JP3620628B2

JP3620628B2 - Road surface condition detector

Info

Publication number: JP3620628B2
Application number: JP02467398A
Authority: JP
Inventors: 芳郎村田; 潤一高木; 祐一新本
Original assignee: Omron Corp
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1998-02-05
Filing date: 1998-02-05
Publication date: 2005-02-16
Anticipated expiration: 2018-02-05
Also published as: JPH11223517A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両に搭載され、路面の状態を光学的に検出する路面状態検出装置に関し、特に、カラー舗装路などにおいても、誤動作を起こすことなく、安定して検出を行うための技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、車両搭載型の光学式の路面状態検出装置として、路面からの反射光に含まれる垂直偏向成分と水平偏向成分の光強度に基づいて、光沢度を算出することにより、凍結、湿潤、乾燥などといった路面の状態を判定するものが知られている（例えば、特開昭５８−１５８５３９号公報参照）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、近年、道路舗装面に色を付けたり、光が当たるときらきら光る素材を塗布することにより、運転者の注意を惹き、車の低速走行を促すような道路や、車の速度が上がると振動を伝えることによって低速走行を促すような道路が安全性の向上を目的として開発されている。このような道路において、上記公報に示されるような路面状態検出装置を用いて路面状態を検出すると、例えば、白色のアスファルトを積雪状態であると誤って判定したり、きらきら光るアスファルトを湿潤状態であると誤って判定したりする場合がある。
【０００４】
本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、カラー舗装路や光る舗装路、さらにはペイントのある舗装路においても、誤動作を起こすことなく、路面状態を安定して検出することができ、特に、路面がいかなる舗装をされていても、その表面が乾燥しているか否かを確実に検出できる車両搭載型の路面状態検出装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、車両に搭載され、この車両が走行する路面の状態を検出する路面状態検出装置において、車両のタイヤが通過した路面に視野を有し、路面状態に応じた信号を検出する第１の光学センサと、車両のタイヤが通過しない路面に視野を有し、路面状態に応じた信号を検出する第２の光学センサと、第１の光学センサ及び第２の光学センサのそれぞれの出力値を比較し、この比較結果に基づいて路面状態を判定する判定手段とを備えたものである。
【０００６】
この構成においては、例えば、路面が雪路面である場合には、車両の走行により、タイヤ跡が路面上に刻まれるので、第１の光学センサからの出力波形には、タイヤのトレッドパターンに応じた周期の繰り返しが現れる。また、第２の光学センサからの出力波形には、雪の粒子サイズに応じた細かい波形が現れる。このように、路面が雪路面となっている場合には、第１の光学センサからの出力波形と第２の光学センサからの出力波形には、大きな差が現れる。また、路面が湿潤アスファルトである場合には、車両の走行により、タイヤ跡が残ると共に水跳ねが生じるため、第１の光学センサからの出力波形と第２の光学センサからの出力波形には、若干の変化が生じる。さらにまた、路面が乾燥アスファルトである場合には、タイヤが路面を通過することによっては、路面上には影響が現れないので、第１の光学センサからの出力波形と第２の光学センサからの出力波形とは、ほぼ等しいものとなる。このように、路面状態によって２つの光学センサからの出力波形には、変化が現れるので、判定手段によって、２つの光学センサからの出力波形の類似度合を求めることにより、路面状態を判定することができる。
【０００７】
また、本発明は、上記第１及び第２の光学センサが、タイヤの進行方向後方の路面と進行方向前方の路面にそれぞれの視野を有するものであってもよい。この構成においては、上述の請求項１と同様の作用を得ることができる。
【０００８】
また、本発明は、上記第１の光学センサよりも車両の進行方向に対して後方位置に配置され、車両のタイヤが通過した路面に視野を有し、路面状態に応じた信号を検出する第３の光学センサをさらに備え、上記判定手段は、上記第１、第２及び第３の光学センサからの出力値を比較することにより、路面状態を判定するものであってもよい。
【０００９】
この構成においては、例えば、路面が雪路面である場合には、車両の走行により、タイヤ跡が路面上に刻まれるので、第１及び第３の光学センサからの出力波形には、タイヤのトレッドパターンに応じた周期の繰り返しが現れる。このため、第１の光学センサからの出力波形と第３の光学センサからの出力波形はほぼ等しいものとなり、また、第２の光学センサからの出力波形と第３の光学センサからの出力波形とは大きく異なるものとなる。また、路面が湿潤アスファルトである場合には、車両の走行により路面上の水はタイヤによって弾かれるが、その後、路面上の水はタイヤで弾かれる前の状態に戻るので、第３の光学センサからの出力波形は、第２の光学センサからの出力波形に近くなり、第１の光学センサからの出力波形とは若干異なるものとなる。このように、路面が雪路面である場合と湿潤アスファルトである場合では、３つの光学センサからの出力波形には変化が現れるので、判定手段によって、第１の光学センサからの出力波形と第３の光学センサからの出力波形の類似度合いと、第２の光学センサからの出力波形と第３の光学センサからの出力波形の類似度合いを求めることにより、雪路面と湿潤路面とを判別することができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を具体化した実施の形態を図面を参照して説明する。
（第１の実施形態）
図１は本実施形態による路面状態検出装置の構成図である。図１においては、手前から奥の方へ車両が移動するものとする。路面状態検出装置１０は、車両に搭載され、この車両の走行する路面２０の状態を判定するものであり、反射型光学センサである２つのセンサ１，２と、これら２つのセンサ１，２からの信号に基づいて路面２０の状態を判定する比較判定部４（判定手段）とから構成される。センサ１（第１の光学センサ）は、タイヤ５（前輪）が通過した路面２０に視野を有し、路面２０からの反射光の強度を検出するものである。また、センサ２（第２の光学センサ）は、車両の進路方向に対して直交する横方向にセンサ１と並んで配置され、タイヤ５の通過しない路面２０に視野を有するものである。
【００１１】
図２はセンサの内部構成図である。センサ１とセンサ２は同構成となっており、投光レンズ１１を介して路面２０に向けて光を投光する投光素子１２と、比較判定部４からの駆動信号に基づいて投光素子１２を駆動する駆動ドライバ回路１３と、路面からの反射光を受光レンズ１４を介して受光する受光素子１５と、この受光素子１５からの受光信号を増幅し、出力信号として比較判定部４に向けて出力する信号増幅器１６とを備える。
【００１２】
図３は比較判定部のブロック図である。比較判定部４は、センサ１，２からのそれぞれの出力信号をデジタルに変換する２つのアナログ／デジタル変換器２１（以下、ＡＤ変換器と記す）と、センサ１，２により検出された信号波形をサンプル波形としてメモリ２２内に格納するサンプリング制御部２３と、メモリ２２に格納された波形に対して周波数解析を行う周波数解析部２４と、この周波数解析部２４による周波数解析結果に基づいて、２つの波形の類似度合いを示す相関値を求める相関演算部２５と、この相関値演算部２５による演算結果に基づいて路面状態を判定する路面状態判定部２６とから成るものである。
【００１３】
ここで、路面状態が変化したときのセンサ１，２により検出される反射光の光強度の変化について、図４を参照して説明する。図４（ａ）（ｂ）（ｃ）は、それぞれ路面が雪路面、湿潤路面、及び乾燥した通常の黒色アスファルトであるときのセンサ１，２が検出する路面２０の様子と、センサ１，２により検出される反射光の光強度の波形を示す図である。
【００１４】
路面が雪路面であるときは、図４（ａ）に示すように、タイヤ５が通過した路面にはタイヤ５の跡が刻まれるため、センサ１からの出力波形ｓ１にはタイヤ５のトレッドパターンに応じた周期の繰り返しが現れる。また、タイヤ５が通過しない路面に視野を有するセンサ２からの出力波形ｓ２には、雪の粒子サイズに応じた細かい波形が現れる。したがって、センサ１からの出力波形ｓ１とセンサ２からの出力波形ｓ２とは大きく異なるものとなる。
【００１５】
路面が湿潤路面であるときは、図４（ｂ）に示すように、センサ１，２には、拡散反射成分に加えて、路面表面の凹凸と濡れ具合に応じた正反射成分が受光される。このため、これらセンサ１，２には、振幅の大きな不安定周期の波形が現れる。タイヤ５が通過した直後の路面には、タイヤ跡が残ると共に水跳ねが生じるため、センサ１からの出力波形ｓ１は、センサ２からの出力波形ｓ２に比べて若干変化する。
【００１６】
路面が乾燥アスファルトであるときは、図４（ｃ）に示すように、タイヤ５が通過しても路面には影響がないので、センサ１からの出力波形ｓ１とセンサ２からの出力波形ｓ２とは、ほぼ等しいものとなる。
【００１７】
次に、センサ１，２からの出力波形ｓ１，ｓ２を用いた路面の判別方法について、図５を参照して説明する。図５（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）は、それぞれ路面が雪路面、湿潤路面、乾燥した通常の黒色アスファルト、及び乾燥したキラキラ光るアスファルトであるときの、センサ１，２からの出力波形ｓ１、ｓ２に対する周波数解析結果と、これら周波数解析結果から得られる相関値とを示す図である。それぞれの路面状態におけるセンサ１，２からの出力波形ｓ１，ｓ２に対して周波数解析した結果をそれぞれｓｐ１，ｓｐ２とする。これらの図において、横軸は周波数を、縦軸は光量の強度を示し、全周波数の光量の総和を１として正規化している。
【００１８】
２つの出力波形ｓｐ１，ｓｐ２とを重ねたときに、重ならない部分の面積が小さいと、２つの出力波形ｓ１，ｓ２は類似していることを意味し、重ならない部分の面積が大きいと、２つの出力波形ｓ１，ｓ２は異なることを意味する。ここで、２つの出力波形ｓｐ１，ｓｐ２の重ならない部分の面積（以下、相関値Ｈと称す）は、下記の演算式によって示すことができるので、この相関値Ｈに基づいて、２つの出力波形ｓ１，ｓ２の類似度合いを求めることができる。
Ｈ（ｓ１，ｓ２）＝∫｜ｓｐ１（ｆ）−ｓｐ２（ｆ）｜ｄｆ
【００１９】
路面が雪路面であるときは、図５（ａ）に示すように、ｓｐ１においてはタイヤのトレッドパターンに応じた周波数が大きくなるので、重ならない部分の面積が大きくなり、結果として相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）は極めて大きな値となる。
【００２０】
路面が湿潤路面であるときは、図５（ｂ）に示すように、ｓｐ１とｓｐ２との間には、大きな違いが見られず、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）は、上述の雪路面における相関値と比して小さな値となる。
【００２１】
路面が通常の黒色の乾燥アスファルトであるときは、上述の図４（ｃ）に示したように、ｓ１とｓ２はほぼ同じ波形であるので、図５（ｃ）に示すように、ｓｐ１とｓｐ２もほぼ等しいものとなり、結果として、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）は極めて小さな値となる。
【００２２】
路面がアスファルトにガラスのように光る部材が混合された乾燥アスファルトである場合には、図５（ｄ）に示すように、センサ２からの出力波形は、正反射成分を含むことが頻繁に発生するので、湿潤と同じ様な波形となる。また、タイヤ５が通過しても路面には影響がないので、センサ１及びセンサ２からのそれぞれの出力波形はほぼ同じものとなり、結果として、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）は極めて小さな値となる。
【００２３】
次に、比較判定部４による路面状態の判定方法について、図６のフローチャートを参照して説明する。路面状態検出動作が始まると、サンプリング制御部２３は、センサ２及びセンサ１からのそれぞれの出力波形ｓ２及び出力波形ｓ１をメモリ２２に格納する（Ｓ１，Ｓ２）。次に、周波数解析部２４は、これら出力波形ｓ１、ｓ２に対して周波数解析を行い、周波数解析結果ｓｐ１，ｓｐ２を算出し（Ｓ３）、相関値演算部２５は、周波数解析結果ｓｐ１，ｓｐ２に基づいて、ｓ１とｓ２の相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）を算出する（Ｓ４）。次に、路面状態判定部２６は、この相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）を予め設定されている第１のしきい値と比較し（Ｓ５）、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）が、この第１のしきい値よりも大きければ、雪路面であると判定する（Ｓ６）。Ｓ５において、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）が第１のしきい値よりも大きくなければ、路面状態判定部２６は、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）を予め設定されている第２のしきい値と比較し（Ｓ７）、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）が、この第２のしきい値よりも小さくなければ、湿潤状態であると判定する（Ｓ８）。Ｓ７において、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）が第２のしきい値よりも小さければ、乾燥アスファルトであると判定する（Ｓ９）。なお、この第２のしきい値は、第１のしきい値と比して極めて小さな値としている。
【００２４】
以上のように、本実施形態に係る路面状態検出装置１０によれば、タイヤ５が通過した路面２０からの出力波形ｓ１と、タイヤ５が通過しない路面２０からの出力波形ｓ２に基づいて相関値Ｈを求め、この相関値Ｈから路面状態を判別できるので、従来の光沢度による路面検出装置では、正確に判別できなかったカラー舗装路や光る舗装路、さらにはペイントのある舗装路においても、誤動作を起こすことなく、安定して路面状態を判定することが可能となる。
【００２５】
（第２の実施の形態）
図７は第２の実施形態による路面状態検出装置の要部の構成図である。本実施形態による路面状態検出装置１０は、画像検出器３０（カメラ）を備え、この画像検出器３０によって、タイヤ５が通過した路面２０からの出力波形と、タイヤ５が通過しない路面２０からの出力波形とを得るものである。すなわち、画像検出器３０は、その受光視野がタイヤ５の接地する路面２０の範囲とタイヤ５が接地しない路面２０の範囲の境目を含むように配置されている。また、路面２０に向けて光を投光する投光部３１は、画像検出器３０の受光視野を均一に照射するものである。画像検出器３０によって検出された画像は、ＢＮＣ（ｂａｙｏｎｅｔｌｏｃｋｔｙｐｅＮｃｏｎｎｅｃｔｏｒ）出力を経て、比較判定部４（図３参照）へと転送される。
【００２６】
この画像検出器３０によって、図８に示すようなｘ−ｙ軸画像が得られたとする。エリア１はタイヤ５が通過した路面２０の画像であり、エリア２はタイヤ５が通過しない路面２０の画像である。それぞれのエリアに基づく出力波形ｓ１（ｉ），ｓ２（ｉ）は、以下の演算式によって示すことができるので、これら２つの出力波形に対して、上述の第１の実施形態と同様、周波数解析を行い、さらに相関値Ｈを算出することにより、カラー舗装路や光る舗装路、さらにはペイントのある舗装路においても、誤動作を起こすことなく、路面状態を安定して検出することができる。
【数１】

【００２７】
（第３の実施形態）
図９（ａ）（ｂ）は第３の実施形態による路面状態検出装置の構成図であり、それぞれ車両６の側面から及び車両６の進路方向に対して後方からみた図である。また、図１０は同装置のセンサの視野とタイヤの接地面の配置関係を示す図である。この路面状態検出装置１０では、センサ２，１はタイヤ５の軌道上でタイヤ５の前方と後方にそれぞれ配置されており、タイヤ５の進路方向前方及び後方の路面２０に視野を有するような構成としている。
【００２８】
上述の図１に示したような、センサ１，センサ２を車両の進路方向に対して直交する方向に並設した構成においては、図１１（ａ）に示すように、車両が白線２０ｗに沿って走行したとき、センサ２の視野内に白線２０ｗが入り、両センサ１，２からの出力波形は異なったものとなるので、路面が乾燥していても雪路面であるなどと誤検出してしまう。それに対して、図９（ａ），図１０に示すように、センサ１，２を車両の進路方向と平行にタイヤ５の後方及び前方に配置することにより、図１１（ｂ）に示すように、車両が白線２０ｗに沿って走行しても、センサ２の視野内に白線２０ｗが入ることはなく、誤判定の発生を回避することができる。
【００２９】
（第４の実施形態）
図１２は第４の実施形態による路面状態検出装置のブロック図である。本実施形態では、上述の図３の路面状態検出装置１０に、さらに、タイヤの回転速度に基づいて車両の走行距離を検出する走行距離計２７を備え、これにより検出される走行距離Ｌを比較判定部４のサンプリング制御部２３に与えるようにしたものである。
【００３０】
上述の図９に示した実施形態のように、２つのセンサ２，１をタイヤ５の前後にそれぞれ配置したものでは、車両の進路方向に対して垂直な方向に路面上にペイントされた横断歩道などの白線２０ｗを横切るときに、次のような問題が生じる。例えば、図１３に示すように、センサ２の視野が白線２０ｗをとらえているときに、センサ１の視野が通常の路面（黒色アスファルト）をとらえていると、両センサ２，１からの出力波形は異なるものとなり、そのため、路面が乾燥していても、乾燥路面でないといった誤った判定がなされることになる。
【００３１】
この問題は、センサ１が、センサ２により検出される位置と同じ位置を検出することができるようにすれば解消される。すなわち、車両の走行中に、センサ２が信号波形を検出した位置にセンサ１が到達したときに、センサ１からの信号波形を検出し、両者の波形の相関値を求めればよい。そのため本実施形態では、センサ２が波形を検出した位置から、２つのセンサ２，１の配置間距離だけ車両が進んだことが走行距離計２７によって検出されたとき、センサ１からの信号波形を検出するようにした。これにより、誤判定の発生を回避することができる。
【００３２】
次に、本実施形態の路面状態検出装置１０を構成する比較判定部４によるセンサ１，２からの波形のサンプリング方法と相関値の演算方法について、図１４のタイムチャートを参照して説明する。サンプリング制御部２３は、走行距離計２７からの走行距離Ｌを受信し、センサ動作時から積算されていった走行距離（内部距離Ｌｘ）を算出する。次に、サンプリング制御部２３は、内部距離Ｌｘがセンサ１とセンサ２との配置間距離Ｌｓとなると、内部距離Ｌｘを０に初期化すると共に、サンプリング開始信号を出力し、センサ１、２からの波形をメモリ２２内にサンプリングする。次に、サンプリング波形に対する周波数解析結果を用いて、相関演算部２５は、相関値を演算する。ただし、相関を行う波形は、センサ１からの波形に対して１つ前に検出されたセンサ２の波形である。
【００３３】
（第５の実施形態）
図１５は第５の実施形態による路面状態検出装置のブロック図である。本実施形態では、上記第４実施形態での走行距離計２７として対地速度計を用いている。対地速度計による走行距離計２８は、対地速度センサ２８ａと，この対地速度センサ２８ａから検出される対地速度ｖに基づいて走行距離Ｌを算出する走行距離算出部２８ｂとから構成される。上述第４の実施形態に示したようなタイヤの回転速度に基づいて車両の走行距離を検出するものでは、タイヤがスリップすると、実際より速い速度を検出してしまい、結果として、センサ１とセンサ２の検出位置にずれが生じる。それに対し、本実施形態のように、対地速度計を用いると、タイヤがスリップしても走行距離を正確に検出できるので、より精度の高い路面状態の判定が可能となる。
【００３４】
（第６の実施形態）
図１６は第６の実施形態による路面状態検出装置を搭載した車両の構成図、図１７は路面上におけるセンサの視野の位置関係を示す図である。本実施形態は、上述の図９に示したセンサ１及びセンサ２を有した路面状態検出装置１０に、さらに、センサ１よりも車両６の進行方向に対して後方位置に、車両６のタイヤ５が通過した路面に視野を有するセンサ３（第３の光学センサ）をさらに備えたものである。
【００３５】
上記３つのセンサ１，２，３によって得られる出力波形ｓ１，ｓ２，ｓ３の変化について図１８を参照して説明する。図１８（ａ）（ｂ）（ｃ）は、それぞれ路面が湿潤路面であるときのセンサ２，センサ１，センサ３からの出力波形ｓ２，ｓ１，ｓ３を示す図である。路面２０が湿潤路面であると、タイヤ５が通過した直後の路面２０には、タイヤ跡が残ると共に水跳ねが生じるため、出力波形ｓ１は、出力波形ｓ２に比べて若干変化する。その後に、センサ３が通過したときは、路面２０上の水はタイヤで弾かれる前の状態に戻ろうとするので、センサ２の波形に近いものが得られる。
【００３６】
また、路面２０が雪路面である場合には（図示なし）、車両４の走行により、タイヤ跡が路面２０上に刻まれるので、センサ１，３からの出力波形には、タイヤ５のトレッドパターンに応じた周期の繰り返しが現れる。このため、センサ１からの出力波形ｓ１とセンサ３からの出力波形ｓ３は、ほぼ等しいものとなり、また、センサ２からの出力波形ｓ２とセンサ３からの出力波形ｓ３とは大きく異なるものとなる。
【００３７】
さらにまた、路面２０が乾燥アスファルトである場合には（図示なし）、タイヤ５が路面２０を通過することによっては、路面２０上には影響が現れないので、３つのセンサ１，２，３からの出力波形ｓ１，ｓ２，ｓ３は、ほぼ等しいものとなる。
【００３８】
以上の結果より、出力波形ｓ２と出力波形ｓ１の相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）が所定以上あり、さらに、出力波形ｓ１と出力波形ｓ３の相関値Ｈ（ｓ１，ｓ３）が所定値以上ならば、路面は湿潤路面であると判定することができる。基本的に雪、湿潤、乾燥の順に相関値は大きくなるが、踏み固められた雪路面である場合はタイヤ５の跡も薄いので湿潤と間違えやすくなる。また、冠水ともいえる湿潤状態のときは、水の弾き方も大きく、相関値が大きくなりやすい。本実施形態では、タイヤ５によって踏まれた直後と、しばらく経った時点での波形の類似度合いを比較することにより、雪路面と湿潤路面の切り分けの確度を上げることができる。これは、雪類は固体で流動性がなく、湿潤は液体で流動性があることを利用している。
【００３９】
本実施形態での比較判定部４による路面状態の判定方法について、図１９のフローチャートを参照して説明する。まず、センサ２，センサ１，センサ３からのそれぞれの出力波形ｓ２，ｓ１，ｓ３を取得し（Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ１３）、次に、これら出力波形ｓ２、ｓ１、ｓ３のそれぞれに対して周波数解析を行い、周波数解析結果ｓｐ１，ｓｐ２，ｓｐ３を算出する（Ｓ１４）。次に、これら周波数解析結果ｓｐ１，ｓｐ２に基づいて、出力波形ｓ１と出力波形ｓ２の相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）を算出し（Ｓ１５）、さらに、周波数解析結果ｓｐ１，ｓｐ３に基づいて、出力波形ｓ１と出力波形ｓ３の相関値Ｈ（ｓ１，ｓ３）を算出する（Ｓ１６）。続いて、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）を予め設定されている第３のしきい値と比較し（Ｓ１７）、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）が、この第３のしきい値よりも大きければ、雪路面であると判定する（Ｓ１８）。相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）が第３のしきい値よりも大きくなければ、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）を予め設定されている第４のしきい値と比較し（Ｓ１９）、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）が、第４のしきい値よりも小さくなければ、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ３）を予め設定されている第５のしきい値と比較し（Ｓ２０）、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ３）が、第５のしきい値よりも大きくなければ、雪路面であると判定する（Ｓ１８）。また、Ｓ２０において、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ３）が第５のしきい値よりも大きければ、湿潤路面であると判定する（Ｓ２１）。Ｓ１９において、相関値Ｈ（ｓ１，ｓ２）が第４のしきい値よりも小さければ、乾燥路面であると判定する（Ｓ２２）。なお、第４のしきい値は、第３のしきい値と比して極めて小さな値としている。
【００４０】
（第７の実施形態）
本実施形態は、車両が路面上の氷を削る機構を備えている場合の路面状態検出装置である。図２０（ａ）（ｂ）は、それぞれ通常のタイヤ使用の場合及びチェーンを装着したタイヤ又はスパイクタイヤを用いた場合の氷の表面状態を示す図であり、図２０（ａ）ではアスファルト路面上の氷３１の表面にトレッドパターン３３が僅かに付いているが、図２０（ｂ）では同路面上の氷３２の表面にチェーン又はスパイクタイヤの跡３４が刻まれる。このため、ブラックアイスなどの様に表面に氷がはってあるような場合であって、通常のタイヤ使用では上記のような２つ以上のセンサからの出力波形による相関値が小さくなって、路面状態検出が困難であるものに対して、チェーンなどを装備することにより、路面の凍結状態を検出することができる。
【００４１】
（第８の実施形態）
図２１は第８の実施形態による路面状態検出装置を搭載した薬剤散布車を示す。この薬剤散布車４０は、上述の路面状態検出装置１０と、この路面状態検出装置１０からの出力に基づいて薬剤散布機４１を制御する薬剤散布機コントロール部４２とを備えるものである。路面状態検出装置１０によって路面が雪路面であると判定された場合にのみ、解凍剤４３を散布する。これにより、乾燥路面に対して解凍剤を散布するということがなくなり、解凍剤の散布量を節約できる。また、塩害による自然破壊や舗装道路の劣化を防ぐことができる。
【００４２】
薬剤散布機コントロール部４２による薬剤散布機４１の制御方法について、図２２のフローチャートを参照して説明する。まず、路面状態検出装置１０によって路面状態を検出し（Ｓ３１）、路面が雪路面や凍結路面であるか否かを判定し（Ｓ３２）、判定がＹＥＳである場合には、薬剤散布機コントロール部４２は薬剤散布機４１を制御して解凍剤４３を散布する（Ｓ３３）。Ｓ３２の判定がＮＯである場合には、解凍剤４４を散布しない。
【００４３】
（第９の実施形態）
図２３（ａ）は第９の実施形態による路面状態検出装置を用いた道路情報システムを示す模式図、図２３（ｂ）はこの道路情報システムによって制御される道路情報表示板の一例を示す図である。この道路情報システム５０は、道路パトロールカー５１によって検出された路面状態をサービスエリア等に設置された道路情報表示板５２に表示することにより、路面状態を運転者に提供するものである。道路パトロールカー５１は、上述の路面状態検出装置１０と、路面状態検出装置１０による路面状態出力を道路情報管理局５３に送信する無線機５４と、これら路面状態検出装置１０、無線器５４等を制御する制御部５５とを備えるものである。道路パトロールカー５１に本発明の路面状態検出装置１０を搭載することにより、正確な路面情報を運転者に知らせることができる。
【００４４】
（第１０の実施形態）
図２４は第１０の実施形態による路面状態検出装置を用いたオートクルーズシステムを示す。オートクルーズシステム６０の全体の制御を司る自動追従制御部６１（ＥＣＵ）には、レーザレーダのような距離測定装置６２、車輪の回転から速度を検出する速度センサ６３、上述第１乃至第７の実施形態に示したような路面状態検出装置１０の３つが接続され、それぞれから車間距離、速度、路面状態の情報が入力されるようになっている。また、自動追従制御部６１には、アクセル制御部６４とブレーキ制御部６５が接続されており、自車両が前方の障害物（走行中の他車両）との距離が所定値となるように、アクセル、ブレーキの制御を行うようになっている。
【００４５】
このオートクルーズシステム６０における速度に応じた車間距離の設定方法について、図２５を参照して説明する。図２５は速度制御マップであり、曲線Ｆ１，Ｆ２は、それぞれ路面が乾燥路面であると判定された場合と、路面が雪、アイス等の冬季路面であると判定された場合において、アクセル・ブレーキ制御の目安となるものであり、曲線Ｆ１よりも曲線Ｆ２は、同一速度に対して、車間距離を長めに確保するようになっている。
【００４６】
路面状態検出装置１０によって、路面が乾燥路面であると判定されると、自動追従制御部６１は、速度センサ６３からの出力値と距離測定装置６２からの出力値をグラフ上にプロットし、曲線Ｆ１よりも上にくれば他車との距離は十分であると認識し、アクセルがＯＮとなるようにアクセル制御装置６４を制御する。また、自動追従制御部６１は、速度センサ６３からの出力値と距離測定装置６２からの出力値が曲線Ｆ１よりも下にくれば他車との距離が不十分であると認識し、アクセルがＯＦＦとなるようにアクセル制御装置６４を制御すると共に、ブレーキ制御装置６５を制御してブレーキの制御を行う。また、路面状態検出装置１０によって、路面が雪、アイス等の冬季路面であると判定されると、自動追従制御部６１は、曲線Ｆ１から曲線Ｆ２に切り替え、上述と同様、曲線Ｆ２に基づいてアクセル制御装置６４とブレーキ制御装置６５とを制御する。
【００４７】
上記自動追従制御部６１による速度制御方法について、図２６のフローチャートを参照して説明する。車両の自動制御が始まると、距離測定装置６２によって前方の障害物までの距離を、速度センサ６３によって車両の速度を、路面状態検出装置１０によって路面の状態を、それぞれ検出する（Ｓ４１，Ｓ４２，Ｓ４３）。路面状態検出装置１０によって路面が乾燥路面であるかを判定し（Ｓ４４）、乾燥路面であると判定されれば、速度制御マップにおいてＦ１曲線を選択する（Ｓ４５）。路面が雪路面、湿潤路面等であると判定された場合には、速度制御マップにおいてＦ２曲線を選択する（Ｓ４６）。次に、検出された速度と距離を速度制御マップにプロットし（Ｓ４７）、プロット点が選択された曲線に対して上下いずれの位置にあるかを調べ（Ｓ４８）、曲線よりも下にある場合には、車間距離は不十分であるとして、アクセルをＯＦＦとすると共に、ブレーキ制御を行う（Ｓ４９）。プロット点が選択された曲線よりも上にある場合には、車間距離は十分であるとして、アクセルをＯＮとする（Ｓ５０）。こうして、本実施形態に係るオートクルーズシステムによれば、雪路面等のように路面が滑りやすい状態にあるときには、車間距離を長めに取るようにしたため、安全な自動走行を実現できる。
【００４８】
なお、本発明は上記の実施形態に限られず種々の変形が可能である。例えば、図１の第１の実施形態と図９の第３実施形態とを組み合わせたものや、図１の第１実施形態と図１６の第６実施形態とを組み合わせたものとすることもできる。
【００４９】
【発明の効果】
以上のように本発明の路面状態検出装置によれば、車両のタイヤが通過した後の路面の様子を第１の光学センサにより検出し、車両のタイヤが通過しない路面の様子を第２の光学センサにより検出し、これら２つの光学センサからの出力値に基づいて路面状態を判定するようにしたので、例えば、２つの光学センサからの出力値が大きく異なるものである場合には雪路面であり、また、２つの光学センサからの出力値に若干の変化が現れた場合には湿潤路面であり、さらにまた、２つの光学センサからの出力値がほとんど変化しない場合には乾燥路面であると判定することができる。このように、タイヤが通過した後の路面からのセンサ出力と、タイヤが通過しない路面からのセンサ出力都の間には、路面がカラー舗装路や光る舗装路、さらにはペイントのある舗装路であっても、路面状態によって差異が現れることから、誤動作を起こすことなく、路面状態を確実に検出することができる。
【００５０】
また、第１及び第２の光学センサのそれぞれの視野を、タイヤの進行方向後方と前方に配置することにより、上述請求項１と同様の効果を得ることができると共に、車両が白線に沿って走行した時に起こり得る誤判定の発生を回避することができる。
【００５１】
また、第１の光学センサよりも車両の進行方向に対して後方位置に第３の光学センサをさらに配置し、第１及び第３の光学センサにより、タイヤが通過した直後と、僅かの時間経過後に路面の様子を検出することにより、両センサの出力波形の類似度合いから雪路面と湿潤路面とを判別し検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態による路面状態検出装置の構成図である。
【図２】上記路面状態検出装置の内部構成図である。
【図３】上記路面状態検出装置を構成する比較判定部のブロック図である。
【図４】（ａ）（ｂ）（ｃ）は、それぞれ雪路面、湿潤路面、乾燥した通常のアスファルトである場合の上記路面状態検出装置を構成する２つのセンサの視野の位置と、これらセンサからの出力波形とを示す図である。
【図５】（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）は、それぞれ雪路面、湿潤路面、乾燥した通常のアスファルト、及び乾燥したキラキラ光るアスファルトである場合の路面状態の判別方法を説明するための図である。
【図６】上記路面状態検出装置による路面判別方法を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第２の実施形態による路面状態検出装置の構成図である。
【図８】上記路面状態検出装置のカメラにより得られる画像の一例を示す図である。
【図９】（ａ）（ｂ）は本発明の第３の実施形態による路面状態検出装置の構成図である。
【図１０】上記路面状態検出装置を構成するセンサの視野の位置を示す図である。
【図１１】（ａ）は車両の進路方向に対して直交する方向に２つのセンサを並設した場合のセンサの視野の位置を示す図であり、（ｂ）はタイヤの後方及び前方に２つのセンサを配置した場合のセンサの視野を示す図である。
【図１２】本発明の第４の実施形態による路面状態検出装置のブロック図である。
【図１３】上記路面状態検出装置を構成するセンサの視野の位置関係を示す図である。
【図１４】上記路面状態検出装置によるサンプリング制御のタイムチャートである。
【図１５】本発明の第５の実施形態による路面状態検出装置のブロック図である。
【図１６】本発明の第６の実施形態による路面状態検出装置の構成図である。
【図１７】上記路面状態検出装置を構成する３つのセンサの視野の位置を示す図である。
【図１８】（ａ）（ｂ）（ｃ）は、それぞれ路面が湿潤路面であるときのセンサ２，センサ１，センサ３からの出力波形を示す図である。
【図１９】第６の実施形態における路面判別方法を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の第７の実施形態による路面状態検出装置によって検出される路面の様子を示す図であり、（ａ）は通常のタイヤ使用の場合の氷の状態を示し、（ｂ）はチェーンを使用した場合の氷の状態を示している。
【図２１】本発明の第８の実施形態による路面状態検出装置を搭載した薬剤散布車の構成図である。
【図２２】上記薬剤散布車の動作を示すフローチャートである。
【図２３】（ａ）は本発明の第９の実施形態による路面状態検出装置を用いた道路情報システムの構成図、（ｂ）はこの道路情報システムを構成する道路表示板の一例を示す図である。
【図２４】本発明の第１０の実施形態による路面状態検出装置を用いたオートクルーズシステムのブロック図である。
【図２５】上記オートクルーズシステムにおいて速度に応じた車間距離を設定するために用いられる速度制御マップを示す図である。
【図２６】上記オートクルーズシステムの動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１センサ（第１の光学センサ）
２センサ（第２の光学センサ）
３センサ（第３の光学センサ）
４比較判定部（判定手段）
５タイヤ
６車両
１０路面状態検出装置[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a road surface state detection device that is mounted on a vehicle and optically detects a road surface state, and more particularly to a technique for stably detecting a color paved road without malfunctioning. It is.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, as a vehicle-mounted optical road surface condition detection device, by calculating the glossiness based on the light intensity of the vertical deflection component and the horizontal deflection component included in the reflected light from the road surface, it is frozen, wet, A method for determining the condition of a road surface such as dryness is known (for example, see Japanese Patent Application Laid-Open No. 58-158539).
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, in recent years, when roads and car speeds that attract the attention of the driver and promote low-speed driving of cars by coloring the pavement surface of the road or applying materials that shine when light hits, Roads that encourage low-speed driving by transmitting vibration have been developed for the purpose of improving safety. In such a road, when the road surface state is detected by using a road surface state detection device as shown in the above publication, for example, it is erroneously determined that white asphalt is in a snowy state, or sparkling asphalt is wet. It may be mistakenly determined that there is.
[0004]
The present invention has been made to solve the above-described problems, and can stably detect a road surface state without causing a malfunction even on a color paved road, a shining paved road, and a paved road with paint. In particular, an object of the present invention is to provide a vehicle-mounted road surface state detection device that can reliably detect whether the surface of the road surface is dry, regardless of how the road surface is paved.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention is a road surface state detection device that is mounted on a vehicle and detects the state of a road surface on which the vehicle travels. A first optical sensor that detects a corresponding signal, a second optical sensor that has a field of view on a road surface through which a vehicle tire does not pass, and that detects a signal according to the road surface state, a first optical sensor, and a second optical sensor And a determination unit that compares the output values of the optical sensors and determines the road surface state based on the comparison result.
[0006]
In this configuration, for example, when the road surface is a snowy road surface, a tire mark is carved on the road surface by traveling of the vehicle. Therefore, the output waveform from the first optical sensor corresponds to the tread pattern of the tire. The repetition of the cycle appears. Further, a fine waveform corresponding to the snow particle size appears in the output waveform from the second optical sensor. Thus, when the road surface is a snow road surface, a large difference appears between the output waveform from the first optical sensor and the output waveform from the second optical sensor. Also, when the road surface is wet asphalt, tire traces remain and water splashes occur due to vehicle running, so the output waveform from the first optical sensor and the output waveform from the second optical sensor are: Some change occurs. Furthermore, when the road surface is dry asphalt, there is no effect on the road surface when the tire passes through the road surface. Therefore, the output waveform from the first optical sensor and the output from the second optical sensor are not affected. The output waveform is almost equal. In this way, changes appear in the output waveforms from the two optical sensors depending on the road surface state, so that the road surface state can be determined by determining the degree of similarity between the output waveforms from the two optical sensors by the determining means. it can.
[0007]
In the present invention, the first and second optical sensors may have respective visual fields on the road surface behind the tire in the traveling direction and the road surface ahead in the traveling direction. In this configuration, the same effect as in the first aspect can be obtained.
[0008]
According to the present invention, the first optical sensor is disposed at a rear position relative to the traveling direction of the vehicle, has a field of view on the road surface on which the vehicle tire passes, and detects a signal corresponding to the road surface condition. 3, and the determination means may determine a road surface state by comparing output values from the first, second, and third optical sensors.
[0009]
In this configuration, for example, when the road surface is a snowy road surface, a tire mark is carved on the road surface by traveling of the vehicle. Therefore, the output waveform from the first and third optical sensors includes the tire tread. The repetition of the period according to the pattern appears. For this reason, the output waveform from the first optical sensor and the output waveform from the third optical sensor are substantially equal, and the output waveform from the second optical sensor and the output waveform from the third optical sensor are Are very different. Further, when the road surface is wet asphalt, the water on the road surface is repelled by the tire as the vehicle travels. Thereafter, the water on the road surface returns to the state before it is repelled by the tire. The output waveform from is close to the output waveform from the second optical sensor, and is slightly different from the output waveform from the first optical sensor. As described above, when the road surface is a snow road surface and when the road surface is wet asphalt, changes appear in the output waveforms from the three optical sensors, and therefore, the output waveform from the first optical sensor and the third waveform are determined by the determination means. It is possible to discriminate between a snow road surface and a wet road surface by obtaining the degree of similarity of the output waveform from the second optical sensor and the degree of similarity between the output waveform from the second optical sensor and the output waveform from the third optical sensor. it can.
[0010]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments embodying the present invention will be described below with reference to the drawings.
(First embodiment)
FIG. 1 is a configuration diagram of a road surface state detection device according to the present embodiment. In FIG. 1, it is assumed that the vehicle moves from the front to the back. The road surface state detection device 10 is mounted on a vehicle and determines the state of the road surface 20 on which the vehicle travels. The two

surface sensors

1 and 2 that are reflective optical sensors and the two

sensors

1 and 2 are used. It is comprised from the comparison determination part 4 (determination means) which determines the state of the road surface 20 based on this signal. The sensor 1 (first optical sensor) has a visual field on the road surface 20 through which the tire 5 (front wheel) has passed, and detects the intensity of reflected light from the road surface 20. The sensor 2 (second optical sensor) is arranged side by side with the sensor 1 in the lateral direction orthogonal to the vehicle traveling direction, and has a field of view on the road surface 20 through which the tire 5 does not pass.
[0011]
FIG. 2 is an internal configuration diagram of the sensor. The sensor 1 and the sensor 2 have the same configuration, the light projecting element 12 that projects light toward the road surface 20 via the light projecting lens 11, and the light projecting element based on the drive signal from the comparison determination unit 4. Drive driver circuit 13 that drives 12, light receiving element 15 that receives reflected light from the road surface via light receiving lens 14, and amplifies the light reception signal from this light receiving element 15, and outputs it as an output signal to comparison determination unit 4 Output signal amplifier 16.
[0012]
FIG. 3 is a block diagram of the comparison determination unit. The comparison / determination unit 4 includes two analog / digital converters 21 (hereinafter referred to as AD converters) that convert respective output signals from the

sensors

1 and 2 into digital signals, and signal waveforms detected by the

sensors

1 and 2. Based on the frequency analysis result obtained by the frequency analysis unit 24, the frequency analysis unit 24 that performs frequency analysis on the waveform stored in the memory 22, The correlation calculation unit 25 obtains a correlation value indicating the degree of similarity between two waveforms, and the road surface state determination unit 26 determines the road surface state based on the calculation result of the correlation value calculation unit 25.
[0013]
Here, the change in the light intensity of the reflected light detected by the

sensors

1 and 2 when the road surface state changes will be described with reference to FIG. 4 (a), 4 (b) and 4 (c) show the state of the road surface 20 detected by the

sensors

1 and 2 when the road surface is a snow road surface, a wet road surface, and a dry normal black asphalt, and the

sensors

1 and 2 respectively. It is a figure which shows the waveform of the light intensity of the reflected light detected by this.
[0014]
When the road surface is a snowy road surface, as shown in FIG. 4A, since the trace of the tire 5 is engraved on the road surface through which the tire 5 has passed, the tread pattern of the tire 5 is included in the output waveform s1 from the sensor 1. The repetition of the period according to will appear. Further, in the output waveform s2 from the sensor 2 having a visual field on the road surface through which the tire 5 does not pass, a fine waveform corresponding to the snow particle size appears. Therefore, the output waveform s1 from the sensor 1 and the output waveform s2 from the sensor 2 are greatly different.
[0015]
When the road surface is a wet road surface, as shown in FIG. 4B, in addition to the diffuse reflection component, the

sensors

1 and 2 receive a regular reflection component corresponding to the unevenness and wetness of the road surface. . For this reason, waveforms of unstable periods with large amplitudes appear in these

sensors

1 and 2. Since the tire mark remains on the road surface immediately after the tire 5 passes and water splash occurs, the output waveform s1 from the sensor 1 slightly changes compared to the output waveform s2 from the sensor 2.
[0016]
When the road surface is dry asphalt, as shown in FIG. 4C, there is no influence on the road surface even if the tire 5 passes, so the output waveform s1 from the sensor 1 and the output waveform s2 from the sensor 2 Are almost equal.
[0017]
Next, a road surface discrimination method using the output waveforms s1 and s2 from the

sensors

1 and 2 will be described with reference to FIG. FIGS. 5A, 5B, 5C, and 5D show outputs from the

sensors

1 and 2 when the road surface is a snow road surface, a wet road surface, a dry normal black asphalt, and a dry sparkling asphalt, respectively. It is a figure which shows the frequency analysis result with respect to waveform s1, s2, and the correlation value obtained from these frequency analysis results. The results of frequency analysis of the output waveforms s1 and s2 from the

sensors

1 and 2 in the respective road surface states are assumed to be sp1 and sp2, respectively. In these figures, the horizontal axis represents frequency, the vertical axis represents light intensity, and the sum of the light amounts of all frequencies is normalized as 1.
[0018]
If the areas of the non-overlapping parts are small when the two output waveforms sp1, sp2 are overlapped, it means that the two output waveforms s1, s2 are similar, and if the area of the non-overlapping parts is large, 2 The two output waveforms s1 and s2 are different. Here, the area of the non-overlapping portions of the two output waveforms sp1 and sp2 (hereinafter referred to as correlation value H) can be expressed by the following arithmetic expression. The degree of similarity between s1 and s2 can be obtained.
H (s1, s2) = ∫ | sp1 (f) −sp2 (f) | df
[0019]
When the road surface is a snow road surface, as shown in FIG. 5A, the frequency corresponding to the tread pattern of the tire increases in sp1, so the area of the non-overlapping portion increases, and as a result, the correlation value H ( s1, s2) are extremely large values.
[0020]
When the road surface is a wet road surface, as shown in FIG. 5 (b), there is no significant difference between sp1 and sp2, and the correlation value H (s1, s2) The value is smaller than the correlation value.
[0021]
When the road surface is normal black dry asphalt, as shown in FIG. 4C, s1 and s2 have substantially the same waveform, so as shown in FIG. 5C, sp1 and sp2 Are substantially equal, and as a result, the correlation value H (s1, s2) is extremely small.
[0022]
When the road surface is dry asphalt in which a member that glows like glass is mixed with asphalt, the output waveform from the sensor 2 frequently includes a specular reflection component as shown in FIG. 5 (d). Therefore, the waveform is similar to that of wet. In addition, since the road surface is not affected even if the tire 5 passes, the output waveforms from the

sensors

1 and 2 are substantially the same, and as a result, the correlation values H (s1, s2) are extremely small values. Become.
[0023]
Next, a road surface state determination method by the comparison determination unit 4 will be described with reference to the flowchart of FIG. When the road surface state detection operation starts, the sampling control unit 23 stores the output waveform s2 and the output waveform s1 from the sensor 2 and the sensor 1 in the memory 22 (S1, S2). Next, the frequency analysis unit 24 performs frequency analysis on the output waveforms s1 and s2, calculates the frequency analysis results sp1 and sp2 (S3), and the correlation value calculation unit 25 converts the frequency analysis results sp1 and sp2 into the frequency analysis results sp1 and sp2. Based on this, a correlation value H (s1, s2) between s1 and s2 is calculated (S4). Next, the road surface state determination unit 26 compares the correlation value H (s1, s2) with a preset first threshold value (S5), and the correlation value H (s1, s2) If it is larger than the threshold value of 1, it is determined that the road surface is snowy (S6). In S5, if the correlation value H (s1, s2) is not larger than the first threshold value, the road surface state determination unit 26 sets the correlation value H (s1, s2) to the second threshold value set in advance. Compared with the value (S7), if the correlation value H (s1, s2) is not smaller than the second threshold value, it is determined that the state is wet (S8). If the correlation value H (s1, s2) is smaller than the second threshold value in S7, it is determined that the asphalt is dry (S9). The second threshold value is extremely small compared to the first threshold value.
[0024]
As described above, according to the road surface condition detection device 10 according to the present embodiment, the correlation value is based on the output waveform s1 from the road surface 20 through which the tire 5 has passed and the output waveform s2 from the road surface 20 through which the tire 5 has not passed. Since the road surface condition can be determined from this correlation value H, the color surface, the shining pavement, and the pavement with paint, which could not be accurately determined with the conventional road surface detection device based on the gloss level, can be obtained. It is possible to determine the road surface state stably without causing malfunction.
[0025]
(Second Embodiment)
FIG. 7 is a configuration diagram of a main part of a road surface state detection device according to the second embodiment. The road surface condition detection apparatus 10 according to the present embodiment includes an image detector 30 (camera). The image detector 30 outputs an output waveform from the road surface 20 through which the tire 5 has passed, and a road surface 20 from which the tire 5 does not pass through. To obtain an output waveform. That is, the image detector 30 is disposed so that the light receiving field includes the boundary between the range of the road surface 20 where the tire 5 contacts and the range of the road surface 20 where the tire 5 does not contact. The light projecting unit 31 that projects light toward the road surface 20 uniformly irradiates the light receiving field of the image detector 30. The image detected by the image detector 30 is transferred to the comparison / determination unit 4 (see FIG. 3) via a BNC (bayonet lock type N connector) output.
[0026]
It is assumed that an xy axis image as shown in FIG. 8 is obtained by the image detector 30. Area 1 is an image of the road surface 20 through which the tire 5 has passed, and area 2 is an image of the road surface 20 through which the tire 5 has not passed. Since the output waveforms s1 (i) and s2 (i) based on the respective areas can be expressed by the following arithmetic expressions, the frequency analysis is performed on these two output waveforms as in the first embodiment described above. Further, by calculating the correlation value H, it is possible to stably detect the road surface state without causing malfunction even on a color pavement, a light pavement, and a pavement with paint.
[Expression 1]

[0027]
(Third embodiment)
FIGS. 9A and 9B are configuration diagrams of a road surface state detection device according to the third embodiment, which are respectively viewed from the side of the vehicle 6 and from the rear with respect to the traveling direction of the vehicle 6. FIG. 10 is a view showing the positional relationship between the field of view of the sensor of the apparatus and the ground contact surface of the tire. In this road surface condition detection device 10, the

sensors

2 and 1 are respectively disposed on the front and rear of the tire 5 on the track of the tire 5, and have a field of view on the road surface 20 in the forward and rearward directions of the tire 5. It is said.
[0028]
In the configuration in which the

sensors

1 and 2 as shown in FIG. 1 are arranged in parallel in the direction perpendicular to the vehicle traveling direction, the vehicle follows the white line 20w as shown in FIG. The white line 20w enters the field of view of the sensor 2 and the output waveforms from both the

sensors

1 and 2 are different from each other. Therefore, it is erroneously detected that the road surface is dry even if it is dry. End up. On the other hand, as shown in FIG. 9A and FIG. 10, by arranging the

sensors

1 and 2 behind and in front of the tire 5 in parallel with the direction of the vehicle, as shown in FIG. Even if the vehicle travels along the white line 20w, the white line 20w does not enter the field of view of the sensor 2, and the occurrence of an erroneous determination can be avoided.
[0029]
(Fourth embodiment)
FIG. 12 is a block diagram of a road surface condition detection apparatus according to the fourth embodiment. In the present embodiment, the road surface condition detection device 10 of FIG. 3 described above is further provided with a mileage meter 27 that detects the mileage of the vehicle based on the rotational speed of the tire, and the mileage L detected thereby is compared. This is given to the sampling control unit 23 of the determination unit 4.
[0030]
As in the embodiment shown in FIG. 9 described above, in the case where the two

sensors

2 and 1 are arranged on the front and rear of the tire 5, respectively, a pedestrian crossing painted on the road surface in a direction perpendicular to the course of the vehicle. When the white line 20w is crossed, the following problem occurs. For example, as shown in FIG. 13, when the field of view of the sensor 2 captures the white line 20w, if the field of view of the sensor 1 captures a normal road surface (black asphalt), the output waveforms from both the

sensors

2 and 1 Therefore, even if the road surface is dry, an erroneous determination is made that it is not a dry road surface.
[0031]
This problem can be solved if the sensor 1 can detect the same position as that detected by the sensor 2. That is, when the sensor 1 reaches the position where the sensor 2 detects the signal waveform while the vehicle is running, the signal waveform from the sensor 1 may be detected and the correlation value between the two waveforms may be obtained. Therefore, in this embodiment, when the odometer 27 detects that the vehicle has traveled by the distance between the two

sensors

2 and 1 from the position where the sensor 2 has detected the waveform, the signal waveform from the sensor 1 is It was made to detect. Thereby, generation | occurrence | production of a misjudgment can be avoided.
[0032]
Next, a waveform sampling method from the

sensors

1 and 2 and a correlation value calculation method by the comparison / determination unit 4 constituting the road surface condition detection device 10 of the present embodiment will be described with reference to the time chart of FIG. The sampling control unit 23 receives the travel distance L from the odometer 27 and calculates the travel distance (internal distance Lx) accumulated since the sensor operation. Next, the sampling control unit 23 initializes the internal distance Lx to 0 and outputs a sampling start signal when the internal distance Lx becomes the distance Ls between the arrangements of the

sensors

1 and 2. Are sampled in the memory 22. Next, using the frequency analysis result for the sampling waveform, the correlation calculation unit 25 calculates a correlation value. However, the correlation waveform is the waveform of the sensor 2 detected immediately before the waveform from the sensor 1.
[0033]
(Fifth embodiment)
FIG. 15 is a block diagram of a road surface condition detection apparatus according to the fifth embodiment. In the present embodiment, a ground speed meter is used as the odometer 27 in the fourth embodiment. The mileage meter 28 based on the ground speed meter includes a ground speed sensor 28a and a travel distance calculation unit 28b that calculates the travel distance L based on the ground speed v detected by the ground speed sensor 28a. In the case of detecting the mileage of the vehicle based on the rotational speed of the tire as shown in the fourth embodiment, when the tire slips, a speed higher than the actual speed is detected. As a result, the sensor 1 and the sensor 2 shifts in the detection position. On the other hand, when the ground speedometer is used as in the present embodiment, the travel distance can be accurately detected even if the tire slips, so that the road surface condition can be determined with higher accuracy.
[0034]
(Sixth embodiment)
FIG. 16 is a configuration diagram of a vehicle equipped with a road surface state detection device according to the sixth embodiment, and FIG. In the present embodiment, the road surface condition detection apparatus 10 having the sensor 1 and the sensor 2 shown in FIG. Is further provided with a sensor 3 (third optical sensor) having a field of view on the road surface on which has passed.
[0035]
Changes in the output waveforms s1, s2, s3 obtained by the three

sensors

1, 2, 3 will be described with reference to FIG. FIGS. 18A, 18B, and 18C are diagrams showing output waveforms s2, s1, and s3 from sensor 2, sensor 1, and sensor 3 when the road surface is a wet road surface, respectively. When the road surface 20 is a wet road surface, the tire surface remains and the water splash occurs on the road surface 20 immediately after the tire 5 passes, so that the output waveform s1 slightly changes compared to the output waveform s2. After that, when the sensor 3 passes, the water on the road surface 20 tries to return to the state before being bounced by the tire, so that a waveform close to the waveform of the sensor 2 is obtained.
[0036]
Further, when the road surface 20 is a snow road surface (not shown), tire marks are carved on the road surface 20 as the vehicle 4 travels. Therefore, the output waveform from the

sensors

1 and 3 includes the tread pattern of the tire 5. The repetition of the period according to will appear. For this reason, the output waveform s1 from the sensor 1 and the output waveform s3 from the sensor 3 are substantially equal, and the output waveform s2 from the sensor 2 and the output waveform s3 from the sensor 3 are greatly different.
[0037]
Furthermore, when the road surface 20 is dry asphalt (not shown), there is no effect on the road surface 20 when the tire 5 passes through the road surface 20, so the three

sensors

1, 2, 3 The output waveforms s1, s2, and s3 are substantially equal.
[0038]
From the above results, if the correlation value H (s1, s2) between the output waveform s2 and the output waveform s1 is greater than or equal to a predetermined value, and the correlation value H (s1, s3) between the output waveform s1 and the output waveform s3 is greater than or equal to a predetermined value. The road surface can be determined to be a wet road surface. Basically, the correlation value increases in the order of snow, wetness, and dryness. However, in the case of a snow road surface that has been compacted, the trace of the tire 5 is also thin, so that it is easily mistaken for wetness. In a wet state that can be said to be submerged, the method of repelling water is also large, and the correlation value tends to increase. In the present embodiment, by comparing the degree of similarity between waveforms immediately after being stepped on by the tire 5 and after a while, it is possible to increase the accuracy of the separation between the snow road surface and the wet road surface. This takes advantage of the fact that snow is solid and non-flowable, and wet is liquid and flowable.
[0039]
A road surface state determination method by the comparison determination unit 4 in the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. First, output waveforms s2, s1, and s3 from sensors 2, sensor 1, and sensor 3 are acquired (S11, S12, and S13), and then frequency analysis is performed on each of these output waveforms s2, s1, and s3. And frequency analysis results sp1, sp2, and sp3 are calculated (S14). Next, based on these frequency analysis results sp1 and sp2, a correlation value H (s1, s2) between the output waveform s1 and the output waveform s2 is calculated (S15), and further output based on the frequency analysis results sp1 and sp3. A correlation value H (s1, s3) between the waveform s1 and the output waveform s3 is calculated (S16). Subsequently, the correlation value H (s1, s2) is compared with a preset third threshold value (S17), and the correlation value H (s1, s2) is greater than the third threshold value. If it is a snowy road surface, it is determined (S18). If the correlation value H (s1, s2) is not larger than the third threshold value, the correlation value H (s1, s2) is compared with a preset fourth threshold value (S19), and the correlation value If H (s1, s2) is not smaller than the fourth threshold value, the correlation value H (s1, s3) is compared with a preset fifth threshold value (S20), and the correlation value H If (s1, s3) is not greater than the fifth threshold value, it is determined that the road surface is a snow road (S18). In S20, if the correlation value H (s1, s3) is larger than the fifth threshold value, it is determined that the road surface is wet (S21). If the correlation value H (s1, s2) is smaller than the fourth threshold value in S19, it is determined that the road surface is dry (S22). Note that the fourth threshold value is extremely small compared to the third threshold value.
[0040]
(Seventh embodiment)
The present embodiment is a road surface state detection device when a vehicle has a mechanism for scraping ice on a road surface. 20 (a) and 20 (b) are views showing the surface state of ice when using a normal tire and when using a tire or a spike tire with a chain attached, respectively, and in FIG. 20 (a), on the asphalt road surface. Although the tread pattern 33 is slightly attached to the surface of the ice 31, a chain or spike tire mark 34 is engraved on the surface of the ice 32 on the road surface in FIG. For this reason, it is a case where ice is stuck on the surface like black ice, etc., and the correlation value due to the output waveform from two or more sensors as described above becomes small in normal tire use, When a road surface condition is difficult to detect, a road surface frozen state can be detected by installing a chain or the like.
[0041]
(Eighth embodiment)
FIG. 21 shows a drug distribution vehicle equipped with a road surface condition detection device according to the eighth embodiment. The drug distribution vehicle 40 includes the above-described road surface condition detection device 10 and a drug distribution device control unit 42 that controls the drug distribution device 41 based on an output from the road surface condition detection device 10. Only when the road surface state detection device 10 determines that the road surface is a snow road surface, the defrosting agent 43 is sprayed. As a result, the defrosting agent is not sprayed on the dry road surface, and the amount of defrosting agent sprayed can be saved. In addition, it is possible to prevent natural destruction and deterioration of paved roads due to salt damage.
[0042]
A method for controlling the drug spreader 41 by the drug spreader control unit 42 will be described with reference to the flowchart of FIG. First, the road surface state is detected by the road surface state detection device 10 (S31), it is determined whether the road surface is a snow road surface or a frozen road surface (S32), and if the determination is YES, the medicine spreader control unit 42 controls the medicine spreader 41 to spray the defrosting agent 43 (S33). If the determination in S32 is NO, the thawing agent 44 is not sprayed.
[0043]
(Ninth embodiment)
FIG. 23A is a schematic diagram showing a road information system using the road surface condition detection apparatus according to the ninth embodiment, and FIG. 23B is a diagram showing an example of a road information display board controlled by this road information system. It is. The road information system 50 provides the driver with the road surface state by displaying the road surface state detected by the road patrol car 51 on a road information display board 52 installed in a service area or the like. The road patrol car 51 includes the above-described road surface state detection device 10, a wireless device 54 that transmits a road surface state output from the road surface state detection device 10 to the road information management station 53, the road surface state detection device 10, a wireless device 54, and the like. The control part 55 to control is provided. By mounting the road surface condition detection device 10 of the present invention on the road patrol car 51, it is possible to notify the driver of accurate road surface information.
[0044]
(Tenth embodiment)
FIG. 24 shows an auto-cruise system using the road surface condition detection device according to the tenth embodiment. An automatic follow-up control unit 61 (ECU) that controls the entire auto-cruise system 60 includes a distance measuring device 62 such as a laser radar, a speed sensor 63 that detects a speed from the rotation of a wheel, and the first to seventh units described above. Three of the road surface state detection devices 10 as shown in the embodiment are connected, and information on the inter-vehicle distance, speed, and road surface state is input from each of them. In addition, an accelerator control unit 64 and a brake control unit 65 are connected to the automatic follow-up control unit 61 so that the distance between the host vehicle and an obstacle ahead (the other vehicle that is running) becomes a predetermined value. The accelerator and brake are controlled.
[0045]
A method for setting the inter-vehicle distance according to the speed in the auto-cruise system 60 will be described with reference to FIG. FIG. 25 is a speed control map. Curves F1 and F2 indicate the acceleration / brake when the road surface is determined to be a dry road surface and when the road surface is determined to be a winter road surface such as snow or ice. The curve F2 is a guide for control, and the curve F2 secures a longer inter-vehicle distance for the same speed than the curve F1.
[0046]
When the road surface state detection device 10 determines that the road surface is a dry road surface, the automatic follow-up control unit 61 plots the output value from the speed sensor 63 and the output value from the distance measurement device 62 on a graph, and displays a curve. If it is above F1, it is recognized that the distance from the other vehicle is sufficient, and the accelerator control device 64 is controlled so that the accelerator is turned on. The automatic tracking control unit 61 recognizes that the distance from the other vehicle is insufficient if the output value from the speed sensor 63 and the output value from the distance measuring device 62 are below the curve F1, and the accelerator The accelerator control device 64 is controlled so as to be turned off, and the brake control device 65 is controlled to control the brake. Further, when the road surface condition detection device 10 determines that the road surface is a winter road surface such as snow or ice, the automatic tracking control unit 61 switches from the curve F1 to the curve F2, and based on the curve F2 as described above. The accelerator control device 64 and the brake control device 65 are controlled.
[0047]
A speed control method by the automatic tracking control unit 61 will be described with reference to a flowchart of FIG. When automatic control of the vehicle is started, the distance measuring device 62 detects the distance to the obstacle ahead, the speed sensor 63 detects the vehicle speed, and the road surface state detecting device 10 detects the road surface state (S41, S42, S43). The road surface condition detection device 10 determines whether the road surface is a dry road surface (S44). If it is determined that the road surface is a dry road surface, the F1 curve is selected in the speed control map (S45). When it is determined that the road surface is a snow road surface, a wet road surface, or the like, the F2 curve is selected in the speed control map (S46). Next, the detected speed and distance are plotted on the speed control map (S47), and it is checked whether the plot point is above or below the selected curve (S48). If the distance between the vehicles is insufficient, the accelerator is turned off and the brake is controlled (S49). If the plot point is above the selected curve, it is determined that the inter-vehicle distance is sufficient and the accelerator is turned on (S50). Thus, according to the auto-cruise system according to the present embodiment, when the road surface is in a slippery state such as a snowy road surface, the inter-vehicle distance is set longer, so that safe automatic traveling can be realized.
[0048]
The present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications can be made. For example, the first embodiment of FIG. 1 and the third embodiment of FIG. 9 may be combined, or the first embodiment of FIG. 1 and the sixth embodiment of FIG. 16 may be combined. .
[0049]
【The invention's effect】
As described above, according to the road surface condition detection device of the present invention, the state of the road surface after the vehicle tire passes is detected by the first optical sensor, and the state of the road surface through which the vehicle tire does not pass is detected by the second optical sensor. Since the road surface state is determined based on the output values from the two optical sensors detected by the sensors, for example, when the output values from the two optical sensors are significantly different, the road surface is a snow road surface. Further, when the output values from the two optical sensors slightly change, the road surface is determined to be a wet road surface, and when the output values from the two optical sensors hardly change, the road surface is determined to be a dry road surface. can do. In this way, between the sensor output from the road surface after the tire passes and the sensor output capital from the road surface where the tire does not pass, the road surface is a colored paved road, a shiny paved road, or a paved road with paint. Even in such a case, a difference appears depending on the road surface state, so that the road surface state can be reliably detected without causing a malfunction.
[0050]
Further, by arranging the respective fields of view of the first and second optical sensors at the rear and front of the tire in the traveling direction, the same effect as in the first aspect can be obtained, and the vehicle follows the white line. It is possible to avoid the occurrence of erroneous determination that may occur when traveling.
[0051]
In addition, a third optical sensor is further arranged at a rear position with respect to the traveling direction of the vehicle than the first optical sensor, and a short time elapses immediately after the tire passes by the first and third optical sensors. By detecting the state of the road surface later, the snow road surface and the wet road surface can be discriminated and detected from the degree of similarity of the output waveforms of both sensors.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of a road surface condition detection device according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an internal configuration diagram of the road surface condition detection device.
FIG. 3 is a block diagram of a comparison / determination unit constituting the road surface condition detection apparatus.
FIGS. 4A, 4B, and 4C are views of positions of visual fields of two sensors constituting the road surface state detection device when the road surface is a snow road surface, a wet road surface, and a dry normal asphalt, respectively. It is a figure which shows the output waveform from.
FIGS. 5A, 5B, 5C, and 5D are diagrams for explaining a method for determining a road surface state in the case of a snow road surface, a wet road surface, a dry normal asphalt, and a dry sparkling asphalt, respectively. FIG.
FIG. 6 is a flowchart showing a road surface discrimination method by the road surface state detection device.
FIG. 7 is a configuration diagram of a road surface condition detection device according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an image obtained by the camera of the road surface state detection device.
FIGS. 9A and 9B are configuration diagrams of a road surface condition detection device according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a diagram showing the position of the field of view of the sensor constituting the road surface condition detection device.
11A is a view showing the position of the field of view of a sensor when two sensors are arranged side by side in a direction orthogonal to the course of the vehicle, and FIG. It is a figure which shows the visual field of a sensor at the time of arrange | positioning one sensor.
FIG. 12 is a block diagram of a road surface condition detection device according to a fourth embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a diagram showing a positional relationship of visual fields of sensors constituting the road surface condition detection device.
FIG. 14 is a time chart of sampling control by the road surface condition detection device.
FIG. 15 is a block diagram of a road surface condition detection device according to a fifth embodiment of the present invention.
FIG. 16 is a configuration diagram of a road surface condition detection device according to a sixth embodiment of the present invention.
FIG. 17 is a view showing the positions of the visual fields of three sensors constituting the road surface condition detection device.
18A, 18B, and 18C are diagrams showing output waveforms from the sensor 2, the sensor 1, and the sensor 3 when the road surface is a wet road surface, respectively.
FIG. 19 is a flowchart showing a road surface discrimination method according to the sixth embodiment.
20A and 20B are views showing a road surface state detected by a road surface state detecting device according to a seventh embodiment of the present invention, wherein FIG. 20A shows an ice state when a normal tire is used, and FIG. Indicates the ice condition when a chain is used.
FIG. 21 is a configuration diagram of a drug distribution vehicle equipped with a road surface condition detection device according to an eighth embodiment of the present invention.
FIG. 22 is a flowchart showing the operation of the medicine spraying vehicle.
FIG. 23A is a configuration diagram of a road information system using a road surface condition detection device according to a ninth embodiment of the present invention, and FIG. 23B is a diagram showing an example of a road display board constituting the road information system. It is.
FIG. 24 is a block diagram of an auto cruise system using a road surface condition detection device according to a tenth embodiment of the present invention.
FIG. 25 is a diagram showing a speed control map used for setting an inter-vehicle distance according to speed in the auto-cruise system.
FIG. 26 is a flowchart showing the operation of the auto cruise system.
[Explanation of symbols]
1 sensor (first optical sensor)
2 Sensor (second optical sensor)
3. Sensor (third optical sensor)
4 Comparison determination unit (determination means)
5 tires
6 Vehicle
10 Road surface condition detection device

Claims

In a road surface state detection device that is mounted on a vehicle and detects a state of a road surface on which the vehicle travels,
A first optical sensor having a field of view on the road surface on which the tire of the vehicle has passed, and detecting a signal according to the road surface state;
A second optical sensor having a field of view on a road surface through which the tire of the vehicle does not pass, and detecting a signal according to a road surface state;
A road surface state detection apparatus comprising: a determination unit that compares output values of the first optical sensor and the second optical sensor and determines a road surface state based on the comparison result.

2. The road surface condition detection device according to claim 1, wherein the first and second optical sensors have respective fields of view on a road surface behind the tire in a traveling direction and a road surface ahead in the traveling direction.

A third optical sensor that is disposed at a position rearward of the traveling direction of the vehicle relative to the first optical sensor, has a field of view on a road surface on which a vehicle tire has passed, and detects a signal corresponding to a road surface condition; Prepared,
The said determination means determines a road surface state by comparing the output value from the said 1st, 2nd and 3rd optical sensor, The Claim 1 or Claim 2 characterized by the above-mentioned. Road surface condition detection device.