特開 2022-93798 区画線検出装置および区画線検出プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022093798

(43)【公開日】2022-06-24

(54)【発明の名称】区画線検出装置および区画線検出プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/60 20170101AFI20220617BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20220617BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20220617BHJP

   G01B 11/00 20060101ALI20220617BHJP

【ＦＩ】

G06T7/60 200J

G06T7/00 650A

G08G1/16 C

G01B11/00 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020206459

(22)【出願日】2020-12-14

(71)【出願人】

【識別番号】591074161

【氏名又は名称】アジア航測株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100083806

【弁理士】

【氏名又は名称】三好 秀和

(74)【代理人】

【識別番号】100101247

【弁理士】

【氏名又は名称】高橋 俊一

(74)【代理人】

【識別番号】100095500

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 正和

(74)【代理人】

【識別番号】100098327

【弁理士】

【氏名又は名称】高松 俊雄

(72)【発明者】

【氏名】本間 亮平

(72)【発明者】

【氏名】佐野 実可子

(72)【発明者】

【氏名】橋本 侑弥

(72)【発明者】

【氏名】新名 恭仁

【テーマコード（参考）】

2F065

5H181

5L096

【Ｆターム（参考）】

2F065AA04

2F065AA17

2F065AA37

2F065AA53

2F065CC40

2F065DD03

2F065FF41

2F065FF65

2F065FF67

2F065GG04

2F065MM16

2F065MM26

2F065QQ04

2F065QQ13

2F065QQ29

2F065QQ42

2F065SS13

5H181AA01

5H181CC03

5H181CC24

5H181FF04

5H181LL04

5H181LL09

5L096AA09

5L096BA04

5L096DA02

5L096EA43

5L096FA14

5L096FA62

5L096FA64

5L096FA67

5L096FA69

5L096GA51

(57)【要約】

【課題】区画線にかすれが含まれている場合でも適切に区画線を抽出する。
【解決手段】台車が移動する道路に対して照射したレーザー光の反射光に基づいて道路の３次元座標を点群データとして生成する点群データ生成装置２から、点群データを取得し、取得した点群データに基づいて道路の区画線を検出する区画線検出装置１であって、取得した点群データにおける反射光の反射強度に基づいて、区画線の方向ベクトルを推定する方向ベクトル推定手段１０３と、方向ベクトル推定手段１０３により推定された方向ベクトルに沿って所定の間隔に含まれる点群データを投影し、投影した点群データの反射強度に基づいて区画線の中心点を算出する中心点算出手段１０４と、方向ベクトルと中心点とに基づいて、区画線を決定する区画線決定手段１０５と、を備える。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動体が移動する道路に対して照射したレーザー光の反射光に基づいて前記道路の３次元座標を点群データとして生成する点群データ生成装置から、前記点群データを取得し、前記取得した点群データに基づいて前記道路の区画線を検出する区画線検出装置であって、
前記取得した点群データにおける前記反射光の反射強度に基づいて、前記区画線の方向ベクトルを推定する方向ベクトル推定手段と、
前記方向ベクトル推定手段により推定された方向ベクトルに沿って所定の間隔に含まれる点群データを投影し、前記投影した点群データの反射強度に基づいて前記区画線の中心点を算出する中心点算出手段と、
前記方向ベクトルと前記中心点とに基づいて、前記区画線を決定する区画線決定手段と、
を備えたことを特徴とする区画線検出装置。

【請求項2】

前記方向ベクトル推定手段は、
前記点群データに基づいて判別分析法を用いて分離度が最大となる閾値を算出し、前記算出した閾値に基づいて前記反射光の反射強度を二値化した二値化データを生成し、前記生成した二値化データに基づいて、前記方向ベクトルを推定する
ことを特徴とすることを特徴とする請求項１記載の区画線検出装置。

【請求項3】

前記中心点算出手段は、
前記方向ベクトル推定手段により推定された方向ベクトルに沿って所定の間隔に含まれる点群データを投影し、前記投影した点群データの反射強度の変化率を算出し、前記算出した変化率がピークとなる２点間の中心を前記区画線の中心点として算出する
ことを特徴とする請求項１記載の区画線検出装置。

【請求項4】

前記中心点算出手段は、
前記方向ベクトル推定手段により推定された方向ベクトルに沿って所定の間隔に含まれる点群データを投影し、前記投影した点群データの反射強度のうち前記方向ベクトル推定手段により算出された閾値以上の値を前記閾値に変更し、前記変更した反射強度の変化率を算出し、前記算出した変化率がピークとなる２点間の中心を前記区画線の中心点として算出する
ことを特徴とする請求項２記載の区画線検出装置。

【請求項5】

移動体が移動する道路に対して照射したレーザー光の反射光に基づいて前記道路の３次元座標を点群データとして生成する点群データ生成装置から、前記点群データを取得し、前記取得した点群データに基づいて前記道路の区画線を検出する区画線検出装置が実行する区画線検出プログラムであって、
前記取得した点群データにおける前記反射光の反射強度に基づいて、前記区画線の方向ベクトルを推定する方向ベクトル推定ステップと、
前記方向ベクトル推定ステップにより推定された方向ベクトルに沿って所定の間隔に含まれる点群データを投影し、前記投影した点群データの反射強度に基づいて前記区画線の中心点を算出する中心点算出ステップと、
前記方向ベクトルと前記中心点とに基づいて、前記区画線を決定する区画線決定ステップと、
を前記区画線検出装置に実行させることを特徴とする区画線検出プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、適切に区画線を検出する区画線検出装置および区画線検出プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、自動運転用地図などの高精度道路地図の整備や、道路維持管理業務の効率化及び高度化のため、ＭＭＳ（Mobile Mapping System）によって取得した点群の活用が進んでいる。

【0003】

例えば、車道中央線や車道外側線などを含む路面にペイントされた区画線は、運転手や自動運転用の環境認識用センサが車線の範囲を認識するために非常に重要な情報である。

【0004】

そのため、路面にペイントされた区画線を適切に検出する必要がある。

【0005】

そこで、非特許文献１には、ＭＭＳによって取得した点群の反射強度を利用し、白線上の計測点のグループ化による白線モデルを生成することで白線の抽出を行う技術が開示されている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0006】

【非特許文献1】宮崎龍二，山本真，“高密度移動計測データを用いた道路モデル生成(第5報)－道路区画線に基づいた道路中心線の生成－”，2018年度精密工学会春季大会，pp.553-554

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、白線上の計測点のグループ化による白線モデルを生成するので、抽出の対象は路線に沿って連続した実線のみからなる白線となる。そのため、例えば、区画線のかすれた区間では抽出が困難となる。

【0008】

同様に、区画線中心線の抽出処理においては、最大最小レーザ照射角度を使用しているために区画線のかすれた区間では中心線の位置精度が低下する可能性がある。

【0009】

また、減速マークなど区画線に近接する反射強度の高いマーキングの存在が抽出率に大きく影響を受ける他、区画線の分岐や合流への対応も困難となる。

【0010】

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、区画線にかすれが含まれている場合でも適切に区画線を抽出することができる区画線検出装置および区画線検出プログラム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】

【0011】

上記目的を解決するため、本発明に係る区画線検出装置の第１の特徴は、
移動体が移動する道路に対して照射したレーザー光の反射光に基づいて前記道路の３次元座標を点群データとして生成する点群データ生成装置から、前記点群データを取得し、前記取得した点群データに基づいて前記道路の区画線を検出する区画線検出装置であって、
前記取得した点群データにおける前記反射光の反射強度に基づいて、前記区画線の方向ベクトルを推定する方向ベクトル推定手段と、
前記方向ベクトル推定手段により推定された方向ベクトルに沿って所定の間隔に含まれる点群データを投影し、前記投影した点群データの反射強度に基づいて前記区画線の中心点を算出する中心点算出手段と、
前記方向ベクトルと前記中心点とに基づいて、前記区画線を決定する区画線決定手段と、
を備えたことにある。

【0012】

本発明に係る区画線検出装置の第２の特徴は、
前記方向ベクトル推定手段は、
前記点群データに基づいて判別分析法を用いて分離度が最大となる閾値を算出し、前記算出した閾値に基づいて前記反射光の反射強度を二値化した二値化データを生成し、前記生成した二値化データに基づいて、前記方向ベクトルを推定する
ことを特徴とすることにある。

【0013】

本発明に係る区画線検出装置の第３の特徴は、
前記中心点算出手段は、
前記方向ベクトル推定手段により推定された方向ベクトルに沿って所定の間隔に含まれる点群データを投影し、前記投影した点群データの反射強度の変化率を算出し、前記算出した変化率がピークとなる２点間の中心を前記区画線の中心点として算出する
ことにある。

【0014】

本発明に係る区画線検出装置の第４の特徴は、
前記中心点算出手段は、
前記方向ベクトル推定手段により推定された方向ベクトルに沿って所定の間隔に含まれる点群データを投影し、前記投影した点群データの反射強度のうち前記方向ベクトル推定手段により算出された閾値以上の値を前記閾値に変更し、前記変更した反射強度の変化率を算出し、前記算出した変化率がピークとなる２点間の中心を前記区画線の中心点として算出する
ことにある。

【0015】

本発明に係る区画線検出プログラムの第１の特徴は、
移動体が移動する道路に対して照射したレーザー光の反射光に基づいて前記道路の３次元座標を点群データとして生成する点群データ生成装置から、前記点群データを取得し、前記取得した点群データに基づいて前記道路の区画線を検出する区画線検出装置が実行する区画線検出プログラムであって、
前記取得した点群データにおける前記反射光の反射強度に基づいて、前記区画線の方向ベクトルを推定する方向ベクトル推定ステップと、
前記方向ベクトル推定ステップにより推定された方向ベクトルに沿って所定の間隔に含まれる点群データを投影し、前記投影した点群データの反射強度に基づいて前記区画線の中心点を算出する中心点算出ステップと、
前記方向ベクトルと前記中心点とに基づいて、前記区画線を決定する区画線決定ステップと、
を前記区画線検出装置に実行させることにある。

【発明の効果】

【0016】

本発明に係る区画線検出装置および区画線検出プログラムによれば、適切に区画線を検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】本発明の一実施形態である区画線検出システムの概略構成を示した概略構成図である。

【図2】本発明の一実施形態である区画線検出システムが備える点群データ生成装置２による点群データの生成を模式的に説明した説明図である。

【図3】本発明の一実施形態である区画線検出装置１が備える方向ベクトル推定手段１０３による方向ベクトルの推定を模式的に示した説明図である。

【図4】本発明の一実施形態である区画線検出装置１が備える中心点算出手段による投影を模式的に示した説明図である。

【図5】本発明の一実施形態である区画線検出装置１が備える中心点算出手段による中心点の算出を模式的に説明した説明図である。

【図6】本発明の一実施形態である区画線検出装置１が備える区画線決定手段による端点の検出処理の処理内容を説明した説明図である。

【図7】本発明の一実施形態である区画線検出システムの処理手順を示したフローチャートである。

【図8】図７における本発明の一実施形態である区画線検出システムの処理手順を示したフローチャートのうち、ステップＳ１０３、Ｓ１０７、Ｓ１１５における処理を示したフローチャートである。

【図9】図８に示したフローチャートのステップＳ２１７において、失敗判定が複数回連続した場合に実行されるフローチャートである。

【図10】本発明の一実施形態である区画線検出装置において、路面に破線がペイントされている場合における区画線の検出を模式的に示した説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。各図面を通じて同一若しくは同等の部位や構成要素には、同一若しくは同等の符号を付している。ただし、図面は模式的なものであり、現実のものとは異なることに留意すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれている。

【0019】

また、以下に示す実施の形態は、この発明の技術的思想を具体化するための装置等を例示するものであって、この発明の技術的思想は、各構成部品の配置等を下記のものに特定するものでない。この発明の技術的思想は、特許請求の範囲において、種々の変更を加えることができる。

【0020】

＜区画線検出システムの構成＞
以下、本発明の一実施形態である区画線検出装置を備えた区画線検出システムについて説明する。

【0021】

図１は、本発明の一実施形態である区画線検出システムの概略構成を示した概略構成図である。

【0022】

図１に示すように、区画線検出システム１００は、路面Ｒに沿って移動する台車（移動体）３に搭載されており、区画線検出装置１と、点群データ生成装置２と、モニタ５とを備えている。

【0023】

区画線検出システム１００が搭載された台車３が移動中に、点群データ生成装置２は台車３が走行する道路の路面Ｒに対してレーザー光を照射する。そして、点群データ生成装置２は、照射したレーザー光の反射光に基づいて路面Ｒの３次元座標を点群データとして生成する。詳細は後述する。

【0024】

区画線検出装置１は、点群データ生成装置２から点群データを取得し、取得した点群データに基づいて区画線を検出する。区画線には、路面に例えば白色や黄色などでペイントされた実線および破線を含んでいる。区画線は、車道中央線や車道外側線などとして用いられる。

【0025】

モニタ５は、区画線検出装置１により検出された区画線を表示する画面など各種画面を表示する。

【0026】

＜点群データ生成装置２による点群データの生成＞
図２は、本発明の一実施形態である区画線検出システム１００が備える点群データ生成装置２による点群データの生成を模式的に説明した説明図である。

【0027】

図１，２に示すように、点群データ生成装置２は、レーザースキャナ２１と、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System ）２２と、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）２３と、データ収集手段２４と、データ一時記憶部２５とを備えている。

【0028】

レーザースキャナ２１は、台車３の後方に設けられており、路面Ｒに向かってレーザー光を照射する。照射するレーザー光の到達距離は８０ｍ～１００ｍの範囲であり、例えば、２００Ｈｚ周期で回転し、１０００ｋＨｚでレーザー光を発射する。そして、レーザースキャナ２１は、発射したレーザー光の反射光を受光し、受光した反射光に基づいて受光した測定時刻と路面Ｒまでの角度と距離と反射強度とを示すレーザデータ（Time,θ，Ｌ，Ｉ）を取得する。

【0029】

ＧＮＳＳ２２は、人工衛星から発射される信号を用いてＧＮＳＳデータ（位置座標）を取得する。

【0030】

ＩＭＵ２３は、点群データ生成装置２の姿勢を検出することができる。これらのＩＭＵ２３で取得した姿勢はＧＮＳＳデータに対応させてＰＯＳ（Position and Orientation System）データとしてデータ収集手段２４に供給される。すなわち、ＰＯＳデータは、ＧＮＳＳ２２からのＧＮＳＳデータ（位置座標）と検出した姿勢とを組み合わせた、基準となるＩＭＵ２３の位置姿勢（測定時刻、位置座標、傾き）を示すデータ（Time，ｘi，ｙi，ｚi，Roll，Pitch，Yaw）を含んでいる。ｚiは、グランドレベルからのＩＭＵ２３が取り付けられている標高値となる。

【0031】

ＩＭＵ２３を基準としたレーザースキャナ２１の位置座標は、（Δｘ,Δｙ,Δｚ）で示すことできる。

【0032】

データ収集手段２４は、ＩＭＵ２３から取得したＰＯＳデータと、レーザースキャナ２１から取得したレーザデータとに基づいて、地物の位置を示す３次元座標の集まりを点群データ（X,Y,Z,I）として生成する。

【0033】

データ一時記憶部２５は、データ収集手段２４により生成された点群データ（X,Y,Z,I）を一時的に記憶する。記憶された点群データは、区画線検出装置１に供給される。ここでは、データ一時記憶部２５に記憶された点群データは、リアルタイムで区画線検出装置１へと供給されるようにしたが、これに限らず、台車３には点群データ生成装置２のみが搭載され、点群データの一時保存の後、点群データ生成装置２と区画線検出装置１とが接続された際に、データ一時記憶部２５から区画線検出装置１へ点群データが供給されるようにしてもよい。

【0034】

＜区画線検出装置１の構成＞
図１に戻り、区画線検出装置１は、点群データ取得手段１０１と、点群データ記憶部１０２と、方向ベクトル推定手段１０３と、中心点算出手段１０４と、区画線決定手段１０５と、区画線データ記憶部１０６と、表示制御手段１０７とを有している。

【0035】

点群データ取得手段１０１は、点群データ生成装置２のデータ一時記憶部２５から供給される点群データを取得し、取得した点群データを点群データ記憶部１０２に記憶する。

【0036】

点群データ記憶部１０２は、例えば、ハードディスクドライブなどで構成され、点群データ（X,Y,Z,I）が記憶されている。

【0037】

方向ベクトル推定手段１０３は、取得した点群データにおける反射光の反射強度に基づいて、区画線の方向ベクトルを推定する。

【0038】

図３（ａ），（ｂ）は、本発明の一実施形態である区画線検出装置１が備える方向ベクトル推定手段１０３による方向ベクトルの推定を模式的に示した説明図である。

【0039】

図３（ａ）に示すように、方向ベクトル推定手段１０３は、点群データにおいて任意の１点をシード点Ｓ１として設定する。

【0040】

方向ベクトル推定手段１０３は、シード点Ｓ１を中心とした矩形Ｔ１内に含まれる点群データＰを取得する。方向ベクトル推定手段１０３は、シード点Ｓ１周辺、すなわち矩形Ｔ１内に点群Ｐが所定数未満しか存在しない場合は推定失敗、すなわち、シード点Ｓ１が区画線外であると推定する。

【0041】

矩形Ｔ１内に点群Ｐが所定数以上存在する場合、方向ベクトル推定手段１０３は、シード点Ｓ１が区画線内であると推定する。

【0042】

そこで、方向ベクトル推定手段１０３は、点群Ｐの反射強度の値を利用して、区画線内の点群データと区画線外の点群データとを分類するため、判別分析法（大津の二値化）を用いて分離度が最大となる閾値Ｔｈ１を算出する。

【0043】

そして、方向ベクトル推定手段１０３は、閾値Ｔｈ１を用いて二値化することにより、反射強度が閾値Ｔｈ１より大きい点群データの集合を点群データＰ’とする。

【0044】

次に、方向ベクトル推定手段１０３は、点群データＰ’について、以下の（数式１）を用いて、区画線の分布方向角度θを算出する。これにより、方向ベクトル推定手段１０３は、分布方向角度θの角度を持つ方向ベクトルＱを推定することができる。

【0045】

【数1】

【0046】

このとき、M(2,0)、M(0,2)、M(1,1)、表１のとおり表される。

【0047】

【表1】

【0048】

方向ベクトル推定手段１０３により方向ベクトルＱが推定されると、図３（ｂ）に示すように、シード点Ｓ１から方向ベクトルＱに沿って距離ｄだけ移動した点をシード点Ｓ２として設定する。そして、同様に、方向ベクトル推定手段１０３は、取得した点群データにおける反射光の反射強度に基づいて、区画線の方向ベクトルを推定する。

【0049】

このように、方向ベクトルＱに沿ってシード点を移動させながら、新たに、方向ベクトルＱを算出することで、区画線が連続する方向を推定することができる。

【0050】

中心点算出手段１０４は、方向ベクトル推定手段１０３により推定された方向ベクトルＱに沿って所定の間隔Ｔｈ２に含まれる点群データを投影し、投影した点群データの反射強度に基づいて区画線の中心点を算出する。

【0051】

図４（ａ），（ｂ）は、本発明の一実施形態である区画線検出装置１が備える中心点算出手段１０４による投影を模式的に示した説明図である。

【0052】

図４（ａ）に示すように、中心点算出手段１０４は、方向ベクトルＱに沿って点群データＰ’を含む投影対象領域４１を設定する。投影対象領域４１は、１０×１２メッシュ（ベクトルＱ方向に１０メッシュ、ベクトルＱと直交する方向に１２メッシュ）などに分割されている。

【0053】

中心点算出手段１０４は、方向ベクトルＱに沿って点群データＰを投影することにより、反射強度投影データ４２を生成する。例えば、投影対象領域４１のうち方向ベクトルＱに沿った１列の投影対象領域４１ａに含まれる１０メッシュ分の点群データＰを投影し、代表値として反射強度投影データ４２ａを生成する。このとき、代表値は、投影対象領域４１ａの最大値でもよいし、中央値でもよいし、平均値でもよい。そして、中心点算出手段１０４は、同様に、投影対象領域４１を１次元化した反射強度投影データ４２を生成する。

【0054】

このとき、点群データに欠損が生じる場合がある。

【0055】

図４（ｂ）は、本発明の一実施形態である区画線検出装置１において、点群データの欠損の補正処理を説明した説明図である。

【0056】

図４（ｂ）に示すように、中心点算出手段１０４により反射強度投影データ４２Ａが生成されたとする。

【0057】

このとき、反射強度投影データ４２Ａに含まれる、反射強度投影データ４２Ａ２，４２Ａ３，４２Ａ６が欠損データであったとする。

【0058】

このとき、中心点算出手段１０４は、欠損データを挟む両側の反射強度投影データの値の平均値を入れ替えることにより補正する。

【0059】

例えば、欠損データ４２Ａ２，４２Ａ３の方向ベクトルＱと直交する方向に挟む反射強度投影データ４２Ａ１と反射強度投影データ４２Ａ４との平均値を算出し、算出した平均値を欠損データ４２Ａ２，４２Ａ３の値とする。

【0060】

同様に、欠損データ４２Ａ６の方向ベクトルＱと直交する方向に挟む反射強度投影データ４２Ａ５と反射強度投影データ４２Ａ７との平均値を算出し、算出した平均値を欠損データ４２Ａ６の値とする。

【0061】

このようにして、中心点算出手段１０４は、欠損データを含む反射強度投影データ４２Ａを補正して、欠損データを含まない反射強度投影データ４２Ｂを生成する。

【0062】

そして、中心点算出手段１０４は、生成した反射強度投影データ４２Ｂのうち、閾値Ｔｈ１以上の値を閾値Ｔｈ１に変更する。

【0063】

図５（ａ）～図５（ｃ）は、本発明の一実施形態である区画線検出装置１が備える中心点算出手段１０４による中心点の算出を模式的に説明した説明図である。図５（ａ）は、反射強度投影データ４２Ｂの反射強度をグラフ化した図である。図５（ｂ）は、反射強度を閾値Ｔｈ１に変更した値を示した図である。図５（ｃ）は、図５（ｃ）を微分した値を示した図である。なお、図５（ａ）～図５（ｃ）において、ｘ軸は方向ベクトルＱと直交する方向の位置座標であり、ｙ軸は反射強度である。

【0064】

図５（ａ）に示すように、反射強度投影データ４２Ｂの反射強度２０１は、中央部２０１ｂは高い値となっており、その両端２０１ａ，２０１ｃは低い値となっている。

【0065】

中央部２０１ｂは、値にバラツキが生じることがあるので、区画線内の点群データと区画線外の点群データとを分類し易いように中央部２０１ｂの値を変更した方が好ましい。

【0066】

そこで、中心点算出手段１０４は、反射強度投影データ４２Ｂの反射強度２０１のうち、方向ベクトル推定手段１０３により算出された閾値Ｔｈ１以上の値を閾値Ｔｈ１に変更する。

【0067】

これにより、図５（ｂ）に示すように、反射強度２０１の中央部２０１ｂが、閾値Ｔｈ１に変更された変更反射強度２０４を得ることができる。

【0068】

そして、中心点算出手段１０４は、変更反射強度２０４を微分することにより、図５（ｃ）に示すような反射強度変化率２０６を算出する。

【0069】

図５（ｃ）に示すように、反射強度変化率２０６は、Ａ１およびＡ２において、ピークとなる。このピークＡ１からピークＡ２までが区画線の幅となる。

【0070】

そこで、中心点算出手段１０４は、この算出した変化率のピークＡ１からピークＡ２までの中心を区画線中心点ｑとして算出する。

【0071】

このとき、方向ベクトルＱと直交する方向における区画線の端点が片側しか存在しない場合や、区画線端点から算出できる区画線の幅が閾値Ｔｈ４より大きい場合や閾値Ｔｈ５よりも小さい場合、算出した区画線中心点ｑと前回の区画線中心点ｑからなる方向ベクトルと、方向ベクトル推定手段１０３により算出された方向ベクトルＱとの角度差が所定の閾値値Ｔｈ３以上の場合は、区画線の抽出に失敗したと判定する。なお、区画線が存在しない区間に本処理を適用した場合は、この区画線の幅や方向ベクトルＱの判定で抽出に失敗と判定されることが実験の結果分かっている。抽出に成功したと判定した場合は、射影データ上の区画線中心点を元の空間座標系に変換することで、区画線中心座標ｑを取得する。このとき、区画線中心点の高さ（標高値）は、区画線点群Ｐ’の高さ平均値、中央値から選択できることとする。

【0072】

区画線決定手段１０５は、方向ベクトル推定手段１０３により推定した方向ベクトルＱと、中心点算出手段１０４により算出した区画線中心点ｑとに基づいて、区画線を決定する。具体的には、算出した方向ベクトルＱと区画線中心点ｑとに基づいて、端点が現れるまで区画線を抽出する。

【0073】

図６（ａ）～図６（ｂ）は、本発明の一実施形態である区画線検出装置１が備える区画線決定手段１０５による端点の検出処理の処理内容を説明した説明図である。

【0074】

図６（ａ）に示すように、区画線決定手段１０５は、最後に抽出した中心点である最終抽出成功点ＥＳＰから方向ベクトルＱの方向に距離ｅ（例えば3cm）だけ離れた位置にシード点Ｓを設定する。

【0075】

そして、区画線決定手段１０５は、図６（ｂ）に示すように、シード点Ｓを中心とした矩形Ｔ内に含まれる点群データＰを取得し、矩形Ｔ内に点群Ｐが所定数存在するか否かを判定する。矩形Ｔ内に点群Ｐが所定数未満しか存在しない場合、区画線決定手段１０５は、端点であると判定する。

【0076】

そして、区画線決定手段１０５は、反射強度投影データに基づいて、ピークを検出することにより区画線の幅を検出し、この区画線の幅の中心を区画線中心点ｑとして算出し、最終抽出成功点ＥＳＰを区画線中心点ｑに置き換える。

【0077】

区画線データ記憶部１０６は、区画線決定手段１０５により決定した区画線を記憶する。区画線は、例えば、区画線中心点ｑと方向ベクトルＱとを関連付けて区画線データとして記憶する。

【0078】

表示制御手段１０７は、区画線データ記憶部１０６に記憶された区画線データに基づいて、モニタ５に区画線を描画する。

【0079】

＜区画線検出システムの作用＞
次に、本発明の一実施形態である区画線検出装置を備えた区画線検出システム１００の作用について説明する。

【0080】

図７は、本発明の一実施形態である区画線検出システム１００の処理手順を示したフローチャートである。

【0081】

図７に示すように、ステップＳ１０１において、方向ベクトル推定手段１０３は、点群データにおいて、抽出開始点として任意の１点をシード点Ｓ１として設定する。

【0082】

ステップＳ１０３において、方向ベクトル推定手段１０３および中心点算出手段１０４により、区画線の抽出処理を行う。これにより、方向ベクトルＱと区画線中心点ｑとが算出される。詳細は図８に示す。

【0083】

区画線が抽出されると、ステップＳ１０５において、シード点Ｓ１を順方向に画像内において距離ｄ（例えば、３０ｃｍ）だけ移動し、新たなシード点を設定する。

【0084】

さらに、ステップＳ１０３と同様に、ステップＳ１０７において、方向ベクトル推定手段１０３および中心点算出手段１０４により、区画線の抽出処理を行う。

【0085】

ステップＳ１０９において、区画線決定手段１０５は、区画線が順方向における端点に達したか否かを判定する。

【0086】

ステップＳ１１１において、区画線決定手段１０５は、順方向の端点を抽出する。詳細は、図９に示す。

【0087】

ここまで、ステップＳ１０１において設定されたシード点Ｓ１から順方向における端点までの区画線が抽出された。

【0088】

そこで、ステップＳ１１３において、シード点Ｓ１を順方向とは逆方向に画像内において距離ｄ（例えば、３０ｃｍ）だけ移動し、新たなシード点を設定する。

【0089】

さらに、ステップＳ１１１と同様に、ステップＳ１１５において、方向ベクトル推定手段１０３および中心点算出手段１０４により、区画線の抽出処理を行う。

【0090】

ステップＳ１１７において、区画線決定手段１０５は、区画線が逆方向における端点に達したか否かを判定する。

【0091】

ステップＳ１１９において、区画線決定手段１０５は、逆方向の端点を抽出する。詳細は、図９に示す。

【0092】

ステップＳ１２１において、区画線決定手段１０５は、ステップＳ１１１で抽出した順方向の端点から、ステップＳ１１９で抽出した逆方向の端点までの中心点を統合して区画線とする。

【0093】

＜区画線の抽出処理＞
図８は、図７における本発明の一実施形態である区画線検出システム１００の処理手順を示したフローチャートのうち、ステップＳ１０３、Ｓ１０７、Ｓ１１５における処理を示したフローチャートである。

【0094】

図８に示すように、ステップＳ２０１において、方向ベクトル推定手段１０３は、シード点Ｓ１を中心とした矩形Ｔ１内に含まれる点群データＰを取得する。

【0095】

ステップＳ２０３において、方向ベクトル推定手段１０３は、矩形Ｔ１内に点群Ｐが所定数存在するか否かを判定する。

【0096】

矩形Ｔ１内に点群Ｐが所定数未満しか存在しない場合（ステップＳ２０３；ＮＯ）、方向ベクトル推定手段１０３は、推定失敗であるとして（ステップＳ２１７）、処理を終了する。

【0097】

一方、矩形Ｔ１内に点群Ｐが所定数以上存在する場合（ステップＳ２０３；ＹＥＳ）、方向ベクトル推定手段１０３は、点群Ｐの反射強度の値を利用して判別分析法を用いて分離度が最大となる閾値Ｔｈ１を算出し、閾値Ｔｈ１を用いて二値化することにより、反射強度が閾値Ｔｈ１より大きい点群データの集合を点群データＰ’とする（ステップＳ２０５）。

【0098】

次に、方向ベクトル推定手段１０３は、点群データＰ’について、区画線の分布方向角度θを算出することにより分布方向角度θの角度を持つ方向ベクトルＱを推定する（ステップＳ２０７）。

【0099】

ステップＳ２０９において、中心点算出手段１０４は、方向ベクトル推定手段１０３により推定された方向ベクトルＱに沿って所定の間隔Ｔｈ２に含まれる点群データを投影する。

【0100】

ステップＳ２１１において、中心点算出手段１０４は、反射強度投影データに基づいて、ピークを検出することにより区画線の幅を検出する。

【0101】

ステップＳ２１３において、中心点算出手段１０４は白線らしさを判定する。

【0102】

方向ベクトルＱと直交する方向（幅方向）における区画線の端点が片側しか存在しない場合や、区画線端点から算出できる区画線の幅が閾値Ｔｈ４より大きい場合や閾値Ｔｈ５より小さい場合は、白線らしくないと判定する。また、算出した区画線中心点ｑと前回の区画線中心点ｑからなる方向ベクトルが、方向ベクトル推定手段１０３により算出された方向ベクトルＱと大きく乖離することになる。

【0103】

そこで、中心点算出手段１０４は、角度差が所定の閾値値Ｔｈ３以上の場合も、白線らしくないと判定する。なお、区画線が存在しない区間に本処理を適用した場合は、この区画線の幅や方向ベクトルＱの判定で抽出に失敗と判定されることが実験の結果分かっている。抽出に成功したと判定した場合は、射影データ上の区画線中心点を元の空間座標系に変換することで、区画線中心座標ｑを取得する。このとき、区画線中心点の高さ（標高値）は、区画線点群Ｐ’の高さ平均値、中央値から選択できることとする。

【0104】

ステップＳ２１３において、白線らしいと判定された場合（ＹＥＳ）、中心点算出手段１０４は、この算出した変化率のピークに基づいて区画線中心点ｑを算出する（ステップＳ２１５）。

【0105】

＜端点の抽出処理＞
図９は、図８に示したフローチャートのステップＳ２１７において、失敗判定が複数回連続した場合に実行されるフローチャートである。

【0106】

図９に示したように、ステップＳ３０１において、区画線決定手段１０５は、最後に抽出した中心点である最終抽出成功点ＥＳＰをシード点としてセットする。

【0107】

ステップＳ３０３において、区画線決定手段１０５は、前回のシード点ＢＳと最終抽出成功点ＥＳＰとに基づいて、方向ベクトルＱを算出する。

【0108】

ステップＳ３０５において、区画線決定手段１０５は、最終抽出成功点ＥＳＰから方向ベクトルＱの方向に距離ｄより十分短い距離ｅ（例えば3cm）だけ離れた位置にシード点Ｓを設定する。

【0109】

ステップＳ３０７において、区画線決定手段１０５は、新たに設定したシード点Ｓを中心とした矩形Ｔ内に含まれる点群データＰを取得する。

【0110】

ステップＳ３０９において、区画線決定手段１０５は、矩形内に点群データＰが所定数存在するか否かを判定する。

【0111】

矩形内に点群データＰが所定数以上存在する場合（ステップＳ３０９；ＹＥＳ）、区画線決定手段１０５は、点群Ｐの反射強度の値を利用して判別分析法を用いて分離度が最大となる閾値Ｔｈ１を算出し、閾値Ｔｈ１を用いて二値化することにより、反射強度が閾値Ｔｈ１より大きい点群データの集合を点群データＰ’とする（ステップＳ３１１）。

【0112】

ステップＳ３１３において、区画線決定手段１０５は、ステップＳ３０３において推定された方向ベクトルＱに沿って所定の間隔Ｔｈ２に含まれる点群データを投影することにより反射強度投影データを生成する。

【0113】

ステップＳ３１５において、区画線決定手段１０５は、反射強度投影データに基づいて、ピークを検出することにより区画線の幅を検出する。

【0114】

ステップＳ３１６において、区画線決定手段１０５は白線らしさを判定する。

【0115】

ステップＳ３１６において、白線らしいと判定された場合（ＹＥＳ）、ステップＳ３１７において、区画線決定手段１０５は、最終抽出成功点ＥＳＰを区画線中心点ｑに置き換える。

【0116】

ステップＳ３１９において、区画線決定手段１０５は、シード点の移動が規定量である距離ｄ（例えば、３０ｃｍ）を超えているか否かを判定する。

【0117】

シード点の移動が規定量（例えば、３０ｃｍ）を超えていると判定された場合（ステップＳ３１９；ＹＥＳ）、シード点を端点と判定して処理を終了する。

【0118】

このように、シード点の移動が規定量（例えば、３０ｃｍ）を超えるまで、シード点を端点と判定して処理を終了する。

【0119】

以上のように、本発明の一実施形態である区画線検出装置１によれば、取得した点群データにおける反射光の反射強度に基づいて、区画線の方向ベクトルを推定する方向ベクトル推定手段１０３と、方向ベクトル推定手段１０３により推定された方向ベクトルに沿って所定の間隔に含まれる点群データを投影し、投影した点群データの反射強度に基づいて区画線の中心点を算出する中心点算出手段１０４と、方向ベクトルと中心点とに基づいて、区画線を決定する区画線決定手段１０５と、を備える。

【0120】

これにより、区画線のかすれた区間においても中心線の位置精度が低下することを防止することができ、また、減速マークなど反射強度の高いマーキングが、区画線に近接する場合であっても、影響を受けることなく適切に区画線を抽出することができる。

【0121】

なお、本発明の一実施形態では、路面にペイントされた実線の白線を区画線の例として挙げたが、これに限らず、破線の白線や、黄色などでペイントされた実線および破線も同様に検出可能である。

【0122】

図１０（ａ），（ｂ）は、本発明の一実施形態である区画線検出装置１において、路面に破線がペイントされている場合における区画線の検出を模式的に示した説明図である。図１０（ａ）は、破線で描かれた区画線の途中の検出を示した説明図であり、図１０（ｂ）は、破線で描かれた区画線の端点の検出を示した説明図である。区画線検出装置１では、実線で描かれた区画線を検出する実線モードと、破線で描かれた区画線を検出する破線モードとが選択可能であり、ここでは、破線モードが選択されたとする。

【0123】

破線モードが選択されていると、図１０（ａ）に示すように、方向ベクトル推定手段１０３は、点群データにおいて前回の破線内端点をシード点Ｓ３として設定する。

【0124】

方向ベクトル推定手段１０３は、シード点Ｓ３から、推定した方向ベクトルＱに沿って距離ｆだけ移動した点をシード点Ｓ４とする。距離ｆは、破線を検出する際に用いられ、距離ｄより大きい値として予め設定されている。

【0125】

方向ベクトル推定手段１０３は、シード点Ｓ４を中心とした矩形Ｔ４内に含まれる点群データＰを取得し、矩形Ｔ４内に点群Ｐが所定数以上存在する場合、方向ベクトル推定手段１０３は、シード点Ｓ４が区画線内であると推定する。

【0126】

そこで、方向ベクトル推定手段１０３は、点群Ｐの反射強度の値を利用して、判別分析法を用いて分離度が最大となる閾値Ｔｈ１を算出し、閾値Ｔｈ１を用いて二値化することにより、反射強度が閾値Ｔｈ１より大きい点群データの集合を点群データＰ’とする。

【0127】

次に、方向ベクトル推定手段１０３は、点群データＰ’について、区画線の分布方向角度θを算出し、シード点Ｓ４から分布方向角度θの角度を持つ方向ベクトルＱを推定する。

【0128】

一方、図１０（ｂ）に示すように、シード点Ｓ５が端点である場合にも、方向ベクトル推定手段１０３は、点群データにおいて前回の破線内端点として検出したシード点Ｓ５として設定する。

【0129】

方向ベクトル推定手段１０３は、シード点Ｓ３から、推定した方向ベクトルＱに沿って距離ｆだけ移動した点をシード点Ｓ６とする。

【0130】

方向ベクトル推定手段１０３は、シード点Ｓ６を中心とした矩形Ｔ６内に含まれる点群データＰを取得する。ここでは、シード点Ｓ５が端点であるので、その先には破線が現れないことになる。

【0131】

そのため、矩形Ｔ６内に点群Ｐが所定数以上存在しないので、方向ベクトル推定手段１０３は、シード点Ｓ５が破線である区画線の端点であると推定する。

【0132】

このように、方向ベクトルＱに沿ってシード点を移動させながら、新たに、方向ベクトルＱを算出することで、破線である区画線を検出することができる。

【0133】

なお、上述した実施形態は、コンピュータにインストールした区画線検出プログラムを実行させることにより実現することもできる。

【符号の説明】

【0134】

１ 区画線検出装置
２ 点群データ生成装置
３ 台車（移動体）
５ モニタ
２１ レーザースキャナ
２４ データ収集手段
２５ データ一時記憶部
１００ 区画線検出システム
１０１ 点群データ取得手段
１０２ 点群データ記憶部
１０３ 方向ベクトル推定手段
１０４ 中心点算出手段
１０５ 区画線決定手段
１０６ 区画線データ記憶部
１０７ 表示制御手段

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】