JPH0830770A - 車両の走行路画像処理装置 - Google Patents

車両の走行路画像処理装置

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JPH0830770A
JPH0830770A JP6182940A JP18294094A JPH0830770A JP H0830770 A JPH0830770 A JP H0830770A JP 6182940 A JP6182940 A JP 6182940A JP 18294094 A JP18294094 A JP 18294094A JP H0830770 A JPH0830770 A JP H0830770A
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Abstract

(57)【要約】 【構成】 走行路の認識において前走車の位置に基づい
て画像処理禁止領域を設定する。また前回入力画像を用
いて走行中の区分線の検知エリアを設定すると共に、新
たに登場する走行路区分線に備えた検知エリアを設定す
る。 【効果】 走行路認識を誤ることがない。また車線（走
行路）数が未知であっても車線数の変化や車線変更に柔
軟に対応することができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は車両の走行路画像処理
装置に関し、より具体的には高速自動車道など複数の走
行路（車線）が存在する走行路環境において、走行路を
正確に認識して走行できるようにした車両の走行路画像
処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】車両の走行路画像処理技術において、Ｔ
Ｖカメラなどから入力した画像中で処理対象とする領域
を決定する手法については、米国特許第４，９７０，６
５３号公報記載の技術を挙げることができる。その従来
技術では図５５に示すように、以前の画像により決定さ
れた走行路区分線位置に基づき、見失われた走行路区分
線を含む走行路区分線を動的に決定すると共に、前回フ
レームで決定された走行路区分線に基づいてハフ空間で
の探査領域を決定することが提案されている。
【０００３】また、特開昭６２−１５５１４０号公報記
載の技術も同様に、前回の処理結果から予測される走行
路区分線の位置を設定する手法を開示しており、更に特
開平１−１６１４０３号公報記載の技術は、車両の運動
情報を用いて前回処理結果の位置から今回入力画像にお
ける走行路区分線の位置を予測する手法を提案してい
る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】このように走行路認識
画像処理については今まで様々な技術が提案されている
が、現実の交通状況では前走車などの障害物がカメラ視
野内に入ってくることがあり、それと処理領域が重なっ
た場合、図５６に示すように、走行路認識を誤ることが
ある。
【０００５】従って、この発明の目的は上記の課題を解
決し、画像上の前走車などの障害物が走行路認識に影響
しないように処理領域を設定すると共に、他車を含む障
害物が存在する走行路（道路）環境において最適な車線
（走行路）を選択して安定して自動走行するようにした
車両の走行路画像処理装置を提供することにある。
【０００６】更に、特開平４−３６８７８号公報記載の
技術は走行路（道路）を検出する技術を提案している。
その提案技術において、破線として認識することができ
れば、その外側の走行路の存在を検知することが可能で
あるが、あらゆる走行状況において常に破線を破線とし
て完全に認識できるとは限らず、その点で図５７に示す
ように車線数が変化するとき不安が残るものであった。
【０００７】従って、この発明の第２の目的は、走行路
数が未知であってもその変化に柔軟に対応することがで
きる走行路認識を可能とする車両の走行路画像処理装置
を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】第１の目的を達成するた
めに、この発明は請求項１項において、外界を認識しつ
つ走行する車両において、車両に取り付けられ、該車両
の走行路を含む、所定の撮像範囲内のシーンを撮像し、
画像データを出力する撮像手段と、少なくとも前記撮像
範囲内に位置する障害物の位置情報を出力する検知手段
と、前記撮像手段により撮像された画像データ上に、画
像処理領域を設定する画像処理領域設定手段と、前記障
害物の位置情報に基づき、前記撮像手段により撮像され
た画像データ上に画像処理禁止領域を設定する画像処理
禁止領域設定手段と、前記画像処理領域内にあり、かつ
前記画像処理禁止領域外にある前記画像データを処理
し、前記走行路の示す情報を出力する画像処理手段とか
らなる如く構成した。
【０００９】第２の目的を達成するために、この発明は
請求項２項において、前記画像処理領域が左右に設定さ
れると共に、中心部付近においてオーバーラップする如
く構成した。
【００１０】更に、第２の目的を達成するために、この
発明は請求項３項において、外界を認識しつつ走行する
車両において、車両に取り付けられ、該車両の走行路区
分線を含む所定の撮像範囲内のシーンを撮像し、画像デ
ータを出力する撮像手段と、前記画像から所望の特徴点
を抽出して出力する特徴点抽出手段と、前記特徴点につ
いてハフ変換を行い、ハフ写像空間上に点群を発生させ
るハフ変換手段と、前記ハフ写像空間上の点群のヒスト
グラムを作成する手段と、前記ヒストグラム上で複数の
探査領域を設定する探査領域設定手段と、前記探査領域
内のヒストグラムに基づき、前記画像中の直線成分を検
出する手段と、前記検出された直線成分に基づき、走行
路区分線の前記画像上における位置を決定する走行路区
分線決定手段と、を備えると共に、前記探査領域設定手
段は、前記走行路区分線決定手段により過去の所定期間
内に決定された走行路区分線の前記画像上における位置
に基づいて少なくとも１つの第１の探査領域を設定する
と共に、新たに出現する可能性のある走行路区分線の前
記画像上における位置に基づいて少なくとも１つの第２
の探査領域を設定するものである如く構成した。
【００１１】更に、第２の目的を達成するために、この
発明は請求項４項において、前記第２の探査領域が画像
上での地平線付近に相当する領域に設定される如く構成
した。
【００１２】
【作用】請求項１項において、車両に取り付けられ、該
車両の走行路を含む、所定の撮像範囲内のシーンを撮像
し、画像データを出力する撮像手段と、少なくとも前記
撮像範囲内に位置する障害物の位置情報を出力する検知
手段と、前記撮像手段により撮像された画像データ上
に、画像処理領域を設定する画像処理領域設定手段と、
前記障害物の位置情報に基づき、前記撮像手段により撮
像された画像データ上に画像処理禁止領域を設定する画
像処理禁止領域設定手段と、前記画像処理領域内にあ
り、かつ前記画像処理禁止領域外にある前記画像データ
を処理し、前記走行路の示す情報を出力する画像処理手
段とからなる如く構成したので、前走車などの障害物が
撮像手段の視野内に入っても、それと処理領域とが重な
ることがなく、よって走行路認識を誤ることがない。
【００１３】請求項２項において、前記画像処理領域が
左右に設定されると共に、中心部付近においてオーバー
ラップする如く構成したので、より具体的には画像処理
開始時に、走行路の区分線をまたいで走行するようなと
きに画像処理が始まっても、左右どちらか、或いは両方
の処理範囲にて当該の区分線を検知することができる。
【００１４】請求項３項において、探査領域設定手段
は、前記走行路区分線決定手段により過去の所定期間内
に決定された走行路区分線の前記画像上における位置に
基づいて少なくとも１つの第１の探査領域を設定すると
共に、新たに出現する可能性のある走行路区分線の前記
画像上における位置に基づいて少なくとも１つの第２の
探査領域を設定するものである如く構成したので、複数
の車線（走行路）を有する環境を走行するときも、予め
車線数を認識しておく必要がなく、車線数の変化に柔軟
に対応することができる。
【００１５】請求項４項において、前記第２の探査領域
が画像上での地平線付近に相当する領域に設定される如
く構成した、即ち、新たな車線が出現する可能性が高い
地平線付近に設定される如く構成したので、新たな車線
（走行路）が登場するときも一層的確に検知することが
できる。
【００１６】
【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。
【００１７】図１はこの発明に係る走行路画像処理装置
を備えた車両を全体的に示す説明透視図である。図にお
いて、車両はＣＣＤカメラ（モノクロＴＶ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１８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。
【００１８】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走行する。
【００１９】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に送られてエッジ検出とハフ（Ｈｏｕｇｈ）
変換により直線成分の抽出が行われ、その結果はバス３
２を介して通信用メモリ３４にストアされる。画像処理
ＣＰＵ３６は、直線成分から走行路区分線候補を抽出し
て通信用メモリ３４にストアする。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区分線
を決定する。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３２を介して通信用メモリ３４にスト
アされる。レーダ評価ＣＰＵ４２は所定時刻ごとにスト
ア値を読み出して障害物の位置を座標上で検出する。
【００２０】また車速センサ１６などの出力は軌跡推定
ＣＰＵ４４に送られて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ＣＰＵ５
２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。
【００２１】また行動計画意思決定ＣＰＵ５０はその速
度・追従制御部で後述のように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ＣＰＵ６
０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。
【００２２】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。図３は図２
ブロック図を機能的に示すものである。図４は図２の画
像処理ハードウェア、即ち、この発明に係る走行路画像
処理装置の詳細構成を示すブロック図である。図２の画
像処理ハードウェア３０は具体的には、画像処理デジタ
イズハードウェア３０ａ、リアルタイムエッジ検出ハー
ドウェア３０ｂ、ハフ変換ハードウェア３０ｃおよび画
像データバスコントローラ３０ｄを備える。
【００２３】続いて、図５フロー・チャートを参照して
この走行路画像処理装置の動作を説明する。
【００２４】先ず、Ｓ１０において車両移動量推定デー
タを読み取る。
【００２５】これは図６に示す如く、例えばシステムの
起動時を時刻０として、そのときの車両の位置を原点と
した絶対座標上での移動を推定して行う。時刻Ｔでの車
両位置（ｘ，ｙ）と座標軸に対する変位角θは、車両セ
ンサが検出した車速とヨーレートを用いて軌跡推定部
（図２の軌跡推定ＣＰＵ４４）で計算される。画像処理
ＣＰＵ３６は、画像入力に先立ち、このデータを受け取
って画像入力時の車両位置、変位角情報とする。
【００２６】続いてＳ１２に進み、車両ピッチ角変動量
から、カメラピッチ角補正値を求める。
【００２７】これは、車両が加減速時などにピッチ角姿
勢が変化し、それによりＣＣＤカメラ１０の位置、俯角
も変動することから、それを補正するためである。具体
的には車両の四隅に車高センサ（図１および図２で省
略）を設けて車体と路面との位置関係を求め、その情報
によりカメラ俯角分を補正することで画像上の座標と実
平面座標との写像計算における誤差を修正した。
【００２８】続いてＳ１４に進み、前回処理までで画像
評価ＣＰＵ３８にて推定される走行路区分線位置を読み
取り、自車両側の区分線をヒストリー情報とする。この
情報が、今回入力した画像の処理領域設定とハフ変換に
よる検出直線の制限のための重要な要素となる。
【００２９】これを図７フロー・チャートを参照して説
明すると、先ずＳ１００で画像データ評価からの前回ま
での推定走行路区分線データを読む。即ち、図８に示す
ような画像データ評価の実平面上での推定走行路区分線
を読む。
【００３０】続いてＳ１０２に進んで区分線データがあ
るか否か判断する。当然ながら最初のシステム起動時に
は否定されてＳ１０４に進み、「ヒストリー情報なし」
というフラグを格納する。他方、Ｓ１０２で肯定される
ときはＳ１０６に進み、評価後の全推定走行路区分線点
列データの中から自車の両側の走行路区分線データを求
める。画像データ評価で評価された推定走行路区分線デ
ータは、図９に示すようなルールで左側からの順番ＩＤ
（識別番号）と、自車位置ＩＤが決められている。
【００３１】続いてＳ１０８に進み、多点列の各区分線
データから近似直線とする始点、終点を各々求める。こ
れは図１０に示すように、各推定走行路区分線点列デー
タの、２番目を始点、３番目を終点とすることで行う。
図１１に自車の両側の推定走行路区分線と選んだ始点、
終点を示す。
【００３２】続いてＳ１１０に進み、評価に使った最新
の画像入力時の軌跡推定データと、今回画像入力時の軌
跡推定データを用いて各々の始点、終点を今回画像入力
時の位置に補正する。これは図１２に示すように、画像
データ評価が評価に使った最新の画像処理結果の画像入
力時刻Ｔ1 での自車を原点とした相対座標（Ｘｒｌ，Ｙ
ｒｌ）上の４点、Left-Start, Left-End, Right-Start,
Right-Endを、今回画像処理する画像入力時刻Ｔ２での
相対座標（Ｘｒ２，Ｙｒ２）上の点に変換することで行
う。
【００３３】続いてＳ１１２に進み、補正後の各始点、
終点位置からそれぞれの直線の傾き、切片を求める。図
１３はその作業を示す説明図である。続いてＳ１１４に
進み、実平面上の各直線の傾き、切片からそれぞれ画像
上での（ρ，θ）を求め、それらをヒストリー情報とす
る。図１４フロー・チャートのＳ２００からＳ２０４に
その作業を示す。
【００３４】具体的には、今回画像入力時の自車位置を
原点とした実平面座標上での左右の直線 Ｌｅｆｔ （傾きA-L,切片B-L ） Ｒｉｇｈｔ（傾きA-R,切片B-R ） を画像上での座標に変換し、ハフ変換座標での（ρ，
θ） Ｌｅｆｔ’ （ρ- Ｌ，θ- Ｌ） Ｒｉｇｈｔ’（ρ- Ｒ，θ- Ｒ） を求め、それらを「ヒストリー情報」として格納する作
業である。尚、本実施例では図１５に示す如く、画像上
でのハフ変換座標は、画像横方向中心と画像下端の交点
を原点とし、ある直線Ｌに対して原点から垂線を引き、
その長さをρとし、画像下端の線とその垂線との左回り
になす角度をθとする。
【００３５】尚、実平面上の位置と画像上の位置の変換
を行うに際しては、図１６に示すようなカメラパラメー
タを用いた。実施例では、カメラ高さＨ＝１１５０〔ｍ
ｍ〕、カメラ俯角Ｔｈ＝０．０４３〔ｒａｄ〕、レンズ
焦点距離Ｆ＝１２〔ｍｍ〕に設定した。また映像素子は
１／２インチＣＣＤ（５１２×５１２ドット）を用い、
Ｘα＝０．０１１５〔ｍｍ／ドット〕，Ｙα＝０．００
９５〔ｍｍ／ドット〕に設定した。ここで、Ｘαおよび
Ｙαは、画像メモリでの１ドットが撮像面上で何ｍｍの
長さになるかを示すパラメータである。図７フロー・チ
ャートにおいて続いてＳ１１６に進み、「ヒストリー情
報あり」とフラグに格納する。
【００３６】図５フロー・チャートに戻ると、続いてＳ
１６に進んで障害物までの距離を読み取る。ここで、障
害物は主として前走車を意味するが、それに限らず固定
物であっても良い。
【００３７】図１７はその作業を示すサブルーチン・フ
ロー・チャートであり、先ずＳ３００でレーダデータ評
価（図２のレーダ評価ＣＰＵ４２）から最新の前方障害
物データを読む。続いてＳ３０２に進んで「障害物デー
タなし」とフラグを初期設定し、Ｓ３０４に進んで障害
物データがあり、かつ障害物数が０より大きいか否か判
断する。
【００３８】Ｓ３０４で肯定されるときはＳ３０６に進
み、障害物検知時刻の軌跡推定データと、今回画像入力
時の軌跡推定データを用いて今回画像入力時の位置に各
障害物位置を補正する。図１８はその作業を示す説明図
であり、図示の如く、レーダデータ評価が評価に使った
最新の障害物検知時刻Ｔ１での自車を原点とした相対座
標（Ｘｒｌ，Ｙｒｌ）上の各障害物位置を、今回画像処
理する画像入力時刻Ｔ２での相対座標（Ｘｒ２，Ｙｒ
２）上の位置に変換する。
【００３９】続いてＳ３０８に進み、カメラ視野内の障
害物を求め、視野内に障害物があった場合は「障害物デ
ータあり」とフラグ格納する。図１９および図２０を参
照してカメラ視野内の障害物を求める作業を説明する
と、図１９に示す画像の左右端の判断ゾーン最近、最遠
における４点、Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４を、図２０に示
すように画像上から実平面上に変換する式を用いて変換
し、左右各２点を通る視野境界の直線Ｌ，Ｒの式、ｙ＝
ＡＬ・ｘ＋ＢＬ，ｙ＝ＡＲ・ｘ＋ＢＲ、を求めて行う。
【００４０】尚、この実施例では判断ゾーンを自車より
前方５ｍから８０ｍに設定した（ｘＮ＝５〔ｍ〕，ｘＦ
＝８０〔ｍ〕）。上記の直線Ｌ，Ｒの式に障害物位置
（ｘ，ｙ）のｘを代入し、得られるｙＬ，ｙＲの間にｙ
があり、かつ判断ゾーン内の距離にあれば、視野内と判
断する。
【００４１】続いてＳ３１０に進み、補正後の各視野内
障害物位置を、実平面上から画像上の座標位置に変換す
る。図２１はそれを示す説明図である。また変換の際に
は前述したカメラパラメータを用いる。尚、Ｓ３０４で
否定されたときは、直ちにプログラムのメインフロー
（図５）に戻る。
【００４２】図５フロー・チャートでは続いてＳ１８に
進み、ヒストリー情報と障害物位置によって今回処理領
域を設定する。
【００４３】図２２はその作業を示すサブルーチン・フ
ロー・チャートである。先ずＳ４００でヒストリー情報
があるか否か判断する。否定されるときはＳ４０２に進
み、あらかじめ定められた左右の処理領域を設定する。
図２３フロー・チャートのＳ５００およびＳ５０２にそ
の作業を示す。
【００４４】先ず、Ｓ５００で図２４に示すように中心
部分でオーバーラップさせた左右の処理領域を設定す
る。中心部にオーバーラップさせるのは、区分線上を自
車がまたいだような状況でも検知できるようにするため
である。続いて、Ｓ５０２で設定値を処理領域（Defalu
t-L,R)として格納する。ここで処理領域は図２５に示す
ように、左右それぞれ、左上角を始点（ｓｘ，ｓｙ）と
し、そこから横、縦の長さを（ｌｘ，ｌｙ）で表す。
【００４５】図２６はよって設定される処理領域を示
す。実施例では、認識距離最近を５ｍ、認識距離最遠を
８０ｍとした。画像上でのこれらの距離の位置は、前述
した実平面上から画像上への位置変換式によって求め
る。尚、実施例では画像中心線から左右に１６ドットず
つのオーバーラップ幅を設けた。これは高速道路走行時
の通常の車線（走行路）変更の際、区分線に対する車両
の傾きに対応するためである。また画像の左右の端には
エッジ検出処理などのフィルタリングの影響を避けるた
め、８ドット幅のマージンを設けた。
【００４６】続いてＳ４０４で障害物データがあるか否
か判断し、あると判断されたときはＳ４０６に進み、上
記で設定された左右の処理領域に対して障害物位置に基
づく処理禁止領域を設ける。ここで障害物は図５のＳ１
６で読み取った前走車などである。図２７はその場合の
処理を示すサブルーチン・フロー・チャートである。ま
た図２８はその作業の説明図である。
【００４７】図２７において障害物を左右および中心の
ゾーンごとに分け（Ｓ６００）、各ゾーンごとに最近の
障害物を選び出し（Ｓ６０２）、各ゾーンごとに所定幅
Ｗの処理禁止領域を設定する（Ｓ６０４，Ｓ６０６，Ｓ
６０８）。ヒストリー情報がないことから、処理禁止領
域は障害物情報を中心に設定される。
【００４８】Ｓ４００でヒストリー情報があると判断さ
れたときはＳ４０８に進み、障害物データがあるか否か
判断し、否定されたときはＳ４１０に進んであらかじめ
定められた検知距離とヒストリー情報を用いて左右の処
理領域を設定する。図２９はその場合の処理を示すサブ
ルーチン・フロー・チャートであり、図３０はその作業
を示す説明図である。
【００４９】図２９において所定の検知距離と傾きと切
片とで表される左右の直線を用い、先ず左側について傾
きの方向に応じて検知距離との交点を求めて処理領域を
設定し（Ｓ７００，Ｓ７０２，Ｓ７０４，Ｓ７０６）、
続いて右側についても同様の処理を行う（Ｓ７０８，Ｓ
７１０，Ｓ７１２，Ｓ７１４）。この場合は障害物がな
いことから、Ｓ４０２で設定したものとほぼ同様にな
る。
【００５０】Ｓ４０８で障害物データがあると判断され
たときはＳ４１２に進み、自車の走行レーン（走行路）
内の最も近い障害物を探す。図３１はその作業を示すサ
ブルーチン・フロー・チャートである。
【００５１】説明すると、カウンタ値をイニシャライズ
し（Ｓ８００）、その値を１つインクリメントし（Ｓ８
０２）、視野内障害物のｙ軸上の値ｙｎが値Ｙｍａｘ
（後述の自車の走行レーン内の最も近い障害物のｙ軸上
の値）未満であることを確認し（Ｓ８０４）、ヒストリ
ー情報の直線式に代入してｘ軸上の値Ｌｘ，Ｒｘを求め
（Ｓ８０６）、前記障害物のｘ軸上の値ｘｎがその間に
あるか否か判断し（Ｓ８０８）、肯定されれば自車走行
レーン内障害物ありとのフラグを立てる（Ｓ８１０）。
否定されるときは値ｘｎとＬｘとを比較し（Ｓ８１
２）、それに応じて障害物が自車走行レーン外の左右い
ずれにあるか検知して自車走行レーン外障害物ありとの
フラグを立てる（Ｓ８１４，Ｓ８１６，Ｓ８１８）。
【００５２】続いて視野内障害物の全てを検索し終わっ
たことを確認し、自車走行レーン内障害物ありと判断さ
れるとき、自車の走行レーン内の最も近い障害物のｘ，
ｙ軸上の位置情報を格納すると共に、ヒストリー直線と
の交点Ｌｘｍ，Ｒｘｍも格納する（Ｓ８２０，Ｓ８２
２，Ｓ８２４）。尚、自車に最も近い障害物を探すのは
言うまでもなく、遠いものは検知の妨げとならないから
である。
【００５３】尚、図２２フロー・チャートにおいては続
いてＳ４１４に進み、自車の走行レーン内に障害物があ
るか否か前記フラグから判断し、肯定されるときはＳ４
１６に進み、自車の走行レーン内の最も近い障害物まで
の距離とヒストリー情報を用いて左右の処理領域を設定
する。図３２はその場合を処理を示すサブルーチン・フ
ロー・チャートであり、図３３はその作業を説明する説
明図である。
【００５４】図３２にあってはＳ９００およびＳ９０４
において左右の処理領域は、図３３に示すように、障害
物の付近の所定の領域、即ち、障害物が走行路区分線の
検出を阻害する領域を決定し、それを回避するように設
定される。このように、左右の領域の間には、障害物を
基準として処理禁止範囲が設定される。尚、Ｓ４１４で
自車走行レーン内に障害物がないと判断されたときはＳ
４１８に進み、Ｓ４１０と同様にあらかじめ定められた
検知距離とヒストリー情報とを用いて左右の処理領域を
設定する。
【００５５】続いてＳ４２０に進み、自車走行レーン外
の障害物があるか否か判断し、肯定されるときはＳ４２
２に進み、上記で設定された左右の処理領域に対して、
自車走行レーン外の障害物位置に基づく処理禁止領域を
設ける。図３４はその作業の詳細を示すサブルーチン・
フロー・チャートである。図３５はその説明図である。
即ち、レーン外の障害物が左右いずれにあるか分別し
（Ｓ１０００）、最近の障害物を選び出し（Ｓ１００
２）、所定幅Ｗの処理禁止領域を設定する（Ｓ１００
４，Ｓ１００６）。
【００５６】図５フロー・チャートにおいてはＳ２０に
進み、ヒストリー情報を用いてハフ変換での制限を指定
する。ここで意図することは、影や路面上のマークなど
非定常的に出現するものの影響を防止するため、画像デ
ータ評価でのヒストリー情報を用いて少なくとも自車走
行レーンの推定区分線を優先した線分検出を行う。また
車線変更などにより新たな走行路区分線が見えてきた場
合に、それも検出することである。
【００５７】先ず、この処理の意図するところについて
図３６を参照して説明すると、図示のように路上に影や
マークが存在する道路画像をハフ変換で処理すると、そ
れらの影響により区分線が抽出され難くなる。同図下部
はこの画像を処理したハフ変換の（ρ，θ）写像平面で
あるが、自車走行レーン右の破線に対応したピークが判
別し難い。このピークの他にも、路上マークの影響で同
程度の大きさのピークが多数生じているためである。
【００５８】このような状況を改善するためには、前回
処理結果から今回区分線位置を推定し、それに対応した
ピーク付近についてのみハフ変換結果を得るようにすれ
ば良い。しかし、前回と同一の区分線だけを追跡してい
ては新たな区分線が発見できないため、車線変更や分岐
への対応が困難となる。本ステップではその不都合を解
消するようにした。
【００５９】図３７はその作業を示すサブルーチン・フ
ロー・チャートである。先ず、Ｓ１１００でヒストリー
情報があるか否か判断し、肯定されるときはＳ１１０
２，Ｓ１１０４に進み、左右処理領域用ソーティングエ
リアとして、あらかじめ定められた固定エリアとヒスト
リー情報の左右の側の直線のデータを中心とした所定の
大きさの可変エリアを指定する。図３８はその説明図で
ある。
【００６０】本実施例では、可変エリアはヒストリー情
報の（ρ，θ）を中心に、ρ：３２〔ドット〕、θ：１
０〔ｄｅｇ〕の幅で設定した。また固定エリアは（ρ：
１００〜４８０〔ドット〕，θ：９８〜１１６〔ｄｅ
ｇ〕）と（ρ：１００〜４８０〔ドット〕，θ：６５〜
８２〔ｄｅｇ〕）の範囲で設定する。またＳ１１００で
ヒストリー情報がないと判断されたときはＳ１１０６，
Ｓ１１０８に進んで左右処理領域用にあらかじめ定めら
れた範囲の２つのエリアを指定する。具体的には固定エ
リアは上記と同じに設定すると共に、可変エリアに相当
するものとして（ρ：１０〜３８０〔ドット〕、θ：１
１０〜１７９〔ｄｅｇ〕）と（ρ：１０〜３８０「ドッ
ト〕、θ：１〜７０〔ｄｅｇ〕）を設定する。
【００６１】図３９を参照して上記を敷衍すると、今回
のハフ変換の（ρ，θ）平面でのソーティングエリア
を、ヒストリー情報の（ρ，θ）を中心に所定の幅で設
定する。図示の如く、新たに見えてくる区分線は地平線
上に現れると考えられる、即ち、θが９０〔ｄｅｇ〕付
近では新たな道路端が発見される可能性があるので、ソ
ーティングエリアを固定幅で常設しておく。尚、ハフ変
換処理の後に可変と固定エリア内のピークから大きい順
に５０番目までの直線を取り出すが、これについては後
述する。
【００６２】図４０は図３６の道路画像に本手法を用い
た場合のハフ変換結果を示す。破線のピーク（矢印）の
判別が容易になっているのが見てとれよう。このように
画像データ評価からのヒストリー情報を用いて推定走行
路区分線をハフ変換結果から優先して抽出すると共に、
新たな走行路区分線が検出される可能性がある地平線付
近についても同様の優先的抽出を行うようにしたので、
自車走行レーンの検出安定と車線変更や車線増加に対応
できる柔軟性とを両立させることができた。
【００６３】図５フロー・チャートにおいては続いてＳ
２２に進み、画像入力とエッジ検出を行う。具体的には
ＣＣＤカメラ（モノクロＴＶカメラ）１０から出力され
るＮＴＳＣ映像信号をＡ／Ｄ変換にて５１２×５１２濃
度８ビットのデジタル画像に変換する。デジタル画像は
必要なライン数（実施例では３ライン）の遅延時間を与
えられ、エッジ検出処理に入力される。エッジ検出処理
は、この実施例ではソーベル（ｓｏｂｅｌ）オペレータ
を用いている。エッジ検出処理結果は、エッジ強度を８
ビット（２５６濃度）で表した５１２×５１２のエッジ
画像として出力される。特に濃度補正やノイズ削除の前
処理は行っていないが、これはハフ変換による直線抽出
能力が極めてノイズに強いことと、更にその結果を選択
する際に制限を設けていることで、影や区分線以外の路
面マークの影響を十分防止できるためである。
【００６４】続いてＳ２４に進み、処理領域内のエッジ
点をハフ変換する。即ち、エッジ検出処理後のデジタル
画像データは、左右処理領域ごとに各々のしきい値ＳＬ
Ｄ以上の強度のエッジ点がハフ変換処理される（”大津
のしきい値決定法”による。例えば「画像解析ハンドブ
ック」５０３頁（東京大学出版会））。処理禁止領域内
のエッジ点は処理されない。
【００６５】続いてＳ２６に進み、左右領域のハフ変換
結果からクラスタリングにより各々代表直線を選出す
る。これは、図４１のような道路画像からハフ変換によ
って得られた検出直線群を統計的に分類することによ
り、主要な線成分である道路区分線を選別するためであ
る。
【００６６】即ち、現実の道路画像に対して大局的な直
線検出処理であるハフ変換を行うと、図４１下部に示す
ように鮮明で長い区分線は大きなピークとなり、そこか
ら多くの直線が派生して検出される。従って、単に大き
いピークから順に拾っていっても望む道路区分線は得ら
れない。そこで先ず、多数の検出直線群を何等かの特徴
で分類し、代表的な直線のみに絞ることが必要となる。
しかし、ハフ変換による検出直線の分類（クラスタリン
グ）手法は、従来の最大距離アルゴリズム、クラスタ半
径指定法およびＫ平均法の中、これといって有効なもの
はなかった。
【００６７】これらの３手法を比較実験したところ、ク
ラスタ分割の結果が最も自然なのはＫ平均法であった。
またクラスタ数の増減もＫ平均法ではＫの値を変えるだ
けで可能であるが、他の手法では処理を終えるまで幾つ
のクラスタに分類されるのか判然としない。以上から、
道路区分線値抽出のためのクラスタリング手法として
は、Ｋ平均法をベースとしてそのクラスタ数Ｋをクラス
タ内の標準偏差に基づいてコントロールし、更に近接し
たクラスタ統合の機能を付加するようにした。
【００６８】図４２フロー・チャートのＳ１２００から
Ｓ１２２６は、ハフ変換により検出された直線群のクラ
スタリング作業を示す。図４３はその手法を概略的に示
す説明図である。詳細な説明は省略するが、Ｋ平均法に
よるクラスタリング結果を各クラスタリング内の標準偏
差によって評価し、Ｋ（クラスタ数）を増減して繰り返
し処理を行う構造をとっている。
【００６９】従って車線数が既知でなくとも良く、車線
変更などにも柔軟に対応できる。分割の尺度になる標準
偏差と近接クラスタの再統合のための距離しきい値は、
実際の走行路区分線１本分の値を経験的に求めて用いて
いる。このため、目的に良く合致した分類が可能となっ
た。
【００７０】図５フロー・チャートにおいては続いてＳ
２８に進み、道路（走行路）幅を用いた自車走行レーン
の検出ミスをチェックする。
【００７１】これは、破線やかすれた線など検出しにく
い区分線の検出ミスを道路幅を基にチェックするためで
ある。即ち、図４４に示すように、破線は実線に比べて
ハフ変換後のピークの大きさが小さいため（実線の５０
％未満）、ノイズとの区別がつきにくく、検出ミスとな
ることが多い。そこで、図４５に示すように、クラスタ
リングで選ばれた直線の中で自車に最も近い直線を求
め、所定の道路（走行路）幅離れて対向した推定直線を
算出し、それに近い直線をハフ変換結果から小さなピー
クまで探すようにした。
【００７２】この手法において、探した直線が既に検出
されていた場合、その区分線はハフ変換の写像平面であ
る程度大きなピークを持っていたことになる。そのと
き、その検出直線は信頼できるものと考え、２本の直線
Ｌ１，Ｌ３から実平面での道路幅を求め、以降はその新
たな道路幅を用いるようにした。道路幅が変化したり、
初期設定値と若干の違いがあった場合でも対応すること
ができる。
【００７３】図５フロー・チャートにおいてＳ３０に進
み、代表線分とエッジ画像とのマッチングをチェックす
る。
【００７４】ハフ変換の検出直線をそのまま道路区分線
として利用すると、ランプウェイへの分岐路などで実際
の区分線に合致していない線分が含まれてしまう。従来
技術、例えば、メリーランド大学のＤＡＲＰＡ ＡＬＶ
用道路端検出画像処理手法OPTICAL ENGINEERING March
1986, Vol. 25, No. 3, pp. 409-414 では、これを避け
るために、小さな処理領域による逐次的な処理を必要と
していた。
【００７５】このため高速ハードウェアを用いても処理
時間のかなりの割合を占めるハフ変換を逐次に何度も行
わなければならず、処理時間短縮の障害となっていた。
更に図４６に示すように、小さな領域での探索は、破線
対応と曲がり角対応の両立に問題があり、影や路上のマ
ークなどの影響も受け易く、大局的な情報なしには困難
である。
【００７６】また、理想的な形状のカーブでは図４７の
ように折れ線近似で道路端認識が可能であるが、実際に
は高速道路のカーブは４００Ｒ以上の緩いカーブが多
く、同図に示すような直線路と同様の画像となる。その
ため、従来は直線路と認識され、特にカーブ進入時やカ
ーブ出口での急激な変化を生じ、操舵制御の遅れと不安
定の原因となっていた。こうした点を解消するには、道
路端エッジを逐次探索してカーブをトレースするような
処理が必要となる。しかし、小さな領域を用いた逐次探
索型の処理では破線や影などへの対応が困難であること
は前述した。
【００７７】そのため、特開平３−１３９７０６号公報
ないし特開平４−３６８７８号公報記載の技術では、前
回処理結果から予測される位置に狭い処理領域を設定
し、その中からエッジ点列を抽出することで影などのノ
イズの影響を防止し、エッジ点探索や遠方と近傍に分割
した処理領域によりカーブに対応している。この手法で
は、あらかじめ設定された車線数にしか対応することが
できず、車線変更により新たに見えてきた区分線や分岐
路を検出することができない。
【００７８】そこで、実施例の場合、図４８に示すよう
な手法を採用した。図４９および図５０フロー・チャー
トのＳ１３００からＳ１３３４に、この手法に基づく候
補線分とエッジ画像との照合作業を示す。図５１および
図５２は図４９の作業を説明する説明図である。このよ
うにして図５３に示すように、前回処理結果を利用した
発見手法によって道路端を検出するようにした。尚、各
道路区分線候補点列は、図５４に示すように、画像上の
座標から実平面上の座標に変換される。
【００７９】上記から、影や路上マークなどの影響を低
減して、精度の良い区分線エッジ検出処理が可能となっ
た。即ち、ハフ変換は大きな領域で一度に処理するため
大局的な直線成分が得られ、あらかじめ車線数を限定す
る必要がなく、上記手法によって破線や曲がり角でのと
ぎれも意識せずに、しかもカーブについても忠実に再現
することができる。
【００８０】上記においてスキャンした線上でのエッジ
点分布中心を検出位置とすることと、スキャン中心をオ
フセットする簡単なルールのみで成立しており、複雑な
条件分岐を持たない。ハフ変換後、クラスタリングによ
って選出された代表直線から互いの交点を求め、そこで
切り離したものを分割線分とすることから、以降の処理
は分割線分毎に独立して行うことができ、並列実行によ
る高速化が可能である。逐次的にエッジ点を探索追跡す
る手法に比べて影などの水平線の影響を受け難く、破線
や途切れにも複雑な探索ルールを用いずに対応可能であ
る。
【００８１】図５フロー・チャートにおいて続いてＳ３
２に進み、各候補線分間の幾何学的特徴を求める。これ
は、Ｓ３０で検出された各道路区分線候補の線分につい
て、各々の間の幾何学的特徴を求めて出力データに添付
する作業である。特徴としては実平面上にて、ある線分
に着目したとき、他の線分となす接続角度などを挙げる
ことができる。
【００８２】続いてＳ３４に進み、破線の識別を行う。
これは、検出した走行路区分線について、破線と連続線
とを識別し、道路構造の認識性能を向上させようとする
ものであるが、その詳細は本出願人が先に提案した特開
平３−１５８９７６号公報に記載されているので、説明
は省略する。
【００８３】続いてＳ３６に進み、検出走行路区分線デ
ータを画像データ評価部（図２の画像評価ＣＰＵ３８）
に出力して処理フローの先頭に戻る（Ｓ１０へ）。
【００８４】この実施例は上記の如く、ヒストリー情報
と障害物位置によって画像処理領域を設定し、前走車な
どの障害物が走行路認識に影響しないようにしたので、
追従走行中などに走行路認識を誤ることがない。またヒ
ストリー情報を用いてハフ変換での制限を指定するよう
にしたので、車線数が未知の環境を走行するときも、車
線数の変化に柔軟に対応することができる。
【００８５】尚、上記において、視覚センサを単眼視と
したが、両眼視による距離測定を用いて前方レーダなど
を省略しても良い。またレーダユニット１２を車両前方
のみ設けたが、後方にも設けて車両後方の車線を認識し
ても良い。また、上記において、走行路を「道路」、
「車線」、「走行レーン」などとも呼んだが、同一のも
のを指称することは言うまでもない。
【００８６】
【発明の効果】請求項１項においては、前走車などの障
害物が撮像手段の視野内に入っても、それと処理領域と
が重なることがなく、よって走行路認識を誤ることがな
い。
【００８７】請求項２項においては、走行路の区分線を
またいで走行するようなときも、左右どちらか或いは両
方の処理範囲にて当該の区分線を検知することができ
る。
【００８８】請求項３項においては、複数の走行路を有
する環境を走行するときも、予め車線（走行路）数を認
識しておく必要がなく、車線数の変化に柔軟に対応する
ことができる。
【００８９】請求項４項においては、新たな車線（走行
路）が登場するときも一層的確に検知することができ
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明に係る走行路画像処理装置を備えた車
両を全体的に示す説明透視図である。
【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。
【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。
【図４】図２ブロック図の画像処理ハードウェア、即
ち、走行路画像処理装置の詳細を示すブロック図であ
る。
【図５】図４の走行路画像処理装置の動作を示すメイン
フロー・チャートである。
【図６】図５フロー・チャートの車両移動量推定データ
読み取り作業を説明する説明図である。
【図７】図５フロー・チャートの走行路区分線位置を読
取り、自車両側の区分線をヒストリー情報とする作業の
サブルーチン・フロー・チャートである。
【図８】図７フロー・チャートで言う実平面上における
推定走行路区分線の説明図である。
【図９】図７フロー・チャートで自車位置を決定するル
ールの説明図である。
【図１０】図７フロー・チャートの多点列の推定区分線
データから近似直線とする始点、終点を求める作業での
始点、終点の決め方を示す説明図である。
【図１１】図７フロー・チャートにおいて自車の両側の
推定走行路区分線と選んだ始点、終点を示す説明図であ
る。
【図１２】図７フロー・チャートの評価に使った最新の
画像入力時の軌跡推定データと、今回画像入力時の軌跡
推定データを用いて始点、終点を今回画像入力時の位置
に補正する作業を示す説明図である。
【図１３】図７フロー・チャートの補正後の各始点、終
点位置からそれぞれ直線の傾き、切片を求める作業を説
明する説明図である。
【図１４】図７フロー・チャートの実平面上の各直線の
傾きなどからそれぞれ画像上での（ρ，θ）を求めてヒ
ストリー情報とする作業を示すサブルーチン・フロー・
チャートである。
【図１５】図１４フロー・チャートの作業を説明する説
明図である。
【図１６】図１４フロー・チャートの作業で使用するカ
メラパラメータを説明する説明図である。
【図１７】図５フロー・チャートの障害物までの距離読
取り作業を示すサブルーチン・フロー・チャートであ
る。
【図１８】図１７フロー・チャートの障害物検知時刻の
軌跡推定データと、今回画像入力時の軌跡推定データを
用いて今回画像入力時の位置に各障害物位置を補正する
作業を説明する説明図である。
【図１９】図１７フロー・チャートのカメラ視野内の障
害物を求める作業における画像上の判断ゾーンを示す説
明図である。
【図２０】同様に実平面上でのカメラ視野内の判断を示
す説明図である。
【図２１】図１７フロー・チャートの視野内障害物の実
平面上から画像上の座標位置への変換作業を示す説明図
である。
【図２２】図５フロー・チャートのヒストリー情報と障
害物位置によって今回処理領域を設定する作業を示すサ
ブルーチン・フロー・チャートである。
【図２３】図２２フロー・チャートにおいてヒストリー
情報がない場合の処理領域設定作業を示すサブルーチン
・フロー・チャートである。
【図２４】図２３フロー・チャートの作業で設定される
処理領域に中心部をオーバーラップさせる理由を説明す
る説明図である。
【図２５】図２３フロー・チャートの作業で設定される
処理領域の座標位置を説明する説明図である。
【図２６】図２３フロー・チャートの作業で設定される
処理領域を示す説明図である。
【図２７】図２２フロー・チャートにおいてヒストリー
情報がないが障害物データはある場合の処理禁止領域の
設定作業を示すサブルーチン・フロー・チャートであ
る。
【図２８】図２７フロー・チャートの作業を説明する説
明図である。
【図２９】図２２フロー・チャートにおいてヒストリー
情報はあるが障害物データがない場合の処理領域の設定
作業を示すサブルーチン・フロー・チャートである。
【図３０】図２９フロー・チャートの作業を説明する説
明図である。
【図３１】図２２フロー・チャートの自車の走行レーン
内の最も近い障害物を探す作業を示すサブルーチン・フ
ロー・チャートである。
【図３２】図２２フロー・チャートにおいてヒストリー
情報と自車走行レーン内の障害物データがある場合の処
理領域の設定作業を示すサブルーチン・フロー・チャー
トである。
【図３３】図２２フロー・チャートの作業を示す説明図
である。
【図３４】図２２フロー・チャートにおいてヒストリー
情報があり自車走行レーン外の障害物データがある場合
の処理禁止領域設定作業を示すサブルーチン・フロー・
チャートである。
【図３５】図３４フロー・チャートの作業を説明する説
明図である。
【図３６】図５フロー・チャートのヒストリー情報を用
いてハフ変換での制限を指定する作業の前提を説明する
説明図である。
【図３７】図５フロー・チャートのヒストリー情報を用
いてハフ変換での制限を指定する作業を示すサブルーチ
ン・フロー・チャートである。
【図３８】図３７フロー・チャートの作業を説明する説
明図である。
【図３９】同様に図３７フロー・チャートの作業を概要
的に示す説明図である。
【図４０】図３６の道路画像に図３７フロー・チャート
の手法を用いた場合のハフ変換結果を示すデータ図であ
る。
【図４１】図５フロー・チャートのハフ変換結果からク
ラスタリングにより代表直線を選出する作業の前提を示
す説明図である。
【図４２】図５フロー・チャートのハフ変換結果からク
ラスタリングにより代表直線を選出する作業を示すサブ
ルーチン・フロー・チャートである。
【図４３】図４２フロー・チャートの手法を概略的に示
す説明図である。
【図４４】図５フロー・チャートの道路幅を用いた自車
線の走行路区分線の検出ミスチェックの前提を示す説明
図である。
【図４５】図５フロー・チャートの道路幅を用いた自車
線の走行路区分線の検出ミスチェックの概要を示す説明
図である。
【図４６】図５フロー・チャートの代表線分とエッジ画
像とのマッチングのチェックの前提を示す説明図であ
る。
【図４７】図５フロー・チャートの代表線分とエッジ画
像とのマッチングのチェックの前提において理想的なカ
ーブの認識と実際的なそれとを示す説明図である。
【図４８】図５フロー・チャートの代表線分とエッジ画
像とのマッチングのチェック作業を概略的に示す説明図
である。
【図４９】図５フロー・チャートの代表線分とエッジ画
像とのマッチングのチェック作業を候補線分をエッジ画
像と照合する作業を中心に説明するサブルーチン・フロ
ー・チャートの前半部である。
【図５０】図４９フロー・チャートの後半部である。
【図５１】図４９フロー・チャートの作業を説明する説
明図である。
【図５２】同様に図４９フロー・チャートの作業を説明
する説明図である。
【図５３】図５フロー・チャートの代表線分とエッジ画
像とのマッチングのチェック作業を概要的に示す説明図
である。
【図５４】図５フロー・チャートの代表線分とエッジ画
像とのマッチングのチェック作業で行われる各走行路区
分線候補点位置を画像上の座標から実平面上座標に変換
する作業を説明する説明図である。
【図５５】従来技術の画像処理を説明する説明図であ
る。
【図５６】図５５の従来技術の欠点を示す説明図で、こ
の発明の解決しようとする第１の目的を説明する説明図
である。
【図５７】従来技術の欠点を示す説明図で、この発明の
解決しようとする第２の目的を説明する説明図である。
【符号の説明】
１０ ＣＣＤカメラ（モノクロＴＶ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 ３０ 画像処理ハードウェア ３６ 画像処理ＣＰＵ ３８ 画像評価ＣＰＵ ４０ レーダ処理 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

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 外界を認識しつつ走行する車両におい
    て、 ａ．車両に取り付けられ、該車両の走行路を含む、所定
    の撮像範囲内のシーンを撮像し、画像データを出力する
    撮像手段と、 ｂ．少なくとも前記撮像範囲内に位置する障害物の位置
    情報を出力する検知手段と、 ｃ．前記撮像手段により撮像された画像データ上に、画
    像処理領域を設定する画像処理領域設定手段と、 ｄ．前記障害物の位置情報に基づき、前記撮像手段によ
    り撮像された画像データ上に画像処理禁止領域を設定す
    る画像処理禁止領域設定手段と、 ｅ．前記画像処理領域内にあり、かつ前記画像処理禁止
    領域外にある前記画像データを処理し、前記走行路の示
    す情報を出力する画像処理手段と、 からなることを特徴とする車両の走行路画像処理装置。
  2. 【請求項２】 前記画像処理領域が左右に設定されると
    共に、中心部付近においてオーバーラップすることを特
    徴とする請求項１項記載の車両の走行路画像処理装置。
  3. 【請求項３】 外界を認識しつつ走行する車両におい
    て、 ａ．車両に取り付けられ、該車両の走行路区分線を含む
    所定の撮像範囲内のシーンを撮像し、画像データを出力
    する撮像手段と、 ｂ．前記画像から所望の特徴点を抽出して出力する特徴
    点抽出手段と、 ｃ．前記特徴点についてハフ変換を行い、ハフ写像空間
    上に点群を発生させるハフ変換手段と、 ｄ．前記ハフ写像空間上の点群のヒストグラムを作成す
    る手段と、 ｅ．前記ヒストグラム上で複数の探査領域を設定する探
    査領域設定手段と、 ｆ．前記探査領域内のヒストグラムに基づき、前記画像
    中の直線成分を検出する手段と、 ｇ．前記検出された直線成分に基づき、走行路区分線の
    前記画像上における位置を決定する走行路区分線決定手
    段と、 を備えると共に、前記探査領域設定手段は、前記走行路
    区分線決定手段により過去の所定期間内に決定された走
    行路区分線の前記画像上における位置に基づいて少なく
    とも１つの第１の探査領域を設定すると共に、新たに出
    現する可能性のある走行路区分線の前記画像上における
    位置に基づいて少なくとも１つの第２の探査領域を設定
    するものであることを特徴とする車両の走行路画像処理
    装置。
  4. 【請求項４】 前記第２の探査領域が画像上での地平線
    付近に相当する領域に設定されることを特徴とする請求
    項３項記載の車両の走行路画像処理装置。
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