定部３１２で推定される、車両２０１の前方に存在する車線に沿った領域を小区間に分割した領域を、局所領域に設定する。区画設定部３０９で設定された局所領域のデータ（ｑ９）は、エッジ空間配置補正部３１０に出力される。 As another example of local region setting, as shown in FIG. 9, a predetermined width is set on the left and right of equally spaced points (circles shown in FIG. 9) provided in the lane estimated by the position / orientation estimation unit 312. It is also possible to set the given areas S1, S2, S3, S4, S5, S6. That is, the section setting unit 309 sets an area obtained by dividing the area along the lane existing in front of the vehicle 201, which is estimated by the position / orientation estimation unit 312, into small sections, as a local area. The local area data (q9) set by the section setting unit 309 is output to the edge space arrangement correction unit 310.
エッジ空間配置補正部３１０は、区画設定部３０９で区分した各局所領域（図８ではＰ１〜Ｐ３、図９では、Ｓ１〜Ｓ６）において、エッジ（輝度勾配特徴点）が密に分布している局所領域を検出し、更に、この局所領域に含まれる複数のエッジから、車線の認識に使用する少なくとも一つのエッジを選択する処理を行う。即ち、エッジ座標保持部３０５に記憶されている全てのエッジから、該エッジの分布のばらつきが小さくなるように、一部または全部のエッジを選択する処理を行う。換言すれば、車線の認識に使用するエッジを選択し、使用しないエッジを消去対象として特定する処理を行う。 In the edge space arrangement correction unit 310, edges (luminance gradient feature points) are densely distributed in each local region (P1 to P3 in FIG. 8, S1 to S6 in FIG. 9) divided by the partition setting unit 309. A local area is detected, and further, at least one edge used for lane recognition is selected from a plurality of edges included in the local area. That is, a process of selecting some or all of the edges from all the edges stored in the edge coordinate holding unit 305 is performed so that the variation in the edge distribution is reduced. In other words, an edge used for lane recognition is selected, and an unused edge is specified as an erasure target.
路面に存在する車線を推定する場合には、局所領域に含まれるエッジ数が多いと、この局所領域の重みが他の局所領域の重みよりも大きくなる。つまり、エッジ数の多い局所領域の影響を受け易くなる。具体的に、図１０に示す例では、局所領域Ｓ３、Ｓ６には、他の局所領域よりも多くのエッジが存在している。従って、車両２０１前方の車線を推定する際には、局所領域Ｓ３、Ｓ６の影響を大きく受けやすくなり、全体の重み付けに偏りが発生して車線の推定精度が低下する可能性がある。 When estimating the lane existing on the road surface, if the number of edges included in the local region is large, the weight of the local region becomes larger than the weight of other local regions. That is, it becomes easy to be affected by a local region having a large number of edges. Specifically, in the example shown in FIG. 10, the local regions S3 and S6 have more edges than the other local regions. Therefore, when estimating the lane ahead of the vehicle 201, it is likely to be greatly affected by the local regions S3 and S6, and there is a possibility that the overall weighting is biased and the estimation accuracy of the lane is lowered.
従って、エッジ空間配置補正部３１０では、各局所領域Ｓ１〜Ｓ６の重み付けを均一化するために、エッジが密に分布している局所領域を検出し、更に、この局所領域に含まれる各エッジから、消去すべきエッジを特定する。消去対象となるエッジのデータ（ｑ１０）をエッジ選択部３１１に出力する。 Therefore, the edge space arrangement correction unit 310 detects a local area where the edges are densely distributed in order to make the weights of the local areas S1 to S6 uniform, and further detects from the edges included in the local area. Identify the edge to be erased. The edge data (q10) to be erased is output to the edge selector 311.
以下、図１０、図１１を参照して、車線の推定に使用しないエッジ、即ち、消去対象となるエッジを特定する処理を詳細に説明する。いま、区画設定部３０９で設定された区画領域がＳ１〜Ｓ６の６個の領域に区分された場合（図９に示した局所領域の場合）について説明する。エッジ空間配置補正部３１０は、各局所領域Ｓ１〜Ｓ６に含まれるエッジ数をカウントし、そのカウント値が予め設定した上限値（ここでは、上限値を「４」とする）よりも多いか否かを判断する。 Hereinafter, with reference to FIGS. 10 and 11, processing for specifying an edge that is not used for lane estimation, that is, an edge to be erased will be described in detail. Now, a case where the partition region set by the partition setting unit 309 is divided into six regions S1 to S6 (in the case of the local region shown in FIG. 9) will be described. The edge space arrangement correction unit 310 counts the number of edges included in each of the local regions S1 to S6, and whether or not the count value is larger than a preset upper limit value (here, the upper limit value is “4”). Determine whether.
そして、エッジ数が４個よりも多い局所領域がエッジが密に分布している局所領域であると判断する。図１０に示す例では、局所領域Ｓ３、Ｓ６が４個を超えるエッジを含んでいるので、エッジが密に分布している局所領域であると判断される。なお、ここでは、エッジ数が多い局所領域を、エッジが密に分布している局所領域とする例について説明するが、他の検出方法として、各局所領域毎のエッジ数をカウントし、各局所領域毎のエッジ数の平均、分散等の統計量を求め、該統計量に基づいてエッジが密に分布している局所領域を判断することもできる。 Then, it is determined that a local region having more than four edges is a local region in which edges are densely distributed. In the example shown in FIG. 10, since the local areas S3 and S6 include more than four edges, it is determined that the local areas are densely distributed. In this example, a local region having a large number of edges is described as a local region in which edges are densely distributed. However, as another detection method, the number of edges for each local region is counted and each local region is counted. It is also possible to obtain statistics such as average and variance of the number of edges for each region, and determine a local region where edges are densely distributed based on the statistics.
次に、消去対象となるエッジを特定する具体的な方法について説明する。本実施形態では、エッジが密に分布している局所領域に含まれる各エッジのうち、エッジ評価部３０６で判断される車線尤度に応じて消去するエッジを特定する。具体的には、複数のエッジのうち、車線尤度の高いエッジを所定数（本実施形態では４個）選択し、車線認識に使用するエッジとする。それ以外のエッジを消去対象となるエッジとして特定する。図１１を参照して説明する。 Next, a specific method for specifying an edge to be erased will be described. In the present embodiment, among the edges included in the local area where the edges are densely distributed, the edge to be erased is specified according to the lane likelihood determined by the edge evaluation unit 306. Specifically, among a plurality of edges, a predetermined number (four in this embodiment) of edges having a high lane likelihood is selected and used as an edge used for lane recognition. Other edges are identified as edges to be erased. This will be described with reference to FIG.
図１１は、局所領域Ｓ３に存在する８個のエッジｅ１〜ｅ８を示す説明図であり、各エッジの車線尤度が大きいほど、図示する丸印の大きさを大きく表示している。本実施形態では、４個のエッジを選択するので、車線尤度の大きいｅ１，ｅ４，ｅ６，ｅ８の４個のエッジが選択され、選択エッジとなる。従って、８個のエッジのうち、車線としての信頼度の高い上位４個のデータが選択されることになる。一方、車線尤度の小さいｅ２，ｅ３，ｅ５，ｅ７の４個のエッジが、消去対象となるエッジとして特定される。 FIG. 11 is an explanatory diagram showing the eight edges e1 to e8 existing in the local region S3. The larger the lane likelihood of each edge, the larger the size of the illustrated circle. In this embodiment, since four edges are selected, four edges e1, e4, e6, and e8 having a large lane likelihood are selected and become selected edges. Therefore, among the eight edges, the top four data with high reliability as the lane are selected. On the other hand, four edges e2, e3, e5, and e7 having a small lane likelihood are identified as edges to be erased.
エッジ選択部３１１は、エッジ空間配置補正部３１０で特定された消去対象となるエッジ、即ち、４個のエッジｅ２，ｅ３，ｅ５，ｅ７を消去する。即ち、エッジ座標保持部３０５に記憶されているｅ２，ｅ３，ｅ５，ｅ７の４個のエッジ座標を消去する。 The edge selection unit 311 erases the edges to be erased specified by the edge space arrangement correction unit 310, that is, the four edges e2, e3, e5, and e7. That is, the four edge coordinates e2, e3, e5, and e7 stored in the edge coordinate holding unit 305 are deleted.
また、エッジ空間配置補正部３１０では、エッジの車線尤度に代えて、エッジ抽出部３０３にてエッジが抽出された時刻に基づいて、消去対象とするエッジを特定することもできる。図１２は、局所領域Ｓ３に存在する８個のエッジを示しており、更に、エッジの抽出時刻に応じて形状を変化させて表示している。具体的には、丸印で示すｅ１，ｅ４は今回の時刻ｔに抽出されたエッジであり、三角印で示すｅ２，ｅ５は前回の時刻（ｔ−１）に抽出されたエッジであり、四角印で示すｅ３，ｅ６，ｅ７，ｅ８は前々回の時刻（ｔ−２）に抽出されたエッジである。そして、車線推定に使用するエッジの上限が４個であるから、より新しいエッジ（より遅い時刻に取得されたエッジ）であるｅ１，ｅ２，ｅ４，ｅ５の４個のエッジを選択する。即ち、相対的に古いエッジ（早い時刻に取得されたエッジ）であるｅ３，ｅ６，ｅ７，ｅ８の４個のエッジが消去対象となるエッジとして特定される。エッジ選択部３１１では、消去対象となる４個のエッジｅ３，ｅ６，ｅ７，ｅ８のエッジ座標を、エッジ座標保持部３０５から消去する。 In addition, the edge space arrangement correction unit 310 can specify an edge to be erased based on the time when the edge is extracted by the edge extraction unit 303 instead of the edge lane likelihood. FIG. 12 shows eight edges existing in the local region S3, and the shape is changed and displayed in accordance with the edge extraction time. Specifically, e1 and e4 indicated by circles are edges extracted at the current time t, e2 and e5 indicated by triangles are edges extracted at the previous time (t−1), and squares E3, e6, e7, and e8 indicated by marks are edges extracted at the previous time (t-2). And since the upper limit of the edge used for lane estimation is four, four edges e1, e2, e4, e5 which are newer edges (edges acquired at a later time) are selected. That is, four edges e3, e6, e7, and e8, which are relatively old edges (edges acquired at an earlier time), are specified as edges to be erased. The edge selection unit 311 erases the edge coordinates of the four edges e3, e6, e7, e8 to be erased from the edge coordinate holding unit 305.
また、図１３に示す例では、丸印で示すｅ１，ｅ４が今回の時刻ｔに検出されたエッジであり、三角印で示すｅ５が、前回の時刻（ｔ−１）に検出されたエッジであり、四角印で示すｅ２，ｅ３，ｅ６，ｅ７，ｅ８が、前々回の時刻（ｔ−２）に検出されたエッジである。そして、選択するエッジの上限が４個であるから、より新しいエッジであるｅ１，ｅ４，ｅ５の３個のエッジデータを選択する。この場合、選択するエッジデータが４個に達しないので、時刻（ｔ−２）に検出された５個のエッジデータｅ２，ｅ３，ｅ６，ｅ７，ｅ８のうち、最も車線尤度の大きいエッジデータを選択する。 In the example shown in FIG. 13, e1 and e4 indicated by circles are the edges detected at the current time t, and e5 indicated by the triangle is the edge detected at the previous time (t−1). Yes, e2, e3, e6, e7, and e8 indicated by square marks are edges detected at the previous time (t-2). Since the upper limit of the edges to be selected is 4, three edge data of e1, e4, and e5 that are newer edges are selected. In this case, since the edge data to be selected does not reach four pieces, the edge data having the largest lane likelihood among the five pieces of edge data e2, e3, e6, e7, e8 detected at time (t-2). Select.
即ち、第１の条件として、より新しいエッジ（より遅い時刻に取得されたエッジ）を選択し、この選択により上限に達しない場合には、第２の条件として、車線尤度の大きいエッジを選択する。こうすることにより、より信頼性の高いエッジを選択して、車線認識に使用することができる。 That is, as a first condition, a newer edge (an edge acquired at a later time) is selected, and when this selection does not reach the upper limit, an edge having a large lane likelihood is selected as the second condition. To do. By doing so, an edge with higher reliability can be selected and used for lane recognition.
また、図を用いた説明を省略するが、第１の条件として車線尤度の大きいエッジを選択し、車線尤度が同一のエッジが複数存在する場合には、第２の条件として、これらのエッジのうち、最も新しいエッジを選択するようにしてもよい。 In addition, although the explanation using the drawing is omitted, when the edge having a large lane likelihood is selected as the first condition and there are a plurality of edges having the same lane likelihood, these conditions are set as the second condition. Of the edges, the newest edge may be selected.
位置姿勢推定部３１２は、エッジ選択部３１１で、消去対象とされたエッジが消去された後のエッジに基づいて、車両２０１の前方に存在する車線のモデルを二次曲線モデルとして設定する。更に、車線内における車両２０１の姿勢から、車線の位置を推定する。具体的には、図７に示すように、車線の方向に対する、車両２０１の進行方向を示す角度（道路中心線に対すする車両のヨー角）φｒを求め、道路の曲率をρ、道路中心線に対する車両２０１の横変位量をｙcr、車線幅をＷ、世界座標系頂点から、車両左方向への距離をＸ、世界座標系原点から車両前方への距離をＺとした場合に、車両の左側の車線Ｘ１、右側の車線Ｘ２は、それぞれ次の（６）式、（７）式で求めることができる。
Ｘ１＝（ρ／２）Ｚ2−φｒＺ−ｙcr＋（Ｗ／２） …（６）
Ｘ２＝（ρ／２）Ｚ2−φｒＺ−ｙcr−（Ｗ／２） …（７）
そして、上述した（６）式、（７）式により、車両２０１の前方に存在する車線の座標を取得することができる。
The position / orientation estimation unit 312 sets a lane model in front of the vehicle 201 as a quadratic curve model based on the edge after the edge selected as the deletion target is deleted by the edge selection unit 311. Further, the position of the lane is estimated from the attitude of the vehicle 201 in the lane. Specifically, as shown in FIG. 7, an angle (vehicle yaw angle with respect to the road center line) φr indicating the traveling direction of the vehicle 201 with respect to the direction of the lane is obtained, the road curvature is ρ, and the road center line When the lateral displacement amount of the vehicle 201 with respect to the vehicle is ycr, the lane width is W, the distance from the world coordinate system apex to the vehicle left direction is X, and the distance from the world coordinate system origin to the vehicle front is Z, the left side of the vehicle The lane X1 and the right lane X2 can be obtained by the following equations (6) and (7), respectively.
X1 = (ρ / 2) Z 2 −φrZ−ycr + (W / 2) (6)
X2 = (ρ / 2) Z 2 −φrZ−ycr− (W / 2) (7)
And the coordinate of the lane which exists ahead of the vehicle 201 is acquirable by (6) Formula and (7) Formula mentioned above.
また、車線を推定する手法はこの方法以外に、車線をモデル化して与えられたエッジを用いて最小二乗法等で車線を推定する手法を採用してもよい。但し、ここでの最適化手法は、それぞれのエッジの重みは均一として扱うものとする。これは、エッジに割り当てられる車線尤度を重みとして利用すると、エッジ分布のばらつきを抑えるようにしても、車線尤度の重みが大きいものによる影響を大きく受けてしまうという問題を回避するためである。 In addition to this method, a method for estimating a lane may be a method for estimating a lane by a least square method or the like using edges given by modeling the lane. However, in this optimization method, the weight of each edge is assumed to be uniform. This is for avoiding the problem that if the lane likelihood assigned to the edge is used as a weight, the influence of a large lane likelihood weight is greatly affected even if the dispersion of the edge distribution is suppressed. .
また、図２に示す車線逸脱警報システム２０４は、位置姿勢推定部３１２で推定された車線の位置に基づき、車線に対する車両２０１の横位置及びヨー角を演算し、車両２０１が車線で区画される車線内から逸脱すると予測される場合には、警報を出力して車両２０１の運転者に注意を喚起する。 Further, the lane departure warning system 204 shown in FIG. 2 calculates the lateral position and yaw angle of the vehicle 201 with respect to the lane based on the position of the lane estimated by the position / orientation estimation unit 312, and the vehicle 201 is partitioned by the lane. When it is predicted that the vehicle will deviate from the lane, an alarm is output to alert the driver of the vehicle 201.
次に、上述のように構成された本実施形態に係る車線認識装置の作用を、図１４に示すフローチャートを参照して説明する。このフローチャートは、時系列的に画像を取得し、取得した画像に基づく車線の認識を繰り返して実行する。 Next, the operation of the lane recognition device according to this embodiment configured as described above will be described with reference to the flowchart shown in FIG. In this flowchart, images are acquired in time series, and lane recognition based on the acquired images is repeatedly executed.
初めにステップＳ１１において、カメラ２０２は、所定の演算周期で車両２０１前方の撮像範囲４０３の画像を撮像する。そして、撮像した画像を俯瞰画像生成部３０２に出力する。 First, in step S11, the camera 202 captures an image of the imaging range 403 in front of the vehicle 201 at a predetermined calculation cycle. Then, the captured image is output to the overhead image generation unit 302.
ステップＳ１２において、俯瞰画像生成部３０２は、カメラ２０２で撮像された画像を画像処理して、俯瞰画像を生成する。この俯瞰画像をエッジ抽出部３０３に出力する。 In step S <b> 12, the overhead image generation unit 302 performs image processing on the image captured by the camera 202 to generate an overhead image. This overhead image is output to the edge extraction unit 303.
ステップＳ１３において、エッジ抽出部３０３は、俯瞰画像に対して、前述した分離度ｓ、或いはＳｏｂｅｌフィルタを用いる手法により、俯瞰画像に含まれるエッジを抽出する。抽出したエッジ座標を座標変換部３０４に出力し、エッジ強度をエッジ評価部３０６に出力する。 In step S <b> 13, the edge extraction unit 303 extracts edges included in the overhead view image by using the above-described degree of separation s or Sobel filter. The extracted edge coordinates are output to the coordinate conversion unit 304, and the edge strength is output to the edge evaluation unit 306.
ステップＳ１４において、座標変換部３０４は、俯瞰画像のエッジ座標に基づき、画像座標系のエッジ座標を、世界座標系のエッジ座標に変換する。世界座標系のエッジ座標をエッジ座標保持部３０５に出力する。 In step S14, the coordinate conversion unit 304 converts the edge coordinate of the image coordinate system into the edge coordinate of the world coordinate system based on the edge coordinate of the overhead image. The edge coordinates in the world coordinate system are output to the edge coordinate holding unit 305.
ステップＳ１５において、エッジ座標保持部３０５は、座標変換部３０４より出力される世界座標系のエッジ座標を記憶する。更に、エッジ座標更新部３０８より出力される過去に検出したエッジ座標を記憶する。そして、エッジ座標をエッジ空間配置補正部３１０に出力する。 In step S <b> 15, the edge coordinate holding unit 305 stores the world coordinate system edge coordinates output from the coordinate conversion unit 304. Further, the edge coordinates detected in the past output from the edge coordinate update unit 308 are stored. Then, the edge coordinates are output to the edge space arrangement correction unit 310.
ステップＳ１６において、エッジ評価部３０６は、エッジ抽出部３０３より出力されるエッジ強度に対して、車線尤度を割り当て、この車線尤度を示すデータをエッジ空間配置補正部３１０に出力する。 In step S <b> 16, the edge evaluation unit 306 assigns a lane likelihood to the edge strength output from the edge extraction unit 303, and outputs data indicating the lane likelihood to the edge space arrangement correction unit 310.
ステップＳ１７において、エッジ空間配置補正部３１０は、エッジ座標保持部３０５より出力されるエッジ座標と、エッジ評価部３０６より出力される車線尤度に基づき、区画設定部３０９で区画された局所領域に対して、前述したように、各局所領域に存在するエッジの個数を算出し、更に、１つの局所領域に含まれるエッジが上限（例えば、４個）を上回る場合には、前述した手法により車線推定に用いるエッジ及び、消去する対象とするエッジを特定する。 In step S <b> 17, the edge space arrangement correction unit 310 applies the local area partitioned by the partition setting unit 309 based on the edge coordinates output from the edge coordinate holding unit 305 and the lane likelihood output from the edge evaluation unit 306. On the other hand, as described above, the number of edges existing in each local area is calculated, and when the number of edges included in one local area exceeds the upper limit (for example, 4), the lane is determined by the above-described method. The edge used for estimation and the edge to be erased are specified.
ステップＳ１８において、エッジ選択部３１１は、エッジ空間配置補正部３１０で特定された消去対象となるエッジの座標をエッジ座標保持部３０５から消去することで、車線推定に用いるエッジを選択する。 In step S <b> 18, the edge selection unit 311 selects an edge to be used for lane estimation by erasing the coordinates of the edge to be erased specified by the edge space arrangement correction unit 310 from the edge coordinate holding unit 305.
ステップＳ１９において、エッジ座標保持部３０５は、記憶しているエッジ座標を更新する。具体的には、ステップＳ１８の処理で特定された消去対象となるエッジの座標を削除して、車線推定に用いるエッジを保持する。 In step S19, the edge coordinate holding unit 305 updates the stored edge coordinates. Specifically, the coordinates of the edge to be erased specified in step S18 are deleted, and the edge used for lane estimation is held.
ステップＳ２０において、位置姿勢推定部３１２は、エッジ選択部３１１で選択された車線推定に用いる各エッジ（消去対象となるエッジが消去された後の各エッジ）に基づいて、車両２０１の前方に存在する車線を推定し、車線を認識する。 In step S <b> 20, the position / orientation estimation unit 312 exists in front of the vehicle 201 based on each edge used for lane estimation selected by the edge selection unit 311 (each edge after the edge to be erased is erased). Estimate the lane to be recognized and recognize the lane.
その後、ステップＳ２１において、システムのオン、オフが判定され、オンである場合には、ステップＳ１１に処理を戻し、オフである場合には本処理を終了する。 Thereafter, in step S21, it is determined whether the system is on or off. If the system is on, the process returns to step S11. If the system is off, the process ends.
このようにして、第１実施形態に係る車線認識装置１００では、車両２０１の前方の映像を撮像し、更に俯瞰画像を生成し、該俯瞰画像に含まれるエッジ（輝度勾配特徴点）を抽出する。そして、このエッジに基づいて、車線モデルを設定して車両２０１の前方に存在する車線を認識する。この際、エッジの分布のばらつきが小さくなるように、全体のエッジから一部または全部のエッジを選択する。それ以外のエッジを消去する。従って、車両２０１の前方領域にほぼ均一に分布するエッジを用いて、車線認識の処理が行われるので、特定の領域の影響を大きく受けるという問題を回避し、高精度な車線認識が可能となる。 In this way, in the lane recognition device 100 according to the first embodiment, an image in front of the vehicle 201 is captured, an overhead image is generated, and an edge (luminance gradient feature point) included in the overhead image is extracted. . And based on this edge, a lane model is set and the lane which exists ahead of the vehicle 201 is recognized. At this time, a part or all of the edges are selected from all the edges so that the variation in the edge distribution is reduced. Erase other edges. Accordingly, since the lane recognition process is performed using edges that are distributed almost uniformly in the front area of the vehicle 201, it is possible to avoid the problem of being greatly affected by a specific area and to perform highly accurate lane recognition. .
また、図８に示したように、車両２０１の前方領域に、予め設定した間隔（例えば、２ｍ間隔）で分割した複数の局所領域を設定し、該局所領域内のエッジの分布のばらつきを小さくするので、より高精度に車線を認識することができる。 Also, as shown in FIG. 8, a plurality of local regions divided at a predetermined interval (for example, 2 m intervals) are set in the front region of the vehicle 201, and variation in edge distribution in the local region is reduced. Therefore, the lane can be recognized with higher accuracy.
更に、各局所領域内に存在するエッジの個数が４個（上限個数値）以下となるように、車線推定に用いるエッジ及び、消去対象とするエッジを特定し、特定したエッジを消去する。従って、位置姿勢推定部３１２により、車両２０１前方の車線を認識する際に、全体の局所領域に対して均一な重み付けで車線を認識することができ、特定の局所領域に含まれるエッジ座標に大きな影響を受けることを回避できるので、車線の認識精度を向上させることができる。 Further, the edge used for lane estimation and the edge to be erased are specified so that the number of edges existing in each local region is 4 (upper limit number value) or less, and the specified edge is erased. Therefore, when the position / orientation estimation unit 312 recognizes the lane ahead of the vehicle 201, the lane can be recognized with uniform weighting over the entire local region, and the edge coordinates included in the specific local region are large. Since the influence can be avoided, the recognition accuracy of the lane can be improved.
また、図９に示したように、位置姿勢推定部３１２で推定される、車両２０１前方に存在する車線に沿った領域を小区間に分割した領域を、前記局所領域に設定することにより、局所領域を車線に沿った領域に限定することができるので、より一層車線の認識精度を向上させることができる。 Further, as shown in FIG. 9, by setting an area obtained by dividing the area along the lane existing in front of the vehicle 201 into small sections, which is estimated by the position / orientation estimation unit 312, as the local area, Since the area can be limited to the area along the lane, the lane recognition accuracy can be further improved.
更に、エッジ空間配置補正部３１０は、一つの局所領域に存在する複数のエッジのうち、車線認識に使用するエッジを選択する際に、車線尤度の大きいエッジを選択する。つまり、車線尤度の小さいエッジを消去対象のエッジとして特定する。従って、より信頼性の高いエッジを選択することができ、車線認識の精度をより一層向上させることができる。 Furthermore, the edge space arrangement correction unit 310 selects an edge having a large lane likelihood when selecting an edge to be used for lane recognition among a plurality of edges existing in one local region. That is, an edge with a small lane likelihood is specified as an edge to be erased. Therefore, a more reliable edge can be selected, and the accuracy of lane recognition can be further improved.
また、一つの局所領域に存在する複数のエッジのうち、車線認識に使用するエッジを選択する際に、より遅い時刻で取得されたエッジ（より新しいエッジ）を選択することによっても、上記と同様に、信頼性の高いエッジを選択することができ、車線認識の精度を向上させることができる。 In addition, when selecting an edge to be used for lane recognition among a plurality of edges existing in one local region, the same as the above can be selected by selecting an edge acquired at a later time (newer edge). In addition, a highly reliable edge can be selected, and the accuracy of lane recognition can be improved.
なお、本実施形態では、一例として図１０に示した局所領域Ｓ３に存在するエッジを削除する例について説明したが、４個を超えるエッジが存在する局所領域が他にも存在する場合には、この局所領域についても同様の処理を実行して、エッジの個数が上限個数値となるようにする。 In the present embodiment, an example in which the edge existing in the local region S3 illustrated in FIG. 10 is deleted has been described as an example, but when there are other local regions in which more than four edges exist, A similar process is executed for this local region so that the number of edges becomes the upper limit number value.
［第２実施形態の説明］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。図１５は、第２実施形態に係る車線認識装置が搭載された車両の側面図、図１６は同正面図である。第２実施形態では、第１実施形態に示したカメラ２０２に加えて、左右にそれぞれカメラ２０５、２０６を取り付けている。なお、これらの左右のカメラ２０５、２０６は多くの場合、車両２０１の近傍に存在する車線を撮像することを目的としているため、広角レンズや魚眼レンズを取り付けたものを利用することができる。
[Description of Second Embodiment]
Next, a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 15 is a side view of a vehicle equipped with a lane recognition device according to the second embodiment, and FIG. 16 is a front view thereof. In the second embodiment, in addition to the camera 202 shown in the first embodiment, cameras 205 and 206 are attached to the left and right, respectively. In many cases, these left and right cameras 205 and 206 are intended to take an image of a lane existing in the vicinity of the vehicle 201, and therefore, a camera equipped with a wide-angle lens or a fisheye lens can be used.
第２実施形態では、車両２０１の前方に搭載されるカメラ２０２が高さｈ１、水平から下向きに角度θ１の位置・姿勢で取り付けられている。 In the second embodiment, a camera 202 mounted in front of the vehicle 201 is attached at a position / attitude of a height h1 and an angle θ1 downward from the horizontal.
また、車両側方に搭載されるカメラ２０５、２０６は、高さｈ２、水平から下向きにθ２に取り付けられている。そして、３つのカメラ２０２、２０５、２０６を用いて車両２０１の周囲映像を撮像し、撮像した画像を計算機２０３に出力する。そして、画像中の車線を検出し、その車線に対する車両２０１の横位置、ヨー角を算出する。そして、それらの推定値を車線逸脱警報システム２０４に出力して、車両２０１が車線で区画される車線から逸脱した場合、或いは逸脱すると予測される場合に、警報を出力して運転者に知らせる。 Further, the cameras 205 and 206 mounted on the side of the vehicle are attached to θ2 with a height h2 and downward from the horizontal. Then, the surrounding image of the vehicle 201 is captured using the three cameras 202, 205, and 206, and the captured image is output to the computer 203. Then, a lane in the image is detected, and the lateral position and yaw angle of the vehicle 201 with respect to the lane are calculated. These estimated values are output to the lane departure warning system 204, and when the vehicle 201 deviates from or is predicted to depart from the lane partitioned by the lane, an alarm is output to notify the driver.
このように、第２実施形態に係る車線認識装置についても前述した第１実施形態と同様の効果を達成することができる。更に、車両２０１の周囲映像を撮像するカメラが３台であるので、より広範囲に俯瞰画像を生成することができ、車線認識の精度を向上させることができる。 As described above, the lane recognition device according to the second embodiment can achieve the same effects as those of the first embodiment described above. Furthermore, since there are three cameras that capture the surrounding image of the vehicle 201, a bird's-eye view image can be generated in a wider range, and the accuracy of lane recognition can be improved.
［第３実施形態の説明］
次に、第３実施形態について説明する。前述した第１、第２実施形態では、車両２０１の前方に複数の局所領域を設定し、各局所領域に存在するエッジの個数が上限個数値以下となるようにエッジを選択する例を示した。これに対して変形例では、一つの局所領域に存在するエッジ（輝度勾配特徴点）の車線尤度の合計値を算出する。そして、この合計値が予め設定した上限合計値以下となるようにエッジを選択する。
[Description of Third Embodiment]
Next, a third embodiment will be described. In the first and second embodiments described above, an example is shown in which a plurality of local regions are set in front of the vehicle 201 and the edges are selected so that the number of edges existing in each local region is equal to or less than the upper limit number value. . On the other hand, in the modified example, the total value of the lane likelihoods of the edges (luminance gradient feature points) existing in one local region is calculated. Then, an edge is selected so that the total value is equal to or less than a preset upper limit total value.
即ち、各局所領域に存在するエッジの個数、及び各エッジの車線尤度の合計値がほぼ均一になるようにエッジを選択し、選択したエッジを用いて車線認識を行う。こうすることにより、各エッジの個数、及び車線尤度のばらつきを均一化することができるので、より高精度な車線認識が可能となる。 That is, an edge is selected so that the number of edges existing in each local region and the total value of the lane likelihood of each edge are substantially uniform, and lane recognition is performed using the selected edge. By so doing, the number of edges and the variation in lane likelihood can be made uniform, so that more accurate lane recognition is possible.
以上、本発明の車線認識装置を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置き換えることができる。例えば、車線として白線を例に説明したが、黄色線等の他の車線についても適用することができる。 As described above, the lane recognition device of the present invention has been described based on the illustrated embodiment, but the present invention is not limited to this, and the configuration of each part is replaced with an arbitrary configuration having the same function. Can do. For example, although the white line has been described as an example of the lane, the present invention can also be applied to other lanes such as a yellow line.
４０ 車線検出フィルタ
４１ ペイント候補領域
４２ 路面候補領域
１００ 車線認識装置
２０１ 車両
２０２ カメラ
２０３ 計算機
２０４ 車線逸脱警報システム
２０５，２０６ カメラ
３０２ 俯瞰画像生成部
３０３ エッジ抽出部
３０４ 座標変換部
３０５ エッジ座標保持部
３０６ エッジ評価部
３０７ 車速センサ
３０８ エッジ座標更新部
３０９ 区画設定部
３１０ エッジ空間配置補正部
３１１ エッジ選択部
３１２ 位置姿勢推定部
４０３ 撮像範囲
DESCRIPTION OF SYMBOLS 40 Lane detection filter 41 Paint candidate area | region 42 Road surface candidate area | region 100 Lane recognition apparatus 201 Vehicle 202 Camera 203 Computer 204 Lane departure warning system 205,206 Camera 302 Overhead image generation part 303 Edge extraction part 304 Coordinate conversion part 305 Edge coordinate holding part 306 Edge evaluation unit 307 Vehicle speed sensor 308 Edge coordinate update unit 309 Section setting unit 310 Edge space layout correction unit 311 Edge selection unit 312 Position and orientation estimation unit 403 Imaging range
Claims (7)
移動体に搭載され、周囲の映像を撮像する撮像部と、
前記撮像部にて撮像された画像から、輝度勾配特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記特徴点抽出部で抽出された輝度勾配特徴点の画像中の座標を記憶する特徴点座標保持部と、
前記特徴点抽出部で抽出された輝度勾配特徴点の車線尤度を評価する尤度評価部と、
前記輝度勾配特徴点の座標を、移動体に搭載される移動量測定部より与えられる該移動体の移動量に応じて更新する特徴座標更新部と、
前記特徴点座標保持部に記憶されている輝度勾配特徴点から、輝度勾配特徴点の分布のばらつきが小さくなるように、輝度勾配特徴点を選択する特徴点選択部と、
前記特徴点選択部で選択された輝度勾配特徴点に基づいて、車線を推定する車線推定部と、
を備えたことを特徴とする車線認識装置。 In a lane recognition device that recognizes a lane that divides a traveling path of a moving object,
An imaging unit that is mounted on a moving body and images surrounding images;
A feature point extraction unit that extracts a luminance gradient feature point from the image captured by the imaging unit;
A feature point coordinate holding unit for storing coordinates in the image of the luminance gradient feature point extracted by the feature point extraction unit;
A likelihood evaluation unit that evaluates the lane likelihood of the luminance gradient feature point extracted by the feature point extraction unit;
A feature coordinate update unit that updates the coordinates of the brightness gradient feature points according to the amount of movement of the moving body provided by a movement amount measuring unit mounted on the moving body;
A feature point selection unit that selects a luminance gradient feature point from a luminance gradient feature point stored in the feature point coordinate holding unit so that variation in the distribution of the luminance gradient feature point is reduced;
A lane estimation unit that estimates a lane based on the brightness gradient feature point selected by the feature point selection unit;
A lane recognition device comprising:
前記特徴点選択部は、前記各局所領域内に存在する前記輝度勾配特徴点の個数のばらつきが小さくなるように、輝度勾配特徴点を選択すること
を特徴とする請求項１に記載の車線認識装置。 A section setting unit that sets a plurality of local areas divided at predetermined intervals toward the traveling path of the mobile body,
2. The lane recognition according to claim 1, wherein the feature point selection unit selects a brightness gradient feature point so that variation in the number of the brightness gradient feature points existing in each local region is reduced. apparatus.
を特徴とする請求項２に記載の車線認識装置。 The lane recognition device according to claim 2, wherein the section setting unit sets, as the local region, a region obtained by dividing a region along the lane estimated by the lane estimation unit into small sections.
を特徴とする請求項２または３に記載の車線認識装置。 The feature point selection unit sets an upper limit number value of luminance gradient feature points included in one local region, and the number of luminance gradient feature points existing in each local region is equal to or less than the upper limit number value. The lane recognition device according to claim 2 or 3, wherein a luminance gradient feature point is selected.
を特徴とする請求項４に記載の車線認識装置。 The feature point selection unit, when the number of luminance gradient feature points included in one local region exceeds the upper limit number value, out of the luminance gradient feature points included in the local region, the likelihood evaluation The lane recognition device according to claim 4, wherein a luminance gradient feature point evaluated as having a relatively high lane likelihood is selected by the unit.
を特徴とする請求項４に記載の車線認識装置。 When the number of brightness gradient feature points included in one local region exceeds the upper limit number value, the feature point selection unit may select a later time among the brightness gradient feature points included in the local region. The lane recognition device according to claim 4, wherein the acquired brightness gradient feature point is selected.
前記各局所領域に存在する輝度勾配特徴点の車線尤度の合計値が前記合計上限値以下となるように、輝度勾配特徴点を選択すること
を特徴とする請求項２、３、５、６のいずれか１項に記載の車線認識装置。
The feature point selection unit sets a total upper limit value of the lane likelihood of luminance gradient feature points existing in one local region,
Wherein as the sum of the lane likelihood of luminance gradient feature points present in each local region becomes equal to or less than the total limit value, according to claim 2, characterized by selecting a point brightness gradient characteristic, 3, 5, 6 The lane recognition device according to any one of the above.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014083655A JP6331629B2 (en) | 2014-04-15 | 2014-04-15 | Lane recognition device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014083655A JP6331629B2 (en) | 2014-04-15 | 2014-04-15 | Lane recognition device |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2015204017A JP2015204017A (en) | 2015-11-16 |
| JP2015204017A5 JP2015204017A5 (en) | 2018-04-26 |
| JP6331629B2 true JP6331629B2 (en) | 2018-05-30 |
Family
ID=54597436
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2014083655A Expired - Fee Related JP6331629B2 (en) | 2014-04-15 | 2014-04-15 | Lane recognition device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6331629B2 (en) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6354963B2 (en) * | 2016-09-09 | 2018-07-11 | 本田技研工業株式会社 | Object recognition apparatus, object recognition method, and object recognition program |
| JP6817804B2 (en) * | 2016-12-16 | 2021-01-20 | クラリオン株式会社 | Bound line recognition device |
| JP7380443B2 (en) | 2020-06-22 | 2023-11-15 | トヨタ自動車株式会社 | Partial image generation device and computer program for partial image generation |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3194301B2 (en) * | 1992-10-05 | 2001-07-30 | トヨタ自動車株式会社 | Guideline detector |
| JP3399113B2 (en) * | 1994-09-20 | 2003-04-21 | 日産自動車株式会社 | Vehicle travel path recognition device and alarm / travel control device using the same |
| JP3102478B2 (en) * | 1998-08-17 | 2000-10-23 | 日本電気株式会社 | Linear mark detection method and device |
| JP4539415B2 (en) * | 2005-04-15 | 2010-09-08 | 株式会社デンソー | Image processing device |
| JP4733545B2 (en) * | 2006-03-27 | 2011-07-27 | 富士重工業株式会社 | Lane recognition device |
| JP5034733B2 (en) * | 2007-07-13 | 2012-09-26 | カシオ計算機株式会社 | Feature point tracking device and program |
| JP5363920B2 (en) * | 2009-08-31 | 2013-12-11 | 富士重工業株式会社 | Vehicle white line recognition device |
| JP5541099B2 (en) * | 2010-11-05 | 2014-07-09 | 株式会社デンソー | Road marking line recognition device |
-
2014
- 2014-04-15 JP JP2014083655A patent/JP6331629B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2015204017A (en) | 2015-11-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6473571B2 (en) | TTC measuring device and TTC measuring program | |
| JP6606610B2 (en) | Runway boundary estimation device and travel support system using the same | |
| US9773176B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
| US11093763B2 (en) | Onboard environment recognition device | |
| CN112292711A (en) | Correlating LIDAR data and image data | |
| JP6201148B2 (en) | CALIBRATION APPARATUS, CALIBRATION METHOD, MOBILE BODY CAMERA HAVING CALIBRATION FUNCTION, AND PROGRAM | |
| JP4872769B2 (en) | Road surface discrimination device and road surface discrimination method | |
| JP6601506B2 (en) | Image processing apparatus, object recognition apparatus, device control system, image processing method, image processing program, and vehicle | |
| JP6139465B2 (en) | Object detection device, driving support device, object detection method, and object detection program | |
| JP6021689B2 (en) | Vehicle specification measurement processing apparatus, vehicle specification measurement method, and program | |
| JP2011022995A (en) | Vanishing point estimation device and program | |
| JP2010079582A (en) | Apparatus, method and program for detecting object | |
| JP6651702B2 (en) | Object detection device, object detection method, and information processing program | |
| JP6331629B2 (en) | Lane recognition device | |
| US10614323B2 (en) | Scene analysis method and visual navigation device | |
| JP2016206801A (en) | Object detection device, mobile equipment control system and object detection program | |
| JP2020056717A (en) | Position detection device | |
| JP6331628B2 (en) | Lane recognition device | |
| JP6241172B2 (en) | Vehicle position estimation device and vehicle position estimation method | |
| JP2012252501A (en) | Traveling path recognition device and traveling path recognition program | |
| JP6431299B2 (en) | Vehicle periphery monitoring device | |
| KR20090083184A (en) | Method for dectecting front and rear vehicle by using image | |
| JP6569416B2 (en) | Image processing apparatus, object recognition apparatus, device control system, image processing method, and image processing program | |
| JP6507590B2 (en) | Image conversion apparatus and image conversion method | |
| JP6354963B2 (en) | Object recognition apparatus, object recognition method, and object recognition program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170127 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180117 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180315 |
|
| 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: 20180403 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180416 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6331629 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |