JP6045589B2 - カメラ装置、立体物検出装置及びレンズ洗浄方法 - Google Patents

Description

本発明は、カメラ装置、立体物検出装置及びレンズ洗浄方法に関するものである。
本出願は、２０１２年７月２７日に出願された日本国特許出願の特願２０１２―１６６５３０及び特願２０１２―１６６５３１に基づく優先権を主張するものであり、文献の参照による組み込みが認められる指定国については、上記の出願に記載された内容を参照により本出願に組み込み、本出願の記載の一部とする。

車両ボディに設けられたカメラの前面のガラスに高圧空気と高圧水を吹き付けることにより、泥はねなどによって付着した汚れを除去する車載カメラが知られている（特許文献１参照）。

特開２００１−１７１４９１号公報

従来の技術では、泥はねなどの汚れが生じやすい降雨時に、レンズの汚れを除去する洗浄動作が実行されるが、レンズの実際の汚れの状態にかかわらずレンズの洗浄を実行するので、洗浄水を無駄に消費するという問題がある。

本発明が解決しようとする課題は、レンズの汚れの状態に応じた適切なタイミングでレンズの洗浄を実行することである。

本発明は、レンズの汚れの状態に応じて洗浄動作の開始タイミングを制御することにより、洗浄水の無駄な消費を節約して上記課題を解決する。

本発明は、レンズの汚れの状態に応じたタイミングで又はレンズの汚れの状態に応じた洗浄液量で洗浄処理を実行するので、洗浄水を節約しつつも、レンズ汚れを適切に洗浄することができる。

本発明の立体物検出装置を適用した一実施の形態に係る車両の概略構成図である。 図１の車両の走行状態を示す平面図（差分波形情報による立体物検出）である。 図１の計算機の詳細を示すブロック図である。 図３の位置合わせ部の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は車両の移動状態を示す平面図、（ｂ）は位置合わせの概要を示す画像である。 図３の立体物検出部による差分波形の生成の様子を示す概略図である。 図３の立体物検出部によって分割される小領域を示す図である。 図３の立体物検出部により得られるヒストグラムの一例を示す図である。 図３の立体物検出部による重み付けを示す図である。 図３のスミア検出部による処理及びそれによる差分波形の算出処理を示す図である。 図３の立体物検出部により得られるヒストグラムの他の例を示す図である。 図３の視点変換部、位置合わせ部、スミア検出部及び立体物検出部により実行される差分波形情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その１）である。 図３の視点変換部、位置合わせ部、スミア検出部及び立体物検出部により実行される差分波形情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その２）である。 図１の車両の走行状態を示す図（エッジ情報による立体物検出）であり、（ａ）は検出領域等の位置関係を示す平面図、（ｂ）は実空間における検出領域等の位置関係を示す斜視図である。 図３の輝度差算出部の動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図、（ｂ）は実空間における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 図３の輝度差算出部の詳細な動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における検出領域を示す図、（ｂ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 エッジ線とエッジ線上の輝度分布を示す図であり、（ａ）は検出領域に立体物（車両）が存在している場合の輝度分布を示す図、（ｂ）は検出領域に立体物が存在しない場合の輝度分布を示す図である。 図３の視点変換部、輝度差算出部、エッジ線検出部及び立体物検出部により実行されるエッジ情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その１）である。 図３の視点変換部、輝度差算出部、エッジ線検出部及び立体物検出部により実行されるエッジ情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その２）である。 エッジ検出動作を説明するための画像例を示す図である。 カメラの装着例を示す斜視図である。 レンズに粒子の小さい異物が付着しているカメラにより撮像された画像情報の一例を示す図である。 レンズに粒子の大きい異物が付着しているカメラにより撮像された画像情報の一例を示す図である。 レンズ洗浄装置の制御機構の概要を示す図である。 レンズ洗浄工程を説明するためのタイムチャートである。 レンズ洗浄装置の一部であり、カメラ装置１０００の一部破断斜視図である。 カメラ装置１０００に設けられるレンズ洗浄装置のノズル先端部の断面図である。 レンズに粒子の小さい異物が付着している場合の撮像画像の画素の様子の一例を示す図である。 レンズに粒子の大きい異物が付着している場合の撮像画像の画素の様子の一例を示す図である。 レンズの汚れの付着の状態に応じた異物の付着度の変化量を説明するための図である。 異物の付着度の変化量と洗浄液供給開始タイミングまでの時間との関係の一例を示す図である。 異物の平均粒径と洗浄液供給開始タイミングまでの時間との関係の一例を示す図である。 レンズの汚れの付着の状態の評価信頼度と洗浄液供給開始タイミングまでの時間との関係の一例を示す図である。 本発明の本実施形態に係るカメラ装置の制御手順を示すフローチャートである。 本発明の本実施形態に係る立体物検出装置による他車両の検出処理の制御手順を説明するためのフローチャートである。

＜第１実施形態＞
図１は、本発明のカメラ装置１０００を備える立体物検出装置１を適用した一実施の形態に係る車両の概略構成図である。本例の立体物検出装置１は、自車両Ｖの運転者が運転中に注意を払うべき他車両、例えば、自車両Ｖが車線変更する際に接近乃至接触の可能性がある他車両を障害物として検出する装置である。特に、本例の立体物検出装置１は自車両が走行する車線の隣の隣接車線（以下、単に隣接車線ともいう）を走行する他車両を検出する。また、本例の立体物検出装置１は、検出した他車両の移動距離、移動速度を算出することができる。このため、以下説明する一例は、立体物検出装置１を自車両Ｖに搭載し、自車両周囲において検出される立体物のうち、自車両Ｖが走行する車線の隣の隣接車線を走行する他車両を検出する例を示すこととする。同図に示すように、本例の立体物検出装置１は、車両後方の映像を結像させるレンズ１１を備えたカメラ１０と、車速センサ２０と、計算機３０と、カメラ１０のレンズ１１を洗浄するレンズ洗浄装置１００とを備える。

カメラ１０は、図１に示すように自車両Ｖの後方における高さｈの箇所において、光軸が水平から下向きに角度θとなるように自車両Ｖに取り付けられている。カメラ１０は、この位置から自車両Ｖの周囲環境のうちの所定領域を撮像する。本実施形態において自車両Ｖの後方の立体物を検出するために設けられるカメラ１は一つであるが、他の用途のため、例えば車両周囲の画像を取得するための他のカメラを設けることもできる。車速センサ２０は、自車両Ｖの走行速度を検出するものであって、例えば車輪に回転数を検知する車輪速センサで検出した車輪速から車速度を算出する。計算機３０は、車両後方の立体物を検出するとともに、本例ではその立体物について移動距離及び移動速度を算出する。

図２は、図１の自車両Ｖの走行状態を示す平面図である。同図に示すように、カメラ１０は、所定の画角ａで車両後方側を撮像する。このとき、カメラ１０の画角ａは、自車両Ｖが走行する車線に加えて、その左右の車線についても撮像可能な画角に設定されている。撮像可能な領域には、自車両Ｖの後方であり、自車両Ｖの走行車線の左右隣の隣接車線上の検出対象領域Ａ１，Ａ２を含む。

図３は、図１の計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図３においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０、車速センサ２０、レンズ洗浄装置１００、車両コントローラ１００、ナビゲーション装置２００、ＡＢＳ（アンチ・ブロックド・ブレーキングシステム：Anti-locked braking system 以下同じ）装置３００、ＴＣＳ（トラッキング・コントロール・システム：Traction Control System 以下同じ）装置４００、ＶＤＣ（ビークル・ダイナミクス・コントロール：Vehicle Dynamics Control）装置５００についても図示する。車速センサ２０、ＡＢＳ装置３００、ＴＣＳ装置４００、ＶＤＣ装置５００は、車両に搭載され、車両コントローラ１００を介して本実施形態の立体物検出装置１００と情報の授受が可能である。上記各装置は、ＣＡＮ（Controller Area Network）などの車載通信ネットワークにより情報の授受が可能である。についても図示する。

図３に示すように、計算機３０は、視点変換部３１と、位置合わせ部３２と、立体物検出部３３と、立体物判断部３４と、付着状態判断部３８と、制御部３９と、スミア検出部４０と、走行路状態判断部４１とを備える。本実施形態の計算部３０は、差分波形情報を利用した立体物の検出ブロックに関する構成である。本実施形態の計算部３０は、エッジ情報を利用した立体物の検出ブロックに関する構成とすることもできる。この場合は、図３に示す構成のうち、位置合わせ部３２と、立体物検出部３３から構成される検出ブロック構成Ａを、破線で囲んだ輝度差算出部３５と、エッジ線検出部３６と、立体物検出部３７から構成される検出ブロック構成Ｂと置き換えて構成することができる。もちろん、検出ブロック構成Ａ及び検出ブロック構成Ｂの両方を備え、差分波形情報を利用した立体物の検出を行うとともに、エッジ情報を利用した立体物の検出も行うことができるようにすることができる。検出ブロック構成Ａ及び検出ブロック構成Ｂを備える場合には、例えば明るさなどの環境要因に応じて検出ブロック構成Ａ又は検出ブロック構成Ｂのいずれかを動作させることができる。以下、各構成について説明する。

《差分波形情報による立体物の検出》
本実施形態の立体物検出装置１は、車両後方を撮像する単眼のカメラ１により得られた画像情報に基づいて車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出する。

視点変換部３１は、カメラ１０による撮像にて得られた所定領域の撮像画像データを入力し、入力した撮像画像データを鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換する。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向きに見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換は、例えば特開２００８−２１９０６３号公報に記載されるようにして実行することができる。撮像画像データを鳥瞰視画像データに視点変換するのは、立体物に特有の鉛直エッジは鳥瞰視画像データへの視点変換により特定の定点を通る直線群に変換されるという原理に基づき、これを利用すれば平面物と立体物とを識別できるからである。なお、視点変換部３１による画像変換処理の結果は、後述するエッジ情報による立体物の検出においても利用される。

位置合わせ部３２は、視点変換部３１の視点変換により得られた鳥瞰画像データを順次入力し、入力した異なる時刻の鳥瞰画像データの位置を合わせる。図４は、位置合わせ部３２の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は自車両Ｖの移動状態を示す平面図、（ｂ）は位置合わせの概要を示す画像である。

図４（ａ）に示すように、現時刻の自車両ＶがＶ１に位置し、一時刻前の自車両ＶがＶ２に位置していたとする。また、自車両Ｖの後側方向に他車両ＶＸが位置して自車両Ｖと並走状態にあり、現時刻の他車両ＶＸがＶ３に位置し、一時刻前の他車両ＶＸがＶ４に位置していたとする。さらに、自車両Ｖは、一時刻で距離ｄ移動したものとする。なお、一時刻前とは、現時刻から予め定められた時間（例えば１制御周期）だけ過去の時刻であってもよいし、任意の時間だけ過去の時刻であってもよい。

このような状態において、現時刻における鳥瞰画像ＰＢ_ｔは図４（ｂ）に示すようになる。この鳥瞰画像ＰＢ_ｔでは、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に平面視された状態となるが、位置Ｖ３にある他車両ＶＸの位置については倒れ込みが発生する。また、一時刻前における鳥瞰画像ＰＢ_ｔ−１についても同様に、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に平面視された状態となるが、位置Ｖ４にある他車両ＶＸについては倒れ込みが発生する。既述したとおり、立体物の鉛直エッジ（厳密な意味の鉛直エッジ以外にも路面から三次元空間に立ち上がったエッジを含む）は、鳥瞰視画像データへの視点変換処理によって倒れ込み方向に沿った直線群として現れるのに対し、路面上の平面画像は鉛直エッジを含まないので、視点変換してもそのような倒れ込みが生じないからである。

位置合わせ部３２は、上記のような鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の位置合わせをデータ上で実行する。この際、位置合わせ部３２は、一時刻前における鳥瞰画像ＰＢ_ｔ−１をオフセットさせ、現時刻における鳥瞰画像ＰＢ_ｔと位置を一致させる。図４（ｂ）の左側の画像と中央の画像は、移動距離ｄ’だけオフセットした状態を示す。このオフセット量ｄ’は、図４（ａ）に示した自車両Ｖの実際の移動距離ｄに対応する鳥瞰視画像データ上の移動量であり、車速センサ２０からの信号と一時刻前から現時刻までの時間に基づいて決定される。

また、位置合わせ後において位置合わせ部３２は、鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の差分をとり、差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成する。ここで、差分画像ＰＤ_ｔの画素値は、鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の画素値の差を絶対値化したものでもよいし、照度環境の変化に対応するために当該絶対値が所定の閾値ｐを超えたときに「１」とし、超えないときに「０」としてもよい。図４（ｂ）の右側の画像が、差分画像ＰＤ_ｔである。この閾値ｐは、予め設定しておいてもよいし、後述する制御部３９の付着状態判断部３８の検出結果に応じた制御命令に従い変更してもよい。

図３に戻り、立体物検出部３３は、図４（ｂ）に示す差分画像ＰＤ_ｔのデータに基づいて立体物を検出する。この際、本例の立体物検出部３３は、実空間上における立体物の移動距離についても算出する。立体物の検出及び移動距離の算出にあたり、立体物検出部３３は、まず差分波形を生成する。なお、立体物の時間あたりの移動距離は、立体物の移動速度の算出に用いられる。そして、立体物の移動速度は、立体物が車両であるか否かの判断に用いることができる。

差分波形の生成にあたって本実施形態の立体物検出部３３は、差分画像ＰＤ_ｔにおいて検出領域を設定する。本例の立体物検出装置１は、自車両Ｖの運転手が注意を払う他車両であり、特に、自車両Ｖが車線変更する際に接触の可能性がある自車両Ｖが走行する車線の隣の車線を走行する他車両を検出対象物として検出する。このため、画像情報に基づいて立体物を検出する本例では、カメラ１により得られた画像のうち、自車両Ｖの右側及び左側に二つの検出領域を設定する。具体的に、本実施形態では、図２に示すように自車両Ｖの後方の左側及び右側に矩形状の検出領域Ａ１，Ａ２を設定する。この検出領域Ａ１，Ａ２において検出された他車両は、自車両Ｖが走行する車線の隣の隣接車線を走行する障害物として検出される。なお、このような検出領域Ａ１，Ａ２は、自車両Ｖに対する相対位置から設定してもよいし、白線の位置を基準に設定してもよい。白線の位置を基準に設定する場合に、移動距離検出装置１は、例えば既存の白線認識技術等を利用するとよい。

また、立体物検出部３３は、設定した検出領域Ａ１，Ａ２の自車両Ｖ側における辺（走行方向に沿う辺）を接地線Ｌ１，Ｌ２（図２）として認識する。一般に接地線は立体物が地面に接触する線を意味するが、本実施形態では地面に接触する線でなく上記の如くに設定される。なおこの場合であっても、経験上、本実施形態に係る接地線と、本来の他車両ＶＸの位置から求められる接地線との差は大きくなり過ぎず、実用上は問題が無い。

図５は、図３に示す立体物検出部３３による差分波形の生成の様子を示す概略図である。図５に示すように、立体物検出部３３は、位置合わせ部３２で算出した差分画像ＰＤ_ｔ（図４（ｂ）の右図）のうち検出領域Ａ１，Ａ２に相当する部分から、差分波形ＤＷ_ｔを生成する。この際、立体物検出部３３は、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿って、差分波形ＤＷ_ｔを生成する。なお、図５に示す例では、便宜上検出領域Ａ１のみを用いて説明するが、検出領域Ａ２についても同様の手順で差分波形ＤＷ_ｔを生成する。

具体的に説明すると、立体物検出部３３は、差分画像ＤＷ_ｔのデータ上において立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａを定義する。そして、立体物検出部３３は、線Ｌａ上において所定の差分を示す差分画素ＤＰの数をカウントする。ここで、所定の差分を示す差分画素ＤＰは、差分画像ＤＷ_ｔの画素値が鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の画素値の差を絶対値化したものである場合は、所定の閾値を超える画素であり、差分画像ＤＷ_ｔの画素値が「０」「１」で表現されている場合は、「１」を示す画素である。

立体物検出部３３は、差分画素ＤＰの数をカウントした後、線Ｌａと接地線Ｌ１との交点ＣＰを求める。そして、立体物検出部３３は、交点ＣＰとカウント数とを対応付け、交点ＣＰの位置に基づいて横軸位置、すなわち図５右図の上下方向軸における位置を決定するとともに、カウント数から縦軸位置、すなわち図５右図の左右方向軸における位置を決定し、交点ＣＰにおけるカウント数としてプロットする。

以下同様に、立体物検出部３３は、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌｂ，Ｌｃ…を定義して、差分画素ＤＰの数をカウントし、各交点ＣＰの位置に基づいて横軸位置を決定し、カウント数（差分画素ＤＰの数）から縦軸位置を決定しプロットする。立体物検出部３３は、上記を順次繰り返して度数分布化することで、図５右図に示すように差分波形ＤＷ_ｔを生成する。

なお、図５左図に示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａと線Ｌｂとは検出領域Ａ１と重複する距離が異なっている。このため、検出領域Ａ１が差分画素ＤＰで満たされているとすると、線Ｌｂ上よりも線Ｌａ上の方が差分画素ＤＰの数が多くなる。このため、立体物検出部３３は、差分画素ＤＰのカウント数から縦軸位置を決定する場合に、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂと検出領域Ａ１とが重複する距離に基づいて正規化する。具体例を挙げると、図５左図において線Ｌａ上の差分画素ＤＰは６つあり、線Ｌｂ上の差分画素ＤＰは５つである。このため、図５においてカウント数から縦軸位置を決定するにあたり、立体物検出部３３は、カウント数を重複距離で除算するなどして正規化する。これにより、差分波形ＤＷ_ｔに示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂに対応する差分波形ＤＷ_ｔの値はほぼ同じとなっている。

差分波形ＤＷ_ｔの生成後、立体物検出部３３は一時刻前の差分波形ＤＷ_ｔ−１との対比により移動距離を算出する。すなわち、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔ，ＤＷ_ｔ−１の時間変化から移動距離を算出する。

詳細に説明すると、立体物検出部３３は、図６に示すように差分波形ＤＷ_ｔを複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ（ｎは２以上の任意の整数）に分割する。図６は、立体物検出部３３によって分割される小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎを示す図である。小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎは、例えば図６に示すように、互いに重複するようにして分割される。例えば小領域ＤＷ_ｔ１と小領域ＤＷ_ｔ２とは重複し、小領域ＤＷ_ｔ２と小領域ＤＷ_ｔ３とは重複する。

次いで、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎にオフセット量（差分波形の横軸方向（図６の上下方向）の移動量）を求める。ここで、オフセット量は、一時刻前における差分波形ＤＷ_ｔ−１と現時刻における差分波形ＤＷ_ｔとの差（横軸方向の距離）から求められる。この際、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に、一時刻前における差分波形ＤＷ_ｔ−１を横軸方向に移動させた際に、現時刻における差分波形ＤＷ_ｔとの誤差が最小となる位置（横軸方向の位置）を判定し、差分波形ＤＷ_ｔ−１の元の位置と誤差が最小となる位置との横軸方向の移動量をオフセット量として求める。そして、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に求めたオフセット量をカウントしてヒストグラム化する。

図７は、立体物検出部３３により得られるヒストグラムの一例を示す図である。図７に示すように、各小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎと一時刻前における差分波形ＤＷ_ｔ−１との誤差が最小となる移動量であるオフセット量には、多少のバラつきが生じる。このため、立体物検出部３３は、バラつきを含んだオフセット量をヒストグラム化し、ヒストグラムから移動距離を算出する。この際、立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値から立体物の移動距離を算出する。すなわち、図７に示す例において立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値を示すオフセット量を移動距離τ^＊と算出する。なおこの移動距離τ^＊は、自車両Ｖに対する他車両ＶＸの相対移動距離である。このため、立体物検出部３３は、絶対移動距離を算出する場合には、得られた移動距離τ^＊と車速センサ２０からの信号とに基づいて、絶対移動距離を算出することとなる。

なお、ヒストグラム化にあたり立体物検出部３３は、複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に重み付けをし、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に求めたオフセット量を重みに応じてカウントしてヒストグラム化してもよい。図８は、立体物検出部３３による重み付けを示す図である。

図８に示すように、小領域ＤＷ_ｍ（ｍは１以上ｎ−１以下の整数）は平坦となっている。すなわち、小領域ＤＷ_ｍは所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が小さくなっている。立体物検出部３３は、このような小領域ＤＷ_ｍについて重みを小さくする。平坦な小領域ＤＷ_ｍについては、特徴がなくオフセット量の算出にあたり誤差が大きくなる可能性が高いからである。

一方、小領域ＤＷ_ｍ＋ｋ（ｋはｎ−ｍ以下の整数）は起伏に富んでいる。すなわち、小領域ＤＷ_ｍは所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が大きくなっている。立体物検出部３３は、このような小領域ＤＷ_ｍについて重みを大きくする。起伏に富む小領域ＤＷ_ｍ＋ｋについては、特徴的でありオフセット量の算出を正確に行える可能性が高いからである。このように重み付けすることにより、移動距離の算出精度を向上することができる。

なお、移動距離の算出精度を向上するために上記実施形態では差分波形ＤＷ_ｔを複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割したが、移動距離の算出精度がさほど要求されない場合は小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割しなくてもよい。この場合に、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔと差分波形ＤＷ_ｔ−１との誤差が最小となるときの差分波形ＤＷ_ｔのオフセット量から移動距離を算出することとなる。すなわち、一時刻前における差分波形ＤＷ_ｔ−１と現時刻における差分波形ＤＷ_ｔとのオフセット量を求める方法は上記内容に限定されない。

図３に戻り、計算機３０はスミア検出部４０を備える。スミア検出部４０は、カメラ１０による撮像によって得られた撮像画像のデータからスミアの発生領域を検出する。なお、スミアはＣＣＤイメージセンサ等に生じる白飛び現象であることから、こうしたスミアが生じないＣＭＯＳイメージセンサ等を用いたカメラ１０を採用する場合にはスミア検出部４０を省略してもよい。

図９は、スミア検出部４０による処理及びそれによる差分波形ＤＷ_ｔの算出処理を説明するための画像図である。まずスミア検出部４０にスミアＳが存在する撮像画像Ｐのデータが入力されたとする。このとき、スミア検出部４０は、撮像画像ＰからスミアＳを検出する。スミアＳの検出方法は様々であるが、例えば一般的なＣＣＤ（Charge-Coupled Device）カメラの場合、光源から画像下方向にだけスミアＳが発生する。このため、本実施形態では画像下側から画像上方に向かって所定値以上の輝度値を持ち、且つ、縦方向に連続した領域を検索し、これをスミアＳの発生領域と特定する。

また、スミア検出部４０は、スミアＳの発生箇所について画素値を「１」とし、それ以外の箇所を「０」とするスミア画像ＳＰのデータを生成する。生成後、スミア検出部４０はスミア画像ＳＰのデータを視点変換部３１に送信する。また、スミア画像ＳＰのデータを入力した視点変換部３１は、このデータを鳥瞰視される状態に視点変換する。これにより、視点変換部３１はスミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔのデータを生成する。生成後、視点変換部３１はスミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔのデータを位置合わせ部３３に送信する。また、視点変換部３１は一時刻前のスミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔ−１のデータを位置合わせ部３３に送信する。

位置合わせ部３２は、スミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔ，ＳＢ_ｔ−１の位置合わせをデータ上で実行する。具体的な位置合わせについては、鳥瞰画像ＰＢ_ｔ，ＰＢ_ｔ−１の位置合わせをデータ上で実行する場合と同様である。また、位置合わせ後、位置合わせ部３２は、各スミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔ，ＳＢ_ｔ−１のスミアＳの発生領域について論理和をとる。これにより、位置合わせ部３２は、マスク画像ＭＰのデータを生成する。生成後、位置合わせ部３２は、マスク画像ＭＰのデータを立体物検出部３３に送信する。

立体物検出部３３は、マスク画像ＭＰのうちスミアＳの発生領域に該当する箇所について、度数分布のカウント数をゼロとする。すなわち、図９に示すような差分波形ＤＷ_ｔが生成されていた場合に、立体物検出部３３は、スミアＳによるカウント数ＳＣをゼロとし、補正された差分波形ＤＷ_ｔ’を生成することとなる。

なお、本実施形態において立体物検出部３３は、車両Ｖ（カメラ１０）の移動速度を求め、求めた移動速度から静止物についてのオフセット量を求める。静止物のオフセット量を求めた後、立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値のうち静止物に該当するオフセット量を無視したうえで、立体物の移動距離を算出する。

図１０は、立体物検出部３３により得られるヒストグラムの他例を示す図である。カメラ１０の画角内に他車両ＶＸの他に静止物が存在する場合に、得られるヒストグラムには２つの極大値τ１，τ２が現れる。この場合、２つの極大値τ１，τ２のうち、いずれか一方は静止物のオフセット量である。このため、立体物検出部３３は、移動速度から静止物についてのオフセット量を求め、そのオフセット量に該当する極大値について無視し、残り一方の極大値を採用して立体物の移動距離を算出する。

なお、静止物に該当するオフセット量を無視したとしても、極大値が複数存在する場合、カメラ１０の画角内に他車両ＶＸが複数台存在すると想定される。しかし、検出領域Ａ１，Ａ２内に複数の他車両ＶＸが存在することは極めて稀である。このため、立体物検出部３３は、移動距離の算出を中止する。

次に差分波形情報による立体物検出手順を説明する。図１１及び図１２は、本実施形態の立体物検出手順を示すフローチャートである。図１１に示すように、まず、計算機３０はカメラ１０による撮像画像Ｐのデータを入力し、スミア検出部４０によりスミア画像ＳＰを生成する（Ｓ１）。次いで、視点変換部３１は、カメラ１０からの撮像画像Ｐのデータから鳥瞰画像ＰＢ_ｔのデータを生成すると共に、スミア画像ＳＰのデータからスミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔのデータを生成する（Ｓ２）。

そして、位置合わせ部３３は、鳥瞰画像ＰＢ_ｔのデータと、一時刻前の鳥瞰画像ＰＢ_ｔ−１のデータとを位置合わせすると共に、スミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔのデータと、一時刻前のスミア鳥瞰画像ＳＢ_ｔ−１のデータとを位置合わせする（Ｓ３）。この位置合わせ後、位置合わせ部３３は、差分画像ＰＤ_ｔのデータを生成すると共に、マスク画像ＭＰのデータを生成する（Ｓ４）。その後、立体物検出部３３は、差分画像ＰＤ_ｔのデータと、一時刻前の差分画像ＰＤ_ｔ−１のデータとから、差分波形ＤＷ_ｔを生成する（Ｓ５）。差分波形ＤＷ_ｔを生成後、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔのうち、スミアＳの発生領域に該当するカウント数をゼロとし、スミアＳによる影響を抑制する（Ｓ６）。

その後、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷ_ｔのピークが第１閾値α以上であるか否かを判断する（Ｓ７）。この第１閾値αは、予め設定しておき、図３に示す制御部３９の制御命令に従い変更することもできるが、その詳細については後述する。ここで、差分波形ＤＷ_ｔのピークが第１閾値α以上でない場合、すなわち差分が殆どない場合には、撮像画像Ｐ内には立体物が存在しないと考えられる。このため、差分波形ＤＷ_ｔのピークが第１閾値α以上でないと判断した場合には（Ｓ７：ＮＯ）、立体物検出部３３は、立体物が存在せず、障害物としての他車両が存在しないと判断する（図１２：Ｓ１６）。そして、図１１及び図１２に示す処理を終了する。

一方、差分波形ＤＷ_ｔのピークが第１閾値α以上であると判断した場合には（Ｓ７：ＹＥＳ）、立体物検出部３３は、立体物が存在すると判断し、差分波形ＤＷ_ｔを複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割する（Ｓ８）。次いで、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に重み付けを行う（Ｓ９）。その後、立体物検出部３３は、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎のオフセット量を算出し（Ｓ１０）、重みを加味してヒストグラムを生成する（Ｓ１１）。

そして、立体物検出部３３は、ヒストグラムに基づいて自車両Ｖに対する立体物の移動距離である相対移動距離を算出する（Ｓ１２）。次に、立体物検出部３３は、相対移動距離から立体物の絶対移動速度を算出する（Ｓ１３）。このとき、立体物検出部３３は、相対移動距離を時間微分して相対移動速度を算出すると共に、車速センサ２０で検出された自車速を加算して、絶対移動速度を算出する。

その後、立体物検出部３３は、立体物の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、立体物の自車両Ｖに対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるか否かを判断する（Ｓ１４）。双方を満たす場合には（Ｓ１４：ＹＥＳ）、立体物検出部３３は、立体物が他車両ＶＸであると判断する（Ｓ１５）。そして、図１１及び図１２に示す処理を終了する。一方、いずれか一方でも満たさない場合には（Ｓ１４：ＮＯ）、立体物検出部３３は、他車両が存在しないと判断する（Ｓ１６）。そして、図１１及び図１２に示す処理を終了する。

なお、本実施形態では自車両Ｖの後側方を検出領域Ａ１，Ａ２とし、自車両Ｖが走行中に注意を払うべきである自車両の走行車線の隣を走行する隣接車線を走行する他車両ＶＸを検出すること、特に、自車両Ｖが車線変更した場合に接触する可能性がある否かに重点を置いている。自車両Ｖが車線変更した場合に、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両ＶＸと接触する可能性がある否かを判断するためである。このため、ステップＳ１４の処理が実行されている。すなわち、本実施形態にけるシステムを高速道路で作動させることを前提とすると、立体物の速度が１０ｋｍ／ｈ未満である場合、たとえ他車両ＶＸが存在したとしても、車線変更する際には自車両Ｖの遠く後方に位置するため問題となることが少ない。同様に、立体物の自車両Ｖに対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈを超える場合（すなわち、立体物が自車両Ｖの速度よりも６０ｋｍ／ｈより大きな速度で移動している場合）、車線変更する際には自車両Ｖの前方に移動しているため問題となることが少ない。このため、ステップＳ１４では車線変更の際に問題となる他車両ＶＸを判断しているともいえる。

また、ステップＳ１４において立体物の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、立体物の自車両Ｖに対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるかを判断することにより、以下の効果がある。例えば、カメラ１０の取り付け誤差によっては、静止物の絶対移動速度を数ｋｍ／ｈであると検出してしまう場合があり得る。よって、１０ｋｍ／ｈ以上であるかを判断することにより、静止物を他車両ＶＸであると判断してしまう可能性を低減することができる。また、ノイズによっては立体物の自車両Ｖに対する相対速度を＋６０ｋｍ／ｈを超える速度に検出してしまうことがあり得る。よって、相対速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるかを判断することにより、ノイズによる誤検出の可能性を低減できる。

ステップＳ１４において他車両ＶＸを判断するための相対移動速度の閾値は任意に設定することができる。たとえば、−２０ｋｍ／ｈ以上、１００ｋｍ／ｈ以下を相対移動速度の閾値として設定することができる。ここで負の下限値は、検出物が自車両ＶＸの後方に移動する、つまり、検出物が後方に流れていく状態であるときの移動速度の下限値である。この閾値は、適宜に予め設定することができるが、後述する制御部３９の制御命令に従い変更することができる。

さらに、ステップＳ１４の処理に代えて、絶対移動速度がマイナスでないことや、０ｋｍ／ｈでないことを判断してもよい。また、本実施形態では自車両Ｖが車線変更した場合に接触する可能性がある否かに重点を置いているため、ステップＳ１５において他車両ＶＸが検出された場合に、自車両の運転者に警告音を発したり、所定の表示装置により警告相当の表示を行ったりしてもよい。

また、ステップＳ１５において、立体物検出部３３により検出された立体物が所定時間Ｔ以上に渡って継続して検出されるか否かを判断する。そして、その立体物が所定時間Ｔ以上に渡って継続して検出される場合には、ステップＳ１６に進み、その立体物を右側検出領域Ａ１又は左側検出領域Ａ２に存在する他車両であると判断する。他方、そうでない場合には、ステップＳ１７に進み、他車両は存在しないと判断する。

このように、本例の差分波形情報による立体物の検出手順によれば、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿って、差分画像ＰＤ_ｔのデータ上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで差分波形ＤＷ_ｔを生成する。ここで、差分画像ＰＤ_ｔのデータ上において所定の差分を示す画素とは、異なる時刻の画像において変化があった画素であり、言い換えれば立体物が存在した箇所であるといえる。このため、立体物が存在した箇所において、立体物が倒れ込む方向に沿って画素数をカウントして度数分布化することで差分波形ＤＷ_ｔを生成することとなる。特に、立体物が倒れ込む方向に沿って画素数をカウントすることから、立体物に対して高さ方向の情報から差分波形ＤＷ_ｔを生成することとなる。そして、高さ方向の情報を含む差分波形ＤＷ_ｔの時間変化から立体物の移動距離を算出する。このため、単に１点の移動のみに着目するような場合と比較して、時間変化前の検出箇所と時間変化後の検出箇所とは高さ方向の情報を含んで特定されるため立体物において同じ箇所となり易く、同じ箇所の時間変化から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出精度を向上させることができる。

また、差分波形ＤＷ_ｔのうちスミアＳの発生領域に該当する箇所について、度数分布のカウント数をゼロとする。これにより、差分波形ＤＷ_ｔのうちスミアＳによって生じる波形部位を除去することとなり、スミアＳを立体物と誤認してしまう事態を防止することができる。

また、異なる時刻に生成された差分波形ＤＷ_ｔの誤差が最小となるときの差分波形ＤＷ_ｔのオフセット量から立体物の移動距離を算出する。このため、波形という１次元の情報のオフセット量から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出にあたり計算コストを抑制することができる。

また、異なる時刻に生成された差分波形ＤＷ_ｔを複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割する。このように複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎに分割することによって、立体物のそれぞれの箇所を表わした波形を複数得ることとなる。また、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎にそれぞれの波形の誤差が最小となるときのオフセット量を求め、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に求めたオフセット量をカウントしてヒストグラム化することにより、立体物の移動距離を算出する。このため、立体物のそれぞれの箇所毎にオフセット量を求めることとなり、複数のオフセット量から移動距離を求めることとなり、移動距離の算出精度を向上させることができる。

また、複数の小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に重み付けをし、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に求めたオフセット量を重みに応じてカウントしてヒストグラム化する。このため、特徴的な領域については重みを大きくし、特徴的でない領域については重みを小さくすることにより、一層適切に移動距離を算出することができる。従って、移動距離の算出精度を一層向上させることができる。

また、差分波形ＤＷ_ｔの各小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎについて、所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が大きいほど、重みを大きくする。このため、最大値と最小値との差が大きい特徴的な起伏の領域ほど重みが大きくなり、起伏が小さい平坦な領域については重みが小さくなる。ここで、平坦な領域よりも起伏の大きい領域の方が形状的にオフセット量を正確に求めやすいため、最大値と最小値との差が大きい領域ほど重みを大きくすることにより、移動距離の算出精度を一層向上させることができる。

また、小領域ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｔｎ毎に求めたオフセット量をカウントして得られたヒストグラムの極大値から、立体物の移動距離を算出する。このため、オフセット量にバラつきがあったとしても、その極大値から、より正確性の高い移動距離を算出することができる。

また、静止物についてのオフセット量を求め、このオフセット量を無視するため、静止物により立体物の移動距離の算出精度が低下してしまう事態を防止することができる。また、静止物に該当するオフセット量を無視したうえで、極大値が複数ある場合、立体物の移動距離の算出を中止する。このため、極大値が複数あるような誤った移動距離を算出してしまう事態を防止することができる。

なお上記実施形態において、自車両Ｖの車速を車速センサ２０からの信号に基づいて判断しているが、これに限らず、異なる時刻の複数の画像から速度を推定するようにしてもよい。この場合、車速センサが不要となり、構成の簡素化を図ることができる。

また、上記実施形態においては撮像した現時刻の画像と一時刻前の画像とを鳥瞰図に変換し、変換した鳥瞰図の位置合わせを行ったうえで差分画像ＰＤ_ｔを生成し、生成した差分画像ＰＤ_ｔを倒れ込み方向（撮像した画像を鳥瞰図に変換した際の立体物の倒れ込み方向）に沿って評価して差分波形ＤＷ_ｔを生成しているが、これに限定されない。例えば、一時刻前の画像のみを鳥瞰図に変換し、変換した鳥瞰図を位置合わせした後に再び撮像した画像相当に変換し、この画像と現時刻の画像とで差分画像を生成し、生成した差分画像を倒れ込み方向に相当する方向（すなわち、倒れ込み方向を撮像画像上の方向に変換した方向）に沿って評価することによって差分波形ＤＷ_ｔを生成してもよい。すなわち、現時刻の画像と一時刻前の画像との位置合わせを行い、位置合わせを行った両画像の差分から差分画像ＰＤ_ｔを生成し、差分画像ＰＤ_ｔを鳥瞰図に変換した際の立体物の倒れ込み方向に沿って評価できれば、必ずしも明確に鳥瞰図を生成しなくともよい。

《エッジ情報による立体物の検出》
次に、図３に示す立体物の検出ブロックＡに代えて動作させることが可能である、立体物の検出ブロックＢについて説明する。立体物の検出ブロックＢは、輝度差算出部３５、エッジ線検出部３６及び立体物検出部３７で構成されるエッジ情報を利用して立体物を検出する。図１３は、図３のカメラ１０の撮像範囲等を示す図であり、図１３（ａ）は平面図、図１３（ｂ）は、自車両Ｖから後側方における実空間上の斜視図を示す。図１３（ａ）に示すように、カメラ１０は所定の画角ａとされ、この所定の画角ａに含まれる自車両Ｖから後側方を撮像する。カメラ１０の画角ａは、図２に示す場合と同様に、カメラ１０の撮像範囲に自車両Ｖが走行する車線に加えて、隣接する車線も含まれるように設定されている。

本例の検出領域Ａ１，Ａ２は、平面視（鳥瞰視された状態）において台形状とされ、これら検出領域Ａ１，Ａ２の位置、大きさ及び形状は、距離ｄ_１〜ｄ_４に基づいて決定される。なお、同図に示す例の検出領域Ａ１，Ａ２は台形状に限らず、図２に示すように鳥瞰視された状態で矩形など他の形状であってもよい。

ここで、距離ｄ１は、自車両Ｖから接地線Ｌ１，Ｌ２までの距離である。接地線Ｌ１，Ｌ２は、自車両Ｖが走行する車線に隣接する車線に存在する立体物が地面に接触する線を意味する。本実施形態においては、自車両Ｖの後側方において自車両Ｖの車線に隣接する左右の車線を走行する他車両ＶＸ等（２輪車等を含む)を検出することが目的である。このため、自車両Ｖから白線Ｗまでの距離ｄ１１及び白線Ｗから他車両ＶＸが走行すると予測される位置までの距離ｄ１２から、他車両ＶＸの接地線Ｌ１，Ｌ２となる位置である距離ｄ１を略固定的に決定しておくことができる。

また、距離ｄ１については、固定的に決定されている場合に限らず、可変としてもよい。この場合に、計算機３０は、白線認識等の技術により自車両Ｖに対する白線Ｗの位置を認識し、認識した白線Ｗの位置に基づいて距離ｄ１１を決定する。これにより、距離ｄ１は、決定された距離ｄ１１を用いて可変的に設定される。以下の本実施形態においては、他車両ＶＸが走行する位置（白線Ｗからの距離ｄ１２）及び自車両Ｖが走行する位置（白線Ｗからの距離ｄ１１）は大凡決まっていることから、距離ｄ１は固定的に決定されているものとする。

距離ｄ２は、自車両Ｖの後端部から車両進行方向に伸びる距離である。この距離ｄ２は、検出領域Ａ１，Ａ２が少なくともカメラ１０の画角ａ内に収まるように決定されている。特に本実施形態において、距離ｄ２は、画角ａに区分される範囲に接するよう設定されている。距離ｄ３は、検出領域Ａ１，Ａ２の車両進行方向における長さを示す距離である。この距離ｄ３は、検出対象となる立体物の大きさに基づいて決定される。本実施形態においては、検出対象が他車両ＶＸ等であるため、距離ｄ３は、他車両ＶＸを含む長さに設定される。

距離ｄ４は、図１３（ｂ）に示すように、実空間において他車両ＶＸ等のタイヤを含むように設定された高さを示す距離である。距離ｄ４は、鳥瞰視画像においては図１３（ａ）に示す長さとされる。なお、距離ｄ４は、鳥瞰視画像において左右の隣接車線よりも更に隣接する車線（すなわち2車線隣りの車線）を含まない長さとすることもできる。自車両Ｖの車線から２車線隣の車線を含んでしまうと、自車両Ｖが走行している車線である自車線の左右の隣接車線に他車両ＶＸが存在するのか、２車線隣りの車線に他車両ＶＸが存在するのかについて、区別が付かなくなってしまうためである。

以上のように、距離ｄ１〜距離ｄ４が決定され、これにより検出領域Ａ１，Ａ２の位置、大きさ及び形状が決定される。具体的に説明すると、距離ｄ１により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の上辺ｂ１の位置が決定される。距離ｄ２により、上辺ｂ１の始点位置Ｃ１が決定される。距離ｄ３により、上辺ｂ１の終点位置Ｃ２が決定される。カメラ１０から始点位置Ｃ１に向かって伸びる直線Ｌ３により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の側辺ｂ２が決定される。同様に、カメラ１０から終点位置Ｃ２に向かって伸びる直線Ｌ４により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の側辺ｂ３が決定される。距離ｄ４により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の下辺ｂ４の位置が決定される。このように、各辺ｂ１〜ｂ４により囲まれる領域が検出領域Ａ１，Ａ２とされる。この検出領域Ａ１，Ａ２は、図１３（ｂ）に示すように、自車両Ｖから後側方における実空間上では真四角（長方形）となる。

図３に戻り、視点変換部３１は、カメラ１０による撮像にて得られた所定領域の撮像画像データを入力する。視点変換部３１は、入力した撮像画像データに対して、鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換処理を行う。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向き(又は、やや斜め下向き)に見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換処理は、例えば特開２００８−２１９０６３号公報に記載された技術によって実現することができる。

輝度差算出部３５は、鳥瞰視画像に含まれる立体物のエッジを検出するために、視点変換部３１により視点変換された鳥瞰視画像データに対して、輝度差の算出を行う。輝度差算出部３５は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿った複数の位置ごとに、当該各位置の近傍の２つの画素間の輝度差を算出する。輝度差算出部３５は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線を１本だけ設定する手法と、鉛直仮想線を２本設定する手法との何れかによって輝度差を算出することができる。

鉛直仮想線を２本設定する具体的な手法について説明する。輝度差算出部３５は、視点変換された鳥瞰視画像に対して、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第１鉛直仮想線と、第１鉛直仮想線と異なり実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第２鉛直仮想線とを設定する。輝度差算出部３５は、第１鉛直仮想線上の点と第２鉛直仮想線上の点との輝度差を、第１鉛直仮想線及び第２鉛直仮想線に沿って連続的に求める。以下、この輝度差算出部３５の動作について詳細に説明する。

輝度差算出部３５は、図１４（ａ）に示すように、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、検出領域Ａ１を通過する第１鉛直仮想線Ｌａ（以下、注目線Ｌａという）を設定する。また輝度差算出部３５は、注目線Ｌａと異なり、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、検出領域Ａ１を通過する第２鉛直仮想線Ｌｒ（以下、参照線Ｌｒという）を設定する。ここで参照線Ｌｒは、実空間における所定距離だけ注目線Ｌａから離間する位置に設定される。なお、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する線とは、鳥瞰視画像においてはカメラ１０の位置Ｐｓから放射状に広がる線となる。この放射状に広がる線は、鳥瞰視に変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う線である。

輝度差算出部３５は、注目線Ｌａ上に注目点Ｐａ（第１鉛直仮想線上の点）を設定する。また輝度差算出部３５は、参照線Ｌｒ上に参照点Ｐｒ（第２鉛直板想線上の点）を設定する。これら注目線Ｌａ、注目点Ｐａ、参照線Ｌｒ、参照点Ｐｒは、実空間上において図１４（ｂ）に示す関係となる。図１４（ｂ）から明らかなように、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒは、実空間上において鉛直方向に伸びた線であり、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは、実空間上において略同じ高さに設定される点である。なお、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは必ずしも厳密に同じ高さである必要はなく、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが同じ高さとみなせる程度の誤差は許容される。

輝度差算出部３５は、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を求める。仮に、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差が大きいと、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの間にエッジが存在すると考えられる。このため、図３に示したエッジ線検出部３６は、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差に基づいてエッジ線を検出する。

この点をより詳細に説明する。図１５は、輝度差算出部３５の詳細動作を示す図であり、図１５（ａ）は鳥瞰視された状態の鳥瞰視画像を示し、図１５（ｂ）は、図１５（ａ）に示した鳥瞰視画像の一部Ｂ１を拡大した図である。なお図１５についても検出領域Ａ１のみを図示して説明するが、検出領域Ａ２についても同様の手順で輝度差を算出する。

カメラ１０が撮像した撮像画像内に他車両ＶＸが映っていた場合に、図１５（ａ）に示すように、鳥瞰視画像内の検出領域Ａ１に他車両ＶＸが現れる。図１５（ｂ）に図１５（ａ）中の領域Ｂ１の拡大図を示すように、鳥瞰視画像上において、他車両ＶＸのタイヤのゴム部分上に注目線Ｌａが設定されていたとする。この状態において、輝度差算出部３５は、先ず参照線Ｌｒを設定する。参照線Ｌｒは、注目線Ｌａから実空間上において所定の距離だけ離れた位置に、鉛直方向に沿って設定される。具体的には、本実施形態に係る立体物検出装置１において、参照線Ｌｒは、注目線Ｌａから実空間上において１０ｃｍだけ離れた位置に設定される。これにより、参照線Ｌｒは、鳥瞰視画像上において、例えば他車両ＶＸのタイヤのゴムから１０ｃｍ相当だけ離れた他車両ＶＸのタイヤのホイール上に設定される。

次に、輝度差算出部３５は、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａ１〜ＰａＮを設定する。図１５（ｂ）においては、説明の便宜上、６つの注目点Ｐａ１〜Ｐａ６（以下、任意の点を示す場合には単に注目点Ｐａｉという）を設定している。なお、注目線Ｌａ上に設定する注目点Ｐａの数は任意でよい。以下の説明では、Ｎ個の注目点Ｐａが注目線Ｌａ上に設定されたものとして説明する。

次に、輝度差算出部３５は、実空間上において各注目点Ｐａ１〜ＰａＮと同じ高さとなるように各参照点Ｐｒ１〜ＰｒＮを設定する。そして、輝度差算出部３５は、同じ高さ同士の注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を算出する。これにより、輝度差算出部３５は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿った複数の位置（１〜Ｎ）ごとに、２つの画素の輝度差を算出する。輝度差算出部３５は、例えば第１注目点Ｐａ１とは、第１参照点Ｐｒ１との間で輝度差を算出し、第２注目点Ｐａ２とは、第２参照点Ｐｒ２との間で輝度差を算出することとなる。これにより、輝度差算出部３５は、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒに沿って、連続的に輝度差を求める。すなわち、輝度差算出部３５は、第３〜第Ｎ注目点Ｐａ３〜ＰａＮと第３〜第Ｎ参照点Ｐｒ３〜ＰｒＮとの輝度差を順次求めていくこととなる。

輝度差算出部３５は、検出領域Ａ１内において注目線Ｌａをずらしながら、上記の参照線Ｌｒの設定、注目点Ｐａ及び参照点Ｐｒの設定、輝度差の算出といった処理を繰り返し実行する。すなわち、輝度差算出部３５は、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒのそれぞれを、実空間上において接地線Ｌ１の延在方向に同一距離だけ位置を変えながら上記の処理を繰り返し実行する。輝度差算出部３５は、例えば、前回処理において参照線Ｌｒとなっていた線を注目線Ｌａに設定し、この注目線Ｌａに対して参照線Ｌｒを設定して、順次輝度差を求めていくことになる。

図３に戻り、エッジ線検出部３６は、輝度差算出部３５により算出された連続的な輝度差から、エッジ線を検出する。例えば、図１５（ｂ）に示す場合、第１注目点Ｐａ１と第１参照点Ｐｒ１とは、同じタイヤ部分に位置するために、輝度差は、小さい。一方、第２〜第６注目点Ｐａ２〜Ｐａ６はタイヤのゴム部分に位置し、第２〜第６参照点Ｐｒ２〜Ｐｒ６はタイヤのホイール部分に位置する。したがって、第２〜第６注目点Ｐａ２〜Ｐａ６と第２〜第６参照点Ｐｒ２〜Ｐｒ６との輝度差は大きくなる。このため、エッジ線検出部３６は、輝度差が大きい第２〜第６注目点Ｐａ２〜Ｐａ６と第２〜第６参照点Ｐｒ２〜Ｐｒ６との間にエッジ線が存在することを検出することができる。

具体的には、エッジ線検出部３６は、エッジ線を検出するにあたり、先ず下記の数式１に従って、ｉ番目の注目点Ｐａｉ（座標（ｘｉ，ｙｉ））とｉ番目の参照点Ｐｒｉ（座標（ｘｉ’，ｙｉ’））との輝度差から、ｉ番目の注目点Ｐａｉに属性付けを行う。
[数１]
Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）＞Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）＋ｔのとき
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）＜Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）−ｔのとき
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝−１
上記以外のとき
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝０

上記数式１において、ｔは閾値を示し、Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）はｉ番目の注目点Ｐａｉの輝度値を示し、Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）はｉ番目の参照点Ｐｒｉの輝度値を示す。上記数式１によれば、注目点Ｐａｉの輝度値が、参照点Ｐｒｉに閾値ｔを加えた輝度値よりも高い場合には、当該注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。一方、注目点Ｐａｉの輝度値が、参照点Ｐｒｉから閾値ｔを減じた輝度値よりも低い場合には、当該注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘−１’となる。注目点Ｐａｉの輝度値と参照点Ｐｒｉの輝度値とがそれ以外の関係である場合には、注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。この閾値ｔは、予め設定しておき、図３に示す制御部３９が発する制御命令に従い変更することもできるが、その詳細については後述する。

次にエッジ線検出部３６は、下記数式２に基づいて、注目線Ｌａに沿った属性ｓの連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）から、注目線Ｌａがエッジ線であるか否かを判定する。
[数２]
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）のとき（且つ０＝０を除く）、
ｃ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
上記以外のとき、
ｃ（ｘｉ，ｙｉ）＝０

注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）と隣接する注目点Ｐａｉ＋１の属性ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）とが同じである場合には、連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）と隣接する注目点Ｐａｉ＋１の属性ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）とが同じではない場合には、連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。

次にエッジ線検出部３６は、注目線Ｌａ上の全ての注目点Ｐａの連続性ｃについて総和を求める。エッジ線検出部３６は、求めた連続性ｃの総和を注目点Ｐａの数Ｎで割ることにより、連続性ｃを正規化する。エッジ線検出部３６は、正規化した値が閾値θを超えた場合に、注目線Ｌａをエッジ線と判断する。なお、閾値θは、予め実験等によって設定された値である。閾値θは予め設定しておいてもよいし、後述する制御部３９の付着状態判断部３８の判断結果に応じた制御命令に従い変更してもよい。

すなわち、エッジ線検出部３６は、下記数式３に基づいて注目線Ｌａがエッジ線であるか否かを判断する。そして、エッジ線検出部３６は、検出領域Ａ１上に描かれた注目線Ｌａの全てについてエッジ線であるか否かを判断する。
[数３]
Σｃ（ｘｉ，ｙｉ）／Ｎ＞θ

図３に戻り、立体物検出部３７は、エッジ線検出部３６により検出されたエッジ線の量に基づいて立体物を検出する。上述したように、本実施形態に係る立体物検出装置１は、実空間上において鉛直方向に伸びるエッジ線を検出する。鉛直方向に伸びるエッジ線が多く検出されるということは、検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が存在する可能性が高いということである。このため、立体物検出部３７は、エッジ線検出部３６により検出されたエッジ線の量に基づいて立体物を検出する。さらに、立体物検出部３７は、立体物を検出するに先立って、エッジ線検出部３６により検出されたエッジ線が正しいものであるか否かを判定する。立体物検出部３７は、エッジ線上の鳥瞰視画像のエッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値よりも大きい場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものと判断する。一方、エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値よりも大きくない場合には、当該エッジ線が正しいものと判定する。なお、この閾値は、実験等により予め設定された値である。

図１６は、エッジ線の輝度分布を示す図であり、図１６（ａ）は検出領域Ａ１に立体物としての他車両ＶＸが存在した場合のエッジ線及び輝度分布を示し、図１６（ｂ）は検出領域Ａ１に立体物が存在しない場合のエッジ線及び輝度分布を示す。

図１６（ａ）に示すように、鳥瞰視画像において他車両ＶＸのタイヤゴム部分に設定された注目線Ｌａがエッジ線であると判断されていたとする。この場合、注目線Ｌａ上の鳥瞰視画像の輝度変化はなだらかなものとなる。これは、カメラ１０により撮像された画像が鳥瞰視画像に視点変換されたことにより、他車両ＶＸのタイヤが鳥瞰視画像内で引き延ばされたことによる。一方、図１６（ｂ）に示すように、鳥瞰視画像において路面に描かれた「５０」という白色文字部分に設定された注目線Ｌａがエッジ線であると誤判定されていたとする。この場合、注目線Ｌａ上の鳥瞰視画像の輝度変化は起伏の大きいものとなる。これは、エッジ線上に、白色文字における輝度が高い部分と、路面等の輝度が低い部分とが混在しているからである。

以上のような注目線Ｌａ上の輝度分布の相違に基づいて、立体物検出部３７は、エッジ線が誤判定により検出されたものか否かを判定する。立体物検出部３７は、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値よりも大きい場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものであると判定する。そして、当該エッジ線は、立体物の検出には使用しない。これにより、路面上の「５０」といった白色文字や路肩の雑草等がエッジ線として判定されてしまい、立体物の検出精度が低下することを抑制する。

具体的には、立体物検出部３７は、下記数式４，５の何れかにより、エッジ線の輝度変化を算出する。このエッジ線の輝度変化は、実空間上における鉛直方向の評価値に相当する。下記数式４は、注目線Ｌａ上のｉ番目の輝度値Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）と、隣接するｉ＋１番目の輝度値Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）との差分の二乗の合計値によって輝度分布を評価する。下記数式５は、注目線Ｌａ上のｉ番目の輝度値Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）と、隣接するｉ＋１番目の輝度値Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）との差分の絶対値の合計値よって輝度分布を評価する。
[数４]
鉛直相当方向の評価値＝Σ［｛Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｝^２］
[数５]
鉛直相当方向の評価値＝Σ｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜

なお、数式５に限らず、下記数式６のように、閾値ｔ２を用いて隣接する輝度値の属性ｂを二値化して、当該二値化した属性ｂを全ての注目点Ｐａについて総和してもよい。
[数６]
鉛直相当方向の評価値＝Σｂ（ｘｉ，ｙｉ）
但し、｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）−Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜＞ｔ２のとき、
ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
上記以外のとき、
ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝０

注目点Ｐａｉの輝度値と参照点Ｐｒｉの輝度値との輝度差の絶対値が閾値ｔ２よりも大きい場合、当該注目点Ｐａ（ｘｉ，ｙｉ）の属性ｂ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。それ以外の関係である場合には、注目点Ｐａｉの属性ｂ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。この閾値ｔ２は、注目線Ｌａが同じ立体物上にないことを判定するために実験等によって予め設定されている。そして、立体物検出部３７は、注目線Ｌａ上の全注目点Ｐａについての属性ｂを総和して、鉛直相当方向の評価値を求めて、エッジ線が正しいものかを判定する。

次に、本実施形態に係るエッジ情報を利用した立体物検出方法について説明する。図１７及び図１８は、本実施形態に係る立体物検出方法の詳細を示すフローチャートである。なお、図１７及び図１８においては、便宜上、検出領域Ａ１を対象とする処理について説明するが、検出領域Ａ２についても同様の処理が実行される。

図１７に示すように、先ずステップＳ２１において、カメラ１０は、画角ａ及び取付位置によって特定された所定領域を撮像する。次に視点変換部３１は、ステップＳ２２において、ステップＳ２１にてカメラ１０により撮像された撮像画像データを入力し、視点変換を行って鳥瞰視画像データを生成する。

次に輝度差算出部３５は、ステップＳ２３において、検出領域Ａ１上に注目線Ｌａを設定する。このとき、輝度差算出部３５は、実空間上において鉛直方向に伸びる線に相当する線を注目線Ｌａとして設定する。次に輝度差算出部３５は、ステップＳ２４において、検出領域Ａ１上に参照線Ｌｒを設定する。このとき、輝度差算出部３５は、実空間上において鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、注目線Ｌａと実空間上において所定距離離れた線を参照線Ｌｒとして設定する。

次に輝度差算出部３５は、ステップＳ２５において、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａを設定する。この際に、輝度差算出部３５は、エッジ線検出部３６によるエッジ検出時に問題とならない程度の数の注目点Ｐａを設定する。また、輝度差算出部３５は、ステップＳ２６において、実空間上において注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが略同じ高さとなるように、参照点Ｐｒを設定する。これにより、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが略水平方向に並ぶこととなり、実空間上において鉛直方向に伸びるエッジ線を検出しやすくなる。

次に輝度差算出部３５は、ステップＳ２７において、実空間上において同じ高さとなる注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を算出する。次にエッジ線検出部３６は、上記の数式１に従って、各注目点Ｐａの属性ｓを算出する。次にエッジ線検出部３６は、ステップＳ２８において、上記の数式２に従って、各注目点Ｐａの属性ｓの連続性ｃを算出する。次にエッジ線検出部３６は、ステップＳ２９において、上記数式３に従って、連続性ｃの総和を正規化した値が閾値θより大きいか否かを判定する。正規化した値が閾値θよりも大きいと判断した場合（Ｓ２９：ＹＥＳ）、エッジ線検出部３６は、ステップＳ３０において、当該注目線Ｌａをエッジ線として検出する。そして、処理はステップＳ３１に移行する。正規化した値が閾値θより大きくないと判断した場合（Ｓ２９：ＮＯ）、エッジ線検出部３６は、当該注目線Ｌａをエッジ線として検出せず、処理はステップＳ３１に移行する。この閾値θは予め設定しておくことができるが、制御部３９に制御命令に応じて変更することもできる。

ステップＳ３１において、計算機３０は、検出領域Ａ１上に設定可能な注目線Ｌａの全てについて上記のステップＳ２３〜ステップＳ３０の処理を実行したか否かを判断する。全ての注目線Ｌａについて上記処理をしていないと判断した場合（Ｓ３１：ＮＯ）、ステップＳ２３に処理を戻して、新たに注目線Ｌａを設定して、ステップＳ３１までの処理を繰り返す。一方、全ての注目線Ｌａについて上記処理をしたと判断した場合（Ｓ３１：ＹＥＳ）、処理は図１８のステップＳ３２に移行する。

図１８のステップＳ３２において、立体物検出部３７は、図１７のステップＳ３０において検出された各エッジ線について、当該エッジ線に沿った輝度変化を算出する。立体物検出部３７は、上記数式４，５，６の何れかの式に従って、エッジ線の輝度変化を算出する。次に立体物検出部３７は、ステップＳ３３において、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値よりも大きいエッジ線を除外する。すなわち、輝度変化の大きいエッジ線は正しいエッジ線ではないと判定し、エッジ線を立体物の検出には使用しない。これは、上述したように、検出領域Ａ１に含まれる路面上の文字や路肩の雑草等がエッジ線として検出されてしまうことを抑制するためである。したがって、所定の閾値とは、予め実験等によって求められた、路面上の文字や路肩の雑草等によって発生する輝度変化に基づいて設定された値となる。

次に立体物検出部３７は、ステップＳ３４において、エッジ線の量が第２閾値β以上であるか否かを判断する。なお、この第２閾値βは、予め実験等によって求めておいて設定しておき、図３に示す制御部３９が発する制御命令に従い変更することもできるが、その詳細については後述する。例えば、検出対象の立体物として四輪車を設定した場合、当該第２閾値βは、予め実験等によって検出領域Ａ１内において出現した四輪車のエッジ線の数に基づいて設定される。エッジ線の量が第２閾値β以上であると判定した場合（Ｓ３４：ＹＥＳ）、立体物検出部３３により検出された立体物が所定時間Ｔ以上に渡って継続して検出される場合（Ｓ３５：ＹＥＳ）、立体物検出部３７は、ステップＳ３６において、検出領域Ａ１内に立体物が存在すると検出する（Ｓ３６）。一方、エッジ線の量が第２閾値β以上ではないと判定した場合（Ｓ３４：ＮＯ）、立体物検出部３３により検出された立体物が所定時間Ｔ以上に渡って継続して検出されなかった場合（Ｓ３５：ＮＯ）、立体物検出部３７は、検出領域Ａ１内に立体物が存在しないと判断する（Ｓ３７）。この第２閾値βは予め設定しておくことができるが、制御部３９に制御命令に応じて変更することもできる。なお、検出された全ての立体物は、自車両Ｖが走行する車線の隣の隣接車線を走行する他車両ＶＸであると判断してもよいし、他車両ＶＸの特徴として、検出した立体物の自車両Ｖに対する相対速度を考慮して隣接車線を走行する他車両ＶＸであるか否かを判断してもよい。

以上のように、本実施形態のエッジ情報を利用した立体物の検出方法によれば、検出領域Ａ１，Ａ２に存在する立体物を検出するために、鳥瞰視画像に対して実空間において鉛直方向に伸びる線分としての鉛直仮想線を設定する。そして、鉛直仮想線に沿った複数の位置ごとに、当該各位置の近傍の２つの画素の輝度差を算出し、当該輝度差の連続性に基づいて立体物の有無を判定することができる。

具体的には、鳥瞰視画像における検出領域Ａ１，Ａ２に対して、実空間において鉛直方向に伸びる線分に該当する注目線Ｌａと、注目線Ｌａとは異なる参照線Ｌｒとを設定する。そして、注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとの輝度差を注目線Ｌａ及び参照線Ｌａに沿って連続的に求める。このように、点同士の輝度差を連続的に求めることにより、注目線Ｌａと参照線Ｌｒとの輝度差を求める。注目線Ｌａと参照線Ｌｒとの輝度差が高い場合には、注目線Ｌａの設定箇所に立体物のエッジがある可能性が高い。これによって、連続的な輝度差に基づいて立体物を検出することができる。特に、実空間において鉛直方向に伸びる鉛直仮想線同士との輝度比較を行うために、鳥瞰視画像に変換することによって立体物が路面からの高さに応じて引き伸ばされてしまっても、立体物の検出処理が影響されることはない。したがって、本例の方法によれば、立体物の検出精度を向上させることができる。

また、本例では、鉛直仮想線付近の略同じ高さの２つの点の輝度差を求める。具体的には、実空間上で略同じ高さとなる注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとから輝度差を求めるので、鉛直方向に伸びるエッジが存在する場合における輝度差を明確に検出することができる。

更に、本例では、注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとの輝度差に基づいて注目点Ｐａに属性付けを行い、注目線Ｌａに沿った属性の連続性ｃに基づいて当該注目線Ｌａがエッジ線であるかを判断するので、輝度の高い領域と輝度の低い領域との境界をエッジ線として検出し、人間の自然な感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。この効果について詳細に説明する。図１９は、エッジ線検出部３６の処理を説明する画像例を示す図である。この画像例は、輝度の高い領域と輝度の低い領域とが繰り返される縞模様を示す第１縞模様１０１と、輝度の低い領域と輝度の高い領域とが繰り返される縞模様を示す第２縞模様１０２とが隣接した画像である。また、この画像例は、第１縞模様１０１の輝度が高い領域と第２縞模様１０２の輝度の低い領域とが隣接すると共に、第１縞模様１０１の輝度が低い領域と第２縞模様１０２の輝度が高い領域とが隣接している。この第１縞模様１０１と第２縞模様１０２との境界に位置する部位１０３は、人間の感覚によってはエッジとは知覚されない傾向にある。

これに対し、輝度の低い領域と輝度が高い領域とが隣接しているために、輝度差のみでエッジを検出すると、当該部位１０３はエッジとして認識されてしまう。しかし、エッジ線検出部３６は、部位１０３における輝度差に加えて、当該輝度差の属性に連続性がある場合にのみ部位１０３をエッジ線として判定するので、エッジ線検出部３６は、人間の感覚としてエッジ線として認識しない部位１０３をエッジ線として認識してしまう誤判定を抑制でき、人間の感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。

さらに、本例では、エッジ線検出部３６により検出されたエッジ線の輝度変化が所定の閾値よりも大きい場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものと判断する。カメラ１０により取得された撮像画像を鳥瞰視画像に変換した場合、当該撮像画像に含まれる立体物は、引き伸ばされた状態で鳥瞰視画像に現れる傾向がある。例えば、上述したように他車両ＶＸのタイヤが引き伸ばされた場合に、タイヤという１つの部位が引き伸ばされるため、引き伸ばされた方向における鳥瞰視画像の輝度変化は小さい傾向となる。これに対し、路面に描かれた文字等をエッジ線として誤判定した場合に、鳥瞰視画像には、文字部分といった輝度が高い領域と路面部分といった輝度が低い領域とが混合されて含まれる。この場合に、鳥瞰視画像において、引き伸ばされた方向の輝度変化は大きくなる傾向がある。したがって、本例のようにエッジ線に沿った鳥瞰視画像の輝度変化を判定することによって、誤判定により検出されたエッジ線を認識することができ、立体物の検出精度を高めることができる。

このように、本実施形態の立体物検出装置１は、カメラ１０を介して取得される画像情報に基づいて立体物を検出する。図２０は、撮像手段であるカメラ１０を示す斜視図であり、車両の後方左側部から見た斜視図である。前述したとおりカメラ１０には撮影光学系を構成するレンズ（又は保護フィルタ）１１が含まれるが、カメラは車両の室外に装着されることから、雨滴や路面から巻き上げられた砂、埃、泥、跳ねあげた泥水などの異物がカメラ１０の外表面であるレンズ１１に付着することが少なくない。レンズ１１に付着した砂、泥などの異物の輪郭に起因する画素の特徴が抽出され、この抽出された特徴が立体物として誤検出される可能性がある。

図２１Ａ及び図２１Ｂに、異物が付着したレンズ１１を介して撮像された画像の一例を示す。図２１Ａ及び図２１Ｂの下側の映像はライセンスプレートＬＰの像であり、上側の薄墨の部分はカメラ１０のケースＣの像である。ライセンスプレートＬＰとケースＣの間の領域の画像情報Ｋは、刻々と変化する。画像情報Ｋは、自車両Ｖが走行する道路の路面ＲＤの像と、この路面ＲＤの上に広がる後方の空ＳＫの像とを含む。

図２１Ａは、砂、泥などが存在する道路を走行したときに撮像された画像である。図２１Ａに示すように、粒子径の小さい細かい砂粒ＣＬがレンズ１１の表面に多数付着している。この状態は、砂地や埃の多い場所を走行した場合に起こる。例えば、路面が乾燥した砂、泥などに覆われた道路（非舗装道路、舗装道路を含む）を走行すると、砂が巻き上げられ、粒径の小さい細かい砂や土埃がレンズ表面に付着する。図２１Ａに示すように、粒子径の小さい細かい複数の砂粒ＣＬ１は、レンズ１１の全体に万遍なく付着する。粒子径の小さい細かい砂粒ＣＬ１は互いに引きつけ合うため、レンズ１１の表面に砂粒の膜が形成されたような状態となる。

図２１Ｂも、砂、泥などが存在する道路を走行したときに撮像された画像であるが、同図に示すように、粒子径の比較的大きい砂粒ＣＬ２がレンズ１１の表面に数個、散在している。この状態は、降雨中や降雨後など水の多い場所を走行した場合に起こる。例えば、雨水、地下水その他の水で濡れている道路（非舗装道路、舗装道路を含む）やぬかるんだ道路を走行した場合に起こる。例えば、路面が水を含んだ砂、泥などに覆われた道路（非舗装道路、舗装道路を含む）を走行すると、泥や泥水が巻き上げられ、砂や埃が凝集（集合）した粒径の比較的大きい泥や砂が凝集した泥ＣＬ２がレンズ表面に付着する。図２１Ｂに示すように、粒子径の大きい泥ＣＬ２は、レンズ１１の表面に塊の状態（凝集した状態）で部分的に付着する。

図２１Ａ、２１Ｂに示すように、レンズ１１に異物が付着している状態で撮像された画像情報には砂や泥などの異物に起因する像の情報が含まれてしまうため、立体物を正確に検出することができない場合がある。このため、本実施形態では、レンズ１１を洗浄するレンズ洗浄装置１００を備える。

ここで、レンズ洗浄装置１００について説明する。本実施形態のレンズ洗浄装置１００は、洗浄液を供給するポンプとこの供給された洗浄液をレンズ１１の表面上に噴射するノズルを備え、レンズ１１の表面に洗浄液を供給する供給タイミング又は洗浄液の使用量が少なくとも規定された所定のレンズ洗浄工程に従う所定のタイミングでレンズ上に洗浄液を噴射してカメラ１０のレンズ１１を洗浄する。

図２２に、本実施形態のレンズ洗浄装置１００の概略構成を示す。図２２に示すように、レンズ洗浄装置１００は、洗浄液を少なくとも一時的に蓄える洗浄液タンク１０１と、洗浄液タンク１０１から供給される洗浄液を搬送する流路１０２と、流路１０２の端部に形成され、レンズ１１の表面に洗浄液Ｗを滴下する滴下口１０３ａ、１０３ｂと、外部から供給された気体を圧縮するエアコンプレッサ１０４と、圧縮気体を搬送する管１０５と、管１０５の端部に形成され、レンズ１１の表面に気体Ｅを吹き付ける噴出口１０６と、を備える。レンズ洗浄装置１００の上記各構成の動作は、制御装置１１０が制御する。制御装置１１０は、予め定義された所定のレンズ洗浄工程に従う制御プログラムにより、レンズ１１を洗浄する。

レンズ洗浄工程の内容は特に限定されないが、本実施形態のレンズ洗浄工程は、レンズ湿潤工程と、第１エア吹き付け工程と、洗浄工程と、第２エア吹き付け工程とを含む。図２３は、本実施形態のレンズ洗浄工程を示すタイムチャートである。本実施形態のレンズ洗浄工程では、レンズ１１の表面を湿潤させるために洗浄液Ｗをレンズ１１に滴下する「レンズ湿潤工程Ａ」、滴下された洗浄液Ｗをレンズ１１の表面全体にいきわたらせるために、所定間隔で複数回にわたって気体をレンズ１１に間欠的に吹き付ける「第１エア吹き付け工程Ｂ」、洗浄液Ｗをレンズ１１に吹き付けてレンズ１１表面の汚れを洗い流す「洗浄工程Ｃ」、洗浄液Ｗを蒸発させてレンズ１１の表面を乾燥させる「第２エア吹き付け工程Ｄ」が、Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄの順で実行される。

具体的に、制御装置１１０は、タイミングＴＧ０において洗浄実行処理の開始が指令されると、予め設定された時間Ｆ１が経過した後に洗浄液の供給を開始させ「レンズ湿潤工程Ａ」を実行させる。この「レンズ湿潤工程Ａ」では、２００ｍｓほどの間に、洗浄液Ｗを連続的にレンズ１１の表面に滴下する洗浄液滴下処理Ｐ１を行う。制御装置１１０は、「レンズ湿潤工程Ａ」をタイミングＴＧ１で終了させ、その後に「第１エア吹き付け工程Ｂ」を開始する。第１エア吹き付け工程Ｂでは、拡散用エア吹き付け処理Ｐ２〜Ｐ４を複数回行う。本実施形態では、３００ｍｓ〜１００ｍｓの周期で、間欠的に気体を２０ｍｓの間、３回の吹き付け処理を行うが、気体の吹き付け周期、吹き付け時間、吹き付け回数は気体の供給能力、レンズ１１の大きさに応じて任意に設定できる。制御装置１１０は、「第１エア吹き付け工程Ｂ」が完了したタイミングＴＧ２の後に「洗浄工程Ｃ」を開始し、５秒〜１０秒程度の間、洗浄液Ｗをレンズ１１の表面に吹き付ける洗浄液吹き付け処理Ｐ１０を行い、その完了タイミングＴＧ３の後に、「乾燥工程Ｄ」を開始し、３０秒程度の間、気体をレンズ１１の表面に吹き付ける乾燥用エア吹き付け処理Ｐ２０を行う。

洗浄工程は上述したものに限定されず、任意に定義することができる。例えば、「レンズ湿潤工程Ａ」、「第１エア吹き付け工程Ｂ」を省略し、タイミングＴＧ０において洗浄実行処理の開始が指令されると、予め設定された時間Ｆ１が経過した後に洗浄液の供給を開始させ、洗浄液Ｗをレンズ１１に吹き付けてレンズ１１表面の汚れを洗い流す「洗浄工程Ｃ」を行い、洗浄液Ｗを蒸発させてレンズ１１の表面を乾燥させる「第２エア吹き付け工程Ｄ」を行ってもよい。この場合は洗浄工程Ｃ，ＤのみがＣ→Ｄの順で実行される。本実施形態の洗浄工程は、開始タイミングの後に洗浄液の供給が開始される。この開始タイミングと洗浄液の供給との時間差は所定の時間Ｆ１であるが、この時間差は信号の授受の時間差程度であり、１秒未満の短い時間を含む。

また、図２４及び図２５は、図２０に示すカメラ１０を含むカメラ装置１０００が備える洗浄液の供給機構を示す図である。図２４は、レンズ洗浄装置の一部であり、カメラ装置１０００の一部破断斜視図であり、図２５は、カメラ装置１０００に設けられるレンズ洗浄装置のノズル先端部の断面図である。

図２４は、ノズルユニット２２の一部破断斜視図である。図３に示すように、ノズルユニット２２の先端側に設けられるノズル７には、その中央部に圧縮空気を導入する空気通路１２が設けられ、該空気通路１２の左右両側には、洗浄液を導入する洗浄液通路１１ａ，１１ｂが設けられている。また、空気通路１２、及び洗浄液通路１１ａ，１１ｂの先端はカメラ１のレンズ面１ａを向くように、略直角に屈曲している。

更に、洗浄液通路１１ａ，１１ｂの上流側には、洗浄液を一時的に蓄積する二次タンク１３が設けられている。該二次タンク１３の側部には、洗浄液配管４を接続するためのプラグ１３ａ、及び空気配管６を接続するためのプラグ１３ｂが設けられており、このうちプラグ１３ｂは、二次タンク１３の下方に設けられた流路を介して空気通路１２に接続されている。即ち、プラグ１３ｂを経由してノズルユニット２２内に導入される圧縮空気は直接空気通路１２に導入される。また、プラグ１３ａは、二次タンク１３に接続されており、該プラグ１３ａを経由して供給される洗浄液は、二次タンク１３の上方から内部に流入する。この際、プラグ１３ａから二次タンク１３に接続される配管は、鉛直方向を向いている。

また、図２４に示すように、二次タンク１３の底部は、２系統の洗浄液通路１１ａ，１１ｂに接続されている。従って、エアコンプレッサ１０４より送出される圧縮空気は、空気配管６を経由してノズル７の空気通路１２に導入され、一方、洗浄液タンク１０１より送出される洗浄液は、二次タンク１３に蓄積された後に、２系統の洗浄液通路１１ａ，１１ｂに導入される。

図２５（ｂ）は、ノズル先端部の詳細な構成を示す説明図であり、図２５（ａ）に示す符号Ｐ１の部分の断面図を示している。図２５（ｂ）に示すように、ノズル７の先端部は中央に空気通路１２が設けられ、該空気通路１２を挟むように、２つの洗浄液通路１１ａ，１１ｂが設けられている。各洗浄液通路１１ａ，１１ｂは、先端部１５ａ，１５ｂに接続されており、この際、先端部１５ａ，１５ｂの流路面積は洗浄液通路１１ａ，１１ｂの流路面積よりも小さくされている。従って、洗浄液通路１１ａ，１１ｂを流れる洗浄液は、先端部１５ａ，１５ｂ内で流速が速くなる。

一方、空気通路１２の先端は、２つの先端部１４ａ，１４ｂに分岐している。この際、先端部１４ａ，１４ｂの流路面積は、空気通路１２の流路面積よりも小さくされている。従って、空気通路１２を流れる圧縮空気は、先端部１４ａ，１４ｂを通過する際に流速が速くなる。

そして、一方の洗浄液通路１１ａの先端部１５ａと、空気通路１２の一方の先端部１４ａが合流して合流路１６ａとされ、この先端が吐出口１０ａとされている。また、他方の洗浄液通路１１ｂの先端部１５ｂと空気通路１２の他方の先端部１４ｂが合流して合流路１６ｂとされ、この先端が吐出口１０ｂとされている。この際、合流路１６ａと合流路１６ｂは、先端側に向けて互いに広がる方向を向いている。

従って、ポンプを備える洗浄液タンク１０１より送出された洗浄液が二次タンク１３内に蓄積され、且つ、エアコンプレッサ１０４より圧縮空気が送出されると、圧縮空気が流速を高めて噴射され、更に、圧縮空気が噴射されることにより洗浄液通路１１ａ，１１ｂが負圧となって二次タンク１３に蓄積された洗浄液を吸引する。このため、圧縮空気及び洗浄液が２つの合流路１６ａ，１６ｂを経由して吐出口１０ａ，１０ｂから噴射され、レンズ面１ａに吹き付けられる。洗浄液と圧縮空気が混合した液体は、レンズ１１の表面を広がる方向に噴射され、レンズ面１ａ全体を洗浄することができる。また、図２５（ｂ）に示すように、ノズル７の先端部の噴射面７ａは、その周囲の側面７ｂよりも前方に突起した構成とされている。従って、吐出口１０ａ，１０ｂより噴射される洗浄液がノズル７の側面７ｂに付着することを防止できる。

次に、本実施形態のレンズ洗浄装置１０００又は立体物検出装置１が備える付着状態判断部３８について説明する。付着状態判断部３８は、取得した撮像画像に含まれる画素の画素値に基づいて、レンズ１１の所定領域に付着した異物の付着度に基づいて汚れの付着の状態を判断する。レンズ１１の所定領域は、任意に設定することができる。レンズ１１の全体であってもよいし、任意に定められた一部であってもよい。このレンズ１１の所定領域には、検出領域Ａ１，Ａ２に含まれる被写体の像が結像される領域を含むことが好ましい。
本実施形態において、「異物の付着度」は、「異物の付着量」及び「異物の付着割合」を含み、「異物の付着度の変化」は、「異物の付着量の変化」及び「異物の付着割合の変化」を含む。
「異物の付着量」は、レンズ１１の表面に付着した異物の量の指標である。特に限定されないが、「異物の付着量」はレンズ１１の表面に付着した異物に対応する画素の数に基づいて判断することができる。また、レンズ１１の表面に付着した異物に対応する画素は、各画素の画素値に基づいて判断することができる。
「異物の付着量の変化」は所定時間内においてレンズ１１に付着した異物の増減の程度である。本実施形態において、「異物の付着量」及び「異物の付着量の変化」は、異物に対応する画像(画素数)に基づいて算出する。
「異物の付着割合」は、所定面積の領域に対する異物の付着面積に基づく指標である。「異物の付着割合」は、異物の分散度（分布度合）の概念も含み、所定面積の領域において、その領域内における異物の存在のばらつきを示す指標である。「異物の付着割合の変化」は、所定時間内におけるレンズ１１に付着した異物の存在面積比の変化の程度、又は所定時間内におけるレンズ１１に付着した異物の存在のばらつきの変化の程度である。本実施形態において、「異物の付着割合」及び「異物の付着割合の変化」は、異物に対応する画像(画素数)に基づいて算出する。
以下、実施形態では、「異物の付着度」の一例として「異物の付着量」、「異物の付着割合」、「異物の付着量の変化」、「異物の付着割合の変化」の用語を用いて説明する。

以下、異物の付着度が、異物の付着量又は異物の付着量の変化量である場合について説明する。
本発明における「第１付着閾値」は「第１変化閾値」及び「第２変化閾値」を含む。「第１変化閾値」及び「第２変化閾値」は、異物の付着度が異物の付着量又は異物の付着量の変化量である場合において、レンズ１１の汚れの付着の状態を判断する際に用いられる閾値である。
本実施形態の付着状態判断部３８は、異物の付着度、異物の付着度の変化量を算出し、この変化量が予め設定された第１変化閾値（第１付着閾値の一態様である。以下同じ）以上かつ第２変化閾値（第２付着閾値の一態様である。以下同じ）未満の所定閾値内である場合には、レンズ１１の汚れの付着の状態が第１状態であると判断する。分散度を評価するための第１分散閾値及び第２分散閾値と、分散度の変化量を評価するための第１分散閾値及び第２分散閾値とは実験結果などに基づいてそれぞれ設定される。本実施形態における第１状態とは、細かい粒子（粒径の小さい粒子）がレンズ１１に付着している状態であり、例えば、図２１Ａに示す状態に対応する。図２１Ａに示す撮像画像から抽出された所定値域の画素値を有する画素の画素数に基づいて異物の付着度を求める手法を図２６Ａに示す。

図２６Ａに示すように、あるタイミングで撮像された撮像画像上において各アドレスが付された各画素の画素値に基づいて、各画素に対応する撮像領域に異物が付着しているか否か、さらに、異物の付着割合などの異物の付着状態を判断する。異物が付着しているか否かの判断手法は特に限定されない。異物が付着しているか否かは、撮像画像の画素値に基づいて判断できる。画素値が所定値域内の画素を、異物に対応する画素であると判断してもよい。特に限定されないが、たとえば、異物に対応する画素値が立体物に対応する画素値よりも低く、移動距離が小さいという特徴に基づいて、所定範囲の輝度差の画素であって、所定時間内の移動距離が所定値未満であるという基準で判断してもよいし、移動距離が小さいという特徴のみに基づいて判断してもよい。そして、異物が付着していると判断された画素の数をカウントする。あるタイミングにおいて異物が付着していると判断された画素の数のカウント値によって、そのタイミングにおける異物の付着度（付着量・付着割合を含む。以下同じ）を算出することができ、異なる複数のタイミングにおいて異物が付着していると判断された画素の数のカウント値によって、そのタイミングにおける異物の付着度（付着量・付着割合）の変化量を算出することができる。

本実施形態における第１変化閾値（第１付着閾値の一態様）は、路面上の状態による外乱の影響が排除された舗装道路を走行した場合の基準状態における異物の付着量の変化（コントロール値）を取得するため、自車両Ｖが路面に模様の無い舗装道路又は路面に凹凸の無い舗装道路を走行する際に、付着状態判断部３８により算出された異物の付着量の変化量に基づいて設定された閾値である。この第１変化閾値よりも低い異物の付着量の変化量が検出された場合には、車両Ｖが砂や泥が付着しにくい、例えば舗装道路を走行していることが予測できる。つまり、砂などの粒径の小さい異物がレンズ１１に付着している状態である可能性は低いと判断できる。他方、この第１変化閾値よりも高い異物の付着量の変化量が検出された場合には、車両Ｖが砂や泥の付着しやすい、例えば非舗装道路を走行していることが予測できる。

本実施形態における第２変化閾値は、路面上に付された模様などの外乱の影響を排除するために、自車両Ｖが路面に模様が付された舗装道路又は路面に凹凸が形成された舗装道路を走行する際に、付着状態判断部３８により算出された異物の付着量の変化量に基づいて設定された閾値である。路面の模様や路面の凹凸は、撮像画像において輪郭がぼんやりした移動しない像として現れる場合がある。このため、路面の模様や路面の凹凸をレンズ１１に付着した異物と判断してしまう場合がある。発明者らの実験によると、路面の模様や路面の凹凸に起因する（異物として検出された）画素に基づく分散度は、細かい砂の付着に起因する異物の分散度又は異物の分散度の変化量よりも大きい。このため、第２変化閾値よりも大きい異物の付着量の変化量が検出された場合には、自車両Ｖが路面に模様が付された舗装道路又は路面に凹凸が形成された舗装道路を走行していると予測することができる。併せて、砂などの粒径の小さい異物がレンズ１１に付着している状態である可能性が低いと判断できる。他方、この第２変化閾値よりも小さい異物の付着変化量が検出された場合には、車両Ｖが砂や泥の付着しやすい、例えば非舗装道路を走行しており、砂などの細かい粒子の異物がレンズ１１に付着していることが予測できる。つまり、砂などの粒径の小さい異物がレンズ１１に付着している状態である可能性が高いと判断できる。

このように、異物の付着量の変化量が予め設定された第１変化閾値以上かつ第２変化閾値未満の所定閾値内である場合には、レンズ１１の汚れの付着の状態が第１状態であると判断することにより、模様や凹凸の無い舗装道路を走行しているときに様々な大きさの異物がレンズ１１に付着する状態と、細かい粒子（粒径の小さい粒子）がレンズ１１に付着する第１状態とを識別することができるとともに、模様や凹凸のある舗装道路を走行しているときに、これら路面の模様や凹凸の像が撮像画像に含まれる状態と、細かい粒子（粒径の小さい粒子）がレンズ１１に付着する第１状態とを識別することができる。これにより、細かい粒子（粒径の小さい粒子）が付着した第１状態を正確に判断することができる。

また、本実施形態の付着状態判断部３８は、異物の付着量の変化量が第２変化閾値以上である場合には、レンズ１１の汚れの付着の状態が第２状態であると判断する。本実施形態における第２状態とは、大きい粒子（粒径の大きい凝集物）がレンズ１１に付着している状態であり、図２１Ｂに示す状態に対応する。図２１Ｂに示す撮像画像から抽出された所定値域の画素値を有する画素の画素数に基づいて異物の付着量を求める手法を図２６Ｂに示す。図２６Ｂに示す例における、異物の付着量、異物の付着量の変化量、異物の付着割合、異物の付着割合の変化量の算出手法は、図２６Ａに関する説明と共通するので説明は割愛し、上述の説明を援用する。ちなみに、図２６Ｂに示す例では、全画素９０に対して、異物が付着していると判断された画素数が２８個であるから、異物の付着割合は約３１％と求めることができる。

先述したように、第２変化閾値は、自車両Ｖが路面に模様が付された舗装道路又は路面に凹凸が形成された舗装道路を走行する際に検出された異物の付着量の変化量に基づいて設定された値である。発明者らの実験によると、凝集した泥などがレンズ１１に付着した場合における異物の付着変化量は、その泥の塊の大きさにもよるが、路面の模様や路面の凹凸に起因して検出される異物の付着量の変化量よりも大きい傾向がある。このため、本実施形態では、実験的に求めることができる第２変化閾値を基準値として設定する。この第２変化閾値以上の異物の付着量の変化量が検出された場合は、凝集した泥などの粒子の大きい異物が付着しやすい、例えば、ぬかるんだ非舗装道路を走行していることが予測できる。なお、異物の付着の第２状態を判断するために、第２変化閾値よりも高い第３変化閾値を別途定義してもよい。

図２７は、第１変化閾値と第２変化閾値と、第１状態において検出された第１付着変化量と、第２状態において検出された第２付着変化量の一例を示す。洗浄開始のトリガが異物の付着量である場合において、洗浄開始の閾値を超える時点における変化量の関係は、図２７に示すように、第２変化閾値Ｒ＜第１付着変化量ＣＬ１（第１状態）＜第２付着変化量ＣＬ２（第２状態）＜第２変化閾値Ｑとなる。

以下、異物の付着度が、異物の付着割合又は異物の付着割合の変化量である場合について説明する。
本発明における「第１付着閾値」は「第１分散閾値」を含み、「第２付着閾値」は「第２分散閾値」を含む。「第１分散閾値」及び「第２分散閾値」は、異物の付着度が異物の付着割合又は異物の付着割合の変化量である場合において、レンズ１１の汚れの付着の状態を判断する際に用いられる閾値である。
本実施形態の付着状態判断部３８は、異物の付着割合又は付着割合の変化量（分散変化量）を算出し、この付着割合又は付着割合の変化量（分散変化量）が予め設定された第１分散閾値（第１付着閾値の一態様である。以下同じ）以上かつ第２分散閾値未満（第２付着閾値の一態様である。以下同じ）の所定閾値内である場合には、レンズ１１の汚れの付着の状態が第１状態であると判断する。付着割合を評価するための第１分散閾値及び第２分散閾値と、付着割合の変化量を評価するための第１分散閾値及び第２分散閾値とは実験結果などに基づいてそれぞれ設定される。

先述したように、本実施形態における第１状態とは、細かい粒子（粒径の小さい粒子）がレンズ１１に付着している状態であり、例えば、図２１Ａに示す状態に対応する。図２１Ａに示す撮像画像から抽出された所定値域の画素値を有する画素の画素数に基づいて異物の付着量を求める手法を図２６Ａに示す。

図２６Ａに示すように、あるタイミングで撮像された撮像画像上において各アドレスが付された各画素の画素値に基づいて、各画素に対応する撮像領域に異物が付着しているか否か、さらに、異物の付着割合などの異物の付着状態を判断する。異物が付着しているか否かの判断手法は特に限定されない。たとえば、異物に対応する画素値が立体物に対応する画素値よりも低く、移動距離が小さいという特徴に基づいて、所定範囲の輝度差の画素であって、所定時間内の移動距離が所定値未満であるという基準で判断してもよいし、移動距離が小さいという特徴のみに基づいて判断してもよい。そして、異物が付着していると判断された画素の数をカウントする。あるタイミングにおいて異物が付着していると判断された画素の数のカウント値によって、そのタイミングにおける異物の付着量を算出することができ、異なる複数のタイミングにおいて異物が付着していると判断された画素の数のカウント値によって、そのタイミングにおける異物の付着割合又は異物の付着割合の変化量を算出することができる。
また、あるタイミングにおいて異物が付着していると判断された画素の分布に基づいて、異物の付着割合（レンズ１１上における異物の検出位置の付着割合、散らばり度合いである。付着度の一指標である。以下同じ。）を求めることができる。さらに、異なる複数のタイミングにおける異物の付着割合に基づいて、異物の付着割合の変化量を算出することができる。異物の付着割合の算出手法は特に限定されず、例えば、全画素数に対する異物が付着していると判断された画素数が占める割合を付着割合として定義することができる。図２６Ａに示す例では、全画素９０に対して、異物が付着していると判断された画素数が６８個であるから、付着割合は約７６％と求めることができる。なお、単位画素は任意に定義することができる。図２６Ａに示すように、全体が９０個の単位画素から構成されていると設定してもよいし３×３の９個の画素を一つの画素単位として１０個の単位画素から構成されていると設定してもよい。また、異物の付着割合を、経時的に求め、異なる複数のタイミングにおける異物の付着割合に基づいて、異物の付着割合の変化量を算出することができる。

本実施形態における第１分散閾値は、路面上の状態による外乱の影響が排除された舗装道路を走行した場合の基準状態における異物の付着割合の変化（コントロール値）を取得するため、自車両Ｖが路面に模様の無い舗装道路又は路面に凹凸の無い舗装道路を走行する際に、付着状態判断部３８により算出された異物の付着割合又は付着割合の変化量に基づいて設定された閾値である。この第１分散閾値よりも低い異物の付着割合又は付着割合の変化量（分散変化量）が検出された場合には、車両Ｖが砂や泥が付着しにくい、例えば舗装道路を走行していることが予測できる。つまり、砂などの粒径の小さい異物がレンズ１１に付着している状態である可能性は低いと判断できる。他方、この第１分散閾値よりも高い異物の付着割合又は付着割合の変化量（分散変化量）が検出された場合には、車両Ｖが砂や泥の付着しやすい、例えば非舗装道路を走行していることが予測できる。

本実施形態における第２分散閾値は、路面上に付された模様などの外乱の影響を排除するために、自車両Ｖが路面に模様が付された舗装道路又は路面に凹凸が形成された舗装道路を走行する際に、付着状態判断部３８により算出された異物の付着割合又は異物の付着割合の変化量に基づいて設定された閾値である。路面の模様や路面の凹凸は、撮像画像において輪郭がぼんやりした移動しない像として現れる場合がある。このため、路面の模様や路面の凹凸をレンズ１１に付着した異物と判断してしまう場合がある。発明者らの実験によると、路面の模様や路面の凹凸に起因する（異物として検出された）画素に基づく付着割合は、細かい砂の付着に起因する異物の付着割合又は異物の付着割合の変化量よりも大きい。このため、第２分散閾値よりも大きい異物の付着割合又は異物の付着割合の変化量が検出された場合には、自車両Ｖが路面に模様が付された舗装道路又は路面に凹凸が形成された舗装道路を走行していると予測することができる。併せて、砂などの粒径の小さい異物がレンズ１１に付着している状態である可能性が低いと判断できる。他方、この第２分散閾値よりも小さい異物の付着割合又は異物の付着割合の変化量が検出された場合には、車両Ｖが砂や泥の付着しやすい、例えば非舗装道路を走行しており、砂などの細かい粒子の異物がレンズ１１に付着していることが予測できる。つまり、砂などの粒径の小さい異物がレンズ１１に付着している状態である可能性が高いと判断できる。

このように、異物の付着割合又は付着割合の変化量が予め設定された第１分散閾値以上かつ第２分散閾値未満の所定閾値内である場合には、レンズ１１の汚れの付着の状態が第１状態であると判断することにより、模様や凹凸の無い舗装道路を走行しているときに様々な大きさの異物がレンズ１１に付着する状態と、細かい粒子（粒径の小さい粒子）がレンズ１１に付着する第１状態とを識別することができるとともに、模様や凹凸のある舗装道路を走行しているときに、これら路面の模様や凹凸の像が撮像画像に含まれる状態と、細かい粒子（粒径の小さい粒子）がレンズ１１に付着する第１状態とを識別することができる。これにより、細かい粒子（粒径の小さい粒子）が付着した第１状態を正確に判断することができる。

また、本実施形態の付着状態判断部３８は、異物の付着割合又は異物の付着割合の変化量が第２分散閾値以上である場合には、レンズ１１の汚れの付着の状態が第２状態であると判断する。本実施形態における第２状態とは、大きい粒子（粒径の大きい凝集物）がレンズ１１に付着している状態であり、図２１Ｂに示す状態に対応する。図２１Ｂに示す撮像画像から抽出された画素数に基づいて異物の付着量を求める手法を図２６Ｂに示す。図２６Ｂに示す例における、異物の付着量、異物の付着量の変化量、異物の付着割合、異物の付着割合の変化量の算出手法は、図２６Ａに関する説明と共通するので説明は割愛し、上述の説明を援用する。ちなみに、図２６Ｂに示す例では、全画素９０に対して、異物が付着していると判断された画素数が２８個であるから、異物の付着割合は約３１％と求めることができる。

先述したように、第２分散閾値は、自車両Ｖが路面に模様が付された舗装道路又は路面に凹凸が形成された舗装道路を走行する際に検出された異物の付着割合又は異物の付着割合の変化量に基づいて設定された値である。発明者らの実験によると、凝集した泥などがレンズ１１に付着した場合における異物の付着割合又は異物の付着割合の変化量は、その泥の塊の大きさにもよるが、路面の模様や路面の凹凸に起因して検出される付着割合又は付着割合の変化量よりも大きい傾向がある。このため、本実施形態では、実験的に求めることができる第２分散閾値を基準値として設定する。この第２分散閾値以上の付着割合又は付着割合の変化量が検出された場合は、凝集した泥などの粒子の大きい異物が付着しやすい、例えばぬかるんだ非舗装道路を走行していることが予測できる。なお、異物の付着の第２状態を判断するために、第２分散閾値よりも高い第３分散閾値を別途定義してもよい。この第３分散閾値についても、異物の付着割合と異物の付着割合の変化量の両方について定義する。

図２７は、第１分散閾値と第２分散閾値と、第１状態において検出された第１分散量又は第１分散変化量（異物の付着割合の変化量）と、第２状態において検出された第２分散量又は第２分散変化量（異物の付着割合の変化量）の一例を示す。同図では、時間に対する付着割合を連続的に示しているが、任意のタイミングにおける不連続な値として異物の付着割合を取得することができる。洗浄開始のトリガが異物の付着量である場合において、洗浄開始の閾値を超える時点における異物の付着割合又は異物の付着割合の変化量の関係は、図２７に示すように、第２分散閾値Ｒ＜第１分散変化量ＣＬ１（第１状態）＜第２分散変化量ＣＬ２（第２状態）＜第２分散閾値Ｑ、又は第２分散閾値Ｒ＜第１付着割合（第１状態）＜第２付着割合ＣＬ２（第２状態）＜第２分散閾値Ｑとなる。

次に、レンズ洗浄装置１００の制御部１０１について説明する。
本実施形態のレンズ洗浄装置１００の制御部１０１は、レンズ１１に付着する異物の付着度（付着量、付着量の変化、付着割合、付着割合の変化を含む。以下同じ）が所定閾値以上である場合には、レンズ１１を洗浄させる。この所定閾値は、乾いた非舗装路などを走行したときに細かい粒子がレンズに付着する付着度に基づいて、実験的に設定することができる。
特に、本実施形態のレンズ洗浄装置１００の制御部１０１は、レンズ１１の汚れの付着の状態が第１状態であると判断された場合には、レンズ洗浄装置１００が行う洗浄液の供給タイミングを予定されている供給タイミングよりも所定時間遅延させることが好ましい。つまり、レンズの汚れの付着の状態が第１状態であると判断されている場合には、洗浄液の供給を一時的に中止し、所定時間経過後に洗浄を実行する。

なお、本実施形態のレンズ洗浄装置１００が洗浄処理を実行するトリガは特に限定されず、所定時間の経過をトリガとしてもよいし、運転者の開始命令の入力をトリガとしてもよい。本実施形態のレンズ洗浄装置１００の制御部１０１は、付着状態判断部３８により判断されたレンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上である場合に、レンズ洗浄工程の実行を開始させる。

先述したように、第１状態とは、レンズ１１の表面に細かい粒子（粒径の小さい粒子）が付着している状態である。このように、砂などの細かい粒子（粒径の小さい粒子）がレンズ１１の表面に付着しているところに洗浄液を供給すると、細かい粒子の間に水が保持されて泥状態になり、レンズ１１の表面から砂などが除去しにくくなる。このため、レンズの汚れの付着の状態が第１状態であると判断された場合には、洗浄液が供給されないように、洗浄液の供給タイミングを延長する。これにより、汚れの除去効果が低い洗浄を行わずに洗浄液の使用量を節約しつつも、レンズ１１の汚れの状態が悪化するような事態を避けることができる。

また、レンズ制御装置１００の制御部１０１は、レンズ洗浄装置１００が行う洗浄液の供給レンズ１１の汚れの付着の状態が第１状態であると判断された場合には、レンズ洗浄工程において規定されている洗浄液の供給量を増加させる。図２８Ａに付着変化量と洗浄液供給の開始タイミングまでの時間との関係を示す。同図に示すように、付着変化量が増加するにつれて、洗浄液供給の開始タイミングまでの時間が延長される。このとき、洗浄液供給の開始タイミングまでの時間を延長する手法の一つとして、洗浄液供給の開始トリガとなる付着度の閾値を大きい値に変更してもよい。これにより、付着度が変更された閾値に達するまで洗浄液の供給は行われないから、結果として洗浄液供給の開始タイミングまでの時間を延長することができる。なお、具体的な関係は特に限定されず、実線で示す階段状の関係であってもよいし、一点破線で示す直線状の関係であってもよい。

異物の粒径が小さい（異物が細かい）ほど、異物の付着量の変化量、付着割合の変化量が大きくなる傾向がある。このため、本実施形態の制御によると、図２８Ｂに示すように、異物の平均粒径が小さいほど、洗浄液供給の開始タイミングまでの時間を延長することができる。この制御によれば、粒径の小さい異物が付着しているときには、洗浄液の供給タイミングを遅延させることができる。洗浄液供給の開始タイミングまでの時間を延長する手法の一つとして、洗浄液供給の開始トリガとなる付着度（付着量）の閾値を大きい値に変更してもよいことは先述したとおりである。なお、異物の平均粒径の定義は特に限定されず、幾何学的な外接直方体の長さ、幅、厚さの平均値であってもよいし、３軸径、統計径、相当径その他の分類に属する粒径であってもよいし、ＪＩＳＺ8901に規定された粒子径の計測方法による粒径であってもよいし、５０％累積粒子径などの体積平均径であってもよい。

先述したように、細かい粒子（粒径の小さい粒子）がレンズ１１の表面に付着している第１状態では、少量の洗浄水を供給すると却って固まってしまう。このため、レンズ１１の汚れの付着の状態が第１状態である場合には、洗浄液を大量に供給することが好ましい。細かい粒子（粒径の小さい粒子）がレンズ１１の表面に付着している第１状態であっても、大量の洗浄液を供給することにより、レンズ１１に付着した砂などの細かい粒子を効率よく除去することができる。

本実施形態のレンズ制御装置１００の制御部１０１は、異物の付着度の変化量、例えば、付着量の変化量、付着割合の変化量が大きいほど、洗浄液の供給量の量を増加する。つまり、異物の粒子径が小さいほど、洗浄液の供給量の量を増加する。この関係の一例を先述した２８Ａ、図２８Ｂに併せて示す。異物の粒径が小さいほど凝集しやすいので、粒子が細かいほど洗浄液を与えるタイミングを遅らせて、セーブした洗浄液を一気に供給して洗浄することにより、汚れの状況に応じた適切な洗浄処理を行いつつも、洗浄液を節約することができる。

本実施形態のレンズ制御装置１００の制御部１０１は、異物の付着度の変化量が大きいほど洗浄液の供給量を増加させる。異物の粒径が小さいほど凝集しやすく、少量の洗浄液を与えると却って異物の除去を阻害する。このため、異物の付着度の変化量が大きく、異物の粒径が小さいほど大量の洗浄液を一度に供給し、汚れを洗い落とすことが好ましい。このように、洗浄タイミングを遅らせて節約した洗浄液を、一度に供給することにより異物の粒径が小さくても除去することができる。大量の洗浄液を供給して洗浄することにより、汚れの状況に応じた適切な洗浄処理を行いつつも、洗浄液を節約することができる。

他方、本実施形態のレンズ制御装置１００の制御部１０１は、レンズ１１の汚れの付着の状態が第２状態である判断された場合には、レンズ洗浄装置１００に洗浄液の供給タイミングを早める。異物の付着度の変化量が低く、泥などの凝集物のように粒子径の大きい異物がレンズ１１に付着している状態においては、先述したように洗浄水を供給することにより異物が凝集するといったことはなく、洗浄水を供給すれば容易に除去できる可能性が高い。このため、レンズ１１の汚れの付着の状態が第２状態である場合には、洗浄液の供給タイミングを早めて洗浄を行う。凝集した異物がレンズ１１に付着すると、レンズ１１の大部分を遮蔽する可能性もあるため、早めにこれを除去することにより立体物の検出精度を維持することができる。

本実施形態のレンズ制御装置１００の制御部１０１は、レンズ１１の汚れの付着の状態が第２状態である判断された場合には洗浄液の供給量を増加させる。泥などの凝集物のように粒子径の大きい異物は、少量の洗浄水で除去できる場合が多い。このため、レンズ１１の汚れの付着の状態が第２状態である場合には、洗浄液の供給量を低減させて洗浄を行う。洗浄液供給までの時間を短縮する一方で、洗浄液の供給量を低減させることにより、洗浄液の消費量を節約することができる。洗浄液供給までの時間を短縮することと同じ観点から、洗浄液供給の周期を短縮してもよい。

本実施形態のレンズ制御装置１００の制御部１０１は、付着状態判断部３８により判断されたレンズ１１に付着した異物の付着度と第１付着閾値との差を算出する。この差が小さいときには、実測された異物の付着度が第２状態を判断するための下限閾値に近い値を示していることになる。つまり、実測された異物の付着度の変化に基づいて判断されたレンズ１１の汚れの付着の状態は、細かい粒子が付着した第２状態ではなく、基準として求めた無模様かつ平坦な舗装道路において異物が付着した状態に近いということになる。このため、付着状態判断部３８は、実測された異物の付着度と第１付着閾値との差が小さい場合には、異物の付着状態に係る判断結果の信頼度が低いと判断し、判断された信頼度が低いほど洗浄液の供給タイミングを遅延させる時間を長く設定する。判断結果の信頼度が低いという前提であれば、レンズの汚れの付着の状態が第２状態であると判断された場合であっても、実際は洗浄をしなくても良い状態である可能性が高い。

同様に、本実施形態のレンズ制御装置１００の制御部１０１は、付着状態判断部３８により判断されたレンズ１１に付着した異物の付着度と第２付着閾値との差が小さいときには、異物の付着状態に係る判断結果の信頼度が低いと判断し、判断された信頼度が低いほど洗浄液の供給タイミングを遅延させる時間を長く設定する。本実施形態ではこのような場面においては洗浄処理を行わずに、洗浄液を節約する。これにより、洗浄液の使用量を低減させることができる。

図２９に、レンズ１１の汚れの付着の状態の判断結果の信頼度と洗浄液を供給するまでの時間との関係の一例を示す。関係の具体的な線形は適宜に実験的に設定することができる。

本実施形態のカメラ装置１０００は、洗浄液を有効に消費するために、自車両Ｖが細かい粒子の異物が付着するような環境から脱した状態において、洗浄液の供給を開始する。自車両Ｖが路面が砂地などである非舗装道路から舗装道路に移動した場合に、レンズ１１に洗浄液を供給する。

本実施形態のカメラ装置１０００のレンズ１１の洗浄処理を図３０のフローチャートに基づいて説明する。
図３０に示すように、処理が開始されたら、ステップＳ４１において、付着状態判断部３８は、レンズに付着した異物の付着度に基づいて付着状態を判断する。ステップＳ４２において、付着状態判断部３８は、リアルタイムで算出された異物の付着度の変化量が予め設定された第１付着閾値以上かつ第２付着閾値未満の所定閾値内である場合には、レンズ１１の汚れの付着の状態が第１状態であると判断する。つまり、レンズ１１の表面に砂などの細かい粒の異物が付着している状態である。ステップＳ４２において異物の付着度の変化量が予め設定された第１付着閾値以上かつ第２付着閾値未満の所定閾値内ではないが、異物の付着度の変化量が第２付着閾値以上である場合にはステップＳ４３に進み、レンズ１１の汚れの付着の状態が第２状態であると判断する。つまり、レンズ１１の表面に泥などの比較的体積の大きい異物が付着している状態である。
具体的に、異物の付着度が異物の付着量である場合には、ステップＳ４２において、付着状態判断部３８は、リアルタイムで算出された異物の付着量の変化量が予め設定された第１変化閾値以上かつ第２変化閾値未満の所定閾値内である場合には、レンズ１１の汚れの付着の状態が第１状態であると判断する。ステップＳ４２において異物の付着量の変化量が予め設定された第１変化閾値以上かつ第２変化閾値未満の所定閾値内ではないが、異物の付着量の変化量が第２変化閾値以上である場合にはステップＳ４３に進み、レンズ１１の汚れの付着の状態が第２状態であると判断する。
異物の付着度が異物の付着割合である場合には、ステップＳ４２において、付着状態判断部３８は、リアルタイムで算出された異物の分散度又は異物の分散度の変化量が予め設定された第１分散閾値以上かつ第２分散閾値未満の所定閾値内である場合には、レンズ１１の汚れの付着の状態が第１状態であると判断する。ステップＳ４２において異物の分散度又は異物の分散度の変化量が予め設定された第１分散閾値以上かつ第２分散閾値未満の所定閾値内ではないが、異物の分散度又は異物の分散度の変化量が第２分散閾値以上である場合にはステップＳ４３に進み、レンズ１１の汚れの付着の状態が第２状態であると判断する。

異物の付着度の変化量が第１変化閾値未満である場合は自車両は舗装道路を走行し、異物の付着度の変化量が第２変化閾値以上、又は、第２変化閾値よりも高い別途設定された第３変化閾値以上である場合には路面の模様や凹凸を検出している可能性が高いと判断され、デフォルトに設定された洗浄液供給開始タイミング及びデフォルトに設定された洗浄液の供給量を変更しない。
具体的に、異物の付着度が異物の付着量である場合には、異物の付着量の変化量が第１変化閾値未満である場合は自車両は舗装道路を走行し、異物の付着量の変化量が第２変化閾値以上、又は、第２変化閾値よりも高い別途設定された第３変化閾値以上である場合には路面の模様や凹凸を検出している可能性が高いと判断され、デフォルトに設定された洗浄液供給開始タイミング及びデフォルトに設定された洗浄液の供給量を変更しない。
異物の付着度が異物の付着割合である場合には、異物の付着割合(分散度)又は異物の付着割合の変化量が第１分散閾値未満である場合は自車両は舗装道路を走行し、異物の分散度又は異物の分散度の変化量が第２分散閾値以上、又は、第２分散閾値よりも高い別途設定された第３分散閾値以上である場合には路面の模様や凹凸を検出している可能性が高いと判断され、デフォルトに設定された洗浄液供給開始タイミング及びデフォルトに設定された洗浄液の供給量を変更しない。

レンズ１１の汚れの付着の状態が第１状態であると判断された場合には、ステップＳ４４へ進み、洗浄液の供給開始のタイミングを遅延させる。この遅延は、予め定義された所定の洗浄工程の開始タイミングを遅延させてもよいし、図２３に示す洗浄液の供給までに設定された時間Ｆ１を延長させてもよい。さらに、ステップＳ４５に進み、洗浄液の供給量を増加させる。

レンズ１１の汚れの付着の状態が第２状態であると判断された場合には、ステップＳ４６へ進み、洗浄液の供給開始のタイミングを前倒しする（早める）。この処理は、予め定義された所定の洗浄工程の開始タイミングを早めてもよいし、図２３に示す洗浄液の供給までに設定された時間Ｆ１を短縮してもよい。さらに、ステップＳ４７に進み、洗浄液の供給量を減少させる。

続いて、ステップＳ４８において、後述する走行路状態判断部４１が自車両Ｖが走行する走行路が舗装道路であると判断した場合には、ステップＳ４８−２、Ｓ４９へ進み、洗浄液の供給を中断させていた状態を解除し、洗浄液をレンズ１１に供給する。

洗浄液の供給の中断を解除するタイミングを自車両Ｖの走行状態から判断する。具体的に、本実施形態のカメラ装置１０００は、自車両Ｖにおいて取得される走行情報に基づいて、自車両Ｖが走行する走行路が舗装道路であるか又は非舗装道路であるかを判断する走行路状態判断部４１を備える。そして、レンズ洗浄装置１００の制御部１０１は、走行路状態判断部４１により自車両Ｖが走行する走行路が舗装道路であると判断した場合には、洗浄液をレンズ１１に供給する。このように、レンズ１１の汚れの状態が第１状態であると判断された後に、自車両Ｖが舗装道路を走行していると判断されれば、レンズ１１にさらに砂などの細かい粒子が付着する可能性は低い。レンズ１１に洗浄液を供給したときに、砂などが存在する非舗装道路を走行すると、レンズ１１上の洗浄液に砂が吸い付いてしまう。この状態の砂は凝集し、除去することは容易ではない。このため、本実施形態では、自車両Ｖが舗装道路を走行する状態になってから、レンズ１１に洗浄液を供給する。これにより、供給した洗浄液によってさらに砂などがレンズ１１に再び付着することを防止して、レンズ１１の洗浄を効果的に行うことができる。

本実施形態の走行路状態判断部４１は、車両が取得する走行情報に基づいて、車両Ｖが走行する走行路が舗装道路であるか又は非舗装道路であるかを判断する。本実施形態の「非舗装道路」又は「舗装道路」は、走行時に泥を跳ね上げる可能性に基づく分類であるため、舗装処理が施されている道路であっても、アスファルトやコンクリートで覆われた道路の表面がさらに雪、泥又は砂などで覆われている道路は、「非舗装道路」に含まれる。つまり、舗装道路であっても、非舗装道路であっても、アスファルトやコンクリートの層を有する道路を含む。また、以下、走行路が舗装道路であるか又は非舗装道路であるかを判断する手法について順次説明する。

第１の判断手法においては、一般的に舗装道路には車線を区別するための白線が路面に表示される（視認できる）傾向が高く、非舗装道路にはその白線が表示されていない（視認できない）という点に着目し、カメラ１０の撮像画像から白線が抽出可能であるか否かに基づいて走行路が舗装道路であるか否かを判断する。

本実施形態の走行路状態判断部４１は、カメラ１０により取得された画像から路面に表示された白線情報を抽出し、白線情報が抽出された場合には、自車両Ｖが走行する走行路が舗装道路であると判断し、白線情報が抽出されなかった場合には、自車両Ｖが走行する走行路が非舗装道路であると判断する。ここで白線抽出又は白線検出は、出願時に知られた手法を用いることができる。

本手法によれば、白線情報の抽出可否によって走行路の状態を推測し、さらにレンズ１１に付着した異物の性状及びその挙動を予測できるので、異物検出処理及び立体物検出処理を適切に行うことができる。

第２の判断手法においては、一般的に車両が舗装道路を走行する際には、車両Ｖが備える各車輪の車輪速度にばらつきがなく、各車輪は所定範囲内の共通の車輪速度を示すという点に着目し、車両Ｖの車輪速度のばらつきの程度に基づいて走行路が舗装道路であるか否かを判断する。

本実施形態の走行路状態判断部４１は、自車両Ｖが備える複数の車輪の各車輪速度を取得し、取得した複数の各車輪速度のばらつきが所定値未満である場合には、自車両Ｖが走行する走行路が舗装道路であると判断し、取得した複数の車輪速度のばらつきが所定値以上である場合には、自車両Ｖが走行する走行路が非舗装道路であると判断する。各車輪の車輪速度は車速センサ２０により検出され、直接又は車両コントローラ１００を介して取得される。

各車輪速度のばらつきの程度を判断する手法としては、前輪速度と後輪速度との差が所定値未満である場合には走行路が舗装道路であると判断し、前輪速度と後輪速度との差が所定値以上である場合には走行路が舗装道路であると判断する。又は、右側車輪速度と左側輪速度との差が所定値未満である場合には走行路が舗装道路であると判断し、右側車輪速度と左側車輪速度との差が所定値以上である場合には走行路が舗装道路であると判断する。本実施形態では、この判断を非旋回時において行う。旋回時は各車輪の車輪速度が異なるからである。また、車輪速度の比較の手法、つまりばらつきの程度の判断手法は特に限定されないが、本実施形態では、各車輪について時刻に対する車輪速度の情報を取得し、各情報についてローパスフィルタを用いて信号処理を行い、平滑化後の車輪速度ピークの位置及び値を比較することにより、各車輪の速度のばらつきを評価する。

本手法によれば、車輪速度のばらつきによって走行路の状態を推測し、さらにレンズ１１に付着した異物の性状及びその挙動を予測できるので、異物検出処理及び立体物検出処理を適切に行うことができる。

第３の判断手法においては、一般的に車両が舗装道路を走行する際には、滑走、タイヤの空転、横滑りなどが発生する頻度が相対的に低いが、車両が非舗装道路を走行する際には、滑走、タイヤの空転、横滑りなどが発生する頻度が相対的に高いという点に着目し、自車両Ｖが装備する滑走発生防止装置、横滑防止装置、タイヤ空転防止装置の起動の有無、起動の回数等に基づいて、走行路が舗装道路であるか否かを判断する。

本実施形態の立体物検出装置１は、車載された滑走発生防止装置としてのＡＢＳ（Anti-locked braking system）装置３００からその動作に係る動作情報を取得し、ＴＣＳ（Traction Control System）装置４００からその動作に係る動作情報を取得し、空転防止装置としてのＶＤＣ（Vehicle Dynamics Control）装置５００からその動作に係る動作情報を取得する。各動作情報は各装置から直接取得してもよいし、車両コントローラ１００を介して取得してもよい。

ここで各装置について説明する。
本実施形態のＡＢＳ装置３００は、急ブレーキ又は低摩擦路でブレーキをかけた場合などにタイヤがロックされる（回転が停止する）ことを防止することにより、 車両の走行安全を保つとともに、ステアリング操舵により障害物を回避できる可能性を高める装置である。本実施形態のＡＢＳ装置は各車輪軸に取り付けられた車速センサ２０が検出した車輪速情報に基づいてブレーキを最適に制御する。滑走発生防止機能を備える他の装置を用いることができる。

本実施形態のＴＳＣ装置４００は、車両の発進時／加速時における車輪の空転を防止する。ＴＳＣ装置４００は、自車両自体の速度と各車輪の車輪速度から車輪の空転を検出し、エンジンから伝達される駆動力を低減して空転状態を解消する。本装置は、泥道、降雪時・降雪後の道路などの非舗装道路において、路面とタイヤとの摩擦係数が低下している場合に車両姿勢の安定性を高める。なお、空転防止装置としては、ＴＳＣ装置４００のほか、ＴＲＣ（Traction Control）ＴＣＬ（Traction Control）などの空転防止機能を備える他の装置を用いることができる。

本実施形態のＶＤＣ装置５００は、自車両Ｖの運転操作及び車速に基づいて、ブレーキやエンジン出力の制御を自動的に行い、泥道、降雪時・降雪後の道路などの滑りやすい路面やカーブを曲がるときや障害物を回避するときにクルマの横滑りを軽減する。横滑防止装置としては、ＶＤＣ装置５００のほか、ＥＳＣ装置などの横滑防止機能を備える他の装置を用いることができる。このＥＳＣ装置は、泥道、降雪時・降雪後の道路などの滑りやすい路面やカーブを曲がるときや障害物を回避するときに、後輪の横滑り（オーバーステア）や前輪の横滑り（アンダーステア）が生じる場合がある。この場合に、検出した車両挙動に応じて自動加圧によるブレーキ制御及エンジントルクの制御により横滑りを防止して旋回時における車両の姿勢を安定させる。

本実施形態の走行路状態判断部４１は、ＡＢＳ装置３００、ＴＳＣ装置４００、又はＶＤＣ装置５００の動作に関する情報を取得し、動作回数又は動作頻度が所定値未満である場合には、車両Ｖが走行する走行路が舗装道路であると判断し、ＡＢＳ装置３００、ＴＳＣ装置４００、又はＶＤＣ装置５００の動作に関する情報を取得し、動作回数又は動作頻度が所定値以上である場合には、車両Ｖが走行する走行路が非舗装道路であると判断する。

本手法によれば、車両の姿勢が乱れたときに車両を制御するＡＢＳ装置３００、ＴＳＣ装置４００、又はＶＤＣ装置５００の動作情報に基づいて走行路の状態を推測し、さらにレンズ１１に付着した異物の性状及びその挙動を予測できるので、異物検出処理及び立体物検出処理を適切に行うことができる。

第４の判断手法として、ナビゲーション装置２００により現在位置と自車両Ｖの走行路を特定し、ナビゲーション装置２００が備える地図情報に含まれる道路情報を参照して、自車両Ｖの走行路が舗装道路であるか非舗装道路であるかを判断することができる。また、ナビゲーション装置２００により自車両Ｖの現在位置を特定し、自車両Ｖの停止位置が地図情報が備える交差点位置に対応する場合には、自車両Ｖが走行する走行路が舗装道路であると判断する。なお、本実施形態のナビゲーション装置２００がアクセス可能な地図情報は、道路ごとに舗装道路又は非舗装道路であるかの道路属性情報が対応づけられているとともに、交差点位置と位置特定情報（緯度・経度）とが対応づけられている。なお、上記道路属性情報や交差点情報はナビゲーション装置２００が備える通信装置を介して取得することもできる。

《立体物の最終判断》
図３に戻り、本例の立体物検出装置１は、上述した２つの立体物検出部３３（又は立体物検出部３７）と、立体物判断部３４と、付着状態判断部３８と、制御部３９とを備える。立体物判断部３４は、立体物検出部３３（又は立体物検出部３７）による検出結果に基づいて、検出された立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであるか否かを最終的に判断する。立体物検出部３３（又は立体物検出部３７）、立体物判断部３４は、制御部３９の指令に従い、付着状態判断部３８の判断結果を反映させた立体物の検出を行う。

立体物判断部３４について説明する。本実施形態の立体物判断部３４は、立体物検出部３３、３７において検出された立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであるか否かを最終的に判断する。具体的に、立体物判断部３４は、立体物検出部３３、３７による立体物の検出結果が所定時間Ｔの間に渡って継続する場合には、立体物は検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであると判断する。特に限定されないが、立体物判断部３４は、差分波形情報から抽出される差分波形のピークの数、ピーク値、移動速度などが所定値域であり、その状態が所定時間以上継続した場合には、立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであるか否かを最終的に判断してもよいし、エッジ情報から抽出されるエッジの連続性、総和の正規化した値、エッジ線の量などが所定値域であり、その状態が所定時間以上に渡って継続した場合には、立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであるか否かを最終的に判断してもよい。

本実施形態の立体物判断部３４は、立体物検出部３３，３７により検出された立体物が所定時間以上に渡って継続して検出される場合には、この立体物を右側検出領域又は左側検出領域に存在する他車両ＶＸであると判断する。

ちなみに、立体物判断部３４が、検出された立体物は検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであると判断した場合には、乗員への報知などの処理が実行される。この立体物判断部３４は、制御部３９の制御命令に従い、検出された立体物が他車両ＶＸであると判断することを抑制することができる。制御部３９は、付着状態判断部３８の判断結果に応じて制御命令を生成する。

本実施形態の制御部３９は、付着状態判断部３８により、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上である場合には、立体物が検出され、この立体物が他車両ＶＸであると判断されることを抑制する。

本実施形態の制御命令は、検出された立体物を誤って他車両ＶＸと判断することを防止するために、立体物検出部３３、３７、立体物判断部３４へ送出される。本実施形態の計算機３０はコンピュータであるため、立体物検出処理、立体物判断処理、付着状態判断処理に対する制御命令は各処理のプログラムに予め組み込んでもよいし、実行時に送出してもよい。

立体物検出部３３、３７により立体物が検出されること又は立体物判断部３７により立体物が他車両であると判断されることを抑制するために、制御部３９は各処理に用いられる各閾値を初期値、標準値その他の設定値よりも高く（検出がされ難くなるように）変更し、又は各閾値と比較される出力値を低く（検出がされ難くなるように）変更する。なお、制御部３９が促進処理を行う場合には、促進処理は抑制処理と判断の制御となる。

具体的な処理の内容は、以下のとおりである。

差分波形情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３３が、差分波形情報が所定の第１閾値α以上であるときに立体物を検出する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、立体物が検出され難いように第１閾値αを高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３３に出力する。

同じく、立体物検出部３３が、差分波形情報が所定の第１閾値α以上であるときに立体物を検出する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値を低く変更して出力させる制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３８に出力する。

また、差分波形情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３３が閾値ｐ以上の画素値を示す画素数を所定の差分を示す画素数として抽出する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、立体物が検出され難いように閾値ｐを高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出手部３８に出力する。

同じく、立体物検出部３３が閾値ｐ以上の画素値を示す画素数を所定の差分を示す画素数として抽出する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿って、差分画像上において抽出される画素数を低く変更して出力する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３８に出力する。たとえば、制御部３９は、立体物検出部３３（又は立体物検出部３７）による立体物が存在するという検出結果、又は立体物判断部３４による立体物が最終的に他車両ＶＸであるという判断結果が出ることを抑制するために、検出領域Ａ１，Ａ２を部分的にマスクし、又は検出や判断に用いられる閾値や出力値を調整する。

エッジ情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３７が所定閾値ｔ以上の輝度差を示す画素に基づいてエッジ線を抽出する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、立体物が検出され難いように所定閾値ｔを高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３７に出力する。

同じく、エッジ情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３７が所定閾値ｔ以上の輝度差を示す画素に基づいてエッジ線を抽出する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、画素の輝度値を低く変更して出力する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３７に出力する。

エッジ情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３７がエッジ情報に含まれる閾値θ以上の長さを有するエッジ線に基づいて立体物を検出する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、立体物が検出され難いように閾値θを高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３７に出力する。

同じく、エッジ情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３７がエッジ情報に含まれる閾値θ以上の長さを有するエッジ線に基づいて立体物を検出する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、検出したエッジ情報のエッジ線の長さの値を低く変更して出力させる制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３７に出力する。

エッジ情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３７がエッジ情報に含まれる所定長さ以上のエッジ線、例えば閾値θ以上の長さを有するエッジ線の本数が第２閾値β以上であるか否かの判断に基づいて立体物を検出する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、立体物が検出され難いように第２閾値βを高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３７に出力する。

エッジ情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３７がエッジ情報に含まれる所定長さ以上のエッジ線、例えば閾値θ以上の長さを有するエッジ線の本数が第２閾値β以上であるか否かの判断に基づいて立体物を検出する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、検出した所定長さ以上のエッジ線の本数を低く出力する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３７に出力する。

また、立体物判断部３４は、検出された立体物の移動速度が予め設定された所定速度以上であるときに、この立体物を他車両であると判断する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、立体物が検出され難いように立体物を他車両であると判断する際の下限となる所定速度を高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物判断部３４に出力する。

同じく、立体物判断部３４は、検出された立体物の移動速度が予め設定された所定速度以上であるときに、この立体物を他車両であると判断する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、立体物を他車両であると判断する際の下限となる所定速度と比較される立体物の移動速度を低く変更して出力する制御命令を生成し、当該制御命令を立体物判断部３４に出力する。

また、立体物判断部３４が、検出された立体物の移動速度が予め設定された所定速度未満であるときに、この立体物を他車両であると判断する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、立体物を他車両であると判断する際の上限となる所定速度を低く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物判断部３４に出力する。

同じく、立体物判断部３４検出された立体物の移動速度が予め設定された所定速度未満であるときに、この立体物を他車両であると判断する場合において、制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断された場合には、立体物を他車両であると判断する際の上限となる所定速度と比較される立体物の移動速度を高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物判断部３４に出力する。

なお、ここで「移動速度」は、立体物の絶対速度、および自車両に対する立体物の相対速度を含む。立体物の絶対速度は立体物の相対速度から算出してもよいし、立体物の相対速度は立体物の絶対速度から算出してもよい。

以下、図３１のフローチャートに基づいて、本実施形態の立体物検出装置１の制御手順を説明する。

まず、図３１に示すステップＳ６１において、付着状態判断部３８は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定量以上であるか否かを判断する。立体物検出の抑制処理を行うか否かを判断するために設定される閾値「所定量」は、立体物の検出処理の精度が損なわれるほどに異物が付着しているかを判断する値として設定される。

レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上である場合には、ステップＳ６２に進み、立体物検出に用いられる各種の閾値を高くし、各種閾値と比較される出力値を低く出力する。

ちなみに、第１閾値αは、図１１のステップＳ７において、差分波形ＤＷ_ｔのピークを判断するためのである。閾値θは、図１７のステップＳ２９における各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値（エッジの長さ）を判断する閾値であり、第２閾値βは、図１８のステップ３４におけるエッジ線の量（本数）を評価する閾値である。このように、判断の閾値を高く変更することにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度が調整されるため、レンズ１１に付着した異物を他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。

本実施形態の制御部３９は、鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値を低く出力する制御命令を立体物検出部３３に出力する。鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値とは、図１１のステップＳ５において生成される差分波形ＤＷ_ｔの縦軸の値である。

また、本実施形態の制御部３９は、検出したエッジ情報を低く出力する制御命令を立体物検出部３７に出力する。検出したエッジ情報とは、図１７のステップＳ２９における各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値であるエッジ線の長さのほか、図１８のステップ３４におけるエッジ線の量である。制御部３９は、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上であると判断されると、レンズ１１に付着した異物を立体物として検出しないように、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値又はエッジ線の量を低く変更する。このように、出力値を低くすることにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度を調整できるため、レンズ１１に付着した異物を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。

続くステップＳ６３において、差分波形情報又はエッジ情報に基づいて立体物（他車両）検出し、さらにステップＳ６４において、ステップＳ６３において検出された立体物が他車両ＶＸであるか否かを判断し、立体物が他車両ＶＸである場合には、ステップＳ６５において他車両が存在する旨の判断結果を出力し、立体物が他車両ＶＸでない場合には、ステップＳ６６において他車両は存在しない旨の判断結果を出力する。ステップＳ６３及びステップＳ６４における処理は、先に図１１及び１２において説明した差分波形情報に基づく他車両ＶＸの検出処理、同じく図１７及び図１８において説明したエッジ情報に基づく他車両ＶＸの検出処理と共通する。また、ステップＳ６４において立体物が検出されていない場合には、他車両は存在しないと判断してもよいし、立体物の検出処理を終了してもよい。

以上のとおり構成され、動作する本発明の本実施形態に係るカメラ装置１０００、立体物検出装置１、レンズ洗浄方法によれば、以下の効果を奏する。

（１）本実施形態のカメラ装置１０００によれば、レンズの汚れの付着の状態が第１状態であると判断された場合には、洗浄液が供給されないように洗浄液の供給タイミングを延長するので、汚れの除去効果が低い洗浄工程を省いて洗浄液の使用量を節約しつつも、細かい粒子の間に水が保持されて泥状態になり、レンズ１１の表面から砂などが除去しにくくなるというような事態を避けることができる。

（２）本実施形態のカメラ装置１０００によれば、細かい粒子（粒径の小さい粒子）がレンズ１１の表面に付着している第１状態であっても、大量の洗浄液を供給することにより、レンズ１１に付着した砂などの細かい粒子を効率よく除去することができる。

（３）本実施形態のカメラ装置１０００によれば、異物の付着度の変化量が大きいほど洗浄液の供給タイミングを遅延させる時間を長くすることにより、粒子が細かいほど洗浄液を与えるタイミングを遅らせて洗浄することができる。これにより、汚れの状況に応じた適切な洗浄処理を行いつつも、洗浄液を節約することができる。

（４）本実施形態のカメラ装置１０００によれば、異物の付着度の変化量が大きいほど洗浄液の供給量を増加させることにより、異物の粒径が小さいほど大量の洗浄液を一度に供給し、汚れを洗い落とすことができる。これにより、汚れの状況に応じた適切な洗浄処理を行いつつも、洗浄液を節約することができる。

（５）本実施形態のカメラ装置１０００によれば、異物の付着度の変化量が予め設定された第１付着閾値以上かつ第２付着閾値未満の所定閾値内である場合に、レンズ１１の汚れの付着の状態が第１状態であると判断することにより、模様や凹凸の無い舗装路を走行しているときに様々な大きさの異物がレンズ１１に付着する状態と、細かい粒子（粒径の小さい粒子）がレンズ１１に付着する第１状態とを識別することができるとともに、模様や凹凸のある舗装路を走行しているときに、これら路面の模様や凹凸の像が撮像画像に含まれる状態と、細かい粒子（粒径の小さい粒子）がレンズ１１に付着する第１状態とを識別することができる。これにより、細かい粒子（粒径の小さい粒子）が付着した第１状態を正確に判断することができる。

（６）本実施形態のカメラ装置１０００によれば、レンズ１１の汚れの付着の状態が第２状態である場合には、洗浄液の供給タイミングを早めて洗浄を行うことにより、レンズ１１の大部分を遮蔽する凝集した異物を除去することにより立体物の検出精度を維持することができる。

（７）本実施形態のカメラ装置１０００によれば、レンズ１１の汚れの付着の状態が第２状態である場合には、洗浄液の供給量を低減させて洗浄を行うことにより、洗浄液供給までの時間を短縮する一方で、洗浄液の消費量を節約することができる。

（８）本実施形態のカメラ装置１０００によれば、実測された異物の付着度と第１付着閾値との差が小さい場合には、異物の付着状態に係る判断結果の信頼度が低いと判断し、判断された信頼度が低いほど洗浄液の供給タイミングを遅延させる時間を長く設定するので、レンズの汚れの付着の状態が第２状態であると判断された場合であっても実際は洗浄をしなくても良い場合においては洗浄処理を行わずに、洗浄液を節約する。これにより、洗浄液の使用量を低減させることができる。

（９）本実施形態のカメラ装置１０００によれば、自車両Ｖが舗装道路を走行する状態になってから、レンズ１１に洗浄液を供給することにより、供給した洗浄液によってさらに砂などがレンズ１１に再び付着することを防止して、レンズ１１の洗浄を効果的に行うことができる。

（１０）本実施形態の立体物検出装置１によれば、本実施形態の制御部３９は、付着状態判断部３８により、レンズ１１に付着した異物の付着度が所定値以上である場合には、立体物が検出され、この立体物が他車両ＶＸであると判断されることを抑制するので、立体物を適切に検出することができる。上記に記載した作用及び効果は、差分画像情報を用いて他車両ＶＸを検出する場合であっても、エッジ情報を用いて他車両ＶＸを検出する場合であっても同様に奏する。

上記カメラ１０は本発明に係る撮像手段に相当し、上記視点変換部３１は本発明に係る画像変換手段に相当し、上記位置合わせ部３２及び立体物検出部３３は本発明に係る立体物検出手段に相当し、上記輝度差算出部３５，エッジ線検出部３６及び立体物検出部３７は本発明に係る立体物検出手段に相当し、上記立体物判断部３４は立体物判断手段に相当し、上記付着状態判断部３８は付着状態判断手段に相当し、上記制御部３９は制御手段に相当し、上記走行路状態判断部４１は走行路状態判断手段に相当し、上記車速センサ２０は車速センサに相当し、上記レンズ洗浄装置１００はレンズ洗浄手段に相当し、上記制御部１０１はレンズ洗浄制御手段に相当する。

本発明における「分布情報」は、視点変換部３１（画像変換手段）により得られた鳥瞰視画像上で、鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れ込む方向において輝度差が所定の閾値以上の画素の分布に関する情報である。「分布情報」は、本発明における「差分波形情報」と「エッジ情報」を少なくとも含む。

本実施形態における位置合わせ部２１は、異なる時刻の鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせし、その位置合わせされた鳥瞰視画像を得るが、この「位置合わせ」処理は、検出対象の種別や要求される検出精度に応じた精度で行うことができる。同一時刻及び同一位置を基準に位置を合わせるといった厳密な位置合わせ処理であってもよいし、各鳥瞰視画像の座標を把握するという程度の緩い位置合わせ処理であってもよい。

１…立体物検出装置
１０…カメラ
１１…レンズ
２０…車速センサ
３０…計算機
３１…視点変換部
３２…位置合わせ部
３３，３７…立体物検出部
３４…立体物判断部
３５…輝度差算出部
３６…エッジ検出部
３８…付着状態判断部
３９…制御部
４０…スミア検出部
４１…走行路状態判断部
１００…レンズ洗浄装置
３８…レンズ状態評価部
１１０…レンズ洗浄制御部
１０１…洗浄水タンク
１０２…洗浄水流路
１０３ａ，１０３ｂ…滴下口
１０４…エアコンプレッサ
１０５…エア流路
１０６ａ、１０６ｂ…噴出口
２００…ナビゲーション装置
３００…ＡＢＳ装置
４００…ＴＳＣ装置
５００…ＶＤＣ装置
６００…ナビゲーション装置
ａ…画角
Ａ１，Ａ２…検出領域
ＣＰ…交点
ＤＰ…差分画素
ＤＷ_ｔ，ＤＷ_ｔ’…差分波形
ＤＷ_ｔ１〜ＤＷ_ｍ，ＤＷ_ｍ＋ｋ〜ＤＷ_ｔｎ…小領域
Ｌ１，Ｌ２…接地線
Ｌａ，Ｌｂ…立体物が倒れ込む方向上の線
Ｐ…撮像画像
ＰＢ_ｔ…鳥瞰視画像
ＰＤ_ｔ…差分画像
ＭＰ…マスク画像
Ｓ…スミア
ＳＰ…スミア画像
ＳＢ_ｔ…スミア鳥瞰視画像
Ｖ…自車両
ＶＸ…他車両

Claims (12)

1. 車両に搭載され、車両周囲の映像を結像させるレンズを備えた撮像手段と、
   前記レンズ上に洗浄液を供給する供給タイミングが少なくとも規定された所定のレンズ洗浄工程に従い、前記レンズ上に洗浄液を噴射して前記レンズを洗浄するレンズ洗浄手段と、
   前記撮像手段が撮像した撮像画像に基づいて、前記レンズに付着した異物の粒径を判断する付着状態判断手段と、
   前記付着状態判断手段により、前記レンズに付着した異物の粒径が小さいと判断されるほど、前記レンズ洗浄工程における前記洗浄液の供給を開始するタイミングまでの時間を延長するレンズ洗浄制御手段と、を有することを特徴とするカメラ装置。
2. 車両に搭載され、車両周囲の映像を結像させるレンズを備えた撮像手段と、
   前記レンズ上に洗浄液を供給する供給タイミングが少なくとも規定された所定のレンズ洗浄工程に従い、前記レンズ上に洗浄液を噴射して前記レンズを洗浄するレンズ洗浄手段と、
   前記撮像手段が撮像した撮像画像に含まれる画素の画素値に基づいて、前記レンズの表面に付着した異物に対応する前記画素の数の所定時間における変化から前記レンズの表面に付着した異物の付着量の変化を当該異物の付着度の変化として算出し、前記異物の付着度の変化に基づいて前記レンズに付着した異物の状態を判断する付着状態判断手段と、
   前記付着状態判断手段により、前記レンズに付着した異物の状態が、前記レンズに付着した異物の付着度の変化が大きいと判断されるほど、前記レンズ洗浄工程における前記洗浄液の供給を開始するタイミングまでの時間を延長するレンズ洗浄制御手段と、を有することを特徴とするカメラ装置。
3. 車両に搭載され、車両周囲の映像を結像させるレンズを備えた撮像手段と、
   前記レンズ上に洗浄液を供給する供給タイミングが少なくとも規定された所定のレンズ洗浄工程に従い、前記レンズ上に洗浄液を噴射して前記レンズを洗浄するレンズ洗浄手段と、
   前記撮像手段が撮像した撮像画像に含まれる画素の画素値に基づいて、前記レンズの表面に付着した異物に対応する前記画素の分布の所定時間における変化から前記レンズの表面に付着した異物の付着割合の変化を当該異物の付着度の変化として算出し、前記異物の付着度の変化に基づいて前記レンズに付着した異物の状態を判断する付着状態判断手段と、
   前記付着状態判断手段により、前記異物の状態が、前記レンズに付着した異物の付着度の変化が大きいと判断されるほど、前記レンズ洗浄工程における前記洗浄液の供給を開始するタイミングまでの時間を延長するレンズ洗浄制御手段と、を有することを特徴とするカメラ装置。
4. 前記付着状態判断手段は、前記異物の付着度が予め設定された第１付着閾値以上かつ第２付着閾値未満の所定閾値内である場合には、前記レンズに付着した異物の状態が第１状態であると判断し、
   前記レンズ洗浄制御手段は、前記レンズに付着した異物の状態が第１状態であると判断された場合には、前記洗浄液の供給を開始するタイミングまでの時間を延長する制御を実行することを特徴とする請求項２又は３に記載のカメラ装置。
5. 前記第１付着閾値は、前記車両が路面に模様の無い舗装道路又は路面に凹凸の無い舗装道路を実験的に走行した場合に、前記撮像手段により撮像された撮像画像に含まれる画素の画素値に基づいて算出された前記レンズに付着した異物の付着度に基づいて、予め設定された閾値であることを特徴とする請求項４に記載のカメラ装置。
6. 前記第２付着閾値は、前記車両が路面に模様が付された舗装道路又は路面に凹凸が形成された舗装道路を実験的に走行した場合に、前記撮像手段により撮像された撮像画像に含まれる画素の画素値に基づいて算出された前記レンズに付着した異物の付着度に基づいて、予め設定された閾値であることを特徴とする請求項４又は５に記載のカメラ装置。
7. 前記レンズ洗浄制御手段は、前記異物の付着度が前記第１付着閾値未満、又は当該第１付着閾値よりも大きい前記第２付着閾値以上であり、前記レンズの汚れの付着の状態が第１状態ではないと判断された場合には、前記レンズ洗浄手段に前記所定のレンズ洗浄工程に従い前記レンズの洗浄を実行させることを特徴とする請求項４〜６の何れか一項に記載のカメラ装置。
8. 前記第１状態は、平均粒径の小さい粒子が前記レンズに付着している状態であることを特徴とする請求項４〜７の何れか一項に記載のカメラ装置。
9. 前記車両において取得される走行情報に基づいて、前記車両が走行する走行路が舗装道路であるか又は非舗装道路であるかを判断する走行路状態判断手段をさらに備え、
   前記レンズ洗浄制御手段は、前記洗浄液の供給を開始するタイミングまでの時間を延長した場合であって、前記洗浄液の供給処理が実行される前に、前記走行路状態判断手段により前記車両が走行する走行路が舗装道路であると判断された場合には、前記走行路が舗装道路であると判断がされたタイミングで、前記洗浄液をレンズに供給させることを特徴とする請求項２〜８のうちの何れか一項に記載のカメラ装置。
10. 前記走行路状態判断手段は、
    前記車両が備える複数の車輪の各車輪速度を取得し、前記取得した複数の車輪速度のばらつきが所定値未満である場合には、前記車両が走行する走行路が舗装道路であると判断することを特徴とする請求項９に記載のカメラ装置。
11. 請求項２〜１０のうちの何れか一項に記載のカメラ装置と、
    前記カメラ装置により得られた画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段と、
    前記画像変換手段により得られた前記鳥瞰視画像上で、前記鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿って輝度差が所定の閾値以上の画素の分布情報を生成し、当該分布情報に基づいて立体物を検出する立体物検出手段と、
    前記立体物検出手段により検出された立体物が他車両であるか否かを判断する立体物判断手段と、
    前記付着状態判断手段により、前記レンズに付着した異物の付着度の変化が所定値以上であると判断された場合には、前記立体物が検出され、当該立体物が前記他車両であると判断されることを抑制する制御手段と、を備える立体物検出装置。
12. レンズと、
    前記レンズ上に洗浄液を供給して前記レンズを洗浄するレンズ洗浄装置と、を備えるカメラ装置が実行するレンズ洗浄方法であって、
    前記カメラ装置が、撮像画像に基づいて前記レンズに付着した異物の粒径を判断するステップと、
    前記レンズに付着した異物の粒径が小さいと判断されるほど、前記洗浄液の供給を開始するタイミングまでの時間を延長するステップと、を実行するレンズ洗浄方法。

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