(57)【要約】【課題】車両の走行状態に応じて、適切にローパスフィルタ処理を施して車線の区画線を認識することができる車線認識装置を提供する。【解決手段】変化度合抑制部１４は、前回の制御周期で前記区画線認識部により認識された区画線の特徴量に対する、今回の制御周期で前記区画線認識部により認識される区画線の特徴量の変化度合を抑制するローパスフィルタ処理を行う。ローパスフィルタ設定部１５は、区画線認識部１３により認識された区画線と車両１との距離が第１所定距離以上であるときは、今回の制御周期において、変化度合抑制部１４によるローパスフィルタ処理を行って区画線認識部１３により区画線を認識させ、前記距離が第１所定距離よりも短いときには、今回の制御周期において、変化度合抑制部１４によるローパスフィルタ処理を禁止して区画線認識部１３により区画線を認識させる。【選択図】  図１
2015210622.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の制御周期毎に、車両に搭載されたカメラにより該車両の周囲を撮像して、撮像画像から周囲部との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出するエッジ点抽出部と、
前記制御周期毎に、所定の連続性を有する前記エッジ点に基づいて、車線を区画する区画線を認識する区画線認識部と、
前回の制御周期で前記区画線認識部により認識された区画線の特徴量に対する、今回の制御周期で前記区画線認識部により認識される区画線の特徴量の変化度合を抑制するローパスフィルタ処理を行う変化度合抑制部と、
前記区画線認識部により認識された区画線と前記車両との距離が第１所定距離以上であるときは、今回の制御周期において、前記変化度合抑制部による前記ローパスフィルタ処理を行って前記区画線認識部により区画線を認識させ、前記距離が前記第１所定距離よりも短いときには、今回の制御周期において、前記変化度合抑制部による前記ローパスフィルタ処理を禁止して前記区画線認識部により区画線を認識させるローパスフィルタ設定部と
を備えたことを特徴とする車線認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車線認識装置において、
前記区画線認識部は、車線の区画線の特徴量として、少なくとも区画線の曲率の変化量を含む複数の要素を算出し、
前記ローパスフィルタ設定部は、前記複数の要素のうちの前記区画線の曲率の変化量についてのみ、前記変化度合抑制部による前記ローパスフィルタ処理の実行を禁止することを特徴とする車線認識装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の車線認識装置において、
前記区画線認識部は、車線を区画する左右の区画線を認識し、
前記ローパスフィルタ設定部は、前記左右の区画線間の中間位置と前記車両との距離が、第２所定距離以上となったときに、前記左右のいずれかの区画線と前記車両との距離が前記第１所定距離以下になったと判断することを特徴とする車線認識装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の車線認識装置において、
前記ローパスフィルタ設定部は、前記区画線認識部により認識された区画線と前記車両との距離が前記第１所定距離よりも短く、且つ、前記車両が該区画線との距離がさらに短くなる方向に進行しているときに、今回の制御周期において、前記変化度合抑制部による前記ローパスフィルタ処理を禁止して前記区画線認識部により区画線を認識させることを特徴とする車線認識装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の車線認識装置において、
前記区画線認識部により認識された前記区画線と前記車両との距離が前記第１所定距離よりも短い第３所定距離以下になったときに、所定の逸脱防止処理を行う車線逸脱防止部を備えたことを特徴とする車線認識装置。
【請求項６】
周囲を撮像するカメラと、
前記カメラにより該車両の周囲を撮像して、撮像画像から周囲部との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出するエッジ点抽出部と、
所定の連続性を有する前記エッジ点をに基づいて、車線を区画する区画線の候補である区画線を認識する区画線認識部と、
前回の制御周期で前記区画線認識部により認識された区画線の特徴量に対する、今回の制御周期で前記区画線認識により認識される区画線の特徴量の変化度合を抑制するローパスフィルタ処理を行う変化度合抑制部と、
前記区画線認識部により認識された区画線と前記車両との距離が所定距離以上であるときは、今回の制御周期において、前記変化度合抑制部による前記ローパスフィルタ処理を行って前記区画線認識部により区画線を認識させ、前記距離が前記所定距離よりも短いときには、今回の制御周期において、前記変化度合抑制部による前記ローパスフィルタ処理を禁止して前記区画線認識部により区画線を認識させるローパスフィルタ設定部と
を備えたことを特徴とする車両。
【請求項７】
所定の制御周期毎に、車両に搭載されたカメラにより該車両の周囲を撮像して、撮像画像から周囲部との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出するエッジ点抽出工程と、
所定の連続性を有する前記エッジ点に基づいて、車線を区画する区画線の候補である区画線を認識する区画線認識工程と、
前回の制御周期で前記区画線認識工程により認識された区画線の特徴量に対する、今回の制御周期で前記区画線認識工程により認識される区画線の特徴量の変化度合を抑制するローパスフィルタ処理を行う変化度合抑制工程と、
前回の制御周期で前記区画線認識工程により認識された区画線と前記車両との距離が所定距離以上であるときは、今回の制御周期において、前記変化度合抑制工程により前記ローパスフィルタ処理を行って前記区画線認識工程により区画線を認識させ、前記距離が前記所定距離よりも短いときには、今回の制御周期において、前記変化度合抑制工程による前記ローパスフィルタ処理を禁止して前記区画線認識工程により区画線を認識させるローパスフィルタ設定工程と
を含むことを特徴とする車線認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラの撮像画像に基づいて車線を認識する車線認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車載カメラにより撮像された車両前方の道路の画像から、道路に設けられた走行車線区画用の白線等のレーンマークを検出して、車線の境界を認識する車線認識装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に記載された車線認識装置においては、白線部時間積分手段により、白線部の検出データＸに時間積分処理（ローパスフィルタ処理）を施すことにより、走行路上に継続的に安定して出現する白線部のみを白線部時間積分データＸとして抽出する。そして、白線部時間積分手段における時間積分処理の時定数は、自車速の上昇に応じて小さく設定されるので、一時的に出現する白線部データＷをノイズデータとして速やかに且つ確実に排除することができるようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−１１１９３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載された車線認識装置によれば、時系列の撮像画像間でローパスフィルタ処理を施して道路の区画線を認識することにより、車線の区画線を安定的に認識することができる。
【０００６】
しかしながら、車両の走行状況によっては、ローパスフィルタ処理を施すことによる車線の区画線の認識精度の低下が問題となることもがある。
【０００７】
本発明はかかる背景に鑑みてなされたものであり、車両の走行状態に応じて、適切にローパスフィルタ処理を施して車線の区画線を認識することができる車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】
【０００８】
本発明は上記目的を達成するためになされたものであり、本発明の車線認識装置は、所定の制御周期毎に、車両に搭載されたカメラにより該車両の周囲を撮像して、撮像画像から周囲部との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出するエッジ点抽出部と、
前記制御周期毎に、所定の連続性を有する前記エッジ点に基づいて、車線を区画する区画線を認識する区画線認識部と、
前回の制御周期で前記区画線認識部により認識された区画線の特徴量に対する、今回の制御周期で前記区画線認識部により認識される区画線の特徴量の変化度合を抑制するローパスフィルタ処理を行う変化度合抑制部と、
前記区画線認識部により認識された区画線と前記車両との距離が第１所定距離以上であるときは、今回の制御周期において、前記変化度合抑制部による前記ローパスフィルタ処理を行って前記区画線認識部により区画線を認識させ、前記距離が前記第１所定距離よりも短いときには、今回の制御周期において、前記変化度合抑制部による前記ローパスフィルタ処理を禁止して前記区画線認識部により区画線を認識させるローパスフィルタ設定部と
を備えたことを特徴とする。
【０００９】
かかる本発明によれば、前記区画線認識部により認識された車線の区画線と、前記車両との距離が前記第１所定距離以上であって、前記車両が車線の端を走行していないときには、前記ローパスフィルタ設定部により、前記区画線認識部により認識される区画線の特徴量の変化が前記変化度合抑制部によって抑制される。そして、これにより、ノイズ等の影響を軽減して、区画線の特徴量を安定的に認識することができる。
【００１０】
それに対して、前記区画線認識部により認識された車線の区画線と、前記車両との距離が前記第１所定距離よりも短く、前記車両が車線の端を走行していて、車線からの逸脱に対する余裕がないときには、前記ローパスフィルタ設定部により、前記変化度合抑制部によるローパスフィルタ処理が禁止される。そのため、車線の区画線の特徴量の変化が速やかに認識され、認識結果に基づく前記車両の走行支援（車線からの逸脱を防止するための運転者に対する警報、車両の減速、操舵等）を応答性良く行うことができる。
【００１１】
また、前記区画線認識部は、車線の区画線の特徴量として、少なくとも区画線の曲率の変化量を含む複数の要素を算出し、
前記ローパスフィルタ設定部は、前記複数の要素のうちの前記区画線の曲率の変化量についてのみ、前記変化度合抑制部による前記ローパスフィルタ処理の実行を禁止することを特徴とする。
【００１２】
かかる本発明によれば、区画線の認識精度に与える影響が大きい曲率の変化量についてのみ、前記変化度合抑制部による前記ローパスフィルタ処理を実行することにより、他の要素については前記ローパスフィルタ処理により安定的に認識すると共に、道路形状の変化に速やかに応答して区画線を認識することができる。
【００１３】
また、前記区画線認識部は、車線を区画する左右の区画線を認識し、
前記ローパスフィルタ設定部は、前記左右の区画線間の中間位置と前記車両との距離が、第２所定距離以上となったときに、前記左右のいずれかの区画線と前記車両との距離が前記第１所定距離以下になったと判断することを特徴とする。
【００１４】
かかる本発明によれば、左右の区画線の中央位置と前記車両との距離が前記第２所定距離以上になったことを判断することによって、前記車両が道路の端を走行していることを判断することができる。
【００１５】
また、前記ローパスフィルタ設定部は、前記区画線認識部により認識された区画線と前記車両との距離が前記第１所定距離よりも短く、且つ、前記車両が該区画線との距離がさらに短くなる方向に進行しているときに、今回の制御周期において、前記変化度合抑制部による前記ローパスフィルタ処理を禁止して前記区画線認識部により区画線を認識させることを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、前記車両が道路の端に向かって走行しているときに、前記ローパスフィルタ処理を禁止して、前記車両と区画線との位置関係の変化を速やかに認識することができる。
【００１７】
また、前記区画線認識部により認識された前記区画線と前記車両との距離が前記第１処理距離よりも短い第３所定距離以下になったときに、所定の逸脱防止処理を行う車線逸脱防止部を備えたことを特徴とする。
【００１８】
この構成によれば、前記車両と区画線との距離が前記第１所定距離以下になったときに、前記変化度合抑制部によるローパスフィルタリング処理を禁止して、区画線の変化が速やかに認識される状態とし、前記車両が区画線にさらに接近して区画線との距離が前記第３所定距離以下になったときに、前記逸脱防止処理を応答性良く行うことができる。
【００１９】
次に、本発明の車両は、周囲を撮像するカメラと、
前記カメラにより該車両の周囲を撮像して、撮像画像から周囲部との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出するエッジ点抽出部と、
所定の連続性を有する前記エッジ点に基づいて、車線を区画する区画線の候補である区画線を認識する区画線認識部と、
前回の制御周期で前記区画線認識部により認識された区画線の特徴量に対する、今回の制御周期で前記区画線認識により認識される区画線の特徴量の変化度合を抑制するローパスフィルタ処理を行う変化度合抑制部と、
前記区画線認識部により認識された区画線と前記車両との距離が所定距離以上であるときは、今回の制御周期において、前記変化度合抑制部による前記ローパスフィルタ処理を行って前記区画線認識部により区画線を認識させ、前記距離が前記所定距離よりも短いときには、今回の制御周期において、前記変化度合抑制部による前記ローパスフィルタ処理を禁止して前記区画線認識部により区画線を認識させるローパスフィルタ設定部とを備えたことを特徴とする。
【００２０】
かかる本発明の車両によれば、上述した本発明の車線認識装置と同様の作用効果を得ることができる。
【００２１】
次に、本発明の車線認識方法は、所定の制御周期毎に、車両に搭載されたカメラにより該車両の周囲を撮像して、撮像画像から周囲部との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出するエッジ点抽出工程と、
所定の連続性を有する前記エッジ点に基づいて、車線を区画する区画線の候補である区画線を認識する区画線認識工程と、
前回の制御周期で前記区画線認識工程により認識された区画線の特徴量に対する、今回の制御周期で前記区画線認識工程により認識される区画線の特徴量の変化度合を抑制するローパスフィルタ処理を行う変化度合抑制工程と、
前回の制御周期で前記区画線認識工程により認識された区画線と前記車両との距離が所定距離以上であるときは、今回の制御周期において、前記変化度合抑制工程により前記ローパスフィルタ処理を行って前記区画線認識工程により区画線を認識させ、前記距離が前記所定距離よりも短いときには、今回の制御周期において、前記変化度合抑制工程による前記ローパスフィルタ処理を禁止して前記区画線認識工程により区画線を認識させるローパスフィルタ設定工程とを含むことを特徴とする。
【００２２】
かかる本発明の車線認識方法を車両に適用して実施することにより、上述した本発明の車線認識装置と同様の作用効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】車線認識装置の構成図。
【図２】道路の特徴量（曲率、曲率変化分、車両横位置、車線向き）の説明図。
【図３】道路の特徴量（車線幅、車線幅変化量）。
【図４】道路の特徴量の推定処理の説明図。
【図５】車線認識処理のフローチャート。
【図６】粒子ベクトルによる積分処理に説明図。
【図７】車両が道路の端を走行しているときの撮像画像の説明図。
【図８】車両が道路の端を走行しているときの実空間位置の説明図。
【図９】ローパスフィルタ設定の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明の対象物認識装置の実施形態について、図１〜図９を参照して説明する。
【００２５】
図１を参照して、車線認識装置１０は、カメラ２（カラーカメラ）、スピーカ５、表示器６、操舵機構７、及び制動機構８を備えた車両１（本発明の車両に相当する）に搭載されている。
【００２６】
車線認識装置１０は、図示しないＣＰＵ、メモリ、各種インターフェース回路等により構成された電子回路ユニットであり、メモリに保持された車線認識用のプログラムをＣＰＵで実行することにより、撮像画像取得部１１、エッジ画像生成部１２（本発明のエッジ点抽出部の機能を含む）、区画線認識部１３、変化度合抑制部１４、ローパスフィルタ設定部１５、及び車線逸脱防止部１６として機能する。また、車線認識装置１０により、本発明の車線認識方法が実施される。
【００２７】
車線認識装置１０は、図２，図３に示したように、車両（自車両）１が走行中の道路の車線の形状を、曲率（ＲＣｖ）、曲率変化率（ＲＣｖｄ）、車両横位置（Ｃｄ）、車線傾き（Ｒｄｒ）、車線幅（Ｒｗ）、車線幅変化量（ΔＲｗ）を成分とする特徴量ベクトルＶＲ（＝（ＲＣｖ，ＲＣｖｄ，Ｃｄ，Ｒｄｒ，Ｒｗ，ΔＲｗ））で定義する。
【００２８】
図２を参照して、車線認識装置１０は、後述する区画線認識部１３による処理により、車線の左区画線ＸＬ（車線の左側を区画する位置を示す線）と右区画線ＸＲ（車線の右側を区画する位置を示す線）を認識する。曲率（ＲＣｖ）は左右一対の区画線ＸＬ，ＸＲにより特定される車線の曲率であり、曲率変化率（ＲＣｖ）は、曲率の空間微分値である。
【００２９】
また、車両横位置（Ｃｄ）は車線の中央位置Ｘｃと車両１の間隔、車線傾き（Ｒｄｒ）は車両１の進行方向（Ｃｄｒ）に対する車線の傾き、車線幅（Ｒｗ）は左区画線ＸＬと右区画線ＸＲ間の距離である。
【００３０】
また、図３を参照して、車線幅変化量ΔＲｗは、車両１の近傍Ｌ１（例えば車両１からの距離が０ｍの地点）での車線の幅Ｒｗ１と、車両１の遠方Ｌ２（例えば車両１からの距離が３０ｍの地点）での車線の幅Ｒｗ２との差である。
【００３１】
車両１が走行している車線の左区画線ＸＬと右区画線ＸＲが平行な直線路であるときは、車線幅変化量ΔＲｗがほぼゼロとなる。それに対して、車両１が走行している車線の左区画線ＸＬと右区画線ＸＲが平行でないときには、平行度が小さくなるに従って車線幅変化量ΔＲｗが大きくなる。
【００３２】
道路形状は、特徴量ベクトルを用いて以下の式（１）の３次式により表現される。
【００３３】
【数１】
2015210622.tif 000003
【００３４】
但し、Ｙ：車両１を原点とした実空間座標の垂直座標（車両１の進行方向）、Ｘ：車両１を原点とした実空間座標の水平座標、ＲＣｖｄ：曲率変化率、ＲＣｖ：曲率、Ｒｄｒ：車線傾き。
【００３５】
Ｙ（Ｘ）を車線幅（Ｒｗ）の半分だけ車線幅方向の左にずらし、車両横位置（Ｃｄ）分だけ車線幅方向の左にずらすことによって、左区画線を表現することができる。また、Ｙ（Ｘ）を車線幅（Ｒｗ）の半分だけ車線幅方向の右にずらし、車両横位置（Ｃｄ）分だけ車線幅方向の左にずらすことによって、右区画線を表現することができる。
【００３６】
以下、図４に示したフローチャートに従って、車線認識装置１０によって車両１が走行中の道路の車線の形状を認識する処理について説明する。車線認識装置１０は、所定の制御周期毎に図４のフローチャートを実行して、車線の形状を認識する。
【００３７】
図４のＳＴＥＰ１は撮像画像取得部１１による処理である。撮像画像取得部１１は、カメラ２から出力される車両１の周囲（前方）の映像信号を入力して、この映像信号のカラー成分（Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値）をデモザイキングし、各画素のデータとしてＲ値，Ｇ値，Ｂ値を有するカラーの撮像画像２１を取得する。そして、この車両１の前方の撮像画像２１のデータを画像メモリ２０に保持する。
【００３８】
続くＳＴＥＰ２はエッジ画像生成部１２による処理である。エッジ画像生成部１２は、撮像画像２１の各画素のカラー成分を輝度に変換する処理を行って、グレースケール画像（多値画像）を生成する。そして、エッジ画像生成部１２は、グレースケール画像からエッジ点（周囲部の画素（画像部分）との輝度差（輝度の変化量）が所定値（所定レベル）以上である画素。輝度が暗から明に変化する正のエッジ点、及び輝度が明から暗に変化する負のエッジ点を含む）を抽出して、エッジ画像２２（図１参照）を生成する。
【００３９】
なお、カメラ２がモノクロカメラであるときには、各画素の輝度からグレースケールの撮像画像が得られるで、上述したカラーの撮像画像からグレースケール画像を生成する処理は不要である。また、ＳＴＥＰ３でのエッジ点の抽出処理は、本発明の車線認識方法におけるエッジ点抽出工程に相当する。
【００４０】
続くＳＴＥＰ３〜ＳＴＥＰ４は、区画線認識部１３による処理である。区画線認識部１３は、例えば図５に示したように、今回の制御周期で生成されたエッジ画像２２から、車線の左側を区画する左レーンマークから抽出されたと想定されるエッジ点列ＰＬ１（＝ＰＬ１１，ＰＬ１２，…，ＰＬ１８）を選定する。また、区画線認識部１３は、車線の右側を区画する右レーンマークから抽出されたと想定される連続性をもったエッジ点列ＰＲ１（＝ＰＲ１１，ＰＲ１２，…，ＰＲ１７）を選定する。
【００４１】
なお、レーンマークには、白線、黄線等の線状のレーンマークとボッツドッツ等の点状のレーンマークが含まれる。
【００４２】
そして、区画線認識部１３は、左側のエッジ点列ＰＬ１を２次式又は３次式で最少二乗近似して、左区画線ＥＬ１を認識する。また、区画線認識部１３は、左区画線ＥＬ１との距離が所定距離以上であるエッジ点ＮＬ１１，ＮＬ１２，ＮＬ１３を外れ点（ノイズ）として除去する。
【００４３】
同様に、区画線認識部１３は、右側のエッジ点列ＰＲ１（ＰＲ１１，ＰＲ１２，…，ＰＲ１７）を２次式又は３次式で最少二乗近似して、右区画線ＥＲ１を認識する。また、区画線認識部１３は、右区画線ＥＲ１との距離が所定距離以上であるエッジ点ＮＲ１１，ＮＥ１２，ＮＲ１３を外れ点（ノイズ）として除去する。
【００４４】
なお、ＳＴＥＰ３で、左右の区画線を認識する処理は、本発明の車線認識方法における区画線認識工程に相当する。
【００４５】
続くＳＴＥＰ４で、区画線認識部１３は、左区画線ＥＬ１と右区画線ＥＲ１に基づいて、今回の制御周期における道路形状の特徴量ベクトルＶＲ１を求める。そして、区画線認識部１３は、特徴量ベクトルＶＲ１のデータを次回の制御周期でのエッジ点列によるフィルタ処理（粒子フィルタ処理）に使用する特徴量ベクトルＶＲ２のデータとしてメモリに保持する。
【００４６】
また、区画線認識部１３、エッジ点列ＰＲ１，ＰＬ１のデータ（位置データ）を、次回の制御周期での粒子フィルタ処理に使用するエッジ点列ＰＬ２（左区画線側）、ＰＲ２（右区画線側）のデータとして、特徴量ベクトルＶＲ２と関連付けてメモリに記憶する。
【００４７】
次回以降の制御周期において、区画線認識部１３は、図６に示した粒子フィルタ処理を行って道路形状の特徴量ベクトルＶＲ１を算出する。
【００４８】
図６を参照して、区画線認識部１３は、ＳＴＥＰ１１１で、前回の制御周期で保持されたエッジ点列ＰＬ２，ＰＲ２を、前回の制御周期で保持された特徴量ベクトルＶＲ２で表現される道路形状と車両１の車速等に基づいて遷移（移動）させたエッジ点列ＰＬ３，ＰＲ３を算出する。
【００４９】
続くＳＴＥＰ１１２で、区画線認識部１３は、エッジ点列ＰＬ３，ＰＲ３から、今回の制御周期でのエッジ点列の観測値（今回観測値）ＰＬ１，ＰＲ１から認識した左区画線ＥＬ１及び右区画線ＥＲ１との距離が所定距離以上であるエッジ点を除外する補正を行う。そして、ＳＴＥＰ１１３で、区画線認識部１３は、ＳＴＥＰ１１２で補正を行ったエッジ点列を、今回の制御周期におけるエッジ点列の予測値（今回予測値）ＰＬ４，ＰＲ４とする。
【００５０】
区画線認識部１３は、ＳＴＥＰ１０１で、このようにして算出した今回の制御周期におけるエッジ点列の予測値ＰＬ４，ＰＲ４と、エッジ点列の観測値ＰＬ１，ＰＲ１との間の一致度を示す尤度を算出する。具体的には、区画線認識部１３は今回観測値ＰＬ１，ＰＲ１のエッジ点列から認識した上記式（１）で表現される３次式と、今回観測値ＰＬ１，ＰＲ１のエッジ点列及び今回予測値ＰＬ４，ＰＲ４のエッジ点列の各エッジ点との距離の逆数を尤度として算出する。
【００５１】
そして、区画線認識部１３は、ＳＴＥＰ１１０で、尤度が高い方から所定個数分のエッジ点を選択して、次回の制御周期で用いるエッジ点列ＰＬ２，ＰＲ２としてメモリに保持する。また、区画線認識部１３は、ＳＴＥＰ１０２で、今回観測値ＰＬ１，ＰＲ１のエッジ点列及び今回予測値ＰＬ４，ＰＲ４について尤度による重みづけを行い、ＳＴＥＰ１０３で後述するローパスフィルタ処理を行って、ＳＴＥＰ１０３で今回の制御周期における道路形状の推定値として特徴量ベクトルＶＲ１を算出する。
【００５２】
次に、図４のＳＴＥＰ５〜ＳＴＥＰ６及びＳＴＥＰ２０は、変化度合抑制部１４とローパスフィルタ設定部１５による処理である。ローパスフィルタ設定部１５は、ＳＴＥＰ５で、今回の制御周期で区画線認識部１３により認識された道路形状の特徴量ベクトルＶＲ１から、車線幅（Ｒｗ）と車両横位置（Ｃｄ）について、車両横位置（Ｃｄ）が車線幅（Ｒｗ）の１／２付近（Ｒｗ／２−α）よりも大きいか否かを判断する。
【００５３】
なお、この判断は、本発明の車両と区画線との距離が第１所定距離以下であるか否かの判断、及び左右の区画線間の中間位置と前記車両との距離が、第２所定距離以上となったときの判断に相当する。
【００５４】
ここで、図７は、車両１が左側のレーンマーク７１ａ，７２ａ，７３ａ，７４ａ（破線レーンマーク）と右側のレーンマーク５１ａ（連続線レーンマーク）により区画された車線を走行していて、車両１が右側のレーンマーク５１ａに接近している場合のカメラ２による撮像画像Ｉｍ１を示している。
【００５５】
また、図８は、図７の撮像画像Ｉｍ１から抽出される各レーンマークの画像部分に対して、カメラ座標から実空間座標への逆射影変換を行って、各レーンマークの車両１に対する実空間位置を求めたものである。撮像画像Ｉｍ１における右側のレーンマークの画像部分５１ａは、図８のレーンマーク５１ｂに変換され、撮像画像Ｉｍ１における左側のレーンマーク７１ａ〜７４ａは、図８のレーンマーク７１ｂ〜７４ｂに変換される。そして、車両１は右側のレーンマーク５１ｂに向かう方向（Ｚ方向）に進行している。
【００５６】
車線逸脱防止部１６は、車両１が車線の右区画線ＸＲ及び左区画線ＸＬから逸脱しないように、後述する逸脱防止処理を行うが、図８に示したように車両１が右区画線ＸＲに接近したとき（左区画線ＸＬに接近した場合も同様）には、道路形状の変化を速やかに認識して車両１と右区画線ＸＲとの間隔を検出し、逸脱防止処理の要否を判断する必要がある。
【００５７】
そこで、ＳＴＥＰ５で、車両横位置（Ｃｄ）が車線幅（Ｒｗ）の１／２付近（Ｒｗ／２−α）よりも大きいとき（車両１が車線の端を走行しているとき）は、ＳＴＥＰ２０に分岐する。ＳＴＥＰ２０で、ローパスフィルタ設定部１５は、変化度合抑制部１４によるローパスフィルタ処理を禁止して、区画線認識部１３により車線形状の特徴量ベクトルＶＲ１を算出する。
【００５８】
一方、車両横位置（Ｃｄ）が車線幅（Ｒｗ）の１／２付近（Ｒｗ／２−α）以下であるとき（車両１が車線の端を走行していないとき）にはＳＴＥＰ６に進む。ＳＴＥＰ６で、ローパスフィルタ設定部１５は、変化度合抑制部１４によるローパスフィルタ処理を行って、前回の制御周期で算出された特徴量ベクトルＶＲ２からの変化量を抑制して、今回の制御周期の特徴量ベクトルＶＲ１を算出する。
【００５９】
本実施形態では、図９に示したように、ローパスフィルタ設定部１５は、特徴量ベクトルＶＲの成分である、曲率（ＲＣｖ）、曲率変化率（ＲＣｖｄ）、車両横位置（Ｃｄ）、車線傾き（Ｒｄｒ）、車線幅（Ｒｗ）、車線幅変化量（ΔＲｗ）のうち、道路形状の変化に対する影響が大きい曲率変化率（ＲＣｖｄ）についてのみ、ローパスフィルタ処理の適用を禁止している。
【００６０】
すなわち、ローパスフィルタ設定部１５は、図９のＳＴＥＰ２００で車両１が車線の端を走行中ではない（車線の中央付近を走行している）と判断したときは、ＳＴＥＰ２０１で、道路形状の特徴量ベクトルＶＲの全ての成分について、ローパスフィルタＬＰＦ１〜ＬＰＦ６をそれぞれ適用して、今回の制御周期における特徴量べクトルＶＲ１を算出する。そして、ＳＴＥＰ２０３で、区画線認識部１３は、このようにローパスフィルタ処理を行って算出した特徴量ベクトルから、車線の区画線を認識する。
【００６１】
この場合、各ローパスフィルタＬＰＦ１，ＬＰＦ２，…，ＬＰＦ６の強度を変えることによって、例えば、車線傾きは大きく変化するが、曲率はゆっくりと変化する、というような出力特性を実現することができる。
【００６２】
一方、ＳＴＥＰ２００で車両１が車線の端を走行中であると判断したときには、ローパスフィルタ設定部１５は、ＳＴＥＰ２０２で、道路形状の特徴量ベクトルＶＲの成分のうち、曲率変化率（ＲＣｖｄ）に対してのみ、ローパスフィルタ処理（ＬＰＦ２）を適用しない。これにより、車両１が車線の端を走行中であるときには、安定性よりも応答性を優先させて、道路形状の変化を速やかに認識することができる。
【００６３】
なお、ＳＴＥＰ５〜ＳＴＥＰ６，ＳＴＥＰ２０により、車両１と区画線との距離に応じて、ローパスフィルタ処理を適用するか否かを設定する所定は、本発明の車線認識方法におけるローパスフィルタ設定工程に相当する。また、変化度合抑制部１４により、特徴量ベクトルの変化を抑制する処理は、本発明の車線認識方法における変化度合抑制工程に相当する。
【００６４】
区画線認識部１３は、図４のＳＴＥＰ７で、ＳＴＥＰ６又はＳＴＥＰ２０で算出された特徴量ベクトルＶＲ１の情報をメモリに保持する。また、ＳＴＥＰ８で、区画線認識部１３は、区画線情報として特徴量ベクトルＶＲ１の情報を車線逸脱防止部１６に出力する。車線逸脱防止部１６は、特徴量べクトルＶＲ１から特定される車線の左右の区画線の位置に基づいて、車両１が車線の端を走行しているときに、車線の変化を速やかに認識して、車線からの逸脱防止処理を行うことができる。
【００６５】
車線逸脱防止部１６は、車線逸脱防止処理として、車両１と左又は右の区画線との距離が第２所定距離以下になったときに、スピーカ５からの警報音の出力、表示器６への警報表示、制動機構８の作動による車両１の減速、操舵機構７の作動による車線中央への復帰、等の処理を行う。
【００６６】
［変形形態］
本実施形態では、図９に示したように、特徴量ベクトルの成分のうち、曲率変化率（ＲＣｖｄ）についてのみ、ローパスフィルタ処理の適用を禁止するようにしたが、他の成分について、あるいは複数の成分についてローパスフィルタ処理の適用を禁止するようにしてもよい。
【００６７】
本実施形態では、図４のＳＴＥＰ５で、ローパスフィルタ処理を禁止するための条件として、車両横位置（Ｃｄ）が車線幅（Ｒｗ）の１／２付近（Ｒｗ／２−α）よりも大きいか否かを判断したが、ＳＴＥＰ５の条件に加えて、車両１が区画線に近づいていることを要件として、ローパスフィルタ処理の適用を禁止するようにしてもよい。車両１が区画線に近づいていることは、例えば、ウィンカースイッチの操作により車両の向きを判断して認識することができる。
【符号の説明】
【００６８】
１…車両（自車両）、２…カメラ、７…操舵装置、１０…車線認識装置、１１…撮像画像取得部、１２…エッジ画像生成部、１３…区画線認識部、１４…変化度合抑制部、１５…ローパスフィルタ設定部、２０…画像メモリ、２１…撮像画像、２２…エッジ画像。
【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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