(57)【要約】【課題】高精度のレーダ装置を用いることなく、走行路上の白線と路側物とをより正確に区別することができる車両用白線認識装置を提供すること。【解決手段】自車両前方を撮影するカメラ２と、カメラ２により取得された画像に基づいて、走行路上の白線候補線を検出する白線検出部６と、を備えた車両用白線認識装置１に、自車両から前方物体までの距離を計測するレーザレーダ４と、自車両から白線候補線までの距離が、レーザレーダ４により計測された距離以上である場合には、白線候補線は走行路上の白線ではないと判定する白線真偽判定部７と、を備えさせた。【選択図】　　　図１
2004098792.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両前方を撮影して、自車両前方の画像を取得する撮影手段と、この撮影手段により取得された画像に基づいて、走行路上の白線候補線を検出する白線検出手段と、を備えた車両用白線認識装置において、
自車両前方に検出波を発射して、この検出波を反射する前方物体を検出し、自車両からこの前方物体までの距離を計測する距離計測手段と、
前記撮影手段によって取得された画像に基づいて、自車両から前記白線検出手段により検出された白線候補線までの距離を算出する距離算出手段と、
前記距離算出手段により算出された距離が、前記距離計測手段により計測された距離以上である場合には、前記白線候補線は走行路上の白線ではないと判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする車両用白線認識装置。
【請求項２】
請求項１記載の車両用白線認識装置において、
前記判定手段は、前記距離算出手段により算出された距離が、前記距離計測手段により計測された距離以上であり、
且つ、前記距離算出手段により算出された距離と、前記距離計測手段により計測された距離との距離差が、この距離差について予め定められた基準距離差以下である場合には、前記白線候補線は走行路上の白線ではないと判定することを特徴とする車両用白線認識装置。
【請求項３】
請求項２記載の車両用白線認識装置において、
前記基準距離差は、
前記撮影手段の路面からの高さをＨ、前記距離計測手段の路面からの高さをｈ、前記距離計測手段により計測された距離をＬとすると、
Ｌｈ／（Ｈ−ｈ）
の式によって算出されることを特徴とする車両用白線認識装置。
【請求項４】
請求項１〜３の何れか１項に記載の車両用白線認識装置において、
前記白線検出手段は、前記白線候補線が走行路上の白線ではないと判定された場合に、前記画像上の前記白線候補線よりも内側の領域から、白線候補線を再度検出することを特徴とする車両用白線認識装置。
【請求項５】
請求項４記載の車両用白線認識装置において、
前記白線検出手段は、前記画像上の輝度が、この輝度について予め定められた基準変化量以上に変化する部分を走行路上の白線候補線として検出し、
前記領域から白線候補線を検出する場合には、基準変化量を前記予め定められた基準変化量よりも低い値に設定することを特徴とする車両用白線認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自車両前方の道路上に存在する白線を認識する車両用白線認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、車両の自動操舵等を目的として、自車両前方の路面を撮影し、これにより取得された画像の輝度変化に基づいて、走行路上の白線を認識する車両用白線認識装置が知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、この車両用白線認識装置では、取得された画像に白線と路側物が共に描かれている場合には、白線と路側物とを正確に区別することが容易でなかった。
【０００４】
一方、高精度のレーダ装置を用いて路側物の外形を認識し、これにより白線と路側物とを区別する技術も提案されている。しかし、高精度のレーダ装置は高価であるため、この技術には、コストがかかるという問題点があった。
【０００５】
本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その主に目的とするところは、高精度のレーダ装置を用いることなく、走行路上の白線と路側物とをより正確に区別することができる車両用白線認識装置を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本願特許請求の範囲に記載の発明は、自車両前方を撮影する撮影手段と、この撮影手段により取得された画像に基づいて、走行路上の白線候補線を検出する白線検出手段と、を備えた車両用白線認識装置において、自車両前方に検出波を発射して、この検出波を反射する前方物体を検出し、自車両からこの前方物体までの距離を計測する距離計測手段と、撮影手段によって取得された画像に基づいて、自車両から白線検出手段により検出された白線候補線までの距離を算出する距離算出手段と、距離算出手段により算出された距離が、距離計測手段により計測された距離以上である場合には、白線候補線は走行路上の白線ではないと判定する判定手段と、を備えたことを主に特徴とする。
【０００７】
【発明の効果】
請求項１の発明では、判定手段は、距離算出手段により算出された距離が、距離計測手段により計測された距離以上である場合には、白線候補線は走行路上の白線ではないと判定する。
【０００８】
ここで、撮影手段が前方物体を撮影した場合、撮影手段が取得する画像では、前方物体の画像が自車両に対して路面の奥側に射影されている。
【０００９】
一方、白線検出手段は、撮影手段により取得された画像に基づいて、白線候補線を検出する。
【００１０】
したがって、白線検出手段が、距離計測手段により検出された前方物体を白線候補線として検出した場合には、距離算出手段により算出される距離は、距離計測手段により計測される距離以上となる。よって、当該判定が可能となる。
【００１１】
以上により、本発明では、白線候補線が走行路上の白線かどうかを正確に判定することができるので、高精度のレーダ装置を用いることなく、走行路上の白線と路側物とを正確に区別することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１３】
まず、本発明に係る車両用白線認識装置１の構成について、図１及び図２に基づいて説明する。
【００１４】
ここで、図１は、車両用白線認識装置１の構成を示したブロック図であり、図２は、カメラ２等の設置位置を示した概略側断面図である。
【００１５】
車両用白線認識装置１は、図２に示すように、自車両１００に搭載されており、図１に示すように、カメラ（撮影手段）２、画像メモリ３、レーザレーダ（距離計測手段）４、及び処理部５を備えている。
【００１６】
カメラ２は、図２に示すように、自車両１００の室内天井部分に設置されており、自車両前方の走行路１０１及びその周辺を撮影して、自車両前方の走行路１０１及びその周辺の画像を取得する。そして、取得された画像を画像メモリ３に保存する。
【００１７】
画像メモリ３は、カメラ２から与えられた画像を保存する。
【００１８】
レーザレーダ４は、図２に示すように、自車両１００の前部に設置されており、自車両前方にレーザ光（検出波）を発射して、このレーザ光を反射する前方物体を検出する。
【００１９】
そして、自車両１００からこの前方物体までの距離（具体的には、カメラ２から前方物体までの距離）を計測して、距離計測情報を作成し、処理部５に出力する。
【００２０】
処理部５は、白線検出部（白線検出手段）６、及び白線真偽判定部（距離算出手段、判定手段）７を備えている。
【００２１】
白線検出部６は、ウインドウ設定部６０、白線候補点検出部６１、白線候補線検出部６２、道路パラメータ推定部６３、ウインドウ再設定部６４、白線候補点再検出部６５、白線候補線再検出部６６、及び道路パラメータ再推定部６７を備えている。
【００２２】
ウインドウ設定部６０は、画像メモリ３から画像を取得し、この画像上に所定のウインドウを設定する。
【００２３】
白線候補点検出部６１は、ウインドウ設定部６０により設定されたウインドウ内から白線候補点を検出する。
【００２４】
白線候補線検出部６２は、白線候補点検出部６１による検出結果に基づいて、白線候補線を検出する。
【００２５】
道路パラメータ推定部６３は、白線候補線検出部６２による検出結果に基づいて、道路パラメータを推定し、この推定された道路パラメータを道路パラメータ情報として白線検出メモリ６８に保存する。
【００２６】
ここで、道路パラメータは、自車両１００の走行路１０１に対する横変位Ａ、走行路１０１の曲率Ｂ、自車両１００の走行路１０１に対するヨー角Ｃ、自車両１００のピッチ角Ｄ、及びカメラ２の路面からの高さＨで構成されている。
【００２７】
そして、これら道路パラメータは、以下の式（１）を満たすことが知られており、道路パラメータ推定部６３は、この式（１）を用いて、道路パラメータを推定する。
【００２８】
【数１】
2004098792.tif 000003
ここで、式（１）中の（ｘ、ｙ）は、白線候補点の座標であり、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｈは、上述した道路パラメータである。また、Ｅ０は、車線幅（左右道路白線の内側間の距離）を示す定数、ｆはカメラ透視変換定数である。
【００２９】
また、ｊは左右の道路白線を区別するパラメータであり、（ｘ、ｙ）が左側の白線候補点の座標である場合には、ｊ＝０となり、右側の白線候補点の座標である場合には、ｊ＝１となる。
【００３０】
ウインドウ再設定部６４は、白線真偽判定部７による判定の結果に基づいて、画像メモリ３から画像を取得し、この画像上にウインドウを再度設定する。
【００３１】
白線候補点再検出部６５は、ウインドウ再設定部６４により設定されたウインドウ内から白線候補点を再度検出する。
【００３２】
白線候補線再検出部６６は、白線候補点再検出部６５による検出結果に基づいて、白線候補線を再度検出する。
【００３３】
道路パラメータ再推定部６７は、白線候補線再検出部６６による検出結果に基づいて、道路パラメータを再度推定する。そして、推定された道路パラメータを道路パラメータ情報として、白線検出メモリ６８に保存する。
【００３４】
白線検出メモリ６８は、道路パラメータ推定部６３から与えられた道路パラメータ情報等を保存する。
【００３５】
ここで、白線検出メモリ６８は、道路パラメータ推定部６３から道路パラメータ情報が与えられていない状態では、道路パラメータの初期値を保存する。
【００３６】
また、カメラ２の路面からの高さＨの値及びレーザレーダ４の路面からの高さｈの値に関する高さ情報を保存する。
【００３７】
白線真偽判定部７は、自車両１００から白線検出部６により検出された白線候補線までの距離を算出し、この算出された距離と、レーザレーダ４により計測された距離とを比較する。
【００３８】
そして、この結果に基づいて、白線候補線が走行路上の白線（以下、「道路白線」と称する）かどうかを判定する。
【００３９】
次に、車両用白線認識装置１による処理の手順について、図１〜図１４に基づいて説明する。
【００４０】
ここで、図３は、自車両１００の前方の様子を示した概略平面図であり、図４及び図１２は、車両用白線認識装置１による処理の手順を示したフローチャートである。
【００４１】
また、図５及び図１４は、カメラ２により取得される画像を示した説明図であり、図６〜図１１は、白線候補線を検出する方法を示した説明図であり、図１３は、自車両１００の前方の様子を示した概略側面図である。
【００４２】
本実施の形態では、図３に示すように、自車両１００の進行方向左側（以下、「左側」と称する）に道路白線１０２が、進行方向右側（以下、「右側」と称する）に道路白線１０３及びデリニエータ１０４が存在する場合を例にとって説明する。なお、車両用白線認識装置１は、左側にデリニエータが存在する場合等の他の場合であっても本処理を行うことができるのは勿論である。
【００４３】
図４に示すステップＳ１にて、図１に示すカメラ２は、図３に示すように、自車両前方の領域２ａを撮影する。
【００４４】
これにより、カメラ２は、図５に示すように、左側の道路白線１０２に対応すると思われる左側白線画像１０２ａと、右側の道路白線１０３に対応すると思われる右側白線画像１０５ａとが描かれた画像を取得する。
【００４５】
次いで、カメラ２は、取得された画像を画像メモリ３に保存する。なお、この画像は、画素毎の輝度データとして表される。
【００４６】
一方、レーザレーダ４は、図３に示すように、自車両前方の領域４ａにレーザ光を発射して、このレーザ光を反射する前方物体、即ちデリニエータ１０４を検出する。
【００４７】
次いで、レーザレーダ４は、カメラ２からレーザレーダ４により検出された各デリニエータ１０４までの距離を計測して距離計測情報を作成し、処理部５に出力する。
【００４８】
なお、この距離計測情報には、デリニエータ１０４が自車両１００の進行方向に対して何れの側（右側か左側か）に存在するかに関する情報も含まれる。
【００４９】
ステップＳ２にて、ウインドウ設定部６０は、画像メモリ３から画像を取得すると共に、白線検出メモリ６８から、道路パラメータ情報を取得する。
【００５０】
次いで、ウインドウ設定部６０は、これら画像及び道路パラメータ情報に基づいて、図５に示すように、画像上の左右両側にそれぞれｍ個のウインドウ６０ａを設定する。
【００５１】
具体的には、ウインドウ設定部６０は、まず、図５に示すように、画像上に所定のｘｙ平面を定義する。
【００５２】
次いで、ウインドウ設定部６０は、各ウインドウ６０ａの上端部の中点座標（ｘｅｓｔ、ｙｎ）が以下の式（２）を満たすように、各ウインドウ６０ａを設定する（尚、Ａ（−１）、Ｂ（−１）、Ｃ（−１）、Ｄ（−１）、Ｈ（−１）は前回のパラメータ推定結果を表わす。）。
【００５３】
白線候補点の座標は上述した式（１）を満たすことが知られているので、このように設定することで、ウインドウ６０ａ内に白線候補点がより確実に含まれるようになるからである。
【００５４】
【数２】
2004098792.tif 000004
ここで、左側のウインドウ６０ａを設定する場合には、ｊ＝０とし、右側のウインドウ６０ａを設定する場合には、ｊ＝１とする。
【００５５】
なお、各ウインドウ６０ａのｘ方向の幅については、道路パラメータの分散値に基づいて設定しても、固定値としても良い。
【００５６】
次いで、ウインドウ設定部６０は、設定されたウインドウ６０ａに関するウインドウ情報を作成して、白線検出メモリ６８に保存する。
【００５７】
次いで、白線検出部６は、左右両側の白線候補線を検出する。まず、左側の白線候補線を検出する手順を説明する。
【００５８】
即ち、ステップＳ３にて、白線候補点検出部６１は、ステップＳ４〜ステップＳ７の処理を繰り返して行うための制御パラメータｉを定義する。
【００５９】
次いで、この制御パラメータｉを１に初期化して、制御パラメータｉの値を制御パラメータ情報として白線検出メモリ６８に保存する。
【００６０】
次いで、ステップＳ４にて、白線候補点検出部６１は、白線検出メモリ６８から、ｉ番目のウインドウ（以下、「ウインドウｉ」と称する）に関するウインドウ情報を取得する。
【００６１】
次いで、白線候補点検出部６１は、当該ウインドウ情報に基づいて、ソーベルフィルタ処理等のエッジ検知処理により、ウインドウｉ内の画像から白線候補点を検出する。
【００６２】
具体的には、白線候補点検出部６１は、図６に示すように、ウインドウｉ内の隣接する画素について、左側の画素の輝度と右側の画素の輝度との輝度差を計測する。
【００６３】
次いで、白線候補点検出部６１は、計測された輝度差と、この輝度について予め定められた基準変化量とを比較する。ここで、基準変化量は、固定値としても、画像全体またはウインドウ毎の平均輝度等により適宜設定されても良い。
【００６４】
この結果、計測された輝度差が基準変化量以上の場合には、以下の処理を行う。
【００６５】
即ち、左側の画素の輝度が右側の画素の輝度よりも大きい場合には、図６に示すように、この左側の画素を白線候補点６１ａとする。ここで、白線候補点６１ａは、左側白線画像１０２ａの右端部上の点となる。
【００６６】
次いで、白線候補点検出部６１は、検出された白線候補点の座標等に関する白線候補点情報を作成して、白線検出メモリ６８に保存する。
【００６７】
なお、上述した処理により、白線候補点が検出されなかった場合には、ステップＳ６以降の処理が行われる。
【００６８】
次いで、ステップＳ５にて、白線候補線検出部６２は、白線検出メモリ６８からウインドウｉに関する白線候補点情報を取得し、この白線候補点情報に基づいて、白線候補線を検出する。
【００６９】
ここで、白線候補線の検出には、ハフ変換や最小自乗法等を用いることができるが、本実施の形態では、ハフ変換を用いることとする。即ち、図７に示すように、ウインドウｉ内を通過する直線のうち、最も多くの白線候補点６１ａを貫くものを白線候補線とする。
【００７０】
具体的には、まず、白線候補線検出部６２は、ある白線候補点６１ａを通過する直線を、以下の式（３）で表す。
【００７１】
ｘ＝ａ・ｙ＋ｂ　…（３）
ここで、ａは、直線の傾き（∂ｘ／∂ｙ）であり、ｂは直線のｘ切片である。
【００７２】
次いで、白線候補線検出部６２は、ａの値を所定値ずつ変えながら、当該ａの値に対応するｂの値を算出する。ここで、所定値については、予め定められる。
【００７３】
次いで、白線候補線検出部６２は、当該算出の結果に基づいて、図８に示す配列表を作成する。
【００７４】
この配列表の各配列要素には、それぞれａとｂの各種組み合わせが対応している。
【００７５】
また、この配列表は、「１」が立っている配列要素と、空欄の配列要素とを有し、「１」が立っている配列要素に対応するａとｂの組み合わせは、式（３）を満たす。
【００７６】
なお、以下の説明において、あるａとｂの組み合わせに対応する配列要素を、「配列要素（ａ、ｂ）」と称する。
【００７７】
次いで、白線候補線検出部６２は、ウインドウｉに含まれる全ての白線候補点６１ａについて、同様の処理により、配列表を作成する。
【００７８】
次いで、白線候補線検出部６２は、これら作成された配列表を重ね合わせて、図９及び図１０に示すような結合表を作成する。
【００７９】
この結合表は、図８の配列表と同様の構成となっており、数字が記載された配列要素と空欄の配列要素とを有する。なお、図９及び図１０では、これら数字を「ｚｋ」（ｋ＝１、２、３、…、ｒ）で表している。
【００８０】
ここで、例えば、図９に示すように、結合表の配列要素（ａｒ、ｂｒ）に記載されたｚｒは、以下の式（４）で表される直線が貫く白線候補点６１ａの数を表している。
【００８１】
ｘ＝ａｒ・ｙ＋ｂｒ　…（４）
次いで、白線候補線検出部６２は、当該作成された結合表に基づいて、白線候補点６１ａを最も多く貫く直線を検出し、この直線を白線候補線６２ａとする（図６参照）。
【００８２】
次いで、白線候補線検出部６２は、図１１に示すように、ウインドウｉにおける白線候補線６２ａと、ウインドウｉの上端部との交点６２ｂの座標（ｘｉ、ｙｉ）を算出する。
【００８３】
具体的には、ｙｉはウインドウｉの固有値として既知なので、以下の式（５）に基づいて、ｘｉを算出する。
【００８４】
ｘｉ＝ａｉ・ｙｉ＋ｂｉ　…（５）
ここで、ａｉは白線候補線６２ａの傾きであり、ｂｉは白線候補線６２ａのｘ切片である。
【００８５】
次いで、白線候補線検出部６２は、検出された白線候補線６２ａ及び交点６２ｂに関する白線候補線情報を作成して、白線検出メモリ６８に保存する。
【００８６】
次いで、図４に示すステップＳ６にて、白線候補線検出部６２は、制御パラメータｉの値を１増加させ、当該制御パラメータｉの値を制御パラメータ情報として白線検出メモリ６８に保存する。
【００８７】
ステップＳ７にて、白線候補線検出部６２は、制御パラメータｉの値とｍを比較する。
【００８８】
この結果、制御パラメータｉの値がｍより大きくなっている場合には、ｍ個のウインドウ６０ａの全てについて白線候補線検出処理が終了したこととなるので、車両用白線認識装置１は、ステップＳ２０以降の処理を行う。
【００８９】
一方、制御パラメータｉの値がｍ以下の場合には、車両用白線認識装置１は、ステップＳ４以降の処理を繰り返す。
【００９０】
即ち、車両用白線認識装置１は、上述したステップＳ３〜ステップＳ７の処理を繰り返して行うことにより、ｍ個のウインドウ６０ａの全てについて、白線候補線検出処理を行う。
【００９１】
一方、車両用白線認識装置１は、右側の白線候補線６２ｃを、上述したステップＳ３〜ステップＳ７の処理と同様の処理を繰り返して行うことにより検出する（図５参照）。
【００９２】
ここで、右側の白線候補線６２ｃを検出する場合には、ステップＳ４にて、白線候補点検出部６１は、輝度差が基準変化量以上で、且つ右側の画素の輝度が左側の画素の輝度よりも大きい場合に、この右側の画素を白線候補点とする。言い換えれば、右側白線画像１０５ａ（図５参照）の左端部上の点を白線候補点とする。
【００９３】
次いで、図４に示すステップＳ２０にて、図１に示す道路パラメータ推定部６３は、白線検出メモリ６８から、左側の白線候補線６２ａに関する白線候補線情報または右側の白線候補線６２ｃに関する白線候補線情報を取得し、この白線候補線情報に基づいて、道路パラメータを推定する。
【００９４】
なお、本実施の形態における推定方法は、いかなる道路幅であっても適用可能である。まず、その理由について説明する。
【００９５】
即ち、上述した式（１）（即ち、本推定方法に用いられる式）をｙで偏微分して以下に示す式（６）を得る。
【００９６】
【数３】
2004098792.tif 000005
そして、式（１）と式（６）からＡを消去すると以下に示す式（７）を得る。
【００９７】
【数４】
2004098792.tif 000006
ここで、Ａは自車両１００の車線に対する横変位のパラメータであり、このＡを消去すると、式（７）によって表されるように、Ｅ０も同時に消去される。つまり、いかなる道路幅であっても式（７）が成立する。
【００９８】
したがって、本推定方法は、いかなる道路幅であっても適用可能であることが理解される。
【００９９】
次に、本推定方法について、図１２等に基づいて説明する。
【０１００】
まず、図１２に示すステップＳ２１にて、図１に示す道路パラメータ推定部６３は、制御パラメータｉを１に初期化し、当該制御パラメータｉの値を制御パラメータ情報として白線検出メモリ６８に保存する。
【０１０１】
ステップＳ２２にて、道路パラメータ推定部６３は、以下に示す式（８）を、道路パラメータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｈでそれぞれ偏微分する。
【０１０２】
これにより、Ｍｉ１（＝∂ｆｚ／∂Ａ）、Ｍｉ２（＝∂ｆｚ／∂Ｂ）、Ｍｉ３（＝∂ｆｚ／∂Ｃ）、Ｍｉ４（＝∂ｆｚ／∂Ｄ）、Ｍｉ５（＝∂ｆｚ／∂Ｈ）を算出する。
【０１０３】
【数５】
2004098792.tif 000007
ここで、式（８）は、上述した式（１）の（ｘ、ｙ）に、白線候補線６２ａとウインドウｉの上端部との交点６２ｂの座標（ｘｉ、ｙｉ）（図１１参照）を代入したものである。
【０１０４】
なお、式（８）は、その右辺を線形近似することで、以下の式（９）として表される。
【０１０５】
ｘｉ＝Ｍｉ１・Ａ＋Ｍｉ２・Ｂ＋Ｍｉ３・Ｃ＋Ｍｉ４・Ｄ＋Ｍｉ５・Ｈ　…（９）
次いで、道路パラメータ推定部６３は、算出されたＭｉ１〜Ｍｉ５の値を偏微分値情報として白線検出メモリ６８に保存する。
【０１０６】
次いで、ステップＳ２３にて、制御パラメータｉの値を１増加させ、制御パラメータｉの値を制御パラメータ情報として白線検出メモリ６８に保存する。
【０１０７】
ステップＳ２４にて、道路パラメータ推定部６３は、制御パラメータｉの値とｍとを比較する。
【０１０８】
この結果、道路パラメータ推定部６３は、制御パラメータｉの値がｍより大きい場合には、ステップＳ２５以降の処理を行い、制御パラメータｉの値がｍ以下の場合には、ステップＳ２２以降の処理を繰り返す。
【０１０９】
これにより、道路パラメータ推定部６３は、ｍ個のウインドウ６０ａの全てについて、Ｍｉ１〜Ｍｉ５を算出する。
【０１１０】
次いで、道路パラメータ推定部６３は、ステップＳ２５にて、カルマンフィルタ処理により、道路パラメータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｈを推定する。
【０１１１】
ここで、カルマンフィルタ処理とは、以下の式（１０）が与えられる場合に、パラメータｚの値を推定することができるというものである。
【０１１２】
ｙｙ＝ｆｗ（ｚ）　…（１０）
ここで、式（１０）中のパラメータｙｙの値及び関数ｆｗの構造はそれぞれ既知とし、一般にｙｙはベクトルとなる。
【０１１３】
具体的には、道路パラメータ推定部６３は、白線検出メモリ６８から、Ｍ１１〜Ｍｍ５の値に関する偏微分値情報を取得し、更に、式（９）に基づいて、以下の式（１１）を取得する。
【０１１４】
【数６】
2004098792.tif 000008
次いで、道路パラメータ推定部６３は、式（１１）にＭ１１〜Ｍｍ５の値を代入して、道路パラメータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｈの値を推定する。
【０１１５】
次いで、当該推定された道路パラメータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｈの値を道路パラメータ情報として白線検出メモリ６８に保存して、図４に示すメインフローに戻る。
【０１１６】
次いで、図４に示すステップＳ３０にて、図１に示す白線真偽判定部７は、右側の白線候補線６２ｃ及び左側の白線候補線６２ａ（図５参照）が道路白線かどうかを判定する。
【０１１７】
ここで、左側の白線候補線６２ａが道路白線かどうかを判定する方法は、右側の白線候補線６２ｃが道路白線かどうかを判定する方法と同様なので、以下、右側の白線候補線６２ｃが道路白線かどうかを判定する方法について説明する。
【０１１８】
白線真偽判定部７は、まず、レーザレーダ４から与えられる距離計測情報に基づいて、白線候補線６２ｃとデリニエータ１０４とが自車両１００に対して同一の側に存在するかどうかを判定する。
【０１１９】
この結果、白線真偽判定部７は、これらが自車両１００に対して同一の側に存在しない場合には、白線候補線６２ｃの周囲には前方物体が存在しないので、この白線候補線６２ｃを道路白線と判定する。
【０１２０】
一方、白線真偽判定部７は、これらが自車両１００に対して同一の側に存在する場合（本例の場合）には、以下の処理を行う。
【０１２１】
即ち、白線真偽判定部７は、白線検出メモリ６８から右側の白線候補線６２ｃに関する白線候補線情報を取得し、この白線候補線情報に基づいて、カメラ２から白線候補線６２ｃまでの距離Ｌ１（図１３参照）を算出する。
【０１２２】
次いで、白線真偽判定部７は、当該算出された距離Ｌ１と、レーザレーダ４から与えられる距離計測情報とに基づいて、距離Ｌ１と、カメラ２からデリニエータ１０４までの距離Ｌ２とを比較する。
【０１２３】
この結果、白線真偽判定部７は、距離Ｌ１が距離Ｌ２よりも短い場合には、右側の白線候補線６２ｃを道路白線と判定し、距離Ｌ１が距離Ｌ２以上である場合（本例の場合）には、以下の処理を行う。
【０１２４】
即ち、まず、白線真偽判定部７は、距離Ｌ１と距離Ｌ２との距離差を算出する。
【０１２５】
一方、白線真偽判定部７は、白線検出メモリ６８からカメラ高さＨの値及びレーダ高さｈの値に関する高さ情報を取得し、これらの値と算出された距離Ｌ２を以下の式（１２）に代入することで、基準距離差を算出する。
【０１２６】
（基準距離差）＝Ｌ２・ｈ／（Ｈ−ｈ）　…（１２）
次いで、白線真偽判定部７は、算出された距離差と、基準距離差とを比較する。
【０１２７】
この結果、白線真偽判定部７は、距離差が基準距離差以下の場合には、白線候補線６２ｃは道路白線ではないと判定し、距離差が基準距離差よりも大きい場合には、白線候補線６２ｃは道路白線であると判定する。
【０１２８】
本例の場合では、白線真偽判定部７は、右側の白線候補線６２ｃは道路白線ではないと判定し、左側の白線候補線６２ａは道路白線であると判定する。
【０１２９】
ここで、当該判定が可能な理由について説明する。
【０１３０】
即ち、図１３に示すように、カメラ２が自車両前方のデリニエータ１０４を撮影した場合、カメラ２が取得する画像では、デリニエータ１０４の画像１０４ａ（図１４参照、以下、「デリニエータ画像１０４ａ」と称する）が自車両１００に対して路面の奥側に射影されている。
【０１３１】
一方、白線候補線検出部６２は、上述したように、カメラ２により取得された画像に基づいて、白線候補線を検出する。
【０１３２】
したがって、白線候補線検出部６２が、レーザレーダ４により検出されたデリニエータ１０４を白線候補線として検出した場合には、白線真偽判定部７により算出される距離Ｌ１は、レーザレーダ４により計測される距離Ｌ２以上となる。
【０１３３】
また、図１３に示すように、レーザレーダ４によりデリニエータ１０４が検出される場合には、デリニエータ１０４の高さは、レーダ高さｈ以上となる。
【０１３４】
したがって、白線候補線検出部６２が、レーザレーダ４により検出されたデリニエータ１０４を白線候補線として検出した場合には、距離Ｌ１と距離Ｌ２との距離差は、Ｌ２・ｈ／（Ｈ−ｈ）で表される。
【０１３５】
即ち、この場合の距離差は、上述した基準距離差となる。
【０１３６】
したがって、距離Ｌ１が距離Ｌ２以上で、且つ距離Ｌ１と距離Ｌ２との距離差が基準距離差以下の場合には、白線候補線検出部６２は、デリニエータ１０４を白線候補線として検出したといえる。言い換えれば、この場合には、白線候補線は道路白線ではないといえるので、上述した判定が可能となる。
【０１３７】
なお、本例では、白線候補線検出部６２は、上述した理由により、デリニエータ１０４を右側の白線候補線６２ｃとして検出していることとなる。即ち、図５に示す白線画像１０５ａは、実際にはデリニエータ画像１０４ａである。
【０１３８】
次いで、車両用白線認識装置１は、道路白線でない白線候補線６２ｃが存在する場合（ステップＳ３０にてＮＯ）には、図４に示すステップＳ８以降の処理を行う。
【０１３９】
即ち、ステップＳ８にて、図１に示すウインドウ再設定部６４は、画像メモリ３から画像を取得する。
【０１４０】
次いで、ウインドウ再設定部６４は、図１４に示すように、この画像上において、道路白線でない画像上の白線候補線６２ｃ（即ち、デリニエータ画像１０４ａ）よりも車線内側の領域に、ｍ個のウインドウ６０ｂを設定する。
【０１４１】
これにより、本例では、図１４に示すように、ウインドウ６０ｂ内に白線画像（図３に示す道路白線１０３に対応する画像）１０３ａが含まれることとなる。
【０１４２】
次いで、ウインドウ再設定部６４は、ウインドウ６０ｂの位置及び大きさに関するウインドウ再設定情報を作成し、白線検出メモリ６８に保存する。
【０１４３】
次いで、ステップＳ９にて、白線候補点再検出部６５は、制御パラメータｉの値を１に初期化して、この制御パラメータｉの値を制御パラメータ情報として白線検出メモリ６８に保存する。
【０１４４】
次いで、ステップＳ１０にて、白線候補点再検出部６５は、白線検出メモリ６８から、ｉ番目のウインドウ６０ｂに関するウインドウ再設定情報を取得する。
【０１４５】
次いで、白線候補点再検出部６５は、当該ウインドウ再設定情報に基づいて、ステップＳ４と同様に、ｉ番目のウインドウ６０ｂ内の画像から白線候補点を検出する。
【０１４６】
ここで、白線候補点の検出に際しては、白線候補点を検出するための基準変化量は、ステップＳ４の処理にて使用された基準変化量よりも低い値に設定される。
【０１４７】
次いで、白線候補点検出部６１は、検出された白線候補点の座標等に関する白線候補点再検出情報を作成して、白線検出メモリ６８に保存する。
【０１４８】
なお、白線候補点が検出されなかった場合には、ステップＳ１２以降の処理が行われる。
【０１４９】
次いで、ステップＳ１１にて、白線候補線再検出部６６は、白線検出メモリ６８から白線候補点再検出情報を取得し、この白線候補点再検出情報に基づいて、ステップＳ５と同様に、白線候補線６２ｄを検出する（図１４参照）。
【０１５０】
次いで、白線候補線再検出部６６は、検出された白線候補線に関する白線候補線再検出情報を作成し、白線検出メモリ６８に保存する。
【０１５１】
ステップＳ１２にて、白線候補線再検出部６６は、制御パラメータｉの値を１増加させ、当該制御パラメータｉの値を制御パラメータ情報として白線検出メモリ６８に保存する。
【０１５２】
ステップＳ１３にて、白線候補線再検出部６６は、制御パラメータｉの値とｍを比較する。
【０１５３】
この結果、制御パラメータｉの値がｍより大きくなっている場合には、ｍ個のウインドウ６０ｂの全てについて白線候補線再検出処理が終了したこととなるので、車両用白線認識装置１は、ステップＳ４０以降の処理を行う。
【０１５４】
一方、制御パラメータｉの値がｍ以下の場合には、車両用白線認識装置１は、ステップＳ１０以降の処理を繰り返す。
【０１５５】
即ち、車両用白線認識装置１は、上述したステップＳ１０〜ステップＳ１３の処理を繰り返して行うことにより、ｍ個のウインドウ６０ｂの全てについて、白線候補線再検出処理を行う。
【０１５６】
これにより、車両用白線認識装置１は、図１４に示すように、道路白線１０３の内側端部を白線候補線６２ｄとして検出する。
【０１５７】
次いで、ステップＳ４０にて、道路パラメータ再推定部６７は、白線検出メモリ６８から白線候補線再検出情報を取得する。
【０１５８】
次いで、道路パラメータ再推定部６７は、この白線候補線再検出情報に基づいて、図１２に示すステップＳ２０〜ステップＳ２５と同様に、道路パラメータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｈの値を再度推定する。
【０１５９】
次いで、道路パラメータ再推定部６７は、再度推定された道路パラメータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｈの値を道路パラメータ情報として白線検出メモリ６８に保存する。
【０１６０】
次いで、車両用白線認識装置１は、ステップＳ１以降の処理を繰り返す。なお、車両用白線認識装置１は、自車両走行中であれば、例えば３０〔ｍｓｅｃ〕毎にステップＳ１以降の処理を繰り返す。
【０１６１】
以上により、本実施の形態によれば、以下の効果を得ることができる。
【０１６２】
即ち、白線真偽判定部７は、白線真偽判定部７により算出された距離Ｌ１が、レーザレーダ４により計測された距離Ｌ２以上である場合には、上述した理由（ステップＳ３０の説明を参照）により、白線候補線検出部６２により検出された白線候補線は道路白線ではないと判定する。
【０１６３】
これにより、車両用白線認識装置１は、道路白線以外のもの（例えば、デリニエータ１０４等の路側物）を道路白線と判定することを防止することができる。
【０１６４】
したがって、車両用白線認識装置１は、高精度のレーダ装置を用いることなく、道路白線とそれ以外の前方物体とを正確に区別することができる（請求項１記載の発明に対応する効果）。
【０１６５】
さらに、白線真偽判定部７は、距離Ｌ１が距離Ｌ２以上であり、且つ、これら距離Ｌ１と距離Ｌ２との距離差が、基準距離差以下である場合には、白線候補線６２ａは道路白線ではないと判定する。
【０１６６】
これにより、車両用白線認識装置１は、例えば画像に基づいて検出された道路白線が正しいにもかかわらず、自車両と道路白線の間の物体（例えば自車両近傍を走行する二輪車）をレーザレーダ４で検出した場合の様に、距離Ｌ１が距離Ｌ２以上で、且つ距離Ｌ１と距離Ｌ２との距離差が基準距離差よりも大きい場合に、白線候補線６２ａは道路白線ではないと判定することを防止することができる（請求項２記載の発明に対応する効果）。
【０１６７】
さらに、この基準距離差は、上述したように、式（１２）で表される。
【０１６８】
したがって、車両用白線認識装置１は、上述した理由（ステップＳ３０の説明を参照）により、白線候補線が道路白線であるかどうかをより正確に判定することができる（請求項３記載の発明に対応する効果）。
【０１６９】
さらに、白線検出部６は、白線候補線が道路白線ではないと判定された場合には、画像上の白線候補線よりも内側の領域から、白線候補線を再度検出する（図４に示すステップＳ１０〜ステップＳ１３）。
【０１７０】
したがって、車両用白線認識装置１は、白線候補線が道路白線ではないと判定された場合であっても、この白線候補線の内側の領域から、道路白線を検出することができる（請求項４記載の発明に対応する効果）。
【０１７１】
さらに、この場合、白線候補点を検出するための輝度の基準変化量は、図４に示すステップＳ４における基準変化量よりも低い値に設定される。
【０１７２】
したがって、車両用白線認識装置１は、道路白線が汚れている場合等のように、道路白線の輝度が低下している場合であっても、道路白線をより確実に検出することができる（請求項５記載の発明に対応する効果）。
【０１７３】
さらに、車両用白線認識装置１は、道路パラメータを再度推定した後には、この道路パラメータを用いてウインドウを設定することができる。したがって、ウインドウ内に白線候補点をより確実に含めることができる。
【０１７４】
なお、本実施の形態では、距離計測手段としてレーザレーダを用いることとしたが、電磁波を発射するミリ波レーダを用いても良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】車両用白線認識装置の構成を示したブロック図である。
【図２】カメラ等の設置位置を示した概略側断面図である。
【図３】自車両前方の様子を示した概略平面図である。
【図４】車両用白線認識装置による処理の手順を示したフローチャートである。
【図５】カメラにより取得される画像の一例を示した説明図である。
【図６】白線候補点が検出される様子を示した説明図である。
【図７】白線候補線が検出される様子を示した説明図である。
【図８】白線候補線の傾きａとｘ切片ｂとの関係に関する配列表を示した説明図である。
【図９】白線候補線の傾きａとｘ切片ｂとの関係に関する結合表を示した説明図である。
【図１０】白線候補線の傾きａとｘ切片ｂとの関係に関する結合表を示した説明図である。
【図１１】白線候補線とウインドウの上端部との交点を示した説明図である。
【図１２】道路パラメータを推定する手順を示したフローチャートである。
【図１３】自車両前方の様子を示した概略側断面図である。
【図１４】カメラにより取得される画像の一例を示した説明図である。
【符号の説明】
１　車両用白線認識装置
２　カメラ（撮影手段）
４　レーザレーダ（距離計測手段）
６　白線検出部（白線検出手段）
７　白線真偽判定部（距離算出手段、判定手段）
６０　ウインドウ設定部
６１　白線候補点検出部
６２　白線候補線検出部
６３　道路パラメータ推定部
６４　ウインドウ再設定部
６５　白線候補点再検出部
６６　白線候補線再検出部
６７　道路パラメータ再推定部
６８　白線検出メモリ
【図１】
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【図２】
2004098792.tif 000010
【図３】
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【図４】
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【図５】
2004098792.tif 000013
【図６】
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【図７】
2004098792.tif 000015
【図８】
2004098792.tif 000016
【図９】
2004098792.tif 000017
【図１０】
2004098792.tif 000018
【図１１】
2004098792.tif 000019
【図１２】
2004098792.tif 000020
【図１３】
2004098792.tif 000021
【図１４】
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