JPH05108148A - 自律走行車両の走行用データ演算装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 白線との偏差を精度良く推定することの可能
な自律走行車両の走行用データ演算装置を提供する。 【構成】 撮像手段ａは、車両前方の路面を撮影して、
隣接する画像に重複部分が形成されるような所定周期毎
に画像データを出力する。画像処理手段ｂは、この画像
データから路面に沿って延在する白線を抽出し、座標算
出手段ｃは、抽出された白線からその座標値を算出す
る。記憶手段ｄには過去に算出した白線の座標値が記憶
されており、関数算出手段ｅは、この過去の座標値に基
づいて白線関数を算出する。そして、判定手段ｆは、算
出された座標値と白線関数との誤差を求め、この誤差が
所定範囲内にあれば算出された座標値を走行用データと
して出力するとともに、この座標値を記憶手段ｄに記憶
させる。一方、誤差が所定範囲外にあれば白線関数から
推定される白線の座標値を走行用データとして出力す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、路面上に設けられた白
線（センターライン）等の基準線に沿って無人で走行す
る自律走行車両に係り、詳しくは、自律走行車両の操舵
等のための走行用データを演算するための装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】無人で走行する自律走行車両を所定の経
路に沿って走行させる方式としては、走行経路にケーブ
ル、マークテープ等を付設してこれらを車両に設けたセ
ンサで検知しながら車両を走行させる固定経路方式など
のほかに、車両前方を撮像装置で撮影し、撮像装置の画
像内から目標経路（基準線）を抽出してこれに沿って車
両を走行させる無軌道方式が知られている（たとえば特
開昭６４−７１１０号公報参照）。

【０００３】従来の無軌道方式の自律走行車両は、上述
のように路面上に設けられた基準線を画像処理により抽
出し、車両からｄ[ｍ]前方にある前方注視点と基準線と
の間の距離（以下、偏差と称する）ｙ[ｍ]を算出し、こ
の偏差に基づいて舵角を決定して走行していた。

【０００４】また、従来の自律走行車両では、算出され
た偏差が正確に測定されているかどうかを推定するため
に、前回の測定で算出された偏差データに対して線形補
間あるいは最小二乗近似を行って一次関数または二次関
数の偏差（直）曲線を求め、この偏差曲線により今回測
定されるべき偏差を推定する作業が行われていた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
自律走行車両においては、前回の測定により得られた一
つの画像のデータのみに基づいて偏差曲線の算出および
偏差の推定を行っていたので、偏差の推定精度を十分に
確保することが容易でなく、特に、測定時においてデー
タの欠損を生じた場合はさらに偏差の推定精度が低くな
る、という問題があった。

【０００６】本発明の目的は、基準線との偏差を精度良
く推定することの可能な自律走行車両の走行用データ演
算装置を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】クレーム対応図である図
１に対応付けて説明すると、本発明は、車両前方の路面
を撮影して、隣接する画像に重複部分が形成されるよう
な所定周期毎に画像データを出力する撮像手段ａと、前
記撮像手段ａの画像から前記路面に沿って延在する基準
線を抽出する画像処理手段ｂと、前記画像処理手段ｂに
より抽出された基準線からその座標値を算出する座標算
出手段ｃと、過去に算出された基準線の座標値が記憶さ
れた記憶手段ｄと、前記記憶手段ｄ内の座標値に基づい
てこの座標値を近似する基準線関数を算出する関数算出
手段ｅと、前記座標算出手段ｃにより得られた座標値と
前記関数算出手段ｅにより得られた基準線関数との誤差
を求め、この誤差が所定範囲内にあれば前記座標値を走
行用データとして出力するとともにこの座標値を前記記
憶手段ｄに記憶させ、前記誤差が所定範囲外にあれば前
記基準線関数から推定される基準線の座標値を走行用デ
ータとして出力する判定手段ｆとを設けることにより、
上述の目的を達成している。

【０００８】

【作用】撮像手段ａは、車両前方の路面を撮影して、隣
接する画像に重複部分が形成されるような所定周期毎に
画像データを出力する。画像処理手段ｂは、撮像手段ａ
の画像から路面に沿って延在する基準線を抽出し、座標
算出手段ｃは、画像処理手段ｂにより抽出された基準線
からその座標値を算出する。記憶手段ｄには過去に算出
された基準線の座標値が記憶されており、関数算出手段
ｅは、記憶手段ｄ内の座標値に基づいてこの座標値を近
似する基準線関数を算出する。そして、判定手段ｆは、
座標算出手段ｃにより得られた座標値と関数算出手段ｅ
により得られた基準線関数との誤差を求め、この誤差が
所定範囲内にあれば座標算出手段ｃで得られた座標値を
走行用データとして出力するとともに、この座標値を記
憶手段ｄに記憶させる。一方、誤差が所定範囲外にあれ
ば基準線関数から推定される基準線の座標値を走行用デ
ータとして出力する。

【０００９】

【実施例】以下、図面を参照して、本発明の実施例につ
いて詳細に説明する。図２は、本発明による走行用デー
タ演算装置が適用された自律走行車両を示すブロック図
である。図２において、１は自律走行車両（以下、単に
「車両」と称する）であり、この車両１は、道路上に引
かれた白線を画像処理により抽出し、抽出された白線に
基づいて車両よりｄ[ｍ]前方にある前方注視点における
偏差ｙ[ｍ]を算出して、この偏差に基づいて舵角を決定
し、この舵角に従って自走するものである。従って、図
２には図示されていないが、この車両１には、偏差から
舵角を決定する舵角決定装置や、車両の操舵を行うアク
チュエータ、車速を決定する速度決定装置等を備えてい
る。

【００１０】車両１は、図２に示すように、撮像装置
２、画像処理装置３、記憶装置４、ロータリーエンコー
ダ５、車両位置算出装置６および白線推定装置７を備え
ている。

【００１１】撮像装置２は例えばＴＶカメラであり、車
両１の前方に固定されてこの車両１の前方にある路面画
像を撮影する。撮影された路面画像データは、画像処理
装置３に送出される。

【００１２】画像処理装置３は、撮像装置２から送出さ
れた路面画像データの中から、周知の画像処理方法によ
り路面に沿って延在する白線を抽出し、この画像中の白
線の位置に基づいて、車両１の前方ｄ_i（本実施例では
ｉ＝１〜11）に設けられた所定の前方注視点から白線ま
での距離、すなわち偏差ｙ_iを算出する。この前方注視
点までの距離（以下、単に前方注視点距離と称する）ｄ
_iは、記憶装置４内に予め格納されている。なお、本実
施例では、図３に示すように、前方注視点距離ｄ_iおよ
び偏差ｙ_iは、車両１内に予め定められた基準点（前輪
タイヤの中央）を原点とする車両１に固定された座標系
（以下、車両座標系と称する）上の値として算出され
る。算出された偏差データは白線推定装置７に送出され
る。

【００１３】記憶装置４には、上述の前方注視点距離ｄ
_i、および後述する過去の偏差データ、関数推定時の重
み、前回測定時の車両１の位置、車両１の諸元、車両１
内に設けられた基準点の位置関係、偏差データ評価用変
数などが格納されている。

【００１４】ロータリーエンコーダ５は後輪タイヤ８に
取り付けられており、後輪タイヤ８の回転数を制御周期
毎に車両位置算出装置６に送出する。

【００１５】車両位置算出装置６は、エンコーダ５から
得られる後輪タイヤ８の回転数、および記憶装置４内に
格納された車両１の諸元、車両１内に設けられた基準点
の位置関係から現時点における車両１の位置を算出す
る。車両１の位置を示す代表点は、車両座標系の原点、
すなわち前輪タイヤの中央であり、車両の位置は、車両
１が移動を開始した地点において定めた定点を原点とす
る座標系（以下、地図座標系と称する）上の値として算
出される。算出された車両１の現在位置データは白線推
定装置７に入力される。

【００１６】白線推定装置７は、記憶装置４内に格納さ
れている過去の偏差データ、および車両位置算出装置６
で得られた車両１の現在位置に基づき、同様に記憶装置
４内に格納された関数推定時の重みを用いて路上の白線
を関数として推定し、この白線関数に基づいて偏差値の
推定を行う。次いで、画像処理装置３で得られた実測の
偏差データと推定による偏差値との比較を行い、偏差デ
ータの推定の妥当性を判定する。そして、推定が妥当で
あると判定されれば、実測の偏差データを記憶装置３に
格納するとともに、この実測の偏差データを出力し、妥
当でないと判定されれば推定された偏差値を出力する。

【００１７】次に、図４〜図６のフローチャートおよび
図７、図８を参照して、本実施例の動作について説明す
る。 (１) 撮影、白線データ抽出、現在位置算出 ステップＳ１では、撮像装置２により車両１の前方にあ
る路面が撮影される。ステップＳ２では、撮像装置２に
より得られた路面撮影データに基づき、画像処理装置３
により周知の画像処理方法を用いて車両１の進行方向に
延在する白線のデータのみが抽出される。また、この白
線画像データは路面の上方から俯瞰した状態で撮影され
ているので、画像処理装置３により平面的な状態に変換
される。変換方法は周知であり、その説明を省略する。
ステップＳ３では抽出された白線画像データおよび記憶
装置４内に格納された前方注視点距離ｄ_iに基づき、画
像処理装置３によりこれら前方注視点距離ｄ_iにおける
偏差ｙ_iが車両座標系上の値として算出される。以降、
今回測定された偏差データを添字_i（ｉ＝１〜11：１は
最も車両近傍に位置するデータ）で表現する。

【００１８】ステップＳ４では、車両位置算出装置６に
より車両１の現在位置が地図座標系上の値として求めら
れる。そして、これら偏差ｙ_iおよび車両１の現在位置
を示すデータは白線推定装置７に入力される。

【００１９】(２) 座標変換 ステップＳ５では、白線推定装置７により車両座標系上
の偏差データが地図座標系上の値に変換される。具体的
には、図７に示すように、車両１の現在位置を（Ｘ₀，
Ｙ₀，Θ）とし、車両座標系上における偏差の座標値を
（ｄ_i，ｙ_i）とすれば、地図座標系上における偏差の座
標値（Ｘ_i，Ｙ_i）は次式で与えられる。なお、以下の説
明において、大文字で表される変数は地図座標系上の変
数とし、小文字で表される変数は車両座標系上の変数と
する。 Ｘ_i＝Ｘ₀＋ｄ_i×cosΘ−ｙ_i×sinΘ Ｙ_i＝Ｙ₀＋ｄ_i×sinΘ＋ｙ_i×cosΘ このように座標変換を行えば、今回測定した偏差データ
と記憶装置４内に格納されている過去の偏差データとを
同一座標系上で取扱うことができる。

【００２０】(３) データ削除、データ並べかえ ステップＳ６では、白線推定装置７により座標変換され
た偏差データに、その偏差が測定された前方注視点距離
ｄｉが付加される。この前方注視点距離ｄ_iは、以降の
手順においてデータの利用限界を示す変数として用いら
れる。以降、偏差データは地図座標系上における偏差の
座標値に前方注視点距離を加えたデータ（Ｘ_i，Ｙ_i，ｄ
_i）から構成されるものとする。

【００２１】ステップＳ７では、白線推定装置７により
記憶装置４内に格納されている過去の偏差データが読み
出され、前回の測定から今回の測定までに車両１が移動
した距離が偏差データ内の前方注視点距離ｄ_i（すなわ
ち利用限界値）から減算される。ステップＳ８では、白
線推定装置７によりこの利用限界値が予め定められた設
定限界値（本実施例では５[ｍ]）より小さいかどうかが
判定され、判定が肯定されればステップＳ９で白線推定
装置７によりこの偏差データは削除され、判定が否定さ
れればプログラムはステップＳ１０に移行する。

【００２２】ステップＳ１０では、白線推定装置７によ
り制御に必要な前方注視点距離ｄ_i付近のデータである
かどうかが判定される。本実施例では、前方注視点距離
ｄ_i±0.5[ｍ]についての偏差データを前方注視点距離ｄ
_iの付近のデータと判定する。

【００２３】ステップＳ１１では、白線推定装置７によ
り過去の偏差データの並べかえが行われる。並べかえの
基準は、車両１内の基準位置から白線までの距離であ
り、車両１の近傍のデータから順次遠方のデータへと並
べかえを行う。これにより、後述の推定用偏差関数算出
のための利用の便が図られる。以降、並べかえの終った
過去の偏差データを添字_j（ｊ＝１，……，Ｎ：１は最
も車両近傍に位置するデータ）で表現する。

【００２４】(４) 関数推定 図４において、プログラムがステップＳ１２に移行する
と、図５のフローチャートに示す関数推定サブルーチン
が起動する。

【００２５】まず、ステップＳ３１では、白線推定装置
７により車両１に最も近い過去の偏差データが４個選択
される。次いで、ステップＳ３２ではこの偏差データが
前方注視点距離付近のデータであるかどうかが判定さ
れ、判定が肯定されればステップＳ３３で後述の関数推
定時の重みｗ_j＝1.2とされ、判定が否定されればステッ
プＳ３４でｗ_j＝0.8とされる。

【００２６】次いで、ステップＳ３５では、白線推定装
置７により偏差データおよび重みｗjを用いて推定用偏
差関数が算出される。本実施例では、偏差関数をｆ(Ｘ)
＝Ｙ＝ａＸ²＋ｂＸ＋ｃなる一般式で表される２次関数
として近似する。最小二乗法により、誤差ε_jの総和 Σε_j＝Σｗ_j（Ｙ_j−ａＸ_j ²−ｂＸ_j−ｃ）² （Σはｊ＝１〜Ｎまでの総和） が最小となるときのａ、ｂ、ｃが求める定数である。∂
Σε_j ²／∂ａ、∂Σε_j ²／∂ｂ、∂Σε_j ²／∂ｃの連立
式より ａΣｗ_j ²Ｘ_j ⁴＋ｂΣｗ_j ²Ｘ_j ³＋ｃΣｗ_j ²Ｘ_j ²−Σｗ_j ²Ｘ_j ²Ｙ_j＝０ ａΣｗ_j ²Ｘ_j ³＋ｂΣｗ_j ²Ｘ_j ²＋ｃΣｗ_j ²Ｘ_j−Σｗ_j ²Ｘ_jＹ_j＝０ ａΣｗ_j ²Ｘ_j ²＋ｂΣｗ_j ²Ｘ_j＋ｃＮΣｗ_j＝０ なる式が求まる。この連立方程式を解けば、前方注視点
距離付近に重み付けされた推定用偏差関数ｆ(Ｘ)＝Ｙ＝
ａＸ²＋ｂＸ＋ｃが求められる。

【００２７】ステップＳ３６では、推定用偏差関数ｆ
(Ｘ)＝Ｙ＝ａＸ²＋ｂＸ＋ｃとこの偏差関数ｆ(Ｘ)の算
出に用いた偏差データとの誤差の平均値が白線推定装置
７により算出される。ステップＳ３７では、この誤差の
平均値が予め定められた設定誤差（本実施例では５[c
m]）範囲内であるかどうかが判定され、判定が肯定され
ればプログラムはステップＳ３８に移行し、判定が否定
されればステップＳ３９に移行する。

【００２８】ステップＳ３８では、偏差関数ｆの算出に
用いられた偏差データに続いて偏差データが１個加えら
れる。このようにして、誤差の平均値が設定誤差内にあ
る限りにおいて、順次偏差データが加えられて偏差関数
ｆが算出される。

【００２９】一方、ステップＳ３９では、偏差関数ｆが
その算出に用いられた偏差データの範囲とともに記憶装
置４内に格納される。次いで、ステップＳ４０では、偏
差関数ｆの算出に用いられた偏差データのうち最も車両
１から遠くに位置するデータから数えて４個の偏差デー
タを新たに選択し、これを偏差関数ｆの算出用データと
する。このようにして、誤差の平均値が設定誤差の範囲
外になった時点で、新たに偏差データを選択して偏差関
数ｆの算出を行う。

【００３０】ステップＳ４１では、記憶装置４内に格納
された過去の偏差データの全てを用いて偏差関数ｆの算
出をしたかどうかが判定され、判定が肯定されればプロ
グラムは図４のメインルーチンに戻り、判定が否定され
ればステップＳ３２に戻って偏差関数ｆの算出を継続す
る。以上のようにして、偏差データに対して所定の設定
誤差範囲内にある偏差関数ｆを、データが重複すること
なく複数算出することができる。

【００３１】(５) 偏差推定 図４において、プログラムがステップＳ１３に移行する
と、図６のフローチャートに示す偏差推定サブルーチン
が起動する。まず、ステップＳ５１では、今回測定した
偏差データのうち前方注視点距離ｄiにおける偏差デー
タが白線推定装置７により選択される。次いで、ステッ
プＳ５２では、図８に示すように、この偏差データの測
定方向に沿った直線ｇ(ｘ)、およびこの直線ｇ(ｘ)と前
方注視点距離ｄ_iの延在方向を示す直線（すなわち、こ
れは車両１の基準点を通る車両の進行方向に沿った直線
である）との交点βが、車両１の現在位置および前方注
視点距離ｄ_iに基づいて算出される。この交点βは、図
８にも示すように、地図座標系上における前方注視点の
位置を示している。

【００３２】ステップＳ５３では、前方注視点付近の過
去の偏差データが含まれる偏差関数（図８では関数ｆ₂
である）が白線推定装置７により選択される。以降、後
述のように、前方注視点付近の過去の偏差データが含ま
れる偏差関数を候補関数と称する。

【００３３】ステップＳ５４では、ステップＳ５２で算
出された直線ｇ(ｘ)と候補関数ｆ₂との交点αが白線推
定装置７により算出され、ステップＳ５５では、この交
点αが関数算出時における偏差データの範囲内（ステッ
プＳ３９参照）に存在するかどうかが判定され、判定が
肯定されればプログラムはステップＳ５６に移行し、判
定が否定されればステップＳ５７に移行する。図示例で
は、直線ｇ(ｘ)は候補関数ｆ₂と交点αを持ち、この交
点αは候補関数ｆ₂の算出時における偏差データの範囲
Ｐ₁〜Ｐ₂内に存在するため、プログラムはステップＳ５
６に移行する。もし、交点αが範囲Ｐ₁〜Ｐ₂内に存在し
ない場合は、プログラムはステップＳ５７に移行する。

【００３４】ステップＳ５６では、点αと点βとの間の
距離、すなわち前方注視点距離ｄ_iにおける偏差の推定
値が推定用偏差関数（候補関数）ｆ₂に基いて白線推定
装置７により算出される。この後、プログラムはステッ
プＳ５８に移行する。

【００３５】ステップＳ５７では、交点αの位置により
候補関数の変更が行われる。例えば、図８に示す例にお
いて、交点αがＰ₁の手前にある場合には候補関数がｆ₁
に変更され、逆にＰ₂より遠い位置にある場合には候補
関数がｆ₃に変更される。この後、プログラムはステッ
プＳ５４に戻る。

【００３６】ステップＳ５８では、ステップＳ５６にお
いて算出された前方注視点距離ｄにおける偏差の推定値
と、ステップＳ５１で選択された前方注視点距離ｄにお
ける偏差データとが比較され、この偏差データと偏差の
推定値との差が予め定めた誤差（制御限界と称する。本
実施例では10[cm]）範囲内にあるかどうかが判定され
る。そして、判定が肯定されればステップＳ５９におい
て偏差データが白線推定装置７から出力され、判定が否
定されればステップＳ６０において偏差の推定値が出力
される。

【００３７】(６) データ削除 ステップＳ１４では、上述のステップＳ５８において制
御限界内にないと判定された偏差データが削除され、残
りの偏差データは記憶装置４内に格納されて次回の偏差
関数推定に用いられる。この後、プログラムはステップ
Ｓ１に戻り、再度偏差の測定が行われる。そして、以上
の手順が所定の制御周期毎に行われることにより、車両
の操舵等に利用される走行データが定期的に出力され
る。

【００３８】従って、本実施例によれば、測定された偏
差データのうち推定用偏差関数ｆの算出に有用なデータ
が全て記憶装置４内に記憶され、これら偏差データを用
いて推定用偏差関数ｆの算出が行われるので、測定時に
おいて偏差データに欠損が生じても記憶装置４内に格納
されている有用かつ多数の偏差データによりデータ推定
を精度良く行うことができる。しかも、推定用偏差関数
の算出時において前方注視点距離ｄ_iの付近のデータに
重み付けをしているので、自律走行車両１の制御に最も
重要な前方注視点距離ｄの付近のデータ推定をより精度
良く行うことができる。

【００３９】なお、本発明の自律走行車両の走行用デー
タ演算装置は、その細部が上述の一実施例に限定され
ず、種々の変形例が可能である。

【００４０】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、算出された基準線の座標値が基準線関数に対して
所定の誤差範囲内にある時にのみこの座標値を記憶手段
に格納しているので、基準線関数の算出に有用な座標値
のみが全て記憶手段内に記憶される。従って、記憶手段
内の座標値を用いて基準線関数の算出を行う際におい
て、測定時に基準線の座標値に欠損が生じても記憶装置
内に格納されている有用かつ多数の座標値により座標値
の推定を精度良く行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のクレーム対応図である。

【図２】本発明の一実施例である走行用データ演算装置
が適用された自律走行車両を示すブロック図である。

【図３】車両座標系と偏差との関係を示す図である。

【図４】一実施例の動作を説明するためのフローチャー
トである。

【図５】関数推定サブルーチンを説明するためのフロー
チャートである。

【図６】偏差推定サブルーチンを説明するためのフロー
チャートである。

【図７】車両座標系から地図座標系への座標変換を説明
するための図である。

【図８】偏差データの推定値を演算する手順を説明する
ための図である。

【符号の説明】

ａ 撮像手段 ｂ 画像処理手段 ｃ 座標算出手段 ｄ 記憶手段 ｅ 関数算出手段 ｆ 判定手段 １ 車両 ２ 撮像装置 ３ 画像処理装置 ４ 記憶装置 ５ ロータリーエンコーダ ６ 車両位置算出装置 ７ 白線推定装置

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車両前方の路面を撮影して、隣接する画
   像に重複部分が形成されるような所定周期毎に画像デー
   タを出力する撮像手段と、 前記撮像手段の画像から前記路面に沿って延在する基準
   線を抽出する画像処理手段と、 前記画像処理手段により抽出された基準線からその座標
   値を算出する座標算出手段と、 過去に算出された基準線の座標値が記憶された記憶手段
   と、 前記記憶手段内の座標値に基づいてこの座標値を近似す
   る基準線関数を算出する関数算出手段と、 前記座標算出手段により得られた座標値と前記関数算出
   手段により得られた基準線関数との誤差を求め、この誤
   差が所定範囲内にあれば前記座標値を走行用データとし
   て出力するとともにこの座標値を前記記憶手段に記憶さ
   せ、前記誤差が所定範囲外にあれば前記基準線関数から
   推定される基準線の座標値を走行用データとして出力す
   る判定手段とを備えたことを特徴とする自律走行車両の
   走行用データ演算装置。