特許 6697522 区画線認識装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6697522

(24)【登録日】2020年4月28日

(45)【発行日】2020年5月20日

(54)【発明の名称】区画線認識装置

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20200511BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20200511BHJP

【ＦＩ】

   G06T7/00 300F

   G06T7/00 650A

   G08G1/16 C

【請求項の数】2

【全頁数】12

(21)【出願番号】特願2018-185559(P2018-185559)

(22)【出願日】2018年9月28日

(65)【公開番号】特開2020-57069(P2020-57069A)

(43)【公開日】2020年4月9日

【審査請求日】2019年3月28日

(73)【特許権者】

【識別番号】000005348

【氏名又は名称】株式会社ＳＵＢＡＲＵ

(74)【代理人】

【識別番号】110002907

【氏名又は名称】特許業務法人イトーシン国際特許事務所

(74)【代理人】

【識別番号】100076233

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 進

(74)【代理人】

【識別番号】100101661

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 靖

(74)【代理人】

【識別番号】100135932

【弁理士】

【氏名又は名称】篠浦 治

(72)【発明者】

【氏名】渡邉 明博

【審査官】 新井 則和

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１４−００６８８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００２−１９７４４４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−１６４６３６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｔ ７／００−７／９０

Ｇ０８Ｇ １／１６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

自車両前方の走行環境情報を取得する走行環境情報取得手段と、
前記走行環境情報取得手段で取得した前記走行環境情報に基づいて前記自車両が走行している走行車線の左右を区画する区画線成分の特徴量を、前記自車両の手前側から遠方までの所定検索領域において１フレーム画像毎に抽出する特徴量抽出手段と
を備え、前記特徴量抽出手段で抽出した前記特徴量から区画線を特定する区画線認識装置において、
前記特徴量抽出手段で抽出した前記特徴量を記憶する特徴量記憶手段と、
前記区画線を特定していた状態から該区画線が特定できなくなり、その後再度、前記区画線成分の特徴量を抽出した際には前記特徴量記憶手段の記憶情報に基づいて、途切れた後の区画線を推定する区画線推定手段と
を更に有することを特徴とする区画線認識装置。

【請求項2】

前記特徴量記憶手段には、複数フレームの前記区画線の特徴量が記憶されており、
前記区画線推定手段は、前記区画線を特定していた状態から該区画線が特定できなくなり、その後再度、前記区画線成分の特徴量を抽出し、前記特徴量記憶手段の記憶情報との比較から共通する前記特徴量が抽出された際に、前記途切れた後の区画線と判断する
ことを特徴とする請求項１記載の区画線認識装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、走行車線を区画する区画線が途切れた後、再度区画線成分を検出した際に、これを直ちに区画線と認識できるようにした区画線認識装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、一般道路や高速道路等の走行において、自車両前方の走行環境を検出し、検出した走行環境情報に基づいて、自車両が走行する走行車線の左右を区画する区画線（いわゆる、白線）を認識し、この左右区画線の中央に目標進行路を設定し、自車両を目標進行路に沿って走行させる車線維持（レーンキープ）制御や、認識した区画線から自車両が逸脱すると予測される場合には警告を発して、運転者に注意を促す車線逸脱防止制御等の運転支援システムが知られている。

【0003】

自車両を走行車線に沿って正確に走行させるためには、基準となる左右の区画線を常に認識する必要がある。この左右の区画線を認識する手段として、例えば、特許文献１（特開２０１１−７３５２９号公報）には、車両に搭載されているカメラ（以下、「車載カメラ」と称する）等にて取得した自車両前方の走行環境情報に基づき区画線の特徴量を検出する。そして、この特徴量から認識した区画線が信頼できるものであるか否かの信頼度を求め、この信頼度を評価し、この評価が高い場合にのみ運転支援を実行させることで、誤動作を防止する技術が開示されている。

【0004】

従って、例えば、区画線が雪に覆われ、或いはかすれているために一時的に途切れた場合、又は、交差点により区画線が一時的に途切れた場合、信頼度の評価が低くなり、運転支援はキャンセルされるため、かすれた区画線が回復した際に運転支援を再開させる場合、又は、交差点を通過後に運転支援を再開させるには、認識された区画線の信頼度を再度評価する必要がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１１−７３５２９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

上述したように、特許文献１に開示されている技術では、自車両の走行車線を区画する左右の区画線が一時的に途切れて、運転支援がキャンセルされた場合、それを再開させるには、信頼度の評価を行うための時間が必要となる。

【0007】

その結果、区画線認識の遅れにより、運転支援を再開させるまでのタイミングが遅くなり、運転者は区画線を認識しているにも拘わらず、運転支援が再開されないことで、運転者の認識との乖離が生じ、運転者に不快感を与えさせてしまう不都合がある。

【0008】

本発明は、上記事情に鑑み、自車両の走行車線を区画する区画線が途切れて運転支援が一時的にキャンセルされた場合であっても、その後区画線を早期に認識して運転支援を再開させることができ、運転者に与える違和感を軽減させることのできる区画線認識装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本発明は、自車両前方の走行環境情報を取得する走行環境情報取得手段と、前記走行環境情報取得手段で取得した前記走行環境情報に基づいて前記自車両が走行している走行車線の左右を区画する区画線成分の特徴量を、前記自車両の手前側から遠方までの所定検索領域において１フレーム画像毎に抽出する特徴量抽出手段とを備え、前記特徴量抽出手段で抽出した前記特徴量から区画線を特定する区画線認識装置において、前記特徴量抽出手段で抽出した前記特徴量を記憶する特徴量記憶手段と、前記区画線を特定していた状態から該区画線が特定できなくなり、その後再度、前記区画線成分の特徴量を抽出した際には前記特徴量記憶手段の記憶情報に基づいて、途切れた後の区画線を推定する区画線推定手段とを更に有する。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、区画線を特定していた状態から、この区画線が途切れて特定できなくなり、その後再度区画線成分の特徴量を抽出した際に、特徴量記憶手段に記憶されている１フレーム画像毎に抽出した特徴量に基づいて、途切れた後の区画線を推定するようにしたので、自車両の走行車線を区画する区画線が途切れて運転支援が一時的にキャンセルされた場合であっても、その後区画線を早期に認識して運転支援を再開させることができる。その結果、区画線の認識が運転者とほぼ一致し、運転者に与える違和感を軽減させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】運転支援システムの構成を示す機能ブロック図

【図2】画像処理系の機能ブロック図

【図3】区画線認識処理ルーチンを示すフローチャート

【図4】区画線認識評価処理サブルーチン処理を示すフローチャート

【図5】キャンセル後区画線認識処理ルーチンを示すフローチャート

【図6】撮像部による区画線画像の取得状態を示す俯瞰図

【図7】水平ラインの区画線を横切る際の輝度特性を示し、（ａ）は輝度の変化を示す特性図、（ｂ）はエッジ強度を示す特性図

【図8】信頼度評価カウンタの説明図

【図9】自車両が交差点を通過する際に区画線が一時的に途切れる状態を示す説明図

【図10】自車両が車線変更することで区画線が一時的に途切れる状態を示す説明図

【図11】区画線自体に途切れが生じている状態を示す説明図

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。図１に示す運転支援システムＡは、画像処理系Ｂと操舵制御系Ｃとを有し、画像処理系Ｂが、走行環境情報取得手段としての撮像部１及び画像処理部２と、区画線推定手段としての区画線推定部９とで構成されている。又、操舵制御系Ｃが操舵制御部１０と操舵アクチュエータ１１とで構成されている。この操舵アクチュエータ１１としては、電動モータや油圧モータ等がある。

【0013】

操舵制御部１０はマイクロコンピュータを主体に構成されており、ＣＡＮ(Controller Area Network)通信等の車内通信回線１２を通じて操舵アクチュエータ１１と双方向通信可能に接続されている。この操舵制御部１０は、自車両Ｍ（図９〜図１１参照）を走行車線に沿って走行させる車線維持（レーンキープ）制御や車線逸脱防止制御等の運転支援制御を行う。

【0014】

すなわち、操舵制御部１０は、画像処理系Ｂから送信される信号に基づき、自車両Ｍが、車線（走行車線）の左右を区画する区画線Ｌｌ，Ｌｒ（図９〜図１１参照）の中央を走行するようにステアリングのハンドル角を設定する。又、自車両Ｍが左右の区画線から逸脱すると予測された場合は、逸脱を防止する方向のステアリングのハンドル角を設定する。そして、設定したハンドル角に対応する操舵トルクを操舵アクチュエータ１１へ出力する。

【0015】

操舵アクチュエータ１１は、操舵制御部１０からの操舵トルクに基づきステアリングを動作させて車両の進行方向を調整する。

【0016】

又、図２に示すように、画像処理系Ｂの撮像部１は、メインカメラ１ａとサブカメラ１ｂとからなるステレオカメラで構成されており、この両カメラ１ａ，１ｂは、例えばルームミラー上方であって、フロントガラスに近接する位置の車幅方向中央から左右に、所定基線長で等間隔に設置されている。又、この各カメラ１ａ，１ｂにＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子が設けられており、この両撮像素子によって自車両Ｍの走行車線を含む車両前方の走行環境が撮像される。

【0017】

両カメラ１ａ，１ｂで撮像した一対のアナログ画像は画像処理部２に出力される。画像処理部２は、Ａ／Ｄ変換部３と画像補正部４と画像データメモリ５と距離データ処理部６とを備えている。各カメラ１ａ，１ｂで撮像したアナログ画像は、Ａ／Ｄ変換部３に設けられている各Ａ／Ｄ変換器３ａ，３ｂで所定輝度階調のデジタル画像に変換されて画像補正部４に出力される。

【0018】

画像補正部４では、両カメラ１ａ，１ｂの取付位置の誤差に起因するずれやノイズの除去等を含む輝度値の補正等の画像補正が行われ、メインカメラ１ａの出力信号から基準画像データが生成され、又、サブカメラ１ｂの出力信号から比較画像データが生成される。そして、この基準画像データ及び比較画像データが画像データメモリ５に格納されると共に、距離データ処理部６に出力される。

【0019】

距離データ処理部６はイメージプロセッサ７と距離データメモリ８とを備えている。イメージプロセッサ７は、基準画像データと比較画像データとの視差に基づいて両画像中の同一対象物を認識すると共に、その距離データ（自車両Ｍから対象物までの距離）を、三角測量の原理を利用して算出し、距離データメモリ８に格納する。従って、この画像データメモリ５と距離データ処理部６とで自車両Ｍ前方の、区画線を含む走行環境情報が取得される。

【0020】

又、区画線推定部９は、区画線認識評価部９ａと、キャンセル後初期評価部９ｂと、特徴量記憶手段としてのデータメモリ９ｃとを備えている。

【0021】

区画線認識評価部９ａは、画像データメモリ５に格納されている画像から、自車両Ｍの左右を区画する区画線の候補となる点群を抽出し、その候補点を結ぶ直線や曲線を算出することで区画線を認識する。或いは、予め記憶されている区画線モデルとパターンマッチすることで区画線を認識する。尚、区画線は、実線、破線、色（白色、黄色）の区別はしない。

【0022】

例えば、画像平面における道路の幅方向の輝度変化を評価して区画線の候補となる点群を抽出し、この区画線候補の点群の時系列データを処理することで区画線を認識する。

【0023】

すなわち、画像上に設定された区画線検出領域内において、例えば、図７に示すように、水平方向（車幅方向）に設定した複数の探索ライン上で輝度が所定以上変化するエッジ強度に基づき、探索ライン毎に１組の区画線開始点Ｐｓ、及び区画線終了点Ｐｅを検出する。そして、この区画線開始点Ｐｓと区画線終了点Ｐｅとの間の所定領域を、区画線候補点として抽出する。尚、符号ＷＬは区画線幅である。

【0024】

次いで、単位時間当たりの車両移動量に基づく区画線候補点の空間座標位置の時系列データを処理して左右の区画線に近似するモデルを算出し、このモデルにより、区画線を認識する。区画線の近似モデルとしては、ハフ変換によって求めた直線成分を連結した近似モデルや、１次又は２次の近似式から求めることができる。

【0025】

更に、この区画線認識評価部９ａは、上述した区画線候補点から求めた線成分が、確かに、左右を区画する区画線かどうかの認識信頼度の評価を行う。そして、この評価結果に基づいて確かに区画線であるか否かを判断し、誤認識による運転支援制御の不具合発生を未然に防止する。例えば、連続する区画線が交差点で途切れた場合、或いは車線変更による区画線の水平方向の移動により一時的に認識できなくなった場合、或いは、区画線が雪で隠れてしまった場合の誤認識を未然に防止する。

【0026】

そのため、区画線認識評価部９ａは、区画線候補点から求めた線成分が、区画線か否かの認識信頼度を、１フレーム画像から得られる複数の特徴量を用いて評価する。評価の対象とする特徴量としては、例えば、１フレーム画像における区画線開始点から区画線終了点までの領域の長さ（画素数）、エッジ強度、輝度、区画線開始点の点群が線成分上にある割合、区画線開始点の点群に対応する区画線終了点の点群の割合、区画線候補点の路面からの高さ等が掲げられる。区画線認識評価部９ａは、これら複数種類の各特徴量を抽出し、これらの特徴量が所定以上の評価段階を示した場合に、抽出した線成分は確かに区画線であると評価する。

【0027】

この区画線認識評価部９ａでの区画線の認識評価処理は、具体的には、図３に示す区画線認識処理ルーチンに従って実行される。

【0028】

このルーチンでは、先ず、ステップＳ１で左区画線の認識評価処理を行い、続く、ステップＳ２で右区画線の認識評価処理を行う。ステップＳ１，或いはステップＳ２の認識評価処理は、図４に示す区画線認識評価処理サブルーチン処理に従って実行される。尚、このサブルーチンはステップＳ１，Ｓ２のそれぞれにおいて個々に実行される。従って、以下の処理において、「ｘ」と表示されている記号は、ステップＳ１での処理では「ｌ」、ステップＳ２での処理では「ｒ」と読み替える。

【0029】

このサブルーチンでは、先ず、ステップＳ１１で区画線成分の特徴量αｘ（ステップＳ１での処理では左区画線成分の特徴量αｌ、ステップＳ２での処理では右区画線成分の特徴量αｒ）を抽出する。尚、このステップでの処理が、本発明の特徴量抽出手段に対応している。

【0030】

すなわち、上述したように、１フレーム画像毎に、区画線成分の評価対象となる複数類の特徴量αｌｎ（ｎ＝１，２，３，４，５…）を抽出し、これを手前側から遠方までの所定フレーム画像（例えば、１０フレーム画像）ずつ時系列で行う。

【0031】

次いで、ステップＳ１２へ進み、抽出した特徴量から、確かに区画線として認識できるか否かの信頼度を求める。先ず、各特徴量αｌｎ（ｎ＝１，２，３，４，５…）の信頼度を所定段階（例えば、１〜４段階）で評価する。そして、所定段階で評価した信頼度を時系列で評価する。この時系列の評価は、信頼度評価用カウンタを用いて行う。

【0032】

すなわち、図８に示すように、信頼度評価用カウンタを用いて、信頼度の評価対象となる複数種類の特徴量αｌ１，αｌ２，αｌ３，αｌ４，αｌ５，…を、設定されている複数のフレーム画像（例えば、１０フレーム画像）において、全ての特徴量が閾値を満たすまでカウントする。

【0033】

そして、全ての特徴量が閾値を満たした場合、ステップＳ１３へ進み、全ての特徴量αｌｎ（ｎ＝１，２，３，４，５…）の段階評価が所定以上（例えば、４段階で３段階以上）か否かを調べる。そして、特徴量αｌｎ（ｎ＝１，２，３，４，５…）の中の所定割合以上が所定段階上の評価を示している場合、区画線成分は確かに区画線であると認識してステップＳ１４へ進む。又、高い評価を示している特徴量が所定割合以下の場合は、区画線が途切れている、或いは認識できなかったと判定し、ステップＳ１５へ分岐する。尚、この場合、全ての特徴量αｌｎの評価段階が所定割合以上の場合にのみ、区画線を認識していると判定し、ステップＳ１４へ進めるようにしても良い。

【0034】

そして、ステップＳ１４へ進むと、信頼度の高い（高い評価段階の）特徴量をデータメモリ９ｃに記憶させて保持し、ステップＳ１６へ進む。

【0035】

一方、ステップＳ１５へ分岐すると、キャンセル後区画線認識フラグＦｘα（ステップＳ１ではＦｌα、ステップＳ２ではＦｒα）の値を調べる。そして、Ｆｘα＝１、すなわち、キャンセル後区画線認識フラグＦｌα，Ｆｒαの双方がセットされている場合、ステップＳ１６へ進む。又、Ｆｘα＝０、すなわち、キャンセル後区画線認識フラグＦｌα，Ｆｒαの少なくとも一方がクリアされている場合はステップＳ１７へ進む。尚、このキャンセル後区画線認識フラグＦｘαは、後述する図５に示すキャンセル後区画線認識処理ルーチンでセットされる。

【0036】

そして、ステップＳ１４，或いはステップＳ１５からステップＳ１６へ進むと、制御許可フラグＦｘ（ステップＳ１ではＦｌ、ステップＳ２ではＦｒ）をセットして（Ｆｘ←１）、サブルーチンを抜ける。

【0037】

又、ステップＳ１５からステップＳ１７へ進むと、制御許可フラグＦｘをクリアして（Ｆｌ←０）、サブルーチンを抜ける。

【0038】

その後、図３のステップＳ３へ進むと、左区画線Ｌｌの制御許可フラグＦｌの値を調べ、Ｆｌ＝１の場合はステップＳ４へ進む。又、Ｆｌ＝０の場合はステップＳ６へジャンプする。

【0039】

ステップＳ４へ進むと、右区画線Ｌｒの制御許可フラグＦｒの値を調べ、Ｆｒ＝１の場合はステップＳ５へ進む。又、Ｆｒ＝０の場合はステップＳ６へ分岐する。

【0040】

そして、左右の区画線Ｌｌ，Ｌｒが認識されてステップＳ５へ進むと、制御許可指令を出力してルーチンを抜ける。一方、左右の区画線の少なくとも一方が認識されていないと判定されてステップＳ６へ進むと、制御キャンセル指令を出力してルーチンを抜ける。

【0041】

例えば、図６の区間Ｉに示すように、区間線が明瞭な場合、水平線で示す１フレーム毎の画像を複数フレーム（例えば、１０フレーム画像）、時系列で抽出した際の特徴量は全て高い段階評価示すため、高い信頼度が得られる。又、自車両Ｍの進行により、撮像部１のカメラ１ａ，１ｂの検出領域にて区間IIが撮像され始めると、検出すべき区画線が途切れるため、特徴量は段階評価が次第に低くなるため、信頼度は低下する。

【0042】

上述したキャンセル後区画線認識フラグＦｘα（左区画線Ｌｌ側はＦｌα、右区画線Ｌｒ側はＦｒα）の値は、具体的には、図５に示すキャンセル後区画線認識処理ルーチンに従って、セット或いはクリアされる。

【0043】

このルーチンは、左区画線成分と右区画線成分とに対して個別に行われる。従って、以下の「ｘ」は、左区画線成分を対象としている場合は「ｌ」、右区画線成分を対象としている場合は「ｒ」と読み替える。

【0044】

このルーチンでは、先ず、ステップＳ２１で制御許可フラグＦｘの値を調べる。そして、Ｆｘ＝０の場合、ステップＳ２２へ進み、１フレーム画像、或いは、数（例えば、２〜４）フレーム画像分の特徴量αｌｎ（ｎ＝１，２，３，４，５…）を抽出し、所定制御再開判定閾値を満たすまでカウントする。

【0045】

そして、全ての特徴量αｌｎ（ｎ＝１，２，３，４，５…）のカウントが制御再開判定閾値を満たした場合、ステップＳ２３へ進み、データメモリ９ｃに記憶されている、記憶情報である高い評価の特徴量を読込み、ステップＳ２４で、今回、抽出した特徴量のうち対応する特徴量と比較し、その差分を求める。

【0046】

その後、ステップＳ２５へ進み、全ての特徴量の差分が所定範囲内か否かを調べ、所定範囲内の場合は、制御キャンセル後に検出した区画線成分は区画線であると判定し、ステップＳ２６へ進む。又、差分が所定範囲を超えている場合は、区画線成分が検出されていない、或いは区画線成分らしきものは区画線ではないと判定して、ステップＳ２７へ分岐する。

【0047】

ステップＳ２６では、キャンセル後区画線認識フラグＦｘαをセットして（Ｆｘα←１）、ルーチンを抜ける。又、ステップＳ２７へ分岐すると、キャンセル後区画線認識フラグＦｘαをクリアして（Ｆｘα←０）、ルーチンを抜ける。

【0048】

このキャンセル後区画線認識フラグＦｘαは、図４のステップＳ１５で読込まれ、Ｆｘα＝１の場合、ステップＳ１６へ進み、制御許可フラグＦｘがセット（Ｆｘ←１）される。又、Ｆｘα＝０の場合、ステップＳ１７へ進み、制御許可フラグＦｘがクリア（Ｆｘ←００）される。

【0049】

この制御許可フラグＦｘ（左区画線側はＦｌ、右区画線側はＦｒ）の値は、図３のステップＳ３、ステップＳ４でセットされているか否かを調べる。そして、条件が満足された場合、ステップＳ５で制御許可となる。

【0050】

すなわち、区画線が一時的に途切れて、運転支援が一時的にキャンセルされた後、図６の区間IIIの画像にて区画線成分が検出された際に、途切れる前の高い評価の特徴量と、これに対応する、今回抽出した特徴量とが比較される。そして、その差分が所定範囲内の場合、キャンセル後に抽出した区画線成分は確かに区画線であると認識される。

【0051】

その結果、自車両Ｍの走行車線を区画する区画線Ｌｌ，Ｌｒが途切れて運転支援が一時的にキャンセルされた場合であっても、その後、区画線を早期に認識して運転支援を再開させることができる。その結果、運転者に与える違和感を軽減させることが可能となる。

【0052】

例えば、図９に示すように、自車両Ｍが交差点に進入する手前において、データメモリ９ｃに記憶した特徴量が、交差点を通過するまで保持され、交差点通過後の左右区画線Ｌｌ，Ｌｒの数フレーム画像分が撮像された際には、そのとき抽出した特徴量と
データメモリ９ｃに記憶した特徴量とが比較され、差分が所定範囲に収まっている場合は、途切れた後の区画線成分は区画線であると認識されるので、運転者とほぼ同じ認識結果を得ることができる。

【0053】

一方、図１０に示すように、例えば自車両Ｍが左車線から隣接する中央車線へ車線変更しようとする場合、必ず右区画線Ｌｒを横切ることになる。右区画線Ｌｒを横切るに際し、撮像部１で撮像した画像では、左区画線Ｌｌが左方向へ外れていき、同時に右区画線Ｌｒが右から左方向へ入り込んでくる。そして、その後、この右区画線Ｌｒが自車両Ｍの左側に移動し、右側に新たな走行車線の区画線が入り込むため、区画線が一時的に途切れた状態となる。

【0054】

自車両Ｍが左車線から中央車線へ移動すると、左車線の右区画線Ｌｒが中央車線の左区画線Ｌｌとなり、右区画線Ｌｒが新たに検出される。しかし、同一走行路では、区画線の特徴は各区画線でほぼ同じと考えられるため、自車両Ｍの姿勢が安定したとき、左右の区画線Ｌｌ，Ｌｒの特徴量と左車線を走行していたときの左右区画線Ｌｌ，Ｌｒの特徴量とが比較されるので、早期に区画線を認識することができる。

【0055】

又、同一車線を走行中であっても、図１１に示すように、例えば左区画線Ｌｌがかすれ、或いは積雪により覆われる等の原因により、失陥領域Ｌｎｇにおいて区画線を判別することが困難になる場合がある。このような場合、上述した図９での交差点と同様、区画線の途切れが回復した際に、直ちに区画線Ｌｌが認識されるため、運転者とほぼ同じ認識結果を得ることができる。

【0056】

このように、本実施形態では、自車両Ｍの走行車線を区画する区画線Ｌｌ，Ｌｒが途切れて運転支援が一時的にキャンセルされた場合であっても、その後、区画線成分の特徴量が抽出され、この特徴量と運転支援制御がキャンセルされる前に記憶した信頼度の高い特徴量とを比較し、その差分が所定範囲以内の場合は、区画線と評価するようにしたので，途切れた後に検出された区画線成分を区画線Ｌｌ，Ｌｒであると早期に認識することができる。その結果、運転者の認識とほぼ同等のタイミングで運転支援制御を再開させることができ、運転者に与える違和感を軽減させることができる。

【0057】

尚、本発明は、上述した実施形態に限るものではなく、例えば特徴量として左右区画線の間の車線幅を加えるようにしても良い。

【符号の説明】

【0058】

１…撮像部、
１ａ…メインカメラ、
１ｂ…サブカメラ、
２…画像処理部、
３…Ａ／Ｄ変換部、
３ａ，３ｂ…Ａ／Ｄ変換器、
４…画像補正部、
５…画像データメモリ、
６…距離データ処理部、
７…イメージプロセッサ、
８…距離データメモリ、
９…区画線推定部、
９ａ…区画線認識評価部、
９ｂ…キャンセル後初期評価部、
９ｃ…データメモリ、
１０…操舵制御部、
１１…操舵アクチュエータ、
１２…車内通信回線、
Ａ…運転支援システム、
Ｂ…画像処理系、
Ｃ…操舵制御系、
Ｆｘ（Ｆｌ，Ｆｒ）…制御許可フラグ、
Ｆｘα（Ｆｌα，Ｆｒα）…キャンセル後区画線認識フラグ、
Ｌｌ…左区画線、
Ｌｒ…右区画線、
Ｌｎｇ…失陥領域、
Ｍ…自車両、
ＷL…区画線幅、
Ｐｅ，Ｐｓ…区画線開始点、
αｘ（αｌ，αｒ）…特徴量、
I〜III…区間

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】