JPH11203458A

JPH11203458A - 道路形状認識装置

Info

Publication number: JPH11203458A
Application number: JP10018068A
Authority: JP
Inventors: Tomoko Shimomura; 倫子下村; Kazunori Nousou; 千典農宋
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1998-01-13
Filing date: 1998-01-13
Publication date: 1999-07-30

Abstract

(57)【要約】【課題】走行路形状を少ない演算負荷で認識する。【解決手段】カメラ１が前方道路を撮像する。その画
像信号が画像メモリ２に出力され記憶される。位置検出
部３は道路画像から所定大きさでデリニエータを検出す
る。検出範囲は道路の勾配によりデリニエータが撮像さ
れうる範囲で、検出範囲設定部４で設定されている値を
用いる。道路形状検出部５は位置検出部３で検出された
デリニエータの画像位置と道路が平坦時の撮像位置が記
憶されている撮像位置設定部６の設定値とを比較して道
路勾配検出を行なう。デリニエータの検出位置が設定値
より上なら前方道路を登ぼり坂と判断する。設定値より
下なら前方道路を下だり坂と判断する。また設定値と同
じの場合は前方道路が平坦な道路と判断する。これによ
り、白線検出などが不要で、円検出や位置比較する操作
だけで道路勾配を検出できる効果が得られる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、少ない演算負荷
で自動車等における走行道路形状を高速認識できる道路
形状認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の道路認識装置としては、例えば、
特開平７−１９８３４９号公報または特開平７−２７５
４１号公報に開示されたものがある。これらの従来の装
置においては、カメラで路面画像を得て、路面に描かれ
た白線を画像処理によって検出する。その白線をさらに
近似線によって認識したうえで、近似線から道路勾配な
どを検出するようになっている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、白線を
もって道路形状として検出するためには、白線が複数あ
る場合は、常にある一定の間隔で道路に描かれる必要が
あり、幅が変化する道路では勾配を検出することができ
ない。また、白線の間隔が一定である道路でも、白線の
かすれた道路や雪の積もった道では白線が検出できない
ため、勾配検出もできない。さらに、白線形状から勾配
を検出するためには高精度の白線形状近似が必要で、計
算量が多くなり、高速処理可能な高性能画像処理装置が
必要となるという問題がある。

【０００４】また、車載用の勾配計測装置として従来用
いられているジャイロコンパスは車両の真下の路面の勾
配角を計測することはできるが、車両より前方道路の勾
配を求めることはできない。本発明は、上記従来の問題
点を解決するものであり、簡単な演算で、環境からの影
響を受けにくい道路形状認識装置を提供することを目的
としている。

【０００５】

【課題を解決するための手段】このため、請求項１記載
の発明は、車両より前方道路を撮像するカメラと、カメ
ラの撮像画像を記憶する画像メモリと、前記撮像画像か
ら、路面に対して所定高さの路上標識を所定大きさで検
出し、画像上の位置を特定する位置検出手段と、路面が
平坦時の標識の画像位置を記憶する撮像位置設定手段
と、路面が平坦時の画像位置と前記検出された路上標識
の画像位置とを比較することで、道路形状を検出する道
路形状検出手段とを有するものとした。

【０００６】請求項２記載の発明は、前記位置検出手段
が、所定大きさの路上標識を検出した後、さらに車速に
応じて大きさを順次に拡大して近づいてくる路上標識を
追跡検出し、前記道路形状検出手段は、その軌跡で道路
形状を検出するようにしたものとした。

【０００７】請求項３記載の発明は、車両より前方道路
を撮像するカメラと、カメラの撮像画像を記憶する画像
メモリと、前記撮像画像から、所定間隔を有し路面に対
して所定高さで設置される複数の路上標識を所定大きさ
で検出し、その路上標識の画像上の位置を特定する位置
検出部と、前記路上標識の画像位置とその大きさの並べ
方で、検出対象を確認する検出対象確認手段と、路面が
平坦時の標識の画像位置を記憶する撮像位置設定手段
と、前記路上標識の画像位置と道路が平坦時の位置とを
比較することで、道路勾配を検出するとともに、各路上
標識の画像位置で道路形状を検出する道路形状検出手段
とを有するものとした。

【０００８】請求項４記載の発明は、前記路上標識が所
定の画像範囲内で検出され、該範囲は道路勾配によって
標識画像の変動をカバーできるように設定されたものと
した。

【０００９】請求項５記載の発明は、前記路上標識がデ
リニエータで、前記位置検出手段が所定半径の円を検出
する円検出機能と、円の下に棒を検出してデリニエータ
であることを確認する確認機能とを持ち合わせているも
のとした。

【００１０】請求項６記載の発明は、前記路上標識が信
号機で、前記位置検出手段が所定半径の円を検出する円
検出機能と、検出された円が３つ所定の関係で並んでい
ることを確認する確認機能とを持ち合わせているものと
した。請求項７記載の発明は、前記位置検出手段にさら
に３つの円から、色を検出して信号機と色が一致するか
否かを確認する機能が付加されているものとした。

【００１１】請求項８記載の発明は、前記路上標識が速
度制限標識で、前記位置検出手段が半径が異なる２つの
円を検出する円検出機能と、検出された径の異なる２つ
の円が同心で、比率がある一定値であることを確認する
確認機能とを持ち合わせているものとした。請求項９記
載の発明は、前記確認手段が同心の大円と小円の間の色
を検出し、赤であることを確認して、検出するものとし
た。

【００１２】請求項１０記載の発明は、前記位置検出手
段が、撮像画像から水平、垂直微分画像を求める微分画
像作成部と、水平、垂直微分値をもとにエッジの勾配角
を求める勾配角演算部と、勾配角をもとにそのエッジを
ある半径ｒの円の一部としたときの円の中心位置を求め
る円中心算出部と、各エッジについて求めた円中心位置
をＨｏｕｇｈプレーンに投票するＨｏｕｇｈプレーン作
成部と、Ｈｏｕｇｈプレーン上所定回数以上に投票され
た点の位置を円の中心位置として、検出する円中心位置
検出部とを備え、前記勾配角演算部に水平、垂直微分値
に対応する勾配角を格納する勾配角テーブルが接続さ
れ、該勾配角テーブルには水平、垂直微分値がしきい値
より小さい値に対応して、エッジがないことを示すフラ
グが格納されているものとした。

【００１３】請求項１１記載の発明は、前記勾配角演算
部が、前記勾配角テーブルからしきい値以上のエッジ位
置だけの勾配角とその座標位置を示すリストを作成し、
前記円中心算出部はリストアップされた勾配角と座標位
置で円中心位置を算出するものとした。請求項１２記載
の発明は、前記円中心算出部にはエッジの勾配角に対応
する半径ｒの円の中心位置の算出値が格納された円中心
テーブルが接続されているものとした。

【００１４】

【作用】請求項１記載の発明では、所定高さの標識を
所定距離先から撮像するとき画像上の大きさが一定で、
画像上の上下位置が道路勾配によって変化することを利
用して道路勾配を検出するようにしたので、カメラの撮
像画像から、所定大きさの標識画像を検出し、道路が平
坦時の画像位置と比較する操作だけで、道路勾配を検出
することが可能になる。白線検出などの操作が不要なた
め、処理が単純で、プログラミングしやすい効果が得ら
れる。

【００１５】請求項２記載の発明では、請求項１で検出
された標識を車速に応じて大きさを順次に拡大して追跡
検出し、その軌跡で道路形状を検出するようにしたの
で、検出する標識の大きさを変える操作だけで追跡検出
ができ、複雑な操作なしで総合的な道路情報を提供する
ことができる。

【００１６】請求項３記載の発明では、所定間隔で設置
される複数の路上標識を画像から所定の大きさで検出
し、道路の勾配および形状を検出するようにしたので、
道路が平坦時の画像位置と比較する操作だけで勾配を検
出することができる。道路形状は各標識の縦および横位
置の比較だけで直線、カーブといった道路形状を検出す
ることができる。これらの操作はすべて比較だけで行な
うので、処理が簡単で、プログラミングがしやすい効果
が得られる。

【００１７】請求項４記載の発明では、路上標識は所定
の画像範囲内で検出され、この範囲は道路勾配によって
標識画像の変動をカバーできるように設定されるから、
処理するデータ量が減り、路上標識を高速検出できると
ともに、誤検出を減少させる効果が得られる。

【００１８】請求項５記載の発明では、路上標識をデリ
ニエータとし、位置検出手段は所定半径の円を検出し、
円の下に棒を検出してデリニエータであることを確認す
るようにしたので、検出結果が信頼性の高いものとな
る。

【００１９】請求項６記載の発明では、路上標識を信号
機とし、位置検出手段は所定半径の円を検出し、検出さ
れた円が例えば横一列に３つ並んでいることで確認する
ようにしたので、確実に信号機を検出することができ
る。請求項７記載の発明では、請求項６で検出された３
つの円から、さらに色を検出して信号機と色が一致する
か否かを確認するようにしたから、同じく３つの円の他
の物体による誤検出を防ぐことができる。

【００２０】請求項８記載の発明では、路上標識を速度
制限標識とし、位置検出手段は半径が異なる２つの円を
検出し、検出された径の異なる２つの円が同心で、比率
がある一定値であることを確認するようにしたので、同
心あるいは比率のみでの検出より信頼性が向上する。請
求項９記載の発明では、検出された同心の大円と小円の
間の色を検出し、赤であることを確認するするようにし
たので、検出結果の信頼性がさらに向上する。

【００２１】請求項１０記載の発明では、位置検出手段
は、撮像画像から水平、垂直微分画像を求め、水平、垂
直微分画像に基づいて勾配角テーブルからエッジの勾配
角を求める。このとき、水平、垂直微分値がしきいより
小さければ、エッジがないことを示すフラグが得られる
ので、１つの操作でしきい値処理が同時にでき、高速に
円検出ができる。

【００２２】請求項１１記載の発明では、勾配角演算部
は、前記勾配角テーブルからしきい値以上のエッジ位置
だけの勾配角とその座標位置を示すリストを作成し、前
記円中心算出部はリストアップされた勾配角と座標位置
で円中心位置を算出するようにしたので、全画面を対象
に行なうより、情報量が減少し、少量のメモリ量で情報
を格納することが可能で、処理速度が向上する。請求項
１２記載の発明では、前記円中心算出部にエッジの勾配
角に対応する半径ｒの円の中心位置の算出値が格納され
た円中心テーブルを接続するようにしたので、同じ演算
を繰り返すことがなくなり、処理効率が向上する。

【００２３】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態を実
施例により説明する。まず、図１〜図６を用いて第１の
実施例の検出原理を説明し、図７、図８で実施例の構成
を説明する。図１は道路上の半径Ｒの円形標識Ｄが、画
像上で半径ｒの円ｄに撮像されるときの撮像距離Ｚと画
像上の上下位置ｙｐの関係を示す図で、図２はその撮像
画像である。ここで、カメラは焦点距離ｆを有するレン
ズＬとＣＣＤからなるＣＣＤカメラで、レンズは路面か
ら高さＨｃの所に位置し、そのレンズの光軸上のレンズ
から焦点距離ｆを離れた撮像面にＣＣＤが配置されてい
る。

【００２４】図１から分かるように画像上に撮像される
標識の半径ｒとその標識までの距離Ｚの関係は式（１）
で示されるため、同じ半径Ｒの標識が同じ半径ｒに撮像
されるときに、その標識までの距離はいつも同じであ
る。ｒ＝Ｒ・ｆ／Ｚ式（１）

【００２５】また、道路が平坦であれば、標識が撮像さ
れる位置ｙｐ（ｙ軸）とその標識までの距離Ｚは式
（２）で示されるため、同じ高さＨｄの標識が同じ距離
先から撮像されるときに画像上の高さ位置はいつも同じ
である。ｙｐ＝（Ｈｃ−Ｈｄ）・ｆ／Ｚ式（２）ここで、ｙｐ、ｆの単位はカメラのＣＣＤの画素、Ｈ
ｃ、Ｈｄ、Ｚの単位はｍである。すなわち、道路が平坦
であれば、画像上で同じ大きさに撮像される標識は、そ
れについての撮像距離も同じで、画像上でいつも同じ高
さ位置に撮像される。

【００２６】一方、カメラより前方道路が下だり坂また
は登ぼり坂の場合では、標識は平坦な道路より低くまた
は高くなって撮像されるため、画像上では平坦な道路よ
り低い位置または高い位置となる。図３、図４は前方道
路が下だり坂と登ぼり坂のそれぞれの撮像の様子とその
撮像画像を示す。（ａ）は撮像する様子で、（ｂ）は撮
像画像である。図３では、カメラより前方道路が下だり
坂なので、標識Ｄが勾配角α分低く撮像され、撮像位置
ｙｄは図２の平坦道路時のｙｐより下となっている。ま
た図４の登ぼり坂では、標識Ｄが勾配角α分高く撮像さ
れ、画像上で撮像位置ｙｕが図２の平坦道路時のｙｐに
比べて上の位置にとなる。

【００２７】上記のように、所定高さの標識は所定距離
から撮像された画像上の縦方向位置が道路状況によって
異なるため、標識を画像から検出しその画像上の縦方向
位置で道路の勾配を判定できる。また所定距離先の標識
は画像上で所定の大きさで撮像されるから、大きさの同
じ標識を検出対象とし、同じ寸法で撮像画像から検出し
画像上の位置で道路の勾配を検出することが可能であ
る。また検出する際、一定大きさの標識画像に対する検
出のみの単純な処理だけでよいため、ブログラミングが
簡単であり、普通の画像処理装置でも高速処理が可能に
なる。

【００２８】次に、上記原理を用いて、前方道路の勾配
を求める実施例を説明する。ここで、路上標識としてデ
リニエータを用いる。デリニエータは道路わきに等間隔
に設置される標識で、路面からは所定の高さを有してい
る。各デリニエータは共通に円形反射板を棒が支持する
形を有している。円形の反射板が道路の走行方向に面し
ており、道路からは図５の（ａ）のような半径Ｒの反射
板とそれを支える棒Ｂが見える。走行車が走行しながら
前方道路を撮像するとき、（ｂ）のような撮像画像が得
られる。

【００２９】このように円を棒が支えるのが各デリニエ
ータに共通する特徴で、かつ反射板の大きさが分かるの
で、画像から大きさが既知である円ｄを検出対象として
検出し、円検出後にその円に棒がついていることを確認
することでデリニエータを検出することができる。検出
されたデリニエータの円の位置と平坦な道路時の位置と
を比較して道路の勾配を検出する。

【００３０】次に、画像上でのデリニエータの検出につ
いて説明する。デリニエータ（反射板）の大きさが一定
に決められているので、撮像距離を決めると、式（〓
１）により画像上から検出する円の半径ｒが決定され
る。デリニエータの検出は、この半径ｒの円を対象とし
て行なうが、道路勾配によってデリニエータの出現しう
る領域に検出範囲を限定して検出を行なう。例えば下だ
り坂、登ぼり坂とも最大勾配角をα（ｒａｄ）と仮定す
れば、図３、図４よりデリニエータの検出位置の上下限
（ｙｕ、ｙｄ）が決定される。したがって円の検出範囲
を図６に示すようにｙ軸のｙｄ〜ｙｕの範囲に限定する
ことができる。ｙｄ、ｙｕは式（３）により算出され
る。このように円の検出領域が限定されると、検出処理
が高速になり、誤検出を低減させる効果が得られる。

【数１】

【００３１】次に、第１の実施例について図７、図８を
もって説明する。図７は本実施例の構成を示すブロック
図で、図８はその処理の流れを示すフローチャートであ
る。図７において、カメラ１は、焦点距離ｆのレンズＬ
とレンズから撮像面までの距離が焦点距離ｆとなるよう
に配置されたＣＣＤとを有するＣＣＤカメラで、前方道
路を撮像できるように車両上の適切な部位に取り付けら
れている。カメラのレンズ中心と路面の距離はＨｃとな
っている。

【００３２】カメラ１の撮像した映像信号がディジタル
画像として画像メモリ２に出力され記憶される。画像メ
モリ２は位置検出部３と接続され、位置検出部３はまた
道路形状検出部５と接続されている。位置検出部３と道
路形状検出部５にはそれぞれ検出範囲設定部４、撮像位
置設定部６が接続されている。

【００３３】位置検出部３には所定距離Ｚ先のデリニエ
ータを画像から検出できるように円の大きさを示す半径
ｒが設定されており、画像メモリ２から入力された映像
信号を、検出範囲設定部４で設定された検出範囲内で画
像処理して半径ｒの円を検出し円の中心位置を抽出す
る。道路形状検出部５は位置検出部３で検出された円の
中心位置を撮像位置設定部６で設定されている道路が平
坦時の画像位置と比較して道路勾配を検出する。

【００３４】次に、上記構成における処理の流れを図８
のフローチャートに従って説明する。まずステップ１０
１で、デリニエータの撮像距離Ｚを決め、それをもとに
検出範囲設定部４と撮像位置設定部６および位置検出部
３において初期設定が行なわれる。これによって検出範
囲設定部４に上記式（３）に基づいて演算された図６の
ようにｙｄ、ｙｕで囲む領域が検出領域として設定され
る。また位置検出部３には検出する円の半径ｒが設定さ
れる。撮像位置設定部６においては道路が平坦時のデリ
ニエータの円の中心位置ｙｐが記憶される。

【００３５】ステップ１０２において、画像メモリ２か
ら画像信号を位置検出部３に入力する。ステップ１０３
においては、位置検出部３は、検出範囲設定部４から検
出範囲の設定値（ｙｄ〜ｙｕ）を読み出し、その設定範
囲内で画像信号に対して画像処理を行なって半径ｒの円
の検出を行う。円検出は例えばテンプレートマッチング
やＨｏｕｇｈ変換など公知の技術を利用することが可能
である。またＨｏｕｇｈ変換を用いた高速円検出は後述
詳細に説明する。

【００３６】半径ｒの円が検出されると、撮像画像から
さらに縦エッジ検出を行ない検出した円の下に縦長のエ
ッジがあることを確認する。縦エッジが付いていれば、
検出円はデリニエータの円として画像上の縦方向位置
（ｙ軸）を抽出する。縦エッジを検出するには例えばソ
ーベルなどの縦エッジ検出用のオペレータを用いること
が可能である。上記処理によって、所定距離先のデリニ
エータの円が画像から検出され、その位置の高さ、すな
わち縦方向位置（ｙ軸）が特定される。

【００３７】ステップ１０４においては、抽出された円
の縦方向位置の座標値ｙｃを撮像位置設定部６に設定さ
れている位置ｙｐと比較して前方道路勾配を検出する。
すなわち、画像から検出した円の縦方向位置ｙｃと道路
が平坦な場合に円の中心が撮像される高さ位置ｙｐの大
小関係から、ｙｃ＝ｙｐなら、前方は平坦道路、ｙｃく
ｙｐなら、前方は登り坂、ｙｃ＞ｙｐなら、前方は下り
坂と判断する。

【００３８】上記のように、形状、大きさ、高さが既知
のデリニエータを検出対象として検出し、その画像上の
縦方向位置で道路勾配を判断するようにしたので、白線
検出のような複雑な処理を行うことなく、単眼の画像処
理を用いた円検出を行なうだけで、自車両が勾配に入る
前に前方の道路の勾配を検出することが可能になる。

【００３９】また、この手法は、白線検出を用いないた
め、白線の形状や有無に左右されない勾配検知が可能に
なる。さらに、この手法では、画像処理が、大きさや形
状の決まった円などの検出という単純な処理だけで行な
うため、プログラミングが簡単であり、かつ、一般的な
性能の画像処理装置でも高速処理が可能になるという利
点が得られる。また、デリニエータの円の検出に関して
は、その特徴である棒がついているかどうかで確認して
検出するようにしたから単純な処理で、質よくデリニエ
ータを検出することができ、道路勾配の検出結果が信頼
性の高いものとなる。

【００４０】本実施例では、登ぼり坂、下だり坂などの
勾配について検出したが、ジャイロコンパスなど、自車
の傾斜センサとの統合により、前方の道路の勾配の変化
だけでなく、実際の勾配も予測できる。また、ジャイロ
コンパスから自車が坂を下っていると判断されたときに
画像から前方道路が平坦であると判断されれば、前方に
下り坂が続くことを、自車が登り坂を走行中と判断され
たときに画像から前方道路が平坦であると判断されれ
ば、前方は登り坂が続くことを判断できる。

【００４１】次に、第２の実施例について説明する。こ
の実施例は、第１の実施例で検出したデリニエータを追
跡検出して勾配の他に道路形状も検出するようにしたも
のである。車両が走行すれば、デリニエータとカメラの
位置関係が変化し、画像上ではデリニエータが道路の形
状を描きながら撮像されるから、デリニエータを追跡検
出して道路形状を検出することができる。すなわち所定
距離先からデリニエータを検出してその高さ位置で前方
道路の勾配を検出したのち、デリニエータの位置変化を
追跡し検出することによって横方向を含めた前方道路の
形状を検出することができる。

【００４２】デリニエータを追跡検出するには、画像上
の円の検出半径ｒを撮像距離の変化に応じて変える必要
がある。そこで、例えば１回の画像処理時間を△ｔ、車
速をＶ、デリニエータの半径をＲ、最初に検出対象とし
たデリニエータまでの距離をＺとすると、ｉ回後の処理
での検出対象の円の半径ｒｉは、式（４）に基づいて算
出することができる。図９はその距離の変化と円の半径
ｒの変化を示している。（ａ）は所定距離Ｚから離れた
ところで撮像する場合で、（ｂ）は画像更新後の撮像様
子である。ｒｉ＝ｆ・Ｒ／（Ｚ−ｉΔｔ・Ｖ）式（４）但し、ｉは画像更新の回数で、０、１、…の整数で構成
される。また、そのときの円の検出範囲は、撮像距離Ｚ
−ｉ・△ｔ・Ｖ（ｍ）により、図６と同様に、式（５）
に基づいて算出され、ｙｕｉとｙｄｉで囲む範囲とな
る。

【数２】

【００４３】このように画像の更新に同期して円の検出
範囲と半径を変化させて円検出して、各時刻の円の位置
を比較することで、道路形状を検出することが可能とな
る。例えば、図１０、図１１のように位置変化が非線形
の場合は道路がカーブであることが分かる。このとき最
初に検出した円ｄの縦方向位置が平坦な道路時より上か
下かによって、登ぼり坂カーブか下だり坂カーブの判定
ができる。図１０は登ぼり坂カーブで、図１１は下だり
坂カーブである。またデリニエータの円の位置変化が図
１２、図１３に示すように直線変化する場合、最初の円
ｄの検出位置が平坦な道路時より上であると、直線登ぼ
り坂、下であると直線下だり坂と判断できる。図１２は
直線登ぼり坂で、図１３は直線下だり坂である。

【００４４】図１４は第２の実施例の構成を示すブロッ
ク図である。カメラ１は第１の実施例と同じように車両
に設置され、レンズＬが路面より高さＨｃとなってい
る。カメラ１からの映像信号は画像メモリ２に出力され
記憶される。画像メモリは位置検出部３１に接続され
る。位置検出部３１とそれに接続される検出範囲設定部
４１に車両側の車速信号Ｖが入力されている。位置検出
部３１は位置記憶部８０と接続され、位置記憶部８０は
また撮像位置設定部６１とともに道路形状検出部５１に
接続される。

【００４５】位置検出部３１に初期設定として所定距離
先のデリニエータの円が検出されるように検出する円の
半径ｒが設定されている。半径ｒの円を検出したのち、
画像メモリの更新に同期して車速Ｖと更新の回数ｉで前
記式（４）に基づいて更新後の画像から検出円の半径を
算出する。そして各時刻に半径が算出された円を、検出
範囲設定部４１で設定されている範囲内で映像信号に対
する画像処理によって検出する。

【００４６】検出範囲設定部４１は更新後の画像から円
の検出範囲を設定するよう、画像メモリの更新に同期し
て車速Ｖと更新の回数ｉで前記式（５）に基づいてデリ
ニエータへの撮像距離変化に従って円検出の範囲を算出
する。位置記憶部８０は位置検出部３１で検出された各
時刻の円の位置を記憶する。撮像位置設定部６１には第
１の実施例と同様に所定距離Ｚ先のデリニエータの撮像
位置が記憶されている。

【００４７】道路形状検出部５１は円の検出位置のうち
最初に検出された円の位置と撮像位置設定部６１で設定
されている平坦な道路時の位置ｙｐとを比較して前方道
路の勾配を検出する。そして各時刻の位置をもとに図１
０〜図１３のようにその軌跡の形状で道路形状を判断す
る。本実施例は上記のように、第１の実施例で検出され
た円を追跡検出して道路形状を判定する機能を加えたの
で、道路勾配だけでなく、道路形状を検出できるように
なり、総合的な道路状況を提供することが可能となる。

【００４８】次に、第３の実施例を説明する。この実施
例では、等間隔に設定されている複数のデリニエータを
検出し、それらの画像上の並び方により道路形状を検出
する。図１５は、等間隔に並んでいる３つのデリニエー
タを撮像するときの様子を示す図である。最も手前の検
出対象のデリニエータＤまでの距離をＺ（ｍ）とし、デ
リニエータの間隔をｅとすると、デリニエータの距離は
それぞれＺ、Ｚ＋ｅ、Ｚ＋２ｅとなる。それらを前記式
（１）、式（２）に代入することによって画像上円の半
径と位置を算出することができる。

【００４９】すなわち各円の半径は、式（６）により求
めることができる。ｒ０＝Ｒ・ｆ／Ｚ、ｒ１＝Ｒ・ｆ／（Ｚ＋ｅ）、ｒ２＝Ｒ・ｆ／（Ｚ＋２ｅ）、（６）但し、ｒ０は距離Ｚ離れたところのデリニエータの円の
半径である。ｒ１は距離Ｚ＋ｅ離れたところのデリニエ
ータの円の半径である。ｒ３は距離Ｚ＋２ｅ離れたとこ
ろのデリニエータの円の半径である。

【００５０】また、検出対象が連続する三つのデリニエ
ータの場合、それらすべてが撮像されうる範囲ｙｕ、ｙ
ｄは、図６と同様の考え方で、ｙｄは最も手前のデリニ
エータが最も下に撮像される高さ、ｙｕは、その二つ後
方のデリニエータが撮像され得る最も上の高さとなるの
で、式（７）で求めることができる。図１６は検出範囲
が設定された画像である。

【数３】

【００５１】この範囲内において、３種類の半径ｒ０、
ｒ１、ｒ２大きさの円を検出し、これをもとに第１の実
施例と同様の方法でデリニエータを検出することができ
る。またこのとき、この大きさの三つの円の位置関係、
例えば、下から上に向けて、大きいものから小さいもの
の順で並んでいるなどの位置関係をデリニエータである
ことを再確認することができる。また、これらの位置関
係をもとに、道路勾配や横方向の変位を含めた前方道路
形状を認識することができる。

【００５２】すなわち、前方道路が平坦であるときにお
ける三つの円が撮像される位置ｙ０、ｙ１、ｙ２は、式
（２）にそれぞれの距離を代入することで求めることが
できるが、図１７、図１８のように実際に検出したｙ
０、ｙ１、ｙ２と、平坦な道路で計算して求めたｙ座標
値との関係から、例えば、ｙ０−ｙ２が計算した値より
大きいさいと、ｙ０後方から登ぼり坂が始まると判断で
きる。またｙ０−ｙ２が計算した値より小さいとｙ０よ
り後方から下り坂が始まることを判断することができ
る。図１７は登ぼり坂で、図１８は下だり坂である。

【００５３】図１９は、前方道路が直線の場合における
路側からの変位がＷ（ｍ）であるときの、等間隔に並ぶ
デリニエータのｘ軸方向の撮像位置と距離との関係を示
す図である。このとき、三つのデリニエータが撮像され
るｘ軸方向ｘ０、ｘ１、ｘ２の位置は式（８）で求める
ことができる。ｘ０＝Ｗ・ｆ／Ｚ、ｘ１＝Ｗ・ｆ／（Ｚ＋ｅ）、ｘ２＝Ｗ・ｆ／（Ｚ＋２ｅ）、（８）

【００５４】ここでは、実際の変位Ｗは未知数でも、三
つのデリニエータまでの距離Ｚと間隔ｅから前方が直線
であるときの（ｘ０−ｘ１）と（ｘ１−ｘ２）との比率
を算出し基準値として、Ａ＝（ｘ０−ｘ１）／（ｘ１−
ｘ２）が基準値より小さいと右カーブ、基準値より大き
いと左カーブと判断することができる。

【００５５】図２０は第３の実施例の構成を示すブロッ
ク図である。図７に示す第１の実施例と同じように、車
両にカメラ１が設置され、画像メモリ２に画像信号が出
力され記憶されている。画像メモリ２には検出範囲設定
部４０をもった位置検出部３０が接続されている。位置
検出部３０は検出対象確認部７０を介して道路形状検出
部５０と接続される。道路形状検出部５０には撮像位置
設定部６０が接続されている。

【００５６】初期設定として検出範囲設定部４０に上記
式（７）に基づいて算出されたｙｕ、ｙｄを記憶させて
円の検出範囲を設定する。位置検出部３０には上記式
（６）の演算に基づいて算出された３種類の半径ｒ０、
ｒ１、ｒ２を記憶させる。撮像位置設定部６０には上記
円のうち、一番径の大きいｒ０の円が平坦な道路時の撮
像位置が設定されている。また、道路が直線時の（ｘ０
−ｘ１）と（ｘ１−ｘ２）との比率を演算し基準値とし
て記憶する。

【００５７】道路形状を検出する際、画像メモリから撮
像画像の映像信号が位置検出部３０に出力される。位置
検出部３０は検出範囲設定部４０で設定されている範囲
内で撮像画像から設定されている半径ｒ０、ｒ１、ｒ２
で３種類の円を検出し、縦方向（ｙ軸）、横方向（ｘ
軸）の位置を抽出する。検出対象確認部７０は下から、
径が順次に小さくなっているどうかをチェックして円が
デリニエータであることを確認する。

【００５８】道路形状検出部５０は、まず半径の大きい
円（ｒ０）の縦方向位置を撮像位置設定部６０に設定さ
れている平坦な道路の位置と比較して道路勾配を判断す
る。そして各円の横方向位置ｘ０、ｘ１、ｘ２によりＡ
＝（ｘ０−ｘ１）／（ｘ１−ｘ２）を算出し、基準値と
比較する。Ａと基準値が一致するならば図２１のように
直線道路と判断する。Ａが基準値より小さいならば図２
２のように右カーブ道路と判断する。Ａが基準値より大
きいならば図２３のように左カーブと判断する。本実施
例は以上のように構成され、等間隔に並ぶデリニエータ
を利用することで、前方道路の勾配のほかに、横方向の
カーブを含めた道路形状が認識できる。また、円の並び
方でデリニエータの検出をチェックするようにしたの
で、検出結果は信頼性の高いものとなる。

【００５９】次に、デリニエータの円の検出について第
４の実施例として説明する。この実施例は主として高
速、かつ、ノイズがある場合でも円検出ができるように
したものである。図２４は、前記位置検出部３（３０、
３１）における円検出の機能ブロック図である。画像メ
モリ２からの撮像画像は微分画像作成部３３に入力され
る。ここで検出範囲設定部で設定された検出範囲内で画
像を微分処理して、ｘ、ｙ方向のそれぞれの微分画像を
作る。

【００６０】勾配角演算部３４では、水平、垂直微分値
（ｄｘ、ｄｙ）をもとに、勾配角デーブル３８から各エ
ッジの勾配角θを求める。円中心算出部３５は、その勾
配角θをもとに、エッジを半径ｒの円の一部として円中
心テーブル３９より中心位置（ｘｃ、ｙｃ）を算出す
る。各エッジ点について算出された円中心座標をＨｏｕ
ｇｈプレーン作成部３６においてＨｏｕｇｈプレーン上
に投票する。円中心位置検出部３７はＨｏｕｇｈプレー
ン上の所定回数以上に投票された点を抽出して円中心と
して検出する。

【００６１】図２５は、円検出処理の流れを示すフロー
チャートである。まず、ステップ２０１において、画像
メモリ２から撮像画像が微分画像作成部３３に入力され
ると、撮像画像に対して検出範囲設定部で設定された検
出範囲で微分処理が行なわれて、水平、垂直微分画像が
作成される。微分処理は例えば図２６のソ一ベルオペレ
ータと撮像画像とのコンボリユーションにより行なわれ
る。ここで、図２６の（ａ）は水平微分処理用ソ一ベル
オペレータで、（ｂ）は垂直微分処理用ソ一ベルオペレ
ータである。上記微分処理により例えば図２７のような
原画像（ａ）からは、水平微分画像（ｂ）と、垂直微分
画像（ｃ）が作成される。

【００６２】ステップ２０２においては、勾配角演算部
３４で各エッジ毎の水平微分値および垂直微分値をもと
に、エッジの勾配角が演算された勾配角画像が作成され
る。勾配角θは、式（９）により求めることができる。 θ＝ａｒｃｔａｎ（ｄｘ／ｄｙ）（９）ただし、勾配角は、しきい値以上のエッジを持つ位置だ
けで求めればよい。また、式（９）による演算は、画像
を更新するたびに計算するのでは処理時間がかかってし
まうため、高速化を考え、次のような方法を用いて全画
面の勾配角の入った勾配角画像を作成する。

【００６３】画像の輝度範囲が一般に０から２５５とな
るので、図２６のオペレータを用いて求めた結果、水平
微分ｄｘ、垂直微分ｄｙの値は−１２８〜１２７の間の
値になる。それを８ｂｉｔの２の補数で表現すると、０
ｘ８０〜０ｘ７Ｆとなる。ｄｘ、ｄｙの値から、式
（９）の値を表引きで求められるように縦軸がｄｙ横軸
がｄｘの２次元の表を作成する。図２８はその表の構成
を示す。

【００６４】表は、ｄｘとｄｙの値によってＡ、Ｂ、
Ｃ、Ｄ４つの領域が形成されている。ｄｘが０〜１２
７、ｄｙが０〜１２７がＣ領域を構成し、ここでπ〜３
π／２の勾配角が算出される。ｄｘが−１２８〜−１、
ｄｙが０〜１２７がＤ領域を構成し、ここで３π／２〜
２πの勾配角が算出される。また。ｄｘが０〜１２７、
ｄｙが−１２８〜−１がＢ領域を構成し、ここでπ／２
〜πの勾配角が算出される。ｄｘが−１２８〜−１、ｄ
ｙが−１２８〜−１がＡ領域を構成し、ここで０〜π／
２の勾配角が算出される。エッジがしきい値以下の部分
は円検出を行なわないので、ｄｘ、ｄｙの絶対値がしき
い値（ＴＨ）以下の部分（ハッチング）にはエッジがし
きい値以下であることを示すフラグをいれておく。この
表は勾配角テーブルとして使用される。勾配角演算部３
４はｄｘ、ｄｙの値により勾配角テーブルから上記表を
引いて勾配角を演算する。

【００６５】これによって勾配角画像からは各エッジが
ある位置にその位置の勾配角θが得られる。またエッジ
がない位置にはエッジがないことを示すフラグが得られ
る。このように、各エッジの勾配角の演算は表引きによ
り行なうので、式（９）による演算が省かれ、高速処理
が可能になる。また、エッジ強度がしきい値以下の場合
も上記表引きで、エッジのないことを示すフラグが得ら
れるため、しきい値判断のための操作が省かれ処理速度
がさらに向上する。

【００６６】円中心演算部３５は各エッジの勾配角をも
とに、エッジをもつ画素（ｘ、ｙ）が半径ｒの円の一部
と仮定して円の中心位置（ｘｃ、ｙｃ）を求める。図２
９はエッジの勾配角とそのエッジを含む円の中心位置と
の位置関係を示す図である。

【００６７】ある位置（ｘ、ｙ）のエッジの勾配角が分
かれば、幾何学的計算により、そのエッジが半径ｒの円
の一部である場合、その円の中心（ｘｃ、ｙｃ）は、式
１０より求めることができる。ｘｃ＝ｘ＋ｒ・ｃｏｓθ ｙｃ＝ｙ＋ｒ・ｓｉｎθ （１０）

【００６８】ｘｃ、ｙｃの検出はＨｏｕｇｈ変換の原理
により行なう。Ｈｏｕｇｈ変換とは、もし、中心（ｘ
ｃ、ｙｃ）から半径ｒの円が処理範囲内の画像に存在す
ると、画像全体においてすべてのエッジの勾配角θで上
記計算を繰り返した場合、円周上のすべてのエッジにお
いて円の中心位置が（ｘｃ、ｙｃ）として求められるた
め、式（１０）の計算結果が（ｘｃ、ｙｃ）と求められ
る回数が多くなる。このことから、（ｘｃ、ｙｃ）と求
められた回数があるしきい値以上であれば、その位置を
半径ｒ円の中心と判断できる。

【００６９】次に、上記原理をもとに、前述したエッジ
がないことを示すフラグを含んだ勾配角画像を利用する
ことで、高速に中心位置を求める。まず、Ｈｏｕｇｈプ
レーン作成部３６は、撮像画像に対応するＨｏｕｇｈプ
レーンを作成する。図３０はＨｏｕｇｈプレーンを形式
的に示したもので、各格子は画像の画素位置に対応す
る。円中心テーブル３９には勾配角θに対応するｒ−ｃ
ｏｓθ、ｒ−ｓｉｎθのデータが格納される。

【００７０】円中心テーブルに勾配角θが入力されると
図３１に示すように対応するｒ−ｃｏｓθ、ｒ−ｓｉｎ
θが読み出される。（ａ）はｒ−ｃｏｓθを演算するテ
ーブルで、（ｂ）はｒ−ｓｉｎθを演算する円中心テー
ブルである。勾配角画像の全画素において、まず、その
内容がエッジがないことを示すフラグであるか否かを確
認し、勾配角が格納されている位置においてだけ、円中
心テーブルから値を得てエッジの画素位置とともに式
（１０）に代入して円中心を計算する。

【００７１】ステップ２０３において円中心の演算結果
をＨｏｕｇｈブレーン上の対応する位置に投票する。こ
れによって、フラグの判断だけで、エッジのあるなしを
判断することができ、エッジがあるか否かの判断と同時
に勾配角を求め、その角をもとにした表引きと加算だけ
で円の中心を計算できるため、高速かつ簡単な計算だけ
で円中心をＨｏｕｇｈプレーンに投票することができ
る。

【００７２】なお、Ｈｏｕｇｈプレーンの作成におい
て、さらにより高速性を求める場合においては、次のよ
うな方法もある。すなわち図２８の表から勾配角を表引
きする際、フラグと勾配角を有する勾配角画像を作成す
る代わりに、図３２に示すようなリストを作成する。こ
のリストは、次の方法で作成する。リストは、縦軸をｙ
座標とし、勾配角をしまうリストとｘ座標をしまうリス
トの２種類を作成し、そのうちどちらかの先頭に、各ｙ
座標毎にそのライン上のエッジの数を格納するカウンタ
を設ける。（ａ）は勾配角リストで、（ｂ）はｘ座標リ
ストである。なおここでは、カウンタはｘ座標リストに
設けられている。

【００７３】撮像画像の各ｙ座標毎に微分値ｄｘ、ｄｙ
により勾配角テーブルを表引きで勾配角を求める。エッ
ジがある場合のみ、その位置の勾配角のリストには勾配
角を、ｘ座標のリストにはｘ座標値をしまい、カウンタ
をインクリメントする。全ｙラインにおいてこの操作を
行うと、各ｙラインの先頭のカウンタにはそのｙライン
上のエッジの個数が入り、そのライン上の各エッジの勾
配角とそのエッジのｘ座標値だけを格納したリストがで
き上がる。

【００７４】Ｈｏｕｇｈプレーンの作成は、このリスト
を用いて、各ライン毎に、カウンタに格納されている回
数分だけ式（１０）を計算すればよいため、エッジのな
いことを示すフラグについての操作が省かれ、特に、リ
ストが短くなるようなエッジの少ない画像の処理をより
高速に行える。また、勾配角画像より少ない領域に勾配
角の情報を格納できるという利点もある。

【００７５】次に、ステップ２０４において、Ｈｏｕｇ
ｈプレーン内からの円の中心位置検出を行なう。円の中
心位置の検出は、処理対象画像が円しか含まないような
ノイズのない画像であればプレーン内の最大値の位置と
して検出できる。画像にノイズが多いなど、投票結果が
ピーク点とならない場合、図３３のように円の中心付近
が面積を持った領域として点数が高くなるので、例え
ば、Ｈｏｕｇｈプレーンをあるしきい値以上でラベリン
グし、そのラベル画像の重心を円の中心とすることで円
の中心を求めることができる。

【００７６】また、この手法は、ノイズの多い画像だけ
なく、例えば、エッジが半円だけしか検出されないよう
なエッジの出難い画像でも、ラベリングのしきい値の設
定を低くすることにより対処できる。上記のような方法
により、画像内の半径ｒの円の中心位置を検出でき、中
心位置と半径ｒで円が検出される。

【００７７】次に、上記円検出原理を用いて、検出対象
をデリニエータ以外の道路標識にしたときの変形例を説
明する。まず信号機の検出方法について説明する．信号
機の場合、円の大きさ三つの円の位置関係は一定であ
り、信号機の高さもある程度の高さの範囲内であるの
で、まず、所定大きさの三つの円を検出する。円検出の
方法は、信号機の円の半径をもとに、前述の方法を用い
る。検出された三つの円の中心位置が１直線上に並ぶよ
うであれば信号であると判断する。また、より正確に行
う場合は、図３４のようにその円の内部の色が、青、
黄、赤の順であるか否かおよび円の上下に横エッジがあ
るか否かを判断することで、確認することもできる。

【００７８】次に速度制限標識の検出方法について説明
する。ここでは、図３５に示すような制限速度標識につ
いて述べる。制限速度を示す標識も、信号機同様、大き
さや形状が既知であり、ほとんどの場合、高さも一定で
あることが多い。また、形状は大きい円の内部は赤、小
さい円の内部は白であり、大きい円と小さい円の比率
（Ｒｓ：Ｒｂ）も一定であることも分かっている。この
既知の情報を用いて、半径の比率がＲｓ：Ｒｂである大
きさの異なる二つの円を検出し、その内、円の中心が同
じ位置にある組を見つけることで標識を検出する。加え
て、二つの円の組の大きい円と小さい円の間の領域が赤
であることを認識することで、標識であることを再確認
することもできる。

【００７９】次に信号機や標識の検出結果を用いた道路
勾配検出について説明する。信号機や標識は、デリニエ
ータと異なり、一般道路の至るところに存在するため、
一般道路での勾配検知として利用できるが、高さや存在
間隔が一定とは限らない。しかし、一般道では、高速道
路には存在しないような急勾配の道路もあり、このよう
な勾配が前方にある場合、図３６に示すように、通常、
画像中部ｙｃ付近にしか撮像されない信号機が、画像の
非常に低い位置あるいは非常に高い位置に撮像されると
き、前方道路が急勾配であることが分かる。図３７、図
３８はそれぞれ急な登ぼり坂と急な下だり坂が撮像され
たときの撮像画像である。

【００８０】

【発明の効果】以上説明してきたように、請求項１記載
の発明では、所定高さの標識を所定距離先から撮像する
とき画像上の大きさが一定で、画像上の上下位置が道路
勾配によって変化することを利用して道路勾配を検出す
るようにしたので、カメラの撮像画像から、所定大きさ
の標識画像を検出し、道路が平坦時の画像位置と比較す
る操作だけで、道路勾配を検出することが可能になる。
白線検出などの操作が不要なため、処理が単純で、プロ
グラミングしやすい効果が得られる。

【００８１】請求項２記載の発明では、検出された標識
をさらに車速に応じて大きさを順次に拡大して追跡検出
し、その軌跡で道路形状を検出するようにしたので、検
出する標識の大きさを変える操作だけで追跡検出がで
き、複雑な操作なしで総合的な道路情報を提供すること
ができる。

【００８２】請求項３記載の発明では、所定間隔で設置
される複数の路上標識を画像から所定の大きさで検出
し、道路の勾配および形状を検出するようにしたので、
道路が平坦時の画像位置と比較する操作だけで勾配を検
出することができる。道路形状は各標識の縦および横位
置の比較だけで直線、カーブといった道路形状を検出す
ることができる。これらの操作はすべて比較だけで行な
うので、処理が簡単で、プログラミングがしやすい効果
が得られる。

【００８３】請求項４記載の発明では、路上標識を所定
の画像範囲内で検出し、この範囲を道路勾配によって標
識画像の変動をカバーできるように設定したから、処理
するデータが減り、路上標識を高速検出できるととも
に、誤検出を減少させる効果が得られる。

【００８４】請求項５記載の発明では、路上標識をデリ
ニエータとして、位置検出手段は所定半径の円を検出
し、円の下に棒を検出してデリニエータであることを確
認するようにしたので、検出結果が信頼性の高いものと
なる。

【００８５】請求項６記載の発明では、路上標識を信号
機として、位置検出手段は所定半径の円を検出し、検出
された円が例えば横一列に３つ並んでいることで確認す
るようにしたので、より確実に信号機を検出することが
できる。請求項７記載の発明では、検出された３つの円
から、さらに色を検出して信号機と色が一致するか否か
を確認するようにしたから、同じく３つの円の他の物体
による誤検出を防ぐことができる。

【００８６】請求項８記載の発明では、路上標識は速度
制限標識で、位置検出手段は半径が異なる２つの円を検
出する円検出手段と、検出された径の異なる２つの円が
同心で、比率がある一定値であることを確認するように
したので、信頼性の高い検出となる。請求項９記載の発
明では、検出された同心の大円と小円の間の色を検出
し、赤であることを確認するするようにしたので、信頼
性がさらに向上する。

【００８７】請求項１０記載の発明では、位置検出手段
は、撮像画像から水平、垂直微分画像を求め、水平、垂
直微分画像に基づいて勾配角テーブルからエッジの勾配
角を求める。このとき、水平、垂直微分値がしきいより
小さければ、エッジがないことを示すフラグが得られる
ので、１つの操作でしきい値処理だでき、高速に円検出
ができる。

【００８８】請求項１１記載の発明では、円を検出する
に際して、勾配角演算部が、勾配角テーブルからしきい
値以上のエッジ位置だけの勾配角とその座標位置を示す
リストを作成し、円中心算出部がリストアップされた勾
配角と座標位置で円中心位置を算出するようにしたの
で、全画面を対象に行なうより、情報量が減少し、少量
のメモリ量で情報を格納することが可能で、処理速度が
向上する。請求項１２記載の発明では、円中心算出部に
エッジの勾配角に対応する半径ｒの円の中心位置の算出
値が格納された円中心テーブルを接続するようにしたの
で、同じ演算を繰り返すことがなく、処理効率が向上す
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】道路の勾配を検出する原理の説明図である。

【図２】カメラの撮像画像である。

【図３】下り坂を撮像するときの様子とその撮像画像で
ある。

【図４】登ぼり坂を撮像するときの様子とその画像であ
る。

【図５】デリニエータの形状とその撮像画像である。

【図６】デリニエータの検出範囲を示す図である。

【図７】第１の実施例の構成を示すブロック図である。

【図８】実施例における処理の流れを示すフローチャー
トである。

【図９】検出対象までの距離変化とその撮像画像上の位
置および大きさの変化の説明図である。

【図１０】登ぼり坂カーブにおける円の検出位置の時間
的軌跡である。

【図１１】下だり坂カーブにおける円の検出位置の時間
的軌跡である。

【図１２】直線道路の登ぼり坂における円の検出位置の
時間的軌跡である。

【図１３】直線道路の下だり坂における円の検出位置の
時間的軌跡である。

【図１４】第２の実施例の構成を示すブロック図であ
る。

【図１５】３つのデリニエータが連続して撮像されると
きの撮像画像である。

【図１６】３つのデリニエータの検出範囲を示す図であ
る。

【図１７】前方道路が登ぼり坂のときの撮像画像であ
る。

【図１８】前方道路が下り坂のときの撮像画像である。

【図１９】等間隔に並ぶデリニエータが撮像されるｘ軸
方向の位置の説明図

【図２０】第３の実施例の構成を示すブロック図であ
る。

【図２１】前方道路が直線の場合の撮像画像である。

【図２２】前方道路が右左カーブのときの撮像画像であ
る。

【図２３】前方道路が左カーブのときの撮像画像であ
る。

【図２４】円検出の構成を示す機能ブロック図である。

【図２５】円検出の処理の流れを示すフローチャートで
ある。

【図２６】水平、垂直微分画像を求めるためのソーベル
オペレータ

【図２７】微分処理の効果を示す画像である。

【図２８】勾配角演算用表である。

【図２９】エッジ位置とその位置の勾配角から円の中心
を求める方法の説明図

【図３０】Ｈｏｕｎｇプレーンを形式的に示す図であ
る。

【図３１】θからｒ−ｃｏｓθとｒ−ｓｉｎθを引くテ
ーブルである。

【図３２】勾配角、ｘ座標位置リストである。

【図３３】ラベリング効果を示す図である。

【図３４】信号機の形状を示す図である。

【図３５】速度制限の道路標識の形状を示す図である。

【図３６】平坦な道路時の信号機の撮像位置を示す図で
ある。

【図３７】急な登ぼり坂における信号機の撮像位置を示
す図である。

【図３８】急な下だり坂おける信号機の撮像位置を示す
図である。

【符号の説明】

１ＣＣＤカメラ（カメラ）２画像メモリ３、３０、３１位置検出部（位置検出手段）４、４０、４１検出範囲設定部５、５０、５１道路形状検出部（道路形状検出手
段）６、６０、６１撮像位置設定部（撮像位置設定手
段）７０検出対象確認部８０位置記憶部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】車両より前方道路を撮像するカメラと、
カメラの撮像画像を記憶する画像メモリと、前記撮像画
像から、路面に対して所定高さの路上標識を所定大きさ
で検出し、画像上の位置を特定する位置検出手段と、路
面が平坦時の標識の画像位置を記憶する撮像位置設定手
段と、路面が平坦時の画像位置と前記検出された路上標
識の画像位置とを比較することで、道路形状を検出する
道路形状検出手段とを有することを特徴とする道路形状
認識装置。
【請求項２】前記位置検出手段は、所定大きさの路上
標識を検出した後、さらに車速に応じて大きさを順次に
拡大して近づいてくる路上標識を追跡検出し、前記道路
形状検出手段は、その軌跡で道路形状を検出するように
したことを特徴とする請求項１記載の道路形状認識装
置。
【請求項３】車両より前方道路を撮像するカメラと、
カメラの撮像画像を記憶する画像メモリと、前記撮像画
像から、所定間隔を有し路面に対して所定高さで設置さ
れる複数の路上標識を所定大きさで検出し、その路上標
識の画像上の位置を特定する位置検出部と、前記路上標
識の画像位置とその大きさの並べ方で、検出対象を確認
する検出対象確認手段と、路面が平坦時の標識の画像位
置を記憶する撮像位置設定手段と、前記路上標識の画像
位置と道路が平坦時の位置とを比較することで、道路勾
配を検出するとともに、各路上標識の画像位置で道路形
状を検出する道路形状検出手段とを有することを特徴と
する道路形状認識装置。
【請求項４】前記路上標識は所定の画像範囲内で検出
され、該範囲は道路勾配によって標識画像の変動をカバ
ーできるように設定されたことを特徴とする請求項１、
２または３記載の道路形状認識装置。
【請求項５】前記路上標識はデリニエータで、前記位
置検出手段は所定半径の円を検出する円検出機能と、円
の下に棒を検出してデリニエータであることを確認する
確認機能とを持ち合わせていることを特徴とする請求項
１、２または３記載の道路形状認識装置。
【請求項６】前記路上標識は信号機で、前記位置検出
手段は所定半径の円を検出する円検出機能と、検出され
た円が３つ所定の関係で並んでいることを確認する確認
機能とを持ち合わせていることを特徴とする請求項１、
２または３記載の道路形状認識装置。
【請求項７】前記位置検出手段にさらに３つの円か
ら、色を検出して信号機と色が一致するか否かを確認す
る機能が付加されていることを特徴とする請求項６記載
の道路形状認識装置。
【請求項８】前記路上標識は速度制限標識で、前記位
置検出手段は半径が異なる２つの円を検出する円検出機
能と、検出された径の異なる２つの円が同心で、比率が
ある一定値であることを確認する確認機能とを持ち合わ
せていることを特徴とする請求項１または２記載の道路
形状認識装置。
【請求項９】前記確認手段は同心の大円と小円の間の
色を検出し、赤であることを確認して、検出することを
特徴とする請求項８記載の道路形状認識装置。
【請求項１０】前記位置検出手段は、撮像画像から水
平、垂直微分画像を求める微分画像作成部と、水平、垂
直微分値をもとにエッジの勾配角を求める勾配角演算部
と、勾配角をもとにそのエッジをある半径ｒの円の一部
としたときの円の中心位置を求める円中心算出部と、各
エッジについて求めた円中心位置をＨｏｕｇｈプレーン
に投票するＨｏｕｇｈプレーン作成部と、Ｈｏｕｇｈプ
レーン上所定回数以上に投票された点の位置を円の中心
位置として、検出する円中心位置検出部とを備え、前記
勾配角演算部に水平、垂直微分値に対応する勾配角を格
納する勾配角テーブルが接続され、該勾配角テーブルに
は水平、垂直微分値がしきい値より小さい値に対応し
て、エッジがないことを示すフラグが格納されているこ
とを特徴とする請求項５、６、７、８または９記載の道
路形状認識装置。
【請求項１１】前記勾配角演算部は、前記勾配角テー
ブルからしきい値以上のエッジ位置だけの勾配角とその
座標位置を示すリストを作成し、前記円中心算出部はリ
ストアップされた勾配角と座標位置で円中心位置を算出
することを特徴とする請求項１０記載の道路形状認識装
置。
【請求項１２】前記円中心算出部にはエッジの勾配角
に対応する半径ｒの円の中心位置の算出値が格納された
円中心テーブルが接続されていることを特徴とする請求
項１０記載の道路形状認識装置。