次に, 本システムの課題について説明する. 図 に白線検知と自律航法を組合せた車線判定方式の概要を示す. 基本的にはカメラで検知した白線までの距離の情報を用いて自車の走行車線を判定する方式であり, 白線が検知できない区間は自律航法を用いて軌跡を外挿することで連続性が確保できる. しかし, 自律航法は

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1 研究論文 カメラの白線検知と地図の道路曲率を用いた走行車線位置判定 * 今井 正人 ) 坂田 雅男 ) Driving Lane Evaluation Using Camera and Map Data Masato Imai Masao Saata Identifying the vehicle s position on the multi-lane roads is necessary for the route guidance system. The basic method to figure out the running lane is to detect the lane change behavior by using cameras. When the vehicle runs on the roads with unclear lane marings, a yaw rate sensor is useful to detect the lane change maneuver. But through the curve, it is difficult for the system to distinguish turning maneuver and lane-change maneuver only from the yaw rate sensor's signal. To distinguish those two maneuvers, we used the radius of road curvature from the map data additionally. KEY WORDS : Safety, Intelligent vehicle, Road environment recognition, Road Curvature (C). ま え が き 近年における情報処理技術やエレクトロニクス技術の発展に伴い,( 高度道路交通システム ) における運転支援技術が注目を集めるようになった. 将来的には, 環境下においては高度な運転支援システムによって経路誘導を行い, 目的地まで安全に到着できる自動運転が実現できるようになると考えられる. しかし, 自動車を取り巻く環境は複雑であり, このようなシステムを実現するためには, 自車周辺の道路環境を正確に認識して適切な運転支援を行う必要がある. すなわち, 高精度な自車位置の取得と高度な自車周辺のセンシング技術がキーとなる. 道路単位で自車位置を推定している現状のカーナビゲーションシステム ( 以下, ナビ ) においては, 自車が走行中の車線位置が分かることで経路案内の自由度が増し, ユーザに分かりやすく情報を提示することが可能となる. また, 自動運転の実現のために必須となる経路誘導機能においては, 自車が走行中の車線位置を正確に把握する必要がある. 自車が走行中の車線位置を判定するためには, 地図情報 ( 車線数, 車線幅など ) と白線情報 ( 線種, 自車との位置関係など ) が必要である. この白線情報を取得する手法としては車載カメラで撮影された画像を処理する手法が一般的であり, 従来から様々な手法が提案されている. また, これらの情報から自車が走行中の車線位置を判定する手法が提案されている が, これらの手法は, 白線が正しく検知できて 年 月 日受理. 年 月 日自動車技術会秋季学術講演会において発表. 株 日立製作所 茨城県ひたちなか市堀口 ) クラリオン 株 埼玉県さいたま市中央区新都心 いることが条件となっている. 実際には白線がかすれて見えにくい場所, 夜間や天候状態ではカメラで検出することが困難な状況があるため, 車線位置の判定が不安定になる場合があった. 本報告では, 車両の慣性センサを用いて自車の挙動を計算する自律航法を用いて, 白線が検知できない場所での自車位置を補完し車線位置を判定する手法を提案し, 評価実験を行った. また, 廉価なシステムにも適用可能とするため, 駐車支援用に普及しつつあるリアカメラを用いた構成とした.. 走行車線位置判定 システム構成と課題 図 に本システムの構成図を示す. 本システムは, 左右白線までの距離をリアカメラから, ヨーレートをヨーレートセンサから, 車速を車輪速センサからそれぞれ ( ) 経由でナビに取り込む構成としている. そして, ナビ内のロケータに走行車線位置判定ロジックを実装し, 地図情報から道路曲率, 車線数, 車線幅を取り込む構成とする. さらに, 判定した車線位置を外部に出力可能な構成とすることで,( 先進運転支援システム ) コントローラ ( 例えば, 自動運転用コントローラ等 ) で車線位置の情報が利用可能となる. Fig. System configuration diagram Vol.46,No.2,March

2 次に, 本システムの課題について説明する. 図 に白線検知と自律航法を組合せた車線判定方式の概要を示す. 基本的にはカメラで検知した白線までの距離の情報を用いて自車の走行車線を判定する方式であり, 白線が検知できない区間は自律航法を用いて軌跡を外挿することで連続性が確保できる. しかし, 自律航法は車速と方位変化から軌跡を算出するため, 以下 つの課題を有する. (ⅰ) 方位変化が道路形状によるものか車線変更によるものかの区別ができなく, カーブでの車線変更が対応困難 (ⅱ) 自律航法で求める自車位置は積分値となるために, 位置と方位を適宜初期化する必要がある 前者に関して具体的には, 図 に示す状況でどちらも同じ軌跡を描く場合, 自律航法の情報のみでは自車が道路に沿って走行しているのか, 車線変更 ( 意図して横方向に移動 ) しているのかの判断が困難である. 図 において, 区間 で白線を検知できなくなった ( 白線をロストした ) 場合, 地点 まではカメラで検知した白線までの距離の情報で道路端までの距離を求め, 地点 において自律航法の位置と方位を初期化して区間 の軌跡を自律走行で外挿するのだが, 道路が右カーブのために単純に自律航法の軌跡で外挿すると下グラフの点線のようになり, 元の右車線に戻ってしまう. 実際には下グラフの破線のように自律航法で外挿して左車線に車線変更後に地点 で白線検知結果につなげることが望ましいが, 道路形状が不明であると単純な自律航法での外挿を用いた車線位置の判定は困難である. 上記 つの課題に対して,(ⅰ) に関しては 節にて, (ⅱ) に関しては 節でそれぞれ解決策を述べる. Fig.3 Problem of dead reconing 方位変化の判別方法 自律航法を用いてカーブでの車線内位置を求めるために, ヨーレートセンサから出力される方位変化に地図の道路曲率を利用した補正項を加えて車線内方位 ( 車線に対して接線方向を 度, 時計回りをプラス方向とする ) を推定する. そして, この車線内方位と車速を用いた自律航法により軌跡を演算することで, 車線内位置 ( 道路端からの距離 ) を求めることができる. 図 を用いて, カーブにおける車線内方位について説明する. 図 () において, 初期方位 θ が でそのまま直進すると車線内方位が徐々にマイナス方向にずれていき, 車線内位置もカーブの外側の方へとずれていく. 一方, 図 () においては, 道路に沿って走行しているため, 車線内方位も車線内位置もずれていない. 具体的には, 微小時間 Δ 後の車線内方位 θ は, 初期方位 θ, ヨーレートω,Δ の間に進む距離, 道路の曲率半径 ( 右カーブがプラス ) を用いて () 式で計算できる. Fig.2 The conventional judgment of the driving lane t C R () ここで, が車線内方位を求めるための補正項であり, Δ の間に変化する角度 ψに相当する (ψ). したがって, 図 () では, 初期方位 θ およびヨーレートωが のため, Δ 後のθ は () 式のように-ψとなり, 図 () では, 初期方位 θ が, ヨーレートω(ψΔ) を展開してΔ 後のθ は () 式のように となる. t C R 0 0 t C R () C R t C R 0 t C R 0 () t 以上のように, 地図の道路曲率を利用することでカーブにおける車線内の方位を求めることができ, この車線内方位と車速を用いた自律航法により車線内位置が計測可能となる. 468 自動車技術会論文集

3 (a)straight path (b)turning path Fig.4 The direction on corners 走行車線位置判定ロジックここでは, カメラで検知した白線までの距離と地図の道路曲率を利用した自律航法を用いて車線内位置を計測し, 自車が走行している車線位置を判定する方法を説明する. まず, 図 において言葉 ( 変数名など ) を定義する. 自車の進行方向は図面上右で, カメラの測定点 ( 白線までの距離を計測する位置 ; 車両より所定距離後方 ) を とする. このカメラ測定点 で計測される左右の白線までの距離をそれぞれ, とし, 同点における車線内方位をˆ とする. また, 実際に計測したい地点はリアカメラ測定点 から手前に だけずらした地点 ( 例えばナビ本体まで ) であり, この地点での道路左端の白線からの距離を横位置 ŷ とする. さらに, 車線幅を とし, 車線位置 は一番左車線を, 左から 番目の車線を, 左から 番目の車線を, と定義する. なお, これらの定義は日本など左側通行の地域を前提としており, 米国などの右側通行の地域においては道路右端の白線からの距離を横位置 ŷ とし, 車線位置 は一番右車線を, と定義する. Fig.6 Functional bloc diagram 方位推定と横位置推定にカルマンフィルタを用いているが, これはカメラと自律航法のそれぞれの誤差による影響を最小化するためである. 各ブロックの詳細を以下で説明する. 方位演算 ここでは, カメラから入力される左右白線までの距離, に基づいて車線内方位 φ,φ を演算する. 具体的には, 左右白線までの距離, を過去複数個記憶し, 直線回帰 ( 最小二乗法 ) にて傾きを求める. なお, ヨーレートωは, 過大な方位変化が発生した場合に計算を抑制するために用いる. 2 方位推定 カルマンフィルタ 車線内方位 ˆ とで求めた車線内方位 φ,φ との関係は, ヨーレートωの積分にカーブに対応した補正項を加えると, () 式および () 式でモデル化できる. t v (4) C R L R wl wr (5) ただし,Δ は演算周期, はΔ の間に進む距離, は曲率半径, はモデル誤差 (ωの積分誤差, の演算誤差など ), と はカメラ方位誤差である. これにカルマンフィルタを適用すると, 予測の漸化式は () 式と () 式で, 更新の漸化式は () 式 ~() 式で表せる. ˆ ˆ t C R (6) \ \ Pˆ ˆ \ P \ V (7) Fig.5 Variable definition 次に, 図 の機能ブロック図を用いて車線判定ロジックを説明する. カメラから左右白線までの距離, を, 車速センサで検出した車速から単位時間あたりの走行距離 を, ヨーレートセンサからヨーレートωを, ナビから道路の曲率半径, 車線数, 車線幅 の各情報を入力し, 車線内方位 ˆ, 横位置 ŷ を演算して車線位置 を判定する構成とした. ここで, ˆ \ ˆ \ K P P W (8) ˆ ˆ L ˆ \ \ K (9) \ R Vol.46,No.2,March

4 ˆ ˆ \ \ P K P (0) ただし, は の分散, は推定誤差の分散, と は と の分散であり, Wl 0 W である. 0 Wr 以上により, 車線内方位 ˆ \ の最適推定値が求められる. 3 測定点補正 ここでは, リアカメラで計測した白線までの距離を実際に計測したい地点 ( ナビ本体の位置 ) に補正する. 図 に示すように, 実際に計測したい地点での白線までの距離 は, リアカメラで計測した白線までの距離, 車線内方位 θ, リアカメラ測定点から実際に計測したい地点までの距離 を用いて () 式で計算できる. D cos E tan d () Fig.7 Measurement point correction 4 横位置演算 ここでは,3でリアカメラの測定点補正を行った後の左右白線までの距離を, 前回の車線判定結果 ( 車線位置 ) とナビからの車線数, 車線幅 の情報を用いて横位置 ( 道路左端の白線までの距離 ) に変換する. 5 横位置推定 カルマンフィルタ 自律航法とカメラによる横位置の関係は,() 式および () 式でモデル化できる. y 2 y C sin v (2) DL DR y w2l w2r (3) ただし,Δ は演算周期, はモデル誤差 ( の演算誤差, θの演算誤差など ), と はカメラ横位置誤差である. これにカルマンフィルタを適用すると, 予測の漸化式は () 式と () 式で, 更新の漸化式は () 式 ~() 式で表せる. yˆ yˆ \ \ C sin (4) Pˆ2 ˆ2 2 \ P \ V (5) 2 ˆ2 \ ˆ2 \ 2 K P P W (6) DL y ˆ ˆ ˆ \ y \ K2 y (7) \ DR ˆ2 ˆ \ 2 2 \ P K P (8) ただし, は の分散, は推定誤差の分散, と は と の分散であり, W 2l 0 W 2 である. 0 W 2r 以上により, 横位置の最適推定値 ˆ y \ が求められる. 6 車線判定 5で求めた横位置と, 地図からの車線数, 車線幅 の情報を用いて現在走行中の車線位置 を求める. 具体的には, 横位置 ŷ と車線幅 の関係により, 車線位置 は以下のように求められる. 0 ŷ < w L = w ŷ < 2w L = 2 2w ŷ < 3w L = 3 : : 以上のように, カルマンフィルタを用いてカメラと自律航法のそれぞれの誤差による影響を最小化して車線内方位および横位置を推定することで, 自律航法の初期値設定が不要となり, カーブでの車線変更中の自車位置の推定が可能となる.. 実験結果 実験方法本手法の有効性を確認するため, 都市間高速道路を走行したデータを取得し, 机上でシミュレーションを実施した. 実験データは, 実験車両でリアカメラの映像と車両 () の情報を時間同期して記録し, 記録したデータを時間同期して出力可能な機器を用いて実験した. 図 および図 に本システムの実験構成を示す. 図 が実車での走行データを取得する際のシステム構成図であり, 地図情報 ( 道路曲率, 車線数, 車線幅 ) をナビから, ヨーレートをヨーレートセンサから, 車速を車輪速センサからそれぞれ 経由で, リアカメラ映像を ( ) 経由で記録装置に入力する. また, 図 が実車で取得した走行データを再生して机上で評価する際のシステム構成図であり, 再生装置は車両 から取得した情 470 自動車技術会論文集

5 報とリアカメラ映像を時間同期して出力し, リアカメラ映像は画像処理ユニットで処理され, 左右白線までの距離を算出して 上に出力する. そして, これらの 情報を走行車線位置判定ロジックを実装した評価用 に取り込んで本手法の評価および解析が可能な構成とした. また, 実験条件は, 天候 : 晴れ 曇り, 時間帯 : 日中, 路面状態 : ドライ, 車線数 : 片側 車線もしくは 車線であり, 常磐自動車道において周囲の車両の走行の妨げにならないように通常の車線変更を行った. 本システムは, とくに, 駐車支援用の広角レンズを備えたリアカメラを用いるため, 図 に示す通り, 白線の検出範囲が近傍 ( 車両後方 程度 ) に限られている. 都市間高速道路の車線境界線 ( 破線 ) は概ね の白線と の空白区間で構成されるため, 通常の走行でも白線の検知と不検知を繰り返しており, 車線変更などで横方向に大きく移動する際には完全に白線をロストして自車位置を見失ってしまう. また, 銅図に示すように白線がかすれているような場所も白線が検知できずに自車位置を見失ってしまう可能性がる. さらに, 一旦自車位置を見失うと再び白線を検知し始めるまでにしばらく時間を要するため, 今回の実験では, この白線をロストしている状態を地図の道路曲率を用いた自律航法で補完できることを確認した. Fig.0 Scene of lane missing 実験結果および考察図 および図 に常磐自動車道での走行データ ( 美野里 手前 ~ 石岡方面 ) を利用した車線判定ロジックの評価結果を示す. それぞれのグラフは上から順に地図の曲率半径 R, 車線内方位, ˆ 横位置 ŷ, 車線位置 Lを示す. 図 においては, 車線道路を約 m 走行中に 回の車線変更を実施した. カルマンフィルタ処理後の車線内方位はほぼ連続性を確保して推移していることが分かる. また, 横位置も車線変更中に大きくずれることなく推定できていることが分かり, 車線位置も良好に判定できていることから, 横位置の変化が車線変更によるものかカーブ走行によるものかの区別ができていると判断できる. 図 は図 の m~mの範囲を拡大したグラフである. ここでは 回の車線変更を実施している. 細かく見ると図中の点線の領域で横位置のずれが発生していることが分かる. この横位置のずれの原因として, 地図の曲率半径の誤差が考えられる. ただし, この横位置のずれは最大で m 程度であり, 日本の道路では通常車線幅は 以上のため, 車線位置を判定する際には問題ないレベルである. Detail -> Fig.2 Fig.8 Data recording system on car R ˆ 3rd lane ŷ 2nd lane st lane Fig.9 Evaluation system using recorded data L Longitudinal position [m] Fig. Experimental result on express way Vol.46,No.2,March

6 R ˆ 3rd lane ŷ 2nd lane : Lane missing area st lane L Longitudinal position [m] Fig.2 Experimental result (Detail) 今回の実験では, 曲率半径 以上のカーブを有する都市間高速道路において合計 回の車線変更を実施し, すべてのシーンで車線位置の判定に成功した. なお, 今回の実験は比較的カーブが緩やかでかつ白線状態が良い場所で実施したが, 都市高速 ( 首都高速など ) や一般道で本方式を適用した場合, 以下のような課題が挙がるものと考える. 白線のかすれやはがれなどで白線を検知できない時間が長い場合の誤差の蓄積 曲率半径の誤差による方位推定誤差 交差点など特殊な場所での誤判定 今後, 自動運転に向けた開発が活発化してくると, 高精度なデジタル地図の普及が加速すると考える. したがって, 高精度地図の普及により上記の課題のいくつかは解決可能と考える. ただし, 地図の高精度化に加え, センシング技術の高度化も必要なことは言うまでもなく, 白線検知の安定化, 高信頼化が要求される.. ま と め本報告では, 自車が走行中の車線位置を判定するため, カメラによる白線検知と地図の道路曲率を加味した自律航法を組み合わせた手法を提案した. 本手法により, 自車の方位変化が道路形状によるものか ( 道路に沿って走行しているのか ) 車線変更 ( 意図して横方向に移動 ) によるものかの区別が可能となったため, カーブで白線が検知できない場合の車線変更にも対応可能となった. また, カルマンフィルタを用いてカメラの検知結果と自律航法を組み合わせたことで自律航法の位置と方位の初期化が不要となり, 推定結果の連続性を確保することが可能となった. とくに今回の評価においては, 曲率半径 以上のカーブを有する都市間高速道路 ( 比較的カーブが緩やかでかつ白線状態が良い場所 ) において合計 回の車線変更を実施し, すべてのシーンで車線位置の判定に成功している. 本手法により, 自車の走行している車線位置が判定可能な見込みとなり, 今後の経路案内 経路誘導機能への適用の見通しを得た. 参 考 文 献 二宮芳樹, 高橋新, 太田充彦 : 高速パターン照合手法を利用したレーン認識システム, 電子情報通信学会論文誌 Ⅱ, Ⅱ,, 小野口一則 : 画像認識による白線認識アルゴリズムの開発, 自動車技術会学術講演会前刷集,,, 西村明彦, 長谷川孝明 : 走行車線認識システムの一検討, 電子情報通信学会技術研究報告,, 本多充知, 加藤博一, 西田正吾 : 時空間画像を用いた自車両走行レーン位置認識, 情報処理学会研究報告,, 安達栄輔, 栗田多喜夫 : 車の安全運転支援システムのための車線状態の推定法, 電子情報通信学会技術研究報告,, 472 自動車技術会論文集

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