JP2012212282A - 路面状態検出装置、路面状態検出方法、及び路面状態検出プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像取得部は画像を取得し、区分線認識部は前記取得した画像から路面に表された1つの車線の左側を区分する区分線と当該車線の右側を区分する区分線を抽出し、路面状態判定部は前記左側を区分する区分線の方向と前記右側を区分する区分線の方向に基づき、前記路面の勾配の変化を表す勾配情報を判定する。
【選択図】図2
Description
例えば、特許文献1記載の道路情報抽出方法では、車両に装着されたカメラで取得された映像から目標物を検出し、前記検出された目標物までの水平推定距離を算出した後、円周上で目標物が位置する垂直方位角及び前記円周の曲率半径を演算して、前記演算された曲率半径及び垂直方位角に基づいて目標物までの実際の距離を計算する。
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
図1は、本実施形態に係る運転支援システム1を示す概念図である。
図1において、運転支援システム1は、前方監視カメラ3、路面状態検出装置10、車両CAN(Controller Area Network)バス11、及び運転支援制御部12を含んで構成される。
運転支援システム1は、車両2に搭載され、車両2の運転、例えば坂道におけるブレーキ、アクセル操作を支援するシステムである。
路面状態検出装置10は、前方監視カメラ3から入力された画像信号に基づき両側の路面に表され、車両2が走行する1つの車線(本実施形態では車両通行帯を含む)の両側を区分する区分線(いわゆる白線)を左右両側について検出する。本実施形態では、区分線とは、進行方向が同一で隣接する車線間を区分する車線境界線、進行方向が互いに逆で隣接する車線間を区分する中央線、及び単一の車線の両側面を区分する車両通行帯境界線を含む。
路面状態検出装置10は、左右各側について、前方監視カメラ3の近傍と遠方各々について検出した区分線の方向を算出する。路面状態検出装置10は、左右各側について、算出した近傍と遠方の区分線の方向に基づき方向の変化量を算出し、算出した変化量に基づき路面の勾配の変化を表す勾配情報を判定する。路面状態検出装置10は、判定した勾配情報を車両CANバス11に出力する。路面状態検出装置10の構成については後述する。
運転制御支援部12は、車両CANバス11から入力された勾配情報に基づき運転者に対する運転の支援に係る動作又は処理を行う。例えば、運転制御支援部12は、動力制御部121、表示制御部122及び表示部123を含んで構成される。
動力制御部121は、車両CANバス11から入力された勾配情報が、路面の勾配変化が正であること(例えば、平地から上り坂、下り坂から平地、等)を示す場合、現在の動力よりも大きい動力を車両2の動力機構に与える。動力制御部121は、車両CANバス11から入力された勾配情報が、路面の勾配変化が負であること(例えば、平地から下り坂、上り坂から平地、等)を示す場合、現在の動力よりも小さい動力を車両2の動力機構に与える。
表示制御部122は、車両CANバス11から入力された勾配情報が、路面の勾配変化が正であることを示す場合、運転者が認識可能であって路面の勾配変化が正であることを示す信号(例えば、警告音を表す音声信号、警告表示用の画像信号)を生成し、生成した信号を表示部123に出力する。表示制御部123は、車両CANバス11から入力された勾配情報が、路面の勾配変化が負であることを示す場合、運転者が認識可能であって路面の勾配変化が負であることを示す信号を生成し、生成した信号を表示部123に出力する。
表示部123は、表示制御部122から入力された信号に基づき運転支援情報(例えば、警告音、警告表示)を運転者に提示する。
図2は、本実施形態に係る路面状態検出装置10の構成を示す概略図である。
路面状態検出装置10は、カメラインタフェース101、区分線認識部102、区分線方向算出部103、方向変化量算出部104、路面状態判定部105、及び通信インタフェース106を含んで構成される。
区分線認識部102は、カメラインタフェース101から入力された画像信号から車両2が走行している車線を区分する区分線を認識する。
従って、区分線認識部102は、車両2が1つの車線内を直進するとき、認識した区分線を構成する点列を進行方向に対して車両2の左右両側について抽出する。
画像信号から区分線を認識するために、区分線認識部102は、例えば特開平11−85999記載の車両用白線検出装置が白線を検出する処理を用いる。
図3は、本実施形態に係る区分線認識部102が区分線を認識する処理を示すフローチャートである。
(ステップS101)区分線認識部102は、入力された画像信号からエッジ点を検出する。入力された画像信号は、画素毎の輝度の大小を示す輝度値を含んで1フレームの画像を表すように構成されている。区分線認識部102は、正方向に隣接する画素の輝度値との差(輝度値差)が予め設定された正の閾値よりも大きくなる画素を正エッジ点、その輝度値差が予め設定された負の閾値よりも小さくなる画素を負エッジ点と検出する。正エッジ点と負エッジ点を区別しない場合には、以下、単にエッジ点と呼ぶ。
区分線認識部102は、判定された正エッジ点について、水平方向への輝度値差と垂直方向への輝度値差に基づき、エッジが空間的に傾いている方向であるエッジ方向を検出する。区分線認識部102は、負エッジ点についても同様にエッジ方向を検出する。その後、ステップS102に進む。
ここで、区分線認識部102は、エッジ方向を中心に予め設定された範囲内(例えば、15°)で、Δθ間隔で変化させた角度θ毎に長さρを算出して、角度θ及び長さρの組に対応する画素の個数(投票値)を正エッジ点、負エッジ点毎にカウントする。
その後、ステップS103に進む。
(ステップS103)区分線認識部102は、正エッジ点、負エッジ点毎に、画素の投票値のピークを検出する。
図4は、本実施形態に係る区分線認識部102が行うピーク検出処理を示すフローチャートである。
(ステップS201)区分線認識部102は、カウントした画素の投票値の平均値を算出する。その後、ステップS202に進む。
(ステップS202)区分線認識部102は、画像の左半分の領域である左領域及び右半分の領域である右領域の各領域についてピークを検出するための閾値(ピーク閾値)を定める。ここで、区分線認識部102は、各領域に含まれる正エッジ点又は負エッジ点に基づき画素の投票値をカウントする。区分線認識部102は、カウントした投票値が最大のものから降順に予め定められた個数(例えば、10個)の画素が選択されるようにピーク閾値を定める。その後、ステップS203に進む。
(ステップS204)区分線認識部102は、対象画素の投票値が定めたピーク閾値より大きい又は等しいか判断する。区分線認識部102は、対象画素の投票数が定めたピーク閾値より大きい又は等しいと判断したとき(ステップS204 Y)、ステップS205に進む。区分線認識部102は、対象画素の投票値が定めたピーク閾値より小さいと判断したとき(ステップS204 N)、ステップS207に進む。
(ステップS206)区分線認識部102は、対象画素をエッジ点のピークと定める。その後、ステップS207に進む。
(ステップS207)区分線認識部102は、画像の左右各領域について全ての画素に対し処理を行ったか否か判断する。区分線認識部102は全ての画素に対し処理を行ったと判断したとき(ステップS207 Y)、処理を終了する。区分線認識部102は全ての画素に対し処理を行っていないと判断したとき(ステップS207 N)、ステップS203に進む。
図3に戻り、その後、ステップS104に進む。
図5は、本実施形態に係る区分線認識部102がエッジピークペアを定める処理を示すフローチャートである。
(ステップS301)区分線認識部102は、ステップS103で定めた負エッジ点のピークの中から1つを負エッジピーク候補(ピーク1)として選択する。その後、ステップS302に進む。
(ステップS302)区分線認識部102は、選択した負エッジピーク候補から予め設定した領域内であって、その負エッジピーク候補から最も近い正エッジ点のピークを正エッジピーク候補(ピーク2)として選択する。その後、ステップS303に進む。
(ステップS304)区分線認識部102は、ピーク1とピーク2をエッジピークペアと定める。その後、ステップS305へ進む。
(ステップS305)区分線認識部102は、ステップS103で定めた負エッジ点のピーク全てについて処理を行ったか否か判断する。区分線認識部102は、ステップS103で定めた負エッジ点のピーク全てについて処理を行ったと判断したとき(ステップS305 Y)、処理を終了する。区分線認識部102は、ステップS103で定めた負エッジ点のピーク全てについて処理を行っていないと判断したとき(ステップS305 N)、ステップS301へ進む。
図3に戻り、その後、ステップS105に進む。
(ステップS106)区分線認識部102は、抽出した点列と過去に算出した点列に基づき、抽出した点列が適正であるか否か判断する。例えば、区分線認識部102は、抽出した点列と過去に算出した点列との相関値を算出し、抽出した点列が画面の左領域と右領域の両方に存在するか否か判断する。このとき、区分線認識部102は、算出した相関値が予め設定した閾値よりも大きく、抽出した点列が画面の左領域と右領域の両方に存在すると判断した場合、抽出した点列が適正と判断し、この点列を区分線として定める。その後、区分線を認識する処理を終了する。
図2に戻り、区分線認識部102は、認識した区分線を構成する点列を区分線方向算出部103に出力する。
また、(Xc,Yc,Zc)は、前方監視カメラ3の光学系がおかれた座標である。θは、前方監視カメラの光軸のロール角ずれ量、即ち世界座標系におけるx軸周りの回転角である。φは、前方監視カメラの光軸のピッチ角ずれ量、即ち世界座標系におけるy軸周りの回転角である。ρは、前方監視カメラの光軸のパン角ずれ量、即ち世界座標系におけるz軸周りの回転角である。
ここで、定められた係数bは、直進方向(x軸)からの角度θを示す。但し、角度θは、左側の区分線に対して前方左側を正値とし、右側の区分線に対して前方右側を正値とする。係数cは、通例では、車両2の中央からのy軸方向へのずれ量を示す。なお、係数aは、経験的に十分にゼロに近い値となる。
区分線方向算出部103は、車両2の右側遠方の区分線の方向θR’をtan−1(bR’)と算出し、車両2の右側近傍の区分線の方向θRをtan−1(bR)と算出する。但し、bR’は画面の右領域の遠方における各点列に当てはめて得られた係数bである。bRは画面の右領域の近傍における各点列に当てはめて得られた係数bである。
区分線方向算出部103は、算出した左側遠方の区分線の方向θL’、左側近傍の区分線の方向θL、右側遠方の区分線の方向θR’及び右側近傍の区分線の方向θRを方向変化量算出部104に出力する。
方向変化量算出部104は、算出した左側方向変化量ΔθL及び右側方向変化量ΔθRを路面状態判定部105に出力する。
ここで、路面状態と方向変化量との関係について説明する。
図6は、路面状態の一例を示す概念図である。
図6において、太線は路面を示し、車両2が各時刻において各々異なる状態の路面上を走行していることを示す。また、破線は前方監視カメラ2の視野を示す。
符号(a)は、車両2が走行する路面状態が勾配のない平地から下り坂に向かうことを示す。符号(b)は、車両2が走行する路面状態が下り坂から勾配のない平地に向かうことを示す。符号(c)は、車両2が走行する路面状態が勾配のない平地から上り坂に向かうことを示す。符号(d)は、車両2が走行する路面状態が上り坂から勾配のない平地に向かうことを示す。
x軸は水平方向の座標を示し、y軸は垂直方向の座標を示す。また、車両2の両側の太い破線は実際の区分線を示す。
図7の左図は、図6の符号(a)又は(d)が示す路面状態のもとで、路面に射影された画像の一例を示す。図7の左図において、車両2の両側の太い実線は、区分線認識部102において認識された区分線を示す。また、同図において、認識された区分線の方向は、車両2の近傍では、車両2の左右両側ともに進行方向にほぼ等しいのに対し、車両2の遠方では、車両2の左右両側ともに進行方向に向かって互いに離れる。
路面状態判定部105は、左側方向変化量ΔθL及び右側方向変化量ΔθRがともに予め設定された負の閾値−θpよりも小さい場合、勾配変化が正であることを示す勾配情報を定める。勾配変化が正とは、路面状態が下り坂から平地に変化すること(図6(b)参照)、及び路面状態が平地から上り坂に変化すること(図6(c)参照)を含む。
なお、路面状態判定部105は、左側方向変化量ΔθL及び右側方向変化量ΔθRがともに閾値θpよりも大きくなく、閾値−θpよりも小さくない場合、路面状態がその他の状態であることを示す勾配情報を定める。その他の状態とは、例えば、路面が平地であり勾配変化がない場合、車線が車両2の両側に認識されなかった場合、等がある。
ここで、ピッチング発生時に認識された区分線の方向の変化について説明する。
図8は、ピッチング発生時に認識された区分線の一例を示す概念図である。
図8の左図は、平地を走行する車両2がピッチングにより水平面から角度ρ(ρは、ゼロより大きい正の値)だけ持ち上がったときに認識された区分線を示す。車両2からは、路面が下り坂に見えるため、車両2の左右両側の区分線が進行方向に向かって互いに接近する。
図8の右図は、平地を走行する車両2がピッチングにより水平面から角度ρ(ρは、負の値)だけ見下ろしたときに認識された区分線を示す。車両2からは、路面が上り坂に見えるため、車両2の左右両側の区分線が進行方向に向かって互いに離れる。
しかし、ピッチングが発生したときに認識される区分線は経験的にほぼ直線となり、左側方向変化量ΔθL及び右側方向変化量ΔθRは、上述の路面状態の変化時よりも小さくなる。
図9は、分岐路及び合流路の一例を示す概念図を示す。
図9の左図は、車両2の前方に右側に車線が分岐する分岐路を示し、車両2が走行している車線の前方右側であって車線が分岐する部分には区分線が表されている。
図9の右図は、車両2の前方に右側から車線が合流する合流路を示し、車両2が走行している車線の前方右側の路面であって車線が分岐する部分には区分線が表されている。
このような分岐路又は合流路でも、車両2が直進する場合には、区分線認識部102が車両2の前方両側に区分線を認識するので、本実施形態によって正しく勾配情報を判定できる。
図10の左図は、車両2の前方に右側に車線が分岐する分岐路を示し、車両2が走行している車線の前方右側であって車線が分岐する部分には区分線が表されていない。
このような分岐路を、車両2が直進する場合には、区分線認識部102が車両2の前方右側に区分線を認識する。このとき、車線の幅が見かけ上、進行方向に向かって次第に広がるため、方向変化量算出部104が算出する右側方向変化量ΔθRがピッチング判定閾値θpよりも増加することがある。そのため、路面状態判定部105は、路面が平地であっても勾配変化が負であることを示す勾配情報を定めるおそれがある。
他方、図10の右図は、車両2の前方に右側から車線が合流する合流路を示し、車両2が走行している車線の前方右側の路面であって車線が分岐する部分には区分線が描かれていない。
このような分岐路を、車両2が直進する場合には、区分線認識部102が車両2の前方右側に区分線を認識する。このとき、車線の幅が見かけ上、進行方向に向かって次第に狭まるため、方向変化量算出部104が算出する右側方向変化量ΔθRが負反転したピッチング判定閾値−θpよりも減少することがある。そのため、路面状態判定部105は路面が平地であっても、勾配変化が正であることを示す勾配情報を定めるおそれがある。
従って、区分線認識部102が、ステップS106を実行し、その点列が適正でないことを示す確認信号を生成し、生成した確認信号を路面状態判定部105に出力する。そして、路面状態判定部105は、区分線認識部102から確認信号を入力された場合には、路面状態がその他の状態であることを示す勾配情報を定めるようにしてもよい。これにより、路面状態判定部105は、正しく勾配情報を定めることができる。
通信インタフェース106は、路面状態判定部105から入力された勾配情報を車両CANバス11へ出力する。
図11は、本実施形態に係る路面状態検出装置10が行う路面状態検出処理を示すフローチャートである。
(ステップS401)カメラインタフェース101は、前方監視カメラ3から入力された画像信号を取得し、取得した画像信号を区分線認識部102に出力する。その後、ステップS402に進む。
(ステップS402)区分線認識部102は、カメラインタフェース101から入力された画像信号から車両2が走行している車線を区分する区分線を認識する。区分線認識部102は、例えば図3のステップS101−S105に示す区分線認識処理を行って区分線を認識し、認識した区分線を構成する点列を車両2の左右両側について抽出する。図3に示す区分線認識処理のハフ空間ピーク検出処理(ステップS103参照)において、区分線認識部102は図4に示す処理を行う。図3に示す区分線認識処理のエッジペア決定処理(ステップS104参照)において、区分線認識部102は図5に示す処理を行う。その後、ステップS403に進む。
方向変化量算出部104は、区分線方向算出部103から入力された左側遠方の区分線の方向θL’から左側近傍の区分線の方向θLの差分を左側方向変化量ΔθLとして算出する。方向変化量算出部104は、区分線方向算出部103から入力された右側遠方の区分線の方向θR’から右側近傍の区分線の方向θRの差分を右側方向変化量ΔθRとして算出する。
方向変化量算出部104は、算出した左側方向変化量ΔθL及び右側方向変化量ΔθRを路面状態判定部105に出力する。その後、ステップS405に進む。
(ステップS406)路面状態判定部105は、勾配変化が正であることを示す勾配情報を定める。その後、ステップS410に進む。
(ステップS408)路面状態判定部105は、勾配変化が負であることを示す勾配情報を定める。その後、ステップS410に進む。
(ステップS409)路面状態判定部105は、定めた勾配情報を通信インタフェース106に出力する。通信インタフェース106は、路面状態判定部105から入力された勾配情報を車両CANバス11へ出力する。その後、処理を終了する。
そのため、本実施形態は、路面の勾配によって異なる左側を区分する区分線と右側を区分する区分線の方向を検出して、各々検出した区分線の方向に基づき、正しく勾配情報を検出することができる。
そのため、本実施形態は、勾配によって生じる左側を区分する区分線の方向の変化量と右側を区分する区分線の方向の変化量を検出して、各々検出した区分線の方向の変化量に基づき、正しく勾配情報を検出することができる。
また、上述した実施形態における路面状態検出装置の一部、または全部を、LSI(Large Scale Integration)等の集積回路として実現しても良い。路面状態検出装置の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化しても良い。また、集積回路化の手法はLSIに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりLSIに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いても良い。
10…路面状態検出装置、11…車両CANバス、
12…運転支援制御部、121…動力制御部、122…表示制御部、123…表示部、
101…カメラインタフェース、102…区分線認識部、103…区分線方向算出部、
104…方向変化量算出部、105…路面状態判定部、106…通信インタフェース
Claims (4)
- 画像を取得する画像取得部と、
前記取得した画像から路面に表された1つの車線の左側を区分する区分線と当該車線の右側を区分する区分線を抽出する区分線認識部と、
前記左側を区分する区分線の方向と前記右側を区分する区分線の方向に基づき、前記路面の勾配の変化を表す勾配情報を判定する路面状態判定部と
を備えることを特徴とする路面状態検出装置。 - 前記路面状態判定部は、車両からの距離による前記左側を区分する区分線の方向の変化量と前記右側を区分する区分線の方向の変化量に基づき、前記勾配情報を判定することを特徴とする請求項1に記載の路面状態検出装置。
- 画像を取得する画像取得部を備える路面状態検出装置における路面状態検出方法において、
前記取得した画像から路面に表された1つの車線の左側を区分する区分線と当該車線の右側を区分する区分線を抽出する過程と、
前記左側を区分する区分線の方向と前記右側を区分する区分線の方向に基づき、前記路面の勾配の変化を表す勾配情報を判定する過程と、
を有することを特徴とする路面状態検出方法。 - 画像を取得する画像取得部を備える路面状態検出装置におけるコンピュータに、
前記取得した画像から路面に表された1つの車線の左側を区分する区分線と当該車線の右側を区分する区分線を抽出する手順、
前記左側を区分する区分線の方向と前記右側を区分する区分線の方向に基づき、前記路面の勾配の変化を表す勾配情報を判定する手順、
を実行させるための路面状態検出プログラム。
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