(57)【要約】【課題】区画線の検出範囲の広さと区画線の誤検出の抑制とを両立した区画線検出装置を提供する。【解決手段】画像から区画線の候補形状を抽出する候補抽出部３２と、前回検出された検出線と、検出時から今回の演算時までの車両７０の移動量とから、今回の演算時における前記区画線の予測線を算出する予測部３４と、画像上で、走行方向において、車載カメラ１０の姿勢を変化させるような車両７０の挙動に応じたカメラからの距離を基準にして遠方の範囲を除外範囲とし、除外範囲よりも近傍側を、区画線を検出する検出範囲に設定する範囲設定部３５と、設定された検出範囲において、抽出された候補形状ごとに、候補形状と予測線との横方向の距離を用いて候補形状と予測線との一致性を判定し、一致性を有する候補形状から区画線を検出する区画線検出部３６と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（７０）に搭載されたカメラ（１０）により撮影された前記車両の周囲の画像から、道路の車線を区画する区画線を繰り返し検出する区画線検出装置（３０）であって、
前記区画線が検出される都度、前記区画線の予測に用いる検出線を検出された前記区画線に更新して、前記検出線を記憶する記憶部（３７）と、
前記画像から前記区画線の候補の形状である候補形状を抽出する候補抽出部（３２）と、
前記記憶部に記憶されている前記検出線と、前記検出線の検出時から今回の演算時までの前記車両の移動量とから、前記今回の演算時における前記区画線の予測線を算出する予測部（３４）と、
前記カメラの姿勢を変化させるような前記車両の挙動を変化挙動として、前記画像上で、前記車両の走行方向において、前記変化挙動の挙動量が多いほど小さな値に設定されるカメラからの距離を基準にして遠方の範囲を除外範囲とし、前記除外範囲よりも前記車両の近傍側を、前記区画線を検出する検出範囲に設定する範囲設定部（３５）と、
設定された前記検出範囲において、抽出された前記候補形状ごとに、前記候補形状と前記予測線との横方向の距離を用いて前記候補形状と前記予測線との一致性を判定し、前記候補形状のうち前記一致性を有する前記候補形状から前記区画線を検出する区画線検出部（３６）と、を備える、区画線検出装置。
【請求項２】
前記予測部は、前記画像上で、前記区画線検出部により前記検出範囲において検出された前記区画線と一致するように、算出された前記予測線を補正して補正予測線を算出し、
前記区画線検出部は、前記検出範囲及び前記検出範囲の外において、前記予測部により算出された前記補正予測線との前記一致性を有する前記候補形状から前記区画線を検出する、請求項１に記載の区画線検出装置。
【請求項３】
前記範囲設定部は、前記車両のピッチングを前記車両の挙動として、前記検出範囲を設定する、請求項１又は２に記載の区画線検出装置。
【請求項４】
前記範囲設定部は、
前記走行方向における前記カメラからの距離を縦距離として、複数の異なる前記縦距離において、前記検出線と、今回の演算時に抽出された前記候補形状との横方向の位置の差分を算出し、
算出した前記横方向の位置の差分が予め設定された範囲閾値となる位置よりも遠方を前記除外範囲とする請求項３に記載の区画線検出装置。
【請求項５】
前記挙動量として、前記車両のピッチング角を推定する挙動量推定部（３３）を備え、
前記予測部は、算出した前記予測線を、前記挙動量推定部により推定された前記ピッチング角を用いて補正した線とする、請求項３又は４に記載の区画線検出装置。
【請求項６】
前記挙動量として、前記車両のピッチング角を推定する挙動量推定部を備え、
前記記憶部は、前記挙動量推定部により推定された前記挙動量が、予め設定されている更新閾値よりも小さいことを条件として、前記検出線を更新する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の区画線検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車載カメラにより撮影された画像から車線を区画する区画線を検出する区画線検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の運転支援を実施するために、車載カメラで路面を撮影し、撮影した画像から道路の区画線を検出する装置が知られている。この種の装置として、特許文献１に記載の車線推定装置がある。特許文献１に記載の車線推定装置は、前回の演算時に求めた道路の区画線を推定する二次モデル式に基づいて、今回の画像上の区画線の予測線を求めている。そして、上記車線推定装置は、今回の画像から抽出した区画線の候補線のうち予測線との一致度が高い候補線から、今回の演算時における道路の区画線を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−７３９２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
車両がピッチングした場合、ピッチング発生時の画像に、ピッチング発生前に検出された区画線から予測された予測線が描画されると、予測線が実際の区画線の位置からずれる。このずれは、消失点に近づくほど、ピッチングの影響を受けて大きくなり、区画線が誤検出されるおそれがある。例えば、区画線が実線と破線との複合線で、実線が擦れて複数の線分として抽出されている場合に、区画線は、近傍の実線の一部分と遠方の破線の一部分とを通る線として検出される場合がある。
【０００５】
一方で、安定して区画線を検出するため、また、検出された区画線を用いて安定した走行支援を行うためにも、近傍だけでなく遠方まで区画線を検出したい要望がある。このような問題は、ピッチングに限らず、車両がヨーイング等のカメラの姿勢を変化させるような挙動をした場合にも同様に生じる。
【０００６】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、区画線の検出範囲の広さと区画線の誤検出の抑制とを両立した区画線検出装置を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、車両（７０）に搭載されたカメラ（１０）により撮影された車両の周囲の画像から、道路の車線を区画する区画線を繰り返し検出する区画線検出装置（３０）であって、記憶部と、候補抽出部と、予測部と、範囲設定部と、区画線検出部と、を備える。記憶部（３７）は、区画線が検出される都度、区画線の予測に用いる検出線を検出された区画線に更新して検出線を記憶する。候補抽出部（３２）は、画像から区画線の候補の形状である候補形状を抽出する。予測部（３４）は、記憶部に記憶されている検出線と、検出線の検出時から今回の演算時までの車両の移動量とから、今回の演算時における区画線の予測線を算出する。範囲設定部（３５）は、カメラの姿勢を変化させるような車両の挙動を変化挙動として、画像上で、車両の走行方向において、変化挙動の挙動量が多いほど小さな値に設定されるカメラからの距離を基準にして遠方の範囲を除外範囲とし、除外範囲よりも車両の近傍側を、区画線を検出する検出範囲に設定する。区画線検出部は、設定された検出範囲において、抽出された候補形状ごとに、候補形状と予測線との横方向の距離を用いて候補形状と予測線との一致性を判定し、候補形状のうち一致性を有する候補形状から区画線を検出する。
【０００８】
本発明によれば、変化挙動の挙動量が多いほど小さな値に設定されるカメラからの距離を基準にして遠方の範囲が除外範囲とされ、除外範囲よりも車両の近傍側が区画線を検出する検出範囲をとされる。これにより、変化挙動が生じていない場合には、検出範囲が制限されることなく、広い検出範囲に亘って区画線を検出することができる。一方、変化挙動が生じた場合には、挙動量に応じて検出範囲が制限され、候補形状と予測線との一致性の判定を精度良く行うことができる範囲において、区画線が検出される。したがって、区画線の検出範囲の広さと区画線の誤検出の抑制とを両立することができる。
【０００９】
なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】車載カメラの搭載位置を示す図である。
【図２】区画線検出装置の構成を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態に係る区画線を検出する処理手順を示すフローチャートである。
【図４】ピッチングが発生していないときの車両及び車載カメラの姿勢を示す図である。
【図５】ピッチングが発生していないときに撮影された画像である。
【図６】ピッチングが発生したときの車両及び車載カメラの姿勢を示す図である。
【図７】ピッチングが発生したときに撮影された画像である。
【図８】予測線のずれによる区画線の誤検出を示す図である。
【図９】オフセット差分を鳥瞰座標上で示した図である。
【図１０】イメージャの高さ方向の画素位置と実空間上の位置との関係を示す図である。
【図１１】イメージャの横方向の画素位置と実空間上の位置との関係を示す図である。
【図１２】第２実施形態に係る区画線を検出する処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、発明を実施するための形態を説明する。
（第１実施形態）
＜構成＞
まず、本実施形態に係る検出装置３０が適用される運転支援システム１００の構成について、図１及び図２を参照して説明する。本実施形態に係る運転支援システム１００は、車載カメラ１０と、センサ類１１と、車両制御装置５０と、検出装置３０と、を備える。車載カメラ１０、センサ類１１及び車両制御装置５０は、検出装置３０に信号線で接続されている。検出装置３０は、車両７０に搭載されて、道路の区画線を認識する装置である。なお、本実施形態では、検出装置３０が区画線検出装置に相当する。また、区画線は、道路の車線を区画するように路面に描かれた白線や黄線である。以下では、白色以外の色の区画線も含めて便宜上白線と称する。
【００１２】
車載カメラ１０は、図１に示すように、車両前方の路面の所定範囲が撮影範囲となるように、例えば、ルームミラーに設置される。車載カメラ１０は、予め設定された時間間隔、例えば、１／１５（秒）間隔で繰り返し撮影し、撮影した画像を検出装置３０へ出力する。
【００１３】
センサ類１１は、車両７０の車速を測定する車速センサや、車両７０のヨーレートを測定するヨーレートセンサである。センサ類１１には、車高センサや慣性センサ等の車両７０のピッチング角を測定するセンサが含まれていてもよい。センサ類１１は、予め設定された時間間隔で繰り返し測定し、測定結果を検出装置３０へ出力する。
【００１４】
車両制御装置５０は、ＥＣＵであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びフラッシュメモリ等の半導体メモリを備えた周知のマイクロコンピュータを中心に構成されている。車両制御装置５０は、検出装置３０の検出結果に基づいて、車両７０が車線を逸脱しそうな場合に警報を出力させる警報出力制御や、車線内を走行するように車両７０の操舵やブレーキを制御する走行制御を実施する。
【００１５】
検出装置３０は、ＥＣＵであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びフラッシュメモリ等の半導体メモリを備えた周知のマイクロコンピュータを中心に構成されている。検出装置３０は、ＣＰＵが非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより、図２に示すような各機能を実現する。本実施形態では、半導体メモリが、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムの実行により、プログラムに対応する方法が実行される。なお、検出装置３０を構成するマイクロコンピュータの数は１つでも複数でもよい。
【００１６】
検出装置３０は、図２に示すように、画像取得部３１、候補抽出部３２、挙動量推定部３３、予測部３４、範囲設定部３５、白線検出部３６、及び記憶部３７の機能を備える。これらの要素を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の要素を、論理回路やアナログ回路等を組み合わせたハードウェアを用いて実現してもよい。なお、本実施形態において、白線検出部３６が区画線検出部に相当する。
【００１７】
＜処理＞
次に、検出装置３０が白線を検出する処理手順について、図２のブロック図及び図３のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、検出装置３０が、車載カメラ１０の撮影時間間隔で繰り返し実行する。
【００１８】
まず、ステップＳ１０では、画像取得部３１が、車載カメラ１０により撮影された画像を取得し、取得した画像をサンプリングしてデジタル信号化した画像を取得する。取得した画像の横方向をｘ軸、縦方向をｙ軸とする。
【００１９】
続いて、ステップＳ２０では、候補抽出部３２が、ステップＳ１０で取得された画像から、画像の特徴量を算出する。本実施形態では、周囲よりも輝度値が閾値以上高いエッジ点を特徴量とする。候補抽出部３２は、画像の左から右側へ順に探索して、エッジ点を算出する。ここでは、輝度値が低い画素から輝度値が高い画素に変化するアップエッジ点と、輝度値が高い画素から輝度値が低い画素に変化するダウンエッジ点が算出される。
【００２０】
続いて、ステップＳ３０では、候補抽出部３２が、ステップＳ２０で算出されたエッジ点から、アップエッジ点とダウンエッジ点のペアを決めて、候補形状を抽出する。具体的には、候補抽出部３２は、アップエッジ点と、そのアップエッジ点に対して右側に位置し、且つ、そのアップエッジ点に最も近い位置のダウンエッジ点とをペアとする。
【００２１】
そして、候補抽出部３２は、走行方向に連続するアップエッジ点とダウンエッジ点の塊ごとに、アップエッジ点とダウンエッジ点のペアを輪郭とする形状を、白線の候補となる候補形状として抽出する。白線が破線の場合には、破線の線分ごとに候補形状が抽出される。
【００２２】
続いて、ステップＳ４０では、候補抽出部３２は、前回の演算時に白線を検出したか否か判定する。前回の演算時に白線を検出した場合は、ステップＳ９０に進む。一方、前回の演算時に白線を検出していない場合は、ステップＳ５０に進む。
【００２３】
続いて、ステップＳ５０では、挙動量推定部３３が、車載カメラ１０の姿勢を変化させるような車両７０の挙動の挙動量を推定する。本実施形態では、このような車両７０の挙動をピッチングとし、挙動量推定部３３はピッチング角θを推定する。なお、ピッチング角θの推定の詳細は後述する。
【００２４】
続いて、ステップＳ６０では、予測部３４が、メモリに記憶されている検出線と、検出線の検出時から今回の演算時までの車両７０の移動量とから、今回の演算時における左右の白線の予測線Ｐｒ，Ｐｌを算出する。詳しくは、検出線を求めるモデル式を推定し、推定したモデル式の係数を、車両７０の移動量の分補正し、係数を補正したモデル式から、今フレームの画像における白線の予測線Ｐｒ，Ｐｌを算出する。予測線Ｐｒ，Ｐｌは、白線の内側の輪郭に相当する線である。つまり、予測線Ｐｒ，Ｐｌは、候補形状のアップエッジ線に対応する線である。検出線は、白線が検出される都度、検出された白線に更新されて、メモリに記憶されている。移動量は、センサ類１１により測定された車両７０の車速及びヨーレートから算出される。
【００２５】
続いて、ステップＳ７０では、予測部３４が、ステップＳ６０で算出した予測線Ｐｒ，Ｐｌを、ステップＳ５０で推定されたピッチング角θを用いて補正する。そして、予測部３４は、予測線Ｐｒ，Ｐｌを、ピッチング角θを用いて補正した線とする。つまり、ピッチングが発生している場合に、推定された画像のずれ分、予測線Ｐｒ，Ｐｌを補正する。
【００２６】
なお、ピッチングが発生するのは一瞬であり複数のフレームの画像に亘って、ピッチングが発生することはほとんどない。そのため、ピッチングが発生したとしても、ピッチングの影響を受けるのは、前フレームの画像と今フレームの画像のいずれか一方であり、どちらがピッチングの影響を受けていたとしても、前フレームの画像と今フレームの画像とには、ピッチング角に応じたずれが生じることになる。
【００２７】
続いて、ステップＳ８０では、範囲設定部３５が、図９に示すように、車両７０のピッチング角θに応じて、今フレームの画像上に白線を検出する検出範囲Ｒａを設定する。ピッチングが発生した場合、図７に示すように、今フレームの画像上に、前フレームの画像の消失点Ｐ０を基準にして、予測線Ｐｒ，Ｐｌを描画すると、消失点Ｐ０に近づくほど、予測線Ｐｒ，Ｐｌと今フレームの画像上の白線とのずれが大きくなる。つまり、ピッチングが発生した場合は、消失点Ｐ０の近くでは白線を誤検出するおそれが高い。ステップＳ７０で、推定したピッチング角θを用いて予測線Ｐｒ，Ｐｌを補正していても、完全に補正できているとは限らず、消失点Ｐ０の近傍では、白線を誤検出するおそれがある。よって、範囲設定部３５は、今フレームの画像上で、走行方向において、ピッチング角θが大きいほど小さな値に設定されるカメラからの距離を基準にして遠方の範囲を、白線を検出しない除外範囲とする。そして、範囲設定部３５は、除外範囲よりも車両７０の近傍側を、白線を検出する検出範囲Ｒａに設定する。なお、検出範囲Ｒａの設定の詳細は後述する。
【００２８】
続いて、ステップＳ９０では、白線検出部３６が、ステップＳ８０で設定された検出範囲Ｒａにおいて、車両７０の左右両側のそれぞれで、ステップＳ３０で抽出された候補形状ごとに、候補形状とステップＳ７０で補正された予測線Ｐｒ，Ｐｌとの一致性を判定する。前回検出された検出線と連続性の高い候補形状ほど、予測線Ｐｒ，Ｐｌとの一致性が高くなる。つまり、白線検出部３６は、候補形状と前回検出された検出線との連続性を判定する。詳しくは、白線検出部３６は、候補形状のアップエッジ点と予測線Ｐｒ，Ｐｌとの横方向の距離である横距離を用いて、予測線Ｐｒ，Ｐｌと一致性を有すると判定して選択する。例えば、車両７０の右側において、白線検出部３６は、走行方向にて同距離に位置する候補形状のうち、他の候補形状よりも、一番手前のアップエッジ点と予測線Ｐｒ，Ｐｌとの横距離が近く、且つ走行方向に並ぶアップエッジ点の傾きが、予測線Ｐｒ，Ｐｌの傾きに近いものを選択すればよい。あるいは、車両７０の右側において、白線検出部３６は、候補形状の各アップエッジ点と予測線Ｐｒ，Ｐｌとの横距離の平均が最も小さい候補形状を選択してもよい。同様に、白線検出部３６は、車両７０の左側では、アップエッジ点の代わりに、ダウンエッジ点を用いて選択すればよい。また、白線検出部３６は、一致性の判定に、横距離に加えて、検出線の線幅と、候補形状の線幅すなわちアップエッジ点とダウンエッジ点の間隔との一致度も用いてもよい。
【００２９】
そして、白線検出部３６は、車両７０の左側において選択した各候補形状のダウンエッジ点から１本の線を特定し、車両７０の右側において選択した各候補形状のアップエッジ点から１本の線を特定する。そして、白線検出部３６は、特定した線を左右の白線として検出する。なお、前回白線を検出していない場合は、白線検出部３６は、ステップＳ３０で抽出された候補形状から、前回検出された検出線との連続性以外の白線の特徴を用いて白線を検出する。
【００３０】
続いて、ステップＳ１００では、記憶部３７が、ステップＳ９０で検出された白線を、新しい検出線としてメモリに上書きして記憶する。すなわち、記憶部３７は、メモリに記憶されている検出線を更新する。また、記憶部３７は、メモリに記憶されている画像情報及び消失点Ｐ０の座標を、今フレームの画像情報及びステップＳ９０で検出された左右の白線から推定された消失点の座標に更新する。以上で本処理を終了する。
【００３１】
＜ピッチング角の推定＞
次に、挙動量推定部３３によるピッチング角の推定について説明する。図４に示すように、車両７０が路面に対して水平な状態の場合には、車載カメラ１０のイメージャＩｍ及びレンズＬｓは、路面に対して垂直な状態になっている。一方、図６に示すように、ピッチングが発生すると、車両７０が路面に対して上方向又は下方向に傾き、イメージャＩｍ及びレンズＬｓも、路面に対して垂直な状態から後方又は前方に傾く。その結果、画像も上方向又は下方向にずれる。
【００３２】
図５は、図４に示すように、車両７０が路面に対して水平な状態の時に撮影された画像である。図７は、図６に示すように、車両７０が路面に対して下向きに傾いた時に撮影された画像である。図５及び図７では、実線の白線Ｌｒ１，Ｌｌ１の内側に、補助線Ｌｒ２，Ｌｌ２が描かれている。予測線Ｐｒ，Ｐｌは、図６で検出された白線Ｌｒ１，Ｌｌ１から予測された線である。
【００３３】
図５の画像を前フレームの画像、図７の画像を今フレームの画像とし、図５の画像の消失点をＰ０、図７の画像の消失点をＰ１とすると、ピッチングの発生により画像が下方向にずれたため、消失点Ｐ１は消失点Ｐ０よりも上方にずれている。この消失点Ｐ１と消失点Ｐ０との差分が、ピッチング角θに相当する。ピッチング角θは、車載カメラ１０の焦点距離をｆ、消失点Ｐ０の座標を（ｘ０，ｙ０）、消失点Ｐ１の座標を（ｘ１，ｙ１）とすると、式（１）のように表される。なお、２つの画像は同じ座標上に描かれている。
【００３４】
【数１】
2018063584.tif 000003
【００３５】
挙動量推定部３３は、メモリに記憶されている前回撮影された画像と、今回撮影された画像とから、オプティカルフローの手法を用いてピッチング角θを算出する。あるいは、挙動量推定部３３は、メモリに記憶されている消失点Ｐ０の座標と、ステップＳ３０で抽出した候補形状から推定した消失点Ｐ１の座標とから、ピッチング角θを算出する。あるいは、挙動量推定部３３は、センサ類１１に、車高センサや慣性センサが含まれている場合には、センサの測定値からピッチング角θを推定してもよい。ただし、廉価なセンサでは、ピッチングが生じてから検出装置３０に測定結果を送信するまでに応答遅れが生じ、ピッチング角θを高精度に推定することは難しい。
【００３６】
＜検出範囲の設定＞
次に、範囲設定部３５による検出範囲の設定について説明する。図８に、鳥瞰座標上で、ピッチング発生時の画像に予測線Ｐｒを示した図である。車両７０の右側にある白線Ｌｒ１の内側には補助線Ｌｒ２が描かれている。予測線Ｐｒは、ピッチング発生前の画像で検出された白線Ｌｒ１から予測された線である。図８では、白線Ｌｒ１は、部分的に擦れていて、１本の実線のペイントに対応した１つの候補形状ではなく、複数の線分のペイントに対応した複数の候補形状として抽出されている。
【００３７】
ピッチングが発生していない場合、予測線Ｐｒは、白線Ｌｒ１の内側の輪郭線Ｌｒ１ａの位置に描かれる。これに対して、ピッチングが発生した場合、図８に示すように、予測線Ｐｒは、輪郭線Ｌｒ１ａの位置からずれる。予測線Ｐｒと輪郭線Ｌｒ１ａとのずれは、消失点Ｐ０に近づくほど大きくなり、内側の補助線Ｌｒ２に近づいている。そのため、図８に示すように、白線Ｌｒ１が複数の候補形状として抽出されていると、車両７０の近傍側では、白線Ｌｒ１に対応する候補形状が検出線と一致性ありと判定されて選択される。一方、車両７０の遠方側では、補助線Ｌｒ２に対応する候補形状が検出線と一致性ありと判定されて選択される。そして、選択された白線Ｌｒ１に対応する候補形状のアップエッジ点と、補助線Ｌｒ２に対応する候補形状のアップエッジ点から、新たな白線が検出される。よって、検出すべき白線である白線Ｌｒ１よりも内側に白線が検出されてしまう。そして、実際の位置よりも内側に検出された白線から予測線が算出されると、次のフレームの画像でも、実際の白線の位置よりも内側に白線が検出されることになる。
【００３８】
図８に示すように、ピッチングが発生しても、車両７０の近傍側では、予測線Ｐｒと輪郭線Ｌｒ１ａとのずれが小さく、正しい一致性の判定が行われている。よって、範囲設定部３５は、ピッチング角θに応じて、車両７０の近傍側に、白線を検出する検出範囲Ｒａを設定する。
【００３９】
詳しくは、範囲設定部３５は、複数の異なる縦距離において、検出線のオフセットｏｆｔ０と、ステップＳ３０で抽出された候補形状のオフセットｏｆｔ１との差分である、オフセット差分Δｏｆｔを算出する。そして、範囲設定部３５は、算出したオフセット差分Δｏｆｔを用いて検出範囲Ｒａを設定する。縦距離は、走行方向における車載カメラ１０からの距離である。オフセットｏｆｔ０は、前フレームの画像において、車載カメラ１０から検出線までの横方向の距離である。オフセットｏｆｔ０は、今フレームの画像において、車載カメラ１０から予測線Ｐｒ，Ｐｌまでの横方向の距離と一致する。オフセットｏｆｔ１は、今フレームの画像において、車載カメラ１０から抽出された候補形状のアップエッジ点までの横方向の距離である。車両７０の片側に、同じ縦距離において、複数の候補形状が抽出されている場合、オフセットｏｆｔ１は、例えば、車載カメラ１０から最も外側に位置する候補形状のアップエッジ点までの横方向の距離とする。
【００４０】
オフセット差分Δｏｆｔは、ピッチング角θには相関があり、ピッチング角θが大きいほど大きくなる。図９は、鳥瞰座標上にオフセット差分Δｏｆｔを示した図である。ピッチングが発生していない場合、オフセットｏｆｔ０とオフセットｏｆｔ１は一致し、オフセット差分Δｏｆｔはゼロとなる。範囲設定部３５は、今フレームの画像上で、走行方向において、オフセット差分Δｏｆｔが範囲閾値Ｖｔｈ１となる位置を境界位置とし、境界位置よりも遠方の範囲を除外範囲とする。そして、範囲設定部３５は、車載カメラ１０の撮影範囲のうち、境界位置から車両７０の側を検出範囲Ｒａに設定する。これにより、ピッチング角θが大きいほど、境界位置が車両７０に近づき、検出範囲Ｒａが狭く設定される。範囲閾値Ｖｈ１は、多重白線の横方向の間隔等を考慮して予め設定されている値であり、オフセット差分Δｏｆｔが範囲閾値Ｖｔｈ１未満であれば、予測線Ｐｒ，Ｐｌと候補形状との一致性が正しく判定される値である。
【００４１】
次に、オフセット差分Δｏｆｔの算出手法について説明する。イメージャＩｍの高さ方向の画素の位置と、その画素に撮影される撮影対象の実空間上での位置には、図１０で示すような関係がある。車載カメラ１０の高さをｈ、撮影対象の車載カメラ１０からの縦距離をＤｓとして、図１０に示す関係を式で表すと式（２）のようになる。
【００４２】
【数２】
2018063584.tif 000004
【００４３】
また、イメージャＩｍの横方向の画素の位置と、その画素に撮影される撮影対象の実空間上での位置は、図１１に示すような関係がある。オフセットをｏｆｔとして、これを式で表すと式（３）のようになる。また、図６に示すように、縦距離Ｄｓにおいて、消失点Ｐ０のｘ座標位置と検出線のｘ座標位置との差分をｘｍ０、消失点Ｐ０のｙ座標位置と検出線のｙ座標位置との差分をｙｍ０とする。また、図８に示すように、縦距離Ｄｓにおいて、消失点Ｐ０のｘ座標位置と候補形状のアップエッジ点のｘ座標位置の差分をｘｍ１、消失点Ｐ０のｙ座標位置と候補形状のアップエッジ点のｙ座標位置の差分をｙｍ１とする。範囲設定部３５は、式（４）に示すオフセット差分Δｏｆｔと閾値Ｖｔｈ１との関係を満たすｙｍ１の範囲を除外範囲とする。
【００４４】
【数３】
2018063584.tif 000005
【００４５】
【数４】
2018063584.tif 000006
【００４６】
＜効果＞
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果が得られる。
（１）オフセット差分Δｏｆｔに応じて検出範囲Ｒａを設定することにより、車両７０がピッチングしていない場合には、白線の検出範囲が制限されない。一方、車両７０がピッチングをした場合には、ピッチング角θと相関があるオフセット差分Δｏｆｔに応じて検出範囲が制限され、候補形状と予測線Ｐｒ，Ｐｌとの一致性の判定を精度良く行うことができる検出範囲Ｒａにおいて、白線が検出される。したがって、白線の検出範囲の広さと白線の誤検出の抑制とを両立することができる。
【００４７】
（２）消失点Ｐ０から、オフセット差分Δｏｆｔが閾値Ｖｔｈ１となるまで位置までの範囲が、白線を検出しない除外範囲とされる。これにより、予測線Ｐｒ，Ｐｌの位置ずれが小さい範囲、すなわち候補形状と予測線Ｐｒ，Ｐｌとの一致性の判定を精度良く行うことができる範囲を、検出範囲Ｒａとすることができる。
【００４８】
（３）ステップＳ６０において、推定されたピッチング角θを用いて、予測線Ｐｒ，Ｐｌが補正されることにより、検出範囲Ｒａにおいて、候補形状と予測線Ｐｒ，Ｐｌとの一致性の判定をより精度良く行うことができる。
【００４９】
（第２実施形態）
＜第１実施形態との相違点＞
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
【００５０】
第２実施形態では、白線検出部３６が検出範囲Ｒａ内で白線を検出した後、検出した白線を用いて、検出範囲Ｒａを拡大し、白線をより遠方まで検出する点が第１実施形態と異なる。第２実施形態では、図２に破線の矢印で示すように、白線検出部３６が白線を検出した後、再度、挙動量推定部３３の処理に戻る。そして、白線検出部３６が再度白線を検出した後、記憶部３７がメモリの情報を更新する。
【００５１】
＜処理＞
次に、第２実施形態に係る検出装置３０が実行する、図１２のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ２１０〜Ｓ２９０までの処理は、図３のフローチャートのステップＳ１０〜Ｓ９０までの処理と同じであるため説明を省略する。
【００５２】
ステップＳ３００では、挙動量推定部３３が、ステップＳ２９０で検出した白線から消失点Ｐ１の座標（ｘ１，ｙ１）を推定し、メモリに記憶されている消失点Ｐ０の座標と消失点Ｐ１の座標とから、ピッチング角θを算出する。ステップＳ３００では、今フレームの画像で検出された白線を用いてピッチング角θが算出されるため、ステップＳ２５０よりも精度の高いピッチング角θが算出される。
【００５３】
続いて、ステップＳ３１０では、予測部３４が、ステップＳ３００で推定されたピッチング角θを用いて、Ｓ２６０で算出した予測線Ｐｒ，Ｐｌを補正し、補正予測線Ｐｒａ，Ｐｌａを算出する。予測部３４は、今フレームの画像上で、検出範囲Ｒａで検出された白線と一致するように、予測線Ｐｒ，Ｐｌを補正し、補正予測線Ｐｒａ，Ｐｌａを算出する。画像上で、算出された補正予測線Ｐｒａ，Ｐｌａの位置は、検出範囲Ｒａ内だけでなく、検出範囲Ｒａ外すなわち除外範囲でも、実際の白線の位置と一致するようになる。
【００５４】
続いて、ステップＳ３２０では、範囲設定部３５は、ステップＳ２８０で設定した検出範囲Ｒａを拡大して、拡大範囲Ｒｂを設定する。ステップＳ３１０で算出された補正予測線Ｐｒａ，Ｐｌａは、検出範囲Ｒａよりも遠方でも白線と一致するので、検出範囲Ｒａを遠方側へ拡大しても、白線の誤検出は抑制される。範囲設定部３５は、検出範囲Ｒａを消失点Ｐ１の位置まで拡大してもよいし、検出範囲Ｒａと除外範囲の境界位置から所定距離の分だけ検出範囲Ｒａを拡大してもよい。
【００５５】
続いて、ステップＳ３３０では、白線検出部３６が、ステップＳ３２０で拡大された拡大範囲Ｒｂにおいて、候補形状とステップＳ３１０で算出された補正予測線Ｐｒａ，Ｐｌａとの一致性を判定し、一致性を有する候補形状を選択する。そして、白線検出部３６は、選択した各候補形状のアップエッジ点から、左右の白線を検出する。つまり、白線検出部３６は、検出範囲Ｒａの中及び検出範囲Ｒａの外において、補正予測線Ｐｒａ，Ｐｒｌと一致性を有する候補形状から左右の白線を検出する。
【００５６】
続いて、ステップＳ３４０では、ステップＳ１００と同様に、記憶部３７が、メモリに記憶されている情報を更新する。すなわち、記憶部３７は、メモリに記憶されている検出線を、ステップＳ３３０で検出された検出線に更新する。以上で本処理を終了する。
【００５７】
＜効果＞
以上詳述した第２実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１）〜（３）に加え、以下の効果が得られる。
【００５８】
（４）補正予測線Ｐｒａ，Ｐｌａが算出されることにより、検出範囲Ｒａよりも遠方においても、候補形状と補正予測線Ｐｒａ，Ｐｌａとの一致性を精度良く行うことができる。ひいては、車両７０がピッチングした場合でも、車両７０の近傍から遠方までの範囲で、白線を検出することができる。
【００５９】
（他の実施形態）
以上、本発明を実施するための形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
【００６０】
（ａ）上記各実施形態では、白線が検出される都度、記憶部３７がメモリに記憶されている検出線を更新していたが、ステップＳ５０及びステップＳ２５０において推定されたピッチング角θが、更新閾値よりも小さいことを条件として、検出線を更新するようにしてもよい。ピッチング角θが大きいほど、検出範囲Ｒａは狭くなる。検出範囲Ｒａが車両７０の近傍の狭い範囲となった場合には、今回の演算時に検出された白線を用いず、前回の演算時に検出された白線を用いて、次回の演算時に予測線Ｐｒ，Ｐｌを算出する方が、白線の誤検出を抑制することができる。よって、記憶部３７は、ピッチング角θが更新閾値以上の場合には、メモリに記憶されている検出線を更新することなく、今回検出された検出線とする。更新閾値は、予め設定されている値であり、検出範囲Ｒａが非常に小さくなる値、例えば、検出範囲Ｒａが破線の白線の線分よりも狭くなる値である。第２実施形態では、ピッチング角θが更新閾値よりも小さくなる場合には、ステップＳ３００〜ステップＳ３４０の処理を実行しないようにすればよい。
【００６１】
（ｂ）上記各実施形態では、ステップＳ６０及びステップＳ２６０において、予測線Ｐｒ，Ｐｌの補正を行ったが、補正を行わなくてもよい。この場合、ステップＳ６０及びステップＳ２６０以外の処理で、ステップＳ５０及びステップＳ２５０で推定されたピッチング角θを使わない場合は、ステップＳ５０及びステップＳ２５０でピッチング角θを推定しなくてもよい。
【００６２】
（ｃ）上記各実施形態において、予めピッチング角θと検出範囲Ｒａとの対応関係を示すマップを作成しておき、範囲設定部３５は、検出範囲Ｒａを、ステップＳ５０及びステップＳ２５０で推定されたピッチング角θに対応する範囲に設定するようにしてもよい。この場合、範囲設定部３５は、オフセット差分Δｏｆｔを算出しなくてもよい。
【００６３】
（ｄ）上記各実施形態において、挙動量推定部３３は、車両７０の挙動量として、ピッチング角θの代わりに、オフセット差分Δｏｆｔを算出してもよい。この場合、予測部３４は、オフセット差分Δｏｆｔを用いて、予測線Ｐｒ，Ｐｌを補正すればよい。また、範囲設定部３５は、挙動量推定部３３により算出されたオフセット差分Δｏｆｔを用いて、検出範囲Ｒａを設定すればよい。
【００６４】
（ｅ）上記各実施形態では、車載カメラ１０の姿勢を変化させるような車両７０の挙動をピッチングとしたが、ヨーイングやローリングでもよい。この場合、挙動量は、ヨーイング角やローリング角とすればよい。
【００６５】
（ｆ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。
【００６６】
（ｇ）上述した区画線検出装置の他、当該区画線検出装置を構成要素とする車両制御システム、当該区画線検出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、道路区画線検出方法など、種々の形態で本発明を実現することもできる。
【符号の説明】
【００６７】
１０…車載カメラ、１１…センサ類、３０…検出装置、３２…候補抽出部、３４…予測部、３５…範囲設定部、３６…白線検出部、３７…記憶部。
【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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