(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（５０）に搭載されたカメラ（１０）により撮影された画像から、道路の車線を区画する区画線の候補である区画線候補を抽出する候補抽出手段と、
前記区画線の特徴ごとに、前記候補抽出手段により抽出された前記区画線候補の前記区画線である区画線確信度を算出する第１確信度算出手段と、
前記区画線候補が、前記区画線を認識する際に外乱要因となる所定対象物の特徴を有するほど、前記区画線候補の前記区画線である区画線確信度を低く算出する第２確信度算出手段と、
前記第１確信度算出手段により算出された前記区画線確信度、及び前記第２確信度算出手段により算出された前記区画線確信度を統合して、統合確信度を算出する統合手段と、
前記統合手段により算出された前記統合確信度が第１閾値よりも高い前記区画線候補を前記区画線として認識する区画線認識手段と、
を備える走行区画線認識装置。
【請求項２】
車両（５０）に搭載されたカメラ（１０）により撮影された画像から、道路の車線を区画する区画線の候補である区画線候補を抽出する候補抽出手段と、
前記区画線の特徴に基づいて、前記候補抽出手段により抽出された前記区画線候補から選択した前記区画線候補を前記区画線として認識する区画線認識手段と、
前記区画線を認識する際に外乱要因となる所定対象物の特徴に基づいて、前記候補抽出手段により抽出された前記区画線候補から選択した前記区画線候補を前記所定対象物として認識する対象物認識手段と、を備え、
前記区画線認識手段は、前記区画線を認識しなくなった場合に、前記対象物認識手段により前記所定対象物と認識された前記区画線候補を、新たな前記区画線として認識しないことを特徴とする走行区画線認識装置。
【請求項３】
前記区画線の特徴ごとに、前記候補抽出手段により抽出された前記区画線候補の前記区画線である区画線確信度を算出する第１確信度算出手段と、
前記区画線候補が前記所定対象物の特徴を有するほど、前記区画線候補の前記区画線である区画線確信度を低く算出するとともに、前記区画線候補の前記所定対象物である対象物確信度を高く算出する第２確信度算出手段と、
前記第１確信度算出手段により算出された前記区画線確信度、及び前記第２確信度算出手段により算出された前記区画線確信度を統合して、統合確信度を算出する統合手段と、
前記区画線認識手段は、前記統合手段により算出された前記統合確信度が第１閾値よりも高い前記区画線候補を、前記区画線として認識し、
前記対象物認識手段は、前記第２確信度算出手段により算出された前記対象物確信度が第２閾値よりも高い前記区画線候補を、前記所定対象物として認識する請求項２に記載の走行区画線認識装置。
【請求項４】
前記区画線認識手段は、前記対象物認識手段により前記所定対象物と認識された前記区画線候補を、認識対象から除外する請求項２に記載の走行区画線認識装置。
【請求項５】
所定時間又は所定距離の間、前記第２確信度算出手段により算出された前記区画線確信度を保持する保持手段を備え、
前記統合手段は、前記保持手段により前記区画線確信度が保持されている場合に、前記保持手段により保持されている前記区画線確信度を用いて、前記統合確信度を算出する請求項１又は３に記載の走行区画線認識装置。
【請求項６】
前記画像において、前記候補抽出手段により抽出された前記区画線候補に近接する所定領域の色情報のばらつき又は輝度情報のばらつきを算出するばらつき算出手段を備え、
前記第２確信度算出手段は、前記ばらつき算出手段により算出された前記ばらつきが大きいほど、前記区画線確信度を低く算出する請求項１、３、５のいずれか１項に記載の走行区画線認識装置。
【請求項７】
前記候補抽出手段により抽出された前記区画線候補が複合線か否か判定する判定手段を備え、
前記第２確信度算出手段は、前記判定手段により前記区画線候補が複合線と判定された場合に、前記色情報のばらつき又は輝度情報のばらつきを前記所定対象物の特徴としない請求項６に記載の走行区画線認識装置。
【請求項８】
前記所定対象物は、前記車線の路側物であり、
前記候補抽出手段により抽出された前記区画線候補の幅を算出する候補幅算出手段を備え、
前記第２確信度算出手段は、前記画像の幅方向の中央から前記区画線候補までの距離に対して、前記候補幅算出手段により算出された前記区画線候補の幅の割合が大きいほど、前記区画線確信度を低く算出する請求項１、３、５〜７のいずれか１項に記載の走行区画線認識装置。
【請求項９】
前記候補抽出手段により抽出された前記区画線候補の幅を算出する候補幅算出手段と、
前記区画線認識手段により認識された前記区画線の幅を学習する学習手段と、を備え、
前記第２確信度算出手段は、前記候補幅算出手段により算出された前記区画線候補の幅と、前記学習手段により学習された前記区画線の幅の学習値との偏差が大きいほど、前記区画線確信度を低く算出する請求項１、３、５〜８のいずれか１項に記載の走行区画線認識装置。
【請求項１０】
前記第２確信度算出手段は、前記車両の右側及び左側において前記候補抽出手段により抽出された前記区画線候補が、前記車両が走行する前記車線の中央に対して非対称である場合に、前記区画線確信度を前記第１閾値よりも低い値である第３閾値よりも低く算出する請求項１、３、５〜９のいずれか１項に記載の走行区画線認識装置。
【請求項１１】
前記第２確信度算出手段は、予め有している前記車線の幅と所定幅との偏差が所定偏差よりも大きい場合に、前記車両の右側及び左側において前記候補抽出手段により抽出された前記区画線候補について、前記非対称であることを前記所定対象物の特徴としない請求項１０に記載の走行区画線認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車載カメラにより撮影された画像に基づいて、道路の走行区画線を認識する走行区画線認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車載カメラで撮影した画像に基づいて、道路の車線を区画する走行区画線を認識する装置が提案されている。このような装置では、走行区画線以外を走行区画線と誤認識することが問題となる。そこで、特許文献１に記載の車線識別装置では、車載カメラで撮影した画像を複数の単位ブロックに区分し、単位ブロックごとに、単位ブロック内での輝度や色差の分散値を算出している。そして、分散値が閾値以上の単位ブロックは、画像の複雑度が高く外乱要因が含まれているとして除外し、分散値が閾値未満の単位ブロックから走行区画線を検出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１４２８６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記車線識別装置では、単位ブロック内において、走行区画線以外の外乱要因が存在しない場合でも、走行区画線がかすれていたりして路面が荒れている場合には、その単位ブロックの分散値が閾値以上になり除外されてしまうおそれがある。そのため、走行区画線を適切に認識できないおそれがある。
【０００５】
本発明は、上記実情に鑑み、走行区画線の認識精度を向上させることが可能な走行区画線認識装置を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、上記課題を解決するため、走行区画線認識装置であって、車両に搭載されたカメラにより撮影された画像から、道路の車線を区画する走行区画線の候補である区画線候補を抽出する候補抽出手段と、前記区画線の特徴ごとに、前記候補抽出手段により抽出された前記区画線候補の前記区画線である区画線確信度を算出する第１確信度算出手段と、前記区画線候補が、前記区画線を認識する際に外乱要因となる所定対象物の特徴を有するほど、前記区画線候補の前記区画線である区画線確信度を低く算出する第２確信度算出手段と、前記第１確信度算出手段により算出された前記区画線確信度、及び前記第２確信度算出手段により算出された前記区画線確信度を統合して、統合確信度を算出する統合手段と、前記統合手段により算出された前記統合確信度が第１閾値よりも高い前記区画線候補を前記区画線として認識する区画線認識手段と、を備える。
【０００７】
請求項１に記載の発明によれば、カメラの撮影画像から走行区画線の候補である区画線候補が抽出され、走行区画線の特徴ごとに、区画線候補の確信度が算出される。また、区画線候補が外乱要因となる所定対象物の特徴を有するほど、区画線候補の確信度が低く算出される。すなわち、区画線候補が所定対象物である可能性が高いことが特定されて、区画線候補の確信度が低く算出される。そして、所定対象物の特徴に対して算出された区画線確信度と、走行区画線の特徴ごとに算出された区画線確信度とが統合されて、統合確信度が算出される。さらに、算出された統合確信度が第１閾値よりも高い区画線候補が、区画線として認識される。よって、区画線候補が所定対象物に対応するものである可能性が高い場合には、統合した区画線確信度が低く算出されるため、所定対象物を走行区画線として認識することを抑制できる。したがって、走行区画線の認識精度を向上させることができる。
【０００８】
また、請求項２に記載の発明は、走行区画線認識装置であって、車両に搭載されたカメラにより撮影された画像から、道路の車線を区画する走行区画線の候補である区画線候補を抽出する候補抽出手段と、前記区画線の特徴に基づいて、前記候補抽出手段により抽出された前記区画線候補から選択した前記区画線候補を前記区画線として認識する区画線認識手段と、前記区画線を認識する際に外乱要因となる所定対象物の特徴に基づいて、前記候補抽出手段により抽出された前記区画線候補から選択した前記区画線候補を前記所定対象物として認識する対象物認識手段と、を備え、前記区画線認識手段は、前記区画線を認識しなくなった場合に、前記対象物認識手段により前記所定対象物と認識された前記区画線候補を、新たな前記区画線として認識しないことを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明によれば、カメラの撮影画像から走行区画線の候補である区画線候補が抽出される。そして、走行区画線の特徴に基づいて、抽出された区画線候補から選択された区画線候補が走行区画線として認識される。また、外乱要因となる所定対象物の特徴に基づいて、抽出された区画線候補から選択された区画線候補が所定対象物として認識される。そして、走行区画線の特徴に基づいて走行区画線が認識されなくなった場合に、所定対象物と認識された区画線候補が、新たな走行区画線として認識されない。したがって、走行区画線の認識精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】車載カメラの搭載位置を示す図。
【図２】走行区画線認識装置の概略構成を示すブロック図。
【図３】区画線候補として抽出された路側物を示す図。
【図４】区画線候補として抽出された路側物を示す図。
【図５】ばらつきの算出範囲を示す図。
【図６】第１実施形態に係る走行区画線を認識する処理手順を示すフローチャート。
【図７】第２実施形態に係る走行区画線及び路側物を認識する処理手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、走行区画線認識装置を具現化した各実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、以下の各実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。
【００１２】
（第１実施形態）
まず、図１及び２を参照して、本実施形態に係る走行区画線認識装置について説明する。本実施形態に係る走行区画線認識装置は、ＥＣＵ２０により構成され、車載カメラ１０により撮影された前方画像から、走行車線の左右を区画する走行区画線を認識する車載装置である。
【００１３】
車載カメラ１０は、ＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサ等の少なくとも１つから構成されている。図１に示すように、車載カメラ１０は、例えば車両５０のフロントガラスの上端付近に搭載されており、車両前方へ向けて所定角度範囲で広がる領域を撮影する。すなわち、車載カメラ１０は、車両５０の前方の道路を含む周辺環境を撮影する。
【００１４】
走行支援装置４０は、ＥＣＵ２０により認識された走行区画線に基づいて、車線の逸脱を警告する逸脱警報装置や、運転支援を行う運転支援装置である。走行支援装置４０は、逸脱警報装置である場合、ディスプレイ、スピーカ、バイブレータ等のヒューマンマシンインターフェースとして構成され、車両５０が車線を逸脱する際に、運転者に警報を出力する。また、走行支援装置４０は、運転支援装置である場合、操舵アクチュエータや制動アクチュエータとして構成され、車両５０の操舵制御やブレーキ制御を行う。
【００１５】
ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及びＩ／Ｏ等を備えたコンピュータである。ＣＰＵが、ＲＯＭに記憶されている各種プログラムを実行することにより、候補抽出部２１、判定部２２、区画線確信度算出部２３、路側物確信度算出部２４、統合部２８、区画線認識部２９、及び学習部３０の各機能を実現する。
【００１６】
候補抽出部２１（候補抽出手段）は、車載カメラ１０により撮影された画像から、走行区画線の候補である区画線候補を抽出する。具体的には、候補抽出部２１は、画像を水平方向に走査し、輝度値が大きく上昇するアップエッジ点、及び輝度値が大きく下降するダウンエッジ点を抽出する。候補抽出部２１は、抽出したアップエッジ点及びダウンエッジ点にハフ変換を適用して、アップエッジ点からなるエッジ線、及びダウンエッジ点からなるエッジ線を抽出する。そして、候補抽出部２１は、アップエッジ点からなるエッジ線と、ダウンエッジ点からなるエッジ線を輪郭とする線を、区画線候補として抽出する。
【００１７】
判定部２２（判定手段）は、周知のいずれかの方法により、候補抽出部２１により抽出された区画線候補が複合線か否か判定する。例えば、判定部２２は、車両５０に対して同じ側で抽出された、複数の区画線候補同士の間隔が、予め規定されている複合線のパターンに一致する場合に、その複数の区画線候補を複合線に含まれるものと判定する。
【００１８】
区画線確信度算出部２３（第１確信度算出手段）は、走行区画線の特徴ごとに、候補抽出部２１により抽出された区画線候補の区画線確信度を算出する。区画線確信度は、区画線候補が走行区画線である確からしさを表す。詳しくは、区画線確信度算出部２３は、走行区画線の特徴ごとに、区画線候補が走行区画線の特徴を備える度合が高いほど、区画線確信度を高く算出する。走行区画線の特徴は、路面に対する走行区画線のコントラスト、走行区画線の太さ、走行区画線の連続する距離等である。
【００１９】
路側物確信度算出部２４（第２確信度算出手段）は、走行区画線を認識する際に外乱要因となる所定対象物の特徴に基づいて、候補抽出部２１により抽出された区画線候補の区画線確信度を算出する。本実施形態では、所定対象物を路側物とする。路側物としては、ガードレール、路側壁、路肩、ポール等が挙げられる。
【００２０】
図３に示すように、車線に沿って延伸した白色のガードレールは、周囲よりも輝度が高いため、本来の走行区画線と同様に、区画線候補として抽出される。また、図４に示すように、路肩の縁石の表面は、画面上で光って見えるため、本来の走行区画線と同様に、区画線候補として抽出される。図３及び４に示すように、路側物が区画線候補として抽出されているときに、本来の走行区画線がかすれて、区画線候補として抽出されなかった場合、区画線候補として抽出された路側物を、走行区画線として認識するおそれがある。路側物が走行区画線として認識されると、走行支援を行う際に支障が出るおそれがある。
【００２１】
そこで、路側物確信度算出部２４は、路側物に対応する区画線候補が走行区画線として認識されないように、区画線候補が路側物の特徴を有するほど、区画線候補の区画線確信度を低く算出する。路側物の特徴としては、画像の色情報のばらつき又は輝度情報のばらつき、画面の幅方向の中央から区画線候補までの距離に対する区画線候補の幅の割合、区画線候補の幅が走行区画線の幅からかけ離れている、車両５０の右側及び左側において抽出された区画線候補が、走行車線の中央に対して非対称である等が挙げられる。以下、各路側物の特徴に対する区画線確信度の算出について説明する。
【００２２】
路側物の周囲には、植込みや草等があるために、画像上において、路側物に対応する区画線候補の周辺では、色情報のばらつきや輝度情報のばらつきが大きくなる。よって、路側物確信度算出部２４は、画像において、区画線候補の周辺の色情報のばらつき又は輝度情報のばらつきが大きいほど、区画線確信度を低く算出する。色情報のばらつき又は輝度情報のばらつきは、ばらつき算出部２５により算出される。
【００２３】
ばらつき算出部２５（ばらつき算出手段）は、画像において、区画線候補に近接する所定領域Ｒｒ，Ｒｌの色情報のばらつき又は輝度情報のばらつきを算出する。ばらつきは、例えば分散値とすればよい。所定領域Ｒｒ，Ｒｌは、図４及び５に示すように、区画線候補に近接した右側の領域と、左側の領域である。
【００２４】
ただし、複合線には、白色の線及び黄色の線から構成されるものがある。そのため、区画線候補が、複合線に含まれる線に対応するものである場合、ばらつき算出部２５により算出されたばらつきが比較的大きくなることがある。そこで、路側物確信度算出部２４は、判定部２２により、区画線候補が複合線に含まれるものであると判定された場合は、色情報のばらつき又は輝度情報のばらつきを、路側物の特徴としない。すなわち、判定部２２により、区画線候補が複合線に含まれるものであると判定された場合、ばらつき算出部２５は、色情報のばらつき又は輝度情報のばらつきを算出しない。これにより、区画線候補が複合線に対応するものである場合に、区画線候補の区画線確信度を低下させることがない。
【００２５】
また、ガードレール等の路側物は、路面よりも高い位置にあるため、道路の幅方向において、実際の路側物の位置よりも、車両から遠い位置にある走行区画線に対応する区画線候補として抽出される。例えば、図３に示すように、車両５０の左側にガードレールがある場合、ガードレールは、道路の幅方向において、実際のガードレールの位置よりも左側の位置、すなわち、ガードレールを路面に投影した位置に存在する区画線候補として抽出される。したがって、抽出された区画線候補が路側物に対応するものである場合、実際の路側物は、路面上に抽出された区画線候補よりも、車載カメラ１０に近い位置に存在する。そのため、区画線候補が路側物に対応するものである場合、区画線候補が走行区画線に対応するものである場合よりも、区画線候補の幅Ｗａが太く見える。
【００２６】
よって、路側物確信度算出部２４は、画像の幅方向の中央から区画線候補までの距離に対して、候補幅算出部２６により算出された区画線候補の幅の割合が大きいほど、区画線確信度を低く算出する。候補幅算出部２６（候補幅算出手段）は、区画線候補の幅、すなわちアップエッジ点からなるエッジ線と、ダウンエッジ点からなるエッジ線との間隔を算出する。
【００２７】
また、区画線候補が路側物に対応するものである場合、区画線候補の幅Ｗａは、区画線の幅からかけ離れていることが多い。よって、路側物確信度算出部２４は、算出された区画線候補の幅と、後述する学習部３０により学習された走行区画線の幅の学習値との偏差が大きいほど、区画線確信度を低く算出する。なお、学習値の代わりに、予め規定されている標準的な走行区画線の幅を用いてもよい。
【００２８】
また、車両５０の右側及び左側で抽出された区画線候補の少なくとも一方が、路側物に対応するものである場合、左右の区画線候補は、走行中の車線の中央に対して非対称となることが多い。よって、路側物確信度算出部２４は、車両５０の右側及び左側において抽出された区画線候補が、走行中の車線の中央に対して非対称である場合に、区画線確信度を第１閾値よりも低い値である第３閾値よりも低く算出する。この場合、片側の区画線候補は走行区画線に対応するものである可能性がある。よって、路側物確信度算出部２４は、後述する統合部２８により区画線確信度を統合した際に、他の区画線確信度が十分に高い場合には統合確信度が第１閾値を超えるように、非対称に関する区画線確信度を下げすぎないようにする。例えば、第３閾値を５０％とし、非対称に関する区画線確信度を５０％よりも低い数十％とする。
【００２９】
ただし、車線の分岐地点や合流地点のように、車線幅が標準的な幅から大きく変化している地点では、左右の走行区画線が車線の中央に対して非対称となる。よって、予め有している車線幅と所定幅との偏差が、所定偏差よりも大きい場合に、車両５０の右側及び左側において抽出された区画線候補について、非対称であることを路側物の特徴としない。車線幅は、走行区画線の認識結果の履歴から推定する。なお、車両５０が、車線幅の情報を含む地図情報及びＧＰＳ受信機を備えている場合は、現在位置の車線幅を地図情報から取得してもよい。
【００３０】
また、保持部２７（保持手段）は、車両５０が所定時間又は所定距離走行する間、路側物確信度算出部２４により算出された区画線確信度を保持する。詳しくは、保持部２７は、路側物確信度算出部２４により算出された区画線確信度を、その後に撮影される複数フレームの画像において、車線の幅方向の同じ位置に抽出された区画線候補の区画線確信度として保持する。保持部２７は、路側物の特徴ごとに算出された区画線確信度をそれぞれ保持してもよいし、路側物の特徴ごとに算出された区画線確信度を統合して保持してもよい。
【００３１】
統合部２８（統合手段）は、区画線確信度算出部２３により算出された全ての区画線確信度、及び路側物確信度算出部２４により算出された全ての区画線確信度を統合して、統合確信度を算出する。区画線確信度を統合する手法としては、例えば、ベイズ推定がある。さらに、統合部２８は、保持部２７により区画線確信度が保持されている場合には、保持部２７により保持されている区画線確信度も統合して、統合確信度を算出する。これにより、一旦路側物らしい区画線候補が抽出されると、車線の幅方向の同じ位置で抽出された区画線候補は、しばらくの間、継続して統合確信度が比較的低く算出される。
【００３２】
区画線認識部２９（区画線認識手段）は、車両５０の右側及び左側のそれぞれにおいて、統合部２８により算出された統合確信度が第１閾値よりも高い区画線候補であって、統合確信度が最も高い区画線候補を、走行区画線として認識する。
【００３３】
学習部３０（学習手段）は、区画線認識部２９により認識された走行区画線の幅を学習する。例えば、学習部３０は、記憶されている学習値と、新たに認識された走行区画線の幅とを、加重平均して新しい学習値を算出し、算出した学習値を記憶装置に格納する。
【００３４】
次に、本実施形態に係る走行区画線を認識する処理手順について、図６のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、ＥＣＵ２０が、車載カメラ１０により１フレームの画像が撮影された都度、繰り返し実行する。
【００３５】
まず、車載カメラ１０により撮影された前方画像を取得する（Ｓ１０）。続いて、Ｓ１０で取得した画像から、区画線候補を抽出する（Ｓ１１）。
【００３６】
続いて、Ｓ１１で抽出した区画線候補の確信度を算出する（Ｓ１２）。詳しくは、走行区画線の特徴ごとに、走行区画線の特徴を有している度合が高いほど、区画線確信度を高く算出する。また、路側物の特徴ごとに、路側物の特徴を有している度合が高いほど、区画線確信度を低く算出する。
【００３７】
続いて、Ｓ１２で算出した複数の区画線確信度を統合して、統合確信度を算出する（Ｓ１３）。続いて、車両５０の右側及び左側のそれぞれにおいて、Ｓ１３で算出した統合確信度が第１閾値よりも高く、且つ最も統合確信度が高い区画線候補を、走行区画線として認識し、走行区画線パラメータを算出する。走行区画線パラメータは、車線曲率、曲率変化量、車線位置、車線傾き、車線幅等である。そして、算出した走行区画線パラメータを、走行支援装置４０へ出力する。また、認識した走行区画線の幅を算出し、学習値を更新する。以上で本処理を終了する。
【００３８】
以上説明した第１実施形態によれば、以下の効果を奏する。
【００３９】
・区画線候補が路側物の特徴を有するほど、区画線候補の確信度が低く算出される。すなわち、区画線候補が所定対象物である可能性が高い場合には、区画線候補の確信度が比較的低く算出される。そして、路側物の特徴ごとに算出された区画線確信度と、走行区画線の特徴ごとに算出された区画線確信度とが統合されて、統合確信度が算出される。さらに、算出された統合確信度が第１閾値よりも高い区画線候補が、走行区画線として認識される。よって、走行区画線候補が路側物に対応するものである可能性が高い場合には、統合確信度が比較的低く算出されるため、路側物を走行区画線として認識することを抑制できる。したがって、走行区画線の認識精度を向上させることができる。
【００４０】
・所定時間又は所定距離の間、路側物の特徴に対して算出された区画線確信度が保持される。そして、路側物の特徴に対して算出された区画線確信度が保持されている場合には、保持されている区画線確信度を用いて、統合確信度が算出される。よって、実際の走行区画線がかすれて、実際の走行区画線に対応する区画線候補が抽出されなくなった場合でも、路側物に対応する区画線候補の統合確信度は継続して比較的低く算出されるため、路側物を新たな走行区画線として認識することを好適に抑制できる。
【００４１】
・路側物に近接する所定領域では、画像の色情報又は輝度情報のばらつきが大きくなる。よって、区画線候補に近接する所定領域の色情報又は輝度情報のばらつきが大きいほど、区画線候補の区画線確信度が低く算出されることにより、路側物を走行区画線として認識することを好適に抑制できる。
【００４２】
・走行区画線が複合線の場合、走行区画線に近接する所定領域において、画像の色情報又は輝度情報のばらつきが大きくなることがある。よって、区画線候補が複合線に含まれるものと判定された場合には、画像の色情報又は輝度情報のばらつきが、路側物の特徴とされない。これにより、複合線に含まれる区画線候補を認識対象から除外することを防止し、複合線を適切に認識できる。
【００４３】
・路側物は高さがあるため、画像の幅方向において、実際の路側物の位置よりも車両５０から離れた位置の区画線候補として抽出される。そのため、区画線候補が路側物に対応するものである場合、走行区画線に対応する区画線候補であった場合よりも太く見える。よって、画像の幅方向の中央から区画線候補までの距離に対して、区画線候補の幅の割合が大きいほど、区画線候補の区画線確信度が低く算出される。これにより、路側物を走行区画線として認識することを好適に抑制できる。
【００４４】
・区画線候補が路側物に対応するものである場合、区画線候補の幅は走行区画線の幅からかけ離れていることが多い。よって、算出された区画線候補の幅と認識された走行区画線の幅の学習値との偏差が大きいほど、区画線候補の区画線確信度が低く算出される。これにより、路側物を走行区画線として認識することを好適に抑制できる。
【００４５】
・左右の区画線候補の少なくとも一方が路側物に対応するものである場合、左右の区画線候補は、車線の中央に対して非対称となることが多い。よって、左右の区画線候補が車線の中央に対して非対称である場合に、区画線確信度が第３閾値よりも低く算出される。これにより、路側物を走行区画線として認識することを好適に抑制できる。このとき、車線の中央の位置は走行区画線の認識した履歴情報などから算出する。
【００４６】
・分岐地点や合流地点などの車線幅が大きく変化する地点では、左右の走行区画線が車線の中央に対して非対称となっている。よって、予め有している車線幅と所定幅との偏差が所定閾値よりも大きい場合には、左右の区画線候補が非対称であることが路側物の特徴とされない。これにより、走行区画線の幅が大きく変わる地点における区画線候補を適切に認識できる。
【００４７】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態に係る走行区画線認識装置について、第１実施形態に係る走行区画線認識装置と異なる点を説明する。
【００４８】
第２実施形態に係る走行区画線認識装置では、路側物確信度算出部２４は、抽出された区画線候補が路側物の特徴を有するほど、区画線候補の区画線確信度を低く算出するとともに、区画線候補の路側物確信度を高く算出する。路側物確信度（対象物確信度）は、区画線候補が路側物である確からしさを表す。さらに、路側物確信度算出部２４は、路側物の特徴ごとに算出した路側物確信度を統合して、統合的な路側物確信度を算出する。
【００４９】
また、第２実施形態に係る走行区画線認識装置は、図２に示すように、路側物認識部３１の機能を備える。路側物認識部３１（対象物認識手段）は、路側物確信度算出部２４により算出された路側物確信度が第２閾値よりも高い区画線候補を、路側物として認識する。
【００５０】
また、区画線認識部２９は、走行区画線を認識しなくなった場合、すなわち統合確信度が第１閾値を超える区画線候補がなくなった場合に、路側物認識部３１により路側物と認識された区画線候補を、新たな走行区画線として認識しない。区画線候補の路側物確信度が高いほど、区画線確信度は低い。よって、本来の走行区画線が認識されなくなった場合でも、路側物と認識された区画線候補が走行区画線として認識されることはない。
【００５１】
次に、本実施形態に係る走行区画線を認識する処理手順について、図７のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、ＥＣＵ２０が、車載カメラ１０により１フレームの画像が撮影された都度、繰り返し実行する。
【００５２】
まず、Ｓ２０及びＳ２１において、Ｓ１０及びＳ１１と同様の処理を行う。続いて、Ｓ２１で抽出した区画線候補について、路側物の特徴に基づいて、路側物確信度を算出する（Ｓ２２）。続いて、Ｓ２３及びＳ２４において、Ｓ１２及びＳ１３と同様の処理を行う。
【００５３】
続いて、Ｓ２２で算出した路側物確信度が第２閾値よりも高い区画線候補を、路側物として認識する（Ｓ２５）。すなわち、Ｓ２１で抽出した区画線候補から、路側物の特徴に基づいて選択した区画線候補を、路側物として認識する。
【００５４】
続いて、Ｓ２４で算出した区画線確信度が第１閾値よりも高い区画線候補を、走行区画線として認識する（Ｓ２６）。すなわち、Ｓ２１で抽出した区画線候補から、走行区画線の特徴及び路側物の特徴に基づいて選択した区画線候補を、走行区画線として認識する。そして、認識した走行区画線に基づいて、走行区画線パラメータを算出し、算出した走行区画線パラメータを、走行支援装置４０へ出力する。また、認識した走行区画線の幅を算出し、学習値を更新する。以上で本処理を終了する。
【００５５】
以上説明した第２実施形態によれば、以下の効果を奏する。
【００５６】
・路側物として認識された区画線候補は、統合確信度が比較的低く算出される。そのため、走行区画線の特徴及び路側物の特徴に基づいて走行区画線が認識されなくなった場合に、路側物と認識された区画線候補が、新たな走行区画線として認識されない。よって、実際の走行区画線がかすれて、実際の走行区画線に対応する区画線候補が抽出されない場合でも、路側物に対応する区画線候補が、新たな走行区画線として認識されることがない。したがって、走行区画線の認識精度を向上させることができる。
【００５７】
（他の実施形態）
・路側物確信度算出部２４は、少なくとも１つの路側物の特徴に基づいて、区画線確信度又は路側物確信度を算出すればよい。路側物の特徴は、適宜組み合わせて用いればよい。
【００５８】
・第２実施形態において、路側物確信度算出部２４は、路側物の特徴に基づいて、路側物確信度のみを算出し、区画線確信度を算出しなくてもよい。この場合、路側物と認識された区画線候補を、走行区画線として認識する認識対象から除外するようにする。このようにすれば、実際の走行区画線がかすれて、実際の走行区画線に対応する区画線候補が抽出されない場合でも、路側物に対応する区画線候補が、新たな走行区画線として認識されることがない。よって、走行区画線の認識精度を向上させることができる。
【００５９】
・走行区画線を認識する際に外乱要因となる所定対象物は、路側物に限らない。所定対称物は、例えば、路面のひび割れ部分に埋められたコールタールや、路面上の影などの、路面上の外乱要因でもよい。コールタールは、画像で光って見えるため、区画線候補として抽出される。また、図３に示すようなパイプ状のガードレールの影が路面上にある場合、パイプの影部分は、路面よりも暗くなる。そのため、平行な２本のパイプの影に挟まれた路面が区画線候補として抽出される。
【００６０】
路面上の外乱要因も所定対象物とする場合、所定対象物の特徴として、路側物の特徴以外に、走行区画線の直線形状、走行区画線の色情報、走行区画線の輝度情報等を含めるとよい。ただし、所定対象物を路面上の外乱要因のとする場合は、所定対象物は路面から高い位置にないので、画面の幅方向の中央から区画線候補までの距離に対する区画線候補の幅の割合を、所定対象物の特徴としない。
【符号の説明】
【００６１】
１０…車載カメラ、２０…ＥＣＵ、５０…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】
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