JP3525733B2 - 道路白線検出装置 - Google Patents
道路白線検出装置Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、道路上の白線を検
出して道路の形状を認識する装置に関する。
出して道路の形状を認識する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】道路の形状を認識するために道路上の走
行区分を示す白線（レーンマーカー）を検出する装置が
知られている（例えば、特開平８−５３８８号公報参
照）。この装置によれば、撮像画像上の道路白線の形状
を数式化モデルで表し、道路白線の検出結果と白線モデ
ルとが一致するように数式化モデルのパラメーターを更
新することによって、道路の形状を認識している。
行区分を示す白線（レーンマーカー）を検出する装置が
知られている（例えば、特開平８−５３８８号公報参
照）。この装置によれば、撮像画像上の道路白線の形状
を数式化モデルで表し、道路白線の検出結果と白線モデ
ルとが一致するように数式化モデルのパラメーターを更
新することによって、道路の形状を認識している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の道路白線検出装置では、図１１に示すような高
速道路のインターチェンジなどの本線との分岐点におい
て、走行車線の白線を検出しなければならないのに分岐
車線の白線を検出してしまい、正確な道路形状を認識で
きないことがある。
た従来の道路白線検出装置では、図１１に示すような高
速道路のインターチェンジなどの本線との分岐点におい
て、走行車線の白線を検出しなければならないのに分岐
車線の白線を検出してしまい、正確な道路形状を認識で
きないことがある。
【０００４】本発明の目的は、走行車線の白線を正確に
検出することにある。
検出することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】（１）請求項１の発明
は、車両周囲の画像を撮像する撮像手段と、撮像画像上
に道路の白線を検出するための領域を設定して白線検出
を行う白線検出手段と、道路形状と車両挙動を示す複数
のパラメーターを用いて道路白線の形状を数式化モデル
で表し、この白線モデルと白線検出結果とが一致するよ
うに複数のパラメーターを更新するパラメーター更新手
段と、白線検出結果に応じて白線検出領域を変更する領
域変更手段と、車両の挙動を検出する車両挙動検出手段
と、車両挙動検出値に基づいて、道路形状を表すパラメ
ーターが現在の走行道路の形状に合致するか否かを判定
するパラメーター判定手段とを備え、パラメーター更新
手段によって、道路形状を表すパラメーターが現在の走
行道路の形状に合致しないと判定された場合には、道路
形状を表すパラメーターを所定の初期値に戻すようにす
ることにより上記目的を達成する。 （２）請求項２の道路白線検出装置は、車両周囲の画像
を撮像する撮像手段と、撮像画像上に道路の白線を検出
するための領域を設定して白線検出を行う白線検出手段
と、道路形状と車両挙動を示す複数のパラメーターを用
いて道路白線の形状を数式化モデルで表し、この白線モ
デルと白線検出結果とが一致するように複数のパラメー
ターを更新するパラメーター更新手段と、白線検出結果
に応じて白線検出領域を変更する領域変更手段と、車両
の挙動を検出する車両挙動検出手段と、車両挙動検出値
に基づいて、車両挙動を表すパラメーターが現在の走行
道路の形状に合致するか否かを判定するパラメーター判
定手段とを備え、パラメーター更新手段によって、車両
挙動を表すパラメーターが現在の走行道路の形状に合致
しないと判定された場合には、車両挙動を表すパラメー
ターを所定の初期値に戻すようにすることにより上記目
的を達成する。 （３）請求項３の道路白線検出装置は、白線検出手段に
よって、白線検出領域内で所定量の白線が検出されなか
った場合には、白線検出領域を所定の初期値に戻すよう
にしたものである。 （４）請求項４の道路白線検出装置は、白線検出手段
は、白線検出領域内で所定量の白線が検出された場合に
は、白線検出領域を初期値よりも小さい領域に変更する
ようにしたものである。
は、車両周囲の画像を撮像する撮像手段と、撮像画像上
に道路の白線を検出するための領域を設定して白線検出
を行う白線検出手段と、道路形状と車両挙動を示す複数
のパラメーターを用いて道路白線の形状を数式化モデル
で表し、この白線モデルと白線検出結果とが一致するよ
うに複数のパラメーターを更新するパラメーター更新手
段と、白線検出結果に応じて白線検出領域を変更する領
域変更手段と、車両の挙動を検出する車両挙動検出手段
と、車両挙動検出値に基づいて、道路形状を表すパラメ
ーターが現在の走行道路の形状に合致するか否かを判定
するパラメーター判定手段とを備え、パラメーター更新
手段によって、道路形状を表すパラメーターが現在の走
行道路の形状に合致しないと判定された場合には、道路
形状を表すパラメーターを所定の初期値に戻すようにす
ることにより上記目的を達成する。 （２）請求項２の道路白線検出装置は、車両周囲の画像
を撮像する撮像手段と、撮像画像上に道路の白線を検出
するための領域を設定して白線検出を行う白線検出手段
と、道路形状と車両挙動を示す複数のパラメーターを用
いて道路白線の形状を数式化モデルで表し、この白線モ
デルと白線検出結果とが一致するように複数のパラメー
ターを更新するパラメーター更新手段と、白線検出結果
に応じて白線検出領域を変更する領域変更手段と、車両
の挙動を検出する車両挙動検出手段と、車両挙動検出値
に基づいて、車両挙動を表すパラメーターが現在の走行
道路の形状に合致するか否かを判定するパラメーター判
定手段とを備え、パラメーター更新手段によって、車両
挙動を表すパラメーターが現在の走行道路の形状に合致
しないと判定された場合には、車両挙動を表すパラメー
ターを所定の初期値に戻すようにすることにより上記目
的を達成する。 （３）請求項３の道路白線検出装置は、白線検出手段に
よって、白線検出領域内で所定量の白線が検出されなか
った場合には、白線検出領域を所定の初期値に戻すよう
にしたものである。 （４）請求項４の道路白線検出装置は、白線検出手段
は、白線検出領域内で所定量の白線が検出された場合に
は、白線検出領域を初期値よりも小さい領域に変更する
ようにしたものである。
【０００６】
【発明の効果】請求項１〜４の発明によれば、道路白線
以外のものを誤って白線として検出するのを防止でき、
走行車線の白線を正確に検出することができるととも
に、例えば、分岐路の白線を走行車線の白線として誤検
出した場合でも、その誤検出結果が白線モデルに反映さ
れるのを防止でき、走行車線の白線を正確に検出するこ
とができる。
以外のものを誤って白線として検出するのを防止でき、
走行車線の白線を正確に検出することができるととも
に、例えば、分岐路の白線を走行車線の白線として誤検
出した場合でも、その誤検出結果が白線モデルに反映さ
れるのを防止でき、走行車線の白線を正確に検出するこ
とができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】図１は一実施の形態の構成を示す
図である。カメラ１は、図２に示すように車幅方向中央
の、車室内のフロントウインドウ上部に、レンズの光軸
と車両中心線とのヨー角が０、ピッチ角がαとなるよう
に取り付けられ、車両前部の道路を撮像する。画像処理
装置２は、カメラ１により撮像された画像を処理して道
路上の白線を検出する。マイクロコンピューター３は、
道路形状と車両挙動を示す複数のパラメーターを用いて
道路白線の形状を数式化モデルで表し、道路白線の検出
結果と白線モデルとが一致するようにパラメーターを更
新することによって、道路白線を検出して道路形状を認
識する。メモリ４は白線モデルのパラメーターなどを記
憶する記憶装置であり、センサー５は車両の挙動を表す
車速、ピッチ角、ヨー角などを検出する検出装置であ
る。また、ディスプレイ７は検出結果の道路形状などを
表示するための表示装置である。
図である。カメラ１は、図２に示すように車幅方向中央
の、車室内のフロントウインドウ上部に、レンズの光軸
と車両中心線とのヨー角が０、ピッチ角がαとなるよう
に取り付けられ、車両前部の道路を撮像する。画像処理
装置２は、カメラ１により撮像された画像を処理して道
路上の白線を検出する。マイクロコンピューター３は、
道路形状と車両挙動を示す複数のパラメーターを用いて
道路白線の形状を数式化モデルで表し、道路白線の検出
結果と白線モデルとが一致するようにパラメーターを更
新することによって、道路白線を検出して道路形状を認
識する。メモリ４は白線モデルのパラメーターなどを記
憶する記憶装置であり、センサー５は車両の挙動を表す
車速、ピッチ角、ヨー角などを検出する検出装置であ
る。また、ディスプレイ７は検出結果の道路形状などを
表示するための表示装置である。
【０００８】図３、図４は、マイクロコンピューター４
の道路白線検出処理を示すフローチャートである。この
フローチャートにより、一実施の形態の動作を説明す
る。ステップ１において、道路形状や車両挙動を表すパ
ラメーター（以下、単に道路パラメーターと呼ぶ）を初
期設定する。図５に示すような画面座標系ｘｙ上におい
て、白線モデルを道路パラメーターを用いて次のように
数式で表す。
の道路白線検出処理を示すフローチャートである。この
フローチャートにより、一実施の形態の動作を説明す
る。ステップ１において、道路形状や車両挙動を表すパ
ラメーター（以下、単に道路パラメーターと呼ぶ）を初
期設定する。図５に示すような画面座標系ｘｙ上におい
て、白線モデルを道路パラメーターを用いて次のように
数式で表す。
【数１】
ｘ＝（ａ＋ｉｅ）（ｙ−ｄ）＋ｂ／（ｙ−ｄ）＋ｃ
【０００９】数式１において、ａ〜ｅは道路パラメータ
ーであり、路面からのカメラの高さを一定とすると、ぞ
れぞれの道路パラメーターは次のような道路および白線
の形状または車両挙動を表す。すなわち、ａは車線内の
自車両の横変位量を、ｂは道路の曲率を、ｃは自車両
（カメラの光軸）の道路に対するヨー角を、ｄは自車両
（カメラの光軸）の道路に対するピッチ角を、ｅは道路
の車線幅を、それぞれ表す。
ーであり、路面からのカメラの高さを一定とすると、ぞ
れぞれの道路パラメーターは次のような道路および白線
の形状または車両挙動を表す。すなわち、ａは車線内の
自車両の横変位量を、ｂは道路の曲率を、ｃは自車両
（カメラの光軸）の道路に対するヨー角を、ｄは自車両
（カメラの光軸）の道路に対するピッチ角を、ｅは道路
の車線幅を、それぞれ表す。
【００１０】また、初期状態では道路および白線の形状
や車両挙動が不明であるから、各道路パラメーターには
中央値に相当する値を初期値として設定する。すなわ
ち、車線内の位置ａには車線中央を設定し、道路曲率ｂ
には直線を設定し、車線に対するヨー角ｃには０度を設
定する。また、車線に対するピッチ角ｄには停止状態の
α度を設定し、車線幅ｅには道路構造令に示される高速
道路の車線幅を設定する。
や車両挙動が不明であるから、各道路パラメーターには
中央値に相当する値を初期値として設定する。すなわ
ち、車線内の位置ａには車線中央を設定し、道路曲率ｂ
には直線を設定し、車線に対するヨー角ｃには０度を設
定する。また、車線に対するピッチ角ｄには停止状態の
α度を設定し、車線幅ｅには道路構造令に示される高速
道路の車線幅を設定する。
【００１１】なお、センサー５で検出される車両の挙動
を示す値に基づいて道路パラメーターを初期設定しても
よい。例えば初期状態においてステアリングが右または
左に転舵されている場合には、操舵角に応じた曲率の道
路を走行していると判断し、パラメーターｂに操舵角に
応じた値を設定してもよい。同様に、初期状態において
ピッチングが発生している場合には、パラメーターｄの
初期値をピッチ角検出値だけずらすようにしてもよい。
を示す値に基づいて道路パラメーターを初期設定しても
よい。例えば初期状態においてステアリングが右または
左に転舵されている場合には、操舵角に応じた曲率の道
路を走行していると判断し、パラメーターｂに操舵角に
応じた値を設定してもよい。同様に、初期状態において
ピッチングが発生している場合には、パラメーターｄの
初期値をピッチ角検出値だけずらすようにしてもよい。
【００１２】ステップ２において、図６に示すように、
白線候補点を検出するための小領域の初期設定を行う。
初期状態においては、道路パラメーターに初期値を設定
した白線モデルと、実際の画面上の道路白線との間には
大きな開きがあると予想されるので、できる限り大きな
領域を設定するのが望ましい。図６に示す例では、左右
の白線に５個づつ、計１０個の白線候補点検出領域を設
定する。なお、前回の処理までに道路白線がすでに検出
されている場合には、実際の道路白線と白線モデルとの
差は小さいと考えられるので、図７に示すようになるべ
く小さい領域を設定する方が、白線以外のものを誤検出
する可能性が低く、しかも処理速度を向上させることが
できる。ステップ３では、カメラ１により撮像され、画
像処理装置２で処理された画像を入力する。
白線候補点を検出するための小領域の初期設定を行う。
初期状態においては、道路パラメーターに初期値を設定
した白線モデルと、実際の画面上の道路白線との間には
大きな開きがあると予想されるので、できる限り大きな
領域を設定するのが望ましい。図６に示す例では、左右
の白線に５個づつ、計１０個の白線候補点検出領域を設
定する。なお、前回の処理までに道路白線がすでに検出
されている場合には、実際の道路白線と白線モデルとの
差は小さいと考えられるので、図７に示すようになるべ
く小さい領域を設定する方が、白線以外のものを誤検出
する可能性が低く、しかも処理速度を向上させることが
できる。ステップ３では、カメラ１により撮像され、画
像処理装置２で処理された画像を入力する。
【００１３】ステップ４において、入力した道路画像上
に白線候補点の検出領域を設定する。この時、ステップ
２または後述するステップ１７で設定した白線候補点検
出領域と、ステップ１または後述するステップ１２、ス
テップ１４、ステップ１５で算出した道路パラメーター
による白線モデルとに基づいて、図８に示すように、前
回の処理で求めた白線モデルが領域の中心になるよう
に、白線候補点検出領域を設定する。図８に示す例で
は、左右の白線に５個づつ、計１０個の白線候補点検出
領域を設定する。なお、過去の白線モデルの変化の様子
から、白線モデルの変化方向にオフセットした位置に白
線候補点検出領域を設定するようにしてもよい。
に白線候補点の検出領域を設定する。この時、ステップ
２または後述するステップ１７で設定した白線候補点検
出領域と、ステップ１または後述するステップ１２、ス
テップ１４、ステップ１５で算出した道路パラメーター
による白線モデルとに基づいて、図８に示すように、前
回の処理で求めた白線モデルが領域の中心になるよう
に、白線候補点検出領域を設定する。図８に示す例で
は、左右の白線に５個づつ、計１０個の白線候補点検出
領域を設定する。なお、過去の白線モデルの変化の様子
から、白線モデルの変化方向にオフセットした位置に白
線候補点検出領域を設定するようにしてもよい。
【００１４】ステップ５で、白線候補点検出領域におい
て白線候補点の検出を行う。白線候補点の検出は、ま
ず、入力画像を、ｓｏｂｅｌフィルターなどを通して微
分画像を生成する。次に、白線候補点検出領域の上底の
一点と下底の一点とを結んでできるすべての線分に対
し、図９に示すように、その線分上の画素の濃度が所定
値以上の画素の数を計測する。さらに、すべての線分の
中で、濃度が所定値以上の画素が最も多い線分を検出直
線とし、その線分の始点と終点を白線候補点とする。こ
の時、検出された直線上の所定値以上の濃度の画素数
が、検出領域の長さに対する所定の割合よりも少ない場
合には、白線候補点が検出されなかったものとみなす。
例えば、検出領域の長さが１５画素で、所定値以上の濃
度の画素が１／２以上、すなわち８画素以上検出されれ
ば白線候補点が検出されたとする検出領域においては、
所定値以上の濃度の画素数が最も多い線分上における画
素数が、７画素未満の場合は、その検出領域において白
線候補点が検出されなかったものとする。一方、９画素
の場合は白線候補点が検出されたものとし、その線分の
始点と終点を検出結果とする。以上の処理をすべての白
線候補点検出領域に対して実行する。この時、白線候補
点の検出の有無を判断するための、検出領域の長さに対
する上記所定の割合は、すべての領域に対して同一とし
てもよいし、検出領域ごとに設定してもよい。また、上
記濃度の所定値もすべての検出領域に対して同一として
もよいし、検出領域ごとに変えてもよい。
て白線候補点の検出を行う。白線候補点の検出は、ま
ず、入力画像を、ｓｏｂｅｌフィルターなどを通して微
分画像を生成する。次に、白線候補点検出領域の上底の
一点と下底の一点とを結んでできるすべての線分に対
し、図９に示すように、その線分上の画素の濃度が所定
値以上の画素の数を計測する。さらに、すべての線分の
中で、濃度が所定値以上の画素が最も多い線分を検出直
線とし、その線分の始点と終点を白線候補点とする。こ
の時、検出された直線上の所定値以上の濃度の画素数
が、検出領域の長さに対する所定の割合よりも少ない場
合には、白線候補点が検出されなかったものとみなす。
例えば、検出領域の長さが１５画素で、所定値以上の濃
度の画素が１／２以上、すなわち８画素以上検出されれ
ば白線候補点が検出されたとする検出領域においては、
所定値以上の濃度の画素数が最も多い線分上における画
素数が、７画素未満の場合は、その検出領域において白
線候補点が検出されなかったものとする。一方、９画素
の場合は白線候補点が検出されたものとし、その線分の
始点と終点を検出結果とする。以上の処理をすべての白
線候補点検出領域に対して実行する。この時、白線候補
点の検出の有無を判断するための、検出領域の長さに対
する上記所定の割合は、すべての領域に対して同一とし
てもよいし、検出領域ごとに設定してもよい。また、上
記濃度の所定値もすべての検出領域に対して同一として
もよいし、検出領域ごとに変えてもよい。
【００１５】ステップ６では、すべての白線候補点検出
領域で検出した白線候補点の点数が所定値以上かどうか
を確認し、所定値より少なければ白線候補点検出領域内
に道路白線が含まれていなかったと判断し、ステップ２
へ戻って上述したように白線候補点検出領域を初期設定
する。一方、白線候補点が所定値以上検出された場合に
はステップ７へ進み、図１０に示すように、検出した白
線候補点と前回の処理で求めた白線モデル上の点とのず
れ量を各点ごとに算出する。続くステップ８で、各点の
ずれ量に基づいて道路パラメーターの変動量Δａ〜Δｅ
を算出する。この変動量の算出方法は、例えば特開平８
−５３８８号公報に示されるような方法を用いることが
できる。ステップ９では、算出した道路パラメーターの
変動量Δａ〜Δｅにより道路パラメーターａ〜ｅを補正
する。例えば、数式１に示す白線モデルの場合には、次
式により道路パラメーターａ〜ｅの補正を行う。
領域で検出した白線候補点の点数が所定値以上かどうか
を確認し、所定値より少なければ白線候補点検出領域内
に道路白線が含まれていなかったと判断し、ステップ２
へ戻って上述したように白線候補点検出領域を初期設定
する。一方、白線候補点が所定値以上検出された場合に
はステップ７へ進み、図１０に示すように、検出した白
線候補点と前回の処理で求めた白線モデル上の点とのず
れ量を各点ごとに算出する。続くステップ８で、各点の
ずれ量に基づいて道路パラメーターの変動量Δａ〜Δｅ
を算出する。この変動量の算出方法は、例えば特開平８
−５３８８号公報に示されるような方法を用いることが
できる。ステップ９では、算出した道路パラメーターの
変動量Δａ〜Δｅにより道路パラメーターａ〜ｅを補正
する。例えば、数式１に示す白線モデルの場合には、次
式により道路パラメーターａ〜ｅの補正を行う。
【数２】ａ＝ａ＋Δａ，
ｂ＝ｂ＋Δｂ，
ｃ＝ｃ＋Δｃ，
ｄ＝ｄ＋Δｄ，
ｅ＝ｅ＋Δｅ
【００１６】ステップ１０において、道路パラメーター
の中で道路形状を表すパラメーターが正常かどうかを確
認し、正常でない場合にはステップ１５へ進み、道路形
状を表すパラメーターを初期化する。数式１に示す白線
モデルの場合には、パラメーターｂが道路曲率を、パラ
メーターｅが車線幅をそれぞれ反映する。したがって、
パラメーターｂから推定される道路曲率が、センサー５
による車両挙動検出値から判断して現在走行している道
路ではあり得ない曲率になった場合には、パラメーター
ｂを初期化する。同様に、パラメーターｅから推定され
る車線幅が、センサー５による車両挙動検出値から判断
して現在走行している道路ではあり得ない車線幅になっ
た場合には、パラメーターｅを初期化する。
の中で道路形状を表すパラメーターが正常かどうかを確
認し、正常でない場合にはステップ１５へ進み、道路形
状を表すパラメーターを初期化する。数式１に示す白線
モデルの場合には、パラメーターｂが道路曲率を、パラ
メーターｅが車線幅をそれぞれ反映する。したがって、
パラメーターｂから推定される道路曲率が、センサー５
による車両挙動検出値から判断して現在走行している道
路ではあり得ない曲率になった場合には、パラメーター
ｂを初期化する。同様に、パラメーターｅから推定され
る車線幅が、センサー５による車両挙動検出値から判断
して現在走行している道路ではあり得ない車線幅になっ
た場合には、パラメーターｅを初期化する。
【００１７】道路形状を表すパラメーターが正常な場合
には、ステップ１１で車両挙動を表すパラメーターが正
常かどうかを確認し、正常でない場合はステップ１６へ
進み、車両挙動を表すパラメーターを初期化する。数式
１に示す白線モデルの場合には、パラメーターａが車線
内の横変位を、パラメーターｃが路面に対するヨー角
を、パラメーターｄが路面に対するピッチ角をそれぞれ
反映する。したがって、パラメーターａから推定される
横変位が、道路曲率の推定値あるいはセンサー５による
車両挙動検出値から判断して、現在走行している道路で
はあり得ない横変位になった場合には、パラメーターａ
を初期化する。同様に、パラメーターｃにより推定され
るヨー角が、道路曲率の推定値あるいはセンサー５によ
る車両挙動検出値から判断して現在走行している道路で
はあり得ない角度になった場合には、パラメーターｃを
初期化する。さらに、パラメーターｄから推定されるピ
ッチ角が、センサー５による車両挙動検出値から判断し
て現在走行している道路ではあり得ない角度になった場
合には、パラメーターｄを初期化する。
には、ステップ１１で車両挙動を表すパラメーターが正
常かどうかを確認し、正常でない場合はステップ１６へ
進み、車両挙動を表すパラメーターを初期化する。数式
１に示す白線モデルの場合には、パラメーターａが車線
内の横変位を、パラメーターｃが路面に対するヨー角
を、パラメーターｄが路面に対するピッチ角をそれぞれ
反映する。したがって、パラメーターａから推定される
横変位が、道路曲率の推定値あるいはセンサー５による
車両挙動検出値から判断して、現在走行している道路で
はあり得ない横変位になった場合には、パラメーターａ
を初期化する。同様に、パラメーターｃにより推定され
るヨー角が、道路曲率の推定値あるいはセンサー５によ
る車両挙動検出値から判断して現在走行している道路で
はあり得ない角度になった場合には、パラメーターｃを
初期化する。さらに、パラメーターｄから推定されるピ
ッチ角が、センサー５による車両挙動検出値から判断し
て現在走行している道路ではあり得ない角度になった場
合には、パラメーターｄを初期化する。
【００１８】車両挙動を表すパラメーターが正常な場合
には、ステップ１２で、上記ステップ９で補正した道路
パラメーターａ〜ｅを新しい白線モデルの道路パラメー
ターとしてメモり５に記憶する。続くステップ１３で
は、新しい道路パラメーターにより道路形状を推定し、
ディスプレイ７などに出力する。ステップ１４では、今
回の処理における白線候補点検出領域がステップ２で設
定された初期値であるか、あるいはステップ１７で設定
されたものであるかを確認し、初期値の場合は白線候補
点検出領域の大きさが最適でないとしてステップ１７へ
進む。ステップ１７では、上述したようにできる限り小
さい領域を設定する方が白線以外のものを誤検出する可
能性が低く、処理速度を向上させることができるので、
図７に示すように白線候補点検出領域を最適化する。以
上の処理が終了したらステップ３へ戻り、上述した処理
を繰り返す。
には、ステップ１２で、上記ステップ９で補正した道路
パラメーターａ〜ｅを新しい白線モデルの道路パラメー
ターとしてメモり５に記憶する。続くステップ１３で
は、新しい道路パラメーターにより道路形状を推定し、
ディスプレイ７などに出力する。ステップ１４では、今
回の処理における白線候補点検出領域がステップ２で設
定された初期値であるか、あるいはステップ１７で設定
されたものであるかを確認し、初期値の場合は白線候補
点検出領域の大きさが最適でないとしてステップ１７へ
進む。ステップ１７では、上述したようにできる限り小
さい領域を設定する方が白線以外のものを誤検出する可
能性が低く、処理速度を向上させることができるので、
図７に示すように白線候補点検出領域を最適化する。以
上の処理が終了したらステップ３へ戻り、上述した処理
を繰り返す。
【００１９】以上の一実施の形態の構成において、カメ
ラ１が撮像手段を、マイクロコンピューター３が白線検
出手段、パラメーター更新手段、領域変更手段およびパ
ラメーター判定手段を、センサー５が車両挙動検出手段
をそれぞれ構成する。
ラ１が撮像手段を、マイクロコンピューター３が白線検
出手段、パラメーター更新手段、領域変更手段およびパ
ラメーター判定手段を、センサー５が車両挙動検出手段
をそれぞれ構成する。
【図１】 一実施の形態の構成を示す図である。
【図２】 カメラの取り付け位置を示す図である。
【図３】 道路白線検出処理を示すフローチャートであ
る。
る。
【図４】 図３に続く、道路白線検出処理を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図５】 白線モデルを説明する図である。
【図６】 白線候補点検出領域の初期値の設定方法を説
明するための図である。
明するための図である。
【図７】 すでに道路白線が検出されている場合の、白
線候補点検出領域の初期値の設定方法を説明するための
図である。
線候補点検出領域の初期値の設定方法を説明するための
図である。
【図８】 撮像した道路画像上における白線候補点検出
領域の設定方法を説明するための図である。
領域の設定方法を説明するための図である。
【図９】 白線候補点の検出方法を説明するための図で
ある。
ある。
【図１０】 今回検出した白線候補点と前回求めた白線
モデル上の点とのずれ量を示す図である。
モデル上の点とのずれ量を示す図である。
【図１１】 従来装置による白線の誤検出を説明するた
めの図である。
めの図である。
１ カメラ
２ 画像処理装置
３ マイクロコンピューター
４ メモリ
５ センサー
６ ディスプレイ
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06T 1/00 330
G01C 21/00
G08G 1/16
Claims (4)
- 【請求項１】 車両周囲の画像を撮像する撮像手段と、 前記撮像画像上に道路の白線を検出するための領域を設
定して白線検出を行う白線検出手段と、 道路形状と車両挙動を示す複数のパラメーターを用いて
道路白線の形状を数式化モデルで表し、この白線モデル
と前記白線検出結果とが一致するように前記複数のパラ
メーターを更新するパラメーター更新手段と、 前記白線検出結果に応じて前記白線検出領域を変更する
領域変更手段と、 車両の挙動を検出する車両挙動検出手段と、 前記車両挙動検出値に基づいて、前記道路形状を表すパ
ラメーターが現在の走行道路の形状に合致するか否かを
判定するパラメーター判定手段とを備え、 前記パラメーター更新手段は、前記道路形状を表すパラ
メーターが現在の走行道路の形状に合致しないと判定さ
れた場合には、前記道路形状を表すパラメーターを所定
の初期値に戻す ことを特徴とする道路白線検出装置。 - 【請求項２】 車両周囲の画像を撮像する撮像手段と、 前記撮像画像上に道路の白線を検出するための領域を設
定して白線検出を行う白線検出手段と、 道路形状と車両挙動を示す複数のパラメーターを用いて
道路白線の形状を数式化モデルで表し、この白線モデル
と前記白線検出結果とが一致するように前記複数のパラ
メーターを更新するパラメーター更新手段と、 前記白線検出結果に応じて前記白線検出領域を変更する
領域変更手段と、 車両の挙動を検出する車両挙動検出手段と、 前記車両挙動検出値に基づいて、前記車両挙動を表すパ
ラメーターが現在の走行道路の形状に合致するか否かを
判定するパラメーター判定手段とを備え、 前記パラメーター更新手段は、前記車両挙動を表すパラ
メーターが現在の走行道路の形状に合致しないと判定さ
れた場合には、前記車両挙動を表すパラメーターを所定
の初期値に戻す ことを特徴とする道路白線検出装置。 - 【請求項３】 請求項１または２に記載の道路白線検出
装置において、 前記白線検出手段は、前記白線検出領域内で所定量の白
線が検出されなかった場合には、前記白線検出領域を所
定の初期値に戻すことを特徴とする道路白線検出装置。 - 【請求項４】 請求項３に記載の道路白線検出装置にお
いて、前記白線検出手段は、前記白線検出領域内で所定量の白
線が検出された場合には、前記白線検出領域を前記初期
値よりも小さい領域に変更する ことを特徴とする道路白
線検出装置。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP10475098A JP3525733B2 (ja) | 1998-04-15 | 1998-04-15 | 道路白線検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10475098A JP3525733B2 (ja) | 1998-04-15 | 1998-04-15 | 道路白線検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11296660A JPH11296660A (ja) | 1999-10-29 |
| JP3525733B2 true JP3525733B2 (ja) | 2004-05-10 |
Family
ID=14389182
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10475098A Expired - Fee Related JP3525733B2 (ja) | 1998-04-15 | 1998-04-15 | 道路白線検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3525733B2 (ja) |
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| JP3690283B2 (ja) | 2001-01-18 | 2005-08-31 | 日産自動車株式会社 | 車線追従制御装置 |
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| JP3661684B2 (ja) | 2002-11-28 | 2005-06-15 | 日産自動車株式会社 | 車線逸脱防止装置 |
| EP1657568B1 (en) * | 2003-08-18 | 2018-10-10 | ADASENS Automotive GmbH | System and method for monitoring the external environment of a motor vehicle |
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| JP4389567B2 (ja) | 2003-12-03 | 2009-12-24 | 日産自動車株式会社 | 車線逸脱防止装置 |
| JP4534754B2 (ja) | 2004-12-21 | 2010-09-01 | 日産自動車株式会社 | 車線逸脱防止装置 |
| JP5065210B2 (ja) * | 2008-09-17 | 2012-10-31 | トヨタ自動車株式会社 | 車線認識装置 |
| JP5310027B2 (ja) * | 2009-01-26 | 2013-10-09 | 日産自動車株式会社 | 車線認識装置、及び車線認識方法 |
| KR101281629B1 (ko) * | 2011-06-30 | 2013-07-03 | 재단법인 경북아이티융합 산업기술원 | 센서를 이용한 운전 안내 시스템 |
-
1998
- 1998-04-15 JP JP10475098A patent/JP3525733B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|
| JPH11296660A (ja) | 1999-10-29 |
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