(57)【要約】【課題】狭い車線を構成する白線の認識は除外しながら、複合線は認識可能な車載白線認識装置を提供すること。【解決手段】車両周囲の画像を取得する車載カメラ１０と、前記車載カメラ１０で取得した画像から画像処理により白線候補を抽出する白線候補抽出手段３０と、前記白線候補の白線らしさの確信度を算出する確信度算出手段４０と、前記確信度算出手段４０が算出した確信度に基づき、認識する白線を選択する白線選択手段５０、５５、６０とを備え、前記確信度算出手段４０は、前記確信度を算出する対象となる白線候補について、以下の第１の条件及び第２の条件が成立する場合、それらの一方でも成立しない場合に比べて、前記確信度を低くすることを特徴とする車載白線認識装置１。第１の条件：前記確信度を算出する対象となる白線候補よりも前記車両の中心側に、他の白線候補が存在し、それらの間の距離は、所定の下限値Ａよりも大きい。第２の条件：前記距離は、所定の基準値Ｂ（Ｂ＞Ａ）よりも小さい。【選択図】図３
2011198276.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両周囲の画像を取得する車載カメラと、
前記車載カメラで取得した画像から画像処理により白線候補を抽出する白線候補抽出手段と、
前記白線候補の白線らしさの確信度を算出する確信度算出手段と、
前記確信度算出手段が算出した確信度に基づき、認識する白線を選択する白線選択手段と、
を備え、
前記確信度算出手段は、前記確信度を算出する対象となる白線候補について、以下の第１の条件及び第２の条件が成立する場合、それらの一方でも成立しない場合に比べて、前記確信度を低くすることを特徴とする車載白線認識装置。
第１の条件：前記確信度を算出する対象となる白線候補よりも前記車両の中心側に、他の白線候補が存在し、それらの間の距離は、所定の下限値Ａよりも大きい。
第２の条件：前記距離は、所定の基準値Ｂ（Ｂ＞Ａ）よりも小さい
【請求項２】
前記確信度算出手段は、前記確信度を算出する対象となる白線候補からスタートして、前記車両の中心側へ向って、順次、前記第１の条件を満たす前記他の白線候補を検索し、前記第１の条件を満たす最初の前記他の白線候補と前記確信度を算出する対象となる白線候補との距離により、前記第２の条件の成立を判断することを特徴とする請求項１記載の車載白線認識装置。
【請求項３】
前記検索の方向は、直近に検索された白線候補から、前記車両の中心側へ向う方向であって、
前記確信度算出手段は、前記検索の方向が、前記確信度を算出する対象となる白線候補へ向う方向となった場合、前記検索を終了し、前記距離として、所定の固定値を設定することを特徴とする請求項２記載の車載白線認識装置。
【請求項４】
前記確信度算出手段を複数備え、
前記第１の条件及び第２の条件の成立を判断する白線候補は、少なくとも１つの前記確信度算出手段が算出した確信度が所定値以上のものであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の車載白線認識装置。
【請求項５】
前記下限値Ａ及び／又は前記基準値Ｂを、地図データに基づく道路情報、前記車両の速度、前記白線候補の種別、制限車速、及び国又は地域の設定の何れかに応じて変更する変更手段を備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の車載白線認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援等のために、車両が走行している道路上の白線を認識する車載白線認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、運転支援装置としての車線逸脱警報装置に用いられ、道路上の白線を認識する車載白線認識装置が知られている（特許文献１参照）。
上記の車線逸脱警報装置は、車両周囲の画像を取得する車載カメラ、その画像を処理する画像処理部、及び警報生成部によって構成されている。画像処理部では、車載カメラから得られる画像から、白線を検出・推定する。警報生成部では、白線の自車からの左右における距離を計算し、いずれかが閾値以下の場合、つまり、自車が白線に、閾値で設定される距離よりも近付いた場合に、ドライバに警報を与える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１８１４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
道路の状況によっては、道路における左右の白線の間隔（車線幅）非常に狭い場合がある。例えば、図８に示すようなドイツの工事区間では、暫定線がテープで貼られ、車線が多重に存在する状態となり、個々の車線幅が非常に狭くなる。この状態で、通常通り、白線を認識し、車線逸脱警報を行うと、頻繁に誤警報が生じてしまう。
【０００５】
そこで、一対の白線の間隔が狭い場合は、車線幅が狭いと判断して、それらの白線を認識しないようにすることが考えられるが、そうすると、複合線が全く認識されなくなってしまう。
【０００６】
本発明は以上の点に鑑みなされたものであり、狭い車線を構成する白線の認識は除外しながら、複合線は認識可能な車載白線認識装置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】
【０００７】
本発明の車載白線認識装置は、車両周囲の画像を取得する車載カメラと、車載カメラで取得した画像から画像処理により白線候補を抽出する白線候補抽出手段と、白線候補の白線らしさの確信度を算出する確信度算出手段と、確信度算出手段が算出した確信度に基づき、認識する白線を選択する白線選択手段とを備え、確信度算出手段は、確信度を算出する対象となる白線候補について、以下の第１の条件及び第２の条件が成立する場合、それらの一方でも成立しない場合に比べて、確信度を低くする。
【０００８】
第１の条件：確信度を算出する対象となる白線候補よりも車両の中心側に、他の白線候補が存在し、それらの間の距離（確信度を算出する対象となる白線候補と他の白線候補との距離）は、所定の下限値Ａよりも大きい。
【０００９】
第２の条件：前記距離は、所定の基準値Ｂ（Ｂ＞Ａ）よりも小さい。
本発明の車載白線認識装置は、上記の構成により、例えば、図７（ｂ）における白線候補Ｌ４、Ｌ５、図７（ｃ）における白線候補Ｌ１〜Ｌ４、図７（ｄ）における白線候補Ｌ１のように、狭い車線のみを構成する白線候補の確信度を低くし、それらを認識しないようにすることができる。その結果、頻繁に誤警報が生じてしまうようなことがない。
【００１０】
しかも、図７（ｂ）に示すような、複合線を構成する白線候補Ｌ１、Ｌ２の間隔が非常に狭くても、それらの確信度を低めることなく、正しく認識することができる。
本発明において、第１の条件及び第２の条件を満たすか否かは、例えば、以下のように判断することができる。すなわち、確信度算出手段は、確信度を算出する対象となる白線候補からスタートして、車両の中心側へ向って、順次、第１の条件を満たす他の白線候補を検索する。そして、第１の条件を満たす最初の他の白線候補と、確信度を算出する対象となる白線候補との距離により、第２の条件の成立を判断することができる。なお、検索しても第１の条件を満たす他の白線候補が見つからなかった場合は、その時点で、第１の条件は成立しないと判断することができる。
【００１１】
前記検索の方向は、例えば、直近に検索された白線候補から、車両の中心側へ向う方向とすることができる。その場合、確信度算出手段は、検索の方向が、確信度を算出する対象となる白線候補へ向う方向となった場合、検索を終了し、前記距離として、所定の固定値を設定することができる。そのことにより、検索が無限ループになってしまうことがない。
【００１２】
本発明の車載白線認識装置は、確信度算出手段を複数備え、第１の条件及び第２の条件の成立を判断する白線候補及び検索の対象となる白線候補は、少なくとも１つの確信度算出手段が算出した確信度が所定値以上のものであるとすることができる。そのことにより、ノイズ等に起因する白線候補（実際には白線ではない）を処理の対象にしないで済むので、処理負担が軽減される。
【００１３】
本発明の車載白線認識装置は、下限値Ａ、基準値Ｂ、又はその両方を、地図データに基づく道路情報、車両の速度、白線候補の種別、制限車速、及び国又は地域の設定の何れかに応じて変更する変更手段を備えることができる。その場合、実際の道路の状況に応じた適切な制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】車載白線認識装置１の概略の構成を表す機能ブロック図である。
【図２】車両における車載カメラ１０の位置を表す説明図である。
【図３】画像処理部２０の概略の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図４】確信度の設定条件を表すグラフである。
【図５】確信度の設定条件を表すグラフである。
【図６】特定白線候補βの検索方法を表す説明図である。
【図７】（ａ）〜（ｄ）はそれぞれ、具体的な道路の事例において、特定白線候補の確信度の算出結果を表す説明図である。
【図８】個々の車線幅が非常に狭い道路を表す写真である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
［実施形態］
１．車載白線認識装置１の構成及び作用
車載白線認識装置１の構成及び作用を図１〜図７に基づいて説明する。図１は、本発明が適用された車載白線認識装置１の概略の構成を示すブロック図であり、図２は、車両における車載カメラ１０の位置を表す説明図であり、図３は、画像処理部２０の概略の機能構成を示す機能ブロック図であり、図４、図５は後述する確信度の設定条件を表すグラフであり、図６は、後述する特定白線候補βの検索方法を表す説明図であり、図７は、具体的な道路の事例において、確信度を算出した例を示す説明図である。
【００１６】
車載白線認識装置１は、図１に示すように、車両周囲の画像を取得する車載カメラ１０と車載カメラ１０で取得した車両周囲の画像を画像処理する画像処理装置２０とを備えている。車載白線認識装置１により認識した白線を用い、図示しない警報装置は、白線の自車からの左右における距離を計算し、いずれかが閾値以下の場合、つまり、自車が白線に、閾値で設定される距離よりも近付いた場合に、ドライバに警報を与える。
【００１７】
画像処理装置２０は、図３に示すように、複数のＤＳＰ３０〜１１０、ＤＳＰ３０〜１１０の間のデータ伝送のためのＢＵＳ１２０及び図示しないＲＯＭ、ＲＡＭ及びＩ／Ｏを備えている。
【００１８】
ＤＳＰ３０は、車載カメラ１０で取得した画像から画像処理により道路上の白線候補を抽出する白線候補抽出を行うＤＳＰであり、以下、このＤＳＰ３０を白線候補抽出部３０と呼ぶ。
【００１９】
具体的には、車載カメラ１０で取得した画像から、公知の画像処理であるパターンマッチング、直線抽出ハフ変換処理における投票数（実線・破線判定結果）などにより、道路上の白線らしきもの（白線候補）を抽出する。なお、白線候補は、１フレームの画像において複数抽出される場合もある。
【００２０】
ＤＳＰ４０は、白線候補抽出部３０で抽出した白線候補について、白線らしさの確信度を算出するＤＳＰであり、以下、このＤＳＰ４０を白線特徴算出部４０と呼ぶ。なお、確信度は、０.０１〜１の範囲内で設定される数値（尤度）であって、白線特徴算出部４０が、後述する（１）〜（９）の各処理ごとに設定する。よって、１つの白線候補について、複数の確信度が設定される。白線特徴算出部４０は、（１）〜（７）の処理を実行する第１算出部４０ａと、（８）〜（９）の処理を実行する第２算出部４０ｂとに区分される。第１算出部４０ａは、白線単体に基づいて確信度を算出する構成であり、第２算出部４０ｂは、複数の白線間の位置関係に基づいて確信度を算出する構成である。白線特徴算出部４０が実行する（１）〜（９）の各処理は、それぞれ、以下のとおりである。
（１）白線候補の周囲の路面（白線候補の部分を除く）に対する、白線候補のコントラストの比率（以下、白線候補自体のコントラスト比とする）に基づき、確信度を算出する。
【００２１】
具体的には、図４に示すように、白線候補自体のコントラスト比が１５０％より低ければ、確信度を下げる。図４において、横軸は白線候補自体のコントラスト比であり、縦軸は設定される確信度である。
（２）白線らしさを示す特徴として、白線候補抽出部３０で抽出した白線候補の内部輝度分散又は内部エッジ量のいずれかを用いる。
【００２２】
白線は、通常白色であり、車両のヘッドライトや街路灯などの照明装置から照射される光を乱反射するようになっているので、道路面に比べて輝度分散の値が大きい。
また、内部エッジ量の大小は、その領域の平坦度を示している。つまり、平坦度が大きければ、その領域にはエッジとなる部分が少ないということであるので、内部エッジ量が小さければ平坦度が大きく、逆に内部エッジ量が多ければ平坦度が小さくなる。白線は、道路面に比べ平坦度が大きいため内部エッジ量が少ない。
【００２３】
従って、白線候補の内部輝度分散又は内部エッジ量を算出し、算出した内部輝度分散又は内部エッジ量に応じて、確信度を設定し（内部輝度分散が大きければ確信度を大きくし、内部エッジ量が小さければ確信度を大きくする。）、出力するようにするのである。
（３）白線らしさを示す特徴として、白線候補のエッジ方向の分散あるいはエッジ方向のヒストグラムのピークの比率又は大きさのいずれかを用いる。
【００２４】
白線は、通常道路上に一方向に描かれている（道路がカーブしていても、曲率が比較的小さいため、車載カメラ１０で取得した画像の範囲では一方向に描かれているものとみなすことができる。）ので、道路面に比べ、白線のエッジ方向の分散は大きくなる。また、白線は線分であるので、エッジ方向のヒストグラムの比率や大きさが道路面に比べて大きい。
【００２５】
従って、白線らしさを示す情報として、白線候補のエッジ方向の分散、エッジ方向のヒストグラムの比率又は大きさを用いることができる。
従って、白線候補のエッジ方向の分散、エッジ方向のヒストグラムの比率又は大きさを算出し、算出した白線候補のエッジ方向の分散、エッジ方向のヒストグラムの比率又は大きさに応じて確信度を設定し（白線候補のエッジ方向の分散、エッジ方向のヒストグラムの比率又は大きさが大きければ確信度を大きくし、小さければ確信度を小さくする。）、出力するようにするのである。
（４）道路面特徴抽出部７０で抽出した白線候補自体の模様又は平均輝度の差が所定の値以下の場合には、その白線候補の確信度を下げる。
【００２６】
具体的には、道路面上には、道路側部のガードレールなどにより影が映り込む場合がある。例えば、横方向からの直射日光によりガードレールの隙間から差し込む光が直線状に道路面に映り、白線のように見える場合がある。他にも黒いコールタールによる補修跡で囲まれた領域が直線状に映る場合がある。
【００２７】
これら道路上の影や補修跡で囲まれた領域と白線とを識別するには、領域と白線候補との模様や平均輝度を比較すればよい。そこで、道路面特徴抽出部７０で抽出した領域と白線候補との模様の差が大きければ両者は異なるものとして確信度を上げ、平均輝度の差が小さければ両者が一致するとして、その白線候補の確信度を下げるのである。
（５）エッジ特徴抽出部８０で抽出したエッジ総量の差が所定の値以下の場合には、白線候補の確信度を下げる。
【００２８】
白線がかすれなどによって、道路面との輝度差が低くなった場合であっても、人間の目では白線らしくシミのように見える。これは、道路上に全く模様がない場合にはシミが強調して見えるという人間の感性によるものである。
【００２９】
そこで、エッジ特徴抽出部８０で抽出した、白線候補に囲まれる領域と白線のエッジ総量の差が所定の値以下の場合には、その白線候補の確信度を下げるのである。
（６）筋模様検出部９０で筋状の模様が検出された場合には、確信度を下げる。
【００３０】
車両のスリップ防止のため道路上に縦筋が刻まれている場合がある。その場合、道路上に刻まれている縦筋は道路面に比べ輝度が低い（暗い）が、縦筋端の輝度は白線端と差がない場合がある。そこで、筋模様検出部９０で白線候補上に筋模様が検出された場合には、その白線候補の確信度を下げるのである。
（７）交通標識検出部１００で交通標識が検出された場合には、確信度を下げる。
【００３１】
道路上には、白線の他に、矢印、制限速度、止まれ文字などの交通標識や横断歩道などが描かれている。従って、交通標識検出部１００により、白線候補の位置に交通標識等が検出されたときは、その白線候補の確信度を下げるのである。
（８）本処理では、白線候補抽出部３０で抽出した白線候補のうち、後述する第１の白線特徴統合部５０で算出した第１の尤度が、所定の値以上である白線候補（以下、特定白線候補とする）のみを処理の対象とする。その特定白線候補のうち、複合線検出部１１０によって、複数の白線候補の組み合わせ（複合線）として検出されたものがある場合には、その組み合わせのうち、最も内側（最も車両の中心線に違い側）の白線候補の確信度だけは変化させず（０．５０に維持して）、その他の白線候補の確信度は、一律に、０．０１とする。複合線が存在する場合、道路の片側において認識する白線候補が複数あると処理が煩雑になるので、最も内側の白線候補のみを認識するように、その確信度を上げるのである。
（９）本処理では、特定白線候補のみを処理の対象とする。そして、任意の特定白線候補を、確信度を算出する対象の特定白線候補（以下、特定白線候補α）とする。この特定白線候補αからスタートして、自車両の中心側へ向って、順次、以下の第１の条件が成立する他の特定白線候補を検索してゆく。
【００３２】
第１の条件：特定白線候補αよりも車両の中心側に、他の白線候補が存在し、それらの間の距離は、下限値Ａ（４５ｃｍ）よりも大きい。
第１の条件を満たす特定白線候補があれば、それを特定白線候補βとする。なお、第１の条件を満たす特定白線候補が複数存在する場合は、上記の検索において最初に見つかった特定白線候補を特定白線候補βとする。そして、特定白線候補αと特定白線候補βとの距離Ｄについて、以下の第２の条件が成立するか否かを判断する。
【００３３】
第２の条件：距離Ｄは、基準値Ｂ（２．７５ｍ）よりも小さい。
第１の条件及び第２の条件が成立する場合、特定白線候補αの確信度を下げる。具体的には、図５に示すように、距離Ｄに応じて、確信度を設定する。図５の横軸は距離Ｄであり、縦軸は設定される確信度である。距離Ｄが２．７５ｍ以上の場合、確信度は０．５０で一定であるが、距離Ｄが２．２５〜２．７５ｍの場合、距離Ｄが小さくなるほど、確信度は低下し、距離Ｄが２．２５ｍ以下の場合は、確信度は一律に０．０１となる。
【００３４】
それに対し、第１の条件が成立しなかった場合（他の特定白線候補は、下限値Ａよりも近い範囲にしか存在しない場合、又は、検索しても他の特定白線候補が見つからない場合）、又は第２の条件が成立しなかった場合（距離Ｄが基準値Ｂ以上である場合）は、特定白線候補αの確信度は、初期値（０．５０）のままとする。特定白線候補のそれぞれを特定白線候補αとして、上記の処理を行う。
【００３５】
上記の検索は、以下のように行われる。図６（ａ）に示すように、道路２０１上の特定白線候補αからスタートして、車両の中心ＭＬの方向に向けて検索が行われる。最初に発見した他の特定白線候補Ｌ１との間に、第１の条件が成立するかを判断し、第１の条件が成立すれば、特定白線候補Ｌ１を特定白線候補βとする。一方、第１の条件が成立しなければ、特定白線候補Ｌ１から、車両の中心ＭＬの方向に向けてさらに検索が行われる。次に発見された他の特定白線候補Ｌ２についても、同様に、第１の条件が成立するかを判断し、第１の条件が成立すれば、特定白線候補Ｌ２を特定白線候補βとし、成立しなければ、さらに、特定白線候補Ｌ２から、車両の中心ＭＬの方向に向けて検索が行われる。この手順を、原則として、第１の条件が成立する他の特定白線候補が見つかるか、他の白線候補がそれ以上見つからなくなるまで継続する。
【００３６】
ただし、図６（ｂ）に示すような場合は、検索を途中で終了する。すなわち、図６（ｂ）に示す事例において、道路２０１上の特定白線候補αからスタートして、特定白線候補Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３・・・Ｌｎ、Ｌｎ＋１まで順次検索しても、第１の条件を満たす特定白線候補が見つからなかったとする。ここで、特定白線候補Ｌｎは、車両の中心ＭＬに関して、特定白線候補αと同じ側にあるが、特定白線候補Ｌｎ＋１は、車両の中心ＭＬに関して、特定白線候補αとは反対側にあるとする。
【００３７】
この場合、上述した原則どおりであるなら、特定白線候補Ｌｎ＋１から、車両の中心ＭＬ側へ（特定白線候補αの方向へ）、さらに検索を行うことになるが、本実施形態では、検索の方向が特定白線候補αへ向う方向となった場合、検索を終了する。そして、距離Ｄとして、予め定められた固定値（基準値Ｂよりも大きい値）設定し、第２の条件は不成立とする。なぜならば、このまま検索を続けると、検索が無限ループに陥ってしまう（特定白線候補Ｌｎ、Ｌｎ+１が交互に検索され続ける）からである。
【００３８】
本処理を、図７に示す事例に基づいて更に詳細に説明する。図７（ａ）の事例では、道路２０１上に、特定白線候補Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３が存在する。２０３は自車両である。特定白線候補Ｌ１とＬ２の間隔、及びＬ２とＬ３の間隔は、それぞれ、下限値Ａ、及び基準値Ｂよりも大きい。なお、以下では、特定白線候補ＬｉとＬｊの間隔は、ｄｉｊと表記する（ｉ、ｊは自然数）。図７（ａ）は、幅の広い車線（特定白線候補Ｌ１、Ｌ２で挟まれる車線と、特定白線候補Ｌ２、Ｌ３で挟まれる車線）が存在する事例である。
【００３９】
特定白線候補Ｌ１を特定白線候補αとした場合、検索は、特定白線候補Ｌ２の方向に行われ、その他の特定白線候補Ｌ２が見つかる。ｄ１２は、上述したように、下限値Ａよりも大きいから、特定白線候補Ｌ１、Ｌ２は第１の条件を満たし、特定白線候補Ｌ２は特定白線候補βとなる。ｄ１２は、上述したように、基準値Ｂよりも大きいから、第２の条件は成立せず、特定白線候補Ｌ１の確信度は０．５０のままである（図７（ａ）〜（ｄ）では確信度が低下しないことを○で表現する）。
【００４０】
同様に、特定白線候補Ｌ２を特定白線候補αとした場合、特定白線候補Ｌ１が特定白線候補βとなり、第２の条件が成立しないので（ｄ１２＞基準値Ｂであるので）、特定白線候補Ｌ２の確信度は０．５０のままである。また、特定白線候補Ｌ３を特定白線候補αとした場合、特定白線候補Ｌ２が特定白線候補βとなり、第２の条件が成立しないので（ｄ２３＞基準値Ｂであるので）、特定白線候補Ｌ３の確信度は０．５０のままである。よって、幅の広い車線が存在する場合は、その車線の両側にある特定白線候補を正しく認識することができる。
【００４１】
図７（ｂ）に示す事例では、道路２０１上に、特定白線候補Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５が存在する。２０３は自車両である。ここで、ｄ１２＜下限値Ａであり、ｄ１３＞基準値Ｂであり、ｄ２３＞基準値Ｂであり、下限値Ａ＜ｄ３４＜基準値Ｂであり、下限値Ａ＜ｄ４５＜基準値Ｂである。図７（ｂ）は、広い車線（特定白線候補Ｌ２、Ｌ３で挟まれる車線）と、狭い車線（特定白線候補Ｌ３、Ｌ４で挟まれる車線、及び特定白線候補Ｌ４、Ｌ５で挟まれる車線）とが存在する事例である。また、特定白線候補Ｌ１、Ｌ２は、複合線を構成する。
【００４２】
特定白線候補Ｌ１を特定白線候補αとした場合、検索は特定白線候補Ｌ２の方向に行われるが、特定白線候補Ｌ１、Ｌ２は第１の条件を満たさないので（ｄ１２＜下限値Ａであるので）、検索はさらに進み、特定白線候補Ｌ３が見つかる。特定白線候補Ｌ１、Ｌ３は第１の条件を満たすので（ｄ１３＞下限値Ａであるので）、特定白線候補Ｌ３が特定白線候補βとなる。ｄ１３は、上述したように、基準値Ｂよりも大きいから、第２の条件は成立せず、特定白線候補Ｌ１の確信度は０．５０のままである。
【００４３】
同様に、特定白線候補Ｌ２を特定白線候補αとした場合、特定白線候補Ｌ３が特定白線候補βとなり、第２の条件が成立しないので（ｄ２３＞基準値Ｂであるので）、特定白線候補Ｌ２の確信度は０．５０のままである。また、特定白線候補Ｌ３を特定白線候補αとした場合、特定白線候補Ｌ２が特定白線候補βとなり、第２の条件が成立しないので（ｄ２３＞基準値Ｂであるので）、特定白線候補Ｌ３の確信度は０．５０のままである。また、特定白線候補Ｌ４を特定白線候補αとした場合、特定白線候補Ｌ３が特定白線候補βとなり、第２の条件が成立するので（ｄ３４＜基準値Ｂであるので）、特定白線候補Ｌ４の確信度は図５に従い、０．５０より低下する（図７（ｂ）〜（ｄ）では確信度が低下することを×で表現する）。また、特定白線候補Ｌ５を特定白線候補αとした場合、特定白線候補Ｌ４が特定白線候補βとなり、第２の条件が成立するので（ｄ４５＜基準値Ｂであるので）、特定白線候補Ｌ５の確信度は図５に従い、０．５０より低下する。
【００４４】
よって、幅の広い車線の両側の特定白線候補Ｌ２、Ｌ３は認識することができ、また、複合線を構成する特定白線候補Ｌ１も認識することができる。一方、幅の狭い車線を挟む特定白線候補Ｌ４、Ｌ５は、認識しないようにすることができる。
【００４５】
図７（ｃ）に示す事例では、道路２０１上に、特定白線候補Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４が存在する。２０３は自車両である。ここで、ｄ１２、ｄ２３、ｄ３４は、全て、下限値Ａより大きく、基準値Ｂよりも小さい。図７（ｃ）は、狭い車線（特定白線候補Ｌ１、Ｌ２で挟まれる車線、特定白線候補Ｌ２、Ｌ３で挟まれる車線、及び特定白線候補Ｌ３、Ｌ４で挟まれる車線）のみが存在する事例である。
【００４６】
特定白線候補Ｌ１を特定白線候補αとした場合、検索は特定白線候補Ｌ２の方向に行われ、特定白線候補Ｌ２が見つかる。特定白線候補Ｌ１、Ｌ２は第１の条件を満たすので（ｄ１２＞下限値Ａであるので）、特定白線候補Ｌ２が特定白線候補βとなる。ｄ１２は、上述したように、基準値Ｂよりも小さいから、第２の条件が成立し、特定白線候補Ｌ１の確信度は図５に従い、０．５０より低下する。
【００４７】
同様に、特定白線候補Ｌ２を特定白線候補αとした場合、特定白線候補Ｌ３が特定白線候補βとなり、第２の条件が成立するので（ｄ２３<基準値Ｂであるので）、特定白線候補Ｌ２の確信度は図５に従い、０．５０より低下する。また、特定白線候補Ｌ３を特定白線候補αとした場合、特定白線候補Ｌ２が特定白線候補βとなり、第２の条件が成立するので（ｄ２３<基準値Ｂであるので）、特定白線候補Ｌ３の確信度は図５に従い、０．５０より低下する。また、特定白線候補Ｌ４を特定白線候補αとした場合、特定白線候補Ｌ３が特定白線候補βとなり、第２の条件が成立するので（ｄ３４<基準値Ｂであるので）、特定白線候補Ｌ４の確信度は図５に従い、０．５０より低下する。
【００４８】
よって、幅の狭い車線を挟む特定白線候補Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４は、認識しないようにすることができる。
図７（ｄ）に示す事例では、道路２０１上に、特定白線候補Ｌ１、Ｌ２が存在する。２０３は自車両である。ここで、ｄ１２は、下限値Ａより大きく、基準値Ｂよりも小さい。図７（ｄ）は、狭い車線（特定白線候補Ｌ１、Ｌ２で挟まれる車線）と、広い車線（左側にのみ特定白線候補Ｌ２が存在し、右側には特定白線候補が認識できない車線）が存在する事例である。
【００４９】
特定白線候補Ｌ１を特定白線候補αとした場合、検索は特定白線候補Ｌ２の方向に行われ、特定白線候補Ｌ２が見つかる。特定白線候補Ｌ１、Ｌ２は第１の条件を満たすので（ｄ１２＞下限値Ａであるので）、特定白線候補Ｌ２が特定白線候補βとなる。ｄ１２は、上述したように、基準値Ｂよりも小さいから、第２の条件が成立し、特定白線候補Ｌ１の確信度は図５に従い、０．５０より低下する。
【００５０】
また、特定白線候補Ｌ２を特定白線候補αとした場合、検索は自車両２０３の方向に行われるが、他の特定白線候補が存在しないので、特定白線候補βが存在せず、第１の条件が成立しない。その結果、特定白線候補Ｌ２の確信度は０．５０のままになる。
【００５１】
よって、幅の狭い車線のみを挟む特定白線候補Ｌ１は、認識しないようにすることができる。一方、幅の広い車線を挟む特定白線候補Ｌ２は、認識することができる。
ＤＳＰ５０は、上記（１）〜（７）においてそれぞれ算出されて出力される確信度を乗算して統合することにより白線らしさを示す第１の尤度を出力するＤＳＰであり、以下、このＤＳＰ５０を第１の白線特徴統合部５０と呼ぶ。
【００５２】
第１の白線特徴統合部５０における統合処理はベイズ推定のフレームワークに基づき、確信度の乗算による統合から判定する。例えば、白線特徴算出部４０の（１）〜（７）に示した処理のうちの２つによって算出した白線らしさの確信度Ａ、Ｂがそれぞれ０．６、０．７であった場合、統合した第１の尤度は、（０．６＊０．７）/（０．６＊０．７＋０．４＊０．３）＝０．７８となる。
【００５３】
ここで、０．４，０．３はそれぞれＡ、Ｂによる白線らしくなさ（１−０．６、１−０．７）である。
また、白線特徴算出部４０における処理が増えた場合も統合処理の内容は単に尤度統合処理の入力確信度の数が増えるだけで本質的には変わらず、拡張性に富む。これにより、高精度、高ロバスト性を実現しつつ、新たな情報の追加や削除が容易な構造が実現できる。
【００５４】
ＤＳＰ５５は、上記（８）〜（９）においてそれぞれ算出されて出力される確信度と、第１の白線特徴統合部５０において統合された第１の尤度とをさらに乗算して統合することにより、白線らしさを示す第２の尤度を出力するＤＳＰであり、以下、このＤＳＰ５５を第２の白線特徴統合部５５と呼ぶ。第２の白線特徴統合部５５における統合処理は、第１の白線特徴統合部５０における統合処理と同様に行う。
【００５５】
なお、上記（８）〜（９）の処理が行われていない白線候補については、第１の白線特徴統合部５０で算出した第１の尤度を、そのまま、第２の白線特徴統合部５５で算出する第２の尤度とする。
【００５６】
ＤＳＰ６０は、第２の白線特徴統合部５５が出力する第２の尤度のうち最大の第２の尤度を有する白線候補を道路上の白線として選択するＤＳＰであり、以下、このＤＳＰ６０を白線選択部６０と呼ぶ。
【００５７】
第２の白線特徴統合部５５では、白線候補に対して「白線らしさ」が統合された第２の尤度として出力されるので、白線選択部６０では、その統合された第２の尤度が最大となっている白線を道路上の白線として選択するのである。
【００５８】
ＤＳＰ７０は、車載カメラ１０で取得した画像から、白線候補抽出部３０で抽出した白線候補に挟まれる道路上の領域及び白線候補自体の模様又は平均輝度を含む特徴を抽出するＤＳＰであり、以下、このＤＳＰ７０を道路面特徴抽出部７０と呼ぶ。
【００５９】
例えば、横方向からの直射日光によりガードレールの隙間から差し込む光が直線状に道路面に映り、白線のように見える場合やコールタールによる補修跡で囲まれた領域が直線状に映る場合があるので、パターンマッチングや輝度の差などにより領域と白線との模様を抽出する。
【００６０】
ＤＳＰ８０は、車載カメラ１０で取得した画像から、白線候補抽出部３０で抽出した白線候補に挟まれる道路上の領域及び白線候補自体のエッジ総量を抽出するＤＳＰであり、以下、このＤＳＰ８０をエッジ特徴抽出部８０と呼ぶ。
【００６１】
エッジ総量は、車載カメラ１０を二値化して得られた二値化画像からエッジを抽出し、抽出したエッジの数を合計することによって得られる。
ＤＳＰ９０は、車載カメラ１０で取得した画像から、白線候補抽出部３０で抽出した白線候補の車両進行方向に略直角方向の近傍の領域の、道路上の車両進行方向のエッジ量が所定の値以上の筋状の模様を検出するＤＳＰであり、以下、このＤＳＰ９０を筋模様検出部９０と呼ぶ。
【００６２】
車両のスリップ防止のため道路上に刻まれている縦筋は道路面に比べ輝度が低い（暗い）が、縦筋端の輝度は白線端と差がない場合がある。そこで、車載カメラ１０で取得した画像の二値化画像からエッジ量を算出し、白線候補の車両進行方向の近傍の領域の道路上の車両進行方向のエッジ量が所定の値以上のものを筋状の模様として検出するのである。
【００６３】
ＤＳＰ１００は、車載カメラ１０で取得した画像から道路上に描かれている交通標識を検出するＤＳＰであり、以下、このＤＳＰ１００を交通標識検出部１００と呼ぶ。
交通標識検出部１００では、道路上に描かれている交通標識をパターンマッチングにより検出する。検出する交通標識としては、矢印、制限速度、止まれ文字など道路面上に描かれている交通標識以外にも横断歩道などがある。
【００６４】
ＤＳＰ１１０は、白線候補抽出部３０で抽出した白線候補のうち、互いの距離が４５ｃｍ以内である白線候補の組み合わせ（複合線）を検出するＤＳＰであり、以下、このＤＳＰ１１０を複合線検出部１１０と呼ぶ。なお、上記４５ｃｍという値は、複合線は検出できるが、複合線以外の白線候補は検出できないように設定された値である。この値は、道路の状況等に応じて、適宜設定できる。
【００６５】
２．車載白線認識装置１が奏する効果
(i) 車載白線認識装置１は、狭い車線を構成する白線を認識しないようにすることができる。そのことにより、頻繁に誤警報が生じてしまうようなことがない。また、複合線を構成する白線は、認識することができる。
(ii) 車載白線認識装置１は、上記（９）の処理において、特定白線候補βを検索するとき、検索の方向が、特定白線候補αへ向う方向となった場合、検索を終了する。そのため、検索が無限ループになってしまうことがない。
(iii) 車載白線認識装置１は、上記（９）の処理において、特定白線候補（第１の尤度が所定値以上の白線候補）のみを処理の対象とする。すなわち、特定白線候補α、及び検索の対象となる白線候補は、特定白線候補のみである。このことにより、ノイズ等に起因する白線候補を処理の対象にしないで済むので、処理負担が軽減される。
【００６６】
(iv)車載白線認識装置１では、複数種類の白線特徴に関する確信度を統合して尤度を算出する。そのため、白線特徴算出部４０の種類がどのようなものであっても、換言すれば、どのような処理内容によって算出された確信度であっても、それらを容易に組み合わせて尤度を求め、その尤度に基づいて白線候補を選択することができる。
【００６７】
従って、白線特徴算出部４０を改良したり、新たな機能の処理を追加したりした場合であっても、それら複数の処理を容易に統合できるようになっている。
(v)白線特徴算出部４０は、白線らしさを示す特徴として、白線候補抽出部３０で抽出した白線候補の輝度分散又は白線の内部エッジ量のうち少なくとも１つを用いているので、輝度分散により輝度の差異を求めることができ、内部エッジ量により模様平坦度の差異を求めることができる。
【００６８】
つまり、輝度や模様平坦度が異なるガードレールや道路上の傷、補修跡と白線との差異を求めることができるので、より正確な白線らしさの確信度を得ることができる。
また、白線特徴算出部４０は、白線らしさを示す特徴として、白線候補抽出部３０で抽出した白線候補のエッジ方向の分散あるいはエッジ方向のヒストグラムのピークの比率又は大きさのいずれかを用いている。
【００６９】
従って、道路上の白線がかすれて消えかかっているような場合や、白線がかすれて細くなっているような場合でも、白線のエッジ方向の分散あるいはエッジ方向のヒストグラムのピークの比率又は大きさのいずれかによって白線とかすれ線や道路面補修跡との差異を求めることができる。従って、より正確な白線らしさの確信度を得ることができる。
【００７０】
また、車載カメラ１０で取得した画像から、白線候補抽出部３０で抽出した白線候補に挟まれる道路上の領域及び白線候補自体の模様又は平均輝度を含む特徴を抽出する道路面特徴抽出部７０を備え、白線特徴算出部４０は、道路面特徴抽出部７０で抽出した白線候補自体の模様又は平均輝度の差が所定の値以下の場合には、白線候補の白線らしさの確信度を下げている。
【００７１】
従って、路側のガードレールなどによる影や道路面補修跡のように、輝度や模様が白線と異なるものがある場合には、その確信度を下げることができるので、白線認識の精度を上げることができる。
【００７２】
また、車載カメラ１０で取得した画像から、白線候補抽出部３０で抽出した白線候補に挟まれる道路上の領域及び白線候補自体のエッジ総量を抽出するエッジ特徴抽出部８０を備え、白線特徴算出部４０、エッジ特徴抽出部８０で抽出したエッジ総量の差が所定の値以下の場合には、白線候補の白線らしさの確信度を下げるようにしている。
【００７３】
従って、白線がかすれている場合であっても、白線候補としての確信度が下がらないようにすることができる。
また、車載カメラ１０で取得した画像から、白線候補抽出部３０で抽出した白線候補の車両進行方向に略直角方向の近傍の領域の、道路上の車両進行方向の輝度が所定の値以下の筋状の模様を検出する筋模様検出部９０を備えている。
【００７４】
また、白線特徴算出部４０は、筋模様検出部９０によって筋状の模様（例えば、スリップ防止用の溝）が検出された場合には、白線候補の白線らしさの確信度を下げている。従って、スリップ防止のためコンクリート道路面に縦筋が刻まれている場合には、その縦筋の白線らしさの確信度を下げることができる。
【００７５】
また、車載カメラ１０で取得した画像から道路上に描かれている交通標識を検出する交通標識検出部１００を備え、交通標識検出部１００で白線候補の位置に交通標識が検出された場合、白線特徴算出部４０は、その白線候補の白線らしさの確信度を下げている。従って、道路上に描かれた交通標識の白線らしさの確信度を低くすることができる。
【００７６】
尚、本発明は前記実施の形態になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
例えば、車載白線認識装置１は、以下の（イ）〜（ホ）のうちの１以上を備えていてもよい。
【００７７】
(イ)地図データに基づく道路情報を取得する手段：地図データは、ナビゲーションシステム、外部のサーバと接続した通信機器等から取得することができる。道路情報としては、道路の幅、車線数、道路の種別（一般道、高速道路等）等が挙げられる。
【００７８】
（ロ）自車の速度を検出する手段：自車の速度により、道路の種別（一般道か高速道路か等）を判断することができる。
（ハ）白線候補の種別を検出する手段：白線候補の種別としては、例えば、実線、破線、ボッツドッツ、単線、複合線等が挙げられる。
【００７９】
（ニ）道路の制限車速を検出する手段：制限車速は、例えば、地図データ等から取得することができる。制限車速により、道路の種別（一般道か高速道路か等）を判断することができる。
【００８０】
（ホ）国又は地域（仕向け地域、例えば北米等）を設定できる手段：この設定は、ナビゲーションシステムから得てもよいし、別途認識のための装置を備えていてもよい。また、車載白線認識装置１の生産ラインにおいて提供されてもよい。
【００８１】
そして、車載白線認識装置１は、上記（イ）〜（ホ）のいずれかで得られた情報に基づき、道路の状況（例えば車線の幅）を推定し、下限値Ａ、基準値Ｂ、又はその両方を、道路の状況に応じた最適な値に変更する手段を備えていてもよい。
【００８２】
また、前記実施形態では、種々の処理を複数のＤＳＰに割り当てて実行していたが、ＤＳＰに割り当てることなく１つのＣＰＵにおいてプログラムとして実行してもよい。
また、前記実施形態では、白線特徴算出部４０を１つのＤＳＰで構成していたが、図３に示すような白線特徴算出部４０の内部処理を複数のＤＳＰに割り当てて構成してもよい。このようにすれば、より高速処理が可能となる。
【００８３】
また、白線特徴算出部４０は、前記（１）〜（９）の処理に加えて、又はそのいずれかに代えて、以下の処理を行ってもよい。
総延長距離：白線候補の長手方向における長さが長いほど、その白線候補の確信度を大きくする。
【００８４】
また、車載白線認識装置１は、認識した白線を用い、白線の自車からの左右における距離を計算し、いずれかの距離が閾値以下の場合、つまり、自車が左右いずれかの白線に、閾値で設定される距離よりも近付いた場合に、ドライバに警報を与える警報部を備えていてもよい。
【００８５】
また、距離Ｄに応じて確信度を設定する方法は、図５に示すもの以外であってもよい。例えば、基準値Ｂ（例えば２．２５〜２．７５ｍの範囲で設定される値）を超えれば、一律に確信度を０．５０とし、基準値Ｂ未満であれば、一律に確信度を０．０１としてもよい。
【符号の説明】
【００８６】
１・・・車載白線認識装置、１０・・・車載カメラ、２０・・・画像処理装置、
３０・・・白線候補抽出部、４０・・・白線特徴算出部、
５０・・・第１の白線特徴統合部、５５・・・第２の白線特徴統合部、
６０・・・白線選択部、７０・・・道路面特徴抽出部、８０・・・エッジ特徴抽出部、
９０・・・筋模様検出部、１００・・・交通標識検出部、
１１０・・・複合線検出部、２０１・・・道路、２０３・・・自車両、
Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５・・・特定白線候補
【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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