JP4183542B2

JP4183542B2 - Vehicle road surface state detection device, vehicle road surface state detection method, and vehicle road surface state detection device control program

Info

Publication number: JP4183542B2
Application number: JP2003091927A
Authority: JP
Inventors: 宗男山田; 徹也谷嵜; 香織中村; 浩次上田; 勇夫堀場
Original assignee: Nagoya Electric Works Co Ltd
Current assignee: Nagoya Electric Works Co Ltd
Priority date: 2003-03-28
Filing date: 2003-03-28
Publication date: 2008-11-19
Anticipated expiration: 2023-03-28
Also published as: JP2004299443A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両用路面状態検出装置、車両用路面状態検出方法および車両用路面状態検出装置の制御プログラムに関し、特に、車両前方路面の路面状態を検出する車両用路面状態検出装置、車両用路面状態検出方法および車両用路面状態検出装置の制御プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の路面状態検出装置は、撮像した路面の垂直偏光画像および水平偏光画像の垂直偏光成分および水平偏光成分の各偏光成分の比である偏光比強度を算出するとともに、同算出した偏光比強度に基づいて路面が湿潤状態であるか乾燥状態であるかを検出するものが知られている（例えば、非特許文献１を参照。）。
【０００３】
【非特許文献１】
第１４回外観検査の自動化ワークショップＶＩＥＷ２００２（２００２．１２．５−６横浜）にて発表された「車載型路面状態検出センサの開発」
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の路面状態検出装置を車両に搭載した場合、算出する偏光比強度に走行中に変化する外光状態や車載カメラの設置俯角に起因して発生するノイズが含まれてしまうという問題があった。このとき、かかる従来の路面状態検出装置に慣用技術である移動平均手法等を用いてノイズを低減させることも可能であるが、この路面状態検出装置は定点観測を前提としているため、走行中に変動する走行速度に応じて要求される検出性能に動的に対応することはできない。
【０００５】
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、ノイズを取り除いて路面状態の検出精度を向上させるとともに、車両の走行速度に応じて路面状態の検出性能を得ることが可能な車両用路面状態検出装置、車両用路面状態検出方法および車両用路面状態検出装置の制御プログラムの提供を目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１にかかる発明は、前方路面を撮像可能に車両に設置され、同前方路面の垂直偏光画像および水平偏光画像を撮像する画像撮像手段と、上記垂直偏光画像と水平偏光画像の偏光比強度を算出する偏光比強度算出手段と、上記偏光比強度が算出される毎に同偏光比強度の時系列データにおける所定期間の平均に対応する移動平均強度を演算する移動平均強度演算手段と、上記移動平均強度を演算する際に、上記車両の走行速度を取得するとともに同車両の走行速度の上昇に略対応させて上記所定期間を短縮させる対応関係に基づき同取得した走行速度に応じて上記所定期間を変化させる演算制御手段と、上記演算された移動平均強度が所定の閾値以上である場合に上記路面状態が略湿潤状態であると判別する路面状態判別手段とを具備する構成としてある。
【０００７】
上記のように構成した請求項１にかかる発明においては、車両の前方路面を撮像可能に画像撮像手段を設置し、この画像撮像手段にて前方路面の垂直偏光画像と水平偏光画像を撮像する。次に、偏光比強度算出手段は垂直偏光画像と水平偏光画像の偏光比強度を算出する。ここで、移動平均強度演算手段は偏光比強度が算出される毎に、偏光比強度の時系列データに関して、所定期間の平均を演算する。本発明ではこの演算結果を移動平均強度と呼ぶ。次に、移動平均強度演算手段が移動平均強度を演算するにあたり、演算制御手段は、車両の走行速度を取得し、この走行速度に基づいて所定期間を変化させる。ここで、演算制御手段は、車両の走行速度の上昇に略対応させて上記所定期間を短縮させる対応関係に基づいて上述した所定期間の変化を行う。そして、路面状態判別手段は、演算された移動平均強度が所定の閾値以上である場合、路面状態が略湿潤状態であると判別する。
【０００８】
このように、偏光比強度を算出する際に、いわゆる移動平均を導入することによって偏光比強度に発生し得る高周波成分のノイズを取り除くことが可能になり、偏光比強度の算出精度を向上させるとともに、路面状態の検出精度を向上させることが可能になる。また、この移動平均を演算する際に移動平均の重みとなる所定期間を走行速度の関数（走行速度の上昇に略対応させて所定期間を低減させる関数）として扱うことによって、高速走行時のように早急な判断が必要となる場合は、レスポンス性を重視した路面状態の検出を行うことが可能になるとともに、低速走行時は検出安定性を重視した路面状態の検出を行うことが可能になる。
【０００９】
また、請求項２にかかる発明は、上記請求項１に記載の車両用路面状態検出装置において、上記演算制御手段は、上記走行速度と上記所定期間との対応関係を予め規定した対応パターンを記憶する対応パターン記憶手段を有し、上記取得した走行速度に基づいて同対応パターンを検索し、上記移動平均強度を演算する際の所定期間を決定する構成としてある。
上記のように構成した請求項２にかかる発明において、演算制御手段は対応パターン記憶手段に予め走行速度と所定期間との対応関係を規定した対応パターンを記憶しておく。そして、取得した走行速度に基づいて、この対応パターン記憶手段に記憶されている対応パターンを検索し、取得した走行速度に対応した所定期間を取得し、同取得した所定期間により、移動平均強度を演算する際の所定期間を決定する。
【００１０】
さらに、請求項３にかかる発明は、上記請求項１または請求項２のいずれかに記載の車両用路面状態検出装置において、上記対応パターン記憶手段は、上記判別される路面状態に応じて上記走行速度と上記所定期間との対応関係を予め規定した複数の対応パターンを記憶し、上記演算制御手段は、上記路面状態判別手段にて判別された路面状態に対応する対応パターンに基づいて上記所定期間を決定する構成としてある。
上記のように構成した請求項３にかかる発明においては、対応パターン記憶手段に判別される路面状態に応じた複数の対応パターンを記憶させておく。そして、演算制御手段は、路面状態判別手段にて判別された路面状態に対応する対応パターンを対応パターン記憶手段から取得し、同取得した対応パターンに従って移動平均を演算する際の所定期間を決定する。
【００１１】
さらに、請求項４にかかる発明は、上記請求項１〜請求項３のいずれかに記載の車両用路面状態検出装置において、上記偏光比強度算出手段は、上記算出した偏光比強度を算出する毎に前回算出した偏光比強度と今回算出した偏光比強度とを比較するとともに、各偏光比強度の変化度合いが所定の閾値以上であるか否かを判別し、同判別にて変化度合いが所定の閾値以上であると判別された場合に、今回算出した偏光比強度を前回算出した偏光比強度に置換する構成としてある。
上記のように構成した請求項４にかかる発明においては、偏光比強度算出手段は、算出した偏光比強度を算出する毎に前回算出した偏光比強度と今回算出した偏光比強度とを比較する。そして、各偏光比強度の変化度合いが所定の閾値以上であるか否かを判別し、判別にて変化度合いが所定の閾値以上であると判別した場合に、今回算出した偏光比強度を前回算出した偏光比強度に置換する。
【００１２】
さらに、請求項５にかかる発明は、上記請求項４に記載の車両用路面状態検出装置において、上記偏光比強度算出手段は、上記偏光比強度算出手段は、上記走行速度の上昇に略対応して上記閾値の設定を減少させて設定する構成としてある。
上記のように構成した請求項５にかかる発明において、偏光比強度算出手段は変化度合いが閾値以上であるか否かを判別する際に、走行速度を取得し、この走行速度に基づいてこの閾値を変化させる。ここでは、走行速度の上昇に略対応して閾値の設定を減少させて設定する。
【００１３】
ここで、上述してきた車両に配置され前方路面の垂直偏光画像および水平偏光画像の偏光比強度に基づいて路面状態を検出する車両用路面状態検出装置は、車両前方路面の垂直偏光画像および水平偏光画像の偏光比強度に基づいて路面状態を検出する手順を提示した方法としても成立することは言うまでもない。
そこで、請求項６にかかる発明においては、車両前方路面の垂直偏光画像および水平偏光画像の偏光比強度に基づいて路面状態を検出する車両用路面状態検出方法であって、上記前方路面を撮像可能に車両に設置された撮像手段に上記垂直偏光画像および水平偏光画像を撮像させる画像撮像工程と、上記垂直偏光画像と水平偏光画像の偏光比強度を算出する偏光比強度算出工程と、上記偏光比強度が算出される毎に同偏光比強度の時系列データにおける所定期間の平均に対応する移動平均強度を演算する移動平均強度演算工程と、上記移動平均強度を演算する際に、上記車両の走行速度を取得するとともに同車両の走行速度の上昇に略対応させて上記所定期間を短縮させる対応関係に基づき同取得した走行速度に応じて上記所定期間を変化させる演算制御工程と、上記演算された移動平均強度が所定の閾値以上である場合に上記路面状態が略湿潤状態であると判別する路面状態判別工程とを具備する構成とする。
必ずしも実体のある車両用路面状態検出装置に限らず、車両用路面状態検出方法としても有効であることに相違はない。
【００１４】
また、車両前方路面の垂直偏光画像および水平偏光画像の偏光比強度に基づいて路面状態を検出する方法および装置は、上述した車両用路面状態検出装置単独で実現される場合もあるし、ある機器に組み込まれた状態で利用されることもあるなど、発明の思想としては各種の態様を含むものであり、ソフトウェアであったりハードウェアであったりするなど、適宜変更可能である。発明の思想の具現化例として路面状態検出装置を制御するソフトウェアとなる場合には、当該ハードウェアやソフトウェアの記録媒体としても発明は成立する。
【００１５】
その一例として請求項７にかかる発明においては、車両前方路面の垂直偏光画像および水平偏光画像の偏光比強度に基づいて路面状態を検出する機能をコンピュータにて実現可能にする車両用路面状態検出装置の制御プログラムであって、上記前方路面を撮像可能に車両に設置された撮像手段に上記垂直偏光画像および水平偏光画像を撮像させる画像撮像機能と、上記垂直偏光画像と水平偏光画像の偏光比強度を算出する偏光比強度算出機能と、上記偏光比強度が算出される毎に同偏光比強度の時系列データにおける所定期間の平均に対応する移動平均強度を演算する移動平均強度演算機能と、上記移動平均強度を演算する際に、上記車両の走行速度を取得するとともに同車両の走行速度の上昇に略対応させて上記所定期間を短縮させる対応関係に基づき同取得した走行速度に応じて上記所定期間を変化させる演算制御機能と、上記演算された移動平均強度が所定の閾値以上である場合に上記路面状態が略湿潤状態であると判別する路面状態判別機能とを具備する構成としてある。
【００１６】
すなわち、発明をコンピュータにて実現可能にするプログラムによって形成しても良い。むろん、そのソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であっても良いし、光磁気記録媒体であっても良いし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。
【００１７】
また、一次複製品、二次複製品などの複製段階については全く問う余地も無く同様である。その他、供給方法として通信回線を利用して行う場合でも本発明が利用されていることには変わりないし、半導体チップに書き込まれたようなものであっても同様である。さらに、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現されている場合においても発明の思想において全く異なるものではなく、一部を記録媒体上に記録しておいて必要に応じて適宜読み込まれているような形態のものとしてあっても良い。
【００１８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明は、偏光比強度の算出精度を向上させて路面状態の検出精度を向上させるとともに、走行中に変動する走行速度に応じて要求される路面状態の検出性能（検出安定性あるいはレスポンス性）に動的に対応することが可能な車両用路面状態検出装置を提供することができる。
また、請求項２にかかる発明によれば、予め対応パターンを規定しておくことにより、走行速度に対応する所定期間を高速に決定することが可能になる。
さらに、請求項３にかかる発明によれば、路面状態に応じて適宜対応パターンを可変させることによって路面状態に適した性能を実現可能にする。
さらに、請求項４にかかる発明によれば、インパルス的なノイズを取り除くことが可能になる。
【００１９】
さらに、請求項５にかかる発明によれば、走行速度の状況に応じて発生環境が変わりうるインパルス的なノイズをこの走行速度の状況に応じて適切に取り除くことが可能になる。
さらに、請求項６にかかる発明によれば、偏光比強度の算出精度を向上させて路面状態の検出精度を向上させるとともに、走行中に変動する走行速度に応じて要求される路面状態の検出性能（検出安定性あるいはレスポンス性）に動的に対応することが可能な車両用路面状態検出方法を提供することができる。
さらに、請求項７にかかる発明によれば、偏光比強度の算出精度を向上させて路面状態の検出精度を向上させるとともに、走行中に変動する走行速度に応じて要求される路面状態の検出性能（検出安定性あるいはレスポンス性）に動的に対応することが可能な車両用路面状態検出装置の制御プログラムを提供することができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施形態について説明する。
（１）車両用路面状態検出装置の構成：
（２）路面状態検出処理の処理内容：
（３）変形例１：
（４）変形例２：
（５）まとめ：
【００２１】
（１）車両用路面状態検出装置の構成：
図１は、本発明にかかる車両用路面状態検出装置の構成を示したブロック構成図である。同図において、車両用路面状態検出装置１０は、内部にＣＰＵ１１を有し、同ＣＰＵ１１はバスラインを介して接続されたフレームメモリ１３と、ＲＯＭ１４と、ＲＡＭ１５と、ユーザインターフェース部１６とを制御可能になっており、ＣＰＵ１１はＲＯＭ１４に格納されている所定機能を実現可能にする制御プログラムをＲＡＭ１５をワークエリアとして使用しつつ実行可能になっている。ここで、フレームメモリ１３にはアナログデータをデジタルデータに変換する機能を有するＡＤ変換器１２を介して撮像部２０が接続されている。
【００２２】
従って、撮像部２０にて撮像されたアナログデータの画像は、ＡＤ変換器１２にてデジタルデータに変換されるとともに、フレームメモリ１３によって取り込まれる。本実施形態では撮像部２０にて路面を撮像する。本実施形態においては後述するとおり、撮像部２０にて車両の前方路面の垂直偏光画像と水平偏光画像を撮像し、この垂直偏光画像および水平偏光画像の偏光特性を利用して路面状態を検出する。このとき、垂直偏光画像の輝度情報に基づいた垂直偏光成分の強度と、水平偏光画像の輝度情報に基づいた水平偏光成分の強度とに基づいて路面状態を検出する。また、ユーザインターフェース部１６は車載テレビ等とのインターフェースであり検出した結果を同車載テレビに表示することによって運転者に通知可能になっている。
【００２３】
図２は、上述した撮像部２０の構成を示したブロック構成図である。
同図において、撮像部２０は上述したとおり車両の前方路面を撮像する。このとき、路面から入射する視野像の垂直偏光画像および水平偏光画像を撮像する。このように、垂直偏光画像および水平偏光画像を撮像するために、同撮像部２０には、１：１の透過性を備えるハーフミラーボックス２１と、ミラー２２と、垂直偏光フィルタ２３と、水平偏光フィルタ２４と、垂直偏光フィルタ２３を介して視野像を撮像するＣＣＤ２５と、水平偏光フィルタ２４を介して視野像を撮像するＣＣＤ２６と、フィールドメモリ２７と、フィールドメモリ２８とを有する構成となっている。
【００２４】
かかる構成において、視野像は、ハーフミラーボックス２１を通過してミラー２２で反射し、垂直偏光フィルタ２３を介してＣＣＤ２５に結像して垂直偏光画像を形成し、ハーフミラーボックス２１を透過し、水平偏光フィルタ２４を介してＣＣＤ２６に結像して水平偏光画像を形成する。そして、このように形成された垂直偏光画像はフィールドメモリ２７に格納される。また、水平偏光画像はフィールドメモリ２８に格納される。このフィールドメモリ２７，２８に格納された垂直偏光画像および水平偏光画像はＡＤ変換器１２を介してフレームメモリ１６に転送し、一旦格納させる。
本実施形態における撮像部２０では、上述のとおり、入射する視野像をハーフミラーボックス２１によって２つに分岐させることによって、垂直偏光画像および水平偏光画像を撮像することが可能な構成を採用した。むろん、垂直偏光画像および水平偏光画像を撮像する構成は、これに限定されるものではなく、例えば、垂直偏光フィルタを装着したＣＣＤと、水平偏光フィルタを装着したＣＣＤとにて個別に視野像を入射することにより、垂直偏光画像および水平偏光画像を撮像する構成を採用しても良い。また、これらに限定されるものでもなく、垂直偏光画像および水平偏光画像を撮像することが可能な構成であれば適宜選択可能である。
【００２５】
図３は、車両に車両用路面状態検出装置１０を搭載した場合における撮像部２０の撮像視野について模式的に示した模式図である。
同図において、撮像部２０は車両の前方の視野像を撮像可能に配置されている。このとき、撮像部２０の撮像視野と運転者の視野とを略同等にするため、当該撮像部２０をフロントガラスの上部位置に設置する。そして、運転者の視野範囲である全景を撮像部２０にて視野像として取得するため、同撮像部２０の設置俯角を本実施形態においては約３３°に設定する。このように約３３°の設置俯角を設定することによって、前方における路面Ｒの検出範囲は７１°〜８８°となり、撮像部２０の設置位置から車両前方に向けて約５０ｍの路面Ｒを視野像として取得することが可能になる。そして、この視野像における路面Ｒについて上述した垂直偏光画像および水平偏光画像を撮像する。ここで、この垂直偏光画像および水平偏光画像は路面の状態（乾燥状態もしくは略湿潤状態）に応じて偏光成分の特性が変化する。次に、この偏光成分の特性について説明する。
【００２６】
図４は、路面が乾燥状態の場合における垂直偏光成分および水平偏光成分の特性を模式的に示した模式図である。
同図において、路面Ｒが乾燥状態の場合は、撮像部２０に入射される光は路面Ｒの凹凸面（粗面）に反射したものとなる。このように粗面における反射は乱反射が支配的となり、反射光は偏光特性を示さず、垂直偏光成分および水平偏光成分の反射率はほぼ等しくなる。すなわち、撮像部２０の垂直偏光フィルタ２３にて抽出される垂直偏光成分Ｓ１の反射光である垂直偏光成分Ｓ１１の強度と、水平偏光フィルタ２４にて抽出される水平偏光成分Ｓ２の反射光である水平偏光成分Ｓ２１の強度とを比較すると、ほぼ同等の強度となる。
【００２７】
図５は、路面が略湿潤状態の場合における垂直偏光成分および水平偏光成分の特性を模式的に示した模式図である。
同図において、路面Ｒが略湿潤状態の場合は、路面Ｒの凹凸面（粗面）に水が溜まることによって鏡面となるため、撮像部２０に入射される光はこの鏡面にて反射したものとなる。このように鏡面においては、反射光が偏光特性を示すことになる。このとき、水平偏光成分の反射率は、垂直偏光成分の反射率に比べて小さくなる。すなわち、撮像部２０の垂直偏光フィルタ２３にて抽出される垂直偏光成分Ｓ１の反射光である垂直偏光成分Ｓ１２の強度と、水平偏光フィルタ２４にて抽出される水平偏光成分Ｓ２の反射光である水平偏光成分Ｓ２２の強度とを比較すると、垂直偏光成分Ｓ１２の強度の方が相対的に強くなる。
【００２８】
この略湿潤状態において垂直偏光成分の強度と水平偏光成分の強度とにより示される偏光特性は、垂直偏光成分の路面Ｒにおける反射率をＲｓおよび水平偏光成分の路面Ｒにおける反射率をＲｐとし、入射光強度を強度Ｉとして場合、この強度Ｉに対する反射光の強度は次式（１）にて表現される。ここで、Ｉｓは垂直偏光成分の強度を示し、Ｉｐは水平偏光成分の強度を示している。
Ｉｓ＝Ｒｓ＊Ｉ
Ｉｐ＝Ｒｐ＊Ｉ・・・式（１）
すなわち、反射光の強度は入射光の入射角度に依存することになる。ここで、入射光の入射角度と垂直偏光成分の強度，水平偏光成分の強度および相互の強度の比である偏光比強度との関係を図６の関係図に示す。同図おいて、鏡面における反射光の水平偏光成分は、入射角がブリュースタ角５３．１°に等しいときに強度が０となり、垂直偏光成分の反射光の強度は入射角度の増大に伴って漸増する特性を示す。一方、路面が乾燥状態の場合、上述のとおり表面が粗面であるため、乱反射が支配的となり、反射光は偏光特性を示さず、垂直偏光成分および水平偏光成分の反射率はほぼ等しくなる。従って、垂直偏光フィルタ２３および水平偏光フィルタ２４を介して撮像された垂直偏光画像および水平偏光画像の輝度情報から偏光特性に基づいて路面状態を判別できることになる。
【００２９】
図７は、上述してきた構成にて撮像した垂直偏光画像および水平偏光画像から算出した垂直偏光成分の強度および水平偏光成分の強度の比である偏光比強度の時間推移を示した図である。
同図においては、横軸に時刻変化を規定し、縦軸に偏光比強度の変化を規定している。本実施形態においては、偏光比強度に基づいて路面が湿潤（強）状態であるか、湿潤（弱）状態であるか、乾燥状態であるかを検出する。本実施形態においては、偏光比強度が略１２０以上の場合に路面状態を湿潤（強）状態と検出し、偏光比強度が略４０以上であり１２０より小さい場合に路面状態を湿潤（弱）状態と検出し、偏光比強度が４０より小さい場合に路面状態を乾燥状態と検出している。
【００３０】
ここで、この偏光比強度の時刻変化では▲１▼および▲２▼に指し示したようなインパルス的なノイズが含まれたり、高周波成分のノイズが信号全体に重畳している。このインパルス的なノイズは、突然の逆光あるいは影によって外界の輝度が大きく変化した場合に、撮像部２０がこの変化に追従できないため発生する。かかる場合、垂直偏光画像および水平偏光画像は真っ白あるいは真っ黒になる。この画像がインパルス的なノイズとして表出することになる。一方、高周波成分のノイズは、撮像部２０の車載搭載条件が原因となっている。すなわち、図６に示したとおり撮像部２０の設置俯角が上述したブリュースタ角である場合には最大効率の偏光特性を示す垂直偏光画像および水平偏光画像を撮像できるが、運転者からの全景を視野像にすることを考慮した設置俯角（図６において網掛けで表示した領域）では同偏光特性の効率は低くなってしまう。
【００３１】
そこで、本実施形態においては、このインパルス的なノイズおよび高周波成分のノイズを取り除くことにより、精度の高い偏光比強度を取得し、精度の高い路面状態の検出を行うことを実現する。ここで、かかる機能を実現するに際して本実施形態では、車両の走行速度や走行状態に応じたインパルス的なノイズおよび高周波成分のノイズの除去を行うことを特徴としている。すなわち、単にインパルス的なノイズおよび高周波成分のノイズを取り除くのではなく、適宜変化し得る車両の状況に応じてノイズの除去態様を変更にすることによって、車両の状況に応じた適切な路面状態の検出を可能にする。かかる機能を実現するために、本実施形態にかかる車両用路面状態検出装置１０では、次に説明する路面状態検出処理を実行する。
【００３２】
（２）路面状態判別処理の処理内容：
図８は、ＣＰＵ１１の制御によって実行される路面状態判別処理の処理内容を示したフローチャートである。
同図において、先ず最初に撮像部２０にて路面Ｒの垂直偏光画像および水平偏光画像を撮像させるとともに、この撮像した垂直偏光画像および水平偏光画像をフレームメモリ１３に転送させて一旦格納させる（ステップＳ１０５）。次に、このフレームメモリ１３に格納された垂直偏光画像および水平偏光画像を読み出しつつ各画像の輝度情報を抽出するとともに、同抽出した輝度情報に基づいて当該垂直偏光画像の垂直偏光成分および水平偏光画像の水平偏光成分の強度を算出し（ステップＳ１１０）、この算出した各強度の比である偏光比強度を算出する（ステップＳ１１５）。そして、この今回算出した偏光比強度と、前回の偏光比強度と差分の絶対値を演算し、この差分の絶対値が閾値Ｔ１より大きいか否かを判別する（ステップＳ１２０）。
【００３３】
差分の絶対値が閾値Ｔ１より大きいと判別した場合は、前回の偏光比強度を今回の偏光比強度に置き換える。これにより前回の偏光比強度からインパルス的に閾値Ｔ１より大きい変化度合いで変化するノイズ的な偏光比強度を取り除くことができる（ステップＳ１２５）。むろん、計測開始においては前回の偏光比強度は初期値（例えば０）であるため、かかる処理を実行しないことは言うまでもない。また、この処理で今回の偏光比強度とされたデータはＲＡＭ１５に格納する。そして、次の処理でこのＲＡＭ１５に格納した次回の偏光比強度として利用することになる。ここで、このインパルス的なノイズの除去を実現する手法を次式（２）に示す。ＩＦは条件分岐を示しており、ｅｌｓｅではＩＦでの条件を満たさなかった場合の処置を示している。
ＩＦｆ（ｔ）−ｆ（ｔ−１）＞Ｔ１
ｆ（ｔ）＝ｆ（ｔ−１）
ｅｌｓｅ・・・式（２）
ｆ（ｔ）＝ｆ（ｔ）
ｆ（ｔ）は今回算出した偏光比強度を示し、ｆ（ｔ−１）は前回算出された偏光比強度を示している。
【００３４】
ここで、かかるインパルス的なノイズを取り除く処理のみを行った場合の偏光比強度の時間推移を図９に示しておく。同図と先に示した図７とを比較すると、図７にて▲１▼および▲２▼で指し示したインパルス的なノイズが除去できていることが分かる。これにより、上述した原因で撮像されてしまう画像を排除することが可能になり、算出される偏光比強度の精度を向上させることが可能になる。このようにインパルス的なノイズを取り除いた後に、高周波成分のノイズを低減させるため、本実施形態では算出した偏光比強度の移動平均を演算する。ここで、移動平均とは今回算出した偏光比強度と所定回数分の前回算出された偏光比強度との平均であり、次式（３）にて演算される。
ｆ（ｔ＋１）＝１／Ｎ＊ΣＡ（ｔ−ｊ＋１）・・・式（３）
ただし、Ｎは上述した所定回数であり本実施形態では移動平均パラメータと呼ぶ。ｆ（ｔ）は高周波成分のノイズを低減させた偏光比強度であり本実施形態では移動平均強度と呼ぶ。ｊ（ｔ）は実測にて算出された偏光比強度を示している。また、Σの演算はｊ＝１からＮまで行う。
【００３５】
この移動平均を演算するに際して、先ず最初に所定の手法に基づいて車両の走行速度を取得する（ステップＳ１３０）。この走行速度の取得方法は既存の技術を利用すれば良く特に言及しない。そして、ＲＯＭ１４から所定の対応テーブルを読み出す。この対応テーブルのテーブル構成を図１０に示す。同図において、対応テーブルＡ１は走行速度Ｖと移動平均パラメータＮとの対応関係を規定している。ここで本実施形態においては、走行速度Ｖの上昇に略対応させて移動平均パラメータＮを低減させている。ここで、移動平均パラメータＮは、本発明にかかる移動平均強度演算手段にて演算に使用する所定期間に対応している。かかる対応テーブルＡ１に基づいて取得した走行速度Ｖに対応する移動平均パラメータＮを決定し（ステップＳ１３５）、上述した式（３）により移動平均強度を演算する（ステップＳ１４０）。
【００３６】
ここで、インパルス的なノイズを取り除く処理を行った後に、かかる移動平均による高周波成分のノイズの低減を行った際の偏光比強度の時間推移を図１１に示しておく。同図と先に示した図９とを比較すると、全体的に偏光比強度の変移がなだらかに変化していることが分かる。すなわち、高周波成分が取り除かれていることが分かる。これにより、偏光比強度の精度を向上させることが可能になる。そして、次にこの演算した移動平均強度に基づいて路面状態を検出する処理に移行する。先ず最初に演算した移動平均強度が閾値Ｔ２以上であるか否かを判別し（ステップＳ１４５）、閾値Ｔ２以上であると判別した場合は、路面状態が湿潤（強）状態であると検出する（ステップＳ１５０）。
【００３７】
また、移動平均強度が閾値Ｔ３以上であるとともに、閾値Ｔ２より小さいと判別した場合は（ステップＳ１５５）、路面状態が湿潤（弱）状態であると検出する（ステップＳ１６０）。一方、移動平均強度が閾値Ｔ３より小さいと判別した場合は、路面状態が乾燥状態であると検出する（ステップＳ１６５）。以上のように路面状態を検出すると、ユーザインターフェース部１６の制御を介して当該検出された各路面状態を車載テレビに表示し、運転者において視認可能に通知する（ステップＳ１７０）。むろん、この通知は車載テレビに表示する態様に限定されず、スピーカから音のみで通知しても良いし、フロントパネルに配置されたランプなどの発光手段にて通知しても良い。このとき路面状態、例えば湿潤度合いに従って音量もしくは発光色を変化させればより好ましい。
【００３８】
ここで、移動平均強度を演算す際の移動平均パラメータＮは、高周波成分についての平滑化の度合いを直接左右するものであり、この移動平均パラメータＮの値を大きくすれば路面状態の検出安定性は高くなるが、レスポンス性（応答性）は損なわれる。両者はトレードオフの関係にあるため、単純に移動平均パラメータＮを固定値としてしまうと、路面状態を検出する性能を損なうことになる。そこで、本実施形態においては、上述したように移動平均パラメータＮを走行速度Ｖの関数（走行速度Ｖの上昇に略対応させて移動平均パラメータＮを低減させる関数）として扱い、路面状態の検出安定性およびレスポンス性を制御する。すなわち、高速走行時は早急な判断を必要とするため、レスポンス性を重視して移動平均パラメータＮを小さく設定し、低速走行時は検出安定性を重視するために移動平均パラメータＮを大きく設定する。
【００３９】
上述した実施形態においては、インパルス的なノイズの低減と、高周波成分のノイズの低減とを組み合わせて路面状態検出処理を実行する態様を採用したが、むろん、インパルス的なノイズの低減に関する処理を単独に実行し、処理結果の偏光比強度に基づいて路面状態を検出する態様を採用しても良いし、高周波成分のノイズの低減に関する処理を単独に実行し、処理結果の偏光比強度に基づいて路面状態を検出する態様を採用しても良く、その態様は適宜選択可能である。
【００４０】
（３）変形例１：
ここで、上述した実施形態においてはＲＯＭ１４に予め格納された対応テーブルＡ１に基づいて移動平均パラメータＮを決定する態様を採用した。一方、検出安定性やレスポンス性を鑑みた場合、路面状態に応じて重視される性能が異なってくると考えられる。例えば、雨天時においては走行速度Ｖに拘わらず路面状態の検出にレスポンス性が主に要求されると考えられる。一方、晴天時においては、検出安定性が主に要求されると考えられる。そこで、ＲＯＭ１４に走行速度Ｖと移動平均パラメータＮと対応関係について異なる関数にて表現される複数の対応テーブルを予め格納しておき、検出された路面状態に応じて適宜移動平均の演算に利用する対応テーブルを切り替えるようにしても良い。
【００４１】
複数の対応テーブルのテーブル構成の一例を図１２に示す。同図において、本実施形態では、雨天用対応テーブルＡ２と、通常対応テーブルＡ３とをＲＯＭ１４に予め格納しておく態様を採用する。雨天用対応テーブルＡ２は走行速度Ｖの上昇に略対応させて移動平均パラメータＮを低減させているが、その低減度合いを小さくするとともに、全体的に移動平均パラメータＮを小さく設定してある。これにより走行速度Ｖの変化全般に亘ってレスポンス性を重視した路面状態の検出を実現可能にする。一方、通常対応テーブルＡ３は上述した対応テーブルＡ１と同等であり、走行速度Ｖに応じて検出安定性およびレスポンス性を取得可能になっている。
【００４２】
図１３は、かかる機能を実現する際にＣＰＵ１１にて実行される対応テーブル設定処理の処理内容を示したフローチャートである。
同図において、先ず最初に路面状態検出処理にて検出された路面状態を取得するとともに（ステップＳ２０５）、取得した路面状態が湿潤状態を示すものであるか否かを判別する（ステップＳ２１０）。取得した路面状態が湿潤状態であると判別した場合は、湿潤状態変数Ｘをインクリメントする（ステップＳ２１５）。次に、この湿潤状態変数Ｘが所定の閾値Ｔ４以上であるか否かを判別し（ステップＳ２２０）、閾値Ｔ４より小さい場合はステップＳ２０５に戻る。一方、閾値Ｔ４以上であると判別した場合は、路面状態が継続的に湿潤状態を示していると判断し、雨天であると判断する。そして、ＲＯＭ１４に格納された雨天用対応テーブルＡ２を移動平均パラメータＮの決定用の対応テーブルとして設定する（ステップＳ２２５）。
【００４３】
これによって、路面状態検出処理におけるステップＳ１３５では雨天用対応テーブルＡ２に基づいた移動平均パラメータＮを決定することが可能になる。一方、ステップＳ２１０にて乾燥状態であると判別した場合は、乾燥状態変数Ｙをインクリメントする（ステップＳ２３０）。次に、この乾燥状態変数Ｙが所定の閾値Ｔ５以上であるか否かを判別し（ステップＳ２３５）、閾値Ｔ５より小さい場合はステップＳ２０５に戻る。一方、閾値Ｔ５以上であると判別した場合は、路面状態が継続的に乾燥状態を示していると判断し、晴天であると判断する。そして、ＲＯＭ１４に格納された通常対応テーブルＡ３を移動平均パラメータＮの決定用の対応テーブルとして設定する（ステップＳ２４０）。これによって、路面状態検出処理におけるステップＳ１３５では通常対応テーブルＡ３に基づいた移動平均パラメータＮを決定することが可能になる。
【００４４】
（４）変形例２：
上述したようにインパルス的なノイズは、突然の逆光あるいは影によって外界の輝度が大きく変化した場合に、撮像部２０がこの変化に追従できないため発生する。従って、車両の走行速度が高速の場合は突然外界の輝度が大きく変化する可能性が高くなるので、かかるノイズが発生し易い環境となる。従って、高速走行時は閾値Ｔ１の値を小さく設定し、よりインパルス的なノイズを除去可能な状態とし、低速走行時は閾値Ｔ１を大きく設定するようにしても良い。ここで、図１４は、かかる機能を実現する際にＣＰＵ１１にて実行される閾値設定処理の処理内容を示したフローチャートである。
同図において、先ず最初に所定の手法にて車両の走行速度を取得する（ステップＳ３０５）。次に、この走行速度が所定の高速走行もしくは低速走行を判別するための所定の閾値Ｔ６以上であるか否かを判別し（ステップＳ３１０）、走行速度が閾値Ｔ６以上であると判別した場合は、閾値Ｔ１に通常の値より小さい値の閾値Ｔ１’を代入し、同閾値Ｔ１（＝Ｔ１’）に基づいてインパルス的なノイズを取り除く（ステップＳ３１５）。一方、走行速度が閾値Ｔ６より小さいと判別した場合は、通常の閾値Ｔ１に基づいてインパルス的なノイズを取り除く（ステップＳ３２０）。
【００４５】
（５）まとめ：
このように、偏光比強度を算出した際にインパルス的なノイズと高周波成分のノイズとを取り除くことにより、偏光比強度の算出精度を向上させるとともに、路面状態の検出精度を向上させることが可能になる。また、高周波成分のノイズを取り除くにあたり移動平均を演算する際に、移動平均の重みとなる移動平均パラメータＮを走行速度Ｖの関数（走行速度Ｖの上昇に略対応させて移動平均パラメータＮを低減させる関数）として扱うことによって、高速走行時のように早急な判断が必要となる場合は、レスポンス性を重視した路面状態の検出を行うことが可能になるとともに、低速走行時は検出安定性を重視した路面状態の検出を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる車両用路面状態検出装置の構成を示したブロック構成図である。
【図２】撮像部の構成を示したブロック構成図である。
【図３】車両に車両用路面状態検出装置を搭載した場合における撮像部の撮像視野について模式的に示した模式図である。
【図４】路面が乾燥状態の場合における垂直偏光成分および水平偏光成分の特性を模式的に示した模式図である。
【図５】路面が略湿潤状態の場合における垂直偏光成分および水平偏光成分の特性を模式的に示した模式図である。
【図６】入射光の入射角度と垂直偏光成分の強度，水平偏光成分の強度および相互の強度の比である偏光比強度との関係を示した関係図である。
【図７】各ノイズが含まれている状態の偏光比強度の時間推移を示した図である。
【図８】路面状態判別処理の処理内容を示したフローチャートである。
【図９】インパルス的なノイズを取り除いた状態の偏光比強度の時間推移を示した図である。
【図１０】ＲＯＭに格納された対応テーブルのテーブル構成を示した図である。
【図１１】各ノイズを取り除いた状態の偏光比強度の時間推移を示した図である。
【図１２】ＲＯＭに格納された複数の対応テーブルのテーブル構成を示した図である。
【図１３】対応テーブル設定処理の処理内容を示したフローチャートである。
【図１４】閾値設定処理の処理内容を示したフローチャートである。
【符号の説明】
１０…車両用路面状態検出装置
１１…ＣＰＵ
１２…ＡＤ変換器
１３…フレームメモリ
１４…ＲＯＭ
１５…ＲＡＭ
１６…ユーザインターフェース部
２０…撮像部
２１…ハーフミラーボックス
２２…ミラー
２３…垂直偏光フィルタ
２４…水平偏光フィルタ
２５…ＣＣＤ
２６…ＣＣＤ
２７…フィールドメモリ
２８…フィールドメモリ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a vehicular road surface state detection device, a vehicular road surface state detection method, and a control program for a vehicular road surface state detection device, and more particularly to a vehicular road surface state detection device and a vehicular road surface which detect a road surface state of a road surface ahead of the vehicle. The present invention relates to a state detection method and a control program for a vehicle road surface state detection device.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, this type of road surface condition detection device calculates a polarization ratio intensity which is a ratio of vertical polarization components and horizontal polarization components of a vertical polarization image and a horizontal polarization image of a captured road surface, and the calculated polarization One that detects whether the road surface is wet or dry based on the specific strength is known (see, for example, Non-Patent Document 1).
[0003]
[Non-Patent Document 1]
"Development of an on-vehicle road condition detection sensor" presented at VIEW2002 (2002.2.12.5-6 Yokohama)
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
When the above-described conventional road surface state detection device is mounted on a vehicle, there is a problem in that noise generated due to an outside light state that changes during traveling or an installation angle of an in-vehicle camera is included in the calculated polarization ratio intensity. there were. At this time, it is possible to reduce noise by using a moving average method or the like that is a conventional technique for such a conventional road surface state detection device, but since this road surface state detection device is premised on fixed point observation, It is not possible to dynamically cope with the detection performance required according to the changing traveling speed.
[0005]
The present invention has been made in view of the above problems, and it is possible to improve the detection accuracy of the road surface state by removing noise and to obtain the road surface state detection performance according to the traveling speed of the vehicle. It is an object to provide a control program for a detection device, a vehicle road surface state detection method, and a vehicle road surface state detection device.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, an invention according to claim 1 is provided in a vehicle so as to be able to image a front road surface, and image pickup means for picking up a vertical polarization image and a horizontal polarization image of the front road surface, and the vertical polarization image, A polarization ratio intensity calculating means for calculating a polarization ratio intensity of a horizontally polarized image, and a movement for calculating a moving average intensity corresponding to an average of a predetermined period in time-series data of the same polarization ratio intensity each time the polarization ratio intensity is calculated When calculating the average intensity calculating means and the moving average intensity, the acquisition is performed based on a correspondence relationship that acquires the traveling speed of the vehicle and shortens the predetermined period substantially corresponding to an increase in the traveling speed of the vehicle. A calculation control means for changing the predetermined period according to a traveling speed, and a road for determining that the road surface state is a substantially wet state when the calculated moving average intensity is equal to or greater than a predetermined threshold. It is constituted comprising a state determining means.
[0007]
In the invention according to claim 1 configured as described above, the image pickup means is installed so as to be able to pick up the front road surface of the vehicle, and the image pickup means picks up the vertical polarization image and the horizontal polarization image of the front road surface. Next, the polarization ratio intensity calculating means calculates the polarization ratio intensity of the vertically polarized image and the horizontally polarized image. Here, each time the polarization ratio intensity is calculated, the moving average intensity calculation means calculates an average over a predetermined period with respect to the time series data of the polarization ratio intensity. In the present invention, this calculation result is called moving average intensity. Next, when the moving average intensity calculating means calculates the moving average intensity, the calculation control means acquires the traveling speed of the vehicle and changes the predetermined period based on the traveling speed. Here, the arithmetic control means performs the change of the predetermined period based on the correspondence relationship that shortens the predetermined period substantially corresponding to the increase in the traveling speed of the vehicle. Then, the road surface state determining means determines that the road surface state is a substantially wet state when the calculated moving average intensity is equal to or greater than a predetermined threshold value.
[0008]
In this way, when calculating the polarization ratio intensity, by introducing a so-called moving average, it becomes possible to remove high-frequency component noise that may occur in the polarization ratio intensity, and improve the calculation accuracy of the polarization ratio intensity. The road surface condition detection accuracy can be improved. Further, by treating the predetermined period, which is the weight of the moving average when calculating the moving average, as a function of the traveling speed (a function that reduces the predetermined period substantially corresponding to the increase in traveling speed), It is possible to detect road surface conditions with an emphasis on responsiveness, and also detect road surface conditions with an emphasis on detection stability when driving at low speeds. .
[0009]
According to a second aspect of the present invention, in the vehicular road surface state detecting device according to the first aspect, the calculation control means stores a correspondence pattern that predefines a correspondence relationship between the traveling speed and the predetermined period. Corresponding pattern storage means for searching for the corresponding pattern based on the acquired traveling speed, and determining a predetermined period when calculating the moving average intensity.
In the invention according to claim 2 configured as described above, the arithmetic control means stores a correspondence pattern that prescribes a correspondence relationship between the traveling speed and the predetermined period in the correspondence pattern storage means. Then, based on the acquired traveling speed, the corresponding pattern stored in the corresponding pattern storage means is searched, a predetermined period corresponding to the acquired traveling speed is acquired, and the moving average intensity is determined by the acquired predetermined period. A predetermined period for calculation is determined.
[0010]
Furthermore, the invention according to claim 3 is the vehicle road surface condition detecting device according to claim 1 or 2, wherein the corresponding pattern storage means performs the traveling according to the determined road surface condition. A plurality of correspondence patterns preliminarily defining the correspondence relationship between the speed and the predetermined period are stored, and the calculation control unit is configured to perform the predetermined period based on the correspondence pattern corresponding to the road surface state determined by the road surface state determination unit. Is determined.
In the invention according to claim 3 configured as described above, a plurality of corresponding patterns corresponding to the road surface state determined by the corresponding pattern storage means are stored. Then, the calculation control means acquires a corresponding pattern corresponding to the road surface state determined by the road surface state determination means from the corresponding pattern storage means, and determines a predetermined period when calculating the moving average according to the acquired corresponding pattern. .
[0011]
Furthermore, the invention according to claim 4 is the vehicle road surface condition detecting device according to any one of claims 1 to 3, wherein the polarization ratio intensity calculating means calculates the calculated polarization ratio intensity. The previously calculated polarization ratio intensity is compared with the currently calculated polarization ratio intensity, and it is determined whether or not the degree of change in each polarization ratio intensity is equal to or greater than a predetermined threshold. In the case where it is determined that the value is greater than or equal to the threshold, the presently calculated polarization ratio intensity is replaced with the previously calculated polarization ratio intensity.
In the invention according to claim 4 configured as described above, the polarization ratio intensity calculating unit compares the previously calculated polarization ratio intensity with the currently calculated polarization ratio intensity every time the calculated polarization ratio intensity is calculated. Then, it is determined whether or not the degree of change in each polarization ratio intensity is greater than or equal to a predetermined threshold, and if it is determined in the determination that the degree of change is greater than or equal to a predetermined threshold, the polarization ratio intensity calculated this time is calculated last time. It substitutes for the polarization specific intensity.
[0012]
Further, the invention according to claim 5 is the vehicle road surface condition detecting device according to claim 4, wherein the polarization ratio intensity calculating means substantially corresponds to the increase in the traveling speed. Thus, the threshold value is set to be decreased.
In the invention according to claim 5 configured as described above, the polarization ratio intensity calculating means acquires a traveling speed when determining whether or not the degree of change is equal to or greater than a threshold value, and based on the traveling speed, the threshold value is obtained. To change. In this case, the threshold value is set to decrease substantially corresponding to the increase in the traveling speed.
[0013]
Here, the road surface state detection device for a vehicle, which is disposed on the vehicle and detects the road surface state based on the polarization ratio intensity of the vertical polarization image and the horizontal polarization image of the front road surface, has the vertical polarization image and the horizontal polarization of the road surface ahead of the vehicle. Needless to say, this method is also effective as a method for presenting a procedure for detecting a road surface state based on the polarization ratio intensity of an image.
Accordingly, in the invention according to claim 6, there is provided a vehicle road surface state detection method for detecting a road surface state based on the polarization ratio intensities of the vertical polarization image and the horizontal polarization image of the road surface ahead of the vehicle, and the front road surface can be imaged. An image capturing step for causing the imaging means installed in the vehicle to capture the vertically polarized image and the horizontally polarized image, a polarization ratio intensity calculating step for calculating a polarization ratio strength of the vertically polarized image and the horizontally polarized image, and the polarization ratio A moving average intensity calculating step for calculating a moving average intensity corresponding to an average of a predetermined period in the time-series data of the same polarization ratio intensity every time the intensity is calculated, and the vehicle running when calculating the moving average intensity The predetermined period is changed according to the acquired traveling speed on the basis of the correspondence relationship in which the speed is acquired and the predetermined period is shortened substantially corresponding to the increase in the traveling speed of the vehicle. That the arithmetic control step, a structure in which the computed moving average intensity and a road surface state determination step of determining that the road surface condition is substantially wet state if more than a predetermined threshold value.
The present invention is not necessarily limited to a substantial vehicle road surface state detection device, but is effective even as a vehicle road surface state detection method.
[0014]
Further, the method and apparatus for detecting the road surface state based on the polarization specific intensity of the vertical polarization image and the horizontal polarization image of the road surface in front of the vehicle may be realized by the above-described vehicle road surface state detection device alone, or a certain device. The idea of the invention includes various aspects such as being used in a state of being incorporated in the software, and can be changed as appropriate, such as software or hardware. In the case of software for controlling the road surface state detection device as an embodiment of the idea of the invention, the invention is also realized as the hardware or software recording medium.
[0015]
As an example, in the invention according to claim 7, a vehicle road surface state detecting device that enables a computer to realize a function of detecting a road surface state based on the polarization ratio intensities of the vertically polarized image and the horizontally polarized image of the road surface ahead of the vehicle. An image capturing function for causing the imaging means installed in the vehicle to image the front road surface to capture the vertically polarized image and the horizontally polarized image, and the polarization ratio intensity of the vertically polarized image and the horizontally polarized image A polarization ratio intensity calculation function for calculating the above, a moving average intensity calculation function for calculating a moving average intensity corresponding to an average of a predetermined period in time series data of the same polarization ratio intensity each time the polarization ratio intensity is calculated, and When calculating the moving average strength, the travel speed of the vehicle is acquired, and the predetermined period is shortened by substantially corresponding to the increase in the travel speed of the vehicle. A calculation control function for changing the predetermined period according to the travel speed acquired based on the person in charge, and when the calculated moving average intensity is equal to or greater than a predetermined threshold, the road surface state is determined to be a substantially wet state. The road surface condition determination function is provided.
[0016]
In other words, the invention may be formed by a program that can be realized by a computer. Of course, the software recording medium may be a magnetic recording medium, a magneto-optical recording medium, or any recording medium to be developed in the future.
[0017]
The same is true without any question about the duplication stage of the primary reproduction product and the secondary reproduction product. In addition, even when the communication method is used as a supply method, the present invention is not changed, and the same applies to the case where data is written on a semiconductor chip. Further, even when a part is software and a part is realized by hardware, the idea of the invention is not completely different, and a part is recorded on a recording medium, and it is appropriately changed as necessary. It may be in the form of being read.
[0018]
【The invention's effect】
As described above, the present invention improves the detection accuracy of the road surface condition by improving the calculation accuracy of the polarization ratio intensity, and also detects the road surface condition detection performance (detection stability) required according to the traveling speed that fluctuates during traveling. It is possible to provide a vehicular road surface state detecting device capable of dynamically responding to the characteristics or responsiveness.
According to the second aspect of the present invention, it is possible to determine a predetermined period corresponding to the traveling speed at a high speed by prescribing the corresponding pattern in advance.
Furthermore, according to the third aspect of the invention, it is possible to realize performance suitable for the road surface condition by appropriately changing the corresponding pattern according to the road surface condition.
Furthermore, according to the fourth aspect of the present invention, it is possible to remove impulse noise.
[0019]
Furthermore, according to the fifth aspect of the present invention, it is possible to appropriately remove the impulse noise that can change the generation environment according to the traveling speed situation according to the traveling speed situation.
Furthermore, according to the invention of claim 6, the accuracy of calculating the polarization ratio intensity is improved to improve the detection accuracy of the road surface state, and the detection performance of the road surface state required according to the traveling speed that varies during traveling. It is possible to provide a vehicle road surface state detection method capable of dynamically responding to (detection stability or responsiveness).
Furthermore, according to the invention of claim 7, the accuracy of calculating the polarization ratio intensity is improved to improve the detection accuracy of the road surface state, and the detection performance of the road surface state required according to the traveling speed that fluctuates during traveling. It is possible to provide a control program for a vehicle road surface state detection device capable of dynamically responding to (detection stability or responsiveness).
[0020]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Here, embodiments of the present invention will be described in the following order.
(1) Configuration of road surface condition detection device for vehicles:
(2) Processing contents of road surface state detection processing:
(3) Modification 1:
(4) Modification 2:
(5) Summary:
[0021]
(1) Configuration of road surface condition detection device for vehicles:
FIG. 1 is a block configuration diagram showing a configuration of a vehicle road surface state detection apparatus according to the present invention. In the figure, a vehicle road surface condition detection apparatus 10 has a CPU 11 therein, and the CPU 11 can control a frame memory 13, a ROM 14, a RAM 15, and a user interface unit 16 connected via a bus line. The CPU 11 can execute a control program that can realize a predetermined function stored in the ROM 14 while using the RAM 15 as a work area. Here, the imaging unit 20 is connected to the frame memory 13 via an AD converter 12 having a function of converting analog data into digital data.
[0022]
Therefore, the analog data image picked up by the image pickup unit 20 is converted into digital data by the AD converter 12 and taken in by the frame memory 13. In the present embodiment, the imaging unit 20 images the road surface. In the present embodiment, as will be described later, the imaging unit 20 captures a vertically polarized image and a horizontally polarized image on the front road surface of the vehicle, and detects a road surface state using the polarization characteristics of the vertically polarized image and the horizontally polarized image. . At this time, the road surface state is detected based on the intensity of the vertical polarization component based on the luminance information of the vertical polarization image and the intensity of the horizontal polarization component based on the luminance information of the horizontal polarization image. Further, the user interface unit 16 is an interface with an in-vehicle television or the like, and can notify the driver by displaying the detected result on the in-vehicle television.
[0023]
FIG. 2 is a block configuration diagram illustrating the configuration of the imaging unit 20 described above.
In the figure, the imaging unit 20 images the front road surface of the vehicle as described above. At this time, a vertical polarization image and a horizontal polarization image of the field image incident from the road surface are captured. As described above, in order to capture a vertically polarized image and a horizontally polarized image, the imaging unit 20 includes a half mirror box 21 having 1: 1 transparency, a mirror 22, a vertical polarization filter 23, and a horizontally polarized light. The configuration includes a filter 24, a CCD 25 that captures a field image through the vertical polarization filter 23, a CCD 26 that captures a field image through the horizontal polarization filter 24, a field memory 27, and a field memory 28. .
[0024]
In such a configuration, the field image passes through the half mirror box 21 and is reflected by the mirror 22, forms an image on the CCD 25 through the vertical polarization filter 23 to form a vertical polarization image, and passes through the half mirror box 21. An image is formed on the CCD 26 via the horizontal polarization filter 24 to form a horizontal polarization image. The vertically polarized image formed in this way is stored in the field memory 27. The horizontally polarized image is stored in the field memory 28. The vertically polarized image and the horizontally polarized image stored in the field memories 27 and 28 are transferred to the frame memory 16 via the AD converter 12 and temporarily stored.
As described above, the imaging unit 20 in the present embodiment employs a configuration capable of capturing a vertically polarized image and a horizontally polarized image by branching the incident field image into two by the half mirror box 21. Of course, the configuration for capturing the vertically polarized image and the horizontally polarized image is not limited to this. For example, the field-of-view images are individually obtained by the CCD having the vertical polarization filter and the CCD having the horizontal polarization filter. You may employ | adopt the structure which images a vertical polarization image and a horizontal polarization image by injecting. Moreover, it is not limited to these, It can select suitably if it is a structure which can image a vertically polarized image and a horizontally polarized image.
[0025]
FIG. 3 is a schematic diagram schematically illustrating an imaging field of the imaging unit 20 when the vehicle road surface state detection device 10 is mounted on a vehicle.
In the figure, the imaging unit 20 is arranged so as to be able to capture a field image in front of the vehicle. At this time, in order to make the imaging visual field of the imaging unit 20 and the driver's visual field substantially the same, the imaging unit 20 is installed at an upper position of the windshield. And in order to acquire the whole view which is a driver | operator's visual field range as a visual field image in the imaging part 20, the installation depression angle of the imaging part 20 is set to about 33 degrees in this embodiment. By setting the installation depression angle of about 33 ° in this way, the detection range of the road surface R in the front is 71 ° to 88 °, and the field image of the road surface R of about 50 m from the installation position of the imaging unit 20 toward the front of the vehicle. It becomes possible to get as. And the vertical polarization image and horizontal polarization image which were mentioned above about the road surface R in this visual field image are imaged. Here, in the vertically polarized image and the horizontally polarized image, the characteristics of the polarization component change according to the road surface state (dry state or substantially wet state). Next, the characteristics of this polarization component will be described.
[0026]
FIG. 4 is a schematic diagram schematically showing the characteristics of the vertical polarization component and the horizontal polarization component when the road surface is in a dry state.
In the figure, when the road surface R is in a dry state, the light incident on the imaging unit 20 is reflected by the uneven surface (rough surface) of the road surface R. As described above, the reflection on the rough surface is dominated by irregular reflection, the reflected light does not exhibit the polarization characteristic, and the reflectance of the vertical polarization component and the horizontal polarization component are substantially equal. That is, the intensity of the vertical polarization component S11 that is the reflected light of the vertical polarization component S1 extracted by the vertical polarization filter 23 of the imaging unit 20 and the reflected light of the horizontal polarization component S2 that is extracted by the horizontal polarization filter 24. When compared with the intensity of the horizontal polarization component S21, the intensity is substantially equal.
[0027]
FIG. 5 is a schematic diagram schematically showing the characteristics of the vertical polarization component and the horizontal polarization component when the road surface is substantially wet.
In the figure, when the road surface R is in a substantially wet state, water is accumulated on the uneven surface (rough surface) of the road surface R to become a mirror surface, so that the light incident on the imaging unit 20 is reflected by this mirror surface. It becomes. Thus, on the mirror surface, the reflected light exhibits polarization characteristics. At this time, the reflectance of the horizontal polarization component is smaller than the reflectance of the vertical polarization component. That is, the intensity of the vertical polarization component S12 that is the reflected light of the vertical polarization component S1 extracted by the vertical polarization filter 23 of the imaging unit 20 and the reflected light of the horizontal polarization component S2 that is extracted by the horizontal polarization filter 24. When compared with the intensity of the horizontal polarization component S22, the intensity of the vertical polarization component S12 is relatively stronger.
[0028]
In this substantially wet state, the polarization characteristics indicated by the intensity of the vertical polarization component and the intensity of the horizontal polarization component are represented by Rs as the reflectance of the vertical polarization component on the road surface R and Rp as the reflectance of the horizontal polarization component on the road surface R. When the light intensity is intensity I, the intensity of the reflected light with respect to the intensity I is expressed by the following equation (1). Here, Is indicates the intensity of the vertical polarization component, and Ip indicates the intensity of the horizontal polarization component.
Is = Rs * I
Ip = Rp * I (1)
That is, the intensity of the reflected light depends on the incident angle of the incident light. Here, the relationship between the incident angle of incident light and the intensity of the vertical polarization component, the intensity of the horizontal polarization component, and the polarization ratio intensity, which is the ratio of the mutual intensities, is shown in the relationship diagram of FIG. In the figure, the horizontal polarization component of the reflected light on the mirror surface has an intensity of 0 when the incident angle is equal to the Brewster angle of 53.1 °, and the intensity of the reflected light of the vertical polarization component increases with an increase in the incident angle. It shows a gradually increasing characteristic. On the other hand, when the road surface is dry, since the surface is rough as described above, irregular reflection is dominant, the reflected light does not exhibit polarization characteristics, and the reflectance of the vertical polarization component and the horizontal polarization component are substantially equal. Therefore, the road surface state can be determined based on the polarization characteristics from the luminance information of the vertical polarization image and the horizontal polarization image captured through the vertical polarization filter 23 and the horizontal polarization filter 24.
[0029]
FIG. 7 is a diagram showing the temporal transition of the polarization ratio intensity, which is the ratio of the intensity of the vertical polarization component and the intensity of the horizontal polarization component, calculated from the vertical polarization image and the horizontal polarization image captured with the configuration described above.
In the figure, a change in time is defined on the horizontal axis, and a change in polarization ratio intensity is defined on the vertical axis. In the present embodiment, it is detected whether the road surface is in a wet (strong) state, a wet (weak) state, or a dry state based on the polarization specific intensity. In the present embodiment, the road surface state is detected as a wet (strong) state when the polarization specific intensity is approximately 120 or higher, and the road surface state is wet (weak) state when the polarization specific intensity is approximately 40 or higher and smaller than 120. When the polarization specific intensity is less than 40, the road surface state is detected as a dry state.
[0030]
Here, the time-dependent change in the polarization ratio intensity includes impulse noise as indicated by (1) and (2), or high-frequency component noise is superimposed on the entire signal. This impulsive noise occurs because the imaging unit 20 cannot follow this change when the brightness of the outside world changes greatly due to sudden backlight or shadow. In such a case, the vertically polarized image and the horizontally polarized image are white or black. This image appears as impulse noise. On the other hand, high-frequency component noise is caused by the on-vehicle mounting conditions of the imaging unit 20. That is, as shown in FIG. 6, when the installation angle of the imaging unit 20 is the Brewster angle described above, a vertically polarized image and a horizontally polarized image showing the maximum efficiency polarization characteristics can be captured, but the entire view from the driver can be captured. In the installation depression angle in consideration of making the field image (the area indicated by shading in FIG. 6), the efficiency of the polarization characteristics is low.
[0031]
Therefore, in this embodiment, by removing the impulse noise and the high-frequency component noise, it is possible to obtain a highly accurate polarization ratio intensity and to detect a highly accurate road surface state. Here, in realizing this function, the present embodiment is characterized by removing impulse noise and high frequency component noise according to the traveling speed and traveling state of the vehicle. That is, instead of simply removing impulse noise and high-frequency component noise, by changing the noise removal mode according to the vehicle situation that can be changed as appropriate, the road surface condition appropriate for the vehicle situation can be changed. Enable detection. In order to realize such a function, the road surface state detection device 10 according to the present embodiment executes a road surface state detection process described below.
[0032]
(2) Processing contents of road surface state determination processing:
FIG. 8 is a flowchart showing the processing contents of the road surface state determination processing executed under the control of the CPU 11.
In the figure, first, a vertical polarization image and a horizontal polarization image of the road surface R are picked up by the image pickup section 20, and the picked-up vertical polarization image and horizontal polarization image are transferred to the frame memory 13 and temporarily stored (step). S105). Next, the luminance information of each image is extracted while reading out the vertical polarization image and the horizontal polarization image stored in the frame memory 13, and the vertical polarization component and the horizontal polarization of the vertical polarization image are extracted based on the extracted luminance information. The intensity of the horizontal polarization component of the image is calculated (step S110), and the polarization ratio intensity that is the ratio of the calculated intensities is calculated (step S115). Then, the absolute value of the difference between the polarization ratio intensity calculated this time and the previous polarization ratio intensity is calculated, and it is determined whether or not the absolute value of the difference is larger than the threshold value T1 (step S120).
[0033]
When it is determined that the absolute value of the difference is larger than the threshold value T1, the previous polarization ratio intensity is replaced with the current polarization ratio intensity. As a result, it is possible to remove noise-like polarization ratio intensities that change with a degree of change greater than the threshold T1 in an impulse manner from the previous polarization ratio intensity (step S125). Of course, since the previous polarization ratio intensity is an initial value (for example, 0) at the start of measurement, it goes without saying that such processing is not executed. Further, the data obtained as the current polarization ratio intensity by this processing is stored in the RAM 15. Then, it is used as the next polarization ratio intensity stored in the RAM 15 in the next processing. Here, the method for realizing the impulse noise removal is shown in the following equation (2). IF indicates a conditional branch, and else indicates a treatment when the condition in IF is not satisfied.
IF f (t) -f (t-1)> T1
f (t) = f (t-1)
else ・・・ Formula (2)
f (t) = f (t)
f (t) indicates the polarization ratio intensity calculated this time, and f (t−1) indicates the polarization ratio intensity calculated last time.
[0034]
Here, FIG. 9 shows the time transition of the polarization ratio intensity when only the process of removing the impulse noise is performed. Comparing this figure with FIG. 7 shown earlier, it can be seen that the impulse noise indicated by (1) and (2) in FIG. 7 can be removed. As a result, it is possible to eliminate an image that has been captured due to the above-described cause, and it is possible to improve the accuracy of the calculated polarization ratio intensity. In this embodiment, the moving average of the calculated polarization ratio intensities is calculated in order to reduce high-frequency component noise after removing impulse noise in this way. Here, the moving average is an average of the polarization ratio intensity calculated this time and the polarization ratio intensity calculated last time for a predetermined number of times, and is calculated by the following equation (3).
f (t + 1) = 1 / N * ΣA (t−j + 1) (3)
However, N is the predetermined number of times described above and is called a moving average parameter in the present embodiment. f (t) is a polarization specific intensity in which high frequency component noise is reduced, and is referred to as a moving average intensity in this embodiment. j (t) represents the polarization specific intensity calculated by actual measurement. The calculation of Σ is performed from j = 1 to N.
[0035]
When calculating the moving average, first, the traveling speed of the vehicle is acquired based on a predetermined method (step S130). This travel speed acquisition method is not particularly mentioned as long as it uses existing technology. Then, a predetermined correspondence table is read from the ROM 14. The table structure of this correspondence table is shown in FIG. In the figure, the correspondence table A1 defines the correspondence between the running speed V and the moving average parameter N. Here, in the present embodiment, the moving average parameter N is reduced substantially corresponding to the increase in the traveling speed V. Here, the moving average parameter N corresponds to a predetermined period used for calculation by the moving average intensity calculating means according to the present invention. The moving average parameter N corresponding to the travel speed V acquired based on the correspondence table A1 is determined (step S135), and the moving average intensity is calculated by the above-described equation (3) (step S140).
[0036]
Here, FIG. 11 shows the temporal transition of the polarization ratio intensity when the high-frequency component noise is reduced by the moving average after the process of removing the impulse noise. Comparing this figure with FIG. 9 shown above, it can be seen that the change of the polarization ratio intensity changes gently as a whole. That is, it can be seen that the high frequency component is removed. This makes it possible to improve the accuracy of the polarization ratio intensity. Then, the process proceeds to processing for detecting a road surface state based on the calculated moving average intensity. First, it is determined whether or not the moving average intensity calculated first is greater than or equal to the threshold value T2 (step S145). If it is determined that the moving average intensity is equal to or greater than the threshold value T2, it is detected that the road surface condition is a wet (strong) condition ( Step S150).
[0037]
When it is determined that the moving average intensity is equal to or greater than the threshold T3 and smaller than the threshold T2 (step S155), it is detected that the road surface state is a wet (weak) state (step S160). On the other hand, when it is determined that the moving average intensity is smaller than the threshold value T3, it is detected that the road surface state is a dry state (step S165). When the road surface state is detected as described above, the detected road surface state is displayed on the in-vehicle television through the control of the user interface unit 16, and is notified to the driver so as to be visible (step S170). Of course, this notification is not limited to the mode of display on the in-vehicle television, and may be notified only by sound from a speaker, or may be notified by light emitting means such as a lamp arranged on the front panel. At this time, it is more preferable to change the sound volume or the luminescent color according to the road surface condition, for example, the degree of wetness.
[0038]
Here, the moving average parameter N when calculating the moving average intensity directly influences the degree of smoothing of the high frequency component. If the value of the moving average parameter N is increased, the road surface condition detection stability is increased. However, the response (responsiveness) is impaired. Since both are in a trade-off relationship, if the moving average parameter N is simply set to a fixed value, the performance of detecting the road surface condition is impaired. Therefore, in the present embodiment, as described above, the moving average parameter N is treated as a function of the traveling speed V (a function that reduces the moving average parameter N substantially corresponding to the increase in the traveling speed V), and the road surface state detection is stable. Control and response. That is, since a quick determination is required during high-speed traveling, the moving average parameter N is set to a small value with an emphasis on responsiveness, and the moving average parameter N is set to a large value to emphasize the detection stability during low-speed traveling. .
[0039]
In the above-described embodiment, an aspect in which road surface state detection processing is executed by combining impulse noise reduction and high-frequency component noise reduction is adopted. Of course, processing related to impulse noise reduction is performed alone. The road surface state may be detected based on the polarization ratio intensity of the processing result, or the processing related to the reduction of the noise of the high frequency component may be performed independently and based on the polarization ratio intensity of the processing result. A mode of detecting the road surface condition may be adopted, and the mode can be appropriately selected.
[0040]
(3) Modification 1:
Here, in the above-described embodiment, a mode in which the moving average parameter N is determined based on the correspondence table A1 stored in advance in the ROM 14 is adopted. On the other hand, in view of detection stability and responsiveness, it is considered that the performance emphasized differs depending on the road surface condition. For example, in rainy weather, it is considered that responsiveness is mainly required for detecting the road surface state regardless of the traveling speed V. On the other hand, it is considered that detection stability is mainly required in fine weather. Therefore, a plurality of correspondence tables expressed by different functions with respect to the correspondence relationship between the traveling speed V and the moving average parameter N are stored in the ROM 14 in advance, and are used for calculating the moving average as appropriate according to the detected road surface condition. The correspondence table may be switched.
[0041]
An example of a table configuration of a plurality of correspondence tables is shown in FIG. In this figure, the present embodiment adopts a mode in which a rainy weather correspondence table A2 and a normal correspondence table A3 are stored in the ROM 14 in advance. The rainy weather correspondence table A2 reduces the moving average parameter N substantially corresponding to the increase in the traveling speed V. The degree of reduction is reduced, and the moving average parameter N is set to be small overall. This makes it possible to detect the road surface state with an emphasis on responsiveness over the entire change in the traveling speed V. On the other hand, the normal correspondence table A3 is equivalent to the correspondence table A1 described above, and detection stability and response can be acquired according to the traveling speed V.
[0042]
FIG. 13 is a flowchart showing the processing contents of the correspondence table setting processing executed by the CPU 11 when realizing such a function.
In the figure, first, the road surface state detected in the road surface state detection process is acquired (step S205), and it is determined whether or not the acquired road surface state indicates a wet state (step S210). When it is determined that the acquired road surface state is a wet state, the wet state variable X is incremented (step S215). Next, it is determined whether or not the wet state variable X is equal to or greater than a predetermined threshold T4 (step S220). If the wet state variable X is smaller than the threshold T4, the process returns to step S205. On the other hand, if it is determined that it is equal to or greater than the threshold value T4, it is determined that the road surface state continuously indicates a wet state, and it is determined that it is raining. Then, the rainy weather correspondence table A2 stored in the ROM 14 is set as a correspondence table for determining the moving average parameter N (step S225).
[0043]
Thus, in step S135 in the road surface state detection process, it is possible to determine the moving average parameter N based on the rainy weather correspondence table A2. On the other hand, if it is determined in step S210 that the state is dry, the dry state variable Y is incremented (step S230). Next, it is determined whether or not the dry state variable Y is equal to or greater than a predetermined threshold T5 (step S235), and if smaller than the threshold T5, the process returns to step S205. On the other hand, if it is determined that the value is equal to or greater than the threshold value T5, it is determined that the road surface state continuously indicates a dry state, and it is determined that the sky is clear. Then, the normal correspondence table A3 stored in the ROM 14 is set as a correspondence table for determining the moving average parameter N (step S240). Thereby, in step S135 in the road surface state detection process, the moving average parameter N based on the normal correspondence table A3 can be determined.
[0044]
(4) Modification 2:
As described above, impulse noise occurs when the brightness of the outside world changes greatly due to sudden backlight or shadow, because the imaging unit 20 cannot follow this change. Therefore, when the traveling speed of the vehicle is high, there is a high possibility that the brightness of the outside world will change suddenly. Therefore, the threshold value T1 may be set to a small value during high-speed traveling so that more impulse noise can be removed, and the threshold value T1 may be set large during low-speed traveling. Here, FIG. 14 is a flowchart showing the processing contents of the threshold setting processing executed by the CPU 11 when realizing such a function.
In the figure, first, the traveling speed of the vehicle is acquired by a predetermined method (step S305). Next, it is determined whether or not the traveling speed is equal to or higher than a predetermined threshold T6 for determining a predetermined high speed traveling or low speed traveling (step S310), and when it is determined that the traveling speed is equal to or higher than the threshold T6. Then, a threshold value T1 ′ having a value smaller than the normal value is substituted for the threshold value T1, and impulse noise is removed based on the threshold value T1 (= T1 ′) (step S315). On the other hand, when it is determined that the traveling speed is smaller than the threshold value T6, impulse noise is removed based on the normal threshold value T1 (step S320).
[0045]
(5) Summary:
In this way, by removing impulse noise and high-frequency component noise when calculating the polarization ratio intensity, it is possible to improve the calculation accuracy of the polarization ratio intensity and improve the detection accuracy of the road surface condition. Become. Further, when calculating the moving average in removing high-frequency component noise, the moving average parameter N, which is a weight of the moving average, is reduced by making the moving average parameter N a function of the traveling speed V (approximately corresponding to the increase in the traveling speed V). Function, it is possible to detect road surface conditions with an emphasis on responsiveness when it is necessary to make an immediate decision, such as during high-speed driving, and to improve detection stability during low-speed driving. It is possible to detect an important road surface state.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block configuration diagram showing a configuration of a vehicle road surface condition detection apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a block configuration diagram illustrating a configuration of an imaging unit.
FIG. 3 is a schematic diagram schematically showing an imaging field of view of an imaging unit when a vehicle road surface state detection device is mounted on a vehicle.
FIG. 4 is a schematic diagram schematically showing characteristics of a vertical polarization component and a horizontal polarization component when a road surface is in a dry state.
FIG. 5 is a schematic diagram schematically showing the characteristics of a vertical polarization component and a horizontal polarization component when the road surface is substantially wet.
FIG. 6 is a relational diagram showing the relationship between the incident angle of incident light and the intensity of the vertical polarization component, the intensity of the horizontal polarization component, and the polarization ratio intensity, which is the ratio of the mutual intensities.
FIG. 7 is a diagram showing a temporal transition of polarization ratio intensity in a state where each noise is included.
FIG. 8 is a flowchart showing processing details of road surface state determination processing;
FIG. 9 is a diagram showing a temporal transition of polarization ratio intensity in a state where impulse noise is removed.
FIG. 10 is a diagram showing a table configuration of a correspondence table stored in a ROM.
FIG. 11 is a diagram showing a temporal transition of polarization ratio intensity in a state where each noise is removed.
FIG. 12 is a diagram showing a table configuration of a plurality of correspondence tables stored in a ROM.
FIG. 13 is a flowchart showing the contents of a correspondence table setting process.
FIG. 14 is a flowchart showing the contents of threshold setting processing.
[Explanation of symbols]
10 ... Vehicle road surface condition detection device
11 ... CPU
12 ... AD converter
13 ... Frame memory
14 ... ROM
15 ... RAM
16. User interface part
20 ... Imaging unit
21 ... Half mirror box
22 ... Mirror
23. Vertical polarization filter
24 ... Horizontal polarization filter
25 ... CCD
26 ... CCD
27 ... Field memory
28 ... Field memory

Claims

An image imaging means that is installed in a vehicle so as to be able to image a front road surface, and that captures a vertical polarization image and a horizontal polarization image of the front road surface;
A polarization ratio intensity calculating means for calculating a polarization ratio intensity of the vertical polarization image and the horizontal polarization image;
A moving average intensity calculating means for calculating a moving average intensity corresponding to an average of a predetermined period in time-series data of the same polarization ratio intensity each time the polarization ratio intensity is calculated;
When calculating the moving average intensity, the vehicle speed is acquired according to the acquired speed based on the correspondence relationship that acquires the travel speed of the vehicle and substantially corresponds to the increase in the travel speed of the vehicle to shorten the predetermined period. Arithmetic control means for changing the predetermined period;
; And a road surface condition judging means which the computed moving average intensity is determined to a road surface state when it is above a predetermined threshold is substantially wet,
The calculation control means includes correspondence pattern storage means for storing a plurality of correspondence patterns in which correspondence relations between the traveling speed and the predetermined period are defined in advance according to the road surface state, and sets the traveling speed and the road surface state. The vehicle road surface condition detecting device, wherein the predetermined period is determined based on a corresponding correspondence pattern .

The polarization ratio intensity calculating means compares the previously calculated polarization ratio intensity with the currently calculated polarization ratio intensity every time the calculated polarization ratio intensity is calculated, and the degree of change of each polarization ratio intensity is greater than or equal to a predetermined threshold value. If the degree of change is determined to be greater than or equal to a predetermined threshold in the determination, the currently calculated polarization ratio intensity is replaced with the previously calculated polarization ratio intensity. The vehicle road surface state detection device according to claim 1 .

The vehicular road surface condition detecting device according to claim 2 , wherein the polarization ratio intensity calculating means sets the threshold value to be decreased substantially corresponding to the increase in the traveling speed.

A vehicle road surface state detection method for detecting a road surface state based on a polarization ratio intensity of a vertical polarization image and a horizontal polarization image of a vehicle front road surface,
An image imaging step of causing the imaging means installed in the vehicle to image the front road surface to capture the vertically polarized image and the horizontally polarized image;
A polarization ratio intensity calculating step of calculating a polarization ratio intensity of the vertical polarization image and the horizontal polarization image;
A moving average intensity calculation step for calculating a moving average intensity corresponding to an average of a predetermined period in time series data of the same polarization ratio intensity each time the polarization ratio intensity is calculated;
When calculating the moving average intensity, the vehicle speed is acquired according to the acquired speed based on the correspondence relationship that acquires the travel speed of the vehicle and substantially corresponds to the increase in the travel speed of the vehicle to shorten the predetermined period. A calculation control step for changing the predetermined period;
A road surface state determination step of determining that the road surface state is a substantially wet state when the calculated moving average intensity is equal to or greater than a predetermined threshold value ,
In the calculation control step, a corresponding pattern corresponding to the traveling speed and the road surface state is acquired from a plurality of corresponding patterns in which a correspondence relationship between the traveling speed and the predetermined period is defined in advance according to the road surface state. vehicle road surface condition detecting method characterized by comprising the step of determining the predetermined time period based on the corresponding pattern the acquired.

A control program for a vehicle road surface state detection device that enables a computer to realize a function of detecting a road surface state based on the polarization specific intensity of a vertical polarization image and a horizontal polarization image of a vehicle front road surface,
An image capturing function for causing the imaging means installed in the vehicle to capture the front road surface to capture the vertically polarized image and the horizontally polarized image;
A polarization ratio intensity calculation function for calculating the polarization ratio intensity of the vertical polarization image and the horizontal polarization image;
A moving average intensity calculation function for calculating a moving average intensity corresponding to an average of a predetermined period in time series data of the same polarization ratio intensity each time the polarization ratio intensity is calculated;
When calculating the moving average intensity, the vehicle speed is acquired according to the acquired speed based on the correspondence relationship that acquires the travel speed of the vehicle and substantially corresponds to the increase in the travel speed of the vehicle to shorten the predetermined period. A calculation control function for changing a predetermined period;
A road surface state determination function for determining that the road surface state is a substantially wet state when the calculated moving average intensity is equal to or greater than a predetermined threshold ,
In the calculation control function, a corresponding pattern corresponding to the traveling speed and the road surface state is acquired from a plurality of corresponding patterns in which a correspondence relationship between the traveling speed and the predetermined period is defined in advance according to the road surface state. A control program for a road surface condition detecting device for a vehicle , comprising a function of determining the predetermined period based on the acquired correspondence pattern .