本発明は、道路上の所定の対象物を検出する車両システムに関する。

特許文献1には、運転支援装置としての車線逸脱警報装置に用いられる道路上白線を推定する白線推定装置が開示されている。当該白線推定装置は、道路上を走行する車両に搭載されているカメラによる撮像映像から白線を推定する。

特開2005−018148号公報

特許文献1のような白線推定装置において、例えばトンネル内の車両用道路と管理用通路との間の段差などを白線と誤検知してしまう可能性がある。

本発明は、道路上の白線の誤検知を防止可能な車両システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の車両システムは、 車両の周囲の道路へ光を照射する光源と、 前記道路を含む周辺環境の情報を取得する情報取得部と、 前記情報から白線候補を検出する候補検出部と、 前記検出された白線候補が所定条件を満たした場合に当該白線候補を白線と推定する白線推定部と、 を備えた車両システムであって、 前記光源は、所定の周波数で点消灯されるように構成され、 前記所定条件は、前記光源の点灯時の前記白線候補と前記光源の消灯時の前記白線候補とのコントラストがしきい値以下の場合を含む。

上記構成によれば、道路上の白線を周辺環境(例えば、トンネル内の車両用道路と管理用通路との間の段差)と確実に区別して、白線の誤検知を防止可能な車両システムを提供することができる。

また、本発明の車両システムにおいて、 前記所定の周波数は、目視では前記光源の点消灯を判別できない周波数であってもよい。

上記構成によれば、光源を目視では判別できない周波数で点消灯させることで、光源の照明機能を損なうことなく、白線識別機能を発揮させることができる。

また、本発明の車両システムにおいて、 前記光源は、前記周辺環境の照度が所定値以下となったと判断された場合に、前記所定の周波数で点消灯されてもよい。

周辺環境が暗い場合に、白線以外の物体からの反射光を白線と誤検知する可能性がある。そのため、このような場合に、光源の点滅制御を開始して白線の誤検知を防止することが好ましい。

また、本発明の車両システムにおいて、 前記光源は、前記車両がトンネル内に進入したと判断された場合に、前記所定の周波数で点消灯されてもよい。

トンネル内では、例えば、車両用道路と管理用通路との間の段差部で反射された光を白線と誤検知する場合がある。そのため、トンネル内に進入した際に光源の点滅制御を開始することが好ましい。

また、本発明の車両システムにおいて、 前記光源は、前記車両が走行する車線の左右いずれかの領域において複数の白線候補が検出された場合に、前記所定の周波数で点消灯されてもよい。

上記構成によれば、車線の左右一方の領域に複数の白線候補が検出された場合に光源の点滅制御を開始することで、光源の点滅時間を最小限にし、点消灯の繰り返しに起因する光源の短寿命化を抑制することができる。

また、本発明の車両システムにおいて、 前記複数の白線候補は、第一白線候補と、第二白線候補とを含み、 前記白線推定部は、 前記光源の点灯時の前記第一白線候補と前記光源の消灯時の前記第一白線候補とのコントラストの差を示す第一コントラスト値と、前記光源の点灯時の前記第二白線候補と前記光源の消灯時の前記第二白線候補とのコントラストの差を示す第二コントラスト値とを比較し、 前記第一コントラスト値が前記第二コントラスト値よりも小さい場合には、前記第一白線候補が白線であると推定してもよい。

上記構成によれば、白線からの反射光と白線以外からの反射光とのコントラストの違いにより、白線と白線以外とを簡便に識別することができる。

また、本発明の車両システムにおいて、 前記第一白線候補は、前記第二白線候補よりも前記車両に近い側に位置しており、 前記白線推定部は、 前記第二白線候補が白線であると推定された場合には、前記第一白線候補の確信度を算出し、 前記確信度が所定値以上の場合には、前記第二白線候補の代わりに前記第一白線候補が白線であると推定してもよい。

上記構成によれば、複数の白線候補のうち外側の白線候補が白線であると推定された場合に、白線推定結果の補整処理を行うことで、白線の誤検知をより確実に防止することができる。

また、本発明の車両システムにおいて、 前記確信度は、前記第一白線候補の連続性に基づいて算出されてもよい。

上記構成によれば、簡便な方法で白線候補の確信度を算出することができる。

また、本発明の車両システムにおいて、 前記白線推定部は、 前記白線候補と、前記白線候補とは前記車両が走行する車線を挟んで反対側において検出された白線候補とに基づいて前記車線の幅を検出し、 前記幅が所定範囲内ではない場合には、前記幅が前記所定範囲内となる位置を白線の位置と判断してもよい。

上記構成によれば、白線候補から算出される車線の幅に基づいて、白線推定結果の補整処理を行うことで、白線の誤検知をより確実に防止することができる。

本発明によれば、道路上の白線の誤検知を防止可能な車両システムを提供することができる。

本発明の実施形態に係る車両システムのブロック図である。

カメラで撮像されたトンネル内の画像を示す図である。

車両システムの第一動作例を説明するフローチャートである。

カメラで撮像された道路の画像を示す図である。

車両システムの第二動作例を説明するフローチャートである。

車両システムの第三動作例を説明するフローチャートである。

以下、本発明を実施の形態をもとに図面を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、実施の形態は、発明を限定するものではなく例示であって、実施の形態に記述される全ての特徴やその組合せは、必ずしも発明の本質的なものであるとは限らない。

図1は、車両1に搭載される車両システム2のブロック図を示している。 図1に示すように、本実施形態に係る車両システム2は、車両制御部3と、ヘッドランプ4と、センサ5と、カメラ6と、レーダ7と、HMI(Human Machine Interface)8と、GPS(Global Positioning System)9と、無線通信部10と、地図情報記憶部11とを備えている。さらに、車両システム2は、ステアリングアクチュエータ12と、ステアリング装置13と、ブレーキアクチュエータ14と、ブレーキ装置15と、アクセルアクチュエータ16と、アクセル装置17とを備えている。

車両制御部3は、車両1の走行を制御するように構成されている。車両制御部3は、例えば、電子制御ユニット(ECU:Electronic Control Unit)により構成されている。電子制御ユニットは、プロセッサとメモリを含むマイクロコントローラと、その他電子回路(例えば、トランジスタ等)を含む。プロセッサは、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)及び/又はGPU(Graphics Processing Unit)である。メモリは、各種車両制御プログラム(例えば、自動運転用の人工知能(AI)プログラム等)が記憶されたROM(Read Only Memory)と、各種車両制御データが一時的に記憶されるRAM(Random Access Memory)を含む。プロセッサは、ROMに記憶された各種車両制御プログラムから指定されたプログラムをRAM上に展開し、RAMとの協働で各種処理を実行するように構成されている。

車両制御部3は、カメラ6で撮像された画像から白線候補を検出する候補検出部32と、候補検出部32で検出された白線候補の中から白線を推定する白線推定部33と、を有する。候補検出部32および白線推定部33の機能の詳細については後述する。

ヘッドランプ4は、車両1の前部に搭載された照明装置であり、車両1の周囲の道路へ向けて光を照射するランプユニット42と、ランプ制御部43とを備えている。ランプユニット42としては、光を出射するための光源と、当該光源からの光を導光してランプ外に照射する発光体とから構成されたものを挙げることができる。光源としては、ランプ光源や発光素子が使用されうる。ランプ光源の例としては、白熱ランプ、ハロゲンランプ、放電ランプ、ネオンランプなどが挙げられる。発光素子の例としては、発光ダイオード(LED)、レーザダイオード(LD)、有機EL素子などが挙げられる。なお、ヘッドランプ4は、ポジションランプ、デイタイムランニングランプ、ターンシグナルランプ等の表示灯や信号灯としての標識機能を備えていてもよい。

ランプ制御部43は、電子制御ユニット(ECU)により構成されており、車両1の自動運転に係る情報に応じて、ランプユニット42の照明状態(点消灯、点滅周期等)を所定の照明状態に設定するように構成されている。また、電子制御ユニットは、図示しない電源に電気的に接続されており、CPUやMPU等のプロセッサとROM及びRAM等のメモリとを含むマイクロコントローラと、その他電子回路(例えば、LEDドライバ等の駆動回路)とを含む。本実施形態では、車両制御部3とランプ制御部43は、別個の構成として設けられているが、一体的に構成されてもよい。つまり、ランプ制御部43と車両制御部3は、単一の電子制御ユニットにより構成されていてもよい。

例えば、車両制御部3は、所定の条件を満たした場合にランプユニット42を点消灯(点滅)させるための指示信号を生成して、当該指示信号をランプ制御部43に送信する。ランプ制御部43は、受信した指示信号に基づいて、ランプユニット42を点消灯(点滅)制御する。ランプユニット42の点消灯の周波数は、目視ではランプユニット42からの光の点消灯が判別できない周波数である。例えば、ランプユニット42の点消灯の周波数は、100Hz以上、好ましくは、200Hz以上となるように設定されている。 ランプユニット42を点消灯させるための所定の条件は、例えば、周辺環境の明るさ(照度)が所定値以下になった場合を含む。具体的には、日が落ちて周辺環境の照度が低下したと判断された場合や、車両1がトンネル内に進入して周辺環境の照度が低下したと判断された場合等が含まれる。

センサ5は、加速度センサ、速度センサ、ジャイロセンサ等を備える。センサ5は、車両1の走行状態を検出して、走行状態情報を車両制御部3に出力するように構成されている。センサ5は、運転者が運転席に座っているかどうかを検出する着座センサ、運転者の顔の方向を検出する顔向きセンサ、外部天候状態を検出する外部天候センサ及び車内に人がいるかどうかを検出する人感センサ等をさらに備えてもよい。さらに、センサ5は、車両1の周辺環境の照度を検出する照度センサを備えてもよい。

カメラ6は、例えば、CCD(Charge−Coupled Device)やCMOS(相補型MOS)等の撮像素子を含むカメラである。カメラ6の撮像は、車両制御部3から送信される信号に基づいて制御される。例えば、カメラ6は、ランプユニット42の点消灯の周波数に合わせたフレームレートにより画像を撮像し得る。これにより、カメラ6は、ランプユニット42の点灯時の画像と消灯時の画像の双方を取得することができる。

レーダ7は、ミリ波レーダ、マイクロ波レーダ又はレーザーレーダ等である。レーダ7は、LiDAR(Light Detection and RangingまたはLaser Imaging Detection and Ranging)を備えていてもよい。LiDARは、一般にその前方に非可視光を出射し、出射光と戻り光とに基づいて、物体までの距離、物体の形状、物体の材質、物体の色などの情報を取得するセンサである。カメラ6とレーダ7は、車両1の周辺環境(他車、歩行者、道路形状、交通標識、障害物等)を検出し、周辺環境情報を車両制御部3に出力するように構成されている。

HMI8は、運転者からの入力操作を受付ける入力部と、走行情報等を運転者に向けて出力する出力部とから構成される。入力部は、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、車両1の運転モードを切替える運転モード切替スイッチ等を含む。出力部は、各種走行情報を表示するディスプレイである。

GPS9は、車両1の現在位置情報を取得し、当該取得された現在位置情報を車両制御部3に出力するように構成されている。無線通信部10は、車両1の周囲にいる他車に関する情報(例えば、走行情報)を他車から受信すると共に、車両1に関する情報(例えば、走行情報)を他車に送信するように構成されている(車車間通信)。また、無線通信部10は、信号機や標識灯等のインフラ設備からインフラ情報を受信すると共に、車両1の走行情報をインフラ設備に送信するように構成されている(路車間通信)。地図情報記憶部11は、地図情報が記憶されたハードディスクドライブ等の外部記憶装置であって、地図情報を車両制御部3に出力するように構成されている。

車両1が自動運転モードで走行する場合、車両制御部3は、走行状態情報、周辺環境情報、現在位置情報、地図情報等に基づいて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号のうち少なくとも一つを自動的に生成する。ステアリングアクチュエータ12は、ステアリング制御信号を車両制御部3から受信して、受信したステアリング制御信号に基づいてステアリング装置13を制御するように構成されている。ブレーキアクチュエータ14は、ブレーキ制御信号を車両制御部3から受信して、受信したブレーキ制御信号に基づいてブレーキ装置15を制御するように構成されている。アクセルアクチュエータ16は、アクセル制御信号を車両制御部3から受信して、受信したアクセル制御信号に基づいてアクセル装置17を制御するように構成されている。このように、自動運転モードでは、車両1の走行は車両システム2により自動制御される。

一方、車両1が手動運転モードで走行する場合、車両制御部3は、アクセルペダル、ブレーキペダル及びステアリングホイールに対する運転者の手動操作に従って、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号を生成する。このように、手動運転モードでは、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号が運転者の手動操作によって生成されるので、車両1の走行は運転者により制御される。

次に、車両1の運転モードについて説明する。運転モードは、自動運転モードと手動運転モードとからなる。自動運転モードは、完全自動運転モードと、高度運転支援モードと、運転支援モードとからなる。完全自動運転モードでは、車両システム2がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両1を運転できる状態にはない。高度運転支援モードでは、車両システム2がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両1を運転できる状態にはあるものの車両1を運転しない。運転支援モードでは、車両システム2がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御のうち一部の走行制御を自動的に行うと共に、車両システム2の運転支援の下で運転者が車両1を運転する。一方、手動運転モードでは、車両システム2が走行制御を自動的に行わないと共に、車両システム2の運転支援なしに運転者が車両1を運転する。

また、車両1の運転モードは、運転モード切替スイッチを操作することで切り替えられてもよい。この場合、車両制御部3は、運転モード切替スイッチに対する運転者の操作に応じて、車両1の運転モードを4つの運転モード(完全自動運転モード、高度運転支援モード、運転支援モード、手動運転モード)の間で切り替える。また、車両1の運転モードは、自動運転車が走行可能である走行可能区間や自動運転車の走行が禁止されている走行禁止区間についての情報または外部天候状態についての情報に基づいて自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部3は、これらの情報に基づいて車両1の運転モードを切り替える。さらに、車両1の運転モードは、着座センサや顔向きセンサ等を用いることで自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部3は、着座センサや顔向きセンサからの出力信号に基づいて、車両1の運転モードを切り替える。

次に、図2および図3を参照して、車両システム2の第一動作例について説明する。第一動作例は、トンネル内を走行中の車両1において、車両システム2により白線推定処理がなされる場合を示す。 図2は、トンネル60内を走行する車両1のカメラ6によって撮像された車両前方の画像を示す。図2に示すトンネル60内には、左車線61と右車線62とからなる2車線の車両用道路が設けられている。車両1は、左車線61を走行している。左車線61の左側には外側白線63が設けられている。右車線62の右側には外側白線64が設けられている。また、左車線61と右車線62との間には両車線61,62の境を表す破線からなる境界白線65が設けられている。また、車両用道路の両側部、すなわち左車線61の左側部と右車線62の右側部とには、道路面よりも一段高く形成され、道路管理者などが通行可能な管理用通路66と管理用通路67とがそれぞれ設けられている。管理用通路66と左車線61(車両用道路)との境界には段差壁66aが設けられている。管理用通路67と右車線62(車両用道路)との境界には段差壁67aが設けられている。また、トンネル60内には照明具として複数のランプ68が設けられている。

図3は、車両システム2の第一動作例を説明するためのフローチャートである。 まず、車両1の周辺環境の明るさが照度センサ(センサ5)によって検知され、その検知結果を、車両制御部3が受信する(ステップS1)。次に、車両制御部3は、受信した検知結果に基づいて、車両1がトンネル60内に進入したか否かを判定する(ステップS2)。

車両1の周辺環境の照度がしきい値以下に低下した場合には、車両1がトンネル60内に進入したと判定され(ステップS2のYes)、車両制御部3は、ランプユニット42を点消灯させるための点消灯指示信号をランプ制御部43へ送信する(ステップS3)。

点消灯指示信号を受け取ったランプ制御部43は、ランプユニット42を点消灯させる(ステップS4)。具体的には、上述したように、ランプ制御部43は、ランプユニット42を目視では点滅が判別できない周波数(例えば、100Hz以上の周波数)で点消灯させる。

次に、車両制御部3は、候補検出部32において、カメラ6を介して取得された画像に対してエッジ処理を行うことにより白線候補を検出する(ステップS5)。候補検出部32は、例えば、撮像された路面の画像において車両1が進行する方向に直交する方向、すなわち白線(例えば、外側白線63)が延在する方向に直交する左右方向の水平ライン上に位置する各画素の輝度値を測定する。候補検出部32は、測定された輝度値がしきい値よりも小さい値から大きい値へと変化する点を立ち上がりエッジとして検出する。また、候補検出部32は、輝度値がしきい値よりも大きい値から小さい値へと変化する点を立ち下がりエッジとして検出する。候補検出部32は、この立ち上がりエッジの点と立ち下がりエッジの点との間を白線候補として検出する。

候補検出部32は、例えば、車両1が走行している左車線61の左側に、白線候補として第一白線候補(外側白線63)と、第二白線候補(段差壁66a)とを検出する。ここで、管理用通路66の段差壁66aは、ランプユニット42の光が照射された場合、ランプユニット42の明るさや照射角度によっては反射して白く光る。このため、段差壁66aは、カメラ6で撮像される画像において、道路に沿って延びる白い対象物として映り白線候補として検出され得る。

次に、候補検出部32で検出された第一白線候補(外側白線63)と第二白線候補(段差壁66a)について、車両制御部3は、白線推定部33において、ランプユニット42が点灯されたときのカメラ6の画像における各白線候補の明るさと、ランプユニット42が消灯されたときのカメラ6の画像における各白線候補の明るさとを測定する(ステップS6)。

2つの白線候補のうち第一白線候補である外側白線63は、ランプユニット42の点灯時には、ランプユニット42の光が照射されて明るく光る。また、ヘッドランプ4の消灯時にはトンネル内のランプ68の光のみが第一白線候補(外側白線63)に照射される。しかし、この場合も、第一白線候補(外側白線63)の色が白色であるため、第一白線候補(外側白線63)は一定の明るさを保っている。 一方、第二白線候補である段差壁66aは、ランプユニット42の点灯時にはランプユニット42からの光が照射されて明るく光るが、ランプユニット42の消灯時には、ランプ68の光のみが照射され、かつ、その色(段差壁66aの色)がグレーである。そのため、ランプユニット42の消灯時には、第二白線候補(段差壁66a)の反射光は、第一白線候補(外側白線63)よりも暗くなる。

次に、白線推定部33は、測定されたランプユニット42の点灯時と消灯時との各白線候補の明暗差(コントラスト)を算出する(ステップS7)。上述の通り、第一白線候補(外側白線63)はランプユニット42の消灯時にも一定の明るさを保つ一方で、第二白線候補(段差壁66a)はランプユニット42の消灯時には暗くなる。そのため、ステップS7で算出される第一白線候補(外側白線63)の点灯時と消灯時のコントラストは、第二白線候補(段差壁66a)の点灯時と消灯時のコントラストよりも小さくなる。

次に、白線推定部33は、算出された各白線候補のコントラストがしきい値以下であるか否かを判定する(ステップS8)。各白線候補のコントラストがしきい値以下であると判定された場合(ステップS8のYes)、白線推定部33は、その白線候補を白線として推定する(ステップS9)。一方、コントラストがしきい値以下でないと判定された場合(ステップS8のNo)、白線推定部33は、その白線候補を白線ではないと推定する(ステップS10)。

例えば、ステップS8において、しきい値が第一白線候補(外側白線63)のコントラストの値と第二白線候補(段差壁66a)のコントラストの値との間に設定された場合、第一白線候補のコントラストはしきい値以下になる。このため、第一白線候補である外側白線63は白線であると推定される。これに対して、第二白線候補のコントラストはしきい値よりも大きくなる。このため、第二白線候補である段差壁66aは白線ではないと推定される。

なお、上記の第一動作例においては、車両1が走行している左車線61の左側の白線候補の検出および白線の推定について説明したが、左車線61の右側についても第一動作例と同様の動作によって白線が推定される。例えば、車両制御部3は、候補検出部32において、車両1が走行している左車線61の右側に、白線候補として第三白線候補(境界白線65)を検出する。そして、車両制御部3は、白線推定部33において、上記と同様に、第三白線候補(境界白線65)に対してランプユニット42の点灯時と消灯時とのコントラストを算出し、算出されたコントラストがしきい値以下であるか否かを判定する。第三白線候補のコントラストの値がしきい値以下である場合、第三白線候補である境界白線65は白線であると推定される。

また、例えば、車両1が右車線62を走行している場合も、第一動作例と同様の動作によって白線が推定される。この場合、白線推定部33は、白線候補として検出される外側白線64のコントラストと段差壁67aのコントラストとをしきい値と比較する。例えば、外側白線64のコントラストがしきい値以下であり、段差壁67aのコントラストがしきい値よりも大きい場合には、外側白線64が白線であると推定され、段差壁67aは白線ではないと推定される。

なお、上記第一動作例では、算出された点消灯時の各白線候補のコントラストがしきい値以下であることを条件として白線候補を白線と推定したが、白線推定の条件はこれに限定されなくてもよい。例えば、白線推定部33は、白線候補として検出された第一白線候補(外側白線63)のコントラストと第二白線候補(段差壁66a)のコントラストとを比較し、コントラストの小さい方を白線と推定するようにしてもよい。具体的には、上述のように、第一白線候補(外側白線63)における点灯時と消灯時のコントラストは、第二白線候補(段差壁66a)における点灯時と消灯時のコントラストよりも小さくなる。そのため、白線推定部33は、第一白線候補(外側白線63)のコントラストと第二白線候補(段差壁66a)のコントラストとを比較し、コントラストの小さい第一白線候補(外側白線63)を白線と推定するようにしてもよい。

次に、図4および図5を参照して、車両システム2の第二動作例について説明する。第二動作例は、例えば夜間走行中の車両1において、車両システム2により白線推定処理がなされる場合を示す。 図4は、道路70を走行する車両1のカメラ6によって撮像された車両前方の画像を示す。図4に示す道路70は、左車線71と右車線72とからなる2車線の道路であり、車両1は左車線71を走行している。左車線71の左側には外側白線73が設けられている。右車線72の右側には外側白線74が設けられている。また、左車線71と右車線72との間には境界白線75が設けられている。また、道路70の左側部、すなわち左車線71の左側部には、道路に沿ってガードレール77が設けられている。道路70の右側部、すなわち右車線72の右側部には中央分離帯78が設けられている。

図5は、車両システム2の第二動作例を説明するためのフローチャートである。 まず、車両1の周辺環境の明るさが照度センサによって検知され、その検知結果を車両制御部3が受信する(ステップS11)。車両制御部3は、周辺環境の照度が所定値以下になった(例えば日が落ちて暗くなった)と判定されたことに基づいて、点消灯指示信号をランプ制御部43へ送信し、ランプ制御部43は、受信した点消灯指示信号に基づいて、ランプユニット42を所定の周波数(例えば、100Hz以上)で点消灯させる(ステップS12)。

次に、車両制御部3は、候補検出部32において、カメラ6を介して取得された画像に対してエッジ処理を行うことにより白線候補を検出する(ステップS13)。例えば、候補検出部32は、車両1が走行している左車線71の左側に、白線候補として第一白線候補(外側白線73)と、第二白線候補(ガードレール77)とを検出する。ここで、ガードレール77は、ランプユニット42の光が照射された場合、ランプユニット42の明るさや照射角度によっては反射して白く光る。このため、ガードレール77は、カメラ6で撮像される画像において道路70に沿って延びる白い対象物として映り、白線候補として検出され得る。

次に、車両制御部3は、白線推定部33において、検出された第一白線候補(外側白線73)と第二白線候補(ガードレール77)について、ランプユニット42が点灯されたときの各白線候補の明るさと、ランプユニット42が消灯されたときの各白線候補の明るさとを測定する(ステップS14)。続いて、白線推定部33は、測定されたランプユニット42の点灯時と消灯時との各白線候補の明暗差(コントラスト)を算出する(ステップS15)。

本動作例において第一白線候補は外側白線73であり、第二白線候補はガードレール77であるため、両白線候補の色は共に白色である。このため、第一白線候補および第二白線候補は、ランプユニット42の点灯時にはランプユニット42の光が照射されるので明るい。また、第一白線候補および第二白線候補は、ランプユニット42の消灯時にはランプユニット42の光は照射されず周辺環境の明るさだけであるが、その色が白色であるため、ある程度明るい。したがって、第一白線候補および第二白線候補におけるランプユニット42の点灯時と消灯時のコントラストは、例えば、上記第一動作例で白線候補として検出されたグレー色の段差壁66aのコントラストよりも小さくなる。

次に、白線推定部33は、算出された各白線候補のコントラストがしきい値以下であるか否かを判定する(ステップS16)。各白線候補のコントラストがしきい値以下ではないと判定された場合(ステップS16のNo)、白線推定部33は、その白線候補を白線ではないと推定して(ステップS17)、処理を終了する。

一方、各白線候補のコントラストがしきい値以下であると判定された場合(ステップS16のYes)、白線推定部33は、その白線候補を白線であると推定する(ステップS18)。

例えば、ステップS16において、しきい値が第一白線候補(外側白線73)のコントラストの値および第二白線候補(ガードレール77)のコントラストの値よりも大きい値に設定された場合、第一白線候補および第二白線候補のコントラストはしきい値以下になる。この場合、白線推定部33は、ステップS18において、第一白線候補である外側白線73および第二白線候補であるガードレール77を白線であると推定する。

続いて、白線推定部33は、ステップS18で白線であると推定された白線候補が2つ以上存在するか否かを判定する(ステップS19)。白線と推定された白線候補が2つ以上存在しないと判定された場合(ステップS19のNo)、白線推定部33は処理を終了する。

一方、白線と推定された白線候補が2つ以上存在すると判定された場合(ステップS19のYes)、白線推定部33は、それらの白線候補のコントラストを比較する(ステップS20)。白線推定部33は、比較の結果、コントラストが小さい方の白線候補の白線推定をそのまま維持し、コントラストが大きい方の白線候補の白線推定を取り消す(ステップS21)。

例えば、本動作例において白線であると推定された白線候補は、第一白線候補(外側白線73)と第二白線候補(ガードレール77)の2つである。ここで、例えば、第一白線候補である外側白線73が部分的に消えかかった状態の白線である場合、第二白線候補(ガードレール77)のコントラストの方が第一白線候補(外側白線73)のコントラストよりも小さい値になり得る。この場合、ステップS20における白線候補のコントラストの比較では、第二白線候補(ガードレール77)のコントラストの方が第一白線候補(外側白線73)のコントラストよりも小さくなる。そのため、ステップS21において、白線推定部33は、第二白線候補であるガードレール77の白線推定を維持し、第一白線候補である外側白線73の白線推定を取り消す。

次に、白線推定部33は、車両1から各白線候補までの距離を測定する(ステップS22)。車両1から各白線候補までの距離は、例えば、カメラ6で撮像された画像の解析情報や距離センサを介して取得された距離情報に基づいて、測定し得る。具体的には、白線推定部33は、車両1から第一白線候補(外側白線73)までの距離と、車両1から第二白線候補(ガードレール77)までの距離とをそれぞれ測定する。

次に、白線推定部33は、ステップS22で測定された車両1から各白線候補までの距離に基づいて、白線推定を維持された白線候補が車両1から遠い側の白線候補であるか否かを判定する(ステップS23)。白線推定を維持された白線候補が車両1から遠い側の白線候補ではないと判定された場合(ステップS23のNo)、白線推定部33は処理を終了する。

一方、白線推定を維持された白線候補が車両1から遠い側の白線候補であると判定された場合(ステップS23のYes)、白線推定部33は、白線推定を取り消された白線候補(車両1に近い側の白線候補)の確信度を算出する(ステップS24)。

図4に示されるように、本例では、白線推定が取り消された第一白線候補(外側白線73)よりも白線推定を維持された第二白線候補(ガードレール77)の方が車両1から遠い位置に設けられている。よって、白線推定を維持された白線候補は車両1から遠い側の第二白線候補(ガードレール77)であるため、白線推定部33は、白線推定を取り消された第一白線候補(外側白線73)の確信度を算出する。

白線候補の確信度とは、白線候補を白線であると推定してもよい信頼性を表す指標である。確信度は、例えば、候補検出部32で繰り返し行われているエッジ処理で検出された今回の白線候補と前回(過去)の白線候補との距離などの要素を含む時間的連続性に基づいて算出される。また、確信度は、例えば、候補検出部32で繰り返し行われているエッジ処理で検出された今回の白線候補と走路パターンなどから予想される仮想線分との連続性などの要素を含む幾何学的連続性に基づいて算出されてもよい。確信度は、その値が0から1の間で変化するように正規化してもよい。確信度は、例えば、0に近いほど白線候補を白線であると推定してもよい信頼性が低く、1に近いほどその信頼性が高いことを示す。

次に、白線推定部33は、ステップS24で算出された確信度が所定値以上であるか否かを判定する(ステップS25)。算出された確信度が所定値以上であると判定された場合(ステップS25のYes)、白線推定部33は、車両1から遠い側の白線候補に替えて車両1に近い側の白線候補を白線であると推定し(ステップS26)、処理を終了する。一方、確信度が所定値以上ではないと判定された場合(ステップS25のNo)、白線推定部33は、白線推定が適正に処理されなかった旨の注意を喚起するための警告処理(ステップS27)へと進む。

具体的には、第一白線候補(外側白線73)の確信度が所定値以上であると判定された場合、白線推定部33は、車両1から遠い側の第二白線候補(ガードレール77)に替えて車両1に近い側の第一白線候補(外側白線73)を白線であると推定する。一方、第一白線候補(外側白線73)の確信度が所定値以上ではないと判定された場合、白線推定部33は、第二白線候補(ガードレール77)を白線であると推定した処理が適正ではない可能性があることを注意喚起するために、警告処理を行う。警告処理では、例えば、白線推定処理が適正になされなかった旨の信号が生成され得る。この信号に基づいて、白線推定処理が適正になされなかったことを運転者に注意喚起する情報を車両1に搭載されたディスプレイ等に表示させてもよい。

次に、図2および図6を参照して、車両システム2の第三動作例について説明する。 図6は、車両システム2の第三動作例を説明するためのフローチャートである。 車両1の周辺環境の明るさが照度センサによって検知され、その検知結果を車両制御部3が受信する(ステップS31)。車両制御部3は、照度センサからの検知信号に基づき、車両1の周辺環境の照度が低下した(トンネル60内に進入した)と判断し、点消灯指示信号をランプ制御部43へ送信する。ランプ制御部43は、受信した点消灯指示信号に基づき、ランプユニット42を所定の周波数(例えば100Hz以上)で点消灯させる(ステップS32)。

次に、車両制御部3は、候補検出部32において、カメラ6を介して取得された画像に対してエッジ処理を行うことにより白線候補を検出する(ステップS33)。本動作例では、例えば、候補検出部32が車両1の左側に第一白線候補(外側白線63)を検出し、左車線61を挟んで車両1の右側に第二白線候補(境界白線65)と第三白線候補(外側白線64)を検出したとする。

次に、車両制御部3は、白線推定部33において、検出された第一白線候補から第三白線候補について、ランプユニット42が点灯されたときの各白線候補の明るさと、ランプユニット42が消灯されたときの各白線候補の明るさとを測定する(ステップS34)。続いて、白線推定部33は、測定されたランプユニット42の点灯時と消灯時との各白線候補の明暗差(コントラスト)を算出する(ステップS35)。

次に、白線推定部33は、車両1の一方側に複数の白線候補が検出されたか否かを判定する(ステップS36)。車両1の一方側に複数の白線候補が検出されていない、すなわち、車両1の一方側に1つの白線候補のみが検出されたと判定された場合(ステップS36のNo)、白線推定部33は、その白線候補を白線であると推定し(ステップS37)、処理を後述のステップS40へと進める。例えば、本動作例のように、車両1の左側に第一白線候補(外側白線63)のみが検出された場合、白線推定部33は、第一白線候補(外側白線63)を白線であると推定する。

一方、車両1の一方側に複数の白線候補が検出されたと判定された場合(ステップS36のYes)、白線推定部33は、複数の白線候補のコントラストを比較する(ステップS38)。例えば、本動作例のように、車両1の右側に第二白線候補(境界白線65)と第三白線候補(外側白線64)が検出された場合、白線推定部33は、第二白線候補(境界白線65)のコントラストと第三白線候補(外側白線64)のコントラストとを比較する。

次に、白線推定部33は、コントラストが小さい方の白線候補を白線であると推定する(ステップS39)。例えば、第二白線候補である境界白線65が部分的に消えかかった状態の白線である場合は、第三白線候補(外側白線64)のコントラストの値は、第二白線候補(境界白線65)のコントラストの値よりも小さくなる。したがって、白線推定部33は、第三白線候補(外側白線64)を白線であると推定する。

次に、白線推定部33は、車両1の左側において白線であると推定された白線候補と車両1の右側において白線であると推定された白線候補とに基づいて車線の幅を算出する(ステップS40)。本動作例では、例えば、白線推定部33は、ステップS37で車両1の左側において白線であると推定された第一白線候補(外側白線63)と、ステップS39で車両1の右側において白線であると推定された第三白線候補(外側白線64)とに基づいて、車線の幅を算出する。

次に、白線推定部33は、算出された車線の幅が所定範囲内の幅であるか否かを判定する(ステップS41)。図2に示すように、本例では、車両1の右側において白線であると推定された第三白線候補は、右車線62の外側白線64である。このため、算出された車線の幅は、通常の車線幅の略2倍の車線幅になる。

車線の幅が所定範囲内であると判定された場合(ステップS41のYes)、白線推定部33は処理を終了する。 一方、車線の幅が所定範囲内ではないと判定された場合(ステップS41のNo)、白線推定部33は、別の白線候補に基づいて車線の幅を算出する(ステップS42)。本動作例では、例えば、車両1の右側において第三白線候補(外側白線64)とは別の白線候補として、第二白線候補(境界白線65)が検出されている。よって、白線推定部33は、車両1の左側において白線と推定された白線候補(外側白線63)と車両1の右側において検出された別の白線候補である第二白線候補(境界白線65)とに基づいて車線の幅を再び算出する。

次に、白線推定部33は、別の白線候補に基づいて算出された車線の幅が所定範囲内の幅であるか否かを判定する(ステップS43)。車線の幅が所定範囲内であると判定された場合(ステップS43のYes)、白線推定部33は、ステップS39において白線であると推定した白線候補の推定を取り消し、上記別の白線候補を車両1の右側の白線であると推定する(ステップS44)。本例において、別の白線候補である第二白線候補は、左車線61と右車線62との間に設けられる境界白線65である。したがって、第二白線候補(境界白線65)に基づいて算出された車線の幅は、所定範囲内の幅になる。この場合、白線推定部33は、第三白線候補(外側白線64)の白線推定を取り消し、第二白線候補(境界白線65)を車両1の右側の白線であると推定する。

一方、ステップS43で車線の幅が所定範囲内ではないと判定された場合には(ステップS43のNo)、白線推定部33は、警告処理(ステップS45)へと進む。

なお、上記の第三動作例では、車両1の左右片側の領域において複数の白線候補が検出された場合に、車両1を挟んだ両側の白線候補間の距離が所定範囲内の車線の幅を構成するものであるか否かについてのみ判定したが、これに限定されない。例えば、第二動作例のように各白線候補が所定値以上の確信度を有しているか否かについても併せて判定し、白線候補の確信度を加味して、白線を推定するようにしてもよい。

以上説明したように、車両システム2は、車両1の周囲の道路へ光を照射するランプユニット42(光源の一例)と、道路を含む周辺環境の情報を取得するカメラ6(情報取得部の一例)と、取得された周辺環境の情報から白線候補を検出する候補検出部32と、検出された白線候補が所定条件を満たした場合に当該白線候補を白線と推定する白線推定部33と、を備えている。また、ランプユニット42は、目視では点消灯が判別できない所定の周波数で点消灯されるように構成され、白線推定部33は、ランプユニット42の点灯時の白線候補とランプユニット42の消灯時の白線候補とのコントラストがしきい値以下の場合に、当該白線候補を白線と推定するように構成されている。これにより、例えば、トンネル60内の車両用道路と管理用通路66との段差壁66aが白線候補として検出された場合でも、ランプユニット42の点消灯時における段差壁66aのコントラストと外側白線63などの実際の白線のコントラストとの間に差を生じさせることができ、両白線候補を区別することが可能である。したがって、道路上に表示された白線と周辺環境とを確実に区別することができ、白線の誤検知を防止することができる。

また、車両システム2は、車両1が走行する車線の左右いずれかの領域に複数白線候補が検出された場合、ランプユニット42の点消灯時における一の白線候補のコントラスト(第一コントラスト値の一例)と他の白線候補のコントラスト(第二コントラスト値の一例)とを比較し、コントラストの小さい白線候補が白線であると推定されるように構成され得る。この構成によれば、各白線候補のコントラストの比較という簡便な方法で白線を識別することができ、白線の誤検知を防止することができる。

また、車両システム2は、車両1が走行する車線の左右いずれかの領域に複数の白線候補が検出される場合において、車両1から遠い方の白線候補が白線であると推定されたときには、白線推定結果の補整処理を行うように構成され得る。このとき、車両1に近い方の白線候補の確信度が算出されて、その確信度が所定値以上の場合、車両1から遠い白線候補の代わりに車両1に近い方の白線候補が白線であると推定される。このため、例えば、車両1から遠い方の白線候補が白線と同じ白色のガードレール77のような場合、白線推定結果の補整処理を行うことで白線の誤検知を防止することができる。

また、車両システム2は、車両1の左側に検出された白線候補と車両1の右側に検出された白線候補とに基づいて車線の幅を算出し、その車線の幅が所定範囲内ではない場合に白線推定結果の補整処理を行うように構成され得る。このとき、車両1の左右同じ側に別の白線候補が検出されていれば、当該別の白線候補に基づいて車線の幅が算出される。そして、この別の白線候補に基づいて算出された車線の幅が所定範囲内であれば、当該別の白線候補が白線であると推定される。このため、例えば、車両1が走行している車線を構成する白線とは別の白線(例えば、隣の車線の奥側に表示される白線)を白線候補として検出した場合でも、白線推定結果の補整処理を行うことで白線の誤検知を防止することができる。

また、ヘッドランプ4のランプユニット42が点消灯される条件には、周辺環境の照度が低下した場合、車両1がトンネル60内に進入した場合、車線の左右いずれかの領域に複数の白線候補が検出された場合などが含まれる。これらの場合には白線を誤検出する可能性があるため、ランプユニット42を点消灯させることが好ましい。また、必要に応じてランプユニット42の点消灯を開始させることができるので、点滅制御に起因するランプユニット42の短寿命化を抑制することができる。

また、ランプユニット42を目視では点消灯が判別できない高周波数(例えば、100Hz以上)で点消灯させることで、ランプユニット42の照明機能を損なうことなく、白線識別機能を発揮させることができる。なお、上記実施形態では、所定の条件下でランプユニット42の点消灯を開始しているが、この例に限られない。例えば、LED光源を備えたランプユニット42では、PWM(Pulse Width Modulation)制御と呼ばれるパルス幅変調方式により、ランプユニット42のLED光源を発光制御させる場合がある。この場合、ランプユニット42は、点灯時に常に所定の周波数以上での点消灯を繰り返すことが可能である。

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されず、適宜、変形、改良等が自在である。その他、上述した実施形態における各構成要素の材質、形状、寸法、数値、形態、数、配置場所等は、本発明を達成できるものであれば任意であり、限定されない。

上記実施の形態では、ヘッドランプ4のランプユニット42を所定の周波数以上で点消灯させて、点消灯状態での白線候補のコントラストにより白線を識別しているが、この例に限られるものではない。例えば、ヘッドランプ4のランプユニット42以外の可視光源を点消灯させて車両1の前方の白線候補の画像を撮像してもよい。また、ヘッドランプ4以外のランプとして、例えば、車両1に後部に搭載されるリアコンビネーションランプ等の光源を所定の周波数で点消灯させて、車両1の後方の白線候補を検出するようにしてもよい。さらに、可視光源の代わりに、センサ5として車両1に搭載されているLiDARやレーダの光源を点消灯させて、検出された白線候補のコントラストを算出してもよい。また、照度センサの代わりに、カメラ6で撮像された画像を解析して、周囲の照度が所定値以下となったことを判断してもよい。

1:車両、2:車両システム、3:車両制御部、32:候補検出部、33:白線推定部、4:ヘッドランプ、42:ランプユニット(光源の一例)、43:ランプ制御部、5:センサ、6:カメラ(情報取得部の一例)、7:レーダ、8:HMI、9:GPS、10:無線通信部、11:地図情報記憶部、60:トンネル、61:左車線、62:右車線、63,64:外側白線、65:境界白線、66,67:管理用通路、66a,67a:段差壁、77:ガードレール、78:中央分離帯