JP6674365B2 - Lane marking recognition device - Google Patents
Lane marking recognition device Download PDFInfo
- Publication number
- JP6674365B2 JP6674365B2 JP2016206884A JP2016206884A JP6674365B2 JP 6674365 B2 JP6674365 B2 JP 6674365B2 JP 2016206884 A JP2016206884 A JP 2016206884A JP 2016206884 A JP2016206884 A JP 2016206884A JP 6674365 B2 JP6674365 B2 JP 6674365B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- line
- candidate
- branch
- lane marking
- unit
- 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.)
- Active
Links
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 26
- 239000003973 paint Substances 0.000 claims description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 13
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 8
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
本開示は、車載カメラにより撮影された画像から道路の区画線を認識する区画線認識装置に関する。 The present disclosure relates to a lane marking recognition device that recognizes lane markings on a road from an image captured by a vehicle-mounted camera.
道路の車線の境界を表す区画線から、走行中の車線を認識する装置が知られている。この種の装置では、道路の分岐区間であることを判定すると、分岐車線側の区画線を認識対象から外している。例えば、特許文献1に記載の車両制御装置は、画像から抽出したエッジ点に対してハフ変換による処理を行い、直線成分であるエッジ線を抽出している。そして、上記車両制御装置は、抽出したエッジ線が車両の片側に複数本あり且つそのうちの2本のエッジ線がV字形状となっているか否かで、分岐区間があるか否かを判定し、分岐区間があると判定した場合には、V字形状に含まれているエッジ線を認識対象から外している。 2. Description of the Related Art There is known an apparatus that recognizes a traveling lane from a lane marking indicating a boundary of a lane of a road. In this type of apparatus, when it is determined that the road is a branch section, a lane marking on the branch lane side is excluded from recognition targets. For example, the vehicle control device described in Patent Literature 1 performs a process by Hough transform on an edge point extracted from an image to extract an edge line which is a linear component. Then, the vehicle control device determines whether or not there is a branch section based on whether or not the extracted edge lines are plural on one side of the vehicle and two of the extracted edge lines are V-shaped. If it is determined that there is a branch section, the edge line included in the V-shape is excluded from the recognition target.
ところで、エッジ点から直線成分を抽出する統計的処理は負荷が高いこと、遠方領域は近傍領域よりも画像の精度が低いことが知られている。そのため、車両近傍から遠方まで全領域に亘り直線成分の抽出処理を行うことは現実的ではなく、通常は近傍領域でのみ抽出処理が行われる。 By the way, it is known that the statistical processing for extracting a straight line component from an edge point has a high load, and that the accuracy of an image is lower in a distant region than in a nearby region. Therefore, it is not realistic to perform the extraction processing of the linear component over the entire area from the vicinity of the vehicle to the distant place. Usually, the extraction processing is performed only in the vicinity area.
また、本線車線と分岐車線とを区画する区分線には、分岐区間よりも手前側から描かれた補助線が分岐区間で区分線になるものと、分岐区間を始点として描かれるもの(以下、非連続区分線)とが存在する。非連続区分線の場合、近傍領域にて検出された非連続区分線からエッジ線が抽出されるまでは、分岐車線側の区画線が本線車線を区画する区画線として認識されてしまう。しかも、統計的処理を用いる抽出処理では、近傍領域にて検出される非連続区分線がある程度の長さにならないと、非連続区分線に沿ったエッジ線を精度良く抽出することができない。 In addition, the dividing line that separates the main lane and the branch lane includes an auxiliary line drawn from the near side of the branch section as a dividing line in the branch section and a auxiliary line drawn from the branch section as a starting point (hereinafter, referred to as a starting point). Discontinuous parting line). In the case of a non-continuous lane marking, a lane marking on the branch lane is recognized as a lane marking the main lane until an edge line is extracted from the non-continuous lane markings detected in the neighboring area. In addition, in the extraction processing using the statistical processing, an edge line along the non-continuous dividing line cannot be accurately extracted unless the length of the non-continuous dividing line detected in the neighboring area becomes a certain length.
そのため、特許文献1に記載された従来技術では、非連続区分線に沿ったエッジ線と分岐車線側の区画線に沿ったエッジ線とによって形成されるV字形状の抽出、ひいては分岐区間であるか否かの判定が遅れてしまい、分岐区間での車両制御の不安定を招くことになる。 Therefore, in the related art described in Patent Literature 1, extraction of a V-shape formed by an edge line along a discontinuous lane marking and an edge line along a lane marking on the branch lane side is a branch section. This delays the determination of whether or not the vehicle control is unstable in the branch section.
本開示は、上記実情に鑑みてなされたものであり、低処理負荷で速やかに分岐区間の判定を行って、分岐区間での区画線の誤認識を抑制する区画線認識装置を提供することを主たる目的とする。 The present disclosure has been made in view of the above circumstances, and provides a lane marking recognition device that quickly determines a branch lane with a low processing load and suppresses false recognition of lane markings in a branch lane. Main purpose.
本開示は、車載カメラ(11)により撮影された車両(70)の周囲の画像から道路の車線を区分する区画線を認識する区画線認識装置(30)であって、特徴点抽出部(33)と、候補線抽出部(34)と、線選択部(37)と、分岐判定部(38)と、認識部(39)と、を備える。特徴点抽出部は、車両から予め設定された距離までの範囲を近傍領域とし、近傍領域よりも遠方を遠方領域として、画像の近傍領域及び遠方領域において、路面ペイントの境界を表す特徴点を抽出するように構成されている。候補線抽出部は、近傍領域にて抽出された特徴点から統計的処理を用いて直線成分を抽出するとともに、抽出した直線成分と遠方領域にて抽出された特徴点のうち直線成分と連続性を有する特徴点とから特徴線を抽出するように構成されている。線選択部は、候補線抽出部により抽出された特徴線から、区画線として認識する特徴線を選択するように構成されている。分岐判定部は、線選択部により選択された特徴線よりも車両から近い側である内側に、特徴点抽出部により抽出された特徴点によって形成される矩形状の領域であるペイントブロックが1つ以上存在し、且つ、区画線よりも内側に存在するペイントブロックを候補ブロックとして、車両の走行方向における候補ブロックの長さ及び候補ブロックの幅の少なくとも一方が、本線車線と分岐車線とを区分する破線の区分線を構成する線分の特徴を有する場合に、分岐区間ありと判定するように構成されている。認識部は、分岐判定部により分岐区間ありと判定された場合に、候補ブロックよりも車両から遠い側である外側において選択された特徴線を認識対象から外すように構成されている。 The present disclosure relates to a lane marking recognition device (30) for recognizing a lane marking for dividing a lane of a road from an image around a vehicle (70) captured by an on-vehicle camera (11), and includes a feature point extraction unit (33). ), A candidate line extraction unit (34), a line selection unit (37), a branch determination unit (38), and a recognition unit (39). The feature point extracting unit extracts a feature point representing a boundary of road surface paint in a near area and a far area of an image, with a range from a vehicle to a predetermined distance as a nearby area, and a far area farther than the nearby area as a far area. It is configured to be. The candidate line extraction unit extracts a straight line component from the feature points extracted in the neighboring region by using a statistical process, and also determines a continuity between the extracted straight line component and the straight line component of the feature points extracted in the distant region. And a feature line is extracted from the feature point having The line selection unit is configured to select a characteristic line to be recognized as a division line from the characteristic lines extracted by the candidate line extraction unit. The branch determination unit includes one paint block, which is a rectangular area formed by the feature points extracted by the feature point extraction unit, on the inner side closer to the vehicle than the feature line selected by the line selection unit. At least one of the length of the candidate block and the width of the candidate block in the traveling direction of the vehicle separates the main lane and the branch lane, with the paint block existing as described above and existing inside the lane marking as a candidate block. It is configured to determine that there is a branch section when it has a feature of a line segment that forms a broken line. The recognizing unit is configured to, when the branch determining unit determines that there is a branch section, exclude a feature line selected on the outer side that is farther from the vehicle than the candidate block from the recognition target.
本開示によれば、画像の近傍領域から遠方領域まで特徴点が抽出される。また、近傍領域の特徴点から直線成分が検出され、検出された直線成分及び直線成分と連続性の高い遠方領域の特徴点から、特徴線が抽出される。そして、抽出された特徴線から区画線として認識される特徴線が選択される。通常、分岐区間を始点として描かれる区分線は破線であり、このような区分線は、特徴線として抽出される前に、破線の線分ごとに、矩形状の領域であるペイントブロックとして抽出される。そして、区分線である破線の線分と、本線車線同士を区画する破線の区画線の線分とは、長さ及び幅が異なる。よって、選択された特徴線よりも内側にペイントブロックである候補ブロックが存在し、且つ、候補ブロックの長さ及び幅の少なくとも一方が区分線の特徴を有する場合には、分岐区間ありと判定され、候補ブロックの外側において選択された特徴線が認識対象から外される。したがって、区分線が遠方領域に存在し、特徴線として抽出されていない場合でも、分岐区間を判定して、分岐車線側の区画線を認識すること抑制できる。すなわち、低処理負荷で速やかに分岐区間を判定し、分岐区間での区画線の誤認識を抑制することができる。 According to the present disclosure, feature points are extracted from a near region to a far region of an image. In addition, a straight line component is detected from the feature points in the nearby area, and a feature line is extracted from the detected straight line component and feature points in a distant area having high continuity with the straight line component. Then, a feature line recognized as a division line is selected from the extracted feature lines. Usually, the division line drawn starting from the branch section is a dashed line, and such a division line is extracted as a rectangular area paint block for each dashed line segment before being extracted as a feature line. You. The length and width of the dashed line segment that is the dividing line are different from the length of the dashed segment line that separates the main lanes. Therefore, when there is a candidate block that is a paint block inside the selected feature line and at least one of the length and the width of the candidate block has a feature of a dividing line, it is determined that there is a branch section. The feature line selected outside the candidate block is excluded from the recognition target. Therefore, even when the lane marking is present in a distant area and is not extracted as a characteristic line, it is possible to determine the branching section and suppress recognition of the lane marking on the branch lane side. That is, it is possible to quickly determine a branch section with a low processing load, and suppress erroneous recognition of a lane marking in the branch section.
なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。 Note that the reference numerals in parentheses described in this column and in the claims indicate a correspondence relationship with specific means described in the embodiment described below as one aspect, and the technical scope of the present disclosure will be described. It is not limited.
以下、図面を参照しながら、発明を実施するための形態を説明する。
<構成>
まず、本実施形態に係る区画線認識装置30(以下、認識装置30)が適用される運転支援システム100の構成について、図1及び図2を参照して説明する。本実施形態に係る運転支援システム100は、車載カメラ10と、センサ類11と、車両制御装置50と、認識装置30と、を備える。車載カメラ10、センサ類11及び車両制御装置50は、認識装置30に車内LANで接続されている。認識装置30は、車両70に搭載されて、道路の区画線を認識する装置である。また、区画線は、道路の車線を区画するように描かれた白線や黄線である。以下では、白色以外の色の区画線も含めて便宜上白線と称する。
Hereinafter, embodiments for carrying out the invention will be described with reference to the drawings.
<Structure>
First, a configuration of a
車載カメラ10は、図1に示すように、車両前方の路面の所定範囲が撮影範囲となるように、例えば、ルームミラーに設置される。車載カメラ10は、予め設定された時間間隔、例えば、1/15(秒)間隔で繰り返し撮影し、撮影した画像をデジタル信号化して認識装置30へ出力する。
As shown in FIG. 1, the on-
センサ類11は、車両の状態量を測定する種々のセンサであり、車両70の車速を測定する車速センサや、車両70のヨーレートを測定するヨーレートセンサを含む。センサ類11は、予め設定された時間間隔で繰り返し測定し、測定結果を認識装置30へ出力する。
The
車両制御装置50は、ECUであり、CPU、ROM、RAM、及びフラッシュメモリ等の半導体メモリを備えた周知のマイクロコンピュータを中心に構成されている。車両制御装置50は、認識装置30の認識結果に基づいて警報出力制御や走行制御を実行する。警報出力制御は、車両70が車線を逸脱しそうな場合に警報の出力を実行する制御である。また、走行制御は、車線内を走行するように実行する車両70の操舵の制御やブレーキの制御である
認識装置30は、ECUであり、CPU、ROM、RAM、及びフラッシュメモリ等の半導体メモリを備えた周知のマイクロコンピュータを中心に構成されている。認識装置30は、CPUが非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより、図2に示すような各機能を実現する。本実施形態では、半導体メモリが、プログラムを格納する非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムの実行により、プログラムに対応する方法が実行される。なお、認識装置30を構成するマイクロコンピュータの数は1つでも複数でもよい。
The
認識装置30は、図2に示すように、特徴点抽出部33、候補線抽出部34、線種判定部35、多重線判定部36、線選択部37、分岐判定部38、及び認識部39の機能を備える。これらの機能を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の要素を、論理回路やアナログ回路等を組み合わせたハードウェアを用いて実現してもよい。
As shown in FIG. 2, the
特徴点抽出部33は、車載カメラ10から画像を取得する。そして、特徴点抽出部33は、取得した画像の近傍領域Ra及び遠方領域Rbの両方から、路面上のペイントの境界を表す特徴点として、輝度値の変化が大きい画素であるエッジ点を抽出する。近傍領域Raは、車両70から予め設定された距離までの範囲である。また、遠方領域Rbは、近傍領域Raに隣接した、近傍領域Raよりも車両70に対して遠方側の領域であり、例えば、消失点までの領域である。
The feature
詳しくは、特徴点抽出部33は、画像の左端から右端へ水平方向に、輝度値の変化量が閾値以上となる画素を探索し、アップエッジ点及びダウンエッジ点を抽出する。アップエッジ点は、低い輝度値から高い輝度値へ変化する輝度値の立ち上がり点である。ダウンエッジ点は、高い輝度値から低い輝度値へ変化する輝度値の立下り点である。図3に、抽出したアップエッジ点を丸印で、抽出したダウンエッジ点を三角印で模式的に示す。図3に示すように、白線の左側の輪郭上ではアップエッジ点が抽出され、白線の右側の輪郭上ではダウンエッジ点が抽出される。
More specifically, the feature
さらに、特徴点抽出部33は、近傍領域Ra及び遠方領域Rbにて抽出されたエッジ点から、エッジ点によって形成される矩形状の領域をペイントブロックとして抽出する。詳しくは、特徴点抽出部33は、左側をアップエッジ点、右側をダウンエッジ点で囲まれ、且つ、車両70の走行方向におけるエッジ点の間隔が、予め設定された間隔閾値以内の領域をペイントブロックとして抽出する。間隔閾値は、一般的な白線の線分同士の間隔よりも短い値であり、間隔閾値未満の間隔のエッジ点同士は同じ線分に属していると見なせる値である。図3では、ペイントブロックとして、左側の実線の白線に対応するペイントブロックB1、右側の実線の白線に対応するペイントブロックB2、右側の破線の白線に対応するペイントブロックBa,Bb,Bcが抽出されている。さらに、特徴点抽出部33は、抽出したペイントブロックの長さ及び幅を算出する。ペイントブロックの長さは、車両70の走行方向におけるペイントブロックの長さであり、ペイントブロックの幅は、アップエッジ点とダウンエッジ点との間隔である。
Further, the feature
候補線抽出部34は、図3に示すように、近傍領域Raにて抽出されたエッジ点から、統計的処理を用いて直線成分CLl,CLr,CRl,CRrを算出する。本実施形態では、統計的処理をハフ変換とする。直線成分CLl,CRlはアップエッジ点を要素とし、直線成分CLr,CRrはダウンエッジ点を要素とする。そして、候補線抽出部34は、抽出した直線成分CLl,CLr,CRl,CRrと、遠方領域Rbにて抽出されたエッジ点のうち直線成分CLl,CLr,CRl,CRrと連続性を有するエッジ点とから、それぞれエッジ線を算出する。例えば、走行方向において隣接するエッジ点の水平方向の位置の差分が、予め設定された差分閾値以内のエッジ点同士を連続性ありとする。そして、例えば、候補線抽出部34は、直線成分CRlの最も遠方のエッジ点と連続性を有する遠方領域Rbのエッジ点を選択し、順次、遠方方向に連続性を有するエッジ点を選択して、直線成分CRlと選択したエッジ点とからエッジ線を算出する。他の直線成分と連続性を有するエッジ点についても同様である。本実施形態では、エッジ線が特徴線に相当する。
As shown in FIG. 3, the candidate
さらに、候補線抽出部34は、算出されたエッジ線から、アップエッジ点を要素とするエッジ線とダウンエッジ点を要素とするエッジ線のペアを作る。この際、候補線抽出部34は、白線の幅らしい幅を持ったエッジ線のペアを作る。そして、候補線抽出部34は、エッジ線のペアのうち、車両70に近い内側のエッジ線を候補線として抽出する。つまり、候補線抽出部34は、車両70の左側では、ダウンエッジ線を要素とするエッジ線を候補線とし、車両70の右側では、アップエッジ点を要素とするエッジ線を候補線として抽出する。図4に示すように、図3の画像からは、左側の候補線Llと右側の候補線Rlとが抽出される。
Further, the candidate
線種判定部35は、抽出された候補線に属するエッジ点の路面上の分布から、抽出された候補線が、どのような種類のペイント線に対応するか判定する。ペイント線の種類としては、車線を区画する実線の白線や破線の白線、及び車線を区画する白線の内側に描かれる破線の補助線等がある。通常、破線の白線と破線の補助線とは、線分の長さや間隔が異なっているため、エッジ点の路面上の分布から線種が判定される。
The line
多重線判定部36は、車両70の左右両側のそれぞれにおいて、抽出された候補線が多重線を構成しているか否か判定する。つまり、多重線判定部36は、水平方向において予め設定された範囲内に、複数の候補線が抽出されている場合は、複数の候補線が多重線を構成していると判定し、1つの候補線が抽出されている場合は、エッジ線が一重線を構成していると判定する。
The multiple
線選択部37は、線種判定部35により判定された線種、及び多重線判定部36により判定された多重線を構成しているか否かに基づいて、白線の特徴を考慮して、車両70の左右両側のそれぞれにおいて、白線として認識すべき候補線を選択する。例えば、線選択部37は、候補線が多重線を構成しており、且つ、複数の候補線が全て白線に対応する場合は、最も内側の候補線を認識対象として選択する。また、例えば、線選択部37は、候補線が多重線を構成しており、且つ、最も内側の候補線が補助線に対応し他の候補線が白線に対応する場合は、補助線のすぐ外側の候補線を認識対象として選択する。なお、ここでの内側は車両70に近づく側であり、外側は車両70から遠ざかる側である。
The
分岐判定部38は、特徴点抽出部33により抽出されたペイントブロック、及び線選択部37により選択された候補線を用いて、車両70の前方に分岐区間があるか否かを判定する。分岐判定部38が実行する分岐判定処理の詳細は後述する。
The
認識部39は、通常時は、線選択部37により選択された候補線を認識する。つまり、認識部39は、選択された候補線から白線パラメータを算出して、道路形状を推定する。白線パラメータは、例えば、周知のオフセット、ヨー角、曲率、車線幅、ピッチ角等である。
The
また、認識部39は、分岐判定部38により分岐区間ありと判定された場合に、通常時の白線認識処理から分岐区間の白線認識処理に処理を切り替える。分岐区間の白線認識処理の詳細については後述する。
In addition, when the
<分岐判定処理及び分岐区画の認識処理>
次に、分岐判定処理及び分岐区間の認識処理について、図5のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、分岐判定部38及び認識部39が実行する処理に相当し、線選択部37によりエッジ線が選択された都度実行される。
<Branch determination processing and branch section recognition processing>
Next, branch determination processing and branch section recognition processing will be described with reference to the flowchart in FIG. This processing procedure corresponds to the processing executed by the
まず、ステップS10では、分岐判定部38が、自車線の内側に、すなわち、線選択部37により選択された候補線の内側に、他の候補線が存在するか否か判定する。区分線の中には、分岐区間の手前から白線の内側に描かれた補助線が、分岐区間で区分線となるものがある。図6に示すように、右側の白線R1の内側に、補助線S1が描かれている場合、候補線抽出部34により、左右の白線L1,R1に対応する候補線Ll1,Rl1と、補助線S1に対応する候補線Sl1と、が抽出される。そして、線選択部37により、候補線Ll1,Rl1が選択され、候補線Sl1が他の候補線となる。ステップS10において、選択された候補線の内側に、他の候補線が存在すると判定した場合は、ステップS20に進み、他の候補線が存在しないと判定した場合は、ステップS50に進む。
First, in step S10, the
続いて、ステップS20では、分岐判定部38が、他の候補線の形状が区分線の形状と一致するか否か判定する。具体的には、分岐判定部38は、他の候補線の形状が次の条件(A)〜(C)を満たす場合に、他の候補線の形状が区分線の形状と一致すると判定する。
Subsequently, in step S20, the
条件(A):他の候補線が、線種判定部35により補助線と判定されている。分岐区間の手前側から描かれたペイント線が区分線となるのは、ペイント線が補助線のときであるので、他の候補線が補助線と判定されていることを条件とする。
Condition (A): Another candidate line is determined as an auxiliary line by the line
条件(B):第1候補線と他の候補線との平行度が、第1候補線と第2候補線との平行度よりも高い。第1候補線は、車両70に対して他の候補線と反対側において選択された候補線、第2候補線は、車両70に対して他の候補線と同じ側且つ外側において選択された候補線とする。図6では、左側の候補線Ll1が第1候補線、右側の候補線Rl1が第2候補線となる。図6に示すように、候補線Ll1と他の候補線Sl1とは、本線車線を区画する白線となり、候補線Rl1は分岐車線を区画する白線となる。そのため、候補線Ll1と他の候補線Sl1との平行度は、候補線Ll1と候補線Rl1との平行度よりも高くなる。
Condition (B): The parallelism between the first candidate line and another candidate line is higher than the parallelism between the first candidate line and the second candidate line. The first candidate line is a candidate line selected on the opposite side of the
条件(C):他の候補線と外側において選択された候補線との水平方向の距離が、遠方に向かって徐々に広がっている。図6に示すように、他の候補線S1lは本線車線側の白線となり、候補線Rl1は分岐車線側の白線となって、候補線Rl1は他の候補線Sl1から徐々に離れいくため、他の候補線Sl1と候補線Rl1との水平方向の距離は、遠方に向かって徐々に広がる。 Condition (C): The horizontal distance between the other candidate line and the candidate line selected outside gradually increases toward the far side. As shown in FIG. 6, the other candidate line S11 becomes a white line on the main lane side, the candidate line R11 becomes a white line on the branch lane side, and the candidate line R11 gradually moves away from the other candidate line S11. The horizontal distance between the candidate line S11 and the candidate line R11 gradually increases toward the far side.
他の候補線の形状が条件(A)〜(C)を満たす場合は、ステップS30において、分岐判定部38が、分岐区間ありと判定する。この場合、分岐区間自体は遠方領域Rbに存在しても、補助線が近傍領域Raから描かれているため、分岐区間があることが判定される。
If the shapes of the other candidate lines satisfy the conditions (A) to (C), in step S30, the
続いて、ステップS40において、認識部39が、認識対象を、区分線となる他の候補線の外側において選択された候補線から、区分線となる他の候補線へ変更する。図6では、認識対象が候補線Rl1から他の候補線Sl1へ変更され、認識対象は、白線L1に対応する候補線Ll1と他の候補線Sl1になる。
Subsequently, in step S40, the
一方、ステップS50では、分岐判定部38が、選択された候補線の内側にペイントブロック(以下、候補ブロック)が1つ以上存在し、且つ、候補ブロックの特徴が、分岐区間を始点として描かれる区分線(以下、非連続区分線)の線分の特徴と一致するか否か判定する。つまり、遠方領域Rbに、非連続区分線が存在するか否かを判定する。図7に示すように、遠方領域Rbに非連続区分線S2が存在する場合、特徴点抽出部33により、遠方領域Rbにおいて候補ブロックBa〜Bgが検出される。具体的には、分岐判定部38は、候補ブロックが存在し、候補ブロックの特徴が次の条件(D)〜(F)を満たす場合に、候補ブロックの特徴が区分線の線分の特徴と一致すると判定する。
On the other hand, in step S50, the
条件(D):各候補ブロックの長さが予め設定された長さ閾値よりも短い。一般に、非連続区分線は破線であり、その破線の各線分は、本線車線同士を区画する破線の白線の線分や、補助線の線分よりも長さが短い。よって、長さ閾値は、一般的な破線の白線の線分や補助線の線分よりも短く、一般的な非連続区分線の線分よりも長くなるように設定されている。 Condition (D): the length of each candidate block is shorter than a preset length threshold. Generally, a discontinuous dividing line is a dashed line, and each line segment of the dashed line is shorter in length than a dashed white line segment that separates the main lanes and an auxiliary line segment. Therefore, the length threshold is set so as to be shorter than the line segment of the general broken line white line and the line segment of the auxiliary line, and longer than the line segment of the general non-continuous division line.
条件(E):各候補ブロックの長さが幅閾値よりも太い。一般に、非連続区分線の各線分は、本線車線同士を区画する破線の白線の線分や、補助線の線分の幅よりも太い。よって、幅閾値は、これまでに認識部39により認識されている白線の幅に設定されている。例えば、幅閾値は、現時点の直近の所定期間や所定距離において認識されている白線の幅に設定されている。また、幅閾値は、本線車線同士を区画する一般的な白線の太さに設定されていてもよい。
Condition (E): the length of each candidate block is larger than the width threshold. Generally, each line segment of the discontinuous division line is thicker than the width of a broken white line segment that separates the main lanes and the width of an auxiliary line segment. Therefore, the width threshold is set to the width of the white line recognized by the
条件(F):候補ブロックが複数存在する場合に、各候補ブロックの大きさが同じである。非連続区分線の各線分は、長さ及び幅が等しい同じ大きさの線分である。よって、候補ブロックが複数存在する場合には、各候補ブロックの大きさが同じであることを条件とする。このとき、各候補ブロックの長さ及び幅の少なくとも一方が同じであることを条件としてもよい。 Condition (F): When there are a plurality of candidate blocks, the size of each candidate block is the same. Each segment of the non-continuous dividing line is a segment having the same size and the same length and width. Therefore, when there are a plurality of candidate blocks, the condition is that the size of each candidate block is the same. At this time, the condition may be that at least one of the length and the width of each candidate block is the same.
候補ブロックが1つ以上存在し、且つ、候補ブロックの特徴が条件(D)〜(F)を満たす場合は、ステップS60において、分岐判定部38は、分岐区間があると判定する。
続いて、ステップS70では、認識部39が、候補ブロックに属するエッジ点に対してハフ変換を行い、区分線となる直線成分である新規線を抽出する。遠方領域Rbのエッジ点は近傍領域Raのエッジ点よりも精度が低い上、遠方領域Rbのエッジ点に対してまでハフ変換を行うと処理負荷が大きくなるため、通常、遠方領域Rbのエッジ点に対してハフ変換は行われない。分岐区間があると判定され、遠方領域Rbの候補ブロックが区分線であると分かっている場合に限って、遠方領域Rbのエッジ点に対してハフ変換が行われ、直線成分が抽出される。図7では、候補ブロックBa〜Bgのアップエッジ点から、新規線Sl2が抽出される。
If there is one or more candidate blocks and the characteristics of the candidate blocks satisfy the conditions (D) to (F), in step S60, the
Subsequently, in step S70, the recognizing
続いて、ステップS80では、認識部39が、認識対象を、候補ブロックの外側において選択された候補線からステップS70で抽出した新規線に変更する。図7では、認識対象が白線R2に対応する候補線Rl2から新規線Sl1へ変更され、認識対象は、白線L2に対応する候補線Ll2と新規線Sl1となる。
Subsequently, in step S80, the
また、ステップS20において否定判定された場合、または、ステップS50において否定判定された場合は、ステップS90において、分岐判定部38は分岐区間なしと判定する。すなわち、認識部39は、選択された認識対象を変更しない。
When a negative determination is made in step S20 or a negative determination is made in step S50, in step S90, the
続いて、ステップS100において、認識部39は、選択された認識対象を白線として認識する。以上で、本処理を終了する。
<作用>
図5のフローチャートにおいて、ステップS10〜S30の処理では、他の候補線の形状から分岐区間が判定され、ステップS50〜S60の処理では、候補ブロックの特徴から分岐区間が判定される。つまり、ステップS10〜S30の処理では、エッジ点から直線成分を含む候補線が抽出された後に、候補線の形状から分岐区間が判定される。一方、ステップS50〜S60の処理では、エッジ点から直線成分が抽出される前に、候補ブロックの特徴から分岐区間が判定される。
Subsequently, in step S100, the
<Action>
In the flowchart of FIG. 5, in the processing of steps S10 to S30, a branch section is determined from the shape of another candidate line, and in the processing of steps S50 to S60, a branch section is determined from the characteristics of a candidate block. That is, in the processing of steps S10 to S30, after a candidate line including a straight line component is extracted from the edge point, a branch section is determined from the shape of the candidate line. On the other hand, in the processing of steps S50 to S60, before the straight line component is extracted from the edge point, the branch section is determined from the features of the candidate block.
仮に、ステップS10〜S30の処理のみで分岐区間の判定をする場合、非連続区分線が描かれた分岐区間では、非連続区分線を候補線として抽出し、非連続区分線に対応する候補線の形状から、分岐区間を判定することになる。そのため、候補ブロックの特徴から分岐区間を判定する場合よりも、分岐区間の判定が遅くなる。特に、図7に示すように、分岐車線が本線車線から緩やかに分岐する狭角の分岐区間では、条件(B)及び条件(C)を満たすまでに時間を要し、分岐区間の判定が遅くなる。 If the branch section is determined only by the processing of steps S10 to S30, in the branch section where the non-continuous partition line is drawn, the non-continuous partition line is extracted as a candidate line, and the candidate line corresponding to the non-continuous partition line is extracted. Is determined from the shape of. Therefore, the determination of the branch section is slower than the case of determining the branch section from the features of the candidate block. In particular, as shown in FIG. 7, in a narrow-angle branch section where the branch lane gently branches from the main lane, it takes time to satisfy the conditions (B) and (C), and the determination of the branch section is slow. Become.
これに対して、ステップS50〜S60の処理を設け、選択された候補線の内側に補助線が存在しない場合には、候補ブロックの特徴から分岐区間を判定することで、速やかな分岐区間の判定が実現される。 On the other hand, the processing of steps S50 to S60 is provided, and when there is no auxiliary line inside the selected candidate line, the branch section is determined from the characteristics of the candidate block, thereby quickly determining the branch section. Is realized.
<効果>
以上詳述した第1実施形態によれば、以下の効果が得られる。
(1)選択された候補線よりも内側に候補ブロックが存在し、且つ、候補ブロックの特徴が条件(D)〜(F)を満たす場合には、分岐区間ありと判定され、候補ブロックの外側において選択された候補線が認識対象から外される。よって、区分線が遠方領域Rbに存在し、候補線として抽出されていない場合でも、分岐区間を判定することができる。すなわち、低処理負荷で速やかに分岐区間を判定し、分岐区間での白線の誤認識を抑制することができる。
<Effect>
According to the first embodiment described in detail above, the following effects can be obtained.
(1) If a candidate block exists inside the selected candidate line and the characteristics of the candidate block satisfy the conditions (D) to (F), it is determined that there is a branch section, and the outside of the candidate block is determined. The candidate line selected in is removed from the recognition target. Therefore, even when the dividing line exists in the distant region Rb and is not extracted as a candidate line, the branch section can be determined. That is, it is possible to quickly determine a branch section with a low processing load, and suppress erroneous recognition of a white line in the branch section.
(2)分岐区間ありと判定された場合には、候補ブロックのエッジ点から直線成分である新規線が抽出される。つまり、分岐区間であると判定された場合に限って、遠方領域Rbでも直線成分が抽出される。そして、認識対象が、候補ブロックの外側で抽出された候補線から新規線に切り替えられる。したがって、処理負荷の増加を抑制しつつ、分岐区間での的確な白線認識を実現できる。 (2) If it is determined that there is a branch section, a new line that is a straight line component is extracted from the edge point of the candidate block. That is, only when it is determined to be a branch section, a straight line component is extracted even in the distant region Rb. Then, the recognition target is switched from the candidate line extracted outside the candidate block to a new line. Therefore, accurate white line recognition in a branch section can be realized while suppressing an increase in processing load.
(3)候補ブロックが複数存在する場合には、条件(D)及び(E)に、条件(F)を追加したことにより、ノイズの誤認識を抑制して、より精度よく分岐区間を判定することができる。 (3) When there are a plurality of candidate blocks, by adding the condition (F) to the conditions (D) and (E), erroneous recognition of noise is suppressed, and the branch section is determined more accurately. be able to.
(4)分岐区間よりも手前から白線の内側に描かれた補助線が、分岐区間で区分線となっている場合には、分岐区間が遠方領域Rbに入っていても、補助線に対応する候補線が抽出される。よって、補助線に対応する候補線の形状から分岐区間を判定し、認識対象を、分岐車線側の白線から、区分線となる補助線に切り替えることができる。 (4) When the auxiliary line drawn inside the white line from the front of the branch section is a dividing line in the branch section, the auxiliary line corresponds to the auxiliary line even if the branch section is in the distant region Rb. Candidate lines are extracted. Therefore, the branch section is determined from the shape of the candidate line corresponding to the auxiliary line, and the recognition target can be switched from the white line on the branch lane side to the auxiliary line serving as the dividing line.
(他の実施形態)
以上、本開示を実施するための形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
(Other embodiments)
The embodiments for carrying out the present disclosure have been described above, but the present disclosure is not limited to the above-described embodiments, and can be implemented with various modifications.
(a)上記実施形態では、条件(D)〜(F)を全て満たした場合に、候補ブロックの特徴が非連続区分線の特徴と一致すると判定しているが、これに限定されるものではない。例えば、条件(D)及び条件(E)の少なくとも一方を満たした場合に、候補ブロックの特徴が非連続区分線の特徴と一致すると判定してもよい。 (A) In the above embodiment, when all of the conditions (D) to (F) are satisfied, it is determined that the feature of the candidate block matches the feature of the discontinuous dividing line. However, the present invention is not limited to this. Absent. For example, when at least one of the condition (D) and the condition (E) is satisfied, it may be determined that the feature of the candidate block matches the feature of the discontinuous dividing line.
(b)また、条件(D)〜(F)に、条件(G):候補ブロックが複数存在する場合に、各候補ブロックの傾きが同じ方向である、を追加してもよい。各候補ブロックの傾きは、例えば、各候補ブロックに属するエッジ点をフィッティングして算出すればよい。各候補ブロックの車両70の走行方向に平行な方向の傾き、及び走行方向に垂直な方向の傾きのいずれか一方が同じ方向であればよい。また、条件(D)及び条件(E)の少なくとも一方と、条件(F)及び条件(G)の少なくとも一方を満たした場合に、候補ブロックの特徴が非連続区分線の特徴と一致すると判定してもよい。
(B) Condition (G): when there are a plurality of candidate blocks, the inclination of each candidate block is in the same direction may be added to conditions (D) to (F). The slope of each candidate block may be calculated by, for example, fitting edge points belonging to each candidate block. It is sufficient that one of the inclination in the direction parallel to the traveling direction of the
(c)上記実施形態では、区分線ありと判定された場合に、認識対象を、分岐車線側の白線に対応した候補線から、区分線に対応した候補線や新規線に変更していたが、分岐車線側の白線の認識処理を停止してもよい。この場合、車両70の両側のうち、分岐している側と反対側の白線の認識処理のみを継続すればよい。反対側の白線の認識処理のみを継続することによって、白線の認識が分岐車線側に引きずられることを抑制できる。
(C) In the above embodiment, when it is determined that there is a lane marking, the recognition target is changed from the candidate line corresponding to the white line on the branch lane side to a candidate line corresponding to the lane marking or a new line. Alternatively, the recognition process of the white line on the branch lane side may be stopped. In this case, of the two sides of the
(d)上記実施形態における1つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、1つの構成要素が有する1つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、1つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される1つの機能を、1つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。 (D) A plurality of functions of one component in the above embodiment may be realized by a plurality of components, or one function of one component may be realized by a plurality of components. . Also, a plurality of functions of a plurality of components may be realized by one component, or one function realized by a plurality of components may be realized by one component. Further, a part of the configuration of the above embodiment may be omitted. Further, at least a part of the configuration of the above-described embodiment may be added to or replaced with the configuration of another above-described embodiment. In addition, all aspects included in the technical idea specified only by the language described in the claims are embodiments of the present disclosure.
(e)上述した区画線認識装置の他、当該区画線認識装置を構成要素とするシステム、当該区画線認識装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、区画線認識方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。 (E) In addition to the above-described lane-line recognition device, a system including the lane-line recognition device as a component, a program for causing a computer to function as the lane-line recognition device, and a non-transitional device such as a semiconductor memory storing the program. The present disclosure can be realized in various forms, such as an actual recording medium and a lane marking recognition method.
10…車載カメラ、30…認識装置、33…特徴点抽出部、34…候補線抽出部、37…線選択部、38…分岐判定部、39…認識部、70…車両。
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記車両から予め設定された距離までの範囲を近傍領域とし、前記近傍領域よりも遠方を遠方領域として、前記画像の前記近傍領域及び前記遠方領域において、路面ペイントの境界を表す特徴点を抽出するように構成された特徴点抽出部(33)と、
前記近傍領域にて抽出された前記特徴点から統計的処理を用いて直線成分を抽出するとともに、抽出した前記直線成分と前記遠方領域にて抽出された前記特徴点のうち前記直線成分と連続性を有する前記特徴点とから特徴線を抽出するように構成された候補線抽出部(34)と、
前記候補線抽出部により抽出された前記特徴線から、前記区画線として認識する前記特徴線を選択するように構成された線選択部(37)と、
前記線選択部により選択された前記特徴線よりも前記車両から近い側である内側に、前記特徴点抽出部により抽出された前記特徴点によって形成される矩形状の領域であるペイントブロックが1つ以上存在し、且つ、前記区画線よりも前記内側に存在する前記ペイントブロックを候補ブロックとして、前記車両の走行方向における前記候補ブロックの長さ及び前記候補ブロックの幅の少なくとも一方が、本線車線と分岐車線とを区分する破線の区分線を構成する線分の特徴を有する場合に、分岐区間ありと判定するように構成された分岐判定部(38)と、
前記分岐判定部により前記分岐区間ありと判定された場合に、前記候補ブロックよりも前記車両から遠い側である外側において選択された前記特徴線を認識対象から外すように構成された認識部(39)と、を備える区画線認識装置。 A lane marking recognition device (30) for recognizing a lane marking dividing a lane of a road from an image around a vehicle (70) taken by an on-vehicle camera (11),
Assuming that a range from the vehicle to a preset distance is a near area, and a far area than the near area is a far area, and in the near area and the far area of the image, feature points representing a boundary of road surface paint are extracted. A feature point extraction unit (33) configured as
A linear component is extracted using statistical processing from the feature points extracted in the near region, and the continuity between the extracted linear component and the feature point extracted in the distant region with the linear component. A candidate line extraction unit (34) configured to extract a feature line from the feature point having
A line selection unit (37) configured to select the characteristic line to be recognized as the partition line from the characteristic lines extracted by the candidate line extraction unit;
One paint block, which is a rectangular area formed by the feature points extracted by the feature point extraction unit, is located on the inner side closer to the vehicle than the feature line selected by the line selection unit. As described above, and the paint block present on the inner side than the lane marking as a candidate block, at least one of the length of the candidate block and the width of the candidate block in the traveling direction of the vehicle, the main lane and A branch determining unit (38) configured to determine that there is a branch section when having characteristics of a line segment forming a broken line that separates the branch lane;
When the branch determination unit determines that there is the branch section, a recognition unit configured to exclude from the recognition target the feature line selected on the outer side that is farther from the vehicle than the candidate block. And a lane marking recognition device comprising:
前記認識部は、前記分岐判定部により前記分岐区間ありと判定された場合に、前記線選択部により前記他の候補線よりも前記外側において選択された前記特徴線の代わりに、前記他の候補線を前記区画線として認識するように構成されている、請求項1〜5のいずれか1項に記載の区画線認識装置。 The branch determination unit may include another candidate line that is the feature line extracted by the candidate line extraction unit inside the feature line selected by the line selection unit, and may include the other candidate line. If the line has the characteristics of the shape of the dividing line, it is determined that there is a branch section,
The recognizing unit, when the branch determining unit determines that there is the branch section, instead of the feature line selected outside the other candidate line by the line selecting unit, the other candidate The lane marking recognition device according to any one of claims 1 to 5, wherein the lane marking recognition device is configured to recognize a line as the lane marking.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016206884A JP6674365B2 (en) | 2016-10-21 | 2016-10-21 | Lane marking recognition device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016206884A JP6674365B2 (en) | 2016-10-21 | 2016-10-21 | Lane marking recognition device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018067236A JP2018067236A (en) | 2018-04-26 |
JP6674365B2 true JP6674365B2 (en) | 2020-04-01 |
Family
ID=62086349
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016206884A Active JP6674365B2 (en) | 2016-10-21 | 2016-10-21 | Lane marking recognition device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6674365B2 (en) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022535351A (en) | 2019-05-28 | 2022-08-08 | モービルアイ ビジョン テクノロジーズ リミテッド | System and method for vehicle navigation |
JP7359715B2 (en) | 2020-02-14 | 2023-10-11 | 株式会社Soken | Road shape estimation device |
CN118149840B (en) * | 2024-04-11 | 2024-07-23 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | Lane line generation method, lane line generation device, electronic device, storage medium and program product |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4603970B2 (en) * | 2005-12-15 | 2010-12-22 | トヨタ自動車株式会社 | Road marking line detection device |
JP4933962B2 (en) * | 2007-06-22 | 2012-05-16 | 富士重工業株式会社 | Branch entry judgment device |
JP4950858B2 (en) * | 2007-11-29 | 2012-06-13 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | Image recognition apparatus and image recognition program |
JP5440012B2 (en) * | 2009-08-05 | 2014-03-12 | 日産自動車株式会社 | Branch entry determination device and branch entry determination method |
JP5716945B2 (en) * | 2010-03-19 | 2015-05-13 | トヨタ自動車株式会社 | Vehicle control device |
-
2016
- 2016-10-21 JP JP2016206884A patent/JP6674365B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2018067236A (en) | 2018-04-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6741603B2 (en) | Estimator | |
JP6774297B2 (en) | Vehicle recognition device and vehicle recognition method | |
JP6220327B2 (en) | Traveling lane marking recognition device, traveling lane marking recognition program | |
JP5594246B2 (en) | Lane recognition device | |
JP6132359B2 (en) | Traveling line recognition device | |
JP6538547B2 (en) | Road curvature measurement device | |
US10436898B2 (en) | Object recognition device | |
JP6889005B2 (en) | Road parameter estimator | |
JP6140658B2 (en) | Traveling lane marking recognition device, traveling lane marking recognition program | |
JP2018116369A (en) | Lane recognition device | |
US10635911B2 (en) | Apparatus and method for recognizing travel lane | |
JP6690703B2 (en) | RUNWAY ESTIMATION METHOD AND RUNWAY ESTIMATION DEVICE | |
JP6674365B2 (en) | Lane marking recognition device | |
JP6702849B2 (en) | Marking line recognition device | |
JP6717240B2 (en) | Target detection device | |
JP5977275B2 (en) | Branch recognition device | |
JP5986949B2 (en) | Boundary line recognition device | |
JP2007057331A (en) | In-vehicle system for determining fog | |
WO2015186294A1 (en) | Vehicle-mounted image-processing device | |
JP2021128612A (en) | Road shape estimation device | |
JP2018005618A (en) | Road recognition device | |
JP2015199423A (en) | Course estimation device and course estimation program | |
JP6189816B2 (en) | Traveling line recognition device | |
JP2018181093A (en) | Mark line recognition device | |
US11010618B2 (en) | Apparatus for identifying line marking on road surface |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190305 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20200205 |
|
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: 20200212 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200306 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6674365 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |