(57)【要約】【課題】曲率を高精度に取得することができる走行路認識装置、自動車及び走行路認識方法を提供する。【解決手段】ＣＣＤカメラ１０で撮像した撮像画像から、レーンマーカ候補点検出部２２で、レーンマーカ候補点の座標値を複数検出する。走行路推定部２３は、レーンマーカ候補点の座標値に基づいて、道路モデルの道路パラメータ及び車両状態量を推定し、レーンマーカをトレースする近似線を取得する。基準点算出部２４は、取得した近似線に基づいて曲率算出に用いる基準点を算出する。そして、曲率算出部２５で、前記基準点と前記道路モデルとに基づいて、曲率を再計算する。【選択図】      図２
2010191661.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両周辺を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像した撮像画像から、レーンマーカに相当する画像を構成するレーンマーカ候補点の座標値を複数検出するレーンマーカ候補点検出手段と、
前記レーンマーカ候補点検出手段で検出したレーンマーカ候補点の座標値に基づいて、道路モデルの道路パラメータ及び車両状態量を推定し、撮像画像上のレーンマーカに相当する画像をトレースする近似線を取得する道路モデルパラメータ推定手段と、
前記道路モデルパラメータ推定手段で取得した近似線に基づいて、撮像画像上における基準点を少なくとも１つ算出する基準点算出手段と、
前記基準点算出手段で算出した基準点と前記道路モデルパラメータ推定手段で取得した道路モデルとに基づいて、曲率を算出する曲率算出手段と、を備えることを特徴とする走行路認識装置。
【請求項２】
前記道路モデルパラメータ推定手段で取得した道路モデルの道路パラメータ及び車両状態量を個別に補正する補正手段をさらに備え、
前記曲率算出手段は、前記基準点算出手段で算出した基準点と前記補正手段で補正した道路モデルとに基づいて、曲率を算出することを特徴とする請求項１に記載の走行路認識装置。
【請求項３】
前記補正手段は、走行路に対する車両のヨー角を、車両挙動情報に基づいて補正することを特徴とする請求項２に記載の走行路認識装置。
【請求項４】
前記道路モデルパラメータ推定手段は、左レーンマーカに相当する画像をトレースする左側近似線と、右レーンマーカに相当する画像をトレースする右側近似線とを取得することで走行路を取得し、
前記基準点算出手段は、前記基準点を、前記走行路の幅方向における中央位置に設定することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の走行路認識装置。
【請求項５】
前記道路モデルパラメータ推定手段は、左レーンマーカに相当する画像をトレースする左側近似線と、右レーンマーカに相当する画像をトレースする右側近似線とを取得することで走行路を取得し、
前記基準点算出手段は、前記基準点を、前記走行路の幅方向における任意の位置に設定することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の走行路認識装置。
【請求項６】
前記基準点算出手段は、前記レーンマーカ候補点検出手段で検出したレーンマーカ候補点の座標値と、前記道路モデルパラメータ推定手段で取得した近似線の座標値とを比較し、両者の差が許容範囲内となる位置で、基準点を設定することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の走行路認識装置。
【請求項７】
前記基準点算出手段は、前記差が前記許容範囲内となる前記撮像手段から最遠方の位置で、基準点を設定することを特徴とする請求項６に記載の走行路認識装置。
【請求項８】
車体と、車体に搭載し車両周辺を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像した撮像画像から、レーンマーカに相当する画像を構成するレーンマーカ候補点の座標値を複数検出するレーンマーカ候補点検出手段と、
前記レーンマーカ候補点検出手段で検出したレーンマーカ候補点の座標値に基づいて、道路モデルの道路パラメータ及び車両状態量を推定し、撮像画像上のレーンマーカに相当する画像をトレースする近似線を取得する道路モデルパラメータ推定手段と、
前記道路モデルパラメータ推定手段で取得した近似線に基づいて、撮像画像上における基準点を少なくとも１つ算出する基準点算出手段と、
前記基準点算出手段で算出した基準点と前記道路モデルパラメータ推定手段で取得した道路モデルとに基づいて、曲率を算出する曲率算出手段と、
前記曲率算出手段で算出した曲率に基づいて車両の制御を行う車両制御手段と、を備えることを特徴とする自動車。
【請求項９】
車両周辺を撮像し、撮像した撮像画像から、レーンマーカに相当する画像を構成するレーンマーカ候補点の座標値を複数検出し、検出したレーンマーカ候補点の座標値に基づいて、道路モデルの道路パラメータ及び車両状態量を推定して、撮像画像上のレーンマーカに相当する画像をトレースする近似線を取得したら、取得した近似線に基づいて、撮像画像上における基準点を少なくとも１つ算出し、算出した基準点と取得した道路モデルとに基づいて、曲率を算出することを特徴とする走行路認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両前方の道路画像から道路形状を認識する走行路認識装置、それを備えた自動車及び走行路認識方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の走行路認識装置は、車両に搭載したカメラで撮像した車両前方の道路画像に、所謂最適フィルタ処理を施して道路モデルを推定する（例えば、特許文献１参照）。最適フィルタ処理の状態空間フィルタには、一般にカルマンフィルタ（拡張カルマンフィルタ）を用いる。
ここでは、走行中の道路のレーン幅や道路曲率などの道路パラメータ及び車両の横変位、ヨー角、ピッチ角などの車両状態量を導出して、道路モデルを推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２８５４９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、カルマンフィルタ等の状態推定器では、全パラメータ（車両状態量、道路パラメータ）でバランスを取りながら推定を行う。このような性質上、状態推定器で取得する道路曲率は、その他の道路パラメータや車両状態量の誤差の影響を受ける。
したがって、道路曲率を取得するにあたり、状態推定器で取得した道路曲率の値をそのまま用いると精度が悪い。
そこで、本発明は、曲率を高精度に取得することができる走行路認識装置、自動車及び走行路認識方法を提供することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明に係る走行路認識装置は、車両周辺の撮像画像から、レーンマーカに相当する画像を構成するレーンマーカ候補点の座標値を複数検出する。検出したレーンマーカ候補点の座標値に基づいて、道路モデルの道路パラメータ及び車両状態量を推定し、撮像画像上のレーンマーカに相当する画像をトレースする近似線を取得する。取得した近似線に基づいて、撮像画像上における基準点を少なくとも１つ算出し、算出した基準点と取得した道路モデルとに基づいて、曲率を算出する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、曲率を取得するにあたり、状態推定器で推定したパラメータをそのまま用いず、精度が信頼できるパラメータを用いて曲率を再計算する。そのため、安定かつ高精度に曲率を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態における走行路認識装置を搭載した車両を示す概略構成図である。
【図２】コントロールユニットの具体的構成を示す制御ブロック図である。
【図３】第１の実施形態におけるコントロールユニットで実行する曲率算出処理手順を示すフローチャートである。
【図４】道路座標系と平面座標系との関係を示す図である。
【図５】道路モデルを示す図である。
【図６】ヨー角の補正方法を説明する図である。
【図７】第１及び第２の実施形態の動作を説明する図である。
【図８】第２の実施形態におけるコントロールユニットで実行する曲率算出処理手順を示すフローチャートである。
【図９】第３の実施形態におけるコントロールユニットで実行する曲率算出処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】第３の実施形態の動作を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
《第１の実施の形態》
《構成》
図１は、本実施形態における走行路認識装置を搭載した車両を示す概略構成図である。
自動車１には、車両周辺（車両前方）の道路画像を取得するための前方認識センサ１０を設ける。前方認識センサ１０は、高感度撮像が可能なＣＣＤカメラである。この前方認識センサ（以下、ＣＣＤカメラという）１０は、車室内天井１ａの前方中央部に、前方下方を指向して取り付ける。そして、カメラ１０は、フロントガラス１ｂを通して車両前方の走行路Ｒの画像を取得する。ＣＣＤカメラ１０が捉えた撮像画像は、コントロールユニット２０に入力する。
コントロールユニット２０は、ＣＣＤカメラ１０が捉えた撮像画像に対して、エッジ検出等により、レーンマークを検出して走行車線を検出する。そして、後述する道路曲率算出処理を実行し、道路曲率を算出する。
【０００９】
（コントロールユニットの構成）
図２は、コントロールユニット２０の具体的構成を示す制御ブロック図である。
コントロールユニット２０は、画像取得部２１と、レーンマーカ候補点検出部２２と、走行路推定部２３と、基準点算出部２４と、曲率算出部２５と、車両制御ＥＣＵ２６と、を備える。
画像取得部２１は、ＣＣＤカメラ１０で捉えた撮像画像を取得する。
レーンマーカ候補点検出部２２は、画像取得部２１で取得した撮像画像に対して画像処理を行う。そして、自車両が走行する走行路における左右レーンマーカの候補点座標を複数検出する。
【００１０】
走行路推定部２３は、レーンマーカ候補点検出部２２で検出した左右レーンマーカの候補点座標に基づいて、道路モデルと車両モデルとに従って道路パラメータ及び車両状態量を推定する。そして、推定した道路パラメータ及び車両状態量に基づいて、走行路のレーンマーカをトレースする近似線を算出する。
基準点算出部２４は、走行路推定部２３で算出した近似線に基づいて、道路曲率を算出する際に用いる基準点を算出する。
【００１１】
曲率算出部２５は、走行路推定部２３で算出した道路パラメータ及び車両状態量、基準点算出部２４で算出した基準点を用いて、道路曲率を算出する。このとき、道路曲率の算出に際し、道路パラメータ及び車両状態量に対して個々に補正を行う。
車両制御ＥＣＵ２６は、曲率算出部２５で算出した道路曲率を用いて、自動操舵制御や制駆動力制御等、車両の走行制御を行う。
【００１２】
（道路曲率算出処理手順）
図３は、コントロールユニット２０で実行する曲率算出処理手順を示すフローチャートである。この道路曲率算出処理は、ＣＣＤカメラ１０の画像取得周期に同期して実行する。
先ずステップＳ１で、コントロールユニット２０は、ＣＣＤカメラ１０から撮像画像を読み込む。そして、読み込んだ撮像画像に対して前処理を行う。この前処理は、左右レーンマーカと路面との境界（エッジ）をそれぞれ強調するための処理である。ここでは、例えばＳｏｂｅｌフィルタによる一次空間微分を行う。レーンマーカ検出では、この境界のうち、自車両が走行している走行車線内側の境界を検出対象とする。
【００１３】
なお、レーンマーカと路面との境界を強調するために、他のエッジ強調フィルタを用いることもできる。その他にも、レーンマーカを特徴的に抽出するための手段であれば適用可能である。
ステップＳ２では、コントロールユニット２０は、前記ステップＳ１で前処理を施した撮像画像を用いて、走行路左側のレーンマーカの候補点座標を検出する。ここでは、検出対象である左レーンマーカの境界線上において、自車両から所定距離ずつ離れた計５箇所をレーンマーカ候補点とする。そして、これらレーンマーカ候補点の座標値を取得する。
【００１４】
ステップＳ３では、コントロールユニット２０は、前記ステップＳ１で前処理を施した撮像画像を用いて、走行路右側のレーンマーカの候補点座標を検出する。ここでは、検出対象である右レーンマーカの境界線上において、自車両から所定距離ずつ離れた計５箇所をレーンマーカ候補点とする。そして、これらレーンマーカ候補点の座標値を取得する。
次にステップＳ４では、コントロールユニット２０は、前記ステップＳ２及びＳ３で検出したレーンマーカ候補点の座標値を用いて、走行路の推定を行う。ここでは、レーンマーカ候補点の位置より、道路モデルのパラメータ（道路パラメータ、車両状態量）を算出する。
【００１５】
（パラメータの定義）
道路モデルのパラメータは以下の手順で定義する。
図４は、道路座標系と平面座標系との関係を示す図である。
道路座標系は、ＣＣＤカメラ１０の撮像レンズの中心を原点として、車両進行方向に向かって右→左上方にＸ軸、車両の高さ方向へ上向きにＹ軸、レンズ光軸を車両進行方向にＺ軸とするＸＹＺ系で定義する。一方、画像処理画面の平面座標系は、ＮＴＳＣ等のテレビジョン通信方式の画面操作方向にしたがい、画面左上を原点として左から右へ水平方向にｘ軸、上から下へ垂直方向にｙ軸と定義する。
簡略化するために、図４に示すように平面座標系の原点が道路座標系のＺ軸上にあるとすると、道路座標系から平面座標系への座標変換は下記（１），（２）式のようになる。
ｘ＝−ｆ・Ｘ／Ｚ  ………（１）
ｙ＝−ｆ・Ｙ／Ｚ  ………（２）
ここで、ｆはレンズの焦点距離を表すパラメータである。
【００１６】
図５は、道路モデルを示す図である。
道路平面構造については、図５（ａ）に示すように車線区分線（レーンマーカ）の形状を定式化する。また、縦断構造ついては、図５（ｂ）に示すように定式化する。これら定式化したものをそれぞれ下記（３），（４）式に示す。
Ｘ＝（ρ／２）Ｚ2＋φＺ＋ｙc−ｉＷ  ………（３）
Ｙ＝ηＺ−Ｈ  ………（４）
ここで、各記号は以下のパラメータを表している。
ρ：道路曲率，
φ：道路に対する車両のヨー角，
ｙc：左レーンマーカに対する車両の横変位，
Ｗ：車両幅（左右レーンマーカの内側間の距離），
ｉ：左右レーンマーカを区別するパラメータ（０：左、１：右）
η：レンズ光軸の路面に対するピッチ角，
Ｈ：カメラの地上高
【００１７】
上記（１）〜（４）式より、画像処理画面の平面座標系に投影するレーンマーカの形状を定式化することができる。上記（１）〜（４）式より、Ｘ，Ｙ，Ｚを消去して整理すると下記（５）〜（１０）式が得られる。
Ｘ＝（ａ＋ｉｅ）（ｙ−ｄ）−ｂ／（ｙ−ｄ）＋ｃ  ………（５）
但し、
ａ＝−ｙc／Ｈ  ………（６）
ｂ＝−ｆ2Ｈρ／２  ………（７）
ｃ＝−ｆφ＋ｃ0  ………（８）
ｄ＝−ｆη＋ｄ0  ………（９）
ｅ＝Ｗ／Ｈ  ………（１０）
である。
【００１８】
ここで、ｃ0，ｄ0は、図４において平面座標系の原点を道路座標系のＺ軸上としているのに対し、実際には画像処理画面の左上を原点としているため、その分を補正する値である。
以上より、画像処理によって検出したレーンマーカ候補点が満たす上記（５）式のパラメータａ〜ｅの値を求めることで、道路曲率、車両のピッチ角・ヨー角、車線内での車両の横変位を推定することができる。
【００１９】
（パラメータの算出）
次に、レーンマーカ候補点の位置より道路モデルのパラメータを算出する方法について説明する。
レーンマーカ候補点の検出結果に基づいて二次元道路モデル式を推定する方法として、ここでは拡張カルマンフィルタを用いる。
前記（１）〜（４）式から下記（１１）式が得られる。この式は、拡張カルマンフィルタを構成する際の出力方程式として用いられ、これにより道路曲率と車両状態量とから画像処理平面上に定義したｙ座標値におけるｘ座標値が算出できる。
【００２０】
【数１】
2010191661.tif 000003
【００２１】
拡張カルマンフィルタによる推定状態量は、車両の横変位ｙc、道路曲率ρ、車両のヨー角φ、ピッチ角η、ＣＣＤカメラ１０の高さＨである。レンズの焦点距離ｆおよび車線幅Ｗは一定値として扱う。各推定状態量の変化は、確率的な振る舞いをするものとして、白色ガウス雑音νによって駆動される離散系のランダムウォークモデルとして定義すると、状態方程式は下記（１２）式のようになる。
【００２２】
【数２】
2010191661.tif 000004
【００２３】
状態方程式（１２）式と出力方程式（１１）式とをそれぞれ下記（１３），（１４）式のように簡略化して表記すると、拡張カルマンフィルタは（１５）〜（１８）式で構成される。
【００２４】
【数３】
2010191661.tif 000005
【００２５】
このようにして、レーンマーカ候補点の位置から走行路推定を行い、ＣＣＤカメラ１０で撮像した道路画像上のレーンマーカをトレースする近似線を算出する。道路画像上に左右のレーンマーカが存在する場合には、左レーンマーカをトレースする左側近似線と、右レーンマーカをトレースする右側近似線とをそれぞれ算出することになる。
なお、上述した道路モデル式は一般例であり、走行路（道路パラメータ及び車両状態量）の推定に用いる道路モデル式は適宜定義可能である。
【００２６】
図３に戻って、ステップＳ５では、コントロールユニット２０は、算出した近似線に基づいて、道路曲率ρを算出する際に用いる基準点を算出する。ここでは、自車両から所定距離Ｄ（固定値）だけ離れた地点（最遠方地点）における走行路の中央点を基準点とする。すなわち、上記最遠方地点における左右レーンマーカ（左右の近似線）の中央位置を、基準点とする。
【００２７】
次にステップＳ６では、コントロールユニット２０は、前記ステップＳ４で取得した道路パラメータ及び車両状態量に対して、個別に補正を行う。具体的には、前記ステップＳ４で取得した自車両ヨー角φを、車両挙動情報に基づいて補正する。ここでは、図６に示すように、前記ステップＳ４で取得した自車両ヨー角φを、自車両横速度Ｖyと自車速度Ｖとに基づいて算出したヨー角値に置き換えることで補正を行う。自車両横速度Ｖyは、前記ステップＳ４で取得した車両状態量である横変位ｙcを時間微分するなどにより算出する。また、自車速度Ｖは、車輪パルス等から算出する。
【００２８】
そして、ステップＳ７では、コントロールユニット２０は、前記ステップＳ４で取得した道路パラメータ及び車両状態量、前記ステップＳ５で取得した基準点及び前記ステップＳ６で取得した補正後の自車両ヨー角φに基づいて、道路曲率ρを算出する。ここでは、ワールド座標におけるＣＣＤカメラ１０の位置での走行路中央点と上記基準点とを結ぶ曲線の曲率を、道路曲率ρとして算出する。
【００２９】
《動作》
次に、第１の実施形態の動作について説明する。
図７は、第１の実施形態の動作を説明する図である。
今、自車両がカーブ路を走行しているものとすると、ＣＣＤカメラ１０は、図７（ａ）に示すように、車両前方に左右レーンマーカ（白線）ＬＲ，ＬＬを検出する。このＣＣＤカメラ１０で撮像した道路画像は、コントロールユニット２０の画像取得部２１に入力する。
画像取得部２１は、入力した道路画像に対して前処理を行い、左右レーンマーカＬＲ，ＬＬと路面との境界をそれぞれ強調する。このとき、左右レーンマーカＬＲ，ＬＬにおいて、走行路内側の境界を検出対象として設定する（ステップＳ１）。
【００３０】
この前処理を施した道路画像は、レーンマーカ候補点検出部２２に入力する。そして、レーンマーカ候補点検出部２２は、検出対象である左右レーンマーカＬＲ，ＬＬの境界線上から、レーンマーカ候補点を検出する。このとき、自車両から所定距離ずつ離れた５つの地点Ａｒ１〜Ａｒ５において、レーンマーカ候補点を検出する。
すなわち、Ａｒ１地点における左レーンマーカＬＬの境界線上の点を、左レーンマーカ候補点ＣL１とする。同様にＡｒ２，…，Ａｒ５地点における左レーンマーカＬＬの境界線上の点を、左レーンマーカ候補点ＣL２，…，ＣL５とする（ステップＳ２）。図７に示す例では、レーンマーカの線種が破線であり、Ａｒ３地点における左レーンマーカＬＬの境界線が存在しない。したがって、この場合には左レーンマーカ候補点ＣL３は存在しない。
【００３１】
また、Ａｒ１，…，Ａｒ５地点における右レーンマーカＬＲの境界線上の点を、右レーンマーカ候補点ＣR１，…，ＣR５とする（ステップＳ３）。左レーンマーカ候補点と同様に、右レーンマーカ候補点についてもＣR３は存在しない。
このようにして、画像処理によるレーンマーカ位置の検出を行い、レーンマーカ内側の座標点を左右両側で各５個ずつ（この場合は４個ずつ）、計１０個（この場合は計８個）取得する。
【００３２】
次に、走行路推定部２３は、レーンマーカ候補点検出部２２で検出した左右レーンマーカ候補点ＣR１〜ＣR５，ＣL１〜ＣL５の位置より道路モデルを取得する。ここでは、状態推定器としてカルマンフィルタを採用し、道路パラメータ（道路曲率ρ）及び車両状態量（横変位ｙc、ヨー角φ、ピッチ角η）を推定する（ステップＳ４）。
これにより、図７（ｂ）に示すように、最も左右レーンマーカにトレースする道路モデル（近似線）ＭＲ，ＭＬを取得することができる。
【００３３】
取得した近似線ＭＲ，ＭＬは、基準点算出部２４に入力する。基準点算出部２４は、自車両から所定距離Ｄ遠方の位置における近似線ＭＲ，ＭＬ上の点ＰＲ，ＰＬを算出する。そして、点ＰＲと点ＰＬとを結ぶ直線の中央点を、道路曲率ρを算出する際に用いる基準点Ｐとし、その座標値を算出する（ステップＳ５）。すなわち、基準点Ｐは、図７（ｃ）に示すように、自車両から所定距離Ｄ離れた位置における、走行路の幅方向中央位置に設定する。
【００３４】
次に、曲率算出部２５は、横速度Ｖy及び自車速Ｖに基づいて、図６に示す手法により自車両ヨー角φを算出する。そして、走行路推定部２３で取得した車両状態量の自車両ヨー角φを、算出した自車両ヨー角φに置き換える（ステップＳ６）。このようにして、車両状態量を個別に補正する。
また、曲率算出部２５は、上記補正を行った後、基準点算出部２４で算出した基準点Ｐを用いて、道路モデルから道路曲率ρを再計算する（ステップＳ７）。ここでは、図７（ｄ）に示すように、道路モデルに従って、ＣＣＤカメラ１０の位置（ｙ軸原点）の基準点から遠方の基準点Ｐまでを結ぶ曲線Ｍの曲率を算出する。
【００３５】
算出した道路曲率ρは、車両制御ＥＣＵ２６に入力する。そして、この車両制御ＥＣＵ２６で、道路曲率ρを用いた車両制御を行う。
このように、本実施形態では、走行路推定部２３で取得した道路パラメータの値をそのまま用いず、道路曲率ρを再計算して車両制御に用いる。すなわち、状態推定器で取得した、他パラメータの誤差の影響を受けた道路曲率ρを用いない。したがって、高精度に取得した道路曲率ρを用いて車両制御を行うことができる。
【００３６】
また、基準点Ｐを用いて道路モデルから道路曲率ρの再計算を行う。これにより、精度が信頼できるパラメータを用いて、高精度に道路曲率ρを算出することができる。
さらに、基準点Ｐを走行路の中央点に設定するので、自車両が走行している走行路の道路曲率ρを真値に近い形で算出することができる。
また、道路曲率ρの再計算にあたり、走行路推定部２３で取得した道路モデルの車両状態量を個別に補正する。その結果、より真値に近い値を用いて道路曲率ρを算出することができる。このとき、上記車両状態量として自車両ヨー角を補正する。走行路推定部２３で取得するヨー角は誤差を含んでいるため、これを別手段により算出し補正することで、高精度に道路曲率ρを算出することができる。
【００３７】
なお、図１において、ＣＣＤカメラ１０が撮像手段を構成している。また、図２において、レーンマーカ候補点検出部２２がレーンマーカ候補点検出手段を構成し、走行路推定部２３が道路モデルパラメータ推定手段を構成している。さらに、基準点算出部２４が基準点算出手段を構成し、曲率算出部２５が曲率算出手段を構成している。また、車両制御ＥＣＵ２６が車両制御手段を構成している。さらに、図３のステップＳ６が補正手段を構成している。
【００３８】
《効果》
（１）撮像手段は、車両周辺を撮像する。レーンマーカ候補点検出手段は、撮像手段で撮像した撮像画像から、レーンマーカに相当する画像を構成するレーンマーカ候補点の座標値を複数検出する。道路モデルパラメータ推定手段は、レーンマーカ候補点検出手段で検出したレーンマーカ候補点の座標値に基づいて、道路モデルの道路パラメータ及び車両状態量を推定し、撮像画像上のレーンマーカに相当する画像をトレースする近似線を取得する。
【００３９】
基準点算出手段は、道路モデルパラメータ推定手段で取得した近似線に基づいて、撮像画像上における基準点を少なくとも１つ算出する。曲率算出手段は、基準点算出手段で算出した基準点と道路モデルパラメータ推定手段で取得した道路モデルとに基づいて、曲率を算出する。
したがって、精度が信頼できるパラメータを用いて曲率を算出することができる。これにより、状態推定器の安定性を備えつつ、状態推定器で推定した道路パラメータの１つである曲率よりも高精度な曲率を算出することができる。
【００４０】
（２）補正手段は、道路モデルパラメータ推定手段で取得した道路モデルの道路パラメータ及び車両状態量を個別に補正する。そして、曲率算出手段は、基準点算出手段で算出した基準点と補正手段で補正した道路モデルとに基づいて、曲率を算出する。
したがって、誤差を含んでいる道路パラメータや車両状態量に対して補正を行った後に、補正後の値を用いて曲率を算出することができる。すなわち、より真値に近い値を用いて曲率を算出することができる。その結果、より高精度に曲率を算出することができる。
【００４１】
（３）補正手段は、走行路に対する車両のヨー角を、車両挙動情報に基づいて補正する。
このように、走行路推定により誤差を含んでいる車両のヨー角に対しては、別手段により真値に近い値を算出し補正する。これにより、より高精度に曲率を算出することができる。
【００４２】
（４）道路モデルパラメータ推定手段は、左レーンマーカに相当する画像をトレースする左側近似線と、右レーンマーカに相当する画像をトレースする右側近似線とを取得することで走行路を取得する。基準点算出手段は、基準点を、走行路の幅方向における中央位置に設定する。
したがって、自車両が走行する走行路の道路曲率を、真値に近い値に算出することができる。
【００４３】
（５）撮像手段は、車体に搭載し車両周辺を撮像する。レーンマーカ候補点検出手段は、撮像手段で撮像した撮像画像から、レーンマーカに相当する画像を構成するレーンマーカ候補点の座標値を複数検出する。道路モデルパラメータ推定手段は、レーンマーカ候補点検出手段で検出したレーンマーカ候補点の座標値に基づいて、道路モデルの道路パラメータ及び車両状態量を推定し、撮像画像上のレーンマーカに相当する画像をトレースする近似線を取得する。
【００４４】
基準点算出手段は、道路モデルパラメータ推定手段で取得した近似線に基づいて、撮像画像上における基準点を少なくとも１つ算出する。曲率算出手段は、基準点算出手段で算出した基準点と道路モデルパラメータ推定手段で取得した道路モデルとに基づいて、曲率を算出する。車両制御手段は、曲率算出手段で算出した曲率に基づいて車両の制御を行う。
これにより、安定かつ高精度に曲率を算出することができる。そして、その高精度に算出した曲率を用いて車両の制御を行う自動車とすることができる。
【００４５】
（６）車両周辺を撮像し、撮像した撮像画像から、レーンマーカに相当する画像を構成するレーンマーカ候補点の座標値を複数検出する。検出したレーンマーカ候補点の座標値に基づいて、道路モデルの道路パラメータ及び車両状態量を推定して、撮像画像上のレーンマーカに相当する画像をトレースする近似線を取得する。すると、取得した近似線に基づいて、撮像画像上における基準点を少なくとも１つ算出し、算出した基準点と取得した道路モデルとに基づいて、曲率を算出する。
これにより、安定かつ高精度に曲率を算出することができる。
【００４６】
《第２の実施の形態》
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
この第２の実施形態は、自車両から所定距離だけ離れた地点における、走行路内の任意の位置を基準点Ｐとして算出するものである。
《構成》
第２の実施形態におけるコントロールユニット２０の構成は、図２に示す前述した第１の実施形態と同様である。
（道路曲率算出処理手順）
第２の実施形態のコントロールユニット２０で実行する道路曲率算出処理手順について説明する。
【００４７】
図８は、第２の実施形態のコントロールユニット２０で実行する道路曲率算出処理手順を示すフローチャートである。
この道路曲率算出処理は、図３に示す道路曲率算出処理において、ステップＳ５をステップＳ１１に置換し、ステップＳ７をステップＳ１２に置換したことを除いては、図３と同様の処理を行う。したがって、図３との対応部分には同一符号を付し、処理の異なる部分を中心に説明する。
【００４８】
ステップＳ１１では、コントロールユニット２０は、前記ステップＳ４で算出した近似線に基づいて、道路曲率ρを算出する際に用いる基準点を算出する。ここでは、自車両から所定距離Ｄ（固定値）だけ離れた地点（最遠方地点）における自車両を通過させたい位置を基準点とする。例えば、上記最遠方地点における左レーンマーカ（左の近似線）から所定距離（任意）の位置を、基準点とする。
【００４９】
また、ステップＳ１２では、コントロールユニット２０は、前記ステップＳ４で取得した道路パラメータ及び車両状態量、前記ステップＳ１１で取得した基準点及び前記ステップＳ６で取得した補正後の自車両ヨー角φに基づいて、道路曲率ρを算出する。ここでは、ワールド座標におけるＣＣＤカメラ１０の位置での走行路に対する自車両横変位ｙcと上記基準点とを結ぶ曲線の曲率を、道路曲率ρとして算出する。
【００５０】
《動作》
次に、第２の実施形態の動作について説明する。
今、自車両がカーブ路を走行しており、ＣＣＤカメラ１０が、図７（ａ）に示すように、車両前方に左右レーンマーカ（白線）ＬＲ，ＬＬを検出しているものとする。
この場合、前述した第１の実施形態と同様に、コントロールユニット２０の画像取得部２１で、ＣＣＤカメラ１０で撮像した道路画像に対して前処理を行う（ステップＳ１）。そして、レーンマーカ候補点検出部２２は、左右レーンマーカ候補点ＣR１〜ＣR５，ＣL１〜ＣL５を取得する（ステップＳ２，Ｓ３）。
【００５１】
次に、走行路推定部２３は、レーンマーカ候補点検出部２２で検出した左右レーンマーカ候補点ＣR１〜ＣR５，ＣL１〜ＣL５の位置より道路モデルを取得する（ステップＳ４）。これにより、図７（ｂ）に示すように、最も左右レーンマーカにトレースする道路モデル（近似線）ＭＲ，ＭＬを取得する。
そして、基準点算出部２４は、自車両から所定距離Ｄ遠方の地点における走行路内の任意の位置を基準点Ｐとし、その座標値を算出する（ステップＳ１１）。
【００５２】
このとき、自車両が走行路中央位置を走行しており、上記任意の位置として走行路中央点を選定したものとする。この場合には、曲率算出部２５は、図７（ｄ）に示すように、ＣＣＤカメラ１０の位置での走行路中央点から遠方の走行路中央点（基準点Ｐ）までを結ぶ曲線Ｍの曲率を算出することになる。
したがって、この場合には前述した第１の実施形態と同様に、自車両が走行している走行路の道路曲率ρを算出することができる。
【００５３】
一方、基準点算出部２４で、自車両から所定距離Ｄ遠方の地点における、走行路中央位置から所定距離ずれた位置を基準点Ｐとしたものとする。この場合、曲率算出部２５は、ＣＣＤカメラ１０の位置での自車両の位置（横位置ｙc）と、遠方の走行路中央点から所定距離ずれた基準点Ｐとを結ぶ曲線の曲率を算出することになる。
したがって、この場合には、自車両が走行している走行路の道路曲率ではなく、自車両をトレースさせたい走行軌跡の曲率ρを算出することができる。
このように、本実施形態では、自車両が走行している走行路の道路曲率に加えて、自車両の予想走行軌跡の曲率についても算出することができる。
【００５４】
《効果》
（７）道路モデルパラメータ推定手段は、左レーンマーカに相当する画像をトレースする左側近似線と、右レーンマーカに相当する画像をトレースする右側近似線とを取得することで走行路を取得する。基準点算出手段は、基準点を、走行路の幅方向における任意の位置に設定する。
これにより、基準点を、自車両が通過したい位置に設定することができる。したがって、自車両が走行している走行路の道路曲率に加えて、自車両をトレースさせたい走行軌跡の曲率を算出することができる。
【００５５】
《第３の実施の形態》
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
この第３の実施形態は、レーンマーカのトレースが確立している近似線部分から基準点Ｐを算出するものである。
《構成》
第３の実施形態におけるコントロールユニット２０の構成は、図２に示す前述した第１の実施形態と同様である。
（道路曲率算出処理手順）
第３の実施形態のコントロールユニット２０で実行する道路曲率算出処理手順について説明する。
図９は、第３の実施形態のコントロールユニット２０で実行する道路曲率算出処理手順を示すフローチャートである。
この道路曲率算出処理は、図３に示す道路曲率算出処理において、ステップＳ５をステップＳ２１〜Ｓ２３に置換したことを除いては、図３と同様の処理を行う。したがって、図３との対応部分には同一符号を付し、処理の異なる部分を中心に説明する。
【００５６】
ステップＳ２１では、コントロールユニット２０は、前記ステップＳ４で算出した近似線に基づいて、道路曲率ρを算出する際に用いる基準点を算出する。ここでは、自車両から所定距離だけ離れた地点における走行路の中央点を基準点とし、距離を変更して基準点を複数算出する。
ステップＳ２２では、コントロールユニット２０は、カーブトレースの信頼性を判定する。ここでは、前記ステップＳ４で算出した近似線が、道路画像上のレーンマーカを誤差なくトレースできている（カーブトレースできている）か否かを判定する。そして、カーブトレースできている自車両から最遠方の地点を検出する。
【００５７】
具体的には、先ず、前記ステップＳ２及びＳ３で検出したレーンマーカ候補点の座標値と、前記ステップＳ４で算出した近似線の座標値とをそれぞれ比較する。２つの座標値の誤差が許容範囲内となっている場合には、その地点においてカーブトレースできていると判断する。そして、カーブトレースできていると判断したレーンマーカ候補点の検出位置のうち、最遠方の地点を検出する。
次にステップＳ２３では、コントロールユニット２０は、前記ステップＳ２１で算出した複数の基準点から、道路曲率ρの算出に用いる基準点を選定する。ここでは、前記ステップＳ２２で検出した最遠方の地点に最も近く、且つその地点より手前（自車両側）にある基準点を選定する。
【００５８】
《動作》
次に、第３の実施形態の動作について説明する。
図１０は、第３の実施形態の動作を説明する図である。
前述した第１の実施形態と同様に、コントロールユニット２０の画像取得部２１は、ＣＣＤカメラ１０で撮像した道路画像に対して前処理を行う（ステップＳ１）。そして、レーンマーカ候補点検出部２２は、左右レーンマーカ候補点を取得する（ステップＳ２，Ｓ３）。また、走行路推定部２３は、レーンマーカ候補点検出部２２で検出した左右レーンマーカ候補点の位置より道路モデルを取得する（ステップＳ４）。これにより、最も左右レーンマーカにトレースする道路モデル（近似線）ＭＲ，ＭＬを取得する。
【００５９】
そして、基準点算出部２４は、自車両から所定距離ずつ離れた地点における走行路の中央点を基準点として算出する（ステップＳ２１）。なお、図１０では、基準点を４つ算出する場合について図示している（Ｐ１〜Ｐ４）。ここで、各基準点の算出位置は、各レーンマーカ候補点の検出位置と同じ位置に設定している。
次に、基準点算出部２４は、各レーンマーカ候補点の座標値と、近似線ＭＲ，ＭＬの座標値とを比較する。図１０において、近似線ＭＲ，ＭＬに沿って配置している矩形印ａ〜ｈは、それぞれ座標値の比較を行っている位置、即ち各レーンマーカ候補点の検出位置である。
【００６０】
右側カーブトレースについて着目すると、座標比較位置ａ〜ｃでは、近似線ＭＲがレーンマーカＬＲに誤差なくトレースできている。これに対して、座標比較位置ｄでは、レーンマーカ候補点の座標値と近似線ＭＲの座標値との差異が許容範囲を超える。すなわち、座標比較位置ｄでは、カーブトレースできていない。
一方、左側については、座標比較位置ｅ〜ｈにおいてカーブトレースできている。
【００６１】
したがって、基準点算出部２４は、座標比較位置ｃ，ｇを、カーブトレースできている最遠方の地点として検出する（ステップＳ２２）。そのため、この位置で設定した基準点Ｐ３が、曲率ρの算出に用いる基準点となる（ステップＳ２３）。
そして、曲率算出部２５は、ＣＣＤカメラ１０の位置での走行路中央点から基準点Ｐ３までを結ぶ曲線の曲率ρを算出する。
これにより、走行路推定により得た近似線のレーンマーカに対するトレースが一部出来ていない場合においても、高精度に自車両が走行している走行路の道路曲率を算出することができる。
【００６２】
上記の動作例では、各基準点の算出位置と各レーンマーカ候補点の検出位置とを同じ位置に設定している。これに対して、各基準点の算出位置を、各レーンマーカ候補点の検出位置とは異なる位置に設定した場合には、先ず、カーブトレースできている最遠方の地点（レーンマーカ候補点の検出位置）を検出する。次に、この最遠方の地点に最も近く、且つ最遠方の地点より手前（自車両側）にある基準点を、道路曲率ρの算出に用いる基準点として選定する。
この場合にも、レーンマーカのトレースが確立している近似線部分から基準点を算出することができる。そのため、高精度に自車両が走行している走行路の道路曲率を算出することができる。
【００６３】
《効果》
（８）基準点算出手段は、レーンマーカ候補点検出手段で検出したレーンマーカ候補点の座標値と、道路モデルパラメータ推定手段で取得した近似線の座標値とを比較し、両者の差が許容範囲内となる位置で、基準点を設定する。
したがって、レーンマーカのトレースが確立している近似線部分から基準点を算出することができる。そのため、この基準点を用いて曲率を算出することで、走行路推定による近似線の誤差を抑えることができる。
（９）基準点算出手段は、レーンマーカ候補点の座標値と近似線の座標値と差が許容範囲内となる撮像手段から最遠方の位置で、基準点を設定する。このように、可能な限り遠方において基準点を算出するので、安定かつ高精度に曲率を算出することができる。
【００６４】
《変形例》
（１）上記第３の実施形態においては、図９のステップＳ２１で、複数の基準値をそれぞれ走行路の幅方向における中央位置に設定する場合について説明したが、第２の実施形態と同様に、走行路の幅方向における任意の位置に設定することもできる。この場合、曲率算出部２５で道路曲率を算出する際には、第２の実施形態と同様に、自車両横変位ｙcと基準点とを結ぶ曲線の曲率を算出する。これにより、自車両が走行している走行路の道路曲率に加えて、自車両の予想走行軌跡の曲率についても、安定かつ高精度に算出することができる。
【００６５】
（２）上記第３の実施形態においては、複数の基準点の中から道路曲率の算出に用いる基準点を選出する場合について説明したが、以下のようにすることもできる。
先ず、各レーンマーカ候補点の検出位置にて、レーンマーカ候補点の座標値と走行路推定部２３で取得した近似線の座標値とを比較する。そして、近似線がレーンマーカに誤差なくトレースできている最遠方の位置を検出する。その後、検出した最遠方の位置で、道路曲率の算出に用いる基準点を算出する。
これにより、予め複数の基準点を算出する必要がなくなり、処理工数を削減することができる。但し、この場合、レーンマーカ候補点の検出位置と座標比較位置とは同じ位置になる。
【００６６】
（３）上記各実施形態においては、図３、図８及び図９のステップＳ６で、自車両ヨー角φを補正する場合について説明したが、走行路推定部２３で取得した道路パラメーラ及び車両状態量のうち他のパラメータを補正することもできる。このとき、状態推定器による推定と比較して、より真値に近い値を算出できる手法を用いて補正することができれば、高精度に曲率算出部２５における道路曲率ρの算出を行うことができる。
【符号の説明】
【００６７】
１  自動車
１ａ  車室内天井
１ｂ  フロントガラス
１０  ＣＣＤカメラ
２０  コントロールユニット
２１  画像取得部
２２  レーンマーカ候補点検出部
２３  走行路推定部
２４  基準点算出部
２５  曲率算出部
２６  車両制御ＥＣＵ
Ｒ  走行路
【図１】
2010191661.tif 000006
【図２】
2010191661.tif 000007
【図３】
2010191661.tif 000008
【図４】
2010191661.tif 000009
【図５】
2010191661.tif 000010
【図６】
2010191661.tif 000011
【図７】
2010191661.tif 000012
【図８】
2010191661.tif 000013
【図９】
2010191661.tif 000014
【図１０】
2010191661.tif 000015