JP2962799B2 - 移動車の走行路端検出装置 - Google Patents
移動車の走行路端検出装置Info
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- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 11
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 19
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 7
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 4
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000010426 asphalt Substances 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
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- Image Processing (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、画像処理にて車両の走行路環境を認識する
移動車の走行路端検出装置に関する。
移動車の走行路端検出装置に関する。
（従来の技術） 従来、ビデオカメラ等にて入力した画像情報から、画
像に含まれる不要成分を除去するための補正処理を行な
うことで道路の両端に引かれた白線を抽出し、走行路端
を認識している。
像に含まれる不要成分を除去するための補正処理を行な
うことで道路の両端に引かれた白線を抽出し、走行路端
を認識している。
（発明が解決しようとしている課題） しかしながら、上記従来例では、道路環境としての道
路面に影や照り返し等が存在する場合、それを補正する
ために要する処理量が多くなり、また、補正時間が長く
なるので走行路端の高速な認識ができないという問題が
ある。
路面に影や照り返し等が存在する場合、それを補正する
ために要する処理量が多くなり、また、補正時間が長く
なるので走行路端の高速な認識ができないという問題が
ある。
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、その
目的とするところは、道路環境を認識する処理に対する
補正のための有効な方法を提案し、走行路端の高速な認
識を可能にすることである。
目的とするところは、道路環境を認識する処理に対する
補正のための有効な方法を提案し、走行路端の高速な認
識を可能にすることである。
（課題を解決するための手段） 本発明は、上述の課題を解決することを目的としてな
され、上述の課題を解決する一手段として以下の構成を
備える。即ち、 外界認識のための画像入力手段を備えた移動車の走行
路端検出装置であって、入力画像の輝度情報を抽出する
輝度抽出手段と、入力画像の分散情報を抽出する分散抽
出手段と、前記輝度情報と分散情報とに基づいて、走行
路上の白線を検出する検出手段とを備える。
され、上述の課題を解決する一手段として以下の構成を
備える。即ち、 外界認識のための画像入力手段を備えた移動車の走行
路端検出装置であって、入力画像の輝度情報を抽出する
輝度抽出手段と、入力画像の分散情報を抽出する分散抽
出手段と、前記輝度情報と分散情報とに基づいて、走行
路上の白線を検出する検出手段とを備える。
また、好ましくは、前記輝度抽出手段は、前記入力画
像の輝度と所定閾値とを比較して得られる輝度分布に基
づいて前記輝度情報を抽出する。
像の輝度と所定閾値とを比較して得られる輝度分布に基
づいて前記輝度情報を抽出する。
また、好ましくは、前記分散抽出手段は、前記入力画
像の分散と所定閾値とを比較して得られる分散係数に基
づいて前記分散情報を抽出する。
像の分散と所定閾値とを比較して得られる分散係数に基
づいて前記分散情報を抽出する。
また、好ましくは、前記輝度抽出手段は、前記輝度情
報として前記入力画像の輝度と所定閾値とを比較して輝
度分布を算出し、前記分散抽出手段は、前記分散情報と
して前記入力画像の分散と所定閾値とを比較して分散係
数を算出し、前記検出手段は、前記輝度分布と分散係数
とを比較して、該輝度分布が大きく、且つ該分散係数が
小さい領域を走行路上の白線として検出する。
報として前記入力画像の輝度と所定閾値とを比較して輝
度分布を算出し、前記分散抽出手段は、前記分散情報と
して前記入力画像の分散と所定閾値とを比較して分散係
数を算出し、前記検出手段は、前記輝度分布と分散係数
とを比較して、該輝度分布が大きく、且つ該分散係数が
小さい領域を走行路上の白線として検出する。
（作用） 以上の構成において、輝度情報と分散情報とから走行
路上の白線を高速に認識する。
路上の白線を高速に認識する。
（実施例） 以下、添付図面を参照して本発明に係る好適な一実施
例を詳細に説明する。
例を詳細に説明する。
第１図は、本発明に係る一実施例である移動車の走行
路端検出装置（以下、装置という）の構成を示すブロツ
ク図である。
路端検出装置（以下、装置という）の構成を示すブロツ
ク図である。
車両前方の走行路環境は、第１図に示したCCDカメラ
等のビデオカメラ１にて捕らえられ、それが画像情報と
して画像入力部１に入力される。また、画像入力部１
は、入力した画像情報を分散計算部３、及び輝度計算部
４に同時に出力する。
等のビデオカメラ１にて捕らえられ、それが画像情報と
して画像入力部１に入力される。また、画像入力部１
は、入力した画像情報を分散計算部３、及び輝度計算部
４に同時に出力する。
分散計算部３は、入力した画像情報をもとに走行路面
の分散係数を計算する。また、輝度計算部４は、画像情
報から走行路面の輝度を計算する。これら分散計算部
３、及び輝度計算部４での計算処理は同時に実行され、
その計算結果は、各々分散情報、輝度情報として白線検
出部５に送られる。また、白線検出部５は、入力した分
散情報、輝度情報をもとに、後述する方法にて走行路面
上の白線領域を抽出する。
の分散係数を計算する。また、輝度計算部４は、画像情
報から走行路面の輝度を計算する。これら分散計算部
３、及び輝度計算部４での計算処理は同時に実行され、
その計算結果は、各々分散情報、輝度情報として白線検
出部５に送られる。また、白線検出部５は、入力した分
散情報、輝度情報をもとに、後述する方法にて走行路面
上の白線領域を抽出する。
主制御部６は、本装置全体を制御すると共に、白線検
出部５にて検出された白線領域に基づいて、車両の移動
に必要な走行路構造を認識する。
出部５にて検出された白線領域に基づいて、車両の移動
に必要な走行路構造を認識する。
以下、本実施例における白線の認識について詳細に説
明する。
明する。
第２図は、ビデオカメラ１にて捕らえた車両前方の画
像である。図中、破線Ｆは無限遠点Ｖを通過する水平線
であり、ビデオカメラ１の傾き、焦点距離、及び撮像面
の大きさが既知であれば、自車の近傍領域での走行路面
の傾きは無視できるので、破線Ｆの位置（画面上での座
標）は数値的な計算にて求めることができる。
像である。図中、破線Ｆは無限遠点Ｖを通過する水平線
であり、ビデオカメラ１の傾き、焦点距離、及び撮像面
の大きさが既知であれば、自車の近傍領域での走行路面
の傾きは無視できるので、破線Ｆの位置（画面上での座
標）は数値的な計算にて求めることができる。
また、白線抽出の目標となる走行路領域は、画面上で
破線Ｆ（その座標をｙ＝Ｆとする）より下方に位置する
ため、その領域を輝度計算や分散計算の探索対象とす
る。しかし、無限遠点Ｖ付近の輝度や色の変化は複雑か
つ曖昧であることから、上述の計算の探索領域として
は、その領域を除外する。従つて、除外する領域のｙ座
標方向の幅をαとすると、計算の探索領域は、ｙ＝Ｆ−
αより下方の領域となる。
破線Ｆ（その座標をｙ＝Ｆとする）より下方に位置する
ため、その領域を輝度計算や分散計算の探索対象とす
る。しかし、無限遠点Ｖ付近の輝度や色の変化は複雑か
つ曖昧であることから、上述の計算の探索領域として
は、その領域を除外する。従つて、除外する領域のｙ座
標方向の幅をαとすると、計算の探索領域は、ｙ＝Ｆ−
αより下方の領域となる。
次に、本実施例における輝度情報及び分散情報の算出
方法について説明する。
方法について説明する。
輝度計算部４は、入力した画像情報に対して所定の領
域を走査し、内蔵する不図示の比較器にて、その領域の
画像の輝度とあらかじめ設定した閾値とを比較する。そ
して、得られた輝度の分布（ヒストグラム）を算出し、
それを出力する。
域を走査し、内蔵する不図示の比較器にて、その領域の
画像の輝度とあらかじめ設定した閾値とを比較する。そ
して、得られた輝度の分布（ヒストグラム）を算出し、
それを出力する。
例えば、第２図に示した画像のｙ＝ａで示される位置
にてｘ軸方向に走査を行ない、上述の比較を実行して走
査線上にある画像で、その輝度が高いものを検出する。
その結果、第３図（ａ）に示す輝度分布（分布の強さを
Ｉとする）が得られたとすると、同じ走査線上の他の画
像領域に比べてその輝度が顕著な領域に、図中、P1,P2
として示すような分布のピークができる。同様な処理
を、第２図のｙ＝ｂにて実行した結果得られた輝度分布
が、第３図（ｃ）である。
にてｘ軸方向に走査を行ない、上述の比較を実行して走
査線上にある画像で、その輝度が高いものを検出する。
その結果、第３図（ａ）に示す輝度分布（分布の強さを
Ｉとする）が得られたとすると、同じ走査線上の他の画
像領域に比べてその輝度が顕著な領域に、図中、P1,P2
として示すような分布のピークができる。同様な処理
を、第２図のｙ＝ｂにて実行した結果得られた輝度分布
が、第３図（ｃ）である。
次に、分散情報の算出方法について説明する。
一般に、走行路面のテクスチヤは一様であり、特に、
アスフアルト面に対する画像の分散は、白線や車両、ガ
ードレール等の分散と比較すると２〜３倍程度あると考
えられている。換言すれば、走行路上の白線等からはラ
ンダムノイズではない、一様な照り返しが得られ、白線
等に対する画像は分散が少ないということである。
アスフアルト面に対する画像の分散は、白線や車両、ガ
ードレール等の分散と比較すると２〜３倍程度あると考
えられている。換言すれば、走行路上の白線等からはラ
ンダムノイズではない、一様な照り返しが得られ、白線
等に対する画像は分散が少ないということである。
そこで、分散計算部３は、輝度計算部４と同様、入力
した画像情報に対して所定の領域を走査し、その領域の
画像の分散係数を算出する。例えば、第２図に示した画
像のｙ＝ａ、及びｙ＝ｂで示される位置にてｘ軸方向
に、その領域の分散係数を算出する。ｙ＝ａについて算
出した結果を第３図（ｂ）に、また、ｙ＝ｂについての
結果を第３図（ｄ）に示す。
した画像情報に対して所定の領域を走査し、その領域の
画像の分散係数を算出する。例えば、第２図に示した画
像のｙ＝ａ、及びｙ＝ｂで示される位置にてｘ軸方向
に、その領域の分散係数を算出する。ｙ＝ａについて算
出した結果を第３図（ｂ）に、また、ｙ＝ｂについての
結果を第３図（ｄ）に示す。
前述の如く、走行路面の分散係数は、白線等と比較す
ると明らかに異なる場合が多いので、第３図（ｂ），
（ｄ）に示すように、走行路面の状況に対応した分散係
数（図中、Ｖは分散係数を示す）の谷P5〜P8が出現す
る。
ると明らかに異なる場合が多いので、第３図（ｂ），
（ｄ）に示すように、走行路面の状況に対応した分散係
数（図中、Ｖは分散係数を示す）の谷P5〜P8が出現す
る。
走行路面の分散係数は、車両近傍の画像では白線と走
行路との差が顕著であるが、遠方の画像では分散による
白線と走行路との区別がつけ難い。そこで、上述の輝度
分布、及び分散係数の算出を、車両の近傍、即ち、第２
図に示した画像の下方から順次行ない、画像の遠方に対
しては、前述のように無限遠点Ｖ付近を除外するため。
ｙ＝Ｆ−αでその処理を終了する。そして、白線検出部
５にて、輝度計算部４及び分散計算部３で得られた各走
査毎の輝度分布と分散係数の比較を行ない、輝度分布が
大きく、かつ分散係数が小さいという条件を満たす領域
を走行路端の白線とする。
行路との差が顕著であるが、遠方の画像では分散による
白線と走行路との区別がつけ難い。そこで、上述の輝度
分布、及び分散係数の算出を、車両の近傍、即ち、第２
図に示した画像の下方から順次行ない、画像の遠方に対
しては、前述のように無限遠点Ｖ付近を除外するため。
ｙ＝Ｆ−αでその処理を終了する。そして、白線検出部
５にて、輝度計算部４及び分散計算部３で得られた各走
査毎の輝度分布と分散係数の比較を行ない、輝度分布が
大きく、かつ分散係数が小さいという条件を満たす領域
を走行路端の白線とする。
これを第３図（ａ），（ｂ）にて具体的に説明する
と、第３図（ａ）に示した輝度分布のピークP1,P2のｘ
軸上での位置と、第３図（ｂ）での分散係数の谷P5,P6
のｘ軸上での位置とが一致するので、その領域に白線が
存在するということである。第３図（ｃ），（ｄ）につ
いても、同様のことが言える。
と、第３図（ａ）に示した輝度分布のピークP1,P2のｘ
軸上での位置と、第３図（ｂ）での分散係数の谷P5,P6
のｘ軸上での位置とが一致するので、その領域に白線が
存在するということである。第３図（ｃ），（ｄ）につ
いても、同様のことが言える。
以上説明したように、本実施例によれば、走行路面の
画像から輝度情報を抽出し、同時にその画像から走行路
面の分散を求めて両者の特徴点を比較することで、白線
を抽出するために必要となる補正の処理量を少なくでき
るので、走行路上の白線の位置を効率よく、かつ高速に
認識できるという効果がある。
画像から輝度情報を抽出し、同時にその画像から走行路
面の分散を求めて両者の特徴点を比較することで、白線
を抽出するために必要となる補正の処理量を少なくでき
るので、走行路上の白線の位置を効率よく、かつ高速に
認識できるという効果がある。
尚、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、
例えば、白線の認識確度を上げるため、画像間の相関を
とつたり、白線の直線性を検証してもよい。
例えば、白線の認識確度を上げるため、画像間の相関を
とつたり、白線の直線性を検証してもよい。
（発明の効果） 以上説明したように、本発明によれば、走行路面の陰
や照り返しに影響されることなく、走行路端を高速に認
識することができるという効果がある。
や照り返しに影響されることなく、走行路端を高速に認
識することができるという効果がある。
第１図は本発明に係る一実施例である移動車の走行路端
検出装置の構成を示すブロツク図、 第２図はビデオカメラ１にて捕らえた車両前方の画像を
示す図、 第３図（ａ），（ｃ）は画像から抽出した輝度分布を示
す図、 第３図（ｂ），（ｄ）は画像の分散係数を示す図であ
る。 図中、１……ビデオカメラ、２……画像入力部、３……
分散計算部、４……輝度計算部、５……白線検出部、６
……主制御部である。
検出装置の構成を示すブロツク図、 第２図はビデオカメラ１にて捕らえた車両前方の画像を
示す図、 第３図（ａ），（ｃ）は画像から抽出した輝度分布を示
す図、 第３図（ｂ），（ｄ）は画像の分散係数を示す図であ
る。 図中、１……ビデオカメラ、２……画像入力部、３……
分散計算部、４……輝度計算部、５……白線検出部、６
……主制御部である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平１−232401（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−162405（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06T 1/00 G05D 1/02
Claims (4)
- 【請求項１】外界認識のための画像入力手段を備えた移
動車の走行路端検出装置であって、 入力画像の輝度情報を抽出する輝度抽出手段と、 入力画像の分散情報を抽出する分散抽出手段と、 前記輝度情報と分散情報とに基づいて、走行路上の白線
を検出する検出手段とを備えることを特徴とする移動車
の走行路端検出装置。 - 【請求項２】前記輝度抽出手段は、前記入力画像の輝度
と所定閾値とを比較して得られる輝度分布に基づいて前
記輝度情報を抽出することを特徴とする請求項１に記載
の移動車の走行路端検出装置。 - 【請求項３】前記分散抽出手段は、前記入力画像の分散
と所定閾値とを比較して得られる分散係数に基づいて前
記分散情報を抽出することを特徴とする請求項１に記載
の移動車の走行路端検出装置。 - 【請求項４】前記輝度抽出手段は、前記輝度情報として
前記入力画像の輝度と所定閾値とを比較して輝度分布を
算出し、前記分散抽出手段は、前記分散情報として前記
入力画像の分散と所定閾値とを比較して分散係数を算出
し、前記検出手段は、前記輝度分布と分散係数とを比較
して、該輝度分布が大きく、且つ該分散係数が小さい領
域を走行路上の白線として検出することを特徴とする請
求項１に記載の移動車の走行路端検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2257218A JP2962799B2 (ja) | 1990-09-28 | 1990-09-28 | 移動車の走行路端検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2257218A JP2962799B2 (ja) | 1990-09-28 | 1990-09-28 | 移動車の走行路端検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04137014A JPH04137014A (ja) | 1992-05-12 |
| JP2962799B2 true JP2962799B2 (ja) | 1999-10-12 |
Family
ID=17303309
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2257218A Expired - Lifetime JP2962799B2 (ja) | 1990-09-28 | 1990-09-28 | 移動車の走行路端検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2962799B2 (ja) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3373773B2 (ja) | 1998-01-27 | 2003-02-04 | 株式会社デンソー | レーンマーク認識装置、車両走行制御装置および記録媒体 |
| WO2003093857A2 (en) | 2002-05-03 | 2003-11-13 | Donnelly Corporation | Object detection system for vehicle |
| US7526103B2 (en) | 2004-04-15 | 2009-04-28 | Donnelly Corporation | Imaging system for vehicle |
| JP4723209B2 (ja) * | 2004-06-10 | 2011-07-13 | 川崎重工業株式会社 | 温度測定方法およびその方法を実施する装置 |
| JP4769594B2 (ja) * | 2006-02-20 | 2011-09-07 | トヨタ自動車株式会社 | 道路区間線検出装置及び方法並びにプログラム |
| WO2008024639A2 (en) | 2006-08-11 | 2008-02-28 | Donnelly Corporation | Automatic headlamp control system |
| JP6126849B2 (ja) * | 2013-01-25 | 2017-05-10 | 株式会社メガチップス | 車線識別装置および車線識別方法 |
| JP6354963B2 (ja) * | 2016-09-09 | 2018-07-11 | 本田技研工業株式会社 | 物体認識装置、物体認識方法、および物体認識プログラム |
-
1990
- 1990-09-28 JP JP2257218A patent/JP2962799B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04137014A (ja) | 1992-05-12 |
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