JPH0523298U - 自動車道判定装置 - Google Patents
自動車道判定装置Info
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- JPH0523298U JPH0523298U JP7177691U JP7177691U JPH0523298U JP H0523298 U JPH0523298 U JP H0523298U JP 7177691 U JP7177691 U JP 7177691U JP 7177691 U JP7177691 U JP 7177691U JP H0523298 U JPH0523298 U JP H0523298U
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Abstract
(57)【要約】
【目的】高精度で必要なときには常時に、しかも地域性
に左右されることなく自動車道の判定ができるようにす
る。 【構成】画像認識処理部4で、走行中の自動車道上の車
線標示の特徴を抽出し、判定部6においては、その特徴
走行中の自動車道が、高速自動車道であるか、またはそ
れ以外の一般自動車道であるかを判定する。
に左右されることなく自動車道の判定ができるようにす
る。 【構成】画像認識処理部4で、走行中の自動車道上の車
線標示の特徴を抽出し、判定部6においては、その特徴
走行中の自動車道が、高速自動車道であるか、またはそ
れ以外の一般自動車道であるかを判定する。
Description
【0001】
本考案は、走行中の自動車道が高速自動車道(これに準じる自動車道も含む) であるか、それ以外の一般自動車道であるかを判定する自動車道判定装置に関す る。
【0002】
高速自動車道と一般自動車道とではその道路設計が異なり、また、その法定速 度も異なるから、走行する自動車道が高速自動車道か一般自動車道であるかを判 定する必要がある。このような自動車道の判定のためにナビゲーションシステム の地図情報によるものとか、地上設備からの情報提供を受けるものがある。
【0003】
ナビゲーションシステム方式では、自車位置を高精度で確定させる必要がある が、現段階では運用が必ずしも安定とはいえない現状の人工衛星を用いているた めに、その確定の精度が必ずしも高くはないこと、自車位置の確定が不可能な時 間帯が存在している。また、地上設備による方式では該地上設備の無い地域も存 在するから、その判定には地域性が残される。
【0004】 したがって、本考案においては、高精度で必要時に、しかも地域性に左右され ずに自動車道の判定ができるようにすることを目的としている。
【0005】
このような目的を達成するために、本考案においては、画像認識処理手段と判 定手段とを有するとともに、車両に搭載されるものであって、画像認識処理手段 は、当該車両が走行している自動車道の車線標示を画像認識するとともに、画像 認識した車線標示の特徴を抽出するものであり、判定手段は、前記抽出された車 線標示の特徴に基づいて前記走行自動車道が、高速自動車道(これに準じる自動 車道を含む)であるか、一般自動車道であるかを判定するものであることを特徴 としている。また、この車線標示は、線と空白との繰り返しからなる標示であり 、かつ、車線標示の抽出すべき特徴が、その線の長さ、空白の長さ、またはそれ らの繰り返しピッチのうちの少なくともいずれか1つであってもよい。さらに、 前記車線標示を線と空白との繰り返しからなる標示として、前記判定手段が、そ の線の長さ、空白の長さ、および、繰り返しピッチを、それぞれ、車線標示の抽 出すべき特徴とする前件部変数とし、自動車道判定を後件部変数とするとともに 、両変数それぞれによって構成されたファジィルールと、各変数それぞれに対応 して定められたメンバーシップ関数とに従うファジィ推論によって前記判定を行 うようにしてもよい。
【0006】
画像認識処理手段は、当該車両が走行している自動車道の車線標示を画像認識 するとともに、画像認識した車線標示の特徴を抽出する。そして、判定手段は、 前記抽出された車線標示の特徴に基づいて前記走行自動車道が、高速自動車道( これに準じる自動車道を含む)であるか、一般自動車道であるかを判定する。
【0007】 この車線標示が線と空白との繰り返しからなる標示の場合には、車線標示の抽 出すべき特徴として、その線の長さ、空白の長さ、またはそれらの繰り返しピッ チのうちの少なくともいずれか1つにすることができる。また、判定手段での判 定をファジィ推論で行うことで、車線標示の線とか空白が画像認識上不明確にな っていても正確な判定が可能となる。
【0008】
以下、本考案の一実施例を図面を参照して詳細に説明する。
【0009】 図1は、本実施例装置の回路ブロック図であり、同図を参照するように、本実 施例装置2は、画像認識処理部4および判定部6を有している。
【0010】 画像認識処理部4は、走行中の自動車道上の車線標示を画像認識するものであ って、撮影部4aと認識部4bと演算部4cとを有し、撮影部4aで自動車前方 の道路を撮影するとともに、該撮影画像を図2のように認識部4bで輝度変化で 認識させるようになっている。図2のハッチングは車線標示の白線であって、ハ ッチング以外の部分よりも輝度が高くなっている部分である。図2は撮影部4a で撮影されて認識部4bで認識された走行中の自動車の前方道路の認識画像8を 示しており、認識画像8上の右側には連続した車線標示を示す白線10が、また 、認識画像8上の左側には破線状の車線標示を示す白線12が、それぞれ、示さ れているが、白線10,12では高い輝度、それ以外の部分では左側白線12間 の空白14も含めて低い輝度となっている。そして、認識部4bは、認識画像8 の中央下部(自動車直前部分の路面)にウインドウ16を設定し、該中央下部の 該ウインドウ16内の平均輝度を基準平均輝度Kとして求めるとともに、そのウ インドウ16をまず、認識画像8右端まで矢印方向にずらせながらそれぞれのウ インドウ位置での比較平均輝度K′を求め、右側白線10のところでその比較平 均輝度K′が基準平均輝度Kを越えていることでそこに車線標示の右側白線10 が存在すると認識し、ついで、ウインドウ16を認識画像8の左端まで矢印方向 にずらせながらそれぞれのウインドウ位置での比較平均輝度K′を求め、同様に 左側白線12のところでその比較平均輝度K′が基準平均輝度Kを越えていれば 車線標示の左側白線12、また左側白線12間の空白14のところでその比較平 均輝度K′が基準平均輝度Kもしくはそれ以下であれば車線標示の左側白線12 間に空白14が存在すると、それぞれ、認識する。このようにして、ウインドウ 16を認識画像8の左右端にずらしつつその上方向にずらせることで、認識画像 8の左右の車線標示を認識する。そして、このようにして、車線標示を認識した のち、この車線標示が高速自動車のそれであるか、一般自動車のそれであるかを 判定するためのデータにするため、演算部4cでは左側の車線標示において、白 線12の長さL1、空白14の長さL2、および白線12と空白14との繰り返 しピッチPをそれぞれ求めるのであるが、これには、画像認識における周知の座 標変換手法を採用することで求めることが可能である。例えば、a点、b点、お よびc点でのそれぞれの認識画像8上の座標点を求め、その認識画像8上の座標 点でのa点ーb点間距離、b点ーc点間距離をそれぞれ実際の道路上での距離に 換算すると、a点ーb点間距離は車線標示における空白長L2として、b点ーc 点間距離は同じく車線標示における白線長L1となる。また、それらの繰り返し ピッチPも同時に求められる。そして、演算部4cは、このようにして求めた白 線長L1と空白長L2と繰り返しピッチPとを走行中の自動車道判定のための車 線標示の特徴抽出データとして判定部6に出力する。
【0011】 なお、図2においては、認識画像8の輝度変化を用いたものであるが、画像認 識処理部4における認識部4bにおいて、車線標示の右側と左側それぞれの白線 10,12のエッジのところで微分処理を行うと、撮影部4aで撮影された車線 標示は、図3のような微分処理認識画像となる。この図3では右側と左側それぞ れの白線10,12の左側エッジ10′、12′が実線で、右側エッジ10′′ 、12′′が破線で、それぞれ、示されているが、左側エッジ10′,12′の 実線は微分の立ち上がり、右側エッジ10′′,12′′の破線は微分の立ち下 がりを示している。そして、この微分値の立ち上がりと立ち下がりの大きさの絶 対値を基準値と比較し、その絶対値が基準値を、越えていればそこが車線標示の 白線であり、越えていなければそこが車線標示の空白であると認識する。こうし て、認識した車線標示から白線長L1と、空白長L2と、繰り返しピッチPとを 前記と同様の演算部4cで求めるとともに、これを判定部6に走行中の自動車道 の車線標示の特徴抽出データとして出力する。
【0012】 判定部6には、画像認識処理部4からの車線標示の特徴抽出データを、高速自 動車道と一般自動車道それぞれで規格化された車線標示における白線長、空白長 、およびそれらの繰り返しピッチの規格化された車線標示の特徴と比較する。こ の規格化された車線標示は、総理府・建設省令「道路標識・区画線および道路標 示に関する命令」に基づく規定から、高速自動車道の場合では白線長L1=8m 、空白長L2=12m、繰り返しピッチP=20m(8m+12m)として、一 般自動車道の場合では白線長L1=6m、空白長L2=9m、繰り返しピッチP =15m(6m+9m)となるものである。
【0013】 そして、判定部6は、前記比較から、走行中の自動車道が、高速自動車道(そ れに準じる自動車道を含む)であるか、またはそれ以外の一般自動車道であるか を判定するようになっている。
【0014】 判定部6は、その判定をファジィ推論で行う。すなわち、判定部6には、画像 認識処理部4から白線長L1、空白長L2、および繰り返しピッチPに関する車 線標示の特徴抽出データが与えられる。判定部6は、これら各データL1,L2 ,Pを前件部変数とするとともに、自動車道判定を後件部変数Yとするとともに 、それらを組み合わせてなるファジィルールと、各変数それぞれに対応するメン バーシップ関数とに従って、MINーMAX論理積法によるファジィ推論によっ て前記判定を行うようになっている。このファジィルールの代表例を下記する。
【0015】 if L1=「不明」andL2=「一般」andP=「一般」 then Y=「一般自動車道」 if L1=「不明」andL2=「高速」andP=「一般」 then Y=「一般自動車道」 if L1=「一般」andL2=「一般」andP=「一般」 then Y=「一般自動車道」 if L1=「一般」andL2=「高速」andP=「高速」 then Y=「高速自動車道」 ここで、ifは条件部(前件部)、thenは結論部(後件部)のことであり 、L1は白線長の前件部変数、L2は空白長の前件部変数、Pは白線と空白の繰 り返しピッチの前件部変数、Yは判定の後件部変数である。また、「不明」は一 般自動車道か高速自動車道か不明であること、「一般」は自動車道が一般自動車 道であること、「高速」は自動車道が高速自動車道であること、「一般自動車道 」は判定が一般自動車道であること、「高速自動車道」は判定が高速自動車道で あること、それぞれ、示すファジイラベルである。また、白線長、空白長、およ び繰り返しピッチそれぞれの前件部変数のメンバーシップ関数と、判定の後件部 変数のメンバーシップ関数とは、それぞれ、図4に示されている。
【0016】 そして、判定部6は、いわゆるMINーMAX論理積法に従うファジィ推論を 用いており、まず、各ファジィルール,…毎に、各前件部変数それぞれのメ ンバーシップ値の最小値を図5のメンバーシップ関数を用いて前件部適合度とし て選択する(MIN演算)。そして、各ファジィルール毎の前件部適合度でそれ ぞれの後件部変数Yの図4に示されているメンバーシップ関数を裁断する。この 裁断によって各ファジィルール毎の後件部変数のメンバーシップ値を得るととも に、同一の後件部変数の中で最大のメンバーシップ値のものを選択する(MAX 演算)。なお、このようなファジィ推論は周知であるから、詳細は省略する。
【0017】 なお、判定部6の後段に制御基準選択部を接続し、その後段にさらに車両制御 部を接続し、そして、制御基準選択部においては判定出力に基づいて一般自動車 道または高速自動車道に応じた制御基準を選択し、この制御基準に従って車両制 御部で車両の制御を行うようにしてもよい。この制御基準選択部は、同一の速度 で車両が走行していても、一般自動車道と高速自動車道とではカーブの曲率とか 加速度の頻度とが異なるから、それに合わせた自動車道の設計となっているから 、判定出力に応答してその制御基準を選択し、これによって車両制御部を駆動す るようにしている。
【0018】 また、判定部6の後段に最高速度判定部と、車両速度制御部とを接続し、最高 速度判定部においては判定部6からの自動車道判定出力に応答して自車の車種か らその自動車道での最高速度を推定し、車両速度制御部においてはその推定に従 って車両の速度を制御するようにしてもよい。
【0019】
以上説明したことから明らかなように、本考案によれば、画像認識処理手段で 、走行中の自動車道上の車線標示の特徴を抽出し、そして、この車線標示の特徴 を判定手段に与えるとともに、判定手段においては、その特徴から走行中の自動 車道が、高速自動車道であるか、またはそれ以外の一般自動車道であるかを判定 するようにしたから、高精度で必要なときには常時に、しかも地域性に左右され ることなく自動車道の判定ができるようになった。
【0020】 また、車線標示の特徴抽出として、車線標示の線長、空白長、またはそれらの 繰り返しピッチとすれば、それらの規格が高速自動車道と一般自動車道とで異な っていることから、判定手段での判定が容易となる。さらに、その判定をファジ ィ推論で行うことによって、走行自動車道の車線標示が不鮮明であったりしても 、正確にその自動車道の判定が可能となる。
【図1】本考案の実施例に係る装置の回路ブロック図で
ある。
ある。
【図2】同装置の画像認識処理部による自動車前方の認
識画像を輝度によって認識する場合の画像を示す図であ
る。
識画像を輝度によって認識する場合の画像を示す図であ
る。
【図3】同装置の前記認識画像を微分することによって
認識する場合の画像を示す図である。
認識する場合の画像を示す図である。
【図4】判定部でファジィ推論を行う場合の該ファジィ
推論に必要なメンバーシップ関数を示す図である。
推論に必要なメンバーシップ関数を示す図である。
4 画像認識処理部 6 判定部 8 認識画像 10,12 白線 14 空白
Claims (3)
- 【請求項1】 画像認識処理手段と判定手段とを有する
とともに、車両に搭載されるものであって、 画像認識処理手段は、当該車両が走行している自動車道
の車線標示を画像認識するとともに、画像認識した車線
標示の特徴を抽出するものであり、 判定手段は、前記抽出された車線標示の特徴に基づいて
前記走行自動車道が、高速自動車道(これに準じる自動
車道を含む)であるか、一般自動車道であるかを判定す
るものであることを特徴とする自動車道判定装置。 - 【請求項2】 前記車線標示が線と空白との繰り返しか
らなる標示であり、かつ、車線標示の抽出すべき特徴
が、その線の長さ、空白の長さ、またはそれらの繰り返
しピッチのうちの少なくともいずれか1つであることを
特徴とする請求項1に記載の自動車道判定装置。 - 【請求項3】 前記車線標示が線と空白との繰り返しか
らなる標示であり、 前記判定手段が、その線の長さ、空白の長さ、および、
繰り返しピッチを、それぞれ、車線標示の抽出すべき特
徴とする前件部変数とし、自動車道判定を後件部変数と
するとともに、両変数それぞれによって構成されたファ
ジィルールと、各変数それぞれに対応して定められたメ
ンバーシップ関数とに従うファジィ推論で前記判定を行
うものであることを特徴とする請求項1に記載の自動車
道判定装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7177691U JPH0523298U (ja) | 1991-09-06 | 1991-09-06 | 自動車道判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7177691U JPH0523298U (ja) | 1991-09-06 | 1991-09-06 | 自動車道判定装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0523298U true JPH0523298U (ja) | 1993-03-26 |
Family
ID=13470307
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP7177691U Pending JPH0523298U (ja) | 1991-09-06 | 1991-09-06 | 自動車道判定装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0523298U (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8213682B2 (en) | 2007-03-30 | 2012-07-03 | Aisin Aw Co., Ltd. | Feature information collecting apparatuses, methods, and programs |
CN104424805A (zh) * | 2013-09-06 | 2015-03-18 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于对机动车的错误行驶进行合理性验证的方法和控制与检测装置 |
-
1991
- 1991-09-06 JP JP7177691U patent/JPH0523298U/ja active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8213682B2 (en) | 2007-03-30 | 2012-07-03 | Aisin Aw Co., Ltd. | Feature information collecting apparatuses, methods, and programs |
CN104424805A (zh) * | 2013-09-06 | 2015-03-18 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于对机动车的错误行驶进行合理性验证的方法和控制与检测装置 |
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