JP5631581B2 - 道路認識装置 - Google Patents
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Description
自車両の前方を撮像して画像を取得する撮像手段と、
前記画像上の水平ライン上を探索して、互いに隣接する画素の輝度差が所定の閾値以上である画素を車線候補点として検出し、探索する前記水平ラインを前記画像の上下方向にずらしながら前記車線候補点を検出し、検出した前記車線候補点をつなぎ合わせて前記画像上に車線を検出する車線検出手段と、
前記車線検出手段が検出した前記車線候補点に対応する車線の横幅が横断歩道の横幅に相当する横幅であった場合には、当該車線候補点が検出された前記水平ラインの探索における探索領域を拡大し、当該水平ライン上で高輝度の画素部分と低輝度の画素部分とが繰り返し現れる繰り返しパターンが存在するか否かを判断するパターン探索手段と、
前記繰り返しパターンが存在する前記各水平ラインを、前記各水平ラインの前記画像上の間隔または実空間上の距離方向の幅に基づいてグループ化するグループ化手段と、
を備え、
前記グループ化手段は、前記グループ化した前記水平ラインのグループについて、前記グループの最も手前側の位置までの距離を横断歩道までの距離として算出し、前記グループの実空間上の距離方向の幅を前記横断歩道の幅として算出することを特徴とする。
第2の発明は、道路認識装置において、
自車両の前方を撮像して画像を取得する撮像手段と、
前記画像上の水平ライン上を探索して、互いに隣接する画素の輝度差が所定の閾値以上である画素を車線候補点として検出し、探索する前記水平ラインを前記画像の上下方向にずらしながら前記車線候補点を検出し、検出した前記車線候補点をつなぎ合わせて前記画像上に車線を検出する車線検出手段と、
前記車線検出手段が検出した前記車線候補点に対応する車線の横幅が横断歩道の横幅に相当する横幅であった場合には、当該車線候補点が検出された前記水平ラインの探索における探索領域を拡大し、当該水平ライン上で高輝度の画素部分と低輝度の画素部分とが繰り返し現れる繰り返しパターンが存在するか否かを判断するパターン探索手段と、
を備え、
前記パターン探索手段により存在すると判断された、横断歩道に対応する前記繰り返しパターンに基づいて、前記撮像手段により撮像された前記画像中から横断歩道を検出することを特徴とする。
第3の発明は、道路認識装置において、
自車両の前方を撮像して画像を取得する撮像手段と、
前記画像上で水平ラインを前記画像の上方向または下方向にずらしながら、前記各水平ライン上で高輝度の画素部分と低輝度の画素部分とが繰り返し現れる繰り返しパターンが存在するか否かを判断するパターン探索手段と、
前記繰り返しパターンが存在する前記各水平ラインを、前記各水平ラインの前記画像上の間隔または実空間上の距離方向の幅に基づいてグループ化するグループ化手段と、
を備え、
前記グループ化手段は、
前記グループ化した前記水平ラインのグループについて、前記グループの最も手前側の位置までの距離を横断歩道までの距離として算出し、前記グループの実空間上の距離方向の幅を前記横断歩道の幅として算出するとともに、
過去のフレームでグループ化した前記グループと今回のフレームでグループ化した前記グループとの対応付けを行い、今回のフレームでグループ化した前記水平ラインのグループが、前記画像における最下端の水平ラインを含む場合には、前記グループの最も奥側の位置までの距離を算出し、前記グループの最も奥側の位置までの距離から、過去のフレームで算出した前記横断歩道の幅を減算することで、前記横断歩道までの距離を算出することを特徴とする。
第4の発明は、道路認識装置において、
自車両の前方を撮像して画像を取得する撮像手段と、
前記画像上で水平ラインを前記画像の上方向または下方向にずらしながら、前記各水平ライン上で高輝度の画素部分と低輝度の画素部分とが繰り返し現れる繰り返しパターンが存在するか否かを判断するパターン探索手段と、
前記繰り返しパターンが存在する前記各水平ラインを、前記各水平ラインの前記画像上の間隔または実空間上の距離方向の幅に基づいてグループ化するグループ化手段と、
を備え、
前記グループ化手段は、
前記グループ化した前記水平ラインのグループについて、前記グループの最も手前側の位置までの距離を横断歩道までの距離として算出し、前記グループの実空間上の距離方向の幅を前記横断歩道の幅として算出するとともに、
過去のフレームでグループ化した前記グループと今回のフレームでグループ化した前記グループとの対応付けを行い、対応付けた前記グループを検出したフレームの数、前記パターン探索手段が検出した前記繰り返しパターンにおける前記高輝度の画素部分の数、または前記グループに属する前記水平ラインの数に応じて、当該グループの信頼度を算出することを特徴とする。
前記車線検出手段は、前回のフレームで検出した前記車線の情報および前回のフレームから今回のフレームまでの間の自車両の挙動に基づいて、今回のフレームにおいて前記水平ライン上で前記車線候補点を探索する探索領域を自車両の左右に設定し、
前記パターン探索手段は、前記車線検出手段が前記水平ライン上の一方の前記探索領域中に検出した前記車線候補点に対応する車線の横幅が横断歩道の横幅に相当する横幅であった場合には、前記水平ライン上の他方の前記探索領域を前記一方の探索領域に隣接する画素まで拡大して、当該水平ライン上で高輝度の画素部分と低輝度の画素部分とが繰り返し現れる繰り返しパターンが存在するか否かを判断することを特徴とする。
前記グループ化手段は、過去のフレームでグループ化した前記グループと今回のフレームでグループ化した前記グループとの対応付けを行い、
前記車線検出手段は、前回のフレームで検出した前記グループの前記画像中の位置および前回のフレームから今回のフレームまでの間の自車両の挙動に基づいて、今回のフレームにおける当該グループの前記画像上の位置を推測し、推定した前記位置の前記水平ライン上では前記車線候補点の検出を行わないことを特徴とする。
X=CD/2+Z×PW×(i−IV) …(2)
Y=CH+Z×PW×(j−JV) …(3)
Z=CD/(PW×(dp−DP)) …(4)
で表される座標変換により1対1に対応付けることができる。
左車線LL x=aL・z+bL …(5)
右車線LR x=aR・z+bR …(6)
[道路高モデル]
左車線LL y=cL・z+dL …(7)
右車線LR y=cR・z+dR …(8)
条件2:開始点が道路面上にあること。
条件3:水平ラインjn上の画素中に、左側に隣接する画素との輝度pの差分Δpが負の閾値Δpth4以下である画素が存在すること。以下、この画素を終了画素といい、終了画素に対応する実空間上の点を終了点という。
条件5:隣接する高輝度の画素部分の間隔が高輝度の画素部分の幅と等しいか、または高輝度の画素部分の幅の奇数倍であること。
条件6:高輝度の画素部分が3箇所以上存在すること。
Wz=Zfar−Zc …(9)
の演算を行って算出し、算出した幅Wzを、今回のフレームで検出した横断歩道の幅Wczとするようになっている(ステップS23)。
Wcz_ave={1−P(s)}×Wcz_old+P(s)×Wcz_new …(10)
Zc=Zfar−Wcz_ave …(11)
2 撮像手段
10 車線検出手段
11 パターン探索手段
12 グループ化手段
cr、cl 車線候補点
isl_new 探索開始点(一方の探索領域に隣接する画素)
j 水平ライン
LR、LL 車線
p 輝度
P(s) 重み
s 信頼度
Sr、Sl 探索領域
T 基準画像(画像)
Wcz 横断歩道の幅
Wcz_ave 横断歩道の幅の重み付け平均値
Wr-e 横幅
Wz グループの実空間上の距離方向の幅
Zc 横断歩道までの距離
Zfar グループの最も奥側の位置までの距離
Znear グループの最も手前側の位置までの距離
Δj 各水平ラインの画像上の間隔
Δp 輝度差
Δpth1 閾値
Claims (11)
- 自車両の前方を撮像して画像を取得する撮像手段と、
前記画像上の水平ライン上を探索して、互いに隣接する画素の輝度差が所定の閾値以上である画素を車線候補点として検出し、探索する前記水平ラインを前記画像の上下方向にずらしながら前記車線候補点を検出し、検出した前記車線候補点をつなぎ合わせて前記画像上に車線を検出する車線検出手段と、
前記車線検出手段が検出した前記車線候補点に対応する車線の横幅が横断歩道の横幅に相当する横幅であった場合には、当該車線候補点が検出された前記水平ラインの探索における探索領域を拡大し、当該水平ライン上で高輝度の画素部分と低輝度の画素部分とが繰り返し現れる繰り返しパターンが存在するか否かを判断するパターン探索手段と、
前記繰り返しパターンが存在する前記各水平ラインを、前記各水平ラインの前記画像上の間隔または実空間上の距離方向の幅に基づいてグループ化するグループ化手段と、
を備え、
前記グループ化手段は、前記グループ化した前記水平ラインのグループについて、前記グループの最も手前側の位置までの距離を横断歩道までの距離として算出し、前記グループの実空間上の距離方向の幅を前記横断歩道の幅として算出することを特徴とする道路認識装置。 - 自車両の前方を撮像して画像を取得する撮像手段と、
前記画像上の水平ライン上を探索して、互いに隣接する画素の輝度差が所定の閾値以上である画素を車線候補点として検出し、探索する前記水平ラインを前記画像の上下方向にずらしながら前記車線候補点を検出し、検出した前記車線候補点をつなぎ合わせて前記画像上に車線を検出する車線検出手段と、
前記車線検出手段が検出した前記車線候補点に対応する車線の横幅が横断歩道の横幅に相当する横幅であった場合には、当該車線候補点が検出された前記水平ラインの探索における探索領域を拡大し、当該水平ライン上で高輝度の画素部分と低輝度の画素部分とが繰り返し現れる繰り返しパターンが存在するか否かを判断するパターン探索手段と、
を備え、
前記パターン探索手段により存在すると判断された、横断歩道に対応する前記繰り返しパターンに基づいて、前記撮像手段により撮像された前記画像中から横断歩道を検出することを特徴とする道路認識装置。 - 自車両の前方を撮像して画像を取得する撮像手段と、
前記画像上で水平ラインを前記画像の上方向または下方向にずらしながら、前記各水平ライン上で高輝度の画素部分と低輝度の画素部分とが繰り返し現れる繰り返しパターンが存在するか否かを判断するパターン探索手段と、
前記繰り返しパターンが存在する前記各水平ラインを、前記各水平ラインの前記画像上の間隔または実空間上の距離方向の幅に基づいてグループ化するグループ化手段と、
を備え、
前記グループ化手段は、
前記グループ化した前記水平ラインのグループについて、前記グループの最も手前側の位置までの距離を横断歩道までの距離として算出し、前記グループの実空間上の距離方向の幅を前記横断歩道の幅として算出するとともに、
過去のフレームでグループ化した前記グループと今回のフレームでグループ化した前記グループとの対応付けを行い、今回のフレームでグループ化した前記水平ラインのグループが、前記画像における最下端の水平ラインを含む場合には、前記グループの最も奥側の位置までの距離を算出し、前記グループの最も奥側の位置までの距離から、過去のフレームで算出した前記横断歩道の幅を減算することで、前記横断歩道までの距離を算出することを特徴とする道路認識装置。 - 自車両の前方を撮像して画像を取得する撮像手段と、
前記画像上で水平ラインを前記画像の上方向または下方向にずらしながら、前記各水平ライン上で高輝度の画素部分と低輝度の画素部分とが繰り返し現れる繰り返しパターンが存在するか否かを判断するパターン探索手段と、
前記繰り返しパターンが存在する前記各水平ラインを、前記各水平ラインの前記画像上の間隔または実空間上の距離方向の幅に基づいてグループ化するグループ化手段と、
を備え、
前記グループ化手段は、
前記グループ化した前記水平ラインのグループについて、前記グループの最も手前側の位置までの距離を横断歩道までの距離として算出し、前記グループの実空間上の距離方向の幅を前記横断歩道の幅として算出するとともに、
過去のフレームでグループ化した前記グループと今回のフレームでグループ化した前記グループとの対応付けを行い、対応付けた前記グループを検出したフレームの数、前記パターン探索手段が検出した前記繰り返しパターンにおける前記高輝度の画素部分の数、または前記グループに属する前記水平ラインの数に応じて、当該グループの信頼度を算出することを特徴とする道路認識装置。 - 前記車線検出手段は、前回のフレームで検出した前記車線の情報および前回のフレームから今回のフレームまでの間の自車両の挙動に基づいて、今回のフレームにおいて前記水平ライン上で前記車線候補点を探索する探索領域を自車両の左右に設定し、
前記パターン探索手段は、前記車線検出手段が前記水平ライン上の一方の前記探索領域中に検出した前記車線候補点に対応する車線の横幅が横断歩道の横幅に相当する横幅であった場合には、前記水平ライン上の他方の前記探索領域を前記一方の探索領域に隣接する画素まで拡大して、当該水平ライン上で高輝度の画素部分と低輝度の画素部分とが繰り返し現れる繰り返しパターンが存在するか否かを判断することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の道路認識装置。 - 前記車線検出手段は、前記パターン探索手段により前記水平ライン上に前記繰り返しパターンが存在すると判断された場合には、当該水平ライン上で検出した前記車線候補点を棄却して、前記車線の検出の対象から除外することを特徴とする請求項1、請求項2または請求項5に記載の道路認識装置。
- 前記グループ化手段は、過去のフレームでグループ化した前記グループと今回のフレームでグループ化した前記グループとの対応付けを行い、今回のフレームでグループ化した前記水平ラインのグループが、前記画像における最下端の水平ラインを含む場合には、前記グループの最も奥側の位置までの距離を算出し、前記グループの最も奥側の位置までの距離から、過去のフレームで算出した前記横断歩道の幅を減算することで、前記横断歩道までの距離を算出することを特徴とする請求項1に記載の道路認識装置。
- 前記グループ化手段は、過去のフレームでグループ化した前記グループと今回のフレームでグループ化した前記グループとの対応付けを行い、対応付けた前記グループを検出したフレームの数、前記パターン探索手段が検出した前記繰り返しパターンにおける前記高輝度の画素部分の数、または前記グループに属する前記水平ラインの数に応じて、当該グループの信頼度を算出することを特徴とする請求項1または請求項7に記載の道路認識装置。
- 前記グループ化手段は、算出した前記信頼度に基づいて、今回のフレームでグループ化した前記グループの実空間上の距離方向の幅として算出した前記横断歩道の幅に対する重みを決定し、当該重みを用いて、過去のフレームで算出した前記横断歩道の幅と今回のフレームで算出した前記横断歩道の幅とを重み付け平均して、前記横断歩道の幅の重み付け平均値を算出することを特徴とする請求項8に記載の道路認識装置。
- 前記グループ化手段は、前記グループ化した前記水平ラインのグループが、前記画像における最下端の水平ラインを含む場合には、前記グループの最も奥側の位置までの距離を算出し、前記グループの最も奥側の位置までの距離から、過去のフレームで算出した前記横断歩道の幅の重み付け平均値を減算することで、前記横断歩道までの距離を算出することを特徴とする請求項9に記載の道路認識装置。
- 前記グループ化手段は、過去のフレームでグループ化した前記グループと今回のフレームでグループ化した前記グループとの対応付けを行い、
前記車線検出手段は、前回のフレームで検出した前記グループの前記画像中の位置および前回のフレームから今回のフレームまでの間の自車両の挙動に基づいて、今回のフレームにおける当該グループの前記画像上の位置を推測し、推定した前記位置の前記水平ライン上では前記車線候補点の検出を行わないことを特徴とする請求項1に記載の道路認識装置。
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