JP6014534B2 - 車両用白線認識装置 - Google Patents

Description

本発明は、車載カメラで撮像した画像に基づいて道路の白線を認識する車両用白線認識装置に関する。

近年、車両の安全性の向上を図るため、積極的にドライバの運転操作を支援する運転支援装置が開発されている。この運転支援装置では、自車前方の撮像画像等に基づいて道路の白線を認識し、認識した白線に基づいて自車走行レーンを推定する等して車線逸脱防止等の運転支援機能を実現している。

このような画像認識による白線検出は、一般的に、路面画像中から輝度が変化するエッジ点を検出し、これらの各エッジ点からハフ変換等による直線成分を求めて自車走行レーンを区画する白線としている。このため、道路の轍等を白線と誤認識する可能性があり、従来かが白線の誤認識を防止するため、各種提案がなされている。

例えば、特許文献１には、画像のエッジ点を抽出して複数のエッジ点の点列データである直線成分を探索し、各直線成分を構成するエッジ点の数と、該エッジ点のうちの連続したエッジ点の数との比に、所定の補正係数を乗じる補正処理を施して評価値を算出し、探索された直線成分のうちから評価値が所定閾値より大きい直線成分を、道路の線型のレーンマークに対応する直線成分の候補（レーンマークの候補）として選別することで、道路の路面上の轍を白線として誤検出することを防止する技術が開示されている。

国際公開ＷＯ２００７／０７７６８２

しかしながら、特許文献１の技術は、直線成分を構成するエッジ点の数と、該エッジ点のうちの連続したエッジ点の数との比に基づくものであり、道路上に、雪の轍や小山状の雪塊等、車両進行方向に所定区間に渡って連続的に残雪帯が存在する場合、この残雪帯のエッジによる直線成分を白線と誤認識する可能性がある。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、道路上に連続的な残雪帯が存在する場合にも雪と白線との誤認識を防止し、白線認識性能を向上することのできる車両用白線認識装置を提供することを目的としている。

本発明による車両用白線認識装置は、自車走行環境を撮像した画像上の水平方向に設定した複数の探索ライン上での輝度変化に基づいて、白線開始点及び白線終了点の点群を白線候補点として検出する白線候補点検出部と、前記白線開始点の点群から直線成分を算出する直線成分算出部と、前記白線開始点の点群が前記直線成分上にある割合を、白線開始点の特徴量として算出する白線開始点特徴量算出部と、前記白線開始点の点群に対応する前記白線終了点の点群の割合を、白線終了点の特徴量として算出する白線終了点特徴量算出部と、少なくとも前記白線開始点の特徴量と前記白線終了点の特徴量とに基づいて前記白線候補点を評価し、前記直線成分が白線か否かを判定する白線判定部とを備える。

本発明によれば、道路上に連続的な残雪帯が存在する場合にも雪と白線との誤認識を防止することができ、白線認識性能を向上して白線に基づく各種車両制御を効果的に実行することが可能となる。

車両用運転支援装置の概略構成図 白線認識ルーチンを示すフローチャート 白線開始点及び白線終了点での輝度及び輝度の微分値の推移を示す説明図 ハフ変換の算出方法を示す説明図 ハフ平面の説明図 基準画像の画素に対応する道路面上の点までの距離の算出方法を示す説明図 路面上の雪の有無によるハフ直線上の候補点の割合を示す説明図 道路面よりも高い位置にある候補点を示す説明図 白線判定ルーチンを示すフローチャート

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
図１において、符号１は自動車等の車両（自車両）であり、この車両１には、車載カメラで撮像した画像を処理して外部環境を認識し、その認識結果に基づいてドライバに対する各種運転支援を行う運転支援システム２が搭載されている。この運転支援システム２は、車載カメラとしてのステレオカメラ３、画像処理エンジン４、制御ユニット５等を主要部として構成されている。

ステレオカメラ３は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳ等のイメージセンサを有する複数台のカメラで構成され、対象物を異なる視点から撮像するデバイスである。本実施の形態においては、ステレオカメラ３として、シャッタースピード可変で互いに同期した左右２台のカメラを用い、互いの光軸が略平行となるように所定の基線長（光軸間隔）で機械的に固定した上で、例えば画像処理エンジン４と一体化する等してユニット化している。このステレオカメラ３は、例えば車室内の天井前方に取り付けられて車外の対象を異なる視点からステレオ撮像し、画像データを画像処理エンジン４に出力する。

尚、以下の説明において、ステレオ撮像された元画像のうち一方の画像（例えば、右側の画像）を基準画像と称し、他方の画像（例えば、左側の画像）を比較画像と称する。

画像処理エンジン４は、先ず、基準画像を例えば４×４画素の小領域に分割し、それぞれの小領域の輝度或いは色のパターンを比較画像と比較して対応する領域を探索して領域毎の左右画像の画素ずれ量（視差）を求め、この画素ずれ量を距離情報として備えた分布画像（距離画像）を生成する。この距離画像上の点は、三角測量の原理から、自車両の車幅方向すなわち左右方向をＸ軸、車高方向をＹ軸、車長方向すなわち距離方向をＺ軸とする実空間上の点に座標変換される。画像処理エンジン４は、撮像画像とその距離情報に基づいて、自車前方の道路の白線、側壁、立体物等を認識し、認識した各データに、それぞれ異なるＩＤを割り当て、これらをＩＤ毎にフレーム間で連続して監視し、自車両１前方の走行環境情報として制御ユニット５に送信する。

制御ユニット５には、画像処理エンジン４からの走行環境情報に加えて、自車両１の状態を検出する各種センサ類からの信号が入力される。自車両１に備えられるセンサ類としては、自車速を検出する車速センサ１１、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ１２、運転支援制御の各機能のＯＮ−ＯＦＦ切換等を行うメインスイッチ１３、ステアリングホイールに連結するステアリング軸に対設されて舵角を検出する舵角センサ１４、ドライバによるアクセルペダル踏込量（アクセル開度）を検出するアクセル開度センサ１５等が備えられ、これらのセンサ類からの信号が制御ユニット５に入力される。

そして、例えば、ドライバによるメインスイッチ１３の操作を通じて、運転支援制御の機能の１つであるＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）機能の実行が指示されると、制御
ユニット５は、画像処理エンジン４で認識した先行車方向を読み込み、自車走行路上に、追従対象の先行車が走行しているか否かを識別する。その結果、追従対象の先行車が検出されない場合は、スロットル弁１６の開閉制御（エンジンの出力制御）を通じて、ドライバが設定したセット車速に自車両１の車速を維持させる定速走行制御を実行する。

一方、追従対象車両である先行車が検出され、且つ、当該先行車の車速がセット車速以下の場合は、先行車との車間距離を目標車間距離に収束させた状態で追従する追従走行制御が実行される。この追従走行制御時において、制御ユニット５は、基本的にはスロットル弁１６の開閉制御（エンジンの出力制御）を通じて、先行車との車間距離を目標車間距離に収束させる。さらに、先行車の急な減速等によりスロットル弁１６の制御のみでは十分な減速度が得られないと判断した場合、制御ユニット５は、アクティブブースタ１７からの出力液圧の制御（ブレーキの自動介入制御）を併用し、車間距離を目標車間距離に収束させる。

また、ドライバによるメインスイッチ１３の操作を通じて、運転支援制御の機能の１つである車線逸脱防止機能の実行が指示されると、制御ユニット５は、例えば、自車走行レーンを規定する左右の白線に基づいて警報判定用ラインを設定するとともに、自車両１の車速とヨーレートとに基づいて自車進行経路を推定する。そして、制御ユニット５は、例えば、自車前方の設定距離（例えば、１０〜１６［ｍ］）内において、自車進行経路が左右何れかの警報判定用ラインを横切っていると判定した場合、自車両１が現在の自車走行車線を逸脱する可能性が高いと判定し、車線逸脱警報を行う。

このような制御ユニット５による運転支援制御は、白線認識装置としての画像処理エンジン４による白線の認識結果を基本としている。本実施の形態における白線とは、道路上に延在して自車走行レーンを区画する線を総称するものであり、各線の形態としては、実線、破線等を問わず、さらに、黄色線等をも含む。また、本実施の形態における白線認識においては、道路上に実在する白線が二重白線等であっても、左右それぞれ単一の直線或いは曲線等で近似して認識するものとする。

画像処理エンジン４は、白線の認識に際して、画像上に設定された白線検出領域内において、水平方向（車幅方向）に設定した複数の探索ラインＬ上で輝度が所定以上変化するエッジの検出を行うことで、探索ライン毎に１組の白線開始点Ｐｓ及び白線終了点Ｐｅを検出する。具体的には、画像処理エンジン４は、例えば、基準画像上に設定された左右の各白線検出領域内において、各探索ラインＬ上で車幅方向内側から外側に向けて各画素の輝度値の変化を調べることによりエッジ点を検出し、検出したエッジ点に基づいて、探索ラインＬ毎に左右各１組の白線開始点Ｐｓ及び白線終了点Ｐｅを検出する。そして、画像処理エンジン４は、白線開始点Ｐｓの点群を白線候補点として直線成分を算出し、自車走行レーンを規定する左右の白線として制御ユニット５に出力する。

このとき、画像処理エンジン４は、白線候補点から求めた直線成分が本当に白線を表しているものかどうかの判定を行い、白線の誤認識による運転支援制御の不具合発生を未然に防止する。例えば、路面上に雪が積もっており、雪の轍や小山状の雪塊等、車両進行方向に所定区間に渡って存在する残雪帯がある場合、このような残雪帯のエッジによる直線成分を白線と誤認識する可能性があり、運転支援制御に支障が生じる虞がある。

このため、画像処理エンジン４は、白線開始点及び白線終了点における白線候補点を評価し、エッジによる直線成分が本当に白線か否かを判定するための機能を備えている。すなわち、画像処理エンジン４は、白線候補点検出部、直線成分算出部、白線開始点特徴量算出部、白線終了点特徴量算出部、白線判定部としての機能を備え、白線候補点検出部で、自車走行環境を撮像した画像上の水平方向に設定した複数の探索ライン上での輝度変化に基づいて白線開始点及び白線終了点の点群を白線候補点として検出し、直線成分算出部で白線開始点の点群から直線成分を算出する。

そして、白線開始点特徴量算出部で白線開始点の点群が直線成分上にある割合を白線開始点の特徴量として算出し、また、白線終了点特徴量算出部で白線開始点の点群に対応する白線終了点の点群の割合を、白線終了点の特徴量として算出すると、白線判定部で、少なくとも白線開始点の特徴量と白線終了点の特徴量とに基づいて白線候補点を評価し、直線成分が白線か否かを判定する。本実施の形態においては、白線候補点の路面からの高さを、路面高さの特徴量として算出する路面高さ特徴量算出部を更に備え、白線開始点の特徴量と白線終了点の特徴量と路面高さの特徴量とに基づいて白線候補点を評価し、直線成分が白線か否かを判定する。

以下、画像処理エンジン４の白線認識とその評価に係る処理について、図２，図９のフローチャートを用いて説明する。

図２のフローチャートは、白線認識のメイン処理である白線認識ルーチンを示し、このルーチンがスタートすると、画像処理エンジン４は、白線候補点検出部の機能により、最初のステップＳ１０１において白線開始点Ｐｓの検出を行い、続くステップＳ１０２において白線終了点Ｐｅの検出を行う。すなわち、画像処理エンジン４は、例えば、基準画像上に設定された左右の各白線検出領域内において、画像中心線（或いは、舵角等から推定される自車進行方向）を基準とする車幅方向内側から外側に向けて、各探索ラインＬ上でのエッジ検出を行い、白線開始点Ｐｓを示すエッジ点の探索を行う。

具体的には、画像処理エンジン４は、例えば、図３に示すように、車幅方向内側から外側への探索において、車幅方向外側の画素の輝度が内側の画素の輝度に対して相対的に高く、且つ、その変化量を示す輝度の微分値がプラス側の設定閾値以上となる点（エッジ点）を白線開始点Ｐｓとして検出する。ここで、演算を簡素化するため、画像処理エンジン４は、各探索ラインＬ上の車幅方向内側から車幅方向外側への探索において、前述の要件に基づいて最初に検出したエッジ点（すなわち、前述の要件に基づいて最も車幅方向内側で検出したエッジ点）のみを白線開始点Ｐｓとして検出する。

また、白線終了点Ｐｅの検出では、画像処理エンジン４は、例えば、基準画像上に設定された左右の各白線検出領域内において、画像中心線（或いは、舵角等から推定される自車進行方向）を基準として車幅方向内側から外側に向けて、各探索ラインＬ上でのエッジ検出を行い、白線終了点Ｐｅを示すエッジ点の探索を行う。

具体的には、例えば、図３に示すように、車幅方向内側から外側への検索において、車幅方向外側の画素の輝度が内側の画素の輝度に対して相対的に低く、且つ、その変化量を示す輝度の微分値がマイナス側の設定閾値以下となる点（エッジ点）を白線終了点Ｐｅとして検出する。ここで、演算を簡素化するため、画像処理エンジン４は、各探索ラインＬ上の車幅方向内側から車幅方向外側への探索において、前述の要件に基づいて最初に検出したエッジ点（すなわち、前述の要件に基づいて最も車幅方向内側で検出したエッジ点）のみを白線終了点Ｐｅとして検出する。

尚、本実施の形態において、上述のステップＳ１０１及びステップＳ１０２で検出される各白線開始点Ｐｓ及び各白線終了点Ｐｅには、距離画像上で対応する距離情報がそれぞれ付与される。

次にステップＳ１０３へ進み、画像処理エンジン４は、直線成分算出部の機能により、例えば、白線開始点Ｐｓからなる点群の中から予め設定された条件に基づいて判定されるばらつきが小さい点群を選定し、直線成分を算出する。本実施の形態においては、画像処理エンジン４は、直線成分の算出をハフ変換によって行う。尚、以下では、ハフ変換によって直線成分を求める例について説明するが、最小二乗法を用いて直線成分を求めるようにしても良い。

各白線開始点Ｐｓを点Ｐと略称して具体的に説明すると、画像処理エンジン４は、例えば、図４に示すように、点群を構成する各点Ｐそれぞれに対し、点Ｐ（ｘ，ｚ）を通る直線Ｌｈの傾きθを０°から１８０°まで所定の角度Δθ毎変化させ、以下の（１）式に基づいて、各θにおける原点Ｏから直線Ｌｈまでの距離（垂線の長さ）ρを求める。
ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｚ・ｓｉｎθ …（１）

そして、画像処理エンジン４は、各点Ｐについて求めた各θとρの関係を、例えば、図５に示すハフ平面（θ，ρ）上の該当箇所に度数として投票（投影）する。さらに、画像処理エンジン４は、ハフ平面（θ，ρ）上の度数が最も大きくなるθとρの組み合わせを抽出し、当該θとρを用いて（１）式で規定されるハフ直線Ｌｈ(Ｈ)を、点群を近似する直線成分とする。

続くステップＳ１０４において、画像処理エンジン４は、路面高さ特徴量算出部の機能により、白線候補点の対応する実空間上の位置を路面からの高さＰＨとして求める。以下、この路面からの高さの算出について簡単に説明する。図６に示すように、基準画像上の探索画素Ｍが属する水平ラインｊに消失点Ｖｐから引いた垂線の足を画素ｍとすると、画素ｍに対応する実空間上の点ｍは自車両の正面に位置する。

点ｍが道路面上にあるとすると、自車両に搭載されたステレオカメラ３のうち基準画像を撮像するメインカメラ３ａから点ｍまでの距離をＬm、メインカメラ３ａの焦点距離をｆ、メインカメラ３ａの取付高さをｈとすると、メインカメラ３ａの結像位置における点ｍの映像と消失点Ｖｐとのずれｙは、以下の（２）式で表される。
ｙ＝ｈ・ｆ／Ｌm …（２）

基準画像上での画素ｍと消失点Ｖｐとの画素間隔をｙpixelとすると、ピクセル長をｐｌとしたときｙpixel＝ｙ／ｐｌの関係が成り立つから、画素ｍと消失点Ｖｐとの画素間隔ｙpixelとメインカメラ３ａから点ｍまでの距離Ｌmとは、以下の（３）式の関係となり、結果的に（４）式の関係が成り立つ。
ｙpixel＝ｙ／ｐｌ＝ｈ・ｆ／（Ｌm・ｐｌ） …（３）
Ｌm＝ｈ・ｆ／（ｐｌ・ｙpixel） …（４）

消失点Ｖｐのｊ座標は予め分かっているから、水平ラインｊのｊ座標から（４）式に基づいて実空間上の自車両から点ｍまでの距離Ｌmが算出される。また、同様にして、基準画像の画素ｍと探索画素Ｍとの画素間隔ｘpixelから実空間上の点ｍと探索画素Ｍに対応する道路面上の点Ｍとの距離Ｌm-Mが算出でき、この距離Ｌm-Mと距離Ｌmとから自車両と道路面上の点Ｍとの実空間上の距離ＬMが算出される。

そして、この実空間上の自車両と道路面上の点Ｍとの距離ＬMと、画素ｍの距離Ｌijとの差を路面からの高さＰＨとする。距離ＬMと距離Ｌijとが一定の誤差範囲で一致する場合には、探索画素Ｍに対応する実空間上の点Ｍは道路面上にある判断することができ、距離Ｌijが距離ＬMより小さければ、探索画素Ｍに対応する実空間上の点Ｍは道路面より高い位置に存在すると判断することができる。

その後、ステップＳ１０５において、画像処理エンジン４は図９のフローチャートに示す白線判定ルーチンを実行し、直線成分が本当に白線を表すものか否かの判定を行う。画像から距離情報を得る本実施の形態においては、以下の（ａ）〜（ｃ）に示すように、直線成分に対する白線開始点の特徴量、白線終了点の特徴量、及び白線候補点の路面からの高さの特徴量に基づいて判定を行い、白線候補の正当性を判定する（白線開始点特徴量算出部、白線終了点特徴量算出部、路面高さ特徴量算出部、白線判定部の機能）。

（ａ）白線開始点の特徴量
通常の場合、図７（ａ）に示すように、白線開始点で変換された直線成分Ｌwは、この直線ＬW上に乗る候補点Ｐw1の割合が大きいが、図７（ｂ）に示すように、道路上の進行方向の所定範囲に渡って白線を跨いて不規則な塊状の領域Ｒ1に残雪がある場合には、この領域Ｒ1のエッジが白線開始点として抽出されてしまい、直線Ｌw上の候補点Ｐw1の割合が小さくなる。従って、白線開始の各候補点Ｐw1が直線上にある割合を、白線開始点の特徴量として評価する。

（ｂ）白線終了点の特徴量
図７（ａ）に示すように、通常の白線であれば、白線開始の候補点Ｐw1の数に対して、略同数の白線終了の候補点Ｐw2が検出される。一方、図７（ｃ）に示すように、進行方向に所定の範囲で残雪が轍状となって路肩側まで広がる領域Ｒ2がある場合には、この領域Ｒ2の轍状のエッジから抽出される白線開始点の直線Ｌw上の候補点Ｐw1の割合は大きいものの、白線開始の候補点Ｐw1に対応する白線終了の候補点Ｐw2の割合は少なくなる。従って、白線開始の候補点Ｐw1に対応する白線終了の候補点Ｐw2の割合を、白線終了点の特徴量として評価する。

（ｃ）白線候補点の路面からの高さ
図８に示すように、白線の上に尾根状の残雪帯Ｒ3がある場合、この尾根状の残雪帯Ｒ3から抽出される白線開始点の直線Ｌw上の候補点Ｐw1の割合が大きく、候補点Ｐw1に対応する白線終了の候補点Ｐw2の割合も大きい。このため、（ａ），（ｂ）の特徴量に加えて、白線候補点の路面からの高さを評価することで、道路上にない候補点を排除する。

尚、図７（ａ），（ｂ），（ｃ）及び図８においては、左右の白線のうち、右側の白線についての候補点を例示している。また、図８に示す連続的な尾根状の残雪帯は、単眼カメラの画像を処理して白線認識を行う場合等には、簡易的に、少なくとも（ａ），（ｂ）の直線成分に対する白線開始及び白線終了の候補点の特徴量を用いた判定として、例えば、認識した物体全体の高さをレーザレーダ装置等を用いて計測することで白線と区別するようにしても良い。また、残雪帯が尾根状であっても実際の白線の幅より広いことが多いことから、（ｃ）の特徴量に代えて白線開始点と白線終了点との幅に対する閾値を設けるようにしても良い。

具体的には、図９の白線判定ルーチンにおいて、画像処理エンジン４は、最初のステップＳ２０１で、白線開始点として抽出した候補点の数に対して、この候補点から算出したハフ直線上に乗る候補点の数の割合Ｒ1を算出し、その割合Ｒ1が第１の閾値Ｈ1以上か否かを調べる。第１の閾値Ｈ1は、通常の白線であれば、ハフ直線上にあると見なせる候補点の割合であり、例えば、Ｈ1＝７０〜９０％程度に設定されている。

ステップＳ２０１においてＲ1＜Ｈ1であり、ハフ直線上の候補点の割合が小さい場合には、ステップＳ２０１からステップＳ２０５へ進み、非白線（白線ではなく残雪帯）であると判定して本ルーチンを抜ける。この場合、例えば、図７（ｂ）の領域Ｒ1のような残雪帯による誤認識を防止することはできるが、図７（ｃ）の轍状の領域Ｒ2のような残雪帯を除外することはできない。

従って、ステップＳ２０１においてＲ1≧Ｈ1であり、ハフ直線上の候補点の割合が大きい場合には、更に、ステップＳ２０２で白線開始の候補点に対応する白線終了の候補点の割合Ｒ2を算出し、この割合Ｒ2が第２の閾値Ｈ2以上か否かを調べる。第２の閾値Ｈ2は、通常の白線であれば白線幅で互いに対応する開始点の数と終了点の数が略同じになることから、例えば、Ｈ2＝７０〜１００％程度に設定されている。

その結果、ステップＳ２０２においてＲ2＜Ｈ2であり、白線開始の候補点に対応する白線終了の候補点の割合が小さい場合には、同様に、ステップＳ２０５で白線ではなく残雪帯であると判定して本ルーチンを抜ける。この場合においては、図７（ｃ）の轍状の領域Ｒ2のような残雪帯による誤認識を防止することができるが、図８の尾根状の残雪帯Ｒ3のような状態を見逃す虞がある。

従って、ステップＳ２０２においてＲ2≧Ｈ2であり、白線開始の候補点に対応する白線終了の候補点の割合が大きい場合には、ステップＳ２０２からステップＳ２０３へ進んで白線候補点の路面からの高さＰＨを読込み、この路面からの高さＰＨが第３の閾値Ｈ3以下である割合が設定値以上であるか否かを調べる。第３の閾値Ｈ3は、道路面上にあると見なせる高さ、例えば、Ｈ3＝２０ｃｍ程度に設定されている。

そして、ステップＳ２０３で白線候補点の路面からの高さＰＨが第３の閾値Ｈ3以下である割合が設定値以上である場合、ステップＳ２０４で、白線候補点から変換した直線は白線であると判定する。一方、白線候補点の路面からの高さＰＨが第３の閾値Ｈ3以下である割合が設定値未満の場合、ステップＳ２０５で、白線候補点から変換した直線は白線ではなく、残雪帯であると判定する。

このように本実施の形態においては、道路上で検出した白線候補点から直線成分を算出し、算出した直線成分を、白線開始点の点群が直線成分上にある割合、白線開始点の点群に対応する白線終了点の点群の割合に基づいて評価し、更に、白線候補点の路面からの高さに基づいて評価することで、直線成分が本当に白線を表すものか否かを判定する。これにより、道路上に白線に類似した連続的な残雪帯が存在する場合にも雪と白線との誤認識を防止し、白線認識性能を向上して、白線を使用した運転支援機能の誤動作を未然に回避することができる。

１ 車両
２ 運転支援システム
３ ステレオカメラ
４ 画像処理エンジン（白線候補点検出部、直線成分算出部、白線開始点特徴量算出部、白線終了点特徴量算出部、路面高さ特徴量算出部、白線判定部）
５ 制御ユニット
Ｐｅ 白線終了点
Ｐｓ 白線開始点
Ｈ1 第１の閾値
Ｈ2 第２の閾値
Ｈ3 第３の閾値

Claims (4)

1. 自車走行環境を撮像した画像上の水平方向に設定した複数の探索ライン上での輝度変化に基づいて、白線開始点及び白線終了点の点群を白線候補点として検出する白線候補点検出部と、
   前記白線開始点の点群から直線成分を算出する直線成分算出部と、
   前記白線開始点の点群が前記直線成分上にある割合を、白線開始点の特徴量として算出する白線開始点特徴量算出部と、
   前記白線開始点の点群に対応する前記白線終了点の点群の割合を、白線終了点の特徴量として算出する白線終了点特徴量算出部と、
   少なくとも前記白線開始点の特徴量と前記白線終了点の特徴量とに基づいて前記白線候補点を評価し、前記直線成分が白線か否かを判定する白線判定部と
   を備えることを特徴とする車両用白線認識装置。
2. 前記白線候補点の路面からの高さを、路面高さの特徴量として算出する路面高さ特徴量算出部を更に備え、
   前記白線判定部は、前記白線開始点の特徴量と前記白線終了点の特徴量と前記路面高さの特徴量とに基づいて前記白線候補点を評価し、前記直線成分が白線か否かを判定することを特徴とする請求項１記載の車両用白線認識装置。
3. 前記白線判定部は、前記白線開始点の点群が前記直線成分上にある割合が第１の閾値未満、又は前記白線開始点の点群に対応する前記白線終了点の点群の割合が第２の閾値未満のとき、前記直線成分は白線ではないと判定することを特徴とする請求項１又は２記載の車両用白線認識装置。
4. 前記白線判定部は、前記白線開始点の点群が前記直線成分上にある割合が第１の閾値以上、且つ前記白線開始点の点群に対応する前記白線終了点の点群の割合が第２の閾値以上、且つ前記白線候補点の路面からの高さが第３の閾値以下のとき、前記直線成分は白線であると判定することを特徴とする請求項２記載の車両用白線認識装置。

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