JPS62162113A - 画像式無人車の画像良否判別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 発明の目的 （産業上の利用分野） この発明は画像式無人車の画像良否判別装置に係り、詳
しくは無人車の走行経路を指示する走行ラインを無人車
に備えた撮像装置にて躍り、その眼った走行ラインの画
素データが正しい走行ラインを示ず画素データか否かを
判別して無人車を同走行ラインに沿って走行させる画像
良否判別装置に関す゛るものである。

（従来技術） 近年、無人車の走行経路を指示する走行ラインを無人車
に備えた瞳像装置で躍り、その瞳像装置で限った走行ラ
インの画像を画像処理して決定した走行経路に沿って走
行さぼる画像式無人車が提案されている。そして、この
種の画像式無人車においては単に前方の走行ラインを搬
像してその画像を画像処理して画像中の走行ラインの偏
位からステアリング角を決定しようとするものであった
。

（発明が解決しようとする問題点） しかし、画像式無人車においては走行ラインの近傍に汚
れ等がおると、撮像装置が撮った画像にはそれがノイズ
と′なり、その場合にも画像入力したものとして通常の
画像処理を行ないその処理結果に基づいて操舵機構を作
動ざしることになる。

従って、画像式無人車においてはなんらかの安全対策が
必要であった。

この発明の目的は前記のように画像にノイズが混入した
場合でも無人車を安全に走行さけることができる画像式
無人車の画像良否判別装置を提供するにおる。

発明の構成 （問題点を解決するための手段） この発明の画像式無人車の画像良否判別装置は無人車に
搭載され走行しながら同無人車の走行経路を指示づる走
行レインを原像中る蹟＠装置と、前記回縁装置か搬像し
た画像の各画素信号を符号化して画素データとり°る第
一の判別手段と、その符号化された画像の各画素を画素
データとして記憶する第一の記憶手段と、１１ａ記記憶
手段に記憶された画像の各画素データに基づいてその画
像中に躍られた幅の必る線における走行方面に沿った所
定間隔ごとの重心位置を演算する第一の演算手段と、互
いに隣接する重心位置の離間距離を演算する第二の演口
手段と、基準距離を記憶り−る第二の記憶手段と、前記
離間距離と第二の記憶手段に記憶された基準距離との大
小の比較を行う第二の判別手段と、前記第二の判別手段
の比較結果に基づいて基準距離と同じ又は基準距離より
も小さいと判別したときにのみその重心位置に基づいて
操舵機構を制御する制御手段とから構成したことをその
要旨とするものである。

（作用） 前記構成により、撮像装置が走行ラインを撮像すると、
第一の判別手段が前記撮像装置が搬像した画像の各画素
信号を符号化して画素データとする。すると、記憶手段
がその符号化された画像の各画素を画素データとして記
憶し、前記記憶手段に記憶された画像の各画素データに
基づいて演算手段がその画像中に比られた幅のある線の
重心位置を演算する。

次に第二の演算手段は互いに隣接する重心位置の離間距
離を演算し、第二の判別手段はその離間距離と第二の記
憶手段に記憶された基準距離との大小の比較を行う。そ
して、制御手段は前記第二の判別手段の判別結果に基づ
いて基準距離と同じ又は基準距離よりも小さいと判別し
たときにのみその重心位置に基づいて操舵機構を制御す
る。

（実施例〉 以下、この発明を具体化した無人車の画像良否判別装置
の実施例を図面に従って説明する。

第１図において、無人車１の１ｔｆｉ側上部中央位置に
は支持フレーム２が立設されでいて、そのフレーム２の
上部中央位置には撮像装置としてのＣＣ［）（ｃｈａｒ
ｇｅ　　ｃｏｕｐｌｅｄ　　ｄｅｖｉｃｅ）カメラ３が
設けられている。ＣＣＤカメラ３は無人車１の前方の路
面４上のエリア４ａを躍るように支持フレーム２にセッ
トされている。そして、本実施例では前記ＣＯＤカメラ
３が第４図に示すエリア４ａの画素９は２５６Ｘ２５６
個の画素データで構成されている。

なお、本実施例はＣＣＤカメラ３の両側下方位置に同カ
メラ３の搬像を容易にするために顕彰条件の悪い場合に
備えて前記路面４を照らすように照明ランプ５が設置さ
れているが、好条件下では照明ランプ５を使用しなくて
もよい。

前記路面４には第２図に示ずように無人車１の走行経路
を指示する走行ライン６が一定の線幅りにて描かれてい
て、本実施例では路面４の邑と異なる白色の塗れ口こて
描かれている。そして、この一定の線幅りを有した走行
ライン６をＩ’ｌｆｆ記ＣＣＤカメラ３が昆ることにな
る。

なお、白色の走行ジイン６を倣ったＣＣＤカメラ３から
の信号（以下、画素１５月という）のレベルは１ｖ５り
、反対に暗い路面４を躍ったＣＣＤカメラ３からの画素
信号のレベルは低くなる。

次に、無人車１に搭載された画像良否判別装置の電気的
溝底を第３図に従って説明する。

マイクロゴ１ンピユータ１０は第一、第二の演算手段、
第二の判別手段及び制皿手段としての中央処理装置（以
下、単にＣＰＵという）１１と、制御プログラムを記憶
した読み出し専用のメモリ（ＲＯＭ＞よりなるプログラ
ムメモリ１２とＣＰＵ１１の演算処理結果等が一時記憶
される読み出し及び書き替え可能なメモリ（ＲＡＭ）と
よりなる第−及び第二の記憶手段としての作業用メモリ
１３、及びタイマ１４等から構成され、ＣＰＵ　１１は
プログラムメモリ１２に記憶された制御プログラムにて
走行ライン６の軌跡を割り出すとともに操舵制御のため
の各種の演算処理動作を実行するようになっている。

前記ＣＰＵ１１は前記タイマ１４が１時する時間に基づ
いて一定時間ごとに入出力インタフェース１５及び第一
の判別手段としてのＡ／Ｄ変換器１６を介して前記ＣＯ
Ｄカメラ３を走査制御するとともに、そのＣＣＤカメラ
３からの画素信号をＡ／Ｄ変換器１６、バス＝１ン１ヘ
ローラ１７を介して画素データにして作業用メモリ１３
に記＠ｆる。

Ａ／Ｄ変換器１６はＣＣＤカメラ３からの画素信号をア
ナログ値からデジタル値に変換する際、各画素信号が予
め定めた設定値以上か否かを判別し、設定値以上の画素
信号の場合には白色の走行ライン６の部分の画素として
「１」、反対に未満の画素信号の場合には暗い色の路面
４の部分の画素としてｒＯＪとするようにして順次入力
されてくる各画素信号を２値化し画素データとしてパス
コン１〜ローン１７を介して作業用メモリ１３に記憶す
る。

従って、作業区Ｌす１３にはＣＣＤカメラ３が蹟った画
像を２５６Ｘ２５６個の画素データにして記憶されてい
ることになる。

なお、前記したように本実施例では前記ＣＯＤカメラ３
は予め定めた時間ごとに間をおいて原像動作が行なわれ
るように制御されていて、その時々の画像の画素データ
が作業用メモリ１３に記憶されるが、新たな画像の画像
データ群が入力されると、先の画像データ群が消去され
て、その領域に新たな画像の画素データ群が記憶される
ようになっている。

又、本実施例では、説明の便宜上ＣＯＤカメラ３の走査
制御は横方向（Ｘ軸方向〉に走査し、その走査が画面９
の上から下方向（ｙ軸方向）に移る走査方式を採用する
がその他の走査方式で実施してもよいことは勿論で必る
。

前記２値化レベルコントローラ１８は前記ＣＰＵ１１か
らの制御信号に基づいて前記Ａ／Ｄ変換器１６が２値化
するための設定値のデータを同Ａ／Ｄ変換器１６に出力
するようになっている。

ドライブコントローラ２０は図示しない走行用の走行用
モータ及び操舵機構１９を同じ＜ｃｐｕｌｌからの制御
信号に基づいて制御する。そして、操舵機構１９はその
制ｉｆｆ信号に基づいてステアリング角を制御する。

次に、前記ＣＰＵＩＩの処理動作について説明する。。

今、ＣＰＵＩＩからの制（ａ１信号に基づいてＣＣＤカ
メラ３が走査制御されると、ＣＣＤカメラ３は路面４に
対して垂直ではなく一定の角度傾いて躍像されているこ
とから第４図に示す前方のエリア４ａを第５図に示１°
ような画像９に撮像する。

このＣＣＤカメラ３が陽像した画素９は画素信号として
Ａ／Ｄ変換器１６に出力され、そのＡ／Ｄ変換器１６に
て各画素信号が走（１ライン６の部分の画素信号か路面
４の部分の画素信号かが判別されて画素データとして作
業用メモリ１３の所定の記憶領域１３ａに記憶する（ス
テップ１）。ＣＰＵ１１はその画素データに暴ゴいて走
行ライン６の画像認識を行なう。ＣＰＵ１１はこの画像
９において上側から順に走査方向（Ｘ軸方向）の各画素
データを読み出し、走行ライン６として判別した画素デ
ータに基づいてその各走査列にあけるその走行ライン６
と判別した部分の唄心位置Ｇｎがどの位置に必るかを求
め作業用メモリ１３に記憶する（ステップ２〉。

この算出は第８図に承り−ように画像９を構成する各画
素において左から数えて１２８番目に必る縦一列の画素
列をｙ軸とし、最上側から数えて１２８番目にある横一
列の画素列をＸ軸と規定して画素９の各画素をＸ、ｙ座
標で表わすようにして、走行ライン６の位置及び重心位
置ＧｎをＸ、ｙ座標で求めている。そして、画＠９の最
下側までの各走査列の重心位置Ｇ　□−Ｇ　２５５を求
める。

次に、ＣＰＵ１１はその求めた重心位＠ＧＯ〜Ｇ２５５
から複数個の重心位置を選定点として選定する。本実施
例では予め選定する走査列は決められていて、後記する
画像９を射影変換した時において隣接する選定点が全て
走行方向（ｙ軸方向）に対して等距離と４よるように４
個の走査列１−ａ〜１−ｄが決められている。

シーなわら、走査列１−ａ−１−ｄが後記する画像９を
ｑＪ影変換した時においでエリア４ａをｙ＠力方向おい
て４個に分割してなる分Ｖ］領１或Ａ１〜Ａ４のそれぞ
れの中央線となるまうに決められ、その分割領域Ａ１〜
へ４における走行ライン６の有無判断を前記走査列１−
ａ−，４ｄにて行うようになっている。そして、各走査
列１−　ａ〜ｌ−ｄにおける求めた重心位置Ｇａ、Ｇｂ
、Ｇｃ、Ｇｄを第８図に示り°ように選定点７１〜Ｚ４
として規定している。

次にＣＰＵ１１は前記選定する走査列Ｌａ−Ｌｄにおい
て前記選定点７１〜Ｚ４の座標位置における最す近い座
像の画素データをｊ）ｆｆ記作業用メモリ１３から読出
し、その画素データが「１」　（すなわち走行ライン６
の白色）か「Ｏ」　（すなわら路面４の黒色）かを判別
し、その判別結果が「１」の場合には正しい画素データ
ずなわら重心位置であると判断してｉｕ記選定点７１〜
Ｚ４がその走査列における走行ライン６の重心と判断す
る。

又、反対に第１３図に示すように路面４上に白等の汚れ
４ｂ、電気的ノイズ、光の乱反射等を含む画素データに
基づいて演算した結果、Ｚｌが路面４上に位置するよう
な場合、前記判別結果がｒＯＪとなるためこのような場
合には前記選定点７１〜Ｚ４は前記電気的ノイズ等によ
り影響を受けた不良データと判断し、ステップ１に戻っ
て新しく作業用メモリ１３に書き替えられた最新の画素
データを読み込み、以下前記と同様に動作する。

前記のように画素データが正しい画素データと判別した
場合には、次にＣＰＵ１１はこの選定点７１〜Ｚ４を射
影変換、すなわち、下記に示づように画像９で求めた選
定点７１〜Ｚ４が第９図に示す実際のエリア４ａ上のど
の位置（以下、基点という）０１〜Ｑ４に交るかを割り
出す演算処理を行なう（ステップ４）。

Ｚｌ　（ｘ　１．　Ｖ　１）→Ｑ１　（Ｘ　１．　Ｙ　
１）Ｚ２　（ｘ　２．　ｙ　２）　→Ｑ２　（Ｘ　２．
　Ｙ　２）Ｚ３　（ｘ　３．　ｙ　３）→Ｑ３　（Ｘ　
３．　Ｙ　３）Ｚ４　（ｘ　４．　ｙ　４）→Ｑ４　（
Ｘ　４．　Ｙ　４）これは前記したようにＣＣＤカメラ
３が路面４を垂直に陽像していないことから画像９中の
走行ライン６と実際のエリア４ａにおける走行ライン６
と相違゛りるのを一致さける処理である。

なお、この射影変換処１！ｌ！ｌ！動作は予め設定され
ているＣＣＤカメラ３の焦点距離、倍率等の規格及び傾
き、高さ等の設置条件に基づいて射影変換、すなわら、
座標変換が行なわれる。、そして、この射影変換の一般
式は以下の通りである。

選定点の位置座標を×、ｙ、基点の位置座像をＸ、Ｙと
し、カメラ３の高さをト１、カメラ３の（頃きをθ、対
応する倍率を決める定数をＦとツる。

ｘ−ｓｅｃＣ）　　　　　　　　　　　　　　Ｈｙ−Ｆ
−ｔａｎｅ　　　　　　Ｈ Ｙ＝□・□ （１＋（ｙ／Ｆ）ｔａｎ（］　　　　Ｆ前記のように射
影変換を行なった後、ＣＰＵ１１は隣接する基点間の餌
１間距離Ｌ−の演算を行なう（ステップ５）。なお、離
間距離りの算出は以下法にＣＰＵ１１は演算した離間距
離りと予めプ［１グラムメ−しり１２に記隠した塁準距
離εとの比較を（１う（ステップ６　）　＋＋　’、；
お、この基準距離εは予め走行コース６にて実験して求
められたものであって、例えば第１４図に示すように前
記ステップ３において選定点Ｚ３が汚れ４ｂの上に位置
するような場合ステップ３では除くことができない不良
データを割り出すため、基点間の距離として必ゆえない
ものを除くように設定された設定値である。

この基準距離εとの比較により離間距離りが基準距離ε
よりも大きい場合には画素データが前記電気的ノイズ等
により影響をうけた不良データと判断し、ステップ１に
戻って新しく作業用メモリ１３に書き替えられた最新の
画素データを読み込み、以下前記と同様に動作する。

反対にこの基準距離εとの比較により離間距離りが基準
距離εよりも小さいか又は等しい場合には画素データが
正しいデータと判断し、次に、ＣＰＵ１１はこの４個の
基点０１〜Ｑ４が第９図に示すようにエリア４ａをＸ軸
方向に８個に分割してなる分割領域８１〜Ｂ８のどの領
域に属するか割り出り°。

このいずれに属するかの判断は本実施例では予め各領域
８１〜Ｂ８を仕切る仕切り線及び前記各走査列しａへ、
Ｌｄに対応する分割領域Ａ１〜Ａ４のラインａ−ｄ−ヒ
の各領域の中心の位置も予め設定し分っているので、例
えば第１０図に示すようにその基点Ｑ３についてその両
側に必る番頭１１８３、Ｂ４の重心位置Ｐ３．Ｐ／ｌま
での距離Ｄ３゜Ｄ４をそれぞれ求め、近い距離Ｄ４にあ
る重心位置Ｐ４側の領域Ｂ４を当該基点Ｑ３の属する領
域と判断するようになっている。

このようにエリア４ａは分割領域△１〜Ａ４及び前記分
割領域８１〜Ｂ８との組合わけによる複数の撮像領域（
Ａｎ　、　Ｂｎ　）に分割され、ＣＰＵ１１は前記のよ
うに各基点０１〜Ｑ４がそれぞれどの搬像領域（Ａｎ　
、　Ｂｎ　）に屈するかを割り出ずくステップ７）。

なお、基点０１〜Ｑ４が存在しない場合にはそノ躍像領
域（Ａｎ　、　Ｂｎ　）は（Ａ　Ｏ，Ｂ　Ｏ＞としてＣ
ＰＵ１１は判別し、この場合も含めて４個の基点Ｑ１〜
Ｑ４の撮像領域（Ａｎ　、　Ｂｎ　）　ｆ、：属する組
合せく走行パターン数）は９の４乗（−６５６１）通り
あり、その６５６１通りの走行パターンは予めプログラ
ムメモリ１２の所定の記憶領域１２ａに記憶されている
。

そして、その走（１パターンに対応する６５６１個のテ
ーブル群が同じく第１２図に示ずようにプログラムメモ
リ１２の所定の記憶領域１２ｂに予め記憶されてい−Ｕ
、ＣＰＬＪＩＩはその割り出した基点０１〜Ｑ４の配列
と一致する走行パターンを検索しくステップ８）、その
一致する走行パターンのテーブルを読み出すとともに、
ＣＰＵ１１はそのテーブルに備えられた走行制御データ
を読み出しする（ステップ９）。

なお、各テーブルの走行制御データはその走行パターン
、すなわち、各基点０１〜Ｑ４の配列に基づく走行ライ
ン６に対して原位置からその躍像したエリア４ａまで合
理的かつ効率よく走行さぼるだめのその走行の時々のス
テアリング角のデータで予め実験して求められたもので
あって、このデータに基づいて操舵機＠１９は作動され
る（ステップ１０）。

今、ＣＰＵ１１がＣＣＤカメラ３が撮像した最新の画像
９に基づく各基点０１〜Ｑ４の配列と一致する走行パタ
ーンを検索し、その走行パターンに対するテーブルをプ
ログラムメモリ１２から読み出すとともにそのテーブル
の走行制御データを作業用メモリ１３の所定の記憶領域
１３ｂに記憶する。すると、同ＣＰＵＩＩはこの作業用
メモリ１３に記憶した最新の走行制御データに基づいて
操舵機構１９を作動させる。ずなわら、無人車１はこの
時点で最新のエリア４ａまでの走行経路がこの走行制御
データにて決定されたことになる。

ＣＰＵ１１は無人車１をその最新の走行制御データに基
づいてステアリング角を制御しながらそのエリア４ａに
向って走行さＵる。

そして、この走行途中において、所定の時間が経過して
ＣＰＵ１１がＣＣＤカメラ３を制徨０して先の陽像エリ
ア４ａより前方の新たなエリア４ａの画＠９の画素デー
タ群を作業用メモリ１３に記・臘すると、同ＣＰＵ１１
はこの最新の画素データ群に基づいて１ｆｉｒ記と同様
に基点０１〜Ｑ４を求め一致する走行パターンを検索し
、その一致した走行パターンに苅応する走行制御データ
を読み出す。

そして、ＣＰＵ１１は作業用メモリ１３の内容を先の走
行制御データからこの新たな走行制御データに山き替え
、この最新の走行制御データにて操舵機構１９を作動さ
ける。ずなわら、先の走行制御データに基づく無人車１
の走行はその走行途中で最新のエリア４ａに対する走行
制御データに基づく走行に変更する。

以後、これを繰り返すことによってＣＰＵ１１はＣＣＤ
カメラ３が新たなエリア４ａを撮像するたびごとにその
エリア４ａの画像に基づく新たな走行制御データを読み
出し操舵機構１９を作動させ、無人車１を走行ライン６
に沿って走行させる。

このように電気的ノイズ等より画素データが悪影響を受
りた場合にはＣＰＵ１１の処理動作におけるステップ５
及びステップ６においてその画素データを不良データと
して判断して無視し、正しい画素データとして判断した
ときのみ走行制御される。そして、この実施例ではざら
にＣＰＵ１１の処理動作におりるステップ３にて画素デ
ータの良否を判断することにより前記ステップ６の処理
動作とともに２重チェックを行なうことになるため、無
人車の走行制御を確実に行なうことができる。

なお、本発明は前記実施例に限定されるものではなく、
前記実施例Ｃは選定点Ｚ１−７４を４個としたが、その
数を適宜変更して実施してもよい。

又、前記実施例では選定点７１〜Ｚ４の選定をｙ軸方向
に対して等間隔に選定したが、これを例えば上側はどそ
の間隔を狭くする等、等間隔に限定されることなく適宜
変更して選定点を選定したりして実施してもよい。

ざらに、前記実施例では選定点７１〜Ｚ４を所定の走査
列方向の走行ライン６を示す画素群の重心位置Ｇｎとし
たが、要は、画＠９中に臨機されている走行ライン６か
ら選定されればよく、その選定方法はどんな方法でもよ
い。ざらに、前記実施例では重心位置Ｇｎを全ての走査
列について求めた後、所定の重心位置を選定点としたが
、全ての重心位置を求めることなく選定点となる所定の
走査列の重心位置のみを求めるだけにして実施してもよ
い。この場合、走行経路決定処理時間を短縮さけること
ができる。

又、前記実施例では顕像装置としてＣＣＤカメラを用い
たが、それ以外の撮像装置を用いて実施してもよく、又
、前記実施例ではＣＣＤカメラ３におりる画像の画素］
ず４成（分解能〉を２５６Ｘ２５６画累としたが、これ
に限定されるものではなく、例えば５１２Ｘ５１２画素
、１０２４Ｘ１０２４画素等、適宜変更して実施しても
よい。

発明の効果 以上詳述したように、この発明によれば走行ラインの近
傍の汚れ、電気的ノイズ、光の乱反射等により悪影響を
受りた不良の画素データを除くことができ、正しいデー
タと判断じた画素データに基づいて正確な走行経路を決
定覆ることができる優れた効果を有する３゜

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明を具体化した無人車の側面図、第２図
は同じく平面図、第３図は制御装置の電気ブ［１ツク回
路図、第４図はＣＣＤカメラが顕像するエリアを示ず図
、第５図はＣＣＤカメラが穎らえた画像を説明するため
の説明図、第６図はＣＣＤカメラの陽像回数とそのエリ
アとの関係を説明するための図、第７図は作業メｔりの
内容を説明するだめの図、第８図は画像の座標を説明す
るための図、第９図は選定点を実際のエリアに射影変換
した時の各基点を示す図、第１０図は基点の属する領域
を説明するだめの図、第１１図及び第１２図はプログラ
ムメモリの内容を説明づるための図、第１３図は選定点
が路面上に位置したときの１！ｉｉ像の座標を示まため
の図、第１４図は選定点か汚れ上に位置したときの画像
の座標を示すための図、第１５図はフローヂＰ−トでお
る。 図中、１は無人車、３はＣＣＤカメラ、４は路面、４ａ
はエリア、５は照明ランプ、６は走行ライン、９は画像
、１０はマイクロコンビ江−タ、１１　Ｇ、Ｊ：中央処
理）こ置（ＣＰＵ）、１２はプログラムメモリ、１３は
作業用メモリ、１４はタイマ、１６は△／Ｄ変換器、１
８は２値化レベルコントローラ、１つは操舵機構、２０
はドライブコンｌ−ローラである。 特許出願人　　株式会社　口田自動織機製作所代　理　
人　　弁理士　　恩１）傅宣 第６図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、無人車に搭載され走行しながら同無人車の走行経路
   を指示する走行ラインを撮像する撮像装置と、 前記撮像装置が撮像した画像の各画素信号を符号化して
   画素データとする第一の判別手段と、その符号化された
   画像の各画素を画素データとして記憶する第一の記憶手
   段と、 前記記憶手段に記憶された画像の各画素データに基づい
   てその画像中に撮られた幅のある線における走行方向に
   沿った所定間隔ごとの重心位置を演算する第一の演算手
   段と、 互いに隣接する重心位置の離間距離を演算する第二の演
   算手段と、 基準距離を記憶する第二の記憶手段と、 前記離間距離と第二の記憶手段に記憶された基準距離と
   の大小の比較を行う第二の判別手段と、前記第二の判別
   手段の比較結果に基づいて基準距離と同じ又は基準距離
   よりも小さいと判別したときにのみその重心位置に基づ
   いて操舵機構を制御する制御手段と から構成した画像式無人車の画像良否判別装置。