JPH09319872A - 道路白線検出装置と曲率半径計算装置とナビゲーション装置 - Google Patents

道路白線検出装置と曲率半径計算装置とナビゲーション装置

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JPH09319872A
JPH09319872A JP8133191A JP13319196A JPH09319872A JP H09319872 A JPH09319872 A JP H09319872A JP 8133191 A JP8133191 A JP 8133191A JP 13319196 A JP13319196 A JP 13319196A JP H09319872 A JPH09319872 A JP H09319872A
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white line
curve
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伸彦 安井
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篤 飯阪
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Abstract

(57)【要約】 【課題】道路白線を高速にかつ滑らかに検出することを
目的とする。 【解決手段】道路画像撮影手段１から車両前方の道路画
像を入力し、一旦画像データメモリ手段２に記憶する。
輪郭点抽出手段３で道路の左右の白線の輪郭点を求め
る。曲線検出手段４において道路白線に対応する曲線を
多項式として複数個検出する。ハフ変換手段５でハフ空
間にその曲線係数に対応する点を配置する。ハフ変換曲
線検出手段６で前記ハフ空間に配置された点の位置を求
め、道路白線の画像面での式を算出する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、道路白線を検出す
る道路白線検出装置と、道路の曲率半径を近似する曲率
半径計算装置と、ナビゲーション装置に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】従来、道路白線検出装置は特開平５−１
５１３４１号に記載されたものが知られている。図１６
に従来の道路白線検出装置の構成示す。すなわち、車両
前方の道路画像を撮影する画像入力手段１００と、前記
画像入力手段１００からの信号を入力してエッジ点を抽
出する前処理手段１０１と、前回の演算時における直線
式の近傍にウインドウを設定しその設定された各ウイン
ドウ内における複数のエッジ点の座標を計測し直線近似
によって複数の直線式を求める直線適合手段１０２と、
前記求められた複数の直線式に基づき各直線式間の誤差
の２乗和が最小となるように消失点のｘ，ｙ座標と該消
失点を通る各直線の傾きに対応する量とを推定して今回
の結果とする直線・消失点決定手段１０４と、前記前処
理手段１０１の結果と前記直線適合手段１０２の検出結
果とに基づいレーンマーカに対応するエッジ点を抽出す
るエッジ点追跡手段１０３と、前記抽出されたエッジ点
に曲線式を当てはめ曲線の曲率を検出する曲線適合手段
１０５と、前記曲線適合手段１０５の結果を平滑する平
滑手段１０６から構成されている。
【０００３】従来、道路の曲率半径検出装置は特開平２
−１１５９０５号に記載されたものが知られている。図
１７に従来の道路の曲率半径検出装置の構成を示す。す
なわち、外界の画像を撮る撮像手段１０７と、該画像か
ら走行路目標並びに該目標と移動車との相対的位置関係
を検出する検出手段１０８、該相対的位置関係に基づい
て所定の関数に規定される起動を創成手段１０９と、該
創成軌道にしたがって移動車の走行制御を行なう制御手
段１１０から構成されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】この従来の道路白線検
出装置においては、最小自乗法で曲線の当てはめを行な
っているためにノイズの影響を受けやすく正確な白線検
出ができなかった。
【０００５】また、従来の道路曲率半径検出装置におい
て、遠方の注視点に基づいてカーブの曲率半径を決定す
るために誤差が大きく正確な曲率半径を求めることがで
きなかった。
【０００６】また、従来の車載ナビゲーション装置は、
規定の地図情報のみで走行中の情報を入れることができ
なかった。また、複数車線走行時に正確な運転者誘導が
難しかった。
【０００７】本発明は、このような従来の課題を考慮
し、高速にそして正確に滑らかな曲線として白線を検出
できる装置を提供すること、また簡単な方式によって精
度の高い曲率半径を求めることができる道路曲率半径検
出装置を提供すること、また独自の道路情報を作成で
き、再度同じ道路を走行する場合事前に情報を得ること
ができ、また運転者を具体的な情報で目的地まで誘導で
きるナビゲーション装置を提供することを目的とするも
のである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に本発明は、車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手
段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データをス
トアする画像データメモリ手段と、前記画像データメモ
リ手段にストアされている道路画像データを使用して道
路白線に対応する輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、
前記輪郭点抽出手段からの道路白線に対応した輪郭点の
うち複数個を使用してスプライン曲線を算出する曲線検
出手段と、前記曲線検出手段において求めた曲線の係数
を使用してハフ空間の対応するアキュミュレータ配列に
一定の数値を加えるハフ変換手段と、前記ハフ変換手段
のアキュミュレータのうち極大点から対応する曲線を検
出するハフ変換曲線検出手段とを備えたものである。
【０００９】また、車両前方の道路を撮影する道路画像
撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像デー
タをストアする画像データメモリ手段と、前記画像デー
タメモリ手段にストアされている道路画像データを使用
して道路白線に対応する輪郭点を抽出する輪郭点抽出手
段と、前記輪郭点抽出手段からの道路白線に対応した輪
郭点を使用し画像の縦方向に区分した輪郭点から各区分
のスプライン曲線を算出する区分曲線検出手段と、前記
区分曲線検出手段において求めた曲線を記憶する区分曲
線記憶手段と、前記区分曲線記憶手段に記憶された曲線
を画像上に描きその画像の解像度を下げる解像度変換手
段と、前記解像度変換手段からの画像を使用して再度輪
郭点を求める曲線輪郭点検出手段と、前記曲線輪郭点検
出手段からの輪郭点を使用して再度スプライン曲線を求
める総合曲線検出手段とを備えたものである。
【００１０】また、車両前方の道路を撮影する道路画像
撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像デー
タから白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段
と、地図上の道路データがストアさている地図データベ
ースと、ＧＰＳからの電波を受信して車両の位置を推測
するＧＰＳ車両位置計算手段と、車両の車輪速を計測す
る車輪速計測手段と、前記車輪速計測手段からの車速パ
ルスと前記地図データベースから道路データに基づいて
マップマッチングで地図上の車両位置を推測するマップ
マッチング手段と、前記ＧＰＳ車両位置計算手段からの
ＧＰＳによる推測車両位置と前記マップマッチング手段
からの推測車両位置を用いて正確な車両位置を決定する
車両位置決定手段と、前記車両位置決定手段からの車両
位置に基づいて前記地図データベースから車両前方の道
路データを検索する前方道路データ検索手段と、前記前
方道路データ検索手段からの道路データに基づいて予め
画像上での道路形状を算出し前記輪郭点抽出手段の輪郭
点から予測道路形状との相関を算出して道路白線を抽出
する道路白線抽出手段とを備えたものものである。ま
た、車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前
記道路画像撮影手段からの道路画像データから白線に対
応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、予め前記道
路画像撮影手段の路面からの高さと伏角から道路の形状
パターンを複数ストアしている道路形状パターン記憶手
段と、前記道路形状パターン記憶手段と前記輪郭点抽出
手段の輪郭点から記憶している道路形状との相関を求め
て道路白線を抽出する道路白線抽出手段とを備えたもの
である。
【００１１】また、車両前方の道路を撮影する道路画像
撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像デー
タから白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段
と、前記輪郭点抽出手段の道路に対応する輪郭点を用い
て車両前方から任意距離離れた２つの位置での接線を求
める接線算出手段と、前記接線算出手段からの接線を実
世界座標系に変換する座標変換手段と、前記座標変換手
段で求めた前記実世界座標系での接線の成す角度から車
両が走行している車線の曲率半径を近似計算する曲率半
径算出手段とを備えたものである。
【００１２】また、車両前方の道路を撮影する道路画像
撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像デー
タから白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段
と、前記輪郭点抽出手段からの輪郭点を使用して自車両
が走行している道路および道路の車線の白線を検出する
白線検出手段と、地図上の道路データがストアされてい
る地図データベースと、ＧＰＳからの電波を受信して車
両の位置を推測するＧＰＳ車両位置計算手段と、前記白
線検出手段からの画像内の白線位置や形状から車線幅や
車線数を求める道路状態検出手段と、前記道路状態検出
手段からの道路幅や車線数を前記ＧＰＳ車両位置計算手
段からの車両の現在位置にしたがって前記地図データベ
ースの道路情報に関連付けて記憶する道路状態記憶手段
と、前記ＧＰＳ車両位置計算手段からの車両現在位置と
前記地図データベースからの地図情報と前記道路状態記
憶手段に記憶されている現在走行している道路情報を表
示する表示手段とを備えたものである。
【００１３】また、車両前方の道路を撮影する道路画像
撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像デー
タから白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段
と、前記輪郭点抽出手段からの輪郭点を使用して自車両
が走行している道路および道路の車線の白線を検出する
白線検出手段と、地図上の道路データがストアされてい
る地図データベースと、走行目的地を入力する目的地入
力手段と、前記目的地入力手段から目的地情報と前記地
図データベースからの道路データから走行すべき経路を
求める走行経路決定手段と、ＧＰＳからの電波を受信し
て車両の位置を推測するＧＰＳ車両位置計算手段と、前
記地図データベースからの道路データと前記走行経路決
定手段からの走行経路とＧＰＳ車両位置計算手段からの
推定車両現在位置と前記白線検出手段からの道路の車線
数および自車両の走行している車線情報を使用して走行
すべき車線を決定し車両の移動方向と車線位置を決定す
る誘導手段と、前記誘導手段から移動方向情報と車線位
置情報を運転者に知らせる情報指示手段とを備えたもの
である。
【００１４】以上のように、要するに、本発明は、白線
を高速に求めるために予め複数のスプライン曲線で求め
道路白線に相当する曲線の係数を使用してハフ空間上の
点を求めて道路白線を検出する装置と、滑らかにカーブ
を検出するために高精細度画像から低解像度画像を使用
して道路白線を検出する装置と、地図データベースを使
用して前方カーブの形状を予測して道路白線を検出する
装置と、道路曲率半径を容易に求めるために道路白線の
２つの接線のなす角から道路の曲率半径を近似する曲率
半径計算装置と、走行した道路の情報を記憶するナビゲ
ーション装置と、自車両の走行している車線および車線
位置から運転者を誘導するナビゲーション装置である。
【００１５】その結果、本発明は、予め複数のスプライ
ン曲線で求めた曲線の係数を使用してハフ空間の点を決
め、曲線検出することで、高速に白線を曲線として検出
できる、またナビゲーションの地図データベースの道路
データからこれから走行する道路の形状情報をもらい車
両前方のカーブを検出するので道路白線を正確に検出で
き、また、予め記憶しておいた道路の形状パターンと道
路白線輪郭点との相関をとるので正確に検出できる。ま
た、本発明は、道路に対応する輪郭点を用いて車両前方
から任意距離離れた２つの位置での接線を求め、接線の
成す角度から車両が走行している車線の曲率半径を近似
計算するので誤差の予測ができ正確に求めることができ
る。また、本発明では、車線幅や車線を計測することに
より独自の地図を作成することができ再度の走行時に事
前情報として利用することができる、また車両の走行し
ている車線位置や車線数を検出して運転者を正確に誘導
することができる。
【００１６】
【発明の実施形態】以下、本発明の実施の形態について
図面を参照して説明する。
【００１７】（実施の形態１）図１は本発明の一実施の
形態にかかる道路白線検出装置を示し、図１において、
１は道路画像撮影手段、２は画像データメモリ手段、３
は輪郭点抽出手段、４は曲線検出手段、５はハフ変換限
定手段、６はハフ変換手段、７はハフ変換曲線検出手段
である。以上のように構成された道路白線検出装置につ
いて、以下、その動作を述べる。
【００１８】基本的動作としては、まず、道路画像撮影
手段１から車両前方の道路画像を入力する。その入力し
た道路画像データを一旦画像データメモリ手段２に記憶
する。輪郭点抽出手段３において、前記画像データメモ
リ手段２に記憶している道路画像データを使用してエッ
ジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を
設定し、画像底部から上方に向けて画像の中心から左右
方向に前記閾値を最初に越えるエッジ強度を見つけ、そ
れを道路の左右の白線の輪郭点とする。曲線検出手段４
において、図２に示すように前記輪郭点を使用して道路
白線に対応する曲線を多項式として複数個検出する。ハ
フ変換限定手段５で前記曲線検出手段４で求めた曲線の
うちすべての輪郭点を使用して求めた多項式曲線の係数
を使用してハフ空間の限定領域を決める。図３に示すよ
うに次にハフ変換手段５において、前記複数の曲線の式
の係数を使用してハフ空間にその曲線係数に対応する点
を配置する。ハフ変換曲線検出手段６において、前記ハ
フ空間に配置された点の位置を求め、その点から道路白
線の画像面での式を算出する。
【００１９】次に、上述した処理の流れを具体的に図４
のフローチャートを用いて説明する。
【００２０】まず、ステップ１においてハフ空間のアキ
ュミュレータをすべて０にし、カウンタｋも０にする。
ステップ２において、画像データメモリ手段２にストア
されている画像データにおいてSobelフィルタを使用し
てエッジ強度を求める。ステップ３において、エッジデ
ータを使用して閾値を次のように計算する。
【００２１】
【数１】th=0.8×max+0.2×mean ここで、thは閾値、maxは画像中のエッジ強度の最大
値、meanはエッジ強度の平均値である。ステップ４にお
いて、画像底部から上方に向けてエッジ画像の中心から
左右方向にこの閾値thを初めて越える点を検索する。初
めてこの閾値を越えた点を左右白線の輪郭点とする。ス
テップ５で左右の輪郭点それぞれで全部を使用してスプ
ライン曲線を算出し、その係数を中心に±αだけの領域
をハフ空間上に作る。ステップ６で、左右の輪郭点を使
用して別々に白線の画像上での式を求める。左白線に対
応する輪郭点Ｎ個のうちｎ個を選択し、スプライン補間
式として次のようなこの点の近似式を求める。右白線も
同様に近似多項式を求める。
【００２２】
【数２】y=amxm+am-1xm-1+...+a0 ステップ７において、この多項式の係数に対応し、ステ
ップ５で限定されたハフ空間上のアキュミュレータに１
を足し、ｋにも１を足す。もし、ステップ８においてｋ
がｋｍａｘより小さければステップ６を繰り返し、白線
に対応する輪郭点Ｎ個のうち別のｎ個を選択し同様に多
項式を求める。もし、ｋｍａｘ以上であれば、ステップ
９でハフ空間上のアキュミュレータのうち最も数字の大
きいものを選び、それに対応する多項式の係数を求め
る。ステップ１０でその係数で作られる多項式を道路白
線の画像上での式とする。
【００２３】以上のようにして高速に曲線として道路白
線を検出することができ、滑らかな曲線として白線を検
出できる。なお、処理において前回求めたハフ空間上の
アキュミュレータを中心に一定範囲領域のみ使用するよ
うに領域限定を行なって一層の高速化を図ることもでき
る。
【００２４】（実施の形態２）図５は本発明の他の実施
の形態の道路白線検出装置を示し、図５において１１は
道路画像撮影手段、１２は画像lデータメモリ手段、１
３は輪郭点抽出手段、１４は区分曲線検出手段、１５は
区分曲線記憶手段、１６は解像度変換手段、１７は曲線
輪郭点検出手段、１８は総合曲線検出手段である。以上
のように構成された白線検出方法について、以下、その
動作を述べる。
【００２５】基本的動作としては、まず、道路画像撮影
手段１１から車両前方の道路画像を入力する。その入力
した道路画像データを一旦画像データメモリ手段１２に
記憶する。輪郭点抽出手段１３において、前記画像デー
タメモリ手段１２に記憶している道路画像データを使用
してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさか
ら閾値を設定し、画像底部から上方に向けて画像の中心
から左右方向に前記閾値を越えるエッジ強度を見つけ、
それを道路の左右の白線の輪郭点とする。図６に示すよ
うに区分曲線検出手段１４で画像を縦方向にｎ等分し、
前記輪郭点を使用してその分割区間内の曲線をスプライ
ン補間式を使用して求める。区分曲線記憶手段１５で前
記区分曲線検出手段１４で求めた曲線の式をメモリして
おく。解像度変換手段１６において区分曲線記憶手段１
５に記憶されている曲線の式を使用して画像データ上に
曲線を描きその画像の解像度を下げる。曲線輪郭点検出
手段１７において低解像度の画像から再びエッジ強度を
算出し、そのエッジ強度から閾値を算出して道路白線の
輪郭点を求める。総合曲線検出手段１８において、画像
全体の白線をスプライン補間式を使用して求める。
【００２６】次に、上述した処理の流れを具体的に図７
のフローチャートを用いて説明する。
【００２７】まず、ステップ１においてカウンタｋを０
にする。ステップ２において、画像データメモリ手段に
ストアされている画像データでSobelフィルタを使用し
てエッジ強度を求める。ステップ３において、エッジデ
ータを使用して閾値を次のように計算する。
【００２８】
【数１】th=0.8×max+0.2×mean ここで、thは閾値、maxは画像中のエッジ強度の最大
値、meanはエッジ強度の平均値である。ステップ４にお
いて、画像底部から上方に向けてエッジ画像の中心から
左右方向にこの閾値thを初めて越える点を検索する。初
めてこの閾値を越えた点を左右白線の輪郭点とする。ス
テップ５において画像を縦方向にｎ等分する。ステップ
６において各区間内の輪郭点を使用して次のような区間
内の曲線の近似多項式を求める。
【００２９】
【数２】y=amxm+am-1xm-1+...+a0 ステップ７において、各区間の曲線の式に基づいて曲線
を書き込む。ステップ８においてsinc関数を使用して解
像度を下げる。ステップ９において、ｋ＝ｋ＋１を実行
する。ステップ１０においてｋがｋｎ以上か確かめる。
もし、ｋｎ以下であればステップ１１でｎをｎ／２にし
てステップ２に戻る。ｋｎ以上であればステップ１２で
ステップ２と同様にしてエッジ強度を求める。次に、ス
テップ１３で閾値を求めて，ステップ１４でステップ４
と同様にして輪郭点を求める。ステップ１５で画像全体
の左右道路に対応する輪郭点をそれぞれ使用して曲線多
項式を求め、これを道路白線の式とする。
【００３０】このような方法で白線を検出することによ
って、高速に曲線として検出できる。また、滑らかな曲
線として検出できる。
【００３１】（実施の形態３）図８は、本発明の別の実
施の形態の道路白線検出装置を示し、図８において、２
１は道路画像撮影手段、２２は輪郭点抽出手段、２３は
地図データベース、２４はＧＰＳ車両位置計算手段、２
５は車輪速計測手段、２６はマップマッチング手段、２
７は車両位置決定手段、２８は前方道路データ検索手
段、２９は道路白線抽出手段である。以上のように構成
された道路白線検出装置について、以下、その動作を述
べる。
【００３２】基本的動作としては、まず、道路画像撮影
手段２１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽
出手段２２において、前記道路画像撮影手段２１からの
道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体の
エッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上
方に向けて画像の中心から左右方向に前記閾値を越える
エッジ強度を見つけそれを道路の左右の白線の輪郭点と
する。さらに、マップマッチング手段２６において地図
データベース２３からの地図データと車輪速計測手段２
５からの車速パルスによって車両の現在位置を検出して
いる。車両位置決定手段２７では、前記マップマッチン
グ手段２６による車両位置とＧＰＳ車両位置計算手段２
４による車両位置データによって正確な車両位置を算出
する。前方道路データ検索手段２８では車両位置決定手
段２７からの現在車両位置のデータにしたがって地図デ
ータベース２３から車両前方の道路形状データを検索す
る。道路白線抽出手段２９では前記前方道路データ検索
手段２８からの道路形状を画像平面の座標に変換して前
記輪郭点抽出手段２２からの輪郭点の中から道路白線に
対応する輪郭点を選んで、その輪郭点を使用して道路白
線を検出する。
【００３３】次に、上述した処理の流れを具体的に図９
のフローチャートを用いて説明する。
【００３４】まず、ステップ１においてカウンタｋを０
にする。ステップ２において、画像データからSobelフ
ィルタを使用してエッジ強度を求める。ステップ３にお
いて、エッジデータを使用して閾値を次のように計算す
る。
【００３５】
【数１】th=0.8×max＋0.2×mean ここで、thは閾値、maxは画像中のエッジ強度の最大
値、meanはエッジ強度の平均値である。ステップ４にお
いて、画像底部から上方に向けてエッジ画像の中心から
左右方向にこの閾値thを初めて越える点を検索する。初
めてこの閾値を越えた点を左右白線の輪郭点とする。ス
テップ５において、車両の地図上の現在位置（Ｘ，Ｙ）
から地図データベースの前方道路データを取り出す。ス
テップ６において前方道路データを図１０に示す世界座
標系（ｘ，ｙ，ｚ）から見た時の画像平面上の線図形に
透視変換の式にしたがって変換する。ステップ７におい
てｋに１を足す。ステップ８において、前記の輪郭点と
変換画像の相関をとる。ステップ９において、もしｋが
ｋ０より小さければ、ステップ１０において地図データ
ベースのデータをｙ軸の周りにθだけ回転した画像を作
成し、ステップ７に戻る。もしｋがｋ０よりも大きけれ
ば、ステップ１１において相関値の最も大きかった画像
を道路の白線とする。
【００３６】このように白線を検出することで正確に車
両前方の白線を検出できる。
【００３７】（実施の形態４）図１１は、本発明の他の
実施の形態の道路白線検出装置を示し、図１１において
４１は道路画像撮影手段、４２は輪郭点抽出手段、４３
は道路形状パターン記憶手段、４４は道路白線検出手段
である。以上のように構成された道路白線検出装置につ
いて、以下、その動作を述べる。
【００３８】基本的動作としては、まず、道路画像撮影
手段４１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽
出手段４２において、前記道路画像撮影手段４１からの
道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体の
エッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上
方に向かって画像の中心から左右方向に前記閾値を越え
るエッジ強度を見つけそれを道路の左右の白線の輪郭点
とする。一方道路形状パターン記憶手段４３では前記道
路画像撮影手段４１の路面からの高さと水平からの伏角
から見える各種道路パターンをあらかじめ記憶してお
く。道路白線検出手段４４では前記輪郭点抽出手段４２
で求めた左右の白線の輪郭点と前記道路形状パターン記
憶手段４３に記憶している道路形状パターンの相関値を
計算し、最も相関の高いものを車両前方の道路形状と判
断する。
【００３９】（実施の形態５）図１２は、本発明の一実
施の形態にかかる道路曲率半径算出装置を示し、図１２
において、５１は道路画像撮影手段、５２は輪郭点抽出
手段、５３は接線算出手段、５４は座標変換手段、５５
は曲率半径算出手段である。以上のように構成された道
路曲率半径算出装置について、以下、その動作を述べ
る。
【００４０】基本的動作としては、まず、道路画像撮影
手段５１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽
出手段５２において、前記道路画像撮影手段５１からの
道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体の
エッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上
方に向かって画像の中心から左右方向に前記閾値を越え
るエッジ強度を見つけそれを道路の左右の白線の輪郭点
とする。接線算出手段５３において前記輪郭点を使用し
て、世界座標系の直線距離でＬ離れた２点での接線を求
める。接線は２点のそれぞれの近傍ｎ個を用いて直線を
検出するハフ変換を使用して求める。次に座標変換手段
５４において、透視変換を使用して前記２本の接線を世
界座標系に変換する。曲率半径算出手段５５において、
図１３に示すように２つの接線が成す角αを求める。∠
ＡＯＣ＝∠ＢＯＣ＝α／２なので、
【００４１】
【数３】Ｒ＝ＡＣ／tan（α／２） ここで ＡＣ≒Ｌ／２ として Ｒ＝Ｌ／２tan（α／２） このように道路曲率半径算出方法では、簡単な方式によ
って精度の高い曲率半径を求めることができる。
【００４２】（実施の形態６）図１４は、本発明の一実
施の形態のナビゲーション装置を示し、図１４におい
て、６１は道路画像撮影手段、６２は輪郭点抽出手段、
６３は白線検出手段、６４は地図データベース、６５は
ＧＰＳ車両位置計算手段、６６は道路状態検出手段、６
７は道路状態記憶手段、６８は表示手段である。以上の
ように構成されたナビゲーション装置について、以下、
その動作を述べる。
【００４３】基本的動作として、まず、道路画像撮影手
段６１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽出
手段６２において、前記道路画像撮影手段６１からの道
路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエ
ッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方
に向かって画像の中心から左右に前記閾値を越えるエッ
ジ強度を見つけそれを道路の白線の輪郭点とする。白線
検出手段６３において前記輪郭点からハフ変換を使用し
て直線としてすべての白線を検出する。検出白線を使用
して道路状態検出手段６６において道路の車線を求め
る。また、走行している車線の左右検出白線間の幅から
走行車線の世界座標系における幅を求める。一方、道路
状態記憶手段６７において、ＧＰＳ車両位置計算手段６
５からの車両の現在位置情報を使用して前記道路状態検
出手段６６からの車線数と車線幅を地図データベース６
４の地図情報に基づいて記憶する。表示手段６８ではＧ
ＰＳ車両位置計算手段６５からの車両の現在位置情報に
基づいて地図データベース６４からの地図情報を表示す
るとともに、地図情報に関連して記憶し、目的地までの
車線数や車線幅を表示する。
【００４４】一度走行した道路の車線数や車線幅を地図
に関連づけて記憶することにより、再度同じ道路を走行
する場合、事前に道路情報を得ることができる。
【００４５】（実施の形態７）図１５は、本発明の他の
実施の形態のナビゲーション装置を示し、図１５におい
て、７１は道路画像撮影手段、７２は輪郭点抽出手段、
７３は白線検出手段、７４は道路状態検出手段、７５は
地図データベース、７６は目的地入力手段、７７は走行
経路決定手段、７８はＧＰＳ車両位置計算手段、７９は
誘導手段、７０は情報指示手段である。以上のように構
成されたナビゲーション装置について、以下、その動作
を述べる。
【００４６】基本的動作としては、まず、道路画像撮影
手段７１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽
出手段７２において、前記道路画像撮影手段７１からの
道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体の
エッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上
方に向かって画像の中心から左右方向に前記閾値を越え
るエッジ強度を見つけそれを道路の白線の輪郭点とす
る。白線検出手段７３において前記輪郭点からハフ変換
を使用して直線としてすべての白線を検出する。検出白
線を使用して道路状態検出手段７４において道路の車線
数および走行車線の位置を求める。地図データベース７
５の地図情報と目的地入力手段７６の運転者が入力した
目的地から走行ルートを走行経路決定手段７７で求め
る。誘導手段７９においてＧＰＳ車両位置計算手段７８
からの車両位置情報と、それによる地図データベースか
らの地図情報と走行経路決定手段７７からの目的地まで
の走行ルートとを使用して、走行すべき車線を決定し、
道路状態検出手段７４において求めた走行車線および走
行車線の位置を用いて車線変更情報を作成する。情報指
示手段７０によって車線変更情報を運転者に知らせる。
【００４７】画像撮影手段による道路画像から走行車線
の位置を認識することで、経路誘導のための具体的な情
報を運転者に提供することができる。
【００４８】なお、本発明の各手段は、コンピュータを
用いてソフトウェア的に実現し、あるいはそれら各機能
を有する専用のハード回路を用いて実現する事が出来
る。
【００４９】
【発明の効果】以上述べたところから明らかなように、
本発明によれば、道路白線検出装置は、高速にそして正
確に滑らかな曲線として白線を検出できる。
【００５０】また道路曲率半径算出装置は簡単な方式に
よって精度の高い曲率半径を求めることができる。
【００５１】ナビゲーション装置では独自の道路情報を
作成でき、再度同じ道路を走行する場合事前に情報を得
ることができ、また運転者を具体的な情報で目的地まで
誘導できる効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態による道路白線検出装置
を示すブロック図
【図２】図１の実施の形態において、輪郭点を使用して
求めた多項式曲線の一例を示す図
【図３】図１の実施の形態において、ハフ空間に多項式
の係数に対応した点を配置した図
【図４】図１の実施の形態において、道路白線検出の処
理フローの図
【図５】本発明の一実施の形態による道路白線検出装置
を示すブロック図
【図６】図５の実施の形態において、区分区間で求めた
曲線の一例を示す図
【図７】図５の実施の形態における道路白線検出の処理
フローの図
【図８】本発明の一実施の形態による道路白線検出装置
を示すブロック図
【図９】図８の実施の形態における道路白線検出の処理
フローの図
【図１０】世界座標系を示す図
【図１１】本発明の一実施の形態による道路白線検出装
置を示すブロック図
【図１２】本発明の一実施の形態による道路曲率半径計
算装置を示すブロック図
【図１３】図１２の実施の形態における曲率半径算出方
法を示す図
【図１４】本発明の一実施の形態によるナビゲーション
装置を示すブロック図
【図１５】本発明の一実施の形態によるナビゲーション
装置を示すブロック図
【図１６】従来の道路白線検出装置のブロック図
【図１７】従来の道路曲率半径計算装置のブロック図
【符号の説明】
１、１１、２１、４１、１５、６１、７１ 道路画像撮
影手段 ２、１２ 画像データメモリ手段 ３、１３、２２、４２、５２、６２、７２ 輪郭点抽出
手段 ４ 曲線検出手段 ５ ハフ変換限定手段 ６ ハフ変換手段 ７ ハフ変換曲線検出手段 １４ 区分曲線検出手段 １５ 区分曲線記憶手段 １６ 解像度変換手段 １７ 曲線輪郭点検出手段 １８ 総合曲線検出手段 ２３、６４、７５ 地図データベース ２４、６５、７８ ＧＰＳ車両位置計算手段 ２５ 車輪速度計測手段 ２６ マップマッチング手段 ２７ 車両位置決定手段 ２８ 前方道路データ検索手段 ２９ 道路白線抽出手段 ４３ 道路形状パターン記憶手段 ４４ 道路白線検出手段 ５３ 接線算出手段 ５４ 座標変換手段 ５５ 曲率半径算出手段 ６３、７３ 白線検出手段 ６６、７４ 道路状態検出手段 ６７ 道路状態記憶手段 ６８ 表示手段 ７０ 情報指示手段 ７６ 目的地入力手段 ７７ 走行経路決定手段 ７９ 誘導手段
───────────────────────────────────────────────────── 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 1/0969 Ｇ０８Ｇ 1/16 Ｃ 1/16 Ｇ０９Ｂ 29/00 Ｆ Ｇ０９Ｂ 29/00 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３８０

Claims (8)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手
    段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データをス
    トアする画像データメモリ手段と、前記画像データメモ
    リ手段にストアされている道路画像データを使用して道
    路白線に対応する輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、
    前記輪郭点抽出手段からの道路白線に対応した輪郭点を
    使用して多項式曲線を算出する曲線検出手段と、前記曲
    線検出手段において求めた多項式曲線を使用してハフ変
    換の領域を限定するハフ変換限定手段と、前記曲線検出
    手段からの多項式曲線と前記ハフ変換限定手段により限
    定されたハフ変換領域を使用してハフ変換を行なうハフ
    変換手段と、アキュミュレータのうち極大点のものを求
    め対応する曲線を検出するハフ変換曲線検出手段とを備
    え、予めスプライン曲線で求めた曲線の係数を使用して
    ハフ変換の曲線検出領域を限定することで高速に白線を
    曲線として検出できる道路白線検出装置。
  2. 【請求項２】曲線検出手段において、道路白線に対応し
    た輪郭点のうち複数個を使用して複数のスプライン曲線
    を算出し、前記ハフ変換手段において前記曲線検出手段
    で求めた複数の曲線の係数を使用して前記ハフ変換限定
    手段で限定されたハフ空間の曲線係数に対応するアキュ
    ミュレータ配列に一定の数値を加えることを特徴とする
    請求項１記載の道路白線検出装置。
  3. 【請求項３】車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手
    段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データをス
    トアする画像データメモリ手段と、前記画像データメモ
    リ手段にストアされている道路画像データを使用して道
    路白線に対応する輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、
    前記輪郭点抽出手段からの道路白線に対応した輪郭点を
    使用し画像の縦方向に区分した輪郭点から各区分の多項
    式曲線を算出する区分曲線検出手段と、前記区分曲線検
    出手段において求めた曲線を記憶する区分曲線記憶手段
    と、前記区分曲線記憶手段に記憶された曲線を画像上に
    描きその画像の解像度を下げる解像度変換手段と、前記
    解像度変換手段からの画像を使用して再度輪郭点を求め
    る曲線輪郭点検出手段と、前記曲線輪郭点検出手段から
    の輪郭点を使用して再度多項式曲線を求める総合曲線検
    出手段とを備え、高精細度の画像データから道路白線に
    対応する曲線を求め、さらにその画像を低解像度の画像
    にしてさらに滑らかな曲線を検出する道路白線検出装
    置。
  4. 【請求項４】車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手
    段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データから
    白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、地
    図上の道路データがストアさている地図データベース
    と、ＧＰＳからの電波を受信して車両の位置を推測する
    ＧＰＳ車両位置計算手段と、車両の車輪速を計測する車
    輪速計測手段と、前記車輪速計測手段からの車速パルス
    と前記地図データベースから道路データに基づいてマッ
    プマッチングで地図上の車両位置を推測するマップマッ
    チング手段と、前記ＧＰＳ車両位置計算手段からのＧＰ
    Ｓによる推測車両位置と前記マップマッチング手段から
    の推測車両位置を用いて正確な車両位置を決定する車両
    位置決定手段と、前記車両位置決定手段からの車両位置
    に基づいて前記地図データベースから車両前方の道路デ
    ータを検索する前方道路データ検索手段と、前記前方道
    路データ検索手段からの道路データに基づいて、予め画
    像上での道路形状を算出し前記輪郭点抽出手段の輪郭点
    から予測道路形状との相関を求めて道路白線を抽出する
    道路白線抽出手段とを備え、地図データベースの道路情
    報を使用して画像上での白線形状を予測して道路画像デ
    ータ上の白線を検出する道路白線検出装置。
  5. 【請求項５】車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手
    段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データから
    白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、予
    め前記道路画像撮影手段の路面からの高さと伏角から道
    路の形状パターンを複数ストアしている道路形状パター
    ン記憶手段と、前記道路形状パターン記憶手段と前記輪
    郭点抽出手段の輪郭点から記憶している道路形状との相
    関を求めて道路白線を抽出する道路白線抽出手段とを備
    え、道路形状パターンのデータベースを使用して道路画
    像データ上の白線を検出する道路白線検出装置。
  6. 【請求項６】車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手
    段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データから
    白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前
    記輪郭点抽出手段の道路に対応する輪郭点を用いて車両
    前方から任意距離離れた２つの位置での接線を求める接
    線算出手段と、前記接線算出手段からの接線を実世界座
    標系に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で求
    めた前記実世界座標系での接線の成す角度から車両が走
    行している車線の曲率半径を近似計算する曲率半径算出
    手段とを備え、道路白線の２つの接線の成す角から車線
    の曲率半径を近似する曲率半径計算装置。
  7. 【請求項７】車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手
    段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データから
    白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前
    記輪郭点抽出手段からの輪郭点を使用して自車両が走行
    している道路および道路の車線の白線を検出する白線検
    出手段と、地図上の道路データがストアされている地図
    データベースと、ＧＰＳからの電波を受信して車両の位
    置を推測するＧＰＳ車両位置計算手段と、前記白線検出
    手段からの画像内の白線位置や形状から車線幅や車線数
    を求める道路状態検出手段と、前記道路状態検出手段か
    らの道路幅や車線数を前記ＧＰＳ車両位置計算手段から
    の車両の現在位置にしたがって前記地図データベースの
    道路情報に関連付けて記憶する道路状態記憶手段と、前
    記ＧＰＳ車両位置計算手段からの車両現在位置と前記地
    図データベースからの地図情報と前記道路状態記憶手段
    に記憶されている現在走行している道路情報を表示する
    表示手段とを備え、走行した道路の車幅や車線数を地図
    と関連付けて記憶することにより再度同じ道路を走行す
    る場合事前情報として運転者に知らせることができるナ
    ビゲーション装置。
  8. 【請求項８】車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手
    段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データから
    白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前
    記輪郭点抽出手段からの輪郭点を使用して自車両が走行
    している道路および道路の車線の白線を検出する白線検
    出手段と、地図上の道路データがストアされている地図
    データベースと、走行目的地を入力する目的地入力手段
    と、前記目的地入力手段から目的地情報と前記地図デー
    タベースからの道路データから走行すべき経路を求める
    走行経路決定手段と、ＧＰＳからの電波を受信して車両
    の位置を推測するＧＰＳ車両位置計算手段と、前記地図
    データベースからの道路データと前記走行経路決定手段
    からの走行経路とＧＰＳ車両位置計算手段からの推定車
    両現在位置と前記白線検出手段からの道路の車線数およ
    び自車両の走行している車線情報を使用して、走行すべ
    き車線を決定し車両の移動方向と車線位置を決定する誘
    導手段と、前記誘導手段から移動方向情報と車線位置情
    報を運転者に知らせる情報指示手段とを備え、画像デー
    タから道路の車線数と現在走行している車線の情報と目
    的地に向かう時に走らなければならない車線の情報から
    運転者に適切な車線を知らせることができるナビゲーシ
    ョン装置。
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