JP6058307B2 - Wiper control device - Google Patents

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本発明は、ワイパ制御装置に関する。   The present invention relates to a wiper control device.

車両のワイパ動作を雨量、照度、車速等に基づいてオート制御モードで実行するワイパ制御装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。このワイパ制御装置は、ICカードにより個人識別情報を読み取って運転者を識別し、さらにカードのRAMに記憶された学習プログラムを読み取る。学習プログラムは、所定の車両走行環境の下でワイパが作動するように設定された標準プログラムが記憶されているが、ICカードの持主がワイパスイッチをマニュアル操作することにより、ワイパの作動タイミング及び間欠作動間隔が補正されて形成される。また、マニュアル操作で行われたワイパ作動タイミング、降雨量データ、照度データ及び車速データにそれぞれ対応させて学習プログラムを補正してICカードに入力して記憶させる。   A wiper control device that executes a wiper operation of a vehicle in an automatic control mode based on rainfall, illuminance, vehicle speed, and the like is known (for example, see Patent Document 1). This wiper control device reads the personal identification information with the IC card to identify the driver, and further reads the learning program stored in the RAM of the card. The learning program stores a standard program that is set so that the wiper operates under a predetermined vehicle driving environment. However, when the owner of the IC card manually operates the wiper switch, It is formed by correcting the operation interval. Further, the learning program is corrected in accordance with the wiper operation timing, rainfall data, illuminance data, and vehicle speed data, which are manually operated, and input to the IC card for storage.

このワイパ制御装置によれば、個々の運転者によって異なる感覚に応じた点灯タイミングを学習して情報保持手段に記憶させるから、各運転者の感覚に合わせて自動ワイパ作動を行うことができ、運転者の感覚に対応した自動ワイパ作動を行うことができるとされている。   According to this wiper control device, since the lighting timing according to different sensations for each driver is learned and stored in the information holding means, automatic wiper operation can be performed according to each driver's sense, It is said that an automatic wiper operation corresponding to a person's sense can be performed.

特開平6−171469号公報JP-A-6-171469

しかし、従来のワイパ制御装置によれば、従来からオート制御モードで使用されている降雨量データ、照度データ及び車速データをマニュアル操作のタイミングで学習させるのみであり、運転者がフロントガラスを通して見る前方の視覚情報に基づいた学習ではなく、運転者の思いとワイパ動作のオート払拭のタイミングが一致しない場合があるという問題があった。   However, according to the conventional wiper control device, only the rainfall data, the illuminance data, and the vehicle speed data that are conventionally used in the automatic control mode are learned at the timing of manual operation. There is a problem that the driver's intention and the timing of automatic wiping of the wiper operation may not coincide with each other instead of learning based on visual information.

従って、本発明の目的は、運転者の思いとワイパ動作のオート払拭のタイミングが一致するオート制御モードを備えたワイパ制御装置を提供することにある。   Accordingly, an object of the present invention is to provide a wiper control device having an automatic control mode in which the driver's intention and the timing of automatic wiping of the wiper operation coincide.

[1]本発明は、上記目的を達成するために、オート制御モード及びマニュアル操作により車両のワイパ制御を行なうワイパ制御部と、視界を前方に向けて配置された前方監視カメラと、前記オート制御モード中に前記マニュアル操作が実行されたとき、前記前方監視カメラ前方視界にあるフロントガラスを撮像して得た画像を白黒2値化する画像処理を施し、この画像処理により得られた白黒2値画像の黒部分の面積率を算出し、算出された黒部分の面積率を、行なわれたマニュアル操作の内容に対応付けて学習データとして記憶する記憶部と、を有し、前記ワイパ制御部は、前記オート制御モード下で前記前方監視カメラが得た画像から求めた黒部分の面積率に対応する操作内容を前記学習データから読み出し、読み出した内容にしたがって、ワイパの駆動オン、オフやワイパ駆動速度、駆動間隔等を制御する前記オート制御モードを実行することを特徴とするワイパ制御装置を提供する。 [1] In order to achieve the above object, according to the present invention, a wiper control unit that performs a wiper control of a vehicle by an automatic control mode and a manual operation, a forward monitoring camera arranged with a field of view directed forward, and the automatic control when the manual operation is performed during mode, black and white the front monitoring camera is facilities image processing for binarizing monochrome image obtained by imaging the windscreen in front view, obtained by the image processing A storage unit that calculates the area ratio of the black portion of the binary image and stores the calculated area ratio of the black portion as learning data in association with the contents of the manual operation performed, and the wiper control Department reads the operation content corresponding to the area ratio of the black portion of the front monitoring camera under the automatic control mode is determined from the obtained image from the training data, and the read content What provides the drive on the wiper off and the wiper driving speed, the wiper control apparatus characterized by performing the automatic control mode for controlling the driving distance and the like.

[2]上記[1]のワイパ制御装置において、前記学習データは、前記フロントガラス上の雨滴の量、雨滴の大小、雨滴の流動軌跡、水滴の流れ量、泥はねに基づくものである。 [2] In the wiper control device according to [1], the learning data is based on the amount of raindrops on the windshield, the size of raindrops, the flow trajectory of raindrops, the flow amount of waterdrops, and mud splashes.

本発明によれば、運転者の思いとワイパ動作のオート払拭のタイミングが一致するオート制御モードを備えたワイパ制御装置を提供することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the wiper control apparatus provided with the automatic control mode in which a driver | operator's thought and the timing of the automatic wiping of a wiper operation correspond can be provided.

図1は、本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置を説明するために示す車両内部の全体斜視図である。FIG. 1 is an overall perspective view of the interior of a vehicle for explaining a wiper control device according to an embodiment of the present invention. 図2は、本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置の構成ブロック図である。FIG. 2 is a configuration block diagram of the wiper control device according to the embodiment of the present invention. 図3(a)は、フロントガラス上の雨滴に基づくものの例として、前方監視カメラによるフロントガラスの雨滴の分布画像、(b)は、画像処理を施す領域を示すトリミング画像、(c)は、画像処理後の2値化された処理画像である。FIG. 3A shows an example of a raindrop on a windshield as an example of a raindrop distribution image on a windshield by a front monitoring camera, FIG. 3B is a trimmed image showing a region on which image processing is performed, and FIG. It is the binarized processed image after image processing. 図4(a)は、フロントガラス上の前方視界の障害に基づくものの例として、前方監視カメラによるフロントガラスの水滴の流れ画像、(b)は、画像処理を施す領域を示すトリミング画像、(c)は、画像処理後の2値化された処理画像である。4A is a flow image of water droplets on a windshield by a front monitoring camera as an example based on obstacles to the front field of view on the windshield, FIG. 4B is a trimmed image showing a region to be subjected to image processing, and FIG. ) Is a binarized processed image after image processing. 図5は、本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置の学習オート制御モードの動作を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing the operation in the learning auto control mode of the wiper control device according to the embodiment of the present invention.

(ワイパ制御装置の構成)
本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置10は、オート制御モード及びマニュアル操作により車両1のワイパ5の制御を行なうワイパ制御部100と、車両1のフロントガラス3を撮像する前方監視カメラ50と、オート制御モード中にマニュアル操作が実行されたとき、前方監視カメラ50により撮像されたフロントガラス3の画像を画像処理し、この画像処理により得られた学習データを記憶する記憶部160と、を有し、ワイパ制御部100は、オート制御モードにおいて、記憶部160に蓄積された学習データを参照してオート制御モードを実行する構成とされている。
(Configuration of wiper control device)
The wiper control device 10 according to the embodiment of the present invention includes a wiper control unit 100 that controls the wiper 5 of the vehicle 1 by an automatic control mode and manual operation, and a front monitoring camera 50 that images the windshield 3 of the vehicle 1. A storage unit 160 that performs image processing on an image of the windshield 3 captured by the front monitoring camera 50 when a manual operation is performed during the auto control mode, and stores learning data obtained by the image processing; The wiper control unit 100 is configured to execute the auto control mode with reference to the learning data stored in the storage unit 160 in the auto control mode.

ワイパ制御部100は、マイコン110による所定のフローチャートにしたがって、画像処理部120でフロントガラス3の画像を画像処理すると共に、記憶部160に学習データとして蓄積する。また、ワイパ制御部100は、オート制御モードを実行するにあたり、記憶部160に蓄積された学習データを参照して、マイコン110による所定のフローチャートにしたがって、オート制御モードを実行する。   The wiper control unit 100 performs image processing on the image of the windshield 3 by the image processing unit 120 according to a predetermined flowchart by the microcomputer 110 and accumulates it as learning data in the storage unit 160. In addition, when executing the auto control mode, the wiper control unit 100 refers to the learning data stored in the storage unit 160 and executes the auto control mode according to a predetermined flowchart by the microcomputer 110.

本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置10は、運転者がフロントガラスを通して見る前方の視覚情報、すなわち、フロントガラス上の雨滴またはフロントガラス上の前方視界の障害に基づいて、オート制御モード設定時のマニュアル操作履歴を学習し、運転者の思いとワイパ動作のオート払拭のタイミングが一致するオート制御モードを実現するものである。   The wiper control device 10 according to the embodiment of the present invention is configured to set the automatic control mode based on the visual information of the front that the driver sees through the windshield, that is, the raindrop on the windshield or the obstacle of the front view on the windshield. It learns the manual operation history at the time, and realizes an auto control mode in which the driver's feelings and the wiper operation auto wipe timing coincide.

(ワイパ制御装置の全体構成)
図1は、本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置を説明するために示す車両内部の全体斜視図である。車両1の車両ルーフ2の内側(車内)には、前方監視カメラ50が設置されている。
(Overall configuration of wiper control device)
FIG. 1 is an overall perspective view of the interior of a vehicle for explaining a wiper control device according to an embodiment of the present invention. A front monitoring camera 50 is installed inside (inside the vehicle) the vehicle roof 2 of the vehicle 1.

前方監視カメラ50は、CCD、MOS等の撮像装置が使用でき、撮像した動画、静止画をワイパ制御部100にデータ出力する。なお、この前方監視カメラ50は、他の用途、例えば、前方車両との車間距離の計測、接近検出等に使用する車載カメラと兼用することも可能である。前方監視カメラ50は、フロントガラス3を撮像可能とされている。フロントガラス3の全体、または、その一部を撮像できるものであればよい。   The front monitoring camera 50 can use an imaging device such as a CCD or MOS, and outputs the captured moving image and still image as data to the wiper control unit 100. The front monitoring camera 50 can also be used as an in-vehicle camera used for other purposes, for example, measurement of the distance between the vehicles ahead and the detection of approach. The front monitoring camera 50 can image the windshield 3. What is necessary is just to be able to image the entire windshield 3 or a part thereof.

運転席4のステアリング60の付近には、ワイパ操作スイッチ70が設置されている。通常、右ハンドル車の場合は、ステアリング60の左側に、レバー式のワイパ操作スイッチ70が設置されている。ワイパ操作スイッチ70は、レバーの傾倒操作または回転ツマミスイッチの回転操作により、オート制御モード、マニュアル操作によるワイパ操作オンオフ、強弱操作、間欠操作等を実行できるものとされている。本実施の形態に係るワイパ制御装置10では、オート制御モードの設定時に、マニュアル操作によりワイパ操作オンオフ、強弱操作、間欠操作等によりワイパ5を操作できる。   A wiper operation switch 70 is installed near the steering 60 of the driver's seat 4. Usually, in the case of a right-hand drive vehicle, a lever-type wiper operation switch 70 is installed on the left side of the steering wheel 60. The wiper operation switch 70 can execute an auto control mode, wiper operation on / off by manual operation, strength operation, intermittent operation, and the like by tilting a lever or rotating a rotary knob switch. In the wiper control device 10 according to the present embodiment, the wiper 5 can be operated by manual operation, such as on / off of a wiper operation, strong / weak operation, intermittent operation, etc., when the automatic control mode is set.

図2は、本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置の構成ブロック図である。ワイパ制御部100には、前方監視カメラ50、ワイパ操作スイッチ70、ワイパ駆動部150、記憶部160、及び、外部センサ200が接続されている。   FIG. 2 is a configuration block diagram of the wiper control device according to the embodiment of the present invention. The wiper control unit 100 is connected to the front monitoring camera 50, the wiper operation switch 70, the wiper driving unit 150, the storage unit 160, and the external sensor 200.

ワイパ制御部100は、マイコン110により所定のプログラムにより種々の判断、処理、制御等を行なうと共に、前方監視カメラ50からの画像データを画像処理するための画像処理部120を有しており、ワイパ制御ECU(Electronic Control Unit)として機能する。   The wiper control unit 100 performs various determinations, processing, control, and the like by a microcomputer 110 according to a predetermined program, and has an image processing unit 120 for image processing of image data from the front monitoring camera 50. It functions as a control ECU (Electronic Control Unit).

記憶部160は、ワイパ制御部100による画像処理で使用される数値データ、画像データが記憶され、後述するマニュアル操作時の学習データが随時蓄積される。これらのデータは、必要に応じてワイパ制御部100からライブラリとして参照される。なお、記憶部160は、ワイパ制御部100の中に設けられていてもよい。   The storage unit 160 stores numerical data and image data used in image processing by the wiper control unit 100, and accumulates learning data at the time of manual operation described later as needed. These data are referred to as a library from the wiper control unit 100 as necessary. Note that the storage unit 160 may be provided in the wiper control unit 100.

ワイパ操作スイッチ70は、通常、ステアリング60の脇に装着されている、レバー動作及び回転ツマミ動作によりワイパ5を駆動操作するものである。ワイパ操作スイッチ70は、オート制御モード(AUTO)に設定しておくことで、降雨時には自動的にワイパ5が駆動され、フロントガラス3のAUTO払拭を実行する。ワイパ操作スイッチ70は、このオート制御モード時において、レバーの傾倒操作または回転ツマミスイッチの回転操作により、ワイパ操作オン又はオフ、強弱操作、間欠操作等のマニュアル操作を実行できる。   The wiper operation switch 70 is usually mounted on the side of the steering wheel 60 and operates to drive the wiper 5 by lever operation and rotary knob operation. The wiper operation switch 70 is set to an automatic control mode (AUTO), so that the wiper 5 is automatically driven during rain and the AUTO wiping of the windshield 3 is executed. In the automatic control mode, the wiper operation switch 70 can execute manual operations such as wiper operation on / off, strength operation, and intermittent operation by tilting the lever or rotating the rotary knob switch.

ワイパ駆動部150は、ワイパ制御部100からの制御により、ワイパ5を所定の制御モードで駆動する。   The wiper drive unit 150 drives the wiper 5 in a predetermined control mode under the control of the wiper control unit 100.

外部センサ200は、その出力はワイパ5をオート制御モード(AUTO)で駆動するときのオート制御因子とされる。例えば、雨滴センサ、車速センサ、外気温度センサ等である。これらの外部センサ200のセンサ出力は、ワイパ制御部100に入力され、オート制御モード(AUTO)に設定されているときにどのようなオート制御を実行するかの判断パラメータとされる。   The output of the external sensor 200 is an automatic control factor when the wiper 5 is driven in the automatic control mode (AUTO). For example, a raindrop sensor, a vehicle speed sensor, an outside air temperature sensor, and the like. The sensor outputs of these external sensors 200 are input to the wiper control unit 100 and are used as parameters for determining what kind of auto control is executed when the auto control mode (AUTO) is set.

(通常オート制御モード)
通常オート制御は、雨滴センサ、車速センサ、外気温度センサ等の外部センサ200の出力であるオート制御因子に基づいて、ワイパ制御部100が所定のアルゴリズムに基づき、ワイパ5の駆動オン、オフやワイパ駆動速度、駆動間隔等を判断してオート制御を実行するものである。
(Normal auto control mode)
In the normal auto control, the wiper control unit 100 drives the wiper 5 on / off or wipes based on a predetermined algorithm based on an auto control factor that is an output of an external sensor 200 such as a raindrop sensor, a vehicle speed sensor, or an outside air temperature sensor. The automatic control is executed by determining the driving speed, the driving interval, and the like.

(学習オート制御モード)
学習オート制御モードは、記憶部160に蓄積された学習データを参照してオート制御モードを実行するものである。すなわち、通常オート制御モードのオート制御因子に、記憶部160に蓄積された学習データとしてのフロントガラス上の雨滴に基づく因子、フロントガラス上の前方視界の障害に基づく因子等を判断パラメータとして付加し、これらの因子を判断パラメータとして、オート制御を実行するものである。
(Learning auto control mode)
In the learning auto control mode, the auto control mode is executed with reference to the learning data stored in the storage unit 160. In other words, factors based on raindrops on the windshield as learning data accumulated in the storage unit 160, factors based on obstacles to the front vision on the windshield, and the like are added as determination parameters to the auto control factors in the normal auto control mode. The automatic control is executed using these factors as determination parameters.

(学習データの記憶部160への蓄積)
オート制御モード中にマニュアル操作が実行されたとき、前方監視カメラ50により撮像されたフロントガラス3の画像を画像処理し、この画像処理により得られた学習データを記憶部に記憶させて学習データとして蓄積する。
(Accumulation of learning data in the storage unit 160)
When a manual operation is executed during the auto control mode, the image of the windshield 3 picked up by the front monitoring camera 50 is subjected to image processing, and learning data obtained by this image processing is stored in the storage unit as learning data. accumulate.

(学習データとしてのフロントガラス上の雨滴に基づく因子)
学習データとしてのフロントガラス上の雨滴に基づく因子は、例えば、フロントガラス上の雨滴の量、雨滴の大小、滴下位置等が挙げられる。
(Factor based on raindrops on windshield as learning data)
Factors based on raindrops on the windshield as learning data include, for example, the amount of raindrops on the windshield, the size of raindrops, and the dropping position.

図3(a)は、フロントガラス上の雨滴に基づくものの例として、前方監視カメラによるフロントガラスの雨滴の分布画像、(b)は、画像処理を施す領域を示すトリミング画像、(c)は、画像処理後の2値化された処理画像である。   FIG. 3A shows an example of a raindrop on a windshield as an example of a raindrop distribution image on a windshield by a front monitoring camera, FIG. 3B is a trimmed image showing a region on which image processing is performed, and FIG. It is the binarized processed image after image processing.

図3(a)に示すように、降雨時にはフロントガラス3上に雨滴が付着する。オート制御モード中にマニュアル操作が実行されたときのフロントガラス3を前方監視カメラ50で撮像した画像が図3(a)である。前方監視カメラ50はフロントガラス3の全域を撮像するが、画像処理して学習データとする画像は、全体領域の中のトリミング領域31とすることができる。このトリミング領域31は、フロントガラス3のほぼ全域、運転席(D席)4の前面部分、フロントガラス中央部分、助手席(P席)の前面部分等とすることができる。以下においては、図3(a)に示すように、運転席(D席)4の前面部分のトリミング領域31を画像処理するものとして説明する。   As shown in FIG. 3A, raindrops adhere to the windshield 3 when it rains. FIG. 3A shows an image obtained by capturing the windshield 3 with the front monitoring camera 50 when the manual operation is executed during the auto control mode. The front monitoring camera 50 captures the entire area of the windshield 3, but an image that is subjected to image processing to be learning data can be a trimming area 31 in the entire area. The trimming region 31 can be substantially the entire area of the windshield 3, the front portion of the driver seat (D seat) 4, the center portion of the windshield, the front portion of the passenger seat (P seat), and the like. In the following description, it is assumed that the trimming region 31 in the front part of the driver's seat (D seat) 4 is image-processed as shown in FIG.

図3(b)は、トリミング領域31の画像であり、グレースケールで撮像された元画像である。雨滴300は、光の透過、反射により、透明部分、不透明部分が分布する。   FIG. 3B is an image of the trimming area 31 and is an original image captured in gray scale. In the raindrop 300, a transparent portion and an opaque portion are distributed by transmission and reflection of light.

図3(c)は、トリミング領域31の元画像を、ワイパ制御部100の画像処理部120により、ある閾値で2値化して白黒画像32にしたものである。これにより、グレースケールの雨滴300の画像は、白黒2値の雨滴310に画像処理される。この白黒画像32により、領域内での黒部分の面積率を数値として算出して、記憶部160に学習データとして記憶することができる。これにより、所定の雨滴の量、雨滴の大小、あるいは、雨量に達したときに運転者がマニュアル操作でワイパ5の払拭動作を行なったことが学習できる。この学習データは、次のオート制御モード時に、ワイパ制御部100のマイコン110から記憶部160にライブラリとして参照可能となる。   FIG. 3C shows an original image in the trimming area 31 that is binarized at a certain threshold by the image processing unit 120 of the wiper control unit 100 into a black and white image 32. As a result, the image of the gray scale raindrop 300 is processed into a black and white binary raindrop 310. With this black and white image 32, the area ratio of the black portion in the region can be calculated as a numerical value and stored as learning data in the storage unit 160. As a result, it is possible to learn that the driver has performed the wiping operation of the wiper 5 by manual operation when the amount of raindrops, the magnitude of raindrops, or the amount of rain has been reached. This learning data can be referred to as a library from the microcomputer 110 of the wiper control unit 100 to the storage unit 160 in the next auto control mode.

また、この白黒2値画像をパターンマッチングのテンプレート画像として記憶部に学習データとして記憶することができる。これにより、雨滴の分布を学習データとして記憶部160に記憶することができ、所定の雨滴の分布パターンに達したときに運転者がマニュアル操作でワイパ5の払拭動作を行なったことが学習できる。この学習データは、次のオート制御モード時に、ワイパ制御部100のマイコン110から記憶部160にライブラリとして参照可能となる。   Further, this monochrome binary image can be stored as learning data in the storage unit as a pattern matching template image. Thereby, the raindrop distribution can be stored as learning data in the storage unit 160, and it can be learned that the driver has performed the wiping operation of the wiper 5 by manual operation when the raindrop distribution pattern is reached. This learning data can be referred to as a library from the microcomputer 110 of the wiper control unit 100 to the storage unit 160 in the next auto control mode.

(学習データとしてのフロントガラス上の前方視界の障害に基づく因子)
学習データとしてのフロントガラス上の前方視界の障害に基づく因子は、例えば、油膜付着による夜間街灯反射ぎらつき量、ぎらつき部位、撥水加工による水滴の流れ量、その位置、対向車の泥はね、雨滴以外の付着等が挙げられる。
(Factors based on obstacles to the front view on the windshield as learning data)
Factors based on the obstruction of the front visibility on the windshield as learning data are, for example, the amount of night streetlight reflection glare due to oil film adhesion, the glare part, the amount of water droplet flow due to water repellent processing, its position, the mud of the oncoming vehicle Ne, adhesion other than raindrops.

図4(a)は、フロントガラス上の前方視界の障害に基づくものの例として、前方監視カメラによるフロントガラスの水滴の流れ画像、(b)は、画像処理を施す領域を示すトリミング画像、(c)は、画像処理後の2値化された処理画像である。   4A is a flow image of water droplets on a windshield by a front monitoring camera as an example based on obstacles to the front field of view on the windshield, FIG. 4B is a trimmed image showing a region to be subjected to image processing, and FIG. ) Is a binarized processed image after image processing.

図4(a)に示すように、降雨時にはフロントガラス3上に雨滴の流れが雨滴の流動軌跡330として付着する。オート制御モード中にマニュアル操作が実行されたときのフロントガラス3を前方監視カメラ50で撮像した画像が図4(a)である。前方監視カメラ50はフロントガラス3の全域を撮像するが、画像処理して学習データとする画像は、全体領域の中のトリミング領域33とすることができる。このトリミング領域33は、フロントガラス3のほぼ全域、運転席(D席)4の前面部分、フロントガラス中央部分、助手席(P席)の前面部分等とすることができる。以下においては、図4(a)に示すように、運転席(D席)4の前面部分のトリミング領域33を画像処理するものとして説明する。   As shown in FIG. 4A, a raindrop flow adheres to the windshield 3 as a raindrop flow locus 330 during rain. FIG. 4A shows an image obtained by capturing the windshield 3 with the front monitoring camera 50 when a manual operation is executed during the auto control mode. The front monitoring camera 50 captures the entire area of the windshield 3, but an image that is subjected to image processing to be learning data can be a trimming area 33 in the entire area. The trimming region 33 can be almost the entire area of the windshield 3, the front portion of the driver's seat (D seat) 4, the center portion of the windshield, the front portion of the passenger seat (P seat), and the like. In the following description, it is assumed that the trimming region 33 in the front portion of the driver's seat (D seat) 4 is subjected to image processing as shown in FIG.

図4(b)は、トリミング領域33の画像であり、グレースケールで撮像された元画像である。雨滴の流動軌跡330は、光の透過、反射により、透明部分、不透明部分が分布する。   FIG. 4B is an image of the trimming region 33, which is an original image captured in gray scale. The raindrop flow locus 330 has a transparent portion and an opaque portion distributed by light transmission and reflection.

図4(c)は、トリミング領域33の元画像を、ワイパ制御部100の画像処理部120により、ある閾値で2値化して白黒画像34にしたものである。これにより、グレースケールの雨滴の流動軌跡330の画像は、白黒2値の雨滴の流動軌跡340に画像処理される。この白黒画像34により、領域内での黒部分の面積率を算出して記憶部160に学習データとして記憶することができる。これにより、所定の雨滴の流れの量に達したとき、すなわち、所定のフロントガラス上の前方視界の障害時に運転者がマニュアル操作でワイパ5の払拭動作を行なったことが学習できる。この学習データは、次のオート制御モード時に、ワイパ制御部100のマイコン110から記憶部160にライブラリとして参照可能となる。   FIG. 4C shows a black and white image 34 obtained by binarizing the original image of the trimming area 33 with a certain threshold by the image processing unit 120 of the wiper control unit 100. Thus, the image of the gray scale raindrop flow locus 330 is processed into a monochrome binary raindrop flow locus 340. With this black and white image 34, the area ratio of the black portion in the region can be calculated and stored as learning data in the storage unit 160. As a result, it can be learned that the driver has performed the wiping operation of the wiper 5 by manual operation when the amount of raindrop flow has been reached, that is, when the front view on the predetermined windshield has failed. This learning data can be referred to as a library from the microcomputer 110 of the wiper control unit 100 to the storage unit 160 in the next auto control mode.

また、この白黒2値画像をパターンマッチングのテンプレート画像として記憶部に学習データとして記憶することができる。これにより、雨滴の流動軌跡のパターンを学習データとして記憶部160に記憶することができ、所定の雨滴の流動軌跡のパターンに達したときに運転者がマニュアル操作でワイパ5の払拭動作を行なったことが学習できる。この学習データは、次のオート制御モード時に、ワイパ制御部100のマイコン110から記憶部160にライブラリとして参照可能となる。   Further, this monochrome binary image can be stored as learning data in the storage unit as a pattern matching template image. Thus, the raindrop flow trajectory pattern can be stored as learning data in the storage unit 160, and when the predetermined raindrop flow trajectory pattern is reached, the driver manually wipes the wiper 5. Can learn. This learning data can be referred to as a library from the microcomputer 110 of the wiper control unit 100 to the storage unit 160 in the next auto control mode.

フロントガラス上の前方視界の障害は、上記示した雨滴の流れ以外に、例えば、油膜付着による夜間街灯反射ぎらつき量、ぎらつき部位、撥水加工による水滴の流れ量、その位置、対向車の泥はね、雨滴以外の付着等がある。これらの前方視界の障害も、上記と同様にして、数値、あるいはパターンマッチングのテンプレート画像として記憶部に学習データとして記憶することができる。これにより、種々のフロントガラス上の前方視界の障害に達したときに運転者がマニュアル操作でワイパ5の払拭動作を行なったことが学習できる。この学習データは、次のオート制御モード時に、ワイパ制御部100のマイコン110から記憶部160にライブラリとして参照可能となる。   In addition to the raindrop flow described above, obstacles in the front view on the windshield include, for example, the amount of glare reflected at nighttime streetlights due to oil film adhesion, the glare location, the amount of waterdrop flow due to water repellent processing, its position, There is mud splash, adhesion other than raindrops. These front vision obstacles can also be stored as learning data in the storage unit as numerical values or pattern matching template images in the same manner as described above. As a result, it is possible to learn that the driver has performed the wiping operation of the wiper 5 by manual operation when the obstacle of the front view on various windshields is reached. This learning data can be referred to as a library from the microcomputer 110 of the wiper control unit 100 to the storage unit 160 in the next auto control mode.

図5は、本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置の学習オート制御モードの動作を示すフローチャートである。   FIG. 5 is a flowchart showing the operation in the learning auto control mode of the wiper control device according to the embodiment of the present invention.

ワイパ制御部100は、マイコン110によりワイパ操作スイッチ70のスイッチ位置がAUTOモードかどうかを判断する(ステップ1、S1)。スイッチ位置がAUTOモードの場合はステップ2へ進み、スイッチ位置がAUTOモードでない場合は、繰り返してワイパ操作スイッチ70のスイッチ位置(AUTOモード)を監視、判断する。   The wiper control unit 100 determines whether the switch position of the wiper operation switch 70 is in the AUTO mode by the microcomputer 110 (step 1, S1). If the switch position is in the AUTO mode, the process proceeds to step 2. If the switch position is not in the AUTO mode, the switch position (AUTO mode) of the wiper operation switch 70 is repeatedly monitored and determined.

ワイパ操作スイッチ70がオートモードの位置に設定され、学習オート制御モードの動作がスタートし、ワイパのオート制御が実行される(ステップ2、S2)。学習オート制御モードは、記憶部160に蓄積された学習データを参照してオート制御モードを実行するものである。すなわち、通常オート制御モードのオート制御因子に、記憶部160に蓄積された学習データとしてのフロントガラス上の雨滴に基づく因子、フロントガラス上の前方視界の障害に基づく因子等を判断パラメータとして付加し、これらの因子を判断パラメータとして、オート制御を実行する。   The wiper operation switch 70 is set to the auto mode position, the learning auto control mode starts, and the wiper auto control is executed (step 2, S2). In the learning auto control mode, the auto control mode is executed with reference to the learning data stored in the storage unit 160. In other words, factors based on raindrops on the windshield as learning data accumulated in the storage unit 160, factors based on obstacles to the front vision on the windshield, and the like are added as determination parameters to the auto control factors in the normal auto control mode. The automatic control is executed using these factors as determination parameters.

ワイパ制御部100は、マイコン110により、手動によりワイパ操作スイッチ70がマニュアル操作されたかどうかを判断する(ステップ3、S3)。手動によりワイパ操作スイッチ70がされたと判断された場合は、ステップ4へ進み、手動によりワイパ操作スイッチ70がされたと判断さない場合は、ステップ2のワイパのオート制御に戻る。 The wiper control unit 100 determines whether or not the wiper operation switch 70 is manually operated by the microcomputer 110 (step 3, S3). If it is determined that the wiper operation switch 70 has been manually, the process proceeds to step 4, if it is not determined that the wiper operation switch 70 is manually returns to the wiper of the auto control of the step 2.

ワイパ制御部100は、マイコン110により所定のプログラム(アルゴリズム)により、前方監視カメラ50の画像を取り込み(ステップ4、S4)、画像処理部120により学習データとして利用できる態様に画像処理を施し(ステップ5、S5)、手動操作時のカメラ画像を記憶部160に学習データとして記憶させる(ステップ6、S6)。   The wiper control unit 100 captures an image of the front monitoring camera 50 by a microcomputer 110 according to a predetermined program (algorithm) (steps 4 and S4), and performs image processing in a mode that can be used as learning data by the image processing unit 120 (step 5, S5), the camera image at the time of manual operation is stored in the storage unit 160 as learning data (steps 6, S6).

上記のワイパ制御部100により一連の学習動作の後、ステップ2のワイパのオート制御に戻る。ステップ2のワイパのオート制御は、上記のステップ4〜6の学習により蓄積された学習データを追加したデータに基づいてワイパのオート制御が実行される。   After a series of learning operations by the wiper control unit 100, the process returns to the wiper automatic control in step 2. In the wiper auto control in step 2, the wiper auto control is executed based on data obtained by adding the learning data accumulated in the learning in steps 4 to 6 described above.

上記の一連のフローは、割り込み信号による中止命令があるまで実行される。   The above-described series of flows is executed until a stop instruction is issued by an interrupt signal.

〔実施の形態の効果〕
本発明の実施の形態によれば、次に示す効果が得られる。
(1)オート制御モード中にワイパがマニュアル操作された時に、前方監視カメラ50によるフロントガラス3の画像を、フロントガラス上の雨滴に基づく因子、フロントガラス上の前方視界の障害に基づく因子の持つ特徴として学習し、それをオート制御モードのワイパ動作の条件として組み込むので、ドライバー(運転者)の思いに近いオート制御を行なうことが可能となる。
(2)オート制御モードで学習データが蓄積されるので、ドライバー(運転者)の思いに近いオート制御を行なう精度が向上していく。
(3)フロントガラス上の雨滴に基づく因子、フロントガラス上の前方視界の障害に基づく因子等を前方監視カメラ50によるフロントガラス3の画像として記憶するので、例えば、数値の比較、パターンマッチング等のワイパ制御部100における種々の判断が可能となる。
[Effect of the embodiment]
According to the embodiment of the present invention, the following effects can be obtained.
(1) When the wiper is manually operated during the auto control mode, the image of the windshield 3 by the front monitoring camera 50 has factors based on raindrops on the windshield and factors based on obstacles to the front view on the windshield. Learning as a feature and incorporating it as a condition for the wiper operation in the auto control mode makes it possible to perform auto control close to that of the driver (driver).
(2) Since the learning data is accumulated in the auto control mode, the accuracy of performing the auto control close to the driver's (driver's) will improve.
(3) Factors based on raindrops on the windshield, factors based on obstacles to the front view on the windshield, etc. are stored as images of the windshield 3 by the front monitoring camera 50. For example, numerical comparison, pattern matching, etc. Various determinations in the wiper control unit 100 are possible.

以上、本発明のワイパ制御装置を上記の実施の形態に基づいて説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。   The wiper control device of the present invention has been described based on the above embodiment, but the present invention is not limited to the above embodiment, and can be implemented in various modes without departing from the gist thereof. It is possible.

1…車両
2…車両ルーフ
3…フロントガラス
4…運転席
5…ワイパ
10…ワイパ制御装置
31…トリミング領域
32…白黒画像
33…トリミング領域
34…白黒画像
50…前方監視カメラ
60…ステアリング
70…ワイパ操作スイッチ
100…ワイパ制御部
110…マイコン
120…画像処理部
150…ワイパ駆動部
160…記憶部
200…外部センサ
300、310…雨滴
330、340…流動軌跡
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Vehicle 2 ... Vehicle roof 3 ... Windshield 4 ... Driver's seat 5 ... Wiper 10 ... Wiper control device 31 ... Trimming area 32 ... Black and white image 33 ... Trimming area 34 ... Black and white image 50 ... Front surveillance camera 60 ... Steering 70 ... Wiper Operation switch 100 ... wiper control unit 110 ... microcomputer 120 ... image processing unit 150 ... wiper driving unit 160 ... storage unit 200 ... external sensor 300, 310 ... raindrop 330, 340 ... flow locus

Claims (2)

オート制御モード及びマニュアル操作により車両のワイパ制御を行なうワイパ制御部と、
視界を前方に向けて配置された前方監視カメラと、
前記オート制御モード中に前記マニュアル操作が実行されたとき、前記前方監視カメラ前方視界にあるフロントガラスを撮像して得た画像を白黒2値化する画像処理を施し、この画像処理により得られた白黒2値画像の黒部分の面積率を算出し、算出された黒部分の面積率を、行なわれたマニュアル操作の内容に対応付けて学習データとして記憶する記憶部と、を有し、
前記ワイパ制御部は、前記オート制御モード下で前記前方監視カメラが得た画像から求めた黒部分の面積率に対応する操作内容を前記学習データから読み出し、読み出した内容にしたがって、ワイパの駆動オン、オフやワイパ駆動速度、駆動間隔等を制御する前記オート制御モードを実行することを特徴とするワイパ制御装置。
A wiper control unit for controlling the wiper of the vehicle by an automatic control mode and manual operation;
A front surveillance camera with the field of view facing forward ,
Wherein when the manual operation is performed during the auto-control mode, and facilities the image processing in which the forward surveillance camera binarized monochrome image obtained by imaging the windscreen in front view, obtained by the image processing A storage unit that calculates the area ratio of the black portion of the black and white binary image obtained, and stores the calculated area ratio of the black portion as learning data in association with the contents of the manual operation performed ;
The wiper control unit reads the operation content corresponding to the area ratio of the black portion obtained from the image obtained by the front monitoring camera under the auto control mode from the learning data, and according to the read content, the wiper drive is turned on. A wiper control device that executes the auto control mode for controlling off, wiper drive speed, drive interval, and the like .
前記学習データは、前記フロントガラス上の雨滴の量、雨滴の大小、雨滴の流動軌跡、水滴の流れ量、泥はねに基づくものである請求項1に記載のワイパ制御装置。 The learning data, the amount of raindrops on the windscreen, raindrops and small, the flow path of the raindrops, the flow amount of the water droplets, the wiper control apparatus according to claim 1 is based on mud wings.
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