(57)【要約】【課題】カーブ進入前に車両前方のカーブを安定的に検出するカーブ検出装置を提供する。【解決手段】カメラ１６で撮像されたレーンマークを含む画像に対して画像処理を行うことによって得た画像６０、６１で検出された車両前方のカーブ開始点Ｃｃ候補が、カーブ開始点Ｃｃであるか否かを、ファジー推論により決定する。より具体的には、過去フレームのカーブ開始点Ｃｃの距離Ｄｐから、現在フレームのカーブ開始点Ｃｃの距離Ｄｎまでの接近距離Ｄｉを求め、この接近距離Ｄｉと、車速ｖと両フレーム間の時間ΔＴとから求まる車両１２の移動距離Ｄｒとを比較し、距離差|Ｄｉ−Ｄｒ|が大きい場合には正しく検出された可能性が低いと考え、距離差|Ｄｉ−Ｄｒ|が小さい場合には正しく検出された可能性が高いと推論して決定する。【選択図】図６
2016016751.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された撮像装置によって撮像された車線境界線を含む画像に基づいて車両前方のカーブを検出するカーブ検出装置において、
前記車線境界線を含む画像に対して画像処理を行うことによって前記車両前方のカーブの可能性があるカーブ候補を検出するカーブ候補検出部と、
前記カーブ候補検出部にて検出された前記カーブ候補が、カーブであるか否かを、ファジー推論を用いて決定するカーブ決定部と、
を備えることを特徴とするカーブ検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載のカーブ検出装置において、
前記ファジー推論は、前記撮像装置によって撮像された異なるフレームの画像から算出される前記カーブ候補の前記車両への接近距離と、前記異なるフレーム間の時間と車速から算出される前記車両の移動距離とが略等しい場合、という前件部を有するルールを含む
ことを特徴とするカーブ検出装置。
【請求項３】
請求項１に記載のカーブ検出装置において、
前記カーブ決定部は、
前記ファジー推論に用いる４つのルールの内、少なくとも２つのルールを選択して前記カーブ中、カーブ開始点候補の正誤を決定するものであり、
前記４つのルールは、
現在フレームの画像から算出される前記カーブ開始点候補までの前記車両からの距離が、余りにも遠い距離である場合、又は余りにも近い距離である場合、誤とする第１ルール、
現在フレームの画像から算出される前記カーブ開始点候補までの前記車両からの距離が、前記余りにも遠い距離と前記余りにも近い距離との間の中間の距離である場合、正とする第２ルール、
現在フレームと過去フレームの画像から算出される前記カーブ開始点候補の前記車両への接近距離と、現在フレームと過去フレーム間の時間と車速とから算出される前記車両の移動距離との間に大きな隔たりがある場合には、誤とする第３ルール、
及び、現在フレームと過去フレームの画像から算出される前記カーブ開始点候補の前記車両への接近距離と、現在フレームと過去フレーム間の時間と車速とから算出される前記車両の移動距離とが略同一である場合には、正とする第４ルール
からなることを特徴とするカーブ検出装置。
【請求項４】
請求項３に記載のカーブ検出装置において、
前記カーブ決定部は、
選択した前記２つのルールの各メンバーシップ関数の合成出力重心と閾値とを比較してカーブを決定する際に、前記閾値を、撮像された前記画像の前記車線境界線を表す画像信号の大小に応じて増減する
ことを特徴とするカーブ検出装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載のカーブ検出装置において、
前記カーブ決定部は、
前記カーブ又はカーブ開始点を決定した場合、前記カーブ又は前記カーブ開始点の手前から車両走行支援開始信号をさらに生成する
ことを特徴とするカーブ検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車両に搭載された撮像装置によって撮像された車線境界線（車線区画線ともいう。）を含む画像に基づいて車両前方のカーブを検出するカーブ検出装置に関し、例えば、電動パワーステアリング装置を備える自動操舵車両あるいは自動操舵アシスト車両等に搭載して好適なカーブ検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、操舵補助モータの実モータ駆動電流と実モータ駆動電圧から算出した回転角速度等及び検出車速に基づきファジールールに従ってファジー推論を行うことで車両の走行状態を推定し、走行状態の推定値に基づいて前記操舵補助モータの駆動電流を補正し、車両の実際の走行状態に適合した操舵力になるよう前記操舵補助モータを制御する電動パワーステアリング装置が開示されている（特許文献１の要約）。
【０００３】
特許文献１に開示された技術によれば、例えば長距離を長時間走行する走行状態のときには操舵力を軽くし、山道等の屈曲路では操舵力を少し重くして手応えを大きくしたいという要求のある走行状態のときにはその要求にスムーズに応えることができるとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５−２１３２１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来技術に係るファジー推論を用いた電動パワーステアリング装置では、車両の実際の走行状態に適合した操舵力に制御するために、操舵補助モータの実モータ駆動電流と実モータ駆動電圧を検出する必要がある（特許文献１の［００１１］、［００１２］）ので、カーブ進入前の車両に対しては適用することができない。
【０００６】
つまり、上記従来技術では、カーブ進入前に車両前方のカーブを安定的に検出することができないので、特に、カーブ進入時における操舵アシスト制御について改良の余地がある。
【０００７】
この発明はこのような課題を考慮してなされたものであり、カーブ進入前に車両前方のカーブ（カーブ開始点を含む。）を安定的に検出することを可能とするカーブ検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係るカーブ検出装置は、車両に搭載された撮像装置によって撮像された車線境界線を含む画像に基づいて車両前方のカーブを検出するカーブ検出装置において、前記車線境界線を含む画像に対して画像処理を行うことによって前記車両前方のカーブの可能性があるカーブ候補を検出するカーブ候補検出部と、前記カーブ候補検出部にて検出された前記カーブ候補が、カーブであるか否かを、ファジー推論を用いて決定するカーブ決定部と、を備えている。
【０００９】
この発明によれば、車線境界線を含む画像に対して画像処理を行うことによって検出された車両前方のカーブ候補が、カーブであるか否かを、ファジー推論を用いて決定するようにしたので、前記カーブを安定的に検出することができる。
【００１０】
この場合、前記ファジー推論は、前記撮像装置によって撮像された異なるフレームの画像から算出される前記カーブ候補の前記車両への接近距離と、前記異なるフレーム間の時間と車速から算出される前記車両の移動距離とが略等しい場合、という前件部を有するルールからなる新規なメンバーシップ関数を含むことで、前記カーブを安定的に検出する、それなりに妥当な結果が得られる。
【００１１】
より好ましくは、前記カーブ決定部は、前記ファジー推論に用いる４つのルールの内、少なくとも２つのルールを選択して前記カーブ中、カーブ開始点候補の正誤を決定するものであり、前記４つのルールは、現在フレームの画像から算出される前記カーブ開始点候補までの前記車両からの距離が、余りにも遠い距離である場合、又は余りにも近い距離である場合、誤とする第１ルール、現在フレームの画像から算出される前記カーブ開始点候補までの前記車両からの距離が、前記余りにも遠い距離と前記余りにも近い距離との間の中間の距離である場合、正とする第２ルール、現在フレームと過去フレームの画像から算出される前記カーブ開始点候補の前記車両への接近距離と、現在フレームと過去フレーム間の時間と車速とから算出される前記車両の移動距離との間に大きな隔たりがある場合には、誤とする第３ルール、及び、現在フレームと過去フレームの画像から算出される前記カーブ開始点候補の前記車両への接近距離と、現在フレームと過去フレーム間の時間と車速とから算出される前記車両の移動距離とが略同一である場合には、正とする第４ルールからなるように構成する。
【００１２】
このように、カーブ決定部が、ファジー推論に用いる４つのルールの内、少なくとも２つのルールを選択してカーブ開始点候補の正誤を決定するようにしたので、カーブ開始点である確からしさを高くすることができる。４つのルール全てを選択することでよりロバスト性の高いカーブ開始点を検出することができる。
【００１３】
なお、前記カーブ決定部は、選択した前記２つのルールの各メンバーシップ関数の合成出力重心と閾値とを比較してカーブを決定する際に、前記閾値を、撮像された前記画像の前記車線境界線を表す画像信号の大小に応じて増減することとすれば、車線境界線を表す画像信号の大小は、レーンマークの擦れ、天候等の道路周囲環境により変化するので、道路周囲環境によらず、カーブ候補からカーブを一定の確からしさで決定することができる。
【００１４】
また、前記カーブ決定部が、前記カーブ又はカーブ開始点を決定した場合、前記カーブ又は前記カーブ開始点の手前から車両走行支援開始信号をさらに生成することが好ましい。カーブ開始点手前からの車両走行支援開始信号の生成により、好適な車両走行支援、例えば確実な自動操舵、違和感のない操舵アシスト、適時のアクセルペダル反力の付与等を実行することができる。
【発明の効果】
【００１５】
この発明によれば、カーブ進入前に車両前方のカーブ（カーブ開始点を含む。）を安定的に検出することができるという効果が達成される。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】この発明の一実施形態に係るカーブ検出装置を備えるレーンマーク認識装置が搭載された車両の概略的構成を示すブロック図である。
【図２】ファジー推論部と脱ファジー化部とからなるカーブ決定部の構成の概要を説明する模式図である。
【図３】一実施形態に係るカーブ検出装置の動作説明に供されるフローチャートである。
【図４】図４Ａは、２フレーム前の過去の平面視エッジ画像の説明図、図４Ｂは、１フレーム前の過去フレームの平面視エッジ画像の説明図、図４Ｃは、現在フレームの平面視エッジ画像の説明図である。
【図５】平面視エッジ画像からカーブ開始点候補を検出する処理例の説明図である。
【図６】平面視エッジ画像の例を示す説明図である。
【図７】図７Ａは第１ルールによるメンバーシップ関数の説明図、図７Ｂは第２ルールによるメンバーシップ関数の説明図である。
【図８】図８Ａは第３ルールによるメンバーシップ関数の説明図、図８Ｂは第４ルールによるメンバーシップ関数の説明図である。
【図９】変形例に係るルールの説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、この発明に係るカーブ検出装置について好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照して詳細に説明する。
【００１８】
図１は、実施形態に係るカーブ検出装置１０を備えるレーンマーク認識装置１１が搭載された車両１２の概略的構成を示している。
【００１９】
レーンマーク認識装置１１は、走行路上に設けられた車線境界線（以下、レーンマークという。）に沿って走行する車両１２の運転者によるステアリングの操舵操作やブレーキペダル等による制動操作等を支援するために車両１２に搭載された運転支援装置１４の機能の一部として構成されている。
【００２０】
なお、この実施形態では、カーブ検出装置１０を備えるレーンマーク認識装置１１を運転支援装置１４に適用した例を示しているが、自動運転装置に適用してもよい。
【００２１】
レーンマークは、車線境界（車線区画）を示すマークであり、レーンマークには、間隔を持って設けられた破線の白線（線分）からなる連続線（みなし連続線ともいう。）、実線の白線等の連続線の他、ボッツドットやキャッツアイ等からなる連続マーク（みなし連続線と考えることもできる。）も含まれる。
【００２２】
この実施形態に係るカーブ検出装置１０を備えるレーンマーク認識装置１１は、基本的には、車両１２の前方を撮像するカメラ１６（撮像装置）と、カメラ１６により撮像された画像からレーンマークを認識し、レーンマークからカーブ（カーブ開始点を含む）を検出する電子制御ユニット２０（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ：以下、ＥＣＵ２０という。）とから構成される。
【００２３】
カメラ１６は、車両１２内のフロントウインドシールド上部に搭載され、車両１２の前方を、前記フロントウインドシールドを通して撮像し、車両前方の走行路を含む画像を撮像する。カメラ１６は、例えば、デジタルビデオカメラであり、１秒間に、例えば数枚乃至数十枚の画像（一例としては、１５フレームの画像）を撮像し画像信号（映像信号）Ｓｉを出力する。この場合、カメラ１６には、その取付部を原点とし、車両１２の車幅方向（水平方向）をＸ軸、車軸方向（進行方向、前方方向）をＹ軸、車高方向（垂直方向、鉛直方向）をＺ軸とする実空間座標系が定義されている。
【００２４】
レーンマーク認識装置１１は、上記したカメラ１６及びＥＣＵ２０の他に、速度センサ２２を備える。速度センサ２２は、車両１２の速度信号である車速ｖ［ｍ／ｓ］を出力する。
【００２５】
ＥＣＵ２０は、マイクロコンピュータを含む計算機であり、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリであるＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭも含む。）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、その他、Ａ／Ｄ変換器、Ｄ／Ａ変換器等の入出力装置、計時部としてのタイマ等を有しており、ＣＰＵがＲＯＭに記録されているプログラムを読み出し実行することで各種機能実現部（機能実現手段）として機能する。
【００２６】
この実施形態において、ＥＣＵ２０は、レーンマーク認識部３６、カーブ候補検出部４２、及びカーブ決定部４４等として機能する。
【００２７】
また、ＥＣＵ２０は、記憶装置として、画像メモリ３０と、レーンマークメモリ３４と、カーブ候補メモリ４０とを備える。
【００２８】
運転支援装置１４は、上記したカーブ検出装置１０及びレーンマーク認識装置１１に、舵角センサ２６を備えて構成される。
【００２９】
舵角センサ２６は、車両１２の操向装置（ステアリング）の舵角信号である操舵角［ｄｅｇ］を出力する。
【００３０】
ＥＣＵ２０は、舵角センサ２６の出力から車両１２の進行方向｛車両１２の車幅方向をＸ軸とし、車両１２の前方のＹ軸方向を０［ｄｅｇ］（基準）とするＸＹ平面上のＸ軸方向への傾き、すなわち舵角｝を計算する。舵角センサ２６をヨーレートセンサ（不図示）に代替してもよい。
【００３１】
運転支援装置１４は、レーンマーク認識装置１１により認識されたレーンマーク及びカーブ検出装置１０により検出されたカーブ（カーブ開始点、曲率半径、カーブ終了点を含む。）に基づき、運転者がステアリング（不図示）を把持している等の所定条件下に、操舵装置５０と制動装置５２と加速装置５４を制御することにより、車両１２が、車両１２の幅方向の両側のレーンマークに挟まれる走行路、すなわち車線から逸脱しないように、換言すれば車両１２が車線の概ね中心を走れるよう、且つカーブ（カーブ開始点）の手前で制動装置５２や図示しないアクセルペダル反力付与機構を働かせる等、運転者の走行支援を実行する。
【００３２】
図２に概要を示すように、この実施形態の要部に係るカーブ決定部４４は、ファジー推論に用いる第１、第２、第３、及び第４ルール（各ルールは、前件部と後件部とを有する。）からなる４つのルールを有するファジー推論部７０と、脱ファジー化部（非ファジー化部）７２とを備える。
【００３３】
ここで、ファジー推論部７０の第１、第２、第３、及び４ルールについて概要を説明する。
【００３４】
第１ルールは、カメラ１６で撮像される現在フレームの画像から算出されるカーブ開始点候補までの車両１２からの距離Ｄｎが、余りにも遠い距離である場合、又は余りにも近い距離である場合、誤（誤検出：グレード「０」〜「−１」）とするルールである。
【００３５】
第２ルールは、カメラ１６で撮像される現在フレームの画像から算出されるカーブ開始点候補までの車両１２からの距離Ｄｎが、余りにも遠い距離と余りにも近い距離との間の中間の距離である場合、正（正検出：グレード「０」〜「１」）とするルールである。
【００３６】
第３ルールは、カメラ１６で撮像される現在フレームと過去フレームの画像から算出される前記カーブ開始点候補の車両１２への接近距離Ｄｉと、現在フレームと過去フレーム間の時間ΔＴに車速ｖを乗算して算出される車両１２の移動距離Ｄｒ（Ｄｒ＝ΔＴ×ｖ）との間に大きな隔たりがある場合には、誤（誤検出：グレード「０」〜［−１］）とする。
【００３７】
なお、この実施形態において、過去フレームは、１フレーム前のフレームにしており、現在フレームと過去フレーム間の時間ΔＴ（以下、１フレーム時間、基準フレーム時間、経過時間あるいは単に時間という。）は、ΔＴ＝０．０６６［ｓｅｃ］になる。従って、この第３ルールでは、画像から算出される前記カーブ開始点候補の車両１２への接近距離Ｄｉと、直近の２フレーム間の時間ΔＴと車速ｖ（２フレーム間の平均車速、あるいは現在フレームの車速ｖ、又は過去フレームの車速ｖ）とから算出される車両１２の移動距離Ｄｒ（Ｄｒ＝ΔＴ×ｖ）との間に大きな隔たりがある場合には、誤（誤検出：グレード「０」〜「−１」）とする。
【００３８】
なお、車速ｖが３６［ｋｍ／ｈ］であれば、車両１２は、１秒［ｓｅｃ］間に１０［ｍ］進み、１フレーム間に６．６［ｍ］進むことになるので、カーブ開始点の手前で減速を促すのに適当なタイミングとすることができる。また、６．６［ｍ］は、車両１２から近い距離であるのでカメラ１６による前方距離の検出精度も高い。車速ｖに応じて過去フレームまでのフレーム数を変更して時間ΔＴを変更するようにしてもよく、基準フレーム時間ΔＴ（ΔＴ＝０．０６６［ｓｅｃ］）を可変可能とし、時間ΔＴを車速ｖに対して段階的又は連続的に可変するように変更してもよい。
【００３９】
第４ルールは、現在フレームと過去フレームの画像から算出される前記カーブ開始点候補の車両１２への接近距離Ｄｉと、現在フレームと過去フレーム間の時間ΔＴと車速ｖとから算出される車両１２の移動距離Ｄｒとが略同一である場合には、正（正検出：グレード「０」〜「１」）とする。
【００４０】
カーブ決定部４４は、第１、第２、第３、及び第４ルール中、少なくとも２つのルールを選択した後、脱ファジー化部７２にて、重心法により重心を求めて、車両カーブ開始点までの距離Ｄｎが正しいか否かを決定する。
【００４１】
次に、基本的には、以上のように構成される車両１２の動作について、カーブ決定部４４を含むカーブ検出装置１０のファジー推論部７０の動作を中心として、図３のフローチャートを参照しながらより詳しく説明する。
【００４２】
ステップＳ１にて、ＥＣＵ２０は、所定時間である基準フレーム時間ΔＴ（ΔＴ＝０．０６６［ｓｅｃ］）毎に、つまり、カメラ１６による車両前方の画像の撮像毎に、撮像された画像（多値画像であるグレースケール画像）を画像メモリ３０に取り込む（記憶する。）。
【００４３】
次いで、ステップＳ２にて、レーンマーク認識部３６によるレーンマーク認識処理を伴う画像処理が実行される。この場合、エッジ抽出部３２は、カメラ１６にて撮像された画像から所定輝度以上（路面上の明度が所定明度以上）の画像を取り込んで２値化処理を行った上で、画像全体を１ラインずつ水平方向に走査しながら微分処理を行って画像全体のエッジ（エッジ画像）を抽出する。
【００４４】
また、このステップＳ２で、レーンマーク認識部３６は、エッジ抽出部３２で抽出された画像全体のエッジから、レーンマークとしての特徴を持つ画像を抽出し、レーンマークとして、レーンマークメモリ３４に取り込む（記憶する。）。さらに、後述するように、カーブの開始点（変曲点）の特徴を持つと判定したレーンマークは、カーブ開始点候補として、カーブ候補メモリ４０に取り込む（記憶する。）。レーンマークメモリ３４及びカーブ候補メモリ４０は、現在フレームで抽出されたレーンマークの他、所定数の過去フレームで抽出されたレーンマークを記憶する。
【００４５】
なお、レーンマークメモリ３４及びカーブ候補メモリ４０にレーンマークとしての特徴を持つ画像を取り込む（記憶する）際には、鉛直上方から見たような平面視エッジ（平面視エッジ画像）に画像変換して取り込み、取り込んだ後は、平面視エッジ画像により処理を行うようにしている。
【００４６】
図４Ａ、図４Ｂ、及び図４Ｃは、それぞれレーンマークメモリ３４に取り込んだ平面視エッジ画像５９、６０、６１を示している。図４Ａ、図４Ｂ、及び図４Ｃにおいて、それぞれ縦方向に並列的に延びる２本の太い破線は、車両１２が走行する車線の左右に存するレーンマークを示しており、図４Ｂは、１フレーム前の過去の時点ｔ０の過去フレームの平面視エッジ画像６０、図４Ｃは、現在の時点ｔ１の現在フレームの平面視エッジ画像６１、図４Ａは、２フレーム前の過去の時点（−ｔ１）の平面視エッジ画像５９をそれぞれ示している。
【００４７】
図４Ａ、図４Ｂ、及び図４Ｃ中、横軸の細い実線は、縦軸（距離軸）上でのカメラ１６の取付位置、すなわち車両１２の位置（前方距離＝ゼロ値）を表している。
【００４８】
現在フレームよりも２フレーム前の過去の時点（−ｔ１）の平面視エッジ画像５９には、カーブ開始点Ｃｃが撮像されていなく、過去フレームの平面視エッジ画像６０には、カーブ開始点Ｃｃが撮像され、現在フレームの平面視エッジ画像６１では、カーブ開始点Ｃｃがカメラ１６の取付位置、すなわちカメラ１６を搭載した車両１２に接近している状態が撮像されていることが分かる。
【００４９】
次に、ステップＳ３にて、平面視エッジ画像５９、６０、６１のそれぞれが、レーンマークメモリ３４に取り込まれる都度、カーブ候補検出部４２により平面視エッジ画像５９、６０、６１中にカーブ開始点Ｃｃの候補（カーブ開始点Ｃｃ候補）が存在するか否か、換言すれば、カーブ開始点Ｃｃ候補の有無が判定される。
【００５０】
カーブ開始点Ｃｃの候補（カーブ開始点Ｃｃ候補）が存在するか否か（カーブ開始点Ｃｃ候補の有無）の判定は、カーブ候補（カーブ開始点候補）検出部４２により、平面視エッジ画像５９、６０、６１中、車線（左右のレーンマークの間の間隔・距離）の左側又は右側のいずれかの予め特定されたレーンマークに基づき判定する。この実施形態では、図４Ａ、図４Ｂ、及び図４Ｃに、２点鎖線で囲んだ右側のレーンマークＬＭを特定して、カーブ開始点Ｃｃ候補を検出している。なお、車線の左右両側のレーンマークを利用してカーブ開始点Ｃｃ候補を検出してもよい。
【００５１】
図５は、カーブ候補検出部４２により平面視エッジ画像Ｉｅからカーブ開始点Ｃｃ候補を検出する処理例の説明図である。
【００５２】
カーブ開始点Ｃｃ候補の検出処理では、車両１２の手前側で検出されているレーンマークＬｍ１を奥側に延長した延長線Ｌｐと、奥側で検出されているレーンマークＬｍ２、Ｌｍ３、Ｌｍ４（必要であれば、前後のレーンマークの端点同士を接続した線も含める。）と、の横方向（車幅方向）の差（距離Ｄｓ）が０値から大きくなる位置を検出したら、その位置がカーブ開始点Ｃｃ候補であると検出（認識）する（ステップＳ３：ＹＥＳ）。カーブ開始点Ｃｃ候補が検出されたレーンマークＬＭが撮像されている平面視エッジ画像Ｉｅを、カーブ候補メモリ４０に取り込む（記憶する。）。
【００５３】
図６は、カーブ候補メモリ４０に取り込まれた時点ｔ０（過去フレーム）と、時点ｔ１（現在フレーム）のレーンマークＬＭの平面視エッジ画像６０、６１（以下、単に、画像６０、６１ともいう。）を示している。
【００５４】
次いで、ステップＳ４にて、カーブ決定部４４は、先ず、図６中、現在フレームの画像６１に基づき車両１２からのカーブ開始点Ｃｃ候補までの距離Ｄｎを算出すると共に、過去フレームの画像６０に基づき車両１２からカーブ開始点Ｃｃ候補までの距離Ｄｐを算出する。次に、現在フレームと過去フレームの画像６１、６０の距離Ｄｎ、Ｄｐの差から求められるカーブ開始点Ｃｃ候補の１フレーム（ΔＴ＝０．０６６［ｓｅｃ］）の間での車両１２への接近距離Ｄｉ（Ｄｉ＝Ｄｐ−Ｄｎ）を算出する。
【００５５】
次に、ステップＳ５にて、カーブ決定部４４は、現在フレームと過去フレーム間の時間ΔＴと、車速ｖと、から車両１２の移動距離ＤｒをＤｒ＝ΔＴ×ｖ＝０．０６６ｖとして算出する。
【００５６】
次いで、ステップＳ６にて、カーブ決定部４４は、第１、第２、第３、及び第４ルールのファジー推論を実行する。なお、ファジー推論は、第１、第２、第３、及び第４ルール中、少なくとも２つのルールを実行することで、それなりに妥当な結果が得られる。
【００５７】
図７Ａは、実験（実走テスト）乃至シミュレーション（機械学習等）を含む経験則により生成した第１ルールのメンバーシップ関数ｆｍ１（Ｄｎ）を図形で示している。
【００５８】
横軸は、現在フレームの距離Ｄｎ［ｍ］（図６参照）が入力とされ、縦軸は、グレードＧ１（適合度、確率）とされている。実際上、グレードＧ１は、「誤（誤検出）」を表す０〜−１の値を採る。このため、入力である距離Ｄｎに対して、他のルールとの比較・理解の便宜のために正負を逆にして描いた図７Ａに示すメンバーシップ関数ｆｍ１（Ｄｎ）から返されるグレードＧ１には、負号を付ける。例えば、負号が付けられたグレードＧ１＝−１は、−１のグレードで正しく検出（実際には、誤検出）された、と解釈する。
【００５９】
図７Ａ中、距離Ｄｎ［ｍ］が０〜Ｄ１［ｍ］の範囲ではＧ１＝１（余りにも近い距離なので誤検出）、Ｄ１〜Ｄ２［ｍ］の範囲ではｙ＝−ａ１１ｘ＋ｂ１１（ｙは関数、ｘは変数）の関数でグレードＧ１は１から０まで減少し、Ｄ２〜Ｄ３［ｍ］の範囲ではＧ１＝０が維持され、Ｄ３〜Ｄ５［ｍ］の範囲では、ｙ＝ａ１２ｘ−ｂ１２の関数でグレードＧ１は０から１まで増加し、Ｄ５［ｍ］を上回る範囲では、Ｇ１＝１（余りにも遠い距離なので誤検出）に設定されている。距離Ｄ５は、例えば数十ｍに設定する。
【００６０】
上述したように、メンバーシップ関数ｆｍ１（Ｄｎ）から脱ファジー化部７２に返される（出力される）グレードＧ１は、０〜Ｄ１［ｍ］の範囲では、余りにも近い距離なので誤検出のＧ１＝−１とされ、Ｄ１〜Ｄ２［ｍ］の範囲では、Ｇ１は−１から誤検出なしの０まで増加し、Ｄ２〜Ｄ３［ｍ］の範囲では、Ｇ１＝０とされ、Ｄ３〜Ｄ５［ｍ］の範囲では、Ｇ１は、０から−１まで減少し、Ｄ５［ｍ］を上回ると、余りにも遠い距離なので誤検出のＧ１＝−１になる。
【００６１】
図７Ｂは、実験乃至シミュレーションを含む経験則により生成した第２ルールのメンバーシップ関数ｆｍ２（Ｄｎ）を図形で示している。
【００６２】
横軸は、第１ルールと同様に、現在フレームの距離Ｄｎ［ｍ］が入力とされ、縦軸は、グレードＧ２（適合度、確率）とされている。グレードＧ２は、「正（正検出）」を表す０〜１の値を採る。例えば、グレードＧ２＝１は、１のグレードで正しく検出された、と解釈する。
【００６３】
図７Ｂ中、メンバーシップ関数ｆｍ２（Ｄｎ）から脱ファジー化部７２に返される（出力される）グレードＧ２は、Ｄｎ［ｍ］が０〜Ｄ１［ｍ］の範囲ではＧ２＝０とされ、Ｄ１〜Ｄ２［ｍ］の範囲ではｙ＝ａ２１ｘ−ｂ２１の関数でＧ２は０から１まで増加し、Ｄ２〜Ｄ４［ｍ］の範囲ではＧ２＝１（中間の距離なので正検出）とされ、Ｄ４〜Ｄ６［ｍ］の範囲ではｙ＝−ａ２２ｘ＋ｂ２２の関数でＧ２は１から０まで減少し、Ｄ６［ｍ］を上回る範囲では、Ｇ２＝０に設定されている（０＜Ｄ１＜Ｄ２＜Ｄ３＜Ｄ４＜Ｄ５＜Ｄ６）。
【００６４】
次に、図８Ａは、第３ルールのメンバーシップ関数ｆｍ３（Ｄｒ）の図形を示している。
【００６５】
メンバーシップ関数ｆｍ３（Ｄｒ）の横軸は、現在フレームと過去フレーム間の時間ΔＴ｛この実施形態では、現在フレームと１フレーム前のフレーム（過去フレーム）間の時間とされ、ΔＴ＝０．０６６［ｓｅｃ］と車速ｖとから算出される車両１２の移動距離Ｄｒ（Ｄｒ＝ΔＴ×ｖ＝０．０６６ｖ［ｍ］）で、メンバーシップ関数ｆｍ３（Ｄｒ）の関数値がゼロ値（グレードＧ３＝０）とされる。
【００６６】
縦軸は、グレードＧ３（適合度、確率）とされている。メンバーシップ関数ｆｍ３（Ｄｒ）の形状が、１フレーム時間ΔＴと車速ｖに依存していることに留意する。
【００６７】
上述したように、メンバーシップ関数ｆｍ３（Ｄｒ）は、移動距離Ｄｒが、Ｄｒ＝０．０６６ｖで関数値ｆｍ３（０．０６６ｖ）＝０とされる。そして、実験乃至シミュレーションを含む経験則により生成した係数αをα＝数倍（例示）として、メンバーシップ関数ｆｍ３（Ｄｒ）は、より具体的には、移動距離Ｄｒの正側に、０．０６６ｖからα×ｖ×０．０６６＝０．０６６αｖまでｙ＝ａ３２ｘ−ｂ３２の関数でグレードＧ３が０から１まで増加し、０．０６６αｖを上回るとＧ３＝１に設定される。また、移動距離Ｄｒの負側に向かって、０．０６６ｖから−α×ｖ×０．０６６＝−０．０６６αｖまでｙ＝−ａ３１ｘ＋ｂ３１の関数でグレードＧ３が０から１まで増加し、−０．０６６αｖを下回るとＧ３＝１に設定される。
【００６８】
このメンバーシップ関数ｆｍ３（Ｄｒ）に対する横軸の入力は、カメラ１６で撮像される現在フレームの画像６１（図６参照）と１フレーム前（０．０６６［ｓｅｃ］）の過去フレームの画像６０（図６参照）から算出されるカーブ開始点Ｃｃ候補の車両１２への接近距離Ｄｉ（Ｄｉ＝Ｄｐ−Ｄｎ）（図６参照）とされる。
【００６９】
実際上、メンバーシップ関数ｆｍ３（Ｄｒ）のグレードＧ３は、距離差が大きい誤（誤検出）を表す０〜−１の値を採るので、移動距離Ｄｒに対して、他のルールとの比較・理解の便宜のために正負を逆にして描いた図８Ａに示すメンバーシップ関数ｆｍ３（Ｄｒ）に、接近距離Ｄｉを入力として返されるグレードＧ３には、負号を付ける。例えば、負号が付けられたグレードＧ３＝−１は、−１のグレードで正しく検出（実際には、誤検出）された、と解釈する。
【００７０】
この場合、メンバーシップ関数ｆｍ３（Ｄｒ）から脱ファジー化部７２に返される（出力される）グレードＧ３は、画像６１、６０から算出された入力である接近距離Ｄｉ［ｍ］が、メンバーシップ関数ｆｍ３（Ｄｒ）の、１フレーム時間ΔＴと車速ｖから算出された移動距離Ｄｒ＝０．０６６ｖと同値（Ｄｉ＝Ｄｒ）である場合には、Ｇ３＝０（誤検知された確率が一番低いと考える。）とされる。
【００７１】
画像６１、６０から算出された接近距離Ｄｉ［ｍ］が、１フレーム時間ΔＴと車速ｖから算出された移動距離Ｄｒ＝０．０６６ｖよりも長いα倍のＤｒ＝０．０６６αｖになるまで、距離差が大きくなるので、グレードＧ３は、０から−１まで減少し、Ｄｒ＝０．０６６αｖを上回ると、グレードＧ３は、Ｇ３＝−１（−１のグレードで正しく検出されたと解釈する。実際には、誤検出）になる。
【００７２】
画像６１、６０から算出された接近距離Ｄｉ［ｍ］が、１フレーム時間ΔＴと車速ｖから算出された移動距離Ｄｒ＝０．０６６ｖよりも短いＤｒ＝−０．０６６αｖになるまで、距離差が大きくなるので、グレードＧ３は、０から−１まで減少し、Ｄｒ＝−０．０６６αｖを下回ると、グレードＧ３は、Ｇ３＝−１（−１のグレードで正しく検出されたと解釈する。実際には、誤検出）になる。
【００７３】
図８Ｂは、第４ルールのメンバーシップ関数ｆｍ４（Ｄｒ）を示している。
【００７４】
メンバーシップ関数ｆｍ４（Ｄｒ）の横軸は、現在フレームと過去フレーム間の時間ΔＴと車速ｖとから算出される車両１２の移動距離ＤｒがＤｒ＝ΔＴ×ｖ＝０．０６６ｖ［ｍ］で、メンバーシップ関数ｆｍ４（Ｄｒ）の関数値が１値（グレードＧ４＝１）とされる。
【００７５】
縦軸は、グレードＧ４（適合度、確率）とされている。この場合にも、メンバーシップ関数ｆｍ４（Ｄｒ）の形状が、１フレーム時間ΔＴと車速ｖに依存していることに留意する。
【００７６】
より具体的に、メンバーシップ関数ｆｍ４（Ｄｒ）は、係数βを例えば（０＜β＜１）として、Ｄｒ＝（１−β）０．０６６ｖとＤｒ＝（１＋β）０．０６６ｖとの間で関数値ｆｍ４（（１−β）０．０６６ｖ）＝１とされ、実験乃至シミュレーションを含む経験則により生成した係数αをα＝数倍として、移動距離Ｄｒの正側にα×ｖ×０．０６６＝０．０６６αｖまで、ｙ＝−ａ４２ｘ＋ｂ４２の関数でグレードＧ４が１から０まで減少し、０．０６６αｖを上回るとＧ４＝０に設定される。また、移動距離Ｄｒの負側に向かって−α×ｖ×０．０６６＝−０．０６６αｖまで、ｙ＝ａ４１ｘ＋ｂ４１の関数でグレードＧ４が１から０まで減少し、−０．０６６αｖを下回るとＧ４＝０に設定される。
【００７７】
このメンバーシップ関数ｆｍ４（Ｄｒ）に対する横軸の入力は、第３ルールと同様に、カメラ１６で撮像される現在フレームの画像６１（図６参照）と１フレーム（０．０６６［ｓｅｃ］）前の過去フレームの画像６０（図６参照）から算出されるカーブ開始点Ｃｃ候補の車両１２への接近距離Ｄｉ（Ｄｉ＝Ｄｐ−Ｄｎ）（図６参照）とされる。
【００７８】
メンバーシップ関数ｆｍ４（Ｄｒ）のグレードＧ４は、距離差が小さい正（正検出）を表す０〜１の値を採るので、グレードＧ４＝１は、１のグレードで正しく検出（正検出）されたとする。
【００７９】
すなわち、メンバーシップ関数ｆｍ４（Ｄｒ）から脱ファジー化部７２に返される（出力される）グレードＧ４は、画像６１、６０から算出された入力である接近距離Ｄｉ［ｍ］が、メンバーシップ関数ｆｍ４（Ｄｒ）の、１フレーム時間ΔＴと車速ｖから算出された移動距離Ｄｒ＝０．０６６ｖに対し、Ｄｉ＝（１−β）０．０６６ｖからＤｉ＝（１＋β）０．０６６ｖの間にある場合には、Ｇ４＝１、すなわち、正検知された確率が一番高い、つまり正しく検知されたとする。
【００８０】
画像６１、６０から算出された接近距離Ｄｉ［ｍ］が、１フレーム時間ΔＴと車速ｖから算出された移動距離Ｄｒ＝（１＋β）０．０６６ｖよりも長いα倍のＤｒ＝０．０６６αｖになるまで、距離差が小さくなくなるので、グレードＧ４は、１から０まで減少し、Ｄｒ＝０．０６６αｖを上回る範囲では、グレードＧ４は、Ｇ４＝０（距離差が小さいとは言えない。）になる。
【００８１】
画像６１、６０から算出された接近距離Ｄｉ［ｍ］が、１フレーム時間ΔＴと車速ｖから算出された移動距離Ｄｒ＝（１−β）０．０６６ｖよりも短い移動距離Ｄｒ＝−０．０６６αｖになるまで、距離差が小さくなくなるので、グレードＧ４は、１から０まで減少し、移動距離ＤｒがＤｒ＝−０．０６６αｖを下回ると、グレードＧ４は、Ｇ４＝０（距離差が小さいとは言えない。）になる。
【００８２】
このようにしてファジー推論が実行されると、次いで、ステップＳ７にて、カーブ決定部４４は、脱ファジー化部７２にて脱ファジー化処理、ここではカーブ開始点の決定処理を行う。
【００８３】
この脱ファジー化処理では、第１、第２、第３、及び第４ルールで求められた各グレードＧ１〜Ｇ４の合成値の平均（合成出力重心）Ｇｍｅａｎと閾値Ｔｈとを比較し、平均Ｇｍｅａｎが閾値Ｔｈ以上（Ｇｍｅａｎ≧Ｔｈ）であれば、現在フレームの画像６１からカーブ開始点Ｃｃ候補までの車両１２からの距離Ｄｎは、正しい値であると同定し、カーブ開始点Ｃｃ候補をカーブ開始点Ｃｃであると同定する。
【００８４】
なお、ステップＳ６のファジー推論は、ステップＳ７にて、平均Ｇｍｅａｎを求めるために、少なくとも２つのルールを用いればよく、用いたルール毎に適合する閾値Ｔｈを予め設定しておく。
【００８５】
また、平均Ｇｍｅａｎと閾値Ｔｈとを比較して、平均Ｇｍｅａｎが閾値Ｔｈ以上（Ｇｍｅａｎ≧Ｔｈ）であれば、現在フレームの画像６１からカーブ開始点Ｃｃ候補までの車両１２からの距離Ｄｎは、正しい値であると同定し、カーブ開始点Ｃｃ候補をカーブ開始点Ｃ１であると同定する際に、レーンマークを表す画像信号Ｓｉの振幅（エッジの強度）が、晴天時やレーンマークが擦れていなくて境界が際だって見える等くっきりしている場合には、道路面画像とレーンマーク画像（車線境界線の画像）との輝度差（反射輝度差）が大きくなるので、距離Ｄｎや接近距離Ｄｉをより確実に算出できることを考慮して、閾値Ｔｈを低下させるようにしてもよい。このように閾値Ｔｈを増減することにより、カーブ開始点Ｃｃ候補からカーブ開始点Ｃｃを道路環境によらず、一定の確からしさで決定することができる。
【００８６】
ステップＳ８にて、カーブ開始点Ｃ１を決定した（ステップＳ８：ＹＥＳ）とき、ステップＳ９にて、カーブ決定部４４は、車両走行支援開始信号とカーブ開始点Ｃ１までの距離Ｄｎを運転支援装置１４に出力する。
【００８７】
これにより、運転支援装置１４は、レーンマークメモリ３４に格納されているレーンマークに沿って、車両１２がレーンマーク間の車線から逸脱しないように、換言すれば、車両１２がカーブ車線の中心を走れるように操舵装置５０、制動装置５２及び加速装置５４等を制御して運転者の走行支援を実行する。また、車両１２がカーブ開始点Ｃ１の手前で十分に減速してないと判断したときには、制動装置５２を作動させアシストする。あるいは制動装置５２を作動させることを促すために、アクセルペダル（不図示）に反力を付与する。
【００８８】
［実施形態のまとめ及び変形例］
（１）概要説明
以上説明したように、上述した実施形態に係るカーブ検出装置１０は、車載のカメラ１６の画像信号Ｓｉを画像処理して、カーブ開始点Ｃｃの検出を行う。その際にカーブ開始点Ｃｃを正しくできたか否かの判定を以下の、ファジー推論を使用する第１及び第２手法を用いている。
【００８９】
先ず、時点ｔ１での現在フレームの画像６１から、車両１２からカーブ開始点Ｃｃの位置（図６の破線で示す補間線が交差する位置）を求めた後、画像６１上で、車両１２（カメラ１６の取付位置）からカーブ開始点Ｃｃまでの距離Ｄｎを算出する。この場合、算出した距離Ｄｎが余りにも遠方の場合、撮像画像の分解能（遠くは低く、近くは高い）との関係で正しく検出された可能性が低いと考える（第１ルール）。また、算出した距離Ｄｎが余りにも近い場合、ノイズ等により正しく検出された可能性が低いと考える（第１ルール）。さらに、算出した距離Ｄｎが中間の距離である場合、正しく検出された可能性が高いと考える（第２ルール）。以上、第１手法という。
【００９０】
次に、画像６０上で算出される過去フレーム（時点ｔ０）のカーブ開始点Ｃｃの距離Ｄｐから、画像６１上で算出される現在フレーム（時点ｔ１）のカーブ開始点Ｃｃの距離Ｄｎまでの接近距離Ｄｉ（Ｄｉ＝Ｄｐ−Ｄｎ）を求め、この接近距離Ｄｉと、車速ｖと両フレーム間の時間（１フレーム時間）ΔＴとから求まる車両１２の移動距離Ｄｒ（Ｄｒ＝ｖ×ΔＴ）とを比較し、距離差|Ｄｉ−Ｄｒ|が大きい場合には正しく検出された可能性が低いと考え（第３ルール）、距離差|Ｄｉ−Ｄｒ|が小さい場合には正しく検出された可能性が高いと考える（第４ルール）。以上、第２手法という。
【００９１】
上記の第１及び第２手法に関して、ファジー推論を用いて、カーブ開始点Ｃｃを安定的に検出する。
【００９２】
（２）詳細説明
上述した実施形態に係るカーブ検出装置１０は、車両１２に搭載されたカメラ１６によって撮像されたレーンマークを含む画像に基づいて車両前方のカーブ開始点Ｃｃを検出する。
【００９３】
このカーブ検出装置１０は、カーブ候補検出部４２が、前記レーンマークを含む画像に対して画像処理を行った画像５９、６０、６１から車両１２前方のカーブ開始点Ｃｃの可能性があるカーブ開始点Ｃｃ候補を検出し、カーブ決定部４４が、カーブ候補検出部４２にて検出された前記カーブ開始点Ｃｃ候補が、正しいカーブ開始点Ｃｃであるか否かを、ファジー推論を用いて決定している。
【００９４】
このように、レーンマークを含む画像に対して画像処理を行うことによって検出された車両１２の前方のカーブ開始点Ｃｃ候補が、正しいカーブ開始点Ｃｃであるか否かを、ファジー推論を用いて決定するようにしたので、カーブ開始点Ｃｃを安定的に検出することができる。
【００９５】
この場合、前記ファジー推論は、カメラ１６によって撮像された異なるフレーム（時点ｔ１の現在フレームと、例えば、その１フレーム前の時点ｔ０の過去フレーム）の画像６１、６０から算出されるカーブ開始点Ｃｃ候補の車両１２への接近距離Ｄｉと、前記異なるフレーム（現在フレームと過去フレーム）間の時間ΔＴと車速ｖから算出される車両１２の移動距離Ｄｒとが略等しい場合、という前件部を有するルール（第３ルール及び／又は第４ルール）を含むことで、この新規なメンバーシップ関数｛ｆｍ３（Ｄｒ）及び／又はｆｍ４（Ｄｒ）｝を含むことで、カーブ開始点Ｃｃを安定的に検出する、それなりに妥当な結果が得られる。
【００９６】
カーブ決定部４４は、ファジー推論に用いる第１、第２、第３、及び第４の４つのルールの内、少なくとも２つのルールを選択してカーブ開始点Ｃｃ候補の正誤を決定するようにすることで、カーブ開始点Ｃｃである確からしさを高くすることができる。
【００９７】
前記４つのルールは、第１ルールが、現在フレームの画像６１から算出されるカーブ開始点Ｃｃ候補までの車両１２からの距離Ｄｎが、余りにも遠い距離である場合、又は余りにも近い距離である場合、誤とする、メンバーシップ関数ｆｍ１（Ｄｎ）等で表されるルールにしている。
【００９８】
第２ルールは、現在フレームの画像６１から算出されるカーブ開始点Ｃｃ候補までの車両１２からの距離Ｄｎが、前記余りにも遠い距離と前記余りにも近い距離との間の中間の距離である場合、正とする、メンバーシップ関数ｆｍ２（Ｄｎ）等で表されるルールにしている。
【００９９】
第３ルールは、現在フレームと過去フレームの画像６１、６０から算出されるカーブ開始点Ｃｃ候補の車両１２への接近距離Ｄｉと、現在フレームと過去フレーム間の時間ΔＴと車速ｖとから算出される車両１２の移動距離Ｄｒとの間に大きな隔たりがある場合には、誤とする、メンバーシップ関数ｆｍ３（Ｄｒ）等で表されるルールにしている。
【０１００】
第４ルールは、現在フレームと過去フレームの画像６１、６０から算出されるカーブ開始点Ｃｃ候補の車両１２への接近距離Ｄｉと、現在フレームと過去フレーム間の時間ΔＴと車速ｖとから算出される車両１２の移動距離Ｄｒとが略同一である場合には、正とする、メンバーシップ関数ｆｍ４（Ｄｒ）等で表されるルールにしている。
【０１０１】
なお、カーブ決定部４４は、選択した前記２つのルールの各メンバーシップ関数｛ｆｍ１（Ｄｎ）、ｆｍ２（Ｄｎ）、ｆｍ３（Ｄｒ）、ｆｍ４（Ｄｒ）のうちの２つ｝の合成出力重心Ｇｍｅａｎと閾値Ｔｈとを比較してカーブ開始点Ｃｃを決定する際に、閾値Ｔｈを、撮像された画像の前記レーンマークを表す画像信号Ｓｉの大小に応じて増減するようにしてもよい。前記レーンマークを表す画像信号Ｓｉの振幅の大小が、前記レーンマークの擦れ、天候等の道路周囲環境により変化するので、画像信号Ｓｉの大小に応じて閾値Ｔｈを増減すれば、道路周囲環境によらず、カーブ開始点Ｃｃ候補からカーブ開始点Ｃｃを一定の確からしさで決定することができる。
【０１０２】
そして、カーブ決定部４４は、カーブ開始点Ｃｃを決定した場合、カーブ開始点Ｃｃの手前から車両走行支援開始信号をさらに生成することで、好適な車両１２の走行支援、例えば確実な自動操舵、違和感のない操舵アシスト、適時のアクセルペダル反力の付与等を実行することができる。
【０１０３】
（３）変形例
図９に示すように、ファジー推論の新たなルールとして、地図情報から得られるカーブ１０４の曲率半径Ｒと、画像上のカーブ１０４の曲線と、カーブ１０４のカーブ開始点Ｃｃの手前の直線路１００の延長線１０２との間の水平方向の乖離距離１０６、１０８、１１０が正しく対応していれば、カーブ１０４が正しく検知されたとするルールを導入してもよい。新たなルールを導入することによりカーブ開始点Ｃｃ及びカーブ検出のロバスト性をさらに向上させることができる。
【０１０４】
また、この発明は、上述の実施形態に限らず、この明細書の記載内容に基づき、種々の構成を採り得ることはもちろんである。
【符号の説明】
【０１０５】
１０…カーブ検出装置                  １１…レーンマーク認識装置
１２…車両                            １４…運転支援装置
１６…カメラ                          ２０…ＥＣＵ
２２…速度センサ                      ２６…舵角センサ
３６…レーンマーク認識部              ４０…カーブ候補メモリ
４２…カーブ候補検出部                ４４…カーブ決定部
５０…操舵装置                        ５２…制動装置
５４…加速装置
５９…２フレーム前の過去の平面視エッジ画像
６０…１フレーム前の過去フレームの平面視エッジ画像
６１…現在フレームの平面視エッジ画像  ７０…ファジー推論部
７２…脱ファジー化部
【図１】
2016016751.tif 000003
【図２】
2016016751.tif 000004
【図３】
2016016751.tif 000005
【図４】
2016016751.tif 000006
【図５】
2016016751.tif 000007
【図６】
2016016751.tif 000008
【図７】
2016016751.tif 000009
【図８】
2016016751.tif 000010
【図９】
2016016751.tif 000011