JP2009042115A - 車両用路面状態推定装置 - Google Patents
車両用路面状態推定装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2009042115A JP2009042115A JP2007208369A JP2007208369A JP2009042115A JP 2009042115 A JP2009042115 A JP 2009042115A JP 2007208369 A JP2007208369 A JP 2007208369A JP 2007208369 A JP2007208369 A JP 2007208369A JP 2009042115 A JP2009042115 A JP 2009042115A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- road surface
- remote
- threshold value
- vehicle
- luminance
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Abstract
【課題】遠隔路面の輝度に基づいて遠隔路面の乾湿状況を推定する場合に、周囲環境からの影響を極力排除して、より精度よく遠隔路面の乾湿状況を推定する。
【解決手段】センサ3で検出された自車両から所定距離内の路面水分と、センサ2で検出された自車両から前記所定距離内の路面輝度とに基づいて、判定用しきい値が設定される。センサ1で検出された自車両から前記所定距離以上離れた遠隔路面の輝度と前記判定用しきい値とを比較して、遠隔路面の乾湿状況となる路面状態が推定される。
【選択図】 図3
【解決手段】センサ3で検出された自車両から所定距離内の路面水分と、センサ2で検出された自車両から前記所定距離内の路面輝度とに基づいて、判定用しきい値が設定される。センサ1で検出された自車両から前記所定距離以上離れた遠隔路面の輝度と前記判定用しきい値とを比較して、遠隔路面の乾湿状況となる路面状態が推定される。
【選択図】 図3
Description
本発明は、遠隔路面の乾湿状況を推定する車両用路面状態推定装置に関するものである。
車両においては、種々の観点から、近々走行することとなる遠隔路面が乾燥状態であるか湿潤状態であるかを知ることが望まれている。例えば、2輪−4輪の駆動切換タイプの車両において、遠隔路面が湿潤状態であれば早めに4輪駆動状態にして安定走行を確保する一方、遠隔路面が乾燥状態であれば2輪駆動のままとして燃費向上を図る等を行うことができる。また、自動ブレーキ装置や自動操舵装置、ABS制御装置等を搭載した車両では、これらの装置の作動タイミングや制御ゲインを遠隔路面の乾湿状況に応じて最適に設定することができる。さらに、もっとも簡単には、現在走行している路面が乾燥状態である一方、遠隔路面が湿潤状態であると推定されたときは、警報装置を作動させて、運転者に安全運転を心がけるように事前に注意することができる。
特許文献1には、遠隔路面の乾湿状況を遠隔路面の輝度に基づいて推定する技術が開示されている。また、特許文献2には、カメラで撮像された画像をガボールフィルタ処理することによって、画像の特徴部分をより一層明確にする技術が開示されている。
特開2002−160598号公報
特開平11−110556号公報
ところで、遠隔路面の輝度は、車両に搭載されたセンサ(カメラ)によって検出することが容易であるため、遠隔路面の輝度に基づいて遠隔路面の乾湿状況を推定するという技術は、実用化に向けての期待が大きいものである。しかしながら、遠隔路面の実際の輝度が同じであっても、センサによって検出される遠隔路面の輝度は、周囲環境の相違(特に天候の相違)に応じてかなり大きく変動してしまうため、遠隔路面の輝度そのものを正確に検出することが難しいものとなる。
本発明は以上のような事情を勘案してなされたもので、その目的は、遠隔路面の輝度に基づいて遠隔路面の乾湿状況を推定する場合に、周囲環境からの影響を極力排除して、より精度よく遠隔路面の乾湿状況を推定できるようにした車両用路面状態推定装置を提供することにある。
前記目的を達成するため、本発明にあっては、基本的に、周囲環境特に天候の影響を、自車両から所定距離内つまり近距離における路面輝度と路面水分とに基づいて補償して、遠隔路面の輝度に基づく遠隔路面の乾湿状況の推定をより精度よく行えるようにしてある。具体的には、特許請求の範囲における請求項1に記載のように、
自車両から所定距離内の路面水分を検出する近距離水分検出手段と、
自車両から前記所定距離内の路面輝度を検出する近距離輝度検出手段と、
自車両から前記所定距離以上離れた遠隔路面の輝度を検出する遠隔輝度検出手段と、
前記近距離水分検出手段で検出された水分と前記近距離輝度検出手段で検出された輝度とに基づいてしきい値を設定するしきい値設定手段と、
前記遠隔輝度検出手段で検出された輝度と前記しきい値設定手段で設定されたしきい値とを比較して、遠隔路面の乾湿状況となる路面状態を推定する推定手段と、
を備えているようにしてある。
自車両から所定距離内の路面水分を検出する近距離水分検出手段と、
自車両から前記所定距離内の路面輝度を検出する近距離輝度検出手段と、
自車両から前記所定距離以上離れた遠隔路面の輝度を検出する遠隔輝度検出手段と、
前記近距離水分検出手段で検出された水分と前記近距離輝度検出手段で検出された輝度とに基づいてしきい値を設定するしきい値設定手段と、
前記遠隔輝度検出手段で検出された輝度と前記しきい値設定手段で設定されたしきい値とを比較して、遠隔路面の乾湿状況となる路面状態を推定する推定手段と、
を備えているようにしてある。
上記解決手法によれば、近距離の路面の輝度と水分とは、天候等の周囲環境の影響を殆ど受けることがなく、実際の輝度、水分に対応したほぼ正確な値として検出することが可能となる(近距離路面が乾燥状態なのか湿潤状態なのかは正確に検出できる)。したがって、この周囲環境の影響を受けない近距離の輝度と水分とに基づいて設定されるしきい値を、遠隔路面の輝度に対する比較値として用いることにより、周囲環境の相違が補償された状態で遠隔路面の乾湿状況が精度よく推定されることになる。
上記解決手法を前提とした好ましい態様は、特許請求の範囲における請求項2以下に記載のとおりである。すなわち、
自車両から前記所定距離内の路面温度を検出する温度検出手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記路面温度検出手段で検出された温度に基づいて、推定される路面状態として積雪、凍結の状況をも推定する、
ようにしてある(請求項2対応)。この場合、乾燥、湿潤という大きな区別のみならず、乾燥であっても積雪であるのか否か、あるいは湿潤であっても単なる水であるのか凍結(氷)なのかを区別して推定することができる。
自車両から前記所定距離内の路面温度を検出する温度検出手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記路面温度検出手段で検出された温度に基づいて、推定される路面状態として積雪、凍結の状況をも推定する、
ようにしてある(請求項2対応)。この場合、乾燥、湿潤という大きな区別のみならず、乾燥であっても積雪であるのか否か、あるいは湿潤であっても単なる水であるのか凍結(氷)なのかを区別して推定することができる。
遠隔路面の種類を検出する路面種検出手段をさらに備え、
前記路面種検出手段で検出された路面種に基づいて、前記しきい値設定手段で設定されるしきい値が補正される、
ようにしてある(請求項3対応)。この場合、路面種がコンクリートであるのかアスファルトであるかによって、路面輝度が同じであっても乾湿状況が相違するが、この路面種に応じた輝度と乾湿状況との対応関係の相違を補償して、遠隔路面の乾湿状況を精度よく検出することができる。
前記路面種検出手段で検出された路面種に基づいて、前記しきい値設定手段で設定されるしきい値が補正される、
ようにしてある(請求項3対応)。この場合、路面種がコンクリートであるのかアスファルトであるかによって、路面輝度が同じであっても乾湿状況が相違するが、この路面種に応じた輝度と乾湿状況との対応関係の相違を補償して、遠隔路面の乾湿状況を精度よく検出することができる。
前記遠隔輝度検出手段が、遠隔路面を撮像するカメラを備え、
前記路面種検出手段が、前記カメラによって撮像された遠隔路面の画像をガボールフィルタによって処理することにより得られる遠隔路面の表面性状あるいは平滑度に基づいて路面種を検出する、ようにしてある(請求項4対応)。この場合、路面種を精度よく検出することができる。また、遠隔路面の輝度を検出するためのカメラを有効に利用して、路面種を検出することができる。
前記路面種検出手段が、前記カメラによって撮像された遠隔路面の画像をガボールフィルタによって処理することにより得られる遠隔路面の表面性状あるいは平滑度に基づいて路面種を検出する、ようにしてある(請求項4対応)。この場合、路面種を精度よく検出することができる。また、遠隔路面の輝度を検出するためのカメラを有効に利用して、路面種を検出することができる。
前記路面種検出手段が、カラーセンサによって得られる遠隔路面の画像の波長分布またはスペクトル分布に基づいて路面種を検出する、ようにしてある(請求項5対応)。この場合、路面種を精度よく検出することができる。
前記路面種検出手段が、道路地図情報に基づいて遠隔路面の路面種を検出する、ようにしてある(請求項6対応)。この場合、路面種を精度よく検出することができる。また、道路地図情報は、車両に搭載されたナビゲーションシステムに搭載(記憶)されているものや、基地局から送信されるものを手軽に利用できる。
前記しきい値設定手段は、前記近距離輝度検出手段で検出された輝度を基本しきい値として設定して、近距離路面が乾燥状態であるときは遠隔路面が湿潤状態であるとき判定しにくい方向に基本しきい値を補正すると共に、近距離路面が湿潤状態であるときは遠隔路面が乾燥状態であるとき判定しにくい方向に基本しきい値を補正する、ようにしてある(請求項7対応)。この場合、遠隔路面の乾湿状況は近距離路面の乾湿状況に対応している可能性が高いことを考慮して、近距離路面の乾湿状況とは相違する乾湿状況であると推定される方向へ判定されにくいようにして、遠隔路面の乾湿状況をより精度よく推定することができる。
遠隔路面が、コンクリートであるかアスファルトであるかを検出する路面種検出手段をさらに備え、
前記しきい値設定手段は、前記路面種検出手段で検出された路面種がコンクリートであるときはアスファルトであるときに比して、遠隔路面が乾燥状態であると判定されにくい方向に前記しきい値を補正する、
ようにしてある(請求項8対応)。この場合、路面種として一般的なコンクリートとアスファルトとの相違に応じて、遠隔路面の乾湿状況をより精度よく推定することができる。
前記しきい値設定手段は、前記路面種検出手段で検出された路面種がコンクリートであるときはアスファルトであるときに比して、遠隔路面が乾燥状態であると判定されにくい方向に前記しきい値を補正する、
ようにしてある(請求項8対応)。この場合、路面種として一般的なコンクリートとアスファルトとの相違に応じて、遠隔路面の乾湿状況をより精度よく推定することができる。
本発明によれば、遠隔路面に輝度に基づいた遠隔路面の乾湿状況を、より精度よく推定することができる。
図1は、本発明による歩行者検出装置が搭載された車両としての自動車Vが示される。この自動車Vには、図2にも示すように、遠隔輝度検出手段としてのセンサ1が搭載されている。このセンサ1は、カメラから構成されて、所定距離以上離れた遠隔路面(例えば20〜60m程度離れた路面)の画像を撮像して、撮像された画像に基づいてその輝度つまり明るさを検出するものであり(遠隔輝度の検出)車両用カメラとして利用されている適宜の型式のものを用いることができる。なお、センサ1は、実施形態では、後述するように遠隔路面の種類をも検出する関係上カメラを用いてあるが、路面種単に輝度のみを検出するのであれば、カメラ以外の適宜のものを用いることができる。
b
自動車Vには、さらに3つのセンサ2,3,4が搭載されている。センサ2は、近距離輝度検出手段となるもので、前記所定距離よりも近い(例えば1〜5m程度)位置にある路面の輝度(近距離輝度)を検出するものであり、例えばカメラを利用して構成することができる。このセンサ2は、画像センサ1と同一の種類のものを用いることができ、また画像センサ1の検知領域を前後方向に広げることによって、画像センサ1でもってセンサ2を兼用させることもできる。センサ3は、近距離路面の水分を検出するもので、例えば近赤外線波長吸収センサを用いることができる。センサ4は、路面温度を検出するものであるが、路面温度が0度Cよりも高いかあるいは低いかのみを識別する程度の簡易なものを用いることもできる。
自動車Vには、さらに3つのセンサ2,3,4が搭載されている。センサ2は、近距離輝度検出手段となるもので、前記所定距離よりも近い(例えば1〜5m程度)位置にある路面の輝度(近距離輝度)を検出するものであり、例えばカメラを利用して構成することができる。このセンサ2は、画像センサ1と同一の種類のものを用いることができ、また画像センサ1の検知領域を前後方向に広げることによって、画像センサ1でもってセンサ2を兼用させることもできる。センサ3は、近距離路面の水分を検出するもので、例えば近赤外線波長吸収センサを用いることができる。センサ4は、路面温度を検出するものであるが、路面温度が0度Cよりも高いかあるいは低いかのみを識別する程度の簡易なものを用いることもできる。
自動車Vは、自動的にブレーキをかける自動ブレーキ用アクチュエータ5,自動的に操舵輪を操作する自動操舵用アクチュエータ6を備えている。また、自動車Vは、表示画面やブザー等からなる警報装置7を備えている。
図3は、制御回路例を示すものであり、図中Uは、マイクロコンピュータを利用して構成されたコントローラ(制御ユニット)である。このコントローラUは、3つの検出部11〜13と、しきい値設定部14と、判定部15とを有する。検出部11は、センサ2からの出力に基づいて、近距離路面の輝度を検出(決定)するものである。検出部12は、センサ3からの出力に基づいて、近距離路面の水分を検出(決定)するものである。検出部13は、センサ1で撮像された画像に基づいて、遠隔路面がコンクリートであるのかアスファルトであるのかを検出(決定)するものである。より具体的には、検出部13は、センサ1で撮像された画像をガボールフィルタ処理することによって、撮像された遠隔路面の表面正常や平滑度から、遠隔路面がコンクリートであるのかアスファルトであるのかを識別する。
しきい値設定部14は、各検出部11〜13での検出結果に基づいて、後述のようにして、しきい値(しきい値としての輝度)を決定する。判定部15は、基本的に、センサ1で検出された遠隔路面の輝度つまり遠隔輝度を、しきい値設定部14で設定されたしきい値と比較して、遠隔路面が乾燥状態であるのか湿潤状態であるのかを判定する。この判定部15は、判定内容をさらに詳細に識別して行うべく、センサ5で検出された路面温度に基づいて、遠隔路面が積雪状態であるのか凍結(氷)状態であるのかの判定までを行うようになっている。そして、判定部15は、その判定結果を、前記アクチュエータ5,6や警報装置7に出力する。
次に、図3におけるしきい値設定部14の処理内容について、図4を参照しつつより詳細に説明する。まず、縦軸に、センサ1で検出された遠隔路面の輝度が設定される。また、横軸は遠隔路面の路面種を区別するもので、右側がアスファルトの領域であり、左側がコンクリートの領域とされる。この図4において、センサ2で検出された近距離輝度が基本しきい値として設定され、この基本しきい値が図4中「BASE」で示される。この基本しきい値BASEが、あらかじめ設定された所定輝度よりも小さい(暗い)場合に、近距離路面が湿潤状態であると判断され、逆に基本しきい値BASEが、あらかじめ設定された所定輝度よりも大きい(明るい)場合に、近距離路面が乾燥状態であると判断される。上記所定輝度は、アスファルトとコンクリートとで相違するように設定され、コンクリートの方が、乾燥と湿潤とを区別する所定輝度がアスファルトよりも高い(明るい)値に設定される。
図4中、「まる1」〜「まる4」が、基本しきい値をオフセット処理(補正処理)された後の最終しきい値である。「まる1」で示されるしきい値は、走行路面がコンクリートである場合で、かつ近距離路面が湿潤状態であるときに、遠隔路面が乾燥状態であるか否かを判定するときに用いられるものであり、「BASE」よりも「B21」分だけ高い輝度(明るい値)に設定される。
「まる2」で示されるしきい値は、走行路面がアスファルトである場合で、かつ近距離路面が湿潤状態であるときに、遠隔路面が乾燥状態であるか否かを判定するときに用いられるものであり、「BASE」よりも「B22」分だけ高い輝度(明るい値)に設定される。
「まる3」で示されるしきい値は、走行路面がコンクリートである場合で、かつ近距離路面が乾燥状態であるときに、遠隔路面が湿潤状態であるか否かを判定するときに用いられるものであり、「BASE」よりも「B11」分だけ低い輝度(暗い値)に設定される。
「まる4」で示されるしきい値は、走行路面がアスファルトである場合で、かつ近距離路面が乾燥状態であるときに、遠隔路面が湿潤状態であるか否かを判定するときに用いられるものであり、「BASE」よりも「B12」分だけ低い輝度(暗い値)に設定される。
センサ1で検出された遠隔路面の輝度が、上記のようにして決定されたしきい値(最終しきい値)となる「まる1」〜「まる4」のいずれか1つと比較される。しきい値「まる1」〜「まる4」のいずれを選択するかは、近距離路面が湿潤状態であるのか乾燥状態であるのかと、走行路面がコンクリートであるのかアスファルトであるのかに応じて行われる。すなわち、図5にも示すように、近距離路面が湿潤状態でかつ走行路面がコンクリートのときは、しきい値「まる1」が選択される。近距離路面が湿潤状態でかつ走行路面がアスファルトのときは、しきい値「まる2」が選択される。近距離路面が乾燥状態でかつ走行路面がコンクリートのときは、しきい値「まる3」が選択される。近距離路面が乾燥状態でかつ走行路面がアスファルトのときは、しきい値「まる4」が選択される。
センサ1で検出された遠隔路面の輝度が、上記のようにして選択されたしきい値(「まる1」〜「まる4」のいずれか)よりも大きければ(明るければ)、遠隔路面が乾燥状態であると判定され、逆にしきい値よりも小さければ(暗ければ)湿潤状態であると判定される。
上記のようにして、遠隔路面の乾湿状況が判定されたとき、センサ4によって検出される路面温度に応じて、遠隔路面の状況がさらに詳細に識別される。すなわち、図5において、「+」は、路面温度が0度Cよりも高い場合を示し、「−」が路面温度0度Cよりも低い場合を示す。この図5に示すように、近距離路面が湿潤状態で、遠隔路面が乾燥状態であると推定されるときは、路面温度の「+」、「−」に応じて、積雪であるのか単なる乾燥であるのかが区別される。ただし、近距離路面が乾燥状態のときは、積雪と単なる乾燥とは区別されないものとされる。また、近距離路面の乾湿状況や路面種を問わず、遠隔路面が湿潤状態であると推定されるときは、路面温度の「+」、「−」に応じて、氷(凍結)であるのか単なる水(濡れ)であるのかが区別される。
図6,図7は、前述したコントローラUの制御内容を示すフローチャートであり、以下このフローチャートについて説明する。なお、以下の説明でQはステップを示す。まず、図6のQ1において、各種センサ1〜4からの信号が入力され、この後Q2において、近距離路面輝度、近距離路面水分、遠隔路面の路面種に基づいて、しきい値が設定される(図3に示す各検出部11〜13での処理と、しきい値設定部14でのしきい値設定に対応した処理の実行)。
Q2の後、Q3において、近距離路面の水分が所定値以上であるか否かが判別される。このQ3の判別でYESのときは、Q4において、遠隔路面の路面種がコンクリートであるか否かが判別される。このQ4の判別でYESのときは、Q5において、遠隔路面の輝度が、しきい値(図4,図5における「まる1」のしきい値)よりも大きいか否かが判別される。このQ5の判別でYESのときは、Q6において、路面温度が0度Cよりも大きいか否かが判別される。このQ6の判別でYESのときは、Q7において、遠隔路面は乾燥していると判定(推定)される(図5のα1の推定)。また、Q6の判別でNOのときは、遠隔路面が積雪であると判定(推定)される(図5のα2の推定)。
前記Q5の判別でNOのときは、Q9〜Q11の処理が行われて、図5のα3,α4の決定(推定)が行われる(Q10が図5のα3の推定に相当し、Q11が図5のα4の推定に相当する)。
前記Q4の判別でNOのときは、Q12〜Q18の処理が行われる。Q12は、Q5に対応するもので、比較されるしきい値としては「まる2」が用いられる。このうち、Q12〜Q15の処理によって、図5のα5,α6の決定(推定)が行われる(Q14が図5のα5の推定に相当し、Q16が図5のα6の推定に相当する)。また、Q12,Q16〜Q18の処理によって、図5のα7,α8の決定(推定)が行われる(Q17が図5のα7の推定に相当し、Q18が図5のα8の推定に相当する)。
前記Q3の判別でNOのときは、図7のQ21に移行して、遠隔路面の路面種がコンクリートであるか否かが判別される。このQ21の判別でYESのときは、Q22〜Q28の処理が行われる。Q22は、図6のQ5,Q12に対応するもので、しきい値としては「まる3」が用いられる。このうち、Q22〜Q25の処理によって、図5のα9,α10の決定(推定)が行われる(Q24が図5のα9の推定に相当し、Q25が図5のα10の推定に相当する)。また、Q22,Q26〜Q28の処理によって、図5のα11,α12の決定(推定)が行われる(Q27が図5のα11の推定に相当し、Q28が図5のα12の推定に相当する)。
前記Q21の判別でNOのときは、Q29〜Q35の処理が行われる。Q29は、図6のQ5,Q12に対応するもので、しきい値としては「まる4」が用いられる。このうち、Q29〜Q32の処理によって、図5のα13,α14の決定(推定)が行われる(Q31が図5のα13の推定に相当し、Q32が図5のα14の推定に相当する)。また、Q29、Q33〜Q35の処理によって、図5のα15,α16の決定(推定)が行われる(Q34が図5のα15の推定に相当し、Q35が図5のα16の推定に相当する)。
前記Q7、Q8,Q10、Q11、Q14,Q15、Q17,Q18の後、およびQ24,Q25,Q27,Q28、Q31,Q32、Q34,Q35の後は、それぞれ、Q36に移行する。Q36では、遠隔路面の路面状況に応じて、警報装置7の作動タイミングや、自動ブレーキ用アクチュエータ5,自動操舵用アクチュエータ6の制御タイミングや制御ゲイン等が変更される(図4の判定部15の処理に相当するが、別途専用の処理部を設けておいてもよいことは前述したとおりである)。
以上実施形態について説明したが、本発明は、実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載された範囲において適宜の変更が可能であり、例えば次のような場合をも含むものである。遠隔路面の種類を、センサ1で撮像された画像の波長分布またはスペクトル分布に基づいて行うこともでき、また電子データとしての道路地図情報に基づいて遠隔路面の路面種を決定するようにしてもよい。この道路地図情報は、自車両に搭載されたナビゲーション装置用の地図情報データを利用したり、基地局から送信された自車両付近の地図情報データを用いることができる。
乾湿状況の推定に用いる路面温度に不感帯あるいはヒステリシスを設定してもよい。例えば、積雪と推定する温度を例えば−2度C以下に設定すると共に、氷と推定される温度を+2度C以上となるように設定してもよく(±2度Cの範囲内では、前回の推定状態を維持したままとする)。また、路面温度に応じた乾湿状況のさらなる詳細な識別は行わないようにすることもできる。乾湿状況の推定に際して用いる路面種として、コンクリートとアスファルト以外に、例えば砂利道、泥道を含むようにさらに細かく分類するようにしてもよく、逆に、乾湿状況の推定に際して路面種を用いないようにすることもできる。勿論、本発明の目的は、明記されたものに限らず、実質的に好ましいあるいは利点として表現されたものを提供することをも暗黙的に含むものである。
V::車両
1:センサ(遠隔路面輝度)
2:センサ(近距離輝度)
3:センサ(近距離路面の水分)
4:センサ(路面温度)
「BASE」:基本しきい値
まる1〜まる4:しきい値(最終しきい値)
B11、B12、B22,B23:基本しきい値に対する補正値
1:センサ(遠隔路面輝度)
2:センサ(近距離輝度)
3:センサ(近距離路面の水分)
4:センサ(路面温度)
「BASE」:基本しきい値
まる1〜まる4:しきい値(最終しきい値)
B11、B12、B22,B23:基本しきい値に対する補正値
Claims (8)
- 自車両から所定距離内の路面水分を検出する近距離水分検出手段と、
自車両から前記所定距離内の路面輝度を検出する近距離輝度検出手段と、
自車両から前記所定距離以上離れた遠隔路面の輝度を検出する遠隔輝度検出手段と、
前記近距離水分検出手段で検出された水分と前記近距離輝度検出手段で検出された輝度とに基づいてしきい値を設定するしきい値設定手段と、
前記遠隔輝度検出手段で検出された輝度と前記しきい値設定手段で設定されたしきい値とを比較して、遠隔路面の乾湿状況となる路面状態を推定する推定手段と、
を備えていることを特徴とする車両用路面状態推定装置。 - 請求項1において、
自車両から前記所定距離内の路面温度を検出する温度検出手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記路面温度検出手段で検出された温度に基づいて、推定される路面状態として積雪、凍結の状況をも推定する、
ことを特徴とする車両用路面状態推定装置。 - 請求項1または請求項2において、
遠隔路面の種類を検出する路面種検出手段をさらに備え、
前記路面種検出手段で検出された路面種に基づいて、前記しきい値設定手段で設定されるしきい値が補正される、
ことを特徴とする車両用路面状態推定装置。 - 請求項3において、
前記遠隔輝度検出手段が、遠隔路面を撮像するカメラを備え、
前記路面種検出手段が、前記カメラによって撮像された遠隔路面の画像をガボールフィルタによって処理することにより得られる遠隔路面の表面性状あるいは平滑度に基づいて路面種を検出する、ことを特徴とする車両用路面状態推定装置。 - 請求項3において、
前記路面種検出手段が、カラーセンサによって得られる遠隔路面の画像の波長分布またはスペクトル分布に基づいて路面種を検出する、ことを特徴とする車両用路面状態推定装置。 - 請求項3において、
前記路面種検出手段が、道路地図情報に基づいて遠隔路面の路面種を検出する、ことを特徴とする車両用路面状態推定装置。 - 請求項1または請求項2において、
前記しきい値設定手段は、前記近距離輝度検出手段で検出された輝度を基本しきい値として設定して、近距離路面が乾燥状態であるときは遠隔路面が湿潤状態であるとき判定しにくい方向に基本しきい値を補正すると共に、近距離路面が湿潤状態であるときは遠隔路面が乾燥状態であるとき判定しにくい方向に基本しきい値を補正する、ことを特徴とする車両用路面状態推定装置。 - 請求項7において、
遠隔路面が、コンクリートであるかアスファルトであるかを検出する路面種検出手段をさらに備え、
前記しきい値設定手段は、前記路面種検出手段で検出された路面種がコンクリートであるときはアスファルトであるときに比して、遠隔路面が乾燥状態であると判定されにくい方向に前記しきい値を補正する、
ことを特徴とする車両用路面状態推定装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007208369A JP2009042115A (ja) | 2007-08-09 | 2007-08-09 | 車両用路面状態推定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007208369A JP2009042115A (ja) | 2007-08-09 | 2007-08-09 | 車両用路面状態推定装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009042115A true JP2009042115A (ja) | 2009-02-26 |
Family
ID=40442996
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2007208369A Pending JP2009042115A (ja) | 2007-08-09 | 2007-08-09 | 車両用路面状態推定装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2009042115A (ja) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011149911A (ja) * | 2010-01-25 | 2011-08-04 | Nec Corp | 湿潤検出装置及び湿潤検出方法 |
JP2011174794A (ja) * | 2010-02-24 | 2011-09-08 | Kyushu Institute Of Technology | 路面状態検出装置及び方法 |
JP2013079937A (ja) * | 2011-09-30 | 2013-05-02 | Honda Research Inst Europe Gmbh | 路面分析 |
JP2015229433A (ja) * | 2014-06-05 | 2015-12-21 | 太平洋工業株式会社 | 路面状態検出装置及び路面状態検出システム |
WO2019216393A1 (ja) * | 2018-05-10 | 2019-11-14 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 路面状態推定方法、路面状態推定装置および路面状態推定システム |
US10578727B2 (en) * | 2016-09-22 | 2020-03-03 | Robert Bosch Gmbh | Method and processing unit for detecting a wet or damp roadway and for object detection |
JP2022073614A (ja) * | 2020-11-02 | 2022-05-17 | トヨタ自動車株式会社 | 路面種類推定装置および車両制御システム |
WO2024090444A1 (ja) * | 2022-10-24 | 2024-05-02 | ソフトバンクグループ株式会社 | 情報処理装置、車両、情報処理方法及びプログラム |
WO2024090443A1 (ja) * | 2022-10-24 | 2024-05-02 | ソフトバンクグループ株式会社 | 情報処理装置、車両及びプログラム |
-
2007
- 2007-08-09 JP JP2007208369A patent/JP2009042115A/ja active Pending
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011149911A (ja) * | 2010-01-25 | 2011-08-04 | Nec Corp | 湿潤検出装置及び湿潤検出方法 |
JP2011174794A (ja) * | 2010-02-24 | 2011-09-08 | Kyushu Institute Of Technology | 路面状態検出装置及び方法 |
JP2013079937A (ja) * | 2011-09-30 | 2013-05-02 | Honda Research Inst Europe Gmbh | 路面分析 |
JP2015229433A (ja) * | 2014-06-05 | 2015-12-21 | 太平洋工業株式会社 | 路面状態検出装置及び路面状態検出システム |
US10578727B2 (en) * | 2016-09-22 | 2020-03-03 | Robert Bosch Gmbh | Method and processing unit for detecting a wet or damp roadway and for object detection |
WO2019216393A1 (ja) * | 2018-05-10 | 2019-11-14 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 路面状態推定方法、路面状態推定装置および路面状態推定システム |
JP2022073614A (ja) * | 2020-11-02 | 2022-05-17 | トヨタ自動車株式会社 | 路面種類推定装置および車両制御システム |
WO2024090444A1 (ja) * | 2022-10-24 | 2024-05-02 | ソフトバンクグループ株式会社 | 情報処理装置、車両、情報処理方法及びプログラム |
WO2024090443A1 (ja) * | 2022-10-24 | 2024-05-02 | ソフトバンクグループ株式会社 | 情報処理装置、車両及びプログラム |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2009042115A (ja) | 車両用路面状態推定装置 | |
US10814846B2 (en) | Traction control based on friction coefficient estimation | |
US11377029B2 (en) | Vehicular trailering assist system with trailer state estimation | |
US9643617B2 (en) | Friction coefficient estimation from camera and wheel speed data | |
JP4211809B2 (ja) | 物体検出装置 | |
US9272676B2 (en) | Method for detecting a wet road | |
JP5792678B2 (ja) | 車線境界線検出装置およびプログラム | |
JP5682304B2 (ja) | 画像提供装置 | |
CN104276084A (zh) | 车辆驾驶辅助控制装置 | |
US11524680B2 (en) | Control device and control method for controlling behavior of motorcycle | |
US10272919B2 (en) | Methods and systems for estimating road surface friction coefficient using self aligning torque | |
US9436881B2 (en) | Apparatus for predicting turns of a vehicle | |
JP2012228916A (ja) | 車載カメラシステム | |
JP2015027837A (ja) | 車線逸脱防止支援装置 | |
JP5457224B2 (ja) | 路面状態検出装置 | |
US10118617B2 (en) | Vehicle control system | |
WO2018179910A1 (ja) | 自動運転制御装置 | |
US20150339922A1 (en) | Device and method for detecting wetness on a roadway | |
JP6651739B2 (ja) | 車線逸脱警報装置および車線逸脱警報制御方法 | |
CN107640149B (zh) | 车辆辅助驾驶方法及系统 | |
JP2009211715A (ja) | 車線位置検知システム | |
US20100286866A1 (en) | Method for controlling a driver assistance system | |
JP4601376B2 (ja) | 画像異常判定装置 | |
JP2005145403A (ja) | 車間距離制御装置 | |
CN112997189A (zh) | 借助第一超声波传感器的道路潮湿信息来支持行进工具的基于摄像机的周围环境识别的方法 |