车道边界估计装置和车道边界估计方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种车道边界估计装置和一种车道边界估计方法。
【背景技术】
[0002] 传统地，报告了一种车道边界估计技术。
[0003] 例如，日本专利申请公开No. 2013-161190 (JP2013-161190A)描述了如下技术：在 车辆附近的交通环境中，基于用于检测存在阶梯差的位置而执行的阶梯差检测的结果，而 在从车辆的近侧到远侧的方向上检测诸如路缘这样的三维车道边界（立体车道边界）。其 后，该技术获取最远区域中所检测的立体车道边界的亮度图像，作为用于模板对比中的图 像，并且该技术执行从最远区域到更远区域的模板对比。通过这样做，该技术估计远处区域 中的立体车道边界，在该远处区域中，否则可能根据阶梯差检测的结果而检测到立体车道 边界。
[0004] 日本专利申请公开No. 2013-142972 (JP2013-142972A)描述了如下技术：从靠近 车辆的区域的捕捉的图像选择道路边界的图像，以建立模板，根据从车辆到车辆的远处区 域的距离，改变模板的缩放比例，根据通过模板匹配处理而捕捉到的远处区域的图像来检 测道路边界，并且基于道路边界检测结果，识别出车辆前方的车道。
[0005] 然而，根据相关技术，例如，因为诸如路缘这样的立体车道边界在存在车辆入口 / 出口的位置处不连续，或者因为立体车道边界由其它诸如电话线杆这样的立体物体掩藏， 所以有时不能够检测到诸如路缘这样的立体车道边界，作为空间连续的物体。在这种情况 下，在相关技术中，中断了基于阶梯差检测或者基于模板对比的立体车道边界的检测，有时 因此不能够估计远处区域中的立体车道边界。
[0006] 下面参考图1A和图1B描述不太可能检测到远处区域中的立体车道边界的情况的 实例。图1A和图1B示出了难以通过模板对比而搜索远处区域的场景的实例。图1A示出 了路缘边界不连续的场景，并且图1B示出了桥将阴影投射在路缘边界上的场景。
[0007] 通过基于高度或者边缘来选择图像的一部分而设定模板图像。例如，假定将图1A 中虚线框（i)设定为模板图像。因为实线帧（ii)之内的路缘边界包括路缘不连续的一部 分，所以如果基于该模板图像执行附近远处区域的搜索，则不会产生好的模板对比结果。另 外，因为模板对比是基于亮度信息的，所以如图1B所示，在诸如桥梁这样的周围物体的阴 影落在路缘边界上的虚线框（iii)之内，光与影密度的改变是小的。这使得模板对比不稳 定，有时导致不准确的位置检测。
[0008] 因此，在相关技术中，如图1A所示，当路缘不连续时，如图1B所示，当周围物体 (诸如桥梁）的阴影落在道路表面上时，或者当不存在侧沟盖时，不能够利用选择的模板而 必然地识别出精确位置，并且结果，中断了远处区域搜索。该问题的可能的解决方案是调节 模板图像的亮度，或者通过几何变换产生预测的模板图像。然而，因为难以预测这样的局部 纹理改变，所以难以利用这些方案来解决这个问题。如果利用以这种方式产生的模板，来识 别上述任意位置，则仍存在不能够确认所识别的位置是正确的道路边界的可能性。
【发明内容】
[0009] 本发明提供了一种车道边界估计装置以及车道边界估计方法，其能够减少不能够 估计远处区域中的立体车道边界的情况的发生。
[0010] 根据本发明的第一方面的车道边界估计装置，包括：图像获取单元，该图像获取单 元被构造成获取通过捕捉车辆周围的交通环境而产生的图像数据；距离图像产生单元，该 距离图像产生单元被构造成基于所述图像数据而产生距离图像；阶梯差检测单元，该阶梯 差检测单元被构造成通过执行阶梯差检测，来从所述车辆的近侧到远侧检测出所述立体车 道边界的第一部分，所述阶梯差检测基于所述距离图像而提取出立体车道边界的高度改变 的位置，所述立体车道边界是三维车道边界；基准图像设定单元，该基准图像设定单元被 构造成将最远区域中的第一图像区域设定为模板图像，所述最远区域是距离所述车辆最远 并且位于所述第一部分上的图像区域；搜索区域设定单元，该搜索区域设定单元被构造成 设定从所述最远区域到更远侧的搜索区域；对比确定单元，该对比确定单元被构造成通过 执行模板对比，从所述最远区域到所述更远侧检测边界候选点，在该模板对比中，在所述搜 索区域中扫描匹配所述模板图像的区域，所述边界候选点是用于所述立体车道边界的第二 部分的候选；以及道路边界检测单元，该道路边界检测单元被构造成基于利用所述阶梯差 检测单元的所述第一部分的检测结果、以及利用所述对比确定单元的所述边界候选点的检 测结果，来检测所述交通环境中的所述立体车道边界，其中当所述第一部分的检测评估值 小于第一预定值并且所述搜索区域包括低评估搜索区域时，所述基准图像设定单元将第二 图像区域重新设定为所述模板图像，所述第二图像区域比所述低评估搜索区域更靠近所述 车辆，并且所述低评估搜索区域是所述边界候选点的对比评估值低于第二预定值的搜索区 域，所述搜索区域设定单元被构造成跳过所述低评估搜索区域，并且重新设定从比所述低 评估搜索区域更远的图像区域到更远侧的新的搜索区域，并且所述对比确定单元被构造成 在重新设定的所述搜索区域中执行所述模板对比。
[0011] 在本发明的第一方面中，所述阶梯差检测单元可以被构造成在所述搜索区域中进 一步执行所述阶梯差检测。与所述检测评估值小时相比，当所述第一部分的所述检测评估 值大时，所述道路边界检测单元可以在如下情况下检测所述交通环境中的所述立体车道边 界：优先级放在所述第一部分的所述检测结果上，而不是优先级放在所述边界候选点的所 述检测结果上。
[0012] 在本发明的第一方面中，当所述第一部分的所述检测评估值大于基准值时，所述 道路边界检测单元可以在如下情况下检测所述交通环境中的所述立体车道边界：优先级 放在所述第一部分的所述检测结果上，而不是优先级放在所述边界候选点的所述检测结果 上。另外，当所述第一部分的所述检测评估值小于所述基准值时，所述道路边界检测单元可 以在如下情况下检测所述交通环境中的所述立体车道边界：优先级放在所述边界候选点的 所述检测结果上，而不是优先级放在所述第一部分的所述检测结果上。
[0013] 在本发明的第一方面中，所述搜索区域设定单元可以被构造成基于所述第一部分 的检测结果，来预测所述边界候选点可能出现的区域，并且所述搜索区域设定单元可以被 构造成在所预测的区域周围设定所述搜索区域。
[0014] 在本发明的第一方面中，第一图像区域可以具有预定的尺寸。第二图像区域可以 具有预定的尺寸。
[0015] 根据本发明的第二方面的车道边界估计方法，包括：获取通过捕捉车辆周围的交 通环境而产生的图像数据；基于所述图像数据而产生距离图像；通过执行阶梯差检测，来 从所述车辆的近侧到远侧检测所述立体车道边界的第一部分，所述阶梯差检测基于所述距 离图像而提取出立体车道边界的高度改变的位置，所述立体车道边界是三维车道边界；将 最远区域中的第一图像区域设定为模板图像，所述最远区域是距离所述车辆最远并且位于 所述第一部分上的图像区域；设定从所述最远区域到更远侧的搜索区域；通过执行模板对 比，从所述最远区域到所述更远侧检测边界候选点，在所述模板对比中，在所述搜索区域中 扫描匹配所述模板图像的区域，所述边界候选点是用于所述立体车道边界的第二部分的候 选；以及基于所述第一部分的检测结果以及所述边界候选点的检测结果，来检测所述交通 环境中的所述立体车道边界，其中当所述第一部分的检测评估值小于第一预定值，并且所 述搜索区域包括低评估搜索区域时，将第二图像区域重新设定为所述模板图像，所述第二 图像区域比所述低评估搜索区域更靠近所述车辆，并且所述低评估搜索区域是所述边界候 选点的对比评估值小于第二预定值的搜索区域，当所述搜索区域包括所述低评估搜索区域 时，跳过所述低评估搜索区域，并且从比所述低评估搜索区域更远的图像区域到更远侧重 新设定新的搜索区域，并且在重新设定的搜索区域中执行所述模板对比。
[0016] 在本发明的第二方面中，所述第一图像区域可以具有预定的尺寸。所述第二图像 区域可以具有预定的尺寸。
[0017] 本发明的第一和第二方面中的车道边界估计装置和车道边界估计方法实现了减 少不能够估计远处区域中的立体车道边界的情况的效果。
【附图说明】
[0018] 下面将通过参考附图描述发明的示例性实施例的特征、优势、技术以及工业重要 性，其中相同的标号表示相同的元件，并且其中：
[0019] 图1A和图1B是示出难以通过模板对比进行的远处搜索的场景的实例的图；
[0020] 图2是示出第一实施例中的车道边界估计装置的构造的图；
[0021] 图3是示出输入图像和距离图像的实例的图；
[0022] 图4是示出用于检测立体车道边界的处理的实例的图；
[0023] 图5是示出道路表面区域的设定的实例的图；
[0024] 图6是示出搜索区域的设定的实例和跳过搜索的实例的图；
[0025] 图7是示出用于将直线应用到边界候选点组的处理的实例的图；
[0026] 图8是示出跳过搜索的效果的实例的图；
[0027] 图9是示出第一实施例中的车道边界估计装置的基本处理的实例的流程图；
[0028] 图10是示出模板切换逻辑A的实例的图；
[0029] 图11是示出模板切换逻辑A的具体处理的流程图；
[0030] 图12是示出模板切换逻辑B的实例的图；
[0031] 图13是示出模板切换逻辑B的具体处理的流程图；
[0032] 图14是示出第二实施例中的车道边界估计装置的构造的图；以及
[0033] 图15是示出第二实施例中的车道边界估计装置的基本处理的实例的流程图。
【具体实施方式】
[0034] 下面参考附图具体描述本发明的车道边界估计装置和车道边界估计方法的实施 例。下面的实施例没有旨在限定本发明的范围。实施例中描述的元件包括由本领域中的技 术人员容易想到的它们的变形以及大致等同的元件。
[0035] [第一实施例]
[0036] 下面参考图2至图8描述第一实施例中的车道边界估计装置的构造。图2是示出 了第一实施例中的车道边界估计装置的构造的图。图3是示出了输出图像和距离图像的实 例的图。图4是示出了用于检测立体车道边界的处理的实例的图。图5是示出道路表面区 域的设定的实例的图。图6是示出搜索区域的设定的实例和跳过搜索的实例的图。图7是 示出用于将直线应用到边界候选点组的处理的实例的图。图8是示出跳过搜索的效果的实 例的图。
[0037] 如图2所示，安装在车辆（主车辆）上的第一实施例中的车道边界估计装置，通常 包括：E⑶1、成像装置2和执行器3。
[0038] 控制车辆的单元驱动的E⑶1是电子控制单元，其主要由包括CPU、R0M、RAM和接口 的微型计算机构成。电连接到成像装置2的ECU1接收与成像装置2的检测结果相对应的 电信号。ECU1根据对应于检测结果的电信号执行各种类型的算术处理。例如，ECU1基于成 像装置2的检测结果，来估计在车道中出现的诸如路缘这样的三维车道边界（立体车道边 界）。ECU1输出与包括立体车道边界的检测结果的算术处理结果相对应的控制指令，以控 制电连接到ECU1的执行器3的操作。例如，ECU1将基于算术处理结果而产生的控制信号 输出到执行器3,并且使执行器3运行与执行用于控制车辆行动的驾驶支持控制。
[0039] 下面具体描述E⑶1的处理单元。E⑶1至少包括图像获取单元la、距离图像产生单 元lb、阶梯差检测单元lc、基准图像设定单元Id、搜索区域设定单元le、对比确定单元If、 道路边界检测单元lg和车辆控制单元lh。根据需要通过参考图3至图8具体描述图2中 所示的ECU1的处理单元（图像获取单元la至车辆控制单元lh)。
[0040] E⑶1的图像获取单元la获取通过捕捉车辆周围的交通环境而产生的图像数据。 在本实施例中，车辆周围的交通环境包括诸如车辆的前方、侧方以及后方的道路环境这样 的车辆周围的道路环境。在下面实施例的说明中，将车辆的前方（即，在车辆的行驶方向 上）