(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車に搭載される車線監視システムであって、
前記自動車後方を撮影する車載カメラと、
各時点において、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線上の異なる複数の位置である複数の着目位置の各々について、当該着目位置における車線境界線の方向である着目方向の、自動車側方の車線境界線上の位置である側方位置における車線境界線の方向である基準方向に対する方向差を、当該着目位置までの前記側方位置からの前記基準方向の距離である奥行距離と共に検出する方向差検出手段と、
過去直近の複数の時点において前記方向差検出手段が検出した前記各方向差と前記奥行距離との関係を、方向差と距離とを次元とする２次元座標系上で近似する直線を算出し、算出した直線の傾きが所定値よりも大きい場合に、走行中の車線がカーブしている車線であると判定するカーブ判定手段とを有することを特徴とする車線監視システム。
【請求項２】
請求項１記載の車線監視システムであって、
前記カーブ判定手段が、走行中の車線がカーブしている車線であると判定した場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する曲線を車線境界線形状として認識する車線認識手段を有し、
前記カーブ判定手段は、過去直近に前記車線認識手段が認識した車線境界線形状に従って、前記基準方向を算定することを特徴とする車線監視システム。
【請求項３】
請求項２記載の車線監視システムであって、
前記車線認識手段は、前記カーブ判定手段が、走行中の車線がカーブしている車線であると判定した場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する曲線y=ax2+bx+cを車線境界線形状として認識することを特徴とする車線監視システム。
【請求項４】
請求項１記載の車線監視システムであって、
前記カーブ判定手段が、走行中の車線がカーブしている車線であると判定した場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する曲線を車線境界線形状として認識する車線認識手段と、
過去直近に前記車線認識手段が認識した車線境界線形状に従って、前記自動車と車線境界線との間の距離である接近距離を算定する接近距離算出手段とを有し、
前記カーブ判定手段は、前記接近距離算出手段が算出した前記接近距離の変化より求まる前記自動車の車線境界線方向への移動速度と、前記自動車の走行速度の比に基づいて、前記基準方向を算定することを特徴とする車線監視システム。
【請求項５】
請求項１、２、３または４記載の車線監視システムであって、
前記方向差検出手段は、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像より、自動車後方の車線境界線上の複数の参照点の、前記自動車に対して定められた点を原点とし前記自動車前後方向と前記自動車左右方向とを次元とする２次元座標系上の座標を求め、前記基準方向に対する前記自動車の前後方向の角度分、前記各参照点の座標を回転して得られる各回転後参照点の座標に基づいて、前記自動車前後方向に隣接する各二つの前記回転後参照点のいずれかまたは当該二つの回転後参照点の間の位置の各々を前記着目位置として、当該着目位置の前記自動車後方方向の座標を当該着目位置について検出する奥行距離として算定すると共に、当該二つの回転後参照点を結ぶ直線の傾きを、当該着目位置について検出する前記方向差として算定することを特徴とする車線監視システム。
【請求項６】
請求項１、２、３、４または５記載の車線監視システムであって、
前記カーブ判定手段は、過去直近の複数の時点において前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に対して、前記方向差検出手段が検出した各方向差と前記奥行距離との関係が、前記奥行距離の増減に関わらず前記方向差が所定レベル以上大きく増減しないものであった場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定することを特徴とする車線監視システム。
【請求項７】
請求項２、３または４記載の車線監視システムであって、
前記カーブ判定手段は、過去直近の複数の時点において前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に対して、前記方向差検出手段が検出した各方向差と前記奥行距離との関係が、前記奥行距離の増減に関わらず前記方向差が所定レベル以上大きく増減しないものであった場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定し、
前記車線認識手段は、前記カーブ判定手段が、走行中の車線が直進している車線であると判定した場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する直線を前記車線境界線形状として認識することを特徴とする車線監視システム。
【請求項８】
請求項６または７記載の車線監視システムであって、
前記カーブ判定手段は、過去直近の複数の時点において前記方向差検出手段が検出した各方向差と前記奥行距離との関係を、方向差と距離とを次元とする２次元座標系上で近似する直線の傾きが所定値よりも小さい場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定することを特徴とする車線監視システム。
【請求項９】
請求項２、３、４または７記載の車線監視システムであって、
前記車線認識手段が認識した車線境界線形状に基づいて、前記自動車の走行中車線からの逸脱を予測する逸脱予測手段を有することを特徴とする車線監視システム。
【請求項１０】
自動車に搭載される車線監視システムにおいて、前記自動車後方を撮影する車載カメラが撮影した自動車後方の画像に基づいて、走行中の車線がカーブしている車線であることを検出する車線監視方法であって、
前記車線監視システムが、各時点において、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線上の異なる複数の位置である複数の着目位置の各々について、当該着目位置における車線境界線の方向である着目方向の、自動車側方の車線境界線上の位置である側方位置における車線境界線の方向である基準方向に対する方向差を、当該着目位置までの前記側方位置からの前記基準方向の距離である奥行距離と共に検出する方向差検出ステップと、
前記車線監視システムが、過去直近の複数の時点において前記方向差検出ステップで検出した前記各方向差と前記奥行距離との関係を、方向差と距離とを次元とする２次元座標系上で近似する直線を算出し、算出した直線の傾きが所定値よりも大きい場合に、走行中の車線がカーブしている車線であると判定するカーブ判定ステップとを有することを特徴とする車線監視方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の車線監視方法であって、
前記車線監視システムが、前記カーブ判定ステップで、走行中の車線がカーブしている車線であると判定された場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する曲線を車線境界線形状として認識する車線認識ステップを有し、
前記カーブ判定ステップにおいて、過去直近に前記車線認識ステップで認識した車線境界線形状に従って、前記基準方向を算定することを特徴とする車線監視方法。
【請求項１２】
請求項１０記載の車線監視方法であって、
前記車線監視システムが、前記カーブ判定ステップで、走行中の車線がカーブしている車線であると判定された場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する曲線を車線境界線形状として認識する車線認識ステップと、
前記車線監視システムが、過去直近に前記車線認識ステップで認識した車線境界線形状に従って、前記自動車と車線境界線との間の距離である接近距離を算定する接近距離算出ステップとを有し、
前記カーブ判定ステップにおいて、前記接近距離算出ステップで算出した前記接近距離の変化より求まる前記自動車の車線境界線方向への移動速度と、前記自動車の走行速度の比に基づいて、前記基準方向を算定することを特徴とする車線監視方法。
【請求項１３】
請求項１１または１２記載の車線監視方法であって、
前記カーブ判定ステップにおいて、過去直近の複数の時点において前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に対して、前記方向差検出ステップで検出した各方向差と前記奥行距離との関係が、前記奥行距離の増減に関わらず前記方向差が所定レベル以上大きく増減しないものであった場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定し、
前記車線認識ステップにおいて、前記カーブ判定ステップで、走行中の車線が直進している車線であると判定された場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する直線を前記車線境界線形状として認識することを特徴とする車線監視方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の車線監視方法であって、
前記カーブ判定ステップにおいて、過去直近の複数の時点において前記方向差検出ステップで検出した各方向差と前記奥行距離との関係を、方向差と距離とを次元とする２次元座標系上で近似する直線の傾きが所定値よりも小さい場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定することを特徴とする車線監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車載カメラで撮影した自動車後方の画像に基づいて車線を認識する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
車載カメラで撮影した自動車後方の画像に基づいて車線を認識する技術としては、車載カメラで撮影した自動車後方の画像に基づいて、自動車が走行中の車線が直進している車線とカーブしている車線とのうちののいずれであるかを認識すると共に、走行中の車線が直進している車線であると認識した場合には、車載カメラで撮影した自動車後方の画像に含まれる車線境界線（白線）を近似した直線として自動車前方の車線境界線を認識し、走行中の車線がカーブしている車線であると認識した場合には、車載カメラで撮影した自動車後方の画像に含まれる車線境界線を近似した円として自動車前方の車線境界線を認識する技術が知られている（特許文献１）。
【０００３】
ここで、この技術では、車載カメラで撮影した現在の画像と過去直近に撮影した画像との間の、画像中の白線の自動車左右方向の位置ずれ量を横方向移動速度として算出し、横方向移動速度がほぼ０の場合に、走行中の車線が直進している車線と判定し、他の場合に走行中の車線がカーブしている車線と判定している。しかし、このような判定法は、走行中の車線がカーブしている車線であっても、カーブの曲率が一様であって自動車が車線に沿って走行している場合には、横方向移動速度は生じず、また、走行中の車線が直進している車線であっても、自動車が車線に沿って走行していない場合には、横方向速度が発生するために有効に働くことはない。
【０００４】
また、走行中の車線が直進している車線とカーブしている車線とのうちののいずれであるかを認識する技術に関連する技術としては、各時点において車載カメラで撮影した画像中の白線上の点の座標を、自動車の車速やヨーレートから求まる撮影時から現在までの自動車の位置や向きの変化に基づいて、現時点における自動車位置を原点とする実空間上の座標に変換し、変換した座標を曲線に近似することにより、走行中の車線の曲率を算出する技術が知られている（たとえば、特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７-２００１９１号公報
【特許文献２】特開２００７-２６４７１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
各時点において車載カメラで撮影した画像中の白線上の点の座標を現時点における自動車位置を原点とする実空間上の座標に変換し、変換した座標を曲線に近似することにより、走行中の車線の曲率を算出する技術によれば、当該曲率より、走行中の車線が直進している車線とカーブしている車線とのうちののいずれであるかを認識することができるが、自動車の車速やヨーレートを検出して、自動車の車速やヨーレートから自動車の位置や向きの変化を精度良く算出する、比較的複雑な特段の構成が必要となる。
【０００７】
そこで、本発明は、走行中の車線がカーブしている車線であるか否かを、簡易な構成において判定可能とすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題達成のために、本発明は、自動車に搭載される車線監視システムに、前記自動車後方を撮影する車載カメラと、各時点において、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線上の異なる複数の位置である複数の着目位置の各々について、当該着目位置における車線境界線の方向である着目方向の、自動車側方の車線境界線上の位置である側方位置における車線境界線の方向である基準方向に対する方向差を、当該着目位置までの前記側方位置からの前記基準方向の距離である奥行距離と共に検出する方向差検出手段と、過去直近の複数の時点において前記方向差検出手段が検出した前記各方向差と前記各奥行距離とより求まる、前記方向差と奥行距離と前記の関係が、前記奥行距離の増加に追従して前記方向差が、所定レベルより大きく漸増するものであった場合に、走行中の車線がカーブしている車線であると判定するカーブ判定手段とを備えたものである。
【０００９】
このような車載システムによれば、各時点において車載カメラで撮影した画像から算出した検出値を、自動車の車速やヨーレートから求まる撮影時から現在までの自動車の位置や向きの変化に基づいて、現時点における自動車位置を原点とする実空間上の座標に変換する処理を含まないので、自動車の位置や向きの変化を算出する比較的複雑な構成を必要とすることなく、走行中の車線がカーブしている車線であることを検出することができる。
【００１０】
ここで、このような車線監視システムに、前記カーブ判定手段が、走行中の車線がカーブしている車線であると判定した場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する曲線を車線境界線形状として認識する車線認識手段を設け、前記カーブ判定手段において、過去直近に前記車線認識手段が認識した車線境界線形状に従って、前記基準方向を算定するようにしてもよい。
【００１１】
また、この場合には、前記車線認識手段において、前記カーブ判定手段が、走行中の車線がカーブしている車線であると判定した場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する曲線y=ax2+b+cを車線境界線形状として認識するようにしてもよい。
【００１２】
または、このような車線監視システムに、前記カーブ判定手段が、走行中の車線がカーブしている車線であると判定した場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する曲線を車線境界線形状として認識する車線認識手段と、過去直近に前記車線認識手段が認識した車線境界線形状に従って、前記自動車と車線境界線との間の距離である接近距離を算定する接近距離算出手段とをさらに設け、前記カーブ判定手段において、前記接近距離算出手段が算出した前記接近距離の変化より求まる前記自動車の車線境界線方向への移動速度と、前記自動車の走行速度の比に基づいて、前記基準方向を算定するようにしてもよい。
【００１３】
また、以上のような車線監視システムは、前記カーブ判定手段において、過去直近の複数の時点において前記方向差検出手段が検出した各方向差と前記奥行距離との関係を、方向差と距離とを次元とする２次元座標系上で近似する直線を算出し、算出した直線の傾きが所定値よりも大きい場合に、走行中の車線がカーブしている車線であると判定するように構成することもできる。
【００１４】
また、以上のような車線監視システムは、より具体的には、前記方向差検出手段において、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像より、自動車後方の車線境界線上の複数の参照点の、前記自動車に対して定められた点を原点とし前記自動車前後方向と前記自動車左右方向とを次元とする２次元座標系上の座標を求め、前記基準方向に対する前記自動車の前後方向の角度分、前記各参照点の座標を回転して得られる各回転後参照点の座標に基づいて、前記自動車前後方向に隣接する各二つの前記回転後参照点のいずれかまたは当該二つの回転後参照点の間の位置の各々を前記着目位置として、当該着目位置の前記自動車後方方向の座標を当該着目位置について検出する奥行距離として算定すると共に、当該二つの回転後参照点を結ぶ直線の傾きを、当該着目位置について検出する前記方向差として算定するように構成することもできる。
【００１５】
また、以上のような車線監視システムは、前記カーブ判定手段において、過去直近の複数の時点において前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に対して、前記方向差検出手段が検出した各方向差と前記奥行距離との関係が、前記奥行距離の増減に関わらず前記方向差が所定レベル以上大きく増減しないものであった場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定するように構成してもよい。また、この場合には、前記車線認識手段において、前記カーブ判定手段が、走行中の車線が直進している車線であると判定した場合に、前記車載カメラが撮影した自動車後方の画像に写り込んだ自動車後方の車線境界線を近似する直線を前記車線境界線形状として認識するように、車線監視システムを構成してもよい。
【００１６】
また、以上のような車線監視システムは、前記カーブ判定手段において、過去直近の複数の時点において前記方向差検出手段が検出した各方向差と前記奥行距離との関係を、方向差と距離とを次元とする２次元座標系上で近似する直線の傾きが所定値よりも小さい場合に、走行中の車線が直進している車線であると判定するように構成してもよい。
【００１７】
また、以上のような車線監視システムには、前記車線認識手段が認識した車線境界線形状に基づいて、前記自動車の走行中車線からの逸脱を予測する逸脱予測手段を設けるようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１８】
以上のように、本発明によれば、走行中の車線がカーブしている車線であるか否かを、より簡易な構成において判定可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態に係る車載システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る車線監視処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係る車線監視処理の処理例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る車線監視処理の処理例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る車線監視処理の処理例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係るカーブ判定処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態に係るカーブ判定処理の処理例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係るカーブ判定処理の処理例を示す図である。
【図９】本発明の実施形態に係るカーブ判定処理の処理例を示す図である。
【図１０】本発明の実施形態に係るカーブ判定処理の処理例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態について説明する。
図１ａに、本実施形態に係る車載システムの構成を示す。
車載システムは自動車に搭載されるシステムであり、図１ｂに示すように自動車後部に配置され自動車後方を撮影する後方カメラ１と、後方カメラ１が撮影した画像フレームを格納するフレームメモリ２、車線監視装置３、車線監視装置３が作業に用いるワークメモリ４、スピーカ５、表示装置６などを備えている。
【００２１】
なお、図示は省略したが、後方カメラ１の撮影した映像は、後進して行う駐車の支援などにも用いられる。
次に、このような構成において車線監視装置３が行う車線監視処理について説明する。
図２に、この車線監視処理の手順を示す。
図示するように、この処理では、まず、後方カメラ１が後方を撮影した最新の画像フレームをフレームメモリ２から取得し（ステップ２０２）、画像フレームに写り込んでいる後方の白線上の特徴点qiの座標を算出する（ステップ２０４）。
ここで、このステップ２０４で行う画像フレームに写り込んでいる後方の白線上の特徴点qiの座標の算出は以下のように行う。
すなわち、図３ａ、図４ａに示すように、自動車の左右前後方向の中心Gを原点とし、自動車の右方向を正のY方向とし、自動車の後方向を正のX方向とするXY座標系を設定する。なお、図３は走行中の車線が直進する車線である場合の処理例を、図４は走行中の車線がカーブする車線である場合の処理例を示す図である。
【００２２】
そして、後方カメラ１で撮影された図３ｂ、図４ｂに示すような画像フレームに対して、ノイズ除去などの前処理を施した上で、輝度勾配などに基づいて画像フレームに写り込んでいる白線の領域３０１を抽出する。
そして、抽出した白線の領域３０１を、図３ｃ、図４ｃに示すようにXY座標系に射影変換する。そして、X方向について所定間隔毎に、XY座標系に射影変換した白線の領域３０２のY方向の中点に特徴点qiを設定し、各特徴点qiのXY座標系上の座標（xi,yi）を、後方の白線上の特徴点qiの座標として算出する。
【００２３】
さて、図２に戻り、以上のようにして特徴点の座標を算出したならば、カーブ判定処理を行って、走行中の車線がカーブしているかどうかを調べる（ステップ２０６）。
このカーブ判定処理の詳細については後述する。
そして、走行中の車線がカーブしていない車線であると判定された場合には（ステップ２０８）、各特徴点qiの座標に基づいて、図３ｄに示すように、後方の白線を直線y=ax+bに近似し、近似した直線y=ax+bを現在の白線近似線H（0）とする（ステップ２１０）。
【００２４】
この直線y=ax+bへの近似は、各特徴点の座標を直線上の座標を表すものと仮定した場合に、最も尤もらしい直線を求めることにより行う。
より具体的には、この近似は、たとえば、最小自乗法によって、各特徴点qiについて求めた、yi-（axi+b)の自乗の合計をEとして、Eを最小とするa、ｂを算出することにより求める。
一方、走行中の車線がカーブしている車線であると判定された場合には（ステップ２０８）、各特徴点qiの座標より、図４ｄに示すように、後方の白線を曲線y=ax2+bx+cに近似し、近似した曲線y=ax2+bx+cを現在の白線近似線H（0）とする（ステップ２１２）。
【００２５】
この曲線y=ax2+bx+cへの近似は、各特徴点qiの座標を直線上の座標を表すものと仮定した場合に、最も尤もらしい曲線を求めることにより行う。
より具体的には、この近似は、たとえば、たとえば、最小自乗法によって、各特徴点qiについて求めた、yi-（axi2+bxi+c)の自乗の合計をEとして、Eを最小とするa、ｂ、ｃを算出することにより求める。
【００２６】
そして、白線と自動車前方白線側(通常、右側）端Tとの距離Dを求める（ステップ２１４）。
すなわち、図５に示すように、自動車中心Gから自動車前端までのX方向の距離（自動車の全長の半分）をL、自動車中心Gから自動車白線側端（右端）までのY方向の距離（自動車の全幅の半分）をWとすれば、端T最寄りの白線上の点Ｋの座標は
Ky=D+Wとして、（-L、Ky）となる。
【００２７】
そして、点Kが、白線近似線H（0）上の点であることより、
白線近似線H（0）式のxに-Lを代入すれば、Kyが求まり、これより距離Dが求まる。
すなわち、白線近似線H（0）が直線y=ax+bである場合には、
Ky =a (-L)+ｂ が成り立ち、
D= a (-L)+ｂ -Wとして、距離Dが求まる。
また、白線近似線H（0）が曲線y=ax2+bx+cである場合には、
Ky=a(-L)2+b(-L)+cが成り立ち、
D=a(-L)2+b(-L)+c-Wとして、距離Dが求まる。
さて、図２に戻り、白線と自動車前方白線側端Tとの距離Dを求めたならば、求めた距離Dが、所定のしきい値Thより小さく、かつ、自動車が白線側に移動しているかどうかを調べ（ステップ２１６）、そうでなければステップ２０２からの処理に戻り、そうであれば自動車の走行中車線からの逸脱の発生を予測し、スピーカ５や表示装置６から、自動車の車線から逸脱を警告する出力をドライバに対して行った上で（ステップ２１８）、ステップ２０２からの処理に戻る。
【００２８】
なお、自動車が白線側に移動しているかどうかは、求めた自動車前方の白線と自動車前方白線側端Tとの距離Dが、前回距離Dを求めたときの距離Dの値より減少している場合に、自動車が白線側に移動していると判定することなどにより行うことができる。
以上、車線監視装置３が行う車線監視処理について説明した。
次に以上の車線監視処理のステップ２０６で行うカーブ判定処理について説明する。
図６に、このカーブ判定処理の手順を示す。
図示するように、この処理では、白線のX=0となる位置における当該白線の向き、すなわち自動車の重心Gの左右方向の位置における白線の方向の、自動車の後方すなわちX方向に対する角度をθとして、上述した車線監視処理のステップ２０４で求めた各特徴点qiをXY座標系の原点を中心に-θ回転した特徴点の座標を特徴点piの座標として求まる。（ステップ６０２）。
【００２９】
ここで、前回求めた白線近似線をH(-1)として、図７ａ１に示すように、H(-1)として直線ax+bが設定されている場合には、θはtan-1aとして求めることができ、この場合、ステップ６０２では、図７ａ１に示す各特徴点qiを、原点回りに-θ回転させて図７ａ２に示すように各特徴点piを得る。
【００３０】
また、前回求めた白線近似線をH(-1)として、図７ｂ１に示すように、H(-1)として曲線ax2+bx+cが設定されている場合には、θはtan-1bとして求めることができき、この場合、ステップ６０２では、図７ｂ１に示す各特徴点qiを、原点回りに-θ回転させて図７ｂ２に示すように各特徴点piを得る。
【００３１】
但し、このθは、図８に示すように、自動車の車速をVx、上述した車線監視処理のステップ２１４で過去所定期間内に求めた距離Dの時間微分dD/dtとして求まる白線方向への移動速度をVdとして、tan-1(Vd/-Vx)として求めることもできる。
ここで、このように各特徴点qiを回転させて得られた各特徴点piは、X方向、すなわち、自動車の後ろ方向が、自動車の重心Gの右方向の位置における白線の方向と一致していた場合に、後方カメラ１で撮影した画像より求まる各特徴点piに一致するものとなる。
【００３２】
さて、図６に戻り、このようにして、各特徴点piを算出したならば（ステップ６０２）、図９ａに示すように、隣接する特徴点piとpi+1とを結ぶ直線の傾きをΔi=（yi+1-yi)/（xi+1-xi)により、特徴点piとpi+1との中点のX座標をcxi=（xi+xi+1)/2により求める。但し、特徴点pjとpj+1との間の距離が所定距離以上大きいjについては、Δj、cxjは算出しないようにする。また、cxi=xiまたはxi=xi+1とするようにしてもよい。
【００３３】
そして、（cxi、Δi）を傾きデータQiとして、傾きデータQiをX-Δ座標系にプロットした図９ｂに示すグラフを、今回の傾きグラフS（0）として作成する（ステップ６０４）。
ここで、（cxi、Δi）のΔiは、自動車の後ろ方向X=cxiの位置における白線の方向の、X=0の位置における白線の方向に対する傾きを表すものとなる。
次に、今回の傾きグラフS（0）と過去直近の所定期間内に作成したｋ個の傾きグラフS(-1)からS（-k）とを合成し、現在の合成傾きグラフTS（0）を作成する（ステップ６０６）。
すなわち、ステップ６０６では、図１０ａに走行中の車線が直線の車線である場合について、図１０ｂに走行中の車線がカーブする車線である場合について示したように、今回の傾きグラフS（0）と過去直近の所定期間内に作成したｋ個の傾きグラフS(-1)からS（-k）の傾きデータQiを全てX-Δ座標系にプロットして現在の合成傾きグラフTS（0）を作成する。
【００３４】
そして、現在の合成傾きグラフTS（0）を作成したならば、合成傾きグラフTS（0）上の各傾きデータQiを通る直線Δ=mx+uを近似的に求める（ステップ６０８）。この近似は、たとえば、最小自乗法によって、各傾きデータQiについて求めた、Δi-（mxi+u)の自乗の合計をEとして、Eを最小とするm、nを算出することにより求める。
【００３５】
ここで、走行中の車線が直線の車線である場合には、各車線上の自動車後方の各位置における白線の方向は、自動車側方の位置における白線の方向とほぼ等しくなるため、図１０ａに示すように、求めた直線Δ=mx+uの傾きｍは小さな値をとる。一方、走行中の車線がカーブする車線である場合には、各車線上の自動車後方の各位置における白線の方向の、自動車側方の位置における白線の方向に対する差は、自動車後方に遠ざかる程大きくなっていくため、図１０ｂに示すように、求めた直線Δ=mx+uの傾きｍは大きな値をとる。
【００３６】
そこで、求めた直線Δ=mx+uの傾きｍが、所定のしきい値Thより小さいかどうかを調べ（ステップ６１０）、小さい場合には走行中の車線がカーブしていない車線であると判定して（ステップ６１２）処理を終了し、小さくない場合には走行中の車線がカーブしている車線であると判定して（ステップ６１４）処理を終了する。
【００３７】
以上、カーブ判定処理について説明した。
以上のように、本実施形態によれば、自動車の車速及びヨーレート、もしくは、ヨーレートを検出したり、自動車の車速やヨーレートから自動車の位置や向きの変化を算出したりする必要なく、走行中の車線がカーブしている車線であるか否かを判定することができる。
【００３８】
なお、以上の実施形態は、自動車の右側前端と白線との距離Dを検出する場合について示したが、自動車の左側前端と白線との距離を検出する場合についても本実施形態は同様に適用可能である
また、以上では、便宜上、白線を認識対象とするものとして説明したが、本実施形態は、黄線その他の任意の車線境界線についても、同様に認識することができる。
【符号の説明】
【００３９】
１…後方カメラ、２…フレームメモリ、３…車線監視装置、４…ワークメモリ、５…スピーカ、６…表示装置。
【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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