JP7140574B2 - 走行区画線認識装置 - Google Patents

Description

本開示は走行区画線認識装置に関する。

走行区画線認識装置は、車載カメラを用いて画像を取得する。走行区画線認識装置は、取得した画像を用いて走行区画線を認識する。走行区画線認識装置は、認識した走行区画線に基づき、道路形状を推定する。推定した道路形状は、車両の運転支援等に用いることができる。

道路が分岐している場所等では、車線の幅が変化する。そのような場所で認識した走行区画線に基づき道路形状を推定すると、不適切な値となってしまう。そのため、車線の幅の変化を検出する必要がある。特許文献１には、先行車の速度や位置から、道路の分岐を検出する技術が開示されている。特許文献２には、先行車の軌跡を用いて道路の分岐を検出する技術が開示されている。

特開２０１６－０１８２５６号公報 特開２０１５－０７９４４６号公報

特許文献１、２に開示された技術では、車線の幅の変化を正確に検出できないことがある。本開示の一局面は、車線の幅の変化を正確に検出できる走行区画線認識装置を提供することを目的とする。

本開示の一局面は、車両（３）の周辺を表す画像（３１）を取得するように構成された画像取得ユニット（９）と、前記画像に基づき、前記車両が走行している車線（４３）を区画する２本の走行区画線（３５、３７）を認識するように構成された線認識ユニット（１１）と、前記画像に表示された他の車両（４５）の幅を算出するように構成された車両幅算出ユニット（１３）と、前記他の車両の位置における前記車線の幅を、前記線認識ユニットが認識した前記２本の走行区画線に基づき算出するように構成された車線幅算出ユニット（１５）と、前記他の車両の幅と、前記車線の幅との関係の時間の経過に伴う変化に基づき、前記車線の幅の変化を検出するように構成された幅変化検出ユニット（１７）と、を備える走行区画線認識装置（１）である。

本開示の一局面である走行区画線認識装置は、車線の幅の変化を正確に検出することができる。
本開示の別局面は、車両（３）の周辺を表す画像（３１）を取得するように構成された画像取得ユニット（９）と、前記画像に基づき、前記車両が走行している車線（４３）を区画する２本の走行区画線（３５、３７）を認識するように構成された線認識ユニット（１１）と、前記車線の幅を、前記線認識ユニットが認識した前記２本の走行区画線に基づき算出するように構成された車線幅算出ユニット（１５）と、前記車線の走行方向における前記車線の幅の変化量を算出する幅変化算出ユニット（５５）と、前記車線の幅の変化量に基づき、前記車線の分岐、又は、前記走行区画線の誤認識である事象の有無を判断するように構成された事象判断ユニット（６１）と、前記２本の走行区画線を統合して統合線を作成するように構成された統合線作成ユニット（５７）と、前記統合線の曲がりの程度を算出するように構成された曲がり算出ユニット（５９）と、を備え、前記事象が有ると前記事象判断ユニットが判断するための条件は、前記曲がりの程度が小さいほど厳しい走行区画線認識装置（１０１）である。

本開示の別の局面である走行区画線認識装置は、道路の分岐の有無、及び、走行区画線の誤認識の有無を正確に判断することができる。
なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

車両に搭載された走行区画線認識装置等の構成を表すブロック図である。 走行区画線認識装置の機能的構成を表すブロック図である。 走行区画線認識装置が実行する処理を表すフローチャートである。 車載カメラが作成した画像を表す説明図である。 道路が分岐する事例を表す説明図である。 道路に上り勾配がある事例を表す説明図である。 自車線の一部に路面ノイズが存在する事例を表す説明図である。 幅Ｗ１と幅Ｗ２との関係の時間の経過に伴う変化を表す指標の別形態を表す説明図である。 走行区画線認識装置の機能的構成を表すブロック図である。 走行区画線認識装置が実行する処理を表すフローチャートである。 統合線を表す説明図である。 変化量ΔＷを算出する方法を表す説明図である。 道路の分岐がなく、自車線の幅が一定であり、道路の勾配がない事例を表す説明図である。 道路の分岐がある事例を表す説明図である。 道路に登り勾配がある事例を表す説明図である。 自車線の一部に路面ノイズが存在する事例を表す説明図である。 統合線の曲がりの程度を表す指標の別形態を表す説明図である。 一方の走行区画線を認識できた距離が、他方の走行区画線を認識できた距離より長い場合の画像を表す説明図である。 一方の走行区画線が実線であり、他方の走行区画線が破線である場合の画像を表す説明図である。 走行区画線認識装置が実行する処理を表すフローチャートである。

本開示の例示的な実施形態を、図面を参照しながら説明する。
＜第１実施形態＞
１．走行区画線認識装置１の構成
走行区画線認識装置１の構成を、図１及び図２に基づき説明する。図１に示すように、走行区画線認識装置１は、車両３に搭載される車載装置である。走行区画線認識装置１は、ＣＰＵ５と、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭ等の半導体メモリ（以下、メモリ７とする）と、を有するマイクロコンピュータを備える。

走行区画線認識装置１の各機能は、ＣＰＵ５が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ７が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、走行区画線認識装置１は、１つのマイクロコンピュータを備えてもよいし、複数のマイクロコンピュータを備えてもよい。

走行区画線認識装置１は、図２に示すように、画像取得ユニット９と、線認識ユニット１１と、車両幅算出ユニット１３と、車線幅算出ユニット１５と、幅変化検出ユニット１７と、距離推定ユニット１９と、基準設定ユニット２１と、形状設定ユニット２３と、出力ユニット２５と、を備える。

走行区画線認識装置１に含まれる各部の機能を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の機能は、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は、デジタル回路、又はアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現されてもよい。

図１に示すように、車両３は、走行区画線認識装置１に加えて、車載カメラ２７、及び運転支援装置２９を備える。車載カメラ２７は車両３の前方を表す画像を作成する。車両３の前方は車両３の周辺に対応する。運転支援装置２９は、走行区画線認識装置１が出力する道路形状を用いて運転支援を行う。

２．走行区画線認識装置１が実行する処理
走行区画線認識装置１が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を、図３～図４に基づき説明する。図３のステップ１では、画像取得ユニット９が、車載カメラ２７を用いて画像を取得する。この画像は、車両３の前方を表す画像である。

ステップ２では、線認識ユニット１１が、前記ステップ１で取得した画像に基づき、車両３が走行している車線（以下では自車線とする）を区画する２本の走行区画線を認識する。この処理を、図４に基づき説明する。３１は、前記ステップ１で取得した画像である。線認識ユニット１１は、周知の方法により、走行区画線３３、３５、３７、３９を認識する。

図４に示すように、走行区画線３３が破線である場合、線認識ユニット１１は、まず、複数の区画ペイント候補４１を抽出する。区画ペイント候補４１は、破線を構成する単位である。次に、線認識ユニット１１は、車両３の走行方向に沿って並んだ複数の区画ペイント候補４１をつなげることで、走行区画線３３を認識する。走行区画線３５、３７、３９を認識する方法も同様である。

図３に戻り、ステップ３では、線認識ユニット１１が、前記ステップ２で認識した走行区画線の中から、自車線を区画する２本の走行区画線を選択する。図４に示す例では、走行区画線３５、３７が、自車線４３を区画する２本の走行区画線である。線認識ユニット１１は、画像における走行区画線の位置に基づき、自車線を区画する２本の走行区画線を選択することができる。

ステップ４では、図４に示すように、車両幅算出ユニット１３が、前記ステップ１で取得した画像３１に表示された他の車両４５の幅Ｗ１を算出する。幅Ｗ１は、画像３１の上における幅である。他の車両４５は、自車線４３に存在してもよいし、他の車線に存在してもよい。

ステップ５では、図４に示すように、車線幅算出ユニット１５が、他の車両４５の位置４７における自車線４３の幅Ｗ２を、前記ステップ３で選択した２本の走行区画線３５、３７に基づき算出する。他の車両４５の位置４７とは、自車線４３の走行方向における座標が他の車両４５の座標と一致する位置を意味する。幅Ｗ２は、２本の走行区画線３５、３７の、画像３１の上における間隔である。

ステップ６では、幅変化検出ユニット１７が、比率Ｒを算出する。比率Ｒとは、前記ステップ５で算出した幅Ｗ２を、前記ステップ４で算出した幅Ｗ１で除した値である。比率Ｒは、幅Ｗ１と幅Ｗ２との関係に対応する。

ステップ７では、幅変化検出ユニット１７が、前記ステップ６で算出した比率Ｒをメモリ７に記憶する。
ステップ８では、幅変化検出ユニット１７が、直前の前記ステップ６で算出した比率Ｒ（以下では比率Ｒ１とする）から、過去に算出され、メモリ７に記憶されていた比率Ｒ（以下では比率Ｒ２とする）を差し引いた値（以下では比率の変化ΔＲとする）を算出する。比率Ｒ２を算出した時刻は、比率Ｒ１を算出した時刻より古い。また、比率Ｒ２の算出に用いた幅Ｗ１及び幅Ｗ２を測定した位置は、比率Ｒ１の算出に用いた幅Ｗ１及び幅Ｗ２を測定した位置よりも、自車線４３の後方側にある。比率の変化ΔＲは、幅Ｗ１と、幅Ｗ２との関係の時間の経過に伴う変化に対応する。

ステップ９では、距離推定ユニット１９が、車両３と他の車両４５との距離を推定する。距離推定ユニット１９は、例えば、画像３１における他の車両４５の位置や大きさから距離を推定することができる。また、距離推定ユニット１９は、測距センサを用いて距離を推定してもよい。

ステップ１０では、基準設定ユニット２１が、前記ステップ９で推定した距離に基づき、後述するステップ１１で使用する閾値を設定する。基準設定ユニット２１は、距離が大きいほど、閾値を大きくする。閾値は正の値である。閾値は、幅Ｗ２の変化を検出したと判断するか否かの基準に対応する。閾値を大きくすることは、幅Ｗ２の変化を検出したと判断するか否かの基準を厳しくすることに対応する。

ステップ１１では、前記ステップ８で算出した比率の変化ΔＲの絶対値が、前記ステップ１０で設定した閾値以上であるか否かを、幅変化検出ユニット１７が判断する。比率の変化ΔＲの絶対値が閾値未満である場合、本処理はステップ１２に進む。比率の変化ΔＲの絶対値が閾値以上である場合、本処理はステップ１４に進む。

ステップ１２では、形状推定ユニット２３が、第１の道路形状推定処理を行う。第１の道路形状推定処理とは、前記ステップ３で選択した２本の走行区画線のそれぞれに基づき、フィルタを用いて道路形状を推定する処理である。道路形状として、例えば、曲率、曲率変化率、ヨー角、ピッチ角、オフセット等が挙げられる。

ステップ１３では、前記ステップ１２、又は後述するステップ１７で推定された道路形状を、出力ユニット２５が運転支援装置２９に出力する。
ステップ１４では、前記ステップ８で算出した比率の変化ΔＲが正の値であるか否かを幅変化検出ユニット１７が判断する。比率の変化ΔＲが正の値である場合、本処理はステップ１５に進む。比率の変化ΔＲが負の値である場合、本処理はステップ１６に進む。

ステップ１５では、幅変化検出ユニット１７が道路の分岐を検出する。道路の分岐は、車線の幅の変化に対応する。
ステップ１６では、幅変化検出ユニット１７が、走行区画線の誤認識を検出する。走行区画線の誤認識は、車線の幅の変化に対応する。

ステップ１７では、形状推定ユニット２３が、第２の道路形状推定処理を行う。第２の道路形状推定処理として、例えば、以下の(i)～(iii)のうちのいずれかの処理が挙げられる。

(i) 形状推定ユニット２３は、前記ステップ３で選択した２本の走行区画線のうち１本は、道路形状の推定に使用しない。形状推定ユニット２３は、残りの１本の走行区画線に基づき、道路形状を推定する。

(ii) 形状推定ユニット２３は、道路形状の推定を行わない。
(iii) 形状推定ユニット２３は、前記ステップ３で選択した２本の走行区画線のうち、少なくとも１本を新たに認識した別の走行区画線に置換する。別の走行区画線とは、線認識ユニット１１が前記ステップ２の処理を再度実行することにより、新たに認識した走行区画線である。

３．走行区画線認識装置１が奏する効果
（１Ａ）走行区画線認識装置１は、道路の勾配があったとしても、自車線４３の幅の変化を正確に検出することができる。この効果を図５～図６に示す事例に基づき説明する。

図５に示す事例では、道路が分岐することにより、自車線４３の走行方向に進むほど、自車線４３の幅が実際に大きくなっている。
この事例の場合、幅Ｗ２は、自車線４３の走行方向に進むほど、大きい。幅Ｗ１は一定である。比率Ｒ１は比率Ｒ２より大きい。比率の変化ΔＲの絶対値は大きい。比率の変化ΔＲは正の値である。

図５に示す事例の場合、走行区画線認識装置１は、前記ステップ１１及び前記ステップ１４でそれぞれ肯定判断して前記ステップ１５に進み、道路の分岐を検出することができる。道路の分岐は、自車線４３の幅が変化する状況に対応する。

図６に示す事例では、道路に上り勾配がある。自車線４３の幅及び他の車両４５の幅は、実際には一定である。しかしながら、道路に登り勾配があるため、画像の上では見かけ上、自車線４３の走行方向に進むほど、幅Ｗ１及び幅Ｗ２が大きくなる。比率の変化ΔＲの絶対値は小さい。図６に示す事例の場合、走行区画線認識装置１は、前記ステップ１１で否定判断し、前記ステップ１２に進む。前記ステップ１２に進むことは、自車線４３の幅の変化を検出しなかったことを意味する。

すなわち、走行区画線認識装置１は、画像の上で見かけ上、幅Ｗ２が変化していても、自車線４３の幅が実際には一定であれば、自車線４３の幅の変化を検出しない。道路に下り勾配がある場合でも、走行区画線認識装置１は、同様の効果を奏することができる。

（１Ｂ）走行区画線認識装置１は、走行区画線の誤認識を検出することができる。この効果を図７に示す事例に基づき説明する。図７に示す事例では、自車線４３の一部に路面ノイズ４９が存在する。走行区画線認識装置１は、比率Ｒ１を算出するとき、路面ノイズ４９を走行区画線として誤認識した。そのため、走行区画線認識装置１は、比率Ｒ１を実際より小さく算出した。走行区画線認識装置１は、比率Ｒ２を正しく算出した。その結果、比率の変化ΔＲの絶対値は大きい。比率の変化ΔＲは負の値である。そのことにより、図７に示す事例の場合、走行区画線認識装置１は、前記ステップ１１で肯定判断し、前記ステップ１４で否定判断して前記ステップ１６に進み、走行区画線の誤認識を検出することができる。
道路が下り勾配の場合と、図７に示すように路面ノイズ４９が存在する場合とは、画像の上では区別がつきにくいが、走行区画線認識装置１は、区別することができる。すなわち、下り勾配の場合は、比率の変化ΔＲの絶対値は小さい。それに対し、図７に示すように路面ノイズ４９が存在する場合は、比率の変化ΔＲの絶対値は大きい。

（１Ｃ）走行区画線認識装置１は、比率Ｒ及び比率の変化ΔＲを用いて処理を行う。そのため、走行区画線認識装置１は、自車線４３の幅の変化を容易且つ正確に検出することができる。

（１Ｄ）車両３から他の車両４５までの距離が大きいほど、比率の変化ΔＲの値の精度は低下する。走行区画線認識装置１は、車両３から他の車両４５までの距離が大きいほど、前記ステップ１１の処理で使用する閾値を大きくする。そのため、走行区画線認識装置１は、比率の変化ΔＲの値の精度が低いとき、前記ステップ１１において誤った判断をしてしまうことを抑制できる。

（１Ｆ）走行区画線認識装置１は、道路の分岐や走行区画線の誤認識を検出した場合、第２の道路形状推定処理を行う。走行区画線認識装置１は、第２の道路形状推定処理において、前記(i)～(iii)のいずれかの処理を行う。そのため、走行区画線認識装置１は、道路形状を誤って推定してしまうことを抑制できる。

４．第１実施形態の変形例
（１）幅Ｗ１と幅Ｗ２との関係は、比率Ｒ以外のものであってもよい。例えば、走行区画線認識装置１は、前記ステップ６において、幅Ｗ２から幅Ｗ１を差し引いた値（以下では幅の差分とする）を、比率Ｒに代えて算出してもよい。その場合、走行区画線認識装置１は、前記ステップ８において、直前の前記ステップ６で算出した幅の差分から、メモリ７に記憶されていた幅の差分を差し引いた値（以下では差分の変化ΔＤとする）を算出する。また、走行区画線認識装置１は、前記ステップ１１において、差分の変化ΔＤの絶対値が閾値未満であれば否定判断し、差分の変化ΔＤの絶対値が閾値以上であれば肯定判断する。また、走行区画線認識装置１は、前記ステップ１４において、差分の変化ΔＤが正の値であれば肯定判断し、差分の変化ΔＤが負の値であれば否定判断する。
走行区画線認識装置１は、前記ステップ６において、幅Ｗ１を幅Ｗ２で除した値（以下では逆数比とする）を比率Ｒに代えて算出してもよい。
その場合、走行区画線認識装置１は、前記ステップ８において、直前の前記ステップ６で算出した逆数比から、メモリ７に記憶されていた逆数比を差し引いた値（以下では逆数比の変化とする）を算出する。また、走行区画線認識装置１は、前記ステップ１１において、逆数比の変化の絶対値が閾値未満であれば否定判断し、逆数比の変化の絶対値が閾値以上であれば肯定判断する。また、走行区画線認識装置１は、前記ステップ１４において、逆数比の変化が負の値であれば肯定判断し、逆数比の変化が正の値であれば否定判断する。

（２）幅Ｗ１と幅Ｗ２との関係の時間の経過に伴う変化を表す指標は、比率の変化ΔＲ以外のものであってもよい。例えば、図８に示すΔＸを、幅Ｗ１と幅Ｗ２との関係の時間の経過に伴う変化を表す指標として用いてもよい。図８において、５１は、比率Ｒの経時変化を表す曲線である。５３は、曲線５１にローパスフィルターをかけて得られた曲線である。ΔＸは、所定の時刻における、曲線５１と曲線５３との差分である。なお、曲線５３は、過去の比率Ｒの寄与を含むので、ΔＸは、幅Ｗ１と幅Ｗ２との関係の時間の経過に伴う変化を表す指標となる。
＜第２実施形態＞
１．第１実施形態との相違点
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

第２実施形態の走行区画線認識装置１０１は、図９に示すように、画像取得ユニット９と、線認識ユニット１１と、車線幅算出ユニット１５と、幅変化算出ユニット５５と、統合線作成ユニット５７と、曲がり算出ユニット５９と、事象判断ユニット６１と、閾値設定ユニット６３と、形状推定ユニット２３と、出力ユニット２５と、を備える。

２．走行区画線認識装置１０１が実行する処理
走行区画線認識装置１０１が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を、図１０～図１２に基づき説明する。図１０におけるステップ２１～２３の処理は、第１実施形態における前記ステップ１～３の処理と同様である。

ステップ２４では、統合線作成ユニット５７が統合線を作成する。統合線を、図１１に基づき説明する。図１１において、走行区画線３５、３７は、前記ステップ２３において選択された２本の走行区画線である。補助線６５は、自車線４３の走行方向に直交する直線である。補助線６５と走行区画線３５との交点を、第１の交点６７とする。補助線６５と走行区画線３７との交点を、第２の交点６９とする。第１の交点６７と、第２の交点６９との中点を統合点７１とする。補助線６５を自車線４３の走行方向に沿って移動させながら、それぞれの位置で算出された統合点７１の軌跡を、統合線７３とする。

図１０に戻り、ステップ２５では、曲がり算出ユニット５９が、前記ステップ２４で作成した統合線の曲率を算出する。曲がり算出ユニット５９は、例えば、統合線における１箇所で曲率を測定することができる。また、曲がり算出ユニット５９は、例えば、統合線における複数の箇所でそれぞれ曲率を算出し、曲率の平均値を算出することができる。曲率は曲がりの程度に対応する。

ステップ２６では、車線幅算出ユニット１５が、自車線４３の幅Ｗ２を算出する。幅Ｗ２の算出方法は、第１実施形態における前記ステップ５の処理と同様である。
ステップ２７では、車線幅算出ユニット１５が、前記ステップ２６で算出した幅Ｗ２をメモリ７に記憶する。

ステップ２８では、幅変化算出ユニット５５が、変化量ΔＷを算出する。この処理を図１２に基づき説明する。直前の前記ステップ２７で算出した幅Ｗ２を、以下では幅Ｗ２ａとする。去に算出され、メモリ７に記憶されていた幅Ｗ２を、以下では幅Ｗ２ｂとする。
変化量ΔＷは、幅Ｗ２ａから、幅Ｗ２ｂを差し引いた値である。変化量ΔＷは自車線４３の幅の変化量を表す。幅Ｗ２ｂを算出した時刻は、幅Ｗ２ａを算出した時刻より古い。また、幅Ｗ２ｂを測定した位置は、幅Ｗ２ａを測定した位置よりも、自車線４３の後方側にある。

ステップ２９では、前記ステップ２５で算出した曲率の絶対値が閾値以下であるか否かを閾値設定ユニット６３が判断する。閾値は予め設定された固定値である。曲率の絶対値が閾値以下である場合、本処理はステップ３０に進む。曲率の絶対値が閾値未満である場合、本処理はステップ３１に進む。

ステップ３０では、閾値設定ユニット６３が、後述するステップ３２で使用する閾値として、第１の閾値を設定する。第１の閾値は正の数である。第１の閾値は、後述する第２の閾値より大きい。

ステップ３１では、閾値設定ユニット６３が、後述するステップ３２で使用する閾値として、第２の閾値を設定する。第２の閾値は正の数である。
ステップ３２では、前記ステップ２８で算出した変化量ΔＷの絶対値が閾値以上であるか否かを事象判断ユニット６１が判断する。閾値は第１の閾値又は第２の閾値である。変化量ΔＷの絶対値が閾値未満である場合、本処理はステップ３３に進む。変化量ΔＷの絶対値が閾値以上である場合、本処理はステップ３５に進む。

ステップ３３の処理は、第１実施形態における前記ステップ１２の処理と同様である。
ステップ３４では、前記ステップ３３、又は後述するステップ３８で推定された道路形状を、出力ユニット２５が運転支援装置２９に出力する。

ステップ３５では、前記ステップ２８で算出した変化量ΔＷが正の値であるか否かを事象判断ユニット６１が判断する。変化量ΔＷが正の値である場合、本処理はステップ３６に進む。変化量ΔＷが負の値である場合、本処理はステップ３７に進む。

ステップ３６では、道路の分岐があると事象判断ユニット６１が判断する。
ステップ３７では、走行区画線の誤認識があると事象判断ユニット６１が判断する。
ステップ３８の処理は、第１実施形態における前記ステップ１７の処理と同様である。

３．走行区画線認識装置１０１が奏する効果
（２Ａ）走行区画線認識装置１０１は、道路の分岐の有無、及び、走行区画線の誤認識の有無を正確に判断することができる。この効果を図１３～図１６に基づき説明する。

図１３に示す事例では、道路の分岐はなく、自車線４３の幅が一定である。また、この事例では、道路の勾配はない。また、この事例では、走行区画線認識装置１０１は、走行区画線３５、３７を正しく認識している。

図１３に示す事例の場合、統合線７３の曲率の絶対値は小さい。そのため、走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ２９で肯定判断し、第１の閾値を設定する。また、幅Ｗ２ａ、幅Ｗ２ｂの差は小さいため、変化量ΔＷの絶対値は小さい。その結果、走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ３２で否定判断し、前記ステップ３３に進む。前記ステップ３３に進むことは、道路の分岐、及び走行区画線の誤認識がないと判断することを意味する。

図１４に示す事例では、道路の分岐がある。自車線４３の幅は、走行方向に進むほど、大きい。この事例の場合、統合線７３の曲率の絶対値は大きい。走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ２９で否定判断し、第２の閾値を設定する。また、幅Ｗ２ａ、幅Ｗ２ｂの差は大きいため、変化量ΔＷの絶対値は大きい。また、変化量ΔＷは正の値である。その結果、走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ３２及び前記ステップ３５で肯定判断し、ステップ３６に進む。

図１５に示す事例では、道路に登り勾配が存在する。この事例では、道路の分岐はなく、自車線４３の幅は、実際には一定である。しかしながら、道路に登り勾配があるため、画像の上では見かけ上、幅Ｗ２ａは幅Ｗ２ｂより大きい。画像に基づき認識された走行区画線３５、３７の形状は左右対称であるため、統合線７３は直線に近い。そのため、統合線７３の曲率の絶対値は小さい。

図１５に示す事例の場合、走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ２９で肯定判断し、第１の閾値を設定する。その結果、走行区画線認識装置１０１は、変化量ΔＷの絶対値が大きかったとしても、前記ステップ３２で否定判断し、前記ステップ３３に進む。前記ステップ３３に進むことは、道路の分岐、及び走行区画線の誤認識がないと判断することを意味する。

図１６に示す事例では、自車線４３の一部に路面ノイズ４９が存在する。走行区画線認識装置１０１は、幅Ｗ２ａを算出するとき、路面ノイズ４９を走行区画線として誤認識する。そのため、走行区画線認識装置１０１は、幅Ｗ２ａを実際より小さく算出する。走行区画線認識装置１０１は、幅Ｗ２ｂを正しく算出する。

図１６に示す事例の場合、統合線７３の曲率の絶対値は大きい。走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ２９で否定判断し、第２の閾値を設定する。また、幅Ｗ２ａ、幅Ｗ２ｂの差は大きいため、変化量ΔＷの絶対値は大きい。また、変化量ΔＷは負の値である。その結果、走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ３２で肯定判断し、前記ステップ３５で否定判断し、ステップ３７に進む。
道路が下り勾配の場合と、図１６に示すように路面ノイズ４９が存在する場合とは、画像の上では区別がつきにくいが、走行区画線認識装置１０１は、区別することができる。すなわち、下り勾配の場合は、統合線７３の曲率の絶対値は小さいため、路面ノイズ４９が存在する場合と区別することができる。

（２Ｂ）走行区画線認識装置１０１は、統合線７３の曲率の絶対値が小さいほど、前記ステップ３２で使用する閾値を大きくする。そのため、走行区画線認識装置１０１は、道路の分岐の有無、及び、走行区画線の誤認識の有無を一層正確に判断することができる。

４．第２実施形態の変形例
（１）統合線７３の曲がりの程度を表す指標は曲率以外のものであってもよい。例えば、統合線７３の曲がりの程度を表す指標は、図１７に示す角度θ又は距離ｄであってもよい。点７５、７７、７９は統合線７３上にある。点７７は点７５と点７９との間にある。点７５、７７、７９は、統合線７３上で等間隔に配置されている。直線８１は点７５、７７を通る。直線８３は点７７、７９を通る。角度θは、直線８１と直線８３とが成す角度である。角度θが大きいほど、統合線７３の曲がりの程度は大きい。距離ｄは直線８１と点７９との距離である。距離ｄが大きいほど、統合線７３の曲がりの程度は大きい。

（２）走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ２４で統合線７３を作成するとき、２本の走行区画線３５、３７のうち、認識できた距離が他方より長い走行区画線の重みを、他方の走行区画線の重みより大きくしてもよい。例えば、図１８に示すように、走行区画線３５を認識できた距離が、走行区画線３７を認識できた距離より長い場合、走行区画線認識装置１０１は、統合線７３を作成するとき、走行区画線３５の重みを、走行区画線３７の重みより大きくすることができる。この場合、統合線７３を一層正確に作成できる。

（３）図１９に示すように、走行区画線３５が実線であり、走行区画線３７が破線である場合、走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ２４で統合線７３を作成するとき、走行区画線３５の重みを、走行区画線３７の重みより大きくすることができる。この場合、統合線７３を一層正確に作成できる。
＜第３実施形態＞
１．第２実施形態との相違点
第３実施形態は、基本的な構成は第２実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第２実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

前述した第２実施形態では、走行区画線認識装置１０１は、図１０に示す処理を実行する。これに対し、第３実施形態では、走行区画線認識装置１０１は、図２０に示す処理を実行する点で第２実施形態と相違する。

２．走行区画線認識装置１０１が実行する処理
走行区画線認識装置１０１が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を、図２０に基づき説明する。図２０におけるステップ４１～４９の処理は、第２実施形態における前記ステップ２１～２９の処理と同様である。

ステップ４９で肯定判断した場合、本処理はステップ５０に進む。ステップ４９で否定判断した場合、本処理はステップ５２に進む。
ステップ５０の処理は、第２実施形態における前記ステップ３３の処理と同様である。
ステップ５１では、前記ステップ５０、又は後述するステップ５６で推定された道路形状を、出力ユニット２５が運転支援装置２９に出力する。

ステップ５２では、前記ステップ４８で算出した変化量ΔＷの絶対値が閾値以上であるか否かを事象判断ユニット６１が判断する。閾値は予め設定された固定値である。変化量ΔＷの絶対値が閾値未満である場合、本処理はステップ５０に進む。変化量ΔＷの絶対値が閾値以上である場合、本処理はステップ５３に進む。

ステップ５３では、前記ステップ４８で算出した変化量ΔＷが正の値であるか否かを事象判断ユニット６１が判断する。変化量ΔＷが正の値である場合、本処理はステップ５４に進む。変化量ΔＷが負の値である場合、本処理はステップ５５に進む。

ステップ５４では、道路の分岐があると事象判断ユニット６１が判断する。
ステップ５５では、走行区画線の誤認識があると事象判断ユニット６１が判断する。
ステップ５６の処理は、第２実施形態における前記ステップ３８の処理と同様である。

３．走行区画線認識装置１０１が奏する効果
（３Ａ）走行区画線認識装置１０１は、道路の分岐の有無、及び、走行区画線の誤認識の有無を正確に判断することができる。この効果を図１３～図１６に基づき説明する。

図１３に示す事例では、道路の分岐はなく、自車線４３の幅が一定である。また、この事例では、道路の勾配はない。また、この事例では、走行区画線認識装置１０１は、走行区画線３５、３７を正しく認識している。

図１３に示す事例の場合、統合線７３の曲率の絶対値は小さい。そのため、走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ４９で肯定判断し、前記ステップ５０に進む。前記ステップ５０に進むことは、道路の分岐、及び走行区画線の誤認識がないと判断することを意味する。

図１４に示す事例では、道路の分岐がある。自車線４３の幅は、走行方向に進むほど、大きい。この事例の場合、統合線７３の曲率の絶対値は大きい。走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ４９で否定判断し、前記ステップ５２に進む。また、幅Ｗ２ａ、幅Ｗ２ｂの差は大きいため、変化量ΔＷの絶対値は大きい。また、変化量ΔＷは正の値である。その結果、走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ５２及び前記ステップ５３で肯定判断し、前記ステップ５４に進む。

図１５に示す事例では、道路に登り勾配が存在する。この事例では、道路の分岐はなく、自車線４３の幅は、実際には一定である。しかしながら、道路に登り勾配があるため、画像の上では見かけ上、幅Ｗ２ａは幅Ｗ２ｂより大きい。画像に基づき認識された走行区画線３５、３７の形状は左右対称であるため、統合線７３は直線に近い。そのため、統合線７３の曲率の絶対値は小さい。

図１５に示す事例の場合、走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ４９で肯定判断し、前記ステップ５０に進む。前記ステップ５０に進むことは、道路の分岐、及び走行区画線の誤認識がないと判断することを意味する。

図１６に示す事例では、自車線４３一部に路面ノイズ４９が存在する。走行区画線認識装置１０１は、幅Ｗ２ａを算出するとき、路面ノイズ４９を走行区画線として誤認識する。そのため、走行区画線認識装置１０１は、幅Ｗ２ａを実際より小さく算出する。走行区画線認識装置１０１は、幅Ｗ２ｂを正しく算出する。

図１６に示す事例の場合、統合線７３の曲率の絶対値は大きい。走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ４９で否定判断し、前記ステップ５２に進む。また、幅Ｗ２ａ、幅Ｗ２ｂの差は大きいため、変化量ΔＷの絶対値は大きい。また、変化量ΔＷは負の値である。その結果、走行区画線認識装置１０１は、前記ステップ５２で肯定判断し、前記ステップ５３で否定判断し、前記ステップ５５に進む。
道路が下り勾配の場合と、図１６に示すように路面ノイズ４９が存在する場合とは、画像の上では区別がつきにくいが、走行区画線認識装置１０１は、区別することができる。すなわち、下り勾配の場合は、統合線７３の曲率の絶対値は小さいため、路面ノイズ４９が存在する場合と区別することができる。

（３Ｂ）走行区画線認識装置１０１は、統合線７３の曲がりの程度が予め設定された閾値以下である場合、道路の分岐及び走行区画線の誤認識が無いと判断する。そのため、走行区画線認識装置１０１は、道路の分岐の有無、及び、走行区画線の誤認識の有無を一層正確に判断することができる。
＜他の実施形態＞
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（１）車載カメラ２７は、車両３の後方又は側方を表す画像を作成してもよい。
（２）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。

（３）上述した走行区画線認識装置の他、当該走行区画線認識装置を構成要素とするシステム、当該走行区画線認識装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、走行区画線認識方法、運転支援方法等、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１、１０１…走行区画線認識装置、３…車両、９…画像取得ユニット、１１…線認識ユニット、１３…車両幅算出ユニット、１５…車線幅算出ユニット、１７…幅変化検出ユニット、１９…距離推定ユニット、２１…基準設定ユニット、２３…形状推定ユニット、２７…車載カメラ、３１…画像、３３、３５、３７、３９…走行区画線、４３…自車線、４５…他の車両、４９…路面ノイズ、５５…幅変化算出ユニット、５７…統合線作成ユニット、５９…曲がり算出ユニット、６１…事象判断ユニット、６３…閾値設定ユニット

Claims (9)

1. 車両（３）の周辺を表す画像（３１）を取得するように構成された画像取得ユニット（９）と、
   前記画像に基づき、前記車両が走行している車線（４３）を区画する２本の走行区画線（３５、３７）を認識するように構成された線認識ユニット（１１）と、
   前記画像に表示された他の車両（４５）の幅を算出するように構成された車両幅算出ユニット（１３）と、
   前記他の車両の位置における前記車線の幅を、前記線認識ユニットが認識した前記２本の走行区画線に基づき算出するように構成された車線幅算出ユニット（１５）と、
   前記他の車両の幅と、前記車線の幅との関係の時間の経過に伴う変化に基づき、前記車線の幅の変化を検出するように構成された幅変化検出ユニット（１７）と、
   を備える走行区画線認識装置（１）。
2. 請求項１に記載の走行区画線認識装置であって、
   前記他の車両の幅と、前記車線の幅との関係は、前記他の車両の幅と、前記車線の幅との比率である走行区画線認識装置。
3. 請求項１又は２に記載の走行区画線認識装置であって、
   前記車両から前記他の車両までの距離を推定するように構成された距離推定ユニット（１９）と、
   前記幅変化検出ユニットが前記車線の幅の変化を検出したと判断するか否かの基準を、前記距離が大きいほど厳しくするように構成された基準設定ユニット（２１）と、
   をさらに備える走行区画線認識装置。
4. 請求項１～３のいずれか１項に記載の走行区画線認識装置であって、
   前記線認識ユニットが認識した前記２本の走行区画線に基づき道路形状を推定するように構成された形状推定ユニット（２３）をさらに備え、
   前記幅変化検出ユニットが前記車線の幅の変化を検出した場合、前記形状推定ユニットは、前記車線の幅の変化が検出された部分に存在する前記２本の走行区画線のうち少なくとも一方を、前記道路形状の推定に使用しない走行区画線認識装置。
5. 車両（３）の周辺を表す画像（３１）を取得するように構成された画像取得ユニット（９）と、
   前記画像に基づき、前記車両が走行している車線（４３）を区画する２本の走行区画線（３５、３７）を認識するように構成された線認識ユニット（１１）と、
   前記車線の幅を、前記線認識ユニットが認識した前記２本の走行区画線に基づき算出するように構成された車線幅算出ユニット（１５）と、
   前記車線の走行方向における前記車線の幅の変化量を算出する幅変化算出ユニット（５５）と、
   前記車線の幅の変化量に基づき、前記車線の分岐、又は、前記走行区画線の誤認識である事象の有無を判断するように構成された事象判断ユニット（６１）と、
   前記２本の走行区画線を統合して統合線を作成するように構成された統合線作成ユニット（５７）と、
   前記統合線の曲がりの程度を算出するように構成された曲がり算出ユニット（５９）と、
   を備え、
   前記事象が有ると前記事象判断ユニットが判断するための条件は、前記曲がりの程度が小さいほど厳しい走行区画線認識装置（１０１）。
6. 請求項５に記載の走行区画線認識装置であって、
   前記曲がりの程度が予め設定された閾値以下である場合、前記事象判断ユニットは、前記事象が無いと判断する走行区画線認識装置。
7. 請求項５に記載の走行区画線認識装置であって、
   前記車線の幅の変化量の絶対値が閾値以上である場合、前記事象判断ユニットは、前記事象が有ると判断し、
   前記曲がりの程度が小さいほど、前記閾値を大きく設定するように構成された閾値設定ユニット（６３）をさらに備える走行区画線認識装置。
8. 請求項５～７のいずれか１項に記載の走行区画線認識装置であって、
   前記統合線作成ユニットは、前記統合線を作成するとき、前記２本の走行区画線のうち、認識できた距離が他方より長い走行区画線の重みを、前記他方の走行区画線の重みより大きくするように構成された走行区画線認識装置。
9. 請求項５～８のいずれか１項に記載の走行区画線認識装置であって、
   前記統合線作成ユニットは、前記統合線を作成するとき、実線である走行区画線の重みを、実線以外の線種である走行区画線の重みより大きくするように構成された走行区画線認識装置。

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