WO2007074591A1

WO2007074591A1 - 車両及び車両の操舵制御装置

Info

Publication number: WO2007074591A1
Application number: PCT/JP2006/322618
Authority: WO
Inventors: Daisuke Hanzawa; Tetsuo Ikeda; Kiyozumi Unoura; Tomoyoshi Aoki
Original assignee: Honda Motor Co., Ltd.
Priority date: 2005-12-27
Filing date: 2006-11-14
Publication date: 2007-07-05
Also published as: JPWO2007074591A1; EP2103500B1; JP4956442B2; US20100228437A1; DE602006019156D1; DE602006011789D1; EP1982906A1; US8340866B2; EP1982906A4; EP1982906B1; EP2103500A1

Abstract

　画像取得手段４により取得された画像から車線認識手段５により認識された車線に沿って車両１が走行するようにアクチュエータ６を駆動する操舵アシスト処理を実行する操舵アシスト手段７と、車両１の位置と認識された車線の中心位置との車線幅方向のずれ量を算出する横ずれ量算出手段８と、取得された画像の複雑度を算出する複雑度算出手段１０と、所定時点における取得画像から認識された車線に基づいて算出された車線幅方向のずれ量と、該取得画像の複雑度とに応じて、操舵アシスト手段７による該車線に基づく操舵アシスト処理を禁止する操舵アシスト禁止手段１１とを有する。これにより、道路の画像から認識した車線に沿って車両が走行するように車両の操舵制御を行う際に、誤って認識された車線に基づく不適切な操舵制御がなされることを抑制することができる。

Description

明細書

車両及び車両の操舵制御装置

技術分野

[0001] 本発明は、カメラ等の撮像手段を介して取得された道路の画像を処理して道路の車線を認識し、認識した車線に沿って車両が走行するように車両の操舵制御を行う車両及び車両の操舵制御装置に関する。

背景技術

[0002] 近年、車両に CCDカメラ等の撮像手段を搭載して、走行している道路の路面を撮像し、得られた画像を処理して道路上の白線等のレーンマークを検出し、検出した結果カも認識される車両が走行する車線 (走行レーン)の情報に基づいて、車両の操舵制御や運転者への情報の提示を行う技術が知られて!/、る（例えば日本国公開特許公報平成 11 147473号 (以下、特許文献 1と!ヽぅ）参照)。

[0003] 特許文献 1の保舵力補助装置においては、道路の画像上の複数の水平線に対して、各水平線上の輝度をそれぞれ左から横方向に微分して、微分値のピークに基づいて、輝度が暗力明に変化する点 (正のエッジ点）と、輝度が明から暗に変化する点 (負のエッジ点）とが抽出される。そして、各水平線上でエッジ点が正、負の順に現れ、且つそれぞれのエッジ点の間隔が白線として妥当と思われる程度に納まっている組み合わせが白線候補として抽出され、抽出された白線候補のうちから画像上の位置等に基づ、て白線が検出される。

[0004] し力しながら、道路上には、白線等のレーンマークの他に、例えば、ガードレール等の構造物が設けられている場合がある。この場合に、特許文献 1のものでは、取得した画像上で、ガードレール等の部分も明暗が変化するのでエッジ点として抽出される。このため、ガードレール等の部分も白線候補となり、白線として検出される可能性がある。特に、道路上では、ガードレール等の構造物が設けられている場合に、車線を規定する白線等のレーンマークが部分的に無力つたり、一時的に見えな力つたりすることもある。このときには、ガードレール等の部分が白線として検出される可能性がさらに高くなる。 [0005] そして、ガードレール等の構造物には実際は高さがあるので、白線の検出の際には、ガードレール等を道路平面上に投射した位置に白線があるものと検出されてしまう。このため、その検出された白線の位置から車両が走行する車線を認識すると、車線の位置や幅が、実際の車線の位置や幅と異なって認識されることとなる。よって、このように認識された車線に基づヽて車両の操舵制御を行うと、車両の操舵制御が不適切なものとなるという不都合があった。

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0006] 本発明は、力かる不都合を解消し、道路の画像力認識した車線に沿って車両が走行するように車両の操舵制御を行う際に、誤って認識された車線に基づく不適切な操舵制御がなされることを抑制した車両及び車両の操舵制御装置を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

[0007] 本発明は上記目的を達成するためになされたものであり、本発明の第 1態様の車両は、撮像手段と、前記撮像手段を介して道路の画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得された画像力前記道路のレーンマークを検出し、該検出したレーンマークから車両が走行する車線を認識する車線認識手段と、前記車両の操舵輪を操舵可能な操舵機構を駆動するァクチユエータと、前記車線認識手段により認識された車線に沿って前記車両が走行するように前記ァクチユエータを駆動する操舵アシスト処理を実行する操舵アシスト手段と、前記車両の位置と、前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との、車線幅方向のずれ量を算出する横ずれ量算出手段と、所定時点における前記画像取得手段の取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量に応じて、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止する操舵アシスト禁止手段とを有する。

[0008] また、本発明の第 1態様の車両の操舵制御装置は、車両に搭載された撮像手段を介して道路の画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得された画像力前記道路のレーンマークを検出し、該検出したレーンマーク力前記車両が走行する車線を認識する車線認識手段と、前記車両の操舵輪を操舵可能な操舵機構を駆動するァクチユエータと、前記車線認識手段により認識された車線に沿って前記車両が走行するように前記ァクチユエータを駆動する操舵アシスト処理を実行する操舵アシスト手段と、前記車両の位置と、前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との、車線幅方向のずれ量を算出する横ずれ量算出手段と、所定時点における前記画像取得手段の取得画像カゝら前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量に応じて、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止する操舵アシスト禁止手段とを有する。

[0009] 前記本発明の車両及び車両の操舵制御装置によれば、前記横ずれ量算出手段は、前記車両の位置と前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との車線幅方向のずれ量を算出する。ここで、例えば、車両が走行する道路上にガードレールが所在するときに、前記車線認識手段によりガードレールが白線として誤検出される場合がある。そして、この場合、ガードレールを道路平面上に投射した位置に白線があると誤検出される。よって、検出した白線の位置カゝら前記車線認識手段により認識された車線の位置や幅は、実際の車線の位置や幅と相違したものとなる。これに対し、車両は運転者の操作により実際の車線に沿って走行しているので、車両の位置は、実際の車線の中心付近にあると考えられる。従って、前記車線認識手段により認識された車線が、実際の車線と相違したときには、前記車両の位置と前記認識された車線の中心位置との車線幅方向のずれ量が生じることとなる。

[0010] そこで、前記操舵アシスト禁止手段により、所定時点における前記画像取得手段の取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づヽて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量に応じて、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止することによって、道路上のガードレール等の構造物により誤って認識された車線に基づいて不適切な操舵制御がなされることを抑帘 Uすることができる。

[0011] 具体的には、前記本発明の第 1態様の車両及び車両の操舵制御装置において、前記操舵アシスト禁止手段は、所定時点における前記画像取得手段の取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量が、第 1所定値より大きいときに、前記操舵ァシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止することを特徴とする。

[0012] これによれば、前記車線幅方向のずれ量が大きいほど、前記車線認識手段により認識された車線が、実際の車線と相違する度合が大きいと考えられる。そのため、前記車線幅方向のずれ量が大きいときには、道路上のガードレール等の構造物により車線が誤って認識されてヽる蓋然性が高、状況にあると判断することができる。そこで、前記操舵アシスト禁止手段により、所定時点における前記画像取得手段の取得画像カゝら前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量が、第 1所定値より大きいときに、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止することによって、道路上のガードレール等の構造物により誤って認識された車線に基づいて不適切な操舵制御がなされることを抑制することができる。

[0013] 次に、本発明の第 2態様の車両は、撮像手段と、前記撮像手段を介して道路の画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得された画像力前記道路のレーンマークを検出し、該検出したレーンマークから車両が走行する車線を認識する車線認識手段と、前記車両の操舵輪を操舵可能な操舵機構を駆動するァクチユエータと、前記車線認識手段により認識された車線に沿って前記車両が走行するように前記ァクチユエータを駆動する操舵アシスト処理を実行する操舵アシスト手段と、前記画像取得手段により取得された前記画像の複雑度を算出する複雑度算出手段と、前記複雑度算出手段により算出された、所定時点における前記画像取得手段の取得画像の複雑度に応じて、該取得画像力前記車線認識手段により認識された車線に基づく、前記操舵アシスト手段による前記操舵アシスト処理を禁止する操舵アシスト禁止手段とを有する。

[0014] また、本発明の第 2態様の車両の操舵制御装置は、車両に搭載された撮像手段を介して道路の画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得された画像力前記道路のレーンマークを検出し、該検出したレーンマーク力前記車両が走行する車線を認識する車線認識手段と、前記車両の操舵輪を操舵可能な操舵機構を駆動するァクチユエータと、前記車線認識手段により認識された車線に沿って前記車両が走行するように前記ァクチユエータを駆動する操舵アシスト処理を実行する操舵アシスト手段と、前記画像取得手段により取得された前記画像の複雑度を算出する複雑度算出手段と、前記複雑度算出手段により算出された、所定時点における前記画像取得手段の取得画像の複雑度に応じて、該取得画像力前記車線認識手段により認識された車線に基づぐ前記操舵アシスト手段による前記操舵アシスト処理を禁止する操舵アシスト禁止手段とを有する。

[0015] 前記本発明の車両及び車両の操舵制御装置において、例えば、車両が走行する道路上にガードレールが所在するときに、前記車線認識手段によりガードレールが白線として誤検出される場合がある。そして、この場合、ガードレールを道路平面上に投射した位置に白線があると誤検出される。よって、検出した白線の位置から前記車線認識手段により認識された車線の位置や幅は、実際の車線の位置や幅と相違したものとなる。ここで、このように車両が走行する道路上にガードレールが所在するときには、取得した画像上で、検出の対象となる物体が増カロして、画像の複雑度が高くなると考えられる。

[0016] そこで、前記操舵アシスト禁止手段により、前記複雑度算出手段により算出された、所定時点における前記画像取得手段の取得画像の複雑度に応じて、該取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づぐ前記操舵アシスト手段による前記操舵アシスト処理を禁止することによって、道路上のガードレール等の構造物により誤って認識された車線に基づいて不適切な操舵制御がなされることを抑制することができる。

[0017] 具体的には、前記本発明の第 2態様の車両及び車両の操舵制御装置において、前記操舵アシスト禁止手段は、前記複雑度算出手段により算出された、所定時点における前記画像取得手段の取得画像の複雑度が第 2所定値より大きいときに、該取得画像カゝら前記車線認識手段により認識された車線に基づく、前記操舵アシスト手段による前記操舵アシスト処理を禁止することを特徴とする。

[0018] これによれば、前記画像の複雑度が大きいほど、車両が走行する道路上にガードレール等の構造物が所在する可能性が大きいと考えられる。そのため、前記画像の複雑度が大きいときには、道路上のガードレール等の構造物により車線が誤って認識されている蓋然性が高い状況にあると判断することができる。そこで、前記操舵ァシスト禁止手段により、前記複雑度算出手段により算出された、所定時点における前記画像取得手段の取得画像の複雑度が第 2所定値より大きいときに、該取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づぐ前記操舵アシスト手段による前記操舵アシスト処理を禁止することによって、道路上のガードレール等の構造物により誤って認識された車線に基づいて不適切な操舵制御がなされることを抑制することができる。

[0019] 次に、本発明の第 3態様の車両は、撮像手段と、前記撮像手段を介して道路の画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得された画像力前記道路のレーンマークを検出し、該検出したレーンマークから車両が走行する車線を認識する車線認識手段と、前記車両の操舵輪を操舵可能な操舵機構を駆動するァクチユエータと、前記車線認識手段により認識された車線に沿って前記車両が走行するように前記ァクチユエータを駆動する操舵アシスト処理を実行する操舵アシスト手段と、前記車両の位置と、前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との、車線幅方向のずれ量を算出する横ずれ量算出手段と、前記画像取得手段により取得された前記画像の複雑度を算出する複雑度算出手段と、所定時点における前記画像取得手段の取得画像カゝら前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量と、前記複雑度算出手段により算出された該取得画像の複雑度とに応じて、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止する操舵アシスト禁止手段とを有する

[0020] また、本発明の第 3態様の車両の操舵制御装置は、車両に搭載された撮像手段を介して道路の画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得された画像力前記道路のレーンマークを検出し、該検出したレーンマーク力前記車両が走行する車線を認識する車線認識手段と、前記車両の操舵輪を操舵可能な操舵機構を駆動するァクチユエータと、前記車線認識手段により認識された車線に沿って前記車両が走行するように前記ァクチユエータを駆動する操舵アシスト処理を実行する操舵アシスト手段と、前記車両の位置と、前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との、車線幅方向のずれ量を算出する横ずれ量算出手段と、前記画像取得手段により取得された前記画像の複雑度を算出する複雑度算出手段と、所定時点における前記画像取得手段の取得画像力前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量と、前記複雑度算出手段により算出された該取得画像の複雑度とに応じて、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止する操舵アシスト禁止手段とを有する。

[0021] 前記本発明の車両及び車両の操舵制御装置によれば、前記横ずれ量算出手段は、前記車両の位置と前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との車線幅方向のずれ量を算出する。ここで、例えば、車両が走行する道路上にガードレールが所在するときに、前記車線認識手段によりガードレールが白線として誤検出される場合がある。そして、この場合、ガードレールを道路平面上に投射した位置に白線があると誤検出される。よって、検出した白線の位置カゝら前記車線認識手段により認識された車線の位置や幅は、実際の車線の位置や幅と相違したものとなる。これに対し、車両は運転者の操作により実際の車線に沿って走行しているので、車両の位置は、実際の車線の中心付近にあると考えられる。従って、前記車線認識手段により認識された車線が、実際の車線と相違したときには、前記車両の位置と前記認識された車線の中心位置との車線幅方向のずれ量が生じることとなる。

[0022] ただし、前記車線幅方向のずれ量は、車線が誤って認識された場合以外に、例えば、運転者の操作により車両の位置が変更された場合にも生じ得る。そして、車線が誤って認識される状況とは、例えば、車両が走行する道路上にガードレールが所在する状況であり、この場合、取得した画像上で、検出の対象となる物体が増加して、画像の複雑度が高くなると考えられる。これに対し、車両の位置が変更されて車線幅方向のずれ量が生じた場合には、画像の複雑度の変化は小さいと考えられる。

[0023] そこで、前記操舵アシスト禁止手段により、所定時点における前記画像取得手段の取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づヽて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量と、前記複雑度算出手段により算出された該取得画像の複雑度とに応じて、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止することによって、道路上のガードレール等の構造物により誤って認識された車線に基づいて不適切な操舵制御がなされることを抑制することがでさる。

[0024] 具体的には、前記本発明の第 3態様の車両及び車両の操舵制御装置において、前記操舵アシスト禁止手段は、所定時点における前記画像取得手段の取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量が、第 1所定値より大きぐ且つ、前記複雑度算出手段により算出された該取得画像の複雑度が第 2所定値より大きいときに、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止することを特徴とする。

[0025] これによれば、前記車線幅方向のずれ量が大きいほど、前記車線認識手段により認識された車線が、実際の車線と相違する度合が大きいと考えられる。また、前記画像の複雑度が大きいほど、車両が走行する道路上にガードレール等の構造物が所在する可能性が大きいと考えられる。そのため、前記車線幅方向のずれ量が大きぐ且つ、前記画像の複雑度が大きいときには、道路上のガードレール等の構造物により車線が誤って認識されている蓋然性が高い状況にあると判断することができる。

[0026] そこで、前記操舵アシスト禁止手段により、所定時点における前記画像取得手段の取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づヽて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量が、第 1所定値より大きぐ且つ、前記複雑度算出手段により算出された該取得画像の複雑度が第 2所定値より大きいときに、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止することによって、道路上のガードレール等の構造物により誤って認識された車線に基づいて不適切な操舵制御がなされることを抑制することができる。

[0027] また、前記本発明の第 2態様及び第 3態様の車両及び車両の操舵制御装置において、前記複雑度算出手段は、前記画像にエッジ抽出処理を施した際のエッジ点の密度を示す値と、該エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値とのうちの少なくともいずれか一方を用いて、前記複雑度を算出することを特徴とする。 [0028] これによれば、画像にエッジ抽出処理を施すことで抽出されるエッジ点は、画像の輝度が明から暗、又は暗力明に変化する点 (画素)であるので、該エッジ点の密度を示す値が大きヽ場合には、画像上で輝度の分布の変化が多数あることを示しており、画像は複雑であると考えられる。また、前記エッジ点のうちの直線を構成するエツジ点の数を示す値が大きい場合にも、画像上に線分が多数あることを示しているので、画像は複雑であると考えられる。従って、前記複雑度算出手段により、前記画像にエッジ抽出処理を施した際のエッジ点の密度を示す値と、該エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値との少なくともヽずれか一方を用いて前記複雑度を算出することができる。

[0029] また、前記本発明の第 2態様及び第 3態様の車両及び車両の操舵制御装置において、前記複雑度算出手段は、前記画像にエッジ抽出処理を施した際のエッジ点の密度を示す値と、該エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値とを乗じて、前記複雑度を算出することを特徴とする。

[0030] これによれば、エッジ点の密度を示す値が大きくなるほど、画像の複雑度は高くなる。また、前記エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値が大きくなるほど、画像の複雑度は高くなる。よって、エッジ点の密度を示す値と、該エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値との積は、画像の複雑度をより顕著に示す値となると考えられる。従って、前記複雑度算出手段により、前記画像にエッジ抽出処理を施した際のエッジ点の密度を示す値と、該エッジ点のうちの直線を構成するエツジ点の数を示す値とを乗じて前記複雑度をより適切に算出することができる。

[0031] また、前記本発明の第 2態様及び第 3態様の車両及び車両の操舵制御装置において、前記画像取得手段により取得された画像内で前記レーンマークの検出範囲を特定する範囲特定手段を備え、前記複雑度算出手段は、前記画像取得手段により取得された画像の前記範囲特定手段により特定された検出範囲を対象として前記複雑度を算出することを特徴とする。

[0032] これによれば、前記範囲特定手段は、前記画像取得手段により取得された画像内で前記レーンマークの検出範囲を特定する。前記レーンマークの検出範囲は、例えば、前記画像内で道路が占める範囲を想定して設定される範囲である。このとき、前記検出範囲以外の画像部分においては、道路周囲の様々なものが撮像されているため、画像の複雑度の変動が大きくなると想定される。これに対して、前記検出範囲内の画像部分においては、画像の大部分を舗装された路面が占め、該路面部分の画像の複雑度の変動は少ないと考えられる。よって、前記複雑度算出手段は、前記複雑度を、前記画像の前記検出範囲を対象として算出することで、レーンマークの検出範囲以外の環境の影響を排除して、道路上のガードレール等の構造物の存在をより顕著に示す複雑度を算出することができる。

[0033] また、前記本発明の第 1態様及び第 3態様の車両及び車両の操舵制御装置において、前記横ずれ量算出手段は、前記車両の位置と前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との車線幅方向の距離を、該認識された車線の車線幅で除算して、前記車線幅方向のずれ量を算出することを特徴とする。

[0034] これによれば、前記横ずれ量算出手段が前記車線幅方向のずれ量として算出する、前記車両の位置と前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との車線幅方向の距離を、該認識された車線の車線幅で除算した値は、車線幅に対する相対的な車線幅方向の車両位置のずれの度合を示す値である。そのため、この値から、車線幅方向のずれの程度を把握できる。

図面の簡単な説明

[0035] [図 1]本発明の第 1実施形態による車両の操舵制御装置の機能ブロック図。

[図 2]図 1の車両の操舵制御装置の操舵制御処理を示すフローチャート。

[図 3]図 2の操舵制御処理における処理画像の例示図。

[図 4]図 2の操舵制御処理におけるレーンマークを検出する処理に関する説明図。

[図 5]図 2の操舵制御処理における横ずれ量を算出する処理に関する説明図。

[図 6]図 2の操舵制御処理における複雑度を算出する処理に関する説明図。

発明を実施するための最良の形態

[0036] 本発明の一実施形態を添付の図面を参照して説明する。なお、本実施形態は、本発明の第 3態様の車両の操舵制御装置に相当する。

[0037] 図 1を参照して、操舵制御装置 2は、マイクロコンピュータ等により構成された電子ユニットであり、車両 1に搭載されたビデオカメラ 3を介して道路の画像を取得する画像取得手段 4と、画像取得手段 4により取得された画像力車両 1が走行する車線を認識する車線認識手段 5と、車両 1の操舵輪 12を操舵可能な操舵機構 13を駆動するァクチユエータ 6と、車線認識手段 5により認識された車線に沿って車両 1が走行するようにァクチユエータ 6を駆動する操舵アシスト処理を実行する操舵アシスト手段 7とを備えて、車両 1に搭載される。

[0038] また、操舵制御装置 2は、車両 1の位置と車線認識手段 5により認識された車線の中心位置との車線幅方向のずれ量を算出する横ずれ量算出手段 8と、画像取得手段 4により取得された画像内のレーンマークの検出範囲を特定する範囲特定手段 9と、画像取得手段 4により取得された画像の複雑度を算出する複雑度算出手段 10と、車線幅方向のずれ量と複雑度とに応じて操舵アシスト手段 7による操舵アシスト処理を禁止する操舵アシスト禁止手段 11とを備える。

[0039] 画像処理手段 4は、車両 1のフロント部分に取り付けられて車両 1の前方の画像を撮像するビデオカメラ 3 (CCDカメラ等、本発明の撮像手段)を介して、画素データにより構成される道路の画像を取得する。なお、ビデオカメラ 3と操舵制御装置 2とを備えることにより、本発明の車両が構成される。

[0040] 車線認識手段 5は、画像取得手段 4により取得された画像を処理して、道路の車両 1が走行する車線 (車両 1の走行レーン)を規定するレーンマークを検出する。そして、車線認識手段 5は、検出したレーンマークから車両 1が走行する車線を認識する。なお、レーンマークを検出して車線を認識する手法としては、例えば、本出願人による日本国特許第 3429167号に記載されているような手法を用いることができる。

[0041] ァクチユエータ 6はモータであり、ァクチユエータ 6を駆動することにより発生するトルク (操舵アシストトルク）は、車両 1の操舵機構 13に備えられたステアリングハンドル（図示せず)を介して運転者の手動操作により入力されたトルク (運転者操舵トルク)と共に、操舵機構 13を介して操舵輪 12に伝達され、操舵輪 12を転舵させる。

[0042] 操舵アシスト手段 7は、車線認識手段 5により認識された車線に沿って車両 1が走行するようにァクチユエータ 6を駆動する操舵アシスト処理を実行する。操舵アシスト手段 7は、操舵アシスト処理において、上述の日本国特許第 3429167号に記載されているように、車線認識手段 5により認識された車線の位置や曲率等と、現在の車両 1の位置や車速等とから、車両 1が認識された車線に沿って走行するように目標ョーレートを設定する。そして、操舵アシスト手段 7は、目標ョーレートと、車両 1に備えられたョ一レートセンサ（図示せず)の出力との偏差が解消するように、操舵機構 13に入力された運転者操舵トルクをアシストするような操舵アシストトルクを算出する。そして、操舵アシスト手段 7は、算出した操舵アシストトルクをァクチユエータ 7に発生させる指令値を演算してァクチユエータ 7に出力し、その指令値に基づいてァクチユエ一タ 7を駆動させる。

[0043] 横ずれ量算出手段 8は、車両 1の位置と、車線認識手段 5により認識された車線の中心位置との、車線幅方向のずれ量 (横ずれ量)を算出する。このとき、横ずれ量算出手段 8は、車両 1の位置と、車線認識手段 5により認識された車線の中心位置との、車線幅方向の距離を、該認識された車線の車線幅で除算して、車線幅方向のずれ量を算出する。

[0044] 範囲特定手段 9は、画像取得手段 4により取得された画像内のレーンマークの検出範囲を特定する。ここで、検出範囲は、画像内で道路が占めると想定して予め定められた範囲である。

[0045] 複雑度算出手段 10は、画像取得手段 4により取得された画像の複雑度を算出する。このとき、複雑度算出手段 10は、画像にエッジ抽出処理を施した際に、範囲特定手段 9により特定された検出範囲に含まれるエッジ点の密度を示す値と、該検出範囲に含まれるエッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値とを乗じて、画像の複雑度を算出する。

[0046] 操舵アシスト禁止手段 11は、画像取得手段 4の取得画像から車線認識手段 5により認識された車線に基づいて、横ずれ量算出手段 8により算出された車線幅方向のずれ量が、第 1所定値より大きぐ且つ、複雑度算出手段 10により算出された該取得画像の複雑度が第 2所定値より大きいときに、操舵アシスト手段 7による該車線に基づく操舵アシスト処理を禁止する。

[0047] 次に、本実施形態の車両 1の操舵制御装置 2の作動 (操舵制御処理)を、図 2に示したフローチャートに従って説明する。以下では、図 3 (a)に示したように、車両 1の進行方向が矢示方向であり、車両 1が走行している道路の車線の右側はレーンマーク AOで規定され、車線の左側にガードレール A2が設けられて、る場合を例にして説明する。このような状況は、例えば、道路の工事区間で、ガードレール等の構造物を用いて一時的に車線を狭く規制しているような場合に生じるものである。図 3 (a)に示した例において、車線の左側を規定するレーンマークは設けられていないが、車線の左側を規定するレーンマークが所在すべき位置に仮想レーンマーク Alaを点線で示している。なお、本実施形態において、レーンマークは白線とする。

[0048] 図 2を参照して、まず、画像取得手段 4は、ビデオカメラ 3から出力される映像信号を入力して、画素データにより構成される道路の画像 10を取得する（STEP001)。ここで、画像 10は、図 3 (a)に例示するような画像である。なお、車両 1の操舵制御装置 2は、所定の制御サイクル毎に図 2の STEP001〜010のレーンマーク検出処理を実行する。そして、各制御サイクルにおいて STEP001で画像を取得するタイミングが、本発明の所定時点に相当する。

[0049] 次に、 STEP002で、車線認識手段 5は、取得された画像 10にエッジ抽出処理を施して、エッジ点を抽出する。これにより、図 3 (b)の画像 IIに例示するように、画像 10上のエッジ点が抽出される。

[0050] 次に、 STEP003で、車線認識手段 5は、抽出したエッジ点のデータから、白線を構成する直線成分を抽出する。まず、車線認識手段 5は、抽出したエッジ点のデータをハフ変換する。次に、車線認識手段 5は、ハフ空間で直線成分を探索して抜き出す。次に、車線認識手段 5は、抜き出された直線成分のデータを、ハフ空間から画像空間へ射影変換する。これにより、図 3 (c)の画像 12に例示するように、画像 II上のェッジ点のうちの直線を構成するエッジ点（直線成分のデータ）が抽出される。

[0051] 次に、 STEP004で、車線認識手段 5は、抽出した直線成分のデータから、車両 1 が走行する車線を規定するレーンマークを検出する。まず、車線認識手段 5は、抽出した直線成分のデータを、画像空間から実空間へ射影変換する。次に、車線認識手段 5は、実空間へ変換された直線成分のデータのうちから、車線の右側を規定する白線であると推定される直線成分のデータを選抜し、選抜した直線成分のデータ〖こ含まれる複数の点の座標を点列データ POとする。同様に、車線認識手段 5は、車線の左側を規定する白線であると推定される直線成分のデータを選抜し、その選抜した直線成分のデータに含まれる複数の点の座標を点列データ PIとする。これにより、図 3 (d)の画像 13に例示するように、画像 12上の直線成分のデータのうちの点列データ PO, P1が、白線 AO, Albとして検出される。

[0052] ここで、実際の車線の左側を規定する仮想白線 Alaと、画像 10から車線認識手段 5 により検出された白線 Albとの、実空間における位置関係について、図 4を参照して説明する。図 4には、車両 1が走行する道路を車両 1の前側力見た概略が図示されている。図 4を参照して、車線認識手段 5により検出された点列データ POは、白線 AO のエッジ部分に相当し、白線 AOが正しく検出されている。一方、点列データ P1は、ガードレール A2の上端部のエッジ部分に相当し、ガードレール A2が白線 Albとして誤検出されている。そして、この場合、図 4で矢示したように、検出された白線 Albは、仮想白線 Alaの位置とは相違した、ビデオカメラ 3を基点としてガードレール A2の上端部を道路平面上に投射した位置にあると誤検出される。

[0053] 次に、 STEP005で、車線認識手段 5は、検出した白線 AO, Albから、車両 1が走行する車線を認識する。具体的には、車線認識手段 5は、選抜された点列データ PO , P1から、車線の中心線 CLb上の点列の座標と、各点での車線幅 Wを算出する。なお、 STEP005で車線認識手段 5により認識された車線は、暫定的なもの（車線の候補)であり、 STEP005で車線認識手段 5により認識された車線力車両 1が走行して V、る実際の車線である力否かは、後述の STEP008で判断される。

[0054] 次に、 STEP006で、横ずれ量算出手段 8は、所定時点の車両 1の位置と、画像 10 カゝら車線認識手段 5により認識された車線の中心位置との横ずれ量 Xを算出する。

[0055] ここで、横ずれ量 Xの算出について、図 5を参照して説明する。図 5には、車両 1とその走行する道路を、車両 1の上方側力も見た概略が図示されている。なお、図 5において、白線 AO, Albと、仮想白線 Alaと、実際の車線の中心線 CLaと、車線認識手段 5により認識された車線の中心線 CLbとは、それぞれ、その位置が実線で示されている。図 5を参照して、所定時点において、車両 1は、運転者の操作により白線 AO と仮想白線 Alaとにより規定される実際の車線の中心線 CLa上を、矢示方向に走行している。一方、車線認識手段 5により認識された車線の中心線 CLb、車線幅 Wbは、図示したように、実際の車線の中心線 CLa、車線幅 Waと相違したものとなる。このとき、横ずれ量算出手段 8は、中心線 CLaと中心線 CLbとの距離 Dを、車線幅 Wbで除算して、認識された車線が実際の車線と相違している度合を示す横ずれ量 Xを算出する。

[0056] 次に、 STEP007で、複雑度算出手段 10は、画像 10の複雑度を算出する。まず、複雑度算出手段 10は、画像 10のうちの範囲特定手段 9により画像上で予め特定された検出範囲 Rに含まれるエッジ点の密度 Mを算出する。次に、複雑度算出手段 10は、画像 10の検出範囲 Rに含まれるエッジ点のうちの、直線を構成するエッジ点の数 L を算出する。次に、複雑度算出手段 10は、複雑度 C = M X Lから、画像 10の複雑度 Cを算出する。

[0057] ここで、値 Mと値 Lとにっ、て、図 6 (a) (b)に例示した画像を参照して説明する。図 6 (a) (b)において、検出範囲 Rは、実線 αで囲まれた範囲に設定されている。図 6 (a )の画像上のエッジ点 P_Mは、画像力エッジ抽出処理により抽出されたエッジ点を模式的に示したものであり、このエッジ点 P_Mの密度が値 Mである。値 Mが大きい場合には、画像上で輝度の分布の変化が多数あることを示しているので、画像は複雑であると考えられる。また、図 6 (b)の画像上のエッジ点 Pェは、抽出されたエッジ点のうちの直線を構成するエッジ点を模式的に示したものであり、このエッジ点 Pェの数が値 Lである。値 Lが大きい場合には、画像上に線分が多数あることを示しているので、画像は複雑であると考えられる。

[0058] また、図 3 (a)に例示した画像 10の場合において、値 Mは、 STEP002で算出された画像 IIのうちの検出範囲 Rに含まれるエッジ点の密度を示す値である。また、値しは、 STEP003で算出された画像 12のうちの検出範囲 Rに含まれる直線成分を構成するエッジ点の数を示す値である。このとき、ガードレール A2は凹凸のある立体的な構造物であり、撮像した場合に輝度の変動する部分が多いので、画像 Π, 12において、ガードレール A2の部分力も抽出されたエッジ点及び直線成分の数は、一般的に、平面的な白線力抽出されるエッジ点及び直線成分の数に比較して多くなる。そのため、値 Mと値 Lとの積による複雑度ひこより、道路上にガードレール A2が存在することを認識することができる。

[0059] なお、検出範囲 Rは、画像 10において道路部分のみが含まれる範囲を想定して設定されたものである。このように、画像 10のうちの検出範囲 Rを対象として複雑度 Cを算出することにより、画像 10の検出範囲 R以外の部分の複雑度の変動の影響を排除して、ガードレール A2の存在をより顕著に示すように複雑度 Cを得ることができる。

[0060] 次に、 STEP008で、操舵アシスト禁止手段 11は、横ずれ量 Xが所定値 Xthより大きぐかつ複雑度 Cが所定値 Cthより大きいか否カゝ判断する。なお、所定量 Xthは、車線が誤って認識されていると考えられる横ずれ量として予め定められる値である。また、所定量 Ythは、道路上にガードレール等の構造物が存在していると考えられる複雑度として、予め定められる値である。これにより、道路上のガードレール等の構造物が白線として誤検出されている蓋然性が高い状況にある力否かが判断される。

[0061] STEP008の判断結果が YESの場合は、道路上のガードレール等の構造物が白線として誤検出されている蓋然性が高い状況であり、図 4に例示したように、車線認識手段 5により認識された車線力車両 1が走行する実際の車線と相違している場合に相当する。そこで、この場合には、 STEP005において車線認識手段 5により認識された車線は、車両 1が走行している実際の車線ではないと判断されて、 STEP010 に進み、操舵アシスト禁止手段 11は、操舵アシスト手段 7による、実際の車線と相違した車線に基づく操舵アシスト処理を禁止する。これにより、誤検出された白線 Alb 力認識された車線に基づぐ不適切な操舵制御がなされることを抑制することができる。

[0062] 一方、 STEP008の判断結果が NOの場合は、道路上のガードレール等の構造物が白線として誤検出されている蓋然性が低い状況であり、画像取得手段 4により取得された画像力車線を規定するレーンマークが正しく検出され、車線認識手段 5により実際の車線が適切に認識されていると考えられる。この場合には、 STEP005〖こおいて車線認識手段 5により認識された車線力車両 1が走行している実際の車線であると判断されて、 STEP009に進み、操舵アシスト手段 7は、車線認識手段 5により認識された車線に基づく操舵アシスト処理を実行する。

[0063] 以上の処理により、道路の画像力認識した車線に沿って車両 1が走行するように車両 1の操舵制御を行う際に、道路上に所在するガードレール A2から誤って認識された車線に基づく不適切な操舵制御がなされることを抑制することができる。 [0064] なお、本実施形態においては、複雑度算出手段 10は、エッジ点の密度を示す値 M と、該エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値 Lとの積で複雑度 Cを算出したが、他の方法により、値 Mと値 Lとの両方、又は、値 Mと値 Lとのいずれか一方で算出してもよい。このようにした場合でも、値 Mと値 Lとのいずれも、画像の複雑度に対応する値であるので、画像の複雑度が適切に算出される。

[0065] また、本実施形態では、範囲特定手段 9を備え、複雑度算出手段 10は、画像 10の複雑度 Cとして、画像 10のうちの検出範囲 Rを対象として複雑度を算出したが、他の実施形態として、範囲特定手段 9を備えず、複雑度算出手段 10は、画像 10の複雑度 Cとして、画像 10の全範囲を対象として複雑度を算出してもよい。この場合には、画像 IIの全範囲に含まれるエッジ点の密度力値 Mを算出し、画像 12の全範囲に含まれる直線成分を構成するエッジ点の数力ゝら値 Lを算出する。

[0066] また、本実施形態において、範囲特定手段 9は、検出範囲 Rを、画像 10において道路部分のみが含まれる範囲を想定して設定するものとしたが、他の実施形態として、範囲特定手段 9は、検出範囲 Rとして、例えば、（a)画像 10において道路部分のみが含まれる範囲のうちの左側の範囲、（b)画像 10において道路部分のみが含まれる範囲のうちの右側の範囲、（c)画像 10において道路部分のみが含まれる範囲のうちの手前側の範囲、 (d)画像 10にお、て道路部分のみが含まれる範囲のうちの奥側の範囲等を設定してもよい。さらに、他の実施形態として、範囲特定手段 9は、検出範囲 R として、画像 10において複数の範囲を設定し、複雑度算出手段 10は、各範囲を対象としてそれぞれ算出した複雑度に基づいて、画像 10の複雑度を算出してもよい。

[0067] また、本実施形態では、横ずれ量算出手段 8と複雑度算出手段 10との両方を備え、操舵アシスト禁止手段 11は、横ずれ量 Xが所定値 Xthより大きぐかつ複雑度じが所定値 Cthより大きい場合に、操舵アシスト処理を禁止するものとした力他の実施形態として、横ずれ量算出手段 8のみを備え、操舵アシスト禁止手段 11は、横ずれ量 Xが所定値 Xthより大きい場合に、操舵アシスト処理を禁止するものとしてもよい（これは、本発明の第 1態様の車両の操舵制御装置に相当する)。または、他の実施形態として、複雑度算出手段 10のみを備え、操舵アシスト禁止手段 11は、複雑度じが所定値 Cthより大きい場合に、操舵アシスト処理を禁止するものとしてもよい (これは、本発明の第 2態様の車両の操舵制御装置に相当する)。

[0068] また、本実施形態では、白線等のレーンマークとして誤検出されるものに、ガードレール等の構造物を挙げたが、他に、例えば、路面上の車輪の跡 (轍)や、路面上の光が反射して！/ヽる水溜り等も挙げられる。

[0069] また、本実施形態では、レーンマークとして、白線を検出した力他の種類のレーンマーク (黄線、 Botts Dots,キャッツアイ等）を検出対象とする場合にも、本発明の効果を得ることができる。

産業上の利用可能性

[0070] 以上のように、本発明は、車両前方の道路の画像を処理して、誤って認識された車線に基づく不適切な操舵制御がなされることを抑制することができることから、車両挙動の制御のために有用である。

Claims

請求の範囲

[1] 撮像手段と、

前記撮像手段を介して道路の画像を取得する画像取得手段と、

前記画像取得手段により取得された画像から前記道路のレーンマークを検出し、該検出したレーンマークから車両が走行する車線を認識する車線認識手段と、前記車両の操舵輪を操舵可能な操舵機構を駆動するァクチユエータと、前記車線認識手段により認識された車線に沿って前記車両が走行するように前記ァクチユエータを駆動する操舵アシスト処理を実行する操舵アシスト手段と、前記車両の位置と、前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との、車線幅方向のずれ量を算出する横ずれ量算出手段と、

所定時点における前記画像取得手段の取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量に応じて、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止する操舵アシスト禁止手段とを有する車両。

[2] 前記操舵アシスト禁止手段は、所定時点における前記画像取得手段の取得画像力前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量が、第 1所定値より大きいときに、前記操舵ァシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止することを特徴とする請求の範囲第 1項記載の車両。

[3] 撮像手段と、

前記画像取得手段により取得された画像から前記道路のレーンマークを検出し、該検出したレーンマークから車両が走行する車線を認識する車線認識手段と、前記車両の操舵輪を操舵可能な操舵機構を駆動するァクチユエータと、前記車線認識手段により認識された車線に沿って前記車両が走行するように前記ァクチユエータを駆動する操舵アシスト処理を実行する操舵アシスト手段と、前記画像取得手段により取得された前記画像の複雑度を算出する複雑度算出手段と、前記複雑度算出手段により算出された、所定時点における前記画像取得手段の取得画像の複雑度に応じて、該取得画像カゝら前記車線認識手段により認識された車線に基づぐ前記操舵アシスト手段による前記操舵アシスト処理を禁止する操舵ァシスト禁止手段とを有する車両。

[4] 前記操舵アシスト禁止手段は、前記複雑度算出手段により算出された、所定時点における前記画像取得手段の取得画像の複雑度が第 2所定値より大きいときに、該取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づく、前記操舵アシスト手段による前記操舵アシスト処理を禁止することを特徴とする請求の範囲第 3項記載の車両。

[5] 撮像手段と、

前記画像取得手段により取得された前記画像の複雑度を算出する複雑度算出手段と、

所定時点における前記画像取得手段の取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量と、前記複雑度算出手段により算出された該取得画像の複雑度とに応じて、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止する操舵アシスト禁止手段とを有する車両。

[6] 前記操舵アシスト禁止手段は、所定時点における前記画像取得手段の取得画像力前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量が、第 1所定値より大きぐ且つ、前記複雑度算出手段により算出された該取得画像の複雑度が第 2所定値より大きいときに、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止することを特徴とする請求の範囲第 5項記載の車両。

[7] 前記複雑度算出手段は、前記画像にエッジ抽出処理を施した際のエッジ点の密度を示す値と、該エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値とのうちの少なくともいずれか一方を用いて、前記複雑度を算出することを特徴とする請求の範囲第 3項記載の車両。

[8] 前記複雑度算出手段は、前記画像にエッジ抽出処理を施した際のエッジ点の密度を示す値と、該エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値とのうちの少なくともいずれか一方を用いて、前記複雑度を算出することを特徴とする請求の範囲第 5項記載の車両。

[9] 前記複雑度算出手段は、前記画像にエッジ抽出処理を施した際のエッジ点の密度を示す値と、該エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値とを乗じて、前記複雑度を算出することを特徴とする請求の範囲第 3項記載の車両。

[10] 前記複雑度算出手段は、前記画像にエッジ抽出処理を施した際のエッジ点の密度を示す値と、該エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値とを乗じて、前記複雑度を算出することを特徴とする請求の範囲第 5項記載の車両。

[11] 前記画像取得手段により取得された画像内で前記レーンマークの検出範囲を特定する範囲特定手段を備え、

前記複雑度算出手段は、前記画像取得手段により取得された画像の前記範囲特定手段により特定された検出範囲を対象として前記複雑度を算出することを特徴とする請求の範囲第 3項記載の車両。

[12] 前記画像取得手段により取得された画像内で前記レーンマークの検出範囲を特定する範囲特定手段を備え、

前記複雑度算出手段は、前記画像取得手段により取得された画像の前記範囲特定手段により特定された検出範囲を対象として前記複雑度を算出することを特徴とする請求の範囲第 5項記載の車両。

[13] 前記横ずれ量算出手段は、前記車両の位置と前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との車線幅方向の距離を、該認識された車線の車線幅で除算して、前記車線幅方向のずれ量を算出することを特徴とする請求の範囲第 1項記載の車両

[14] 前記横ずれ量算出手段は、前記車両の位置と前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との車線幅方向の距離を、該認識された車線の車線幅で除算して、前記車線幅方向のずれ量を算出することを特徴とする請求の範囲第 5項記載の車両

[15] 車両に搭載された撮像手段を介して道路の画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得された画像から前記道路のレーンマークを検出し、該検出したレーンマークカゝら前記車両が走行する車線を認識する車線認識手段と、前記車両の操舵輪を操舵可能な操舵機構を駆動するァクチユエータと、前記車線認識手段により認識された車線に沿って前記車両が走行するように前記ァクチユエータを駆動する操舵アシスト処理を実行する操舵アシスト手段と、

前記車両の位置と、前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との、車線幅方向のずれ量を算出する横ずれ量算出手段と、

所定時点における前記画像取得手段の取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量に応じて、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止する操舵アシスト禁止手段とを有する車両の操舵制御装置。

[16] 前記操舵アシスト禁止手段は、所定時点における前記画像取得手段の取得画像力前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量が、第 1所定値より大きいときに、前記操舵ァシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止することを特徴とする請求の範囲第 15項記載の車両の操舵制御装置。

[17] 車両に搭載された撮像手段を介して道路の画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得された画像から前記道路のレーンマークを検出し、該検出したレーンマークカゝら前記車両が走行する車線を認識する車線認識手段と、前記車両の操舵輪を操舵可能な操舵機構を駆動するァクチユエータと、前記車線認識手段により認識された車線に沿って前記車両が走行するように前記ァクチユエータを駆動する操舵アシスト処理を実行する操舵アシスト手段と、前記画像取得手段により取得された前記画像の複雑度を算出する複雑度算出手段と、

前記複雑度算出手段により算出された、所定時点における前記画像取得手段の取得画像の複雑度に応じて、該取得画像カゝら前記車線認識手段により認識された車線に基づぐ前記操舵アシスト手段による前記操舵アシスト処理を禁止する操舵ァシスト禁止手段とを有する車両の操舵制御装置。

[18] 前記操舵アシスト禁止手段は、前記複雑度算出手段により算出された、所定時点における前記画像取得手段の取得画像の複雑度が第 2所定値より大きいときに、該取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づく、前記操舵アシスト手段による前記操舵アシスト処理を禁止することを特徴とする請求の範囲第 17項記載の車両の操舵制御装置。

[19] 車両に搭載された撮像手段を介して道路の画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得された画像から前記道路のレーンマークを検出し、該検出したレーンマークカゝら前記車両が走行する車線を認識する車線認識手段と、前記車両の操舵輪を操舵可能な操舵機構を駆動するァクチユエータと、前記車線認識手段により認識された車線に沿って前記車両が走行するように前記ァクチユエータを駆動する操舵アシスト処理を実行する操舵アシスト手段と、前記車両の位置と、前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との、車線幅方向のずれ量を算出する横ずれ量算出手段と、

所定時点における前記画像取得手段の取得画像から前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量と、前記複雑度算出手段により算出された該取得画像の複雑度とに応じて、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止する操舵アシスト禁止手段とを有する車両の操舵制御装置。

[20] 前記操舵アシスト禁止手段は、所定時点における前記画像取得手段の取得画像力前記車線認識手段により認識された車線に基づいて、前記横ずれ量算出手段により算出された車線幅方向のずれ量が、第 1所定値より大きぐ且つ、前記複雑度算出手段により算出された該取得画像の複雑度が第 2所定値より大きいときに、前記操舵アシスト手段による該車線に基づく前記操舵アシスト処理を禁止することを特徴とする請求の範囲第 19項記載の車両の操舵制御装置。

[21] 前記複雑度算出手段は、前記画像にエッジ抽出処理を施した際のエッジ点の密度を示す値と、該エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値とのうちの少なくともいずれか一方を用いて、前記複雑度を算出することを特徴とする請求の範囲第 17項記載の車両の操舵制御装置。

[22] 前記複雑度算出手段は、前記画像にエッジ抽出処理を施した際のエッジ点の密度を示す値と、該エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値とのうちの少なくともいずれか一方を用いて、前記複雑度を算出することを特徴とする請求の範囲第 19項記載の車両の操舵制御装置。

[23] 前記複雑度算出手段は、前記画像にエッジ抽出処理を施した際のエッジ点の密度を示す値と、該エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値とを乗じて、前記複雑度を算出することを特徴とする請求の範囲第 17項記載の車両の操舵制御装置。

[24] 前記複雑度算出手段は、前記画像にエッジ抽出処理を施した際のエッジ点の密度を示す値と、該エッジ点のうちの直線を構成するエッジ点の数を示す値とを乗じて、前記複雑度を算出することを特徴とする請求の範囲第 19項記載の車両の操舵制御装置。

[25] 前記画像取得手段により取得された画像内で前記レーンマークの検出範囲を特定する範囲特定手段を備え、

前記複雑度算出手段は、前記画像取得手段により取得された画像の前記範囲特定手段により特定された検出範囲を対象として前記複雑度を算出することを特徴とする請求の範囲第 17項記載の車両の操舵制御装置。

[26] 前記画像取得手段により取得された画像内で前記レーンマークの検出範囲を特定する範囲特定手段を備え、

前記複雑度算出手段は、前記画像取得手段により取得された画像の前記範囲特定手段により特定された検出範囲を対象として前記複雑度を算出することを特徴とする請求の範囲第 19項記載の車両の操舵制御装置。

[27] 前記横ずれ量算出手段は、前記車両の位置と前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との車線幅方向の距離を、該認識された車線の車線幅で除算して、前記車線幅方向のずれ量を算出することを特徴とする請求の範囲第 15項記載の車両の操舵制御装置。

[28] 前記横ずれ量算出手段は、前記車両の位置と前記車線認識手段により認識された車線の中心位置との車線幅方向の距離を、該認識された車線の車線幅で除算して、前記車線幅方向のずれ量を算出することを特徴とする請求の範囲第 19項記載の車両の操舵制御装置。