JPH05149756A - 移動車の走行路認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 より高速に認識処理を行うことのできる移動
車の走行路認識装置を提供する。 【構成】 道路画像入力部１１において移動車の外界の
環境を示す道路画像を入力し、ライン候補点抽出部１２
において道路画像から走行路の白線ラインの候補点集合
Ｗが抽出される。走行路認識手段２０は、グローバル知
識ベース３０を参照して、候補点集合Ｗに基づく走行路
形状Ｘ，車両位置Ｙ，車両姿勢Ｚを演算し、これを走行
路の認識結果として出力する。同時に、ＷとＸ，Ｙ，Ｚ
との組み合わせを、ローカル知識ベース４０に登録す
る。与えられた候補点集合Ｗと近似する候補点集合が、
ローカル知識ベース４０内に登録されている場合には、
グローバル知識ベース３０を参照した演算は行わずに、
登録されているＸ，Ｙ，Ｚをそのまま認識結果として出
力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は移動車の走行路認識装
置、特に、移動車の外界の環境を画像として入力し、こ
の画像に基づいて、走行路形状、車両位置、車両姿勢な
どを認識するための装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】自律走行車などでは、現在走行中の走行
路について、走行路形状、車両位置、車両姿勢などを適
確に認識することが非常に重要である。このような走行
路の認識を行う場合、通常は、カメラなどにより道路画
像を入力し、この道路画像に基づいて道路車線のライン
などの特徴量を抽出し、予め用意された知識ベースの内
容を参照しながら、この特徴量に基づいて走行路の認識
処理を行うことになる。知識ベースとしては、カメラの
高さ、設置角度、ズーム倍率、などの画像入力時の条件
設定に関する情報の他、走行中の道路の車線数、車線幅
などの道路構造に関する情報や、現在の車速や天候など
の情報が用意される。これらの情報と抽出された特徴量
との間で、幾何学的な演算処理を行うことにより、走行
路形状、車両位置、車両姿勢などの認識を行うことがで
きる。たとえば、特開昭６４−２６９１３号公報には、
このような原理に基づく自律走行車用の走行路認識装置
が開示されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】前述のように、走行路
の認識処理は、道路画像から抽出した特徴量と知識ベー
ス内の情報とに基づく幾何学的な演算処理によって行わ
れるが、このような幾何学的な演算処理は、一般にかな
り長い演算時間を必要とする。このため、従来の走行路
認識装置には、認識時間が長くかかるという問題があっ
た。

【０００４】そこで本発明は、より高速に認識処理を行
うことのできる移動車の走行路認識装置を提供すること
を目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、移動車の走行
路認識装置において、移動車の外界の環境を示す画像を
入力し、この画像から走行路の特徴を示す特徴量を抽出
する特徴量抽出手段と、抽出した特徴量に基づいて、走
行路に関する認識を行う走行路認識手段と、走行路に関
する認識を行うために必要な知識を保持した第１の知識
ベースと、特定の特徴量に対応する走行路の認識結果を
登録した第２の知識ベースと、を設け、走行路認識手段
が、走行路の認識作業を行う場合に、まず、第２の知識
ベースを検索し、抽出された特徴量に類似する特徴量が
登録されているときには、この類似した特徴量に対応す
る走行路の認識結果をそのまま出力し、抽出された特徴
量に類似する特徴量が登録されていないときには、第１
の知識ベースに保持されている知識を参照して認識結果
を求め、この認識結果を出力するとともに、第２の知識
ベースにこの認識結果を新規登録する処理を行うように
したものである。

【０００６】

【作 用】高速道路のように、道路構造の変化の少ない
走行路では、道路画像から抽出される特徴量と走行路の
認識結果との組み合わせに、似通ったパターンが出現す
る可能性が高い。たとえば、ある特徴量Ａに基づいて走
行路の認識処理を行い、認識結果Ｂが得られたものとす
る。続いて、特徴量Ａに似た特徴量Ａ´が得られたとす
ると、この特徴量Ａ´に基づいて認識処理を行うことに
より得られる認識結果Ｂ´は、認識結果Ｂに類似するこ
とが多い。そこで、特徴量Ａについて第１の知識ベース
を利用して認識処理を行うことにより認識結果Ｂを得た
ら、その時点で特徴量Ａ−認識結果Ｂという組み合わせ
を第２の知識ベースに登録するようにする。こうしてお
けば、後に特徴量Ａ´が得られたとき、第２の知識ベー
スから類似した特徴量Ａを検索し、この特徴量Ａに組み
合わされて登録されている認識結果Ｂを、特徴量Ａ´に
ついての認識結果として用いるようにしても問題はな
い。

【０００７】本発明はこのような点に着目し、第２の知
識ベースに登録された過去の認識結果で近似できる場合
には、第１の知識ベースを用いた走行路認識処理（複雑
な幾何学演算が必要なために時間を要する）を行わず
に、第２の知識ベース内の近似的な認識結果をそのまま
利用するようにしたものである。

【０００８】

【実施例】本発明に係る実施例 以下、本発明を図示する実施例に基づいて説明する。図
１は本発明の一実施例に係る移動車の走行路認識装置の
基本構成を示すブロック図である。この装置は、特徴量
抽出手段１０と、走行路認識手段２０と、グローバル知
識ベース３０と、ローカル知識ベース４０と、によって
構成されている。特徴量抽出手段１０は、移動車の外界
の環境を示す画像を入力し、この画像から走行路の特徴
を示す特徴量を抽出する機能を有し、この実施例では、
道路画像入力部１１とライン候補点抽出部１２とによっ
て構成されている。道路画像入力部１１は、具体的には
移動車に取り付けられたカメラであり、走行路前方の道
路画像がこのカメラによって取り込まれる。ライン候補
点抽出部１２は、道路画像に基づいて、道路車線のライ
ンを構成するライン候補点を抽出する処理を行う。たと
えば、道路車線のラインが白線で構成されていた場合に
は、道路画像上において、この白線に対応する濃度値を
もった画素をライン候補点として抽出することになる。
理論的には、これらのライン候補点を連結した線が道路
車線となる。この実施例では、このライン候補点の集合
Ｗを、道路画像から抽出した特徴量として取り扱う。

【０００９】走行路認識手段２０は、この候補点集合Ｗ
に基づいて、走行路形状Ｘ、車両位置Ｙ、車両姿勢Ｚを
求める機能を有する。この装置の目的である走行路の認
識作業とは、走行路形状Ｘ、車両位置Ｙ、車両姿勢Ｚの
ような走行路に関連した情報を求める作業に他ならな
い。本発明に係る装置では、走行路認識手段２０によっ
てこのような認識を行う方法として、２とおりの方法が
用意されている。第１の方法は、グローバル知識ベース
３０を参照して行う方法であり、第２の方法は、ローカ
ル知識ベース４０を参照して行う方法である。

【００１０】グローバル知識ベース３０には、走行路に
関する認識を行うために必要な知識が保持されている。
この実施例では、具体的には、道路画像入力部１１で用
いるカメラについて、取り付け高さ、設置角度、ズーム
倍率といった情報や、走行中の道路についての車線数、
車線幅といった情報や、更に、現在の車速や天候といっ
た情報が用意されている。これらの情報は一例として列
挙したものであり、要するに、走行路に関する認識に利
用できる情報であれば、どのような情報をグローバル知
識ベース３０内に用意してもかまわない。第１の認識方
法では、特徴量抽出手段１０によって抽出された特徴
量、すなわち、候補点集合Ｗの情報と、このグローバル
知識ベース３０内に用意された情報に基づいて、走行路
認識がなされる。前述したように、このような認識処理
は、幾何学的な演算処理となるため、演算時間は長くか
かる。なお、具体的な認識処理方法については、種々の
方法が公知であるため、ここでは説明を省略する。この
ような認識処理が行われると、認識結果としての走行路
形状Ｘ、車両位置Ｙ、車両姿勢Ｚが出力される。本発明
の特徴は、このようにしてグローバル知識ベース３０を
参照して得られた認識結果を、ローカル知識ベース４０
に登録しておく点にある。

【００１１】ローカル知識ベース４０には、特定の特徴
量（すなわち、候補点集合Ｗ）に対応する走行路の認識
結果が登録されている。上述のように、グローバル知識
ベース３０を参照する認識処理が行われると、その都
度、認識結果がローカル知識ベース４０に登録される。
この登録は、特定の特徴量とこれに対する認識結果とを
対応させることにより行われる。図１のローカル知識ベ
ース４０に示されている例では、候補点集合Ｗｉについ
て、認識結果Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉが登録されている（ｉ＝
１，２，３，…）。これは、過去に候補点集合Ｗｉが得
られたときに、グローバル知識ベース３０を参照して幾
何学的な演算処理を行った結果、Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉなる
認識結果が得られたことを意味している。

【００１２】走行路認識手段２０の行う第２の認識方法
は、このローカル知識ベース４０内から類似した特徴量
を検索し、検索された特徴量について登録された認識結
果をそのまま流用する方法である。たとえば、特徴量抽
出手段１０から候補点集合Ｗｋが得られたとすると、ロ
ーカル知識ベース４０について、この候補点集合Ｗｋに
類似した候補点集合を検索するのである。そして、仮
に、Ｗ３とＷｋとが類似しているとしたら、このＷ３に
ついて登録されている認識結果であるＸ３，Ｙ３，Ｚ３
を、候補点集合Ｗｋについての認識結果としてそのまま
流用する。このような認識方法は、単なるデータベース
の検索を行うだけの作業であり、非常に短時間に認識結
果を得ることができる。

【００１３】本発明に係る走行路認識装置の特徴は、グ
ローバル知識ベース３０を用いた第１の認識方法と、ロ
ーカル知識ベース４０を用いた第２の認識方法とを併用
する点にある。走行路認識手段２０は、特徴量抽出手段
１０から候補点集合Ｗｋが得られたら、まず、第２の認
識方法を優先的に試みる。すなわち、候補点集合Ｗｋに
類似したものをローカル知識ベース４０から検索する。
類似したものが発見されたら、予め登録されている認識
結果をそのまま候補点集合Ｗｋの認識結果として出力す
る。類似したものが登録されていない場合には、第１の
認識方法により、認識結果Ｘｋ，Ｙｋ，Ｚｋを演算によ
り求め、これを出力するとともに、Ｗｋ→Ｘｋ，Ｙｋ，
Ｚｋなる対応関係をローカル知識ベース４０に新規登録
するのである。

【００１４】このような方法を採れば、過去と類似した
候補点集合が得られたときには、第２の認識方法が適用
でき、時間がかかる第１の認識方法を必要最小限に抑え
ることができる。なお、候補点集合Ｗｋについて、ロー
カル知識ベース４０内から類似した候補点集合を検索す
る処理としては、ある程度のあいまいさを許容した類似
判断を行うようにするのが好ましい。たとえば、プロダ
クションルール、ファジィルール、ニューラルネット、
などを応用した類似判断を行うと、柔軟性に富んだ判断
が可能になる。また、候補点集合Ｗｋと、これに類似す
ると判断された候補点集合（たとえば、Ｗ３）との誤差
に関する情報を蓄積しておき、この誤差に関する情報に
基づいてローカル知識ベース４０を適宜修正するような
処理を行うことも可能である。なお、ローカル知識ベー
ス４０に登録される情報は、次第に増えてゆくため、メ
モリ容量などに制限がある場合には、最も古くから登録
されていた内容や、最も検索頻度の少ない内容を順次消
去してゆくようにすればよい。

【００１５】地図データベースを利用する実施例１ 続いて、地図データベースを利用して走行路認識を行う
ことのできる実施例を図２のブロック図に基づいて説明
する。この実施例において、特徴量抽出手段１０および
走行路認識手段２０は、前述の実施例の構成と同一のも
のである。知識ベース５０は、前述の実施例のように、
グローバル知識ベース３０およびローカル知識ベース４
０という２とおりのデータベースによって構成してもよ
いし、従来装置のように、グローバル知識ベース３０の
みによって構成してもかまわない。この装置の特徴は、
更に、地図データベース６０を付加した点にある。ま
た、この地図データベース６０を利用するために、セグ
メント計数部６１と環境生成部６２とが設けられてい
る。

【００１６】地図データベース６０には、走行路を複数
の道路セグメントに分割し、各道路セグメントごとに地
図データが用意されている。道路セグメントの分割方法
としては、どのような方法を採ってもよいが、この実施
例では、図３に示すように、破線状の白線が出現する１
周期を１道路セグメントとして分割している。すなわ
ち、図３に示す例では、センターラインとしての破線状
の白線の上端から、次の破線状の白線の上端までの領域
を１道路セグメントとして、道路セグメント１，２，
３，４，…を定義している。地図データベース６０内に
は、このような道路セグメントに対応して、図４に示す
ようなセグメントリストが用意される。このセグメント
リストは、各道路セグメントごとに地図データ（たとえ
ば、道路幅Ｗ，曲率Ｒ，勾配Ｔ，etc.）を用意したもの
である。

【００１７】この装置の動作は次のとおりである。ま
ず、前述の実施例と同様に、特徴量抽出手段１０におい
て特徴量（候補点集合Ｗ）が抽出され、走行路認識手段
２０に与えられる。一方、道路画像入力部１１で入力し
た道路画像は、セグメント計数部６１にも与えられる。
セグメント計数部６１は、定義した道路セグメントを計
数することにより、自車両のセグメント位置を認識する
機能を有する。たとえば、図３に示す例のように、破線
状の白線周期ごとに道路セグメントを定義した場合は、
入力した道路画像に基づいて、破線状の白線を認識し、
現在、自車両がどの道路セグメントに存在するのかを認
識するのである。具体的には、入力した道路画像に基づ
いて、通過した破線状の白線の本数を計数してゆくよう
にすれば、この計数値が現在通過中の道路セグメント番
号に対応することになる。たとえば、図３において、道
路セグメント１を起点として走行を開始したときに、計
数値が４になれば、現在自車両が存在するセグメント位
置は道路セグメント４であると特定できる。実際には、
高速道路の合流点など、視覚的な認識が容易な地点を道
路セグメントの起点として設定するのが好ましい。

【００１８】セグメント計数部６１は、認識したセグメ
ント位置の情報を地図データベース６０に与える。地図
データベース６０は、与えられたセグメント位置に対応
する地図データを検索し、これを環境生成部６２に与え
る。たとえば、道路セグメント４がセグメント位置とし
て与えられた場合には、この道路セグメント４に対応す
る地図データ（道路幅Ｗ４，曲率Ｒ４，勾配Ｔ４，et
c.）および必要があれば、その先の道路セグメントに対
応する地図データが環境生成部６２に与えられる。環境
生成部６２は、このような地図データに基づいて、現在
走行中の道路セグメント４およびその先の道路セグメン
トについて、予測される道路環境を生成する。走行路認
識手段２０は、特徴量として与えられた候補点集合Ｗに
基づいて、走行路認識を行うのであるが、この認識作業
において、知識ベース５０内の知識情報を参照するとと
もに、環境生成部６２で生成された道路環境を参照デー
タとして利用することができる。環境生成部６２で生成
された道路環境は、走行路の幅がどの程度で、どのよう
にカーブしており、どのような勾配をもっているか、と
いった内容を含んだ情報であるため、これを参照データ
として利用することにより、走行路認識手段２０におけ
る走行路認識処理の演算負担は大幅に軽減されることに
なる。たとえば、走行路がカーブしていると予想される
方向の特徴量の抽出をより細かく行ったり、先行車など
の障害物で隠されている特徴量を推定して補ったりする
処理が可能になる。

【００１９】特徴量として与えられる候補点集合Ｗと、
環境生成部６２から与えられる参照データとが、大きく
食い違っていたような場合は、セグメント計数部６１に
おけるセグメントの計数値に誤差が生じていると考えら
れる。このような場合は、走行路認識手段２０から地図
データベース６０に対して、その近傍のいくつかの道路
セグメントについての地図データを要求する信号を与
え、候補点集合Ｗに適合するような参照データが得られ
る道路セグメントを探し出し、これにより、セグメント
計数部６１に対する位置補正を行うようにするとよい。

【００２０】地図データベースを利用する実施例２ 続いて、地図データベースを利用して走行路認識を行う
ことのできる別な実施例を図５のブロック図に基づいて
説明する。この実施例の特徴は、車両位置Ｙと車両姿勢
Ｚとを正確に認識できる点である。この実施例におい
て、特徴量抽出手段１０、走行路認識手段２０、および
知識ベース５０は、前述の実施例の構成と同一のもので
ある。この装置の特徴は、その他に、地図データベース
７０と、絶対位置検出部７１と、シーン生成部７２と、
を付加した点にある。絶対位置検出部７１は、衛星を用
いたＧＰＳ、地磁気センサ、車輪速センサなどを利用し
て、自車両の現在位置を絶対位置として検出する機能を
有する。もっとも、この装置では、この絶対位置の検出
精度は、それほど高くなくてかまわない。別言すれば、
絶対位置検出部７１によって、自車両の大まかな位置が
検出できれば十分である。

【００２１】地図データベース７０には、走行予定のい
くつかの地点についてのシーン（その地点において観測
される外部環境、道路画像入力部１１によって入力され
る画像に対応したもの）を生成するために必要な情報
が、データベースとして用意される。たとえば、ある地
点における白線の三次元形状や、その地点に存在する建
物についての三次元座標値などが、地図データとして用
意される。シーン生成部７２は、この地図データに基づ
いて、その地点におけるシーンを生成する機能を有す
る。シーン生成部７２には、絶対位置検出部７１で検出
された自車両の絶対位置が与えられるので、地図データ
ベース７０を検索して、この検出位置に対応した地点に
ついての地図データを読み出し、この検出位置における
シーンを生成することができる。シーン生成部７２で生
成されたシーンは、走行路認識手段２０に与えられる。
走行路認識手段２０は、特徴量抽出手段１０から特徴量
として与えられる候補点集合Ｗと、シーン生成部７２か
ら与えられるシーンとを比較することにより、自車両の
絶対位置の正確な認識を行うことができる。

【００２２】いま、簡単な例として、図６に示すよう
に、地点Ａ〜地点Ｅまでの５地点について、地図データ
ベース７０内に地図データが用意されているものとす
る。シーン生成部７２は、この地図データに基づいて、
それぞれシーンａ〜シーンｅを生成することができる。
たとえば、シーンａは、地点Ａにおいて特定の方向を向
いたときの外部環境、すなわち、景色の二次元画像に対
応するものである。

【００２３】前述したように、この装置の特徴は、車両
位置Ｙと車両姿勢Ｚとを正確に認識できる点にある。こ
のような正確な認識を行うために、２とおりの方法が利
用できる。第１の方法は次のようなものである。まず、
絶対位置検出部７１によって、自車両の絶対位置および
姿勢を検出する。この検出精度はそれほど高くはないた
め、誤差を含んだものとなる。いま、仮に、この絶対位
置検出部７１による検出結果から、図６に示す地点Ａに
向かって車両が走行中であることが認識されたものとす
る。この場合、シーン生成部７２は、地図データベース
７０から地点Ａについての地図データを読み出し、この
地図データに基づいて、検出された車両姿勢において地
点Ａに到達したときのシーンａを作成する。走行路認識
手段２０は、作成されたシーンａと、特徴量抽出手段１
０から与えられる特徴量（候補点集合Ｗ）を示す画像と
を比較する。そして、両者が合致した瞬間に、車両が実
際の地点Ａを通過したものと認識する。このとき、走行
路認識手段２０から絶対位置検出部７１に位置補正信号
を与え、絶対位置検出部７１の検出値が地点Ａを示すよ
うな補正を行う。このような方法を行えば、地図データ
ベース７０内に用意された地点を通過するたびに、絶対
位置検出部７１に対する位置補正を行うことができる。

【００２４】一方、第２の方法は次のようなものであ
る。いま、絶対位置検出部７１による検出結果から、図
６に示す地点Ｂ，Ｄ，Ｅの近辺を走行中であるという情
報が得られたものとする。絶対位置検出部７１の検出精
度が低いため、地点Ｂ，Ｄ，Ｅのうちのどこを走行中で
あるのかは特定できないものとする。このような場合、
シーン生成部７２は、地図データベース７０から地点
Ｂ，Ｄ，Ｅについての地図データを読み出し、これらの
地図データに基づいて、検出された車両姿勢における地
点Ｂ，Ｄ，Ｅのシーンｂ，ｄ，ｅを作成する。走行路認
識手段２０は、特徴量抽出手段１０から与えられる特徴
量（候補点集合Ｗ）を示す画像に対して、最も近似して
いるものを、作成されたシーンｂ，ｄ，ｅの中から選択
する。たとえば、シーンｂに最も近似していると判断さ
れた場合には、自車両の位置を地点Ｂと特定することが
できる。この後、上述の第１の方法を実施すれば、正確
な位置認識も可能である。

【００２５】

【発明の効果】以上のとおり本発明による移動車の走行
路認識装置によれば、幾何学演算によって走行路を認識
する処理を行うための第１の知識ベースと、過去の認識
結果を蓄積する第２の知識ベースとを用意し、後者の認
識結果で近似できる場合には、前者を用いた演算処理を
行わないようにしたため、より高速に認識処理を行うこ
とができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る移動車の走行路認識装
置の基本構成を示すブロック図である。

【図２】地図データベースを用いた走行路認識装置の基
本構成を示すブロック図である。

【図３】図２に示す装置における道路セグメントの定義
の一例を示す図である。

【図４】図２に示す装置における地図データベース６０
の内容の一例を示す図である。

【図５】地図データベースを用いた別な走行路認識装置
の基本構成を示すブロック図である。

【図６】図５に示す装置における地図データベース７０
の内容を説明する図である。

【符号の説明】

１０…特徴量抽出手段 １１…道路画像入力部 １２…ライン候補点抽出部 ２０…走行路認識手段 ３０…グローバル知識ベース ４０…ローカル知識ベース ５０…知識ベース ６０…地図データベース ６１…セグメント計数部 ６２…環境生成部 ７０…地図データベース ７１…絶対位置検出部 ７２…シーン生成部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 移動車の外界の環境を示す画像を入力
   し、この画像から走行路の特徴を示す特徴量を抽出する
   特徴量抽出手段と、 前記特徴量に基づいて、走行路に関する認識を行う走行
   路認識手段と、 走行路に関する認識を行うために必要な知識を保持した
   第１の知識ベースと、 特定の特徴量に対応する走行路の認識結果を登録した第
   ２の知識ベースと、 を備え、前記走行路認識手段は、走行路の認識作業を行
   う場合に、まず、前記第２の知識ベースを検索し、抽出
   された特徴量に類似する特徴量が登録されているときに
   は、この類似した特徴量に対応する走行路の認識結果を
   そのまま出力し、抽出された特徴量に類似する特徴量が
   登録されていないときには、前記第１の知識ベースに保
   持されている知識を参照して認識結果を求め、この認識
   結果を出力するとともに、前記第２の知識ベースにこの
   認識結果を新規登録する処理を行うことを特徴とする移
   動車の走行路認識装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の走行路認識装置におい
   て、 特徴量抽出手段を、走行路の道路画像を入力する道路画
   像入力部と、この入力した道路画像に基づいて、道路車
   線のラインを構成するライン候補点を抽出するライン候
   補点抽出部と、によって構成し、抽出したライン候補点
   の集合を特徴量として用いるようにしたことを特徴とす
   る移動車の走行路認識装置。