(57)【要約】【課題】分岐路を精度良く認識する技術を提供する。【解決手段】本発明の分岐路認識装置によれば、車載カメラで取得した車両周囲の画像から画像処理により白線候補を抽出し、前記白線候補の白線らしさの確信度を算出し、算出した確信度に基づき、認識する白線を選択し、選択された白線に関して、白線を認識した結果を時間的に平滑化された基準線と、白線を瞬時に認識した結果の白線エッジ点とのずれ量を算出し、その算出したずれ量を特徴として用いて分岐路の有無を判定する。この特徴は、自車ピッチング、急カーブ等において、左右に同様のずれ量が発生することから、左右の差を特徴量とすることで、分岐誤判定を抑制しつつ、早いタイミングで判定を下すことができる。したがって、分岐路を精度良く認識することができる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車載カメラ（１０）で取得した車両周囲の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（２１）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（２２，２３）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（２４）と、
前記白線選択手段によって選択された白線に関する特徴に基づき、分岐路の有無を判定する分岐路判定手段（２５）と、
を備え、
前記分岐路判定手段（２５）は、前記白線選択手段（２４）によって選択された白線に関して、白線を認識した結果を時間的に平滑化された基準線と、白線を瞬時に認識した結果の白線エッジ点とのずれ量を算出し、その算出したずれ量に基づき確信度を算出し、その算出した確信度に基づき、分岐路の有無を判定すること
を特徴とする分岐路認識装置（１）。
【請求項２】
請求項１に記載の分岐路認識装置（１）において、
前記分岐路判定手段（２５）は、算出した確信度が所定値以上である場合には分岐路が存在すると判定し、算出した確信度が所定値未満である場合には分岐路が存在しないと判定すること
を特徴とする分岐路認識装置（１）。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の分岐路認識装置（１）において、
前記分岐路判定手段（２５）による判定結果を出力する判定結果出力手段（２５）を備えること
を特徴とする分岐路認識装置（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路の分岐を精度良く認識する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、自車両の推定軌跡との平行度に着目して、平行度の低い方の車線を車線分岐と検出する技術が記載されている。
また、特許文献２には、検出した境界線の曲率または境界線の形状に基づいて算出されたピッチ角が所定値よりも大きい時に分岐と判定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３３１３８９号公報（第１７頁）
【特許文献２】特開２００５−３４６３８３号公報（第５〜６頁）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に記載された技術では、分岐路でない車線であっても、道路勾配による自車のピッチングにより、平行度やピッチ角が大きく変動し、分岐路として誤認識するという問題があった。
【０００５】
また、特許文献１に記載された技術のように、自車の推定軌跡との平行から判断すると、自車が車線内をふらついて分岐方向を向いた時に、分岐側を本線と間違えるといった具合に、分岐判定の精度がよくないという問題があった。
【０００６】
また、特許文献２に記載された技術のように、曲率の変動に基づき分岐判定を行うと、分岐判定時には既に曲率変動が発生した後となり、本来期待した曲率変動を抑制する効果が十分でない場合があるとともに、分岐判定の精度がよくないという問題があった。
【０００７】
本発明は、このような課題に鑑みなされたものであり、その目的とするところは、分岐路を精度良く認識する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の分岐路認識装置によれば、車載カメラで取得した車両周囲の画像から画像処理により白線候補を抽出し、前記白線候補の白線らしさの確信度を算出し、算出した確信度に基づき、認識する白線を選択し、選択された白線に関して、白線を認識した結果を時間的に平滑化された基準線と、白線を瞬時に認識した結果の白線エッジ点とのずれ量を算出し、その算出したずれ量を特徴として用いて分岐路の有無を判定する。この特徴は、自車ピッチング、急カーブ等において、左右に同様のずれ量が発生することから、左右の差を特徴量とすることで、分岐誤判定を抑制しつつ、早いタイミングで判定を下すことができる。したがって、分岐路を精度良く認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】分岐路認識装置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の位置を表す説明図である。
【図３】画像処理装置の概略の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図４】分岐路認識処理を示すフローチャートである。
【図５】白線変化量による分岐尤度マップを示す説明図である。
【図６】分岐路認識処理を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に本発明の実施形態を図面とともに説明する。なお、本発明は下記実施形態に限定されるものではなく、様々な態様にて実施することが可能である。
［１．分岐路認識装置１の構成の説明］
分岐路認識装置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。
【００１１】
［１．１．車載カメラ１０の構成の説明］
車載カメラ１０はＣＣＤカメラで構成され、図２に示すように、車両の中央前部に設置されてその前方を連続して撮影する。
【００１２】
［１．２．画像処理装置２０の構成の説明］
画像処理装置２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＤＳＰ（デジタルシグナルプロセッサ）等を備えた周知のマイクロコンピュータ上で実行される処理として実現され、図３に示すように、各ＤＳＰが、白線候補算出部２１、白線特徴算出部２２、白線特徴統合部２３、制御目標白線選択処理部２４、分岐路判定部２５、として機能する。
【００１３】
白線候補算出部２１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算出する機能を有する。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）を算出する。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。
【００１４】
なお、白線候補算出部２１は、白線候補抽出手段に該当する。
白線特徴算出部２２は、白線候補算出部２１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機能を有する。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、（１）線種（複合線）パターン判定処理、（２）実線（投票数）判定処理、（３）直進性判定処理、（４）コントラスト強度判定処理、（５）コントラスト顕著判定処理、（６）白線内部の模様のなさ判定処理、（７）横断歩道からの遠さ判定処理、（８）路面からの輝度の高さ判定処理、（９）物標からの遠さ判定処理、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。
【００１５】
白線特徴統合部２３は、上記（１）〜（９）の各処理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尤度を出力する機能を有する。この白線特徴統合部２３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。
【００１６】
なお、白線特徴算出部２２および白線特徴統合部２３は、確信度算出手段に該当する。
制御目標白線選択処理部２４は、白線特徴統合部２３が出力する尤度のうち最大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機能を有する。この制御目標白線選択処理部２４では、特徴として、自車にとって最内側の実線であること、分岐路判定時の外側線でないこと、左右白線のペアの車線らしさが高いこと、などを用いる。白線特徴統合部２３では、白線候補に対して「白線らしさ」が統合された尤度として出力されるので、制御目標白線選択処理部２４では、その統合された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。
【００１７】
なお、制御目標白線選択処理部２４は、白線選択手段に該当する。
分岐路判定部２５は、後述する分岐路認識処理を実行することにより、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線に関する特徴から分岐路の確信度を算出し、その算出した確信度に基づき分岐路の有無を判定する機能を有するＤＳＰである。この分岐路判定部２５では、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線に関して、白線を認識した結果を時間的に平滑化された基準線と、白線を瞬時に認識した結果の白線エッジ点とのずれ量を算出し、その算出したずれ量に基づき確信度を算出し、その算出した確信度に基づき、分岐路の有無を判定する。
【００１８】
なお、分岐路判定部２５は、分岐路判定手段に該当する。
［２．分岐路認識処理の説明］
次に、画像処理装置２０の分岐路判定部２５が実行する分岐路認識処理を、図４のフローチャートを参照して説明する。
【００１９】
本処理は、自車両の走行中、所定時間ごとに繰り返し実行される。
まず、最初のステップＳ１１０では、平行度を算出する。具体的には、分岐路判定部２５が、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線の平行度を算出する。その後、Ｓ１２０に移行する。
【００２０】
Ｓ１２０では、曲率を算出する。具体的には、分岐路判定部２５が、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線の曲率を算出する。その後、Ｓ１３０に移行する。
Ｓ１３０では、ずれ量を算出する。具体的には、分岐路判定部２５が、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線に関して、白線を認識した結果を時間的に平滑化された基準線と、白線を瞬時に認識した結果の白線エッジ点とのずれ量を算出する。その後、Ｓ１４０に移行する。
【００２１】
Ｓ１４０では、白線変化量の尤度を算出する。具体的には、分岐路判定部２５が、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線の変化量についてその尤度を算出する。より具体的には、図５に示す白線変化量による分岐尤度マップを参照して、Ｓ１３０で算出したずれ量（白線の変化量）の尤度を算出する。その後、Ｓ１５０に移行する。
【００２２】
Ｓ１５０では、統合尤度を算出する。具体的には、分岐路判定部２５が、Ｓ１４０で算出した白線変化量の尤度に他の尤度を乗算して統合することで統合尤度を算出する。他の尤度がなければ、白線変化量の尤度を統合尤度とする。その後、Ｓ１６０に移行する。
【００２３】
Ｓ１６０では、分岐統合尤度が所定値以上であるか否かを判断する。具体的には、分岐路判定部２５が、Ｓ１５０で算出した統合尤度が所定値としての５０％以上であるか否かを判断する。統合尤度が５０％以上であると判断された場合には（Ｓ１６０：ＹＥＳ）、Ｓ１８０に移行する。一方、統合尤度が５０％未満であると判断された場合には（Ｓ１６０：ＮＯ）、Ｓ１７０に移行する。
【００２４】
Ｓ１７０では、通常検出を行う。具体的には、Ｓ１６０で統合尤度が５０％未満であると判断されたことを受けて、分岐路判定部２５が、この白線候補を白線として検出する通常検出を行う（図６（ａ）中の○印の車線参照）。図６（ｂ）には、白線候補が白線と検出されたことで、車線の左右両側の認識線となり、当該車線が分岐路ではないと判定される様子を示す。その後、Ｓ１９０に移行する。
【００２５】
Ｓ１８０では、白線候補を除外する。具体的には、Ｓ１６０で統合尤度が５０％以上であると判断されたことを受けて、分岐路判定部２５が、この白線候補を除外する（図６（ａ）中の×印の車線参照）。つまり、分岐路であると判定する。図６（ｃ）には、白線候補を除外したことで、車線の左側の認識線だけとなり、当該車線が分岐路と判定される様子を示す。その後、Ｓ１９０に移行する。
【００２６】
Ｓ１９０では、検出結果を出力する。具体的には、分岐路判定部２５が、Ｓ１７０からＳ１９０に移行した場合には、当該白線候補を白線として検出した旨を検出結果として出力し、一方、Ｓ１８０からＳ１９０に移行した場合には、当該白線候補を除外して分岐路と判定した旨を検出結果として出力する。なお、この処理により、分岐路判定部２５は判定結果出力手段に該当する。その後、本処理を終了する。
【００２７】
［３．実施形態の効果］
このように本実施形態の分岐路認識装置１によれば、分岐路判定部２５が、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線に関する特徴から分岐路の確信度を算出し、その算出した確信度に基づき分岐路の有無を判定する機能を有するＤＳＰである。この分岐路判定部２５では、制御目標白線選択処理部２４によって選択された白線に関して、白線を認識した結果を時間的に平滑化された基準線と、白線を瞬時に認識した結果の白線エッジ点とのずれ量を算出し、その算出したずれ量に基づき確信度を算出し、その算出した確信度に基づき、分岐路の有無を判定する。この特徴は、自車ピッチング、急カーブ等において、左右に同様のずれ量が発生することから、左右の差を特徴量とすることで、分岐誤判定を抑制しつつ、早いタイミングで判定を下すことができる。したがって、分岐路を精度良く認識することができる。
【符号の説明】
【００２８】
１…分岐路認識装置、１０…車載カメラ、２０…画像処理装置、２１…白線候補算出部、２２…白線特徴算出部、２３…白線特徴統合部、２４…制御目標白線選択処理部、２５…分岐路判定部。
【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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