(57)【要約】【課題】シンプルなシステム構成で走行路の種類を識別でき、低コストで製造可能な走行路識別装置を提供する。【解決手段】走行路識別装置２０は、トラクタ１の周辺を撮像可能な撮像手段２１と、複数の種類の走行路の基準色情報Ｃａ・Ｃｇ・Ｃｌを記憶した記憶手段２２と、撮像手段２１及び記憶手段２２に接続される制御手段２３と、を備え、制御手段２３は、撮像手段２１により撮像された画像内で走行路が写っている領域を推定して、走行路が写っていると推定した領域の平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）を算出する算出部２４と、記憶手段２２に記憶されている基準色情報Ｃａ・Ｃｇ・Ｃｌ、及び算出部２４により算出された平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）に基づいて、記憶手段２２の複数の走行路の種類のなかから、前記画像に写っている走行路の種類を決定する決定部２５と、を有する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行機体の周辺を撮像可能な撮像手段と、
複数の種類の走行路の基準色情報を記憶した記憶手段と、
前記撮像手段及び記憶手段に接続される制御手段と、
を備え、
前記制御手段は、
前記撮像手段により撮像された画像内で走行路が写っている領域を推定して、走行路が写っていると推定した領域の平均色情報を算出する算出部と、
前記記憶手段に記憶されている基準色情報、及び前記算出部により算出された平均色情報に基づいて、前記記憶手段の複数の走行路の種類のなかから、前記画像に写っている走行路の種類を決定する決定部と、
を有することを特徴とする、
走行路識別装置。
【請求項２】
前記制御手段の算出部は、走行路が写っている確率が高い前記画像内の限定された領域に対して画像分割処理を実施することで当該領域を色に基づいて複数の領域に分割して、前記分割した複数の領域のうちの面積が最大となっている領域を走行路が写っている領域と推定して、前記走行路が写っていると推定した領域を構成する画素の色情報の平均値を、前記平均色情報として算出することを特徴とする、
請求項１に記載の走行路識別装置。
【請求項３】
前記制御手段の決定部は、前記複数の種類の走行路のそれぞれの基準色情報と前記平均色情報との色距離をそれぞれ算出して、算出した色距離を互いに比較することによって、前記画像に写っている走行路の種類を決定することを特徴とする、
請求項１又は請求項２に記載の走行路識別装置。
【請求項４】
前記制御手段は、前記画像に特定の物体が写っているか否かを判断する判断部を有し、
前記判断部は、前記決定部により決定された走行路の種類に対応して、判断対象とする前記特定の物体の種類を変更することを特徴とする、
請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の走行路識別装置。
【請求項５】
前記判断部は、サポートベクターマシンを用いて前記画像に前記特定の物体が写っているか否かを判断することを特徴とすることを特徴とする、
請求項４に記載の走行路識別装置。
【請求項６】
前記記憶手段には、前記複数の走行路の種類のそれぞれに対応する複数の分割閾値に係る情報が記憶されており、
前記制御手段は、
前記記憶手段に記憶されている複数の分割閾値のなかから、前記決定部により決定された走行路の種類に対応する分割閾値を選択して、選択した前記分割閾値を用いて、前記画像に対して画像分割処理を実施すると共に、前記撮像手段により前記画像と連続的に撮像された画像に対しても前記画像分割処理を実施することによって、当該複数の画像について、前記決定部により決定された種類の走行路が写っている領域をそれぞれ抽出する抽出部と、
前記抽出部により走行路が写っている領域を抽出された前記複数の画像を重ね合せて合成画像を生成する合成部と、
を有することを特徴とする、
請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の走行路識別装置。
【請求項７】
前記記憶手段には、前記複数の走行路の種類のそれぞれに対応する複数の分割閾値に係る情報が記憶されており、
前記制御手段は、
前記記憶手段に記憶されている複数の分割閾値のなかから、前記決定部により決定された走行路の種類に対応する分割閾値を選択して、選択した分割閾値を用いて、前記画像に対して画像分割処理を実施することによって、前記画像内で、前記決定部により決定された種類の走行路が写っている領域を抽出する抽出部を有することを特徴とする、
請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の走行路識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行路識別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、路面状況を識別する装置は公知である（例えば、特許文献１）。
特許文献１に記載の装置は、電磁波を発生する電磁波発生手段と、路面に電磁波を送信する送信手段と、路面に反射された電磁波を受信する受信手段と、受信された電磁波の波形を検出する波形検出手段と、前記路面と前記送信手段とのなす角度を計測する又は設定する角度計測／設定手段と、前記波形検出手段が検出した前記波形と前記角度計測／設定手段が計測または設定した前記角度に基づいて、前記波形の特徴を抽出する波形特徴抽手段と、前記波形の特徴に基づいて、路面状況を推定する路面状況推定手段と、を備える。
しかし、システム構成が複雑であり、装置の製造コストが高くなるという問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２１０３２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、シンプルなシステム構成で走行路の種類を識別でき、低コストで製造可能な走行路識別装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に記載の走行路識別装置は、
走行機体の周辺を撮像可能な撮像手段と、
複数の種類の走行路の基準色情報を記憶した記憶手段と、
前記撮像手段及び記憶手段に接続される制御手段と、
を備え、
前記制御手段は、
前記撮像手段により撮像された画像内で走行路が写っている領域を推定して、走行路が写っていると推定した領域の平均色情報を算出する算出部と、
前記記憶手段に記憶されている基準色情報、及び前記算出部により算出された平均色情報に基づいて、前記記憶手段の複数の走行路の種類のなかから、前記画像に写っている走行路の種類を決定する決定部と、
を有する。
【０００６】
請求項２に記載の走行路識別装置においては、
前記制御手段の算出部は、走行路が写っている確率が高い前記画像内の限定された領域に対して画像分割処理を実施することで当該領域を色に基づいて複数の領域に分割して、前記分割した複数の領域のうちの面積が最大となっている領域を走行路が写っている領域と推定して、前記走行路が写っていると推定した領域を構成する画素の色情報の平均値を、前記平均色情報として算出する。
【０００７】
請求項３に記載の走行路識別装置においては、
前記制御手段の決定部は、前記複数の種類の走行路のそれぞれの基準色情報と前記平均色情報との色距離をそれぞれ算出して、算出した色距離を互いに比較することによって、前記画像に写っている走行路の種類を決定する。
【０００８】
請求項４に記載の走行路識別装置においては、
前記制御手段は、前記画像に特定の物体が写っているか否かを判断する判断部を有し、
前記判断部は、前記決定部により決定された走行路の種類に対応して、判断対象とする前記特定の物体の種類を変更する。
【０００９】
請求項５に記載の走行路識別装置においては、
前記判断部は、サポートベクターマシンを用いて前記画像に前記特定の物体が写っているか否かを判断する。
【００１０】
請求項６に記載の走行路識別装置においては、
前記記憶手段には、前記複数の走行路の種類のそれぞれに対応する複数の分割閾値に係る情報が記憶されており、
前記制御手段は、
前記記憶手段に記憶されている複数の分割閾値のなかから、前記決定部により決定された走行路の種類に対応する分割閾値を選択して、選択した前記分割閾値を用いて、前記画像に対して画像分割処理を実施すると共に、前記撮像手段により前記画像と連続的に撮像された画像に対しても前記画像分割処理を実施することによって、当該複数の画像について、前記決定部により決定された種類の走行路が写っている領域をそれぞれ抽出する抽出部と、
前記抽出部により走行路が写っている領域を抽出された前記複数の画像を重ね合せて合成画像を生成する合成部と、
を有する。
【００１１】
請求項７に記載の走行路識別装置においては、
前記記憶手段には、前記複数の走行路の種類のそれぞれに対応する複数の分割閾値に係る情報が記憶されており、
前記制御手段は、
前記記憶手段に記憶されている複数の分割閾値のなかから、前記決定部により決定された走行路の種類に対応する分割閾値を選択して、選択した分割閾値を用いて、前記画像に対して画像分割処理を実施することによって、前記画像内で、前記決定部により決定された種類の走行路が写っている領域を抽出する抽出部を有する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。
【００１３】
請求項１においては、シンプルなシステム構成で走行路の種類を識別でき、装置を低コストで製造可能である。
【００１４】
請求項２においては、算出部が画像内の限定された領域（走行路が写っている確率が高い領域）に対して画像分割処理を実施するように構成することによって、演算負荷が低減され、速やかに決定部が走行路の種類を決定することが可能となる。
【００１５】
請求項３においては、決定部が複数の種類の走行路のそれぞれの基準色情報と平均色情報との色距離を算出して、算出した色距離を互いに比較することによって、画像に写っている走行路の種類を決定することが可能となる。
【００１６】
請求項４においては、判段部が判断対象とする特定の物体の種類を、走行路の種類毎に変更して限定することによって、演算負荷を低減させることが可能となる。
【００１７】
請求項５においては、判断部は、画像に特定の物体が写っているか否かを精度よく判断することが可能となる。
【００１８】
請求項６においては、シンプルなシステム構成で走行路が写っている領域を抽出することが可能となる。また、合成部により走行路が写っている領域をそれぞれ抽出された複数の画像を重ね合せて合成画像を生成するように構成することによって、走行路が写っている領域の抽出精度を向上させることが可能となる。
【００１９】
請求項７においては、シンプルなシステム構成で走行路が写っている領域を抽出することが可能となり、必要最小限のデータ処理で走行路が写っている領域を抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】トラクタの側面図。
【図２】走行路識別装置の概略構成図。
【図３】フラッドフィル処理の説明図。
【図４】制御フローを示すフローチャート。
【図５】基準色情報Ｃａ・Ｃｇ・Ｃｌと平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）との色距離ｄａ・ｄｇ・ｄｌの算出方法を示す図。
【図６】（ａ）アスファルトが写っている画像を示す図、（ｂ）アスファルトが写っている領域を示す図、（ｃ）合成画像を示す図。
【図７】制御フローを示すフローチャート。
【図８】制御フローを示すフローチャート。
【図９】制御フローを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
次に、走行路識別装置２０を備えたトラクタ１について説明する。
【００２２】
まず、トラクタ１の全体構成について説明する。
なお、以下では、図１において、矢印Ｕ方向を上方向として上下方向を規定して、矢印Ｆ方向を前方向として前後方向を規定する。
【００２３】
図１に示すように、トラクタ１においては、機体フレーム２が長手方向を前後方向として配置され、その前部で左右一対の前輪３・３に支持されるとともに、その後部で左右一対の後輪４・４に支持される。前輪３・３の間には、フロントアクスルケース５が設けられる。機体フレーム２の前部にはエンジン６が設けられ、エンジン６はボンネット７によって覆われている。機体フレーム２の後部にはミッションケース８が設けられる。ミッションケース８内には、エンジン６からの動力を変速する変速装置が収納される。
機体フレーム２の前後中途部から後部にかけては、作業者が搭乗してトラクタ１を操作するための運転操作部９が設けられる。運転操作部９には、運転席１０、操向操作用の操作ハンドル１１等が設けられる。
【００２４】
かかる構成を備えたトラクタ１においては、エンジン６の動力が前記変速装置へ伝達され、前記変速装置により変速されたあと、前輪３・３に伝達可能とされるとともに、後輪４・４に伝達可能とされる。そして、エンジン６の動力が伝達されることによって、左右一対の前輪３・３及び左右一対の後輪４・４が回転駆動され、トラクタ１の走行が行われる。
【００２５】
また、エンジン６の動力が前記変速装置により変速されたあと、機体フレーム２に対して装着された図示しない耕耘装置等の作業機にも伝達可能とされる。さらに、エンジン６の動力によって駆動される図示しない油圧ポンプにより圧送される作動油を、機体フレーム２に対して装着された図示しないモア等の作業機に供給可能とされる。このようにして、エンジン６の動力が伝達されることによって、種々の作業機が駆動される。
【００２６】
以下では、走行路識別装置２０について説明する。
【００２７】
走行路識別装置２０は、走行機体（トラクタ１）が走行している走行路の種類を識別するものである。
図２に示すように、走行路識別装置２０は、撮像手段２１と、記憶手段２２と、制御手段２３と、を備える。
【００２８】
撮像手段２１は、トラクタ１の前部、例えば、ボンネット前面の左右中央に固定されており、トラクタ１の前方を撮像可能である。撮像手段２１により撮像された二次元画像内の下部領域には、トラクタ１の前輪３・３の前下方が写っており、トラクタ１が走行している走行路が写っている確立が高くなるように構成されている。すなわち、撮像手段２１は、その撮像画像内の下部領域にトラクタ１の接地部近傍が写るように配置されており、これにより、撮像画像内の下部領域に走行路が写っている確立が高くなるように構成されている。本実施形態では、撮像手段２１はトラクタ１の前方を撮像するが、後方や側方を撮像する構成としてもよい。撮像手段２１により撮像された画像のデータは、光の三原色であるＲＧＢの信号に分離され、これにより、当該画像を構成する各画素は、ＲＧＢ形式の色情報をそれぞれ有する。
【００２９】
記憶手段２２には、複数の種類の走行路（アスファルト、土及び芝生等）のそれぞれの基準色情報Ｃａ・Ｃｇ・Ｃｌが記憶されている。
アスファルト（ａｓｐｈａｌｔ）の基準色情報Ｃａは、画像内でアスファルトが写っている領域を構成する画素が有する色情報であり、本実施形態では複数種類のＲＧＢ形式の色情報Ｃａ１・Ｃａ２・・・で構成される。土（ｇｒｏｕｎｄ）の基準色情報Ｃｇは、画像内で土が写っている領域を構成する画素が有する色情報であり、本実施形態では複数種類のＲＧＢ形式の色情報Ｃｇ１・Ｃｇ２・・・で構成される。芝生（ｌａｗｎ）の基準色情報Ｃｌは、画像内で芝生が写っている領域を構成する画素が有する色情報であり、本実施形態では複数種類のＲＧＢ形式の色情報Ｃｌ１・Ｃｌ２・・・で構成される。これら基準色情報Ｃａ・Ｃｇ・Ｃｌは、実験等により求められる。なお、基準色情報Ｃａ・Ｃｇ・Ｃｌは、それぞれ単数の色情報で構成されてもよい。また、基準色情報Ｃａ（Ｃｇ）（Ｃｌ）は、複数種類の色情報Ｃａ１・Ｃａ２・・・（Ｃｇ１・Ｃｇ２・・・）（Ｃｌ１・Ｃｌ２・・・）の平均値でもよい。
【００３０】
また、記憶手段２２には、前記複数の走行路の種類のそれぞれに対応する複数の分割閾値Ｄｉｆｆａ・Ｄｉｆｆｇ・Ｄｉｆｆｌに係る情報が記憶されている。分割閾値Ｄｉｆｆａはアスファルトに対応しており、分割閾値Ｄｉｆｆｇは土に対応しており、分割閾値Ｄｉｆｆｌは芝生に対応している。
分割閾値Ｄｉｆｆａ・Ｄｉｆｆｇ・Ｄｉｆｆｌは、画像分割処理が実施されるときに用いられる、画像分割の基準となる値である。
前記画像分割処理は、画像を、色に基づいて複数の領域に分割する処理である。すなわち、画像分割処理は、画像内の近似した色の領域を抽出することで、画像を複数の領域に分割する処理である。本実施形態では、前記画像分割処理の一例であるフラッドフィル（Ｆｌｏｏｄ  Ｆｉｌｌ）処理が実施されることとする。
図３及び［数１］に示すように、フラッドフィル処理は、［数１］の条件を満たすときに、シード（ｘ、ｙ）の隣接画素（ｘ’、ｙ’）は、シードと同じ領域を構成するとみなし、この処理を当該領域の隣接画素へ実施していくことによって、画像内の近似した色の領域を抽出するアルゴリズムである。
【数１】
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分割閾値Ｄｉｆｆａ・Ｄｉｆｆｇ・Ｄｉｆｆｌは、上記［数１］のＤｉｆｆに代入されるパラメータである。分割閾値Ｄｉｆｆａは、画像に対してフラッドフィル処理が実施されるときに、上記［数１］のＤｉｆｆに代入されることによって、前記画像内でアスファルトが写っている領域を精度よく抽出可能な値である。分割閾値Ｄｉｆｆｇは、土が写っている領域を精度よく抽出可能な値である。分割閾値Ｄｉｆｆｌは、芝生が写っている領域を精度よく抽出可能な値である。分割閾値Ｄｉｆｆａ・Ｄｉｆｆｇ・Ｄｉｆｆｌは、実験等により求められる。
【００３１】
図２に示すように、制御手段２３は、トラクタ１が走行している走行路の種類を識別するものである。制御手段２３は、算出部２４と、決定部２５と、抽出部２６と、合成部２７と、判断部２８と、を有する。制御手段２３は、撮像手段２１に接続されており、撮像手段２１により撮像された画像に係る情報を取得することが可能である。制御手段２３は、記憶手段２２に接続されており、記憶手段２２に記憶されている各種情報を取得することが可能である。
【００３２】
以下では、制御手段２３が、走行路の種類の識別及び走行路が写っている領域の抽出を行うときの手順について、図４〜図６を参照して説明する。
【００３３】
図４に示すように、まず、トラクタ１が走行している状態で、撮像手段２１により連続的に撮像が行われて、撮像手段２１により撮像された画像に係る情報が制御手段２３へ入力される（Ｓ１０）。
【００３４】
次に、制御手段２３の算出部２４は、予め決められた領域であり、走行路が写っている確率が高い前記画像内の限定された領域（本実施形態では、前記画像内の下部領域）に対して画像分割処理（フラッドフィル処理）を実施することで、前記画像内の下部領域を複数の領域に分割する（Ｓ１１）。このときの上記［数１］のＤｉｆｆに代入される値（分割閾値）は特に限定されず、走行路が写っている領域を精度よく抽出できるような値である必要がない。
そして、制御手段２３の算出部２４は、前記分割した複数の領域のうちの面積が最大となっている領域を走行路が写っている領域と推定して、この走行路が写っていると推定した領域の平均色情報Ｃ＝（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）を算出する。前記平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）は、算出部２４により走行路が写っていると推定された領域を構成する画素のＲＧＢ形式の色情報の平均値である。
【００３５】
次に、制御手段２３の決定部２５は、記憶手段２２に記憶された前記複数の種類の走行路のそれぞれの基準色情報Ｃａ・Ｃｇ・Ｃｌと、前述の算出した平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）とに基づいて色距離ｄａ・ｄｇ・ｄｌを算出する（Ｓ１２）。
この算出方法に関しては、図５に示すように、制御手段２３の決定部２５は、アスファルトの基準色情報Ｃａ＝Ｃａ１・Ｃａ２・・・のなかから、平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）との色距離が一番近い色情報Ｃａ１を選択して、選択した色情報Ｃａ１＝（ＣＲａ１、ＣＧａ１、ＣＢａ１）と、平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）との色距離を、色距離ｄａとして算出する（最近傍決定則）。
また、決定部２５は、土の基準色情報Ｃｇ＝Ｃｇ１・Ｃｇ２・・・のなかから、平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）との色距離が一番近い色情報Ｃｇ１を選択して、選択した色情報Ｃｇ１＝（ＣＲｇ１、ＣＧｇ１、ＣＢｇ１）と、平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）との色距離を、色距離ｄｇとして算出する。
また、決定部２５は、芝生の色情報Ｃｌ＝Ｃｌ１・Ｃｌ２・・・のなかから、平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）との色距離が一番近い色情報Ｃｌ１を選択して、選択した色情報Ｃｌ１＝（ＣＲｌ１、ＣＧｌ１、ＣＢｌ１）と、平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）との色距離を、色距離ｄｌとして算出する。
【００３６】
図４に示すように、次に、決定部２５は、算出した色距離ｄａ・ｄｇ・ｄｌを互いに比較して、このなかで最小のものを見つける（Ｓ１３）。
【００３７】
色距離ｄａが最小になる場合は、決定部２５は、前記画像に写っている走行路の種類（トラクタ１が走行している走行路の種類）をアスファルトに決定する。色距離ｄｇが最小になる場合は、決定部２５は、前記画像に写っている走行路の種類を土に決定する。色距離ｄｌが最小になる場合は、決定部２５は、前記画像に写っている走行路の種類を芝生に決定する（Ｓ１４）。
【００３８】
次に、制御手段２３の抽出部２６は、記憶手段２２に記憶されている複数の分割閾値Ｄｉｆｆａ・Ｄｉｆｆｇ・Ｄｉｆｆｌのなかから、決定部２５により決定された走行路の種類に対応する分割閾値を選択して、選択した分割閾値を用いて、前記画像に対して画像分割処理（フラッドフィル処理）を実施すると共に、撮像手段２１により前記画像と連続的に撮像された画像に対しても画像分割処理（フラッドフィル処理）を実施して、これにより、当該画像について、決定部２５により決定された種類の走行路が写っている領域をそれぞれ抽出する（Ｓ１５）。なお、本実施形態では、前記画像と連続的に撮像された画像は、前記画像の直前に撮像された二枚の画像であることとする。すなわち、本実施形態では、抽出部２６は、合計三枚の画像に対してフラッドフィル処理を実施する。そして、この三枚の画像は、トラクタ１が走行している状態で連続的に撮像されたものであるため、撮像された位置が互いに微妙にずれている。なお、抽出部２６がフラッドフィル処理を実施する画像の枚数については特に限定されない。
決定部２５により決定された走行路の種類がアスファルトである場合には、抽出部２６は、記憶手段２２に記憶されている分割閾値Ｄｉｆｆａを上記［数１］のＤｉｆｆに代入して、前記三枚の画像に対してフラッドフィル処理を実施する。これにより、前記三枚の画像のそれぞれについて、アスファルトが写っている領域が抽出される。
また、決定部２５により決定された走行路の種類が土である場合には、抽出部２６は、記憶手段２２に記憶されている分割閾値Ｄｉｆｆｇを上記［数１］のＤｉｆｆに代入して、前記三枚の画像に対してフラッドフィル処理を実施する。これにより、前記三枚の画像のそれぞれについて、土が写っている領域が抽出される（図６（ｂ）参照）。
また、決定部２５により決定された走行路の種類が芝生である場合には、抽出部２６は、記憶手段２２に記憶されている分割閾値Ｄｉｆｆｌを上記［数１］のＤｉｆｆに代入して、前記三枚の画像に対してフラッドフィル処理を実施する。これにより、前記三枚の画像のそれぞれについて、芝生が写っている領域が抽出される。
【００３９】
次に、制御手段２３の合成部２７は、抽出部２６により走行路が写っている領域を抽出された前記複数の画像（三枚の画像）を重ね合せて合成画像を生成する（Ｓ１６）。
合成部２７が生成する合成画像に関しては、走行路の領域が重なっている部分については走行路が存在している領域となり、走行路ではない領域が重なっている部分については走行路が存在していない領域となり、走行路の領域と走行路ではない領域が重なっている部分については走行路が存在している領域となる。
なお、図６（ａ）は、上記Ｓ１０において、制御手段２３へ入力された、アスファルトが写っている画像を示しており、図６（ｂ）は、上記Ｓ１５において、アスファルトが写っている領域を抽出された三枚の画像を示しており、図６（ｃ）は、上記Ｓ１６において、当該三枚の画像を重ね合せることによって生成された合成画像を示している。なお、説明の便宜上、図６（ｂ）においては、白塗り部分をアスファルトが写っている領域として表し、図６（ｃ）においては、横線部分をアスファルトが写っている領域として表し、さらに背景を付加している。
合成部２７が合成画像を生成するように構成することによって、走行路が写っている領域の抽出精度を向上させることが可能となる。
【００４０】
次に、合成部２７により生成された合成画像が制御手段２３から出力される（Ｓ１７）。
トラクタ１は、前記合成画像に基づいて、トラクタ１の前方で走行路が存在している領域を確認することが可能となる。
【００４１】
なお、図７に示すように、上記したＳ１４の後に、制御手段２３の抽出部２６が、記憶手段２２に記憶されている複数の分割閾値Ｄｉｆｆａ・Ｄｉｆｆｇ・Ｄｉｆｆｌのなかから、決定部２５により決定された走行路の種類に対応する分割閾値を選択して、選択した分割閾値を用いて、制御手段２３に入力された画像に対して画像分割処理（フラッドフィル処理）を実施することによって、前記画像内で、決定部２５により決定された種類の走行路が写っている領域を抽出して（Ｓ１５’）、抽出部２６により走行路が写っている領域を抽出された画像が制御手段２３から出力されるように構成してもよい（Ｓ１７）。
すなわち、上記Ｓ１５’で抽出部２６により走行路が写っている領域を抽出された画像をそのまま出力するように構成して、合成部２７による合成画像の生成を行わないように構成してもよい。これにより、演算負荷が低減される。
【００４２】
また、図８及び図９に示すように、上記したＳ１４とＳ１５との間（Ｓ１４とＳ１５’との間）において、制御手段２３の判断部２８が、公知のサポートベクターマシン（ＳＶＭ）の技術を用いて、制御手段２３に入力された画像に特定の物体が写っているか否かを判断するステップを設けてもよい（Ｓ２０）。このとき、判断部２８は、決定部２５により決定された走行路の種類に対応して、判断対象とする前記特定の物体の種類を変更する。
決定部２５により決定された走行路の種類がアスファルトである場合には、判断部２８は、前記画像に、例えば、道路標識、マンホール、自転車、人間、犬、側溝等が写っているか否かを判断する。また、決定部２５により決定された走行路の種類が土である場合には、判断部２８は、前記画像に、例えば、水溜り、ヌカルミ、雑草、砂利、わだち等が写っているか否かを判断する。また、決定部２５により決定された走行路の種類が芝生である場合には、判断部２８は、前記画像に、例えば、植木、スプリンクラー、境界線等が写っているか否かを判断する。
これにより、判断部２８が判断対象とする特定の物体の種類を、走行路の種類毎に変更して限定することによって、演算負荷を低減させることが可能となる。また、判断部２８は、画像に特定の物体が写っているか否かをサポートベクターマシンの学習により精度よく判断することが可能となる。
【００４３】
なお、本実施形態では、撮像手段２１によりトラクタ１の前方を撮像するように構成したが、撮像手段２１の撮像方向については限定されない。すなわち、撮像手段２１は、トラクタ１（走行機体）に固定され、トラクタ１の周辺を撮像可能なものであればよい。
例えば、トラクタ１と、トラクタ１の側方に存在する境界部（ガードレール等）との距離が確保されているか否かを確認したい場合には、撮像手段２１によりトラクタ１の側方を撮像するように構成してもよい。また、例えば、トラクタ１による耕うん作業時に、土壌が耕うんされているか否かを確認したい場合や、トラクタ１の後進時に、トラクタ１の後方に障害物が存在するか否かを確認したい場合には、撮像手段２１により、トラクタ１の後方を撮像するように構成してもよい。
また、撮像手段２１により撮像された画像内で走行路が写っている確率が高い領域、すなわち算出部２４により画像分割処理（フラッドフィル処理）が実施される領域は、前記画像内の下部領域に限定されず、撮像手段２１の配置場所、撮影アングル、走行路の形状、環境等に応じて決定される。
【００４４】
また、撮像手段２１により撮像された画像のデータは、ＨＳＶ色空間に対応する画像データに変換され、当該画像を構成する各画素は、ＨＳＶ形式の色情報をそれぞれ有するように構成して、制御手段２３は、ＨＳＶ形式の色情報で上記した各種処理を行うように構成してもよい。これにより、走行路上に存在する影等の影響を低減でき、より精度よく走行路が写っている領域を抽出することが可能となる。
【００４５】
また、走行路識別装置２０が設けられる走行機体の種類はトラクタ１に限定されず、その他の農業車両、建設車両、土木車両、林業車両、運搬車両等であっても良い。
【００４６】
また、制御手段２３の決定部２５により決定される走行路の種類は、アスファルト、土及び芝生に限定されず、走行機体の種類等に対応して変更してもよい。
【００４７】
また、走行路識別装置２０をコンバイン等の農業車両に設けて、農業車両が、穀物類（稲、麦、大豆、なたね等）の刈り取り作業を行う前の農地を走行しようとしているのか、または刈り取り作業が行われた後の農地を走行しようとしているのかを、走行路識別装置２０により識別するように構成しても良い。この場合、撮像手段２１が該コンバインの前方を撮像するように構成して、記憶手段２２には、穀物類の刈り取り作業を行う前の走行路（農地）の基準色情報と、刈り取り作業が行われた後の農地の基準色情報と、が記憶されるように構成する。
【００４８】
また、農業車両が、未耕うんの圃場を走行しようとしているのか、または耕うん後の条に沿って圃場を走行しようとしているのかを、走行路識別装置２０により識別するように構成しても良い。この場合、撮像手段２１が農業車両の前方を撮像するように構成して、記憶手段２２には、耕うん圃場の基準色情報と、未耕うん圃場の基準色情報と、が記憶されるように構成する。
【００４９】
また、農業車両が、野菜の収穫、施肥、除草等の各種作業が行われる前の農地を走行しようとしているのか、または前記各種作業が行われた後の農地をしようとしているのかを、走行路識別装置２０により識別するように構成しても良い。この場合、撮像手段２１が農業車両の前方を撮像するように構成して、記憶手段２２には、前記各種作業が行われる前の農地の基準色情報と、前記各種作業が行われた後の農地の基準色情報と、が記憶されるように構成する。
【００５０】
以上のように、走行路識別装置２０は、
トラクタ１に固定され、トラクタ１の前方を撮像可能な撮像手段２１と、
複数の種類の走行路（アスファルト、土及び芝生）の基準色情報Ｃａ・Ｃｇ・Ｃｌを記憶した記憶手段２２と、
撮像手段２１及び記憶手段２２に接続される制御手段２３と、
を備え、
制御手段２３は、
撮像手段２１により撮像された画像内で走行路が写っている領域を推定して、走行路が写っていると推定した領域の平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）を算出する算出部２４と、
記憶手段２２に記憶されている基準色情報Ｃａ・Ｃｇ・Ｃｌ、及び算出部２４により算出された平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）に基づいて、記憶手段２２の複数の走行路の種類（アスファルト、土及び芝生）のなかから、前記画像に写っている走行路の種類を決定する決定部２５と、
を有する。
【００５１】
これにより、シンプルなシステム構成で走行路の種類を識別でき、装置を低コストで製造可能である。
【００５２】
また、走行路識別装置２０においては、
制御手段２３の算出部２４は、走行路が写っている確率が高い前記画像内の限定された領域（下部領域）に対して画像分割処理（フラッドフィル処理）を実施することで前記下部領域を色に基づいて複数の領域に分割して、前記分割した複数の領域のうちの面積が最大となっている領域を走行路が写っている領域と推定して、走行路が写っていると推定した領域を構成する画素の色情報の平均値を前記平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）として算出する。
【００５３】
これにより、算出部２４が画像内の限定された領域（下部領域）に対してフラッドフィル処理を実施するように構成することによって、演算負荷が低減され、速やかに決定部２５が走行路の種類を決定することが可能となる。
【００５４】
また、走行路識別装置２０においては、
制御手段２３の決定部２５は、前記複数の種類の走行路のそれぞれの基準色情報Ｃａ・Ｃｇ・Ｃｌと平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）との色距離ｄａ・ｄｇ・ｄｌを算出することによって、前記画像に写っている走行路の種類を決定する。
【００５５】
これにより、決定部２５が複数の種類の走行路のそれぞれの基準色情報Ｃａ・Ｃｇ・Ｃｌと平均色情報（ＣＲ、ＣＧ、ＣＢ）との色距離ｄａ・ｄｇ・ｄｌを算出して、算出した色距離ｄａ・ｄｇ・ｄｌを互いに比較することによって、画像に写っている走行路の種類を決定することが可能となる。
【００５６】
また、走行路識別装置２０においては、
制御手段２３は、前記画像に特定の物体が写っているか否かを判断する判断部２８を有し、
判断部２８は、決定部２５により決定された走行路の種類に対応して、判断対象とする前記特定の物体の種類を変更する。
【００５７】
これにより、判断部２８が判断対象とする特定の物体の種類を、走行路の種類毎に変更して限定することによって、演算負荷を低減させることが可能となる。
【００５８】
また、走行路識別装置２０においては、
判断部２８は、サポートベクターマシンを用いて前記画像に前記特定の物体が写っているか否かを判断する。
【００５９】
これにより、判断部２８は、画像に特定の物体が写っているか否かを精度よく判断することが可能となる。
【００６０】
また、走行路識別装置２０においては、
記憶手段２２には、前記複数の走行路の種類のそれぞれに対応する複数の分割閾値Ｄｉｆｆａ・Ｄｉｆｆｇ・Ｄｉｆｆｌに係る情報が記憶されており、
制御手段２３は、
記憶手段２２に記憶されている複数の分割閾値Ｄｉｆｆａ・Ｄｉｆｆｇ・Ｄｉｆｆｌのなかから、決定部２５により決定された走行路の種類に対応する分割閾値を選択して、選択した前記分割閾値を用いて、前記画像に対して画像分割処理（フラッドフィル処理）を実施すると共に、撮像手段２１により前記画像と連続的に撮像された画像に対してもフラッドフィル処理を実施することによって、当該複数の画像について、決定部２５により決定された種類の走行路が写っている領域をそれぞれ抽出する抽出部２６と、
抽出部２６により走行路が写っている領域を抽出された前記複数の画像を重ね合せて合成画像を生成する合成部２７と、
を有する。
【００６１】
これにより、シンプルなシステム構成で走行路が写っている領域を抽出することが可能となる。また、合成部２７により走行路が写っている領域をそれぞれ抽出された複数の画像を重ね合せて合成画像を生成するように構成することによって、走行路が写っている領域の抽出精度を向上させることが可能となる。
【００６２】
また、走行路識別装置２０においては、
記憶手段２２には、前記複数の走行路の種類のそれぞれに対応する複数の分割閾値Ｄｉｆｆａ・Ｄｉｆｆｇ・Ｄｉｆｆｌに係る情報が記憶されており、
制御手段２３は、
記憶手段２２に記憶されている複数の分割閾値Ｄｉｆｆａ・Ｄｉｆｆｇ・Ｄｉｆｆｌのなかから、決定部２５により決定された走行路の種類に対応する分割閾値を選択して、選択した分割閾値を用いて、前記画像に対して画像分割処理（フラッドフィル処理）を実施することによって、前記画像内で、決定部２５により決定された種類の走行路が写っている領域を抽出する抽出部２６を有する。
【００６３】
これにより、シンプルなシステム構成で走行路が写っている領域を抽出することが可能となり、必要最小限のデータ処理で走行路が写っている領域を抽出することが可能となる。
【符号の説明】
【００６４】
１      トラクタ
２０    走行路識別装置
２１    撮像手段
２２    記憶手段
２３    制御手段
２４    算出部
２５    決定部
２６    抽出部
２７    合成部
２８    判断部
【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７】
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【図８】
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【図９】
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【図６】
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