(57)【要約】【課題】  車輛（１０）の向首角を車輛に設けたカメラ（１８）を使用して計算する方法を提供する。【解決手段】  本方法は、カメラ（１８）で少なくとも二つの画像を取り込む工程、これらの画像から車輛（１０）の横方向速度を計算する工程、車輛の対地速度を計算する工程、及び対地速度及び横方向速度から車輛（１０）の第１の向首角を計算する工程を含む。本方法は、画像から、及びデータが示すカメラ配置の不整合値から、第２の向首角を計算する工程を更に含み得る。不整合値は、第１の向首角を補正するのに使用でき、プロセスは反復して繰り返される。本方法は、車輛（１０）の移動方向（２９）に沿って延びる特徴を近似する当てはめを更に含み得る。本発明を具体化するカメラシステム及びデータキャリヤもまた開示される。
2005523429.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車輛に備えたカメラを用いて車輛の向首角を計算する方法において、
少なくとも二つの画像をカメラで撮影する工程と、
前記画像から車輛の横方向速度を計算する工程と、
車輛の対地速度を計算する工程と、
前記対地速度及び前記横方向速度から車輛の第１の向首角を計算する工程と
を含む方法。
【請求項２】
前記画像から第２の向首角を計算する工程を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２の向首角を前記第１の向首角と比較することにより、前記カメラの角度のずれを示す不整合値を算出する請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記対地速度を参照せずに、前記第２の向首角を計算する請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
前記画像の特徴だけから前記第２の向首角を計算する請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記横方向速度の方向と前記車輛の移動方向の間の角度を計算することによって前記第１の向首角を計算する請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記対地速度を、直角三角形を形作る二つの垂直な成分に分解し、一方の成分が横方向速度であり、前記三角形における前記横方向速度の対角が前記第１の向首角であるようにすることにより、前記第１の向首角を算出する請求項６に記載の方法。
【請求項８】
車輛の移動方向に沿って延びる特徴を検出することにより向首角を計算するために、前記画像を分析する工程を更に含む請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記カメラの視線の方向に対して垂直方向に移動する前記特徴の速度を計測することにより前記横方向速度を計算する請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記特徴は、ｚを前記カメラが向いた方向での前記カメラからの距離、ｘを前記カメラからの垂直方向への距離、ｃ1、ｃ2、及びｃ3を決定されるべき係数としたとき、式
ｘ＝ｃ1＋ｃ2ｚ＋ｃ3ｚ2
で表される曲線に当てはめられて表現される請求項８又は請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記横方向速度は、ｃ1の変化率として計算される請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記第２の向首角はｃ2として計算される請求項１０又は請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
Ｘ及びＹを取り込まれた画像の線の中心から見た画像座標とし、Ｈを地平線の位置とし、ｆを前記カメラの焦点距離とし、ｈを前記カメラの地上からの高さとし、ｚを前記カメラが向いた方向での前記カメラからの距離とし、ｘを前記カメラからの垂直方向の距離としたときに、式
ｘ＝ｈＸ／（Ｈ−Ｙ）  及び  ｚ＝ｆｈ／（Ｈ−Ｙ）
によって与えられる逆透視変換を、前記特徴を曲線に当てはめる前に、前記カメラで捕らえられた画像に対して施す工程を更に含む請求項４から請求項８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
車輛に備えたカメラシステムの精度を向上する方法において、請求項３又は請求項３に従属する場合の請求項４から請求項１３のいずれか一つに記載の不整合値を計算する工程と、前記不整合値を用いて前記システムを補正する工程とを含む方法。
【請求項１５】
前記不整合値を繰り返し再計算し、前記第１の向首角を、連続した各再計算における前記不整合値により示された量だけ補正する工程を更に含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
連続した各反復により計算された前記不整合値をフィルタに通し、前記不整合値の変化率を最大値以下に制限する請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記不整合値が所定の範囲を超えたとき、使用者に警報する工程を更に含む請求項１４から請求項１６のいずれか一つに記載の方法。
【請求項１８】
前記不整合値が所定の限界値よりも大きな速度で変化したとき、使用者に警報する工程を更に含む請求項１４から請求項１７のいずれか一つに記載の方法。
【請求項１９】
道路の長さに沿って並ぶ特徴を持つ道路に沿って移動する車輛の計測された向首角の誤差を概算する方法において、
（ａ）道路の画像を定期的に取り込む工程と、
（ｂ）前記画像又は各画像を分析し、前記特徴の位置を決定する工程と、
（ｃ）前記特徴を曲線に当てはめて表現する工程と、
（ｄ）前記曲線の前記車輛に対する横方向速度を計算する工程と、
（ｅ）前記横方向速度を前記車輛の対地速度で除した比を求める工程と、
（ｆ）前記比の逆余弦を計算する工程と、
（ｇ）前記逆余弦を９０度から減じることにより第１の向首角を算出する工程と、
を含む方法。
【請求項２０】
前記特徴を分析する工程（ｂ）は、逆透視変換を行う工程を含む請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記逆透視変換は、Ｘ及びＹを取り込まれた画像の線の中心から見た画像座標とし、Ｈを地平線の位置とし、ｆを前記カメラの焦点距離とし、ｈを前記カメラの地上からの高さとし、ｚを前記カメラが向いた方向での前記カメラからの距離とし、ｘを前記カメラからの垂直方向の距離としたときに、式
ｘ＝ｈＸ／（Ｈ−Ｙ）  及び  ｚ＝ｆｈ／（Ｈ−Ｙ）
によって与えられる請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記工程（ｃ）において前記特徴が当てはめられる曲線は、ｚを前記カメラが向いた方向での前記カメラからの距離、ｘを前記カメラからの垂直方向への距離、ｃ1、ｃ2、及びｃ3を決定されるべき係数としたとき、ｘ＝ｃ1＋ｃ2ｚ＋ｃ3ｚ2の形の二次方程式である請求項１９から請求項２１のいずれか一つに記載の方法。
【請求項２３】
前記曲線への一致度の高さが、当てはめの信頼性のレベルを得るために用いられる請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記横方向速度はｃ1 の変化率として計算される請求項２２又は請求項２３に記載の。
【請求項２５】
前記第２の向首角は、ｃ2ラジアンとして計算される請求項２２から請求項２４のいずれか一つに記載の方法。
【請求項２６】
（ｈ）前記特徴が当てはめられた曲線から第２の向首角を計算する工程と、
（ｉ）前記第１及び第２の向首角間の差を計算することにより、前記カメラとデータとの間の不整合を示す不整合値を算出する工程と
を更に含む請求項１９から請求項２５のいずれか一つに記載の方法。
【請求項２７】
（ｊ）前記カメラにより捕らえられた画像を、前記不整合値が示す量だけ補正する方法を繰り返す工程
を更に含む請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記工程（ｊ）を反復して繰り返し、カメラを使用する計測の精度を向上する請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記工程（ｊ）は、前記車輛の対地速度が所定の限界値以上である場合にだけ実行される請求項２７又は２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記工程（ｊ）は、前記曲線への前記特徴の当てはめの信頼のレベルが所定レベル以上である場合にだけ実行される請求項２７から請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記カメラの向きを改善するために前記カメラを動かすべき角度として前記不整合値を使用する請求項１９から請求項３１のいずれか一つに記載の方法。
【請求項３２】
車両に備えられるカメラシステムにおいて、
少なくとも一つのカメラを含み、
請求項１から請求項３２のいずれか一つに記載の方法を用いて前記カメラの配置の誤差を補正するカメラシステム。
【請求項３３】
前記システムは故障表示手段を含み、前記故障表示手段は、前記カメラの前記不整合値が所定の範囲を超えたとき、又は所定の範囲を超える速度で変化した場合に、使用者に警報する請求項３２に記載のカメラシステム。
【請求項３４】
制御手段を更に含み、前記制御手段は、前記カメラから複数の画像を取り込み、前記画像から道路上における特徴の位置を計算し、前記特徴の位置及び前記車輛の移動速度から向首角を計算する請求項３２又は３３に記載のカメラシステム。
【請求項３５】
前記車輛の前記速度は、前記制御手段に備えた速度検出手段により検出される請求項３２から請求項３４のいずれか一つに記載のカメラシステム。
【請求項３６】
前記制御手段には、更に、前記不整合値を記憶するメモリーを備える請求項３２から請求項３５のいずれか一つに記載のカメラシステム。
【請求項３７】
ソフトウェアを含むデータキャリヤにおいて、前記ソフトウェアは、前記プロセッサにおいて動作するとき、請求項１から請求項３１のいずれか一つに記載の方法をプロセッサに実行させるデータキャリア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はカメラに関する改良に関し、特に、車輛に備えたカメラシステムの向首角を概算する方法、このようなカメラシステムの精度を向上する方法、及びこれらの方法を実行するための装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象物及び道路上の特徴の画像を取り込む、車輛用カメラシステムを提供することが周知である。次いで、プロセッサが画像内の対象物の車輛に対する位置を決定する。代表的には、車輛に基づくカメラシステムは、レーン又は車輛を検出するために使用される。正しく機能する上で、車輛に対するカメラの整合を知らなければならない。例えば、前方に面するカメラについては、カメラのヨーの０．６°の誤差は、画像内に見える、車輛から１００ｍ離れた対象物の横方向位置の計算で１ｍの誤差を生じる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
カメラを注意深く整合し、位置決めしても、小さなエラーが存在する場合がある。カメラは、車輛の使用中に経時的に不整合になる場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の第１の特徴によれば、車輛に備えたカメラを使用して車輛の向首角を計算する方法が提供される。この方法は、カメラで少なくとも二つの画像を取り込む工程、これらの画像から車輛の横方向速度を計算する工程、車輛の対地速度を計算する工程、及び対地速度及び横方向速度から車輛の第１の向首角を計算する工程を含む。
【０００５】
横方向速度という用語は、車輛の移動速度の、カメラが向けられた方向に対して垂直方向での成分を意味し、対地速度という用語は、車輛の移動方向に沿った車輛の移動速度を意味する。
【０００６】
車輛の対地速度を使用し、カメラの位置とは別個の計測を導入する。
本方法は、更に、画像から第２の向首角を計算する工程を含む。次いで、これを第１の向首角と比較する。好ましい実施例では、比較により、幾つかのデータからのカメラの角度オフセットを示す不整合値を発生できる。これらのデータは何らかの「理想的」整合状態を示す。比較には、第１及び第２の向首角間の相違を取り出す工程が含まれる。データは、車輛の前後中心線であってもよい。
【０００７】
有利には、これにより、カメラの起こり得る不整合の計測を提供しつつ、向首角の計測精度を向上するための方法が提供される。
この方法は、車輛の移動方向に延びる特徴を見つけることによって向首角を計算するために画像を分析する工程を含んでもよい。このような特徴には、道路の縁部即ちエッジ又は道路上のレーンの白線が含まれる。次いで、これらの特徴を曲線に適合できる。この曲線は、二次方程式であってもよい。この二次方程式は下式
ｘ＝ｃ1＋ｃ2ｚ＋ｃ3ｚ2
の形をとる。ここで、ｚは、カメラを向けた方向でのカメラからの距離であり、ｘは垂直方向でのカメラからの距離である。ｃ1は、カメラの位置からの特徴のオフセットを与え、ｃ2は、特徴が延びる方向とカメラの視線との間の角度（単位：ラジアン）を与え、ｃ3は特徴の曲率半径の二倍の逆数を与える。
【０００８】
第１の向首角は、横方向速度の方向と車輛の移動方向との間の角度を計算することによって計算できる。横方向速度が対地速度の一成分であるため、対地速度を斜辺とする直角三角形を形成でき、向首角は、対地速度及び横方向速度と対応する側と向き合った角度として計算できる。
【０００９】
横方向速度は、カメラの視線方向に対して垂直方向に移動する特徴の速度を計測することによって計算できる。これは、変化率ｃ1として計算できる。この計算を一つ以上の特徴について平均する。対地速度は、車輛に備えた速度計から得ることができる。
【００１０】
第１の向首角は、横方向速度の車輛の速度に対する比のｃｏｓ-1をとることにより計算でき、次いで結果的に得られた角度を９０°から減じる。同様に、第１の向首角は横方向速度の車輛の速度に対する比のｓｉｎ-1をとることによって計算できる。
【００１１】
第２の向首角は、画像の特徴の分析から計算できる。方程式でｃ2として計算できる。これは、一つ以上の特徴に亘る平均として実行できる。
第２の向首角は、対地速度を参照せずに計算できる。確かに、第２の向首角は、画像の億だけから計算できる。
【００１２】
特徴を曲線に適合する前に、カメラが見た画像に以下の式によって与えられる逆透視変換を行うことができる。
ｘ＝ｈＸ／（Ｈ−Ｙ）  及び  ｚ＝ｆｈ／（Ｈ−Ｙ）
ここで、Ｘ及びＹは、取り込んだ画像の線の中心を基準とした画像座標であり、Ｈは地平線の位置を示し、ｆはカメラの焦点距離であり、ｈはカメラの地上からの高さであり、ｚは、カメラを向けた方向でのカメラからの距離であり、ｘは垂直方向でのカメラからの距離である
これには、曲線への特徴の適合で既に計算された値を使用するという利点がある。更に、変化率ｃ1は、ｃ2として計算された向首角よりもカメラの不整合による影響を受け難いため、向首角を更に正確に計測できる。
【００１３】
画像は、連続的に取り込んでもよいし定期的に取り込んでもよい。画像は、１秒、２秒、５秒、又は１０秒毎に５０個、２５個、１０個、５個、及び１個取り込んでもよい。対応して、向首角は、取り込まれた全ての画像に関して再計算してもよいし、又は取り込んだ特定数の画像に対して１度だけ再計算してもよい。
【００１４】
本発明の第２の特徴によれば、車輛に備えたカメラシステムの精度を向上する方法、及び本発明の第１の特徴の方法に従って不整合値を計算し、この値を使用してシステムを補正する方法が提供される。
【００１５】
本方法は、第１の特徴の方法を繰り返す工程を更に含み、向首角は、先ず、不整合値によって示された量だけ補正される。次いで、これを反復的に繰り返す。方法は定期的に繰り返してもよいし、所望レベルの精度に達するまで繰り返してもよい。
【００１６】
この方法を連続的に行うことによって計算された不整合値をフィルタに通し、不整合値の変化率を最大値以下に制限するようにフィルタ作用を加える。フィルタは、低域フィルタであってもよく、ほぼ３．５秒の時間定数を備えていてもよい。これによりカメラシステムがノイズによって悪影響を被ることがないようにする。これは、カメラの不整合が高周波数では変化し難いためである。
【００１７】
本方法は、不整合値が特定の境界を越えたとき、使用者に警報する工程を更に含む。更に、不整合値が所定限度よりも大きい割合で変化したとき、使用者に警報する工程を更に含む。これにより、カメラシステムが故障した場合に使用者に表示する。
【００１８】
本発明の第３の特徴によれば、道路の長さに沿って整合した特徴を持つ道路に沿って移動する車輛の計測された向首角のエラーを概算する方法において、
ａ）道路の画像を定期的に取り込む工程、
ｂ）その画像又は各画像を分析し、特徴の位置を決定する工程、
ｃ）特徴を曲線に適合する工程、
ｄ）曲線の車輛に対する横方向速度を計算する工程、
ｅ）横方向速度を車輛の対地速度で除する工程、
ｆ）この比のｃｏｓ-1をとる工程、及び
ｇ）この角度を９０度から減じ、第１の向首角を提供する工程を含む、方法が提供される。
【００１９】
これらの工程は、有利には、向首角が画像のみから計測される場合に可能であったよりも正確な向首角の計測値を提供する。
特徴を分析する工程は、逆透視変換を行う工程を含む。この変換は、下式（１）によって行われる。
ｘ＝ｈＸ／（Ｈ−Ｙ）  及び  ｚ＝ｆｈ／（Ｈ−Ｙ）  …  （１）
ここで、Ｘ及びＹは、取り込んだ画像の線の中心を基準とした画像座標であり、Ｈは地平線の位置を示し、ｆはカメラの焦点距離であり、ｈはカメラの地上からの高さであり、ｚは、カメラを向けた方向でのカメラからの距離であり、ｘは垂直方向でのカメラからの距離である。
【００２０】
工程（ｃ）で特徴が当てはめられた曲線は、二次方程式である。これは、ｘ＝ｃ1＋ｃ2ｚ＋ｃ3ｚ2 の形態であり、ここで、ｘ及びｚは、上文中に説明した通りである。適合の信頼のレベルを提供するため、この曲線の適合度を使用してもよい。次いで、横方向速度をｃ1の変化率として計算してもよい。これを一つ以上の特徴について平均してもよい。第２の向首角は、ｃ2として（単位：ラジアン）計算できる。この場合も、一つ以上の特徴について平均してもよい。これらの平均のいずれかが、車輛のいずれかの側のレーンの白線と対応する曲線上にある。
【００２１】
好ましくは、方法は、
ｈ）特徴が適合される曲線から第２の向首角を計算する工程、及び
ｉ）第１及び第２の向首角間の相違を計算し、カメラとデータとの間の不整合を示す不整合値を提供する工程を更に含む。
【００２２】
これは、カメラを使用する他の計測を補正するために使用できる。確かに、本方法には、
ｊ）方法を繰り返し、カメラが見る画像を、不整合値が示す量だけ補正する工程が更に含まれる。これは、カメラを使用した計測の精度を向上するために繰り返し反復してもよい。このプロセスは、向首角の計測値が所望精度に達するまで繰り返してもよい。
【００２３】
方法を連続的に反復することによって得られた不整合値をフィルタに通し、不整合値の変化率を特定の割合以下でしか変化しないようにフィルタ作用を加える。フィルタは、低域フィルタであってもよく、実質的に３．５秒の時定数を備えていてもよい。
【００２４】
本方法は、車輛の対地速度が所定限度以上である場合にだけ行うことができる。曲線への特徴の適合の信頼のレベルが所定レベル以上である場合にだけ実行される。
別の態様では、不整合値は、システムを最初に車輛と関連させるとき、又は車輛がサービスステーションにあるときにだけ更新できる。
【００２５】
更に別の態様では、不整合値は、カメラの整合を改善するためにカメラを物理的に移動させなければならない角度として使用できる。
本の第４の特徴によれば、少なくとも一つのカメラを含み、車輛に装着したとき、第１、第２、又は第３の特徴の方法を使用して整合のエラーを補正するようになっている、車輛に適合されるようになったカメラシステムが提供される。このシステムは故障表示手段を含み、カメラの不整合値が所定の境界を越えたとき、又はこの所定の境界を越える割合で変化した場合に使用者に警報するようになっている。
【００２６】
カメラシステムは、カメラ又は各カメラから多数の画像を取り込み、これらの画像から道路上での特徴の位置を計算し、特徴の位置及び車輛の移動速度から向首角を計算するようになった制御手段を含んでもよい。車輛の速度は、制御手段に設けた速度検出手段によって検出されてもよい。
【００２７】
制御手段には、更に、不整合値を記憶するようになったメモリーが設けられていてもよい。メモリーは、フラッシュＲＡＭの形態であってもよい。メモリーは、更に、方法を実行するのに使用されるプログラムを記憶するようになっていてもよい。制御手段は、方法に吹き生まれる計算を実行するようになったプロセッサを含んでもよい。プロセッサは、メモリーに記憶されたプログラムを走らせることによってこれを行うことができる。
【００２８】
本発明の第５の特徴によれば、プロセッサ上で作動するとき、第１、第２、又は第３の特徴の方法をプロセッサに実行させるソフトウェアを含むデータキャリヤが設けられている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
次に、添付図面を用いて、本発明の一実施形態について説明する。
本発明のカメラシステムを装着した自動車１０を図１に示す。自動車１０は、バン、トラック、オートバイ、又は道路上を走行する任意の他の車輛のいずれであってもよい。ビデオカメラ１８が車輛の内部の前部に向かって取り付けられており、フロントガラス１７を通して見える景色を撮影する。理想的には、カメラ１８は、自動車１０の前方の景色の画像を取り込むように取り付けられている。取り込まれた画像は、自動車１０の中心線２０上に中心を持ち、この中心線と整合している。しかしながら、これを正確に行うのは困難であり、そのため、実際のシステムでは、添付図面のうちの図１に示すように、カメラからの映像の中心は、自動車の中心線２０に対して角度θ２８をなしたカメラ視線２２に沿って中央にあることが多い。更に、ホイール１１、１２、１３、１４の移動速度を計測するホイール速度検出手段１５が設けられている。これは、車輛の速度計で一般的に使用されている種類のものであってもよい。例えばＥＣＵ等のプロセッサである制御手段１６がカメラ１８及びホイール速度検出手段１５と関連している。この制御手段１６には、車輛のレーン位置を計算するためのアルゴリズムが計算に必要な任意の変数とともに記憶されたメモリー手段９が設けられている。制御手段１６には、更に、システムの故障を使用者に警報するための警報手段８も設けられている。警報手段８は、この場合には、自動車１０のダッシュボードに設けられたライトである。
【００３０】
図２は、この説明と関連した角度及び方向を示す。自動車１０の移動方向２９は、自動車１０の中心線から向首角β２６をなしている。ホイール速度検出手段１５が計測した速度を、速度Ｖwheel３０と書く。これを中心線２０に沿った長さ方向成分Ｖlong３４及び中心線２０に対して垂直な横方向成分Ｖｌａｔ３２の二つの成分に分解して示す。これらの三つの速度は、内角α２４及びβ２６を持つ直角三角形を形成する。α＝９０°−βである。
【００３１】
制御手段１６は、ビデオカメラ１８から画像を定期的に取り込む。次いで、道路、レーンの白線、及び他の特徴の縁部即ちエッジの位置を計算するため、取り込まれた画像にエッジ検出アルゴリズムを適用する。縁部は、道路の移動方向に延びる（以下、「エッジ」と呼ぶ）。次いで、逆透視変換（ｉｎｖｅｒｓｅ  ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を適用し、画像平面の夫々のエッジと関連した点を実世界の平面に変換する。変換は以下の式（１）によって与えられる。
ｘ＝ｈＸ／（Ｈ−Ｙ）  及び  ｚ＝ｆｈ／（Ｈ−Ｙ）  …  （１）
ここで、Ｘ及びＹは、取り込んだ画像の線の中心を基準とした画像座標であり、Ｈは地平線であり、ｆはカメラ１８の焦点距離であり、ｈはカメラの地上からの高さである。ｘ座標は、カメラ１８の視線２８に対して垂直な横方向距離を与え、これに対しｚ座標は、視線２８に対して垂直に自動車１０から遠ざかる方向での実世界での距離を与える。
【００３２】
レーンモデルパラメータの概算で適合反復最小自乗法を使用するトラッキングアルゴリズムが、変換したエッジを実空間での二次方程式に適用する。
ｘ＝ｃ1＋ｃ2ｚ＋ｃ3ｚ2  …  （２）
ここで、ｘ及びｚは上文中に説明した通りであり、ｃ1は、関連したエッジから視線２２までの横方向距離ｄlatを与えるエッジオフセットであり、ｃ2は計測した第１の向首角β２６（単位：ラジアン）であり、ｃ３はレーンの曲率半径の二倍の逆数である。変換したエッジ点の方程式（２）への適合度を使用し、適合における信頼のレベルを提供する。
【００３３】
次いで、時間に関するレーンオフセットの変化率を、自動車１０の両側にある二つのレーン白線の平均位置を考慮して計算することによって車輛の横方向速度を計算できる。これは、以下のように表現できる。
Ｖlat＝ｃ1´−ｃ1／Δｔ  …  （３）
ここで、ｃ1' 及びｃ1は、二つの異なる時間でのレーンオフセットの平均値であり、Δｔはこれらの時間の間の時間間隔である。
【００３４】
しかしながら、これらの係数には、カメラ１８の不整合によりエラーが生じ易い。カメラの位置が、向首角β２６を計測した方向（図２参照）とは逆方向に角度θ２８だけずれている場合には、レーン検出アルゴリズムは向首角をθだけ過度に概算する（即ち、計測された向首角はθ＋βになる）。他方、レーンのオフセット及び従って横方向速度Ｖlatは、より少ない量だけ、多めに概算される。従って、横方向速度Ｖlatは、向首角よりも正確に計測できる。
【００３５】
従って、オフセットのエラーを概算するのにＶlatを使用できる。図３は、これを行うために制御手段１６が実行する方法を示す。先ず、上文中に説明したアルゴリズム３０は、横方向速度Ｖlat４４及び向首角β２８についての値を計算する。横方向速度Ｖlatをホイール速度センサ１５が計測したホイール速度Ｖwheelで除する（３２）。この比の逆余弦を計算し（３４）、結果として得られた角度を９０°から減じる（３６）。これにより、上文中に説明したアルゴリズムから得られるよりも正確な実際の向首角の表示である第２の向首角が得られる。次いで、計測された向首角２８をこの更に正確な値から減じ、不整合角度の概算を提供する。次いで、時間定数が３．５秒程度（回路のノイズレベルを補償するためにチューニング可能である）の低域フィルタにこの値を通し、偽振動を除去する。これは、不整合角度が非常に迅速に変化するとは考えられないためである。次いで、フィルタに通した不整合角度５０を実際の不整合角度θ２８の概算値θ’として使用できる。次いで、フィルタに通した値５０を、計測された向首角から取り除かれるべき減分としてレーン検出アルゴリズムに再度供給することができる。
【００３６】
不整合により入り込んだエラーを徐々に減少するため、次の計測値組についてプロセスを反復的に繰り返すことができる。エラー補正アルゴリズムは、ホイール１１、１２、１３、１４の計測された速度が所定限度以上である場合にだけ更新され、レーン検出アルゴリズムは、計測されたレーンの位置の信頼性が所定限度以上であるということを示し、計測された向首角及びフィルタに通して除去した不整合エラーは所定の許容差内にある。
【００３７】
一実施例では、プロセスは、カメラ１８によって画像が取り込まれる度毎に定期的に行ってもよいし、これよりは間を置いて、数秒間に１度行ってもよい。別の態様では、不整合角度は、システムを最初に自動車１０に装着するときに、及びその後、自動車１０をサービスステーションに戻したとき、フィルタに通した不整合角度５０を保持するメモリー９を更新できるときだけに更新すればよい。別の変形例では、不整合値は、カメラを適正に整合するためにカメラの位置を調節する上での角度として使用してもよい。
【００３８】
エラー補正アルゴリズムには、システムで故障が起こった場合に使用者に対して警報手段８を使用して信号を出す故障検出サブルーチン４２が設けられている。このサブルーチンを使用できる判断基準の例には、不整合角度の変化速度、又は不整合の大きさが含まれる。これらが所定範囲から外れると警報信号が発せられる。故障検出サブルーチン４２は、製造時にシステムが許容差内で組み立てられているかどうかを計算するのにも使用できる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明によるカメラシステムを装着した自動車の概略図である。
【図２】システムの形状を示す線図である。
【図３】本発明の方法に含まれる工程を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４０】
８  警報手段
９  メモリー手段
１０  自動車
１１、１２、１３、１４  ホイール
１５  ホイール速度検出手段
１６  制御手段
１７  フロントガラス
１８  ビデオカメラ
２０  自動車の中心線
２２  カメラ視線
２８  角度θ
２９  移動方向
２６  向首角β
【図１】
2005523429.tif 000003
【図２】
2005523429.tif 000004
【図３】
2005523429.tif 000005
【国際調査報告】
2005523429.tif 000006
2005523429.tif 000007