(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に備えられ車両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出装置であって、
車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
走行路の続いている方向を検出する走行路検出手段と、
前記撮像手段の撮像画像から所定濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段と、
走行路の続いている方向を探索し所定濃度の領域を抽出し、トンネルの入口あるいは出口を示す注目領域とする注目領域抽出手段と、
該注目領域の画像位置を算出する注目領域演算手段と、
前記注目領域の画像位置変化で算出された距離変化と車両の移動量が一致し、かつ注目領域の見掛けの高さが所定値を越えた場合、前記注目領域をトンネルの入口あるいは出口と判定するトンネル検出手段とを有することを特徴とするトンネル検出装置。
【請求項２】
車両に備えられ車両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出装置であって、
車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
走行路の続いている方向を検出する走行路検出手段と、
前記撮像手段の撮像画像から低濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段と、走行路の続いている方向を探索し前記低濃度の領域を抽出し、トンネルの入口を示す注目領域とする注目領域抽出手段と、
該注目領域の画像位置を算出する注目領域演算手段と、
前記注目領域の画像位置変化で算出された距離変化と車両の移動量が一致し、かつ見掛けの高さが所定値を越えた場合、前記注目領域をトンネルの入口と判定するトンネル入口検出手段とを有することを特徴とするトンネル検出装置。
【請求項３】
車両に備えられ車両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出装置であって、
車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
走行路の続いている方向を検出する走行路検出手段と、
前記撮像手段の撮像画像から高濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段と、走行路の続いている方向を探索し前記高濃度の領域を抽出し、トンネルの出口を示す注目領域とする注目領域抽出手段と、
該注目領域の画像位置を算出する注目領域演算手段と、
前記注目領域の画像位置変化で算出された距離変化と車両の移動量が一致し、かつ注目領域の見掛けの高さが所定値を越えた場合、前記注目領域をトンネルの出口と判定するトンネル出口検出手段とを有することを特徴とするトンネル検出装置。
【請求項４】
車両に備えられ車両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出装置であって、
車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段の撮像画像から所定濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段と、
該設定濃度領域検出手段で検出された領域の画像上での面積を算出する面積演算手段と、
前記車両の移動によって該面積演算手段の算出値が増加し、その面積の算出値が設定値以上になったことからトンネルの出口を判定するトンネル出口検出手段とを有することを特徴とするトンネル検出装置。
【請求項５】
前記走行路検出手段は、前記撮像画像を画像処理して白線を検出し、関数近似によって走行路の続いている方向を検出することを特徴とする請求項１、２、３または４記載のトンネル検出装置。
【請求項６】
前記トンネル検出装置に、前記トンネル入口検出手段がトンネルの入口を判定した場合に、車両をトンネルでの走行に適する状態に制御するトンネル走行制御手段を接続したことを特徴とする請求項２記載の車両制御装置。
【請求項７】
前記トンネル検出装置に、前記トンネル出口検出手段がトンネルの出口を判定した場合に、車両をトンネル走行状態から通常状態に戻す制御を行なうトンネル走行解除手段を接続したことを特徴とする請求項３または４記載の車両制御装置。
【請求項８】
前記トンネル走行制御手段は、エアコンの空気循環経路、エンジンブレーキの効き、スロットルゲイン、ワイパー、前照灯、窓、サンルーフまたは撮像手段を制御対象とし、エアコンの空気循環経路を内気循環に切り替え、エンジンブレーキ力を増加させ、スロットルゲインを小さくさせ、ワイパーの作動間隔を長くさせ、前照灯を点灯させ、窓、サンルーフを閉めさせまたは撮像手段の露出量を増加させる制御を行なうことを特徴とする請求項６記載の車両制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、走行路上のトンネルを画像処理によって検出するトンネル検出装置及びそれを用いた車両制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、トンネル検出装置及びそれを用いた車両制御装置としては例えば特開平４−１２７２８０号公報に開示されているものがある。ここでは一次元ラインセンサが用いられて、前方道路を観測する。一次元ラインセンサの出力から設定濃度以下の黒領域を検出し、長さについての判断を行なってトンネルを検出するようになっている。
また、特開昭６０−２４０５４５号公報では、二次元画像センサが用いられて、前方道路を観測する。道路画像を画像処理して設定濃度以下の黒領域を検出し、黒領域はトンネルの入口であるかどうかを基準パターンと比較して判断し、トンネルを検出するようになっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、トンネルの幅あるいはトンネルの形状は色々であるが、走行路上に限定すれば、幅も走行路に相当する大きさとなり、形状も走行路の幅をカバーするものとなる。そこでこれらを認識するためには、上記従来のパターンに基づいた検出は、トンネルが完全な形で観測される必要がある。したがって走行路での観測では先行車の存在によって視界が遮られトンネルが完全な形で観測できない場合、トンネルが検出できなくなる問題がある。
【０００４】
また、トンネルが短く、出口以降の風景がトンネルの入口で見えた場合、黒領域の幅寸法や形状が通常のと異なり、パターンによる検出ができなくなる問題点があった。
本発明は、上記のような問題点に鑑み、完全な形のトンネル画像を必要とせず、先行車に追従しても車両からトンネルを検出できるトンネル検出装置及びそれを用いた車両制御装置を提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
このため、請求項１記載の発明は、車両に備えられ車両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出装置であって、
車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
走行路の続いている方向を検出する走行路検出手段と、
前記撮像手段の撮像画像から所定濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段と、
走行路の続いている方向を探索し所定濃度の領域を抽出し、トンネルの入口あるいは出口を示す注目領域とする注目領域抽出手段と、
該注目領域の画像位置を算出する注目領域演算手段と、
前記注目領域の画像位置変化で算出された距離変化と車両の移動量が一致し、かつ注目領域の見掛けの高さが所定値を越えた場合、前記注目領域をトンネルの入口あるいは出口と判定するトンネル検出手段とを有するものとした。
【０００６】
請求項２記載の発明は、車両に備えられ車両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出装置であって、
車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
走行路の続いている方向を検出する走行路検出手段と、
前記撮像手段の撮像画像から低濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段と、走行路の続いている方向を探索し前記低濃度の領域を抽出し、トンネルの入口を示す注目領域とする注目領域抽出手段と、
該注目領域の画像位置を算出する注目領域演算手段と、
前記注目領域の画像位置変化で算出された距離変化と車両の移動量が一致し、かつ見掛けの高さが所定値を越えた場合、前記注目領域をトンネルの入口と判定するトンネル入口検出手段とを有するものとした。
【０００７】
請求項３記載の発明は、車両に備えられ車両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出装置であって、
車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
走行路の続いている方向を検出する走行路検出手段と、
前記撮像手段の撮像画像から高濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段と、走行路の続いている方向を探索し前記高濃度の領域を抽出し、トンネルの出口を示す注目領域とする注目領域抽出手段と、
該注目領域の画像位置を算出する注目領域演算手段と、
前記注目領域の画像位置変化で算出された距離変化と車両の移動量が一致し、かつ注目領域の見掛けの高さが所定値を越えた場合、前記注目領域をトンネルの出口と判定するトンネル出口検出手段とを有するものとした。
【０００８】
請求項４記載の発明は、車両に備えられ車両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出装置であって、
車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段の撮像画像から所定濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段と、
該設定濃度領域検出手段で検出された領域の画像上での面積を算出する面積演算手段と、
前記車両の移動によって該面積演算手段の算出値が増加し、その面積の算出値が設定値以上になったことからトンネルの出口を判定するトンネル出口検出手段とを有するものとした。
【０００９】
前記走行路検出手段は、前記撮像画像を画像処理して白線を検出し、関数近似によって走行路の続いている方向を検出することができる。
【００１０】
請求項６記載の発明は、前記トンネル検出装置に、前記トンネル入口検出手段がトンネルの入口を判定した場合に、車両をトンネルでの走行に適する状態に制御するトンネル走行制御手段を接続したものとした。
【００１１】
請求項７記載の発明は、前記トンネル検出装置に、前記トンネル出口検出手段がトンネルの出口を判定した場合に、車両をトンネル走行状態から通常状態に戻す制御を行なうトンネル走行解除手段を接続したものとした。
【００１２】
【作用】
請求項１記載の発明では、撮像手段によって撮像された前方道路画像から、設定濃度領域検出手段が所定濃度の領域を検出する。トンネルは周囲環境と異なる照明条件で撮像されるので、トンネルの入口あるいは出口は画像上では異なる濃度となって現われる。したがってそれらを所定濃度として検出することによって、トンネルの存在を示す入口あるいは出口領域が検出されることになる。
【００１３】
トンネルの入口または出口は車両の走行路上に存在するから、走行路検出手段は走行路の続いている方向を検出し、注目領域抽出手段は走行路の続いている方向を探索し所定濃度領域を抽出することによって、同濃度の他の領域が排除され、トンネルの入口あるいは出口を示す注目領域のみが抽出されることになる。
【００１４】
トンネル検出手段は車両の移動量と注目領域の画像上の位置から算出された距離変化量とを照合することによって注目領域がトンネルなどの固定物であるか否かの判断ができ、注目領域がトンネルの入口あるいは出口となれば、見掛けの高さもトンネルの高さとなる。したがって、所定値による判断で抽出された注目領域をトンネルの入口あるいは出口と判断することできる。これによってトンネルが検出される。このように、トンネルの高さと距離を示すデータさえ得られれば、完全な形のトンネル画像を必要とせず、先行車に視界を遮られても走行路上からのトンネル検出ができる。
【００１５】
請求項２記載の発明では、検出領域を低濃度領域とし、トンネルの入口を注目領域として検出するから、昼間でのトンネル検出に適する。
【００１６】
請求項３記載の発明では、検出領域を高濃度領域とし、トンネルの出口を注目領域として検出するから、昼間でのトンネル検出に適している。
【００１７】
請求項４記載の発明では、撮像手段によって撮像されたトンネル画像から、設定濃度領域検出手段は所定濃度の領域を検出する。トンネル内、外の照明が異なるため、トンネルの出口画像が周囲と違った濃度で撮像されることになる。車両の走行にしたがって、トンネルの出口が次第に大きく撮像されるため、トンネル検出手段は検出された所定濃度の領域の面積の増大でトンネルの出口を検出できる。これによってトンネルが検出される。このように所定濃度の領域の検出と面積の算出のみでトンネルを検出できる。
【００１８】
走行路検出手段が、撮像画像を画像処理して白線を検出し、関数近似によって走行路の続いている方向を検出すると、トンネルの存在する場所が正確に特定でき、トンネル検出の信頼性が向上する。
【００１９】
請求項６記載の発明では、トンネルの入口を検出した場合、トンネル走行制御手段は車両をトンネルでの走行に適する状態に制御するから、トンネル内での走行に備える車両操作が自動的に行なわれ、運転負担が軽減されるとともに、安全走行が図られる。
【００２０】
請求項７記載の発明では、トンネルの出口を検出した場合、トンネル走行制御手段は車両をトンネル外での走行に適する状態に制御するから、車両をトンネル内での走行に設定された機能を自動的に解除することが可能となり、解除するための操作を省くことができ、請求項６と合わせればトンネルを意識することなく車両運転ができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を実施例により説明する。
図ｌは第１の実施例の構成を示すブロック図である。撮像手段としてのカメラ１は車両に前方に向けてやや下向きに装着され、走行路を含めて車両の走行方向を撮像できるようになっている。カメラ１には画像データを記憶する画像メモリが設けられており、画像データがここで記憶され、新しい画像データの入力によってデータが更新される。
【００２２】
カメラ１には白線検出部２と低濃度領域検出部４が接続されている。
白線検出部２では、自車走行路を検出するため画像の左右にある白線を画像処理で検出し関数近似によって認識する。画像処理で検出された白線の最遠点は関数近似式で正規化され、関数近似式とともにメモリに記憶される。
【００２３】
低濃度領域検出部４では、画像データを所定のしきい値で２値化処理をして、２値化画像を作る。２値画像からしきい値以下の低濃度画素を抽出し、連続性判断により複数の領域に分類する。分類された各領域の位置データをメモリに記憶させる。トンネルは昼間では周囲環境より暗いため入口領域は低濃度で撮像され、メモリに記憶されることになる。
【００２４】
白線検出部２での検出結果と低濃度領域検出部４で抽出した領域の位置データを入力する注目領域抽出部３では、白線の最遠点位置から関数近似によって表示される白線に沿って遠方方向に低濃度領域の探索を行なう。これによって、走行路外の低濃度領域が排除され、トンネルの入口を示す注目領域が抽出されることになる。そして注目領域がトンネルの入口である否かを確かめるため、低濃度領域の最上点を探索することによって抽出する。この最上点を抽出することによって、トンネルの高さを算出でき、トンネルが先行車と重なっても高さによってトンネルを判定することができる。
【００２５】
注目領域演算部５は注目領域の位置データをもとにカメラ１の撮像条件即ちカメラの焦点距離、撮像角度、カメラの取り付け高さなどにより注目領域の見かけの高さと車両までの距離を算出する。
トンネル検出部６は車速センサ７によって得られた車両の走行速度と画像の更新周期時間で車両の移動距離を算出する。その移動距離と低濃度の領域の位置変化によって算出された距離変化が一致すれば注目領域がトンネルの入口であると判定し、見掛けの高さによる確認を経てトンネルを検出する。ここでトンネルを検出した場合、フラグを立ててトンネルが検出されたことを示す。
【００２６】
トンネル検出部６に制御部８が接続されている。制御部８はフラグが立てられたことによりトンネルでの走行に備え前照灯を点灯、エアコンの空気取り入れ状態をチェックし、外気を取り入れているのであれば、内気循環に切り替える制御を行なう。また、車両に応じて例えばエンジンブレーキの効き方、スロットルのゲイン、ワイパーの作動間隔、サンルーフの閉などの制御を行なって、車両をトンネルでの走行に適する状態に制御する。また自動露出機能のないカメラについてはトンネル内での撮像に適する露光量に調整する。
【００２７】
次に図２のフローチャートにしたがって上記構成の処理の流れを説明する。
まずステップ１０１において、カメラ１により前方道路が撮像され、撮像された画像データは画像メモリに記憶される。これによって例えば図３に示すような原画像が得られる。図３の画像には白線１１、１２が先方へ続いている走行路上にトンネル１３が映され、そしてトンネルの一部が先行車１４によって見えなくなっている。
【００２８】
ステップ１０２では、白線検出部２が画像メモリから画像データを入力し、画像処理して走行路の左右にある白線を検出し、関数近似によって認識する。そして画像処理で検出された最遠点の白線位置を関数近似式によって正規化させて、関数近似式とともにメモリに記憶される。これによって図３の原画像では図４に示すように白線が関数近似式で示される曲線２１と２２で表示される。ａ点、ｂ点は正規化された左右白線の最遠点である。白線検出の内容は後述する。
【００２９】
ステップ１０３では、低濃度領域検出部４で原画像を所定のしきい値で処理し、しきい値以下を濃度値ｌ、それ以外を濃度値Ｏの２値画像を作成する。これによって図３の画像からは図５に示すように暗いトンネル部分が低濃度領域１３が濃度値１で示される２値化画像が作られる。この画像ではトンネルの一部が先行車によって欠けている。
【００３０】
ステップ１０４において、注目領域抽出部３は図５に示すようなトンネルの入口を示す低濃度領域を抽出するため最遠点位置から左右白線の延びる方向に沿って低濃度領域を探索し、見掛けの高さを演算するための最上点位置を抽出する。図６はその処理の様子を示す。すなわちまず最遠点ａから、白線の関数近似式が示す方向に低濃度領域を探索する。
【００３１】
低濃度領域（画素濃度１）が検出された場含、その座標を起点座標とし、濃度値を２と書き直す。起点座標から、Ｘ座標を正、負の両方向に探索し、隣接した低濃度領域（画素濃度ｌ）がある場含には、その濃度値を２と書き直す。次にＹ座標を１足して、画像上方（遠方方向）に濃度値２の画素に隣接した低濃度領域（画素濃度ｌ）を探索する。上記条件を満足する画素が見つかったなら、濃度値を２に書き直す。この処理を低濃度の画素が検出できなくなるまで、繰り返す。上記条件を満足した画素が検出できなくなったらＹ座標に１を減らして、左白線（曲線２１）に繋がった低濃度領域の上限値とする。
【００３２】
次に、右白線について、上記処理と同様の操作で、最遠点ｂから右白線（曲線２２）に繋がった領域を探索し、低濃度領域を検出したら、濃度値を３と書き直す。探索中に濃度値２の画素が検出された場合、左右白線が同一の低濃度領域に繋がっているとして左白線領域上限値をその低濃度領域の最上点として記憶する。これによって図６ではｃ点が検出されることになる。
【００３３】
ステップ１０５では、注目領域演算部５において、上記白線上から抽出された低濃度領域をトンネルの入口を示す注目領域として車両までの距離Ｄと見かけの高さＨを算出する。注目領域の起点座標は領域の最下部にあり、カメラの取り付け位置、角度、及びレンズ系のパラメータから、車両までの前方距離が算出される。ここではまず予めカメラの撮像条件によって前方距離とＹ座標の換算式を求めておき、前方距離は起点座標を換算式に代入することによって算出される。
【００３４】
高さＨは単眼カメラでは直接検出できないが、トンネルの入口の特徴から起点座標位置に垂直に注目領域が立っていると仮定することができる。したがってカメラの取り付け位置、角度、及びレンズ系のパラメ一夕から、前方距離を求めるのと同様に予め変換式を求め、起点座標と最上点座標を変換式に代入することによって注目領域の見掛けの高さを算出する。
【００３５】
図７は前方距離と画像上の位置の換算式を求める説明図である。（ａ）は垂直方向、（ｂ）は水平方向に投影された撮像空間と平面画像の幾何関係のそれぞれを示している。ここではカメラは焦点距離ｆを有するレンズと焦点距離ｆに配置された撮像用ＣＣＤを有する。カメラは水平に対しθ角に下向きに撮像するように車両に取り付けられている。カメラの取り付け高さはｈとなっている。
ＣＣＤはＸ方向にＩＸ画素、Ｙ方向にＩＹ画素で構成されている。ＣＣＤの画面サイズはＸ方向ＣＨ（ｍｍ）、ｙ方向ＣＷ（ｍｍ）である。
【００３６】
まず（ａ）において、カメラの撮像方向となす角ｄθについて、式（１）が成り立つ。
ｄθ＝ａｔａｎ〔（ＣＨ／ＩＹ）・（ｄｙ／ｆ）〕                            （１）
但し、ｄｙは画面中心に対してＹ軸方向の画像位置である。
ｄθと前方距離Ｄの関係は式（２）で示される。
Ｄ＝ｈ／ｔａｎ（θ−ｄθ）                                                                  （２）
ＣＨ、ＩＹ、ｆ、ｈ、θが既知であり、
式（１）と式（２）で画素位置と前方距離の変換式が得られる。
これによって、低濃度領域の起点のＹ座標を式（１）に代入すれば前方距離Ｄを算出できる。
【００３７】
Ｘ方向の画素位置ｄｘは前方距離の算出に参加しないが、その大きさによって所定距離先の物体の幅を算出できるため、次の実施例で面積の大きさを判断するしきいを決定するのに有用である。
要領は上記と同じで、図７の（ｂ）において、前方距離を示す方向となす角ｄφについて、式（３）が成り立つ。
ｄφ＝ａｔａｎ〔（ＣＷ／ＩＸ）・（ｄｘ／Ｆ）〕                            （３）
但し、Ｆは
Ｆ＝［〔（ＣＨ／ＩＹ）・ｄｙ〕２＋ｆ２］１／２である。
画素位置ｄｘに相当する幅Ｅは式（４）で示される。
Ｅ＝（ｈ２＋Ｄ２）１／２・ｔａｎ（ｄφ）                                      （４）
これによって画像位置ｄｘ、ｄｙで前方距離Ｄおよび横幅が求められ、面積を算出することができる。
Ｙ軸方向の距離と見掛けの高さＨの変換式も上記同様に（ａ）から算出することができる。
【００３８】
ステップ１０６では、車速センサ７で自車両の走行速度を計測する。
ステップ１０７では、トンネル検出部６は画像の更新周期にかかる時間と車両の走行速度を用いて、その間、車両がどれだけ移動したかを推定し、推定された移動量を△Ｌとする。
【００３９】
ステップ１０８において、車両の移動量と注目領域の距離変化量を照合し、一致した場合、注目領域の見掛け高さＨを所定のしきい値と比較したうえでトンネルの検出を行なう。その内容は後で詳細に説明する。
ステップ１０９でトンネルが検出できたかどうかをチェックし、検出できなかった場合ステップ１０１に戻り、検出できた場合フラグを立ててステップ１１０へ進む。
ステップ１１０では、制御部８はフラグが立てられたことによって、トンネルでの走行に備え、例えばエアコンの空気循環経路を内気循環に切り替える制御を行なう。
【００４０】
図８はステップ１０８におけるトンネル検出の詳細を示すフローチャートである。
まず、ステップ２０１で車両の移動量ΔＬをしきい値ｔｈ１と比較して移動量の大きさを判定し、ｔｈ１より大きく移動した場含、抽出された注目領域について見掛けの高さＨ、車両までの距離Ｄの評価を行うようステップ２０２へ進む。ステップ２０２では、注目領域の見掛けの高さＨをしきい値ｔｈ２と比較して大きさについての判定を行なう。ｔｈ２より大きい場合、次の判断を行なうようにステップ２０３へ進む。
【００４１】
ステップ２０３においては、距離Ｄと前回算出された距離との差を演算し距離変化量ΔＤを求めて、車両の移動量ΔＬと比較する。値がほぼ同じ場合、ステップ２０５へ進む。
【００４２】
ステップ２０５では、上記判断の結果、画像が変わっても同じ結果が連続して３回（ｔｈ３）続いたかのチェックを行なう。同じ結果が３回となれば、ステップ２０７で注目領域がトンネルの入口であるものと判断する。
ステップ２０５のチェック条件が満たされなければステップ２０８でトンネルないと判断する。
ステップ２０６は測定の回数をカウントする処理で、ステップ２０４はカウントをクリアする処理である。
【００４３】
次に、ステップ１０２における白線検出の詳細を図９のフローチャートにしたがって説明する。
まず、ステップ３００において、カメラ１から画像データを入力する。
ステップ３０１において、画像全体に縦エッジ成分を抽出するＳＯＢＥＬ演算子をかけて、例えば図１０のような縦エッジ画像が作成される。この画像では白線の縁が表示されている。そして左から右へ濃度の変化にしたがって正エッジ、負エッジ、正エッジ、負エッジとエッジ特性が変化する。負エッジと正エッジで１本の白線が検出される。
【００４４】
ステップ３０２において、ウインドウ位置情報を取り込む。初期では例えば真直ぐな道路を想定して車線中央を直進している状態に相当するウインドウ位置をデータとしてメモリに記憶しておいてもよい。２回目からは前画面の処理結果に基づいて演算されたウインドウ位置情報でウインドウを設定する。この位置情報は図１１に示すように前回で検出された白線位置Ｗｐと近似によって認識された白線の傾きγで構成される。ウインドウＷはＷｐを中心とし幅Ｗｌの上辺と所定高さｓの台形ウインドウとする。ウインドウの両側は上辺からＹ軸に対し外側に向けてそれぞれγ＋α、γ−α角となっている。αはカメラの取り付け状態に合わせて予め設定された固定値である。ウインドウは小区間であり、異なる形状をとる白線もここで直線と見ることができる。
【００４５】
ステップ３０３での直線検出は図１２のフローチャートにより説明する。
まず、ステップ４０２では、ウインドウＷを探索しエッジ点を集計して直線を決定する。これには図１３に示すように、直線先端初期位置Ｔ（ｘｔ、ｙｔ）をウインドウ位置Ｗｐ（ｘｗｐ、ｙｗｐ）と上辺幅Ｗｌから算出する。ｙｗｐはウインドウＷの位置を示す設定値である。
先端初期位置Ｔ（ｘｔ，ｙｔ）は
ｘｔ＝ｘｗｐ＋Ｗｌ／２
ｙｔ＝ｙｗｐ
である。
【００４６】
ステップ４０３では、ウインドウ高さｓから直線後端初期位置Ｅ（ｘｅ，ｙｅ）を算出する。
ｘｅ＝ｘｔ‐ｓ・ｔａｎ（γ‐α）
ｙｅ＝ｙｔ‐ｓ
【００４７】
ステップ４０４においては、Ｔ（ｘｔ，ｙｔ）とＥ（ｘｅ，ｙｅ）を通る直線ｆを算出する。直線ｆは
ｙ‐ｙｅ＝（ｙｔ‐ｙｅ）／（ｘｔ‐ｘｅ）・（ｘ‐ｘｅ）
となる。
【００４８】
ステップ４０５において、直線ｆが通るエッジ画像上のエッジ点の個数を計測する。この時、正エッジ、負エッジの両エッジの個数を別個に計測する。先端位置ｘｔと後端位置ｘｅとともに計測された正負エッジの個数をメモリに記憶しておく。
ステップ４０６において、直線後端Ｅのｘ座標を移動し、
ｘｅ＝ｘｅ‐１とする。
ステップ４０７において、ｘｅがｘｔ‐ｓ・ｔａｎ（γ＋α）より大きいかどうかの判断によって後端がウインドウＷを走査したかの判断を行なう。ウインドウを走査していない場合、ステップ４０４に戻り、ウインドウを走査した場合には、ステップ４０８へ進む。
【００４９】
ステップ４０８では、直線先端Ｔのｘ座標ｘｔにｘｔ‐１を代入し先端位置を移動する。
ステップ４０９において、直線先端のｘｔがｘｗｐ‐Ｗｌ／２以下かどうかの判断を行ない、先端がウインドウを走査したかの判断を行なう。走査していない場合にはステップ４０４に戻り、上記処理を続ける。ウインドウを走査した場合にはステップ４１０へ進む。
【００５０】
ステップ４１０では、記憶してある先端位置と正エッジの個数の中から最大の正エッジ数の先端位置と後端位置を抽出する。
ステップ４１１において、抽出された正エッジ数をしきい値と比較し、それ以上の場合ステップ４１２へ進み、しきい値以下の場合には検出を終了してステップ３０４へ進む。
ステップ４１２では、抽出された先端位置と後端位置を直線で結び正エッジの近似線を決定する。
【００５１】
ステップ４１３では、負エッジの個数の中から最大の負エッジ数の先端位置と後端位置を抽出する。
ステップ４１４で、負エッジの個数を予め設定してあるしきい値と比較し、それ以上の場合ステップ４１５へ進み、しきい値以下の場合には検出を終了してステップ３０４へ進む。
ステップ４１５では、抽出された先端位置と後端位置を直線で結び負エッジの近似線を決定する。
【００５２】
この後図９のフローチャートに戻り、ステップ３０４で図１４に示すようにウインドウＷから正負エッジの近似線３１、３２が検出できたどうかをチェックして白線の存在を判断する。白線がある場合ステップ３０５へ進み、ない場合白線が検出できなかったとしてリターンされる。
【００５３】
ステップ３０５において、正負エッジの近似線の間を通る白線の近似線を算出する。白線は直線となるが、それを決定するパラメータとしては位置を決定するＷｐと傾きを決定するγが含まれる。Ｗｐの（ｘｗｐ，ｙｗｐ）のｘ座標ｘｗｐは（ｘｔ＋ｘｅ）／２により算出される。ｙｗｐはウインドウの設定位置である。
ステップ３０６において、Ｗｐとγをウインドウの位置情報として次の画像での白線検出のウインドウの設定位置を算出する。これによって、ウインドウが白線の位置変動にしたがって変動するので、白線の位置が移動しても、白線を漏らさず検出することができる。以上で白線検出の処理を終了する。
【００５４】
上記１つのウインドウにて直線の検出について説明したが、白線を曲線で近似する場合、１本の白線について上記のようなウインドウを複数設定し、各ウインドウの先端位置と後端位置を関数近似によって例えば図４に示すような近似曲線が得られる。
白線検出部２は走行路検出手段を構成している。
低濃度領域検出部４は設定濃度領域検出手段を構成している。
注目領域抽出部３は注目領域抽出手段を構成している。
注目領域演算部５は注目領域演算手段を構成している。
制御部８はトンネル走行制御手段を構成している。
【００５５】
本実施例は以上のように構成され、走行路を示す白線を検出し、白線の続いている方向からトンネルの入口を示す注目領域を検出する。そして車両の移動量と注目領域から車両までの距離変化が一致したかどうかと注目領域の見掛けの高さの判断を行なってトンネルを検出するようにしたから、理想的なトンネル形状でない場含にも検出できる、またカーブなどで車両の正面にトンネルが見えていなくても、道路白線から走路上のトンネルを検出できるという効果がある。
【００５６】
次に第２の実施例について説明する。
この実施例はトンネルの出口を検出対象としている。図１５は実施例の構成を示す図である。カメラ１は第１の実施例と同様に車両の走行方向を撮像するように車両の前方に取り付けられている。低濃度領域検出部４は、カメラ１の撮像画像を所定のしきい値で２値化処理して２値化画像を作る。面積算出部９は低濃度領域以外の領域の画素数を計測して面積を計算する。
【００５７】
トンネル検出部１０は、車両の走行にしたがって面積算出部９で算出された面積の変化でトンネルを検出する。車両がトンネル内を走行する場合、トンネルの出口領域を除けば低濃度で撮像される。車両がトンネルの出口に近づくほど出口が大きく観測されるから、その部分の面積変化でトンネルの出口を検出できる。制御部８は出口が検出されると、トンネル内での走行に設定された機能を解除する制御を行なう。例えばエアコンの換気循環経路を外気取り入れに切り替える。
【００５８】
次に図１６のフローチャートにしたがって上記構成の作動流れを説明する。
まずステップ５０１において、カメラ１により前方道路が撮像され、撮像された画像データが画像メモリに記憶される。これによって例えば図１８に示すような画像が記憶される。図１７の画像はトンネル内で撮像された画像で、全体が低濃度で、白線１１、１２が先方へ続いている走行路上にトンネルの出口２３だけが高濃度で映されている。出口の一部が先行車１４によって見えなくなっている。
【００５９】
ステップ５０２において、低濃度領域検出部４は画像をしきい値で処理し、しきい値以上を濃度値ｌ、それ以下を濃度値Ｏの２値画像を作成する。これによって図１７の画像からは図１８に示すようにトンネルの出口部分２３を除けば低濃度領域の２値化画像が作られる。この画像ではトンネルの一部が先行車によって欠けている。
【００６０】
ステップ５０３において、面積算出部９は低濃度領域以外の画素を計測することによって明かるい画像部分の面積Ｒを算出する。
ステップ５０４において、車速センサ７により車速を計測する。
ステップ５０５では、トンネル検出部１０は画像の更新周期にかかる時間と車両の走行速度を用いて、その間、車両がどれだけ移動したかを推定し、推定された移動量を△Ｌとする。
【００６１】
ステップ５０６のトンネル出口検出は図１９のフローチャートにしたがって説明する。
まず、ステップ６０１で車両の移動量ΔＬをしきい値ｔｈ１と比較して移動量の大きさを判定する。しきい値より大きいと、ステップ６０２へ進む。
ステップ６０２では、演算された面積Ｒと前回の面積との差ΔＲを演算し所定のしきい値と比較する。しきい値より大きい場合ステップ６０４へ進む。
【００６２】
ステップ６０４では、カウンタをチェックし上記判断の結果が連続して３回（ｔｈ５）続いたかの判断を行なう。これによって図１７の画像を撮像した時刻をｔ１とすると、時刻ｔ２、ｔ３で撮像した画像は図２０、図２２のようにトンネルの出口領域２３は段々大きくなってくることが判断される。図２１の画像は時刻ｔ２、図２３の画像は時刻ｔ３の２値画像である。面積の変化量や大きさ判断はそれらによって行なわれる。チェック条件が満たされれば、次の判断を行なうようステップ６０６へ進む。
【００６３】
ステップ６０６では、演算された面積Ｒを所定のしきい値ｔｈ６と比較して大きさのチェックを行なう。しきい値より面積が小さかった場合、ステップ６０８でトンネルなしと判断する。しきい値より大きい場合、ステップ６０７でトンネルの出口を検出する。
ｔｈ６は例えば前記式（１）、式（２）、式（３）、式（４）でトンネルの大きさに合わせて設定される。
ステップ６０５は測定の回数をカウントする処理で、ステップ６０３はカウントをクリアする処理である。
【００６４】
この後図１６のフローチャートに戻り、ステップ５０７でトンネルの出口が検出できたかをチェックし、検出できなかった場合ステップ５０１に戻り、検出できた場合にはフラグを立ててステップ５０８へ進む。
ステップ５０８では、制御部１８はフラグが立てられたことによって車両がトンネルを出るのに備え、例えばエアコンーの空気取り入れ経路を外気循環に切り替え、車両をトンネル外での走行状態に制御する。
面積算出部９は面積演算手段を構成している。
制御部１８はトンネル走行解除手段を構成している。
【００６５】
本実施例は以上のように構成され、前方走路を撮像し、低輝度領域を抽出することでトンネル出口候補を検出し、車両の移動量と検出しているトンネル出口侯補領域の面積の変化量を所定のしきい値と比較することでトンネル出口を判断するため、先行車が存在する場合や、理想的なトンネル形状でない場含にも検出できるという効果がある。
上記実施例は昼間での検出について説明したが、夜についても、画像濃度が逆転するが、上記方法は依然有効であることはいうまでもない。
【００６６】
【発明の効果】
請求項１記載の発明では、周囲環境と異なる濃度を示すトンネルの入口と出口を検出対象とし、白線の続いて方向から検出するようにしたので、同じ濃度を示す他の物体と容易区別でき、簡単な処理でトンネルを検出できるとともに、トンネルが先行車などに一部が隠されても、漏らさず検出できる。これによって車載装置として要求される性能が満たされ、トンネルの入口あるいは出口を特定してトンネルを進入あるいは出るのに備える車両操作を自動的に行なわせることが可能となる。
【００６７】
請求項２記載の発明では、検出領域を低濃度領域とし、トンネルの入口を注目領域として検出するから、昼間でのトンネル検出に適する。
【００６８】
請求項３記載の発明では、検出領域を高濃度領域とし、トンネルの出口を注目領域として検出するから、昼間でのトンネル検出に適している。
【００６９】
請求項４記載の発明では、撮像手段によって撮像されたトンネル画像から、設定濃度領域検出手段は所定濃度の領域を検出する。トンネル内、外の照明が異なるため、トンネルの出口画像が周囲と違った濃度で撮像されることになる。車両の走行にしたがって、トンネルの出口が次第に大きく撮像されるため、トンネル検出手段は検出された所定濃度の領域の面積の増大でトンネルの出口を検出できる。これによってトンネルが検出される。このように所定濃度の領域の検出と面積の算出のみでトンネルを検出でき、複雑な演算を要しない効果が得られる。
【００７０】
走行路検出手段が、撮像画像を画像処理して白線を検出し、関数近似によって走行路の続いている方向を検出すると、トンネルの存在する場所が正確に特定でき、トンネル検出の信頼性が向上する。
【００７１】
請求項６記載の発明では、トンネルの入口を検出した場合、トンネル走行制御手段は車両をトンネルでの走行に適する状態に制御するから、トンネル内での走行に備える車両操作が自動的に行なわれ、運転負担が軽減されるとともに、安全走行が図られる。
【００７２】
請求項７記載の発明では、トンネルの出口を検出した場合、トンネル走行制御手段は車両をトンネル外での走行に適する状態に制御するから、車両をトンネル内での走行に設定された機能を自動的に解除することが可能となり、解除するための操作を省くことができ、請求項６と合わせればトンネルを意識することなく車両運転ができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】実施例全体の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】トンネルが撮像された原画像である。
【図４】白線が検出された様子を示す図である。
【図５】二値化処理された二値画像である。
【図６】低濃度領域を探索し起点と最上点を検出するための説明図である。
【図７】画像位置と前方距離の変換式を求める説明図である。
【図８】トンネルを判定するためのフローチャートである。
【図９】白線を検出するためのフローチャートである。
【図１０】縦エッジ図である。
【図１１】ウインドウ設定の説明する。
【図１２】直線を検出するためのフローチャートである。
【図１３】エッジを検出するための説明図である。
【図１４】エッジ近似線が検出された画像である。
【図１５】第２の実施例の構成を示すブロック図である。
【図１６】実施例全体の処理の流れを示す図である。
【図１７】トンネル内での撮像画像である。
【図１８】二値化した画像である。
【図１９】トンネルを判定するためのフローチャートである。
【図２０】一定時間経過後の撮像画像である。
【図２１】二値画像である。
【図２２】一定時間経過後の二値化画像である。
【図２３】二値画像である。
【符号の説明】
１                カメラ
２                白線検出部
３                注目領域抽出部
４                低濃度領域検出部
５                注目領域演算部
６                トンネル検出部
７                車測センサ
８、１８                制御部
９                面積算出部
１０            トンネル検出部
１１            左白線
１２            右白線
１３            低濃度のトンネル画像
１４            先行車
２１、２２                近似曲線
３１            正エッジ近似線
３２            負エッジ近似線
ａ、ｂ                        最遠点
ｃ                                最上点
Ｄ                                距離
Ｅ                                幅
ｈ                                カメラの取り付け高さ
θ                                水平面に対しカメラの撮像角
Ｗ                                ウインドウ
ｓ                                ウインドウの高さ
Ｗｌ                          ウインドウの上辺幅
γ                              直線の傾き角
Ｗｐ                          ウインドウの上辺中央点
【図１】
0003612970.tif 000002
【図２】
0003612970.tif 000003
【図３】
0003612970.tif 000004
【図４】
0003612970.tif 000005
【図５】
0003612970.tif 000006
【図６】
0003612970.tif 000007
【図７】
0003612970.tif 000008
【図８】
0003612970.tif 000009
【図９】
0003612970.tif 000010
【図１０】
0003612970.tif 000011
【図１１】
0003612970.tif 000012
【図１２】
0003612970.tif 000013
【図１３】
0003612970.tif 000014
【図１４】
0003612970.tif 000015
【図１５】
0003612970.tif 000016
【図１６】
0003612970.tif 000017
【図１７】
0003612970.tif 000018
【図１８】
0003612970.tif 000019
【図１９】
0003612970.tif 000020
【図２０】
0003612970.tif 000021
【図２１】
0003612970.tif 000022
【図２２】
0003612970.tif 000023
【図２３】
0003612970.tif 000024