(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に装着されたカメラから映像を取得する映像取得段階と；
前記取得された映像から目標物を検出する目標物検出段階と；
前記検出された目標物までの水平推定距離を算出する水平距離算出段階と；
円周上で目標物が位置する垂直方位角及び前記円周の曲率半径を演算する変数演算段階と；
前記演算された曲率半径、垂直方位角に基づいて目標物までの実際の距離を計算する実際距離計算段階と；を含むことを特徴とする、カメラを利用した車両の道路情報抽出方法。
【請求項２】
前記水平距離算出段階は、
Ｌ＝α・ｈ・（ｆ２＋ｙ・ｃ）／｛  ｆ・（ｙ−ｃ）｝  の式によって計算されるＬ値で目標物までの水平推定距離を算出することを特徴とする、請求項１に記載のカメラを利用した車両の道路情報抽出方法。
（但し、ここで  α  は比例常数を、ｆ  は前記カメラの焦点距離を、ｈ  は路面からカメラの中心までの高さを、ｃ  は平地の地平線の映像垂直座標を、そして  ｙ  は目標物の映像垂直座標を各々意味する。）
【請求項３】
前記変数演算段階は、
路面の形態が上向曲率であるか下向曲率であるかを判断する上下向判断段階と；
円周上で目標物が位置する垂直方位角を演算する垂直方位角演算段階と；
前記上下向判断段階での判断結果に従って、前記円周の上向曲率半径及び下向曲率半径のうち該当曲率半径を演算する該当曲率半径演算段階と；を含むことを特徴とする、請求項１に記載のカメラを利用した車両の道路情報抽出方法。
【請求項４】
前記上下向判断段階は、前記取得された映像から複数の車線を検出する車線検出段階を含み、
前記検出された複数の車線の形態に基づいて上向曲率であるか下向曲率であるかを判断することを特徴とする、請求項３に記載のカメラを利用した車両の道路情報抽出方法。
【請求項５】
前記上下向判断段階は、検出された映像から抽出される地平線の映像垂直座標が予め設定された映像垂直座標より大きい場合には上向曲率であり、小さい場合には下向曲率であると判断することを特徴とする、請求項３に記載のカメラを利用した車両の道路情報抽出方法。
【請求項６】
前記垂直方位角演算段階は、
ｃ′＝ｆ×ｔａｎ（φ＋θ）  を満たす  φ  の値で垂直方位角を演算することを特徴とする、請求項３に記載のカメラを利用した車両の道路情報抽出方法。（但し、ここで  ｃ′  は検出された映像の地平線の映像垂直座標を、ｆ  は前記カメラの焦点距離を、θ  は、平地の地平線の映像垂直座標を  ｃ  とすれば  ｃ＝ｆ×ｔａｎ（θ）  を満たす値で定義される常数である。）
【請求項７】
前記該当曲率半径演算段階で前記上向曲率半径は、
Ｌ＝ｈ・Ｒ・ｓｉｎφ／｛  ｈ−Ｒ・（１−ｃｏｓφ）｝    を満たす  Ｒ  の値で計算されることを特徴とする、請求項３に記載のカメラを利用した車両の道路情報抽出方法。
（但し、ここで  Ｌ  は前記水平距離算出段階で算出された水平推定距離を、ｈ  は路面からカメラの中心までの高さを、Ｒ  は上向曲率半径を、そして  φ
は前記垂直方位角演算段階で演算された垂直方位角を各々意味する。）
【請求項８】
前記  Ｌ＝ｈ・Ｒ・ｓｉｎφ／｛  ｈ−Ｒ・（１−ｃｏｓφ）｝    を満たす  Ｒ  の値は、Ｌ  及び  φ  を変数として予め計算されたマップから抽出されることを特徴とする、請求項７に記載のカメラを利用した車両の道路情報抽出方法。
【請求項９】
前記該当曲率半径演算段階で前記下向曲率半径は、
Ｌ＝ｈ・Ｒ・ｓｉｎφ／｛  ｈ＋Ｒ・（１−ｃｏｓφ）｝  を満たす  Ｒ  の値で計算されることを特徴とする、請求項３に記載のカメラを利用した車両の道路情報抽出方法。
（但し、ここで  Ｌ  は前記水平距離算出段階で算出された水平推定距離を、ｈ  は路面からカメラの中心までの高さを、Ｒ  は上向曲率半径を、そして  φは前記垂直方位角演算段階で演算された垂直方位角を各々意味する。）
【請求項１０】
前記  Ｌ＝ｈ・Ｒ・ｓｉｎφ／｛  ｈ＋Ｒ・（１−ｃｏｓφ）｝    を満たす  Ｒ  の値は、Ｌ  及び  φ  を変数として予め計算されたマップから抽出されることを特徴とする、請求項９に記載のカメラを利用した車両の道路情報抽出方法。
【請求項１１】
前記実際距離計算段階は、
式  ｌ＝Ｒφ  によって計算される  ｌ  の絶対値で実際の距離を計算することを特徴とする、請求項１に記載のカメラを利用した車両の道路情報抽出方法。（但し、ここで  Ｒ  は前記円周の曲率半径を、そして  φ  は前記垂直方位角演算段階で演算された垂直方位角を各々意味する。）
【請求項１２】
車両外部の映像を撮影して映像信号を出力するカメラ；及び前記カメラから映像信号を受信し、それに基づいて道路情報を抽出する電子制御ユニットを含み、
前記電子制御ユニットは、車両に装着されたカメラから映像を取得する映像取得段階と；前記取得された映像から目標物を検出する目標物検出段階と；前記検出された目標物までの水平推定距離を算出する水平距離算出段階と；円周上で目標物が位置する垂直方位角及び前記円周の曲率半径を演算する変数演算段階と；前記演算された曲率半径及び垂直方位角に基づいて目標物までの実際の距離を計算する実際距離計算段階と；を遂行することを特徴とする、カメラを利用した道路情報抽出システム。
【請求項１３】
前記水平距離算出段階は、
Ｌ＝α・ｈ・（ｆ２＋ｙ・ｃ）／｛  ｆ・（ｙ−ｃ）｝  の式によって計算される  Ｌ  の値で目標物までの水平推定距離を算出することを特徴とする、請求項１２に記載のカメラを利用した車両の道路情報抽出システム。
（但し、ここで  α  は比例常数を、ｆ  は前記カメラの焦点距離を、ｈ  は路面からカメラの中心までの高さを、ｃ  は平地の地平線の映像垂直座標を、そして  ｙ  は目標物の映像垂直座標を各々意味する。）
【請求項１４】
前記変数演算段階は、
路面の形態が上向曲率であるか下向曲率であるかを判断する上下向判断段階と；
円周上で目標物が位置する垂直方位角を演算する垂直方位角演算段階と；
前記上下向判断段階での判断結果に従って、前記円周の上向曲率半径又は下向曲率半径の該当曲率半径を演算する該当曲率半径演算段階と；を含む、請求項１２に記載のカメラを利用した車両の道路情報抽出システム。
【請求項１５】
前記実際距離計算段階は、
式  ｌ＝Ｒφ  によって計算される  ｌ  の絶対値で実際の距離を計算することを特徴とする、請求項１２に記載のカメラを利用した車両の道路情報抽出システム。
（但し、ここで  Ｒ  は前記円周の曲率半径を、そして  φ  は前記垂直方位角演算段階で演算された垂直方位角を各々意味する。）
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は車両の道路情報検出方法及びシステムに係り、より詳しくは、路面映像を検出するカメラによって得られた映像情報を利用して道路情報を抽出し、特に、先行車両が存在する場合、先行車両との車間距離を演算する道路情報抽出方法及びシステムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
最近は自ら走行環境を認識して自動走行機能を遂行する無人自動車が開発されている。このような無人自動車には通常車両の走行車線（ｌａｎｅ）を維持するために車線（ｌａｎｅ  ｍａｒｋ）を検出する車線検出装置と、先行車両との衝突を防止するために先行車両を検出する車両検出装置とが搭載される。
【０００３】
車線検出装置ではカメラなど入力装置を通じて入力される道路情報から車線を検出、つまり、道路をモデリングするようになるが、このような道路モデリング技法は道路上の特定の体系によって配置された標識を検出し、その分布状態を認識するものであって、道路に形成された代表的な標識として車線を検出する。
【０００４】
車線検出装置で車線を検出する代表的な方法としては、道路の路面は明度が低く、道路に表示される車線は明度が高いので、カメラなどを利用して自車の前方を撮影し、この撮影された映像から明度の差を利用して車線を識別する方法がある。
【０００５】
また、車両検出装置で先行車両を検出することは多様な方法で実現できるが、二つのカメラを左右に配置し、前方の目標地点に向かった二つのカメラの角度差を利用して前方車両までの距離を計算するステレオカメラ（ｓｔｅｒｅｏ  ｃａｍｅｒａ）方法、前方車両にレーザーまたはｍｍ波（ｍｍ−ｗａｖｅ  ；  波長がｍｍ単位である電波）を放射して、反射される反射波（ｒｅｆｌｅｃｔｉｖｅｗａｖｅ）を利用して前方車両までの距離を検出するレーザーレーダー（ｌａｓｅｒ  ｒａｄａｒ）、またはｍｍ波レーダー（ｍｍ−ｗａｖｅ  ｒａｄａｒ）方法などがある。
【０００６】
このように従来の技術による車線検出装置と車両検出装置の検出対象及び検出方法は互いに相異しているため、通常前記両者は別個の装置として無人自動車に備えられている。
【０００７】
ところが、このように車線検出装置に車両検出装置を別個の装置として付加すれば、付加される車両検出装置に必要な部品に対する追加費用が発生し、ステレオカメラはカメラセッティングが難しい。さらに、レーザーレーダーは明確な直進性のために探知領域の幅が狭くなり、湿気による散乱によって安定性が低下する場合もあり、また、ｍｍ波レーダーは一定限界内の車両を道路上で探知する際非常に高い正確度を有している反面、装備が高価であるという短所がある。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
従って、前記短所を解決しようとした本発明の目的は、車線検出装置に用いられる映像入力装置を利用して先行車両との距離を検出する車間距離検出機能を実現しようとすることにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するための本発明による道路情報抽出システムは、車両外部の映像を撮影して映像信号を出力するカメラと、前記カメラから映像信号を受信し、これに基づいて後述する本発明の道路情報抽出方法を遂行する電子制御ユニットとを含む。
【００１０】
本発明による道路情報抽出方法は、車両に装着されたカメラから映像を取得する映像取得段階と；前記取得された映像から目標物を検出する目標物検出段階と；前記検出された目標物までの水平推定距離を算出する水平距離算出段階と；円周上で目標物が位置する垂直方位角及び前記円周の曲率半径を演算する変数演算段階と；前記演算された曲率半径、垂直方位角に基づいて目標物までの実際の距離を計算する実際距離計算段階と；を含む。
【００１１】
以下では、  α  は比例常数、ｆ  は前記カメラの焦点距離、ｈ  は路面からカメラの中心までの高さ、ｙ  は目標物の映像垂直座標、ｃ′  は検出された映像の地平線の映像垂直座標、ｃ  は平地の地平線の映像垂直座標、θ  は  ｃ＝ｆ×    ｔａｎ（θ）  を満たす値に定義される常数、Ｌ  は目標物の水平推定距離、φ  は円周上で目標物が位置する垂直方位角、そして  Ｒ  は前記円周の曲率半径と各々定義して記述する。
【００１２】
前記水平距離算出段階は、Ｌ＝α・ｈ（ｆ２  ＋ｙ・ｃ）／｛  ｆ・（ｙ−ｃ）｝の式によって計算される  Ｌ  値で目標物までの水平推定距離を算出することができる。
【００１３】
前記変数演算段階は、路面の形態が上向曲率であるか下向曲率であるかを判断する上下向判断段階と；円周上で目標物が位置する垂直方位角を演算する垂直方位角演算段階と；前記上下向判断段階での判断結果に従って、前記円周の上向曲率半径及び下向曲率半径のうち該当曲率半径を演算する該当曲率半径演算段階と；を含んで実現することができる。
【００１４】
前記上下向判断段階は、前記取得された映像から複数の車線を検出した後、前記検出された複数の車線の形態に基づいて上向曲率であるか下向曲率であるかを判断することができる。
【００１５】
また、前記上下向判断段階は、検出された映像から抽出される地平線の映像垂直座標が予め設定された映像垂直座標より大きい場合には上向曲率であり、小さい場合には下向曲率であると判断することができる。
【００１６】
前記垂直方位角演算段階は、  ｃ′＝ｆ×ｔａｎ（φ＋θ）  を満たす  φ  の値で垂直方位角を演算することができる。
【００１７】
前記該当曲率半径演算段階で前記上向曲率半径は、Ｌ＝ｈ・Ｒ・ｓｉｎφ／｛ｈ−Ｒ・（１−ｃｏｓφ）｝  を満たす  Ｒ  の値で計算されることができる。
【００１８】
この時、前記  Ｌ＝ｈ・Ｒ・ｓｉｎφ／｛  ｈ−Ｒ・（１−ｃｏｓφ）｝  を満たす  Ｒ  の値は、Ｌ  及び  φ  を変数として予め計算されたマップから抽出されることが好ましい。
【００１９】
前記該当曲率半径演算段階で前記下向曲率半径は、Ｌ＝ｈ・Ｒ・ｓｉｎφ／｛ｈ＋Ｒ・（１−ｃｏｓφ）｝  を満たす  Ｒ  の値で計算されることができる。この時、前記  Ｌ＝ｈ・Ｒ・ｓｉｎφ／｛  ｈ＋Ｒ・（１−ｃｏｓφ）｝  を満たす  Ｒ  の値は、Ｌ  及び  φ  を変数として予め計算されたマップから抽出されることが好ましい。
【００２０】
前記実際距離計算段階は、式  ｌ＝Ｒφ  によって計算される  ｌ  の絶対値で実際の距離を計算することができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して本発明による好ましい実施例について説明する。
【００２２】
まず、本発明の実施例によるカメラを利用した車両の道路情報抽出システムは、図１（ａ）に示したように、車両前方の映像を撮影して映像信号を出力するカメラ１１０、及びカメラ１１０から映像信号を受信し、これに基づいて道路情報を算出する電子制御ユニット１２０（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ；以下、“ＥＣＵ”と称する。）を含む。
【００２３】
カメラ１１０は、映像を連続してデジタル信号化することが容易であるように、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）カメラにすることが好ましい。
【００２４】
ＥＣＵ１２０は設定されたプログラムによって動作する一つまたは複数のマイクロプロセッサーで実現でき、前記設定されたプログラムは後述する本発明の実施例による道路情報抽出方法の各段階を遂行するように、プログラミングされたソフトウェアにすることができる。
【００２５】
ＥＣＵ１２０は車両１３０の任意の位置に設置することができるが、カメラ１１０は車両室内の上部の前方に、例えば、ルームミラー（ｒｏｏｍ  ｍｉｒｒｏｒ）と前面のガラス（ｗｉｎｄｓｈｉｅｌｄ）との間に設置されることが好ましい。
【００２６】
以下で、前記路面からカメラの中心までの高さを  ｈ  にし、カメラの注視方向と水平方向との間の角度を  θ  にする。前記高さ  ｈ  及び角度  θ  は走行履歴などによって補正が可能であることはもちろんであるが、一般にカメラが装着されることによって設定される常数である。
【００２７】
図１（ｂ）に示された角度  φ  の意味と機能については後述する。
【００２８】
車両１３０が走行する路面は平地であったり、上向に屈曲（ｕｐｗａｒｄｌｙｃｕｒｖｅｄ）して凹んだ（ｃｏｎｃａｖｅ）形態であったり、そして下向に屈曲して膨らんだ（ｃｏｎｖｅｘ）形態であり得る。このような各々の道路の形態によってカメラ映像で抽出される車線の形態及び地平線の位置を図２に示す。
【００２９】
まず、形態（ｂ）は路面が平地である場合に抽出される車線の形態及び地平線の位置であって、車線は映像の下辺の両側（車両の左右車線）から始まって映像の上側の設定地点で一致し、車線の形態は直線（ｓｔｒａｉｇｈｔ  ｌｉｎｅ）形態となる。
【００３０】
このように平地で車線が相接した地点は地平線（Ｈ０）に対応し、この地平線（Ｈ０）の映像垂直座標を  ｃ  と表示した。
【００３１】
反面、路面が上向に屈曲した場合には形態（ａ）のような車線が抽出されるが、この時には車線の形態が曲線を成し、左側車線は左側に、右側車線は右側に曲がる形態となる。従って、車線が一致する地点が上に上がり、地平線に至るまで車線が一致しない形態となる。
【００３２】
車線が一致する場合はその一致点地平線（Ｈｕ）となるのは自明であるが、車線が一致しない場合でも二つの車線の先の点を繋いだ線が地平線（Ｈｕ）で検出できることも自明である。
【００３３】
路面が上向に屈曲した場合の地平線（Ｈｕ）は平地での地平線（Ｈ０）の位置より高く形成され、路面が平地でない場合の地平線（Ｈｕ、Ｈｄ）の映像垂直座標をｃ′  と表示した。
【００３４】
路面が下向に屈曲した場合に抽出される形態（ｃ）では形態（ｂ）とは反対に、左側車線は右側に、右側車線は左側に曲がる形態となって、平地の場合より下方で二つの車線が一致したり、二つの先の点を繋いだ線が地平線となる。従って、地平線（Ｈｄ）の映像垂直座標は平地での地平線（Ｈ０）の映像垂直座標より小さく算出される。
【００３５】
形態（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）に示された点Ｐは車両１３０からの距離を算出するべき目標物であって、目標物（Ｐ）の映像垂直座標を  ｙ  と表示した。前記目標物（Ｐ）は任意の対象とすることができ、例えば、車間距離調節に利用するために先行車両を目標物とすることができる。
【００３６】
以下、本発明の実施例によるカメラを利用した車両の道路情報抽出方法を、図３を参照して説明する。
【００３７】
まず、車両１３０に付着されたカメラ１１０は、外部映像を取得して映像信号をＥＣＵ１２０に伝送する（Ｓ３１０）。
【００３８】
ＥＣＵ１２０は受信した映像信号から目標物（Ｐ）を検出する（Ｓ３２０）。前記目標物検出方法は様々な方法によって当業者によって既に実施されているので、その詳細な記載を省略する。
【００３９】
目標物（Ｐ）を検出した（Ｓ３２０）後には、車両１３０から前記検出された目標物（Ｐ）までの水平推定距離（Ｌ）を算出する（Ｓ３３０）。
【００４０】
前記水平推定距離（Ｌ）は、目標物（Ｐ）が車両１３０と同一平面上で走行していると仮定した場合に算出される水平距離であって、Ｌ＝α・ｈ・（ｆ２＋ｙ・ｃ）／｛  ｆ・（ｙ−ｃ）｝  の式によって計算される。
【００４１】
ここで、常数  ｆ  及び  ｈ  は、カメラ１１０が設定されて車両１３０に装着された場合に決定される値である。
【００４２】
前記比例常数  α  の値はカメラのセッティングなどによって変わることがあるが、これはカメラが設置された後に１回ないし２回の実験によって設定することができる。
【００４３】
水平推定距離（Ｌ）を算出した（Ｓ３３０）後には、円周上で目標物が位置する垂直方位角（φ）及び前記円周の曲率半径（Ｒ）を演算する（Ｓ３５０）。
【００４４】
前記円周は、前方路面が上向に屈曲したり下向に屈曲したのを円（ｃｉｒｃｌｅ）に近似した（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｄ）時の前記円の円周を言う。
【００４５】
前記変数（φ、Ｒ）を演算する過程は、より具体的には次のように遂行される。
【００４６】
まず、路面の形態が上向に屈曲したか下向に屈曲したかを判断する（Ｓ３５５）。
【００４７】
前記上下向判断段階（Ｓ３５５）は、前記取得された映像から複数の車線を検出し、前記検出された複数の車線の形態を基準にして上向曲率であるか下向曲率であるかを判断する段階である。
【００４８】
つまり、カメラ１１０から入力される映像信号は図４（ａ）ないし図４（ｅ）のように形成されるが、このうち図４（ａ）のように左側車線は左側に右側車線は右側に曲がっている場合には上向に屈曲し、図４（ｂ）のように左右側車線が直線である場合には平地であり、図４（ｃ）のように左側車線は右側に右側車線は左側に曲がっている場合には下向に屈曲したと判断し、図４（ｄ）及び図４（ｅ）のように左右側車線が同じ方向に曲がった場合には上向屈曲であるか下向屈曲であるかを判断しない。
【００４９】
また、上下向判断段階（Ｓ３５５）の他の具体的方法としては、検出された映像から抽出される地平線の映像垂直座標（ｃ′）が平地の地平線の映像垂直座標（ｃ）より大きい場合には上向屈曲であり、検出された映像から抽出される地平線の映像垂直座標（ｃ′）が平地の地平線の映像垂直座標（ｃ）より小さい場合には下向屈曲であると判断することができる。
【００５０】
上向屈曲であるか下向屈曲であるかを判断した（Ｓ３５５）後には、円周上で目標物が位置する垂直方位角（φ）を演算する（Ｓ３６０）。
【００５１】
前記垂直方位角演算段階（Ｓ３６０）は、ｃ′＝ｆ×ｔａｎ（φ＋θ）  の式から演算できる。
【００５２】
このような方式で垂直方位角（φ）を演算できるのは、映像で検出される地平線の位置が平地の地平線の位置と異なる場合は、図１（ｂ）に示したようにカメラ１１０の角度を  φ  だけ調整したと考えることができ、このような場合には平地の地平線の映像垂直座標とカメラ角度（θ）との関係式である  ｃ＝ｆ×ｔａｎ（θ）    に、θ  の代りに  （φ＋θ）  を、ｃ  の代りに  ｃ′  を代入した関係式が成立するからである。
【００５３】
垂直方位角（φ）を演算した（Ｓ３６０）後には、前記上下向判断段階（Ｓ３５５）での判断結果に応じて、前記円周の上向曲率半径又は下向曲率半径の該当曲率半径を演算する（Ｓ３６５）。
【００５４】
つまり、前方の路面が上向に屈曲した場合には上向曲率半径を演算し、下向に屈曲した場合には下向曲率半径を演算するが、以下では、上向曲率半径演算及び下向曲率半径演算の各々について説明する。
【００５５】
まず、上向曲率半径の演算について図５を参照して説明する。
【００５６】
図５で点Ａはカメラ１１０の位置を、点Ｂは目標物（Ｐ）の実際の位置を、そして点Ｃは前記水平距離算出段階（Ｓ３３０）でカメラ１１０から受信された映像で水平推定距離（Ｌ）が推定された目標物の推定位置を示す。
【００５７】
また、図５で  ｌ  は車両の実際距離、つまり、円弧（ＯＢ）の長さを示す。
【００５８】
図５に示された幾何学的関係により、Ｌ、Ｒ、ｈ、及び  φ  の間には、  Ｌ＝ｈ・Ｒ・ｓｉｎφ／｛  ｈ−Ｒ・（１−ｃｏｓφ）｝  の関係が成立する。
【００５９】
ここで、ｈ  はカメラ１１０のセッティングで決定された値であり、Ｌ  及びφ  は水平距離算出段階（Ｓ３３０）及び垂直方位角算出段階（Ｓ３６０）で各々算出された値であるので、前記の関係式を利用すれば上向曲率半径  Ｒ  の値を計算することができる。
【００６０】
このような上向曲率半径  Ｒ  の計算は、許容される誤差の範囲内でＥＣＵ１２０でよりさらに速く演算できるように、Ｌ  及び  φ  を変数として予め計算されたマップから抽出することが好ましい。
【００６１】
次には、下向曲率半径の演算について図６を参照して説明する。
【００６２】
図６で点Ａ、点Ｂ及び点Ｃの意味と、Ｌ、ｈ  及び  φ  の意味は図５に関する説明と同一であり、Ｒ  は下向曲率半径を意味する。
【００６３】
図６に示された幾何学的関係により、Ｌ、Ｒ、ｈ  及び  φ  の間には、  Ｌ＝ｈ・Ｒ・ｓｉｎφ／｛  ｈ＋Ｒ・（１−ｃｏｓφ）｝  の関係が成立し、従って、この関係式を利用すれば下向曲率半径  Ｒ  の値を計算することができる。下向曲率半径  Ｒ  の値の計算においても、Ｌ  及び  φ  を変数として予め計算されたマップから抽出することが好ましい。
【００６４】
このように変数（φ、Ｒ）を算出した後には、この変数（φ、Ｒ）に基づいて目標物（Ｐ）までの実際の距離（ｌ）を演算する（Ｓ３７０）。
【００６５】
前記実際距離（ｌ）は、ｌ＝Ｒφ  の関係式から演算できることは自明である。
【００６６】
以上で、本発明の実施例によるカメラを利用した車両の道路情報抽出方法及びシステムに関して説明したが、以下では、本発明の実施例によって得られる効果について説明する。
【００６７】
下記の表１は、通常の道路での路面の上向曲率半径（Ｒ）、前記路面から目標物までの実際の距離（ｌ）及び水平推定距離（Ｌ）の関係を整理した表であって、路面からカメラ１１０中心までの高さ（ｈ）を１．２ｍにした場合に計算された値である。
【００６８】
表１に示したように、上向曲率半径が７，０００ｍである曲率半径を有する円周上で目標物が１００ｍ前方にあるとすれば、映像から推定される水平推定距離は２４７ｍであって非常に大きな誤差が存在することが分かる。従って、このような誤差は上向曲率半径及び垂直方位角に基づいて補正することによって解消されることができる。
【００６９】
また、設計速度は図面の上向曲率半径に関して許容される最大設計速度をいい、従って、例えば設計速度が７０ｋｍ／ｈである場合は、最小限２，０００ｍ以上の曲率半径で設計されているので、実際の道路を円に近似する際に誘発する誤差も非常に小さいことが分かる。
【００７０】
【表１】
0003711405.tif 000002
【００７１】
下記の表２は、路面が下向に屈曲した場合の下向曲率半径（Ｒ）、前記路面から目標物までの実際の距離（ｌ）及び推定される水平推定距離（Ｌ）の関係を整理した表であって、円に路面屈曲を近似する際に誘発する誤差が非常に小さいので、カメラを利用して道路情報を抽出することにおいてより正確な実際の距離を演算できることが分かるであろう。
【００７２】
【表２】
0003711405.tif 000003
【００７３】
【発明の効果】
従って、本発明の実施例によれば、一つのカメラから得られる映像に基づいて目標物までの距離を測定することができるので、別途の車両検出装置を備えなくても無人自動車を実現することができ、さらに、無人自動車を実現するための費用を節減することができる。
【００７４】
また、推定される水平距離は円弧によって補正することにより、目標物までの距離をより正確に算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】（ａ）は、本発明の実施例によるカメラを利用した車両の道路情報抽出システムのブロック図である。
（ｂ）は、本発明の実施例による道路情報抽出システムに含まれるカメラが車両に装着される位置関係を示した図である。
【図２】車両前方の路面の状態が各々上向に屈曲した場合、平地である場合及び下向に屈曲した場合によって、カメラ映像で抽出される車線の形態及び地平線を示した図である。
【図３】本発明の実施例によるカメラを利用した車両の道路情報抽出方法を示したフローチャートである。
【図４】車両前方の路面の多様な状態によってカメラ映像で抽出される車線の形態及び地平線を示した図である。
【図５】車両前方の路面の状態が上向に屈曲した場合に、カメラ映像で推定される水平距離を補正する原理を説明するための図である。
【図６】車両前方の路面の状態が下向に屈曲した場合に、カメラ映像で推定される水平距離を補正する原理を説明するための図である。
【符号の説明】
１１０    カメラ
１２０    電子制御ユニット（ＥＣＵ）
１３０    車両
【図１】
0003711405.tif 000004
【図２】
0003711405.tif 000005
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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