(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された物標検出センサが検出した複数の走路特徴点に基づいて走路境界を決定する走路検出回路を用いた走路検出方法であって、前記走路検出回路は、
前記複数の走路特徴点の連続性に基づいて走路境界点群を抽出し、
平行する複数の走路境界点群が抽出された場合には、前記平行する複数の走路境界点群を車幅方向にオフセットすることにより重ね合わせ、
前記重ね合わせた複数の走路境界点群に含まれる走路特徴点に基づいて走路形状を推定し、
前記走路形状を前記車幅方向にオフセットすることで走路境界を決定する
ことを特徴とする走路検出方法。
【請求項２】
前記複数の走路特徴点は、異なる時刻に検出され、且つ車両の移動量を考慮してつなぎ合わせた走路特徴点であることを特徴とする請求項１に記載の走路検出方法。
【請求項３】
前記走路検出回路は、各走路境界点群に含まれる走路特徴点の前記走路形状に対する合致度に基づいて走路境界を決定することを特徴とする請求項１又は２に記載の走路検出方法。
【請求項４】
前記走路検出回路は、走路境界点群に含まれる走路特徴点の前記走路形状に対する合致度が所定値より低い走路境界点群を抽出し、前記合致度が所定値より低い走路境界点群に基づいて他の走路形状を推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の走路検出方法。
【請求項５】
車両に搭載された物標検出センサが検出した複数の走路特徴点に基づいて走路境界点群を抽出し、平行する複数の走路境界点群が抽出された場合には、前記平行する複数の走路境界点群を車幅方向にオフセットすることにより重ね合わせ、前記重ね合わせた複数の走路境界点群に含まれる走路特徴点に基づいて走路形状を推定する走路形状推定回路と、
前記走路形状を前記車幅方向にオフセットすることで走路境界を決定する走路境界評価回路と、
を備えることを特徴とする走路検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走路検出方法及び走路検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、路面の画像から走行レーンを検出する装置が知られている（特許文献１）。特許文献１では、先ず、路面座標に逆投影された複数のエッジ点に対して、水平方向のエッジヒストグラムを作成する。そして、エッジヒストグラムのピーク位置を求め、ピーク位置に寄与するエッジ群を１つのグループとすることで、レーンマーカーを検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１０００００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、路肩ほど汚れが多くなるため検出されるエッジ点の数が少なくなったり、車両の遠方ほど検出されるエッジ点の数が少なくなったりする。このため、特許文献１の装置では、走路上に平行に描かれているレーンマーカーが、平行ではない状態で推定されてしまうことがあった。【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、走路境界の形状を安定して検出できる走路検出方法及び走路検出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係わる走路検出方法は、車両に搭載された物標検出センサが検出した複数の走路特徴点の連続性に基づいて抽出された平行する複数の走路境界点群を車幅方向にオフセットすることにより重ね合わせ、重ね合わせた複数の走路境界点群に含まれる走路特徴点に基づいて走路形状を推定し、走路形状を車幅方向にオフセットすることで走路境界を決定する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、他の走路に対して平行でない分岐路等に属する走路特徴点を排除して走路形状を推定することができる。よって、走路境界の形状を安定して検出できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は第１実施形態に係わる走路検出装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１に示した走路検出装置１を用いた走路検出方法の一例を示すフローチャートである。
【図３Ａ】図３Ａは、車両５１が緩やかな右カーブの２車線道路のうち左側の車線を走行している様子を示す俯瞰図である。
【図３Ｂ】図３Ｂ（ａ）は図３Ａの第一の周辺地図から生成される第二の周辺地図の一例を示す俯瞰図であり、図３Ｂ（ｂ）は図３Ｂ（ａ）の第二の周辺地図から生成されるヒストグラムの一例を示すグラフである。
【図４Ａ】図４Ａは、平行する複数の走路境界点群の各々にあてはめられた５つの道路モデル関数（ＫＫ０、ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、ＫＫ４）と各走路境界点群に含まれる走路特徴点ＦＰとを示す俯瞰図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、平行する複数の走路境界点群に含まれる走路特徴点ＦＰを重ね合わせた状態を示す俯瞰図である。
【図５Ａ】図５Ａは、重ね合わせた複数の走路境界点群に含まれる走路特徴点ＦＰに基づいて推定された走路形状ＢＣを示す俯瞰図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、道路モデル関数（ＫＫ０〜ＫＫ４）のｙ軸方向のオフセット量（横位置：ｄ０〜ｄ４）だけそれぞれ移動させた走路形状（ＢＣ０〜ＢＣ４）を示す俯瞰図である。
【図６】図６は、第１実施形態の変形例に係わる走路検出方法の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、前回の処理サイクルで求められた走路境界（ＳＫ１、ＳＫ２、ＳＫ３、ＳＫ４）を示す俯瞰図である。
【図８】図８は第２実施形態に係わる走路検出装置２の構成を示すブロック図である。
【図９Ａ】図９Ａは、図８のカメラ３４’が撮像した画像５２の一例を示す。
【図９Ｂ】図９Ｂは、俯瞰座標上の位置へ変換された走路特徴点ＦＰを示す俯瞰図である。
【図１０】図１０は、第３実施形態に係わる走路検出方法の一例を示すフローチャートである。
【図１１Ａ】図１１Ａは、主たる走路５４の走路形状（ＢＣ１〜ＢＣ３）を支持する複数の走路特徴点ＦＰ１と、分岐路５５に属する複数の走路特徴点ＦＰ２とを示す俯瞰図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、図１１Ａから、走路特徴点ＦＰ１を削除して、分岐路５５の走路形状（ＢＣ４、ＢＣ５）を支持する複数の走路特徴点ＦＰ２の残した状態を示す俯瞰図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（第１実施形態）
次に、図面を参照して、実施形態を詳細に説明する。
【００１０】
図１を参照して、第１実施形態に係わる走路検出装置１の構成を説明する。走路検出装置１は、車両に搭載されたセンサが検出した路面上の走路特徴点から、車両が走行する走路の境界を検出する。走路検出装置１は、車両に搭載された物標検出センサ１１と、車両の移動速度及び車両のヨーレイトに基づいて車両の移動量を検出する移動量検出センサ１０と、物標検出センサ１１が検出した複数の走路特徴点及び移動量検出センサ１０が検出した車両の移動量に基づいて、走路境界を検出する走路検出回路１２とを備える。
【００１１】
物標検出センサ１１は、車両周囲の路面に標示された白線（レーンマーカーを含む）を検出する。物標検出センサ１１は、車両に取り付けられたカメラ３４と、カメラ３４が撮像したデジタル画像から白線を含む路面標示を検出する画像処理回路３５とを備える。検出された路面標示は、その位置を示す複数の走路特徴点からなる特徴点群として表現される。画像処理回路３５は、走路特徴点として、例えば、画像の明るさが鋭敏に或いは不連続に変化している箇所（輝度エッジ）を検出すればよい。
【００１２】
移動量検出センサ１０は、車輪速センサ３１と、ヨーレイトセンサ３２と、移動量検出回路３３とを備える。車輪速センサ３１は車両が備える車輪の回転速度を検出する。ヨーレイトセンサ３２は、車両のヨーレイトを検出する。移動量検出回路３３は、車輪の回転速度及び車両のヨーレイトから、所定時間における車両の移動量を検出する。車両の移動量は、例えば、車両の移動方向及び移動距離を含む。
【００１３】
走路検出回路１２は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備えるマイクロコンピュータを用いて実現可能である。マイクロコンピュータを走路検出回路１２として機能させるためのコンピュータプログラム（走路検出プログラム）を、マイクロコンピュータにインストールして実行する。これにより、マイクロコンピュータは、走路検出回路１２として機能する。なお、ここでは、ソフトウェアによって走路検出回路１２を実現する例を示すが、もちろん、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、走路検出回路１２を構成することも可能である。また、走路検出回路１２に含まれる複数の回路（２１、２２、２３）を個別のハードウェアにより構成してもよい。更に、走路検出回路１２のみならず、画像処理回路３５及び移動量検出回路３３の各々も、同様にして、ソフトウェア或いは専用のハードウェアとして実現可能である。更に、走路検出回路１２は、車両にかかわる他の制御に用いる電子制御ユニット（ＥＣＵ）と兼用してもよい。
【００１４】
走路検出回路１２は、周辺地図生成回路２１と、走路形状推定回路２２と、走路境界評価回路２３とを含む。周辺地図生成回路２１は、物標検出センサ１１で検出された特徴点群の履歴を、特徴点群を検出した時刻間の車両の移動量に基づいてつなぎ合わせた、特徴点群からなる車両周囲の地図（第一の周辺地図）を生成する。換言すれば、周辺地図生成回路２１は、異なる時刻に観測された走路特徴点を、車両の移動量を考慮してつなぎ合わせる。これにより、走路特徴点の検出履歴を蓄積して、第一の周辺地図を生成する。
【００１５】
具体的に、カメラ３４は、所定時間毎に車両周囲の路面を撮像する。移動量検出センサ１０は、この所定時間における車両の移動方向及び移動距離を検出する。周辺地図生成回路２１は、走路特徴点の位置を車両の移動方向の逆方向へ車両の移動距離だけ移動させる。周辺地図生成回路２１は、これを繰り返しながら、異なる時刻に観測された複数の走路特徴点を車両の移動量を考慮して、つなぎ合わせることにより、複数の走路特徴点の検出履歴を蓄積して第一の周辺地図を生成する。
【００１６】
図３Ａに示すように、車両５１が緩やかな右カーブの２車線道路のうち左側の車線を走行している。図３Ａには、この２車線道路を定義する３つの走路境界（ＳＫａ、ＳＫｂ、ＳＫｃ）を示している。周辺地図生成回路２１が生成する第一の周辺地図は、３つの走路境界（ＳＫａ、ＳＫｂ、ＳＫｃ）に沿って検出された特徴点群（図示せず）を含む。なお、実施形態において、車両５１の位置を原点とし、車両５１の進行方向をｘ軸、車両５１の車幅方向をｙ軸とする平面座標を用いる。
【００１７】
走路形状推定回路２２は、第一の周辺地図に含まれる複数の走路特徴点の連続性に基づいて走路境界点群を抽出する。そして、走路形状推定回路２２は、平行する複数の走路境界点群が抽出された場合には、平行する複数の走路境界点群を重ね合わせ、重ね合わせた複数の走路境界点群に含まれる走路特徴点に基づいて走路形状を推定する。以下、走路形状推定回路２２の処理動作を詳細に説明する。
【００１８】
走路形状推定回路２２は、複数の走路特徴点の連続性を、車幅方向（ｙ軸方向）の座標の度数により判定する。例えば、走路形状推定回路２２は、車両５１の位置を原点とし、車両５１の車幅方向をｙ軸とし、ｙ軸に直交する軸を時間軸（ｔ軸）とし、車両５１の移動量を考慮せず、第二の周辺地図を作成する。走路形状推定回路２２は、図３Ｂ（ａ）に示すように、図３Ａに示す第一の周辺地図に含まれる複数の走路特徴点ＦＰを、その検出時刻（ｔ）及び車幅方向の位置（ｙ座標）に基づいて第二の周辺地図上にプロットする。
【００１９】
図３Ａに示すように走路に沿って車両５１が走行していれば、図３Ｂ（ａ）の第二の周辺地図に示すように、時間軸（ｔ軸）に対して、車両５１の移動量を考慮していないので、走路特徴点ＦＰの車幅方向の位置（ｙ座標）はほぼ一定である。このため、道路形状（緩やかな右カーブ）に係わらず、走路特徴点ＦＰはｔ軸に平行な直線に沿ったプロットとなる。
【００２０】
走路形状推定回路２２は、第二の周辺地図上の走路特徴点ＦＰを、図３Ｂ（ｂ）に示すように、ｙ軸に沿った一次元のヒストグラムに投票する。走路形状推定回路２２は、ヒストグラムから複数の走路特徴点の連続性を判定することができる。
【００２１】
走路形状推定回路２２は、ヒストグラムのピーク（ｙ座標）を検出し、ピーク毎に第二の周辺地図上の走路特徴点ＦＰをグルーピングすることにより走路境界点群を抽出する。なお、第二の周辺地図上で走路特徴点ＦＰをグルーピングすることにより、第一の周辺地図上の走路特徴点ＦＰをグルーピングするよりも、容易に走路特徴点ＦＰをグルーピングすることができる。グルーピングされた複数の走路特徴点ＦＰは１つの走路境界点群を構成する。また、ヒストグラムを用いたグルーピングを行うことにより、走路形状推定回路２２は、平行する複数の走路境界点群を同時に抽出することができる。或いは、走路形状推定回路２２は、ヒストグラムを用いる代わりに、走路特徴点ＦＰを既知の方法用いて曲線で近似することで、境界点群に対して複数の曲線をあてはめることができる。そして、走路形状推定回路２２は、あてはめた複数の曲線が平行線であるか否かを判断することができる。
【００２２】
次に、走路形状推定回路２２は、第一の周辺地図にて、各走路境界点群に対して、道路モデル関数で表現される曲線をあてはめる。道路モデル関数は、例えば、三次関数（ｙ＝ａｘ３＋ｂｘ２＋ｃｘ＋ｄ）である。この場合、走路形状推定回路２２は、係数ａ、ｂ、ｃ及びｄを算出する。ここで、最小二乗法による関数あてはめを用いてもよいが、より安定性を求める場合にはＲＡＮＳＡＣ（Random sample consensus）等のロバスト推定を用いてもよい。
【００２３】
走路形状推定回路２２は、平行する複数の走路境界点群が抽出された否かを判断する。具体的に、走路形状推定回路２２は、係数ａ、ｂ及びｃがほぼ一致し、且つ係数ｄが異なる道路モデル関数があてはめられた複数の走路境界点群は互いに平行であると判断する。或いは、ヒストグラム上に２以上のピークが検出できたか否かを判断してもよい。
【００２４】
図４Ａに示す俯瞰図は、平行する複数の走路境界点群の各々にあてはめた５つの道路モデル関数（ＫＫ０、ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、ＫＫ４）と走路境界点群に含まれる走路特徴点ＦＰとを示す。５つの道路モデル関数（ＫＫ０〜ＫＫ４）は次の通りである。
【００２５】
ＫＫ０：ｙ＝ａｘ３＋ｂｘ２＋ｃｘ＋ｄ０
ＫＫ１：ｙ＝ａｘ３＋ｂｘ２＋ｃｘ＋ｄ１
ＫＫ２：ｙ＝ａｘ３＋ｂｘ２＋ｃｘ＋ｄ２
ＫＫ３：ｙ＝ａｘ３＋ｂｘ２＋ｃｘ＋ｄ３
ＫＫ４：ｙ＝ａｘ３＋ｂｘ２＋ｃｘ＋ｄ４
【００２６】
５つの道路モデル関数（ＫＫ０〜ＫＫ４）において、係数ａ、ｂ及びｃは一致し、且つ係数ｄは異なる。自車を原点とするｘｙ座標系において、各道路モデル関数の定数項ｄ０、ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４は、道路モデル関数のｙ軸方向のオフセット量（横位置）に相当する。換言すると、平行する複数の走路境界点群間の横位置関係を示しており、また、平行する複数の走路境界点群間の相対位置関係を示している。なお、道路モデル関数（ＫＫ０〜ＫＫ４）より、ｙ軸方向のオフセット量（横位置）を求める例を示したが、図３Ｂ（ｂ）のｙ軸に沿った一次元のヒストグラムのy軸のＳＫａ、ＳＫｂ、ＳＫｃ点の座標を走路境界点群のオフセット量（横位置）とすることもできる。これによって、各走路境界点群の道路モデル関数の演算を省くことができる。
【００２７】
次に、平行する複数の走路境界点群が抽出された場合、走路形状推定回路２２は、図４Ｂに示すように、平行する複数の走路境界点群に含まれる走路特徴点ＦＰを、あてはめた道路モデル関数（ＫＫ０〜ＫＫ４）のｙ軸方向のオフセット量（ｄ０、ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４）とは逆方向に同じ量だけ移動させる。これにより、走路形状推定回路２２は、平行する複数の走路境界点群に含まれる走路特徴点ＦＰを重ね合わせることができる。なお、走路特徴点ＦＰを重ね合わせる位置は、ｙ軸のゼロ点でも良いし、平行する複数の走路境界点群のいずれか１つの走路境界点群に、他の走路境界点群を移動させて、重ね合わせても良い。
【００２８】
走路形状推定回路２２は、第一の周辺地図にて、図５Ａに示すように、重ね合わせた複数の走路境界点群に含まれる走路特徴点ＦＰに基づいて走路形状ＢＣを推定する。具体的には、重ね合わせた複数の走路境界点群に対して道路モデル関数をあてはめる。道路モデル関数が三次関数（ｙ＝ａｘ３＋ｂｘ２＋ｃｘ＋ｄ）である場合、走路形状推定回路２２は、係数ａ、ｂ、ｃ及びｄを算出する。走路形状ＢＣは道路モデル関数により表現される。
【００２９】
走路境界評価回路２３は、平行する複数の走路境界点群の横位置（オフセット量）と走路形状ＢＣとに基づいて走路境界を決定する。具体的に、走路境界評価回路２３は、図５Ｂに示すように、走路形状ＢＣを、道路モデル関数（ＫＫ０〜ＫＫ４）のｙ軸方向のオフセット量（横位置：ｄ０〜ｄ４）だけ、それぞれ移動させる。換言すれば、走路形状ＢＣと、各走路境界点群の車幅方向の位置（ｙ座標）に基づいて、各走路境界の位置を走路形状ＢＣの形状で復元する。
【００３０】
走路境界評価回路２３は、各走路境界点群に含まれる走路特徴点の走路形状（ＢＣ０、ＢＣ１、ＢＣ２、ＢＣ３、ＢＣ４）に対する合致度に基づいて走路境界を決定する。走路境界評価回路２３は、走路形状（ＢＣ０、ＢＣ１、ＢＣ２、ＢＣ３、ＢＣ４）からの距離が基準値より短い走路特徴点の数を、前記した合致度として計数する。走路境界評価回路２３は、計数した走路特徴点の数が所定値よりも少なければ合致度が低く、走路特徴点の数が所定値以上であれば合致度が高いと判断する。そして、合致度が低いと判断した走路形状（ＢＣ０）を、誤検出した走路特徴点（ＦＰｆ１、ＦＰｆ２）から抽出された走路形状として棄却する。一方、走路境界評価回路２３は、合致度が高いと判断した走路形状（ＢＣ１、ＢＣ２、ＢＣ３、ＢＣ４）を走路境界として決定し、走路検出結果として、決定した走路境界から構成される走路位置情報を出力する。
【００３１】
次に、図２のフローチャートを参照して、図１に示した走路検出装置１を用いた走路検出方法の一例を説明する。ここでは、図１に示した走路検出装置１のうち走路検出回路１２の動作手順を説明する。図２に示す処理は所定周期で繰り返し実行される。
【００３２】
先ずステップＳ０１において、走路検出回路１２は、図３Ａ、図３Ｂ（ａ）及び図３Ｂ（ｂ）を参照して説明したように、複数の走路特徴点ＦＰの連続性に基づいて走路境界点群を抽出する。
【００３３】
詳細には、先ず、周辺地図生成回路２１は、異なる時刻に観測された走路特徴点ＦＰを、車両の移動量を考慮してつなぎ合わせる。これにより、走路特徴点ＦＰの検出履歴を蓄積して、第一の周辺地図を生成する。そして、走路形状推定回路２２は、第一の周辺地図に含まれる複数の走路特徴点の連続性に基づいて走路境界点群を抽出する。走路形状推定回路２２は、図３Ｂ（ｂ）のヒストグラムのピーク（ｙ座標）を検出し、ピーク毎に図３Ｂ（ａ）の第二の周辺地図上の走路特徴点ＦＰをグルーピングすることにより走路境界点群を抽出する。更に、走路形状推定回路２２は、抽出された各走路境界点群に対して、道路モデル関数で表現される曲線をあてはめる。例えば、三次関数（ｙ＝ａｘ３＋ｂｘ２＋ｃｘ＋ｄ）の係数ａ、ｂ、ｃ及びｄを算出する。
【００３４】
ステップＳ０２に進み、走路形状推定回路２２は、ステップＳ０１において平行する複数の走路境界点群が抽出されたか否かを判断する。例えば、ｙ軸に沿った一次元のヒストグラムに２以上のピークが同時に見つかれば、平行する複数の走路境界点群が抽出されたと判断することができる。或いは、走路形状推定回路２２は、係数ａ、ｂ及びｃがほぼ一致し、且つ係数ｄが異なる道路モデル関数があれば、平行する複数の走路境界点群が抽出されたと判断してもよい。
【００３５】
ステップＳ０２でＹＥＳの場合、平行する複数の走路境界点群の重ね合わせ処理が可能となるため、ステップＳ０３へ進み、ステップＳ０２でＮＯの場合、重ね合わせ処理が不可能であるため、ステップＳ０６へ進む。
【００３６】
ステップＳ０３において、走路形状推定回路２２は、図４Ｂに示すように、平行する複数の走路境界点群に含まれる走路特徴点ＦＰを、あてはめた道路モデル関数（ＫＫ０〜ＫＫ４）のｙ軸方向のオフセット量（ｄ０〜ｄ４）とは逆方向に同じ量だけ移動させる。これにより、走路形状推定回路２２は、平行する複数の走路境界点群を重ね合わせることができる。
【００３７】
ステップＳ０４において、走路形状推定回路２２は、重ね合わせた複数の走路境界点群に対して道路モデル関数をあてはめる。これにより、走路形状推定回路２２は、図５Ａに示すように、重ね合わせた複数の走路境界点群に含まれる走路特徴点ＦＰに基づいて走路形状ＢＣを推定することができる。
【００３８】
ステップＳ０５において、走路境界評価回路２３は、図５Ｂに示すように、走路形状ＢＣを、道路モデル関数（ＫＫ０〜ＫＫ４）のｙ軸方向のオフセット量（横位置：ｄ０〜ｄ４）だけ、それぞれ移動させる。これにより、走路境界評価回路２３は、各走路境界点群の車幅方向の位置（ｙ座標）に基づいて、各走路境界の位置を復元することができる。
【００３９】
ステップＳ０６において、走路境界評価回路２３は、各走路境界点群に含まれる走路特徴点ＦＰの走路形状（ＢＣ０〜ＢＣ４）に対する合致度に基づいて走路境界を決定する。具体的には、先ず、走路境界評価回路２３は、走路特徴点ＦＰの走路形状（ＢＣ０〜ＢＣ４）に対する合致度を算出する。そして、走路境界評価回路２３は、そして、合致度が所定値よりも低いと判断した走路形状（ＢＣ０）を、誤検出した走路特徴点（ＦＰｆ１、ＦＰｆ２）から抽出された走路形状として棄却する。一方、走路境界評価回路２３は、合致度が所定値以上と判断した走路形状（ＢＣ１〜ＢＣ４）を走路境界として決定し、走路検出結果として、決定した走路境界から構成される走路位置情報を出力する。
【００４０】
なお、平行する複数の走路境界点群が抽出されない場合（Ｓ０２でＮＯ）、Ｓ０５で復元された走路形状（ＢＣ０〜ＢＣ４）の代わりに、Ｓ０１であてはめられた道路モデル関数に対する走路特徴点ＦＰの合致度を算出すればよい。
【００４１】
（第１実施形態の変形例）
図１に示した走路検出装置１は、ステップＳ０１で示した走路境界点群の抽出処理において、前回の処理サイクルで求められた走路境界から事前車線群を構成して、走路境界点群を抽出してもよい。
【００４２】
図６のフローチャートを参照して、第１実施形態の変形例に係わる走路検出方法の一例を説明する。ここでは、走路検出装置１のうち走路検出回路１２の動作手順を説明する。図６に示す処理は所定周期で繰り返し実行される。図２のステップＳ０１の代わりに、ステップＳ１０及びステップＳ２０を実行する。そのほかのステップＳ０２〜０６は、図２と同じであり、説明を省略する。
【００４３】
ステップＳ１０で、走路形状推定回路２２は、前回の処理サイクルで求められた走路境界を用いて事前車線群を構成する。具体的に、図７に示すように、前回の処理サイクルにおいて、４本の走路境界（ＳＫ１、ＳＫ２、ＳＫ３、ＳＫ４）を求めた場合について説明する。
【００４４】
ＳＫ１：ｙ＝ａ’ｘ３＋ｂ’ｘ２＋ｃ’ｘ＋ｄ’１
ＳＫ２：ｙ＝ａ’ｘ３＋ｂ’ｘ２＋ｃ’ｘ＋ｄ’２
ＳＫ３：ｙ＝ａ’ｘ３＋ｂ’ｘ２＋ｃ’ｘ＋ｄ’３
ＳＫ４：ｙ＝ａ’ｘ３＋ｂ’ｘ２＋ｃ’ｘ＋ｄ’４
【００４５】
４本の走路境界（ＳＫ１〜ＳＫ４）において、係数ａ’、ｂ’及びｃ’が一致し、且つオフセット量（ｙ切片：ｄ’１〜ｄ’４）が異なる。走路形状推定回路２２は、４本の走路境界（ＳＫ１〜ＳＫ４）から平均の走路幅（ｗ）を求める。つまり、隣接する走路境界間の距離（走路幅）をそれぞれ求め、それらの平均値（ｗ）を求める。そして、走路形状推定回路２２は、４本の走路境界（ＳＫ１〜ＳＫ４）の両側に走路幅（ｗ）を有する新たな走路境界（ＳＫＷ、ＳＫ-w）をそれぞれ付け加える。走路形状推定回路２２は、合計して、６本の走路境界（ＳＫ１〜ＳＫ４、ＳＫＷ、ＳＫ-w）を事前車線群として構成する。
【００４６】
なお、変形例では、前回の処理サイクルで求められた走路境界を用いて事前車線群を構成する例を説明するが、これに限らず、例えば、地図情報の車線群情報によって、事前車線群を構成しても良い。
【００４７】
ステップＳ２０に進み、走路形状推定回路２２は、事前車線群との合致度に基づいて走路特徴点ＦＰをグルーピングすることにより走路境界点群を抽出する。走路形状推定回路２２は、走路特徴点ＦＰと事前車線群を構成する各走路境界（ＳＫ１〜ＳＫ４、ＳＫＷ、ＳＫ-w）との距離を求め、その距離が最小となる走路境界（ＳＫ１〜ＳＫ４、ＳＫＷ、ＳＫ-w）に走路特徴点ＦＰを割り当てる。そして、同一の走路境界に割り当てられた走路特徴点をグルーピングして、１つの走路境界点群として抽出する。
【００４８】
ここで、走路特徴点ＦＰの座標を (ｘｉ、ｙｉ)とし、走路境界をｙ＝ａ’ｘ３＋ｂ’ｘ２＋ｃ’ｘ＋ｄ’とすると、走路特徴点ＦＰと走路境界との距離は、ｙｉ−（ａ’ｘ３＋ｂ’ｘ２＋ｃ’ｘ＋ｄ’）の絶対値として得られる。どの走路特徴点ＦＰからも支持されない走路境界は、この時点で棄却される。
【００４９】
そして、第１実施形態のステップＳ０１と同様にして、走路形状推定回路２２は、同一の走路境界（ＳＫ１〜ＳＫ４、ＳＫＷ、ＳＫ-w）に割り当てられた走路特徴点群に対して、三次関数をあてはめ、得られた定数項（ｄ）から走路境界の座標系原点に対するオフセット量を求める。
【００５０】
以上説明したように、第１の実施形態及びその変形例によれば、以下の作用効果が得られる。
【００５１】
走路形状推定回路２２は、重ね合わせた複数の走路境界点群に含まれる走路特徴点ＦＰに基づいて走路形状（ＢＣ０〜ＢＣ４）を推定し、走路境界評価回路２３は、平行する複数の走路境界点群の横位置（ｄ０〜ｄ４）と走路形状（ＢＣ０〜ＢＣ４）とに基づいて走路境界を決定する。これにより、他の走路に対して平行でない分岐路等に属する走路特徴点を排除して走路形状を推定することができる。よって、現在の観測されている中で主たる走路の形状を安定して推定でき、走路全体の車線数や車線幅等の情報を得ることができる。
【００５２】
第一の周辺地図に含まれる複数の走路特徴点は、異なる時刻に検出され、且つ車両の移動量を考慮してつなぎ合わせた走路特徴点である。これにより、一時刻で検出された走路特徴点のみで走路形状を判断する場合と比べて、走路形状をより高い確度で推定することができる。
【００５３】
走路境界評価回路２３は、各走路境界点群に含まれる走路特徴点の走路形状（ＢＣ０〜ＢＣ４）に対する合致度（確からしさ）に基づいて走路境界を決定する。これにより、誤検出された走路特徴点（ＦＰｆ１、ＦＰｆ２）や誤って推定された走路形状を、合致度に基づいて棄却することができる。
【００５４】
（第２実施形態）
第２実施形態では、異なる時刻に検出され、且つ車両の移動量を考慮してつなぎ合わせた走路特徴点の代わりに、一時刻で検出された走路特徴点のみから走路形状及び走路境界を求める例について説明する。
【００５５】
図８を参照して、第２実施形態に係わる走路検出装置２の構成を説明する。走路検出装置２は、走路特徴点を車両の移動量を考慮してつなぎ合わせて、第一の周辺地図を生成する必要はないため、図１の移動量検出センサ１０が備えていない。また、走路検出回路１２は、図１の周辺地図生成回路２１を備えていない。さらに、第２実施形態において、カメラ３４’は、その撮像方向を車両の進行方向の路面に向けた状態で、車両に設置されている。その他の構成は、走路検出装置１と同じである。
【００５６】
カメラ３４’は、車両の車室内前方に取り付けられ、車両前方の路面標示を撮像する。図９Ａは、カメラ３４’が撮像した画像５２の一例を示す。画像５２には、走路境界を示す路面標示（レーンマーカー５６）が含まれている。画像処理回路３５は、画像５２の明るさが鋭敏に或いは不連続に変化しているレーンマーカー５６のエッジ部分を走路特徴点ＦＰとして検出する。
【００５７】
走路形状推定回路２２は、図９Ｂに示すように、検出された走路特徴点ＦＰの画像５２上の位置を、車両５１上方から見た俯瞰座標上の位置へ変換する。走路形状推定回路２２は、この視点変換処理を、路面に対するカメラ３４’の取り付け角度、つまり路面に対して撮像方向が成す角度、及び路面からのカメラ３４’までの距離に基づいて、実行する。そして、走路形状推定回路２２は、図９Ｂの俯瞰座標上において、走路境界５６ごとに走路特徴点ＦＰをグルーピングして、走路特徴点群を抽出する。すなわち、走路形状推定回路２２は、図３Ａ及び図３Ｂ（ａ）に示す第一及び第二の周辺地図の代わりに、図９Ｂの俯瞰座標に示した走路特徴点ＦＰに対して処理を行う。なお、図９Ｂにおいて、走路特徴点ＦＰは、カメラ３４’の画角５３ａ、５３ｂ内で検出される。走路特徴点ＦＰの車幅方向の座標（ｙ座標）の度数を取れば、１フレームの画像の中の特徴点に対して、図３Ｂ（ｂ）と同様にして、ヒストグラムを作成することができる。よって、走路形状推定回路２２は、このヒストグラムから複数の走路特徴点ＦＰの連続性を判定すればよい。
【００５８】
その他の走路形状推定回路２２の動作及び走路境界評価回路２３の動作は、第１実施形態或いはその変形例と同じであり説明を省略する。また、走路検出装置２を用いた走路検出方法を示すフローチャートは、図２或いは図６と共通する。
【００５９】
このように、第２実施形態によれば、異なる時刻に検出され、且つ車両の移動量を考慮してつなぎ合わせた走路特徴点に比べて、より短時間で走路形状及び走路境界を検出することができる。特に、カメラ３４’が車両５１の前方の路面に標示された路面標示を撮像することにより、過去の走路特徴点の検出履歴からは得ることができない、車両５１前方の走路境界を検出することができる。
【００６０】
（第３実施形態）
第３実施形態では、主たる走路（本線）を検出した後の再検索によって、主たる走路とは異なる走路、例えば分岐路を検出する例を説明する。ここでは、第１実施形態（図２）で示した主たる走路の検出処理の後に、分岐路の再検索の処理を付け加えた例について説明するが、第１実施形態の変形例（図６）或いは第２実施形態の後に実施しても構わない。
【００６１】
図１０のフローチャートを参照して、第３実施形態に係わる走路検出方法の一例を説明する。ここでは、走路検出装置１のうち走路検出回路１２の動作手順を説明する。図１０に示す処理は所定周期で繰り返し実行される。
【００６２】
ステップＳ０１〜ステップＳ０６は第１実施例と同じであり、説明を省略する。
【００６３】
ステップＳ０６の後にステップＳ３０に進み、走路検出回路１２は、ステップＳ０６において基準値以上の合致度を有する走路形状が有ったか否かを判断する。つまり、合致度が基準値以上であるため走路境界として判定された走路形状が有ったか否かを判断する。走路境界が検出された場合（Ｓ３０でＹＥＳ）、検出された主たる走路（本線）のみならず、他の走路（分岐路）の走路境界をも検出するために、ステップＳ３１を介して、ステップＳ０１へ戻る。一方、走路境界が検出されない場合（Ｓ３０でＮＯ）、これまでに決定した走路境界から構成される走路位置情報を出力して終了する。
【００６４】
ステップＳ３１において、走路検出回路１２は、走路特徴点ＦＰの走路形状に対する合致度が所定値より低い走路境界点群を抽出する。例えば、図１１Ａに示すように、主たる走路５４の走路形状（ＢＣ１〜ＢＣ３）を支持する複数の走路特徴点ＦＰ１（合致点群）を削除し、主たる走路５４の走路境界を支持しない走路特徴点ＦＰ２だけを残す。
【００６５】
ステップＳ０１に戻り、残された走路特徴点ＦＰ２をグルーピングして走路境界点群を抽出する。その後、ステップＳ０２〜Ｓ０６を再度実行することにより、走路検出回路１２は、図１１Ｂに示す走路形状（ＢＣ４、ＢＣ５）を分岐路５５の走路境界として検出することができる。その後、ステップＳ３１に進むが、図１１Ａ及び図１１Ｂの例では本線５４と分岐路５５の２路線のみなので、分岐路を検出したのちでは、本線および分岐路を構成する走路境界点群以外の特徴点群しか抽出されない。すなわち、走路形状（ＢＣ１〜ＢＣ５）を支持しない走路特徴点は残らないため、ステップＳ０６で走路境界は検出されず、ステップＳ３０でＮＯと判断される。これまでに決定した本線５４および分岐路５５の走路境界から構成される走路位置情報を出力して処理サイクルを終了する。
【００６６】
以上説明したように、第３実施形態によれば、走路形状（ＢＣ１〜ＢＣ３）に対する合致度が所定値より低い走路境界点群を抽出し、合致度が所定値より低い走路境界点群に基づいて他の走路形状（ＢＣ４、ＢＣ５）を推定する。これにより、走路形状（主たる走路）のみならず、他の走路形状（分岐路等）を推定することができる。
【００６７】
なお、第１実施形態でヒストグラムを用いた走路特徴点のグルーピング処理を説明した。もちろん、第２実施形態においても、車幅方向の座標（ｙ座標）の度数を取れば、１フレームの画像５２の中の走路特徴点ＦＰに対して、ヒストグラムを取ることができる。同様に、第３実施形態においても、ヒストグラムを用いた走路特徴点のグルーピング処理が可能である。例えば、図１１Ｂに示す分岐路５５に属する走路特徴点ＦＰに対して曲線を近似し、近似曲線の傾斜方向にｘ軸を合わせて再設定する。これにより、ヒストグラムを用いた走路特徴点ＦＰ２のグルーピング処理を、再度、実行することができる。
【００６８】
上述の各実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理装置は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。
【００６９】
実施形態では、移動量検出センサ１０及び物標検出センサ１１を備えるスタンドアローン型の走路検出装置（１、２）を例示したが、走路検出装置は、無線通信網を介したコンピュータネットワークを用いたクライアントサーバモデルとしても実現可能である。この場合、例えば、移動量検出センサ１０及び物標検出センサ１１を備える車両５１（クライアント）はコンピュータネットワークを介して走路検出装置（サーバ）に接続する。これにより、図１又は図８に示す走路検出回路１２を備えるサーバを、コンピュータネットワークを介して、移動量検出センサ１０及び物標検出センサ１１に接続することができる。この場合、走路検出装置は、主に走路検出回路１２（サーバ）により構成され、移動量検出センサ１０及び物標検出センサ１１は走路検出装置に含まれない。
【００７０】
以上、実施例に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。
【符号の説明】
【００７１】
１、２  走路検出装置
１０  移動量検出センサ
１１  物標検出センサ
１２  走路検出回路
２２  走路形状推定回路
２３  走路境界評価回路
５１  車両
ＢＣ０〜ＢＣ５  走路形状
ＦＰ  走路特徴点
【図１】
0006617828.tif 000002
【図２】
0006617828.tif 000003
【図３Ａ】
0006617828.tif 000004
【図３Ｂ】
0006617828.tif 000005
【図４Ａ】
0006617828.tif 000006
【図４Ｂ】
0006617828.tif 000007
【図５Ａ】
0006617828.tif 000008
【図５Ｂ】
0006617828.tif 000009
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
0006617828.tif 000014
【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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