(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の進路を撮像する撮像手段と、該撮像手段が撮像した画像、及び予め定められた道路モデルに基づいて路面に標示された通行区分線の候補点を検出する候補点検出手段と、該候補点検出手段が検出した候補点に基づいて走行車線を認識する認識手段と、該認識手段が認識した認識結果に基づいて前記道路モデルを更新する道路モデル更新手段と、
前記候補点検出手段の誤検出であるか否かを判断する誤検出判断手段と、該誤検出判断手段が前記候補点検出手段の誤検出であると判断したときに、前記認識手段が認識した認識結果を削除すると共に、前記道路モデルを初期化するリセット処理を行うリセット処理手段と、
前記誤検出判断手段が前記候補点検出手段の誤検出ではないと判断したときに、当該候補点検出手段の検出結果に連続性があるか否かを判断する連続性判断手段と、該連続性判断手段が前記候補点検出手段の検出結果に連続性はないと判断したときに、前記認識手段が認識した認識結果を削除すると共に、前記道路モデル更新手段による道路モデルの更新を中止するロスト処理を行うロスト処理手段と、を備え、
前記誤検出判断手段は、前記認識手段で通行区分線の線種が破線となる走行車線を認識している状態で、前記候補点の画像上での移動速度が、自車速に対応する速度と異なるときに、前記候補点検出手段の誤検出であると判断することを特徴とする車線認識装置。
【請求項２】
自車両の進路を撮像する撮像手段と、該撮像手段が撮像した画像、及び予め定められた道路モデルに基づいて路面に標示された通行区分線の候補点を検出する候補点検出手段と、該候補点検出手段が検出した候補点に基づいて走行車線を認識する認識手段と、該認識手段が認識した認識結果に基づいて前記道路モデルを更新する道路モデル更新手段と、
前記候補点検出手段の誤検出であるか否かを判断する誤検出判断手段と、該誤検出判断手段が前記候補点検出手段の誤検出であると判断したときに、前記認識手段が認識した認識結果を削除すると共に、前記道路モデルを初期化するリセット処理を行うリセット処理手段と、
前記誤検出判断手段が前記候補点検出手段の誤検出ではないと判断したときに、当該候補点検出手段の検出結果に連続性があるか否かを判断する連続性判断手段と、該連続性判断手段が前記候補点検出手段の検出結果に連続性はないと判断したときに、前記認識手段が認識した認識結果を削除すると共に、前記道路モデル更新手段による道路モデルの更新を中止するロスト処理を行うロスト処理手段と、を備え、
前記誤検出判断手段は、左右の何れか一方の通行区分線を構成する複数の前記候補点のうち、隣接する候補点の濃度差が、予め定められた第一の閾値よりも大きいときに、前記候補点検出手段の誤検出であると判断することを特徴とする車線認識装置。
【請求項３】
自車両の進路を撮像する撮像手段と、該撮像手段が撮像した画像、及び予め定められた道路モデルに基づいて路面に標示された通行区分線の候補点を検出する候補点検出手段と、該候補点検出手段が検出した候補点に基づいて走行車線を認識する認識手段と、該認識手段が認識した認識結果に基づいて前記道路モデルを更新する道路モデル更新手段と、
前記候補点検出手段の誤検出であるか否かを判断する誤検出判断手段と、該誤検出判断手段が前記候補点検出手段の誤検出であると判断したときに、前記認識手段が認識した認識結果を削除すると共に、前記道路モデルを初期化するリセット処理を行うリセット処理手段と、
前記誤検出判断手段が前記候補点検出手段の誤検出ではないと判断したときに、当該候補点検出手段の検出結果に連続性があるか否かを判断する連続性判断手段と、該連続性判断手段が前記候補点検出手段の検出結果に連続性はないと判断したときに、前記認識手段が認識した認識結果を削除すると共に、前記道路モデル更新手段による道路モデルの更新を中止するロスト処理を行うロスト処理手段と、を備え、
前記誤検出判断手段は、左右両側の通行区分線を構成する複数の前記候補点のうち、予め定められた検出領域で最遠方に位置する左右両側の候補点間の距離と、当該検出領域で最近傍に位置する左右両側の候補点間の距離とを比較し、最近傍の候補点間距離に対する最遠方の候補点間距離の比率が、予め定められた第二の閾値よりも小さいときに、前記候補点検出手段の誤検出であると判断することを特徴とする車線認識装置。
【請求項４】
前記道路モデルは、走行車線の形状、並びに走行車線に対する自車両の位置及び姿勢を表わすパラメータを用いたモデル式であり、
前記道路モデル更新手段は、前記認識手段が認識した認識結果に基づいて前記パラメータを更新することにより前記道路モデルを更新し、
前記リセット処理手段は、前記パラメータを初期化することによってリセット処理を行い、
前記ロスト処理手段は、前記認識手段が認識した認識結果を削除すると共に、前記パラメータの更新を中止することにより前記ロスト処理を行うことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の車線認識装置。 
【請求項５】
前記モデル式は
【数１】
0005391926.tif 000003
であり、
Ａは走行車線に対する自車両の横変位、
Ｂは走行車線の曲率、
Ｃは走行車線に対する自車両のヨー角、
Ｄは自車両のピッチ角、
Ｈは路面からの前方カメラ１２の高さ、
Ｗは車線幅を示す定数、
ｆはカメラ透視変換定数、
ｊは左右の白線を区別するパラメータ、
ｘは画像の左上を原点に取り、右方向をｘ軸の正方向としたときの画像上の座標位置、
ｙは画像の左上を原点に取り、下方向をｙ軸の正方向としたときの画像上の座標位置
であり、
前記走行車線の形状、並びに走行車線に対する自車両の位置及び姿勢を表わすパラメータは、上記パラメータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｈであることを特徴とする請求項４に記載の車線認識装置。 
【請求項６】
前記誤検出判断手段は、前記認識手段で通行区分線の線種が破線となる走行車線を認識している状態で、前記候補点の画像上での移動速度が、自車速に対応する速度と異なるときに、前記候補点検出手段の誤検出であると判断することを特徴とする請求項２〜５の何れか一項に記載の車線認識装置。
【請求項７】
前記誤検出判断手段は、左右の何れか一方の通行区分線を構成する複数の前記候補点のうち、隣接する候補点の濃度差が、予め定められた第一の閾値よりも大きいときに、前記候補点検出手段の誤検出であると判断することを特徴とする請求項１、３〜６の何れか一項に記載の車線認識装置。
【請求項８】
前記誤検出判断手段は、左右両側の通行区分線を構成する複数の前記候補点のうち、予め定められた検出領域で最遠方に位置する左右両側の候補点間の距離と、当該検出領域で最近傍に位置する左右両側の候補点間の距離とを比較し、最近傍の候補点間距離に対する最遠方の候補点間距離の比率が、予め定められた第二の閾値よりも小さいときに、前記候補点検出手段の誤検出であると判断することを特徴とする請求項１、２、４〜７の何れか一項に記載の車線認識装置。
【請求項９】
前記連続性判断手段は、前記候補点の検出結果に基づいて、左右両側にある通行区分線の平行度合を算出し、当該平行度合が予め定められた第三の閾値よりも低いときに、前記候補点検出手段の検出結果に連続性はないと判断することを特徴とする請求項１〜８の何れか一項に記載の車線認識装置。
【請求項１０】
前記連続性判断手段は、前記候補点の検出結果に基づいて、前記走行車線の車線幅を算出し、当該車線幅における前回値と今回値との差分が予め定められた第四の閾値よりも大きいときに、前記候補点検出手段の検出結果に連続性はないと判断することを特徴とする請求項１〜９の何れか一項に記載の車線認識装置。
【請求項１１】
前記連続性判断手段は、前記候補点の検出結果に基づいて、前記走行車線に対する自車両の横位置を算出し、当該横位置における前回値と今回値との差分が予め定められた第五の閾値よりも大きいときに、前記候補点検出手段の検出結果に連続性はないと判断することを特徴とする請求項１〜１０の何れか一項に記載の車線認識装置。
【請求項１２】
前記連続性判断手段は、前記候補点の検出結果に基づいて、予め定められた検出領域で最遠方にある前記候補点の座標位置を検出し、当該座標位置の前回値を前記走行車線に対する自車両のヨー角に応じて補正することで今回値を推定し、推定した今回値と実際に検出した今回値との差分が予め定められた第六の閾値よりも大きいときに、前記候補点検出結果に連続性はないと判断することを特徴とする請求項１〜１１の何れか一項に記載の車線認識装置。
【請求項１３】
前記連続性判断手段は、前記候補点の検出結果に基づいて、予め定められた検出領域で最近傍にある前記候補点の座標位置を検出し、当該座標位置の前回値を自車両の横速度に応じて補正することで今回値を推定し、推定した今回値と実際に検出した今回値との差分が予め定められた第七の閾値よりも大きいときに、前記候補点検出結果に連続性はないと判断することを特徴とする請求項１〜１２の何れか一項に記載の車線認識装置。
【請求項１４】
前記連続性判断手段は、左右の少なくとも一方の通行区分線を構成する前記候補点を検出しているときに、前記候補点検出結果に連続性があるか否かを判断することを特徴とする請求項１１〜１３の何れか一項に記載の車線認識装置。
【請求項１５】
前記リセット処理手段は、前記ロスト処理手段でロスト処理を行う回数が予め定められた回数に達したときに、前記リセット処理を行うことを特徴とする請求項１〜１４の何れか一項に記載の車線認識装置。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車線認識装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像内における路面部分に対応する基準領域で、輝度の頻度を計測したヒストグラムから路面クラスタを抽出し、レーンマーカ候補のうち、輝度パラメータが路面クラスタの輝度範囲から外れるものだけを、真のレーンマーカとして認識するものがあった（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２６８１９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、レーンマーカがかすれていたり、路面にタイヤ痕が付着していたりすることもあり、認識結果が常に正確であるとは限らないので、その認識結果を取扱う制御系の信頼性が懸念される。
本発明の課題は、走行車線の認識結果を取扱う制御系の信頼性を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の課題を解決するために、撮像した画像、及び予め定められた道路モデルに基づいて路面に標示された通行区分線の候補点を検出し、検出した候補点に基づいて走行車線を認識し、認識した認識結果に基づいて前記道路モデルを更新するものであって、候補点の誤検出であれば、走行車線の認識結果を削除すると共に、道路モデルを初期化し、候補点の誤検出でなければ、候補点の検出結果に連続性があるか否かを判断し、連続性がないと判断したら、走行車線の認識結果を削除すると共に、道路モデルの更新を中止する。
候補点の誤検出であるか否かは、通行区分線の線種が破線となる走行車線を認識している状態で、候補点の画像上での移動速度が、自車速に対応する速度と異なるときに、候補点の誤検出であると判断してもよい。また、候補点の誤検出であるか否かは、左右の何れか一方の通行区分線を構成する複数の候補点のうち、隣接する候補点の濃度差が、予め定められた第一の閾値よりも大きいときに、候補点の誤検出であると判断してもよい。また、候補点の誤検出であるか否かは、左右両側の通行区分線を構成する複数の候補点のうち、予め定められた検出領域で最遠方に位置する左右両側の候補点間の距離と、その検出領域で最近傍に位置する左右両側の候補点間の距離とを比較し、最近傍の候補点間距離に対する最遠方の候補点間距離の比率が、予め定められた第二の閾値よりも小さいときに、候補点の誤検出であると判断してもよい。
【発明の効果】
【０００６】
本発明に係る車線認識装置によれば、候補点の誤検出が明らかなときと、候補点の誤検出が明らかではなくとも、候補点の検出結果に連続性がないときとを区別し、道路モデルを初期化するか、又は道路モデルの更新を中止するかを決定するので、走行車線の認識結果をより適切に処理することができる。したがって、走行車線の認識結果を取扱う制御系に、誤検出の影響が及ぶことを未然に防ぐことができるので、信頼性が向上する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】レーンキープシステムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】車線検出ＥＣＵのブロック図である。
【図３】第一実施形態の車線検出処理を示すフローチャートである。
【図４】先行車両が破線レーンマーカの近傍に存在している状態を表す図である。
【図５】路面に道路補修痕が残っている状態を表す図である。
【図６】先行車両が自車レーンに車線変更している状態を表す図である。
【図７】第二実施形態の車線検出処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
《第１実施形態》
《構成》
図１は、レーンキープシステムの概略構成を示すブロック図である。
レーン認識装置１は、車両の前方を撮像する前方カメラ２と、この前方カメラ２で撮像した画像データに基づいて、路面に標示された通行区分線、つまりレーンマーカを検出する車線検出ＥＣＵ３とを有している。前方カメラ２は、例えば車両室内天井の前方中央部に取り付けられ、車両前方の走行路を撮像する。
操舵支援ＥＣＵ４は、レーン認識装置１で認識した白線と、車両通信により取得した自車両状態の検出値（車速、ヨーレート）を入力し、走行車線からの逸脱を防止するためにステアリング装置５を駆動制御し、操舵支援を行う。
【０００９】
図２は、車線検出ＥＣＵ４のブロック図である。
車線検出ＥＣＵ３は、候補点検出部１１と、信頼性判断部１２と、道路パラメータ処理部１３と、道路モデル演算部１４と、を備える。
候補点検出部１１は、前方カメラ２で撮像した画像データに基づいてレーンマーカの候補点を検出する。具体的には、先ず予め記憶している道路パラメータに基づいて複数の検出領域を設定する。次に、設定された検出領域に対して、例えばＳｏｂｅｌフィルタなどを用いて微分画像を生成し、一検出領域の上辺の１点と下辺の１点を結ぶ線分のうち、濃度が所定値以上となる画素をレーンマーカの候補点として検出し、これを各検出領域で行う。
【００１０】
信頼性判断部１２は、候補点検出部１１が検出したレーンマーカの候補点を信頼できるか否かを判断する。具体的には、先ずレーンマーカ以外の点を候補点として誤検出していることが明らかであるか否かを判断する。また、誤検出していることが不明であれば、次に候補点の検出結果に連続性があるか否かを判断する。
道路パラメータ処理部１３は、信頼性判断部１２の判断結果により、レーンマーカ以外の点を候補点として誤検出していることが明らかであれば、道路パラメータを全て初期化するリセット処理を行う。また、信頼性判断部１２の判断結果により、候補点に連続性がなければ、今回の検出結果を消去して道路パラメータの更新を中止する、つまり道路パラメータの前回値を保持するロスト処理を行う。
道路モデル演算部１４は、下記（１）式に示す道路モデルに従って、走行車線の形状、並びに走行車線に対する自車両の位置及び姿勢に関するパラメータを算出する。
【００１１】
【数１】
0005391926.tif 000002
【００１２】
ここで、Ａは走行車線に対する自車両の横変位、Ｂは走行車線の曲率、Ｃは走行車線に対する自車両のヨー角、Ｄは自車両のピッチ角、Ｈは路面からの前方カメラ１２の高さである。また、Ｗは車線幅（左右白線の内側間の距離）を示す定数、ｆはカメラ透視変換定数、ｊは左右の白線を区別するパラメータであり、左側の白線のときｊ＝０，右側の白線のときｊ＝１とする。また、［ｘ，ｙ］は、画像上の座標であり、画像の左上を原点に取り、右方向をｘ軸の正方向、下方向をｙ軸の正方向とする。なお車線幅Ｗは、例えばレーン認識装置を高速道路等の車線幅が既知の道路でのみ使用する場合は既知の値を、そうでない場合は例えば道路種別等に基づいて推定された車線幅を定数として設定する。
【００１３】
次に、車線検出ＥＣＵ４が所定時間毎に実行する車線検出処理について説明する。
図３は、実線検出処理を示すフローチャートである。
先ずステップＳ１０１では、前方カメラ２で撮像した画像データを取得する。
続くステップＳ１０２では、候補点検出部１１により、左側レーンマーカ及び右側レーンマーカの候補点を抽出する。
続くステップＳ１０３では、ステップ１０２で検出された候補点の座標［ｘ，ｙ］と前記（１）式に示す道路モデルに基づいて、走行車線の形状、並びに走行車線に対する自車両の位置及び姿勢に関するパラメータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｈを算出する。
続くステップＳ１０４では、信頼性判断部１２により、レーンマーカ以外の点を候補点として誤検出していることが明らかであるか否かを判断する。ここで、明らかに誤検出であれば、ステップＳ１０５に移行する。一方、明らかな誤検出でなければ、ステップＳ１０６に移行する。
【００１４】
具体的には、下記１〜３の条件のうち、何れか一つでも成立すれば、レーンマーカ以外の点を候補点として検出している、つまり明らかな誤検出であると判断する。
（条件１）レーンマーカの線種が破線であり、且つ候補点の画像上での移動速度が、自車速に対応する速度と異なる場合。
先ず、レーンマーカが破線であるか実線であるかは、例えば特開平０８−３２０９９７号公報に記載されているように、直線成分を表すエッジ成分のエッジ点計数最大値を計測し、この最大値が周期的に変化している場合に破線のレーンマーカであると認識する。
【００１５】
図４は、先行車両が破線レーンマーカの近傍に存在している状態を表す図である。
自車レーンや隣接車線を走行する先行車両が、破線のレーンマーカの近傍に位置する場合、この先行車両に属するエッジ点を、レーンマーカの候補点として誤検出する可能性がある。レーンマーカが破線であれば、そのレーンマーカに属する真のエッジ点は自車両の車速に応じて速やかに画像の下側へと移動してゆく。ところが、先行車両に属するエッジ点を、レーンマーカの候補点として誤検出していると、先行車両に属するエッジ点は画像の下側へと移動するのではなく、一定時間に渡って一検出領域に留まることになる。そこで、破線のレーンマーカを検出している状態で、候補点の画像上での移動速度が、自車速に対応する速度と異なるときには、それは明らかに誤検出であると判断する。
【００１６】
なお、候補点の移動速度は、前方カメラ２によって時間的に連続して撮像した画像中において候補点を追跡（トラッキング）することで算出する。すなわち、検出された候補点は、連続する画像（フレーム）間での対応付けにより、フレーム間で追跡され、候補点の画像上での移動量が求められる。一般的には、時刻ｔで抽出した候補点を、時刻ｔ＋１で取得した画像中に求めた候補点と対応付けることにより、候補点の追跡を実現する。連続するフレーム間での候補点の対応付けは、時刻ｔで検出された候補点位置近傍領域において、時刻ｔ＋１で検出された候補点のうち、最も尤度が高くなる点を対応点として対応付ける。結果として、候補点が連続するフレーム間で追跡される。
【００１７】
（条件２）片側のレーンマーカを構成する複数の候補点のうち、隣接する候補点の濃度差が予め定められた閾値ｔｈ１より大きい場合。
図５は、路面に道路補修痕が残っている状態を表す図である。
路面に道路補修痕が残っていると、この道路補修痕に属するエッジ点を、レーンマーカの候補点として誤検出する可能性がある。レーンマーカに属する真のエッジ点であれば、濃淡は均一になるが、道路補修痕に属するエッジ点を誤検出すると、濃淡が変化する。そこで、片側のレーンマーカを構成する一群の候補点のうち、隣接する候補点の濃度差が閾値ｔｈ１を越えている候補点については、それは明らかに誤検出であると判断する。
【００１８】
（条件３）左右両側のレーンマーカを構成する複数の候補点のうち、検出領域で最遠方に位置する左右両側の候補点間の距離Ｄｆと、検出領域で最近傍に位置する左右両側の候補点間の距離Ｄｎとを比較し、距離Ｄｎに対する距離Ｄｆの比率が、予め定められた閾値ｔｈ２よりも小さい場合。
図６は、先行車両が隣接車線から自車レーンに車線変更している状態を表す図である。
先行車両が隣接車線から自車レーンに車線変更してくる際に、この先行車両に属するエッジ点を、レーンマーカの候補点として誤検出する可能性がある。このとき、最遠方に位置する左右一対の候補点間の距離Ｄｆが徐々に狭くなる。そこで、最近傍に位置する左右一対の候補点間の距離Ｄｎと、最遠方に位置する左右一対の候補点間の距離Ｄｆとを比較し、距離Ｄｎに対する距離Ｄｆの比率が閾値よりも小さくなったときには、それは明らかに誤検出であると判断する。
【００１９】
ステップＳ１０５では、前述した道路パラメータを全て初期化するリセット処理を実行してから所定のメインプログラムに復帰する。道路パラメータの初期化は、例えばパラメータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄを０とし、Ｈを車両空車状態における前方カメラ１２の路面からの高さとする等、各パラメータに予め定められた所定値を設定することによって行う。
一方、ステップＳ１０６では、道路構造の特徴に基づいて、候補点の検出結果に連続性があるか否かを判断する。ここで、候補点の検出結果に連続性がなければステップＳ１０７に移行する。一方、候補点の検出結果に連続性があればステップＳ１０９に移行する。
【００２０】
具体的には、下記１、２の条件のうち、何れか一つでも成立すれば、候補点の検出結果に連続性はないと判断する。
（条件１）左右のレーンマーカの平行性を評価するための評価値を、候補点の検出結果に基づいて算出し、この評価値が予め定められた閾値ｔｈ３より小さい場合。ここでは、先ず画像座標を車体平面と平行な平面座標に置換してから、左側のレーンマーカと右側のレーンマーカとの角度差を算出し、この角度差を例えば０〜１の範囲で変化する評価値に換算する。この評価値は、０が最も平行度合が低く（非平行）、１が最も平行度合が高いことを表す。
【００２１】
（条件２）候補点の検出結果に基づいて自車レーンの車線幅を算出すると共に、車線幅の前回値と今回値とを比較し、その差分が予め定められた閾値ｔｈ４より大きい場合。ここで算出する自車レーンの車線幅とは、前方カメラ２から所定距離だけ離れた地点における左右の候補点間の距離である。
ステップＳ１０７では、道路モデルの更新を中止する、つまり道路パラメータの今回値を消去し、前回値は保持するロスト処理を実行する。
続くステップＳ１０８では、道路パラメータを操舵支援ＥＣＵ４に出力してから所定のメインプログラムに復帰する。
一方、ステップＳ１０９では、車両挙動の特徴に基づいて、候補点の検出結果に連続性があるか否かを判断する。ここで、候補点の検出結果に連続性がなければ前記ステップＳ１０７に移行する。一方、候補点の検出結果に連続性があればステップＳ１１０に移行する。
【００２２】
具体的には、自車レーンに対する自車両の横位置（例えば車線中央位置に対する横位置）を算出し、今回値と前回値との偏差から道路パラメータである横変位量Ａを減算した値が、予め定められた閾値ｔｈ５よりも大きいときに、候補点の検出結果に連続性はないと判断する。
ステップＳ１１０では、座標位置の特徴に基づいて、候補点の検出結果に連続性があるか否かを判断する。ここで、候補点の検出結果に連続性がなければ前記ステップＳ１０７に移行する。一方、候補点の検出結果に連続性があればステップＳ１１１に移行する。
【００２３】
具体的には、下記１、２の条件のうち、何れか一つでも成立すれば、候補点の検出結果に連続性はないと判断する。
（条件１）画像上の検出領域で最遠方地点にある候補点の座標位置において、前回値を自車両のヨー角φに応じて補正することで今回値を推定し、前回値とヨー角φから推定した今回値と実際に検出した今回値との差分が予め定められた閾値ｔｈ６より大きい場合。前回値の補正量は、下記（２）式に従って算出する。ここで、ｆはカメラ透視変換定数である。この処理は、左右のレーンマーカごとに個別に処理する。
補正量＝ｆ×tanφ                            ………（２）
【００２４】
（条件２）画像上の検出領域で最近傍地点にある候補点の座標位置において、前回値を自車両の横速度Ｖｘに応じて補正することで今回値を推定し、前回値と横速度Ｖｘから推定した前回値と実際に検出した今回値との差分が予め定められた閾値ｔｈ７より大きい場合。前回値の補正量は、下記（３）式に従って算出する。ここで、ｆはカメラ透視変換定数であり、Ｚはカメラと最近傍地点との距離である。この処理は、左右のレーンマーカごとに個別に処理する。
補正量＝（ｆ×Ｖｘ）／Ｚ                     ………（３）
ステップＳ１１１では、今回の検出結果を採用して道路パラメータの更新（パラメータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｈの更新）を実行してから前記ステップＳ１０７に移行する。
【００２５】
《作用》
前方カメラ２で自車進路を撮像すると（ステップＳ１０１）、車線認識ＥＣＵ３は、前方カメラ２で撮像した画像に基づいてレーンマーカの候補点を検出し（ステップＳ１０２）、候補点に基づいて道路モデルを演算することで、走行車線を認識する（ステップＳ１０３）。
レーンキープシステムにおいては、走行車線の高い認識精度が求められる。しかしながら、レーンマーカがかすれていたり、路面にタイヤ痕が付着していたりすることもあり、認識結果が常に正確であるとは限らないので、その認識結果を取扱う制御系の信頼性が懸念される。
そこで、先ずレーンマーカの候補点が、明らかに誤検出であるか否かを判断する（ステップＳ１０４）。
【００２６】
先ず、レーンマーカの線種が破線であり、候補点の画像上での移動速度が、自車速に対応する速度と異なるときには、図４に示すように、例えば先行車両などに属するエッジ点を誤検出していることが明らかであると判断する。
また、片側のレーンマーカに属する候補点のうち、隣接する候補点の濃度が閾値ｔｈ１よりも大きいときには、図５に示すように、例えば道路補修痕などに属するエッジ点を誤検出していることが明らかであると判断する。
【００２７】
さらに、遠方における左右両側の候補点間距離Ｄｆと、近傍における左右両側の候補点間距離Ｄｎとを算出し、Ｄｎに対するＤｆの比率が閾値ｔｈ２よりも小さいときに、図６に示すように、例えば割込み車両などに属するエッジ点を誤検出していることが明らかであると判断する。
上記の何れかの条件が成立し、候補点の誤検出が明らかであれば（ステップＳ１０４の判定が“Yes”）、道路モデルの全てを初期化するリセット処理を行う（ステップＳ１０５）。このように、道路モデルを全て初期化し、車線認識を初めからやり直すことにより、走行車線の認識結果を取扱うレーンキープシステムに、誤検出の影響が及ぶことを未然に防ぐことができる。
【００２８】
一方、候補点の誤検出が不明であれば（ステップＳ１０４の判定が“No”）、候補点の検出結果に連続性があるか否かを判断する。
先ず、道路構造の特徴に基づいて、候補点の検出結果に連続性があるか否かを判断する（ステップＳ１０６）。
先ず、左右のレーンマーカの平行度合を算出し、この平行度合が閾値ｔｈ３より低いときに、候補点の検出結果に連続性がないと判断する。
また、自車レーンの車線幅を算出し、この車線幅の前回値と今回値との差分が閾値ｔｈ４より大きいときにも、候補点の検出結果に連続性がないと判断する。
【００２９】
上記の何れかの条件が成立し、候補点の検出結果に連続性がないと判断したら（ステップＳ１０６の判定が“Yes”）、一時的に外乱の影響を受けている可能性があるので、道路パラメータの今回値を削除し、前回値を保持するロスト処理を行う（ステップＳ１０７）。このように、道路モデルを初期化するのではなく、道路モデルの更新を中止する、つまり一時的に外乱の影響を受けたと考えられる道路パラメータの今回値だけを削除し、前回値を保持するだけで、走行車線の認識結果を取扱うレーンキープシステムに、誤検出の影響が及ぶことを未然に防ぐことができる。
【００３０】
一方、道路構造の特徴に関しては、候補点の検出結果に連続性があると判断したら、今度は、車両挙動に基づいて、候補点の検出結果に連続性があるか否かを判断する（ステップＳ１０９）。
ここでは、自車レーンに対する横位置を算出し、横位置の今回値と前回値との差分が閾値ｔｈ５よりも大きいときに、候補点の検出結果に連続性がないと判断する。この条件が成立し、候補点の検出結果に連続性がないと判断したら（ステップＳ１０９の判定が“Yes”）、一時的に外乱の影響を受けている可能性があるので、道路パラメータの今回値を削除し、前回値を保持するロスト処理を行う（ステップＳ１０７）。このように、道路モデルを初期化するのではなく、道路モデルの更新を中止する、つまり一時的に外乱の影響を受けたと考えられる道路パラメータの今回値だけを削除し、前回値を保持するだけで、走行車線の認識結果を取扱うレーンキープシステムに、誤検出の影響が及ぶことを未然に防ぐことができる。
【００３１】
また、多重線区間を走行している場合や、左右のレーンマーカの近傍に紛らわしいエッジ点があった場合には、ステップＳ１０６で判断した道路構造の特徴条件を満たしたまま検出結果が横にスライドしてしまうことも考えられるが、ステップＳ１０９の処理により、このような誤検出を防止することができる。
一方、車両挙動の特徴に関しては、候補点の検出結果に連続性があると判断したら、今度は、検出座標の特徴に基づいて、候補点の検出結果に連続性があるか否かを判断する（ステップＳ１１０）。
【００３２】
先ず、最遠方の座標位置において、前回値をヨー角φに応じて補正した値（推定した今回値）と、実際に検出した今回値との差分が閾値ｔｈ６より大きいときに、候補点の検出結果に連続性がないと判断する。ここで、ヨー角φに応じて補正しているのは、遠方になるほど、車両の（前方カメラ２の）の横変位よりもヨー角変化に応じて、座標位置が大きく変化するからである。
【００３３】
また、最近傍の座標位置において、前回値を横速度Ｖｘに応じて補正した値（推定した今回値）と、実際に検出した今回値との差分が閾値ｔｈ７より大きいときに、候補点の検出結果に連続性がないと判断する。ここで、横速度Ｖｘに応じて補正しているのは、近傍になるほど、車両の（前方カメラ２の）のヨー角変化よりも横変位に応じて、座標位置が大きく変化するからである。
【００３４】
上記の何れかの条件が成立し、候補点の検出結果に連続性がないと判断したら（ステップＳ１１０の判定が“Yes”）、一時的に外乱の影響を受けている可能性があるので、道路パラメータの今回値を削除し、前回値を保持するロスト処理を行う（ステップＳ１０７）。このように、道路モデルを初期化するのではなく、道路モデルの更新を中止する、つまり一時的に外乱の影響を受けたと考えられる道路パラメータの今回値だけを削除し、前回値を保持するだけで、走行車線の認識結果を取扱うレーンキープシステムに、誤検出の影響が及ぶことを未然に防ぐことができる。
一方、検出座標の特徴に関しても、候補点の検出結果に連続性があると判断したら（ステップＳ１１０の判定が“No”）、道路パラメータの今回値を採用する（ステップＳ１１１）。
【００３５】
以上のように、候補点の誤検出が明らかなときと、候補点の誤検出が明らかではなくとも、候補点の検出結果に連続性がないときとを区別し、道路モデルを初期化するか、又は道路モデルの更新を中止するかを決定するので、認識結果をより適切に処理することができる。したがって、走行車線の認識結果を取扱う制御系に、誤検出の影響が及ぶことを未然に防ぐことができるので、信頼性が向上する。
【００３６】
《応用例》
なお、本実施形態では、ステップＳ１０４の条件１で、候補点の移動速度に応じて、明らかな誤検出であるか否かを判断しているが、これに限定されるものではない。例えば、候補点が一検出領域に留まっている状態で、予め定められた時間が経過したときに、明らかな誤検出であると判断してもよい。すなわち、先行車両に属するエッジ点を、レーンマーカの候補点として誤検出していると、先行車両に属するエッジ点は画像の下側へと移動するのではなく、一定時間に渡って一検出領域に留まることになるからである。
【００３７】
また、本実施形態では、左右両側のレーンマーカを検出できていることを前提にして説明しているが、左右の何れか一方のレーンマーカに属する候補点しか検出できない場合も考えられる。そこで、左右の何れか一方のレーンマーカに属する候補点しか検出できないときには、ステップＳ１０６の処理を省略し、ステップＳ１０９、Ｓ１１０の処理を実行するものとする。すなわち、ステップＳ１０６の処理は、左右両側のレーンマーカに属する候補点が検出できないと、候補点の検出結果に連続性があるか否かを判断できないからである。
【００３８】
《効果》
以上より、前方カメラ２が「撮像手段」に対応し、候補点検出部１１、及びステップＳ１０２の処理が「候補点検出手段」に対応し、道路モデル演算部１４、及びステップＳ１０３の処理が「認識手段」に対応し、ステップＳ１１１の処理が「道路モデル更新手段」に対応する。また、信頼性判断部１２、及びステップＳ１０４の処理が「誤検出判断手段」に対応し、道路パラメータ処理部１３、及びステップＳ１０５の処理が「リセット処理手段」に対応する。また、信頼性判断部１２、及びステップＳ１０６、Ｓ１０９、Ｓ１１０の処理が「連続性判断手段」に対応し、道路パラメータ処理部１３、及びステップＳ１０７の処理が「ロスト処理手段」に対応する。
【００３９】
（１）自車両の進路を撮像する撮像手段と、該撮像手段が撮像した画像、及び予め定められた道路モデルに基づいて路面に標示された通行区分線の候補点を検出する候補点検出手段と、該候補点検出手段が検出した候補点に基づいて走行車線を認識する認識手段と、該認識手段が認識した認識結果に基づいて前記道路モデルを更新する道路モデル更新手段と、前記候補点検出手段の誤検出が明らかであるか否かを判断する誤検出判断手段と、該誤検出判断手段が前記候補点検出手段の誤検出は明らかであると判断したときに、前記認識手段が認識した認識結果を削除すると共に、前記道路モデルを初期化するリセット処理を行うリセット処理手段と、前記誤検出判断手段が前記候補点検出手段の誤検出は不明であると判断したときに、当該候補点検出手段の検出結果に連続性があるか否かを判断する連続性判断手段と、該連続性判断手段が前記候補点検出手段の検出結果に連続性はないと判断したときに、前記認識手段が認識した認識結果を削除すると共に、前記道路モデル更新手段による道路モデルの更新を中止するロスト処理を行うロスト処理手段と、を備える。
【００４０】
このように、候補点の誤検出が明らかなときと、候補点の誤検出が明らかではなくとも、候補点の検出結果に連続性がないときとを区別し、道路モデルを初期化するか、又は道路モデルの更新を中止するかを決定するので、認識結果をより適切に処理することができる。したがって、走行車線の認識結果を取扱う制御系に、誤検出の影響が及ぶことを未然に防ぐことができるので、信頼性が向上する。
【００４１】
（２）前記道路モデルは、走行車線の形状、並びに走行車線に対する自車両の位置及び姿勢を表わすパラメータを用いたモデル式であり、前記道路モデル更新手段は、前記認識手段が認識した認識結果に基づいて前記パラメータを更新することにより前記道路モデルを更新し、前記リセット処理手段は、前記パラメータを初期化することによってリセット処理を行い、前記ロスト処理手段は、前記認識手段が認識した認識結果を削除すると共に、前記パラメータの更新を中止することにより前記ロスト処理を行う。 
これにより、走行車線の認識結果を取扱う制御系に、誤検出の影響が及ぶことを未然に防ぐことができるので、信頼性が向上する。
【００４２】
（３）前記モデル式は、前記（１）式であり、前記走行車線の形状、並びに走行車線に対する自車両の位置及び姿勢を表わすパラメータは、前記パラメータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｈである。 
これにより、走行車線の認識結果に基づいて道路モデルを最適な状態に更新することができる。
（４）前記誤検出判断手段は、前記認識手段で通行区分線の線種が破線となる走行車線を認識している状態で、前記候補点の画像上での移動速度が、自車速に対応する速度と異なるときに、前記候補点検出手段の誤検出は明らかであると判断する。
これにより、候補点の誤検出が明らかであるか否かを、容易に判断することができる。
【００４３】
（５）前記誤検出判断手段は、左右の何れか一方の通行区分線を構成する複数の前記候補点のうち、隣接する候補点の濃度差が、予め定められた第一の閾値よりも大きいときに、前記候補点検出手段の誤検出は明らかであると判断する。
これにより、候補点の誤検出が明らかであるか否かを、容易に判断することができる。
（６）前記誤検出判断手段は、左右両側の通行区分線を構成する複数の前記候補点のうち、予め定められた検出領域で最遠方に位置する左右両側の候補点間の距離と、当該検出領域で最近傍に位置する左右両側の候補点間の距離とを比較し、最近傍の候補点間距離に対する最遠方の候補点間距離の比率が、予め定められた第二の閾値よりも小さいときに、前記候補点検出手段の誤検出は明らかであると判断する。
これにより、候補点の誤検出が明らかであるか否かを、容易に判断することができる。
【００４４】
（７）前記連続性判断手段は、前記候補点の検出結果に基づいて、左右両側にある通行区分線の平行度合を算出し、当該平行度合が予め定められた第三の閾値よりも低いときに、前記候補点検出手段の検出結果に連続性はないと判断する。
これにより、候補点の検出結果に連続性があるか否かを、容易に判断することができる。
（８）前記連続性判断手段は、前記候補点の検出結果に基づいて、前記走行車線の車線幅を算出し、当該車線幅における前回値と今回値との差分が予め定められた第四の閾値よりも大きいときに、前記候補点検出手段の検出結果に連続性はないと判断する。
これにより、候補点の検出結果に連続性があるか否かを、容易に判断することができる。
【００４５】
（９）前記連続性判断手段は、前記候補点の検出結果に基づいて、前記走行車線に対する自車両の横位置を算出し、当該横位置における前回値と今回値との差分が予め定められた第五の閾値よりも大きいときに、前記候補点検出手段の検出結果に連続性はないと判断する。
これにより、候補点の検出結果に連続性があるか否かを、容易に判断することができる。
【００４６】
（１０）前記連続性判断手段は、前記候補点の検出結果に基づいて、予め定められた検出領域で最遠方にある前記候補点の座標位置を検出し、当該座標位置の前回値を前記走行車線に対する自車両のヨー角に応じて補正することで今回値を推定し、推定した今回値と実際に検出した今回値との差分が予め定められた第六の閾値よりも大きいときに、前記候補点検出結果に連続性はないと判断する。
これにより、候補点の検出結果に連続性があるか否かを、容易に判断することができる。
【００４７】
（１１）前記連続性判断手段は、前記候補点の検出結果に基づいて、予め定められた検出領域で最近傍にある前記候補点の座標位置を検出し、当該座標位置の前回値を自車両の横速度に応じて補正することで今回値を推定し、推定した今回値と実際に検出した今回値との差分が予め定められた第七の閾値よりも大きいときに、前記候補点検出結果に連続性はないと判断する。
これにより、候補点の検出結果に連続性があるか否かを、容易に判断することができる。
（１２）前記連続性判断手段は、左右の少なくとも一方の通行区分線を構成する前記候補点を検出しているときに、前記候補点検出結果に連続性があるか否かを判断する。
これにより、候補点の検出結果に連続性があるか否かの判断を、可及的に継続して行うことができる。
【００４８】
（１３）自車両の進路を撮像し、撮像した画像、及び予め定められた道路モデルに基づいて路面に標示された通行区分線の候補点を検出し、検出した候補点に基づいて走行車線を認識し、認識した認識結果に基づいて前記道路モデルを更新するものであって、前記候補点の誤検出であることが明らかであれば、前記走行車線の認識結果を削除すると共に、前記道路モデルを初期化し、前記候補点の誤検出であることが不明であれば、前記候補点の検出結果に連続性があるか否かを判断し、連続性がないと判断したら、前記走行車線の認識結果を削除すると共に、前記道路モデルの更新を中止する。
【００４９】
このように、候補点の誤検出が明らかなときと、候補点の誤検出が明らかではなくとも、候補点の検出結果に連続性がないときとを区別し、道路モデルを初期化するか、又は道路モデルの更新を中止するかを決定するので、認識結果をより適切に処理することができる。したがって、走行車線の認識結果を取扱う制御系に、誤検出の影響が及ぶことを未然に防ぐことができるので、信頼性が向上する。
【００５０】
《第二実施形態》
《構成》
本実施形態は、ロスト処理の継続を制限するものである。
前記ステップＳ１０７の前に、新たなステップＳ２０１を追加したことを除いては、前述した第一実施形態と同様の処理を実行する。
図７は、第二実施形態の車線検出処理を示すフローチャートである。
ステップＳ２０１では、ロスト処理の実施回数が予め定められた回数未満であるか否かを判定する。ロスト処理の実施回数が予め定められた回数未満であれば、前記ステップＳ１０７に移行する。一方、ロスト処理の実施回数が予め定められた回数に達していれば、前記ステップＳ１０５に移行する。
【００５１】
《作用》
路面の状態が悪いなどして、候補点の検出結果が連続性を失い続ける可能性もあり、この場合には、道路パラメータの前回値を保持し続けることの方が不適切である。
そこで、本実施形態では、ロスト処理の実施回数が予め定められた回数に達したときには（ステップＳ２０１の処理が“No”）、ロスト処理の代わりにリセット処理を実行し（ステップＳ１０５）、一旦、道路パラメータを全て初期化し、車線認識を初めからやり直す。これにより、走行車線の認識結果を取扱うレーンキープシステムに、誤検出の影響が及ぶことを未然に防ぐことができる。
【００５２】
《効果》
ここでは、ステップＳ２０１の処理が「リセット処理手段」に含まれる。
（１）前記リセット処理手段は、前記ロスト処理手段でロスト処理を行う回数が予め定められた回数に達したときに、前記リセット処理を行う。
これにより、走行車線の認識結果を取扱う制御系に、誤検出の影響が及ぶことを未然に防ぐことができる。
【符号の説明】
【００５３】
１  レーン認識装置
２  前方カメラ
３  車線検出ＥＣＵ
１１  候補点検出部
１２  信頼性判断部
１３  道路パラメータ処理部
１４  道路モデル演算部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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