道路区画線検出装置
【課題】左右の道路区画線のうち、一方の道路区画線が直線状区画線であり、他方の道路区画線がボッツドッツ等で構成される点列状区画線である場合でも、直線状区画線と点列状区画線を確実に検出することができる道路区画線検出装置の提供。
【解決手段】車線を規定する左側の道路区画線と右側の道路区画線が撮像されるように路面を撮像する撮像手段と、撮像手段により取得された撮像画像に基づいて、各道路区画線の特徴点を取得する特徴点取得手段と、特徴点取得手段により取得された特徴点を記憶する記憶手段と、記憶手段から読み出した特徴点に基づいて、各道路区画線を検出する区画線検出手段とを備え、記憶手段は、左側の道路区画線の特徴点を記憶する第１記憶領域と、右側の道路区画線の特徴点を記憶する第２記憶領域とを含み、記憶可能な特徴点の数は、第１記憶領域と第２記憶領域とで互いに独立に設定されていることを特徴とする。
【解決手段】車線を規定する左側の道路区画線と右側の道路区画線が撮像されるように路面を撮像する撮像手段と、撮像手段により取得された撮像画像に基づいて、各道路区画線の特徴点を取得する特徴点取得手段と、特徴点取得手段により取得された特徴点を記憶する記憶手段と、記憶手段から読み出した特徴点に基づいて、各道路区画線を検出する区画線検出手段とを備え、記憶手段は、左側の道路区画線の特徴点を記憶する第１記憶領域と、右側の道路区画線の特徴点を記憶する第２記憶領域とを含み、記憶可能な特徴点の数は、第１記憶領域と第２記憶領域とで互いに独立に設定されていることを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は道路区画線検出装置に関し、より詳しくは、左右の道路区画線のうち一方が白線等の直線状区画線であり、他方がボッツドッツ等で構成される点列状区画線である場合でも、直線状区画線と点列状区画線を確実に検出することができる道路区画線検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両運転者の負担軽減を目的として、レーンキープアシストシステム（ＬＫＡ）等の運転支援装置が開発されている。レーンキープアシストシステムは、車載カメラで白線等の道路区画線を撮像する撮像手段と、取得した撮像画像に基づき道路区画線の特徴点を取得する特徴点取得手段と、取得した特徴点に基づき道路区画線を検出する区画線検出手段と、検出した道路区画線と自車との位置関係に基づいてハンドリングをアシストするハンドリングアシスト手段とを備えている。
【０００３】
道路区画線は走行車線を規定する線である。左右２本の道路区画線が１つの走行車線を規定する。道路区画線は、白線、黄色線のような直線状区画線が一般的である。しかしながら、米国には、ボッツドッツと称される道路鋲を点列状に並べて構成される点列状区画線がある。また、日本国や米国には、キャッツアイと称される道路鋲を点列状に並べて構成される点列状区画線がある。以下、白線と黄色線をまとめて白線等と称する。また、ボッツドッツとキャッツアイをまとめてボッツドッツ等と称する。
【０００４】
ボッツドッツ等は、白線等に比べ、アスファルトとのコントラストが低く且つ道路長さ方向の連続性に乏しいため、視認性が悪い。従って、撮像画像に基づいて道路区画線を検出するためには、白線等とボッツドッツ等では画像解析の手法を切り替えることが好ましい。同一の解析手法を用いて両者を画一的に検出しようとすると、検出精度の低下を招く可能性があるからである。
【０００５】
白線等の検出方法の一例を説明する。白線等の直線状区画線の特徴点は、直線状区画線の輪郭部を構成する点である。レーンキープアシストシステムにおいて、特徴点取得手段は、アスファルトと直線状区画線の境界部における輝度のコントラストを検出することにより、特徴点を取得する。特徴点取得手段は、左側の道路区画線と右側の道路区画線が含まれる所定の領域について道路幅方向の画素列毎に特徴点を探索する。特徴点取得手段は、画素列を道路長さ方向に不連続的（離散的）に探索する。これにより、所定の領域について低い密度で特徴点が探索される。これは、白線等は連続性が高いため、低い密度で特徴点を検出しても、多数の特徴点を取得することができ、白線等の検出精度を良好に確保できるからである。区画線検出手段は、取得された特徴点に対してハフ(Hough)変換等の演算を行うことにより特徴点の並びに近似した直線を求める。これにより、区画線検出手段は直線状区画線を検出する。
【０００６】
ボッツドッツ等の検出方法の一例を説明する。ボッツドッツ等から構成される点列状区画線の特徴点は、ボッツドッツ等の輪郭部を構成する点である。レーンキープシステムにおいて、特徴点取得手段は、撮像画像にモルフォロジー演算を施すことにより、特徴点を取得する。特徴点取得手段は、左側の道路区画線と右側の道路区画線が含まれる所定の領域について道路幅方向の画素列毎に特徴点を探索する。特徴点取得手段は、画素列を道路長さ方向に連続的に探索する。これにより、所定の領域について高い密度で特徴点が探索される。これは、ボッツドッツ等は連続性が乏しいため、高い密度で特徴点を探索しなければ、特徴点を十分に取得することができず、ボッツドッツを確実に検出することができないからである。特徴点取得手段は、取得した特徴点に基づき、点列状区画線を検出する。
【０００７】
左側の道路区画線と右側の道路区画線の双方が白線等である場合は、上記した白線等の検出方法を用いて道路区画線を検出すればよい。また、左側の道路区画線と右側の道路区画線の双方がボッツドッツ等から構成されている場合は、上記したボッツドッツ等の検出方法を用いて道路区画線を検出すればよい。
【０００８】
ボッツドッツ等は片側複数車線の道路において車線間を区切る位置に設けられており、道路の両端すなわち走行車線と路肩を区切る位置（路端）には設けられていない。道路の両端には白線等が設けられている。従って、左端の車線および右端の車線では、一方側の道路区画線が白線等であり、他方側の道路区画線がボッツドッツ等である。この場合、従来は、白線等を上記した白線等の検出方法で検出し、ボッツドッツ等を上記したボッツドッツ等の検出方法で検出していた。
【０００９】
この場合、以下の問題が生じていた。特徴点取得手段に入力される撮像画像は、白線等とボッツドッツ等を含んでいる。上記したように、ボッツドッツ等の検出方法では、撮像画像内の所定の領域において高い密度で特徴点を探索する。ＣＰＵの処理速度を考慮して、画像１フレームにつき取得する特徴点の数には上限値が設定されており、その上限値は左側の道路区画線と右側の道路区画線の双方についてまとめて合計値で設定されていた。このため、連続性に乏しいボッツドッツ等において点列状区画線検出に必要な数の特徴点が取得される前に、連続性の高い白線等において圧倒的多数の特徴点が取得され、特徴点の数が上限値に達した場合、その時点で特徴点の取得処理が停止してしまう。そうすると、ボッツドッツ等から構成される点列状区画線を検出することができないという問題があった。
【００１０】
特許文献１には、ボッツドッツの検出装置に関する発明が開示されている。しかしながら、この装置においても、一方の道路区画線が白線で、他方の道路区画線がボッツドッツで構成されている場合に、上記した問題を解消することはできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００５−１８２３０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明はこのような実情に鑑みてなされたもので、左右の道路区画線のうち一方が白線等の直線状区画線であり、他方がボッツドッツ等で構成される点列状区画線である場合でも、直線状区画線と点列状区画線を確実に検出することができる道路区画線検出装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
第１の発明は、
道路上の道路区画線を検出する道路区画線検出装置であって、
車線を規定する左側の道路区画線と右側の道路区画線が撮像されるように路面を撮像する撮像手段と、
上記撮像手段により取得された撮像画像に基づいて、各上記道路区画線の特徴点を取得する特徴点取得手段と、
上記特徴点取得手段により取得された特徴点を記憶する記憶手段と、
上記記憶手段から読み出した上記特徴点に基づいて、各上記道路区画線を検出する区画線検出手段とを備え、
上記記憶手段は、上記左側の道路区画線の特徴点を記憶する第１記憶領域と、上記右側の走行区間線の特徴点を記憶する第２記憶領域とを含み、記憶可能な特徴点の数は、上記第１記憶領域と上記第２記憶領域とで互いに独立に設定されていることを特徴とする道路区画線検出装置である。
【００１４】
第１の発明によれば、記憶手段は、左側の道路区画線の特徴点を記憶する第１記憶領域と、右側の走行区間線の特徴点を記憶する第２記憶領域とを含んでいる。記憶可能な特徴点の数は、第１記憶領域と第２記憶領域とで互いに独立に設定されている。従って、例えば、左側の道路区画線が白線であり、右側の道路区画線がボッツドッツである場合、第１記憶領域に記憶される白線の特徴点の数に関わらず、第２記憶領域に十分にボッツドッツの特徴点が記憶される。よって、左側の道路区画線が白線であり、右側の道路区画線がボッツドッツで構成されている場合であっても、ボッツドッツで構成される道路区画線を確実に検出することができる。また、白線は連続性が高いから、白線の特徴点の取得数が上限値に達して特徴点を多少取得できなくても、道路区画線検出装置は白線を十分に検出することができる。
【００１５】
第２の発明は、第１の発明において、
上記左側の道路区画線と上記右側の道路区画線のいずれか一方がボッツドッツまたはキャッツアイで構成され、他方が白線または黄色線であることを特徴とする。
【００１６】
第２の発明によれば、白線等の直線状区画線とボッツドッツ等の点列状区画線とを確実に検出することができる。
【００１７】
第３の発明は、第１または第２の発明において、
上記特徴点取得手段は、連続探索手段を含み、
上記連続探索手段は、上記撮像画像の上記左側の道路区画線と上記右側の道路区画線とが含まれる一部の領域について道路幅方向の画素列毎に上記特徴点を探索し、且つ、上記画素列を道路長さ方向に連続的に探索することを特徴とする。
【００１８】
第３の発明によれば、連続探索手段は画素列を道路長さ方向に連続的に探索する。よって、左側の道路区画線と右側の道路区画線とが含まれる一部の画像領域における全ての画素について特徴点の探索が行われる。これにより、点列状に設けられているために連続性に乏しいボッツドッツやキャッツアイであっても、特徴点検出手段はその特徴点を確実に検出することができる。
【００１９】
第４の発明は、第３の発明において、
上記特徴点取得手段は、上記特徴点を探索するためにモルフォロジー演算を行うことを特徴とする。
【００２０】
第４の発明によれば、高い精度でボッツドッツやキャッツアイの特徴点を検出することができる。
【００２１】
第５の発明は、第３または第４の発明において、
上記特徴点取得手段は、上記一部の領域について最遠部から最近部に向かって上記画素列毎に上記特徴点を探索することを特徴とする。
【００２２】
第５の発明によれば、最遠部から最近部に向かって画素列毎に特徴点が探索される。カーブ路においては、自車から遠い程、撮像画像における見かけ上の曲率が大きくなる。よって、見かけ上曲率が大きい部分から特徴点を探索することとなる。これにより、最近部の探索が終了するまでに特徴点の取得数が上限値に達したとしても、特徴点を取得できないことによる影響を小さく抑えることができる。
【００２３】
第６の発明は、第３乃至第５いずれかの発明において、
上記特徴点取得手段は、不連続探索手段をさらに含み、
上記不連続探索手段は、上記一部の領域について上記画素列毎に上記特徴点を探索し、且つ、上記画素列を道路長さ方向に不連続的に探索し、
上記不連続探索手段により探索が行われる画素列の間隔は、上記最遠部から上記最近部に向かうにつれて次第に広くなっていることを特徴とする。
【００２４】
第６の発明によれば、特徴点取得手段は、画素列を道路長さ方向に不連続的に探索する不連続探索手段をさらに含んでいる。白線等の直線状区画線は連続性が高いため、特徴点取得手段は、道路長さ方向に不連続的（離散的）に特徴点を探索しても、区画線検出に十分な数の特徴点を取得することができる。よって、特徴点取得手段は、不連続探索手段によって白線等の直線状区画線を検出することができる。
また、探索が行われる画素列の間隔は、最遠部から最近部に向かうにつれて次第に広くなっている。カーブ路においては、自車から遠い程、撮像画像における見かけ上の曲率が大きくなる。よって、探索が行われる画素列の間隔を最遠部に向かうにつれて次第に狭くすることにより、最遠部から最近部にかけて全体的にバランス良く白線等の直線状区画線の検知精度を高めることができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、左右の道路区画線のうち一方が白線等の直線状区画線であり、他方がボッツドッツ等で構成される点列状区画線である場合でも、直線状区画線と点列状区画線を確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】第１実施形態に係る道路区画線検出装置を示すブロック図
【図２】路端の道路区画線（車道外側線）が直線状区画線であり、車線境界部の道路区画線（車線境界線）が点列状区画線である３車線道路の上面図
【図３】図２に示す道路をカメラで撮像したときの撮像画像を示す図
【図４】ボッツドッツを示す図
【図５】第１実施形態において、不連続探索手段が探索する画素列を道路長さ方向に不連続的（離散的）である様子を示す図
【図６】第１実施形態において、不連続探索手段で検出された特徴点を示す図
【図７】第１実施形態において、連続探索手段が探索する画素列が道路長さ方向に連続的である様子を示す図
【図８】第１実施形態において、連続探索手段で検出された特徴点を示す図
【図９】第１実施形態に係る道路区画線検出装置の動作を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００２７】
（第１実施形態）
本発明の第１実施形態に係る道路区画線検出装置について、図面を参照しつつ説明する。図１は、第１実施形態に係る道路区画線検出装置を示すブロック図である。図２は、路端の道路区画線（車道外側線）が直線状区画線であり、車線境界部の道路区画線（車線境界線）が点列状区画線である３車線道路の上面図である。図３は、図２に示す道路をカメラで撮像したときの撮像画像を示す図である。図４は、ボッツドッツを示す図である。
【００２８】
第１実施形態に係る道路区画線検出装置１は、道路上の道路区画線を検出する装置である。道路区画線検出装置１は、車両２０（図２参照）に搭載される。以下の説明では、片側複数車線の道路（図２参照）を自車２０が走行する場合を例にとって説明する。図２に示される例では、道路が片側３車線の道路となっている。
【００２９】
道路区画線検出装置１は、撮像手段２と、特徴点取得手段３と、記憶手段４と、区画線検出手段５とを備えている。特徴点取得手段３と、記憶手段４と、区画線検出手段５は、ＥＣＵ(Electronic Control Unit)１９内に設けられている。
【００３０】
撮像手段２は、図３に例示されるように、自車２０の走行車線を規定する左側の道路区画線６と右側の道路区画線７が撮像されるように路面を撮像する。撮像手段２は、例えば、自車２０のウィンドシールド（フロントガラス）の上部室内側に配置され、自車２０前方を撮像する。撮像手段２の種類は特に限定されないが、例えば、ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラである。道路区画線６，７の種類には、ボッツドッツ１２（図４参照）またはキャッツアイ（図示せず）で構成された点列状区画線１３と、白線または黄色線である直線状区画線１４とがある。ボッツドッツ１２は、図４に示されるように、直径１０ｃｍ程度の円形状の道路鋲であり、陶器等で構成されている。図４では、ボッツドッツ１２の右側に影を付している。キャッツアイは、長方形状または平行四辺形状の道路鋲であり、アルミニウム合金等で構成されている。
【００３１】
点列状区画線１３は片側複数車線の道路において車線境界部分に設けられており、路端には設けられていない。路端には直線状区画線１４が設けられている。従って、図２に示されるように、片側複数車線の道路において、左端の車線および右端の各車線では、一方側の道路区画線が直線状区画線１４であり、他方側の道路区画線が点列状区画線１３である。図３に示される例では、左端の車線において、左側の道路区画線６が直線状区画線１４であり、右側の道路区画線７が点列状区画線１３となっている。また、右端の車線において、左側の道路区画線６が点列状区画線１３であり、右側の道路区画線７が直線状区画線１４となっている。また、中央の車線において、左側の道路区画線６および右側の道路区画線７が共に点列状区画線１３となっている。
【００３２】
特徴点取得手段３は、撮像手段２により取得された撮像画像に基づいて、左側の道路区画線６の特徴点８（図６参照）および右側の道路区画線７の特徴点９（図８参照）を取得する。特徴点取得手段３は、連続探索手段１７と不連続探索手段１８とを含む。
【００３３】
不連続探索手段１８は、白線等の実線や破線で構成された直線状区画線１４の特徴点を主な取得対象とする。不連続探索手段１８は、撮像画像の左側の道路区画線６と右側の道路区画線７とが含まれる一部の領域１５（図５参照）について画素列１６毎に特徴点８，９を探索する。不連続探索手段１８は、図５に例示されるように、画素列１６を道路長さ方向に不連続的（離散的）に探索する。これにより、低い密度で特徴点８，９が探索される。白線等は連続性が高いため、低い密度で特徴点を検出しても、多数の特徴点を取得することができ、白線等の検出精度を良好に確保することができる。不連続探索手段１８により探索が行われる画素列１６の間隔は、図５に例示されるように、最遠部から最近部に向かうにつれて次第に広くなっている。ここで、「最遠部」は、一部の領域１５において自車２０から最も遠い部分を指す。また、「最近部」は、一部の領域１５において自車２０から最も近い部分を指す。不連続探索手段１８は、探索の結果、直線状区画線１４の特徴点（図６に例示する特徴点８）を取得する。
【００３４】
不連続探索手段１８は、アスファルトと直線状区画線１４の境界部における輝度のコントラストを検出することにより、特徴点を取得する。不連続探索手段１８は、取得された特徴点に対してハフ(Hough)変換等の演算を行うことにより特徴点の並びに近似した直線を求める。これにより、不連続探索手段１８は直線状区画線１４を検出する。
【００３５】
連続探索手段１７は、ボッツドッツ１２等で構成された点列状区画線１３の特徴点を主な取得対象とする。連続探索手段１７は、一部の領域１５について道路幅方向の画素列１６毎に特徴点８，９を探索する。連続探索手段１７は、図７に例示されるように、画素列１６を道路長さ方向に連続的に探索する。連続探索手段１７は、一部の領域１５について最遠部から最近部に向かって画素列１６毎に特徴点８，９を探索する。これにより、一部の領域１５における全ての画素について特徴点８，９が探索される。従って、高い密度で特徴点８，９が探索される。連続探索手段１７は、特徴点８，９を探索するためにモルフォロジー演算を行う。モルフォロジー演算は、例えば「モルフォロジー」（コロナ社）に詳述された周知技術である。モルフォロジー演算においては、予め設定された構造要素を使用した集合的論理操作により、元画像（２値画像または濃淡画像）から特定の大きさ以下の構造物のみを選択的に抽出することができる。モルフォロジー演算では、通常、道路幅方向において特定の大きさ以下である構造物が抽出される。ボッツドッツ１２から構成される点列状区画線１３を検出対象とする場合、ボッツドッツ１２の直径１０ｃｍに合わせて上記構造要素の大きさが設定される。この場合、連続探索手段１７は、ボッツドッツ１２以下の大きさの構造物を検出することができる。連続探索手段１７は、探索の結果、点列状区画線１３の特徴点（図８に例示する特徴点９）を取得する。また、白線等の直線的区画線１４の幅がボッツドッツ１２の幅以下であれば、直線状区画線１４の特徴点（図８に例示する特徴点８）も取得される。
【００３６】
記憶手段４は、特徴点取得手段３により取得された特徴点８，９に関する情報（位置等）を記憶する。記憶手段４は、左側の道路区画線６の特徴点８を記憶する第１記憶領域１０と、右側の走行区間線７の特徴点９を記憶する第２記憶領域１１とを含む。
【００３７】
記憶可能な特徴点８，９の数は、第１記憶領域１０と第２記憶領域１１とで互いに独立に設定されている。第１記憶領域１０で記憶可能な特徴点８の数は、左側の道路区画線６が直線状区画線１４である場合に連続探索手段１７がその直線状区画線１４の最遠部から最近部まで特徴点８を取得しても、第１記憶領域１０が飽和しないような記憶容量を有している。また、第２記憶領域１１で記憶可能な特徴点９の数は、右側の道路区画線７が直線状区画線１４である場合に連続探索手段１７がその直線状区画線１４の最遠部から最近部まで特徴点８を取得しても、第２記憶領域１１が飽和しないような記憶容量を有している。第１記憶領域１０で記憶可能な特徴点８の数と、第２記憶領域１１で記憶可能な特徴点９の数は、例えば、互いに同数に設定することができる。
【００３８】
区画線検出手段５は、記憶手段４から読み出した特徴点８に基づいて道路区画線６を検出し、記憶手段４から読み出した特徴点９に基づいて道路区画線７を検出する。
【００３９】
次に、道路区画線検出装置１の動作について、図９のフローチャートを参照しつつ説明する。
【００４０】
まず、撮像手段２が、左側の道路区画線６と右側の道路区画線７が撮像されるように路面を撮像する（ステップＳ１）。
【００４１】
次いで、不連続探索手段１８が、撮像画像の左側の道路区画線６と右側の道路区画線７とが含まれる一部の領域１５について道路幅方向の画素列１６毎に特徴点８，９を探索する（ステップＳ２）。不連続探索手段１８は、画素列１６を道路長さ方向に不連続的（離散的）に探索する。これにより、低い密度で特徴点８，９が探索される。特徴点取得手段３は、一部の領域１５について最遠部から最近部に向かって画素列１６毎に特徴点８，９を探索する。
【００４２】
次いで、記憶手段４が、不連続探索手段１８により取得された特徴点８，９を記憶する（ステップＳ３）。第１記憶領域１０は左側の道路区画線６の特徴点８を記憶し、第２記憶領域１１は右側の道路区画線７の特徴点９を記憶する。上記したように、第１記憶領域１０で記憶可能な特徴点８の数は、左側の道路区画線６が直線状区画線１４である場合に連続探索手段１７がその直線状区画線１４の最遠部から最近部まで特徴点８を取得しても、第１記憶領域１０が飽和しないような記憶容量を有している。また、第２記憶領域１１で記憶可能な特徴点９の数は、右側の道路区画線７が直線状区画線１４である場合に連続探索手段１７がその直線状区画線１４の最遠部から最近部まで特徴点８を取得しても、第２記憶領域１１が飽和しないような記憶容量を有している。よって、不連続探索手段１８で最遠部から最近部まで特徴点８，９の取得が行われた時に、左側の道路区画線６および右側の道路区画線７のいずれか一方が点列状区画線１３であり、且つ、他方が直線状区画線１４であっても、第１記憶領域１０および第２記憶領域１１は飽和しない。
【００４３】
次いで、区画線検出手段５が、第１記憶領域１０から読み出した特徴点８に基づいて道路区画線６を検出し、第２記憶領域１１から読み出した特徴点９に基づいて道路区画線７を検出する（ステップＳ４）。上記の不連続探索手段１８は低い密度で特徴点８，９を探索するため、通常、直線状区画線１４の特徴点しか検出できない。このため、第１記憶領域１０および第２記憶領域１１には直線状区画線１４の特徴点しか記憶されない。よって、ステップＳ４では、区画線検出手段５は、直線状区画線１４のみを検出する。図４に示される例では、左側の道路区画線６のみが検出される。
【００４４】
次いで、連続探索手段１７が、一部の領域１５について道路幅方向の画素列１６毎に特徴点８，９を探索する（ステップＳ５）。連続探索手段１７は、画素列１６を道路長さ方向に連続的に探索する。これにより、一部の領域１５における全ての画素について特徴点８，９が探索される。つまり、高い密度で特徴点８，９の探索が行われる。
【００４５】
次いで、記憶手段４が、連続探索手段１７により取得された特徴点８，９を記憶する（ステップＳ６）。第１記憶領域１０は左側の道路区画線６の特徴点８を記憶し、第２記憶領域１１は右側の道路区画線７の特徴点９を記憶する。上記したように、第１記憶領域１０で記憶可能な特徴点８の数は、左側の道路区画線６が直線状区画線１４である場合に連続探索手段１７がその直線状区画線１４の最遠部から最近部まで特徴点８を取得しても、第１記憶領域１０が飽和しないような記憶容量を有している。また、第２記憶領域１１で記憶可能な特徴点９の数は、右側の道路区画線７が直線状区画線１４である場合に連続探索手段１７がその直線状区画線１４の最遠部から最近部まで特徴点８を取得しても、第２記憶領域１１が飽和しないような記憶容量を有している。よって、連続探索手段１７で最遠部から最近部まで特徴点８，９の取得が行われた時に、左側の道路区画線６および右側の道路区画線７のいずれか一方が点列状区画線１３であり、且つ、他方が直線状区画線１４であっても、第１記憶領域１０および第２記憶領域１１は飽和しない。
【００４６】
次いで、区画線検出手段５が、第１記憶領域１０から読み出した特徴点８に基づいて道路区画線６を検出し、第２記憶領域１１から読み出した特徴点９に基づいて道路区画線７を検出する（ステップＳ７）。上記の連続探索手段１７は高い密度で特徴点８，９を探索するため、直線状区画線１４および点列状区画線１３の双方の特徴点を検出することができる。よって、第１記憶領域１０および第２記憶領域１１は、直線状区画線１４および点列状区画線１３の特徴点の双方を記憶することができる。従って、ステップＳ７では、区画線検出手段５は、直線状区画線１４および点列状区画線１３の双方を検出する。図４に示される例では、区画線検出手段５は、左側の道路区画線６および右側の道路区画線７の双方を検出する。なお、上記したステップＳ４において直線状区画線１４が既に検出されているから、ステップＳ７では直線状区画線１４の検出動作を省略してもよい。以上が道路区画線検出装置１の動作である。
【００４７】
なお、区画線検出手段５で検出された道路区画線６，７の情報は、ハンドリングアシスト手段（図示せず）等に出力され、運転支援等に用いられる。
【００４８】
以上説明したように、道路区画線検出装置１によれば、記憶手段４は、左側の道路区画線６の特徴点８を記憶する第１記憶領域１０と、右側の道路区画線７の特徴点９を記憶する第２記憶領域１１とを含んでいる。記憶可能な特徴点８，９の数は、第１記憶領域１０と第２記憶領域１１とで互いに独立に設定されている。従って、例えば、左側の道路区画線６が白線であり、右側の道路区画線７がボッツドッツ１２である場合、第１記憶領域１０に記憶される白線の特徴点８の数に関わらず、第２記憶領域１１に十分にボッツドッツ１２の特徴点が記憶される。よって、左側の道路区画線６が白線であり、右側の道路区画線７がボッツドッツ１２で構成されている場合であっても、ボッツドッツ１２で構成される道路区画線７を確実に検出することができる。また、白線は連続性が高いから、白線の特徴点の取得数が上限値に達して特徴点を多少取得できなくても、道路区画線検出装置１は白線を十分に検出することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
本発明は、ボッツドッツ等で構成される点列状区画線を検出する道路区画線検出装置等に利用可能である。
【符号の説明】
【００５０】
１ 道路区画線検出装置
２ 撮像手段
３ 特徴点取得手段
４ 記憶手段
５ 区画線検出手段
６ 左側の道路区画線
７ 右側の道路区画線
８ 左側の道路区画線の特徴点
９ 右側の道路区画線の特徴点
１０ 第１記憶領域
１１ 第２記憶領域
１２ ボッツドッツ
１３ 点列状区画線
１４ 直線状区画線
１５ 一部の領域
１６ 画素列
１７ 連続探索手段
１８ 不連続探索手段
１９ ＥＣＵ
２０ 自車
【技術分野】
【０００１】
本発明は道路区画線検出装置に関し、より詳しくは、左右の道路区画線のうち一方が白線等の直線状区画線であり、他方がボッツドッツ等で構成される点列状区画線である場合でも、直線状区画線と点列状区画線を確実に検出することができる道路区画線検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両運転者の負担軽減を目的として、レーンキープアシストシステム（ＬＫＡ）等の運転支援装置が開発されている。レーンキープアシストシステムは、車載カメラで白線等の道路区画線を撮像する撮像手段と、取得した撮像画像に基づき道路区画線の特徴点を取得する特徴点取得手段と、取得した特徴点に基づき道路区画線を検出する区画線検出手段と、検出した道路区画線と自車との位置関係に基づいてハンドリングをアシストするハンドリングアシスト手段とを備えている。
【０００３】
道路区画線は走行車線を規定する線である。左右２本の道路区画線が１つの走行車線を規定する。道路区画線は、白線、黄色線のような直線状区画線が一般的である。しかしながら、米国には、ボッツドッツと称される道路鋲を点列状に並べて構成される点列状区画線がある。また、日本国や米国には、キャッツアイと称される道路鋲を点列状に並べて構成される点列状区画線がある。以下、白線と黄色線をまとめて白線等と称する。また、ボッツドッツとキャッツアイをまとめてボッツドッツ等と称する。
【０００４】
ボッツドッツ等は、白線等に比べ、アスファルトとのコントラストが低く且つ道路長さ方向の連続性に乏しいため、視認性が悪い。従って、撮像画像に基づいて道路区画線を検出するためには、白線等とボッツドッツ等では画像解析の手法を切り替えることが好ましい。同一の解析手法を用いて両者を画一的に検出しようとすると、検出精度の低下を招く可能性があるからである。
【０００５】
白線等の検出方法の一例を説明する。白線等の直線状区画線の特徴点は、直線状区画線の輪郭部を構成する点である。レーンキープアシストシステムにおいて、特徴点取得手段は、アスファルトと直線状区画線の境界部における輝度のコントラストを検出することにより、特徴点を取得する。特徴点取得手段は、左側の道路区画線と右側の道路区画線が含まれる所定の領域について道路幅方向の画素列毎に特徴点を探索する。特徴点取得手段は、画素列を道路長さ方向に不連続的（離散的）に探索する。これにより、所定の領域について低い密度で特徴点が探索される。これは、白線等は連続性が高いため、低い密度で特徴点を検出しても、多数の特徴点を取得することができ、白線等の検出精度を良好に確保できるからである。区画線検出手段は、取得された特徴点に対してハフ(Hough)変換等の演算を行うことにより特徴点の並びに近似した直線を求める。これにより、区画線検出手段は直線状区画線を検出する。
【０００６】
ボッツドッツ等の検出方法の一例を説明する。ボッツドッツ等から構成される点列状区画線の特徴点は、ボッツドッツ等の輪郭部を構成する点である。レーンキープシステムにおいて、特徴点取得手段は、撮像画像にモルフォロジー演算を施すことにより、特徴点を取得する。特徴点取得手段は、左側の道路区画線と右側の道路区画線が含まれる所定の領域について道路幅方向の画素列毎に特徴点を探索する。特徴点取得手段は、画素列を道路長さ方向に連続的に探索する。これにより、所定の領域について高い密度で特徴点が探索される。これは、ボッツドッツ等は連続性が乏しいため、高い密度で特徴点を探索しなければ、特徴点を十分に取得することができず、ボッツドッツを確実に検出することができないからである。特徴点取得手段は、取得した特徴点に基づき、点列状区画線を検出する。
【０００７】
左側の道路区画線と右側の道路区画線の双方が白線等である場合は、上記した白線等の検出方法を用いて道路区画線を検出すればよい。また、左側の道路区画線と右側の道路区画線の双方がボッツドッツ等から構成されている場合は、上記したボッツドッツ等の検出方法を用いて道路区画線を検出すればよい。
【０００８】
ボッツドッツ等は片側複数車線の道路において車線間を区切る位置に設けられており、道路の両端すなわち走行車線と路肩を区切る位置（路端）には設けられていない。道路の両端には白線等が設けられている。従って、左端の車線および右端の車線では、一方側の道路区画線が白線等であり、他方側の道路区画線がボッツドッツ等である。この場合、従来は、白線等を上記した白線等の検出方法で検出し、ボッツドッツ等を上記したボッツドッツ等の検出方法で検出していた。
【０００９】
この場合、以下の問題が生じていた。特徴点取得手段に入力される撮像画像は、白線等とボッツドッツ等を含んでいる。上記したように、ボッツドッツ等の検出方法では、撮像画像内の所定の領域において高い密度で特徴点を探索する。ＣＰＵの処理速度を考慮して、画像１フレームにつき取得する特徴点の数には上限値が設定されており、その上限値は左側の道路区画線と右側の道路区画線の双方についてまとめて合計値で設定されていた。このため、連続性に乏しいボッツドッツ等において点列状区画線検出に必要な数の特徴点が取得される前に、連続性の高い白線等において圧倒的多数の特徴点が取得され、特徴点の数が上限値に達した場合、その時点で特徴点の取得処理が停止してしまう。そうすると、ボッツドッツ等から構成される点列状区画線を検出することができないという問題があった。
【００１０】
特許文献１には、ボッツドッツの検出装置に関する発明が開示されている。しかしながら、この装置においても、一方の道路区画線が白線で、他方の道路区画線がボッツドッツで構成されている場合に、上記した問題を解消することはできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００５−１８２３０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明はこのような実情に鑑みてなされたもので、左右の道路区画線のうち一方が白線等の直線状区画線であり、他方がボッツドッツ等で構成される点列状区画線である場合でも、直線状区画線と点列状区画線を確実に検出することができる道路区画線検出装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
第１の発明は、
道路上の道路区画線を検出する道路区画線検出装置であって、
車線を規定する左側の道路区画線と右側の道路区画線が撮像されるように路面を撮像する撮像手段と、
上記撮像手段により取得された撮像画像に基づいて、各上記道路区画線の特徴点を取得する特徴点取得手段と、
上記特徴点取得手段により取得された特徴点を記憶する記憶手段と、
上記記憶手段から読み出した上記特徴点に基づいて、各上記道路区画線を検出する区画線検出手段とを備え、
上記記憶手段は、上記左側の道路区画線の特徴点を記憶する第１記憶領域と、上記右側の走行区間線の特徴点を記憶する第２記憶領域とを含み、記憶可能な特徴点の数は、上記第１記憶領域と上記第２記憶領域とで互いに独立に設定されていることを特徴とする道路区画線検出装置である。
【００１４】
第１の発明によれば、記憶手段は、左側の道路区画線の特徴点を記憶する第１記憶領域と、右側の走行区間線の特徴点を記憶する第２記憶領域とを含んでいる。記憶可能な特徴点の数は、第１記憶領域と第２記憶領域とで互いに独立に設定されている。従って、例えば、左側の道路区画線が白線であり、右側の道路区画線がボッツドッツである場合、第１記憶領域に記憶される白線の特徴点の数に関わらず、第２記憶領域に十分にボッツドッツの特徴点が記憶される。よって、左側の道路区画線が白線であり、右側の道路区画線がボッツドッツで構成されている場合であっても、ボッツドッツで構成される道路区画線を確実に検出することができる。また、白線は連続性が高いから、白線の特徴点の取得数が上限値に達して特徴点を多少取得できなくても、道路区画線検出装置は白線を十分に検出することができる。
【００１５】
第２の発明は、第１の発明において、
上記左側の道路区画線と上記右側の道路区画線のいずれか一方がボッツドッツまたはキャッツアイで構成され、他方が白線または黄色線であることを特徴とする。
【００１６】
第２の発明によれば、白線等の直線状区画線とボッツドッツ等の点列状区画線とを確実に検出することができる。
【００１７】
第３の発明は、第１または第２の発明において、
上記特徴点取得手段は、連続探索手段を含み、
上記連続探索手段は、上記撮像画像の上記左側の道路区画線と上記右側の道路区画線とが含まれる一部の領域について道路幅方向の画素列毎に上記特徴点を探索し、且つ、上記画素列を道路長さ方向に連続的に探索することを特徴とする。
【００１８】
第３の発明によれば、連続探索手段は画素列を道路長さ方向に連続的に探索する。よって、左側の道路区画線と右側の道路区画線とが含まれる一部の画像領域における全ての画素について特徴点の探索が行われる。これにより、点列状に設けられているために連続性に乏しいボッツドッツやキャッツアイであっても、特徴点検出手段はその特徴点を確実に検出することができる。
【００１９】
第４の発明は、第３の発明において、
上記特徴点取得手段は、上記特徴点を探索するためにモルフォロジー演算を行うことを特徴とする。
【００２０】
第４の発明によれば、高い精度でボッツドッツやキャッツアイの特徴点を検出することができる。
【００２１】
第５の発明は、第３または第４の発明において、
上記特徴点取得手段は、上記一部の領域について最遠部から最近部に向かって上記画素列毎に上記特徴点を探索することを特徴とする。
【００２２】
第５の発明によれば、最遠部から最近部に向かって画素列毎に特徴点が探索される。カーブ路においては、自車から遠い程、撮像画像における見かけ上の曲率が大きくなる。よって、見かけ上曲率が大きい部分から特徴点を探索することとなる。これにより、最近部の探索が終了するまでに特徴点の取得数が上限値に達したとしても、特徴点を取得できないことによる影響を小さく抑えることができる。
【００２３】
第６の発明は、第３乃至第５いずれかの発明において、
上記特徴点取得手段は、不連続探索手段をさらに含み、
上記不連続探索手段は、上記一部の領域について上記画素列毎に上記特徴点を探索し、且つ、上記画素列を道路長さ方向に不連続的に探索し、
上記不連続探索手段により探索が行われる画素列の間隔は、上記最遠部から上記最近部に向かうにつれて次第に広くなっていることを特徴とする。
【００２４】
第６の発明によれば、特徴点取得手段は、画素列を道路長さ方向に不連続的に探索する不連続探索手段をさらに含んでいる。白線等の直線状区画線は連続性が高いため、特徴点取得手段は、道路長さ方向に不連続的（離散的）に特徴点を探索しても、区画線検出に十分な数の特徴点を取得することができる。よって、特徴点取得手段は、不連続探索手段によって白線等の直線状区画線を検出することができる。
また、探索が行われる画素列の間隔は、最遠部から最近部に向かうにつれて次第に広くなっている。カーブ路においては、自車から遠い程、撮像画像における見かけ上の曲率が大きくなる。よって、探索が行われる画素列の間隔を最遠部に向かうにつれて次第に狭くすることにより、最遠部から最近部にかけて全体的にバランス良く白線等の直線状区画線の検知精度を高めることができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、左右の道路区画線のうち一方が白線等の直線状区画線であり、他方がボッツドッツ等で構成される点列状区画線である場合でも、直線状区画線と点列状区画線を確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】第１実施形態に係る道路区画線検出装置を示すブロック図
【図２】路端の道路区画線（車道外側線）が直線状区画線であり、車線境界部の道路区画線（車線境界線）が点列状区画線である３車線道路の上面図
【図３】図２に示す道路をカメラで撮像したときの撮像画像を示す図
【図４】ボッツドッツを示す図
【図５】第１実施形態において、不連続探索手段が探索する画素列を道路長さ方向に不連続的（離散的）である様子を示す図
【図６】第１実施形態において、不連続探索手段で検出された特徴点を示す図
【図７】第１実施形態において、連続探索手段が探索する画素列が道路長さ方向に連続的である様子を示す図
【図８】第１実施形態において、連続探索手段で検出された特徴点を示す図
【図９】第１実施形態に係る道路区画線検出装置の動作を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００２７】
（第１実施形態）
本発明の第１実施形態に係る道路区画線検出装置について、図面を参照しつつ説明する。図１は、第１実施形態に係る道路区画線検出装置を示すブロック図である。図２は、路端の道路区画線（車道外側線）が直線状区画線であり、車線境界部の道路区画線（車線境界線）が点列状区画線である３車線道路の上面図である。図３は、図２に示す道路をカメラで撮像したときの撮像画像を示す図である。図４は、ボッツドッツを示す図である。
【００２８】
第１実施形態に係る道路区画線検出装置１は、道路上の道路区画線を検出する装置である。道路区画線検出装置１は、車両２０（図２参照）に搭載される。以下の説明では、片側複数車線の道路（図２参照）を自車２０が走行する場合を例にとって説明する。図２に示される例では、道路が片側３車線の道路となっている。
【００２９】
道路区画線検出装置１は、撮像手段２と、特徴点取得手段３と、記憶手段４と、区画線検出手段５とを備えている。特徴点取得手段３と、記憶手段４と、区画線検出手段５は、ＥＣＵ(Electronic Control Unit)１９内に設けられている。
【００３０】
撮像手段２は、図３に例示されるように、自車２０の走行車線を規定する左側の道路区画線６と右側の道路区画線７が撮像されるように路面を撮像する。撮像手段２は、例えば、自車２０のウィンドシールド（フロントガラス）の上部室内側に配置され、自車２０前方を撮像する。撮像手段２の種類は特に限定されないが、例えば、ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラである。道路区画線６，７の種類には、ボッツドッツ１２（図４参照）またはキャッツアイ（図示せず）で構成された点列状区画線１３と、白線または黄色線である直線状区画線１４とがある。ボッツドッツ１２は、図４に示されるように、直径１０ｃｍ程度の円形状の道路鋲であり、陶器等で構成されている。図４では、ボッツドッツ１２の右側に影を付している。キャッツアイは、長方形状または平行四辺形状の道路鋲であり、アルミニウム合金等で構成されている。
【００３１】
点列状区画線１３は片側複数車線の道路において車線境界部分に設けられており、路端には設けられていない。路端には直線状区画線１４が設けられている。従って、図２に示されるように、片側複数車線の道路において、左端の車線および右端の各車線では、一方側の道路区画線が直線状区画線１４であり、他方側の道路区画線が点列状区画線１３である。図３に示される例では、左端の車線において、左側の道路区画線６が直線状区画線１４であり、右側の道路区画線７が点列状区画線１３となっている。また、右端の車線において、左側の道路区画線６が点列状区画線１３であり、右側の道路区画線７が直線状区画線１４となっている。また、中央の車線において、左側の道路区画線６および右側の道路区画線７が共に点列状区画線１３となっている。
【００３２】
特徴点取得手段３は、撮像手段２により取得された撮像画像に基づいて、左側の道路区画線６の特徴点８（図６参照）および右側の道路区画線７の特徴点９（図８参照）を取得する。特徴点取得手段３は、連続探索手段１７と不連続探索手段１８とを含む。
【００３３】
不連続探索手段１８は、白線等の実線や破線で構成された直線状区画線１４の特徴点を主な取得対象とする。不連続探索手段１８は、撮像画像の左側の道路区画線６と右側の道路区画線７とが含まれる一部の領域１５（図５参照）について画素列１６毎に特徴点８，９を探索する。不連続探索手段１８は、図５に例示されるように、画素列１６を道路長さ方向に不連続的（離散的）に探索する。これにより、低い密度で特徴点８，９が探索される。白線等は連続性が高いため、低い密度で特徴点を検出しても、多数の特徴点を取得することができ、白線等の検出精度を良好に確保することができる。不連続探索手段１８により探索が行われる画素列１６の間隔は、図５に例示されるように、最遠部から最近部に向かうにつれて次第に広くなっている。ここで、「最遠部」は、一部の領域１５において自車２０から最も遠い部分を指す。また、「最近部」は、一部の領域１５において自車２０から最も近い部分を指す。不連続探索手段１８は、探索の結果、直線状区画線１４の特徴点（図６に例示する特徴点８）を取得する。
【００３４】
不連続探索手段１８は、アスファルトと直線状区画線１４の境界部における輝度のコントラストを検出することにより、特徴点を取得する。不連続探索手段１８は、取得された特徴点に対してハフ(Hough)変換等の演算を行うことにより特徴点の並びに近似した直線を求める。これにより、不連続探索手段１８は直線状区画線１４を検出する。
【００３５】
連続探索手段１７は、ボッツドッツ１２等で構成された点列状区画線１３の特徴点を主な取得対象とする。連続探索手段１７は、一部の領域１５について道路幅方向の画素列１６毎に特徴点８，９を探索する。連続探索手段１７は、図７に例示されるように、画素列１６を道路長さ方向に連続的に探索する。連続探索手段１７は、一部の領域１５について最遠部から最近部に向かって画素列１６毎に特徴点８，９を探索する。これにより、一部の領域１５における全ての画素について特徴点８，９が探索される。従って、高い密度で特徴点８，９が探索される。連続探索手段１７は、特徴点８，９を探索するためにモルフォロジー演算を行う。モルフォロジー演算は、例えば「モルフォロジー」（コロナ社）に詳述された周知技術である。モルフォロジー演算においては、予め設定された構造要素を使用した集合的論理操作により、元画像（２値画像または濃淡画像）から特定の大きさ以下の構造物のみを選択的に抽出することができる。モルフォロジー演算では、通常、道路幅方向において特定の大きさ以下である構造物が抽出される。ボッツドッツ１２から構成される点列状区画線１３を検出対象とする場合、ボッツドッツ１２の直径１０ｃｍに合わせて上記構造要素の大きさが設定される。この場合、連続探索手段１７は、ボッツドッツ１２以下の大きさの構造物を検出することができる。連続探索手段１７は、探索の結果、点列状区画線１３の特徴点（図８に例示する特徴点９）を取得する。また、白線等の直線的区画線１４の幅がボッツドッツ１２の幅以下であれば、直線状区画線１４の特徴点（図８に例示する特徴点８）も取得される。
【００３６】
記憶手段４は、特徴点取得手段３により取得された特徴点８，９に関する情報（位置等）を記憶する。記憶手段４は、左側の道路区画線６の特徴点８を記憶する第１記憶領域１０と、右側の走行区間線７の特徴点９を記憶する第２記憶領域１１とを含む。
【００３７】
記憶可能な特徴点８，９の数は、第１記憶領域１０と第２記憶領域１１とで互いに独立に設定されている。第１記憶領域１０で記憶可能な特徴点８の数は、左側の道路区画線６が直線状区画線１４である場合に連続探索手段１７がその直線状区画線１４の最遠部から最近部まで特徴点８を取得しても、第１記憶領域１０が飽和しないような記憶容量を有している。また、第２記憶領域１１で記憶可能な特徴点９の数は、右側の道路区画線７が直線状区画線１４である場合に連続探索手段１７がその直線状区画線１４の最遠部から最近部まで特徴点８を取得しても、第２記憶領域１１が飽和しないような記憶容量を有している。第１記憶領域１０で記憶可能な特徴点８の数と、第２記憶領域１１で記憶可能な特徴点９の数は、例えば、互いに同数に設定することができる。
【００３８】
区画線検出手段５は、記憶手段４から読み出した特徴点８に基づいて道路区画線６を検出し、記憶手段４から読み出した特徴点９に基づいて道路区画線７を検出する。
【００３９】
次に、道路区画線検出装置１の動作について、図９のフローチャートを参照しつつ説明する。
【００４０】
まず、撮像手段２が、左側の道路区画線６と右側の道路区画線７が撮像されるように路面を撮像する（ステップＳ１）。
【００４１】
次いで、不連続探索手段１８が、撮像画像の左側の道路区画線６と右側の道路区画線７とが含まれる一部の領域１５について道路幅方向の画素列１６毎に特徴点８，９を探索する（ステップＳ２）。不連続探索手段１８は、画素列１６を道路長さ方向に不連続的（離散的）に探索する。これにより、低い密度で特徴点８，９が探索される。特徴点取得手段３は、一部の領域１５について最遠部から最近部に向かって画素列１６毎に特徴点８，９を探索する。
【００４２】
次いで、記憶手段４が、不連続探索手段１８により取得された特徴点８，９を記憶する（ステップＳ３）。第１記憶領域１０は左側の道路区画線６の特徴点８を記憶し、第２記憶領域１１は右側の道路区画線７の特徴点９を記憶する。上記したように、第１記憶領域１０で記憶可能な特徴点８の数は、左側の道路区画線６が直線状区画線１４である場合に連続探索手段１７がその直線状区画線１４の最遠部から最近部まで特徴点８を取得しても、第１記憶領域１０が飽和しないような記憶容量を有している。また、第２記憶領域１１で記憶可能な特徴点９の数は、右側の道路区画線７が直線状区画線１４である場合に連続探索手段１７がその直線状区画線１４の最遠部から最近部まで特徴点８を取得しても、第２記憶領域１１が飽和しないような記憶容量を有している。よって、不連続探索手段１８で最遠部から最近部まで特徴点８，９の取得が行われた時に、左側の道路区画線６および右側の道路区画線７のいずれか一方が点列状区画線１３であり、且つ、他方が直線状区画線１４であっても、第１記憶領域１０および第２記憶領域１１は飽和しない。
【００４３】
次いで、区画線検出手段５が、第１記憶領域１０から読み出した特徴点８に基づいて道路区画線６を検出し、第２記憶領域１１から読み出した特徴点９に基づいて道路区画線７を検出する（ステップＳ４）。上記の不連続探索手段１８は低い密度で特徴点８，９を探索するため、通常、直線状区画線１４の特徴点しか検出できない。このため、第１記憶領域１０および第２記憶領域１１には直線状区画線１４の特徴点しか記憶されない。よって、ステップＳ４では、区画線検出手段５は、直線状区画線１４のみを検出する。図４に示される例では、左側の道路区画線６のみが検出される。
【００４４】
次いで、連続探索手段１７が、一部の領域１５について道路幅方向の画素列１６毎に特徴点８，９を探索する（ステップＳ５）。連続探索手段１７は、画素列１６を道路長さ方向に連続的に探索する。これにより、一部の領域１５における全ての画素について特徴点８，９が探索される。つまり、高い密度で特徴点８，９の探索が行われる。
【００４５】
次いで、記憶手段４が、連続探索手段１７により取得された特徴点８，９を記憶する（ステップＳ６）。第１記憶領域１０は左側の道路区画線６の特徴点８を記憶し、第２記憶領域１１は右側の道路区画線７の特徴点９を記憶する。上記したように、第１記憶領域１０で記憶可能な特徴点８の数は、左側の道路区画線６が直線状区画線１４である場合に連続探索手段１７がその直線状区画線１４の最遠部から最近部まで特徴点８を取得しても、第１記憶領域１０が飽和しないような記憶容量を有している。また、第２記憶領域１１で記憶可能な特徴点９の数は、右側の道路区画線７が直線状区画線１４である場合に連続探索手段１７がその直線状区画線１４の最遠部から最近部まで特徴点８を取得しても、第２記憶領域１１が飽和しないような記憶容量を有している。よって、連続探索手段１７で最遠部から最近部まで特徴点８，９の取得が行われた時に、左側の道路区画線６および右側の道路区画線７のいずれか一方が点列状区画線１３であり、且つ、他方が直線状区画線１４であっても、第１記憶領域１０および第２記憶領域１１は飽和しない。
【００４６】
次いで、区画線検出手段５が、第１記憶領域１０から読み出した特徴点８に基づいて道路区画線６を検出し、第２記憶領域１１から読み出した特徴点９に基づいて道路区画線７を検出する（ステップＳ７）。上記の連続探索手段１７は高い密度で特徴点８，９を探索するため、直線状区画線１４および点列状区画線１３の双方の特徴点を検出することができる。よって、第１記憶領域１０および第２記憶領域１１は、直線状区画線１４および点列状区画線１３の特徴点の双方を記憶することができる。従って、ステップＳ７では、区画線検出手段５は、直線状区画線１４および点列状区画線１３の双方を検出する。図４に示される例では、区画線検出手段５は、左側の道路区画線６および右側の道路区画線７の双方を検出する。なお、上記したステップＳ４において直線状区画線１４が既に検出されているから、ステップＳ７では直線状区画線１４の検出動作を省略してもよい。以上が道路区画線検出装置１の動作である。
【００４７】
なお、区画線検出手段５で検出された道路区画線６，７の情報は、ハンドリングアシスト手段（図示せず）等に出力され、運転支援等に用いられる。
【００４８】
以上説明したように、道路区画線検出装置１によれば、記憶手段４は、左側の道路区画線６の特徴点８を記憶する第１記憶領域１０と、右側の道路区画線７の特徴点９を記憶する第２記憶領域１１とを含んでいる。記憶可能な特徴点８，９の数は、第１記憶領域１０と第２記憶領域１１とで互いに独立に設定されている。従って、例えば、左側の道路区画線６が白線であり、右側の道路区画線７がボッツドッツ１２である場合、第１記憶領域１０に記憶される白線の特徴点８の数に関わらず、第２記憶領域１１に十分にボッツドッツ１２の特徴点が記憶される。よって、左側の道路区画線６が白線であり、右側の道路区画線７がボッツドッツ１２で構成されている場合であっても、ボッツドッツ１２で構成される道路区画線７を確実に検出することができる。また、白線は連続性が高いから、白線の特徴点の取得数が上限値に達して特徴点を多少取得できなくても、道路区画線検出装置１は白線を十分に検出することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
本発明は、ボッツドッツ等で構成される点列状区画線を検出する道路区画線検出装置等に利用可能である。
【符号の説明】
【００５０】
１ 道路区画線検出装置
２ 撮像手段
３ 特徴点取得手段
４ 記憶手段
５ 区画線検出手段
６ 左側の道路区画線
７ 右側の道路区画線
８ 左側の道路区画線の特徴点
９ 右側の道路区画線の特徴点
１０ 第１記憶領域
１１ 第２記憶領域
１２ ボッツドッツ
１３ 点列状区画線
１４ 直線状区画線
１５ 一部の領域
１６ 画素列
１７ 連続探索手段
１８ 不連続探索手段
１９ ＥＣＵ
２０ 自車
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路上の道路区画線を検出する道路区画線検出装置であって、
車線を規定する左側の道路区画線と右側の道路区画線が撮像されるように路面を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により取得された撮像画像に基づいて、各前記道路区画線の特徴点を取得する特徴点取得手段と、
前記特徴点取得手段により取得された特徴点を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段から読み出した前記特徴点に基づいて、各前記道路区画線を検出する区画線検出手段とを備え、
前記記憶手段は、前記左側の道路区画線の特徴点を記憶する第１記憶領域と、前記右側の道路区画線の特徴点を記憶する第２記憶領域とを含み、記憶可能な特徴点の数は、前記第１記憶領域と前記第２記憶領域とで互いに独立に設定されていることを特徴とする道路区画線検出装置。
【請求項２】
前記左側の道路区画線と前記右側の道路区画線のいずれか一方がボッツドッツまたはキャッツアイで構成され、他方が白線または黄色線であることを特徴とする請求項１に記載の道路区画線検出装置。
【請求項３】
前記特徴点取得手段は、連続探索手段を含み、
前記連続探索手段は、前記撮像画像の前記左側の道路区画線と前記右側の道路区画線とが含まれる一部の領域について道路幅方向の画素列毎に前記特徴点を探索し、且つ、前記画素列を道路長さ方向に連続的に探索することを特徴とする請求項１または２に記載の道路区画線検出装置。
【請求項４】
前記特徴点取得手段は、前記特徴点を探索するためにモルフォロジー演算を行うことを特徴とする請求項３に記載の道路区画線検出装置。
【請求項５】
前記特徴点取得手段は、前記一部の領域について最遠部から最近部に向かって前記画素列毎に前記特徴点を探索することを特徴とする請求項３または４に記載の道路区画線検出装置。
【請求項６】
前記特徴点取得手段は、不連続探索手段をさらに含み、
前記不連続探索手段は、前記一部の領域について前記画素列毎に前記特徴点を探索し、且つ、前記画素列を道路長さ方向に不連続的に探索し、
前記不連続探索手段により探索が行われる画素列の間隔は、前記最遠部から前記最近部に向かうにつれて次第に広くなっていることを特徴とする請求項３乃至５いずれか１項に記載の道路区画線検出装置。
【請求項１】
道路上の道路区画線を検出する道路区画線検出装置であって、
車線を規定する左側の道路区画線と右側の道路区画線が撮像されるように路面を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により取得された撮像画像に基づいて、各前記道路区画線の特徴点を取得する特徴点取得手段と、
前記特徴点取得手段により取得された特徴点を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段から読み出した前記特徴点に基づいて、各前記道路区画線を検出する区画線検出手段とを備え、
前記記憶手段は、前記左側の道路区画線の特徴点を記憶する第１記憶領域と、前記右側の道路区画線の特徴点を記憶する第２記憶領域とを含み、記憶可能な特徴点の数は、前記第１記憶領域と前記第２記憶領域とで互いに独立に設定されていることを特徴とする道路区画線検出装置。
【請求項２】
前記左側の道路区画線と前記右側の道路区画線のいずれか一方がボッツドッツまたはキャッツアイで構成され、他方が白線または黄色線であることを特徴とする請求項１に記載の道路区画線検出装置。
【請求項３】
前記特徴点取得手段は、連続探索手段を含み、
前記連続探索手段は、前記撮像画像の前記左側の道路区画線と前記右側の道路区画線とが含まれる一部の領域について道路幅方向の画素列毎に前記特徴点を探索し、且つ、前記画素列を道路長さ方向に連続的に探索することを特徴とする請求項１または２に記載の道路区画線検出装置。
【請求項４】
前記特徴点取得手段は、前記特徴点を探索するためにモルフォロジー演算を行うことを特徴とする請求項３に記載の道路区画線検出装置。
【請求項５】
前記特徴点取得手段は、前記一部の領域について最遠部から最近部に向かって前記画素列毎に前記特徴点を探索することを特徴とする請求項３または４に記載の道路区画線検出装置。
【請求項６】
前記特徴点取得手段は、不連続探索手段をさらに含み、
前記不連続探索手段は、前記一部の領域について前記画素列毎に前記特徴点を探索し、且つ、前記画素列を道路長さ方向に不連続的に探索し、
前記不連続探索手段により探索が行われる画素列の間隔は、前記最遠部から前記最近部に向かうにつれて次第に広くなっていることを特徴とする請求項３乃至５いずれか１項に記載の道路区画線検出装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２０１０−１７０３９６（Ｐ２０１０−１７０３９６Ａ）
【公開日】平成２２年８月５日（２０１０．８．５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１３１７２（Ｐ２００９−１３１７２）
【出願日】平成２１年１月２３日（２００９．１．２３）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年８月５日（２０１０．８．５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１月２３日（２００９．１．２３）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
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