CN104040606B - 故障判定装置 - Google Patents

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Abstract

本发明所涉及的故障判定装置具有雷达装置(2)、摄像头单元(3)、移动目标判别部(12)、物体提取部(13)、故障判定部(14)，其中，移动目标判别部(12)判别由雷达装置(2)检测出的物体是否为移动目标；物体提取部(13)从由摄像头单元(3)拍摄的图像中提取出指定的物体；当通过物体提取部(13)不能判别由移动目标判别部(12)判别为移动目标的物体为所述指定的物体时，故障判定装置(14)判定摄像头单元(3)处于异常状态。

Description

故障判定装置
技术领域
本发明涉及一种故障判定装置，该故障判定装置用于判定具有接收发送机构和拍摄机构的物体识别装置中的所述拍摄机构是否存在异常。
本申请要求2012年7月10日提交的日本发明专利申请2012-154963号的优先权，并在此引用其中内容。
背景技术
物体识别装置识别自车辆的周围，例如识别自车辆的行驶方向前方存在的行人或车辆等物体，在现有技术中，作为该物体识别装置，有如下一种装置，即，该装置使用雷达装置(发送接收机构)和摄像头(拍摄机构)，利用这两者的检测结果来判别物体的存在以及物体的种类。
例如，在专利文献1中记载有如下一种技术，即，对雷达装置的输出功率的大小进行切换，由输出功率较大时根据接收到的发射波而检测到的物体中去除由输出功率较小时根据接收到的发射波而检测到的物体，以这种方法提取出车辆以外的物体，然后在摄像头拍摄的图像中对所提取出的物体进行模板匹配，判别其是否为行人。
专利文献1：日本发明专利公开公报特开2005-157765号
但是，在专利文献1中并没有公开关于雷达装置或摄像头发生故障的内容。
在如所述物体识别装置那样根据雷达装置和摄像头这两者的检测结果来识别物体的情况下，当雷达装置和摄像头中的任一个出现异常时，都会对物体识别的精度造成影响。还有会影响自车辆对由物体识别装置识别的物体可采取的各种控制(例如，注意唤起控制和接触避免控制等)。
因此，当摄像头出现异常时，需要尽早将该异常告知用户。
发明内容
于是，本发明所涉及的技术方案在于提供一种能够尽早判断摄像机构的异常的故障判定装置。
为了解决上述问题，本发明采用以下技术方案。
(1)本发明所涉及的一个技术方案的故障判定装置具有发送接收机构、拍摄机构、移动目标判别机构、物体提取机构、故障判定机构，其中，所述发送接收机构向自车辆周围的规定范围发送电磁波，另外，接收该电磁波被该自车辆周围存在的物体反射生成的反射波；所述拍摄机构对所述自车辆周围的规定范围进行拍摄；所述移动目标判别机构判别由所述发送接收机构检测到的所述物体是否为移动目标；所述物体提取机构从由所述拍摄机构拍摄的图像中提取出指定的物体；被所述移动目标判别机构判别为所述移动目标的所述物体未被所述物体提取机构判定为所述指定的物体时，所述故障判定机构判定所述拍摄机构处于异常状态。
(2)在上述(1)的技术方案的基础上，可以采用如下技术方案：由所述移动目标判别机构判别为所述移动目标的所述物体的移动速度越小，越增加判定所述拍摄机构处于所述异常状态的难度。
(3)在上述(2)的技术方案的基础上，可以采用如下技术方案：由所述移动目标判别机构判别为所述移动目标的所述物体反射生成的所述反射波的反射量越小，越增加判定所述拍摄机构处于所述异常状态的难度。
(4)在上述(1)～(3)中任意一个技术方案的基础上，可以采用如下技术方案：当所述移动目标判别机构判别为所述移动目标的所述物体未被所述物体提取机构判定为所述指定的物体时，在判定所述拍摄机构处于所述异常状态之前，由照明装置照亮所述自车辆周围的所述规定范围，经该照明装置照明后，所述物体提取机构仍不能判别出所述物体为所述指定的物体时，所述故障判定机构判定所述拍摄机构处于所述异常状态。
【发明效果】
根据上述(1)技术方案，当由发送接收机构检测到的物体为移动目标时，该物体为指定的物体的可能性较高，这样在由发送接收机构预先检测到是指定的物体(例如，行人或车辆)的可能性较高的物体之后，通过拍摄机构的拍摄判别出该物体是否为所述指定的物体，因而能够尽早判定拍摄机构的异常状态(即，故障)。
在上述(2)的情况下，即使在移动目标判别机构检测到移动目标时，如果移动速度也较慢，在这种情况下，难以将其与噪音和静止物体加以区分，而且很难可靠地判定出由发送接收机构检测到的物体为移动目标，因此，移动速度越慢，越增加判定拍摄机构处于异常状态的难度，从而能够防止错误判定的出现。
在上述(3)的情况下，即使在移动目标判别机构检测到移动目标时，由该物体反射生成的反射波的反射量也较低，在这种情况下，难以区分周围环境(干扰)和静止物体，而且很难可靠地判定出由发送接收机构检测到的物体为移动目标，因此，反射量越低，越增加判定拍摄机构处于异常状态的难度，从而能够防止错误判定的出现。
在上述(4)的情况下，由照明装置进行照明，之后，再从拍摄机构的图像中提取出指定的物体，由故障判定机构判定拍摄机构的异常状态，从而能够在夜间或隧道等周围环境较暗的地方行驶而不能判别出指定的物体的情况下，防止错误判定拍摄机构处于异常状态。
附图说明
图1是具有本发明所涉及的第1实施方式的故障判定装置的物体识别装置的框图。
图2是表示上述第1实施方式的故障判定装置的故障判定处理的流程图。
图3是表示由雷达装置进行的物体检测的一个例子。
图4A是表示由摄像头单元进行的物体检测的一个例子(摄像头单元正常时)的图。
图4B是表示由摄像头单元进行的物体检测的一个例子(摄像头单元异常时)的图。
图5是表示用于根据物体的移动速度计算出摄像头故障确定次数的确定次数计算坐标图的一个例子的图。
图6是表示用于根据物体的反射量计算出摄像头故障确定次数的确定次数计算坐标图的一个例子的图。
图7是表示本发明所涉及的第2实施方式的故障判定装置的故障判定处理的流程图。
具体实施方式
下面，参照图1～图7说明本发明所涉及的故障判定装置的实施方式。
如图1所示，本发明所涉及的第1实施方式的故障判定装置安装在物体识别装置1上，物体识别装置1配备在车辆上，该车辆例如将作为驱动源的内燃机21(ENG)的驱动力通过自动变速器(AT)或无级自动变速器(CVT)等变速器(T/M)22传递给车辆的驱动轮，进行行驶。该车辆除具有物体识别装置1以外，还具有制动执行器23、转向执行器24、告知装置25、前灯26。
物体识别装置1具有雷达装置(发送接收机构)2、摄像头单元(拍摄机构)3、自车辆状态传感器4、电子控制装置10。
雷达装置2向自车辆的行驶方向前方发送例如激光或毫米波等电磁波，另外，接收在所发送的电磁波被自车辆的外部的物体反射后产生的发射波，通过对所发送的电磁波和所接收到的电磁波(反射波)进行混合，生成差频信号(beat signal)，并将其输出给电子控制装置10。
摄像头单元3具有由CCD或CMOS摄像头等构成的摄像头3a和图像处理部3b。图像处理部3b对由摄像头3a拍摄得到的自车辆的行驶方向前方的外界的图像例如进行滤波以及二值化处理等规定的图像处理，生成由二维排列的像素构成的图像(数据)，并将其输出给电子控制装置10。
自车辆状态传感器4具有检测自车辆的车辆信息的多个传感器，该传感器例如包括车速传感器、偏航角速度传感器、转向角传感器、转向力矩传感器、位置传感器、检测油门踏板的踩踏量的传感器、检测制动踏板的踩踏状态的传感器等，其中，车速传感器用于检测自车辆的速度(车速)；偏航角速度传感器用于检测偏航角速度(以在上下方向上通过车辆中心的轴线为中心的转动角速度)；转向角传感器用于检测操纵转向角(驾驶员操作产生的转向角度的方向和大小)和对应于操纵转向角的实际转向角(车辆转向角)；转向力矩传感器用于检测转向力矩；位置传感器用于根据例如利用人造卫星测定车辆位置的GPS(Global Positioning System)信号等测位信号或由设置在自车辆外部的信息发送装置发送的位置信号等，还有，根据陀螺仪传感器或加速度传感器等的检测结果，检测自车辆的当前位置及行驶方向。自车辆状态传感器4将对应于所检测出来的信息的车辆信息信号输出给电子控制装置10。
电子控制装置10具有物体检测部11、移动目标判别部(移动目标判别机构)12、物体提取部(物体提取机构)13、故障判定部(故障判定机构)14、车辆控制部15。
物体检测部11根据由雷达装置2输入的差频信号计算出反射电磁波的物体的位置、速度、反射量等，将所计算出来的这些信息输出给移动目标判别部12。另外，物体的速度可以根据该物体与自车辆的相对速度、自车辆的速度计算出来，其中，物体与自车辆的相对速度根据由雷达装置2以时间差的方式所检测出的物体的位置信息计算出来。
移动目标判别部12根据由物体检测部11输入的物体的速度来判别该物体是正在移动的物体(移动目标)还是未移动的物体，即静止物体(不是移动目标的物体)，并将该判别结果输出给故障判定部14和车辆控制部15。
另外，物体检测部11根据所计算出的物体的速度(或者相对速度)计算出该物体在规定时间后的预测位置，并将该预测位置输出给物体提取部13。
由摄像头单元3向物体提取部13输入图像(数据)，另外，由物体检测部11向物体提取部13输入物体的预测位置信息。物体提取部13根据所输入的预测位置信息，在由摄像头单元3所输入的图像(数据)中例如以预测位置为中心设定规定大小的区域(下面称为整合区域)。
还有，物体提取部13根据所设定的整合范围含有的像素的辉度值，通过边缘提取，从图像(数据)中提取出物体，将所提取出的物体与预先存储的人体及车辆的模板图像进行模式匹配，判别所提取出的物体是否与人体或车辆的模板图像相匹配。并且，物体提取部13将该判别结果输出给故障判定部14和车辆控制部15。
故障判定部14根据如下判别结果来判定摄像头单元3是否处于异常状态，该判别结果包括由移动目标判别部12所输入的判别结果以及由物体提取部13所输入的判别结果，即从图像中所提取出的物体是否与人体或车辆的模板图像相匹配的判别结果。所谓的“指定的物体”在该第1实施方式中，是指行人或车辆。
另外，故障判定部14在判定摄像头单元3处于异常状态时，将摄像头故障信号输出给告知装置25，通过该告知装置25告知用户物体识别装置1的异常或摄像头单元3的异常。
车辆控制部15根据如下判别结果来判别所检测出的物体是否为行人或车辆，该判别结果包括由移动目标判别部12所输入的判别结果以及由物体提取部13所输入的判别结果，即从图像中所提取出的物体是否与人体或车辆的模板图像相匹配的判别结果，车辆控制部15根据其判别结果来控制自车辆的行驶。
例如，当判别所检测出的物体是行人或车辆，且该物体与自车辆存在接触的可能性时，控制自车辆的行驶，以避免接触。更具体来说，车辆控制部15输出如下控制信号中的至少一个控制信号，作为接触避免动作执行自车辆的减速控制或转向控制，即，该控制信号包括控制内燃机21的驱动力的控制信号、控制变速器22的变速动作的控制信号、控制由制动执行器23所进行的减速动作的控制信号、控制由转向执行器24所进行的自车辆的转向机构(图示省略)的转向动作的控制信号。
另外，车辆控制部15根据自车辆与行人或车辆接触的可能性大小，控制由告知装置25所发出的提示的输出时间及输出信息中的至少一个。
接下来，说明由故障判定部14所执行的摄像头单元3的故障判定处理。
在该物体识别装置1中，当雷达装置2检测到物体的存在时，根据该物体的预测位置，在由摄像头单元3得到的图像中设定整合范围，在该整合范围内对所提取出的物体进行模式匹配，如果匹配将该物体作为行人候补或车辆候补，另外，对该物体，整合由雷达装置2获得的有关该物体的信息(例如位置信息或前后移动速度等)和由摄像头单元3获得的信息(例如物体的类别信息或横向移动速度等)。
这样，由于物体识别装置1是根据由雷达装置2获得的信息和由摄像头单元3获得的信息来识别所检测到的物体是否为行人或车辆的系统，因而在摄像头单元3出现异常时会影响物体识别装置1的识别结果。因此，在摄像头单元3出现异常时，需要尽早检测出异常状态，告知给用户。
因此，在该物体识别装置1的故障判定装置中，尽管雷达装置2检测到了移动目标，但是，在摄像头单元3的图像(数据)中的整合范围内不能判别指定的物体(即，行人或车辆)的情况下，判定摄像头单元3出现异常。摄像头单元3的异常状态例如包括：摄像头3a的镜头等被弄脏、摄像头3a的拍摄范围出现偏差、摄像头单元3到电子控制装置10的信号线出现断路等。
这里，说明将由雷达装置2检测出的物体限定在移动目标的理由。在雷达装置2检测到物体的情况下，当不是移动目标的物体(即静止物体)例如为电线杆等静止物体时，即使由摄像头单元3进行物体识别，也不能作为所述指定的物体(即，行人或车辆)进行判别，因而，不能判别出该物体为何物。因此，当作为摄像头单元3的异常判定的判断材料的、由雷达装置2检测出的物体中包含静止物体时，像上述所示情况下会错误判断出摄像头单元存在异常。为了防止像这样的判断出现，在判定摄像头单元3的异常时，从由雷达装置2检测到的物体中排除静止物体。
接下来，参照图2所示流程图，说明该第1实施方式的摄像头单元3的故障判定处理。
图2的流程图所示的故障判定处理程序由电子控制装置10每隔一定时间反复执行。
首先，在步骤S101中，由雷达装置2检测出自车辆的行驶方向前方存在的物体，且检测出反射波的反射量，另外，计算出该物体的位置、速度。
接下来，进入步骤S102，根据在步骤S101中所计算出来的物体的速度来判别所检测出的物体是否为移动目标。
图3是表示由雷达装置2进行的物体检测的一个例子的图，图中标记V表示自车辆，图中标记Xa、Xb、Xc、Xd、Xe表示由雷达装置2检测出的物体。在图3中，物体Xa、Xb、Xc表示被判别为静止物体的物体，物体Xd、Xe表示被判别为移动目标的物体。但是，雷达装置2不能判别检测出的物体为何物。
当步骤S102中的判定结果为“是”时，由雷达装置2检测出的物体是移动目标，因而进入步骤S103，根据摄像头单元3的图像(数据)，从设定在该图像中的整合范围内提取物体。
接下来，进入步骤S104，对在步骤S103中提取出的物体进行模式匹配，判定该物体是否与预先存储的人或车辆的模板图像相匹配。
当步骤S104中的判定结果为“是”时，进入步骤S105，将之前确定的摄像头故障确定计数值Cn-1与“0”相加后得到的值作为本次的摄像头故障确定计数值Cn(Cn＝Cn-1+0)，对计数值进行更新。即，步骤S104的判定结果为“是”是指，由雷达装置2检测出移动目标，而且，在摄像头单元3的图像(数据)中的整合范围内能够判别出该移动目标为指定的物体(即，行人或车辆)，因而能够判断出摄像头单元3正常工作。因此，在这种情况下，摄像头故障确定计数值Cn的值不会增加。另外，摄像头故障确定计数值Cn的初始值为“0”。
图4A是表示在摄像头单元3正常工作时由其进行的物体检测的一个例子的图，表示在图像(数据)中的每个物体的整合范围内物体被提取出的情况。该例子表示由雷达装置2检测出的物体Xa～Xe在摄像头单元3的图像(数据)中也被检测出来的情况，在图4A和图4B中，物体Xc、Xd是通过模式匹配处理被判别为行人的物体，物体Xe是通过模式匹配处理被判别为车辆的物体，物体Xa、Xb是通过模式匹配被判别为不是行人或车辆的物体。
即，图4A表示如下情况：由雷达装置2检测出的移动目标Xd通过摄像头单元3的物体检测被判别为行人，由雷达装置2检测出的移动目标Xe通过摄像头单元3的物体检测被判别为车辆。在这种情况下，摄像头故障确定计数值Cn不增加。另外，在图4A和图4B中，标记V表示自车辆。
另外，当步骤S104中的判定结果为“否”时，进入步骤S106，将之前的摄像头故障确定计数值Cn-1与“1”相加后得到的值，作为本次的摄像头故障确定计数值Cn(Cn＝Cn-1+1)，对计数值进行更新。即，步骤S104中的判定结果为“否”是指，虽然雷达装置2检测出了移动目标，但是在摄像头单元3的图像(数据)中的整合范围内却不能判别出该移动目标是所述指定的物体，因此，摄像头单元3处于异常状态的可能性较高。于是，在这种情况下，使摄像头故障确定计数值Cn增加“1”。
图4B是摄像头单元3处于异常状态时由其进行的物体检测的一个例子的图，该例子表示如下情况：虽然在图像(数据)中的每个物体的整合范围内提取出了物体，但是各个物体在被模式匹配后，均不能判别其是人体或车辆。
即，图4B表示通过摄像头单元3的物体检测不能判别出由雷达装置2检测出的移动目标Xd、Xe是行人或车辆的情况。在这种情况下，摄像头故障确定计数值增加1个。
另外，在由雷达装置2检测出的移动目标Xd、Xe在图像(数据)中的整合范围内不能作为物体提取出来情况下，通过摄像头单元3的物体检测也不能判别出该移动目标Xd、Xe是行人或车辆，因此，在这种情况下，摄像头故障确定计数值也增加1个。
接下来，由步骤S105、S106进入步骤S107，计算出摄像头故障确定次数N。摄像头故障确定次数N可以作为1以上的固定值(例如，“1”或“5”、“10”等任意的整数)，但是，也可以根据移动目标的移动速度或者在由雷达装置2进行物体检测时由物体反射的反射波的强度(即，反射量)进行改变。
在由雷达装置2检测到的移动目标的移动速度较慢时，难以将其与噪音和静止物体加以区分，而且很难可靠地判定出由雷达装置2检测到的物体为移动目标，因此在移动速度越慢时，将摄像头故障确定次数N设定地越大，由此增加判定摄像头单元3出现异常的难度。从而防止错误判定摄像头异常。
图5表示用于根据移动目标的移动速度计算出摄像头故障确定次数N的确定次数计算坐标图的一个例子。在该例子中，当移动速度在规定值以上时，摄像头故障确定次数N被设定为“1”，移动速度相较于所述规定值越慢，摄像头故障确定次数N的值被设定地越大。
根据反射量的判断情况也与上述相同，在雷达装置2进行物体检测时的反射量较低的情况下，难以将其与噪音和静止物体加以区分，而且很难可靠地判定出由雷达装置2检测到的物体为移动目标，因此在反射量越低时，将摄像头故障确定次数N设定地越大，由此增加判定摄像头单元3出现异常的难度。从而防止错误判定摄像头异常。
图6表示用于根据反射量的大小计算出摄像头故障确定次数N的确定次数计算坐标图的一个例子。在该例子中，当反射量在规定值以上时，摄像头故障确定次数N被设定为“1”，反射量较于所述规定值越低，摄像头故障确定次数N的值被设定地越大。
另外，在根据移动速度和反射量这两者计算摄像头故障确定次数N时，可以将移动速度和反射量所预先设定的基准值时的摄像头故障确定次数设定为基准次数N0，将图5和图6所示的各坐标图的纵轴设定为系数k1、k2(1以上)，参照所述各坐标图，根据移动速度求出系数k1，根据反射量求出系数k2，将这些系数与基准次数N0相乘，计算出摄像头故障确定次数N(N＝N0·k1·k2)。
接下来，由步骤S107进入步骤S108，判定本次的摄像头故障确定计数值Cn是否超过摄像头故障确定次数N。
当步骤S108中的判定结果为“否”(Cn≤N)时，进入步骤S109，将摄像头故障确定标识设定为“0”。
另外，当步骤S108中的判定结果为“是”(Cn＞N)时，进入步骤S110，将摄像头故障确定标识设定为“1”，结束本程序的执行。这样能确定摄像头单元3处于异常状态。
将所述步骤S101～S110的一系列处理作为1个周期，在每次由雷达装置2检测到物体时反复执行该故障判定处理，同时对各物体执行该故障判定处理。并且，在雷达装置2检测出多个移动目标时，至少对其中任意一个移动目标执行故障判定处理，在该故障判定处理中，当摄像头故障确定计数值Cn超过摄像头故障判定次数N时，确定摄像头单元3处于异常状态。
或者，在雷达装置2检测出多个移动目标时，对在每次检测到目标物时计算得到的摄像头故障确定计数Cn进行合计，当合计得到的摄像头故障确定计数Cn的总数超过摄像头故障确定次数N时，确定摄像头单元3处于异常状态。
采用第1实施方式的故障判定装置时，在由雷达装置2检测到的物体是移动目标的情况下，该物体为行人或车辆的可能性较高，由此在由雷达装置2预先检测到是行人或车辆的可能性较高的移动目标后，由摄像头单元3判别该移动目标为行人或车辆，从而，在由摄像头单元3能够判别出其为行人或车辆时，则判定摄像头3正常，而在由摄像头单元3不能判别出其为行人或车辆时，则判定摄像头单元3处于异常状态。因此能够尽早判定摄像头单元3的异常状态。
另外，由雷达装置2检测出的移动目标的移动速度越慢或者反射量越低，摄像头故障确定次数N的值则被设定地越大，因此，当移动速度越慢或者反射量越低时，增加判定摄像头单元3处于异常状态的难度，从而能够防止错误判定的出现。
接下来，说明本发明所涉及的第2实施方式的故障判定装置所执行的摄像头单元3的故障判定。
在自车辆在夜间或隧道内行驶的情况等下，自车辆的周围环境较暗时，有时难以从摄像头单元3的图像(数据)中提取出物体，很难进行模式匹配。在像这样的时候，虽然雷达装置2检测到了移动目标，但是，在摄像头单元3的图像(数据)中的整合范围内却不能判别出该移动目标为行人或车辆，此时，有可能出现错误判定摄像头单元3异常的情况。
在第2实施方式的故障判定装置的故障判定处理中，虽然雷达装置2检测到了移动目标，但在摄像头单元3的图像(数据)中的整合范围内却不能判别出该移动目标为行人或车辆，在这种情况下，为了防止像上述那样的错误判定的出现，则不直接使摄像头故障计数增加，而是，打开自车辆的前灯26，照亮自车辆的前进方向前方，根据由摄像头3a重新拍摄的图像生成图像(数据)，在该图像(数据)中的整合范围内判别移动目标为行人或车辆，即便如此，也不能判别出移动目标为行人或车辆的情况下，使摄像头故障确定计数值增加。
下面，参照图7所示流程图说明第2实施方式的故障判定处理。
步骤S101～S105以及S107～S110的处理与第1实施方式中的同一步骤编号的处理相同，这些处理的流程也与第1实施方式相同，因而省略其说明。
当步骤S104中的判定结果为“否”时，进入步骤S111，，打开前灯26。
接下来，进入步骤S112，在打开前灯26后，对于根据由摄像头3a拍摄的图像生成的图像(数据)，从设定在该图像(数据)中的整合范围内提取物体。
接下来，进入步骤S113，对在步骤S112中所提取出的物体进行模式匹配处理，判定所提取出的物体与预先存储的人或车辆的模板图像是否相匹配。
当步骤S113中的判定结果为“是”时，即，当判定移动目标为行人或车辆时，进入步骤S105，将之前的摄像头故障确定计数值Cn-1与“0”相加后得到的值更新为本次的摄像头故障确定计数值Cn(Cn＝Cn-1+0)。
另外，当步骤S113中的判定结果为“否”时，即，当不能判定移动目标为行人或车辆时，进入步骤S106，将之前的摄像头故障确定计数值Cn-1与“1”相加后得到的值更新为本次的摄像头故障确定计数值Cn(Cn＝Cn-1+1)。
然后，由步骤S105、S106进入步骤S107。之后执行与第1实施方式相同的处理。
采用该第2实施方式的故障判定装置时，除能够获得上述第1实施方式的故障判定装置的作用、效果外，还能够获得如下效果，即，打开前灯26之后，由摄像头3a重新拍摄，根据所拍摄的图像(数据)判别移动目标为行人或车辆，因此，能够在夜间或隧道等周围环境较暗的地方行驶而不能判别出行人或车辆的情况下，防止错误判定摄像头单元3处于异常状态。
[其他实施方式]
另外，本发明并不局限于上述实施方式。
例如，在上述实施方式中，当雷达装置2检测出多个移动目标时，在每次由雷达装置2检测出物体时均计算出摄像头故障确定计数，但是，在1个图像(数据)中对于至少1个移动目标，不能判别出行人或车辆时，将摄像头故障确定计数值增加“1”，当该摄像头故障确定计数的累计值超过摄像头故障确定次数N时，可以判定摄像头单元3异常。
另外，在上述实施方式中，将指定的物体设定为行人或车辆，但是，指定的物体也可以包含狗和猫等动物等。
物体的检测方向并不局限于自车辆的行驶方向前方，也可以为自车辆的行驶方向后方，自车辆的侧方。
利用被安装有故障判定装置的物体识别装置1判别为指定的物体的物体的控制并不局限于用于避免自车辆和物体接触的行驶控制，还可以为追随行驶控制等、自车辆对指定的物体可采取的各种控制，其中，追随行驶控制为，将指定的物体设定为先行车辆，使自车辆追随先行车辆行驶。
各实施方式中的各结构及其组合等是一个例子，在不脱离本发明的主旨和精神的范围内可以进行结构的添加、省略、置换、以及其他变更。
【附图标记说明】
2：雷达装置(发送接收机构)；3：摄像头单元(拍摄机构)；12：移动目标判别部(移动目标判别机构)；13：物体提取部(物体提取机构)；14：故障判定部(故障判定机构)；26：前灯(照明装置)。

Claims (3)

1.一种故障判定装置，具有发送接收机构、拍摄机构、移动目标判别机构、物体提取机构、故障判定机构，其中，
所述发送接收机构向自车辆周围的规定范围发送电磁波，接收该电磁波被该自车辆周围存在的物体反射生成的反射波，
所述拍摄机构对所述自车辆周围的所述规定范围进行拍摄，
所述移动目标判别机构根据所述发送接收机构检测到的所述物体的速度判别该物体是否为移动目标，
所述物体提取机构从由所述拍摄机构拍摄的图像中提取出行人或者其他车辆，
由所述移动目标判别机构判别为所述移动目标的所述物体未被所述物体提取机构判定为所述行人或者所述其他车辆时，所述故障判定机构判定所述拍摄机构处于异常状态，
由所述移动目标判别机构判别为所述移动目标的所述物体的移动速度越小，越增加判定所述拍摄机构处于所述异常状态的难度。
2.一种故障判定装置，具有发送接收机构、拍摄机构、移动目标判别机构、物体提取机构、故障判定机构，其中，
所述发送接收机构向自车辆周围的规定范围发送电磁波，接收该电磁波被该自车辆周围存在的物体反射生成的反射波，
所述拍摄机构对所述自车辆周围的所述规定范围进行拍摄，
所述移动目标判别机构判别由所述发送接收机构检测到的所述物体是否为移动目标，
所述物体提取机构从由所述拍摄机构拍摄的图像中提取出行人或者其他车辆，
由所述移动目标判别机构判别为所述移动目标的所述物体未被所述物体提取机构判定为所述行人或者其他车辆时，所述故障判定机构判定所述拍摄机构处于异常状态，
由所述移动目标判别机构判别为所述移动目标的所述物体反射生成的所述反射波的反射量越小，越增加判定所述拍摄机构处于所述异常状态的难度。
3.一种故障判定装置，具有发送接收机构、拍摄机构、移动目标判别机构、物体提取机构、故障判定机构，其中，
所述发送接收机构向自车辆周围的规定范围发送电磁波，接收该电磁波被该自车辆周围存在的物体反射生成的反射波，
所述拍摄机构对所述自车辆周围的所述规定范围进行拍摄，
所述移动目标判别机构判别由所述发送接收机构检测到的所述物体是否为移动目标，
所述物体提取机构从由所述拍摄机构拍摄的图像中提取出行人或者其他车辆，
被所述移动目标判别机构判别为所述移动目标的所述物体未被所述物体提取机构判定为所述行人或者所述其他车辆时，所述故障判定机构判定所述拍摄机构处于异常状态，
当由所述移动目标判别机构判别为所述移动目标的所述物体未被所述物体提取机构判定为所述行人或者所述其他车辆时，在判定所述拍摄机构处于所述异常状态之前，由照明装置照亮所述自车辆周围的所述规定范围，经该照明装置照明后，所述物体提取机构仍不能判别出所述物体为所述行人或者所述其他车辆时，所述故障判定机构判定所述拍摄机构处于所述异常状态。
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