(57)【要約】【課題】左右の道路区分線の一方の画像部分しか抽出されなかった場合であっても、走行車線の勾配を検出することができる車両用道路形状検出装置を提供する。【解決手段】カメラにより撮像された自車両前方の画像から、自車両の走行車線を区分する右側道路区分線の画像部分ＬR及び左側道路区分線の画像部分ＬLを抽出する道路区分線抽出手段１２と、道路区分線の画像部分ＬR，ＬLに対して、対応する実空間上の位置が最も自車両に近くなる箇所Ｙ13から所定範囲内（Ｙ13〜Ｙ11）にある箇所ＩR，ＩLにおける接線ＴR，ＴLを求め、自車両の進行方向に相当するＹ軸方向における道路区分線の画像部分ＬR，ＬLとその接線ＴR，ＴLとの偏差ΔＹR，ΔＹLに基づいて、自車両の走行車線の勾配を検出する道路形状検出手段１３とを備える。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の前方を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された自車両前方の画像から、自車両の走行車線を区分する道路区分線の画像部分を抽出する道路区分線抽出手段と、
前記道路区分線の画像部分に対して、対応する実空間上の位置が最も自車両に近くなる箇所から所定範囲内にある箇所における接線を求め、自車両の進行方向に相当する画像上の方向における前記道路区分線の画像部分と該接線との偏差に基づいて、自車両の走行車線の勾配を検出する道路形状検出手段とを備えたことを特徴とする車両用道路形状検出装置。
【請求項２】
請求項１記載の車両用道路形状検出装置において、
前記道路形状検出手段は、前記道路区分線抽出手段により、左側通行の場合は前記撮像画像の右半分の領域内に存在する道路区分線の画像部分を抽出し、右側通行の場合は前記撮像画像の左半分の領域内に存在する道路区分線の画像部分を抽出して、該道路区分線の画像部分を対象として前記接線を求め、自車両の進行方向に相当する画像上の方向における該道路区分線の画像部分と該接線との偏差に基づいて、自車両の走行車線の勾配を検出することを特徴とする車両用道路形状検出装置。
【請求項３】
請求項１記載の車両用道路形状検出装置において、
前記道路形状検出手段は、前記道路区分線抽出手段により、前記撮像画像の右半分の領域と左半分の領域の双方で、道路区分線の画像部分が抽出されたときに、右半分の領域で抽出された道路区分線の画像部分を対象として前記偏差を算出すると共に、左半分の領域で抽出された道路区分線の画像部分を対象として前記偏差を算出し、両偏差の差に応じて、走行車線の屈曲度合を検出することを特徴とする車両用道路形状検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両前方の撮像画像から抽出された道路区分線の画像部分に基づいて、走行車線の形状を検出する車両用道路形状検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車載カメラにより撮像した自車両前方の画像から、走行車線の道路区分線の画像部分を抽出し、右半分の画像領域で抽出された道路区分線の画像部分（以下、右側道路区分線の画像部分という）の曲がり度合と、左半分の画像領域で抽出された道路区分線（以下、左側道路区分線の画像部分という）の曲がり度合とに基づいて、走行車線の勾配を判断する手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
上記手法では、右側道路区分線の画像部分と左側道路区分線の画像部分が、共に内側（画像の中央側）に曲がっているときは、走行車線が下り勾配であると判断している。また、右側道路区分線の画像部分が右側に曲がり、且つ、左側道路区分線の画像部分が左側に曲がっているときは、走行車線が上り勾配であると判断している。
【０００４】
そして、このように、右側道路区分線の画像部分と左側道路区分線の画像部分の曲がり度合に基づいて道路形状を判断する場合には、右側道路区分線の画像部分と左側道路区分線の画像部分が共に抽出されることが前提となる。そのため、右側道路区分線の画像部分と左側道路区分線の画像部分のどちらか一方した抽出されなかったときには、走行車線の勾配を検出することができないという不都合があった。
【特許文献１】特許第３７１１４０５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は上記背景を鑑みてなされたものであり、左右の道路区分線の一方の画像部分しか抽出されなかった場合であっても、走行車線の勾配を検出することができる車両用道路形状検出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】
【０００６】
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、自車両の前方を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された自車両前方の画像から、自車両の走行車線を区分する道路区分線の画像部分を抽出する道路区分線抽出手段と、前記道路区分線の画像部分に対して、対応する実空間上の位置が最も自車両に近くなる箇所から所定範囲内にある箇所における接線を求め、自車両の進行方向に相当する画像上の方向における前記道路区分線の画像部分と該接線との偏差に基づいて、自車両の走行車線の勾配を検出する道路形状検出手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
かかる本発明によれば、詳細は後述するが、前記道路区分線の画像部分に対して、対応する実空間上の位置が最も自車両に近くなる箇所から所定範囲内にある箇所における接線を求めたときに、自車両の進行方向に相当する画像上の方向における該道路区分線の画像部分と該接線との偏差は、走行車線が上り坂であるか下り坂であるかによって、その符号が反転する。また、走行車線の勾配の程度に応じて、該偏差の大きさが変化する。そのため、前記道路形状検出手段は、該偏差に基づいて、自車両の走行車線の勾配を検出することができる。
【０００８】
また、前記道路形状検出手段は、前記道路区分線抽出手段により、左側通行の場合は前記撮像画像の右半分の領域内に存在する道路区分線の画像部分を抽出し、右側通行の場合は前記撮像画像の左半分の領域内に存在する道路区分線の画像部分を抽出して、該道路区分線の画像部分を対象として前記接線を求め、自車両の進行方向に相当する画像上の方向における該道路区分線の画像部分と該接線との偏差に基づいて、自車両の走行車線の勾配を検出することを特徴とする。
【０００９】
かかる本発明において、走行車線を区分する道路区分線は、左側通行である場合は、右側の道路区分線であるセンターラインについてはほとんどの道路に設けられているが、左側の道路区分線である路側帯のラインについては設けられていない場合がある。そのため、車両前方の撮像画像においては、右半分の領域に道路区分線の画像部分が含まれる可能性の方が、左半分の領域に道路区分線の画像部分が含まれる可能性よりも高くなると想定される。また、右側通行である場合には、左側の道路区分線であるセンターラインについてはほとんどの道路に設けられているが、右側の道路区分線である路側帯のラインについては設けられていない場合がある。そのため、車両前方の撮像画像においては、左半分の領域に道路区分線の画像部分が含まれる可能性の方が、右半分の領域に道路区分線の画像部分が含まれる可能性よりも高くなると想定される。
【００１０】
そこで、前記道路形状検出手段は、前記道路区分線抽出手段により、左側通行の場合は前記撮像画像の右半分の領域内に存在する道路区分線の画像部分を抽出し、右側通行の場合は前記撮像画像の左半分の領域内に存在する道路区分線の画像部分を抽出する。そして、前記道路形状検出手段は、このようにして抽出した道路区分線の画像部分の接線を求めて前記偏差を算出する。これにより、前記撮像画像の全領域を対象として道路区分線の画像部分を抽出する場合よりも、効率良く道路区分線の画像部分を抽出することができる。また、左側通行の場合に走行車線の左側の走行区分線が設けられていないときであっても、右側の走行区分線の画像部分を抽出して走行車線の勾配を検出することができ、右側通行の場合に走行車線の右側の走行区分線が設けられていないときであっても、左側の走行区分線の画像部分を抽出して走行車線の勾配を検出することができる。
【００１１】
また、前記道路形状検出手段は、前記道路区分線抽出手段により、前記撮像画像の右半分の領域と左半分の領域の双方で、道路区分線の画像部分が抽出されたときに、右半分の領域で抽出された道路区分線の画像部分を対象として前記偏差を算出すると共に、左半分の領域で抽出された道路区分線の画像部分を対象として前記偏差を算出し、両偏差の差に応じて、自車両の走行車線の屈曲度合を検出することを特徴とする。
【００１２】
かかる本発明によれば、自車両の走行車線の屈曲度合（曲率や屈曲方向）に応じて、右半分の領域で抽出された道路区分線の画像部分を対象として算出された前記偏差と、左半分の領域で抽出された道路区分線の画像部分を対象として算出された前記偏差との差が変化する。そのため、前記道路形状検出手段は、両偏差の差に応じて、走行車線の屈曲度合を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の実施の形態について、図１〜図３を参照して説明する。図１を参照して、車両用道路形状検出装置１は、車両（図示しない）に搭載して使用され、車両の前方を撮像するカメラ２（本発明の撮像手段に相当する）により撮像される車両前方の道路の画像から、走行車線の形状を検出するものである。
【００１４】
車両用道路形状検出装置１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、カメラ２から出力される映像信号をＡ／Ｄ変換して画像メモリ１１に取り込む画像入力回路１０を備えている。
【００１５】
そして、前記マイクロコンピュータに、道路形状検出用のプログラムを実行させることによって、前記マイクロコンピュータが、道路区分線抽出手段１２及び道路形状検出手段１３として機能する。
【００１６】
道路区分線抽出手段１２は、画像メモリ１１に取り込まれた車両前方の撮像画像に含まれる道路区分線の画像部分を抽出する。図２は、車両前方の撮像画像２０を例示したものであり、走行車線の右側の走行区分線（白線や黄線、以下、右側走行区分線という）の画像部分ＬRと、走行車線の左側の走行区分線（白線や黄線、以下、左側走行区分線という）の画像部分ＬLが含まれている。
【００１７】
そして、道路区分線抽出手段１２は、撮像画像２０に対してハフ変換等の直線抽出処理を行って、走行車線の右側を区分する右側道路区分線の画像部分ＬRと、走行車線の左側を区分する左側道路区分線の画像部分ＬLを抽出する。
【００１８】
なお、走行車線の曲がり度合を検出するときは、右側道路区分線の画像部分ＬRと左側道路区分線の画像部分ＬLの双方を抽出する必要があるが、走行車線の勾配を検出するときには、右側道路区分線の画像部分ＬRと左側道路区分線の画像部分ＬLのいずれか一方を抽出すればよい。
【００１９】
そして、左側通行である場合は、右側道路区分線（センターライン）についてはほとんどの道路に設けられているが、左側道路区分線については設けられていない場合も多い。また、右側通行である場合には、左側道路区分線（センターライン）についてはほとんどの道路に設けられているが、右側道路区分線については設けられていない場合も多い。
【００２０】
そこで、本実施形態では左側通行を前提としているため、撮像画像２０の右半分内で右側道路区分線の画像部分ＬRを抽出するようにしてもよい。このように、存在する可能性が高い右側道路区分線の画像部分ＬRに限定して抽出を行うことで、走行車線の勾配を効率良く検出することができる。なお、右側通行の場合には、撮像画像２０の左半分内で左側区分線の画像部分ＬLを抽出するようにすればよい。
【００２１】
次に、道路形状検出手段１３は、道路区分線抽出手段１２により抽出された右側道路区分線の画像部分ＬRと左側道路区分線の画像部分ＬLについて、Ｙ軸の実空間上で最も自車両側となるＹ13からＹ11の範囲内（本発明の所定範囲に相当する。例えば、Ｙ11〜Ｙ13は、Ｙ10〜Ｙ13の１０％等に設定される。）で設定した直線Ｙ＝Ｙ12との交点ＩR及びＩLを求める。
【００２２】
そして、道路形状検出手段１３は、右側の交点ＩRでの右側道路区分線の画像部分ＬRの接線ＴRと、左側の交点ＩLでの左側道路区分線の画像部分ＬLの接線ＴLを引く。そして、道路形状検出手段１３は、水平座標（Ｘ座標）Ｘ11とＸ12におけるＹ方向（自車両の進行方向に相当する）の右側道路区分線ＬRと接線ＴRとの偏差ΔＹR、及び左側道路区分線ＬLと接線ＴLとの偏差ΔＹLを算出する。
【００２３】
ここで、図３（ａ）は走行車線が上り坂である場合の道路の撮像画像２１を示し、図３（ｂ）は走行車線が下り坂である場合の道路の撮像画像２２を示している。そして、図３（ａ）においては、道路区分線抽出手段１２により、右側道路区分線の画像部分ＬR_1と左側道路区分線の画像部分ＬL_1が抽出されている。
【００２４】
また、道路形状検出手段１３により、右側道路区分線の画像部分ＬR_1の接線ＴR_1と、左側道路区分線の画像部分ＬL_1の接線ＴL_1が引かれている。そして、道路形状検出手段１３は、Ｘ12における右側道路区分線の画像部分ＬR_1のＹ座標値（ＬR_1(X12)と接線ＴR_1のＹ座標値（ＴR_1(X12)）との偏差ΔＹR_1（＝ＬR_1(X12)−ＴR_1(X12)）、及びＸ11における左側道路区分線の画像部分ＬL_1のＹ座標値（ＬL_1(X11)）とその接線ＴL_1のＹ座標値（ＴL_1(X11)）との偏差ΔＹL_1（＝ＬL_1(X11)−ＴL_1(X11)）を算出する。
【００２５】
図３（ａ）に示した例では、Ｘ12において、右側道路区分線の画像部分ＬR_1がその接線ＴR_1よりも大きくなっている。また、Ｘ11において、左側道路区分線の画像部分ＬL_1がその接線ＴL_1よりも大きくなっている。そのため、偏差ΔＹR_1とΔＹL_1は共に正（０＜ΔＹR_1、０＜ΔＹL_1）となる。
【００２６】
そこで、道路形状検出手段１３は、偏差ΔＹR_1が正であるときに、走行車線が上り坂であると判断する。
【００２７】
また、走行車線が曲がっていなければΔＹR_1≒ΔＹL_1となるが、走行車線が右に曲がっているときはΔＹL_1＞ΔＹR_1となり、走行車線が左に曲がっているときにはΔＹL_1＜ΔＹR_1となる。そのため、道路形状検出手段１３は、ΔＹR_1とΔＹL_1の大小関係から、走行車線の屈曲方向を判断する。また、走行車線の曲率が大きくなるに従って、ΔＹR_1とΔＹL_1の差が大きくなる。そのため、道路形状検出手段１３は、ΔＹR_1とΔＹL_1の差の大きさに基づいて、走行車線の曲率を判断する。
【００２８】
次に、図３（ｂ）においては、道路区分線抽出手段１２により、右側道路区分線の画像部分ＬR_2と左側道路区分線の画像部分ＬL_2が抽出されている。また、道路形状検出手段により、右側道路区分線の画像部分ＬR_2の接線ＴR_2と、左側道路区分線の画像部分ＬL_2の接線ＴL_2が引かれている。
【００２９】
そして、道路形状検出手段１３は、Ｘ12における右側道路区分線の画像部分ＬR_2のＹ座標値（ＬR_2(X12)）と接線ＴR_2のＹ座標値（ＴR_2(X12)）との偏差ΔＹR_2（＝ＬR_2(X12)−ＴR_2(X12)）、及びＸ11における左側道路区分線の画像部分ＬL_2のＹ座標値（ＬL_2(X11)）とその接線ＴL_2のＹ座標値（ＴL_2(X11)）との偏差ΔＹL_2（＝ＬL_2(X11)−ＴL_2(X11)）を算出する。
【００３０】
図３（ｂ）に示した例では、Ｘ12において、右側道路区分線の画像部分ＬR_2がその接線ＴR_2よりも小さくなっている。また、Ｘ11において、左側道路区分線の画像部分ＬL_2がその接線ＴL_2よりも小さくなっている。そのため、偏差ΔＹR_2とΔＹL_2は共に負（０＞ΔＹR_2、０＞ΔＹL_2）となる。
【００３１】
そこで、道路形状検出手段１３は、偏差ΔＹR_2が負であるときに、走行車線が下り坂であると判断する。
【００３２】
また、走行車線が曲がっていなければ偏差はΔＹR_2≒ΔＹL_2となるが、走行車線が右に曲がっているときはΔＹL_2＞ΔＹR_2となり、走行車線が左に曲がっているときにはΔＹL_2＜ΔＹR_2となる。そのため、道路形状検出手段１３は、ΔＹR_2とΔＹL_2の大小関係から、走行車線の屈曲方向を判断する。また、走行車線の曲率が大きくなるに従って、ΔＹR_2とΔＹL_2の差が大きくなる。そのため、道路形状検出手段１３は、ΔＹR_2とΔＹL_2の差の大きさに基づいて、走行車線の曲率を判断する。
【００３３】
このようにして、車両用道路形状検出手段１により検出された走行車線の勾配と屈曲度合のデータは、車両の全体的な作動を制御する制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）５に送信される。そして、制御ユニット５は、走行車線の勾配に応じた加減速制御や運転者に対する警報出力を行う。また、制御ユニット５は、走行車線の勾配に応じた監視対象物と自車両間の距離の補正や、走行車線の屈曲度合に応じた操舵制御等を行う。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の車両用道路形状検出装置の構成図。
【図２】車両用道路形状検出装置による走行車線の勾配と屈曲度合の検出処理の説明図。
【図３】車両用道路形状検出装置による走行車線の勾配と屈曲度合の検出処理の説明図。
【符号の説明】
【００３５】
１…車両用道路形状検出装置、２…カメラ、１０…画像入力回路、１１…画像メモリ、１２…道路区分線抽出手段、１３…道路形状検出手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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