(57)【要約】【課題】車線が一部消えている場合や細くなっていたりする場合には線として認識ができなくなる虞がある。【解決手段】カメラ１で撮影した原画像を画像入力部２で読み込みコンピュータ３に入力する。コンピュータ３では、原画像を２値データ化し、これをGauss型関数で重み付けをする１つの数式で原画像をぼかしてボケ画像データとする。そして、ボケ画像データに基づいて、最も色の濃い部分を画像の線と判別する。これを応用して任意幅の線から中心線を求め、中心線に沿って車両を走行させ、また速度を制御する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
進行方向の路上等に書かれた車線を撮影するカメラと、
前記カメラで撮影された原画像を取り込む画像入力部と、
前記画像入力部から入力された原画像を２値データ化し、該原画像データをGauss型関数で重み付けしたものの総和をとってボケ画像データに変換し、該ボケ画像データに基づいて進行すべき方向と速度を決めるための画像処理・認識を行うコンピュータと、
前記コンピュータで決めた方向と速度で車両を駆動するための動力を発生してタイヤに伝える動力部を備えたことを特徴とする車両自動走行システム。
【請求項２】
前記原画像データは、画像入力部が原画像を読み込む解像度で定まる座標位置毎の２値データであり、
前記Gauss型関数の重みは座標中心点において最大値であって座標中心点から離れるにつれてなだらかな山形で値が小さくなり、
前記ボケ画像データは、該座標位置を座標中心位置とみなして前記原画像データに前記Gauss型関数の重みを乗算し、その乗算結果に、隣接するボケ画像データを加えることにより求めることを特徴とする請求項１に記載の車両自動走行システム。
【請求項３】
前記進行すべき方向は、前地点から現地点へ進行してきた方向に近い方向を踏襲するような３地点の内から前記ボケ画像データが最大値である地点を選定することにより決定されることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両自動走行システム。
【請求項４】
前記速度は、ボケ画像データの値が大きい位置では速く、小さい位置では遅くなるように制御されることを特徴とする請求項１〜請求項３に記載の車両自動走行システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両自動走行システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のこの種の技術として、車線モデリング時に撮影された道路映像領域を二つの映像領域に分割して、各映像領域の車線を直線にモデリングした後、モデリングされた各分割領域の直線がなす三角形の外接円で曲線路を認識するようにした車線モデリングシステムの曲線路認識方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、カメラで撮像される前方道路画像に座標位置を割り付け、該画像において濃度が急激に変化する点をエッジ点として抽出し、設定されるウインドウ内でエッジ点が直線状に配列している部分を検出した直線から検出された自車走行路、および検出された先行車の遠近に応じて次フレームでの直線検出ウインドウの大きさ、位置、個数などのパラメータを決定するようにした車両用走行路認識装置及びこれを用いた警報・走行制御装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
【特許文献２】特開2002-236927号公報（第２頁−第３頁、図３）
【特許文献３】特開平8-96299号公報（第５頁−第６頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１記載の技術では、車線そのものを認識して円で置き換え、円で曲線路を認識して走行するため、車線が鋭角なら急転回となるので、コースから逸れる虞があるという問題点がある。更に、円で置き換えた場合においてコースから逸れる場合は、円が車線上ではない場合が考えられるので、車線上以外に障害物等あると衝突する虞もある。
【０００６】
また、特許文献２記載の技術では、現実の車線を使用した自動走行システムにおいて車線をエッジ成分として認識するが、車線が一部消えていたり、細くなっていたりする場合には車線として認識ができなくなる虞があり、蛇行したり、車線の終了点と認識して停止したりするという問題点がある。
【０００７】
本発明の目的は、鋭角な車線であっても、車線の途切れ、欠けや太さ細さがあっても連続している車線と認識して、なだらかに曲がることが可能な自動走行システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の車両自動走行システムは、進行方向の路上等に書かれた車線を撮影するカメラ（図１の１）と、カメラで撮影された原画像を取り込む画像入力部（図１の２）と、画像入力部から入力された原画像を２値データ化し、該原画像データをGauss型関数で重み付けしたものの総和をとってボケ画像データに変換し、該ボケ画像データに基づいて進行すべき方向と速度を決めるための画像処理・認識を行うコンピュータ（図１の３）と、コンピュータで決めた方向と速度で車両を駆動するための動力を発生してタイヤに伝える動力部（図１の４）を備えたことを特徴とする。
【０００９】
より具体的には、上記原画像データは、画像入力部が原画像を読み込む解像度で定まる座標位置毎の２値データであり、また、Gauss型関数の重みは座標中心点において最大値であって座標中心点から離れるにつれてなだらかな山形で値が小さくなり、ボケ画像データは、該座標位置を座標中心位置とみなして原画像データにGauss型関数の重みを乗算し、その乗算結果に、隣接するボケ画像データを加えることにより求める。
【００１０】
また、進行すべき方向は、前地点から現地点へ進行してきた方向に近い方向を踏襲するような３地点の内からボケ画像データが最大値である地点を選定することにより決定される。速度は、ボケ画像データの値が大きい位置では速く、小さい位置では遅くなるように制御される。
【００１１】
本発明では、Gauss型関数で重み付することで原画像をぼかし、最も色の濃い部分を画像の中心と判別する。そして、これを応用して任意幅の線から中心線を求める手法を応用し、そこから進行方向を自動的に決定するアルゴリズムを採用し、線の幅をぼかし、数値化することにより、速度についても自動的に制御する。このように車線を認識することにより、車線の欠けや途切れや太さや細さがあっても車線に沿って自動走行させることができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、ボケ画像変換を利用するため、車線に途切れや欠け等があってもなだらかに、また鋭角な車線であっても、なだらかに補正することができるので、連続している線と認識することができ信頼度が上がるという第１の効果を有する。
【００１３】
また、ボケ画像の濃淡により速度を自動調整するので、より円滑な速度制御が可能であり安全性が増すという第２の効果もある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１５】
［構成の説明］
図１を参照すると、本発明の車両自動走行システムは、車両において、前方画像を撮影するカメラ１と、カメラ１が接続された画像入力部２と、入力された画像を処理する画像処理部・認識部であるコンピュータ３と、コンピュータ３の処理結果を基に実際の走行動作を行う４つの動力部４と、動力部４の動力を路面に伝える４つのタイヤ５から構成される。
【００１６】
カメラ１は、車両を車線に沿って走行させるために、路上等に書かれた車線を撮影する。画像入力部２は、カメラ１で撮影された原画像を取り込んでコンピュータ３へ入力する。コンピュータ３は、画像入力部２から入力された原画像をボケ画像に変換し、ボケ画像データに基づいて進行すべき方向と速度を決めるための画像処理・認識を行う。動力部４は、コンピュータ３で決めた方向と速度で車両を実際に動かすための動力を発生してタイヤ５に伝える。タイヤ５は、動力部４に接続されていて動力部４の動力により車両を駆動する。このとき、動力部４に接続されているコンピュータ３により、回転方向と回転速度が制御される。
【００１７】
コンピュータ３は、原画像入力すると、原画像を２値データ化し、Gauss型関数で重み付けしたものの総和をとってボケ画像データ化する。ボケ画像データとする処理は、プログラムにより行なう。具体的には、C言語でプログラミングし、コンパイルしてコンピュータで実行する。そして、ボケ画像データに基づいて進行方向とスピードを判別し、その結果から動力部４を制御して動作する。
【００１８】
図２〜図７は、カメラ１で撮像された前方画像である車線の例１〜例６を示す。図２では直線車線の幅に欠けが見られ、図３では直線車線の途切れが見られ、図４では車線がなだらかに曲がる曲線を示し、図５では車線が直角に曲がり、図６では車線が鋭角に曲がり、図７では車線の幅を変えつつ車線がなだらかに曲がる曲線を示す。
【００１９】
図８〜図13は、それぞれ図２〜図７に示した例１〜例６の前方画像（原画像）をコンピュータ３が画像入力部２から読み込んで２値データ化した原画像データパターンを示す。
【００２０】
図14〜図19は、それぞれ図８〜図13に示した例１〜例６の原画像データパターンをコンピュータ３がボケ処理したボケ画像データパターンを示す。これらの例では、読み込む解像度を19×19としている。図14〜図19において四角で囲んだ部分は、同じ行の内で数値の最も大きい部分であって進行方向の中心線となる。
【００２１】
図20〜図25は、それぞれ図14〜図19に示した例１〜例６のボケ画像データパターンを画像化したボケ画像である。図20〜図25を図２〜図７と比較すれば明らかなように、線に途切れや欠け等があってもなだらかに補正され、また鋭角がなだらかに補正されていることが分かる。
【００２２】
この結果、鋭角な車線であっても、車線の途切れ、欠けや太さ細さがあっても連続している車線と認識して、なだらかに曲がることが可能となり、またボケ画像の濃淡により、速度を自動調整することができ、安全性が増すのである。
【００２３】
［動作の説明］
（１）ボケ処理
コンピュータ３において実行されるGauss型関数の重み付けによるボケ処理について、図26と図27のフローチャートにより説明する。
【００２４】
図26はGauss型関数の重みG[X][Y]を求める処理を示すフローチャートである。図26におけるXはGauss型関数の重み付け画像のX座標、YはGauss型の重み付け画像のY座標であって、XとYそれぞれを0から18までカウントUPさせてのループを構成している（図26のステップA1，A2）。そして、XYの全座標位置19×19について、中心点（9,9）において最大値とするGauss型関数の重みG[X][Y]を算出する。G[X][Y]は、paiを3.1415926(円周率)、tauを1としてのX座標、Y座標におけるGauss型の重み付けを示す。Expはプログラムのコンパイラーに標準的に付属するGauss型関数である。Gauss型関数の重みG[X][Y]は、最大値G[9][9]から離れた座標位置ほど値が小さくなる。形は、なだらかな山形である。
【００２５】
図27は、図26で求めたGauss型関数の重みG[X][Y]を用いてボケ画像データBz[X][Y]を求める処理を示すフローチャートである。図27におけるXはボケ画像データBz[X][Y]のX座標、Yはボケ画像データBz[X][Y]のY座標であって、X，Yそれぞれを0から18までカウントUPさせてのループを構成している（図27のステップB1，B2）。先ず、X，YのいずれについてもX座標、Y座標におけるボケ画像データBz[X][Y]を0.0とする（ステップB3）。
【００２６】
そして、原画像データのY座標であるYYを0から18までカウントUPさせて（ステップB4）、Gauss型関数の重み付け画像のY座標であるIYYを算出する（ステップB5）。同様に、原画像データのX座標であるXXを0から18までカウントUPさせて（ステップB6）、Gauss型の重み付け画像のX座標であるIXXを算出する（ステップB7）。
【００２７】
最後に、XX座標、YY座標の２値データ、即ち原画像データであるZ[XX][YY]に、IXX座標、IYY座標のGauss型関数の重みG[IXX][IYY]を乗算し、その乗算結果に、隣接するボケ画像のボケ画像データBz[X][Y]を加えて、ボケ画像データBz[X][Y]を求める（ステップB8）。ステップB8において、原画像データZ[XX][YY]が１の座標点については、Gauss型関数の重みG[IXX][IYY]の乗算はなされない。求まったボケ画像データBz[X][Y]のパターン例は図14〜図19に示したとおりである。
【００２８】
より具体的には、原画像データZ[XX][YY]の値が１の座標点においては、X=XX、Y=YYの座標点では図26で求めたG[9][9]の値が割り当てられ、XX,YYがX,Yから遠ざかるにつれて、G[9][9]より値の低いG[8][8],G[8][9],G[8][10],G[9][8],G[9][10],G[10][8],G[10][9],G[10][10]・・・が割り当てられる。
【００２９】
即ち、これが、原画像データZ[XX][YY]の値が１の点に対してのGauss型関数でのボケ処理である。そして、値が１の全ての座標点においてこのボケ処理を実施し、各点での総和を取る。例えば、値の１の点が隣り合っている場合、両方のGauss型の重み付け関数G[X][Y]の値が足し合わされる。
【００３０】
図２，図８，図14および図20で示した例１は、車線の幅が一定でなく細いところがある直線車線からボケ処理し中心線を求めて、その線に沿って走行させようとするものである。画像入力部２から読み込んだ原画像（図２）を画像処理部で２値データ化して原画像データパターン（図８）、これをボケ処理してボケ画像データパターン（図14）、これを画像化してボケ画像（図20）となる。図２と図20を対比すれば明らかなように、原画像（図２）における車線の幅が細いところはボケ画像（図20）において稀釈化され幅が一定の車線様に修正されている。
【００３１】
図３，図９，図15および図21で示した例２は、車線に欠けがある直線車線からボケ処理し中心線を求めて、その線に沿って走行させようとするものである。画像入力部２から読み込んだ原画像（図３）を画像処理部で２値データ化して原画像データパターン（図９）、これをボケ処理してボケ画像データパターン（図15）、これを画像化してボケ画像（図21）となる。図３と図21を対比すれば明らかなように、原画像（図３）における車線の欠けはボケ画像（図21）において稀釈化され欠けがなく連続した車線様に修正されている。
【００３２】
図４，図10，図16および図22で示した例３、図５，図11，図17および図23で示した例４、図６，図12，図18および図24で示した例５、図７，図13，図119および図25で示した例６についても同様に解することができる。
【００３３】
（２）進行方向の決定
次に、車両は、ボケ画像データにおける中心線に沿って走行することになるが、その中心線を求め方法について説明する。進行方向はボケ画像データパターン（図14〜図19）に基づいて決定される。
【００３４】
図28は車両の進行方向決定プロセスにおける候補地点を示す概念図である。図28において、地点Ａから地点Ｂに進行してきた車両が次に進行すべき地点の候補として、地点Ａから地点Ｂへの進行方向毎に３つの地点Ｃが示されている。即ち、Ａは前地点、Ｂは現地点、Ｃは次地点となるべき候補地点である。
【００３５】
３つの候補地点Ｃは、図28(1)〜図28(8)に示すように、前地点Ａから現地点Ｂへ進行してきた方向に近い方向を踏襲するような３地点が選定される。図28(1)は下方から上方へ進行してきたケース、図28(2)は下方から斜め右上方へ進行してきたケース、図28(3)は左方から右方へ進行してきたケース、図28(4)は上方から斜め右下方へ進行してきたケース、図28(5)は上方から下方へ進行してきたケース、図28(6)は上方から斜め左下方へ進行してきたケース、図28(7)は右方から左方へ進行してきたケース、図28(8)は下方から斜め左上方へ進行してきたケースである。
【００３６】
図30は、図28で説明した３つの候補地点Ｃの内の１つを選択して車両の進行方向を決定するプロセスを示すフローチャートである。図30において、ボケ画像データパターン（図14〜図19）の原点は左上隅とされる。
【００３７】
先ず、スタートポイントのY座標はY座標の最大値MAX_Y、スタートポイントのX座標はY座標の最大値MAX_Yにおいてボケ画像データBz[X][MAX_Y]の最大値を与えるXの値とする（図30のステップC1）。そして、図28(1)の基準によりスターとポイントの真上に進み、その後は図28(1)〜(8)の基準により３つの候補地点Ｃを選定する（ステップC2）。
【００３８】
いま、現地点ＢのX座標をX、Y座標をYとし、スタートポイントから現地点に到るまでの地点のボケ画像データBzの内で最大値のボケ画像データを与えるX座標をKX、Y座標をKYとする。ボケ画像データBz[X][Y]とボケ画像データBz[KX][KY]を比較して（ステップC3）、前者が大きければKX=X、KY=Yとする（ステップC4）。これは、現地点Ｂを前地点Ａ、決定された次地点Ｃを現地点Ｂにして、次の進行先を探索することを意味する。一方、ステップC3の比較において、ボケ画像データBz[X][Y]がボケ画像データBz[KX][KY]以下ならKXおよびKYの変更はない。
【００３９】
つまり、次地点Ｃは、前地点Ａと現地点Ｂの関係から、３つの次地点Ｃの内でボケ画像データBz[X][Y]が最大値であるものに決定される。次の地点の最大値が同じ値の場合は有効桁数を増やす。そして、次回は、現地点Ｂを前地点Ａ、決定された次地点Ｃを現地点Ｂにして、ステップC1〜C4の処理を画面からはみ出るまで繰り返す（ステップC5）。
【００４０】
また、画面からはみ出さない場合であっても、ボケ画像データBz[X][Y]が0.1以下の数値になった場合は（ステップC6）、進行方向が間違っているとして、通過点の内でボケ画像データBzが最大値の地点に戻ってから再度実施する（ステップC7）。ボケ画像データBz[X][Y]の値があまりに小さいということは、車線が無くなっていると解するのである。過去のボケ画像データBz最大地点の保持（ステップC4）はこの処理に備えたものである。なお、再度実施する場合、前回通ったところは通らないようにする。
【００４１】
図４，図10，図16および図22で示した例３は、なだらかに曲がる車線をボケ処理し中心線を求めて、その線に沿って走行させようとするものである。求めた中心線は、図16において四角で示した部分となる。
【００４２】
中心線の求め方について説明する。図16において、スタートポイントは、ボケ画像データが0.596である座標(6,18)となる（図30のステップC1）。図28(1)に従って、進行方向は、上方のボケ画像データが0.8である座標(6,17)、斜め左上方の0.735(5,17)、斜め右上方の0.74(7,17)の３地点の内でボケ画像データが最大値である0.8(6,17)とされる（ステップC2）。
【００４３】
そして、0.8(6,17)＞0.596(6,18)のためKX=6,KY=17とされ（ステップC3,C4）、次には0.895(6,16)、0.911(6,15)と進み（ステップC2）、それぞれの場合にKX=6,KY=16、KX=6,KY=15とされ（ステップC3,C4）。ここからは、図28(2)に従って0.869(7,14)へ進むが、0.869(7,14)＜0.911(6,15)のためKX=6,KY=15のままである（ステップC3,C4）。
【００４４】
以上の手順を0.472(18,6)に到って画面からはみ出るまで実施することを繰り返す（ステップC5）と、四角で示した中心線が求められる。ここで、次の点が斜めの場合は進行方向も斜めとなり、次の点が横の場合は進行方向も横となる。そして、カーブについての進行方向が求められる。なお、0.911(6,15)から0.472(18,6)の間はKX=6,KY=15のままであり（ステップC3,C4）、また、この例ではステップC6およびステップC7は経由しない。
【００４５】
図５，図11，図17および図23で示した例４は、車線が直角に曲がる場合であって処理内容は例３と同様である。また、例１および例２も同様である。
【００４６】
図６，図12，図18および図24で示した例５は、車線が鋭角に曲がる曲線について中心線を求めるものである。例５では、図30におけるステップC6およびステップC7を経由する。すなわち、ボケ画像データパターン（図18）において、0.9672(5,11)から0.1357(2,3)へとルートを決めたが、0.1357(2,3)から0.0944(1,3)へ進むに及んで、ボケ画像データが0.1以下の数値であることが分かり（図30のステップC6）、進行方向が間違っていることになるので、通過点の内でボケ画像データが最大値の地点(5,11)に戻ってから再度実施する（ステップC7）。KX=5,KY=11とされているのは（ステップC4）、これに備えたものであって、X=KX=5,Y=KY=11とされてから（ステップC7）、次の地点を右方に探索していく（ステップC2）。その結果、0.9672(5,11)から0.4065(18,17)へ到る正しい進行方向（アンダーラインを施したルート）が決定される。
【００４７】
（３）速度自動調整
図29は車両の速度自動調整の方法を説明するための概念図である。直線車線を走行する場合や速度が遅い場合は、カメラ１が一定時間に取り込む原画像のデータ量が多く、原画像データZ[XX][YY]において１である領域が大きい。従って、ボケ画像データBz[X][Y]の値も高く、この場合は車両の速度が速くなるように自動的に調整する。一方、曲線車線を走行する場合や速度が速い場合は、カメラ１が一定時間に取り込む原画像のデータ量が少なく、原画像データパターン（図８〜図13）において１である領域が小さい。従って、ボケ画像データBz[X][Y]の値も低く、この場合は車両の速度が遅くなるように自動的に調整する。
【００４８】
図29では、下方から斜め右上方へカーブする場合の速度調整を示す。当初、速度１の高速で走行していたが、カーブに近づいて原画像のデータ量が少なくなってくると、速度0.8の準高速となり、カーブにさしかかると速度0.5の中速、更に速度0.3の低速となり、カーブを抜けると速度0.5の中速、速度0.8の準高速、速度１の高速というように回復している。
【００４９】
図７，図13，図19および図25で示した例６により自動速度調整について説明する。先ず、画像入力部２から読み込んだ原画像（図７）をコンピュータ３で２値化して原画像データパターン（図13）、これをボケ処理してボケ画像データパターン（図19）、これを画像化してボケ画像（図25）となる。
【００５０】
進行方向の中心線を求めた結果は図19において四角で示した部分である。中心線のボケ画像データの値が、0.567,0.724,0.754,0.0707,0.617,0.508,0.422,0.383,0.379,0.372,0.361,0.392,0.461,0.553,0.631,0.513となっている。これらの値を基に、現速度を１とした場合、これらの値を乗算して速度を調整する。即ち、この中では、最大値の0.754が最速（現速度の0.754倍の速度）となり、0.361の時に最低速（現速度の0.361倍の速度）となるように速度を調整する。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の車両自動走行システムのブロック図
【図２】原画像の例１（太さに広狭のある車線）を示す図
【図３】原画像の例２（途切れた車線）を示す図
【図４】原画像の例３（なだらかに曲がる車線）を示す図
【図５】原画像の例４（直角に曲がる車線）を示す図
【図６】原画像の例５（鋭角に曲がる車線）を示す図
【図７】原画像の例６（車線の幅を変えつつ、なだらかに曲がる車線）を示す図
【図８】例１の原画像データパターン
【図９】例２の原画像データパターン
【図１０】例３の原画像データパターン
【図１１】例４の原画像データパターン
【図１２】例５の原画像データパターン
【図１３】例６の原画像データパターン
【図１４】例１のボケ画像データパターン
【図１５】例２のボケ画像データパターン
【図１６】例３のボケ画像データパターン
【図１７】例４のボケ画像データパターン
【図１８】例５のボケ画像データパターン
【図１９】例６のボケ画像データパターン
【図２０】例１のボケ画像を示す図
【図２１】例２のボケ画像を示す図
【図２２】例３のボケ画像を示す図
【図２３】例４のボケ画像を示す図
【図２４】例５のボケ画像を示す図
【図２５】例６のボケ画像を示す図
【図２６】Gauss型の重みG[X][Y]を求める処理を示すフローチャート
【図２７】ボケ画像データBz[X][Y]を求める処理を示すフローチャート
【図２８】車両の進行方向決定プロセスにおける候補地点を示す概念図
【図２９】車両の速度自動調整の方法を説明するための概念図
【図３０】車両の進行方向を決定するプロセスを示すフローチャート
【符号の説明】
【００５２】
１      カメラ
２      画像入力部
３      コンピュータ
４      動力部
５      タイヤ
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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