(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両前方の画像を輝度に対応した輝度画像と自車両からの距離に対応した距離画像とに変換する輝度・距離画像検出手段と、
前記輝度画像に基づいて車両前方の路面上の白線を検出する白線検出手段と、前記画像を複数の領域に分割し、前記白線より上の各領域のエッジ成分と前記白線のエッジ成分との傾きに対応した相関値を画面の垂直方向に順次求め、前記相関値が所定のしきい値以上の領域を路側帯候補領域とする路側帯候補領域抽出手段と、
前記距離画像に基づいて前記路側帯候補領域が路側帯であるか否かを判断する判断手段と、
を備えたことを特徴とする障害物検出装置。
【請求項２】
前記判断手段は、前記白線までの距離と前記路側帯候補領域までの距離がほぼ等しければ、前記路側帯候補領域を自車線の路側帯であると判断することを特徴とする請求項１に記載の障害物検出装置。
【請求項３】
前記判断手段は、前記路側帯候補領域が前記白線よりも遠くにあり、連続的に存在し、かつ道路面上に存在するならば、前記路側帯候補領域を隣接車線の白線であると判断することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の障害物検出装置。
【請求項４】
前記判断手段は、隣接車線の白線と判断された路側帯候補領域の次に抽出された路側帯候補領域の距離が前記隣接車線の白線の距離にほぼ等しいならば、前記次に抽出された路側帯候補領域を隣接車線の路側帯であると判断することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れかに記載の障害物検出装置。
【請求項５】
前記判断手段は、抽出した路側帯候補領域の距離が前記白線の距離よりも遠くにあり、連続的に存在し、かつ道路面より高い位置に存在するならば、前記路側帯候補領域をその他の路側帯であると判断し、
抽出した路側帯候補領域の距離が前記白線の距離よりも遠くにあり、連続的に存在し、かつ道路面上に存在するならば、前記路側帯候補領域をその他の白線であると判断し、
抽出した路側帯候補領域の距離が前記白線の距離よりも遠くにあり、道路面より高い位置に存在し、かつ連続的には存在していないならば、前記路側帯候補領域をその他の物体であると判断する、ことを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れかに記載の障害物検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、車両前方の道路形状等に左右されずに路上の白線や路側帯（ガードレール）を区別して検出する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、障害物検出装置としては、例えば特開平４−２６２４９８号公報に記載されたものがある。これはステレオ画像に基づいて路側帯間での距離を算出し、そこから路側帯の曲率を予測し、車両運転における前方の状況を事前に確認する装置である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記の障害物検出装置においては、検出したものが路側帯か自車線の白線か隣接車線の白線かを区別することが出来ないので、車両前方の状況を正しく確認することができない、という問題があった。
【０００４】
本発明は上記のごとき従来技術の問題を解決するためになされたものであり、路側帯と白線を区別して認識することの出来る障害物検出装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため、本発明においては、特許請求の範囲に記載するように構成している。すなわち、請求項１に記載の発明においては、画像全体に領域を定義し、まず、輝度画像に基づいて明らかな特徴を有する白線（自車線の白線）を検出し、検出した白線と路側帯が平行に存在するという条件から路側帯候補となる領域を求め、さらに距離画像に基づいて路側帯か否かを判断するように構成している。この方法によれば前方の道路形状に左右されずに路側帯を検出することが出来る。なお、自車線の白線は、自車両の正面から左右方向にそれぞれ最も近い白線を自車線の白線とする。
【０００６】
また、請求項２に記載の発明においては、最初に見つけた（前記白線に最も近い位置に存在する）路側帯候補領域が白線とほぼ同じ距離にあるならば自車線の路側帯と判断するように構成している。これは自車線の路側帯が自車線の白線に沿って設けられていることによるものであり、これにより検出したものが路側帯か白線かの区別が可能となり、路側帯の検出がより確実になる。
【０００７】
また、請求項３に記載の発明においては、路側帯候補領域が白線よりも遠くにあり、かつ連続的に道路面上に存在する場合には隣接車線の白線と判断するように構成している。これにより、自車線の路側帯が存在しない場合でも、車両前方の状況をより正しく確認することができる。なお、連続的に存在するとは、その長さが所定のしきい値（例えば車両等の他の物体と区別出来る程度の長さ）よりも長く存在することを意味する。
【０００８】
また、請求項４に記載の発明においては、抽出した路側帯候補領域に隣接車線の白線が存在する場合に、その次の路側帯候補領域の距離と隣接車線の白線とがほぼ同じ距離であれば、隣接車線の路側帯と判断するように構成している。これにより、自車線の路側帯が存在しない場合でも隣接車線の路側帯を検出することが可能となる。
【０００９】
また、請求項５に記載の発明においては、路側帯候補領域の距離と自車線の白線、隣接車線の白線との距離比較や候補領域の連続性および道路面上に存在するか否かを判断することにより、路側帯候補領域がその他の白線か、路側帯か、その他の物体かを判断するように構成している。これにより、自車線の路側帯、隣接車線の白線及び路側帯、その他の白線及び路側帯、その他の物体（他の車両等）の判別が可能になり、車両前方の状況をより確実に認識することができる。
【００１０】
【発明の効果】
請求項１においては、前方の道路形状に左右されずに、精度良く路側帯を検出することが出来る。
請求項２においては、自車線の位置に関わらず、検出したものが自車線の路側帯かそれ以外の白線か路側帯かの判断を正しく行なうことが可能になる。
請求項３においては、検出したものが隣接車線の白線かそれ以外の白線や路側帯かの判断が可能になり、路側帯と白線の判別を精度良く行なうことができる。請求項４においては、検出した路側帯が自車線のものか隣接車線のものかの判断が可能になる。
請求項５においては、路側帯、白線、その他の物体を区別することが可能になり、車両前方の道路状況を正しく認識することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
図１において、１および２は電子式のカメラであり、自車の前部に前方を向いて設置されており、両カメラの光軸は相互に平行で、かつ撮像面の水平軸が同じライン上に揃うように設置されている。なお、車両の後部に後方を向けて設置し、車両後方の障害物を検出するように構成することもできる。３、４はそれぞれカメラ１、２から入力した画像信号を記憶する画像メモリである。５は演算部であり、例えばＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等からなるマイクロコンピュータで構成される。６は自車の前方に存在する検出対象物であり、図１では先行車を例示しているが、本発明では主に道路上の白線と路側帯（ガードレール）を検出する。
【００１２】
図２はステレオ画像を用いて三角測量の原理でカメラから障害物までの距離を求める原理を説明する図である。図２において、Ｘ軸は地表面に水平、Ｙ軸は地表面に垂直、Ｚ軸は左カメラの光軸（車両前方正面方向）に一致しているものとする。また、左カメラ（図１のカメラ１に相当）と右カメラ（図１のカメラ２に相当）の光軸は相互に平行で、かつ撮像面の水平軸が同じライン上に揃うように設置されている。なお、両カメラのレンズは図示を省略しているが、Ｘ軸から焦点距離ｆだけ前方のローカル座標系を示した場所に存在する。そして実際の画像はＸ軸の位置に結像されるが、図２ではレンズの位置に示している。
【００１３】
上記の構成において、空間中の点Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）を撮影して得た左画像において、点Ｐを投影したＰＬのＸＬＹＬローカル座標系における座標をＰＬ（ｘＬ，ｙＬ）とし、同様に右画像における点Ｐを投影したときのローカル座標をＰＲ（ｘＲ，ｙＲ）とする。このとき、２つのカメラの間隔をｈ、焦点距離をｆとすると、点Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）のｘ座標、ｙ座標、ｚ座標の位置は下記（数１）式で求めることが出来る。
【００１４】
0003633368.tif 000002
これらの式から空間中の点を、左右画像に投影したときの点を求めること、言い換えれば左画像と右画像で対応する点を決定することによって、画像中の各点の３次元座標を求めることが出来る。特に上記の光学系では、左右のカメラをつなぐ線分が水平でＸ軸に平行であり、ｙＬ＝ｙＲであるので、左右画像の存在する水平線上の画素間の対応関係を決定すればよい。すなわち、２つの画像間のマッチング位置ｘＬ，ｘＲ（左画像と同じ画像が存在する右画像の位置）を求め、それによって視差（ｘＬ−ｘＲ）を求めれば、（数１）式のｚによってカメラから先行車まで距離を計測することが出来る。
【００１５】
図３は入力した左右画像のうち何れか一方（例えば左画像）の画像を小領域に分割し、領域内に存在する特徴的なエッジを利用して、２つの画像間でのマッチング位置を求めた結果を示す図である。図３（Ａ）は左画像を複数の小領域に分割した状態を示す図であり、道路前方に先行車が存在する画像を例示している。図３（Ｂ）は右画像を示す図であり、左画像の或る領域と一致する部分（マッチング）を求め、両者の視差を求める状態を示している。図３（Ｃ）は視差の値が同じ領域のかたまりを抜き出した図である。
【００１６】
図３に示すように、各領域毎に視差（ｘＬ−ｘＲ）を求めれば、前記（数１）式によりその領域内に撮像されている物体までの距離を求めることが出来る。
この図３のように各領域毎にその内部の物体の距離を求めた画像を“距離画像”と呼ぶ。なお、上記２つのカメラで撮像した画像は、それぞれ各画素毎に輝度に対応した画像であり、これを“輝度画像”と呼ぶ。
【００１７】
上記距離画像において、各領域毎に求められる距離は領域内の物体の特徴的なエッジまでの距離であるため、隣接する領域で同じような距離がある場合には同一物体であると判断することが出来る。例えば図３（Ｃ）で四角な枠で領域が示されている部分が視差の値が同じ個所であり、この部分が先行車に相当する。
【００１８】
図２に示したように２つのカメラを光軸が平行になるように設置した場合には、図３に示したように画像のマッチング位置は同一線上にのる。このことから、左画像に一致する右画像の対象領域の探索は、同一線上において視差方向に１画素づつずらしながら左右の領域間で下記（数２）式に示すような一致度Ｈ（差分値）を求めることによって行なうことが出来る。なお、一致度Ｈは差分値で表しているので、この値が小さいほど両者が一致していることになる。
【００１９】
Ｈ＝Σｉ｜Ｌｉ−Ｒｉ｜          …（数２）
（数２）式において、ＬとＲはそれぞれ左画像と右画像の輝度であり、一つの領域（ウィンドウ）内に含まれる画素のうち、左画像と右画像とで対応する位置の画素毎に両者の差の絶対値｜Ｌｉ−Ｒｉ｜を求め、その総和をＨとする。このＨの値は左画像と右画像とで対応する位置の画素の輝度が近い値であるほど、すなわち一つの領域内に含まれる画像が左画像と右画像とで近似しているほど小さな値になる。
【００２０】
なお、図２に示したステレオカメラによる画像処理以外でも、例えばレーザ光を二次元に走査するスキャニング・レーザレーダを用いても、上記の距離画像を求めることができる。
【００２１】
次に、図４は、ステレオ画像の小領域に分割した画像を用いて自車線の白線と路側帯候補領域を抽出する原理を説明する図である。図４において、（Ａ）は路上を撮像した画像である。（Ｂ）は輝度信号の変化を示す図であり、（Ａ）に矢印で示した検出ラインについての輝度の変化を示す。（Ｃ）はエッジ強度を示す図であり、（Ｂ）の特性におけるエッジ強度を示す。
【００２２】
路側帯は白線に沿って平行に存在することから、まず画像上で明らかな特徴を持つ白線を検出する。図４に示すように、道路上に引かれた白線は、路面のアスファルトとの境界に強いエッジ（白線の場合は暗→明→暗のエッジ）が存在し、道路面より輝度値が高く、数十ｃｍ以上の幅を持っていることが特徴として挙げられる。さらに強いエッジを特つことから距離画像のデータも存在することがわかる。これにより、画像の左下方から水平方向に画像を走査し、上記の条件を満足する点を求めることにより、自車線の白線を検出することが出来る。また、求めた各点の３次元の位置から道路面の高さも求めることが出来る。なお、白線は複数個検出されることがあるが、自車線の白線は、自車両の正面から左右方向にそれぞれ最も近い白線を自車線の白線とする。
【００２３】
また、検出された対象が道路面上にあるか否かの判断は、距離画像上で高さが０であるか否かで判断する。すなわち、距離画像上では画面の手前は下方になり、遠方に行くにしたがって画面の上方になる。したがって路面上（高さが０の位置）は距離に応じて上方に移動するので、距離画像上の距離が近いのに、画面の上方に写っている物体は高さがある（路面上ではない）ことになる。
【００２４】
次に、得られた自車線の白線の結果を利用して路側帯候補領域を抽出する。これは白線と路側帯が平行に存在することから、白線のエッジと傾きの近いエッジ領域を路側帯候補領域とするものである。
まず、図５のように自車線の白線を検出した領域Ｘｉのエッジを成分とするベクトルをｘｉとし、白線より上の領域（すなわち白線よりも遠い領域か又は高さがある物体の領域）でエッジが検出された領域Ｙｉｊのエッジを成分とするベクトルをｙｉｊとする。これらのベクトルの定義を下記に示す。
【００２５】
図５において、自車線の白線を検出した領域をＸｉとする。そして領域の画素数をｐ×ｑとし、各エッジ成分をｅｐｑとすると、領域内エッジは
Ｘｉ＝［Ｅ１  Ｅ２  …  Ｅｐ］
と表すことが出来る。
【００２６】
ただし、［  ］は行列式を示し、Ｅ１＝（ｅ１１，ｅ１２，…，ｅ１ｑ）’，Ｅ２＝（ｅ２１，ｅ２２，…，ｅ２ｑ）’，…，Ｅｐ＝（ｅｐ１，ｅｐ２，…，ｅｐｑ）’とする。そこで、領域Ｘｉのエッジを成分とするベクトルｘｉを以下のように定義する。
【００２７】
ｘｉ＝（ｅ１１，ｅ１２，…，ｅ１ｑ，ｅ２１，ｅ２２，…，ｅ２ｑ，……，ｅｐ１，ｅｐ２，…，ｅｐｑ）
例えば、領域Ｘｉの画素数を４×４とし、エッジが検出された位置を１とし、検出されなかった位置を０すれば、Ｅｐは
Ｅ１＝（１，０，０，０）’，Ｅ２＝（０，１，０，０）’，Ｅ３＝（０，０，１，０）’，Ｅ４＝（０，０，０，１）’となり、ベクトルｘｉは
ｘｉ＝（１，０，０，０，０，１，０，０，０，０，１，０，０，０，０，１）’となる。
【００２８】
また、自車線の白線よりも上で領域Ｘｉと同じ大きさの領域をＹｉｊとすると、領域Ｙｉｊで求めたエッジを成分とするベクトルｙｉｊは上記ベクトルｘｉと同様に定義できる。
【００２９】
上記のように定義したベクトルｘｉとベクトルｙｉｊを用いて、下記（数３）式で示されるベクトルｘｉとベクトルｙｉｊの相関値ｒｉｊを、ベクトルｘｉから上の垂直方向に順次計算する。この相関値はベクトルｘｉとベクトルｙｉｊの傾きの異同を示すものであり、傾きが近いほど大きな値になる。この相関値ｒｉｊがしきい値以上の場合、すなわち自車線の白線に近い傾きを持つ場合に路側帯候補領域（Ｚｉｍ）として抽出する。
【００３０】
0003633368.tif 000003
次に、得られた路側帯候補領域から自車線の路側帯を特定する方法について説明する。
抽出した路側帯候補領域は自車の位置により、路側帯や白線或いは物体の側面などである可能性がある。そこで、図５からもわかるように、最初に抽出された路側帯候補領域（Ｚｉ０）が自車線の白線とほぼ同じ距離（距離は距離画像から検出）にあれば、白線と平行して存在する路側帯であると判断することが出来る。自車線の路側帯以外のものであれば、自車線の白線よりも遠い距離が出力されることになる。
【００３１】
次に、隣接車線の白線を特定する方法を説明する。
図６からもわかるように、自車線の側に路側帯がなければ、その外側には隣接車線があることが考えられるから、前記図５で検出したＺｉ０が自車線の路側帯以外のものであれば、Ｚｉ０は隣接車線の白線または物体である。Ｚｉ０以後の領域Ｚｉｍにおいて、距離が検出した自車線の白線よりも遠くにあり、前記図４で説明した道路面の高さと同じであれば、Ｚｉｍは隣接車線の白線である可能性が高いので隣接車線候補とする。
【００３２】
さらに検出した白線領域に対して同様な処理を実行し、図７のように水平方向に隣接した領域を調べることにより、連続的に隣接車線の白線候補が存在するならば、Ｚｉｍは隣接車線の白線と判断することができる。なお、連続的に存在するとは、その長さが所定のしきい値（例えば車両等の他の物体と区別出来る程度の長さ）よりも長く存在することを意味する。
【００３３】
次に、隣接車線の白線が存在するときに路側帯を特定する方法を説明する。
【００３４】
Ｚｉｍが隣接車線の白線である場合には、路側帯は隣接車線に沿って平行して存在する可能性がある。したがって、Ｚｉｍ＋１がＺｉｍとほぼ同じ距離にあれば、隣接車線に平行として存在する路側帯と判断することが出来る。前記と同様に隣接車線の路側帯以外のものであれば、Ｚｉｍ＋１はＺｉｍよりも遠い距離が出力されることになる。
【００３５】
次に、自車線と隣接車線の路側帯及び白線以外のものを特定する方法を説明する。
Ｚｉｎがこれまで説明した項目に該当しない場合には、Ｚｉｎは自車線と隣接車線の路側帯及び白線以外のもの、すなわち、それ以外の白線や路側帯または物体である可能性がある。Ｚｉｎが検出した白線及び隣接車線の白線の距離よりも遠くにあり、道路面上になければ、Ｚｉｎはその他の路側帯または物体である可能性が高いので、その他の路側帯・物体候補とする。道路面上にあればその他の白線である可能性が高いので、その他の白線候補とする。さらに検出した白線領域に対して同様な処理を実行し、水平方向に隣接した領域を調べることにより、連続的にその他の路側帯・物体候補が存在するならば、Ｚｉｎはその他の路側帯と判断し、連続的に存在しなければ物体候補とする。また、連続的にその他の白線候補が存在するならばＺｉｎはその他の白線と判断する。さらに、物体候補では対応する距離画像に同一距離の固まりが存在するならば、物体と判断し、存在しなければノイズとして破棄する。
【００３６】
次に、これまで説明した原理を用いて前方にある自車線の路側帯を検出する実施例について説明する。ここでは、図２に示したようにカメラの光軸が平行になるように設置したステレオカメラを用いることにする。
図８は、第１の実施例の処理を示すフローチャートである。
図８において、まず、ステップＳ１００では、横位置×白線からのズレ量の表（例えば図１０や図１４）を初期化する初期設定を行なう。なお、上記のズレ量は画像上で自車線からの位置の差を意味する。
次に、ステップＳ１０１では、図２のステレオ画像（右画像と左画像）を入力する。
【００３７】
次に、ステップＳ１０２では、ステレオ画像のどちらか一方を同じ大きさの複数の領域（ウィンドウ）に分割する。この分割した領域１つ１つに対して視差を計算し距離を求める。視差の検出は、前記（数２）式に示したような画像間の差分値を一致度として計算することによって行なう。
【００３８】
次に、ステップＳ１０３では、マッチング処理を行って視差を求める。ここでは、探索範囲内の全ての一致度を求め、一致度が最小となる位置を探し、その位置をこの領域の視差とする。このような操作を全ての領域に対して行なうことで、各領域内の物体までの距離を前記（数１）式によって算出し、距離画像とする（ステップＳ１０４）。
【００３９】
次に、ステップＳ１０５では、白線を検出する。この白線の検出は領域分割を行った画像に対して行なう。まず、画像の左下から水平方向（左から右へ）に画像を走査し、強いエッジが存在し、道路面より輝度値が高く、距離画像が存在する点を白線候補点とする。さらに、数十ｃｍ以上離れたところに同様なエッジが存在するならば、それを白線とする。このような操作を画像の下から上に向かって順次行ない、白線を決定する。以後の判断の基準となる自車線の白線は、自車両の正面から左右方向にそれぞれ最も近い白線である。
【００４０】
次に、ステップＳ１０６〜ステップＳ１０９では、自車線の路側帯を検出する。まず、ステップＳ１０６では、分割した領域を水平方向に順に走査し、領域内に白線が検出されているか否かを調査する。白線が検出されていれば、領域内のエッジをベクトルｘｉとし、検出されていなければ、次の領域に移る。白線が検出された領域を垂直方向に１画素ずつずらした領域のエッジをベクトルｙｉｊとして、前記（数３）式に示したベクトルｘｉとベクトルｙｉｊの相関値ｒｉｊを垂直方向（下から上へ）に順次計算する。相関値ｒｉｊがしきい値以上であれば路側帯候補領域（Ｚｉｎ）として抽出し、垂直方向のズレ量を横位置とズレ量に対応する表に格納する。なお、格納の方法は、後記図１０で説明する方法と同様に、例えば「所定の数値＋距離値」を横位置とズレ量に対応する位置に格納する。
【００４１】
次に、ステップＳ１０７では、自車線の路側帯か否かの判断を行なう。すなわち、最初に抽出した路側帯候補領域Ｚｉ０と検出した白線（自車線の白線）の距離が等しければＺｉ０を自車線の路側帯と判断する。等しくない場合は、次の白線検出領域に移る。上記の自車線の路側帯と判断された領域については、横位置とズレ量（Ｚｉ０の値）に対応する表の該当する領域に“１”を格納する。すなわち、上記「所定の数値＋距離値」を“１”に変換する（ステップＳ１０８）。このような操作を検出した白線の領域に対して全て行ない、路側帯領域を特定する。図１４において“１”が記入されている領域が上記に相当する。なお、図１４において“１”以外の数値に関しては第２の実施例で説明する。
【００４２】
自車線の路側帯の位置は表に“１”が格納されている位置に対応する領域内でエッジを検出すれば良いことになる。検出したエッジに対応する距離画像から前記（数１）式を用いて、実空間上の位置を求めることができる。さらに、その位置情報から最小二乗法や重回帰分析等を用いれば路側帯のモデル式を求めることができる（ステップＳ１０９）。
【００４３】
なお、ステレオ画像の代わりに、二次元のスキャニング・レーザレーダを用いた場合には、図８のステップＳ１０１で輝度画像と距離画像を入力し、ステップＳ１０２〜Ｓ１０４を省略し、ステップＳ１０５以降の処理を実行すればよいことになる。
【００４４】
次に、図９は第２の実施例の処理を示すフローチャートである。
自車の位置によっては、最初に抽出した路側帯候補領域が路側帯であるとは限らず、さらに抽出した路側帯候補領域も複数存在することが多い。そのため図９の実施例では、で抽出した路側帯候補領域（Ｚｉｎ）を、隣接の白線、隣接車線の路側帯、その他の白線、その他の路側帯、または物体に、それぞれ区別して判断する処理を設けたものである。
【００４５】
図９において、ステップＳ１００〜ステップＳ１０７は図８と同様である。
ステップＳ１０７で自車線の路側帯が存在しないと判断した場合は、ステップＳ１０８へ行く。このステップでは、Ｚｉ０から順に検出した白線の距離との比較と、道路面に存在するか否かを調べることにより、Ｚｉｎを白線候補と路側帯・物体候補とに分類する。そしてステップＳ１０９では、上記の分類に応じた値を横位置とズレ量に対応する表（図１０）に格納する。すなわち、Ｚｉｎの距離が検出した白線よりも遠くにあり、道路面と同じ高さにある場合には白線候補領域とし、図１０の表に“２００＋距離値（０〜９９）”の値を格納する。道路面よりも高い位置にある場合には路側帯・物体候補領域として、図１０の表に“４００＋距離値（０〜９９）”の値を格納する。このような操作を検出した白線の領域に対して全て行ない、図１０に示すような白線候補と路側帯・物体候補を求める。なお、図１０において、数字の“０”はエッジが存在しない領域を示し、“２４０”等の先頭数字（百の桁）が“２”であるものは、上記のように白線候補を示し、“４４０”のように先頭数字が“４”のものは路側帯・物体候補を示す。下２桁は距離値（単位はｍ）を示す。また、図１０において、縦軸は自車線の白線からのズレ量を示すので、表の上部ほど白線に近く、下に行くにしたがって自車線の白線から離れていることを示す。
【００４６】
次に、ステップＳ１１０では白線の判断を行なう。図１１（図１０と同じ表）に示すように、白線は、“２００＋距離値（０〜９９）”と格納された箇所が横位置に連続的に存在するか否かで判断する。この連続性の調査は、図１２に示すように画像処理で一般的な画像の境界を折れ線で示すチェーンコードの手法を用いる。
【００４７】
図１２（Ａ）はチェーンコードの方向に対応する数値を示すものであり、図１２（Ｂ）はチェーンコードの一例を示す図である。（Ｂ）に示す図形について始点から走査を開始して、１区画ごとの方向を（Ａ）の数値に当て嵌めると、一例として図示のように、「７７０１００７５６５４４５３２４３２２１」のチェーンコードが得られる。線の長さＬは、下記（数５）式で示される。
Ｌ＝ｎｅ＋ｎ０√２        …（数５）
ただし、ｎｅ：偶数  ｎ０：奇数
上記のチェーンコードの例では、偶数が１０個、奇数が１０個であるから、
Ｌ＝１０＋１０√２≒２４．１４
となる。
【００４８】
上記のチェーンコードから得られた線の長さＬが所定のしきい値よりも大きければ、白線候補とし、表の値はそのままとする。小さければ物体候補として“２００＋距離値（０〜９９）”を“６”に変更する。さらに、白線候補は表の上側のもの、つまり自車線の白線とのズレ量が最も小さいものを隣接車線の白線とし、表の値はそのままとする。それ以外のものをその他の白線として“２００＋距離値（０〜９９）”を“３”に変更する。
【００４９】
次に、図９のステップＳ１１１では路側帯の判断を行なう。まず、図１３に示すように隣接車線の路側帯の判断を行なう。この判断は隣接車線の白線との距離がほぼ等しいか否かで判断する。すなわち、隣接車線の白線が検出されているならば、表中の“２００＋距離値（０〜９９）”とその下にある最初の路側帯・物体候補“４００＋距離値（０〜９９）”の距離値を比較し、ほぼ等しければ隣接車線の路側帯と判断して“４００＋距離値（０〜９９）”を“４”に変更し、それに対応する隣接車線の値を“２００＋距離値（０〜９９）”から“２”に変更する。
【００５０】
等しくない場合は、図１４に示すように、その他の路側帯の判断を行なう。その他の路側帯は、“４００＋距離値（０〜９９）”と格納された箇所が白線同様に横位置に対して連続的に存在するか否かで判断する。前記と同様に、チェーンコードがしきい値よりも大きければ、その他の路側帯として“４００＋距離値（０〜９９）”を“５”に変更し、小さければ物体候補として“４００＋距離値（０〜９９）”を“６”に変更する。このような処理を表中の“２００＋距離値（０〜９９）”及び“４００＋距離値（０〜９９）”の値が全てなくなるまで行なう。
【００５１】
上記の処理および前記第１の実施例で説明した内容により、図１４に示すように、０、１、２、３、４、５、６の数字によって検出対象が分類された表が作られる。上記数値の意味を纏めると下記のようになる。
０：白線、路側帯、物体が何も検出されなかった領域
１：自車線の路側帯
２：隣接車線の白線
３：その他の白線
４：隣接車線の路側帯
５：その他の路側帯
６：白線や路側帯以外の物体（他の車両等）
なお、自車線の白線は、自車両の正面から左右方向に最も近い白線を自車線の白線とする。
【００５２】
また、白線や路側帯の位置は自車線の路側帯の位置を求めるときと同様に、図１４の表に“２”、“３”、“４”、“５”が格納されている位置に対応する領域内でエッジを検出する。そして対応する距離画像から（数１）式を用いて実空間上の位置を求める。また位置情報から最小二乗法や重回帰分析等を用いることによって白線・路側帯のモデル式を求めることができる（図９のステップＳ１１２）。
【００５３】
次に、図９のステップＳ１１３では、物体の判断を行なう。物体の判断は、表に“６”が格納されている位置に対応する距離画像を調べ、隣接する領域に同じような距離のかたまりが存在するならば、物体と判断し、存在しなければ、画像上のノイズと判断する。
【００５４】
なお、これまでの説明で、図５〜図７に示した画像の例と図１０〜図１４の表とは対応するものではなく、それぞれの一例を示したものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態の構成を示すブロック図。
【図２】ステレオ画像を用いて三角測量の原理でカメラから障害物までの距離を求める原理を説明する図。
【図３】左右の２つの画像間でのマッチング位置を求める状態を示す図であり、（Ａ）は左画像を複数の小領域に分割した状態を示す図、（Ｂ）は右画像を示す図、（Ｃ）は視差の値が同じ領域のかたまりを抜き出した図。
【図４】道路面上の白線とその輝度およびエッジを示す図であり、（Ａ）は路上を撮像した画像、（Ｂ）は輝度信号の変化を示す図、（Ｃ）はエッジ強度を示す図。
【図５】路側帯候補領域の抽出方法を説明する図。
【図６】自車線の路側帯以外の白線や路側帯等を検出する方法を説明する図。
【図７】隣接車線の白線を検出する方法を説明する図。
【図８】第１の実施例における処理の流れを示すフローチャート。
【図９】第２の実施例における処理の流れを示すフローチャート。
【図１０】横位置×白線からのズレ量の表への格納状態を示す図。
【図１１】横位置×白線からのズレ量の表に基づいて自車線以外の白線を検出する方法を説明する図。
【図１２】線の長さを求める際に用いるチェーンコードを説明する図。
【図１３】横位置×白線からのズレ量の表に基づいて隣接車線の路側帯を検出する方法を説明する図。
【図１４】横位置×白線からのズレ量の表に基づいて路側帯と他の物体とを判別する方法を説明する図。
【符号の説明】
１、２…電子式のカメラ
３、４…画像メモリ
５…演算部
６…先行車
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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