JPH0995194A - 車両前方の物体検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 路上物体の検出精度を高くする。カ−ブ路前
方の物体を極力早期に検出する。 【解決手段】 車両の前後軸に対して水平方向に第１角
度(A)をなす車両前方の、近距離の路面を含む広視野角
の第１シ−ン、および、車両の前後軸に対して水平方向
に第２角度(B,C)をなす車両前方の、遠距離の路面を含
む狭視野角の第２シ−ン、を撮影するための撮影装置(1
6b,16d/26b,26d/36b,36d)；各シ−ンの撮影画面の画像
デ−タに基づき路面上の前方物体を検出する路上物体検
出手段(100〜300)；および、第１シ−ン上の検出した前
方物体の実質上全形が第１シ−ンに入る方向に前記第１
角度(A)を変更し、第２シ−ン上の検出した前方物体の
実質上全形が第２シ−ンに入る方向に前記第２角度(B,
C)を変更する撮影方向制御手段(11,21,31,16e,26e,36
e)；を備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明が属する技術分野】本発明は、車両前方の物体検
出に関し、特に、これに限定する意図ではないが、車両
上において車両前方の、路面を含むシ−ンを撮影し、撮
影画面上で、路面上の走行レ−ン（を区画する白線）お
よび先行車両（又は前方障害物）の検出ならびに先行車
両に対する自車両の距離を検出する、路上物体検出装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】この種の検出装置の一例が、特開昭64-1
5605号公報に開示されている。これにおいては、車両に
搭載された撮影装置で得た、車両前方の路面を含むシ−
ンをｘ，ｙ直交座標系画面に表わす画像デ−タの、ｘ軸
に対して45度の角度をなす方向の微分値を算出してそれ
が設定値以上のｘ，ｙ直交座標上の位置を特徴点とし
て、特徴点の連なりを細線に処理し、所定長以上の細線
を摘出して、車両上のテレビカメラから前方を撮影した
場合の、画面上の白線の特徴に基づいて設定された条件
を満す細線を、路面上の白線と認識する。すなわち自車
が走行中のレ−ンの左，右端白線を表わす二直線を得
る。二直線の交点を求めて、該交点から自車両までの二
直線間の領域（３角形領域）で物体の存否を検出し、物
体を検出すると自車両から該物体までの距離（物体が先
行車両であると車間距離）を算出する。自車が走行中の
レ−ン（自車走行レ−ン）が直線である場合、該レ−ン
上の先行車両はすべて前記３角形領域に存在する（ル−
フは外れても、車底は該領域内にある）。ところが、
左，右端白線を近似する二直線は、カメラに近い位置の
左，右端白線像に基づいて決定されるので、自車レ−ン
が自車前後でカ−ブしていると、あるいは前方でカ−ブ
していると、直線レ−ンの場合には無限遠点と見なしう
る前記二直線の交点は、自車レ−ンの遠方点よりも左
（自車レ−ンが右にカ−ブの場合）又は右（左にカ−ブ
の場合）にずれる。すなわち、前記交点は、自車レ−ン
が右にカ−ブしているときには自車レ−ンの遠方点より
左側にずれ、左にカ−ブしているときには右側にずれ
る。このため、カ−ブがあるところでは、前記３角形領
域内での物体探索のみでは、前方物体（先行車両又は障
害物）、特に遠方に存在する物体、の検知に失敗する確
率が高くなる。

【０００３】特開平１−２７６２１４号公報は、道路沿
いの指標を車両上のカメラで撮影して車両上で車両位置
情報を生成し、車両位置情報と目的地情報とを対比して
最適経路を決定し、決定した経路に従って車両速度およ
び車輪ステアリングを制御する、との車両自動運転を提
案し、道路沿いの指標を撮影するためにカメラの撮影方
向を水平方向および垂直方向に変更する、カメラ用の２
次元姿勢変更機構を提案している。しかしこの提案は、
決定した最適経路の通りに道路が存在すること、ならび
に、該道路上に先行車両が存在しないことを前提として
いる。実際には、現実の道路の追跡（存在確認）および
先行車両の有無ならびに車間距離の確実な検出が必要で
ある。

【０００４】特開平６−１２４３５号公報は、カメラで
先行車両を追跡するために、先行車両像が画面上で実質
上一定サイズとなるように焦点距離およびズ−ムを制御
し、しかも先行車両像が画面上略中央になるようにカメ
ラの姿勢を水平方向および垂直方向に制御する追従装置
を提示している。この追従制御は、最初の先行車両の検
出又は特定、ならびに追従中の先行車両が道をそれて自
車前方から消えたときの、次の先行車両の探索が大前提
となるが、これに関する教示はない。また、追従中の先
行車両が道をそれて自車進行方向から外れるときの、誤
追従に対する処置方の技術の提示もない。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】道路上の走行レ−ンお
よび又は先行車両の検出は、車両が走行しているため、
サ−チすべき距離が長い。例えば、先行車両検出に基づ
いた車間距離自動制御を行なう場合、単純化して言う
と、時速４０Ｋｍ程度の走行中には、３０ｍ程度前方ま
でサ−チすれば一応の安全性は確保されるかも知れない
が、８０Ｋｍ程度の場合には５０ｍ以上の長区間に渡っ
ての先行車両検知が必要となるかも知れない。いずれに
しても、車両走行速度の範囲が広いため、高速走行を想
定すれば５０ｍ以上の長区間を、先行車両が存在するか
否か自動検出するのが好ましい。

【０００６】ところが、近距離では隣接車両の側方接近
やレ−ン変更に備えるため広角度で車両検出するのが好
ましく、カメラを広視野（広角）にするのが良いが、そ
うすると、遠距離の物体分解能が低下し検出精度が悪く
なる。遠距離検出のために狭視野（望遠）にすると、近
距離（特に隣接レ−ン）が漏れて直近車両（特に隣接レ
−ン）が検知できなくなる。加えて、道路がカ−ブして
いる場合には、カ−ブの先が画面から外れ、カ−ブの先
の車両を認識できない。

【０００７】したがって、自車レ−ン上を走行する先行
車両が確実に特定されている場合にこれをタ−ゲットと
して追跡する制御は比較的に簡単であるが、その前段階
の、道路状態（カ−ブ／直進路）の検出，先行車両等の
存否検出および自車レ−ン前方の車両又は物体の検出又
は特定、ならびに、前方の車両又は物体が自車レ−ン上
にあるか否かの確認は、難かしい問題があり、高精度で
このように検出又は特定もしくは確認を行なう技術が望
まれている。

【０００８】本発明は、路上前方、特にカ−ブ路前方、
の物体を極力早期に（それが遠方にある間に）検出する
ことを第１の目的とし、検出精度を向上することを第２
の目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】

（１）本発明の第１実施態様の車両前方の物体検出装置
は、車両の前後軸に対して水平方向に第１角度(A)をな
す車両前方の、近距離の路面を含む広視野角の第１シ−
ン、および、車両の前後軸に対して水平方向に第２角度
(B,C)をなす車両前方の、遠距離の路面を含む狭視野角
の第２シ−ン、を撮影するための撮影装置(16b,16d/26
b,26d/36b,36d)；第１シ−ンおよび第２シ−ンの撮影画
面の画像デ−タに基づき第１シ−ン上および第２シ−ン
上の路面上の、前方物体（白線，先行車両，路上障害
物）を検出する路上物体検出手段(100〜300)；および、
第１シ−ン上の検出した前方物体の実質上全形が第１シ
−ンに入る方向に前記第１角度(A)を変更し、第２シ−
ン上の検出した前方物体の実質上全形が第２シ−ンに入
る方向に前記第２角度(B,C)を変更する撮影方向制御手
段(11,21,31,16e,26e,36e)；を備える。なお、理解を容
易にするためにカッコ内には、図面に示し後述する実施
例の対応要素に付した記号又は対応事項を、参考までに
付記した。

【００１０】これによれば、第１シ−ンは、車両前方近
距離の左右方向に広い範囲のものであるので、近距離(1
0〜30m)の自車走行レ−ンおよび該レ−ン上の先行車両
はもちろん隣接レ−ン上の自車よりやや前方の車両（側
方車両）を含み、第１シ−ンの撮影画面上においてこれ
らの分解能は高い。したがって第１シ−ン撮影画像の画
像デ−タに基づいて自車走行レ−ンならびに先行車両お
よび側方車両を確実に検出しうる。

【００１１】これに対して第２シ−ンは、車両前方遠距
離(30〜60m,60〜90m)を狭視野角で撮影されるものであ
るので、第２シ−ンの撮影画面上において遠方の路面お
よび車両の分解能が高い。したがって第２シ−ン撮影画
像の画像デ−タに基づいて遠方路面および車両を、高精
度で検出しうる。

【００１２】撮影装置(16b,16d/26b,26d/36b,36d)が、
上述の第１シ−ンと第２シ−ンを撮影し、しかも、路上
物体検出手段(100〜300)が、第１シ−ンおよび第２シ−
ンの画像デ−タに基づき第１シ−ン上および第２シ−ン
上の路面上の、前方物体（白線，先行車両，路上障害
物）を検出するので、車両前方近距離(10〜30m)の自車
走行レ−ンならびに先行車両および側方車両が確実に検
出され、また、車両前方遠距離(30〜60m,60〜90m)の路
面および車両が高精度で検出される。

【００１３】車両の前後軸に対する撮影装置の撮影方向
が固定であると、道路がカ−ブしている場合には、遠方
の路面および車両が第１および第２シ−ンから外れる可
能性が高いが、撮影方向制御手段(11,21,31,16e,26e,36
e)が、第１シ−ン上の検出した前方物体（白線，先行車
両，路上障害物）の実質上全形が第１シ−ンに入る方向
に前記第１角度(A)を変更し、第２シ−ン上の検出した
前方物体の実質上全形が第２シ−ンに入る方向に前記第
２角度(B,C)を変更するので、道路がカ−ブしている場
合でも第１および第２シ−ン共に路上物体を含むものと
なり、比較的に遠いカ−ブ前方の路面および車両の検出
が可能であり、路上物体検出手段(100〜300)による前方
近距離(10〜30m)および前方遠距離(30〜60m,60〜90m)の
路面および車両の検出信頼性が高い。

【００１４】

【発明の実施の形態】

（２）撮影方向制御手段は、第１シ−ン上の検出した前
方物体（白線，先行車両，路上障害物）の実質上中央を
第１シ−ンの中央とする前記第１角度(A)を定め、第２
シ−ン上の検出した前方物体の実質上中央を第２シ−ン
の中央とする前記第２角度(B,C)を定める。これにより
第１シ−ンおよび第２シ−ンを撮影した画面の中央に前
方物体が位置し、物体検出精度が高い。

【００１５】（３）前方物体は、走行レ−ンを区画する
白線を含む。これにより走行レ−ンが検出される。

【００１６】（４）前方物体は、先行車両を含む。これ
により先行車両が検出される。

【００１７】（５）本発明の第２実施態様の車両前方の
物体検出装置は、車両の前後軸に対して水平方向に第１
角度(A)をなす車両前方の、近距離(10〜30m)の路面を含
む広視野角の第１シ−ン、および、車両の前後軸に対し
て水平方向に第２角度(B,C)をなす車両前方の、遠距離
(30〜60m,60〜90m)の路面を含む狭視野角の第２シ−
ン、を撮影するための撮影装置(16b,16d/26b,26d/36b,3
6d)；第１シ−ンおよび第２シ−ンの撮影画面の画像デ
−タに基づき第１シ−ン上および第２シ−ン上の路面上
の、前記車両が存在する走行レ−ンを区画する白線を検
出する路上走行レ−ン検出手段(100〜300)；第１シ−ン
および第２シ−ン上の走行レ−ン上の先行車を検出する
車両検出手段(11)；および、第１シ−ン上の検出した走
行レ−ンの実質上中央を第１シ−ンの中央とする前記第
１角度(A)を定め、第２シ−ン上の検出した走行レ−ン
の実質上中央を第２シ−ンの中央とする前記第２角度
(B,C)を定める撮影方向制御手段(11,21,31,16e,26e,36
e)；を備える。

【００１８】これによれば、路上走行レ−ン検出手段(1
00〜300)が第１シ−ン上および第２シ−ン上の路面上の
走行レ−ンを検出し、撮影方向制御手段(11,21,31,16e,
26e,36e)が、検出した走行レ−ンをシ−ン中央とするよ
うに第１角度(A)および第２角度(B,C)を定める。すなわ
ち、撮影方向制御手段(11,21,31,16e,26e,36e)が走行レ
−ンを追跡する。しかして、車両検出手段(11)が、第１
シ−ン上および第２シ−ン上の路面上の先行車両を検出
する。走行レ−ンが検出され追跡されているので、該走
行レ−ン上の車両検出の信頼性は高い。自車走行レ−ン
が先行車なしからありに変わる場合又はその逆の場合
の、先行車両有無検出の信頼性が高い。 （６）本発明の第３実施態様では、撮影装置(16b,16d/2
6b,26d/36b,36d)は、車両前方の近距離(10〜30m)の路面
を撮影する広視野角の第１カメラ(16b)および車両前後
軸に対する水平方向の第１カメラ(16b)の撮影方向を変
更するために該カメラを回転駆動する第１回転駆動装置
(16d)、および、車両前方の遠距離(30〜60m,60〜90m)の
路面を撮影する狭視野角の第２カメラ(26b,36b)および
車両前後軸に対する水平方向の第２カメラ(26b,36b)の
撮影方向を変更するために該カメラを回転駆動する第２
回転駆動装置(26d,36d)、を含む。

【００１９】（７）第１〜第３実施態様に共通の一実施
例では、撮影装置(16b,16d/26b,26d/36b,36d)は、車両
前方の近距離(10〜30m)の路面を撮影する広視野角の第
１カメラ(16b)および車両前後軸に対する水平方向の第
１カメラ(16b)の撮影方向を変更するために該カメラを
回転駆動する第１回転駆動装置(16d)，車両前方の中距
離(30〜60m)の路面を撮影する中視野角の第２カメラ(26
b)および車両前後軸に対する水平方向の第２カメラ(26
b)の撮影方向を変更するために該カメラを回転駆動する
第２回転駆動装置(26d)、および、車両前方の遠距離(60
〜90m)の路面を撮影する狭視野角の第３カメラ(36b)お
よび車両前後軸に対する水平方向の第３カメラ(36b)の
撮影方向を変更するために該カメラを回転駆動する第３
回転駆動装置(36d)、を含む。

【００２０】本発明の他の目的および特徴は、図面を参
照した以下の実施例の説明より明らかになろう。

【００２１】

【実施例】図１の(a)に本発明の一実施例の構成を示
す。それぞれ回転機構１６ｄ，２６ｄおよび３６ｄで支
持された第１〜第３テレビカメラ１６ｂ，２６ｂおよび
３６ｂは、第１〜第３画像処理装置１００〜３００に接
続されている。回転機構１６ｄ，２６ｄおよび３６ｄ
は、それぞれ回転駆動用の電気モ−タおよび減速機を内
蔵するものであり、減速機の出力回転軸にカメラ（１６
ｂ，２６ｂ，３６ｂ）が固着されている。

【００２２】第１〜第３回転機構１６ｄ，２６ｄおよび
３６ｄは、１つの支持フレ−ムで支持され図１の（ｂ）
に示すように、車両ＭＣＲの車内のフロントウィンドウ
の中央上部付近に設置されており、第１〜第３テレビカ
メラ１６ｂ，２６ｂおよび３６ｂのそれぞれは、車両前
方のシ−ンを撮影して１フレ−ム当り５１２×５１２画
素のアナログ信号を出力する。

【００２３】第１カメラ１６ｂは広角カメラであり、そ
れより３０ｍ前方の、視野中心線に直交する、略２４ｍ
×２４ｍの面積を５１２×５１２画素に投影する。視野
中心線は、水平路面の場合で車両の前方略１５ｍで路面
と交わる。この交わる点に第１カメラ１６ｂの焦点が合
せてある。第１カメラ１６ｂの撮影画面が例えば図２に
示すものであり路面が水平であると、画面上のｙ＝１５
０にある路面が車両前方３０ｍであり、ｙ＝３５０にあ
る路面が車両前方１０ｍである。後述の白線検出および
車両検出は、ｙ＝１５０〜３５０の範囲(特徴点検出ウ
ィンドウ２）内で行なわれる。

【００２４】第２カメラ２６ｂは標準画角カメラであ
り、それより６０ｍ前方の、視野中心線に直交する、略
１９ｍ×１９ｍの面積を５１２×５１２画素に投影す
る。視野中心線は、水平路面の場合で車両の前方略４５
ｍで路面と交わる。この交わる点に第２カメラ２６ｂの
焦点が合せてある。この第２カメラ２６ｂの撮影画面上
では、ｙ＝１５０にある路面が車両前方６０ｍであり、
ｙ＝３５０にある路面が車両前方３０ｍである。後述の
白線検出および車両検出は、ｙ＝１５０〜３５０の範囲
（特徴点検出ウィンドウ２）内で行なわれる。

【００２５】第３カメラ３６ｂは望遠カメラであり、そ
れより９０ｍ前方の、視野中心線に直交する、略１３ｍ
×１３ｍの面積を５１２×５１２画素に投影する。視野
中心線は、水平路面の場合で車両の前方略７５ｍで路面
と交わる。この交わる点に第３カメラ３６ｂの焦点が合
せてある。この第３カメラ３６ｂの撮影画面上では、ｙ
＝１５０にある路面が車両前方９０ｍであり、ｙ＝３５
０にある路面が車両前方６０ｍである。後述の白線検出
および車両検出は、ｙ＝１５０〜３５０の範囲（特徴点
検出ウィンドウ２）内で行なわれる。

【００２６】第１〜第３カメラ１６ｂ，２６ｂおよび３
６ｂそれぞれの、車両前方距離と撮影範囲（画面全体）
および、後述の白線検出および車両検出を行なう領域
（ｙ＝１５０〜３５０：特徴点検出ウィンドウ２の領
域）を図３に示す。また、図４の（ａ）には、第１〜第
３カメラ１６ｂ，２６ｂおよび３６ｂそれぞれの、車両
前方距離と撮影横幅との関係を示し、図４の（ｂ）に
は、車両前方距離と撮影画面上での距離計測の誤差σの
関係を示す。この誤差σは、車両前方距離において、距
離計測可能な最小分解能を示し、視野が狭いカメラほど
高精度で計測することができる。

【００２７】道路がカ−ブしている場合は、視角が狭い
カメラほど路面から外れた方向を撮影してしまう可能性
が高い。したがってこの実施例では、回転機構１６ｄ，
２６ｄおよび３６ｄでカメラ１６ｂ，２６ｂおよび３６
ｂを支持して、主に画像処理装置１００の後述のＣＰＵ
１１により、車両前方１０ｍ〜９０ｍの走行レ−ン検出
および前方車両検出を行ない、前方車両を検出しないと
きには、図５に示すように、カメラ１６ｂ，２６ｂおよ
び３６ｂの視野中心をレ−ン中央に合すように、カメラ
１６ｂ，２６ｂおよび３６ｂを個別にステアリングす
る。視野（上述のｙ＝１５０〜３５０）内に車両が存在
する（と検出した）カメラは、該車両を視野中心に置く
ようにステアリングする。

【００２８】図６に、第１画像処理装置１００の構成を
示す。この画像処理装置１００は、マイクロコンピュ−
タ（以下ＣＰＵという）１１を中心に構成されており、
そのバスラインには、制御プログラムが格納された読み
出し専用メモリ（ＲＯＭ）１２，処理中のパラメ−タが
格納される読み書きメモリ（ＲＡＭ）１３、および、各
種構成要素が接続された入出力ポ−ト（Ｉ／Ｏ）１５，
１６等が接続されている。第１カメラ１６ｂが出力する
アナログ画信号（ビデオ信号）は、Ａ／Ｄコンバ−タ１
６ｃに与えられる。Ａ／Ｄコンバ−タ１６ｃにおいて
は、第１カメラ１６ｂよりのアナログ画信号を各画素毎
に２５６階調（階調０が黒レベル、階調２５５が白レベ
ル）のデジタルデ−タ（階調デ−タ）に変換してイメ−
ジメモリ１５ａに与える。なお、イメ−ジメモリ１５ａ
は、一画面（５１２×５１２画素）の階調デ−タを記憶
する領域を一頁とするとその数頁分の階調デ−タ記憶領
域と、１ビット情報（２値デ−タ）を数画面分記憶する
２値デ−タ記憶領域を有する。

【００２９】ＣＰＵ１１は、テレビカメラコントロ−ラ
１６ａを介して第１カメラ１６ｂの絞りおよび画信号の
出力レベル等を制御し、Ａ／Ｄコンバ−タ１６ｃの入出
力およびイメ−ジメモリ１５ａの書込み処理等を同期制
御する。イメ−ジメモリ１５ａにはＤＭＡ装置１４が接
続されており、ＣＰＵ１１が指定したメモリ領域に、画
像処理装置２００又は３００から送られる画像デ−タを
書込む。

【００３０】回動機構１６ｄの電気モ−タはステアリン
グコントロ−ラ１６ｅ（のモ−タドライバ）に接続され
ており、ＣＰＵ１１がコントロ−ラ１６ｅに目標角度を
与え、コントロ−ラ１６ｅは、回動機構１６ｄによる第
１カメラ１６ｂのステアリング角度Ａを目標角度Ａnと
するように回転機構１６ｄの電気モ−タを正転駆動（右
向き方向）又は逆転駆動（左向き方向）し、第１カメラ
１６ｂのステアリング角度Ａが目標角度Ａnに合致する
と電気モ−タを停止する。なお、このステアリング角度
Ａは、車両の前後軸（の水平面への投影線）に対するカ
メラ視野中心線（の水平面への投影線）のなす角度であ
り、両者が合致するときがステアリング角度＝０であ
る。この実施例では、右方向（＋）に６０°、左方向
（−）に６０°がステアリング範囲（角度Ａの調整範
囲）である。

【００３１】図７および図８に、第２画像処理装置２０
０および第３画像処理装置３００の構成を示す。これら
の画像処理システム２００および３００の構成は、第１
画像処理装置１００の構成と略同様である。しかし、第
２，第３画像処理装置２００，３００のＤＭＡ装置２
４，３４は、それぞれのメモリ２５ａ，３５ａの、ＣＰ
Ｕ２１，３１が指定した領域の画像デ−タを読出して、
第１画像処理装置１００のＤＭＡ装置１４に転送し、Ｄ
ＭＡ装置１４は転送を受けた画像デ−タをメモリ１５ａ
の、ＣＰＵ１１が指定する領域に書込む。

【００３２】第１画像処理装置１００のＣＰＵ１１に
は、第２および第３画像処理装置２００，３００のＣＰ
Ｕ２１，３１のシリアルデ−タ通信ラインが接続されて
おり、ＣＰＵ１１（マスタ−）が、画像読取，読取画像
の補正および画像デ−タ転送を第２および第３画像処理
装置２００，３００のＣＰＵ２１，３１（スレ−ブ）に
指示する。ＣＰＵ１１は、第１カメラ１６ｂの撮影画像
デ−タおよび２００，３００から転送を受けた画像デ−
タに基づいて、車両前方１０〜９０ｍの画像上の走行レ
−ン（白線）の検出，カ−ブの検出および走行レ−ン上
の車両（先行車両／路上障害物の場合もある）の検出を
行ない、更に、検出車両があるときにはそれを画面中央
とするためのステアリング角、検出車両がないときには
走行レ−ン中央を画面中央とするためのステアリング角
を、第１〜第３カメラ宛てそれぞれに算出し、カ−ブ情
報（カ−ブ半径）および検出車両情報（前方位置）を、
通信コントロ−ラ１７を介してホストマイクロコンピュ
−タ（ＣＰＵを主体とするコンピュ−タシステム：以下
ＭＰＵと称す）１８に転送する。第１カメラ１６ｂ宛て
のステアリング角Ａnはステアリングコントロ−ラ１６
ｅに与え、第２，第３カメラ２６ｂ，３６ｂ宛てのステ
アリング角Ｂn，Ｃnは、シリアル通信ラインを介してＣ
ＰＵ２１および３１に転送する。これらのＣＰＵ２１，
３１は、受信したステアリング角Ｂn，Ｃnをステアリン
グコントロ−ラ２６ｅ，３６ｅに与える。 ＭＰＵ１８
は、車両速度制御（定速走行制御／車間距離制御）およ
び車両進行方向制御（各車輪ブレ−キ個別のブレ−キ圧
制御）を行なうコンピュ−タシステムであり、ＣＰＵ１
１から受信した先行車両情報およびカ−ブ情報を、車両
速度制御および車両進行方向制御に用いる。

【００３３】図９，図１０および図１１に、ＣＰＵ１１
の処理動作の概要を示す。ＣＰＵ１１の処理動作の多く
部分は、特開平６−２１３６６０号公報（発明の名称：
像の近似直線の検出方法）に提示した車両前方の物体検
出装置のＣＰＵ１の処理動作と共通又は類似であり、公
知である。したがって、図９〜図１１には、該公知の処
理動作と実質上同じ処理動作を表わすブロックは太線
（太い実線又は太い破線）で表示し、以下においてはそ
の内容の大要のみを記す。本実施例のＣＰＵ１１の上記
公報に開示のない処理動作を表わすブロックは細線（細
い実線又は細い破線）で表示した。

【００３４】また、ＣＰＵ２１および３１がＣＰＵ１１
と同様に実行する処理動作を表わすブロックは実線（太
い実線又は細い実線）で示し、ＣＰＵ１１のみが実行す
る処理動作を表わすブロックは破線（太い破線又は細い
破線）で表示した。以下、図９〜図１１を参照してＣＰ
Ｕ１１の処理動作を説明し、合せてＣＰＵ２１および３
１の処理動作も説明する。

【００３５】まず図９を参照する。第１画像処理装置１
００のＣＰＵ１１は、それ自身に電源が投入されると入
出力ポ−トの初期化，内部レジスタ，内部カウンタの初
期化等（初期化Ａ）を行なった後、第２，第３画像処理
装置２００，３００のＣＰＵ２１，３１に、画像読取を
指令する（Ｔ１）。

【００３６】次にＣＰＵ１１は、一画面のアナログ画信
号を所定周期でデジタル変換してイメ−ジメモリ１５ａ
の入力デ−タメモリ領域に書込む（画像入力Ｂ）。ＣＰ
Ｕ２１，３１も画像読取指令に応答して同様に、一画面
の画像デ−タをイメ−ジメモリ２５ａ，３５ａに書込
む。

【００３７】一画面の画像デ−タをメモリに書込むと、
ＣＰＵ１１，ＣＰＵ２１およびＣＰＵ３１はそれぞれ、
目標ステアリング角度Ａ，ＢおよびＣをステアリングコ
ントロ−ラ１６ｅ，２６ｅおよび３６ｅに与える（Ａ
１）。目標ステアリング角度Ａ，ＢおよびＣはそれぞれ
レジスタＡ，ＢおよびＣに書込まれており、初期値は０
であり、後述する「カメラステアリング角の算出」（Ａ
５）を実行した後は、それによって算出された値とな
る。

【００３８】次にＣＰＵ１１のみ、「特徴点検出ウィン
ドウ１セット」（Ｃ１）〜「ロ−ル角θｒ，パン移動量
ｘｐ計算」（Ｃ５）を実行する。これらの内容を次に説
明する。

【００３９】 Ｃ１．「特徴点検出ウィンドウ１セット」（図１２） この内容を図１２の（ａ）に示す。図１２の（ｂ）に示
すように、第１カメラ１６ｂの撮影画面（画像デ−タは
入力デ−タメモリにある階調デ−タ）の左上を原点
（０，０）に定めて、一点（０，３５０）ともう一点
（５１１，５１１）を対角コ−ナとする画像領域を特徴
点検出用の領域（ウィンドウ１）に定める。すなわち、
定めようとする領域の左上コ−ナのｘ座標値０をレジス
タＸＵＬに、ｙ座標値３５０をレジスタＹＵＬに、該領
域の右下コ−ナのｘ座標値５１１をレジスタＸＬＲに、
ｙ座標値５１１をレジスタＹＬＲに書込む（図１２の
（ａ）のステップ１；カッコ内ではステップという語は
省略し、ステップＮｏ．のみを記す）。これらのレジス
タのそれぞれのデ−タが示す値を以下、レジスタ記号そ
のもので表わす。

【００４０】次に説明する「特徴点検出（ＵＰ）」Ｃ２
の処理に対して、上述の「特徴点検出ウィンドウセッ
ト」Ｃ１により、図１２の（ｂ）に示すように、２点鎖
線で示すブロック（特徴点検出ウィンドウ１）が、処理
対象領域に指定されたことになる。この領域は、図１２
の（ｂ）に示すように、車両のボンネットの先端エッジ
像を十分に含むものである。次に「特徴点検出（Ｕ
Ｐ）」Ｃ２を実行する。

【００４１】Ｃ２．「特徴点検出（ＵＰ）」Ｃ２ ここでは、特徴点検出ウィンドウ１の左下コ−ナ（０，
５１１）よりｙ方向２画素上方の画素（０，５０９）か
ら、ｙ方向座標値を３５０まで順次小さくするｙ方向の
下から上への走査により、該方向（ｘ＝０の直線上）に
分布する画素を順次に注目画素に指定して、各注目画素
（ｘｓ，ｙｓ）に関して、それより１画素下側の画素
（ｘｓ，ｙｓ＋１）と２画素下側の画素（ｘｓ，ｙｓ＋
２）の階調デ−タが表わす輝度の和と、注目画素（ｘ
ｓ，ｙｓ）より１画素上側の画素（ｘｓ，ｙｓ−１）と
２画素上側の画素（ｘｓ，ｙｓ−２）の、入力デ−タメ
モリにある階調デ−タが表わす輝度の和、の差の絶対値
すなわち上下方向（ｙ方向）の階調微分値の絶対値を算
出する。これを注目画素点（ｘｓ，ｙｓ）の階調微分値
Ｄ（ｘｓ，ｙｓ）とする。この階調微分値Ｄ（ｘｓ，ｙ
ｓ）は、注目点（ｘｓ，ｙｓ）の上側２画素の画像濃度
和と下側２画素の画像濃度和との差の絶対値であるの
で、注目点を境にした上下方向（ｙ）の濃度変化を表わ
し、画面上の各像の、水平方向に延びる輪郭線のところ
で大きい値となる。この階調微分値Ｄ（ｘｓ，ｙｓ）が
しきい値Ｔｈ１（設定値）以上であるかをチェックし
て、Ｔｈ１以上であると、イメ−ジメモリ１５ａのある
領域に割り当てている２値デ−タテ−ブルの、注目画素
点（ｘｓ，ｙｓ）対応アドレスＥ（ｘｓ，ｙｓ）に、
「１」を書込む。この情報「１」は、像の水平方向に延
びる輪郭線であることを意味する。ｙ方向にこのような
処理を一ライン分（ｘ＝０，ｙ＝５０９〜３５０）行な
うと、走査線を右方向に移して、次の一ライン分（ｘ＝
１，ｙ＝５０９〜３５０）につき同様な処理を行なう。
以下同様に、最後のライン（ｘ＝５１１，ｙ＝５０９〜
３５０）まで同様な処理を行なう。

【００４２】以上の処理により、イメ−ジメモリ１５ａ
の２値デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，ｙｓ），ｘｓ＝０〜５
１１，ｙｓ＝５０９〜３５０）に、特徴点検出ウィンド
ウ１（図１２のｂ）内の像の水平方向に延びる輪郭線を
示す情報が書込まれたことになる。特徴点検出ウィンド
ウ１は、ボンネットの先端エッジ像を含む領域に設定さ
れているので、２値デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，ｙｓ）に
はボンネットの先端エッジを表わす情報が含まれてい
る。この実施例では、ボンネットの先端エッジを直線と
見なして、次の「ボンネット検出」Ｃ３で該直線を検出
する。

【００４３】Ｃ３．「ボンネット検出」Ｃ３（図１３） まず大要を説明するとここでは、公知の「ハフ（Houg
h）変換」を用いて直線を検出する。ハフ変換は、直交
座標系（ｘ−ｙ座標系；例えば特徴点検出ウィンドウ１
内の画素分布）で表現されている情報（例えば前記２値
デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，ｙｓ））を、極座標系（ρ−
θ座標系）で表現する手法であり、 ρ＝ｘｃｏｓ(θ)＋ｙｓｉｎ(θ) の変換を行なう。ｘ−ｙ座標系におけるある一点（画
素）はρ−θ極座標系（ρとθを直交２軸の一方と他方
に割り当てる直交座標平面）ではある曲線となり、ｘ−
ｙ座標系において直線上に乗っている各点をρ−θ座標
系で各曲線で表わすと、これらの曲線は一点で交わる。
この交点をｘ−ｙ座標系への変換式に代入することによ
り、ｘ−ｙ座標系での直線式が得られる。

【００４４】したがって、前記２値デ−タテ−ブルＥ
（ｘｓ，ｙｓ）上の特徴点情報「１」を有する座標をρ
−θ極座標値に変換し、ρ−θ極座標系において曲線の
交点を求め、この交点をｘ−ｙ座標系への変換式に代入
することにより、特徴点を結ぶ直線を求めることができ
る。しかし、単に２点を結ぶ直線はｘ−ｙ座標系で直接
に求めることができ、ρ−θ極座標系への変換を行なう
意味はない。ところが、画面上のボンネット輪郭線は、
実際のボンネットの先端輪郭線がカ−ブしているとか、
ボンネットへの光の当り具合などにより画面上カ−ブし
ているとかあるいは粗れており、ボンネット輪郭線を直
線で近似する場合、単に２値デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，
ｙｓ）上の特徴点情報「１」がある２点を結ぶ直線を求
めたのでは、近似誤差が大き過ぎるし、ボンネットでな
いものの輪郭線を摘出してしまうこともあり得る。図１
２の（ｂ）および図２に示すように、ボンネット輪郭線
は広い領域に分布しているので、２値デ−タテ−ブルＥ
（ｘｓ，ｙｓ）上には特徴点情報「１」が多く存在す
る。したがって、該「１」がある２点（画素）を結ぶ直
線は多数得られる。多数得た直線群を代表する右下りの
一直線を確定すると、それはボンネットの先端輪郭線の
右半分を最も良く近似するものである（図１３のｂ）。
同様に、多数得た直線群を代表する左下りの一直線を確
定すると、それはボンネットの先端輪郭線の左半分を最
も良く近似するものである（図１３のｂ）。しかしなが
らこのような統計的処理をｘ−ｙ座標系で行なうと処理
がきわめて複雑となる。ところがハフ変換を用いて、２
値デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，ｙｓ）上の特徴点情報
「１」がある座標（特徴点）をρ−θ極座標系へ変換す
ると、各特徴点を表わす曲線の交点が２点（ボンネット
の右半分輪郭線と左半分輪郭線に対応）に集中する。し
たがって２値デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，ｙｓ）の特徴点
をハフ変換し、ρ−θ極座標系上の各点で、曲線が通る
度数（一点を通る曲線の数）をカウントし、度数が最大
の点と次に大きい点の二点を選択して、選択した各点を
ｘ−ｙ座標系への変換式に代入することによりボンネッ
トの輪郭線の右半分，左半分を表わす直線式が得られ
る。この実施例ではこのような論理に従って、すなわち
ハフ変換とρ−θ極座標系上各点を曲線が通る度数のカ
ウントにより、ボンネットの先端輪郭線を検出する。

【００４５】ところで、ρ−θ極座標系上各点での曲線
交鎖度数のカウントを、２値デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，
ｙｓ）のサイズ対応の大きさのρ−θ極座標系全領域の
各点で行なうと、曲線が通る度数のカウント処理が膨大
となり、直線検出処理に長い時間がかかる。そこでこの
実施例では、２値デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，ｙｓ）の最
下端の左右中間点（ｘ＝２５５，ｙ＝５１１）をρ−θ
極座標系の原点（０，０）に定め、かつ、２値デ−タテ
−ブルＥ（ｘｓ，ｙｓ）を左右に２分して、右半分につ
いて、第１ハフ変換で、２値デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，
ｙｓ）の特徴点を、低密度（サンプリングピッチが大き
い）ρ−θ極座標系に変換して該極座標系の各点を曲線
が通る度数（一点を通る曲線の数）をカウントし、度数
が最大の点（第１予測点）を求める。次に第２ハフ変換
で、第１予測点を中心とする小範囲のρ−θ領域を設定
し、該領域の大きさの中密度ρ−θ極座標系に２値デ−
タテ−ブルＥ（ｘｓ，ｙｓ）の特徴点を変換してこのρ
−θ極座標系の各点を曲線が通る度数をカウントし、度
数が最大の点（第２予測点）を求める。そして第３ハフ
変換で、第２予測点を中心とする更に小範囲のρ−θ領
域を設定し、該領域の大きさの高密度ρ−θ極座標系に
２値デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，ｙｓ）の特徴点を変換し
てこのρ−θ極座標系の各点を曲線が通る度数をカウン
トし、度数が最大の点（第３予測点）を求める。そして
この第３予測点で表わされる直線をボンネットの先端輪
郭線の右半分と決定する（図１３の１２Ｒ〜１４Ｒ）。
２値デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，ｙｓ）の左半分について
も、同様に第１ハフ変換，第２ハフ変換および第３ハフ
変換を行って、ボンネットの先端輪郭線の左半分を表わ
す直線を決定する（図１３の１２Ｌ〜１４Ｌ）。

【００４６】次に図１３の（ａ）を参照して、「ボンネ
ット検出」Ｃ３の内容を詳細に説明する。まずボンネッ
トの先端輪郭線の右半分を近似する直線を検出するため
のパラメ−タを設定する（１２Ｒ）。そして該近似する
直線対応の点（Ｒ_m3，Ｔ_m3）を検出する（１３Ｒ）。Ｒ
_m3はρ−θ極座標系のρ値、Ｔ_m3はθ値である。求めた
点の座標値をレジスタＲ_mR，Ｔ_mRに格納する（１４
Ｒ）。同様な処理をボンネットの先端輪郭線の左半分を
近似する直線を検出するために行なう（１２Ｌ〜１４
Ｌ）。ハフ変換により直線を検出する「直線当てはめ」
１３Ｒ，１３Ｌの内容は、特願平５−７０１７号に開示
のものと同じであるので、ここでの詳細な説明は省略す
る。なお、「直線当てはめ」１３Ｒはウィンドウ１（図
２）の右半分の領域の直線を検出し、「直線当てはめ」
１３Ｌは左半分の領域の直線を検出する。

【００４７】「直線当てはめ」１３Ｒおよび１３Ｌで求
めた直線それぞれは、極座標系の点（Ｒ_mR，Ｔ_mR）およ
び（Ｒ_mL，Ｔ_mL）で表わされ、これらの直線をｘ−ｙ座
標系で表わすと、 Ｒ_mR＝ｘｃｏｓ(Ｔ_mR)＋ｙｓｉｎ(Ｔ_mR) および Ｒ_mL＝ｘｃｏｓ(Ｔ_mL)＋ｙｓｉｎ(Ｔ_mL) となる。これらの直線は、図１３の（ｂ）に示す如きも
のである。

【００４８】Ｃ４．「直線交点計算」Ｃ４（図１４） ＣＰＵ１１は、上述の「ボンネット検出」Ｃ３を終了す
ると、「直線交点計算」Ｃ４で、これらの直線の交点
（ｘｃ，ｙｃ）を次のように算出する： xc＝xch＋〔R_mR×sinT_mL−R_mL×sinT_mR〕/〔cosT_mR×sinT_mL−cosT_mL×sinT_mR 〕 ・・・(1) yc＝ych＋〔R_mR×cosT_mL−R_mL×cosT_mR〕/〔sinT_mR×cosT_mL−sinT_mL×cosT_mR 〕 ・・・(2) この計算において、ｘchは２値デ−タテ−ブルＥ（ｘ
s，ｙs）の領域のｘ方向中央位置（ｘch＝２５５）、ｙ
chは最下端位置（ｙch＝５０９）であり、点（ｘch，ｙ
ch）は前述の直線検出で極座標原点に定めたものであ
る。

【００４９】 Ｃ５．「ロ−ル角，パン移動量計算」Ｃ５（図１４） ここでロ−ル角とは、図１４の（ａ）に示すように、前
記検出した２直線の交わる角を２等分する直線（車両の
縦軸線）と撮影画面のｙ軸線とのなす角θｒであり、第
１カメラ１６ｂの視野中心線と車両の縦軸線が、それら
を水平面に投影した場合になす角度、すなわち第１カメ
ラ１６ｂの視野中心線の、車両の縦軸線に対するロ−ル
方向のずれ角である。パン移動量ｘｐは、撮影画面上で
の、該画面を左右に２等分する縦軸線に対する、ボンネ
ット先端中央（前記２直線の交点）の横方向ずれ量であ
る。自車から進行方向前方の車両（先行車両）を見てこ
の車両との車間距離を算出する場合、ロ−ル角θｒある
いはパン移動量ｘｐが大きいと、自車の進行方向から外
れた方向にある車両や物体を自車レ−ン（自車が走行し
ているレ−ン）上の車両等と誤認する確率が高くなる。
この確率を下げるためにはロ−ル角θｒおよびパン移動
量ｘｐが共に零となるように、カメラ１６ｂの取付角を
調整すればよいが、この調整はむつかしくわずらわし
い。したがってある程度のロ−ル角θｒおよびパン移動
量ｘｐは避けられない。そこでこの実施例では、「画面
の校正」Ｃにより、画面上でロ−ル角θｒおよびパン移
動量ｘｐを零に調整するが、この調整代の算出のため
に、前述のＣ１〜Ｃ４の処理を行ない、かつ「ロ−ル
角，パン移動量計算」Ｃ５で、ロ−ル角θｒおよびパン
移動量ｘｐを算出してロ−ル角レジスタθｒおよびパン
移動量レジスタｘｐに格納する： θｒ＝（Ｔ_mL＋Ｔ_mR）／２−π／２ ・・・(3) ｘｐ＝ｘｃ−２５６ ・・・(4)。

【００５０】ＣＰＵ１１は、ＣＰＵ間シリアルデ−タ通
信ラインにより、算出したロ−ル角θｒおよびパン移動
量ｘｐを、ＣＰＵ２１および３１に送信する（図９のＴ
２）。

【００５１】Ｃ６〜８．「画像補正」Ｃ６〜８ ＣＰＵ１１，２１および３１それぞれは、「画像補正」
Ｃ６〜８を実行する。この内容をＣＰＵ１１に関して説
明する（ＣＰＵ２１，３１の処理も同様）と、ＣＰＵ１
１は、次の、「補正画像メモリイニシャライズ」Ｃ６，
「画像回転平行移動」Ｃ７および「補間」Ｃ８を含む
「画像補正」により、イメ−ジメモリ１５ａの、入力デ
−タメモリ（１画面分の階調デ−タ記憶領域）の各画素
の階調デ−タのアドレス（図１４の（ｂ）のｘ，ｙ）
を、ロ−ル角θｒおよびパン移動量ｘｐに対応する回転
および平行移動を行なったアドレス（θｒ＝０，ｘｐ＝
０で撮影画像を表わす画面座標系のアドレス；図１４の
（ｂ）のｘ’，ｙ’）に変換して、入力デ−タメモリ対
応の補正画像メモリ（イメ−ジメモリ１５ａの、１画面
分の階調デ−タ記憶領域）に書込む（Ｃ６，Ｃ７）。

【００５２】 Ｃ６．「補正画像メモリイニシャライズ」Ｃ６ このような回転および平行移動を行なうと、補正した画
面に階調デ−タが存在しない画素が生ずる。このような
画素を後に認識しうるように、「補正画像メモリイニシ
ャライズ」Ｃ６では、補正画像メモリの全アドレスに、
撮影画像デ−タ（階調デ−タ）には存在しない「−１」
を表わすデ−タを書込む。

【００５３】Ｃ７．「画像回転平行移動」Ｃ７ これにおいては、入力デ−タメモリのアドレス（ｘ，
ｙ）；ｘ＝０〜５１１，ｙ＝０〜５１１、のそれぞれ
を、θｒ＝０，ｘｐ＝０で撮影画像を表わす画面座標系
(補正画像メモリ)のアドレス（ｘ'，ｙ');ｘ'＝０〜５
１１，ｙ'＝０〜５１１、に変換して、入力デ−タメモ
リのアドレス（ｘ，ｙ）の階調デ−タを、補正画像メモ
リの、該アドレス（ｘ，ｙ）を変換したアドレス
（ｘ'，ｙ')に書込む。これにより、補正画像メモリの
階調デ−タを仮に２次元ディスプレイに表示すると、図
１４の（ａ）に示すロ−ル角θｒおよびパン移動量ｘｐ
共に実質上零の、図２に示す如き画像が表示される。た
だし、この「画像回転平行移動」により、補正画像メモ
リ上には、階調デ−タが存在しないアドレス（画素＝空
白画素）が生じることがあり、その場合そこには、上述
の「補正画像メモリイニシャライズ」Ｃ６により、「−
１」を示すデ−タが残存していることになる。

【００５４】Ｃ８．「補間」Ｃ８ 「補間」Ｃ８では、階調デ−タが存在しない画素に、そ
の周りの４画素の階調デ−タの平均値を割り当てる。周
り４画素のいずれかが空白画素であると、この割り当て
はしない。この「補間」Ｃ８においては、補正画像メモ
リのアドレス（画素）を順次に指定して、指定した画素
（注目画素）が空白画素（メモリデ−タが「−１」を示
すもの）であるかをチェックして、注目画素が空白画素
であると、図１５に示すように、その左隣りの画素ロ，
右隣りの画素ハ，上側の画素イおよび下側の画素ニに階
調デ−タがあるかをこの順にチェックし、これら４個の
画素の１つでも空白画素であるとそこで、該注目画素に
対する処理は終了（空白画素のまま放置）し、注目画素
を次に移す。前記４画素を１つづつ階調デ−タがあるか
チェックしたとき、階調デ−タがあるとそれを累算レジ
スタＩｓの内容に加算し、得た和を累算レジスタＩｓに
更新メモリし、回数レジスタＮｓの内容を１インクレメ
ントする。前記４個の画素のすべてについてこれを終了
すると、これらの画素の階調デ−タの平均値Ｉｃ（ｘ，
ｙ）を算出して、注目画素にメモリする。

【００５５】以上で、「画面の校正」Ｃ（図３）を終了
し、ＣＰＵ１１，２１，３１は次に、レジスタＮｖｅの
デ−タが０（無限遠点追跡に成功している：後述）であ
るかをチェックする（図１０のＡ２）。後述の「無限遠
点計算」（Ｄ４）で、自車両走行レ−ンを区画する左右
白線の検出に成功しそれらの交点（これを無限遠点と称
す）の算出に成功しているときに、レジスタＮｖｅのデ
−タが０である。ＣＰＵ１１は、レジスタＮｖｅのデ−
タが０であると、「レ−ン検出ウィンドウ設定」（Ａ
３）を実行し、レジスタＮｖｅのデ−タが０でないと、
「特徴点検出ウィンドウ２セット」（Ｄ１）を実行す
る。ＣＰＵ２１，３１も同様な処理を実行する。

【００５６】 Ａ３．「レ−ン検出ウィンドウ設定」（Ａ３） ここでは、車両前方のシ−ンの中から樹木，路肩等の背
景像（外乱）を除去し白線のみのエッジ点を検出するた
めに、エッジ検出を行う範囲を限定するウィンドウを設
定する。白線検出の処理速度を高速化するために、レ−
ン形状に応じた複数のレ−ン検出ウィンドウを規定する
デ−タをＲＯＭ１２に格納しており、前回「無限遠点計
算」（Ｄ４）で算出した無限遠点（ｘｖ，ｙｖ）および
「左右白線間隔（ＷＬ）計算」（Ｄ５）で算出した左，
右白線の、画面上の始端位置（ｘ_L，ｙ_L），（ｘ_R，
ｙ_R）に基づいて、レ−ン検出ウィンドウを定める。

【００５７】レ−ン検出ウィンドウ形状は、図１６に示
すような逆Ｖ字形で、頂点を５パタ−ン，左右端を各３
パタ−ンで構成する合計４５パタ−ンである。各パタ−
ンのウィンドウ形状は、常に白線が捕捉できるように、
次の観点で定められている。 (1)ウィンドウ幅（Ｗ_C，Ｗ_L，Ｗ_R：図１６） 車両のピッチングによるカメラ１６ｂのチルト角の変動
が吸収できる幅， (2)頂点座標（Ｃ₀〜Ｃ₄：図１６） 車両と白線とのヨ−角，カ−ブ路及び、カメラ１６ｂの
ステアリングにより、画面上で移動する無限遠点を、常
にウィンドウ内に捕える， (3)左右端座標（Ｌ₀，Ｌ₁，Ｌ₂，Ｒ₀，Ｒ₁，Ｒ₂：図１
６） 車両と白線とのヨ−角，カ−ブ路及び、カメラ１６ｂ，
２６ｂ，３６ｂのステアリングにより、画面上の左右端
に映し出されるレ−ンの位置が変化しても、白線をウィ
ンドウ内に捕える。

【００５８】図１６に示す寸法（画素単位）は次の通り
である：ウィンドウ頂点Ｃ₀〜Ｃ₄のピッチ（Ｃ_n-1−
Ｃ_n） カメラ１６ｂ：５０，カメラ２６ｂ：７０，カメラ３６
ｂ：８０ なお、中央のＣ₂がｘ方向の画面中央である，ウィンド
ウ左右端Ｌ₀〜Ｌ₂，Ｒ₀〜Ｒ₂のピッチ（Ｌ_n−Ｌ_n-1，Ｒ
_n−Ｒ_n-1） カメラ１６ｂ：６０，カメラ２６ｂ：７０，カメラ３６
ｂ：８０ なお、Ｌ₁，Ｒ₁が、基準レ−ン幅で、レ−ンが水平かつ
直線のときに車両がその中央を走行しているときに表わ
れる白線（を近似した直線）の画面エッジにおける端部
位置である， ウィンドウ頂点の幅Ｗ_c： カメラ１６ｂ：５０，カメラ２６ｂ：７０，カメラ３６
ｂ：８０ ウィンドウ左右端の幅Ｗ_L，Ｗ_r： カメラ１６ｂ：６０，カメラ２６ｂ：７０，カメラ３６
ｂ：８０。

【００５９】「レ−ン検出ウィンドウ設定」（Ａ３）で
ＣＰＵ１１は、Ｃ₀〜Ｃ₄の中の前回検出した無限遠点の
ｘ座標値（ｘｖ）に最も近い点（Ｃ₀〜Ｃ₄の１つＣ_i）
を検策し、そのｘ座標値と前回検出した無限遠点のｙ座
標値を、レ−ン検出ウィンドウの基準位置（逆ｖ字線）
の頂点に定め、前回検出した左，右白線の、画面上の始
端位置（ｘ_L，ｙ_L），（ｘ_R，ｙ_R）のｙ座標値
（ｙ_L），（ｙ_R）に最も近い点（Ｌ₀〜Ｌ₂の１つＬ_i，
Ｒ₀〜Ｒ₂の１つＲ_i）を検索して、前回検出した始端位
置のｘ座標値と検出した点のｙ座標値をウィンドウの基
準位置（逆ｖ字線）の左，右端に定めて、このように定
めた３点とＷ_C，Ｗ_L，Ｗ_Rで規定される画面上の領域
（レ−ン検出ウィンドウ）を定める。なお、定めたレ−
ン検出ウィンドウを適用するメモリは補正画像メモリで
ある。

【００６０】 Ｄ１．「特徴点検出ウィンドウ２セット」Ｄ１ この内容は、前述の「特徴点検出ウィンドウ１セット」
Ｃ１と類似であるが、ウィンドウ２のサイズと位置がウ
ィンドウ１とは異なり、しかも、ウィンドウ２を適用す
るメモリは補正画像メモリである。図２に示すように、
ウィンドウ２は、ウィンドウ１の上側に設定される。

【００６１】Ｄ２．「特徴点検出（ＵＰ）」Ｄ２ ウィンドウ２を設定すると、補正画像メモリ上の該ウィ
ンドウ２内の特徴点を検出する。この内容は前述の「特
徴点検出（ＵＰ）」Ｃ２と同様であり、「特徴点検出
（ＵＰ）」Ｄ２でも特徴点を表わす「１」情報は、２値
デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，ｙｓ）に書込む。ただし、検
出領域がウィンドウ２である点、および、処理対象デ−
タが補正画像メモリ上のデ−タである点、が異なる。

【００６２】レ−ン検出ウィンドウを設定した場合に
は、補正画像メモリ上の該レ−ン検出ウィンドウの内部
領域の特徴点を検出する。

【００６３】Ｄ３．「左右白線検出」Ｄ３ ここでも前述の「ボンネット検出」Ｃ３と類似の処理
で、自車レ−ンの右端白線を近似する直線および左端白
線を近似する直線を検出する。ただし、ウィンドウ２
（又はレ−ン検出ウィンドウ）がウィンドウ１とサイズ
および位置が異なるので、極座標原点が異なる（図
２）。

【００６４】「直線当てはめ」 「直線当てはめ」は、ウインドウ２（又はレ−ン検出ウ
ィンドウ）の右半分に対して適用される点に注意された
い。ここではまず、２値デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，ｙ
ｓ）上の特徴点をρ−θ極座標系に変換してこの座標系
の各点（ｒ，ｔ）の曲線が通る度数カウント値を書込
む、イメ−ジメモリ１５ａのある領域に割り当てたデ−
タテ−ブルＨＧｎ（ｒ，ｔ）、ここではｎ＝１、のデ−
タをクリアする。次にハフ変換パラメ−タ（変換領域お
よびハフ変換密度）を設定し、第１回のハフ変換（ＨＧ
１）を行なう。

【００６５】「ハフ変換（ＨＧ１）」これにおいては、
２値デ−タテ−ブルＥ（ｘｓ，ｙｓ）の、補正画像メモ
リ対応の一画面の中のウィンドウ２（又はレ−ン検出ウ
ィンドウ）対応領域の右半分、に特徴点（「１」情報）
があるかをチェックする。特徴点がある毎に、該点を、
ｘ−ｙ座標上で原点が（ｘｃｈ＝２５５，ｙｃｈ＝３５
０）、θが０〜π／２の範囲、かつ、θの単位が（π／
２）×（１／３２）の極座標ρ−θ上の位置（ｒ，
ｔ）、ｔ＝０〜３１、ｒは ｒ＝〔(ｘs−ｘch)cos{(Ｔ_e−Ｔ_s)・ｔ／Ｔ_d＋Ｔ_s} ＋(ｙch−ｙs)sin{(Ｔ_e−Ｔ_s)・ｔ／Ｔ_d＋Ｔ_s}−Ｒ_s〕×Ｒ_d／(Ｒ_e−Ｒ_s) ・・・(5) で算出される値、に変換し、データテーブルＨＧｎ（こ
こではｎ＝１）の、位置（ｒ，ｔ）対応のアドレスのデ
ータを１インクレメントする。ｘ−ｙ座標上の一点は極
座標ρ−θに変換すると極座標ρ−θ上では曲線となる
ので、前記変換された位置（ｒ，ｔ）は、ｔ＝０〜３１
のそれぞれに対応する３２個（それらの連なりが曲線）
となる。データテーブルＨＧｎの、これらの位置（ｒ，
ｔ）に割り当てたアドレスのデータが１インクレメント
されるので、各アドレスのデータは、ｘ−ｙ座標上の特
徴点それぞれの、ρ−θ座標上の曲線が通る度数を表わ
すことになる。

【００６６】上記(5)式を変形すると次の(5a)式とな
る。

【００６７】 ｒ/Ｒ_d/(Ｒ_e−Ｒ_s)＋Ｒ_s＝ (ｘs−ｘch)・cos〔(ｔ・(Ｔ_e−Ｔ_s)/Ｔ_d)＋Ｔ_s〕 ＋(ych−ys)・sin〔(ｔ・(Ｔ_e−Ｔ_s)/Ｔ_d)＋Ｔ_s〕 ・・・(5a) これは次の(5b)式で表わすことができる。

【００６８】 ｒ/d＋c＝ (xs−xch)・cos(a・ｔ＋b) ＋(ych−ys)・sin(a・ｔ＋b) ・・・(5b) ここで、ａ＝(Ｔ_e−Ｔ_s)/Ｔ_d，ｂ＝Ｔ_s，ｃ＝Ｒ_s，ｄ＝
Ｒ_d/(Ｒ_e−Ｒ_s)である。この(5)式において、(xch,ych)
は、極座標原点のｘ−ｙ座標上の位置であり、ここでは xch＝255、ych＝350 である。ｘｓは特徴点の、ｘ−ｙ座標上のｘ座標値、ｙ
ｓはｙ座標値である。

【００６９】ここで、 θ＝〔(ｔ・(Ｔ_e−Ｔ_s)/Ｔ_d)＋Ｔ_s〕 と表わすと、 (Ｔ_e−Ｔ_s)/Ｔ_d＝（π／２）／３２、Ｔ_s＝０ であるので、 θ＝ｔ・（π／２）／３２ ＝（π／６４）ｔ ａ＝π／６４，ｂ＝０，ｃ＝０，ｄ＝１／８ であり、ｔ＝０〜３１であるので、θ＝０，θ＝π／６
４，θ＝２π／６４，θ＝３π／６４，・・・，３１π
／６４と、π／６４を最小単位として３２点のρ値ｒが
算出される。すなわちこの第１ハフ変換では、ウィンド
ウ２の右半分の領域の特徴点各点が、θがπ／６４を最
小単位とし、かつ０以上π／２未満の範囲の極座標平面
上の位置（ｒ，ｔ）に変換される。

【００７０】上記(5)式の、Ｒ_d/(Ｒ_e−Ｒ_s)は、 Ｒ_d/(Ｒ_e−Ｒ_s)＝３２／２５６ である。これは、θ＝π／６４をｔの１単位としている
ので、すなわち、π／２を３２分割しているので、これ
に対応してρの範囲０〜２５６も同様に３２分割するも
のである。すなわちｒの一単位は２５６／３２である。

【００７１】要約すると、「ハフ変換（ＨＧ１）」で
は、(5)式は具体的には次の(5-1)式である。

【００７２】 ｒ＝{(xs−255)・cos〔(ｔ・(π/64)〕＋(350−ys)・sin〔(ｔ・(π/64)〕}×1/ 8 ・・・(5-1) これを(5b)式の形に変形して、 ｒ/d₁＋c₁＝ (xs−xch)・cos(a₁・ｔ＋b₁) ＋(ych−ys)・sin(a₁・ｔ＋b₁) ・・・(5-1b) で表わすと、ａ₁＝π／６４，ｂ₁＝０，ｃ₁＝０，ｄ₁＝
１／８ である。

【００７３】このように第１ハフ変換では、ρ−θ極座
標のθの単位をπ／６４と粗いものとし、しかもρの単
位を２５６／３２と粗いものとしているので、１つの特
徴点（ｘｓ，ｙｓ）をρ−θ極座標に変換する演算回数
（ｔの切換回数３２すなわち(1)式の演算を行なう回数)
が極く少く、ｒデータビット数が少く、特徴点各点をρ
−θ極座標へ変換する速度が速く、かつ、度数カウント
処理速度が速い。

【００７４】ＣＰＵ１1は、第１回のハフ変換である
「ハフ変換（ＨＧ１）」を終了すると、第１回の「最大
点探索」を実行する。

【００７５】第１回の「最大点探索」 前述のデータテーブルＨＧｎ（ここではｎ＝１）の各ア
ドレス（ｒ，ｔ）のデータ（度数）を順次に読出して、
読出したデータをレジスタＧmのデータと比較して、読
出しデータの方が大きいと読出しデータをレジスタＧm
に更新メモリし、かつこの時読出しデータのアドレス
（ｒ，ｔ）のｒはレジスタｒ_m1に、ｔはレジスタｔ_m1に
更新メモリする。データテーブルＨＧｎのすべてのアド
レスに対してこのような処理を終了すると、レジスタＧ
mにはデータテーブルＨＧｎにある度数の最大値が、レ
ジスタｒ_m1，ｔ_m1には該最大値があるアドレス（ｒ_m1，
ｔ_ｍ１）が格納されていることになる。

【００７６】ＣＰＵ１１は、第１回の「最大点探索」を
終了すると、ｒ−ｔ極座標系で表現された前記アドレス
（ｒ_ｍ１，ｔ_m1）を、ｘ−ｙ座標系画面に対応するρ−
θ極座標系アドレス（Ｒ_m1，Ｔ_m1）に変換する。ここで
は、 Ｒ_m1＝ｒ_m1・(Ｒ_e1−Ｒ_s1)／Ｒ_d1 ・・・(6) Ｔ_m1＝ｔ_m1・(Ｔ_e1−Ｔ_s1)／Ｔ_d1 ・・・(7) を算出して、算出したＲ_m1をレジスタＲ_m1に、算出した
Ｔ_m1をレジスタＴ_m1に格納する。
(Ｒ_e1−Ｒ_s1)＝２５６ Ｒ_d1＝３２ (Ｔ_e1−Ｔ_s1)＝π／２ Ｔ_d1＝３２ であり、(6)式は、Ｒ_m1＝８・ｒ_m1 を意味し、(7)式
は、Ｔ_m1＝(π/64)・ｔ_m1を意味する。アドレス
（Ｒ_m1，Ｔ_m1）をｘ−ｙ座標系への変換式に代入する
と、補正画像メモリの画像データを表示する画面上の、
ウィンドウ２（又はレ−ン検出ウィンド）の右半分の領
域にある、ある直線（低密度ハフ変換６７により検出し
た直線：以下第１回検出の直線と称す）を示す式が得ら
れる。

【００７７】次にＣＰＵ１１は、イメージメモリ１５ａ
のある領域に割り当てたデータテーブルＨＧｎ（ｒ，
ｔ）のデータをクリアする。次に第２回のハフ変換であ
る「ハフ変換（ＨＧ２）」の変換パラメータを設定す
る。前述の第１回のハフ変換ではθの範囲Ｔ_s〜Ｔ_eを０
〜π／２、単位（Ｔ_e−Ｔ_s）／Ｔ_dをπ／６４とし、ρ
の範囲Ｒ_s〜Ｒ_eは０〜２５６、単位Ｒ_d／（Ｒ_e−Ｒ_s）
を１／８としたが、ここでは、θおよびρの範囲を、前
記（Ｒ_m1，Ｔ_m1）を中心とする小範囲に設定し、θおよ
びρの単位も小さく設定する。具体的には、 Ｒ_s＝８（ｒ_m1−２） Ｒ_e＝８（ｒ_m1＋２） Ｒ_d＝３２ Ｔ_s＝（π／６４）（ｔ_m1−２） Ｔ_e＝（π／６４）（ｔ_m1＋２） Ｔ_d＝３２ を設定する。なお、ｒ_m1＝Ｒ_m1／８，ｔ_m1＝Ｔ_m1／(π/
64）である。そして第２回の「ハフ変換（ＨＧ２）」を
行なう。

【００７８】「ハフ変換（ＨＧ２）」この第２回の「ハ
フ変換（ＨＧ２）」の内容は、第１回の「ハフ変換（Ｈ
Ｇ１）」と同様であるが、演算式（前述の(5)式)の内容
が異なる。すなわち前記(5)式は具体的には次の(5-2)式
となる。

【００７９】 ｒ＝{(xs−255)・cos〔ｔ・(π/512)＋π(ｔ_m1−2)/64〕＋ (350−ys)・sin〔ｔ・(π/512)＋π(ｔ_m1−2)/64〕−8(ｒ_m1−2)}×(1/1) ・・・(5-2) これを(5b)式の形に変形して、 ｒ/d₂＋c₂＝ (xs−xch)・cos(a₂・ｔ＋b₂) ＋(ych−ys)・sin(a₂・ｔ＋b₂) ・・・(5-2b) で表わすと、前述の第１回の変換で、 ａ₁＝(π/64)， ｂ₁＝０， ｃ₁＝０， ｄ₁＝1/8 に対して、 ａ₂＝(π/512)，ｂ₂＝π(ｔ_m1−2)/64，ｃ₂＝8(ｒ_m1−2)，ｄ₂＝１ となる。

【００８０】ｔ＝０〜３１であるので、 θ＝ π(ｔ_m1−2)/64， θ＝ (π/512)＋π(ｔ_m1−2)/64， θ＝ 2(π/512)＋π(ｔ_m1−2)/64， θ＝ 3(π/512)＋π(ｔ_m1−2)/64， ・ ・ ・ θ＝31(π/512)＋π(ｔ_m1−2)/64， と、(π/512)を最小単位として３２点のθに対応するρ
値ｒが算出される。すなわちこの第２回のハフ変換で
は、ウィンドウ２の右半分の領域の特徴点各点が、θが
(π/512)を最小単位（ｔの１単位がπ/512）とし、かつ
θ＝π(ｔ_m1−2)/64以上θ＝31(π/512)＋π(ｔ_m1−2)/
64以下の範囲の極座標平面上の位置（ｒ，ｔ）に変換さ
れる。ρの範囲は８（ｒ_m1−２）以上８（ｒ_m1＋２）以
下で、ρの単位はこの範囲を３２分割するものである。
すなわちｒの一単位は３２／３２＝(1/1)＝１である。
したがって、第２回のハフ変換はウィンドウ２（又はレ
−ン検出ウィンドウ）の右半分の特徴点を、第１のハフ
変換よりも、狭い範囲かつ高い密度の極座標に変換する
ものである。特徴点の１つの極座標変換では、この第２
ハフ変換でもｔ＝０〜３１、すなわち３２回の演算を行
なうので、第１ハフ変換と処理時間は同程度である。１
つの特徴点（ｘｓ，ｙｓ）をρ−θ極座標に変換する演
算回数が極く少く、ｒデータビット数が少く、特徴点各
点をρ−θ極座標へ変換する速度が速く、かつ、度数カ
ウント処理速度が速い。

【００８１】ＣＰＵ１１は、第２回のハフ変換である
「ハフ変換（ＨＧ２）」を終了すると、第２回の「最大
点探索」を実行する。その内容は前述の、第１回の「最
大点探索」と同様である。この処理を終了すると、レジ
スタＧmにはデータテーブルＨＧｎにある度数の最大値
が、レジスタｒ_m2，ｔ_m2には該最大値があるアドレス
（ｒ_m2，ｔ_m2）が格納されていることになる。

【００８２】ＣＰＵ１１は、第２回の「最大点探索」を
終了すると、ｒ−ｔ極座標系で表現された前記アドレス
（ｒ_m2，ｔ_m2）を、x−y座標系画面に対応するρ−θ極
座標系アドレス（Ｒ_m2，Ｔ_m2）に変換する。演算式は、 Ｒ_m2＝ｒ_m2・(Ｒ_e2−Ｒ_s2)／Ｒ_d2＋Ｒ_s2 ・・・(8) Ｔ_m2＝ｔ_m2・(Ｔ_e2−Ｔ_s2)／Ｔ_d2＋Ｔ_s2 ・・・(9) である。算出したＲ_m2をレジスタＲ_m2に、算出したＴ_m2
をレジスタＴ_m2に格納する。ここでは、 (Ｒ_e2−Ｒ_s2)＝３２ Ｒ_d2＝３２ (Ｔ_e2−Ｔ_s2)＝π／１６ Ｔ_d2＝３２ であり、(8)式は、具体的には、 Ｒ_m2＝ｒ_m2＋８ｒ_m1−16 ・・・(8-1) であり、(9)式は、具体的には、 Ｔ_m2＝ｔ_m2・(π/512)＋(π/64)・(ｔ_m1−2) ・・・(9-1) を意味する。アドレス（Ｒ_m2，Ｔ_m2）をｘ−ｙ座標系へ
の変換式に代入すると、補正画像メモリの画像データを
表示する画面上の、ウィンドウ２（又はレ−ン検出ウィ
ンドウ）の右半分の領域にある、ある直線（中密度ハフ
変換により検出した直線：以下第２回検出の直線と称
す）を示す式が得られる。

【００８３】次にＣＰＵ１１は、イメージメモリ１５ａ
のある領域に割り当てたデータテーブルＨＧｎ（ｒ，
ｔ）のデータをクリアする。次に第３回のハフ変換であ
る「ハフ変換（ＨＧ３）」の変換パラメータを設定す
る。ここでは、θおよびρの範囲を、第２回の「ハフ変
換（ＨＧ２）」の場合よりも、前記（Ｒ_m2，Ｔ_m2）を中
心とする更に小さい範囲に設定し、θおよびρの単位も
小さく設定する。具体的には、 Ｒs＝ｒ_m2＋8ｒ_m1−18 Ｒ_e＝ｒ_m2＋8ｒ_m1−14 Ｒ_d＝３２ Ｔ_s＝(π/512)ｔ_m2＋(π/64)ｔ_m1−9π/256 Ｔ_e＝(π/512)ｔ_m2＋(π/64)ｔ_m1−7π/256 Ｔ_d＝３２ を設定する。なお、ｒ_m2，ｔ_m2は、Ｒ_m2，Ｔ_m2に対して
上記(8-1)式，(9-1)式で規定されるものである。そして
第３回の「ハフ変換（ＨＧ３）」を行なう。

【００８４】「ハフ変換（ＨＧ３）」この第３回の「ハ
フ変換（ＨＧ３）」の内容は、前述の第２回の「ハフ変
換（ＨＧ２）」と同様であるが、演算式（前述の(5)式)
の内容が異なる。前記(5)式は、この第３回の「ハフ変
換（ＨＧ３）」では、具体的には次の(5-3)式となる。

【００８５】 ｒ＝{(xs−255)・cos〔ｔ・(π/4096)＋(π/512)ｔ_m2＋(π/64)ｔ_m1−9π/256〕 ＋(350−ys)・sin〔ｔ・(π/4096)＋(π/512)ｔ_m2＋(π/64)ｔ_m1−9π/256〕 −ｒ_m2−8ｒ_m1＋18}×8 ・・・(5−3) これを(5b)式の形に変形して、 ｒ/d₃＋c₃＝ (xs−xch)・cos(a₃・ｔ＋b₃) ＋(ych−ys)・sin(a₃・ｔ＋b₃) ・・・(5-3b) で表わすと、前述の第１回および第２回の変換で、 ａ₁＝(π/64)， ｂ₁＝０， ｃ₁＝０， ｄ₁＝1/8 ａ₂＝(π/512)，ｂ₂＝π(ｔ_m1−2)/64，ｃ₂＝8(ｒ_m1−2)，ｄ₂＝１ に対して、 ａ₃＝(π/4096)，ｂ₃＝(π/512)ｔ_m2＋(π/64)ｔ_m1−9π/256， ｃ₃＝ｒ_m2＋8ｒ_m1−18，ｄ₃＝８ となる。

【００８６】ｔ＝０〜３１であるので、 θ＝ (π/512)ｔ_m2＋(π/64)ｔ_m1−9π/256， θ＝ (π/4096)＋(π/512)ｔ_m2＋(π/64)ｔ_m1−9π/256， θ＝ 2(π/4096)＋(π/512)ｔ_m2＋(π/64)ｔ_m1−9π/256， θ＝ 3(π/4096)＋(π/512)ｔ_m2＋(π/64)ｔ_m1−9π/256， ・ ・ ・ θ＝31(π/4096)＋(π/512)ｔ_m2＋(π/64)ｔ_m1−9π/256， と、(π/4096)を最小単位として３２点のθ（ｔ＝０〜
３１）に対応するρ値ｒが算出される。すなわちこの第
３回のハフ変換では、ウィンドウ２（又はレ−ン検出ウ
ィンドウ）の右半分の領域の特徴点各点が、θが(π/40
96)を最小単位（ｔの１単位がπ/4096）とし、かつθ＝
(π/512)ｔ_m2＋(π/64)ｔ_m1−9π/256以上 θ＝31(π/4
096)＋(π/512)ｔ_m2＋(π/64)ｔ_m1−9π/256以下 の範
囲の極座標平面上の位置（ｒ，ｔ）に変換される。ρの
範囲はＲ_s＝ｒ_m2＋8ｒ_m1−18 以上 Ｒ_e＝ｒ_m2＋8ｒ_m1−
14 以下で、ρの単位はこの範囲を３２分割するもので
ある。すなわちｒの一単位は４／３２＝(1/8)である。
したがって、第３回のハフ変換はウィンドウ２（又はレ
−ン検出ウィンドウ）の右半分の特徴点を、第２回のハ
フ変換よりも、更に狭い範囲かつ高い密度の極座標に変
換するものである。特徴点の１つの極座標変換では、こ
の第３回のハフ変換でもｔ＝０〜３１であるので、３２
回の演算を行なうので、第２回のハフ変換と処理時間は
同程度である。

【００８７】１つの特徴点（ｘｓ，ｙｓ）をρ−θ極座
標に変換する演算回数が極く少く、ｒデータビット数が
少く、特徴点各点をρ−θ極座標へ変換する速度が速
く、かつ、度数カウント処理速度が速い。

【００８８】ＣＰＵ１１は、第３回のハフ変換である
「ハフ変換（ＨＧ３）」を終了すると、第３回の「最大
点探索」を実行する。その内容は前述の、第２回の「最
大点探索」と同様である。この処理を終了すると、レジ
スタＧmにはデータテーブルＨＧｎにある度数の最大値
が、レジスタｒ_m3，ｔ_m3には該最大値があるアドレス
(ｒ_m3，ｔ_m3）が格納されていることになる。

【００８９】ＣＰＵ１１は、第３回の「最大点探索」を
終了すると、ｒ−ｔ極座標系で表現された前記アドレス
（ｒ_m3，ｔ_m3）を、ｘ−ｙ座標系画面に対応するρ−θ
極座標系アドレス（Ｒ_m3，Ｔ_m3）に変換する。演算式
は、 Ｒ_m3＝ｒ_m3・(Ｒ_e3−Ｒ_s3)／Ｒ_d3＋Ｒ_s3・・・(10) Ｔ_m3＝Ｔ_m3・(Ｔ_e3−Ｔ_s3)／Ｔ_d3＋Ｔ_ｓ３・・・（１１） である。算出したＲ_ｍ３をレジスタＲ_m3に、算出したＴ
_m3をレジスタＴ_m3に格納する。ここでは、 （Ｒ_e3−Ｒ_s3)＝４ Ｒ_d3＝３２ （Ｔ_e3−Ｔ_s3)＝π／１２８ Ｔ_d3＝３２ であり、(10)式は、具体的には、 Ｒ_m3＝(1/8)・ｒ_m3＋ｒ_m2＋8ｒ_m1−18 ・・・(10-1) であり、(7)式は、具体的には、 Ｔ_m3＝(π/128)・ｔ_m3＋(π/512)ｔ_m2＋(π/64)ｔ_m1−9π/256 ・・・(10-1) を意味する。アドレス（Ｒ_m3，Ｔ_m3）をｘ−ｙ座標系へ
の変換式に代入すると、補正画像メモリの画像データを
表示する画面上の、ウィンドウ２（又はレ−ン検出ウィ
ンドウ）の右半分の領域にある、ある直線（高密度ハフ
変換により検出した直線：以下第３回検出の直線と称
す）を示す式が得られる。以上で「直線当てはめ」を終
了したことになる。

【００９０】以上で、ウィンドウ２（又はレ−ン検出ウ
ィンドウ）の右半分領域にある画像中の直線（最も代表
的な直線）を表わす直線（第３回検出の直線）を得たこ
とになる。ウィンドウ２（又はレ−ン検出ウィンドウ）
は、自車レーンの左，右端の白線を検出するに適した領
域に設定されており、ウィンドウ２（又はレ−ン検出ウ
ィンドウ）の右半分領域に右端の白線像があると、第３
回検出の直線はこの白線を近似する直線である確率が高
い。したがって、上述の「直線当てはめ」は、ウィンド
ウ２（又はレ−ン検出ウィンドウ）の右半分領域での、
自車レーンの右端白線の検出である。

【００９１】ＣＰＵ１１は、次に、第３回検出の直線を
表わすデータ（Ｒ_m3，Ｔ_m3）のＲ_m3をレジスタＲ_mRに、
Ｔ_m3をレジスタＴ_mRに格納する。すなわち自車レーンの
右端白線を表わす直線を表わすデータをレジスタＲ_mR，
Ｔ_mRに格納する。

【００９２】左白線検出 ＣＰＵ１１は次に、以上に説明したウィンドウ２（又は
レ−ン検出ウィンドウ）の右半分領域に関する処理と同
様な処理を、ウィンドウ２（又はレ−ン検出ウィンド
ウ）の左半分領域に施して、自車レーンの左端白線を表
わす直線を検出し、それを表わすデータをレジスタ
Ｒ_mL，Ｔ_mLに格納する。以上で「左右白線検出」Ｄ３を
終了する。ＣＰＵ１１は次に、「無限遠点計算」Ｄ４を
行なう。

【００９３】Ｄ４．「無限遠点計算」Ｄ４ ここではまず、「直線交点計算」で、レジスタＲ_mR，Ｔ
_mRのデータが表わす直線（自車走行レーン右端白線と推
定した)と、レジスタＲ_mL，Ｔ_mLのデータが表わす直線
(自車走行レーン左端白線と推定した）との交点（ｘ
ｃ，ｙｃ）を算出する。次に、算出した交点（ｘｃ，ｙ
ｃ）が、レジスタｘｖ，ｙｖのデ−タが表わす無限遠点
（ｘｖ，ｙｖ）を中心とする横６０画素×縦６０画素の
領域内に存在するかをチェックする。この領域内である
と、今回求めた交点（ｘｃ，ｙｃ）が無限遠点である信
頼性が高いので、無限遠点データ（ｘｃ，ｙｃ）を、今
回求めた交点（ｘｃ，ｙｃ）に１／８の重み付けをし、
これまでの無限遠点データ（ｘｃ，ｙｃ）に７／８の重
み付けをして加算した値に更新する。そして、無限遠点
追跡に失敗した回数をカウントするためのレジスタＮve
をクリアする。

【００９４】今回算出した交点（ｘｃ，ｙｃ）が、レジ
スタｘｖ，ｙｖのデ−タが表わす無限遠点（ｘｖ，ｙ
ｖ）を中心とする前記横６０画素×縦６０画素の領域内
にないときには、無限遠点追跡が失敗（今回の交点算出
がエラー又はこれまでの無限遠点データ（ｘｖ，ｙｖ）
がエラー）であるとして、レジスタＮveの内容を１イン
クレメントし、レジスタＮveの内容が５になったかをチ
ェックする。５になっていると、今回と過去４回の計５
回連続して交点算出がエラーであったことになり、これ
は現在保待している無限遠点データ（ｘｃ，ｙｃ）がエ
ラーであると見なして、無限遠点データ（ｘｃ，ｙｃ）
を今回算出した交点（ｘｃ，ｙｃ）に更新する。

【００９５】 Ａ４．「ρ，θ＆無限遠点のフィルタリング」Ａ４ ここでＣＰＵ１１は、「左右白線検出」（Ｄ３）で検出
した、直線を表わすパラメ−タρ，θおよび「無限遠点
計算」（Ｄ４）で算出した直線交点座標（ｘｖ，ｙｖ）
をフィルタリングする。すなわち、 ρＬ＝（３・ρＬ＋Ｒ_mL）／４ ・・・(11L) ρＲ＝（３・ρＲ＋Ｒ_mR）／４ ・・・(11R) θＬ＝（３・θＬ＋Ｔ_mL）／４ ・・・(12L) θＲ＝（３・θＲ＋Ｔ_mR）／４ ・・・(12R) を算出して、レジスタρＬ，ρＲ，θＬ，θＲに格納す
る。上記４式のカッコ内のρＬ，ρＲ，θＬ，θＲはレ
ジスタρＬ，ρＲ，θＬ，θＲの前回値、Ｒ_mL等はレジ
スタＲ_mL等のデ−タである。次に、算出したρＬ，ρＲ
で表わされる直線とθＬ，θＲで表わされる直線の交点
（ｘｖ，ｙｖ）を算出し、ｘｖをレジスタｘｖに、ｙｖ
をレジスタｙｖに書込む。

【００９６】Ｄ５．「左右白線間隔（ＷL）計算」Ｄ５ ＣＰＵ１１は次に、自車レーンの右白線と左白線との間
隔（レーン幅）ＷLを算出する。これにおいては、カメ
ラ１６ｂの視野中心線（図１７の２点鎖線）が路面と交
わる位置（画面上では画面の中心点）Ｌ１での、画面上
の右端白線（ρＲ，θＲ）のＸ位置を路面上位置ＸRに
変換し、画面上の左端白線（ρＬ，θＬ）のＸ位置を路
面上位置ＸLに変換して、間隔ＷL＝ＸR−ＸLを、次のよ
うに算出する： ＸR＝（Ｓy×Ｈc×sinθR）／（Ｓx×ｃｏｓθR） ・・・(13R) ＸL＝（Ｓy×Ｈc×sinρR）／（Ｓx×ｃｏｓρR） ・・・(13L) ＷL＝ＸR−ＸL ・・・(14) なお、図１７のＳｘおよびＳｙはそれぞれカメラ１６ｂ
の横方向および縦方向のスケールファクタであり、Ｈｃ
は、カメラ１６ｂのレンズの中心の、路面からの高さで
ある。

【００９７】ＣＰＵ１１は次に、算出した、路面上のレ
ーン間隔ＷLが正しい（自車レーン検出成功)かをチェッ
クする（Ｄ６）。すなわち、基準値ＷL3Dに対するＷLの
偏差が、許容範囲ＤwL内であるかをチェックする。この
実施例では、日本の高速道路のレーン幅が３．５ｍ±
０．２ｍであるので、基準値ＷL3D＝３．５ｍに、許容
値ＤwL＝０．３ｍに定めている。

【００９８】基準値ＷL3Dに対するＷLの偏差が許容範囲
ＤwL内にあると、自車レーン検出に成功しているとし
て、これを表わす情報「１」をレジスタＦLに書込み
（６１）、基準値ＷL3Dに対するＷLの偏差が許容範囲Ｄ
wLを外れていると、自車レーン検出に失敗しているとし
て、これを表わす情報「０」をレジスタＦLに書込む
（６２）。以上で、「自車レーン検出」を終了したこと
になり、自車レーン検出が成功していると、レジスタＦ
Lのデータは「１」である。

【００９９】「自車レーン検出」Ｄを終了するとＣＰＵ
１１は、レジスタＦLのデータをチェックしてそれが
「１」であると、「カ−ブ推定」Ｇ１を実行する。すな
わち、 Ｒ＝（Ｌ１／２）・ｓｉｎＡ ・・・(15) でカ−ブ半径Ｒを算出する。Ｌ１は、カメラ１６ｂから
その視野中心線が水平路面と交わる点までの距離（Ｌ１
＝１５ｍ）、Ａはカメラ１６ｂのステアリング角（図１
１のＡ５で算出する）である。次に、算出したカ−ブ半
径が２０００ｍ以下（カ−ブしている）かをチェックし
て（Ｇ２）、そうであると「特徴点選定」Ｇ３を実行す
る。

【０１００】Ｇ３．「特徴点選定」Ｇ３ ＣＰＵ１１は、ウィンドウ２の領域内かつｙ軸方向で無
限遠点（ｙｖ）までの、レジスタρＲ，θＲのデ−タρ
Ｒ，θＲが表わす直線上の画素を中心とする、ｙ方向±
設定半幅値（路面上で±８０ｃｍ以内）、かつｘ方向±
５画素以内の特徴点を、右白線（ここでは道路がカ−ブ
しているので右曲線）を表わす特徴点として抽出する。
同様に、ウィンドウ２の領域内かつｙ軸方向で無限遠点
（ｙｖ）までの、レジスタρＬ，θＬのデ−タρＬ，θ
Ｌが表わす直線上の画素を中心とする、ｙ方向±設定半
幅値（路面上で±８０ｃｍ以内）、かつｘ方向±５画素
以内の特徴点を、左白線（ここでは道路がカ−ブしてい
るので左曲線）を表わす特徴点として抽出する。

【０１０１】Ｇ４Ａ．「座標変換」Ｇ４Ａ 次にＣＰＵ１１は、「特徴点選定」Ｇ３で抽出した特徴
点の座標を、路面の３次元座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換
する。Ｘは水平左右方向，Ｙは垂直上下方向，ＺはＸ，
Ｙに直交する水平方向（車両前方向）である。カメラ１
６ｂの光学モデルの側面および平面を図１８の（ａ）お
よび（ｂ）に示す。なお、路面は水平な平面（Ｚ軸に平
行）と見なす。図１８の（ａ）において、路面上の点Ｐ
が上述の特徴点の１つｙｐを意味するとする： ｔａｎ（α−θ）＝ｈc／Ｚｐ ・・・(16) ｔａｎθ＝Ｂ／ｆ ・・・(17) であり、これらの関係より、点ＰのＺ軸座標値Ｚｐは、 Ｚｐ＝(ｆ＋Ｂ・ｔａｎα)・ｈc／(ｆ・ｔａｎα−Ｂ） ・・・(18) となる。また、カメラ１６ｂの下向き角度αは、 ｔａｎα＝（ｙo−ｙｖ）／ｆ ・・・(19) である。(19)式のｔａｎαを算出し、これを(18)式に代
入してＺｐを算出することができる。ここで、ｙｏはカ
メラ座標系（画面座標系）の視野中心位置，ｙｐは特徴
点の位置，Ｂは、カメラ系のｙ座標上での、視野中心位
置に対する特徴点の位置差、ｙｖは「無限遠点計算」Ｄ
４で計算した無限遠点のｙ座標である。

【０１０２】毎回、距離計算にｔａｎ関数を使用する
と、処理時間が長くなるため、近似計算を考える。関数
ｔａｎ（β）と角度βとの関係は、βが０に近いときに
は、ｔａｎβ＝βと近似できるため、(16)式，(17)式
は、 α−θ＝ｈc／Ｚｐ ・・・(16ａ) θ＝Ｂ／ｆ＝（ｙo−ｙｐ）／ｆ ・・・(17ａ) α＝（ｙo−ｙｖ）／ｆ ・・・(19ａ） となり、（１８）式は、 Ｚｐ＝ｆ・ｈｃ／（ｙo−ｙｖ） ・・・(18ａ) と近似できる。ＣＰＵ１１は、この(18ａ)式の演算で、
特徴点のカメラ系のｙ座標値を、道路系のＺ軸座標値Ｚ
ｐに変換する。

【０１０３】図１８の（ｂ）を参照すると、路面上の点
Ｐ（画面上の特徴点の対応位置）と結像面との関係は、 ｔａｎθ＝Ｘｐ／Ｚｐ ・・・(20) ｔａｎθ＝ｘｐ／ｆ ・・・(21) となる。ｘｐが、カメラ座標系での、特徴点のｘ座標値
である。これら(20),(21)式より、道路座標系の点Ｐの
Ｘ座標値Ｘｐは、 Ｘｐ＝Ｚｐ・ｘｐ／ｆ ・・・(22) と算出できる。ＣＰＵ１１は、この(22)式で表わされる
演算で、Ｘｐを算出する。なお、道路座標系（Ｘ，Ｙ，
Ｚ）で、特徴点のＹ座標値は、計算処理を単純化するた
めに、すべて０としている。

【０１０４】 Ｇ５Ａ．「特徴点の回転補正」Ｇ５Ａ レジスタＡ，Ｂ，Ｃには、後述の「カメラステアリング
角の算出」Ａ５で算出した、カメラ１６ｂ，２６ｂ，３
６ｂのステアリング角度Ａ，Ｂ，Ｃ（図５）が格納され
る。「特徴点の回転補正」Ｇ５でＣＰＵ１１は、上述の
ように道路系座標に変換した特徴点位置デ−タ（Ｚｐ，
Ｘｐ）を、垂直軸Ｙ（図１８の（ａ））を中心にＡだけ
回転した値に変換する。これは、カメラの視野中心線か
ら見た特徴点の方向を、車両の前後軸から見た特徴点の
方向に変換することを意味する。すなわち、この回転補
正前の特徴点位置デ−タ（Ｚｐ，Ｘｐ）は、Ｚ軸がカメ
ラの視野中心線の水平面投影線と合致する道路座標系の
ものであるが、上述の回転補正は、特徴点位置デ−タ
（Ｚｐ，Ｘｐ）を、Ｚ軸が車両前後軸の水平面投影線に
合致する道路座標系のものに変換する。

【０１０５】以上に説明した、図９の「補正画像メモリ
イニシャライズ」Ｃ６から図１０を経て図１１の「特徴
点の回転補正」Ｇ５までの上述のＣＰＵ１１の処理と同
様な処理を、ＣＰＵ２１およびＣＰＵ３１が、それぞれ
カメラ２６ｂおよび３６ｂで撮影して得た画像デ−タを
対象に、実行する。

【０１０６】 Ｔ３Ａ．「補正デ−タの集積」Ｔ３Ａ 次にＣＰＵ１１は、上述のように回転補正を施した特徴
点位置デ−タ（右白線対応のものと左白線対応のもの、
計２グル−プ）を、メモリ１５ａの特定領域に割り当て
たレ−ン領域デ−タテ−ブルの、カメラ１６ｂ撮影デ−
タ領域（右白線用領域と左白線用領域）に書込む。

【０１０７】そして、ＣＰＵ間シリアルデ−タ通信ライ
ンを介して、ＣＰＵ２１に、それが上述のように回転補
正を施した特徴点位置デ−タの転送を指示しかつＤＭＡ
装置１４に、ＤＭＡ転送装置２４から送られて来るデ−
タの、レ−ン領域デ−タテ−ブルのカメラ２６ｂ撮影デ
−タ領域への書込みを指示する。ＣＰＵ２１はＣＰＵ１
１のこの指示に応じてＤＭＡ装置２４に、回転補正を施
した特徴点位置デ−タを格納しているメモリ領域を指定
してデ−タ転送を指示する。ＤＭＡ装置２４はこの指示
に応答して該メモリ領域のデ−タを読出してＤＭＡデ−
タラインに送出し、ＤＭＡ装置１４がそれをメモリ１５
ａに書込む。ＤＭＡ２４が送出終了を報知するとＣＰＵ
２１は転送終了をＣＰＵ１１に報知する。

【０１０８】この報知を受けるとＣＰＵ１１は、ＣＰＵ
間シリアルデ−タ通信ラインを介して、ＣＰＵ３１に、
それが上述のように回転補正を施した特徴点位置デ−タ
の転送を指示しかつＤＭＡ装置１４に、ＤＭＡ転送装置
２４から送られて来るデ−タの、レ−ン領域デ−タテ−
ブルのカメラ３６ｂ撮影デ−タ領域への書込みを指示す
る。ＣＰＵ３１はＣＰＵ１１のこの指示に応じてＤＭＡ
装置３４に、回転補正を施した特徴点位置デ−タを格納
しているメモリ領域を指定してデ−タ転送を指示する。
ＤＭＡ装置３４はこの指示に応答して該メモリ領域のデ
−タを読出してＤＭＡデ−タラインに送出し、ＤＭＡ装
置１４がそれをメモリ１５ａに書込む。ＤＭＡ３４が送
出終了を報知するとＣＰＵ２１は転送終了をＣＰＵ１１
に報知する。

【０１０９】なお、ＣＰＵ２１又はＣＰＵ３１が、ステ
ップＧ２で推定カ−ブ半径Ｒが２０００ｍ超を判定して
いた場合には、ステップＧ３，Ｇ４Ａ，Ｇ５Ａを実行し
ていないので、該ＣＰＵ２１又はＣＰＵ３１はＣＰＵ１
１にデ−タなしを報知する。この場合にはそこでＣＰＵ
１１は、後述の「ρ，θの座標変換」Ｇ４Ｂに進む。 Ｇ６Ａ．「曲線検出（最小自乗）」Ｇ６Ａ ＣＰＵ１１は次に、上述のレ−ン領域デ−タテ−ブルの
右白線用領域群の特徴点位置デ−タ（カメラ１６ｂ，２
６ｂ，３６ｂそれぞれで得た特徴点の集合）に対して、
最小自乗法を適用して、それらの特徴点の分布が表わす
円弧（右白線の近似曲線）を算出する。すなわち、Ｚ方
向で車両に近い側の円弧端のＸ，Ｚ座標値，遠い側の円
弧端のＸ，Ｚ座標値，円弧中心のＸ，Ｚ座標値および半
径Ｒ_Rを算出する。これらの座標値はいずれも、この段
階では、車両の前後軸の水平面投影線をＺ軸とする道路
座標系のものである。このとき、特徴点のサンプル数
（存在数）をカウントする。そして同様に、上述のレ−
ン領域デ−タテ−ブルの左白線用領域群の特徴点位置デ
−タ（カメラ１６ｂ，２６ｂ，３６ｂそれぞれで得た特
徴点の集合）に対して、最小自乗法を適用して、それら
の特徴点の分布が表わす円弧（左白線の近似曲線）を算
出し、特徴点のサンプル数をカウントする。

【０１１０】Ｇ７．「曲線検出の成否判定」Ｇ７ ＣＰＵ１１は次に、特徴点サンプル数（２組）および半
径Ｒ（２組Ｒ_R，Ｒ_L）をチェックして、特徴点サンプル
数の１つでも所定値未満であると、又は、カ−ブ半径Ｒ
の一方が２０００ｍを越えると、曲線検出不成立と見な
して、レ−ンを直線と決定（判定）する。

【０１１１】Ｇ９．「カ−ブＲのフィルタリング」Ｇ９ 特徴点サンプル数のいずれもが所定値以上でしかもカ−
ブ半径Ｒ_R，Ｒ_Lのいずれもが２０００ｍ以下であると、
曲線検出成立と見なして、今回検出した半径ＲＲ_R，Ｒ_L
のそれぞれをフィルタリング処理して、半径レジスタＲ
Ｒ，ＲＬに更新書込みする。すなわち、今回算出した半
径Ｒが１５０ｍ以下のときには係数Ｋwを１６に、１５
０ｍ超過３００ｍ以下のときには係数Ｋwを８に、３０
０ｍを越えるときには係数Ｋwを４に定めて、 ＲＲ＝〔（Ｋw−１）・ＲＲ＋Ｒ_R〕／Ｋw ・・・(23R) ＲＬ＝〔（Ｋw−１）・ＲＬ＋Ｒ_L〕／Ｋw ・・・(23L) を算出し、算出したＲＲおよびＲＬをレジスタＲＲ，Ｒ
Ｌに更新書込みする。（Ｋw−１）・ＲＲ，（Ｋw−１）
・ＲＬのＲＲおよびＲＬは、それぞれレジスタＲＲおよ
びＲＬの、更新書込み前のデ−タ値である。Ｋwを上述
のように定めるので、算出したカ−ブ半径Ｒ_R，Ｒ_Lが大
きいときには、フィルタリング処理値ＲＲ，ＲＬに対す
る今回算出の半径Ｒ_R，Ｒ_Lの寄与比（重み）が大きく、
算出値に対するフィルタリング処理値の応答性が高い。
算出したカ−ブ半径Ｒ_R，Ｒ_Lが小さいときには、フィル
タリング処理値ＲＲ，ＲＬに対する今回算出の半径
Ｒ_R，Ｒ_Lの寄与比（重み）が小さく、算出値に対するフ
ィルタリング処理値の応答性は低い。カ−ブ半径に対応
して定められるカメラ１６ｂ，２６ｂ，３６ｂのステア
リング角Ａ，Ｂ，Ｃは、カ−ブ半径に略反比例し、ホス
トＭＰＵ１８が行なうカ−ブ対応の制御の重要度がカ−
ブ半径に略反比例し、カ−ブ検出又は算出の誤差が大き
い場合やそれらの信頼性が低い場合には、カ−ブ半径が
小さいときにカメラが走行レ−ンを見失なうとか、ホス
トＭＰＵ１８のカ−ブ対応制御がエラ−となるとか、制
御の信頼性が低下する。これを改善するために、上述の
ように、フィルタリング処理値を、大きい算出値Ｒ_R，
Ｒ_Lに対しては高応答（Ｋw小)に、小さい算出値Ｒ_R，Ｒ
_Lに対しては低応答（Ｋw大)に定めた。

【０１１２】Ｇ４Ｂ．「ρ，θの座標変換」Ｇ４Ｂ 先の「カ−ブ推定」Ｇ１で推定したカ−ブ半径がＲが２
０００ｍを越える場合、先の「補正デ−タの集積」Ｔ３
Ａで、ＣＰＵ２１又はＣＰＵ３１が転送デ−タなしを報
知して来た場合、あるいは、「曲線検出の成否判定」Ｇ
７で曲線検出不成立と判定した場合、ＣＰＵ１１は、先
の「ρ，θ＆無限遠点のフィルタリング」Ａ４で得た走
行レ−ンの左右白線を近似する直線を規定するデ−タ
（ρＬ，θＬ），（ρＲ，θＲ）を、カメラの視野中心
線の水平面投影線をＺ軸とする道路座標系（Ｘ，Ｙ，
Ｚ）の直線を規定するデ−タ（Road−ρＬ，Road−θ
Ｌ），（Road−ρＲ，Road−θＲ）に変換する。ＣＰＵ
２１およびＣＰＵ３１も、先の「カ−ブ推定」Ｇ１で推
定したカ−ブ半径Ｒが２０００ｍを越える場合、同様に
変換処理を行なう。

【０１１３】Ｇ５Ｂ．「回転補正」Ｇ５Ｂ ＣＰＵ１１は、上記変換で得たデ−タ（Road−ρＬ，Ro
ad−θＬ），（Road−ρＲ，Road−θＲ）に、カメラ１
６ｂのステアリング角Ａ相当の回転補正を加えた、車両
前後軸を基準とした直線規定デ−タ（ρＬ_R，θＬ_R），
（ρＲ_R，θＲ_R）を算出する。すなわち、カメラの視野
中心線の水平面投影線をＺ軸とする道路座標系の直線規
定デ−タ（Road−ρＬ，Road−θＬ），（Road−ρＲ，
Road−θＲ）を、車両の前後軸の水平面投影線をＺ軸と
する道路座標系の直線規定デ−タ（ρＬ_R，θＬ_R），
（ρＲ_R，θＲ_R）に変換する。ＣＰＵ２１およびＣＰＵ
３１も同様に変換処理を行なう。

【０１１４】Ｔ３Ｂ．「補正デ−タの集積」Ｔ３Ｂ ＣＰＵ１１は、ＣＰＵ間シリアルデ−タ通信ラインを介
して、ＣＰＵ２１およびＣＰＵ３１より、それらが変換
処理した直線規定デ−タ（ρＬ_R，θＬ_R），（ρＲ_R，
θＲ_R）を得る。

【０１１５】なお、ＣＰＵ２１又はＣＰＵ３１が、ステ
ップＧ２で推定カ−ブＲが２０００ｍ以下を判定してい
た場合には、ステップＧ４Ｂ，Ｇ５Ｂを実行していない
ので、該ＣＰＵ２１又はＣＰＵ３１は、ＣＰＵ１１に該
当デ−タなしを報知する。この場合にはＣＰＵ１１は、
そのまま次の「直線検出」Ｇ６Ｂに進む。

【０１１６】Ｇ６Ｂ．「直線検出」Ｇ６Ｂ ＣＰＵ１１は、自己が算出してセ−ブしている直線規定
デ−タ（ρＬ_R，θＬ_R），（ρＲ_R，θＲ_R）ならびにＣ
ＰＵ２１およびＣＰＵ３１が転送して来た同様な直線規
定デ−タの３者（ただし、ＣＰＵ１１のものだけ（１者
のみ)の場合があり、またＣＰＵ２１又はＣＰＵ３１の
ものとＣＰＵ１１のもの合せて２者の場合もある）が表
わす２グル−プの直線（右白線グル−プと左白線グル−
プ）の各グル−プを代表する（近似する）右代表直線お
よび左代表直線を規定するデ−タ（ρＲ_Rm，θＲ_Rm）お
よび（ρＬ_Rm，θＬ_Rm）を算出する。これは重み付け平
均で行ない、ＣＰＵ１１のものには８／１６の重み付け
を、ＣＰＵ２１のものには５／１６の重み付けを、ＣＰ
Ｕ３１のものには３／１６の重み付けをする。

【０１１７】Ｇ１０．「左右レ−ンの推定」Ｇ１０ ＣＰＵ１１は、「カ−ブＲのフィルタリング」Ｇ９から
この「左右レ−ンの推定」Ｇ１０に進んだときには、
「カ−ブＲのフィルタリング」Ｇ９で得た半径レジスタ
ＲＲのデ−タとレジスタＲＬのＲＬを比較して右曲りか
左曲りかを判定して、右曲りのときには、ＲＲ−ＷＬを
右隣接レ−ンの右白線のカ−ブ半径として、ＲＬ＋ＷＬ
を左隣接レ−ンの左白線のカ−ブ半径として算出し、左
曲りのときには、ＲＲ＋ＷＬを右隣接レ−ンの右白線の
カ−ブ半径として、ＲＬ−ＷＬを左隣接レ−ンの左白線
のカ−ブ半径として算出する。ＷＬは、レジスタＷＬの
デ−タであり、「左右白線間隔（ＷＬ）計算」Ｄ５（図
１０）でＣＰＵ１１が算出した自車走行レ−ン幅であ
る。

【０１１８】「直線検出」Ｇ６Ｂからこの「左右レ−ン
の推定」Ｇ１０に進んだときには、「直線検出」Ｇ６Ｂ
で算出した、右代表直線（を規定するデ−タρＲ_Rm，θ
Ｒ_Rm）を右にＷＬ分平行移動した直線を規定するデ−タ
（ρＲＲ_R，θＲＲ_R）ならびに左代表直線（を規定する
デ−タρＬ_Rm，θＬ_Rm）を左にＷＬ分平行移動した直線
を規定するデ−タ（ρＬＬ_R，θＬＬ_R）を算出する。

【０１１９】Ｇ１２．「車両検索エリアの設定」Ｇ１２ 曲線検出成立と判定している場合には、「左右レ−ンの
推定」Ｇ１０で算出した、右隣接レ−ンの右白線に相当
する円弧および左隣接レ−ンの左白線に相当する円弧そ
れぞれの、図３（道路座標系であり車両の前後軸の水平
面投影線がＺ軸）に示す１０ｍ，Ｌ１＝１５ｍ，３０
ｍ，Ｌ２＝４５ｍ，６０ｍ，Ｌ３＝７５ｍおよび９０ｍ
（いずれもＺ軸値）の、それぞれの地点の位置デ−タ
（Ｚ，Ｘ）を算出する。

【０１２０】曲線検出不成立と判定している場合には、
「左右レ−ンの推定」Ｇ１０で算出した、右隣接レ−ン
の右白線に相当する直線および左隣接レ−ンの左白線に
相当する直線それぞれの、図３に示す１０ｍ，Ｌ１＝１
５ｍ，３０ｍ，Ｌ２＝４５ｍ，６０ｍ，Ｌ３＝７５ｍお
よび９０ｍの、それぞれの地点の位置デ−タ（Ｚ，Ｘ）
を算出する。

【０１２１】これにより、カメラ１６ｂ（ＣＰＵ１１）
に撮影が割り当てられた領域（１０〜３０ｍの範囲）
に、道路領域（自車走行レ−ン＋右隣接レ−ン＋左隣接
レ−ン）を規定する６点（１０ｍ地点で左右各１点，１
５ｍ地点で左右各１点および３０ｍ地点で左右各１点）
が定められたことになる。

【０１２２】同様に、カメラ２６ｂ（ＣＰＵ２１）に撮
影が割り当てられた領域（３０〜６０ｍの範囲）に、道
路領域（自車走行レ−ン＋右隣接レ−ン＋左隣接レ−
ン）を規定する６点（３０ｍ地点で左右各１点，４５ｍ
地点で左右各１点および６０ｍ地点で左右各１点）が定
められたことになる。

【０１２３】更に同様に、カメラ３６ｂ（ＣＰＵ３１）
に撮影が割り当てられた領域（６０〜９０ｍの範囲）
に、道路領域（自車走行レ−ン＋右隣接レ−ン＋左隣接
レ−ン）自車両走行レ−ン領域を規定する６点（６０ｍ
地点で左右各１点，７５ｍ地点で左右各１点および９０
ｍ地点で左右各１点）が定められたことになる。

【０１２４】 Ｇ１２．「車両検索エリアの座標逆変換」Ｇ１２ ＣＰＵ１１は、カメラ１６ｂ（ＣＰＵ１１）に撮影が割
り当てられた領域の上記６点を、カメラ１６ｂのステア
リング角Ａ対応の補正を施してから、すなわちカメラ１
６ｂの視野中心線の水平面投影線をＺ軸とする道路座標
系の位置に変換してから、カメラ１６ｂの撮影画面上の
座標値に逆変換し、同様に、カメラ２６ｂ（ＣＰＵ２
１）および３６ｂ（ＣＰＵ３１）に撮影が割り当てられ
た領域の各６点を、各カメラの撮影画面上の座標値に逆
変換する。

【０１２５】Ｔ４．「車両検索エリア内特徴点の集積」
Ｔ４ ここでＣＰＵ１１は、ＣＰＵ間シリアルデ−タ通信ライ
ンを介して、ＣＰＵ２１に、カメラ２６ｂ（ＣＰＵ２
１）に撮影が割り当てられた領域の上記６点の上記逆変
換した座標値を与えて、該６点で囲まれる領域の特徴点
の摘出，座標変換（カメラ視野中心線の水平面投影線を
Ｚ軸とする道路座標系の位置への変換）および回転補正
（車両前後軸の水平面投影線をＺ軸とする道路座標系の
位置への変換）を指示し、ＣＰＵ３１には、カメラ３６
ｂ（ＣＰＵ３１）に撮影が割り当てられた領域の上記６
点の逆変換した座標値を与えて、該６点で囲まれる領域
の特徴点の摘出，座標変換および回転補正を指示する。
そしてＣＰＵ１１は、カメラ１６ｂ（ＣＰＵ１１）に撮
影が割り当てられた領域の上記６点の上記逆変換した座
標値に基づいて、該６点が囲む領域（折れ線で囲まれ
る）の、メモリ１５ａ上の特徴点を摘出し、摘出した特
徴点に対して、上述の「座標変換」Ｇ４Ａと同様な座標
変換処理を実行し、更に、上述の「特徴点の回転補正」
Ｇ５Ａと同様な回転補正処理を実行する。このようにし
て得た特徴点デ−タは、メモリ１５ａの特定領域に割り
当てたレ−ン領域デ−タテ−ブルの、カメラ１６ｂ撮影
デ−タ領域に書込む。ＣＰＵ２１およびＣＰＵ３１も同
様な処理を行なう。

【０１２６】次にＣＰＵ１１は、ＣＰＵ間シリアルデ−
タ通信ラインを介して、ＣＰＵ２１に、このように処理
した特徴点デ−タの、メモリ１５ａへのＤＭＡ転送を指
示する。このＤＭＡ転送が終了するとＣＰＵ１１は、Ｃ
ＰＵ３１に、上述のように処理した特徴点デ−タの、メ
モリ１５ａへのＤＭＡ転送を指示する。これらのＤＭＡ
転送の詳細は、前述の「補正デ−タの集積」Ｔ３Ａの中
で説明したＤＭＡ転送と同様である。

【０１２７】Ｈ．「先行車両認識＆測距」Ｈ メモリ１５ａの特定領域に割り当てたレ−ン領域デ−タ
テ−ブルの、カメラ１６ｂ撮影デ−タ領域，カメラ２６
ｂ撮影デ−タ領域およびカメラ３６ｂ撮影デ−タ領域の
全領域に渡って、特徴点の分布を検索する。すなわち、
車両前後軸の水平面投影線をＺ軸とする道路座標系で、
自車走行レ−ン，右隣接レ−ンおよび左隣接レ−ンの３
レ−ン（道路面領域）に分布する特徴点の、Ｘ方向（左
右方向）分布数（Ｚ軸投影ヒストグラム）を検索する。
これにおいては、道路面領域をＺ方向で下（車両直近）
側から、左から右に水平走査（Ｘ方向走査）して、その
走査線上にある特徴点の数をカウントし、カウント値を
走査線Ｎｏ．（Ｚ位置）対応でセ−ブする。このＸ走査
を道路面領域のＺ方向で下（車両直近）から上側（遠
方）へ行なう。

【０１２８】道路面領域についてこれ（Ｚ軸投影ヒスト
グラムの作成）を完了すると、特徴点の水平カウント値
（Ｘ方向分布数）が設定値以上のＺ方向連続幅（車両に
近い始端Ｚ位置と終端Ｚ位置）を、Ｚ方向で下（車両直
近）側から検索し、それがあると、そのＺ方向連続幅の
Ｚ始端からＺ終端までの、道路面領域の特徴点を、Ｘ方
向で左端から垂直（Ｚ方向）に走査して右端まで、特徴
点の垂直分布数を検索（Ｘ軸投影ヒストグラムを作成）
する。そしてこのＸ軸投影ヒストグラムから、特徴点の
垂直カウント値（Ｚ方向分布数）が設定値以上のＸ方向
連続幅（始端Ｘ位置と終端Ｘ位置）を、Ｘ方向で左（左
隣接レ−ンの左白線相当位置）側から検索し、それがあ
ると、その中央点（始端Ｘ位置と終端Ｘ位置の中間点
（Ｘｔ）を算出し、垂直走査幅（前記水平カウント値が
設定値以上のＺ方向連続幅の中間点（Ｚｔ）を算出し、
車両デ−タテ−ブルに、（Ｘｔ，Ｚｔ）を書込む。特徴
点の水平カウント値が設定値以上の第１のＺ方向連続幅
について、左端から右端まで、上述の垂直カウント値が
設定値以上のｘ方向連続幅の検索を終了すると、Ｚ軸投
影ヒストグラム上の、車両直近から遠方への次の、水平
カウント値が設定値以上の第２のＺ方向連続幅を検索す
る。

【０１２９】このようにして、まずＺ軸投影ヒストグラ
ムによりＺ方向の、他車両が存在する可能性がある領域
を、自車両直近側から遠方側に（Ｚ方向に）順次に検索
し、１つの該当領域を検索したときにその領域を、自車
両の左方側（左隣接レ−ン）から右方側に（Ｘ方向
に）、他車両が存在する可能性がある領域を検索し、そ
れがあると、検索した領域の中心デ−タ（Ｘｔ，Ｚｔ）
を、車両デ−タテ−ブルに書込む。これを道路面領域全
面について終了すると、カメラ１６ｂ，２６ｂおよび３
６ｂで撮影した路面（自車走行レ−ン＋推定の左隣接レ
−ン＋推定の右隣性レ−ン）上の存在車両（正確には、
車両でない場合もある。例えば貨物車からの落下物）の
道路座標系上の位置（Ｘｔ，Ｚｔ）が車両デ−タテ−ブ
ルにあることになる。

【０１３０】次にＣＰＵ１１は、車両デ−タテ−ブル上
の各位置（Ｘｔ，Ｚｔ）が、左隣接レ−ン（推定レ−
ン）上か，それと自車走行レ−ンとの間（両レ−ンにま
たがる）か、自車走行レ−ン上か、それと右隣接レ−ン
との間か、あるいは、右隣接レ−ン（推定レ−ン）上
か、識別し、この区分を表わすデ−タを、車両デ−タテ
−ブルの各位置情報（Ｘｔ，Ｚｔ）に付加する。以下に
おいては位置情報（Ｘｔ，Ｚｔ）＋区分デ−タを、他車
両デ−タと称す。

【０１３１】Ｋ．「出力」Ｋ ＣＰＵ１１は、曲線検出成立の場合にはカ−ブ情報（カ
−ブ半径（ＲＲ＋ＲＬ）／２）および車両デ−タテ−ブ
ルの他車両デ−タを、通信コントロ−ラ１７を介してホ
ストＭＰＵ１８に転送する。曲線検出不成立の場合に
は、直線情報（直線であることを表わすデ−タ）と車両
デ−タテ−ブルの他車両デ−タを転送する。

【０１３２】 Ａ５．「カメラステアリング角の算出」Ａ５ ＣＰＵ１１は、車両デ−タテ−ブルの、他車両デ−タの
中から、区分デ−タが自車走行レ−ン，それと左又は右
隣性レ−ンとの間である車両位置の、距離（Ｚｔ）が１
０〜３０ｍの範囲内であって、しかも最短のものを検索
する。それがあると、該検索した車両位置（Ｘｔ，Ｚ
ｔ）にカメラ１６ｂの視野中心線（の路面上投影線）を
向けるためのステアリング角Ａを算出する。該当する車
両位置が無かったときには、自車走行レ−ンの、車両よ
りＬ１前方（Ｚ位置＝Ｌ１）の幅ＷＬの中央（左，右白
線の中間点）にカメラ１６ｂの視野中心線（の路面上投
影線）を向けるためのステアリング角Ａを算出する。そ
して、レジスタＡnのデ−タＡnをレジスタＡに書込み、
レジスタＡnに、今回算出したステアリング角Ａを書込
む。

【０１３３】次にＣＰＵ１１は、車両デ−タテ−ブル
の、他車両デ−タの中から、区分デ−タが自車走行レ−
ン，それと左又は右隣性レ−ンとの間である車両位置
の、距離（Ｚｔ）が３０〜６０ｍの範囲内であって、し
かも最短のものを検索する。それがあると、該検索した
車両位置（Ｘｔ，Ｚｔ）にカメラ２６ｂの視野中心線
（の路面上投影線）を向けるためのステアリング角Ｂを
算出する。該当する車両位置が無かったときには、自車
走行レ−ンの、車両よりＬ２前方（Ｚ位置＝Ｌ２）の幅
ＷＬの中央（左，右白線の中間点）にカメラ２６ｂの視
野中心線（の路面上投影線）を向けるためのステアリン
グ角Ｂを算出する。そして、レジスタＢnのデ−タＢnを
レジスタＢに書込み、レジスタＢnに、今回算出したス
テアリング角Ｂを書込む。

【０１３４】更にＣＰＵ１１は、車両デ−タテ−ブル
の、他車両デ−タの中から、区分デ−タが自車走行レ−
ン，それと左又は右隣性レ−ンとの間である車両位置
の、距離（Ｚｔ）が６０〜９０ｍの範囲内であって、し
かも最短のものを検索する。それがあると、該検索した
車両位置（Ｘｔ，Ｚｔ）にカメラ３６ｂの視野中心線
（の路面上投影線）を向けるためのステアリング角Ｃを
算出する。該当する車両位置が無かったときには、自車
走行レ−ンの、車両よりＬ３前方（Ｚ位置＝Ｌ３）の幅
ＷＬの中央（左，右白線の中間点）にカメラ３６ｂの視
野中心線（の路面上投影線）を向けるためのステアリン
グ角Ｃを算出する。そして、レジスタＣnのデ−タＣnを
レジスタＣに書込み、レジスタＣnに、今回算出したス
テアリング角Ｃを書込む。

【０１３５】 Ｔ５．「カメラステアリング角の送信」Ｔ５ ＣＰＵ１１は、ＣＰＵ間シリアルデ−タ通信ライン介し
て、ＣＰＵ２１に、レジスタＢnのデ−タＢnを送信し、
ＣＰＵ３１にはレジスタＣnのデ−タＣnを送信する。

【０１３６】ＣＰＵ１１，ＣＰＵ２１およびＣＰＵ３１
は、先に説明した「カメラステアリング出力」Ａ１で、
デ−タＡn，ＢnおよびＣnを、それぞれステアリングコ
ントロ−ラ１６ｅ，２６ｅおよび３６ｅに与え、これら
のコントロ−ラが、カメラ１６ｂ，２６ｂおよび３６ｂ
の視野中心線（の水平面投影線）が車両前後軸（の水平
面投影線）となす角がＡn，ＢnおよびＣnとなるように
カメラを回転駆動する。これにより、前方車両があると
きには、カメラは前方車両を追跡し、前方車両がないと
きには、自車走行レ−ンの幅中央を追跡することにな
る。

【０１３７】「カメラステアリング角の送信」Ｔ５を終
了するとＣＰＵ１１は、図９の「画像入力を指令」Ｔ１
に進む。これ以降の説明は、ここまでの説明の繰返しに
なるので、省略する。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施例の概要を示すブロック図で
ある。

【図２】 図１に示すテレビカメラ１６ｂの撮影画面を
示す平面図である。

【図３】 図１に示すテレビカメラ１６ｂ，２６ｂおよ
び３６ｂの撮影範囲（車両前方方向）を示す平面図であ
る。

【図４】 （ａ）は図１に示すテレビカメラ１６ｂ，２
６ｂおよび３６ｂの撮影範囲（左右方向）を示すグラ
フ、（ｂ）は量子化誤差を示すグラフである。

【図５】 図１に示すテレビカメラ１６ｂ，２６ｂおよ
び３６ｂの撮影範囲およびステアリング角Ａ，Ｂ，Ｃを
示す平面図である。

【図６】 図１に示す第１画像処理装置１００の構成を
示すブロック図である。

【図７】 図１に示す第２画像処理装置２００の構成を
示すブロック図である。

【図８】 図１に示す第３画像処理装置３００の構成を
示すブロック図である。

【図９】 図６に示すＣＰＵ１１の画像デ−タ処理およ
び先行車両検出の内容の一部を示すフロ−チャ−トであ
る。

【図１０】 図６に示すＣＰＵ１１の画像デ−タ処理お
よび先行車両検出の内容の一部を示すフロ−チャ−トで
ある。

【図１１】 図６に示すＣＰＵ１１の画像デ−タ処理お
よび先行車両検出の内容の残部を示すフロ−チャ−トで
ある。

【図１２】 （ａ）は、図９に示す「特徴点検出ウィン
ドウ１セット」Ｃ１の内容を示すフロ−チャ−トであ
る。（ｂ）は、図１に示すテレビカメラ１６ｂの撮影画
面上の特徴点検出ウィンドウ１の領域を示す平面図であ
る。

【図１３】 （ａ）は、図９に示す「ボンネット検出」
Ｃ３の内容を示すフロ−チャ−トである。（ｂ）は、図
１に示すテレビカメラ１６ｂの撮影画面上の特徴点の分
布と、「直線あてはめ」により検出する直線を示す平面
図である。

【図１４】 （ａ）は、図１に示すテレビカメラ１６ｂ
の撮影画面上のロ−ル角およびパン移動量を示す平面
図、（ｂ）は図９に示す「画像回転平行移動」Ｃ７で用
いる計算式を示す。

【図１５】 図９に示す「補間」Ｃ８で注目画素の画像
デ−タを算出するために参照する画素を示す平面図であ
る。

【図１６】 図１０に示す「レ−ン検出ウィンドウ設
定」Ａ３で設定されるテレビカメラ１６ｂの撮影画面上
のレ−ン検出ウィンドウを示す平面図である。

【図１７】 図１に示すテレビカメラ１６ｂ内のレンズ
および撮像素子と車両前方の先行車両との幾何学的関係
を示す側面概要図である。

【図１８】 （ａ）は図１に示すテレビカメラ１６ｂ内
のレンズおよび撮像素子と車両前方の路面上における点
Ｐとの幾何学的関係を示す側面概要図、（ｂ）は平面概
要図である。

【符号の説明】

１１：ＣＰＵ １２：ＲＯＭ １３：ＲＡＭ １５〜１６：入出
力ポ−ト １５ａ：イメ−ジメモリ １６ａ：カメラ
コントロ−ラ １６ｂ：テレビカメラ １６ｃ：Ａ／Ｄ
コンバ−タ １６ｄ：回動機構 １６ｅ：ステア
リングコントロ−ラ １７：通信コントロ−ラ １８：ホストＭ
ＰＵ 特許出願人 アイシン精機株式会社 他１名代理人 弁
理士 杉 信 興

───────────────────────────────────────────────────── 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 // Ｇ０１Ｖ 8/10 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３８０ Ｇ０５Ｄ 1/02 Ｇ０１Ｖ 9/04 Ｓ (72)発明者 曽 雌 邦 彦 愛知県刈谷市朝日町２丁目１番地 アイシ ン精機株式会社内 (72)発明者 里 中 久 志 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】車両の前後軸に対して水平方向に第１角度
   をなす車両前方の、近距離の路面を含む広視野角の第１
   シ−ン、および、車両の前後軸に対して水平方向に第２
   角度をなす車両前方の、遠距離の路面を含む狭視野角の
   第２シ−ン、を撮影するための撮影装置；第１シ−ンお
   よび第２シ−ンの撮影画面の画像デ−タに基づき第１シ
   −ン上および第２シ−ン上の路面上の、前方物体を検出
   する路上物体検出手段；および、第１シ−ン上の検出し
   た前方物体の実質上全形が第１シ−ンに入る方向に前記
   第１角度を変更し、第２シ−ン上の検出した前方物体の
   実質上全形が第２シ−ンに入る方向に前記第２角度を変
   更する撮影方向制御手段；を備える車両前方の物体検出
   装置。
2. 【請求項２】撮影方向制御手段は、第１シ−ン上の検出
   した前方物体の実質上中央を第１シ−ンの中央とする前
   記第１角度を定め、第２シ−ン上の検出した前方物体の
   実質上中央を第２シ−ンの中央とする前記第２角度を定
   める、請求項１記載の車両前方の物体検出装置。
3. 【請求項３】前方物体は、走行レ−ンを区画する白線を
   含む、請求項１又は請求項２記載の車両前方の物体検出
   装置。
4. 【請求項４】前方物体は、先行車両を含む、請求項１，
   請求項２又は請求項３記載の車両前方の物体検出装置。
5. 【請求項５】車両の前後軸に対して水平方向に第１角度
   をなす車両前方の、近距離の路面を含む広視野角の第１
   シ−ン、および、車両の前後軸に対して水平方向に第２
   角度をなす車両前方の、遠距離の路面を含む狭視野角の
   第２シ−ン、を撮影するための撮影装置；第１シ−ンお
   よび第２シ−ンの撮影画面の画像デ−タに基づき第１シ
   −ン上および第２シ−ン上の路面上の、前記車両が存在
   する走行レ−ンを区画する白線を検出する路上走行レ−
   ン検出手段；第１シ−ンおよび第２シ−ン上の走行レ−
   ン上の先行車を検出する車両検出手段；および、 第１シ−ン上の検出した走行レ−ンの実質上中央を第１
   シ−ンの中央とする前記第１角度を定め、第２シ−ン上
   の検出した走行レ−ンの実質上中央を第２シ−ンの中央
   とする前記第２角度を定める撮影方向制御手段；を備え
   る車両前方の物体検出装置。
6. 【請求項６】撮影装置は、車両前方の近距離の路面を撮
   影する広視野角の第１カメラおよび車両前後軸に対する
   水平方向の第１カメラの撮影方向を変更するために該カ
   メラを回転駆動する第１回転駆動装置、および、車両前
   方の遠距離の路面を撮影する狭視野角の第２カメラおよ
   び車両前後軸に対する水平方向の第２カメラの撮影方向
   を変更するために該カメラを回転駆動する第２回転駆動
   装置、を含む請求項１，請求項２，請求項３，請求項４
   又は請求項５記載の車両前方の物体検出装置。
7. 【請求項７】撮影装置は、車両前方の近距離の路面を撮
   影する広視野角の第１カメラおよび車両前後軸に対する
   水平方向の第１カメラの撮影方向を変更するために該カ
   メラを回転駆動する第１回転駆動装置，車両前方の中距
   離の路面を撮影する中視野角の第２カメラおよび車両前
   後軸に対する水平方向の第２カメラの撮影方向を変更す
   るために該カメラを回転駆動する第２回転駆動装置、お
   よび、車両前方の遠距離の路面を撮影する狭視野角の第
   ３カメラおよび車両前後軸に対する水平方向の第３カメ
   ラの撮影方向を変更するために該カメラを回転駆動する
   第３回転駆動装置、を含む請求項１，請求項２，請求項
   ３，請求項４又は請求項５記載の車両前方の物体検出装
   置。