(57)【要約】【課題】カメラに汚れが付着した場合にも誤警報を極力発生させないようにできる車線逸脱警報装置を提供する。【解決手段】車両に搭載される撮像装置にて当該車両の走行路を撮像し、撮像された画像から区画線を検出し、当該車両が検出された区画線を逸脱するか否かを判定し、当該車両が区画線を逸脱すると判定したときに警報信号を出力する車線逸脱警報装置であって、前記撮像装置又は前記車両の車室外と前記撮像装置との間の仕切（ガラス等）の汚れを検出し、警報信号を出力するときの区画線に対する車両の位置は、検出された汚れの度合いによって異なることを特徴とする車線逸脱警報装置。【選択図】図１
2014013455.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載される撮像装置にて前記車両の走行路を撮像した画像から区画線を検出する区画線検出部と、
前記撮像装置のレンズ、又は前記車両の車室外と前記撮像装置間の仕切の汚れを検出する汚れ検出部と、
前記車両が、前記区画線を逸脱するか否かを判定する逸脱判定部と、
前記車両が、前記区画線を逸脱すると判定したとき、検出された汚れの度合いに基づいて警報信号を出力する警報判定部と、を有し、
前記警報信号を出力するときの前記区画線に対する車両の位置は、検出された汚れの度合いによって異なることを特徴とする車線逸脱警報装置。
【請求項２】
前記逸脱判定部は、前記車両と前記区画線との距離が予め設定した閾値より小さくなった場合に当該車両が前記区画線を逸脱すると判定することを特徴とする請求項１に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項３】
前記汚れの度合いに基づいて前記閾値を変更することを特徴とする請求項２に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項４】
前記汚れの度合いに基づいて前記車両と前記区画線との距離の計算結果を平滑化するフィルタ係数を変更することを特徴とする請求項３に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項５】
前記車両と前記区画線とのなす角を算出し、前記車両の所定部位から前記区画線までの距離を算出するときに、前記汚れの度合いに基づいて、前記なす角の利用比率を変更することを特徴とする請求項４に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項６】
前記逸脱判定部は、前記汚れ度合いに基づいて前記区画線の逸脱を判定するパラメータを変更する逸脱判定パラメータ設定部を有し、前記パラメータを用いて前記車両が前記区画線を逸脱するか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項７】
前記逸脱判定部は、前記車両と前記区画線との距離が予め設定した閾値より小さくなった場合に逸脱すると判定し、
前記逸脱判定パラメータ設定部は、前記汚れ検出部により検出された汚れ度合いに基づいて前記閾値を変更することを特徴とする請求項６に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項８】
前記逸脱判定パラメータ設定部は、前記汚れ度合いに基づいて前記車両と前記区画線との距離の計算結果を平滑化するためのフィルタ係数を変更することを特徴とする請求項７に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項９】
前記逸脱判定パラメータ設定部は、前記車両の所定部位から前記区画線までの距離を算出するときに、前記汚れ度合いに基づいて前記車両と前記区画線とのなす角の利用比率を変更することを特徴とする請求項８に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項１０】
前記区画線検出部は、前記汚れ度合いに基づいて前記区画線を検出するパラメータを変更する区画線検出パラメータ設定部を有することを特徴とする請求項９に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項１１】
前記区画線検出パラメータ設定部は、前記汚れ度合いに基づいて前記区画線検出部における区画線の検出範囲を変更することを特徴とする請求項１０に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項１２】
前記区画線検出パラメータ設定部は、前記汚れ度合いに基づいて前記区画線の信頼度を決定するための閾値を変更することを特徴とする請求項１１に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項１３】
前記区画線検出部により検出された前記区画線から前記撮像装置の光軸までの距離の時系列的なばらつきの大きさである区画線振れ量を演算する区画線振れ量演算部を有し、
前記逸脱判定パラメータ設定部は、前記区画線振れ量演算部により演算された前記区画線振れ量に基づいて前記区画線の逸脱を判定するパラメータを変更し、前記パラメータを用いて前記車両が前記区画線を逸脱するか否かを判定することを特徴とする請求項６に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項１４】
前記逸脱判定部は、前記車両と前記区画線との距離が予め設定した閾値より小さくなった場合に逸脱すると判定し、
前記逸脱判定パラメータ設定部は、前記区画線振れ量演算部により演算された前記区画線振れ量に基づいて前記閾値を変更することを特徴とする請求項１３に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項１５】
前記逸脱判定パラメータ設定部は、前記区画線振れ量演算部により演算された前記区画線振れ量に基づいて前記車両と前記区画線との距離の計算結果を平滑化するためのフィルタ係数を変更することを特徴とする請求項１４に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項１６】
前記逸脱判定パラメータ設定部は、前記車両の所定部位から前記区画線までの距離を算出するときに、前記区画線振れ量演算部により演算された前記区画線振れ量に基づいて前記車両と前記区画線とのなす角の利用比率を変更することを特徴とする請求項１５に記載の車線逸脱警報装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両が車線から逸脱しそうな場合に警報を発する車線逸脱警報装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車載カメラにより車両の周囲を撮像し、撮像した画像中の物体（車両、歩行者など）や道路標示・標識（区画線などの路面ペイント、止まれなどの標識など）を認識するための技術が種々提案されている。例えば、道路上にペイントされている白線やボッツドッツ等の区画線を車載カメラで検出し、車線内の車両位置、すなわち区画線との相対位置を求めることができれば、車両が車線から逸脱する可能性の大小を推測することができ、該逸脱可能性が大であるとき、運転者に警報を発したりステアリングやブレーキを制御すれば、車線逸脱を未然に防いだり逸脱量を軽微にすることができる。
【０００３】
上記のように車両が車線を逸脱する可能性が大のときに警報を発するシステムとして、ＪＩＳ（日本工業規格）のＪＩＳ  Ｄ  ０８０４とＩＳＯ（国際標準化機構）のＩＳＯ／ＤＩＳ  １７３６１で規格化されている車線逸脱警報システム（ＬＤＷＳ：Ｌａｎｅ  Ｄｅｐａｒｔｕｒｅ  Ｗａｒｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）がある。
【０００４】
本技術分野の背景技術として、特許文献１がある。この公報には、車載カメラで車両走行路の白線を撮影し、撮影された白線の認識率が予め設定した閾値よりも大きいときに仕切線認識状態と判断し、閾値より小さいときに仕切線非認識状態と判断する仕切線認識装置において、カメラ或いは車両のフロントガラスに付着した汚れを検出する汚れ検出部を有し、この汚れ検出部にて汚れの付着が検出された際に閾値を変更する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−４４８６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示されている仕切線認識装置では、カメラに付着した汚れの大きさに応じて仕切線（白線）認識判断に用いる閾値を変化させるため、カメラに付着した汚れが大きくなっても白線認識状態は維持できるが、白線を認識しやすい方向に閾値を変化させるので、白線以外のものを誤って認識してしまう可能性が上がり、これを車線逸脱警報システムへ適用すると、誤警報の増大を招く可能性が高くなる。
【０００７】
本発明は、上記事情を鑑みてなされたもので、その目的とするところは、カメラに汚れが付着した場合にも誤警報を極力発生させないようにできる車線逸脱警報装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明は、車両に搭載される撮像装置にて車両の走行路を撮像した画像から区画線を検出する区画線検出部と、撮像装置のレンズ、又は車室外と撮像装置間の仕切の汚れを検出する汚れ検出部と、車両が区画線を逸脱するか否かを判定する逸脱判定部と、車両が区画線を逸脱すると判定したとき、検出された汚れの度合いに基づいて警報信号を出力する警報判定部と、を有し、警報信号を出力するときの区画線に対する車両の位置は、検出された汚れの度合いによって異なる構成とする。
【発明の効果】
【０００９】
カメラに付着した汚れの汚れ度合いに基づいて車線逸脱判定に利用するパラメータを変更することで、誤警報の頻度を減らすことが可能となる。また、誤警報の頻度を減らすことで、運転者や乗員に対して安心感、信頼性を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明に係る車線逸脱警報装置の一実施形態（実施例１）を示す概略構成図。
【図２】実施例１の基本処理手順の説明に供されるフローチャート。
【図３】汚れ検出の説明に供される図。
【図４】区画線検出の説明に供される図。
【図５】区画線までの距離の説明に供される図。
【図６】車両後方を撮像する撮像装置の計測結果を前輪位置に補正する方法の一例の説明に供される図。
【図７】汚れ度合いと逸脱判定用閾値の関係の一例を示す図。
【図８】汚れ度合いと区画線までの距離にかけるフィルタのフィルタ係数の関係の一例を示す図。
【図９】汚れ度合いとヨー角にかける補正係数の関係の一例を示す図。
【図１０】本発明に係る車線逸脱警報装置の一実施形態（実施例２）を示す概略構成図。
【図１１】区画線検出の検出範囲の説明に供される図。
【図１２】本発明に係る車線逸脱警報装置の一実施形態（実施例３）を示す概略構成図。
【図１３】区画線振れ量と逸脱判定用閾値の関係を表すグラフの一例を示す図。
【図１４】区画線振れ量とフィルタ係数の関係を表すグラフの一例を示す図。
【図１５】区画線振れ量と補正係数の関係を表すグラフの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施例を図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１２】
図１は、本発明に係る車線逸脱警報装置の一実施形態（実施例１）を示す概略構成図である。
【００１３】
本実施例１の車線逸脱警報装置１００は、図示のように、区画線検出部１、汚れ検出部２、逸脱判定パラメータ設定部４を有する逸脱判定部３、及び警報判定部５とを備えており、図示しないコンピュータにプログラミングされ、予め定められた周期で繰り返し実行される。
【００１４】
また、車線逸脱警報装置１００は、撮像装置１０１により撮像された画像を入力し、さらに、車速や舵角、ヨーレート、ウィンカー（ターンシグナル）といった車両情報を入力し、警報判定部５において自車両が走行する車線を逸脱する可能性が大であると判定したとき、警報発生指令を警報音発生器１０２や警報表示器１０３に出力する構成となっている。
【００１５】
撮像装置１０１は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサなどの撮像素子によって自車両外を撮像し、得られた画像をアナログデータのまま、もしくはデジタル処理してコンピュータで扱える画像データに変換して専用線などを用いて車線逸脱警報装置１００（の区画線検出部１及び汚れ検出部２）に出力する。
【００１６】
区画線検出部１は、撮像装置１０１により取得した車外を撮像した画像データ（画像情報）を用いて、道路上に実線状、破線状、あるいは点列状にペイントされている白線やボッツドッツなどの区画線［車道中央線、車線境界線（一対の左車線及び右車線など）、車道外側線など］を検出する。
【００１７】
汚れ検出部２は、撮像装置１０１により取得した車外を撮像した画像データ（画像情報）を用いて、撮像装置１０１が車室外に設置されている場合は撮像装置１０１のレンズ表面に付着した汚れを、撮像装置１０１が車室内に設置されている場合は撮像装置１０１と車室外の間の仕切（ガラス等）の表面に付着した汚れ（以降、両者をまとめて「レンズ汚れ」とする）を検出する。また、検出した汚れの度合いを求め、逸脱判定パラメータ設定部４に出力する。なお、ここでの“汚れ”は、「土や泥などの地表物が付着した状態」、「融雪剤などの人工物が付着した状態」、「水滴や雨滴が付着した状態」、「レンズ表面やガラス表面が白濁した状態」などを意味するものとする。
【００１８】
逸脱判定部３は、車両が区画線を逸脱する可能性が大か否かの判定を行う。なお、ここでの車線逸脱判定は、ＪＩＳ規格（ＪＩＳ  Ｄ  ０８０４）又はＩＳＯ規格（ＩＳＯ／ＤＩＳ  １７３６１）に対応することを想定している。
【００１９】
逸脱判定パラメータ設定部４は、汚れ検出部２で検出したレンズ汚れの度合いに基づいて逸脱判定部３で車両が区画線を逸脱する可能性が大か否かの判定を行う際のパラメータの設定を行う。
【００２０】
警報判定部５は、逸脱判定部３により車両が区画線を逸脱する可能性が大と判定され、かつ警報抑制条件がない場合に、警報発生指令を警報音発生器１０２や警報表示器１０３に車内ＬＡＮや専用線などの通信手段を用いて出力する。ここで警報抑制条件としては、ウィンカー操作中であること、ウィンカー操作の終了から所定時間内（例えば、２秒間）であること、車速が所定値以下（例えば、７０ｋｍ／ｈ以下）であること、道路曲率半径が所定値以下（例えば、２００ｍ以下）であること、などがある。
【００２１】
警報音発生器１０２は、警報判定部５の出力に基づいて運転者に音で伝えるスピーカーなどで構成される。
【００２２】
警報表示器１０３は、警報判定部５の出力に基づいて運転者に視覚的に伝えるディスプレイ、メーターパネル、警告灯などで構成される。
【００２３】
次に、実施例１の車線逸脱警報装置１００のステップ内容について説明する。
【００２４】
図２は、車線逸脱警報装置１００が実行するプログラム（処理手順）の一例を示すフローチャートである。
【００２５】
まず、ステップ２０１において、撮像装置１０１により撮像した画像をデジタル処理して画像データとして取り込む。ただし、撮像装置１０１がすでにデジタル処理している場合はその画像データを直接取り込む。
【００２６】
次に、ステップ２０２において、ステップ２０１で取り込んだ画像データを用いてレンズ汚れを検出する。このレンズ汚れを検出する処理について、具体的な方法の例として図３を用いて説明する。
【００２７】
図３は、ステップ２０１で取り込んだ画像データであり、車線３０に２本の区画線３１及び３２が存在している。また、画像データ内の塗りつぶした領域３００は撮像装置１０１のレンズ表面に付着した泥汚れを表し、他の塗りつぶした領域も同様に泥汚れである。この泥汚れの領域３００を検出するための一手法として、走行中には背景が流れることを利用して背景の流れない泥汚れ領域を検出し、さらに、周囲との輝度差などの情報を用いて泥汚れを確定する方法がある。
【００２８】
次に、検出した泥汚れの度合いを求める。泥汚れの度合いは、画像データの総面積に対する泥汚れの領域の面積の割合から求めることが一般的である。例えば、泥汚れの度合いを０〜１００（値が小さい方が汚れていない）とすると、画像データの総面積に対する泥汚れの領域の面積の割合が０％のときに０、画像データの総面積に対する泥汚れの領域の面積の割合が５０％のときに１００とし、中間は線形補間する方法がある。また、泥汚れの度合いを段階で表してもよく、例えば、画像データの総面積に対する泥汚れの領域の面積の割合が０％〜１０％のときに泥汚れの度合いをレベル０、画像データの総面積に対する泥汚れの領域の面積の割合が１０％〜２５％のときに泥汚れの度合いをレベル１、画像データの総面積に対する泥汚れの領域の面積の割合が２５％〜４０％のときに泥汚れの度合いをレベル２、画像データの総面積に対する泥汚れの領域の面積の割合が４０％以上のときに泥汚れの度合いをレベル３と定義する。
【００２９】
なお、ここでは泥汚れを検出する方法に関して説明したが、雨滴や水滴に関しても泥汚れと同様に画像データの総面積に対する雨滴や水滴の領域の面積の割合を求め、融雪剤や白濁などの汚れに関しては光の散乱具合や画像データ内の物体のエッジの強さなどを検出し、それぞれの汚れの度合いを求める方法がある。
【００３０】
本ステップで最終的に出力する汚れの度合いは、汚れの度合いを０〜１００の指標で表す場合はそれぞれの汚れの度合いで一番大きな値を出力し、汚れの度合いを段階で表す場合はそれぞれの汚れの度合いで一番大きな段階（レベル０よりレベル１の方が大きいとする）を出力する。また、汚れの度合いの指標は必ずしも０〜１００である必要はなく、さらに、汚れの度合いの段階も必ずしもレベル０〜レベル３までの４段階である必要はなく、本システム内で一貫して同じ定義を用いればよい。
【００３１】
次に、ステップ２０３において、ステップ２０１で取り込んだ画像データから道路上にペイントされている区画線を検出する。この区画線を検出する処理について具体的な方法を図４を用いて説明する。
【００３２】
図４（ａ）は、ステップ２０１で取り込んだ画像データであり、車線４０に２本の区画線４１及び４２が存在している。この区画線４１、４２を検出するための一手法として、画像内のエッジ強度を計算して区画線を抽出する方法がある。ここで、エッジとは画像中で輝度値が急激に変わる点である。図４（ｂ）は、図４（ａ）のＸ１からＸ２に向かってエッジ強度を検出した結果であり、４０３及び４０５のピークはそれぞれ道路から区画線に変わる点（輝度値が暗から明に急変する点）であり、４０４及び４０６のピークはそれぞれ区画線から道路に変わる点（輝度値が明から暗に急変する点）である。このように、４０３と４０４の組み合わせ、４０５と４０６の組み合わせを見つけることで区画線の検出が可能である。
【００３３】
さらに、区画線と撮像装置１０１の光軸との距離（区画線までの距離）を算出する。この区画線までの距離を算出するステップについて具体的な方法を図５を用いて説明する。
【００３４】
図５（ａ）は、図４（ａ）と同様に、ステップ２０１で取り込んだ画像データであり、図５（ｂ）は、図５（ａ）と同じ状況時の俯瞰図である。ここでは、２本の区画線４１及び４２が存在しており、矢印４３は撮像装置１０１の光軸である。ここでは、区画線４２までの距離として、例えば、光軸４３から区画線４２のＡ点までの距離Ｌが用いられる。区画線までの距離Ｌは、図５（ａ）上でのＡ点の座標をエッジ強度のピークから求めて図５（ｂ）の実際の座標系に変換して算出する。
【００３５】
なお、区画線までの距離として、上記のように区画線内側のＡ点の座標を用いるのではなく、区画線外側もしくは区画線中心の座標を用いてもよく、一貫して同じ定義であれば良い。また、区画線までの距離として、画像内の各区画線に対して１つずつではなく、各区画線に対して複数個（例えば、１０個）算出する構成としても良い。
【００３６】
次に、ステップ２０４において、ステップ２０３で検出された区画線の情報に基づいて自車両が現在走行中の車線を逸脱するか否かを判定する。なお、ここでは、撮像装置１０１の取り付け位置が車両後端、撮像方向が車両後方の場合を想定して説明する。
【００３７】
まず、ステップ２０３で検出された区画線及び撮像装置１０１の光軸から区画線まで距離Ｌに基づいて自車両の所定部位から区画線までの距離を推定する。ここで、ＪＩＳ規格（ＪＩＳ  Ｄ  ０８０４）とＩＳＯ規格（ＩＳＯ／ＤＩＳ  １７３６１）では、車両前輪の外側部と区画線までの距離に基づいて警報を発生するか否かを判定するため、撮像装置１０１で撮像した車両後方の映像から検出した光軸から区画線までの距離を車両前輪の外側部から区画線までの距離に補正する必要がある。具体的には、図６を用いて説明する。
【００３８】
図６は、車両６０が２本の区画線４１及び４２の存在する車線４０を走行している場合を想定している。
【００３９】
車両の後方に設置された撮像装置１０１で算出された左区画線までの距離ｄ１を車両左前輪の外側部から左区画線までの距離Ｄ１（補正後の区画線までの距離）に補正するためには、左区画線までの距離ｄ１が算出された地点から車両前輪までの距離Ｋ、撮像装置１０１から車両左前輪の外側部までの距離Ｃ１、及び車両ヨー角θを用いると（１）式で計算できる。
Ｄ１  ＝  ｄ１−Ｋ×ｔａｎθ−Ｃ１      …（１）
【００４０】
同様に、車両の後方に設置された撮像装置１０１で算出された右区画線までの距離ｄ２を車両右前輪の外側から右区画線までの距離Ｄ２（補正後の区画線までの距離）に補正するためには、右区画線までの距離ｄ２が算出された地点から車両前輪までの距離Ｋ、撮像装置１０１から車両右前輪の外側までの距離Ｃ２、及び車両ヨー角θを用いると（２）式で計算できる。
Ｄ２  ＝  ｄ２＋Ｋ×ｔａｎθ−Ｃ２      …（２）
【００４１】
なお、車両ヨー角θの求め方としては、左右の区画線までの距離ｄ１、ｄ２の過去複数点の情報から最小二乗法により角度を求める方法や、１枚の撮像画像から直接区画線の角度を算出する方法がる。
【００４２】
次に、（１）式及び（２）式で求めた区画線までの距離Ｄ１及びＤ２を用いて車両が区画線を逸脱する可能性が大であるか否かの判定を行う。具体的には、区画線までの距離Ｄ１（又はＤ２）が予め定められた逸脱判定用閾値Ｄｓ未満（Ｄ１＜Ｄｓ）であるか否かを判定し、Ｄ１＜Ｄｓであると判定された場合は車両が区画線を逸脱する可能性が大であるとして後の処理に通知する。逆に、Ｄ１＞Ｄｓであると判定された場合は車両が区画線を逸脱する可能性が小であるとして後の処理に通知する。
【００４３】
さらに、ステップ２０４では、ステップ２０２で求めた汚れ度合いを用いて逸脱判定に利用するパラメータの設定を行う。これは、汚れ度合いが大きくなるにつれて、ステップ２０３で検出する区画線の検出結果が不安定になり、この区画線の検出結果をそのまま使うと誤警報を発する可能性があるため、この誤警報の頻度を減らす方向に逸脱判定に利用するパラメータの設定を行う。この具体的な方法を図を用いて説明する。
【００４４】
まず、逸脱判定用閾値Ｄｓの設定方法について説明する。図７は汚れ度合いと逸脱判定用閾値Ｄｓの関係を表すグラフの一例である。図７（ａ）は、ステップ２０２で求めた汚れ度合いが０〜１００で表わされる場合であり、汚れ度合いが大きくなるにつれて逸脱判定用閾値Ｄｓの値を小さく設定する。また、図７（ｂ）は、ステップ２０２で求めた汚れ度合いがレベル０〜レベル３で表わされる場合であり、汚れ度合いのレベルが大きくなるにつれて段階的に逸脱判定用閾値Ｄｓの値を小さく設定する。以上説明したように、汚れ度合いが大きくなるにつれて逸脱判定用閾値Ｄｓを小さく設定することで、汚れ度合いが大きい場合の区画線検出結果の不安定さを考慮した逸脱判定に利用するパラメータ設定ができ、誤警報の頻度を減らすことが可能となる。
【００４５】
次に、ステップ２０３で検出した区画線までの距離（図６のｄ１及びｄ２）にかけるフィルタのフィルタ係数ｐ（ただし、ｐの取りうる範囲は、０＜ｐ≦１）の設定方法について説明する。まず、フィルタ後の区画線までの距離ｄ１ｆ、ｄ２ｆは、それぞれの前回処理周期での計算結果をｄ１ｆｚ、ｄ２ｆｚとすると、（３）式及び（４）式で計算できる。
ｄ１ｆ  ＝  ｄ１ｆｚ×（ｐ−１）＋ｄ１×ｐ      …（３）
ｄ２ｆ  ＝  ｄ２ｆｚ×（ｐ−１）＋ｄ２×ｐ      …（４）
【００４６】
（３）式及び（４）式から、フィルタ係数が小さいほど前回処理周期での計算結果が優先されるため、区画線検出結果の不安定さを軽減可能である。次に、（１）式及び（２）式を（３）式及び（４）式の計算結果を用いるように変形すると（５）式及び（６）式のようになる。
Ｄ１  ＝  ｄ１ｆ−Ｋ×ｔａｎθ−Ｃ１      …（５）
Ｄ２  ＝  ｄ２ｆ＋Ｋ×ｔａｎθ−Ｃ２      …（６）
【００４７】
図８は汚れ度合いとフィルタ係数ｐの関係を表すグラフの一例である。図８（ａ）は、ステップ２０２で求めた汚れ度合いが０〜１００で表わされる場合であり、汚れ度合いが大きくなるにつれてフィルタ係数ｐの値を小さく設定する。また、図８（ｂ）は、ステップ２０２で求めた汚れ度合いがレベル０〜レベル３で表わされる場合であり、汚れ度合いのレベルが大きくなるにつれて段階的にフィルタ係数ｐの値を小さく設定する。以上説明したように、汚れ度合いが大きくなるにつれてフィルタ係数ｐを小さく設定することで、汚れ度合いが大きい場合の区画線検出結果の不安定さを考慮した逸脱判定に利用するパラメータ設定ができ、誤警報の頻度を減らすことが可能となる。
【００４８】
なお、ここではステップ２０３で検出した区画線までの距離（図６のｄ１及びｄ２）にフィルタをかけて計算する方式を説明したが、（１）式及び（２）式で計算したＤ１及びＤ２にフィルタをかけて計算しても同様の効果が得られることは言うまでもなく、また、（３）式及び（４）式のフィルタ計算式以外のフィルタ計算式を用いても同様の効果が得られることは言うまでもない。
【００４９】
次に、（１）式及び（２）式、（５）式及び（６）式でヨー角θにかける補正係数ｑ（ただし、ｑの取りうる範囲は、０≦ｑ≦１）の設定方法について説明する。まず、（５）式及び（６）式をヨー角θにかける補正係数ｑを用いて変形すると（７）式及び（８）式のようになる。
Ｄ１  ＝  ｄ１ｆ−Ｋ×ｔａｎ（θ×ｑ）−Ｃ１      …（７）
Ｄ２  ＝  ｄ２ｆ＋Ｋ×ｔａｎ（θ×ｑ）−Ｃ２      …（８）
【００５０】
（７）式及び（８）式から、補正係数ｑが小さいほどヨー角θでの補正が効かなくなっていくため、ヨー角θの不安定さを軽減可能である。
【００５１】
図９は汚れ度合いと補正係数ｑの関係を表すグラフの一例である。図９（ａ）は、ステップ２０２で求めた汚れ度合いが０〜１００で表わされる場合であり、汚れ度合いが大きくなるにつれて補正係数ｑの値を小さく設定する。また、図９（ｂ）は、ステップ２０２で求めた汚れ度合いがレベル０〜レベル３で表わされる場合であり、汚れ度合いのレベルが大きくなるにつれて段階的に補正係数ｑの値を小さく設定する。以上説明したように、汚れ度合いが大きくなるにつれて補正係数ｑを小さく設定することで、汚れ度合いが大きい場合のヨー角θの不安定さを考慮した逸脱判定に利用するパラメータ設定ができ、誤警報の頻度を減らすことが可能となる。
【００５２】
以上説明したように、ステップ２０４では、区画線までの距離Ｄ１及びＤ２は（７）式及び（８）式を用いることで、ステップ２０２で求めた汚れ度合いに基づいた逸脱判定に利用するパラメータの設定ができるため、誤警報の頻度を減らすことが可能となる。
【００５３】
最後に、ステップ２０５において、ステップ２０４で自車両が区画線を逸脱する可能性が大であると判定され、かつ警報抑制条件がない場合に、警報発生指令を警報音発生器１０２や警報表示器１０３に出力して、このルーチンを終了する。ここで警報抑制条件としては、ウィンカー操作中であること、ウィンカー操作の終了から所定時間内（例えば、２秒間）であること、車速が所定値以下（例えば、７０ｋｍ／ｈ以下）であること、道路曲率半径が所定値以下（例えば、２００ｍ以下）であること、などがある。なお、警報を解除するタイミングは、警報を発生して所定時間経過後（例えば、２秒後）とする。
【００５４】
以上説明したように、レンズ汚れの汚れ度合いに基づいて逸脱判定に利用するパラメータを変更することで、誤警報の頻度を減らすことが可能となる。また、誤警報の頻度を減らすことで、運転者や乗員に対して安心感、信頼性を向上させることが可能となる。
【００５５】
なお、本実施例では撮像装置の取り付け位置が車両後端、撮像方向が車両後方の場合について説明したが、車両前方を撮像する撮像装置でもよく、また、撮像装置の取付位置などが本実施例と異なっていてもよい。
【実施例２】
【００５６】
図１０は、本発明に係る車線逸脱警報装置の一実施形態（実施例２）を示す概略構成図である。
【００５７】
図１０は、実施例１の構成（図１）において、区画線検出パラメータ設定部１１を追加した構成となっている。なお、以下では、図１０の構成のうち、既に説明した図１に示された同一の符号を付された構成と、同一の機能を有する部分については、説明を省略する。
【００５８】
汚れ検出部２は、検出した汚れの度合いを求め、区画線検出パラメータ設定部１１及び逸脱判定部パラメータ設定部４に出力する。
【００５９】
区画線検出パラメータ設定部１１は、汚れ検出部２で検出したレンズ汚れの度合いに基づいて区画線検出部１で区画線を検出する際のパラメータの設定を行う。
【００６０】
次に、実施例２の車線逸脱警報装置１００のステップ内容について説明する。
【００６１】
実施例２のフローチャートは、実施例１の図２で説明したフローチャートと同一であり、実施例１で説明した処理内容に一部機能が追加されている。以下では、追加された機能の分のみ説明する。
【００６２】
図２のステップ２０３において、ステップ２０２で求めた汚れ度合いを用いて区画線の検出方法や検出した区画線の信頼度の決定方法を変更する。
【００６３】
まず、区画線の検出方法について具体的な方法を図１１を用いて説明する。図１１（ａ）及び図１１（ｂ）は、図４（ａ）と同様に、ステップ２０１で取り込んだ画像データであり、車線４０に２本の区画線４１及び４２が存在している。通常、ステップ２０１で取り込む画像は、遠方ほど分解能が低いため、図１１（ａ）に示すように、区画線を検出する範囲１１１及び１１２を所定範囲内に限定して処理する。そして、ステップ２０２で求めた汚れ度合いが大きくなると所定範囲内に限定した領域内での遠方部分で区画線の検出が困難になるため、図１１（ｂ）に示すように、汚れ度合いに基づいて区画線を検出する範囲を１１３及び１１４のようにさらに限定（汚れ度合いが大きいほど、遠方部分を処理しないようにする）する。なお、本処理は昼と夜（周辺の明るさ）で処理内容を切り替え、例えば夜のみ区画線を検出する範囲を限定する構成としてもよい。
【００６４】
次に、検出した区画線の信頼度の決定方法に関して説明する。ここでは、区画線の信頼度を０〜１００で表し、数値が大きいほど信頼度が高いものとする。図１１（ａ）の区画線を検出する範囲１１１及び１１２において、時間的に連続して区画線が検出できている場合に区画線の信頼度を上げていき、所定の閾値を超えたら信頼度有りとして後の処理に通知する。ここで、ステップ２０２で求めた汚れ度合いが大きくなるにつれて信頼度有りと判定する閾値も上げていく。
【００６５】
以上説明したように、ステップ２０２で求めた汚れ度合いを用いて区画線の検出方法や検出した区画線の信頼度の決定方法を変更することで、区画線の検出精度を上げることが可能となる。
【００６６】
また、（１）式及び（２）式を計算する際に、ステップ２０３で求めた区画線の信頼度を利用してもよい。具体的には、区画線の信頼度が有りと判定されたときに（１）式及び（２）式を計算し、区画線の信頼度が無い場合は（１）式又は（２）式の計算を実施せず、区画線までの距離Ｄ１（又はＤ２）には無効値を設定する。
【００６７】
以上説明したように、区画線の信頼度に基づいて区画線までの距離を求めることで、より精度の高い車線逸脱警報を発生可能となる。
【実施例３】
【００６８】
図１２は、本発明に係る車線逸脱警報装置の一実施形態（実施例３）を示す概略構成図である。
【００６９】
図１２は、実施例２の構成（図１０）において、区画線振れ量演算部１２を追加した構成となっている。なお、以下では、図１２の構成のうち、既に説明した図１０に示された同一の符号を付された構成と、同一の機能を有する部分については、説明を省略する。
【００７０】
区画線振れ量演算部１２は、区画線検出部１により検出した区画線までの距離に基づいて区画線までの距離の時系列的な振れ量（区画線振れ量）を演算する。逸脱判定パラメータ設定部４は、この振れ量の大きさに基づいて逸脱判定に用いるパラメータを設定する。
【００７１】
区画線振れ量演算部１２により演算される区画線振れ量が大きいということはすなわち、区画線検出部１により検出した区画線の位置には大きなばらつきがあるということである。換言すれば、区画線検出部１による検出結果に大きなばらつきがあるということであり、区画線検出部１による区画線の検出がそれだけ安定していない（不正確である）ことを表している。つまり、区画線振れ量が大きい場合は、区画線の検出が安定していないため、この区画線の情報をそのまま用いると誤警報を発生する頻度が高くなる可能性がある。
【００７２】
本実施形態の区画線振れ量演算部１２は、所定の期間における今回処理周期の区画線までの距離と前回処理周期の区画線までの距離との差分の標準偏差を、区画線振れ量として演算する。また、区画線振れ量は標準偏差の値をそのまま用いてもよいが、段階で表わしてもよく、例えば、区画線振れ量が０ｃｍ〜５ｃｍのときをレベル０、区画線振れ量が５ｃｍ〜１５ｃｍのときをレベル１、区画線振れ量が１５ｃｍ以上のときをレベル２と定義する。なお、ここでは標準偏差を用いたが、分散を用いてもよく、さらには他の方法を用いて区画線振れ量を演算してもよい。そして、区画線振れ量に基づいて逸脱判定に用いるパラメータ（逸脱判定用閾値Ｄｓ，区画線までの距離にかけるフィルタのフィルタ係数ｐ，ヨー角にかける補正係数ｑ）を設定する。
【００７３】
まず、逸脱判定用閾値Ｄｓの設定方法について説明する。図１３は区画線振れ量と逸脱判定用閾値Ｄｓの関係を表すグラフの一例である。図１３（ａ）は、区画線振れ量が大きくなるにつれて逸脱判定用閾値Ｄｓの値を小さく設定する。また、図１３（ｂ）は、区画線振れ量がレベル０〜レベル２で表わされる場合であり、区画線振れ量のレベルが大きくなるにつれて段階的に逸脱判定用閾値Ｄｓの値を小さく設定する。以上説明したように、区画線振れ量が大きくなるにつれて逸脱判定用閾値Ｄｓを小さく設定することで、区画線振れ量が大きい場合の区画線検出結果の不安定さを考慮した逸脱判定に利用するパラメータ設定ができ、誤警報の頻度を減らすことが可能となる。
【００７４】
次に、区画線までの距離にかけるフィルタのフィルタ係数ｐの設定方法について説明する。図１４は区画線振れ量とフィルタ係数ｐの関係を表すグラフの一例である。図１４（ａ）は、区画線振れ量が大きくなるにつれてフィルタ係数ｐの値を小さく設定する。また、図１４（ｂ）は、区画線振れ量がレベル０〜レベル２で表わされる場合であり、区画線振れ量のレベルが大きくなるにつれて段階的にフィルタ係数ｐの値を小さく設定する。以上説明したように、区画線振れ量が大きくなるにつれてフィルタ係数ｐを小さく設定することで、区画線振れ量が大きい場合の区画線検出結果の不安定さを考慮した逸脱判定に利用するパラメータ設定ができ、誤警報の頻度を減らすことが可能となる。
【００７５】
次に、ヨー角にかける補正係数ｑの設定方法について説明する。図１５は区画線振れ量と補正係数ｑの関係を表すグラフの一例である。図１５（ａ）は、区画線振れ量が大きくなるにつれて補正係数ｑの値を小さく設定する。また、図１５（ｂ）は、区画線振れ量がレベル０〜レベル２で表わされる場合であり、区画線振れ量のレベルが大きくなるにつれて段階的に補正係数ｑの値を小さく設定する。以上説明したように、区画線振れ量が大きくなるにつれて補正係数ｑを小さく設定することで、区画線振れ量が大きい場合のヨー角θの不安定さを考慮した逸脱判定に利用するパラメータ設定ができ、誤警報の頻度を減らすことが可能となる。
【００７６】
なお、区画線振れ量に基づいて設定された逸脱判定に用いるパラメータは、図２のステップ２０２で求めた汚れ度合いに基づいて設定された逸脱判定に用いるパラメータとは別に演算し、両者のパラメータのうちどちらか一方を選択する方式とするか、両者のパラメータを平均して最終的な逸脱判定に用いるパラメータとする。なお、両者のパラメータを比較して小さい方を選択して最終的な逸脱判定に用いるパラメータとすることが望ましく、これにより、より誤警報の頻度を減らすことが可能となる。
【００７７】
また、実施例１〜３の構成において、レンズ汚れを除去するための洗浄機能が備わっている場合、洗浄機能によってレンズ汚れを洗浄している間は撮像装置１０１から取得する画像データに洗浄液やワイパーなどが入り込んで区画線の検出が困難になるため、このような場合は警報判定部５の警報抑制条件とするか、区画線検出パラメータ設定部１１で区画線を検出する範囲を強制的にゼロとして区画線を検出しない状態にするなどして、車線逸脱警報装置１００から警報発生指令を外部に出力しないことが望ましい。さらに、このような場合に車線逸脱警報装置１００から警報発生指令を外部に出力しないときは、運転者や乗員に車線逸脱警報装置１００が警報発生指令を外部に出力しない状態であることを報知する手段を有する構成としてもよい。このようにして、運転者や乗員への安心感や信頼性を向上することができる。
【００７８】
以上のように、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の様態で実施することができる。
【符号の説明】
【００７９】
３０，４０…車線（レーン）、３１，３２，４１，４２…区画線、４３…光軸、６０…車両、１００…車線逸脱警報装置、３００…泥汚れ、１１１，１１２，１１３，１１４…区画線検出範囲
【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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【図１５】
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