JPH01196607A - 走行用マークの有無判別方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ この発明は無人車の走行経路決定決定する走１ｊ用マー
クの有無判別方法に係り、詳しくは路面に離散的に配設
したマークの１つを、搬像装置で少なくとも複数回撮像
し、その時々に撮像された画像中のマークを認識し無人
車の走行経路を決定するとともに順次更新し、その更新
される走（１経路に沿って走行させる際に、その時々で
撮像される画像中のマークの有無を判別する走行用マー
クの有無判別方法に関するものである。

［従来の技術］ 本出願人はその時々に画像式無人車に搭載した撮像装置
にて搬像される路面上の走行用マークの画像中の位置を
予測し、その予測した位置に基いて同画像中においてマ
ークを包含、する領域を設定しその限られた領域内だけ
でマークの認識を行うようにして、画像処理時間の短縮
化及び走行用マーク以外のノイズの影響を少なくし正確
かつ精度の高い走行用マークの認識を行うようにした画
像処理方法を提案している。

［発明か解決しようとする課題］ そして、この画像処理方法においてその処理領域が設定
された時点で直らに走行用マークの認識処理を実行して
も可能であるが、その前にその領域内にマークが存在す
るか否かを判別する必要がある。例えば、何等かの原因
で処理領域に走行用マークが包含されていなかった場合
、認識処理をした後にその異常が判明ゴることから、そ
のための種々の対策が遅れるといった問題がある。しか
し、認識する前に有無の判別を行う場合には認識処理時
間より類０４間で判別が行われるなければ意味がないこ
とからその判別８４間は短時間で判別できることが必要
である。

この発明の目的は確実に走行用マークの有無を判別する
ことができるとともに、その判別処理時間を短縮するこ
とができ画像処理時間の短縮化を損うことのない走行用
マークの有無判別方法を提供することにある。

［課題を解決するための手段］ この発明は上記目的を達成すべく、路面上に配設された
走行用マークを先に画像した記像旧点を原点と丈る第１
の座標系を設定し、その第１の座標系にてマークの位置
を求めるとともに、先に撮像したマークに基いて走行経
路を求め、その走行経路にて次に同マークを搬像動作が
行われる搬像折点を求め、 次に、その撮像新点を原点とする第２の座標系を設定し
、前記第１の座標系の当該マーク位置をその第２の座標
系における位置に座標変換し、その変換位置とマークの
大きざに塞いて搬像折点にて画像された画像において同
画像より小さくかつ画像中のマークを包含する画像認識
のための処理領域を設定し、 次に、その処理領域においてマーク存在領域と不存在領
域とを設定し、その両領域における各画素の明度情報に
基いてマークの有無を判別するようにした走行用マーク
の有無判別方法をその要旨とするものである。

［作用］ 次に画像動作が行われる搬像折点は先に画像したマーク
に基いて求めた走行経路の関数にて求められる。そして
、先に撮像した踊像旧点を原点とする第１の座標系の当
該マーク位置をその求めた搬像折点を原点とする第２の
座標系に座標変換する。

続いて、マークの大きさと前記変換位置を使用して当該
画像において同画像より小さくかつ画像中のマークを包
含する領域を設定し、その処理領域中にマークが存在し
マークの認識が可能となる。

ざらに、その処理領域において正確に無人車が走行経路
に沿って走行しかつその走行経路上の搬像折点で画像し
た際に走行用マークが存在するはずの部分を存在領域と
存在しないはずの部分を不存在領域として設定する。

そして、不存在領域にマークに対応する明度情報がない
場合にはマークが存在しないことがわかり、不存在領域
にマークにス・１応する明度情報がなく、存在領域にマ
ークに対応する明度情報がある場合には処理領域にマー
クが存在することがわかる。

その結果、存在領域と不存在領域に対応する少ない画素
の明度情報だけでマークの有無の判別が可能となる。

［実施例］ 以下、この発明の走行用マークの有無判別方法を具体化
した一実施例を図面に従って説明り°る。

第２図は画像式無人車１の側面を示し、その無人車１の
前側上部中央位置に立設した支持フレーム２の上部中央
位置には＠像装置としてのＣＣＤ（ｃｈａｒｇｅ　　ｃ
ｏｕｐｌｅｄ　　ｄｅｖｉｃｅ）カメラ３が設けられて
いる。ＣＯＤカメラ３は無人車１の予め設定された前方
の路面４上のエリア４ａを躍るように支持フレーム２に
セラ１〜されている。ＣＯＤカメラ３は第３図に示すエ
リア４ａを第５図に示す両像５で躍えている。そして、
本実施例ではその画像５は２５６ｘ２５６個の画素デー
タでｄ４成されるようになっている。

前記路面４には第２，３図に示すように無人車１の走行
経路りを決定するための路面４の色と異なる白色で構成
されているマーク６が所定の間隔を隔てて配設されてい
て、本実施例では第４図に示すように、その形状は半径
ｒ１の円形をなしその相対向する両側部に一対の尖頭形
状の角部６ａを延出した形状となっ−Ｃいる。そして、
この一対の角部６ａを結ぶ線９は無人車１が同マーク６
を通過する際の進行方向を指示するとともに、本実施例
では次のマーク６がおる方向を指示している。

又、マーク６の中心（重心）から角部尖頭点までの長さ
をｒ２　　（＞ｒｌ）としている。そして、この一定の
離散的に配設されたマーク６を走行しながら前記ＣＣＤ
カメラ３が順次踊ることになる。

尚、ＣＣＤカメラ３において白色のマーク６部分の画素
信号はレベルが高く、反対に暗い路面４の部分の画素信
号はレベルが低くなるカメラを本実施例では採用してい
る。

次に、無人車１に搭載された走行制御装置の電気的構成
を第１図に従って説明する。

マイクロコンピュータ１０は中央処理装置く以下、単に
ＣＰＵという〉１１と制御プログラムを記′巨した読み
出し専用のメモリ（ＲＯＭ）よりなるプログラムメモリ
１２とＣＰＵ１１の演算処理結果等が一時記憶される読
み出し及び古き替え可能なメモリ（ＲＡＭ）よりなる作
業用メモリ１３及びタイマ１４等から構成されている。

そして、ＣＰＵ１１はこのプログラムメモリ１２に記憶
された制御プログラムに従ってＣＣＤカメラ３を作動さ
一μてその画像した画像情報に基いて無人車１が走行す
る走行経路りを割り出すとともに操舵制御のための各種
の演ｎ９Ａ理動作を実（１するようになっている。

ＣＰＵ１１は前記タイマ１４が訓時する時間に塁いて一
定時間Ｔごとに入出力インタフェース１５及びＡ／Ｄ変
換器１６を介して前記ＣＣＤカメラ３を走査制御すると
ともに、そのＣＣＤカメラ３からの画素信号をＡ／Ｄ変
換器１６、バスコントローラ１７を介して画素データ及
び明度情報としての明度データにして作業用メモリ１３
に配慮する。Ａ／Ｄ変換器１６は制御信号に基いてＣＣ
Ｄカメラ３からの信号強度（搬像した路面４の明度）に
比例した値（アナログ値〉の画素信号を明度に応じて２
５６段階に区分した明度データにデジタル変換してパス
コン１〜ローラ１７を介して作業用メモリ１３に記憶さ
せる。又、Ａ／Ｄ変換器１６はこれに並行してＣＣＤカ
メラ３からの画素信号をアナログ値からデジタル値に変
換する際、各画素信号が予め定めた設定値以上か否かを
判別し、設定値以上の画素信号の場合には白色のマーク
６の部分の画素として「１」、反対に未満の画素信号の
場合には暗い色の路面４の部分の画素としてｒＯＪとす
るようにして順次入力されてくる各画素信号を２値化し
画素データとしてバスコントローラ１７を介して作業用
メモリ１３に記憶する。

従って、作業メモリ１３にはＣＣＤカメラ３が搬った画
像５を２５６Ｘ２５６個の両系データにして記憶されて
いることになる。

尚、本実施例では、説明の便宜上ＣＣＤカメラ３の走査
制御は横方向に走査し、その走査が画像５の上から下方
向に移る走査方式を採用するがその他の走査方式で実施
してもよいことは勿論で必る。

２値化レベルコンｌヘローラ１８はＣＰＵ１１からの制
御信号に基いて前記Ａ／Ｄ変換器１６が２値化するため
の設定値のデータを同Ａ／Ｄ変換器１６に出力するよう
になっている。

ドライブコントローラ１９は走行用モータ２０及び操舵
機構２１を同じくＣＰＵ１１からの制ｉＥ［Ｉ信号に基
いて制御する。そして、走行用モータ２０はそのル制御
信丹に基いて回転速度が制御され、操舵機構２１は制御
信号に基いてステアリング角ｅｓが制御される。尚、本
実施例では、胎動及び停止を除いて一定の速度で無人車
１を走行さＶるようになっていて、ＣＰＵＩＩは走行用
モータ２０の回転速度を一定速度で回転さけるように制
御している。

又、本実施例では前記ＣＣＤカメラ３は予め定めた時間
Ｔごとに間をおいて搬像動作が行なわれるように制御さ
れていて、第６図に示すように１つのマーク６を３回位
置を変えてＩｎするようになっている。従って、同マー
ク６に無人車１が近づくに従ってＣＣＤカメラ３に＠像
される画像５中のマーク６は第７図に示すように次第に
手前に近づくとともに大ぎく写し出される。又、本実施
例では当該マーク６が３回搬像されると、次の画像が行
われる時には当該マーク６はエリア４ａから外れ、次の
新しいマーク６がエリア４ａに入るようになっている。

次に、前記ＣＰＵ１１の処理動作について説明する。

まず、ＣＰＵ１１の基本的動作を説明すると、ＣＣＤカ
メラ３を作動ざぜる撮像処理動作と、そのカメラ３が画
像した画像に基いて路面４に設けたマーク６を画像処理
して認識を行う認識処理動作と、その認識結果に基いて
無人車の走行経路を演算する演算処理動作と、その演算
結果に基いて操舵機構２１を制御して無人車１を走行さ
せる走行制御動作とが必る。ＣＰＵ１１は＠像処理動作
→認識処理動作→演算処理動作→走行制御動作の順序で
行い、その各動作の動作時間Ｔ１〜Ｔ４を予め設定して
いる。そして、この各動作を順次繰り返して無人車１を
走行さけるようになっている。

尚、撮像処理動作から演算処理動作までが終了し走行処
理動作が開始されるまでの間（＝Ｔｉ＋Ｔ２　＋Ｔ３　
）についてはＣＰＵＩＩは無人車１は先の演算処理動作
で１ｑた走行経路に基く走行制御動作によって無人車１
を走行制御している。

さらに詳述すると、第８図に示すように先の演算にて求
めた走行経路１ｏに基いて走行中の無人車１が地点ｐｏ
に到達した時、ＣＰＵ１１がＣＣＤカメラ３を搬像動作
させ＠像処理動作を開始し、認識処理動作及び演算処理
動作を行い次の新たな走行経路Ｌ１を決定するに要する
時間Ｔａ　　（＝丁１　＋Ｔ２　＋Ｔ３　）　１変には
、即ち無人車１は地点ＰＯから地点Ｐ１にまで前記走行
経路ＬＯに阜いて走行する。そして、ＣＰＵ１１はこの
地点Ｐ１から走行経路Ｌ１に基く走行制御動作を開始し
、同走行経路１に従って走行するように無人中１を走行
制御する。

走行経路Ｌ１に基く走行制御動作を開始してから所定時
間Ｔ４が経過し地点Ｐ２まで無人車１が走行した時、Ｃ
ＰＵ１１は次の画像処理動作を開始する。そして、ＣＰ
Ｕ１１はＴａ時間経過後（地点Ｐ３まで無人車１が走行
経路Ｌ１に従って走行する時）までに、地点Ｐ２で＠像
した画像情報に基く走行経路Ｌ２を決定し、地点Ｐ３か
らその決定した新たな走行経路Ｌ２に従って走行するよ
うに無人車１を走行制御する。以１炎同様な動作を繰り
返してＣＰＵ１１は無人車１をその時々で演算した各走
行経路ＬＯ，Ｌ１．Ｌ２　・・・・。

に基いて走行制御するようになっている。従って、ＣＰ
Ｕ１１は時間Ｔ　（＝ＴＩ　＋Ｔ２　＋７３　＋Ｔ４　
）ごとに新たな走行経路を更新しながら走行している。

次に、各処理動作の詳細について説明する。

第９図において無人車１が先に演算された走行経路１ｏ
に従って走行制御されている状態において地点ＰＯに到
達したとき、ＣＰＵ１１からの制御信号に基いてＣＣＤ
カメラ３が走査制御されると、ＣＣＤカメラ３は路面４
に対して垂直ではなく一定の角度傾いて搬像されている
ことから前方のエリア４ａを第１０図に示すような画像
５に画像する。

このＣＣＤカメラ３からの各画素に対応する画素信号は
Ａ／Ｄ変換器１６にてその信号強度に応じてデジタル変
換されて明度データとして作業用メモリ１３に記憶され
る。又、画素信号は△／Ｉ）変換器１６にて各画素信号
が予め設定した設定値と比較され、マーク６の部分の画
素信号と路面４の部分の画素信号とが「１」、ｒＯＪの
２値化に判別されて画素データとして作業用メモリ１３
の所定の記憶領域に記ｎされる。

尚、説明の便宜上、地点ＰＯで＠像されるマーク６は初
めて＠像されるマーク６であって、最も遠い位置からの
搬像とする。

ＣＰＵ１１は作業用メモリ１３に記憶された全画素デー
タに基いてマーク６の画像認識を行なう。

ＣＰＵ１１は公知の方法でこの画像５にａ′３いてマー
ク６の形状と判別した部分の中心位置ｑ、即ちマーク６
の手心点が実際の路面４のどの位置Ｇにあるかを求め作
業用メモリ１３に記′臘する。

この算出は第１０図に示すように画＠５からマーク６と
判別した部分の一対の角部６ａの尖頭点ａ、Ｃを含む４
点ａ、ｂ、ｃ、ｄを求める。この４点は画像５を構成す
る各＠素において左から数えて１２８番目にある縦一列
の画素列をＸ軸とし、最上側から数えて１２８番目にあ
る横一列の画素列をｙｌＩＩｌｌｌと規定するＸ、ｙ座
標で表わすようにしている。この場合、このマーク６が
初めて躍像されたマーク６であることから、当該マーク
６の認識は画像５の全画素データ使用して公知の方法で
画像中のマーク６を判別し、そのマーク６の４点ａ、ｂ
、ｃ、ｄを決定している。

次に、ＣＰＵ１１はこの４点ａ−ｄを射影変換を行う。

射影変換は画像５で求めた各点ａ〜ｄが第９図に示す実
際のエリア４ａ上のどの位置く以下、基点という）Ａ−
Ｄにあるか、即ち本実施例では基点Ａ−Ｄを第９図に示
すように無人車１の中心位置（正確にはＣＣＤカメラ３
の位置）を原点ＰＨとするとともに、無人車１の進行方
向をＸ軸とし、向ｘ　：ｒｔと直交する方向をＹ軸とし
た場合のＸ、Ｙ座標系での基点△〜Ｄの座標位置をυｊ
り出す演算処理を行う。

ａ　（ｘａ　、　ｙａ　）−＋△（Ｘａ　、　Ｙａ　）
ｂ（ｘｂ、ｙｂ’）→Ｂ　（Ｘｂ、Ｙｂ　）ｃ（ｘｃ、
ｙｃ）→Ｃ（Ｘｃ　、　Ｙｃ　）ｄ　（ｘｄ　、、ｙｄ
）→Ｄ　（Ｘｄ　、　Ｙｄ　）これは前記したように、
ＣＣＤカメラ３が路面４を垂直に搬像していないことが
ら画＠５中のマーク６と実際のエリア４ａにおけるマー
９６と相違するのを一致させる処理でおる。

尚、この射影変換処理動作は予め設定されているＣＣＤ
カメラ３の焦点距離、倍率等の規格及び傾き、高さ等の
設置条件に基いて射影変換、即ら、座標変換が行なわれ
る。そして、この射影変換の一般式は以下の通りである
。

各点の位置座標をｘ、ｙ、基点の位置座標をＸ。

Ｙとし、カメラ３の高さをＨ、カメラ３の１頃きをθ、
カメラ３の焦点距離をＦ、倍率定数をｋとする。

尚、ｐは車中心とＣＯＤカメラ設置点間の距離である。

射影変換を行なった後、ＣＰＵ１１は基点へ〜Ｄの座標
から基点Ａ、Ｃ８′ｔＪぶ線と基点Ｂ、Ｄを結ぶ線の交
点の座標（Ｘｇ、Ｙ（］　）をマーク６の中心位置Ｇと
して求めるとともに、基点へ、Ｃの座標（Ｘａ　、　Ｙ
ａ　）、（ＸＣ、ＹＣ）から同マーク６の傾き（一対の
角部６ａを結ぶ線１の傾きであって無人車１が進む方向
を示す）Φｍを求める。

尚、本実施例では中心Ｇを画像中の４つの点ａ〜ｄから
求めたが、角部尖頭点ａ、Ｃの２点を結ぶ線９の中点を
画像中のマーク６の中心位置ｑとし、その中心位置０を
射影変換して中心位置Ｇとしてもよい。又、画像中のマ
ークから中心を求めその重心をマーク中心とし、射影変
換して中心位置Ｇを求めてもよい。

次に、前記地点ＰＯで搬像した画像情報に基いて決定さ
れる走行経路Ｌ１によって走行制御が開始される地点Ｐ
１におりる無人車１の傾き（姿勢角）Φｐ１と、同地点
Ｐ１の座標（ＸＩ）１．　Ｙｌ）１）を求める。この算
出は先の演算で決定された走行経路ＬＯの３次間ｉｆ　
（Ｘ＞を用いて容易に求められる。

両位ｍＧ　（Ｘ（］　、Ｙｇ）　、Ｐｉ　　（ＸＤｌ、
Ｙｌ）１）とその位置Ｇ、Ｐｉにあける傾きΦｍ、Φｐ
１に塁いてＣＰＵ’１１は両位置を通過する下記の３次
関数ｆ　（Ｘ）で表わされる走行経路Ｌ１を求める。

ｆ（Ｘ）＝αＸ　十βＸ２＋ＴＸ十δ そして、ｆｊＴ数α、β、γ、δは下記の連立４次方程
式を解くことにＪ：って容易に求めることかできる。（
以下、余白） 即ち、 Ｙ（１−αＸ（］　　＋βＸＧ２＋ＴＸｇ十δＹｐｌ−
αｘｐｉ　　十βｘｐｉ２＋ｒｘｐｉ＋δｊ　　ａ　ｎ
　０ｍ　　＝３　αＸ（］　　２　＋２ＢＸ（］　　＋
’７”ｔａｎΦＤ１＝３αＸＩ）１２＋２βＸｐｌ＋ｒ
ＣＰＵ１１はこの３次関改ｆ　（Ｘ）を地点Ｐ１からマ
ーク中心位ｉＧを姿勢角Φｍで通過する無人車１の走行
経路Ｌ１として決定する。

そして、無人車１が先の走行経路ＬＯに従って地点Ｐ１
に到達した時、ＣＰＵ１１は走行制御動作に移りこの関
数ｆ　（Ｘ）に基いて操舵′ａ構２１を制御する。この
制御は第１１図に示すように地点Ｐ１から関数ｆ　（Ｘ
）の曲線に沿って無人車１を走行させるための制御動作
で必って、その時々の走行位置における姿勢角の（Ｘ＞
を求め、無人車１がその時々においてその姿勢角の（Ｘ
＞となるようにステアリング角Ｃ）ｓを決定し操舵機構
２１を作動制御する。

そし−Ｃ１３次関数ｆ　（Ｘ＞の微分値の逆正接が姿勢
角の（Ｘ＞（＝ｊａｎ”（ｆ　−（Ｘ）））　であって
、走行経路Ｌ１上のある点（Ｘｎ　。

ｆ（Ｘｎ＞）から次の点（Ｘｎ＋１　、　ｆ　（Ｘｎ＋
１　＞　）まで移動する場合には姿勢角の（Ｘ＞かの（
Ｘｎ　＞からΦ（Ｘｎ＋１　＞となる条件を満足すれば
よいことがわかる。

この条イ１を満足さけるための走行制御方法を本実施例
では定常旋回円走行に具体化した。

叩ら、定常旋回円走行は第１２図に示すにうにステアリ
ング角Ｏ３を一定に保持すると一定の半径Ｒで旋回する
走行であって、ΔＴ秒後の姿勢角の（Ｘ）の変化母をΔ
Φとすると、以下の式が成りたつ。

△Φ＝Ｖ・Ｏ３・△Ｔ／Ｗ Ｒ＝Ｗ１０Ｓ ■は走行速度、Ｗはホイルベースである。

そして、両式からＶ・Δ丁だ（プ進む間に△Φだり姿勢
角を変化させるためには、Δ丁ごとに半径Ｒ（＝Ｖ・Δ
Ｔ／ΔΦ）をｈｌ算し、その半径Ｒからステアリング角
θｓ　　（＝Ｗ／Ｒ＝Ｗ・ΔΦ７／Ｖ・Δ丁）を算出す
ればよい。

従って、ＣＰＵ１１はΔＴ秒毎にステアリング角ＯＳを
前記式に基いて算出し、操舵機構２１を作動制御すれば
走行経路Ｌ１に沿って無人車１を走（１させることがで
きる。

無人車１が走行経路Ｌ１に従って走行し、走行経路Ｌ１
に基く走行制御動作を開始してからＴ４時間経過した時
（その時の地点をｐ２）、ＣＰＵ１１は次の搬像装置の
処理動作を実行し前記と同様にＣＣＤカメラ３を作動し
てその時のエリア４ａ内のマーク６を泥像づる。そして
、次の新たな走行経路Ｌ２の３次関数ｆ　（Ｘ＞を求め
る処理動作を地点Ｐ３に到達するまでに行う。

この場合、前記と相違してＣＣＤカメラ３が撮像した画
像５の全画素データ及び全明度データが作業用メモリ１
３に記憶されると、ＣＰＵ１１は第１６図に示すように
画像５中においてマーク６を完全に含む処理領域ｅの設
定溜筒を実行する。

この設定演算はその前記第１４図に示すＸ、　Ｙ座標系
から地点Ｐ２を原点とするとともに、その地点Ｐ２の無
人車１の進行方向をＸｍ軸、同Ｘｍ軸に対して直交する
方向をＹｍ軸とするＸｍ。

７ｍ座標系に座標変換、即ら、前記Ｘ、Ｙ座標中のマー
ク中心位置Ｇの座標（Ｘｇ、Ｙ（］　）をＸｍ。

７ｍ座標系での座標（Ｘｍｇ、　Ｙｍｇ）に変換する。

従って、この場合、＠像旧点が地点ＰＯ、撮＠新点が地
点Ｐ２どなるとともに、第１の座標系がＸ。

Ｙ座標系、第２の座標系がＸｍ、７ｍ座標系となる。

この変換はアフィン変換を用いて行なわれ、以下の演算
式″Ｃ−Ｘｌｌ１．ＹＩＩｌ座標系でのマーク中心位置
Ｇｍの座標位置（Ｘｍ（］、　￥ＩＩ１ｇ）が求められ
る。

Ｘｍ（］＝　（Ｘｇ−Ｘｐ２）ｃｏｓ　（−ｅｍ　）−
（Ｙｇ−Ｙｇ２）　ｓ　ｉ　ｎ　（−０ｍ　）Ｙｍｇ＝
　（Ｘ（＋　−Ｘｐ２）　ｓ　ｉ　ｎ　（−０ｍ）＋（
Ｙｇ−Ｙｇ２）　ｃｏｓ　（−０ｍ）尚、Ｘｐ２．　Ｙ
ｇ２はＸ、Ｙ座標系の地点Ｐ２の座標であって、前記走
行経路Ｌ１の３次関数から求めることができる。

又、０ｍはＸ、Ｙ座標系のＹ軸に対するＸｍ。

Ｙｍ座標系のＹｌｌｌ軸の回転角、即ち、地点ＰＯでの
無人車１の姿勢角に対する地点Ｐ２での無人車１の姿勢
角の変化硲であって、前記走行経路Ｌ１の３次関数から
求めることができる。

Ｘｌｌ１．ＹＩＩｌ座標系での路面４上のマーク中心位
置Ｇｍの座標位置（Ｘｍ（］、　Ｙｍ（１）が求められ
ると、次にｃｐｕ”＋ｉはこの座標（Ｘｍｇ、　Ｙｍｇ
）が地点Ｐ２ｔ’＠像した場合には画像５中のどの位置
、即ら、マーク中心位ａＱが画像５中どの位置にあるか
演算処理を行う。

Ｇｍ　　（Ｘｍｇ、Ｙｍｇ）　→ｇ（ｘｇ、ｙｇ）これ
は、前記射影変換処理動作と逆の変換処理（逆射影変換
処理）を行うことによって求めることができる。この逆
射影変換式の一般式は以下の通りである。（以下、余白
） 即ち、 逆射影変換にて求めた位置ｇ（ｘｇ、ｙｇ）が求まると
、ＣＰＵ１１は画像５中のマーク６が位置ｃ＋（ｘｃ＋
、ｙｃ＋）を中心に画像されていると判断し、次に処理
領域ｅの設定演算を行なう。

処理順ＶＪ、ｅの設定演詐は前記Ｃ）出したＸｍ。

ｙｍ座標系での路面４上のマーク中心位置Ｇｍの座標位
置（Ｘ＋ｎｃ＋、　Ｙｍｇ）に基いて演算される。

これは、路面４上のマーク６の大きざ（中心から角部尖
頭点までの長さｒ２　）は予めデータとして記憶されて
いるとともに、その路面４上で完全にマーク６を含む四
角枠形状の領域Ｚが予め設定されている。領域Ｚの大き
さは第１５図に示すＪ：うにマーク６の中心点を壬心と
する正四角形であって、その−辺が２・ｒ２より若干長
い値となるように予めプログラムメモリ１２に記憶して
おき、ＣＰＵ１１はそのデータに暴いて下記のようにＸ
ｍ、Ｙｍ座標系で路面４上の領域Ｚの各コーナー部の点
Ｚａ、Ｚｂ、Ｚｃ、Ｚｄの各座標０＜ｍｚａ。

Ｙｍｚａ　）　　（Ｘｍｚｂ　、　Ｙｍｚｂ　）　　（
Ｘｍｚｃ　、　Ｙｍｚｃ　）（Ｘｍｚｄ　、　Ｙｍｚｄ
　）を求める。

Ｘｍｚａ　＝Ｘｍｃ＋　−ｒ２−αｉ Ｙｍｚａ　＝　”ｙ’ｍｇ＋　ｒ２　＋α１Ｘｍｚｂ　
＝Ｘｍｇ　−ｒ２−αＩ Ｙｍｚｂ　＝　Ｙｍｇ　−ｒ２−α１ Ｘｍｚｃ　＝Ｘｍｇ＋ｒ２　＋α１ ＹｍＺＣ＝Ｙｍ（］　−ｒ２−（２１ Ｘｍｚｄ　＝Ｘｍｇ＋ｒ２　＋ｃｌ Ｙｍｚｄ　＝Ｙｍｇ十ｒ２　＋α１ α１はマージンで必って、確実にマーク６が領域Ｚ内に
包含するため°に支仝をみて予め設定した値いである。

又、α１の値は大きいほどマーク６か確実に包含される
という賞金率は高いが、反面後記する画像処理時間が長
くなる。

次に、ＣＰＵ１１はこの各点７−ａ−Ｚｄと対応する画
像５中の各点Ｚａ〜ｚｄの座標（Ｘ　Ｚａ。

ｙｚａ）　　（ｘｚｂ、　ｙｚｂ）　　（ｘｚｃ、　ｙ
ｚｃ）　　（ｘｚｄ。

ｙｚｄ）を前記と同様に逆射影変換して求める。そして
、この各点を結んだ範囲が第１６図に示すように処理領
域ｅとなり、同領域ｅは画像するマーク６が確実に包含
される横に長い四角形状の領域となる。尚、この領域ｅ
が横に長くなるのはＣＯＤカメラ３が斜めに路面４を画
像することによってＸ軸方向に歪みが生じるからである
。

処理領域ｅが設定されると、ＣＰｔｆｌｌはマーク有無
判別処理を実行する。

ＣＰＵ１１はまず第１８図〜第２０図に示すように処理
領域ｅの外周を囲む画素群からなる外周枠状の不存在領
域ｅ１を設定するとともに、処理領域内ｅにおいて所定
の間隔をおいてなる３つの縦方向に延びる画素群とそれ
直交する横方向に延びる画素群からなる交差枠状の存在
領域ｅ２を設定する。

即ら、不存在領域ｅ１は処理領域ｅの外周を囲む部分で
あることから、ＣＰＵ１１が正確に画像認識し正確に走
行経路Ｌ１が演算され、その走行経路Ｌ１に沿って無人
車１が走行し、ＣＯＤカメラ３が確実に搬像動作をした
ときにはマーク６に相当する明度データを持つ画素が存
在しない領域となる。従って、不存在領域ｅ１の画素群
の明度データは全て路面４に相当するデータを持つ必要
がおる。

その結果、不存在領１ｆｉ、ｅｌの画素群は第２１図に
示すマーク６を○む画像５の全画素の各信号強度（明度
）のヒストグラムにＪ３いて路面の明度を示す左側の山
の範囲に含まれ、最も明度が強い明度データ（以下、［
最大値ＭａｘＥ１ｊという）でも左側の山の右端付近ま
でであり、最も明度が弱い明度データ（以下、［最小値
ＭｉｎＥ１Ｊという）でも左側の山の左端付近まででお
る。

一方、存在領域ｅ２の画素群は処理領域ｅ内の縦横断し
ていることから、必ずマーク６に相当する明度データを
持つ画素が存在するとともに、必ず路面４に相当する明
度データを持つ画素が存在する。その結果、存在領域ｅ
２の画素群は第２１図に示すヒストグラムにおいて全て
の範囲に含まれ、最も明度が強い明度データ（以下、［
最大値ＭａｘＥ２ｊという）はマーク６の明度を示す右
側の山の右端付近におり、最も明度が弱い明度データ（
以下、「最小値ＭｉｎＥ２」という）は左側の山の左端
付近までにあることになる。

ＣＰＵ１１は不存在領域ｅ１に含まれる画素群の明度デ
ータを読み出し、最も明度の強い画素、即ち最大値Ｍａ
ＸＥ’１を求める。同様に、ＣＰＵ１１は存在領域ｅ２
に含まれる画素群の明度データから最も明度の強い画素
、即ち最大値ＭａＸＥ２を求める。

続いて、ＣＰＵ１１は最大値ＭａＸＥ１から最大値Ｍａ
ＸＥ２を減算した値の絶対値と予め設定した基準値ΔＱ
１とを比較する。そして、 ｌ　ＭａｘＥ　１−ＭａｘＥ　２１≧ΔＱ１を満足した
場合には、マーク６が処理領域ｅ内に完全に包含された
状態にあると判断する。即ら、マーク６が処理領域ｅ内
に完全に包含していることは第２２図に示すように不存
在領域ｅ１の最大値ＭａＸＥ１は左側の山の右端におる
ときが最大で、存在領１ａｅ２の最大値ＭａＸＥ２は右
側の山の少なくとも左端から右方にあることからその差
の絶対値は大きな値、即ち予め試験又は理論的に求めた
基準値ΔＱ１以上となることがわかる。又、ｌ　Ｍａｘ
Ｅ　１−ＭａｘＥ　２１　＜ΔＱ２（くΔＱｌ）の時に
は第２３図及び第２４図に示すようにマーク６が処理領
域ｅ内に完全に包含された状態にないと判断する。即ち
、第２３図に示すようにマーク６が完全に処理領域ｅか
ら外れている場合には不存在領域ｅ１の最大値ＭａＸＥ
１及び存在領域の最大値ＭａＸＥ２は共に左側の山にあ
るとともに、第２４図に示すようにマーク６の一部が処
理領域ｅに存在する場合には不存在領域ｅ１の最大値Ｍ
ａＸＥ１及び存在領域の最大値ＭａＸＥ２は共に右側の
山におることからその差の絶対値は共に小さな値、即ち
予め試験又は理論的に求めた基準値Δ０２以下となるこ
とがわかる。

従って、不存在領域及び存在領域ｅ１．ｅ２の明度デー
タのみを使用してマーク６が処理領域ｅに包含されてい
るか否かが判別でき、その判別処理時間は非常に短時間
となる。

そして、処理領域ｅにマーク６が完全に包含されていな
い場合、本実施例ではＣＰＵ１１は直らに無人車１を停
止させるべく走行用モータ２０を停止制御する。尚、本
実施例では無人車１を直らに停止させるようにしたが、
これを最初の１＠像不能と判断し、次に行われる搬像時
間まで走行経路［１で無人車１を走行さけ、次の走行径
路Ｌ１上の暗像地点を求め、その暗像地点を基準とした
処理領域ｅを設定した後、再度マーク６のイ１無を判別
しこの場合にも包含しないと判断した時、初めて無人車
１を停止させるようにしてもよい。

一方、マーク６が処理領域ｅに完全に包含されていると
判断すると、ＣＰＵ１１は作業用メモリ１３に記′巨し
た全画素データ群の中から処理領域ｅにある画素データ
群のみ読み出して両領域ｅ中にあるはずのマーク６の画
像認識を実行する。ＣＰＵ１１は領域ｅ内におけるマー
ク４の形状を前記と同様に公知の方法で判別し、マーク
６の角部６ａの尖頭点ａ、Ｃを含む４点ａ〜ｄの画＆５
中の位置を求める。

従って、従来のようにＣＣＤカメラ３が搬像し作業用メ
モリ１３に記憶した全画素データ群を使用してマーク６
の画像認識を行うのに比べて処理時間が非常に短縮され
ることになる。

画像中の４点ａ−ｄが求まると、ＣＰＵ１１は同じ方法
で射影変化し各点Ｇ、Ａ〜Ｄ及び点Ｇにおける無人車１
の傾き０ｍを求める。又、ＣＰＵ１１は走行経路Ｌ１の
３次関数ｆ　（Ｘ）に基いて地点Ｐ３の位置及びその時
の傾きΦｐ３を求める。

そして、これら求めた各値に基いて次の新たな３次関数
Ｊこりなる走行経路Ｌ２を前記走行経路Ｌ１を求めたと
きと同じ方法で割り出す。

この時、ＣＰＵ１１は走行経路Ｌ２の関数ｆ（Ｘ）が算
出され、その新たな走行経路１−２に暴く走行処理動作
が開始される時間まで、即ち走行経路Ｌ１の地点Ｐ３ま
では先の走行径路Ｌ１の関数ｆ　（Ｘ）に暴いて無人車
１を走行制御する。

そして、無人車１が地点Ｐ２に到達した時、ＣＰＬＪｌ
ｌはその求めた新たな３次関数ｆ　（Ｘ）よりなる走行
経路Ｌ２に沿って無人車１を走行制御する。

そして、走行経路Ｌ２を走行中において次の新たな走行
経路を求めるべくＣＣＤカメラ３が＠像動作が行われる
と、ＣＰＩＪｌｌは前記走行経路Ｌ２を求めた方法と同
じ処理動作が行われる。従って、ＣＰＵ１１はまず処理
領域ｅの設定演算を行い、新たに設定され領域ｅ内での
マーク６の杓−無判別とマーク認識を実行する。この場
合、領域設定をｅを設定する際、実際の路面４のマーク
６を基ｔ％ｌｐにそれを含む領域Ｚをまず設定しそれを
射影変換しで求めたので、当該マーク６が無人車１によ
り近ずくにつれて人ぎく類縁されてもそれに相対して処
理領域ｅもマーク６を完全に包含するように拡大され、
確実にマーク６の有無及び認識を行うことができる。そ
して、第１７図に示すように処理領域ｅは先の走イ１経
路Ｌ２を設定じた処理領域ｅよりその範囲が拡大される
ことから、マーク有無判別を行うための明度データ群及
び画像認識を行なうための画素データ群は増加しその分
処理時間は延びるが、従来のようにＣＣＤカメラ３が搬
像し作業用メモリ１３に記憶した画像５の全明度データ
及び全画素データを使用するのに比べれば非常に短縮さ
れる。

尚、第１７図に示すマーク６に基いて走行経路が決定さ
れ同経路を走行し次の頚像を行う時、本実施例の場合、
当該マーク６はＣＣＤカメラ３の距像工１ノア４ａから
外れ次の新たなマーク６がエリア４ａに入ることになる
。そして、ＣＰＵ１１は新しいマーク６でどの位置に搬
像されるかは予測しにくいので、前記と同様に新たなマ
ーク６が最初に搬像された時のみ全画素データを使用し
てマーク６の画像認識を実行する。尚、マーク６間の間
隔及び次のマーク６のが配置されている方向が予め判別
できるので、次の新たなマーク６も予測て゛きるので、
処理領域ｅを設定しその領域ｅ内でマーク６の認識を実
行しでもよいことは勿論である。

以後、ＣＰＵ１１は同様に動作を繰り返して走行経路を
順次更新して無人車１を搬像したマーク゛６に従って走
行制御する。

このように本実施例においては３次関数ｆ　（Ｘ）にて
表わされる各走行経路Ｌ１．Ｌ２　、　　・・・を求め
る際、撮像した地点ＰＯ、Ｐ２とその地点ＰＯ，Ｐ２の
傾き（無人車１の姿勢角）を使用しないで、ＣＣＤカメ
ラ３がマーク６を搬像してから新たな走行経路を決定し
その決定した走行経路に従って走行制御されるまでの時
間差を考慮し、現在走行している走行経路の関数に基い
て求めた新たな走行経路に移る地点ｐｉ　、ｐ３とその
傾きΦｐ１．Φｐ３を使用しているので、無人車１をマ
ーク６上を必ず通過させるとともに、マーク６上におい
てその一対の角部６ａにて示す走行方向に確実に進行さ
せることができ、無人車１の高速化を図ることかできる
。

又、本実施例ではＣＣＤカメラ３が画像した画像中、予
め予測したマーク６を完全に含む処理領域ｅの画素デー
タ群のみを使用してマーク６の認識を可能にしたので、
画像処理時間を短縮することができ、ひいては無人車１
の高速化を図ることができる。しかも、処理領域ｅを設
定しマーク６の認識を行うようにしたので、走行の障害
にはならないノイズが画素データ群中に含まれていても
、そのノイズが処理領域ｅ中に含まれなければ影響を受
けないことから精度の高い画像認識ができ、ひいては粘
度の高い走行経路を決定することができる。

しかも、本実施例では処理領域ｅ内でのマーク認識を行
う前に短時間にマーク６が処理領Ｖｃｅに完全に包含さ
れているか否かの判断を行い、マ・−り６が完全に包含
していない場合には何等かの原因で処理領域に走行用マ
ークが包含されていなかったと判断して、直ちに停止さ
せるようにしたので、マーク認識処理前にその異常に対
して安全かつ素早く対処することができる。尚、判別に
使用される明度データはマーク認識に使用される画素デ
ータの数より遥かに少ないので、有無判別時間はマーク
認識時間より短時間である。

尚、前記実施例ではマーク６を包含する四角形状の処理
領域ｅを設定したが、マーク６を包含する形状でおれば
円形、楕円、三角等にしたり、マーク６の大きざに相対
して大きくすることなく１つの形状でもよく、勿論、マ
ーク６の形状を変更して実施してもよいことは勿論でお
る。

又、処理領域ｅ巾において、マーク６が存在するはずが
ない部分（不存在領域ｅ１）と必ず存在しなければなら
ないはずの部分（存在領域ｅ１）は予め設定することが
理論的にできるので、前記実施例のように四角枠状の不
存在領域ｅ１と、交差枠状の存在領域ｅ２に限定される
ものではなく、適宜変更して実施してもよい。

又、前記実施例では路面４上のマーク６の中心位置Ｇｍ
を求めその中心位置Ｑｍを手心として予め領域Ｚを設定
し、逆射影変換して処理領域ｅを設定したが、これを領
域Ｚを求めることなく画像中のマーク中心位置Ωに基い
て直接マーク６を包含する処理領域ｅを設定してもよい
。この場合、画像中で処理領ｖ１．ｅを設定する場合に
は、マージンα１を含めてその領域ｅの大きざを適宜選
択することによってより画像処理時間を短縮することが
できる。尚、路面上のマーク６が無人車１に近ずくにつ
れて画像中のマーク６は大きくなるので、画像５のマー
ク中心位置ｑのＸ成分値に応じて処理領域ｅを大きくす
る必要がある。

又、最も近い位置での画像中のどの位置にあってもマー
ク６を包含する最も大きい処理領域ｅを予め１つ設定し
ておき、画像中のマーク６の位置に関係なく常にこの処
理領域ｅを使用するようにしてもよい。

さらに、前記実施例では領域Ｚを設定する際、又は画像
中で直接処理領域ｅを設定する際、安全性を確保するた
めに、マージンα１を設定するが、これを画像５のマー
ク中心位置ｑのＸ成分値に応じて、即ら無人車１に対す
る路面上のマーク６の距離に応じて変更して実施しても
よい。

又、前記実施例では走行用マーク６が路面４より白いも
のを使用したが、反対にマーク６のほうが路面４より暗
いものでもよい。この場合、不存在領域ｅ１に含まれる
画素群の明度データを読み出し、最も明度の弱０画素、
即ら最小値ＭｉｎＥ１を求めるとともに、存在領域ｅ２
に含まれる画素群の明度データから最も明度の弱い画素
、即ら最小値ＭｉｎＥ２を求める。

そして、最小値ＭｉｎＥ１から最小値〜ｌ１ｎＥ２を減
算した値の絶対値と予め設定した基準値ΔＱ３とを比較
する。そして、 Ｉ　ＭｉｎＥ　１−ＭｉｎＥ　２１≧ΔＱ３を満足した
場合には、マーク６が処理領域ｅ内に完全に包含された
状態にあると判断する。即ら、マーク６が処理領域ｅ内
に完全に包含していることは第２５図に示すように不存
在領域ｅ１の最小値ＭｉｎＥ１は路面６の明度を示す右
側の山の右端にあるときが最小で、存在領域ｅ２の最小
値１ｖｌｉｎＦ２はマーク６の明度を示す左側の山の少
なくとも左端にあることからその差の絶対値は大きな値
（△Ｑ３）以上となることがわかる。一方、ｌ　Ｍａｘ
Ｅ　１−ＭａｘＥ　２１　＜ΔＱ４の時には第２６図及
び第２７図に示すようにマーク６が処理領域ｅ内に完全
に包含された状態にないと’ｌ’ｌＪ断する。即ち、第
２６図に示すようにマーク６が完全に処理領域ｅから外
れている場合には不存在領域ｅ１の最小値ＭｉｎＥ１及
び存在領域ｅ２の最小値ＭｉｎＥ２は共に山の左端にあ
るとともに、第２７図に示すようにマーク６の一部がｆ
ｆｉ理領域ｅに存在する場合には不存在領域ｅ１の最小
値ＭｉｎＥ１及び存在領Ｍｅ２の最小値ＭｉｎＥ２は共
に左側の山の左橋におることからその差の絶対値は共に
小さな値（ΔＱ４）以下となることがわかる。

又、前記実施例ではマーク６が領域ｅに完全に包含され
ていると判別されたとき、次にマーク認識を行ったが、
併せて不存在領域及び存在領域ｅ１．ｅ２における全画
素の明度データを使用して前記△／Ｄ変換器１５が２値
化する際の設定値をを決定するようにしてもよい。即ち
、完全にマーク６が処理領域ｅに包含される場合におけ
る不存在領域及び存在領域ｅ１．ｅ２における全画素の
信号強度のヒストグラムは第２２図に示めされる。従っ
て、両領域ｅ１．ｅ２の最大値ＭａＸＥ　１　。

ＭａｘＥ２を用いて下記の演算を行なえば路面４とマー
ク６の画素信号を確実に２値化できる設定値Ｔｈを求め
ることができる。

Ｔｈ＝　（ＭａｘＥ　１＋ＭａｘＥ２）／２又、前記実
施例では１つのマーク６が３回ＣＣＤカメラ３に撮像さ
れるようにしたが、この搬像回数に限定されるものでは
なく、回数を増減したり、撮像タイミングをその時々で
変更したりして実施してもよい。

又、本実施例では１つのマーク６が３回＠像されると、
次の撮像時には次の新たなマーク６がエリア４ａに入る
ように設定したが、これに限定されるものではなくこれ
をマーク６が搬像されない状態が続いた後、新たなマー
ク６が撮像されるようにして実施してもよい。

更に、前記実施例では処理領域ｅの設定を画像認識を行
う直前に行ったが、１つの走行経路が決定された１変で
必って当該走行経路に基いて走行を開始する前に次の撮
像位置を求めて処理領域を予め設定しておくにうにして
もよい。

又、前記実施例では走行経路を３次関数にて決定したが
、これに限定されるものではなく、走行経路をその他の
関数を用いて決定するようにしてもよい。

更に、前記実施例では搬像装置としてＣＣＤカメラ３を
用いたが、それ以外のＶ＆＠装置を用いて実施してもよ
く、又、前記実施例ではＣＣＤカメラ３における画像の
画素構成（分解能）を２５６×２５６画素としたが、こ
れに限定されるものではなく、例えば５１２Ｘ５１２画
素、１０２４　ｘ１０２４画素等、適宜変更して実施し
てもよい。

ざらに、前記実施例では搬像処理動作→認識処理動作→
演算処理動作→走行制御動作の順序で無人車１の走行経
路を決定し走行制御するようになっていたが、その順序
は適宜変更してもよく、要はマークを１６してから走行
経路を決定し、その走行経路に基く走行制御が開始され
るまでの時間差を考慮して当該走行経路がされるのであ
れば、どんな動作順序でよい。

さらに又、前記実施例では無人車１の走行速度■を一定
としたが、その時々で変更するようにしてもよい。この
場合、無人車の車速をバ“［測する車速検出器を設は同
検出器に基いて車速及び走行距離等を演算してもよい。

［発明の効果］ 以上詳述したように、この発明によれば、確実に走行用
マークの有無を判別することができるとともに、その判
別処理時間を短縮することができ画像処理時間の短縮化
を損うことのない走行用マークの有無判別方法として優
れた効果を有する。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明を具体化した走行制御装置の電気ブロ
ック回路図、第２図は走行中の無人車の側面図、第３図
は同じく平面図、第４図はマークの正面図、第５図はＣ
ＣＤカメラが暗うえた画像を説明するための説明図、第
６図は撮像回数とマークとの関係を示す図、第７図は画
像中のマークの変化を示す図、第８図は走行制御装置の
動作順序と無人車の走行位置との関係を示す図、第９図
は走行中にＣＣＤカメラが撮像したエリアを示す図、第
１０図はそのエリアにおりる画像を示す図、第１１図は
走行制御装置が決定した走行経路を示す図、第１２図は
定常旋回円走行を説明するための説明図、第１３図は姿
勢角と半径との関係を示す図、第１４図は座標変換を説
明するための図、第１５図は路面上での領域を説明する
ための図、第１６図及び第１７図は画像中の処理領域を
説明するための図、第１８図は処理領域、不存在領域ヒ
ス１〜グラムを示す図、第２２図は処理領域にマークか
包含されている状態を説明する説明図、第２３図は処理
領域にマークが存在しない状態を説明する説明図、第２
４図はマークの一部が処理領域に存在する状態を説明す
る説明図、第２５図〜第２７図は路面より暗いマークを
使用して無人車を走行させる場合の判別を説明するため
の説明図で市って、第２５図は処理領域にマークが包含
されている状態を説明する説明図、第２６図は処理領域
にマークが存在しない状態を説明する説明図、第２７図
はマークの一部が処理領域に存在Ｊる状態を説明する説
明図である。 図中、１は画像式無人車、３はＣＣＤカメラ、４は路面
、４ａはエリア、５は画像、６はマーク、６ａは角部、
１０はマイクロコンピュータ、１１はＣＰＵ、１２はプ
ログラムメーＥす、１６はＡ／Ｄ変換器、１８は２値化
レベルコン１〜ローラ、１９はドライブコントローラ、
２０は走行用モータ、２１は操舵機構、Ｌ、ＬＯＬｌ、
Ｌ２は走行経路、Ｇはマーク中心位置、Φｍ、Φｐ１．
Φｐ３は姿勢角、ＰＯは＠像旧点としての地点、Ｐ２は
附像旧点及び断点としての地点、Ｚは領域、ｅは処理領
域、ｅｌは不存在領域、ｅ２は存在領域、ｑは画像中の
マーク中心位置、Ｇｍは路面上のマーク中心位置、ｒ２
は長さである。 特許出願人　株式会社　（ｓ山自動織機製作所代理人　
　　弁理士　　恩田博賞 ＼ 第６図 口 第１８図 第２０図 頻 崖 ｉｉ　ｉｉ　ｉｉ ｕＵ ｌｎｅｌ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、路面上に配設された走行用マークを先に撮像した撮
   像旧点を原点とする第１の座標系を設定し、その第１の
   座標系にてマークの位置を求めるとともに、先に撮像し
   たマークに基いて走行経路を求め、その走行経路にて次
   に同マークを撮像動作が行われる撮像新点を求め、 次に、その撮像新点を原点とする第２の座標系を設定し
   、前記第１の座標系の当該マーク位置をその第２の座標
   系における位置に座標変換し、その変換位置とマークの
   大きさに基いて撮像新点にて撮像された画像において同
   画像より小さくかつ画像中のマークを包含する画像認識
   のための処理領域を設定し、 次に、その処理領域においてマーク存在領域と不存在領
   域とを設定し、その両領域における各画素の明度情報に
   基いてマークの有無を判別するようにした走行用マーク
   の有無判別方法。