JPH01199216A - 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行用マーク
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、Ｒ像装置で少なくとも複数回ｌ＠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
される走行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
にて撮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
つ粘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。

［発明が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
された時点で直ちに走行用マークの認識処理を実行し新
たな走行経路を演算することも可能であるが、その前に
その領域内にマークが存在しているか否かを判別する必
要がある。

この場合、１回だけのマーク有無の判別結果に基いて異
常と判断した場合、直ちに例えば無人車を停止させる等
の対策を行うとロスが大きい場合がある。

例えば、突発的な外乱等、自然に修復するようなトラブ
ルで、マークの一部が少し処理領域から外れて、処理領
域が大きかったら確実に包含される場合や、２回目の撮
像では確実にマークを包含することができる場合等に無
人車を直ちに停止させるのはその後にひかえている多大
な労力と時間を要する復旧作業を考えると非常にロスが
大きい。

この発明の目的は突発的な外乱等、自然に修復するよう
な１〜ラブルでマークが処理領域に包含されていない場
合にマークが包含されるように当該処理領域を変更して
マークが存在しないことに基く無人車の無用な停止を防
止することができる走行用マークの有無判別方法を捷供
することにある。

［課題を解決するための手段］ 上記目的を達成すべく、第１の発明は路面上に配設され
た走行用マークを先に撮像した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瞳像折点を求め、次に、そのＲ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Ｉ
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、その処理領域にマークが包含されて
いるか否か判別し、マークが包含されていない場合には
その処理領域を拡大し、その拡大された処理領域におい
て再びマークが包含されているか否かを判別するように
した走行用マークの有無判別方法。

第２の発明は路面上に配設された走行用マークを先に撮
像した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
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
置とマークの大きさに基いてｉ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
理領域にマークが包含されているか否か判別し、マーク
が包含されていない場合には前記走行経路をそのまま使
用して次に当該マークを′＠像動作が行われるｉ像新点
を求め、新たな第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新たな第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
いて新たに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新たな処
理領域を設定し、その新たな処理領域において再びマー
クが包含されているか否かを判別するようにした走行用
マークの有無判別方法。

［作用］ 第１の発明において、次に撮像動作が行われる撮像折点
は先に撮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、先に撮像した撮像した撮像旧点
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
た撮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
含する処理領域を設定し、その処理領域中にマークが包
含されているか否か判別する。

そして、何らかの原因でマークの一部が少し処理領域か
ら外れている場合、処理領域を拡大させる。その結果、
当該マークはその拡大された処理領域内に完全に包含さ
けることが可能となり、同処理領域内だけでマーク認識
処理動作ができる。

次に、第２の発明は第１の発明と同様に処理領域が設定
され、マークの一部が少し処理領域から外れていると判
断した場合、今走行している走行経路をそのまま使用し
て次に当該マークをｆｌｕ像動作が行われる撮像折点及
び新たな第２の座標系を設定し、先の処理領域と同様に
新たな処理領域を設定する。

従って、何らかな原因で発生した修復可能なトラブルに
よってマークが処理領域から外れたと判断されても次の
新たな撮像動作では、当該マークはその新たに設定され
た処理領域内に完全に包含させることが可能となり、同
処理領域内だけでマーク認識処理動作ができる。

［第一の実施例］ 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する。

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
位置には撮像装置としてのＣ０Ｄ（ｃｈａｒａｅ　　ｃ
ｏｕｐｌｅｄ　　ｄｅｖｉｃｅ）カメラ３が設けられて
いる。ＣＣＤ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を撮るように支持フレーム２に
セラ１−されている。ＣＣＤカメラ３は第３図に示すエ
リア４ａを第５図に示す画像５で撮えている。そして、
本実施例ではその画像５は２５６Ｘ２５６個の画素デー
タで構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１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ている。そして、こ
の一対の角部６ａを結ぶ練りは無人車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があ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Ｔｉしながら前記Ｃ
ＯＤ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（以下、単に
ＣＰＵといづ）１１と制御プログラムを記憶した読み出
し専用のメモリ（ＲＯＭ）よりなるプログラムメモリ１
２とＣＰＵ１１の演算処理結果等が一時記憶される読み
出し及び出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、ＣＰＬＪｌｌ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
せてその撮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
演算処理動作を実行するようになっている。

ＣＰＬＪＩＩは前記タイマ１４が計時する時間に基いて
一定時間Ｔごとに入出力インターフェイス１５及びＡ／
Ｄ変換器１６を介して前記ＣＣＤカメラ３を走査ｉｌ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、パスコン１−〇−ラ１７を介して画
素データ及び明度データにして作業用メモリ１３に記憶
する。Ａ／Ｄ変換器１６は制御信号に基いてＣＣＤカメ
ラ３からの画素信号の信号強度（Ｉｆｉ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２５６段階に区分した明度データにデジタル変換
してバスコントローラ１７を介して作業用メモリ１３に
記憶させる。又、Ａ／Ｄ変換器１６はこれに並行してＣ
ＣＤ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ｒ
ＯＪ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が躍った画
像５を２５６Ｘ２５６個の画素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ある。

２値化レベルコントローラ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＜ＣＰＵ１１からの制御信号に基いて制
御する。そして、走行用モータ２０はその制御信号に基
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Ｏ３が制御される。尚、本実施例で
は、始動及び停止を除いて一定の速度Ｖで無人車１を走
行ざＵるようになっていて、ＣＰＵ１１は走行用モータ
２０の回転速度を一定速度で回転させるように制御して
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ごとに間をおいて撮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
置を変えて撮像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に撮像
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きく写し出される。又、本実施
例では当該マーク６が３回撮像されると、次の撮像が行
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ＣＰＬＪ１１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、（、ＣＤ
カメラ３を作動させる撮像処理動作と、そのカメラ３が
撮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ある。ＣＰＬｌｌｌは撮像処理
動作→認識処理動作→演算処理動作→走行制御ｌ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を走行させ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ＣＰＵ１１は無人車１は先の演算処理動
作で得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。

ざらに詳述すると、第８図に示すように先の演算にて求
めた走行経路ＬＯに基いて走行中の無人中１が地点ｐｏ
に到達した時、ＣＰＵ１１がＣＣＤカメラ３を撮像動作
させＷｉ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　　（＝ＴＩ　＋Ｔ２　＋Ｔ３　）後には、
即ら無人車１は地点ＰＯから地点Ｐ１にまで前記走行経
路ＬＯに基いて走行する。そして、ＣＰｔＪｌｌ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車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は次の撮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で撮像
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。以後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、Ｌｌ　、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　（＝Ｔ１　＋Ｔ２　＋Ｔ３　＋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１−る。

第９図において無人車１が先に演算された走行経路ＬＯ
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撮像されている
ことから前方のエリア４ａを第１０図に示すような画像
５に撮像する。

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Ａ／Ｄ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憶される。

尚、説明の便宜上、地点ＰＯでｖａ像されるマーク６は
初めて撮像されるマーク６であって、最も遠い位置から
の撮像とする。

ＣＰＬＪｌｌ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＠５においてマーク６
の形状と判別した部分の中心位置ｑ、即ちマーク６の重
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に記憶する。

この算出は第１０図に示すように画像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
る各画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ｙ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ｙ軸と規定する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が初めて撮像
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の全画素データを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（以下、基点という＞Ａ−
Ｄにあるか、即ち本実施例では基点Δ〜Ｄを第９図に示
すように無人中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、同Ｘ軸と直交する方向をＹ軸とした場合
のＸ、Ｙ座標系での基点Ａ〜Ｄの座標位置を割り出す演
綽処理を行う。

ａ　（ｘａ　、　ｙａ　）−＋△（Ｘａ　、　Ｙａ　）
ｂ　（ｘｂ　、　ｙｂ　）→Ｂ　（Ｘｂ　、　Ｙｂ　）
ｃ　（ｘｃ　、　ＶＣ）→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を垂直に撮
像していないことから画像５中のマーク６と実際のエリ
ア４ａにおけるマーク６と相違するのを一致させる処理
である。

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、即ち、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Ｈ１カメラ３の傾きを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、ＣＰＬＪｌｌは基点△〜Ｄの座
標から基点Ａ、Ｃを結ぶ線ｇと基点Ｂ、　Ｄを結ぶ線の
交点の座標（ＸＩＩＩ　、　Ｙｌｌｌ　）をマーク６の
中心位＠Ｇとして求めるとともに、基点Ａ、　Ｃの座標
（Ｘａ　、　Ｙａ　）、（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、本実施例では中心位置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１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
Ｑを９Ａ影変換して中心位置Ｇとしててもよい。又、画
像中のマークから重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で撮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における無人車１の傾き（姿勢角）Φｐ１と、同地点
Ｐ１の座標（Ｘｐｌ、　ＹｐＩ）を求める。この算出は
先の演界で決定された走行経路ＬＯの３次関数ｆ　（Ｘ
）を用いて容易に求められる。

両位置Ｇ　＜ＸＱ　、　Ｙ（］　）　、Ｐｉ　　（ＸＩ
）１．　Ｙｐｌ）とその位置Ｇ、Ｐｉにおける傾きΦｍ
、Φｐ１に基いてＣＰＵ１１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　＋βＸ２＋γＸ＋δ そして、係数α、β、γ、δは下記の連立４次方程式を
解くことによって容易に求めることかできる。（以下、
余白） 即ち、 ＹＱ　＝αＸｇ３＋βＸｇ２＋γｘｇ＋δＹｐ１＝αＸ
ｐ１３＋βｘｐ１２＋γＸｐ１＋δｊａｎ（Ｄｌｌｌ　
−３αＸ９２−１−２βＸ（１＋７’ｔａｎΦ１）１−
３αＸＩ）１２＋２βＸりｉ＋７ＣＰＬＪ１１はこの３
次関数ｆ　（Ｘ）を地点Ｐ１からマーク中心位置Ｇ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ｍ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中１を走行させるための制御動作で
必って、その口４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θＳを決定し操舵機４ｉ
２１を作動制御する。

そして、３次関数ｆ　（Ｘ）の微分値の逆正接が姿勢角
の（Ｘ）（＝ｊａｎ−１（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　）　）まで移動づる場合には姿勢角の（Ｘ＞
がΦ（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。

この条件を満足させ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。

即ち、定常旋回円走行は第１２図に示すようにステアリ
ング角θＳ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Φ（Ｘ）の変化量をΔ
Φとすると、以下の式が成りたつ。

ΔΦ＝Ｖ・θＳ・ΔＴ／Ｗ Ｒ＝Ｗ／ｅｓ ■は走行速度、Ｗはホイルベースでおる。

そして、両式からＶ・ΔＴだＧプ進む間にΔΦだけ姿勢
角を変化さＵるためには、６丁ごとに半径Ｒ（＝Ｖ・Δ
Ｔ／ΔΦ）を計算し、その半径Ｒからステアリング角θ
ｓ　　（＝Ｗ／Ｒ＝Ｗ・ΔΦ／■・６丁を算出すればよ
い。

角ｅｓ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を走行させるこ
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ｍ像装置
の処理動作を実行し前記と同様にＣＯＤカメラ３を作動
してその時のエリア４ａ内のマーク６を撮像する。そし
て、次の新たな走行経路Ｌ２の３機関数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ＣＯＤ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、ＣＰＵＩＩ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
定演算を実行する。

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Ｘｌｌ１軸に対して直交
する方向をＹｍ軸とするＸＩ、Ｙｍ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（Ｘ
ＩＩＪ　、　Ｙｇ）　ヲＸｍ　。

ｙｍ座標系での座標（ＸｍＬ　Ｙｍ（ＩＩ）に変換する
。

従って、この場合、撮像凹点が地点ＰＯＳｔｔｉ像新点
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、ＹＩ１１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
式でＸｍ、ＹＩ１１座標系でのマーク中心位置Ｇｍの座
標位置（ＸｍＯ，Ｙｍ（Ｊ）が求められる。

Ｘｍｇ＝　（ＸＩＩＪ　−ＸＩ）２）　ＣＯ５（−０ｍ
）−（Ｙｇ−Ｙｐ２）　ｓ　ｉ　ｎ　（−０ｍ）ＹｍＣ
ｌ　＝　（ｘｃ＋　−ｘｐｚ）　ｓ　ｉ　ｎ　（−０ｍ
）＋（ＹＯ−’ｖ’ｐｚ＞　ＣＯＳ　（−０ｍ）尚、Ｘ
ｌ）２．　Ｙｌ）２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か
できる。

又、ｅｍはＸ、Ｙ座標系のＹ軸に対するｘｍ　。

Ｙｍ座標系のＹｍ軸の回転角、即ら、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
変化量であって、前記走行経路Ｌ１の３次関数から求め
ることができる。

ｘＩｌｌ、ＹＩＩＩ座標系での路面４上のマーク中心位
置Ｇｍの座標位ｆ２ｉ　（ＸＩ（１，Ｙｍ（１）が求メ
ラレルト、次にＣＰＬＪｌｌはこの座標（Ｘｍｇ、　Ｙ
ｍ（１）が地点Ｐ２で撮像した場合には画像５中のどの
位置、即ち、マーク中心位置ｑが画像５中どの位置にあ
るか演算処理を行う。

Ｇｍ　　（ＸＩＩＩ（１，Ｙ＠（Ｊ）　→Ｑ　（ＸＯ、
ＭＯ＞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９Ａ影変換式の一般式は以下の通りでおる。

（以下、余白） 即ち、 逆躬彰変換にて求めた位置１ｘｃ＋、ｙａ）が求まると
、ＣＰＵ１１は画像５中のマーク６が位置Ｑ（Ｘ（１１
，ｙｇ）を中心に撮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。

処理領域ｅの設定演算は前記算出したｘｍ。

Ｙｌｌｌ座標系での路面４上のマーク中心位＠Ｇｍの座
標位置（ＸｍＯ，ＹＩＩｌｇ）に基いて演埠される。

これは、路面４上のマーク６の大きさ（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図に示すようにマーク６の中心点を重心とす
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はそのデータに基いて下記のようにＸｍ
、Ｙｍ座標系で路面４上の領域Ｚの各コーナー部の点Ｚ
ａ、　Ｚｂ、ＺＣ，Ｚｄの各座標０（ｍｚａ。

Ｙｍｚａ　）　　（Ｘｍｚｂ　、　Ｙｍｚｂ　）　　（
Ｘｍｚｃ　、　”ｙ’ｍｚｃ　）（＞（ｍｚｄ　、　Ｙ
ｍｚｄ　）を求める。

Ｘｍｚａ　＝Ｘｍｇ　−ｒ２−α１ Ｙｍｚａ　＝ｙｍｇ十ｒ２　＋ＣＸ１ Ｘｍｚｂ　＝Ｘｍｇ　−ｒ２−ｃｌ Ｙｍｚｂ　＝Ｙｍｇ　−ｒ２−（２１ ＸＩＩＩＺＣ＝ＸＩＩｌ（１＋ｒ２　＋ｃｌＹｍｚｃ　
＝Ｙｍｇ　−ｒ２−α１ Ｘｍｚｄ　＝Ｘｍｏ＋　ｒ２　＋ｃｎ Ｙｍｚｄ　＝Ｙｍｇ＋　ｒ２　＋ＣＮ α１はマージンであって、確実にマーク６が領域Ｚ内に
包含するために安全をみて予め設定した値いである。又
、α１の値は大ぎいほどマーク６が確実に包含されると
いう安全率は高いが、反面後記する画像処理時間が長く
なる。

次に、ＣＰＵＩＩはこの各点Ｚａ−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は撮像するマーク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を撮
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
。

尚、上述したように処理領域ｅを設定する時、画像中の
マーク６の中心位置Ｑの座標を求めなくても設定できる
ので、゛中心位置Ｇを逆射影変換して中心位置ｑを求め
る処理動作をしなくてもよい。

処理領域ｅが設定されると、ｃｐｕｉｉ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。

即ち、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、ＣＰＵＩＩ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が確実に撮像動作をした
とぎにはマーク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
がある。

その結果、不存在領域ｅ１の画素群は第２１図に示すマ
ーク６を含む画像５の全画素の各信号強度（明度）のヒ
ストグラムにお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Ｍ
ａｘＥ１Ｊという）でも左側の山の右端までであり、最
も明度が弱い明度データ（以下、「最小値ＭｉｎＥＩＪ
という）でも左側の山の左端までである。

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
側の山の右端にあり、最も明度が弱い明度データ（以下
、［最小値Ｍ　ｉｎＥ　２　Ｊという）は左側の山の左
端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
ＸＥ１を求める。同様に、ＣＰＵ　１１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、 Ｉ　ＭａｘＥ　１−ＭａｘＥ　２１≧ΔＱ１完全に包含
された状態にあると判断する。即ち、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
にあるときが最大で、存在領域ｅ２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−ヒとなることがわかる。又、ｌ　
ＭａｘＥ　１−ＭａｘＥ　２１　＜ΔＱ２（くΔＱ１）
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Ｍ
ａＸＥ１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ＭａＸＥ１及び存在領域の最大値ＭａＸＥ２は共に
右側の山にあ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。

尚、本実施例では不存在ｒｉ域及び存在領域ｅ１゜ｅ２
を設定してマークの有無を判別を行ったが、これを処理
順１０．ｅ中のマーク６に相当する画素データに基いて
マーク６の重心を求めその重心と前記した逆射影変換し
て求めたマーク中心位置ｑとの偏位からマーク６の有無
を判別したり、処理領域ｅのマーク６の形状を認識しそ
の認識した形状パターンに基いてマークの有無を判別す
る等、要は処理領域ｅにマーク６が包含されているかど
うかが判別できる手法であればなんでもよい。

そして、何らかの原因で処理領域ｅにマーク６が完全に
包含されていない場合、ＣＰｔＪｌｌは先の処理領域ｅ
を第１６図２点鎖線で示す拡大した新たな処理順１ｆ１
．ｅ　ａを設定する。この処理順１ｒｙ、ｅより大きい
処理領域ｅの設定は前記処理順ｖＡｅの各点Ｚａ〜Ｚｄ
の座標（ｘｚａ、　ｙｚａ）　　（ｘｚｂ。

ｙｚｂ）　　（ｘｚｃ、　ｙｚｃ）　　（ｘｚｄ、　ｙ
ｚｄ）を用いて拡大処理領域ｅを決定する各点ｚｌａ−
ｚ１ｄを下記のようにして決定することによって行われ
る。尚、ζは拡大量である。

Ｚａ　　（ＸＺａ、　　ｙＺａ）→Ｚ１ａ（ＸＺａ−ζ
、ｙｚａ十ζ）ｚｂ　　（ｘｚｂ、　ｙｚｂ）→ｚｌｂ
（ｘｚｂ−ζ、　ｙｚｂ−ζ）ｚｃ　　（ｘｚｃ、　　
ｙｚｃ）　→ｚｌｃ　（ｘｚｃ十ζ、ｙｚｃ−ζ）ｚｄ
　　（ｘｚｄ、　　ｙｚｄ）　−＋ｚ１ｄ　（ｘｚｄ十
ζ、ｙｚｄ＋ζ）そして、拡大した処理領域ｅが設定さ
れると、ＣＰＵ１１はこの処理領域ｅと整合する不存在
領域ｅ１及び存在領域ｅ２を前記と同様に設定して両頭
′１ｊＡｅ’ｌ、ｅ２の明度データに基いてマーク６の
有無が判断される。そして、マーク６が包含されていな
い場合には前記と同様な方法でさらに拡大させた新たな
処理領域ｅ＠段設定る。

処理順ＩＩＡｅの拡大回数は本実施例では特に限定しな
いが少なくとも走行制御動作開始時間に達するまでに次
の新たな後記する走行経路Ｌ２が咋出されのであればそ
の回数は問わない。

尚、本実施例では処理領域ｅの拡大を一義出来に四方に
拡大さＵたが、マーク判別において処理領域ｅから外れ
ている方向が判別できればその外れている方向のみを拡
大させるようにしてもよい。

そして、マーク有無判別処理を複数回行っても、マクロ
が処理順ｖｉｅに包含されなかった時、ＣＰＵ１１は走
行経路Ｌ２が＠算できなかったとして直ちに無人車１を
停止させるべく走行用モータ２０を停止制御する。

従って、何らかの原因でマーク６の一部が処理領域ｅか
ら外れていても、直ちに異常状態と判断して無人車１を
その異常に基く停止さ［ることがない。その結果、拡大
した処理領域ｅ内にマーク６が包含されていると判別さ
れたときには無人車１を再び走行さけるための無用な復
旧作業を行わなくて済む。

尚、本実施例では走行しながら処理領域ｅを拡大させて
いったが、マーク６が判別されないと判断されたき、マ
ーク６が包含されるままで無人車を一時停車さけるよう
にしてもよい。この場合、拡大回数は処理領域ｅが画像
５と同じ人きざになるまで拡大してもよい。

一方、ある処理順Ｖｉｅにおいてマーク６が完全に包含
されていると判断すると、ＣＰＵ１１は作業用メモリ１
３に記憶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処理領域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の画像５中の位置を求める。

従って、従来のようにＣＣＤカメラ３が撮像し作業用メ
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、ＣＰＵＩＩ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、ｃＰＵｌｌ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８値に基いて次の新たな３次関数
よりなる走行経路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、ＣＰＬｌｌｌ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Ｌ２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）に基いて無人車
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、ＣＰＵ１１
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が撮像動作が行われる
と、ＣＰＵＩＩ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、新たに設定され処理領域ｅ内で
のマーク６の有無判別とマーク認識を実行する。この場
合、領ｖＡ設定をｅを設定する際、実際の路面４のマー
ク６を基準にそれを含む領域Ｚをまず設定しそれを射影
変換して求めたので、当該マーク６が無人車１により近
ずくにつれて大きく撮像されてもそれに相対して第１７
図に示すように処理領域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。従って、この場合、マーク６が処理領域
ｅから外れていると判断されたとぎには１７図に示す大
きさの処理順ｌｉｉ！ｅを基準に拡大されて行くことに
なる。

尚、第１７図に示すマーク６に塁いて走行経路が決定さ
れ同経路を走行し次の撮像を行う時、本実施例の場合、
当該マーク６はＣＣＤカメラ３の撮像エリア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でどの位置に撮像
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が最初に陽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。

以後、ＣＰｔＪｌｌは同様に動作を繰り返して疋行経路
を順次更新して無人車１を撮像したマーク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、何らかの原因でマーク
６の一部が処理領域ｅから外れていても、直ちに異常状
態と判断して無人車１をその異常に基き停止ざＵること
はなく、処理領域ｅを拡大さＵて再度マーク６の有無を
判別するようにしたので、拡大した処理領域ｅ内にマー
ク６が包含されていると判別されたときには無人車１を
再び走行させるための無用な復旧作業を未然に防止する
ことかできる。

又、本実施例ではＣＯＤカメラ３が撮像した画像中、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ｖＡｅ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
精度の高い走行経路を決定することができる。

［第二の実施例］ 第２５図及び第２６図は第二の実施例を説明するための
説明図であって、前記実施例では同一両像５上で処理領
域ｅを拡大して複数回マーク６の有無を判別したが、本
実施例の場合は同一画像上での複数回のマークの有無判
別を行わずに異なる画像を複数個用いて判別する点が相
違する。従って、その異なる部分のみを詳細に説明し、
他の部分は実質第一の実施例と同じなので詳細な説明は
省略する。

即ち、第一の実施例と同様に、地点Ｐ２でｗＬ像したマ
ーク６が処理領域ｅに包含されていないと判別されると
、ＣＰＵ１１は何らかの原因、例えば突発的な外乱が発
生して撮像ができなかったと判断して、無人車１を先の
走行経路Ｌ１を使用して次の撮像地点Ｐ４まで走行させ
る。その地点Ｐ４までの間に、ＣＰＵ１１は地点Ｐ４を
原点とする新たなＸｍ、Ｙｍ座標での路面４上の当該マ
ーク６の中心位置Ｑｍを前記と同様に座標変換して求め
るとともに、処理領域ｅを設定する。この場合、前記実
施例と同様に画像５中のマーク６は路面上のマーク６が
無人車１により接近していることから、大きく写される
とともに、そのマーク６を包含する処理領域ｅも必然的
に拡大されるが、それ以上に拡大さしるようにしてもよ
い。

そして、この設定した処理領域ｅ内にマーク６が包含さ
れている場合には、ＣＰＵ１１は前記と同様に新たな走
行経路Ｌ２を演算し、その走行経路Ｌ２に従って無人車
１を走行させる。従って、何らかな原因で発生した修復
可能な１〜ラブルによってマーク６が包含されないと判
断されても次の新たな＠像動作では、当該マークはその
新たに設定された処理領域内に完全に包含さＵることが
可能となり、前記実施例と同様に無人車１を再び走行さ
せるための無用な復旧作業を未然に防止することができ
る。

反対に、包含されていないと判断されたときには、異常
状態にあると判断して無人車１を直らに停止させる。

この実施例では処理領域ｅを２回設定して２回ともマー
ク６が包含されないとき停止させたが、同一マークを多
数回撮像して走行径路を更新させるタイプのものにはそ
の数に応じてその有無判別回数を決定してもよい。又、
この実施例を単独して実施してもよいが、第一の実施例
と合体さｕて実施してもよい。

尚、前記各実施例ではマーク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を包含する形状であれ
ば円形、楕円、三角等にしたり、マーク６の大きさに相
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
ある。

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Ｇｍを重心として予め領域Ｚ＠：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ｑ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、画像中で処理領域ｅを設定する場合には
、マージンα１を含めてその領域ｅの大きさを適宜選択
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は人ぎくなるので、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。

ざらに、各実施例では領域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、即ち無人車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１つのマーク６が３回蹟像されると
、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が撮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債であ
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ようにしても
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、前記実施例では撮像装置としてＣＯＤカメラ３を
用いたが、それ以外の＠像装置を用いて実施してもよく
、又、前記実施例ではＣＯＤ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画累
、１０２４Ｘ１０２４画素等、適宜変更して実施しても
よい。

さらに、前記実施例では撮像処理動作→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、要はマークを撮像してから走行
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。

ざらに又、前記実施例では無人中１の走行速度Ｖ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、無人車の車速を計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、突発的な外乱
等、自然に修復するような１−ラブルでマークが処理領
域に包含されていない場合にマークが包含されるように
当該処理領域を変更してマークが存在しないことに基く
無人車の無用な停止を防止することができ走行用マーク
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図は第１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１図はマークの正面図、第５図は
ＣＯＤカメラが躍ら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ＣＯＤ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
るだめの図、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
及び存在領域を説明するための図、第１９図は不存在領
域を説明するための図、第２０図は存在領域を説明する
ための図、第２１図は画素信号の明度のヒストグラムを
示す図、第２２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２４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２
５図は第２の発明を具体化した実施例における走行制御
装置の動作順序と無人車の走（１位置との関係を示す図
、第２６図は同じくマークと各処理領域との関係を示す
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
ログラムメモリ、１６はＡ／Ｄ変換器、１８は２値化レ
ベルコントローラ、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、Ｌｏ　、１１．
１２は走行経路、Ｇはマーク中心位置、Φｍ、Φｐ１．
Φｐ３は姿勢角、ＰＯはＲ像凹点としての地点、Ｐ２は
撮像凹点及び折点としての地点、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。 ＼ 図面その６ 信号強度　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　Ｔｈ色号彊度 侶号彊度

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、その処理領域にマークが包含されているか否か判
   別し、マークが包含されていない場合にはその処理領域
   を拡大し、その拡大された処理領域において再びマーク
   が包含されているか否かを判別するようにした走行用マ
   ークの有無判別方法。 ２、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、その処理領域にマークが包含されているか否か判
   別し、マークが包含されていない場合には前記走行経路
   をそのまま使用して次に当該マークを撮像動作が行われ
   る撮像新点を求め、新たな第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新たな第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
   大きさに基いて新たに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
   の新たな処理領域を設定し、その新たな処理領域におい
   て再びマークが包含されているか否かを判別するように
   した走行用マークの有無判別方法。