道路レーンの画像による白線検出処理 の履歴(No.5)

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  • 1 (2019-02-26 (火) 21:34:37)
  • 2 (2019-02-26 (火) 23:56:04)
  • 3 (2019-02-27 (水) 21:11:18)
  • 4 (2019-02-27 (水) 21:11:18)
  • 5 (2019-03-14 (木) 00:58:38)

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太田研 公開用Wiki

はじめに†

自動運転車両は、主にレーダー、GPSやミリ波レーダー、ビデオ,カメラ、レーザー,レーダー(Lidar)などを用いて現在の位置情報の推定を行いながら自律的に走行している. しかし、GPSの電波が届かない可能性があるビルの合間や、レーダーの計測範囲に物体がない開けた地などではこれらによる自己位置推定が困難となる場合が多数存在する。 そこで自己位置推定に必要な情報として道路上にある白線を利用した。 道路画像から得られる白線は車両を制御する上でレーダーやGPSより非常に有用な情報となる. .そこで、本研究では屋外での多様な状況下で安定して道路白線を高度に検出することを目的としている.

提案手法†

直線検出†

1. Canny法 Canny法は弱いエッジでも正確に検出できる強力なエッジ検出手法の一つ.また他のエッジ検出と比較してノイズに対する誤検出も少ない手法になる.Canny法ではいくつかのアルゴリズムを組み合わせて最終的なエッジ抽出を行います。まずガウシアンフィルターを縦横方向に一次微分したもので各々畳み込みを行い、平滑化と勾配の大きさ・向きの取得を行います。次に、より正確なエッジの検出を行うために、取得した勾配の向きに隣接する画素と比較をおこない勾配の最大位置を抽出します。抽出した位置での勾配の大きさに対し、閾値を使ってエッジ部とそうでないところを切り分けます。さらに、Canny法では二つの閾値を使うことでヒステリシス特性を持たせており、上の閾値以上の場合はエッジ、下の閾値以下の場合は非エッジとみなし、上下の閾値の間となる場合は隣接画素にエッジがあるかどうかで判断します。Canny法は他の方法と比較して、アルゴリズムが複雑なため処理に時間がかかる点は注意が必要になる。
2. Hough変換 画像の中から直線や円などの図形を検出したい際用いられる手法の一つ. 例えば左の図から円を見つけたいときアルゴリズムを起動すると右の図のように発見できる

   #ref(): File not found: "houhouda.jpeg" at page "道路レーンの画像による白線検出処理"

   図1:通常のマッチング

実験結果†

考察†

今回はHoughLinesを使用したため直線が上手く綺麗に検出できた. 実験3で起きた縁石（道路と歩道を区切る場所)も反応してしまいましたが、白線と似ているために誤検出を起こしてしまいました. 白線だけを検出しようとしても白線に似た障害物なら検出してしまった. 今回の実験の中で実験２の消えかかった画像より消えかかった白線は 検出できなかった. 他の曲線もカーブの角度が鋭いほど検出率が悪くなっていた. 天候など条件が好条件ならほぼ検出できたが道路の白線や天候が悪条件下では綺麗に検出することができなかった.

まとめ†

本研究では今回は車両前面から見える直線の道路白線はエッジ検出のCanny法やHoughlinesによりきれいに検出できた. しかし曲線をHoughlinesで補うのは難しく精度の低い検出結果になってしまった. また天候不良や障害物などでは検出精度に影響が出てしまった。

参考文献†

OPENCV : http://opencv.jp/

OPENCV : http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/index.html

内閣 :https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/iinkai/jidousoukou.html

椎屋 和久　他OpenCVライブラリを用いた車線検出 「論文1」 : https://www.jstage.jst.go.jp/article/jceeek/2011/0/2011457/pdf

田村秀行　コンピュータ画像処理入門

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