(57)【要約】【課題】  複数車線の車線状態を認識することができる画像認識装置を提供する。【解決手段】  画像認識装置１は、カメラ１０と、カメラ１０により撮像された画像データに基づき多峰性を有する道路パラメータの確率分布を求めるパラメータ候補取得部２１と、道路パラメータの確率分布に基づいて車線の状態を認識する車線状態認識部３０とを備える。車線状態認識部３０は、道路パラメータの確率分布を複数の領域に分割する領域分割部３１と、分割された領域内の確率分布に基づいて道路パラメータ値を演算するパラメータ値演算部３２とを有し、確率分布の山が存在する領域及び道路パラメータ値に基づいて、走行中の道路の車線構成、車線数、及び車線の合流・分岐等の車線状態を認識する。【選択図】  図１
2006172225.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された画像データに基づき道路パラメータ候補を複数取得可能なパラメータ候補取得手段と、
前記道路パラメータ候補に基づいて車線の状態を認識する認識手段と、を備えることを特徴とする画像認識装置。
【請求項２】
前記認識手段は、前記道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割手段を有し、前記領域分割手段により分割された前記複数の領域のうち、前記道路パラメータ候補が存在する領域の組み合わせに基づいて、自車が走行している車線の左右に存在する車線の構成を認識することを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】
前記認識手段は、前記道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割手段を有し、前記領域分割手段により分割された前記複数の領域のうち、前記道路パラメータ候補が存在する領域の配置に基づいて車線数を認識することを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記認識手段は、前記道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記領域分割手段により分割された前記複数の領域それぞれにおいて前記道路パラメータ候補から道路パラメータ値を求めるパラメータ値演算手段と、を有し、前記道路パラメータ候補が存在する領域及び前記道路パラメータ値に基づいて自車走行車線に隣接する車線の有無を認識することを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項５】
前記認識手段は、前記道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記領域分割手段により分割された前記複数の領域それぞれにおいて前記道路パラメータ候補から道路パラメータ値を求めるパラメータ値演算手段と、を有し、前記道路パラメータ候補が存在する領域の変化及び前記道路パラメータ値に基づいて車線の合流、分岐を認識することを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項６】
前記認識手段は、前記道路パラメータ候補が存在する領域の増減がなく、かつ前記道路パラメータ値に基づいて算出された前記道路パラメータ候補間の距離が所定値以下である場合、車線が合流したと認識することを特徴とする請求項５に記載の画像認識装置。
【請求項７】
前記認識手段は、前記道路パラメータ候補が存在する領域が増加し、かつ前記道路パラメータ値に基づいて算出された前記道路パラメータ候補間の距離が所定値以下である場合、車線が分岐したと認識することを特徴とする請求項５に記載の画像認識装置。
【請求項８】
前記パラメータ値演算手段は、前記複数の領域それぞれにおいて求められた複数の前記道路パラメータ値を用いて道路パラメータ値を算出することを特徴とする請求項４〜７のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項９】
前記領域分割手段は、前記パラメータ値演算手段により算出された前記道路パラメータ値に応じて、分割領域を再設定することを特徴とする請求項４〜８のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項１０】
前記道路パラメータは、車線幅と、車線中央からの車両の横変位とを含むことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項１１】
撮像ステップと、
前記撮像ステップで撮像された画像データに基づき道路パラメータ候補を複数取得可能なパラメータ候補取得ステップと、
前記道路パラメータ候補に基づいて車線の状態を認識する認識ステップと、を備えることを特徴とする画像認識方法。
【請求項１２】
前記認識ステップは、前記道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割ステップを有し、前記領域分割ステップで分割された前記複数の領域のうち、前記道路パラメータ候補が存在する領域の組み合わせに基づいて、自車が走行している車線の左右に存在する車線の構成を認識することを特徴とする請求項１１に記載の画像認識方法。
【請求項１３】
前記認識ステップは、前記道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割ステップを有し、前記領域分割ステップで分割された前記複数の領域のうち、前記道路パラメータ候補が存在する領域の配置に基づいて車線数を認識することを特徴とする請求項１１に記載の画像認識方法。
【請求項１４】
前記認識ステップは、前記道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割ステップと、前記領域分割ステップで分割された前記複数の領域それぞれにおいて前記道路パラメータ候補から道路パラメータ値を求めるパラメータ値演算ステップと、を有し、前記道路パラメータ候補が存在する領域及び前記道路パラメータ値に基づいて自車走行車線に隣接する車線の有無を認識することを特徴とする請求項１１に記載の画像認識方法。
【請求項１５】
前記認識ステップは、前記道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割ステップと、前記領域分割ステップで分割された前記複数の領域それぞれにおいて前記道路パラメータ候補から道路パラメータ値を求めるパラメータ値演算ステップと、を有し、前記道路パラメータ候補が存在する領域の変化及び前記道路パラメータ値に基づいて車線の合流、分岐を認識することを特徴とする請求項１１に記載の画像認識方法。
【請求項１６】
前記認識ステップは、前記道路パラメータ候補が存在する領域の増減がなく、かつ前記道路パラメータ値に基づいて算出された前記道路パラメータ候補間の距離が所定値以下である場合、車線が合流したと認識することを特徴とする請求項１５に記載の画像認識方法。
【請求項１７】
前記認識ステップは、前記道路パラメータ候補が存在する領域が増加し、かつ前記道路パラメータ値に基づいて算出された前記道路パラメータ候補間の距離が所定値以下である場合、車線が分岐したと認識することを特徴とする請求項１５に記載の画像認識方法。
【請求項１８】
前記パラメータ値演算ステップは、前記複数の領域それぞれにおいて求められた複数の前記道路パラメータ値を用いて道路パラメータ値を算出することを特徴とする請求項１４〜１７のいずれか１項に記載の画像認識方法。
【請求項１９】
前記領域分割ステップは、前記パラメータ値演算ステップで算出された前記道路パラメータ値に応じて、分割領域を再設定することを特徴とする請求項１４〜１８のいずれか１項に記載の画像認識方法。
【請求項２０】
前記道路パラメータは、車線幅と、車線中央からの車両の横変位とを含むことを特徴とする請求項１１〜１９のいずれか１項に記載の画像認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像認識装置及び画像認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車線維持支援装置や車線逸脱警報装置等の走行支援装置では、自車両が走行している車線を認識するために走行路認識装置が用いられている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の走行路認識装置では、カルマンフィルタを用いて、走行車線の幅、車両の白線に対する横変位や道路曲率等の道路パラメータが推定される。
【特許文献１】特開２００２−１０９６９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
カルマンフィルタは、道路パラメータの存在確率分布が単一のガウシアン分布を取ると仮定し、分布の平均と共分散の値を過去の履歴と現在の観測値から推定する方法である。カルマンフィルタのように単峰性の確率分布しか扱えない手法では、車線が複数存在する状況において、自車両が走行している車線以外の車線の状態、例えば、複数車線の構成や合流・分岐等の車線状態を認識することができない。
【０００４】
本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、複数車線の車線状態を認識することができる画像認識装置及び画像認識方法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】
【０００５】
本発明に係る画像認識装置は、撮像手段と、撮像手段により撮像された画像データに基づき道路パラメータ候補を複数取得可能なパラメータ候補検出手段と、道路パラメータ候補に基づいて車線の状態を認識する認識手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
また、本発明に係る画像認識方法は、撮像ステップと、撮像ステップで撮像された画像データに基づき道路パラメータ候補を複数取得可能なパラメータ候補取得ステップと、道路パラメータ候補に基づいて車線の状態を認識する認識ステップとを備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る画像認識装置又は画像認識方法によれば、パラメータ候補検出手段により（又はパラメータ候補検出ステップにおいて）、道路パラメータ候補を複数取得することができるので、撮像された画像データから、車線の数に応じた数の道路パラメータ候補を取得することができる。そのため、車線が複数存在する場合であっても、取得された道路パラメータ候補に基づいて、複数の車線の状態を認識することが可能となる。
【０００８】
本発明に係る画像認識装置では、認識手段が、道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割手段を有し、領域分割手段により分割された複数の領域のうち、道路パラメータ候補が存在する領域の組み合わせに基づいて、自車が走行している車線の左右に存在する車線の構成を認識することが好ましい。
【０００９】
また、本発明に係る画像認識方法では、認識ステップが、道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割ステップを有し、領域分割ステップで分割された複数の領域のうち、道路パラメータ候補が存在する領域の組み合わせに基づいて、自車が走行している車線の左右に存在する車線の構成を認識することが好ましい。
【００１０】
例えば、車線幅及び車両の車線中央からの横変位を道路パラメータとし、車線幅と横変位とを含んで構成されるパラメータ空間を複数の領域に分割した場合に、車線幅が自車両の走行車線と同一幅であり且つ横変位が自車両の横変位から一車線分オフセットした領域に道路パラメータ候補が存在したとき、自車両の走行車線に隣接して車線が存在すると判断することができる。また、オフセットの方向に応じて、車線が自車線の左側に存在するか右側に存在するかを判断することができる。同様にして、道路パラメータ候補が存在する領域の組み合わせを検出することによって車線の構成を認識することが可能となる。
【００１１】
本発明に係る画像認識装置では、認識手段が、道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割手段を有し、領域分割手段により分割された複数の領域のうち、道路パラメータ候補が存在する領域の配置に基づいて車線数を認識することが好ましい。
【００１２】
また、本発明に係る画像認識方法では、認識ステップが、道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割ステップを有し、領域分割ステップで分割された複数の領域のうち、道路パラメータ候補が存在する領域の配置に基づいて車線数を認識することが好ましい。
【００１３】
例えば、車線幅及び車両の車線中央からの横変位を道路パラメータとし、車線幅と横変位とを含んで構成されるパラメータ空間を複数の領域に分割した場合に、車線幅が自車両の走行車線と同一幅であり且つ横変位が自車両の横変位から一車線分オフセットした領域、又は車線幅が自車両の走行車線の２倍であり且つ横変位が自車両の横変位から半車線分オフセットした領域のいずれかに道路パラメータ候補が存在したとき、走行中の道路には２車線あると判断することができる。同様の操作を道路パラメータ候補が検出されなくなるまで行うことにより車線数を認識することができる。この場合、道路パラメータ候補が存在する領域の位置に応じて車線数を認識することができるので、道路の車線数を高速に認識することが可能となる。
【００１４】
本発明に係る画像認識装置では、認識手段が、道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割手段と、領域分割手段により分割された複数の領域それぞれにおいて道路パラメータ候補から道路パラメータ値を求めるパラメータ値演算手段とを有し、道路パラメータ候補が存在する領域及び道路パラメータ値に基づいて自車走行車線に隣接する車線の有無を認識することが好ましい。
【００１５】
また、本発明に係る画像認識方法では、認識ステップが、道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割ステップと、領域分割ステップで分割された複数の領域それぞれにおいて道路パラメータ候補から道路パラメータ値を求めるパラメータ値演算ステップとを有し、道路パラメータ候補が存在する領域及び道路パラメータ値に基づいて自車走行車線に隣接する車線の有無を認識することが好ましい。
【００１６】
例えば、車線幅及び車両の車線中央からの横変位を道路パラメータとし、車線幅と横変位とを含んで構成されるパラメータ空間を複数の領域に分割した場合に、車線幅が自車両の走行車線と同一幅であり且つ横変位が自車両の横変位から一車線分オフセットした領域に道路パラメータ候補が存在し、このパラメータ候補から求められた車線幅が所定値以上の幅を有しているときには、自車走行車線に隣接して走行可能な車線が存在していると認識することができる。一方、車線幅が所定値未満の場合には、その車線は走行することができない車線であると認識することができる。その結果、検出された車線に車線変更することが可能であるか否かを認識することが可能となる。
【００１７】
本発明に係る画像認識装置では、認識手段が、道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割手段と、領域分割手段により分割された複数の領域それぞれにおいて道路パラメータ候補から道路パラメータ値を求めるパラメータ値演算手段とを有し、道路パラメータ候補が存在する領域の変化及び道路パラメータ値に基づいて車線の合流、分岐を認識することが好ましい。
【００１８】
また、本発明に係る画像認識方法では、認識ステップが、道路パラメータ候補が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割する領域分割ステップと、領域分割ステップで分割された複数の領域それぞれにおいて道路パラメータ候補から道路パラメータ値を求めるパラメータ値演算ステップとを有し、道路パラメータ候補が存在する領域の変化及び道路パラメータ値に基づいて車線の合流、分岐を認識することが好ましい。
【００１９】
このようにすれば、例えば、車線幅及び車両の車線中央からの横変位を道路パラメータとし、車線数の変化及び車線間の距離に基づいて車線の合流又は分岐を判断することができるので、車線の合流又は分岐を認識することが可能となる。
【００２０】
本発明に係る画像認識装置では、認識手段が、道路パラメータ候補が存在する領域の増減がなく、かつ道路パラメータ値に基づいて算出された道路パラメータ候補間の距離が所定値以下である場合、車線が合流したと認識することが好ましい。
【００２１】
また、本発明に係る画像認識方法では、認識ステップが、道路パラメータ候補が存在する領域の増減がなく、かつ道路パラメータ値に基づいて算出された道路パラメータ候補間の距離が所定値以下である場合、車線が合流したと認識することが好ましい。
【００２２】
このようにすれば、例えば、車線幅及び車両の車線中央からの横変位を道路パラメータとし、車線数に変化がなくかつ車線間の距離が所定値以下のときに車線が合流したと判断することができるので、車線の合流を認識することが可能となる。
【００２３】
本発明に係る画像認識装置では、認識手段が、道路パラメータ候補が存在する領域が増加し、かつ道路パラメータ値に基づいて算出された道路パラメータ候補間の距離が所定値以下である場合、車線が分岐したと認識することが好ましい。
【００２４】
また、本発明に係る画像認識方法では、認識ステップが、道路パラメータ候補が存在する領域が増加し、かつ道路パラメータ値に基づいて算出された道路パラメータ候補間の距離が所定値以下である場合、車線が分岐したと認識することが好ましい。
【００２５】
このようにすれば、例えば、車線幅及び車両の車線中央からの横変位を道路パラメータとし、車線数が増加しかつ車線間距離が所定値以下のときに車線が分岐したと判断することができるので、車線の分岐を認識することが可能となる。
【００２６】
本発明に係る画像認識装置では、パラメータ値演算手段が、複数の領域それぞれにおいて求められた複数の道路パラメータ値を用いて道路パラメータ値を算出することが好ましい。
【００２７】
また、本発明に係る画像認識方法では、パラメータ値演算ステップが、複数の領域それぞれにおいて求められた複数の道路パラメータ値を用いて道路パラメータ値を算出することが好ましい。
【００２８】
この場合、例えば、車線幅を道路パラメータとした場合、複数の車線幅を用いて所定車線の車線幅が演算される。このように、複数の道路パラメータ値から道路パラメータ値を演算する構成とすることにより、ロバスト性を向上させることが可能となる。
【００２９】
本発明に係る画像認識装置では、領域分割手段が、パラメータ値演算手段により算出された道路パラメータ値に応じて、分割領域を再設定することが好ましい。
【００３０】
また、本発明に係る画像認識方法では、領域分割ステップが、パラメータ値演算ステップで算出された道路パラメータ値に応じて、分割領域を再設定することが好ましい。
【００３１】
例えば、車線幅を道路パラメータとし、車線幅に応じてパラメータ空間を分割する場合、実際に走行している車線の車線幅推定値を用いることにより、車線幅が変動したような場合であっても、車線状態を正確に認識することが可能となる。
【００３２】
本発明に係る画像認識装置では、上記道路パラメータが、車線幅と、車線中央からの車両の横変位とを含むことが好ましい。
【００３３】
また、本発明に係る画像認識方法では、上記道路パラメータが、車線幅と、車線中央からの車両の横変位とを含むことが好ましい。
【００３４】
このようにすれば、走行中の道路の車線構成、車線数、車線の合流・分岐等の車線状態を適切に認識ことができる。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、道路パラメータ候補を複数検出可能なパラメータ候補検出手段（又はパラメータ候補検出ステップ）と、複数の道路パラメータに基づいて車線の状態を認識する認識手段（又は認識ステップ）とを備える構成としたので、複数車線の車線状態を認識することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。図中、同一又は相当部分には同一符号を用いることとする。
【００３７】
まず、図１を用いて、実施形態に係る画像認識装置１の全体構成について説明する。図１は、画像認識装置１の全体構成を示すブロック図である。なお、本明細書においては、車両が直前進している際の前方方向を「前方」と定め、「前」「後」「左」「右」等の方向を表わす語を用いることとする。また、本明細書では、道路上において、各車線の区切りを示すために描画されている白色や黄色などの線（点線等も含む）を全て「白線」と称するものとする。
【００３８】
画像認識装置１は、車両前方の風景を撮像して画像データを取得するカメラ（撮像手段）１０と、取得された画像データに対して画像処理及び演算処理等を施すことにより多峰性を有する道路パラメータの確率分布を求めると共に、道路パラメータの確率分布に基づいて車線の状態を認識する画像ＥＣＵ２０とを備えている。ここで、道路パラメータとしては、例えば、車線幅ｗ、車両の車線中央からの横変位（以下「横位置」という）Ｘ０、カメラ１０の車線に対するヨー角φ、及びカメラ１０のピッチ角θ等が挙げられる。また、車線の状態としては、走行中の道路の車線構成、車線数、及び車線の合流・分岐等が挙げられる。
【００３９】
カメラ１０は、例えばＣＣＤカメラであり、自車両のフロントウィンドウ上部（例えば、バックミラーの裏側）に前方を向いて設置されている。カメラ１０は、車両前方の風景を撮像して画像データを取得する。カメラ１０により取得された画像データは、画像ＥＣＵ２０に出力される。なお、カメラ１０の設置場所はフロントウィンドウ上部に限られることなく、車両前方の画像が取得できる場所であれば、他の位置に取り付けてもよい。カメラ１０は特許請求の範囲に記載の撮像手段として機能し、撮像ステップを実行する。
【００４０】
画像ＥＣＵ２０は、演算を行うマイクロプロセッサ、マイクロプロセッサに各処理を実行させるためのプログラム等を記憶するＲＯＭ、演算結果などの各種データを記憶するＲＡＭ及び１２Ｖバッテリによってその記憶内容が保持されるバックアップＲＡＭ等により構成されている。
【００４１】
画像ＥＣＵ２０は、カメラ１０から入力された画像データに対して画像処理や演算処理等を施すことにより多峰性を有する道路パラメータの確率分布を求めるパラメータ候補取得部２１、パラメータ候補取得部２１で求められた道路パラメータの確率分布に基づいて車線の状態を認識する車線状態認識部３０、及び、車線状態認識部３０で認識された車線状態情報を外部の走行支援装置やディスプレイ等に出力する出力部４０を備えて構成されている。パラメータ候補取得部２１はパラメータ候補取得手段として機能し、パラメータ候補取得ステップを実行する。車線状態認識部３０は認識手段として機能し、認識ステップを実行する。
【００４２】
パラメータ候補取得部２１は、画像処理部２２、事前確率推定部２５と事後確率推定部２６とを含んで構成されるパラメータ推定部２４、及び、道路モデル生成部２８を有して構成されている。
【００４３】
画像処理部２２は、エッジ抽出フィルタ等を用いて、カメラ１０によって撮像された画像データから輝度変化の大きいエッジを抽出し、二値化されたエッジ画像を取得するものである。取得されたエッジ画像は、パラメータ推定部２４を構成する事後確率推定部２６に出力される。カメラ１０で撮像された画像データの一例を図２示す。また、図２の画像データを画像処理部２２に入力し、画像処理したときの出力結果を図３に示す。
【００４４】
道路モデル生成部２８は、車線幅ｗや横位置Ｘ０等の道路パラメータに基づいて、車線を画像面上に投影したときの形状を演算するものである。道路モデル生成部２８に道路パラメータが入力されると、道路パラメータに応じた車線を撮像面上に投影する線分の座標が出力される。
【００４５】
図４に道路パラメータと撮像面上に投影される線分との関係を示す。図４において、ｗは車線幅、Ｘ０は横位置、φはカメラ１０の車線に対するヨー角、θはカメラ１０のピッチ角である。また、Ｚ０はカメラ１０の取り付け高さ、ｆはカメラ１０の焦点距離を表す。取り付け高さＺ０及び焦点距離ｆは、共に既知の値であり、画像ＥＣＵ２０のＲＯＭ等にデータとして記憶されている。
【００４６】
パラメータ推定部２４は、事前確率推定部２５及び事後確率推定部２６を含んで構成され、画像フレームを更新するごとに過去の経歴に基づいた事前確率の推定と、現在の観測値、即ち画像処理部２２からの出力値に基づいた事後確率の推定を行うことにより、道路パラメータの存在確率分布を推定するものである。なお、道路パラメータの存在確率分布の山が特許請求の範囲に記載の道路パラメータ候補に相当する。
【００４７】
本実施形態では、道路パラメータの存在確率分布を推定するために、多峰性を有する確率分布を表現可能なパーティクルフィルタを用いた。パーティクルフィルタは、過去の情報と現在の観測情報から現在の状態推定を行うことができる手法である。パーティクルフィルタは、まず、ある時刻での事後分布からサンプリングをして得られたパーティクルを追跡対象のダイナミクスに従って動し、次に、遷移させたパーティクルによって作られた次時刻の予測分布に観測結果から得られた情報を用いて重みを付け、新しい事後分布を作る。この重みに応じてまた次の時刻の遷移に使うパーティクルを選び直し、これを繰り返すことでフィルタリングを行う。
【００４８】
パーティクルフィルタをパラメータ推定部２４に適用する場合について説明する。図５は、パラメータが１次元の場合のパーティクルと確率分布との関係を示す図である。図５において、円が一つのパーティクルを表し、円の大きさが重みを表す。一つのパーティクルは、車線幅ｗ、横位置Ｘ０、ヨー角φ、及びピッチ角θからなるパラメータセットを表す状態変数Ｘと、そのパラメータセット（ベクトル）の評価値に相当する重みを持つ。即ち、一つのパーティクルは、パラメータ空間において、状態変数Ｘを平均とし重みに応じた高さを持つガウシアン分布を表す。
【００４９】
パーティクルフィルタでは、様々な状態変数Ｘと重みを持つパーティクルを一定の個数（例えば１００個）備えたものをサンプルセットとし、サンプルセットに含まれる各パーティクルが表すガウシアン分布を重ね合わせることによって、多峰性を有する複雑な確率分布を表現する。また、各パーティクルの状態変数Ｘと重みを過去の履歴と現在の観測値とに基づいて更新することによって道路パラメータの確率分布を推定する。
【００５０】
事前確率推定部２５は、前フレームのサンプルセットから各パーティクルの重みに応じた確率でパーティクルを選択し、選択されたパーティクルそれぞれに対して、例えば（１）式で示されるダイナミカルモデルに従って状態変数Ｘを遷移させることにより、次フレームでの状態変数Ｘを推定する。なお、各パーティクルの重みに応じた確率でパーティクルを選択するときには、サンプルセットに含まれるパーティクルの総数が変化しないように選択される。また、その際、ある一定の確率で一部のパーティクルをランダムに生成してもよい。
【００５１】
【数１】
2006172225.tif 000003
【００５２】
事後確率推定部２６は、事前確率推定部２５で推定された各パーティクルの状態変数Ｘに基づいて道路モデル生成部２８により生成された線分を、画像処理部２２から入力されたエッジ画像面上に投影することにより、各パーティクルに対する重みを再計算する。各パーティクルに対する重みは、エッジ画像と投影された線分とが重なった画素値の総和をとることにより求められる。道路モデル生成部２８で生成された線分をエッジ画像面上に投影した画像を図６に示す。
【００５３】
そして、再計算された重みに応じて再度事前確率推定が行おこなわれ、これが繰り返されることによって道路パラメータの確率分布が推定される。図７は、上述したパーティクルフィルタの動作を説明するための図である。推定された道路パラメータの確率分布は、車線状態認識部３０に出力される。
【００５４】
図８〜１０に、道路パラメータの存在確率分布の推定結果例を示す。図８に、カメラ１０で撮像した画像データを示す。図９は、各パーティクルの状態変数Ｘに基づいて描かれた線分を図８の画像上に投影した図である。図９に示されるように、投影された線分は、車線を区画する白線上に集中している。なお、図９中の一点鎖線は確率分布の山の位置を示す。図１０は、道路パラメータ（車線幅ｗ、横位置Ｘ０）の確率分布の推定結果を示す図である。図１０に示されるように、車線幅が約６．２ｍ、横位置が約０．５ｍの位置に確率分布の山が存在している。
【００５５】
また、図１１〜１３に、候補となる車線が２車線存在する場合における、道路パラメータの存在確率分布の推定結果例を示す。図１１に、カメラ１０で撮像した画像データを示す。図１２は、状態変数Ｘに基づいて描かれた線分を図１１の画像上に投影した図である。図１２中の一点鎖線及び破線それぞれは、確率分布の２つの山の位置を示す。図１３は、道路パラメータ（車線幅ｗ、横位置Ｘ０）の確率分布の推定結果を示す図である。図１３に示されるように、候補となる車線が２車線ある場合には、車線幅が約６．５ｍ、横位置が約−０．７ｍの位置（図１２の一点鎖線の車線に対応）、及び車線幅が約５．５ｍ、横位置が約１．３ｍの位置（図１２の破線の車線に対応）に２つの確率分布の山が存在している。
【００５６】
車線状態認識部３０は、パラメータ推定部２４から入力された道路パラメータの確率分布を複数の領域に分割する領域分割部３１と、分割された領域内の確率分布に応じて道路パラメータ値を演算するパラメータ値演算部３２とを有して構成され、確率分布の山が存在する領域や道路パラメータ値に基づいて、走行中の道路の車線構成、車線数、及び車線の合流・分岐等の車線状態を認識するものである。領域分割部３１は、特許請求の範囲に記載の領域分割手段として機能し、領域分割ステップを実行する。パラメータ値演算部３２は、パラメータ値演算手段として機能し、パラメータ値演算ステップを実行する。
【００５７】
次に、図１４〜２９を参照して画像認識装置１の動作及び画像認識方法について説明する。まず、図１４を参照して、画像認識装置１による車線変更可否判断処理について説明する。図１４は、車線変更可否判断処理の処理手順を示すフローチャートである。本処理は、画像ＥＣＵ２０の電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。
【００５８】
ステップＳ１００では、道路パラメータ空間の横位置，車線幅平面が、図１５に示されるように３つの領域に分割される。また、各領域に対して番号が付与される（図１５参照）。本処理では、車線幅ｗがｗａ／２〜３ｗａ／２の領域を、横位置Ｘ０ａを中心にして車線幅ｗａ毎に分割した。
【００５９】
続くステップＳ１０２では、ステップＳ１００で分割された領域２に確率分布の山が有るか否かについての判断が行われる。確率分布の山が有るか否かの判断は、例えば、領域内に含まれるパーティクルの重みの総和が所定のしきい値を超えているか否かによって行うことができる。ここで、領域２に確率分布の山が有ると判断された場合、即ち走行車線の左側に車線が存在すると判断された場合にはステップＳ１０４に処理が移行する。一方、領域２に確率分布の山がないと判断されたときにはステップＳ１１０に処理が移行する。
【００６０】
ステップＳ１０４では、領域２における道路パラメータ値（車線幅ｗ及び横位置Ｘ０）が求められる。道路パラメータ値は、領域内の確率分布のピークから求めてもよいし、領域内の期待値から求めてもよい。
【００６１】
続くステップＳ１０６では、ステップＳ１０４で求められた車線幅ｗが、車両幅に所定の余裕値を加算した値より広いか否かについての判断が行われる。ここで、車線幅ｗが車両幅に所定の余裕値を加算した値より広い場合には、ステップＳ１０８に処理が移行する。一方、車線幅ｗが、車両幅に所定の余裕値を加算した値以下であると判断されたときには、ステップＳ１１０に処理が移行する。
【００６２】
ステップＳ１０６が肯定された場合、ステップＳ１０８では、自車が走行している車線の左側に走行可能な車線が存在すると判断し、左側車線に車線変更可能であると判断する。その後、処理がステップＳ１１２に移行する。
【００６３】
ステップＳ１０２又はＳ１０６が否定された場合、ステップＳ１１０では、自車が走行している車線の左側に走行可能な車線が存在しないと判断し、車線変更することができないと判断する。その後、処理がステップＳ１１２に移行する。
【００６４】
ステップＳ１１２では、ステップＳ１００で分割された領域３に確率分布の山が有るか否かについての判断が行われる。ここで、領域３に確率分布の山が有ると判断された場合、即ち走行車線の右側に車線が存在すると判断された場合にはステップＳ１１４に処理が移行する。一方、領域３に確率分布の山がないと判断されたときにはステップＳ１２０に処理が移行する。
【００６５】
ステップＳ１１４では、領域３における道路パラメータ値（車線幅ｗ及び横位置Ｘ０）が求められる。
【００６６】
続くステップＳ１１６では、ステップＳ１１４で求められた車線幅ｗが、車両幅に所定の余裕値を加算した値より広いか否かについての判断が行われる。ここで、車線幅ｗが車両幅に所定の余裕値を加算した値より広い場合には、ステップＳ１１８に処理が移行する。一方、車線幅ｗが、車両幅に所定の余裕値を加算した値以下であると判断されたときには、ステップＳ１２０に処理が移行する。
【００６７】
ステップＳ１１６が肯定された場合、ステップＳ１１８では、自車が走行している車線の右側に走行可能な車線が存在すると判断し、右側車線に車線変更可能であると判断する。その後、本処理から一旦抜ける。
【００６８】
ステップＳ１１２又はＳ１１６が否定された場合、ステップＳ１２０では、自車が走行している車線の右側に走行可能な車線が存在しないと判断し、車線変更することができないと判断する。その後、本処理から一旦抜ける。
【００６９】
次に、図１６を参照して、画像認識装置１による車線構成判断処理について説明する。図１６は、車線構成判断処理の処理手順を示すフローチャートである。本処理も、画像ＥＣＵ２０の電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。
【００７０】
ステップＳ２００では、道路パラメータ空間の横位置，車線幅平面が、図１７に示されるように複数の領域に分割される。また、各領域に対して番号が付与される（図１７参照）。本処理では、車線幅ｗがｗａ／２〜３ｗａ／２の領域及び５ｗａ／２〜７ｗａ／２の領域を、横位置Ｘ０ａを中心にして車線幅ｗａ毎に分割し、車線幅ｗが３ｗａ／２〜５ｗａ／２の領域及び５ｗａ／２〜７ｗａ／２の領域を、上記分割領域に対してｗａ／２だけずらして分割した。
【００７１】
続くステップＳ２０２では、確率分布の山が存在する分割領域の組み合わせと車線の有無との関係を定めた車線構成テーブルが生成される。車線構成テーブルの一例を図１８に示す。図１８に示されるように、この車線構成テーブルによれば、例えば、領域１，２，３に確率分布の山が検出された場合、走行車線の左側に車線が存在すると判定される。また、領域１，４，５に確率分布の山が検出された場合、走行車線の右側に車線が存在すると判定される。
【００７２】
領域１，２，３に確率分布の山が検出された場合、自車走行車線と、走行車線から一車線分左側にある幅ｗａの車線と、走行車線から半車線分左側にある幅２ｗａの車線、即ち走行車線及び左側車線をあわせて一車線とみなした車線とが検出されたと判断することができる。同様にして、確率分布の山が存在する分割領域の組み合わせと車線の有無との関係を定めることができる。
【００７３】
続いて、ステップＳ２０４では、ステップＳ２００で分割された各領域毎に、確率分布の山が存在するか否かが判定され、確率分布の山が存在する領域の組み合わせが取得される。
【００７４】
続くステップＳ２０６では、ステップＳ２０４で取得された領域の組み合わせに基づいて、車線構成テーブルから道路の車線構成、即ち自車走行車線の左右それぞれに何車線存在するかが判定される。その後、本処理から一旦抜ける。
【００７５】
次に、図１９を参照して、画像認識装置１による車線数検出処理について説明する。図１９は、車線数検出処理の処理手順を示すフローチャートである。本処理も、画像ＥＣＵ２０の電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。
【００７６】
ステップＳ３００では、検出すべき車線数の最大値ｌａｎｅ＿ｍａｘが設定される。本実施形態ではｌａｎｅ＿ｍａｘを４とした。
【００７７】
続くステップＳ３０２では、道路パラメータ空間の横位置，車線幅平面が、図２０に示されるように複数の領域に分割される。また、各領域に対して番号が付与される。本処理では、車線幅ｗがｗａ／２〜３ｗａ／２の領域及び５ｗａ／２〜７ｗａ／２の領域を、横位置Ｘ０ａを中心にして車線幅ｗａ毎に分割し、車線幅ｗが３ｗａ／２〜５ｗａ／２の領域及び５ｗａ／２〜７ｗａ／２の領域を、上記分割領域に対してｗａ／２だけずらして分割する。
【００７８】
そして、車線幅ｗａ、横位置Ｘ０ａを中心とする領域を領域１とし、この領域１を中心として、その周囲に同心半円状に領域２、領域３及び領域４を配置する（図２０参照）。この場合、同一の番号が付与される領域の数は、３×ｌａｎｅ＿ｍａｘ−２個となる。
【００７９】
次に、ステップＳ３０４では、車線数を計数するためのカウンタｌａｎｅ＿ｎｕｍに１がセットされ、カウンタｌａｎｅ＿ｎｕｍが初期化される。
【００８０】
次のステップＳ３０６では、カウンタｌａｎｅ＿ｎｕｍが１だけインクリメントされる。続いてステップＳ３０８において、カウンタｌａｎｅ＿ｎｕｍの値がｌａｎｅ＿ｍａｘ＋１未満であるか否かについての判断が行われる。ここで、カウンタｌａｎｅ＿ｎｕｍの値がｌａｎｅ＿ｍａｘ＋１未満である場合には、ステップＳ３１０に処理が移行する。一方、カウンタｌａｎｅ＿ｎｕｍの値が最大値ｌａｎｅ＿ｍａｘ＋１以上である場合には、ステップＳ３１２に処理が移行する。
【００８１】
ステップＳ３１０では、ｌａｎｅ＿ｎｕｍ番のいずれかの領域に確立分布の山が存在するか否かについての判断が行われる。ここで、いずれかの領域に確立分布の山が存在した場合には、次の番号が付与された領域を判定するため、ステップＳ３０６に処理が移行し、ステップＳ３０６〜Ｓ３１０の処理が繰り返し実行される。一方、ｌａｎｅ＿ｎｕｍ番のいずれの領域にも確立分布の山が存在しなかったときには、ステップＳ３１２に処理が移行する。
【００８２】
ステップＳ３０８又はＳ３１０が否定された場合、ステップＳ３１２では、ｌａｎｅ＿ｎｕｍ−１の値が、道路の車線数とされる。その後、本処理から一旦抜ける。
【００８３】
次に、図２１を参照して、画像認識装置１による車線幅算出処理について説明する。図２１は、車線幅算出処理の処理手順を示すフローチャートである。本処理も、画像ＥＣＵ２０の電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。
【００８４】
ステップＳ４００〜Ｓ４０６では、道路の車線構成が判定される。ステップＳ４００〜Ｓ４０６の処理内容は、上述したステップＳ２００〜Ｓ２０６と同一であるので、ここでは説明を省略する。
【００８５】
続いて、ステップＳ４０８では、図２２に示されるように、各領域における道路パラメータ値（車線幅ｗ及び横位置Ｘ０）が求められる。道路パラメータ値は、領域内の確率分布のピークから求めてもよいし、領域内の期待値から求めてもよい。
【００８６】
続くステップＳ４１０では、ステップＳ４０８で求められた複数の車線幅から次式（２）により、各車線の車線幅が算出される。その後、本処理から一旦抜ける。
【００８７】
【数２】
2006172225.tif 000004
ただし、ｗｎＬｍ，ｗｎＲｍは、各領域において求められた車線幅である（図２２参照）。
【００８８】
次に、図２３を参照して、画像認識装置１による車線合流判定処理について説明する。図２３は、車線合流判定処理の処理手順を示すフローチャートである。本処理も、画像ＥＣＵ２０の電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。ここでは、自車走行車線の左側に存在する車線についての合流判定を例にして説明する。自車走行車線の右側に存在する車線についての合流判定は、左側の場合と同一又は同様であるので、説明を省略する。
【００８９】
ステップＳ５００では、誤判定を防止するためのカウンタＣＬに０がセットされ、カウンタＣＬが初期化される。続くステップＳ５０２では、変数ｎＬに走行車線の左側に存在する車線数が代入される。この左側の車線数は、上述した車線構成判断処理によって求められる。
【００９０】
続いて、ステップＳ５０４において、変数ｎＬｏｌｄに変数ｎＬの値が代入される。その後、１フレーム更新された画像データが読み込まれ（ステップＳ５０６）、更新された画像データから判定された左側の車線数が変数ｎＬに代入される（ステップＳ５０８）。
【００９１】
次にステップＳ５１０では、変数ｎＬの値が変数ｎＬｏｌｄの値と同じであるか否か、即ち車線数が変化したか否かについての判断が行われる。ここで、変数ｎＬの値が変数ｎＬｏｌｄの値と同じである場合、即ち車線数が変化していない場合には、ステップＳ５１２に処理が移行する。一方、変数ｎＬの値が変数ｎＬｏｌｄの値と同じではないとき、即ち車線数が変化したときには、ステップＳ５１４に処理が移行する。
【００９２】
ステップＳ５１２では、確率分布の山間の距離ｄｎＬが平均車線幅ｗａに所定の係数αＬを乗算した値αＬｗａ未満であるか否かについての判断が行われる。ここで、係数αＬは、例えば０．３〜０．５に設定される。また、確率分布の山間の距離ｄｎＬは次のようにして求められる。
【００９３】
まず、上述した車線幅算出処理の場合と同様にして、道路パラメータ空間の横位置，車線幅平面が、図２４に示されるように複数の領域に分割され、分割された各領域における道路パラメータ値（車線幅ｗ及び横位置Ｘ０）が求められる。次に、変数ｎＬの値に応じて、次式（３）により確率分布の山間の距離ｄｎＬが算出される。
【００９４】
【数３】
2006172225.tif 000005
【００９５】
ここで、距離ｄｎＬが所定値αＬｗａ未満である場合には、ステップＳ３１６に処理が移行する。一方、距離ｄｎＬが所定値αＬｗａ以上である場合には、ステップＳ５１４に処理が移行する。
【００９６】
ステップＳ５１０又はＳ５１２が否定された場合、ステップＳ５１４において、カウンタＣＬが初期化された後、ステップＳ５０４に処理が移行する。そして、ステップＳ５０４以降の処理が繰り返し実行される。
【００９７】
ステップＳ５１２が肯定された場合、ステップＳ５１６において、カウンタＣＬが１だけインクリメントされる。続くステップＳ５１８では、カウンタＣＬが所定値ＴＬを超えているか否かについての判断が行われる。これは、誤判定を防止するために、所定回数連続して距離ｄｎＬが所定値αＬｗａ未満であると判断された場合に、車線が合流したと判定するためである。なお、所定値ＴＬは、例えば５回に設定される。
【００９８】
ここで、カウンタＣＬが所定値ＴＬを超えている場合には、左端の車線が合流したと判定される。一方、カウンタＣＬが所定値ＴＬ以下のときには、ステップＳ５０４に処理が移行し、ステップＳ５０４以降の処理が繰り返し実行される。
【００９９】
次に、図２５を参照して、画像認識装置１による車線分岐判定処理について説明する。図２５は、車線分岐判定処理の処理手順を示すフローチャートである。本処理も、画像ＥＣＵ２０の電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。ここでは、自車走行車線の左側車線についての分岐判定を例にして説明する。自車走行車線の右側車線についての分岐判定は、左側車線の場合と同一又は同様であるので、説明を省略する。
【０１００】
ステップＳ６００では、誤判定を防止するためのカウンタＣＬに０がセットされ、カウンタＣＬが初期化される。続くステップＳ６０２では、変数ｎＬに走行車線の左側に存在する車線数が代入される。この左側の車線数は、上述した車線構成判断処理によって求められる。
【０１０１】
続いて、ステップＳ６０４において、変数ｎＬｏｌｄに変数ｎＬの値が代入される。その後、１フレーム更新された画像データが読み込まれ（ステップＳ６０６）、更新された画像データから判定された左側の車線数が変数ｎＬに代入される（ステップＳ６０８）。
【０１０２】
次にステップＳ６１０では、変数ｎＬの値が変数ｎＬｏｌｄの値１加算した値ｎＬｏｌｄ＋１と同じであるか否か、即ち車線数が１増加したか否かについての判断が行われる。ここで、変数ｎＬの値が変数ｎＬｏｌｄ＋１の値と同じである場合、即ち車線数が１増加した場合には、ステップＳ６１２に処理が移行する。一方、変数ｎＬの値が変数ｎＬｏｌｄ＋１の値と同じではないとき、即ち車線数が１増加していないときには、ステップＳ６１４に処理が移行する。
【０１０３】
ステップＳ５１２では、カウンタＣＬに１がセットされる。その後、ステップＳ６０４に処理が移行し、ステップＳ６０４〜Ｓ６１０の処理が再度実行される。再度ステップＳ６１０が実行されるときに、その後車線数が増加しておらず、変数ｎＬの値が変数ｎＬｏｌｄの値と等しい場合には、ステップＳ６１４に処理が移行する。
【０１０４】
ステップＳ６１４では、変数ｎＬの値が変数ｎＬｏｌｄの値と等しいか否かについての判断が行われる。ここで、変数ｎＬの値が変数ｎＬｏｌｄの値と等しい場合、即ち車線数が１増加した後変化していない場合には、ステップＳ６１６に処理が移行する。一方、変数ｎＬの値が変数ｎＬｏｌｄの値と等しくないときには、ステップＳ６２０に処理が移行する。
【０１０５】
ステップＳ６１６では、確率分布の山間の距離ｄｎＬが平均車線幅ｗａに所定の係数βＬを乗算した値βＬｗａ未満であるか否かについての判断が行われる。また、確率分布の山間の距離ｄｎＬは次のようにして求められる。
【０１０６】
まず、上述した車線幅算出処理の場合と同様にして、道路パラメータ空間の横位置，車線幅平面が、図２６に示されるように複数の領域に分割され、分割された各領域における道路パラメータ値（横位置Ｘ０及び車線幅ｗ）が求められる。次に、変数ｎＬの値に応じて、次式（４）により確率分布の山間の距離ｄｎＬが算出される。
【０１０７】
【数４】
2006172225.tif 000006
【０１０８】
ここで、距離ｄｎＬが所定値βＬｗａ未満である場合には、ステップＳ６１８に処理が移行する。一方、距離ｄｎＬが所定値βＬｗａ以上である場合には、ステップＳ６２０に処理が移行する。
【０１０９】
ステップＳ６１８では、カウンタＣＬが０より大きいか否かについての判断が行われる。ここで、カウンタＣＬが０より大きい場合には、ステップＳ６２２処理が移行する。一方、カウンタＣＬが０以下のときには、ステップＳ６２０に処理が移行する。
【０１１０】
ステップＳ６１４、Ｓ６１６又はＳ６１８が否定された場合、ステップＳ６２０において、カウンタＣＬが初期化された後、ステップＳ６０４に処理が移行する。そして、ステップＳ６０４以降の処理が繰り返し実行される。
【０１１１】
ステップＳ６１８が肯定された場合、ステップＳ６２２において、カウンタＣＬが１だけインクリメントされる。続くステップＳ６２４では、カウンタＣＬが所定値ＴＬを超えているか否かについての判断が行われる。これは、誤判定を防止するために、所定回数連続して距離ｄｎＬが所定値βＬｗａ未満であると判断された場合に、車線が分岐したと判定するためである。なお、所定値ＴＬは、例えば５回に設定される。
【０１１２】
ここで、カウンタＣＬが所定値ＴＬを超えている場合には、左端の車線が分岐したと判定される。一方、カウンタＣＬが所定値ＴＬ以下のときには、ステップＳ６０４に処理が移行し、ステップＳ６０４以降の処理が繰り返し実行される。
【０１１３】
次に、図２７を参照して、画像認識装置１による再分割処理について説明する。図２７は、再分割処理の処理手順を示すフローチャートである。本処理も、画像ＥＣＵ２０の電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。
【０１１４】
ステップＳ７００では、予め設定された車線幅ｗ及び横位置Ｘ０を用いて、道路パラメータ空間の横位置，車線幅平面が分割される。図２８に示されるように、本処理では、車線幅ｗがｗａ／２〜３ｗａ／２の領域を横位置Ｘ０ａを中心にして車線幅ｗａで分割した。
【０１１５】
続くステップＳ７０２では、ステップＳ７００で分割された領域における車線幅ｗ０及び横位置ｘ０が求められる。道路パラメータ値は、領域内の確率分布のピークから求めてもよいし、領域内の期待値から求めてもよい。
【０１１６】
次に、ステップＳ７０４では、ステップＳ７０２で算出された横位置ｘ０及び車線幅ｗ０を用いて、道路パラメータ空間の横位置，車線幅平面が複数の領域に再分割される。その後、本処理から一旦抜ける。再分割された結果を図２９に示す。ここでは、車線幅ｗがｗ０／２〜３ｗ０／２の領域及び５ｗ０／２〜７ｗ０／２の領域を、横位置ｘ０を中心にして車線幅ｗ０毎に分割し、車線幅ｗが３ｗ０／２〜５ｗ０／２の領域及び５ｗ０／２〜７ｗ０／２の領域を、上記分割領域に対してｗ０／２だけずらして分割した。
【０１１７】
画像認識装置１によれば、道路パラメータ空間の横位置，車線幅平面が３つの領域に分割され、分割された領域に確率分布の山が存在しているか否か、また確率分布に応じて求められた車線幅ｗが所定値より大きいか否かについての判断が行われる。そのため、走行車線に隣接して走行可能な車線が存在しているか否か、またその車線に車線変更可能か否かを判定することが可能となる。
【０１１８】
画像認識装置１によれば、道路パラメータ空間の横位置，車線幅平面が複数の領域に分割され、確率分布の山が存在する領域の組み合わせが取得される。一方、確率分布の山が存在する分割領域の組み合わせと車線の有無との関係を定めた車線構成テーブルが生成される。そのため、取得された領域の組み合わせと車線構成テーブルとを比較することにより、車線構成を認識することが可能となる。
【０１１９】
画像認識装置１によれば、検出すべき車線数の最大値ｌａｎｅ＿ｍａｘに応じて、道路パラメータ空間の横位置，車線幅平面が複数の領域に分割される。また、分割された領域に確率分布の山が存在するか否かが判定される。その際、分割領域の配置と車線数とが対応しているので、確率分布の山が検出された領域の位置に応じて車線数を認識することができる。そのため、道路の車線数を高速に認識することが可能となる。
【０１２０】
画像認識装置１によれば、複数の車線の車線幅ｗを用いて、所定車線の車線幅が演算されるので、ロバスト性を向上させることが可能となる。
【０１２１】
画像認識装置１によれば、車線数に変化がなく、かつ確率分布の山間の距離ｄｎＬが所定値αＬｗａ未満のときに、車線が合流したと判断されるので、車線の合流を認識することが可能となる。
【０１２２】
画像認識装置１によれば、車線数が１増加し、かつ確率分布の山間の距離ｄｎＬが所定値βＬｗａ未満のときに、車線が分岐したと判断されるので、車線の分岐を認識することが可能となる。
【０１２３】
画像認識装置１によれば、自車走行車線の車線幅ｗが算出され、該車線幅ｗに応じてパラメータ空間の横位置，車線幅平面が再分割される。このように、実施に走行している車線の車線幅ｗを用いることにより、車線幅ｗが変動したような場合であっても、車線状態を正確に認識することが可能となる。
【０１２４】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。例えば、本実施形態では、道路パラメータの存在確率分布を推定するために、多峰性を有する確率分布を表現可能なパーティクルフィルタを用いたが、複雑な確立分布を扱うことができればパーティクルフィルタ以外のもの採用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１２５】
【図１】本実施形態に係る画像認識装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】カメラで撮像された画像データの一例を示す図である。
【図３】図２の画像データを画像処理した結果の一例を示す図である。
【図４】道路パラメータと撮像面上に投影される線分との関係を示す図である。
【図５】パーティクルと確率分布との関係を示す図である。
【図６】パーティクルフィルタの動作を説明するための図である。
【図７】事後確率推定部の動作を説明するための図である。
【図８】カメラで撮像した画像データの一例を示す図である。
【図９】各パーティクルの状態変数に基づいて描かれた線分を図８の画像上に投影した図である。
【図１０】道路パラメータ（車線幅、横位置）の確率分布を示す図である。
【図１１】カメラで撮像した画像データの一例を示す図である。
【図１２】状態変数に基づいて描かれた線分を図１１の画像上に投影した図である。
【図１３】道路パラメータ（車線幅、横位置）の確率分布を示す図である。
【図１４】画像認識装置による車線変更可否判断処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】３つの領域に分割された横位置，車線幅平面を示す図である。
【図１６】画像認識装置による車線構成判断処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】車線構成判断処理において複数の領域に分割されたパラメータ空間を示す図である。
【図１８】確率分布の山が検出された領域と車線の有無との関係を示す表である。
【図１９】画像認識装置による車線数検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】車線数検出において複数の領域に分割された横位置，車線幅平面を示す図である。
【図２１】画像認識装置による車線幅算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２２】車線幅算出処理において複数の領域に分割された横位置，車線幅平面を示す図である。
【図２３】画像認識装置による車線合流判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２４】車線合流判定処理において複数の領域に分割された横位置，車線幅平面を示す図である。
【図２５】画像認識装置による車線分岐判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２６】車線分岐判定処理において複数の領域に分割された横位置，車線幅平面を示す図である。
【図２７】画像認識装置による再分割処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２８】予め設定された道路パラメータを用いて分割された一領域を示す図である。
【図２９】車線合流判定処理において再分割された横位置，車線幅平面を示す図である。
【符号の説明】
【０１２６】
１…画像認識装置、１０…カメラ、２０…画像ＥＣＵ、２１…パラメータ候補取得部、２２…画像処理部、２４…パラメータ推定部、２５…事前確率推定部、２６…事後確率推定部、２８…道路モデル生成部、３０…車線状態認識部、３１…領域分割部、３２…パラメータ値演算部、４０…出力部。
【図１】
2006172225.tif 000007
【図２】
2006172225.tif 000008
【図３】
2006172225.tif 000009
【図４】
2006172225.tif 000010
【図５】
2006172225.tif 000011
【図６】
2006172225.tif 000012
【図７】
2006172225.tif 000013
【図８】
2006172225.tif 000014
【図９】
2006172225.tif 000015
【図１０】
2006172225.tif 000016
【図１１】
2006172225.tif 000017
【図１２】
2006172225.tif 000018
【図１３】
2006172225.tif 000019
【図１４】
2006172225.tif 000020
【図１５】
2006172225.tif 000021
【図１６】
2006172225.tif 000022
【図１７】
2006172225.tif 000023
【図１８】
2006172225.tif 000024
【図１９】
2006172225.tif 000025
【図２０】
2006172225.tif 000026
【図２１】
2006172225.tif 000027
【図２２】
2006172225.tif 000028
【図２３】
2006172225.tif 000029
【図２４】
2006172225.tif 000030
【図２５】
2006172225.tif 000031
【図２６】
2006172225.tif 000032
【図２７】
2006172225.tif 000033
【図２８】
2006172225.tif 000034
【図２９】
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