JP6082293B2 - Vehicle white line recognition device - Google Patents
Vehicle white line recognition device Download PDFInfo
- Publication number
- JP6082293B2 JP6082293B2 JP2013062325A JP2013062325A JP6082293B2 JP 6082293 B2 JP6082293 B2 JP 6082293B2 JP 2013062325 A JP2013062325 A JP 2013062325A JP 2013062325 A JP2013062325 A JP 2013062325A JP 6082293 B2 JP6082293 B2 JP 6082293B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- white line
- point
- width
- vehicle
- threshold
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 12
- 238000000034 method Methods 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Description
本発明は、車載カメラで撮像した画像に基づいて道路の白線を認識する車両用白線認識装置に関する。 The present invention relates to a vehicle white line recognition device that recognizes a white line on a road based on an image captured by an in-vehicle camera.
近年、車両の安全性の向上を図るため、積極的にドライバの運転操作を支援する運転支援装置が開発されている。この運転支援装置では、自車前方の撮像画像等に基づいて道路の白線を認識し、認識した白線に基づいて自車走行レーンを推定する等して車線逸脱防止等の運転支援機能を実現している。 In recent years, in order to improve the safety of vehicles, driving support devices that actively support driving operations of drivers have been developed. This driving support device realizes a driving support function such as lane departure prevention by recognizing a white line on the road based on a captured image etc. in front of the host vehicle and estimating a driving lane based on the recognized white line. ing.
このような画像認識による白線検出は、特許文献1に開示されているように、路面画像中から輝度が変化するエッジ点を検出し、これらの各エッジ点の点群からハフ変換等により白線候補線を求め、自車走行レーンを区画する白線とするのが一般的である。 Such white line detection by image recognition, as disclosed in Patent Document 1, detects edge points whose luminance changes from the road surface image, and white line candidates from the point group of these edge points by Hough transform or the like. It is common to obtain a line and use a white line that divides the vehicle lane.
画像から求めた白線候補線が適正に白線と認められるためには、特許文献1に開示されているように、輝度や路面とのコントラストから定められる閾値や白線幅の閾値の条件を満たすことが必要である。 In order for a white line candidate line obtained from an image to be properly recognized as a white line, as disclosed in Patent Document 1, the threshold value determined from the brightness and the contrast with the road surface and the threshold value of the white line width must be satisfied. is necessary.
しかしながら、工事等により通常の白線が失われ、通常よりも細い仮の白線が所定区間に渡って暫定的に引かれているような状況では、通常の白線幅の閾値を一義的に適用すると、細い仮白線を形成する点群がノイズ等であると誤判定されてしまい、白線が認識されない状態が継続して白線認識結果に基づく車両制御に支障をきたしてしまう。 However, in a situation where a normal white line is lost due to construction, etc., and a temporary white line thinner than normal is provisionally drawn over a predetermined section, when the normal white line width threshold is uniquely applied, A point group forming a thin temporary white line is erroneously determined to be noise or the like, and the state in which the white line is not recognized continues to hinder vehicle control based on the white line recognition result.
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、通常よりも細い白線が出現するような走行環境においても、適正に白線を認識することのできる車両用白線認識装置を提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object thereof is to provide a vehicular white line recognition device capable of properly recognizing a white line even in a driving environment in which a white line thinner than usual appears. .
本発明による車両用白線認識装置は、自車走行環境を撮像した画像上の水平方向に設定した複数の探索ライン上での輝度変化に基づいて、白線開始点及び白線終了点の点群を白線候補点として検出する白線候補点検出部と、前記白線開始点と前記白線終了点との水平方向の位置の差を、白線候補点幅として算出する白線候補点幅算出部と、前記白線候補点として検出した点群のうち、前記白線候補点幅に対する閾値である白線幅閾値の現在の値より小さい点の割合を算出し、算出した割合に応じて前記白線幅閾値を動的に可変設定する白線幅閾値設定部と、前記白線候補点幅を前記白線幅閾値と比較して、前記白線候補点から白線点群を選別する白線点群選別部と、前記選別した白線点群に基づいて白線を算出する白線算出部とを備える。 A white line recognition device for a vehicle according to the present invention uses a white line as a white line start point and a white line end point based on luminance changes on a plurality of search lines set in a horizontal direction on an image obtained by capturing an image of the traveling environment of the vehicle. A white line candidate point detection unit for detecting as a candidate point, a white line candidate point width calculation unit for calculating a horizontal position difference between the white line start point and the white line end point as a white line candidate point width, and the white line candidate point Of the detected point group, the ratio of points smaller than the current value of the white line width threshold that is the threshold for the white line candidate point width is calculated, and the white line width threshold is dynamically variably set according to the calculated ratio. A white line width threshold setting unit, a white line point group selection unit that compares the white line candidate point width with the white line width threshold and selects a white line point group from the white line candidate points, and a white line based on the selected white line point group And a white line calculation unit.
本発明によれば、通常よりも細い白線が出現するような走行環境においても、適正に白線を認識することができ、白線認識結果に基づく車両制御への影響を未然に回避することができる。 According to the present invention, it is possible to properly recognize a white line even in a driving environment in which a white line that is thinner than usual appears, and to avoid an influence on vehicle control based on the result of white line recognition.
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
図1において、符号1は自動車等の車両(自車両)であり、この車両1には、車載カメラで撮像した画像を処理して外部環境を認識し、その認識結果に基づいてドライバに対する各種運転支援を行う運転支援システム2が搭載されている。この運転支援システム2は、車載カメラ3、画像処理エンジン4、制御ユニット5等を主要部として構成されている。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a vehicle such as an automobile (own vehicle). The vehicle 1 recognizes an external environment by processing an image captured by an in-vehicle camera, and performs various operations for a driver based on the recognition result. A driving support system 2 that performs support is installed. The driving support system 2 includes an in-vehicle camera 3, an image processing engine 4, a control unit 5 and the like as main parts.
車載カメラ3は、本実施の形態においては、対象物を異なる視点から撮像するステレオカメラであり、例えばCCDやCMOS等のイメージセンサを有する複数台のカメラで構成されている。以下では、車載カメラ3をステレオカメラ3と記載する。このステレオカメラ3としては、シャッタースピード可変で互いに同期した左右2台のカメラを用い、互いの光軸が略平行となるように所定の基線長(光軸間隔)で機械的に固定した上で、例えば画像処理エンジン4と一体化する等してユニット化している。このステレオカメラ3は、例えば車室内の天井前方に取り付けられて車外の対象を異なる視点からステレオ撮像し、画像データを画像処理エンジン4に出力する。 In the present embodiment, the in-vehicle camera 3 is a stereo camera that captures an image of an object from different viewpoints, and includes, for example, a plurality of cameras having image sensors such as a CCD and a CMOS. Below, the vehicle-mounted camera 3 is described as a stereo camera 3. As the stereo camera 3, two left and right cameras synchronized with each other with variable shutter speed are used, and are mechanically fixed at a predetermined base length (optical axis interval) so that their optical axes are substantially parallel to each other. For example, it is unitized with the image processing engine 4. The stereo camera 3 is attached, for example, in front of the ceiling in the passenger compartment, and takes a stereo image of an object outside the vehicle from different viewpoints, and outputs image data to the image processing engine 4.
尚、以下の説明において、ステレオ撮像された一対の元画像のうち、一方の画像(例えば、右側の画像)を基準画像と称し、他方の画像(例えば、左側の画像)を比較画像と称する。 In the following description, one image (for example, the right image) of the pair of original images captured in stereo is referred to as a reference image, and the other image (for example, the left image) is referred to as a comparison image.
画像処理エンジン4は、先ず、基準画像を例えば4×4画素の小領域に分割し、それぞれの小領域の輝度或いは色のパターンを比較画像と比較して対応する領域を探索して領域毎の左右画像の画素ずれ量(視差)を求め、この画素ずれ量を距離情報として備えた分布画像(距離画像)を生成する。この距離画像上の点は、三角測量の原理から、自車両の車幅方向すなわち左右方向をX軸、車高方向をY軸、車長方向すなわち距離方向をZ軸とする実空間上の点に座標変換される。画像処理エンジン4は、撮像画像とその距離情報に基づいて、自車前方の道路の白線、側壁、立体物等を認識し、認識した各データに、それぞれ異なるIDを割り当て、これらをID毎にフレーム間で連続して監視し、自車両1前方の走行環境情報として制御ユニット5に送信する。 First, the image processing engine 4 divides the reference image into small areas of, for example, 4 × 4 pixels, compares the luminance or color pattern of each small area with the comparison image, searches for a corresponding area, and searches for each area. A pixel shift amount (parallax) between the left and right images is obtained, and a distribution image (distance image) including the pixel shift amount as distance information is generated. The point on the distance image is a point in the real space based on the principle of triangulation, where the vehicle width direction of the own vehicle, that is, the left-right direction is the X axis, the vehicle height direction is the Y axis, and the vehicle length direction, that is, the distance direction is the Z axis The coordinates are converted to. The image processing engine 4 recognizes white lines, side walls, three-dimensional objects, etc. of the road ahead of the host vehicle based on the captured image and its distance information, assigns different IDs to the recognized data, and assigns these to each ID. Monitoring is continuously performed between frames and transmitted to the control unit 5 as traveling environment information ahead of the host vehicle 1.
制御ユニット5には、画像処理エンジン4からの走行環境情報に加えて、自車両1の状態を検出する各種センサ類からの信号が入力される。自車両1に備えられるセンサ類としては、自車速を検出する車速センサ11、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ12、運転支援制御の各機能のON−OFF切換等を行うメインスイッチ13、ステアリングホイールに連結するステアリング軸に対設されて舵角を検出する舵角センサ14、ドライバによるアクセルペダル踏込量(アクセル開度)を検出するアクセル開度センサ15等が備えられ、これらのセンサ類からの信号が制御ユニット5に入力される。
In addition to the travel environment information from the image processing engine 4, signals from various sensors that detect the state of the host vehicle 1 are input to the control unit 5. Sensors provided in the host vehicle 1 include a vehicle speed sensor 11 that detects the host vehicle speed, a
そして、例えば、ドライバによるメインスイッチ13の操作を通じて、運転支援制御の機能の1つであるACC(Adaptive Cruise Control)機能の実行が指示されると、制御
ユニット5は、画像処理エンジン4で認識した先行車方向を読み込み、自車走行路上に、追従対象の先行車が走行しているか否かを識別する。その結果、追従対象の先行車が検出されない場合は、スロットル弁16の開閉制御(エンジンの出力制御)を通じて、ドライバが設定したセット車速に自車両1の車速を維持させる定速走行制御を実行する。
For example, when an instruction to execute an ACC (Adaptive Cruise Control) function, which is one of the functions of the driving support control, is issued through the operation of the
一方、追従対象車両である先行車が検出され、且つ、当該先行車の車速がセット車速以下の場合は、先行車との車間距離を目標車間距離に収束させた状態で追従する追従走行制御が実行される。この追従走行制御時において、制御ユニット5は、基本的にはスロットル弁16の開閉制御(エンジンの出力制御)を通じて、先行車との車間距離を目標車間距離に収束させる。さらに、先行車の急な減速等によりスロットル弁16の制御のみでは十分な減速度が得られないと判断した場合、制御ユニット5は、アクティブブースタ17からの出力液圧の制御(ブレーキの自動介入制御)を併用し、車間距離を目標車間距離に収束させる。
On the other hand, when a preceding vehicle that is a tracking target vehicle is detected and the vehicle speed of the preceding vehicle is equal to or lower than the set vehicle speed, the following traveling control is performed in which the following distance is converged to the target inter-vehicle distance. Executed. During this follow-up running control, the control unit 5 basically converges the inter-vehicle distance to the target inter-vehicle distance through the opening / closing control of the throttle valve 16 (engine output control). Furthermore, when it is determined that sufficient deceleration cannot be obtained only by controlling the
また、ドライバによるメインスイッチ13の操作を通じて、運転支援制御の機能の1つである車線逸脱防止機能の実行が指示されると、制御ユニット5は、例えば、自車走行レーンを規定する左右の白線に基づいて警報判定用ラインを設定するとともに、自車両1の車速とヨーレートとに基づいて自車進行経路を推定する。そして、制御ユニット5は、例えば、自車前方の設定距離(例えば、10〜16[m])内において、自車進行経路が左右何れかの警報判定用ラインを横切っていると判定した場合、自車両1が現在の自車走行車線を逸脱する可能性が高いと判定し、車線逸脱警報を行う。
Further, when execution of the lane departure prevention function, which is one of the functions of the driving support control, is instructed through the operation of the
このような制御ユニット5による運転支援制御は、白線認識装置としての画像処理エンジン4による白線の認識結果を基本としている。本実施の形態における白線とは、道路上に延在して自車走行レーンを区画する線を総称するものであり、各線の形態としては、実線、破線等を問わず、さらに、黄色線等をも含む。また、本実施の形態における白線認識においては、道路上に実在する白線が二重白線等であっても、左右それぞれ単一の直線或いは曲線等で近似して認識するものとする。 Such driving support control by the control unit 5 is based on the recognition result of the white line by the image processing engine 4 as the white line recognition device. The white line in the present embodiment is a general term for lines that extend on the road and divide the vehicle lane, and the form of each line is not limited to a solid line, a broken line, etc. Is also included. Further, in the white line recognition in the present embodiment, even if the white line actually existing on the road is a double white line or the like, it is recognized by approximating it with a single straight line or a curved line on the left and right respectively.
画像処理エンジン4は、白線の認識に際して、画像上に設定された白線検出領域内において、水平方向(車幅方向)に設定した複数の探索ライン上で輝度が所定以上変化するエッジの検出を行うことで、探索ライン毎に1組の白線開始点Ps及び白線終了点Peを検出する。具体的には、画像処理エンジン4は、例えば、基準画像上に設定された左右の各白線検出領域内において、各探索ライン上で車幅方向内側から外側に向けて各画素の輝度値の変化を調べることによりエッジ点を検出し、検出したエッジ点に基づいて、探索ライン毎に左右各1組の白線開始点Ps及び白線終了点Peを白線候補の点群として検出する。そして、画像処理エンジン4は、白線候補の点群から直線成分を算出し、自車走行レーンを規定する左右の白線として制御ユニット5に出力する。 When recognizing a white line, the image processing engine 4 detects an edge whose luminance changes by a predetermined value or more on a plurality of search lines set in the horizontal direction (vehicle width direction) within the white line detection region set on the image. Thus, one set of white line start point Ps and white line end point Pe is detected for each search line. Specifically, for example, the image processing engine 4 changes the luminance value of each pixel from the inner side to the outer side in the vehicle width direction on each search line in each of the left and right white line detection areas set on the reference image. The edge point is detected by checking the above, and a set of white line start point Ps and white line end point Pe for each search line is detected as a point group of white line candidates based on the detected edge point. Then, the image processing engine 4 calculates a straight line component from the point group of white line candidates, and outputs it to the control unit 5 as left and right white lines that define the vehicle lane.
このとき、画像処理エンジン4は、白線開始点Psと白線終了点Peとの幅に対する閾値を用いて白線候補点の認識対象としての妥当性を評価するようにしており、この閾値(白線幅閾値)を、白線候補点の配列状態の変化に対応して動的に変更するようにしている。これにより、道路の工事等で通常の白線よりも細い仮白線が暫定的に引かれているような走行環境においても、細い白線を除外することなく適正に認識することが可能となり、白線認識結果に基づく制御を中断することなくドライバに対する運転支援を継続することが可能となる。 At this time, the image processing engine 4 uses the threshold for the width of the white line start point Ps and the white line end point Pe to evaluate the validity of the white line candidate point as a recognition target. ) Is dynamically changed in response to the change in the arrangement state of the white line candidate points. As a result, even in a driving environment in which a temporary white line that is thinner than a normal white line is temporarily drawn due to road construction, etc., it becomes possible to properly recognize without excluding the thin white line, and the white line recognition result It is possible to continue driving support for the driver without interrupting the control based on.
このため、画像処理エンジン4は、白線候補点検出部、白線候補点幅算出部、白線幅閾値設定部、白線点群選別部、白線算出部の各機能部を備えている。このような機能部を有する画像処理エンジン4は、自車走行環境を撮像した画像上の水平方向に設定した複数の探索ライン上での輝度変化に基づいて白線開始点及び白線終了点の点群を白線候補点として検出し(白線候補点検出部)、白線開始点と白線終了点との水平方向の位置の差を白線候補点幅として算出する(白線候補点幅算出部)。 For this reason, the image processing engine 4 includes a white line candidate point detection unit, a white line candidate point width calculation unit, a white line width threshold setting unit, a white line point group selection unit, and a white line calculation unit. The image processing engine 4 having such a function unit includes a point group of white line start points and white line end points based on luminance changes on a plurality of search lines set in a horizontal direction on an image obtained by imaging the host vehicle traveling environment. Are detected as white line candidate points (white line candidate point detection unit), and a horizontal position difference between the white line start point and the white line end point is calculated as a white line candidate point width (white line candidate point width calculation unit).
更に、画像処理エンジン4は、白線候補点幅に対する閾値(白線幅閾値)を、白線候補点の点群の配列状態に応じて動的に可変設定する(白線幅閾値設定部)。すなわち、図2に示すように、工事等により道路上の通常の太さの白線WLnormalが失われ、図中に破線で示す区間以降に通常よりも細い仮白線WLtempが暫定的に描かれているような状況では、白線候補点が現在の白線幅閾値よりも狭い幅で所定区間に渡って連続的に配列されることになり、従来のように白線幅閾値を一義的に設定するのみでは、ノイズ等と誤判定されてしまう。従って、このような状況では、白線候補点幅が現在の白線幅閾値よりも小さい白線候補点の割合を評価し、その評価結果に応じて白線幅閾値を現在の値よりも小さい値に変更する等して白線認識を継続させ、運転支援機能の停止を回避する。 Further, the image processing engine 4 dynamically variably sets a threshold (white line width threshold) for the white line candidate point width according to the arrangement state of the point group of the white line candidate points (white line width threshold setting unit). That is, as shown in FIG. 2, the normal white line WLnormal on the road is lost due to construction or the like, and the temporary white line WLtemp thinner than normal is provisionally drawn after the section indicated by the broken line in the figure. In such a situation, the white line candidate points are continuously arranged over a predetermined section with a width narrower than the current white line width threshold, and only by setting the white line width threshold uniquely as in the prior art, It is erroneously determined as noise or the like. Therefore, in such a situation, the ratio of white line candidate points whose white line candidate point width is smaller than the current white line width threshold value is evaluated, and the white line width threshold value is changed to a value smaller than the current value according to the evaluation result. Etc. to continue white line recognition and avoid stopping the driving support function.
この場合、白線幅閾値の変更は、予め設定した複数の異なる閾値を切り換えるようにしても良く、或いは白線幅閾値よりも小さい白線候補点の割合に応じて現在の閾値を増減するようにしても良い。そして、画像処理エンジン4は、白線候補点幅を白線幅閾値と比較して白線候補点から白線を構成する点群すなわち白線点群を選別し(白線点群選別部)、白線点群に基づいて白線を算出する(白線算出部)。 In this case, the white line width threshold value may be changed by switching between a plurality of different preset threshold values, or the current threshold value may be increased or decreased according to the ratio of white line candidate points smaller than the white line width threshold value. good. Then, the image processing engine 4 compares the white line candidate point width with the white line width threshold value to select a point group constituting the white line from the white line candidate point, that is, a white line point group (white line point group selecting unit), and based on the white line point group The white line is calculated (white line calculation unit).
以下、画像処理エンジン4の白線認識に係る処理について、図3,図7のフローチャートを用いて説明する。
図3のフローチャートは、白線認識のメイン処理である白線認識ルーチンを示し、このルーチンがスタートすると、画像処理エンジン4は、白線候補点検出部の機能により、最初のステップS101において白線開始点Psの検出を行い、続くステップS102において白線終了点Peの検出を行う。すなわち、画像処理エンジン4は、例えば、基準画像上に設定された左右の各白線検出領域内において、画像中心線(或いは、舵角等から推定される自車進行方向)を基準とする車幅方向内側から外側に向けて、各探索ライン上でのエッジ検出を行い、白線開始点Psを示すエッジ点の探索を行う。
Hereinafter, processing related to white line recognition of the image processing engine 4 will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 3 and 7.
The flowchart of FIG. 3 shows a white line recognition routine that is a main process of white line recognition. When this routine starts, the image processing engine 4 uses the function of the white line candidate point detection unit to set the white line start point Ps in the first step S101. In step S102, the white line end point Pe is detected. That is, for example, the image processing engine 4 determines the vehicle width based on the image center line (or the vehicle traveling direction estimated from the steering angle, etc.) in the left and right white line detection areas set on the reference image. Edge detection is performed on each search line from the inside to the outside in the direction, and the edge point indicating the white line start point Ps is searched.
具体的には、画像処理エンジン4は、例えば、図4に示すように、車幅方向内側から外側への探索において、車幅方向外側の画素の輝度が内側の画素の輝度に対して相対的に高く、且つ、その変化量を示す輝度の微分値がプラス側の設定閾値以上となる点(エッジ点)を白線開始点Psとして検出する。ここで、演算を簡素化するため、画像処理エンジン4は、各探索ライン上の車幅方向内側から車幅方向外側への探索において、前述の要件に基づいて最初に検出したエッジ点(すなわち、前述の要件に基づいて最も車幅方向内側で検出したエッジ点)のみを白線開始点Psとして検出する。 Specifically, for example, as shown in FIG. 4, the image processing engine 4 is configured such that, in a search from the inside to the outside in the vehicle width direction, the luminance of the pixels outside the vehicle width direction is relative to the luminance of the inner pixels. And a point (edge point) at which the differential value of the luminance indicating the amount of change is equal to or greater than the set threshold value on the plus side is detected as the white line start point Ps. Here, in order to simplify the calculation, the image processing engine 4 performs an edge point (i.e., first detected based on the above-described requirements) in the search from the vehicle width direction inner side to the vehicle width direction outer side on each search line. Only the edge point detected at the innermost side in the vehicle width direction based on the above requirements is detected as the white line start point Ps.
また、白線終了点Peの検出では、画像処理エンジン4は、例えば、基準画像上に設定された左右の各白線検出領域内において、画像中心線(或いは、舵角等から推定される自車進行方向)を基準として車幅方向内側から外側に向けて、各探索ライン上でのエッジ検出を行い、白線終了点Peを示すエッジ点の探索を行う。 In the detection of the white line end point Pe, the image processing engine 4, for example, in the left and right white line detection areas set on the reference image, the own vehicle travel estimated from the image center line (or the steering angle or the like). (Direction) as a reference, edge detection is performed on each search line from the inner side to the outer side in the vehicle width direction, and an edge point indicating the white line end point Pe is searched.
具体的には、例えば、図4に示すように、車幅方向内側から外側への検索において、車幅方向外側の画素の輝度が内側の画素の輝度に対して相対的に低く、且つ、その変化量を示す輝度の微分値がマイナス側の設定閾値以下となる点(エッジ点)を白線終了点Peとして検出する。ここで、演算を簡素化するため、画像処理エンジン4は、各探索ライン上の車幅方向内側から車幅方向外側への探索において、前述の要件に基づいて最初に検出したエッジ点(すなわち、前述の要件に基づいて最も車幅方向内側で検出したエッジ点)のみを白線終了点Peとして検出する。 Specifically, for example, as shown in FIG. 4, in the search from the inner side to the outer side in the vehicle width direction, the luminance of the pixels on the outer side in the vehicle width direction is relatively lower than the luminance of the inner pixels, and A point (edge point) at which the differential value of luminance indicating the amount of change is equal to or less than the negative threshold is detected as the white line end point Pe. Here, in order to simplify the calculation, the image processing engine 4 performs an edge point (i.e., first detected based on the above-described requirements) in the search from the vehicle width direction inner side to the vehicle width direction outer side on each search line. Only the edge point detected at the innermost side in the vehicle width direction based on the above requirements is detected as the white line end point Pe.
尚、本実施の形態において、上述のステップS101及びステップS102で検出される各白線開始点Ps及び各白線終了点Peには、距離画像上で対応する距離情報がそれぞれ付与される。 In the present embodiment, the corresponding distance information on the distance image is assigned to each white line start point Ps and each white line end point Pe detected in the above-described step S101 and step S102.
次に、ステップS103へ進み、画像処理エンジン4は、白線候補点幅算出部及び白線幅閾値設定部としての機能を実現する図7の白線幅閾値設定ルーチンを実行して白線幅閾値WDを設定する。この白線幅閾値設定ルーチンについては後述するが、本実施の形態においては、白線幅閾値WDは、予め設定した3段階の閾値WD0,WD1,WD2(WD0>WD1>WD2)を適宜切り換えるようにしている。 In step S103, the image processing engine 4 sets the white line width threshold WD by executing the white line width threshold setting routine of FIG. 7 that realizes the functions of the white line candidate point width calculation unit and the white line width threshold setting unit. To do. Although this white line width threshold value setting routine will be described later, in the present embodiment, the white line width threshold value WD is appropriately switched between three preset threshold values WD0, WD1, WD2 (WD0> WD1> WD2). Yes.
その後、ステップS104において、画像処理エンジン4は、白線点群選別部としての機能により、白線候補点幅を白線幅閾値と比較して、白線幅閾値以上の候補点から白線算出の対象とする白線点群を選別する。この白線点群は、例えば、白線開始点Psの点群から選別しても良く、白線開始点Psと白線終了点Peとの中間点を算出して中間点の点群から選別するようにしても良い。尚、この場合、白線幅の条件に加えて、ばらつきの条件等を加え、白線候補点幅が閾値以上で且つばらつきが小さい点群を、白線点群として選別することが望ましい。 After that, in step S104, the image processing engine 4 compares the white line candidate point width with the white line width threshold by the function as the white line point group selection unit, and calculates a white line from which candidate points are equal to or larger than the white line width threshold. Select a point cloud. For example, the white line point group may be selected from the point group of the white line start point Ps, or an intermediate point between the white line start point Ps and the white line end point Pe is calculated and selected from the point group of the intermediate point. Also good. In this case, it is desirable to add a variation condition in addition to the white line width condition, and to select a point group having a white line candidate point width equal to or larger than the threshold and a small variation as the white line point group.
続くステップS105において、画像処理エンジン4は、白線算出部としての機能により、白線点群から白線を算出する処理を行う。本実施の形態においては、画像処理エンジン4は、白線の算出処理を白線点群からハフ変換によって直線成分を取得する処理として実行する。以下では、ハフ変換によって直線成分を求める例について説明するが、最小二乗法を用いて直線成分を求めるようにしても良い。 In subsequent step S <b> 105, the image processing engine 4 performs a process of calculating a white line from the white line point group by a function as a white line calculation unit. In the present embodiment, the image processing engine 4 executes the white line calculation process as a process of acquiring a straight line component from the white line point group by Hough transform. In the following, an example in which a linear component is obtained by Hough transform will be described. However, a linear component may be obtained by using the least square method.
白線点群を構成する点をPと略称して具体的に説明すると、画像処理エンジン4は、例えば、図5に示すように、点群を構成する各点Pそれぞれに対し、点P(x,z)を通る直線Lhの傾きθを0°から180°まで所定の角度Δθ毎変化させ、以下の(1)式に基づいて、各θにおける原点Oから直線Lhまでの距離(垂線の長さ)ρを求める。
ρ=x・cosθ+z・sinθ …(1)
Specifically, the points constituting the white line point group will be abbreviated as P. For example, as shown in FIG. 5, the image processing engine 4 performs a point P (x for each point P constituting the point group. , Z) by changing the slope θ of the straight line Lh from 0 ° to 180 ° by a predetermined angle Δθ, and based on the following equation (1), the distance from the origin O to the straight line Lh at each θ (the length of the perpendicular line) ) Find ρ.
ρ = x · cos θ + z · sin θ (1)
そして、画像処理エンジン4は、各点Pについて求めた各θとρの関係を、例えば図6に示すハフ平面(θ,ρ)上の該当箇所に度数として投票(投影)する。さらに、画像処理エンジン4は、ハフ平面(θ,ρ)上の度数が最も大きくなるθとρの組み合わせを抽出し、当該θとρを用いて(1)式で規定されるハフ直線Lh(H)を、点群を近似する直線成分として算出し、この直線成分を自車走行レーンを区画する白線として出力する。 Then, the image processing engine 4 votes (projects) the relationship between each θ and ρ obtained for each point P as a frequency at a corresponding location on the Hough plane (θ, ρ) shown in FIG. 6, for example. Further, the image processing engine 4 extracts a combination of θ and ρ having the largest frequency on the Hough plane (θ, ρ), and uses the θ and ρ, the Hough straight line Lh ( H) is calculated as a straight line component that approximates the point group, and this straight line component is output as a white line that divides the vehicle lane.
次に、図7の白線幅閾値設定ルーチンについて説明する。
画像処理エンジン4は、最初のステップS201において、白線開始点Psの水平方向の位置座標と白線終了点Peの水平方向の位置座標との差を、白線候補点幅Wとして算出し、次に、ステップS202において、白線候補点幅Wと現在の白線幅閾値WDとを比較し、白線候補点幅Wが白線幅閾値WD以下か否かを調べる。この白線幅閾値WDは、最初は、一般的な白線の幅を想定した初期値WD0(例えば、WD0=10cm)にセットされている。
Next, the white line width threshold setting routine of FIG. 7 will be described.
In the first step S201, the image processing engine 4 calculates the difference between the horizontal position coordinate of the white line start point Ps and the horizontal position coordinate of the white line end point Pe as a white line candidate point width W, and then In step S202, the white line candidate point width W is compared with the current white line width threshold WD to check whether the white line candidate point width W is equal to or smaller than the white line width threshold WD. The white line width threshold WD is initially set to an initial value WD0 (for example, WD0 = 10 cm) assuming a general white line width.
その結果、ステップS202において、W>WDの場合には、ステップS202からステップS203へ進んで白線幅閾値WDを初期値WD0に保持して本処理を抜け、W≦WDの場合、ステップS204で、白線候補点として検出した点群のうち、白線幅閾値WD未満の候補点の数の割合Rを算出し、その割合Rが設定値H以上か否かを調べる。設定値Hは、現在の白線幅閾値WDよりも細いものの、白線を構成する候補点が連続的に配列されているとみなせる割合であり、例えば、H=70%程度に設定されている。 As a result, if W> WD in step S202, the process proceeds from step S202 to step S203, the white line width threshold value WD is held at the initial value WD0, and the process exits. If W ≦ WD, step S204 is executed. Of the point groups detected as white line candidate points, a ratio R of the number of candidate points less than the white line width threshold WD is calculated, and it is checked whether the ratio R is equal to or greater than a set value H. Although the setting value H is smaller than the current white line width threshold WD, the setting value H is a ratio at which candidate points constituting the white line can be considered to be continuously arranged, and is set to about H = 70%, for example.
ステップS204においてR<Hであり、白線幅閾値WD未満の候補点の数の割合Rが設定値Hよりも小さい場合には、ステップS204からステップS205へ進み、現在の白線幅閾値WDに第1の閾値WD1をセットして本ルーチンを抜ける。第1の閾値WD1は、一般的な白線幅よりも若干細い白線を認識対象とするための閾値であり、例えば、WD1=8cmに設定されている。 When R <H in step S204 and the ratio R of the number of candidate points less than the white line width threshold WD is smaller than the set value H, the process proceeds from step S204 to step S205, and the current white line width threshold WD is set to the first. The threshold WD1 is set and the routine is exited. The first threshold WD1 is a threshold for setting a white line slightly thinner than a general white line width as a recognition target, and is set to WD1 = 8 cm, for example.
一方、ステップS204においてR≧Hであり、白線幅閾値WD未満の候補点の数の割合Rが設定Hよりも大きい場合には、ステップS204からステップS206へ進み、現在の白線幅閾値WDに第2の閾値WD2をセットして本ルーチンを抜ける。第2の閾値WD2は、工事等で引かれる細い仮白線を認識対象とするための閾値であり、例えば、WD2=5cmに設定されている。 On the other hand, if R ≧ H in step S204 and the ratio R of the number of candidate points less than the white line width threshold WD is larger than the set H, the process proceeds from step S204 to step S206, where the current white line width threshold WD is A threshold value WD2 of 2 is set and the routine is exited. The second threshold WD2 is a threshold for recognizing a thin temporary white line drawn during construction or the like, and is set to WD2 = 5 cm, for example.
尚、白線幅閾値WDを切り換える設定値Hに複数の値を設定しておき、白線幅閾値WDにセットする閾値をWD0,WD1,WD2の3段階よりも細かくするようにしても良い。 A plurality of values may be set as the setting value H for switching the white line width threshold value WD, and the threshold value set for the white line width threshold value WD may be made finer than the three levels of WD0, WD1, and WD2.
そして、白線幅閾値WDが第1の閾値WD1又は第2の閾値WD2にセットされた後、W<WDである白線候補点の割合Rが設定値H未満の場合には、白線幅閾値WDが現在の値に保持され、割合Rが設定値H以上となった場合、現在の白線幅閾値WDが第1の閾値WD1であれば、より小さい第2の閾値WD2に変更されてより細い白線を認識対象として処理が継続され、現在の白線幅閾値WDが第2の閾値WD2である場合には、第2の閾値WD2が保持される。一方、白線候補点幅Wが白線幅閾値WD以上になった場合には、白線幅閾値WDが初期値WD0にリセットされ、この初期値WD0を用いての白線認識が続行される。 Then, after the white line width threshold value WD is set to the first threshold value WD1 or the second threshold value WD2, if the ratio R of white line candidate points where W <WD is less than the set value H, the white line width threshold value WD is If the current white line width threshold WD is the first threshold WD1 when the ratio R is equal to or greater than the set value H when the ratio R is maintained at the current value, the thinner white line is changed to a smaller second threshold WD2. If the process continues as a recognition target and the current white line width threshold WD is the second threshold WD2, the second threshold WD2 is held. On the other hand, when the white line candidate point width W is equal to or larger than the white line width threshold WD, the white line width threshold WD is reset to the initial value WD0, and the white line recognition using the initial value WD0 is continued.
このように本実施の形態においては、道路上で検出した白線開始点と白線終了点との白千候補点の幅が現在の白線幅閾値よりも小さい場合、白線候補点の点群の配列状態に応じて白線幅閾値を動的に変更し、一般的な白線幅よりも細い白線を認識対象とする。これにより、通常よりも細い白線が所定区間に渡って出現するような走行環境においても、適正に白線を認識することが可能となり、白線認識結果に基づく運転支援制御に支障をきたすことがない。 Thus, in the present embodiment, when the width of the white thousand candidate point between the white line start point and the white line end point detected on the road is smaller than the current white line width threshold value, the arrangement state of the point group of the white line candidate points Accordingly, the white line width threshold value is dynamically changed, and a white line thinner than a general white line width is set as a recognition target. As a result, even in a driving environment in which a white line that is thinner than usual appears over a predetermined section, the white line can be properly recognized, and driving support control based on the white line recognition result is not hindered.
尚、上述の実施の形態においては、ステレオ撮像された一対の画像に基づいて白線認識を行う場合の一例について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、単眼のカメラ等で撮像された画像に基づいて白線認識を行っても良いことは勿論である。 In the above-described embodiment, an example in which white line recognition is performed based on a pair of images captured in stereo has been described. However, the present invention is not limited to this and is captured by a monocular camera or the like. Of course, white line recognition may be performed based on the obtained image.
1 車両
2 運転支援システム
3 ステレオカメラ
4 画像処理エンジン(白線候補点検出部、白線候補点幅算出部、白線幅閾値設定部、白線点群選別部、白線算出部)
5 制御ユニット
Ps 白線開始点
Pe 白線終了点
W 白線候補点幅
WD 白線幅閾値
WD0 初期値
WD1 第1の閾値
WD2 第2の閾値
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Vehicle 2 Driving support system 3 Stereo camera 4 Image processing engine (White line candidate point detection part, White line candidate point width calculation part, White line width threshold value setting part, White line point group selection part, White line calculation part)
5 Control unit Ps White line start point Pe White line end point W White line candidate point width WD White line width threshold WD0 Initial value WD1 First threshold WD2 Second threshold
Claims (2)
前記白線開始点と前記白線終了点との水平方向の位置の差を、白線候補点幅として算出する白線候補点幅算出部と、
前記白線候補点として検出した点群のうち、前記白線候補点幅に対する閾値である白線幅閾値の現在の値より小さい点の割合を算出し、算出した割合に応じて前記白線幅閾値を動的に可変設定する白線幅閾値設定部と、
前記白線候補点幅を前記白線幅閾値と比較して、前記白線候補点から白線点群を選別する白線点群選別部と、
前記選別した白線点群に基づいて白線を算出する白線算出部と
を備えることを特徴とする車両用白線認識装置。 A white line candidate point detection unit that detects a point group of a white line start point and a white line end point as a white line candidate point based on luminance changes on a plurality of search lines set in a horizontal direction on an image obtained by capturing an image of the traveling environment of the vehicle. When,
A white line candidate point width calculation unit for calculating a horizontal position difference between the white line start point and the white line end point as a white line candidate point width;
Of the point group detected as the white line candidate point, a ratio of points smaller than the current value of the white line width threshold that is a threshold for the white line candidate point width is calculated, and the white line width threshold is dynamically changed according to the calculated ratio. A white line width threshold setting section variably set to
A white line point group selection unit that compares the white line candidate point width with the white line width threshold and selects a white line point group from the white line candidate points;
A white line recognition apparatus for a vehicle, comprising: a white line calculation unit that calculates a white line based on the selected white line point group.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013062325A JP6082293B2 (en) | 2013-03-25 | 2013-03-25 | Vehicle white line recognition device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013062325A JP6082293B2 (en) | 2013-03-25 | 2013-03-25 | Vehicle white line recognition device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014186646A JP2014186646A (en) | 2014-10-02 |
JP6082293B2 true JP6082293B2 (en) | 2017-02-15 |
Family
ID=51834132
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013062325A Active JP6082293B2 (en) | 2013-03-25 | 2013-03-25 | Vehicle white line recognition device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6082293B2 (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106446825A (en) * | 2016-09-21 | 2017-02-22 | 中国第汽车股份有限公司 | Driving environment feature target information extraction method |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08320998A (en) * | 1995-05-25 | 1996-12-03 | Nissan Motor Co Ltd | Lane marker detector |
JPH09288737A (en) * | 1996-04-22 | 1997-11-04 | Mitsubishi Electric Corp | Onboard picture processor |
JP2004145501A (en) * | 2002-10-23 | 2004-05-20 | Nissan Motor Co Ltd | Road white line recognizing device |
JP4248558B2 (en) * | 2006-03-24 | 2009-04-02 | トヨタ自動車株式会社 | Road marking line detection device |
JP2007264712A (en) * | 2006-03-27 | 2007-10-11 | Fuji Heavy Ind Ltd | Lane detector |
JP2008225953A (en) * | 2007-03-14 | 2008-09-25 | Toyota Motor Corp | White line recognition device and method |
-
2013
- 2013-03-25 JP JP2013062325A patent/JP6082293B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2014186646A (en) | 2014-10-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10994732B2 (en) | Controller for a vehicle | |
US10922561B2 (en) | Object recognition device and vehicle travel control system | |
US10688997B2 (en) | Lane merging determination apparatus | |
US9574538B2 (en) | Idling stop control system for vehicle | |
US9738280B2 (en) | Adaptive cruise control with on-ramp detection | |
JP5363921B2 (en) | Vehicle white line recognition device | |
JP5363920B2 (en) | Vehicle white line recognition device | |
US9676333B2 (en) | Vehicle control system | |
US20190193739A1 (en) | Vehicle control apparatus and vehicle control method | |
JP4937933B2 (en) | Outside monitoring device | |
JP5785578B2 (en) | Vehicle periphery monitoring device | |
JP2018124768A (en) | Vehicle control device | |
JP6936098B2 (en) | Object estimation device | |
US20160307026A1 (en) | Stereoscopic object detection device and stereoscopic object detection method | |
JP2018060422A (en) | Object detection device | |
JP5538098B2 (en) | Vehicle white line recognition device | |
US10733459B2 (en) | Image processing device, image processing method, computer-readable recording medium, object recognition device, device control system, and movable body | |
JP6185367B2 (en) | Driving assistance device | |
CN111989541A (en) | Stereo camera device | |
US10857998B2 (en) | Vehicle control device operating safety device based on object position | |
JP6082293B2 (en) | Vehicle white line recognition device | |
JP2011258131A (en) | White line recognition apparatus for vehicle | |
JP6014534B2 (en) | Vehicle white line recognition device | |
JP6259239B2 (en) | Vehicle white line recognition device | |
JP5452518B2 (en) | Vehicle white line recognition device |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20151225 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20160927 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20160923 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20161121 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20161227 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20170120 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6082293 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |