JPH0523298U - 自動車道判定装置 - Google Patents

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。

Description

【考案の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】

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】

【従来の技術】

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】

【考案が解決しようとする課題】

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】

【課題を解決するための手段】

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】

【作用】

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】

【実施例】

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】

【考案の効果】

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。

【図面の簡単な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【符号の説明】

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)

【実用新案登録請求の範囲】
1. 【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。
2. 【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。
3. 【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。