JPH0785257A - 走行区分線認識装置を備えた自動走行車両 - Google Patents
走行区分線認識装置を備えた自動走行車両Info
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- JPH0785257A JPH0785257A JP5254895A JP25489593A JPH0785257A JP H0785257 A JPH0785257 A JP H0785257A JP 5254895 A JP5254895 A JP 5254895A JP 25489593 A JP25489593 A JP 25489593A JP H0785257 A JPH0785257 A JP H0785257A
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- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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Abstract
(57)【要約】
【構成】 複数の車線を有する道路を自動走行すると
き、車線境界線の連続性を判定し、同一の車線境界線に
は同一の番号を付与して特定する。 【効果】 車線境界線の同一性が番号から特定できるの
で、車両操舵制御などが容易となる。
き、車線境界線の連続性を判定し、同一の車線境界線に
は同一の番号を付与して特定する。 【効果】 車線境界線の同一性が番号から特定できるの
で、車両操舵制御などが容易となる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は走行区分線認識装置を
備えた自動走行車両に関し、より具体的には自動走行車
両が高速自動車道など複数の車線が存在する道路環境を
自動走行するときに、走行区分線（車線境界線）の連続
性を判定して特定しつつ自動走行できる様にしたものに
関する。
備えた自動走行車両に関し、より具体的には自動走行車
両が高速自動車道など複数の車線が存在する道路環境を
自動走行するときに、走行区分線（車線境界線）の連続
性を判定して特定しつつ自動走行できる様にしたものに
関する。
【０００２】
【従来の技術】走行区分線の認識を含む自動走行技術に
関しては従来より種々のものが提案されており、例えば
本出願人も特開平３−１５８９７６号公報において道路
画像から直線成分を抽出し、破線を識別して走行路の車
線を判別する技術を提案している。また特開昭６２−１
３９０１１号公報において、画像中の車線境界線を示す
複数個の点を選定して射影変換し、関数近似して得られ
る線から実際の車線境界線に近似した軌跡を求める技術
が提案されている。
関しては従来より種々のものが提案されており、例えば
本出願人も特開平３−１５８９７６号公報において道路
画像から直線成分を抽出し、破線を識別して走行路の車
線を判別する技術を提案している。また特開昭６２−１
３９０１１号公報において、画像中の車線境界線を示す
複数個の点を選定して射影変換し、関数近似して得られ
る線から実際の車線境界線に近似した軌跡を求める技術
が提案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来技
術は、ある時刻で認識された車線境界線とそれ以前に認
識されていた車線境界線との連続性についての情報を与
えていなかった。従って、例えば車両操舵制御を行うと
きなど、いちいち車線境界線の連続性を判定する必要が
あると共に、車両操舵制御を行うブロックと画像処理を
通じて車線境界線を認識するブロックとが異なるときは
それぞれ別個に行う必要があった。特に、車線を変更す
るときは、自車と車線境界線との相対的な位置関係が変
化するので、改めて変更後の車線境界線についてその連
続性を判定しなければならず、演算量が増加していた。
これはレーダなどを用いて障害物を認識するブロックを
別に設けている場合も同様である。
術は、ある時刻で認識された車線境界線とそれ以前に認
識されていた車線境界線との連続性についての情報を与
えていなかった。従って、例えば車両操舵制御を行うと
きなど、いちいち車線境界線の連続性を判定する必要が
あると共に、車両操舵制御を行うブロックと画像処理を
通じて車線境界線を認識するブロックとが異なるときは
それぞれ別個に行う必要があった。特に、車線を変更す
るときは、自車と車線境界線との相対的な位置関係が変
化するので、改めて変更後の車線境界線についてその連
続性を判定しなければならず、演算量が増加していた。
これはレーダなどを用いて障害物を認識するブロックを
別に設けている場合も同様である。
【０００４】従って、この発明の目的は上記の課題を解
決し、車線境界線の連続性を判定して同一の識別子を付
与することによって容易に車線境界線を特定して演算量
を低減する様にした自動走行車両を提供することにあ
る。
決し、車線境界線の連続性を判定して同一の識別子を付
与することによって容易に車線境界線を特定して演算量
を低減する様にした自動走行車両を提供することにあ
る。
【０００５】更には、車両操舵制御を行うブロックなど
と画像処理を通じて車線境界線を認識するブロックとが
異なるときも、車線境界線の特定情報を共有することに
より、それぞれのブロックで個別に行う煩瑣を解消して
演算量を低減する様にした自動走行車両を提供すること
を目的とする。
と画像処理を通じて車線境界線を認識するブロックとが
異なるときも、車線境界線の特定情報を共有することに
より、それぞれのブロックで個別に行う煩瑣を解消して
演算量を低減する様にした自動走行車両を提供すること
を目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記の目的を解決するた
めに本発明は例えば請求項１項に示す如く、車両進行方
向の走行路を認識して得られた道路画像から走行区分線
を認識する装置を備えた自動走行車両において、該認識
装置が前記道路画像から少なくとも１つの線分を抽出す
る手段、所定時刻毎に抽出された線分から道路の走行区
分線を識別する手段、前回識別時から今回識別時までの
車両の走行軌跡を推定する手段、推定された走行軌跡と
今回識別された走行区分線に基づいて前回までに識別さ
れた走行区分線と今回識別された走行区分線との連続性
を判定する手段、該判定結果に基づいて識別された走行
区分線に同一の識別子を付与する手段、および該識別子
を付与された走行区分線の情報をストアする手段、を備
える如く構成した。
めに本発明は例えば請求項１項に示す如く、車両進行方
向の走行路を認識して得られた道路画像から走行区分線
を認識する装置を備えた自動走行車両において、該認識
装置が前記道路画像から少なくとも１つの線分を抽出す
る手段、所定時刻毎に抽出された線分から道路の走行区
分線を識別する手段、前回識別時から今回識別時までの
車両の走行軌跡を推定する手段、推定された走行軌跡と
今回識別された走行区分線に基づいて前回までに識別さ
れた走行区分線と今回識別された走行区分線との連続性
を判定する手段、該判定結果に基づいて識別された走行
区分線に同一の識別子を付与する手段、および該識別子
を付与された走行区分線の情報をストアする手段、を備
える如く構成した。
【０００７】
【作用】車線境界線の連続性を判定して同一の識別子を
付与してその特定情報をストアするので、車線境界線の
特定が極めて容易となって演算量も低減する。
付与してその特定情報をストアするので、車線境界線の
特定が極めて容易となって演算量も低減する。
【０００８】
【実施例】以下、添付図面に即してこの発明の実施例を
説明する。
説明する。
【０００９】図１はこの発明に係る自動走行車両を全体
的に示す透視図である。図において、自動走行車両はＣ
ＣＤカメラ１０を１基備える。ＣＣＤカメラ１０は運転
席上方のルームミラー取り付け位置に固定され、車両進
行方向を単眼視する。符号１２はミリ波レーダからなる
レーダユニットを示し、車両前方に取り付けられた２基
の前方レーダ１２ａ、車両側方に取り付けられた３基の
側方レーダ１２ｂおよび車両後方に取り付けられた２基
の後方レーダ（図示せず）の計１０基のレーダ群からな
り、反射波を通じて他車などの立体障害物の存在を検出
する。車両室内の中央部付近にはヨーレートセンサ１４
が設けられ、車両の鉛直軸（ｚ軸）回りの角加速度を検
出する。更に、車両のドライブシャフト（図示せず）の
付近にはリードスイッチからなる車速センサ１６が設け
られ、車両の進行速度を検出すると共に、舵角センサ１
８が車両のステアリングシャフト２０の付近に設けられ
てステアリング舵角を検出する。
的に示す透視図である。図において、自動走行車両はＣ
ＣＤカメラ１０を１基備える。ＣＣＤカメラ１０は運転
席上方のルームミラー取り付け位置に固定され、車両進
行方向を単眼視する。符号１２はミリ波レーダからなる
レーダユニットを示し、車両前方に取り付けられた２基
の前方レーダ１２ａ、車両側方に取り付けられた３基の
側方レーダ１２ｂおよび車両後方に取り付けられた２基
の後方レーダ（図示せず）の計１０基のレーダ群からな
り、反射波を通じて他車などの立体障害物の存在を検出
する。車両室内の中央部付近にはヨーレートセンサ１４
が設けられ、車両の鉛直軸（ｚ軸）回りの角加速度を検
出する。更に、車両のドライブシャフト（図示せず）の
付近にはリードスイッチからなる車速センサ１６が設け
られ、車両の進行速度を検出すると共に、舵角センサ１
８が車両のステアリングシャフト２０の付近に設けられ
てステアリング舵角を検出する。
【００１０】また、該ステアリングシャフト２０には舵
角制御モータ２２が取り付けられると共に、スロットル
弁（図示せず）にはパルスモータからなるスロットルア
クチュエータ２４が取り付けられ、更にブレーキ（図示
せず）にはブレーキ圧力アクチュエータ２６（図１で図
示省略）が取り付けられる。この構成において、車両は
算出された舵角制御量に応じて舵角制御されると共に、
スロットル弁が開閉されて車速が調節され、また必要に
応じてブレーキが作動させられて自動走行する。
角制御モータ２２が取り付けられると共に、スロットル
弁（図示せず）にはパルスモータからなるスロットルア
クチュエータ２４が取り付けられ、更にブレーキ（図示
せず）にはブレーキ圧力アクチュエータ２６（図１で図
示省略）が取り付けられる。この構成において、車両は
算出された舵角制御量に応じて舵角制御されると共に、
スロットル弁が開閉されて車速が調節され、また必要に
応じてブレーキが作動させられて自動走行する。
【００１１】図２は上記の構成をより詳細に示すブロッ
ク図である。ＣＣＤカメラ１０の出力は画像処理ハード
ウェア３０に送られて必要な処理が行われ、その結果は
バス３２を介して共有メモリ３４にストアされる。画像
処理ＣＰＵ３６および画像評価ＣＰＵ３８は所定時刻ご
とにストア値を読み出して走行路面を検出する。レーダ
ユニット１２の出力はレーダ処理回路４０およびバス３
２を介して共有メモリ３４にストアされる。レーダ評価
ＣＰＵ４２は所定時刻毎にストア値を読み出して障害物
の位置を座標上で検出する。
ク図である。ＣＣＤカメラ１０の出力は画像処理ハード
ウェア３０に送られて必要な処理が行われ、その結果は
バス３２を介して共有メモリ３４にストアされる。画像
処理ＣＰＵ３６および画像評価ＣＰＵ３８は所定時刻ご
とにストア値を読み出して走行路面を検出する。レーダ
ユニット１２の出力はレーダ処理回路４０およびバス３
２を介して共有メモリ３４にストアされる。レーダ評価
ＣＰＵ４２は所定時刻毎にストア値を読み出して障害物
の位置を座標上で検出する。
【００１２】また車速センサ１６などの出力は軌跡推定
ＣＰＵ４４に送られ、そこで自車両の移動軌跡が推定さ
れる。行動計画意思決定ＣＰＵ５０は前記ストア値から
目標経路を作成する。その目標経路と推定された自車の
移動軌跡は軌跡追従制御ＣＰＵ４６に送られ、そこで軌
跡（目標経路）追従制御量が決定される。更に、軌跡追
従制御ＣＰＵ４６は、舵角制御量を算出して舵角制御Ｃ
ＰＵ５２に出力する。舵角制御ＣＰＵ５２はＰＷＭコン
トローラ５４およびドライバ５６を介して前記舵角制御
モータ２２を駆動する。尚、モータ駆動量はエンコーダ
５８を通じて検出され、フィードバック制御が行われ
る。
ＣＰＵ４４に送られ、そこで自車両の移動軌跡が推定さ
れる。行動計画意思決定ＣＰＵ５０は前記ストア値から
目標経路を作成する。その目標経路と推定された自車の
移動軌跡は軌跡追従制御ＣＰＵ４６に送られ、そこで軌
跡（目標経路）追従制御量が決定される。更に、軌跡追
従制御ＣＰＵ４６は、舵角制御量を算出して舵角制御Ｃ
ＰＵ５２に出力する。舵角制御ＣＰＵ５２はＰＷＭコン
トローラ５４およびドライバ５６を介して前記舵角制御
モータ２２を駆動する。尚、モータ駆動量はエンコーダ
５８を通じて検出され、フィードバック制御が行われ
る。
【００１３】また行動計画意思決定ＣＰＵ５０は、その
速度・追従制御部で車体の目標加速度を求め、車速制御
ＣＰＵ６０に送出する。車速制御ＣＰＵ６０はアクセル
パルスモータコントローラ６２、ドライバ６４を介して
スロットルアクチュエータ２４を駆動すると共に、ブレ
ーキソレノイドコントローラ６６およびドライバ６８を
介してブレーキ圧力アクチュエータ２６を駆動する。そ
の駆動量は圧力センサ７０を介して検出され、第２のフ
ィードバック制御が行われる。尚、上記において、図示
の簡略化のため、波形整形回路などセンサの処理回路は
省いた。
速度・追従制御部で車体の目標加速度を求め、車速制御
ＣＰＵ６０に送出する。車速制御ＣＰＵ６０はアクセル
パルスモータコントローラ６２、ドライバ６４を介して
スロットルアクチュエータ２４を駆動すると共に、ブレ
ーキソレノイドコントローラ６６およびドライバ６８を
介してブレーキ圧力アクチュエータ２６を駆動する。そ
の駆動量は圧力センサ７０を介して検出され、第２のフ
ィードバック制御が行われる。尚、上記において、図示
の簡略化のため、波形整形回路などセンサの処理回路は
省いた。
【００１４】図３は図２ブロック図を機能的に示すもの
であるが、この発明は図３の中で、画像評価に関する。
即ち、画像評価を通じて車線境界線の連続性を判定し、
同一の識別子（車線境界線番号）を付与して特定する様
にした。
であるが、この発明は図３の中で、画像評価に関する。
即ち、画像評価を通じて車線境界線の連続性を判定し、
同一の識別子（車線境界線番号）を付与して特定する様
にした。
【００１５】以下、図４フロー・チャート（ＰＡＤ図。
構造化フロー・チャート）を参照して説明する。図４フ
ロー・チャートは、前記した画像評価ＣＰＵ３８が行う
動作を示し、所定時刻Ｔn ごとに起動される。尚、今ス
タート時の時刻ＴO にあるとする。
構造化フロー・チャート）を参照して説明する。図４フ
ロー・チャートは、前記した画像評価ＣＰＵ３８が行う
動作を示し、所定時刻Ｔn ごとに起動される。尚、今ス
タート時の時刻ＴO にあるとする。
【００１６】先ず、Ｓ１０において低レベルの画像処理
を行う。即ち、画像を入力してエッジを検出し、２値化
処理を行い、ハフ変換を通じて車線境界線線分を抽出
し、射影変換を行って自車を原点とした平面座標上に車
線境界線を構成する点列群を得る。図５にその処理を示
す。図示の様に、車線境界線は点列座標で示される。
尚、座標は同図に示す様に、車両進行方向をｘ軸、それ
に直交する方向をｙ軸とし、正負はそれぞれの軸線の矢
印の方向にとる。例えば、ｙ軸について言えば、図の左
方向を＋、右方向を−とする。
を行う。即ち、画像を入力してエッジを検出し、２値化
処理を行い、ハフ変換を通じて車線境界線線分を抽出
し、射影変換を行って自車を原点とした平面座標上に車
線境界線を構成する点列群を得る。図５にその処理を示
す。図示の様に、車線境界線は点列座標で示される。
尚、座標は同図に示す様に、車両進行方向をｘ軸、それ
に直交する方向をｙ軸とし、正負はそれぞれの軸線の矢
印の方向にとる。例えば、ｙ軸について言えば、図の左
方向を＋、右方向を−とする。
【００１７】続いて、Ｓ１２に進んで車線境界線番号を
付与する。
付与する。
【００１８】図６フロー・チャートは、その作業を示す
サブルーチン・フロー・チャートである。同図に従って
説明すると、Ｓ１２０において車線境界線のうち、最も
右側の車線境界線に基準番号（０とする）を付与する。
即ち、図４の右方に示す様に、最も右側の車線境界線の
番号を０とする。
サブルーチン・フロー・チャートである。同図に従って
説明すると、Ｓ１２０において車線境界線のうち、最も
右側の車線境界線に基準番号（０とする）を付与する。
即ち、図４の右方に示す様に、最も右側の車線境界線の
番号を０とする。
【００１９】続いてＳ１２２からＳ１２４に進み、自車
から各車線境界線までの距離ｄi を測定する。図８はそ
の測定作業を示す説明図であるが、図示の如く、この距
離ｄi は、自車から各車線境界線に下ろした垂線の長さ
から求める。各車線境界線を構成する点列座標は前述の
如く、自車を原点とした座標で表されるため、自車から
車線境界線までの距離、即ち、原点から車線境界線に下
ろした垂線の長さは、簡単に求められる。例えば、ｎ本
の車線境界線が抽出されたとき、車線境界線ｉを構成す
る点列から、自車に近い部分を一次式 ａi ｘ＋ｂi ｙ＋ｃi ＝０ に当てはめる。これには、例えば自車から３０ｍ程度の
領域の点を用いる。
から各車線境界線までの距離ｄi を測定する。図８はそ
の測定作業を示す説明図であるが、図示の如く、この距
離ｄi は、自車から各車線境界線に下ろした垂線の長さ
から求める。各車線境界線を構成する点列座標は前述の
如く、自車を原点とした座標で表されるため、自車から
車線境界線までの距離、即ち、原点から車線境界線に下
ろした垂線の長さは、簡単に求められる。例えば、ｎ本
の車線境界線が抽出されたとき、車線境界線ｉを構成す
る点列から、自車に近い部分を一次式 ａi ｘ＋ｂi ｙ＋ｃi ＝０ に当てはめる。これには、例えば自車から３０ｍ程度の
領域の点を用いる。
【００２０】また、異なる２点を用いる場合には上式は
一意に求まるし、また複数点を用いる場合には最小二乗
法にて求めれば良い。尚、符号の正負は、上式とｘ軸と
がなす角をθとするとき、係数ａi の符号がｓｉｎθの
符号と同一になる様に各係数を設定する。また、θ＝
０、即ち、ａi ＝０の場合には、ｂi の正負がｃｏｓθ
と同一になる様に設定する。
一意に求まるし、また複数点を用いる場合には最小二乗
法にて求めれば良い。尚、符号の正負は、上式とｘ軸と
がなす角をθとするとき、係数ａi の符号がｓｉｎθの
符号と同一になる様に各係数を設定する。また、θ＝
０、即ち、ａi ＝０の場合には、ｂi の正負がｃｏｓθ
と同一になる様に設定する。
【００２１】次に、自車、即ち、原点からの距離を次式
で求める。 ｄi ＝ｃi ／√（ａi 2 ＋ｂi 2 ） 上記ｄi は原点からの方向により、図９に示す如く、符
号を持つ。また、通例は自車の進行方向軸線が車線境界
線に対してほぼ平行であるので、自車前方に適当に定め
た位置での横座標を、点列から検索するか、ないし上記
一次式にあてはめて求め、ｄi としても良い。
で求める。 ｄi ＝ｃi ／√（ａi 2 ＋ｂi 2 ） 上記ｄi は原点からの方向により、図９に示す如く、符
号を持つ。また、通例は自車の進行方向軸線が車線境界
線に対してほぼ平行であるので、自車前方に適当に定め
た位置での横座標を、点列から検索するか、ないし上記
一次式にあてはめて求め、ｄi としても良い。
【００２２】図９に示す如く、原点から基準車線境界線
までの距離をｄ0 、ある車線境界線までの距離をｄ1 と
すると、基準車線境界線から注目する車線境界線までの
距離は、ｄ1 −ｄ0 で求められる。
までの距離をｄ0 、ある車線境界線までの距離をｄ1 と
すると、基準車線境界線から注目する車線境界線までの
距離は、ｄ1 −ｄ0 で求められる。
【００２３】続いてＳ１２６に進み、基準車線境界線か
ら注目する車線境界線までの距離を１車線の幅Ｗで除算
し、少数点以下を四捨五入して商を整数値で求め、Ｓ１
２８に進んで基準車線境界線番号に求めた整数値を加算
した値を当該車線境界線の番号として付ける。例えば、
商が２であれば、０＋２＝２とする。尚、車線の幅Ｗは
既知であればその値を使用し、未知であれば図８に示し
た手法で測定して求める。
ら注目する車線境界線までの距離を１車線の幅Ｗで除算
し、少数点以下を四捨五入して商を整数値で求め、Ｓ１
２８に進んで基準車線境界線番号に求めた整数値を加算
した値を当該車線境界線の番号として付ける。例えば、
商が２であれば、０＋２＝２とする。尚、車線の幅Ｗは
既知であればその値を使用し、未知であれば図８に示し
た手法で測定して求める。
【００２４】求めた原点から各車線境界線までの距離ｄ
i および車線境界線番号は、それぞれ後で触れる図７フ
ロー・チャートのＳ１３０４およびＳ１３０６で用いる
ので、所定メモリに格納しておく。
i および車線境界線番号は、それぞれ後で触れる図７フ
ロー・チャートのＳ１３０４およびＳ１３０６で用いる
ので、所定メモリに格納しておく。
【００２５】続いてＳ１３０に進み、自車の道路内相対
位置を求める。これは、１車線の幅Ｗを１．０（無次元
数）とし、基準車線境界線から何車線離れているかを実
数値、即ち、座標で言えばｙ方向の値を実数値で求め
る。この値は、例えば１．５などとなる。これをＳ１２
４で求めた自車から各車線境界線までの距離ｄi をＳ１
２８で付けた車線境界線番号を用いて基準車線境界線か
らの距離に変換し、平均することにより求める。平均す
るのは、抽出された車線境界線を構成する点列の位置誤
差の影響を少なくするためである。
位置を求める。これは、１車線の幅Ｗを１．０（無次元
数）とし、基準車線境界線から何車線離れているかを実
数値、即ち、座標で言えばｙ方向の値を実数値で求め
る。この値は、例えば１．５などとなる。これをＳ１２
４で求めた自車から各車線境界線までの距離ｄi をＳ１
２８で付けた車線境界線番号を用いて基準車線境界線か
らの距離に変換し、平均することにより求める。平均す
るのは、抽出された車線境界線を構成する点列の位置誤
差の影響を少なくするためである。
【００２６】図７はその自車の道路内相対位置の算出を
示すサブルーチン・フロー・チャートであり、同図に従
って説明すると、先ずＳ１３００において基準車線境界
線からの距離の総和Ｄおよび車線境界線の総和ＩＤを格
納するメモリ領域を零にイニシャライズする。続いてＳ
１３０２，Ｓ１３０４を経てＳ１３０６に進み、原点
（自車）から各車線境界線ｉまでの距離ｄi 、および車
線境界線番号を所定メモリから読み出す。これらの値を
Ｓ１３０８においてそれぞれの総和に加える。次にＳ１
３１０に進み、各車線境界線を基にして基準車線境界線
からみた相対自車位置の総和を平均する。
示すサブルーチン・フロー・チャートであり、同図に従
って説明すると、先ずＳ１３００において基準車線境界
線からの距離の総和Ｄおよび車線境界線の総和ＩＤを格
納するメモリ領域を零にイニシャライズする。続いてＳ
１３０２，Ｓ１３０４を経てＳ１３０６に進み、原点
（自車）から各車線境界線ｉまでの距離ｄi 、および車
線境界線番号を所定メモリから読み出す。これらの値を
Ｓ１３０８においてそれぞれの総和に加える。次にＳ１
３１０に進み、各車線境界線を基にして基準車線境界線
からみた相対自車位置の総和を平均する。
【００２７】図６フロー・チャートに戻ると、続いてＳ
１３２に進んで現在の時刻がスタート時刻Ｔ0 か否かを
判断する。現在の時刻はＴ0 であるので当然肯定され、
図６のプログラムを終了する。
１３２に進んで現在の時刻がスタート時刻Ｔ0 か否かを
判断する。現在の時刻はＴ0 であるので当然肯定され、
図６のプログラムを終了する。
【００２８】そして図４に戻ってＳ１４に進み、そこで
各車線境界線を構成する点列座標と共に、付与した車線
境界線番号、自車位置などを図２に示す共有メモリ３４
に出力して終わる。その結果、車速制御ＣＰＵ６０など
は随時その共有メモリ３４にアクセスして制御値を演算
することができると共に、車線境界線の特定を全ＣＰＵ
で共通化したので、処理が容易となる。
各車線境界線を構成する点列座標と共に、付与した車線
境界線番号、自車位置などを図２に示す共有メモリ３４
に出力して終わる。その結果、車速制御ＣＰＵ６０など
は随時その共有メモリ３４にアクセスして制御値を演算
することができると共に、車線境界線の特定を全ＣＰＵ
で共通化したので、処理が容易となる。
【００２９】そして、次の時刻Ｔ１に図４フロー・チャ
ートは再び起動され、Ｓ１０を経てＳ１２に進み、Ｓ１
３０までの処理が行われる。このとき、図４の右方の時
刻Ｔ１と記した箇所に示す様に、最右翼の車線境界線が
検出されず、その代わりに左側に新しい車線境界線が追
加された環境が認識されたとする。従って、この場合は
最右翼の車線境界線が基準車線境界線（０）と取り扱わ
れる。しかし、その車線境界線（０）は実際にはスター
ト時刻Ｔ０の車線境界線（１）と物理的に接続してお
り、例えば、何等かの原因で時刻Ｔ１での検出が遅れて
図示の如き状況が生じたものとする。
ートは再び起動され、Ｓ１０を経てＳ１２に進み、Ｓ１
３０までの処理が行われる。このとき、図４の右方の時
刻Ｔ１と記した箇所に示す様に、最右翼の車線境界線が
検出されず、その代わりに左側に新しい車線境界線が追
加された環境が認識されたとする。従って、この場合は
最右翼の車線境界線が基準車線境界線（０）と取り扱わ
れる。しかし、その車線境界線（０）は実際にはスター
ト時刻Ｔ０の車線境界線（１）と物理的に接続してお
り、例えば、何等かの原因で時刻Ｔ１での検出が遅れて
図示の如き状況が生じたものとする。
【００３０】図６フロー・チャートの説明に戻ると、次
いでＳ１３２に進んで時刻Ｔ０か否か判断されて否定さ
れ、Ｓ１３４からＳ１４０を経由して前回時刻Ｔ0 に算
出した道路内相対位置を自車の移動軌跡に応じて補正し
た値を得る。即ち、Ｓ１３４を経てＳ１３６に進み、そ
こで前回の車線境界線を構成する点列のうち、前回時刻
にＳ１２４で用いた自車に近い点列の座標を車両の移動
軌跡で補正する。
いでＳ１３２に進んで時刻Ｔ０か否か判断されて否定さ
れ、Ｓ１３４からＳ１４０を経由して前回時刻Ｔ0 に算
出した道路内相対位置を自車の移動軌跡に応じて補正し
た値を得る。即ち、Ｓ１３４を経てＳ１３６に進み、そ
こで前回の車線境界線を構成する点列のうち、前回時刻
にＳ１２４で用いた自車に近い点列の座標を車両の移動
軌跡で補正する。
【００３１】図１０に上記した移動軌跡による補正を示
す。これは、前回に車線境界線の抽出に成功した時刻Ｔ
０から同様に成功した今回時刻Ｔ１までの間に、自車は
道路内を移動していることから、両者を比較するために
は、同一時刻に補正しなければならない。ここでの補正
は、その作業を意味する。より具体的には、この補正
は、時々刻々変化する自車の位置、方位角（軌跡推定
値）の変動分を用いて座標で言えばｙ方向について修正
するものである。
す。これは、前回に車線境界線の抽出に成功した時刻Ｔ
０から同様に成功した今回時刻Ｔ１までの間に、自車は
道路内を移動していることから、両者を比較するために
は、同一時刻に補正しなければならない。ここでの補正
は、その作業を意味する。より具体的には、この補正
は、時々刻々変化する自車の位置、方位角（軌跡推定
値）の変動分を用いて座標で言えばｙ方向について修正
するものである。
【００３２】この移動軌跡による補正は、車両スタート
時の時刻Ｔ０の原点に時刻Ｔ１の原点を合わせても良
く、あるいはその逆でも良い。尚、図１０においては、
前回の道路内自車相対位置を今回時刻に補正するため、
前回抽出された車線境界線を構成する点列のうち、必要
なもののみを補正する様にした。図１１に移動軌跡によ
る補正の例を示す。
時の時刻Ｔ０の原点に時刻Ｔ１の原点を合わせても良
く、あるいはその逆でも良い。尚、図１０においては、
前回の道路内自車相対位置を今回時刻に補正するため、
前回抽出された車線境界線を構成する点列のうち、必要
なもののみを補正する様にした。図１１に移動軌跡によ
る補正の例を示す。
【００３３】次いで、Ｓ１３８に進んでＳ１２４と同一
のサブルーチンを用いて自車から車線境界線までの距離
を求めて所定メモリに格納し、Ｓ１４０に進んで移動軌
跡による補正を行う。これは具体的には、先にＳ１３０
で行ったと同様に、自車の道路内相対位置を求めること
で行う。
のサブルーチンを用いて自車から車線境界線までの距離
を求めて所定メモリに格納し、Ｓ１４０に進んで移動軌
跡による補正を行う。これは具体的には、先にＳ１３０
で行ったと同様に、自車の道路内相対位置を求めること
で行う。
【００３４】続いてＳ１４２に進み、補正後の相対自車
位置をＱ、今回の相対自車位置をＰとして、ＱからＰを
減算して値Ｒを求める。
位置をＱ、今回の相対自車位置をＰとして、ＱからＰを
減算して値Ｒを求める。
【００３５】これを実例で説明する。図４に示す様に前
回の相対自車位置を１．５とするとき、自車が時刻Ｔ０
からＴ１まで車線境界線に沿って予定通り進行していた
とすると、値Ｑは１．５と変わらないが、今回の相対自
車位置Ｐは０．５となる。従って、値Ｒ＝１．５−０．
５＝１となる。そこで、Ｓ１４４に進んで各車線境界線
番号にＲを加える。その結果、時刻Ｔ１での車線境界線
番号は図４にカッコで示す如く、０，１，２から１，
２，３と修正され、前回時刻Ｔ０での車線境界線１，２
との連続性を確認することができる。そして、Ｓ１４６
に進んで今回の相対自車位置ＰにＲを加え、例えばＰ＝
０．５＋１＝１．５と修正する。そして、図４フロー・
チャートに戻り、Ｓ１４で修正値を共有メモリ３４に出
力して終わる。
回の相対自車位置を１．５とするとき、自車が時刻Ｔ０
からＴ１まで車線境界線に沿って予定通り進行していた
とすると、値Ｑは１．５と変わらないが、今回の相対自
車位置Ｐは０．５となる。従って、値Ｒ＝１．５−０．
５＝１となる。そこで、Ｓ１４４に進んで各車線境界線
番号にＲを加える。その結果、時刻Ｔ１での車線境界線
番号は図４にカッコで示す如く、０，１，２から１，
２，３と修正され、前回時刻Ｔ０での車線境界線１，２
との連続性を確認することができる。そして、Ｓ１４６
に進んで今回の相対自車位置ＰにＲを加え、例えばＰ＝
０．５＋１＝１．５と修正する。そして、図４フロー・
チャートに戻り、Ｓ１４で修正値を共有メモリ３４に出
力して終わる。
【００３６】尚、これは時刻Ｔ０から時刻Ｔ１の間に車
線変更が行われ、時刻Ｔ１に自車が図４に示す位置ＰLC
にいるときも同様である。その場合には、前回までの相
対自車位置を１．５とするとき、移動軌跡による補正位
置Ｑは＝２．５となり、今回の相対自車位置Ｐは１．５
となる。従って、Ｒ＝２．５−１．５＝１．０となり、
同様に車線境界線の連続性を判定することができる。
線変更が行われ、時刻Ｔ１に自車が図４に示す位置ＰLC
にいるときも同様である。その場合には、前回までの相
対自車位置を１．５とするとき、移動軌跡による補正位
置Ｑは＝２．５となり、今回の相対自車位置Ｐは１．５
となる。従って、Ｒ＝２．５−１．５＝１．０となり、
同様に車線境界線の連続性を判定することができる。
【００３７】この実施例では上記の如く車線境界線を特
定して同一の車線境界線には同一の番号を付与し、その
結果を共有メモリ３４に出力することから、画像処理Ｃ
ＰＵ３６とそれ以外のＣＰＵとで入力情報を共有するこ
とができ、演算時間が短縮される。更に、検出が遅れて
その間に画像上で車線境界線の連続性が失われた場合で
も容易に連続性を判定することができる。
定して同一の車線境界線には同一の番号を付与し、その
結果を共有メモリ３４に出力することから、画像処理Ｃ
ＰＵ３６とそれ以外のＣＰＵとで入力情報を共有するこ
とができ、演算時間が短縮される。更に、検出が遅れて
その間に画像上で車線境界線の連続性が失われた場合で
も容易に連続性を判定することができる。
【００３８】尚、上記実施例において、視覚センサを単
眼視としたが、両眼視を用いて前方レーダなどを省略し
ても良い。
眼視としたが、両眼視を用いて前方レーダなどを省略し
ても良い。
【００３９】
【発明の効果】請求項１項にあっては、容易に車線境界
線の連続性を判定して特定することができる。
線の連続性を判定して特定することができる。
【００４０】請求項２項にあっては、前記した効果に加
えて、車両操舵制御などの制御値演算が容易となる。
えて、車両操舵制御などの制御値演算が容易となる。
【図１】この発明に係る自動走行車両を全体的に示す説
明透視図である。
明透視図である。
【図２】図１に示すセンサおよびその処理などを詳細に
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図３】図２ブロック図の構成をより機能的に示す図２
と同様の説明図である。
と同様の説明図である。
【図４】図２ブロック図の画像評価ＣＰＵの動作でこの
発明に係る自動走行車両の動作を示すフロー・チャート
である。
発明に係る自動走行車両の動作を示すフロー・チャート
である。
【図５】図４フロー・チャートの画像処理の説明図であ
る。
る。
【図６】図４フロー・チャートの車線境界線番号付与作
業のサブルーチン・フロー・チャートである。
業のサブルーチン・フロー・チャートである。
【図７】図６フロー・チャートの自車の道路内相対位置
算出作業のサブルーチン・フロー・チャートである。
算出作業のサブルーチン・フロー・チャートである。
【図８】図７フロー・チャートの中の自車から車線境界
線までの距離の測定作業を示す説明図である。
線までの距離の測定作業を示す説明図である。
【図９】図８での作業における符号の正負を示す説明図
である。
である。
【図１０】図６フロー・チャートの中の自車の移動軌跡
による自車位置の補正作業を示す説明図である。
による自車位置の補正作業を示す説明図である。
【図１１】図１０の移動軌跡による自車位置の補正の具
体例を示す説明図である。
体例を示す説明図である。
１０ ＣＣＤカメラ １２ レーダユニット １４ ヨーレートセンサ １６ 車速センサ １８ 舵角センサ ３６ 画像処理ＣＰＵ ３８ 画像評価ＣＰＵ ４２ レーダ評価ＣＰＵ ４４ 軌跡推定ＣＰＵ ４６ 軌跡追従制御ＣＰＵ ５０ 行動計画意思決定ＣＰＵ ５２ 舵角制御ＣＰＵ ６０ 車速制御（加速度制御）ＣＰＵ
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０８Ｇ 1/09 Ｑ 7531−3Ｈ // Ｂ６２Ｄ 101:00 113:00 137:00
Claims (2)
- 【請求項１】 車両進行方向の走行路を認識して得られ
た道路画像から走行区分線を認識する装置を備えた自動
走行車両において、該認識装置が ａ．前記道路画像から少なくとも１つの線分を抽出する
手段、 ｂ．所定時刻毎に抽出された線分から道路の走行区分線
を識別する手段、 ｃ．前回識別時から今回識別時までの車両の走行軌跡を
推定する手段、 ｄ．推定された走行軌跡と今回識別された走行区分線に
基づいて前回までに識別された走行区分線と今回識別さ
れた走行区分線との連続性を判定する手段、 ｅ．該判定結果に基づいて識別された走行区分線に同一
の識別子を付与する手段、 および ｆ．該識別子を付与された走行区分線の情報をストアす
る手段、を備えたことを特徴とする自動走行車両。 - 【請求項２】 前記走行区分線に沿って自動走行すべく
操舵制御装置を備えると共に、該操舵制御装置は前記ス
トアされた情報に基づいて操舵制御を行うことを特徴と
する請求項１項記載の自動走行車両。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25489593A JP3431962B2 (ja) | 1993-09-17 | 1993-09-17 | 走行区分線認識装置を備えた自動走行車両 |
| US08/307,367 US5517412A (en) | 1993-09-17 | 1994-09-16 | Self-navigating vehicle equipped with lane boundary recognition system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25489593A JP3431962B2 (ja) | 1993-09-17 | 1993-09-17 | 走行区分線認識装置を備えた自動走行車両 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002359741A Division JP2003203298A (ja) | 2002-12-11 | 2002-12-11 | 走行区分線認識装置を備えた自動走行車両 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0785257A true JPH0785257A (ja) | 1995-03-31 |
| JP3431962B2 JP3431962B2 (ja) | 2003-07-28 |
Family
ID=17271339
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25489593A Expired - Lifetime JP3431962B2 (ja) | 1993-09-17 | 1993-09-17 | 走行区分線認識装置を備えた自動走行車両 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5517412A (ja) |
| JP (1) | JP3431962B2 (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US7974778B2 (en) | 2004-09-17 | 2011-07-05 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicular control object determination system and vehicular travel locus estimation system |
| JP2013033312A (ja) * | 2011-08-01 | 2013-02-14 | Hitachi Ltd | 画像処理装置 |
| JP2014129021A (ja) * | 2012-12-28 | 2014-07-10 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車両の運転支援装置 |
| JP2015191372A (ja) * | 2014-03-27 | 2015-11-02 | トヨタ自動車株式会社 | 走路境界区画線検出装置 |
| CN107933560A (zh) * | 2016-10-12 | 2018-04-20 | 本田技研工业株式会社 | 车辆控制装置 |
| CN112000757A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-11-27 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 道路边界处理方法及电子设备 |
| CN114858119A (zh) * | 2021-02-04 | 2022-08-05 | 长沙智能驾驶研究院有限公司 | 边距测量方法、装置、设备及计算机存储介质 |
| CN112000757B (zh) * | 2020-08-25 | 2024-05-28 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 道路边界处理方法及电子设备 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP3357749B2 (ja) * | 1994-07-12 | 2002-12-16 | 本田技研工業株式会社 | 車両の走行路画像処理装置 |
| JPH08167100A (ja) * | 1994-12-12 | 1996-06-25 | Hisaji Nakamura | 操縦装置 |
| US5621645A (en) * | 1995-01-24 | 1997-04-15 | Minnesota Mining And Manufacturing Company | Automated lane definition for machine vision traffic detector |
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| KR100270523B1 (ko) * | 1995-12-27 | 2000-11-01 | 정몽규 | 도로 조건에 따른 카메라 제어기능을 구비한 무인 자동차 시스템 |
| JP3866328B2 (ja) * | 1996-06-06 | 2007-01-10 | 富士重工業株式会社 | 車両周辺立体物認識装置 |
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| JPH1166488A (ja) * | 1997-08-21 | 1999-03-09 | Honda Motor Co Ltd | 白線認識装置 |
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