(57)【要約】【課題】  従来のナビゲーション装置は、複数車線走行時に正確な運転者誘導が難しかった。  【解決手段】  本発明のナビゲーション装置は、車輌前方の道路を撮影する道路画像撮影手段７１と、撮影した道路画像データから白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段７２と、抽出した輪郭点から自車両が走行している道路および白線を検出する白線検出手段７３と、地図データベース７５と、目的地入力手段と、目的地情報と道路データから走行すべき経路を求める走行経路決定手段７７と、ＧＰＳで車両の位置を推測するＧＰＳ車両位置計算手段７８と、道路データと求めた走行経路と推定車両現在位置と白線検出手段７３からの道路の車線数および自車両の走行している車線情報を使用して、走行すべき車線を決定し車両の移動方向と車線位置を決定する誘導手段７９と、決定された移動方向情報と車線位置情報を運転者に知らせる情報指示手段７０とを備える。【選択図】  図１５
2004205527.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データから白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前記輪郭点抽出手段からの輪郭点を使用して自車両が走行している道路および道路の車線の白線を検出する白線検出手段と、地図上の道路データがストアされている地図データベースと、走行目的地を入力する目的地入力手段と、前記目的地入力手段から目的地情報と前記地図データベースからの道路データから走行すべき経路を求める走行経路決定手段と、ＧＰＳからの電波を受信して車両の位置を推測するＧＰＳ車両位置計算手段と、前記地図データベースからの道路データと前記走行経路決定手段からの走行経路とＧＰＳ車両位置計算手段からの推定車両現在位置と前記白線検出手段からの道路の車線数および自車両の走行している車線情報を使用して、走行すべき車線を決定し車両の移動方向と車線位置を決定する誘導手段と、前記誘導手段から移動方向情報と車線位置情報を運転者に知らせる情報指示手段とを備えたナビゲーション装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ナビゲーション装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、道路白線検出装置は例えば特許文献１に記載されたものが知られている。図１６に従来の道路白線検出装置の構成示す。すなわち、車両前方の道路画像を撮影する画像入力手段１００と、前記画像入力手段１００からの信号を入力してエッジ点を抽出する前処理手段１０１と、前回の演算時における直線式の近傍にウインドウを設定しその設定された各ウインドウ内における複数のエッジ点の座標を計測し直線近似によって複数の直線式を求める直線適合手段１０２と、前記求められた複数の直線式に基づき各直線式間の誤差の２乗和が最小となるように消失点のｘ，ｙ座標と該消失点を通る各直線の傾きに対応する量とを推定して今回の結果とする直線・消失点決定手段１０４と、前記前処理手段１０１の結果と前記直線適合手段１０２の検出結果とに基づいレーンマーカに対応するエッジ点を抽出するエッジ点追跡手段１０３と、前記抽出されたエッジ点に曲線式を当てはめ曲線の曲率を検出する曲線適合手段１０５と、前記曲線適合手段１０５の結果を平滑する平滑手段１０６から構成されている。
【０００３】
従来、道路の曲率半径検出装置は例えば特許文献２に記載されたものが知られている。図１７に従来の道路の曲率半径検出装置の構成を示す。すなわち、外界の画像を撮る撮像手段１０７と、該画像から走行路目標並びに該目標と移動車との相対的位置関係を検出する検出手段１０８、該相対的位置関係に基づいて所定の関数に規定される起動を創成手段１０９と、該創成軌道にしたがって移動車の走行制御を行なう制御手段１１０から構成されている。
【特許文献１】lang=EN-US>特開平５−１５１３４１号公報
【特許文献２】特開平２−１１５９０５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の車載ナビゲーション装置は、複数車線走行時に正確な運転者誘導が難しかった。
【０００５】
本発明は、このような従来の課題を考慮し、運転者を具体的な情報で目的地まで誘導できるナビゲーション装置を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この課題を解決するために本発明のナビゲーション装置は、車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データから白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前記輪郭点抽出手段からの輪郭点を使用して自車両が走行している道路および道路の車線の白線を検出する白線検出手段と、地図上の道路データがストアされている地図データベースと、走行目的地を入力する目的地入力手段と、前記目的地入力手段から目的地情報と前記地図データベースからの道路データから走行すべき経路を求める走行経路決定手段と、ＧＰＳからの電波を受信して車両の位置を推測するＧＰＳ車両位置計算手段と、前記地図データベースからの道路データと前記走行経路決定手段からの走行経路とＧＰＳ車両位置計算手段からの推定車両現在位置と前記白線検出手段からの道路の車線数および自車両の走行している車線情報を使用して、走行すべき車線を決定し車両の移動方向と車線位置を決定する誘導手段と、前記誘導手段から移動方向情報と車線位置情報を運転者に知らせる情報指示手段とを備えたものである。
【０００７】
以上のように、本発明は、自車両の走行している車線および車線位置から運転者を誘導するナビゲーション装置である。
【０００８】
その結果、本発明は、車両の走行している車線位置や車線数を検出して運転者を正確に誘導することができる。
【発明の効果】
【０００９】
以上述べたところから明らかなように、本発明のナビゲーション装置によれば、運転者を具体的な情報で目的地まで誘導できる効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１１】
（実施の形態１）
本発明の実施の形態１における道路白線検出装置は、車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データをストアする画像データメモリ手段と、前記画像データメモリ手段にストアされている道路画像データを使用して道路白線に対応する輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前記輪郭点抽出手段からの道路白線に対応した輪郭点を使用して多項式曲線を算出する曲線検出手段と、前記曲線検出手段において求めた多項式曲線を使用してハフ変換の領域を限定するハフ変換限定手段と、前記曲線検出手段からの多項式曲線と前記ハフ変換限定手段により限定されたハフ変換領域を使用してハフ変換を行なうハフ変換手段と、アキュミュレータのうち極大点のものを求め対応する曲線を検出するハフ変換曲線検出手段とを備えたものである。
【００１２】
図１は本発明の一実施の形態にかかる道路白線検出装置を示し、図１において、１は道路画像撮影手段、２は画像データメモリ手段、３は輪郭点抽出手段、４は曲線検出手段、５はハフ変換限定手段、６はハフ変換手段、７はハフ変換曲線検出手段である。以上のように構成された道路白線検出装置について、以下、その動作を述べる。
【００１３】
基本的動作としては、まず、道路画像撮影手段１から車両前方の道路画像を入力する。その入力した道路画像データを一旦画像データメモリ手段２に記憶する。輪郭点抽出手段３において、前記画像データメモリ手段２に記憶している道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向けて画像の中心から左右方向に前記閾値を最初に越えるエッジ強度を見つけ、それを道路の左右の白線の輪郭点とする。曲線検出手段４において、図２に示すように前記輪郭点を使用して道路白線に対応する曲線を多項式として複数個検出する。ハフ変換限定手段５で前記曲線検出手段４で求めた曲線のうちすべての輪郭点を使用して求めた多項式曲線の係数を使用してハフ空間の限定領域を決める。図３に示すように次にハフ変換手段５において、前記複数の曲線の式の係数を使用してハフ空間にその曲線係数に対応する点を配置する。ハフ変換曲線検出手段６において、前記ハフ空間に配置された点の位置を求め、その点から道路白線の画像面での式を算出する。
【００１４】
次に、上述した処理の流れを具体的に図４のフローチャートを用いて説明する。
【００１５】
まず、ステップ１においてハフ空間のアキュミュレータをすべて０にし、カウンタｋも０にする。ステップ２において、画像データメモリ手段２にストアされている画像データにおいてSobelフィルタを使用してエッジ強度を求める。ステップ３において、エッジデータを使用して閾値を次のように計算する。
（数１）
th=0.8×max+0.2×mean
ここで、thは閾値、maxは画像中のエッジ強度の最大値、meanはエッジ強度の平均値である。ステップ４において、画像底部から上方に向けてエッジ画像の中心から左右方向にこの閾値thを初めて越える点を検索する。初めてこの閾値を越えた点を左右白線の輪郭点とする。ステップ５で左右の輪郭点それぞれで全部を使用してスプライン曲線を算出し、その係数を中心に±αだけの領域をハフ空間上に作る。ステップ６で、左右の輪郭点を使用して別々に白線の画像上での式を求める。左白線に対応する輪郭点Ｎ個のうちｎ個を選択し、スプライン補間式として次のようなこの点の近似式を求める。右白線も同様に近似多項式を求める。
（数２）
y=amxm+am-1xm-1+...+a0
ステップ７において、この多項式の係数に対応し、ステップ５で限定されたハフ空間上のアキュミュレータに１を足し、ｋにも１を足す。もし、ステップ８においてｋがｋｍａｘより小さければステップ６を繰り返し、白線に対応する輪郭点Ｎ個のうち別のｎ個を選択し同様に多項式を求める。もし、ｋｍａｘ以上であれば、ステップ９でハフ空間上のアキュミュレータのうち最も数字の大きいものを選び、それに対応する多項式の係数を求める。ステップ１０でその係数で作られる多項式を道路白線の画像上での式とする。
【００１６】
以上のようにして高速に曲線として道路白線を検出することができ、滑らかな曲線として白線を検出できる。なお、処理において前回求めたハフ空間上のアキュミュレータを中心に一定範囲領域のみ使用するように領域限定を行なって一層の高速化を図ることもできる。
【００１７】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２における道路白線検出装置は、車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データをストアする画像データメモリ手段と、前記画像データメモリ手段にストアされている道路画像データを使用して道路白線に対応する輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前記輪郭点抽出手段からの道路白線に対応した輪郭点を使用し画像の縦方向に区分した輪郭点から各区分の多項式曲線を算出する区分曲線検出手段と、前記区分曲線検出手段において求めた曲線を記憶する区分曲線記憶手段と、前記区分曲線記憶手段に記憶された曲線を画像上に描きその画像の解像度を下げる解像度変換手段と、前記解像度変換手段からの画像を使用して再度輪郭点を求める曲線輪郭点検出手段と、前記曲線輪郭点検出手段からの輪郭点を使用して再度多項式曲線を求める総合曲線検出手段とを備え、高精細度の画像データから道路白線に対応する曲線を求め、さらにその画像を低解像度の画像にしてさらに滑らかな曲線を検出するものである。
【００１８】
図５は本発明の他の実施の形態の道路白線検出装置を示し、図５において１１は道路画像撮影手段、１２は画像lデータメモリ手段、１３は輪郭点抽出手段、１４は区分曲線検出手段、１５は区分曲線記憶手段、１６は解像度変換手段、１７は曲線輪郭点検出手段、１８は総合曲線検出手段である。以上のように構成された白線検出方法について、以下、その動作を述べる。
【００１９】
基本的動作としては、まず、道路画像撮影手段１１から車両前方の道路画像を入力する。その入力した道路画像データを一旦画像データメモリ手段１２に記憶する。輪郭点抽出手段１３において、前記画像データメモリ手段１２に記憶している道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向けて画像の中心から左右方向に前記閾値を越えるエッジ強度を見つけ、それを道路の左右の白線の輪郭点とする。図６に示すように区分曲線検出手段１４で画像を縦方向にｎ等分し、前記輪郭点を使用してその分割区間内の曲線をスプライン補間式を使用して求める。区分曲線記憶手段１５で前記区分曲線検出手段１４で求めた曲線の式をメモリしておく。解像度変換手段１６において区分曲線記憶手段１５に記憶されている曲線の式を使用して画像データ上に曲線を描きその画像の解像度を下げる。曲線輪郭点検出手段１７において低解像度の画像から再びエッジ強度を算出し、そのエッジ強度から閾値を算出して道路白線の輪郭点を求める。総合曲線検出手段１８において、画像全体の白線をスプライン補間式を使用して求める。
【００２０】
次に、上述した処理の流れを具体的に図７のフローチャートを用いて説明する。
【００２１】
まず、ステップ１においてカウンタｋを０にする。ステップ２において、画像データメモリ手段にストアされている画像データでSobelフィルタを使用してエッジ強度を求める。ステップ３において、エッジデータを使用して閾値を次のように計算する。
（数１）
th=0.8×max+0.2×mean
ここで、thは閾値、maxは画像中のエッジ強度の最大値、meanはエッジ強度の平均値である。ステップ４において、画像底部から上方に向けてエッジ画像の中心から左右方向にこの閾値thを初めて越える点を検索する。初めてこの閾値を越えた点を左右白線の輪郭点とする。ステップ５において画像を縦方向にｎ等分する。ステップ６において各区間内の輪郭点を使用して次のような区間内の曲線の近似多項式を求める。
（数２）
y=amxm+am-1xm-1+...+a0
ステップ７において、各区間の曲線の式に基づいて曲線を書き込む。ステップ８においてsinc関数を使用して解像度を下げる。ステップ９において、ｋ＝ｋ＋１を実行する。ステップ１０においてｋがｋｎ以上か確かめる。もし、ｋｎ以下であればステップ１１でｎをｎ／２にしてステップ２に戻る。ｋｎ以上であればステップ１２でステップ２と同様にしてエッジ強度を求める。次に、ステップ１３で閾値を求めて，ステップ１４でステップ４と同様にして輪郭点を求める。ステップ１５で画像全体の左右道路に対応する輪郭点をそれぞれ使用して曲線多項式を求め、これを道路白線の式とする。
【００２２】
このような方法で白線を検出することによって、高速に曲線として検出できる。また、滑らかな曲線として検出できる。
【００２３】
（実施の形態３）
本発明の実施の形態３における道路白線検出装置は、車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データから白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、地図上の道路データがストアさている地図データベースと、ＧＰＳからの電波を受信して車両の位置を推測するＧＰＳ車両位置計算手段と、車両の車輪速を計測する車輪速計測手段と、前記車輪速計測手段からの車速パルスと前記地図データベースから道路データに基づいてマップマッチングで地図上の車両位置を推測するマップマッチング手段と、前記ＧＰＳ車両位置計算手段からのＧＰＳによる推測車両位置と前記マップマッチング手段からの推測車両位置を用いて正確な車両位置を決定する車両位置決定手段と、前記車両位置決定手段からの車両位置に基づいて前記地図データベースから車両前方の道路データを検索する前方道路データ検索手段と、前記前方道路データ検索手段からの道路データに基づいて、予め画像上での道路形状を算出し前記輪郭点抽出手段の輪郭点から予測道路形状との相関を求めて道路白線を抽出する道路白線抽出手段とを備え、地図データベースの道路情報を使用して画像上での白線形状を予測して道路画像データ上の白線を検出するものである。
【００２４】
図８は、本発明の別の実施の形態の道路白線検出装置を示し、図８において、２１は道路画像撮影手段、２２は輪郭点抽出手段、２３は地図データベース、２４はＧＰＳ車両位置計算手段、２５は車輪速計測手段、２６はマップマッチング手段、２７は車両位置決定手段、２８は前方道路データ検索手段、２９は道路白線抽出手段である。以上のように構成された道路白線検出装置について、以下、その動作を述べる。
【００２５】
基本的動作としては、まず、道路画像撮影手段２１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽出手段２２において、前記道路画像撮影手段２１からの道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向けて画像の中心から左右方向に前記閾値を越えるエッジ強度を見つけそれを道路の左右の白線の輪郭点とする。さらに、マップマッチング手段２６において地図データベース２３からの地図データと車輪速計測手段２５からの車速パルスによって車両の現在位置を検出している。車両位置決定手段２７では、前記マップマッチング手段２６による車両位置とＧＰＳ車両位置計算手段２４による車両位置データによって正確な車両位置を算出する。前方道路データ検索手段２８では車両位置決定手段２７からの現在車両位置のデータにしたがって地図データベース２３から車両前方の道路形状データを検索する。道路白線抽出手段２９では前記前方道路データ検索手段２８からの道路形状を画像平面の座標に変換して前記輪郭点抽出手段２２からの輪郭点の中から道路白線に対応する輪郭点を選んで、その輪郭点を使用して道路白線を検出する。
【００２６】
次に、上述した処理の流れを具体的に図９のフローチャートを用いて説明する。
【００２７】
まず、ステップ１においてカウンタｋを０にする。ステップ２において、画像データからSobelフィルタを使用してエッジ強度を求める。ステップ３において、エッジデータを使用して閾値を次のように計算する。
（数１）
th=0.8×max＋0.2×mean
ここで、thは閾値、maxは画像中のエッジ強度の最大値、meanはエッジ強度の平均値である。ステップ４において、画像底部から上方に向けてエッジ画像の中心から左右方向にこの閾値thを初めて越える点を検索する。初めてこの閾値を越えた点を左右白線の輪郭点とする。ステップ５において、車両の地図上の現在位置（Ｘ，Ｙ）から地図データベースの前方道路データを取り出す。ステップ６において前方道路データを図１０に示す世界座標系（ｘ，ｙ，ｚ）から見た時の画像平面上の線図形に透視変換の式にしたがって変換する。ステップ７においてｋに１を足す。ステップ８において、前記の輪郭点と変換画像の相関をとる。ステップ９において、もしｋがｋ０より小さければ、ステップ１０において地図データベースのデータをｙ軸の周りにθだけ回転した画像を作成し、ステップ７に戻る。もしｋがｋ０よりも大きければ、ステップ１１において相関値の最も大きかった画像を道路の白線とする。
【００２８】
このように白線を検出することで正確に車両前方の白線を検出できる。
【００２９】
（実施の形態４）
本発明の実施の形態４における道路白線検出装置は、車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データから白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、予め前記道路画像撮影手段の路面からの高さと伏角から道路の形状パターンを複数ストアしている道路形状パターン記憶手段と、前記道路形状パターン記憶手段と前記輪郭点抽出手段の輪郭点から記憶している道路形状との相関を求めて道路白線を抽出する道路白線抽出手段とを備え、道路形状パターンのデータベースを使用して道路画像データ上の白線を検出するものである。
【００３０】
図１１は、本発明の他の実施の形態の道路白線検出装置を示し、図１１において４１は道路画像撮影手段、４２は輪郭点抽出手段、４３は道路形状パターン記憶手段、４４は道路白線検出手段である。以上のように構成された道路白線検出装置について、以下、その動作を述べる。
【００３１】
基本的動作としては、まず、道路画像撮影手段４１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽出手段４２において、前記道路画像撮影手段４１からの道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向かって画像の中心から左右方向に前記閾値を越えるエッジ強度を見つけそれを道路の左右の白線の輪郭点とする。一方道路形状パターン記憶手段４３では前記道路画像撮影手段４１の路面からの高さと水平からの伏角から見える各種道路パターンをあらかじめ記憶しておく。道路白線検出手段４４では前記輪郭点抽出手段４２で求めた左右の白線の輪郭点と前記道路形状パターン記憶手段４３に記憶している道路形状パターンの相関値を計算し、最も相関の高いものを車両前方の道路形状と判断する。
【００３２】
（実施の形態５）
本発明の実施の形態５における曲率半径計算装置は、車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データから白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前記輪郭点抽出手段の道路に対応する輪郭点を用いて車両前方から任意距離離れた２つの位置での接線を求める接線算出手段と、前記接線算出手段からの接線を実世界座標系に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で求めた前記実世界座標系での接線の成す角度から車両が走行している車線の曲率半径を近似計算する曲率半径算出手段とを備え、道路白線の２つの接線の成す角から車線の曲率半径を近似するものである。
【００３３】
図１２は、本発明の一実施の形態にかかる道路曲率半径算出装置を示し、図１２において、５１は道路画像撮影手段、５２は輪郭点抽出手段、５３は接線算出手段、５４は座標変換手段、５５は曲率半径算出手段である。以上のように構成された道路曲率半径算出装置について、以下、その動作を述べる。
【００３４】
基本的動作としては、まず、道路画像撮影手段５１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽出手段５２において、前記道路画像撮影手段５１からの道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向かって画像の中心から左右方向に前記閾値を越えるエッジ強度を見つけそれを道路の左右の白線の輪郭点とする。接線算出手段５３において前記輪郭点を使用して、世界座標系の直線距離でＬ離れた２点での接線を求める。接線は２点のそれぞれの近傍ｎ個を用いて直線を検出するハフ変換を使用して求める。次に座標変換手段５４において、透視変換を使用して前記２本の接線を世界座標系に変換する。曲率半径算出手段５５において、図１３に示すように２つの接線が成す角αを求める。∠ＡＯＣ＝∠ＢＯＣ＝α／２なので、
（数３）
Ｒ＝ＡＣ／tan（α／２）ここで
ＡＣ≒Ｌ／２  として      
Ｒ＝Ｌ／２tan（α／２）
このように道路曲率半径算出方法では、簡単な方式によって精度の高い曲率半径を求めることができる。
【００３５】
（実施の形態６）
本発明の実施の形態６におけるナビゲーション装置は、車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データから白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前記輪郭点抽出手段からの輪郭点を使用して自車両が走行している道路および道路の車線の白線を検出する白線検出手段と、地図上の道路データがストアされている地図データベースと、ＧＰＳからの電波を受信して車両の位置を推測するＧＰＳ車両位置計算手段と、前記白線検出手段からの画像内の白線位置や形状から車線幅や車線数を求める道路状態検出手段と、前記道路状態検出手段からの道路幅や車線数を前記ＧＰＳ車両位置計算手段からの車両の現在位置にしたがって前記地図データベースの道路情報に関連付けて記憶する道路状態記憶手段と、前記ＧＰＳ車両位置計算手段からの車両現在位置と前記地図データベースからの地図情報と前記道路状態記憶手段に記憶されている現在走行している道路情報を表示する表示手段とを備え、走行した道路の車幅や車線数を地図と関連付けて記憶することにより再度同じ道路を走行する場合事前情報として運転者に知らせることができるものである。
【００３６】
図１４は、本発明の一実施の形態のナビゲーション装置を示し、図１４において、６１は道路画像撮影手段、６２は輪郭点抽出手段、６３は白線検出手段、６４は地図データベース、６５はＧＰＳ車両位置計算手段、６６は道路状態検出手段、６７は道路状態記憶手段、６８は表示手段である。以上のように構成されたナビゲーション装置について、以下、その動作を述べる。
【００３７】
基本的動作として、まず、道路画像撮影手段６１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽出手段６２において、前記道路画像撮影手段６１からの道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向かって画像の中心から左右に前記閾値を越えるエッジ強度を見つけそれを道路の白線の輪郭点とする。白線検出手段６３において前記輪郭点からハフ変換を使用して直線としてすべての白線を検出する。検出白線を使用して道路状態検出手段６６において道路の車線を求める。また、走行している車線の左右検出白線間の幅から走行車線の世界座標系における幅を求める。一方、道路状態記憶手段６７において、ＧＰＳ車両位置計算手段６５からの車両の現在位置情報を使用して前記道路状態検出手段６６からの車線数と車線幅を地図データベース６４の地図情報に基づいて記憶する。表示手段６８ではＧＰＳ車両位置計算手段６５からの車両の現在位置情報に基づいて地図データベース６４からの地図情報を表示するとともに、地図情報に関連して記憶し、目的地までの車線数や車線幅を表示する。
【００３８】
一度走行した道路の車線数や車線幅を地図に関連づけて記憶することにより、再度同じ道路を走行する場合、事前に道路情報を得ることができる。
【００３９】
（実施の形態７）
本発明の実施の形態７におけるナビゲーション装置は、車両前方の道路を撮影する道路画像撮影手段と、前記道路画像撮影手段からの道路画像データから白線に対応した輪郭点を抽出する輪郭点抽出手段と、前記輪郭点抽出手段からの輪郭点を使用して自車両が走行している道路および道路の車線の白線を検出する白線検出手段と、地図上の道路データがストアされている地図データベースと、走行目的地を入力する目的地入力手段と、前記目的地入力手段から目的地情報と前記地図データベースからの道路データから走行すべき経路を求める走行経路決定手段と、ＧＰＳからの電波を受信して車両の位置を推測するＧＰＳ車両位置計算手段と、前記地図データベースからの道路データと前記走行経路決定手段からの走行経路とＧＰＳ車両位置計算手段からの推定車両現在位置と前記白線検出手段からの道路の車線数および自車両の走行している車線情報を使用して、走行すべき車線を決定し車両の移動方向と車線位置を決定する誘導手段と、前記誘導手段から移動方向情報と車線位置情報を運転者に知らせる情報指示手段とを備え、画像データから道路の車線数と現在走行している車線の情報と目的地に向かう時に走らなければならない車線の情報から運転者に適切な車線を知らせることができるものである。
【００４０】
図１５は、本発明の他の実施の形態のナビゲーション装置を示し、図１５において、７１は道路画像撮影手段、７２は輪郭点抽出手段、７３は白線検出手段、７４は道路状態検出手段、７５は地図データベース、７６は目的地入力手段、７７は走行経路決定手段、７８はＧＰＳ車両位置計算手段、７９は誘導手段、７０は情報指示手段である。以上のように構成されたナビゲーション装置について、以下、その動作を述べる。
【００４１】
基本的動作としては、まず、道路画像撮影手段７１から車両前方の道路画像を入力する。輪郭点抽出手段７２において、前記道路画像撮影手段７１からの道路画像データを使用してエッジを求めその画像全体のエッジ強度の大きさから閾値を設定し、画像底部から上方に向かって画像の中心から左右方向に前記閾値を越えるエッジ強度を見つけそれを道路の白線の輪郭点とする。白線検出手段７３において前記輪郭点からハフ変換を使用して直線としてすべての白線を検出する。検出白線を使用して道路状態検出手段７４において道路の車線数および走行車線の位置を求める。地図データベース７５の地図情報と目的地入力手段７６の運転者が入力した目的地から走行ルートを走行経路決定手段７７で求める。誘導手段７９においてＧＰＳ車両位置計算手段７８からの車両位置情報と、それによる地図データベースからの地図情報と走行経路決定手段７７からの目的地までの走行ルートとを使用して、走行すべき車線を決定し、道路状態検出手段７４において求めた走行車線および走行車線の位置を用いて車線変更情報を作成する。情報指示手段７０によって車線変更情報を運転者に知らせる。
【００４２】
画像撮影手段による道路画像から走行車線の位置を認識することで、経路誘導のための具体的な情報を運転者に提供することができる。
【００４３】
なお、本発明の各手段は、コンピュータを用いてソフトウェア的に実現し、あるいはそれら各機能を有する専用のハード回路を用いて実現する事が出来る。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
以上のように、本発明にかかるナビゲーション装置は、運転者を具体的な情報で目的地まで誘導できるという効果を有し、車両用のナビゲーション装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の一実施の形態による道路白線検出装置を示すブロック図
【図２】図１の実施の形態において、輪郭点を使用して求めた多項式曲線の一例を示す図
【図３】図１の実施の形態において、ハフ空間に多項式の係数に対応した点を配置した図
【図４】図１の実施の形態において、道路白線検出の処理フローの図
【図５】本発明の一実施の形態による道路白線検出装置を示すブロック図
【図６】図５の実施の形態において、区分区間で求めた曲線の一例を示す図
【図７】図５の実施の形態における道路白線検出の処理フローの図
【図８】本発明の一実施の形態による道路白線検出装置を示すブロック図
【図９】図８の実施の形態における道路白線検出の処理フローの図
【図１０】世界座標系を示す図
【図１１】本発明の一実施の形態による道路白線検出装置を示すブロック図
【図１２】本発明の一実施の形態による道路曲率半径計算装置を示すブロック図
【図１３】図１２の実施の形態における曲率半径算出方法を示す図
【図１４】本発明の一実施の形態によるナビゲーション装置を示すブロック図
【図１５】本発明の一実施の形態によるナビゲーション装置を示すブロック図
【図１６】従来の道路白線検出装置のブロック図
【図１７】従来の道路曲率半径計算装置のブロック図
【符号の説明】
【００４６】
１、１１、２１、４１、１５、６１、７１  道路画像撮影手段
２、１２ 画像データメモリ手段
３、１３、２２、４２、５２、６２、７２ 輪郭点抽出手段
４  曲線検出手段
５  ハフ変換限定手段
６  ハフ変換手段
７  ハフ変換曲線検出手段
１４  区分曲線検出手段
１５  区分曲線記憶手段
１６  解像度変換手段
１７  曲線輪郭点検出手段
１８  総合曲線検出手段
２３、６４、７５  地図データベース
２４、６５、７８  ＧＰＳ車両位置計算手段
２５  車輪速度計測手段
２６  マップマッチング手段
２７  車両位置決定手段
２８  前方道路データ検索手段
２９  道路白線抽出手段
４３  道路形状パターン記憶手段
４４  道路白線検出手段
５３  接線算出手段
５４  座標変換手段
５５  曲率半径算出手段
６３、７３  白線検出手段
６６、７４  道路状態検出手段
６７  道路状態記憶手段
６８  表示手段
７０  情報指示手段
７６  目的地入力手段
７７  走行経路決定手段
７９  誘導手段
【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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