JP6130809B2

JP6130809B2 - 車線認識装置

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Publication number: JP6130809B2
Application number: JP2014090970A
Authority: JP
Inventors: 森　直樹; 直樹森
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2014-04-25
Filing date: 2014-04-25
Publication date: 2017-05-17
Anticipated expiration: 2034-04-25
Also published as: DE102015207373A1; CN105022985A; JP2015210618A; US20150310283A1; CN105022985B; DE102015207373B4; US9690994B2

Description

本発明は、カメラの撮像画像に基づいて車線を認識する車線認識装置に関する。

従来より、車載カメラにより撮像された車両前方の道路の画像から、道路に設けられた走行車線区画用の白線等のレーンマークを検出して、車線の境界を認識する車線認識装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１に記載された車線認識装置においては、車両が分岐路に差掛ったことを検知して、複数のレーンマーク候補（本線のレーンマークと、分岐車線のレーンマークが含まれる）を検出したときに、それまでに検出された過去の本線のレーンマークとの連続性を判断する。そして、過去の本線のレーンマークとの連続性が高いレーンマーク候補を、本線のレーンマークとして選択している。

このように、本線のレーンマークと分岐車線のレーンマークを識別して、車両が本線の中央付近を走行するように操舵制御を行うことにより、分岐車線のレーンマークを本線のレーンマークであると誤認識して、車両が分岐車線の方に寄ってしまうことを防止することができる。

特許第４６０３９７０号公報

特許文献１に記載された車線認識装置においては、本線との分岐箇所において、本線のレーンマークと、分岐車線のレーンマークが共に撮像されている場合に、本線のレーンマークを分岐車線のレーンマークと識別して認識することにより、本線の区画位置を認識することができる。

しかしながら、地域によっては、本線からの分岐箇所に本線側のレーンマークが敷設されていない場合もあり、この場合には、分岐車線側のレーンマークしか認識されない。そのため、分岐車線のレーンマークが本線のレーンマークであると誤認識されて本線の区画位置が認識され、車両が分岐車線の方に寄ってしまうことを回避することができない。

本発明はかかる背景に鑑みてなされたものであり、本線と分岐車線の分岐箇所に本線側のレーンマークが敷設されていない場合であっても、本線の区画位置を適切に認識することができる車線認識装置を提供することを目的とする。

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、本発明の車線認識装置は、車両に搭載されたカメラによる撮像画像から、周囲部との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出するエッジ点抽出部と、
所定の連続性を有する前記エッジ点に基づいて、車線を区画する左右一対の区画線の候補である区画線候補を認識する区画線候補認識部と、
前記区画線候補認識部により認識された左右一対の区画線候補の平行度が所定レベル以下であるときに、実空間における対応位置が前記カメラから所定距離以上離れたエッジ点を除外し、除外されなかったエッジ点のうち、所定の連続性を有するエッジ点に基づいて、左右一対の区画線候補を再度認識する区画線候補修正部とを備えたことを特徴とする。

かかる本発明において、前記区画線候補認識部により認識された左右一対の区画線候補の平行度が所定レベル以下であるとき（平行ではないと判定されるとき）は、前記車両が走行している本線のレーンマークが途切れて、分岐車線側のレーンマークが認識されている可能性が高い。そこで、この場合に、前記区画線候補修正部は、実空間上の遠方位置に対応するエッジ点を除外して区画線候補を再度認識する。

これにより、前記車両からの距離が長くなるに従って本線の区画線から離れていく分岐車線のレーンマークの画像部分から抽出されたエッジ点を除外して、前記車両の近傍の本線のレーンマークから抽出されたエッジ点に基づいて区画線候補を認識することができる。そのため、本線と分岐車線との分岐箇所に本線側のレーンマークが敷設されていない場合であっても、本線の区画線の位置を適切に認識することができる。

また、前記区画線候補修正部により除外されたエッジ点の情報を保持するエッジ点情報保持部を備え、
前記区画線候補認識部は、認識した左右一対の区画線候補の平行度が、前記所定レベル以下である状態から前記所定レベルを超える状態に移行したときに、次回の前記区画線候補認識処理において、前記エッジ点情報保持部に保持されたエッジ点の情報も用いて、前記一対の区画線候補を認識することを特徴とする。

この構成によれば、前記車両の揺れ等の影響によって、前記区画線候補抽出処理により抽出された左右一対の区画線候補の平行度が一時的に所定レベル以下になったときには、前記車両の揺れ等が収まったときに、前記除外エッジ点情報保持部に保持された情報を用いて、前記左右一対の車線区画線候補を速やかに認識することができる。

また、前記区画線候補修正部は、前記区画線候補認識部により認識された左右一対の区画線候補の平行度が所定レベル以下であるときに、除外されなかったエッジ点列と所定の連続性を有し、対応する実空間位置が前記所定距離以上であるエッジ点列が抽出されたときには、両エッジ点列を繋いで区画線候補を認識することを特徴とする。

この構成によれば、前記車両の近傍位置に対応するエッジ点列と、前記車両の遠方位置に対応するエッジ点列とを繋ぐことによって、区画線候補の認識精度を高めることができる。

また、前記区画線区補認識部により認識された左右一対の区画線候補の中間位置付近を前記車両が走行するように、前記車両の操舵機構を制御する操舵制御部を備えたことを特徴とする。

この構成によれば、前記車両が本線と分岐車線との分岐箇所を走行する場合に、前記区画線候補修正処理によって認識された左右一対の区画線候補の中間位置付近を前記車両が走行するように、前記操舵制御部により前記操舵機構が制御されるため、前記車両が分岐車線側に引き寄せられることを回避することができる。

また、前記区画線候補修正部は、前記左右一対の区画線候補の平行度の判断を、前記車両からの距離が一定距離ずつ離れた複数の箇所で行い、前記左右一対の区画線候補の平行度が前記所定レベル以下になった該箇所と前記車両との間の距離を、前記所定距離とすることを特徴とする。

この構成によれば、前記左右一対の区画線候補の平行度の判断を、前記車両からの距離が一定距離ずつ離れた複数の箇所で行うことにより、平行度の判断間隔が長い場合に起こりうる、道路の分岐箇所のように平行度が急に変化する箇所で、平行度がなまって算出されることを防止することができる。

次に、本発明の車両は、周囲を撮像するカメラと、
前記カメラによる撮像画像から、周囲部との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出するエッジ点抽出部と、
所定の連続性を有する前記エッジ点に基づいて、車線を区画する左右一対の区画線の候補である区画線候補を認識する区画線候補認識部と、
前記区画線候補認識部により認識された左右一対の区画線候補の平行度が所定レベル以下であるときに、実空間における対応位置が前記カメラから所定距離以上離れたエッジ点を除外し、除外されなかったエッジ点のうち、前記連続性を有するエッジ点に基づいて、左右一対の区画線候補を再度認識する区画線候補修正部と
を備えたことを特徴とする。

かかる本発明によれば、上述した本発明の車線認識装置と同様の作用効果を得ることができる。

次に、本発明の車線認識方法は、車両に搭載されたカメラによる撮像画像から、周囲部との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出するエッジ点抽出工程と、
所定の連続性を有する前記エッジ点に基づいて、車線を区画する左右一対の区画線の候補である区画線候補を認識する区画線候補認識工程と、
前記区画線候補認識工程により認識された左右一対の区画線候補の平行度が所定以下であるときに、実空間における対応位置が前記カメラから所定距離以上離れたエッジ点を除外し、除外されなかったエッジ点のうち、前記連続性を有するエッジ点を繋ぐことによって、左右一対の区画線候補を再度認識する区画線候補修正工程と、
前記区画線候補修正工程で除外されたエッジ点の情報を保持する除外エッジ点情報保持工程と、
前記区画線候補認識工程において認識される前記左右一対の区画線候補の平行度が、前記所定レベル以下である状態から前記所定レベルを超える状態に移行したときに、次回の前記区画線候補認識工程において、前記エッジ点情報保持部に保持されたエッジ点の情報も用いて、前記一対の区画線候補を認識させる平行復帰工程と
を含むことを特徴とする。

かかる本発明の車線認識方法を、車両に適用して実施することによって、上述した本発明の車線認識装置と同様の作用効果を得ることができる。

車線認識装置の構成図。道路の特徴量（曲率、曲率変化分、車両横位置、車線向き）の説明図。道路の特徴量（車線幅、車線幅変化量）。車線認識処理のフローチャート。道路の特徴量の推定処理の説明図。粒子ベクトルによるフィルタ処理の説明図。道路の分岐箇所の撮像画像の説明図。実空間での道路の分岐箇所の説明図。

本発明の対象物認識装置の実施形態について、図１〜図７を参照して説明する。

図１を参照して、車線認識装置１０は、カメラ２（カラーカメラ）、スピーカ５、表示器６、及び操舵機構７を備えた車両１（本発明の車両に相当する）に搭載されている。

車線認識装置１０は、図示しないＣＰＵ、メモリ、各種インターフェース回路等により構成された電子回路ユニットであり、メモリに保持された車線認識用のプログラムをＣＰＵで実行することにより、撮像画像取得部１１、エッジ画像生成部１２（本発明のエッジ点抽出部の機能を含む）、区画線候補認識部１３、区画線候補修正部１４、除外エッジ点情報保持部１５、及び操舵制御部１６として機能する。また、車線認識装置１０により、本発明の車線認識方法が実施される。

車線認識装置１０は、図２，図３に示したように、車両（自車両）１が走行中の道路の車線の形状を、曲率（ＲＣｖ）、曲率変化率（ＲＣｖｄ）、車両横位置（Ｃｄ）、車線傾き（Ｒｄｒ）、車線幅（Ｒｗ）、車線幅変化量（ΔＲｗ）を成分とする特徴量ベクトルＶＲ（＝（ＲＣｖ，ＲＣｖｄ，Ｃｄ，Ｒｄｒ，Ｒｗ，ΔＲｗ））で定義する。

図２を参照して、車線認識装置１０は、後述する区画線候補認識部１３又は区画線候補修正部１４による処理により、車線の左区画線ＸＬ（車線の左側を区画する位置を示す線）と右区画線ＸＲ（車線の右側を区画する位置を示す線）を認識する。曲率（ＲＣｖ）は左右一対の区画線ＸＬ，ＸＲにより特定される車線の曲率であり、曲率変化率（ＲＣｖ）は、曲率の空間微分値である。

また、車両横位置（Ｃｄ）は車線の中央位置Ｘｃと車両１の間隔、車線傾き（Ｒｄｒ）は車両１の進行方向（Ｃｄｒ）に対する車線の傾き、車線幅（Ｒｗ）は左区画線ＸＬと右区画線ＸＲ間の距離である。

また、図３を参照して、車線幅変化量ΔＲｗは、車両１の近傍Ｌ１（例えば車両１からの距離が０ｍの地点）での車線の幅Ｒｗ１と、車両１の遠方Ｌ２（例えば車両１からの距離が３０ｍの地点）での車線の幅Ｒｗ２との差である。

車両１が走行している車線の左区画線ＸＬと右区画線ＸＲが平行な直線路であるときは、車線幅変化量ΔＲｗがほぼゼロとなる。それに対して、車両１が走行している車線の左区画線ＸＬと右区画線ＸＲが平行でないときには、平行度が小さくなるに従って車線幅変化量ΔＲｗが大きくなる。

道路形状は、特徴量ベクトルを用いて以下の式（１）の３次式により表現される。

但し、Ｙ：車両１を原点とした実空間座標の垂直座標（車両１の進行方向）、Ｘ：車両１を原点とした実空間座標の水平座標、ＲＣｖｄ：曲率変化率、ＲＣｖ：曲率、Ｒｄｒ：車線傾き。

Ｙ（Ｘ）を車線幅（Ｒｗ）の半分だけ車線幅方向の左にずらし、車両横位置（Ｃｄ）分だけ車線幅方向の左にずらすことによって、左区画線を表現することができる。また、Ｙ（Ｘ）を車線幅（Ｒｗ）の半分だけ車線幅方向の右にずらし、車両横位置（Ｃｄ）分だけ車線幅方向の左にずらすことによって、右区画線を表現することができる。

以下、図４に示したフローチャートに従って、車線認識装置１０によって車両１が走行中の道路の車線の形状を認識する処理について説明する。車線認識装置１０は、所定の制御周期毎に図４のフローチャートを実行して、車線の形状を認識する。

図４のＳＴＥＰ１は撮像画像取得部１１による処理である。撮像画像取得部１１は、カメラ２から出力される車両１の周囲（前方）の映像信号を入力して、この映像信号のカラー成分（Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値）をデモザイキングし、各画素のデータとしてＲ値，Ｇ値，Ｂ値を有するカラーの撮像画像２１を取得する。そして、この車両１の前方の撮像画像２１のデータを画像メモリ２０に保持する。

続くＳＴＥＰ２はエッジ画像生成部１２による処理である。エッジ画像生成部１２は、撮像画像２１の各画素のカラー成分を輝度に変換する処理を行って、グレースケール画像（多値画像）を生成する。そして、エッジ画像生成部１２は、グレースケール画像からエッジ点（周囲部の画素（画像部分）との輝度差（輝度の変化量）が所定値以上である画素。輝度が暗から明に変化する正のエッジ点、及び輝度が明から暗に変化する負のエッジ点を含む）を抽出して、エッジ画像２２（図１参照）を生成する。

なお、カメラ２がモノクロカメラであるときには、各画素の輝度からグレースケールの撮像画像が得られるで、上述したカラーの撮像画像からグレースケール画像を生成する処理は不要である。また、ＳＴＥＰ２でエッジ点を抽出処理は、本発明の車線認識方法におけるエッジ点抽出工程に相当する。

続くＳＴＥＰ３〜ＳＴＥＰ４は、区画線候補認識部１３による処理である。区画線候補認識部１３は、例えば図５に示したように、今回の制御周期で生成されたエッジ画像２２から、車線の左側を区画する左レーンマークから抽出されたと想定されるエッジ点列ＰＬ１（＝ＰＬ１１，ＰＬ１２，…，ＰＬ１８）を選定する。また、区画線候補認識部１３は、車線の右側を区画する右レーンマークから抽出されたと想定される連続性をもったエッジ点列ＰＲ１（＝ＰＲ１１，ＰＲ１２，…，ＰＲ１７）を選定する。

そして、区画線候補認識部１３は、左側のエッジ点列ＰＬ１を２次式又は３次式で最少二乗近似して、左区画線候補ＥＬ１を認識する。また、区画線候補認識部１３は、左区画線候補ＥＬ１との距離が所定距離以上であるエッジ点ＮＬ１１，ＮＬ１２，ＮＬ１３を外れ点（ノイズ）として除去する。

同様に、区画線候補認識部１３は、右側のエッジ点列ＰＲ１（ＰＲ１１，ＰＲ１２，…，ＰＲ１７）を２次式又は３次式で最少二乗近似して、右区画線候補ＥＲ１を認識する。また、区画線候補認識部１３は、右区画線候補ＥＲ１との距離が所定距離以上であるエッジ点ＮＲ１１，ＮＲ１２，ＮＲ１３を外れ点（ノイズ）として除去する。

なお、ＳＴＥＰ４で、左右の区画線候補を認識する処理は、本発明の車線認識方法における区画線候補認識工程に相当する。

続くＳＴＥＰ５で、区画線候補認識部１３は、左区画線候補ＥＬ１と右区画線候補ＥＲ１に基づいて、今回の制御周期における道路形状の特徴量ベクトルＶＲ１を求める。そして、区画線候補認識部１３は、特徴量ベクトルＶＲ１のデータを次回の制御周期でのエッジ点列によるフィルタ処理（粒子フィルタ処理）に使用する特徴量ベクトルＶＲ２のデータとしてメモリに保持する。

また、区画線候補認識部１３は、エッジ点列ＰＲ１，ＰＬ１のデータ（位置データ）を、次回の制御周期での粒子フィルタ処理に使用するエッジ点列ＰＬ２（左区画線側）、ＰＲ２（右区画線側）のデータとして、特徴量ベクトルＶＲ２と関連付けてメモリに記憶する。

次回以降の制御周期において、区画線候補認識部１３は、図６に示した粒子フィルタ処理を行って道路形状の特徴量ベクトルＶＲ１を算出する。

図６を参照して、区画線候補認識部１３は、ＳＴＥＰ１１１で、前回の制御周期で保持されたエッジ点列ＰＬ２，ＰＲ２を、前回の制御周期で保持された特徴量ベクトルＶＲ２で表現される道路形状と車両１の車速等に基づいて遷移（移動）させたエッジ点列ＰＬ３，ＰＲ３を算出する。

続くＳＴＥＰ１１２で、区画線候補認識部１３は、エッジ点列ＰＬ３，ＰＲ３から、今回の制御周期でのエッジ点列の観測値（今回観測値）ＰＬ１，ＰＲ１から認識した左区画線候補ＥＬ１及び右区画線候補ＥＲ１との距離が所定距離以上であるエッジ点を除外する補正を行う。そして、ＳＴＥＰ１１３で、区画線候補認識部１３は、ＳＴＥＰ１１２で補正を行ったエッジ点列を、今回の制御周期におけるエッジ点列の予測値（今回予測値）ＰＬ４，ＰＲ４とする。

区画線候補認識部１３は、ＳＴＥＰ１０１で、このようにして算出した今回の制御周期におけるエッジ点列の予測値ＰＬ４，ＰＲ４と、エッジ点列の観測値ＰＬ１，ＰＲ１との間の一致度を示す尤度を算出する。具体的には、区画線候補認識部１３は今回観測値ＰＬ１，ＰＲ１のエッジ点列から認識した上記式（１）で表現される３次式と、今回観測値ＰＬ１，ＰＲ１のエッジ点列及び今回予測値ＰＬ４，ＰＲ４のエッジ点列の各エッジ点との距離の逆数を尤度として算出する。

そして、区画線候補認識部１３は、ＳＴＥＰ１１０で、尤度が高い方から所定個数分のエッジ点を選択して、次回の制御周期で用いるエッジ点列ＰＬ２，ＰＲ２としてメモリに保持する。また、区画線候補認識部１３は、ＳＴＥＰ１０２で、今回観測値ＰＬ１，ＰＲ１のエッジ点列及び今回予測値ＰＲ４，ＰＬ４について尤度による重みづけを行い、ＳＴＥＰ１０３で今回の制御周期における道路形状の推定値として特徴量ベクトルＶＲ１を算出する。

図４のＳＴＥＰ６〜ＳＴＥＰ１１及びＳＴＥＰ３０，ＳＴＥＰ３１は、区画線候補修正部１４による処理である。ＳＴＥＰ６で、区画線候補修正部１４は、特徴量ベクトルＶＲ１の車線幅変化量ΔＲｗが平行度閾値ΔＲｗｔｈよりも大きいか否かを判断する。ここで、車線が前方で広がって左右の区画線の平行度が小さくなるに従って、車線幅変化量ΔＬｗが大きくなる。

区画線候補修正部１４は、車線幅変化量ΔＲｗが平行度閾値ΔＲｗｔｈよりも大きいとき（左右の区画線の平行度が所定レベル以下であるとき）は、ＳＴＥＰ２０に分岐し、平行度変数ＤＰに一定値Ｘを加算する。一方、車線幅変化量ΔＲｗが平行度閾値ΔＲｗｔｈ以下であるときにはＳＴＥＰ７に進み、区画線候補修正部１４は、平行度変数ＤＰからＸを減じる。

ＳＴＥＰ８で、区画線候補修正部は、平行度変数ＤＰが０以下であるか否かを判断する。平行度変数ＤＰが０よりも大きいとき（左右の区画線が平行でないとき）はＳＴＥＰ３０に分岐する。

ここで、図７はカメラ２で撮像された車両１の前方の画像Ｉｍ１を示している。Ｉｍ１では、車両１が走行している本線の左区画線を規定する破線レーンマークの画像部分７１ａ〜７４ａ、本線の右区画線を規定する連続線レーンマークの画像部分５１ａと破線レーンマークの画像部分５２ａ，５３ａ、及び本線から分岐した分岐車線の区画線を規定する画像部分６１ａが含まれている。

図７の撮像画像に含まれる各レーンマークの画像部分を実空間位置に変換すると、図８に示したようになる。図８においては、画像部分７１ａ〜７４ａから変換された本線の左区画線Ｌ１のレーンマーク７１ｂ〜７４ｂ、画像部分５１ａ〜５３ａから変換された本線の右区画線Ｌ２のレーンマーク５１ｂ〜５３ｂ、及び画像部分６１ａから変換された分岐線のレーンマーク６１ｂが示されている。

ここで、図１に示した操舵制御部１６は、区画線候補修正部１４により算出された道路形状の特徴量ベクトルＶＲ１の情報により、車線の左区画線及び右区画線の位置を認識し、車両１が左区画線の位置ＸＬと右区画線の位置ＸＲとの間の中央位置を走行するように、操舵制御を行う。

そのため、図８に示したように、車両１が分岐箇所を走行している場合に、分岐車線のレーンマーク６１ｂを本線のレーンマークと誤認識し、レーンマーク６１ｂから認識した分岐車線の区画線Ｌ３を本線の右区画線として車両１の操舵制御を行うと、Ｚｆに示したように、車両１が本線の左区画線Ｌ１と分岐車線の区画線Ｌ３間の中央位置にずれていってしまう。

そこで、区画線候補修正部１４は、ＳＴＥＰ８で平行度変数ＤＰが０よりも大きいと判断したときは、ＳＴＥＰ３０で、遠方のエッジ点を除外して区画線候補を再認識する。図８の例では、本線の右区画線を規定するレーンマークが敷設されていないＭｉｓＴの区画に相当する位置のエッジ点を除外するため、対応する実空間位置が車両１からＥｆＴ以上離れたエッジ点を除外する。

このように、対応する実空間位置が車両１から所定距離以上離れたエッジ点を除外することによって、分岐が始まる前の本線の右区画線を規定するレーンマークの位置に基づいて、右区画線Ｌ２を再認識することができる。そして、これにより、分岐車線の区画線Ｌ３が本線の右区画線として誤認識されることを防止することができる。

この場合、図６のＳＴＥＰ１１０で選択された次回のエッジ点列の候補ＰＲ３，ＰＬ３から、ＳＴＥＰ３０で除外されたエッジ点の情報が削除される。また、ＳＴＥＰ３０で再認識された区画線候補に基づいて、次回の制御周期で用いる特徴量ベクトルＶＲ２が修正される。

なお、ＳＴＥＰ３０の処理は、本発明の車線認識方法における区画線候補修正工程に相当する。

続くＳＴＥＰ３１で、区画線候補修正部１４は、除外エッジ点情報保持部１５によって、ＳＴＥＰ３０で除外されたエッジ点の除法（エッジ点の位置データ）をメモリに保持してＳＴＥＰ１１に進み、区画線候補の情報を操舵装置に出力してＳＴＥＰ１に戻る。なお、ＳＴＥＰ３１の処理は、本発明の車線認識方法における除外エッジ点情報保持工程に相当する。

一方、ＳＴＥＰ８で平行度変数ＤＰが０以下であるとき（左右の区画線候補が平行であるとき）はＳＴＥＰ９に進み、区画線候補修正部１４は平行度変数ＤＰを０にする。そして、続くＳＴＥＰ１０で、除外エッジ点情報保持部１５により保持されたエッジ点（ＳＴＥＰ３０で除外されたエッジ点の情報）がある場合は、このエッジ点の情報も用いて区画候補を認識してＳＴＥＰ１１に進む。

この場合、図６のＳＴＥＰ１０１，ＳＴＥＰ１１０においては、一旦除外されたエッジ点を含めて、各エッジ点の尤度が算出され、次回の制御周期で用いられるエッジ点が選択される。

このように、一旦除外されたエッジ点の情報を用いることによって、車両１の振動等の影響により、一時的に左右の区画線候補が平行でないと判定されたときに、この影響がなくなったときに速やかに元の本車線の区画線を認識することができる。

なお、ＳＴＥＰ１０において、左右の区画線候補が平行な状態に戻ったときに、一旦除外されたエッジ点を用いて区画線候補を再認識する処理は、本発明の車線認識方法における平行復帰工程に相当する。

［変形形態］
図８に示したように、分岐箇所の先のレーンマーク５２ｂが認識され始めた後は、レーンマーク５２ｂと車両１付近のレーンマーク５１ｂとの連続性が所定レベル以上であると判断されたときには、レーンマーク５３とレーンマーク５１ｂを繋いで右区画線を認識するようにしてもよい。

また、区画線候補修正部１４による左右一対の区画線候補の平行度の判断を、車両１からの距離が一定距離（例えば２ｍ）ずつ離れた複数の箇所で行い、左右一対の区画線候補の平行度が所定レベル以下になった該箇所と車両１との間の距離を、図４のＳＴＥＰ３０で遠方と判断する距離ＥｆＴとしてもよい。

１…車両（自車両）、２…カメラ、７…操舵装置、１０…車線認識装置、１１…撮像画像取得部、１２…エッジ画像生成部、１３…区画線候補認識部、１４…区画線候補修正部、１５…除外エッジ点情報保持部、２０…画像メモリ、２１…撮像画像、２２…エッジ画像。

Claims

車両に搭載されたカメラによる撮像画像から、周囲部との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出するエッジ点抽出部と、
所定の連続性を有する前記エッジ点に基づいて、車線を区画する左右一対の区画線の候補である区画線候補を認識する区画線候補認識部と、
前記区画線候補認識部により認識された左右一対の区画線候補の平行度が所定レベル以下であるときに、実空間における対応位置が前記カメラから所定距離以上離れたエッジ点を除外し、除外されなかったエッジ点のうち、所定の連続性を有するエッジ点に基づいて、左右一対の区画線候補を再度認識する区画線候補修正部と
を備えたことを特徴とする車線認識装置。
請求項１に記載の車線認識装置において、
前記区画線候補修正部により除外されたエッジ点の情報を保持するエッジ点情報保持部を備え、
前記区画線候補認識部は、認識した左右一対の区画線候補の平行度が、前記所定レベル以下である状態から前記所定レベルを超える状態に移行したときに、次回の区画線候補の認識処理において、前記エッジ点情報保持部に保持されたエッジ点の情報も用いて、前記一対の区画線候補を認識することを特徴とする車線認識装置。
請求項１又は請求項２に記載の車線認識装置において、
前記区画線候補修正部は、前記区画線候補認識部により認識された左右一対の区画線候補の平行度が所定レベル以下であるときに、除外されなかったエッジ点列と所定の連続性を有し、対応する実空間位置が前記所定距離以上であるエッジ点列が抽出されたときには、両エッジ点列を繋いで区画線候補を認識することを特徴とする車線認識装置。
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の車線認識装置において、
前記区画線候補認識部により認識された左右一対の区画線候補の中間位置付近を前記車両が走行するように、前記車両の操舵機構を制御する操舵制御部を備えたことを特徴とする車線認識装置。
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の車線認識装置において、
前記区画線候補修正部は、前記左右一対の区画線候補の平行度の判断を、前記車両からの距離が一定距離ずつ離れた複数の箇所で行い、前記左右一対の区画線候補の平行度が前記所定レベル以下になった該箇所と前記車両との間の距離を、前記所定距離とすることを特徴とする車線認識装置。
周囲を撮像するカメラと、
前記カメラによる撮像画像から、周囲部との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出するエッジ点抽出部と、
所定の連続性を有する前記エッジ点に基づいて、車線を区画する左右一対の区画線の候補である区画線候補を認識する区画線候補認識部と、
前記区画線候補認識部により認識された左右一対の区画線候補の平行度が所定レベル以下であるときに、実空間における対応位置が前記カメラから所定距離以上離れたエッジ点を除外し、除外されなかったエッジ点のうち、前記連続性を有するエッジ点に基づいて、左右一対の区画線候補を再度認識する区画線候補修正部と
を備えたことを特徴とする車両。
車両に搭載されたカメラによる撮像画像から、周囲部との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出するエッジ点抽出工程と、
所定の連続性を有する前記エッジ点に基づいて、車線を区画する左右一対の区画線の候補である区画線候補を認識する区画線候補認識工程と、
前記区画線候補認識工程により認識された左右一対の区画線候補の平行度が所定以下であるときに、実空間における対応位置が前記カメラから所定距離以上離れたエッジ点を除外し、除外されなかったエッジ点のうち、前記連続性を有するエッジ点に基づいて、左右一対の区画線候補を再度認識する区画線候補修正工程と、
前記区画線候補修正工程で除外されたエッジ点の情報を保持する除外エッジ点情報保持工程と、
前記区画線候補認識工程において認識される前記左右一対の区画線候補の平行度が、前記所定レベル以下である状態から前記所定レベルを超える状態に移行したときに、次回の前記区画線候補認識工程において、前記除外エッジ点情報保持工程で保持されたエッジ点の情報も用いて、前記一対の区画線候補を認識させる平行復帰工程と
を含むことを特徴とする車線認識方法。