車線推定装置
【課題】二重白線等、走行車線の内外に、走行車線と誤認し易い車線候補点が断続的にプロットされた場合であっても、走行車線を連続して推定することができて、安定した運転支援を行うことができるようにする。
【解決手段】前回求めた走行車線の内側エッジを推定する仮想線に基づいて今回の予測標準線ＬｐL，ＬｐRを求め（Ｓ１２）、この予測標準線ＬｐL，ＬｐRと車線境界をプロットする第１候補点Ｐ１の点列との一致度を求め（Ｓ１３）、第１候補点Ｐ１が最も一致度が高いと判定した場合、この第１候補点Ｐ１の点列を今回の主候補点Ｐｍの点列として設定する（Ｓ１８）。そして、この主候補点Ｐｍの点列に基づき曲線近似式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）から、今回の走行車線の内側エッジを推定する仮想線Ｌｓを求める。
【解決手段】前回求めた走行車線の内側エッジを推定する仮想線に基づいて今回の予測標準線ＬｐL，ＬｐRを求め（Ｓ１２）、この予測標準線ＬｐL，ＬｐRと車線境界をプロットする第１候補点Ｐ１の点列との一致度を求め（Ｓ１３）、第１候補点Ｐ１が最も一致度が高いと判定した場合、この第１候補点Ｐ１の点列を今回の主候補点Ｐｍの点列として設定する（Ｓ１８）。そして、この主候補点Ｐｍの点列に基づき曲線近似式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）から、今回の走行車線の内側エッジを推定する仮想線Ｌｓを求める。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載されている撮像手段で撮像した前方の外部環境に基づいて走行レーンを区画する走行車線を推定する車線推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、高速道路等の走行において、自車両前方の走行環境を検出し、検出した走行環境データに基づいて、自車走行レーンの左右を区画する走行車線を検出し、この走行車線に沿って自車両を自動走行させる走行制御や、認識した車線位置から自車両が逸脱すると予測される場合には警告を発して、運転者に注意を促すレーンキープ制御等の運転支援装置が知られている。
【０００３】
自車両を走行車線に沿って正確に走行させるためには、この走行車線の位置を正確に推定する必要がある。この走行車線位置を推定する手段としては、車両に搭載されているカメラ（以下、「車載カメラ」と称する）で撮像した自車両前方の画像に基づき、路面と白線との輝度差から白線のエッジを検出し、この白線のエッジから走行車線位置を確定する技術が知られている。
【０００４】
しかし、高速道路上の走行車線は、走行レーンを区画する左右の走行車線のみならず、カーブ路等には、走行車線とその内側の誘導線（いわゆるドットライン）とからなる二重白線が描かれている場合がある。白線のエッジを路面との輝度差により検出する技術では、道路内側の白線が外側の白線よりも輝度差が明確に現れるため、二重白線では、内側誘導線を走行車線と誤認識しやすい。又、車線と平行に轍が形成されている場合、この轍が水溜まりになると、その水面からの反射光により高輝度が受光されるため、この轍を車線と誤認識してしまう可能性がある。
【０００５】
この対策として、例えば特許文献１（特開２００４−３１０５２２号公報）には、車載カメラで撮像した画像に基づき、走行レーンの左右を区画する走行車線をエッジ抽出により検出するに際し、片側の走行車線として複数の車線候補が検出された場合には、各候補のエッジ周期を比較して最も連続線に近い候補を走行車線と判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−３１０５２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した文献に開示されている技術では、例えば二重白線の内側誘導線は不連続線（ドットライン）であり、一方、走行車線は連続線であるため、最も長い連続線を走行車線と判定するようにしている。
【０００８】
車載カメラで認識する二重白線の走行車線と内側誘導線との間隔は、遠方へ延出するに従い次第に狭くなるため、遠方では、走行車線のエッジ抽出点（車線候補点）と内側誘導線のエッジ抽出とが近接して分離し難くなり、従って、遠方へ向かうに従い走行車線の推定位置にずれが生じ易くなり、走行車線を遠方まで正確に検出することができない問題がある。
【０００９】
又、二重白線の出口（内側誘導線の終了端）では、走行車線のエッジ抽出点と内側誘導線のエッジ抽出点とが明確に切り分けることができないので、走行車線の位置検出にずれが生じ易くなる不都合がある。
【００１０】
本発明は、上記事情に鑑み、二重白線等、走行車線の内外に、走行車線と誤認し易い車線候補点が断続的に検出された場合であっても、走行車線を連続して推定することができ、安定した運転支援を行うことのできる車線推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため本発明による車線推定装置は、車両に搭載されて該車両の外部環境を撮像する撮像手段と、予め設定されている複数の車線種毎のレーン幅データを記憶する記憶手段と、前記撮像手段で撮像した画像に基づいて走行車線と路面との車線境界を検出し、該車線境界に車線候補点を点列状にプロットする車線候補点設定手段と、前回の演算時に求めた仮想線を求める曲線近似式に基づき、該曲線近似式を演算周期分の時間進み補正して車線予測線を求め、該車線予測線と前記車線候補点の点列との一致度を調べ、一致度の高い点列を成す前記車線候補点を主候補点として設定する予測線一致判定手段と、前記主候補点の点列に基づいて前記車線境界を推定する前記仮想線の曲線近似式を設定し、該仮想線と前記記憶手段に記憶されている前記レーン幅とに基づき該仮想線の車線種を推定する曲線近似処理手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、二重白線等、走行車線の内外に走行車線と誤認し易い車線候補点が断続的に検出された場合であっても、今回演算する車線予測線が前回演算時に求めた仮想線に基づいて設定されているので、車線予測線が急激に変化することが無く、この車線予測線との一致度の高い主候補点を検出することで、この主候補点に基づいて求めた仮想線の車線種を連続して推定することができ、安定した運転支援を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】走行制御装置の構成を示す機能ブロック図
【図２】車線推定部の機能ブロック図
【図３】車線位置推定ルーチンを示すフローチャート
【図４】車線位置推定処理サブルーチンを示すフローチャート（その１）
【図５】車線位置推定処理サブルーチンを示すフローチャート（その２）
【図６】車線位置推定処理サブルーチンを示すフローチャート（その３）
【図７】前回のフレーム画像に基づいて設定した仮想線と今回のフレーム画像から検出した車線境界をプロットした第１候補点の点列を示す説明図
【図８】前回のフレーム画像に基づいて設定した仮想線と今回のフレーム画像から検出した二重白線の内側誘導線の車線境界にプロットした第１候補点を示す説明図
【図９】前回のフレーム画像に基づいて設定した仮想線と今回のフレーム画像から検出した車線境界にプロットした第１候補点の点列と轍の内側エッジにプロットした第０候補点の点列とを示す説明図
【図１０】フレーム画像の先行車のテールに走行車線と誤認識し易いパターンが表示されている状態を示す説明図
【図１１】カーブ走行時の自車両と予測標準線及び予測補助線、及び候補点の点列を示す説明図
【図１２】走行車線の内側エッジに候補点をプロットした状態の説明図
【図１３】二重白線の走行車線の内側エッジと内側誘導線の内側エッジとに候補点をプロットした状態の説明図
【図１４】二重白線の出口付近における候補点のプロット状態を示す説明図
【図１５】轍のエッジに候補点をプロットした状態の説明図
【図１６】先行車のテールに走行車線と誤認識しやすいパターンがある場合にこのパターンに候補点がプロットされる状態の説明図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。図１に示す走行制御装置は、画像処理系Ａと操舵制御系Ｂとを有し、画像処理系Ａが撮像手段１と画像処理部２と車線推定部９とで構成され、操舵制御系Ｂが操舵制御部１０と操舵アクチュエータ１１とで構成されている。尚、本実施形態では、画像処理系Ａと操舵制御部１０とがカメラユニットに設けられている。又、操舵アクチュエータ１１としては、電動モータや油圧モータ等がある。
【００１５】
操舵制御部１０はマイクロコンピュータを主体に構成されており、ＣＡＮ(Controller Area Network)通信等の車内通信回線１２を通じて操舵アクチュエータ１１と双方向通信可能に接続されている。この操舵制御部１０は、画像処理系Ａから送信される走行車線データに基づき、自車両が走行レーンの左右を区画する走行車線に沿って走行するようにステアリングのハンドル角を設定し、対応する操舵トルクを操舵アクチュエータ１１へ出力する。操舵アクチュエータ１１は、操舵制御部１０からの操舵トルクに基づきステアリングを動作させて車両の進行方向を調整する。
【００１６】
又、図２に示すように、画像処理系Ａの撮像手段１は、メインカメラ１ａとサブカメラ１ｂとからなるステレオカメラであり、この両カメラ１ａ，１ｂは、例えばルームミラー上方であって、フロントガラスに近接する位置の車幅方向中央から左右に等間隔を開けて水平な状態で設置されている。又、この各カメラ１ａ，１ｂにＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子が設けられており、この両撮像素子によって自車両が走行している走行レーンを含む車両前方の外部環境が撮像される。
【００１７】
両カメラ１ａ，１ｂで撮像した一対のアナログ画像が画像処理部２に出力される。画像処理部２は、Ａ／Ｄ変換部３と画像補正部４と画像データメモリ５と車線推定部９とを備えている。各カメラ１ａ，１ｂで撮像したアナログ画像は、Ａ／Ｄ変換部３に設けられている各Ａ／Ｄ変換器３ａ，３ｂで所定輝度階調のデジタル画像に変換されて画像補正部４に出力される。
【００１８】
画像補正部４では、両カメラ１ａ，１ｂの取付位置の誤差に起因するずれやノイズの除去等を含む輝度値の補正等の画像補正が行われ、メインカメラ１ａの出力信号から基準画像データが生成され、又、サブカメラ１ｂの出力信号から、基準画像と垂直方向長が同じで、基準画像よりも大きな水平方向長を有する比較画像データが生成される。そして、この基準画像データ及び比較画像データが画像データメモリ５に格納されると共に、画像処理手段６に出力される。
【００１９】
画像処理手段６はイメージプロセッサ７と距離データメモリ８とを備えている。イメージプロセッサ７は、基準画像データと比較画像データとの視差に基づいて両画像中の同一対象物の距離データ（自車両から対象物までの距離）を、三角測量の原理を利用して算出し、距離データメモリ８に格納する。
【００２０】
又、車線推定部９は、予測線設定部９ａと、車線候補点設定手段としての車線候補点設定部９ｂと、予測線一致判定手段としての予測線一致判定部９ｃと、曲線近似処理手段としての曲線近似処理部９ｄと、車線位置設定部９ｅと、記憶手段としての固定データメモリ９ｆとを備えている。固定データメモリ９ｆには、図１２、図１３に示すように、走行レーンを区画する左右の走行車線２１Ｌ，２１Ｒ間の車線幅（以下「標準レーン幅」と称する）Ｗ１、及び二重白線の内側誘導線２２間の車線幅（以下「狭レーン幅」と称する）Ｗ２の各データと、後述する表１〜表３に示されている車線種判定データＴ１〜Ｔ３が格納されている。
【００２１】
高速道路の走行レーンは、走行車線２１Ｌ，２１Ｒが連続線で左右に一本ずつ描かれており、又、カーブ等のように車両が走行レーンから逸脱し易い道路では、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側に破線状の誘導線（ドットライン）２２が描かれた二重白線となっている。尚、高速道路における走行車線２１Ｌ，２１Ｒ、及び内側誘導線２２のレーン幅Ｗ１，Ｗ２は予め設定範囲に決められており、例えば走行車線２１Ｌ，２１Ｒ間のレーン幅（標準レーン幅）Ｗ１は3.25〜3.5[m]、内側誘導線２２間のレーン幅（狭レーン幅）Ｗ２は2.8〜3.05[m]程度である。従って、互いに対向する車線の間隔が判別できれば、この間隔から車線種を推定することができる。
【００２２】
予測線設定部９ａは、前回演算時に求めた今回の走行車線と路面との車線境界である内側エッジを推定する仮想線Ｌｓ(n-1)（ここで、(n-1)は前回値を示す）を求める曲線近似式である二次モデル式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）の各係数ａ，ｂ，ｃを１フレーム分、すなわち、演算周期分の時間進み補正処理を行った値（時間進み予測値）ａ’，ｂ’，ｃ’を求める。
【００２３】
尚、二次モデル式は走行車線２１Ｌ，２１Ｒ毎に設定されるため、詳細には、左車線用二次モデル式ＬｐL（ｙ＝ａLｘ２＋ｂLｘ＋ｃL）と、右車線用二次モデル式ＬｐR（ｙ＝ａRｘ２＋ｂRｘ＋ｃR）とが、個別に求められる。従って、時間進み予測値も、左走行車線の時間進み予測値ａL’，ｂL’，ｃL’と、右走行車線の時間進み予測値ａR’，ｂR’，ｃR’とが求められる。但し、以下においては、説明を容易にするため、特に断りのない場合は、二次モデル式を、左右の走行車線で区別することなく、ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃと表わし、又、時間進み予測値も、ａ’，ｂ’，ｃ’と記載する。
【００２４】
そして、この時間進み予測値ａ’，ｂ’，ｃ’に基づく二次モデル式（ｙ＝ａ’ｘ２＋ｂ’ｘ＋ｃ’）から、今回のフレーム画像に対応する１フレーム分の走行車線を予測する車線予測線である第１予測線としての予測標準線ＬｐL，ＬｐR（仮想線Ｌｓの延長線）を求める。又、前回の演算時に二重白線が検出された場合は、予測標準線ＬｐL，ＬｐRに加えて内側誘導線と路面との車線境界である内側エッジを予測する車線予測線である第２予測線としての予測補助線Ｌｐ２を求める。尚、この二次モデル式については後述する。
【００２５】
車線候補点設定部９ｂは、画像データメモリ５に格納されている今回撮像した基準画像データと比較画像データとを読込み、又、距離データメモリ８に格納されている距離データを読込む。そして、これら各データに基づき基準画像データ上の自車両が走行する走行レーン左右の車線境界を検出し、この車線境界に候補点（車線候補点）を点列状にプロットする。尚、車線候補点は、連続する点列群毎に分類され、本実施形態では、前フレームからの候補点の移動数が所定値以上、且つ候補点のエッジ強度等に基づいて白線らしさが検出された等の上限を満足する点列群を構成する車線候補点を第１候補点Ｐ１として設定し、それよりも外側の点列群の車線候補点を第２候補点Ｐ２とし、内側の点列群の車線候補点を第０候補点Ｐ０としている。尚、白線らしさは、予め設定されている白線認定条件を候補点毎に判定し、この条件が満足された候補点の集まりで構成された候補点群は、白線らしさを有していると判定する。
【００２６】
具体的には、今回撮像した１つのフレームの基準画像データ上の１画素幅の水平ライン上を下側（自車両の手前側）から上向き（遠方）に１画素幅ずつオフセットしながら順次画素を探索し、基準画像データの各画素の輝度値に基づいて各画素の輝度微分値、すなわちエッジ強度（輝度差）が閾値以上に大きく変化する条件を満たしている画素を車線境界として検出する。このエッジ強度は、内側エッジの方が、外側エッジよりも強く表れる。従って、図７に示すように、走行レーンの左右に走行車線２１Ｌ，２１Ｒが１本ずつ描かれている場合には、この各走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジが、第１候補点Ｐ１としてプロットされる。又、図８に示すように、二重白線の場合は、内側誘導線２２の内側エッジが第１候補点Ｐ１としてプロットされ、左右外側に平行に描かれている走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジが第２候補点Ｐ２としてプロットされる。
【００２７】
更に、図９に示すように、一方の走行レーンの走行車線（本実施形態では、左側走行車線２１Ｌ）に平行して轍２５が形成されている場合、この轍２５が水溜まりとなり、そこからの太陽光や照明光の反射光が高輝度で両カメラ１ａ，１ｂに受光されると、轍２５と路面とのエッジ強度が強くなるため、この轍２５の内側と路面とのエッジ（内側エッジ）が車線境界として誤検出される。この場合、第１候補点Ｐ１の点列は、予め設定されている条件（前フレームからの候補点の移動数が所定値以上、且つ白線らしさを検出した等）を満足する候補点をプロットしたものが選択されているため、轍２５の内側エッジをプロットした点列内の候補点が、この条件を満足しておらず、走行車線２１のエッジをプロットした候補点が条件を満足している場合は、走行車線２１Ｌのエッジをプロットした候補点が第１候補点となり、轍２５の内側エッジをプロットした候補点は第０候補点となる。尚、左右の各候補点ＰＩ，Ｐ２，Ｐ０は、画面下側（自車両の手前側）から画面上方（遠方）へ移動するに従い１画素の距離が長くなるため、相対的に遠方の各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０は、近方の候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０に比し精度が低くなる。
【００２８】
そして、図１１に示すように、基準画像データと比較画像データとに基づいて生成した仮想道路平面上に、距離データに基づいて算出した左右の候補点（図においては、二重白線のエッジを示す候補点Ｐ１，Ｐ２が示されている）をプロットし直す。この仮想道路平面には自車両Ｍが配設されており、撮像手段１に設けられている両カメラ１ａ，１ｂ間の車幅方向中央の真下の道路面上の点を原点とし、自車両Ｍの車幅方向にｙ軸、前後方向にｘ軸を取る座標が設定される。尚、符号ｂは車線と自車両Ｍとのなす角（ヨー角）であり、詳細については後述する。又、上述した各図面では、左右の候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０の点列が疎らにプロットされているが、実際にはより細かい点列となっている。
【００２９】
予測線一致判定部９ｃは、予測線設定部９ａで求めた左右の予測標準線ＬｐL，ＬｐR（及び左右の予測補助線Ｌｐ２）と左右の各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０との一致度[%]を左右で調べ、この一致度（＝信頼度）と、各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０の数等から、候補点群を分類し、基本点列となる主候補点Ｐｍを決定する。
【００３０】
例えば図１２においては、走行レーンの左右に１本の走行車線２１Ｌ，２１Ｒが描かれているだけであるため、主候補点Ｐｍは第１候補点Ｐ１となる。又、図１３に示すように、二重白線の入口（開始端）では、内側誘導線２２のエッジが第１候補点Ｐ１としてプロットされるため、この第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍに設定される。一方、図１４に示すように、二重白線の出口（終了端）を過ぎると、走行車線２１Ｌ，２１Ｒのエッジが第１候補点Ｐ１としてプロットされるため、これが主候補点Ｐｍに設定される。更に、図９に示すように、走行レーンに轍２５が形成され、この轍２５からの反射光によりエッジが検出された場合には、この轍２５のエッジに第０候補点Ｐ０がプロットされ、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジが第１候補点Ｐ１としてプロットされるため、この第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍに設定される。
【００３１】
曲線近似処理部９ｄは、予測線一致判定部９ｃで特定した主候補点Ｐｍに基づいて、最小二乗法により、後述する二次モデル式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）の係数ａ，ｂ，ｃを求め、この二次モデル式から走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジを推定する近似曲線である仮想線Ｌｓを求める。従って、この仮想線Ｌｓは走行レーンの左右に設定される。
【００３２】
例えば図１２においては、主候補点Ｐｍが第１候補点Ｐ１であるため、この第１候補点Ｐ１の点列（候補点群）に基づいて仮想線Ｌｓが設定される。又、図１３に示すように、二重白線の入口（開始端）では、内側誘導線２２のエッジをプロットした第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍに設定されるため、この第１候補点Ｐ１の点列に基づいて仮想線Ｌｓが求められる。同様に、図１４に示すように、二重白線の出口（終了端）では、走行車線２１Ｌ，２１Ｒのエッジをプロットした第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍとなるため、この第１候補点Ｐ１の点列に基づいて仮想線Ｌｓが設定される。更に、図９に示すように、走行レーンに轍２５が形成され、この轍２５からの反射光によりエッジが検出され、そこにプロットされた第０候補点Ｐ０の数が少ない場合、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジにプロットされた第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍとなる。
【００３３】
そして、走行レーンの左右に設定された仮想線Ｌｓ間のレーン幅に基づいて、仮想線Ｌｓの車線種を推定し、推定した車線種と予測標準線ＬｐL，ＬｐR、及び左右の予測補助線Ｌｐ２との一致度より、今回の推定した車線種が正しいか否かを左右で検証する。
【００３４】
車線位置設定部９ｅは、判定した車線種が予測標準線ＬｐL，ＬｐR、或いは左右の予測補助線Ｌｐ２と一致している場合、その車線種に応じたシフト量で、当該車線種の位置を走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジへ移動させて、左右走行車線２１Ｌ，２１Ｒに対応する横位置ｃを設定し、今回のフレーム画像における曲線近似式である二次モデル式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）に基づき、自車両Ｍの走行している走行レーンを区画する左右の走行車線の位置を確定すると共に、１フレーム分の時間進み後の予測係数である時間進み予測値ａ’，ｂ’，ｃ’を設定する。
【００３５】
上述した各処理部９ａ〜９ｅでの処理は、具体的には、図３に示す車線位置推定ルーチン、及び図４〜図６に示す車線位置推定処理サブルーチンに従って実行される。尚、以下においては、自車両Ｍが高速道路を走行している場合を例に掲げて説明する。
【００３６】
このルーチンは、撮像手段１で撮像した画像の１フレーム毎に実行され、先ず、ステップＳ１で、今回プロットした候補点数が、車線を推定するに充分な数か否かを調べる。そして、候補点数が充分な場合は、ステップＳ２へ進み、不足している場合は、ステップＳ３へ分岐する。充分な数とは、このプロットした候補点に基づき最小二乗法により求める左右車線毎の二次モデル式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）の各係数ａ，ｂ，ｃが安定性、信頼性を維持することのできる数であり、予め実験などに基づいて設定される。
【００３７】
そして、ステップＳ２へ進むと、プロットした候補点に基づいて車線位置推定処理サブルーチンを実行し、ルーチンを抜ける。一方、候補点数が不足していると判定されてステップＳ３へ分岐すると、候補点数が不足していると判定された後の経過時間が設定時間Ｔ以内か否かを調べる。この設定時間Ｔは、二次モデル式の係数ａ，ｂ，ｃの時間進み予測値が安定性、信頼性を維持することのできる時間であり、予め実験などに基づいて設定される。従って、例えば、設定時間Ｔが３００[ms]、フレームレートが１０[fps]とした場合、３フレーム以内であれば、信頼性、安定性を維持することができると判定される。
【００３８】
そして、未だ、設定時間Ｔが経過していないと判断されたときは、ステップＳ４へ進み、最新の二次モデル式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）の係数ａ，ｂ，ｃに基づき、所定経過時間後の予測係数である時間進み予測値ａ’，ｂ’，ｃ’を設定し、ルーチンを抜ける。又、候補点数が不足した状態が設定時間Ｔ[ms]以上経過していると判断されると、二次モデル式の係数ａ，ｂ，ｃに基づいて設定する時間進み予測値は安定性、信頼性に欠けると判定し、時間進み予測値を設定することなく、そのままルーチンを抜ける。
【００３９】
又、上述したステップＳ２の車線位置推定処理は、図４〜図６に示す車線位置推定処理サブルーチンにおいて実行される。
【００４０】
このサブルーチンでは、先ず、ステップＳ１１で、前回の演算時に予測モデル式が設定されているか否かを調べる。この予測モデル式は、上述したステップＳ４、或いは後述するステップＳ３０で求めた予測値ａ’，ｂ’，ｃ’に基づいて設定される（ｙ＝ａ’ｘ２＋ｂ’ｘ＋ｃ’）。
【００４１】
そして、前回演算時に予測モデル式が設定されている、換言すれば予測値ａ’，ｂ’，ｃ’が設定されていると判定した場合、ステップＳ１２へ進み、設定されていない場合、すなわち、二次モデル式の係数ａ，ｂ，ｃがクリアされていると判定した場合は、ステップＳ２３へジャンプする。
【００４２】
ステップＳ１２へ進むと、前回算出した予測モデル式（ｙ＝ａ’ｘ２＋ｂ’ｘ＋ｃ’）の係数ｘに、今回プロットした各候補点群毎の各候補点Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２のｘ座標値を代入して、予測モデル式の予測ｙ座標をそれぞれ算出する。すなわち、今回プロットした各候補点のＰ０，Ｐ１，Ｐ２のｘ座標と同一のｘ座標上にある予測モデル式上のｙ座標（予測ｙ座標）を求め、この予測ｙ座標と今回プロットした各候補点群毎の各候補点Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２のｙ座標とを比較する。尚、以下においては、説明を容易にするために、これらの座標点（ｘ，予測ｙ）により特定される候補点を、それぞれ第1予測候補点Ｐ１、第２予測候補点Ｐ２、第０予測候補点Ｐ０と、予測前の候補点と同一の符号を用いて説明する。
【００４３】
又、前回のフレーム画像で、二重白線の走行車線２１Ｌ，２１Ｒと内側誘導線２２とが検出されている場合、予測標準線ＬｐL，ＬｐRを求める二次モデル式の係数である時間進み予測値ａ‘，ｂ’，ｃ‘に加え、内側誘導線２２の内側エッジをプロットした第１候補点Ｐ１に基づいて予測補助線Ｌｐ２を求める二次モデル式の係数である時間進み予測値が設定される。図８〜図１６に示すように、この予測標準線ＬｐL，ＬｐRは、前回のフレーム画像に基づいて設定した仮想線Ｌｓ(n-1)の延長上にあり、今回のフレーム画像に基づいて設定する主候補点Ｐｍの判定基準となる。このように、予測標準線ＬｐL，ＬｐR（二重白線の場合は、予測標準線ＬｐL，ＬｐRと左右の予測補助線Ｌｐ２）は、前回の演算時に求めた仮想線Ｌｓの延長線上に設定されるので、急激に変化することがなく安定している。尚、ステップＳ１１，Ｓ１２での処理が、予測線設定部９ａでの処理に対応している。
【００４４】
続いて、ステップＳ１３へ進み、ステップＳ１２で求めた予測モデル式上の予測ｙ座標と、今回プロットした各候補点のＰ０，Ｐ１，Ｐ２のｙ座標とを比較して、その一致度[%]を求める。予測ｙ座標と各候補点のＰ０，Ｐ１，Ｐ２のｙ座標との一致度は、予測ｙ座標を基準として、換言すれば予測二次モデル式から求めた予測標準線ＬｐL，ＬｐRを基準として各候補点のＰ０，Ｐ１，Ｐ２のｙ座標の分散から調べる。すなわち、例えば、図１２に示すように、走行レーンの両側に第１候補点Ｐ１のみがプロットされている場合、当然、この第１候補点Ｐ１が予測標準線ＬｐL，ＬｐRに対して一致度が高くなる。又、例え予測補助線Ｌｐ２が設定されていても、この予測補助線Ｌｐ２と第１候補点Ｐ１との一致度は低いと判定する。
【００４５】
又、図１３に示すように、二重白線では、第２候補点Ｐ２と予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度が高く、しかも、第１候補点Ｐ１と予測補助線Ｌｐ２との一致度が高くなり、候補点数も多いと判定する。一方、図９に示すように、走行レーンに轍２５が形成され、この轍２５が水溜まりとなっており、水面からの反射光により路面とのエッジが検出された場合、この内側エッジに候補点がプロットされる。この場合、水溜まりの始まりでは、走行車線２１Ｌ，２１Ｒのエッジをプロットする第１候補点Ｐ１の内側に、轍２５のエッジをプロットする第０候補点Ｐ０が位置している。しかし、第１候補点Ｐ１は予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度が高く、候補点数も多い。一方、予測標準線ＬｐL，ＬｐRと第０候補点Ｐ０との一致度は低いと判定する。
【００４６】
又、轍２５が形成されている位置（水溜まり）を走行中の場合、轍２５の内側エッジに第１候補点Ｐ１がプロットされ、その外側にある走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジには第２候補点Ｐ２がプロットされる。轍２５は走行車線２１Ｌ，２１Ｒと平行に形成されているものではなく、図１５に示すように、遠方において外れた場合に誤判定を招く可能性がある。本実施形態では、予測標準線ＬｐL，ＬｐRと第１候補点Ｐ１、及び第２候補点Ｐ２との一致度を調べているので、当然第２候補点Ｐ２の一致度が高く、候補点数も多いと判定され、又、第１候補点Ｐ１と予測補助線Ｌｐ２との一致度は低いと判定される。尚、ステップＳ１３での処理が、車線候補点設定部９ｂでの処理の一部に対応している。
【００４７】
次いで、ステップＳ１４へ進み、このステップＳ１４〜Ｓ１８で、不要なノイズ除去処理が実行される。ステップＳ１４では、先行車補正が必要か否かを調べる。例えば図１０に示すように、左右に走行車線２１Ｌ，２１Ｒが描かれている走行レーンをバス等の大型車両３１が先行車として走行している場合、前方を走行する大型車両３１の後部路面上に、当該大型車両３１の陰影３１ａが映し出されたり、大型車両３１のリヤに影線３１ｂが形成される場合がある。
【００４８】
本実施形態では、走行車線をエッジ強度（輝度差）によって検出しているため、陰影３１ａや影線３１ｂの境界を走行線のエッジと誤認識する場合がある。
【００４９】
この場合、誤検出したエッジの長さは有限であり、又、当該エッジの方向も急激に屈曲しているため、陰影３１ａや影線３１ｂのエッジを検出した第１候補点Ｐ１の点列は、路面に描かれている左側走行車線２１Ｌのエッジを検出してプロットした第１候補点Ｐ１の点列に比し、大きく屈曲されるか、終端で途切れて検出不能となる等の異常な状態となる。
【００５０】
従って、ステップＳ１４では、先行車を検出し、且つ予測標準線ＬｐL，ＬｐRと第１候補点Ｐ１との一致度［％］が予め設定した設定値よりも低い場合、点列（候補点群）に異常な値を示す第１候補点（ノイズ成分）が存在すると判定し、当該ノイズ成分の含まれた第１候補点Ｐ１の候補点位置を補正すべく、ステップＳ１５へ分岐する。そして、ステップＳ１５で、先行車との車間距離、及び一致度に基づき異常な座標位置にプロットされている第１候補点Ｐ１の一連の点列を削除してステップＳ１６へ進む。一方、ステップＳ１４で先行車が検出されず、或いは先行車が検出されても、予測標準線ＬｐL，ＬｐRと第１候補点Ｐ１との一致度が設定値以上の場合は、誤判定を示すノイズ成分が含まれていないと判定し、ステップＳ１６へ進む。その結果、先行車が検出されている場合であっても、その先行車の横から実際の走行車線２１Ｌ或いは２１Ｒの内側エッジが検出されている場合は、第１候補点Ｐ１がプロットされるため、高い信頼性を得ることができる。
【００５１】
ステップＳ１６では、自車両Ｍの走行している走行レーンが二重白線であり、前方に二重白線の出口（終了端）が有るか否かを調べる。二重白線の出口では、内側誘導線２２が急に途切れるため、図８に示すように、この内側誘導線２２をプロットする第１候補点Ｐ１は、内側誘導線２２が途切れることで、走行車線２１Ｌをプロットする第２候補点Ｐ２と同一座標上にプロットされてしまうため、内側誘導線２２の終了端を過ぎた付近では、第１候補点Ｐ１が間違った位置にプロットされてしまう。
【００５２】
本実施形態では、二重白線が検出された場合、予測標準線ＬｐL，ＬｐRに加えて予測補助線Ｌｐ２が求められるため、この予測補助線Ｌｐ２と第１候補点Ｐ１、第２候補点Ｐ２との一致度[％]を調べる。そして、近方では、第１候補点Ｐ１と予測補助線Ｌｐ２との一致度が設定値以上で、且つ、遠方では第２候補点Ｐ２と予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度が設定値以上の場合、二重白線の出口（終了端）と判定し、ステップＳ１７へ分岐する。又、近方、遠方の何れでも、第１候補点Ｐ１と予測補助線Ｌｐ２或いは予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度が設定値以上の場合、ステップＳ１８へ進む。
【００５３】
ステップＳ１７では、一致度[％]が設定値よりも低いと判定された第１候補点Ｐ１を含み、それよりも遠方の第１候補点Ｐ１の点列を、予測補助線Ｌｐ２側へシフトさせると共に、当該位置にある第２候補点Ｐ２の点列を削除する。
【００５４】
そして、ステップＳ１６、或いはステップＳ１７からステップＳ１８へ進むと、各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０のデータ数、及び予測標準線ＬｐL，ＬｐRと各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０との一致度[％]に基づいて、点列（候補点群）を分離し、現在の走行レーンの主候補点Ｐｍを設定する。その結果、例えば、図１２では、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジをプロットしている第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍとして設定される。又、図１３に示すように、二重白線の始まりでは、内側誘導線２２の内側エッジをプロットしたる第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍとして設定される。更に、図１４に示すように、二重白線の出口（終了端）よりも遠方では、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジをプロットした第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍとして設定される。更に、図９に示すように、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側に轍２５が形成されており、この轍２５の内側エッジが第０候補点Ｐ０でプロットされている場合であっても、走行車線２１Ｌ、２１Ｒの内側エッジをプロットしている第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍとして設定される。尚、上述したステップＳ１３の一部、及びステップＳ１４〜Ｓ１８での処理が、予測線一致判定部９ｃでの処理に対応している。
【００５５】
次いで、ステップＳ１９へ進むと、走行レーンの左右から主候補点Ｐｍが設定されたか否かが調べられ、双方の主候補点Ｐｍが設定されている場合は、ステップＳ２０へ進み、又、主候補点Ｐｍの設定に失敗した場合は、ステップＳ２０以下の検証は行わずに、ステップＳ２３へジャンプする。
【００５６】
ステップＳ２０へ進むと、ステップＳ２０〜Ｓ２２で主候補点Ｐｍの車線種を検証する。先ず、ステップＳ２０では、左右の主候補点Ｐｍ間の距離と、標準レーン幅Ｗ１、及び狭レーン幅Ｗ２とを比較し、左右の主候補点Ｐｍ間の距離が、標準レーン幅Ｗ１か、狭レーン幅Ｗ２か、或いは両レーン幅Ｗ１とＷ２との間の何れに最も多く点在している（分散が最小）かを調べる。そして、標準レーン幅Ｗ１に候補点数が最も多く点在している場合は（例えば、図１２の状態）、「標準最小」と判定する。又、狭レーン幅Ｗ２に候補点数が最も多く点在している場合は（例えば図１３の状態）、「狭最小」と判定する。更に、両レーン幅Ｗ１とＷ２との間に候補点数が最も多く点在している場合は、「標狭最小」と判定する。
【００５７】
次いで、ステップＳ２１へ進むと、このステップＳ２１、及び次のステップＳ２２で、上述したステップＳ２０で判定した左右の主候補点Ｐｍの分散（最小二乗分散）の状態に応じて、固定データメモリ９ｆに格納されている車線種判定データＴ１〜Ｔ３を読込み、主候補点Ｐｍの車線種を決定する。すなわち、「標準最小」（主候補点Ｐｍが標準レーン幅Ｗ１にある）と判定されたときは、表１に示す第１車線種判定データＴ１を読込み、先ず、ステップＳ２１で主候補点Ｐｍの左車線状態と右車線状態とを判定する。次いで、ステップＳ２２で、ステップＳ２１で判定した車線状態に基づき、主候補点Ｐｍがプロットされている車線種を決定し、上述したステップＳ１８で設定した主候補点Ｐｍが、車線種（走行車線、或いは内側誘導線）を正しくプロットしているものであるか否かを検証する。
【表１】
【００５８】
第１車線種判定データＴ１では、走行車線２１Ｌ、２１Ｒの内側に轍２５が形成されており、この轍２５を誤検出しているか否かを調べる。具体的には、左右の第１候補点Ｐ１と、予測標準線ＬｐL，ＬｐR、及び予測補助線Ｌｐ２とを比較する。そして、第２候補点Ｐ２と予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度が高い場合、当該主候補点Ｐｍは轍２５の内側エッジをプロットしていると判定する（b)，c)）。
【００５９】
又、「狭最小」（主候補点Ｐｍが狭レーン幅Ｗ２にある）と判定されたときは、表２に示す第２車線種判定データＴ２を読込み、ステップＳ２１で主候補点Ｐｍの左車線状態と右車線状態とを判定する。次いで、ステップＳ２２で、ステップＳ２１で判定した車線状態に基づき、主候補点Ｐｍがプロットされている車線種を決定し、上述したステップＳ１８で選択した主候補点Ｐｍが、車線種（走行車線、或いは内側誘導線）を正しくプロットしているものであるか否かを検証する。
【表２】
【００６０】
この第１車線種判定データＴ２では、主候補点Ｐｍが二重白線の内側誘導線２２のエッジをプロットしているか否かを調べる。二重白線は、内側誘導線２２の外側に走行車線２１Ｌ，２１Ｒが描かれているため、第１候補点Ｐ１と予測補助線Ｌｐ２、及び第２候補点Ｐ２と予測標準線ＬｐL，ＬｐRとを比較する。そして、これらの一致度が高い場合、主候補点Ｐｍは内側誘導線２２の内側エッジをプロットしていると判定する。
【００６１】
又、「標狭最小」（主候補点Ｐｍが標準レーン幅Ｗ１と狭レーン幅Ｗ２との間にある）と判定されたときは、表３に示す第３車線種判定データＴ３を読込み、ステップＳ２１で主候補点Ｐｍの左車線状態と右車線状態とを判定する。次いで、ステップＳ２２で、ステップＳ２１で判定した車線状態に基づき、主候補点Ｐｍがプロットされている車線種を決定し、上述したステップＳ１８で主候補点Ｐｍが、車線種（走行車線、或いは内側誘導線）を正しくプロットしているか否かを検証する。
【表３】
【００６２】
「標狭最小」は、左右の何れか一方の主候補点Ｐｍが走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジをプロットしている場合、他方の主候補点Ｐｍは、内側誘導線２２或いは轍２５の内側エッジをプロットしていると推定できる。又、二重白線であっても内側誘導線２２が掠れている場合には、走行車線２１Ｌ或いは２１Ｒのエッジをプロットする。従って、第３車線種判定データＴ３では、先ず、走行車線２１Ｌ或いは２１Ｒの何れか一方の内側エッジをプロットしている主候補点Ｐｍを、第１候補点Ｐ１と予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度に基づいて調べ、次いで、反対側の主候補点Ｐｍが、内側誘導線２２と轍２５との何れの内側エッジをプロットしているかを調べる。
【００６３】
この場合、主候補点Ｐｍが内側誘導線２２のエッジをプロットしている場合、第１候補点Ｐ１と予測補助線Ｌｐ２との一致度が高く、且つ第２候補点Ｐ２と予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度が高くなる。又、主候補点Ｐｍが轍２５の内側エッジをプロットしている場合、轍２５は車重の大きな大型車両の通過によって形成されため、線幅は白線よりも広い（太い）。従って、主候補点Ｐｍをプロットした内側エッジと、その外側エッジとの差を調べ、白線幅よりも太い場合、轍２５と判定する。
【００６４】
そして、上述したステップＳ２２で主候補点Ｐｍのプロットされている車線種が決定されると、プログラムはステップＳ２４へ進み、左右の主候補点Ｐｍの点列と、予測標準線ＬｐL，ＬｐR或いは予測補助線Ｌｐ２、及びレーン幅とが共に一致している態様か否かを調べる。そして、両者が一致している態様の場合、主候補点Ｐｍの点列は信頼性が高く、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジを明確に推定することができると判定し、ステップＳ２５へ進む。一致していない態様の場合は、主候補点Ｐｍの点列は信頼性が低いと判定し、ステップＳ２６へ分岐する。
【００６５】
具体的には、上述した表１に示す第１車線種判定データＴ１では、ａ）の条件を満足する車線種（左右とも走行車線）が、予測標準線ＬｐL，ＬｐRと標準レーン幅Ｗ１とが共に一致している態様となる。又、表２に示す第２車線種判定データＴ２には、予測補助線Ｌｐ２と狭レーン幅Ｗ２とが共に一致している態様が示されている。一方、表３に示す第３車線種判定データＴ３では、主候補点Ｐｍが、両レーン幅Ｗ１，Ｗ２の間にあるため、予測標準線ＬｐL，ＬｐR或いは予測標準線ＬｐL，ＬｐRと標準レーン幅Ｗ１とが共に一致する態様は無い。
【００６６】
そして、ステップＳ２５へ進むと、一致するレーン幅Ｗ１或いはＷ２に応じて、後述するステップＳ２９で設定する車線モデル式（ｙ＝aｘ２＋bｘ＋c）の係数ｃを補正する横位置シフト量Δｃを決定する。後述するように、本実施形態では、自車両Ｍのカメラ１ａ，１ｂの中間を原点とし、左側を負値（−）、右側を正値（＋）座標としているため、左側車線のシフト量Δｃは、自車両から離れる方向へシフトさせる場合の符号は負値（−）となる。一方、右側車線のシフト量Δｃは、自車両から離れる方向へシフトさせる場合の符号は正値（＋）となる。
【００６７】
上述したように、ステップＳ２５で対象となる態様は、表１に示す第１車線種判定データＴ１のａ）、及び表２に示す第２車線種判定データＴ２の態様のみである。
【００６８】
第１車線種判定データＴ１のａ）の態様では、主候補点Ｐｍの点列が走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジに沿ってプロットされているため、横位置シフト量Δｃは０として（Δｃ←０）、ステップＳ２８へ進む。又、第２車線種判定データＴ２の態様では、主候補点Ｐｍの点列が、二重白線の内側誘導線２２の内側エッジに沿ってプロットされているため、左右の主候補点Ｐｍを走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジ方向へシフトさせるべく、両レーン幅Ｗ１，Ｗ２の差分の１／２による横位置シフト量Δｃ（Δｃ←(Ｗ１−Ｗ２)／２）を設定して、ステップＳ２８へ進む。
【００６９】
一方、ステップＳ２４からステップＳ２６へ進むと、その態様に応じて、左右の主候補点Ｐｍに対するシフト量を個別に設定する。具体的には、上述した表１に示す第１車線種判定データＴ１では、態様ｂ），ｃ）が対象となり、表３に示す第３車線種判定データＴ３では全ての態様が対象となる。この場合、左右の主候補点Ｐｍが予測標準線ＬｐL，ＬｐR、或いは予測補助線Ｌｐ２と一致していないので、上述したように両レーン幅Ｗ１，Ｗ２に応じて一義的にシフトさせると、前回のフレーム画像に基づいて設定した横位置に比し、今回の横位置が大きく変動してしまう可能性がある。
【００７０】
そのため、第１車線種判定データＴ１の態様ｂ）では、左側の主候補点Ｐｍが轍２５のエッジをプロットしているが、この轍２５の内側エッジにプロットした主候補点Ｐｍの横位置を、例えば、前回値をフィルタリングすることで、前回値から大きく変動しない値に設定し、ステップＳ２８へ進む。
【００７１】
又、表３に示す第３車線種判定データＴ３の態様ａ）では、右側の主候補点Ｐｍが走行車線２１Ｒの内側エッジをプロットし、左側の主候補点Ｐｍが内側誘導線２２の内側エッジをプロットしていると判定しているため、左側の主候補点Ｐｍの点列に対する横位置シフト量Δｃ（Δｃ←(Ｗ１−Ｗ２)／２）のみを設定して、ステップＳ２８へ進む。又、態様ｂ）では、右側の主候補点Ｐｍが走行車線２１Ｒの内側エッジをプロットし、左側の主候補点Ｐｍが轍２５の内側エッジをプロットしていると判定しているため、右側の主候補点Ｐｍの点列に対する横位置シフト量Δｃ（Δｃ←(Ｗ１−Ｗ２)／２）のみを設定して、ステップＳ２８へ進む。
【００７２】
一方、表３に示す第３車線種判定データＴ３の態様ｃ）では、上述した態様ａ）とは逆に、左側の主候補点Ｐｍが走行車線２１Ｌの内側エッジをプロットし、右側の主候補点Ｐｍが内側誘導線２２の内側エッジをプロットしていると判定しているため、右側の主候補点Ｐｍの点列に対する横位置シフト量Δｃ（Δｃ←(Ｗ１−Ｗ２)／２）のみを設定して、ステップＳ２８へ進む。又、態様ｄ）では、左側の主候補点Ｐｍが走行車線２１Ｌの内側エッジをプロットし、右側の主候補点Ｐｍが轍２５の内側エッジをプロットしていると判定しているため、左側の主候補点Ｐｍの点列に対する横位置シフト量Δｃ（Δｃ←(Ｗ１−Ｗ２)／２）のみを設定して、ステップＳ２８へ進む。
【００７３】
そして、ステップＳ２８へ進むと、フレーム画像上の主候補点Ｐｍの座標（ｘ，ｙ）のｙ横軸（横軸）方向の切片である横位置ｃを横位置シフト量Δｃで補正して新たな横位置（切片）に関する係数ｃを設定する（ｃ←ｃ＋Δｃ）。
【００７４】
次いで、ステップＳ２９へ進み、主候補点Ｐｍの点列の各座標（ｘ，ｙ）に基づき、最小二乗法により、最もフィットする曲線近似となる車線モデル式を次式から求めて、ステップＳ３０へ進む。尚、ステップＳ３０の処理は後述する。
【００７５】
ｙ＝aｘ２＋bｘ＋c
ここで、係数ａは車線の曲率に関するパラメータ、係数ｂは自車両Ｍの中央（正確には、両カメラ１ａ，１ｂの中間）を通る仮想線Ｌｏ（図１１参照）に対する自車両Ｍの傾き（ヨー角）に関する角度パラメータである。又、横位置を示す係数ｃは自車両Ｍの中央（正確には、両カメラ１ａ，１ｂの中間）を原点とするｙ軸方向のオフセット量（原点からの横位置）であり、本実施形態では、左側を負値（−）、右側を正値（＋）としている。従って、左側の車線モデル式の係数ｃは負値（−）となり、右側の車線モデル式の係数ｃは正値（＋）となる。
【００７６】
一方、前回の演算時に予測モデル式が設定されていないと判定されて、ステップＳ１１からステップＳ２３へ分岐し、或いは主候補点Ｐｍが設定されなかったと判定して、ステップＳ１９からステップＳ２３へ分岐すると、左右の第１候補点Ｐ１間のレーン幅と、標準レーン幅Ｗ１、狭レーン幅Ｗ２とを比較し、第１候補点Ｐ１が走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジをプロットしたものか、二重白線の内側誘導線２２のエッジをプロットしたものかを調べて、車線種を設定する。
【００７７】
次いで、ステップＳ２７へ進み、第２候補点Ｐ２がプロットされているか否かを調べ、プロットされている場合は、第２候補点Ｐ２が走行車線２１Ｌ，２１Ｒ側にあると推定し、第１候補点Ｐ１の点列に対する横位置シフト量Δｃ（Δｃ←(Ｗ１−Ｗ２)／２）を設定して、ステップＳ２８へ進む。この場合、左側車線の第１候補点Ｐ１の点列に対する横位置シフト量Δｃは、負値（−）に設定され、右側車線の第１候補点Ｐ１の点列に対する横位置シフト量Δｃは、正値（＋）に設定される。
【００７８】
又、第２候補点Ｐ２がプロットされていない場合は、横位置シフト量Δｃを０として（Δｃ←０）、ステップＳ２８へ進む。ステップＳ２８へ進むと、フレーム画像上の第１候補点Ｐ１の座標（ｘ，ｙ）のｙ横軸（横軸）方向の切片である横位置ｃを横位置シフト量Δｃで補正して新たな横位置（切片）に関する係数ｃを設定する。この場合、本実施形態では、左側を負値（−）、右側を正値（＋）に設定しているため、左車線用二次モデル式ＬｐL（ｙ＝ａLｘ２＋ｂLｘ＋ｃL）の場合は、ｃL←ｃL−Δｃとなり、右車線用二次モデル式ＬｐR（ｙ＝ａRｘ２＋ｂRｘ＋ｃR）の場合は、ｃR←ｃR＋Δｃとなる。
【００７９】
そして、ステップＳ２９へ進み、第１候補点Ｐ１の点列の各座標（ｘ，ｙ）に基づき、最小二乗法により、最もフィットする曲線近似となる車線モデル式（ｙ＝aｘ２＋bｘ＋c）の係数ａ，ｂ，ｃ（すなわち、左側車線のモデル式（ｙ＝aLｘ２＋bLｘ＋cL）の係数ａL，ｂL，ｃL、及び右側車線のモデル式（ｙ＝aRｘ２＋bRｘ＋cR）の係数ａR，ｂR，ｃRを求める。
【００８０】
その後、ステップＳ３０で、上述したステップＳ２９で設定した係数ａ，ｂ，ｃに基づき、この係数ａ，ｂ，ｃを演算周期分だけ時間補正して予測値（時間進み予測値）ａ’，ｂ’，ｃ’を設定してルーチンを抜ける。
【００８１】
このように、本実施形態では、前回の演算時に求めた走行車線を予測する二次モデル式（ｙ＝ａ’ｘ２＋ｂ’ｘ＋ｃ’）に基づいて、予測標準線ＬｐL，ＬｐR及び左右の予測補助線Ｌｐ２を求め、この各予測線ＬｐL，ＬｐR，Ｌｐ２と、当該二次モデル式に基づき、今回、車線のエッジをプロットした各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０のｘ座標を、予測モデル式（ｙ＝ａ’ｘ２＋ｂ’ｘ＋ｃ’）に代入して予測ｙ座標を求め、この予測ｙ座標と各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０のｙ座標とを比較し、両者の一致度、及び各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０の候補点数等から、候補点群を分類して、基本点列となる左右の主候補点Ｐｍを求めるようにしたので、この各主候補点Ｐｍを高い精度で設定することができる。
【００８２】
又、その際、例えば二重白線の出口（終了端）、或いは先行車の路面に映し出された陰影３１ａや、先行車のリヤに形成された隠線３１ｂの境界を走行車線と誤認識してプロットした場合に、このようなノイズ成分をを主候補点Ｐｍが設定される前に修正するようにしたので、主候補点Ｐｍのプロットされている車線を高い精度で推定することができる。
【００８３】
更に、この左右の主候補点Ｐｍが、車線種（走行車線、或いは内側誘導線）を正しくプロットしているか否かを、この左右の主候補点Ｐｍの、予め設定されている標準レーン幅Ｗ１と狭レーン幅Ｗ２とに対する分散、及び一致度に基づいて検証しているので、車線をより高精度で推定することができる。
【００８４】
尚、本発明は、上述した実施形態に限るものではなく、例えば、車線推定装置は、自車両Ｍが車線を逸脱しようとしたときに警告を発するレーンキープ制御に適用することも出来る。更に、撮像手段１はメインカメラ１ａとサブカメラ１ｂとからなるステレオカメラである必要はなく、単眼カメラであっても良い。撮像手段１として、単眼カメラを用いた場合は、例えば周知のモーションステレオ法により三次元情報を得る。更に、曲線近似処理部９ｄで求める曲線近似式は、二次式に限らず三次式であっても良い。
【符号の説明】
【００８５】
１…撮像手段、
９…車線推定部、
９ａ…予測線設定部、
９ｂ…車線候補点設定部、
９ｃ…予測線一致判定部、
９ｄ…曲線近似処理部、
９ｅ…車線位置設定部、
９ｆ…固定データメモリ、
２１Ｌ，２１Ｒ…走行車線、
２２…内側誘導線、
２５…轍、
３１…大型車両、
ＬｐL，ＬｐR…予測標準線、
Ｌｐ２…予測補助線、
Ｌｓ…仮想線、
Ｍ…自車両、
Ｐ０…第０候補点、
Ｐ１…第１候補点、
Ｐ２…第２候補点、
Ｐｍ…主候補点、
Ｗ１…標準レーン幅、
Ｗ２…狭レーン幅
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載されている撮像手段で撮像した前方の外部環境に基づいて走行レーンを区画する走行車線を推定する車線推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、高速道路等の走行において、自車両前方の走行環境を検出し、検出した走行環境データに基づいて、自車走行レーンの左右を区画する走行車線を検出し、この走行車線に沿って自車両を自動走行させる走行制御や、認識した車線位置から自車両が逸脱すると予測される場合には警告を発して、運転者に注意を促すレーンキープ制御等の運転支援装置が知られている。
【０００３】
自車両を走行車線に沿って正確に走行させるためには、この走行車線の位置を正確に推定する必要がある。この走行車線位置を推定する手段としては、車両に搭載されているカメラ（以下、「車載カメラ」と称する）で撮像した自車両前方の画像に基づき、路面と白線との輝度差から白線のエッジを検出し、この白線のエッジから走行車線位置を確定する技術が知られている。
【０００４】
しかし、高速道路上の走行車線は、走行レーンを区画する左右の走行車線のみならず、カーブ路等には、走行車線とその内側の誘導線（いわゆるドットライン）とからなる二重白線が描かれている場合がある。白線のエッジを路面との輝度差により検出する技術では、道路内側の白線が外側の白線よりも輝度差が明確に現れるため、二重白線では、内側誘導線を走行車線と誤認識しやすい。又、車線と平行に轍が形成されている場合、この轍が水溜まりになると、その水面からの反射光により高輝度が受光されるため、この轍を車線と誤認識してしまう可能性がある。
【０００５】
この対策として、例えば特許文献１（特開２００４−３１０５２２号公報）には、車載カメラで撮像した画像に基づき、走行レーンの左右を区画する走行車線をエッジ抽出により検出するに際し、片側の走行車線として複数の車線候補が検出された場合には、各候補のエッジ周期を比較して最も連続線に近い候補を走行車線と判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−３１０５２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した文献に開示されている技術では、例えば二重白線の内側誘導線は不連続線（ドットライン）であり、一方、走行車線は連続線であるため、最も長い連続線を走行車線と判定するようにしている。
【０００８】
車載カメラで認識する二重白線の走行車線と内側誘導線との間隔は、遠方へ延出するに従い次第に狭くなるため、遠方では、走行車線のエッジ抽出点（車線候補点）と内側誘導線のエッジ抽出とが近接して分離し難くなり、従って、遠方へ向かうに従い走行車線の推定位置にずれが生じ易くなり、走行車線を遠方まで正確に検出することができない問題がある。
【０００９】
又、二重白線の出口（内側誘導線の終了端）では、走行車線のエッジ抽出点と内側誘導線のエッジ抽出点とが明確に切り分けることができないので、走行車線の位置検出にずれが生じ易くなる不都合がある。
【００１０】
本発明は、上記事情に鑑み、二重白線等、走行車線の内外に、走行車線と誤認し易い車線候補点が断続的に検出された場合であっても、走行車線を連続して推定することができ、安定した運転支援を行うことのできる車線推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため本発明による車線推定装置は、車両に搭載されて該車両の外部環境を撮像する撮像手段と、予め設定されている複数の車線種毎のレーン幅データを記憶する記憶手段と、前記撮像手段で撮像した画像に基づいて走行車線と路面との車線境界を検出し、該車線境界に車線候補点を点列状にプロットする車線候補点設定手段と、前回の演算時に求めた仮想線を求める曲線近似式に基づき、該曲線近似式を演算周期分の時間進み補正して車線予測線を求め、該車線予測線と前記車線候補点の点列との一致度を調べ、一致度の高い点列を成す前記車線候補点を主候補点として設定する予測線一致判定手段と、前記主候補点の点列に基づいて前記車線境界を推定する前記仮想線の曲線近似式を設定し、該仮想線と前記記憶手段に記憶されている前記レーン幅とに基づき該仮想線の車線種を推定する曲線近似処理手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、二重白線等、走行車線の内外に走行車線と誤認し易い車線候補点が断続的に検出された場合であっても、今回演算する車線予測線が前回演算時に求めた仮想線に基づいて設定されているので、車線予測線が急激に変化することが無く、この車線予測線との一致度の高い主候補点を検出することで、この主候補点に基づいて求めた仮想線の車線種を連続して推定することができ、安定した運転支援を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】走行制御装置の構成を示す機能ブロック図
【図２】車線推定部の機能ブロック図
【図３】車線位置推定ルーチンを示すフローチャート
【図４】車線位置推定処理サブルーチンを示すフローチャート（その１）
【図５】車線位置推定処理サブルーチンを示すフローチャート（その２）
【図６】車線位置推定処理サブルーチンを示すフローチャート（その３）
【図７】前回のフレーム画像に基づいて設定した仮想線と今回のフレーム画像から検出した車線境界をプロットした第１候補点の点列を示す説明図
【図８】前回のフレーム画像に基づいて設定した仮想線と今回のフレーム画像から検出した二重白線の内側誘導線の車線境界にプロットした第１候補点を示す説明図
【図９】前回のフレーム画像に基づいて設定した仮想線と今回のフレーム画像から検出した車線境界にプロットした第１候補点の点列と轍の内側エッジにプロットした第０候補点の点列とを示す説明図
【図１０】フレーム画像の先行車のテールに走行車線と誤認識し易いパターンが表示されている状態を示す説明図
【図１１】カーブ走行時の自車両と予測標準線及び予測補助線、及び候補点の点列を示す説明図
【図１２】走行車線の内側エッジに候補点をプロットした状態の説明図
【図１３】二重白線の走行車線の内側エッジと内側誘導線の内側エッジとに候補点をプロットした状態の説明図
【図１４】二重白線の出口付近における候補点のプロット状態を示す説明図
【図１５】轍のエッジに候補点をプロットした状態の説明図
【図１６】先行車のテールに走行車線と誤認識しやすいパターンがある場合にこのパターンに候補点がプロットされる状態の説明図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。図１に示す走行制御装置は、画像処理系Ａと操舵制御系Ｂとを有し、画像処理系Ａが撮像手段１と画像処理部２と車線推定部９とで構成され、操舵制御系Ｂが操舵制御部１０と操舵アクチュエータ１１とで構成されている。尚、本実施形態では、画像処理系Ａと操舵制御部１０とがカメラユニットに設けられている。又、操舵アクチュエータ１１としては、電動モータや油圧モータ等がある。
【００１５】
操舵制御部１０はマイクロコンピュータを主体に構成されており、ＣＡＮ(Controller Area Network)通信等の車内通信回線１２を通じて操舵アクチュエータ１１と双方向通信可能に接続されている。この操舵制御部１０は、画像処理系Ａから送信される走行車線データに基づき、自車両が走行レーンの左右を区画する走行車線に沿って走行するようにステアリングのハンドル角を設定し、対応する操舵トルクを操舵アクチュエータ１１へ出力する。操舵アクチュエータ１１は、操舵制御部１０からの操舵トルクに基づきステアリングを動作させて車両の進行方向を調整する。
【００１６】
又、図２に示すように、画像処理系Ａの撮像手段１は、メインカメラ１ａとサブカメラ１ｂとからなるステレオカメラであり、この両カメラ１ａ，１ｂは、例えばルームミラー上方であって、フロントガラスに近接する位置の車幅方向中央から左右に等間隔を開けて水平な状態で設置されている。又、この各カメラ１ａ，１ｂにＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子が設けられており、この両撮像素子によって自車両が走行している走行レーンを含む車両前方の外部環境が撮像される。
【００１７】
両カメラ１ａ，１ｂで撮像した一対のアナログ画像が画像処理部２に出力される。画像処理部２は、Ａ／Ｄ変換部３と画像補正部４と画像データメモリ５と車線推定部９とを備えている。各カメラ１ａ，１ｂで撮像したアナログ画像は、Ａ／Ｄ変換部３に設けられている各Ａ／Ｄ変換器３ａ，３ｂで所定輝度階調のデジタル画像に変換されて画像補正部４に出力される。
【００１８】
画像補正部４では、両カメラ１ａ，１ｂの取付位置の誤差に起因するずれやノイズの除去等を含む輝度値の補正等の画像補正が行われ、メインカメラ１ａの出力信号から基準画像データが生成され、又、サブカメラ１ｂの出力信号から、基準画像と垂直方向長が同じで、基準画像よりも大きな水平方向長を有する比較画像データが生成される。そして、この基準画像データ及び比較画像データが画像データメモリ５に格納されると共に、画像処理手段６に出力される。
【００１９】
画像処理手段６はイメージプロセッサ７と距離データメモリ８とを備えている。イメージプロセッサ７は、基準画像データと比較画像データとの視差に基づいて両画像中の同一対象物の距離データ（自車両から対象物までの距離）を、三角測量の原理を利用して算出し、距離データメモリ８に格納する。
【００２０】
又、車線推定部９は、予測線設定部９ａと、車線候補点設定手段としての車線候補点設定部９ｂと、予測線一致判定手段としての予測線一致判定部９ｃと、曲線近似処理手段としての曲線近似処理部９ｄと、車線位置設定部９ｅと、記憶手段としての固定データメモリ９ｆとを備えている。固定データメモリ９ｆには、図１２、図１３に示すように、走行レーンを区画する左右の走行車線２１Ｌ，２１Ｒ間の車線幅（以下「標準レーン幅」と称する）Ｗ１、及び二重白線の内側誘導線２２間の車線幅（以下「狭レーン幅」と称する）Ｗ２の各データと、後述する表１〜表３に示されている車線種判定データＴ１〜Ｔ３が格納されている。
【００２１】
高速道路の走行レーンは、走行車線２１Ｌ，２１Ｒが連続線で左右に一本ずつ描かれており、又、カーブ等のように車両が走行レーンから逸脱し易い道路では、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側に破線状の誘導線（ドットライン）２２が描かれた二重白線となっている。尚、高速道路における走行車線２１Ｌ，２１Ｒ、及び内側誘導線２２のレーン幅Ｗ１，Ｗ２は予め設定範囲に決められており、例えば走行車線２１Ｌ，２１Ｒ間のレーン幅（標準レーン幅）Ｗ１は3.25〜3.5[m]、内側誘導線２２間のレーン幅（狭レーン幅）Ｗ２は2.8〜3.05[m]程度である。従って、互いに対向する車線の間隔が判別できれば、この間隔から車線種を推定することができる。
【００２２】
予測線設定部９ａは、前回演算時に求めた今回の走行車線と路面との車線境界である内側エッジを推定する仮想線Ｌｓ(n-1)（ここで、(n-1)は前回値を示す）を求める曲線近似式である二次モデル式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）の各係数ａ，ｂ，ｃを１フレーム分、すなわち、演算周期分の時間進み補正処理を行った値（時間進み予測値）ａ’，ｂ’，ｃ’を求める。
【００２３】
尚、二次モデル式は走行車線２１Ｌ，２１Ｒ毎に設定されるため、詳細には、左車線用二次モデル式ＬｐL（ｙ＝ａLｘ２＋ｂLｘ＋ｃL）と、右車線用二次モデル式ＬｐR（ｙ＝ａRｘ２＋ｂRｘ＋ｃR）とが、個別に求められる。従って、時間進み予測値も、左走行車線の時間進み予測値ａL’，ｂL’，ｃL’と、右走行車線の時間進み予測値ａR’，ｂR’，ｃR’とが求められる。但し、以下においては、説明を容易にするため、特に断りのない場合は、二次モデル式を、左右の走行車線で区別することなく、ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃと表わし、又、時間進み予測値も、ａ’，ｂ’，ｃ’と記載する。
【００２４】
そして、この時間進み予測値ａ’，ｂ’，ｃ’に基づく二次モデル式（ｙ＝ａ’ｘ２＋ｂ’ｘ＋ｃ’）から、今回のフレーム画像に対応する１フレーム分の走行車線を予測する車線予測線である第１予測線としての予測標準線ＬｐL，ＬｐR（仮想線Ｌｓの延長線）を求める。又、前回の演算時に二重白線が検出された場合は、予測標準線ＬｐL，ＬｐRに加えて内側誘導線と路面との車線境界である内側エッジを予測する車線予測線である第２予測線としての予測補助線Ｌｐ２を求める。尚、この二次モデル式については後述する。
【００２５】
車線候補点設定部９ｂは、画像データメモリ５に格納されている今回撮像した基準画像データと比較画像データとを読込み、又、距離データメモリ８に格納されている距離データを読込む。そして、これら各データに基づき基準画像データ上の自車両が走行する走行レーン左右の車線境界を検出し、この車線境界に候補点（車線候補点）を点列状にプロットする。尚、車線候補点は、連続する点列群毎に分類され、本実施形態では、前フレームからの候補点の移動数が所定値以上、且つ候補点のエッジ強度等に基づいて白線らしさが検出された等の上限を満足する点列群を構成する車線候補点を第１候補点Ｐ１として設定し、それよりも外側の点列群の車線候補点を第２候補点Ｐ２とし、内側の点列群の車線候補点を第０候補点Ｐ０としている。尚、白線らしさは、予め設定されている白線認定条件を候補点毎に判定し、この条件が満足された候補点の集まりで構成された候補点群は、白線らしさを有していると判定する。
【００２６】
具体的には、今回撮像した１つのフレームの基準画像データ上の１画素幅の水平ライン上を下側（自車両の手前側）から上向き（遠方）に１画素幅ずつオフセットしながら順次画素を探索し、基準画像データの各画素の輝度値に基づいて各画素の輝度微分値、すなわちエッジ強度（輝度差）が閾値以上に大きく変化する条件を満たしている画素を車線境界として検出する。このエッジ強度は、内側エッジの方が、外側エッジよりも強く表れる。従って、図７に示すように、走行レーンの左右に走行車線２１Ｌ，２１Ｒが１本ずつ描かれている場合には、この各走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジが、第１候補点Ｐ１としてプロットされる。又、図８に示すように、二重白線の場合は、内側誘導線２２の内側エッジが第１候補点Ｐ１としてプロットされ、左右外側に平行に描かれている走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジが第２候補点Ｐ２としてプロットされる。
【００２７】
更に、図９に示すように、一方の走行レーンの走行車線（本実施形態では、左側走行車線２１Ｌ）に平行して轍２５が形成されている場合、この轍２５が水溜まりとなり、そこからの太陽光や照明光の反射光が高輝度で両カメラ１ａ，１ｂに受光されると、轍２５と路面とのエッジ強度が強くなるため、この轍２５の内側と路面とのエッジ（内側エッジ）が車線境界として誤検出される。この場合、第１候補点Ｐ１の点列は、予め設定されている条件（前フレームからの候補点の移動数が所定値以上、且つ白線らしさを検出した等）を満足する候補点をプロットしたものが選択されているため、轍２５の内側エッジをプロットした点列内の候補点が、この条件を満足しておらず、走行車線２１のエッジをプロットした候補点が条件を満足している場合は、走行車線２１Ｌのエッジをプロットした候補点が第１候補点となり、轍２５の内側エッジをプロットした候補点は第０候補点となる。尚、左右の各候補点ＰＩ，Ｐ２，Ｐ０は、画面下側（自車両の手前側）から画面上方（遠方）へ移動するに従い１画素の距離が長くなるため、相対的に遠方の各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０は、近方の候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０に比し精度が低くなる。
【００２８】
そして、図１１に示すように、基準画像データと比較画像データとに基づいて生成した仮想道路平面上に、距離データに基づいて算出した左右の候補点（図においては、二重白線のエッジを示す候補点Ｐ１，Ｐ２が示されている）をプロットし直す。この仮想道路平面には自車両Ｍが配設されており、撮像手段１に設けられている両カメラ１ａ，１ｂ間の車幅方向中央の真下の道路面上の点を原点とし、自車両Ｍの車幅方向にｙ軸、前後方向にｘ軸を取る座標が設定される。尚、符号ｂは車線と自車両Ｍとのなす角（ヨー角）であり、詳細については後述する。又、上述した各図面では、左右の候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０の点列が疎らにプロットされているが、実際にはより細かい点列となっている。
【００２９】
予測線一致判定部９ｃは、予測線設定部９ａで求めた左右の予測標準線ＬｐL，ＬｐR（及び左右の予測補助線Ｌｐ２）と左右の各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０との一致度[%]を左右で調べ、この一致度（＝信頼度）と、各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０の数等から、候補点群を分類し、基本点列となる主候補点Ｐｍを決定する。
【００３０】
例えば図１２においては、走行レーンの左右に１本の走行車線２１Ｌ，２１Ｒが描かれているだけであるため、主候補点Ｐｍは第１候補点Ｐ１となる。又、図１３に示すように、二重白線の入口（開始端）では、内側誘導線２２のエッジが第１候補点Ｐ１としてプロットされるため、この第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍに設定される。一方、図１４に示すように、二重白線の出口（終了端）を過ぎると、走行車線２１Ｌ，２１Ｒのエッジが第１候補点Ｐ１としてプロットされるため、これが主候補点Ｐｍに設定される。更に、図９に示すように、走行レーンに轍２５が形成され、この轍２５からの反射光によりエッジが検出された場合には、この轍２５のエッジに第０候補点Ｐ０がプロットされ、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジが第１候補点Ｐ１としてプロットされるため、この第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍに設定される。
【００３１】
曲線近似処理部９ｄは、予測線一致判定部９ｃで特定した主候補点Ｐｍに基づいて、最小二乗法により、後述する二次モデル式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）の係数ａ，ｂ，ｃを求め、この二次モデル式から走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジを推定する近似曲線である仮想線Ｌｓを求める。従って、この仮想線Ｌｓは走行レーンの左右に設定される。
【００３２】
例えば図１２においては、主候補点Ｐｍが第１候補点Ｐ１であるため、この第１候補点Ｐ１の点列（候補点群）に基づいて仮想線Ｌｓが設定される。又、図１３に示すように、二重白線の入口（開始端）では、内側誘導線２２のエッジをプロットした第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍに設定されるため、この第１候補点Ｐ１の点列に基づいて仮想線Ｌｓが求められる。同様に、図１４に示すように、二重白線の出口（終了端）では、走行車線２１Ｌ，２１Ｒのエッジをプロットした第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍとなるため、この第１候補点Ｐ１の点列に基づいて仮想線Ｌｓが設定される。更に、図９に示すように、走行レーンに轍２５が形成され、この轍２５からの反射光によりエッジが検出され、そこにプロットされた第０候補点Ｐ０の数が少ない場合、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジにプロットされた第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍとなる。
【００３３】
そして、走行レーンの左右に設定された仮想線Ｌｓ間のレーン幅に基づいて、仮想線Ｌｓの車線種を推定し、推定した車線種と予測標準線ＬｐL，ＬｐR、及び左右の予測補助線Ｌｐ２との一致度より、今回の推定した車線種が正しいか否かを左右で検証する。
【００３４】
車線位置設定部９ｅは、判定した車線種が予測標準線ＬｐL，ＬｐR、或いは左右の予測補助線Ｌｐ２と一致している場合、その車線種に応じたシフト量で、当該車線種の位置を走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジへ移動させて、左右走行車線２１Ｌ，２１Ｒに対応する横位置ｃを設定し、今回のフレーム画像における曲線近似式である二次モデル式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）に基づき、自車両Ｍの走行している走行レーンを区画する左右の走行車線の位置を確定すると共に、１フレーム分の時間進み後の予測係数である時間進み予測値ａ’，ｂ’，ｃ’を設定する。
【００３５】
上述した各処理部９ａ〜９ｅでの処理は、具体的には、図３に示す車線位置推定ルーチン、及び図４〜図６に示す車線位置推定処理サブルーチンに従って実行される。尚、以下においては、自車両Ｍが高速道路を走行している場合を例に掲げて説明する。
【００３６】
このルーチンは、撮像手段１で撮像した画像の１フレーム毎に実行され、先ず、ステップＳ１で、今回プロットした候補点数が、車線を推定するに充分な数か否かを調べる。そして、候補点数が充分な場合は、ステップＳ２へ進み、不足している場合は、ステップＳ３へ分岐する。充分な数とは、このプロットした候補点に基づき最小二乗法により求める左右車線毎の二次モデル式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）の各係数ａ，ｂ，ｃが安定性、信頼性を維持することのできる数であり、予め実験などに基づいて設定される。
【００３７】
そして、ステップＳ２へ進むと、プロットした候補点に基づいて車線位置推定処理サブルーチンを実行し、ルーチンを抜ける。一方、候補点数が不足していると判定されてステップＳ３へ分岐すると、候補点数が不足していると判定された後の経過時間が設定時間Ｔ以内か否かを調べる。この設定時間Ｔは、二次モデル式の係数ａ，ｂ，ｃの時間進み予測値が安定性、信頼性を維持することのできる時間であり、予め実験などに基づいて設定される。従って、例えば、設定時間Ｔが３００[ms]、フレームレートが１０[fps]とした場合、３フレーム以内であれば、信頼性、安定性を維持することができると判定される。
【００３８】
そして、未だ、設定時間Ｔが経過していないと判断されたときは、ステップＳ４へ進み、最新の二次モデル式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）の係数ａ，ｂ，ｃに基づき、所定経過時間後の予測係数である時間進み予測値ａ’，ｂ’，ｃ’を設定し、ルーチンを抜ける。又、候補点数が不足した状態が設定時間Ｔ[ms]以上経過していると判断されると、二次モデル式の係数ａ，ｂ，ｃに基づいて設定する時間進み予測値は安定性、信頼性に欠けると判定し、時間進み予測値を設定することなく、そのままルーチンを抜ける。
【００３９】
又、上述したステップＳ２の車線位置推定処理は、図４〜図６に示す車線位置推定処理サブルーチンにおいて実行される。
【００４０】
このサブルーチンでは、先ず、ステップＳ１１で、前回の演算時に予測モデル式が設定されているか否かを調べる。この予測モデル式は、上述したステップＳ４、或いは後述するステップＳ３０で求めた予測値ａ’，ｂ’，ｃ’に基づいて設定される（ｙ＝ａ’ｘ２＋ｂ’ｘ＋ｃ’）。
【００４１】
そして、前回演算時に予測モデル式が設定されている、換言すれば予測値ａ’，ｂ’，ｃ’が設定されていると判定した場合、ステップＳ１２へ進み、設定されていない場合、すなわち、二次モデル式の係数ａ，ｂ，ｃがクリアされていると判定した場合は、ステップＳ２３へジャンプする。
【００４２】
ステップＳ１２へ進むと、前回算出した予測モデル式（ｙ＝ａ’ｘ２＋ｂ’ｘ＋ｃ’）の係数ｘに、今回プロットした各候補点群毎の各候補点Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２のｘ座標値を代入して、予測モデル式の予測ｙ座標をそれぞれ算出する。すなわち、今回プロットした各候補点のＰ０，Ｐ１，Ｐ２のｘ座標と同一のｘ座標上にある予測モデル式上のｙ座標（予測ｙ座標）を求め、この予測ｙ座標と今回プロットした各候補点群毎の各候補点Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２のｙ座標とを比較する。尚、以下においては、説明を容易にするために、これらの座標点（ｘ，予測ｙ）により特定される候補点を、それぞれ第1予測候補点Ｐ１、第２予測候補点Ｐ２、第０予測候補点Ｐ０と、予測前の候補点と同一の符号を用いて説明する。
【００４３】
又、前回のフレーム画像で、二重白線の走行車線２１Ｌ，２１Ｒと内側誘導線２２とが検出されている場合、予測標準線ＬｐL，ＬｐRを求める二次モデル式の係数である時間進み予測値ａ‘，ｂ’，ｃ‘に加え、内側誘導線２２の内側エッジをプロットした第１候補点Ｐ１に基づいて予測補助線Ｌｐ２を求める二次モデル式の係数である時間進み予測値が設定される。図８〜図１６に示すように、この予測標準線ＬｐL，ＬｐRは、前回のフレーム画像に基づいて設定した仮想線Ｌｓ(n-1)の延長上にあり、今回のフレーム画像に基づいて設定する主候補点Ｐｍの判定基準となる。このように、予測標準線ＬｐL，ＬｐR（二重白線の場合は、予測標準線ＬｐL，ＬｐRと左右の予測補助線Ｌｐ２）は、前回の演算時に求めた仮想線Ｌｓの延長線上に設定されるので、急激に変化することがなく安定している。尚、ステップＳ１１，Ｓ１２での処理が、予測線設定部９ａでの処理に対応している。
【００４４】
続いて、ステップＳ１３へ進み、ステップＳ１２で求めた予測モデル式上の予測ｙ座標と、今回プロットした各候補点のＰ０，Ｐ１，Ｐ２のｙ座標とを比較して、その一致度[%]を求める。予測ｙ座標と各候補点のＰ０，Ｐ１，Ｐ２のｙ座標との一致度は、予測ｙ座標を基準として、換言すれば予測二次モデル式から求めた予測標準線ＬｐL，ＬｐRを基準として各候補点のＰ０，Ｐ１，Ｐ２のｙ座標の分散から調べる。すなわち、例えば、図１２に示すように、走行レーンの両側に第１候補点Ｐ１のみがプロットされている場合、当然、この第１候補点Ｐ１が予測標準線ＬｐL，ＬｐRに対して一致度が高くなる。又、例え予測補助線Ｌｐ２が設定されていても、この予測補助線Ｌｐ２と第１候補点Ｐ１との一致度は低いと判定する。
【００４５】
又、図１３に示すように、二重白線では、第２候補点Ｐ２と予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度が高く、しかも、第１候補点Ｐ１と予測補助線Ｌｐ２との一致度が高くなり、候補点数も多いと判定する。一方、図９に示すように、走行レーンに轍２５が形成され、この轍２５が水溜まりとなっており、水面からの反射光により路面とのエッジが検出された場合、この内側エッジに候補点がプロットされる。この場合、水溜まりの始まりでは、走行車線２１Ｌ，２１Ｒのエッジをプロットする第１候補点Ｐ１の内側に、轍２５のエッジをプロットする第０候補点Ｐ０が位置している。しかし、第１候補点Ｐ１は予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度が高く、候補点数も多い。一方、予測標準線ＬｐL，ＬｐRと第０候補点Ｐ０との一致度は低いと判定する。
【００４６】
又、轍２５が形成されている位置（水溜まり）を走行中の場合、轍２５の内側エッジに第１候補点Ｐ１がプロットされ、その外側にある走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジには第２候補点Ｐ２がプロットされる。轍２５は走行車線２１Ｌ，２１Ｒと平行に形成されているものではなく、図１５に示すように、遠方において外れた場合に誤判定を招く可能性がある。本実施形態では、予測標準線ＬｐL，ＬｐRと第１候補点Ｐ１、及び第２候補点Ｐ２との一致度を調べているので、当然第２候補点Ｐ２の一致度が高く、候補点数も多いと判定され、又、第１候補点Ｐ１と予測補助線Ｌｐ２との一致度は低いと判定される。尚、ステップＳ１３での処理が、車線候補点設定部９ｂでの処理の一部に対応している。
【００４７】
次いで、ステップＳ１４へ進み、このステップＳ１４〜Ｓ１８で、不要なノイズ除去処理が実行される。ステップＳ１４では、先行車補正が必要か否かを調べる。例えば図１０に示すように、左右に走行車線２１Ｌ，２１Ｒが描かれている走行レーンをバス等の大型車両３１が先行車として走行している場合、前方を走行する大型車両３１の後部路面上に、当該大型車両３１の陰影３１ａが映し出されたり、大型車両３１のリヤに影線３１ｂが形成される場合がある。
【００４８】
本実施形態では、走行車線をエッジ強度（輝度差）によって検出しているため、陰影３１ａや影線３１ｂの境界を走行線のエッジと誤認識する場合がある。
【００４９】
この場合、誤検出したエッジの長さは有限であり、又、当該エッジの方向も急激に屈曲しているため、陰影３１ａや影線３１ｂのエッジを検出した第１候補点Ｐ１の点列は、路面に描かれている左側走行車線２１Ｌのエッジを検出してプロットした第１候補点Ｐ１の点列に比し、大きく屈曲されるか、終端で途切れて検出不能となる等の異常な状態となる。
【００５０】
従って、ステップＳ１４では、先行車を検出し、且つ予測標準線ＬｐL，ＬｐRと第１候補点Ｐ１との一致度［％］が予め設定した設定値よりも低い場合、点列（候補点群）に異常な値を示す第１候補点（ノイズ成分）が存在すると判定し、当該ノイズ成分の含まれた第１候補点Ｐ１の候補点位置を補正すべく、ステップＳ１５へ分岐する。そして、ステップＳ１５で、先行車との車間距離、及び一致度に基づき異常な座標位置にプロットされている第１候補点Ｐ１の一連の点列を削除してステップＳ１６へ進む。一方、ステップＳ１４で先行車が検出されず、或いは先行車が検出されても、予測標準線ＬｐL，ＬｐRと第１候補点Ｐ１との一致度が設定値以上の場合は、誤判定を示すノイズ成分が含まれていないと判定し、ステップＳ１６へ進む。その結果、先行車が検出されている場合であっても、その先行車の横から実際の走行車線２１Ｌ或いは２１Ｒの内側エッジが検出されている場合は、第１候補点Ｐ１がプロットされるため、高い信頼性を得ることができる。
【００５１】
ステップＳ１６では、自車両Ｍの走行している走行レーンが二重白線であり、前方に二重白線の出口（終了端）が有るか否かを調べる。二重白線の出口では、内側誘導線２２が急に途切れるため、図８に示すように、この内側誘導線２２をプロットする第１候補点Ｐ１は、内側誘導線２２が途切れることで、走行車線２１Ｌをプロットする第２候補点Ｐ２と同一座標上にプロットされてしまうため、内側誘導線２２の終了端を過ぎた付近では、第１候補点Ｐ１が間違った位置にプロットされてしまう。
【００５２】
本実施形態では、二重白線が検出された場合、予測標準線ＬｐL，ＬｐRに加えて予測補助線Ｌｐ２が求められるため、この予測補助線Ｌｐ２と第１候補点Ｐ１、第２候補点Ｐ２との一致度[％]を調べる。そして、近方では、第１候補点Ｐ１と予測補助線Ｌｐ２との一致度が設定値以上で、且つ、遠方では第２候補点Ｐ２と予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度が設定値以上の場合、二重白線の出口（終了端）と判定し、ステップＳ１７へ分岐する。又、近方、遠方の何れでも、第１候補点Ｐ１と予測補助線Ｌｐ２或いは予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度が設定値以上の場合、ステップＳ１８へ進む。
【００５３】
ステップＳ１７では、一致度[％]が設定値よりも低いと判定された第１候補点Ｐ１を含み、それよりも遠方の第１候補点Ｐ１の点列を、予測補助線Ｌｐ２側へシフトさせると共に、当該位置にある第２候補点Ｐ２の点列を削除する。
【００５４】
そして、ステップＳ１６、或いはステップＳ１７からステップＳ１８へ進むと、各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０のデータ数、及び予測標準線ＬｐL，ＬｐRと各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０との一致度[％]に基づいて、点列（候補点群）を分離し、現在の走行レーンの主候補点Ｐｍを設定する。その結果、例えば、図１２では、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジをプロットしている第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍとして設定される。又、図１３に示すように、二重白線の始まりでは、内側誘導線２２の内側エッジをプロットしたる第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍとして設定される。更に、図１４に示すように、二重白線の出口（終了端）よりも遠方では、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジをプロットした第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍとして設定される。更に、図９に示すように、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側に轍２５が形成されており、この轍２５の内側エッジが第０候補点Ｐ０でプロットされている場合であっても、走行車線２１Ｌ、２１Ｒの内側エッジをプロットしている第１候補点Ｐ１が主候補点Ｐｍとして設定される。尚、上述したステップＳ１３の一部、及びステップＳ１４〜Ｓ１８での処理が、予測線一致判定部９ｃでの処理に対応している。
【００５５】
次いで、ステップＳ１９へ進むと、走行レーンの左右から主候補点Ｐｍが設定されたか否かが調べられ、双方の主候補点Ｐｍが設定されている場合は、ステップＳ２０へ進み、又、主候補点Ｐｍの設定に失敗した場合は、ステップＳ２０以下の検証は行わずに、ステップＳ２３へジャンプする。
【００５６】
ステップＳ２０へ進むと、ステップＳ２０〜Ｓ２２で主候補点Ｐｍの車線種を検証する。先ず、ステップＳ２０では、左右の主候補点Ｐｍ間の距離と、標準レーン幅Ｗ１、及び狭レーン幅Ｗ２とを比較し、左右の主候補点Ｐｍ間の距離が、標準レーン幅Ｗ１か、狭レーン幅Ｗ２か、或いは両レーン幅Ｗ１とＷ２との間の何れに最も多く点在している（分散が最小）かを調べる。そして、標準レーン幅Ｗ１に候補点数が最も多く点在している場合は（例えば、図１２の状態）、「標準最小」と判定する。又、狭レーン幅Ｗ２に候補点数が最も多く点在している場合は（例えば図１３の状態）、「狭最小」と判定する。更に、両レーン幅Ｗ１とＷ２との間に候補点数が最も多く点在している場合は、「標狭最小」と判定する。
【００５７】
次いで、ステップＳ２１へ進むと、このステップＳ２１、及び次のステップＳ２２で、上述したステップＳ２０で判定した左右の主候補点Ｐｍの分散（最小二乗分散）の状態に応じて、固定データメモリ９ｆに格納されている車線種判定データＴ１〜Ｔ３を読込み、主候補点Ｐｍの車線種を決定する。すなわち、「標準最小」（主候補点Ｐｍが標準レーン幅Ｗ１にある）と判定されたときは、表１に示す第１車線種判定データＴ１を読込み、先ず、ステップＳ２１で主候補点Ｐｍの左車線状態と右車線状態とを判定する。次いで、ステップＳ２２で、ステップＳ２１で判定した車線状態に基づき、主候補点Ｐｍがプロットされている車線種を決定し、上述したステップＳ１８で設定した主候補点Ｐｍが、車線種（走行車線、或いは内側誘導線）を正しくプロットしているものであるか否かを検証する。
【表１】
【００５８】
第１車線種判定データＴ１では、走行車線２１Ｌ、２１Ｒの内側に轍２５が形成されており、この轍２５を誤検出しているか否かを調べる。具体的には、左右の第１候補点Ｐ１と、予測標準線ＬｐL，ＬｐR、及び予測補助線Ｌｐ２とを比較する。そして、第２候補点Ｐ２と予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度が高い場合、当該主候補点Ｐｍは轍２５の内側エッジをプロットしていると判定する（b)，c)）。
【００５９】
又、「狭最小」（主候補点Ｐｍが狭レーン幅Ｗ２にある）と判定されたときは、表２に示す第２車線種判定データＴ２を読込み、ステップＳ２１で主候補点Ｐｍの左車線状態と右車線状態とを判定する。次いで、ステップＳ２２で、ステップＳ２１で判定した車線状態に基づき、主候補点Ｐｍがプロットされている車線種を決定し、上述したステップＳ１８で選択した主候補点Ｐｍが、車線種（走行車線、或いは内側誘導線）を正しくプロットしているものであるか否かを検証する。
【表２】
【００６０】
この第１車線種判定データＴ２では、主候補点Ｐｍが二重白線の内側誘導線２２のエッジをプロットしているか否かを調べる。二重白線は、内側誘導線２２の外側に走行車線２１Ｌ，２１Ｒが描かれているため、第１候補点Ｐ１と予測補助線Ｌｐ２、及び第２候補点Ｐ２と予測標準線ＬｐL，ＬｐRとを比較する。そして、これらの一致度が高い場合、主候補点Ｐｍは内側誘導線２２の内側エッジをプロットしていると判定する。
【００６１】
又、「標狭最小」（主候補点Ｐｍが標準レーン幅Ｗ１と狭レーン幅Ｗ２との間にある）と判定されたときは、表３に示す第３車線種判定データＴ３を読込み、ステップＳ２１で主候補点Ｐｍの左車線状態と右車線状態とを判定する。次いで、ステップＳ２２で、ステップＳ２１で判定した車線状態に基づき、主候補点Ｐｍがプロットされている車線種を決定し、上述したステップＳ１８で主候補点Ｐｍが、車線種（走行車線、或いは内側誘導線）を正しくプロットしているか否かを検証する。
【表３】
【００６２】
「標狭最小」は、左右の何れか一方の主候補点Ｐｍが走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジをプロットしている場合、他方の主候補点Ｐｍは、内側誘導線２２或いは轍２５の内側エッジをプロットしていると推定できる。又、二重白線であっても内側誘導線２２が掠れている場合には、走行車線２１Ｌ或いは２１Ｒのエッジをプロットする。従って、第３車線種判定データＴ３では、先ず、走行車線２１Ｌ或いは２１Ｒの何れか一方の内側エッジをプロットしている主候補点Ｐｍを、第１候補点Ｐ１と予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度に基づいて調べ、次いで、反対側の主候補点Ｐｍが、内側誘導線２２と轍２５との何れの内側エッジをプロットしているかを調べる。
【００６３】
この場合、主候補点Ｐｍが内側誘導線２２のエッジをプロットしている場合、第１候補点Ｐ１と予測補助線Ｌｐ２との一致度が高く、且つ第２候補点Ｐ２と予測標準線ＬｐL，ＬｐRとの一致度が高くなる。又、主候補点Ｐｍが轍２５の内側エッジをプロットしている場合、轍２５は車重の大きな大型車両の通過によって形成されため、線幅は白線よりも広い（太い）。従って、主候補点Ｐｍをプロットした内側エッジと、その外側エッジとの差を調べ、白線幅よりも太い場合、轍２５と判定する。
【００６４】
そして、上述したステップＳ２２で主候補点Ｐｍのプロットされている車線種が決定されると、プログラムはステップＳ２４へ進み、左右の主候補点Ｐｍの点列と、予測標準線ＬｐL，ＬｐR或いは予測補助線Ｌｐ２、及びレーン幅とが共に一致している態様か否かを調べる。そして、両者が一致している態様の場合、主候補点Ｐｍの点列は信頼性が高く、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジを明確に推定することができると判定し、ステップＳ２５へ進む。一致していない態様の場合は、主候補点Ｐｍの点列は信頼性が低いと判定し、ステップＳ２６へ分岐する。
【００６５】
具体的には、上述した表１に示す第１車線種判定データＴ１では、ａ）の条件を満足する車線種（左右とも走行車線）が、予測標準線ＬｐL，ＬｐRと標準レーン幅Ｗ１とが共に一致している態様となる。又、表２に示す第２車線種判定データＴ２には、予測補助線Ｌｐ２と狭レーン幅Ｗ２とが共に一致している態様が示されている。一方、表３に示す第３車線種判定データＴ３では、主候補点Ｐｍが、両レーン幅Ｗ１，Ｗ２の間にあるため、予測標準線ＬｐL，ＬｐR或いは予測標準線ＬｐL，ＬｐRと標準レーン幅Ｗ１とが共に一致する態様は無い。
【００６６】
そして、ステップＳ２５へ進むと、一致するレーン幅Ｗ１或いはＷ２に応じて、後述するステップＳ２９で設定する車線モデル式（ｙ＝aｘ２＋bｘ＋c）の係数ｃを補正する横位置シフト量Δｃを決定する。後述するように、本実施形態では、自車両Ｍのカメラ１ａ，１ｂの中間を原点とし、左側を負値（−）、右側を正値（＋）座標としているため、左側車線のシフト量Δｃは、自車両から離れる方向へシフトさせる場合の符号は負値（−）となる。一方、右側車線のシフト量Δｃは、自車両から離れる方向へシフトさせる場合の符号は正値（＋）となる。
【００６７】
上述したように、ステップＳ２５で対象となる態様は、表１に示す第１車線種判定データＴ１のａ）、及び表２に示す第２車線種判定データＴ２の態様のみである。
【００６８】
第１車線種判定データＴ１のａ）の態様では、主候補点Ｐｍの点列が走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジに沿ってプロットされているため、横位置シフト量Δｃは０として（Δｃ←０）、ステップＳ２８へ進む。又、第２車線種判定データＴ２の態様では、主候補点Ｐｍの点列が、二重白線の内側誘導線２２の内側エッジに沿ってプロットされているため、左右の主候補点Ｐｍを走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジ方向へシフトさせるべく、両レーン幅Ｗ１，Ｗ２の差分の１／２による横位置シフト量Δｃ（Δｃ←(Ｗ１−Ｗ２)／２）を設定して、ステップＳ２８へ進む。
【００６９】
一方、ステップＳ２４からステップＳ２６へ進むと、その態様に応じて、左右の主候補点Ｐｍに対するシフト量を個別に設定する。具体的には、上述した表１に示す第１車線種判定データＴ１では、態様ｂ），ｃ）が対象となり、表３に示す第３車線種判定データＴ３では全ての態様が対象となる。この場合、左右の主候補点Ｐｍが予測標準線ＬｐL，ＬｐR、或いは予測補助線Ｌｐ２と一致していないので、上述したように両レーン幅Ｗ１，Ｗ２に応じて一義的にシフトさせると、前回のフレーム画像に基づいて設定した横位置に比し、今回の横位置が大きく変動してしまう可能性がある。
【００７０】
そのため、第１車線種判定データＴ１の態様ｂ）では、左側の主候補点Ｐｍが轍２５のエッジをプロットしているが、この轍２５の内側エッジにプロットした主候補点Ｐｍの横位置を、例えば、前回値をフィルタリングすることで、前回値から大きく変動しない値に設定し、ステップＳ２８へ進む。
【００７１】
又、表３に示す第３車線種判定データＴ３の態様ａ）では、右側の主候補点Ｐｍが走行車線２１Ｒの内側エッジをプロットし、左側の主候補点Ｐｍが内側誘導線２２の内側エッジをプロットしていると判定しているため、左側の主候補点Ｐｍの点列に対する横位置シフト量Δｃ（Δｃ←(Ｗ１−Ｗ２)／２）のみを設定して、ステップＳ２８へ進む。又、態様ｂ）では、右側の主候補点Ｐｍが走行車線２１Ｒの内側エッジをプロットし、左側の主候補点Ｐｍが轍２５の内側エッジをプロットしていると判定しているため、右側の主候補点Ｐｍの点列に対する横位置シフト量Δｃ（Δｃ←(Ｗ１−Ｗ２)／２）のみを設定して、ステップＳ２８へ進む。
【００７２】
一方、表３に示す第３車線種判定データＴ３の態様ｃ）では、上述した態様ａ）とは逆に、左側の主候補点Ｐｍが走行車線２１Ｌの内側エッジをプロットし、右側の主候補点Ｐｍが内側誘導線２２の内側エッジをプロットしていると判定しているため、右側の主候補点Ｐｍの点列に対する横位置シフト量Δｃ（Δｃ←(Ｗ１−Ｗ２)／２）のみを設定して、ステップＳ２８へ進む。又、態様ｄ）では、左側の主候補点Ｐｍが走行車線２１Ｌの内側エッジをプロットし、右側の主候補点Ｐｍが轍２５の内側エッジをプロットしていると判定しているため、左側の主候補点Ｐｍの点列に対する横位置シフト量Δｃ（Δｃ←(Ｗ１−Ｗ２)／２）のみを設定して、ステップＳ２８へ進む。
【００７３】
そして、ステップＳ２８へ進むと、フレーム画像上の主候補点Ｐｍの座標（ｘ，ｙ）のｙ横軸（横軸）方向の切片である横位置ｃを横位置シフト量Δｃで補正して新たな横位置（切片）に関する係数ｃを設定する（ｃ←ｃ＋Δｃ）。
【００７４】
次いで、ステップＳ２９へ進み、主候補点Ｐｍの点列の各座標（ｘ，ｙ）に基づき、最小二乗法により、最もフィットする曲線近似となる車線モデル式を次式から求めて、ステップＳ３０へ進む。尚、ステップＳ３０の処理は後述する。
【００７５】
ｙ＝aｘ２＋bｘ＋c
ここで、係数ａは車線の曲率に関するパラメータ、係数ｂは自車両Ｍの中央（正確には、両カメラ１ａ，１ｂの中間）を通る仮想線Ｌｏ（図１１参照）に対する自車両Ｍの傾き（ヨー角）に関する角度パラメータである。又、横位置を示す係数ｃは自車両Ｍの中央（正確には、両カメラ１ａ，１ｂの中間）を原点とするｙ軸方向のオフセット量（原点からの横位置）であり、本実施形態では、左側を負値（−）、右側を正値（＋）としている。従って、左側の車線モデル式の係数ｃは負値（−）となり、右側の車線モデル式の係数ｃは正値（＋）となる。
【００７６】
一方、前回の演算時に予測モデル式が設定されていないと判定されて、ステップＳ１１からステップＳ２３へ分岐し、或いは主候補点Ｐｍが設定されなかったと判定して、ステップＳ１９からステップＳ２３へ分岐すると、左右の第１候補点Ｐ１間のレーン幅と、標準レーン幅Ｗ１、狭レーン幅Ｗ２とを比較し、第１候補点Ｐ１が走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジをプロットしたものか、二重白線の内側誘導線２２のエッジをプロットしたものかを調べて、車線種を設定する。
【００７７】
次いで、ステップＳ２７へ進み、第２候補点Ｐ２がプロットされているか否かを調べ、プロットされている場合は、第２候補点Ｐ２が走行車線２１Ｌ，２１Ｒ側にあると推定し、第１候補点Ｐ１の点列に対する横位置シフト量Δｃ（Δｃ←(Ｗ１−Ｗ２)／２）を設定して、ステップＳ２８へ進む。この場合、左側車線の第１候補点Ｐ１の点列に対する横位置シフト量Δｃは、負値（−）に設定され、右側車線の第１候補点Ｐ１の点列に対する横位置シフト量Δｃは、正値（＋）に設定される。
【００７８】
又、第２候補点Ｐ２がプロットされていない場合は、横位置シフト量Δｃを０として（Δｃ←０）、ステップＳ２８へ進む。ステップＳ２８へ進むと、フレーム画像上の第１候補点Ｐ１の座標（ｘ，ｙ）のｙ横軸（横軸）方向の切片である横位置ｃを横位置シフト量Δｃで補正して新たな横位置（切片）に関する係数ｃを設定する。この場合、本実施形態では、左側を負値（−）、右側を正値（＋）に設定しているため、左車線用二次モデル式ＬｐL（ｙ＝ａLｘ２＋ｂLｘ＋ｃL）の場合は、ｃL←ｃL−Δｃとなり、右車線用二次モデル式ＬｐR（ｙ＝ａRｘ２＋ｂRｘ＋ｃR）の場合は、ｃR←ｃR＋Δｃとなる。
【００７９】
そして、ステップＳ２９へ進み、第１候補点Ｐ１の点列の各座標（ｘ，ｙ）に基づき、最小二乗法により、最もフィットする曲線近似となる車線モデル式（ｙ＝aｘ２＋bｘ＋c）の係数ａ，ｂ，ｃ（すなわち、左側車線のモデル式（ｙ＝aLｘ２＋bLｘ＋cL）の係数ａL，ｂL，ｃL、及び右側車線のモデル式（ｙ＝aRｘ２＋bRｘ＋cR）の係数ａR，ｂR，ｃRを求める。
【００８０】
その後、ステップＳ３０で、上述したステップＳ２９で設定した係数ａ，ｂ，ｃに基づき、この係数ａ，ｂ，ｃを演算周期分だけ時間補正して予測値（時間進み予測値）ａ’，ｂ’，ｃ’を設定してルーチンを抜ける。
【００８１】
このように、本実施形態では、前回の演算時に求めた走行車線を予測する二次モデル式（ｙ＝ａ’ｘ２＋ｂ’ｘ＋ｃ’）に基づいて、予測標準線ＬｐL，ＬｐR及び左右の予測補助線Ｌｐ２を求め、この各予測線ＬｐL，ＬｐR，Ｌｐ２と、当該二次モデル式に基づき、今回、車線のエッジをプロットした各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０のｘ座標を、予測モデル式（ｙ＝ａ’ｘ２＋ｂ’ｘ＋ｃ’）に代入して予測ｙ座標を求め、この予測ｙ座標と各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０のｙ座標とを比較し、両者の一致度、及び各候補点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ０の候補点数等から、候補点群を分類して、基本点列となる左右の主候補点Ｐｍを求めるようにしたので、この各主候補点Ｐｍを高い精度で設定することができる。
【００８２】
又、その際、例えば二重白線の出口（終了端）、或いは先行車の路面に映し出された陰影３１ａや、先行車のリヤに形成された隠線３１ｂの境界を走行車線と誤認識してプロットした場合に、このようなノイズ成分をを主候補点Ｐｍが設定される前に修正するようにしたので、主候補点Ｐｍのプロットされている車線を高い精度で推定することができる。
【００８３】
更に、この左右の主候補点Ｐｍが、車線種（走行車線、或いは内側誘導線）を正しくプロットしているか否かを、この左右の主候補点Ｐｍの、予め設定されている標準レーン幅Ｗ１と狭レーン幅Ｗ２とに対する分散、及び一致度に基づいて検証しているので、車線をより高精度で推定することができる。
【００８４】
尚、本発明は、上述した実施形態に限るものではなく、例えば、車線推定装置は、自車両Ｍが車線を逸脱しようとしたときに警告を発するレーンキープ制御に適用することも出来る。更に、撮像手段１はメインカメラ１ａとサブカメラ１ｂとからなるステレオカメラである必要はなく、単眼カメラであっても良い。撮像手段１として、単眼カメラを用いた場合は、例えば周知のモーションステレオ法により三次元情報を得る。更に、曲線近似処理部９ｄで求める曲線近似式は、二次式に限らず三次式であっても良い。
【符号の説明】
【００８５】
１…撮像手段、
９…車線推定部、
９ａ…予測線設定部、
９ｂ…車線候補点設定部、
９ｃ…予測線一致判定部、
９ｄ…曲線近似処理部、
９ｅ…車線位置設定部、
９ｆ…固定データメモリ、
２１Ｌ，２１Ｒ…走行車線、
２２…内側誘導線、
２５…轍、
３１…大型車両、
ＬｐL，ＬｐR…予測標準線、
Ｌｐ２…予測補助線、
Ｌｓ…仮想線、
Ｍ…自車両、
Ｐ０…第０候補点、
Ｐ１…第１候補点、
Ｐ２…第２候補点、
Ｐｍ…主候補点、
Ｗ１…標準レーン幅、
Ｗ２…狭レーン幅
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されて該車両の外部環境を撮像する撮像手段と、
予め設定されている複数の車線種毎のレーン幅データを記憶する記憶手段と、
前記撮像手段で撮像した画像に基づいて走行車線と路面との車線境界を検出し、該車線境界に車線候補点を点列状にプロットする車線候補点設定手段と、
前回の演算時に求めた仮想線を求める曲線近似式に基づき、該曲線近似式を演算周期分の時間進み補正して車線予測線を求め、該車線予測線と前記車線候補点の点列との一致度を調べ、一致度の高い点列を成す前記車線候補点を主候補点として設定する予測線一致判定手段と、
前記主候補点の点列に基づいて前記車線境界を推定する前記仮想線の曲線近似式を設定し、該仮想線と前記記憶手段に記憶されている前記レーン幅とに基づき該仮想線の車線種を推定する曲線近似処理手段と
を備えることを特徴とする車線推定装置。
【請求項２】
前記予測線一致判定手段は、前記撮像手段で撮像した前記外部環境の画像に基づいて先行車を検出し、且つ前記予測線と前記車線候補点の点列との一致度が設定値よりも低い場合、該候補点に前記先行車によって形成されるノイズ成分をプロットした車線候補点が存在すると判定し、前記先行車との車間距離、及び一致度に基づき異常な値を示す前記車線候補点の点列を削除する
ことを特徴とする請求項１記載の車線推定装置。
【請求項３】
前記予測線一致判定手段は、前記車線予測線として二重白線の走行車線を推定する第１予測線と該走行車線の内側に描かれている内側誘導線を推定する第２予測線とが求められている場合、近方では前記第２予測線に前記候補点が多く点在しており、遠方では前記第１予測線に前記候補点が多く点在している場合、遠方に前記内側誘導線の終了端有りと判定し、該終了端よりも遠方の前記第１予測線に点在している前記車線候補点を削除し、或いは第１予測線に点在している前記候補点を削除すると共に第２予測線に点在している前記候補点を前記第１予測線側へシフトさせる
ことを特徴とする請求項１或いは２記載の車線推定装置。
【請求項１】
車両に搭載されて該車両の外部環境を撮像する撮像手段と、
予め設定されている複数の車線種毎のレーン幅データを記憶する記憶手段と、
前記撮像手段で撮像した画像に基づいて走行車線と路面との車線境界を検出し、該車線境界に車線候補点を点列状にプロットする車線候補点設定手段と、
前回の演算時に求めた仮想線を求める曲線近似式に基づき、該曲線近似式を演算周期分の時間進み補正して車線予測線を求め、該車線予測線と前記車線候補点の点列との一致度を調べ、一致度の高い点列を成す前記車線候補点を主候補点として設定する予測線一致判定手段と、
前記主候補点の点列に基づいて前記車線境界を推定する前記仮想線の曲線近似式を設定し、該仮想線と前記記憶手段に記憶されている前記レーン幅とに基づき該仮想線の車線種を推定する曲線近似処理手段と
を備えることを特徴とする車線推定装置。
【請求項２】
前記予測線一致判定手段は、前記撮像手段で撮像した前記外部環境の画像に基づいて先行車を検出し、且つ前記予測線と前記車線候補点の点列との一致度が設定値よりも低い場合、該候補点に前記先行車によって形成されるノイズ成分をプロットした車線候補点が存在すると判定し、前記先行車との車間距離、及び一致度に基づき異常な値を示す前記車線候補点の点列を削除する
ことを特徴とする請求項１記載の車線推定装置。
【請求項３】
前記予測線一致判定手段は、前記車線予測線として二重白線の走行車線を推定する第１予測線と該走行車線の内側に描かれている内側誘導線を推定する第２予測線とが求められている場合、近方では前記第２予測線に前記候補点が多く点在しており、遠方では前記第１予測線に前記候補点が多く点在している場合、遠方に前記内側誘導線の終了端有りと判定し、該終了端よりも遠方の前記第１予測線に点在している前記車線候補点を削除し、或いは第１予測線に点在している前記候補点を削除すると共に第２予測線に点在している前記候補点を前記第１予測線側へシフトさせる
ことを特徴とする請求項１或いは２記載の車線推定装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
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【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【公開番号】特開２０１２−７３９２４（Ｐ２０１２−７３９２４Ａ）
【公開日】平成２４年４月１２日（２０１２．４．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２１９６４９（Ｐ２０１０−２１９６４９）
【出願日】平成２２年９月２９日（２０１０．９．２９）
【出願人】（０００００５３４８）富士重工業株式会社 (3,010)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年４月１２日（２０１２．４．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年９月２９日（２０１０．９．２９）
【出願人】（０００００５３４８）富士重工業株式会社 (3,010)
【Ｆターム（参考）】
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