(57)【要約】  制御システム１４において、ＯＦ算出手段５８は、取得した車両前方の撮像画像の輝度情報に基づいて、発光体又は光反射体として車両前方に存在する物体のＯＦを算出する。物体属性判別手段６０は、ＯＦに基づいて物体の属性を判別する。配光制御ＥＣＵ３４は、物体の属性に基づいて車両に設けられている前照灯ユニット１２Ｒ，１２Ｌの配光を制御する。画像解析手段５０は、車両前方の道路形状を推定する。物体属性判別手段６０は、物体のＯＦおよび道路形状に基づいて、物体の属性を判別する。
2010050095.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
取得した車両前方の撮像画像の輝度情報に基づいて、発光体又は光反射体として車両前方に存在する物体のオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出手段と、
前記オプティカルフローに基づいて前記物体の属性を判別する属性判別手段と、
前記物体の属性に基づいて車両に設けられている前照灯ユニットの配光を制御する配光制御手段と、
を備えることを特徴とする前照灯制御装置。
【請求項２】
車両前方の道路形状を推定する道路形状推定手段を更に備え、
前記属性判別手段は、前記物体のオプティカルフローおよび前記道路形状に基づいて、前記物体の属性を判別することを特徴とする請求項１に記載の前照灯制御装置。
【請求項３】
前記属性判別手段は、前記物体のオプティカルフローから推定される自車両と物体との相対速度と、自車両の速度とを比較することで該物体の属性を判別することを特徴とする請求項１または２に記載の前照灯制御装置。
【請求項４】
前記属性判別手段は、前記相対速度と自車両の速度とを比較することで、前記物体の属性が道路に対する固定物であるか移動体であるかを判別することを特徴とする請求項３に記載の前照灯制御装置。
【請求項５】
前記属性判別手段は、前記物体のオプティカルフローが撮像画像の上下方向のどこに存在するかによって、該物体の属性が道路照明であるかデリニエータであるかを判別することを特徴とする請求項３または４に記載の前照灯制御装置。
【請求項６】
前記道路形状推定手段は、車両前方の撮像画像に対する高速フーリエ変換によるテクスチャ解析によって道路の路肩位置を推定することを特徴とする請求項２に記載の前照灯制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車の前照灯ユニットを制御する前照灯制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両に搭載されたカメラにより取得された周囲の画像情報に基づいて周囲の環境や物体を判別し、その環境や物体に応じた車両制御を行うことが種々試みられている。例えば、特許文献１〜４には、車両に取り付けたカメラによって車両後方の画像を取得し、その画像データを画像処理することにより車両後方を走行する他の車両などの移動物体を検出する車両用後側方監視装置が開示されている。このような監視装置では、後方から接近する他の車両などの移動物体を検出する画像処理方法として、オプティカルフローが用いられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−１１２９８号公報
【特許文献２】特開２０００−２５１０８０号公報
【特許文献３】特開２００１−２１３４５号公報
【特許文献４】特開２００２−１０４１１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、従来、車両前方の視認性を向上させるために様々な構成の車両用前照灯装置が考案されている。例えば、前走車の有無によりロービームとハイビームとを切り替えたり、ハンドル舵角や車速に応じてヘッドランプの光軸をスイブルしたりすることが可能な装置が考案されている。【０００５】
一方、このような車両用前照灯装置において、視認性や安全性を向上させるために最適な配光制御は、前方の状況に応じて刻々と変化する。そのため、特に車両前方に存在する物体がどのような属性を持つものかを精度良く判別する必要がある。【０００６】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、自車両の前方に存在する物体を精度良く判別することで適切な配光制御が可能な技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の前照灯制御装置は、取得した車両前方の撮像画像の輝度情報に基づいて、発光体又は光反射体として車両前方に存在する物体のオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出手段と、オプティカルフローに基づいて物体の属性を判別する属性判別手段と、物体の属性に基づいて車両に設けられている前照灯ユニットの配光を制御する配光制御手段と、を備える。【０００８】
この態様によると、取得した撮像画像に基づいて物体を判別することができるため、ドライバに特段の操作負担をかけることなく物体の属性に応じた適切な配光制御が可能となる。【０００９】
車両前方の道路形状を推定する道路形状推定手段を更に備えてもよい。属性判別手段は、物体のオプティカルフローおよび道路形状に基づいて、物体の属性を判別してもよい。これにより、道路形状が曲線路や屈曲路であっても物体の属性を精度良く判別することができる。【００１０】
属性判別手段は、物体のオプティカルフローから推定される自車両と物体との相対速度と、自車両の速度とを比較することで該物体の属性を判別してもよい。これにより、物体の属性を更に詳細に判別することができるため、より適切な配光制御が可能となる。【００１１】
属性判別手段は、相対速度と自車両の速度とを比較することで、物体の属性が道路に対する固定物であるか移動体であるかを判別してもよい。これにより、例えば、物体との相対速度が自車両の速度とほぼ等しい場合には、その物体が道路照明やデリニエータなどの固定物であると判別し、物体との相対速度が自車両の速度と異なる場合には、その物体が対向車や先行車などの移動体であると判別することができる。【００１２】
属性判別手段は、物体のオプティカルフローが撮像画像の上下方向のどこに存在するかによって、該物体の属性が道路照明であるかデリニエータであるかを判別してもよい。通常、道路照明やデリニエータはその設置位置がある程度定まっており、例えば、道路照明は水平線より上方、デリニエータは水平線より下方に位置する場合が多い。そのため、物体のオプティカルフローが撮像画像の上下方向のどこに存在するかによってこれらを判別することができる。【００１３】
道路形状推定手段は、車両前方の撮像画像に対する高速フーリエ変換によるテクスチャ解析によって道路の路肩位置を推定してもよい。これにより、例えば、レーンマークがない路面であっても、路面と路肩部との判別が可能となり、例えば、路面に対する物体のオプティカルフローの位置が精度良く算出可能となるため、物体の属性を精度良く判別することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、車両前方に存在する物体の属性に応じた適切な配光制御が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】高速道路の直線路における消失点とオプティカルフローの関係を模式的に示した図である。
【図２】本実施の形態に係る車両用前照灯装置を適用した車両の外観を示す概略図である。
【図３】本実施の形態に係る車両用前照灯装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】本実施の形態に係る物体属性判別処理を含む配光制御方法を示すフローチャートである。
【図５】輝度と画像濃度Ｄとの関係を示すグラフの一例を示す図である。
【図６】路肩および路面の模様を模式的に示すとともに、両者の画像をテクスチャ解析した結果を示す図である。
【図７】図７（ａ）は、直線路（実線）に対して左右にカーブしている曲路（点線）を示す図であり、図７（ｂ）は、直線路（実線）に対して上り下りしている曲路（点線）を示す図であり、図７（ｃ）は、図７（ｂ）の曲路を車両が走行中の様子を側方から見た模式図である。
【図８】物体属性判別処理を行う車両前方の撮像画像における物体の位置関係を模式的に示した図である。
【図９】本実施の形態に係る物体判別方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
車両などの前照灯ユニット（ヘッドライト）の配光を、その車両が走行する環境や路面状況、周囲の車両等に応じて制御することは種々考案されている。しかしながら、車両前方に存在する物体は様々であり、対向車や先行車のようにグレアを考慮した配光制御が必要な物体や、道路照明やデリニエータ（視線誘導標）のようにグレアを考慮せずに自車両にとって最適な配光制御を行えばよい物体もある。そこで、本発明者は、車両前方に存在する物体の属性に応じて予想される適切な配光制御を簡易な構成で実現すべく本願発明に想到した
【００１７】
このような前照灯ユニットの配光制御を実現するためには、自車両の前方を走行する前走車（対向車や先行車）のような発光体や道路照明、デリニエータのような光反射体を検知するセンサを用いることが好ましい。加えて、物体として検知した発光体や光反射体の属性を特定する機能があることがより好ましい。ここで、属性とは、例えば、前方の発光体や光反射体が前走車であるか道路付属施設等であるかを区別するものである。より詳細には、発光体等が車両であれば先行車であるか対向車であるか、発光体等が道路付属施設等であれば道路照明であるか、デリニエータであるか、その他の発光施設（例えば、店舗照明、広告等）であるか、交通信号であるかを区別するものである。
【００１８】
そして、以下で述べる実施の形態では、上述した物体の属性の判別をより簡易な構成の装置、具体的には単眼カメラの画像センサにより実現している。また、このような簡易な装置構成に加えて、以下の手法（詳細は後述）を採用することで物体の属性の判別精度を向上している。具体的には、（ａ）オプティカルフローの活用による移動物体の属性判別、（ｂ）（ａ）に加えて道路区域設定および光点列の活用による路上物体（固定物）の属性判別、（ｃ）道路の消失点の活用による路上物体の属性判別精度の向上、である。
【００１９】
また、発光体や光反射体（以下、適宜「発光体等」と称する）の属性の他に、自車両から発光体等までのおおよその距離と、その発光体等の輝度（明るさ）の情報を算出し利用することで更に物体の属性の判別精度を向上することもできる。この場合、自車両と発光体等との距離の測定には、レーザレーダやミリ波レーダを用いてもよい。また、輝度の測定に照度計を用いてもよい。
【００２０】
（オプティカルフローの活用）
画像センサ（カメラ）と路上物体の相対位置関係が変化する場合、連続した撮像画像において物体の像は流れる。このような現象をオプティカルフロー（以下、適宜「ＯＦ」と称する）という。ＯＦは、自車両と物体との相対距離が近いほど、また、相対速度差が大きいほど、大きくなる。例えば、自車両が停車中の場合、移動物体に応じたＯＦが発生する。また、自車両が走行中の場合、道路照明やデリニエータ等の路上固定物に応じたＯＦが発生するとともに、自車両と速度の異なる前走車に応じたＯＦが発生する。そこで、ＯＦの大きさに基づいて自車両前方の物体の属性が道路に対する移動物体か固定物かを判別することができる。
【００２１】
（道路消失点の活用）
図１は、高速道路の直線路における消失点とオプティカルフローの関係を模式的に示した図である。図１に示すように、直線路においては消失点が存在する。ここで、消失点とは、絵画の遠近法における収束点として定義することができる。消失点は、レーンマーク、路側帯、中央分離帯、規則的な配置で設置された道路付属施設（道路照明、デリニエータ）等の無限遠点となる。なお、道路形状（例えばカーブ）や前走車の存在などで無限遠点が求められない場合、それらの物体の近景における配置を無限遠まで延長し、それらの交点を画面上で推測することにより仮の消失点とすることも可能である。なお、消失点は
曲路（左右カーブだけではなく、道路のアップダウン）では算出することが困難であるが、左右方向の屈折路では算出可能である。また、自車両が車線変更などで道路の幅方向に移動する場合、それに伴って消失点も移動する。
【００２２】
（道路区域の設定と交点列の活用）
車両前方のレーンマーク、路側帯、中央分離帯などの画像データを解析することで、自車線や対向車線等の道路区域を決定できる。道路照明やデリニエータ等の道路付属施設は道路上に規則的に設置されているため、道路区域が決定されることで、夜間において発光体等がどのような物体かがより精度良く判別できる。具体的には、夜間において発光体等の光輝点や光点列が道路区域に対してどの位置（例えば、自車線か対向車線か路肩か）に存在するか、および前述のＯＦがどうなっているか、を考慮することで発光体等の属性が道路照明か、デリニエータか、先行車か、対向車かが判別可能となる。
【００２３】
以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を適宜省略する。
【００２４】
図２は、本実施の形態に係る車両用前照灯装置を適用した車両の外観を示す概略図である。図１に示すように、本実施の形態に係る車両１０は、前照灯装置１２と、前照灯装置１２による光の照射を制御する前照灯制御装置としての制御システム１４と、車両１０の走行状況を示す情報を検出してその検出信号を制御システム１４へ出力する各種センサと、車両前方を監視する前方監視カメラ１６と、ＧＰＳ衛星からの軌道信号を受信して制御システム１４へ出力するアンテナ１８と、を備える。
【００２５】
各種センサとしては、例えば、ステアリングホイール２０の操舵角を検出するステアリングセンサ２２と、車両１０の車速を検出する車速センサ２４と、自車両の周囲の照度を検出する照度センサ２６とが設けられており、これらのセンサ２２，２４，２６が前述の制御システム１４に接続されている。
【００２６】
本発明に適用できる前照灯装置としては、照射する光の配光を前方に存在する物体の属性に応じて変化させることができる構成であれば特に限定されない。例えば、ハロゲンランプやガスディスチャージヘッドランプ、ＬＥＤを用いたヘッドランプを採用することができる。本実施の形態では、ランプをスイブルできる方式を例として説明する。
【００２７】
前照灯装置１２は、左右一対の前照灯ユニット１２Ｒ，１２Ｌを有する。前照灯ユニット１２Ｒ，１２Ｌは、内部構造が左右対称であるほかは互いに同じ構成であり、右側のランプハウジング内にロービーム用灯具ユニット２８Ｒおよびハイビーム用灯具ユニット３０Ｒが、左側のランプハウジング内にロービーム用灯具ユニット２８Ｌおよびハイビーム用灯具ユニット３０Ｌがそれぞれ配置されている。
【００２８】
制御システム１４は、入力された各種センサの各出力に基づいて車両の前部の左右にそれぞれ装備されたスイブル可能な前照灯ユニット１２Ｒ，１２Ｌ、すなわち照射方向を左右上下方向に偏向制御してその配光特性を変化することが可能な前照灯装置１２を制御する。このようなスイブル可能な前照灯ユニット１２Ｒ，１２Ｌとしては、例えば前照灯ユニット内に設けられているリフレクタやプロジェクタランプを水平方向に回動可能な構成として駆動モータ等の駆動力源によって回転駆動する回転駆動手段を備えたものがある。この種のＡＦＳ（Adaptive Front-Lighting System）によれば、自動車がカーブした道路を走行する際には、自動車の走行速度に対応してカーブ先の道路を照明することが可能になり、走行安全性を高める上で有効である。
【００２９】
（車両用前照灯装置）
次に、本実施の形態に係る車両用前照灯装置について説明する。図３は、本実施の形態に係る車両用前照灯装置１１０の概略構成を示すブロック図である。車両用前照灯装置１１０は、前照灯ユニット１２Ｒ，１２Ｌと、前照灯ユニット１２Ｒ，１２Ｌによる光の照射を制御する制御システム１４とを備える。そして、車両用前照灯装置１１０は、制御システム１４において車両前方に存在する物体の属性を判別し、その物体の属性に基づいて配光制御条件を決定し、決定された配光制御条件に基づいて前照灯ユニット１２Ｒ，１２Ｌによる光の照射を制御する。
【００３０】
そこで、本実施の形態に係る制御システム１４には、ドライバの視対象を含む車両前方の撮像画像を取得するための前方監視カメラ１６が接続されている。また、車両の走行状態を判断する際に参照される、操舵情報や車速を検出するためのステアリングセンサ２２や車速センサ２４、照度センサ２６が接続されている。照度センサ２６としては、例えば、対向車や人工光源（道路照明や店舗照明）から受けた光の鉛直面照度（人工光源によるグレア量）を計測できるように受光面を鉛直に設置したものや、走行環境や車両上方から受けた光の水平面照度を計測できるように受光面を水平に設置したものが用いられる。
【００３１】
（制御システム）
制御システム１４は、画像処理ＥＣＵ３２と、配光制御ＥＣＵ３４と、ＧＰＳナビゲーションＥＣＵ３６と、車内ＬＡＮ制御ＥＣＵ３８とを備える。各種ＥＣＵおよび各種車載センサは、車内ＬＡＮバス４０により接続されデータの送受信が可能になっている。画像処理ＥＣＵ３２は、前方監視カメラ１６により取得された撮像画像のデータや各種車載センサに基づいて前方に存在する物体の属性を判別する。なお、画像処理ＥＣＵ３２内部は各部が高速バス４２で接続されている。配光制御ＥＣＵ３４は、画像処理ＥＣＵ３２および各種車載センサの情報に基づいて、車両が置かれている走行環境に適した配光制御条件を決定し、その制御信号を前照灯ユニット１２Ｒ，１２Ｌに出力する。
【００３２】
前照灯ユニット１２Ｒ，１２Ｌは、配光制御ＥＣＵ３４から出力された制御信号が光学部品の駆動装置や光源の点灯制御回路に入力されることで、配光が制御される。前方監視カメラ１６は、ＣＣＤやＣＭＯＳなどの画像センサを備えた単眼カメラであり、その画像データから運転に必要な道路線形情報、道路付属施設、対向車・先行車の存在状況や位置の情報などを、必要であれば他のレーダセンサなどと協調して取得する。
【００３３】
図４は、本実施の形態に係る物体属性判別処理を含む配光制御方法を示すフローチャートである。物体属性の判別は、主に図３に示す画像処理ＥＣＵ３２で実行され、配光制御は、主に配光制御ＥＣＵ３４で実行される。
【００３４】
所定のタイミングで処理が開始されると、各種車載センサ（ステアリングセンサ２２、車速センサ２４、照度センサ２６）から出力されたデータが車内ＬＡＮバス４０を介して外部データ入力手段４４で取得される（Ｓ１０）。また、前方監視カメラ１６で撮像した撮像画像の画像データが画像データ取得手段４６で取得される（Ｓ１２）。なお、前方監視カメラ１６から出力される画像データは、モノクロ画像に対応していてもよいしカラー画像に対応していてもよい。
【００３５】
取得された画像データは、画像データ蓄積手段４８においてＲＡＭなどの記憶手段に一時的に記憶される（Ｓ１４）。画像解析手段５０は、画像データに含まれている濃度データに対して差分や微分、更にはＳＯＢＥＬ演算を施すことにより周辺と濃度の異なる物体（例えば、ヘッドライトや道路照明などの発光体や、レーンマークやデリニエータなどの光反射体）の輪郭を抽出する、エッジ処理を行う（Ｓ１８）。なお、エッジ処理の方法はこれらに限られず、公知の方法を適宜変形させて用いてもよい。
【００３６】
次に、濃度輝度変換手段５２において画像の濃度データが輝度（明るさ）データに変換される（Ｓ２０）。画像データの輝度への変換は、露光条件（撮像条件）下における画像濃度と車両前方の範囲の輝度との関係を求めておけば、露光条件を勘案して求めることができる。図５は、輝度と画像濃度Ｄとの関係を示すグラフの一例を示す図である。
【００３７】
画像解析手段５０は、エッジ処理により輪郭が抽出された物体にレーンマーク（区画線）が存在しているか判定する（Ｓ２２）。区画線がない場合、そのままでは路肩位置が求められない。そこで、区画線がないと判定された場合（Ｓ２２のＮｏ）、画像データに基づいてテクスチャ解析が行われる（Ｓ２４）。テクスチャ解析とは、例えば規則的な濃淡変化を表す模様を数値化することであり、通常、路面と路肩の画像データを周波数（ＦＦＴ）解析すると異なる周波数特性が得られる。
【００３８】
図６は、路肩および路面の模様を模式的に示すとともに、両者の画像をテクスチャ解析した結果を示す図である。図に示すように、路面の画像は肌理が細かいため周波数の高い成分が多いが、草木や道路構築物の存在する路肩の画像は周波数成分が幅広く存在する。そこで、画像データの所定の領域の解析結果を、例えば、予め記憶されている路面の画像の周波数成分の分布と比較することで、区画線が存在しない場合であっても路肩位置が検出可能となる。つまり、路面に対応する周波数特性から異なる周波数特性に変化する位置が路肩位置として推定される。
【００３９】
画像解析手段５０は、上述の区画線の検出あるいはテクスチャ解析を含む画像解析結果から、道路の車線幅、路肩位置、道路の形状、消失点の位置など道路の形状と相関のある情報を算出し、道路形状を推定する（Ｓ２６）。図７（ａ）は、直線路（実線）に対して左右にカーブしている曲路（点線）を示す図であり、図７（ｂ）は、直線路（実線）に対して上り下りしている曲路（点線）を示す図であり、図７（ｃ）は、図７（ｂ）の曲路を車両が走行中の様子を側方から見た模式図である。なお、雨天のように区画線が検出不能な場合や、道路の形状が曲路（左右カーブや上り下り）の場合には、図７に示すように、消失点を算出することができない。そこで、このような場合には、舵角データやＧＰＳからのデータに基づいて、仮想の消失点を算出してもよい。なお、本実施の形態では、画像解析手段５０が道路形状推定手段として機能する。
【００４０】
道路形状が推定された後、光輝物体、例えば発光体や光反射体の位置を検出する。具体的には、光輝物体検出手段５４は、Ｓ２０の処理における濃度輝度変換で所定の輝度（例えば、レーンマークに対応する輝度）以上の物体を光輝物体として抽出し、その位置を検出する（Ｓ２８）。
【００４１】
次に、動画のように時系列で連続的に取得される画像データの解析により光輝物体の属性を判定する。はじめに、前回の画像解析処理において内部メモリ５６に記憶された光輝物体の位置や物体の候補などの画像特性のデータと、現在の画像特性のデータとがＯＦ算出手段５８により取得される（Ｓ３０）。
【００４２】
ＯＦ算出手段５８は、異なる時間に取得した複数の撮像画像の画像特性データに基づいて、各光輝物体にＯＦが発生しているか否かを検出する（Ｓ３２）。具体的には、ＯＦ算出手段５８は、取得した車両前方の撮像画像の輝度データに基づいて、発光体又は光反射体として車両前方に存在する光輝物体のＯＦを算出する。そして、物体属性判別手段６０は、ＯＦ算出手段５８により算出されたＯＦに基づいて物体の属性を判別する（Ｓ３４）。なお、Ｓ３４における物体属性判別方法については後述する。
【００４３】
物体の属性が判別されると、現在の画像特性データが内部メモリ５６に記憶される（Ｓ３６）。具体的には、ＯＦ検出のために必要な光輝物体の位置、属性、ＯＦのベクトルなどである。このデータは次回の画像処理におけるＯＦの算出に用いられる。
【００４４】
物体属性判別手段６０により判別された各物体の属性データや道路形状などのデータが内部データ出力手段６２から出力される（Ｓ３８）。出力されたデータは車内ＬＡＮバス４０を介して配光制御ＥＣＵ３４に入力され、そのデータに含まれる物体の属性や自車両の走行状態、天候条件などに基づいて配光制御条件が決定される（Ｓ４０）。そして、配光制御ＥＣＵ３４は、決定された配光制御条件に基づいて前照灯ユニット１２Ｒ，１２Ｌ内に設けられている光源や駆動源へ制御信号を出力し配光を制御する（Ｓ４２）。
【００４５】
（物体属性判別方法）
次に、物体属性判別処理を行うステップＳ３４について詳述する。図８は、物体属性判別処理を行う車両前方の撮像画像における物体の位置関係を模式的に示した図である。図８に示すように、道路上を走行中の車両の前方には様々な物体が存在する。そのような状況下において夜間を走行中の車両の前方監視カメラ１６が光輝物体として識別する物体としては、以下のものがある。
【００４６】
はじめに、夜間において走行中の対向車７０のＨＬ（ヘッドライト）、先行車のＴＬ（テールライト）が挙げられる。このようなライトは通常左右一対のペアライトとして存在するとともに、図８に示す水平線Ｈより下方に位置する。また、ＯＦの大きさは物体が先行車の場合に小さくなり、対向車の場合に大きくなる。
【００４７】
次に、道路照明７２やデリニエータが挙げられる。これらの固定物は、通常設置基準が規定されており、例えば道路照明は路面より５ｍ以上、つまり水平線Ｈより上方に存在する（図８参照）。一方、デリニエータ（図８では不図示）は、ガードレール上端部に設置されており、水平線Ｈより下方に存在する。また、ＯＦの大きさは物体が固定物であれば自車両の車速および物体と自車両との距離に応じた値となる。
【００４８】
上述の物体以外にも、店舗照明、広告ネオンサイン、カーブサインなどが光輝物体として検出されうる。店舗照明や広告ネオンサインは、ランダムに存在する固定物体であり、道路照明やデリニエータのように配置されている位置に規則性がないため、この点を考慮した画像解析をすることで道路照明等の固定物と判別することができる。また、カーブサインは、その設置位置がデリニエータとほぼ同じ高さであるためデリニエータとの弁別は困難であるが、カーブサインをデリニエータと誤認しても配光制御に与える影響はないため、画像解析において特段の考慮は必要とされない。
【００４９】
本実施の形態に係る物体判別方法は、以上のような物体の存在を前提に行われる。図９は、本実施の形態に係る物体判別方法を示すフローチャートである。まず、物体属性判別手段６０は、検出されたＯＦに基づいて光輝物体の位置やＯＦのベクトルを算出する（Ｓ１００）。次に、物体属性判別手段６０は、ＯＦベクトルや前述の消失点の情報に基づいて物体の相対速度Ｖ１を算出する（Ｓ１０２）とともに、車速センサからその時の自車両速度Ｖ２を検出する（Ｓ１０４）。
【００５０】
相対速度Ｖ１と自車両速度Ｖ２とが画像解析における算出誤差やセンサの検出誤差を考慮しても実質的に等しい場合（Ｓ１０６のＹｅｓ）、物体は固定物と判別される（Ｓ１０８）。物体属性判別手段６０は、更に物体が存在する位置が水平線より上方か否かを判定（Ｓ１１０）し、物体の位置が水平線より上方の場合（Ｓ１１０のＹｅｓ）はその物体は道路照明であると判別し（Ｓ１１２）、物体の位置が水平線より下方の場合（Ｓ１１０のＮｏ）はその物体はデリニエータであると判別する（Ｓ１１４）。
【００５１】
物体に対する相対速度Ｖ１と自車両速度Ｖ２とが異なる場合（Ｓ１０６のＮｏ）、物体は固定物ではなく移動体であると推測される。そこで、物体が自車両に近付く場合の相対速度Ｖ１を正として、相対速度Ｖ１が自車両速度Ｖ２より大きいか否かが判定される（Ｓ１１６）。物体属性判別手段６０は、相対速度Ｖ１が自車両速度Ｖ２より大きい場合（Ｓ１１６のＹｅｓ）はその物体は対向車であると判別し（Ｓ１１８）、相対速度Ｖ１が自車両速度Ｖ２より小さい場合（Ｓ１１８のＮｏ）はその物体は先行車であると判別する（Ｓ１２０）。
【００５２】
その後、判別された物体の属性は物体毎に記憶され（Ｓ１２２）、画像データにおける全ての物体の判別が終了しているかが判定される（Ｓ１２４）。全ての物体が判別されていない場合（Ｓ１２４のＮｏ）、Ｓ１００の処理に戻る。全ての物体が判別されている場合（Ｓ１２４のＹｅｓ）、一連の処理を一度終了する。
【００５３】
なお、ＯＦベクトルや物体の位置の情報に基づく上述の物体判別処理において、ステップＳ２６で算出された道路形状の情報や、ＧＰＳナビゲーションＥＣＵ３６から取得した現在走行している道路の特性情報（高速道路などの道路種別、車線数、市街地か郊外か、など）を加味することで、店舗照明、広告ネオンサイン、カーブサインなどの判別精度が向上する。
【００５４】
また、前方監視カメラ１６は、光輝物体の色の判別が可能なカラーカメラであるとよい。このようなカラーカメラであれば、センサの光輝物体の位置に対応するＲ（赤）素子とＢ（青）素子の出力比を算出することで、ノイズ光の多い市街地における先行車、対向車、交通信号、道路照明、店舗照明などの判別がし易くなる。
【００５５】
また、画像データのうち、テールライトＴＬ（先行車、赤色）の位置に対応するセンサのＲ素子とＢ素子の出力比Ｒ／Ｂ（ＴＬ）と、ヘッドライトＨＬ（対向車、白色）の位置に対応するセンサＲ素子とＢ素子の出力比Ｒ／Ｂ（ＨＬ）とを比較すると、Ｒ／Ｂ（ＴＬ）＞＞Ｒ／Ｂ（ＨＬ）の関係がある。そこで、各色の光に対するＲ／Ｂを実験やシミュレーションで事前に求めておくことで、先行車と対向車との判別精度の向上が可能となる。特に、先行車と対向車の位置が交錯しやすい曲路においての判別精度の向上に寄与する。
【００５６】
上述したように、本実施の形態に係る制御システム１４は、取得した撮像画像に基づいて物体を判別することができるため、ドライバに特段の操作負担をかけることなく物体の属性に応じた適切な配光制御が可能となる。配光制御ＥＣＵ３４は、画像処理ＥＣＵ３２から取得したデータに基づいて、例えば、車両前方に光輝物体が存在していないと判断する場合には自動的に前照灯ユニットの配光をハイビームにするとともに、光輝物体として対向車や先行車が存在していると判断する場合には自動的に前照灯ユニットの配光をロービームにするというような配光制御が可能となる。
【００５７】
また、配光制御ＥＣＵ３４は、従来では対向車や先行車と判別できなかった道路照明やデリニエータしか存在しないと判断した場合には、前照灯ユニットの配光をハイビームの状態に維持することで、前照灯ユニットの照明能力をより有効に活用することができる。
【００５８】
また、画像処理ＥＣＵ３２は、車両前方の道路形状を推定する画像解析手段５０を備えているため、物体のＯＦおよび道路形状に基づいて、物体の属性を判別することが可能となり、道路形状が曲線路や屈曲路であっても物体の属性を精度良く判別することができる。
【００５９】
また、物体属性判別手段６０は、物体のＯＦから推定される自車両と物体との相対速度Ｖ１と、自車両速度Ｖ２とを比較することでその物体の属性を判別することができるため、物体の属性を更に詳細に判別することができるため、より適切な配光制御が可能となる。
【００６０】
具体的には、相対速度Ｖ１と自車両速度Ｖ２とを比較することで、物体の属性が道路に対する固定物であるか移動体であるかが判別される。これにより、物体属性判別手段６０は、例えば、物体との相対速度Ｖ１がほぼ自車両速度Ｖ２とほぼ等しい場合には、その物体が道路照明やデリニエータなどの固定物であると判別し、物体との相対速度Ｖ１が自車両速度Ｖ２と異なる場合には、その物体が対向車や先行車などの移動体であると判別することができる。
【００６１】
また、物体属性判別手段６０は、物体の位置やＯＦが撮像画像の上下方向のどこに存在するかによって、その物体の属性が道路照明であるかデリニエータであるかを判別することができる。
【００６２】
また、画像解析手段５０は、車両前方の撮像画像に対する高速フーリエ変換によるテクスチャ解析によって道路の路肩位置を推定することができるため、例えば、レーンマークがない路面であっても、路面と路肩部との判別が可能となり、このような路面を走行中の車両が備える制御システム１４であっても物体の属性を精度良く判別することができる。
【００６３】
本実施の形態に係る前照灯制御装置としての制御システム１４およびそれを備えた車両用前照灯装置１１０によれば、特に夜間の交通視環境（照明状況、対向車状況）に応じて詳細な配光制御が可能となり、交通事故防止に貢献できる。また、本実施の形態に係る制御システム１４は、複数のカメラ用いたり複雑な機構のカメラを用いたりせずに、単眼カメラを用いることで光輝物体の属性を判別することができるため、システム全体のコストの低減が可能となる。
【００６４】
以上、本発明を上述の実施の形態を参照して説明したが、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではなく、実施の形態の構成を適宜組み合わせたものや置換したものについても本発明に含まれるものである。また、当業者の知識に基づいて実施の形態における組合せや処理の順番を適宜組み替えることや各種の設計変更等の変形を実施の形態に対して加えることも可能であり、そのような変形が加えられた実施の形態も本発明の範囲に含まれうる。
【符号の説明】
【００６５】
１０  車両、  １２  前照灯装置、  １４  制御システム、  １６  前方監視カメラ、  １８  アンテナ、  ２２  ステアリングセンサ、  ２４  車速センサ、  ２６  照度センサ、  ３２  画像処理ＥＣＵ、  ３４  配光制御ＥＣＵ、  ３６  ＧＰＳナビゲーションＥＣＵ、  ３８  車内ＬＡＮ制御ＥＣＵ、  ４０  車内ＬＡＮバス、  ４２  高速バス、  ４４  外部データ入力手段、  ４６  画像データ取得手段、  ４８  画像データ蓄積手段、  ５０  画像解析手段、  ５２  濃度輝度変換手段、  ５４  光輝物体検出手段、  ５６  内部メモリ、  ５８  ＯＦ算出手段、  ６０  物体属性判別手段、  ６２  内部データ出力手段、  １１０  車両用前照灯装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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