(57)【要約】【課題】道路の画像からレーンマークを検出して車両が走行する車線を認識する際に、道路の画像に撮像されたレーンマーク以外のものの影響を適切に排除して車線の認識精度を向上することができる車線認識装置、車両、車線認識方法、及び車線認識プログラムを提供する。【解決手段】車線認識装置２は、車両１に搭載された撮像装置３を介して取得された道路の画像から、車両１が走行している車線を規定する該道路上のレーンマークを検出することによって該車線を認識する。車線認識装置２は、車両１の前方に存在する前記レーンマーク以外の対象物を検出する対象物検出部５と、道路の画像に関するデータから、対象物検出部５により検出された対象物に相当する部分を除去したデータに基づいて、レーンマークを検出するレーンマーク検出部６とを備える。【選択図】図１
2008168811.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された撮像装置を介して取得された道路の画像から、該車両が走行している車線を規定する該道路上のレーンマークを検出することによって該車線を認識する車線認識装置において、
前記車両の前方に存在する前記レーンマーク以外の対象物を検出する対象物検出部と、
前記道路の画像に関するデータから、前記対象物検出部により検出された対象物に相当する部分を除去したデータに基づいて、前記レーンマークを検出するレーンマーク検出部とを備えることを特徴とする車線認識装置。
【請求項２】
請求項１記載の車線認識装置において、
前記レーンマーク検出部は、前記取得された道路の画像のデータのうち、前記対象物検出部により検出された対象物に相当する部分を除去する除去処理を実行し、該除去処理が施された画像のデータにフィルタ処理を施して、前記レーンマークを検出することを特徴とする車線認識装置。
【請求項３】
請求項１記載の車線認識装置において、
前記レーンマーク検出部は、前記取得された道路の画像にフィルタ処理を施して得られたデータのうち、前記対象物検出部により検出された対象物に相当する部分を除去する除去処理を実行し、該除去処理が施されたデータに基づいて、前記レーンマークを検出することを特徴とする車線認識装置。
【請求項４】
請求項１記載の車線認識装置において、
前記レーンマーク検出部は、前記取得された道路の画像にフィルタ処理を施して得られたデータに基づいて、前記レーンマークの種別を認識するレーンマーク種別認識部と、該レーンマーク種別認識部の認識結果に基づいて前記除去処理を実行するか否かを判定する除去判定部とを備え、該除去判定部により該除去処理を実行すると判定された場合に、前記取得された道路の画像にフィルタ処理を施して得られたデータのうち、前記対象物検出部により検出された対象物に相当する部分を除去する除去処理を実行し、該除去処理が施されたデータに基づいて、前記レーンマークを検出することを特徴とする車線認識装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか記載の車線認識装置において、
前記対象物検出部は、前記車両に搭載された距離センサによる検知結果に基づいて、前記レーンマーク以外の対象物を検出することを特徴とする車線認識装置。
【請求項６】
請求項１〜４のいずれか記載の車線認識装置において、
前記対象物検出部は、前記取得された画像にフィルタ処理を施して前記対象物を検出することを特徴とする車線認識装置。
【請求項７】
請求項６記載の車線認識装置において、
前記対象物検出部は、前記フィルタ処理として、前記取得された画像にオプティカルフロー処理を施し、該画像内の対象物の前記車両に対する相対位置の変化量を算出し、該算出した相対位置の変化量が所定値未満の対象物を、前記レーンマーク以外の対象物として検出することを特徴とする車線認識装置。
【請求項８】
請求項６記載の車線認識装置において、
前記対象物検出部は、前記フィルタ処理として、前記撮像装置を介して時間的に連続して撮像された２つの画像にエッジ抽出処理を施し、該画像内の対象物の該２つの画像間での位置の変化量を算出し、該算出した位置の変化量が所定値未満の対象物を、前記レーンマーク以外の対象物として検出することを特徴とする車線認識装置。
【請求項９】
請求項６〜８のうちいずれか記載の車線認識装置において、
道路上のレーンマークの規格に基づいて、対象物がレーンマークであるか否かを判定する対象物判定部をさらに備え、
前記対象物検出部は、前記取得された画像に前記フィルタ処理を施して前記レーンマーク以外の対象物を検出する処理を実行し、該処理の結果検出された該レーンマーク以外の対象物の候補のうちから、前記対象部判定部によりレーンマークでないと判定された候補を、該レーンマーク以外の対象物として決定することを特徴とする車線認識装置。
【請求項１０】
請求項１〜請求項９のうちいずれか１項記載の車線認識装置が搭載されたことを特徴とする車両。
【請求項１１】
車両に搭載された撮像装置を介して取得された道路の画像から、該車両が走行している車線を規定する該道路上のレーンマークを検出することによって該車線を認識する車線認識方法であって、
前記車両の前方に存在する前記レーンマーク以外の対象物を検出する対象物検出ステップと、
前記道路の画像に関するデータから、前記対象物検出ステップで検出された対象物に相当する部分を除去したデータに基づいて、前記レーンマークを検出するレーンマーク検出ステップとを備えたことを特徴とする車線認識方法。
【請求項１２】
車両に搭載された撮像装置を介して取得された道路の画像から、該車両が走行している車線を規定する該道路上のレーンマークを検出することによって該車線を認識する処理をコンピュータに実行させる車線認識プログラムであって、
前記道路上のレーンマーク以外の対象物を検出する対象物検出処理と、
前記道路の画像に関するデータから、前記対象物検出処理により検出された対象物に相当する部分を除去したデータに基づいて、前記レーンマークを検出するレーンマーク検出処理とを前記コンピュータに実行させる機能を有することを特徴とする車線認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラ等の撮像装置を介して取得された道路の画像を処理し、道路のレーンマークを検出して車線を認識する車線認識装置、車両、車線認識方法、及び車線認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両にＣＣＤカメラ等の撮像装置を搭載して、走行している道路の路面を撮像し、得られた画像を処理して道路上の白線等のレーンマークを検出し、検出した結果から車両が走行する車線（走行レーン）を認識する技術が知られている。この技術により認識された車線の情報に基づいて、車両の制御や運転者への情報の提示等が行われる。この技術では、例えば、道路の画像上の複数の水平線に対して、各水平線上の輝度をそれぞれ左から横方向に微分して、微分値のピークに基づいて、輝度が暗から明に変化する点（正エッジ点）と、輝度が明から暗に変化する点（負エッジ点）とが抽出される。そして、各水平線上でエッジ点が正、負の順に現れ、且つそれぞれのエッジ点の間隔が白線として妥当と思われる程度に納まっている組み合わせが白線候補として抽出され、抽出された白線候補のうちから画像上の位置等に基づいて白線が検出される。
【０００３】
このとき、車両の前方の道路に、例えば前走車や歩行者等のレーンマーク以外のものが存在する場合には、道路の画像にこれらのレーンマーク以外のものも撮像される。よって、撮像された画像を処理してレーンマークを検出する際に、レーンマークの情報と共に、前走車等のレーンマーク以外の情報も抽出されることとなる。この前走車等の情報は、車線を認識する処理では不必要な情報であり、さらに、レーンマークとの区別が付きにくい場合があるため、車線を認識する処理の際に誤認識の原因となる可能性もある。このため、例えば、前走車を検出し、その検出情報に基づいて車線認識処理を行う画像領域を制限することにより、合理的な車線認識を行う技術が提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
特許文献１の自動車の走行制御装置では、先行車が存在しない場合には設定速度で低速走行し、先行車が存在する場合には目標車間距離を保持しつつ先行車を追尾していき、更に高速の自車が低速の先行車に追いついたときに減速制御をする。このとき、自車の前方を撮像した画像に基づいて、自車が走行している車線を示す白線を認識するレーン認識手段が備えられている。レーン認識手段は、先行車との車間距離に基づき、車間距離が小さい場合には、狭い処理エリアの画像を処理すると共に、車間距離の増大に応じて処理エリアを広げて画像を処理する。
【特許文献１】特開平７−１１７５２３号公報
【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の装置のように、単に車間距離に応じて処理エリアを縮小・拡大するだけでは、適切に処理エリアが設定されない場合がある。すなわち、前走車等の大きさや車線の幅方向での位置等によって、レーンマーク検出の際にノイズとなる度合は異なる。また、例えば、白線、黄線、道路鋲といったレーンマークの種別によっても、前走車等がレーンマーク検出の際にノイズとなる度合は異なる。このため、特許文献１の装置では、処理エリアを限定しすぎて車線認識精度が損なわれたり、逆に不必要な情報が残ってしまう可能性がある。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑み、道路の画像からレーンマークを検出して車両が走行する車線を認識する際に、道路の画像に撮像されたレーンマーク以外のものの影響を適切に排除して車線の認識精度を向上することができる車線認識装置、車両、車線認識方法、及び車線認識プログラム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】
【０００７】
本発明の車線認識装置は、車両に搭載された撮像装置を介して取得された道路の画像から、該車両が走行している車線を規定する該道路上のレーンマークを検出して該車線を認識する車線認識装置において、前記車両の前方に存在する前記レーンマーク以外の対象物を検出する対象物検出部と、前記道路の画像に関するデータから、前記対象物検出部により検出された対象物に相当する部分を除去したデータに基づいて、前記レーンマークを検出するレーンマーク検出部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明の車線認識装置では、対象物検出部により、道路上の前走車や歩行者等のレーンマーク以外のものが対象物として検出される。そして、レーンマーク検出部は、前記道路の画像に関するデータ（画像データや当該画像データをフィルタ処理して得られたデータ）から、対象物検出部により検出された対象物に相当する部分を除去したデータに基づいて、レーンマークを検出する。従って、道路の画像に撮像されたレーンマーク以外のものの影響を適切に排除して、車両が走行する車線を規定するレーンマークを精度良く検出することができる。これにより、車線の認識精度が向上する。
【０００９】
また、本発明の車線認識装置において、前記レーンマーク検出部は、前記取得された道路の画像のデータのうち、前記対象物検出部により検出された対象物に相当する部分を除去する除去処理を実行し、該除去処理が施された画像のデータにフィルタ処理を施して、前記レーンマークを検出することが好ましい。この場合、レーンマーク検出部は、除去処理が施された画像のデータに、例えば微分フィルタ処理を施してエッジ点を抽出して、当該エッジ点に基づいてレーンマークを検出する。これにより、フィルタ処理の際にレーンマーク以外のものに相当するデータが抽出されることが排除され、レーンマークの検出精度を向上することができる。
【００１０】
または、本発明の車線認識装置において、前記レーンマーク検出部は、前記取得された道路の画像にフィルタ処理を施して得られたデータのうち、前記対象物検出部により検出された対象物に相当する部分を除去する除去処理を実行し、該除去処理が施されたデータに基づいて、前記レーンマークを検出することが好ましい。この場合、レーンマーク検出部は、例えば画像のデータにフィルタ処理を施してレーンマークの候補を抽出し、当該レーンマークの候補のうちレーンマーク以外の対象物に相当する部分が除去されたデータから、実際のレーンマークを決定する。これにより、レーンマーク候補のうちレーンマーク以外のものに相当するデータがレーンマークとして決定されることを排除して、レーンマークの検出精度を向上することができる。
【００１１】
または、本発明の車線認識装置において、前記レーンマーク検出部は、前記取得された道路の画像にフィルタ処理を施して得られたデータに基づいて、前記レーンマークの種別を認識するレーンマーク種別認識部と、該レーンマーク種別認識部の認識結果に基づいて前記除去処理を実行するか否かを判定する除去判定部とを備え、該除去判定部により該除去処理を実行すると判定された場合に、前記取得された道路の画像にフィルタ処理を施して得られたデータのうち、前記対象物検出部により検出された対象物に相当する部分を除去する除去処理を実行し、該除去処理が施されたデータに基づいて、前記レーンマークを検出することが好ましい。すなわち、フィルタ処理を施して得られたデータからレーンマークを検出する際に、レーンマークの種別により、車両前方のレーンマーク以外の対象物が、当該データにおいてノイズとなる度合がレーンマークの種別により異なる。例えば、白線等の線状のレーンマークより、データが離散的となる道路鋲等の鋲型のレーンマークの方が、レーンマークを検出する際にレーンマーク以外の対象物がノイズとなる度合が大きいと考えられる。よって、レーンマークの種別を認識し、当該認識結果に応じて、除去処理を実行すると判定した場合にのみ当該処理を実行することにより、レーンマークの検出精度がより効率良く向上され得る。
【００１２】
また、本発明の車線認識装置において、例えばレーダ等の距離センサが車両に搭載されている場合には、前記対象物検出部は、前記車両に搭載された距離センサによる検知結果に基づいて、前記レーンマーク以外の対象物を検出することが好ましい。この場合、前走車等の車両に対する三次元的な位置が距離センサにより検知されるので、画像内のレーンマーク以外の対象物に相当する部分の位置や大きさが精度良く特定され、当該部分のデータを適切に除去することができる。
【００１３】
または、本発明の車線認識装置において、前記対象物検出部は、前記取得された画像にフィルタ処理を施して前記対象物を検出することが好ましい。この場合、対象物を検出するための距離センサ等の他の構成を必要としないので、簡単な構成で画像内のレーンマーク以外の対象物に相当する部分が特定され、当該部分のデータを適切に除去することができる。
【００１４】
また、本発明の車線認識装置において、前記対象物検出部は、前記フィルタ処理として、前記取得された画像にオプティカルフロー処理を施し、該画像内の対象物の前記車両に対する相対位置の変化量を算出し、該算出した相対位置の変化量が所定値未満の対象物を、前記レーンマーク以外の対象物として検出することを特徴とする。
【００１５】
この場合、オプティカルフロー処理により、画像内における特定の対象物の相対位置の変化量が適切に算出され、相対位置の変化量が所定値未満の対象物が、レーンマーク以外のものとして検出される。このとき、車両と同様に移動する前走車等の物体は車両に対する相対速度が小さいので、対象物検出部により対象物として精度良く検出される。そして、この前走車等の物体は、車両周辺に存在する物体のうち、車両前方の画像内に継続して撮像されるので、画像からレーンマークを検出する際にノイズとなる可能性が高いものである。よって、画像に関するデータにおいて、この対象物に相当する部分を除去することにより、レーンマークの検出精度がより効率良く向上され得る。
【００１６】
または、本発明の車線認識装置において、前記対象物検出部は、前記フィルタ処理として、前記撮像装置を介して時間的に連続して撮像された２つの画像にエッジ抽出処理を施し、該画像内の対象物の該２つの画像間での位置の変化量を算出し、該算出した位置の変化量が所定値未満の対象物を、前記レーンマーク以外の対象物として検出することが好ましい。
【００１７】
この場合、エッジ抽出処理により各画像内の対象物が抽出されるので、時間的に連続して撮像された２つの画像間における特定の対象物の位置の変化量が容易に算出される。このとき、車両と同様に移動する前走車等の物体は車両に対する相対速度が小さく、車両に搭載された撮像装置から時間的に連続して撮像された２つの画像間での位置の変化量が小さいので、対象物検出部により対象物として精度良く検出される。そして、この前走車等の物体は、車両周辺に存在する物体のうち、車両前方の画像内に継続して撮像されるので、画像からレーンマークを検出する際にノイズとなる可能性が高いものである。よって、画像に関するデータにおいて、この対象物に相当する部分を除去することにより、レーンマークの検出精度がより効率良く向上され得る。
【００１８】
さらに、本発明の車線認識装置において、道路上のレーンマークの規格に基づいて、対象物がレーンマークであるか否かを判定する対象物判定部をさらに備え、前記対象物検出部は、前記取得された画像に前記フィルタ処理を施して前記レーンマーク以外の対象物を検出する処理を実行し、該処理の結果検出された該レーンマーク以外の対象物の候補のうちから、前記対象部判定部によりレーンマークでないと判定された候補を、該レーンマーク以外の対象物として決定することが好ましい。
【００１９】
すなわち、道路上のレーンマークは、例えば、白線であれば、白線幅、白線長さ等が所定範囲の値となるように、道路の規格により予め定められている。よって、フィルタ処理を施して得られた候補から、道路の規格に基づいてレーンマーク以外の対象物を決定することにより、該レーンマーク以外の対象物を検出する際の誤検出の可能性が低減され、レーンマークの検出精度がより向上される。
【００２０】
次に、本発明の車両は、本発明の車線認識装置が搭載されたことを特徴とする。この場合、車線の認識精度が向上した車両を実現できる。
【００２１】
次に、本発明の車線認識方法は、車両に搭載された撮像装置を介して取得された道路の画像から、該車両が走行している車線を規定する該道路上のレーンマークを検出して該車線を認識する車線認識方法であって、前記車両の前方に存在する前記レーンマーク以外の対象物を検出する対象物検出ステップと、前記道路の画像に関するデータから、前記対象物検出ステップで検出された対象物に対応する部分を除去したデータに基づいて、前記レーンマークを検出するレーンマーク検出ステップとを備えたことを特徴とする。
【００２２】
本発明の車線認識方法によれば、本発明の車線認識装置に関して説明したように、対象物検出ステップにより、道路上の前走車や歩行者等のレーンマーク以外のものが対象物として検出される。そして、レーンマーク検出ステップで、道路の画像に関するデータから、対象物検出ステップで検出された対象物に相当する部分を除去したデータに基づいて、レーンマークが検出される。従って、道路の画像に撮像されたレーンマーク以外のものの影響を適切に排除して、車両が走行する車線を規定するレーンマークを精度良く検出することができる。これにより、車線の認識精度が向上する。
【００２３】
次に、本発明の車線認識プログラムは、車両に搭載された撮像装置を介して取得された道路の画像から、該車両が走行している車線を規定する該道路上のレーンマークを検出して該車線を認識する処理をコンピュータに実行させる車線認識プログラムであって、前記道路上のレーンマーク以外の対象物を検出する対象物検出処理と、前記道路の画像に関するデータから、前記対象物検出処理により検出された対象物に対応する部分を除去したデータに基づいて、前記レーンマークを検出するレーンマーク検出処理とを前記コンピュータに実行させる機能を有することを特徴とする。
【００２４】
本発明の車線認識プログラムによれば、本発明の車線認識装置に関して説明した効果を奏し得る処理をコンピュータに実行させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
［第１実施形態］
図１に示すように、車線認識装置２は車両１に搭載され、前方の道路を撮像するビデオカメラ３と、車線認識装置２により認識された車線のデータに基づいて車線から逸脱する可能性がある旨を車両１の運転者に注意喚起する車線逸脱警報装置１０とに接続されている。そして、車線認識装置２は、その機能として、ビデオカメラ３を介して道路の画像を取得する画像取得部４と、取得された画像に基づいて車両の前方に存在するレーンマーク以外の対象物を検出する対象物検出部５と、取得された画像と対象物検出部５により検出された対象物とに基づいてレーンマークを検出するレーンマーク検出部６とを備えている。なお、レーンマーク検出部６の検出対象は、白線、黄線等の線状のレーンマークや、道路鋲等の離散的に設けられる鋲型のレーンマーク（Botts Dots：Non Retroreflective Raised Pavement Marker，Cat's Eye：Raised Pavement Marker等）である。また、図１において破線で示した対象物判定部１４は、第７実施形態において備えられる構成なので、本実施形態では説明を省略する。
【００２６】
この車線認識装置２は、入力アナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路と、デジタル化した画像信号を記憶する画像メモリと、画像メモリに記憶されたデータにアクセス（読み出し及び書き込み）するためのインタフェース回路を有して、該画像メモリに記憶されたデータに対して各種の演算処理を行うコンピュータ（ＣＰＵ，メモリ，入出力回路等からなる演算処理回路、或いはこれらの機能を集約したマイクロコンピュータ）等により構成された電子ユニットである。
【００２７】
車線認識装置２の機能は、前記コンピュータのメモリに予め実装されたプログラムを当該コンピュータにより実行することにより実現される。このプログラムは、本発明の車線認識プログラムを含んでいる。なお、当該プログラムはＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体を介してメモリに格納されてもよい。また、当該プログラムは外部のサーバからネットワークや人工衛星を介して配信または放送され、車両１に搭載された通信機器により受信された上でメモリに格納されてもよい。
【００２８】
車線逸脱警報装置１０には、図示は省略するが、運転者に注意喚起するための音声を発するためのスピーカや、ビデオカメラ３を介して取得される画像や車線を逸脱する可能性がある旨を示す情報を表示する表示装置が備えられている。
【００２９】
画像取得部４は、車両１のフロント部分に取り付けられて車両１の前方の画像を撮像するビデオカメラ３（ＣＣＤカメラ等、本発明の撮像装置）を介して、画素データにより構成される道路の画像を取得する。ビデオカメラ３の出力（カラー画像の映像信号）は、所定の処理周期で画像取得部４に取り込まれる。画像取得部４は、入力されたビデオカメラ３の撮像画像の各画素の映像信号（アナログ信号）をＡ／Ｄ変換し、該Ａ／Ｄ変換により得られたデジタルデータを図示しない画像メモリに記憶する。
【００３０】
対象物検出部５は、画像取得部４により取得された道路の画像にオプティカルフロー処理を施し、画像内の対象物の車両１に対する相対位置の変化量を算出する。そして、対象物検出部５は、算出した相対位置の変化量が所定値未満の対象物を、前走車等のレーンマーク以外の対象物として検出する。
【００３１】
レーンマーク検出部６は、画像取得部４により取得された画像のデータのうち、対象物検出部５により検出された対象物に相当する部分を除去する除去処理を実行する除去処理部７と、除去処理を施されたデータにフィルタ処理を施してレーンマーク候補を抽出して選別するレーンマーク候補抽出部８と、選別されたレーンマーク候補のうちから車線を規定するレーンマークのデータを決定するレーンマーク決定部９とを備える。
【００３２】
除去処理部７は、画像取得部４により取得された画像のデータ内の、対象物検出部５により検出された対象物が相当する部分を特定する。そして、除去処理部７は、画像のデータのうちの当該部分を除去する。
【００３３】
レーンマーク候補抽出部８は、除去処理部７により除去処理が施されたデータにフィルタ処理を施して、車両１が走行する車線を規定するレーンマークの候補のデータであるレーンマーク候補を抽出する。具体的には、レーンマーク候補抽出部８は、除去処理が施されたデータから微分フィルタを用いてエッジ点を抽出するエッジ抽出処理と、抽出されたエッジ点から直線成分を探索する直線探索処理と、所定の条件を満たす直線成分をレーンマークの候補として選別するレーンマーク候補選別処理とを実行する。
【００３４】
レーンマーク決定部９は、レーンマーク候補抽出部８により選別されたレーンマークの候補のうちから、車両１が走行する道路のレーンマークに対応する直線成分を決定し、認識した車線のデータとして出力する。
【００３５】
次に、本実施形態の車線認識装置２の作動（車線認識処理）と、その認識結果に基づく車線逸脱警報装置１０の作動とを、図２に示すフローチャートに従って説明する。以下では、図３（ａ）に示すように、車両１の走行している道路の車線の左側が線型のレーンマークＡ１で規定され、車線の右側が線型のレーンマークＡ２で規定されている場合を例にして説明する。また、図３（ａ）において、車両１は矢印方向に走行しており、車両１の前方には前走車Ｂが存在する。なお、レーンマークＡ１，Ａ２は白線であり、車線認識装置２の検出対象である。
【００３６】
図２に示すように、まず、ＳＴＥＰ１で、画像取得部４は、ビデオカメラ３から出力される映像信号を入力して、画素データにより構成される道路の画像Ｉ１を取得する。なお、車両１の車線認識装置２は、所定の制御サイクル毎に図２のＳＴＥＰ１〜７の車線認識処理を実行する。
【００３７】
次に、ＳＴＥＰ２で、対象物検出部５は、取得された画像から、レーンマーク以外の対象物を検出する処理を実行する。具体的には、対象物検出部５は、まず、時間的に連続した各画像の所定領域におけるオプティカルフローを求める。オプティカルフローは、局所領域についてのブロックマッチング法等の公知の手法により求めることができる。次に、対象物検出部５は、画像内の、所定の大きさ未満のオプティカルフローを有する局所領域内の連続する画素群を、対象物として検出する。これにより、図３（ｂ）の画像Ｉ２に示すように、画像Ｉ１上の前走車Ｂに相当する部分の画素領域Ｒが特定される。
【００３８】
なお、画像から前走車等の対象物を検出する手法としては、オプティカルフローに基づく手法以外に、例えば、時間的に連続する画像データの差分を算出し、当該算出したデータに基づいて検出するフレーム間差分法や、車両等の下影を特徴として検出する手法を用いることもできる。
【００３９】
次に、ＳＴＥＰ３で、除去処理部７は、検出された対象物に相当する画素群に対応する画素のデータを画像から除去する。これにより、図３（ｃ）の画像Ｉ３に示すように、画像Ｉ１上の前走車Ｂに相当する部分の画素のデータが除去される。
【００４０】
次に、ＳＴＥＰ４で、レーンマーク候補抽出部８は、除去処理部７により除去処理が施された画像にエッジ抽出処理を施してエッジ点を抽出する（エッジ抽出処理）。レーンマーク候補抽出部８は、除去処理が施された画像Ｉ３に微分フィルタをかけてエッジ点を抽出する。このとき、画像Ｉ３上で探索方向を右として、画像Ｉ１の輝度が高輝度（明）から低輝度（暗）に変化するエッジ点は負エッジ点として抽出され、低輝度（暗）から高輝度（明）に変化するエッジ点は正エッジ点として抽出される。なお、画像Ｉ１の各画素の輝度値は、例えば、取得されたカラー画像Ｉ０の各画素のＲ値，Ｇ値，Ｂ値から算出される。
【００４１】
これにより、図３（ｄ）の画像Ｉ４に示すように、画像Ｉ３上のエッジ点が抽出される。なお、図３（ｄ）において、正エッジ点は「＋」で図示され、負エッジ点は「−」で図示されている。図３（ｄ）に示すように、白線Ａ１，Ａ２の左側のエッジ部分が正エッジ点として抽出され、白線Ａ１，Ａ２の右側のエッジ部分が負エッジ点として抽出される。このように、画像Ｉ２では、前走車Ｂが撮像された部分のデータが除去されているので、エッジ抽出処理をする際に、前走車Ｂを示すエッジ点は抽出されず、レーンマークＡ１，Ａ２を示すエッジ点のみが抽出される。
【００４２】
次に、ＳＴＥＰ５で、レーンマーク候補抽出部８は、エッジ抽出処理により抽出されたエッジ点から、直線的に位置する複数のエッジ点の点列データである直線成分を探索する直線探索処理を実行する。なお、画像からエッジ点を抽出して直線成分を探索する手法としては、例えば、本出願人による特許第３４２９１６７号に係る手法を用いることができる。
【００４３】
具体的には、まず、レーンマーク候補抽出部８は、抽出した正エッジ点と負エッジ点とを、それぞれハフ変換し、ハフ空間で直線成分Ｌを探索する。このとき、白線に対応する直線成分は、一般に画像上で無限遠点に向かっているので、レーンマーク候補抽出部８は、無限遠点を通る直線群上に位置する複数のエッジ点の点列を探索する。次に、レーンマーク候補抽出部８は、探索された直線成分のデータを、ハフ空間から画像空間へ射影変換し、さらに、画像空間から実空間（車両に固定された座標空間）へ射影変換する。
【００４４】
これにより、ｎ個の直線成分Ｌ１，．．．，Ｌnが探索される。各直線成分Ｌ１〜Ｌnは、それぞれ、複数のエッジ点で示される点列の座標データを成分とする。例えば、図３（ｄ）の画像Ｉ４に示したエッジ点からは、４個の直線成分Ｌ１〜Ｌ４が探索される。
【００４５】
次に、ＳＴＥＰ６で、レーンマーク候補抽出部８は、直線探索処理で探索された直線成分のうちから、所定の条件を満たす直線成分を、道路のレーンマークに対応する直線成分の候補（レーンマークの候補）として選別するレーンマーク候補選別処理を実行する。所定の条件としては、例えば、各直線成分が道路のレーンマークに近似する度合を示す評価値が、所定閾値より大きい直線成分等が挙げられる。これにより、図３（ｄ）の画像Ｉ４に例示するように、４個の直線成分Ｌ１〜Ｌ４が、レーンマークの候補として選別される。
【００４６】
次に、ＳＴＥＰ７で、レーンマーク決定部９は、選別されたレーンマーク候補から、車両１の走行する車線を規定する白線Ａ１，Ａ２を検出する。まず、レーンマーク検出部９は、選別されたレーンマーク候補のうちから、画像Ｉ４内の右側領域で、正エッジ点から探索された直線成分で、且つ、領域内で車線中心に最も近い直線成分Ｌ３を、白線Ａ２の車線内側のエッジ部分に対応する直線成分として決定する。同様に、レーンマーク決定部９は、画像Ｉ４内の左側領域で、負エッジ点から探索された直線成分で、且つ、領域内で車線中心に最も近い直線成分Ｌ２を、白線Ａ１の車線内側のエッジ部分に対応する直線成分として決定する。
【００４７】
次に、レーンマーク決定部９は、白線Ａ１，Ａ２の車線内側のエッジ部分に対応する直線成分Ｌ２，Ｌ３に、それぞれ、白線Ａ１，Ａ２の車線外側のエッジ部分に対応する直線成分Ｌを組み合わせる。画像Ｉ４内の右側領域では、直線成分Ｌ３の右側に存在する負エッジ点から探索された直線成分で、且つそれぞれの直線成分の間隔が白線として妥当と思われる程度に納まっている直線成分Ｌ４が、直線Ｌ３と組み合わせられる。画像Ｉ４内の左側領域では、直線成分Ｌ２の左側に存在する、正エッジ点から探索された直線成分で、且つそれぞれの直線成分の間隔が白線として妥当と思われる程度に納まっている直線成分Ｌ１が、直線成分Ｌ２と組み合わせられる。これにより、図３（ｄ）の画像Ｉ４に例示するように、白線Ａ１は、直線成分Ｌ１，Ｌ２に挟まれる領域であり、白線Ａ２は、直線成分Ｌ３，Ｌ４に挟まれる領域であると検出される。そして、直線成分Ｌ１〜L４のデータが、認識された車線のデータとして出力される。
【００４８】
次に、ＳＴＥＰ８で、車線逸脱警報装置１０は、車線認識装置２によって上記のように認識された車線のデータに基づいて、車両１が車線を逸脱する可能性があるか否かを判断する。具体的には、レーンマーク決定部９から出力された車線のデータや車両１の走行速度等に基づいて、自車位置、道路曲率、目標経路等を算出し、これらに基づいて、車両１が走行中の車線から逸脱する可能性があるか否かを判断する。
【００４９】
ＳＴＥＰ８の判断結果がＹＥＳ（車線を逸脱する可能性がある）の場合には、ＳＴＥＰ９に進み、車線逸脱警報装置１０は、音声と表示による注意喚起処理を車両１の運転者に対して行い、ＳＴＥＰ１に戻る。この注意喚起処理では、例えば表示装置にビデオカメラを介して取得した画像を表示すると共に、その画像中の車線部分を強調的に表示する。さらに、車線を逸脱する可能性がある旨をスピーカから運転者に音声で報知する。なお、運転者に対する注意喚起は、スピーカ及び表示装置のいずれか一方だけで行うようにしてもよい。
【００５０】
一方、ＳＴＥＰ８の判断結果がＮＯ（車線を逸脱する可能性がない）の場合には、車両１の運転者に対する注意喚起を行わず、そのままＳＴＥＰ１に戻る。
【００５１】
以上の処理により、前走車等のレーンマーク以外の対象物に係る情報を適切に除去して、道路の画像Ｉ１から白線Ａ１，Ａ２を精度良く検出することによって、車線の認識精度を向上することができる。
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態を、図４を参照して説明する。なお、本実施形態は、第１実施形態において、車両１にレーダ１１が搭載されているものである。以下の説明では、第１実施形態と同一の構成については、第１実施形態と同一の参照符号を用いて説明を省略する。
【００５２】
本実施形態では、車両１の前方に存在する物体の車両1に対する相対位置を検出するレーダ（距離センサ）１１が、車両１に搭載されている。そして、対象物検出部５は、レーダ１１の検知結果に基づいて、車両前方のレーンマーク以外の前走車等の対象物を検出する。また、対象物検出部５は、検出された対象物の情報に基づいて（車両１に対する位置、距離）、画像取得部４により取得された画像における対象物に相当する領域を特定する。以上説明した以外の構成は、第１実施形態と同じである。
【００５３】
次に、本実施形態の車線認識装置２の作動（車線認識処理）を説明する。なお、本実施形態における車線認識処理は、第１実施形態と、対象物を検出する処理（図２のＳＴＥＰ２）のみが相違するものである。本実施形態における車線認識処理のフローチャートは図２と同じであるので、以下の説明では、図２に示したフローチャートを参照して説明する。
【００５４】
本実施形態のＳＴＥＰ２では、まず、対象物検出部５は、レーダ１１により検知される車両の前方の物体の、車両１に対する相対位置を読み込む。そして、対象物検出部５は、車両１の前方の物体のうちのレーンマーク以外の対象物を検出する。
【００５５】
次に、対象物検出部５は、レーダにより検知された対象物の座標を、実空間（車両に固定された座標空間）から画像空間へ射影変換する。この射影変換は、カメラの焦点距離や取り付け位置等のいわゆるカメラパラメータに基づいて行われる。なお、車両に固定された座標空間とは、車両１を原点として路面平面に置いた２次元座標系である。そして、対象物検出部５は、画像上での対象物に対応する画素の領域の位置と大きさを特定する。これにより、図３（ｂ）の領域Ｒが特定される。以上説明した以外の動作は、第１実施形態と同じである。
【００５６】
以上の処理により、第１実施形態と同様に、前走車等のレーンマーク以外の対象物に係る情報を適切に除去して、道路の画像Ｉ１から白線Ａ１，Ａ２を精度良く検出することによって、車線の認識精度を向上することができる。
［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態を、図５を参照して説明する。なお、本実施形態は、第１実施形態と、レーンマーク検出部６における除去処理のタイミングに係る部分のみが相違するものである。以下の説明では、第１実施形態と同一の構成については、第１実施形態と同一の参照符号を用いて説明を省略する。
【００５７】
本実施形態では、レーンマーク検出部６のレーンマーク抽出部８は、ビデオカメラ３を介して取得された道路の画像にフィルタ処理を施す。そして、除去処理部７は、フィルタ処理を施して得られたデータに対して除去処理を実行する。そして、レーンマーク決定部９は、除去処理を施されたデータに基づいて、車両1が走行する車線を規定するレーンマークを決定する。以上説明した以外の構成は、第１実施形態と同じである。
【００５８】
次に、本実施形態の車線認識装置２の作動（車線認識処理）を、図６に示すフローチャートに従って説明する。以下では、図７（ａ）に示すように、車両１の走行している道路の車線の左側が線型のレーンマークＡ１で規定され、車線の右側が線型のレーンマークＡ２で規定されている場合を例にして説明する。また、図７（ａ）において、車両１は矢印方向に走行しており、車両１の前方には前走車Ｂが存在する。
【００５９】
まず、ＳＴＥＰ２１で、図２のＳＴＥＰ１と同様に、画像取得部４は、ビデオカメラ３から道路の画像Ｉ１を取得する。そして、ＳＴＥＰ２２で、図２のＳＴＥＰ２と同様に、対象物検出部５は、取得された画像にフィルタ処理を施して、前走車等のレーンマーク以外の対象物を検出する。これにより、図７（ｂ）の画像Ｉ２に示すように、画像Ｉ１上の前走車Ｂに相当する部分の画素領域Ｒが特定される。
【００６０】
次に、ＳＴＥＰ２３で、レーンマーク候補抽出部８は、ＳＴＥＰ２１で取得された画像Ｉ１に微分フィルタ処理を施して、エッジ点を抽出するエッジ抽出処理を行う。これにより、図７（ｃ）の画像Ｉ３に示すようにエッジ点が抽出される。次に、ＳＴＥＰ２４で、レーンマーク候補抽出部８は、抽出したエッジ点のデータに対して、直線探索処理を行う。次に、ＳＴＥＰ２５で、レーンマーク候補抽出部８は、直線探索処理で探索された直線成分のうちから、所定の条件を満たす直線成分を、道路のレーンマークに対応する直線成分の候補（レーンマークの候補）として選別するレーンマーク候補選別処理を行う。なお、ＳＴＥＰ２３〜２５の処理の詳細は、図２のＳＴＥＰ４〜６と同じである。
【００６１】
次に、ＳＴＥＰ２６で、除去処理部７は、得られた直線成分Ｌｉ（ｉ＝１，．．．,ｎ）のデータに対して、除去処理を実行する。まず、除去処理部７は、直線成分Ｌｉが画像上で対象物検出部５により検出された対象物に相当する範囲Ｒに含まれているか否かを判断する。判断の結果、直線成分Ｌｉが範囲Ｒに含まれない場合には、除去処理部７は、直線成分Ｌｉをレーンマーク候補から除外する。一方、判断の結果、直線成分Ｌｉが範囲Ｒに含まれる場合には、除去処理部７は、直線成分Ｌｉをレーンマーク候補とする。なお、直線成分Ｌｉが範囲Ｒに含まれるか否かは、具体的には、例えば、直線成分Ｌｉを構成するエッジ点のうちの所定の割合以上のエッジ点が、範囲Ｒに含まれるか否かで判断する。これにより、図７（ｄ）の画像Ｉ４に例示するように、４個の直線成分Ｌ１〜Ｌ４が、レーンマーク候補として選別される。このように、画像に撮像されたレーンマーク以外のものに相当する直線成分をレーンマーク候補から排除することができ、この結果、レーンマークを精度良く検出することができる。
【００６２】
次に、ＳＴＥＰ２７で、レーンマーク決定部９は、除去処理を施されたデータに対して、車両１が走行する車線に対応するレーンマークを決定する処理を行う。そして、ＳＴＥＰ２８で車線逸脱の可能性が判断され、ＳＴＥＰ２９で車線逸脱警報が出力される。ＳＴＥＰ２７〜２９の処理は図２のＳＴＥＰ７〜９と同じである。
【００６３】
以上の処理により、第１実施形態と同様に、前走車等のレーンマーク以外の対象物に係る情報を適切に除去して、道路の画像Ｉ１から白線Ａ１，Ａ２を精度良く検出することによって、車線の認識精度を向上することができる。
［第４実施形態］
次に、本発明の第４実施形態を、図８を参照して説明する。なお、本実施形態は、第３実施形態において、車両１にレーダ１１が搭載されているものである。以下の説明では、第３実施形態と同一の構成については、第３実施形態と同一の参照符号を用いて説明を省略する。
【００６４】
本実施形態では、第２実施形態と同様に、車両１の前方に存在する物体の車両1に対する相対位置を検出するレーダ（距離センサ）１１が、車両１に搭載されている。そして、対象物検出部５は、レーダ１１の検知結果に基づいて、車両前方のレーンマーク以外の前走車等の対象物を検出する。また、対象物検出部５は、検出された対象物の情報に基づいて（車両１に対する位置、距離）、画像取得部４により取得された画像における対象物に相当する領域を特定する。以上説明した以外の構成は、第３実施形態と同じである。
【００６５】
次に、本実施形態の車線認識装置２の作動（車線認識処理）を説明する。なお、本実施形態における車線認識処理は、第３実施形態と、対象物を検出する処理（図６のＳＴＥＰ２）のみが相違するものである。本実施形態における車線認識処理のフローチャートは図６と同じであるので、以下の説明では、図６に示したフローチャートを参照して説明する。
【００６６】
本実施形態のＳＴＥＰ２では、第２実施形態と同様に、対象物検出部５は、レーダ１０により検出される車両の前方の物体の車両１に対する相対位置を読み込む。そして、対象物検出部５は、車両１の前方の物体のうちのレーンマーク以外の対象物を検出する。次に、対象物検出部５は、レーダにより検知された対象物の座標を、実空間（車両に固定された座標空間）から画像空間へ射影変換する。そして、対象物検出部５は、画像上での対象物に対応する画素の領域の位置と大きさを特定する。以上説明した以外の作動は、第３実施形態と同じである。
【００６７】
以上の処理により、第３実施形態と同様に、前走車等のレーンマーク以外の対象物に係る情報を適切に除去して、道路の画像Ｉ１から白線Ａ１，Ａ２を精度良く検出することによって、車線の認識精度を向上することができる。
［第５実施形態］
次に、本発明の第５実施形態を、図９を参照して説明する。本実施形態は、第３実施形態と、レーンマーク検出部９が除去処理を実行する条件に係る部分のみが相違するものである。以下の説明では、第３実施形態と同一の構成については、第３実施形態と同一の参照符号を用いて説明を省略する。
【００６８】
本実施形態におけるレーンマーク検出部６は、レーンマーク候補抽出部８により抽出されたレーンマーク候補のデータに基づいて、レーンマークの種別を認識するレーンマーク種別認識部１２と、認識されたレーンマークの種別に基づいて、除去処理を行うか否かを判定する除去判定部１３とを備えている。そして、除去判定部１３により除去処理を実行すると判定された場合には、除去処理部７は除去処理を実行し、レーンマーク決定部９は除去処理を施されたデータからレーンマークを決定する。一方、除去判定部１３により除去処理を実行しないと判定された場合には、除去処理部８は除去処理を実行せず、レーンマーク決定部９はレーンマーク抽出部７で抽出された全てのレーンマーク候補からレーンマークを決定する。以上説明した以外の構成は、第３実施形態と同じである。
【００６９】
次に、本実施形態の車線認識装置２の作動（車線認識処理）を、図１０に示すフローチャートに従って説明する。以下では、図１１（ａ）に示すように、車両１の走行している道路の車線の左側が複数の道路鋲Ａ３で規定され、車線の右側が複数の道路鋲Ａ４で規定されている場合を例にして説明する。また、図１１（ａ）において、車両１は矢印方向に走行しており、車両１の前方には前走車Ｂが存在する。
【００７０】
まず、ＳＴＥＰ４１で、図６のＳＴＥＰ２１と同様に、画像取得部４は、ビデオカメラ３から道路の画像Ｉ１を取得する。そして、ＳＴＥＰ４２で、図６のＳＴＥＰ２２と同様に、対象物検出部５は、取得された画像にフィルタ処理を施して、前走車等のレーンマーク以外の対象物を検出する。これにより、図１１（ｂ）の画像Ｉ２に示すように、画像Ｉ１上の前走車Ｂに相当する部分の画素領域Ｒが特定される。
【００７１】
次に、ＳＴＥＰ４３で、レーンマーク候補抽出部８は、ＳＴＥＰ４１で取得された画像Ｉ１に微分フィルタ処理を施して、エッジ点を抽出するエッジ抽出処理を行う。これにより、図１１（ｃ）の画像Ｉ３に示すようにエッジ点が抽出される。次に、ＳＴＥＰ４４で、レーンマーク候補抽出部８は、抽出したエッジ点のデータに対して、直線探索処理を行う。次に、ＳＴＥＰ４５で、レーンマーク候補抽出部８は、直線探索処理で探索された直線成分のうちから、所定の条件を満たす直線成分を、道路のレーンマークに対応する直線成分の候補（レーンマークの候補）として選別するレーンマーク候補選別処理を行う。なお、ＳＴＥＰ４３〜４５の処理の詳細は、図６のＳＴＥＰ２３〜２５と同じである。
【００７２】
次に、ＳＴＥＰ４６で、レーンマーク種別認識部１２は、選別されたレーンマーク候補の種別を認識する。具体的には、レーンマーク種別認識部１２は、例えば画像から把握される周期、形状、色、長さ等の特徴に基づいて、レーンマークの種別を認識する。これにより、図１０（ｃ）に例示する画像Ｉ３では、レーンマークの種別が「道路鋲」と認識される。
【００７３】
次に、ＳＴＥＰ４７で、除去判定部１３は、認識された種別に応じて、除去処理を実行するか否かを判定する。例えば、レーンマーク候補の種別が道路鋲だった場合には、除去処理を実行すると判定される。これにより、レーンマーク以外のものがノイズとなる度合が大きく、除去の必要性がより高い場合に、除去処理が実行されることとなる。図１０（ｃ）に例示する画像Ｉ３では、除去処理を実行すると判定される。
【００７４】
ＳＴＥＰ４７の判定結果がＹＥＳの場合は、ＳＴＥＰ４８に進み、除去処理部７は、得られた直線成分Ｌｉ（ｉ＝１，．．．,ｎ）のデータに対して、除去処理を実行する。この処理の詳細は、図６のＳＴＥＰ２６と同じである。これにより、図１１（ｄ）の画像Ｉ４に例示するように、４個の直線成分Ｌ１〜Ｌ４が、レーンマーク候補として選別される。一方、ＳＴＥＰ４７の判定結果がＹＥＳの場合は、そのままＳＴＥＰ４９に進む。
【００７５】
次に、ＳＴＥＰ４９で、レーンマーク決定部９は、レーンマーク候補から、車両１が走行する車線に対応するレーンマークを決定する処理を行う。そして、ＳＴＥＰ５０で車線逸脱の可能性が判断され、ＳＴＥＰ５１で車線逸脱警報が出力される。ＳＴＥＰ４９〜５１の処理は図６のＳＴＥＰ２７〜２９と同じである。
【００７６】
以上の処理により、第３実施形態と同様に、前走車等のレーンマーク以外の対象物に関する情報を適切に除去して、道路の画像Ｉ１から道路鋲Ａ３，Ａ４を精度良く検出することによって、車線の認識精度を向上することができる。
【００７７】
なお、本実施形態では、対象物検出部５は画像から対象物を検出するものとしたが、他の実施形態として、第４実施形態と同様に、車両１にレーダ１１を搭載し、対象物検出部５はレーダ１１の検知結果に基づいて対象物を検出するものとしてもよい。
［第６実施形態］
次に、本発明の第６実施形態を説明する。なお、本実施形態は、第１実施形態と、対象物検出部５がフィルタ処理としてエッジ抽出処理を施すことのみが相違する。本実施形態における車線認識装置の機能ブロック図は図１と同じであるので、以下の説明では、図１を参照し、第１実施形態と同一の構成については、第１実施形態と同一の参照符号を用いて説明を省略する。
【００７８】
本実施形態では、対象物検出部５は、画像取得部４により取得されたカメラを介して時間的に連続して撮像された２つの画像にエッジ抽出処理を施し、画像内の対象物の２つの画像間での位置の変化量を算出する。そして、対象物検出部５は、該算出した位置の変化量が所定値未満の対象物を、レーンマーク以外の対象物として検出する。以上説明した以外の構成は、第１実施形態と同じである。
【００７９】
次に、本実施形態の車線認識装置２の作動（車線認識処理）を説明する。なお、本実施形態における車線認識処理は、第１実施形態と、対象物を検出する処理（図２のＳＴＥＰ２）のみが相違するものである。本実施形態における車線認識処理のフローチャートは図２と同じであるので、以下の説明では、図２に示したフローチャートを参照して説明する。また、以下では、レーンマークＡ１，Ａ２が白色の破線である場合を例にして説明する。
【００８０】
本実施形態のＳＴＥＰ２では、まず、対象物検出部５は、時間的に連続して撮像された２つの画像にエッジ抽出処理を施す。図１２に、時刻Δｔに撮像された画像にエッジ抽出処理を施して得られた画像Ｉ５と、時刻Δｔ−１に撮像された画像にエッジ抽出処理を施して得られた画像Ｉ６とを例示する。画像Ｉ５，Ｉ６には、エッジ抽出処理によるエッジ点から得られた輪郭線が黒く示されている。なお、この輪郭線で囲まれた領域が対象物に相当する。次に、対象物検出部５は、画像Ｉ５と画像Ｉ６とを比較して、２つの画像における対象物の位置変化量を算出する。そして、対象物検出部５は、位置変化量が所定値未満の対象物を、レーンマーク以外の対象物として検出する。図１２の画像Ｉ７に、位置の変化量が所定値未満の対象物に相当する輪郭線を例示する。このように、簡易なエッジ抽出処理で、前車車等のレーンマーク以外の対象物を容易に検出することができる。これにより、図３（ｂ）の画像Ｉ２に示すように、画像Ｉ１上の前走車Ｂに相当する部分の画素領域Ｒが特定される。以上説明した以外の動作は、第１実施形態と同じである。
【００８１】
以上の処理により、第１実施形態と同様に、前走車等のレーンマーク以外の対象物に係る情報を適切に除去して、道路の画像Ｉ１から白線Ａ１，Ａ２を精度良く検出することによって、車線の認識精度を向上することができる。
【００８２】
なお、本実施形態では、第１実施形態において、フィルタ処理としてエッジ抽出処理を施すものとしたが、他の実施形態として、第３及び第５実施形態において、フィルタ処理としてエッジ抽出処理を施すものとしてもよい。
［第７実施形態］
次に、本発明の第７実施形態を説明する。なお、本実施形態は、第６実施形態と、対象物判定部１４が備えられていることのみが相違する。本実施形態における車線認識装置の機能ブロック図は図１と同じであるので、以下の説明では、図１を参照し、第６実施形態と同一の構成については、第６実施形態と同一の参照符号を用いて説明を省略する。
【００８３】
対象物判定部１４は、道路上のレーンマークの規格に基づいて、対象物がレーンマークであるか否かを判定する。レーンマークの規格では、例えば、白線であれば、白線幅、白線長さ、白線と白線とのブランク区間（白線が破線の場合の、白線と白線との車両の走行方向についての間隔）、車線幅（白線と白線との車両の幅方向についての間隔）等が所定範囲の値となるように予め定められている。
【００８４】
そして、本実施形態では、対象物検出部５は、画像取得部４により取得されたカメラを介して時間的に連続して撮像された２つの画像にエッジ抽出処理を施し、画像内の対象物の２つの画像間での位置の変化量を算出する。また、対象物検出部５は、該算出した位置の変化量が所定値未満の対象物を、レーンマーク以外の対象物の候補として検出する。さらに、対象物判定部１４は、対象物検出部５により検出された候補に対して、レーンマークの規格に基づいて、レーンマークであるか否かを判定する。そして、対象物検出部５は、対象部判定部１４によりレーンマークでないと判定された候補を、該レーンマーク以外の対象物として決定する。以上説明した以外の構成は、第６実施形態と同じである。
【００８５】
次に、本実施形態の車線認識装置２の作動（車線認識処理）を説明する。なお、本実施形態における車線認識処理は、第６実施形態と、対象物を検出する処理（図２のＳＴＥＰ２）のみが相違するものである。本実施形態における車線認識処理のフローチャートは図２と同じであるので、以下の説明では、図２に示したフローチャートを参照して説明する。また、以下では、レーンマークＡ１，Ａ２が白色の実線である場合を例にして説明する。
【００８６】
本実施形態のＳＴＥＰ２では、まず、対象物検出部５は、第６実施形態と同様に、時間的に連続して撮像された２つの画像にエッジ抽出処理を施す。図１３に、時刻Δｔに撮像された画像にエッジ抽出処理を施して得られた画像Ｉ８と、時刻Δｔ−１に撮像された画像にエッジ抽出処理を施して得られた画像Ｉ９とを例示する。画像Ｉ８，Ｉ９には、エッジ抽出処理によるエッジ点から得られた輪郭線が黒く示されている。なお、この輪郭線で囲まれた領域が対象物に相当する。
【００８７】
次に、対象物検出部５は、画像Ｉ８と画像Ｉ９とを比較して、２つの画像における対象物の位置の変化量を算出する。そして、対象物検出部５は、位置の変化量が所定値未満の対象物を、レーンマーク以外の対象物の候補として検出する。このとき、レーンマークＡ０，Ａ１が実線であるので、例えば、車両１の走行する道路の形状変化が少なく、時刻ΔｔとΔｔ＋１とでレーンマークＡ０，Ａ１の位置変化が画像上で明瞭に表れない場合が考えられる。そして、この場合に、対象物検出部５により、レーンマークＡ０，Ａ１について位置の変化量が所定値未満の対象物と誤判定してしまう可能性がある。
【００８８】
これに対して、対象物判定部１４は、対象物検出部５により検出された候補に対して、レーンマークの規格に基づいて、レーンマークであるか否かを判定する。対象物判定部１４は、予め保持されたレーンマークの規格データと、対象物検出部５で検出された対象物の候補データとの比較を行い、規格に合致するか否かを判定する。レーンマークの規格としては、例えば、白線幅が１０ｃｍ、白線長さが８ｍ、白線と白線のブランク区間が１２ｍ、車線幅が３〜４ｍ等に定められている。これにより、レーンマークＡ０，Ａ１に相当する候補が、レーンマークであると判定される。
【００８９】
次に、対象物検出部５は、対象部判定部１４によりレーンマークでないと判定された候補を、該レーンマーク以外の対象物として決定する。図１３の画像Ｉ１０に、レーンマークでないと判定された、位置の変化量が所定値未満の対象物に相当する輪郭線を例示する。このように、レーンマークの規格に基づいて規格に合致するデータを除去し、誤判定データを削除できる。これにより、図３（ｂ）の画像Ｉ２に示すように、画像Ｉ１上の前走車Ｂに相当する部分の画素領域Ｒが特定される。以上説明した以外の動作は、第６実施形態と同じである。
【００９０】
以上の処理により、第６実施形態と同様に、前走車等のレーンマーク以外の対象物に係る情報を適切に除去して、道路の画像Ｉ１から白線Ａ１，Ａ２を精度良く検出することによって、車線の認識精度を向上することができる。
【００９１】
なお、本実施形態では、フィルタ処理としてエッジ抽出処理を施すものとしたが、他の実施形態として、第１実施形態と同様に、フィルタ処理としてオプティカルフロー処理を施すものとしてもよい。
【００９２】
また、本実施形態では、第６実施形態において、対象物判定部１４が備えられるものとしたが、他の実施形態として、第１及び第３実施形態において、対象物判定部１４が備えられるものとしてもよい。
【００９３】
また、第３〜第７実施形態において、フィルタ処理を施してレーンマークの候補を抽出し、このレーンマークの候補に対して除去処理を実行したが、例えば、レーンマークの候補を複数のフィルタ処理で抽出する場合に、所定のフィルタ処理が施されたデータに対して除去処理を実行し、除去処理が施されたデータにさらに他のフィルタ処理を施してレーンマークの候補を抽出するようにしてもよい。
【００９４】
また、第１〜第７実施形態において、レーンマーク候補を抽出する手法としては、例えば、レーンマークの基準形状を用いたパターンマッチングをする手法を用いることもできる。また、レーンマーク候補を抽出する手法としては、例えば、微分フィルタやハフ変換に色情報（例えばＲ値，Ｇ値，Ｂ値）を用いたフィルタを組み合わせてもよい。
【００９５】
また、第１〜第７実施形態において、ビデオカメラ３はカラー画像の映像信号を出力するものとしたが、白黒画像の映像信号を出力するものとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】本発明の第１実施形態による車線認識装置の機能ブロック図。
【図２】図１の車線認識装置の車線認識処理とその結果に基づく処理とを示すフローチャート。
【図３】図２の車線認識処理における処理画像の例示図。
【図４】本発明の第２実施形態による車線認識装置の機能ブロック図。
【図５】本発明の第３実施形態による車線認識装置の機能ブロック図。
【図６】図５の車線認識装置の車線認識処理とその結果に基づく処理とを示すフローチャート。
【図７】図６の車線認識処理における処理画像の例示図。
【図８】本発明の第４実施形態による車線認識装置の機能ブロック図。
【図９】本発明の第５実施形態による車線認識装置の機能ブロック図。
【図１０】図９の車線認識装置の車線認識処理とその結果に基づく処理とを示すフローチャート。
【図１１】図９の車線認識処理における処理画像の例示図。
【図１２】本発明の第６実施形態による車線認識装置の車線認識処理における処理画像の例示図。
【図１３】本発明の第７実施形態による車線認識装置の車線認識処理における処理画像の例示図。
【符号の説明】
【００９７】
１…車両、２…車線認識装置、３…ビデオカメラ（撮像装置）、４…画像取得部、５…対象物検出部、６…レーンマーク検出部、７…除去処理部、８…レーンマーク候補抽出部、９…レーンマーク決定部、１０…車線逸脱警報装置、１１…レーダ（距離センサ）、１２…レーンマーク種別認識部、１３…除去判定部、１４…対象物判定部。
【図１】
2008168811.tif 000003
【図２】
2008168811.tif 000004
【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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