JPH04184603A - 案内ライン検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は道路上に設けられた車両の走路を示す案内ライ
ン（白線）を検出する案内ライン検出装置に関する。

［従来の技術］ 従来より、運転者の負担を軽くするために、各種の運転
制御装置が車両に搭載されている。この中でハンドル操
作も自動的に行う自動運転が研究されており、通常の自
動車においても自動運転ができるような機構を搭載する
ことが検討されている。

この自動運転のためには、車両の走路（道路）に対する
横変位、ヨー角等の車両状態量を常時把握し、車両が走
路に沿って走行するように制御しなければならない。

そして、この状態量の検出のための方法として走路に沿
って形成されている案内ライン（白線）をテレビカメラ
によって撮影し、この白線の位置から車両の走路に対す
る位置を検出し、この検出結果に基づいて車両状態量を
算出することが提案されている。

道路には、通常センターライン、車線を分割するライン
等の白線が設けられており、自動運転のための車両状態
量検出を白線検出によって行えば、道路側における設備
を非常に簡単なものとできる。

このため、この方式が車両状態量の検出方式として好ま
しいと考えられる。

このような白線検出の方式として、テレビカメラでとら
えた走路の画像の中から、走路両側の白線を抽出するも
のが知られている。例えば、雑誌「映像情報（１）　　
１９８７年９月号　Ｐ、３１〜３５」には、工場通路の
画像認識として、テレビカメラでとらえた工場通路画像
がら、通路両側の白線位置を認識している。

そして、認識した白線位置に基づいて横変位、ヨー角等
の車両状態量を算出し、車両の自動走行制御を行ってい
る。

［発明が解決しようとする課８］ ここで、道路に形成された白線は、必ずしも連続したも
のとは限らない。すなわち、複数車線を有する道路にお
ける車線の区切りを示す白線は、断続的な破線である。

そして、自動運転の採用が最も現実的な高速道路におい
ては、この破線を検出することが多いと考えられる。

そこで、破線を認識する必要があり、このためにはテレ
ビカメラによる画像を広範囲とし、その画像全体を処理
して、白線を認工することが好ましいと考えられる。し
かし、広範囲の画像をすべて処理して白線を検出すると
、この画像処理の作業量が膨大なものとなり、時間がか
かってしまう。

本装置では、白線の検出結果を利用して走行制御を行う
のであり、処理時間が短いことは必須の条件である。

このため、得られた画像の中から白線が存在すると考え
られる位置にウィンドウを設定して、その領域のデータ
を切り出し、切り出されたデータを画像処理することが
必須となる。

しかし、このように画像の一部を切り出して画像処理を
行うと、破線における白線の無い場所か切り出される場
合か生じ、十分な白線検出か行えないという問題点があ
った。

本発明は、上記問題点を解決することを課題としてなさ
れたものであり、案内ラインか断続的であっても確実な
検出が行える案内ライン検出装置を提供することを目的
とする。

［課題を解決するための手段］ 本発明に係る案内ライン検出装置は、車両の前方を撮影
するカメラと、カメラで得た画像信号の中から所定の領
域の信号を切り出す切り出し手段と、この切り出し手段
で得られた所定領域の画像信号を処理して案内ラインを
検出する画像処理手段と、車両の車速を検出する車速検
出手段と、この車速検出手段の検出結果に応じて上記切
り出し手段において切り出す領域を変更する切り出し領
域制御手段と、を有することを特徴とする。

Ｃ作用〕 このように、本発明によれば、車速に応じて、画像から
切り出す領域を変更する。このため、車線を区分する断
続的な白線（破線）を効果的に検出することができる。

例えば、高速道路等における車線を区分する破線の白線
部の長さ、白線の無い部分の長さは一定であり、また１
回の白線検出のための画像処理に要する時間も一定であ
る。そこで、カメラによって得られる画像に対する切り
出し位置を一定とした場合に、白線が検出できない回数
は車速によって決定でき、またその際に切り出し位置を
どのように変更すればよいかも計算によって求めること
ができる。

そこで、車速に応じて画像切り出し位置を変更すること
によって、白線検出の確率を上昇することができる。

［実施例］ 以下、本発明に係る案内ライン検出装置について図面に
基づいて説明する。

第１図は、案内ライン検出装置を含む車両状態量検出装
置の構成を示すブロック図である。カメラ２０は車両前
方の画像を撮影する。このカメラ２０は、例えばＣＣＤ
カメラのような通常の走査線毎のアナログ信号であるビ
デオ信号（画像信号）を出力する。

そして、このカメラ２．０によって得られた画像信号は
、Ａ／Ｄコンバータ２２に供給される。このＡ／Ｄコン
バータ２２はカメラ２０によって得られた画像信号を所
定の画素毎（例えばＭＸＮ個）のデジタルデータに変換
する。そして、得られた画素毎のデジタルデータはフレ
ームメモリ２４に１フレーム（１画面）分ずつ記憶され
、これがモニタ２６に表示される。なお、この表示はフ
レームメモリ２４からデジタルデータを読出し、これを
上述の場合と反対にアナログの画像信号に変換して、モ
ニタ２６に供給することによって行われる。

一方、この１画面ずつのデジタルデータは、ローカルバ
ス３０を介し、信号処理を高速で行うデジタル信号処理
装置（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓ
ｅｒ）４０に供給される。このＤＳＰ４０は、１画面分
のデジタルデータの中から所定の範囲の領域のデータを
抽出し、この中における白の画素を検出することによっ
て、案内ラインである白線を抽出する。なお、ＣＰＵ５
０は全体の動作を制御するためのものであり、ＣＰＵ５
０はバス３２によって、他の部材と接続されている。

ここで、この白線検出処理について、第２因に基づいて
説明する。

まず、Ａ／Ｄコンバータ２２によりテレビカメラ２０か
らの画像信号を１画面分デジタルデータ（画像データ）
としてフレームメモリ２４に書き込む（Ｓｌ）。

次に、この中で、白線検出に用いる領域を設定する（Ｓ
２）。この領域設定は、前回の処理ループにおける白線
検出結果に基づき行う。なお、初回の場合は、直進時に
白線を検出しやすい初期設定位置に設定する。

そして、この領域の画像データをＤＳＰ４０に送る。Ｄ
ＳＰ４０は送られてきた画像データを処理して、白線を
検出するが、このためにエツジを検出する（Ｓ４）。す
なわち、画素毎の画像データについてそれぞれ白か否か
を判定し、白と白息外の画素のエツジを検出し、これを
認識するエツジフィルタによって行う。

このエツジ検出結果に応じて、白線位置を認識する（Ｓ
５）。この白線の認識は、上述のエツジ検出の右エツジ
位置としても、左エツジ位置としても、両エツジの中間
としても、予め分かっている白線幅の１７２を左又は右
エツジ位置に加算又は減算して算出してもよい。

そして、白線認識結果から、白線の変化点か否かを判定
しくＳ６）、この結果に応じて画像データの切り出しく
ウィンドウ）位置を変更する。

・ここで、ウィンドウ位置を固定としく例えば、１００
ｍ前方）、車速をｖ（ｋｍ／ｈ）とすると、ウィンドウ
の位置は、その車速Ｖに応じて前方に移動することにな
る。すなわち、１回の白線検出処理に要する時間（１サ
イクル時間）をΔｔとすれば、処理ループ毎に、ＶΔｔ
だけウィンドウの位置が道路の前方に向けて移動する。

一方、車線区分の白線が白線ありの距ＭＪＩＩ（例えば
東名高速道路においては８ｍ）、白線なしの距離Ｊ！２
（例えば東名高速道路においては１２ｍ）の繰返しであ
れば、車両の進行方向におけるウィンドウの位置と画像
中の白線位置の関係は、第３図に示すようになる。・そ
こで、第３図における３Δを時には、白線がかなり欠け
ることになり、４Δｔ〜５Δｔの間は白線がウィンドウ
内に存在しないことになる。

そこで、本実施例においては、３Δｔのような白線が欠
けた状態又は白線が検出できなかった状態を検出した場
合に変化点であると認識する。

変化点であった場合には、前回前方に移動したかを判定
する（Ｓ７）。これは、ウィンドウの位置を常に前方に
移動していたのでは、ウィンドウ位置が車両から段々離
れていってしまうため、ウィンドウ位置を交互に前後し
て、所定の範囲の白線を検出するためである。

第３図における３Δｔの場合は、前回の移動がない（又
は後方に移動した後である）ため前方に移動するための
距離Ｌｆを次式によって算出する（Ｓ８）。

Ｌｆ−ｊ！１　／２＋Ｊ！２−ＶΔｔ ここで、白線の繰返し周期がＪｌ　＋ｊ！２である。

そして、現在白線の変化点、すなわち端部に位置してい
るため白線長さ１１の１／２を減算した位置にウィンド
ウを設定すれば、白線を確実に検出できるはずである。

ところが、この計算の結果を利用できるのは次回の処理
ループであり、次回の処理までに移動する距離を考慮し
なければならない。そこで、上述のように、ＶΔｔを減
算した値を白線存在位置、すなわちウィンドウ設定位置
としている。

一方、前回前方に移動していた場合には、次は後方に移
動しなければならない。そこで、次式により後方への移
動路ＭＬｂを計算する（Ｓ９）。

なお、式の持つ意味は上述のＬｆと同様である。

Ｌｂ＝３Ｊ！ｌ　／２＋、ｅ２　＋ｖΔｔこのようにし
て、次回の処理ループにおけるウィンドウの移動距離が
５８又はＳ９によって算出され、この値か記憶される。

従って、Ｓ６において変化点であった場合には、Ｌｆ又
はＬｂが計算されＸ＝ｔ＝される。そこで、次の処理ル
ープの８２において、ウィンドウ位置をＬｆ又はＬｂに
応じて設定されるため、ウィンドウ位置が前方又は後方
に移動されたものとなる。

すなわち、第３図の４Δｔ〜６Δｔの間はウィンドウが
前方に移動され、７Δｔにおいてはウィンドウが元に戻
される。これによって、すべての状態で白線検出を行う
ことができることが理解される。従って、破線状態の白
線についても検出不能状態の発生を防止することかでき
る。

また、カメラ視野における白線の存在位置は、ハンドル
操作により左右方向に移動する。このため、ウィンドウ
の位置をハンドル操作（操舵角）に応じて変更するとよ
い。更に、白線検出位置の変化状態から次回の白線の位
置を予想することも好適である。

なお、上述の実施例においては、ウィンドウ内の白線の
存在状態により変化点を検出したが、白線が検出不能で
あったことにより、変化点と判断してもよい。

更に、上述の例では、エツジフィルタによって白線を直
接検出したが、特願平１−２７８２６９号で提案したよ
うに、Ｒｏｕｇｈ変換を利用して白線を検出するとよい
。

次に、本発明に係る案内ライン検出装置を横変位、ヨー
角等の車両状態量の検出装置に応用した例について説明
する。

第４図は車両状態検出装置の構成図である。白線検出に
ついては、同様の動作を行うため、カメラ２０、Ａ／Ｄ
コンバータ２２、フレームメモリ２４、モニタ２６、バ
ス３０，３２、ＤＳＰ４０、ＣＰＵ５０については同様
である。

しかし、この例では、横変位及びヨー角、カーブ半径等
の車両状態量を検出する。このため、第５図に示すよう
な画像から４つの領域（ｉ−１〜４）を抽出し、白線１
２．１４について２箇所ずつの検出を行う。このため、
ＤＳＰ４０、ＣＰＵ５０は上述以外の作業も行い、その
結果をＤ／Ａコンバータ６０から出力する。

そして、ＤＳＰ４０は、４つの領域における白線１２．
１４を上述のようにして検出した場合には、検出した白
線１２．１４について、車両からの前方距離が異なる２
つの距離についての接線をそれぞれ求めるとともに、こ
の接線の傾きをそれぞれ検出する。

このようにして求められた接線についての情報は、ＣＰ
Ｕ５Ｄに供給される。ＣＰＵ５０は、得られた４つの接
線のデータより、走路の曲率半径（カーブＲ）を算出す
るとともに、このカーブＲに応じて補正されたヨー角θ
、横変位Ｘを算出する。

なお、このＣＰＵ５０における演算のためには、予め記
憶されているデータが必要であり、このためのデータは
ローカルメモリ５２に記憶されている。

次に、ＤＳＰ４０．ＣＰＵ５０におけるカーブＲ１横変
位ｘ１ヨー角θの算出の動作について、第６図のフロー
チャートに基づいて説明する。

まず、ＣＰＵ５０は、通常のＣＰＵの動作と同様の立上
がり時の各種変数の設定等の初期設定を行う　（Ｓｌｌ
）。

初期設定が終了した場合には、Ａ／Ｄコンバータ２２か
らの画像データをフレームメモリ２４に書き込む（Ｓ　
１２）。

そして、データ転送の領域を定めるための変数ｉを「１
」にセットして（５１Ｂ）、この１−１で特定される領
域の画像データをＤＳＰ４０に転送する（Ｓ１４）。こ
のデータの転送は、ＣＰＵ５０の指令によりフレームメ
モリ２２内の所定の領域のデータを読出し、これをロー
カルバス３０を介し、ＤＳＰ４０に供給することによっ
て行う。

また、変数ｉで特定される領域は、例えば第５図に示す
ように、車両からの前方（ｙ方向）２つの距離（例えば
、前方１０ｍ及び２０ｍ）について、左右（Ｘ方向）２
点の合計４点（ｌ−１〜４）とする。

ＤＳＰ４０は、この所定の領域の画像データを処理し、
接線を検出する（Ｓ　１５）。すなわち、上述のように
して、白線１２又は白線１４を検出し、この白線１２．
１４について接線の検出を行う。この接線検出は、例え
ば上述のようにして得られた白線エツジについてのデー
タから最小自乗法により近・似直線を算出することによ
って行う。

このようにして、ＤＳＰ４０による接線検出（直線検出
）が終了した場合には、ＣＰＵ５０は次回の処理領域の
予測を行う（Ｓ　１６）。この予測は、変数ｉで特定さ
れる同一の領域について、前回の処理において検出した
白線１２．１４の位置と今回検出した白線１２．１４の
位置を比較し、その移動方向に基づいて行う。

そして、この予測の際には、上述した白線変化点検出に
基づくウィンドウの移動を行う。すなわち、変化点であ
ると認識した場合には、上述のＬｆ、Ｌｂに基づいて次
回の処理領域の位置を補正する。

この結果はＣＰＵ５０において記憶しておき、次回の処
理における変数ｉ−１〜４に対応する処理領域の特定に
利用する。

このようにして、変数ｉ−１の領域についての直線検出
についての処理が終了するため、残りの３つの領域につ
いて直線検出を縁返し変数１−１〜４の領域について直
線検出を行う（３１７゜１８）。

そして、車両の前方４点における直線を検出した場合に
は、検出した直線の傾き差Δａを算出する（Ｓ　１９）
。すなわち、第７図に示すように、ｉ−１及びｉ　ｓ−
３の２つの領域から得られた直線が次のようなものであ
った場合、 ｙ−ａ、ｘ＋ｂ１ ｙ−ａ　ｓ　、ｘ　＋　ｂ　ａ 傾き差Δａは、次式によって与えられる。

Δａ　−ｌ　１／ａ　　−１／ａ３１ 次に、この傾き差Δａを利用してカーブＲを検出する（
Ｓ２０）。傾き差Δａは、白線１２゜１４が曲っている
ために生じるものであり、両者には一定の関係がある。

そこで、次のような条件における傾き差ΔａとカーブＲ
の関係を調べた。

テレビカメラ２０の焦点距離：１０ｍｍテレビカメラ２
０設置高さ：１．４ｍ 左右案内線の幅：３．７５ｍ 前方距［：１０ｍ、２０ｒｎ その結果を第８図に示・す。ここで、この第８図は、ヨ
ー角を０、±５．±１０°に変化させたものをそれぞれ
示しており、第８図（Ａ）は横変位が１ｍ、第８図（Ｂ
）は横変位かＯｍ　％第８図（Ｃ）は横変位か一１ｍの
場合である。これより、横変位ΔＸ１ヨー角Δθの変化
によらず、傾き差ΔａとカーブＲにほぼ一定の関係があ
ることが理解される。

さらに、第９図は横変位Ｘ及びヨー角θがＯの場合の傾
き差ΔａとカーブＲの関係を示したものであり、この第
９図の関係を適用した場合における曲率Ｒの精度は第１
０図のようになる。これより、カーブＲが２００ｒｎ以
上であれば、１つの曲線でかなりの精度のカーブＲの推
定が行えることが分る。なお、第１０図のデータは横変
位を１ｍとしたものである。

また、第１１図は傾き差ΔａとカーブＲの関係について
実際に測定したものを示しており、これより理論値どう
りの値か測定値として得られることが理解される。

そこで、傾き差ΔａとカーブＲの関係をローカルメモリ
５２にマツプとして記憶しておけば、求められた傾き差
Δａから左右の白線１２．１４についてのカーブＲを検
出することができる。

このようにして、カーブＲを検出した場合には、このカ
ーブＲを利用して真の傾きを算出するため、検出したカ
ーブＲから傾き補正量を算出する（Ｓ　２１）。このた
め、ローカルメモリ５２にはカーブＲと傾き補正量の関
係がマツプとして記憶されている。この関係は、上述の
ｉ−１〜４の領域において得られたそれぞれの傾きａ　
ｔ　−ａ　＜に対し、それぞれ第１２図（Ａ）、　　（
Ｂ）、　　（Ｃ）。

（Ｄ）に示すようなものとなる。

このようにして、傾き補正量が算出された場合には、こ
の補正量を利用して真の傾きをそれぞれ算出する（Ｓ２
２）。なお、それぞれの点における傾きは、従来例と同
様の式によって算出される。

また、この例は左カーブについての傾き補正量を示して
おり、得られた傾き補正量を傾きが反時計回りに回転す
るように加算する。

次に、力・−ブＲを利用して左右両側の接線から得られ
る交点の補正量を算出する（５２３）。この交点の位置
は上述の従来例と同様の式によりヨー角θを算出するた
めに必要なものである。そして、この交点の補正量もカ
ーブＲから求めることができるため、予めローカルメモ
リ５２にマツプとして記憶しておく。この補正量は、例
えば第１３図（Ａ）、　　（Ｂ）に示すように、前方１
０ｍ及び２０ｍの距離における接線から求めた２つの交
点に対しそれぞれ求められることになる。

そして、この交点の補正量を用いて真の交点を算出し、
これに基づいてヨー角θの計算を行う（Ｓ２４）。なお
、ヨー角の計算自体は従来例と同様の式を用いて行う。

また、この例においては、カーブが左曲りであるため、
この補正量は交点が左側に移動するように加算する。

このようにして、算出したカーブＲを用いて補正された
横変位Ｘ、ヨー角θが得られた場合には、その値をカー
ブＲとともにＤ／Ａコンバータ６０によってアナログ信
号に変換して出力する（Ｓ　２５）。

［発明の効果コ 以上説明したように、本発明に係る案内ライン検出装置
によれば、画像データ切り出し位置を車速に応じて変更
する。このため、破線状の白線にも効率よく検出するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る案内ライン検出装置の実施例の構
成を示すブロック図、 第２図は実施例の動作を示すフローチャート、第３図は
実施例の動作の説明図、 第４図は本実施例を適用した車両量状態量測定装置の構
成を示すブロック図、 第５図は状態量測定の動作を示すフローチャート、 ′Ｎ６図は状態量測定の処理対象領域を示す説明図、 第７図は傾き差を示す説明図、 第８図はヨー角、横変位を変化させた場合における傾き
差とカーブＲの関係を示す特性図、第９図はヨー角、横
変位−〇の場合における傾き差とカーブＲの関係を示す
特性図、 第１０図は第７図の特性を適用した場合のカーブＲと精
度の関係を示す特性図、 第１１図は理論値と測定値の関係を示す特性図、第１２
図はカーブＲと傾き補正量の関係を示す特性図、 第１３図はカーブＲと交点補正量の関係を示す特性図で
ある。 １２．１４　　・・・　案内ライン（白線）２０　・・
・　カメラ ４０　・・・　ＤＳＰ ５０　・・・　ＣＰＵ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 車両の前方を撮影するカメラと、 カメラで得た画像信号の中から所定の領域の信号を切り
   出す切り出し手段と、 この切り出し手段で得られた所定領域の画像信号を処理
   して案内ラインを検出する画像処理手段と、 車両の車速を検出する車速検出手段と、 この車速検出手段の検出結果に応じて、上記切り出し手
   段において切り出す領域を変更する切り出し領域制御手
   段と、 を有することを特徴とする案内ライン検出装置。