(57)【要約】【課題】車両から車線までの距離の検出精度が向上した車線認識装置を提供する。【解決手段】車両の側面に沿って延びる車線を撮像する撮像手段１００と、車線の撮像時における車両のロール角度を検出する角度検出手段２００と、撮像される車線の画像データおよび検出されるロール角度に基づいて、車両から車線までの距離を算出する算出手段３００と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の側面に沿って延びる車線を撮像する撮像手段と、
前記車線の撮像時における車両のロール角度を検出する角度検出手段と、
前記撮像される車線の画像データおよび前記検出されるロール角度に基づいて、前記車両から前記車線までの距離を算出する算出手段と、を有することを特徴とする車線認識装置。
【請求項２】
前記車両の側面からの距離と、当該距離に対応する画像データの画素数との関係を示す距離−画素数情報が、前記車両のロール角度毎に予め記憶されている記憶手段をさらに有し、
前記算出手段は、前記角度検出手段で検出されるロール角度に対応する前記距離−画素数情報に基づいて、前記撮像手段で撮像される画像データにおける車両の側面から車線までの画素数から、前記車両の側面から車線までの距離を算出することを特徴とする請求項１に記載の車線認識装置。
【請求項３】
前記距離−画素数情報は、複数のロール角度にわたって記憶されていることを特徴とする請求項２に記載の車線認識装置。
【請求項４】
前記角度検出手段は、前記車両の両側にそれぞれ設けられて路面からの距離を検出する一対のレーザ変位計であって、
前記算出手段は、前記一対のレーザ変位計によって検出される両側の路面からの距離の差と、当該一対のレーザ変位計間の距離とから、前記車両のロール角度を算出することを特徴とする請求項１に記載の車線認識装置。
【請求項５】
車両の側面に沿って延びる車線を撮像する段階と、
前記車線の撮像時における車両のロール角度を検出する段階と、
前記撮像される車線の画像データおよび前記検出されるロール角度に基づいて、前記車両から車線までの距離を算出する段階と、を有することを特徴とする車線認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車線認識装置および車線認識方法に関する。特に、本発明は、曲線路を走行する車両における車線認識装置および車線認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電動パワーステアリングの車載化が急増している。電動パワーステアリングの安定性実験では、システムが欠陥した場合に車両が車線を逸脱しないか車両軌跡が評価される。この実験は、車両の側部にカメラを搭載し、実験走行で車線を撮像しながら、車線までの距離が求められている（たとえば、特許文献１）。
【０００３】
このような構成によれば、直線路においては、車両から車線までの正確な距離が検出される。しかしながら、曲線路においては、車速および路面半径などに応じて車両がロールするため、カメラの高さが変化してしまい、正確な距離を検出することができない。
【０００４】
したがって、路面に車線と垂直な方向にテープを数箇所貼り、テープの上を走行したタイヤ痕から車線までの距離を算出する手法がとられているのが現状である。
【特許文献１】特開平０６−３３３１９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものである。したがって、本発明の目的は、車両から車線までの距離の検出精度が向上した車線認識装置および車線認識方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の上記目的は、下記の手段によって達成される。
【０００７】
本発明の車線認識装置は、車両の側面に沿って延びる車線を撮像する撮像手段と、前記車線の撮像時における車両のロール角度を検出する角度検出手段と、前記撮像される車線の画像データおよび前記検出されるロール角度に基づいて、前記車両から前記車線までの距離を算出する算出手段と、を有することを特徴とする。
【０００８】
本発明の車線認識方法は、車両の側面に沿って延びる車線を撮像する段階と、前記車線の撮像時における車両のロール角度を検出する段階と、前記撮像される車線の画像データおよび前記検出されるロール角度に基づいて、前記車両から車線までの距離を算出する段階と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の車線認識装置および車線認識方法によれば、車両のロール角度に基づいて、車両から車線までの距離が補正される。したがって、車線までの距離の検出精度を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。なお、図中、同様の部材には同一の符号を用いた。
【００１１】
図１は、本発明の一実施の形態における車線認識装置の概略構成を示す図である。図１に示されるとおり、本実施の形態における車線認識装置は、カメラ１００、レーザ変位計２００、および計算部３００を有する。
【００１２】
カメラ１００は、撮像手段として、車両に沿って延びる車線（白線）を撮像し、車線の画像データを取得するものである。カメラ１００は、車両の側部に外側を向いて設置され、車両の左右方向を撮像する。本実施の形態では、カメラ１００は、撮像される画像データの両端に車両の側面（たとえば、スカート部およびタイヤなど）および車線がそれぞれ撮像されるように高さを調整される。
【００１３】
レーザ変位計２００は、角度検出手段として、車線の撮像時における車両のロール角度を検出するものである。本実施の形態では、一対のレーザ変位計２１０，２２０が、車両の両側に下側を向いてそれぞれ設けられ、路面からの距離を検出する。より具体的には、一対のレーザ変位計２１０，２２０は、車両の両側の対象位置（前後方向および上下方向に同じ位置および同じ高さ）に路面に対して垂直に取付けられる。一対のレーザ変位計２１０，２２０によって検出される両側の路面からの距離の差と、一対のレーザ変位計２１０，２２０間の距離とから、車両のロール角度が算出される。
【００１４】
計算部３００は、車線の画像データおよびロール角度に基づいて、車両から車線までの距離を算出するものである。計算部３００は、たとえば、一般的なコンピュータであって、車両内に搭載されることができる。計算部３００についての詳細は後述する。
【００１５】
次に、図２を参照して、本実施の形態の車線認識装置の詳細について説明する。図２は、本実施の形態における車線認識装置の詳細な構成を示す図である。
【００１６】
図２に示されるとおり、カメラ１００は、カメラケーブルを介してカメラコントローラに接続されている。カメラコントローラは、専用ケーブルを介してノートＰＣに接続されている。一方、左右のレーザ変位計は、専用ケーブルを介してレーザ変位計コントローラに接続されている。レーザ変位計コントローラは、ＢＮＣケーブルを介してＡＤ変換器に接続されている。ＡＤ変換器は、ＵＳＢケーブルを介してノートＰＣに接続されている。カメラコントローラ、レーザ変位計コントローラ、ＡＤ変換器、およびノートＰＣは、ＤＣ／ＡＣコンバータを介して、車載バッテリから電力の供給を受ける。
【００１７】
次に、図３を参照して、本実施の形態の計算部３００について詳細に説明する。図３は、本実施の形態における計算部の概略構成を示すブロック図である。図３に示されるとおり、計算部３００は、ＣＰＵ３１０、ＲＡＭ３２０、ＲＯＭ３３０、ハードディスク３４０、入力部３５０、表示部３６０、およびインタフェース３７０を有する。これらの各部は、バスを介して相互に接続されている。
【００１８】
ＣＰＵ３１０は、カメラ１００で取得される画像データに対して種々の演算および制御を実行するものである。ＣＰＵ３１０は、撮像される車線の画像データおよび検出されるロール角度に基づいて、車両から車線までの距離を算出する算出部（算出手段）として機能する。
【００１９】
ＲＡＭ３２０は、上述した画像データを一時的に記憶するものであり、ＲＯＭ３３０は、制御プログラムおよびパラメータなどを予め記憶するものである。
【００２０】
ハードディスク３４０は、車両の側面からの距離と、当該距離に対応する画像データの画素数との関係を示す距離−画素数情報が、車両のロール角度毎に予め記憶されている記憶部（記憶手段）として機能する。ハードディスク３４０は、複数の安定姿勢の中から、カメラ１００で取得される画像データを画像処理するための画像処理プログラム、撮像される車線の画像データおよび検出されるロール角度に基づいて、車両から車線までの距離を算出する算出プログラムを格納する。
【００２１】
入力部３５０は、たとえば、キーボード、タッチパネル、およびマウスなどのポインティングデバイスであり、表示部３６０は、たとえば、液晶ディスプレイおよびＣＲＴディスプレイなどである。
【００２２】
インタフェース３７０は、カメラ１００から送信される画像信号およびレーザ変位計２００から送信される距離信号を受信する。
【００２３】
以上のとおり、構成される本実施の形態における車線認識装置では、カメラ１００で撮像される車線の画像データおよび一対のレーザ変位計２１０，２２０で検出されるロール角度に基づいて、車両から車線までの距離が算出される。以下、本実施の形態における車線認識方法について詳細に説明する。
【００２４】
図４は、本実施の形態の車両認識装置における車線認識処理を示すフローチャートである。図４に示されるとおり、まず、車線の画像が撮像される（ステップＳ１０１）。より具体的には、図５に示されるとおり、車両の左右方向を撮像するように配置されたカメラ１００によって、車両の側面に沿って延びる車線が撮像され、車両の側面および車線を含む画像データが取得される。
【００２５】
次に、画像データに対して画像処理が実行され、エッジ抽出法で車線が検出される（ステップＳ１０２）。より具体的には、画像データ中の車線が検出され、当該車線までの車両の側面からの画素数が算出される。なお、エッジ抽出法自体は、予め設定される閾値に基づいて所望の画像を検出する一般的な画像処理技術であるため、詳細な説明は省略する。
【００２６】
次に、車両の左右の高さが計測されて（ステップＳ１０３）、ロール角度が検出される（ステップＳ１０４）。本実施の形態では、図６（Ａ）に示されるとおり、一対のレーザ変位計２１０，２２０のレーザ光間の距離Ｌが予め計測されており、レーザ光間の距離Ｌおよび車両の両側の高さの差から、ロール角度αが算出される。より具体的には、図６（Ａ）および図７（Ａ）に示されるとおり、レーザ右側基準値Ｌ１およびレーザ左側基準値Ｌ２とすると、レーザ右側実測値ＬＬ１、レーザ左側実測値ＬＬ２、およびレーザ間距離Ｌから、以下の式（１）よりロール角度αが算出される。なお、レーザ基準値Ｌ１，Ｌ２は、たとえば、１０秒間取得されたデータの平均値である。また、図６（Ｂ）は、レーザ変位計のレーザ間距離を入力する画面を示す図であり、図７（Ｂ）は、レーザ基準値ファイルの内容を示す図である。
【００２７】
【数１】
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【００２８】
次に、ステップＳ１０２に示す処理で検出された車両の側面から車線までの画像データの画素数およびステップＳ１０４に示す処理で検出されたロール角度に基づいて、車線までの距離が算出される（ステップＳ１０５）。本実施の形態では、ハードディスク３４０に、車両の側面からの距離と、当該距離に対する画像データの画素数との関係を示す距離−画素数情報がロール角度毎に記憶されており、当該記憶されている距離−画素数情報に基づいて、ロール角度と画素数から、車両までの距離が算出される。より具体的には、レーザ変位計２００で検出されたロール角度に対応した距離−画素数の関係式に、画像処理によって検出された画素数を代入することによって、車両から車線までの距離が算出されることができる。
【００２９】
以上のとおり、図４に示す車線認識処理によれば、車両のロール角度および画像データに基づいて、車両の側面から車線までの距離が算出される。より具体的には、予め記憶されるロール角度毎の距離−画素数情報に基づいて、画像データの画素数から車線までの距離が算出される。また、この処理を、所定の時間間隔でサイクル化することにより、連続的なデータの取得が可能になり、車両挙動（軌跡）を解析することができる。なお、測定結果は、結果データとして記録されることができる（図８参照）。
【００３０】
次に、上述したステップＳ１０５に示す距離算出処理において、予め記憶されている距離−画素数情報を取得する手順について述べる。
【００３１】
図９は、本実施の形態における距離−画素数情報を予め取得するために用いられる検量線を示す図である。図９に示されるとおり、本実施の形態における検量線は、たとえば、０〜２００ｃｍで１０ｃｍ刻みにスケーリングされたキャリブレーションプレートであって、車両の側面（たとえば、タイヤ）から車両の側面に垂直な方向に設置されることができる。
【００３２】
本実施の形態では、車両のロール角度毎（たとえば、＋４度〜−４度の範囲で１度毎）に車両をジャッキアップして傾斜させ、ロール角度毎に検量線を撮像する。そして、撮像された検量線の各スケールを画像処理のエッジ抽出法で自動検出し、距離−画素数情報を作成する。
【００３３】
より具体的には、撮像された画像データから、距離（たとえば、１０ｃｍ）毎の画素数が実測され、図１０に示されるとおり、実測値に基づいて、近似線（または近似曲線または近似直線）が算出される。そして、上述した処理によれば、図１１に示す校正データが、ロール角度毎に作成される。たとえば、＋４度〜−４度の範囲で１度毎に車両を傾斜させる場合、各ロール角度に対応する９種類の校正データが作成される。図４のステップＳ１０５に示す距離算出処理によれば、当該校正データに対応する近似線（近似式）に基づいて、撮像された画像データの画素数から、車両から車線までの距離が算出される。
【００３４】
なお、近似線の算出に際して、多項式近似の公式（２）を用いて、実測データに対して最適な近似係数（たとえば、４次近似係数）が選択されることが望ましい。
【００３５】
【数２】
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【００３６】
以上のとおり、本実施の形態の車線認識処理によれば、実測値より算出される校正データおよび近似線に基づいて、撮像された画像データの画素数から、車両の側面から車線までの距離が算出されることができる。
【００３７】
次に、図１２を参照して、本実施の形態の車線認識装置を用いた車両横変位計測システムについて述べる。図１２は、本実施の形態における車線認識装置を用いた車両横変位計測システムにおける処理を示すフローチャートである。以下の処理は、ユーザが作業内容を判断することにより実行される。
【００３８】
システムを起動した場合、まず、車線までの距離を計測するか否かが判断される（ステップＳ２０１）。車線までの距離を計測しない場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）、再生処理として、ステップＳ２０９以下の処理に移行する。車線までの距離を計測する場合（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、新規のデータか否かが判断される（ステップＳ２０２）。新規のデータとは、たとえば、計測対象車両が変更されて種々の条件が変更される場合などである。新規のデータでない場合（ステップＳ２０２：ＮＯ）、すなわち、たとえば、前回と同一条件でデータのＮ数が増える場合、ステップＳ２０８以下の計測処理に移行する。一方、新規のデータの場合（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、新規フォルダが設定される（ステップＳ２０３）。設定されるフォルダには、たとえば、データ取得日、車種、および担当者名などが設定される。
【００３９】
次に、測定条件が設定される（ステップＳ２０４）。より具体的には、たとえば、車線抽出処理に用いられる階調閾値が設定される。そして、校正処理が実行される（ステップＳ２０５）。本実施の形態では、上述したとおり、たとえば、±４度の範囲で１度毎に車両を傾斜させた場合の校正データが作成され、ハードディスク３４０に記憶される。
【００４０】
次に、ロール角度を計測するか否かが判断される（ステップＳ２０６）。たとえば、車両の計測が直線路のみで実行される場合、ロール角度は計測されない。ロール角度が計測されない場合（ステップＳ２０６：ＮＯ）、計測処理が実行される。ロール角度が計測される場合（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、上述したレーザ基準値の計測処理が実行される（ステップ２０７）。
【００４１】
以上のとおり、ステップＳ２０１〜Ｓ２０７に示す処理は、計測準備に該当する。そして、設定された条件下で、実際に車両の走行にともなった計測処理が実行される（ステップＳ２０８）。本実施の形態においては、車両の走行時にカメラ１００によって撮像される画像データと同期して、レーザ変位計のデータ（すなわち、ロール角度のデータ）が記録される。以下、記録されたデータの再生処理について述べる。
【００４２】
ステップＳ２０９〜Ｓ２１３に示す再生処理では、まず、データを再生するか否かが判断される（ステップＳ２０９）。データを再生しない場合（ステップＳ２０９：ＮＯ）、処理が終了される。一方、データを再生する場合（ステップＳ２０９：ＹＥＳ）、再生されるデータが選択され（ステップＳ２１０）、データが再生される（ステップＳ２１１）。再生されるデータは、たとえば、撮像された画像データ、画像データ撮像時のロール角度、および車線までの距離である。
【００４３】
そして、再生されたデータに対して、再計算をするか否かが判断される（ステップＳ２１２）。より具体的には、たとえば、撮像時の天候などの影響により、車線が正確に抽出されない場合、閾値が変更されて再計算される。再計算されない場合（ステップＳ２１２：ＮＯ）、処理が終了される。一方、再計算される場合（ステップＳ２１２：ＹＥＳ）、車線までの距離（横変位量）が再計算されて、処理が終了される。
【００４４】
以上のとおり、説明した本実施の形態は、以下の効果を奏する。
【００４５】
本実施の形態における車線認識装置は、車両の側面に沿って延びる車線を撮像するカメラと、車線の撮像時における車両のロール角度を検出するレーザ変位計と、撮像される車線の画像データおよび検出されるロール角度に基づいて、車両から車線までの距離を算出する算出部と、を有する。したがって、車両のロール角度に基づいて、車線までの距離が補正されるため、車線までの距離の検出精度を向上することができる。さらに、曲線路における車両軌跡を定量化することができる。
【００４６】
本実施の形態における車線認識装置は、車両の側面からの距離と、当該距離に対応する画像データの画素数との関係を示す距離−画素数情報が、車両のロール角度毎に予め記憶されている記憶部をさらに有し、算出部は、レーザ変位計で検出されるロール角度に対応する距離−画素数情報に基づいて、カメラで撮像される画像データにおける車両の側面から車線までの画素数から、車両の側面から車線までの距離を算出する。したがって、実測値に基づいて距離が補正されるため、測定精度がさらに向上する。
【００４７】
距離−画素数情報は、複数のロール角度にわたって記憶されている。したがって、複数の距離−画素数情報から、車両のロール角度に対応する一の距離−画素数情報を選択することができる。
【００４８】
レーザ変位計は、一対のレーザ変位計によって検出される両側の路面からの距離の差と、当該一対のレーザ変位計間の距離とから、車両のロール角度を算出する。したがって、比較的簡単な構成で、車両のロール角度を検出することができる。
【００４９】
本実施の形態における車線認識方法は、車両の側面に沿って延びる車線を撮像する段階と、車線の撮像時における車両のロール角度を検出する段階と、撮像される車線の画像データおよび検出されるロール角度に基づいて、車両から車線までの距離を算出する段階と、を有する。したがって、車両のロール角度に基づいて、車線までの距離が補正されるため、車線までの距離の検出精度を向上することができる。さらに、曲線路における車両軌跡を定量化することができる。
【００５０】
また、本実施の形態における車線認識装置および車線認識方法によれば、電動パワーステアリングなど車両から車線までの距離を計測する実験の評価が可能になるため（図１３参照）、電動パワーステアリング実験の準備および実験効率向上することができる。その結果、電動パワーステアリングの品質が向上される。さらに、本実施の形態の車線認識装置および車線認識方法は、電動パワーステアリング実験に加えて、レーン逸脱警報装置およびレーンキープサポートシステムなどの車両から車線までの距離を計測する実験で適用可能である。
【００５１】
以上のとおり、本実施の形態において、本発明の車線認識装置および車線認識方法を説明した。しかしながら、本発明は、その技術思想の範囲内において当業者が適宜に追加、変形、省略することができることはいうまでもない。
【００５２】
たとえば、本実施の形態では、一対のレーザ変位計を用いて、車両のロール角度を検出した。しかしながら、一般的な角度センサを用いてロール角度を検出することもできる。この場合、たとえば、摺動抵抗式センサおよびリニアホールＩＣ式センサなどが用いられることができる。
【００５３】
また、本実施の形態では、予め記憶されている距離−画素数情報から、車両から車線までの距離を算出している。しかしながら、ロール角度と画像データから幾何学的な計算を用いて車線までの距離を算出することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の一実施の形態における車線認識装置の概略構成を示す図である。
【図２】図１に示す車線認識装置の詳細な構成を示す図である。
【図３】図１に示す計算部の概略構成を示すブロック図である。
【図４】図１に示す車線認識装置における車線認識処理を示すフローチャートである。
【図５】図１に示すカメラで撮像される車両側面および車線を示す図である。
【図６】図６（Ａ）は、図１に示す一対のレーザ変位計のレーザ間距離を示す図であり、図６（Ｂ）は、レーザ変位計のレーザ間距離を入力する画面を示す図である。
【図７】図７（Ａ）は、図１に示す車線認識装置によるロール角度を算出する処理を説明するための図であり、図７（Ｂ）は、レーザ基準値ファイルの内容を示す図である。
【図８】図１に示す車線認識装置による測定結果の一例を示す図である。
【図９】本実施の形態における距離−画素数情報を予め取得するために用いられる検量線を示す図である。
【図１０】図７に示す検量線の画像データから得られる距離−画素数の近似線を示す図である。
【図１１】図７に示す検量線の画像データから得られる距離−画素数の校正データを示す図である。
【図１２】図１に示す車線認識装置を用いた車両横変位計測システムにおける処理を示すフローチャートである。
【図１３】テストコース内での定常円旋回実験を示す図である。
【符号の説明】
【００５５】
１００    カメラ、
２００    レーザ変位計、
３００    計算部。
【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８】
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【図９】
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【図１０】
2007240381.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
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【図１】
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【図６】
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【図７】
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【図１３】
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