JP7255345B2 - 走行車線認識装置、走行車線認識方法およびプログラム - Google Patents

走行車線認識装置、走行車線認識方法およびプログラム Download PDF

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Description

本発明は、車道の複数の車線のうち車両が走行している車線を認識する走行車線認識装置、走行車線認識方法およびプログラムに関する。
自動運転車両においては、走行中の車道における車線の増減、あるいはインターチェンジやジャンクション等における車線の分岐または合流に対応して車両の走行を制御するために、車道における複数の車線のうち車両が走行している車線を認識することが必要である。
車両の走行車線認識技術として、車両に搭載した高精度のＧＰＳ（グローバルポジショニングシステム）で当該車両の位置を推定し、当該車両の位置を高精度の地図に重ね合わせることで、当該車両が走行している車線を認識する技術が知られている。また、車両に搭載したＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）装置またはレーザレーダを用いて当該車両が走行している車線を認識する技術が知られている。
一方、下記の特許文献１には、車両の走行車線認識技術は記載されていないが、車載カメラで道路を撮像して得られた画像に対して画像処理を行って道路領域の形状を認識する車両用走行路検出装置が記載されている。
特開平１０－３２０５５９号公報
上述した車両の走行車線認識技術には高精度のＧＰＳ、ＬＩＤＡＲ装置またはレーザレーダが用いられている。しかしながら、高精度のＧＰＳ、ＬＩＤＡＲ装置およびレーザレーダはいずれも高価である。より安価な手段で車両の走行車線認識を実現することが望まれる。
また、車両に搭載されたカメラで車道を撮像し、それにより得られた画像に含まれる区画線の位置および種類等を検出し、その検出結果に基づいて車両が走行している車線を認識することが考えられる。しかしながら、この場合、画像に含まれる区画線の位置および種類等を高精度に検出することは容易でない。例えば、整備が不十分な旧い車道においては区画線の一部が消失している場合があり、このために区画線の位置または種類を誤検出してしまうおそれがある。また、車道に表示された区画線以外の路面標示と区画線との識別を正確に行うことができないおそれがある。
また、上記特許文献１には、カメラで車道の車線位置を判断することが示唆されている。しかしながら、この判断は、道路領域の形状認識の一態様として行っているにすぎない。車両が走行している車線を認識することについては上記特許文献１には記載がなく、示唆もない。
本発明は例えば上述したような問題に鑑みなされたものであり、本発明の課題は、カメラで撮像した車道の画像に基づき、車両が走行している車線を高精度に認識することができる走行車線認識装置、走行車線認識方法およびプログラムを提供することにある。
上記課題を解決するために、本発明の走行車線認識装置は、車道を走行している車両の前方領域、後方領域、または左方および右方の領域を連続撮像するカメラと、前記カメラによる連続撮像によって得られた連続する複数の撮像画像を用いて前記車道の区画線を検出する区画線検出部と、前記区画線検出部により検出された前記区画線に基づいて、前記車道の複数の車線のうち前記車両が走行している車線を認識する走行車線認識部とを備え、前記区画線検出部は、前記複数の撮像画像において所定の同一範囲の画像を検出対象画像としてそれぞれ抜き出し、前記各検出対象画像において線状標示が存在する線状標示位置を認識し、前記複数の撮像画像に対応する複数の前記検出対象画像における前記線状標示位置から白線またはブランクを検出する画像検出処理を前記複数の撮像画像の撮像時刻順に繰り返し行い、前記画像検出処理の結果、前記複数の検出対象画像における前記線状標示位置から白線が第１の基準回数ｋ（ｋは２以上の自然数）以上連続して検出された場合には、前記線状標示位置に存在する前記線状標示が実線の区画線であると判断し、前記画像検出処理の結果、前記複数の検出対象画像における前記線状標示位置からの白線の第２の基準回数ｍ（ｍは自然数）以上前記第１の基準回数ｋ未満の連続検出と前記線状標示位置からのブランクの第３の基準回数ｎ（ｎは自然数）以上の連続検出とが交互に複数回繰り返された場合には、前記線状標示位置に存在する前記線状標示が破線の区画線であると判断し、前記走行車線認識部は、前記区画線検出部により検出された前記実線の区画線と前記車両との位置関係、または前記区画線検出部により検出された前記破線の区画線と前記車両との位置関係に基づいて前記車道の複数の車線のうち前記車両が走行している車線を認識することを特徴とする。
上記課題を解決するために、本発明の走行車線認識方法は、車道を走行している車両の前方領域、後方領域、または左方および右方の領域をカメラにより連続撮像することによって得られた連続する複数の撮像画像を用いて前記車道の区画線を検出する区画線検出工程と、前記区画線検出工程において検出された前記区画線に基づいて、前記車道の複数の車線のうち前記車両が走行している車線を認識する走行車線認識工程とを備え、前記区画線検出工程においては、前記複数の撮像画像において所定の同一範囲の画像を検出対象画像としてそれぞれ抜き出し、前記各検出対象画像において線状標示が存在する線状標示位置を認識し、前記複数の撮像画像に対応する複数の前記検出対象画像における前記線状標示位置から白線またはブランクを検出する画像検出処理を前記複数の撮像画像の撮像時刻順に繰り返し行い、前記画像検出処理の結果、前記複数の検出対象画像における前記線状標示位置から白線が第１の基準回数ｋ（ｋは２以上の自然数）以上連続して検出された場合には、前記線状標示位置に存在する前記線状標示が実線の区画線であると判断し、前記画像検出処理の結果、前記複数の検出対象画像における前記線状標示位置からの白線の第２の基準回数ｍ（ｍは自然数）以上前記第１の基準回数ｋ未満の連続検出と前記線状標示位置からのブランクの第３の基準回数ｎ（ｎは自然数）以上の連続検出とが交互に複数回繰り返された場合には、前記線状標示位置に存在する前記線状標示が破線の区画線であると判断し、前記走行車線認識工程においては、前記区画線検出工程において検出された前記実線の区画線と前記車両との位置関係、または前記区画線検出工程において検出された前記破線の区画線と前記車両との位置関係に基づいて前記車道の複数の車線のうち前記車両が走行している車線を認識することを特徴とする。
上記課題を解決するために、本発明のプログラムは、上記本発明の走行車線認識方法をコンピュータに実行させるものである。
本発明によれば、カメラで撮像した車道の画像に基づき、車両が走行している車線を高精度に認識することできる。
本発明の実施例の走行車線認識装置の構成を示すブロック図である。 車両が片側４車線の車道を走行している様子を示す説明図である。 本発明の実施例の走行車線認識装置における区画線検出処理を示すフローチャートである。 本発明の実施例の走行車線認識装置における撮像平面画像を示す説明図である。 本発明の実施例の走行車線認識装置における他の撮像平面画像を示す説明図である。 本発明の実施例の走行車線認識装置における検出対象画像を示す説明図である。 本発明の実施例の走行車線認識装置における他の検出対象画像を示す説明図である。 本発明の実施例の走行車線認識装置における走行車線認識処理を示すフローチャートである。 車両が４本の車線のそれぞれを走行している様子を示す説明図である。
本発明の実施形態の走行車線認識装置は、カメラ、区画線検出部および走行車線認識部を備えている。
カメラは、車道を走行している車両の前方領域、後方領域、または左方および右方の領域を連続撮像する。カメラによる連続撮像によって、走行している車両の移動に伴って変化する連続した複数の撮像画像が得られる。例えば、カメラを用いて、２４～６０ｆｐｓ（ｆｒａｍｅ ｐｅｒ ｓｅｃｏｎｄ）のフレームレートで３～５秒間程度撮像した場合、走行している車両の移動に伴って変化する連続した７２～３００枚程度の撮像画像が得られる。また、カメラによる撮像によって得られた各撮像画像には、例えば、車両が走行している車線、車両が走行している車線の右側の車線、車両が走行している車線の左側の車線、車両が走行している車線とその右側の車線との間の区画線、および車両が走行している車線とその左側の車線との間の区画線等が含まれていることが好ましい。このような撮像画像を得るために画角の広いカメラを用いることが好ましい。
また、区画線検出部は、カメラによる連続撮像によって得られた連続する複数の撮像画像を用いて車道の区画線を検出する。具体的には、区画線検出部は、（１）各撮像画像において所定の同一範囲の画像を検出対象画像として抜き出し、（２）各検出対象画像において線状標示が存在する線状標示位置を認識する。続いて、区画線検出部は、（３）複数の撮像画像に対応する複数の検出対象画像における線状標示位置から白線またはブランクを検出する画像検出処理を複数の撮像画像の撮像時刻順に繰り返し行う。（４－１）この画像検出処理の結果、複数の検出対象画像における線状標示位置から白線が第１の基準回数ｋ（ｋは２以上の自然数）以上連続して検出された場合には、区画線検出部は、線状標示位置に存在する線状標示が実線の区画線であると判断する。一方、（４－２）上記画像検出処理の結果、複数の検出対象画像における線状標示位置からの白線の第２の基準回数ｍ（ｍは自然数）以上第１の基準回数ｋ未満の連続検出と線状標示位置からのブランクの第３の基準回数ｎ（ｎは自然数）以上の連続検出とが交互に複数回繰り返された場合には、区画線検出部は、線状標示位置に存在する線状標示が破線の区画線であると判断する。ここで、「ブランク」とは、路面上において何も表示されていない部分、すなわち素の路面が現れている部分を意味する。
例えば、カメラのフレームレートが３０ｆｐｓであり、車両の走行速度が時速１００ｋｍであり、検出対象画像の前後方向の長さが５ｍであり、車道に表示された車線境界線の白線部分の前後方向の長さが８ｍであり、車道に表示された車線境界線のブランク部分の前後方向の長さが１２ｍであるとする。この条件の下で、車両の走行中に理想的な車線境界線をカメラにより撮像したと仮定した場合に、理想的な車線境界線におけるブランク部分が含まれない検出対象画像が連続して得られる回数は、車線境界線の白線部分の前後方向の長さと検出対象画像の前後方向の長さとの差が３ｍであり、車両が時速１００ｋｍで３ｍ移動するのに要する時間が０．１０８秒であり、カメラのフレームレートが３０ｆｐｓであるので、３回となる。また、上記条件の下で、車両の走行中に理想的な車線境界線をカメラにより撮像したと仮定した場合に、理想的な車線境界線における白線部分が含まれない検出対象画像が連続して得られる回数は、車線境界線のブランク部分の前後方向の長さと検出対象画像の前後方向の長さとの差が７ｍであり、車両が時速１００ｋｍで７ｍ移動するのに要する時間が０．２５２秒であり、カメラのフレームレートが３０ｆｐｓであるので、７回となる。
この場合、第１の基準回数ｋ、第２の基準回数ｍおよび第３の基準回数ｎを次の（Ａ）、（Ｂ）および（Ｃ）のうちのいずれかに設定することで、線状標示位置に存在する線状標示が実線の区画線か、破線の区画線か、実線の区画線および破線の区画線のいずれでもないかを判断することができる。
（Ａ）第１の基準回数ｋを３回よりも多い回数に設定し、第２の基準回数ｍを３回に設定し、第３の基準回数ｎを７回に設定する。
（Ｂ）第１の基準回数ｋを３回よりも多い回数に設定し、第２の基準回数ｍを３回に設定し、第３の基準回数ｎを１回以上の任意の回数に設定する。
（Ｃ）第１の基準回数ｋを３回よりも多い回数に設定し、第２の基準回数ｍを１回以上第１の基準回数ｋ未満の任意の回数に設定し、第３の基準回数ｎを７回に設定する。
なお、理想的な車線境界線とは、車線境界線の白線部分に消失した部分がなく、車線境界線のブランク部分に白線と誤検出されるものが存在しない、整った車線境界線を意味する。
上記（Ａ）、（Ｂ）および（Ｃ）のそれぞれにおいて、第１の基準回数ｋを３回よりも多い回数に設定することで、車両が時速１００ｋｍで走行している間において、線状標示位置に８ｍよりも長い白線が存在するか否かを判断することができる。線状標示位置に８ｍよりも長い白線が存在する場合、当該線状標示位置に存在する線状標示は実線の区画線、すなわち車道外側線または車道中央線であると明確に推定することができる。
また、上記（Ａ）において、第２の基準回数ｍを３回に設定し、第３の基準回数ｎを７回に設定することで、車両が時速１００ｋｍで走行している間において、線状標示位置に８ｍの白線と１２ｍのブランクとが交互に存在するか否かを判断することができる。線状標示位置に８ｍの白線と１２ｍのブランクとが交互に存在する場合、当該線状標示位置に存在する線状標示は破線の区画線、すなわち車線境界線であると明確に推定することができる。
また、上記（Ｂ）において、第２の基準回数ｍを３回に設定し、第３の基準回数ｎを１回以上の任意の回数に設定することで、車両が時速１００ｋｍで走行している間において、線状標示位置に８ｍの白線と、長さが未特定のブランクとが交互に存在するか否かを判断することができる。線状標示位置に８ｍの白線と、長さが未特定のブランクとが交互に存在する場合、当該線状標示位置に存在する線状標示は破線の区画線、すなわち車線境界線であると明確に推定することができる。
上記（Ｃ）において、第２の基準回数ｍを１回以上第１の基準回数ｋ未満の任意の回数に設定し、第３の基準回数ｎを７回に設定することで、車両が時速１００ｋｍで走行している間において、線状標示位置に、長さが未特定の白線と１２ｍのブランクとが交互に存在するか否かを判断することができる。線状標示位置に、長さが未特定の白線と１２ｍのブランクとが交互に存在する場合、当該線状標示位置に存在する線状標示は破線の区画線、すなわち車線境界線であると明確に推定することができる。
本実施形態の走行車線認識装置の区画線検出部によれば、線状標示位置に存在する線状標示が、例えば、８ｍの白線と１２ｍのブランクとが交互に存在するといった車線境界線の構造的特徴を有するか否か、または、８ｍの白線と長さが未特定のブランクとが交互に存在するといった車線境界線の構造的特徴を有するか否か、または長さが未特定の白線と１２ｍのブランクとが交互に存在するといった車線境界線の構造的特徴を有するか否かを判断することができ、この判断に基づいて、車道上の標示が車線境界線であるか否かを認識することができる。したがって、車道上の標示が車線境界線でないにもかかわらず、車線境界線であると誤認識してしまうことを抑制することができる。具体的には、車道外側線または車道中央線の一部が消失し、破線状となっている場合でも、そのような車道外側線または車道中央線を車線境界線と誤検出することを抑制することができる。また、区画線以外の路面標示を車線境界線と誤検出することを抑制することができる。
また、走行車線認識部は、区画線検出部により検出された区画線に基づいて、車道の複数の車線のうち車両が走行している車線を認識する。具体的には、走行車線認識部は、実線の区画線と車両との位置関係、または破線の区画線と車両との位置関係に基づいて、車道における複数の車線のうち車両が走行している車線を認識する。
例えば、車両から当該車両の左方に向かってｔ（ｔは自然数）本目の区画線が実線の区画線である場合には、車道の複数の車線のうち車両が走行している車線が車道における片側の左端からｔ番目の車線であると認識することができる。また、車両から当該車両の右方に向かってｔ（ｔは自然数）本目の区画線が実線の区画線である場合には、車道の複数の車線のうち車両が走行している車線が車道における片側の右端からｔ番目の車線であると認識することができる。
本実施形態の走行車線認識装置によれば、区画線検出部による高精度な車線境界線の検出結果に基づき、車両が走行している車線を高精度に認識することができる。
また、本発明の実施形態の走行車線認識方法は、車道を走行している車両の前方領域、後方領域、または左方および右方の領域をカメラにより連続撮像することによって得られた連続する複数の撮像画像を用いて前記車道の区画線を検出する区画線検出工程と、区画線検出工程において検出された区画線に基づいて、車道の複数の車線のうち車両が走行している車線を認識する走行車線認識工程とを備えている。そして、区画線検出工程においては、（１）複数の撮像画像において所定の同一範囲の画像を検出対象画像としてそれぞれ抜き出し、（２）各検出対象画像において線状標示が存在する線状標示位置を認識し、（３）複数の撮像画像に対応する複数の検出対象画像における線状標示位置から白線またはブランクを検出する画像検出処理を複数の撮像画像の撮像時刻順に繰り返し行い、（４－１）画像検出処理の結果、複数の検出対象画像における線状標示位置から白線が第１の基準回数ｋ（ｋは２以上の自然数）以上連続して検出された場合には、線状標示位置に存在する線状標示が実線の区画線であると判断し、（４－２）画像検出処理の結果、複数の検出対象画像における線状標示位置からの白線の第２の基準回数ｍ（ｍは自然数）以上第１の基準回数ｋ未満の連続検出と線状標示位置からのブランクの第３の基準回数ｎ（ｎは自然数）以上の連続検出とが交互に複数回繰り返された場合には、線状標示位置に存在する線状標示が破線の区画線であると判断する。また、走行車線認識工程においては、区画線検出工程において検出された実線の区画線と車両との位置関係、または区画線検出工程において検出された破線の区画線と車両との位置関係に基づいて、車道の複数の車線のうち車両が走行している車線を認識する。
本発明の実施形態の走行車線認識方法によれば、区画線検出工程において、線状標示位置に存在する線状標示が車線境界線の構造的特徴を有するか否かに基づいて、車道上の標示が車線境界線であるか否かを認識することができる。したがって、車道上の標示が車線境界線でないにもかかわらず、車線境界線であると誤認識してしまうことを抑制することができる。また、走行車線認識工程においては、区画線検出工程における高精度な車線境界線の検出結果に基づき、車両が走行している車線を高精度に認識することができる。
また、上記本発明の実施形態の走行車線認識方法をコンピュータに実行させるためのプログラムによっても、上記本発明の実施形態の走行車線認識方法と同様の作用効果を得ることができる。
図面を用いて、本発明の走行車線認識装置および走行車線認識方法の実施例について説明する。なお、図２および図９中の左下部分には前（Ｆ）、後（Ｂ）、左（Ｌ）および右（Ｒ）の方向を示す矢印が描かれている。実施例に関して方向を説明する際にはそれらの矢印に従う。
（走行車線認識装置）
図１は本発明の実施例の走行車線認識装置１１の構成を示している。図２は車両９が車道１を走行している様子を示している。図１に示す走行車線認識装置１１は、カメラ１２による撮像によって得られた画像を用いて車道１の区画線を検出し、検出された区画線に基づいて、車両９が走行している車線を認識する機能を有している。走行車線認識装置１１は、図２に示す車両９に搭載されている。車両９は例えば四輪の自動運転車両である。車両９は例えば片側４車線の車道１を走行している。
一般に、車道の路面には、車道中央線、車道外側線、車線境界線等の区画線が標示されている。例えば、図２に示すように、車道１が車線Ｌ１～Ｌ４を有する片側４車線の車道である場合、車道１の幅方向中央部分（図２においては右端部分）には車道中央線２が標示され、車道１の左端部分には車道外側線３が標示され、互いに隣接する２つの車線の間には車線境界線４が標示されている。なお、図２中の５は中央分離帯である。
車道中央線２および車道外側線３はそれぞれ白線の実線により構成されている。一方、車線境界線４は白線の破線により構成されている。具体的には、車線境界線４は、白線部分４Ａとブランク部分４Ｂとが前後方向に交互に配置されることにより構成されている。ここで「ブランク」とは、路面上において何も表示されていない部分、すなわち素の路面が現れている部分を意味する。車線境界線４の「ブランク部分」とは、車線境界線４においてブランクになっている部分を意味する。なお、図２、図４、図５および図６では、説明の便宜上、車線境界線４のブランク部分４Ｂの外形を点線で示している。
車線境界線４において、各白線部分４Ａの前後方向の長さＤ１、および各ブランク部分４Ｂの前後方向の長さＤ２はそれぞれ一定である。例えば、車道１が自動車専用道路である場合、車線境界線４において、各白線部分４Ａの長さＤ１の標準値は８ｍであり、各ブランク部分４Ｂの長さＤ２の標準値は１２ｍである。また、車道１において、複数の車線のそれぞれの幅Ｄ３、すなわち、互いに隣り合う２本の区画線の間隔は、一定であり、例えば３．５ｍである。
走行車線認識装置１１は、図１に示すように、カメラ１２、撮像制御部１３、画像変換部１４、区画線検出部１５、走行車線認識部１６および記憶装置１７を備えている。
カメラ１２は例えば単眼のデジタルカメラである。カメラ１２は、動画または映像の撮像機能を有しており、例えば３０ｆｐｓのフレームレートで連続撮像する能力を有している。また、カメラ１２は水平方向の画角が例えば１８０度程度の広角レンズを有している。本実施例において、カメラ１２は、例えば、図２に示すように、車両９の後部の左右方向中央に取り付けられており、車両９の後方領域を撮像することができる。カメラ１２によれば、車両９の後方中央、左後方および右後方の地面を広範囲に亘って撮像することができる。
また、図１において、撮像制御部１３は、カメラ１２の撮像動作を制御する機能を有している。画像変換部１４は、カメラ１２による撮像によって得られた画像を鳥瞰変換する機能を有している。区画線検出部１５は、カメラ１２による連続撮像によって得られた連続する複数の画像を用いて車道１の区画線を検出する機能を有している。走行車線認識部１６は、区画線検出部１５により検出された区画線に基づいて、車道１における複数の車線のうち車両９が走行している車線を認識する機能を有している。記憶装置１７は、例えばフラッシュメモリ等の半導体記憶素子を有する半導体記憶装置である。なお、記憶装置１７として、ハードディスクドライブ等の磁気記憶装置を用いることもできる。
撮像制御部１３、画像変換部１４、区画線検出部１５および走行車線認識部１６はコントローラ１８の機能として実現される。すなわち、車両９には、ＣＰＵ（中央演算処理装置）等を有するコントローラ１８が搭載されており、コントローラ１８は、記憶装置１７に記憶されたコンピュータプログラムを読み込んで実行することにより、撮像制御部１３、画像変換部１４、区画線検出部１５および走行車線認識部１６として機能する。また、カメラ１２および記憶装置１７はコントローラ１８にそれぞれ電気的に接続されている。また、コントローラ１８には、車速センサが電気的に接続され、車速センサから出力される車速信号が入力される。車速信号は、車両９の走行速度を示す信号である。
（区画線検出処理）
走行車線認識装置１１は、カメラ１２による撮像によって得られた画像に基づいて車道１の区画線を検出する区画線検出処理と、区画線検出処理により検出された区画線に基づいて、車両９が走行している車線を認識する走行車線認識処理を行う。これらの処理は、車両９が車道１を走行している間、例えば周期的に行われる。これらの処理のうち、まず、区画線検出処理について説明する。図３は区画線検出処理の内容を示している。
車両９が車道１を走行している間、カメラ１２は、撮像制御部１３による制御に従い、車両９の後方領域を、例えば３０ｆｐｓのフレームレートで、数秒間、連続撮像する。この撮像により、車両９の後方領域が連続撮像された複数の画像が得られる。これらの画像はいずれも車両９の後方領域が立体的に写った画像である。これらの画像は、画像変換部１４により鳥瞰変換され、車道１の路面をその真上から見た平面的な画像にそれぞれ変換される。以下、カメラ１２により撮像された画像を鳥瞰変換した画像を「撮像平面画像」という。カメラ１２で連続撮像された複数の画像が画像変換部１４により鳥瞰変換されることにより、複数の撮像平面画像が得られる。これら複数の撮像平面画像は記憶装置１７の作業領域に記憶される。なお、撮像平面画像が特許請求の範囲の記載における「撮像画像」の具体例である。
図２中のＦは撮像平面画像２１の範囲の一例を示している。また、図４および図５は撮像平面画像の一例をそれぞれ示している。図４および図５中のそれぞれの撮像平面画像２１は、車両９が車道１の車線Ｌ２を走行している間に、カメラ１２により異なるタイミングで車両９の後方領域を撮像することによって得られた２枚の画像をそれぞれ鳥瞰変換したものである。
区画線検出部１５は、記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の撮像平面画像２１を用いて区画線検出処理を行う。すなわち、図３において、区画線検出部１５は、まず、各撮像平面画像２１における同一範囲の画像を検出対象画像として各撮像平面画像２１から抜き出す（ステップＳ１）。
図４または図５において、Ｇは、各撮像平面画像２１から検出対象画像を抜き出す範囲を示している。以下、この範囲を「抜き出し範囲」という。抜き出し範囲Ｇの前後方向の長さＥ１は、車線境界線４の白線部分４Ａの長さＤ１よりも短く、かつ車線境界線４のブランク部分４Ｂの長さＤ２よりも短い。本実施例においては、白線部分４Ａの長さＤ１が８ｍであり、ブランク部分４Ｂの長さＤ２が１２ｍであることを前提として、長さＥ１が実際の車道上において例えば５ｍとなるように設定されている。また、抜き出し範囲Ｇの左右方向の長さＥ２は、１つの車線の幅Ｄ３の３倍以上である。本実施例においては、車線の幅Ｄ３が３．５ｍであることを前提として、長さＥ２が実際の車道上において例えば１４ｍとなるように設定されている。また、各撮像平面画像２１における抜き出し範囲Ｇの前後方向の位置は、例えば、各撮像平面画像２１の上端から所定の距離Ｅ３離れた位置である。本実施例において、距離Ｅ３は実際の車道上において例えば０．５ｍとなるように設定されている。また、各撮像平面画像２１における抜き出し範囲Ｇの左右方向中央位置は、例えば、各撮像平面画像２１の左右方向中央位置と一致している。
ここで、本実施例においては、カメラ１２は、車両９の後部の左右方向中央に配置されているので、図４または図５に示すように、各撮像平面画像２１の左右方向中央位置Ｃは、車両９の左右方向中央位置と対応している。それゆえ、抜き出し範囲Ｇの左右方向中央位置Ｃは車両９の左右方向中央位置と対応しており、検出対象画像の左右方向中央位置も車両９の左右方向中央位置と対応している。
図３中のステップＳ１において、記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の撮像平面画像のそれぞれから検出対象画像が抜き出される。抜き出された複数の検出対象画像は記憶装置１７の作業領域に記憶される。図６および図７は検出対象画像の一例をそれぞれ示している。図６中の検出対象画像２２は図４中の撮像平面画像２１から抜き出されたものである。図７中の検出対象画像２２は図５中の撮像平面画像２１から抜き出されたものである。各検出対象画像２２の前後方向の長さおよび左右方向の長さは、抜き出し範囲Ｇの前後方向の長さＥ１および左右方向の長さＥ２とそれぞれ等しい。
続いて、区画線検出部１５は、左近領域Ｚａ、右近領域Ｚｂ、左遠領域Ｚｃおよび右遠領域Ｚｄのうちの１つを選択する（ステップＳ２）。本実施例においては、図６または図７に示すように、各検出対象画像２２に対して、左近領域Ｚａ、右近領域Ｚｂ、左遠領域Ｚｃおよび右遠領域Ｚｄが設定されている。左近領域Ｚａは、車両９からその左方に向かって１本目の区画線の存在が推測される領域である。具体的には、左近領域Ｚａは、検出対象画像２２の左右方向中央位置Ｃとこの中央位置Ｃから左へ距離Ｆ離れた位置との間の領域である。距離Ｆは、例えば、実際の車道上において車線の幅Ｄ３と等しくなる値に設定されている。右近領域Ｚｂは、車両９からその右方に向かって１本目の区画線の存在が推測される領域である。具体的には、右近領域Ｚｂは、検出対象画像２２の左右方向中央位置Ｃとこの中央位置Ｃから右へ距離Ｆ離れた位置との間の領域である。左遠領域Ｚｃは、車両９からその左方に向かって２本目の区画線の存在が推測される領域である。具体的には、左遠領域Ｚｃは、検出対象画像２２の左右方向中央位置Ｃから左へ距離Ｆ離れた位置と、この位置から左へ距離Ｆ離れた位置との間の領域である。右遠領域Ｚｄは、車両９からその右方に向かって２本目の区画線の存在が推測される領域である。具体的には、右遠領域Ｚｄは、検出対象画像２２の左右方向中央位置Ｃから右へ距離Ｆ離れた位置と、この位置から右へ距離Ｆ離れた位置との間の領域である。本実施例における区画線検出処理では、区画線を検出する処理を、左近領域Ｚａ、右近領域Ｚｂ、左遠領域Ｚｃおよび右遠領域Ｚｄのそれぞれに対して順次行う。これら４つの領域に対して区画線を検出する処理を行う順序は任意である。本実施例では、左近領域Ｚａ、右近領域Ｚｂ、左遠領域Ｚｃ、右遠領域Ｚｄの順序で、区画線を検出する処理を行うこととする。したがって、ステップＳ２において、区画線検出部１５は、まず、左近領域Ｚａを選択する。
続いて、区画線検出部１５は、ステップＳ２で選択した左近領域Ｚａにおける線状標示位置Ｐａを認識する（ステップＳ３）。「線状標示」とは、路面上に標示された線状の標示である。「線状標示位置」とは、検出対象画像２２における線状標示の左右方向における位置である。具体的には、区画線検出部１５は、記憶装置１７に記憶された各検出対象画像２２を用いて、まず、各検出対象画像２２の左近領域Ｚａ内に存在する線状標示を認識し、次に、認識した線状標示の線状標示位置Ｐａ（図６または図７を参照）を認識する。
線状標示の認識は、線状標示と路面との輝度差に基づいて行うことができる。また、線状標示の認識にハフ変換を用いてもよい。
線状標示位置Ｐａの認識は例えば次のようにして行うことができる。すなわち、図２に示すように、車両９からその左方に向かって１本目の区画線が破線の区画線、すなわち車線境界線４である場合、ステップＳ１で記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の検出対象画像２２には、図６に示すように、左近領域Ｚａ内に線状標示が存在しない画像と、図７に示すように、左近領域Ｚａ内に線状標示が存在する画像とが含まれている。一方、車両９からその左方に向かって１本目の区画線が実線の区画線、すなわち車道外側線３である場合には、図示していないが、ステップＳ１で記憶装置１７の作業領域に記憶されたすべての検出対象画像２２の左近領域Ｚａ内に線状標示が存在することがある。これらいずれの場合においても、区画線検出部１５は、ステップＳ１で記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の検出対象画像２２の中から、左近領域Ｚａ内に線状標示が存在するすべてのまたはいくつかの検出対象画像２２を選択し、例えば、それら選択した検出対象画像の左近領域Ｚａ内にそれぞれ存在する線状標示の位置座標の平均値または最頻値等に基づいて線状標示位置Ｐａを認識する。
続いて、区画線検出部１５は、各検出対象画像２２における線状標示位置Ｐａから白線またはブランクを検出する画像検出処理を、ステップＳ１で記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の検出対象画像２２に対して各検出対象画像２２の撮像時刻順に繰り返し行う（ステップＳ４）。ここで、検出対象画像２２の撮像時刻とは、検出対象画像２２に対応する撮像平面画像２１の鳥瞰変換前の画像がカメラ１２による撮像によって得られた時刻を意味する。また、白線またはブランクの検出は、上述した線状標示の認識方法と同じ方法により行うことができる。
例えば、記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の検出対象画像２２のうちの１枚が図６に示すような検出対象画像２２である場合、この検出対象画像２２における線状標示位置Ｐａからはブランクが検出される。一方、記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の検出対象画像２２のうちの１枚が図７に示すような検出対象画像２２である場合、この検出対象画像２２における線状標示位置Ｐａからは白線が検出される。
上記画像検出処理が完了した後、区画線検出部１５は、上記画像検出処理の結果に基づいて、線状標示位置Ｐａに存在する線状標示が実線の区画線に該当するか、破線の区画線に該当するか、それとも実線の区画線および破線の区画線のいずれにも該当しないかを判断する。
すなわち、ステップＳ１で記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の検出対象画像における線状標示位置Ｐａから、上記画像検出処理により、白線が第１の基準回数ｋ以上連続して検出された場合には（ステップＳ５：ＹＥＳ）、区画線検出部１５は、線状標示位置Ｐａに存在する線状標示が実線の区画線に該当すると判断する（ステップＳ６）。そして、区画線検出部１５は、左近領域Ｚａにおける線状標示位置Ｐａに実線の区画線が存在することを示す情報を記憶装置１７に記憶する。なお、この情報は後述する走行車線認識処理において用いられる。
第１の基準回数ｋは２以上の自然数であり、少なくとも車両９の走行速度に応じて変化する値である。区画線検出部１５は第１の基準回数ｋを次のように設定する。すなわち、区画線検出部１５は、車両９の走行中に理想的な車線境界線をカメラ１２により撮像したと仮定した場合に理想的な車線境界線におけるブランク部分が含まれない検出対象画像２２が連続して得られる回数を、理想的な車線境界線の白線部分の前後方向の長さ、検出対象画像２２の前後方向の長さ（抜き出し範囲Ｇの前後方向の長さＥ１）、車両９の走行速度、およびカメラ１２のフレームレートに基づいて算出し、この回数よりも多い回数を第１の基準回数ｋとして設定する。なお、理想的な車線境界線とは、車線境界線の白線部分に消失した部分がなく、車線境界線のブランク部分に白線と誤検出されるものが存在しない、整った車線境界線を意味する。
本実施例においては、車線境界線４の白線部分４Ａの長さＤ１が８ｍであり、検出対象画像２２の前後方向の長さが例えば５ｍであり、カメラ１２のフレームレートが例えば３０ｆｐｓである。また、車速センサから出力された車速信号に基づき、車両９の走行速度が時速１００ｋｍであることが認識されたとする。このような条件の下で、車両９の走行中に理想的な車線境界線をカメラ１２により撮像したと仮定した場合に、理想的な車線境界線におけるブランク部分が含まれない検出対象画像２２が連続して得られる回数は、車線境界線４の白線部分４Ａの前後方向の長さと検出対象画像２２の前後方向の長さとの差が３ｍであり、車両９が時速１００ｋｍで３ｍ移動するのに要する時間が０．１０８秒であり、カメラ１２のフレームレートが３０ｆｐｓであるので、３回となる。この条件の下では、線状標示位置Ｐａに存在する線状標示が理想的な車道外側線または理想的な車道中央線である場合には、上記画像検出処理の結果、複数の検出対象画像２２における線状標示位置Ｐａから白線が３回よりも多い回数連続して検出されることとなる。したがって、上記条件の下では、区画線検出部１５は、３回よりも多い回数、例えば４回を第１の基準回数ｋとして設定する。よって、区画線検出部１５は、ステップＳ１で記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の検出対象画像２２における線状標示位置Ｐａから、上記画像検出処理により、白線が４回以上連続して検出された場合に、線状標示位置Ｐａに存在する線状標示が実線の区画線に該当すると判断する。なお、理想的な車道外側線とは、白線部分に消失した部分のない、整った車道外側線を意味し、理想的な車道中央線とは、白線部分に消失した部分のない、整った車道中央線を意味する。
また、上記条件のうち、車速信号に基づいて車両９の走行速度が時速８０ｋｍであると認識された場合には、車両９が３ｍ移動するのに要する時間が０．１３５秒となるので、車両９の走行中に理想的な車線境界線をカメラ１２により撮像したと仮定した場合に、理想的な車線境界線におけるブランク部分が含まれない検出対象画像２２が連続して得られる回数は４回となる。この場合、区画線検出部１５は、第１の基準回数ｋとして、４回よりも多い回数、例えば５回を設定する。そして、区画線検出部１５は、ステップＳ１で記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の検出対象画像２２における線状標示位置Ｐａから、上記画像検出処理により、白線が５回以上連続して検出された場合に、線状標示位置Ｐａに存在する線状標示が実線の区画線に該当すると判断する。
一方、ステップＳ１で記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の検出対象画像における線状標示位置Ｐａから、上記画像検出処理により、白線の第２の基準回数ｍ以上第１の基準回数ｋ未満の連続検出とブランクの第３の基準回数ｎ以上の連続検出とが交互に第４の基準回数ｒ以上繰り返された場合には（ステップＳ７：ＹＥＳ）、区画線検出部１５は、線状標示位置Ｐａに存在する線状標示が破線の区画線に該当すると判断する（ステップＳ８）。そして、区画線検出部１５は、左近領域Ｚａにおける線状標示位置Ｐａに破線の区画線が存在することを示す情報を記憶装置１７に記憶する。なお、この情報は後述する走行車線認識処理において用いられる。
第２の基準回数ｍは自然数であり、本実施例においては、予め設定された固定値である。第２の基準回数ｍは、１回以上、かつ第１の基準回数ｋ未満の回数であり、例えば１回に設定されている。
また、第３の基準回数ｎは自然数であり、少なくとも車両９の走行速度に応じて変化する値である。区画線検出部１５は、第３の基準回数ｎを次のように設定する。すなわち、区画線検出部１５は、車両９の走行中に理想的な車線境界線をカメラ１２により撮像したと仮定した場合に理想的な車線境界線における白線部分が含まれない検出対象画像２２が連続して得られる回数を、理想的な車線境界線のブランク部分の前後方向の長さ、検出対象画像２２の前後方向の長さ（抜き出し範囲Ｇの前後方向の長さＥ１）、車両９の走行速度、およびカメラ１２のフレームレートに基づいて算出し、この回数を第３の基準回数ｎとして設定する。
本実施例においては、車線境界線４の白線部分４Ａの長さＤ１が８ｍであり、検出対象画像２２の前後方向の長さが例えば５ｍであり、カメラ１２のフレームレートが例えば３０ｆｐｓである。また、車速センサから出力された車速信号に基づき、車両９の走行速度が時速１００ｋｍであると認識されたとする。このような条件の下で、車両９の走行中に理想的な車線境界線をカメラ１２により撮像したと仮定した場合に、理想的な車線境界線における白線部分が含まれない検出対象画像２２が連続して得られる回数は、車線境界線のブランク部分の前後方向の長さと検出対象画像２２の前後方向の長さとの差が７ｍであり、車両９が時速１００ｋｍで７ｍ移動するのに要する時間が０．２５２秒であり、カメラ１２のフレームレートが３０ｆｐｓであるので、７回となる。したがって、区画線検出部１５は、７回を第３の基準回数ｎとして設定する。
また、区画線検出部１５は、第４の基準回数ｒを例えば３回に設定する。すなわち、車線境界線４において１つの白線部分４Ａとそれに続く１つのブランク部分４Ｂとの組合せを「車線境界線ユニット」というとすると、１つの車線境界線ユニットの前後方向の長さは２０ｍとなる。したがって、車両９は、例えば１００ｍ移動する間に、少なくとも４つの車線境界線ユニットの横を通過することになる。第４の基準回数ｒを例えば３回に設定することで、区画線の検出を開始してから、車両９が１００ｍ移動し終える前に区画線の検出を終えることができる。よって、区画線検出部１５は、ステップＳ１で記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の検出対象画像における線状標示位置Ｐａから、上記画像検出処理により、白線の１回以上４回未満の連続検出と、ブランクの７回以上の連続検出とが交互に３回以上繰り返された場合に、線状標示位置Ｐａに存在する線状標示が破線の区画線に該当すると判断する。
また、上記条件のうち、車速信号に基づいて車両９の走行速度が時速８０ｋｍであると認識された場合には、車両９が７ｍ移動するのに要する時間が０．３１５秒となるので、車両９の走行中に理想的な車線境界線をカメラ１２により撮像したと仮定した場合に、理想的な車線境界線における白線部分が含まれない検出対象画像２２が連続して得られる回数は９回となる。この場合、区画線検出部１５は、第３の基準回数ｎとして９回を設定する。また、上述したように、車両９の走行速度が時速８０ｋｍであると認識された場合には、区画線検出部１５は、第１の基準回数ｋとして例えば５回を設定する。よって、車両９の走行速度が時速８０ｋｍであると認識された場合には、区画線検出部１５は、ステップＳ１で記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の検出対象画像における線状標示位置Ｐａから、上記画像検出処理により、白線の１回以上５回未満の連続検出と、ブランクの９回以上の連続検出とが交互に３回以上繰り返された場合に、線状標示位置Ｐａに存在する線状標示が破線の区画線に該当すると判断する。
一方、ステップＳ１で記憶装置１７の作業領域に記憶された複数の検出対象画像における線状標示位置Ｐａから、上記画像検出処理により、白線が第１の基準回数ｋ以上連続して検出されず、かつ白線の第２の基準回数ｍ以上第１の基準回数ｋ未満の連続検出とブランクの第３の基準回数ｎ以上の連続検出とが交互に第４の基準回数ｒ以上繰り返されなかった場合には（ステップＳ５：ＮＯおよびステップＳ７：ＮＯ）、区画線検出部１５は、線状標示位置Ｐａに存在する線状標示が実線の区画線および破線の区画線のいずれにも該当しないと判断する（ステップＳ９）。この場合、例えば、区画線検出部１５は、カメラ１２による撮像をやり直して区画線検出処理を再度実行するか、あるいはエラー信号を出力する。エラー信号は、例えば車両９の自動運転を制御する自動運転制御装置に入力される。これに応じて自動運転制御装置によりエラー処理等が実行される。
続いて、区画線検出部１５は、左近領域Ｚａ、右近領域Ｚｂ、左遠領域Ｚｃおよび右遠領域Ｚｄのすべての領域について、区画線を検出する処理、すなわちステップＳ３からステップＳ９までの処理を完了したか否かを判断する（ステップＳ１０）。これらすべての領域について区画線を検出する処理を完了していない場合には（ステップＳ１０：ＮＯ）、区画線検出部１５は処理をステップＳ２に戻し、ステップＳ２において、次に区画線を検出する処理を行う領域を選択する。一方、左近領域Ｚａ、右近領域Ｚｂ、左遠領域Ｚｃおよび右遠領域Ｚｄのすべての領域について、区画線を検出する処理を完了した場合、区画線検出処理は終了する。
（走行車線認識処理）
次に、走行車線認識処理について説明する。図８は走行車線認識処理の内容を示している。図９は車両９が車線Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４をそれぞれ走行している様子を示している。図８に示す走行車線認識処理において、走行車線認識部１６は、上述した区画線検出処理の結果に基づいて、車両９からその左方に向かって１本目の区画線が実線であり、かつ車両９からその右方に向かって１本目の区画線が破線であるか否かを判断する（ステップＳ２１）。具体的には、走行車線認識部１６は、左近領域Ｚａにおける線状標示位置Ｐａに実線の区画線が存在し、かつ、右近領域Ｚｂにおける線状標示位置Ｐｂに破線の区画線が存在するか否かを判断する。上述したように、左近領域Ｚａは、車両９からその左方に向かって１本目の区画線の存在が推測される領域である。左近領域Ｚａにおける線状標示位置Ｐａに実線の区画線が存在することは、車両９からその左方に向かって１本目の区画線が実線であることと同視することができる。同様に、右近領域Ｚｂは、車両９からその右方に向かって１本目の区画線の存在が推測される領域である。右近領域Ｚｂにおける線状標示位置Ｐｂに破線の区画線が存在することは、車両９からその右方に向かって１本目の区画線が破線であることと同視することができる。
左近領域Ｚａにおける線状標示位置Ｐａに実線の区画線が存在し、かつ、右近領域Ｚｂにおける線状標示位置Ｐｂに破線の区画線が存在する場合、すなわち、車両９からその左方に向かって１本目の区画線が実線であり、かつ車両９からその右方に向かって１本目の区画線が破線である場合には（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、走行車線認識部１６は、図９（Ａ）に示すように、車両９が走行している車線が車線Ｌ１であると判断する（ステップＳ２２）。
一方、左近領域Ｚａにおける線状標示位置Ｐａに実線の区画線が存在せず、または、右近領域Ｚｂにおける線状標示位置Ｐｂに破線の区画線が存在しない場合、すなわち、車両９からその左方に向かって１本目の区画線が実線でなく、または車両９からその右方に向かって１本目の区画線が破線でない場合には（ステップＳ２１：ＮＯ）、続いて、走行車線認識部１６は、上記区画線検出処理の結果に基づいて、車両９からその左方に向かって１本目の区画線が破線であり、かつ車両９からその右方に向かって１本目の区画線が実線であるか否かを判断する（ステップＳ２３）。具体的には、走行車線認識部１６は、左近領域Ｚａにおける線状標示位置Ｐａに破線の区画線が存在し、かつ、右近領域Ｚｂにおける線状標示位置Ｐｂに実線の区画線が存在するか否かを判断する。
左近領域Ｚａにおける線状標示位置Ｐａに破線の区画線が存在し、かつ、右近領域Ｚｂにおける線状標示位置Ｐｂに実線の区画線が存在する場合、すなわち、車両９からその左方に向かって１本目の区画線が破線であり、かつ車両９からその右方に向かって１本目の区画線が実線である場合には（ステップＳ２３：ＹＥＳ）、走行車線認識部１６は、図９（Ｄ）に示すように、車両９が走行している車線が車線Ｌ４であると判断する（ステップＳ２４）。
一方、左近領域Ｚａにおける線状標示位置Ｐａに破線の区画線が存在せず、または、右近領域Ｚｂにおける線状標示位置Ｐｂに実線の区画線が存在しない場合、すなわち、車両９からその左方に向かって１本目の区画線が破線でなく、または車両９からその右方に向かって１本目の区画線が実線でない場合には（ステップＳ２３：ＮＯ）、続いて、走行車線認識部１６は、上記区画線検出処理の結果に基づいて、車両９からその左方に向かって１本目の区画線が破線であり、かつ車両９からその右方に向かって１本目の区画線が破線であるか否かを判断する（ステップＳ２５）。具体的には、走行車線認識部１６は、左近領域Ｚａにおける線状標示位置Ｐａに破線の区画線が存在し、かつ、右近領域Ｚｂにおける線状標示位置Ｐｂに破線の区画線が存在するか否かを判断する。
左近領域Ｚａにおける線状標示位置Ｐａに破線の区画線が存在し、かつ、右近領域Ｚｂにおける線状標示位置Ｐｂに破線の区画線が存在する場合、すなわち、車両９からその左方に向かって１本目の区画線が破線であり、かつ車両９からその右方に向かって１本目の区画線が破線である場合には（ステップＳ２５：ＹＥＳ）、続いて、走行車線認識部１６は、上記区画線検出処理の結果に基づいて、車両９からその左方に向かって２本目の区画線が実線であるか否かを判断する（ステップＳ２６）。具体的には、走行車線認識部１６は、左遠領域Ｚｃにおける線状標示位置Ｐｃに実線の区画線が存在するか否かを判断する。上述したように、左遠領域Ｚｃは、車両９からその左方に向かって２本目の区画線の存在が推測される領域である。左遠領域Ｚｃにおける線状標示位置Ｐｃに実線の区画線が存在することは、車両９からその左方に向かって２本目の区画線が実線であることと同視することができる。
左遠領域Ｚｃにおける線状標示位置Ｐｃに実線の区画線が存在する場合、すなわち、車両９からその左方に向かって２本目の区画線が実線である場合には（ステップＳ２６：ＹＥＳ）、走行車線認識部１６は、図９（Ｂ）に示すように、車両９が走行している車線が車線Ｌ２であると判断する（ステップＳ２７）。
一方、左遠領域Ｚｃにおける線状標示位置Ｐｃに実線の区画線が存在しない場合、すなわち、車両９からその左方に向かって２本目の区画線が実線でない場合には（ステップＳ２６：ＮＯ）、走行車線認識部１６は、上記区画線検出処理の結果に基づいて、車両９からその右方に向かって２本目の区画線が実線であるか否かを判断する（ステップＳ２８）。具体的には、走行車線認識部１６は、右遠領域Ｚｄにおける線状標示位置Ｐｄに実線の区画線が存在するか否かを判断する。上述したように、右遠領域Ｚｄは、車両９からその右方に向かって２本目の区画線の存在が推測される領域である。右遠領域Ｚｄにおける線状標示位置Ｐｄに実線の区画線が存在することは、車両９からその右方に向かって２本目の区画線が実線であることと同視することができる。
右遠領域Ｚｄにおける線状標示位置Ｐｄに実線の区画線が存在する場合、すなわち、車両９からその右方に向かって２本目の区画線が実線である場合には（ステップＳ２８：ＹＥＳ）、走行車線認識部１６は、図９（Ｃ）に示すように、車両９が走行している車線が車線Ｌ３であると判断する（ステップＳ２９）。
一方、右遠領域Ｚｄにおける線状標示位置Ｐｄに実線の区画線が存在しない場合、すなわち、車両９からその右方に向かって２本目の区画線が実線でない場合（ステップＳ２８：ＮＯ）には、走行車線認識部１６は、車両９が走行している車線がいずれの車線でもないと判断する。また、左近領域Ｚａにおける線状標示位置Ｐａに破線の区画線が存在せず、かつ、右近領域Ｚｂにおける線状標示位置Ｐｂにも破線の区画線が存在しない場合、すなわち、車両９からその左方に向かって１本目の区画線が破線でなく、かつ車両９からその右方に向かって１本目の区画線が破線でない場合にも（ステップＳ２５：ＮＯ）、走行車線認識部１６は、車両９が走行している車線がいずれの車線でもないと判断する。この場合、走行車線認識部１６は、車道が片側１車線であると認識し、あるいはエラー信号を出力する。
以上説明した通り、本発明の実施例の走行車線認識装置１１は、区画線検出処理において、複数の検出対象画像２２中の線状標示位置からの、白線の１回以上第１の基準回数ｋ未満の連続検出と、ブランクの第３の基準回数ｎ以上の連続検出とが交互に複数回繰り返された場合には、線状標示位置に存在する線状標示が破線の区画線であると判断する。この判断方法によれば、複数の検出対象画像２２中の線状標示位置に存在する線状標示が、例えば、長さが未特定の白線と１２ｍのブランクとが交互に存在するといった構造的特徴を有するか否かを判断することができ、この判断に基づいて、車道上の標示が車線境界線４であるか否かを認識することができる。したがって、車道上の標示が車線境界線４でないにもかかわらず、車線境界線４であると誤認識してしまうことを抑制することができる。具体的には、車道中央線２または車道外側線３の一部が消失し、破線状となっている場合でも、そのような車道中央線２または車道外側線３を車線境界線４と誤検出することを抑制することができる。また、区画線以外の路面標示を車線境界線４と誤検出することを抑制することができる。さらに、このような高精度な車線境界線４の検出結果に基づき、車両９が走行している車線を高精度に認識することができる。
また、本実施例の走行車線認識装置１１は、区画線検出処理において、撮像平面画像２１から検出対象画像２２を抜き出す抜き出し範囲Ｇの前後方向の長さＥ１を、車線境界線４のブランク部分４Ｂの前後方向の長さＤ２よりも短くなるように設定する。さらに、車両９の走行中に理想的な車線境界線をカメラ１２により撮像したと仮定した場合に理想的な車線境界線における白線部分が含まれない検出対象画像２２が連続して得られる回数を、理想的な車線境界線のブランク部分の前後方向の長さ、検出対象画像２２の前後方向の長さ（抜き出し範囲Ｇの前後方向の長さＥ１）、車両９の走行速度およびカメラ１２のフレームレートに基づいて算出し、この回数を第３の基準回数ｎに設定する。このような設定を行うことにより、複数の検出対象画像２２中の線状標示位置に存在する線状標示が、例えば、長さが未特定の白線と１２ｍのブランクとが交互に存在するといった構造的特徴を有するか否かを高精度に判断することが可能になり、車道上の標示が車線境界線４であるか否かを高精度に認識することが可能になる。
また、本実施例の走行車線認識装置１１は、区画線検出処理において、撮像平面画像２１から検出対象画像２２を抜き出す抜き出し範囲Ｇの前後方向の長さＥ１を、車線境界線４の白線部分４Ａの前後方向の長さＤ１よりも短くなるように設定する。さらに、車両９の走行中に理想的な車線境界線をカメラ１２により撮像したと仮定した場合に理想的な車線境界線におけるブランク部分が含まれない検出対象画像２２が連続して得られる回数を、理想的な車線境界線の白線部分の前後方向の長さ、検出対象画像２２の前後方向の長さ（抜き出し範囲Ｇの前後方向の長さＥ１）、車両９の走行速度およびカメラ１２のフレームレートに基づいて算出し、この回数よりも多い回数を第１の基準回数ｋに設定する。このような設定を行うことにより、複数の検出対象画像２２中の線状標示位置に存在する線状標示が、車線境界線４の白線部分４Ａよりも長いか否かを判断することが可能になり、当該線状標示が実線の区画線（車道中央線２または車道外側線３）であるか否かを高精度に認識することが可能になる。
また、本実施例の走行車線認識装置１１は、走行車線認識処理において、車両９から左方に向かって１本目の区画線が実線である場合には車両９が走行している車線が車線Ｌ１であると判断し、車両９から左方に向かって２本目の区画線が実線である場合には車両９が走行している車線が車線Ｌ２であると判断する。すなわち、走行車線認識装置１１は、車両９からその左方に向かってｔ（ｔは自然数）本目の区画線が実線の区画線である場合には、車両９が走行している車線が車道１の片側における左端（日本の車道においては車道の左端）からｔ番目の車線であると判断する。また、本実施例の走行車線認識装置１１は、走行車線認識処理において、車両から右方に向かって１本目の区画線が実線である場合には車両９が走行している車線が車線Ｌ４であると判断し、車両から右方に向かって２本目の区画線が実線である場合には車両９が走行している車線が車線Ｌ３であると判断する。すなわち、走行車線認識装置１１は、車両９からその右方に向かってｔ本目の区画線が実線の区画線である場合には、車両９が走行している車線が車道１の片側における右端（日本の車道においては中央線または中央分離帯）からｔ番目の車線であると判断する。この判断方法によれば、車両９が片側車線数の多い車道を走行している場合でも、車両９が走行している車線を認識することができる。
また、本実施例の走行車線認識装置１１は、走行車線認識処理において、車両９から左方に向かって１本目の区画線が実線であることに加え、車両９から右方に向かって１本目の区画線が破線である場合に、車両９が走行している車線が車線Ｌ１であると判断する。また、走行車線認識装置１１は、車両９から右方に向かって１本目の区画線が実線であることに加え、車両９から左方に向かって１本目の区画線が破線である場合に、車両９が走行している車線が車線Ｌ４であると判断する。また、走行車線認識装置１１は、車両９から左方に向かって１本目の区画線が破線であり、車両９から右方に向かって１本目の区画線が破線であり、車両９から左方に向かって２本目の区画線が実線である場合には、車両９が走行している車線が車線Ｌ２であると判断する。また、走行車線認識装置１１は、車両９から左方に向かって１本目の区画線が破線であり、車両９から右方に向かって１本目の区画線が破線であり、車両９から右方に向かって２本目の区画線が実線である場合には、車両９が走行している車線が車線Ｌ３であると判断する。このような判断方法によれば、車両９が走行している車線を正確に認識することができる。
また、本実施例の走行車線認識装置１１によれば、このような走行車線の判断方法を採用し、かつ、撮像平面画像２１から検出対象画像２２を抜き出す抜き出し範囲Ｇの左右方向の長さＥ２を車線の幅Ｄ３の３倍以上に設定することで、車両９が片側４車線以上の車道１を走行している場合に、車両９が走行している車線を認識することが可能になる。
また、本実施例の走行車線認識装置１１によれば、高度なＧＰＳ、またはＬＩＤＡＲ装置やレーザレーダを用いることなく、カメラにより、車道の区画線の検出、および車両が走行している車線の認識を行うことができる。したがって、車道の区画線の検出、および車両が走行している車線の認識を安価に実現することができる。
なお、上記実施例では、カメラ１２を車両９の後部に設け、車両９の後方領域を撮像する場合を例にあげたが、カメラを車両９の前部に設け、車両９の前方領域を撮像するようにしてもよい。また、車両９の左部および右部のそれぞれにカメラを設け、車両９の左方領域および右方領域の双方を撮像するようにしてもよい。
また、上記実施例では、撮像平面画像２１から検出対象画像２２を抜き出す抜き出し範囲Ｇの左右方向の長さＥ２を例えば１４ｍに設定した。この設定によれば、図４に示すように、検出対象画像２２内に、車両９からその左方に向かって１本目および２本目の区画線、並びに、車両９からその右方に向かって１本目および２本目の区画線が写り込む。この場合、上記走行車線認識処理により、車両９の走行車線を認識可能な車道の片側車線数は４車線となる。抜き出し範囲Ｇの左右方向の長さＥ２をこれよりも大きくし、検出対象画像２２内に、車両９からその左方に向かって３本目以上の区画線、並びに車両９からその右方に向かって３本目以上の区画線が写り込むようにすることで、車両９の走行車線を認識可能な車道の片側車線数を増やすことができる。
また、上記実施例では、車両９が走行する車道１が自動車専用道路であることを想定し、それゆえ車線境界線４の白線部分の前後方向の長さが８ｍであり、ブランク部分４Ｂの前後方向の長さが１２ｍである場合を例にあげたが、本発明は、車両９が走行する車道１が一般道路であり、車線境界線４の白線部分の前後方向の長さが６ｍ（または５ｍ）であり、ブランク部分４Ｂの前後方向の長さが９ｍ（または５ｍ）である場合にも適用することができる。この場合には、車線境界線の白線部分の前後方向の長さと、ブランク部分の前後方向の長さに応じ、第１の基準値ｋおよび第３の基準値ｎ等を変更する。
また、上記実施例では、走行車線認識装置１１を四輪の自動車に適用する場合を例にあげたが、本発明の走行車線認識装置を適用する車両の種類は限定されない。
また、上記実施例は、日本のように、車両が道路の左側を通行するルールである場合を前提として説明したが、本発明は、例えば米国のように、車両が道路の右側を通行するルールである場合にも適用することができる。
また、上記実施例において、図３に示す区画線検出処理が特許請求の範囲の記載における「区画線検出工程」の具体例であり、図８に示す走行車線認識処理が特許請求の範囲の記載における「走行車線認識工程」の具体例である。
また、本発明は、請求の範囲および明細書全体から読み取ることのできる発明の要旨または思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う走行車線認識装置、走行車線認識方法およびプログラムもまた本発明の技術思想に含まれる。
１ 車道
２ 車道中央線
３ 車道外側線
４ 車線境界線
４Ａ 白線部分
４Ｂ ブランク部分
９ 車両
１１ 走行車線認識装置
１２ カメラ
１５ 区画線検出部
１６ 走行車線認識部
２１ 撮像平面画像（撮像画像）
２２ 検出対象画像

Claims (10)

  1. 車道を走行している車両の前方領域、後方領域、または左方および右方の領域を連続撮像するカメラと、
    前記カメラによる連続撮像によって得られた連続する複数の撮像画像を用いて前記車道の区画線を検出する区画線検出部と、
    前記区画線検出部により検出された前記区画線に基づいて、前記車道の複数の車線のうち前記車両が走行している車線を認識する走行車線認識部とを備え、
    前記区画線検出部は、
    前記複数の撮像画像において所定の同一範囲の画像を検出対象画像としてそれぞれ抜き出し、
    前記各検出対象画像において線状標示が存在する線状標示位置を認識し、
    前記複数の撮像画像に対応する複数の前記検出対象画像における前記線状標示位置から白線またはブランクを検出する画像検出処理を前記複数の撮像画像の撮像時刻順に繰り返し行い、
    前記画像検出処理の結果、前記複数の検出対象画像における前記線状標示位置から白線が第１の基準回数ｋ（ｋは２以上の自然数）以上連続して検出された場合には、前記線状標示位置に存在する前記線状標示が実線の区画線であると判断し、前記画像検出処理の結果、前記複数の検出対象画像における前記線状標示位置からの白線の第２の基準回数ｍ（ｍは自然数）以上前記第１の基準回数ｋ未満の連続検出と前記線状標示位置からのブランクの第３の基準回数ｎ（ｎは自然数）以上の連続検出とが交互に複数回繰り返された場合には、前記線状標示位置に存在する前記線状標示が破線の区画線であると判断し、
    前記走行車線認識部は、前記区画線検出部により検出された前記実線の区画線と前記車両との位置関係、または前記区画線検出部により検出された前記破線の区画線と前記車両との位置関係に基づいて前記車道の複数の車線のうち前記車両が走行している車線を認識することを特徴とする走行車線認識装置。
  2. 前記区画線検出部は、前記各撮像画像において、前後方向の長さが前記車道上に標示された車線境界線のブランク部分の前後方向の長さよりも短く、かつ左右方向の長さが前記車道が有する１つの車線の幅の３倍以上である範囲の画像を前記検出対象画像として抜き出すことを特徴とする請求項１に記載の走行車線認識装置。
  3. 前記区画線検出部は、前記車両の走行中に理想的な車線境界線を前記カメラにより撮像したと仮定した場合に前記理想的な車線境界線における白線部分が含まれない前記検出対象画像が連続して得られる回数を、前記理想的な車線境界線のブランク部分の前後方向の長さ、前記検出対象画像の前後方向の長さ、前記車両の走行速度および前記カメラの撮像速度に基づいて算出し、当該回数を第３の基準回数ｎに設定することを特徴とする請求項２に記載の走行車線認識装置。
  4. 前記区画線検出部は、前記各撮像画像において、前後方向の長さが前記車道上に標示された車線境界線の白線部分の前後方向の長さよりも短く、かつ左右方向の長さが前記車道が有する１つの車線の幅の３倍以上である範囲の画像を前記検出対象画像として抜き出すことを特徴とする請求項１に記載の走行車線認識装置。
  5. 前記区画線検出部は、前記車両の走行中に理想的な車線境界線を前記カメラにより撮像したと仮定した場合に前記理想的な車線境界線におけるブランク部分が含まれない前記検出対象画像が連続して得られる回数を、前記理想的な車線境界線の白線部分の前後方向の長さ、前記検出対象画像の前後方向の長さ、前記車両の走行速度および前記カメラの撮像速度に基づいて算出し、当該回数を第２の基準回数ｍに設定することを特徴とする請求項４に記載の走行車線認識装置。
  6. 前記区画線検出部は、前記車両の走行中に理想的な車線境界線を前記カメラにより撮像したと仮定した場合に前記理想的な車線境界線におけるブランク部分が含まれない前記検出対象画像が連続して得られる回数を、前記理想的な車線境界線の白線部分の前後方向の長さ、前記検出対象画像の前後方向の長さ、前記車両の走行速度および前記カメラの撮像速度に基づいて算出し、当該回数よりも多い回数を第１の基準回数ｋに設定することを特徴とする請求項４に記載の走行車線認識装置。
  7. 前記走行車線認識部は、前記車両から当該車両の左方に向かってｔ（ｔは自然数）本目の前記区画線が前記実線の区画線である場合には、前記車道の複数の車線のうち前記車両が走行している車線が前記車道の片側における左端からｔ番目の車線であると認識することを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の走行車線認識装置。
  8. 前記走行車線認識部は、前記車両から当該車両の右方に向かってｔ（ｔは自然数）本目の前記区画線が前記実線の区画線である場合には、前記車道の複数の車線のうち前記車両が走行している車線が前記車道の片側における右端からｔ番目の車線であると認識することを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の走行車線認識装置。
  9. 車道を走行している車両の前方領域、後方領域、または左方および右方の領域をカメラにより連続撮像することによって得られた連続する複数の撮像画像を用いて前記車道の区画線を検出する区画線検出工程と、
    前記区画線検出工程において検出された前記区画線に基づいて、前記車道の複数の車線のうち前記車両が走行している車線を認識する走行車線認識工程とを備え、
    前記区画線検出工程においては、
    前記複数の撮像画像において所定の同一範囲の画像を検出対象画像としてそれぞれ抜き出し、
    前記各検出対象画像において線状標示が存在する線状標示位置を認識し、
    前記複数の撮像画像に対応する複数の前記検出対象画像における前記線状標示位置から白線またはブランクを検出する画像検出処理を前記複数の撮像画像の撮像時刻順に繰り返し行い、
    前記画像検出処理の結果、前記複数の検出対象画像における前記線状標示位置から白線が第１の基準回数ｋ（ｋは２以上の自然数）以上連続して検出された場合には、前記線状標示位置に存在する前記線状標示が実線の区画線であると判断し、前記画像検出処理の結果、前記複数の検出対象画像における前記線状標示位置からの白線の第２の基準回数ｍ（ｍは自然数）以上前記第１の基準回数ｋ未満の連続検出と前記線状標示位置からのブランクの第３の基準回数ｎ（ｎは自然数）以上の連続検出とが交互に複数回繰り返された場合には、前記線状標示位置に存在する前記線状標示が破線の区画線であると判断し、
    前記走行車線認識工程においては、前記区画線検出工程において検出された前記実線の区画線と前記車両との位置関係、または前記区画線検出工程において検出された前記破線の区画線と前記車両との位置関係に基づいて前記車道の複数の車線のうち前記車両が走行している車線を認識することを特徴とする走行車線認識方法。
  10. 請求項９に記載の走行車線認識方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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