JP3462467B2 - 車外監視装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、撮像画像に基づい
て走行路の路面状況、特に濡れた路面を検出する車外監
視装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、ＣＣＤ等の固体撮像素子を内蔵し
た車載カメラを用いた車外監視装置が注目されている。
この装置は、車載カメラにより撮像された画像に基づい
て、走行環境を認識し、必要に応じて、ドライバーに注
意を喚起したり、シフトダウン等の車両制御を行うもの
である。

【０００３】ところで、この種の車外監視装置において
は、撮像された画像に基づいて路面状態を検出し、検出
された路面状態を車両制御等に反映させるものがある。
例えば、本出願人による特願平１１−２１６７１３号に
は、雨等により濡れた路面では立体物が路面に映り込む
ことを利用して路面の湿潤状態を検出し、路面の湿潤状
態が検出されたとき、車両制御等の一時的な中断や制御
パラメータの変更等を行う技術が開示されている。この
技術によれば、一対の画像データにおける対象物の視差
に基づいて距離データを算出するとともに、画像データ
と距離データとに基づいて道路の三次元的な形状を認識
し、道路の路面位置よりも下側に存在する距離データ数
（ウェットデータ数）に基づいて路面の湿潤状態を認識
する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、路面におい
ては、当該路面が濡れた状態以外の場合にも例外的に、
路面位置よりも下側で距離データが検出されることがあ
る。この例外的なケースとしては、例えば図８に示すよ
うに、夜間走行時等において対向車のヘッドライト光が
路面に反射された場合等がある。そして、このような場
合には、路面が乾いているにもかかわらず、路面が湿潤
状態であるとして検出される虞がある。

【０００５】本発明は上記事情に鑑みてなされたもの
で、路面の湿潤状態を精度よく検出することのできる車
外監視装置を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、請求項１記載の発明による車外監視装置は、撮像さ
れた画像から路面の湿潤状態を検出する車外監視装置に
おいて、上記画像に基づいて車線検出を含む道路形状の
認識を行う道路認識手段と、上記道路認識手段で認識さ
れた道路の路面の路面が湿潤状態であるか否かを判定す
る路面状態判定手段と、を備え、上記路面状態判定手段
は、上記道路認識手段で検出した車線の何れかの信頼度
が設定閾値よりも高く、且つ、上記信頼度の高い車線と
路面との輝度比が設定された閾値よりも大きいとき、上
記路面は湿潤状態ではないと判定することを特徴とす
る。

【０００７】また、請求項２記載の発明による車外監視
装置は、請求項１記載の発明において、上記路面状態認
識手段は、路面の湿潤状態の可能性を判定し、湿潤状態
の可能性が高いと判定した路面に対して上記車線の信頼
度及び上記輝度比による判定を行うことを特徴とする。

【０００８】また、請求項３記載の発明による車外監視
装置は、請求項２記載の発明において、上記路面状態認
識手段は、撮像された一対の画像に基づいて画像上の対
象物の距離データを算出し、道路上の設定領域内で路面
位置よりも下側に存在する距離データの数が設定値より
も小さいとき路面の湿潤状態の可能性が高いと判定しな
いことを特徴とする。

【０００９】また、請求項４記載の発明による車外監視
装置は、請求項２または請求項３記載の発明において、
上記路面状態認識手段は、道路上に設定された領域内に
おける路面の輝度分散値が設定値よりも小さいとき路面
の湿潤状態の可能性が高いと判定しないことを特徴とす
る。

【００１０】また、請求項５記載の発明による車外監視
装置は、請求項１乃至請求項４の何れかに記載の発明に
おいて、上記道路認識手段は、自車ライトの照射範囲内
における、上記車線の平均輝度と、上記車線の内側路面
の平均輝度とに基づいて上記輝度比を求めることを特徴
とする。また、請求項６記載の発明による車外監視装置
は、請求項１乃至請求項５の何れかに記載の発明におい
て、上記道路認識手段は、検出した車線と、従前のフレ
ームで検出した車線との連続性に基づいて上記信頼度を
求めることを特徴とする。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。図面は本発明の実施の一形態に係
わり、図１はステレオ車外監視装置の機能ブロック図、
図２は画像上における車線検出領域を示す説明図、図３
は車線モデルの説明図、図４は距離データ監視領域を示
す説明図、図５は湿潤路判定ルーチンを示すフローチャ
ート、図６はドライ路面走行時における画像の一例を示
す説明図、図７はウェット路面走行時における画像の一
例を示す説明図、図８は夜間ドライ路面走行時における
画像の一例を示す説明図である。

【００１２】図１において、ＣＣＤ等のイメージセンサ
を内蔵した一対のカメラ１，２は、自動車等の車両の車
幅方向において所定の間隔で取り付けられており、車両
前方の景色を撮像する。メインカメラ１は、ステレオ処
理を行う際に必要な基準画像（右画像）を撮像し、サブ
カメラ２は、この処理における比較画像（左画像）を撮
像する。互いの同期している状態において、カメラ１，
２から出力された各アナログ画像は、Ａ／Ｄコンバータ
３，４により、所定の輝度階調（例えば、２５６階調の
グレースケール）のデジタル画像に変換される。デジタ
ル化された画像は、画像補正部５において、輝度の補正
や画像の幾何学的な変換等が行われる。通常、一対のカ
メラ１，２の取付位置は、程度の差こそあれ誤差がある
ため、それに起因したずれが左右の画像に存在してい
る。このずれを補正するために、アフィン変換等を用い
て、画像の回転や平行移動等の幾何学的な変換が行われ
る。このようにして補正された基準画像および比較画像
は、元画像メモリ８に格納される。

【００１３】一方、ステレオ画像処理手段としてのステ
レオ画像処理部６は、画像補正部５により補正された基
準画像および比較画像から、画像中の同一対象物の三次
元位置（自車両から対象物までの距離を含む）を算出す
る。この距離は、左右画像における同一対象物の位置に
関する相対的なずれから、三角測量の原理に基づき算出
することができる。このようにして算出された画像の距
離情報は、距離データメモリ７に格納される。

【００１４】マイクロコンピュータ９は、立体物認識部
１０と、道路認識手段としての道路認識部１１と、路面
状態認識手段としての路面状態認識部１２とを有し、各
認識部では、元画像メモリ８および距離データメモリ７
に格納された各情報に基づき、車両前方の走行車等の立
体物認識、車線（白線等）検出を含めた車両前方の道路
認識、認識した道路における路面状態認識等を行う。こ
こで、路面状態認識部１２で行われる路面状態認識とし
ては、路面が湿潤状態（アスファルトウェット路面、以
下単にウェット路面ともいう）であるか否かの判定が行
われる。そして、これらの認識結果は処理部１３に入力
され、処理部１３は、各入力情報に基づき、警報が必要
とされた場合、モニタスピーカ等の警報装置１９により
ドライバーに対して注意を促したり、或いは、必要に応
じて、各制御部１４〜１８を制御する。例えば、ＡＴ
（自動変速機）制御部１４に対して、シフトダウンを実
行する旨を指示する。また、エンジン制御部１８に対し
てエンジン出力を低下する旨指示してもよい。その他に
も、アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）制御部１
５、トラクションコントロールシステム（ＴＣＳ）制御
部１６、或いは、各車輪のトルク配分や回転数を制御す
る車両挙動制御部１７に対して、適切な車両制御を指示
することも可能である。

【００１５】上記道路認識部１１は、例えば本出願人に
よる特願平１１−２６９５７８号に詳述する方法により
道路形状の認識を行うものである。すなわち、道路認識
部１１は、例えば512×200画素領域を有する基準画像に
対し、予め設定された、或いは、自車両のピッチング状
態等に応じて可変設定された検索範囲内（検索開始ライ
ンｊs〜検索終了ラインｊe：図２参照）の水平ライン毎
に車線検出を行い、検出された車線の位置と距離データ
メモリ７からの距離情報とに基づいて、実空間における
車線位置認識（すなわち道路認識）を行う。

【００１６】具体的に説明すると、道路認識部１１で
は、先ず、各検索ラインｊ毎の道路面輝度Ａroadを算出
する。この道路面輝度Ａroadは、画像中央部分を除いた
左右領域で求められるもので、検索開始ラインｊsにお
いては該検索開始ラインｊsとこの検索開始ラインｊsよ
りも手前の４本のプレ水平ラインｊpreとに基づいて行
われ、それ以降の検索ラインおいては既に検出処理され
た輝度情報に基づいて行われる。

【００１７】そして、道路認識部１１では、各対象ライ
ンｊ毎に、道路面輝度Ａroadから算出された輝度判定用
閾値と、画像の輝度情報や距離情報等とに基づいて車線
検出を行う。すなわち、道路認識部１１では、エッジ強
度（輝度微分値）に基づく車線開始点及び終了点の判
定、輝度判定用閾値と輝度との比較に基づく車線開始点
及び終了点の判定等を行い、車線候補の抽出を行う。そ
して、距離情報に基づき、車線候補が道路面上にあるか
否かを検証することで車線候補点の中から車線のみを抽
出する。ここで車線開始点とは車線とアスファルトとの
内側の境界に相当する車線点をいい、車線終了点とは車
線とアスファルトとの内側の境界に相当する車線点をい
う。

【００１８】さらに、道路認識部１１では、車線検出に
より求めた車線点Ｐ（ｉ，ｊ）とその点における視差ｄ
とのセット（ｉ，ｊ，ｄ）を全ての車線点Ｐについて求
め、カメラ緒元等に基づいて左右の車線の実空間上の位
置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を一意的に算出する。そして、道路認
識部１１では、道路形状を表現した関数（道路モデル）
の各パラメータを、道路形状と合致するように設定する
ことにより予測走行線Ｌ（図３参照）の算出を行う。す
なわち、図３の例では、認識範囲を所定の距離（Ｚ1〜
Ｚ7）ごとに７つの区間に分け、それぞれの区間におけ
る車線点Ｐを最小二乗法により直線近似する。 （車線モデル） 水平形状モデル 左車線 Ｘ＝ａL・Ｚ＋ｂL 右車線 Ｘ＝ａR・Ｚ＋ｂR 道路高モデル 左車線 Ｙ＝ｃL・Ｚ＋ｄL 右車線 Ｙ＝ｃR・Ｚ＋ｄR そして、このようにして算出された左右のサイドライン
から予測走行線Ｌを算出することができる。

【００１９】さらに、道路認識部１１では、検出された
車線点Ｐの有無（個数）と、従前のフレームで検出され
た車線点Ｐとの連続性とを考慮して左右の車線について
の信頼度Ｄを算出する。この場合、各車線信頼度Ｄは、
車線点Ｐが連続的に検出されている場合に高いものとな
る。

【００２０】また、道路認識部１１では、認識された道
路における車線平均輝度Ｂl及び路面平均輝度Ｂrを算出
し、これらの輝度比（Ｂl／Ｂr）を求める。ここで、路
面平均輝度を算出する際の路面領域は、前後方向の輝度
変化の影響を小さくするため横長の領域に設定されるこ
とが望ましい。また、上記路面領域は、夜間走行を考慮
すると、自車ライトの照射範囲内であって且つ他の照明
光等による外乱の影響が小さい領域であることが望まし
い。従って、本実施の形態では、道路モデルの第２領域
（図３参照）に検出された部分の道路について車線平均
輝度Ｂl及び路面平均輝度Ｂrを算出し、輝度比（Ｂl／
Ｂr）を求めるよう設定されている。この場合、車線平
均輝度Ｂlの算出は、車線点Ｐが従前のフレームから連
続的に検出された信頼性の高いもののみを用いて行う。
また、路面平均輝度Ｂrの算出は、路側物の影響を低減
するため、検出された左右車線の内側路面について行
う。

【００２１】路面状態認識部１２は、認識された道路の
路面よりも下側位置に存在する距離データ（路面下デー
タ）を検出して路面下データ数Ｊをカウントする距離デ
ータカウント部１２ａと、認識された道路の路面上の輝
度分散値ＶＡＲを算出する輝度分散値算出部１２ｂと、
これら路面下データ数Ｊ，輝度分散値ＶＡＲ及び、車線
信頼度Ｄ，輝度比（Ｂl／Ｂr）等に基づいて路面の湿潤
状態を判定する湿潤路判定部１２ｃと、を備えて構成さ
れている。

【００２２】距離データカウント部１２ａは、例えば本
出願人による特願平１１ー２１６７１３号に詳述する方
法により、路面面上のデータ数および路面下データ数Ｊ
をカウントするものである。

【００２３】すなわち、距離データカウント部１２ａで
は、先ず、道路認識部１１から予測走行線Ｌが入力さ
れ、この予測走行線Ｌ基準として、例えば対応する実空
間において、自車両の前方向に４０ｍ（０≦Ｚ≦４
０）、左右の幅方向にそれぞれ２ｍ（−２≦Ｘ≦２）と
なる距離データ監視領域Ｒが設定される（図４参照）。

【００２４】そして、距離データカウント部１２ａで
は、距離データ監視領域Ｒ内に存在する距離データから
有効距離データが特定される。ここで、有効距離データ
とは、例えば４×４の画素ブロック単位で１つ算出され
るもので、画像の水平方向（横方向）の輝度エッジを所
定数以上有する画素ブロックに関する距離データをい
う。

【００２５】さらに、距離データカウント部１２ａで
は、特定された各有効距離データを、立体物データ、路
面面上データ、路面下データの３つに分類し、各データ
数をカウントする。ここで、立体物データとは、先行車
等の立体物等に起因して算出された距離データであり、
Ｙ＞０．３（単位はｍ）の距離データが立体物データと
して分類される。また、路面面上データとは、走行路の
路面（車線、路面のわだち、砂利等）に起因して算出さ
れた距離データであり、−０．４≦Ｙ≦０．３の距離デ
ータが路面面上データとして分類される。また、路面下
データとは、雨により濡れた路面における立体物の映り
込み等に起因して算出された距離データであり、Ｙ＜
０．４の距離データが路面下データとして分類される。

【００２６】輝度分散値算出部１２ｂは、例えば本出願
人による特願平１１ー２１６９１５号に詳述する方法に
より、輝度分散値ＶＡＲの算出を行うものである。この
場合、輝度分散値算出部１２ｂでは、画像全体にわたる
輝度に対して分散値の算出を行うのではなく、認識され
た道路上のエリアに限定して輝度分散値ＶＡＲの算出を
行う。

【００２７】すなわち、輝度分散値算出部１２ｂでは、
元画像上に、道路認識部１１で認識された道路に対応す
る矩形の画像領域を設定し、この画像領域を水平方向に
所定画素ずつ分割した長方形状（画像の垂直方向に延
在）の監視領域Ｎｉ（１≦ｉ≦ｎ）を設定する。

【００２８】そして、輝度分散値算出部１２ｂでは、監
視領域Ｎ毎に輝度和Ａを算出する。ある監視領域Ｎｉに
おける輝度和Ａｉは、その領域内において均一に分散す
るような複数の画素をサンプルとして抽出し、それらの
輝度値を加算した値（またはそれらの平均値）として算
出することができる。

【００２９】そして、輝度分散値算出部１２ｂでは、上
記画像領域の輝度分布特性の分散値ＶＡＲを下式に基づ
いて算出する。 但し、ｎは監視領域の数、Ａaveは輝度和の平均値であ
る。

【００３０】湿潤路判定部１２ｃは、道路認識部１１で
算出された車線信頼度Ｄ，車線と路面との輝度比（Ｂl
／Ｂr）が入力されるとともに、距離データカウント部
１２ａでカウントされた路面下データ数Ｊ、及び、輝度
分散値算出部１２ｂで算出された輝度分散値ＶＡＲが入
力され、これら各情報に基づいてウェット路面の判定を
行う。そして、湿潤路判定部１２ｃでは、ウェット路面
であると判定されたときＷＥＴ路面判定フラグＦをＯＮ
し、そうでない場合にＷＥＴ路面判定フラグＦをＯＦＦ
する。ここで、湿潤路判定部１２ｃには、上記各情報に
加え、車速センサ（図示せず）からの自車速度や、立体
物認識部１０からの先行車両に関する情報が入力され、
ウェット路面判定に先立ち、現在、ウェット路面判定が
可能な状態にあるか否かが判断される。

【００３１】以下、ウェット路面の判定処理について、
図５のフローチャートに従って詳細に説明する。このル
ーチンは設定時間毎に実行されるもので、ステップＳ１
０１では、先ず、自車速度が予め設定された設定速度Ｖ
1以上であるか否かの判断を行う。ここで、上記設定速
度Ｖ1は、狭路や駐車場内を走行する際に自車両が取る
であろう所定の低速度に設定されるものである。すなわ
ち、狭路や駐車場内等では、前方が壁であったり車線が
存在しない等の理由から、画像に基づく道路情報を十分
に得ることが困難な場合が多く、このような場合には適
切なウェット路面の判定が困難となる。しかも、このよ
うな低速走行時には、たとえウェット路面であっても、
一般には、車両制御の変更や警報等を必要としない。

【００３２】そこで、ステップＳ１０１において、自車
速度が設定速度Ｖ1よりも低いときには、適切なウェッ
ト路面の判定が困難であると判断し、ステップＳ１１４
に進みＷＥＴ判定フラグＦをＯＦＦした後、ルーチンを
抜ける。

【００３３】一方、ステップＳ１０１において、自車速
度が上記設定速度Ｖ1以上であると判断した場合には、
ステップＳ１０２に進む。

【００３４】ステップＳ１０２では、立体物認識部１０
からの情報に基づき、自車両と直前の先行車両との車間
距離が予め設定された設定距離ｌ以上であるか否かの判
断を行う。ここで、設定距離ｌは、ウェット路面判定に
必要な路面領域が先行車両に覆われることなく撮像可能
となるための最低車間距離であり、予め実験等により設
定された距離である。すなわち、ステップＳ１０２で
は、先行車間距離が設定距離ｌ以上であるか否かの判断
を行うことにより、適切なウェット路面判定が可能か否
かを調べる。

【００３５】そして、ステップＳ１０２において、先行
車間距離が設定距離ｌよりも小さい場合には、必要な路
面領域の撮像が困難であり適切なウェット路面判定が困
難であると判断し、ステップＳ１１４に進みＷＥＴ判定
フラグＦをＯＦＦした後、ルーチンを抜ける。

【００３６】一方、ステップＳ１０２において、先行車
間距離が設定距離ｌ以上であると判断した場合には、ス
テップＳ１０３に進む。

【００３７】ステップＳ１０３では、輝度分散値算出部
１２ｂで算出された路面の輝度分散値ＶＡＲが予め設定
された所定の閾値ＶＡＲ1以上であるか否かの判断を行
う。ここで、閾値ＶＡＲ1は、アスファルト乾燥路面
（以下、単にドライ路面と称す）と他の路面状態と判別
するための閾値である。すなわち、ウェット路面におい
ては、立体物の映り込み等に起因して路面上の輝度にば
らつきが生じることが多く、このような場合、撮像され
た道路の輝度分散値ＶＡＲは一般に高い値を示す。ま
た、路面上に部分的に雪が残っているムラ雪路面や、砂
利等からなる路面においても、同様に輝度分散値ＶＡＲ
は高い値を示す。その一方で、アスファルトのドライ路
面等においては一般に輝度変化が小さく、撮像された画
像の輝度分散値ＶＡＲは低い値を示す。従って、実験等
によって求められた各路面状態での輝度分散値等に基づ
いて閾値ＶＡＲ1を適切に設定し、算出された輝度分散
値ＶＡＲと比較することにより、ドライ路面と他の路面
状態とを区別することができる。

【００３８】上記ステップＳ１０３では、輝度分散値Ｖ
ＡＲが閾値ＶＡＲ1よりも小さい場合に、路面はドライ
路面である可能性が高いと判定してステップＳ１１４に
進む。

【００３９】一方、ステップＳ１０３において、輝度分
散値ＶＡＲが閾値ＶＡＲ1以上である場合には、路面は
ドライ路面以外である可能性が高いと判定してステップ
Ｓ１０４に進む。

【００４０】ステップＳ１０４では、距離データカウン
ト部１２ａでカウントされた路面下データ数Ｊが予め設
定された所定の閾値Ｊ1以上であるか否かの判断を行
う。ここで、閾値Ｊ1は、ウェット路面と他の路面状態
とを判別するための閾値である。すなわち、ウェット路
面と、ムラ雪路面あるいは砂利等からなる路面との間で
は、輝度分散値ＶＡＲにそれ程大きな差異を生じないも
のの、路面下の距離データ数（路面下データ数Ｊ）に差
異を生じる。すなわち、ウェット路面において、輝度の
分散は、主として立体物の路面への映り込み等に起因す
るものであるため、路面下の距離データ数（路面下デー
タ数Ｊ）が大きくなる。その一方で、ムラ雪路面や砂利
等からなる路面において、輝度の分散は、路面上の模様
等に起因するものであるため、路面下データ数Ｊは小さ
くなる。従って、実験等によって求められた各路面状態
における路面下データ数等に基づいて閾値Ｊ1を適切に
設定し、算出された路面下データ数Ｊと比較することに
より、ウェット路面と他の路面とを区別することができ
る。

【００４１】上記ステップＳ１０４では、路面下データ
数Ｊが閾値Ｊ1よりも小さい場合に、ムラ雪状態や砂利
等からなる路面である可能性が高いと判定してステップ
Ｓ１１４に進む。

【００４２】一方、ステップＳ１０４において、路面下
データ数Ｊが閾値Ｊ1以上である場合には、ウェット路
面である可能性が高いと判定してステップＳ１０５に進
む。

【００４３】続くステップＳ１０５及びステップＳ１０
６は、上述のステップＳ１０３及びＳ１０４においてウ
ェット路面である可能性が高いと判定された路面に対
し、更なる判定（検証）を行うものである。すなわち、
上述のように、ウエット路面（図７参照）は、輝度分散
値ＶＡＲが大きく且つ路面下データ数Ｊが大きいという
特性を有することに基づき、上述のステップＳ１０３，
Ｓ１０４の処理により、ドライ路面（図６参照）及びム
ラ雪や砂利等からなる路面等と区別することができる。
しかしながら、例えば、図８に示すように、ドライ路面
であっても、夜間に対向車のヘッドライト等で照らされ
た場合等には、路面の輝度分散値ＶＡＲ及び路面下デー
タ数Ｊが大きな値を示すことがある。そこで、湿潤路判
定部１２ｃでは、上述の輝度分散値ＶＡＲ及び路面下デ
ータ数Ｊによる判定に加え、ステップＳ１０５，Ｓ１０
６において、路面上の車線に基づく更なるウェット路面
の判定を行う。

【００４４】ステップＳ１０５では、左右の車線のうち
少なくとも何れか一方の車線信頼度Ｄが予め設定された
閾値Ｄ1以上であるか否かの判断を行う。ここで、閾値
Ｄ1は、ドライ路面において通常得られるであろう車線
信頼度に設定されている。すなわち、ドライ路面におい
ては、一般にウェット路面に比べ、車線と路面との間の
輝度差やエッジ強度（輝度変化量）等が大きいため、車
線を連続的に検出することが容易なり、車線信頼度Ｄは
高くなる。従って、実験等によって求められた各路面状
態の車線信頼度に基づいて閾値Ｄ1を適切に設定し、算
出された車線信頼度Ｄと比較することにより、ドライ路
面とウェット路面とを区別することができる。

【００４５】上記ステップＳ１０５では、左右の車線信
頼度Ｄが両方とも閾値Ｄ1よりも小さい場合に、路面は
ウェット路面であると判定してステップＳ１０９に進
む。なお、図８に示すように、ドライ路面においても、
対向車のヘッドライト光等により一時的に車線の検出が
困難となる場合があるが、ヘッドライト光等の影響は部
分的なものであるため、このような光等に起因する車線
信頼度Ｄの低下が左右の車線に同時に発生することは考
えにくい。そこで、ステップＳ１０５では、左右の車線
信頼度Ｄが両方とも閾値Ｄ1よりも小さい場合のみ、ス
テップＳ１０９に進む。

【００４６】一方、ステップＳ１０５において、左右の
車線のうち少なくとも何れか一方の車線信頼度Ｄが閾値
Ｄ1以上である場合には、ステップＳ１０６に進む。

【００４７】ステップＳ１０６では、車線平均輝度Ｂl
と路面平均輝度Ｂrの輝度比（Ｂl／Ｂr）が予め設定さ
れた閾値（Ｂl／Ｂr）1以上であるか否かの判断を行
う。ここで、閾値（Ｂl／Ｂr）1は、ドライ路面におい
て通常得られるであろう車線と路面との最低輝度比に設
定されている。すなわち、ウェット路面においては、一
般に、ドライ路面と比べて、車線と路面との間の輝度差
が小さくなる。従って、実験等によって求められた各路
面状態の輝度比に基づいて閾値（Ｂl／Ｂr）1を適切に
設定し、算出された輝度比（Ｂl／Ｂr）と比較すること
により、ドライ路面とウェット路面とを区別することが
できる。

【００４８】上記ステップＳ１０６では、輝度比（Ｂl
／Ｂr）が閾値（Ｂl／Ｂr）1よりも小さい場合に、路面
はウェット状態であると判定してステップＳ１０９に進
む。

【００４９】一方、ステップＳ１０６において、輝度比
（Ｂl／Ｂr）が閾値（Ｂl／Ｂr）1以上である場合に
は、路面はドライ状態であると判定してステップＳ１０
７に進む。

【００５０】ステップＳ１０７では、上述の各処理によ
ってウェット路面であると判定された回数を示すＷＥＴ
路面カウンタＣwetが、予め設定されたカウンタ最小値
Ｃminよりも大きいか否かを調べ、ＷＥＴ路面カウンタ
Ｃwetがカウンタ最小値Ｃminよりも小さい場合にはステ
ップＳ１０８に進み、ＷＥＴ路面カウンタＣwetをデク
リメント（Ｃwet←Ｃwet−１）した後、ステップＳ１１
１に進む。

【００５１】一方、ステップＳ１０７において、ＷＥＴ
路面カウンタＣwetがカウンタ最小値Ｃminである場合に
は、そのままステップＳ１１１に進む。

【００５２】また、ステップＳ１０５あるいはＳ１０６
からステップＳ１０９に進むと、ステップＳ１０９で
は、ＷＥＴ路面カウンタＣwetが予め設定されたカウン
タ最大値Ｃmaxよりも小さいか否かを調べ、ＷＥＴ路面
カウンタＣwetがカウンタ最大値Ｃmaxよりも小さい場合
にはステップＳ１１０に進み、ＷＥＴ路面カウンタＣwe
tをインクリメント（Ｃwet←Ｃwet＋１）した後、ステ
ップＳ１１１に進む。

【００５３】一方、ステップＳ１０９において、ＷＥＴ
路面カウンタＣwetがカウンタ最大値Ｃmaxである場合に
は、そのままステップＳ１１１に進む。

【００５４】ステップＳ１１１では、ＷＥＴ路面カウン
タＣwetが予め設定された閾値Ｃwet1（Ｃmin＜Ｃwet1＜
Ｃmax）以上であるか否かを調べ、ＷＥＴ路面カウンタ
Ｃwetが閾値Ｃwet1以上である場合にはステップＳ１１
２に進む。そして、ステップＳ１１２において、路面が
ウェット路面であることを示すＷＥＴ路面判定フラグＦ
をＯＮ（Ｆ←１）した後、ルーチンを抜ける。

【００５５】一方、ステップＳ１１１において、ＷＥＴ
路面カウンタＣwetが閾値Ｃwet1よりも小さい場合に
は、ステップＳ１１３に進む。

【００５６】ステップＳ１１３では、ＷＥＴ路面カウン
タＣwetが予め設定された閾値Ｃwet2（Ｃmin＜Ｃwet2＜
Ｃwet1＜Ｃmax）以下であるか否かを調べ、ＷＥＴ路面
カウンタＣwetが閾値Ｃwet2以下である場合にはステッ
プＳ１１４に進み、ＷＥＴ路面判定フラグＦをＯＦＦ
（Ｆ←０）した後、ルーチンを抜ける。

【００５７】一方、ステップＳ１１３において、ＷＥＴ
路面カウンタＣwetが閾値Ｃwet2よりも大きい場合には
そのままルーチンを抜ける。

【００５８】このような実施の形態では、撮像された画
像に基づいて車線検出を含む道路形状の認識を行い、検
出した車線の状態に基づいて路面がウェット路面である
か否かの判定を行うので、路面の湿潤状態を精度よく検
出することができる。

【００５９】すなわち、ウェット路面においては、ドラ
イ路面に比べて一般に、車線と路面との間の輝度差の減
少やエッジ強度の低下等に起因して車線を連続的に検出
することが困難となり、検出した車線信頼度が低下する
ことに着目し、車線信頼度が低い場合にウェット路面で
あると判定するので、路面がウェット路面であることを
精度よく検出することができる。さらに、ウェット路面
においては、一般に、車線と路面との輝度差がドライ路
面に比べて小さくなることに着目し、これらの輝度比が
小さい場合にウェット路面であると判定するので、路面
がウェット路面であることを精度よく検出することがで
きる。

【００６０】換言すれば、車線の状態に基づいて路面が
ウェット路面であることを判定することにより、対向車
のヘッドライト光がドライ路面に反射された場合等に路
面がウェット状態であると誤判定することを防止でき
る。

【００６１】また、路面の輝度分散値を算出し、この路
面の輝度分散値が小さい場合に路面がドライ路面である
可能性が高いと判定することにより、ウェット路面の判
定精度をより向上することができる。

【００６２】さらに、路面下の距離データ数（路面下デ
ータ数）を算出し、この路面下データ数が小さい場合に
路面がウェット路面以外である可能性が高いと判定する
ことにより、ウェット路面の判定精度をより向上するこ
とができる。

【００６３】なお、上述の実施の形態において、各閾値
は走行環境に応じて可変設定を行ってもよい。この場
合、例えば、カメラ１，２のシャッタスピード等に応じ
て各閾値を適切な値に可変設定することでウェット路面
判定の精度をさらに向上することができる。

【００６４】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、車
線検出を含む道路形状の認識を行い、検出した車線の状
態に基づいて路面の湿潤状態を判定するので、路面の湿
潤状態を精度よく検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】ステレオ車外監視装置の機能ブロック図

【図２】画像上における車線検出領域を示す説明図

【図３】車線モデルの説明図

【図４】距離データ監視領域を示す説明図

【図５】湿潤路判定ルーチンを示すフローチャート

【図６】ドライ路面走行時における画像の一例を示す説
明図

【図７】ウェット路面走行時における画像の一例を示す
説明図

【図８】夜間ドライ路面走行時における画像の一例を示
す説明図

【符号の説明】

１ メインカメラ ２ サブカメラ ５ 画像補正部 ６ ステレオ画像処理部（ステレオ画像処理手段） ７ 距離データメモリ ８ 元画像メモリ ９ マイクロコンピュータ １０ 立体物認識部 １１ 道路認識部（道路認識手段） １２ 路面状態認識部（路面状態認識手段） １２ａ 距離データカウント部 １２ｂ 輝度分散値算出部 １２ｃ 湿潤路判定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ Ｂ６０Ｒ 21/00 ６２６ Ｂ６０Ｒ 21/00 ６２６Ａ Ｇ０１Ｂ 11/00 Ｇ０１Ｂ 11/00 Ｈ 11/24 11/24 Ｋ (56)参考文献 特開2002−27447（ＪＰ，Ａ) 特開2002−22439（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−265547（ＪＰ，Ａ) 特開 平11−166887（ＪＰ，Ａ) 特開2000−180378（ＪＰ，Ａ) 特開 平11−326541（ＪＰ，Ａ) 特開2000−30180（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−257693（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−192192（ＪＰ，Ａ) 特開 平11−203446（ＪＰ，Ａ) 特開2000−19259（ＪＰ，Ａ) 特許2898429（ＪＰ，Ｂ２) 特許2726830（ＪＰ，Ｂ２) 特許3301995（ＪＰ，Ｂ２) 特許3272701（ＪＰ，Ｂ２) 特許3272696（ＪＰ，Ｂ２) 特許3235831（ＪＰ，Ｂ２) 特許3352655（ＪＰ，Ｂ２) 小暮勝、樋渡穣、高橋明，“路面μ推 定技術の適用例”，自動車技術，日本, 社団法人自動車技術会，2000年11月 １ 日，第54巻、第11号，ｐ．75−79 樋渡穣、小暮勝、柴田英司、紺野稔 浩、松浦宗徳、長谷川勝紀、碓井茂夫, “アクティブ・ドライビング・アシスト の開発”，スバル技報，日本，富士重工 業株式会社技術管理部，2000年 ６月10 日，第27号，ｐ．20−28 実吉敬二、塙圭二、十川能之、土屋英 明、荒井一真，“自動車用予防安全シス テムのためのステレオ画像認識装置”, スバル技報，日本，富士重工業株式会社 技術管理部，1997年 ４月15日，第24 号，ｐ．10−16 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01W 1/00 - 1/18 B60R 1/00 B60R 21/00 G01B 11/00 - 11/30 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (6)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 撮像された画像から路面の湿潤状態を検
   出する車外監視装置において、 上記画像に基づいて車線検出を含む道路形状の認識を行
   う道路認識手段と、 上記道路認識手段で認識された道路の路面の路面が湿潤
   状態であるか否かを判定する路面状態判定手段と、を備
   え、 上記路面状態判定手段は、上記道路認識手段で検出した
   車線の何れかの信頼度が設定閾値よりも高く、且つ、上
   記信頼度の高い車線と路面との輝度比が設定された閾値
   よりも大きいとき、上記路面は湿潤状態ではないと判定
   することを特徴とする車外監視装置。
2. 【請求項２】 上記路面状態認識手段は、路面の湿潤状
   態の可能性を判定し、湿潤状態の可能性が高いと判定し
   た路面に対して上記車線の信頼度及び上記輝度比による
   判定を行うことを特徴とする請求項１記載の車外監視装
   置。
3. 【請求項３】 上記路面状態認識手段は、撮像された一
   対の画像に基づいて画像上の対象物の距離データを算出
   し、道路上の設定領域内で路面位置よりも下側に存在す
   る距離データの数が設定値よりも小さいとき路面の湿潤
   状態の可能性が高いと判定しないことを特徴とする請求
   項２記載の車外監視装置。
4. 【請求項４】 上記路面状態認識手段は、道路上に設定
   された領域内における路面の輝度分散値が設定値よりも
   小さいとき路面の湿潤状態の可能性が高いと判定しない
   ことを特徴とする請求項２または請求項３記載の車外監
   視装置。
5. 【請求項５】 上記道路認識手段は、自車ライトの照射
   範囲内における、上記車線の平均輝度と、上記車線の内
   側路面の平均輝度とに基づいて上記輝度比を求めること
   を特徴とする請求項１乃至請求項４の何れかに記載の車
   外監視装置。
6. 【請求項６】 上記道路認識手段は、検出した車線と、
   従前のフレームで検出した車線との連続性に基づいて上
   記信頼度を求めることを特徴とする請求項１乃至請求項
   ５の何れかに記載の車外監視装置。