JP4755501B2 - Lane detection device and lane departure warning device - Google Patents
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Description
本発明は、車載カメラからの入力画像に基づいて車線（白線）を検出する車線検出装置、および該車線検出装置を備えた車線逸脱警報装置に関する。 The present invention relates to a lane detection device that detects a lane (white line) based on an input image from an in-vehicle camera, and a lane departure warning device including the lane detection device.
自車両の走行車線の左右に位置する車線（白線）を検出する車線検出装置として、車線を車載カメラで撮像して、撮像されたカメラ画像を視点変換して俯瞰画像（平面画像）に変形し、この俯瞰画像から自車両の走行車線の左右に位置する車線（白線）を検出する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。 As a lane detection device that detects lanes (white lines) located on the left and right of the driving lane of the host vehicle, the lane is imaged by an in-vehicle camera, and the captured camera image is transformed into a bird's-eye view image (planar image). There has been proposed an apparatus for detecting lanes (white lines) located on the left and right of the traveling lane of the host vehicle from this overhead image (see, for example, Patent Document 1).
前記特許文献１に記載のレーンマーカ位置検出装置（車線検出装置）では、自車両の走行車線の左右に位置する車線を車両のリアに搭載した車載カメラで撮像して、撮像されたカメラ画像を視点変換して俯瞰画像に変形し、この俯瞰画像の路面の幅方向に直交する方向の座標の輝度を積分して、この積分輝度を路面の幅方向の座標別に算出する。そして、車線に対応する強い積分輝度（輝度ピーク）を示した位置を検出して、自車両の走行車線の左右に位置する車線を検出するようにしている。
In the lane marker position detection device (lane detection device) described in
また、前記特許文献１に記載のレーンマーカ位置検出装置（車線検出装置）を備えた車線逸脱警報装置では、このレーンマーカ位置検出装置による車線の検出結果と、横移動速度検出手段から入力される自車両の横移動速度情報に基づいて、自車両が車線から逸脱傾向にあるか否かを判定する。
ところで、前記特許文献１に記載のレーンマーカ位置検出装置の構成では、自車両の走行車線の左右に位置する車線に対して車両が平行状態であるのか、どちらか一方の車線側に向いて傾いている状態であるのかは検出することができず、更に、車線（道路）がカーブしているのか否かについても検出することができなかった。
By the way, in the configuration of the lane marker position detection device described in
このため、走行している自車両がどちらか一方の車線側に向いて傾いている状態のときや、車線がカーブしている場合などにおいても、自車両とその走行車線の両側に位置する車線の位置関係を把握できるようにして、より適切な車線逸脱傾向の判定と警報を行うことができる車線逸脱警報装置が望まれていた。更に、前記特許文献１の装置のように、車両後方の路面を撮像する構成では、車両前端（フロントバンパー付近）側を撮像していないので、車両前端に対する車線逸脱傾向の判定を迅速に行うことができなかった。
For this reason, even when the traveling vehicle is tilted toward one of the lanes or when the lane is curved, the lanes located on both sides of the traveling vehicle and the traveling lane Thus, a lane departure warning device has been desired that can determine the lane departure tendency and perform a warning more appropriately. Further, in the configuration in which the road surface behind the vehicle is imaged as in the device of
また、前記特許文献１に記載のレーンマーカ位置検出装置は、自車両の走行車線の左右に位置する車線を検出することができるが、片道複数車線の道路では、自車両がどの車線内（例えば、片道２車線の場合に、路側帯側の左車線か中央分離線側の右車線）を走行中かを判定することができなかった。
In addition, the lane marker position detection device described in
そこで、本発明は、走行している自車両が左右のどちらか一方の車線側に向いて傾いている状態のときや、車線（道路）がカーブしている場合などにおいても、自車両とその左右に位置する車線の位置関係を把握して、より適切な車線逸脱傾向の判定と警報を行うことができる車線検出装置および車線逸脱警報装置を提供する。また、単線や片道複数車線の道路でも自車両の走行車線位置を容易に、かつ正確に判定することができる車線検出装置を提供する。 Therefore, the present invention can be applied to the vehicle and its vehicle even when the traveling vehicle is inclined toward the left or right lane or when the lane (road) is curved. Provided are a lane detection device and a lane departure warning device capable of grasping the positional relationship between lanes located on the left and right sides, and determining and warning a more appropriate lane departure tendency. Further, the present invention provides a lane detection device that can easily and accurately determine the traveling lane position of the host vehicle even on a single-track road or a multi-lane road.
前記目的を達成するために、本発明に係る車線検出装置は、自車両の後方側の路面を撮像する撮像手段と、前記撮像手段で撮像された画像を俯瞰画像に変形する俯瞰画像生成手段と、前記俯瞰画像手段で生成された俯瞰画像に対して、自車両の進行方向に対して垂直に複数の車線検出領域を設定する車線検出領域設定手段と、前記車線検出領域設定手段で設定された前記各車線検出領域に対して、路面幅方向に沿った輝度プロファイルをそれぞれ算出する輝度プロファイル算出手段と、前記輝度プロファイル算出手段で算出された前記各輝度プロファイルに基づいて前記各車線検出領域における路面上の車線の位置を検出する車線検出手段と、前記車線検出手段で検出した車線が実線か破線かを、前記各車線検出領域における前記輝度プロファイルの強度のばらつきに基づいて判定する車線種別判定手段と、を備えたことを特徴としている。 To achieve the above object, a lane detecting device according to the present invention includes an imaging means for imaging the road way side after the vehicle, overhead image generating means for deforming the image captured by the imaging means to the overhead image Lane detection area setting means for setting a plurality of lane detection areas perpendicular to the traveling direction of the host vehicle with respect to the overhead image generated by the overhead image means, and the lane detection area setting means A luminance profile calculation means for calculating a luminance profile along the road surface width direction for each lane detection area, and each lane detection area based on each luminance profile calculated by the luminance profile calculation means. Lane detection means for detecting the position of the lane on the road surface, and whether the lane detected by the lane detection means is a solid line or a broken line, the luminance profile in each lane detection area. It is characterized and determining lane type determining means based on the variation of the intensity of yl, further comprising a.
また、本発明に係る車線逸脱警報装置は、請求項１または２に記載の車線検出装置と、
自車両の横移動速度を検出する横移動速度検出手段と、車線位置に対する自車両の前端位置を予測する車両前端位置予測手段と、前記車線検出装置の前記車線検出手段で検出された前記各車線検出領域における車線検出情報と前記横移動速度検出手段で検出された自車両の横移動速度情報および前記車両前端位置予測手段により予測された自車両の前端予測位置情報とに基づいて、自車両が車線逸脱傾向にあるか否かを判定する車線逸脱判定手段と、前記車線逸脱判定手段により自車両が車線逸脱傾向にあると判定した場合に、警報報知手段に対して警報を報知するような警報信号を出力する警報信号出力手段と、を備えたことを特徴としている。
A lane departure warning device according to the present invention includes a lane detection device according to
Lateral movement speed detecting means for detecting the lateral movement speed of the host vehicle, vehicle front end position predicting means for predicting the front end position of the host vehicle with respect to the lane position, and each lane detected by the lane detecting means of the lane detecting device Based on the lane detection information in the detection region, the lateral movement speed information of the own vehicle detected by the lateral movement speed detection means, and the predicted front end position information of the own vehicle predicted by the vehicle front end position prediction means, A lane departure determination means for determining whether or not the vehicle is in a lane departure tendency, and an alarm for notifying the alarm notification means when the vehicle lane departure determination means determines that the host vehicle is in a lane departure tendency And an alarm signal output means for outputting a signal.
本発明に係る車線検出装置によれば、撮像手段で撮像した路面画像から生成した俯瞰画像に対して複数の車線検出領域を設定し、各車線検出領域において路面幅方向に沿って算出した輝度プロファイルに基づいて、自車両の走行車線の両側における車線を検出することができる。更に、車線検出手段で検出した車線が実線か破線かを、各車線検出領域における輝度プロファイルの強度のばらつきを評価することによって判定することができるので、この判定結果に基づいて自車両の走行車線位置を容易に、かつ正確に判定することが可能となる。 According to the lane detection device of the present invention, a plurality of lane detection areas are set for the overhead image generated from the road surface image captured by the imaging means, and the brightness profile calculated along the road surface width direction in each lane detection area Based on this, it is possible to detect lanes on both sides of the traveling lane of the host vehicle. Furthermore, since it is possible to determine whether the lane detected by the lane detection means is a solid line or a broken line by evaluating variations in the intensity of the luminance profile in each lane detection region, the traveling lane of the host vehicle is determined based on the determination result. The position can be easily and accurately determined.
また、本発明に係る車線逸脱警報装置によれば、自車両が車線逸脱傾向にあるか否かを判定する場合に、車両前端の予測位置を考慮することにより、車線に対して車両が傾いている場合や車線（道路）がカーブしている場合においても車線逸脱傾向の判定をより迅速にかつ正確に行うことが可能となり、運転者に対してより適切な警報が可能となる。 Further, according to the lane departure warning device according to the present invention, when determining whether or not the host vehicle is in a lane departure tendency, the vehicle is inclined with respect to the lane by considering the predicted position of the front end of the vehicle. Even when the vehicle is on the road or the lane (road) is curved, the lane departure tendency can be determined more quickly and accurately, and a more appropriate warning can be given to the driver.
以下、本発明を図示の実施形態に基づいて説明する。図１は、本発明の実施形態に係る車線検出装置を備えた車線逸脱警報装置を示す概略構成図である。なお、本明細書では、道路上において、車両の走行車線（車両通行帯）を区分する車線区分線としての白色や黄色などの線（一定間隔の破線等も含む）を「車線」と定義する。 Hereinafter, the present invention will be described based on the illustrated embodiments. FIG. 1 is a schematic configuration diagram illustrating a lane departure warning device including a lane detection device according to an embodiment of the present invention. In this specification, a line such as white or yellow (including broken lines at regular intervals) as a lane dividing line that divides a vehicle lane (vehicle lane) on a road is defined as a “lane”. .
図１に示すように、本実施形態に係る車線逸脱警報装置１は、この車線逸脱警報装置１を搭載した車両が走行車線から左右いずれかの車線側に逸脱傾向にあると判定したときに運転者に対して警報を行うものであり、車線検出装置２と車線逸脱警報ユニット３とを主要構成部として備えている。
As shown in FIG. 1, the lane
車線検出装置２は、撮像手段としてのＣＣＤカメラ（以下、「カメラ」という）４と車線検出ユニット５とで構成されており、車線検出ユニット５は、画像処理部６、俯瞰画像生成部７、フレームメモリ８、車線検出領域設定部９、輝度プロファイル算出部１０、車線検出部１１および車線種別判定部１２を有している。車線逸脱警報ユニット３は、横移動速度検出部１３、直線性判定部１４、車両前端予測位置算出部１５、車線逸脱判定部１６および警報信号出力部１７を有している。なお、本実施形態では前記直線性判定部１４と車両前端予測位置算出部１５が、車両前端位置予測手段に相当する。車線逸脱警報ユニット３および車線検出ユニット５は、演算を行うマイクロプロセッサ、該マイクロプロセッサに所定の処理を実行させるためのプログラム等を記憶しているＲＯＭ、演算結果などの各種データを記憶するＲＡＭ等により構成されている。
The
カメラ４は、本実施形態では、図２に示すように、車両（自車両）２０の後部に設置されており、車両２０の後方下側の路面（車両後端直下付近と路面の両側周囲も含む）を撮像する。図２において、左側がこの車両２０の進行方向である。このカメラ４は、例えば片道２車線道路以上でも路面幅以上の広角範囲が撮像可能な広角レンズが取付けられている。なお、この車両２０に、後退車庫入れや縦列駐車するときに車両後方の撮像画像を車室内のモニタに表示する後方モニタ装置が装備されている場合には、この後方モニタ装置用のカメラを前記カメラ４として使用することもできる。また、前記カメラ４を車両２０の前部側に設けて、車両前方側の路面を撮像する構成でもよい。
In this embodiment, as shown in FIG. 2, the
車線検出ユニット５の画像処理部６は、カメラ４からの撮像信号に基づいて車両後方下側の路面画像を生成する。なお、カメラ４は広角レンズで広角範囲を撮像するので、画像処理部６で得られる路面画像は、全体的に湾曲した画像となる。
The
俯瞰画像生成部７は、周知の手法により画像処理部６で得られた湾曲した路面画像（湾曲画像）の歪を修正処理し、かつ、視点変換（１８０度回転）して路面の真上から見たような俯瞰画像（平面画像）を生成する。
The bird's-eye view
フレームメモリ８は、俯瞰画像生成部７で得られた俯瞰画像の１フレーム分の画面を格納する。車線検出領域設定部９は、フレームメモリ８から読み出された俯瞰画像の画面に対して複数の車線検出領域をそれぞれ設定する（詳細は後述する）。
The
輝度プロファイル算出部１０は、車線検出領域設定部９で設定した各車線検出領域から輝度プロファイル（ヒストグラム）をそれぞれ算出し、車線検出部１１は、輝度プロファイル算出部１０で算出された輝度プロファイルに基づいて各車線検出領域における路面上の車線の位置を検出する（詳細は後述する）。また、車線種別判定部１２は、車線検出部１１で検出した車線の種別（実線か破線）を判定し、判定した車線種別（実線か破線）に基づいて自車両が現在どの走行車線（走行通行帯）に位置しているかを判定する（詳細は後述する）。
Brightness
車線逸脱警報ユニット３の横移動速度検出部１３は、車線検出ユニット５の車線検出部１１で検出された各車線検出領域における車線の位置（および車線種別判定部１２で判定された種別）を、フレームメモリ８から例えば３０ｍｓｅｃ毎に順次出力される１フレーム毎に検出することにより、１フレーム毎の車線の位置ずれ量を算出して、車両が左右どちらか一方側の車線に近づいているときの横移動速度を検出することができる。なお、１フレーム毎の車線の位置ずれ量がほぼ０の場合は、車線が直線的な場合である。
The lateral movement
直線性判定部１４は、横移動速度検出部１３から入力される車両の横移動速度情報に基づいて、車両の横移動速度がほぼ０である場合には車線が直線性を有していると判定し、車両の横移動速度が検出されている場合には車線が非直線的である（車線（道路）がカーブしている）と判定する。
The
車両前端予測位置算出部１５は、直線性判定部１４で車線が直線性を有していると判定した場合に車線に対して車両の傾き度合いを算出する車両傾き算出部１５ａと、直線性判定部１４で車線が非直線的であると判定した場合に車線（道路）の曲率半径を算出する曲率半径算出部１５ｂとを有し、位置算出部１５ｃは、車両傾き算出部１５ａまたは曲率半径算出部１５ｂから入力される算出結果に基づいて、車線に対する車両前端の予測位置を算出する（詳細は後述する）。
The vehicle front end predicted
車線逸脱判定部１６は、車線検出部１１で検出された各車線検出領域における車線検出情報と、横移動速度検出部１３から入力される車両の横移動速度情報と、車両前端予測位置算出部１５から入力される車線に対する車両前端の予測位置情報とに基づいて、車両が走行車線から逸脱傾向にあるか否かを判定する。
The lane departure determination unit 16 includes lane detection information in each lane detection area detected by the
警報信号出力部１７は、車線逸脱判定部１６で車両が走行車線から逸脱傾向にあると判定した場合に、車室内に設けたスピーカ１８と表示部１９に警報信号を出力し、スピーカ１８から所定の警報音を発せさせ、表示部１９に警報灯を点灯（または点滅）させる。なお、スピーカ１８または表示部１９のどちらか一方のみで警報を行う構成でもよい。
The warning
また、本実施形態では、車両傾き算出部１５ａが所定値以上の傾き値を算出した場合には、車線逸脱判定部１６で車線逸脱傾向の判定を行うことなく、警報信号出力部１７からスピーカ１８と表示部１９に警報信号をすぐに出力し、スピーカ１８から所定の警報音を発せさせ、表示部１９に警報灯を点灯（または点滅）させる。
Further, in this embodiment, when the vehicle
〈車線検出処理と車線逸脱警報処理〉
次に、前記した車線逸脱警報装置１による車線検出処理、車線逸脱警報処理を、図３、図４に示すフローチャートを参照して説明する。
<Lane detection processing and lane departure warning processing>
Next, lane detection processing and lane departure warning processing by the above-described lane
先ず、走行車線を走行中の車両２０（図２参照）は、車両後部のカメラ４で車両後部下側の路面を撮像し、この撮像情報（撮像信号）を車線検出ユニット５の画像処理部６に入力する（ステップＳ１）。画像処理部６は、入力される撮像情報（撮像信号）に基づいて車両後方下側の路面画像（全体的に湾曲した画像）を生成する（ステップＳ２）。
First, the vehicle 20 (see FIG. 2) traveling in the traveling lane images the road surface below the rear of the vehicle with the
そして、俯瞰画像生成部７により前記路面画像の歪を修正処理し、かつ、視点変換（１８０度回転）して路面の真上から見たような俯瞰画像（平面画像）に変換する（ステップＳ３）。図５は、俯瞰画像生成部７で得られた俯瞰画像の一例である。図５において、上側が車両後部直下近傍の路面で、下側が車両２０の後方側の路面であり、車両２０が片道２車線道路の左側（路側帯側）の走行車線を走行している状況である。
Then, the overhead
なお、図５において、２１は走行車線、２２はその右側の隣接車線、２３は路側帯２４側との境界を示す実線の車線（以下、「第１車線」という）、２５は走行車線２１と隣接車線２２との境界を示す破線状の車線（以下、「第２車線」という）、２６は走行車線２１上に設けた速度マーク（図では、４０）である。俯瞰画像生成部７で得られた俯瞰画像（図５参照）の１フレームの画面は、フレームメモリ８に格納される（ステップＳ４）。
In FIG. 5, 21 is a travel lane, 22 is an adjacent lane on the right side, 23 is a solid lane indicating the boundary with the
そして、前記１フレーム分の画像（図５参照）が例えば３０ｍｓｅｃ間隔でフレームメモリ８から読み出され、例えば、図６に示すように、車線検出領域設定部９により前記１フレーム分の画像に対して、車両の走行方向（図６では、上下方向）に沿って複数（図では、２つ）の車線検出領域Ａ１，Ａ２をそれぞれ設定する（ステップＳ５）。各車線検出領域Ａ１，Ａ２は、四角形状の枠で囲まれた領域であり、自車両が走行している走行車線２１と、その両側に位置する路側帯２４の一部および隣接車線２２の一部を含む範囲まで設定されている。また、各車線検出領域Ａ１，Ａ２は、車両の走行方向（図６では、上下方向）に沿って所定の間隔を設けて設定されいる。
Then, the image for one frame (see FIG. 5) is read out from the
そして、輝度プロファイル算出部１０は、車線検出領域設定部９で設定した各車線検出領域Ａ１，Ａ２における輝度プロファイルをそれぞれ算出する（ステップＳ６）。すなわち、輝度プロファイル算出部１０は、各車線検出領域Ａ１，Ａ２における俯瞰画像の路面の幅方向に直交する方向の座標（画素）の明るさ（輝度）を積分して、この積分輝度を路面の幅方向における座標（画素）ごとの輝度ファイルを算出する。
Then, the luminance
図７（ａ）は車線検出領域Ａ１に対する輝度ファイル、図７（ｂ）は車線検出領域Ａ２に対する輝度ファイルである。図７（ａ）、（ｂ）において、横軸は路面幅方向、縦軸は積分輝度の強度である。なお、図７（ａ）、（ｂ）における各輝度ファイルは、ノイズ等のない理想的な状態であるが、実際にはノイズが生じている輝度ファイルとなる。 FIG. 7A shows a luminance file for the lane detection area A1, and FIG. 7B shows a luminance file for the lane detection area A2. 7A and 7B, the horizontal axis represents the road surface width direction, and the vertical axis represents the intensity of integrated luminance. Note that each luminance file in FIGS. 7A and 7B is an ideal state without noise or the like, but is actually a luminance file in which noise is generated.
そして、車線検出部１１は、輝度プロファイル算出部１０から入力される輝度プロファイル情報（積分輝度の強度（ピーク値））に基づいて、路面上の車線を検出する（ステップＳ７）。すなわち、車線検出部１１は、車線検出領域Ａ１，Ａ２において積分輝度ａ１，ａ２が、自車両の走行車線２１の両側の車線（第１車線２３と第２車線２５（図６参照）であることを検出する。なお、この際、車線種別判定部１２により、車線検出部１１で検出した車線の種別（実線か破線）を検出し、検出した車線種別（実線か破線）に基づいて自車両が現在どの走行車線（走行通行帯）に位置しているかを判定する（詳細は後述する）。
The
そして、車線逸脱警報ユニット３の横移動速度検出部１３は、前記したように車線検出部１１で検出した車線（第１車線２３と第２車線２５）の位置を、フレームメモリ８から例えば３０ｍｓｅｃ毎に順次出力される１フレーム毎に検出して、１フレーム毎の車線の位置ずれ量を算出し、この算出結果に基づいて車両の横移動速度を検出する（ステップＳ８）。
Then, the lateral movement
そして、直線性判定部１４は、横移動速度検出部１３から入力される車両の横移動速度情報に基づいて、車線検出部１１で検出した車線（第１車線２３と第２車線２５）の直線性を判定する（ステップＳ９）。ステップＳ９で、車両の横移動速度がほぼ０であると算出した結果に基づいて、車線（第１車線２３と第２車線２５）が直線性を有していると判定した場合（ステップＳ１０；ＹＥＳ）、車両傾き算出部１５ａは、車線に対する車両の傾き度合いを算出する（ステップＳ１１）。
The
車線に対する車両の傾きは、車線検出部１１で検出した各車線検出領域Ａ１，Ａ２における車線の位置に基づいて算出することができる。即ち、車両が車線に対して傾いている場合（車両が車線方向に蛇行して進行してる場合）には、俯瞰画像生成部７により例えば、図８に示すような俯瞰画像が得られ、設定された各車線検出領域Ａ１，Ａ２も車線に対して傾いた状態となる。なお、図８に示す俯瞰画像では、走行車線の両側に位置する第１車線２３，第２車線２５の方が傾いているが、実際は直線的な第１車線２３，第２車線２５に対して車両の方が傾いている。
The inclination of the vehicle with respect to the lane can be calculated based on the position of the lane in each lane detection area A1, A2 detected by the
図９（ａ）、（ｂ）に示すように、例えば車線検出領域Ａ１，Ａ２において、輝度ファイルの車線位置に対応した積分輝度ａ１，ａ２の位置が、車両の傾きに応じて少しずれる。図９（ａ）、（ｂ）において、車線検出領域Ａ１，Ａ２での車線（積分輝度ａ１，ａ２）の位置ずれ量（△ｘ）と、車線検出領域Ａ１，Ａ２の間隔（△ｙ）から、車両の車線に対する傾き（ｔａｎθ＝△ｘ／△ｙ）を算出することができる。 As shown in FIGS. 9A and 9B, for example, in the lane detection areas A1 and A2, the positions of the integrated luminances a1 and a2 corresponding to the lane positions of the luminance file are slightly shifted according to the inclination of the vehicle. 9A and 9B, from the positional deviation amount (Δx) of the lane (integrated luminances a1, a2) in the lane detection areas A1, A2, and the interval (Δy) between the lane detection areas A1, A2. The inclination of the vehicle with respect to the lane (tan θ = Δx / Δy) can be calculated.
そして、ステップＳ１１で、車両が車線に対して傾いていると算出した場合（ステップＳ１２；ＹＥＳ）において、車両の車線に対する傾きが予め設定した所定値以下（傾きが小さい）の場合（ステップＳ１３；ＮＯ）は、位置算出部１５ｃにより、車両傾き算出部１５ａから入力される算出結果に基づいて、車両長さを考慮した車線に対する車両前端の予測位置を算出する（ステップＳ１４）。
When it is calculated in step S11 that the vehicle is inclined with respect to the lane (step S12; YES), the inclination of the vehicle with respect to the lane is equal to or smaller than a predetermined value (the inclination is small) (step S13; NO) calculates the predicted position of the front end of the vehicle with respect to the lane in consideration of the vehicle length based on the calculation result input from the vehicle
即ち、本実施形態では、図２に示したように、車両２０の後部にカメラ４を設置している。このため、俯瞰画像生成部７で得られる俯瞰画像は車両後方直下の画像なので、車両が傾いている場合における、車線逸脱傾向の迅速で正確な判定には、車両長さを考慮して車両前端の位置を予測する必要がある。そこで、位置算出部１５ｃは、例えば、検出された車線の位置に対し、車両の横移動速度および車両長さを考慮して車両前端の予測位置を算出する。
That is, in this embodiment, as shown in FIG. 2, the
そして、車線逸脱判定部１６は、車線検出部１１から入力される車線検出情報と、横移動速度検出部１３から入力される横移動速度情報と、車両前端予測位置算出部１５の位置算出部１５ｃから入力される車両前端予測位置情報とに基づいて、自車両（車両２０）が走行車線２１から車線逸脱傾向にあるか否かを判定する（ステップＳ１５）。
The lane departure determination unit 16 then receives the lane detection information input from the
そして、車線逸脱判定部１６が車線逸脱傾向にあると判定すると（ステップＳ１６；ＹＥＳ）、警報信号出力部１７は、車線逸脱判定部１６から入力される判定情報に基づいてスピーカ１８、表示部１９に警報信号を出力し（ステップＳ１７）、スピーカ１８から警報音を発せさせ、かつ表示部１９に警告灯を点灯（または点滅）させる。そして、ステップＳ１に戻り、前記同様の処理を繰り返す。
When the lane departure determination unit 16 determines that the vehicle has a lane departure tendency (step S16; YES), the warning
なお、ステップＳ１６で、車線逸脱傾向にないと判定した場合は（ステップＳ１６；ＮＯ）、警報信号出力部１７からスピーカ１８、表示部１９に警報信号が出力されている状態であれば停止させて（ステップＳ１８）、ステップＳ１に戻り、前記同様の処理を繰り返す。また、ステップＳ１２で、車両が車線に対して傾いていないと算出した場合（ステップＳ１２；ＮＯ）には、前記ステップＳ１５に進む。
If it is determined in step S16 that there is no tendency to depart from the lane (step S16; NO), if the alarm signal is output from the alarm
また、ステップＳ１３で、車両の車線に対する傾きが予め設定した所定値以上（傾きが大きい）の場合（ステップＳ１３；ＹＥＳ）は、車線逸脱傾向にあると判定して、すぐにスピーカ１８、表示部１９に警報信号を出力し（ステップＳ１７）、スピーカ１８から警報音を発せさせ、かつ表示部１９に警告灯を点灯（または点滅）させる。
In step S13, if the inclination of the vehicle with respect to the lane is equal to or greater than a predetermined value (the inclination is large) (step S13; YES), it is determined that there is a tendency to depart from the lane, and the
また、ステップＳ１０で、車線（道路）が直線性を有していない（即ち、カーブしている）と判定した場合（ステップＳ１０；ＮＯ）、曲率半径算出部１５ｂは、車線検出部１１で検出した各車線検出領域Ａ１，Ａ２における車線の位置に基づいて、カーブしている車線（道路）の曲率半径を算出する（ステップＳ１９）。
If it is determined in step S10 that the lane (road) is not linear (that is, curved) (step S10; NO), the curvature
車線（道路）が所定の曲率半径でカーブしている場合は、俯瞰画像生成部７により例えば、図１０に示すようなカーブした車線２６、２７を有する俯瞰画像が得られ、設定した複数（図では、４つ）の車線検出領域Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４において、前記同様に車線検出部１１により車線２６、２７の位置が検出される。
When the lane (road) is curved with a predetermined radius of curvature, the overhead
そして、図１０に示したカーブしている車線２６、２７は、俯瞰図として見た場合には単純な同心円として評価できるため、各車線検出領域Ｂ１〜Ｂ４における車線２６、２７の位置の座標から、以下の式（円の式）に基づいてこの車線２６、２７の曲率半径を求めることができる。
Since the
(ｘ１−ｘ０)２＋(ｙ１−ｙ０)２＝ｒ２…（式１）
(ｘ２−ｘ０)２＋(ｙ２−ｙ０)２＝(ｒ−ｗ)２…（式２）
(x 1 −x 0 ) 2 + (y 1 −y 0 ) 2 = r 2 (Formula 1)
(x 2 −x 0 ) 2 + (y 2 −y 0 ) 2 = (r−w) 2 (Formula 2)
式１は車線２６側の円の式であり、式２は車線２７である。なお、（ｘ１，ｙ１）は車線２６側の座標、（ｘ２，ｙ２）は車線２７側の座標、（ｘ０，ｙ０）は車線２６、２７の中心座標、ｒは車線２６、２７の曲率半径（半径）、ｗは車線２６と車線２７間の距離（幅）であり、各車線検出領域Ｂ１〜Ｂ４における車線２６、２７の位置において、前記式１、式２から車線２６、２７の中心座標（ｘ０，ｙ０）、曲率半径（ｒ）を求めることができる。
そして、ステップＳ１９で算出された曲率半径を有する車線（道路）におて、前記した位置算出部１５ｃにより、車線に対する車両前端の予測位置を算出する（ステップＳ１４）。そして、車線逸脱判定部１６は、車線検出部１１から入力される車線検出情報と、横移動速度検出部１３から入力される横移動速度情報と、車両前端予測位置算出部１５の位置算出部１５ｃから入力される車両前端予測位置情報とに基づいて、自車両（車両２０）が走行車線から車線逸脱傾向にあるか否かを判定する（ステップＳ１５）。以下、前記したステップＳ１６〜Ｓ１８の処理を行う。
Then, the predicted position of the front end of the vehicle with respect to the lane is calculated by the
このように、本実施形態に係る車線逸脱警報装置１によれば、車線に対して車両が傾いている場合や、車線（道路）がカーブしている場合に、車両前端の予測位置を考慮することにより、車両が車線逸脱傾向の判定をより迅速に、かつ正確に行うことができるので、運転者に対してより適切な警報を発することが可能となる。
As described above, according to the lane
更に、直線性を有する車線に対して車両が予め設定した所定値以上に傾いている（傾きが大きい）と判定した場合は、直ちに運転者に対して強めの警報（大きめの警報音や高輝度の点灯（または点滅））を行うことにより、運転者に対して車両が車線逸脱傾向にあることを迅速に報知することが可能となる。 Furthermore, if it is determined that the vehicle is tilted above a predetermined value (large tilt) with respect to the lane having linearity, a strong warning (a large warning sound or high brightness) is immediately given to the driver. By turning on (or blinking), it is possible to promptly notify the driver that the vehicle is in a lane departure tendency.
〈多重車線の場合における車線検出〉
１本の線（白色や黄色の線）で示された車線が最も一般的であるが、路面上に複数の車線が近接して、多重車線として設けられている場合がある。例えば、図１１に示すように、片道２車線の道路において、この２車線の中央に車線分離線として３本の破線状の車線２８ａ，２８ｂ，２８ｃが近接して、多重車線として設けられている場合がある。なお、図１１において、左側の車線２９は路側帯側の車線、右側の車線３０は反対側車線との間に設けた中央分離車線（センターライン）である。
<Lane detection in the case of multiple lanes>
A lane indicated by a single line (white or yellow line) is the most common, but a plurality of lanes may be close to each other on the road surface and provided as multiple lanes. For example, as shown in FIG. 11, in a two-lane road, three
この多重車線（車線２８ａ，２８ｂ，２８ｃ）において、中央に位置する車線２８ａが車両の走行方向（図１１では、上下方向）の破線長さが一番長く、その両側の車線２８ｂ，２８ｃはそれより短くなっており、中央に位置する車線２８ａが正当な車線分離線である。
In this multiple lane (
以下、図１１に示すような多重車線（車線２８ａ，２８ｂ，２８ｃ）が設けられている場合における、車線検出装置２による車線検出について説明する。
Hereinafter, lane detection by the
車両後部のカメラ４（図１、図２参照）で撮像した車両後方下側の多重車線を有する路面画像は、俯瞰画像生成部７により俯瞰画像に変換し、かつ視点変換（１８０度回転）することにより、例えば図１１に示したような多重車線（車線２８ａ，２８ｂ，２８ｃ）を有する俯瞰画像が得られる。
A road surface image having multiple lanes on the lower rear side of the vehicle imaged by the
そして、１フレーム分の俯瞰画像（図１１参照）が例えば３０ｍｓｅｃ間隔でフレームメモリ８から読み出され、例えば、図１２に示すように、車線検出領域設定部９により前記１フレーム分の俯瞰画像に対して複数（図では、３つ）の車線検出領域Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３をそれぞれ設定する。
Then, a bird's-eye view image for one frame (see FIG. 11) is read from the
各車線検出領域Ｃ１〜Ｃ３は四角形状の枠で囲まれた領域であり、車線検出領域Ｃ１は、左側の車線２９から中央の車線２８ｃの外側まで含み、かつ車両の走行方向（図１２では、上下方向）に対しても広い範囲をカバーしている。また、同じ大きさの車線検出領域Ｃ２，Ｃ３は、車線検出領域Ｃ１内に位置し、車両の走行方向（図１２では、上下方向）に沿って所定の間隔で設定される。車線検出領域Ｃ２，Ｃ３も、左側の車線２９から中央の車線２８ｃの外側までを含んでいる。
Each of the lane detection areas C1 to C3 is an area surrounded by a rectangular frame. The lane detection area C1 includes the
そして、輝度プロファイル算出部１０は、前記したように車線検出領域設定部９で設定した各車線検出領域Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３における輝度プロファイルをそれぞれ算出する。
Then, the luminance
図１３（ａ）は車線検出領域Ｃ１に対する輝度ファイル、図１３（ｂ）は車線検出領域Ｃ３に対する輝度ファイルである。図１３（ａ）、（ｂ）において、横軸は路面幅方向、縦軸は積分輝度の強度である。なお、図１３（ａ）、（ｂ）における各輝度ファイルは、路面上においてノイズ等のない理想的な状態であるが、実際にはノイズが生じている輝度ファイルとなる。 FIG. 13A shows a luminance file for the lane detection area C1, and FIG. 13B shows a luminance file for the lane detection area C3. In FIGS. 13A and 13B, the horizontal axis represents the road surface width direction, and the vertical axis represents the intensity of the integrated luminance. Each of the luminance files in FIGS. 13A and 13B is an ideal state with no noise on the road surface, but actually is a luminance file in which noise is generated.
検出領域の狭い車線検出領域Ｃ３における輝度ファイル（図１３（ｂ）参照）の場合、車線２８ａに対する積分輝度ｂ１は、その両側の車線２８ｂ，２８ｃに対する積分輝度ｂ２，ｂ３よりも強度（ピーク）が小さいので、車線検出部１１は、車線２８ｂ，２８ｃ（積分輝度ｂ２，ｂ３）を正当な車線であると誤検出したり、車線検出ができない場合がある。しかしながら、検出領域が広い車線検出領域Ｃ１における輝度ファイル（図１３（ａ）参照）から最大ピークを探すことにより、車線検出領域Ｃ３における局所的な車線パターンの揺らぎによる影響を除去し、正当な車線である車線２８ａ（積分輝度ｂ１）の位置を正確に検出することができる。
In the case of a luminance file (see FIG. 13B) in the lane detection region C3 having a narrow detection region, the integrated luminance b1 for the
このように、図１１のような多重車線（車線２８ａ，２８ｂ，２８ｃ）が設けられている場合でも、正当な車線２８ａの位置を正確に検出することができるので、前記した車両前端予測位置算出部１５の車両傾き算出部１５ａで車線に対する車両の傾きを検出するときに、正しい車線（車線２８ａ）に対する車両の傾きを検出することができる。
In this way, even when multiple lanes (
〈車線種別の判定処理〉
前記した車線検出装置２の車線種別判定部１２（図１参照）は、車線検出部１１で検出した車線の種別（実線か破線）を判定し、判定した車線種別（実線か破線）に基づいて自車両が現在どの走行車線（走行通行帯）に位置しているかを判定するすることができる。
<Determination processing of lane type>
The lane type determination unit 12 (see FIG. 1) of the
以下、車線種別（実線か破線）の判定による自車両の走行車線位置の判定処理を、図１４に示すフローチャートを参照して説明する。なお、図１４に示す走行車線位置の判定処理では、自車両の走行車線の両側が実線の車線であれば、単線（片道１車線）と判定し、自車両の走行車線の左側（左車線）が実線で右側（右車線）が破線であれば、片道２車線の左車線と判定し、また、自車両の走行車線の左側（左車線）が破線で右側（右車線）が実線であれば、片道２車線の右車線と判定し、さらに、自車両の走行車線の左側（左車線）が破線で右側（右車線）も破線であれば、片道３車線の中央車線と判定するように設定している。 Hereinafter, the determination processing of the traveling lane position of the own vehicle by determining the lane type (solid line or broken line) will be described with reference to the flowchart shown in FIG. In the travel lane position determination process shown in FIG. 14, if both sides of the travel lane of the host vehicle are solid lanes, it is determined as a single line (one lane in one way), and the left side (left lane) of the travel lane of the host vehicle. If is a solid line and the right side (right lane) is a broken line, it is determined as a left lane of two lanes in one way, and if the left side (left lane) of the driving lane of the host vehicle is a broken line and the right side (right lane) is a solid line If the left lane (left lane) is the broken line and the right lane (right lane) is also a broken line, the vehicle is determined to be the center lane of 3 lanes. is doing.
先ず、車両後部のカメラ４で車両後部下側の路面を撮像し、この撮像情報（撮像信号）を車線検出ユニット５の画像処理部６に入力する（ステップＳ２１）。画像処理部６は、入力される撮像情報（撮像信号）に基づいて車両後方下側の路面画像（全体的に湾曲した画像）を生成する（ステップＳ２２）。
First, the
そして、俯瞰画像生成部７により前記路面画像の歪を修正処理し、かつ、視点変換（１８０度回転）して路面の真上から見たような俯瞰画像に変換する（ステップＳ２３）。俯瞰画像生成部７で得られた俯瞰画像（例えば、前記図５に示したような俯瞰画像）の１フレームの画面は、フレームメモリ８に格納される（ステップＳ２４）。
Then, the overhead
そして、前記１フレーム分の俯瞰画像（例えば、前記図５に示したような俯瞰画像）が例えば３０ｍｓｅｃ間隔でフレームメモリ８から読み出され、車線検出領域設定部９により前記１フレーム分の画像に対して複数の車線検出領域（例えば、前記図６に示したような２つの車線検出領域Ａ１，Ａ２）をそれぞれ設定する（ステップＳ２５）。
Then, the bird's-eye view image for one frame (for example, the bird's-eye view image as shown in FIG. 5) is read from the
そして、輝度プロファイル算出部１０は、車線検出領域設定部９で設定した各車線検出領域における輝度プロファイルをそれぞれ算出する（ステップＳ２６）。そして、車線検出部１１は、前記したように輝度プロファイル算出部１０から入力される輝度プロファイル情報（積分輝度の強度（ピーク値））に基づいて、路面上の車線を検出する（ステップＳ２７）。なお、ステップＳ２１〜Ｓ２７までは、図３に示した前記フローチャートのステップＳ１〜Ｓ７までの処理と同様である。
Then, the luminance
ところで、各車線検出領域で検出された車線が実線（例えば、図５に示した車線２３）であれば、各車線検出領域において、この車線に対応した積分輝度の強度はほぼ一定の値となる。これは、各車線検出領域において、その上から下まで車線がつながっているためである。よって、たとえ各車線検出領域の大きさが異なっていても、その大きさで規格化すれば、各車線検出領域間で車線（積分輝度）の強度をほぼ一定の値に揃えることができる。
By the way, if the lane detected in each lane detection area is a solid line (for example,
一方、各車線検出領域で検出された車線が破線（例えば、図５に示した車線２５）であれば、各車線検出領域において、この車線に対応した積分輝度の強度が、時間的に変動するだけでなく各車線検出領域の位置によっても変化する。即ち、各車線検出領域間で車線（積分輝度）の強度がばらつく。
On the other hand, if the lane detected in each lane detection area is a broken line (for example,
そこで、車線種別判定部１２は、各車線検出領域で検出した車線（積分輝度）の強度のばらつき量（例えば、ガウス分布における分散）を評価（ステップＳ２８）することで、検出した車線が実線（積分輝度の強度の値がほぼ一定）であるか破線（積分輝度の強度のばらつきが大きい）であるかを判定する。 Therefore, the lane type determination unit 12 evaluates the intensity variation amount (for example, variance in Gaussian distribution) of the lane (integrated luminance) detected in each lane detection region (step S28), so that the detected lane is a solid line ( It is determined whether the integrated luminance intensity value is substantially constant) or a broken line (integrated luminance intensity variation is large).
更に、車線種別判定部１２は、この判定結果に基づいて、例えば、検出した左車線（積分輝度）の強度がばらついてなくほぼ一定の値であると判定した場合（ステップＳ２９；ＮＯ）、さらに次に、検出した右車線（積分輝度）の強度がばらついてなくほぼ一定の値であると判定した場合（ステップＳ３０；ＮＯ）には、自車両の走行車線の両側の車線が実線で、単線（片道１車線）を走行中であると判定する（ステップＳ３１）。
Furthermore, if the lane type determination unit 12 determines that the detected intensity of the left lane (integrated luminance) does not vary and is a substantially constant value based on the determination result (step S29; NO), Next, when it is determined that the intensity of the detected right lane (integrated luminance) does not vary and is a substantially constant value (step S30; NO), the lanes on both sides of the traveling lane of the host vehicle are solid lines and single lines It determines with driving | running | working (one
また、ステップＳ３０で、検出した右車線（積分輝度）の強度がばらついていると判定した場合（ステップＳ３０；ＹＥＳ）には、自車両の走行車線の左側（左車線）が実線で、右側（右車線）が破線で、片道２車線の左車線を走行中であると判定する（ステップＳ３２）。 If it is determined in step S30 that the intensity of the detected right lane (integrated luminance) varies (step S30; YES), the left side (left lane) of the traveling lane of the host vehicle is a solid line and the right side (right side) It is determined that the right lane) is a broken line and the vehicle is traveling in the left lane of two lanes one way (step S32).
また、ステップＳ２９で、検出した左車線（積分輝度）の強度がばらついていると判定した場合（ステップＳ２９；ＹＥＳ）、さらに次に、検出した右車線（積分輝度）の強度がばらついてなくほぼ一定の値であると判定した場合（ステップＳ３３；ＮＯ）には、自車両の走行車線の左側（左車線）が破線で、右側（右車線）が実線で、片道２車線の右車線を走行中であると判定する（ステップＳ３４）。 If it is determined in step S29 that the intensity of the detected left lane (integrated luminance) varies (step S29; YES), then the intensity of the detected right lane (integrated luminance) does not vary and is almost unchanged. When it is determined that the value is constant (step S33; NO), the left side (left lane) of the traveling lane of the host vehicle is a broken line, the right side (right lane) is a solid line, and the vehicle travels in the right lane of two lanes one way. It determines with it being in (step S34).
また、ステップＳ３３で、検出した右車線（積分輝度）の強度がばらついていると判定した場合（ステップＳ３３；ＹＥＳ）には、自車両の走行車線の両側が破線で、片道３車線の中央車線を走行中であると判定する（ステップＳ３５）。 If it is determined in step S33 that the intensity of the detected right lane (integrated luminance) varies (step S33; YES), both sides of the traveling lane of the host vehicle are broken lines, and the center lane of three lanes one way Is determined to be traveling (step S35).
このように、検出した車線（積分輝度）の強度のばらつきを評価することにより、自車両の走行車線位置を容易に、かつ正確に判定することができる。 Thus, by evaluating the variation in the intensity of the detected lane (integrated luminance), the traveling lane position of the host vehicle can be easily and accurately determined.
また、前記した本発明の実施形態に係る車線逸脱警報装置１において、横移動速度検出部は、車両に設けている車速センサから入力される自車両の車速情報と、操舵角センサから入力される自車両のステアリングの操舵角情報とに基づいて、横移動速度を検出する構成でもよい。
In the lane
また、前記した本発明の実施形態に係る車線逸脱警報装置１を、車両に搭載されるナビゲーションシステムに備えることにより、自車両の走行車線、およびこの走行車線の両側における車線の有無を精度よく検知することができるので、ナビサービスの向上（ナビゲーションシステムによる車線変更の指示など）を図ることができる。
Further, by providing the above-described lane
１ 車線逸脱警報装置
２ 車線検出装置
３ 車線逸脱警報ユニット
４ カメラ（撮像手段）
５ 車線検出ユニット
６ 画像処理部
７ 俯瞰画像生成部（俯瞰画像生成手段）
８ フレームメモリ
９ 車線検出領域設定部（車線検出領域設定手段）
１０ 輝度プロファイル算出部（輝度プロファイル算出手段）
１１ 車線検出部（車線検出手段）
１２ 車線種別判定部（車線種別判定手段）
１３ 横移動速度検出部（横移動速度検出手段）
１４ 直線性判定部（直線性判定手段）
１５ 車両前端予測位置算出部
１５ａ 車両傾き算出部（車両傾き算出手段）
１５ｂ 曲率半径算出部（曲率半径算出手段）
１５ｃ 位置算出部（位置算出手段）
１６ 車線逸脱判定部（車線逸脱判定手段）
１７ 警報信号出力部（警報信号出力手段）
１８ スピーカ
１９ 表示部
２０ 車両（自車両）
1 Lane
5
8
10 Luminance profile calculation unit (luminance profile calculation means)
11 Lane detection unit (lane detection means)
12 Lane type determination unit (lane type determination means)
13 Lateral movement speed detector (lateral movement speed detector)
14 Linearity determination unit (linearity determination means)
15 vehicle front end predicted
15b Curvature radius calculator (curvature radius calculator)
15c Position calculation part (position calculation means)
16 Lane departure determination unit (lane departure determination means)
17 Alarm signal output section (alarm signal output means)
18
Claims (5)
前記撮像手段で撮像された画像を俯瞰画像に変形する俯瞰画像生成手段と、
前記俯瞰画像手段で生成された俯瞰画像に対して、自車両の進行方向に対して垂直に複数の車線検出領域を設定する車線検出領域設定手段と、
前記車線検出領域設定手段で設定された前記各車線検出領域に対して、路面幅方向に沿った輝度プロファイルをそれぞれ算出する輝度プロファイル算出手段と、
前記輝度プロファイル算出手段で算出された前記各輝度プロファイルに基づいて前記各車線検出領域における路面上の車線の位置を検出する車線検出手段と、
前記車線検出手段で検出した車線が実線か破線かを、前記各車線検出領域における前記輝度プロファイルの強度のばらつきに基づいて判定する車線種別判定手段と、を備えた、
ことを特徴とする車線検出装置。 Imaging means for imaging a road way-side after the vehicle,
An overhead image generation means for transforming an image captured by the imaging means into an overhead image;
Lane detection area setting means for setting a plurality of lane detection areas perpendicular to the traveling direction of the host vehicle with respect to the overhead image generated by the overhead image means;
Luminance profile calculation means for calculating a luminance profile along the road surface width direction for each lane detection area set by the lane detection area setting means,
Lane detection means for detecting the position of the lane on the road surface in each lane detection area based on each brightness profile calculated by the brightness profile calculation means;
Lane type determination means for determining whether the lane detected by the lane detection means is a solid line or a broken line, based on variations in intensity of the luminance profile in each lane detection region,
A lane detection device characterized by that.
ことを特徴とする請求項１に記載の車線検出装置。 The lane type determination means determines the traveling lane position of the host vehicle based on the lane type determination result of a solid line or a broken line with respect to the lane detected by the lane detection means,
The lane detection device according to claim 1, wherein
自車両の横移動速度を検出する横移動速度検出手段と、
車線位置に対する自車両の前端位置を予測する車両前端位置予測手段と、
前記車線検出装置の前記車線検出手段で検出された前記各車線検出領域における車線検出情報と前記横移動速度検出手段で検出された自車両の横移動速度情報および前記車両前端位置予測手段により予測された自車両の前端予測位置情報とに基づいて、自車両が車線逸脱傾向にあるか否かを判定する車線逸脱判定手段と、
前記車線逸脱判定手段により自車両が車線逸脱傾向にあると判定した場合に、警報報知手段に対して警報を報知するような警報信号を出力する警報信号出力手段と、を備えた、
ことを特徴とする車線逸脱警報装置。 A lane detection device according to claim 1 or 2,
Lateral movement speed detection means for detecting the lateral movement speed of the host vehicle;
Vehicle front end position prediction means for predicting the front end position of the host vehicle relative to the lane position;
Predicted by the lane detection information in each lane detection area detected by the lane detection means of the lane detection device, the lateral movement speed information of the own vehicle detected by the lateral movement speed detection means, and the vehicle front end position prediction means. Lane departure determining means for determining whether or not the host vehicle is in a lane departure tendency based on the predicted front end position information of the own vehicle;
An alarm signal output means for outputting an alarm signal to notify the alarm to the alarm notification means when the vehicle lane departure determination means determines that the host vehicle is in a lane departure tendency;
A lane departure warning device characterized by that.
ことを特徴とする請求項３に記載の車線逸脱警報装置。 When the vehicle front end position prediction means determines that the lane has linearity by linearity determination means for determining linearity of the lane detected by the lane detection means of the lane detection device, and the linearity determination means In addition, when the vehicle inclination calculation means for calculating the degree of inclination of the host vehicle based on the lane detection information in each lane detection area and the linearity determination means determine that the lane has no linearity, Curvature radius calculation means for calculating the curvature radius of the lane based on the lane detection information in each lane detection area, and the front end of the host vehicle with respect to the lane position based on the input information from the vehicle inclination calculation means or the curvature radius calculation means Position calculation means for predicting the position,
The lane departure warning device according to claim 3.
ことを特徴とする請求項４に記載の車線逸脱警報装置。 When the vehicle inclination calculation by the vehicle inclination calculation means calculates that the host vehicle is inclined more than a predetermined amount with respect to the lane, the warning signal output means does not determine the lane departure tendency by the lane departure determination means. Outputting an alarm signal to the alarm notification means;
The lane departure warning device according to claim 4.
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