JP2023067021A - 画像処理装置および車載制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】撮影画像の撮影状態に不調が発生していることを示す尤度の正確性を高めることができない。【解決手段】車両に設置された複数のカメラからの各撮影画像を取得する入力部と、前記各撮影画像の撮影状態に不調が発生しているかを検知する撮影状態検知部と、前記各撮影画像に基づいて撮影状態の不調の程度を示す尤度を前記カメラごとに算出する尤度算出部と、前記尤度算出部で算出された前記カメラごとの前記尤度を統合した判定に基づいて、新たな尤度に更新する尤度更新部と、を備え、前記尤度更新部により更新された尤度を前記カメラごとの尤度として出力する画像処理装置。【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置および車載制御装置に関する。

近年、車両に設置されたカメラの撮影画像に基づいて、車両の周囲の環境を画像認識し、認識結果に基づいて運転支援を行う技術の開発が進められている。画像認識処理において、カメラで撮影した撮影画像に認識を妨げる水滴、泥、逆光等により不調が有れば、誤った認識や、認識できない等の事例が発生する。

そこで、撮影画像からカメラの不調を検知する手法が考案されている。例えば、特許文献１では、カメラによる撮影画像内の輝度値によりハレーションを、エッジ特徴量により水滴や汚れを検知している。また、特許文献２では、ステレオカメラの左右のカメラの撮影画像を比較し、視差以外の差が発生している領域に汚れがあると判別している。また、特許文献３では、白線領域の画像特徴量から信頼度を定義し、各カメラの信頼度の履歴を比較して、相対的に信頼度の低いカメラのレンズに異常が発生していると判別している。

特開２００８－１９７８６３号公報 特開２００７－２９３６７２号公報 特開２０１４－１１５８１４号公報

特許文献１に開示されている技術では、カメラのレンズ全体に水膜が付着した場合、水膜付着の影響がエッジ特徴量に現れないため、水膜が付着していることを検知出来ない。また、特許文献２に開示されている技術では、左右のカメラに等しく水膜が付着し、左右の撮影画像間に視差以外の差は発生しない場合に、水膜が付着していることを検知出来ない。これらの場合、水膜がレンズのように光を歪めてしまい、カメラによる撮影画像上の水膜付着領域が拡大して見えるため、画像認識処理等において真値とは異なる値が算出されてしまう。特許文献３に開示されている技術では、撮影画像の撮影状態に不調が発生していることを示す尤度の正確性を高めることができない課題がある。

本発明による画像処理装置は、車両に設置された複数のカメラからの各撮影画像を取得する入力部と、前記各撮影画像の撮影状態に不調が発生しているかを検知する撮影状態検知部と、前記各撮影画像に基づいて撮影状態の不調の程度を示す尤度を前記カメラごとに算出する尤度算出部と、前記尤度算出部で算出された前記カメラごとの前記尤度を統合した判定に基づいて、新たな尤度に更新する尤度更新部と、を備え、前記尤度更新部により更新された尤度を前記カメラごとの尤度として出力する。
本発明による車載制御装置は、画像処理装置と、前記尤度更新部で更新された尤度に基づく処理制御を実行する制御処理装置とを備える。

本発明によれば、カメラによる撮影画像の撮影状態に不調が発生していることを示す尤度の正確性を高めることができる。

第１の実施例における車載制御装置の構成図である。 第１の実施例における画像処理装置の処理を示すフローチャートである。 第１の実施例における尤度更新部による尤度の更新処理を説明する図である。 第２の実施例における車載制御装置の構成図である。 第２の実施例における尤度更新部による尤度の更新処理を説明する図である。 第３の実施例における車載制御装置の構成図である。 第４の実施例における尤度更新部による尤度の更新処理を説明する図である。 第５の実施例における尤度更新部による尤度の更新処理を説明する図である。 第８の実施例における尤度更新部による尤度の更新処理を説明する図である。 第９の実施例における尤度更新部による尤度の更新処理を説明する図である。 第１０の実施例における車載制御装置の構成図である。

以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。

図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。

［第１の実施例]
図１は、第１の実施例における車載制御装置１０００の構成図である。車載制御装置１０００は、画像処理装置１００および制御処理装置２００を備える。

画像処理装置１００には、複数のカメラ２が接続され、また、車両諸元データ３、ＣＡＮデータ４、時刻データ５を取得し、詳細は後述するが、撮影状態の不調の程度を示す尤度を算出、更新し、更新した尤度を制御処理装置２００へ出力する。

カメラ２は、車両に設置された複数の車載カメラであり、車両の所定の取り付け位置、例えば車両の前後左右などに、それぞれ所定の角度で設置され、車両の周囲を撮影する。カメラ２の設置は車室外でも車室内でもよい。各カメラ２により得られた撮影画像は、アナログデータのまま、又はＡ／Ｄ変換して、専用線などの伝送路を経由して画像処理装置１００に出力される。

車両諸元データ３は、車両の寸法やカメラ２の取り付け位置や角度、画角等についての情報を含み、これらの各値は主に画像処理装置１００における尤度の算出等で使用される。車両諸元データ３は、各値を記録した媒体を画像処理装置１００に内蔵してもよいし、伝送路を経由して取得しても良い。

ＣＡＮデータ４は、車両の車速、舵角、ワイパーの動作情報等、車両の挙動に関する車両情報であり、ＣＡＮ（Controller Area Network）を経由して画像処理装置１００へ入力される。画像処理装置１００は、入力された車両情報を用いることにより、車両が走行中か否か、直進走行中か曲線走行中か等を判別する。

時刻データ５は、ＧＰＳや時計等から画像処理装置１００へ入力される。時刻データ５は、画像処理装置１００がカメラ２で撮影した撮影画像の時系列変化を調べる際に用いる。ＧＰＳや時計等は画像処理装置１００に内蔵してもよい。

画像処理装置１００は、各カメラ２に対応して、入力部１０１、撮影状態検知部１０２、尤度算出部１０３を備える。さらに、画像処理装置１００は、尤度更新部１０４、出力部１０５を備える。

入力部１０１は、カメラ２から撮影画像を取得し、撮影状態検知部１０２へ渡す。
撮影状態検知部１０２は、各カメラ２により撮影された各撮影画像を解析して、撮影状態に不調が発生しているかをカメラ２ごとに検知する。撮影状態が良くない場合は、その撮影画像を撮影したカメラ２が不調であると検知する。そして、不調が発生している場合は、不調の原因となっている不調の種別を判別する。不調の種別は、例えば、水滴、水膜、泥、雪等の付着や、逆光等が含まれる。これらの検知や判別のために、撮影画像上の位置や領域の広さ等を求めて、これらを基にして不調の発生や不調の種別を判別してもよい。なお、カメラ２のレンズ等への付着物の検知や逆光の検知には、公知の技術が使用できる。

尤度算出部１０３は、撮影状態検知部１０２で検知した各カメラ２により撮影された各撮影画像に基づいて、不調の種別ごとに撮影状態の不調の程度を示す尤度をカメラ２ごとに算出する。尤度とは、撮影状態をどの程度の不調と見做すかを示す値である。この尤度は、撮影画像の撮影状態から、機械学習や画像特徴量を用いた公知の撮影状態の判定手法により算出できる。本実施例では、尤度を％で表す。例えば、尤度が８０％であれば、不調である可能性は高いと見做される。尤度が２０％であれば、不調である可能性は低いと見做される。尤度が０％であれば、不調である可能性は極めて低い(或いは、正常)と見做される。なお、尤度は、％に限らずその他の単位や値で示してもよい。

尤度更新部１０４は、尤度算出部１０３で算出されたカメラ２ごとの尤度を統合した判定に基づいて、新たな尤度に更新する。例えば、水滴を検知したカメラ２が複数存在する場合、カメラ２ごとの尤度を統合して雨天の中を走行中または洗車直後であると判定し、水滴を検知したカメラ２の水滴に関する撮影状態の尤度を増加して、このカメラ２の新たな尤度とする。

出力部１０５は、尤度更新部１０４により更新された新たな尤度を、カメラ２ごとの尤度として制御処理装置２００へ出力する。この際に、不調が発生している場合は、カメラ２ごとに、不調の種別や発生しているカメラ２による撮影画像上の位置、領域を出力してもよい。

制御処理装置２００は、運転支援装置２０１や洗浄制御装置２０２等であり、更新された尤度に基づいて、処理制御を実行する。例えば、カメラ２の撮影状態に各種別の不調が発生しているか否かの判別は更新された尤度に基づいて行う。また、更新された尤度に応じて処理制御を変更する。

運転支援装置２０１は、カメラ２によって撮影された撮影画像に基づいて、周辺車両、二輪車、歩行者、自転車、静止物体、標識、白線、縁石、ガードレール等、種々の物体を認識し、この認識結果と更新された尤度とに基づいてユーザに対して警報を発したり、車両の挙動を制御したりする。なお、認識を行うカメラ２による撮影画像上の領域は、対象とする物体ごとに異なる。特に、運転支援装置２０１は、画像処理装置１００より出力される尤度を参照して、処理の継続や中断、運転支援機能を段階的に機能制限する機能縮退等を行う。

例えば、運転支援装置２０１は、更新された尤度が閾値より低い場合に、運転支援の処理制御を実行する。画像認識の対象により不調の影響度合いが異なると考えられることから、閾値は認識対象ごと、不調の種別ごとに設定されるものとする。例えば、画像認識処理による白線検知結果に基づいた車線逸脱警報装置を考えた場合、不調の尤度が所定の閾値よりも高い場合には画像認識処理が正常に動作出来ないと判別して単純に警報処理を停止してもよいし、不調の尤度が所定の閾値よりも高くても、白線検知に用いる撮影画像上の領域と不調が発生している領域が重複しているか否かに基づいて、警報処理を停止するか続行するかを決定してもよい。

洗浄制御装置２０２は、カメラ２等の光学系入出力装置のガラス面の水滴等を払拭するワイパーや、汚れを洗浄するウォッシャ等を備える。そして、画像処理装置１００より出力される尤度等に基づいて、払拭や洗浄の開始、継続、終了等を制御する。光学系入出力装置は、カメラ２、ヘッドライト、バックライト、ドライブレコーダなどである。

例えば、洗浄制御装置２０２は、更新された尤度が閾値より高い場合に、車両に備えられた光学系入出力装置の洗浄制御を実行する。具体的には、水滴や水膜に関する尤度が所定の閾値よりも高い場合には対象のカメラ２に装着されたワイパーを稼働させ、泥の尤度が別の所定の閾値よりも高い場合にはウォッシャを稼働させる。

このように、撮影状態の尤度は、運転支援装置２０１や洗浄制御装置２０２等の制御処理装置２００の処理制御の挙動を決める重要なパラメータであるため、高精度に算出することが必要である。本実施例では、後述するように、カメラによる撮影画像の撮影状態に不調が発生していることを示す尤度の正確性を高めることができる。

図２は、画像処理装置１００の処理を示すフローチャートである。
処理S２０１では、各カメラ２による撮影画像を入力部１０１より取得する。

処理S２０２では、撮影状態検知部１０２は、取得した各カメラ２の撮影画像から各カメラ２の撮影状態(正常、水滴、水膜、泥、雪、逆光等)を検知する。正常以外の場合、すなわちカメラ２に不調が発生していると判別した場合は、不調が発生しているカメラ２による撮影画像上の領域を特定し、水滴、水膜、泥、雪、逆光等などその位置や大きさ等を抽出して撮影状態を検知する。撮影状態の特定には公知の技術が利用できる。

処理S２０３では、尤度算出部１０３は、検知した各カメラ２の各撮影状態の尤度を各々算出する。

処理S２０４では、尤度更新部１０４は、各カメラ２の各撮影状態の尤度を統合した判定に基づいて、各カメラ２の各撮影状態の尤度を更新する。尤度の更新について、その詳細は後述する。

処理S２０５では、出力部１０５は、更新した各カメラ２の各撮影状態の尤度を、制御処理装置２００へ出力する。

図３は、尤度更新部１０４による尤度の更新処理を説明する図である。撮影状態検知部１０２により同じ種別の不調を検知したカメラ２が複数存在する場合、尤度更新部１０４は、各カメラ２による撮影状態の尤度を更新する。

図３の例では、前後左右の４つのカメラ２ａ、２ｂ、２ｌ、２ｒが画像処理装置１００に接続されており、処理S２０３により判別された尤度が、前カメラ２ａは水滴Ｒの尤度が５０％、左カメラ２ｌの水滴Ｒの尤度が５０％、右カメラ２ｒの水滴Ｒの尤度が６０％、後カメラ２ｂの水滴Ｒの尤度が１０％とする。この際、例えば尤度５０％以上の場合に水滴の付着の可能性ありとし、水滴の付着の可能性があるカメラが複数存在する場合は雨天時の走行または洗車直後であると判別し、各カメラ２ａ、２ｂ、２ｌ、２ｒの水滴Ｒの尤度をそれぞれ３０％増加させる。このようにして更新した各カメラ２ａ、２ｂ、２ｌ、２ｒの尤度を、画像処理装置１００の出力とする。但し、水滴Ｒの尤度の増分３０％は一例であり、どの程度の増分が適当であるかは実データを用いて決めるものとする。また、図３の例では、各カメラ２の水滴Ｒの尤度の増分を等しく設定したが、例えば車線逸脱警報等の後段の機能に用いられることの多い前カメラ２ａや後カメラ２ｂによる撮影状態の尤度の増分を、左カメラ２ｌや右カメラ２ｒに比べて大きく設定しても良い。

なお、尤度更新の条件は水滴付着の可能性があるカメラ２の個数に限らず、例えばＣＡＮデータのワイパー情報を用い、ワイパー動作中は雨天または洗車後の可能性が高いと判別して、水滴や水膜の尤度を増加させてもよい。また、水滴や水膜に限らず、例えば舗装されていない道路を走行中には巻き上げにより複数のカメラ２に泥が付着することが予想され、降雪中の走行では複数のカメラ２に雪が付着することが予想されることから、これらの不調についても同様に、付着の可能性が高いカメラ２が複数存在する場合に尤度を増加させてもよい。

以上説明したように、各カメラ２の各撮影画像に基づく尤度を統合した判定に基づいて、新たな尤度に更新することにより、各カメラ２の各撮影画像に基づく尤度の正確性を高めることができ、後段の処理である制御処理装置２００の処理制御において、カメラ２の撮影状態が原因で発生する誤った処理制御を回避できる。

［第２の実施例]
図４は、第２の実施例における車載制御装置１０００の構成図である。第１の実施例と比較して、第２の実施例では、物標認識部１０６を備えた点が相違する。図１に示した第１の実施例と同一箇所には同一の符号を付して、その説明は省略する。

図４に示すように、画像処理装置１００は入力部１０１、撮影状態検知部１０２、尤度算出部１０３、尤度更新部１０４、出力部１０５、物標認識部１０６をそれぞれ備える。

物標認識部１０６は、複数のカメラ２による各撮影画像上に存在する白線、標識、縁石、ガードレール等の物標を認識する。各物標の認識処理には公知の技術が使用できる。物標認識部１０６による物標の認識結果は、尤度更新部１０４へ出力される。

尤度更新部１０４は、撮影状態検知部１０２により同じ種別の不調を検知したカメラ２が複数存在する場合、各カメラ２における物標の認識結果を比較して、各カメラ２による撮影状態の尤度を更新する。

図５は、尤度更新部１０４による尤度の更新処理を説明する図である。
図５の例では、車両の前後左右の４つのカメラ２ａ、２ｂ、２ｌ、２ｒが画像処理装置１００に接続されており、後カメラ２ｂのレンズや車両の窓に付着した水膜Ｗが撮影画像上に写り、水膜Ｗがレンズのように光を歪めてしまった状態で撮影された場合、後カメラ２ｂによる撮影画像上の水膜付着領域が拡大されるが、尤度を更新しない場合は、後段の処理制御において誤った動作が行われてしてしまい、単独のカメラ２では水膜の検知が困難な場合が存在する。

本実施例では、尤度更新部１０４は、物標認識部１０６により認識した白線Ｌの幅を各カメラ２ａ、２ｂ、２ｌ、２ｒ間で比較し、比較結果に基づいて後カメラ２ｂによる水膜Ｗに関する撮影状態の尤度を更新する。具体的には、図５に示すように、尤度算出部１０３により前後左右４つのカメラ２ａ、２ｂ、２ｌ、２ｒの撮影状態の尤度が、また、物標認識部１０６により各カメラ２ａ、２ｂ、２ｌ、２ｒによる撮影画像上の白線幅がそれぞれ得られているものとする。

具体的には、尤度算出部１０３による尤度は、後カメラ２ｂのみ２０％、その他のカメラ２ａ、２ｌ、２ｒではいずれも１０％である。物標認識部１０６による白線Ｌの幅は、後カメラ２ｂのみ２０ｃｍ、その他のカメラ２ａ、２ｌ、２ｒではいずれも１５ｃｍである。この場合、尤度更新部１０４は、白線Ｌの幅が後カメラ２ｂのみ２０ｃｍ、その他のカメラ２ａ、２ｌ、２ｒではいずれも１５ｃｍであることから、後カメラ２ｂに水膜Ｗが付着している可能性ありと判別し、後カメラ２ｂの水膜Ｗの尤度を２０％から８０％に増加する。これにより、後段の処理制御において、後カメラ２ｂによる水膜Ｗの付着の影響を抑えることができる。但し、水膜Ｗの尤度の増分６０％は一例であり、どの程度の増分を適当とするかは実データを用いて決めるものとする。

なお、画像処理装置１００に接続されているカメラ２のすべてに同様に水膜Ｗが付着している場合、各カメラ２における白線Ｌの幅の認識結果を比較しても差異がなく水膜Ｗの検知は困難であるが、白線Ｌの幅には法令で定められた規定値が存在するため、この規定値から外れた白線Ｌの幅を認識したカメラ２に水膜Ｗの付着の可能性ありとして尤度を更新することは可能である。

このように、尤度更新部１０４は、物標認識部１０６による物標の認識結果を各カメラ２の間で比較することにより撮影状態の尤度を更新する。具体的には、単独のカメラ２では検知困難な水膜Ｗの付着を、複数のカメラ２における物標の認識結果から、例えば、多数のカメラ２における物標の認識結果を正とするなど、統合して判別する。したがって、水膜Ｗの付着の可能性のあるカメラ２の水膜Ｗの撮影状態に関する尤度を更新することにより、後段の処理である制御処理装置２００の処理制御において、カメラ２の撮影状態が原因で発生する誤った処理制御を回避できる。

［第３の実施例]
図６は、第３の実施例における車載制御装置１０００の構成図である。第２の実施例と比較して、第３の実施例では、地図データ６を参照する点が相違する。図４に示した第２の実施例と同一箇所には同一の符号を付して、その説明は省略する。

図６に示すように、画像処理装置１００は、地図データベースなどより地図データ６を参照する。地図データベースなどには、各道路のレーン幅(白線と白線の間の幅)や曲率等の物標に関する値が格納されている。

物標認識部１０６はカメラ２による撮影画像上の白線等の物標を認識し、走行中の道路のレーン幅を算出する。

尤度更新部１０４は、各カメラ２における物標の認識結果と地図データ６の物標に関する値とを比較してカメラ２に不調が発生しているか否かを判定し、不調が発生していると判定されたカメラ２による撮影状態の尤度を更新する。

物標が道路のレーン幅の場合を例に説明する。尤度更新部１０４は、物標認識部１０６により認識したレーン幅を各カメラ２間で比較し、比較結果に基づいてカメラ２による水膜に関する撮影状態の尤度を更新する。すなわち、尤度更新部１０４は各カメラ２のレーン幅の算出値を比較し、他と比べてレーン幅の大きいカメラ２に水膜付着の可能性ありと判別して、当該カメラ２の水膜の尤度を増加させる。さらに、カメラ２の間で算出したレーン幅の値の差が小さい場合は、各カメラ２にそれぞれ水膜付着の可能性ありと判別して、算出したレーン幅の値と地図データ６に記録された走行中の道路のレーン幅とを比較する。その結果、値が大きく異なる場合には、各カメラ２にそれぞれ水膜が付着していると判別して、各カメラ２の水膜に関する撮影状態の尤度をそれぞれ増加させる。

物標が道路の曲率の場合を例に説明する。物標認識部１０６は、白線やガードレール、縁石等の物標から走行中の道路の曲率を算出する。尤度更新部１０４は、各カメラ２の曲率の算出値を比較し、他と比べて曲率が外れた値のカメラ２に水膜付着の可能性ありと判別して、当該カメラ２の水膜に関する撮影状態の尤度を増加させる。これは、水膜の付着によりカメラ２による撮影画像上の物標の輪郭が歪んだ結果、算出した曲率値が真値と異なる現象を利用したものである。さらに、カメラ２の間で算出した曲率の値の差が小さい場合は、算出した曲率と地図データ６に記録された走行中の道路の曲率とを比較する。その結果、値が大きく異なる場合には、各カメラ２にそれぞれ水膜が付着していると判別して、各カメラ２の水膜に関する撮影状態の尤度をそれぞれ増加させる。

このように、地図データ６を参照して、水膜Ｗの付着の可能性のあるカメラ２の水膜Ｗの撮影状態に関する尤度を更新することにより、水膜Ｗの付着をより正確に尤度に反映できるので、後段の処理である制御処理装置２００の処理制御において、カメラ２の撮影状態が原因で発生する誤った処理制御を回避できる。

［第４の実施例]
本実施例では、水滴の時系列変化を監視して、尤度を更新する。本実施例における車載制御装置１０００の構成図は、第１の実施例で示した図１、または第２の実施例で示した図４、または第３の実施例で示した図６と同様であるので、図示を省略する。

図７は、尤度更新部１０４による尤度の更新処理を説明する図である。
尤度更新部１０４は、撮影状態検知部１０２により検知した各カメラ２の撮影画像の水滴Ｒの時系列変化を監視して、水滴Ｒの時系列変化と予め定義した水滴Ｒの時系列変化のパターンと比較し、パターンと類似する水滴Ｒの時系列変化を示すカメラ２の撮影画像が複数存在する場合に各カメラ２に共通する外部要因が発生したと判定し、判定された外部要因に基づいて各カメラ２による撮影状態の尤度を更新する。ここで、予め定義した水滴Ｒの時系列変化のパターンとは、例えば、車両を試験走行して取得した水滴Ｒの時系列変化のパターンである。各カメラ２に共通する外部要因とは、降雨、降雪等である。

図７の例では、車両の前カメラ２ａと右カメラ２ｒが画像処理装置１００に接続されている。そして、前カメラ２ａと右カメラ２ｒのレンズや車両の窓に付着した水滴Ｒが撮影画像上に写り、車両が走行中は風圧により水滴Ｒの位置が移動する。車両が走行中か否かは、ＣＡＮデータ４の車速の値が予め定めた閾値以上か否かで判別する。

車両の走行中は、付着した水滴Ｒの位置が移動するため、時刻t、t+１、t+２と経過するにつれ、これがカメラ２の撮影画像に基づいて水滴Ｒが撮影状態検知部１０２により検知され、各カメラ２による撮影画像上の水滴Ｒの位置も徐々に移動する。

図７に示すように、尤度更新部１０４は、時刻tから時刻t+２までの各カメラ２による撮影画像上の水滴Ｒの位置の動きから水滴Ｒの移動方向を算出する。そして、予め走行実験などで取得した各カメラ２による撮影画像における水滴Ｒの移動方向と比較することにより、移動方向が近い場合は外部要因として水滴Ｒらしいと判別する。水滴Ｒの移動方向は、例えば各時刻における水滴Ｒ領域の位置から最小二乗法等により算出することができ、方向が近いか否かは、例えば算出した水滴Ｒの移動方向と予め取得した水滴Ｒの移動方向との内積値の絶対値が所定の閾値未満か否かで判定する。

水滴Ｒらしいと判別したカメラ２が複数存在する場合は、すなわち、各カメラ２に共通して外部要因が発生した場合は、例えば雨天の走行中と判定し、各カメラ２の水滴Ｒの撮影状態に関する尤度を増加させる。図７の例では、前カメラ２ａでは水滴Ｒの尤度を６０％から９０％に、右カメラ２ｒでは６０％から８０％に、それぞれ増加させている。但し、水滴Ｒの尤度の増分は一例であり、どの程度の増分を適当とするかは実データを用いて決めるものとする。なお、図７ではカメラ２のうち前カメラ２ａと右カメラ２ｒの２個に注目したが、カメラ２を３個以上備えた構成でも同様に尤度の更新処理を実現してもよい。また、本実施例では水滴Ｒの場合を挙げたが、融けかけた雪のように、同じく走行中にカメラ２の撮影画像上を移動する付着物の場合についても、同様に尤度の更新処理を行うことができる。

このように、カメラ２の撮影画像上を移動する水滴Ｒや雪といった付着物を検知して尤度を更新することにより、付着物を正確に尤度に反映できるので、後段の処理である制御処理装置２００の処理制御において、カメラ２の撮影状態が原因で発生する誤った処理制御を回避できる。

［第５の実施例]
本実施例では、逆光を検知して、尤度を更新する。本実施例における車載制御装置１０００の構成図は、第１の実施例で示した図１、または第２の実施例で示した図４、または第３の実施例で示した図６と同様であるので、図示を省略する。

図８は、尤度更新部１０４による尤度の更新処理を説明する図である。
図８の上の図には、昼間、車両１００ａの後方から日光３００が射し込み、カメラ２のうち後カメラ２ｂにおいて逆光に関する撮影状態の尤度が高くなっている場合の例を示す。昼間か否かは時刻データ５から判定する。昼間の場合、逆光が発生しているカメラ２ｂと設置方向が逆向きのカメラ２ａでは逆光は発生しない。
図８の下の図には、前カメラ２ａの撮像画像には、白線Ｌが、後カメラ２ｂの撮像画像には白線Ｌと逆光領域ＲＦが含まれている例を示す。
尤度更新部１０４は、後カメラ２ｂによる逆光領域ＲＦに基づいて、逆光の尤度が予め定めた閾値以上であるかを判定する。例えば、この例では閾値が７０％以上の場合に、逆方向に設置されている前カメラ２ａでは逆光が発生する可能性が低いと判別し、前カメラ２ａの逆光に関する撮影状態の尤度を減少させる。図８の例では前カメラ２ａの逆光の尤度を３０％から１０％に減少させている。後カメラ２ｂの逆光の尤度は７０％と、変わらない。但し、逆光の尤度の減少値は一例であり、どの程度の値を適当とするかは実データを用いて決めるものとする。

すなわち、撮影状態検知部１０２により、不調の種別として逆光が検知された場合に、尤度更新部１０４は、逆光が検知されたカメラ２ｂとは向きが逆方向に設置されているカメラ２ａによる逆光に関する撮影状態の尤度を減少するように更新する。これにより、逆光の向きであるか否かに応じて尤度を更新できるので、カメラ２の逆光下においても、後段の処理である制御処理装置２００の処理制御の誤りを回避できる。

なお、尤度更新部１０４は、カメラ２の車両における設置位置に応じて、撮影状態の尤度を切り替えて更新するようにしてもよい。例えば、後カメラ２ｂによる撮影状態の尤度を前カメラ２ａによる撮影状態の尤度より増加する、または、車両の前進後退に応じて進行方向に位置することになるカメラによる撮影状態の尤度を減少する、または、車両の方位と時刻に応じて逆方向に位置するカメラ２による撮影状態の尤度を減少する。

［第６の実施例]
本実施例では、信頼性の高いカメラ２の撮影状態を正として、尤度を更新する。本実施例における車載制御装置１０００の構成図は、第１の実施例で示した図１、または第２の実施例で示した図４、または第３の実施例で示した図６と同様であるので、図示を省略する。

カメラ２を車両の室内に設置した場合、特にワイパー付の窓の内側にカメラ２を設置した場合は、ワイパーにより水滴、水膜、泥、雪といった付着物が除去された環境で撮影することができ、車両の室外に設置されたカメラ２に比べて付着物に起因する撮影状態の不調は発生しにくい。すなわち、車両の室内に設置されたカメラ２による撮影状態は、車両の室外に設置されたカメラ２による撮影状態よりも信頼性が高い。

尤度更新部１０４は、車両の室内に設置されたカメラ２における撮影状態および物標の認識結果を正として、各カメラ２における撮影状態および物標の認識結果を比較して、カメラ２の撮影状態に不調が発生しているかを判定し、不調が発生していると判定されたカメラ２による撮影状態の尤度を更新する。具体的には、不調が発生していると判定されたカメラ２による撮影状態の尤度を増加する。

また、尤度更新部１０４は、車両の室外に設置されたカメラ２であっても、ワイパー等の付着物を払拭する払拭機能を備えたカメラ２が存在する場合は、当該カメラ２の撮影画像を入力とした際の撮影状態や物標の認識結果を正として比較を行い、各カメラ２の撮影状態の尤度を更新してもよい。具体的には、不調が発生していると判定されたカメラ２による撮影状態の尤度を増加する。

また、車両の室外または室内に設置されたカメラ２であって、ワイパー等の付着物を払拭する払拭機能を備えたカメラ２が存在する場合について説明する。この場合は、尤度更新部１０４は、払拭機能の作動状態を示す信号を受け取り、払拭機能が動作した直後の所定時間内における当該カメラ２の撮影画像を入力とした際の撮影状態を正として比較を行い、各カメラ２の撮影状態の尤度を更新してもよい。具体的には、不調が発生していると判定されたカメラ２による撮影状態の尤度を増加する。

あるいは、尤度更新部１０４は、予め走行実験等によって過去の撮影状態に不調が発生しにくかったカメラ２の撮影画像を正として、各カメラ２における現在の撮影画像と比較してカメラ２に不調が発生しているか否かを判定し、不調が発生していると判定されたカメラ２による撮影状態の尤度を更新してもよい。具体的には、不調が発生していると判定されたカメラ２による撮影状態の尤度を増加する。

さらに、尤度更新部１０４は、過去にカメラ２の撮影状態が正常だった際の物標の認識結果を正として、各カメラ２における現在の物標の認識結果と比較してカメラ２に不調が発生しているか否かを判定し、不調が発生していると判定されたカメラ２による撮影状態の尤度を更新してもよい。具体的には、不調が発生していると判定されたカメラ２による撮影状態の尤度を増加する。

このように、信頼性の高いカメラ２の撮影状態を正として撮影画像を比較することにより、カメラ２の撮影状態に関する尤度を更新するので、後段の処理である制御処理装置２００の処理制御において、カメラ２の撮影状態が原因で発生する誤った処理制御を回避できる。

［第７の実施例]
本実施例では、予め記録した正常時の物標の認識結果を用いて、尤度を更新する。本実施例における車載制御装置１０００の構成図は、第１の実施例で示した図１、または第２の実施例で示した図４、または第３の実施例で示した図６と同様であるので、図示を省略する。

第２の実施例、第３の実施例、第６の実施例において、撮影状態の尤度の更新に物標の認識結果を用いているが、白線幅やレーン幅は多くの場合は時間が経過しても値が変わらない。本実施例では、尤度更新部１０４は、撮影状態が正常である場合の物標の認識結果を予め記憶部に記録しておき、当該記憶しておいた物標の認識を正として、現在の物標の認識結果と比較を行い、各カメラ２の撮影状態の尤度を更新する。具体的には、不調が発生していると判定されたカメラ２による撮影状態の尤度を増加する。

このように、予め記録した正常時の物標の認識結果を用いることにより、白線幅の規定値や地図データ６が存在しない場合であっても、カメラ２の撮影状態に関する尤度を適切に更新するので、後段の処理である制御処理装置２００の処理制御において、カメラ２の撮影状態が原因で発生する誤った処理制御を回避できる。

［第８の実施例]
本実施例では、撮影画像上の共通撮像領域の撮影状態を用いて、尤度を更新する。本実施例における車載制御装置１０００の構成図は、第１の実施例で示した図１、または第２の実施例で示した図４、または第３の実施例で示した図６と同様であるので、図示を省略する。

図９は、尤度更新部１０４による尤度の更新処理を説明する図である。
カメラ２の組の中には、カメラ２の設置位置や方向、画角によっては共通の３次元空間上の領域を撮影する組が存在する場合がある。各カメラ２による撮影画像上において当該領域が映る領域を共通撮像領域Ｃと呼ぶ。なお、共通撮像領域Ｃは車両諸元データ３を用いて算出することができ、実際には複雑な形状となるが、図９では説明を簡単にするため矩形としている。

尤度更新部１０４は、カメラ２の撮影画像上に共通撮像領域Ｃをそれぞれ持つカメラ２の組であって、片方のカメラ２の共通撮像領域Ｃにのみ不調が検知されている場合に、この片方のカメラ２の撮影状態の尤度を増加するように更新する。

具体的には、図９に示すように、カメラ２のうち前カメラ２ａと右カメラ２ｒが共通撮像領域Ｃを持つ場合を表している。右カメラ２ｒでは共通撮像領域Ｃ上に水滴Ｒは存在せず、その撮影画像の撮影状態は尤度１０％と略正常である。一方、前カメラ２ａでは撮影状態が水滴であり尤度６０％と高く、かつ水滴Ｒが共通撮像領域Ｃ上に存在する。３次元空間の物体が共通撮像領域Ｃ上に撮影される際は、前カメラ２ａの撮影画像上の共通撮像領域Ｃと右カメラ２ｒの共通撮像領域Ｃの両方に物体が現れる。したがって、いずれか一方の共通撮像領域Ｃのみに物体が現れる場合は、対応するカメラ２の撮影状態の不調が発生している領域である可能性が高いと判別する。

図９に示す例では、尤度更新部１０４は、前カメラ２ａの共通撮像領域Ｃ上に水滴Ｒが映っている可能性が高いと判別し、前カメラ２ａの撮影状態の尤度を６０％から８０％に増加している。但し、水滴Ｒによる尤度の増分は一例であり、どの程度の値を適当とするかは実データを用いて決めるものとする。なお、図９では水滴Ｒの例を示したが、カメラ２の他の種別による不調が共通撮像領域Ｃに発生した場合にも、同様に不調の尤度を更新してもよい。

このように、撮影画像上の共通撮像領域の撮影状態を用いることにより、カメラ２の撮影状態に関する尤度を適切に更新するので、後段の処理である制御処理装置２００の処理制御において、カメラ２の撮影状態が原因で発生する誤った処理制御を回避できる。

［第９の実施例]
本実施例では、撮影画像上の共通撮像領域内の物標を用いて、尤度を更新する。本実施例における車載制御装置１０００の構成図は、第１の実施例で示した図１、または第２の実施例で示した図４、または第３の実施例で示した図６と同様であるので、図示を省略する。

図１０は、尤度更新部１０４による尤度の更新処理を説明する図である。
第８の実施例の場合と同様に、カメラ２の組が共通撮像領域Ｃを持つものとし、図１０では前カメラ２ａと右カメラ２ｒに共通撮像領域Ｃが存在する例を示した。

尤度更新部１０４は、カメラ２の撮影画像上に共通撮像領域Ｃをそれぞれ持つカメラ２の組であって、物標認識部１０６により認識した物標が片方のカメラ２の共通撮像領域Ｃにのみ存在している場合に、物標が存在していないカメラ２の撮影状態の尤度を増加する。

具体的には、図１０に示すように、前カメラ２ａと右カメラ２ｒの撮影状態がともに正常の場合、物標認識部１０６により右カメラ２ｒによる撮影画像の共通撮像領域Ｃから白線Ｌが認識された場合、前カメラ２ａによる撮影画像の共通撮像領域Ｃからも白線Ｌが認識されるはずである。尤度更新部１０４は、右カメラ２ｒによる撮影画像の共通撮像領域Ｃから白線Ｌが認識されたにもかかわらず、前カメラ２ａによる撮影画像の共通撮像領域Ｃからは白線Ｌが認識されなかった場合、前カメラ２ａの共通撮像領域Ｃ上に不調が発生している可能性があると判別する。但し、物標の認識有無だけでは、カメラ２にどの種別の不調が発生しているかまでは特定できない。従って、尤度更新部１０４は前カメラ２ａの各種別の尤度を増加させる。なお、尤度の増分について、どの程度の値を適当とするかは実データを用いて決めるものとする。

このように、撮影画像上の共通撮像領域内の物標を用いることにより、カメラ２の撮影状態に関する尤度を適切に更新するので、後段の処理である制御処理装置２００の処理制御において、カメラ２の撮影状態が原因で発生する誤った処理制御を回避できる。

［第１０の実施例]
図１１は、第１０の実施例における車載制御装置１０００の構成図である。第２の実施例と比較して、第１０の実施例では、レーダ７を備える点が相違する。図４に示した第２の実施例と同一箇所には同一の符号を付して、その説明は省略する。

図１１に示すように、画像処理装置１００には、レーダ７が接続される。レーダ７は、車両の周辺に存在する物標の３次元情報を検知する３次元情報検知部である。
尤度更新部１０４は、３次元情報検知部により検知された物標の３次元情報をカメラ２の撮影画像と照合して、３次元情報対応する物標が撮影画像に無い場合に、撮影画像の撮影状態の尤度を増加する。

具体的には、図１１に示すように、尤度更新部１０４は、物標認識部１０６により認識した各物標のカメラ２による撮影画像と、レーダ７から得られた物標の３次元情報とを比較する。そして、レーダ７では検知出来ているがカメラ２による撮影画像上には無い物標が存在する場合には、この撮影画像を撮影したカメラ２において撮影状態が不調であると判別し、カメラ２による撮影画像の撮影状態の尤度を増加する。なお、物標の比較だけでは、不調の種別までは特定できないため、尤度更新部１０４は各種別において尤度を増加させる。なお、尤度の増分について、どの程度の値を適当とするかは実データを用いて決めるものとする。また、３次元情報検知部はレーダ７の例で説明したが、物標の３次元情報を取得できるミリ波や超音波などの他の手段を用いても良い。

このように、３次元情報検知部を用いることにより、カメラ２の撮影状態に関する尤度を適切に更新するので、後段の処理である制御処理装置２００の処理制御において、カメラ２の撮影状態が原因で発生する誤った処理制御を回避できる。

以上の各実施例で示した画像処理装置１００は、入力部１０１、撮影状態検知部１０２、尤度算出部１０３、尤度更新部１０４、出力部１０５、物標認識部１０６を備えた構成として説明した。しかし、これらの構成の一部もしくは全てを、プロセッサ（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ）とこのプロセッサで実行されるプログラムにより実現してもよい。プログラムは、プロセッサによって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）および／またはインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡやＡＳＩＣ）を含んでいてもよい。

プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、プログラムは、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

画像処理装置１００の構成の一部もしくは全ての機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ(Solid State Drive)等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

以上説明した実施例によれば、次の作用効果が得られる。
（１）画像処理装置１００は、車両に設置された複数のカメラ２からの各撮影画像を取得する入力部１０１と、各撮影画像の撮影状態に不調が発生しているかを検知する撮影状態検知部１０２と、各撮影画像に基づいて撮影状態の不調の程度を示す尤度をカメラ２ごとに算出する尤度算出部１０３と、尤度算出部１０３で算出されたカメラ２ごとの尤度を統合した判定に基づいて、新たな尤度に更新する尤度更新部１０４と、を備え、尤度更新部１０４により更新された尤度をカメラ２ごとの尤度として出力する。これにより、カメラによる撮影画像の撮影状態に不調が発生していることを示す尤度の正確性を高めることができる。

本発明は、上述の各実施例に限定されるものではなく、本発明の特徴を損なわない限り、本発明の技術思想の範囲内で考えられる種々の様態についても、本発明の範囲内に含まれる。また、上述の各実施例を組み合わせた構成としてもよい。例えば、上述した各実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。

２・・・カメラ、３・・・車両諸元データ、４・・・ＣＡＮデータ、５・・・時刻データ、１００・・・画像処理装置、１０１・・・入力部、１０２・・・撮影状態検知部、１０３・・・尤度算出部、１０４・・・尤度更新部、１０５・・・出力部、２００・・・制御処理装置、２０１・・・運転支援装置、２０２・・・洗浄制御装置、１０００・・・車載制御装置。

Claims (23)

1. 車両に設置された複数のカメラからの各撮影画像を取得する入力部と、前記各撮影画像の撮影状態に不調が発生しているかを検知する撮影状態検知部と、前記各撮影画像に基づいて撮影状態の不調の程度を示す尤度を前記カメラごとに算出する尤度算出部と、前記尤度算出部で算出された前記カメラごとの前記尤度を統合した判定に基づいて、新たな尤度に更新する尤度更新部と、を備え、前記尤度更新部により更新された尤度を前記カメラごとの尤度として出力する画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   前記複数のカメラからの各撮影画像上に存在する物標を認識する物標認識部を備え、
   前記尤度更新部は、前記物標認識部による前記物標の認識結果を前記各カメラの間で比較することにより前記尤度を更新する画像処理装置。
3. 請求項２に記載の画像処理装置において、
   前記尤度更新部は、前記各カメラ間で比較した前記物標の認識結果に基づいて前記カメラに不調が発生しているか否かを判定し、前記不調が発生していると判定されたカメラによる撮影状態の尤度を更新する画像処理装置。
4. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   前記撮影状態検知部は、前記撮影状態に基づいて前記カメラの不調を検知するとともに、前記不調の種別を判別し、前記尤度算出部は、前記不調の種別ごとに前記不調に関する尤度を算出する画像処理装置。
5. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   前記撮影状態検知部は、前記撮影状態に基づいて前記カメラの不調を検知し、
   前記尤度更新部は、前記撮影状態検知部により検知した各カメラの撮影状態の時系列変化を監視して、前記撮影状態の時系列変化を所定の不調に関する時系列変化のパターンと比較することにより各カメラに共通する外部要因が発生したと判定し、前記判定された外部要因に基づいて各カメラによる撮影状態の前記尤度を更新する画像処理装置。
6. 請求項４に記載の画像処理装置において、
   前記撮影状態検知部により同種別の不調を検知したカメラが複数存在する場合、前記尤度更新部は、各カメラによる撮影状態の前記尤度を更新する画像処理装置。
7. 請求項３に記載の画像処理装置において、
   前記尤度更新部は、前記各カメラにおける前記物標の認識結果と地図データの物標に関する値とを比較して前記カメラに不調が発生しているか否かを判定し、前記不調が発生していると判定されたカメラによる撮影状態の尤度を更新する画像処理装置。
8. 請求項４に記載の画像処理装置において、
   前記撮影状態検知部により、前記不調の種別として逆光が検知された場合に、前記尤度更新部は、前記逆光が検知された前記カメラとは向きが逆方向に設置されているカメラによる逆光に関する撮影状態の尤度を減少するように更新する画像処理装置。
9. 請求項３に記載の画像処理装置において、
   前記尤度更新部は、車両の室内に設置された前記カメラにおける前記撮影状態および前記物標の認識結果を正として、前記各カメラにおける前記撮影状態および前記物標の認識結果を比較して前記カメラに不調が発生しているか否かを判定し、前記不調が発生していると判定されたカメラによる撮影状態の尤度を更新する画像処理装置。
10. 請求項３に記載の画像処理装置において、
    前記尤度更新部は、前記カメラのうち付着物を払拭する払拭機能を備えたカメラにおける前記撮影状態および前記物標の認識結果を正として、前記各カメラにおける前記撮影状態および前記物標の認識結果を比較して前記カメラに不調が発生しているか否かを判定し、前記不調が発生していると判定されたカメラによる撮影状態の尤度を更新する画像処理装置。
11. 請求項３に記載の画像処理装置において、
    前記尤度更新部は、過去の撮影状態に不調が発生しにくかった前記カメラの撮影画像を正として、前記各カメラにおける現在の撮影画像と比較して前記カメラに不調が発生しているか否かを判定し、前記不調が発生していると判定されたカメラによる撮影状態の尤度を更新する画像処理装置。
12. 請求項３に記載の画像処理装置において、
    前記尤度更新部は、過去に前記カメラの撮影状態が正常だった際の前記物標の認識結果を正として、前記各カメラにおける現在の前記物標の認識結果と比較して前記カメラに不調が発生しているか否かを判定し、前記不調が発生していると判定されたカメラによる撮影状態の尤度を更新する画像処理装置。
13. 請求項４に記載の画像処理装置において、
    前記尤度更新部は、前記カメラの撮影画像上に共通撮像領域をそれぞれ持つ前記カメラの組であって、片方の前記カメラの前記共通撮像領域にのみ不調が検知されている場合に、前記片方のカメラの撮影状態の尤度を増加するように更新する画像処理装置。
14. 請求項３に記載の画像処理装置において、
    前記尤度更新部は、前記カメラの撮影画像上に共通撮像領域をそれぞれ持つ前記カメラの組であって、前記物標認識部により認識した物標が片方の前記カメラの前記共通撮像領域にのみ存在している場合に、前記物標が存在していない前記カメラの撮影状態の尤度を増加する画像処理装置。
15. 請求項１に記載の画像処理装置において、
    前記車両の周辺に存在する物標の３次元情報を検知する３次元情報検知部を備え、
    前記尤度更新部は、前記３次元情報検知部により検知された物標の３次元情報を前記カメラの撮影画像と照合して、前記３次元情報に対応する物標が前記撮影画像に無い場合に、前記撮影画像の撮影状態の尤度を増加する画像処理装置。
16. 請求項１に記載の画像処理装置において、
    前記尤度更新部は、前記カメラの設置位置に応じて、前記撮影状態の尤度を切り替えて更新する画像処理装置。
17. 請求項３に記載の画像処理装置において、
    前記尤度更新部は、前記物標認識部により認識した白線の幅を前記各カメラ間で比較し、比較結果に基づいて前記カメラによる水膜に関する前記撮影状態の尤度を更新する画像処理装置。
18. 請求項３に記載の画像処理装置において、
    前記尤度更新部は、前記物標認識部により認識したレーン幅を前記各カメラ間で比較し、比較結果に基づいて前記カメラの水膜に関する前記撮影状態の尤度を更新する画像処理装置。
19. 請求項７に記載の画像処理装置において、
    前記尤度更新部は、前記物標認識部により認識した物標から算出した、走行中の道路の曲率を前記カメラ間で比較し、比較結果に基づいて前記カメラの水膜の尤度を更新する画像処理装置。
20. 請求項５に記載の画像処理装置において、
    前記尤度更新部は、前記撮影状態検知部により検知した各カメラの撮影画像の水滴の時系列変化を監視して、前記水滴の時系列変化と予め定義した水滴の時系列変化のパターンと比較し、前記パターンと類似する前記水滴の時系列変化を示すカメラの撮影画像が複数存在する場合に各カメラに共通する外部要因が発生したと判定し、前記判定された外部要因に基づいて各カメラによる撮影状態の前記尤度を更新する画像処理装置。
21. 請求項１から請求項２０までのいずれか一項に記載の画像処理装置と、
    前記尤度更新部で更新された尤度に基づく処理制御を実行する制御処理装置とを備える車載制御装置。
22. 請求項２１に記載の車載制御装置において、
    前記制御処理装置は運転支援装置であり、前記運転支援装置は、前記更新された尤度が閾値より低い場合に、運転支援の処理制御を実行する車載制御装置。
23. 請求項２１に記載の車載制御装置において、
    前記制御処理装置は洗浄制御装置であり、前記洗浄制御装置は、前記更新された尤度が閾値より高い場合に、車両に備えられた光学系入出力装置の洗浄制御を実行する車載制御装置。

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