(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の進行方向を撮像する一対のカメラによりステレオ撮像を行う撮像部と、
前記撮像部で得られた撮像画像に基づく画像処理を行う画像処理部とを備え、
前記画像処理部は、
前記ステレオ撮像により得られた一対の撮像画像間の対応点をパターンマッチングにより検出し、前記対応点間の座標のずれを視差として求め該視差に基づいて前記対応点までの距離を算出する距離算出処理と、
前記距離算出処理により算出した前記対応点ごとの距離を画像上に表した距離画像を当該距離画像を縦方向に仕切る複数の短冊領域に分割し、前記短冊領域ごとに度数が所定値以上となる距離を代表距離として求める代表距離算出処理と、
縦軸を前記距離、横軸を前記撮像画像の画像左右位置とした画像の下端部における左右中央部に設定された対象領域内における前記代表距離の数をカウントし、当該カウント値と閾値との大小関係を判定する判定処理とを実行する
車両制御システム。
【請求項２】
前記画像処理部は、
自車両の走行速度が所定速度以上であると判定した場合に前記判定処理を行う
請求項１に記載の車両制御システム。
【請求項３】
前記画像処理部は、
前記短冊領域ごとの前記代表距離に基づいて自車両の進行方向に存在する物体を検出する物体検出処理を実行し、
前記物体検出処理によって前記対象領域内に物体が安定して検出されているか否かを判定し、当該判定結果に基づき前記判定処理を実行する
請求項１又は請求項２に記載の車両制御システム。
【請求項４】
前記画像処理部は、
自車両が旋回中であるか否かを判定し、当該判定結果に基づき前記判定処理を実行する
請求項１乃至請求項３の何れかに記載の車両制御システム。
【請求項５】
前記画像処理部は、
前記短冊領域ごとの前記代表距離に基づいて自車両の進行方向に存在する物体を検出する物体検出処理を実行し、
前記物体検出処理で前記物体としてグルーピングされなかった前記代表距離の数である孤立データ数が多いか否かを判定し、当該判定結果に基づき前記判定処理を実行する
請求項１乃至請求項４の何れかに記載の車両制御システム。
【請求項６】
前記画像処理部は、
自車両が下り坂を走行中であるか否か、又は前記撮像部により上り坂が撮像中であるか否かを判定し、当該判定結果に基づき前記判定処理を実行する
請求項１乃至請求項５の何れかに記載の車両制御システム。
【請求項７】
前記画像処理部は、
前記短冊領域ごとの前記代表距離に基づいて自車両の進行方向に存在する物体を検出する物体検出処理を実行し、
前記物体検出処理による前記物体の検出結果に基づき運転支援制御処理としての所定の車両制御処理を実行する運転支援制御手段を備え、
前記画像処理部は、
前記判定処理の結果に基づき前記運転支援制御処理を強制停止させる
請求項１乃至請求項６の何れかに記載の車両制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の進行方向をステレオ撮像して得た撮像画像に基づき車外環境を認識する機能を有した車両制御システムについての技術分野に関する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００２】
【特許文献１】特開２００１−４１７４１号公報
【背景技術】
【０００３】
自車両の進行方向をステレオ撮像して得た撮像画像等に基づき車外環境を認識し、認識結果に基づいて運転支援のための所定の車両制御（以下「運転支援制御」と表記する）を行う車両システムが知られている。例えば、自車両の進行方向に存在する車両やその他の所定の障害物を認識した結果に基づき、いわゆるプリクラッシュブレーキ制御を行う車両システムなどが知られている。プリクラッシュブレーキ制御は、自車両の進行方向に存在する先行車両等の所定の対象物（障害物）を認識し、対象物への衝突の虞があるとされた場合に運転者への警告やブレーキの補助等の所定の車両制御を行うものである。
【０００４】
なお、本願に関係する先行技術文献としては上記特許文献１が挙げられる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、対象物の認識処理では、実走行環境下で生じる様々な事象に起因して対象物以外の物体が対象物として誤認識されてしまう場合がある。このような誤認識が生じた場合には、本来は不必要であるはずの上記のプリクラッシュブレーキ制御などの運転支援制御が誤って実行されてしまう虞がある。
【０００６】
対象物の誤認識が生じるケースの一つとして、ダッシュボードの上面に物体が置かれたことで当該物体がフロントガラスに映り込み、それが対象物として認識されてしまう場合を挙げることができる。このようなダッシュボード上物体のフロントガラスへの映り込みは、ダッシュボード上物体への光の当たり具合やフロントガラス越しの風景との関係等により対象物の認識処理において近距離に存在する対象物として誤認識されてしまう場合がある。そして、このように近距離に対象物が誤認識された場合には、プリクラッシュブレーキ制御が即座に介入して自車両が急制動されてしまう虞がある。
【０００７】
そこで、本発明は上記した問題点を克服し、フロントガラスへの映り込みの有無を判定可能な車両制御システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
第１に、本発明に係る車両制御システムは、自車両の進行方向を撮像する一対のカメラによりステレオ撮像を行う撮像部と、前記撮像部で得られた撮像画像に基づく画像処理を行う画像処理部とを備え、前記画像処理部は、前記ステレオ撮像により得られた一対の撮像画像間の対応点をパターンマッチングにより検出し、前記対応点間の座標のずれを視差として求め該視差に基づいて前記対応点までの距離を算出する距離算出処理と、前記距離算出処理により算出した前記対応点ごとの距離を画像上に表した距離画像を当該距離画像を縦方向に仕切る複数の短冊領域に分割し、前記短冊領域ごとに度数が所定値以上となる距離を代表距離として求める代表距離算出処理と、縦軸を前記距離、横軸を前記撮像画像の画像左右位置とした画像の下端部における左右中央部に設定された対象領域内における前記代表距離の数をカウントし、当該カウント値と閾値との大小関係を判定する判定処理とを実行するものである。
【０００９】
上記のような対象領域は、自車両の近距離の左右中央付近に存在する物体を対象とした領域となる。自車両が道路上を走行中である場合に近距離の左右中央付近に存在するのは主として路面であるが、通常、路面については距離の算出数が少なく代表距離が現れることも少ない。これに対し、フロントガラスへの映り込みが生じていると、対象領域内において距離の算出数が増加して代表距離の数も増える傾向となる。このように対象領域内における代表距離の数は、フロントガラスへの映り込みの有無を判定するための指標として好適である。
【００１０】
第２に、上記した本発明に係る車両制御システムにおいては、前記画像処理部は、自車両の走行速度が所定速度以上であると判定した場合に前記判定処理を行うことが望ましい。
自車両が停止中や徐行中である状況下では近距離の左右中央付近に路面上物体が存在している可能性が高いため、対象領域内に当該物体に起因する代表距離が比較的多く現れ易い。このため、上記のように自車両の走行速度が所定速度以上である場合に判定処理を行うことで、対象領域内に映り込み以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の低い状況下で映り込みの有無の判定が行われるようにしている。
【００１１】
第３に、上記した本発明に係る車両制御システムにおいては、前記画像処理部は、前記短冊領域ごとの前記代表距離に基づいて自車両の進行方向に存在する物体を検出する物体検出処理を実行し、前記物体検出処理によって前記対象領域内に物体が安定して検出されているか否かを判定し、当該判定結果に基づき前記判定処理を実行することが望ましい。
これにより、対象領域内に物体が安定して検出されている場合に判定処理を実行し、不安定に検出されている場合は判定処理を実行しないことが可能とされる。すなわち、対象領域内に映り込み以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の高い状況下では映り込みの有無の判定を行わず、対象領域内に映り込みに起因した代表距離が出現している可能性が高い場合に映り込みの有無の判定を行うことが可能とされる。
【００１２】
第４に、上記した本発明に係る車両制御システムにおいては、前記画像処理部は、自車両が旋回中であるか否かを判定し、当該判定結果に基づき前記判定処理を実行することが望ましい。
自車両が旋回中であるときは、対象領域内に路側に存在する物体（例えばガードレールや路側の壁等）の代表距離と映り込みに起因した代表距離とが混在し易い。このため、そのようなケースに該当するか否かを判定し、その結果に基づいて判定処理を実行することで、対象領域内に映り込み以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の高い場合には判定処理を実行せず、当該可能性が低い場合に判定処理を実行することを可能としている。
【００１３】
第５に、上記した本発明に係る車両制御システムにおいては、前記画像処理部は、前記代表距離の孤立データ数が多いか否かを判定し、当該判定結果に基づき前記判定処理を実行することが望ましい。
例えば雨天時等で路面が濡れていて路面への周囲物体の映り込みが多い状況では、対象領域内に路面への映り込みに起因した代表距離とフロントガラスへの映り込みに起因した代表距離とが混在し易い。このため、そのようなケースに該当するか否かを代表距離の孤立データ数に基づき判定し、その結果に基づいて判定処理を実行することで、対象領域内に映り込み以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の高い場合には判定処理を実行せず、当該可能性が低い場合に判定処理を実行することを可能としている。
【００１４】
第６に、上記した本発明に係る車両制御システムにおいては、前記画像処理部は、自車両が下り坂を走行中であるか否か、又は前記撮像部により上り坂が撮像中であるか否かを判定し、当該判定結果に基づき前記判定処理を実行することが望ましい。
自車両が下り坂を走行中の場合や撮像部により上り坂が撮像中である場合は、自車両の近距離の左右中央付近にある路面上の塗装部分等の物体に起因した距離が算出され易く、対象領域内に映り込み以外の物体に起因した代表距離が出現し易い。そこで、それらのケースに該当するか否かを判定し、その結果に基づいて判定処理を実行することで、対象領域内に映り込み以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の高い場合には判定処理を実行せず、当該可能性が低い場合に判定処理を実行することを可能としている。
【００１５】
第７に、上記した本発明に係る車両制御システムにおいては、前記画像処理部は、前記短冊領域ごとの前記代表距離に基づいて自車両の進行方向に存在する物体を検出する物体検出処理を実行し、前記物体検出処理による前記物体の検出結果に基づき運転支援制御処理としての所定の車両制御処理を実行する運転支援制御手段を備え、前記画像処理部は、前記判定処理の結果に基づき前記運転支援制御処理を強制停止させることが望ましい。
これにより、映り込みが生じた場合に対応して運転支援制御処理を強制停止することが可能とされる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、フロントガラスへの映り込みの有無を判定可能な車両制御システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施の形態の車両制御システムの構成を示した図である。
【図２】実施の形態で実行される画像処理について説明するための図である。
【図３】実施の形態の立体物検出処理についての説明図である。
【図４】フロントガラスへの映り込みについての説明図である。
【図５】監視領域についての説明図である。
【図６】自車両が道路上を走行中で且つ映り込みが生じていない場合における撮像画像、監視領域、及び代表距離の関係についての説明図である。
【図７】自車両が道路上を走行中で且つ映り込みが生じている場合における撮像画像、監視領域、及び代表距離の関係についての説明図である。
【図８】実施の形態としてのフェールセーフ制御処理の具体的な処理手順を示したフローチャートである。
【図９】自車両が旋回中である場合における撮像画像、監視領域、及び代表距離の関係についての説明図である。
【図１０】自車両が下り坂を走行中である場合における撮像画像、監視領域、及び代表距離の関係についての説明図である。
【図１１】上り坂を撮像中である場合における撮像画像、監視領域、及び代表距離の関係についての説明図である。
【図１２】監視領域内に物体を安定して検出中である場合における撮像画像、監視領域、及び代表距離の関係についての説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
＜１．システム全体構成＞
図１は、本発明に係る実施の形態としての車両制御システム１の構成を示している。なお、図１では、車両制御システム１の構成のうち主に本発明に係る要部の構成のみを抽出して示している。
車両制御システム１は、自車両に対して設けられた撮像部２、画像処理部３、メモリ４、運転支援制御部５、表示制御部６、エンジン制御部７、トランスミッション制御部８、ブレーキ制御部９、センサ・操作子類１０、表示部１１、エンジン関連アクチュエータ１２、トランスミッション関連アクチュエータ１３、ブレーキ関連アクチュエータ１４、及びバス１５を備えて構成される。
【００１９】
画像処理部３は、撮像部２が自車両の進行方向（本例では前方）を撮像して得た撮像画像データに基づき、車外環境の認識に係る所定の画像処理を実行する。画像処理部３による画像処理は、例えば不揮発性メモリ等とされたメモリ４を用いて行われる。なお、撮像部２の内部構成や画像処理部３が実行する具体的な処理の詳細については後述する。
【００２０】
運転支援制御部５は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えたマイクロコンピュータで構成され、画像処理部３による画像処理の結果やセンサ・操作子類１０で得られる検出情報や操作入力情報等に基づき、運転支援のための各種の制御処理（以下「運転支援制御処理」と表記）を実行する。
運転支援制御部５は、同じくマイクロコンピュータで構成された表示制御部６、エンジン制御部７、トランスミッション制御部８、ブレーキ制御部９の各制御部とバス１５を介して接続されており、これら各制御部との間で相互にデータ通信を行うことが可能とされる。運転支援制御部５は、上記の各制御部のうち必要な制御部に対して指示を行って運転支援に係る動作を実行させる。
【００２１】
本例の運転支援制御部５は、運転支援制御処理として、プリクラッシュブレーキ制御処理部５Ａ、及びＡＣＣ（Adaptive Cruise Control：先行車両追従型オートクルーズ）制御処理部５Ｂとして示す処理を少なくとも実行する。プリクラッシュブレーキ制御処理部５Ａが実行するプリクラッシュブレーキ制御処理は、画像処理部３により自車両の進行方向に存在する先行車両等の所定の対象物が検出されている状態で当該対象物への衝突の虞があると判定した場合に、運転者への警告やブレーキの補助等の所定の車両制御を行うものである。対象物への衝突の虞があるか否かの判定は、後述するように画像処理部３において算出される当該対象物（立体物）までの距離Ｚの情報に基づいて行う。
また、ＡＣＣ制御処理部５Ｂが実行するＡＣＣ制御処理は、先行車両が認識されている場合は当該先行車両との車間距離が一定に保たれるようにし、自車両から一定距離内に先行車両が認識されていない場合は設定された一定速度が維持されるように自車両の加減速制御を行うものである。
【００２２】
センサ・操作子類１０は、自車両に設けられた各種のセンサや操作子を包括的に表している。センサ・操作子類１０が有するセンサとしては、自車両の速度を検出する速度センサ１０Ａ、ブレーキペダルの操作／非操作に応じてＯＮ／ＯＦＦされるブレーキスイッチ１０Ｂ、アクセルペダルの踏込み量からアクセル開度を検出するアクセル開度センサ１０Ｃ、操舵角を検出する舵角センサ１０Ｄ、ヨーレート（Yaw Rate）を検出するヨーレートセンサ１０Ｅ、及び加速度を検出するＧセンサ１０Ｆがある。また、図示は省略したが、他のセンサとして、例えばエンジン回転数センサ、吸入空気量を検出する吸入空気量センサ、吸気通路に介装されてエンジンの各気筒に供給する吸入空気量を調整するスロットル弁の開度を検出するスロットル開度センサ、エンジン温度を示す冷却水温を検出する水温センサ、車外の気温を検出する外気温センサ等も有する。また、ワイパーのＯＮ／ＯＦＦ状態を表すワイパースイッチも有している。
また、操作子としては、エンジンの始動／停止を指示するためのイグニッションスイッチや、ＡＴ（オートマティックトランスミッション）車における自動変速モード／手動変速モードの選択や手動変速モード時におけるシフトアップ／ダウンの指示を行うためのセレクトレバーや、後述する表示部１１に設けられたＭＦＤ（Multi Function Display）における表示情報の切り換えを行うための表示切換スイッチなどがある。
【００２３】
表示部１１は、運転者の前方に設置されたメータパネル内に設けられるスピードメータやタコメータ等の各種メータやＭＦＤ、及びその他運転者に情報提示を行うための表示デバイスを包括的に表している。ＭＦＤには、自車両の総走行距離や外気温、瞬間燃費等といった各種の情報を同時又は切り換えて表示可能とされる。
【００２４】
表示制御部６は、センサ・操作子類１０における所定のセンサからの検出信号や操作子による操作入力情報等に基づき、表示部１１による表示動作を制御する。例えば、運転支援制御部５からの指示に基づき、運転支援の一環として表示部１１（例えばＭＦＤの所定領域）に所定の注意喚起メッセージを表示させることが可能とされている。
【００２５】
エンジン制御部７は、センサ・操作子類１０における所定のセンサからの検出信号や操作子による操作入力情報等に基づき、エンジン関連アクチュエータ１２として設けられた各種アクチュエータを制御する。エンジン関連アクチュエータ１２としては、例えばスロットル弁を駆動するスロットルアクチュエータや燃料噴射を行うインジェクタ等のエンジン駆動に係る各種のアクチュエータが設けられる。
例えばエンジン制御部７は、前述したイグニッションスイッチの操作に応じてエンジンの始動／停止制御を行う。また、エンジン制御部７は、エンジン回転数センサやアクセル開度センサ１０Ｃ等の所定のセンサからの検出信号に基づき、燃料噴射タイミング、燃料噴射パルス幅、スロットル開度等の制御も行う。
【００２６】
トランスミッション制御部８は、センサ・操作子類１０における所定のセンサからの検出信号や操作子による操作入力情報等に基づき、トランスミッション関連アクチュエータ１３として設けられた各種のアクチュエータを制御する。トランスミッション関連アクチュエータ１３としては、例えば自動変速機の変速制御を行うコントロールバルブや、ロックアップクラッチをロックアップ動作させるロックアップアクチュエータ等のトランスミッション関連の各種アクチュエータが設けられる。
例えばトランスミッション制御部８は、前述したセレクトレバーによって自動変速モードが選択されている際には、所定の変速パターンに従い変速信号をコントロールバルブに出力して変速制御を行う。
また、トランスミッション制御部８は、手動変速モードの設定時には、セレクトレバーによるシフトアップ／ダウン指示に従った変速信号をコントロールバルブに出力して変速制御を行う。
【００２７】
ブレーキ制御部９は、センサ・操作子類１０における所定のセンサからの検出信号や操作子による操作入力情報等に基づき、ブレーキ関連アクチュエータ１４として設けられた各種のアクチュエータを制御する。ブレーキ関連アクチュエータ１４としては、例えばブレーキブースターからマスターシリンダへの出力液圧やブレーキ液配管内の液圧をコントロールするための液圧制御アクチュエータ等、ブレーキ関連の各種のアクチュエータが設けられる。
例えばブレーキ制御部９は、運転支援制御部５よりブレーキをＯＮする指示が為された場合に上記の液圧制御アクチュエータを制御して自車両を制動させる。またブレーキ制御部９は、所定のセンサ（例えば車軸の回転速度センサや車速センサ１０Ａ）の検出情報から車輪のスリップ率を計算し、スリップ率に応じて上記の液圧制御アクチュエータにより液圧を加減圧させることで、所謂ＡＢＳ（Antilock Brake System）制御を実現する。
【００２８】
＜２．本実施の形態で実行される画像処理＞
図２により、本実施の形態で実行される画像処理について説明する。
なお、図２では画像処理について説明するため、画像処理部３の構成と共に図１に示した撮像部２の内部構成及びメモリ４も併せて示している。先ず、画像処理に用いる撮像画像データを得るための撮像部２について簡単に説明しておく。
撮像部２には、第１カメラ部２０−１、第２カメラ部２０−２、Ａ／Ｄ変換器２１−１、Ａ／Ｄ変換器２１−２、及び画像補正部２２が設けられている。
第１カメラ部２０−１、第２カメラ部２０−２は、それぞれカメラ光学系と、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子とを備えて構成され、前記カメラ光学系により前記撮像素子の撮像面に被写体像が結像され、該撮像素子にて受光光量に応じた電気信号が画素単位で得られる。
第１カメラ部２０−１、第２カメラ部２０−２は、いわゆるステレオ撮像法による測距が可能となるように設置される。すなわち、視点の異なる複数の撮像画像が得られるように配置されている。本例における第１カメラ部２０−１、第２カメラ部２０−２は、自車両のフロントガラス上部近傍において、車幅方向に所定間隔を空けて配置されている。第１カメラ部２０−１、第２カメラ部２０−２の光軸は平行とされ、焦点距離はそれぞれ同値とされる。また、フレーム周期は同期し、フレームレートも一致している。
【００２９】
第１カメラ部２０−１の撮像素子で得られた電気信号はＡ／Ｄ変換器２１−１に、第２カメラ部２０−２の撮像素子で得られた電気信号はＡ／Ｄ変換器２１−２に供給され、それぞれＡ／Ｄ変換が行われる。これにより、画素単位で所定階調による輝度値を表すデジタル画像信号（画像データ）が得られる。
【００３０】
画像補正部２２には、Ａ／Ｄ変換器２１−１を介して得られる第１カメラ部２０−１による撮像画像に基づく画像データ（以下「第１撮像画像データ」と表記）と、Ａ／Ｄ変換器２１−２を介して得られる第２カメラ部２０−２による撮像画像に基づく画像データ（以下「第２撮像画像データ」と表記）とが入力される。画像補正部２２は、第１撮像画像データ、第２撮像画像データのそれぞれに対し、第１カメラ部２０−１、第２カメラ部２０−２の取り付け位置の誤差に起因するずれの補正を例えばアフィン変換等を用いて行う。また画像補正部２２は、第１撮像画像データ、第２撮像画像データのそれぞれに対しノイズの除去等を含む輝度値の補正も行う。
【００３１】
撮像部２で得られた第１撮像画像データ、第２撮像画像データは、画像処理部３によってメモリ４に記録・保持される。
【００３２】
画像処理部３は、例えばマイクロコンピュータで構成され、起動されたプログラムに従って第１撮像画像データ、第２撮像画像データに基づく各種の画像処理を実行する。
図２においては、画像処理部３が実行する各種の画像処理を機能ごとに分けてブロック化して示している。図のように画像処理部３は、機能ごとに大別すると、三次元位置情報生成処理部３Ａ、車線検出処理部３Ｂ、車線モデル形成処理部３Ｃ、立体物検出処理部３Ｄ、対象認識処理部３Ｅ、及びフェールセーフ制御処理部３Ｆを有している。
【００３３】
三次元位置情報生成処理部３Ａが実行する三次元位置情報生成処理は、メモリ４に保持された第１撮像画像データ、第２撮像画像データに基づき三次元位置情報を生成する処理となる。具体的に、三次元位置情報生成処理は、第１撮像画像データと第２撮像画像データ（つまりステレオ撮像された一対の画像データ）の間の対応点をパターンマッチングにより検出し、検出された対応点間の座標のずれを視差ｄｐとして算出し、視差ｄｐを用いて三角測量の原理により実空間上における対応点の位置の情報を三次元位置情報として生成する処理である。視差ｄｐとしての座標のずれを算出するにあたっては、予め第１撮像画像データ、第２撮像画像データのうちの一方が「基準画像」、他方が「比較画像」として定められる。比較画像は、基準画像上の水平方向端部に位置する物体についての視差ｄｐの算出を可能とするため、基準画像よりも水平方向画素数が多い画像として生成される。
【００３４】
ここで、三次元位置情報は、一対のカメラ（第１カメラ部２０−１と第２カメラ部２０−２）の中央真下の点を原点とし、一対のカメラを結ぶ方向にＸ軸、上下方向にＹ軸、前後方向にＺ軸ととった場合の空間上の点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）として表される情報である。三次元位置情報としてのＸ，Ｙ，Ｚの各値は、基準画像における水平方向に平行な軸をｉ軸、垂直方向に平行な軸をｊ軸としたときの画素の座標を（ｉ，ｊ）で表し、一対のカメラの間隔をＣＤ、１画素当たりの視野角をＰＷ、一対のカメラの取り付け高さをＣＨ、カメラ正面の無限遠点の基準画像上でのｉ座標、ｊ座標をそれぞれＩＶ、ＪＶとしたときに、下記［式１］〜［式３］で表される座標変換により求まる。
Ｘ＝ＣＤ／２＋Ｚ×ＰＷ×（ｉ−ＩＶ） …［式１］
Ｙ＝ＣＨ＋Ｚ×ＰＷ×（ｊ−ＪＶ） …［式２］
Ｚ＝ＣＤ／｛ＰＷ×（ｄｐ−ＤＰ）} …［式３］
【００３５】
ここで、上記［式３］における「ＤＰ」は、消失点視差や無限遠対応点などとも称されるが、要するに基準画像と比較画像の間の対応点間の視差ｄｐと、対応点までの実空間上での距離Ｚとが上記［式３］を満たすようにして決定される値である。
【００３６】
車線検出処理部３Ｂが実行する車線検出処理は、基準画像（つまり第１撮像画像データ又は第２撮像画像データのうち予め設定された方の画像データ）と、上記の三次元位置情報生成処理で生成された三次元位置情報（対応点としての画素ごとの距離Ｚを含む）とに基づき、自車両が走行する路面上に形成された車線を検出する処理となる。具体的に、車線検出処理では、先ず基準画像の各画素の輝度値と各画素の実空間における距離Ｚとに基づいて基準画像上に車線候補点を検出し、検出した車線候補点に基づいて自車両の左右の車線位置を検出する。例えば、基準画像上の１画素幅の水平ライン上を左右方向に１画素ずつオフセットしながら探索し、基準画像の各画素の輝度値に基づいて各画素の輝度微分値（＝エッジ強度）が閾値以上に大きく変化する条件を満たす画素を車線候補点として検出する。この処理を、上記探索の対象とする水平ラインを基準画像の例えば下側から上向きに１画素幅ずつオフセットさせながら順次行う。これにより、自車両の右側領域及び左側領域のそれぞれに車線候補点を検出する。
【００３７】
車線モデル形成処理部３Ｃが実行する車線モデル形成処理は、上記の車線検出で検出された左右の車線候補点の情報に基づき、Ｘ，Ｙ，Ｚの各軸で定義される三次元空間上における車線モデルを形成する処理である。具体的には、車線検出部で検出された車線候補点の三次元位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を例えば最小二乗法等で直線近似して、三次元空間上における車線モデルを形成する。
このように形成された車線モデルにより、自車両が走行する路面の高さ情報も得られたことになる。
【００３８】
立体物検出処理部３Ｄが実行する立体物検出処理は、三次元位置情報に基づき自車両の進行方向に存在する立体物を検出する処理である。例えば、この立体物検出処理では、先の視差ｄｐの算出過程で検出された各対応点をその距離Ｚの値を対応づけて画像上に表した距離画像を生成する。そして、図３Ａに示すように、該距離画像を縦方向に仕切る複数の縦領域ＶＲに分割し、縦領域ＶＲごとに画像縦方向（ｊ方向）の距離分布を表す距離ヒストグラムを作成し、度数が所定値以上となる位置（対応点）の距離Ｚをその縦領域ＶＲ内に存在する物体の代表距離とする（図３Ｂ参照）。そして、代表距離が得られた各対応点について、近接する各対応点までの距離Ｚや方向などの関係性から、同一物体とみなされる画素範囲をグループ化し、画像内に存在する各立体物の範囲Ｇを特定する（図３Ｃ参照）。これにより、画像内に存在する立体物（図３Ｃ中ではＧ１〜Ｇ３と表記）が該立体物までの距離Ｚの情報、及びそのサイズの情報も含めて検出される。
なお、立体物検出処理の手法は、特開２００９−８５３９号公報に記載された手法と同様であり、詳しくは該文献を参照されたい。
【００３９】
対象認識処理部３Ｅが実行する対象認識処理は、基準画像と立体物検出処理による立体物の検出情報とに基づき自車両の進行方向に存在する対象物を認識する処理である。ここで言う対象物とは、検出された立体物のうち運転支援制御処理を行うにあたってその認識（識別）が必要とされる先行車両や歩行者、その他の所定の障害物を意味する。
例えば、先行車両の認識は、複数フレームにわたって検出立体物の距離Ｚの情報をモニタすることで、自車両の走行路上に存在する立体物であって、自車両と略同じ進行方向に所定の速度条件を満たす速度で移動するものを先行車両として抽出する。このとき、車両以外の立体物の誤認識を抑制するために、基準画像を用いたパターンマッチング（例えばブレーキランプ等の車両の特徴点に基づくパターンマッチング）も併せて行う。
先行車両を認識した場合は、先行車両認識情報として先行車距離（＝自車両との車間距離）、先行車速度（＝車間距離の変化割合＋自車速）、先行車加速度（＝先行車速の微分値）を算出する。
なお、上記の対象認識処理の手法は特開２０１２−６６７５９号公報に開示された手法と同様であり、詳しくは該文献を参照されたい。
【００４０】
フェールセーフ制御処理部３Ｆが実行するフェールセーフ制御処理は、運転支援制御部５が実行する運転支援制御処理の強制停止及び強制停止の解除を行う処理である。フェールセーフ制御処理は、撮像部２による撮像画像の信頼度が低いか否かを判定し、信頼度が低いと判定した場合はフェールセーフの観点から運転支援制御処理を強制停止させ、信頼度が低くないと判定した場合は強制停止を解除する処理である。
なお、撮像画像の信頼度を判定するための判定条件としては、例えば下記の参考文献１や参考文献２に記載の条件等を挙げることができるが、判定条件としては例えば雨天時、フロントガラスへの汚れの付着、逆光等、撮像画像の信頼度が低いとみなされる状況を適切に判定できるように設定されたものであればよく、特定の条件に限定されるべきものではない。
・参考文献１：特開２００１−２８０５６号公報
・参考文献２：特開２００１−４３４９６号公報
【００４１】
フェールセーフ制御処理では、運転支援制御処理を強制停止させた場合は、例えばその旨の通知情報を表示部１１に表示させるなど、強制停止を行った旨を運転者に通知するための処理も併せて実行する。
【００４２】
ここで、本実施の形態のフェールセーフ制御処理では、撮像画像の信頼度についての判定処理の一つとして、フロントガラスへの映り込みの有無を判定する処理を行う。
図４は、フロントガラスへの映り込みについての説明図である。
本明細書において言うフロントガラスへの映り込みとは、図４Ａに示すように自車両のダッシュボードＤの上面に置かれた物体Ｄｓが反射してフロントガラスＦＧに写し出されたものである。以下、このようなフロントガラスＦＧへのダッシュボードＤ上の物体Ｄｓに起因した映り込みを「映り込みＳ」と表記する。
【００４３】
このような映り込みＳは、図４Ｂに示すように撮像部２による撮像画像中に写し出され、これが上述の立体物検出処理によって立体物として誤検出され得る。そして、このように誤検出された映り込みＳは上述の対象認識処理で自車両の前方に存在する近距離の対象物として誤認識されてしまう虞があり、その結果前述したプリクラッシュブレーキ制御処理によるブレーキ制御が即座に介入して自車両が急制動されるなどの危険がある。或いは、ＡＣＣ制御処理においても、そのような近距離の対象物に対して一定の車間距離を開けようとする結果、自車両が不必要に制動されてしまう虞がある。
【００４４】
このため、本実施の形態においては、フェールセーフ制御処理の一環として映り込みＳの有無を判定し、該判定の結果に基づいてプリクラッシュブレーキ制御処理やＡＣＣ制御処理等の運転支援制御処理を強制停止させる処理を実行する。
【００４５】
映り込みＳの有無の判定は、上述した物体検出処理の過程において縦領域ＶＲごとに求まる代表距離に基づいて行う。具体的には、縦軸を距離Ｚ、横軸をｉ方向位置（つまり撮像画像の左右位置）とした画像に対して監視領域（対象領域）ＡＷを設定し、監視領域ＡＷ内に存在する代表距離の数をカウントし、当該カウント値と閾値との大小関係を判定する。
【００４６】
図５は、監視領域ＡＷについての説明図である。図５Ａに示すように監視領域ＡＷは、縦軸を距離Ｚ、横軸をｉ方向位置とした画像の下端部における左右中央部に設定する。このような監視領域ＡＷによれば、例えば図５Ｂに示すように自車両が道路上を走行中である状況下において、自車両の近距離に位置する路面のみが捉えられるようにすることが可能となる。
本例では、監視領域ＡＷの幅及びｉ方向における位置は、実走行環境において想定される狭路（例えば２．５ｍ幅など）において監視領域ＡＷ内に路側の物体（例えばガードレールや壁など）が入り込まないように設定している。また、監視領域ＡＷの高さ方向の長さ（つまり距離Ｚの範囲）及び高さ方向における位置は、停止中や徐行中などを除いて自車速が或る程度出ている状態（例えば２０ｋｍ／ｈ以上）において監視領域ＡＷ内に先行車両が入り込まないように設定している。
具体的に、本例の監視領域ＡＷは、１ブロックが４×４＝１６画素としたときの距離画像の横サイズが１８８ブロック、縦領域ＶＲの幅が４画素である場合において、ｉ方向＝７１ブロック目〜１１７ブロック目の範囲、Ｚ方向＝０ｍ〜１２ｍの範囲となるように設定している。但し、ｉ座標の原点は画像の最左位置である。
【００４７】
ここで、図５Ｂに示したように自車両が道路上を走行中で且つ映り込みＳが生じていない場合には、図６に示すように、監視領域ＡＷ内には代表距離が出現しない可能性が高い。これは、映り込みＳが生じていない場合においては、自車両の近距離の左右中央付近に存在する物体として路面のみが撮像される可能性が高いことによる。この場合において、縦領域ＶＲごとに代表距離を求めると、図６に示すように、路側に存在する物体（例えば路側の壁等）や先行車両についての代表距離が監視領域ＡＷの外側に現れ、監視領域ＡＷ内には代表距離は殆ど現れない。
【００４８】
一方、図７Ａに示すように映り込みＳが生じた場合には、前述したように映り込みＳは近距離の物体として誤検出され得るものであることからも理解されるように、図７Ｂに示すように監視領域ＡＷ内において映り込みＳに起因した代表距離が現れる。
このため、上述のように監視領域ＡＷ内に存在する代表距離の数をカウントし、当該カウント値と閾値との大小関係を判定することで、映り込みＳの有無を判定することができる。
【００４９】
但し、実走行環境においては、走行路の種類や自車両の走行状態、自然現象等に起因して監視領域ＡＷ内において映り込みＳ以外に距離が算出され得る物体が撮像されてしまうことが想定され得る。このため、本例においては、以下で説明するように監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因する代表距離が混在する可能性の高いケースを除外して代表距離のカウント値に基づく判定処理を実行することで、映り込みＳの有無の判定精度の向上を図っている。
【００５０】
＜３．実施の形態としてのフェールセーフ制御処理＞
図８は、実施の形態としてのフェールセーフ制御処理の具体的な処理手順を示したフローチャートである。なお、図８では画像処理部３がフェールセーフ制御処理部３Ｆとして実行する処理のうち映り込みＳの有無の判定に係る処理のみを抽出して示し、他の処理については省略している。
また、図８に示す処理は撮像部２による撮像画像の１フレーム期間ごとに繰り返し実行されるものである。
【００５１】
先ず、画像処理部３はステップＳ１０１で、自車両の走行速度が所定速度以上であるか否かを判別する。具体的には、例えば２０ｋｍ／ｈ以上であるか否かを判別する。
自車両の走行速度が所定速度以上でないとの否定結果が得られた場合、画像処理部３は図８に示す処理を終える。先の説明から理解されるように自車両が停止中や徐行中では近距離に物体が検出されやすく、監視領域ＡＷ内に該物体に起因する代表距離が混在し易い。このため、そのようなケースでは映り込みＳの有無の判定を実行しないことで、監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の高い状況下で映り込みＳの有無の判定が行われないようにし、判定精度の向上を図っている。換言すれば、監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の低い状況下で映り込みＳの有無の判定が行われるようにして、判定精度の向上を図っている。
【００５２】
一方、自車両の走行速度が所定速度以上であるとの肯定結果が得られた場合、画像処理部３はステップＳ１０２に進んで自車両が旋回中であるか否かを判別する。旋回中であるか否かの判別は、舵角センサ１０Ｄやヨーレートセンサ１０Ｅによる検出信号に基づき行う。
自車両が旋回中であるとの肯定結果が得られた場合、画像処理部３は図８に示す処理を終える。
【００５３】
ここで、図９Ａに示すような自車両が旋回中である場合の撮像画像に基づいては、図９Ｂに示すように監視領域ＡＷ内に路側の物体（この図の例では路側の壁等）に起因した代表距離が出現し易い。そこで、上記のように自車両が旋回中であると判定した場合は映り込みＳの有無の判定を実行しないことで、監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の高い状況下で映り込みＳの有無の判定が行われないようにし、判定精度の向上を図っている。
【００５４】
図８において、画像処理部３は、ステップＳ１０２で自車両が旋回中ではないとの否定結果が得られた場合はステップＳ１０３に進んでワイパーがＯＮであるか否かを判別し、ワイパーがＯＮであるとの肯定結果が得られた場合はステップＳ１０４において孤立データ数が閾値ＴＨｋ以上であるか否かを判別する。ここで、孤立データとは、縦領域ＶＲごとに求まった代表距離のうち画像上で塊になっていない代表距離を意味するものであり、本例においては代表距離のうち物体検出処理でグループ化されなかった代表距離を意味する。
ステップＳ１０４において孤立データ数が閾値ＴＨｋ以上であるとの肯定結果が得られた場合、画像処理部３は図８に示す処理を終える。
【００５５】
先に説明したように、自車両の近距離の左右中央付近には主として路面が撮像されるが、例えば雨天時等において路面が濡れている状況では、路面に周囲の物体が映り込み易く、そのような路面への映り込みに起因した代表距離が監視領域ＡＷ内に求まってしまう可能性が高い。
路面が濡れている状況では、画像全体において代表距離の孤立データが比較的多く出現する。そこで、上記のように孤立データ数が閾値ＴＨｋ以上であると判定された場合は映り込みＳの有無の判定を実行しないことで、路面への映り込みに起因した代表距離が監視領域ＡＷ内に混在する可能性の高い状況下、すなわち監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の高い状況下で映り込みＳの有無の判定が行われないようにし、判定精度の向上を図っている。
【００５６】
なお、ステップＳ１０３でワイパーＯＮであるか否かを併せて判定しているのは、雨天時か雨天時以外であるかの切り分け精度を高めるためである。
【００５７】
図８において、画像処理部３は、ステップＳ１０３でワイパーがＯＮではないとの否定結果が得られた場合、又はステップＳ１０４で孤立データ数が閾値ＴＨｋ以上でないとの否定結果が得られた場合はステップＳ１０５に進む。
【００５８】
ステップＳ１０５で画像処理部３は、自車両が下り坂を走行中であるか否かを判別する。下り坂を走行中であるか否かの判別は、例えばＧセンサ１０Ｆの検出信号に基づき行うことができる。自車両が下り坂を走行中であるとの肯定結果が得られた場合、画像処理部３は図８に示す処理を終える。
【００５９】
ここで、自車両が下り坂を走行中であると、例えば図１０Ａに示すように横断歩道の塗装部分などの路面上物体が自車両の近距離の左右中央付近に存在する物体として撮像され易く、その結果図１０Ｂに示すように監視領域ＡＷ内に路面上物体に起因した代表距離が比較的多く出現し易い。特に、下り坂の終了地点近傍では近距離にある路面がカメラの撮像面に対して手前側に傾いたように撮像されて、監視領域ＡＷ内に路面上物体に起因した代表距離が出現し易い。
このため、上記のように自車両が下り坂を走行中である場合は映り込みＳの有無の判定を実行しないことで、監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の高い状況下で映り込みＳの有無の判定が行われないようにし、判定精度の向上を図っている。
【００６０】
図８において、画像処理部３は、ステップＳ１０５で自車両が下り坂を走行中ではないとの否定結果が得られた場合は、ステップＳ１０６に進んで上り坂が撮像中であるか否かを判別する。上り坂が撮像中であるか否かの判別は、例えば上述した車線モデル形成処理で形成した車線モデルに基づき行うことができる。具体的には、例えば所定距離内に上り勾配の車線が存在するか否かを判別する。
【００６１】
図１１Ａに示すように、上り坂が撮像されている状況下では、近距離にある路面がカメラの撮像面に対して手前側に傾いたように撮像されるため、上記した下り坂の場合と同様に監視領域ＡＷ内に路面上物体に起因した代表距離が出現し易い（図１１Ｂ参照）。
そこで、自車両が下り坂を走行中である場合は映り込みＳの有無の判定を実行しないことで、監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の高い状況下で映り込みＳの有無の判定が行われないようにし、判定精度の向上を図っている。
【００６２】
画像処理部３は、ステップＳ１０６で上り坂が撮像中ではないとの否定結果が得られた場合は、ステップＳ１０７に進んで監視領域ＡＷ内に立体物を検出中であるか否かを判別する。すなわち、上述した立体物検出処理によって検出された立体物のうち、検出範囲Ｇの左右位置と距離Ｚが監視領域ＡＷとして設定された左右範囲と距離Ｚの範囲に対してそれぞれ重複している立体物が存在するか否かを判別する。
監視領域ＡＷ内に立体物を検出中ではないとの否定結果が得られた場合、画像処理部３はステップＳ１０９に進んで監視領域ＡＷ内の代表距離の数をカウントし、ステップＳ１１０でカウント値が閾値ＴＨｃ以上であるか否かを判別する。
【００６３】
監視領域ＡＷ内に立体物が検出されていなければ、監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性は比較的低い。このため、そのようなケースに対応して上記のように監視領域ＡＷ内の代表距離数のカウント値と閾値ＴＨｃとに基づく映り込み有無の判定が行われるようにしている。
【００６４】
一方、ステップＳ１０７で監視領域ＡＷ内に立体物を検出中であるとの肯定結果が得られた場合、画像処理部３はステップＳ１０８に進んで当該立体物を安定して検出中であるか否かを判別する。立体物を安定して検出中であるか否かの判別は、現フレーム画像での立体物の検出情報のみでなく、過去フレーム画像での立体物の検出情報も使用して行う。具体的に本例では、立体物を安定して検出中であるか否かの判別は、
・立体物の連続検出フレーム数が所定数以上か否か
・立体物のサイズの変化が小さいか否か
・立体物の検出範囲Ｇ内でのＯＫ距離データ数が多いか否か
を基準として行う。
ここで、ＯＫ距離データ数とは、立体物の検出範囲Ｇ内に算出された距離Ｚのうち、当該立体物の代表距離（本例では当該立体物の検出範囲Ｇに内在される各縦領域ＶＲの代表距離の平均値とする）との差が所定値以内の距離Ｚの数を意味する。例えば本例では、当該立体物の代表距離との差が±５ｍ以内の距離Ｚの数がＯＫ距離データ数であるとする。
【００６５】
立体物の連続検出フレーム数が所定数以上か否かの判別については、例えば、３秒をフレーム数に換算した値を閾値として連続検出フレーム数が当該閾値以上であるか否かを判別して行う。
また、立体物のサイズの変化が小さいか否かの判別については、例えば現フレームと直前のフレームとの間の立体物の検出範囲Ｇの縦サイズ、横サイズの変化量（％）を算出し、これら縦サイズ、横サイズの変化量のうち何れか一方が５０％以上且つ１５０％以下であるか否かを毎フレーム判別し、５０％以上且つ１５０％以下の状態が例えば３フレーム連続したときは立体物のサイズの変化が小さいとの判別結果を得、それ以外の場合はサイズの変化が小さくないとの判別結果を得るようにして行う。なお、サイズの変化が小さいか否かの判別は検出範囲Ｇの面積を基準としてもよく、また毎フレームで完結する判別処理としてもよい。何れにしても、サイズの変化が小さいか否かの判別手法は上記の手法に限定されるべきものではなく多様な手法が考えられるものである。
さらに、ＯＫ距離データ数が多いか否かの判別は、例えば立体物の検出範囲Ｇ内に占めるＯＫ距離データの割合（％）を基準として行う。具体的には、「ＯＫ距離データ数／検出範囲Ｇのブロック数」が例えば６０％以上である場合はＯＫ距離データ数が多いとの肯定結果を得、それ以外の場合は否定結果を得る。上記のように割合を基準としたことで、立体物のサイズに関わらずＯＫ距離データの多さを適正に見積もることができる。
なお、ＯＫ距離データ数が多いか否かの判別は、例えばＯＫ距離データ数が所定値以上であるか否かを判別するなど、上記の手法に限定されるべきものではなく多様な手法が考えられる。ＯＫ距離データ数が多いか否かの判別は、立体物の検出範囲Ｇ内に算出された距離Ｚのばらつき度合いが小さいか否かの判別を行っていることに相当する。
【００６６】
ステップＳ１０８では、上記の三種の全ての判別処理で肯定結果が得られた場合に立体物が安定して検出中であるとの肯定結果を得、それ以外の場合は立体物が安定して検出中ではないとの否定結果を得る。
立体物を安定して検出中であるとの肯定結果が得られた場合、画像処理部３は映り込みＳの有無の判定は行わず図８に示す処理を終える。一方、立体物を安定して検出中ではないとの否定結果が得られた場合、つまり不安定に検出中であるとの判定結果を得た場合、画像処理部３はステップＳ１０９に進んで監視領域ＡＷ内の代表距離の数をカウントし、ステップＳ１１０でカウント値が閾値ＴＨｃ以上であるか否かを判別する。
【００６７】
なお、ステップＳ１０８において、監視領域ＡＷ内に立体物が複数検出されている場合には、立体物ごとに安定して検出中か否かを判別し、一つでも安定して検出中の立体物があれば図８に示す処理を終えて映り込み有無の判定を行わず、全ての立体物が安定して検出中でない場合（つまり不安定に検出中の場合）のみステップＳ１１０に進んで判定を実行する。
【００６８】
図１２は、監視領域ＡＷ内に立体物が安定して検出中である場合の例について説明するための図である。具体的にこの場合は、図１２Ａに示すように例えば比較的近距離に存在する先行車両としてのキャリアカーの後端部が立体物として検出され（図中検出範囲Ｇを参照）、当該検出された立体物に起因した代表距離が監視領域ＡＷ内に比較的多く出現する（図１２Ｂ参照）。このように監視領域ＡＷ内に立体物を安定して検出中である状況では、当該立体物に起因した代表距離によって代表距離数のカウント値が増加してしまうため、映り込みＳの有無の判定を行うことが適切でないことが分かる。
【００６９】
ここで、本実施の形態では、上記のように監視領域ＡＷ内に立体物が安定して検出中でない場合（立体物が不安定に検出中である場合）には、ステップＳ１０９に進んで映り込みＳの有無の判定を行っている。
映り込みＳは、ダッシュボード上の物体Ｄｓへの光の当たり具合やフロントガラス越しの風景等に依存してその発生態様が異なるため、物体検出処理によって不安定に検出される傾向にあることが分かっている。このため、上記のように監視領域ＡＷ内に立体物が不安定に検出中である場合に対応して映り込みＳの有無の判定を行うことで、映り込みＳが発生している可能性が高い場合に対応して判定処理が実行されるようにし、判定精度の向上を図っている。
【００７０】
図８において、画像処理部３は、ステップＳ１１０でカウント値が閾値ＴＨｃ以上でないとの否定結果が得られた場合は図８に示す処理を終え、カウント値が閾値ＴＨｃ以上であるとの肯定結果が得られた場合はステップＳ１１１に進んで運転支援制御処理を強制停止させる処理を実行し、図８に示す処理を終える。
本例の場合、ステップＳ１１１の強制停止処理では、運転支援制御部５が実行する運転支援制御処理のうち少なくともプリクラッシュブレーキ制御処理及びＡＣＣ制御処理を強制停止させる処理を実行する。
【００７１】
なお、上記の一連の処理において、ステップＳ１１０で用いる閾値ＴＨｃとしては、例えばダッシュボードＤに置かれる物体Ｄｓとして想定され得る種々の物体について実際に映り込みＳを発生させて監視領域ＡＷ内に出現する代表距離の数をカウントする実験等を行い、その結果から映り込みＳの有無を適正に判定可能とされる値を導出して設定すればよい。
【００７２】
また、上記では、監視領域ＡＷ内の代表距離数のカウント値が一度でも閾値ＴＨｃを超えれば映り込みＳがあると判定して、運転支援制御処理を強制停止させる場合を例示したが、代表距離数のカウント値が閾値ＴＨｃを超えるか否かの判定結果に応じて値が加算されるようにポイントを算出し、該ポイントと所定の閾値との大小関係の判定結果を最終的な映り込みＳの有無の判定結果とするように処理を変更することもできる。
或いは、閾値ＴＨｃを超えた回数が連続して所定回数に達した場合に最終的に映り込みＳがあるとの判定結果を得るようにしてもよい。
【００７３】
＜４．実施の形態のまとめ＞
上記のように本実施の形態の車両制御システム１は、自車両の進行方向を撮像する一対のカメラによりステレオ撮像を行う撮像部２と、撮像部２で得られた撮像画像に基づき車外環境を認識するための画像処理を行う画像処理部３とを備えている。
そして、画像処理部３は、ステレオ撮像により得られた一対の撮像画像間の対応点をパターンマッチングにより検出し、対応点間の座標のずれを視差ｄｐとして求め該視差ｄｐに基づいて対応点までの距離Ｚを算出する距離算出処理（三次元位置情報生成処理の一部）と、距離算出処理により算出した対応点ごとの距離Ｚを画像上に表した距離画像を当該距離画像を縦方向に仕切る複数の短冊領域（縦領域ＶＲ）に分割し、短冊領域ごとに度数が所定値以上となる距離Ｚを代表距離として求める代表距離算出処理（立体物検出処理の一部）とを実行し、さらに、縦軸を距離Ｚ、横軸を撮像画像の画像左右位置とした画像の下端部における左右中央部に設定された監視領域（対象領域）ＡＷ内における代表距離の数をカウントし、当該カウント値と閾値ＴＨｃとの大小関係を判定する判定処理を実行している。
【００７４】
上記のような監視領域ＡＷは、自車両の近距離の左右中央付近に存在する物体を対象とした領域となる。自車両が道路上を走行中である場合に近距離の左右中央付近に存在するのは主として路面であるが、通常、路面については距離の算出数が少なく代表距離が現れることも少ない。これに対し、映り込みＳが生じていると、監視領域ＡＷ内において距離の算出数が増加して代表距離の数も増える傾向となる。このように監視領域ＡＷ内における代表距離の数は映り込みＳの有無を判定するための指標として好適である。
従って、上記のように監視領域ＡＷ内の代表距離の数をカウントし、当該カウント値と閾値ＴＨｃとに基づく判定を行うことで、映り込みＳの有無を判定することができる。
なお、監視領域ＡＷ内の距離Ｚの数ではなく代表距離の数をカウントしているのは、判定精度の向上のためである。すなわち、距離データ数をカウントした場合には信頼性の低いデータもカウントされてしまうため、これを避けたものである。
【００７５】
また、本実施の形態の車両制御システム１においては、画像処理部３は、自車両の走行速度が所定速度以上であると判定した場合に前記判定処理を行っている。
自車両が停止中や徐行中である状況下では近距離の左右中央付近に路面上物体が存在している可能性が高いため、監視領域ＡＷ内に当該物体に起因する代表距離が比較的多く現れ易い。このため、上記のように自車両の走行速度が所定速度以上である場合に判定処理を行うことで、監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の低い状況下で映り込みＳの有無の判定が行われるようにしている。
これにより、映り込み有無の判定精度の向上を図ることができる。
【００７６】
さらに、本実施の形態の車両制御システム１においては、画像処理部３は、短冊領域ごとの代表距離に基づいて自車両の進行方向に存在する物体を検出する物体検出処理（立体物検出処理）を実行し、物体検出処理によって監視領域ＡＷ内に物体が安定して検出されているか否かを判定し、当該判定結果に基づき前記判定処理を実行している。
これにより、監視領域ＡＷ内に物体が安定して検出されている場合に判定処理を実行し、不安定に検出されている場合は判定処理を実行しないことが可能とされる。すなわち、監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の高い状況下では映り込みＳの有無の判定を行わず、監視領域ＡＷ内に映り込みＳに起因した代表距離が出現している可能性が高い場合に映り込みＳの有無の判定を行うことが可能とされる。
従って、映り込みＳ有無の判定精度の向上を図ることができる。
【００７７】
さらにまた、本実施の形態の車両制御システム１においては、画像処理部３は、自車両が旋回中であるか否かを判定し、当該判定結果に基づき前記判定処理を実行している。
自車両が旋回中であるときは、監視領域ＡＷ内に路側に存在する物体（例えばガードレールや路側の壁等）の代表距離と映り込みＳに起因した代表距離とが混在し易い。このため、そのようなケースに該当するか否かを判定し、その結果に基づいて判定処理を実行することで、監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の高い場合には判定処理を実行せず、当該可能性が低い場合に判定処理を実行することを可能としている。
これにより、映り込みＳの有無の判定精度の向上を図ることができる。
【００７８】
加えて、本実施の形態の車両制御システム１においては、画像処理部３は、代表距離の孤立データ数が多いか否かを判定し、当該判定結果に基づき前記判定処理を実行している。
例えば雨天時等で路面が濡れていて路面への周囲物体の映り込みが多い状況では、監視領域ＡＷ内に路面への映り込みに起因した代表距離とフロントガラスへの映り込みＳに起因した代表距離とが混在し易い。このため、そのようなケースに該当するか否かを代表距離の孤立データ数に基づき判定し、その結果に基づいて判定処理を実行することで、監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の高い場合には判定処理を実行せず、当該可能性が低い場合に判定処理を実行することを可能としている。
これにより、映り込みＳの有無の判定精度の向上を図ることができる。
【００７９】
また、本実施の形態の車両制御システム１においては、画像処理部３は、自車両が下り坂を走行中であるか否か、又は撮像部２により上り坂が撮像中であるか否かを判定し、当該判定結果に基づき前記判定処理を実行している。
自車両が下り坂を走行中の場合や撮像部２により上り坂が撮像中である場合は、自車両の近距離の左右中央付近にある路面上の塗装部分等の物体に起因した距離が算出され易く、監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因した代表距離が出現し易い。そこで、それらのケースに該当するか否かを判定し、その結果に基づいて判定処理を実行することで、監視領域ＡＷ内に映り込みＳ以外の物体に起因した代表距離が混在する可能性の高い場合には判定処理を実行せず、当該可能性が低い場合に判定処理を実行することを可能としている。
これにより、映り込みＳの有無の判定精度の向上を図ることができる。
【００８０】
さらに、本実施の形態の車両制御システム１においては、画像処理部３は、短冊領域ごとの代表距離に基づいて自車両の進行方向に存在する物体を検出する物体検出処理を実行し、物体検出処理による物体の検出結果に基づき運転支援制御処理としての所定の車両制御処理を実行する運転支援制御手段（運転支援制御部５）を備え、画像処理部３は、前記判定処理の結果に基づき運転支援制御処理を強制停止させている。
これにより、映り込みＳが生じた場合に対応して運転支援制御処理を強制停止することが可能とされる。
従って、安全性を高めることができる。
【００８１】
＜５．変形例＞
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記で例示した具体例に限定されるべきものではなく、多様な変形例が考えられる。
例えば、上記では、映り込みＳの有無の判定結果に基づいて運転支援制御処理を強制停止させたが、映り込みＳがあると判定された場合に、当該映り込みＳに起因して検出されている立体物が運転支援制御処理の制御対象物（例えば先行車両など）から除外されるように制御を行ってもよい。これによっても、映り込みＳに起因した運転支援制御処理の誤動作の防止を図ることができる。
【００８２】
また、映り込みＳの有無を判定するための図８に示す処理は常時実行するのではなく、例えばＡＣＣ制御処理などの所定の運転支援制御処理がＯＮとされている間のみ実行することもできる。
【００８３】
さらに、上記では、監視領域ＡＷのサイズを固定としたが、監視領域ＡＷのサイズ（特に高さ）は自車両の走行速度等に応じて適応的に変化させることもできる。
また、上記では縦軸を距離Ｚとした画像に対して監視領域ＡＷを設定したが、縦軸をｊ方向（撮像画像の縦方向）とした画像に対して監視領域ＡＷを設定することもできる。撮像画像における縦位置は距離Ｚと相関するので、このように監視領域ＡＷを縦軸がｊ方向とされた画像に対して設定した場合にも映り込みＳの有無を判定可能である。
【符号の説明】
【００８４】
１…車両制御システム、２…撮像部、３…画像処理部、３Ａ…三次元位置情報生成処理部、３Ｄ…立体物検出処理部、３Ｆ…フェールセーフ制御処理部、５…運転支援制御部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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