JPH06124398A - 道路形状認識装置 - Google Patents
道路形状認識装置Info
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- JPH06124398A JPH06124398A JP4272615A JP27261592A JPH06124398A JP H06124398 A JPH06124398 A JP H06124398A JP 4272615 A JP4272615 A JP 4272615A JP 27261592 A JP27261592 A JP 27261592A JP H06124398 A JPH06124398 A JP H06124398A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】車両が道路面に対して前後方向に傾いた場合で
も道路形状のパラメータを正確に推定することの出来る
道路形状認識装置を提供する。 【構成】ビデオカメラ１で車両の前方の車線端を含む走
行路を撮像し、その画像データを画像メモリ２に記憶
し、その画像データを画像処理プロセッサ３で処理して
車線端の情報を求める。一方、測距センサ６で車両の前
後の車高値を検出し、車速センサで車速を検出する。そ
してＣＰＵ４では、画像処理プロセッサ３によって処理
された画像情報から道路の形状を計算して、該道路形状
のパラメータをＲＡＭ５に記憶し、かつ測距センサ６か
ら得られる車高値から車両のピッチ角を算出し、ピッチ
角が所定の範囲外で車両が傾いていると判断した場合に
は、車速センサ７等に基づいて移動量を計算し、ＲＡＭ
５に記憶しておいた過去の値の最新値と上記の移動量か
ら道路形状のパラメータを推定する。
も道路形状のパラメータを正確に推定することの出来る
道路形状認識装置を提供する。 【構成】ビデオカメラ１で車両の前方の車線端を含む走
行路を撮像し、その画像データを画像メモリ２に記憶
し、その画像データを画像処理プロセッサ３で処理して
車線端の情報を求める。一方、測距センサ６で車両の前
後の車高値を検出し、車速センサで車速を検出する。そ
してＣＰＵ４では、画像処理プロセッサ３によって処理
された画像情報から道路の形状を計算して、該道路形状
のパラメータをＲＡＭ５に記憶し、かつ測距センサ６か
ら得られる車高値から車両のピッチ角を算出し、ピッチ
角が所定の範囲外で車両が傾いていると判断した場合に
は、車速センサ７等に基づいて移動量を計算し、ＲＡＭ
５に記憶しておいた過去の値の最新値と上記の移動量か
ら道路形状のパラメータを推定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像処理によって車両
の走行路前方の道路形状、例えば車線端を認識する道路
形状認識装置に関する。
の走行路前方の道路形状、例えば車線端を認識する道路
形状認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の道路形状認識装置、例えば走行路
の車線端を認識する装置としては、特開平３−１９４６
６９号公報に開示されているものがある。上記の車線端
認識装置においては、ビデオカメラ等の撮像手段で撮像
した画像情報のうちから車線端が撮像される所定の領域
を決定し、該所定の領域における明度分布をフィルタ手
段で強調し、この強調された明度分布に基づいて車線端
を検出するものである。上記の従来技術においては、白
黒ビデオカメラを用いても車線端を明確に認識すること
が出来るので、撮像手段として高価なカラービデオカメ
ラを用いる必要がなく、小型化および経済化を図ること
が出来ると共に、途切れた車線端も認識することが可能
になるという利点がある。
の車線端を認識する装置としては、特開平３−１９４６
６９号公報に開示されているものがある。上記の車線端
認識装置においては、ビデオカメラ等の撮像手段で撮像
した画像情報のうちから車線端が撮像される所定の領域
を決定し、該所定の領域における明度分布をフィルタ手
段で強調し、この強調された明度分布に基づいて車線端
を検出するものである。上記の従来技術においては、白
黒ビデオカメラを用いても車線端を明確に認識すること
が出来るので、撮像手段として高価なカラービデオカメ
ラを用いる必要がなく、小型化および経済化を図ること
が出来ると共に、途切れた車線端も認識することが可能
になるという利点がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記のごとき従来の車
線端認識装置においては、道路面は平面であると仮定
し、撮像面に投影された車線端をあらかじめ同定された
道路面と撮像面との幾何学的な関係から計算することに
よって道路形状を推定している。しかし、道路にある突
起や凹みに車両が乗り上げると、撮像手段が前後方向に
傾くため、撮像した撮像面と実際の道路との対応に誤差
が生じる。例えば、図４に示すように、車両の基準面と
道路面とのなす角度をθとし、車両が前下がりになった
場合をθ＞０、前上がりになった場合をθ＜０とすれ
ば、図５（ａ）に示すような右曲がりの曲線路を走行中
に、平坦路（θ＝０）であれば図５（ｂ−１）のように
なるべき画像がθ＞０であれば（ｂ−２）のようにな
り、また、平坦路であれば図５（ｃ−１）のようになる
べき画像がθ＜０であれば（ｃ−２）のようになってし
まう。上記のように、従来の装置においては、道路にあ
る突起や凹みに車両が乗り上げて撮像手段が傾いた場合
には、道路面と撮像面の幾何学的関係が同定された関係
と異なってしまうので、正確な道路形状を推定すること
ができない、という問題があった。
線端認識装置においては、道路面は平面であると仮定
し、撮像面に投影された車線端をあらかじめ同定された
道路面と撮像面との幾何学的な関係から計算することに
よって道路形状を推定している。しかし、道路にある突
起や凹みに車両が乗り上げると、撮像手段が前後方向に
傾くため、撮像した撮像面と実際の道路との対応に誤差
が生じる。例えば、図４に示すように、車両の基準面と
道路面とのなす角度をθとし、車両が前下がりになった
場合をθ＞０、前上がりになった場合をθ＜０とすれ
ば、図５（ａ）に示すような右曲がりの曲線路を走行中
に、平坦路（θ＝０）であれば図５（ｂ−１）のように
なるべき画像がθ＞０であれば（ｂ−２）のようにな
り、また、平坦路であれば図５（ｃ−１）のようになる
べき画像がθ＜０であれば（ｃ−２）のようになってし
まう。上記のように、従来の装置においては、道路にあ
る突起や凹みに車両が乗り上げて撮像手段が傾いた場合
には、道路面と撮像面の幾何学的関係が同定された関係
と異なってしまうので、正確な道路形状を推定すること
ができない、という問題があった。
【０００４】本発明は上記のごとき従来技術の問題を解
決するためになされたものであり、車両が道路面に対し
て前後方向に傾いた場合でも道路形状のパラメータを正
確に推定することの出来る道路形状認識装置を提供する
ことを目的とする。
決するためになされたものであり、車両が道路面に対し
て前後方向に傾いた場合でも道路形状のパラメータを正
確に推定することの出来る道路形状認識装置を提供する
ことを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明においては、特許請求の範囲に記載するよう
に構成している。図１は、本発明のクレーム対応図であ
る。図１において、撮像手段２１は、車両前方の道路画
像を撮像する。この撮像手段２１は、例えば後記図２の
実施例におけるビデオカメラ１に相当する。また、情報
抽出手段２２は、上記撮像手段２１で撮像した画像から
車線端の情報を抽出する。この情報抽出手段２２は、例
えば後記図２の実施例における画像メモリ２と画像処理
プロセッサ３の部分に相当する。また、ピッチ検出手段
２３は、車両のピッチ角またはピッチ角の変化量（ピッ
チ角の微分値）あるいはそれらの相当量を検出する。こ
のピッチ検出手段は、例えば後記図２の実施例における
測距センサ６と、その結果からピッチ角等を演算するＣ
ＰＵ４に相当する。また、移動量検出手段２４は、車両
の移動量を検出する。移動量の成分としては、Ｘ軸方向
の移動量Δｘ、Ｙ軸方向の移動量Δｙおよび車両のヨー
方向の移動量Δφが考えられる。この移動量検出手段２
４は、例えば後記図２の実施例における車速センサ７
と、その結果から移動量を演算するＣＰＵ４に相当す
る。なお、上記の移動量は、車速センサ７で求めた車両
速度と図示しないジャイロスコープや操舵角センサ等で
求めたヨーレイトから求めることもできるし、あるい
は、以前に求めた車線端の情報から演算手段２５で演算
によってヨーレイトを求め、それと車両速度とによって
求めることも出来る。また、演算手段２５は、通常時は
情報抽出手段２２からの車線端の情報に基づいて道路形
状のパラメータを演算して記憶し、ピッチ検出手段２３
の検出値が所定のしきい値の範囲外（例えば±１０°以
上）の場合には、記憶しておいた道路形状のパラメータ
の過去の最新値と上記移動量とに基づいて現在の道路形
状のパラメータを推定する。上記の道路形状のパラメー
タとは、例えば、画像のｘｙ画面上で車線端を示す直線
をｘ＝ａｙ＋ｂとした場合に、ａやｂを意味する。この
パラメータを決定することによって車線端を示す直線を
推定することが出来る。また、上記の例は、１次式を用
いて直線近似した例であるが、２次式を用いて曲線近似
することもできる。なお、この演算手段２５は、例えば
後記図２の実施例におけるＣＰＵ４に相当する。
め、本発明においては、特許請求の範囲に記載するよう
に構成している。図１は、本発明のクレーム対応図であ
る。図１において、撮像手段２１は、車両前方の道路画
像を撮像する。この撮像手段２１は、例えば後記図２の
実施例におけるビデオカメラ１に相当する。また、情報
抽出手段２２は、上記撮像手段２１で撮像した画像から
車線端の情報を抽出する。この情報抽出手段２２は、例
えば後記図２の実施例における画像メモリ２と画像処理
プロセッサ３の部分に相当する。また、ピッチ検出手段
２３は、車両のピッチ角またはピッチ角の変化量（ピッ
チ角の微分値）あるいはそれらの相当量を検出する。こ
のピッチ検出手段は、例えば後記図２の実施例における
測距センサ６と、その結果からピッチ角等を演算するＣ
ＰＵ４に相当する。また、移動量検出手段２４は、車両
の移動量を検出する。移動量の成分としては、Ｘ軸方向
の移動量Δｘ、Ｙ軸方向の移動量Δｙおよび車両のヨー
方向の移動量Δφが考えられる。この移動量検出手段２
４は、例えば後記図２の実施例における車速センサ７
と、その結果から移動量を演算するＣＰＵ４に相当す
る。なお、上記の移動量は、車速センサ７で求めた車両
速度と図示しないジャイロスコープや操舵角センサ等で
求めたヨーレイトから求めることもできるし、あるい
は、以前に求めた車線端の情報から演算手段２５で演算
によってヨーレイトを求め、それと車両速度とによって
求めることも出来る。また、演算手段２５は、通常時は
情報抽出手段２２からの車線端の情報に基づいて道路形
状のパラメータを演算して記憶し、ピッチ検出手段２３
の検出値が所定のしきい値の範囲外（例えば±１０°以
上）の場合には、記憶しておいた道路形状のパラメータ
の過去の最新値と上記移動量とに基づいて現在の道路形
状のパラメータを推定する。上記の道路形状のパラメー
タとは、例えば、画像のｘｙ画面上で車線端を示す直線
をｘ＝ａｙ＋ｂとした場合に、ａやｂを意味する。この
パラメータを決定することによって車線端を示す直線を
推定することが出来る。また、上記の例は、１次式を用
いて直線近似した例であるが、２次式を用いて曲線近似
することもできる。なお、この演算手段２５は、例えば
後記図２の実施例におけるＣＰＵ４に相当する。
【０００６】
【作用】上記のように、本発明においては、ピッチ検出
手段２３で検出した車体の傾斜角が大きく、撮像手段２
１の画像が実際の道路状況からずれていると判断した場
合には、記憶しておいた過去の正常なパラメータの最新
値と、その最新値を記憶した時点から現在までの車両の
移動量とに基づいて現在のパラメータを推定するように
構成している。したがって、道路上の凹凸に車輪が乗り
上げて車体が前後方向に傾いたような場合でも、車線端
等を示す道路形状のパラメータを正確に推定することが
出来る。
手段２３で検出した車体の傾斜角が大きく、撮像手段２
１の画像が実際の道路状況からずれていると判断した場
合には、記憶しておいた過去の正常なパラメータの最新
値と、その最新値を記憶した時点から現在までの車両の
移動量とに基づいて現在のパラメータを推定するように
構成している。したがって、道路上の凹凸に車輪が乗り
上げて車体が前後方向に傾いたような場合でも、車線端
等を示す道路形状のパラメータを正確に推定することが
出来る。
【０００７】
【実施例】図２は、本発明の一実施例図である。図２に
おいて、１は車両の前方の車線端を含む走行路を撮像す
るビデオカメラ、２はビデオカメラ１で撮像された画像
信号を画像データとして記憶する画像メモリ、３は画像
メモリ２に取り込まれた画像データを処理するための画
像処理プロセッサ、６は車両の前後に取り付けられ、車
高を測定するための測距センサ、７は車両速度を検出す
る車速センサである。また、ＣＰＵ４は、画像処理プロ
セッサ３によって処理された画像情報から道路の形状を
計算して、該道路形状のパラメータをＲＡＭ５に記憶
し、かつ測距センサ６から得られる車高値から車両のピ
ッチ角を算出し、ピッチ角が所定の範囲外の場合には、
車速センサ７等に基づいて移動量を計算し、ＲＡＭ５に
記憶しておいた過去の値の最新値と上記の移動量とによ
って現在の道路形状のパラメータを推定する。
おいて、１は車両の前方の車線端を含む走行路を撮像す
るビデオカメラ、２はビデオカメラ１で撮像された画像
信号を画像データとして記憶する画像メモリ、３は画像
メモリ２に取り込まれた画像データを処理するための画
像処理プロセッサ、６は車両の前後に取り付けられ、車
高を測定するための測距センサ、７は車両速度を検出す
る車速センサである。また、ＣＰＵ４は、画像処理プロ
セッサ３によって処理された画像情報から道路の形状を
計算して、該道路形状のパラメータをＲＡＭ５に記憶
し、かつ測距センサ６から得られる車高値から車両のピ
ッチ角を算出し、ピッチ角が所定の範囲外の場合には、
車速センサ７等に基づいて移動量を計算し、ＲＡＭ５に
記憶しておいた過去の値の最新値と上記の移動量とによ
って現在の道路形状のパラメータを推定する。
【０００８】次に、図３は、図２の実施例における演算
処理を示すフローチャートである。以下、図３に基づい
て、全体の処理の概要および本発明の特徴的な部分であ
る道路形状の推定手順について説明する。図３におい
て、まず、ブロック１００では、ビデオカメラ１によっ
て撮像され、画像メモリ２に記憶された画像データを入
力する。次に、ブロック１１０では、処理の高速化の理
由から画像内に所定のウインドウを設定する。次に、ブ
ロック１２０では、そのウインドウ内の画像に対してエ
ッジを検出する。なお、エッジとは、道路端や車線端に
相当すると予想される明暗度の変化する点、具体的には
「暗→明→暗」または「明→暗」のように変化する点で
ある。次に、ブロック１３０では、上記の検出されたエ
ッジから、ハフ（Hough）変換等の処理によって道路形
状のパラメータＰを推定する。この道路形状のパラメー
タＰとは、例えば、画像のｘｙ画面上で車線端を示す直
線をｘ＝ａｙ＋ｂとした場合に、ａやｂを意味する。こ
のパラメータを決定することによって車線端を示す直線
を推定することが出来る。なお、上記の例は、１次式を
用いて直線近似した例であるが、２次式を用いて曲線近
似することもできる。
処理を示すフローチャートである。以下、図３に基づい
て、全体の処理の概要および本発明の特徴的な部分であ
る道路形状の推定手順について説明する。図３におい
て、まず、ブロック１００では、ビデオカメラ１によっ
て撮像され、画像メモリ２に記憶された画像データを入
力する。次に、ブロック１１０では、処理の高速化の理
由から画像内に所定のウインドウを設定する。次に、ブ
ロック１２０では、そのウインドウ内の画像に対してエ
ッジを検出する。なお、エッジとは、道路端や車線端に
相当すると予想される明暗度の変化する点、具体的には
「暗→明→暗」または「明→暗」のように変化する点で
ある。次に、ブロック１３０では、上記の検出されたエ
ッジから、ハフ（Hough）変換等の処理によって道路形
状のパラメータＰを推定する。この道路形状のパラメー
タＰとは、例えば、画像のｘｙ画面上で車線端を示す直
線をｘ＝ａｙ＋ｂとした場合に、ａやｂを意味する。こ
のパラメータを決定することによって車線端を示す直線
を推定することが出来る。なお、上記の例は、１次式を
用いて直線近似した例であるが、２次式を用いて曲線近
似することもできる。
【０００９】次に、ブロック１４０では、測距センサ６
で計測された車高値から、車両のピッチ角θを計算し、
θが所定のしきい値以内（θmin≦θ≦θmax）か否かを
判断する。なお、ピッチ角θは、図４に示すように、車
両の基準面と道路面とのなす角度をθとし、車両が前下
がりになった場合をθ＞０、前上がりになった場合をθ
＜０とする。そして上記のしきい値θmaxは例えば＋１
０°、θminは例えば−１０°程度の値である。ピッチ
角の演算は、具体的には次にようにして行なう。すなわ
ち、図４に示すように、車両の前後に取り付けられた測
距センサ６によって測定した車両前部の車高値をｈf、
車両後部の車高値をｈrとし、両測距センサ間の距離を
Ｌenとすれば、車両のピッチ角θは下記（数１）式で示
される。
で計測された車高値から、車両のピッチ角θを計算し、
θが所定のしきい値以内（θmin≦θ≦θmax）か否かを
判断する。なお、ピッチ角θは、図４に示すように、車
両の基準面と道路面とのなす角度をθとし、車両が前下
がりになった場合をθ＞０、前上がりになった場合をθ
＜０とする。そして上記のしきい値θmaxは例えば＋１
０°、θminは例えば−１０°程度の値である。ピッチ
角の演算は、具体的には次にようにして行なう。すなわ
ち、図４に示すように、車両の前後に取り付けられた測
距センサ６によって測定した車両前部の車高値をｈf、
車両後部の車高値をｈrとし、両測距センサ間の距離を
Ｌenとすれば、車両のピッチ角θは下記（数１）式で示
される。
【００１０】
【数１】
【００１１】ブロック１４０でＹＥＳの場合、すなわち
ピッチ角θが所定の範囲内で車体が水平状態に近い場合
は、ピッチ角のずれによる道路形状のパラメータＰの推
定誤差は少ないと判断して、ブロック１５０へ行き、ブ
ロック１３０で演算した道路形状のパラメータＰをその
ままＲＡＭ５に記憶し、必要に応じて出力する。ブロッ
ク１４０でＮＯ場合、すなわちピッチ角θがしきい値の
範囲外で、車体が前下がりまたは前上がりに傾いている
状態の場合には、道路形状のパラメータＰの計算誤差が
許容値を越えると判断して、道路形状のパラメータをＲ
ＡＭ５に記憶された過去の道路形状のパラメータとその
間の車両の移動量から推定する。すなわち、ブロック１
４０でＮＯの場合には、まず、ブロック１６０へ行き、
ＲＡＭ５に記憶されたパラメータＰの過去の最新値Ｐne
wを読み出す。
ピッチ角θが所定の範囲内で車体が水平状態に近い場合
は、ピッチ角のずれによる道路形状のパラメータＰの推
定誤差は少ないと判断して、ブロック１５０へ行き、ブ
ロック１３０で演算した道路形状のパラメータＰをその
ままＲＡＭ５に記憶し、必要に応じて出力する。ブロッ
ク１４０でＮＯ場合、すなわちピッチ角θがしきい値の
範囲外で、車体が前下がりまたは前上がりに傾いている
状態の場合には、道路形状のパラメータＰの計算誤差が
許容値を越えると判断して、道路形状のパラメータをＲ
ＡＭ５に記憶された過去の道路形状のパラメータとその
間の車両の移動量から推定する。すなわち、ブロック１
４０でＮＯの場合には、まず、ブロック１６０へ行き、
ＲＡＭ５に記憶されたパラメータＰの過去の最新値Ｐne
wを読み出す。
【００１２】次に、ブロック１７０では、上記の最新値
Ｐnewを記憶した時点から現在までの車両の移動量ΔＬ
を求める。この移動量ΔＬは、例えば下記のようにして
求める。すなわち、移動量ΔＬの成分には、Ｘ軸方向の
移動量Δｘ、Ｙ軸方向の移動量Δｙおよび車両のヨー方
向の移動量Δφが含まれており、下記（数２）式で示さ
れる。 ΔＬ＝（Δｘ、Δｙ、Δφ） …（数２） そして車両速度をｖ、車両のヨーレイトをω、最新値Ｐ
newが記憶された時点からの経過時間をτとすれば、Δ
ｘ、Δｙ、Δφはそれぞれ下記（数３）式で示される。
Ｐnewを記憶した時点から現在までの車両の移動量ΔＬ
を求める。この移動量ΔＬは、例えば下記のようにして
求める。すなわち、移動量ΔＬの成分には、Ｘ軸方向の
移動量Δｘ、Ｙ軸方向の移動量Δｙおよび車両のヨー方
向の移動量Δφが含まれており、下記（数２）式で示さ
れる。 ΔＬ＝（Δｘ、Δｙ、Δφ） …（数２） そして車両速度をｖ、車両のヨーレイトをω、最新値Ｐ
newが記憶された時点からの経過時間をτとすれば、Δ
ｘ、Δｙ、Δφはそれぞれ下記（数３）式で示される。
【００１３】
【数３】
【００１４】なお、上記の車両速度は、例えば車速セン
サ７で求めた値を用い、また、上記ヨーレイトωは例え
ば図示しないジャイロスコープや操舵角センサ等で求め
た値を用いる。また、ヨーレイトωは、以前に求めた車
線端の情報から演算によって求めることも可能である。
次に、ブロック１８０では、上記の最新値Ｐnewと、上
記の移動量ΔＬ、すなわちＰnewを記憶した時点から現
在までの車両の移動量とに基づいて、現在の道路形状の
パラメータＰestを推定する。具体的には、前記のブロ
ック１３０で求めた１次式または２次式で表される道路
形状のパラメータＰを上記Δｘ、Δｙ、Δφに応じて変
えてやればよい。
サ７で求めた値を用い、また、上記ヨーレイトωは例え
ば図示しないジャイロスコープや操舵角センサ等で求め
た値を用いる。また、ヨーレイトωは、以前に求めた車
線端の情報から演算によって求めることも可能である。
次に、ブロック１８０では、上記の最新値Ｐnewと、上
記の移動量ΔＬ、すなわちＰnewを記憶した時点から現
在までの車両の移動量とに基づいて、現在の道路形状の
パラメータＰestを推定する。具体的には、前記のブロ
ック１３０で求めた１次式または２次式で表される道路
形状のパラメータＰを上記Δｘ、Δｙ、Δφに応じて変
えてやればよい。
【００１５】次に、図６および図７は、前記のピッチ角
の変動を示す図であり、図６は道路面と車両の断面図、
図７は移動距離とピッチ角との関係を示す特性図であ
る。
の変動を示す図であり、図６は道路面と車両の断面図、
図７は移動距離とピッチ角との関係を示す特性図であ
る。
【００１６】図６および図７において、Ｗは車両のホイ
ルベースであり、０は基準点（道路形状のパラメータＰ
の過去の最新値Ｐnewを記憶した時点の位置）、Ｌは基
準点０から路上の凸部までの距離である。図６（ａ）の
位置で、道路形状のパラメータＰが算出されて記憶され
る。そして（ｃ）の位置、すなわち移動距離がＬの点で
前輪が路上の凸部に乗り上げ、図７に示すように、ピッ
チ角θがθminから逸脱する。次に、（ｄ）の位置、す
なわち移動距離が（Ｌ＋Ｗ）の点で、後輪が凸部に乗り
上げ、ピッチ角θがθmaxから逸脱する。
ルベースであり、０は基準点（道路形状のパラメータＰ
の過去の最新値Ｐnewを記憶した時点の位置）、Ｌは基
準点０から路上の凸部までの距離である。図６（ａ）の
位置で、道路形状のパラメータＰが算出されて記憶され
る。そして（ｃ）の位置、すなわち移動距離がＬの点で
前輪が路上の凸部に乗り上げ、図７に示すように、ピッ
チ角θがθminから逸脱する。次に、（ｄ）の位置、す
なわち移動距離が（Ｌ＋Ｗ）の点で、後輪が凸部に乗り
上げ、ピッチ角θがθmaxから逸脱する。
【００１７】上記のように、本実施例においては、車体
の傾斜角が大きくてビデオカメラの画像が実際の道路状
況からずれていると判断した場合には、メモリに記憶し
ておいた過去の正常なパラメータの最新値Ｐnewと、そ
の最新値Ｐnewを記憶した時点から現在までの車両の移
動量とに基づいて現在のパラメータＰestを推定するよ
うに構成しているので、道路上の凹凸に車輪が乗り上げ
て車体が前後方向に傾いたような場合でも、車線端等を
示す道路形状のパラメータを正確に推定することが出来
る。なお、車両のピッチ角θを検出する代わりに、ピッ
チ角θの変動（ピッチレート）を検出し、その値が許容
値を越えたときに上記と同様の処理を行なうように構成
してもよい。
の傾斜角が大きくてビデオカメラの画像が実際の道路状
況からずれていると判断した場合には、メモリに記憶し
ておいた過去の正常なパラメータの最新値Ｐnewと、そ
の最新値Ｐnewを記憶した時点から現在までの車両の移
動量とに基づいて現在のパラメータＰestを推定するよ
うに構成しているので、道路上の凹凸に車輪が乗り上げ
て車体が前後方向に傾いたような場合でも、車線端等を
示す道路形状のパラメータを正確に推定することが出来
る。なお、車両のピッチ角θを検出する代わりに、ピッ
チ角θの変動（ピッチレート）を検出し、その値が許容
値を越えたときに上記と同様の処理を行なうように構成
してもよい。
【００１８】次に、図８は、本発明の他の実施例図であ
る。
る。
【００１９】図８の実施例は、車両のピッチ角θまたは
ピッチ角の変動（ピッチレート）を検出するセンサとし
て、ジャイロセンサ１２を用いたものである。その他、
上下方向の加速度Ｇを検出する加速度センサあるいはサ
スペンションのストローク量を検知するセンサを用いて
も同様の処理を行なうことが出来る。なお、上記のジャ
イロセンサ１２を移動量算出に用いるヨーレイト検出装
置として兼用することもできる。
ピッチ角の変動（ピッチレート）を検出するセンサとし
て、ジャイロセンサ１２を用いたものである。その他、
上下方向の加速度Ｇを検出する加速度センサあるいはサ
スペンションのストローク量を検知するセンサを用いて
も同様の処理を行なうことが出来る。なお、上記のジャ
イロセンサ１２を移動量算出に用いるヨーレイト検出装
置として兼用することもできる。
【００２０】
【発明の効果】以上、説明したごとく、本発明において
は、車両が道路面に対して前後方向に傾いた場合に、過
去の道路形状のパラメータと車両の移動量から現在の道
路形状のパラメータを推定するように構成したことによ
り、車両が道路面に対して前後方向に傾いた場合でも道
路形状のパラメータを正確に推定することが出来る、と
いう効果が得られる。
は、車両が道路面に対して前後方向に傾いた場合に、過
去の道路形状のパラメータと車両の移動量から現在の道
路形状のパラメータを推定するように構成したことによ
り、車両が道路面に対して前後方向に傾いた場合でも道
路形状のパラメータを正確に推定することが出来る、と
いう効果が得られる。
【図１】本発明のクレーム対応図。
【図２】本発明の一実施例図。
【図３】本発明の一実施例における演算処理を示すフロ
ーチャート。
ーチャート。
【図４】車両が道路上の突起物を通過することによって
生じる車両のピッチ角の変化を説明するための車両と路
面の断面図。
生じる車両のピッチ角の変化を説明するための車両と路
面の断面図。
【図５】車両が曲線路を走行している際にピッチ角の変
化で撮像画面が変化することを説明するための撮像画面
を示す図。
化で撮像画面が変化することを説明するための撮像画面
を示す図。
【図６】ピッチ角の変動を示すための路面と車両の断面
図。
図。
【図７】ピッチ角の変動を示すための移動量とピッチ角
との関係を示す特性図。
との関係を示す特性図。
【図８】本発明の他の実施例図。
１…ビデオカメラ １２…ジャイロセン
サ ２…画像メモリ ２１…撮像手段 ３…画像処理プロセッサ ２２…情報抽出手段 ４…演算用ＣＰＵ ２３…ピッチ検出手
段 ５…ＲＡＭ ２４…移動量検出手
段 ６…測距センサ ２５…演算手段 ７…車速センサ θ…ピッチ角 ｈf…車両前部の車高 ｈr…車両後部の車
高 Ｗ…ホイルベース ΔＬ…移動量 Ｌen…前部の測距センサと後部の測距センサとの間隔
サ ２…画像メモリ ２１…撮像手段 ３…画像処理プロセッサ ２２…情報抽出手段 ４…演算用ＣＰＵ ２３…ピッチ検出手
段 ５…ＲＡＭ ２４…移動量検出手
段 ６…測距センサ ２５…演算手段 ７…車速センサ θ…ピッチ角 ｈf…車両前部の車高 ｈr…車両後部の車
高 Ｗ…ホイルベース ΔＬ…移動量 Ｌen…前部の測距センサと後部の測距センサとの間隔
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｍ 7/00 Ｐ 6947−2Ｆ Ｇ０８Ｇ 1/00 Ｊ 2105−3Ｈ 1/09 Ｐ 2105−3Ｈ
Claims (1)
- 【請求項１】車両前方の道路画像を撮像する撮像手段
と、 上記の撮像した画像から車線端の情報を抽出する情報抽
出手段と、 車両のピッチ角またはピッチ角の変化量あるいはそれら
の相当量を検出するピッチ検出手段と、 車両の移動量を検出する移動量検出手段と、 通常時は上記情報抽出手段からの車線端の情報に基づい
て道路形状のパラメータを演算して記憶し、上記ピッチ
検出手段の検出値が所定のしきい値の範囲外の場合に
は、記憶しておいた道路形状のパラメータの過去の最新
値と上記移動量とに基づいて現在の道路形状のパラメー
タを推定する演算手段と、 を備えたことを特徴とする道路形状認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4272615A JPH06124398A (ja) | 1992-10-12 | 1992-10-12 | 道路形状認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4272615A JPH06124398A (ja) | 1992-10-12 | 1992-10-12 | 道路形状認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06124398A true JPH06124398A (ja) | 1994-05-06 |
Family
ID=17516406
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4272615A Pending JPH06124398A (ja) | 1992-10-12 | 1992-10-12 | 道路形状認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06124398A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11218420A (ja) * | 1998-02-02 | 1999-08-10 | Nissan Motor Co Ltd | 車両のピッチ角演算装置 |
| JP2010070012A (ja) * | 2008-09-17 | 2010-04-02 | Toyota Motor Corp | 車線認識装置 |
| JP2011170750A (ja) * | 2010-02-22 | 2011-09-01 | Denso Corp | 白線認識装置 |
| JP2011209251A (ja) * | 2010-03-31 | 2011-10-20 | Mazda Motor Corp | 車高検出装置 |
| JP4850963B1 (ja) * | 2010-09-28 | 2012-01-11 | 富士重工業株式会社 | 車両の運転支援装置 |
| JP2012164287A (ja) * | 2011-02-09 | 2012-08-30 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車両用白線認識装置 |
| JP2016205879A (ja) * | 2015-04-17 | 2016-12-08 | アクト電子株式会社 | 走行軌跡生成方法及び走行軌跡生成装置 |
-
1992
- 1992-10-12 JP JP4272615A patent/JPH06124398A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11218420A (ja) * | 1998-02-02 | 1999-08-10 | Nissan Motor Co Ltd | 車両のピッチ角演算装置 |
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| US8643723B2 (en) | 2010-02-22 | 2014-02-04 | Denso Corporation | Lane-marker recognition system with improved recognition-performance |
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| JP2016205879A (ja) * | 2015-04-17 | 2016-12-08 | アクト電子株式会社 | 走行軌跡生成方法及び走行軌跡生成装置 |
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