(57)【要約】【課題】通常用いられる色とは異なる特定色の区画線を精度良く認識する。【解決手段】区画線認識装置は、カメラにより撮影された路面画像を変換して得られたグレースケール画像に基づき区画線を認識するよう構成されており、自車両が黄色の区画線（黄線）が用いられる暫定２車線道路等に進入すると（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、黄線の認識精度を向上させる（Ｓ１１５）。具体的には、路面画像中の黄線の領域ではＲの輝度が高くなる点に着目し、Ｒの輝度に重み付けを行った状態で路面画像をグレースケール画像に変換すると共に、エッジ点を抽出する際のエッジ閾値を低下させることで、黄線のエッジ点が抽出され易くし、これにより、黄線の認識精度を向上させる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の前方における道路の路面を撮影し、カラー画像である路面画像を生成する撮影手段（１１）と、
予め定められた走査線に沿って前記路面画像の色の変化を検出し、該変化の度合いと予め定められたエッジ閾値とを比較することで、前記路面に描かれた区画線のエッジを抽出する抽出手段（Ｓ１１５，Ｓ１４５）と、
前記抽出手段により抽出された前記エッジに基づき前記区画線を認識する認識手段（Ｓ１２０，Ｓ１４５，Ｓ１５０）と、
前記路面における前記区画線が描かれていない領域を路面領域とし、前記区画線の色として通常用いられる通常色よりも、前記路面領域に対する色の変化の度合いが小さい特定色の前記区画線が用いられた特定道路を自車両が走行中か否かを判定する道路判定手段（Ｓ１０５）と、
を備え、
前記抽出手段は、前記道路判定手段により自車両が前記特定道路を走行中と判定された場合には、前記特定色の前記区画線の前記エッジを抽出する際の感度である抽出感度を向上させること、
を特徴とする区画線認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の区画線認識装置において、
前記通常色とは白色であり、前記特定色とは黄色ないし橙色であること、
を特徴とする区画線認識装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の区画線認識装置において、
前記抽出手段は、前記路面画像をグレースケール画像に変換すると共に、該グレースケール画像上の濃淡の変化を、該路面画像上の色の変化として検出し、前記道路判定手段により自車両が前記特定道路を走行中と判定された場合には、前記特定色に対応する色成分に対して重み付けを行った状態で前記路面画像を前記グレースケール画像に変換することで、前記抽出感度を向上させること、
を特徴とする区画線認識装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の区画線認識装置において、
前記抽出手段は、前記道路判定手段により自車両が前記特定道路を走行中と判定された場合には、前記路面画像上の前記特定色に対応する色成分の輝度の変化を、該路面画像上の色の変化として検出することで、前記抽出感度を向上させること、
を特徴とする区画線認識装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の区画線認識装置において、
前記抽出手段は、前記道路判定手段により自車両が前記特定道路を走行中と判定された場合には、前記エッジ閾値を下げることで、前記抽出感度を向上させること、
を特徴とする区画線認識装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の区画線認識装置において、
前記認識手段は、
前記抽出手段により抽出された前記エッジに基づき前記区画線を検出すると共に、該区画線に係る前記エッジの数が予め定められた判定用閾値に達する場合には、該区画線を実線と判定すると共に、該エッジの数が該判定用閾値に達しない場合には、該区画線が破線であると判定し、
前記道路判定手段により自車両が前記特定道路を走行中と判定された場合には、前記判定用閾値を低下させること、
を特徴とする区画線認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路の路面の画像に基づき区画線を認識する区画線認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自車両の前方の道路の路面を撮影した路面画像から区画線を認識し、認識結果に基づき運転支援を行う装置が知られている。その一例として、特許文献１に記載の走行路認識装置は、複数の区画線から構成される複合線のパターンを予め記憶しておき、該パターンとの照合を行うことで、複合線の種別を正確に認識する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４２０７９３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、多くの国の道路では、通常は白線（白色の区画線）が用いられるが、例えば、対面通行がなされる暫定２車線道路（以後、単に暫定２車線道路と記載）等では、白線と黄線（黄色ないし橙色の区画線）からなる複合線が中央線として用いられる。また、米国におけるカープールレーンや、欧州における工事区間等においても、黄線が用いられる。
【０００５】
なお、暫定２車線道路とは、４車線以上の道路として計画されたが２車線のみを暫定的に開通させたものを言い、カープールレーンとは、一定以上の人数が車両に乗車している場合に走行が許可されるレーンを言う。
【０００６】
そして、黄線は白線に比べ路面とのコントラストが低く、路面画像からエッジを抽出するのが困難となるため、黄線を検出する精度や黄線の種別（実線であるか破線であるか等）を判定する精度が低下し、黄線を精度良く認識できないという問題があった。
【０００７】
本願発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、通常用いられる色とは異なる特定色の区画線を精度良く認識することができる区画線認識装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題に鑑みてなされた請求項１に係る区画線認識装置は、自車両の前方における道路の路面を撮影し、カラー画像である路面画像を生成する撮影手段と、予め定められた走査線に沿って路面画像の色の変化を検出し、該変化の度合いと予め定められたエッジ閾値とを比較することで、路面に描かれた区画線のエッジを抽出する抽出手段と、を備える。
【０００９】
また、該区画線認識装置は、抽出手段により抽出されたエッジに基づき区画線を認識する認識手段と、路面における区画線が描かれていない領域を路面領域とし、区画線の色として通常用いられる通常色よりも、路面領域に対する色の変化の度合いが小さい特定色の区画線が用いられた特定道路を自車両が走行中か否かを判定する道路判定手段と、を備える。
【００１０】
そして、抽出手段は、道路判定手段により自車両が特定道路を走行中と判定された場合には、特定色の区画線のエッジを抽出する際の感度である抽出感度を向上させる。
このような構成によれば、自車両が特定道路を走行している場合には、路面画像から特定色の区画線のエッジが抽出され易くなるため、該区画線を検出する精度や、該区画線の種別を判定する精度を向上させることができる。このため、特定色の区画線を精度良く認識することができる。
【００１１】
また、既に述べたように、多くの国の道路では通常は白線が用いられるが、日本における暫定２車線道路や、米国におけるカープールレーンや、欧州における工事区間等では、黄線が用いられる。
【００１２】
そこで、請求項２に係る区画線認識装置では、通常色とは白色であり、特定色とは黄色ないし橙色である。
このような構成によれば、自車両が暫定２車線道路等を走行している際に、精度良く黄線を認識することができる。
【００１３】
特に、上述したように、暫定２車線道路の中央線には黄線と白線からなる複合線が用いられるが、上記構成により黄線を精度良く認識することができるため、このような複合線を正確に認識することが可能となる。
【００１４】
また、暫定２車線道路の中央線上には、ラバーポールやコンクリートブロックが設置されている場合が多く、このような場合には、複合線のメンテナンスが十分にされておらず、黄線等がかすれている場合がある。これに対し、上記構成によれば、黄線のエッジが抽出され易くなるため、かすれた状態となっている黄線であっても精度良く認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】区画線認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】区画線認識処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。なお、本発明の実施の形態は、下記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。
【００１７】
［構成の説明］
本実施形態の車載用の区画線認識装置１０は、ドライバに車線逸脱警報を行うよう構成されており、カメラ１１，ブザー１２，通信部１３，制御部１４等を備える（図１参照）。また、区画線認識装置１０は、降雨量を検出するレインセンサ１５と、自車両の車速を検出する車速センサ１６と、自車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサ１７等を備える。
【００１８】
制御部１４は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ等から構成され、ＲＯＭ等に保存されたプログラムに従い区画線認識装置１０を統括制御する部位である。
また、カメラ１１は、ＣＣＤカメラや赤外線カメラ等として構成されており、自車両周辺や前方の路面を撮影し、カラー画像である路面画像を生成する。
【００１９】
また、ブザー１２は、制御部１４からの指示に応じて各種警告音を発する部位である。
また、通信部１３は、図示しない車内ＬＡＮを介して他のＥＣＵと通信を行う部位である。
【００２０】
［動作の説明］
（１）概要について
本実施形態の区画線認識装置１０は、カメラ１１により生成された路面画像からエッジ抽出を行い、抽出結果に基づき走行中の道路の区画線を検出すると共に、該区画線の種別（実線であるか破線であるか等）を判定することで、区画線を認識する。
【００２１】
なお、区画線の検出のみを行うことで区画線を認識する構成としても良い。また、区画線認識装置１０は、さらに、走行中の道路に複数の区画線から構成される複合線が設けられている場合には、区画線の認識結果に基づき複合線の種別を認識しても良い。
【００２２】
また、区画線認識装置１０は、レインセンサ１５により検出された降雨量や、車速センサ１６により検出された車速や、ヨーレートセンサ１７により検出されたヨーレート等に基づき、自車両の走行軌跡を予測する。
【００２３】
そして、区画線認識装置１０は、区画線或いは複合線の認識結果から自車両が走行すべき車線を把握し、自車両が車線を逸脱する危険性があると判定した場合には、ブザー１２により警告音を発して車線逸脱警報を行う。なお、自車両が車線を逸脱する危険性がある場合に、操舵支援を行って自車両の進路を修正し、車線の逸脱を回避する構成としても良い。
【００２４】
より詳しく説明すると、区画線認識装置１０の制御部１４は、路面画像をグレースケール画像に変換する。このとき、制御部１４は、路面画像の各画素についてＲ，Ｇ，Ｂの各色成分の輝度の平均値を算出し、該平均値に応じて、グレースケール画像における各画素の輝度（濃淡の段階）を決定しても良い。
【００２５】
その後、制御部１４は、該グレースケール画像に水平方向の走査線を複数設定すると共に、該走査線に沿って隣接する各画素同士の輝度を比較し、該輝度の差分が予め定められたエッジ閾値に達した地点を区画線のエッジ点として抽出する。
【００２６】
なお、走査線の方向は水平方向に限定されないということを念のため付言しておく。また、制御部１４は、隣接する画素同士に限らず、例えば、走査線に沿って一定間隔を開けて並ぶ画素同士の輝度を比較しても良い。
【００２７】
そして、制御部１４は、エッジ点をハフ変換して直線を検出すると共に、これらの直線の中からハフ変換の投票数が多いものを区画線候補とし、さらに、区画線候補の絞込みを行うことで、区画線として検出する区画線候補を決定する。
【００２８】
具体的には、制御部１４は、区画線候補と、路面における区画線が描かれていない領域（路面領域）との間のコントラストや輝度の差に基づき、区画線候補の絞込みを行っても良いし、線の太さや総延長距離等、様々な特徴を考慮して絞込みを行っても良い。また、制御部１４は、自車両の中心から区画線候補までの水平方向の距離を考慮して絞込みを行っても良い。
【００２９】
また、区画線認識装置１０は、検出された区画線について抽出されたエッジ点の数に基づき、該区画線の種別を判定する。具体的には、エッジ点の数が判定用閾値に達している場合には、区画線の種別を実線と判定すると共に、該エッジの数が判定用閾値に達していない場合には、区画線の種別を破線と判定する。
【００３０】
ここで、日本等では、通常は白色の区画線（白線）が用いられるが、例えば、追い越しのための対向車線へのはみ出しが禁止されている場合等、何らかの事情がある場合には、黄色ないし橙色の区画線（黄線）が用いられる。
【００３１】
この黄線が撮影された場合、黄線は、白線に比べてＲの輝度は高いが、Ｇ，Ｂの輝度は低くなっており、さらに、Ｂの輝度は路面領域よりも低い。このため、黄線は、白線に比べて路面領域に対するコントラストが低く、エッジの抽出が困難であり、その結果、黄線を認識する精度が低下してしまう。
【００３２】
そこで、本実施形態の区画線認識装置１０は、黄線が用いられる道路（黄線道路）を走行中には、黄線のエッジ点の抽出感度を向上させる（黄線のエッジ点が抽出され易くする）。
【００３３】
また、黄線のエッジ点の抽出が困難となることにより、黄線の種別を判定する際、実線である黄線が破線と誤判定される可能性が高くなる。このため、本実施形態の区画線認識装置１０は、黄線道路を走行中には、区画線が実線と判定され易くする（実線の判定感度を向上させる）ことで、黄線の種別を判定する精度を向上させる。
【００３４】
これにより、黄線を認識する精度が向上し、ひいては、黄線を含む複合線の種別を正確に認識することができ、より適切な車線逸脱警報を行うことが可能となる。
（２）区画線認識処理について
次に、自車両前方の道路の路面に描かれた区画線を認識する区画線認識処理について、図２に記載のフローチャートを用いて説明する。なお、本処理は、区画線認識装置１０の制御部１４にて定期的に実行される。
【００３５】
Ｓ１００では、制御部１４は、黄線のエッジ点の抽出感度を向上させた黄線モードであるか否かを判定し、肯定判定が得られた場合には（Ｓ１００：Ｙｅｓ）、Ｓ１２５に処理を移行すると共に、否定判定が得られた場合には（Ｓ１００：Ｎｏ）、Ｓ１０５に処理を移行する。
【００３６】
Ｓ１０５では、制御部１４は、自車両が黄線道路に進入したか否かを判定し、肯定判定が得られた場合には（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、Ｓ１１０に処理を移行すると共に、否定判定が得られた場合には（Ｓ１０５：Ｎｏ）、Ｓ１４５に処理を移行する。
【００３７】
具体的には、例えば、制御部１４は、カメラ１１により撮影されたカラーの路面画像を解析し、自車両前方の路面に、自車両の進行方向に沿って一定の長さの黄線（或いは、黄線を含む複合線）が描かれているか否かを判定しても良い。そして、制御部１４は、このような黄線が描かれている場合等には、自車両が黄線道路の走行を開始したと判定しても良い。
【００３８】
また、このほかにも、日本における暫定２車線道路や、米国におけるカープールレーンや、欧州における工事区間等では、黄線が用いられることが知られている。
そこで、制御部１４は、通信部１３を介してナビゲーション装置（図示なし）等のＥＣＵと通信を行って自車両の走行中の道路の種別情報を取得し、該道路の種別を判別しても良い。なお、該種別情報は、例えば、ナビゲーション装置が有する地図データに保存されていても良いし、電波ビーコン等を介して外部から取得した情報であっても良い。
【００３９】
そして、制御部１４は、自車両が走行中の道路が上述した暫定２車線道路等である場合には、自車両が黄線道路の走行を開始したと判定しても良い。
Ｓ１１０では、制御部１４は、黄線モードに移行し、黄線のエッジ点の抽出感度を向上させる（Ｓ１１５）。
【００４０】
具体的には、制御部１４は、路面画像から区画線のエッジを抽出する際のエッジ閾値を、通常モード用閾値よりも小さい黄線モード用閾値としても良い。これにより、どのような色であるかに関わらず、全ての区画線のエッジが抽出され易くなるため、黄線のエッジ点の抽出感度が向上し、ひいては、黄線を認識する精度が向上する。
【００４１】
また、上述したように、路面画像上の黄線は白線よりもＲの輝度が高い。この点に着目し、制御部１４は、黄線モード中は、各画素のＲの輝度に重み付けを行った状態（例えば、各画素のＲの輝度に対し１よりも大きい係数を乗算した状態）で、路面画像をグレースケール画像に変換しても良い。
【００４２】
こうすることにより、グレースケール画像上で、路面領域に対する黄線のコントラストが高くなるため、黄線のエッジ点の抽出感度が向上し、ひいては、黄線を認識する精度が向上する。
【００４３】
なお、エッジ閾値の低下と、Ｒの輝度の重み付けとのうちの一方のみを行う構成としても良い。このような場合であっても、黄線のエッジ点の抽出感度を向上させることができる。
【００４４】
続くＳ１２０では、制御部１４は、区画線の種別の判定に用いられる判定用閾値を、通常モード用閾値よりも小さい黄線モード用閾値とすることで、実線の判定感度を向上させ（区画線が実線と判定され易くし）、Ｓ１４５に処理を移行する。これにより、実線である黄線が破線と誤判定されることを防止でき、黄線を認識する精度を向上させることができる。
【００４５】
なお、黄線モードに移行した際には、実線の判定感度を向上させること無く、黄線のエッジ点の抽出感度のみを向上させる構成としても良い。
一方、Ｓ１２５では、制御部１４は、黄線道路の走行が終了したか否かを判定し、肯定判定が得られた場合には（Ｓ１２５：Ｙｅｓ）、Ｓ１３０に処理を移行すると共に、否定判定が得られた場合には（Ｓ１２５：Ｎｏ）、Ｓ１４５に処理を移行する。
【００４６】
具体的には、制御部１４は、Ｓ１０５と同様にして、カメラ１１により撮影された路面画像を解析し、自車両の進行方向に沿って一定の長さの黄線が描かれていない場合等には、黄線道路の走行が終了したと判定しても良い。
【００４７】
また、制御部１４は、Ｓ１０５と同様にして、ナビゲーション装置等から取得した種別情報から自車両の走行中の道路の種別を判別し、例えば、走行中の道路が暫定２車線道路等でない場合には、黄線道路の走行が終了したと判定しても良い。
【００４８】
Ｓ１３０では、制御部１４は、通常モードに移行し、エッジ閾値を通常モード用閾値に戻すと共に、グレースケール画像への変換時におけるＲの輝度の重み付けを解除することで、黄線のエッジ点の抽出感度を元に戻す（Ｓ１３５）。
【００４９】
続くＳ１４０では、制御部１４は、区画線の種別の判定に用いられる判定用閾値を通常モード用閾値とすることで、実線の判定感度を元に戻し、Ｓ１４５に処理を移行する。
Ｓ１４５では、制御部１４は、黄線モードであるか通常モードであるかを反映した状態で、路面画像を変換してグレースケール画像を生成すると共に、該グレースケール画像から区画線のエッジ抽出を行い、区画線を認識する。
【００５０】
続くＳ１５０では、制御部１４は、黄線モードであるか通常モードであるかを反映した状態で、検出された区画線について抽出されたエッジ点の数に基づき区画線の種別の判定を行い、本処理を終了する。
【００５１】
［他の実施形態］
（１）本実施形態の区画線認識装置１０は、黄線モード中は、エッジ閾値を低下させると共に、各画素のＲの輝度に重み付けを行った状態で路面画像をグレースケール画像に変換することで、黄線のエッジ点の抽出感度を向上させる構成となっている。しかし、次のようにして黄線のエッジ点の抽出感度を向上させても良い。
【００５２】
すなわち、区画線認識装置１０の制御部１４は、Ｓ１４５において、黄線モード中は、グレースケール画像の輝度に基づき区画線を認識するのでは無く、路面画像におけるＲの輝度に基づき区画線を認識しても良い。
【００５３】
具体的には、制御部１４は、路面画像に水平方向の走査線を複数設定すると共に、該走査線に沿って隣接する各画素同士のＲの輝度を比較し、該輝度の差分がエッジ閾値に達した地点を区画線のエッジ点として抽出しても良い。そして、抽出したエッジ点に基づき、同様にして区画線の検出等を行っても良い。
【００５４】
なお、白線は黄線よりもＲの輝度が低いことを考慮し、白線と黄線の双方のエッジを抽出可能となるようにエッジ閾値を設定するのが望ましい。また、このとき、エッジ閾値として、通常モード中に使用される閾値よりも小さい閾値を使用しても良い。
【００５５】
このような場合であっても、黄線のエッジ点の抽出感度を向上させることができ、ひいては、黄線を認識する精度を向上させることができる。
（２）本実施形態の区画線認識装置１０は、道路の区画線として通常は白線が用いられるが、何らかの事情がある場合には黄線が用いられるという前提の下、黄線道路を走行中に黄線を認識する精度を向上させる構成となっている。しかしながら、国や地域等によっては、白線に替えて他の色の区画線が用いられる可能性や、黄線に替えて他の色（特定色）の区画線が用いられる可能性もある。
【００５６】
このような場合においては、区画線認識装置１０は、自車両が特定色の区画線が用いられた道路を走行している場合に、本実施形態と同様にして、特定色の区画線のエッジ点の抽出感度を向上させることが考えられる。
【００５７】
具体的には、各画素における特定色に対応する色成分の輝度に重み付けを行った状態で路面画像をグレースケール画像に変換することや、エッジ閾値を低下させることで、抽出感度を向上させても良い。また、このほかにも、（１）と同様に、特定色に対応する色成分の輝度に基づき路面画像からエッジ点を抽出し、該エッジ点に基づき区画線の検出等を行っても良い。
【００５８】
こうすることにより、特定色の区画線を認識する精度を向上させることができる。
［特許請求の範囲との対応］
上記実施形態の説明で用いた用語と、特許請求の範囲の記載に用いた用語との対応を示す。
【００５９】
カメラ１１が撮影手段に相当する。
また、区画線認識処理のＳ１０５が道路判定手段に、Ｓ１１５が抽出手段に、Ｓ１２０が認識手段に、Ｓ１４５が抽出手段，認識手段に、Ｓ１５０が認識手段に相当する。
【符号の説明】
【００６０】
１０…区画線認識装置、１１…カメラ、１２…ブザー、１３…通信部、１４…制御部、１５…レインセンサ、１６…車速センサ、１７…ヨーレートセンサ。
【図１】
2014164492.tif 000003
【図２】
2014164492.tif 000004