(57)【要約】【課題】  路面に白線が無くても車両の蛇行を判定することができる車両走行状態判定装置を提供すること。【解決手段】  カメラ１１で撮像された路面画像のうち水平方向に並んだ第1の画素群のグレイ値のエッジを検出し、このエッジ検出位置でのグレイ値を検出する第1のグレイ値検出手段Ｓ４と、同路面画像のうち水平方向に並んだ第２の画素群のグレイ値のエッジを検出し、このエッジ検出位置でのグレイ値を検出する第２のグレイ値検出手段Ｓ４と、前記第１のグレイ値検出手段で検出された第１の画素群のエッジ検出位置及びその位置でのグレイ値に基づいて前記第２の画素群でのエッジ検出位置及びその位置でのグレイ値を演算する演算手段Ｓ６と、前記第２のグレイ値検出手段で検出された第２の画素群のエッジ検出位置とのその位置でのグレイ値と、前記演算手段で演算された第２の画素群のエッジ検出位置とその位置でのグレイ値とを比較することにより車両の蛇行を判定する判定手段Ｓ７とを具備した。【選択図】        図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行方向路面を撮像するカメラと、このカメラによって撮像された路面画像に基づいて蛇行量を求める蛇行状態検出手段を備えた車両走行状態判定装置において、
前記蛇行状態検出手段は、
前記カメラで撮像された路面画像のうち水平方向に並んだ第1の画素群のグレイ値のエッジを検出し、このエッジ検出位置でのグレイ値を検出する第1のグレイ値検出手段と、
前記路面画像のうち水平方向に並んだ第２の画素群のグレイ値のエッジを検出し、このエッジ検出位置でのグレイ値を検出する第２のグレイ値検出手段と、
前記第１のグレイ値検出手段で検出された第１の画素群のエッジ検出位置及びその位置でのグレイ値に基づいて前記第２の画素群でのエッジ検出位置及びその位置でのグレイ値を演算する演算手段と、
前記第２のグレイ値検出手段で検出された第２の画素群のエッジ検出位置とのその位置でのグレイ値と、前記演算手段で演算された第２の画素群のエッジ検出位置とその位置でのグレイ値とを比較することにより車両の蛇行を判定する判定手段とを具備したことを特徴とする車両走行状態判定装置。
【請求項２】
前記蛇行状態検出手段は前記カメラによって撮像された路面画像の手前側の画像データに基づいて蛇行量を求めることを特徴とする請求項１記載の車両走行状態判定装置。
【請求項３】
前記第1の画素群は、第２の画素群より車両の進行方向前方の路面画像が撮像されものであり、第２のグレイ値検出手段でエッジのグレイ値を検出するタイミングは車速に応じて変化することを特徴とする請求項1記載の車両走行状態判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばドライバが、運転中に覚醒状態を低下させ、居眠り運転に入りかけたか否かを判定することができる車両走行状態判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、道路網の発達や余暇の増加などによって自動車を運転する機会が増えてきており、この自動車の運転走行に際して運転者は常に安定した心身の健康が望まれる。しかし、自己の体調不良を自覚しながらもハンドルを握る場合も考えられる。この場合自動車の運転に際し、長時間や少なく連続して運転すると、運転者に疲労が蓄積して集中力が低下することで、眠気を誘う場合がある。
【０００３】
このようなことを防止するために、車両にカメラを搭載し、このカメラにより撮像された前方画像により道路白線を認識して車両の蛇行を判定し、ドライバの居眠りを検出し、警報するようにしている（例えば、特許文献１を参照）。
【特許文献１】特許第3039327号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記文献では、走行帯区分線を撮像し、それを基に蛇行を判定しているが、道路の両側の白線を認識して蛇行判定する方法もある。しかしながら、この方法では路面全体に雪が積もっているような場合や、積雪がなくても両側に白線が無いような場合には、車両の蛇行を判定することができなかった。
【０００５】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、その目的は、路面に白線が無くても車両の蛇行を判定することができる車両走行状態判定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項1記載の発明は、車両の走行方向路面を撮像するカメラと、このカメラによって撮像された路面画像に基づいて蛇行量を求める蛇行状態検出手段を備えた車両走行状態判定装置において、
前記蛇行状態検出手段は、
前記カメラで撮像された路面画像のうち水平方向に並んだ第1の画素群のグレイ値のエッジを検出し、このエッジ検出位置でのグレイ値を検出する第1のグレイ値検出手段と、
前記路面画像のうち水平方向に並んだ第２の画素群のグレイ値のエッジを検出し、このエッジ検出位置でのグレイ値を検出する第２のグレイ値検出手段と、
前記第１のグレイ値検出手段で検出された第１の画素群のエッジ検出位置及びその位置でのグレイ値に基づいて前記第２の画素群でのエッジ検出位置及びその位置でのグレイ値を演算する演算手段と、前記第２のグレイ値検出手段で検出された第２の画素群のエッジ検出位置とのその位置でのグレイ値と、前記演算手段で演算された第２の画素群のエッジ検出位置とその位置でのグレイ値とを比較することにより車両の蛇行を判定する判定手段とを具備したことを特徴とする。
【０００７】
請求項２記載の発明は、前記蛇行状態検出手段は前記カメラによって撮像された路面画像の手前側の画像データに基づいて蛇行量を求めることを特徴とする。
【０００８】
請求項3記載の発明は、前記第1の画素群は、第２の画素群より車両の進行方向前方の路面画像が撮像されものであり、第２のグレイ値検出手段でエッジのグレイ値を検出するタイミングは車速に応じて変化することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１記載の発明によれば、路面に白線が無い場合でも、車両の蛇行を精度よく検出することができる。
【００１０】
請求項２記載の発明によれば、カメラで撮像された前方路上画像に基づいて蛇行量を求めるようにしたので、蛇行と判断する際の精度を向上させることができる。
【００１１】
請求項３記載の発明によれば、車速が変化しても正確に車両の蛇行を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の一実施の形態について説明する。図１は車両走行状態判定装置を示すブロック図である。図において、１１はＣＣＤカメラである。このカメラ１１で撮像された車両前方の路面画像は画像処理装置１２に入力される。この画像処理装置１２はカメラ１１で撮像された画像を処理する画像処理部１２ａと、この画像処理部１２ａで処理された画像データを記憶する画像データ記憶部１２ｂを有する。
【００１３】
この画像処理装置１２は制御部１３に接続されている。この制御部１３はマイクロプロセッサを中心に構成されており、蛇行状態判定手段１４、第1のグレイ値検出手段１５及び第２のグレイ値検出手段１６を含む。
【００１４】
なお、カメラ１１は図２に示すように、例えば車両のキャビン内中央上部に取り付けられている。カメラ１１は、車両の走行方向前方の路面１を撮像するもので、その画像を図５に示す。
【００１５】
次に、上記のように構成された本発明の一実施の形態の動作について図３のフローチャートを参照しながら説明する。
【００１６】
まず、カメラ１１により車両の前方の画像が取得される。つまり、カメラ１１で撮像された路面画像は画像処理装置１２に入力される（ステップＳ１）。なお、本実施の形態での走行路は、図４に示すように、路面１の両側は白線が存在しておらず、路面上にひび割れ２があるものとする。まず、カメラ１１で取り込まれる路面画像は、ＣＣＤ上で画像認識される。このＣＣＤは、本実施の形態では５１２画素×５１２画素の大きさとしてある。
【００１７】
そして、カメラ１１で取り込まれる路面画像のうち下半分部分に着目する（ステップＳ２）。路面画像のうち下半分部分の画像に着目するのは、路面画像のうち手前側は画像分解能が高く、精度の良い蛇行判断が可能であるからである。
【００１８】
そして、ＣＣＤの水平方向をｘ軸方向、垂直方向をｙ軸方向とするとき、ｘ軸方向に並んだ３つのｙ１，ｙ２，ｙ３画素群（水平方向画素群；Ａ群）上のグレイ値を算出し、これをｙ軸方向に並んだもう１つの水平方向画素群ｚ１，ｚ２，ｚ３上でも行なう。なお、グレイ値とは、白が“０”、黒が“２５５”、中間はその濃淡に応じて決定される値である。例えば、ひび割れ２は、他の路面より黒ずんでいるため、ひび割れ２部分のグレー値は他の路面のグレイ値より大きくなる。
【００１９】
次に、制御部１３は算出されたグレイ値から、Ａ群及びＢ群の各画素群（図６）のエッジを算出する（ステップＳ３）。エッジとは、算出されたグレイ値の微分値として定義したもので、色調の変化が発生した箇所で検出されることとなる。
【００２０】
そして、エッジの発生した箇所（検出位置）におけるグレイ値の絶対値（グレイ値レベル）を算出する。ここで、Ａ群の各画素群ｙ１〜ｙ３上におけるエッジの検出位置及びその位置でのグレイ値は第1のグレイ値検出手段１５により検出され、Ｂ群の各画素群ｚ１〜ｚ３上におけるエッジの検出位置及びその位置でのグレイ値は第２のグレイ値検出手段１６により検出される。そして、図７に示すようにＡ群及びＢ群のエッジ検出位置及びその検出位置でのグレイ値は制御周期毎に所定のメモリへ記憶される（ステップＳ４）。このように、撮像された画像はエッジ処理されて画像データ記憶部１２ｂに記憶される。なお、本実施例では制御部１３で上記処理を実施するようにしたが画像処理装置１２側で実施してもよい。
【００２１】
そして、Ａ群でのエッジの検出位置とその位置でのグレイ値は次回用として所定メモリに記憶される（ステップＳ５）。
【００２２】
また、前回処理時、つまりステップＳ３で検出されたＡ群のエッジの検出位置を車速分だけずらしたＢ群でのエッジの検出位置が計算により求められる（演算手段）（ステップＳ６）。
【００２３】
このように、車速に応じてエッジの検出位置をずらす量を補正するようにているので、車速が変化しても、Ａ群のエッジ検出位置を確実に計算によりＢ群上にシフトすることができる。
【００２４】
次に、このステップＳ６で計算で前回処理時のＡ群に対して車速分だけずらしたエッジの検出位置とその位置でのグレイ値と、Ｂ群のエッジ検出位置及びそのグレイ値を比較する（判定手段）（ステップＳ７）。このステップＳ７によりＡ群とＢ群のエッジ検出位置にずれΔｘ（図８）がある場合には、そのずれΔｘを蛇行量と認識する（ステップＳ８）。蛇行がある場合には、ステップＳ６において前回処理時に計算で求めたＡ群に対して車速分だけずらしたエッジ検出位置と、今回処理時にＢ群のエッジの検出位置とがずれてくるからである。そして、蛇行と判定されたとき、図示しない警報手段によりドライバに警報を発するようにすればよい。
【００２５】
なお、このステップＳ９で算出された平均蛇行量が基準レベル以上になったかを判定する判定手段を設け、この判定手段で「ＹＥＳ」と判定された場合に蛇行していると判定するようにしてもよい。
【００２６】
ここで、基準レベルは、運転開始から一定時間経過するまでの蛇行量を平均することにより求められる。つまり、運転開始から一定時間経過するまでは運転者はいねむりをしないと判断し、この一定時間内の蛇行量を平均している。また、基準レベルを実験的に求めるようにしてもよい。
【００２７】
また、制御部１３は画像処理装置１２とは本実施例では分けてあるが、一体的に構成してもよい。
【００２８】
以上のように、カメラで撮像された路面画像の進行方向にずれた位置での各画素群上でのエッジ検出位置を検出することにより車両の蛇行量を判定するようにしたので、路面に白線が無くても車両の蛇行を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の一実施の形態に係わる車両走行状態判定装置を説明するためのブロック図。
【図２】同実施の形態に係わる車両走行状態判定装置のカメラの搭載場所を示す図
【図３】同実施の形態の動作を説明するためのフローチャート。
【図４】車両に搭載されたカメラにより撮像された車両前方の映像を示す図。
【図５】車両に搭載されたカメラにより撮像された車両前方の映像を示す図。
【図６】同実施の形態に係わる走査ラインを示す図。
【図７】同実施の形態に係わるＡ群のエッジのグレイ値とＢ群のエッジのグレイ値を示す図。
【図８】同実施の形態に係わるずれΔｘを示す図。
【符号の説明】
【００３０】
１１…ＣＣＤカメラ、１２…画像処理装置、１３…制御部。
【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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