JPH11139225A - トンネル検出装置及びそれを用いた車両制御装置 - Google Patents
トンネル検出装置及びそれを用いた車両制御装置Info
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- JPH11139225A JPH11139225A JP9342319A JP34231997A JPH11139225A JP H11139225 A JPH11139225 A JP H11139225A JP 9342319 A JP9342319 A JP 9342319A JP 34231997 A JP34231997 A JP 34231997A JP H11139225 A JPH11139225 A JP H11139225A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 完全な形のトンネル画像を必要としないトン
ネル検出装置とする。 【解決手段】 カメラ１は前方道路を撮像する。白線検
出部２は関数近似で道路画像から白線を検出する。低濃
度領域検出部４は道路画像をしきい値で処理し２値化画
像を作る。２値画像から濃度の低い画素を抽出し、連続
性判断により複数の領域に分類する。注目領域演算部５
は白線に沿う方向で低濃度の領域を抽出する。注目領域
演算部５は、低濃度領域を抽出する際の起点位置と最上
点の位置で車両まで領域の距離と見掛けの高さを演算す
る。トンネル検出部６は車両の移動量と検出された低濃
度の領域の距離変化で算出された距離変化量が一致する
かどうかの判定でトンネルの入口を検出する。制御部８
はトンネルの入口が検出されると、トンネル内での走行
に備え例えば車両エアコンの空気取入れを内気循環に切
り替える制御を行ない、トンネルを進入する際の車両操
作を省かせる。
ネル検出装置とする。 【解決手段】 カメラ１は前方道路を撮像する。白線検
出部２は関数近似で道路画像から白線を検出する。低濃
度領域検出部４は道路画像をしきい値で処理し２値化画
像を作る。２値画像から濃度の低い画素を抽出し、連続
性判断により複数の領域に分類する。注目領域演算部５
は白線に沿う方向で低濃度の領域を抽出する。注目領域
演算部５は、低濃度領域を抽出する際の起点位置と最上
点の位置で車両まで領域の距離と見掛けの高さを演算す
る。トンネル検出部６は車両の移動量と検出された低濃
度の領域の距離変化で算出された距離変化量が一致する
かどうかの判定でトンネルの入口を検出する。制御部８
はトンネルの入口が検出されると、トンネル内での走行
に備え例えば車両エアコンの空気取入れを内気循環に切
り替える制御を行ない、トンネルを進入する際の車両操
作を省かせる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、走行路上のトン
ネルを画像処理によって検出するトンネル検出装置及び
それを用いた車両制御装置に関する。
ネルを画像処理によって検出するトンネル検出装置及び
それを用いた車両制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、トンネル検出装置及びそれを用い
た車両制御装置としては例えば特開平４−１２７２８０
号公報に開示されているものがある。ここでは一次元ラ
インセンサが用いられて、前方道路を観測する。一次元
ラインセンサの出力から設定濃度以下の黒領域を検出
し、長さについての判断を行なってトンネルを検出する
ようになっている。また、特開昭６０−２４０５４５号
公報では、二次元画像センサが用いられて、前方道路を
観測する。道路画像を画像処理して設定濃度以下の黒領
域を検出し、黒領域はトンネルの入口であるかどうかを
基準パターンと比較して判断し、トンネルを検出するよ
うになっている。
た車両制御装置としては例えば特開平４−１２７２８０
号公報に開示されているものがある。ここでは一次元ラ
インセンサが用いられて、前方道路を観測する。一次元
ラインセンサの出力から設定濃度以下の黒領域を検出
し、長さについての判断を行なってトンネルを検出する
ようになっている。また、特開昭６０−２４０５４５号
公報では、二次元画像センサが用いられて、前方道路を
観測する。道路画像を画像処理して設定濃度以下の黒領
域を検出し、黒領域はトンネルの入口であるかどうかを
基準パターンと比較して判断し、トンネルを検出するよ
うになっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、トンネ
ルの幅あるいはトンネルの形状は色々であるが、走行路
上に限定すれば、幅も走行路に相当する大きさとなり、
形状も走行路の幅をカバーするものとなる。そこでこれ
らを認識するためには、上記従来のパターンに基づいた
検出は、トンネルが完全な形で観測される必要がある。
したがって走行路での観測では先行車の存在によって視
界が遮られトンネルが完全な形で観測できない場合、ト
ンネルが検出できなくなる問題がある。
ルの幅あるいはトンネルの形状は色々であるが、走行路
上に限定すれば、幅も走行路に相当する大きさとなり、
形状も走行路の幅をカバーするものとなる。そこでこれ
らを認識するためには、上記従来のパターンに基づいた
検出は、トンネルが完全な形で観測される必要がある。
したがって走行路での観測では先行車の存在によって視
界が遮られトンネルが完全な形で観測できない場合、ト
ンネルが検出できなくなる問題がある。
【０００４】また、トンネルが短く、出口以降の風景が
トンネルの入口で見えた場合、黒領域の幅寸法や形状が
通常のと異なり、パターンによる検出ができなくなる問
題点があった。本発明は、上記のような問題点に鑑み、
完全な形のトンネル画像を必要とせず、先行車に追従し
ても車両からトンネルを検出できるトンネル検出装置及
びそれを用いた車両制御装置を提供することを目的とし
ている。
トンネルの入口で見えた場合、黒領域の幅寸法や形状が
通常のと異なり、パターンによる検出ができなくなる問
題点があった。本発明は、上記のような問題点に鑑み、
完全な形のトンネル画像を必要とせず、先行車に追従し
ても車両からトンネルを検出できるトンネル検出装置及
びそれを用いた車両制御装置を提供することを目的とし
ている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】このため、請求項１記載
の発明は、車両に備えられ車両の走行にしたがってトン
ネルを検出するトンネル検出装置であって、車両の走行
方向を撮像する撮像手段と、走行路の続いている方向を
検出する走行路検出手段と、前記撮像手段の撮像画像か
ら所定濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段と、
走行路の続いている方向を探索し所定濃度の領域を抽出
し、トンネルの入口あるいは出口を示す注目領域とする
注目領域抽出手段と、該注目領域の画像位置を算出する
注目領域演算手段と、前記注目領域の画像位置変化で算
出された距離変化と車両の移動量が一致し、かつ注目領
域の見掛けの高さが所定値を越えた場合、前記注目領域
をトンネルの入口あるいは出口と判定するトンネル検出
手段とを有するものとした。
の発明は、車両に備えられ車両の走行にしたがってトン
ネルを検出するトンネル検出装置であって、車両の走行
方向を撮像する撮像手段と、走行路の続いている方向を
検出する走行路検出手段と、前記撮像手段の撮像画像か
ら所定濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段と、
走行路の続いている方向を探索し所定濃度の領域を抽出
し、トンネルの入口あるいは出口を示す注目領域とする
注目領域抽出手段と、該注目領域の画像位置を算出する
注目領域演算手段と、前記注目領域の画像位置変化で算
出された距離変化と車両の移動量が一致し、かつ注目領
域の見掛けの高さが所定値を越えた場合、前記注目領域
をトンネルの入口あるいは出口と判定するトンネル検出
手段とを有するものとした。
【０００６】請求項２記載の発明は、車両に備えられ車
両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出
装置であって、車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
走行路の続いている方向を検出する走行路検出手段と、
前記撮像手段の撮像画像から低濃度の領域を検出する設
定濃度領域検出手段と、走行路の続いている方向を探索
し前記低濃度の領域を抽出し、トンネルの入口を示す注
目領域とする注目領域抽出手段と、該注目領域の画像位
置を算出する注目領域演算手段と、前記注目領域の画像
位置変化で算出された距離変化と車両の移動量が一致
し、かつ見掛けの高さが所定値を越えた場合、前記注目
領域をトンネルの入口と判定するトンネル入口検出手段
とを有するものとした。
両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出
装置であって、車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
走行路の続いている方向を検出する走行路検出手段と、
前記撮像手段の撮像画像から低濃度の領域を検出する設
定濃度領域検出手段と、走行路の続いている方向を探索
し前記低濃度の領域を抽出し、トンネルの入口を示す注
目領域とする注目領域抽出手段と、該注目領域の画像位
置を算出する注目領域演算手段と、前記注目領域の画像
位置変化で算出された距離変化と車両の移動量が一致
し、かつ見掛けの高さが所定値を越えた場合、前記注目
領域をトンネルの入口と判定するトンネル入口検出手段
とを有するものとした。
【０００７】請求項３記載の発明は、車両に備えられ車
両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出
装置であって、車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
走行路の続いている方向を検出する走行路検出手段と、
前記撮像手段の撮像画像から高濃度の領域を検出する設
定濃度領域検出手段と、走行路の続いている方向を探索
し前記高濃度の領域を抽出し、トンネルの出口を示す注
目領域とする注目領域抽出手段と、該注目領域の画像位
置を算出する注目領域演算手段と、前記注目領域の画像
位置変化で算出された距離変化と車両の移動量が一致
し、かつ注目領域の見掛けの高さが所定値を越えた場
合、前記注目領域をトンネルの出口と判定するトンネル
出口検出手段とを有するものとした。
両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出
装置であって、車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
走行路の続いている方向を検出する走行路検出手段と、
前記撮像手段の撮像画像から高濃度の領域を検出する設
定濃度領域検出手段と、走行路の続いている方向を探索
し前記高濃度の領域を抽出し、トンネルの出口を示す注
目領域とする注目領域抽出手段と、該注目領域の画像位
置を算出する注目領域演算手段と、前記注目領域の画像
位置変化で算出された距離変化と車両の移動量が一致
し、かつ注目領域の見掛けの高さが所定値を越えた場
合、前記注目領域をトンネルの出口と判定するトンネル
出口検出手段とを有するものとした。
【０００８】請求項４記載の発明は、車両に備えられ車
両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出
装置であって、車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段の撮像画像から所定濃度の領域を検出する
設定濃度領域検出手段と、該設定濃度領域検出手段で検
出された領域の画像上での面積を算出する面積演算手段
と、前記車両の移動によって該面積演算手段の算出値が
増加し、その面積の算出値が設定値以上になったことか
らトンネルの出口を判定するトンネル出口検出手段とを
有するものとした。
両の走行にしたがってトンネルを検出するトンネル検出
装置であって、車両の走行方向を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段の撮像画像から所定濃度の領域を検出する
設定濃度領域検出手段と、該設定濃度領域検出手段で検
出された領域の画像上での面積を算出する面積演算手段
と、前記車両の移動によって該面積演算手段の算出値が
増加し、その面積の算出値が設定値以上になったことか
らトンネルの出口を判定するトンネル出口検出手段とを
有するものとした。
【０００９】前記走行路検出手段は、前記撮像画像を画
像処理して白線を検出し、関数近似によって走行路の続
いている方向を検出することができる。
像処理して白線を検出し、関数近似によって走行路の続
いている方向を検出することができる。
【００１０】請求項６記載の発明は、前記トンネル検出
装置に、前記トンネル入口検出手段がトンネルの入口を
判定した場合に、車両をトンネルでの走行に適する状態
に制御するトンネル走行制御手段を接続したものとし
た。
装置に、前記トンネル入口検出手段がトンネルの入口を
判定した場合に、車両をトンネルでの走行に適する状態
に制御するトンネル走行制御手段を接続したものとし
た。
【００１１】請求項７記載の発明は、前記トンネル検出
装置に、前記トンネル出口検出手段がトンネルの出口を
判定した場合に、車両をトンネル走行状態から通常状態
に戻す制御を行なうトンネル走行解除手段を接続したも
のとした。
装置に、前記トンネル出口検出手段がトンネルの出口を
判定した場合に、車両をトンネル走行状態から通常状態
に戻す制御を行なうトンネル走行解除手段を接続したも
のとした。
【００１２】
【作用】請求項１記載の発明では、撮像手段によって撮
像された前方道路画像から、設定濃度領域検出手段が所
定濃度の領域を検出する。トンネルは周囲環境と異なる
照明条件で撮像されるので、トンネルの入口あるいは出
口は画像上では異なる濃度となって現われる。したがっ
てそれらを所定濃度として検出することによって、トン
ネルの存在を示す入口あるいは出口領域が検出されるこ
とになる。
像された前方道路画像から、設定濃度領域検出手段が所
定濃度の領域を検出する。トンネルは周囲環境と異なる
照明条件で撮像されるので、トンネルの入口あるいは出
口は画像上では異なる濃度となって現われる。したがっ
てそれらを所定濃度として検出することによって、トン
ネルの存在を示す入口あるいは出口領域が検出されるこ
とになる。
【００１３】トンネルの入口または出口は車両の走行路
上に存在するから、走行路検出手段は走行路の続いてい
る方向を検出し、注目領域抽出手段は走行路の続いてい
る方向を探索し所定濃度領域を抽出することによって、
同濃度の他の領域が排除され、トンネルの入口あるいは
出口を示す注目領域のみが抽出されることになる。
上に存在するから、走行路検出手段は走行路の続いてい
る方向を検出し、注目領域抽出手段は走行路の続いてい
る方向を探索し所定濃度領域を抽出することによって、
同濃度の他の領域が排除され、トンネルの入口あるいは
出口を示す注目領域のみが抽出されることになる。
【００１４】トンネル検出手段は車両の移動量と注目領
域の画像上の位置から算出された距離変化量とを照合す
ることによって注目領域がトンネルなどの固定物である
か否かの判断ができ、注目領域がトンネルの入口あるい
は出口となれば、見掛けの高さもトンネルの高さとな
る。したがって、所定値による判断で抽出された注目領
域をトンネルの入口あるいは出口と判断することでき
る。これによってトンネルが検出される。このように、
トンネルの高さと距離を示すデータさえ得られれば、完
全な形のトンネル画像を必要とせず、先行車に視界を遮
られても走行路上からのトンネル検出ができる。
域の画像上の位置から算出された距離変化量とを照合す
ることによって注目領域がトンネルなどの固定物である
か否かの判断ができ、注目領域がトンネルの入口あるい
は出口となれば、見掛けの高さもトンネルの高さとな
る。したがって、所定値による判断で抽出された注目領
域をトンネルの入口あるいは出口と判断することでき
る。これによってトンネルが検出される。このように、
トンネルの高さと距離を示すデータさえ得られれば、完
全な形のトンネル画像を必要とせず、先行車に視界を遮
られても走行路上からのトンネル検出ができる。
【００１５】請求項２記載の発明では、検出領域を低濃
度領域とし、トンネルの入口を注目領域として検出する
から、昼間でのトンネル検出に適する。
度領域とし、トンネルの入口を注目領域として検出する
から、昼間でのトンネル検出に適する。
【００１６】請求項３記載の発明では、検出領域を高濃
度領域とし、トンネルの出口を注目領域として検出する
から、昼間でのトンネル検出に適している。
度領域とし、トンネルの出口を注目領域として検出する
から、昼間でのトンネル検出に適している。
【００１７】請求項４記載の発明では、撮像手段によっ
て撮像されたトンネル画像から、設定濃度領域検出手段
は所定濃度の領域を検出する。トンネル内、外の照明が
異なるため、トンネルの出口画像が周囲と違った濃度で
撮像されることになる。車両の走行にしたがって、トン
ネルの出口が次第に大きく撮像されるため、トンネル検
出手段は検出された所定濃度の領域の面積の増大でトン
ネルの出口を検出できる。これによってトンネルが検出
される。このように所定濃度の領域の検出と面積の算出
のみでトンネルを検出できる。
て撮像されたトンネル画像から、設定濃度領域検出手段
は所定濃度の領域を検出する。トンネル内、外の照明が
異なるため、トンネルの出口画像が周囲と違った濃度で
撮像されることになる。車両の走行にしたがって、トン
ネルの出口が次第に大きく撮像されるため、トンネル検
出手段は検出された所定濃度の領域の面積の増大でトン
ネルの出口を検出できる。これによってトンネルが検出
される。このように所定濃度の領域の検出と面積の算出
のみでトンネルを検出できる。
【００１８】走行路検出手段が、撮像画像を画像処理し
て白線を検出し、関数近似によって走行路の続いている
方向を検出すると、トンネルの存在する場所が正確に特
定でき、トンネル検出の信頼性が向上する。
て白線を検出し、関数近似によって走行路の続いている
方向を検出すると、トンネルの存在する場所が正確に特
定でき、トンネル検出の信頼性が向上する。
【００１９】請求項６記載の発明では、トンネルの入口
を検出した場合、トンネル走行制御手段は車両をトンネ
ルでの走行に適する状態に制御するから、トンネル内で
の走行に備える車両操作が自動的に行なわれ、運転負担
が軽減されるとともに、安全走行が図られる。
を検出した場合、トンネル走行制御手段は車両をトンネ
ルでの走行に適する状態に制御するから、トンネル内で
の走行に備える車両操作が自動的に行なわれ、運転負担
が軽減されるとともに、安全走行が図られる。
【００２０】請求項７記載の発明では、トンネルの出口
を検出した場合、トンネル走行制御手段は車両をトンネ
ル外での走行に適する状態に制御するから、車両をトン
ネル内での走行に設定された機能を自動的に解除するこ
とが可能となり、解除するための操作を省くことがで
き、請求項６と合わせればトンネルを意識することなく
車両運転ができる。
を検出した場合、トンネル走行制御手段は車両をトンネ
ル外での走行に適する状態に制御するから、車両をトン
ネル内での走行に設定された機能を自動的に解除するこ
とが可能となり、解除するための操作を省くことがで
き、請求項６と合わせればトンネルを意識することなく
車両運転ができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を実施
例により説明する。図ｌは第１の実施例の構成を示すブ
ロック図である。撮像手段としてのカメラ１は車両に前
方に向けてやや下向きに装着され、走行路を含めて車両
の走行方向を撮像できるようになっている。カメラ１に
は画像データを記憶する画像メモリが設けられており、
画像データがここで記憶され、新しい画像データの入力
によってデータが更新される。
例により説明する。図ｌは第１の実施例の構成を示すブ
ロック図である。撮像手段としてのカメラ１は車両に前
方に向けてやや下向きに装着され、走行路を含めて車両
の走行方向を撮像できるようになっている。カメラ１に
は画像データを記憶する画像メモリが設けられており、
画像データがここで記憶され、新しい画像データの入力
によってデータが更新される。
【００２２】カメラ１には白線検出部２と低濃度領域検
出部４が接続されている。白線検出部２では、自車走行
路を検出するため画像の左右にある白線を画像処理で検
出し関数近似によって認識する。画像処理で検出された
白線の最遠点は関数近似式で正規化され、関数近似式と
ともにメモリに記憶される。
出部４が接続されている。白線検出部２では、自車走行
路を検出するため画像の左右にある白線を画像処理で検
出し関数近似によって認識する。画像処理で検出された
白線の最遠点は関数近似式で正規化され、関数近似式と
ともにメモリに記憶される。
【００２３】低濃度領域検出部４では、画像データを所
定のしきい値で２値化処理をして、２値化画像を作る。
２値画像からしきい値以下の低濃度画素を抽出し、連続
性判断により複数の領域に分類する。分類された各領域
の位置データをメモリに記憶させる。トンネルは昼間で
は周囲環境より暗いため入口領域は低濃度で撮像され、
メモリに記憶されることになる。
定のしきい値で２値化処理をして、２値化画像を作る。
２値画像からしきい値以下の低濃度画素を抽出し、連続
性判断により複数の領域に分類する。分類された各領域
の位置データをメモリに記憶させる。トンネルは昼間で
は周囲環境より暗いため入口領域は低濃度で撮像され、
メモリに記憶されることになる。
【００２４】白線検出部２での検出結果と低濃度領域検
出部４で抽出した領域の位置データを入力する注目領域
抽出部３では、白線の最遠点位置から関数近似によって
表示される白線に沿って遠方方向に低濃度領域の探索を
行なう。これによって、走行路外の低濃度領域が排除さ
れ、トンネルの入口を示す注目領域が抽出されることに
なる。そして注目領域がトンネルの入口である否かを確
かめるため、低濃度領域の最上点を探索することによっ
て抽出する。この最上点を抽出することによって、トン
ネルの高さを算出でき、トンネルが先行車と重なっても
高さによってトンネルを判定することができる。
出部４で抽出した領域の位置データを入力する注目領域
抽出部３では、白線の最遠点位置から関数近似によって
表示される白線に沿って遠方方向に低濃度領域の探索を
行なう。これによって、走行路外の低濃度領域が排除さ
れ、トンネルの入口を示す注目領域が抽出されることに
なる。そして注目領域がトンネルの入口である否かを確
かめるため、低濃度領域の最上点を探索することによっ
て抽出する。この最上点を抽出することによって、トン
ネルの高さを算出でき、トンネルが先行車と重なっても
高さによってトンネルを判定することができる。
【００２５】注目領域演算部５は注目領域の位置データ
をもとにカメラ１の撮像条件即ちカメラの焦点距離、撮
像角度、カメラの取り付け高さなどにより注目領域の見
かけの高さと車両までの距離を算出する。トンネル検出
部６は車速センサ７によって得られた車両の走行速度と
画像の更新周期時間で車両の移動距離を算出する。その
移動距離と低濃度の領域の位置変化によって算出された
距離変化が一致すれば注目領域がトンネルの入口である
と判定し、見掛けの高さによる確認を経てトンネルを検
出する。ここでトンネルを検出した場合、フラグを立て
てトンネルが検出されたことを示す。
をもとにカメラ１の撮像条件即ちカメラの焦点距離、撮
像角度、カメラの取り付け高さなどにより注目領域の見
かけの高さと車両までの距離を算出する。トンネル検出
部６は車速センサ７によって得られた車両の走行速度と
画像の更新周期時間で車両の移動距離を算出する。その
移動距離と低濃度の領域の位置変化によって算出された
距離変化が一致すれば注目領域がトンネルの入口である
と判定し、見掛けの高さによる確認を経てトンネルを検
出する。ここでトンネルを検出した場合、フラグを立て
てトンネルが検出されたことを示す。
【００２６】トンネル検出部６に制御部８が接続されて
いる。制御部８はフラグが立てられたことによりトンネ
ルでの走行に備え前照灯を点灯、エアコンの空気取り入
れ状態をチェックし、外気を取り入れているのであれ
ば、内気循環に切り替える制御を行なう。また、車両に
応じて例えばエンジンブレーキの効き方、スロットルの
ゲイン、ワイパーの作動間隔、サンルーフの閉などの制
御を行なって、車両をトンネルでの走行に適する状態に
制御する。また自動露出機能のないカメラについてはト
ンネル内での撮像に適する露光量に調整する。
いる。制御部８はフラグが立てられたことによりトンネ
ルでの走行に備え前照灯を点灯、エアコンの空気取り入
れ状態をチェックし、外気を取り入れているのであれ
ば、内気循環に切り替える制御を行なう。また、車両に
応じて例えばエンジンブレーキの効き方、スロットルの
ゲイン、ワイパーの作動間隔、サンルーフの閉などの制
御を行なって、車両をトンネルでの走行に適する状態に
制御する。また自動露出機能のないカメラについてはト
ンネル内での撮像に適する露光量に調整する。
【００２７】次に図２のフローチャートにしたがって上
記構成の処理の流れを説明する。まずステップ１０１に
おいて、カメラ１により前方道路が撮像され、撮像され
た画像データは画像メモリに記憶される。これによって
例えば図３に示すような原画像が得られる。図３の画像
には白線１１、１２が先方へ続いている走行路上にトン
ネル１３が映され、そしてトンネルの一部が先行車１４
によって見えなくなっている。
記構成の処理の流れを説明する。まずステップ１０１に
おいて、カメラ１により前方道路が撮像され、撮像され
た画像データは画像メモリに記憶される。これによって
例えば図３に示すような原画像が得られる。図３の画像
には白線１１、１２が先方へ続いている走行路上にトン
ネル１３が映され、そしてトンネルの一部が先行車１４
によって見えなくなっている。
【００２８】ステップ１０２では、白線検出部２が画像
メモリから画像データを入力し、画像処理して走行路の
左右にある白線を検出し、関数近似によって認識する。
そして画像処理で検出された最遠点の白線位置を関数近
似式によって正規化させて、関数近似式とともにメモリ
に記憶される。これによって図３の原画像では図４に示
すように白線が関数近似式で示される曲線２１と２２で
表示される。ａ点、ｂ点は正規化された左右白線の最遠
点である。白線検出の内容は後述する。
メモリから画像データを入力し、画像処理して走行路の
左右にある白線を検出し、関数近似によって認識する。
そして画像処理で検出された最遠点の白線位置を関数近
似式によって正規化させて、関数近似式とともにメモリ
に記憶される。これによって図３の原画像では図４に示
すように白線が関数近似式で示される曲線２１と２２で
表示される。ａ点、ｂ点は正規化された左右白線の最遠
点である。白線検出の内容は後述する。
【００２９】ステップ１０３では、低濃度領域検出部４
で原画像を所定のしきい値で処理し、しきい値以下を濃
度値ｌ、それ以外を濃度値Ｏの２値画像を作成する。こ
れによって図３の画像からは図５に示すように暗いトン
ネル部分が低濃度領域１３が濃度値１で示される２値化
画像が作られる。この画像ではトンネルの一部が先行車
によって欠けている。
で原画像を所定のしきい値で処理し、しきい値以下を濃
度値ｌ、それ以外を濃度値Ｏの２値画像を作成する。こ
れによって図３の画像からは図５に示すように暗いトン
ネル部分が低濃度領域１３が濃度値１で示される２値化
画像が作られる。この画像ではトンネルの一部が先行車
によって欠けている。
【００３０】ステップ１０４において、注目領域抽出部
３は図５に示すようなトンネルの入口を示す低濃度領域
を抽出するため最遠点位置から左右白線の延びる方向に
沿って低濃度領域を探索し、見掛けの高さを演算するた
めの最上点位置を抽出する。図６はその処理の様子を示
す。すなわちまず最遠点ａから、白線の関数近似式が示
す方向に低濃度領域を探索する。
３は図５に示すようなトンネルの入口を示す低濃度領域
を抽出するため最遠点位置から左右白線の延びる方向に
沿って低濃度領域を探索し、見掛けの高さを演算するた
めの最上点位置を抽出する。図６はその処理の様子を示
す。すなわちまず最遠点ａから、白線の関数近似式が示
す方向に低濃度領域を探索する。
【００３１】低濃度領域（画素濃度１）が検出された場
含、その座標を起点座標とし、濃度値を２と書き直す。
起点座標から、Ｘ座標を正、負の両方向に探索し、隣接
した低濃度領域（画素濃度ｌ）がある場含には、その濃
度値を２と書き直す。次にＹ座標を１足して、画像上方
（遠方方向）に濃度値２の画素に隣接した低濃度領域
（画素濃度ｌ）を探索する。上記条件を満足する画素が
見つかったなら、濃度値を２に書き直す。この処理を低
濃度の画素が検出できなくなるまで、繰り返す。上記条
件を満足した画素が検出できなくなったらＹ座標に１を
減らして、左白線（曲線２１）に繋がった低濃度領域の
上限値とする。
含、その座標を起点座標とし、濃度値を２と書き直す。
起点座標から、Ｘ座標を正、負の両方向に探索し、隣接
した低濃度領域（画素濃度ｌ）がある場含には、その濃
度値を２と書き直す。次にＹ座標を１足して、画像上方
（遠方方向）に濃度値２の画素に隣接した低濃度領域
（画素濃度ｌ）を探索する。上記条件を満足する画素が
見つかったなら、濃度値を２に書き直す。この処理を低
濃度の画素が検出できなくなるまで、繰り返す。上記条
件を満足した画素が検出できなくなったらＹ座標に１を
減らして、左白線（曲線２１）に繋がった低濃度領域の
上限値とする。
【００３２】次に、右白線について、上記処理と同様の
操作で、最遠点ｂから右白線（曲線２２）に繋がった領
域を探索し、低濃度領域を検出したら、濃度値を３と書
き直す。探索中に濃度値２の画素が検出された場合、左
右白線が同一の低濃度領域に繋がっているとして左白線
領域上限値をその低濃度領域の最上点として記憶する。
これによって図６ではｃ点が検出されることになる。
操作で、最遠点ｂから右白線（曲線２２）に繋がった領
域を探索し、低濃度領域を検出したら、濃度値を３と書
き直す。探索中に濃度値２の画素が検出された場合、左
右白線が同一の低濃度領域に繋がっているとして左白線
領域上限値をその低濃度領域の最上点として記憶する。
これによって図６ではｃ点が検出されることになる。
【００３３】ステップ１０５では、注目領域演算部５に
おいて、上記白線上から抽出された低濃度領域をトンネ
ルの入口を示す注目領域として車両までの距離Ｄと見か
けの高さＨを算出する。注目領域の起点座標は領域の最
下部にあり、カメラの取り付け位置、角度、及びレンズ
系のパラメータから、車両までの前方距離が算出され
る。ここではまず予めカメラの撮像条件によって前方距
離とＹ座標の換算式を求めておき、前方距離は起点座標
を換算式に代入することによって算出される。
おいて、上記白線上から抽出された低濃度領域をトンネ
ルの入口を示す注目領域として車両までの距離Ｄと見か
けの高さＨを算出する。注目領域の起点座標は領域の最
下部にあり、カメラの取り付け位置、角度、及びレンズ
系のパラメータから、車両までの前方距離が算出され
る。ここではまず予めカメラの撮像条件によって前方距
離とＹ座標の換算式を求めておき、前方距離は起点座標
を換算式に代入することによって算出される。
【００３４】高さＨは単眼カメラでは直接検出できない
が、トンネルの入口の特徴から起点座標位置に垂直に注
目領域が立っていると仮定することができる。したがっ
てカメラの取り付け位置、角度、及びレンズ系のパラメ
一夕から、前方距離を求めるのと同様に予め変換式を求
め、起点座標と最上点座標を変換式に代入することによ
って注目領域の見掛けの高さを算出する。
が、トンネルの入口の特徴から起点座標位置に垂直に注
目領域が立っていると仮定することができる。したがっ
てカメラの取り付け位置、角度、及びレンズ系のパラメ
一夕から、前方距離を求めるのと同様に予め変換式を求
め、起点座標と最上点座標を変換式に代入することによ
って注目領域の見掛けの高さを算出する。
【００３５】図７は前方距離と画像上の位置の換算式を
求める説明図である。（ａ）は垂直方向、（ｂ）は水平
方向に投影された撮像空間と平面画像の幾何関係のそれ
ぞれを示している。ここではカメラは焦点距離ｆを有す
るレンズと焦点距離ｆに配置された撮像用ＣＣＤを有す
る。カメラは水平に対しθ角に下向きに撮像するように
車両に取り付けられている。カメラの取り付け高さはｈ
となっている。ＣＣＤはＸ方向にＩＸ画素、Ｙ方向にＩ
Ｙ画素で構成されている。ＣＣＤの画面サイズはＸ方向
ＣＨ（ｍｍ）、ｙ方向ＣＷ（ｍｍ）である。
求める説明図である。（ａ）は垂直方向、（ｂ）は水平
方向に投影された撮像空間と平面画像の幾何関係のそれ
ぞれを示している。ここではカメラは焦点距離ｆを有す
るレンズと焦点距離ｆに配置された撮像用ＣＣＤを有す
る。カメラは水平に対しθ角に下向きに撮像するように
車両に取り付けられている。カメラの取り付け高さはｈ
となっている。ＣＣＤはＸ方向にＩＸ画素、Ｙ方向にＩ
Ｙ画素で構成されている。ＣＣＤの画面サイズはＸ方向
ＣＨ（ｍｍ）、ｙ方向ＣＷ（ｍｍ）である。
【００３６】まず（ａ）において、カメラの撮像方向と
なす角ｄθについて、式（１）が成り立つ。 ｄθ＝ａｔａｎ〔（ＣＨ／ＩＹ）・（ｄｙ／ｆ）〕 （１） 但し、ｄｙは画面中心に対してＹ軸方向の画像位置であ
る。ｄθと前方距離Ｄの関係は式（２）で示される。 Ｄ＝ｈ／ｔａｎ（θ−ｄθ） （２） ＣＨ、ＩＹ、ｆ、ｈ、θが既知であり、式（１）と式
（２）で画素位置と前方距離の変換式が得られる。これ
によって、低濃度領域の起点のＹ座標を式（１）に代入
すれば前方距離Ｄを算出できる。
なす角ｄθについて、式（１）が成り立つ。 ｄθ＝ａｔａｎ〔（ＣＨ／ＩＹ）・（ｄｙ／ｆ）〕 （１） 但し、ｄｙは画面中心に対してＹ軸方向の画像位置であ
る。ｄθと前方距離Ｄの関係は式（２）で示される。 Ｄ＝ｈ／ｔａｎ（θ−ｄθ） （２） ＣＨ、ＩＹ、ｆ、ｈ、θが既知であり、式（１）と式
（２）で画素位置と前方距離の変換式が得られる。これ
によって、低濃度領域の起点のＹ座標を式（１）に代入
すれば前方距離Ｄを算出できる。
【００３７】Ｘ方向の画素位置ｄｘは前方距離の算出に
参加しないが、その大きさによって所定距離先の物体の
幅を算出できるため、次の実施例で面積の大きさを判断
するしきいを決定するのに有用である。要領は上記と同
じで、図７の（ｂ）において、前方距離を示す方向とな
す角ｄφについて、式（３）が成り立つ。 ｄφ＝ａｔａｎ〔（ＣＷ／ＩＸ）・（ｄｘ／Ｆ）〕 （３） 但し、ＦはＦ＝［〔（ＣＨ／ＩＹ）・ｄｙ〕２＋ｆ２］
１／２である。画素位置ｄｘに相当する幅Ｅは式（４）
で示される。 Ｅ＝（ｈ２＋Ｄ２）１／２・ｔａｎ（ｄφ） （４） これによって画像位置ｄｘ、ｄｙで前方距離Ｄおよび横
幅が求められ、面積を算出することができる。Ｙ軸方向
の距離と見掛けの高さＨの変換式も上記同様に（ａ）か
ら算出することができる。
参加しないが、その大きさによって所定距離先の物体の
幅を算出できるため、次の実施例で面積の大きさを判断
するしきいを決定するのに有用である。要領は上記と同
じで、図７の（ｂ）において、前方距離を示す方向とな
す角ｄφについて、式（３）が成り立つ。 ｄφ＝ａｔａｎ〔（ＣＷ／ＩＸ）・（ｄｘ／Ｆ）〕 （３） 但し、ＦはＦ＝［〔（ＣＨ／ＩＹ）・ｄｙ〕２＋ｆ２］
１／２である。画素位置ｄｘに相当する幅Ｅは式（４）
で示される。 Ｅ＝（ｈ２＋Ｄ２）１／２・ｔａｎ（ｄφ） （４） これによって画像位置ｄｘ、ｄｙで前方距離Ｄおよび横
幅が求められ、面積を算出することができる。Ｙ軸方向
の距離と見掛けの高さＨの変換式も上記同様に（ａ）か
ら算出することができる。
【００３８】ステップ１０６では、車速センサ７で自車
両の走行速度を計測する。ステップ１０７では、トンネ
ル検出部６は画像の更新周期にかかる時間と車両の走行
速度を用いて、その間、車両がどれだけ移動したかを推
定し、推定された移動量を△Ｌとする。
両の走行速度を計測する。ステップ１０７では、トンネ
ル検出部６は画像の更新周期にかかる時間と車両の走行
速度を用いて、その間、車両がどれだけ移動したかを推
定し、推定された移動量を△Ｌとする。
【００３９】ステップ１０８において、車両の移動量と
注目領域の距離変化量を照合し、一致した場合、注目領
域の見掛け高さＨを所定のしきい値と比較したうえでト
ンネルの検出を行なう。その内容は後で詳細に説明す
る。ステップ１０９でトンネルが検出できたかどうかを
チェックし、検出できなかった場合ステップ１０１に戻
り、検出できた場合フラグを立ててステップ１１０へ進
む。ステップ１１０では、制御部８はフラグが立てられ
たことによって、トンネルでの走行に備え、例えばエア
コンの空気循環経路を内気循環に切り替える制御を行な
う。
注目領域の距離変化量を照合し、一致した場合、注目領
域の見掛け高さＨを所定のしきい値と比較したうえでト
ンネルの検出を行なう。その内容は後で詳細に説明す
る。ステップ１０９でトンネルが検出できたかどうかを
チェックし、検出できなかった場合ステップ１０１に戻
り、検出できた場合フラグを立ててステップ１１０へ進
む。ステップ１１０では、制御部８はフラグが立てられ
たことによって、トンネルでの走行に備え、例えばエア
コンの空気循環経路を内気循環に切り替える制御を行な
う。
【００４０】図８はステップ１０８におけるトンネル検
出の詳細を示すフローチャートである。まず、ステップ
２０１で車両の移動量ΔＬをしきい値ｔｈ１と比較して
移動量の大きさを判定し、ｔｈ１より大きく移動した場
含、抽出された注目領域について見掛けの高さＨ、車両
までの距離Ｄの評価を行うようステップ２０２へ進む。
ステップ２０２では、注目領域の見掛けの高さＨをしき
い値ｔｈ２と比較して大きさについての判定を行なう。
ｔｈ２より大きい場合、次の判断を行なうようにステッ
プ２０３へ進む。
出の詳細を示すフローチャートである。まず、ステップ
２０１で車両の移動量ΔＬをしきい値ｔｈ１と比較して
移動量の大きさを判定し、ｔｈ１より大きく移動した場
含、抽出された注目領域について見掛けの高さＨ、車両
までの距離Ｄの評価を行うようステップ２０２へ進む。
ステップ２０２では、注目領域の見掛けの高さＨをしき
い値ｔｈ２と比較して大きさについての判定を行なう。
ｔｈ２より大きい場合、次の判断を行なうようにステッ
プ２０３へ進む。
【００４１】ステップ２０３においては、距離Ｄと前回
算出された距離との差を演算し距離変化量ΔＤを求め
て、車両の移動量ΔＬと比較する。値がほぼ同じ場合、
ステップ２０５へ進む。
算出された距離との差を演算し距離変化量ΔＤを求め
て、車両の移動量ΔＬと比較する。値がほぼ同じ場合、
ステップ２０５へ進む。
【００４２】ステップ２０５では、上記判断の結果、画
像が変わっても同じ結果が連続して３回（ｔｈ３）続い
たかのチェックを行なう。同じ結果が３回となれば、ス
テップ２０７で注目領域がトンネルの入口であるものと
判断する。ステップ２０５のチェック条件が満たされな
ければステップ２０８でトンネルないと判断する。ステ
ップ２０６は測定の回数をカウントする処理で、ステッ
プ２０４はカウントをクリアする処理である。
像が変わっても同じ結果が連続して３回（ｔｈ３）続い
たかのチェックを行なう。同じ結果が３回となれば、ス
テップ２０７で注目領域がトンネルの入口であるものと
判断する。ステップ２０５のチェック条件が満たされな
ければステップ２０８でトンネルないと判断する。ステ
ップ２０６は測定の回数をカウントする処理で、ステッ
プ２０４はカウントをクリアする処理である。
【００４３】次に、ステップ１０２における白線検出の
詳細を図９のフローチャートにしたがって説明する。ま
ず、ステップ３００において、カメラ１から画像データ
を入力する。ステップ３０１において、画像全体に縦エ
ッジ成分を抽出するＳＯＢＥＬ演算子をかけて、例えば
図１０のような縦エッジ画像が作成される。この画像で
は白線の縁が表示されている。そして左から右へ濃度の
変化にしたがって正エッジ、負エッジ、正エッジ、負エ
ッジとエッジ特性が変化する。負エッジと正エッジで１
本の白線が検出される。
詳細を図９のフローチャートにしたがって説明する。ま
ず、ステップ３００において、カメラ１から画像データ
を入力する。ステップ３０１において、画像全体に縦エ
ッジ成分を抽出するＳＯＢＥＬ演算子をかけて、例えば
図１０のような縦エッジ画像が作成される。この画像で
は白線の縁が表示されている。そして左から右へ濃度の
変化にしたがって正エッジ、負エッジ、正エッジ、負エ
ッジとエッジ特性が変化する。負エッジと正エッジで１
本の白線が検出される。
【００４４】ステップ３０２において、ウインドウ位置
情報を取り込む。初期では例えば真直ぐな道路を想定し
て車線中央を直進している状態に相当するウインドウ位
置をデータとしてメモリに記憶しておいてもよい。２回
目からは前画面の処理結果に基づいて演算されたウイン
ドウ位置情報でウインドウを設定する。この位置情報は
図１１に示すように前回で検出された白線位置Ｗｐと近
似によって認識された白線の傾きγで構成される。ウイ
ンドウＷはＷｐを中心とし幅Ｗｌの上辺と所定高さｓの
台形ウインドウとする。ウインドウの両側は上辺からＹ
軸に対し外側に向けてそれぞれγ＋α、γ−α角となっ
ている。αはカメラの取り付け状態に合わせて予め設定
された固定値である。ウインドウは小区間であり、異な
る形状をとる白線もここで直線と見ることができる。
情報を取り込む。初期では例えば真直ぐな道路を想定し
て車線中央を直進している状態に相当するウインドウ位
置をデータとしてメモリに記憶しておいてもよい。２回
目からは前画面の処理結果に基づいて演算されたウイン
ドウ位置情報でウインドウを設定する。この位置情報は
図１１に示すように前回で検出された白線位置Ｗｐと近
似によって認識された白線の傾きγで構成される。ウイ
ンドウＷはＷｐを中心とし幅Ｗｌの上辺と所定高さｓの
台形ウインドウとする。ウインドウの両側は上辺からＹ
軸に対し外側に向けてそれぞれγ＋α、γ−α角となっ
ている。αはカメラの取り付け状態に合わせて予め設定
された固定値である。ウインドウは小区間であり、異な
る形状をとる白線もここで直線と見ることができる。
【００４５】ステップ３０３での直線検出は図１２のフ
ローチャートにより説明する。まず、ステップ４０２で
は、ウインドウＷを探索しエッジ点を集計して直線を決
定する。これには図１３に示すように、直線先端初期位
置Ｔ（ｘｔ、ｙｔ）をウインドウ位置Ｗｐ（ｘｗｐ、ｙ
ｗｐ）と上辺幅Ｗｌから算出する。ｙｗｐはウインドウ
Ｗの位置を示す設定値である。先端初期位置Ｔ（ｘｔ，
ｙｔ）は ｘｔ＝ｘｗｐ＋Ｗｌ／２ ｙｔ＝ｙｗｐ である。
ローチャートにより説明する。まず、ステップ４０２で
は、ウインドウＷを探索しエッジ点を集計して直線を決
定する。これには図１３に示すように、直線先端初期位
置Ｔ（ｘｔ、ｙｔ）をウインドウ位置Ｗｐ（ｘｗｐ、ｙ
ｗｐ）と上辺幅Ｗｌから算出する。ｙｗｐはウインドウ
Ｗの位置を示す設定値である。先端初期位置Ｔ（ｘｔ，
ｙｔ）は ｘｔ＝ｘｗｐ＋Ｗｌ／２ ｙｔ＝ｙｗｐ である。
【００４６】ステップ４０３では、ウインドウ高さｓか
ら直線後端初期位置Ｅ（ｘｅ，ｙｅ）を算出する。 ｘｅ＝ｘｔ‐ｓ・ｔａｎ（γ‐α） ｙｅ＝ｙｔ‐ｓ
ら直線後端初期位置Ｅ（ｘｅ，ｙｅ）を算出する。 ｘｅ＝ｘｔ‐ｓ・ｔａｎ（γ‐α） ｙｅ＝ｙｔ‐ｓ
【００４７】ステップ４０４においては、Ｔ（ｘｔ，ｙ
ｔ）とＥ（ｘｅ，ｙｅ）を通る直線ｆを算出する。直線
ｆは ｙ‐ｙｅ＝（ｙｔ‐ｙｅ）／（ｘｔ‐ｘｅ）・（ｘ‐ｘ
ｅ） となる。
ｔ）とＥ（ｘｅ，ｙｅ）を通る直線ｆを算出する。直線
ｆは ｙ‐ｙｅ＝（ｙｔ‐ｙｅ）／（ｘｔ‐ｘｅ）・（ｘ‐ｘ
ｅ） となる。
【００４８】ステップ４０５において、直線ｆが通るエ
ッジ画像上のエッジ点の個数を計測する。この時、正エ
ッジ、負エッジの両エッジの個数を別個に計測する。先
端位置ｘｔと後端位置ｘｅとともに計測された正負エッ
ジの個数をメモリに記憶しておく。ステップ４０６にお
いて、直線後端Ｅのｘ座標を移動し、ｘｅ＝ｘｅ‐１と
する。ステップ４０７において、ｘｅがｘｔ‐ｓ・ｔａ
ｎ（γ＋α）より大きいかどうかの判断によって後端が
ウインドウＷを走査したかの判断を行なう。ウインドウ
を走査していない場合、ステップ４０４に戻り、ウイン
ドウを走査した場合には、ステップ４０８へ進む。
ッジ画像上のエッジ点の個数を計測する。この時、正エ
ッジ、負エッジの両エッジの個数を別個に計測する。先
端位置ｘｔと後端位置ｘｅとともに計測された正負エッ
ジの個数をメモリに記憶しておく。ステップ４０６にお
いて、直線後端Ｅのｘ座標を移動し、ｘｅ＝ｘｅ‐１と
する。ステップ４０７において、ｘｅがｘｔ‐ｓ・ｔａ
ｎ（γ＋α）より大きいかどうかの判断によって後端が
ウインドウＷを走査したかの判断を行なう。ウインドウ
を走査していない場合、ステップ４０４に戻り、ウイン
ドウを走査した場合には、ステップ４０８へ進む。
【００４９】ステップ４０８では、直線先端Ｔのｘ座標
ｘｔにｘｔ‐１を代入し先端位置を移動する。ステップ
４０９において、直線先端のｘｔがｘｗｐ‐Ｗｌ／２以
下かどうかの判断を行ない、先端がウインドウを走査し
たかの判断を行なう。走査していない場合にはステップ
４０４に戻り、上記処理を続ける。ウインドウを走査し
た場合にはステップ４１０へ進む。
ｘｔにｘｔ‐１を代入し先端位置を移動する。ステップ
４０９において、直線先端のｘｔがｘｗｐ‐Ｗｌ／２以
下かどうかの判断を行ない、先端がウインドウを走査し
たかの判断を行なう。走査していない場合にはステップ
４０４に戻り、上記処理を続ける。ウインドウを走査し
た場合にはステップ４１０へ進む。
【００５０】ステップ４１０では、記憶してある先端位
置と正エッジの個数の中から最大の正エッジ数の先端位
置と後端位置を抽出する。ステップ４１１において、抽
出された正エッジ数をしきい値と比較し、それ以上の場
合ステップ４１２へ進み、しきい値以下の場合には検出
を終了してステップ３０４へ進む。ステップ４１２で
は、抽出された先端位置と後端位置を直線で結び正エッ
ジの近似線を決定する。
置と正エッジの個数の中から最大の正エッジ数の先端位
置と後端位置を抽出する。ステップ４１１において、抽
出された正エッジ数をしきい値と比較し、それ以上の場
合ステップ４１２へ進み、しきい値以下の場合には検出
を終了してステップ３０４へ進む。ステップ４１２で
は、抽出された先端位置と後端位置を直線で結び正エッ
ジの近似線を決定する。
【００５１】ステップ４１３では、負エッジの個数の中
から最大の負エッジ数の先端位置と後端位置を抽出す
る。ステップ４１４で、負エッジの個数を予め設定して
あるしきい値と比較し、それ以上の場合ステップ４１５
へ進み、しきい値以下の場合には検出を終了してステッ
プ３０４へ進む。ステップ４１５では、抽出された先端
位置と後端位置を直線で結び負エッジの近似線を決定す
る。
から最大の負エッジ数の先端位置と後端位置を抽出す
る。ステップ４１４で、負エッジの個数を予め設定して
あるしきい値と比較し、それ以上の場合ステップ４１５
へ進み、しきい値以下の場合には検出を終了してステッ
プ３０４へ進む。ステップ４１５では、抽出された先端
位置と後端位置を直線で結び負エッジの近似線を決定す
る。
【００５２】この後図９のフローチャートに戻り、ステ
ップ３０４で図１４に示すようにウインドウＷから正負
エッジの近似線３１、３２が検出できたどうかをチェッ
クして白線の存在を判断する。白線がある場合ステップ
３０５へ進み、ない場合白線が検出できなかったとして
リターンされる。
ップ３０４で図１４に示すようにウインドウＷから正負
エッジの近似線３１、３２が検出できたどうかをチェッ
クして白線の存在を判断する。白線がある場合ステップ
３０５へ進み、ない場合白線が検出できなかったとして
リターンされる。
【００５３】ステップ３０５において、正負エッジの近
似線の間を通る白線の近似線を算出する。白線は直線と
なるが、それを決定するパラメータとしては位置を決定
するＷｐと傾きを決定するγが含まれる。Ｗｐの（ｘｗ
ｐ，ｙｗｐ）のｘ座標ｘｗｐは（ｘｔ＋ｘｅ）／２によ
り算出される。ｙｗｐはウインドウの設定位置である。
ステップ３０６において、Ｗｐとγをウインドウの位置
情報として次の画像での白線検出のウインドウの設定位
置を算出する。これによって、ウインドウが白線の位置
変動にしたがって変動するので、白線の位置が移動して
も、白線を漏らさず検出することができる。以上で白線
検出の処理を終了する。
似線の間を通る白線の近似線を算出する。白線は直線と
なるが、それを決定するパラメータとしては位置を決定
するＷｐと傾きを決定するγが含まれる。Ｗｐの（ｘｗ
ｐ，ｙｗｐ）のｘ座標ｘｗｐは（ｘｔ＋ｘｅ）／２によ
り算出される。ｙｗｐはウインドウの設定位置である。
ステップ３０６において、Ｗｐとγをウインドウの位置
情報として次の画像での白線検出のウインドウの設定位
置を算出する。これによって、ウインドウが白線の位置
変動にしたがって変動するので、白線の位置が移動して
も、白線を漏らさず検出することができる。以上で白線
検出の処理を終了する。
【００５４】上記１つのウインドウにて直線の検出につ
いて説明したが、白線を曲線で近似する場合、１本の白
線について上記のようなウインドウを複数設定し、各ウ
インドウの先端位置と後端位置を関数近似によって例え
ば図４に示すような近似曲線が得られる。白線検出部２
は走行路検出手段を構成している。低濃度領域検出部４
は設定濃度領域検出手段を構成している。注目領域抽出
部３は注目領域抽出手段を構成している。注目領域演算
部５は注目領域演算手段を構成している。制御部８はト
ンネル走行制御手段を構成している。
いて説明したが、白線を曲線で近似する場合、１本の白
線について上記のようなウインドウを複数設定し、各ウ
インドウの先端位置と後端位置を関数近似によって例え
ば図４に示すような近似曲線が得られる。白線検出部２
は走行路検出手段を構成している。低濃度領域検出部４
は設定濃度領域検出手段を構成している。注目領域抽出
部３は注目領域抽出手段を構成している。注目領域演算
部５は注目領域演算手段を構成している。制御部８はト
ンネル走行制御手段を構成している。
【００５５】本実施例は以上のように構成され、走行路
を示す白線を検出し、白線の続いている方向からトンネ
ルの入口を示す注目領域を検出する。そして車両の移動
量と注目領域から車両までの距離変化が一致したかどう
かと注目領域の見掛けの高さの判断を行なってトンネル
を検出するようにしたから、理想的なトンネル形状でな
い場含にも検出できる、またカーブなどで車両の正面に
トンネルが見えていなくても、道路白線から走路上のト
ンネルを検出できるという効果がある。
を示す白線を検出し、白線の続いている方向からトンネ
ルの入口を示す注目領域を検出する。そして車両の移動
量と注目領域から車両までの距離変化が一致したかどう
かと注目領域の見掛けの高さの判断を行なってトンネル
を検出するようにしたから、理想的なトンネル形状でな
い場含にも検出できる、またカーブなどで車両の正面に
トンネルが見えていなくても、道路白線から走路上のト
ンネルを検出できるという効果がある。
【００５６】次に第２の実施例について説明する。この
実施例はトンネルの出口を検出対象としている。図１５
は実施例の構成を示す図である。カメラ１は第１の実施
例と同様に車両の走行方向を撮像するように車両の前方
に取り付けられている。低濃度領域検出部４は、カメラ
１の撮像画像を所定のしきい値で２値化処理して２値化
画像を作る。面積算出部９は低濃度領域以外の領域の画
素数を計測して面積を計算する。
実施例はトンネルの出口を検出対象としている。図１５
は実施例の構成を示す図である。カメラ１は第１の実施
例と同様に車両の走行方向を撮像するように車両の前方
に取り付けられている。低濃度領域検出部４は、カメラ
１の撮像画像を所定のしきい値で２値化処理して２値化
画像を作る。面積算出部９は低濃度領域以外の領域の画
素数を計測して面積を計算する。
【００５７】トンネル検出部１０は、車両の走行にした
がって面積算出部９で算出された面積の変化でトンネル
を検出する。車両がトンネル内を走行する場合、トンネ
ルの出口領域を除けば低濃度で撮像される。車両がトン
ネルの出口に近づくほど出口が大きく観測されるから、
その部分の面積変化でトンネルの出口を検出できる。制
御部８は出口が検出されると、トンネル内での走行に設
定された機能を解除する制御を行なう。例えばエアコン
の換気循環経路を外気取り入れに切り替える。
がって面積算出部９で算出された面積の変化でトンネル
を検出する。車両がトンネル内を走行する場合、トンネ
ルの出口領域を除けば低濃度で撮像される。車両がトン
ネルの出口に近づくほど出口が大きく観測されるから、
その部分の面積変化でトンネルの出口を検出できる。制
御部８は出口が検出されると、トンネル内での走行に設
定された機能を解除する制御を行なう。例えばエアコン
の換気循環経路を外気取り入れに切り替える。
【００５８】次に図１６のフローチャートにしたがって
上記構成の作動流れを説明する。まずステップ５０１に
おいて、カメラ１により前方道路が撮像され、撮像され
た画像データが画像メモリに記憶される。これによって
例えば図１８に示すような画像が記憶される。図１７の
画像はトンネル内で撮像された画像で、全体が低濃度
で、白線１１、１２が先方へ続いている走行路上にトン
ネルの出口２３だけが高濃度で映されている。出口の一
部が先行車１４によって見えなくなっている。
上記構成の作動流れを説明する。まずステップ５０１に
おいて、カメラ１により前方道路が撮像され、撮像され
た画像データが画像メモリに記憶される。これによって
例えば図１８に示すような画像が記憶される。図１７の
画像はトンネル内で撮像された画像で、全体が低濃度
で、白線１１、１２が先方へ続いている走行路上にトン
ネルの出口２３だけが高濃度で映されている。出口の一
部が先行車１４によって見えなくなっている。
【００５９】ステップ５０２において、低濃度領域検出
部４は画像をしきい値で処理し、しきい値以上を濃度値
ｌ、それ以下を濃度値Ｏの２値画像を作成する。これに
よって図１７の画像からは図１８に示すようにトンネル
の出口部分２３を除けば低濃度領域の２値化画像が作ら
れる。この画像ではトンネルの一部が先行車によって欠
けている。
部４は画像をしきい値で処理し、しきい値以上を濃度値
ｌ、それ以下を濃度値Ｏの２値画像を作成する。これに
よって図１７の画像からは図１８に示すようにトンネル
の出口部分２３を除けば低濃度領域の２値化画像が作ら
れる。この画像ではトンネルの一部が先行車によって欠
けている。
【００６０】ステップ５０３において、面積算出部９は
低濃度領域以外の画素を計測することによって明かるい
画像部分の面積Ｒを算出する。ステップ５０４におい
て、車速センサ７により車速を計測する。ステップ５０
５では、トンネル検出部１０は画像の更新周期にかかる
時間と車両の走行速度を用いて、その間、車両がどれだ
け移動したかを推定し、推定された移動量を△Ｌとす
る。
低濃度領域以外の画素を計測することによって明かるい
画像部分の面積Ｒを算出する。ステップ５０４におい
て、車速センサ７により車速を計測する。ステップ５０
５では、トンネル検出部１０は画像の更新周期にかかる
時間と車両の走行速度を用いて、その間、車両がどれだ
け移動したかを推定し、推定された移動量を△Ｌとす
る。
【００６１】ステップ５０６のトンネル出口検出は図１
９のフローチャートにしたがって説明する。まず、ステ
ップ６０１で車両の移動量ΔＬをしきい値ｔｈ１と比較
して移動量の大きさを判定する。しきい値より大きい
と、ステップ６０２へ進む。ステップ６０２では、演算
された面積Ｒと前回の面積との差ΔＲを演算し所定のし
きい値と比較する。しきい値より大きい場合ステップ６
０４へ進む。
９のフローチャートにしたがって説明する。まず、ステ
ップ６０１で車両の移動量ΔＬをしきい値ｔｈ１と比較
して移動量の大きさを判定する。しきい値より大きい
と、ステップ６０２へ進む。ステップ６０２では、演算
された面積Ｒと前回の面積との差ΔＲを演算し所定のし
きい値と比較する。しきい値より大きい場合ステップ６
０４へ進む。
【００６２】ステップ６０４では、カウンタをチェック
し上記判断の結果が連続して３回（ｔｈ５）続いたかの
判断を行なう。これによって図１７の画像を撮像した時
刻をｔ１とすると、時刻ｔ２、ｔ３で撮像した画像は図
２０、図２２のようにトンネルの出口領域２３は段々大
きくなってくることが判断される。図２１の画像は時刻
ｔ２、図２３の画像は時刻ｔ３の２値画像である。面積
の変化量や大きさ判断はそれらによって行なわれる。チ
ェック条件が満たされれば、次の判断を行なうようステ
ップ６０６へ進む。
し上記判断の結果が連続して３回（ｔｈ５）続いたかの
判断を行なう。これによって図１７の画像を撮像した時
刻をｔ１とすると、時刻ｔ２、ｔ３で撮像した画像は図
２０、図２２のようにトンネルの出口領域２３は段々大
きくなってくることが判断される。図２１の画像は時刻
ｔ２、図２３の画像は時刻ｔ３の２値画像である。面積
の変化量や大きさ判断はそれらによって行なわれる。チ
ェック条件が満たされれば、次の判断を行なうようステ
ップ６０６へ進む。
【００６３】ステップ６０６では、演算された面積Ｒを
所定のしきい値ｔｈ６と比較して大きさのチェックを行
なう。しきい値より面積が小さかった場合、ステップ６
０８でトンネルなしと判断する。しきい値より大きい場
合、ステップ６０７でトンネルの出口を検出する。ｔｈ
６は例えば前記式（１）、式（２）、式（３）、式
（４）でトンネルの大きさに合わせて設定される。ステ
ップ６０５は測定の回数をカウントする処理で、ステッ
プ６０３はカウントをクリアする処理である。
所定のしきい値ｔｈ６と比較して大きさのチェックを行
なう。しきい値より面積が小さかった場合、ステップ６
０８でトンネルなしと判断する。しきい値より大きい場
合、ステップ６０７でトンネルの出口を検出する。ｔｈ
６は例えば前記式（１）、式（２）、式（３）、式
（４）でトンネルの大きさに合わせて設定される。ステ
ップ６０５は測定の回数をカウントする処理で、ステッ
プ６０３はカウントをクリアする処理である。
【００６４】この後図１６のフローチャートに戻り、ス
テップ５０７でトンネルの出口が検出できたかをチェッ
クし、検出できなかった場合ステップ５０１に戻り、検
出できた場合にはフラグを立ててステップ５０８へ進
む。ステップ５０８では、制御部１８はフラグが立てら
れたことによって車両がトンネルを出るのに備え、例え
ばエアコンーの空気取り入れ経路を外気循環に切り替
え、車両をトンネル外での走行状態に制御する。面積算
出部９は面積演算手段を構成している。制御部１８はト
ンネル走行解除手段を構成している。
テップ５０７でトンネルの出口が検出できたかをチェッ
クし、検出できなかった場合ステップ５０１に戻り、検
出できた場合にはフラグを立ててステップ５０８へ進
む。ステップ５０８では、制御部１８はフラグが立てら
れたことによって車両がトンネルを出るのに備え、例え
ばエアコンーの空気取り入れ経路を外気循環に切り替
え、車両をトンネル外での走行状態に制御する。面積算
出部９は面積演算手段を構成している。制御部１８はト
ンネル走行解除手段を構成している。
【００６５】本実施例は以上のように構成され、前方走
路を撮像し、低輝度領域を抽出することでトンネル出口
候補を検出し、車両の移動量と検出しているトンネル出
口侯補領域の面積の変化量を所定のしきい値と比較する
ことでトンネル出口を判断するため、先行車が存在する
場合や、理想的なトンネル形状でない場含にも検出でき
るという効果がある。上記実施例は昼間での検出につい
て説明したが、夜についても、画像濃度が逆転するが、
上記方法は依然有効であることはいうまでもない。
路を撮像し、低輝度領域を抽出することでトンネル出口
候補を検出し、車両の移動量と検出しているトンネル出
口侯補領域の面積の変化量を所定のしきい値と比較する
ことでトンネル出口を判断するため、先行車が存在する
場合や、理想的なトンネル形状でない場含にも検出でき
るという効果がある。上記実施例は昼間での検出につい
て説明したが、夜についても、画像濃度が逆転するが、
上記方法は依然有効であることはいうまでもない。
【００６６】
【発明の効果】請求項１記載の発明では、周囲環境と異
なる濃度を示すトンネルの入口と出口を検出対象とし、
白線の続いて方向から検出するようにしたので、同じ濃
度を示す他の物体と容易区別でき、簡単な処理でトンネ
ルを検出できるとともに、トンネルが先行車などに一部
が隠されても、漏らさず検出できる。これによって車載
装置として要求される性能が満たされ、トンネルの入口
あるいは出口を特定してトンネルを進入あるいは出るの
に備える車両操作を自動的に行なわせることが可能とな
る。
なる濃度を示すトンネルの入口と出口を検出対象とし、
白線の続いて方向から検出するようにしたので、同じ濃
度を示す他の物体と容易区別でき、簡単な処理でトンネ
ルを検出できるとともに、トンネルが先行車などに一部
が隠されても、漏らさず検出できる。これによって車載
装置として要求される性能が満たされ、トンネルの入口
あるいは出口を特定してトンネルを進入あるいは出るの
に備える車両操作を自動的に行なわせることが可能とな
る。
【００６７】請求項２記載の発明では、検出領域を低濃
度領域とし、トンネルの入口を注目領域として検出する
から、昼間でのトンネル検出に適する。
度領域とし、トンネルの入口を注目領域として検出する
から、昼間でのトンネル検出に適する。
【００６８】請求項３記載の発明では、検出領域を高濃
度領域とし、トンネルの出口を注目領域として検出する
から、昼間でのトンネル検出に適している。
度領域とし、トンネルの出口を注目領域として検出する
から、昼間でのトンネル検出に適している。
【００６９】請求項４記載の発明では、撮像手段によっ
て撮像されたトンネル画像から、設定濃度領域検出手段
は所定濃度の領域を検出する。トンネル内、外の照明が
異なるため、トンネルの出口画像が周囲と違った濃度で
撮像されることになる。車両の走行にしたがって、トン
ネルの出口が次第に大きく撮像されるため、トンネル検
出手段は検出された所定濃度の領域の面積の増大でトン
ネルの出口を検出できる。これによってトンネルが検出
される。このように所定濃度の領域の検出と面積の算出
のみでトンネルを検出でき、複雑な演算を要しない効果
が得られる。
て撮像されたトンネル画像から、設定濃度領域検出手段
は所定濃度の領域を検出する。トンネル内、外の照明が
異なるため、トンネルの出口画像が周囲と違った濃度で
撮像されることになる。車両の走行にしたがって、トン
ネルの出口が次第に大きく撮像されるため、トンネル検
出手段は検出された所定濃度の領域の面積の増大でトン
ネルの出口を検出できる。これによってトンネルが検出
される。このように所定濃度の領域の検出と面積の算出
のみでトンネルを検出でき、複雑な演算を要しない効果
が得られる。
【００７０】走行路検出手段が、撮像画像を画像処理し
て白線を検出し、関数近似によって走行路の続いている
方向を検出すると、トンネルの存在する場所が正確に特
定でき、トンネル検出の信頼性が向上する。
て白線を検出し、関数近似によって走行路の続いている
方向を検出すると、トンネルの存在する場所が正確に特
定でき、トンネル検出の信頼性が向上する。
【００７１】請求項６記載の発明では、トンネルの入口
を検出した場合、トンネル走行制御手段は車両をトンネ
ルでの走行に適する状態に制御するから、トンネル内で
の走行に備える車両操作が自動的に行なわれ、運転負担
が軽減されるとともに、安全走行が図られる。
を検出した場合、トンネル走行制御手段は車両をトンネ
ルでの走行に適する状態に制御するから、トンネル内で
の走行に備える車両操作が自動的に行なわれ、運転負担
が軽減されるとともに、安全走行が図られる。
【００７２】請求項７記載の発明では、トンネルの出口
を検出した場合、トンネル走行制御手段は車両をトンネ
ル外での走行に適する状態に制御するから、車両をトン
ネル内での走行に設定された機能を自動的に解除するこ
とが可能となり、解除するための操作を省くことがで
き、請求項６と合わせればトンネルを意識することなく
車両運転ができる。
を検出した場合、トンネル走行制御手段は車両をトンネ
ル外での走行に適する状態に制御するから、車両をトン
ネル内での走行に設定された機能を自動的に解除するこ
とが可能となり、解除するための操作を省くことがで
き、請求項６と合わせればトンネルを意識することなく
車両運転ができる。
【図１】第１実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】実施例全体の処理の流れを示すフローチャート
である。
である。
【図３】トンネルが撮像された原画像である。
【図４】白線が検出された様子を示す図である。
【図５】二値化処理された二値画像である。
【図６】低濃度領域を探索し起点と最上点を検出するた
めの説明図である。
めの説明図である。
【図７】画像位置と前方距離の変換式を求める説明図で
ある。
ある。
【図８】トンネルを判定するためのフローチャートであ
る。
る。
【図９】白線を検出するためのフローチャートである。
【図１０】縦エッジ図である。
【図１１】ウインドウ設定の説明する。
【図１２】直線を検出するためのフローチャートであ
る。
る。
【図１３】エッジを検出するための説明図である。
【図１４】エッジ近似線が検出された画像である。
【図１５】第２の実施例の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図１６】実施例全体の処理の流れを示す図である。
【図１７】トンネル内での撮像画像である。
【図１８】二値化した画像である。
【図１９】トンネルを判定するためのフローチャートで
ある。
ある。
【図２０】一定時間経過後の撮像画像である。
【図２１】二値画像である。
【図２２】一定時間経過後の二値化画像である。
【図２３】二値画像である。
１ カメラ ２ 白線検出部 ３ 注目領域抽出部 ４ 低濃度領域検出部 ５ 注目領域演算部 ６ トンネル検出部 ７ 車測センサ ８、１８ 制御部 ９ 面積算出部 １０ トンネル検出部 １１ 左白線 １２ 右白線 １３ 低濃度のトンネル画像 １４ 先行車 ２１、２２ 近似曲線 ３１ 正エッジ近似線 ３２ 負エッジ近似線 ａ、ｂ 最遠点 ｃ 最上点 Ｄ 距離 Ｅ 幅 ｈ カメラの取り付け高さ θ 水平面に対しカメラの撮像角 Ｗ ウインドウ ｓ ウインドウの高さ Ｗｌ ウインドウの上辺幅 γ 直線の傾き角 Ｗｐ ウインドウの上辺中央点
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｇ０８Ｇ 1/16 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３８０
Claims (8)
- 【請求項１】 車両に備えられ車両の走行にしたがって
トンネルを検出するトンネル検出装置であって、車両の
走行方向を撮像する撮像手段と、走行路の続いている方
向を検出する走行路検出手段と、前記撮像手段の撮像画
像から所定濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段
と、走行路の続いている方向を探索し所定濃度の領域を
抽出し、トンネルの入口あるいは出口を示す注目領域と
する注目領域抽出手段と、該注目領域の画像位置を算出
する注目領域演算手段と、前記注目領域の画像位置変化
で算出された距離変化と車両の移動量が一致し、かつ注
目領域の見掛けの高さが所定値を越えた場合、前記注目
領域をトンネルの入口あるいは出口と判定するトンネル
検出手段とを有することを特徴とするトンネル検出装
置。 - 【請求項２】 車両に備えられ車両の走行にしたがって
トンネルを検出するトンネル検出装置であって、車両の
走行方向を撮像する撮像手段と、走行路の続いている方
向を検出する走行路検出手段と、前記撮像手段の撮像画
像から低濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段
と、走行路の続いている方向を探索し前記低濃度の領域
を抽出し、トンネルの入口を示す注目領域とする注目領
域抽出手段と、該注目領域の画像位置を算出する注目領
域演算手段と、前記注目領域の画像位置変化で算出され
た距離変化と車両の移動量が一致し、かつ見掛けの高さ
が所定値を越えた場合、前記注目領域をトンネルの入口
と判定するトンネル入口検出手段とを有することを特徴
とするトンネル検出装置。 - 【請求項３】 車両に備えられ車両の走行にしたがって
トンネルを検出するトンネル検出装置であって、車両の
走行方向を撮像する撮像手段と、走行路の続いている方
向を検出する走行路検出手段と、前記撮像手段の撮像画
像から高濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段
と、走行路の続いている方向を探索し前記高濃度の領域
を抽出し、トンネルの出口を示す注目領域とする注目領
域抽出手段と、該注目領域の画像位置を算出する注目領
域演算手段と、前記注目領域の画像位置変化で算出され
た距離変化と車両の移動量が一致し、かつ注目領域の見
掛けの高さが所定値を越えた場合、前記注目領域をトン
ネルの出口と判定するトンネル出口検出手段とを有する
ことを特徴とするトンネル検出装置。 - 【請求項４】 車両に備えられ車両の走行にしたがって
トンネルを検出するトンネル検出装置であって、車両の
走行方向を撮像する撮像手段と、前記撮像手段の撮像画
像から所定濃度の領域を検出する設定濃度領域検出手段
と、該設定濃度領域検出手段で検出された領域の画像上
での面積を算出する面積演算手段と、前記車両の移動に
よって該面積演算手段の算出値が増加し、その面積の算
出値が設定値以上になったことからトンネルの出口を判
定するトンネル出口検出手段とを有することを特徴とす
るトンネル検出装置。 - 【請求項５】 前記走行路検出手段は、前記撮像画像を
画像処理して白線を検出し、関数近似によって走行路の
続いている方向を検出することを特徴とする請求項１、
２、３または４記載のトンネル検出装置。 - 【請求項６】 前記トンネル検出装置に、前記トンネル
入口検出手段がトンネルの入口を判定した場合に、車両
をトンネルでの走行に適する状態に制御するトンネル走
行制御手段を接続したことを特徴とする請求項２記載の
車両制御装置。 - 【請求項７】 前記トンネル検出装置に、前記トンネル
出口検出手段がトンネルの出口を判定した場合に、車両
をトンネル走行状態から通常状態に戻す制御を行なうト
ンネル走行解除手段を接続したことを特徴とする請求項
３または４記載の車両制御装置。 - 【請求項８】 前記トンネル走行制御手段は、エアコン
の空気循環経路、エンジンブレーキの効き、スロットル
ゲイン、ワイパー、前照灯、窓、サンルーフまたは撮像
手段を制御対象とし、エアコンの空気循環経路を内気循
環に切り替え、エンジンブレーキ力を増加させ、スロッ
トルゲインを小さくさせ、ワイパーの作動間隔を長くさ
せ、前照灯を点灯させ、窓、サンルーフを閉めさせまた
は撮像手段の露出量を増加させる制御を行なうことを特
徴とする請求項６記載の車両制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34231997A JP3612970B2 (ja) | 1997-11-07 | 1997-11-07 | トンネル検出装置及びそれを用いた車両制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34231997A JP3612970B2 (ja) | 1997-11-07 | 1997-11-07 | トンネル検出装置及びそれを用いた車両制御装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11139225A true JPH11139225A (ja) | 1999-05-25 |
| JP3612970B2 JP3612970B2 (ja) | 2005-01-26 |
Family
ID=18352813
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP34231997A Expired - Fee Related JP3612970B2 (ja) | 1997-11-07 | 1997-11-07 | トンネル検出装置及びそれを用いた車両制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3612970B2 (ja) |
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-
1997
- 1997-11-07 JP JP34231997A patent/JP3612970B2/ja not_active Expired - Fee Related
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