(57)【要約】【課題】白線候補点と道路白線との差を小さくすること。【解決手段】車両前方の走行路を撮像し（ステップＳ１０１）、その走行路の画像上に複数のウィンドウを設定し、前記走行路の画像から道路白線のエッジ点群を検出し（ステップＳ１０２）、それらのエッジ点群を貫く直線を当該ウィンドウ毎に算出し、それらの直線で貫かれるエッジ点群のうちｙ軸方向成分が最大であるものと最小であるものとを白線候補点とし（ステップＳ１０３）、その白線候補点をカルマンフィルタに入力して道路白線の形状を算出する（ステップＳ１０４）。【選択図】  図２
2004199341.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両前方または後方の走行路を撮像し、その走行路の画像上に複数の領域を設定し、前記走行路の画像から道路白線のエッジ点群を検出し、それらのエッジ点群を貫く直線を当該領域毎に算出し、それらの直線で貫かれるエッジ点群の分布状況に基づいて白線候補点を設定し、その白線候補点に基づいて道路白線の形状を算出することを特徴とする道路白線認識装置。
【請求項２】
車両前方または後方の走行路を撮像する撮像手段と、前記撮像手段で撮像された走行路の画像上に複数の領域を設定する領域設定手段と、前記撮像手段で撮像された走行路の画像から道路白線のエッジ点群を検出するエッジ点群検出手段と、前記エッジ点群検出手段で検出されたエッジ点群を貫く直線を当該領域毎に算出する近似直線算出手段と、前記直線で貫かれるエッジ点群の分布状況に基づいて白線候補点を設定する白線候補点設定手段と、前記白線候補点設定手段で設定された白線候補点に基づいて道路白線の形状を算出する白線形状算出手段とを備えたことを特徴とする道路白線認識装置。
【請求項３】
前記白線候補点設定手段は、前記直線で貫かれるエッジ点群から座標の所定方向成分が最大であるものと最小であるものとを検出し、それらを白線候補点とすることを特徴とする請求項２に記載の道路白線認識装置。
【請求項４】
前記白線候補点設定手段は、前記直線で貫かれるエッジ点群の重心及び当該エッジ点群の標準偏差を算出し、その重心の座標の所定方向成分から標準偏差の定数倍を減算し、その減算結果を所定方向成分とする直線上の対応点を算出し、且つ、当該重心の座標の所定方向成分に標準偏差の定数倍を加算し、その加算結果を所定方向成分とする直線上の対応点を算出し、それらの対応点を白線候補点とすることを特徴とする請求項２に記載の道路白線認識装置。
【請求項５】
前記白線形状算出手段は、前記白線候補点設定手段で設定された白線候補点と過去に算出した道路白線の形状とに基づいて新たな道路白線の形状を算出し、且つ、その白線形状算出手段の特性を、前記白線候補点設定手段で設定される白線候補点の観測ノイズの大きさに基づいて設定可能としたことを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれかに記載の道路白線認識装置。
【請求項６】
前記白線形状算出手段は、前記白線候補点設定手段で設定された白線候補点と過去に算出した道路白線の形状とに基づいて新たな道路白線の形状を算出する状態観測器であり、その状態観測器の特性を、前記白線候補点設定手段で設定される白線候補点の観測ノイズの大きさに基づいて設定可能としたことを特徴とする請求項５に記載の道路白線認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、道路の通行区分帯表示用の道路白線を認識するための道路白線認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の技術としては、自車前方の走行路を撮像し、その走行路の画像から道路白線の形状を検出するものがある（例えば、特許文献１参照。）。
このような技術にあっては、通常、まず道路白線と路面とに輝度差があることを利用して、走行路の画像から画素間の輝度変化が大きい点群（以下、エッジ点群と呼ぶ。）を検出する。次に走行路の画像上に複数の領域（以下、ウィンドウと呼ぶ。）を設定すると共に、前記エッジ点群を最も多く貫く直線を当該ウィンドウ毎に算出し、それらの直線とウィンドウとの交点を白線候補点とする。そして、当該白線候補点をカルマンフィルタに入力して自車と道路白線との距離や道路曲率等を算出し、自車前方の走行路の道路白線の形状を検出する。
【０００３】
【特許文献１】
特開平８−２６１７５６号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、このような道路白線認識装置にあっては、ウィンドウのサイズが小さいと、走行路の画像上に輝度の大きいノイズ領域があるときには、そのノイズ領域のエッジ点群が道路白線のエッジ点群よりも多く検出され、当該ノイズ領域に相当する直線が算出される恐れがある。そのため、通常は、走行路の画像上に輝度の大きいノイズ領域があるときにも、道路白線に相当する直線が算出されるように、ウィンドウのサイズを大きくしている。
【０００５】
しかしながら、上記従来の技術のように、エッジ点群から算出した直線とウィンドウとの交点を白線候補点とするものにあっては、ウィンドウのサイズを大きくすると、例えば当該直線で貫かれるエッジ点群が局所的に偏っているとき、つまり当該直線の傾きと道路白線の傾きとの差が大きくなる恐れがあるときには、白線候補点と道路白線との差が大きくなる恐れがあった。
そこで、本発明は、上記従来の道路白線認識装置の未解決の課題を解決することを目的とするものであって、白線候補点と道路白線との差を小さくすることができる道路白線認識装置を提供することを課題とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明に係る道路白線認識装置は、車両前方または後方の走行路を撮像し、その走行路の画像上に複数の領域を設定し、前記走行路の画像から道路白線のエッジ点群を検出し、それらのエッジ点群を貫く直線を当該領域毎に算出し、それらの直線で貫かれるエッジ点群の分布状況に基づいて白線候補点を設定し、その白線候補点に基づいて道路白線の形状を算出することを特徴とするものである。
【０００７】
【発明の効果】
したがって、本発明に係る道路白線認識装置は、直線で貫かれるエッジ点群の分布状況に基づいて白線候補点を設定し、その白線候補点に基づいて道路白線の形状を算出するため、例えば当該直線で貫かれるエッジ点群が局所的に偏っているとき、つまり当該直線の傾きと道路白線の傾きとの差が大きくなる恐れがあるときには、当該エッジ点群の近くに白線候補点を設定させることができ、白線候補点と道路白線との差を小さくすることができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の道路白線認識装置の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本発明の第１実施形態を示す概略構成図である。図中符号１は、ＣＣＤカメラであり、車室内のインナーミラーステーに設置されて、車両前方の走行路を撮像し、その走行路の画像の情報を画像処理装置２に出力するようになっている。この画像処理装置２は、図示しないマイクロコンピュータ等の離散化されたディジタルシステムで構成され、後述する演算処理を実行し、前記ＣＣＤカメラ１から出力される画像の情報に基づいて道路白線の形状を検出し、その検出結果を、例えば図示しない自動操舵制御装置等に出力するようになっている。
【０００９】
次に、前記画像処理装置２で実行される演算処理について、図２のフローチャートに従って説明する。この演算処理は、所定サンプリング時間（例えば１０msec. ）毎にタイマ割込で実行される処理であって、まずステップＳ１０１で、図３に示すように、カメラ１から走行路の画像の情報を読み込む。なお、ここでは走行路の画像の左上隅を基準とし、水平右方向にｘ軸の正方向を、鉛直下方向にｙ軸の正方向を定義する。
【００１０】
次にステップＳ１０２に移行して、道路白線と路面とに輝度差があることを利用し、前記ステップＳ１０１で読み込んだ走行路の画像から画素間の輝度変化が大きい点群（以下、エッジ点群と呼ぶ。）を検出する。具体的には、まず前記ステップＳ１０１で読み込んだ走行路の画像の全画素で、下記（１）式に従って輝度変化ｄＩ(ｘ、ｙ)を算出し、図４に示すように、輝度変化ｄＩ(ｘ、ｙ)が所定値以上の点群を道路白線のエッジ点群として検出する。なお、図中符号“＋”は正の符号を持つエッジ点であり、符号“−”は負の符号を持つエッジ点であるが、図５に示すように、ここでは自車線側にあるエッジ点群を検出する。
【００１１】
dI(x,y)＝I(x-1,y) - I(x+1,y)  ………（１）
但し、I(x,y)は座標[x,y]にある画素の輝度である。
次にステップＳ１０３に移行して、前記ステップＳ１０１で読み込んだ走行路の画像上に複数の領域（以下、ウィンドウと呼ぶ。）を設定すると共に、前記ステップＳ１０２で検出されたエッジ点群を最も多く貫く直線を当該ウィンドウ毎に算出し（ハフ変換）、それらの直線で貫かれるエッジ点群からｙ軸方向成分が最大であるものと最小であるものとを検出して、それらを各ウィンドウにおける白線候補点とする。
【００１２】
具体的には、まず各ウィンドウのｙ軸方向位置を予め定めておいたところに設定し、またｘ軸方向位置を、前回の演算処理で算出された左右の道路白線のモデルが中心となるように設定して、図６に示すように、左右の道路白線の画像上に４つずつ、合計８つのウィンドウを設定する。なお、図７（ａ）に示すように、ウィンドウのサイズが小さいと、走行路の画像上に輝度の大きいノイズ領域があるときには、そのノイズ領域のエッジ点群が多く検出され、当該ノイズ領域に相当する直線が算出される恐れがある。そのため、ここでは走行路の画像上に輝度の大きいノイズ領域があるときにも、道路白線に相当する直線が算出されるように、図７（ｂ）に示すように、ウィンドウのサイズを比較的大きく設定する。
【００１３】
次に、図８に示すように、それぞれのウィンドウに（ｘ，ｙ）座標系の原点からの距離ｒと、垂線がｘ軸となす角thetaとの組合せで複数の直線を設定する。これらの直線の距離ｒ等は、図９の１，２列目に示すように、マップとして予め用意しておく。そして、図１０に示すように、それぞれの直線が貫くエッジ点の数を個別に計数し、且つ、図１１に示すように、それぞれの直線が貫くエッジ点群におけるｙ軸方向成分の最大値及び最小値を検出する後述の計数処理を行って、その処理結果を当該マップの３〜５列目に格納する。そして、当該マップを参照して最も多くのエッジ点を貫く直線（以下、近似直線とも呼ぶ。）を検出し、その近似直線が貫くエッジ点群のうちｙ軸方向成分が最大であるものと最小であるものとを白線候補点とする。なお、近似直線の距離ｒ及びなす角thetaとｙ軸方向成分ｙnとに基づき、下記（２）式に従って、白線候補点のｘ軸方向成分を算出する。
【００１４】
xn = (r - yn・sin(theta))/cos(theta)  ………（２）
以下、直線が貫くエッジ点群の計数等を行う計数処理について、図１２のフローチャートに従って説明する。この演算処理は、それぞれの直線上にある画素を走査してエッジ点を計数する処理であって、まずステップＳ２０１で、後述するフローで用いるエッジ点計数用変数ｎ1、最小値検出用変数ｙmin1及び最大値検出用変数ｙmax1を“０”に初期化する。
【００１５】
次にステップＳ２０２に移行して、図１３に示すように、ウィンドウの上端のｙ軸方向成分を走査対象画素のｙ軸方向成分ｙoとする。
次にステップＳ２０３に移行して、前記ステップＳ２０２で設定された走査対象画素のｙ軸方向成分ｙoに基づき、上記（２）式に従って走査対象画素のｘ軸方向成分ｘoを算出する。
【００１６】
次にステップＳ２０４に移行して、前記ステップＳ２０２又はステップＳ２１０で設定されたｙ軸方向成分ｙoと前記ステップＳ２０３で算出されたｘ軸方向成分ｘoとから定まる走査対象画素にエッジ点があるか否かを判定し、エッジ点がある場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ２０５に移行し、そうでない場合には（Ｎｏ）ステップＳ２１０に移行する。
【００１７】
前記ステップＳ２０５では、エッジ点計数用変数ｎ1に“１”を加えて、新たなエッジ点計数用変数ｎ1とする。
次にステップＳ２０６に移行して、最小値検出用変数ｙmin1が初期値“０”であるか否かを判定し、初期値“０”である場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ２０７に移行し、そうでない場合には（Ｎｏ）ステップＳ２０８に移行する。
【００１８】
前記ステップＳ２０７では、前記ステップＳ２０２で設定された走査対象画素のｙ軸方向成分ｙoを最小値検出用変数ｙmin1及び最大値検出用変数ｙmax1としてから、前記ステップＳ２０８に移行する。
前記ステップＳ２０８では、前記ステップＳ２０２で設定された走査対象画素のｙ軸方向成分ｙoが最大値検出用変数ｙmax1より大きいか否かを判定し、最大値検出用変数ｙmax1より大きい場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ２０９に移行し、そうでない場合には（Ｎｏ）前記ステップＳ２１０に移行する。
【００１９】
前記ステップＳ２０９では、前記ステップＳ２０２で設定された走査対象画素のｙ軸方向成分ｙoを最大値検出用変数ｙmax1としてから、前記ステップＳ２１０に移行する。
前記ステップＳ２１１では、図１３に示すように、前記ステップＳ２０２で設定された走査対象画素のｙ軸方向成分ｙoがウィンドウの下端のｙ軸方向成分より大きいか否かを判定し、ウィンドウの下端のｙ軸方向成分より大きい場合には（Ｙｅｓ）この演算処理を終了し、そうでない場合には（Ｎｏ）前記ステップＳ２０３に移行する。
【００２０】
次にステップＳ１０４に移行して、前記ステップＳ１０３で左右の道路白線の画像上に設定したウィンドウからｙ軸方向位置が等しいものを選出し、それらのウィンドウにおける白線候補点のｘ軸方向成分をカルマンフィルタに入力して道路白線のモデルのパラメータを算出し、左右の道路白線の形状を検出する。
以下、このカルマンフィルタの設計手順を説明する。まず、自車線の左右にある道路白線から等距離のところ、つまり自車線の中央に道路白線と平行な中央線を設定し、図１４に示すように、その中央線からの横変位ａ，中央線の曲率ｂ，中央線と自車の前後方向軸とのなす角ｃ，カメラ１の光軸と路面とのなす角ｄ及び路面からカメラ１までの高さｈを状態変数（以下、道路パラメータとも呼ぶ。）とし、それらを下記（３）式で定義する。
【００２１】
a[k＋1] = a[k] ＋ wa
b[k＋1] = b[k] ＋ wb
c[k＋1] = c[k] ＋ wc
d[k＋1] = d[k] ＋ wd
h[k＋1] = h[k] ＋ wh  ………（３）
但し、kは離散時間であり、wa〜whは状態変数a〜hの差分（１サンプル間）と分散値が等しい離散時間白色系列である。
【００２２】
また、上記（３）式より、状態方程式は下記（４）式のように記述できる。
Z[k+1] = A・Z[k] ＋ G・W  ………（４）
但し、Z[k] = [a[k] b[k] c[k] d[k] h[k]]T、W=[wa wb wc wd wh]T
、A、Gは単位行列
一方、道路白線のモデルは、道路パラメータａ〜ｈによって下記（５）式のように記述できる。なお、この式ではサンプリング時刻Kの表記を省略している。
【００２３】
2004199341.tif 000003
但し、ｊは自車線の左側にある道路白線のときに“０”となり、右側にある道路白線のときに“１”となる変数であり、ｆv、ｆhはカメラ１によって定まるカメラレンズパラメータであり、ｅ0は車線幅である。
【００２４】
ここで、図１５に示すように、左右の道路白線の画像上に設定したウィンドウからｙ軸方向位置が等しいものを選出し、それらのウィンドウにおける白線候補点の座標を[ｘ1、ｙ1]〜[ｘ4、ｙ4]とすると、上記（５）式より、それらの観測方程式は下記（６）式のように記述できる。
X = F(Z)  ………（６）
但し、X =[x1、x2、x3、x4]T、F(Z)=[ f|y=y1(Z)、f|y=y2(Z)、f|y=y3(Z)、f|y=y4(Z)]T
また、上記（６）式を線形化すると、下記（７）式のように記述できる。
【００２５】
X = C・Z  ………（７）
但し、行列Cのi行目は [dfi/da dfi/db dfi/dc dfi/dd dfi/dh]Tであり
、dfi/dxはf|y=yiのxによる偏微分値である。
したがって、上記（４）式及び（７）式より、左右のウィンドウにおける白線候補点の座標[ｘ1、ｙ1]〜[ｘ4、ｙ4]から曲率等の状態量ａ〜ｈを算出するカルマンフィルタは下記（８）式のように記述できる。なお、行列Cはサンプリング毎に変化するためC[i]と表記する。
【００２６】
Z[i] = Zb[i] + K[i] (X[i] - F(Zb[i]))   ………（８）
但し、Zb[i+1] = A・Z[i]、K[i] = P[i]・C[i]T・R-1、P[i] = (M[i]-1 + C[i]T・R-1・C[i])-1、M[i+1] = A・P[i]・AT + GQGT
、Q（=E(W・WT)）はプロセスノイズの共分散行列であり
、R（=E( (X-F(Z)・(X-F(X))T )は観測ノイズの共分散行列であり
、iはサンプリング時刻である。
【００２７】
なお、観測ノイズの共分散行列Ｒは、主対角線上の成分が観測ノイズの標準偏差の二乗値となる対角行列として記述でき、その標準偏差の大きさを変更することで、カルマンフィルタの特性を設定することができる。具体的には、観測ノイズの標準偏差を大きく設定するとノイズ除去性を向上でき、また当該標準偏差を小さく設定すると、道路パラメータａ〜ｈの追従性を向上できる。
【００２８】
次に、本発明の動作を具体的状況に基づいて説明する。
まず、図２に示すように、画像処理装置２で演算処理が実行されて、そのステップＳ１０１で、図３に示すように、カメラ１から走行路の画像の情報が読み込まれ、ステップＳ１０２で、前記ステップＳ１０１で読み込んだ走行路の画像からエッジ点群が検出され、ステップＳ１０３で、走行路の画像上に複数のウィンドウが設定されると共に、エッジ点群を最も多く貫く直線が当該ウィンドウ毎に算出される。
【００２９】
ここで、図１６に示すように、当該直線で貫かれるエッジ点群が局所的に偏ってしまい、当該直線の傾きと道路白線の傾きとの差が大きくなり、当該エッジ点群から離れるにつれて、当該直線と道路白線との差が大きくなる状態にあるとする。すると、ステップＳ１０３で、それらの直線で貫かれるエッジ点群からｙ軸方向成分が最大であるものと最小であるものとが検出されて、それらが各ウィンドウの白線候補点とされ、当該エッジ点群の近くに候補点が設定され、白線候補点と道路白線との差が小さくなる。そして、ステップＳ１０４で、左右の道路白線の画像上に設定したウィンドウからｙ軸方向位置が等しいものが選出され、それらのウィンドウにおける白線候補点のｘ軸方向成分がカルマンフィルタに入力されて道路パラメータａ〜ｈが算出される。
【００３０】
ちなみに、図２０に示すように、エッジ点群から算出した直線とウィンドウとの交点を白線候補点とする従来の方法では、当該直線で貫かれるエッジ点群が局所的に偏ってしまい、当該直線の傾きと道路白線の傾きとの差が大きくなり、当該エッジ点群から離れるにつれて、当該直線と道路白線との差が大きくなる状態にあるときには、白線候補点と道路白線との差が大きくなってしまう。
【００３１】
また、本実施形態にあっては、白線候補点と道路白線との差が小さくなるので、カルマンフィルタの設計パラメータである観測ノイズの標準偏差を小さく設定することができ、道路パラメータａ〜ｈの追従性を向上できる。ちなみに、白線候補点と道路白線との差が大きくなる従来の方法では、カルマンフィルタの設計パラメータである観測ノイズの標準偏差を大きく設定して、ノイズ除去性を向上させなければならず、道路パラメータａ〜ｈの追従性が悪化する恐れがある。
【００３２】
次に、本発明の第２実施形態を図面に基づいて説明する。この第２実施形態は、直線で貫かれるエッジ点群のほとんどが局所的に偏っているときには、それらのエッジ点群のいくつが離れたところにあっても、当該局所的に偏っているエッジ点群の近くに白線候補点を設定するものである。すなわち、前記第１実施形態の画像処理装置２で行われる演算処理が、前記第１実施形態の図２のものから、図１７のものに変更されている。そして、図１７に示すように、図２のフローチャートのステップＳ１０３に代えてステップＳ１０３’が設けられている点が上記第１実施形態と異なる。なお、図１７の演算処理は、前記第１実施形態の図２の演算処理と同等のステップを多く含んでおり、同等のステップには同等の符号を付して、その詳細な説明を省略する。
【００３３】
このステップＳ１０３’では、前記ステップＳ１０１で読み込んだ走行路の画像上に複数のウィンドウを設定すると共に、前記ステップＳ１０２で検出されたエッジ点群を最も多く貫く直線を当該ウィンドウ毎に算出し、それらの直線で貫かれるエッジ点群の重心や標準偏差等から白線候補点を算出する。具体的には、まず第１実施形態と同様に、各ウィンドウのｙ軸方向を予め定めておいたところに設定し、またｘ軸方向位置を、前回の演算処理で算出された左右の道路白線のモデルが中心となるように設定して、図６に示すように、左右の道路白線上に４つずつ、合計８つのウィンドウを設定する。
【００３４】
次に、図８に示すように、それぞれのウィンドウに（ｘ，ｙ）座標系の原点からの距離ｒと、垂線がｘ軸となす角thetaとの組合せで複数の直線を設定する。これらの直線の距離ｒ等は、図１８に示すように、マップとして予め用意しておく。そして、当該マップの３列目に示すように、それぞれの直線が貫くエッジ点の数を個別に計数し、その計数結果を参照して、最も多くのエッジ点を貫く直線（以下、近似直線とも呼ぶ。）を検出する。またエッジ点を計数する際、同時に、図１５の４列目以降に示すように、それぞれの直線が貫くエッジ点群のｙ軸方向成分を検出し、近似直線が貫くエッジ点群の重心及び当該エッジ点群の標準偏差を算出して、その重心のｙ軸方向成分から標準偏差の定数ｋ倍を減算し、その減算結果をｙ軸方向成分とする近似直線上の対応点を算出し、且つ、当該重心のｙ軸方向成分に標準偏差の定数ｋ倍を加算し、その加算結果をｙ軸方向成分とする近似直線上の対応点を算出し、それらの対応点を白線候補点とする。そして、近似直線の距離ｒ及びなす角thetaとｙ軸方向成分ｙnとに基づいて、上記（２）式に従って、白線候補点のｘ軸方向成分を算出する。
【００３５】
次に、本発明の動作を具体的状況に基づいて説明する。
まず、図１７に示すように、画像処理装置２で演算処理が実行されて、そのステップＳ１０１で、図３に示すように、カメラ１から走行路の画像の情報が読み込まれ、ステップＳ１０２で、走行路の画像からエッジ点群が検出され、ステップＳ１０３’で、走行路の画像上に複数のウィンドウが設定されると共に、エッジ点群を最も多く貫く直線が当該ウィンドウ毎に算出される。
【００３６】
ここで、図１９に示すように、当該直線で貫かれるエッジ点群のほとんどが局所的に偏ってしまい、当該直線の傾きと道路白線の傾きとの差が大きくなり、当該エッジ点群から離れるにつれて、当該直線と道路白線との差が大きくなる状態にあるとする。すると、ステップＳ１０３’で、それらのエッジ点群の重心と標準偏差とが算出され、その重心のｙ軸方向成分から標準偏差の定数ｋ倍が減算され、その減算結果をｙ軸方向成分とする直線上の対応点が算出され、且つ、当該重心のｙ軸方向成分に標準偏差の定数ｋ倍が加算され、その加算結果をｙ軸方向成分とする直線上の対応点が算出され、それらが各ウィンドウの白線候補点とされて、それらのエッジ点のいくつかが離れたところにあっても、当該局所的に偏っているエッジ点群の近くに白線候補点が設定され、白線候補点と道路白線との差が小さくなる。そして、ステップＳ１０４で、左右の道路白線の画像上に設定したウィンドウからｙ軸方向位置が等しいものが選出され、それらのウィンドウにおける白線候補点のｘ軸方向成分がカルマンフィルタに入力されて道路パラメータａ〜ｈが算出される。
【００３７】
ちなみに、図２１に示すように、直線で貫かれるエッジ点群のうちｙ軸方向成分が最大であるものと最小であるものとを白線候補点とする方法では、直線で貫かれるエッジ点群のほとんどが局所的に偏ってしまい、当該直線の傾きと道路白線の傾きとの差が大きくなり、当該エッジ点群から離れるにつれて、当該直線と道路白線との差が大きくなる状態にあるときには、白線候補点と道路白線との差が大きくなってしまう。
【００３８】
なお、本実施形態では、カメラ１は撮像手段に対応し、図２及び図１７のステップＳ１０２はエッジ点群検出手段に対応し、図２のステップＳ１０３及び図１７のステップＳ１０３’は領域設定手段、近似直線算出手段及び白線候補点設定手段に対応し、図２及び図１７のステップＳ１０４は白線形状算出手段に対応する。
【００３９】
また、上記実施の形態は本発明の道路白線認識装置の一例を示したものであり、装置の構成等を限定するものではない。例えば、上記実施形態では、車両前方の走行路の画像を撮像する例を示したが、これに限られるものではなく、例えば車両後方の走行路の画像を撮像するものであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の道路白線認識装置の第１実施形態を示す概略構成図である。
【図２】図１の画像処理装置で実行される演算処理のフローチャートである。
【図３】図２の演算処理でカメラから読み込む画像を説明するための説明図である。
【図４】図２の演算処理で検出されるエッジ点群を説明するための説明図である。
【図５】図２の演算処理で検出されるエッジ点群を説明するための説明図である。
【図６】図２の演算処理で設定されるウィンドウを説明するための説明図である。
【図７】図２の演算処理で設定されるウィンドウのサイズを説明するための説明図であ
る。
【図８】図２の演算処理で設定される直線を説明するための説明図である。
【図９】図２の演算処理で白線候補点を設定するためのマップである。
【図１０】図２の演算処理で近似直線を検出する過程を説明するための説明図である。
【図１１】図２の演算処理で近似直線を検出する過程を説明するための説明図である。
【図１２】図１の画像処理装置で実行される計数処理のフローチャートである。
【図１３】図１２の計数処理で用いられるウィンドウの上端及び下端を説明するための説明図である。
【図１４】図２の演算処理でカルマンフィルタから算出される道路パラメータを説明するための説明図である。
【図１５】図２の演算処理でカルマンフィルタに入力する白線候補点を説明するための説明図である。
【図１６】本発明の動作を説明するための説明図である。
【図１７】図１の画像処理装置で実行される第２実施形態の演算処理のフローチャートである。
【図１８】図１７の演算処理で白線候補点を設定するためのマップである。
【図１９】本発明の動作を説明するための説明図である。
【図２０】エッジ点群から算出した直線とウィンドウとの交点を白線候補点とする方法の動作を説明する説明図である。
【図２１】直線で貫かれるエッジ点群のうちｙ軸方向成分が最大であるものと最小であるものとを白線候補点とする方法の動作を説明する説明図である。
【符号の説明】
１はカメラ
２は画像処理装置
【図１】
2004199341.tif 000004
【図２】
2004199341.tif 000005
【図３】
2004199341.tif 000006
【図４】
2004199341.tif 000007
【図５】
2004199341.tif 000008
【図６】
2004199341.tif 000009
【図７】
2004199341.tif 000010
【図８】
2004199341.tif 000011
【図９】
2004199341.tif 000012
【図１０】
2004199341.tif 000013
【図１１】
2004199341.tif 000014
【図１２】
2004199341.tif 000015
【図１３】
2004199341.tif 000016
【図１４】
2004199341.tif 000017
【図１５】
2004199341.tif 000018
【図１６】
2004199341.tif 000019
【図１７】
2004199341.tif 000020
【図１８】
2004199341.tif 000021
【図１９】
2004199341.tif 000022
【図２０】
2004199341.tif 000023
【図２１】
2004199341.tif 000024