JP7134855B2 - ROAD CONDITION DETERMINATION DEVICE AND ROAD CONDITION DETERMINATION SYSTEM - Google Patents
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本発明は、路面状態(乾燥、濡れ、凍結)を判定する路面判定装置、および、路面判定システムに関する。 The present invention relates to a road surface determination device and a road surface determination system for determining road surface conditions (dry, wet, frozen).
車両の走行中に路面状態を検知する装置としては、特許文献1に記載の「路面状態検知装置」が知られている。この要約書には、「車両の走行中でも路面状態(乾燥,濡れ,凍結等)を検知でき、さらに車両の前方の路面状態をも検知できる路面状態検知装置」として、「投光手段は、波長の異なる光源を備え、波長λ1ならびに波長λ2の光を車両前方の路面に向けて投光する。受光手段は、投光した波長に対応する分光器を介し受光素子で各波長の反射光のレベルを検出する。各受光素子の出力をA/D変換器でデジタルデータへ変換し、路面状態判定手段へ供給する。路面状態判定手段は、各種路面状態における反射光レベルデータを備えており、各波長の受光レベルを比較することで路面状態を判定し、判定結果を出力する」ものが開示されている。
As a device for detecting a road surface state while a vehicle is running, a "road surface state detection device" described in
また、特許文献1には、路面状態判定に用いる光の波長を、赤外光~遠赤外光領域の波長とすること(例えば、同文献の請求項2)や、車両前方約20メートルの路面に投光し、そこからの反射光を受光して、車両の進行方向の路面状態を検知すること(例えば、同文献の段落0023)が開示されている。
In addition, in
しかしながら、特許文献1には、路面状態の検知時に、路面外からの反射光があったときの扱いは言及されておらず、例えば、赤外光が路面外の街灯や段差などの障害物にも照射され、それらからの反射光が受光手段に入ったときには、路面外からの反射光の影響により路面状態を正確に検知できないという問題がはっせいするものと考えられる。
However,
そこで、本発明では、路面領域からの反射光のみを利用することで、路面状態の判定精度をより高めた路面状態判定装置、および、路面状態判定システムを提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, it is an object of the present invention to provide a road surface condition determination device and a road surface condition determination system that increase the accuracy of road surface condition determination by using only reflected light from a road surface area.
上記課題を解決するため、本発明の路面状態判定装置は、撮像装置が撮像した車両前方の画像データを格納する記憶装置と、該記憶装置に格納した前記画像データに基づき車両が走行する路面領域を特定する路面領域認識部と、該路面領域認識部が特定した前記路面領域に照射した赤外光の反射光の吸光度に基づいて、路面状態を判定する路面状態判定部と、を備え、前記路面状態判定部は、前記路面領域に同時に照射した波長1300nmと1410nmの変調赤外光の反射光を周波数フィルタで分類することで、波長毎の吸光度を並列して生成し、両吸光度の差分Δの大きさに応じて、前記路面状態を、乾燥状態、濡れ状態、凍結状態、の何れかに分類するものとした。 In order to solve the above problems, the road surface condition determination apparatus of the present invention includes a storage device for storing image data of the front of the vehicle captured by an imaging device, and a road surface area on which the vehicle travels based on the image data stored in the storage device. a road surface area recognition unit that identifies the The road surface condition determination unit classifies the reflected light of the modulated infrared light with wavelengths of 1300 nm and 1410 nm simultaneously irradiated onto the road surface area with a frequency filter, thereby generating absorbances for each wavelength in parallel, and calculating the difference Δ between the two absorbances. According to the magnitude, the road surface condition is classified into one of a dry condition, a wet condition, and a frozen condition .
本発明によれば、路面領域からの反射光のみを利用することで、路面状態の判定精度をより高めた路面状態判定装置、および、路面状態判定システムを提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a road surface condition determination device and a road surface condition determination system that improve the accuracy of road surface condition determination by using only reflected light from a road surface area.
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明より明らかにされる。 Problems, configurations, and effects other than those described above will be made clear from the following description of the embodiments.
以下、図面を用いて、本発明の一実施例に係る路面状態判定システム10について、詳細に説明する。
A road surface
まず、図1を用いて、本実施例の路面状態判定システム10の概略を説明する。ここに示すように、路面状態判定システム10は、車両前方を可視光で撮像し、画像データ1aを生成するステレオカメラ等の撮像装置1と、車両前方に赤外光を照射する赤外光照射器2と、車両前方で反射した赤外光を受光し、照射光量と反射光量の関係を示す吸光度3aを生成する赤外光受光器3と、後述する路面状態判定装置4を備えたシステムである。
First, the outline of the road surface
路面状態判定装置4は、撮像装置1と赤外光受光器3の出力に基づいて、車両20前方の路面状態を、乾燥、濡れ、凍結の何れに分類し、図示しないECU(Electronic Control Unit)等に出力するものである。これにより、ECU等は路面状態に応じた車両20の自動運転制御等を実現することができる。
The road surface
この路面状態判定装置4は、より詳細には、画像処理部4a、路面領域認識部4b、路面状態判定部4c、および、出力部4dを備えたものである。各部の詳細は後述する。なお、路面状態判定装置4は、実際には、CPU等の演算装置、半導体メモリ等の主記憶装置、ハードディスク等の補助記憶装置、および、通信装置などのハードウェアを備えた計算機(コンピュータ)である。そして、補助記憶装置に記録されたデータベースを参照しながら、主記憶装置にロードされたプログラムを演算装置が実行することで、上述した各機能を実現するが、以下では、このような周知技術を適宜省略しながら説明する。
More specifically, the road surface
次に、図2を用いて、車両20が走行する道路環境と、撮像装置1、赤外光照射器2、赤外光受光器3の設置場所を説明する。
Next, the road environment on which the
この例では、車両20の左右の路面上に、白色またはオレンジ色の区画線5L、5Rが引かれており、左側の区画線5Lの更に左側には、縁石やガードレール等によって定まる路面の境界である路端6がある。
In this example, white or
また、撮像装置1、赤外光照射器2、赤外光受光器3は、車両20のフロントガラス内側上部に前方を向けて設置されている。この例では、波長λ1の赤外光を照射する赤外光照射器2aと、波長λ2の赤外光を照射する赤外光照射器2bが、照射範囲が重複するように設置されており、波長λ1または波長λ2の赤外光を車両20の進行方向に向けて同時に、または、排他的に照射することができる。赤外光照射器2は、仕様上の全照射域に赤外光を照射できるものであるが、特定領域(例えば、左右の区画線5に挟まれた、車両20の進行方向)に絞って赤外光を照射することもできる。
In addition, the
なお、赤外光照射器2が照射する赤外光を、変調光とすることが望ましい。変調光を利用すれば、波長λ1と波長λ2の赤外光を同時に照射する場合であっても、両波長の反射光を受光する赤外光受光器3では、受光した変調光を周波数フィルタで分類することで、波長毎の吸光度3aを並列して生成することができ、これにより、外乱光の影響を除去することができるからである。
It is desirable that the infrared light emitted by the
以下、このような道路を走行中の車両20を前提として、路面状態判定装置4の各部の詳細を順次説明する。
<画像処理部4a>
画像処理部4aは、路面状態判定装置4が内蔵する図示しない記憶装置(半導体メモリ等)に記憶された、撮像装置1からの画像データ1aに画像処理を施すものである。ここで実行される画像処理は、主に、区画線検知、路端検知、凹凸検知、傾斜検知である。なお、これらの画像処理は周知技術であるため詳細説明は省略するが、概説すれば以下のとおりである。
Hereinafter, details of each part of the road surface
<
The
区画線検知は、連続する白色部やオレンジ色部を画像データ1aから抽出し、これを区画線5として検知する処理である。路端検知は、縁石やガードレール等を画像データ1aから抽出し、これを車両20の走行が許容される路面の端部(路端6)として検知する処理である。この路端検知は、ステレオカメラの立体視による視差の認識技術を応用することで段差等を検出して実現することもできる。
The marking line detection is a process of extracting a continuous white portion or an orange portion from the
また、凹凸検知や傾斜検知は、撮像装置1がステレオカメラである場合、撮像された一対の画像データ1aの視差を利用して、路面の凹凸や傾斜の大きさを検知する処理である。なお、厳密に言えば、路面には必ず凹凸や傾斜が存在するので、例えば、凹凸が5mm以上である場合を凹凸有り、5mm未満である場合を凹凸無し、のように予め設定した閾値を基準として凹凸や傾斜の有無を分類するが、この閾値は車両20の走行速度等に応じて適宜変更できるようにしても良い。
<路面領域認識部4b>
路面領域認識部4bは、画像処理部4aで検知した区画線5や路端6を用いて、車両20がこれからに走行する路面領域を特定するものである。図3に例示する画像データ1aが撮像された場合、左右の区画線5L、5Rの延長線の交点を消失点とし、区画線5と画像データ1aの下部、及び、消失点で囲まれる領域を路面領域とする。
Further, when the
<Road surface
The road surface
区画線5が擦れて薄くなっている場合や、区画線5のない道路では、上述の方法では路面領域を判別できないこともある。その場合は、上述の方法における左右の区画線5の一方または双方に代え、路端6を利用することで路面領域を認識しても良い。
<路面状態判定部4c>
路面状態判定部4cには、路面領域認識部4bが検知した路面領域を示す情報と、赤外光受光器3が受光した赤外光の大きさを示す情報(吸光度3a)が入力される。そして、路面領域で反射した赤外光の吸光度3aに基づいて、路面状態(乾燥、濡れ、凍結)を判定し、判定結果を、出力部4dを介して外部のECU等に送信する。なお、このとき、赤外光照射器2は、照射可能な全域に赤外光を照射していても良いし、路面領域に限定して赤外光を照射していても良いが、何れの場合も、路面状態判定部4cは、路面領域認識部4bが特定した路面領域からの反射光のみを用いて路面状態を判定する。この結果、路面外からの反射光により路面状態の判定精度が劣化することが無いので、全領域の反射光を用いて路面状態を判定する場合に比べ、路面状態の判定精度を高めることができるだけでなく、演算量を抑制できるため演算負荷の軽減も図ることができる。
If the marking lines 5 are worn and thin, or if the road does not have marking lines 5, the above-described method may not be able to determine the road surface area. In that case, the road surface area may be recognized by using the road edge 6 instead of one or both of the left and right marking lines 5 in the above method.
<Road surface
Information indicating the road surface area detected by the road surface
ここで、路面状態(乾燥、濡れ、凍結)を判定するための具体的な方法を概説する。図4は、赤外光の吸光度を、水(破線)と氷(実線)の夫々について示したグラフであり、横軸は赤外光の波長、縦軸は吸光度である。 Here, a specific method for determining road surface conditions (dry, wet, frozen) will be outlined. FIG. 4 is a graph showing the absorbance of infrared light for water (broken line) and ice (solid line), with the horizontal axis representing the wavelength of infrared light and the vertical axis representing absorbance.
赤外光は、水や氷を通過すると、赤外光の波長依存の吸光度に応じてエネルギーが吸収されるため、乾燥路面からの反射光量に比べ、濡れ路面や凍結路面からの反射光量は大幅に少なくなる。このため、赤外光照射器2が照射した赤外光量と、赤外光受光器3が受光した赤外光量を比べ、後者が大幅に減少する吸光現象が生じているかを判定し、吸光現象が生じていなければ(すなわち、受光量と照射光量の比である吸光度3aが所定の閾値以上であれば)、路面は乾燥状態であると判断することができる。一方、吸光現象が生じている場合は、図4に示す水(破線)と氷(実線)の吸光度のグラフに基づいて、濡れ状態であるか凍結状態であるかを判定することができる。吸光度3aの大小と路面状態の関係は波長に応じて変化するが、例えば、波長が約1300nmの赤外光を用いる場合(図4のλ1参照)には、路面領域での吸光度3aが1程度であれば凍結状態と判定することができ、また、吸光度3aが0.7程度であれば濡れ状態であると判定することができる。このように、単一波長の赤外光の吸光度3aに基づいて、路面状態を、乾燥、濡れ、凍結の何れかに分類することができる。
When infrared light passes through water or ice, energy is absorbed according to the wavelength-dependent absorbance of infrared light, so the amount of light reflected from wet or frozen road surfaces is significantly greater than that from dry road surfaces. to less. For this reason, the amount of infrared light emitted by the
しかしながら、この判定方法では、自動運転を実現できない場合がある。一般的に、自動運転の実現には、20~30m遠方の路面状態判定が必要とされるが、このような遠方に赤外光を照射すると、路面の凹凸や傾斜が吸光度3aに与える影響が大きくなる。この影響は、図4に例示したグラフ全体が上方または下方に平行移動する形で現れるため、例えば、実際は凍結路面であるにもかかわらず、波長λ1の吸光度3aが0.7程度となり、濡れ路面と誤判定される惧れもある。 However, this determination method may not be able to realize automatic driving. In general, it is necessary to determine the road surface condition at a distance of 20 to 30 m in order to realize automatic driving. growing. This effect appears in the form of an upward or downward parallel shift of the entire graph illustrated in FIG. There is also a risk of misjudgment as a road surface.
そこで、本実施例では、複数の波長の赤外光を照射することで、路面の凹凸や傾斜の影響により、図4のグラフ全体が上下に移動した場合であっても、路面状態判定の精度を向上できるようにした。具体的には、波長λ1(例えば、1300nm)と波長λ2(例えば、1410nm)の赤外光を路面領域に照射し、それぞれの波長における吸光度3aの差分Δ(=λ1の吸光度-λ2の吸光度)をとり、差分Δの大きさが、図4に示すΔW(濡れ状態であるときに観測される差分Δ)とΔF(凍結状態であるときに観測される差分Δ)の何れに近いかにより、路面状態が濡れか凍結かの判定を行う。図4のグラフ全体が上下に平行移動した場合であっても、ΔWとΔFの大小関係は赤外光の波長の組み合わせにより一義的に定まるため、ΔWとΔFの差が大きくなるような波長の赤外光を組み合わせて用いることで、路面領域に凹凸や傾斜がある場合であっても、路面状態をより正確に判定することができる。
<路面状態判定装置4の制御フローチャート>
以上で説明した路面状態判定装置4による、路面状態判定の制御フローチャートを、図5と図6を用いて説明する。
Therefore, in this embodiment, by irradiating infrared light with a plurality of wavelengths, even if the entire graph in FIG. can be improved. Specifically, the road surface area is irradiated with infrared light having a wavelength λ 1 (for example, 1300 nm) and a wavelength λ 2 (for example, 1410 nm). 2 ), and the magnitude of the difference Δ is the difference between Δ W (difference Δ observed when in a wet state) and Δ F (difference Δ observed when in a frozen state) shown in FIG. It is determined whether the road surface condition is wet or frozen depending on which one is closer. Even if the entire graph in FIG. 4 is vertically translated, the difference between ΔW and ΔF increases because the magnitude relationship between ΔW and ΔF is uniquely determined by the combination of wavelengths of infrared light. By using a combination of infrared light with such wavelengths, it is possible to more accurately determine the road surface condition even if the road surface area is uneven or sloped.
<Control Flowchart of Road
A control flow chart for road surface condition determination by the road surface
路面状態判定装置4が路面状態の判定処理を開始すると、画像処理部4aは、撮像装置1が撮像した画像データ1aを記憶媒体に格納する(図5、S1)。次に、画像処理部4aは、記憶媒体に格納された画像データ1aに対し、区画線5や路端6、路面の凹凸や傾斜等の検知処理を実行する(S2)。そして、路面領域認識部4bは、区画線5や路端6を基準として、路面領域を特定する(S3)。なお、S3の処理は、上述した図3の説明に対応するものである。また、路面状態判定装置4は、S1~S3の処理と並行し、波長の異なる2種類の反射光の吸光度を、赤外光受光器3から取得する。
When the road surface
路面領域が特定され、また、反射光の吸光度が取得されると、路面状態判定部4cは、その反射光が路面領域からの反射光かを判定する(S5)。そして、路面外からの反射光であれば、図5の処理を完了し、路面領域からの反射光であれば、路面状態判定部4cは、図6Aまたは図6Bに示す路面状態判定処理(S6)を実行する。
When the road surface area is identified and the absorbance of the reflected light is obtained, the road surface
なお、S3で路面領域が確定した後は、赤外光照射器2の照射範囲を路面領域に限定することもでき、その場合は路面外からの反射光が発生しないので、S5を省略してもよい。
<路面状態判定部4cの制御フローチャート>
図6Aは、路面状態判定部4cが、路面領域からの反射光の吸光度に基づいて路面状態を判定する処理の詳細を説明するフローチャートの一例である。
After the road surface area is determined in S3, the irradiation range of the infrared
<Control Flowchart of Road
FIG. 6A is an example of a flowchart for explaining the details of the process of determining the road surface state based on the absorbance of the reflected light from the road surface area by the road surface
まず、路面状態判定部4cは、路面領域からの反射光の吸光度をそれぞれ取得する(S61)。なお、図1では、赤外光受光器3が出力した吸光度3aが路面状態判定部4cに入力される構成を例示したが、赤外光照射器2が出力した照射光量データと赤外光受光器3が出力した反射光量データが路面状態判定部4cに入力され、路面状態判定部4cが両光量データに基づいて各反射光の吸光度を演算する構成としても良い。
First, the road surface
次に、路面状態判定部4cは、取得した2つの吸光度の差分Δを算出する(S62)。路面が乾燥している場合には、水や氷にエネルギーが吸収される吸光減少が発生することなく反射光が戻ってくるため、波長に拘わらず吸光度は略同等となり、差分Δは極小さな値となる。従って、差分Δと濡れ判定値ThWを比較し(S63)、差分Δの方が小さければ、乾燥路面と判定する(S64)。差分Δが濡れ判定値ThW以上である場合は、差分Δと凍結判定値ThFを比較し(S65)、差分Δの方が小さければ、濡れ路面と判定する(S66)。一方、差分Δが凍結判定値ThF以上である場合は、凍結路面と判定する(S67)。路面状態が、乾燥、濡れ、凍結、のいずれかの状態であると判定されると、路面状態判定部4cは、出力部4dを介して、外部に判定結果を送信する(S58)。
Next, the road surface
なお、以上は、図4に示すΔFとΔWの関係がΔF>ΔWとなる波長λ1、λ2の赤外光を組み合わせた場合のフローチャートである。このため、ΔFとΔWの関係がΔF<ΔWとなる波長λ1、λ2の赤外光を組み合わせた場合は、図6AのS63とS65を入れ替え、かつ、S66とS67を入れ替えた、図6Bのフローチャートにより路面状態を判定する。言うまでもないが、ΔFとΔWの関係がΔF≒ΔWとなる波長λ1、λ2の赤外光を組み合わせた場合には、路面状態を判定することができないので、このような波長λ1、λ2の組み合わせは避ける必要がある。 The above is a flow chart for the case of combining infrared light with wavelengths λ 1 and λ 2 where the relationship between ΔF and ΔW shown in FIG. 4 is ΔF > ΔW . Therefore, when combining infrared light with wavelengths λ 1 and λ 2 where the relationship between Δ F and Δ W is Δ F <Δ W , S63 and S65 in FIG. 6A are exchanged, and S66 and S67 are exchanged. Also, the road surface condition is determined according to the flowchart of FIG. 6B. Needless to say, when the infrared rays of wavelengths λ 1 and λ 2 are combined so that the relationship between ΔF and ΔW is ΔF≈ΔW , the road surface condition cannot be determined. A combination of λ 1 and λ 2 should be avoided.
なお、図5、図6A、図6Bの処理は、路面の凹凸や傾斜に拘わらず、実行する構成としてもよいが、路面の凹凸や傾斜が大きい場合は、取得した吸光度3aが信頼できず、路面状態を正確に判定できない場合も考えられる。そこで、図5のS2で、画像処理部4aが所定以上の凹凸や傾斜を検出した時には、図5の処理を中止し、凹凸や傾斜が小さい場合のみ図5の処理を継続することとしても良い。このように、吸光度3aが信頼できる状況でのみ路面状態を判定することで、判定精度を向上させることができる。
5, FIG. 6A, and FIG. 6B may be configured to be executed regardless of the unevenness or inclination of the road surface. In some cases, the road surface condition cannot be accurately determined. Therefore, in S2 of FIG. 5, when the
また、以上では複数の波長の赤外光を併用することで吸光度3aの差分Δを演算し、この差分Δに基づいて路面状態を判定する構成を例示したが、路面の凹凸や傾斜の大小と、図4のグラフの上下への平行移動量の関係が既知であるときには、撮像装置1からの画像データ1aを用いて路面の凹凸や傾斜を検知し、凹凸や傾斜による吸光度への影響(すなわち、図4のグラフの上下への平行移動量)を演算し、演算結果をもとに1波長分の吸光度のみを用いて、路面状態の判定を行うこととしても良い。これにより、照射する赤外光の波長を1つとした簡易な構成でも正確な路面状態判定を実現することが可能となる。 In the above, the difference Δ of the absorbance 3a is calculated by using infrared light of a plurality of wavelengths, and the road surface condition is determined based on this difference Δ. , when the relationship between the amount of parallel movement in the vertical direction of the graph in FIG. , parallel displacement in the graph of FIG. 4), and based on the calculation result, the road surface condition may be determined using only the absorbance for one wavelength. As a result, it is possible to realize accurate road surface condition determination even with a simple configuration in which only one wavelength of infrared light is emitted.
なお、一般に、凍結した路面が融解する際は、タイヤが通過する領域が摩擦熱により融解が早く進むため、融解した路面(濡れ状態の路面上)上を走行することでより安定走行が実現できる。このように、タイヤが通過した領域を車両通過領域とし、車両通過領域の検知手法を下記する。路面凍結手法で測定した複数箇所の路面状態をもとに、車両に対し平行に並んだ測定点の路面凍結判定の結果が、氷から水または乾燥状態に切り替わる点を転換点とする。二対の転換点の距離がある一定の距離(例えば、タイヤの径)であることが確認されたとき、その点を車両通過点とする。上記処理を全測定点に対して行い、確認された二対の車両通過点を結んだ二対の直線と、二対の直線の終端を平行に結んだ領域(四角形)を車両通過領域とする。図5のS3,S5では、路面領域を特定し、この路面領域からの反射光を用いて路面状態を判定したが、路面領域に代え、車両通過領域からの反射光を用いて路面状態を判定することとしても良い。 In general, when a frozen road surface melts, the area through which the tires pass melts quickly due to frictional heat. . In this way, the area through which the tires have passed is defined as the vehicle passage area, and a method for detecting the vehicle passage area will be described below. Based on the road surface conditions at multiple locations measured by the road surface freezing method, the turning point is the point at which the results of the road surface freezing determination at the measurement points aligned parallel to the vehicle switch from ice to water or dry conditions. When it is confirmed that the distance between the two pairs of turning points is a certain distance (for example, the diameter of the tire), that point is taken as the vehicle passing point. The above processing is performed for all measurement points, and two pairs of straight lines connecting the two confirmed pairs of vehicle passing points and an area (rectangle) connecting the ends of the two pairs of straight lines in parallel are defined as the vehicle passing area. . In S3 and S5 of FIG. 5, the road surface area is specified and the road surface condition is determined using the reflected light from this road surface area. It is good to do.
以上で説明した、本実施例の路面状態判定装置4または路面状態判定システム10によれば、路面外からの反射光を利用せず、路面領域からの反射光のみを利用することで、路面外の街頭や段差などからの乱反射の影響により路面状態の判定精度が劣化する状況を回避することができ、判定精度をより高めることができる。
According to the road surface
また、路面状態を判定する際に参照する領域を路面領域に限定することで、路面状態判定に要する演算量を抑制し、車両システムの演算負荷を低減することができる。 In addition, by limiting the area referred to when determining the road surface condition to the road surface area, it is possible to suppress the amount of calculation required for road surface condition determination and reduce the calculation load of the vehicle system.
1 撮像装置
1a 画像データ
2、2a、2b 赤外光照射器
3 赤外光受光器
4 路面状態判定装置
4a 画像処理部
4b 路面領域認識部
4c 路面状態判定部
4d 出力部
5、5L、5R 区画線
6 路端
10 路面状態判定システム
20 車両
1
Claims (3)
該記憶装置に格納した前記画像データに基づき車両が走行する路面領域を特定する路面領域認識部と、
該路面領域認識部が特定した前記路面領域に照射した赤外光の反射光の吸光度に基づいて、路面状態を判定する路面状態判定部と、
を備え、
前記路面状態判定部は、前記路面領域に同時に照射した波長1300nmと1410nmの変調赤外光の反射光を周波数フィルタで分類することで、波長毎の吸光度を並列して生成し、両吸光度の差分Δの大きさに応じて、前記路面状態を、乾燥状態、濡れ状態、凍結状態、の何れかに分類することを特徴とする路面状態判定装置。 a storage device for storing image data of the front of the vehicle captured by the imaging device;
a road surface area recognition unit that identifies a road surface area on which the vehicle travels based on the image data stored in the storage device;
a road surface condition determination unit that determines a road surface condition based on the absorbance of reflected infrared light irradiated to the road surface area identified by the road surface area recognition unit;
with
The road surface condition determination unit classifies the reflected light of the modulated infrared light with wavelengths of 1300 nm and 1410 nm simultaneously applied to the road surface area with a frequency filter, thereby generating absorbances for each wavelength in parallel, and calculating the difference between the two absorbances. A road surface state determination device , wherein the road surface state is classified into one of a dry state, a wet state, and a frozen state according to the magnitude of Δ .
さらに、前記画像データから前記車両の左右の区画線または路端を検知する画像処理部を備えており、
前記路面領域認識部は、
前記車両の左右の区画線または路端を延長した交点を消失点として、
前記車両の左右の区画線または路端のそれぞれと、前記画像データの下部領域と、前記消失点に囲まれた領域を前記路面領域とすることを特徴とする路面状態判定装置。 In the road surface condition determination device according to claim 1,
Further, an image processing unit is provided for detecting left and right lane markings or roadsides of the vehicle from the image data,
The road surface area recognition unit
With the vanishing point at the intersection of the left and right lane markings or the road edge of the vehicle,
A road surface condition determination apparatus, wherein the road surface area is an area surrounded by each of the left and right lane markings or the road edge of the vehicle, a lower area of the image data, and the vanishing point.
前記画像処理部は、前記画像データから路面の凹凸の有無を判定し、
前記路面状態判定部は、路面の凹凸が無いと判定されたときに、路面状態を判定することを特徴とする路面状態判定装置。 In the road surface condition determination device according to claim 2,
The image processing unit determines the presence or absence of unevenness on the road surface from the image data,
The road surface condition determination device, wherein the road surface condition determination unit determines the road surface condition when it is determined that the road surface is not uneven.
Priority Applications (1)
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