(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データをストアする画像データメモリ手段と、前記画像データメモリ手段にストアされている道路画像データを使用して道路白線に対応する輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前記輪郭点抽出手段からの道路白線に対応した輪郭点を使用して多項式曲線を算出する曲線検出手段と、前記曲線検出手段からの道路白線に対応した輪郭点全部を使用して算出した多項式曲線を使用してハフ変換を行う際のハフ空間上の領域を限定するハフ変換限定手段と、前記曲線検出手段からの道路白線に対応した輪郭点のうち複数個を使用して算出した多項式曲線と前記ハフ変換限定手段により限定されたハフ変換領域を使用してハフ変換を行なうハフ変換手段と、アキュミュレータのうち極大点のものを求め対応する曲線を検出するハフ変換曲線検出手段とを備えたことを特徴とする、道路白線検出装置。
【請求項２】
曲線検出手段において、道路白線に対応した輪郭点のうち複数個を使用して複数のスプライン曲線を算出し、前記ハフ変換手段において前記曲線検出手段で求めた複数の曲線の係数を使用して前記ハフ変換限定手段で限定されたハフ空間の曲線係数に対応するアキュミュレータ配列に一定の数値を加えることを特徴とする請求項１記載の道路白線検出装置。
【請求項３】
車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データをストアする画像データメモリ手段と、前記画像データメモリ手段にストアされている道路画像データを使用して道路白線に対応する輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前記輪郭点抽出手段からの道路白線に対応した輪郭点を使用し画像の縦方向に区分した輪郭点から各区分の多項式曲線を算出する区分曲線検出手段と、前記区分曲線検出手段において求めた曲線を記憶する区分曲線記憶手段と、前記区分曲線記憶手段に記憶された曲線を画像上に描きその画像の解像度を下げる解像度変換手段と、前記解像度変換手段からの画像を使用して再度輪郭点を求める曲線輪郭点検出手段と、前記曲線輪郭点検出手段からの輪郭点を使用して再度多項式曲線を求める総合曲線検出手段とを備え、高精細度の画像データから道路白線に対応する曲線を求め、さらにその画像を低解像度の画像にしてさらに滑らかな曲線を検出する道路白線検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路白線を検出する道路白線検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、道路白線検出装置は特開平５−１５１３４１号に記載されたものが知られている。図１６に従来の道路白線検出装置の構成示す。すなわち、車両前方の道路画像を撮影する画像入力手段１００と、前記画像入力手段１００からの信号を入力してエッジ点を抽出する前処理手段１０１と、前回の演算時における直線式の近傍にウインドウを設定しその設定された各ウインドウ内における複数のエッジ点の座標を計測し直線近似によって複数の直線式を求める直線適合手段１０２と、前記求められた複数の直線式に基づき各直線式間の誤差の２乗和が最小となるように消失点のｘ，ｙ座標と該消失点を通る各直線の傾きに対応する量とを推定して今回の結果とする直線・消失点決定手段１０４と、前記前処理手段１０１の結果と前記直線適合手段１０２の検出結果とに基づいレーンマーカに対応するエッジ点を抽出するエッジ点追跡手段１０３と、前記抽出されたエッジ点に曲線式を当てはめ曲線の曲率を検出する曲線適合手段１０５と、前記曲線適合手段１０５の結果を平滑する平滑手段１０６から構成されている。
【０００３】
従来、道路の曲率半径検出装置は特開平２−１１５９０５号に記載されたものが知られている。図１７に従来の道路の曲率半径検出装置の構成を示す。すなわち、外界の画像を撮る撮像手段１０７と、該画像から走行路目標並びに該目標と移動車との相対的位置関係を検出する検出手段１０８、該相対的位置関係に基づいて所定の関数に規定される起動を創成手段１０９と、該創成軌道にしたがって移動車の走行制御を行なう制御手段１１０から構成されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
この従来の道路白線検出装置においては、最小自乗法で曲線の当てはめを行なっているためにノイズの影響を受けやすく正確な白線検出ができなかった。
【０００７】
本発明は、このような従来の課題を考慮し、高速にそして正確に滑らかな曲線として白線を検出できる装置を提供することを目的とするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この課題を解決するために本発明の道路白線検出装置は、車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データをストアする画像データメモリ手段と、前記画像データメモリ手段にストアされている道路画像データを使用して道路白線に対応する輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前記輪郭点抽出手段からの道路白線に対応した輪郭点を使用して多項式曲線を算出する曲線検出手段と、前記曲線検出手段からの道路白線に対応した輪郭点全部を使用して算出した多項式曲線を使用してハフ変換を行う際のハフ空間上の領域を限定するハフ変換限定手段と、前記曲線検出手段からの道路白線に対応した輪郭点のうち複数個を使用して算出した多項式曲線と前記ハフ変換限定手段により限定されたハフ変換領域を使用してハフ変換を行なうハフ変換手段と、アキュミュレータのうち極大点のものを求め対応する曲線を検出するハフ変換曲線検出手段とを備えたものである。
【０００９】
また、車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データをストアする画像データメモリ手段と、前記画像データメモリ手段にストアされている道路画像データを使用して道路白線に対応する輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前記輪郭点抽出手段からの道路白線に対応した輪郭点を使用し画像の縦方向に区分した輪郭点から各区分のスプライン曲線を算出する区分曲線検出手段と、前記区分曲線検出手段において求めた曲線を記憶する区分曲線記憶手段と、前記区分曲線記憶手段に記憶された曲線を画像上に描きその画像の解像度を下げる解像度変換手段と、前記解像度変換手段からの画像を使用して再度輪郭点を求める曲線輪郭点検出手段と、前記曲線輪郭点検出手段からの輪郭点を使用して再度スプライン曲線を求める総合曲線検出手段とを備えたものである。
【００１４】
以上のように、要するに、本発明は、白線を高速に求めるために予め複数のスプライン曲線で求め道路白線に相当する曲線の係数を使用してハフ空間上の点を求めて道路白線を検出する装置と、滑らかにカーブを検出するために高精細度画像から低解像度画像を使用して道路白線を検出する装置である。
【００１６】
【発明の実施形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１７】
（実施の形態１）
図１は本発明の一実施の形態にかかる道路白線検出装置を示し、図１において、１は道路画像撮影手段、２は画像データメモリ手段、３は輪郭点抽出手段、４は曲線検出手段、５はハフ変換限定手段、６はハフ変換手段、７はハフ変換曲線検出手段である。以上のように構成された道路白線検出装置について、以下、その動作を述べる。
【００１８】
基本的動作としては、まず、道路画像撮影手段１から車両前方の道路画像を入力する。その入力した道路画像データを一旦画像データメモリ手段２に記憶する。輪郭点抽出手段３において、前記画像データメモリ手段２に記憶している道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向けて画像の中心から左右方向に前記閾値を最初に越えるエッジ強度を見つけ、それを道路の左右の白線の輪郭点とする。曲線検出手段４において、図２に示すように前記輪郭点を使用して道路白線に対応する曲線を多項式として複数個検出する。ハフ変換限定手段５で前記曲線検出手段４で求めた曲線のうちすべての輪郭点を使用して求めた多項式曲線の係数を使用してハフ空間の限定領域を決める。図３に示すように次にハフ変換手段５において、前記複数の曲線の式の係数を使用してハフ空間にその曲線係数に対応する点を配置する。ハフ変換曲線検出手段６において、前記ハフ空間に配置された点の位置を求め、その点から道路白線の画像面での式を算出する。
【００１９】
次に、上述した処理の流れを具体的に図４のフローチャートを用いて説明する。
【００２０】
まず、ステップ１においてハフ空間のアキュミュレータをすべて０にし、カウンタｋも０にする。ステップ２において、画像データメモリ手段２にストアされている画像データにおいてＳｏｂｅｌフィルタを使用してエッジ強度を求める。ステップ３において、エッジデータを使用して閾値を次のように計算する。
【００２１】
【数１】
ｔｈ＝０．８×ｍａｘ＋０．２×ｍｅａｎ
ここで、ｔｈは閾値、ｍａｘは画像中のエッジ強度の最大値、ｍｅａｎはエッジ強度の平均値である。ステップ４において、画像底部から上方に向けてエッジ画像の中心から左右方向にこの閾値ｔｈを初めて越える点を検索する。初めてこの閾値を越えた点を左右白線の輪郭点とする。ステップ５で左右の輪郭点それぞれで全部を使用してスプライン曲線を算出し、その係数を中心に±αだけの領域をハフ空間上に作る。ステップ６で、左右の輪郭点を使用して別々に白線の画像上での式を求める。左白線に対応する輪郭点Ｎ個のうちｎ個を選択し、スプライン補間式として次のようなこの点の近似式を求める。右白線も同様に近似多項式を求める。
【００２２】
【数２】
ｙ＝ａｍｘｍ＋ａｍ−１ｘｍ−１＋．．．＋ａ０
ステップ７において、この多項式の係数に対応し、ステップ５で限定されたハフ空間上のアキュミュレータに１を足し、ｋにも１を足す。もし、ステップ８においてｋがｋｍａｘより小さければステップ６を繰り返し、白線に対応する輪郭点Ｎ個のうち別のｎ個を選択し同様に多項式を求める。もし、ｋｍａｘ以上であれば、ステップ９でハフ空間上のアキュミュレータのうち最も数字の大きいものを選び、それに対応する多項式の係数を求める。ステップ１０でその係数で作られる多項式を道路白線の画像上での式とする。
【００２３】
以上のようにして高速に曲線として道路白線を検出することができ、滑らかな曲線として白線を検出できる。なお、処理において前回求めたハフ空間上のアキュミュレータを中心に一定範囲領域のみ使用するように領域限定を行なって一層の高速化を図ることもできる。
【００２４】
（実施の形態２）
図５は本発明の他の実施の形態の道路白線検出装置を示し、図５において１１は道路画像撮影手段、１２は画像ｌデータメモリ手段、１３は輪郭点抽出手段、１４は区分曲線検出手段、１５は区分曲線記憶手段、１６は解像度変換手段、１７は曲線輪郭点検出手段、１８は総合曲線検出手段である。以上のように構成された白線検出方法について、以下、その動作を述べる。
【００２５】
基本的動作としては、まず、道路画像撮影手段１１から車両前方の道路画像を入力する。その入力した道路画像データを一旦画像データメモリ手段１２に記憶する。輪郭点抽出手段１３において、前記画像データメモリ手段１２に記憶している道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向けて画像の中心から左右方向に前記閾値を越えるエッジ強度を見つけ、それを道路の左右の白線の輪郭点とする。図６に示すように区分曲線検出手段１４で画像を縦方向にｎ等分し、前記輪郭点を使用してその分割区間内の曲線をスプライン補間式を使用して求める。区分曲線記憶手段１５で前記区分曲線検出手段１４で求めた曲線の式をメモリしておく。解像度変換手段１６において区分曲線記憶手段１５に記憶されている曲線の式を使用して画像データ上に曲線を描きその画像の解像度を下げる。曲線輪郭点検出手段１７において低解像度の画像から再びエッジ強度を算出し、そのエッジ強度から閾値を算出して道路白線の輪郭点を求める。総合曲線検出手段１８において、画像全体の白線をスプライン補間式を使用して求める。
【００２６】
次に、上述した処理の流れを具体的に図７のフローチャートを用いて説明する。
【００２７】
まず、ステップ１においてカウンタｋを０にする。ステップ２において、画像データメモリ手段にストアされている画像データでＳｏｂｅｌフィルタを使用してエッジ強度を求める。ステップ３において、エッジデータを使用して閾値を次のように計算する。
【００２８】
【数１】
ｔｈ＝０．８×ｍａｘ＋０．２×ｍｅａｎ
ここで、ｔｈは閾値、ｍａｘは画像中のエッジ強度の最大値、ｍｅａｎはエッジ強度の平均値である。ステップ４において、画像底部から上方に向けてエッジ画像の中心から左右方向にこの閾値ｔｈを初めて越える点を検索する。初めてこの閾値を越えた点を左右白線の輪郭点とする。ステップ５において画像を縦方向にｎ等分する。ステップ６において各区間内の輪郭点を使用して次のような区間内の曲線の近似多項式を求める。
【００２９】
【数２】
ｙ＝ａｍｘｍ＋ａｍ−１ｘｍ−１＋．．．＋ａ０
ステップ７において、各区間の曲線の式に基づいて曲線を書き込む。ステップ８においてｓｉｎｃ関数を使用して解像度を下げる。ステップ９において、ｋ＝ｋ＋１を実行する。ステップ１０においてｋがｋｎ以上か確かめる。もし、ｋｎ以下であればステップ１１でｎをｎ／２にしてステップ２に戻る。ｋｎ以上であればステップ１２でステップ２と同様にしてエッジ強度を求める。次に、ステップ１３で閾値を求めて，ステップ１４でステップ４と同様にして輪郭点を求める。ステップ１５で画像全体の左右道路に対応する輪郭点をそれぞれ使用して曲線多項式を求め、これを道路白線の式とする。
【００３０】
このような方法で白線を検出することによって、高速に曲線として検出できる。また、滑らかな曲線として検出できる。
【００３１】
（実施の形態３）
図８は、本発明の別の実施の形態の道路白線検出装置を示し、図８において、２１は道路画像撮影手段、２２は輪郭点抽出手段、２３は地図データベース、２４はＧＰＳ車両位置計算手段、２５は車輪速計測手段、２６はマップマッチング手段、２７は車両位置決定手段、２８は前方道路データ検索手段、２９は道路白線抽出手段である。以上のように構成された道路白線検出装置について、以下、その動作を述べる。
【００３２】
基本的動作としては、まず、道路画像撮影手段２１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽出手段２２において、前記道路画像撮影手段２１からの道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向けて画像の中心から左右方向に前記閾値を越えるエッジ強度を見つけそれを道路の左右の白線の輪郭点とする。さらに、マップマッチング手段２６において地図データベース２３からの地図データと車輪速計測手段２５からの車速パルスによって車両の現在位置を検出している。車両位置決定手段２７では、前記マップマッチング手段２６による車両位置とＧＰＳ車両位置計算手段２４による車両位置データによって正確な車両位置を算出する。前方道路データ検索手段２８では車両位置決定手段２７からの現在車両位置のデータにしたがって地図データベース２３から車両前方の道路形状データを検索する。道路白線抽出手段２９では前記前方道路データ検索手段２８からの道路形状を画像平面の座標に変換して前記輪郭点抽出手段２２からの輪郭点の中から道路白線に対応する輪郭点を選んで、その輪郭点を使用して道路白線を検出する。
【００３３】
次に、上述した処理の流れを具体的に図９のフローチャートを用いて説明する。
【００３４】
まず、ステップ１においてカウンタｋを０にする。ステップ２において、画像データからＳｏｂｅｌフィルタを使用してエッジ強度を求める。ステップ３において、エッジデータを使用して閾値を次のように計算する。
【００３５】
【数１】
ｔｈ＝０．８×ｍａｘ＋０．２×ｍｅａｎ
ここで、ｔｈは閾値、ｍａｘは画像中のエッジ強度の最大値、ｍｅａｎはエッジ強度の平均値である。ステップ４において、画像底部から上方に向けてエッジ画像の中心から左右方向にこの閾値ｔｈを初めて越える点を検索する。初めてこの閾値を越えた点を左右白線の輪郭点とする。ステップ５において、車両の地図上の現在位置（Ｘ，Ｙ）から地図データベースの前方道路データを取り出す。ステップ６において前方道路データを図１０に示す世界座標系（ｘ，ｙ，ｚ）から見た時の画像平面上の線図形に透視変換の式にしたがって変換する。ステップ７においてｋに１を足す。ステップ８において、前記の輪郭点と変換画像の相関をとる。ステップ９において、もしｋがｋ０より小さければ、ステップ１０において地図データベースのデータをｙ軸の周りにθだけ回転した画像を作成し、ステップ７に戻る。もしｋがｋ０よりも大きければ、ステップ１１において相関値の最も大きかった画像を道路の白線とする。
【００３６】
このように白線を検出することで正確に車両前方の白線を検出できる。
【００３７】
（実施の形態４）
図１１は、本発明の他の実施の形態の道路白線検出装置を示し、図１１において４１は道路画像撮影手段、４２は輪郭点抽出手段、４３は道路形状パターン記憶手段、４４は道路白線検出手段である。以上のように構成された道路白線検出装置について、以下、その動作を述べる。
【００３８】
基本的動作としては、まず、道路画像撮影手段４１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽出手段４２において、前記道路画像撮影手段４１からの道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向かって画像の中心から左右方向に前記閾値を越えるエッジ強度を見つけそれを道路の左右の白線の輪郭点とする。一方道路形状パターン記憶手段４３では前記道路画像撮影手段４１の路面からの高さと水平からの伏角から見える各種道路パターンをあらかじめ記憶しておく。道路白線検出手段４４では前記輪郭点抽出手段４２で求めた左右の白線の輪郭点と前記道路形状パターン記憶手段４３に記憶している道路形状パターンの相関値を計算し、最も相関の高いものを車両前方の道路形状と判断する。
【００３９】
（実施の形態５）
図１２は、本発明の一実施の形態にかかる道路曲率半径算出装置を示し、図１２において、５１は道路画像撮影手段、５２は輪郭点抽出手段、５３は接線算出手段、５４は座標変換手段、５５は曲率半径算出手段である。以上のように構成された道路曲率半径算出装置について、以下、その動作を述べる。
【００４０】
基本的動作としては、まず、道路画像撮影手段５１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽出手段５２において、前記道路画像撮影手段５１からの道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向かって画像の中心から左右方向に前記閾値を越えるエッジ強度を見つけそれを道路の左右の白線の輪郭点とする。接線算出手段５３において前記輪郭点を使用して、世界座標系の直線距離でＬ離れた２点での接線を求める。接線は２点のそれぞれの近傍ｎ個を用いて直線を検出するハフ変換を使用して求める。次に座標変換手段５４において、透視変換を使用して前記２本の接線を世界座標系に変換する。曲率半径算出手段５５において、図１３に示すように２つの接線が成す角αを求める。∠ＡＯＣ＝∠ＢＯＣ＝α／２なので、
【００４１】
【数３】
Ｒ＝ＡＣ／ｔａｎ（α／２）
ここで
ＡＣ≒Ｌ／２  として
Ｒ＝Ｌ／２ｔａｎ（α／２）
このように道路曲率半径算出方法では、簡単な方式によって精度の高い曲率半径を求めることができる。
【００４２】
（実施の形態６）
図１４は、本発明の一実施の形態のナビゲーション装置を示し、図１４において、６１は道路画像撮影手段、６２は輪郭点抽出手段、６３は白線検出手段、６４は地図データベース、６５はＧＰＳ車両位置計算手段、６６は道路状態検出手段、６７は道路状態記憶手段、６８は表示手段である。以上のように構成されたナビゲーション装置について、以下、その動作を述べる。
【００４３】
基本的動作として、まず、道路画像撮影手段６１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽出手段６２において、前記道路画像撮影手段６１からの道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向かって画像の中心から左右に前記閾値を越えるエッジ強度を見つけそれを道路の白線の輪郭点とする。白線検出手段６３において前記輪郭点からハフ変換を使用して直線としてすべての白線を検出する。検出白線を使用して道路状態検出手段６６において道路の車線を求める。また、走行している車線の左右検出白線間の幅から走行車線の世界座標系における幅を求める。一方、道路状態記憶手段６７において、ＧＰＳ車両位置計算手段６５からの車両の現在位置情報を使用して前記道路状態検出手段６６からの車線数と車線幅を地図データベース６４の地図情報に基づいて記憶する。表示手段６８ではＧＰＳ車両位置計算手段６５からの車両の現在位置情報に基づいて地図データベース６４からの地図情報を表示するとともに、地図情報に関連して記憶し、目的地までの車線数や車線幅を表示する。
【００４４】
一度走行した道路の車線数や車線幅を地図に関連づけて記憶することにより、再度同じ道路を走行する場合、事前に道路情報を得ることができる。
【００４５】
（実施の形態７）
図１５は、本発明の他の実施の形態のナビゲーション装置を示し、図１５において、７１は道路画像撮影手段、７２は輪郭点抽出手段、７３は白線検出手段、７４は道路状態検出手段、７５は地図データベース、７６は目的地入力手段、７７は走行経路決定手段、７８はＧＰＳ車両位置計算手段、７９は誘導手段、７０は情報指示手段である。以上のように構成されたナビゲーション装置について、以下、その動作を述べる。
【００４６】
基本的動作としては、まず、道路画像撮影手段７１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽出手段７２において、前記道路画像撮影手段７１からの道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向かって画像の中心から左右方向に前記閾値を越えるエッジ強度を見つけそれを道路の白線の輪郭点とする。白線検出手段７３において前記輪郭点からハフ変換を使用して直線としてすべての白線を検出する。検出白線を使用して道路状態検出手段７４において道路の車線数および走行車線の位置を求める。地図データベース７５の地図情報と目的地入力手段７６の運転者が入力した目的地から走行ルートを走行経路決定手段７７で求める。誘導手段７９においてＧＰＳ車両位置計算手段７８からの車両位置情報と、それによる地図データベースからの地図情報と走行経路決定手段７７からの目的地までの走行ルートとを使用して、走行すべき車線を決定し、道路状態検出手段７４において求めた走行車線および走行車線の位置を用いて車線変更情報を作成する。情報指示手段７０によって車線変更情報を運転者に知らせる。
【００４７】
画像撮影手段による道路画像から走行車線の位置を認識することで、経路誘導のための具体的な情報を運転者に提供することができる。
【００４８】
なお、本発明の各手段は、コンピュータを用いてソフトウェア的に実現し、あるいはそれら各機能を有する専用のハード回路を用いて実現する事が出来る。
【００４９】
【発明の効果】
以上述べたところから明らかなように、本発明によれば、道路白線検出装置は、高速にそして正確に滑らかな曲線として白線を検出できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態による道路白線検出装置を示すブロック図
【図２】図１の実施の形態において、輪郭点を使用して求めた多項式曲線の一例を示す図
【図３】図１の実施の形態において、ハフ空間に多項式の係数に対応した点を配置した図
【図４】図１の実施の形態において、道路白線検出の処理フローの図
【図５】本発明の一実施の形態による道路白線検出装置を示すブロック図
【図６】図５の実施の形態において、区分区間で求めた曲線の一例を示す図
【図７】図５の実施の形態における道路白線検出の処理フローの図
【図８】本発明の一実施の形態による道路白線検出装置を示すブロック図
【図９】図８の実施の形態における道路白線検出の処理フローの図
【図１０】世界座標系を示す図
【図１１】本発明の一実施の形態による道路白線検出装置を示すブロック図
【図１２】本発明の一実施の形態による道路曲率半径計算装置を示すブロック図
【図１３】図１２の実施の形態における曲率半径算出方法を示す図
【図１４】本発明の一実施の形態によるナビゲーション装置を示すブロック図
【図１５】本発明の一実施の形態によるナビゲーション装置を示すブロック図
【図１６】従来の道路白線検出装置のブロック図
【図１７】従来の道路曲率半径計算装置のブロック図
【符号の説明】
１、１１、２１、４１、１５、６１、７１    道路画像撮影手段
２、１２  画像データメモリ手段
３、１３、２２、４２、５２、６２、７２  輪郭点抽出手段
４    曲線検出手段
５    ハフ変換限定手段
６    ハフ変換手段
７    ハフ変換曲線検出手段
１４  区分曲線検出手段
１５  区分曲線記憶手段
１６  解像度変換手段
１７  曲線輪郭点検出手段
１８  総合曲線検出手段
２３、６４、７５  地図データベース
２４、６５、７８  ＧＰＳ車両位置計算手段
２５  車輪速度計測手段
２６  マップマッチング手段
２７  車両位置決定手段
２８  前方道路データ検索手段
２９  道路白線抽出手段
４３  道路形状パターン記憶手段
４４  道路白線検出手段
５３  接線算出手段
５４  座標変換手段
５５  曲率半径算出手段
６３、７３  白線検出手段
６６、７４  道路状態検出手段
６７  道路状態記憶手段
６８  表示手段
７０  情報指示手段
７６  目的地入力手段
７７  走行経路決定手段
７９  誘導手段
【図１】
0003556766.tif 000002
【図２】
0003556766.tif 000003
【図３】
0003556766.tif 000004
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0003556766.tif 000008
【図８】
0003556766.tif 000009
【図９】
0003556766.tif 000010
【図１０】
0003556766.tif 000011
【図１１】
0003556766.tif 000012
【図１２】
0003556766.tif 000013
【図１３】
0003556766.tif 000014
【図１４】
0003556766.tif 000015
【図１５】
0003556766.tif 000016
【図１６】
0003556766.tif 000017
【図１７】
0003556766.tif 000018