JP2006260358A - 車線認識装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 車線認識装置2が、視覚センサー1を介して取込まれる時系列入力画像から抽出される特徴画像に基づき、時間の経過とともに直線的軌跡を描く点列状の車線を抽出する。また、ある時刻における平滑特徴画像について、各画素値と前記抽出される特徴画像の対応画素の画素値を所定の割合で加算して更新し、時系列的に平滑化された平滑特徴画像を得る。更に、画像を路面平面座標に変換して処理することにより、入力画像もしくは入力画像に平滑化処理を施した画像にハフ変換等、計算量の大きな処理を加える場合に比べて計算量を少なくする。
【選択図】 図1
Description
また、非特許文献1においても点列状の車線境界線の検出についての開示はなく、仮にできたとしても検出性能が低く、CPUの処理負荷が大きいものと考えられる。
また、ある時刻における平滑特徴画像について、各画素値と前記抽出される特徴画像の対応画素の画素値を所定の割合で加算して更新し、時系列的に平滑化された平滑特徴画像を得ることで、トンネル進入時等に一時的に検出不能になった車線境界位置を、存在可能性を示す画素値として記憶するため、検出不能になる頻度や時間を減少させる効果も合わせ持つ。
特徴画像抽出部24は、路面投影画像の各位置における周辺画素に基づき、レーンマーカー等の車線境界線らしさを示す画像値を持つ特徴画像を時系列平滑化処理部25へ供給する。時系列平滑化処理部25は、取込まれる時系列入力画像から抽出された特徴画像に基づき、時間の経過とともに直線的軌跡を描く点列状の車線を抽出する。このとき、平滑特徴画像記憶部26は、最新の平滑特徴画像を保持し、時系列平滑化処理部25へ逐次提供する。
上記した、画像入力部21、画像記憶部22、路面投影画像変換部23、特徴画像抽出部24、時系列平滑化処理部25、平滑特徴画像記憶部26、勾配画像生成部27、ハフ変換部28、車線境界判定部29のそれぞれは、専用のLSIで構成されても、あるいはCPUにより実現されてもよい。
以下、図2〜図7を参照しながら図1に示す本発明の実施形態の動作について詳細に説明する。
時刻tで取得した画像は画像記憶部22に保持される。実際は、全体が同時に保持されなくともよいが、以降、説明の簡単化のため、特に断らない場合各種画像は全体の情報が利用可能と考える。この視覚センサー1から取得した画像を、加工した画像と区別するため以降では入力画像と呼ぶ。図3に入力画像の一例が示されている。
路面投影画像の座標系のとり方は、例えば、x軸は路面平面でカメラ光軸に垂直な方向にとり、y軸は路面平面の光軸方向にとり、原点をカメラ焦点から下ろした垂線と路面平面の交点とする。図4に路面平面画像の一例が示されている。
上記したフィルターの各画素位置(x,y)での出力値を表す写像f(t,x,y)を、以降では特徴画像と呼び、ある時刻tと画素位置(x,y)に対するf(t,x,y)の値を特徴値と呼ぶ。図5に特徴画像例が示されている。
R(t+1、x、y)=αβf(t、x、y)+α(1−β)R(t、x、y)+γf(t、x、y−1)+σf(t、x、y−2)+εR(t、x、y−1)+λR(t、x、y−2) … (1)
ここで、Rの更新は、yの増加方向に沿って逐次行なう。これにより第3項以降の和が空間周波数応答性を持つようにできる。また、係数βは範囲を[0、1]の実数にとり、破線状の車線境界マーカーが車両速度に対応して適当な軌跡を描くように決定する。一方、係数α、γ、σ、ε、λはIIRバンドパスフィルターの係数計算方法に従って、検出したい点列周期ω(ピクセル/サイクル)およびパスバンド幅μ(サイクル/ピクセル)から計算される。ここで、ωおよびμは車線規格に依存し通常の装置動作中に変化しないため、上式のβ以外の係数は定数として実装できる。
具体的な算出方法は、まず、二つの定数P、Kを前述のω、μから求める。
P=1−3μ
K=1−(2P)*cos(2π/ω)+R*R
このP、Kを用いて、各係数を次のように求める。
α=1−K
γ=2(K−P)*cos(2π/ω)
σ=P*P−K
ε=2P*cos(2π/ω)
λ=−P*P
Gx=Σ[{f(t,x+h,y)−f(t,x−h,y)}/(2h)]…(2)
h=1,2,3について加算。
Gy=Σ[{f(t,x,y+v)−f(t,x,y−v)}/(2v)]…(3)
v=1,2,3について加算。
同一直線状に並び、直線法線と勾配方向が一致する画素は同じ(ρ,θ)を持つ。そこで、各(ρ,θ)が表す直線を構成する可能性のある画素の出現数を数えて頻度とすれば、頻度の高い(ρ,θ)が勾配画像中でのより顕著な直線に対応している。
また、ある時刻における平滑特徴画像について、各画素位置と前記抽出される特徴画像の対応画素の画素値を所定の割合で加算して更新し、時系列的に平滑化された平滑特徴画像を得ることで、トンネル進入時などに、一時的に検出不能になった車線境界線の位置を存在可能性分布として記憶するため、検出不能になる頻度や時間を減少させる効果も合わせ持つ。
Claims (5)
- 車両に搭載された視覚センサーから一定時間間隔で取込まれる時系列入力画像から車線を認識する車線認識装置であって、
前記取込まれる時系列入力画像から抽出される特徴画像に基づき、点列状の車線境界線が時間の経過とともに直線的軌跡を描くよう平滑特徴画像を生成する時系列平滑化処理部と、
前記平滑特徴画像中、各画素位置での特徴値勾配を推定により求め勾配画像を生成する勾配画像生成部と、
前記勾配画像のハフ変換を行い前記平滑特徴画像中のエッジを検出するハフ変換部と、
を具備することを特徴とする車線認識装置。 - 前記時系列画像を路面を近似する平面座標系に、センサーの光学モデルに従い投影して前記時系列平滑化処理部へ供給する路面投影画像変換部と、
を具備することを特徴とする請求項1に記載の車線認識装置。 - 前記路面投影画像の各画素位置における周辺画素に基づき、前記車線境界線らしさを特徴値で示す前記特徴画像を抽出して前記時系列平滑化処理部へ供給する特徴画像抽出部と、
を具備することを特徴とする請求項1または2に記載の車線認識装置。 - 前記時系列平滑化処理部は、
ある時刻における前記抽出される特徴画像を、直前の時刻における平滑特徴画像に所定の割合で加算して更新し、時系列的に平滑化された平滑特徴画像を得ることを特徴とする請求項1に記載の車線認識装置。 - 前記時系列平滑化処理部は、
更に、空間周波数応答性を持つ所定の演算式を加算して補正し、前記時間の経過とともに直線的軌跡を描く点列状の車線境界線を抽出することを特徴とする請求項4に記載の車線認識装置。
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