(57)【要約】【課題】自車以外の物による日陰と日向が車両周囲の路面に混在する場合であっても、車線境界線の検出精度の低下を抑制する。【解決手段】車線境界線検出装置は、車両周囲の路面の画像を解析して路面上に設けられた車線境界線の候補（７０〜７２）を検出し、車両の挙動を制御することにより、車両の陰６０の境界線を車線境界線の候補（７０〜７２）に重ね合わせる。そして、車線境界線検出装置は、車両の陰６０の境界線が車線境界線の候補（７０〜７２）に重なることにより、車線境界線の候補（７０〜７２）が検出されなくなる場合、車線境界線の候補（７０〜７２）を陰の境界線であると判断する。【選択図】図１０
2014067136.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両周囲の路面の画像を撮像する撮像部と、
前記撮像部により撮像された画像を解析して、路面上に設けられた車線境界線の候補を検出するエッジ候補検出部と、
日時及び車両が向く方角から前記車両の陰の境界線を推定する陰エッジ推定部と、
車両の挙動を制御することにより、前記陰エッジ推定部により推定された車両の陰の境界線を、前記エッジ候補検出部により検出された車線境界線の候補に重ね合わせる車両挙動制御部と、
前記車両の陰の境界線が前記車線境界線の候補に重なることにより、前記エッジ候補検出部によって前記車線境界線の候補が検出されなくなる場合、前記車線境界線の候補を陰の境界線であると判断する陰エッジ判断部と、
を備えることを特徴とする車線境界線検出装置。
【請求項２】
前記陰エッジ判断部は、前記車両の陰の境界線が前記車線境界線の候補に重なっても、前記エッジ候補検出部によって前記車線境界線の候補が検出され続ける場合、前記車線境界線の候補を陰の境界線ではないと判断することを特徴とする請求項１に記載の車線境界線検出装置。
【請求項３】
前記車線境界線の候補と前記車両の陰の境界線との平行度が所定値よりも高いか否かを判断する平行度判断部を更に備え、
前記平行度が所定値よりも高いと前記平行度判断部が判断した場合に限り、前記車両挙動制御部は前記車両の挙動を制御し、前記陰エッジ判断部は前記車線境界線の候補が陰の境界線であるか否かを判断する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の車線境界線検出装置。
【請求項４】
前記車両挙動制御部は、前記車線境界線の候補と前記車両の陰の境界線との平行度が前記所定値よりも高い状態を保ったまま、前記陰エッジ推定部により推定された車両の陰の境界線を、前記エッジ候補検出部により検出された車線境界線の候補に近づけることを特徴とする請求項３に記載の車線境界線検出装置。
【請求項５】
前記車両挙動制御部は、前記エッジ候補検出部により検出された車線境界線の候補と車両との衝突を回避可能な速度以下で、前記陰エッジ推定部により推定された車両の陰の境界線を、前記エッジ候補検出部により検出された車線境界線の候補に近づけることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の車線境界線検出装置。
【請求項６】
前記陰エッジ判断部は、陰の境界線であると判断された前記車線境界線の候補を車両の前後方向に延ばした延長線上に他の車線境界線の候補がある場合、前記他の車線境界線の候補を陰の境界線であると判断することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の車線境界線検出装置。
【請求項７】
車両周囲の路面の画像を撮像し、
撮像された画像を解析して、路面上に設けられた車線境界線の候補を検出し、
日時及び車両が向く方角から前記車両の陰の境界線を推定し、
車両の挙動を制御することにより、前記車両の陰の境界線を、前記車線境界線の候補に重ね合わせ、
前記車両の陰の境界線が前記車線境界線の候補に重なることにより、前記車線境界線の候補が検出されなくなる場合、前記車線境界線の候補を陰の境界線であると判断する
ことを特徴とする車線境界線検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車線境界線検出装置及び車線境界線検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
車両に搭載されて走路を撮像するカメラからの入力画像に基づき画像情報を取得し、画像情報に基づき路面上に描かれた車線境界位置の候補線を検出し、車線境界位置の候補線に基づき車線境界位置を検出する車線境界検出装置が知られている（特許文献１）。特許文献１の車線境界検出装置は、検出された車線境界位置の候補線が予め登録された自車影の存在しうる所定範囲内に属するか否かに基づき、車線境界位置の候補線から自車影の境界位置の候補線を判別する自車影境界判別手段を備えている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３３７９９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の車線境界検出装置によれば、自車影の存在によって車線境界位置の検出精度が低下することを抑制できる。しかし、走路周囲に在る自車以外の物の影の存在によって車線境界位置の検出精度が低下することを抑制できない。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、自車以外の物による日陰と日向が車両周囲の路面に混在する場合であっても、車線境界線の検出精度の低下を抑制することができる車線境界線検出装置及び車線境界線検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係わる車線境界線検出装置は、車両周囲の路面の画像を解析して路面上に設けられた車線境界線の候補を検出し、車両の挙動を制御することにより、車両の陰の境界線を車線境界線の候補に重ね合わせる。そして、車両の陰の境界線が車線境界線の候補に重なることにより、車線境界線の候補が検出されなくなる場合、車線境界線検出装置は、車線境界線の候補を陰の境界線であると判断する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に係わる車線境界線検出装置及び車線境界線検出方法によれば、自車以外の物による日陰と日向が車両周囲の路面に混在する場合であっても、車線境界線の検出精度の低下を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係わる車線境界線検出装置を搭載した車両を示す平面図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態に係わる車線境界線検出装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、図２の画像処理部２の詳細な構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、図２の車線境界線検出装置を用いた車線境界線検出方法の手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、図４のステップＳ２００の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図６】図６は、図４のステップＳ３００の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、図２の車両挙動制御部３による車両の挙動制御の手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、車両挙動制御部３による車両挙動制御の一例を示す平面図である。
【図９】図９は、車線境界線検出装置が動作する車両１０の走行状況の一例を示す鳥瞰図である。
【図１０】図１０（ａ）〜図１０（ｄ）は、図９に示す一例において、車線境界線の候補の検出、及び陰エッジ判断処理を説明するための鳥瞰図である。
【図１１】図１１（ａ）〜図１０（ｄ）は、図９とは異なる車両１０の走行状況の例において、車線境界線の候補の検出、及び陰エッジ判断処理を説明するための鳥瞰図である。
【図１２】図１２は、本発明の実施の形態の変形例に係わる車線境界線検出装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
＜車線境界線検出装置＞
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。図１及び図２を参照して、本発明の実施形態に係わる車線境界線検出装置を説明する。車線境界線検出装置は、撮像部（１ｆ、１ｓａ、１ｓｂ、１ｒ）と、画像処理部２と、車両挙動制御部３とを備える。撮像部（１ｆ、１ｓａ、１ｓｂ、１ｒ）は、車両周囲の路面の画像を撮像する。画像処理部２は、撮像部により撮像された画像を処理して、車両周囲の路面上に設けられた車線境界線を検出する。車両挙動制御部３は、車線境界線を検出する上で必要となる車両の挙動制御を行う。また、車線境界線検出装置は、車両の操舵を制御する操舵制御部８、車両の速度を制御する速度制御部７、及び車両の乗員に対して警報を発する警報部６を備える。
【００１０】
更に、図２に示すように、車線境界線検出装置は、車両の速度を検出する車速センサ４、車両の操舵角を検出する操舵角センサ５、及び地図データベース９を備える。
【００１１】
撮像部は、車両前方の路面を撮像する前方カメラ１ｆと、車両の左側方の路面を撮像する左側方カメラ１ｓａと、車両の右側方の路面を撮像する右側方カメラ１ｓｂと、車両後方の路面を撮像する後方カメラ１ｒとを備える。各カメラ１ｆ、１ｓａ、１ｓｂ、１ｒにより撮像された画像データは、画像処理部２へ送信される。画像処理部２は、画像データから特徴点を抽出して地図データベース９に格納されている特徴点情報と照合することにより、車両の走行位置及び車両周囲にある物体（他の車両及び塀など）を特定する。
【００１２】
車両挙動制御部３は、画像処理部２による画像処理結果、車速センサ４が検出した車両の速度、操舵角センサ５が検出した車両の操舵角に基づいて、操舵制御部８及び速度制御部７を介して車両の操舵及び速度を制御する。車両挙動制御部３は、画像処理部２により特定された車両の走行位置及び地図データベース９に格納されている車線境界情報から、車両が走行している車線内での走行位置を算出し、車両が車線中央付近を走行するように、車両の操舵及び速度を制御する。速度制御部７は、画像処理部２により特定された車両周囲にある物体の情報に基づいて、安全な車間距離及び衝突余裕時間（ＴＴＣ）を維持できるようなモータトルク及び摩擦ブレーキ圧力を計算し、アクチュエータを駆動する。操舵制御部８は、目標となる操舵角を達成するために必要な操舵トルクを計算し、操舵アクチュエータを駆動する。
【００１３】
なお、「車線境界線」とは、車両が走行する車線を区画する境界線を示し、例えば、白線及び縁石が含まれる。
【００１４】
図３を参照して、図２の画像処理部２の詳細な構成を説明する。画像処理部２は、エッジ候補検出部２１と、陰エッジ推定部２２と、陰エッジ判断部２３とを備える。エッジ候補検出部２１は、撮像部により撮像された画像を解析して、路面上に設けられた車線境界線の候補を検出する。陰エッジ推定部２２は、日時及び車両が向く方角から車両の陰の境界線を推定する。陰エッジ判断部２３は、車両の陰の境界線を用いて車線境界線の候補が陰の境界線であるか否かと判断する。
【００１５】
エッジ候補検出部２１は、撮像部により撮像された画像データから輝度信号を画素毎に抽出して、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換し、輝度データを生成する。輝度データは、輝度が明るいほど大きく、暗いほど小さい値となる。エッジ候補検出部２１は、この輝度データを用いて、既知の手法により車線境界線の候補を抽出する。
【００１６】
例えば、水平方向に並ぶ画素列について各画素の輝度データを並べ、隣接する画素との間で輝度データの偏差を求める。そして、輝度データの偏差が所定の閾値よりも大きい画素をエッジ画素として抽出し、抽出されたエッジ画素が列を成しているか否かを判断する。抽出されたエッジ画素が列を成している場合、この画素列を車線境界線の候補として抽出することができる。
【００１７】
陰エッジ推定部２２は、日時から太陽の方角及び高さを推定し、太陽の方角及び高さ及び車両が向く方角から車両の陰の向きや形状を推定する。そして、陰エッジ推定部２２は、車両の陰の向きや形状から、車両の陰の境界線の位置を推定する。
【００１８】
エッジ候補検出部２１は、車線境界線の候補と陰エッジ推定部２２により推定された車両の陰の境界線との距離を、横位置補正量として算出し、図２の車両挙動制御部３へ転送する。
【００１９】
図２の車両挙動制御部３は、車両の速度や操舵角を含む車両の挙動を制御することにより、陰エッジ推定部２２により推定された車両の陰の境界線を、エッジ候補検出部２１により検出された車線境界線の候補に重ね合わせる。車両挙動制御部３は、車両の陰の境界線を車線境界線の候補に向けて横位置補正量だけ近づけることにより、車両の陰の境界線を車線境界線の候補に重ね合わせることができる。
【００２０】
図３の陰エッジ判断部２３は、車両の陰の境界線が車線境界線の候補に重なることにより、エッジ候補検出部２１によって車線境界線の候補が検出されなくなる場合、車線境界線の候補を陰の境界線であると判断する。つまり、車両の陰の境界線が車線境界線の候補に重なることにより、車線境界線の候補が消えた場合、車線境界線の候補を陰の境界線であると判断する。逆に、陰エッジ判断部２３は、車両の陰の境界線が車線境界線の候補に重なっても、エッジ候補検出部２１によって車線境界線の候補が検出され続ける場合、車線境界線の候補を陰の境界線ではなく、車両境界線であると判断する。
【００２１】
画像処理部２は、車線境界線の候補と車両の陰の境界線との平行度が所定値よりも高いか否かを判断する平行度判断部２４を更に備える。車線境界線の候補と車両の陰の境界線との平行度が所定値よりも高いと平行度判断部２４が判断した場合に限り、車両挙動制御部３は、車両の挙動を制御することにより、車両の陰の境界線を車線境界線の候補に重ね合わせる。そして、車線境界線の候補と車両の陰の境界線との平行度が所定値よりも高いと平行度判断部２４が判断した場合に限り、陰エッジ判断部２３は、車線境界線の候補が陰の境界線であるか否かを判断する。
【００２２】
＜車線境界線検出方法＞
次に、図４を参照して、図２の車線境界線検出装置を用いた車線境界線検出方法の手順を説明する。図４に示すフローチャートは、車線境界線検出装置の電源オンにより開始され、車線境界線検出装置の電源がオフされるまで、所定時間毎に繰り返し実行される。また、図４に示すフローチャートは、後述する図７のフローチャートに示す車両の挙動制御と並行して実施される。
【００２３】
先ず、ステップＳ１０１において、画像処理部２は、車速センサ４により検出された車両の速度、操舵角センサ５により検出された車両の操舵角、及びヨーレートを含む車両状態量を取得する。次に、ステップＳ１０２に進み、画像処理部２は、各カメラ１ｆ、１ｓａ、１ｓｂ、１ｒが撮像した車両周囲の画像を取得する。
【００２４】
次いで、ステップＳ１０３に進み、エッジ候補検出部２１は、取得した画像から、輝度データの偏差が所定の閾値よりも大きいエッジ画素を抽出する。更にステップＳ１０４に進み、抽出したエッジ画素が列を成している場合、エッジ候補検出部２１は、この画素列を車線境界線の候補として検出する。
【００２５】
なお、ステップＳ１０４において、エッジ候補検出部２１は、「所定の閾値」として複数の閾値を用いることができる。この場合、エッジ候補検出部２１は、白線エッジである確率が高いエッジ列を「車線境界線」として検出し、白線エッジである確率が低いエッジ列を、「判別できない車線境界線」つまり車線境界線の候補として検出することができる。これにより、ステップＳ２００及びＳ３００で行う陰エッジ判定処理の対象の数を減らすことができるので、データ処理負担が軽減され、データ処理速度を速めることができる。
【００２６】
ステップＳ１０５に進み、陰エッジ推定部２２は、日時及び車両が向く方角から、車両の陰の境界線を推定する。
【００２７】
ステップＳ２００に進み、車両挙動制御部３は、車両の速度や操舵角を含む車両の挙動を制御することにより、ステップＳ１０５で推定された車両の陰の境界線を移動させる。そして、車両挙動制御部３は、車両の陰の境界線を、ステップＳ１０３で検出された車線境界線の候補に重ね合わせる。
【００２８】
図５を参照して、ステップＳ２００の詳細な手順を説明する。ステップＳ２０１において、エッジ候補検出部２１は、「判別できない車線境界線」つまり車線境界線の候補が存在するか否かを判断する。車線境界線の候補が存在する場合（ステップＳ２０１でＹＥＳ）、ステップＳ２０２に進む。車線境界線の候補が存在しない場合（ステップＳ２０１でＮＯ）、ステップＳ２０５に進む。
【００２９】
ステップＳ２０２において、平行度判断部２４は、車線境界線の候補と車両の陰の境界線との平行度を算出する。そして、ステップＳ２０３に進み、平行度判断部２４は、算出した平行度が所定値よりも高いか否かを判断する。平行度が所定値よりも高い場合（ステップＳ２０３でＹＥＳ）、ステップＳ２０４へ進み、平行度が所定値以下である場合（ステップＳ２０３でＮＯ）、図５のフローチャートは終了する。これにより、車線境界線の候補と車両の陰の境界線との平行度が所定値よりも高い場合に限り、陰エッジ判断処理（ステップＳ３００）を行うことができる。
【００３０】
ステップＳ２０４において、エッジ候補検出部２１は、ステップＳ１０４で検出された車線境界線の候補とステップＳ１０５で推定された車両の陰の境界線との距離を、横位置補正量として算出し、車両挙動制御部３へ転送する。
【００３１】
ステップＳ２０５において、車両挙動制御部３は、車両の操舵角及び速度を制御して、車両の陰の境界線を車線境界線の候補に横位置補正量だけ近づける。これにより、車両挙動制御部３は、車両の陰の境界線を車線境界線の候補に重ね合わせる。以上の手順により、図５の車両陰の移動処理が終了する。
【００３２】
図４に戻り、ステップＳ３００において、陰エッジ判断部２３は、車両の陰の境界線が車線境界線の候補に重なることにより、エッジ候補検出部２１によって車線境界線の候補が検出されなくなる場合、車線境界線の候補を陰の境界線であると判断する。
【００３３】
図６を参照して、ステップＳ３００の詳細な手順を説明する。ステップＳ３０１において、エッジ候補検出部２１は、図５のステップＳ２０１と同様にして、車線境界線の候補が存在するか否かを判断する。車線境界線の候補が存在する場合（ステップＳ３０１でＹＥＳ）、ステップＳ３０２に進む。車線境界線の候補が存在しない場合（ステップＳ３０１でＮＯ）、図６のフローチャートは終了する。
【００３４】
ステップＳ３０２において、平行度判断部２４は、図５のステップＳ２０２と同様にして、車線境界線の候補と車両の陰の境界線との平行度を算出する。そして、ステップＳ３０３に進み、平行度判断部２４は、図５のステップＳ２０３と同様にして、算出した平行度が所定値よりも高いか否かを判断する。平行度が所定値よりも高い場合（ステップＳ３０３でＹＥＳ）、ステップＳ３０４へ進み、平行度が所定値以下である場合（ステップＳ３０３でＮＯ）、図６のフローチャートは終了する。
【００３５】
ステップＳ３０４において、車両挙動制御部３は、車両の陰の境界線が車線境界線の候補に重なったか否かを判断する。車両の陰の境界線が車線境界線の候補に重なった場合（ステップＳ３０４でＹＥＳ）、ステップＳ３０５に進む。車両の陰の境界線が車線境界線の候補に重なっていない場合（ステップＳ３０４でＮＯ）、図６のフローチャートは終了する。
【００３６】
ステップＳ３０５において、陰エッジ判断部２３は、車両の陰の境界線が車線境界線の候補に重なることにより、エッジ候補検出部２１によって車線境界線の候補が検出されなくなるか否かを判断する。車線境界線の候補が検出されなくなる場合（Ｓ３０５でＹＥＳ）、ステップＳ３０６に進み、陰エッジ判断部２３は、車線境界線の候補を陰の境界線であると判断して、車線境界線の候補を除去する。車両の陰の境界線が車線境界線の候補に重なっても、車線境界線の候補が検出され続ける場合（Ｓ３０５でＮＯ）、陰エッジ判断部２３は、車線境界線の候補を陰の境界線ではなく、車線境界線であると判断する。車線境界線の候補の残したまま、図６のフローチャートは終了する。以上の手順により、図６の陰エッジ判断処理が終了する。
【００３７】
図４に戻り、ステップＳ１０７において、車線境界線検出装置は、ステップＳ３００で抽出された車線境界線の情報と地図データベース９に格納された地図データとから、自己位置認識の計算を行って車両の位置を取得する。車両の位置は、全地球測位システム（ＧＰＳ）におけるＥＮＵ座標系（地平座標系）での自己位置として取得してもよいし、緯度経度の値を取得してもよい。また、車両の中央と車両の向きを基準とした相対座標系の値を求めてもよい。
【００３８】
ステップＳ１０８に進み、画像処理部２は、ステップＳ１０３で取得されたエッジ画素の情報を用いて、パターンマッチングによって車両が走行する走路上に居る他の車両や走路の周囲にある物体の位置を抽出する。
【００３９】
次に、図７を参照して、図２の車両挙動制御部３による車両の挙動制御の手順を説明する。図７に示すフローチャートは、車線境界線検出装置の電源オンにより開始され、車線境界線検出装置の電源がオフされるまで、所定時間毎に繰り返し実行される。また、図７に示すフローチャートは、前述した図４のフローチャートに示す車線境界線検出処理と並行して実施される。
【００４０】
先ず、ステップＳ４０１において、車両挙動制御部３は、車両の速度、車両の操舵角、及びヨーレートを含む車両状態量、及び測距センサーで計測した距離データに基づいて抽出された周囲物体形状データおよび車両からの距離データを取得する。
【００４１】
ステップＳ４０２に進み、車両挙動制御部３は、画像処理部２で算出された目標横位置補正量を取得する。そして、ステップＳ４０３に進み、車両挙動制御部３は、地図データベース９に格納されている道路の形状、車線、停止線、及び制限速度に関する情報を読み込む。
【００４２】
ステップＳ４０４に進み、車両挙動制御部３は、ステップＳ４０１及びステップＳ４０３で取得した各種情報に基づいて、図８に示すように、車線境界線（１０１、１０２）と車両１０との距離を一定に保つような目標横位置１０３を算出する。ここで、ステップＳ４０２で取得した目標横位置補正量が値を持っている、或いは目標横位置補正量が零ではない場合、図８に示すように、ステップＳ４０２で読み込んだ目標横位置補正量（α）を加算して最終的な目標横位置１０３’を算出する。その後、ステップＳ４０５へ移行する。
【００４３】
ステップＳ４０５において、車両挙動制御部３は、ステップＳ４０４で算出された目標横位置１０３’を車両がトラッキングするために必要な目標操舵角（φ）を算出する。この際、車両挙動制御部３は、車線境界線の候補と車両の陰の境界線との平行度が所定値よりも高い状態を保ったまま、目標横位置１０３’まで車両が移動できるような目標操舵角（φ）を算出する。これにより、車両挙動制御部３は、車線境界線の候補と車両の陰の境界線との平行度が所定値よりも高い状態を保ったまま、車両の陰の境界線を、車線境界線の候補に近づけることができる。操舵制御部８は、操舵角のサーボ演算を行い、操舵トルクを制御して操舵角を目標操舵角（φ）に追従させる。
【００４４】
ステップＳ４０６に進み、車両挙動制御部３は、ステップＳ４０３で取得した制限速度や道路の形状に関する情報に基づいて、基本目標車速度を算出する。基本目標車速度は、旋回加速度が大きくなり過ぎないような推奨速度を参照して計算される。また、車両挙動制御部３は、ステップＳ４０１で取得した周囲物体形状データに基づいて、衝突余裕時間（ＴＴＣ）を所定値以上（例えば３秒以上）に保持できる車速度を算出する。そして、この車速度と基本目標車速度のいずれか小さい方を選択して目標車速度とする。速度制御部７は、車速度のサーボ演算を行い、制駆動トルクを制御して、車速度を目標車速度に追従させる。以上の手順により、図８の車両挙動制御が終了する。
【００４５】
次に、図９〜図１１を参照して、実際の走行状況の例に沿って、実施形態に係わる車線境界線検出装置の動作を説明する。図９は、車線境界線検出装置が動作する車両１０の走行状況の一例を示す鳥瞰図である。片側一車線の左側通行の車道２０を走行方向ＤＤへ車両１０が走行している。走行方向ＤＤの前方の車道２０周囲に建物４０がある。建物４０の陰５０が車道２０にかかり、車道２０に日向と日陰が混在した状況が形成されている。また、車両１０の陰６０が車両１０の右側側方に形成されている。
【００４６】
図１０（ａ）に示すように、前方カメラ１ｆは車両前方の路面ＥＤＲ１を撮像する。そして、エッジ候補検出部２１は、前方カメラ１ｆにより撮像された画像データから車線境界線の候補（７０、７１、７２）を抽出する。本例においては、車線境界線の候補として、車道外側線７０、車道中央線７２の他に、建物の陰５０の境界線７１が抽出されている。また、陰エッジ推定部２２は、日時と走行方向ＤＤの方角から車両の陰６０の境界線を推定する。そして、平行度判断部２４は、車線境界線の候補（７０、７１、７２）と車両の陰６０の境界線との平行度が所定値よりも高いか否かを判断する。本例では、総ての車線境界線の候補（７０、７１、７２）について、平行度判断部２４は平行度が所定値よりも高いと判断した。なお、平行度の算出において、車両の陰６０の境界線として、例えば、車両のボンネット或いはルーフの部分の陰の境界線を用いることができる。
【００４７】
図１０（ｂ）に示すように、エッジ候補検出部２１は、建物の陰５０の境界線７１と車両の陰６０の境界線との距離を、横位置補正量として算出する。そして、車両挙動制御部３は、車両の陰６０の境界線を建物の陰５０の境界線７１に向けて横位置補正量だけ近づけることにより、車両の陰６０の境界線を建物の陰５０の境界線７１に重ね合わせる。この時、車両挙動制御部３は、建物の陰５０の境界線７１と車両の陰６０の境界線との平行度が所定値よりも高い状態を保ったまま、車両の陰６０の境界線を、建物の陰５０の境界線７１に近づける。なお、ＥＤＲ２は、左側方カメラ１ｓａにより撮像可能な車両の左側方の路面の領域を示す。
【００４８】
図１０（ｃ）に示すように、車両の陰６０の境界線が建物の陰５０の境界線７１に重なることにより、エッジ候補検出部２１は、左側方カメラ１ｓａにより撮像された画像データから、建物の陰５０の境界線７１を検出できなくなる。つまり、建物の陰５０の境界線７１は消えてしまう。この場合、陰エッジ判断部２３は、建物の陰５０の境界線７１を陰の境界線であると判断する。
【００４９】
一方、図１０（ｄ）に示すように、車両の陰６０の境界線が車道外側線７０に重なっても、エッジ候補検出部２１は、左側方カメラ１ｓａにより撮像された画像データから、車道外側線７０を検出し続ける。つまり、車道外側線７０は消えない。この場合、陰エッジ判断部２３は、車道外側線７０を陰の境界線ではなく、車線境界線であると判断する。
【００５０】
図１１（ａ）〜図１０（ｄ）は、図９とは異なる車両１０の走行状況の例において、車線境界線の候補の検出、及び陰エッジ判断処理を説明するための鳥瞰図である。図９と比べて、建物の陰５０’の境界線７３が、車道外側線７０よりも外側に位置している点が相違するが、その他の点は同じである。
【００５１】
図１１（ａ）に示すように、エッジ候補検出部２１は、前方カメラ１ｆにより撮像された画像データから車線境界線の候補（７０、７２、７３）を抽出する。本例においては、車線境界線の候補として、車道外側線７０、車道中央線７２の他に、建物の陰５０の境界線７３が抽出されている。そして、平行度判断部２４は、車線境界線の候補（７０、７２、７３）と車両の陰６０の境界線との平行度が所定値よりも高いか否かを判断する。本例では、総ての車線境界線の候補（７０、７２、７３）について、平行度判断部２４は平行度が所定値よりも高いと判断した。
【００５２】
図１１（ｂ）に示すように、エッジ候補検出部２１は、車道外側線７０と車両の陰６０の境界線との距離を、横位置補正量として算出する。そして、車両挙動制御部３は、車両の陰６０の境界線を車道外側線７０に向けて横位置補正量だけ近づけることにより、車両の陰６０の境界線を車道外側線７０に重ね合わせる。この時、車両挙動制御部３は、車道外側線７０と車両の陰６０の境界線との平行度が所定値よりも高い状態を保ったまま、車両の陰６０の境界線を、車道外側線７０に近づける。
【００５３】
図１１（ｃ）に示すように、車両の陰６０の境界線が車道外側線７０に重なっても、エッジ候補検出部２１は、左側方カメラ１ｓａにより撮像された画像データから、車道外側線７０を検出し続ける。この場合、陰エッジ判断部２３は、車道外側線７０を陰の境界線ではなく、車線境界線であると判断する。
【００５４】
一方、図１１（ｄ）に示すように、車両の陰６０の境界線が建物の陰５０’の境界線７３に重なることにより、エッジ候補検出部２１は、左側方カメラ１ｓａにより撮像された画像データから、建物の陰５０’の境界線７３を検出できなくなる。この場合、陰エッジ判断部２３は、建物の陰５０’の境界線７３を陰の境界線であると判断する。
【００５５】
以上説明したように、本発明の実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。
【００５６】
車両の陰６０の境界線が車線境界線の候補（７０〜７３）に重なることにより、車線境界線の候補（７０〜７３）が検出されなくなる場合、陰エッジ判断部２３は、車線境界線の候補（７０〜７３）を陰（日向と日陰）の境界線であると判断する。これにより、建物や塀の陰の境界線が、道路上の白線や縁石のエッジと重なったり、近傍に存在した場合であっても、建物や塀の陰の境界線が白線や縁石のエッジではないことを判別できるため、車両の走行制御の安定性を保つことができる。また、自車以外の物（建物や塀）による日陰と日向が車両周囲の路面に混在する場合であっても、車線境界線の検出精度の低下を抑制することができる。
【００５７】
車両の陰６０の境界線が車線境界線の候補（７０〜７３）に重なっても、エッジ候補検出部２１によって車線境界線の候補（７０〜７３）が検出され続ける場合、陰エッジ判断部２３は、車線境界線の候補を陰の境界線ではないと判断する。これにより、建物や塀の陰の境界線が、道路上の白線や縁石のエッジと重なったり、近傍に存在した場合であっても、白線や縁石のエッジが正しい走路境界情報としてのエッジであることを判別できるため、車両の走行制御を継続することができる。
【００５８】
車線境界線の候補と車両の陰６０の境界線との平行度が所定値よりも高いと平行度判断部２４が判断した場合に限り、車両挙動制御部３は車両１０の挙動を制御し、陰エッジ判断部２３は車線境界線の候補が陰の境界線であるか否かを判断する。平行度が所定値以下である場合は車両の車線境界線の候補に対する進入角度が大きくなっている可能性がある。この場合に、車線境界線の候補が実際の物体の境界線であると判断された場合に、衝突を回避することが難しくなってしまう。そこで、平行度が所定値より高い場合にのみ、陰エッジ判断処理を行う。これにより、実際の物体の境界線であると判断された場合にはスムーズに衝突を回避することができる。
【００５９】
車両挙動制御部３は、車線境界線の候補と車両の陰６０の境界線との平行度が所定値よりも高い状態を保ったまま、陰エッジ推定部２２により推定された車両の陰６０の境界線を、エッジ候補検出部２１により検出された車線境界線の候補に近づける。これにより、車両１０の車線境界線の候補に対する進入角度を小さい値に保つことができる。このため、車線境界線の候補が実際の物体の境界線であると判断された場合であっても、車線境界線の候補との衝突をスムーズに回避することができる。
【００６０】
（その他の実施形態）
車両挙動制御部３は、エッジ候補検出部２１により検出された車線境界線の候補と車両との衝突を回避可能な速度以下で、陰エッジ推定部２２により推定された車両の陰６０の境界線を、車線境界線の候補に近づけることができる。例えば、図７のステップＳ４０６において、車両挙動制御部３は、エッジ候補検出部２１により検出された車線境界線の候補と車両との衝突を回避可能な速度を算出する。そして、速度制御部７は、車両の速度を、車線境界線の候補と車両との衝突を回避可能な速度以下に制御する。これにより、車両１０の車線境界線の候補に対する進入角度が大きい値であっても、車線境界線の候補との衝突をスムーズに回避することができる。
【００６１】
また、陰の境界線であると判断された車線境界線の候補を車両の前後方向に延ばした延長線上に他の車線境界線の候補がある場合、陰エッジ判断部２３は、他の車線境界線の候補を陰の境界線であると判断することができる。そして、陰エッジ判断部２３は、図６のステップＳ３０６において他の車線境界線の候補を除去することができる。これにより、車線境界線の候補が除去されれば、除去された車線境界線の候補の延長上の、例えば前方あるいは後方の遠い場所に検出されている他の車線境界線の候補まで、車線境界線であるか否かを正しく判定できる。すなわち、複数のカメラ（１ｆ、１ｓａ、１ｓｂ、１ｒ）のいずれかの撮像範囲における判定結果に基づいて、その他のカメラ（１ｆ、１ｓａ、１ｓｂ、１ｒ）の撮像範囲における他の車線境界線の候補を合理的に判断することができる。
【００６２】
ステップＳ１０８では、画像処理部２が、ステップＳ１０３で取得されたエッジ画素の情報を用いて、パターンマッチングによって車両が走行する走路上に居る他の車両や走路の周囲にある物体の位置を抽出した。本発明の実施形態は、画像処理による位置抽出に限らない。例えば、図１２に示すように、車線境界線検出装置がレーダーやソナーなどの測距センサ１１を備えていてもよい。この場合、測距センサ１１は、水平面または３次元空間における距離データ分布に基づいて、周囲物体の属性を抽出し、周囲物体までの距離を計測する。これにより、車両が走行する走路上に居る他の車両や走路の周囲にある物体の位置を抽出することができる。
【００６３】
上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【符号の説明】
【００６４】
１ｆ  前方カメラ（撮像部）
１ｒ  後方カメラ（撮像部）
１ｓａ  左側方カメラ（撮像部）
１ｓｂ  右側方カメラ（撮像部）
２  画像処理部
３  車両挙動制御部
１０  車両
２１  エッジ候補検出部
２２  陰エッジ推定部
２３  陰エッジ判断部
２４  平行度判断部
５０、６０  陰
７１〜７３  車線境界線の候補
【図１】
2014067136.tif 000003
【図２】
2014067136.tif 000004
【図３】
2014067136.tif 000005
【図４】
2014067136.tif 000006
【図５】
2014067136.tif 000007
【図６】
2014067136.tif 000008
【図７】
2014067136.tif 000009
【図８】
2014067136.tif 000010
【図９】
2014067136.tif 000011
【図１０】
2014067136.tif 000012
【図１１】
2014067136.tif 000013
【図１２】
2014067136.tif 000014