JPH0387904A - 無人自走車用制御装置 - 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】 〔概　　　　要〕 ガイドラインを画像入力して走行方向を制御する無人自
走車用制御装置に関し、 少ないメモリ容量で高速に処理し、的確にガイドライン
に沿った走行を行う無人自走車用制御装置を目的とし、 走行路面の画像を入力する画像入力手段と、該画像入力
手段より加わる入力画像から、所定の色を取り出すとと
もに前記入力画像を２値化した後、周辺が所定の画像分
布になっている所定の注目画素を特徴点として抽出する
実時間画像処理手段と、前記特徴点から走行路面上のガ
イドラインの直線を抽出する直線近似手段と、該直線近
似手段より得られた直線位置からハンドル量を決定する
ハンドル量決定手段と、該ハンドル量と現在のハンドル
位置からハンドルの制御を行うハンドル制御手段とより
なるように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、ガイドライン上を自走する無人自走車に係り
、さらに詳しくはガイドラインを画像入力して走行方向
を制御する無人自走車用制御装置に関する。

〔従来の技術〕

近年、工場等における部品等の搬送に自走車が用いられ
ている。この自走車は運転が自動化されており、自走車
に備えたセンサからの情報で自動運転している。このセ
ンサとしては超音波センサが簡便であるが、−点センサ
であるため得られる情報が不十分であり、ユーザが要求
する完全な自動化の自走車となることは出来ない。

現在このような問題を解決するためテレビカメラをセン
サとして用い、テレビカメラより得られる画像情報によ
ってハンドルを制御する方式が開発されている。テレビ
カメラによれば、原理的には人間の目と同じ情報が得ら
れるので、走行路面上にガイドラインを設けそのガイド
ライン上を進むことができる。

前述のガイドラインは路面上に引いた線だけでなく、自
走車が沿って走るべき線を指すものであり、作業をしつ
つ移動する自走車の場合は、作業済区域と未作業済区域
の境界線、あるいは直前の作業済領域の線がガイドライ
ンとなる０例えば無人芝刈機の場合においては、芝刈済
区域と未芝刈区域の境界線がガイドラインとなる。

前述したこれらの自走車にはテレビカメラから得られる
画像信号をデジタル処理する画像処理装置が設けられて
いる。この画像処理装置では走行中に得られる画像のう
ち、近傍が定められた値分布を持つ画素を特徴点とし、
その特徴点からガイドラインを求めている。すなわち得
られた画像データの１画面から特徴点を抽出しその特徴
点から特徴量を求めている。

第７図は無人自走車用制御装置の構成図である。

テレビカメラ２０より走行前方の画像を入力する。

その得られた画像は画像処理部２１に加わり、画像処理
部２１では特徴点を検出する。特徴点とは着目点の前後
左右４個の領域から予め設定されているパターンである
画素を指している。例えば白黒画像で入力し、ガイ１ラ
インが白、背邊が黒である場合には着目点の前後左行４
個の領域が共に白である画素を特徴点とする（画像処理
部２１は特徴点と判断した画素の座標を得る。）。

画像処理部２１の処理によって得られた特徴点の座標は
直線近似部２２に加わる。直線近似部２２ではハフ変換
技術などで画像処理部２１より加わる特徴点からガイド
ラインを表す直線を求めるとともにその直線を表わすパ
ラメータを求める。

第８図はガイドラインを表す直線のパラメータの説明図
である。進行方向をＹ軸、左右をＸ軸とし、Ｙ軸とガイ
ドライン（直線近似部２２内の処理によって特徴点の座
標より求めた直線）との角度をθ、原点からガイドライ
ンに降ろした垂線をρとし、θとρをパラメータとして
いる。

ハンドル量決定部２３は直線近似部２２より得られた直
線のパラメータからハンドル量を求める。

ハンドル制御部２４は、ハンドル量決定部２３で求めた
ハンドル量と現在のハンドル位置とからハンドルを制御
する。

前述した無人自走車用制御装置において、画像処理部２
１はＣＰＵ等を用いて特徴点を抽出していた。第９図は
従来の画像処理部の構成国である。

カメラから出力された画像情報は画素検出部２５に加わ
る。画素検出部２５は画素の座標と値を検出して入力画
像格納部２６に格納する。テレビカメラから加わる画像
は複数の走査線から成る画像情報であり、この走査線上
の１点から画素検出部２５はそれぞれの画素にすべき値
を求め、その点における座標に対応した位置に画像デー
タを格納する。

〉大画像格納部２６に１画面分のデータが格納された段
階で、特徴点判定部２７が動作し、着目点の近傍の値分
布が特徴点の条件を満たしている場合にその特徴点の座
標を特徴点格納部２８に格納する。

特徴点判定部２７はＣＰＵ２７−１、プログラムメモリ
２７−２からなっており、入力画像格納部２６から順次
着百点を読み出すとともに、その着目点の上下左右の画
素をも読みだし、その上下左右の画素がどのような値に
なっているかによってそれが特徴点であるか否かを判別
する。以上のような動作により、画像処理部２１は特徴
点を求めその特徴点を直線近似部２２に出力する。

第１０図は従来のハンドル量決定部２３の構成国である
。直線近似部２２で求めたガイドラインのパラメータθ
、ρがファジィ推論部２９に加わる。ファジィ推論部２
９はファジィルール部３０に予め格納しであるファジィ
ルールを適用してハンドル量を求めてハンドル制御部２
４に出力する。

第１１図は従来のファジィルール図表である。ρが距離
無し、θがずれ無しの時（ＩＦ）にはハンドル量は無し
くＴ　ＨＥ　Ｎ）とし、ρが小さく右・θΦ無しの時に
はハンドル量は小さく右に、ρが小さく左・θがずれ無
しの時にはハンドル量は小さく左など各ρとθの状態に
よってハンドル量を決定する。さらに詳細に説明すると
、ファジィルール毎にθとρのメンバーシップ関数にθ
とρの具体値を代入し適合度を求め、ハンドル量のメン
バーシップ関数をその適合度で制限する。この制限され
たハンドル量のメンバーシップ関数を全て重ね合わせた
時の分布の重心をハンドル量として決定する。

〔発明が解決しようとする課題〕

前述した従来の無人自走車用制御装置においては、画像
処理部２１で画像データを画像格納部２６に格納した後
、特徴点判定部２７で特徴点を抽出しているため、 （１）特徴点抽出の処理を開始するために入力画像格納
部２６に入力画像が格納されるまで待たねばならず処理
時間が長くなる。さらに特徴点判定部２７はＣＰＵとプ
ログラムメモリからなるためソフトウェアで入力画像の
処理を行うので、さらに時間が長くなる。

（２）最終的に必要なデータは特徴点であるにもかかわ
らず、入力画像のデータを全て入力画像格納部２６に格
納しなければならず記憶容量が大きくなる。

という問題を有していた。

また、従来のハンドル量決定部２３においては、ガイド
ラインのパラメータρ、θのみからハンドル量を決定し
ているので、 （１）ガイドラインが第１２図に示すように車体方向と
ほぼ垂直になる場合は、ハンドルを切らなければ車体は
自然とガイドラインに近づく。しかし第１３図のように
ρが大きいと第１２図のファジィルールの図表から明ら
かなようにρが大きく右や左であった時にはハンドル量
はそのθに依存せずにハンドルを大きく左右に制御する
こととなり、大きいハンドル量が決定されて逆効果とな
ってしまう。

（２）　　ガイドラインは時間と共に変動するにもかか
わらず、現時点でのガイドラインのパラメータのみから
ハンドル量を求めるため正確なハンドル量が求まらな−
い。例えば第１３図のガイドラインが大きく変動してい
る例図のように、１時点前ではガイドラインは左に大き
く離れており現時点ては左にわずか離れている場合ガイ
ドラインは左から右へ大きく変動して明らかにガイドラ
インは右へずれようとしている。実際にはハンドル量は
少し右と判定すべしであるべきであるが、従来方式にお
いては第１１図からも明確なように少し左となるが、左
に切る時にはガイドラインはすでに右にあるので逆方向
へのハンドルの制御となる。

という問題を有していた。

本発明は、少ないメモリ容量で高速に処理し、的確にガ
イドラインに沿った走行を行う無人自走車用制御装置を
目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は本発明の原理ブロック図である。

画像入力手段ｌは走行路面の画像を入力するたとえばテ
レビカメラである。

実時間画像処理手段２は画像入力手段１より加わる入力
画像から所定の色の部分を取り出すと共に入力画像を２
値化した後、周辺が所定の画像分布になっている所定の
注目画素を特徴点として抽出する。たとえばこの実時間
画像処理手段２は、カラー画像を入力し、該カラー画像
から明度の比率が所定値以上の部分の所定色の映像信号
のみを取り出す色抽出手段１１と、前記映像信号から画
面中の画素座標と画素値とを検出する検出手段１２と、
該検出した画素が予め格納した注目座標であるか否かを
判定する注目座標判定手段１３と、前記画素値を２値デ
ータに変換する２値化処理手段１４と、該２値化処理手
段１４の出力タイくングに応じて前記２値データを伝播
するビデオ速度遅延記憶手段１５と、該ビデオ速度遅延
記憶手段１５内で伝播する前記２値データのうちの予め
定められた複数の値を入力とし、該入力が定められた組
み合わせの値であるか否かを判定する画像分布判定手段
１６と、前記注目座標判定手段１３で注目座標であると
判定し、前記画像分布判定手段１６で定められた組み合
わせの値であると判定した時、画素の座標値を特徴点の
座標値として直線近似手段３に出力する特徴点判定手段
１７とよりなる。

直線近似手段３は特徴点から路面上のガイドラインの直
線を抽出する。

ハンドル量決定手段４は直線近似手段３から得られた直
線パラメータからハンドル量を決定する。

たとえばこのハンドル量決定手段は画面の所定の基準点
からガイドラインに降ろした垂線のＸ方向の成分を含む
パラメータから決定する。あるいはそのＸ方向の成分の
時間変化さらには走行方向とガイドラインの直線との角
度、原点からその直線に降ろした垂線のそれぞれの時間
変化からハンドル量を決定する。

ハンドル制御手段５はハンドル量決定手段４で決定した
ハンドル量と現在のハンドル位置からハンドルの制御を
行う。

〔作　　　　用〕

画像入力手段１によって走行路面の画像を入力し、その
画像から実時間画像処理手段２は画像情報の２値化を求
め周辺が所定の画像分布になっている注目画素を特徴点
とする。この注目画素たとえば着目点は予め定められた
画像の位置である。

たとえばカラー画像であるならば色抽出手段１１によっ
て所定色とカラ−３原色ＲＧＢの総和である明度の比率
が所定以上の部分の映像信号を取り出し、その取り出し
た映像信号から画素検出手段１２によって画面中の画素
座標と画素値を検出する。そして注目座標判定手段１３
によって検出した画素が予め格納した注目座標であるか
否かを判定する。

また得られた画素値を２値データに２値化処理手段１４
で変換し、この変換によって得られるデータと２値化処
理手段１４より出力されるタイミングに応じて２値デー
タをビデオ速度遅延記憶手段１５で遅延する。またビデ
オ速度遅延記憶手段１５は予め定められた複数個の画素
を入力とし、予め定められた組み合わせの値であるか否
かを画像分布判定手段１６によって判定する。そして前
記注目座標判定手段１３で目標座標であると判別し画像
分布判定手段１６で定められた組み合わせの値であると
判定した時に画素の座標値を特徴点として出力する。

この特徴点から直線近似手段３は走行路面上のガイドラ
インに対する直線を抽出し、その抽出した結果によって
ハンドル量決定手段４はハンドル量を決定する。例えば
画面の所定の基準点からガイドラインに降ろした垂線の
Ｘ方向の成分を含むパラメータやそのパラメータの時間
変位から決定する。そしてハンドル制御手段５は求めら
れたハンドル量と現在のハンドル位置からハンドル量の
制御を行う。

全画面を記憶していないのでメモリ容量は少なくてすみ
、さらに実時間によってそれぞれの特徴点を求めている
ので高速の処理が可能となる。またハンドル量はガイド
ラインに降ろした垂線のＸ方向の成分を含むパラメータ
やその時間変化をも考慮して求めているので無意味なハ
ンドル制御はなく、ガイドラインに的確に沿った走行を
行わせることができる。

〔実　　　施　　　例〕

以下、図面を用いて本発明の詳細な説明する。

本発明は前述した第７図の無人自走車用制御装置の画像
処理部２１とハンドル量決定部２３における発明である
。

第２図は本発明の画像処理部の原理構成図、第３図は本
発明の画像処理部の実施例の詳細な構成国である。カメ
ラ２０から加わった画像データは（入力）色抽出部４０
に加わる。色抽出部４０はカラー信号から所定色の信号
を抽出する回路であり、所定色算出部４１と明度算出部
４２と比較部４３とからなる。所定色算出部４１と明度
算出部４２には、カラ−３原色の強さを表すＲＧＢ信号
が入力される。

所定色算出部４１はガイドラインの色や指定された色の
強度を求める。たとえば所定色は３原色のＲＧＢの比率
で指定される。これは次式に示すごとく３つのパラメー
タｋＬｋ２、ｋ３で指定される。

所定色の強度＝ＲＸｋｌ＋ＱＸｋ２＋１３Ｘｋ３（但し
、Ｏ≦に１、ｋ２、ｋ３、ｋｌ＋に２＋に３＝１）　　
　　　　　　　　　　　　　　　・　・　・（１）たと
えば所定色が緑である場合はｋｌ＝０、ｋ２＝１．、に
３＝０であり、 所定色の強度＝Ｇとなる。

また、明度算出部４２はカラ−３原色の強度ＲＧＢの和
を求める。比較部４３はその所定色の強度が明度の一定
比率Ｃ以上であるか否かを判定し一定比率Ｃ以上の場合
のみ所定色の信号を出力する。すなわち単に所定色の強
度で判定するのではなく、明度における比率で判定して
いる。これはたとえば暗い場所であっても、また明るい
場所であっても的確に目標の色を抽出するためである。

前述した色抽出部４０で得られた色信号は画素検出部５
０に加わる。画素検出部５０はＡ／Ｄ変換部５１、同期
信号分離部５２、Ｘ座標生成部５３、Ｙ座標生成部５４
から戒る６色信号はまずＡ／Ｄ変換部５１に加わり、デ
ジタル信号に変換される。変換されたデジタル信号は２
値化処理部３５と同期信号分離部５２に加わる。同期信
号分離部５２はＸ座標生成用同期信号をＸ座標生成部５
３に、Ｙ座標生成用同期信号をＹ座標生成部５４に入力
する。たとえばテレビカメラによる画像であるならばＸ
座標生成部５３に加わるＸ座標生成用同期信号は水平同
期信号であり、Ｙ座標生成部５４に加わるＹ座標生成用
同期信号は垂直同期信号である。これらの同期信号によ
り現在の色信号における座標がこのＸ座標生成部５３、
Ｙ座標生成部５４によって生成される。Ｘ座標生成部５
３で生成したＸ座標並びにＹ座標生成部５４で生成した
Ｙ座標は注目座標判定部７０に入力される。

また注目座標判定部７０を介して特徴点判定部８０内の
レジスタＲＧ８、ＲＧ９に入力する。

本発明の実施例においては、たとえばテレビカメラから
得られる分解能に対応して全てのドツトに対して特徴点
を抽出するのではなく、予め定められた座標に対応して
その座標が特徴点であるか否かを判別する。このため注
目座標判定部７０はＸ座標生成部５３、Ｙ座標生成部５
４より加わるＸ座標並びにＹ座標が注目座標であるか否
かを判別する。注目座標格納部７１には予め注目すべき
座標が格納されており、加わるＸ座標Ｙ座標を比較し一
致した場合、一致信号を特徴点判定部８０のアンドゲー
トＡＮＤに加える。

一方、画素検出部５０のＡ／Ｄ変換部５１でデジタルデ
ータに変換された信号は２値化処理部３５に加わり予め
定められたスレッシュホールドレベル（Ｍ値）で２値化
される。すなわち０．１信号となる。この２値化された
信号はビデオ速度遅延記憶部６０に加わる。ビデオ速度
遅延記憶部６０はレジスタＲＧＩ〜ＲＧ７とラインバッ
ファ６１．６２とより戒る。２値化された信号は先ずレ
ジスタＲＧＩに加わる。レジスタＲＧＩの出力はレジス
タＲＧ２とラインバッファ６１に加わる。

ラインバッフ１６１の出力はレジスタＲＧ３、ＲＧ４、
ＲＧ５の順に順次加わる。レジスタＲ（１，３の出力は
またラインバッフ１６２に加わりラインバッフプロ２の
出力はレジスタＲＧ６、ＲＧ７に順次加わる。そしてレ
ジスタＲＧ２、ＲＧ３、ＲＧ４、ＲＧ５、ＲＧ７の出力
はそれぞれ画像分布判定部３．６に加わる。ラインバッ
ファ６１はテレビカメラの１走査線のドツトを記憶する
レジスタでありラインバッファ６１はたとえばシフトレ
ジスタでる。また同様にラインバッファ６２はｌ走査線
のドツトを記憶するレジスタである。すなわち順次加わ
るドツト信号に対応し、レジスタＲＧ１を介してライン
バッファ６１で１ライン目が遅延され、また同様に次の
１ライン（２ライン目）がまたラインバッフプロ１に加
わった時ラインバッファ６２にそのｌライン目が加わり
記憶される。

そして順次シフトすると次の３ライン目がレジスタＲＧ
Ｉに、ラインバッファ６１の第２ライン目のデータがＲ
Ｇ３に、ラインバッファ６２の第１ライン目のドツトが
ＲＧ６に加わる。そして次のクロックによってレジスタ
ＲＧ２に第３ラインの１ドフト目がレジスタＲＧ４に第
２ライン目の１ドツト目が、レジスタＲＧ３に第２ライ
ン目の２ドツト目力（、レジスタＲＧ７に第１ラインの
ｌドツト目が、レジスタＲＧ６に第１ラインの２ドツト
目が加わる。同様に次のクロック（このクロックは２値
化処理部によって発生される。）で順次シフトする。

画像分布判定部３６には前述したごとくレジスタＲＧ２
、ＲＧ３、ＲＧ４、ＲＧ５、ＲＧ７　（図中二重線）の
出力が加わっている。このレジスタＲＧ２、ＲＧ３、Ｒ
Ｇ４、ＲＣ５、ＲＧｌにはレジスタＲＧ４を中心とした
上下左右のドツトの座標の２値化データが前述した動作
により記憶され、画像分布判定部３２はレジスタＲＧ４
の上下左右の値が予め定められたパターンであるかを求
める。

これらのレジスタＲＧ２、ＲＧ３、ＲＧ４、ＲＧ５、Ｒ
Ｇ７で記憶するデータは２値化画像であるので、たとえ
ばこれは全て１１あるいは全て０等のものでよい。予め
定められたパターンであった場合、画像分布判定部３６
は特徴点判定部８０のアンドゲートＡＮＤに１を出力す
る。

一方、前述したごとく注目座標判定部７０において注目
座標を検出すると注目座標判定部７０は１を出力するの
で、画像分布判定部３６によって特定パターンを検出し
た場合にはアンドゲートは１をカウンタ８１に加える。

特徴点判定部８０のカウンタ８１はこのアンドゲートか
ら出力されるｌをカウントしカウント値を特徴点格納部
３７に加える。カウンタ８１の値の他にアンドゲートの
出力も図示しないが加わっており、特徴点格納部はアン
ドゲートの出力が１となった時のカウンタ８１の値並び
にレジスタＲＧ８、ＲＧ９の値を取り込む。なおこの時
特徴点格納部３７はカウンタ８１の値をアドレスとして
レジスタＲＧ８、ＲＧ９の値を格納する。すなわち注目
座標格納部で注目点と判定され、さらに画像分布判定部
３６で予め定められたパターンであると判定された時の
座標を順次格納する。

前述した色抽出部４０、画素検出部５０．２値化処理部
３５、ビデオ速度遅延記憶部６０、注目座標判定部７０
、特徴点判定部８０、画像分布判定部３６はそれぞれ画
像情報が加わるたびに処理を行うのでリアルタイムで特
徴点を求めている。

またリアルタイムで処理を行え入力画像を１画像分記憶
するメモリ等を必要としない。

一方第７図において、画像処理部で得られた特徴点を直
線近似部２２は直線近似し、第８図に示すように原点か
ら直線近似した距離ρ、並びにＹ軸と直線との角度θを
パラメータとしハンドル量決定部２３に加える。第４図
は本発明のハンドル量決定部の構成国である。直線近似
部より加わるθ、ρを入力とし、θは垂線のＸ成分算出
部９１、時間変化算出部９２、ファジー推論部９３に加
わる。またρは垂線のｘＩｆｃ分算出部９１に加わる。

垂線のＸ成分算出部９工は原点から入力した直線へ降ろ
した垂線のＸ成分を求める演算部であり、得られる結果
はρｃｏｓ　θである。この垂線のＸ成分算出部９１の
出力は時間変化算出部９２、ファジィ推論部９３に加わ
る。時間変化算出部９２は特定時間単位、たとえばテレ
ビカメラが加わる１画像単位等によってθの変化並びに
ρｃｏｓ　θの変化（Δθ、Δρｃｏｓθ）を算出する
。そしてその出力はファジィ推論部９３に加わる。ファ
ジィ推論部９３はρｃｏｓθとθやΔρｃｏｓθ等によ
ってハンドル量を決定する回路である。なおこのファジ
ィ推論部９３にはファジィルール部９４が接続しており
、ファジィ推論部９３は予めファジィルール部９４に格
納されているファジィルールに則りハンドル量を決定す
る。

第５図、第６図は本発明の第１、第２のファジィルール
図表である。第５図における本発明の第１のファジィル
ールにおいては、ρＣＯＳ　θとθの変化によってハン
ドル量を決定している。すなわちρｃｏｓ　θ、θが距
離無し、ずれ無しの時、ハンドル量は無し、小さく右で
ずれ無しの時小さく右、小さく左でずれ無しの時小さく
左、距離無しで小さく右の時小さく右、距離無しで小さ
く左の時小さく左、小さく右で小さく右の時大きく右、
小さく左で小さく左の時大きく左、大きく右でずれ無し
の時大きく右、大きく左でずれ無しの時大きく左、距離
無しで大きく右の時大きく右、距離無しで大きく左の時
大きく左、とそれぞれ制御する。

また第２のファジールールにおいてはρＣＯＳθ、Δρ
ｃｏｓ　θが距離無しでずれ真しの時ハンドル量を無し
、小さく右で小さく左の時無し、小さく左で小さく右の
とき無し、小さく右で大きく左の時小さく左、小さく左
で大きく右の時小さく右、大きく右で小さく左の時小さ
く右、大きく左で小さく右の時小さく左のように制御す
る。以上のようなファジィルールを用いることにより、
第１３図に示すような、予めガイドラインが左から右に
現在のハンドル量で変化している時には、すなわち第４
図、第６図における現時点においてはρｃｏｓθは小さ
く左となりΔρｃｏｓ　θは大きく右となってそのハン
ドル量は小さく右となる。従来においては小さく左にハ
ンドルを切ってしまっているが本発明のハンドル量では
小さく右となり、的確にガイドラインの移動を判断して
いる。

第１２図における効果も同様である。

〔発明の効果〕

以上述べたように、本発明によれば少量のメモリで実時
間で入力画像から特徴点を抽出するので安価で高速の処
理を行うことができる。また、ガイドラインが車体の進
行方向と直角に近い場合やさらにはガイドラインの時間
変動に依存せず適当なハンドル量を算出することができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理ブロック図、 第２図は本発明の画像処理部の原理構成図、第３図は本
発明の画像処理部の実施例の詳細な構成図、 第４図は本発明のハンドル量決定部の構成図、第５図は
本発明の第１のファジィルールの図表、第６図は本発明
の第２のファジィルールの図表、第７図は無人自走車用
制御ｌ装置の構成図、第８図はガイドラインを表すパラ
メータの説明図、 第９図は従来の画像処理部の構成図、 第１０図は従来のハンドル量決定部の構成図、第１１図
は従来のファジィルールの図表、第１２図は車体がガイ
ドラインに自然に近づく場合を示す図、 第１３図はガイドラインが大きく変動している例を示す
図である。 １・・・画像入力手段、 ２・・・実時間画像処理手段、 ３・・・直線近似手段、 ４・・・ハンドル量決定手段、 ５・・・ハンドル制御手段、 １工・・・色抽出手段、 １２・・・画素検出手段、 １３・・・注目座標判定手段、 １４・・・２値化処理手段、 １５・・・ビデオ速度遅延記憶手段、 １６・・・画像分布判定手段、 １７・・・特徴点判定手段。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １）走行路面の画像を入力する画像入力手段（１）と、 該画像入力手段（１）より加わる入力画像から、所定の
   色を取り出すとともに前記入力画像を２値化した後、周
   辺が所定の画像分布になっている所定の注目画素を特徴
   点として抽出する実時間画像処理手段（２）と、 前記特徴点から走行路面上のガイドラインの直線を抽出
   する直線近似手段（３）と、 該直線近似手段（３）より得られた直線位置からハンド
   ル量を決定するハンドル量決定手段（４）と、 該ハンドル量と現在のハンドル位置からハンドルの制御
   を行うハンドル制御手段（５）とよりなることを特徴と
   する無人自走車用制御装置。 ２）前記実時間画像処理手段（２）は、 カラー画像を入力し、該カラー画像から明度の比率が所
   定値以上の部分の映像信号のみを取り出す色抽出手段（
   １１）と、 前記映像信号から画面中の画素座標と画素値とを検出す
   る検出手段（１２）と、 該検出した画素が予め格納した注目座標であるか否かを
   判定する注目座標判定手段（１３）と、前記画素値を２
   値データに変換する２値化処理手段（１４）と、 該２値化処理手段（１４）の出力タイミングに応じて前
   記２値データを伝播するビデオ速度遅延記憶手段（１５
   ）と、 該ビテオ速度遅延記憶手段（１５）内で伝播する前記２
   値データのうちの予め定められた複数の画素値を入力と
   し、該入力が定められた組み合わせの値であるか否かを
   判定する画像分布判定手段（１６）と、 前記注目座標判定手段（１３）で注目座標であると判定
   し、前記画像分布判定手段（１６）で定められた組み合
   わせの値であると判定した時、画素の座標値を特徴点の
   座標値として直線近似手段（３）に出力する特徴点判定
   手段（１７）とよりなることを特徴とする請求項１記載
   の無人自走車用制御装置。 ３）前記ハンドル量決定手段（４）は画面の所定の基準
   点からガイドラインに降ろした垂線のｘ方向の成分を含
   むパラメータからハンドル量を決定することを特徴とす
   る請求項１記載の無人自走車用制御装置。 ４）前記ハンドル量決定手段（４）は画面の所定の基準
   点からガイドラインに降ろした垂線のｘ方向の成分を含
   むパラメータの時間変化からハンドル量を決定すること
   を特徴とする請求項１記載の無人自走車用制御装置。