JP3333223B2 - Roadway recognition device for mobile vehicles - Google Patents
Roadway recognition device for mobile vehiclesInfo
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Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Navigation (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は移動車の走行路認識装
置、特に、移動車の外界の環境を画像として入力し、こ
の画像に基づいて、走行路形状、車両位置、車両姿勢な
どを認識するための装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for recognizing a traveling path of a moving vehicle, and more particularly, to inputting an external environment of the moving vehicle as an image and recognizing a traveling path shape, a vehicle position, a vehicle posture, and the like based on the image. To a device for doing so.
【０００２】[0002]
【従来の技術】自律走行車などでは、現在走行中の走行
路について、走行路形状、車両位置、車両姿勢などを適
確に認識することが非常に重要である。このような走行
路の認識を行う場合、通常は、カメラなどにより道路画
像を入力し、この道路画像に基づいて道路車線のライン
などの特徴量を抽出し、予め用意された知識ベースの内
容を参照しながら、この特徴量に基づいて走行路の認識
処理を行うことになる。知識ベースとしては、カメラの
高さ、設置角度、ズーム倍率、などの画像入力時の条件
設定に関する情報の他、走行中の道路の車線数、車線幅
などの道路構造に関する情報や、現在の車速や天候など
の情報が用意される。これらの情報と抽出された特徴量
との間で、幾何学的な演算処理を行うことにより、走行
路形状、車両位置、車両姿勢などの認識を行うことがで
きる。たとえば、特開昭６４−２６９１３号公報には、
このような原理に基づく自律走行車用の走行路認識装置
が開示されている。2. Description of the Related Art In an autonomous traveling vehicle, it is very important to accurately recognize the shape of a traveling road, the position of a vehicle, the posture of a vehicle, and the like on a traveling road that is currently traveling. When performing such travel road recognition, a road image is usually input by a camera or the like, and feature amounts such as road lane lines are extracted based on the road image, and the contents of a knowledge base prepared in advance are extracted. With reference to this feature amount, the process of recognizing the traveling road is performed. The knowledge base includes information on the conditions of image input, such as camera height, installation angle, zoom magnification, etc., information on the road structure such as the number of lanes and lane width of the running road, and the current vehicle speed. Information such as weather and weather is prepared. By performing geometric calculation processing between these pieces of information and the extracted feature values, it is possible to recognize the shape of the traveling road, the vehicle position, the vehicle attitude, and the like. For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 64-26913 discloses that
A traveling path recognition device for an autonomous traveling vehicle based on such a principle is disclosed.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】前述のように、走行路
の認識処理は、道路画像から抽出した特徴量と知識ベー
ス内の情報とに基づく幾何学的な演算処理によって行わ
れるが、このような幾何学的な演算処理は、一般にかな
り長い演算時間を必要とする。このため、従来の走行路
認識装置には、認識時間が長くかかるという問題があっ
た。As described above, the process of recognizing a traveling road is performed by a geometric calculation process based on features extracted from a road image and information in a knowledge base. A complicated geometric operation generally requires a considerably long operation time. For this reason, the conventional travel path recognition device has a problem that the recognition time is long.
【０００４】そこで本発明は、より高速に認識処理を行
うことのできる移動車の走行路認識装置を提供すること
を目的とする。Accordingly, an object of the present invention is to provide an apparatus for recognizing a traveling path of a mobile vehicle, which can perform recognition processing at a higher speed.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】(1) 本願第１の発明
は、移動車の走行路認識装置において、移動車の外界の
環境を示す画像を入力し、この画像から走行路の特徴を
示す特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量に基づ
いて、走行路の形状に関する認識を行う走行路認識手段
と、走行路の形状に関する認識を行うために必要な知識
を保持した第１の知識ベースと、特定の特徴量に対応す
る走行路の形状に関する認識結果を登録した第２の知識
ベースと、を備え、走行路認識手段は、走行路の認識作
業を行う場合に、まず、第２の知識ベースを検索し、抽
出された特徴量に類似する特徴量が登録されているとき
には、この類似した特徴量に対応する走行路の認識結果
をそのまま出力し、抽出された特徴量に類似する特徴量
が登録されていないときには、第１の知識ベースに保持
されている知識を参照して認識結果を求め、この認識結
果を出力するとともに、第２の知識ベースにこの認識結
果を新規登録する処理を行うようにしたものである。(2) 本願第２の発明は、上述の第１の発明に係る移動
車の走行路認識装置において、 特徴量抽出手段を、走行
路の道路画像を入力する道路画像入力部と、この入力し
た道路画像に基づいて、道路車線のラインを構成するラ
イン候補点を抽出するライン候補点抽出部と、によって
構成し、抽出したライン候補点の集合を特徴量として用
いるようにしたものである。(3) 本願第３の発明は、上述の第１または第２の発明
に係る移動車の走行路認識装置において、 走行路認識手
段に、走行路の形状とともに車両位置に関する認識を行
う機能を更に設け、 第１の知識ベースには、車両位置に
関する認識を行うために必要な知識も保持しておくよう
にし、 第２の知識ベースには、車両位置に関する認識結
果も登録するようにしたものである。 (4) 本願第４の発明は、上述の第１〜第３の発明に係
る移動車の走行路認識装置において、 走行路認識手段
に、走行路の形状とともに車両姿勢に関する認識を行う
機能を更に設け、 第１の知識ベースには、車両姿勢に関
する認識を行うために必要な知識も保持しておくように
し、 第２の知識ベースには、車両姿勢に関する認識結果
も登録するようにしたものである。 Means for Solving the Problems (1) In a first aspect of the present invention, in a traveling road recognition device for a moving vehicle, an image showing an environment outside the moving vehicle is input and features of the traveling road are shown from the image. A feature amount extracting means for extracting a feature amount, a travel path recognizing means for recognizing a shape of the travel route based on the feature amount, and a first information holding knowledge necessary for recognizing the shape of the travel route . A knowledge base, and a second knowledge base in which recognition results regarding the shape of the traveling path corresponding to the specific feature amount are registered. 2 is searched, and when a feature amount similar to the extracted feature amount is registered, the recognition result of the traveling path corresponding to the similar feature amount is output as it is, and a similarity to the extracted feature amount is output. When the feature value to be registered is not registered , A recognition result is obtained by referring to the knowledge held in the first knowledge base, the recognition result is output, and a process of newly registering the recognition result in the second knowledge base is performed. Things. (2) The second invention of the present application is a moving device according to the first invention.
In the apparatus for recognizing a traveling road of a vehicle, a feature amount extracting unit extracts a line candidate point constituting a road lane line based on the input road image and a road image input unit for inputting a road image of the traveling road. And a line candidate point extracting unit, and a set of extracted line candidate points is used as a feature amount. (3) The third invention of the present application is the first or second invention described above.
In the travel path recognition device in a mobile vehicle according to the traveling path recognized hand
At the bottom, recognition of the vehicle position as well as the shape of the travel path is performed.
And the first knowledge base contains the vehicle position
Also have the necessary knowledge to recognize
In addition, the second knowledge base contains recognition results regarding the vehicle position.
The result is also registered. (4) The fourth invention of the present application relates to the first to third inventions.
Travel path recognition means for a traveling vehicle
To recognize the attitude of the vehicle as well as the shape of the roadway
Further functions are provided, and the first knowledge base contains information on vehicle attitude.
To have the knowledge necessary to perform
Then, the second knowledge base contains the recognition results regarding the vehicle attitude.
Is also registered.
【０００６】[0006]
【作 用】高速道路のように、道路構造の変化の少ない
走行路では、道路画像から抽出される特徴量と走行路の
認識結果との組み合わせに、似通ったパターンが出現す
る可能性が高い。たとえば、ある特徴量Ａに基づいて走
行路の認識処理を行い、認識結果Ｂが得られたものとす
る。続いて、特徴量Ａに似た特徴量Ａ´が得られたとす
ると、この特徴量Ａ´に基づいて認識処理を行うことに
より得られる認識結果Ｂ´は、認識結果Ｂに類似するこ
とが多い。そこで、特徴量Ａについて第１の知識ベース
を利用して認識処理を行うことにより認識結果Ｂを得た
ら、その時点で特徴量Ａ−認識結果Ｂという組み合わせ
を第２の知識ベースに登録するようにする。こうしてお
けば、後に特徴量Ａ´が得られたとき、第２の知識ベー
スから類似した特徴量Ａを検索し、この特徴量Ａに組み
合わされて登録されている認識結果Ｂを、特徴量Ａ´に
ついての認識結果として用いるようにしても問題はな
い。[Operation] On a traveling road such as an expressway where the road structure does not change much, it is highly possible that a pattern similar to the combination of the feature value extracted from the road image and the recognition result of the traveling road appears. For example, it is assumed that a recognition process of a traveling road is performed based on a certain feature amount A, and a recognition result B is obtained. Subsequently, assuming that a feature A ′ similar to the feature A is obtained, a recognition result B ′ obtained by performing a recognition process based on the feature A ′ is often similar to the recognition result B. . Therefore, when a recognition result B is obtained by performing a recognition process on the feature amount A using the first knowledge base, a combination of the feature amount A and the recognition result B is registered in the second knowledge base at that time. To Then, when the feature amount A ′ is obtained later, a similar feature amount A is searched from the second knowledge base, and the recognition result B registered in combination with the feature amount A is extracted as the feature amount A. There is no problem if it is used as a recognition result for '.
【０００７】本発明はこのような点に着目し、第２の知
識ベースに登録された過去の認識結果で近似できる場合
には、第１の知識ベースを用いた走行路認識処理（複雑
な幾何学演算が必要なために時間を要する）を行わず
に、第２の知識ベース内の近似的な認識結果をそのまま
利用するようにしたものである。また、知識ベース内の
知識と走行中に抽出した走行路の特徴量を利用して、走
行路に関する種々の認識を行えるようにしたものであ
る。 The present invention pays attention to such a point, and when it can be approximated by past recognition results registered in the second knowledge base, the traveling path recognition processing (complex geometrical processing) using the first knowledge base is performed. In this case, an approximate recognition result in the second knowledge base is used as it is, without performing a time-consuming operation due to the necessity of a mathematical operation. Also, in the knowledge base
Using the knowledge and the features of the running path extracted during running,
Various recognitions about the route can be performed.
You.
【０００８】[0008]
【実施例】本発明に係る実施例 以下、本発明を図示する実施例に基づいて説明する。図
１は本発明の一実施例に係る移動車の走行路認識装置の
基本構成を示すブロック図である。この装置は、特徴量
抽出手段１０と、走行路認識手段２０と、グローバル知
識ベース３０と、ローカル知識ベース４０と、によって
構成されている。特徴量抽出手段１０は、移動車の外界
の環境を示す画像を入力し、この画像から走行路の特徴
を示す特徴量を抽出する機能を有し、この実施例では、
道路画像入力部１１とライン候補点抽出部１２とによっ
て構成されている。道路画像入力部１１は、具体的には
移動車に取り付けられたカメラであり、走行路前方の道
路画像がこのカメラによって取り込まれる。ライン候補
点抽出部１２は、道路画像に基づいて、道路車線のライ
ンを構成するライン候補点を抽出する処理を行う。たと
えば、道路車線のラインが白線で構成されていた場合に
は、道路画像上において、この白線に対応する濃度値を
もった画素をライン候補点として抽出することになる。
理論的には、これらのライン候補点を連結した線が道路
車線となる。この実施例では、このライン候補点の集合
Ｗを、道路画像から抽出した特徴量として取り扱う。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments according to the present invention will be described below based on embodiments illustrating the present invention. FIG. 1 is a block diagram showing a basic configuration of a traveling road recognition device for a mobile vehicle according to one embodiment of the present invention. This device is composed of a feature amount extracting means 10, a traveling road recognizing means 20, a global knowledge base 30, and a local knowledge base 40. The feature amount extracting means 10 has a function of inputting an image indicating the environment of the outside of the moving vehicle and extracting a feature amount indicating the feature of the traveling road from the image. In this embodiment,
It comprises a road image input unit 11 and a line candidate point extracting unit 12. The road image input unit 11 is, specifically, a camera attached to a moving vehicle, and a road image ahead of the traveling road is captured by the camera. The line candidate point extracting unit 12 performs a process of extracting a line candidate point forming a road lane line based on the road image. For example, if the road lane line is constituted by a white line, a pixel having a density value corresponding to the white line is extracted as a line candidate point on the road image.
Theoretically, a line connecting these line candidate points is a road lane. In this embodiment, the set W of the line candidate points is handled as a feature amount extracted from the road image.
【０００９】走行路認識手段２０は、この候補点集合Ｗ
に基づいて、走行路形状Ｘ、車両位置Ｙ、車両姿勢Ｚを
求める機能を有する。この装置の目的である走行路の認
識作業とは、走行路形状Ｘ、車両位置Ｙ、車両姿勢Ｚの
ような走行路に関連した情報を求める作業に他ならな
い。本発明に係る装置では、走行路認識手段２０によっ
てこのような認識を行う方法として、２とおりの方法が
用意されている。第１の方法は、グローバル知識ベース
３０を参照して行う方法であり、第２の方法は、ローカ
ル知識ベース４０を参照して行う方法である。The travel path recognizing means 20 calculates the candidate point set W
Has the function of obtaining the travel path shape X, the vehicle position Y, and the vehicle attitude Z based on the The task of recognizing the traveling path, which is the purpose of this apparatus, is nothing less than the task of obtaining information related to the traveling path such as the traveling path shape X, the vehicle position Y, and the vehicle attitude Z. In the apparatus according to the present invention, two methods are prepared as a method for performing such recognition by the traveling road recognition means 20. The first method is a method performed with reference to the global knowledge base 30, and the second method is a method performed with reference to the local knowledge base 40.
【００１０】グローバル知識ベース３０には、走行路に
関する認識を行うために必要な知識が保持されている。
この実施例では、具体的には、道路画像入力部１１で用
いるカメラについて、取り付け高さ、設置角度、ズーム
倍率といった情報や、走行中の道路についての車線数、
車線幅といった情報や、更に、現在の車速や天候といっ
た情報が用意されている。これらの情報は一例として列
挙したものであり、要するに、走行路に関する認識に利
用できる情報であれば、どのような情報をグローバル知
識ベース３０内に用意してもかまわない。第１の認識方
法では、特徴量抽出手段１０によって抽出された特徴
量、すなわち、候補点集合Ｗの情報と、このグローバル
知識ベース３０内に用意された情報に基づいて、走行路
認識がなされる。前述したように、このような認識処理
は、幾何学的な演算処理となるため、演算時間は長くか
かる。なお、具体的な認識処理方法については、種々の
方法が公知であるため、ここでは説明を省略する。この
ような認識処理が行われると、認識結果としての走行路
形状Ｘ、車両位置Ｙ、車両姿勢Ｚが出力される。本発明
の特徴は、このようにしてグローバル知識ベース３０を
参照して得られた認識結果を、ローカル知識ベース４０
に登録しておく点にある。[0010] The global knowledge base 30 holds knowledge necessary for recognizing a traveling route.
In this embodiment, specifically, for the camera used in the road image input unit 11, information such as the mounting height, the installation angle, and the zoom magnification, the number of lanes on the road on which the vehicle is traveling,
Information such as lane width, and information such as current vehicle speed and weather are prepared. These pieces of information are listed as an example. In short, any information may be prepared in the global knowledge base 30 as long as the information can be used for the recognition of the traveling path. In the first recognition method, the travel path is recognized based on the feature amount extracted by the feature amount extraction unit 10, that is, information on the candidate point set W and information prepared in the global knowledge base 30. . As described above, since such a recognition process is a geometric calculation process, the calculation time is long. In addition, since various methods are known about a specific recognition processing method, description is omitted here. When such a recognition process is performed, a travel path shape X, a vehicle position Y, and a vehicle posture Z are output as recognition results. The feature of the present invention is that the recognition result obtained by referring to the global knowledge base 30 is
The point is to register.
【００１１】ローカル知識ベース４０には、特定の特徴
量（すなわち、候補点集合Ｗ）に対応する走行路の認識
結果が登録されている。上述のように、グローバル知識
ベース３０を参照する認識処理が行われると、その都
度、認識結果がローカル知識ベース４０に登録される。
この登録は、特定の特徴量とこれに対する認識結果とを
対応させることにより行われる。図１のローカル知識ベ
ース４０に示されている例では、候補点集合Ｗｉについ
て、認識結果Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉが登録されている（ｉ＝
１，２，３，…）。これは、過去に候補点集合Ｗｉが得
られたときに、グローバル知識ベース３０を参照して幾
何学的な演算処理を行った結果、Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉなる
認識結果が得られたことを意味している。In the local knowledge base 40, a recognition result of a traveling path corresponding to a specific feature amount (that is, a candidate point set W) is registered. As described above, each time a recognition process that refers to the global knowledge base 30 is performed, the recognition result is registered in the local knowledge base 40.
This registration is performed by associating a specific feature with a recognition result for the feature. In the example shown in the local knowledge base 40 of FIG. 1, the recognition results Xi, Yi, Zi are registered for the candidate point set Wi (i =
1, 2, 3, ...). This means that when the candidate point set Wi was obtained in the past, as a result of performing a geometric operation with reference to the global knowledge base 30, recognition results Xi, Yi, and Zi were obtained. are doing.
【００１２】走行路認識手段２０の行う第２の認識方法
は、このローカル知識ベース４０内から類似した特徴量
を検索し、検索された特徴量について登録された認識結
果をそのまま流用する方法である。たとえば、特徴量抽
出手段１０から候補点集合Ｗｋが得られたとすると、ロ
ーカル知識ベース４０について、この候補点集合Ｗｋに
類似した候補点集合を検索するのである。そして、仮
に、Ｗ３とＷｋとが類似しているとしたら、このＷ３に
ついて登録されている認識結果であるＸ３，Ｙ３，Ｚ３
を、候補点集合Ｗｋについての認識結果としてそのまま
流用する。このような認識方法は、単なるデータベース
の検索を行うだけの作業であり、非常に短時間に認識結
果を得ることができる。The second recognition method performed by the travel path recognition means 20 is a method of searching for a similar feature amount from the local knowledge base 40 and diverting the recognition result registered for the searched feature amount as it is. . For example, assuming that the candidate point set Wk is obtained from the feature amount extracting means 10, the local knowledge base 40 is searched for a candidate point set similar to the candidate point set Wk. If W3 is similar to Wk, X3, Y3, Z3, which are the recognition results registered for W3,
As the recognition result for the candidate point set Wk. Such a recognition method is merely an operation of searching a database, and a recognition result can be obtained in a very short time.
【００１３】本発明に係る走行路認識装置の特徴は、グ
ローバル知識ベース３０を用いた第１の認識方法と、ロ
ーカル知識ベース４０を用いた第２の認識方法とを併用
する点にある。走行路認識手段２０は、特徴量抽出手段
１０から候補点集合Ｗｋが得られたら、まず、第２の認
識方法を優先的に試みる。すなわち、候補点集合Ｗｋに
類似したものをローカル知識ベース４０から検索する。
類似したものが発見されたら、予め登録されている認識
結果をそのまま候補点集合Ｗｋの認識結果として出力す
る。類似したものが登録されていない場合には、第１の
認識方法により、認識結果Ｘｋ，Ｙｋ，Ｚｋを演算によ
り求め、これを出力するとともに、Ｗｋ→Ｘｋ，Ｙｋ，
Ｚｋなる対応関係をローカル知識ベース４０に新規登録
するのである。A feature of the travel path recognition apparatus according to the present invention resides in that a first recognition method using the global knowledge base 30 and a second recognition method using the local knowledge base 40 are used together. When the candidate point set Wk is obtained from the feature amount extraction means 10, the travel path recognition means 20 first tries the second recognition method with priority. That is, a search similar to the candidate point set Wk is searched from the local knowledge base 40.
If a similar thing is found, the previously registered recognition result is output as it is as the recognition result of the candidate point set Wk. If a similar one is not registered, the first recognition method calculates the recognition results Xk, Yk, and Zk, outputs them, and outputs Wk → Xk, Yk,
The corresponding relationship Zk is newly registered in the local knowledge base 40.
【００１４】このような方法を採れば、過去と類似した
候補点集合が得られたときには、第２の認識方法が適用
でき、時間がかかる第１の認識方法を必要最小限に抑え
ることができる。なお、候補点集合Ｗｋについて、ロー
カル知識ベース４０内から類似した候補点集合を検索す
る処理としては、ある程度のあいまいさを許容した類似
判断を行うようにするのが好ましい。たとえば、プロダ
クションルール、ファジィルール、ニューラルネット、
などを応用した類似判断を行うと、柔軟性に富んだ判断
が可能になる。また、候補点集合Ｗｋと、これに類似す
ると判断された候補点集合（たとえば、Ｗ３）との誤差
に関する情報を蓄積しておき、この誤差に関する情報に
基づいてローカル知識ベース４０を適宜修正するような
処理を行うことも可能である。なお、ローカル知識ベー
ス４０に登録される情報は、次第に増えてゆくため、メ
モリ容量などに制限がある場合には、最も古くから登録
されていた内容や、最も検索頻度の少ない内容を順次消
去してゆくようにすればよい。By employing such a method, when a candidate point set similar to the past is obtained, the second recognition method can be applied, and the time-consuming first recognition method can be minimized. . It should be noted that as a process of searching for a similar candidate point set from the local knowledge base 40 with respect to the candidate point set Wk, it is preferable to perform a similarity determination allowing some ambiguity. For example, production rules, fuzzy rules, neural nets,
By performing a similarity determination using the above, a highly flexible determination can be made. In addition, information on an error between the candidate point set Wk and a candidate point set determined to be similar to the candidate point set (for example, W3) is accumulated, and the local knowledge base 40 is appropriately modified based on the information on the error. It is also possible to perform various processing. Since the information registered in the local knowledge base 40 gradually increases, if there is a limit on the memory capacity or the like, the oldest registered contents or the least frequently searched contents are sequentially deleted. You can do it.
【００１５】地図データベースを利用する実施例１ 続いて、地図データベースを利用して走行路認識を行う
ことのできる実施例を図２のブロック図に基づいて説明
する。この実施例において、特徴量抽出手段１０および
走行路認識手段２０は、前述の実施例の構成と同一のも
のである。知識ベース５０は、前述の実施例のように、
グローバル知識ベース３０およびローカル知識ベース４
０という２とおりのデータベースによって構成してもよ
いし、従来装置のように、グローバル知識ベース３０の
みによって構成してもかまわない。この装置の特徴は、
更に、地図データベース６０を付加した点にある。ま
た、この地図データベース６０を利用するために、セグ
メント計数部６１と環境生成部６２とが設けられてい
る。 Embodiment 1 Utilizing a Map Database Next, an embodiment in which a road database can be recognized using a map database will be described with reference to the block diagram of FIG. In this embodiment, the feature amount extracting means 10 and the travel path recognizing means 20 are the same as those in the above-described embodiment. The knowledge base 50 is, as in the previous embodiment,
Global Knowledge Base 30 and Local Knowledge Base 4
It may be composed of two types of databases, that is, 0, or may be composed of only the global knowledge base 30 as in a conventional apparatus. The features of this device are
Further, the point is that a map database 60 is added. In order to use the map database 60, a segment counting section 61 and an environment generating section 62 are provided.
【００１６】地図データベース６０には、走行路を複数
の道路セグメントに分割し、各道路セグメントごとに地
図データが用意されている。道路セグメントの分割方法
としては、どのような方法を採ってもよいが、この実施
例では、図３に示すように、破線状の白線が出現する１
周期を１道路セグメントとして分割している。すなわ
ち、図３に示す例では、センターラインとしての破線状
の白線の上端から、次の破線状の白線の上端までの領域
を１道路セグメントとして、道路セグメント１，２，
３，４，…を定義している。地図データベース６０内に
は、このような道路セグメントに対応して、図４に示す
ようなセグメントリストが用意される。このセグメント
リストは、各道路セグメントごとに地図データ（たとえ
ば、道路幅Ｗ，曲率Ｒ，勾配Ｔ，etc.）を用意したもの
である。The map database 60 divides a traveling road into a plurality of road segments and prepares map data for each road segment. Although any method may be used for dividing the road segment, in this embodiment, as shown in FIG. 3, a broken white line appears.
The cycle is divided as one road segment. That is, in the example shown in FIG. 3, the area from the upper end of the dashed white line as the center line to the upper end of the next dashed white line is defined as one road segment, and the road segments 1, 2, 2,.
3, 4, ... are defined. In the map database 60, a segment list as shown in FIG. 4 is prepared corresponding to such road segments. This segment list prepares map data (for example, road width W, curvature R, gradient T, etc.) for each road segment.
【００１７】この装置の動作は次のとおりである。ま
ず、前述の実施例と同様に、特徴量抽出手段１０におい
て特徴量（候補点集合Ｗ）が抽出され、走行路認識手段
２０に与えられる。一方、道路画像入力部１１で入力し
た道路画像は、セグメント計数部６１にも与えられる。
セグメント計数部６１は、定義した道路セグメントを計
数することにより、自車両のセグメント位置を認識する
機能を有する。たとえば、図３に示す例のように、破線
状の白線周期ごとに道路セグメントを定義した場合は、
入力した道路画像に基づいて、破線状の白線を認識し、
現在、自車両がどの道路セグメントに存在するのかを認
識するのである。具体的には、入力した道路画像に基づ
いて、通過した破線状の白線の本数を計数してゆくよう
にすれば、この計数値が現在通過中の道路セグメント番
号に対応することになる。たとえば、図３において、道
路セグメント１を起点として走行を開始したときに、計
数値が４になれば、現在自車両が存在するセグメント位
置は道路セグメント４であると特定できる。実際には、
高速道路の合流点など、視覚的な認識が容易な地点を道
路セグメントの起点として設定するのが好ましい。The operation of this device is as follows. First, similarly to the above-described embodiment, the feature amount (candidate point set W) is extracted by the feature amount extracting unit 10 and is provided to the traveling road recognizing unit 20. On the other hand, the road image input by the road image input unit 11 is also provided to the segment counting unit 61.
The segment counting section 61 has a function of recognizing the segment position of the own vehicle by counting the defined road segments. For example, as in the example shown in FIG. 3, when a road segment is defined for each cycle of a broken white line,
Based on the input road image, it recognizes a dashed white line,
At present, it recognizes on which road segment the vehicle is located. More specifically, if the number of dashed white lines that have passed is counted based on the input road image, this count value corresponds to the road segment number that is currently passing. For example, in FIG. 3, when the vehicle starts traveling with the road segment 1 as a starting point, if the count value becomes 4, the segment position where the own vehicle is present can be specified as the road segment 4. actually,
It is preferable to set a point where visual recognition is easy, such as a junction of a highway, as a starting point of a road segment.
【００１８】セグメント計数部６１は、認識したセグメ
ント位置の情報を地図データベース６０に与える。地図
データベース６０は、与えられたセグメント位置に対応
する地図データを検索し、これを環境生成部６２に与え
る。たとえば、道路セグメント４がセグメント位置とし
て与えられた場合には、この道路セグメント４に対応す
る地図データ（道路幅Ｗ４，曲率Ｒ４，勾配Ｔ４，et
c.）および必要があれば、その先の道路セグメントに対
応する地図データが環境生成部６２に与えられる。環境
生成部６２は、このような地図データに基づいて、現在
走行中の道路セグメント４およびその先の道路セグメン
トについて、予測される道路環境を生成する。走行路認
識手段２０は、特徴量として与えられた候補点集合Ｗに
基づいて、走行路認識を行うのであるが、この認識作業
において、知識ベース５０内の知識情報を参照するとと
もに、環境生成部６２で生成された道路環境を参照デー
タとして利用することができる。環境生成部６２で生成
された道路環境は、走行路の幅がどの程度で、どのよう
にカーブしており、どのような勾配をもっているか、と
いった内容を含んだ情報であるため、これを参照データ
として利用することにより、走行路認識手段２０におけ
る走行路認識処理の演算負担は大幅に軽減されることに
なる。たとえば、走行路がカーブしていると予想される
方向の特徴量の抽出をより細かく行ったり、先行車など
の障害物で隠されている特徴量を推定して補ったりする
処理が可能になる。The segment counting section 61 gives information on the recognized segment position to the map database 60. The map database 60 searches for map data corresponding to the given segment position, and provides this to the environment generation unit 62. For example, when road segment 4 is given as a segment position, map data (road width W4, curvature R4, gradient T4, et
c.) and, if necessary, map data corresponding to the road segment ahead thereof is given to the environment generating unit 62. The environment generating unit 62 generates a predicted road environment for the currently traveling road segment 4 and the road segment ahead of the road segment 4 based on such map data. The travel path recognition means 20 performs travel path recognition based on the candidate point set W given as a feature amount. In this recognition work, the travel path recognition means 20 refers to the knowledge information in the knowledge base 50, and generates an environment. The road environment generated in 62 can be used as reference data. The road environment generated by the environment generating unit 62 is information including the content of how wide the road is, how it is curved, and what kind of gradient it has. As a result, the computational burden of the travel path recognition process in the travel path recognition means 20 is greatly reduced. For example, it is possible to more finely extract a feature amount in a direction in which the traveling path is expected to be curved, or to estimate and compensate for a feature amount hidden by an obstacle such as a preceding vehicle. .
【００１９】特徴量として与えられる候補点集合Ｗと、
環境生成部６２から与えられる参照データとが、大きく
食い違っていたような場合は、セグメント計数部６１に
おけるセグメントの計数値に誤差が生じていると考えら
れる。このような場合は、走行路認識手段２０から地図
データベース６０に対して、その近傍のいくつかの道路
セグメントについての地図データを要求する信号を与
え、候補点集合Ｗに適合するような参照データが得られ
る道路セグメントを探し出し、これにより、セグメント
計数部６１に対する位置補正を行うようにするとよい。A candidate point set W given as a feature quantity;
If the reference data provided from the environment generating unit 62 greatly differs from the reference data, it is considered that an error has occurred in the segment count value in the segment counting unit 61. In such a case, a signal requesting map data for some road segments in the vicinity is given from the traveling road recognition means 20 to the map database 60, and reference data that matches the candidate point set W is generated. It is preferable that the obtained road segment is searched for, and thereby the position correction for the segment counting unit 61 is performed.
【００２０】地図データベースを利用する実施例２ 続いて、地図データベースを利用して走行路認識を行う
ことのできる別な実施例を図５のブロック図に基づいて
説明する。この実施例の特徴は、車両位置Ｙと車両姿勢
Ｚとを正確に認識できる点である。この実施例におい
て、特徴量抽出手段１０、走行路認識手段２０、および
知識ベース５０は、前述の実施例の構成と同一のもので
ある。この装置の特徴は、その他に、地図データベース
７０と、絶対位置検出部７１と、シーン生成部７２と、
を付加した点にある。絶対位置検出部７１は、衛星を用
いたＧＰＳ、地磁気センサ、車輪速センサなどを利用し
て、自車両の現在位置を絶対位置として検出する機能を
有する。もっとも、この装置では、この絶対位置の検出
精度は、それほど高くなくてかまわない。別言すれば、
絶対位置検出部７１によって、自車両の大まかな位置が
検出できれば十分である。 Second Embodiment Utilizing a Map Database Next, another embodiment capable of recognizing a traveling route using a map database will be described with reference to the block diagram of FIG. The feature of this embodiment is that the vehicle position Y and the vehicle attitude Z can be accurately recognized. In this embodiment, the feature amount extracting means 10, the traveling path recognizing means 20, and the knowledge base 50 are the same as those in the above-described embodiment. Other features of this device include a map database 70, an absolute position detector 71, a scene generator 72,
Is added. The absolute position detection unit 71 has a function of detecting the current position of the vehicle as an absolute position using a GPS using a satellite, a geomagnetic sensor, a wheel speed sensor, or the like. However, in this device, the detection accuracy of the absolute position may not be so high. In other words,
It is sufficient that the absolute position detection unit 71 can detect a rough position of the own vehicle.
【００２１】地図データベース７０には、走行予定のい
くつかの地点についてのシーン（その地点において観測
される外部環境、道路画像入力部１１によって入力され
る画像に対応したもの）を生成するために必要な情報
が、データベースとして用意される。たとえば、ある地
点における白線の三次元形状や、その地点に存在する建
物についての三次元座標値などが、地図データとして用
意される。シーン生成部７２は、この地図データに基づ
いて、その地点におけるシーンを生成する機能を有す
る。シーン生成部７２には、絶対位置検出部７１で検出
された自車両の絶対位置が与えられるので、地図データ
ベース７０を検索して、この検出位置に対応した地点に
ついての地図データを読み出し、この検出位置における
シーンを生成することができる。シーン生成部７２で生
成されたシーンは、走行路認識手段２０に与えられる。
走行路認識手段２０は、特徴量抽出手段１０から特徴量
として与えられる候補点集合Ｗと、シーン生成部７２か
ら与えられるシーンとを比較することにより、自車両の
絶対位置の正確な認識を行うことができる。The map database 70 is necessary for generating scenes (corresponding to the external environment observed at the points and the images input by the road image input unit 11) at several points to be traveled. Information is prepared as a database. For example, a three-dimensional shape of a white line at a certain point, a three-dimensional coordinate value of a building existing at the point, and the like are prepared as map data. The scene generation unit 72 has a function of generating a scene at that point based on the map data. Since the absolute position of the own vehicle detected by the absolute position detecting unit 71 is given to the scene generating unit 72, the map database 70 is searched and map data for a point corresponding to the detected position is read. A scene at a location can be generated. The scene generated by the scene generation unit 72 is provided to the traveling path recognition unit 20.
The traveling road recognizing unit 20 performs accurate recognition of the absolute position of the own vehicle by comparing the candidate point set W given as a feature amount from the feature amount extracting unit 10 with the scene given from the scene generating unit 72. be able to.
【００２２】いま、簡単な例として、図６に示すよう
に、地点Ａ〜地点Ｅまでの５地点について、地図データ
ベース７０内に地図データが用意されているものとす
る。シーン生成部７２は、この地図データに基づいて、
それぞれシーンａ〜シーンｅを生成することができる。
たとえば、シーンａは、地点Ａにおいて特定の方向を向
いたときの外部環境、すなわち、景色の二次元画像に対
応するものである。As a simple example, as shown in FIG. 6, it is assumed that map data is prepared in the map database 70 for five points A to E. The scene generation unit 72 calculates
Scenes a to e can be generated respectively.
For example, the scene a corresponds to an external environment when a specific direction is turned at the point A, that is, a two-dimensional image of a scene.
【００２３】前述したように、この装置の特徴は、車両
位置Ｙと車両姿勢Ｚとを正確に認識できる点にある。こ
のような正確な認識を行うために、２とおりの方法が利
用できる。第１の方法は次のようなものである。まず、
絶対位置検出部７１によって、自車両の絶対位置および
姿勢を検出する。この検出精度はそれほど高くはないた
め、誤差を含んだものとなる。いま、仮に、この絶対位
置検出部７１による検出結果から、図６に示す地点Ａに
向かって車両が走行中であることが認識されたものとす
る。この場合、シーン生成部７２は、地図データベース
７０から地点Ａについての地図データを読み出し、この
地図データに基づいて、検出された車両姿勢において地
点Ａに到達したときのシーンａを作成する。走行路認識
手段２０は、作成されたシーンａと、特徴量抽出手段１
０から与えられる特徴量（候補点集合Ｗ）を示す画像と
を比較する。そして、両者が合致した瞬間に、車両が実
際の地点Ａを通過したものと認識する。このとき、走行
路認識手段２０から絶対位置検出部７１に位置補正信号
を与え、絶対位置検出部７１の検出値が地点Ａを示すよ
うな補正を行う。このような方法を行えば、地図データ
ベース７０内に用意された地点を通過するたびに、絶対
位置検出部７１に対する位置補正を行うことができる。As described above, the feature of this device is that the vehicle position Y and the vehicle attitude Z can be accurately recognized. In order to perform such accurate recognition, two methods can be used. The first method is as follows. First,
The absolute position detector 71 detects the absolute position and attitude of the host vehicle. Since this detection accuracy is not so high, it includes an error. Now, it is assumed that it is recognized from the detection result by the absolute position detection unit 71 that the vehicle is traveling toward the point A shown in FIG. In this case, the scene generation unit 72 reads the map data for the point A from the map database 70, and creates a scene a when the vehicle reaches the point A in the detected vehicle posture based on the map data. The travel path recognizing means 20 includes the created scene a and the feature amount extracting means 1
The image is compared with an image indicating a feature amount (candidate point set W) given from 0. Then, at the moment when they match, it is recognized that the vehicle has passed the actual point A. At this time, a position correction signal is provided from the traveling path recognition means 20 to the absolute position detection unit 71, and correction is performed so that the detection value of the absolute position detection unit 71 indicates the point A. By performing such a method, the position correction for the absolute position detection unit 71 can be performed each time the vehicle passes a point prepared in the map database 70.
【００２４】一方、第２の方法は次のようなものであ
る。いま、絶対位置検出部７１による検出結果から、図
６に示す地点Ｂ，Ｄ，Ｅの近辺を走行中であるという情
報が得られたものとする。絶対位置検出部７１の検出精
度が低いため、地点Ｂ，Ｄ，Ｅのうちのどこを走行中で
あるのかは特定できないものとする。このような場合、
シーン生成部７２は、地図データベース７０から地点
Ｂ，Ｄ，Ｅについての地図データを読み出し、これらの
地図データに基づいて、検出された車両姿勢における地
点Ｂ，Ｄ，Ｅのシーンｂ，ｄ，ｅを作成する。走行路認
識手段２０は、特徴量抽出手段１０から与えられる特徴
量（候補点集合Ｗ）を示す画像に対して、最も近似して
いるものを、作成されたシーンｂ，ｄ，ｅの中から選択
する。たとえば、シーンｂに最も近似していると判断さ
れた場合には、自車両の位置を地点Ｂと特定することが
できる。この後、上述の第１の方法を実施すれば、正確
な位置認識も可能である。On the other hand, the second method is as follows. Now, it is assumed that information indicating that the vehicle is traveling near points B, D, and E shown in FIG. 6 is obtained from the detection result by the absolute position detection unit 71. Since the detection accuracy of the absolute position detection unit 71 is low, it is assumed that it is not possible to specify where the points B, D, and E are traveling. In such a case,
The scene generation unit 72 reads map data for the points B, D, and E from the map database 70, and based on these map data, scenes b, d, and e of the points B, D, and E in the detected vehicle posture. Create The travel path recognizing unit 20 determines, from among the created scenes b, d, and e, an image that is most similar to the image indicating the feature amount (candidate point set W) provided from the feature amount extracting unit 10. select. For example, when it is determined that the position is closest to the scene b, the position of the own vehicle can be specified as the point B. Thereafter, if the above-described first method is performed, accurate position recognition can be performed.
【００２５】[0025]
【発明の効果】以上のとおり本発明による移動車の走行
路認識装置によれば、知識ベース内の知識と走行中に抽
出した走行路の特徴量を利用した種々の処理を行うよう
にしたため、より高速な認識処理を行うことができるよ
うになる。As described above, according to the traveling path recognition apparatus for a mobile vehicle according to the present invention, the knowledge in the knowledge base is extracted during traveling.
Perform various processing using the feature amount of the running road
As a result, higher-speed recognition processing can be performed.
【図１】本発明の一実施例に係る移動車の走行路認識装
置の基本構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a basic configuration of a traveling road recognition device for a mobile vehicle according to an embodiment of the present invention.
【図２】地図データベースを用いた走行路認識装置の基
本構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a basic configuration of a traveling road recognition device using a map database.
【図３】図２に示す装置における道路セグメントの定義
の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of the definition of a road segment in the device shown in FIG. 2;
【図４】図２に示す装置における地図データベース６０
の内容の一例を示す図である。4 is a map database 60 in the device shown in FIG.
FIG. 4 is a diagram showing an example of the contents of the above.
【図５】地図データベースを用いた別な走行路認識装置
の基本構成を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing a basic configuration of another traveling road recognition device using a map database.
【図６】図５に示す装置における地図データベース７０
の内容を説明する図である。6 is a map database 70 in the device shown in FIG.
FIG.
１０…特徴量抽出手段 １１…道路画像入力部 １２…ライン候補点抽出部 ２０…走行路認識手段 ３０…グローバル知識ベース ４０…ローカル知識ベース ５０…知識ベース ６０…地図データベース ６１…セグメント計数部 ６２…環境生成部 ７０…地図データベース ７１…絶対位置検出部 ７２…シーン生成部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Feature extraction means 11 ... Road image input part 12 ... Line candidate point extraction part 20 ... Travel road recognition means 30 ... Global knowledge base 40 ... Local knowledge base 50 ... Knowledge base 60 ... Map database 61 ... Segment counting part 62 ... Environment generation unit 70: Map database 71: Absolute position detection unit 72: Scene generation unit
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G08G 1/16 G01C 21/00 B60R 21/00 G05D 1/02 G06F 15/18 Continuation of front page (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G08G 1/16 G01C 21/00 B60R 21/00 G05D 1/02 G06F 15/18
Claims (4)
し、この画像から走行路の特徴を示す特徴量を抽出する
特徴量抽出手段と、 前記特徴量に基づいて、走行路の形状に関する認識を行
う走行路認識手段と、走行路の形状に関する認識 を行うために必要な知識を保
持した第１の知識ベースと、 特定の特徴量に対応する走行路の形状に関する認識結果
を登録した第２の知識ベースと、 を備え、前記走行路認識手段は、走行路の認識作業を行
う場合に、まず、前記第２の知識ベースを検索し、抽出
された特徴量に類似する特徴量が登録されているときに
は、この類似した特徴量に対応する走行路の認識結果を
そのまま出力し、抽出された特徴量に類似する特徴量が
登録されていないときには、前記第１の知識ベースに保
持されている知識を参照して認識結果を求め、この認識
結果を出力するとともに、前記第２の知識ベースにこの
認識結果を新規登録する処理を行うことを特徴とする移
動車の走行路認識装置。1. A feature amount extracting means for inputting an image indicating the environment of the outside of a moving vehicle, and extracting a feature amount indicating a feature of the traveling path from the image ; a travel path recognizing means for recognizing a first knowledge base which holds the knowledge necessary to perform the recognition of the shape of the road, the recognition results relating to the shape of the road corresponding to a particular feature quantity <br/> And a second knowledge base in which is registered. The travel path recognizing means first searches the second knowledge base when performing the work of recognizing the travel path, and is similar to the extracted feature amount. When the feature amount is registered, the recognition result of the traveling path corresponding to the similar feature amount is output as it is, and when the feature amount similar to the extracted feature amount is not registered, the first knowledge base is output. Refer to the knowledge held in And obtains the recognition result, the recognition result and outputs, said recognition result transport vehicle of the travel path recognizing device and performs processing for newly registering the second knowledge base.
て、 特徴量抽出手段を、走行路の道路画像を入力する道路画
像入力部と、この入力した道路画像に基づいて、道路車
線のラインを構成するライン候補点を抽出するライン候
補点抽出部と、によって構成し、抽出したライン候補点
の集合を特徴量として用いるようにしたことを特徴とす
る移動車の走行路認識装置。2. The travel route recognition device according to claim 1 , wherein the feature amount extracting unit includes a road image input unit that inputs a road image of the travel road, and a road lane line based on the input road image. And a line candidate point extracting unit for extracting the line candidate points that constitutes the above-mentioned, and a set of the extracted line candidate points is used as a feature amount.
置において、In place 走行路認識手段が、走行路の形状とともに車両位置に関The travel path recognition means determines the vehicle position along with the travel path shape.
する認識を行う機能を更に有し、Further has the function of performing 第１の知識ベースには、車両位置に関する認識を行うたThe first knowledge base contains information about the vehicle position.
めに必要な知識も保持されており、Knowledge necessary for 第２の知識ベースには、車両位置に関する認識結果も登In the second knowledge base, the recognition result regarding the vehicle position is also registered.
録することを特徴とする移動車の走行路認識装置。An apparatus for recognizing a traveling path of a mobile vehicle, comprising:
認識装置において、In the recognition device, 走行路認識手段が、走行路の形状とともに車両姿勢に関The travel path recognition means determines the vehicle attitude along with the travel path shape.
する認識を行う機能を更に有し、Further has the function of performing 第１の知識ベースには、車両姿勢に関する認識を行うたThe first knowledge base contains information about the vehicle attitude.
めに必要な知識も保持されており、Knowledge necessary for 第２の知識ベースには、車両姿勢に関する認識結果も登In the second knowledge base, the recognition result on the vehicle attitude is also registered.
録することを特徴とする移動車の走行路認識装置。An apparatus for recognizing a traveling path of a mobile vehicle, comprising:
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| JP34210691A JP3333223B2 (en) | 1991-11-29 | 1991-11-29 | Roadway recognition device for mobile vehicles |
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