(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の後方側の路面を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像された画像を俯瞰画像に変形する俯瞰画像生成手段と、
前記俯瞰画像手段で生成された俯瞰画像に対して、自車両の進行方向に対して垂直に複数の車線検出領域を設定する車線検出領域設定手段と、
前記車線検出領域設定手段で設定された前記各車線検出領域に対して、路面幅方向に沿った輝度プロファイルをそれぞれ算出する輝度プロファイル算出手段と、
前記輝度プロファイル算出手段で算出された前記各輝度プロファイルに基づいて前記各車線検出領域における路面上の車線の位置を検出する車線検出手段と、
前記車線検出手段で検出した車線が実線か破線かを、前記各車線検出領域における前記輝度プロファイルの強度のばらつきに基づいて判定する車線種別判定手段と、を備えた、
ことを特徴とする車線検出装置。
【請求項２】
前記車線種別判定手段は、前記車線検出手段で検出した車線に対する、実線か破線かの車線種別判定結果に基づいて自車両の走行車線位置を判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車線検出装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の車線検出装置と、
自車両の横移動速度を検出する横移動速度検出手段と、
車線位置に対する自車両の前端位置を予測する車両前端位置予測手段と、
前記車線検出装置の前記車線検出手段で検出された前記各車線検出領域における車線検出情報と前記横移動速度検出手段で検出された自車両の横移動速度情報および前記車両前端位置予測手段により予測された自車両の前端予測位置情報とに基づいて、自車両が車線逸脱傾向にあるか否かを判定する車線逸脱判定手段と、
前記車線逸脱判定手段により自車両が車線逸脱傾向にあると判定した場合に、警報報知手段に対して警報を報知するような警報信号を出力する警報信号出力手段と、を備えた、
ことを特徴とする車線逸脱警報装置。
【請求項４】
前記車両前端位置予測手段は、前記車線検出装置の前記車線検出手段で検出された車線の直線性を判定する直線性判定手段と、前記直線性判定手段で車線が直線性を有すると判定した場合に、前記各車線検出領域における車線検出情報に基づいて自車両の傾き度合いを算出する車両傾き算出手段と、前記直線性判定手段で車線が直線性を有していないと判定した場合に、前記各車線検出領域における車線検出情報に基づいて車線の曲率半径を算出する曲率半径算出手段と、前記車両傾き算出手段または前記曲率半径算出手段からの入力情報に基づいて、車線位置に対する自車両の前端位置を予測する位置算出手段と、を有する、
ことを特徴とする請求項３に記載の車線逸脱警報装置。
【請求項５】
前記車両傾き算出手段による車両傾き算出で、自車両が車線に対して所定以上傾いていると算出した場合は、前記車線逸脱判定手段で車線逸脱傾向の判定を行うことなく前記警報信号出力手段から前記警報報知手段に警報信号を出力する、
ことを特徴とする請求項４に記載の車線逸脱警報装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車載カメラからの入力画像に基づいて車線（白線）を検出する車線検出装置、および該車線検出装置を備えた車線逸脱警報装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自車両の走行車線の左右に位置する車線（白線）を検出する車線検出装置として、車線を車載カメラで撮像して、撮像されたカメラ画像を視点変換して俯瞰画像（平面画像）に変形し、この俯瞰画像から自車両の走行車線の左右に位置する車線（白線）を検出する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
前記特許文献１に記載のレーンマーカ位置検出装置（車線検出装置）では、自車両の走行車線の左右に位置する車線を車両のリアに搭載した車載カメラで撮像して、撮像されたカメラ画像を視点変換して俯瞰画像に変形し、この俯瞰画像の路面の幅方向に直交する方向の座標の輝度を積分して、この積分輝度を路面の幅方向の座標別に算出する。そして、車線に対応する強い積分輝度（輝度ピーク）を示した位置を検出して、自車両の走行車線の左右に位置する車線を検出するようにしている。
【０００４】
また、前記特許文献１に記載のレーンマーカ位置検出装置（車線検出装置）を備えた車線逸脱警報装置では、このレーンマーカ位置検出装置による車線の検出結果と、横移動速度検出手段から入力される自車両の横移動速度情報に基づいて、自車両が車線から逸脱傾向にあるか否かを判定する。
【特許文献１】特開２００４−１４５８５２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、前記特許文献１に記載のレーンマーカ位置検出装置の構成では、自車両の走行車線の左右に位置する車線に対して車両が平行状態であるのか、どちらか一方の車線側に向いて傾いている状態であるのかは検出することができず、更に、車線（道路）がカーブしているのか否かについても検出することができなかった。
【０００６】
このため、走行している自車両がどちらか一方の車線側に向いて傾いている状態のときや、車線がカーブしている場合などにおいても、自車両とその走行車線の両側に位置する車線の位置関係を把握できるようにして、より適切な車線逸脱傾向の判定と警報を行うことができる車線逸脱警報装置が望まれていた。更に、前記特許文献１の装置のように、車両後方の路面を撮像する構成では、車両前端（フロントバンパー付近）側を撮像していないので、車両前端に対する車線逸脱傾向の判定を迅速に行うことができなかった。
【０００７】
また、前記特許文献１に記載のレーンマーカ位置検出装置は、自車両の走行車線の左右に位置する車線を検出することができるが、片道複数車線の道路では、自車両がどの車線内（例えば、片道２車線の場合に、路側帯側の左車線か中央分離線側の右車線）を走行中かを判定することができなかった。
【０００８】
そこで、本発明は、走行している自車両が左右のどちらか一方の車線側に向いて傾いている状態のときや、車線（道路）がカーブしている場合などにおいても、自車両とその左右に位置する車線の位置関係を把握して、より適切な車線逸脱傾向の判定と警報を行うことができる車線検出装置および車線逸脱警報装置を提供する。また、単線や片道複数車線の道路でも自車両の走行車線位置を容易に、かつ正確に判定することができる車線検出装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記目的を達成するために、本発明に係る車線検出装置は、自車両の後方側の路面を撮像する撮像手段と、前記撮像手段で撮像された画像を俯瞰画像に変形する俯瞰画像生成手段と、前記俯瞰画像手段で生成された俯瞰画像に対して、自車両の進行方向に対して垂直に複数の車線検出領域を設定する車線検出領域設定手段と、前記車線検出領域設定手段で設定された前記各車線検出領域に対して、路面幅方向に沿った輝度プロファイルをそれぞれ算出する輝度プロファイル算出手段と、前記輝度プロファイル算出手段で算出された前記各輝度プロファイルに基づいて前記各車線検出領域における路面上の車線の位置を検出する車線検出手段と、前記車線検出手段で検出した車線が実線か破線かを、前記各車線検出領域における前記輝度プロファイルの強度のばらつきに基づいて判定する車線種別判定手段と、を備えたことを特徴としている。
【００１０】
また、本発明に係る車線逸脱警報装置は、請求項１または２に記載の車線検出装置と、
自車両の横移動速度を検出する横移動速度検出手段と、車線位置に対する自車両の前端位置を予測する車両前端位置予測手段と、前記車線検出装置の前記車線検出手段で検出された前記各車線検出領域における車線検出情報と前記横移動速度検出手段で検出された自車両の横移動速度情報および前記車両前端位置予測手段により予測された自車両の前端予測位置情報とに基づいて、自車両が車線逸脱傾向にあるか否かを判定する車線逸脱判定手段と、前記車線逸脱判定手段により自車両が車線逸脱傾向にあると判定した場合に、警報報知手段に対して警報を報知するような警報信号を出力する警報信号出力手段と、を備えたことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る車線検出装置によれば、撮像手段で撮像した路面画像から生成した俯瞰画像に対して複数の車線検出領域を設定し、各車線検出領域において路面幅方向に沿って算出した輝度プロファイルに基づいて、自車両の走行車線の両側における車線を検出することができる。更に、車線検出手段で検出した車線が実線か破線かを、各車線検出領域における輝度プロファイルの強度のばらつきを評価することによって判定することができるので、この判定結果に基づいて自車両の走行車線位置を容易に、かつ正確に判定することが可能となる。
【００１２】
また、本発明に係る車線逸脱警報装置によれば、自車両が車線逸脱傾向にあるか否かを判定する場合に、車両前端の予測位置を考慮することにより、車線に対して車両が傾いている場合や車線（道路）がカーブしている場合においても車線逸脱傾向の判定をより迅速にかつ正確に行うことが可能となり、運転者に対してより適切な警報が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明を図示の実施形態に基づいて説明する。図１は、本発明の実施形態に係る車線検出装置を備えた車線逸脱警報装置を示す概略構成図である。なお、本明細書では、道路上において、車両の走行車線（車両通行帯）を区分する車線区分線としての白色や黄色などの線（一定間隔の破線等も含む）を「車線」と定義する。
【００１４】
図１に示すように、本実施形態に係る車線逸脱警報装置１は、この車線逸脱警報装置１を搭載した車両が走行車線から左右いずれかの車線側に逸脱傾向にあると判定したときに運転者に対して警報を行うものであり、車線検出装置２と車線逸脱警報ユニット３とを主要構成部として備えている。
【００１５】
車線検出装置２は、撮像手段としてのＣＣＤカメラ（以下、「カメラ」という）４と車線検出ユニット５とで構成されており、車線検出ユニット５は、画像処理部６、俯瞰画像生成部７、フレームメモリ８、車線検出領域設定部９、輝度プロファイル算出部１０、車線検出部１１および車線種別判定部１２を有している。車線逸脱警報ユニット３は、横移動速度検出部１３、直線性判定部１４、車両前端予測位置算出部１５、車線逸脱判定部１６および警報信号出力部１７を有している。なお、本実施形態では前記直線性判定部１４と車両前端予測位置算出部１５が、車両前端位置予測手段に相当する。車線逸脱警報ユニット３および車線検出ユニット５は、演算を行うマイクロプロセッサ、該マイクロプロセッサに所定の処理を実行させるためのプログラム等を記憶しているＲＯＭ、演算結果などの各種データを記憶するＲＡＭ等により構成されている。
【００１６】
カメラ４は、本実施形態では、図２に示すように、車両（自車両）２０の後部に設置されており、車両２０の後方下側の路面（車両後端直下付近と路面の両側周囲も含む）を撮像する。図２において、左側がこの車両２０の進行方向である。このカメラ４は、例えば片道２車線道路以上でも路面幅以上の広角範囲が撮像可能な広角レンズが取付けられている。なお、この車両２０に、後退車庫入れや縦列駐車するときに車両後方の撮像画像を車室内のモニタに表示する後方モニタ装置が装備されている場合には、この後方モニタ装置用のカメラを前記カメラ４として使用することもできる。また、前記カメラ４を車両２０の前部側に設けて、車両前方側の路面を撮像する構成でもよい。
【００１７】
車線検出ユニット５の画像処理部６は、カメラ４からの撮像信号に基づいて車両後方下側の路面画像を生成する。なお、カメラ４は広角レンズで広角範囲を撮像するので、画像処理部６で得られる路面画像は、全体的に湾曲した画像となる。
【００１８】
俯瞰画像生成部７は、周知の手法により画像処理部６で得られた湾曲した路面画像（湾曲画像）の歪を修正処理し、かつ、視点変換（１８０度回転）して路面の真上から見たような俯瞰画像（平面画像）を生成する。
【００１９】
フレームメモリ８は、俯瞰画像生成部７で得られた俯瞰画像の１フレーム分の画面を格納する。車線検出領域設定部９は、フレームメモリ８から読み出された俯瞰画像の画面に対して複数の車線検出領域をそれぞれ設定する（詳細は後述する）。
【００２０】
輝度プロファイル算出部１０は、車線検出領域設定部９で設定した各車線検出領域から輝度プロファイル（ヒストグラム）をそれぞれ算出し、車線検出部１１は、輝度プロファイル算出部１０で算出された輝度プロファイルに基づいて各車線検出領域における路面上の車線の位置を検出する（詳細は後述する）。また、車線種別判定部１２は、車線検出部１１で検出した車線の種別（実線か破線）を判定し、判定した車線種別（実線か破線）に基づいて自車両が現在どの走行車線（走行通行帯）に位置しているかを判定する（詳細は後述する）。
【００２１】
車線逸脱警報ユニット３の横移動速度検出部１３は、車線検出ユニット５の車線検出部１１で検出された各車線検出領域における車線の位置（および車線種別判定部１２で判定された種別）を、フレームメモリ８から例えば３０ｍｓｅｃ毎に順次出力される１フレーム毎に検出することにより、１フレーム毎の車線の位置ずれ量を算出して、車両が左右どちらか一方側の車線に近づいているときの横移動速度を検出することができる。なお、１フレーム毎の車線の位置ずれ量がほぼ０の場合は、車線が直線的な場合である。
【００２２】
直線性判定部１４は、横移動速度検出部１３から入力される車両の横移動速度情報に基づいて、車両の横移動速度がほぼ０である場合には車線が直線性を有していると判定し、車両の横移動速度が検出されている場合には車線が非直線的である（車線（道路）がカーブしている）と判定する。
【００２３】
車両前端予測位置算出部１５は、直線性判定部１４で車線が直線性を有していると判定した場合に車線に対して車両の傾き度合いを算出する車両傾き算出部１５ａと、直線性判定部１４で車線が非直線的であると判定した場合に車線（道路）の曲率半径を算出する曲率半径算出部１５ｂとを有し、位置算出部１５ｃは、車両傾き算出部１５ａまたは曲率半径算出部１５ｂから入力される算出結果に基づいて、車線に対する車両前端の予測位置を算出する（詳細は後述する）。
【００２４】
車線逸脱判定部１６は、車線検出部１１で検出された各車線検出領域における車線検出情報と、横移動速度検出部１３から入力される車両の横移動速度情報と、車両前端予測位置算出部１５から入力される車線に対する車両前端の予測位置情報とに基づいて、車両が走行車線から逸脱傾向にあるか否かを判定する。
【００２５】
警報信号出力部１７は、車線逸脱判定部１６で車両が走行車線から逸脱傾向にあると判定した場合に、車室内に設けたスピーカ１８と表示部１９に警報信号を出力し、スピーカ１８から所定の警報音を発せさせ、表示部１９に警報灯を点灯（または点滅）させる。なお、スピーカ１８または表示部１９のどちらか一方のみで警報を行う構成でもよい。
【００２６】
また、本実施形態では、車両傾き算出部１５ａが所定値以上の傾き値を算出した場合には、車線逸脱判定部１６で車線逸脱傾向の判定を行うことなく、警報信号出力部１７からスピーカ１８と表示部１９に警報信号をすぐに出力し、スピーカ１８から所定の警報音を発せさせ、表示部１９に警報灯を点灯（または点滅）させる。
【００２７】
〈車線検出処理と車線逸脱警報処理〉
次に、前記した車線逸脱警報装置１による車線検出処理、車線逸脱警報処理を、図３、図４に示すフローチャートを参照して説明する。
【００２８】
先ず、走行車線を走行中の車両２０（図２参照）は、車両後部のカメラ４で車両後部下側の路面を撮像し、この撮像情報（撮像信号）を車線検出ユニット５の画像処理部６に入力する（ステップＳ１）。画像処理部６は、入力される撮像情報（撮像信号）に基づいて車両後方下側の路面画像（全体的に湾曲した画像）を生成する（ステップＳ２）。
【００２９】
そして、俯瞰画像生成部７により前記路面画像の歪を修正処理し、かつ、視点変換（１８０度回転）して路面の真上から見たような俯瞰画像（平面画像）に変換する（ステップＳ３）。図５は、俯瞰画像生成部７で得られた俯瞰画像の一例である。図５において、上側が車両後部直下近傍の路面で、下側が車両２０の後方側の路面であり、車両２０が片道２車線道路の左側（路側帯側）の走行車線を走行している状況である。
【００３０】
なお、図５において、２１は走行車線、２２はその右側の隣接車線、２３は路側帯２４側との境界を示す実線の車線（以下、「第１車線」という）、２５は走行車線２１と隣接車線２２との境界を示す破線状の車線（以下、「第２車線」という）、２６は走行車線２１上に設けた速度マーク（図では、４０）である。俯瞰画像生成部７で得られた俯瞰画像（図５参照）の１フレームの画面は、フレームメモリ８に格納される（ステップＳ４）。
【００３１】
そして、前記１フレーム分の画像（図５参照）が例えば３０ｍｓｅｃ間隔でフレームメモリ８から読み出され、例えば、図６に示すように、車線検出領域設定部９により前記１フレーム分の画像に対して、車両の走行方向（図６では、上下方向）に沿って複数（図では、２つ）の車線検出領域Ａ１，Ａ２をそれぞれ設定する（ステップＳ５）。各車線検出領域Ａ１，Ａ２は、四角形状の枠で囲まれた領域であり、自車両が走行している走行車線２１と、その両側に位置する路側帯２４の一部および隣接車線２２の一部を含む範囲まで設定されている。また、各車線検出領域Ａ１，Ａ２は、車両の走行方向（図６では、上下方向）に沿って所定の間隔を設けて設定されいる。
【００３２】
そして、輝度プロファイル算出部１０は、車線検出領域設定部９で設定した各車線検出領域Ａ１，Ａ２における輝度プロファイルをそれぞれ算出する（ステップＳ６）。すなわち、輝度プロファイル算出部１０は、各車線検出領域Ａ１，Ａ２における俯瞰画像の路面の幅方向に直交する方向の座標（画素）の明るさ（輝度）を積分して、この積分輝度を路面の幅方向における座標（画素）ごとの輝度ファイルを算出する。
【００３３】
図７（ａ）は車線検出領域Ａ１に対する輝度ファイル、図７（ｂ）は車線検出領域Ａ２に対する輝度ファイルである。図７（ａ）、（ｂ）において、横軸は路面幅方向、縦軸は積分輝度の強度である。なお、図７（ａ）、（ｂ）における各輝度ファイルは、ノイズ等のない理想的な状態であるが、実際にはノイズが生じている輝度ファイルとなる。
【００３４】
そして、車線検出部１１は、輝度プロファイル算出部１０から入力される輝度プロファイル情報（積分輝度の強度（ピーク値））に基づいて、路面上の車線を検出する（ステップＳ７）。すなわち、車線検出部１１は、車線検出領域Ａ１，Ａ２において積分輝度ａ１，ａ２が、自車両の走行車線２１の両側の車線（第１車線２３と第２車線２５（図６参照）であることを検出する。なお、この際、車線種別判定部１２により、車線検出部１１で検出した車線の種別（実線か破線）を検出し、検出した車線種別（実線か破線）に基づいて自車両が現在どの走行車線（走行通行帯）に位置しているかを判定する（詳細は後述する）。
【００３５】
そして、車線逸脱警報ユニット３の横移動速度検出部１３は、前記したように車線検出部１１で検出した車線（第１車線２３と第２車線２５）の位置を、フレームメモリ８から例えば３０ｍｓｅｃ毎に順次出力される１フレーム毎に検出して、１フレーム毎の車線の位置ずれ量を算出し、この算出結果に基づいて車両の横移動速度を検出する（ステップＳ８）。
【００３６】
そして、直線性判定部１４は、横移動速度検出部１３から入力される車両の横移動速度情報に基づいて、車線検出部１１で検出した車線（第１車線２３と第２車線２５）の直線性を判定する（ステップＳ９）。ステップＳ９で、車両の横移動速度がほぼ０であると算出した結果に基づいて、車線（第１車線２３と第２車線２５）が直線性を有していると判定した場合（ステップＳ１０；ＹＥＳ）、車両傾き算出部１５ａは、車線に対する車両の傾き度合いを算出する（ステップＳ１１）。
【００３７】
車線に対する車両の傾きは、車線検出部１１で検出した各車線検出領域Ａ１，Ａ２における車線の位置に基づいて算出することができる。即ち、車両が車線に対して傾いている場合（車両が車線方向に蛇行して進行してる場合）には、俯瞰画像生成部７により例えば、図８に示すような俯瞰画像が得られ、設定された各車線検出領域Ａ１，Ａ２も車線に対して傾いた状態となる。なお、図８に示す俯瞰画像では、走行車線の両側に位置する第１車線２３，第２車線２５の方が傾いているが、実際は直線的な第１車線２３，第２車線２５に対して車両の方が傾いている。
【００３８】
図９（ａ）、（ｂ）に示すように、例えば車線検出領域Ａ１，Ａ２において、輝度ファイルの車線位置に対応した積分輝度ａ１，ａ２の位置が、車両の傾きに応じて少しずれる。図９（ａ）、（ｂ）において、車線検出領域Ａ１，Ａ２での車線（積分輝度ａ１，ａ２）の位置ずれ量（△ｘ）と、車線検出領域Ａ１，Ａ２の間隔（△ｙ）から、車両の車線に対する傾き（ｔａｎθ＝△ｘ／△ｙ）を算出することができる。
【００３９】
そして、ステップＳ１１で、車両が車線に対して傾いていると算出した場合（ステップＳ１２；ＹＥＳ）において、車両の車線に対する傾きが予め設定した所定値以下（傾きが小さい）の場合（ステップＳ１３；ＮＯ）は、位置算出部１５ｃにより、車両傾き算出部１５ａから入力される算出結果に基づいて、車両長さを考慮した車線に対する車両前端の予測位置を算出する（ステップＳ１４）。
【００４０】
即ち、本実施形態では、図２に示したように、車両２０の後部にカメラ４を設置している。このため、俯瞰画像生成部７で得られる俯瞰画像は車両後方直下の画像なので、車両が傾いている場合における、車線逸脱傾向の迅速で正確な判定には、車両長さを考慮して車両前端の位置を予測する必要がある。そこで、位置算出部１５ｃは、例えば、検出された車線の位置に対し、車両の横移動速度および車両長さを考慮して車両前端の予測位置を算出する。
【００４１】
そして、車線逸脱判定部１６は、車線検出部１１から入力される車線検出情報と、横移動速度検出部１３から入力される横移動速度情報と、車両前端予測位置算出部１５の位置算出部１５ｃから入力される車両前端予測位置情報とに基づいて、自車両（車両２０）が走行車線２１から車線逸脱傾向にあるか否かを判定する（ステップＳ１５）。
【００４２】
そして、車線逸脱判定部１６が車線逸脱傾向にあると判定すると（ステップＳ１６；ＹＥＳ）、警報信号出力部１７は、車線逸脱判定部１６から入力される判定情報に基づいてスピーカ１８、表示部１９に警報信号を出力し（ステップＳ１７）、スピーカ１８から警報音を発せさせ、かつ表示部１９に警告灯を点灯（または点滅）させる。そして、ステップＳ１に戻り、前記同様の処理を繰り返す。
【００４３】
なお、ステップＳ１６で、車線逸脱傾向にないと判定した場合は（ステップＳ１６；ＮＯ）、警報信号出力部１７からスピーカ１８、表示部１９に警報信号が出力されている状態であれば停止させて（ステップＳ１８）、ステップＳ１に戻り、前記同様の処理を繰り返す。また、ステップＳ１２で、車両が車線に対して傾いていないと算出した場合（ステップＳ１２；ＮＯ）には、前記ステップＳ１５に進む。
【００４４】
また、ステップＳ１３で、車両の車線に対する傾きが予め設定した所定値以上（傾きが大きい）の場合（ステップＳ１３；ＹＥＳ）は、車線逸脱傾向にあると判定して、すぐにスピーカ１８、表示部１９に警報信号を出力し（ステップＳ１７）、スピーカ１８から警報音を発せさせ、かつ表示部１９に警告灯を点灯（または点滅）させる。
【００４５】
また、ステップＳ１０で、車線（道路）が直線性を有していない（即ち、カーブしている）と判定した場合（ステップＳ１０；ＮＯ）、曲率半径算出部１５ｂは、車線検出部１１で検出した各車線検出領域Ａ１，Ａ２における車線の位置に基づいて、カーブしている車線（道路）の曲率半径を算出する（ステップＳ１９）。
【００４６】
車線（道路）が所定の曲率半径でカーブしている場合は、俯瞰画像生成部７により例えば、図１０に示すようなカーブした車線２６、２７を有する俯瞰画像が得られ、設定した複数（図では、４つ）の車線検出領域Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４において、前記同様に車線検出部１１により車線２６、２７の位置が検出される。
【００４７】
そして、図１０に示したカーブしている車線２６、２７は、俯瞰図として見た場合には単純な同心円として評価できるため、各車線検出領域Ｂ１〜Ｂ４における車線２６、２７の位置の座標から、以下の式（円の式）に基づいてこの車線２６、２７の曲率半径を求めることができる。
【００４８】
(ｘ１−ｘ０)２＋(ｙ１−ｙ０)２＝ｒ２…（式１）
(ｘ２−ｘ０)２＋(ｙ２−ｙ０)２＝(ｒ−ｗ)２…（式２）
【００４９】
式１は車線２６側の円の式であり、式２は車線２７である。なお、（ｘ１，ｙ１）は車線２６側の座標、（ｘ２，ｙ２）は車線２７側の座標、（ｘ０，ｙ０）は車線２６、２７の中心座標、ｒは車線２６、２７の曲率半径（半径）、ｗは車線２６と車線２７間の距離（幅）であり、各車線検出領域Ｂ１〜Ｂ４における車線２６、２７の位置において、前記式１、式２から車線２６、２７の中心座標（ｘ０，ｙ０）、曲率半径（ｒ）を求めることができる。
【００５０】
そして、ステップＳ１９で算出された曲率半径を有する車線（道路）におて、前記した位置算出部１５ｃにより、車線に対する車両前端の予測位置を算出する（ステップＳ１４）。そして、車線逸脱判定部１６は、車線検出部１１から入力される車線検出情報と、横移動速度検出部１３から入力される横移動速度情報と、車両前端予測位置算出部１５の位置算出部１５ｃから入力される車両前端予測位置情報とに基づいて、自車両（車両２０）が走行車線から車線逸脱傾向にあるか否かを判定する（ステップＳ１５）。以下、前記したステップＳ１６〜Ｓ１８の処理を行う。
【００５１】
このように、本実施形態に係る車線逸脱警報装置１によれば、車線に対して車両が傾いている場合や、車線（道路）がカーブしている場合に、車両前端の予測位置を考慮することにより、車両が車線逸脱傾向の判定をより迅速に、かつ正確に行うことができるので、運転者に対してより適切な警報を発することが可能となる。
【００５２】
更に、直線性を有する車線に対して車両が予め設定した所定値以上に傾いている（傾きが大きい）と判定した場合は、直ちに運転者に対して強めの警報（大きめの警報音や高輝度の点灯（または点滅））を行うことにより、運転者に対して車両が車線逸脱傾向にあることを迅速に報知することが可能となる。
【００５３】
〈多重車線の場合における車線検出〉
１本の線（白色や黄色の線）で示された車線が最も一般的であるが、路面上に複数の車線が近接して、多重車線として設けられている場合がある。例えば、図１１に示すように、片道２車線の道路において、この２車線の中央に車線分離線として３本の破線状の車線２８ａ，２８ｂ，２８ｃが近接して、多重車線として設けられている場合がある。なお、図１１において、左側の車線２９は路側帯側の車線、右側の車線３０は反対側車線との間に設けた中央分離車線（センターライン）である。
【００５４】
この多重車線（車線２８ａ，２８ｂ，２８ｃ）において、中央に位置する車線２８ａが車両の走行方向（図１１では、上下方向）の破線長さが一番長く、その両側の車線２８ｂ，２８ｃはそれより短くなっており、中央に位置する車線２８ａが正当な車線分離線である。
【００５５】
以下、図１１に示すような多重車線（車線２８ａ，２８ｂ，２８ｃ）が設けられている場合における、車線検出装置２による車線検出について説明する。
【００５６】
車両後部のカメラ４（図１、図２参照）で撮像した車両後方下側の多重車線を有する路面画像は、俯瞰画像生成部７により俯瞰画像に変換し、かつ視点変換（１８０度回転）することにより、例えば図１１に示したような多重車線（車線２８ａ，２８ｂ，２８ｃ）を有する俯瞰画像が得られる。
【００５７】
そして、１フレーム分の俯瞰画像（図１１参照）が例えば３０ｍｓｅｃ間隔でフレームメモリ８から読み出され、例えば、図１２に示すように、車線検出領域設定部９により前記１フレーム分の俯瞰画像に対して複数（図では、３つ）の車線検出領域Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３をそれぞれ設定する。
【００５８】
各車線検出領域Ｃ１〜Ｃ３は四角形状の枠で囲まれた領域であり、車線検出領域Ｃ１は、左側の車線２９から中央の車線２８ｃの外側まで含み、かつ車両の走行方向（図１２では、上下方向）に対しても広い範囲をカバーしている。また、同じ大きさの車線検出領域Ｃ２，Ｃ３は、車線検出領域Ｃ１内に位置し、車両の走行方向（図１２では、上下方向）に沿って所定の間隔で設定される。車線検出領域Ｃ２，Ｃ３も、左側の車線２９から中央の車線２８ｃの外側までを含んでいる。
【００５９】
そして、輝度プロファイル算出部１０は、前記したように車線検出領域設定部９で設定した各車線検出領域Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３における輝度プロファイルをそれぞれ算出する。
【００６０】
図１３（ａ）は車線検出領域Ｃ１に対する輝度ファイル、図１３（ｂ）は車線検出領域Ｃ３に対する輝度ファイルである。図１３（ａ）、（ｂ）において、横軸は路面幅方向、縦軸は積分輝度の強度である。なお、図１３（ａ）、（ｂ）における各輝度ファイルは、路面上においてノイズ等のない理想的な状態であるが、実際にはノイズが生じている輝度ファイルとなる。
【００６１】
検出領域の狭い車線検出領域Ｃ３における輝度ファイル（図１３（ｂ）参照）の場合、車線２８ａに対する積分輝度ｂ１は、その両側の車線２８ｂ，２８ｃに対する積分輝度ｂ２，ｂ３よりも強度（ピーク）が小さいので、車線検出部１１は、車線２８ｂ，２８ｃ（積分輝度ｂ２，ｂ３）を正当な車線であると誤検出したり、車線検出ができない場合がある。しかしながら、検出領域が広い車線検出領域Ｃ１における輝度ファイル（図１３（ａ）参照）から最大ピークを探すことにより、車線検出領域Ｃ３における局所的な車線パターンの揺らぎによる影響を除去し、正当な車線である車線２８ａ（積分輝度ｂ１）の位置を正確に検出することができる。
【００６２】
このように、図１１のような多重車線（車線２８ａ，２８ｂ，２８ｃ）が設けられている場合でも、正当な車線２８ａの位置を正確に検出することができるので、前記した車両前端予測位置算出部１５の車両傾き算出部１５ａで車線に対する車両の傾きを検出するときに、正しい車線（車線２８ａ）に対する車両の傾きを検出することができる。
【００６３】
〈車線種別の判定処理〉
前記した車線検出装置２の車線種別判定部１２（図１参照）は、車線検出部１１で検出した車線の種別（実線か破線）を判定し、判定した車線種別（実線か破線）に基づいて自車両が現在どの走行車線（走行通行帯）に位置しているかを判定するすることができる。
【００６４】
以下、車線種別（実線か破線）の判定による自車両の走行車線位置の判定処理を、図１４に示すフローチャートを参照して説明する。なお、図１４に示す走行車線位置の判定処理では、自車両の走行車線の両側が実線の車線であれば、単線（片道１車線）と判定し、自車両の走行車線の左側（左車線）が実線で右側（右車線）が破線であれば、片道２車線の左車線と判定し、また、自車両の走行車線の左側（左車線）が破線で右側（右車線）が実線であれば、片道２車線の右車線と判定し、さらに、自車両の走行車線の左側（左車線）が破線で右側（右車線）も破線であれば、片道３車線の中央車線と判定するように設定している。
【００６５】
先ず、車両後部のカメラ４で車両後部下側の路面を撮像し、この撮像情報（撮像信号）を車線検出ユニット５の画像処理部６に入力する（ステップＳ２１）。画像処理部６は、入力される撮像情報（撮像信号）に基づいて車両後方下側の路面画像（全体的に湾曲した画像）を生成する（ステップＳ２２）。
【００６６】
そして、俯瞰画像生成部７により前記路面画像の歪を修正処理し、かつ、視点変換（１８０度回転）して路面の真上から見たような俯瞰画像に変換する（ステップＳ２３）。俯瞰画像生成部７で得られた俯瞰画像（例えば、前記図５に示したような俯瞰画像）の１フレームの画面は、フレームメモリ８に格納される（ステップＳ２４）。
【００６７】
そして、前記１フレーム分の俯瞰画像（例えば、前記図５に示したような俯瞰画像）が例えば３０ｍｓｅｃ間隔でフレームメモリ８から読み出され、車線検出領域設定部９により前記１フレーム分の画像に対して複数の車線検出領域（例えば、前記図６に示したような２つの車線検出領域Ａ１，Ａ２）をそれぞれ設定する（ステップＳ２５）。
【００６８】
そして、輝度プロファイル算出部１０は、車線検出領域設定部９で設定した各車線検出領域における輝度プロファイルをそれぞれ算出する（ステップＳ２６）。そして、車線検出部１１は、前記したように輝度プロファイル算出部１０から入力される輝度プロファイル情報（積分輝度の強度（ピーク値））に基づいて、路面上の車線を検出する（ステップＳ２７）。なお、ステップＳ２１〜Ｓ２７までは、図３に示した前記フローチャートのステップＳ１〜Ｓ７までの処理と同様である。
【００６９】
ところで、各車線検出領域で検出された車線が実線（例えば、図５に示した車線２３）であれば、各車線検出領域において、この車線に対応した積分輝度の強度はほぼ一定の値となる。これは、各車線検出領域において、その上から下まで車線がつながっているためである。よって、たとえ各車線検出領域の大きさが異なっていても、その大きさで規格化すれば、各車線検出領域間で車線（積分輝度）の強度をほぼ一定の値に揃えることができる。
【００７０】
一方、各車線検出領域で検出された車線が破線（例えば、図５に示した車線２５）であれば、各車線検出領域において、この車線に対応した積分輝度の強度が、時間的に変動するだけでなく各車線検出領域の位置によっても変化する。即ち、各車線検出領域間で車線（積分輝度）の強度がばらつく。
【００７１】
そこで、車線種別判定部１２は、各車線検出領域で検出した車線（積分輝度）の強度のばらつき量（例えば、ガウス分布における分散）を評価（ステップＳ２８）することで、検出した車線が実線（積分輝度の強度の値がほぼ一定）であるか破線（積分輝度の強度のばらつきが大きい）であるかを判定する。
【００７２】
更に、車線種別判定部１２は、この判定結果に基づいて、例えば、検出した左車線（積分輝度）の強度がばらついてなくほぼ一定の値であると判定した場合（ステップＳ２９；ＮＯ）、さらに次に、検出した右車線（積分輝度）の強度がばらついてなくほぼ一定の値であると判定した場合（ステップＳ３０；ＮＯ）には、自車両の走行車線の両側の車線が実線で、単線（片道１車線）を走行中であると判定する（ステップＳ３１）。
【００７３】
また、ステップＳ３０で、検出した右車線（積分輝度）の強度がばらついていると判定した場合（ステップＳ３０；ＹＥＳ）には、自車両の走行車線の左側（左車線）が実線で、右側（右車線）が破線で、片道２車線の左車線を走行中であると判定する（ステップＳ３２）。
【００７４】
また、ステップＳ２９で、検出した左車線（積分輝度）の強度がばらついていると判定した場合（ステップＳ２９；ＹＥＳ）、さらに次に、検出した右車線（積分輝度）の強度がばらついてなくほぼ一定の値であると判定した場合（ステップＳ３３；ＮＯ）には、自車両の走行車線の左側（左車線）が破線で、右側（右車線）が実線で、片道２車線の右車線を走行中であると判定する（ステップＳ３４）。
【００７５】
また、ステップＳ３３で、検出した右車線（積分輝度）の強度がばらついていると判定した場合（ステップＳ３３；ＹＥＳ）には、自車両の走行車線の両側が破線で、片道３車線の中央車線を走行中であると判定する（ステップＳ３５）。
【００７６】
このように、検出した車線（積分輝度）の強度のばらつきを評価することにより、自車両の走行車線位置を容易に、かつ正確に判定することができる。
【００７７】
また、前記した本発明の実施形態に係る車線逸脱警報装置１において、横移動速度検出部は、車両に設けている車速センサから入力される自車両の車速情報と、操舵角センサから入力される自車両のステアリングの操舵角情報とに基づいて、横移動速度を検出する構成でもよい。
【００７８】
また、前記した本発明の実施形態に係る車線逸脱警報装置１を、車両に搭載されるナビゲーションシステムに備えることにより、自車両の走行車線、およびこの走行車線の両側における車線の有無を精度よく検知することができるので、ナビサービスの向上（ナビゲーションシステムによる車線変更の指示など）を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本発明の実施形態に係る車線検出装置を備えた車線逸脱警報装置を示す概略構成図。
【図２】後部にカメラを設置した車両を示す図。
【図３】本発明の実施形態に係る車線逸脱警報装置による車線検出処理と車線逸脱警報処理を示すフローチャート。
【図４】本発明の実施形態に係る車線逸脱警報装置による車線検出処理と車線逸脱警報処理を示すフローチャート。
【図５】カメラで撮像した路面画像を俯瞰変形し、かつ視点変換（１８０度回転）した俯瞰画像の一例を示す図。
【図６】図５の俯瞰画像の画面内に設定した各車線検出領域を示す図。
【図７】（ａ）は、図６の車線検出領域Ａ１における輝度ファイルを示す図、（ｂ）は、図６の車線検出領域Ａ２における輝度ファイルを示す図。
【図８】車両が傾いている場合における、俯瞰画像の画面内に設定した各車線検出領域を示す図。
【図９】（ａ）は、図８の車線検出領域Ａ１における輝度ファイルを示す図、（ｂ）は、図８の車線検出領域Ａ２における輝度ファイルを示す図。
【図１０】車線（道路）がカーブしている場合における、俯瞰画像の画面内に設定した各車線検出領域を示す図。
【図１１】多重車線を有している場合の俯瞰画像の一例を示す図。
【図１２】多重車線を有している場合における、俯瞰画像の画面内に設定した各車線検出領域を示す図。
【図１３】（ａ）は、図１２の車線検出領域Ｃ１における輝度ファイルを示す図、（ｂ）は、図１２の車線検出領域Ｃ３における輝度ファイルを示す図。
【図１４】車線種別（実線、破線）の検出による自車両の走行車線位置の判定処理を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００８０】
１        車線逸脱警報装置
２        車線検出装置
３        車線逸脱警報ユニット
４        カメラ（撮像手段）
５        車線検出ユニット
６        画像処理部
７        俯瞰画像生成部（俯瞰画像生成手段）
８        フレームメモリ
９        車線検出領域設定部（車線検出領域設定手段）
１０      輝度プロファイル算出部（輝度プロファイル算出手段）
１１      車線検出部（車線検出手段）
１２      車線種別判定部（車線種別判定手段）
１３      横移動速度検出部（横移動速度検出手段）
１４      直線性判定部（直線性判定手段）
１５      車両前端予測位置算出部
１５ａ    車両傾き算出部（車両傾き算出手段）
１５ｂ    曲率半径算出部（曲率半径算出手段）
１５ｃ    位置算出部（位置算出手段）
１６      車線逸脱判定部（車線逸脱判定手段）
１７      警報信号出力部（警報信号出力手段）
１８      スピーカ
１９      表示部
２０      車両（自車両）
【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】
0004755501.tif 000008
【図８】
0004755501.tif 000009
【図９】
0004755501.tif 000010
【図１０】
0004755501.tif 000011
【図１１】
0004755501.tif 000012
【図１２】
0004755501.tif 000013
【図１３】
0004755501.tif 000014
【図１４】
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