JP6568437B2 - 区画線認識装置 - Google Patents
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Description
本発明は、区画線認識装置に関する。
道路を走行中の車両の事故防止のために、車両が走行する領域を定めた路上の区画線を認識する技術が求められている。特許文献１には、自車両走行路の撮像画像内に第１画像処理領域を左右個別に設定して車線標示を検出する車線標示検出部３１と、検出した撮像画像内の左右一方の車線標示及び車線幅に基づき撮像画像内において左右他方の車線標示位置を推定する車線標示位置推定部３３と、自車両走行路の撮像画像内に第１画像処理領域を含みかつ第１画像処理領域よりも広い第２画像処理領域を設定して車線標示を検出する広域車線標示検出部３４と、車線標示検出部３１による車線標示の検出結果及び車線標示位置推定部３３による車線標示位置の推定結果それぞれに対し広域車線標示検出部３４による車線標示の検出結果とのマッチングを行う検出結果照合部３５と、検出結果照合部３５のマッチング結果に基づきレーンを認識するレーン認識状況判断部３６とを備えるレーン認識装置が開示されている。
特許文献１に記載されている発明では、路面から得られる情報に含まれるノイズの耐性に改良の余地がある。
本発明の第１の態様に係る区画線認識装置は、車両の左側の路面情報を取得する第１のセンサと、前記車両の右側の路面情報を取得する第２のセンサと、前記第１のセンサが取得した情報に基づき当該車両の左側の区画線の候補である左区画線候補を検出し、当該車両から前記左区画線候補までの距離を算出する左区画線位置算出部と、前記第２のセンサが取得した情報に基づき当該車両の右側の区画線の候補である右区画線候補を検出し、当該車両から前記右区画線候補までの距離を算出する右区画線位置算出部と、当該車両の左右に存在する区画線の間隔である第１車線幅を算出する車線幅算出部と、当該車両の幅を記憶する記憶部と、前記左区画線位置算出部が算出した当該車両から前記左区画線候補までの距離、前記右区画線位置算出部が算出した当該車両から前記右区画線候補までの距離、前記記憶部に記憶された当該車両の幅、および前記第１車線幅とに基づき、前記左区画線位置算出部が検出した前記左区画線候補、および前記右区画線位置算出部が検出した前記右区画線候補が当該車両の左右の区画線か否かを判断する区画線判定部と、を備え、前記区画線判定部は、前記左区画線位置算出部よって検知された前記左区画線候補の位置、前記記憶部に記憶された当該車両の幅、および前記車線幅算出部が算出した前記第１車線幅に基づき、前記第２のセンサが取得した情報における探索領域を推定し、前記右区画線位置算出部に前記探索領域内において前記右区画線候補を検出させ、前記右区画線位置算出部が前記探索領域内において前記右区画線候補を検出すると、当該左区画線候補および当該右区画線候補を当該車両の左右の区画線と判断する。
本発明の第２の態様に係る区画線認識装置は、車両の左側の路面情報を取得する第１のセンサと、前記車両の右側の路面情報を取得する第２のセンサと、前記第１のセンサが取得した情報に基づき当該車両の左側の区画線の候補である左区画線候補を検出し、当該車両から前記左区画線候補までの距離を算出する左区画線位置算出部と、前記第２のセンサが取得した情報に基づき当該車両の右側の区画線の候補である右区画線候補を検出し、当該車両から前記右区画線候補までの距離を算出する右区画線位置算出部と、当該車両の左右に存在する区画線の間隔である第１車線幅を算出する車線幅算出部と、当該車両の幅を記憶する記憶部と、前記左区画線位置算出部が算出した当該車両から前記左区画線候補までの距離、前記右区画線位置算出部が算出した当該車両から前記右区画線候補までの距離、前記記憶部に記憶された当該車両の幅、および前記第１車線幅とに基づき、前記左区画線位置算出部が検出した前記左区画線候補、および前記右区画線位置算出部が検出した前記右区画線候補が当該車両の左右の区画線か否かを判断する区画線判定部と、を備え、前記左区画線位置算出部は、前記区画線判定部により当該車両の左の区画線であると判断された前記左区画線候補の位置、および前記車線幅算出部が算出した前記第１車線幅に基づき隣接区画線を構成する区画線を検出する左隣接区画線検出処理をさらに行い、前記右区画線位置算出部は、前記区画線判定部により当該車両の右の区画線であると判断された前記右区画線候補の位置、および前記車線幅算出部が算出した前記第１車線幅に基づき隣接区画線を構成する区画線を検出する右隣接区画線検出処理をさらに行う。
本発明の第２の態様に係る区画線認識装置は、車両の左側の路面情報を取得する第１のセンサと、前記車両の右側の路面情報を取得する第２のセンサと、前記第１のセンサが取得した情報に基づき当該車両の左側の区画線の候補である左区画線候補を検出し、当該車両から前記左区画線候補までの距離を算出する左区画線位置算出部と、前記第２のセンサが取得した情報に基づき当該車両の右側の区画線の候補である右区画線候補を検出し、当該車両から前記右区画線候補までの距離を算出する右区画線位置算出部と、当該車両の左右に存在する区画線の間隔である第１車線幅を算出する車線幅算出部と、当該車両の幅を記憶する記憶部と、前記左区画線位置算出部が算出した当該車両から前記左区画線候補までの距離、前記右区画線位置算出部が算出した当該車両から前記右区画線候補までの距離、前記記憶部に記憶された当該車両の幅、および前記第１車線幅とに基づき、前記左区画線位置算出部が検出した前記左区画線候補、および前記右区画線位置算出部が検出した前記右区画線候補が当該車両の左右の区画線か否かを判断する区画線判定部と、を備え、前記左区画線位置算出部は、前記区画線判定部により当該車両の左の区画線であると判断された前記左区画線候補の位置、および前記車線幅算出部が算出した前記第１車線幅に基づき隣接区画線を構成する区画線を検出する左隣接区画線検出処理をさらに行い、前記右区画線位置算出部は、前記区画線判定部により当該車両の右の区画線であると判断された前記右区画線候補の位置、および前記車線幅算出部が算出した前記第１車線幅に基づき隣接区画線を構成する区画線を検出する右隣接区画線検出処理をさらに行う。
本発明によれば、路面から得られる情報に含まれるノイズに起因する区画線の誤検知を減少させることができる。
（第１の実施の形態）
以下、図１〜図１６を参照して、本発明にかかる区画線認識装置の第１の実施の形態を説明する。本実施の形態において、区画線とは、車道中央線、車線境界線、および車道外側線の全てを含む概念である。
図１は、車両２に搭載される区画線認識装置１の構成を示す図である。車両２は、区画線認識装置１と、車両制御ユニット１０８とを備える。区画線認識装置１と、車両制御ユニット１０８とは、ＣＡＮバス１０７により接続される。区画線認識装置１が認識した区画線に関する情報は、車両制御ユニット１０８に送信される。
以下、図１〜図１６を参照して、本発明にかかる区画線認識装置の第１の実施の形態を説明する。本実施の形態において、区画線とは、車道中央線、車線境界線、および車道外側線の全てを含む概念である。
図１は、車両２に搭載される区画線認識装置１の構成を示す図である。車両２は、区画線認識装置１と、車両制御ユニット１０８とを備える。区画線認識装置１と、車両制御ユニット１０８とは、ＣＡＮバス１０７により接続される。区画線認識装置１が認識した区画線に関する情報は、車両制御ユニット１０８に送信される。
区画線認識装置１は、車両２の前方を撮影する前方カメラ１０１−Ｆｒと、車両２の後方を撮影する後方カメラ１０１−Ｒｒと、車両２の左側方を監視する左サイドカメラ１０１−ＳＬと、車両２の右側方を撮影する右サイドカメラ１０１−ＳＲと、これらのカメラが撮影して得られた画像を処理する画像処理装置１０２と、記憶装置１０３と、ＣＰＵ１０４と、メモリ１０５と、ＣＡＮ Ｉ／Ｆ １０６とを備える。
前方カメラ１０１−Ｆｒ、後方カメラ１０１−Ｒｒ、左サイドカメラ１０１−ＳＬ、および右サイドカメラ１０１−ＳＲは広角レンズ、たとえば魚眼レンズを備えたカメラであり、所定時間ごとに撮影を行い、撮影して得られた画像に関する情報を画像処理装置１０２へ出力する。
前方カメラ１０１−Ｆｒ、後方カメラ１０１−Ｒｒ、左サイドカメラ１０１−ＳＬ、および右サイドカメラ１０１−ＳＲは広角レンズ、たとえば魚眼レンズを備えたカメラであり、所定時間ごとに撮影を行い、撮影して得られた画像に関する情報を画像処理装置１０２へ出力する。
画像処理装置１０２は、前方カメラ１０１−Ｆｒ、後方カメラ１０１−Ｒｒ、左サイドカメラ１０１−ＳＬ、および右サイドカメラ１０１−ＳＲのそれぞれから受信した情報に基づき画像データを生成し、ＣＰＵ１０４に出力する。すなわち、前方カメラ１０１−Ｆｒが撮影して得られた画像に関する情報を画像処理装置１０２が処理することによりＣＰＵ１０４が処理可能な画像データを得る。ただし以下では画像処理装置１０２の動作は特に言及せず、画像処理装置１０２が処理して得られた画像データを「前方カメラ１０１−Ｆｒが撮影して得られた画像」や「前方カメラ１０１−Ｆｒの画像」などと呼ぶ。
記憶装置１０３は不揮発性記憶媒体であり、記憶装置１０３には区画線認識装置１が実行するプログラム、車両２の幅、および後述するデータなどが記憶される。
ＣＰＵ１０４は、画像処理装置１０２が出力する画像データを用いて、車両の自車線、隣接車線を構成する白線の情報、すなわち自車線や隣接車線を構成する白線の有無および自車両との位置関係を抽出し、その白線情報をメモリ１０５に蓄える。自車線、および隣接車線の情報は、ＣＡＮ Ｉ／Ｆ １０６、およびＣＡＮバス１０７を経由して、車両制御ユニット１０８に送られる。
なお、本実施の形態において後方カメラ１０１−Ｒｒは必ずしも必要ではなく、前方カメラ１０１−Ｆｒがあれば区画線認識装置を実施可能である。
記憶装置１０３は不揮発性記憶媒体であり、記憶装置１０３には区画線認識装置１が実行するプログラム、車両２の幅、および後述するデータなどが記憶される。
ＣＰＵ１０４は、画像処理装置１０２が出力する画像データを用いて、車両の自車線、隣接車線を構成する白線の情報、すなわち自車線や隣接車線を構成する白線の有無および自車両との位置関係を抽出し、その白線情報をメモリ１０５に蓄える。自車線、および隣接車線の情報は、ＣＡＮ Ｉ／Ｆ １０６、およびＣＡＮバス１０７を経由して、車両制御ユニット１０８に送られる。
なお、本実施の形態において後方カメラ１０１−Ｒｒは必ずしも必要ではなく、前方カメラ１０１−Ｆｒがあれば区画線認識装置を実施可能である。
図２は、区画線認識装置１の構成を示す図である。図２に示すブロックは、画像処理装置１０２のＲＯＭに保存されているプログラムが有する機能をブロック図として示したものである。
左白線検知部２０１は、左サイドカメラ１０１−ＳＬから得られた画像を処理して車両２の左側の白線候補を検知する。右白線検知部２０２は、右サイドカメラ１０１−ＳＲから得られた画像を処理して車両の右側の白線候補を検知する。左白線位置計算部２０３は、左白線検知部２０１が検知した白線候補について、車両２との相対位置を算出する。右白線位置計算部２０４は、右白線検知部２０２で検知した白線候補について、車両２との相対位置を算出する。また、左白線検知部２０１は車両２の左側に隣接する車線の検出を、右白線検知部２０２は車両２の右側に隣接する車線の検出をさらに行う。
左白線検知部２０１は、左サイドカメラ１０１−ＳＬから得られた画像を処理して車両２の左側の白線候補を検知する。右白線検知部２０２は、右サイドカメラ１０１−ＳＲから得られた画像を処理して車両の右側の白線候補を検知する。左白線位置計算部２０３は、左白線検知部２０１が検知した白線候補について、車両２との相対位置を算出する。右白線位置計算部２０４は、右白線検知部２０２で検知した白線候補について、車両２との相対位置を算出する。また、左白線検知部２０１は車両２の左側に隣接する車線の検出を、右白線検知部２０２は車両２の右側に隣接する車線の検出をさらに行う。
車線幅算出部２０５は、後方カメラ１０１−Ｒｒまたは前方カメラ１０１−Ｆｒから得られた画像を用いて車両２の左右両方の白線を検知し、車線幅を算出する。白線判定部２０６は、左白線位置計算部２０３、右白線位置計算部２０４、車線幅算出部２０５で得られた結果を用い、検出された白線候補の組み合わせが適切であるか否かを判定する。白線判定部２０６は、適切と判断した白線候補の組み合わせを白線として確定して車両制御ユニット１０８に出力する。
図３は、記憶装置１０３に保存されるデータを示す図である。記憶装置１０３には、検知時刻データ１５０１と、キャリブレーションデータ１５０２と、フロント情報１５０４と、右サイド情報１５０５と、左サイド情報１５０６とが保存される。
検知時刻データ１５０１は、各カメラの画像を処理した時刻であり、検知時刻データ１５０１には各カメラに対して共通の時刻が格納される。検知時刻データ１５０１には、少なくとも時刻とタイムゾーンが含まれる。
検知時刻データ１５０１は、各カメラの画像を処理した時刻であり、検知時刻データ１５０１には各カメラに対して共通の時刻が格納される。検知時刻データ１５０１には、少なくとも時刻とタイムゾーンが含まれる。
キャリブレーションデータ１５０２には、少なくともキャリブレーションを実行した時刻と４つのカメラそれぞれについてのカメラパラメータが含まれる。キャリブレーションとは、カメラパラメータを補正する処理である。工場出荷時のカメラパラメータは設計値が入力されている。一度もキャリブレーションが実行されていない場合には、時刻のデータは例えば１９７０年１月１日０時０分０秒等、工場出荷前の任意の日時を格納することで、工場出荷時の状態のままであることを示す。カメラパラメータは、カメラの内部パラメータ、外部パラメータを含む。内部パラメータとは、カメラの焦点距離、撮像素子の画素数、および撮像素子のサイズなどである。外部パラメータとは、カメラの取付け位置、および取付け姿勢である。そのため、カメラパラメータを用いることにより、それぞれのカメラが撮影して得られる画像上の位置と、実空間における位置との関係が算出できる。
なお、以下の説明にて用いる「距離」や「幅」などは原則として実空間におけるものをいい、カメラが撮影して得られる画像上におけるものを指す場合には「画像上の距離」や「画像上の幅」と呼ぶ。
なお、以下の説明にて用いる「距離」や「幅」などは原則として実空間におけるものをいい、カメラが撮影して得られる画像上におけるものを指す場合には「画像上の距離」や「画像上の幅」と呼ぶ。
フロント情報１５０４には、前方カメラ１０１−Ｆｒからの画像を処理して得られた白線の情報に基づいて演算された右側および左側の白線の線種、ならびにそれら左右白線の車両からの相対距離が含まれる。さらにフロント情報１５０４には、後述する演算処理により停止線を検知された場合は停止線までの距離、停止線が伸びている方向（右／左／無）が格納される。後述する演算処理により停止線が検知されなかった場合、停止線の有無は「無」となり、「伸び方向」、「距離」はそれぞれ「無」、「−１」となる。なお、後方カメラ１０１−Ｒｒから得られた画像を処理した結果を同様にリア情報として保存してもよい。
右サイド情報１５０５は、右サイドカメラ１０１−ＳＲで検知した白線に関する情報を含む。また、少なくとも自車線の白線、隣接車線の白線に関する情報を含み、それぞれ線種、車両からの距離を含む。左サイド情報１５０６は、左サイドカメラ１０１−ＳＬで検知した白線に関する情報を含む。含まれるデータは、右サイド情報１５０５と同様であるため、説明は省略する。
（自車線と隣接車線の定義）
本実施の形態において、自車線とは車両の両側に存在する２本の白線をいう。隣接車線とは、隣接する走行レーンを構成する白線のうち、自車線を構成する白線を除く白線をいう。また、白線の太さ、すなわち白線の幅を白線幅と呼ぶ。この白線幅は区画線の種類、すなわち車道中央線、車線境界線、および車道外側線を問わず一定であり、白線幅は既知とする。具体例を図４を用いて説明する。
図４は、自車線および隣接車線の定義を説明する図である。図４は、片側４車線の車道を示しており、左から第１レーン、第２レーン、第３レーン、第４レーンと呼ぶ。車両２が第２レーンに居る場合、自車線とは白線Ｂおよび白線Ｃである。自車線の左に隣接する第１レーンは、白線Ａと白線Ｂにより構成されるが、左の隣接車線とは白線Ａのみである。同様に、右の隣接車線は白線Ｄであり、右の隣々接車線は白線Ｅである。
本実施の形態において、自車線とは車両の両側に存在する２本の白線をいう。隣接車線とは、隣接する走行レーンを構成する白線のうち、自車線を構成する白線を除く白線をいう。また、白線の太さ、すなわち白線の幅を白線幅と呼ぶ。この白線幅は区画線の種類、すなわち車道中央線、車線境界線、および車道外側線を問わず一定であり、白線幅は既知とする。具体例を図４を用いて説明する。
図４は、自車線および隣接車線の定義を説明する図である。図４は、片側４車線の車道を示しており、左から第１レーン、第２レーン、第３レーン、第４レーンと呼ぶ。車両２が第２レーンに居る場合、自車線とは白線Ｂおよび白線Ｃである。自車線の左に隣接する第１レーンは、白線Ａと白線Ｂにより構成されるが、左の隣接車線とは白線Ａのみである。同様に、右の隣接車線は白線Ｄであり、右の隣々接車線は白線Ｅである。
（画像処理装置の動作）
以下、フローチャートを用いて画像処理装置１０２の動作を説明する。
（メインフローチャート）
図５は、区画線認識装置１の主たる動作を表すフローチャートである。車両２のイグニッションキースイッチがＯＮにされると動作が開始される。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ３０１において、自車線の白線を検知する。自車線の白線の検知については、後に図６を用いて説明する。次にステップＳ３０２に進む。
以下、フローチャートを用いて画像処理装置１０２の動作を説明する。
（メインフローチャート）
図５は、区画線認識装置１の主たる動作を表すフローチャートである。車両２のイグニッションキースイッチがＯＮにされると動作が開始される。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ３０１において、自車線の白線を検知する。自車線の白線の検知については、後に図６を用いて説明する。次にステップＳ３０２に進む。
ステップＳ３０２において、隣接車線の白線を検知する。隣接車線の白線の検知については、後に図１２を用いて説明する。次にステップＳ３０３に進む。
ステップＳ３０３において、イグニッションキースイッチがＯＦＦにされたか否かを判断する。イグニッションキースイッチがＯＦＦにされたと判断する場合は、図５に示す処理を実行するプログラムを終了し、イグニッションキースイッチがＯＦＦにされていないと判断する場合はステップＳ３０１に戻る。
すなわち画像処理装置１０２は、イグニッションキースイッチがＯＦＦにされるまで自車線の白線の検知と隣接車線の白線の検知を繰り返す。
ステップＳ３０３において、イグニッションキースイッチがＯＦＦにされたか否かを判断する。イグニッションキースイッチがＯＦＦにされたと判断する場合は、図５に示す処理を実行するプログラムを終了し、イグニッションキースイッチがＯＦＦにされていないと判断する場合はステップＳ３０１に戻る。
すなわち画像処理装置１０２は、イグニッションキースイッチがＯＦＦにされるまで自車線の白線の検知と隣接車線の白線の検知を繰り返す。
（自車線の白線検知）
図６は、図５のステップＳ３０１、すなわち自車線の白線を検知する処理の詳細を示すフローチャートである。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ４０１において、車線幅ｗｌａｎｅを算出する。車線幅ｗｌａｎｅの算出については、後に図９を用いて説明する。車線幅ｗｌａｎｅを算出するとステップＳ４０２に進む。
ステップＳ４０２において、白線をまたいでいるか否かを判断する。これは、前方カメラ１０１−Ｆｒ又は後方カメラ１０１−Ｒｒから得られた画像において、白線が中央付近の所定の範囲に存在するか否かにより判断が可能である。白線をまたいでいないと判断するとステップＳ４０４に進み、白線を跨いでいると判断するとステップＳ４０３に進む。また、前方カメラ１０１−Ｆｒ又は後方カメラ１０１−Ｒｒの光軸が車両軸心方向に合致して設置されていれば、車幅に基づいて白線を跨いでいるか否かを判断することもできる。
図６は、図５のステップＳ３０１、すなわち自車線の白線を検知する処理の詳細を示すフローチャートである。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ４０１において、車線幅ｗｌａｎｅを算出する。車線幅ｗｌａｎｅの算出については、後に図９を用いて説明する。車線幅ｗｌａｎｅを算出するとステップＳ４０２に進む。
ステップＳ４０２において、白線をまたいでいるか否かを判断する。これは、前方カメラ１０１−Ｆｒ又は後方カメラ１０１−Ｒｒから得られた画像において、白線が中央付近の所定の範囲に存在するか否かにより判断が可能である。白線をまたいでいないと判断するとステップＳ４０４に進み、白線を跨いでいると判断するとステップＳ４０３に進む。また、前方カメラ１０１−Ｆｒ又は後方カメラ１０１−Ｒｒの光軸が車両軸心方向に合致して設置されていれば、車幅に基づいて白線を跨いでいるか否かを判断することもできる。
白線を跨いでいないと判断されると実行されるステップＳ４０４では、第１車線幅ｗｌｉｎｅをステップＳ４０１において算出されるｗｌａｎｅのままとし、ステップＳ４０５に進む。第１車線幅ｗｌｉｎｅとは後の処理で使用する変数であり、左サイドカメラ１０１−ＳＬと右サイドカメラ１０１−ＳＲのそれぞれで検知される白線同士の距離である。
白線を跨いでいると判断されると実行されるステップＳ４０３では、第１車線幅ｗｌｉｎｅをステップＳ４０１において算出されるｗｌａｎｅの２倍とし、ステップＳ４０５に進む。
ステップＳ４０５では、左サイドカメラ１０１−ＳＬと右サイドカメラ１０１−ＳＲとからそれぞれ画像を取得しステップＳ４０６に進む。
白線を跨いでいると判断されると実行されるステップＳ４０３では、第１車線幅ｗｌｉｎｅをステップＳ４０１において算出されるｗｌａｎｅの２倍とし、ステップＳ４０５に進む。
ステップＳ４０５では、左サイドカメラ１０１−ＳＬと右サイドカメラ１０１−ＳＲとからそれぞれ画像を取得しステップＳ４０６に進む。
ステップＳ４０６では、ステップＳ４０５において取得した画像それぞれから白線候補を検知する。白線の検知には、例えば輝度値が黒色相当と白色相当の境界エッジを用いる。このとき検知される白線候補には、白線以外が含まれる場合がある。たとえば、道路上に形成された轍に雨が溜まり、水溜りに太陽光が反射されることで白線候補として検知される場合がある。次にステップＳ４０７に進む。
ステップＳ４０７では、ステップＳ４０６において検知した白線候補のそれぞれの画像中の位置、およびカメラパラメータを用いて、当該車両の右端から右白線候補までの距離ｄｒと、当該車両の左端から左車線候補までの距離ｄｌを算出する。次にステップＳ４０８に進む。
ステップＳ４０７では、ステップＳ４０６において検知した白線候補のそれぞれの画像中の位置、およびカメラパラメータを用いて、当該車両の右端から右白線候補までの距離ｄｒと、当該車両の左端から左車線候補までの距離ｄｌを算出する。次にステップＳ４０８に進む。
ステップＳ４０８では、ステップＳ４０６において検知した白線候補の位置の整合性を以下のように検討する。すなわち、第１車線幅ｗｌｉｎｅと、車両から右白線候補までの距離ｄｒ、左車線候補までの距離ｄｌ、および車幅ｗＶの和（以下、第２車線幅）との差分が、予め定めた閾値ｄｔｈ以内であるか否かにより、上記整合性の判定を行う。整合する、すなわち第１車線幅ｗｌｉｎｅと第２車線幅との差が閾値ｄｔｈ以内であると判断する場合はステップＳ４１０に進む。整合しない、すなわち第１車線幅ｗｌｉｎｅと第２車線幅との差が閾値ｄｔｈより大きいと判断する場合はステップＳ４０９に進む。
ステップＳ４０９では、ステップＳ４０７において算出した距離ｄｌと距離ｄｒの全てのペアをステップＳ４０８において検証したか否かを判断する。全てのペアを検証したと判断する場合はステップＳ４１１に進み、未検証のペアが残っていると判断する場合はステップＳ４０８に戻る。たとえば、ステップＳ４０６において左サイドカメラ１０１−ＳＬから得られた画像から２つの白線候補が検知され、右サイドカメラ１０１−ＳＲから得られた画像から３つの白線候補が検知された場合には、ステップＳ４０８が最大で６回実行される。
ステップＳ４１０では、直前にステップＳ４０８において検証された白線候補のペアを白線として確定し、自車線の白線検知処理を終了する。
ステップＳ４１１では、白線が存在しないとして確定し、自車線の白線検知処理を終了する。
ステップＳ４１０では、直前にステップＳ４０８において検証された白線候補のペアを白線として確定し、自車線の白線検知処理を終了する。
ステップＳ４１１では、白線が存在しないとして確定し、自車線の白線検知処理を終了する。
（自車線の白線検知の具体例）
図７および図８を用いて、図６を用いて説明した自車線の白線検知の具体例を説明する。図７および図８のいずれも、車両２は片側２車線の車道を走行中であり、その車道は、車道外側線である白線７０１と、車線境界線である白線７０２と、車道中央線である白線７０３とを有する。図７および図８では、車道中央線を超えて存在する反対車線用の白線を省略している。
図７（ａ）は車両２が白線をまたいでいない場合、図７（ｂ）は車両２が白線７０２をまたいでいる場合を示す図である。
図７および図８を用いて、図６を用いて説明した自車線の白線検知の具体例を説明する。図７および図８のいずれも、車両２は片側２車線の車道を走行中であり、その車道は、車道外側線である白線７０１と、車線境界線である白線７０２と、車道中央線である白線７０３とを有する。図７および図８では、車道中央線を超えて存在する反対車線用の白線を省略している。
図７（ａ）は車両２が白線をまたいでいない場合、図７（ｂ）は車両２が白線７０２をまたいでいる場合を示す図である。
図７（ａ）に示す白線をまたいでいない場合では、左サイドカメラ１０１−ＳＬが路面を撮影して得られた画像には白線７０１が撮影されている蓋然性が高い。同様に、右サイドカメラ１０１−ＳＲが路面を撮影して得られた画像には白線７０２と白線７０３が撮影されている蓋然性が高い。したがって、図６のステップＳ４０７において、距離ｄｌは車両２から白線７０１までの距離、距離ｄｒは車両２から白線７０２までの距離となる。第２車線幅は距離ｄｌ、距離ｄｒ、および車幅ｗＶの和なので、第１車線幅ｗｌｉｎｅと第２車線幅とがほぼ一致すると想定できる。そのため、図６のステップＳ４０４では、第１車線幅がステップＳ４０１において算出した車線幅ｗｌａｎｅと等しく設定される（図６、Ｓ４０４）。
一方、図７（ｂ）に示す白線をまたいでいる場合では、左サイドカメラ１０１−ＳＬが路面を撮影して得られた画像には白線７０１が撮影されている蓋然性が高い。同様に、右サイドカメラ１０１−ＳＲが路面を撮影して得られた画像には白線７０３が撮影されている蓋然性が高い。したがって図６のステップＳ４０７において、距離ｄｌは車両２から白線７０１までの距離、距離ｄｒは車両２から白線７０３までの距離となり、第１車線幅ｗｌｉｎｅは車線幅のほぼ２倍と想定できる。そのため、図６のステップＳ４０３では、第１車線幅はステップＳ４０１において算出した車線幅ｗｌａｎｅの２倍に設定される（図６、Ｓ４０３）。
図８は、図６のステップＳ４０８に関連する、白線の検証例を示す図である。ここで、右サイドカメラ１０１−ＳＲが路面を撮影して得られた画像に轍８０１が撮影されており、右白線検知部２０２が轍８０１を白線候補として検知したとする。このとき、距離ｄｒは車両２から轍８０１までの距離となる。しかし、距離ｄｌ、距離ｄｒ、および車幅ｗＶの和である第２車線幅と、車線幅ｗｌａｎｅは一致しないので、閾値ｄｔｈを適切に設定することにより、白線７０１と轍８０１のペアは白線として判定されることは無い。つまり、轍８０１を白線として誤検知することが無い。
また、図８では轍を誤検出の対象例として紹介したが、路肩を白線として誤検知することも同様に防ぐことができる。
また、図８では轍を誤検出の対象例として紹介したが、路肩を白線として誤検知することも同様に防ぐことができる。
（車線幅算出処理）
図９は、図６のステップＳ４０１である車線幅算出処理の詳細を示すフローチャートである。車線幅算出処理は、車線幅算出部２０５にて実行されるものである。なお、本実施の形態では前方カメラ１０１−Ｆｒの処理として示しているが、後方カメラ１０１−Ｒｒでもよく、いずれかのカメラから得られる画像に対して処理が実行されればよい。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ６０１では、前方カメラ１０１−Ｆｒが撮影して得られた画像を取得してステップＳ６０２に進む。
ステップＳ６０２では、ステップＳ６０１において取得した画像を対象として、図６のステップＳ４０６と同様の手法により白線を検知する。次にステップＳ６０３に進む。
図９は、図６のステップＳ４０１である車線幅算出処理の詳細を示すフローチャートである。車線幅算出処理は、車線幅算出部２０５にて実行されるものである。なお、本実施の形態では前方カメラ１０１−Ｆｒの処理として示しているが、後方カメラ１０１−Ｒｒでもよく、いずれかのカメラから得られる画像に対して処理が実行されればよい。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ６０１では、前方カメラ１０１−Ｆｒが撮影して得られた画像を取得してステップＳ６０２に進む。
ステップＳ６０２では、ステップＳ６０１において取得した画像を対象として、図６のステップＳ４０６と同様の手法により白線を検知する。次にステップＳ６０３に進む。
ステップＳ６０３は、ステップＳ６０２において検知された白線が、以下の条件を満たすか否かを判断する。その条件とはすなわち、後述する左検知領域１００２において１本のみ白線が検知され、後述する右検知領域１００３において１本のみ白線が検知され、後述する中央検知領域１００４において白線が検知されていないことである。これらの条件をすべて満たすと判断する場合はステップＳ６０４に進み、少なくとも１つの条件を満たさないと判断する場合はステップＳ６０７に進む。
ステップＳ６０４では、２本の白線の特徴点を検出して画像上の座標を算出する。例えば、予め定めた直線上において、輝度値が黒色相当と白色相当の境界を特徴点とする。次にステップＳ６０５に進む。
ステップＳ６０４では、２本の白線の特徴点を検出して画像上の座標を算出する。例えば、予め定めた直線上において、輝度値が黒色相当と白色相当の境界を特徴点とする。次にステップＳ６０５に進む。
ステップＳ６０５では、ステップＳ６０４において得た特徴点のうち、それぞれの白線において画像の中央に近い方の特徴点を特定し、特定した特徴点の車両２からの相対位置を算出してステップＳ６０６に進む。
ステップＳ６０６では、ステップＳ６０５において相対位置を算出した２点間の距離を算出してこれを車線幅とし、車線幅算出処理を終了する。
ステップＳ６０３において否定判定をされると実行されるステップＳ６０７では、規定値、たとえば３ｍを車線幅とし、車線幅算出処理を終了する。
ステップＳ６０６では、ステップＳ６０５において相対位置を算出した２点間の距離を算出してこれを車線幅とし、車線幅算出処理を終了する。
ステップＳ６０３において否定判定をされると実行されるステップＳ６０７では、規定値、たとえば３ｍを車線幅とし、車線幅算出処理を終了する。
（車線幅算出処理の例）
図１０は、図９のステップＳ６０３における処理領域を示す図である。符号１００１は前方カメラ１０１−Ｆｒが撮影して得られた画像である。画像１００１の左側であって上部を除いた領域が左検知領域１００２、画像１００１の右側であって上部を除いた領域が右検知領域１００３、画像１００１の中央であって上部を除いた領域が中央検知領域１００４である。図９に戻って説明を続ける。
図１０は、図９のステップＳ６０３における処理領域を示す図である。符号１００１は前方カメラ１０１−Ｆｒが撮影して得られた画像である。画像１００１の左側であって上部を除いた領域が左検知領域１００２、画像１００１の右側であって上部を除いた領域が右検知領域１００３、画像１００１の中央であって上部を除いた領域が中央検知領域１００４である。図９に戻って説明を続ける。
図１１は、図９のステップＳ６０４〜Ｓ６０６における処理例を示す図である。符号１００１は、図１０と同様に前方カメラ１０１−Ｆｒが撮影して得られた画像を示す。図１１に示すように、図示左右を画像１００１のＸ軸方向、図示上下を画像１００１のＹ軸方向と定義する。この画像には、カメラで撮影された車両２の左の白線１０１０と、車両２の右の白線１０１１が含まれている。
ステップＳ６０４において、区画線認識装置１はＸ軸に平行な直線であって予め定めたＹ座標を有する直線１０１６の上を探索し、特徴点１０１２〜１０１５を検出して画像上の座標を得る。次にステップＳ６０５において、区画線認識装置１はそれぞれの白線において画像の中央に近いほうの特徴点、すなわち特徴点１０１３および特徴点１０１４を特定する。そして、前方カメラ１０１−Ｆｒのカメラパラメータに基づき、それら特徴点の車両２からの相対位置を算出する。ステップＳ６０６において、区画線認識装置１はステップＳ６０５において算出した２つの相対距離の差分を算出することにより特徴点１０１３と特徴点１０１４の実空間における距離を算出し、これを車線幅とする。
（隣接車線の白線検知処理）
図１２は、隣接車線における白線を検知するフローチャートであり、図５のステップＳ３０２の処理に相当するものである。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ１２０１では、ステップＳ３０１の結果を取得して、自車線の白線を検知できたか否かを判断する。自車線の白線を検知できたと判断する場合はステップＳ１２０２に進み、検知できなかったと判断する場合は隣接車線の白線検知処理を終了する。
図１２は、隣接車線における白線を検知するフローチャートであり、図５のステップＳ３０２の処理に相当するものである。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ１２０１では、ステップＳ３０１の結果を取得して、自車線の白線を検知できたか否かを判断する。自車線の白線を検知できたと判断する場合はステップＳ１２０２に進み、検知できなかったと判断する場合は隣接車線の白線検知処理を終了する。
ステップＳ１２０２では、検知した両側の白線が実線であったか、それとも少なくとも一方が破線であったかを判断する。いずれも実線であると判断する場合はステップＳ１２０３に進み、それとも少なくとも一方が破線であると判断する場合はステップＳ１２０５に進む。本ステップでは、通常は車線境界線は破線で表現されるところ、交差点の手前では車線境界線も実線で表現されることを利用し、前方に交差点が存在する可能性を判断している。
ステップＳ１２０３では、後に図１３を用いて説明する交差点判定処理を実行し、ステップＳ１２０４に進む。この交差点判定処理は、実線が車道中央線あるいは車道外側線なのか、交差点手前の白線なのかを判別するものである。
ステップＳ１２０４では、交差点判定処理の結果、交差点処理が必要であると判断する場合はステップＳ１２０５に進み、交差点処理が不要であると判断する場合は、隣接車線の白線検知処理を終了する。
ステップＳ１２０４では、交差点判定処理の結果、交差点処理が必要であると判断する場合はステップＳ１２０５に進み、交差点処理が不要であると判断する場合は、隣接車線の白線検知処理を終了する。
ステップＳ１２０５では、後に図１４を用いて説明する領域設定処理を実行し、ステップＳ１２０６に進む。
ステップＳ１２０６では、当該処理領域内で白線候補が検知されたか否かを判定する。検知されたと判断する場合はステップＳ１２０８に進んで白線ありと判定し、検知されていないと判断する場合はステップＳ１２０７に進んで白線無しと判定する。ステップＳ１２０７またはステップＳ１２０８が実行されると、白線検知処理を終了する。
ステップＳ１２０６では、当該処理領域内で白線候補が検知されたか否かを判定する。検知されたと判断する場合はステップＳ１２０８に進んで白線ありと判定し、検知されていないと判断する場合はステップＳ１２０７に進んで白線無しと判定する。ステップＳ１２０７またはステップＳ１２０８が実行されると、白線検知処理を終了する。
（交差点判定処理）
図１３は、図１２のステップＳ１２０３における交差点判定処理の詳細を示すフローチャートである。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ１３０１では、前方カメラ１０１−Ｆｒが撮影して得られた画像を取得し、ステップＳ１３０２に進む。
ステップＳ１３０２では、ステップＳ１３０１において取得した画像において、自車線に直交する白線が存在するか否かを判断する。自車線に直交する白線が存在すると判断する場合はステップＳ１３０３に進み、自車線に直交する白線が存在しないと判断する場合はステップＳ１３０５に進む。
図１３は、図１２のステップＳ１２０３における交差点判定処理の詳細を示すフローチャートである。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ１３０１では、前方カメラ１０１−Ｆｒが撮影して得られた画像を取得し、ステップＳ１３０２に進む。
ステップＳ１３０２では、ステップＳ１３０１において取得した画像において、自車線に直交する白線が存在するか否かを判断する。自車線に直交する白線が存在すると判断する場合はステップＳ１３０３に進み、自車線に直交する白線が存在しないと判断する場合はステップＳ１３０５に進む。
ステップＳ１３０３では、自車線に直交する白線が自車線を構成する左側の白線にまで達しているか否かを判断する。自車線を構成する左側の白線にまで達していると判断する場合はステップＳ１３０４に進み、自車線を構成する左側の白線にまで達していないと判断する場合はステップＳ１３０５に進む。ステップＳ１３０２およびステップＳ１３０３では、停止線は区画線と直交する実線の白線であり、停止線は車道中央線から車道外側線まで伸びていることを利用している。
ステップＳ１３０４では、交差点処理が必要であると判断し、交差点判定処理を終了する。
ステップＳ１３０２またはステップＳ１３０３において否定判断がされると実行されるステップＳ１３０５では、交差点処理が不要であると判断し、交差点判定処理を終了する。
ステップＳ１３０４では、交差点処理が必要であると判断し、交差点判定処理を終了する。
ステップＳ１３０２またはステップＳ１３０３において否定判断がされると実行されるステップＳ１３０５では、交差点処理が不要であると判断し、交差点判定処理を終了する。
（領域設定処理）
図１４は、図１２のステップＳ１２０５における領域設定処理の詳細を示すフローチャートである。以下の処理では、画像上に白線の存在が推定される細長い矩形状の領域を設定する。この細長い矩形状の領域の長辺は、中心線と幅により定義され、長さ方向は画像の端部まで達する。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ９０１では、画像上の領域の中心線、すなわち画像上に推定される白線の中心線を算出する。たとえば、右の隣接車線に関する推定領域の中心は、右サイドカメラ１０１−ＳＲが撮影して得られた画像における自車線の位置、算出済みの車線幅ｗｌａｎｅ、白線幅、およびカメラパラメータに基づき算出される。次にステップＳ９０２に進む。
ステップＳ９０２では、記憶装置１０３からキャリブレーションデータ１５０２の時刻情報を取得し、ステップＳ９０３に進む。
図１４は、図１２のステップＳ１２０５における領域設定処理の詳細を示すフローチャートである。以下の処理では、画像上に白線の存在が推定される細長い矩形状の領域を設定する。この細長い矩形状の領域の長辺は、中心線と幅により定義され、長さ方向は画像の端部まで達する。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ９０１では、画像上の領域の中心線、すなわち画像上に推定される白線の中心線を算出する。たとえば、右の隣接車線に関する推定領域の中心は、右サイドカメラ１０１−ＳＲが撮影して得られた画像における自車線の位置、算出済みの車線幅ｗｌａｎｅ、白線幅、およびカメラパラメータに基づき算出される。次にステップＳ９０２に進む。
ステップＳ９０２では、記憶装置１０３からキャリブレーションデータ１５０２の時刻情報を取得し、ステップＳ９０３に進む。
ステップＳ９０３では、キャリブレーションの状態が初期状態か否かを判定する。前述のとおり、キャリブレーションデータ１５０２の時刻情報には、キャリブレーションが実行されている場合はキャリブレーションが実行された時刻が格納され、キャリブレーションが実行されていない場合はたとえば１９７０年１月１日０時０分０秒が格納される。そのため、キャリブレーションデータ１５０２の時刻情報が１９７０年１月１日０時０分０秒以外であればキャリブレーションがされている、すなわち初期状態ではないと判断してステップＳ９０５に進む。キャリブレーションデータ１５０２の時刻情報が１９７０年１月１日０時０分０秒であればキャリブレーションがされていない、すなわち初期状態であると判断してステップＳ９０４に進む。
ステップＳ９０４では、処理領域の幅を「４×画像上の白線幅」に設定し、領域設定処理を終了する。
ステップＳ９０５では、処理領域の幅を「２×画像上の白線幅」に設定し、領域設定処理を終了する。
ステップＳ９０４およびＳ９０５は、以下の考えに基づく処理である。すなわち、キャリブレーションが初期状態のままであれば、検知した白線候補の位置の精度が良くないと考えられるため処理領域を大きくし、走行中にキャリブレーションを実行済みであれば、検知した白線候補の位置の精度は初期状態に比べて良くなると考えられるため処理領域を小さくする。
ステップＳ９０５では、処理領域の幅を「２×画像上の白線幅」に設定し、領域設定処理を終了する。
ステップＳ９０４およびＳ９０５は、以下の考えに基づく処理である。すなわち、キャリブレーションが初期状態のままであれば、検知した白線候補の位置の精度が良くないと考えられるため処理領域を大きくし、走行中にキャリブレーションを実行済みであれば、検知した白線候補の位置の精度は初期状態に比べて良くなると考えられるため処理領域を小さくする。
（領域設定処理の具体例）
図１５は、領域設定処理が行われる状況を説明する図である。図１５は片側２車線の車道を車両２が走行している場面を示している。図示上方には不図示の交差点があり、交差点の存在を示す停止線１４０７が路上に描画されている。車道外側線１４０１および車道中央線１４０４は実線であるが、車線境界線１４０２、１４０３は、交差点付近では実線であり、交差点から所定距離以上離れると破線で表される。
図１５は、領域設定処理が行われる状況を説明する図である。図１５は片側２車線の車道を車両２が走行している場面を示している。図示上方には不図示の交差点があり、交差点の存在を示す停止線１４０７が路上に描画されている。車道外側線１４０１および車道中央線１４０４は実線であるが、車線境界線１４０２、１４０３は、交差点付近では実線であり、交差点から所定距離以上離れると破線で表される。
車両２が図１５の図示左側の位置（符号１４０５）にいる場合、右サイドカメラ１０１−ＳＲにより破線で表される車線境界線１４０３が撮影される。車線境界線１４０３は破線であるため（図１２、ステップＳ１２０２：ＮＯ）、領域設定処理（図１２、ステップＳ１２０５）が実行される。領域設定処理では、区画線認識装置１が白線１４０２から右側にｗｌａｎｅ離れた場所に隣接車線１４０４が存在すると推定し、右サイドカメラ１０１−ＳＲの画像上の処理領域を設定する。
一方、車両２が図示右側の位置（符号１４０６）にいる場合、左サイドカメラ１０１−ＳＬにより白線１４０２、右サイドカメラ１０１−ＳＲにより白線１４０４がそれぞれ撮影される。白線１４０２、白線１４０４ともに実線であるため、前方カメラ１０１−Ｆｒを用いた交差点判定処理が実行される（図１２、ステップＳ１２０２：ＹＥＳ、ステップＳ１２０３）。そして、停止線１４０７が自車線に直交する白線であり、自車線を構成する左側の白線、すなわち白線１４０２まで達していることから交差点処理が必要と判断する（図１３、ステップＳ１３０２：ＹＥＳ、ステップＳ１３０３：ＹＥＳ）。
図１６は、領域設定処理の例を示す図である。
図１６は、車両２が図１５の図示左側にいる状態において、右サイドカメラ１０１−ＳＲにより撮影して得られた画像である。図１６に示すように、図示上下方向がＹ座標である。図１６の図示下側に示す破線が白線１４０３である。白線１４０３の中心線１４１０と、白線１４０４が存在する領域の中心線１４１１との実空間における距離ｄ１は、既知である自車線の幅、すなわち第１車線幅と既知である白線幅との和に等しい。また、右サイドカメラ１０１−ＳＲの内部パラメータおよび外部パラメータは既知なので、右サイドカメラ１０１−ＳＲが撮影して得た画像上の距離と実空間における距離との換算が可能である。そのため、白線１４０４が存在する領域の中心線１４１１の画像上の位置は、白線１４０３の中心線１４１０の画像上の位置、および第１車線幅をカメラパラメータを用いて変換した画像上の第１車線幅などから算出される（図１４、ステップＳ９０１）。
図１６は、車両２が図１５の図示左側にいる状態において、右サイドカメラ１０１−ＳＲにより撮影して得られた画像である。図１６に示すように、図示上下方向がＹ座標である。図１６の図示下側に示す破線が白線１４０３である。白線１４０３の中心線１４１０と、白線１４０４が存在する領域の中心線１４１１との実空間における距離ｄ１は、既知である自車線の幅、すなわち第１車線幅と既知である白線幅との和に等しい。また、右サイドカメラ１０１−ＳＲの内部パラメータおよび外部パラメータは既知なので、右サイドカメラ１０１−ＳＲが撮影して得た画像上の距離と実空間における距離との換算が可能である。そのため、白線１４０４が存在する領域の中心線１４１１の画像上の位置は、白線１４０３の中心線１４１０の画像上の位置、および第１車線幅をカメラパラメータを用いて変換した画像上の第１車線幅などから算出される（図１４、ステップＳ９０１）。
キャリブレーションの有無により、白線１４０４が存在する領域の幅、すなわち図１６における距離ｄ２が決定される。キャリブレーションがされていないと判断される場合は距離ｄ２は線幅の４倍に設定され（図１４、ステップＳ９０４）、キャリブレーションがされていると判断される場合は、距離ｄ２は線幅の２倍に設定される（図１４、ステップＳ９０５）。
上述した第１の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）区画線認識装置１は、車両２の左側の路面情報を取得する第１のセンサ、すなわち左サイドカメラ１０１−ＳＬと、車両２の右側の路面情報を取得する第２のセンサ、すなわち右サイドカメラ１０１−ＳＲと、第１のセンサが取得した情報に基づき当該車両の左側の区画線の候補である左区画線候補を検出し、当該車両から左区画線候補までの距離を算出する左区画線位置算出部、すなわち左白線検知部２０１および左白線位置計算部２０３と、第２のセンサが取得した情報に基づき当該車両の右側の区画線の候補である右区画線候補を検出し、当該車両から右区画線候補までの距離を算出する右区画線位置算出部、すなわち右白線検知部２０２および右白線位置計算部２０４と、当該車両の左右に存在する区画線の間隔である第１車線幅を算出する車線幅算出部２０５と、当該車両の幅を記憶する記憶部１０３と、左区画線位置算出部が算出した当該車両から左区画線候補までの距離、右区画線位置算出部が算出した当該車両から右区画線候補までの距離、記憶部に記憶された当該車両の幅、および第１車線幅とに基づき、左区画線位置算出部が検出した左区画線候補、および右区画線位置算出部が検出した右区画線候補が当該車両の左右の区画線か否かを判断する区画線判定部、すなわち白線判定部２０６と、を備える。
区画線認識装置１をこのように構成したので、路面から得られる情報に含まれるノイズに起因する区画線の誤検知を減少させることができる。
（１）区画線認識装置１は、車両２の左側の路面情報を取得する第１のセンサ、すなわち左サイドカメラ１０１−ＳＬと、車両２の右側の路面情報を取得する第２のセンサ、すなわち右サイドカメラ１０１−ＳＲと、第１のセンサが取得した情報に基づき当該車両の左側の区画線の候補である左区画線候補を検出し、当該車両から左区画線候補までの距離を算出する左区画線位置算出部、すなわち左白線検知部２０１および左白線位置計算部２０３と、第２のセンサが取得した情報に基づき当該車両の右側の区画線の候補である右区画線候補を検出し、当該車両から右区画線候補までの距離を算出する右区画線位置算出部、すなわち右白線検知部２０２および右白線位置計算部２０４と、当該車両の左右に存在する区画線の間隔である第１車線幅を算出する車線幅算出部２０５と、当該車両の幅を記憶する記憶部１０３と、左区画線位置算出部が算出した当該車両から左区画線候補までの距離、右区画線位置算出部が算出した当該車両から右区画線候補までの距離、記憶部に記憶された当該車両の幅、および第１車線幅とに基づき、左区画線位置算出部が検出した左区画線候補、および右区画線位置算出部が検出した右区画線候補が当該車両の左右の区画線か否かを判断する区画線判定部、すなわち白線判定部２０６と、を備える。
区画線認識装置１をこのように構成したので、路面から得られる情報に含まれるノイズに起因する区画線の誤検知を減少させることができる。
（２）区画線認識装置１は、当該車両の前方または後方の情報を取得する第３のセンサ、すなわち前方カメラ１０１−Ｆｒ、または後方カメラ１０１−Ｒｒを備える。車線幅算出部は、第３のセンサが取得した情報に基づき当該車両の前方または後方における左右両側の区画線候補を検出して第１車線幅ｗｌｉｎｅを算出する。第３のセンサはカメラである。車線幅算出部２０５は、撮影して得られた画像の輝度情報に基づき区画線候補を検出する。
（３）区画線判定部、すなわち白線判定部２０６は、左区画線位置算出部が算出した当該車両から左区画線候補までの距離と、右区画線位置算出部が算出した当該車両から右区画線候補までの距離と、記憶部に記憶された当該車両の幅とを加算して第２車線幅を算出し、第２車線幅と車線幅算出部が算出した第１車線幅との差が予め定めた閾値ｄｔｈ以内である場合に、左区画線位置算出部が検出した左区画線候補と右区画線位置算出部が検出した右区画線候補とを当該車両の左右の区画線と判断する。
（４）左区画線位置算出部は、区画線判定部により当該車両の左の区画線であると判断された左区画線候補の位置、および車線幅算出部が算出した第１車線幅に基づき隣接区画線を構成する区画線を検出する左隣接区画線検出処理をさらに行い、右区画線位置算出部は、区画線判定部により当該車両の右の区画線であると判断された右区画線候補の位置、および車線幅算出部が算出した第１車線幅に基づき隣接区画線を構成する区画線を検出する右隣接区画線検出処理をさらに行う。
そのため、検出した自車線の位置に基づき隣接車線を検出することにより、隣接車線の誤検出を低減させることができる。
そのため、検出した自車線の位置に基づき隣接車線を検出することにより、隣接車線の誤検出を低減させることができる。
（５）車両２の前方または後方の情報を取得する第３のセンサ、すなわち前方カメラ１０１−Ｆｒ、または後方カメラ１０１−Ｒｒを備える。車線幅算出部は、第３のセンサが取得した情報に基づき当該車両の前方または後方における左右両側の区画線候補を検出して第１車線幅ｗｌｉｎｅを算出する。第３のセンサはカメラである。車線幅算出部２０５は、撮影して得られた画像の輝度情報に基づき区画線候補を検出する。車線幅算出部２０５は、第３のセンサが取得した情報に基づき当該車両の両側の区画線候補を検出し、両側の区画線候補に直交し少なくとも両側の区画線候補を接続する白線を停止線として検出する交差点検出処理と、当該車線幅算出部が検出した区画線候補が実線か破線かを判断する線種判別処理とが実行可能である。車線幅算出部２０５は、交差点検出処理、および線種判別処理の少なくとも一方に基づき、左隣接区画線検出処理の実行の有無および右隣接区画線検出処理の実行の有無を決定する。
そのため、交差点検出処理、および線種判別処理の処理結果から隣接車線の存在が推定されない場合には隣接車線の検出を行わず、不要な処理を削減することができる。
そのため、交差点検出処理、および線種判別処理の処理結果から隣接車線の存在が推定されない場合には隣接車線の検出を行わず、不要な処理を削減することができる。
（変形例１）
自車線の白線検知処理は、図６を用いて説明した手法に限定されない。第１の実施の形態における図６に示す手法の代わりに、以下の手法を用いてもよい。
図１７は、変形例１における自車線の白線検知処理を示すフローチャートである。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ４０１〜Ｓ４０４は第１の実施の形態と同様なので説明を省略する。
ステップＳ５０５では、右サイドカメラ１０１−ＳＲが撮影した画像を取得し、続くステップＳ５０６では、当該画像から白線候補を検知し、車両２からの相対位置を算出してステップＳ５０７に進む。
自車線の白線検知処理は、図６を用いて説明した手法に限定されない。第１の実施の形態における図６に示す手法の代わりに、以下の手法を用いてもよい。
図１７は、変形例１における自車線の白線検知処理を示すフローチャートである。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ４０１〜Ｓ４０４は第１の実施の形態と同様なので説明を省略する。
ステップＳ５０５では、右サイドカメラ１０１−ＳＲが撮影した画像を取得し、続くステップＳ５０６では、当該画像から白線候補を検知し、車両２からの相対位置を算出してステップＳ５０７に進む。
ステップＳ５０７では、左サイドカメラ１０１−ＳＬの画像における処理領域を設定する。本ステップにおける処理は、すでに図１４のフローチャートを用いて説明した領域設定処理とほぼ同じである。ただし、ステップＳ９０１の領域中心算出処理が異なる。ここでは、その差異点のみ説明する。すなわち、算出済みの右サイドカメラ１０１−ＳＲが撮影した画像における白線候補の位置、算出済みの車線幅ｗｌａｎｅ、および既知である車幅ｗＶに基づき、左サイドカメラ１０１−ＳＬの画像において白線候補が検出される可能性がある領域を処理領域として設定する。ただし、この算出には左サイドカメラ１０１−ＳＬのカメラパラメータも用いられる。また、キャリブレーションの有無により処理領域の高さが変化する点（ステップＳ９０２〜Ｓ９０４）も第１の実施の形態と同様である。
ステップＳ５０８では、左サイドカメラ１０１−ＳＬが撮影した画像を取得して、ステップＳ５０７において設定した当該処理領域内において白線の検知を行い、検知されたか否かを判定する。白線を検知したと判断する場合はステップＳ５１０に進み、ステップＳ５０６とステップＳ５０８で検知した白線のペアを白線として確定する。ステップＳ５０８において白線を検知していないと判断する場合は、ステップＳ５０９に進む。
ステップＳ５０９では、ステップＳ５０６において検知した他の白線候補があるか否かを判断し、他に白線候補があると判断する場合はステップＳ５０７に戻って同様の処理を繰り返す。白線候補が無いと判断する場合は、ステップＳ５１１に進み白線無しとして判定して自車線の白線検知処理を終了する。
ステップＳ５０９では、ステップＳ５０６において検知した他の白線候補があるか否かを判断し、他に白線候補があると判断する場合はステップＳ５０７に戻って同様の処理を繰り返す。白線候補が無いと判断する場合は、ステップＳ５１１に進み白線無しとして判定して自車線の白線検知処理を終了する。
なお、ステップＳ５０５とステップＳ５０９で右サイドカメラ１０１−ＳＲの画像を対象にし、ステップＳ５０７では左サイドカメラ１０１−ＳＬの画像を対象としているが、これらは逆でも構わない。つまり、ステップＳ５０５とステップＳ５０９で左サイドカメラ１０１−ＳＬの画像、ステップＳ５０７で右サイドカメラ１０１−ＳＲの画像を対象としてもよい。
上述した変形例１によれば、次の作用効果が得られる。
（１）区画線判定部、すなわち白線判定部２０６は、左区画線位置算出部よって検知された左区画線候補の位置、記憶部に記憶された当該車両の幅、および車線幅算出部が算出した第１車線幅に基づき、第２のセンサが取得した情報における探索領域を推定し、右区画線位置算出部に探索領域内において右区画線候補を検出させ、右区画線位置算出部が探索領域内において右区画線候補を検出すると、当該左区画線候補および当該右区画線候補を当該車両の左右の区画線と判断する。
（１）区画線判定部、すなわち白線判定部２０６は、左区画線位置算出部よって検知された左区画線候補の位置、記憶部に記憶された当該車両の幅、および車線幅算出部が算出した第１車線幅に基づき、第２のセンサが取得した情報における探索領域を推定し、右区画線位置算出部に探索領域内において右区画線候補を検出させ、右区画線位置算出部が探索領域内において右区画線候補を検出すると、当該左区画線候補および当該右区画線候補を当該車両の左右の区画線と判断する。
（２）記憶装置１０３のキャリブレーションデータ１５０２には、第１、および第２のセンサ(たとえばカメラ)のキャリブレーションが完了状態か否かが記憶される。区画線判定部は、記憶部に第１、および第２のセンサのキャリブレーションが完了状態ではないと記憶されている場合に、完了状態であると記憶されている場合に比べて、探索領域を広く設定する（図１４、ステップＳ９０３：ＹＥＳ、ステップＳ９０４）。
そのため、キャリブレーションの完了の有無にあわせて探索領域を設定することができる。
そのため、キャリブレーションの完了の有無にあわせて探索領域を設定することができる。
（変形例２）
自車線の白線検知処理は、図６を用いて説明した手法に限定されない。第１の実施の形態における図６に示す手法の代わりに、以下の手法を用いてもよい。
図１８は、変形例２における自車線の白線検知処理の一部を示すフローチャートである。図１８は、左サイドカメラ１０１−ＳＬにて取得した画像に対する処理を示しており、同様の処理を右サイドカメラ１０１−ＳＲにて取得した画像に対しても実行することで自車線の白線検知処理が完結する。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
自車線の白線検知処理は、図６を用いて説明した手法に限定されない。第１の実施の形態における図６に示す手法の代わりに、以下の手法を用いてもよい。
図１８は、変形例２における自車線の白線検知処理の一部を示すフローチャートである。図１８は、左サイドカメラ１０１−ＳＬにて取得した画像に対する処理を示しており、同様の処理を右サイドカメラ１０１−ＳＲにて取得した画像に対しても実行することで自車線の白線検知処理が完結する。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１のＣＰＵ１０４である。
ステップＳ１８０１では、車線位置を算出する。これは、図９のフローにおけるステップＳ６０１ないしステップＳ６０５の処理を実行することによって可能となる。次にステップＳ１８０２に進む。
ステップＳ１８０２では、左サイドカメラ１０１−ＳＬにおける処理領域を設定する。本ステップにおける処理は、上述した変形例１におけるステップＳ５０７における処理と同様である。次にステップＳ１８０３に進む。
ステップＳ１８０３では、当該処理領域内にて白線を検知できたか否かを判定する。白線を検知できなかった場合は、ステップＳ１８０４にて白線無しとして確定し、白線を検知できた場合はステップＳ１８０５にて白線有りとして確定する。
ステップＳ１８０２では、左サイドカメラ１０１−ＳＬにおける処理領域を設定する。本ステップにおける処理は、上述した変形例１におけるステップＳ５０７における処理と同様である。次にステップＳ１８０３に進む。
ステップＳ１８０３では、当該処理領域内にて白線を検知できたか否かを判定する。白線を検知できなかった場合は、ステップＳ１８０４にて白線無しとして確定し、白線を検知できた場合はステップＳ１８０５にて白線有りとして確定する。
（変形例３）
第１の実施の形態では、交差点処理が必要と判断される（図１２、ステップＳ１２０４：ＹＥＳ）と、車両の左右両方を対象として隣接車線の検出が行われた。しかし、隣接車線の存在を左右別々に推定し、隣接車線の存在が推定される側だけ隣接車線を検出してもよい。
第１の実施の形態では、交差点処理が必要と判断される（図１２、ステップＳ１２０４：ＹＥＳ）と、車両の左右両方を対象として隣接車線の検出が行われた。しかし、隣接車線の存在を左右別々に推定し、隣接車線の存在が推定される側だけ隣接車線を検出してもよい。
車道中央線、および車道外側線は路面に実線で描画され、車線境界線は原則として破線で描画される。そのため、破線で描画される白線を検出した場合には、その破線の奥に隣接車線が存在することが推定される。ただし、交差点の手前では車線境界線も実線で描画される。そこで、交差点の手前では停止線を利用して隣接車線の有無を判断する。停止線は走行方向が同一である全ての走行レーンに跨って存在するため、停止線の端部の有無により隣接車線の有無が推定できる。換言すると、停止線が自車線の右側の白線を越えて伸長している場合は右に隣接車線が存在し、停止線が自車線の左側の白線を越えて伸長している場合は左に隣接車線が存在すると推定できる。
このような処理により隣接車線が存在すると推定された右側の隣接車線のみ、左側の隣接車線のみ、または両側の隣接車線を対象として、図１２のステップＳ１２０５〜Ｓ１２０８の処理により隣接車線を検出する。
このような処理により隣接車線が存在すると推定された右側の隣接車線のみ、左側の隣接車線のみ、または両側の隣接車線を対象として、図１２のステップＳ１２０５〜Ｓ１２０８の処理により隣接車線を検出する。
（フローチャート）
上述した、隣接車線の白線検知を行うか否かの判断をフローチャートを用いて説明する。ただし、右隣接車線の白線検知を行うか否かの判断と、左隣接車線の白線検知を行うか否かの判断はほぼ同一なので、ここでは代表して右隣接車線の白線検知を行うか否かの判断を説明する。
図１９は、右隣接車線の白線検知を行うか否かの判断を示すフローチャートである。
ステップＳ２２０１では、自車線の白線を検知したか否かを判断する。自車線の白線を検知したと判断する場合はステップＳ２２０２に進み、自車線の白線を検知していないと判断する場合はステップＳ２２０６に進む。
上述した、隣接車線の白線検知を行うか否かの判断をフローチャートを用いて説明する。ただし、右隣接車線の白線検知を行うか否かの判断と、左隣接車線の白線検知を行うか否かの判断はほぼ同一なので、ここでは代表して右隣接車線の白線検知を行うか否かの判断を説明する。
図１９は、右隣接車線の白線検知を行うか否かの判断を示すフローチャートである。
ステップＳ２２０１では、自車線の白線を検知したか否かを判断する。自車線の白線を検知したと判断する場合はステップＳ２２０２に進み、自車線の白線を検知していないと判断する場合はステップＳ２２０６に進む。
ステップＳ２２０２では、自車線の右の白線が実線か否かを判断する。実線であると判断する場合はステップＳ２２０３に進み、実線ではない、すなわち破線であると判断する場合はステップＳ２２０５に進む。
ステップＳ２２０３では、前方カメラ１０１−Ｆｒからの画像に基づき停止線を検出し、ステップＳ２２０４に進む。
ステップＳ２２０４では、ステップＳ２２０３において検出した停止線が自車線の右の白線を超えて伸長しているか否かを判断する。停止線が右の白線を越えて伸長していると判断する場合はステップＳ２２０５に進み、停止線が右の白線を超えていない、または停止線が検出されないと判断する場合はステップＳ２２０６に進む。
ステップＳ２２０５では、右隣接車線の白線を検知すると判断する。
ステップＳ２２０６では、右隣接車線の白線を検知しないと判断する。
なお、左隣接車線の白線検知を行うか否かの判断を行う場合は、ステップＳ２２０２を左の白線が実線か否かを判断するようにし、ステップＳ２２０４を自車線の左の白線を超えて伸長しているか否かを判断するように変更すればよい。
ステップＳ２２０３では、前方カメラ１０１−Ｆｒからの画像に基づき停止線を検出し、ステップＳ２２０４に進む。
ステップＳ２２０４では、ステップＳ２２０３において検出した停止線が自車線の右の白線を超えて伸長しているか否かを判断する。停止線が右の白線を越えて伸長していると判断する場合はステップＳ２２０５に進み、停止線が右の白線を超えていない、または停止線が検出されないと判断する場合はステップＳ２２０６に進む。
ステップＳ２２０５では、右隣接車線の白線を検知すると判断する。
ステップＳ２２０６では、右隣接車線の白線を検知しないと判断する。
なお、左隣接車線の白線検知を行うか否かの判断を行う場合は、ステップＳ２２０２を左の白線が実線か否かを判断するようにし、ステップＳ２２０４を自車線の左の白線を超えて伸長しているか否かを判断するように変更すればよい。
上述した変形例３によれば、次の作用効果が得られる。
（１）車線幅算出部は、交差点検出処理により停止線が検出され、停止線の端部が当該車両の右側の区画線候補を超えて伸長している場合、および線種判別処理により当該車両の右側の区画線候補が破線であると判断した場合の少なくとも一方の場合に右隣接区画線検出処理を実行させる。交差点検出処理により停止線が検出され、停止線の端部が当該車両の左側の区画線候補を超えて伸長している場合、および線種判別処理により当該車両の左側の区画線候補が破線であると判断した場合の少なくとも一方の場合に左隣接区画線検出処理を実行させる。
交差点の手前以外では、車線境界線は破線で表されるため、破線の存在により隣接車線の存在が推測できる。車線境界線が実線であっても、前方に停止線が存在する場合には隣接車線の存在が推認でき、左右のいずれに隣接車線が存在するか、または左右の両方に隣接車線が存在するかは、停止線の伸長により判断できる。そのため、隣接車線の存在を左右個別に推定し、隣接車線を検出させることができる。
（１）車線幅算出部は、交差点検出処理により停止線が検出され、停止線の端部が当該車両の右側の区画線候補を超えて伸長している場合、および線種判別処理により当該車両の右側の区画線候補が破線であると判断した場合の少なくとも一方の場合に右隣接区画線検出処理を実行させる。交差点検出処理により停止線が検出され、停止線の端部が当該車両の左側の区画線候補を超えて伸長している場合、および線種判別処理により当該車両の左側の区画線候補が破線であると判断した場合の少なくとも一方の場合に左隣接区画線検出処理を実行させる。
交差点の手前以外では、車線境界線は破線で表されるため、破線の存在により隣接車線の存在が推測できる。車線境界線が実線であっても、前方に停止線が存在する場合には隣接車線の存在が推認でき、左右のいずれに隣接車線が存在するか、または左右の両方に隣接車線が存在するかは、停止線の伸長により判断できる。そのため、隣接車線の存在を左右個別に推定し、隣接車線を検出させることができる。
（第２の実施の形態）
図２０〜２１を参照して、本発明にかかる区画線認識装置の第２の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、前方カメラ１０１−Ｆｒや後方カメラ１０１−Ｒｒが撮影した画像から自車線の幅が算出できなかった場合に地図データに登録されている道路種別に基づき自車線の幅を決定する点で、第１の実施の形態と異なる。
図２０〜２１を参照して、本発明にかかる区画線認識装置の第２の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、前方カメラ１０１−Ｆｒや後方カメラ１０１−Ｒｒが撮影した画像から自車線の幅が算出できなかった場合に地図データに登録されている道路種別に基づき自車線の幅を決定する点で、第１の実施の形態と異なる。
（構成）
図２０は、第２の実施の形態における区画線認識装置１ａの構成を示す図である。区画線認識装置１ａは、第１の実施の形態における区画線認識装置１の構成に加えて、カーナビゲーション装置１１０１をさらに備える。
カーナビゲーション装置１１０１は、衛星測位システム、地図データ、および幅員データ２０００を備える。衛星測位システムは、複数の衛星からの信号に基づき緯度と経度を算出する。地図データでは、道路の交差点あるいは道路上の特定のポイントをノードと定義し、各ノード間を結ぶ道路をリンクと定義している。地図データには、ノードの緯度および経度、ならびにリンクの道路種別が記録されている。幅員データ２０００には、道路種別と車線幅の関係が記載されているので、幅員データ２０００は、道路種別とそれに対応する車線幅の関係を示すテキストデータあるいはデータベースである。そのため、カーナビゲーション装置１１０１が備える衛星測位システム、地図データ、および幅員データ２０００により自車線の幅が算出できる。
図２０は、第２の実施の形態における区画線認識装置１ａの構成を示す図である。区画線認識装置１ａは、第１の実施の形態における区画線認識装置１の構成に加えて、カーナビゲーション装置１１０１をさらに備える。
カーナビゲーション装置１１０１は、衛星測位システム、地図データ、および幅員データ２０００を備える。衛星測位システムは、複数の衛星からの信号に基づき緯度と経度を算出する。地図データでは、道路の交差点あるいは道路上の特定のポイントをノードと定義し、各ノード間を結ぶ道路をリンクと定義している。地図データには、ノードの緯度および経度、ならびにリンクの道路種別が記録されている。幅員データ２０００には、道路種別と車線幅の関係が記載されているので、幅員データ２０００は、道路種別とそれに対応する車線幅の関係を示すテキストデータあるいはデータベースである。そのため、カーナビゲーション装置１１０１が備える衛星測位システム、地図データ、および幅員データ２０００により自車線の幅が算出できる。
図２１は、幅員データ２０００の一例を示す図である。道路種別とは、高速自動車国道、自動車専用道路、国道、県道、市町村道である。ただし、道路種別はこれに限定されず他の種別が用いられてもよい。幅員データ２０００には、たとえば高速自動車国道の幅員が３．７５ｍであり、自動車専用道路の幅員が３．２５ｍである等の情報が記録されている。なお、ここでいう幅員とは１つの走行レーンの幅であり、車両２が当該道路を走行している場合には、自車線幅が当該道路の幅員と等しい。
（動作）
第２の実施の形態では、第１の実施の形態における動作を以下のように変更する。すなわち、図９に示した車線幅算出処理において、白線が２本検出されない場合に実行されるステップＳ６０７の代わりにカーナビゲーション装置１１０１を用いて自車線幅を算出する。
詳述すると、まずカーナビゲーション装置１１０１の衛星測位システムにより現在地、すなわち緯度と経度を算出する。次に地図データを用いて、車両２がいずれのノード上に存在しているかを判断し、そのノードの道路種別を特定する。最後に幅員データ２０００を用いて、特定した道路種別に対応する幅員を特定し、これを自車線幅とする。
第２の実施の形態では、第１の実施の形態における動作を以下のように変更する。すなわち、図９に示した車線幅算出処理において、白線が２本検出されない場合に実行されるステップＳ６０７の代わりにカーナビゲーション装置１１０１を用いて自車線幅を算出する。
詳述すると、まずカーナビゲーション装置１１０１の衛星測位システムにより現在地、すなわち緯度と経度を算出する。次に地図データを用いて、車両２がいずれのノード上に存在しているかを判断し、そのノードの道路種別を特定する。最後に幅員データ２０００を用いて、特定した道路種別に対応する幅員を特定し、これを自車線幅とする。
上述した第２の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）区画線認識装置１は、車両２が走行中の道路の種別である道路種別を判別する道路種別判別装置、すなわちカーナビゲーション装置１１０１を備える。カーナビゲーション装置１１０１の記憶部には、道路種別と車線幅の関係を示す幅員データ２０００が記憶される。車線幅算出部は、道路種別判別装置が判別した道路種別、および幅員データ２０００に基づき第１車線幅を算出する。
そのため、前方カメラ１０１−Ｆｒや後方カメラ１０１−Ｒｒが汚れている場合や、渋滞により前方カメラ１０１−Ｆｒや後方カメラ１０１−Ｒｒでは白線を良好に撮影できなかった場合でも車線幅を取得することができる。
（１）区画線認識装置１は、車両２が走行中の道路の種別である道路種別を判別する道路種別判別装置、すなわちカーナビゲーション装置１１０１を備える。カーナビゲーション装置１１０１の記憶部には、道路種別と車線幅の関係を示す幅員データ２０００が記憶される。車線幅算出部は、道路種別判別装置が判別した道路種別、および幅員データ２０００に基づき第１車線幅を算出する。
そのため、前方カメラ１０１−Ｆｒや後方カメラ１０１−Ｒｒが汚れている場合や、渋滞により前方カメラ１０１−Ｆｒや後方カメラ１０１−Ｒｒでは白線を良好に撮影できなかった場合でも車線幅を取得することができる。
（２）道路種別判別装置、すなわちカーナビゲーション装置１１０１は、当該車両の緯度および経度で特定される複数のノードに基づいて、特定された前記複数のノード同士を接続する道路を特定し、特定された道路の道路種別を地図データから読み出すで特定さ。
（第２の実施の形態の変形例）
第２の実施の形態では区画線認識装置１ａはカーナビゲーション装置１１０１を備えたが、区画線認識装置１ａはカーナビゲーション装置１１０１を備えなくてもよい。
別途設けられたカーナビゲーション装置１１０１から自車線の幅を受信してもよい。また、区画線認識装置１ａの記憶部１０３に車線幅表、すなわち幅員データ２０００が記憶され、別途設けられたカーナビゲーション装置１１０１から受信する道路種別と幅員データ２０００とに基づき自車線の幅を算出してもよい。車両運行情報や地図データを管理するセンタサーバから種々の地図データを受信する方式でもよい。
第２の実施の形態では区画線認識装置１ａはカーナビゲーション装置１１０１を備えたが、区画線認識装置１ａはカーナビゲーション装置１１０１を備えなくてもよい。
別途設けられたカーナビゲーション装置１１０１から自車線の幅を受信してもよい。また、区画線認識装置１ａの記憶部１０３に車線幅表、すなわち幅員データ２０００が記憶され、別途設けられたカーナビゲーション装置１１０１から受信する道路種別と幅員データ２０００とに基づき自車線の幅を算出してもよい。車両運行情報や地図データを管理するセンタサーバから種々の地図データを受信する方式でもよい。
（第３の実施の形態）
図２２〜２３を参照して、本発明にかかる区画線認識装置の第３の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態、および第２の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第２の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、カメラの代わりにレーザレンジファインダを用いる点で、第１の実施の形態と異なる。
図２２〜２３を参照して、本発明にかかる区画線認識装置の第３の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態、および第２の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第２の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、カメラの代わりにレーザレンジファインダを用いる点で、第１の実施の形態と異なる。
図２２は、第３の実施の形態における区画線認識装置１ｂの構成を示す図である。区画線認識装置１ｂは、車両２の左側方の情報を取得するレーザレンジファインダ１６０１−ＳＬと、車両２の右側方の情報を取得するレーザレンジファインダ１６０１−ＳＲとを備える。レーザレンジファインダ１６０１−ＳＲ、１６０１−ＳＬは、レーザレーダを用いて白線とアスファルトの反射率の違いを検出し、白線を認識する。これによって車両左右の白線の位置を検出することが可能である。
区画線認識装置１ｂは、前方および後方の情報を取得するカメラおよびレーザレンジファインダを備えず、カーナビゲーション装置１１０１を用いて車線幅ｗｌａｎｅを算出する。
区画線認識装置１ｂは、前方および後方の情報を取得するカメラおよびレーザレンジファインダを備えず、カーナビゲーション装置１１０１を用いて車線幅ｗｌａｎｅを算出する。
（自車線の白線検知処理）
図２３は、レーザレンジファインダを用いた自車線の白線検知処理を示すフローチャートである。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１ｂのＣＰＵ１０４である。
図２３は、レーザレンジファインダを用いた自車線の白線検知処理を示すフローチャートである。以下に説明する各ステップの動作主体は、区画線認識装置１ｂのＣＰＵ１０４である。
ステップＳ１７０１では、第２の実施の形態と同様に、カーナビゲーション装置１１０１を用いて車線幅ｗｌａｎｅを算出する。
続くステップＳ１７０２、およびステップＳ１７０３では、レーザレンジファインダ１６０１−ＳＲ、１６０１−ＳＬを用いて車両側方の白線を検知し、当該車両の右端から右白線候補までの距離ｄｒと、当該車両の左端から左車線候補までの距離ｄｌを算出し、ステップＳ１７０４に進む。
続くステップＳ１７０２、およびステップＳ１７０３では、レーザレンジファインダ１６０１−ＳＲ、１６０１−ＳＬを用いて車両側方の白線を検知し、当該車両の右端から右白線候補までの距離ｄｒと、当該車両の左端から左車線候補までの距離ｄｌを算出し、ステップＳ１７０４に進む。
ステップＳ１７０４では、当該の白線候補の位置の整合性を以下のように判定する。すなわち、車両から右白線候補までの距離ｄｒ、左車線候補までの距離ｄｌ、および車幅ｗＶの和である第２車線幅と、車線幅ｗｌａｎｅとの差分が、予め定めた閾値ｄｔｈ以内であるか否かにより整合するか否かを判定する。整合する、すなわち車線幅ｗｌａｎｅと第２車線幅との差が閾値ｄｔｈ以内であると判断する場合はステップＳ１７０６に進む。整合しない、すなわち車線幅ｗｌａｎｅと第２車線幅との差が閾値ｄｔｈより大きいと判断する場合はステップＳ１７０５に進む。
ステップＳ１７０５では、ステップＳ１７０２〜Ｓ１７０３において算出した距離ｄｌと距離ｄｒの全てのペアをステップＳ１７０４において検証したか否かを判断する。全てのペアを検証したと判断する場合はステップＳ１７０７に進み、未検証のペアが残っていると判断する場合はステップＳ１７０４に戻る。
ステップＳ１７０６では、直前にステップＳ１７０４において検証された白線候補のペアを白線として確定し、自車線の白線検知処理を終了する。
ステップＳ１７０７では、白線が存在しないとして確定し、自車線の白線検知処理を終了する。
ステップＳ１７０６では、直前にステップＳ１７０４において検証された白線候補のペアを白線として確定し、自車線の白線検知処理を終了する。
ステップＳ１７０７では、白線が存在しないとして確定し、自車線の白線検知処理を終了する。
上述した各実施の形態および変形例では、白線を検出対象としたが線の色は白に限定されず、黄色等の線でも適用が可能である。
上述した各実施の形態および変形例では日本の交通標識を前提として隣接するレーンの存在や交差点の存在を検出したが、本発明にかかる区画線認識装置を使用する国や地域の交通標識ルールに基づき適宜変更してもよい。
上述した各実施の形態および変形例では日本の交通標識を前提として隣接するレーンの存在や交差点の存在を検出したが、本発明にかかる区画線認識装置を使用する国や地域の交通標識ルールに基づき適宜変更してもよい。
上述した各実施の形態および変形例は、それぞれ組み合わせてもよい。
上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。
上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。
１ … 区画線認識装置
１０１−Ｆｒ … 前方カメラ
１０１−Ｒｒ … 後方カメラ
１０１−ＳＬ … 左サイドカメラ
１０１−ＳＲ … 右サイドカメラ
２０１ … 左白線検知部
２０２ … 右白線検知部
２０３ … 左白線位置計算部
２０４ … 右白線位置計算部
２０５ … 車線幅算出部
２０６ … 白線判定部
１１０１ … カーナビゲーション装置
２０００ … 幅員データ
１０１−Ｆｒ … 前方カメラ
１０１−Ｒｒ … 後方カメラ
１０１−ＳＬ … 左サイドカメラ
１０１−ＳＲ … 右サイドカメラ
２０１ … 左白線検知部
２０２ … 右白線検知部
２０３ … 左白線位置計算部
２０４ … 右白線位置計算部
２０５ … 車線幅算出部
２０６ … 白線判定部
１１０１ … カーナビゲーション装置
２０００ … 幅員データ
Claims (5)
- 車両の左側の路面情報を取得する第１のセンサと、
前記車両の右側の路面情報を取得する第２のセンサと、
前記第１のセンサが取得した情報に基づき当該車両の左側の区画線の候補である左区画線候補を検出し、当該車両から前記左区画線候補までの距離を算出する左区画線位置算出部と、
前記第２のセンサが取得した情報に基づき当該車両の右側の区画線の候補である右区画線候補を検出し、当該車両から前記右区画線候補までの距離を算出する右区画線位置算出部と、
当該車両の左右に存在する区画線の間隔である第１車線幅を算出する車線幅算出部と、
当該車両の幅を記憶する記憶部と、
前記左区画線位置算出部が算出した当該車両から前記左区画線候補までの距離、前記右区画線位置算出部が算出した当該車両から前記右区画線候補までの距離、前記記憶部に記憶された当該車両の幅、および前記第１車線幅とに基づき、前記左区画線位置算出部が検出した前記左区画線候補、および前記右区画線位置算出部が検出した前記右区画線候補が当該車両の左右の区画線か否かを判断する区画線判定部と、を備え、
前記区画線判定部は、
前記左区画線位置算出部よって検知された前記左区画線候補の位置、前記記憶部に記憶された当該車両の幅、および前記車線幅算出部が算出した前記第１車線幅に基づき、前記第２のセンサが取得した情報における探索領域を推定し、前記右区画線位置算出部に前記探索領域内において前記右区画線候補を検出させ、
前記右区画線位置算出部が前記探索領域内において前記右区画線候補を検出すると、当該左区画線候補および当該右区画線候補を当該車両の左右の区画線と判断する区画線認識装置。 - 請求項１に記載の区画線認識装置において、
前記記憶部には、前記第１、および第２のセンサのキャリブレーションが完了状態か否かがさらに記憶され、
前記区画線判定部は、前記記憶部に第１、および第２のセンサのキャリブレーションが完了状態ではないと記憶されている場合に、完了状態であると記憶されている場合に比べて、前記探索領域を広く設定する区画線認識装置。 - 車両の左側の路面情報を取得する第１のセンサと、
前記車両の右側の路面情報を取得する第２のセンサと、
前記第１のセンサが取得した情報に基づき当該車両の左側の区画線の候補である左区画線候補を検出し、当該車両から前記左区画線候補までの距離を算出する左区画線位置算出部と、
前記第２のセンサが取得した情報に基づき当該車両の右側の区画線の候補である右区画線候補を検出し、当該車両から前記右区画線候補までの距離を算出する右区画線位置算出部と、
当該車両の左右に存在する区画線の間隔である第１車線幅を算出する車線幅算出部と、
当該車両の幅を記憶する記憶部と、
前記左区画線位置算出部が算出した当該車両から前記左区画線候補までの距離、前記右区画線位置算出部が算出した当該車両から前記右区画線候補までの距離、前記記憶部に記憶された当該車両の幅、および前記第１車線幅とに基づき、前記左区画線位置算出部が検出した前記左区画線候補、および前記右区画線位置算出部が検出した前記右区画線候補が当該車両の左右の区画線か否かを判断する区画線判定部と、を備え、
前記左区画線位置算出部は、前記区画線判定部により当該車両の左の区画線であると判断された前記左区画線候補の位置、および前記車線幅算出部が算出した前記第１車線幅に基づき隣接区画線を構成する区画線を検出する左隣接区画線検出処理をさらに行い、
前記右区画線位置算出部は、前記区画線判定部により当該車両の右の区画線であると判断された前記右区画線候補の位置、および前記車線幅算出部が算出した前記第１車線幅に基づき隣接区画線を構成する区画線を検出する右隣接区画線検出処理をさらに行う区画線認識装置。 - 請求項３に記載の区画線認識装置において、
当該車両の前方または後方の情報を取得する第３のセンサをさらに備え、
前記車線幅算出部は、前記第３のセンサが取得した情報に基づき当該車両の左右両側の区画線候補を検出して前記第１車線幅を算出し、
前記第３のセンサはカメラまたはレーザレンジファインダであり、
前記車線幅算出部は、撮影して得られた画像の輝度情報、または投影したレーザー光の反射率に基づき前記区画線候補を検出し、
前記車線幅算出部は、前記第３のセンサが取得した情報に基づき当該車両の両側の区画線候補を検出し、前記両側の区画線候補に直交し少なくとも前記両側の区画線候補を接続する白線を停止線として検出する交差点検出処理と、当該車線幅算出部が検出した区画線候補が実線か破線かを判断する線種判別処理とが実行可能であり、
前記車線幅算出部は、前記交差点検出処理、および前記線種判別処理の少なくとも一方に基づき、前記左隣接区画線検出処理の実行の有無および前記右隣接区画線検出処理の実行の有無を決定する区画線認識装置。 - 請求項４に記載の区画線認識装置において、
前記車線幅算出部は、
前記交差点検出処理により停止線が検出され、前記停止線の端部が当該車両の右側の区画線候補を超えて伸長している場合、および前記線種判別処理により当該車両の右側の区画線候補が破線であると判断した場合の少なくとも一方の場合に前記右隣接区画線検出処理を実行させ、
前記交差点検出処理により停止線が検出され、前記停止線の端部が当該車両の左側の区画線候補を超えて伸長している場合、および前記線種判別処理により当該車両の左側の区画線候補が破線であると判断した場合の少なくとも一方の場合に前記左隣接区画線検出処理を実行させる区画線認識装置。
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