レーン検出（れんけんつ）
最終更新：2026/4/27
レーン検出とは、画像処理技術を用いて、車両が走行可能な道路上の車線を自動的に認識する技術である。
別名・同義語 車線認識車線追従
ポイント
レーン検出は、自動運転や先進運転支援システム（ADAS）において、車両の位置を把握し、安全な走行を支援するために不可欠な要素技術である。
レーン検出の概要
レーン検出は、カメラや画像センサーで取得した道路画像を解析し、車線を識別する技術です。検出された車線情報は、車両の横方向の位置制御や、車線逸脱警報などの機能に利用されます。
レーン検出の技術的アプローチ
レーン検出には、様々な技術的アプローチが存在します。代表的なものとして、以下のものが挙げられます。
- エッジ検出: 画像中の輝度変化を検出し、車線を構成するエッジを抽出します。
- ハフ変換: 画像中の直線成分を検出し、車線を直線として認識します。
- モデルベースアプローチ: 車線の形状を事前に定義したモデルを用いて、画像中の車線を検出します。
- 深層学習: 大量の画像データを用いて、車線を自動的に学習し、検出する手法です。近年、この手法が主流となりつつあります。
レーン検出の課題
レーン検出には、以下のような課題が存在します。
- 悪天候: 雨、雪、霧などの悪天候下では、画像が劣化し、車線検出の精度が低下する可能性があります。
- 照明条件: 夜間や逆光などの照明条件が悪い場合も、画像が劣化し、車線検出の精度が低下する可能性があります。
- 道路状況: 車線が消えている、または不明瞭な場合、車線検出が困難になる可能性があります。
- 複雑な道路形状: 交差点や合流地点など、道路形状が複雑な場合、車線検出が困難になる可能性があります。
レーン検出の応用
レーン検出技術は、以下の様々な分野に応用されています。