(57)【要約】  本発明は、車両（１）に搭載されているカメラ（２）の画像処理デバイスの誤検出を検知するための方法に関し、その画像処理デバイスは、マーキングライン（１１、１２）をモデル化するためのデータを配信し、誤検出を検知するための方法は、下記のステップを含む：・−  時間における第１の瞬間（Ｔ１）でのマーキングライン（１１、１２）までの車両（１）からの第１の距離（Ｙｉ）を決定する第１のステップ（１０１）、・−  時間における第２の瞬間（Ｔ２）でのマーキングライン（１１、１２）までの車両（１）からの第２の距離（Ｙ’ｉ）を決定する第２のステップ（１０２）、・−  初期不連続性を計算するステップ（１０３）であって、第１の距離（Ｙｉ）と第２の距離（Ｙ’ｉ）との間の差の絶対値に等しい初期不連続性が計算される、初期不連続性を計算するステップ（１０３）、・−  初期不連続性誤検出を検知するステップ（１０４）であって、初期不連続性が、所定の最初の低いしきい値と比較される、初期不連続性誤検出を検知するステップ（１０４）。【選択図】図１および２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（１）に搭載されているカメラ（２）の画像処理デバイスの誤検出を検知するための方法であって、前記車両（１）に結び付けられている基準のフレーム（３）における前記車両（１）の車線（１０）のマーキングライン（１１、１２）のモデリングデータを前記画像処理デバイスが配信することが可能である方法において、
前記マーキングライン（１１、１２）の前記モデリングデータから、時間における第１の瞬間（Ｔ１）での前記マーキングライン（１１、１２）までの前記車両（１）の第１の距離（Ｙｉ）を決定する第１のステップ（１０１）と、
前記マーキングライン（１１、１２）の前記モデリングデータから、時間における第２の瞬間（Ｔ２）での前記マーキングライン（１１、１２）までの前記車両（１）の第２の距離（Ｙ’ｉ）を決定する第２のステップ（１０２）と、
初期不連続性（Ｄｉ）が計算される初期不連続性計算ステップ（１０３）であって、前記初期不連続性（Ｄｉ）が、前記第１の距離（Ｙｉ）と前記第２の距離（Ｙ’ｉ）との間の差の絶対値に等しい、初期不連続性計算ステップ（１０３）と、
初期不連続性誤検出を検知するステップ（１０４）であって、前記初期不連続性（Ｄｉ）が、事前設定された低い初期しきい値（ＴＢｉ）と比較され、前記初期不連続性（Ｄｉ）が前記低い初期しきい値（ＴＢｉ）よりも大きい場合に、初期不連続性誤検出（ＦＰｉ）が検知され、前記低い初期しきい値（ＴＢｉ）が、０．１メートルと０．３メートルとの間に含まれる値に等しく、前記第１の瞬間（Ｔ１）と前記第２の瞬間（Ｔ２）との間の時間差（ＤＴ）が、前記低い初期しきい値（ＴＢｉ）を２メートル／秒に実質的に等しい横速度で割った商以下であり、前記時間差（ＤＴ）が１ミリ秒よりも大きい、初期不連続性誤検出を検知するステップ（１０４）とを含む、誤検出を検知するための方法。
【請求項２】
前記初期不連続性（Ｄｉ）がさらに、事前設定された高い初期しきい値（ＴＨｉ）と比較され、前記初期不連続性（Ｄｉ）が、前記低い初期しきい値（ＴＢｉ）よりも大きく、かつ前記高い初期しきい値（ＴＨｉ）よりも小さい場合に、初期不連続性誤検出が検知される、請求項１に記載の誤検出を検知するための方法。
【請求項３】
前記高い初期しきい値（ＴＨｉ）が、１．７メートルと２．３メートルとの間に含まれる値に等しい、請求項２に記載の誤検出を検知するための方法。
【請求項４】
基準の前記フレーム（３）が、前記車両（１）の横方向に実質的に平行な縦軸（Ｙ）と、前記車両（１）の前記カメラ（２）と同じ高さに配置されている原点（Ｏ）とを含み、前記第１の距離（Ｙｉ）および前記第２の距離（Ｙ’ｉ）が、それぞれ、時間における前記第１の瞬間（Ｔ１）での、および前記第２の瞬間（Ｔ２）での前記マーキングライン（１１、１２）の点（Ｐｉ、Ｐ’ｉ）の前記原点（Ｏ）における縦座標に対応する、請求項１から３のいずれか一項に記載の誤検出を検知するための方法。
【請求項５】
基準の前記フレーム（３）が、前記車両（１）の長手方向に実質的に平行な横軸（Ｘ）を含み、誤検出を検知するための前記方法がさらに、
前記マーキングライン（１１、１２）の前記モデリングデータから、前記マーキングライン（１１、１２）のホライズン点（Ｐｈ）の第１の縦座標（Ｙｈ）を決定する第３のステップ（２０１）であって、前記ホライズン点（Ｐｈ）の第１の横座標（Ｘｈ）が、時間における前記第１の瞬間（Ｔ１）での、所定のホライズン時間（ｄＴｈ）の間に前記車両（１）によって走行されることになる距離に対応する距離である、第１の縦座標（Ｙｈ）を決定する第３のステップ（２０１）と、
前記マーキングライン（１１、１２）の前記モデリングデータから、前記マーキングライン（１１、１２）のホライズン点（Ｐ’ｈ）の第２の縦座標（Ｙ’ｈ）を決定する第４のステップ（２０２）であって、前記ホライズン点（Ｐ’ｈ）の第２の横座標（Ｘ’ｈ）が、時間における前記第２の瞬間（Ｔ２）での、前記所定のホライズン時間（ｄＴｈ）の間に前記車両（１）によって走行されることになる距離に対応する距離である、第２の縦座標（Ｙ’ｈ）を決定する第４のステップ（２０２）と、
ホライズン不連続性（Ｄｈ）が計算されるホライズン不連続性計算ステップ（２０３）であって、前記ホライズン不連続性（Ｄｈ）が、前記第１の縦座標（Ｙｈ）と前記第２の縦座標（Ｙ’ｈ）との間の差の絶対値から前記初期不連続性（Ｄｉ）を差し引いた値に等しい、ホライズン不連続性計算ステップ（２０３）と、
前記ホライズン不連続性（Ｄｈ）が、事前設定されたホライズンしきい値（ＴＨｈ）と比較され、前記ホライズン不連続性（Ｄｈ）が前記ホライズンしきい値（ＴＨｈ）よりも大きい場合に、ホライズン不連続性誤検出（ＦＰｈ）が検知される、ホライズン不連続性誤検出を検知するステップ（２０４）とを含む、請求項４に記載の誤検出を検知するための方法。
【請求項６】
前記所定のホライズン時間（ｄＴｈ）が、０．９秒と１．１秒との間に含まれる値であり、前記ホライズンしきい値（ＴＨｈ）が、０．２メートルと１メートルとの間に含まれる値である、請求項５に記載の誤検出を検知するための方法。
【請求項７】
前記モデリングデータが、最適な明視距離（Ｘｐ）を含み、誤検出を検知するための前記方法がさらに、範囲誤検出を検知するステップ（３０４）であって、前記最適な明視距離（Ｘｐ）が、所定の範囲時間（ｄＴｐ）の間に前記車両によって走行されることになる距離に等しい範囲しきい値（ＴＨｐ）と比較され、前記最適な明視距離（Ｘｐ）が前記範囲しきい値（ＴＨｐ）よりも小さい場合に、範囲誤検出（ＦＰｐ）が検知される、範囲誤検出を検知するステップ（３０４）を含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の誤検出を検知するための方法。
【請求項８】
前記所定の範囲時間（ｄＴｐ）が、０．８秒と０．９９秒との間に含まれる値である、請求項７に記載の誤検出を検知するための方法。
【請求項９】
前記カメラ（２）による前記マーキングライン（１１、１２）の検知の一時的な喪失をユーザに警告するために、初期不連続性誤検出（ＦＰｉ）、ホライズン不連続性誤検出（ＦＰｈ）、および範囲誤検出（ＦＰｐ）のうちの誤検出が検知された場合に前記車両（１）の前記ユーザに視覚的な警告を表示するステップ（１２４）をさらに含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の誤検出を検知するための方法。
【請求項１０】
プログラム命令を含むコンピュータプログラム製品であって、前記プログラム命令がコンピュータによって実行されたときに、前記プログラム命令が、請求項１から９のいずれか一項に記載の誤検出を検知するための方法の前記ステップを実施する、コンピュータプログラム製品。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータプログラム製品が格納されている可読データ媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転者支援システムを備えた車両の分野に関する。
【０００２】
本発明は、カメラの画像処理デバイスの誤検出を検知するための方法に関連する。
【背景技術】
【０００３】
車両の車線のマーキングラインのモデリングデータを配信することが可能な画像処理デバイスを含む少なくとも１つのカメラを含む車両が、従来技術において知られている。
【０００４】
従来技術のカメラ画像処理デバイスは、とりわけ、十分に保守されていない車線において車両が運転されている場合、またはマーキングの検知にあいまいさがある場合には、常に非常に信頼できるとは限らない。マーキングラインの誤った検知は、車両軌道のタイムリーでない修正をもたらす可能性がある。これによって、車両の乗客の快適性が低下し、ユーザが自動または半自動運転システムに不信感を抱くことになる可能性がある。
【発明の概要】
【０００５】
本発明の目的は、カメラ画像処理デバイスの誤検出を検知するための方法を提供して、誤検知および関連付けられている不快感が回避されるのを可能にすることである。
【０００６】
本発明は、車両１に搭載されているカメラの画像処理デバイスの誤検出を検知するための方法に関し、前記画像処理デバイスは、車両に結び付けられている基準のフレームにおける車両の車線のマーキングラインのモデリングデータを配信することが可能であり、誤検出を検知するための方法は、下記のステップを含む：
−  マーキングラインのモデリングデータから、時間における第１の瞬間でのマーキングラインまでの車両の第１の距離を決定する第１のステップ、
−  マーキングラインのモデリングデータから、時間における第２の瞬間でのマーキングラインまでの車両の第２の距離を決定する第２のステップ、
−  初期不連続性が計算される初期不連続性計算ステップであって、初期不連続性が、第１の距離と第２の距離との間の差の絶対値に等しい、初期不連続性計算ステップ、
−  初期不連続性誤検出を検知するステップであって、初期不連続性が、事前設定された低い初期しきい値と比較され、初期不連続性がその低い初期しきい値よりも大きい場合に、初期不連続性誤検出が検知される、初期不連続性誤検出を検知するステップ。
【０００７】
本発明の一態様によれば、低い初期しきい値は、０．１メートルと０．３メートルとの間に含まれる値に等しく、第１の瞬間と第２の瞬間との間における時間差は、低い初期しきい値を２メートル／秒に実質的に等しい横速度で割った商以下であり、その時間差は、１ミリ秒よりも大きい。
【０００８】
本発明の一態様によれば、初期不連続性はさらに、事前設定された高い初期しきい値と比較され、初期不連続性が、低い初期しきい値よりも大きく、かつ高い初期しきい値よりも小さい場合に、初期不連続性誤検出が検知される。
【０００９】
本発明の一態様によれば、高い初期しきい値は、１．７メートルと２．３メートルとの間に含まれる値に等しい。
【００１０】
本発明の一態様によれば、基準のフレームは、車両の横方向に実質的に平行な縦軸と、車両のカメラと同じ高さに配置されている原点とを含み、第１の距離および第２の距離は、それぞれ、時間における第１の瞬間での、および第２の瞬間でのマーキングラインの点の原点における縦座標に対応する。
【００１１】
本発明の一態様によれば、基準のフレームは、車両の長手方向に実質的に平行な横軸を含み、誤検出を検知するための方法はさらに、下記のステップを含む：
−  マーキングラインのモデリングデータから、マーキングラインのホライズン点の第１の縦座標を決定する第３のステップであって、ホライズン点の第１の横座標が、時間における第１の瞬間での、所定のホライズン時間の間に車両によって走行されることになる距離に対応する距離である、第１の縦座標を決定する第３のステップ、
−  マーキングラインのモデリングデータから、マーキングラインのホライズン点の第２の縦座標を決定する第４のステップであって、ホライズン点の第２の横座標が、時間における第２の瞬間での、前記所定のホライズン時間の間に車両によって走行されることになる距離に対応する距離である、第２の縦座標を決定する第４のステップ、
−  ホライズン不連続性が計算されるホライズン不連続性計算ステップであって、ホライズン不連続性が、第１の縦座標と第２の縦座標との間の差の絶対値から初期不連続性を差し引いた値に等しい、ホライズン不連続性計算ステップ、
−  ホライズン不連続性誤検出を検知するステップであって、ホライズン不連続性が、事前設定されたホライズンしきい値と比較され、ホライズン不連続性がホライズンしきい値よりも大きい場合に、ホライズン不連続性誤検出が検知される、ホライズン不連続性誤検出を検知するステップ。
【００１２】
本発明の一態様によれば、所定のホライズン時間は、０．９秒と１．１秒との間に含まれる値であり、ホライズンしきい値は、０．２メートルと１メートルとの間に含まれる値である。
【００１３】
本発明の一態様によれば、モデリングデータは、最適な明視距離を含み、誤検出を検知するための方法はさらに、範囲誤検出を検知するステップであって、最適な明視距離が、所定の範囲時間の間に車両によって走行されることになる距離に等しい範囲しきい値と比較され、最適な明視距離がその範囲しきい値よりも小さい場合に、範囲誤検出が検知される。
【００１４】
本発明の一態様によれば、所定の範囲時間は、０．８秒と０．９９秒との間に含まれる値である。
【００１５】
本発明の一態様によれば、誤検出を検知するための方法はさらに、カメラによるマーキングラインの検知の一時的な喪失をそのユーザに警告するために、初期不連続性誤検出、ホライズン不連続性誤検出、および範囲誤検出のうちの誤検出が検知された場合に車両のユーザに視覚的な警告を表示するステップを含む。
【００１６】
本発明の一態様によれば、マーキングラインのモデリングデータは、多項式タイプのものであり、多項式の次数は、３以上である。
【００１７】
本発明はまた、プログラム命令を含むコンピュータプログラム製品であって、それらのプログラム命令がコンピュータによって実行されたときに、それらのプログラム命令が、誤検出を検知するための方法の少なくとも１つのステップを実施する、コンピュータプログラム製品に関する。
【００１８】
本発明はまた、そのコンピュータプログラム製品が格納されている可読データ媒体に関する。
【００１９】
本発明のその他の利点および特徴は、記述および図面を読めば明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】時間における第１の瞬間に車線において運転されている、カメラの画像処理デバイスを備えた車両を示す概略図である。
【図２】時間における第２の瞬間に車線において運転されている、カメラの画像処理デバイスを備えた車両を示す概略図である。
【図３】図１に対する代替実施形態を示す概略図である。
【図４】図２に対する代替実施形態を示す概略図である。
【図５】図２の変形を示す概略図である。
【図６】カメラ画像である。
【図７】本発明による、カメラの画像処理デバイスの誤検出を検知するための方法のステップを示す概略図である。
【図８ａ】車両の車線のマーキングラインが示されているディスプレイスクリーンを示す図であり、その車線に関しては、誤検出が検知されていない。
【図８ｂ】車両の車線のマーキングラインが示されているディスプレイスクリーンを示す図であり、その車線に関しては、誤検出が検知されている。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
図１は、時間における第１の瞬間Ｔ１に、車両１のどちら側にも配置されている２つのマーキングライン１１、１２を含む車線１０において運転されている前記車両１を示している。
【００２２】
車両１は、マーキングライン１１、１２のモデリングデータを配信することが可能な画像処理デバイスを含むカメラ２を含む。
【００２３】
モデリングデータは、マーキングライン１１、１２が、車両１に結び付けられている基準のフレーム３においてモデル化されることを可能にする。
【００２４】
モデリングデータは、マーキングライン１１、１２に沿った地上のマーク（たとえば、反射ストリップ）が連続しているか否かに関係なく、マーキングライン１１、１２が連続曲線としてモデル化されることを可能にする。
【００２５】
好ましくは、モデリングデータは、多項式タイプのものであり、多項式の次数は、３以上である。たとえば、画像処理デバイスは、多項式の係数を与えることが可能である。
【００２６】
結び付けられている基準のフレーム３は、車両１の横方向に実質的に平行な縦軸Ｙと、車両の長手方向に実質的に平行な横軸Ｘとを含み、横軸Ｘと縦軸Ｙは、原点Ｏで交差している。
【００２７】
車両１の長手方向は、たとえば、車両１の車軸の中心と、車両の前部と、車両の後部とを通る直線である。
【００２８】
好ましくは、基準のフレーム３は、直交座標系である。
【００２９】
車両１の横方向は、車両１の長手方向に垂直であり、たとえば、左前部ドアを通り、かつ右前部ドアを通る直線である。
【００３０】
有利には、原点Ｏは、車両１のカメラ２と同じ高さに配置される。カメラ２は、車両１の前部に配置されている正面カメラである。
【００３１】
マーキングライン１１は、初期点Ｐｉを含み、座標系３におけるその初期点Ｐｉの座標は、横座標および縦座標によって表され、カメラ２の画像処理デバイスによって配信されるモデリングデータから決定されることが可能である。
【００３２】
有利には、原点Ｏの横座標および縦座標は、ゼロに等しい。
【００３３】
車両１は、誤検出を検知するためのデバイス５を含み、このデバイス５は、マーキングライン１１、１２の点の縦座標をその横座標から決定することが可能である。
【００３４】
好ましい一実施形態においては、初期点Ｐｉの横座標Ｘｉは、実質的にゼロに等しい。したがって横座標Ｘｉは、原点Ｏと実質的に一致する。初期点Ｐｉの縦座標は、時間における第１の瞬間Ｔ１でのマーキングライン１１までの車両１の第１の距離Ｙｉである。第１の距離Ｙｉは、原点Ｏでの初期点Ｐｉの縦座標である。第１の距離Ｙｉは、マーキングライン１１のモデリングデータから決定可能である。誤検出を検知するためのデバイス５は、カメラ２の画像処理デバイスによって配信されるマーキングライン１１のモデリングデータから第１の距離Ｙｉを決定することが可能である。
【００３５】
マーキングライン１１はまた、ホライズン点Ｐｈを含み、時間における第１の瞬間Ｔ１でのそのホライズン点Ｐｈの横座標は、所定のホライズン時間ｄＴｈの間に車両１によって走行されることになる距離に対応する第１の横座標Ｘｈである。
【００３６】
車両１は、速度センサ６を含む。誤検出を検知するためのデバイス５は、設定された瞬間における車両の速度を前記速度センサ６から収集することが可能である。誤検出を検知するためのデバイスは、車両速度から、所定のホライズン時間ｄＴｈの間に車両１によって走行されることになる距離を計算することが可能である。
【００３７】
所定のホライズン時間ｄＴｈは、好ましくは０．９秒と１．１秒との間に含まれ、典型的には１秒に等しい。
【００３８】
たとえば、１秒に等しいホライズン時間ｄＴｈ、および２５メートル／秒に等しい車両速度に関しては、第１の横座標Ｘｈは、２５メートルに等しい。
【００３９】
誤検出を検知するためのデバイス５は、事前に計算された第１の横座標Ｘｈから、およびカメラ２の画像処理デバイスによって配信されるマーキングライン１１のモデリングデータから、第１の瞬間Ｔ１でのホライズン点Ｐｈの縦座標（第１の縦座標Ｙｈと呼ばれる）を決定することが可能である。
【００４０】
図２は、車両１が時間における第２の瞬間Ｔ２に車線１０において運転されているところを示しているという点で図１とは異なる。第１の瞬間Ｔ１は、第２の瞬間Ｔ２よりも前にある。車両１が車線１０において運転されるにつれて、車両は、第１の瞬間Ｔ１と第２の瞬間Ｔ２との間で車線１０においてゼロでない距離を走行する。
【００４１】
第１の瞬間Ｔ１と第２の瞬間Ｔ２との間における絶対値での時間差ＤＴは、好ましくは１ミリ秒と１５０ミリ秒との間に含まれる。
【００４２】
基準のフレーム３が車両に結び付けられていて、車両１が車線１０において位置を変更したので、マーキングライン１１は、第２の瞬間Ｔ２において第２の距離Ｙ’ｉだけ車両１から離れている。車両１の第２の距離Ｙ’ｉは、初期点Ｐ’ｉの縦座標であり、したがってその初期点Ｐ’ｉの横座標Ｘｉは、図１におけるのと同様に、原点Ｏと一致する。
【００４３】
マーキングライン１１は、新たなホライズン点Ｐ’ｈを含み、時間における第２の瞬間Ｔ２でのそのホライズン点Ｐ’ｈの横座標は、第２の瞬間Ｔ２での、所定のホライズン時間ｄＴｈの間に車両１によって走行されることになる距離に対応する第２の横座標Ｘ’ｈである。
【００４４】
第１の横座標Ｘｈおよび第２の横座標Ｘ’ｈは、必ずしも等しいとは限らないが、それらは非常に近い。具体的には、ホライズン時間ｄＴｈは、固定された値であるが、車両１の速度は、第１の瞬間Ｔ１と第２の瞬間Ｔ２とで必ずしも同じであるとは限らない。しかしながら、第１の瞬間Ｔ１と第２の瞬間Ｔ２との間における絶対値での時間差ＤＴは、１５０ミリ秒よりも小さく、第１の横座標Ｘｈと第２の横座標Ｘ’ｈとの間の差は小さい。
【００４５】
たとえば、第１の瞬間Ｔ１と第２の瞬間Ｔ２との間での車両の速度の差が０．０５メートル／秒に等しい場合には、第１の横座標Ｘｈと第２の横座標Ｘ’ｈとの間の差は、１秒に等しいホライズン時間ｄＴｈの間に、０．０５メートルに等しくなる。
【００４６】
誤検出を検知するためのデバイス５は、第２の瞬間ｔ２での車両の速度から、所定のホライズン時間ｄＴｈの間に車両１によって走行されることになる距離を計算することが可能であり、これは第２の横座標Ｘ’ｈに対応する。
【００４７】
誤検出を検知するためのデバイス５は、事前に計算された第２の横座標Ｘ’ｈから、およびカメラ２の画像処理デバイスによって配信されるマーキングライン１１のモデリングデータから、第２の瞬間Ｔ２でのホライズン点Ｐ’ｈの縦座標（第２の縦座標Ｙ’ｈと呼ばれる）を決定することが可能である。
【００４８】
図３および図４は、それぞれ図１および図２に対する代替実施形態を示している。
【００４９】
図３は、初期点Ｐｉの横座標Ｘｉが原点Ｏと一致しないという点で図１とは異なる。横座標Ｘｉは、原点Ｏから所定の距離にある。
【００５０】
図１におけるのと同様に、時間における第１の瞬間Ｔ１でのマーキングライン１１までの車両１の第１の距離Ｙｉは、点Ｐｉの縦座標によって定義される。
【００５１】
誤検出を検知するためのデバイス５は、事前設定されて知られている横座標Ｘｉから、およびカメラ２の画像処理デバイスによって配信されるマーキングライン１１のモデリングデータから、第１の距離Ｙｉを決定することが可能である。
【００５２】
図４は、初期点Ｐ’ｉの横座標Ｘｉが原点Ｏと一致しないという点で図２とは異なる。横座標Ｘｉは、図３におけるのと同様に、原点Ｏから同じ所定の距離にある。
【００５３】
図２におけるのと同様に、時間における第２の瞬間Ｔ２でのマーキングライン１１までの車両１の第２の距離Ｙ’ｉは、点Ｐ’ｉの縦座標によって定義される。
【００５４】
誤検出を検知するためのデバイス５は、事前設定されて知られている横座標Ｘｉから、およびカメラ２の画像処理デバイスによって配信されるマーキングライン１１のモデリングデータから、第２の距離Ｙ’ｉを決定することが可能である。
【００５５】
図３および図４において示されているように、カメラ２が、車両の前部に配置されている正面カメラではないケースにおいては、横座標Ｘｉと一致する原点Ｏを有さないことが有利である可能性がある。
【００５６】
たとえば、カメラ２は、車両１の屋根に配置されている。有利には、横座標Ｘｉは、カメラ２上に配置されている原点Ｏと、車両１の前部との間における距離である。
【００５７】
図５は、図４に適用されることも可能である図２の変形である。
【００５８】
図５は、第２の瞬間Ｔ２での第２の縦座標Ｙ’ｈが、第１の瞬間Ｔ１において計算された第１の横座標Ｘｈから、誤検出を検知するためのデバイス５によって決定されるという点で図２とは異なる。これは、第１の縦座標Ｙｈおよび第２の縦座標Ｙ’ｈが、同じ第１の横座標Ｘｈを使用して決定されるという利点を有する。
【００５９】
図６は、カメラ２によって撮影された画像２０の例である。座標系３は、カメラ２の画像２０上に重ね合わされている。マーキングライン１１、１２は、不連続である。
【００６０】
マーキングライン１１上に配置されている起点Ｐｉおよびホライズン点Ｐｈ（図１において例示されているものなど）が示されている。
【００６１】
図７は、図１から図５において示されているものなど、車両１に搭載されているカメラ２の画像処理デバイスの誤検出を検知するための方法を示している。
【００６２】
誤検出を検知するための方法は、初期不連続性誤検出ＦＰｉ、ホライズン不連続性誤検出ＦＰｈ、および範囲誤検出ＦＰｐのうちの誤検出が検知されることを可能にする。
【００６３】
初期不連続性誤検出ＦＰｉを検知するために、誤検出を検知するための方法は、下記のステップを含む：
−  マーキングライン１１のモデリングデータから、第１の瞬間Ｔ１でのマーキングライン１１までの車両１の第１の距離Ｙｉを決定する第１のステップ１０１、
−  マーキングライン１１のモデリングデータから、第２の瞬間Ｔ２でのマーキングライン１１までの車両１の第２の距離Ｙ’ｉを決定する第２のステップ１０２、
−  初期不連続性Ｄｉが計算される初期不連続性計算ステップ１０３であって、初期不連続性Ｄｉが、第１の距離Ｙｉと第２の距離Ｙ’ｉとの間の差の絶対値に等しい、初期不連続性計算ステップ１０３、
−  初期不連続性誤検出を検知するステップ１０４であって、初期不連続性Ｄｉが、事前設定された低い初期しきい値ＴＢｉと比較され、初期不連続性Ｄｉがその低い初期しきい値ＴＢｉよりも大きい場合に、初期不連続性誤検出ＦＰｉが検知される、ステップ１０４。
【００６４】
好ましい一実施形態においては、初期不連続性Ｄｉはさらに、事前設定された高い初期しきい値ＴＨｉと比較され、初期不連続性Ｄｉが、低い初期しきい値ＴＢｉよりも大きく、かつ高い初期しきい値ＴＨｉよりも小さい場合に、初期不連続性誤検出が検知される。これは、車両１による車線の変更のケースにおいて誤検出が検知されないことを可能にする。
【００６５】
低い初期しきい値ＴＢｉは、０．１メートルと０．３メートルとの間に含まれる値に等しく、典型的には０．１５メートルに等しい。
【００６６】
高い初期しきい値ＴＨｉは、１．７メートルと２．３メートルとの間に含まれる値に等しい。
【００６７】
第１の瞬間Ｔ１と第２の瞬間Ｔ２との間における絶対値での時間差ＤＴは、低い初期しきい値ＴＢｉを２メートル／秒に実質的に等しい横速度で割った商以下の値である。
【００６８】
２メートル／秒の横速度を下回ると、横方向の動きは、意図的ではないとみなされる。この速度を上回ると、横方向の動きは、意図的であるとみなされる。したがって、２メートル／秒の速度を選択することは有利である。なぜなら、これは、故意でない横方向の動きのシナリオをカバーするからである。
【００６９】
誤検出を検知するための方法のステップを実行するための十分な時間を、誤検出を検知するためのデバイス５に与えるために、第１の瞬間Ｔ１と第２の瞬間Ｔ２との間における絶対値での時間差ＤＴは、１ミリ秒よりも大きい。
【００７０】
したがって、０．１メートルに等しい低い初期しきい値ＴＢｉに関しては、絶対値での時間差ＤＴは、１ミリ秒と、０．１を２で割った結果である５０ミリ秒との間に含まれる値である。
【００７１】
したがって、０．３メートルに等しい低い初期しきい値ＴＢｉに関しては、絶対値での時間差ＤＴは、１ミリ秒と、０．３を２で割った結果である１５０ミリ秒との間に含まれる値である。
【００７２】
ホライズン不連続性誤検出ＦＰｈを検知するために、誤検出を検知するための方法は、下記のステップを含む：
−  マーキングライン１１のモデリングデータから、第１の瞬間Ｔ１でのマーキングライン１１のホライズン点Ｐｈの第１の縦座標Ｙｈを決定する第３のステップ２０１、
−  マーキングライン１１のモデリングデータから、第２の瞬間Ｔ２でのマーキングライン１１のホライズン点Ｐ’ｈの第２の縦座標Ｙ’ｈを決定する第４のステップ２０２、
−  ホライズン不連続性Ｄｈが計算されるホライズン不連続性計算ステップ２０３であって、ホライズン不連続性Ｄｈが、第１の縦座標Ｙｈと第２の縦座標Ｙ’ｈとの間の差の絶対値から初期不連続性Ｄｉを差し引いた値に等しい、ホライズン不連続性計算ステップ２０３、
−  ホライズン不連続性誤検出を検知するステップ２０４であって、ホライズン不連続性Ｄｈが、事前設定されたホライズンしきい値ＴＨｈと比較され、ホライズン不連続性Ｄｈがそのホライズンしきい値ＴＨｈよりも大きい場合に、ホライズン不連続性誤検出ＦＰｈが検知される、ステップ２０４。
【００７３】
ホライズン点Ｐｈの第１の縦座標Ｙｈおよびホライズン点Ｐ’ｈの第２の縦座標Ｙ’ｈは、図２、図４、および図５の記述において説明されているように計算される第１の横座標Ｘｈまたは第２の横座標Ｘ’ｈから、ならびにマーキングライン１１のモデリングデータから決定される。
【００７４】
ホライズンしきい値ＴＨｈは、０．２メートルと１メートルとの間に含まれる。
【００７５】
モデリングデータは、最適な明視距離Ｘｐを含む。
【００７６】
最適な明視距離Ｘｐの例が、図６において与えられている。トラック２１が、車線１０において運転されている。カメラ２にとって、トラック２１は、車線１０における障害物である。トラック２１は、マーキングライン１１、１２の一部分を遮っている。この例においては、最適な明視距離Ｘｐは、トラック２１とカメラ２との間における距離に実質的に相当する。
【００７７】
範囲誤検出ＦＰｐを検知するために、誤検出を検知するための方法はさらに、範囲誤検出を検知するステップ３０４であって、最適な明視距離Ｘｐが、所定の範囲時間ｄＴｐの間に車両によって走行されることになる距離に等しい範囲しきい値ＴＨｐと比較され、最適な明視距離Ｘｐがその範囲しきい値ＴＨｐよりも小さい場合に、範囲誤検出ＦＰｐが検知される、ステップ３０４を含む。
【００７８】
有利には、範囲誤検出を検知するステップ３０４は、第２の瞬間Ｔ１および／または第２の瞬間Ｔ２において実行される。
【００７９】
所定の範囲時間ｄＴｐは、０．８秒と０．９９秒との間に含まれる値であり、典型的には０．９５秒に等しい。
【００８０】
たとえば、０．９５秒に等しい範囲時間ｄＴｐ、および２５メートル／秒に等しい車両速度に関しては、範囲しきい値ＴＨｐは、０．９５に２５を掛けた結果である２３．７５メートルに等しい。
【００８１】
もちろん、最適な明視距離Ｘｐを、車両１が前記最適な明視距離Ｘｐを走行するのにかかる時間へと変換し、この前記時間を範囲しきい値ＴＨｐに比較することも、同等とみなされる。
【００８２】
初期不連続性誤検出ＦＰｉ、ホライズン不連続性誤検出ＦＰｈ、および範囲誤検出ＦＰｐのうちのいずれか１つが検知された場合に、誤検出が検知される。
【００８３】
有利には、誤検出が検知された場合に、誤検出を検知するための方法はさらに、カメラ２によるマーキングライン１１の検知の一時的な喪失をそのユーザに警告するために、車両１のユーザに視覚的な警告を表示するステップ１２４を含む。
【００８４】
たとえば、車両１は、ディスプレイスクリーン１００を含み、そのディスプレイスクリーン１００上には、車線１０のマーキングライン１１、１２が表されている。誤検出を検知するためのデバイス５によってマーキングライン１１に関して誤検出が検知された場合には、ディスプレイスクリーン１００上のマーキングライン１１の表示１１０は、たとえば色における変化を介して、変更される。マーキングライン１２に関して誤検出が検知されなかった場合には、マーキングライン１２の表示１２０は、変更されない。
【００８５】
図８ａにおいては、誤検出は検知されておらず、２つのマーキングライン１１、１２の表示１１０、１２０は、色が黒色である。
【００８６】
図８ｂにおいては、マーキングライン１１に関して誤検出が検知されている。マーキングライン１１の表示１１０は、色がグレーであり、マーキングライン１２の表示１２０は、変更されないままである。
【００８７】
視覚的な警告の実施形態は、非限定的である。視覚的な警告は、絵文字、インジケータライトなどであることが可能である。
【００８８】
誤検出を検知するためのデバイス５は、誤検出を検知するための方法のステップを実施するプログラム命令を含むプログラムを含む。
【００８９】
誤検出を検知するためのデバイス５は、好ましくは有線リンクによって、車両１の速度センサ６に、およびカメラ２の画像処理デバイスに接続されている。速度センサ６と、誤検出を検知するためのデバイス５との間における接続は、直接的または間接的であることが可能である。たとえば、速度センサ６と、誤検出を検知するためのデバイス５との間に中間プロセッサが配置されることが可能であり、その中間プロセッサは、誤検出を検知するためのデバイス５へのデータの送信の前に、それらのデータがフィルタリングおよび検証されることを可能にする。
【００９０】
速度センサ６と、誤検出を検知するためのデバイス５との間において採用される通信プロトコルは、たとえばＣＡＮプロトコルである。
【００９１】
カメラ２と、誤検出を検知するためのデバイス５との間において採用される通信プロトコルは、たとえばＣＡＮプロトコルである。
【００９２】
有利には、誤検出を検知するための方法のステップを実施するプログラム命令の実行は、時間差ＤＴに等しい周期でループされる。プログラムが最初に実行されるときには、第１の瞬間Ｔ１は、前記第１の周期の瞬間に対応し、第２の瞬間Ｔ２は、前記第２の周期の瞬間に対応する。プログラムが２回目に実行されるときには、第１の瞬間Ｔ１は、前記第２の周期の前記瞬間に対応し、第２の瞬間Ｔ２は、前記第３の周期の瞬間に対応する、といった具合である。
【００９３】
上述の例および記述は、マーキングライン１１を例として取り上げて与えられている。類推によって、同じ例および説明が、マーキングライン１２にも当てはまる。
【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８ａ】
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【図８ｂ】
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【国際調査報告】
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