專利名稱：車輛行駛狀態(tài)判定裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種車輛行駛狀態(tài)判定裝置，其能判定例如在駕駛過程中駕駛員的清醒狀態(tài)是否被阻礙，以致于駕駛員在方向盤上入睡。
背景技術：
近年來，隨著路網(wǎng)的發(fā)展和休閑時間的增加，駕車的機會大量增加。這需要駕駛員在駕車過程中始終保持身體上和精神上的穩(wěn)定。但是，駕駛員在意識到他或她不好的身體條件下也可能駕駛車輛。在該情形中，在長時間連續(xù)駕車過程中，駕駛員的疲勞將累積并且他或她的注意力將下降。從而，駕駛員的清醒狀態(tài)可能被阻礙并且該駕駛員可能變得困倦。
為阻止這種情況發(fā)生，車輛配備了能拾取前方圖像的相機，從而允許路面上的白線被識別，以確定車輛是否正以曲蛇行行駛(蛇行行駛)。從而該系統(tǒng)可判定駕駛員是否在方向盤上睡著了。如果判定結果是肯定的，該系統(tǒng)給出一個警報(例如，日本專利JP3039327)。
該技術能識別道路相對兩側的白線。
這樣，如果白線不易被看見，例如在路面被雪覆蓋的情形下，將不可能判定車輛是否正蛇行行駛。

發(fā)明內容
本發(fā)明的一個目的是提供一種車輛行駛狀態(tài)判定裝置，即使在道路被雪覆蓋而使得白線不易被看見的情形下，其仍可判定車輛是否正蛇行行駛。
根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種行駛狀態(tài)判定裝置，其包括沿車輛行駛方向拾取路面圖像的相機；和用于根據(jù)相機拾取的路面圖像確定蛇行量的蛇行狀態(tài)檢測部，其中蛇行狀態(tài)檢測部包括白線判定部，其配置為用于確定與白線相似的路面部分；白線位置檢測部，其配置為用于檢測相對于路面圖像的中心在側向被確定為白線的位置；近似部，其配置為利用向消失點延伸的直線來近似由檢測部檢測的并被確定為白線的位置；左側蛇行量計算和判定部，其配置為用于根據(jù)由近似部所近似的左側直線來計算左側邊界的蛇行量；右側蛇行量判定部，其配置為用于根據(jù)由近似部所近似的右側直線來計算右側邊界的蛇行量；以及計算部，其用于根據(jù)左側蛇行量計算部和右側蛇行量計算部的計算結果來計算車輛的平均蛇行量。
本發(fā)明的其它目的和優(yōu)點將在下面進行闡述，其中部分從說明書可看出是顯而易見的，或者可從本發(fā)明的實踐中學到。本發(fā)明的目的和優(yōu)點可通過隨后特別指出的手段和組合來實現(xiàn)和獲得。


結合在這里并構成說明書一部分的附圖，示出了本發(fā)明的實施例，其與上面給出的總的說明以及下面給出的實施例的詳細說明一起，用于解釋本發(fā)明的原理。
圖1是根據(jù)本發(fā)明一實施例的車輛行駛狀態(tài)判定裝置的方框圖；圖2示出了相機安裝在根據(jù)該實施例的車輛行駛狀態(tài)判定裝置中的位置；圖3是示出該實施例操作的流程圖；圖4顯示的是安裝在車輛中的相機所拾取的車輛前方圖像；
圖5顯示的是安裝在車輛中的相機所拾取的車輛前方圖像，其中示出了根據(jù)該圖像所確定的蛇行率；圖6示出了根據(jù)該實施例的行駛狀態(tài)判定裝置所檢測的直線的位置；圖7示出了根據(jù)該實施例的向消失點延伸的直線；圖8示出了根據(jù)該實施例的左側邊界線和右側邊界線。
具體實施例方式
本發(fā)明的一個實施例將通過參照附圖被描述。圖1的方框圖示出了一種車輛行駛狀態(tài)判定裝置。在該圖中，附圖標記11指CCD相機。車輛前方的路面圖像通過該相機拾取。隨后，圖像被輸入到圖像處理裝置12。圖像處理裝置12具有一個圖像處理部12a，其對相機11拾取的圖像進行處理，和一個圖像數(shù)據(jù)存儲部12b，其存儲由圖像處理部12a所處理的圖像數(shù)據(jù)。
圖像處理裝置12連接到控制部13?？刂撇?3主要由微處理器組成并且其包括蛇行率判定裝置14。
如圖2所示，相機11被安裝在例如車輛駕駛室中心的頂部。相機11拾取車輛行駛方向的前方路面1。圖4示出了一個圖像。
參照圖3所示的流程圖，將給出按上述配置的本發(fā)明一實施例操作的描述。首先，通過相機11拾取的路面圖像被輸入到圖像處理裝置12。路面圖像被處理并且隨后存儲到圖像數(shù)據(jù)存儲部12b(步驟S1)。下文描述的操作被執(zhí)行以將圖像存儲到圖像數(shù)據(jù)存儲部12b。在該實施例中，在路面的左側，路肩上存在雪花2。在路面1的右側存在有不清楚的白線3。
首先，存放于相機11的路面圖像被CCD所識別。根據(jù)該實施例，該CCD具有512×512的像素。CCD的水平方向被定義為x軸方向。CCD的垂直方向被定義為y方向。隨后，沿x軸方向(水平像素組)排列的每一像素組上的灰度值被計算。這種計算在沿y軸方向排列的每一水平像素組上被執(zhí)行。在下文的描述中，沿x軸方向排列的像素組被稱為y1，y2及y3線。
灰度值為“0”為白，而“255”為黑。對于中間顏色，灰度值根據(jù)它們的密度而被確定。例如，路面1比路肩上的雪花2和不清楚的白線3更黑一些。因此，路面1的灰度值比路肩上的雪花2以及不清楚的白線3的灰度值要高。
隨后，x軸方向的邊界通過所獲得的灰度值被計算。該邊界被定義為所計算的灰度值的微分值。邊界在色調改變的地方被檢測。
隨后，計算出邊界出現(xiàn)處的灰度值的絕對值(灰度值水平)。對于每一控制周期來說，所獲得的絕對值被存儲在預定的存儲器中。以該方式，所拾取的圖像經(jīng)過邊界處理，而處理后的圖像存儲于圖像數(shù)據(jù)存儲部。
隨后，如圖5所示，關注存儲于圖像數(shù)據(jù)存儲部12b中的路面圖像的下半部(步驟S2)。在該情形中，執(zhí)行步驟S2，即關注于路面圖像的下半部，由于較靠近取景器的一部分路面圖像具有較高的圖像分辨率，從而能作出精確的蛇行判斷。
隨后，根據(jù)在步驟S1中所計算的線y1，y2和y3上的灰度值的微分值來確定與白線相似的那部分(白線判定裝置)。色調可在路肩上的雪2和路面1之間的邊界處以及不清楚的白線3和路面之間的邊界處變化。因此，這些部分作為相似于白線的部分被檢測。
隨后，被確定為與白線相似的那部分的位置相對于將被核對的圖像的中心在側向被檢測(步驟S3)(白線檢測裝置)。例如，如果將要被核對的圖像的中心位置被定義為x0，該裝置通過由白線判定裝置所確定的與白線相似的那部分的位置坐標。例如，(a1，y1)是線y1上的所檢測的路肩上的雪2和路面之間的邊界的位置坐標。(b1，y1)是線y1上的所檢測的不清楚白線3和路面之間的邊界的位置坐標。同樣地，(a2，y2)是線y2上的所檢測的路肩上的雪2和路面之間的邊界的位置坐標。(b2，y2)是線y2上的所檢測的不清楚白線3和路面之間的邊界的位置坐標。相似地，(a3，y3)，…是線y3上的所檢測的路肩上的雪2和路面之間的邊界的位置坐標，…(b3，y3)，…是線y3上的所檢測的不清楚白線3和路面之間的邊界的位置坐標，…隨后，通過最小二乘法或其它類似方法(步驟S4)(近似裝置)對下列作出確定將位置坐標(a1，y1)，(a2，y2)，(a3，y3)，…連接到一起的直線L1(圖8)(被稱為左側的近似直線)，其表示了路肩上的雪2和路面之間的邊界，并且其延伸到消失點(null)D，以及將位置坐標(b1，y1)，(b2，y2)，(b3，y3)，…連接到一起的直線L2(圖8)(被稱為右側的近似直線)，其表示了不清楚的白線3和路面之間的邊界，并且其延伸到消失點D。
隨后，對在步驟S4中確定的左側的近似直線L1執(zhí)行低通濾波器處理(步驟S5)。進一步，對在步驟S4中確定的右側的近似直線L2執(zhí)行低通濾波器處理(步驟S6)。使用低通濾波器處理的原因在于，由于表示由打盹引起的蛇行行駛的左側近似直線L1和右側近似直線L2的波動具有低頻率。
隨后，通過對每一預定時間的當前所計算的左側近似直線L1和根據(jù)在最近一個循環(huán)中由相機11拾取的路面圖像而計算的左側近似直線L1之間的偏差量進行平均，可確定蛇行量，其中最近的循環(huán)指較早的一個預定時間(圖9)(左側蛇行量計算裝置)(步驟S7)。而且，通過對每一預定時間的當前所計算的右側近似直線L2和根據(jù)在最近一個循環(huán)中由相機11拾取的路面圖像而計算的右側近似直線L2之間的偏差量進行平均，可確定蛇行量，其中最近的循環(huán)指較早的一個預定時間(圖9)(右側蛇行量計算裝置)(步驟S8)。如果駕駛員在方向盤上沒有睡著，可基本上阻止車輛的蛇行行駛。另一方面，如果駕駛員在駕車時打盹并且車輛蛇行行駛，那么蛇行量將增加。
隨后，對由左側蛇行量計算裝置所檢測的蛇行量和由右側蛇行量計算裝置所檢測的蛇行量求平均，以計算出平均蛇行量(步驟S9)。如果確定車輛正蛇行行駛，一報警裝置(未顯示)將被啟動以給駕駛員警報。
在該情形中，判定裝置將被提供以用于確定步驟S9所計算的平均蛇行量是否為至少一個基準水平(步驟S10)。從而，如果判定裝置給出“是”的判斷，即確定該平均蛇行量至少是該基準水平時，可判定車輛正蛇行行駛。
基準水平是通過對從開始駕駛起的一段特定時間內的蛇行量求平均而確定的。即，根據(jù)在從開始駕駛起的特定時間內駕駛員沒有睡著的判斷，對該特定時間內的蛇行量求平均?？商娲?，該基準水平可通過實驗方法事先得出。
在上述實施例的例子中，雪花2存在于路面的左側路肩上，而路面右側的白線不清楚。但是，即使是雪花存在于路面兩側的路肩上或者路面兩側的白線都不清楚，蛇行行駛仍可被同樣地計算出。而且，即使是路面僅在其一側上具有和白線相似的部分，仍可計算出蛇行行駛。
正如上文所述，根據(jù)本發(fā)明，計算由相機拾取的路面圖像的水平灰度值的微分值可以確定出邊緣。隨后，該邊緣被確定為相似于白線的一部分。隨后，根據(jù)該確定的與白線相似的部分計算出車輛的蛇行量。因此，即使路面上的白線不易被看見，仍可精確地檢測車輛的蛇行行駛。
其它優(yōu)點和改進對于本領域技術人員而言是容易想到的。因此，本發(fā)明在其廣泛的方面不應被限定于所顯示以及所描述的特定細節(jié)和代表性的實施例。因此，在不偏離由所附權利要求及其等效所限定的總的發(fā)明構思的精神或范圍的前提下，可作出各種改進。
權利要求
1.一種行駛狀態(tài)判定裝置，其特征在于包括相機(11)，其沿車輛行駛方向拾取路面圖像；和蛇行狀態(tài)檢測裝置(14)，用于根據(jù)相機拾取的路面圖像確定蛇行量，其中蛇行狀態(tài)檢測裝置(14)包括白線判定裝置(S1)，用于確定與白線相似的路面部分；白線位置檢測裝置(S3)，用于檢測相對于路面圖像的中心在側向被確定為白線的位置；近似裝置(S4)，其利用向消失點延伸的直線來近似由檢測裝置檢測的并被確定為白線的位置；左側蛇行量計算(S7)和判定裝置，用于根據(jù)由近似裝置所近似的左側直線來計算左側邊界的蛇行量；右側蛇行量判定裝置(S8)，用于根據(jù)由近似裝置所近似的右側直線來計算右側邊界的蛇行量；以及計算裝置(S9)，用于根據(jù)左側蛇行量計算裝置和右側蛇行量計算裝置的計算結果來計算車輛的平均蛇行量。
2.根據(jù)權利要求1所述的車輛行駛狀態(tài)判定裝置，其特征在于蛇行狀態(tài)判定裝置(14)根據(jù)靠近圖像取景器的一部分拾取的路面圖像上的圖像數(shù)據(jù)來判斷車輛是否正蛇行行駛。
3.根據(jù)權利要求1所述的車輛行駛狀態(tài)判定裝置，其特征在于還包括判定裝置(S10)，用于根據(jù)平均蛇行量來判斷車輛是否正蛇行行駛。
4.根據(jù)權利要求3所述的車輛行駛狀態(tài)判定裝置，其特征在于當蛇行量為至少一個基準水平時，檢測裝置(S10)將確定車輛正蛇行行駛。
5.根據(jù)權利要求4所述的車輛行駛狀態(tài)判定裝置，其特征在于基準水平是通過對從開始駕駛起的一段特定時間內的蛇行量求平均而確定的。
全文摘要
本發(fā)明提供了蛇行狀態(tài)檢測裝置(14)，其包括用于確定與白線相似的路面部分的白線檢測裝置(S1)，用于檢測位置的白線位置檢測裝置(S3)，用于近似該位置的近似裝置(S4)，用于計算左側邊界蛇行量的左側蛇行量判定裝置，用于計算右側邊界蛇行量的右側蛇行量判定裝置，和計算裝置(S9)，其根據(jù)左側蛇行量計算裝置和右側蛇行量計算裝置的計算結果來計算車輛的平均蛇行量。
文檔編號B60R1/00GK1670480SQ20051005481
公開日2005年9月21日 申請日期2005年3月18日 優(yōu)先權日2004年3月19日
發(fā)明者伊原徹, 山本惠一 申請人:三菱扶?？蛙嚬?br>