JP6932167B2 - Road characterization device - Google Patents

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Description

この発明は、道路などを走行しながら計測した表面形状の三次元測定データ等に基づいて、道路の特徴を決定する装置に関するものである。 The present invention relates to a device for determining the characteristics of a road based on three-dimensional measurement data of a surface shape measured while traveling on a road or the like.

道路の形状を計測によって特定し、道路端部、道路中心、車線中心などの道路形状データを得ることができれば、自動車の自動運転、運転補助制御などに利用することができる。 If the shape of the road can be specified by measurement and road shape data such as the road edge, the center of the road, and the center of the lane can be obtained, it can be used for automatic driving of automobiles, driving assistance control, and the like.

たとえば、特許文献1においては、道路の傾斜を正確に測定することのできる方法が開示されている。この方法によれば、道路の場所による傾斜などを測定し、傾斜の変化を連続的に得ることができる。 For example, Patent Document 1 discloses a method capable of accurately measuring the slope of a road. According to this method, it is possible to measure the inclination of the road depending on the location and continuously obtain the change of the inclination.

また、特許文献2においては、自動車の速度や操舵角をセンサによって取得し、これらデータに基づいて、道路の曲率を推定するシステムが開示されている。これにより、道路の曲率を推定して、衝突の回避などに用いることができる。 Further, Patent Document 2 discloses a system in which the speed and steering angle of an automobile are acquired by a sensor and the curvature of a road is estimated based on these data. Thereby, the curvature of the road can be estimated and used for avoiding a collision or the like.

さらに、特許文献3においては、道路上の移動を三次元軌跡データとして取得し、道路のカーブ部分において直線と円弧とを緩和曲線(クロソイド曲線)によって接続する装置が開示されている。 Further, Patent Document 3 discloses a device that acquires movement on a road as three-dimensional locus data and connects a straight line and an arc at a curved portion of the road by a relaxation curve (clothoid curve).

特開平11−100809Japanese Patent Application Laid-Open No. 11-100809 特開2012−131496JP 2012-131496 特開2014−160064JP-A-2014-160064

しかしながら、特許文献1や特許文献2の技術においては、道路の傾斜や道路の曲率を特定することができるものの、歩道との境である道路端部を特定したり、道路中心、車線中心などを特定することはできなかった。 However, in the techniques of Patent Document 1 and Patent Document 2, although the slope of the road and the curvature of the road can be specified, the end of the road, which is the boundary with the sidewalk, can be specified, and the center of the road, the center of the lane, etc. can be specified. Could not be identified.

また、特許文献3では、道路の直線部と曲線部をクロソイド曲線で結ぶことで、より正確に道路特徴を得ることができる。しかし、特許文献3においては、まず、直線部、円弧部を決めてから、クロソイド曲線を決定している。しかし、直線部の始点・終点、円弧部の始点・終点などは明確に決定することが難しく、そのために誤差の大きいクロソイド曲線を決定する可能性があった。 Further, in Patent Document 3, a road feature can be obtained more accurately by connecting a straight portion and a curved portion of a road with a clothoid curve. However, in Patent Document 3, the straight line portion and the arc portion are first determined, and then the clothoid curve is determined. However, it is difficult to clearly determine the start point / end point of the straight line portion and the start point / end point of the arc portion, and therefore there is a possibility of determining a clothoid curve having a large error.

さらに、上記各特許文献のいずれにおいても、道路の分岐部分における道路中心線や車線中心線をどのように扱うと好ましいかを検討しておらず、問題としてすら認識されていなかった。 Further, in each of the above patent documents, how to treat the road center line and the lane center line at the branch portion of the road is not examined, and even the problem is not recognized.

この発明は上記の問題のうち少なくとも一つを解決して、精度の良い道路特徴決定装置を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to solve at least one of the above problems and provide an accurate road characterization device.

この発明のいくつかの独立して適用可能な特徴を以下に示す。 Some independently applicable features of the present invention are shown below.

(1)(3)この発明に係る道路特徴決定装置は、道路上を走行しながら計測された表面点による三次元計測データに基づいて、道路特徴を決定する道路特徴決定装置であって、前記走行方向に垂直な横断面を所定間隔で設定する横断面設定手段と、前記走行の軌跡を結ぶ走行線と、前記横断面との交点を走行点として決定する走行点決定手段と、前記横断面において、端部の構造物の頂点から水平方向に最小歩道幅より短い所定距離移動した位置における表面点と、前記頂点との間を結ぶ直線を設定し、当該直線に対する垂線が最も長い表面点を構造物下部端点として抽出する構造物下部端点抽出手段と、前記構造物下部端点から前記所定距離の範囲の表面点の平均点を決定し、当該平均点と前記走行点との間を結ぶ直線を設定し、当該直線に対する垂線が最も長い表面点を道路端部点として抽出する道路端部点抽出手段と、各横断面における道路端部点を結んで道路端部を決定する道路端部決定手段とを備えている。 (1) (3) The road feature determining device according to the present invention is a road feature determining device that determines road features based on three-dimensional measurement data of surface points measured while traveling on a road. Cross-section setting means for setting cross sections perpendicular to the traveling direction at predetermined intervals, traveling point determining means for determining the intersection of the traveling line connecting the traveling loci and the cross-section as a traveling point, and the cross section. In, a straight line connecting a surface point at a position moved horizontally from the apex of the structure at the end by a predetermined distance shorter than the minimum sidewalk width and the apex is set, and the surface point having the longest perpendicular line to the straight line is set. The structure lower end point extraction means to be extracted as the structure lower end point and the average point of the surface points in the range of the predetermined distance from the structure lower end point are determined, and a straight line connecting the average point and the running point is drawn. A road end point extracting means for setting and extracting the surface point having the longest perpendicular to the straight line as a road end point, and a road end determining means for connecting the road end points in each cross section to determine the road end. And have.

したがって、歩道と車道を区別して、道路端部を正確に特定することができる。 Therefore, it is possible to accurately identify the end of the road by distinguishing between the sidewalk and the roadway.

(2)(4)この発明に係る道路特徴決定装置は、前記横断面における左右の道路端部点の中間点を道路中心点として抽出する道路中心点抽出手段と、各横断面における道路中心点を結んで道路中心線を決定する道路中心決定手段とを備えている。 (2) (4) The road feature determining device according to the present invention includes a road center point extracting means that extracts the midpoint between the left and right road end points in the cross section as a road center point, and a road center point in each cross section. It is equipped with a road center determination means for determining the road center line by connecting the roads.

したがって、道路中心線を正確に決定することができる。 Therefore, the road center line can be accurately determined.

(5)(7)(15)(17)この発明に係る道路特徴決定装置は、表面点のうち所定の輝度以上の点が所定距離以上連続している点を区分線として抽出する区分線抽出手段と、前記区分線の欠損部分を補完して、区分線を決定する区分線決定手段とを備えている。 (5) (7) (15) (17) The road feature determining device according to the present invention extracts a division line extraction that extracts points of surface points having a predetermined brightness or more that are continuous for a predetermined distance or more as a division line. The means and the dividing line determining means for determining the dividing line by complementing the missing portion of the dividing line are provided.

したがって、車線を区分する区分線を正確に得ることができる。 Therefore, it is possible to accurately obtain a dividing line that divides lanes.

(6)(8)(16)(18)この発明に係る道路特徴決定装置は、区分線と道路端部との中心または隣接する前記区分線の中心に車線中心線を決定する車線中心線決定手段を備えている。 (6) (8) (16) (18) The road feature determining device according to the present invention determines the lane center line at the center of the dividing line and the road end or at the center of the adjacent dividing line. It has the means.

したがって、車線中心線を正確に得ることができる。 Therefore, the lane center line can be accurately obtained.

(9)(19)この発明に係る道路特徴決定装置は、区分線決定手段は、区分線を抽出できない区間においては、左右の道路端部間の距離と、最小車線幅とに基づいて、区分線を生成することを特徴としている。 (9) (19) In the road feature determining device according to the present invention, the dividing line determining means divides the division line based on the distance between the left and right road ends and the minimum lane width in the section where the dividing line cannot be extracted. It is characterized by generating lines.

したがって、白線や黄色線のない道路においても、車線を推定することができる。 Therefore, the lane can be estimated even on a road without a white line or a yellow line.

(10)(11)(20)(21)この発明に係る道路特徴決定装置は、三次元計測データに基づいて抽出されたカーブ近傍における道路中心線または車線中心線に基づいて、直線および円弧を抽出する直線・円弧抽出手段と、前記円弧の中心から、前記直線に対して垂線を設定し、前記円弧の中心をクロソイド終点における曲率半径の中心として、前記垂線に対する接線角を変化させてクロソイド曲線を生成し、クロソイド終点が前記円弧と合致するクロソイド曲線を決定するクロソイド曲線決定手段と、決定したクロソイド曲線に基づいて、前記直線の端点と円弧の端点を決定し、直線、クロソイド曲線、円弧を接続する接続手段とを備えている。 (10) (11) (20) (21) The road characterization device according to the present invention creates straight lines and arcs based on the road centerline or lane centerline in the vicinity of the curve extracted based on the three-dimensional measurement data. A clothoid curve is set from the straight line / arc extraction means to be extracted and the center of the arc with respect to the straight line, and the center of the arc is set as the center of the radius of curvature at the end point of the clothoid, and the tangent angle to the perpendicular is changed. Is generated, and the clothoid curve determining means for determining the clothoid curve whose clothoid end point matches the arc, and the end point of the straight line and the end point of the arc are determined based on the determined clothoid curve, and the straight line, the clothoid curve, and the arc are determined. It is equipped with a connection means for connecting.

したがって、適切なクロソイド曲線によって、中心線の直線と円弧を接続することができる。 Therefore, a straight line and an arc of the center line can be connected by an appropriate clothoid curve.

(12)(22)この発明に係る道路特徴決定装置は、クロソイド曲線決定手段は、クロソイド終点の前記直線に対する垂直な位置が、前記円弧の終点の前記直線に対する垂直な位置と合致するかどうかによってクロソイド曲線を決定することを特徴としている。 (12) (22) In the road feature determining device according to the present invention, the clothoid curve determining means depends on whether or not the position of the clothoid end point perpendicular to the straight line matches the position of the end point of the arc with respect to the straight line. It is characterized by determining the clothoid curve.

したがって、適切なクロソイド曲線を決定することができる。 Therefore, an appropriate clothoid curve can be determined.

(13)(14)(23)(24)この発明に係る道路特徴決定装置は、三次元計測データに基づいて抽出された道路端部線を、前記走行の軌跡を結ぶ走行線の右側にある右側道路端部線と、左側にある左側道路端部線に分類する分類手段と、右側道路端部線と左側道路端部線が接する位置を分岐開始位置とし、分岐開始位置から直線を延長し、当該直線が道路端部線に接する位置を分岐終了位置とする分岐範囲判断手段と、分岐開始位置から分岐終了位置まで双方の道路中心線または車線中央線を延長して生成し、分岐終了位置においては、双方の道路中心線を結ぶように道路中央線または車線中央線を生成する中央線生成手段とを備えている。 (13) (14) (23) (24) The road feature determining device according to the present invention has a road end line extracted based on three-dimensional measurement data on the right side of a traveling line connecting the traveling trajectories. The classification means for classifying into the right road end line and the left road end line on the left side, and the position where the right road end line and the left road end line meet are set as the branch start position, and the straight line is extended from the branch start position. , A branch range determination means whose branch end position is the position where the straight line touches the road end line, and both road center lines or lane center lines are extended from the branch start position to the branch end position to generate the branch end position. In, a central line generating means for generating a road center line or a lane center line so as to connect both road center lines is provided.

したがって、分岐部分においても中心線を接続することができる。 Therefore, the center line can be connected even at the branch portion.

「横断面設定手段」は、実施形態においては、ステップS1がこれに対応する。 In the embodiment, step S1 corresponds to the “cross-section setting means”.

「走行点決定手段」は、実施形態においては、ステップS15、S17がこれに対応する。 In the embodiment, steps S15 and S17 correspond to the "running point determining means".

「構造物下部端点抽出手段」は、実施形態においては、ステップS34〜S37がこれに対応する。 In the embodiment, steps S34 to S37 correspond to the “structure lower end point extraction means”.

「道路端部点抽出手段」は、実施形態においては、ステップS43〜S47がこれに対応する。 In the embodiment, steps S43 to S47 correspond to the “road end point extraction means”.

「道路端部決定手段」は、実施形態においては、ステップS7がこれに対応する。 In the embodiment, step S7 corresponds to the “road end determination means”.

「プログラム」とは、CPUにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。 The "program" is a concept including not only a program that can be directly executed by the CPU, but also a source format program, a compressed program, an encrypted program, and the like.

この発明の第1の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the road feature determination apparatus according to 1st Embodiment of this invention. 道路特徴決定装置のハードウエア構成である。This is the hardware configuration of the road characterization device. 道路端部・中心決定処理のフローチャートである。It is a flowchart of a road end / center determination process. 横断面設定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the cross section setting process. 三次元計測データの例である。This is an example of three-dimensional measurement data. 横断面に投影された点群データの例である。This is an example of point cloud data projected on the cross section. 道路端点抽出処理のフローチャートである。It is a flowchart of a road end point extraction process. 道路端点抽出処理のフローチャートである。It is a flowchart of a road end point extraction process. 道路端点抽出処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the road end point extraction process. 第2の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the road feature determination device by 2nd Embodiment. 区分線・車線中心線決定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the division line / lane center line determination process. 区分線抽出処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the division line extraction process. 他の例による区分線決定処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the division line determination process by another example. 第3の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the road feature determination device according to 3rd Embodiment. 中心線接続処理のフローチャートである。It is a flowchart of a center line connection process. 中心線接続処理のフローチャートである。It is a flowchart of a center line connection process. 中心線接続処理のフローチャートである。It is a flowchart of a center line connection process. 平面における直線の接続を説明するための図である。。It is a figure for demonstrating the connection of a straight line in a plane. .. 縦断面における直線の接続を説明するための図である。。It is a figure for demonstrating the connection of a straight line in a vertical cross section. .. 直線と円弧の接続を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the connection of a straight line and an arc. 直線と円弧の接続を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the connection of a straight line and an arc. 円弧と円弧の接続を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the connection of an arc and an arc. 第4の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the road feature determination device according to 4th Embodiment. 分岐処理のフローチャートである。It is a flowchart of a branch process. 分岐部特定・中央線補完処理のフローチャートである。It is a flowchart of a branch part identification / center line completion process. 分岐部特定・中央線補完処理のフローチャートである。It is a flowchart of a branch part identification / center line completion process. 分岐部における中央線の接続を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the connection of the center line in a branch part. 分岐部における中央線の接続を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the connection of the center line in a branch part. 分岐部における中央線の接続を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the connection of the center line in a branch part. 交差点における中央線の接続を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the connection of the center line at an intersection.

1.第1の実施形態
1.1全体構成
図1に、この発明の一実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図を示す。
1. 1. First Embodiment
1.1 Overall Configuration Figure 1 shows a functional block diagram of the road feature determination device according to an embodiment of the present invention.

この実施形態における道路特徴決定装置は、道路上を走行しながら計測された表面点による三次元計測データを受けて、道路端部および道路中心の決定を行う。 The road feature determination device in this embodiment determines the road edge and the road center by receiving three-dimensional measurement data from surface points measured while traveling on the road.

横断面設定手段2は、三次元計測データにおいて、走行方向に垂直な横断面を所定間隔で設定する。走行点決定手段4は、走行の軌跡を結ぶ走行線と、横断面との交点を走行点として決定する。 The cross-section setting means 2 sets cross-sections perpendicular to the traveling direction at predetermined intervals in the three-dimensional measurement data. The traveling point determining means 4 determines the intersection of the traveling line connecting the traveling locus and the cross section as the traveling point.

構造物下部端点抽出手段6は、横断面において、端部の構造物の頂点から水平方向に最小歩道幅より短い所定距離移動した位置における表面点を見いだす。見いだした表面点と、前記頂点との間を結ぶ直線を設定する。さらに、当該直線に対する垂線が最も長い表面点を構造物下部端点として抽出する。 The structure lower end point extracting means 6 finds a surface point in a cross section at a position moved horizontally by a predetermined distance shorter than the minimum sidewalk width from the apex of the structure at the end. A straight line connecting the found surface point and the apex is set. Further, the surface point having the longest perpendicular to the straight line is extracted as the lower end point of the structure.

道路端部点抽出手段8は、構造物下部端点から所定距離の範囲の表面点の平均点を決定し、当該平均点と前記走行点との間を結ぶ直線を設定する。さらに、当該直線に対する垂線が最も長い表面点を道路端部点として抽出する。このようにして、各横断面において、道路端部点が抽出される。 The road end point extracting means 8 determines an average point of surface points within a predetermined distance from the lower end point of the structure, and sets a straight line connecting the average point and the traveling point. Further, the surface point having the longest perpendicular to the straight line is extracted as the road end point. In this way, road end points are extracted in each cross section.

道路端部決定手段10は、各横断面における道路端部点を接続して道路端部線を生成し、道路端部を決定する。これにより、道路端部の形状を連続的に得ることができる。 The road end determination means 10 connects the road end points in each cross section to generate a road end line, and determines the road end. Thereby, the shape of the road end can be continuously obtained.

さらに、道路中心点抽出手段12は、各横断面における左右の道路端部点の中間点を道路中心点として抽出する。道路中心決定手段14は、各横断面における道路中心点を結んで道路中心線を決定する。
Further, the road center point extracting means 12 extracts the midpoint between the left and right road end points in each cross section as the road center point. The road center determining means 14 determines the road center line by connecting the road center points in each cross section.

1.2ハードウエア構成
図2に、道路特徴決定装置のハードウエア構成を示す。CPU30には、メモリ32、ディズプレイ34、ハードディスク36、CD−ROMドライブ38、キーボード/マウス40が接続されている。
1.2 Hardware configuration Figure 2 shows the hardware configuration of the road characterization device. A memory 32, a display 34, a hard disk 36, a CD-ROM drive 38, and a keyboard / mouse 40 are connected to the CPU 30.

ハードディスク36には、オペレーティングシステム42、道路特徴決定プログラム44が記録されている。道路特徴決定プログラム44は、オペレーティングシステム42と協働してその機能を発揮するものである。 The operating system 42 and the road feature determination program 44 are recorded on the hard disk 36. The road characterization program 44 exerts its function in cooperation with the operating system 42.

これらプログラムは、DVD−ROM46に記録されていたものを、CD−ROMドライブ38を介して、ハードディスク36にインストールしたものである。なお、インターネットを介して、サーバ装置(図示せず)からダウンロードしてインストールしたものであってもよい。
These programs are those recorded on the DVD-ROM 46 installed on the hard disk 36 via the CD-ROM drive 38. It may be downloaded and installed from a server device (not shown) via the Internet.

1.3道路端部・中心決定処理
1.3.1全体フローチャート
図3に、道路特徴決定プログラム44の道路端部・中心決定処理における全体フローチャートを示す。
1.3 Road edge / center determination process
1.3.1 Overall Flowchart Figure 3 shows the overall flowchart of the road end / center determination process of the road feature determination program 44.

CPU30は、三次元計測データをDVD−ROMなどから読み込んで、ハードディスク36に記録する。三次元計測データは、自動車や無人航空機(UAV)などにレーダ測距装置を積載し、走行しながら計測して得られたものであり、道路近傍の表面形状を示すデータである。また、この三次元計測データには、自動車の位置を時間的変化にて示す走行点のデータが含まれる。三次元点群データとして、たとえば、MMS点群データを用いることができる。 The CPU 30 reads the three-dimensional measurement data from a DVD-ROM or the like and records it on the hard disk 36. The three-dimensional measurement data is obtained by loading a radar ranging device on an automobile, an unmanned aerial vehicle (UAV), or the like and measuring while traveling, and is data showing the surface shape near the road. Further, the three-dimensional measurement data includes data of a traveling point indicating the position of the automobile by changing with time. As the three-dimensional point cloud data, for example, MMS point cloud data can be used.

CPU30は、ハードディスク36から三次元計測データを読み出し、所定間隔にて横断面を設定する(ステップS1)。続いて、CPU30は、設定した各横断面において、道路の左側端部点を抽出する(ステップS3)。さらに、設定した各横断面において、道路の右側端部点を抽出する(ステップS4)。次に、CPU30は、各横断面において、左側端部点と右側端部点の中心を中心点として抽出する(ステップS5)。 The CPU 30 reads the three-dimensional measurement data from the hard disk 36 and sets the cross section at predetermined intervals (step S1). Subsequently, the CPU 30 extracts the left end point of the road in each set cross section (step S3). Further, in each of the set cross sections, the right end point of the road is extracted (step S4). Next, the CPU 30 extracts the center of the left end point and the right end point as the center point in each cross section (step S5).

CPU30は、すべての横断面について、左端部点、右端部点、中心点を抽出すると、これらを接続して、左端部線、右端部線、中心線を決定する(ステップS6)。 When the CPU 30 extracts the left end point, the right end point, and the center point for all the cross sections, the CPU 30 connects them to determine the left end line, the right end line, and the center line (step S6).

以下、各処理ごとに詳細を説明する。 Details will be described below for each process.

1.3.2横断面の設定
図4に、横断面設定処理(ステップS1)の詳細フローチャートを示す。図5に、三次元計測データを模式的に示した例を示す。多数の計測点によって、道路の表面形状が表されている。この実施形態では、各点の測定データとして、X、Y、Zの三次元座標、反射強度、計測時刻が含まれる。さらに、車両の走行位置(走行点)のX、Y、Zの三次元座標、計測時刻も含まれる。なお、高さ方向のZ座標は、海抜として得られる。
1.3.2 Cross-section setting FIG. 4 shows a detailed flowchart of the cross-section setting process (step S1). FIG. 5 shows an example in which three-dimensional measurement data is schematically shown. The surface shape of the road is represented by a large number of measurement points. In this embodiment, the measurement data of each point includes the three-dimensional coordinates of X, Y, and Z, the reflection intensity, and the measurement time. Further, the three-dimensional coordinates of X, Y, and Z of the traveling position (traveling point) of the vehicle and the measurement time are also included. The Z coordinate in the height direction is obtained as above sea level.

CPU30は、走行点を計測時刻順に線で結び、走行線を生成する(ステップS11〜S14)。次に、CPU30は、各測定点から走行線に対して垂線を引き、交点を生成する(ステップS17)。CPU30は、走行線の起点から前記交点までの距離に基づいて、所定距離ごと(たとえば10cmごと)に各測定点を1つのグループとする(ステップS19)。グループ化した測定点により、横断面(走行線に垂直な平面)の測定点が得られることになる。また、走行線が横断面と接する点を走行点として得る。 The CPU 30 connects the traveling points with a line in the order of measurement time to generate a traveling line (steps S11 to S14). Next, the CPU 30 draws a perpendicular line from each measurement point to the traveling line to generate an intersection (step S17). The CPU 30 groups each measurement point into one group for each predetermined distance (for example, every 10 cm) based on the distance from the starting point of the traveling line to the intersection (step S19). The grouped measurement points provide measurement points in a cross section (a plane perpendicular to the running line). Further, the point where the traveling line touches the cross section is obtained as the traveling point.

図6に、横断面における測定点の例を示す。この例では、道路部分と歩道部分があり、端部に構造物がある場合が示されている。ただし、測定データにおいては、直接的には、図6に示す形状がわかるのみである。したがって、CPU30は、いずれの部分が道路部分であり、いずれの部分が歩道部分であるかを、後述の道路端点の抽出処理によって得る。 FIG. 6 shows an example of measurement points in the cross section. In this example, there is a road part and a sidewalk part, and there is a structure at the end. However, in the measurement data, only the shape shown in FIG. 6 can be directly known. Therefore, the CPU 30 obtains which part is the road part and which part is the sidewalk part by the road end point extraction process described later.

なお、この実施形態では、10cmごとに測定点をグループ化している。しかし、走行線に沿って、所定の間隔で横断面を設定し、当該横断面に対する垂直距離が5cm以内の測定点を垂直移動して横断面に移すようにしてもよい。 In this embodiment, the measurement points are grouped every 10 cm. However, the cross section may be set at predetermined intervals along the traveling line, and the measurement points whose vertical distance to the cross section is within 5 cm may be vertically moved to move to the cross section.

1.3.3道路端点の抽出
図7、図8に、道路端点抽出処理(ステップS3、S4)の詳細フローチャートを示す。CPU30は、各横断面において左側端部の頂点Aを抽出する(図9A参照)。さらに、この頂点から内側に所定距離(たとえば0.5m)だけX方向に移動した位置にある点Bを抽出する。CPU30は、この頂点Aと点Bを結ぶ直線を設定する(ステップS31)。
1.3.3 Extraction of road end points FIGS. 7 and 8 show detailed flowcharts of road end point extraction processes (steps S3 and S4). The CPU 30 extracts the apex A at the left end of each cross section (see FIG. 9A). Further, a point B located at a position moved inward from this apex by a predetermined distance (for example, 0.5 m) in the X direction is extracted. The CPU 30 sets a straight line connecting the apex A and the point B (step S31).

CPU30は、この頂点Aと点Bの範囲内にある各計測点につき、当該直線に対する垂線を生成し、その距離を算出する(ステップS34)。そして、最も垂直距離の大きい計測点を見いだし、構造物下部の特徴点Cとする(ステップS35、S36、S37)。 The CPU 30 generates a perpendicular line with respect to the straight line for each measurement point within the range of the apex A and the point B, and calculates the distance thereof (step S34). Then, the measurement point having the largest vertical distance is found and set as the feature point C at the lower part of the structure (steps S35, S36, S37).

上記のようにして、左側の特徴点Cが見いだされる。CPU30は、同様にして、右側の特徴点Cも見いだす。 As described above, the feature point C on the left side is found. The CPU 30 similarly finds the feature point C on the right side.

次に、CPU30は、図9B、図9Cに示すように、特徴点CからX方向に所定距離(たとえば0.5m)以内、Z方向に所定距離(たとえば0.1m)以内の計測点を抽出し、そのX、Y、Z座標の平均値を算出し、仮点Dを求める(ステップS39)。 Next, as shown in FIGS. 9B and 9C, the CPU 30 extracts measurement points within a predetermined distance (for example, 0.5 m) in the X direction and within a predetermined distance (for example, 0.1 m) in the Z direction from the feature point C. Then, the average value of the X, Y, and Z coordinates is calculated, and the temporary point D is obtained (step S39).

CPU30は、仮点Dと走行点とを直線で結ぶ(ステップS40)。次に、CPU30は、仮点Dと走行点Eの間にある各計測点につき(ステップS43)、当該直線との垂直距離を算出する(ステップS44)。最も垂直距離の大きい計測点を見いだし、道路端点Fとする(ステップS45、S46、S47)。図9では、左側の道路端点Fの決定について説明しているが、右側の道路端点Fについても同様にして決定する。 The CPU 30 connects the temporary point D and the running point with a straight line (step S40). Next, the CPU 30 calculates the vertical distance from the straight line for each measurement point between the temporary point D and the running point E (step S43) (step S44). The measurement point having the largest vertical distance is found and set as the road end point F (steps S45, S46, S47). Although FIG. 9 describes the determination of the road end point F on the left side, the road end point F on the right side is also determined in the same manner.

1.3.4道路中心点の決定
続いて、CPU30は、図9Dに示すように、各横断面において、左側道路端点と右側道路端点の座標を平均し、道路中心点G(両点のX座標の平均値を持つ)を算出する(図3のステップS5)。
1.3.4 Determining the road center point Then, as shown in FIG. 9D, the CPU 30 averages the coordinates of the left side road end point and the right side road end point in each cross section, and the road center point G (the X coordinates of both points). (Having an average value) is calculated (step S5 in FIG. 3).

以上の各処理により、各横断面において、左側道路端点、右側道路端点、道路中心点を得ることができる。 By each of the above processes, the left side road end point, the right side road end point, and the road center point can be obtained in each cross section.

1.3.5道路端部線・道路中心線の決定
CPU30は、各横断面における左側道路端点、右側道路端点を線で結び、左側道路端部線、右側道路端部線を得る。さらに、道路中心点を線で結び、道路中心線を得る(ステップS7)。
1.3.5 Determining the road end line / road center line The CPU 30 connects the left side road end point and the right side road end point in each cross section with a line to obtain the left side road end line and the right side road end line. Further, the road center points are connected by a line to obtain the road center line (step S7).

1.4その他
(1)上記実施形態では、左右の道路端部線に加えて、道路中心線を得るようにしている。しかし、道路端部線、道路中心線のいずれか一方のみを得るようにしてもよい。
1.4 Other
(1) In the above embodiment, the road center line is obtained in addition to the left and right road end lines. However, only one of the road end line and the road center line may be obtained.

(2)上記実施形態では、道路の両端に歩道がある場合について説明した。歩道がない道路の場合には、特徴点Cをそのまま道路端部点として抽出すればよい。また、仮点DのZ座標がが走行点EのZ座標より小さい場合や、仮点Dと走行点EとのZ座標の差が、所定値(たとえば1cm)を下回っている場合には、歩道がないと判断すればよい。 (2) In the above embodiment, the case where there are sidewalks at both ends of the road has been described. In the case of a road without a sidewalk, the feature point C may be extracted as it is as a road end point. Further, when the Z coordinate of the temporary point D is smaller than the Z coordinate of the running point E, or when the difference between the Z coordinates of the temporary point D and the running point E is less than a predetermined value (for example, 1 cm), You can judge that there is no sidewalk.

(3)上記実施形態では、道路端部線、道路中心線を決定するようにしている。これに加えて、あるいはこれに代えて、道路の横断勾配を決定するようにしてもよい。横断面において、左右の道路端部線を結ぶ直線の勾配を算出することにより決定することができる。 (3) In the above embodiment, the road end line and the road center line are determined. In addition to or instead of this, the cross slope of the road may be determined. It can be determined by calculating the slope of a straight line connecting the left and right road end lines in the cross section.

(4)上記実施形態では、道路特徴決定装置をスタンドアローンのPCとして構成している。しかし、サーバ装置として構成してもよい。この場合、三次元計測データは、インターネットなどを介して接続された端末装置から、道路特徴決定装置であるサーバ装置に送信するようにすればよい。また、決定された道路端部線、道路中心線は、サーバ装置から端末装置に対して送信する。 (4) In the above embodiment, the road feature determination device is configured as a stand-alone PC. However, it may be configured as a server device. In this case, the three-dimensional measurement data may be transmitted from a terminal device connected via the Internet or the like to a server device which is a road feature determining device. Further, the determined road end line and road center line are transmitted from the server device to the terminal device.

(5)図9A、図9Bにおいて、0.5m内側に直線を引くための点を設けている。しかし、歩道の幅よりも小さい長さであれば、これより大きくても小さくてもよい。 (5) In FIGS. 9A and 9B, a point for drawing a straight line is provided inside 0.5 m. However, if the length is smaller than the width of the sidewalk, it may be larger or smaller.

(6)上記変形例は、互いに組み合わせて実施することが可能である。また、その本質に反しない限り、本実施形態および変形例を、他の実施形態においても適用することができる。
(6) The above modified examples can be carried out in combination with each other. In addition, the present embodiment and modifications can be applied to other embodiments as long as the essence is not contrary to the essence.

2.第2の実施形態
2.1全体構成
図10に、この発明の第2の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図を示す。
2. Second embodiment
2.1 Overall Configuration Figure 10 shows a functional block diagram of the road feature determining device according to the second embodiment of the present invention.

この実施形態における道路特徴決定装置は、道路上を走行しながら計測された表面点による三次元計測データを受けて、車線区分線および車線中心線の決定を行う。 The road feature determining device in this embodiment receives three-dimensional measurement data from surface points measured while traveling on the road, and determines a lane dividing line and a lane center line.

区分線抽出手段20は、三次元計測データに基づいて、反射強度(輝度)が所定値以上で、所定長さ継続する箇所を車線区分線として抽出する。区分線決定手段22は、断続する車線区分線に基づいて車線区分線の欠損部分を補完し、区分線を決定する。 The dividing line extracting means 20 extracts a portion where the reflection intensity (luminance) is equal to or higher than a predetermined value and continues for a predetermined length as a lane dividing line based on the three-dimensional measurement data. The dividing line determining means 22 complements the missing portion of the lane dividing line based on the intermittent lane dividing line, and determines the dividing line.

道路端部線決定手段26は、三次元計測データに基づいて、道路の端部線を決定する。道路端部線決定手段26としては、第1の実施形態による手法を用いることができる。区分線決定手段22は、前記輝度差による車線区分線が抽出されない場合、道路端部線に基づいて得られた道路幅に基づき、車線区分線を決定する。 The road end line determining means 26 determines the end line of the road based on the three-dimensional measurement data. As the road end line determining means 26, the method according to the first embodiment can be used. When the lane dividing line due to the brightness difference is not extracted, the dividing line determining means 22 determines the lane dividing line based on the road width obtained based on the road end line.

車線中心線決定手段24は、車線区分線と道路端部線に基づいて、車線中心線を決定する。 The lane center line determining means 24 determines the lane center line based on the lane dividing line and the road end line.

このようにして決定された車線中心線は、自動車の自動運転制御などに用いることができる。
The lane center line determined in this way can be used for automatic driving control of an automobile or the like.

2.2ハードウエア構成
この実施形態による道路特徴決定装置のハードウエア構成は、図2と同様である。
2.2 Hardware configuration The hardware configuration of the road feature determination device according to this embodiment is the same as in FIG.

2.3区分線決定・車線中心決定処理
道路特徴決定プログラム44の車線区分線・車線中心線決定処理におけるフローチャートを示す。
2.3 Dividing line / lane center determination processing The flowchart in the lane dividing line / lane center line determining processing of the road feature determination program 44 is shown.

CPU30は、三次元計測データの各点について、所定の輝度より大きい部分を抽出する。道路に車線を区分するための白線や黄色線がひかれていると、この部分での反射が大きくなり輝度が周りよりも高くなる。したがって、所定長さ以上にわたって輝度の高い部分を抽出することにより車線区分線を抽出することができる。 The CPU 30 extracts a portion larger than a predetermined brightness for each point of the three-dimensional measurement data. If a white line or a yellow line is drawn on the road to divide the lane, the reflection at this part becomes large and the brightness becomes higher than the surroundings. Therefore, the lane dividing line can be extracted by extracting the portion having high brightness over a predetermined length or longer.

たとえば、図12Bに示すように、白線や黄色線を抽出することができる。図12Bにおいて、断続的な車線区分領域Rが抽出されている。横断面にて示すと、図12Aのようになる。なお、領域REのように輝度の高い部分が所定以上の長さ継続しない場合には、抽出しない。 For example, as shown in FIG. 12B, a white line or a yellow line can be extracted. In FIG. 12B, the intermittent lane division region R is extracted. The cross section is as shown in FIG. 12A. If the high-luminance portion does not continue for a predetermined length or longer as in the region RE, it is not extracted.

図12Bに示すように、白線もしくは黄色線の車線区分領域Rが検出されると(ステップS81)、CPU30は、領域Rの道路幅方向に関する中心を車線区分点とする。CPU30は、各横断面における車線区分点をつないで、車線区分線DLを決定する(ステップS82)。 As shown in FIG. 12B, when the lane division region R of the white line or the yellow line is detected (step S81), the CPU 30 sets the center of the region R in the road width direction as the lane division point. The CPU 30 connects the lane dividing points in each cross section to determine the lane dividing line DL (step S82).

なお、白線や黄色線が断続する場合、白線や黄色線がない部分においては、近傍における道路端部から白線・黄色線までの距離dの位置に白線や黄色線があるものとして車線区分線DLを決定する(図12C参照)。 If the white line or yellow line is intermittent, in the part where there is no white line or yellow line, it is assumed that there is a white line or yellow line at the distance d from the road end to the white line / yellow line in the vicinity. (See FIG. 12C).

白線や黄色線が引かれておらず、これらを抽出できない場合もある。この場合、CPU30は、道路幅Dに基づき、次のようにして車線区分線DLを決定する(ステップS83)。まず、三次元計測データに基づいて、図3の処理に基づいて、各横断面における左右の道路端部点を決定する。さらに、この左右の道路端部点に基づき、道路幅Dを算出する(図13A参照)。なお、道路端部点、道路幅Dが与えられている場合には、これを用いればよい。 In some cases, the white and yellow lines are not drawn and these cannot be extracted. In this case, the CPU 30 determines the lane dividing line DL as follows based on the road width D (step S83). First, based on the three-dimensional measurement data, the left and right road end points in each cross section are determined based on the process of FIG. Further, the road width D is calculated based on the left and right road end points (see FIG. 13A). If the road end point and the road width D are given, they may be used.

CPU30は、道路幅Dと予め定められた最小車線幅dとに基づいて、D/dを算出し、少数以下を切り捨てて、車線数Cを算出する。たとえば、道路幅Dが8.5mであり、設定された最小車線幅dが2.75mであれば、D/dは3.09となる(図13B参照)。これを切り捨てて、車線数Cとして3が求まることになる。なお、最小車線幅dは、道路の種類(一般道路か高速道路か)によって変えるようにしてもよい。 The CPU 30 calculates D / d based on the road width D and the predetermined minimum lane width d, rounds down a small number or less, and calculates the number of lanes C. For example, if the road width D is 8.5 m and the set minimum lane width d is 2.75 m, the D / d is 3.09 (see FIG. 13B). This is rounded down and 3 is obtained as the number of lanes C. The minimum lane width d may be changed depending on the type of road (general road or expressway).

次に、CPU30は、道路幅Dを車線数で除して車線幅を算出し、これによって、車線区分点を決定する(図13C参照)。各横断面の車線区分点をつないで、車線区分線を決定する。 Next, the CPU 30 calculates the lane width by dividing the road width D by the number of lanes, thereby determining the lane division point (see FIG. 13C). The lane division line is determined by connecting the lane division points of each cross section.

以上のようにして、白線や黄色線がある場合にはこれに基づいて車線区分線を決定し、ない場合には道路幅Dに基づいて車線区分線を決定する。車線区分線を決定すると、CPU30は、図13Dに示すように、各車線の中心に車線中心線を決定する(ステップS84)。 As described above, if there is a white line or a yellow line, the lane dividing line is determined based on the white line or the yellow line, and if not, the lane dividing line is determined based on the road width D. When the lane dividing line is determined, the CPU 30 determines the lane center line at the center of each lane as shown in FIG. 13D (step S84).

2.4その他
(1)上記実施形態では、白線・黄色線のない部分について、近傍の白線・黄色線がある部分における道路端部からの距離dに基づいて、車線区分線を補完するようにしている。しかし、白線・黄色線のある部分における車線区分線を接続して補完を行うようにしてもよい。
2.4 Others (1) In the above embodiment, the lane dividing line is complemented for the portion without the white line / yellow line based on the distance d from the road end in the portion with the nearby white line / yellow line. .. However, the lane dividing line in the part with the white line and the yellow line may be connected to complement the lane.

(2)上記変形例は、互いに組み合わせて実施することが可能である。また、その本質に反しない限り、本実施形態および変形例を、他の実施形態においても適用することができる。
(2) The above modified examples can be carried out in combination with each other. In addition, the present embodiment and modifications can be applied to other embodiments as long as the essence is not contrary to the essence.

3.第3の実施形態
3.1全体構成
図14に、この発明の第3の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図を示す。
3. 3. Third Embodiment
3.1 Overall Configuration Figure 14 shows a functional block diagram of the road feature determining device according to the third embodiment of the present invention.

この実施形態における道路特徴決定装置は、道路上を走行しながら計測された表面点による三次元計測データを受けて、車線中心線の直線、円弧とクロソイド曲線を決定する。 The road feature determining device in this embodiment receives three-dimensional measurement data from surface points measured while traveling on the road, and determines a straight line, an arc, and a clothoid curve of the lane center line.

直線・円弧抽出手段30は、三次元計測データを受けて、車線中心線の直線と円弧を抽出する。クロソイド曲線決定手段32は、前記円弧の中心から、前記直線に対して垂線を設定し、前記円弧の中心をクロソイド終点における距離率半径の中心として、前記垂線に対する接線角を変化させてクロソイド曲線を生成し、クロソイド終点が前記円弧と合致するクロソイド曲線を決定する。接続手段34は、決定したクロソイド曲線に基づいて、前記直線の端点と円弧の端点とを決定し、直線、クロソイド曲線、円弧を接続する。 The straight line / arc extracting means 30 receives the three-dimensional measurement data and extracts the straight line and the arc of the lane center line. The clothoid curve determining means 32 sets a perpendicular line from the center of the arc to the straight line, sets the center of the arc as the center of the distance rate radius at the end point of the clothoid, and changes the tangent angle to the perpendicular to obtain the clothoid curve. A clothoid curve that is generated and whose clothoid end point matches the arc is determined. The connecting means 34 determines the end point of the straight line and the end point of the arc based on the determined clothoid curve, and connects the straight line, the clothoid curve, and the arc.

以上のようにして、カーブ部分におけるクロソイド曲線を含む曲がり度合いを正確に決定することができる。 As described above, the degree of bending including the clothoid curve in the curved portion can be accurately determined.

3.2ハードウエア構成
この実施形態による道路特徴決定装置のハードウエア構成は、図2と同様である。
3.2 Hardware configuration The hardware configuration of the road feature determination device according to this embodiment is the same as in FIG.

3.3曲線部決定処理
図15〜図17に、道路特徴決定プログラム44の曲線部決定処理を含む中心線接続処理におけるフローチャートを示す。CPU30は、三次元計測データに基づいて、道路中心点または車線中心点を決定する(ステップS91)。これは、たとえば、第1の実施形態、第2の実施形態に示す処理によって実現することができる。
3.3 Curve section determination process FIGS. 15 to 17 show a flowchart in the center line connection process including the curve section determination process of the road feature determination program 44. The CPU 30 determines the road center point or the lane center point based on the three-dimensional measurement data (step S91). This can be achieved, for example, by the processes shown in the first embodiment and the second embodiment.

次に、CPU30は、ハフ変換によって直線部分を抽出する(ステップS92)。この直線として抽出された中心点を判断対象から取り除く(ステップS93)。続いて、CPU30は、RANSAC法によって円弧部分を抽出する(ステップS94)。さらに、ノイズを除去するため、各線のグループ化を行い、点数の少ないグループを削除する(ステップS95)。 Next, the CPU 30 extracts a straight line portion by Hough transform (step S92). The center point extracted as this straight line is removed from the judgment target (step S93). Subsequently, the CPU 30 extracts the arc portion by the RANSAC method (step S94). Further, in order to remove noise, each line is grouped and the group having a small number of points is deleted (step S95).

続いて、CPU30は、各線について以下の処理を行う。まず、CPU30は、処理対象とする線が、直線かどうかを判断する(ステップS97)。直線であれば、その勾配(縦断面における角度)を算出する(ステップS98)。円弧であれば、円の中心点座標と半径を算出する(ステップS99)。 Subsequently, the CPU 30 performs the following processing for each line. First, the CPU 30 determines whether or not the line to be processed is a straight line (step S97). If it is a straight line, its gradient (angle in the vertical section) is calculated (step S98). If it is an arc, the coordinates of the center point of the circle and the radius are calculated (step S99).

すべての線について上記のように直線の勾配、円の中心座標・半径を算出すると、CPU30は、各線を対象として以下の処理を実行する。まず、CPU30は、処理対象とする線が直線であるかを判断する(ステップS103)。対象線が直線であれば、隣接する次の線が直線であるかを判断する(ステップS104)。次の線が直線であれば、直線と直線が連続していることになるので、直線間の補完処理を行う(ステップS106)。 When the gradient of the straight line and the center coordinates / radius of the circle are calculated for all the lines as described above, the CPU 30 executes the following processing for each line. First, the CPU 30 determines whether the line to be processed is a straight line (step S103). If the target line is a straight line, it is determined whether the next adjacent line is a straight line (step S104). If the next line is a straight line, it means that the straight line and the straight line are continuous, so complement processing between the straight lines is performed (step S106).

直線間の補完処理を、図18A、B、Cに示す。まず、CPU30は、両直線を延長してその交点を求める(図18A)。さらに、一方の直線の端点から、垂線を引く。また、両直線の交点から、両直線のなす角度を2等分する直線を引く。この垂線と2等分線との交わる点を求める(図18B)。この交点を中心点として、円弧を描く(図18C)。他方の直線とこの円弧が交わる点まで、円弧を設ける。なお、他方の直線と円弧が交わらない場合、他方の直線と円弧が交わるように他方の直線を伸ばす。このようにして、XY平面において、直線と直線の接合部を補完する。 Complementary processing between straight lines is shown in FIGS. 18A, B, and C. First, the CPU 30 extends both straight lines to obtain the intersection (FIG. 18A). Furthermore, a perpendicular line is drawn from the end point of one of the straight lines. Also, from the intersection of both straight lines, draw a straight line that divides the angle formed by both straight lines into two equal parts. Find the point where this perpendicular and the bisector intersect (Fig. 18B). An arc is drawn with this intersection as the center point (FIG. 18C). An arc is provided up to the point where the other straight line intersects this arc. If the other straight line and the arc do not intersect, the other straight line is extended so that the other straight line and the arc intersect. In this way, the joint between straight lines is complemented in the XY plane.

また、YZ平面(縦断面)においても、直線と直線の接合部の補完を行う。CPU30は、縦断面において両直線を延長し、その交点を求める(図19A)。さらに、その交点からdだけ離れた点を通り、両直線に接する放物線を生成する(図19B)。 Further, also in the YZ plane (longitudinal cross section), the joint portion between the straight lines is complemented. The CPU 30 extends both straight lines in the vertical cross section and finds the intersection thereof (FIG. 19A). Further, a parabola that passes through a point d away from the intersection and tangent to both straight lines is generated (FIG. 19B).

また、対象線が直線であり(ステップS103がYES)、次の線が曲線である場合には(ステップS104がNO)、直線と曲線をクロソイド曲線によって接合するための補完を行う(ステップS107)。 If the target line is a straight line (YES in step S103) and the next line is a curve (NO in step S104), complementation is performed to join the straight line and the curve by the clothoid curve (step S107). ..

図20Aに示すように、直線部と円弧とが接しない。これは、道路のカーブにおいては、直線と円弧が接続されるのではなく、その間にクロソイド曲線が設けられるからである。そこで、CPU30は、ステップS107において、このクロソイド曲線を推定するようにしている。 As shown in FIG. 20A, the straight line portion and the arc do not contact each other. This is because in the curve of the road, the straight line and the arc are not connected, but the clothoid curve is provided between them. Therefore, the CPU 30 estimates the clothoid curve in step S107.

まず、CPU30は、図20Bに示すように、クロソイド曲線のパラメータを変化させながら、最も適切なクロソイド曲線を決定する。さらに、図20Cに示すように、決定したクロソイド曲線によって、直線と円弧を接続する。 First, as shown in FIG. 20B, the CPU 30 determines the most appropriate clothoid curve while changing the parameters of the clothoid curve. Further, as shown in FIG. 20C, the straight line and the arc are connected by the determined clothoid curve.

図21A、B、Cに、適切なクロソイド曲線を示すための処理の詳細を示す。まず、CPU30は、円弧の中心Mから直線に対して垂線を引く(図21A)。次に、図21Bに示すように、直線上の点をクロソイド開始点とし、垂線との角度τの位置をクロソイド終点としてクロソイド曲線を生成する。この際、角度τを0〜90まで0.01間隔で変えながらクロソイド曲線を生成する。 21A, B, and C show details of the process for showing an appropriate clothoid curve. First, the CPU 30 draws a perpendicular line from the center M of the arc with respect to the straight line (FIG. 21A). Next, as shown in FIG. 21B, a clothoid curve is generated with a point on a straight line as a clothoid start point and a position at an angle τ with a perpendicular line as a clothoid end point. At this time, the clothoid curve is generated while changing the angle τ from 0 to 90 at 0.01 intervals.

CPU30は、角度τを変えて生成したクロソイド曲線のクロソイド終点のクロソイド開始点からの距離Yと、直線から円弧までの距離dとが合致するクロソイド曲線を見いだす。さらに、図21Cに示すように、見いだしたクロソイド曲線に基づいて、クロソイド開始点Sを直線の終点とし、当該クロソイド曲線によって直線と円弧とを接合する。 The CPU 30 finds a clothoid curve in which the distance Y from the clothoid start point of the clothoid end point of the clothoid curve generated by changing the angle τ and the distance d from the straight line to the arc match. Further, as shown in FIG. 21C, based on the found clothoid curve, the clothoid start point S is set as the end point of the straight line, and the straight line and the arc are joined by the clothoid curve.

また、対象線が曲線であり(ステップS103がNO)、次の線が曲線である場合には(ステップS104がNO)、曲線と曲線を接合するための補完を行う(ステップS108)。処理の詳細を、図22に示す。 Further, when the target line is a curve (step S103 is NO) and the next line is a curve (step S104 is NO), complementation is performed to join the curve to the curve (step S108). Details of the process are shown in FIG.

CPU30は、円弧と円弧の中心点を結ぶ直線を設定する。さらに、この直線を、半径の小さい方の円弧の側に延長し、円弧からDの位置に点を設定する。Dは、以下の式によって決定する。 The CPU 30 sets a straight line connecting the arc and the center point of the arc. Further, this straight line is extended to the side of the arc having the smaller radius, and a point is set at the position D from the arc. D is determined by the following formula.

D=元直線距離×小さい円半径/(大きい円半径−小さい円半径)
CPU30は、設定した点から2つの円弧に接する直線を引く。この直線により、円弧と円弧を接続する。
D = original straight line distance x small circle radius / (large circle radius-small circle radius)
The CPU 30 draws a straight line tangent to the two arcs from the set point. This straight line connects the arc to the arc.

3.4その他
(1)上記実施形態では、車線中心線の接合について説明した。しかし、道路中心線、道路端部線についても同様に適用することができる。
3.4 Others
(1) In the above embodiment, the joining of the lane center lines has been described. However, the same can be applied to the road center line and the road end line.

(2)上記変形例は、互いに組み合わせて実施することが可能である。また、その本質に反しない限り、本実施形態および変形例を、他の実施形態においても適用することができる。
(2) The above modified examples can be carried out in combination with each other. In addition, the present embodiment and modifications can be applied to other embodiments as long as the essence is not contrary to the essence.

4.第4の実施形態
4.1全体構成
図23に、この発明の第4の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図を示す。
4. Fourth Embodiment
4.1 Overall configuration FIG. 23 shows a functional block diagram of the road feature determining device according to the fourth embodiment of the present invention.

この実施形態における道路特徴決定装置は、分岐部分における中心線の処理を行う。分類手段40は、道路端部線を、走行線の右側にある右側道路端部線と、走行線の左側にある左側道路端部線に分類する。分岐範囲判断手段42は、右側道路端部線と左側道路端部線が接する位置を分岐開始位置とする。さらに、分岐開始位置から直線を延長し、当該直線が道路端部線に接する位置を分岐酋長位置とする。 The road characterization device in this embodiment processes the center line at the branch portion. The classification means 40 classifies the road end line into a right road end line on the right side of the traveling line and a left road end line on the left side of the traveling line. The branch range determining means 42 sets the position where the right side road end line and the left side road end line meet as the branch start position. Further, a straight line is extended from the branch start position, and the position where the straight line touches the road end line is set as the branch chief position.

中央線生成手段44は、分岐開始位置から分岐終了位置まで双方の道路中心線または車線中央線を延長する。さらに、分岐終了位置に置いて、双方の道路中心線を結ぶように道路中央線または車線中央線を生成する。 The center line generating means 44 extends both road center lines or lane center lines from the branch start position to the branch end position. In addition, a road center line or lane center line is generated so as to connect both road center lines at the branch end position.

4.2ハードウエア構成
この実施形態による道路特徴決定装置のハードウエア構成は、図2と同様である。
4.2 Hardware configuration The hardware configuration of the road feature determination device according to this embodiment is the same as in FIG.

4.3分岐処理
図24に、道路特徴決定プログラムの分岐処理のフローチャートを示す。CPU30は、まず、分岐部を特定する(ステップS110)。さらに、特定した各分岐部について、分岐区間を特定する(ステップS112)。続いて、分岐区間において、中央線を接続する(ステップS113)。このようにして、分岐部分における中央線の補完を行うことができる。
4.3 Branch processing Fig. 24 shows a flowchart of branch processing of the road feature determination program. The CPU 30 first identifies the branch portion (step S110). Further, a branch section is specified for each of the specified branch portions (step S112). Subsequently, the center line is connected in the branch section (step S113). In this way, the center line can be complemented at the branch portion.

図25、図26に、ステップS112、S113の詳細を示す。CPU30は、各道路端部線につき走行線の右側にあるか左側にあるかを判断する(ステップS120)。図27Aに示すように、右側であるか左側であるかを記録する。次に、各道路端部線を、繋がっているもの同士でグループ化する(ステップS121)。 25 and 26 show the details of steps S112 and S113. The CPU 30 determines whether each road end line is on the right side or the left side of the traveling line (step S120). As shown in FIG. 27A, record whether it is on the right side or the left side. Next, each road end line is grouped by those connected to each other (step S121).

CPU30は、上記で生成した各クラスタについて次の処理を行う。まず、クラスタ内に右側道路端部線と左側道路端部線の双方があるかどうかを判断する(ステップS123)。図27Bに示すように、クラスタ2には、双方があるので、分岐であると判断することができる。さらに、右側と左側の交差部分Z(図27C参照)を分岐開始点とする(ステップS124)。以上のようにして分岐を抽出して、開始点を決定することができる。 The CPU 30 performs the following processing for each cluster generated above. First, it is determined whether or not there are both the right side road end line and the left side road end line in the cluster (step S123). As shown in FIG. 27B, since the cluster 2 has both, it can be determined that the cluster 2 is a branch. Further, the intersection Z (see FIG. 27C) on the right side and the left side is set as the branch start point (step S124). The branch can be extracted as described above to determine the starting point.

CPU30は、各分岐について、分岐部で車線数が変化するかどうかを判断する(ステップS130)。たとえば、図28Aに示すように、分岐部において車線数が変わらなければ、中心線は上手く引かれているので、特段の処理を行わない。しかし、図28Bや図28Cに示すように、分岐部において車線数が変わっていれば、CPU30は、以下に示すように中心線の補完を行う。 The CPU 30 determines whether or not the number of lanes changes at the branch portion for each branch (step S130). For example, as shown in FIG. 28A, if the number of lanes does not change at the branch portion, the center line is drawn well and no special processing is performed. However, as shown in FIGS. 28B and 28C, if the number of lanes changes at the branch portion, the CPU 30 complements the center line as shown below.

まず、分岐開始点Zから、図29A、図29Bに示すように、直線の道路境界線を伸ばす(ステップS131)。さらに、CPU30は、伸ばした直線と他の道路境界線との交点Qを求め、分岐終了点とする(ステップS132)。 First, a straight road boundary line is extended from the branch start point Z as shown in FIGS. 29A and 29B (step S131). Further, the CPU 30 obtains an intersection Q between the extended straight line and another road boundary line, and sets it as the branch end point (step S132).

CPU30は、分岐開始点Zから分岐終了点Qまでの分岐部において、双方の中央線を延長する(ステップS134)。分岐終了点Qでは、両方の中心線の端点を直線Kで結ぶ(図29A参照)。なお、図29Bのように、中央線を延長しただけで両方の中央線が接続される場合には、そのままとする。 The CPU 30 extends both center lines at the branch portion from the branch start point Z to the branch end point Q (step S134). At the branch end point Q, the end points of both center lines are connected by a straight line K (see FIG. 29A). In addition, as shown in FIG. 29B, when both center lines are connected only by extending the center line, it is left as it is.

また、図30に示すように、交差点においても、道路中央線、車線中央線が途切れるが、上記と同じ手法にて接続を行うことができる。 Further, as shown in FIG. 30, although the road center line and the lane center line are interrupted at the intersection, the connection can be made by the same method as described above.

4.その他
その本質に反しない限り、本実施形態を、他の実施形態においても適用することができる。


4. The present embodiment can be applied to other embodiments as long as it does not contradict the essence of the present.


Claims (6)

道路上を走行しながら計測された表面点による三次元計測データに基づいて、道路特徴を決定する道路特徴決定装置であって、
前記三次元計測データに基づいて抽出されたカーブ近傍における道路中心線または車線中心線に基づいて、直線および円弧を抽出する直線・円弧抽出手段と、
前記円弧の中心から、前記直線に対して垂線を設定し、前記円弧の中心をクロソイド終点における曲率半径の中心として、前記垂線に対する接線角を変化させ、円弧とクロソイド曲線との接合点を変化させつつクロソイド曲線を生成し、クロソイド終点が前記円弧と合致するクロソイド曲線を決定するクロソイド曲線決定手段と、
決定したクロソイド曲線に基づいて、前記直線の端点と円弧の端点を決定し、直線、クロソイド曲線、円弧を接続する接続手段と、
を備えた道路特徴決定装置。
It is a road feature determination device that determines road features based on three-dimensional measurement data of surface points measured while traveling on the road.
A straight line / arc extraction means for extracting straight lines and arcs based on the road center line or lane center line in the vicinity of the curve extracted based on the three-dimensional measurement data.
From the center of the arc, a perpendicular line is set with respect to the straight line, the center of the arc is set as the center of the radius of curvature at the clothoid end point, the tangential angle with respect to the perpendicular line is changed, and the junction point between the arc and the clothoid curve is changed. A clothoid curve determining means for generating a clothoid curve and determining a clothoid curve whose end point coincides with the arc.
Based on the determined clothoid curve, the end point of the straight line and the end point of the arc are determined, and the connecting means for connecting the straight line, the clothoid curve, and the arc is used.
Road characterization device equipped with.
請求項1の装置において、
前記クロソイド曲線決定手段は、クロソイド終点の前記直線に対する垂直な位置が、前記円弧の終点の前記直線に対する垂直な位置と合致するかどうかによってクロソイド曲線を決定することを特徴とする装置。
In the apparatus of claim 1,
The clothoid curve determining means is an apparatus for determining a clothoid curve depending on whether or not the position of the end point of the clothoid perpendicular to the straight line matches the position of the end point of the arc that is perpendicular to the straight line.
請求項1または2の装置において、
前記三次元計測データに基づいて抽出された道路端部線を、前記走行の軌跡を結ぶ走行線の右側にある右側道路端部線と、左側にある左側道路端部線に分類する分類手段と、
右側道路端部線と左側道路端部線が接する位置を分岐開始位置とし、分岐開始位置から直線を延長し、当該直線が道路端部線に接する位置を分岐終了位置とする分岐範囲判断手段と、
分岐開始位置から分岐終了位置まで双方の道路中心線または車線中央線を延長して生成し、分岐終了位置においては、双方の道路中心線を結ぶように道路中央線または車線中央線を生成する中央線生成手段と、
をさらに備えた装置。
In the apparatus of claim 1 or 2,
A classification means for classifying the road end line extracted based on the three-dimensional measurement data into a right road end line on the right side of the traveling line connecting the traveling trajectories and a left road end line on the left side. ,
A branch range determination means in which the position where the right side road end line and the left side road end line meet is set as the branch start position, a straight line is extended from the branch start position, and the position where the straight line touches the road end line is set as the branch end position. ,
Generated by extending both road center lines or lane center lines from the branch start position to the branch end position, and at the branch end position, generate the road center line or lane center line so as to connect both road center lines. Line generation means and
A device further equipped with.
道路上を走行しながら計測された表面点による三次元計測データに基づいて、道路特徴を決定する道路特徴決定装置を、コンピュータによって実現するための道路特徴決定プログラムであって、コンピュータを
前記三次元計測データに基づいて抽出されたカーブ近傍における道路中心線または車線中心線に基づいて、直線および円弧を抽出する直線・円弧抽出手段と、
前記円弧の中心から、前記直線に対して垂線を設定し、前記円弧の中心をクロソイド終点における曲率半径の中心として、前記垂線に対する接線角を変化させ、円弧とクロソイド曲線との接合点を変化させつつクロソイド曲線を生成し、クロソイド終点が前記円弧と合致するクロソイド曲線を決定するクロソイド曲線決定手段と、
決定したクロソイド曲線に基づいて、前記直線の端点と円弧の端点を決定し、直線、クロソイド曲線、円弧を接続する接続手段として機能させるための道路特徴決定プログラム。
It is a road feature determination program for realizing a road feature determination device that determines road features based on three-dimensional measurement data of surface points measured while traveling on the road, and the computer is described as three-dimensional. A straight line / arc extraction means that extracts straight lines and arcs based on the road center line or lane center line in the vicinity of the curve extracted based on the measurement data.
From the center of the arc, a perpendicular line is set with respect to the straight line, the center of the arc is set as the center of the radius of curvature at the clothoid end point, the tangential angle with respect to the perpendicular line is changed, and the junction point between the arc and the clothoid curve is changed. A clothoid curve determining means for generating a clothoid curve and determining a clothoid curve whose end point coincides with the arc.
A road feature determination program for determining the end points of the straight line and the arc based on the determined clothoid curve and functioning as a connecting means for connecting the straight line, the clothoid curve, and the arc.
請求項4のプログラムにおいて、
前記クロソイド曲線決定手段は、クロソイド終点の前記直線に対する垂直な位置が、前記円弧の終点の前記直線に対する垂直な位置と合致するかどうかによってクロソイド曲線を決定することを特徴とするプログラム。
In the program of claim 4,
The clothoid curve determining means is a program characterized in that the clothoid curve is determined depending on whether or not the position of the end point of the clothoid perpendicular to the straight line matches the position of the end point of the arc that is perpendicular to the straight line.
請求項4または5のプログラムにおいて、コンピュータを、さらに、
前記三次元計測データに基づいて抽出された道路端部線を、前記走行の軌跡を結ぶ走行線の右側にある右側道路端部線と、左側にある左側道路端部線に分類する分類手段と、
右側道路端部線と左側道路端部線が接する位置を分岐開始位置とし、分岐開始位置から直線を延長し、当該直線が道路端部線に接する位置を分岐終了位置とする分岐範囲判断手段と、
分岐開始位置から分岐終了位置まで双方の道路中心線または車線中央線を延長して生成し、分岐終了位置においては、双方の道路中心線を結ぶように道路中央線または車線中央線を生成する中央線生成手段として機能させるためのプログラム。
In the program of claim 4 or 5, the computer is further added.
A classification means for classifying the road end line extracted based on the three-dimensional measurement data into a right road end line on the right side of the traveling line connecting the traveling trajectories and a left road end line on the left side. ,
A branch range determination means in which the position where the right side road end line and the left side road end line meet is set as the branch start position, a straight line is extended from the branch start position, and the position where the straight line touches the road end line is set as the branch end position. ,
Generated by extending both road center lines or lane center lines from the branch start position to the branch end position, and at the branch end position, generate the road center line or lane center line so as to connect both road center lines. A program to function as a line generation means.
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