JPH04137014A - 移動車の走行路端検出装置 - Google Patents
移動車の走行路端検出装置Info
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- JPH04137014A JPH04137014A JP2257218A JP25721890A JPH04137014A JP H04137014 A JPH04137014 A JP H04137014A JP 2257218 A JP2257218 A JP 2257218A JP 25721890 A JP25721890 A JP 25721890A JP H04137014 A JPH04137014 A JP H04137014A
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- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims abstract description 26
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 239000010426 asphalt Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
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- Image Processing (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
(産業上の利用分野)
本発明は、画像処理にて車両の走行路環境を認識する移
動車の走行路端検出装置に関する。
動車の走行路端検出装置に関する。
(従来の技術)
従来、ビデオカメラ等にて入力した画像情報から、画像
に含まれる不要成分を除去するための補正処理を行なう
ことで道路の両端に引かれた白線を抽出し、走行路端を
認識している。
に含まれる不要成分を除去するための補正処理を行なう
ことで道路の両端に引かれた白線を抽出し、走行路端を
認識している。
(発明が解決しようとしている課題)
しかしながら、上記従来例では、道路環境としての道路
面に影や照り返し等が存在する場合、それを補正するた
めに要する処理量が多(なり、また、補正時間が長(な
るので走行路端の高速な認識ができないという問題があ
る。
面に影や照り返し等が存在する場合、それを補正するた
めに要する処理量が多(なり、また、補正時間が長(な
るので走行路端の高速な認識ができないという問題があ
る。
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、その目
的とするところは、道路環境を認識する処理に対する補
正のための有効な方法を提案し、走行路端の高速な認識
を可能にすることである。
的とするところは、道路環境を認識する処理に対する補
正のための有効な方法を提案し、走行路端の高速な認識
を可能にすることである。
(課題を解決するための手段)
本発明は上述の課題を解決する手段として、以下の構成
を備える。
を備える。
即ち、外界認識のための画像入力手段を備えた移動車の
走行路端検出装置であって、入力画像の輝度情報を抽出
する手段と、入力画像の分散情報を抽出する手段と、前
記輝度情報と前記分散情報とに基づいて、走行路上の白
線を検出する手段とを備える。
走行路端検出装置であって、入力画像の輝度情報を抽出
する手段と、入力画像の分散情報を抽出する手段と、前
記輝度情報と前記分散情報とに基づいて、走行路上の白
線を検出する手段とを備える。
(作用)
以上の構成において、輝度情報と分散情報とから走行路
上の白線を高速に認識する。
上の白線を高速に認識する。
(実施例)
以下、添付図面を参照して本発明に係る好適な一実施例
を詳細に説明する。
を詳細に説明する。
第1図は、本発明に係る一実施例である移動車の走行路
端検出装置(以下、装置という)の構成を示すブロック
図である。
端検出装置(以下、装置という)の構成を示すブロック
図である。
車両前方の走行路環境は、第1図に示したCODカメラ
等のビデオカメラ1にて捕らえられ、それが画像情報と
して画像入力部lに入力される。
等のビデオカメラ1にて捕らえられ、それが画像情報と
して画像入力部lに入力される。
また、画像入力部1は、入力した画像情報を分散計算部
3、及び輝度計算部4に同時に出力する。
3、及び輝度計算部4に同時に出力する。
分散計算部3は、入力した画像情報をもとに走行路面の
分散係数を計算する。また、輝度計算部4は、画像情報
から走行路面の輝度を計算する。
分散係数を計算する。また、輝度計算部4は、画像情報
から走行路面の輝度を計算する。
これら分散計算部3、及び輝度計算部4での計算処理は
同時に実行され、その計算結果は、各々分散情報、輝度
情報として白線検出部5に送られる。また、白線検出部
5は、入力した分散情報、輝度情報をもとに、後述する
方法にて走行路面上の白線領域を抽出する。
同時に実行され、その計算結果は、各々分散情報、輝度
情報として白線検出部5に送られる。また、白線検出部
5は、入力した分散情報、輝度情報をもとに、後述する
方法にて走行路面上の白線領域を抽出する。
主制御部6は、本装置全体を制御すると共に、白線検出
部5にて検出された白線領域に基づいて、車両の移動に
必要な走行路構造を認識する。
部5にて検出された白線領域に基づいて、車両の移動に
必要な走行路構造を認識する。
以下、本実施例における白線の認識について詳細に説明
する。
する。
第2図は、ビデオカメラ1にて捕らえた車両前方の画像
である。図中、破!IFは無限遠点Vを通過する水平線
であり、ビデオカメラ1の傾き、焦点距離、及び撮像面
の大きさが既知であれば、自車の近傍領域での走行路面
の傾きは無視できるので、破線Fの位置(画面上での座
標)は数値的な計算にて求めることができる。
である。図中、破!IFは無限遠点Vを通過する水平線
であり、ビデオカメラ1の傾き、焦点距離、及び撮像面
の大きさが既知であれば、自車の近傍領域での走行路面
の傾きは無視できるので、破線Fの位置(画面上での座
標)は数値的な計算にて求めることができる。
また、白線抽出の目標となる走行路領域は、画面上で破
線F(その座標をy=Fとする)より下方に位置するた
め、その領域を輝度計算や分散計算の探索対象とする。
線F(その座標をy=Fとする)より下方に位置するた
め、その領域を輝度計算や分散計算の探索対象とする。
しかし、無限遠点■付近の輝度や色の変化は複雑かつ曖
昧であることがら、上述の計算の探索領域としては、そ
の領域を除外する。従って、除外する領域のy座標方向
の幅をαとすると、計算の探索領域は、y=F−αより
下方の領域となる。
昧であることがら、上述の計算の探索領域としては、そ
の領域を除外する。従って、除外する領域のy座標方向
の幅をαとすると、計算の探索領域は、y=F−αより
下方の領域となる。
次に、本実施例における輝度情報及び分散情報の算出方
法について説明する。
法について説明する。
輝度計算部4は、入力した画像情報に対して所定の領域
を走査し、内蔵する付図示の比較器にて、その領域の画
像の輝度とあらかじめ設定した閾値とを比較する。そし
て、得られた輝度の分布(ヒストグラム)を算出し、そ
れを出力する。
を走査し、内蔵する付図示の比較器にて、その領域の画
像の輝度とあらかじめ設定した閾値とを比較する。そし
て、得られた輝度の分布(ヒストグラム)を算出し、そ
れを出力する。
例えば、第2図に示した画像のy=aで示される位置に
てX軸方向に走査を行ない、上述の比較を実行して走査
線上にある画像で、その輝度が高いものを検出する。そ
の結果、第3図(a)に示す輝度分布(分布の強さを1
とする)が得られたとすると、同じ走査線上の他の画像
領域に比べてその輝度が顕著な領域に、図中、P、、P
、とじて示すような分布のピークができる。同様な処理
を、第2図のy=bにて実行した結果得られた輝度分布
が、第3図(c)である。
てX軸方向に走査を行ない、上述の比較を実行して走査
線上にある画像で、その輝度が高いものを検出する。そ
の結果、第3図(a)に示す輝度分布(分布の強さを1
とする)が得られたとすると、同じ走査線上の他の画像
領域に比べてその輝度が顕著な領域に、図中、P、、P
、とじて示すような分布のピークができる。同様な処理
を、第2図のy=bにて実行した結果得られた輝度分布
が、第3図(c)である。
次に、分散情報の算出方法について説明する。
一般に、走行路面のテクスチャは一様であり、特に、ア
スファルト面に対する画像の分散は、白線や車両、ガー
ドレール等の分散と比較すると2〜3倍程度あると考え
られている。換言すれば、走行路上の白線等からはラン
ダムノイズではない、−様な照り返しが得られ、白線等
に対する画像は分散が少ないということである。
スファルト面に対する画像の分散は、白線や車両、ガー
ドレール等の分散と比較すると2〜3倍程度あると考え
られている。換言すれば、走行路上の白線等からはラン
ダムノイズではない、−様な照り返しが得られ、白線等
に対する画像は分散が少ないということである。
そこで、分散計算部3は、輝度計算部4と同様、入力し
た画像情報に対して所定の領域を走査し、その領域の画
像の分数係数を算出する。例えば、第2図に示した画像
のy=a、及びy=bで示される位置にてX軸方向に、
その領域の分散係数を算出する。y=aについて算出し
た結果を第3図(b)に、また、y:bについての結果
を第3図(d)に示す。
た画像情報に対して所定の領域を走査し、その領域の画
像の分数係数を算出する。例えば、第2図に示した画像
のy=a、及びy=bで示される位置にてX軸方向に、
その領域の分散係数を算出する。y=aについて算出し
た結果を第3図(b)に、また、y:bについての結果
を第3図(d)に示す。
前述の如(、走行路面の分散係数は、白線等と比較する
と明らかに異なる場合が多いので、第3図(b)、(d
)に示すように、走行路面の状況に対応した分散係数(
図中、■は分散係数を示す)の谷P、〜P6が出現する
。
と明らかに異なる場合が多いので、第3図(b)、(d
)に示すように、走行路面の状況に対応した分散係数(
図中、■は分散係数を示す)の谷P、〜P6が出現する
。
走行路面の分散係数は、車両近傍の画像では白線と走行
路との差が顕著であるが、遠方の画像では分散による白
線と走行路との区別がつけ難い。
路との差が顕著であるが、遠方の画像では分散による白
線と走行路との区別がつけ難い。
そこで、上述の輝度分布、及び分散係数の算出を、車両
の近傍、即ち、第2図に示した画像の下方から順次行な
い、画像の遠方に対しては、前述のように無限遠点V付
近を除外するため、y=F−αでその処理を終了する。
の近傍、即ち、第2図に示した画像の下方から順次行な
い、画像の遠方に対しては、前述のように無限遠点V付
近を除外するため、y=F−αでその処理を終了する。
そして、白線検出部5にて、輝度計算部4及び分散計算
部3で得られた各走査毎の輝度分布と分散係数との比較
を行ない、輝度分布が大きく、かつ分散係数が小さいと
いう条件を満たす領域を走行路端の白線とする。
部3で得られた各走査毎の輝度分布と分散係数との比較
を行ない、輝度分布が大きく、かつ分散係数が小さいと
いう条件を満たす領域を走行路端の白線とする。
これを第3図(a)、(b)にて具体的に説明すると、
第3図(a)に示した輝度分布のピークp、、p、のX
軸上での位置と、第3図(b)での分散係数の谷p、、
p、のX軸上での位置とが一致するので、その領域に白
線が存在するということである。第3図(C)、(d)
についても、同様のことが言える。
第3図(a)に示した輝度分布のピークp、、p、のX
軸上での位置と、第3図(b)での分散係数の谷p、、
p、のX軸上での位置とが一致するので、その領域に白
線が存在するということである。第3図(C)、(d)
についても、同様のことが言える。
以上説明したように、本実施例によれば、走行路面の画
像から輝度情報を抽出し、同時にその画像から走行路面
の分散を求めて両者の特徴点を比較することで、白線を
抽出ために必要となる補正の処理量を少な(できるので
、走行路上の白線の位置を効率よ(、かつ高速に認識で
きるという効果がある。
像から輝度情報を抽出し、同時にその画像から走行路面
の分散を求めて両者の特徴点を比較することで、白線を
抽出ために必要となる補正の処理量を少な(できるので
、走行路上の白線の位置を効率よ(、かつ高速に認識で
きるという効果がある。
尚、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、例
えば、白線の認識確度を上げるため、画像間の相関をと
ったり、白線の直線性を検証してもよい。
えば、白線の認識確度を上げるため、画像間の相関をと
ったり、白線の直線性を検証してもよい。
(発明の効果)
以上説明したように、本発明によれば、走行路面の陰や
照り返しに影響されることなく、走行路端を高速に認識
することができるという効果がある。
照り返しに影響されることなく、走行路端を高速に認識
することができるという効果がある。
第1図は本発明に係る一実施例である移動車の走行路端
検出装置の構成を示すブロック図、第2図はビデオカメ
ラ1にて捕らえた車両前方の画像を示す図、 第3図(a)、(c)は画像から抽出した輝度分布を示
す図、 第3図(b)、(d)は画像の分散係数を示す図である
。 図中、l・・・ビデオカメラ、2・・・画像入力部、3
・・・分散計算部、4・・・輝度計算部、5・・・白線
検出部6・・・主制御部である。 第2図 (a) (b) 第 図 (c) (d)
検出装置の構成を示すブロック図、第2図はビデオカメ
ラ1にて捕らえた車両前方の画像を示す図、 第3図(a)、(c)は画像から抽出した輝度分布を示
す図、 第3図(b)、(d)は画像の分散係数を示す図である
。 図中、l・・・ビデオカメラ、2・・・画像入力部、3
・・・分散計算部、4・・・輝度計算部、5・・・白線
検出部6・・・主制御部である。 第2図 (a) (b) 第 図 (c) (d)
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 外界認識のための画像入力手段を備えた移動車の走行路
端検出装置であつて、 入力画像の輝度情報を抽出する手段と、 入力画像の分散情報を抽出する手段と、 前記輝度情報と前記分散情報とに基づいて、走行路上の
白線を検出する手段とを備えることを特徴とする移動車
の走行路端検出装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2257218A JP2962799B2 (ja) | 1990-09-28 | 1990-09-28 | 移動車の走行路端検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2257218A JP2962799B2 (ja) | 1990-09-28 | 1990-09-28 | 移動車の走行路端検出装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH04137014A true JPH04137014A (ja) | 1992-05-12 |
JP2962799B2 JP2962799B2 (ja) | 1999-10-12 |
Family
ID=17303309
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2257218A Expired - Lifetime JP2962799B2 (ja) | 1990-09-28 | 1990-09-28 | 移動車の走行路端検出装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2962799B2 (ja) |
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-
1990
- 1990-09-28 JP JP2257218A patent/JP2962799B2/ja not_active Expired - Lifetime
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---|---|
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