JPH10261065A - 車線認識装置 - Google Patents
車線認識装置Info
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- JPH10261065A JPH10261065A JP9064397A JP6439797A JPH10261065A JP H10261065 A JPH10261065 A JP H10261065A JP 9064397 A JP9064397 A JP 9064397A JP 6439797 A JP6439797 A JP 6439797A JP H10261065 A JPH10261065 A JP H10261065A
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/25—Fusion techniques
- G06F18/254—Fusion techniques of classification results, e.g. of results related to same input data
- G06F18/256—Fusion techniques of classification results, e.g. of results related to same input data of results relating to different input data, e.g. multimodal recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
Abstract
(57)【要約】
【課題】 １次元イメージセンサを使用することによっ
てコストパーフォーマンスを向上した車線認識装置を提
供する。 【解決手段】 １次元イメージセンサであるＣＣＤアレ
イ１１、１２、１３で検出された画像はマイクロコンピ
ュータ１４に取り込まれ、所定幅以上の高輝度領域を車
線候補として抽出する。各ＣＣＤアレイごとに例えば所
定幅に最も近い車線候補を選択し、これらを結ぶ曲線を
最小２乗法等によって車線とし、例えばディスプレイ１
４に表示される。
てコストパーフォーマンスを向上した車線認識装置を提
供する。 【解決手段】 １次元イメージセンサであるＣＣＤアレ
イ１１、１２、１３で検出された画像はマイクロコンピ
ュータ１４に取り込まれ、所定幅以上の高輝度領域を車
線候補として抽出する。各ＣＣＤアレイごとに例えば所
定幅に最も近い車線候補を選択し、これらを結ぶ曲線を
最小２乗法等によって車線とし、例えばディスプレイ１
４に表示される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は車線認識装置に係わ
り、特に１次元イメージセンサを使用した車線認識装置
に関する。
り、特に１次元イメージセンサを使用した車線認識装置
に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、自動車の自動運転システムの実用
化が進められているが、１つのサブシステムとして車線
を認識する装置がある。例えば特開平８−１６９９７号
公報には、２次元イメージセンサであるＣＣＤカメラに
よって撮影された自車前方情景の画像から画像処理によ
って車線情報を抽出することが記載されている。
化が進められているが、１つのサブシステムとして車線
を認識する装置がある。例えば特開平８−１６９９７号
公報には、２次元イメージセンサであるＣＣＤカメラに
よって撮影された自車前方情景の画像から画像処理によ
って車線情報を抽出することが記載されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら車線認識
に機能を特定した場合には、２次元画像を撮影すること
のできるＣＣＤカメラを使用することは装置自体の価格
が高くなり、いわゆるコストパーフォーマンスが悪化す
ることは避けることができない。本発明は上記課題に鑑
みなされたものであって、１次元イメージセンサを使用
することによってコストパーフォーマンスを向上した車
線認識装置を提供することを目的としている。
に機能を特定した場合には、２次元画像を撮影すること
のできるＣＣＤカメラを使用することは装置自体の価格
が高くなり、いわゆるコストパーフォーマンスが悪化す
ることは避けることができない。本発明は上記課題に鑑
みなされたものであって、１次元イメージセンサを使用
することによってコストパーフォーマンスを向上した車
線認識装置を提供することを目的としている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】第１の発明に係る車線認
識装置は、車両前面に予め定められた所定距離を隔てて
鉛直に配置された車両前方を視野とする少なくとも２本
の１次元イメージセンサと、少なくとも２本の１次元イ
メージセンサによって撮影された１次元画像に基づいて
車線を認識する車線認識手段と、を具備する。
識装置は、車両前面に予め定められた所定距離を隔てて
鉛直に配置された車両前方を視野とする少なくとも２本
の１次元イメージセンサと、少なくとも２本の１次元イ
メージセンサによって撮影された１次元画像に基づいて
車線を認識する車線認識手段と、を具備する。
【０００５】第１の発明に係る車線認識装置にあって
は、車両前方に設置された１次元イメージセンサで撮影
された画像によって車線が認識される。第２の発明に係
る車線認識装置は、車線認識手段が少なくとも２本の１
次元イメージセンサによって撮影されたそれぞれの１次
元画像から予め定められたしきい値以上の輝度を有する
領域を抽出する高輝度領域抽出手段と、高輝度領域抽出
手段によって抽出された少なくとも２本の１次元イメー
ジセンサに対応する少なくとも２つの高輝度領域の近似
線を車線とする車線生成手段と、からなる。
は、車両前方に設置された１次元イメージセンサで撮影
された画像によって車線が認識される。第２の発明に係
る車線認識装置は、車線認識手段が少なくとも２本の１
次元イメージセンサによって撮影されたそれぞれの１次
元画像から予め定められたしきい値以上の輝度を有する
領域を抽出する高輝度領域抽出手段と、高輝度領域抽出
手段によって抽出された少なくとも２本の１次元イメー
ジセンサに対応する少なくとも２つの高輝度領域の近似
線を車線とする車線生成手段と、からなる。
【０００６】第２の発明に係る車線認識装置にあって
は、１次元画像中からしきい値以上の輝度を有する領域
が抽出され、高輝度領域を近似することにより車線が認
識される。第３の発明に係る車線認識装置は、車線認識
手段が少なくとも２本の１次元イメージセンサによって
撮影されたそれぞれの１次元画像から予め定められたし
きい値以上の輝度差に挟まれた領域を抽出する高輝度差
領域抽出手段と、高輝度差領域抽出手段によって抽出さ
れた少なくとも２本の１次元イメージセンサに対応する
少なくとも２つの高輝度差領域の近似線を車線とする車
線生成手段と、からなる。
は、１次元画像中からしきい値以上の輝度を有する領域
が抽出され、高輝度領域を近似することにより車線が認
識される。第３の発明に係る車線認識装置は、車線認識
手段が少なくとも２本の１次元イメージセンサによって
撮影されたそれぞれの１次元画像から予め定められたし
きい値以上の輝度差に挟まれた領域を抽出する高輝度差
領域抽出手段と、高輝度差領域抽出手段によって抽出さ
れた少なくとも２本の１次元イメージセンサに対応する
少なくとも２つの高輝度差領域の近似線を車線とする車
線生成手段と、からなる。
【０００７】第３の発明に係る車線認識装置にあって
は、１次元画像中からしきい値以上の輝度差によって挟
まれた領域が抽出され、その領域を近似することにより
車線が認識される。第４の発明に係る車線認識装置は、
車線認識手段が少なくとも２本の１次元イメージセンサ
によって撮影された１次元画像に基づいて左右の車線の
うち片側の車線だけを認識する片側車線認識手段と、片
側車線認識手段で認識された片側車線と予め定められた
車線幅とに基づいて他方側車線を推定する他方側車線推
定手段と、からなる。
は、１次元画像中からしきい値以上の輝度差によって挟
まれた領域が抽出され、その領域を近似することにより
車線が認識される。第４の発明に係る車線認識装置は、
車線認識手段が少なくとも２本の１次元イメージセンサ
によって撮影された１次元画像に基づいて左右の車線の
うち片側の車線だけを認識する片側車線認識手段と、片
側車線認識手段で認識された片側車線と予め定められた
車線幅とに基づいて他方側車線を推定する他方側車線推
定手段と、からなる。
【０００８】第４の発明に係る車線認識装置にあって
は、左右一方の車線のみが認識され、他方の車線は無限
遠点と一方の車線とに基づいて他方車線が推定される。
第５の発明に係る車線認識装置は、車両前方に予め定め
られ鉛直に配置された少なくとも１本の１次元イメージ
センサと、車両が走行している道路の道路形状情報を検
出する道路形状情報検出手段と、１次元イメージセンサ
によって撮影された１次元画像と道路形状情報検出手段
で検出された道路形状情報とに基づいて車線を認識する
車線認識手段と、を具備する。
は、左右一方の車線のみが認識され、他方の車線は無限
遠点と一方の車線とに基づいて他方車線が推定される。
第５の発明に係る車線認識装置は、車両前方に予め定め
られ鉛直に配置された少なくとも１本の１次元イメージ
センサと、車両が走行している道路の道路形状情報を検
出する道路形状情報検出手段と、１次元イメージセンサ
によって撮影された１次元画像と道路形状情報検出手段
で検出された道路形状情報とに基づいて車線を認識する
車線認識手段と、を具備する。
【０００９】第５の発明に係る車線認識装置にあって
は、１次元イメージセンサで撮影された画像と道路形状
情報とに基づいて車線が認識される。
は、１次元イメージセンサで撮影された画像と道路形状
情報とに基づいて車線が認識される。
【００１０】
【発明の実施の形態】図１は本発明に係る車線認識装置
の１実施例の構成図であって、フロントガラス１０にフ
ロントガラスの左下隅を原点とするＸ軸についてＸ
（ｉ）（ｉ＝１，２，３）の３位置に１次元イメージセ
ンサ１１、１２および１３が設置されている。
の１実施例の構成図であって、フロントガラス１０にフ
ロントガラスの左下隅を原点とするＸ軸についてＸ
（ｉ）（ｉ＝１，２，３）の３位置に１次元イメージセ
ンサ１１、１２および１３が設置されている。
【００１１】３本の１次元イメージセンサ１１、１２お
よび１３の出力は、マイクロコンピュータシステム１４
の１構成要素であるＡ／Ｄコンバータ１４１に導かれ
る。なお、マイクロコンピュータシステム１４はＡ／Ｄ
コンバータ１４１の他にバス１４０、ＣＰＵ１４２、メ
モリ１４３およびインターフェイス１４４を含んでい
る。
よび１３の出力は、マイクロコンピュータシステム１４
の１構成要素であるＡ／Ｄコンバータ１４１に導かれ
る。なお、マイクロコンピュータシステム１４はＡ／Ｄ
コンバータ１４１の他にバス１４０、ＣＰＵ１４２、メ
モリ１４３およびインターフェイス１４４を含んでい
る。
【００１２】さらに、マイクロコンピュータシステム１
４のインターフェイス１４４にはディスプレイ１５が接
続されており、マイクロコンピュータシステム１４で認
識された車線が表示される。１次元イメージセンサ１
１、１２および１３は例えば電荷結合素子が１列に接続
されたＣＣＤアレイであって、Ｘ（１）、Ｘ（２）およ
びＸ（３）の各位置における縦方向位置Ｙ（ｉ，ｊ）に
おける輝度Ｂ（ｉ，ｊ）が検出される。
４のインターフェイス１４４にはディスプレイ１５が接
続されており、マイクロコンピュータシステム１４で認
識された車線が表示される。１次元イメージセンサ１
１、１２および１３は例えば電荷結合素子が１列に接続
されたＣＣＤアレイであって、Ｘ（１）、Ｘ（２）およ
びＸ（３）の各位置における縦方向位置Ｙ（ｉ，ｊ）に
おける輝度Ｂ（ｉ，ｊ）が検出される。
【００１３】図２はメモリ１４３内に記憶され、ＣＰＵ
で実行される車線認識メインルーチンのフローチャート
である。ステップ２１において車線候補抽出サブルーチ
ンが、ステップ２２において車線認識サブルーチンが、
ステップ２３において他方車線推定サブルーチンが実行
されるが、各サブルーチンの内容については後述する。
で実行される車線認識メインルーチンのフローチャート
である。ステップ２１において車線候補抽出サブルーチ
ンが、ステップ２２において車線認識サブルーチンが、
ステップ２３において他方車線推定サブルーチンが実行
されるが、各サブルーチンの内容については後述する。
【００１４】ステップ２４において車線情報をインター
フェイス１４４を介して他のサブシステム、例えばディ
スプレイ１５、に出力してこのルーチンを終了する。図
３は車線候補抽出サブルーチンのフローチャートであっ
て、ステップ２１１でＸ軸方向の位置を表す水平方向イ
ンデックスｉを初期値 "１" に設定する。ステップ２１
２で１次元イメージセンサ１ｉで検出されたＸ軸方向の
位置Ｘ（ｉ）における縦方向、すなわちＹ方向の輝度Ｂ
（ｉ，ｊ）（ｊ＝１，２・・・Ｊ）を読み込み、ステッ
プ２１３で車線候補抽出補助ルーチンを実行する。な
お、車線候補抽出補助ルーチンの内容は後述する。
フェイス１４４を介して他のサブシステム、例えばディ
スプレイ１５、に出力してこのルーチンを終了する。図
３は車線候補抽出サブルーチンのフローチャートであっ
て、ステップ２１１でＸ軸方向の位置を表す水平方向イ
ンデックスｉを初期値 "１" に設定する。ステップ２１
２で１次元イメージセンサ１ｉで検出されたＸ軸方向の
位置Ｘ（ｉ）における縦方向、すなわちＹ方向の輝度Ｂ
（ｉ，ｊ）（ｊ＝１，２・・・Ｊ）を読み込み、ステッ
プ２１３で車線候補抽出補助ルーチンを実行する。な
お、車線候補抽出補助ルーチンの内容は後述する。
【００１５】ステップ２１４で水平方向インデックスｉ
が最大値 "Ｉ" （本実施例の場合は"３" ）であるかを
判定し、否定判定されたときはステップ２１５で水平方
向インデックスｉをインクリメントしてステップ２１２
に戻る。なお、ステップ２１４で肯定判定されたときは
直接このサブルーチンを終了する。図４は車線候補抽出
補助ルーチンのフローチャートであって、ステップ２１
３ａにおいてＹ軸方向の位置を表す鉛直方向インデック
スｊを初期値 "１" に、１つの１次元イメージセンサで
撮影された画像中に存在する車線候補の個数を表す個数
インデックスｋを初期値 "０" に、車線領域の幅を示す
カウンタＣＮＴを初期値 "０" に設定する。
が最大値 "Ｉ" （本実施例の場合は"３" ）であるかを
判定し、否定判定されたときはステップ２１５で水平方
向インデックスｉをインクリメントしてステップ２１２
に戻る。なお、ステップ２１４で肯定判定されたときは
直接このサブルーチンを終了する。図４は車線候補抽出
補助ルーチンのフローチャートであって、ステップ２１
３ａにおいてＹ軸方向の位置を表す鉛直方向インデック
スｊを初期値 "１" に、１つの１次元イメージセンサで
撮影された画像中に存在する車線候補の個数を表す個数
インデックスｋを初期値 "０" に、車線領域の幅を示す
カウンタＣＮＴを初期値 "０" に設定する。
【００１６】ステップ２１３ｂで輝度Ｂ（ｉ，ｊ）が予
め定められたしきい値輝度α以上の高輝度であるかを判
定し、肯定判定されたとき、すなわち、高輝度領域であ
るときはステップ２１３ｃでカウンタＣＮＴをインクリ
メントしてステップ２１３ｈに進む。ステップ２１３ｂ
で否定判定されたとき、すなわち高輝度領域でないとき
はステップ２１３ｄでカウンタＣＮＴがＸ軸方向の位置
Ｘ（ｉ）に対応して定められたしきい値幅Ｗ（ｉ）以上
であるかを判定する。
め定められたしきい値輝度α以上の高輝度であるかを判
定し、肯定判定されたとき、すなわち、高輝度領域であ
るときはステップ２１３ｃでカウンタＣＮＴをインクリ
メントしてステップ２１３ｈに進む。ステップ２１３ｂ
で否定判定されたとき、すなわち高輝度領域でないとき
はステップ２１３ｄでカウンタＣＮＴがＸ軸方向の位置
Ｘ（ｉ）に対応して定められたしきい値幅Ｗ（ｉ）以上
であるかを判定する。
【００１７】この判定を行う目的はノイズ的な高輝度領
域を車線と認識することを回避するためであって、遠方
であるほど車線幅は狭く見えることを考慮して、進行方
向左側の車線だけを検出する場合にはＸ軸位置が増加す
るほどしきい値幅Ｗ（ｉ）を小さく設定する。すなわ
ち、本実施例においては、 Ｗ（１）＞ Ｗ（２） ＞ Ｗ（３） とする。
域を車線と認識することを回避するためであって、遠方
であるほど車線幅は狭く見えることを考慮して、進行方
向左側の車線だけを検出する場合にはＸ軸位置が増加す
るほどしきい値幅Ｗ（ｉ）を小さく設定する。すなわ
ち、本実施例においては、 Ｗ（１）＞ Ｗ（２） ＞ Ｗ（３） とする。
【００１８】ステップ２１３ｄで肯定判定されたとき、
すなわち、しきい値幅Ｗ（ｉ）以上の高輝度領域がある
ときはステップ２１３ｅで車線候補Ｚ（ｉ，ｋ）の値を
Ｙ軸方向を表すインデックスｊおよびカウンタＣＮＴの
関数として決定される。 Ｚ（ｉ，ｋ）＝ｆ（ｊ，ＣＮＴ） なお関数ｆ（ｊ，ＣＮＴ）としては、例えば高輝度領域
の終了位置から高輝度領域の幅ＣＮＴの１／２を減算す
る算式を適用することができる。
すなわち、しきい値幅Ｗ（ｉ）以上の高輝度領域がある
ときはステップ２１３ｅで車線候補Ｚ（ｉ，ｋ）の値を
Ｙ軸方向を表すインデックスｊおよびカウンタＣＮＴの
関数として決定される。 Ｚ（ｉ，ｋ）＝ｆ（ｊ，ＣＮＴ） なお関数ｆ（ｊ，ＣＮＴ）としては、例えば高輝度領域
の終了位置から高輝度領域の幅ＣＮＴの１／２を減算す
る算式を適用することができる。
【００１９】ｆ（ｊ，ｋ）＝ｊ − ＣＮＴ／２ ステップ２１３ｆで輝度幅Ｑ（ｉ，ｋ）をＣＮＴに設定
し、ステップ２１３ｇで車線候補の個数インデックスｋ
をインクリメントし、ステップ２１３ｈでカウンタＣＮ
Ｔをリセットする。なお、ステップ２１３ｄで否定判定
されたとき、すなわち、高輝度領域がしきい値幅Ｗ
（ｉ）以下であるときはノイズであるとみなして直接ス
テップ２１３ｈに進む。
し、ステップ２１３ｇで車線候補の個数インデックスｋ
をインクリメントし、ステップ２１３ｈでカウンタＣＮ
Ｔをリセットする。なお、ステップ２１３ｄで否定判定
されたとき、すなわち、高輝度領域がしきい値幅Ｗ
（ｉ）以下であるときはノイズであるとみなして直接ス
テップ２１３ｈに進む。
【００２０】次に、ステップ２１３ｉにおいて鉛直方向
インデックスｊをインクリメントし、ステップ２１３ｊ
において鉛直方向インデックスｊが最大値Ｊ以上になっ
たかを判定する。ステップ２１３ｊで否定判定されたと
き、すなわち、鉛直方向インデックスｊが最大値Ｊ以上
となっていないときは、ステップ２１３ｂに戻る。
インデックスｊをインクリメントし、ステップ２１３ｊ
において鉛直方向インデックスｊが最大値Ｊ以上になっ
たかを判定する。ステップ２１３ｊで否定判定されたと
き、すなわち、鉛直方向インデックスｊが最大値Ｊ以上
となっていないときは、ステップ２１３ｂに戻る。
【００２１】ステップ２１３ｊで肯定判定されたとき、
すなわち、鉛直方向インデックスｊが最大値Ｊ以上とな
ったときは、ステップ２１３ｋでＸ（ｉ）で認識された
車線候補の個数ｋをＫ（ｉ）に記憶してこのルーチンを
終了する。図９は車線候補抽出方法の説明図であって、
ＣＣＤアレイ１１で撮影された画像を概念的に示してい
る。すなわちＣＣＤアレイ１１上で斜線部は低輝度領域
を、白抜き部９１、９２は高輝度領域を示している。
すなわち、鉛直方向インデックスｊが最大値Ｊ以上とな
ったときは、ステップ２１３ｋでＸ（ｉ）で認識された
車線候補の個数ｋをＫ（ｉ）に記憶してこのルーチンを
終了する。図９は車線候補抽出方法の説明図であって、
ＣＣＤアレイ１１で撮影された画像を概念的に示してい
る。すなわちＣＣＤアレイ１１上で斜線部は低輝度領域
を、白抜き部９１、９２は高輝度領域を示している。
【００２２】左側のグラフは輝度変化の説明図であっ
て、縦方向にＹ座標を、横方向に輝度をとる。本補助ル
ーチンによりＣＣＤアレイ１１から高輝度領域９１、９
２が抽出されるが、高輝度領域９２の帯ＣＮＴは、しき
い値幅Ｗ（１）以下であるので、本補助ルーチンの実行
により高輝度領域９１が車線候補として抽出される。
て、縦方向にＹ座標を、横方向に輝度をとる。本補助ル
ーチンによりＣＣＤアレイ１１から高輝度領域９１、９
２が抽出されるが、高輝度領域９２の帯ＣＮＴは、しき
い値幅Ｗ（１）以下であるので、本補助ルーチンの実行
により高輝度領域９１が車線候補として抽出される。
【００２３】図５は車線認識ルーチンのステップ２２で
実行される車線認識サブルーチンのフローチャートであ
って、ステップ２２１で水平方向インデックスｉを初期
値 "１" に設定する。続いて、ステップ２２２でＫ
（ｉ）が "１" であるか、すなわち車線候補抽出サブル
ーチンで抽出された水平方向位置Ｘ（ｉ）で認識された
車線候補が "１" であるかを判定する。
実行される車線認識サブルーチンのフローチャートであ
って、ステップ２２１で水平方向インデックスｉを初期
値 "１" に設定する。続いて、ステップ２２２でＫ
（ｉ）が "１" であるか、すなわち車線候補抽出サブル
ーチンで抽出された水平方向位置Ｘ（ｉ）で認識された
車線候補が "１" であるかを判定する。
【００２４】ステップ２２２で肯定判定されたとき、す
なわち水平方向位置Ｘ（ｉ）で認識された車線候補が
"１" であるときは、ステップ２２３で水平方向位置Ｘ
（ｉ）における車線位置Ｐ（ｉ）をＺ（ｉ，ｋ）として
ステップ２２５に進む。逆にステップ２２２で否定判定
されたとき、すなわち水平方向位置Ｘ（ｉ）で認識され
た車線候補が複数個存在するときは、ステップ２２４で
Ｚ（ｉ，ｋ）の代表値を車線位置Ｐ（ｉ）をとしてステ
ップ２２５に進む。
なわち水平方向位置Ｘ（ｉ）で認識された車線候補が
"１" であるときは、ステップ２２３で水平方向位置Ｘ
（ｉ）における車線位置Ｐ（ｉ）をＺ（ｉ，ｋ）として
ステップ２２５に進む。逆にステップ２２２で否定判定
されたとき、すなわち水平方向位置Ｘ（ｉ）で認識され
た車線候補が複数個存在するときは、ステップ２２４で
Ｚ（ｉ，ｋ）の代表値を車線位置Ｐ（ｉ）をとしてステ
ップ２２５に進む。
【００２５】なお、水平方向位置Ｘ（ｉ）の複数の車線
候補の代表値としては輝度幅Ｑ（ｉ，ｋ）のなかで、し
きい値Ｗ（ｉ）に最も近いものを選択することが適当で
ある。ステップ２２５においては水平方向の全部につい
て車線位置Ｐ（ｉ）が決定されたか否かを判定し、否定
されたとき、すなわち水平方向の全部について車線位置
Ｐ（ｉ）が決定されいないときはステップ２２６で水平
方向インデックスｉをインクリメントしてステップ２２
２に戻る。
候補の代表値としては輝度幅Ｑ（ｉ，ｋ）のなかで、し
きい値Ｗ（ｉ）に最も近いものを選択することが適当で
ある。ステップ２２５においては水平方向の全部につい
て車線位置Ｐ（ｉ）が決定されたか否かを判定し、否定
されたとき、すなわち水平方向の全部について車線位置
Ｐ（ｉ）が決定されいないときはステップ２２６で水平
方向インデックスｉをインクリメントしてステップ２２
２に戻る。
【００２６】逆にステップ２２５で肯定判定されたと
き、すなわち水平方向の全部について車線位置Ｐ（ｉ）
が決定されたときはステップ２２７で左側車線を表す曲
線の法定式ＹL を次式により決定してこのサブルーチン
を終了する。 ＹL ＝ｇ｛Ｘ，Ｐ（１），Ｐ（２），Ｐ（３）｝ 例えば、 ＹL ＝ａＸ＋ｂ として、３点Ｐ（１），Ｐ（２），Ｐ（３）に基づき、
最小２乗法により係数ａおよびｂを決定することもでき
る。
き、すなわち水平方向の全部について車線位置Ｐ（ｉ）
が決定されたときはステップ２２７で左側車線を表す曲
線の法定式ＹL を次式により決定してこのサブルーチン
を終了する。 ＹL ＝ｇ｛Ｘ，Ｐ（１），Ｐ（２），Ｐ（３）｝ 例えば、 ＹL ＝ａＸ＋ｂ として、３点Ｐ（１），Ｐ（２），Ｐ（３）に基づき、
最小２乗法により係数ａおよびｂを決定することもでき
る。
【００２７】また、 ＹL ＝ａＸ2 ＋ｂＸ＋ｃ として、３点Ｐ（１），Ｐ（２），Ｐ（３）を通過する
ように係数ａ，ｂ，ｃを決定することもできる。図６は
車線認識ルーチンのステップ２３で実行される他方車線
推定サブルーチンのフローチャートであって、ステップ
２３１で消点（Vanishing Point ）のＸ座標ＸV を算出
する。
ように係数ａ，ｂ，ｃを決定することもできる。図６は
車線認識ルーチンのステップ２３で実行される他方車線
推定サブルーチンのフローチャートであって、ステップ
２３１で消点（Vanishing Point ）のＸ座標ＸV を算出
する。
【００２８】すなわち、ＣＣＤアレイ１１、１２および
１３の地面に対する設置位置および傾斜角が判れば、水
平線は次式により決定される。 ＹL ＝β したがって、 β＝ａＸV ＋ｂ または、 β＝ａＸV 2 ＋ｂＸV ＋ｃ を解くことにより、消点のＸ座標ＸV が算出される。
１３の地面に対する設置位置および傾斜角が判れば、水
平線は次式により決定される。 ＹL ＝β したがって、 β＝ａＸV ＋ｂ または、 β＝ａＸV 2 ＋ｂＸV ＋ｃ を解くことにより、消点のＸ座標ＸV が算出される。
【００２９】さらに、 ＹL ＝ ０ として、 ０＝ａＸL ＋ｂ または、 ０＝ａＸL 2 ＋ｂＸL ＋ｃ を解くことにより、車両前端における左車線位置のＸ座
標ＸL が算出される。
標ＸL が算出される。
【００３０】次にステップ２３２において、右車線の方
程式 ＹR ＝ｈ（ＸR ，ＸV ，β，Ｘ） が決定される。すなわち、ＸR は車両前端における右車
線位置のＸ座標であって、車両前端における車線幅をＬ
とすれば、 ＸR ＝ＸL ＋Ｌ となる。また（ＸV ，β）は、それぞれ消点のＸ座標お
よびＹ座標である。
程式 ＹR ＝ｈ（ＸR ，ＸV ，β，Ｘ） が決定される。すなわち、ＸR は車両前端における右車
線位置のＸ座標であって、車両前端における車線幅をＬ
とすれば、 ＸR ＝ＸL ＋Ｌ となる。また（ＸV ，β）は、それぞれ消点のＸ座標お
よびＹ座標である。
【００３１】例えば、 ＹR ＝ｄＸ＋ｅ として２点（ＸR ，０），（ＸV ，β）を通過するよう
に係数ｄ，ｅを決定することができる。以上はＣＣＤア
レイで検出される高輝度領域の幅によって車線候補を抽
出しているが、輝度変化率によっても車線候補を抽出す
ることが可能である。
に係数ｄ，ｅを決定することができる。以上はＣＣＤア
レイで検出される高輝度領域の幅によって車線候補を抽
出しているが、輝度変化率によっても車線候補を抽出す
ることが可能である。
【００３２】図７は、図４の車線候補抽出補助ルーチン
に代えて実行される第２の車線候補抽出補助ルーチンの
フローチャートである。まず、ステップ７００でＹ軸方
向の位置を表す鉛直方向インデックスｊを初期値 "１"
に、１つの１次元イメージセンサで撮影された画像中に
存在する車線候補の個数を表す個数インデックスｋを初
期値 "０" に、高輝度領域の幅を示すカウンタＣＮＴを
初期値 "０" に設定する。
に代えて実行される第２の車線候補抽出補助ルーチンの
フローチャートである。まず、ステップ７００でＹ軸方
向の位置を表す鉛直方向インデックスｊを初期値 "１"
に、１つの１次元イメージセンサで撮影された画像中に
存在する車線候補の個数を表す個数インデックスｋを初
期値 "０" に、高輝度領域の幅を示すカウンタＣＮＴを
初期値 "０" に設定する。
【００３３】ステップ７０１で次式により（ｉ，ｊ）番
目の画素における輝度変化率ΔＢを求める。 ΔＢ＝Ｂ（ｉ，ｊ＋１）−Ｂ（ｉ，ｊ−１） ステップ７０２においてカウンタＣＮＴが "０" である
かを判定し、肯定判定されれば低輝度領域から高輝度領
域に移行したものとしてステップ７０３に進む。
目の画素における輝度変化率ΔＢを求める。 ΔＢ＝Ｂ（ｉ，ｊ＋１）−Ｂ（ｉ，ｊ−１） ステップ７０２においてカウンタＣＮＴが "０" である
かを判定し、肯定判定されれば低輝度領域から高輝度領
域に移行したものとしてステップ７０３に進む。
【００３４】ステップ７０３において輝度変化ΔＢが予
め定めたしきい値δ以上増加したかが判定され、肯定判
定されたときはステップ７０４でカウンタＣＮＴをイン
クリメントしてステップ７１２に進む。なお、しきい値
以上の輝度変化が検出されないときは直接ステップ７１
２に進む。ステップ７０２で否定判定されたとき、すな
わち高輝度領域に入っているときはステップ７０５に進
み、輝度変化ΔＢが予め定めたしきい値δ以上減少した
かが判定される。ステップ７０５で否定判定されたとき
は、まだ高輝度領域にあるものとしてステップ７０６で
カウンタＣＮＴをインクリメントしてステップ７１２に
進む。
め定めたしきい値δ以上増加したかが判定され、肯定判
定されたときはステップ７０４でカウンタＣＮＴをイン
クリメントしてステップ７１２に進む。なお、しきい値
以上の輝度変化が検出されないときは直接ステップ７１
２に進む。ステップ７０２で否定判定されたとき、すな
わち高輝度領域に入っているときはステップ７０５に進
み、輝度変化ΔＢが予め定めたしきい値δ以上減少した
かが判定される。ステップ７０５で否定判定されたとき
は、まだ高輝度領域にあるものとしてステップ７０６で
カウンタＣＮＴをインクリメントしてステップ７１２に
進む。
【００３５】ステップ７０５で肯定判定されたときは、
高輝度領域から低輝度領域に移行したものとしてステッ
プ７０７で高輝度領域の幅ＣＮＴが予め定められたしき
い値幅Ｗ（ｉ）以上であるかが判定される。そして、肯
定判定されたとき、すなわち高輝度領域の幅ＣＮＴがし
きい値Ｗ（ｉ）以上であるときは、ステップ７０８で車
線候補Ｚ（ｉ，ｋ）の値をＹ軸方向を表すインデックス
ｊおよびカウンタＣＮＴの関数として決定される。
高輝度領域から低輝度領域に移行したものとしてステッ
プ７０７で高輝度領域の幅ＣＮＴが予め定められたしき
い値幅Ｗ（ｉ）以上であるかが判定される。そして、肯
定判定されたとき、すなわち高輝度領域の幅ＣＮＴがし
きい値Ｗ（ｉ）以上であるときは、ステップ７０８で車
線候補Ｚ（ｉ，ｋ）の値をＹ軸方向を表すインデックス
ｊおよびカウンタＣＮＴの関数として決定される。
【００３６】Ｚ（ｉ，ｋ）＝ｆ（ｊ，ＣＮＴ） なお関数ｆ（ｊ，ＣＮＴ）としては、例えば高輝度領域
の終了位置から高輝度領域の幅ＣＮＴの１／２を減算す
る算式を適用することができる。 ｆ（ｊ，ｋ）＝ｊ − ＣＮＴ／２ ステップ７０９で高輝度領域の幅Ｑ（ｉ，ｋ）をＣＮＴ
に設定し、ステップ７１０で車線候補の個数インデック
スｋをインクリメントし、ステップ７１１に進む。
の終了位置から高輝度領域の幅ＣＮＴの１／２を減算す
る算式を適用することができる。 ｆ（ｊ，ｋ）＝ｊ − ＣＮＴ／２ ステップ７０９で高輝度領域の幅Ｑ（ｉ，ｋ）をＣＮＴ
に設定し、ステップ７１０で車線候補の個数インデック
スｋをインクリメントし、ステップ７１１に進む。
【００３７】なお、ステップ７０７で否定判定されたと
き、すなわち、高輝度領域がしきい値幅Ｗ（ｉ）以下で
あるときはノイズであるとみなして直接ステップ７１１
に進む。ステップ７１１でカウンタＣＮＴをリセットし
てステップ７１２に進む。ステップ７１２では鉛直方向
インデックスｊをインクリメントし、ステップ７１３に
おいて鉛直方向インデックスｊが最大値Ｊ以上となった
かを判定する。
き、すなわち、高輝度領域がしきい値幅Ｗ（ｉ）以下で
あるときはノイズであるとみなして直接ステップ７１１
に進む。ステップ７１１でカウンタＣＮＴをリセットし
てステップ７１２に進む。ステップ７１２では鉛直方向
インデックスｊをインクリメントし、ステップ７１３に
おいて鉛直方向インデックスｊが最大値Ｊ以上となった
かを判定する。
【００３８】ステップ７１３で否定判定されたとき、す
なわち、鉛直方向インデックスｊが最大値Ｊに到達して
いないときはステップ７０１に戻る。ステップ７１３で
肯定判定されたとき、すなわち、鉛直方向インデックス
ｊが最大値Ｊ以上となったときは、ステップ７１４でＸ
（ｉ）で認識された白線イメージの個数ｋをＫ（ｉ）に
記憶してこのルーチンを終了する。
なわち、鉛直方向インデックスｊが最大値Ｊに到達して
いないときはステップ７０１に戻る。ステップ７１３で
肯定判定されたとき、すなわち、鉛直方向インデックス
ｊが最大値Ｊ以上となったときは、ステップ７１４でＸ
（ｉ）で認識された白線イメージの個数ｋをＫ（ｉ）に
記憶してこのルーチンを終了する。
【００３９】また、図５に示す車線認識サブルーチンは
１つのＣＣＤアレイで複数の車線イメージが検出された
場合にはその代表値を使用して車線を決定しているが、
複数の車線イメージの組み合わせにより算出される車線
の中から最も近似誤差の少ないものを車線として表示す
ることも可能である。図８は、図５の車線認識サブルー
チンに代えて実行される第２の車線認識サブルーチンの
フローチャートである。
１つのＣＣＤアレイで複数の車線イメージが検出された
場合にはその代表値を使用して車線を決定しているが、
複数の車線イメージの組み合わせにより算出される車線
の中から最も近似誤差の少ないものを車線として表示す
ることも可能である。図８は、図５の車線認識サブルー
チンに代えて実行される第２の車線認識サブルーチンの
フローチャートである。
【００４０】まず、ステップ８００において３つのＣＣ
Ｄアレイ１１、１２、１３で検出された車線イメージの
番号を表すインデックスｊ1 ，ｊ2 ，ｊ3 を初期値
"１" にリセットし、ステップ８０１で最小値Ｍｉｎを
初期値（十分大きな値、例えば１０００）に設定する。
ステップ８０２において、図４の車線抽出補助ルーチン
あるいは図７の第２の車線抽出補助ルーチンで抽出され
た車線イメージを使用して最小２乗近似計算を実行しそ
の際の誤差Ｇを算出する。
Ｄアレイ１１、１２、１３で検出された車線イメージの
番号を表すインデックスｊ1 ，ｊ2 ，ｊ3 を初期値
"１" にリセットし、ステップ８０１で最小値Ｍｉｎを
初期値（十分大きな値、例えば１０００）に設定する。
ステップ８０２において、図４の車線抽出補助ルーチン
あるいは図７の第２の車線抽出補助ルーチンで抽出され
た車線イメージを使用して最小２乗近似計算を実行しそ
の際の誤差Ｇを算出する。
【００４１】例えば、Ｚ（１，ｊ1 ），Ｚ（２，
ｊ2 ），Ｚ（３，ｊ3 ）の三点を通過する直線、 Ｙ＝ａＸ＋ｂ の係数ａ，ｂを最小２乗法を使用して決定し、その際の
近似誤差をＧとする。ステップ８０３でＧが最小値Ｍｉ
ｎより小さいかを判定し、肯定判定されたときはステッ
プ８０４で最小値ＭｉｎをＧで置き換え、ステップ８０
５で（ｊ1 ，ｊ2 ，ｊ3 ）を（Ｊ1 ，Ｊ2 ，Ｊ3 ）とし
て記憶してステップ８０６に進む。なお、ステップ８０
３で否定判定されたときは直接すて８０６に進む。
ｊ2 ），Ｚ（３，ｊ3 ）の三点を通過する直線、 Ｙ＝ａＸ＋ｂ の係数ａ，ｂを最小２乗法を使用して決定し、その際の
近似誤差をＧとする。ステップ８０３でＧが最小値Ｍｉ
ｎより小さいかを判定し、肯定判定されたときはステッ
プ８０４で最小値ＭｉｎをＧで置き換え、ステップ８０
５で（ｊ1 ，ｊ2 ，ｊ3 ）を（Ｊ1 ，Ｊ2 ，Ｊ3 ）とし
て記憶してステップ８０６に進む。なお、ステップ８０
３で否定判定されたときは直接すて８０６に進む。
【００４２】ステップ８０６ではインデックスｊ1 がＫ
（１）以上となったかを判定し、否定判定された時はス
テップ８０７でインデックスｊ1 をインクリメントして
ステップ８０２に戻る。なおステップ８０６で肯定判定
されたときはステップ８０８でインデックスｊ1 を
"１" にリセットしてステップ８０９に進む。ステップ
８０９ではインデックスｊ2 がＫ（２）以上となったか
を判定し、否定判定された時はステップ８１０でインデ
ックスｊ2 をインクリメントしてステップ８０２に戻
る。なおステップ８０９で肯定判定されたときはステッ
プ８１０でインデックスｊ2 を "１" にリセットしてス
テップ８１２に進む。
（１）以上となったかを判定し、否定判定された時はス
テップ８０７でインデックスｊ1 をインクリメントして
ステップ８０２に戻る。なおステップ８０６で肯定判定
されたときはステップ８０８でインデックスｊ1 を
"１" にリセットしてステップ８０９に進む。ステップ
８０９ではインデックスｊ2 がＫ（２）以上となったか
を判定し、否定判定された時はステップ８１０でインデ
ックスｊ2 をインクリメントしてステップ８０２に戻
る。なおステップ８０９で肯定判定されたときはステッ
プ８１０でインデックスｊ2 を "１" にリセットしてス
テップ８１２に進む。
【００４３】ステップ８１２ではインデックスｊ3 がＫ
（３）以上となったかを判定し、否定判定された時はス
テップ８１０でインデックスｊ3 をインクリメントして
ステップ８０２に戻る。なおステップ８０９で肯定判定
されたときはこの補助ルーチンを終了する。上記実施例
は２本以上のＣＣＤアレイで撮像された画像に基づいて
車線を検出しているが、車両に取り付けられたセンサに
よって検出された道路形状を利用することによってＣＣ
Ｄアレイの本数を減らすことも可能である。
（３）以上となったかを判定し、否定判定された時はス
テップ８１０でインデックスｊ3 をインクリメントして
ステップ８０２に戻る。なおステップ８０９で肯定判定
されたときはこの補助ルーチンを終了する。上記実施例
は２本以上のＣＣＤアレイで撮像された画像に基づいて
車線を検出しているが、車両に取り付けられたセンサに
よって検出された道路形状を利用することによってＣＣ
Ｄアレイの本数を減らすことも可能である。
【００４４】なお、道路形状を検出するセンサとして
は、ヨーレートセンサ、ステアリング角度センサ、ナビ
ゲーション装置等を使用することが可能である。
は、ヨーレートセンサ、ステアリング角度センサ、ナビ
ゲーション装置等を使用することが可能である。
【００４５】
【発明の効果】第１の発明に係る車線認識装置によれ
ば、車両前方に向けて設置された１次元イメージセンサ
で撮影された画像によって車線を認識することが可能と
なる。第２の発明に係る車線認識装置によれば、１次元
画像中からしきい値以上の輝度を有する領域を抽出し
て、高輝度領域を近似する曲線を算出することにより車
線を認識することが可能となる。
ば、車両前方に向けて設置された１次元イメージセンサ
で撮影された画像によって車線を認識することが可能と
なる。第２の発明に係る車線認識装置によれば、１次元
画像中からしきい値以上の輝度を有する領域を抽出し
て、高輝度領域を近似する曲線を算出することにより車
線を認識することが可能となる。
【００４６】第３の発明に係る車線認識装置によれば、
１次元画像中からしきい値以上の輝度差によって挟まれ
た領域を抽出し、その領域を近似する曲線を算出するこ
とにより車線を認識することが可能となる。第４の発明
に係る車線認識装置によれば、左右一方の車線のみを認
識して、他方の車線は無限遠点と一方の車線とに基づい
て他方車線を推定することが可能となる。
１次元画像中からしきい値以上の輝度差によって挟まれ
た領域を抽出し、その領域を近似する曲線を算出するこ
とにより車線を認識することが可能となる。第４の発明
に係る車線認識装置によれば、左右一方の車線のみを認
識して、他方の車線は無限遠点と一方の車線とに基づい
て他方車線を推定することが可能となる。
【００４７】第５の発明に係る車線認識装置によれば、
１次元イメージセンサで撮影された画像と道路形状情報
とに基づいて車線を認識することが可能となる。
１次元イメージセンサで撮影された画像と道路形状情報
とに基づいて車線を認識することが可能となる。
【図１】図１は、本発明に係る車線認識装置の１実施例
の構成図である。
の構成図である。
【図２】図２は、車線認識ルーチンのフローチャートで
ある。
ある。
【図３】図３は、車線候補抽出サブルーチンのフローチ
ャートである。
ャートである。
【図４】図４は、車線候補抽出補助ルーチンのフローチ
ャートである。
ャートである。
【図５】図５は、車線認識サブルーチンのフローチャー
トである。
トである。
【図６】図６は、他方車線推定サブルーチンのフローチ
ャートである。
ャートである。
【図７】図７は、第２の車線候補抽出補助ルーチンのフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図８】図８は、第２の車線認識サブルーチンのフロー
チャートである。
チャートである。
【図９】図９は、車線候補抽出方法の説明図である。
１０…フロントガラス １１、１２、１３…ＣＣＤアレイ １４…マイクロコンピュータ １５…ディスプレイ
Claims (9)
- 【請求項１】 車両前面に予め定められた所定距離を隔
てて鉛直に配置された車両前方を視野とする少なくとも
２本の１次元イメージセンサと、 前記少なくとも２本の１次元イメージセンサによって撮
影された１次元画像に基づいて車線を認識する車線認識
手段と、を具備する車線認識装置。 - 【請求項２】 前記車線認識手段が、 前記少なくとも２本の１次元イメージセンサによって撮
影されたそれぞれの１次元画像から予め定められたしき
い値以上の輝度を有する領域を抽出する高輝度領域抽出
手段と、 前記高輝度領域抽出手段によって抽出された少なくとも
２本の１次元イメージセンサのそれぞれによって検出さ
れる少なくとも２つの高輝度領域の近似線を車線とする
車線生成手段と、からなる請求項１に記載の車線認識装
置。 - 【請求項３】 前記車線生成手段が、 前記高輝度領域抽出手段によってそれぞれの１次元イメ
ージセンサによって２以上の高輝度領域が抽出されたと
きは、自車からの前方距離に対応した幅を有する高輝度
領域の近似線を車線とするものである請求項２に記載の
車線認識装置。 - 【請求項４】 前記車線生成手段が、 前記高輝度領域抽出手段によってそれぞれの１次元イメ
ージセンサによって２以上の高輝度領域が抽出されたと
きは、各高輝度領域の近似線のうち誤差が最小の近似線
を車線とするものである請求項２に記載の車線認識装
置。 - 【請求項５】 前記車線認識手段が、 前記少なくとも２本の１次元イメージセンサによって撮
影されたそれぞれの１次元画像から予め定められたしき
い値以上の輝度差に挟まれた領域を抽出する高輝度差領
域抽出手段と、 前記高輝度差領域抽出手段によって抽出された少なくと
も２本の１次元イメージセンサに対応する少なくとも２
つの高輝度差領域の近似線を車線とする車線生成手段
と、からなる請求項１に記載の車線認識装置。 - 【請求項６】 前記車線生成手段が、 前記高輝度差領域抽出手段によってそれぞれの１次元イ
メージセンサによって２以上の高輝度差領域が抽出され
たときは、自車からの前方距離に対応した幅を有する高
輝度差領域の近似線を車線とするものである請求項５に
記載の車線認識装置。 - 【請求項７】 前記車線生成手段が、 前記高輝度差領域抽出手段によってそれぞれの１次元イ
メージセンサによって２以上の高輝度差領域が抽出され
たときは、各高輝度差領域の近似線のうち誤差が最小の
近似線を車線とするものである請求項５に記載の車線認
識装置。 - 【請求項８】 前記車線認識手段が、 前記少なくとも２本の１次元イメージセンサによって撮
影された１次元画像に基づいて左右の車線のうち片側の
車線だけを認識する片側車線認識手段と、 前記片側車線認識手段で認識された片側車線と予め定め
られた車線幅とに基づいて他方側車線を推定する他方側
車線推定手段と、からなる請求項１から７のいづれか１
項に記載の車線認識装置。 - 【請求項９】 車両前方に予め定められ鉛直に配置され
た少なくとも１本の１次元イメージセンサと、 車両が走行している道路の道路形状情報を検出する道路
形状情報検出手段と、 前記１次元イメージセンサによって撮影された１次元画
像と前記道路形状情報検出手段で検出された道路形状情
報とに基づいて車線を認識する車線認識手段と、を具備
する車線認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9064397A JPH10261065A (ja) | 1997-03-18 | 1997-03-18 | 車線認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9064397A JPH10261065A (ja) | 1997-03-18 | 1997-03-18 | 車線認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10261065A true JPH10261065A (ja) | 1998-09-29 |
Family
ID=13257154
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9064397A Withdrawn JPH10261065A (ja) | 1997-03-18 | 1997-03-18 | 車線認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10261065A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007200191A (ja) * | 2006-01-30 | 2007-08-09 | Clarion Co Ltd | 車線検出装置および車線逸脱警報装置 |
| WO2009113225A1 (ja) * | 2008-03-12 | 2009-09-17 | 本田技研工業株式会社 | 車両走行支援装置、車両、車両走行支援プログラム |
| US8306700B2 (en) | 2008-03-12 | 2012-11-06 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle travel support device, vehicle, and vehicle travel support program |
| KR101236223B1 (ko) * | 2011-02-28 | 2013-02-22 | 주식회사 와이즈오토모티브 | 차선 검출 방법 |
| US20210284148A1 (en) * | 2020-03-13 | 2021-09-16 | Honda Motor Co., Ltd. | Travel control apparatus, vehicle, travel control method, and non-transitory computer-readable storage medium |
-
1997
- 1997-03-18 JP JP9064397A patent/JPH10261065A/ja not_active Withdrawn
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007200191A (ja) * | 2006-01-30 | 2007-08-09 | Clarion Co Ltd | 車線検出装置および車線逸脱警報装置 |
| WO2009113225A1 (ja) * | 2008-03-12 | 2009-09-17 | 本田技研工業株式会社 | 車両走行支援装置、車両、車両走行支援プログラム |
| JP2009214786A (ja) * | 2008-03-12 | 2009-09-24 | Honda Motor Co Ltd | 車両走行支援装置、車両、車両走行支援プログラム |
| US8306700B2 (en) | 2008-03-12 | 2012-11-06 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle travel support device, vehicle, and vehicle travel support program |
| US8346427B2 (en) | 2008-03-12 | 2013-01-01 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle travel support device, vehicle, and vehicle travel support program with imaging device for recognizing a travel area |
| KR101236223B1 (ko) * | 2011-02-28 | 2013-02-22 | 주식회사 와이즈오토모티브 | 차선 검출 방법 |
| US20210284148A1 (en) * | 2020-03-13 | 2021-09-16 | Honda Motor Co., Ltd. | Travel control apparatus, vehicle, travel control method, and non-transitory computer-readable storage medium |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20040601 |