JPH08329398A

JPH08329398A - 走行路検出装置

Info

Publication number: JPH08329398A
Application number: JP7155205A
Authority: JP
Inventors: Toshihiro Yamamura; 智弘山村
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1995-05-30
Filing date: 1995-05-30
Publication date: 1996-12-13

Abstract

(57)【要約】【目的】画像処理によって認識された走行路を実測値
で補正する。【構成】ビデオカメラ２１と、画像処理装置２２と、
車速センサ２３と、距離検出装置２４と、接近度判断装
置２５と、警報装置２６とにより構成される。ビデオカ
メラ２１は前方道路画像を取り込む。画像処理装置２２
は前方画像に画像処理を施し、走行路を推定し。入力さ
れた路側障害物などの実測データに基づいて走行路形状
を補正し先行車までの距離を検出する。距離検出装置２
４は、ビームを発して路側停止物を検出しそれがビーム
プロファイルを横切る際に検出され初めと検出されなく
なる直前の実測データを画像処理装置２２に出力する。
接近度判断装置２５は先行車までの距離と車速センサ２
３からの自車速Ｖｆをもとに警報距離を算出する。警報
装置２６はその算出結果に基づき警報を発生する。これ
により走行路が正確に検出され、信頼性の高い警報を発
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、車両に搭載され、自
車両の前方道路画像から走行車線の形状および前方の先
行車や障害物を認識する走行路検出装置、およびそのよ
うな認識装置を応用し接近し過ぎや車線外の逸脱の可能
性が有する場合に警報する装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の走行路検出装置としては、例えば
特願平６−１６３０５２に開示されているものがある。
これは、図１９の（ａ）に示すように、エッジ抽出処理
を施した撮像画像中に台形のウインドウＷを設け、各ウ
インドウにおいて（ｂ）のように上底の一点ｉと下底の
一点ｊを結ぶ線分上の画素の濃度値の和を算出する。上
底の一点と下底の一点を結んでできるすべての線分に関
して同様の処理を実行し、濃度値の和が最も大きい線分
をウインドウ内に存在する直線として検出する。さら
に、各ウインドウでの直線検出結果をもとに、走行して
いる道路の形状を検出する。

【０００３】ここに、直線から走行路の検出方法につい
ては、自車両前方道路の３次元形状を、水平形状を２次
式、垂直形状を１次式で近似し、式（１）に示す道路モ
デルが用いられている。

【数１】したがって撮像画面上に投影される走行路は、図２０に
示されるように、式（２）で表わすことができる。

【数２】この式で、ａは走行車線上の自車両の位置、ｂは道路曲
率、ｃは走行車線に対する相対ヨー角、ｄは走行車線と
の相対ピッチ角、ｅは車線幅、ｉは道路白線に対応する
番号（自然数）に、各々対応する係数であり、式（３）
で表わすことができ、走行路推定のパラメータとなる。

【数３】

【０００４】各ウインドウＷでの直線検出によって得ら
れる両端点の座標が前回に対して変動した場合、そのｘ
座標の変動量Δｘｉｊはパラメータａ〜ｅを用いて、テ
イラー定理より、式（４）と式（５）で表わすことがで
きる。但し、ここでは２次以上の項を無視している。

【数４】

【数５】ここで、ｙｉｊは変動後の端点のｙ座標を表わす。

【０００５】したがって、同一ウインドウ内の直線検出
によって求められる前回の端点と今回の端点のｘ座標の
差をＫとしたときに、Ｋと式（４）より得られるｘｉｊ
の変動量Δｘｉｊの差を最小二乗法により評価すること
で、走行路を表わすパラメータΔａ〜Δｅを算出するこ
とができる。

【数６】ここで、εはＫとΔｘの差の評価関数、ｐｉｊはウイン
ドウ内で検出された直線の確からしさ、ｉは検出対象と
する道路白線の本数、ｊは１本の道路白線上に設定され
るウインドウの数を表わす。式（６）の値εが最小とな
るΔａ〜Δｅの値を算出した後、式（３）のａ〜ｅにこ
れらの値を加えて走行路を示すパラメータａ〜ｅを更新
する。さらに、このａ〜ｅのパラメータから式（３）よ
り逆算することで、３次元形状のパラメータＡ〜Ｅを求
める。以上のような方法により走行路を２次式道路モデ
ルを用いて推定することができる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の走行路検出装置にあっては、以下のような問
題点があった。画像上で式（３）で表わされる状況での
誤差や分解能は画像上の位置によらず一定であるが、道
路画像は座標変換して取り込まれるため、道路座標系に
再変換し式（１）に置き換えた場合の誤差や分解能は、
遠方道路ほど悪くなる。また、他車両によって白線が遮
蔽されるなどの理由により、遠方道路の検出が困難にな
る。

【０００７】したがって式（１）で表わされる道路モデ
ルについても、自車に近い領域では実際の道路形状に比
較的よく合致するが、遠方ほど合致しにくくなる。その
ため、道路パラメータＡ〜Ｅの内、とくに水平曲率のパ
ラメータであるＢの推定精度が悪くなる。それによって
道路検出後の障害物検出を行なう領域をとくに遠距離に
おいて自車線領域に正しく限定することが困難となり、
運転者に対する警報を早期に発生させることができな
い。この発明は、上記のような問題点に鑑み、自車付近
のみならず遠方道路も精度よく検出できる走行路検出装
置を提供することを目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】このため請求項１記載の
発明は、図１に示されるように、車両前方の路面画像を
採取する撮像手段１１と、路面画像を画像処理して、路
面上の白線を検出し走行路の三次元形状と走行路に対す
る車両の相対位置関係とを識別する走行路検出手段１２
とを有する走行路検出装置において、車両前方の特定方
向範囲内の障害物までの距離を検出する距離検出手段１
３と、検出した距離の変化より検出した障害物が路側の
停止障害物であることを検出する路側障害物検出手段１
４と、該路側障害物検出手段で検出された路側障害物ま
での距離情報をもとに前記走行路検出装置で識別される
走行路の三次元形状を補正する走行路形状補正手段１５
とを設けたものとした。

【０００９】請求項２記載の発明は、前記走行路形状補
正手段１５は、走行路の三次元形状のうち、平面曲率に
相当するパラメータを補正するものとした。請求項３記
載の発明は、前記距離検出手段１３は、固定された検出
範囲を有し、前記走行路形状補正手段１５は、路側障害
物の距離検出を開始した距離と終了した距離をもとにし
て、走行路の三次元形状を補正するものとした。

【００１０】請求項４記載の発明は、前記距離検出手段
１３は、固定された複数個の検出範囲を有し、前記走行
路形状補正手段１５は、距離検出手段の各検出範囲にお
ける距離検出を終了した距離をもとにして、走行路の三
次元形状を補正するものとした。

【００１１】請求項５記載の発明は、前記距離検出手段
１３は、距離検出方向の狭い検出範囲を左右方向に掃引
することにより、障害物までの角度と距離を検出するス
キャニング型レーダであり、複数の障害物までの角度と
距離より、カーブ路などに設置された連続反射体を検出
し、前記走行路形状補正手段１５は、その連続反射体の
距離と角度情報をもとに、走行路の三次元形状を補正す
るものとした。

【００１２】

【作用】請求項１記載の発明では、距離検出手段１３を
設けて、車両前方から障害物を検出し、路側障害物検出
手段１４では検出された障害物の距離変化に基づき、路
側に存在する停止障害物が検出される。走行路形状補正
手段１５は方向が特定された停止障害物の距離情報を用
いて画像処理で認識された走行路の三次元形状を補正す
る。これにより、画像処理で推定された走行路形状はそ
の実測値によって補正され、正確な路面形状が認識され
る。

【００１３】請求項２記載の発明では、走行路の三次元
形状の内、平面曲率に相当するパラメータを補正するよ
うにしたから、画像処理では高い精度が得られないパラ
メータが補正されるうえ、補正処理が簡単に行なえる。

【００１４】請求項３記載の発明では、前記距離検出手
段１３の路側障害物の距離検出を開始した距離と終了し
た距離を用いて走行路の三次元形状を補正するようにし
たから、距離検出された障害物の検出角度が検出範囲か
ら簡単に特定される。

【００１５】請求項４記載の発明では、前記距離検出手
段１３の各距離検出範囲における路側障害物の距離検出
を終了した距離を用いて走行路の三次元形状を補正する
ようにしたから、距離検出された障害物の各検出範囲か
ら検出角度が簡単に特定されるとともに補正に必要な距
離データが確実に揃える。

【００１６】請求項５記載の発明では、前記距離検出手
段１３はビームを掃引させ、カーブ路などに設置された
連続反射体を検出して、検出された連続反射体の距離、
角度情報が走行路の三次元形状補正に用いられるから、
補正するデータが多くなり、より精度の高い補正ができ
る。

【００１７】

【実施例】以下この発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図２は、この発明の第１の実施例の構成を示す。
この実施例は、本発明である走行路検出装置に先行車検
出、接近判断および警報などの機能を加えて先行車警報
システムとして構成されたものである。この構成は以下
のほかの実施例にも共通に用いられる。

【００１８】まず、構成を説明する。ビデオカメラ２１
は車両の前部に取り付けられ、前方道路画像を取り込
む。画像処理装置２２はビデオカメラ２１から取り込ま
れた前方画像に画像処理を施し、決定された各ウインド
ウ内のエッジ点を抽出し直線成分を検出する。さらに検
出された各ウインドウの直線から、走行路を推定し、距
離検出装置２４からのカーブ路における路側障害物など
の実測データを用いて走行路を補正する。そして、検出
された走行路において先行車もしくは割り込み車両まで
の車間距離Ｒを算出して出力する。

【００１９】距離検出装置２４は、車両の前方に取り付
けられ、固定ビームを発して自車前方の障害物を検出す
る。検出された障害物が路側障害物と特定できるように
ビームの発射角度が図３に示すように｛−δａ、＋δ
ａ｝とやや広く、最大検出距離がＬｍａｘと短く設定さ
れている。検出された障害物距離の時間変化より、それ
がカーブ路におけるコーナリフレクタなどの路側停止物
であるかどうかを判定する。

【００２０】路側停止物による距離検出の場合は、車両
の移動により路側停止物がビームプロファイルを横切る
際に路側障害物が検出され初め（検出開始）と検出され
なくなる直前（検出終了）の距離データを読み出して出
力する。つまり、検出開始距離を検出したときの障害物
の角度が＋δａ、または−δａと判断することができる
データのみが、走行路形状補正に利用できる路側障害物
データとして出力される。

【００２１】接近度判断装置２５は先行車もしくは割り
込み車両までの車間距離Ｒと車速センサ２３により検出
された自車速Ｖｆをもとに警報距離Ｒｓを算出する。そ
の後、警報距離Ｒｓと車間距離Ｒを比較することによ
り、先行車への接近し過ぎに対して警報を発するように
作動信号を出力する。この作動信号を受けて警報装置２
６では、警報を発生する。この警報の発生方法は、例え
ば警報ランプなどによる視覚的な呈示、警報音の発生な
どの聴覚的な呈示を行なう。

【００２２】図４は、距離検出装置２４における路側障
害物検出処理のフローを示す。まずステップ３１におい
て、固定ビームの反射波から距離検出があったかどうか
を判断する。距離検出があった場合には、ステップ３２
において、今回の距離検出が検出開始かどうかを判断す
る。これには前回の検出結果によって判別できる。検出
開始の場合には、ステップ３３で、検出開始距離Ｌｓと
して、今回の検出距離Ｌを保存する。検出開始でない場
合には、ステップ３４へと進み、ここで相対速度ｄＬ／
ｄｔを算出する。この相対速度算出方法には例えば検出
距離Ｌの過去４回の値を最小二乗法により微分する方法
を用いる。

【００２３】続いて、ステップ３５で相対速度ｄＬ／ｄ
ｔと自車速Ｖｆを比較し、相対速度がほぼ自車速Ｖｆと
同じであれば、距離が検出されている障害物は停止物で
あると判断し、ステップ３６で停止物フラグを１に設定
する。同じでなければ、移動物であると判断して、ステ
ップ３７で停止物フラグを０に設定する。

【００２４】上記ステップ３１で、固定ビームの反射波
から距離の検出がない場合ステップ３８で、距離検出が
ちょうど終了したかどうかを判断する。距離検出が終了
した場合には、ステップ３９で、前回検出された距離Ｌ
を検出終了距離Ｌｅとして保存する。さらにステッ４０
で停止物フラグが１（停止物である）と判断され、か
つ、ステップ４１で検出開始距離Ｌｓが最大検知距離Ｌ
ｍａｘ未満であると判断される場合のみ、ステップ４２
で画像処理装置２２に対して、路側障害物距離データと
して、検出開始距離Ｌｓと検出終了距離Ｌｅを出力す
る。

【００２５】図５は画像処理装置２２における概略処理
フローを示す。処理は大きく分けると、３つのステップ
に分けられる。ステップ７１では、ビデオカメラ２１か
らの前方道路画像を入力しその画像上から走行路形状を
検出する。ステップ７２では、距離検出装置２４からの
路側障害物データがある場合にそのデータをもとに走行
路形状を補正する。ステップ７３では、認識された自車
走行車線上の先行車を検出する。

【００２６】図６は、ステップ７１における走行路形状
検出処理の具体的な処理フローを示す。まず、ステッ
プ１０１で、ビデオカメラ２１より前方道路画像を取り
込む。ステップ１０２において、取り込まれた前方道路
画像に対してエッジ抽出などの画像処理を施し、車線表
示ライン（レーンマーカ）を検出しやすい画像を作成す
る。ここで、エッジ抽出の処理は、例えば、垂直方向の
エッジを強調して抽出できるＳｏｂｅｌオペレータなど
のフィルタ処理を施し、さらに、濃度値が所定値以上と
なる画素だけをエッジ点として抽出する。

【００２７】次にステップ１０３で、直線検出を行なう
ためのウインドウ位置を決定し、ウインドウを設定す
る。このウインドウ設定方法は、予測されるレーンマー
カの存在予想領域付近に、図１９に示したようにいくつ
かのウインドウＷを設定するものである。レーンマーカ
の存在予想領域は、ビデオカメラ２１の取り付け姿勢か
ら大まかな位置を決定できるが、例えば式（３）に示す
ような走行路モデルを用いて、前回の走行路検出結果を
基にしてその近傍に、今回の画像におけるレーンマーカ
の存在予想領域を設定することにより、検出精度を向上
させることができる。

【００２８】ステップ１０４では、設定された各ウイン
ドウにおいて、その上辺の一点と下辺の一点を通る最も
確からしさ直線を検出する。この検出は、図７に示すよ
うに、上辺のｎ個の点の内の一点と、下辺のｍ個の点の
内の一点をそれぞれ通るようなｎ×ｍ本の直線の内か
ら、最もエッジ点を多く含む直線を検出する。

【００２９】図８はその処理を示すようなフローであ
る。エッジ点抽出処理により得られたエッジ画像に関
し、ステップ１１１において変数ｉ、ｊ、Ｐｍａｘを初
期化の後、ステップ１１２において上端（ｘｕｉ、ｙ
ｕ）、下端（ｘｄｊ、ｙｄ）を結ぶウインドウ内の仮想
直線上の画素のエッジ点の個数の和ｐを算出する。次に
ステップ１１３にてエッジ点数ｐと過去の最大値Ｐｍａ
ｘとの比較を行ない、ｐがＰｍａｘよりも大きければス
テップ１１４にてＰｍａｘ、ｘｕ、ｘｄの座標値を更新
する。ステップ１１５にしたがい、この処理をｊ＝０〜
ｍまで行なう。

【００３０】そして、同様の処理をステップ１１６〜１
１７にしたがいｉ＝０〜ｎのそれぞれについて行ない、
最後にステップ１１８で濃度和が最大となる（ｘｕ、ｘ
ｄ）と濃度和の最大値Ｐｍａｘを出力する。ここで得ら
れた（ｘｕ、ｘｄ）が検出直線の確からしさを表わす指
標でもあり、各ウインドウの検出直線の重み付けとして
用いられる。

【００３１】この後、図６に戻ってステップ１０５で
は、ステップ１０４で得られた（ｘｕ、ｘｄ）をもと
に、各ウインドウでの検出直線の重み付けを決定する。
最後にステップ１０６で、各検出直線および重み付けに
応じて、走行路を検出する。ここでは、式（１）のよう
な２次元の道路モデルを用いて検出し、画面上での道路
形状のパラメータである、ａ〜ｅの値を算出するととも
に、３次元空間での道路形状パラメータＡ〜Ｅを算出す
る。

【００３２】次に、図９のフローチャートを用いて、ス
テップ７２の走行路形状補正処理の具体的な処理を説明
する。まず、ステップ９１において、距離検出装置２４
からの路側障害物データを読み込む。この路側障害物デ
ータは、障害物の検出開始距離Ｌｓと検出終了距離Ｌｅ
の２つのデータである。ステップ９２では検出された現
在の道路形状パラメータＡ〜Ｅの内、Ｂの値を用いて旋
回方向を判別する。ここで、Ｂの値は、右カーブの場合
には＋、左カーブの場合には−をそれぞれ示す。

【００３３】ステップ９３では、検出開始距離Ｌｓと検
出終了距離Ｌｅから、検出開始点、検出終了点の３次元
空間におけるＸ、Ｚ座標を求める。例えば、右カーブの
場合、図１０に示すように、検出開始点の座標（Ｘｓ、
Ｚｓ）、および検出終了点の座標（Ｘｅ、Ｚｅ）は以下
の式（７）で表わされる。

【数７】一方、路側障害物のＸ、Ｚ平面内での軌跡は、式（８）
で表わされる。

【数８】この式における、パラメータＢ、Ｃの値は、それぞれ道
路の曲率および道路に対する自車の相対的なヨー角に相
当するが、前述したような走行路形状検出処理のステッ
プ７１において、算出されるパラメータＢ、Ｃの内、パ
ラメータＣの値は、自車近傍の画像データから算出可能
であるので、比較的に検出精度が高いのに対し、パラメ
ータＢの値は、遠方の画像データが必要となるため検出
精度が低くなる。また、Ｘｏの値は、路側障害物が自車
からどれだけ離れた位置に存在するかがわからないた
め、未知数となる。

【００３４】したがって、式（８）において、パラメー
タＣは走行路形状検出処理のステップ７１で算出された
値をそのまま使い、それ以外のＢとＸｏの２つを未知数
として、式（８）に検出開始点および検出終了点のＸ、
Ｚ座標値を代入して、Ｂ、Ｘｏについて解けば、これら
の値を求めることが可能となる。

【００３５】ステップ９４では、上述した方法により、
式（９）を用いてパラメータＢの補正値Ｂｅｓｔを算出
する。

【数９】ステップ９５では、パラメータＢの補正量が適切である
かどうかを、式（１０）で判別する。

【数１０】式（１０）の右辺である補正量の値が所定値ε_B以上の
場合には、なんらかの誤検出が行なわれることにより、
パラメータ補正量が不適切であると判断し、パラメータ
Ｂの補正を行なわない。所定値ε_B未満の場合には、補
正を行なうべきであるとして、ステップ９６で、パラメ
ータＢの値をＢｅｓｔとなるように補正する。以上のよ
うにして、走行路形状補正処理のステップ７２を終了す
る。

【００３６】次に、図１１のフローチャートを用いて、
ステップ７３における先行車検出処理の具体的な内容を
説明する。まず、ステップ１３１で、検出された自車の
走行車線領域に対して、画像処理を施し水平エッジ成分
を抽出する。ここでは、水平エッジを抽出するために例
えば、横方向のＳｏｂｅｌオペレータを用いることがで
きる。

【００３７】ステップ１３２にて、抽出した水平エッジ
成分を水平エッジしきい値Ｖと比較し、先行車の影であ
る可能性が高い水平エッジを抜き出す。ステップ１３３
にて、残った水平エッジの中で、最も画面下方に存在す
るものを選択し、先行車の影を検出する。そして、画面
上下位置ｙを算出する。

【００３８】ステップ１３４では、先行車の影の検出が
有ったかどうか判断し、影の検出が無ければ、先行車無
しと判断する。先行車がある場合には、ステップ１３５
にて、検出された先行車の影の上方に車両形状を検出す
るためのウインドウを設定する。このウインドウ設定
は、図１２に示すように、検出された先行車の影のすぐ
上方に、先行車の影の左右幅よりもやや広めの横方向に
細長いウインドウを設定する。次にステップ１３６で、
ウインドウ内の垂直エッジを抽出し、ステップ１３７で
１組（２本）の垂直のエッジを検出する。これは、車両
形状の特徴として、とくに車体の下の部分には、左右の
隅にタイヤが存在するため、両端に垂直エッジが検出さ
れることを利用して、車両を検出しようとするものであ
る。

【００３９】このようにして、先行車の影を検出した
後、先行車の形状を検出する。この処理は、例えば、道
路の上にある橋梁の影や、隣車線を走行している車両の
影を先行車であると誤検出することを防ぐことを目的と
した処理である。一組の垂直エッジが検出された場合、
先行車ありと判断し、検出されない場合には先行車なし
と判断する。

【００４０】先行車がある場合、画像処理装置２２は、
ステップ１３９において、先行車影の上下位置ｙを用い
て、式（１１）から、車間距離Ｒを算出して接近度判断
装置２５へ出力する。

【数１１】ここで、Ｆ、Ｈ_O、ｄは以下のような値である。ｆ：ビデオカメラ２１の焦点、Ｈ_O：ビデオカメラ２１の路面からの取り付け高さ、ｄ：２次元道路モデルのピッチ角に相当するパラメータ
である。

【００４１】図１３は、接近度判断装置２５における処
理フローである。まず、ステップ１６１で車速センサ２
３からの自車速Ｖｆおよび画像処理装置２２からの車間
距離Ｒを読み込む。そしてステップ１６２において車間
距離Ｒの変化率を算出することで自車と先行車の相対速
度Ｖｒ＝ｄＲ／ｄｔを求める。この相対速度を求める手
法は精度の高い最小二乗法などが用いられる。その後、
ステップ１６３へと進み、警報距離を算出する。警報距
離は１次警報用の警報距離Ｒｓ１と、２次警報用の警報
距離Ｒｓ２をそれぞれ算出する。この警報距離は、以下
の式（１２）に基づいて計算する。

【数１２】

【００４２】ステップ１６４では車間距離Ｒと１次警報
距離Ｒｓ１を比較して、式（１３）で警報する必要があ
るかを判断する。

【数１３】この式が成立する場合には１次警報距離以下であるとい
うことになり、ステップ１６５以降の１次警報もしくは
２次警報を発生させる。式が成立しない場合にはステッ
プ１６１へと戻る。ステップ１６５では、さらに２次警
報距離Ｒｓ２と車間距離Ｒを比較し、２次警報距離Ｒｓ
２よりも車間距離Ｒが小さい場合にはステップ１７０へ
と進み、２次警報音と、ステップ１７１での２次警報ラ
ンプを作動するように警報装置２６へ指令値を出力す
る。２次警報距離Ｒｓ２よりも車間距離Ｒが大きい場合
には、ステップ１６６を経て、１次警報を発生させる。

【００４３】ステップ１６６では、現在の時刻Ｔｎと警
報発生時点ＴＦ１から、警報時間Δｔが経過したかどう
かを判断して、警報時間Δｔ以内であれば、ステップ１
６７で１次警報用の警報音を発生し、ステップ１６８
で、１次警報用の警報ランプを点灯するように警報装置
２６へ指令値を出力する。警報時間Δｔを越えていれ
ば、ステップ１６９で、１次警報用の警報音は停止さ
れ、警報ランプのみ点灯されることになる。その後、ス
テップ１６１へと戻り、処理が繰り返される。

【００４４】本実施例は、以上説明してきたように、固
定ビームを発して、車両の移動で路側障害物が固定ビー
ムを横切る際に、検出された路側障害物の検出開始距
離、および検出終了距離に基づき、画像認識による走行
路検出処理で得られた道路パラメータの内、精度の低い
平面曲率に相当するパラメータＢを補正するようにした
ため、画像認識では高い精度が得られにくい、より遠方
の道路形状のデータを固定ビームレーダのデータから推
定し、道路検出の精度や安定性が向上するという効果が
得られる。

【００４５】また、この結果を、先行車までの車間距離
を検出し接近し過ぎの場合に警報する障害物警報システ
ムに応用する場合には、自車線上の先行車検出領域をよ
り遠方まで延ばすことが可能となり、早期警報を発生さ
せることが可能となるとともに、発生する警報の信頼性
を向上させることとなる。

【００４６】次に本発明の第２の実施例について説明す
る。本実施例は、図２に示した構成に距離検出装置２４
の代わりに３つのビームを発して距離検出を行なう距離
検出装置２４Ａを用い、またそれに合わせて画像処理装
置２２において処理内容に少し修正を加えたものであ
る。そのほかは第１の実施例と同様である。

【００４７】距離検出装置２４Ａは、図１４に示すよう
に、左、中央。右の３本のビームを持ち、それぞれ自車
の前方の角度範囲、左：｛−δｃ、−δｂ｝、中央：
｛−δａ、＋δａ｝、右：｛＋δｂ、＋δｃ｝に存在す
る障害物までの距離をそれぞれ検出する。さらに第１の
実施例で説明したような路側障害物検出処理を各ビーム
毎に実施する。この際、距離検出装置２４Ａから、画像
処理装置２２へ出力される路側障害物データとしては、
第１の実施例では検出開始距離Ｌｓと検出終了距離Ｌｅ
の２つのデータであったが、本実施例では、左、中央、
右の各ビームの検出終了距離Ｌ_L、Ｌ_C、Ｌ_Rを出力す
る。

【００４８】次に、図１５のフローチャートを用いて、
ステップ７２における走行路形状補正の具体的な処理す
る。この処理も基本的には、第１の実施例の図６のフロ
ーと同様である。まず、ステップ１９１において、距離
検出装置２４からの路側障害物データを読み込む。この
路側障害物データは、前述したように左、中央、右の各
ビームの検出終了距離Ｌ_L、Ｌ_C、Ｌ_Rの３つのデータ
である。ステップ１９２では、現在の道路形状パラメー
タＡ〜Ｅの内、Ｂの値を用いて旋回方向を判別する。こ
こで、Ｂの値は、右カーブの場合には＋、左カーブの場
合には−をそれぞれ示す。

【００４９】ステップ１９３では左、中央、右の各ビー
ムの検出終了距離Ｌ_L、Ｌ_C、Ｌ_Rから、各ビームの検
出終了点の３次元空間におけるＸ、Ｚ座標を求める。例
えば、右カーブの場合、図１６に示すように、各ビーム
の検出終了点の座標（Ｘ_L、Ｚ_L）、（Ｘ_C、Ｚ_C）、
（Ｘ_R、Ｚ_R）は以下の式（１４）で表わされる。

【数１４】

【００５０】一方、路側障害物のＸ、Ｚ平面内での軌跡
は、前述した式（８）で表わされる。ここで、この式に
おける、パラメータＢ、Ｃの値は、それぞれ道路の曲率
および道路に対する自車の相対的なヨー角に相当する
が、前述したように走行路形状検出処理ステップ７１に
おいて、算出されるパラメータＢ、Ｃのうちパラメータ
Ｃの値は、自車近傍の画像データから算出可能であるの
で、比較的検出精度が高いのに対しパラメータＢの値は
遠方の画像データが必要となるため検出精度が低くな
る。

【００５１】また、Ｘｏの値は、路側障害物が自車から
どれだけ離れた位置に存在するかがわからないため、未
知数となる。したがって、式（８）において、パラメー
タＣは走行路形状検出処理ステップ７１で算出された値
をそのまま使い、それ以外のＢとＸｏの２つを未知数と
して、式（８）に上記各ビームにおける検出終了点の
Ｘ、Ｚ座標値を代入し、例えば最小二乗法によって、
Ｂ、Ｘｏの値を求めることができる。ステップ１９４で
は、上述した方法（最小二乗法）により、パラメータＢ
の補正値Ｂｓｅｔを算出する。

【００５２】ステップ１９５では、パラメータＢの補正
量が適切であるかどうかを、前述した式（１０）で判別
する。補正量の値が所定値ε_B以上の場合には、何等か
の誤検出が行なわれることにより、パラメータ補正量が
不適切であると判断し、パラメータＢの補正を行なわな
い。所定値ε_B未満の場合には、補正を行なうべきであ
るとして、ステップ１９６でパラメータＢの値をＢｅｓ
ｔとなるように補正する。

【００５３】以上説明してきたように、第２の実施例で
は、マルチビームを発して、路側障害物の各ビームにお
ける検出終了距離を用いて、画像認識による走行路検出
処理で得られた道路パラメータの内、精度の低い平面曲
率に相当するパラメータＢを補正するようにしたため、
第１の実施例と同様な効果が得られるほか、さらに以下
のような特徴を有する。

【００５４】すなわち第２の実施例では、１、走行路形状補正に用いるデータ数が多い（３つ）。２、検出開始時よりも検出終了時の方が路側障害物まで
の距離が短く検出精度が高くなる。この精度の高い検出
終了時のデータのみを用いて走行路形状の補正を行な
う。３、路側障害物が複数個存在し、かつ、その間隔が短い
場合には検出開始時のデータは必ずしも検出領域に障害
物が進入しとときのデータではなく、別の障害物からこ
の障害物へと距離検出対象が変化した可能性があり、こ
のデータを用いた場合には走行路形状補正精度が悪化す
るが、第２の実施例では検出終了時のデータのみを用い
るため、このような精度の悪化を生じない、という３つ
の理由により補正が確実に行なえ、より高い補正精度が
得られる。

【００５５】なお本実施例では、３本のマルチビームを
発したが、ビームの本数がさらに多い場合でも、同様の
処理を行なうことにより、走行路形状補正が可能である
し、さらに精度を向上できることは明白である。

【００５６】次に、本発明の第３の実施例を説明する。
本実施例は、第１の実施例の距離検出装置２４の代わり
に距離検出装置２４Ｂを用いたものである。第１の実施
例では、単一の固定ビーム、第２の実施例ではマルチビ
ームいわゆる固定ビームレーダを用いたのに対し、本実
施例では、左右方向に掃引される狭い検出領域のビーム
を用いて障害物までの距離と角度を求めるスキャニング
型レーダの距離検出装置２４Ｂを用いることが異なる。
そのほかの構成は第１、第２の実施例と同様である。

【００５７】次に、作用を説明するが、作用についても
基本的には第１および第２の実施例と同様であるが、路
側障害物による距離データ検出方法と、それを用いた走
行路形状補正方法が異なっている。ここで相違点である
上記２点について説明する。

【００５８】図１７は、距離検出装置２４Ｂの検出領域
を示す。距離検出装置２４Ｂは左右方向の幅の狭いビー
ムを自車の前方の角度波に｛−δｓ、＋δｓ｝で掃引さ
せ、その中に存在する障害物までの距離Ｌとその時の角
度δをそれぞれ検出する。一回の掃引において、得られ
た複数の障害物までの距離Ｌと角度δから、連続してい
る路側反射帯（コーナリフレクタ）群のデータｋ個を検
出し、それらのデータ（Ｌｎ、δｎ）（ｎ＝１〜ｋ）を
路側障害物データとして、出力する。

【００５９】次に、ステップ７２の走行路形状補正処理
の具体的な処理を説明するが、基本的には、第２の実施
例の図１５の処理内容と同様である。異なる部分は、ス
テップ１９３、１９４におけるパラメータＢの補正値Ｂ
ｅｓｔの算出方法である。第２の実施例においては、検
出終了点の座標３つを求め、最小二乗法によりＢを推定
する方法を示したが、本実施例の場合には、狭いビーム
の掃引で得られたｋ個の路側障害物データから、ｋ個の
路側障害物座標（Ｘｎ、Ｚｎ）（ｎ＝１〜ｋ）を求め
（ステップ１９３）、それを用いて、最小二乗法によ
り、パラメータＢの補正値を算出する。それ以外の処理
は第２の実施例と同様であるので説明を省略する。

【００６０】以上説明してきたように、第３の実施例で
は、スキャニング型レーダを用いて、複数の路側障害物
の検出距離と角度を用いて、画像認識による走行路検出
処理で得られた道路パラメータの内、精度の低い平面曲
率に掃引するパラメータＢを補正するようにしたため、
第１の実施例と第２の実施例と同様の効果が得られるほ
か、さらに以下の特徴を有する。

【００６１】すなわち第３の実施例では、１、走行路形状補正に用いるデータ数が多いため、走行
路形状補正精度が向上する。２、第１、第２の実施例では障害物データの検出を終了
するまで待たないと補正できないが、スキャニング型レ
ーダを用いることにより、１回の掃引によって、複数の
障害物からのデータをほぼ同時に得ることができ、補正
が高速、かつ、補正タイミングが早くなる。３、路側障害物が複数個存在し、かつ、その間隔が短い
ほど、路側障害物のデータであるという判断の精度が向
上するため、走行路形状補正精度が向上する。４、狭い検出範囲を持つビームを掃引する機構を有する
ため、角度のデータ精度が高く、より補正精度が高くな
るという効果が得られる。

【００６２】また、路側障害物の個数が少ない場合に
は、スキャニング型レーダの全掃引領域を固定ビームあ
るいはマルチビームレーダと同様に考えることにより、
第１、第２の実施例と同様のデータ処理を行なうことが
可能であり、この場合にも、走行路形状を補正すること
ができる。

【００６３】

【発明の効果】以上の通り、請求項１の発明では、画像
処理をして走行路を検出する走行路検出装置において、
車両距離検出手段を設けて、検出された前方の障害物か
ら路側障害物を求め、そしてその路側障害物の角度、距
離情報を用いて画像処理で認識された走行路の三次元形
状を補正するようにしたから、画像処理で推定された走
行路形状はその実測値によって補正され、正確な走行路
形状が認識されるという効果が得られる。

【００６４】請求項２の発明では、走行路の三次元形状
の内、平面曲率に相当するパラメータを補正するように
したから、高い精度の得にくいパラメータが補正され
る。これによって補正処理が簡単に行なえ、走行路認識
装置が簡単に構築できる。請求項３の発明では、前記距
離検出手段の路側障害物の距離検出を開始した距離と終
了した距離を用いて走行路の三次元形状を補正するよう
にしたから、距離検出された障害物の検出角度が検出範
囲から簡単に特定される。これにより、走行路検出装置
を搭載した車両の移動を利用すれば単一ビームの固定ビ
ームレーダを用いることができ、距離検出手段が簡単に
構築できる。

【００６５】請求項４の発明では、複数個の検出範囲を
持つ前記距離検出手段の路側障害物の距離検出を終了し
た複数個の距離を用いて走行路の三次元形状を補正する
ようにしたから、距離検出された障害物の検出角度が各
検出範囲から簡単に特定される。これにより、走行路検
出装置を車両に搭載した車両に移動を利用すればマルチ
ビームの固定ビームレーダを用いることができ、距離検
出手段が簡単に構成できる。

【００６６】請求項５の発明では、ビームを掃引させ、
カーブ路などに設置された連続反射体を検出して、検出
された連続反射体の距離、角度情報を用いて走行路の三
次元形状を補正するようにしたから、連続反射体の距
離、角度データをほぼ同時に得ることができ、補正が高
速、かつ、補正タイミングが早くなる効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成を示すブロック図である。

【図２】本発明の第１の実施例の構成を示すブロック図
である。

【図３】第１実施例におけるレーダの検出範囲を示す図
である。

【図４】障害物の検出開始距離と検出終了距離の検出フ
ローである。

【図５】先行車検出のためのフローである。

【図６】道路形状検出のためのフローである。

【図７】ウインドウ内での直線を検出する説明図であ
る。

【図８】ウインドウ内での直線検出のためのフローであ
る。

【図９】パラメータ補正のためのフローである。

【図１０】障害物の検出値の説明図である。

【図１１】先行車検出のためのフローである。

【図１２】先行車検出の説明図である。

【図１３】警報発生のためのフローである。

【図１４】第２の実施例におけるビームの配置を示す図
である。

【図１５】第２の実施例におけるパラメータの補正フロ
ーである。

【図１６】障害物の検出距離と道路の関係を示す図であ
る。

【図１７】第３の実施例におけるスキャニングレーダの
掃引範囲を示す図である。

【図１８】スキャニングレーダの検出値と走行路の関係
を示す図である。

【図１９】ウインドウの設定およびウインドウ内で走行
路の検出を示す図である。

【図２０】認識された自車走行路を示す図である。

【符号の説明】

１１撮像手段１２走行路検出手段１３距離検出手段１４路側障害物検出手段１５走行路形状補正手段２１ビデオカメラ２２画像処理装置２３車速センサ２４、２４Ａ、２４Ｂ、距離検出装置２５接近度判断装置２６警報装置

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】車両前方の路面画像を採取する撮像手段
と、路面画像を画像処理して、路面上の白線を検出し走
行路の三次元形状と走行路に対する車両の相対位置関係
とを識別する走行路検出手段とを有する走行路検出装置
において、車両前方の特定方向範囲内の障害物までの距
離を検出する距離検出手段と、検出した距離の変化より
検出した障害物が路側の停止障害物であることを検出す
る路側障害物検出手段と、該路側障害物検出手段で検出
された路側障害物までの距離情報をもとに前記走行路検
出装置で識別される走行路の三次元形状を補正する走行
路形状補正手段とを設けたことを特徴とする走行路検出
装置。
【請求項２】前記走行路形状補正手段は、走行路の三
次元形状のうち、平面曲率に相当するパラメータを補正
することを特徴とする請求項１記載の走行路検出装置。
【請求項３】前記距離検出手段は、固定された検出範
囲を有し、前記走行路形状補正手段は、路側障害物の距
離検出を開始した距離と終了した距離をもとにして、走
行路の三次元形状を補正することを特徴とする請求項１
または２記載の走行路検出装置。
【請求項４】前記距離検出手段は、固定された複数個
の検出範囲を有し、前記走行路形状補正手段は、距離検
出手段の各検出範囲における距離検出を終了した距離を
もとにして、走行路の三次元形状を補正することを特徴
とする請求項１または２記載の走行路検出装置。
【請求項５】前記距離検出手段は、距離検出方向の狭
い検出範囲を左右方向に掃引することにより、障害物ま
での角度と距離を検出するスキャニング型レーダであ
り、複数の障害物までの角度と距離より、カーブ路など
に設置された連続反射体を検出し、前記走行路形状補正
手段は、その連続反射体の距離と角度情報をもとに、走
行路の三次元形状を補正することを特徴とする請求項１
または２記載の走行路検出装置。