"車両に搭載され、自車両が走行する走行領域の境界を検出する境界検出装置であって、自車両の周囲を撮像した撮像画像を構成する多数の画素のそれぞれについて、前記撮像画像の縦方向に隣接する画素間における輝度変化の大きさと横方向に隣接する画素間の輝度変化の大きさとを検出し、前記各方向の輝度変化の大きさを比較することによって、最も大きく輝度が変化する方向を表すエッジ方向を演算するエッジ方向演算手段と、前記多数の画素のそれぞれについて、隣接する画素間の輝度変化が輝度基準値以上の領域を表すエッジ成分を抽出するエッジ成分抽出手段と、各エッジ成分について、予め設定された撮像画像中の無限遠点の位置とエッジ成分の位置とを結ぶ直線を表す仮想基準直線の方向に対する前記エッジ方向のなす角を演算する角度演算手段と、前記なす角が直角に近くなるにつれて重み付けが大きくなるように、各エッジ成分に対して重み付けを設定する第1重み付け設定手段と、前記各エッジ成分に設定された重み付けを考慮して画像処理を行うことで、前記走行領域の境界の端部を検出する端部検出手段と、を備えたことを特徴とする境界検出装置。請求項1に記載の境界検出装置において、当該境界検出装置は、繰り返し走行領域の境界を検出するよう設定されており、走行領域の境界が検出される度に、該走行領域の境界の位置にしたがって撮像画像中の新たな無限遠点の位置を検出し、以前の無限遠点の位置を新たな無限遠点の位置に更新する無限遠点更新手段、を備え、前記角度演算手段は、新たな無限遠点の位置を利用して前記なす角を演算することを特徴とする境界検出装置。請求項1または請求項2に記載の境界検出装置において、以前に検出された走行領域の境界の形状に基づいて、前記撮像画像において予想される走行領域の境界の形状を示す判断用道路モデルを生成する判断用道路モデル生成手段、を備え、前記角度演算手段は、前記エッジ成分の位置毎に、前記判断用道路モデルのうちの前記エッジ成分の位置に対応する部位における接線方向に仮想基準直線を設定し、該仮想基準直線の方向に対する前記エッジ方向のなす角を演算することを特徴とする境界検出装置。請求項3に記載の境界検出装置において、前記エッジ成分の位置毎に、該エッジ成分の位置を通過し、前記判断用道路モデルを構成する複数のパラメータに対して一部のパラメータのみが異なる類似道路モデルを生成する類似道路モデル生成手段、を備え、前記角度演算手段は、前記エッジ成分の位置毎に、前記類似道路モデルのうちの前記エッジ成分の位置に対応する部位における接線方向に仮想基準直線を設定し、該仮想基準直線の方向に対する前記エッジ方向のなす角を演算することを特徴とする境界検出装置。請求項4に記載の境界検出装置において、前記類似道路モデルと前記判断用道路モデルとで異なるパラメータについて、前記類似道路モデルにおける該パラメータの値と、前記判断用道路モデルにおける該パラメータの値とを比較し、これらの差が小さくなるにつれて重み付けが大きくなるように、各エッジ成分に対して重み付けを設定する第2重み付け設定手段、を備えたことを特徴とする境界検出装置。コンピュータを請求項1~請求項5の何れか1項に記載の境界検出装置を構成する各手段として機能させるための境界検出プログラム。しかしながら、上記境界検出装置では、道路モデルを地図データから生成するため、地図データを格納するデータベースが必要となる。また、地図データと実際の道路形状が異なると、走行領域の境界を示すエッジ成分を除外してしまう虞があった。そこで、このような問題点を鑑み、車両が走行する走行領域の境界を検出する境界検出装置において、地図データのデータベースを必要としない簡素な構成で精度よく走行領域の境界を検出できるようにすることを本発明の目的とする。かかる目的を達成するために成された第1の構成の境界検出装置において、エッジ方向演算手段は、自車両の周囲を撮像した撮像画像を構成する多数の画素のそれぞれについて、撮像画像の縦方向に隣接する画素間における輝度変化の大きさと横方向に隣接する画素間の輝度変化の大きさとを検出し、各方向の輝度変化の大きさを比較することによって、最も大きく輝度が変化する方向を表すエッジ方向を演算する。また、エッジ成分抽出手段は、多数の画素のそれぞれについて、隣接する画素間の輝度変化が輝度基準値以上の領域を表すエッジ成分を抽出する。そして、角度演算手段は、各エッジ成分について、予め設定された撮像画像中の無限遠点の位置とエッジ成分の位置とを結ぶ直線を表す仮想基準直線の方向に対するエッジ方向のなす角を演算し、第1重み付け設定手段は、なす角が直角に近くなるにつれて重み付けが大きくなるように、各エッジ成分に対して重み付けを設定する。さらに、端部検出手段は、各エッジ成分に設定された重み付けを考慮して画像処理を行うことで、走行領域の境界の端部を検出する。このような境界検出装置によれば、各エッジ成分についてエッジ方向と仮想基準直線とのなす角に応じて重み付けを設定し、この重み付けを考慮して画像処理を行うので、画像処理の際に、走行領域の境界である可能性が高いエッジ方向の向きを有するエッジ成分の影響を大きくすることができる。したがって、簡素な構成で精度よく走行領域の境界を検出することができる。なお、本発明において、エッジ成分を抽出する際には、撮像画像の縦方向、横方向、或いはエッジ方向等の任意の方向における輝度変化と輝度基準値とを比較するようにすればよい。また、本発明の画像処理としては、周知のハフ変換等の投票処理や、最小二乗法等、走行領域の境界となる曲線直線を求めるための周知の処理を採用することができる。ところで、上記境界検出装置においては、第2の構成のように、境界検出装置は、繰り返し走行領域の境界を検出するよう設定されており、走行領域の境界が検出される度に、この走行領域の境界の位置に従って撮像画像中の新たな無限遠点の位置を検出し、以前の無限遠点の位置を新たな無限遠点の位置に更新する無限遠点更新手段、を備え、角度演算手段は、新たな無限遠点の位置を利用してなす角を演算するようにしてもよい。このような境界検出装置によれば、無限遠点の位置をフィードバックして利用することができるので、乗員や荷物の量の変化に伴って車両の傾きに変化が生じた場合等においても、適切に撮像画像中の無限遠点の位置を設定することができる。本発明の構成では、走行領域の境界が概ね直線と判断できる場合に有効である。また、上記境界検出装置においては、第3の構成のように、以前に検出された走行領域の境界の形状に基づいて、撮像画像において予想される走行領域の境界の形状を示す判断用道路モデルを生成する判断用道路モデル生成手段、を備え、角度演算手段は、エッジ成分の位置毎に、判断用道路モデルのうちのエッジ成分の位置に対応する部位における接線方向に仮想基準直線を設定し、この仮想基準直線の方向に対するエッジ方向のなす角を演算するようにしてもよい。このような境界検出装置によれば、車両が走行する道路が直線でない場合であっても走行領域の形状に応じて適切にエッジ成分の重み付けを行うことができる。なお、第2の構成と第3の構成とを組み合わせる場合には、以前に検出された走行領域の境界の形状に基づいて、走行領域の境界が直線であるか曲線であるかを判断し、直線である場合には第2の構成を採用し、曲線である場合には第3の構成を採用すればよい。さらに、上記境界検出装置においては、第4の構成のように、エッジ成分の位置毎に、このエッジ成分の位置を通過し、判断用道路モデルを構成する複数のパラメータに対して一部のパラメータのみが異なる類似道路モデルを生成する類似道路モデル生成手段、を備え、角度演算手段は、エッジ成分の位置毎に、類似道路モデルのうちのエッジ成分の位置に対応する部位における接線方向に仮想基準直線を設定し、この仮想基準直線の方向に対するエッジ方向のなす角を演算するようにしてもよい。このような境界検出装置によれば、エッジ成分の位置を通過する仮想基準直線を設定するので、エッジ成分の位置に走行領域の境界が存在すると仮定した場合の仮想基準直線を適切に設定することができる。また、上記境界検出装置においては、第5の構成のように、類似道路モデルと判断用道路モデルとで異なるパラメータについて、類似道路モデルにおけるこのパラメータの値と、判断用道路モデルにおけるこのパラメータの値とを比較し、これらの差が小さくなるにつれて重み付けが大きくなるように、各エッジ成分に対して重み付けを設定する第2重み付け設定手段、を備えていてもよい。このような境界検出装置によれば、判断用道路モデルに近い類似道路モデルを構成するエッジ成分に対して重み付けを大きく設定することができるので、判断用道路モデルに近い走行領域の境界が検出されやすくすることができる。次に、上記目的を達成するために成された第6の構成としての境界検出プログラムは、コンピュータを請求項1~請求項5の何れか1項に記載の境界検出装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムであることを特徴とする。このような境界検出プログラムによれば、少なくとも請求項1に記載の強化検出装置と同様の効果を享受することができる。以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。[本実施形態の構成]図1は、車両に搭載された境界検出システム1の構成を示すブロック図であり、aは全体構成、bは主要部となる車線境界検出装置の詳細構成である。図1aに示すように、境界検出システム1は、車線境界検出装置10境界検出装置と車両制御ECU20とを備えている。車線境界検出装置10は、自車両が走行中の車線走行領域の境界以下車線境界というとなる位置等を示す境界パラメータを生成する機能を有する。また、車両制御ECU20は、車線境界検出装置10とは車載LANを介して接続され、その車載LANを介して車線境界検出装置10から取得する境界パラメータに基づき、自車両が走行中の車線を逸脱する可能性を求めて、その旨をドライバに報知する各種処理を実行する機能を有する。車線境界検出装置10は、図1bに示すように、CCDカメラ11と、アナログデジタル変換器ADC12と、画像メモリ13と、CPU14と、ROM15と、RAM16と、通信IC17とを備えている。CCDカメラ11は、車両の進行方向車両前方の路面を撮像するように配置されている。ADC12は、CCDカメラ11から出力されるアナログの画像信号をデジタルの画像データに変換する。画像メモリ13は、ADC12によって得られた画像データを格納する。CPU14は、画像メモリ13に記憶されている画像データに基づいて、境界パラメータを生成する処理等を実行する。なお、ROM15は、CPU14が実行する処理のプログラムなどを記憶しており、RAM16はCPU14の作業領域として機能する。通信IC17は、CPU14での処理結果等を、車載LANを介して外部へ出力する。車両制御ECU20は、車線境界検出装置10と同様に、CPU,ROM,RAM,通信ICを備える他、当該ECU20に直結されたセンサ等から検出信号を取り込んだり、制御対象に対する制御信号を出力したりするためのIOポート等を備えている。ここでは、制御対象として、警報音を発生させるスピーカが少なくとも接続されている。なお、車両制御ECU20は、車両が走行レーンから逸脱しないように操舵トルクを制御する操舵トルク制御装置等の交通事故を防止するための装置として機能するように構成されていてもよい。[本実施形態の処理]次に、CPU14が実行する境界検出処理境界検出プログラムによる処理の内容を、図2以下に示すフローチャートに沿って説明する。本処理は、例えば、イグニションスイッチ等の車両の電源がON状態にされると開始され、その後、一定時間毎例えば100ms毎に繰り返し実施される処理である。図2aは境界検出処理を示すフローチャート、図2bは境界検出処理のうちの道路モデル設定処理を示すフローチャートである。また、図3aは境界検出処理のうちの白線候補抽出処理を示すフローチャート、図3bは白線候補抽出処理のうちのエッジ強度方向算出処理を示すフローチャートである。さらに、図5aは白線候補抽出処理のうちの重み付け処理を示すフローチャートである。境界検出処理においては、図2aに示すように、まず、道路モデル設定処理を実施するS110。道路モデル設定処理は、前回以前の境界検出処理において検出した白線位置走行領域の境界と自車両の運動状態とを利用して、自車両が走行する道路の形状曲率等を推定し、撮像画像中の白線の推定位置を道路モデルとして設定する処理である。詳細には、図2bに示すように、道路モデル設定処理は、まず、前回検出した無限遠点の位置を取得するS210。そして、無限遠点の位置が取得できたか否かを判定するS220。当該境界検出処理が起動した直後つまり、初めて境界検出処理を開始した場合には、前回以前に検出された無限遠点の位置の情報が存在しないため、この処理では否定判定され、その他の場合には肯定判定される。無限遠点の位置が取得できていればS220:YES、後述するS240の処理に移行する。また、無限遠点の位置が取得できていなければS220:NO、推定道路モデルを設定するS230。ここで設定する推定道路モデルは、例えば図4aに示すように、無限遠点FOEの位置と、無限遠点に向かって延びる2本の直線状の白線とを備えて構成される。続いて、自車両の車速およびヨーレートを、車内LANを介して接続された周知の車速センサ図示省略およびヨーレートセンサ図示省略から取得しS240、ヨーレートの零点補正を行うS250。なお、ヨーレートの零点補正については、例えば特開平9-49875号公報等に開示されているような周知の処理を実施すればよい。次に、自車両に搭載された車速センサおよびヨーレートセンサによる検出結果を利用して自車両が走行する道路の曲率を演算し、判断用道路モデルを生成し、設定するS260:判断用道路モデル生成手段。ここで、判断用道路モデルは、S230の処理や前回の境界検出処理後述するS150の処理において設定された推定道路モデルを補正することによって生成される。詳細には、推定道路モデルには、車線幅デフォルト値または前回検出値を利用、白線の形状、無限遠点の位置等の情報が含まれている。ただし、推定道路モデルは、過去またはデフォルト値の道路形状を示すものであるため、この処理では、推定道路モデルを、車速、旋回角速度、カーブの曲率等の情報を利用して、現在の撮像画像で得られると推定されるモデルに補正する。例えば、車速に応じて車両が前進することを予測し、予測した位置で撮像されると推定される白線の形状を生成する。また、推定道路モデルに含まれるカーブの曲率とヨーレートセンサによるカーブの曲率が異なる場合には、ヨーレートセンサによるカーブの曲率に応じて白線の形状を補正する。このとき、判断用道路モデルのカーブの曲率は、ヨーレートセンサによるカーブの曲率をそのまま採用してもよいし、推定道路モデルのカーブの曲率との加重平均を採用してもよい。このような処理が終了すると、道路モデル設定処理を終了する。続いて、図2aに戻り、白線候補抽出処理を実施するS120。白線候補抽出処理は、撮像画像から白線候補走行領域の境界となる可能性がある境界候補を抽出する処理である。詳細には、図3aに示すように、まず、CCDカメラ11からこのカメラ11による撮像画像を取得しS310、エッジ方向方向算出処理を実施するS320:エッジ方向演算手段。この処理は、撮像画像を構成する各画素を順に選択し、選択した各画素についてそれぞれ実施される。例えば、左上隅の画素から右上隅の画素まで順次実施され、その後、1つ下の左隅の画素から右隅の画素まで順次実施することを繰り返すことによって実施される。エッジ方向方向算出処理では、図3bに示すように、まず、各画素について撮像画像の縦方向のエッジ強度を検出しS410、撮像画像の横方向のエッジ強度を検出するS420。ここで、エッジ強度とは、隣接する画素間の明るさの差を意味する。エッジ強度について図4を用いてより詳細に説明する。図4はエッジ方向方向算出処理を示す説明図である。例えば、図4aに示すような直線状の白線が撮像された撮像画像において、横方向に設定されたラインA上の各画素の明るさを検出すると、ラインA上の横位置と明るさとの間には、図4bに示すような関係が得られる。そして、ある画素の明るさと左側で隣接する画素の明るさとの差を変化量とすると、ラインA上の横位置と変化量との間には、図4cに示すような関係が得られる。また同様に、縦方向に設定されたラインB上の各画素の明るさを検出すると、ラインB上の縦位置と明るさとの間には、図4dに示すような関係が得られ、ある画素の明るさと下側で隣接する画素の明るさとの差を変化量とすると、ラインB上の縦位置と変化量との間には、図4eに示すような関係が得られる。つまり、それぞれの方向縦方向または横方向において隣接する画素間の明るさの差が大きくなるほど、エッジ強度が大きくなるといえる。続いて、図3bに戻り、縦方向横方向のエッジ強度に基づいてエッジ方向を算出するS430。ここで、エッジ方向とは、ある画素間において最も明るさが変化する方向白線に対する接線に垂直な方向を示す。例えば、横断歩道のように、白線が撮像画像中の真横に向いて配置される場合には、縦方向のエッジ強度は大きくなるが、横方向のエッジ強度はほぼ0となる。また、図4aに示すように、白線が撮像画像中に斜め約45度に配置されている場合には、概ね縦方向および横方向のエッジ強度が同等になる。このような特性を利用して、縦方向および横方向のエッジ強度のバランスによって、エッジ方向を特定することができる。このような処理が終了すると、エッジ強度方向算出処理を終了する。続いて、図3aに戻り、この撮像画像中に含まれるエッジ成分を検出するS330:エッジ抽出手段。エッジ成分とは、撮像画像を構成する多数の画素のうちの隣接する画素間において輝度基準値以上の輝度変化エッジ強度がある領域を表し、一般的にはエッジ点とも呼ばれる。輝度基準値以上の輝度変化があるか否かについては、縦方向または横方向の輝度変化エッジ強度と輝度基準値とを比較するようにしてもよいし、エッジ方向における輝度変化例えば縦方向におけるエッジ強度と横方向におけるエッジ強度との二乗平均と輝度基準値とを比較するようにしてもよい。続いて、重み付け処理を行うS350。重み付け処理は、エッジ成分の位置およびエッジ方向の妥当性により各エッジ成分に対する重み付けを設定する処理である。詳細には図5aに示すように、まず、エッジ成分の位置を通過し、判断用道路モデルに類似する類似道路モデルを算出するS510:類似道路モデル生成手段。例えば、類似道路モデルは、判断用道路モデルに対して、カーブの曲率カーブの半径のみが異なるモデルである。続いて、類似道路モデルのカーブの半径と、判断用道路モデルのカーブの半径とを比較し、これらの差に応じた重み付けを行うS520:第2重み付け設定手段。詳細には、例えば図5bに示すように、カーブの半径の差が大きくなると係数重み付けが小さくなるようにする。次に、類似道路モデルの局所的な無限遠点局所FOEを算出するS530。この処理では、図6に示すように、局所的な無限遠点を算出しようとするエッジ成分の位置毎に、エッジ成分の位置と、この位置と等距離に位置する部位とにおいて、類似道路モデルに接線を引き、エッジ成分の位置毎の無限遠点を求める。そして、このエッジ成分の位置と、このエッジ成分に対する局所的な無限遠点とを結ぶ直線とエッジ方向とのなす角を演算し、このなす角に応じて、エッジ成分の重み付けを設定するS540:角度演算手段、第1重み付け設定手段。この処理では、例えば、図5cに示すように、なす角が直角に近くなるにつれて重み付けが大きくなるように、各エッジ成分に対して重み付けを設定し、S520の処理で設定された係数図5b参照とS540の処理で設定された係数図5c参照との積がエッジ成分に対する重み付けとして設定される。このような処理を終了すると、重み付け処理を終了する。続いて、図3aに戻り、各エッジ成分の配置に基づいて走行領域の境界となる曲線直線を含むの候補を周知のハフ変換を行うことで白線候補として抽出するS360:端部検出手段。ただし、このハフ変換を行う際には、重み付けが考慮され、大きな値の重み付けがされたエッジ成分ほど白線候補に選ばれやすくなる。このような処理が終了すると、白線候補抽出処理を終了する。そして、図2aに戻り、最も確からしい白線候補を走行領域の境界を示す白線として設定し、RAM16等のメモリに記録するS130。続いて、撮像画像中において自車両両側の白線を延長したときの交点と予想される位置を無限遠点として設定し、RAM16等のメモリに上書き記録するS140:無限遠点更新手段。そして、この白線の形状を、推定道路モデルとしてRAM16等のメモリに上書き記録しS150、境界検出処理を終了する。なお、S130~S150の処理で記録された白線の位置および無限遠点の位置を含む推定道路モデルは、次回以降の境界検出処理の際に利用される。[本実施形態による効果]以上のように詳述した車線境界検出装置10においてCPU14は、自車両の周囲を撮像した撮像画像を構成する多数の画素のそれぞれについて、撮像画像の縦方向に隣接する画素間における輝度変化の大きさと横方向に隣接する画素間の輝度変化の大きさとを検出し、隣接する画素間の輝度変化が輝度基準値以上の領域を表すエッジ成分を抽出し、各エッジ成分について各方向の輝度変化の大きさを比較することによって、最も大きく輝度が変化する方向を表すエッジ方向を演算する。そして、CPU14は、各エッジ成分について、所定の仮想基準直線の方向に対するエッジ方向のなす角を演算し、このなす角が直角に近くなるにつれて重み付けが大きくなるように、各エッジ成分に対して重み付けを設定する。さらに、CPU14は、各エッジ成分に設定された重み付けを考慮して画像処理を行うことで、走行領域の境界の端部を検出する。このような車線境界検出装置10によれば、各エッジ成分についてエッジ方向と仮想基準直線とのなす角に応じて重み付けを設定し、この重み付けを考慮して画像処理を行うので、画像処理の際に、走行領域の境界である可能性が高いエッジ方向の向きを有するエッジ成分の影響を大きくすることができる。したがって、簡素な構成で精度よく走行領域の境界を検出しやすくすることができる。また、上記車線境界検出装置10においてCPU14は、以前に検出された走行領域の境界の形状に基づいて、今回得られた撮像画像において予想される走行領域の境界の形状を示す判断用道路モデルを生成し、エッジ成分の位置毎に、判断用道路モデルのうちのエッジ成分の位置に対応する部位における接線方向に仮想基準直線を設定し、この仮想基準直線の方向に対するエッジ方向のなす角を演算する。このような車線境界検出装置10によれば、車両が走行する道路が直線でない場合であっても走行領域の形状に応じて適切にエッジ成分の重み付けを行うことができる。さらに、上記車線境界検出装置10においてCPU14は、エッジ成分の位置毎に、このエッジ成分の位置を通過し、判断用道路モデルを構成するパラメータに対して一部のパラメータのみが異なる類似道路モデルを生成し、エッジ成分の位置毎に、類似道路モデルのうちのエッジ成分の位置に対応する部位における接線方向に仮想基準直線を設定し、この仮想基準直線の方向に対するエッジ方向のなす角を演算する。このような車線境界検出装置10によれば、エッジ成分の位置を通過する仮想基準直線を設定するので、エッジ成分の位置に走行領域の境界が存在すると仮定した場合の仮想基準直線を適切に設定することができる。また、上記車線境界検出装置10においてCPU14は、類似道路モデルと判断用道路モデルとで異なるパラメータについて、類似道路モデルにおけるこのパラメータの値と、判断用道路モデルにおけるこのパラメータの値とを比較し、これらの差が小さくなるにつれて重み付けが大きくなるように、各エッジ成分に対して重み付けを設定する。このような車線境界検出装置10によれば、判断用道路モデルに近い類似道路モデルを構成するエッジ成分に対して重み付けを大きく設定することができるので、判断用道路モデルに近い走行領域の境界が検出されやすくすることができる。[その他の実施形態]本発明の実施の形態は、上記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。例えば、本実施形態の画像処理では、周知のハフ変換等の投票処理を利用して走行領域の境界を検出したが、最小二乗法等の周知の処理を採用してもよい。さらに、S330の処理とS350の処理との間において、画像座標系を平面路面座標系に変換する処理を実施してもよいS340。このようにすると、平面座標系において車両の移動量を算出する等の処理を行うことができ、処理を容易にすることができる。また、他のアプリケーション例えば、衝突するか否かの判定を行うアプリケーション等による処理も容易にすることができる。なお、上記のように座標系を変換した場合には、必要に応じて平面座標系での値を画像座標系に換算して道路モデル等を生成すればよい。また、上記実施形態では、以前に検出された走行領域の境界の形状類似道路モデルの形状が曲線である場合の処理について説明したが、例えば、S520とS530との間で、以前に検出された走行領域の境界の形状が直線であるか曲線であるかを判断し、直線である場合には、S540の処理で、撮像画像中の無限遠点以前に検出された走行領域の境界における無限遠点の位置とエッジ成分の位置とを結ぶ直線を表す仮想基準直線の方向に対するエッジ方向のなす角を演算するようにしてもよい。このようにすれば、より簡素な構成で、仮想基準直線を設定することができる。また、上記実施形態では、類似道路モデルを生成したが、類似道路モデルを生成することなく、判断用道路モデルのみから仮想基準直線を求めてもよい。この場合S540の処理では、例えば、エッジ成分の位置と等距離に位置する判断用道路モデルの部位において接線方向を求め、この方向とエッジ方向とのなす角によって重み付けを行うようにすればよい。"