JP2018181093A - 区画線認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】暫定供用区間において、走行車線の境界を規定する左右一対の区画線を精度良く認識することが可能な技術を提供する。【解決手段】車両に搭載される区画線認識装置は、線抽出部と、境界候補線選択部と、暫定供用判定部と、学習部と、補正処理部とを備える。線抽出部は、撮影部により撮影された画像から路面上の線を抽出する。境界候補線選択部は、抽出された線の中から、左右一対の境界区画線の候補となる、左右一対の境界候補線を選択する。暫定供用判定部は、車両が暫定供用区間を走行中か否か判定する。学習部は、車両が暫定供用区間に入ると、車線幅を学習する。補正処理部は、車両が暫定供用区間を走行中、右側の境界候補線の位置を、学習部により学習された車線幅に基づいて補正する。【選択図】図２

Description

本開示は、車両から撮影された画像に基づいて車線の区画線を認識する技術に関する。

特許文献１には、走行レーンの左右に二重白線が描かれている場合であっても左右の区画線を高精度に推定できる技術が記載されている。
具体的に、特許文献１に記載の技術では、走行レーン左右の各区画線において検出点が検出され、この検出点を起点として、対向する区画線側における複数種類の区画線の幅に対応した位置にそれぞれ区画線の候補点が設定される。そして、走行レーンの左右それぞれにおいて、検出点と候補点とに基づいて設定された曲線近似式から仮想線が設定され、さらにその仮想線の種別が推定されて、その推定された仮想線の種別から区画線の位置が確定される。

特開２０１２−５８９８３号公報

特許文献１に記載の技術では、自車線の左右に複数種類の区画線が存在する場合に、それらの関係性（例えば車線幅）をみて、関係性があまり変わらないものを信用するという考え方に基づいて区画線を推定している。この考え方は、基本的には、車載カメラにて区画線が常に正常に検出されることを前提としている。そのため、特許文献１に記載の技術では、車載カメラにて区画線が常に正常に検出されないようなシーンでは、区画線を精度良く認識することは困難である。

車載カメラにて区画線が常に正常に検出されないシーンとして、暫定供用区間を走行しているシーンが挙げられる。暫定供用区間は、特に中央帯側の区画線が、所々で擦れている可能性があったり、トンネル内外で明暗変化が生じたりするなどして、認識しづらい状況が生じる可能性が高い。

本開示は、暫定供用区間において、走行車線の境界を規定する左右一対の区画線を精度良く認識することが可能な技術を提供する。

本開示の区画線認識装置（２０）は、車両（１０１）に搭載された撮影部（１０）により撮影された車両の前方の画像から、車両が走行中の車線（５１）の境界を規定する左右一対の境界区画線（５３、６１）を認識するように構成されている。

本開示の区画線認識装置は、線抽出部（２１〜２４）と、境界候補線選択部（２６）と、暫定供用判定部（２７）と、学習部（２９）と、補正処理部（３０）とを備える。
線抽出部は、撮影部により撮影された画像から、車両の走行方向に沿って延びるように存在する線（５３、５４、６１〜６４）を抽出するように構成されている。境界候補線選択部は、線抽出部により抽出された線の中から左右一対の境界区画線（５３、６１、６４）の候補である左右一対の境界候補線を選択するように構成されている。

暫定供用判定部は、車両が暫定供用区間（５０）を走行中か否か判定するように構成されている。学習部は、暫定供用判定部により車両が暫定供用区間を走行中と判定された場合に車線幅を学習するように構成されている。車線幅は、左右一対の境界区画線の間隔、即ち、左右一対の境界区画線の、走行方向に垂直な方向の離間距離である。

補正処理部は、暫定供用判定部により車両が暫定供用区間を走行中と判定された場合に、境界候補線選択部により選択された左右一対の境界候補線のうち右側の境界候補線の位置を、学習部により学習された車線幅に基づいて補正するように構成されている。

このような構成によれば、車両が暫定供用区間に入った場合、車線幅が学習される。そして、車線幅が学習されると、その後は、境界候補線選択部により選択された左右一対の境界候補線のうち右側の境界候補線の位置が、学習された車線幅に基づいて補正される。

仮に、右側の境界区画線が擦れていたり周囲環境によって認識しづらい状態になっていたりすると、右側の境界候補線として、実際の境界区画線よりも外側の線が選択される可能性がある。

これに対し、本開示によれば、車両右側において実際の境界区画線よりも外側の線が境界候補線として選択されても、その境界候補線の位置が、車線幅の学習値に基づいて、実際の右側の境界区画線の位置に補正される。その結果、補正後の左右一対の境界候補線を、最終的に左右一対の境界区画線として精度良く認識でできる。

したがって、本開示の構成によれば、暫定供用区間において、走行車線の境界を規定する左右一対の境界区画線を精度良く認識することが可能となる。
なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

実施形態の車両の構成を示す説明図である。 実施形態の区画線認識装置を示すブロック図である。 実施形態の暫定供用区間の一例を示す説明図である。 実施形態の暫定供用区間における、右側境界区画線が明瞭である状態と不明瞭である状態の一例を示す説明図である。 実施形態の区画線認識処理のフローチャートである。 実施形態のエッジ点抽出処理の手順を説明するための説明図である。 右側境界候補線が正常に認識されない具体的事例を示す説明図である。 実施形態の補正処理の内容を説明するための説明図である。 実施形態の補正処理の内容を説明するための説明図である。

以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
（１）車両の構成
図１（Ａ）に示すように、本実施形態の車両１０１は、車載カメラ１０と、区画線認識装置１５と、車両制御装置２０とを備える。

車載カメラ１０は、図１（Ａ）及び図１（Ｂ）に示すように、車両１０１の室内におけるフロントガラス１０３の上部近傍に搭載されている。車載カメラ１０は、図１（Ａ）及び図１（Ｂ）に示すように、車両１０１の前方を撮影し、その撮影した前方の画像の画像データを生成する。車載カメラ１０により撮影される画像には、車両１０１の前方の路面が含まれる。

車載カメラ１０は、予め設定された時間間隔（例えば１／１５秒間隔）で、繰り返し画像を撮影する。なお、車載カメラ１０は、カラーの画像を撮影可能である。車載カメラ１０で撮影された画像の画像データは、区画線認識装置１５へ出力される。

区画線認識装置１５は、道路上の区画線を認識し、その認識した区画線に基づいて走行中の道路の形状を推定して、その推定結果を車両制御装置２０へ出力する。なお、区画線は、主に車線を区画するために道路上に描かれる白色や黄色などの線状のペイントである。

区画線認識装置１５は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びフラッシュメモリ等の半導体メモリを備えた周知のマイクロコンピュータを備えている。区画線認識装置１５は、ＣＰＵが非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより各機能が実現されるよう構成されている。本実施形態では、半導体メモリが、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。

なお、区画線認識装置１５が備えるマイクロコンピュータの数は１つでも複数でもよい。また、区画線認識装置１５により実現される各種機能は、ＣＰＵがプログラムを実行することによって実現することに限るものではなく、その一部又は全部について、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現してもよい。

車両制御装置２０は、区画線認識装置１５から入力される、道路形状の推定結果などの情報に基づいて、警報出力機能やレーンキープ機能などの、車両１０１の走行を支援する各種機能を実行可能である。警報出力機能は、走行中の車線における車両１０１の左右方向の相対的位置関係を監視し、車両１０１が車線を逸脱しそうになった場合にドライバに対して警報を出力する機能である。レーンキープ機能は、車両１０１が車線内を適切に走行できるようにステアリング動作やブレーキ動作を補助する機能である。

（２）区画線認識装置の構成
区画線認識装置１５は、図２に示すように、エッジ点抽出部２１、マーカ抽出部２２、線候補算出部２３、線特徴抽出部２４、多重線判定部２５、境界候補線選択部２６、暫定供用判定部２７、状態判定部２８、車線幅学習部２９、補正処理部３０、代替線探索部３１、道路形状推定部３２、及び認識結果出力部３３を備える。

図２に示す、区画線認識装置１５が備える上記各部２１〜３３の機能は、本実施形態ではいずれもＣＰＵがプログラムを実行することにより実現される。つまり、図２は、区画線認識装置１５の構成を、ＣＰＵがプログラムを実行することにより実現される各種機能毎の機能ブロックとして図示している。区画線認識装置１５が備える上記各部２１〜３３によって実現される機能の具体的内容については、後で図５を用いて説明する。

図２に示すように、車両１０１には、センサ部１１が設けられている。センサ部１１は、車両１０１の各種状態量を測定する種々のセンサの総称である。センサ部１１には、例えば、車両１０１の車速を測定する車速センサや、車両１０１のヨーレートを測定するヨーレートセンサなどの、各種センサが含まれる。センサ部１１は、測定対象の状態量を、予め設定された時間間隔で繰り返し測定し、その測定結果を区画線認識装置１５へ出力する。

区画線認識装置１５は、車載カメラ１０で撮影された画像に基づいて、走行中の車線の境界を規定する左右一対の境界区画線を認識する。
ここで、車両１０１が走行する可能性がある道路には、暫定供用区間が含まれる。暫定供用区間は、暫定共用部あるいは暫定二車線とも呼ばれる周知の区間であり、基本的に、片側一車線ずつの計二車線が中央帯を挟んで互いに対向するように配置されている。また、暫定供用区間は、走行方向左側に１本の実線の区画線が描かれ、走行方向右側の中央帯には少なくとも黄色の区画線が描かれている。中央帯において、自車線側の黄色の区画線と対向車線側の黄色の区画線との間には、さらに、白色の区画線が車線毎に個別に描かれたり、車線分離標が設置されたり、縁石が設置されたりする場合もある。

暫定供用区間の一例を図３に示す。図３は、暫定供用区間５０を走行中の車両１０１に搭載された車載カメラ１０によって撮影された、暫定供用区間５０の画像である。図３に示す暫定供用区間５０は、車両１０１が走行している車線である自車線５１と、対向車が走行する対向車線５２と、これら各車線５１、５２を区画するための、２つの車道外側線５３、５４及び中央帯５５を備える。

自車線５１の左側に描かれている車道外側線５３は、自車線５１の境界を規定する左右一対の境界区画線のうち左側の境界区画線であり、以下、左側境界区画線５３とも称する。なお、自車両１０１から見て、左側の車道外側線５３の更に左側の端部には、側壁７１が設けられている。対向車線５２側においても、当該対向車線５２の左側に描かれている車道外側線５４は、対向車線５２の境界を規定する左右一対の境界区画線のうち左側の境界区画線である。なお、対向車線５２を走行する車両から見て、その左側の車道外側線５４の更に左側の端部には、側壁７２が設けられている。

暫定供用区間５０に設けられている中央帯５５は、複数の区画線が描かれた多重線構造となっている。具体的に、中央帯５５は、自車線５１に最も近い位置に描かれた黄色中央線６１と、この黄色中央線６１に平行且つ隣接するように描かれた白色中央線６２と、対向車線５２に最も近い位置に描かれた黄色中央線６３と、この黄色中央線６３に平行且つ隣接するように描かれた白色中央線６４とを備える。また、中央帯５５における車線方向（即ち車両１０１の走行方向）の中央部、即ち各白色中央線６２，６４の間には、縁石６５及び車線分離標６６が、それぞれ車線方向に沿って離散的に配置されている。

中央帯５５が備える各区画線６１〜６４のうち、自車線５１に最も近い位置に描かれた黄色中央線６１は、自車線５１の境界を規定する左右一対の境界区画線のうち右側の境界区画線であり、以下、右側境界区画線６１とも称する。

暫定供用区間５０は、他の一般道路に比べて、車線両側の各区画線のうち特に中央帯側の区画線が、擦れたり汚れたりしやすく、認識しづらくなっている可能性が高い。また、暫定供用区間５０には、他の一般道路に比べて、トンネルが設けられている可能性が比較的高い。トンネル内においては、トンネル外に比べ、明暗の差などの各種の要因により相対的に区画線を認識しづらくなる可能性が高い。

このように、暫定供用区間５０を走行中は、他の一般道路と比べて、車線両側の一対の境界区画線のうち特に右側の境界区画線が認識しづらい状態になっている可能性が高い。
図４は、暫定供用区間５０の途中において、中央帯５５に不明瞭領域７０が存在している例を示している。不明瞭領域７０は、中央帯５５における自車線５１側の黄色中央線６１及び白色中央線６２の双方が擦れたり汚れたりしていて区画線認識装置１５に正常に認識されない状態となっている領域である。

図４の例において、自車線５１の左右両側の各境界区画線５３、６１が共に明瞭な状態のときは、車両制御装置２０は、区画線認識装置１５からの情報に基づいて車線幅が正常な値Ｗ０であることを認識し、その正常な車線幅Ｗ０の略中央部を車両１０１が走行するように制御できる。

一方、車両１０１が、中央帯５５側に不明瞭領域７０が存在している区間に入った場合に、仮に、区画線認識装置１５が、対向車線５２側の白色中央線６４を、自車線５１側の右側境界区画線６１であると誤認すると、車両制御装置２０は、左側境界区画線５３から対向車線５２側の白色中央線６４までの幅Ｗｘを自車線５１の車線幅であると誤認識する可能性がある。このように車線幅が実際の幅Ｗ０よりも大きいＷｘであると誤認識されると、車両１０１は、その誤認識された車線幅Ｗｘの略中央部を走行するように制御され、結果として中央帯５５側に近付いていってしまう可能性がある。

そこで、本実施形態の区画線認識装置１５は、車両１０１が暫定供用区間５０を走行している間は、暫定供用区間以外の道路を走行している場合とは異なる方法で左右一対の境界区画線を認識するように構成されている。

（３）区画線認識処理
次に、区画線認識装置１５が実行する区画線認識処理について、図５を用いて説明する。区画線認識装置１５は、車両１０１の走行中、図５の区画線認識処理を周期的に繰り返し実行する。

区画線認識装置１５は、図５の区画線認識処理を開始すると、Ｓ１１０で、エッジ点抽出処理を実行する。このエッジ点抽出処理は、図２に示すエッジ点抽出部２１によって実現される処理であり、撮影された画像からエッジ点を抽出する処理である。具体的に、Ｓ１１０では、エッジ点抽出部２１が、車載カメラ１０により撮影された画像を取得し、取得した画像から、輝度値の変化が大きい画素であるエッジ点を抽出する。

撮影された画像からエッジ点を抽出する具体的方法については、周知であるため、ここでは詳しい説明を省略し、概要のみ簡潔に述べる。エッジ点抽出部２１は、画像の左端から右端へ水平方向に走査しながら、輝度値の変化量が閾値以上となる画素を探索し、アップエッジ点及びダウンエッジ点を抽出する。アップエッジ点は、低い輝度値から高い輝度値へ変化する輝度値の立ち上がり点であり、より具体的には、低い輝度値から高い輝度値への輝度値の変化量が輝度閾値以上となる点である。ダウンエッジ点は、高い輝度値から低い輝度値へ変化する輝度値の立下り点であり、より具体的には、高い輝度値から低い輝度値への輝度値の変化量が輝度閾値以上となる点である。エッジ点抽出部２１は、このような水平方向への走査によるエッジ点の抽出を、画像の上下方向、即ち画像の奥行き方向へ位置をずらしながら繰り返すことで、画像のほぼ全領域からエッジ点を抽出する。

図６に、抽出したエッジ点８１を模式的に示す。図６は、左側境界区画線５３の両側辺及び右側境界区画線６１の両側辺にそれぞれエッジ点８１が抽出されている例を示している。なお、図６では、エッジ点８１がアップエッジ点であるかダウンエッジ点であるかについての区別は省略している。また、図６では図示を省略したが、これら各境界区画線５３、６１以外の他の区画線についても、同様にエッジ点が抽出される。さらに、区画線に限らず、輝度値の変化量が輝度閾値以上となる点が存在している場合には、その点もエッジ点として抽出される。

Ｓ１２０では、マーカ抽出処理を実行する。このマーカ抽出処理は、図２に示すマーカ抽出部２２によって実現される処理であり、Ｓ１１０で抽出されたエッジ点同士を繋げることによって区画線に相当する塊であるマーカを抽出する処理である。

具体的に、Ｓ１２０では、マーカ抽出部２２が、Ｓ１１０で抽出された各エッジ点から、複数のエッジ点によって形成される略矩形状の領域をマーカとして抽出する。詳しくは、マーカ抽出部２２は、アップエッジ点と、そのアップエッジ点に対して右側に位置し、且つ、そのアップエッジ点に最も近い位置のダウンエッジ点とをペアとする。そして、そのペアが車両１０１の走行方向において予め設定された間隔閾値以内の間隔で配列されている略矩形の領域を、マーカとして抽出する。

なお、中央帯５５において、自車線５１側の黄色中央線６１と白色中央線６２とは隣接しているため、自車線５１側の黄色中央線６１の両端で抽出されるエッジ点はいずれもアップエッジ点となる。また、中央帯５５において、対向車線５２側の白色中央線６４と黄色中央線６３も隣接しているため、対向車線５２側の黄色中央線６３の両端で抽出されるエッジ点はいずれもダウンエッジ点となる。

つまり、黄色中央線と白色中央線が隣接しているところでは、黄色中央線の両端において同じ種類のエッジ点が連続して抽出される。そのため、本実施形態では、同じエッジ点が連続して抽出された場合は、その連続して抽出された２つのエッジ点間の色成分を検出し、黄色の成分が一定レベル以上ある場合、その２つのエッジ点をペアとする。

例えば、左から順にアップエッジ点、アップエッジ点、ダウンエッジ点、の３つのエッジ点が抽出された場合、２つのアップエッジ点の間に一定レベル以上の黄色成分があれば、その２つのアップエッジ点をペアとする。さらに、２番目のアップエッジ点と３番目のダウンエッジ点とをペアとする。

間隔閾値は、一般的な区画線の線分同士の間隔よりも短い値であり、間隔閾値未満の間隔のエッジ点同士は同じ線分に属していると見なせる値である。なお、Ｓ１２０で、マーカ抽出部２２は、抽出したマーカ毎にその長さ及び幅を算出する。マーカの長さは、車両１０１の走行方向の長さであり、マーカの幅は、走行方向に垂直な水平方向の長さ、即ちアップエッジ点とダウンエッジ点との車線幅方向の間隔である。

Ｓ１３０では、線候補算出処理を実行する。この線候補算出処理は、図２に示す線候補算出部２３によって実現される処理であり、Ｓ１２０で抽出されたマーカ同士を走行方向に繋げることで、車両１０１の走行方向に沿って延びるように存在する線を抽出する処理である。

この線候補算出処理により、車両１０１が例えば図３に示すような暫定供用区間５０を走行している場合には、６本の区画線５３、５４、６１〜６４に対応した６本の線候補、及び、各側壁７１、７２に対応した少なくとも２本の線候補が抽出される。ただし、車両１０１が例えば図４に示す不明瞭領域７０が存在している区間を走行している場合は、中央帯５５においては、自車線５１側の２本の区画線６１、６２に対応した線候補は抽出されず、対向車線５２側の２本の区画線６３、６４に対応した２本の線候補が抽出されることになる。

Ｓ１４０では、線特徴抽出処理を実行する。この線特徴抽出処理は、図２に示す線特徴抽出部２４によって実現される処理であり、Ｓ１３０で算出された線候補毎に、線種や色などの当該線候補の性質を示す各種情報を抽出する処理である。

線特徴抽出部２４は、線種については、線候補に属するエッジ点の路面上の分布に基づいて判定する。線種としては、例えば、実線の区画線、破線の区画線、区画線の内側に描かれる破線の補助線などがある。通常、破線の区画線と破線の補助線とは、線分の長さや線分同士の間隔が異なっているため、エッジ点の路面上の分布から区別して判定することができる。

また、線特徴抽出部２４は、色については、少なくとも黄色と白色の２色以上の色を区別して判定することができる。
また、線特徴抽出部２４は、Ｓ１４０の線特徴抽出処理において、線候補毎に、エッジ点数、エッジ点の強度、ライン長なども判定する。エッジ点数とは、１本の線候補が有するエッジ点の数であり、線候補が例えば破線などの複数のマーカからなる場合は、それら複数のマーカが有するエッジ点の総数である。エッジ点強度は、各エッジ点の輝度差である。ライン長とは、１本の線候補の走行方向の長さであり、線候補が例えば破線などの複数のマーカからなる場合は、それら複数のマーカを走行方向に繋げてなる１本の線の長さである。

Ｓ１５０では、多重線判定処理を実行する。この多重線判定処理は、図２に示す多重線判定部２５によって実現される処理である。Ｓ１５０では、具体的に、多重線判定部２５が、Ｓ１３０で算出された各線候補が多重線を構成しているか否か判定する。多重線判定部２５は、水平方向において予め設定された範囲内に複数の線候補が算出されている場合は、それら複数の線候補によって多重線が構成されていると判定する。

この多重線判定処理により、車両１０１が例えば図３に示すような暫定供用区間５０を走行していて、６本の区画線５３、５４、６１〜６４に対応した６本の線候補が算出されている場合は、例えば次のように判定される。即ち、算出された６本の線候補のうち、中央帯５５の４本の区画線６１〜６４に対応した４本の線候補については多重線を構成していると判定され、他の２本の区画線５３、５４に対応した２本の線候補についてはそれぞれ単独で１本の線を構成していると判定される。

ただし、車両１０１が例えば図４に示す不明瞭領域７０が存在している区間を走行している場合は、中央帯５５においては、対向車線５２側の２本の区画線６３、６４に対応した２本の線候補によって多重線が構成されていると判定される。

Ｓ１６０では、境界候補線選択処理を実行する。この境界候補線選択処理は、図２に示す境界候補線選択部２６によって実現される処理である。Ｓ１６０では、具体的に、境界候補線選択部２６が、Ｓ１３０で算出された各線候補のうち、走行中の自車線５１の境界を規定する左右一対の境界区画線５３、６１の候補である左右一対の境界候補線を選択する。

境界候補線選択部２６は、左右一対の境界候補線を選択するにあたり、Ｓ１４０の線特徴抽出処理及びＳ１５０の多重線判定処理の結果を参照する。即ち、Ｓ１３０で算出された各線候補の中から、Ｓ１４０の線特徴抽出処理において実線と判定された線候補を絞り込む。そして、車両１０１の左右それぞれにおいて、実線と判定された線候補のうち車両１０１に最も近い線候補を境界候補線として選択する。

車両１０１が例えば図３に示すような暫定供用区間５０を走行している場合、車両１０１の左側においては、１本の線候補が算出されてその１本の線候補が実線であることから、その１本の線候補が、左側境界区画線５３の候補である左側境界候補線として選択される。一方、車両１０１の右側においては、４本の線候補からなる多重線が存在しているとの判定結果、及びその多重線を構成する４本の線候補がいずれも実線であるとの判定結果に基づき、その多重線を構成する４本の線候補のうち車両１０１に最も近い線候補が、右側境界区画線６１の候補である右側境界候補線として選択される。

ただし、車両１０１が例えば図４に示す不明瞭領域７０が存在している区間を走行している場合は、車両１０１の右側においては、多重線を構成する線候補が対向車線５２側の２本の区画線６３、６４に対応した２本の線候補であることから、その２本の線候補のうち車両１０１に最も近い線候補が右側境界候補線として選択される。つまり、対向車線５２側の白色中央線６４に対応する線候補が、右側境界候補線として選択される。

Ｓ１７０では、車両１０１が走行中の道路が暫定供用区間であるか否か判断する。この判断処理は、図２に示す暫定供用判定部２７によって実現される処理である。Ｓ１７０において、暫定供用判定部２７は、種々の方法で、車両１０１が走行中の道路が暫定供用区間であるか否かを判定することができる。

暫定供用判定部２７は、例えば、Ｓ１４０の線特徴抽出処理及びＳ１５０の多重線判定処理の結果を用いて、走行中の道路が暫定供用区間であるか否かを判定してもよい。具体的に、例えば車両１０１の右側に多重線が存在していて、その多重線に、黄色の線と白色の線からなる複合線が含まれている場合は、暫定供用区間であると判定してもよい。この場合、さらに例えば、車両１０１の左側に線候補として白色の実線が存在していること、車両１０１の右側に置いて線候補に沿って車線分離標や縁石などの構造物が設けられていること、走行中の車線の右側に対向車線が存在していること、などの条件も適宜加味して判定するようにしてもよい。

また例えば、暫定供用判定部２７は、一定の走行範囲内において、急カーブがない、交差点の数が閾値以下である、信号の数が閾値以下である、などの、暫定供用区間特有の条件を満たしているか否かによって、暫定供用区間であるか否かを判定するようにしてもよい。また例えば、ＧＰＳ情報を取得するなど、車両１０１の外部とのデータ通信によって得られる情報に基づいて、車両１０１が暫定供用区間内に存在しているかどうかを判定するようにしてもよい。

また、上記例示した判定方法によって暫定供用区間であると判定されることを仮判定として、その仮判定が行われた場合に、さらに、Ｓ１６０で選択された左右一対の境界候補線の間隔、即ち各境界候補線の進行方向に垂直な方向の間隔である候補線幅が所定の幅範囲内にあるかどうかを判断するようにしてもよい。そして、候補線幅が所定の幅範囲内にある場合に、暫定供用区間であると正式に判定してもよい。

Ｓ１７０で、車両１０１が走行中の道路が暫定供用区間ではないと判定された場合は、Ｓ２４０に進む。Ｓ１７０で、車両１０１が走行中の道路が暫定供用区間であると判定された場合は、Ｓ１８０に進む。

なお、Ｓ１７０で、車両１０１が走行中の道路が暫定供用区間であると判定された場合は、車線幅学習部２９が、車線幅の初期学習を行う。具体的に、現在選択されている各境界候補線の候補線幅を、車線幅学習値の初期値として、メモリに記憶させる。メモリに記憶される車線幅学習値は、以後、後述するＳ２００の車線幅学習処理が実行される度に、その車線幅学習処理で算出された値に更新される。

Ｓ１８０では、状態判定処理を実行する。この状態判定処理は、図２に示す状態判定部２８によって実現される処理であり、Ｓ１６０で選択された左右一対の境界候補線がそれぞれどのような状態で認識されているかを判定する処理である。

具体的に、Ｓ１８０では、状態判定部２８が、少なくとも、明瞭性判断と平行性判断とを行う。明瞭性判断は、各境界候補線が明瞭な状態で認識されているかどうかの判断である。平行性判断は、各境界候補線が互いに平行であるかどうかの判断である。

明瞭性判断については、各境界候補線の各々について、エッジ点数、エッジ点の強度、ライン長、実線であるか否か、エッジ点の間隔のばらつき、エッジ点の間隔の最大値、推定線とエッジ点の誤差、などの各種パラメータのうち少なくとも１つに基づいて、明瞭に認識されているか否かを判断する。なお、推定線とは、エッジ点にフィットする曲線のことである。

例えば、エッジ点数が閾値以上であること、全エッジ点のうち強度が閾値以上のエッジ点の割合が閾値以上であること、ライン長が閾値以上であること、エッジ点の間隔の最大値と最小値の差が閾値以内であること、エッジ点の間隔の最大値が閾値以下であること、推定線とエッジ点の誤差が閾値以下であること、のうち予め決められた少なくとも１つの条件を全て満たしていたら明瞭であると判断するようにしてもよい。

なお、暫定供用区間では、一般に、走行方向左側の境界区画線は、走行方向右側の境界区画線に比べると認識しづらくなる可能性は低い。そのため、本実施形態では、左側境界候補線については、明瞭に認識されることを前提として説明する。

平行性判断については、各境界候補線の各々について、曲率、走行方向に対する傾き、過去の認識形状からの変化度合い、エッジ点の密度、などの各種パラメータのうち少なくとも１つを算出して、それら少なくとも１つのパラメータの比較結果に基づいて、右側境界候補線が左側境界候補線に対して平行であるか否かを判断する。例えば、走行方向における左右同位置において左右の曲率の差が閾値以下であること、走行方向における左右同位置において走行方向に対する傾きの左右の差が閾値以下であること、左右の線候補それぞれにおけるエッジ点の密度の差が閾値以下であること、過去の認識形状からの変化の度合いが左右ともに閾値以下であること、のうち予め決められた少なくとも１つの条件を全て満たしていたら左右の境界候補線が平行であると判断するようにしてもよい。

さらに、状態判定部２８は、明瞭性判断及び平行性判断の結果に基づいて、後述するＳ２００の車線幅学習処理及びＳ２３０の補正処理を行っても良いか否かの判定も行う。具体的に、状態判定部２８は、明瞭性判断において左右の境界候補線がいずれも明瞭と判断され、且つ平行性判断において左右の境界候補線が平行であると判断された場合に、Ｓ２００の車線幅学習処理を実行してもよいと判定する。また、平行性判断において左右の境界候補線が平行であると判断された場合は、明瞭性判断の判断結果にかかわらず、Ｓ２３０の補正処理を実行してもよいと判定する。

なお、Ｓ１８０で、状態判定部２８は、明瞭性判断及び平行性判断に加えて、例えば学習対象適性判断を行うようにしてもよい。学習対象適性判断とは、明瞭性及び平行性以外の観点での、現在選択されている左右一対の境界候補線が車線幅学習処理の対象としての適性を有しているか否かの判断である。

学習対象適性判断の具体的内容は種々考えられる。例えば、候補線幅が所定の幅範囲内にあるかどうかが判断されてもよい。そして、候補線幅が所定の幅範囲内にある場合に、各境界候補線が車線幅学習処理の対象としての適性を有していると判断されてもよい。また例えば、各境界候補線のうち右側境界候補線の色が黄色であるか否かが判断されてもよい。そして、右側境界候補線の色が黄色である場合に、各境界候補線が車線幅学習処理の対象としての適性を有していると判断されてもよい。

状態判定部２８は、学習対象適性判断を行うように構成されている場合は、車線幅学習処理を行っても良いか否かの判定を、明瞭性判断、平行性判断及び学習対象適性判断の結果に基づいて行ってもよい。具体的に、状態判定部２８は、明瞭性判断において左右の境界候補線がいずれも明瞭と判断され、平行性判断において左右の境界候補線が平行であると判断され、且つ学習対象適性判断において各境界候補線が車線幅学習処理の対象としての適性を有していると判断された場合に、車線幅学習処理を実行してもよいと判定するようにしてもよい。

Ｓ１９０では、車線幅を学習可能な状態であるか否か判断する。具体的に、Ｓ１８０の状態判定処理において車線幅学習処理を実行してもよいと判定されたか否か判断する。Ｓ１８０の状態判定処理において車線幅学習処理を実行してもよいと判定されなかった場合は、車線幅を学習可能な状態ではないと判断し、Ｓ２１０に進む。Ｓ１８０の状態判定処理において車線幅学習処理を実行してもよいと判定された場合は、車線幅を学習可能な状態と判断し、Ｓ２００に進む。

Ｓ２００では、車線幅学習処理を実行する。この車線幅学習処理は、図２に示す車線幅学習部２９によって実現される処理である。具体的に、Ｓ２００では、車線幅学習部２９が、Ｓ１６０で選択された左右一対の境界候補線の間隔、即ち進行方向に垂直な方向の間隔を算出する。そして、その算出した間隔を、走行中の暫定供用区間の車線幅として学習する。具体的には、算出した間隔を車線幅学習値としてメモリに記憶させる。なお、既に車線幅学習値が記憶されている場合は、その記憶されている車線幅学習値を、今回Ｓ２００で算出された車線幅学習値に更新する。

Ｓ２１０では、Ｓ１６０で選択された左右一対の境界候補線のうち右側境界候補線について、メモリに記憶されている車線幅学習値に基づく補正が必要か否か判断する。具体的には、例えば、Ｓ１６０で選択された左右一対の境界候補線の候補線幅と車線幅学習値との差が所定の幅閾値以上の場合は、補正が必要と判断するようにしてもよい。逆に、候補線幅と車線幅学習値との差が幅閾値未満の場合は、補正が不要と判断するようにしてもよい。また、状態判定部２８による平行性判断において左右の境界候補線が平行ではないと判断された場合も、補正が必要と判断するようにしてもよい。

なお、中央帯側において線候補が全く算出されずに右側境界候補線が選択されない状態が生じることも起こり得るが、そのような場合も、Ｓ２１０においては、補正が必要と判断する。

Ｓ２２０では、Ｓ１６０で選択された左右一対の境界候補線のうち右側境界候補線に対して、車線幅学習値に基づく補正を実際に行ってもよいか否か判断する。具体的に、Ｓ１８０の状態判定処理において補正処理を実行してもよいと判定されたか否か判断する。Ｓ１８０の状態判定処理において補正処理を実行してもよいと判定されなかった場合は、現在選択されている右側境界候補線に対する補正処理を行ってはならないと判断し、Ｓ２６０に進む。

右側境界候補線が左側境界候補線に対して平行と判断されない例として、例えば図７に示すような例が考えられる。図７は、左側境界候補線８６は対応する左側境界区画線５３に沿って正常に抽出されているのに対し、右側境界候補線８７は、対応する右側境界区画線６１から外れて車線分離標６６に繋がるような線として抽出されている例を示している。つまり、図７は、左右の各境界候補線８６，８７が平行ではない場合の一例を示している。

このような場合に、この右側境界候補線８７に対して補正処理を行ったとしても、補正後の右側境界候補線は、実際の右側境界区画線６１からずれた線に補正されてしまう。そのため、本実施形態では、Ｓ２１０で補正が必要と判断されたとしても、補正対象の右側境界候補線が図７の例のように左側境界候補線に対して平行ではない場合は、Ｓ２３０の補正処理が行われないように構成されている。

なお、中央帯側において線候補が全く算出されずに右側境界候補線が選択されない状態になっている場合、Ｓ２２０では、補正処理を実行してはならないと判断して、Ｓ２６０に進む。

一方、Ｓ１８０の状態判定処理において補正処理を実行してもよいと判定された場合は、Ｓ２２０の判断処理においては、現在選択されている右側境界候補線に対する補正処理を行ってもよいと判断し、Ｓ２３０に進む。

Ｓ２３０では、右側境界候補線に対し、補正処理を実行する。この補正処理は、図２に示す補正処理部３０によって実現される処理である。Ｓ２３０では、具体的に、補正処理部３０が、右側境界候補線の位置、即ち車線幅方向の位置を、候補線幅と車線幅学習値との差に応じてオフセットする。

例えば、図８に例示するように、車線幅学習値がＷ０であるのに対して、現在選択されている右側境界候補線が対向車線５２側の白色中央線６４であることにより候補線幅が車線幅学習値Ｗ０よりも長いＷｘ１であるとする。この場合、Ｓ２３０の補正処理では、候補線幅Ｗｘ１と車線幅学習値Ｗ０との差分だけ、右側境界候補線を左側にオフセットさせる。これにより、右側境界候補線は、図８に二点鎖線で示す位置に補正され、補正後の候補線幅Ｗｃは車線幅学習値Ｗ０と同値となる。

Ｓ２２０で補正を行ってはならないと判断された場合は、Ｓ２６０で、代替線探索処理を実行する。この代替線探索処理は、図２に示す代替線探索部３１によって実現される処理である。Ｓ２６０では、代替線探索部３１が、Ｓ１３０で算出された各線候補のうち、車両１０１の右側に存在する線であって、現在選択されている右側境界候補線とは異なる他の線候補の中から、補正処理の対象にし得る線候補である代替線を探索する。

より具体的には、対向車線の走行方向左側に存在する線候補、及び対向車線の走行方向左側において走行方向に沿って設けられている構造物に対応した線候補、のいずれかを代替線として探索する。図３に例示した暫定供用区間５０においては、対向車線５２側の車道外側線５４に対応した線候補、及び対向車線５２側の側壁７２に対応した線候補が、代替線になり得る。

代替線探索部３１は、代替線になり得る各線候補のうち、所定の条件を満たす線候補を、代替線として決定する。所定の条件は適宜決めてよく、例えば、前述の平行性判断と同様の判断を行って左側境界候補線と平行であると判断されること、としてもよい。また例えば、前述の明瞭性判断と同様の判断を行って明瞭であると判断されること、としてもよい。

所定の条件を満たす線候補が複数存在している場合にどの線候補を代替線として決定するかについては適宜決めてよい。例えば、複数の線候補のうち自車線５１に最も近い線候補を代替線に決定してもよい。或いは、複数の線候補のうち最も明瞭性が高いものを代替線に決定してもよい。或いは、複数の線候補のうち左側境界候補線との平行性が最も高いものを代替線に決定してもよい。

Ｓ２７０では、Ｓ２６０の代替線探索処理の結果、代替線が探索されたか否か、即ち何れかの線候補が代替線として決定されたか否か判断する。代替線が探索されなかった場合は、Ｓ２４０に進む。この場合、Ｓ１６０で選択された右側境界候補線は無効とする。

Ｓ２７０で、代替線が探索された場合は、Ｓ２３０に進み、探索された代替線に対して補正処理を実行する。つまり、代替線を左側にオフセットさせることで、代替線を、右側境界区画線６１に相当する位置に補正する。

例えば、図９に例示するように、車両１０１が、中央帯５５側にいずれの区画線も認識されない不明瞭領域８０が存在している区間を走行しているとする。そして、Ｓ２６０の代替線探索処理によって、対向車線５２側の車道外側線５４に対応した線候補が代替線として決定されたとする。

この場合、Ｓ２３０の補正処理では、左側境界候補線と代替線との間隔Ｗｘ２を候補線幅として、代替線の位置を、候補線幅Ｗｘ２と車線幅学習値Ｗ０との差分だけ左側にオフセットさせる。これにより、代替線は、図９に二点鎖線で示す位置に補正され、その補正後の代替線が右側境界候補線となる。また、補正後の候補線幅Ｗｃは車線幅学習値Ｗ０と同値となる。

Ｓ２４０では、道路形状推定処理を実行する。なお、Ｓ２４０では、現在選択されている左右一対の境界候補線を、左右一対の境界区画線５３、６１の認識結果として扱う。つまり、左右一対の境界区画線５３、６１の認識結果として、現在選択されている左右一対の境界候補線を採用して、その現在選択されている左右一対の境界候補線に基づいてＳ２４０の処理を実行する。

Ｓ２４０の道路形状推定処理は、図２に示す道路形状推定部３２によって実現される処理である。Ｓ２４０では、道路形状推定部３２が、現在選択されている左右一対の境界候補線に基づいて、自車線５１を含む、現在走行中の道路の形状を推定する。なお、Ｓ２３０で補正処理が行われた場合は、右側境界候補線についてはその補正処理後の（つまりオフセット後の）右側境界候補線に基づいて道路の形状を推定する。

具体的には、道路形状推定部３２は、現在走行中の道路の特性を示す道路パラメータとして、例えば車線位置，車線傾き，車線曲率，車線幅などの各種の道路パラメータを推定する。

ここで、車線幅は前述の通りであり、左右一対の境界区画線の間隔である。車線位置とは、車両１０１の中心を基準とした車線幅上の中心である中心位置であって、車両１０１の中心からその中心位置までの距離で表すことができる。例えば、車両１０１の中心が上記中心位置の左側に位置すればマイナスの値、右側に位置すればプラスの値とすることで、車両１０１に対する各境界区画線の位置を特定することができる。車線傾きとは、左右の境界区画線の中央を通過する仮想的な車線中心の上記中心位置における接線の車両進行方向に対する傾きであって、例えば左側に傾斜すればプラスの値、右側に傾斜すればマイナスの値とすることで角度を特定することができる。車線曲率とは、上記車線中心の曲率である。

なお、Ｓ２６０で代替線が探索されなかったことにより右側境界候補線が無効にされている場合は、Ｓ２４０では、左側境界候補線のみで道路形状推定処理を実行する。その際車線幅は、前フレームまでに算出されていた情報を用いる。

Ｓ２５０では、認識結果出力処理を実行する。この認識結果出力処理は、図２に示す認識結果出力部３３によって実現される処理である。Ｓ２５０では、認識結果出力部３３が、Ｓ２４０で推定された道路形状、即ち各種道路パラメータを、車両制御装置２０へ出力する。

（４）実施形態の効果
以上説明した実施形態によれば、以下の（１ａ）〜（１）の効果を奏する。
（１ａ）本実施形態では、車両１０１が暫定供用区間５０に入った場合、車線幅が学習される。そして、車線幅が学習されると、その後は、右側境界候補線の位置が、車線幅学習値に基づいて補正される。これにより、仮に車両右側において実際の右側境界区画線よりも外側の線が右側境界候補線として選択されても、その右側境界候補線の位置が、車線幅学習値に基づいて、実際の右側境界区画線に対応した位置に補正される。その結果、補正後の左右一対の境界候補線を、最終的に左右一対の境界区画線として精度良く認識でできる。

（１ｂ）本実施形態では、車両１０１が暫定供用区間５０に入った場合、状態判定部２８が、車線幅学習処理を行っても良いか否かを判定する。そして、車線幅学習処理を実行してもよいと判定された場合に、車線幅の学習が行われる。そのため、車線幅学習処理において、車線幅を精度良く学習することができる。

（１ｃ）また、状態判定部２８は、車線幅学習処理を行って良いか否かの判定を、少なくとも明瞭線判断及び平行線判断の２つの判断結果に基づいて行う。具体的に、明瞭性判断により明瞭と判断されて且つ平行性判断により平行と判断された場合に、車線幅を学習してよいと判定する。そのため、車線幅学習値の精度をより向上させることができる。

（１ｄ）本実施形態では、車両１０１が暫定供用区間５０に入って車線幅学習が行われると、右側境界候補線が、車線幅学習値に基づいて補正される。ただし、常に補正処理が行われるのではなく、状態判定部２８によって補正処理を実行しても良いと判定された場合に補正処理が行われる。そのため、右側境界候補線が補正対象として適切ではない状態になっている場合にその右側境界候補線が補正されるのを抑制できる。

（１ｅ）また、状態判定部２８は、補正処理を実行してもよいか否かの判定を、平行性判断の結果に基づいて行う。具体的に、平行性判断によって、右側境界候補線が左側境界候補線に平行であると判断された場合に、右側境界候補線に対して補正処理を行っても良いと判定する。そのため、補正処理を適切に行うことができる。

（１ｆ）本実施形態では、選択されている右側境界候補線について補正処理を実行してはならないと判定された場合、代替線が探索される。そして、代替線が探索された場合は、その代替線に対して補正処理が行われることにより、右側境界候補線が適切に取得される。そのため、中央帯から右側境界候補線が選択されないような状態になっていたとしても、対向車線側に存在する代替線に基づいて、右側境界区画線を適切に認識することができる。

（５）特許請求の範囲の文言との対応関係
ここで、本実施形態の文言と特許請求の範囲の文言との対応関係について説明する。
車載カメラ１０は撮影部の一例に相当する。側壁７２は構造物の一例に相当する。エッジ点抽出部２１、マーカ抽出部２２、線候補算出部２３及び線特徴抽出部２４は線抽出部の一例に相当する。状態判定部２８は、学習可否判定部、明瞭性判断部、平行性判断部及び補正可否判定部の一例に相当する。車線幅学習部２９は学習部の一例に相当する。代替線探索部３１は探索部の一例に相当する。

また、図５において、Ｓ１１０〜Ｓ１４０は線抽出部の処理の一例に相当する。Ｓ１６０は境界候補線選択部の処理の一例に相当する。Ｓ１７０は暫定供用判定部の処理の一例に相当する。Ｓ１８０は、学習可否判定部、明瞭性判断部、平行性判断部及び補正可否判定部の処理の一例に相当する。Ｓ２００は学習部の処理の一例に相当する。Ｓ２３０は補正処理部の処理の一例に相当する。Ｓ２６０は探索部の処理の一例に相当する。Ｓ２１０は補正要否判断部の処理の一例に相当する。

（６）他の実施形態
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（６−１）上記実施形態では、Ｓ２１０で補正が必要かどうかを判断し、補正が必要と判断された場合にＳ２２０を経て補正処理を行うように構成されていたが、Ｓ２１０の判断処理は省略してもよい。即ち、選択された右側境界候補線に対して、実際の右側境界区画線との位置関係にかかわらず、補正が可能である限り毎回補正処理を行うようにしてもよい。なおその場合、例えば候補線幅と車線幅学習値とが同値である場合は、補正処理においてはオフセット量が０となり、実質的には補正が行われないことになる。

（６−２）車両１０１の前方を撮影する撮影部として、上記実施形態の車載カメラ１０は一例である。撮像部としてどのような構成のものを用いるかについては適宜決めてよい。また、撮像部を複数設け、各撮像部からの画像に基づいて境界区画線の認識や道路形状の推定などの各種処理を行うようにしてもよい。

（６−３）車両１０１が暫定供用区間を走行中、車線幅の学習がどのようなタイミングで行われるかについては、適宜決めてよい。例えば、車両１０１が暫定供用区間に入った後に車線幅の学習が１回だけ行われてもよい。より具体的に、車両１０１が暫定供用区間に入った後、車線幅の学習が１回行われて車線幅学習値がメモリに記憶されたら、以後、車両１０１が当該暫定供用区間を出るまでは、学習は行われず、メモリに記憶されている車線幅学習値を用いて補正処理が行われてもよい。

また例えば、学習を行う条件が予め決められていて、車両１０１が暫定供用区間に入った後、上記条件が成立する度に学習が行われてもよい。上記条件としては、例えば、車両１０１が一定距離走行したこと、候補線幅と現在記憶されている車線幅学習値との差が一定値以上になること、などが挙げられる。

（６−４）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。

（６−５）上述した区画線認識装置の他、当該区画線認識装置を構成要素とするシステム、当該区画線認識装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した媒体、区画線認識方法等、種々の形態で本発明を実現することもできる。

１０…車載カメラ、１５…区画線認識装置、２１…エッジ点抽出部、２２…マーカ抽出部、２３…線候補算出部、２４…線特徴抽出部、２５…多重線判定部、２６…境界候補線選択部、２７…暫定供用判定部、２８…状態判定部、２９…車線幅学習部、３０…補正処理部、３１…代替線探索部、３２…道路形状推定部、３３…認識結果出力部、５０…暫定供用区間、５１…自車線、５２…対向車線、５３…車道外側線（左側境界区画線）、５４…車道外側線、５５…中央帯、６１…黄色中央線（右側境界区画線）、６２，６４…白色中央線、６３…黄色中央線、６５…縁石、６６…車線分離標、７０，８０…不明瞭領域、７１，７２…側壁、８１…エッジ点、８６…左側境界候補線、８７…右側境界候補線、１０１…車両、１０１…自車両。

Claims (8)

1. 車両（１０１）に搭載された撮影部（１０）により撮影された前記車両の前方の画像から、前記車両が走行中の車線（５１）の境界を規定する左右一対の境界区画線（５３、６１）を認識する区画線認識装置（２０）であって、
   前記撮影部により撮影された画像から、前記車両の走行方向に沿って延びるように存在する線（５３、５４、６１〜６４）を抽出するように構成された線抽出部（２１〜２４）と、
   前記線抽出部により抽出された前記線の中から、前記左右一対の境界区画線（５３、６１、６４）の候補である左右一対の境界候補線を選択するように構成された境界候補線選択部（２６）と、
   前記車両が暫定供用区間（５０）を走行中か否か判定するように構成された暫定供用判定部（２７）と、
   前記暫定供用判定部により前記車両が前記暫定供用区間を走行中と判定された場合に、前記左右一対の境界区画線の間隔である車線幅を学習するように構成された学習部（２９）と、
   前記暫定供用判定部により前記車両が前記暫定供用区間を走行中と判定された場合に、前記境界候補線選択部により選択された前記左右一対の境界候補線のうち右側の境界候補線の位置を、前記学習部により学習された前記車線幅に基づいて補正するように構成された補正処理部（３０）と、
   を備える、区画線認識装置（２０）。
2. 請求項１に記載の区画線認識装置であって、
   さらに、前記境界候補線選択部により選択された前記左右一対の境界候補線の、前記線抽出部による抽出状態に基づいて、その選択された左右一対の境界候補線の間隔を前記車線幅として学習してよいか否か判定するように構成された学習可否判定部（２８）を備え、
   前記学習部は、前記学習可否判定部により前記学習してよいと判定された場合に、前記境界候補線選択部により選択された前記左右一対の境界候補線の間隔を前記車線幅として学習するように構成されている、
   区画線認識装置。
3. 請求項２に記載の区画線認識装置であって、
   前記線抽出部は、前記撮影部により撮影された画像から、前記車両の走行方向に垂直な方向に存在するエッジ点を検出し、その検出したエッジ点に基づいて前記線を抽出するよう構成されており、
   前記学習可否判定部は、
   前記境界候補線選択部により選択された前記左右一対の境界候補線の各々について、前記エッジ点の数、走行方向の長さ、実線であるか否か、前記エッジ点の強度、のうち少なくとも１つに基づいて、明瞭な状態で抽出されているか否か判断するように構成された明瞭性判断部（２８）と、
   前記境界候補線選択部により選択された前記左右一対の境界候補線の各々について、曲率、走行方向に対する傾き、過去の認識形状からの変化度合い、前記エッジ点の密度、のうち少なくとも１つに基づいて、両者が平行であるか否か判断するように構成された平行性判断部（２８）と、
   を備え、前記明瞭性判断部により明瞭と判断されて且つ前記平行性判断部により平行と判断された場合に、前記学習してよいと判定する
   区画線認識装置。
4. 請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の区画線認識装置であって、
   さらに、前記境界候補線選択部により選択された前記左右一対の境界候補線のうち右側の境界候補線の、前記線抽出部による抽出状態に基づいて、その右側の境界候補線を前記補正処理部によって前記補正を行ってもよいか否か判定するように構成された補正可否判定部（２８）を備え、
   前記補正処理部は、前記補正可否判定部により前記補正を行ってもよいと判定された場合に、前記右側の境界候補線に対して前記補正を行うように構成されている、
   区画線認識装置。
5. 請求項４に記載の区画線認識装置であって、
   前記線抽出部は、前記撮影部により撮影された画像から、前記車両の走行方向に垂直な方向に存在するエッジ点を検出し、その検出したエッジ点に基づいて前記線を抽出するよう構成されており、
   前記補正可否判定部は、前記左右一対の境界候補線の各々について、曲率、走行方向に対する傾き、過去の認識形状からの変化度合い、前記エッジ点の密度、のうち少なくとも１つに基づいて、両者が平行であるか否か判断し、平行と判断された場合に、前記補正を行ってもよいと判定する、
   区画線認識装置。
6. 請求項４または請求項５に記載の区画線認識装置であって、
   さらに、前記補正可否判定部により前記左右一対の境界候補線が平行ではないと判断された場合に、前記線抽出部により抽出された前記線のうち、前記車両の右側に存在する線であって前記右側の境界候補線として抽出された線とは異なる他の線の中から、前記右側の境界候補線に代えて前記補正処理部による前記補正の対象にすることが可能な線である代替線を探索するように構成された探索部（３１）を備え、
   前記補正処理部は、前記補正可否判定部により前記左右一対の境界候補線が平行ではないと判断された場合に、前記探索部により前記代替線が探索された場合は、その探索された代替線を前記右側の境界候補線として前記補正を行うように構成されている、
   区画線認識装置。
7. 請求項６に記載の区画線認識装置であって、
   前記探索部は、前記車両が走行中の車線に隣接する対向車線（５２）における、当該対向車線の走行方向左側に存在する線（５４）、及び当該対向車線の走行方向左側において走行方向に沿って設けられている構造物（７２）によって形成される線、のいずれかを前記代替線として探索する、
   区画線認識装置。
8. 請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の区画線認識装置であって、
   さらに、前記境界候補線選択部により選択された前記左右一対の境界候補線のうち右側の境界候補線に対して前記補正処理部による前記補正が必要か否かを判断する補正要否判断部（３０）を備え、
   前記補正処理部は、前記補正要否判断部により前記補正が必要と判断された場合に、前記右側の境界候補線に対する前記補正を行うように構成されている、
   区画線認識装置。

Images