(57)【要約】  車両のカメラによって提供された一連の画像における閉塞の原因を特定する方法は、Ｓ１０）カメラの画像、すなわち一連の画像を形成する連続して取得された画像を取得するステップと、Ｓ２０）一連の画像の最後の画像における閉塞を検出するステップと、Ｓ６０）少なくとも時間情報に基づいて日中又は夜間であるかを判定するステップと、Ｓ７０）日中であると判定された場合に、Ｓ７２）外気温が低温閾値未満であるかを判定し、Ｓ７３）外気温が低温閾値未満であると判定された場合に、現在の反復について、閉塞の原因が恐らく凍結又は曇りであると判定するステップとを反復して実行することを含む。上記方法を実行するためのコンピュータプログラムと、斯かるコンピュータプログラムを含むコンピュータ読み取り可能な記録媒体と、上記方法を実行可能な運転支援システムとが提供される。
2019528587.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路上を移動している車両に搭載されたカメラによって提供された一連の画像における閉塞の原因を特定する方法であって、
Ｓ１０）前記カメラの画像、すなわち前記一連の画像を形成する連続して取得された画像を取得するステップと、
Ｓ２０）前記一連の画像の最後の画像における閉塞を検出するステップと、
Ｓ６０）少なくとも時間情報に基づいて日中又は夜間であるかを判定するステップと、
日中であると判定された場合に、ステップＳ７０を実行するステップと
を反復して実行することを含み、
ステップＳ７０は、
Ｓ７２）外気温が低温閾値未満であるかを判定することと、
Ｓ７３）前記外気温が前記低温閾値未満であると判定された場合に、現在の反復について、前記閉塞の原因が恐らく凍結又は曇りであると判定することと
を含む、閉塞の原因を特定する方法。
【請求項２】
ステップＳ７０において、ステップＳ７２において前記外気温が前記低温閾値未満であると判定された場合に、
Ｓ７４）露点に到達しているかを判定するステップと、
前記露点に到達していないと判定された場合には、前記現在の反復について、前記閉塞の原因が恐らく第１の確率（Ｐ１）で凍結又は曇りであると判定するステップと、
Ｓ７５）前記露点に到達していると判定された場合には、前記現在の反復について、前記閉塞の原因が、恐らく、前記第１の確率（Ｐ１）よりも高い第２の確率（Ｐ２）で凍結又は曇りであると判定するステップと
を実行することを更に含む、請求項１に記載の閉塞の原因を特定する方法。
【請求項３】
ステップＳ７０において、
Ｓ７８）前記外気温が前記低温閾値よりも高いと判定された場合に、前記現在の反復について、前記閉塞の原因が恐らく日の入り／日の出の状況又は一様な風景の状況であると判定するステップを実行することを更に含む、請求項１又は２に記載の閉塞の原因を特定する方法。
【請求項４】
反復の間にステップＳ６０において夜間であると判定された場合に、
Ｓ８２）前記カメラによって取得された画像において前記車両のフロントライトのオン／オフの切り替えが変化をもたらすかを判定し、且つ、
Ｓ８４）前記カメラによって取得された画像においてフロントライトのオン／オフの切り替えが変化をもたらすと判定された場合に、前記現在の反復について、前記閉塞の原因が恐らく前記道路が暗いことであると判定するステップＳ８０を実行することを更に含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の閉塞の原因を特定する方法。
【請求項５】
反復の間、ステップＳ６０を実行する前に、
Ｓ４０）前記一連の画像の最後の画像において車線区画線を検出するステップと、
Ｓ４５）前記最後の画像において車線区画線が検出された場合に、画像取得のステップＳ１０に戻るステップと
を実行することを更に含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の閉塞の原因を特定する方法。
【請求項６】
反復の間、ステップＳ４０を実行する前に、
Ｓ３０）前記車両の位置情報と、車線区画線を有する車線の記録を含むデータベースとに基づいて、前記車両が移動している車線が車線区画線を有するかを判定するステップと、
Ｓ３５）前記車両が移動している車線が車線区画線を有さない場合、画像取得のステップＳ１０に戻るステップと
を実行することを更に含む、請求項５に記載の閉塞の原因を特定する方法。
【請求項７】
反復の間、ステップＳ６０を実行する前に、
Ｓ５０）前記画像から得られる情報以外の情報に基づいて、前記車両の前方の道路に物体が存在しているかを検出するステップと、
Ｓ５５）前記車両の前方の道路に物体が検出されない場合、画像取得のステップＳ１０に戻るステップと
を実行することを更に含む、請求項１から５のいずれか１項に記載の閉塞の原因を特定する方法。
【請求項８】
反復の間、閉塞の第１の原因が検出されたときに、
Ｓ９０）少なくとも最後のＮ１の反復のそれぞれについて閉塞が検出されたかを評価し、前記最後のＮ１の反復の間の少なくともＮ２の反復について前記閉塞の原因が恐らく前記第１の原因であると判定されたかを評価するステップであって、Ｎ１及びＮ２が予め定められた数である、ステップと、
Ｓ１１０）少なくとも最後のＮ１の反復のそれぞれについて閉塞が検出され、前記最後のＮ１の反復の間の少なくともＮ２の反復について前記閉塞の原因が恐らく前記第１の原因であると判定された場合に、前記閉塞の原因が前記第１の原因であるという判定に基づいた措置を始動させるステップと
を実行することを更に含む、請求項１から７のいずれか１項に記載の閉塞の原因を特定する方法。
【請求項９】
前記画像は、前記カメラによって取得されたより大きな画像の一部である部分画像である、請求項１から８のいずれか１項に記載の閉塞の原因を特定する方法。
【請求項１０】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶され且つコンピュータ上で実行されるのに適したコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータ上で実行されるときに、請求項１から９のいずれか１項に記載の方法のステップを実行するようになっている命令を含む、コンピュータプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータプログラムの命令を含む、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
電子制御ユニット（２２）、カメラ（３０）及び外気温センサ（３４）を備える運転支援システムであって、
前記電子制御ユニット（２２）、前記カメラ（３０）及び前記外気温センサ（３４）は車両に搭載されるように構成され、
前記電子制御ユニット（２０）は、反復的に、
Ｓ１０）前記カメラ（３０）の画像、すなわち一連の画像を形成する連続して取得された画像を取得し、
Ｓ２０）前記一連の画像の最後の画像における閉塞状況を検出し、
Ｓ６０）少なくとも時間情報に基づいて日中又は夜間であるかを判定し、
該電子制御ユニットが日中であると判定した場合には、
Ｓ７２）前記外気温センサによって提供された情報に基づいて、外気温が低温閾値未満であり且つ露点に到達しているかを判定し、
Ｓ７３）該電子制御ユニットが、前記外気温が低温閾値未満であると判定した場合に、現在の反復について、閉塞の原因が恐らく凍結又は曇りであると判定するように構成される、運転支援システム。
【請求項１３】
湿度センサ（３２）を更に備え、
前記電子制御ユニットは、さらに、
Ｓ７４）露点に到達しているかを判定し、
該電子制御ユニットが、前記外気温が前記低温閾値未満であり且つ前記露点に到達していないと判定した場合には、前記現在の反復について、前記閉塞の原因が恐らく第１の確率（Ｐ１）で凍結又は曇りであると判定し、
Ｓ７５）該電子制御ユニットが、前記外気温が前記低温閾値未満であり且つ前記露点に到達していると判定した場合には、前記現在の反復について、前記閉塞の原因が、恐らく、前記第１の確率（Ｐ１）よりも高い第２の確率（Ｐ２）で凍結又は曇りであると判定するように構成される、請求項１２に記載の運転支援システム。
【請求項１４】
前記電子制御ユニットは、さらに、
Ｓ７８）該電子制御ユニットが、前記外気温が低温閾値よりも高いと判定した場合に、現在の反復について、前記閉塞の原因が恐らく日の入り／日の出の状況又は一様な風景の状況であると判定するように構成される、請求項１２又は１３に記載の運転支援システム。
【請求項１５】
前記電子制御ユニットは、さらに、反復の間、該電子制御ユニット（２０）が夜間であると判定した場合に、
Ｓ８２）前記車両のフロントライトのオン／オフの切り替えが前記画像内のコントラストの変化をもたらすかを判定し、
Ｓ８４）該電子制御ユニットがフロントライトのオン／オフの切り替えが前記画像内のコントラストの変化をもたらすと判定した場合に、前記現在の反復について、前記閉塞の原因が恐らく道路が暗いことであると判定するように構成される、請求項１２から１４のいずれか１項に記載の運転支援システム。
【請求項１６】
前記電子制御ユニットは、さらに、反復の間、日中又は夜間であるかを判定する前に、
Ｓ４０）前記一連の画像の最後の画像において車線区画線を検出し、
Ｓ４５）少なくとも一つの車線区画線が前記最後の画像において検出された場合、画像取得のステップＳ１０に戻るように構成される、請求項１２から１５のいずれか１項に記載の運転支援システム。
【請求項１７】
前記電子制御ユニットは、さらに、反復の間、日中又は夜間であるかを判定する前に、
Ｓ５０）前記画像から得られる情報以外の環境情報を使用して、前記車両の前方の道路に物体が存在するかを検出し、
Ｓ５５）該電子制御ユニットが、前記車両の前方の道路に物体が存在すると判定した場合に、画像取得のステップＳ１０に戻るように構成される、請求項１２から１６のいずれか１項に記載の運転支援システム。
【請求項１８】
前記電子制御ユニットは、さらに、反復の間、閉塞の第１の原因が検出されたときに、
Ｓ９０）少なくとも最後のＮ１の反復のそれぞれについて閉塞が検出されたかを評価し、前記最後のＮ１の反復の間の少なくともＮ２の反復について前記閉塞の原因が恐らく前記第１の原因であると判定されたかを評価し、
Ｓ１１０）少なくとも前記最後のＮ１の反復のそれぞれについて閉塞が検出され、前記最後のＮ１の反復の間の少なくともＮ２の反復について前記閉塞の原因が恐らく前記第１の原因であると判定された場合に、前記閉塞の原因が前記第１の原因であるという判定に基づいた措置を始動させるように構成され、
Ｎ１及びＮ２は予め定められた数である、請求項１２から１７のいずれか１項に記載の自動運転システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路上を移動している車両に搭載されたカメラによって提供された一連の画像における閉塞の原因を特定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特に自動運転システムにおいて、例えば先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）において非常に有益な情報を提供するカメラは今ではほとんどの自動車に不可欠な機器となっている。
【０００３】
通常、カメラは非常に信頼性高いが、種々の状況において、カメラは、カメラの視野が閉塞されているように見える閉塞状況として知られている状況を導く問題を経験しうる。
【０００４】
斯かる閉塞状況では、カメラによる連続的な画像取得に亘って、画像の一部又は場合によっては画像全体が変化せず又は極僅かにのみ変化する。
【０００５】
この状況は正常でありうるが、例えばカメラによって見られるシーンが変化しない場合、逆に、斯かる閉塞状況は、カメラの故障、又はカメラが背後に配置されるフロントガラスの凍結又は曇りのようなカメラに関する問題によっても引き起こされうる。
【０００６】
このため、少なくとも車両に搭載されたカメラについて、通常、カメラの閉塞状況を検出し、この状況に適切に対処することが必要である。
【０００７】
カメラの閉塞の問題が特定されてきており、カメラの閉塞された視野を自動的に検出するための方法が開発されてきている。斯かる方法は、例えば、米国特許出願公開第２０１０／０１８２４５０号明細書に開示されている。
【０００８】
しかしながら、カメラが閉塞された視野を有することを検出することはこの状況への対処方法を決定するのに十分ではない。それは、なぜ視野が閉塞されているかを説明せず、カメラが再び作動するように問題を解決するのに役立たない。したがって、カメラの閉塞の原因を提供し、ひいてはカメラが再び正常に機能するための措置をとることを可能とする方法が必要とされている。
【０００９】
本発明は従来技術の上記問題に鑑みて構成され、このため、本発明の第１の目的はカメラの閉塞の原因を特定するための方法を提案することである。
【発明の概要】
【００１０】
本発明によれば、道路上を移動している車両に搭載されたカメラによって提供された一連の画像における閉塞の原因を特定する方法であって、Ｓ１０）カメラの画像、すなわち一連の画像を形成する連続して取得された画像を取得するステップと、Ｓ２０）一連の画像の最後の画像における閉塞を検出するステップと、Ｓ６０）少なくとも時間情報に基づいて日中又は夜間であるかを判定するステップと、日中であると判定された場合に、ステップＳ７０を実行するステップとを反復して実行することを含み、ステップＳ７０は、Ｓ７２）外気温が低温閾値未満であるかを判定することと、Ｓ７３）外気温が低温閾値未満であると判定された場合に、現在の反復について、閉塞の原因が恐らく凍結又は曇りであると判定することとを含む、閉塞の原因を特定する方法が提案される。
【００１１】
有利な態様では、この方法は、カメラの閉塞の原因を特定するために、自動車のいくつかのセンサによって提供される情報と、自動車の案内のために通常必要とされる情報、すなわち車線区画線を有する車線の記録を含むデータベースとを使用する。
【００１２】
この方法のおかげで、単純に日中であると判定し（ステップＳ６０）且つ外気温が低温閾値未満であると判定する（ステップＳ７３）ことによって閉塞の原因が恐らく凍結又は曇りであると判定することができる。
【００１３】
凍結の状況は、カメラの検出面をカメラが撮影するシーンから隔てる壁（これら壁はフロントガラスの壁又はカメラのレンズの壁である）のうちの一つの上に氷が形成される状況であり、この状況では、氷によって画像の閉塞がもたらされる。通常、氷がフロントガラス自体の上に形成されるだろう。
【００１４】
曇りの状況は、カメラの検出面をシーンから隔てる壁の上に氷の代わりに曇りが形成されることを除いて同様である。
【００１５】
本方法は、コンピュータ上で繰り返し実行されるアルゴリズムに基づいている。本明細書における「コンピュータ」という言葉は、一つ以上の電子制御ユニット、グラフィック・プロセッシング・ユニット（ＧＰＵ）及び通常のコンピュータを含み且つ車両に搭載可能又は搭載不可能である任意のコンピューティングプラットフォームとして広く解釈されなければならない。
【００１６】
有利な態様では、本方法をリアルタイムで実行することができるが、このことは必須ではない。本方法がリアルタイムでは実行されない場合、当然のことながら、ステップＳ６０において考慮する時間は、一連の画像の最後の画像が取得された時間である。
【００１７】
一つの実施形態では、本方法は、ステップＳ７０において、ステップＳ７２において外気温が低温閾値未満であると判定された場合に、Ｓ７４）露点に到達しているかを判定するステップと、露点に到達していないと判定された場合には、現在の反復について、閉塞の原因が恐らく第１の確率で凍結又は曇りであると判定するステップと、Ｓ７５）露点に到達していると判定された場合には、現在の反復について、閉塞の原因が、恐らく、第１の確率よりも高い第２の確率で凍結又は曇りであると判定するステップとを実行することを更に含む。
【００１８】
この結果、ステップＳ７４において単純に露点に到達していることをチェックすることによって、閉塞の原因が凍結又は曇りである可能性をより精度良く評価することができる。露点に到達していない場合、閉塞の原因が凍結又は曇りである確率が第１の確率に設定される。露点に到達している場合、閉塞の原因が凍結又は曇りである確率が、第１の確率よりも高い第２の確率に設定される。
【００１９】
本方法の一つの実施形態では、ステップＳ７０は、さらに、外気温が低温閾値よりも高いと判定された場合、又は露点に到達しているかがチェックされ、露点に到達していない場合、現在の反復について、閉塞の原因が恐らく日の入り／日の出の状況又は一様な風景の状況であると判定するステップＳ７８を含む。
【００２０】
有利な態様では、ステップＳ７８の単純な判定によって、閉塞の第２の原因を判定すること、すなわち、閉塞の原因が恐らく日の入り／日の出の状況又は一様な風景の状況であると判定することが可能となる。
【００２１】
日の入り／日の出の状況は、恐らく太陽の方に向けられているカメラがブルーミングの影響を受けやすい状況であり、このカメラによって取得された画像は、この状況の間、閉塞を呈する。
【００２２】
「一様な風景」の状況は、風景が一様である状況であり、連続して取得された一連の画像において閉塞の状況が検出されるという点でより正確に一様である。
【００２３】
本方法は、さらに、夜の行程中に起こる閉塞の原因も特定できるようになっている。
【００２４】
したがって、一つの実施形態において、本方法は、反復の間にステップＳ６０において夜間であると判定された場合に、Ｓ８２）カメラによって取得された画像において車両のフロントライトのオン／オフの切り替えが変化をもたらすかを判定し、且つ、Ｓ８４）カメラによって取得された画像においてフロントライトのオン／オフの切り替えが変化をもたらすと判定された場合に、現在の反復について、閉塞の原因が恐らく道路が暗いことであると判定するステップＳ８０を実行することを更に含む。
【００２５】
ステップＳ８２の単純な判定によって、閉塞の原因が恐らく道路が暗いことであると判定できることは有利である。この「暗い道路」の状況は、単純に、区画線がなく且つ一様に暗い道路上を車両が移動している状況である。斯かる状況は、例えば、道路が新しくされた直後の車線区画線が付与される前に起こりうる。
【００２６】
本方法は反復的な方法である。各反復において、アルゴリズムは閉塞の推定される原因を特定することができる。
【００２７】
いくつかの実施形態では、本方法がカメラの閉塞の原因を正確に特定することを確実なものとし、ひいては本方法の信頼性を高めるために、改良を含めることができる。
【００２８】
例えば、一つの実施形態において、本方法は、反復の間、ステップＳ６０を実行する前に、Ｓ４０）一連の画像の最後の画像において車線区画線を検出するステップと、Ｓ４５）最後の画像において車線区画線が検出された場合に、画像取得のステップＳ１０に戻るステップとを実行することを更に含む。
【００２９】
この実施形態では、ステップＳ４０及びステップＳ４５において、画像において車線区画線を特定できるかがチェックされ、検討中の反復において、車線区画線が最後の画像（ステップＳ１０において取得された最後の画像）において検出された場合には、ステップＳ６０及びステップＳ７０における閉塞の原因の判定が実行されない。
【００３０】
実際、カメラが車線区画線を検出できる場合には、カメラは実際には閉塞されていないと推定される。このため、車線区画線が検出された場合、本方法のステップ６０及びステップ７０を実行することは、恐らくカメラの閉塞の誤った結論を導くだろう。
【００３１】
加えて、本方法のこの実施形態を以下のように改良することができる。
【００３２】
変形例では、閉塞の原因を特定する方法は、反復の間、ステップＳ４０を実行する前に、Ｓ３０）車両の位置情報と、車線区画線を有する車線の記録を含むデータベースとに基づいて、車両が移動している車線が車線区画線を有するかを判定するステップと、Ｓ３５）車両が移動している車線が車線区画線を有さない場合に、画像取得のステップＳ１０に戻るステップとを実行することを更に含む。
【００３３】
実際、ステップＳ３０及びステップＳ３５がステップ３０において車線が区間線を有するという単純な検査を実行することによって現在の反復を中断して（ステップ１０において）新たな反復を開始することをもたらすことは有利である。これらステップＳ３０及びステップＳ３５は、特に、道路車線が道路区画線を有するかをチェックすることよりもはるかに多くの演算能力を消費する、最後の画像において車線区画線を検出することを回避することができる。
【００３４】
本方法の信頼性を高めるための別の改良では、車両の環境センサ、すなわち、車両の周囲の物体を検出可能なセンサ（例えば、レーダ、ライダ等）が使用される。
【００３５】
特に、一つの実施形態において、本方法は、反復の間、ステップＳ６０を実行する前に、Ｓ５０）画像から得られる情報以外の情報に基づいて、車両の前方の道路に物体が存在しているかを検出するステップと、Ｓ５５）車両の前方の道路に物体が検出されない場合、画像取得のステップＳ１０に戻るステップとを実行することを更に含む。
【００３６】
この場合、検討中の反復において、車両の前方の道路に物体が存在することが検出されたが、この物体の存在に関わらず、一連の画像において閉塞の状況が検出された場合にのみ、ステップＳ６０及びステップＳ７０の閉塞原因の特定が実行される。
【００３７】
逆に、物体が検出されない場合、カメラの閉塞の状況が十分に確認されたとはみなされず、反復が中止され、本方法がステップＳ１０において再開される。
【００３８】
これまでに提示された方法はカメラの閉塞の推定される原因のみを提供する。
【００３９】
カメラの閉塞の原因をより信頼性高く判定するためには、この原因が実際にカメラの閉塞の原因であると結論づけるために本方法がいくつかの反復に亘って一貫して同じ原因を示すことを必要とすることが好ましい。
【００４０】
したがって、一つの実施形態において、本方法は、反復の間、閉塞の第１の原因が検出されたときに、Ｓ９０）少なくとも最後のＮ１の反復のそれぞれについて閉塞が検出されたかを評価し、最後のＮ１の反復の間の少なくともＮ２の反復について閉塞の原因が恐らく第１の原因であると判定されたかを評価するステップであって、Ｎ１及びＮ２が予め定められた数である、ステップと、少なくとも最後のＮ１の反復のそれぞれについて閉塞が検出され、最後のＮ１の反復の間の少なくともＮ２の反復について閉塞の原因が恐らく第１の原因であると判定された場合に、閉塞の原因が第１の原因であるという判定に基づいた措置を始動させるステップとを実行することを更に含む。
【００４１】
この措置は、例えば、エアコンディショニング又はエアヒータのオン・オフを切り替えること等でありうる。
【００４２】
カメラの閉塞が特定のタイプの閉塞であるという結論に達するためにステップＳ９０において必要とされる反復回数は閉塞のタイプに依存しうる。例えば、閉塞が凍結又は曇りのタイプの閉塞であると結論づけるために必要な判定回数が、閉塞が日の出／日の入り又は一様な風景の閉塞であると結論づけるために必要な判定回数よりも多くてもよい。
【００４３】
提案された方法をカメラの全ての画像又はカメラの画像の一部のみに適用することができる。
【００４４】
例えば、本方法の一つの実施形態において、画像は、カメラによって取得されたより大きな画像の一部である部分画像である。
【００４５】
本発明に係る方法を実行するために、本方法は、好ましくは、Ｓ１０）外気温を取得するステップと、Ｓ１２）時間、場合によっては日付を取得するステップと、Ｓ１４）地理的測位システム（geographical positioning system）を使用して車両の現在の位置情報を取得するステップとを周期的に含む。
【００４６】
代替案として、全行程の間又は少なくとも検討中の期間の間、これら値を一定とみなすことができる。
【００４７】
本明細書において「ＧＰＳ」と称される上述の地理的測位システムは、車両の地理的位置を提供又は出力する任意のシステムでありうる。
【００４８】
ＧＰＳは、通常の衛星ベースのＧＰＳであるが、同じ情報を提供する任意のシステムでありうる。例えば、カメラによって取得された画像及び／又はライダによって取得された点群を解析することによって、高精細マップに基づいて車両の地理的位置を決定することができる（又は初期位置が知られている場合には車両の地理的位置を少なくとも更新することができる）。
【００４９】
加えて、本方法は、好ましくは、周期的に又は各反復において車両が移動していることを検査するステップを含む（この検査は、車両の速度を最小速度、例えば１０ｋｍ／ｈと比較することによって行われうる）。
【００５０】
本発明に係る方法の結果は、カメラの閉塞への対処方法を決定することを助けることができる情報である。このため、通常、閉塞の原因が特定され（少なくとも推定され）又は好ましくはステップＳ９０において確認されると、閉塞の原因が車両制御システム及び／又は車両のドライバに正常に伝達される。
【００５１】
この情報に基づいて、例えば、カメラの閉塞の原因に基づいて車両の加熱システム又はエアコンディショニングシステムをオン又はオフにすることを決定することができる。
【００５２】
特に、閉塞の原因が凍結又は曇りであると判定された場合、ドライバ（又は車両の制御システム）は、状況の詳細に応じて、カメラハウジングを加熱するためにヒータを作動させること、カメラのレンズ又はフロントガラスから曇りを除去するために曇り除去装置を作動させること等を決定することができる。
【００５３】
特定の実施例では、一連の画像における閉塞の原因を特定する方法の様々なステップがコンピュータプログラムの命令によって判定される。
【００５４】
したがって、本発明は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶され且つコンピュータ上で実行されるのに適したコンピュータプログラムであって、コンピュータ上で実行されるときに、上述された方法のステップを実行するようになっている命令を含むコンピュータプログラムも提供する。
【００５５】
コンピュータプログラムは、任意のプログラム言語を使用することができ、部分的にコンパイルされた形態又はその他の望ましい形態のような、ソースコード、オブジェクトコード、又はソースコードとオブジェクトコードとの間の中間のコードの形態でありうる。
【００５６】
本発明は、上述されたようなコンピュータプログラムの命令を含む、コンピュータ読み取り可能な記録媒体も提供する。
【００５７】
記録媒体は、プログラムを記憶可能なエンティティ又は装置でありうる。例えば、記録媒体は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、例えばコンパクトディスク（ＣＤ）ＲＯＭ若しくはマイクロ電子回路ＲＯＭ、又は実際には磁気記録手段、例えばフロッピーディスク若しくはハードディスクのような記憶手段を含むことができる。
【００５８】
代替的に、記憶媒体は、プログラムが組み込まれた集積回路であってもよく、この集積回路は本方法を実行するようになっており又は本方法の実行において使用されるようになっている。
【００５９】
本発明の別の目的は路上走行車両（road vehicle）のための運転支援システムを提供することであり、この運転支援システムは、カメラを備え、カメラによって提供された一連の画像における閉塞の原因又は少なくとも推定される原因を判定することができる。
【００６０】
本明細書において、運転支援システムは、車両を走行させるために有用な情報及び／又は制御を提供する任意のシステムとして定義される。この場合、運転支援システムは、自動車、トラック等のような路上走行車両に搭載され又は搭載されることになる。
【００６１】
その機能を実行するために、運転支援システムは、通常、少なくとも一つのセンサと、電子制御ユニットと、一つ以上のフィードバック装置とを備え、一つ以上のフィードバック装置は、ドライバに情報を伝達し、且つ／又は、少なくとも一部の運転期間の間、ドライバから運転負荷の一部又は全てを取り除くべくドライバの代わりに車両の制御部材（例えばステアリングシャフト、ブレーキ、アクセルペダル又はこれらの均等物）に作用する。
【００６２】
運転支援システムは、例えば、ＳＡＥ規格Ｊ３０１６によって定義されるようなレベル１以上の自動運転システムでありうる。斯かる自動運転システムは、動的な運転タスク（ＤＤＴ）の一部又は全てを持続的に実行することができる自動車運転自動化システムである。
【００６３】
電子制御ユニット、カメラ及び外気温センサを備える運転支援システムであって、電子制御ユニット、カメラ及び外気温センサは車両に搭載されるように構成され、電子制御ユニットは、反復的に、Ｓ１０）カメラの画像、すなわち一連の画像を形成する連続して取得された画像を取得し、Ｓ２０）一連の画像の最後の画像における閉塞状況を検出し、Ｓ６０）少なくとも時間情報に基づいて日中又は夜間であるかを判定し、Ｓ７０）電子制御ユニットが日中であると判定した場合には、Ｓ７２）外気温センサによって提供された情報に基づいて、外気温が低温閾値未満であるかを判定し、Ｓ７３）電子制御ユニットが、外気温が低温閾値未満であると判定した場合に、現在の反復について、閉塞の原因が恐らく凍結又は曇りであると判定するように構成される、運転支援システムによって、本発明の上記の目的は達成される。
【００６４】
一つの実施形態において、運転支援システムは湿度センサを更に備え、電子制御ユニットは、さらに、（ステップＳ７０において）Ｓ７４）露点に到達しているかを判定し、露点に到達していないと判定された場合には、現在の反復について、閉塞の原因が恐らく第１の確率で凍結又は曇りであると判定し、Ｓ７５）露点に到達していると判定した場合には、現在の反復について、閉塞の原因が、恐らく、第１の確率よりも高い第２の確率で凍結又は曇りであると判定するように構成される。
【００６５】
運転支援システムの一つの実施形態において、電子制御ユニットは、さらに、Ｓ７８）電子制御ユニットが、外気温が低温閾値よりも高いと判定した場合に、現在の反復について、閉塞の原因が恐らく日の入り／日の出の状況又は一様な風景の状況であると判定するように構成される。
【００６６】
運転支援システムの一つの実施形態において、電子制御ユニットは、さらに、反復の間、夜間であると判定された場合に、Ｓ８２）車両のフロントライトのオン／オフの切り替えが画像内のコントラストの変化をもたらすかを判定し、Ｓ８４）電子制御ユニットがフロントライトのオン／オフの切り替えが画像内のコントラストの変化をもたらすと判定した場合に、現在の反復について、閉塞の原因が恐らく道路が暗いことであると判定するように構成される。
【００６７】
運転支援システムの一つの実施形態において、電子制御ユニットは、さらに、反復の間、日中又は夜間であるかを判定する前に、Ｓ４０）一連の画像の最後の画像において車線区画線を検出し、Ｓ４５）少なくとも一つの車線区画線が最後の画像において検出された場合に、画像取得のステップＳ１０に戻るように構成される。
【００６８】
運転支援システムの一つの実施形態において、電子制御ユニットは、さらに、反復の間、日中又は夜間であるかを判定する前に、Ｓ５０）画像から得られる情報以外の環境情報を使用して、車両の前方の道路に物体が存在するかを検出し、Ｓ５５）電子制御ユニットが、車両の前方の道路に物体が存在すると判定した場合に、画像取得のステップＳ１０に戻るように構成される。
【００６９】
自動運転システムの一つの実施形態において、電子制御ユニットは、さらに、反復の間、閉塞の第１の原因が検出されたときに、Ｓ９０）少なくとも最後のＮ１の反復のそれぞれについて閉塞が検出されたかを評価し、最後のＮ１の反復の間の少なくともＮ２の反復について閉塞の原因が恐らく第１の原因であると判定されたかを評価し、少なくとも最後のＮ１の反復のそれぞれについて閉塞が検出され、最後のＮ１の反復の間の少なくともＮ２の反復について閉塞の原因が恐らく第１の原因であると判定された場合に、閉塞の原因が第１の原因であると判定するように構成され、Ｎ１及びＮ２は予め定められた数である。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】図１は、カメラの４つの別個の閉塞状況においてそれぞれ取得される４つの画像を示す図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態における運転支援システムが装備された車両の概略的な正面図である。
【図３】図３は、本発明の第１実施形態における方法のステップを示すフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の第２実施形態を形成する、図３によって示される方法の変形部分のステップを示すフローチャートである。
【図５】図５は、図２の運転支援システムの材料構成を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００７１】
添付の図面を参照することによって、本発明は当業者により良く理解され、本発明の多数の他の目的及び利点が当業者に明らかになるだろう。添付の図面では、いくつかの図面において、同様の参照番号は同様の要素を指す。
【００７２】
図２は、本発明の例示的な実施形態を形成する運転支援システム１０が搭載された自動車１００（車両の一例）を示す。
【００７３】
運転支援システム１０（又は略してシステム１０）は、この場合、電子制御ユニット２０と、いくつかのセンサユニット、すなわち、カメラユニット３０、ライダユニット３２、外気温センサユニット３４、レーダユニット３６、近距離ソナーセンサユニット３８、ＧＰＳユニット４０及び湿度センサユニット４２とを備える自動運転システムである。図１に示されるようなこれら構成要素の位置及び形状は実際の構成要素の実際の位置及び形状を表していない。センサユニットのそれぞれは一つ以上のセンサを備えることができる。例えば、カメラユニット３０は一つ以上のカメラを備えることができ、ライダユニット３２は一つ以上のライダ等を備えることができる。
【００７４】
単純化の目的で、この例では、カメラユニットが、カメラ３０として参照される一つのみのカメラを備えるものとして考える。
【００７５】
システム１０が上記の全てのセンサユニットを備えているが、クレームされた発明は、クレームにおいて定義されるように、より少ない数のセンサユニットが実装されうる。
【００７６】
運転支援システム１０の材料構成が図４によって示される。
【００７７】
システム１０は電子制御ユニット２０又はＥＣＵ２０を備え、電子制御ユニット２０又はＥＣＵ２０には、上記の全てのセンサユニット（センサユニット３０、３２，３４、３６、３８、４０、４２）が接続される。
【００７８】
ＥＣＵ２０はコンピュータのハードウェア構造を有する。ＥＣＵ２０は、マイクロプロセッサ２２、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２４、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）２６及びインターフェース２８を備える。これらハードウェア要素は随意に運転支援システム１０の他のユニットと共有される。インターフェース２８は、自動車１００のドライバに情報を伝達するディスプレイ（図示せず）を有するドライバインターフェースと、アクチュエータ及び自動車の他の構成要素とのインターフェース接続とを備える。特に、インターフェース２８は、必要に応じてヘッドライトをオン又はオフにすることを可能とする、自動車のヘッドライト４４との接続を備える。
【００７９】
カメラ３０によって取得された一連の画像における閉塞の原因を特定するためのコンピュータプログラムはメモリ２６に記憶される。このプログラム及びメモリ２６は、それぞれ、本発明に係るコンピュータプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体の例である。
【００８０】
ＥＣＵ２０の読み取り専用メモリ２６は、実際に、プロセッサ２２によって読み取り可能であり且つ上記プログラムが記録された、本発明に係る記録媒体を構成する。
【００８１】
第一実施形態
メモリ２６に記憶されたプログラムは、本発明の第１実施形態を構成する、カメラ３０によって提供された一連の画像における閉塞の原因を特定する第１の方法のステップを実行するための命令を含む。
【００８２】
以下、図１、図２及び図３を参照してこの方法を説明する。
【００８３】
以下に詳細に説明されるように、この方法は、カメラの閉塞の推定される原因を提供することができ、又はカメラの閉塞の原因に対するより信頼性の高い指標を提供することができる。
【００８４】
この方法は、図２によって示されるカメラの閉塞の以下の４つの異なる原因を特定することを可能とする。
（１）フロントガラス上に（及び／又は場合によってはカメラの一つのレンズ上に又は複数のレンズ上にさえ）形成された氷が画像をぼやけさせてカメラの閉塞の検出を引き起こす凍結の状況
（２）フロントガラス上に（及び／又は場合によってはカメラの一つのレンズ上に又は複数のレンズ上にさえ）形成された曇りが画像をぼやけさせてカメラの閉塞の検出を引き起こす曇りの状況
（３）日の入り／日の出又は一様な風景の状況、又は
（４）暗い道路の状況
【００８５】
この方法は、反復される方法である。連続した反復は、一定の間隔で、例えば０．１秒毎に実行される。
【００８６】
各反復において、方法の対応ステップに対応するいくつかの機能が実行される。いくつかのステップは、条件付きステップであり、すなわちステップを実行するための条件が満たされている場合にのみ実行される。
【００８７】
本実施形態では、方法の全てのステップがＥＣＵ２０によって実行される。これらステップを実行することによって、ＥＣＵ２０は、カメラによって提供された画像において起こりうる閉塞の原因を特定する。
【００８８】
方法のステップが図３に示される。
【００８９】
この方法は以下のパラメータを使用する。
閉塞状況が検出された反復の数をカウントする閉塞カウンタ「Ｔｂｌｏｃｋ」（整数）
閉塞の原因が恐らく「日の入り／日の出又は一様な風景」であると判定された反復の数をカウントする日中カウンタ「Ｋ＿Ｄａｙ」（整数）
閉塞の原因が恐らく道路が暗いこと（又は「暗い道路）であると判定された反復の数をカウントする夜間カウンタ「Ｋ＿Ｎｉｇｈｔ」（整数）
閉塞の原因が恐らく凍結又は曇りであると判定された反復の数をカウントする曇り／氷時間カウンタ「Ｋ＿Ｆｏｇ」（整数）
【００９０】
Ｓ１０  画像の取得
ステップＳ１０において、カメラ３０によって出力された画像がＥＣＵ２０によって取得される。
【００９１】
各反復においてカメラ３０の画像が取得されるので、ＥＣＵ２０は連続して多くの画像を取得する。これら連続して取得された画像は一連の画像を形成する。各画像は、それ自体公知の態様で、例えば８００列及び６００行を有する画素のマトリックスから構成される。
【００９２】
Ｓ２０  閉塞の検出
ステップＳ２０において、ＥＣＵ２０は一連の画像における閉塞を検出する。閉塞は、ＥＣＵ２０によって取得された最後の画像に基づいて検出される。閉塞は、斯かる閉塞を検出するための任意の利用可能なアルゴリズム又は方法（例えば米国特許出願公開第２０１０／０１８２４５０号明細書に記載された方法）を使用して検出されうる。使用される画像の数は、閉塞を検出するために使用される方法に従って選択される。
【００９３】
ステップＳ２０において閉塞が検出された場合、ＥＣＵ２０は閉塞カウンタＴｂｌｏｃｋをインクリメントし（ステップＳ２５）、その後、この処理はステップＳ３０に続く。
【００９４】
逆に、ステップＳ２０において閉塞が検出されなかった場合、全てのカウンタＴｂｌｏｃｋ、Ｋ＿Ｄａｙ、Ｋ＿Ｎｉｇｈｔ、Ｋ＿Ｆｏｇがゼロにリセットされ（ステップＳ２６）、その後、この処理はステップＳ１０において再開される。
【００９５】
Ｓ３０、Ｓ３５  車線区画線の存在の検出
ステップＳ３０において、ＥＣＵ２０は、車両が移動している車線が車線区画線（lane markings）を有するかを判定する。車線区画線の存在は情報の２つの項目に基づいて判定される。情報の第１の項目は、ＧＰＳユニット４０によって取得される車両の位置である。
【００９６】
ＲＯＭ２６は、自動車１００が移動する領域の全ての道路の全ての車線についての記録を含むデータベースを更に含む。
【００９７】
車両１００の位置に基づいて、ＥＣＵ２０は、車両が移動している車線を判定し、その後、この車線（いくつかの例では、より正確には車線のこの部分）が基本的には白線又は点線のような道路区画線（road markings）を有するかを判定する。
【００９８】
ステップ３５は条件付きステップである。車両が移動している車線が車線区画線を有さない場合、ステップＳ３５において反復が中止され、この処理はステップＳ１０において再開される。
【００９９】
逆に、車両が移動している車線が車線区画線を有する場合、その後、この処理はステップＳ４０に続く。
【０１００】
Ｓ４０、Ｓ４５  車線区画線の検出
ステップＳ４０において、ＥＣＵ２０は、一連の画像の最後の画像において、すなわちステップＳ１０において取得された画像において車線区画線（少なくとも一つの車線区画線）を検出できるかを判定する。これら区画線の検出を任意の公知の画像処理方法によって行うことができる。
【０１０１】
ステップ４５は条件付きステップである。ステップ４５において、少なくとも一つの車線区画線が最後の画像において検出された場合、ステップＳ２０において閉塞が検出されたが、カメラは実際には正しく作動していると推定される。この結果、その後、現在の反復は中止され、この処理はステップＳ１０において再開される。
【０１０２】
逆に、最後の画像において車線区画線が検出されない場合、カメラ３０が閉塞されていることが確認されたと思われるので、この処理はステップＳ５０に続く。
【０１０３】
Ｓ５０、Ｓ５５  道路上の物体の検出
ステップＳ５０において、ＥＣＵ２０は、車両の前方の道路上に物体が存在するかを判定する。物体は、任意の物体でありうるが、ほとんどの場合、おそらく自動車１００に先行する車両であるだろう。物体は、自転車、バイク等、又は道路上に存在する任意の一つの若しくは複数の物体であってもよい。ステップＳ５０についての検出は、カメラ３０の視野に存在する又はカメラ３０の視野に立っている物体（又は物体の一部）に限定される。
【０１０４】
ステップＳ５０において、この物体又はこれら物体は、カメラ３０以外の自動車１００の任意の環境センサ又はこれらセンサの任意の組合せによって提供された環境情報に基づいて検出される。環境情報は車両の環境についての情報である。環境センサは、車両の周りの物体の存在を検出することができるセンサである。
【０１０５】
この例では、（カメラ３０以外の）システム１０の環境センサは、ライダユニット３２、レーダユニット３６及び／又は近距離ソナーセンサユニット３８のセンサである。自動車１００の周りの物体はこれら環境センサによって検出される。より正確には、これら物体は、これらセンサによって提供された環境情報に基づいて、すなわちカメラ３０によって取得された画像から得られる環境情報以外の環境情報に基づいて、ＥＣＵ２０によって検出される。
【０１０６】
ステップ５５は条件付きステップである。ステップ５５において、車両の前方の道路に物体が存在すると判定された場合、ステップＳ２０において閉塞が検出されたが、カメラが実際には正しく作動していると推定される。この結果、その後、この処理の現在の反復は中止され、その後、この処理はステップＳ１０において新たな反復のために再開される。
【０１０７】
逆に、画像において物体が検出されない場合、カメラ３０が閉塞されていることが確認されたと思われ、その後、この処理はステップＳ６０に続く。
【０１０８】
注：この実施形態ではステップ４０、４５がステップ５０、５５の前に実行されるが、これらは逆の順番で実行されてもよい。または、代替的に、ステップ４０、４５のみが実行されるがステップ５０、５５が実行されなくてもよく、逆にステップ５０、５５のみが実行されるがステップ４０、４５が実行されなくてもよい。本発明は、方法の信頼性が低下するという代償を払うことになるが、ステップ４０、４５、５０、５５のいずれかを実行することなく実施されてもよい。
【０１０９】
Ｓ６０  日中の判定
ステップＳ６０において、ＥＣＵ２０は、（一連の画像のうちの最後の画像の取得時において）日中又は夜間であるかを判定する。ほとんどの場合、方法は、リアルタイムで実行され、一連の画像の最後の画像の取得時刻は単純に車両についての現在時刻である。
【０１１０】
日中又は夜間であるかを判定するために、ＥＣＵ２０は運転支援システムの時間情報を使用する。夜間又は日中であるかの判定は、夜明け及び夕暮れの正確な時間に影響する日付及び／又は（ＧＰＳユニット４０によって提供される）車両の位置を考慮することによって改良されうる。
【０１１１】
ステップＳ６０においてＥＣＵが日中であると判定した場合、その後、この処理はステップＳ７０に続く。そうでない場合、ＥＣＵ２０は夜間であると判定し、ステップＳ６０の後、この処理はステップＳ８０に続く。
【０１１２】
Ｓ７０  日中の間の推定される閉塞原因の判定
ステップ７０は条件付きステップである。ステップ７０において、ＥＣＵ２０は、最初に、外気温が低温閾値未満であるかと露点に到達しているか（すなわち、空気が水蒸気中で飽和し、このことによって追加の蒸気が凝縮するか）とを判定するステップＳ７２を実行する。外気温は、車両の外側の温度を測定する外気温センサユニット３４によって測定される。大気の湿度含有量は湿度センサユニット４２によって測定される。外気温及び大気の湿度含有量に基づいて、ＥＣＵ２０は、最初に、水の露点に到達しているかを判定する。水の露点に到達している場合、カメラ３０が見る透明な壁の一つに曇りが発生していると推定することができる。また、ＥＣＵ２０は、外気温が負であり又は少なくとも０℃に近いかを判定する。外気温が負であり又は０℃に近い場合、フロントガラス又はカメラ３０のレンズ上に凍結が生じていると推定することができ、このことは閉塞の検出をもたらす。
【０１１３】
本実施形態では、ＥＣＵ２０が、外気温が５℃以下であり且つ露点に到達していると判定した場合、ステップＳ７３において、ＥＣＵ２０は、現在の反復について、閉塞の原因が恐らく凍結又は曇り（図１における状況１又は２）であると判定し、カウンタＫ＿Ｆｏｇをインクリメントする。その後、この処理はステップ９０に続く。
【０１１４】
逆に、ステップＳ７２において外気温が低温閾値（５℃）よりも高いと判定された場合又は水の露点に到達していないと判定された場合、この処理はステップＳ７６に続く。
【０１１５】
ステップＳ７６において、ＥＣＵ２０は、日中又は夜間であるかを判定する。
【０１１６】
ＥＣＵ２０が夜間であると判定した場合、閉塞検出の原因に関する結論が出ない。現在の反復は中止され、この処理はステップＳ１０において新たな反復で再開される。
【０１１７】
逆にＥＣＵ２０が日中であると判定した場合、この処理はステップＳ７８に続く。
【０１１８】
ステップＳ７８において、ＥＣＵ２０は、現在の反復について、閉塞の原因が恐らく日の入り／日の出の状況又は一様な風景の状況（図１における状況３）であると判定し、カウンタＫ＿Ｄａｙをインクリメントする。その後、この処理はステップ９０に続く。
【０１１９】
Ｓ８０  夜間の間に推定される閉塞原因の判定
ステップＳ８０は、夜間であると判定された場合にのみ、したがってヘッドライトがオンであるときに実行される。
【０１２０】
ステップＳ８０において、最初に、ＥＣＵ２０は、ステップＳ８２において、車両のフロントライトのオン／オフの切り替えによって画像内のコントラストが変化したかを判定する。
【０１２１】
ステップ８２が以下のように実行される。
【０１２２】
ＥＣＵ２０は、非常に短い期間の間にヘッドライト４４をオフにし、その後再びヘッドライト４４をオンにするための制御を送信する。
【０１２３】
ヘッドライトがオフである期間の間、ＥＣＵ２０はカメラ３０を制御して少なくとも一つの画像を取得する。この期間の間にカメラ３０によって取得された「オフ」画像がＥＣＵ２０に送信される。
【０１２４】
その後、ＥＣＵ２０は、カメラ３０を制御して、ヘッドライト４４がオンにされた後の数枚の画像を取得する。この後者の期間の間にカメラ３０によって取得された「オン」画像もＥＣＵ２０に送信される。
【０１２５】
その後、ステップＳ８２において、ＥＣＵ２０は、オフ画像をオン画像と比較することによって、オン／オフ位置の間の（車両のフロントライトの例として）ヘッドライトの切り替えが画像に変化をもたらしたかを判定する。
【０１２６】
ステップＳ８２においてフロントライトのオン／オフの切り替えが画像内のコントラストの変化をもたらしたと判定された場合、ステップＳ８４において、ＥＣＵ２０は、現在の反復について閉塞の原因が恐らく道路が暗いことであると判定し、カウンタＫ＿Ｎｉｇｈｔをインクリメントする。ステップ８４の後、その後、この処理はステップＳ９０に続く。
【０１２７】
逆に、ステップＳ８２においてオン／オフ位置の間のヘッドライトの切り替えが画像の変化をもたらしたと判定されなかった場合、閉塞の原因は道路が暗いことであるとは推定されない。この結果、この処理は、閉塞の原因が凍結／曇り（図１における状況１又は２）であるかを判定するためにステップＳ７０に続く。
【０１２８】
Ｓ９０  閉塞原因の確認
確認ステップ９０が、閉塞の推定される原因を特定することが可能となる度に実行される。
【０１２９】
ステップ９０では、ＥＣＵ２０は、閉塞の原因が今確認されたとみなすことができるかを判定しようとする。
【０１３０】
この目的のために、ＥＣＵ２０は種々のカウンタの値をチェックする。
【０１３１】
最初に、ＥＣＵ２０は、十分な回数の反復の間、例えば最小６回の反復の間、閉塞が連続して検出されたかを評価する。したがって、ＥＣＵ２０は、Ｔｂｌｏｃｋが少なくとも６に等しいかをチェックする。
【０１３２】
この第1の要件が満たされた場合、その後、ＥＣＵ２０は、最後に検出された閉塞の原因が、閉塞の状況が検出されてから十分な回数検出されたかを評価する。本実施形態では、ＥＣＵ２０は、最後に検出された閉塞の原因が少なくとも３回検出されたかを評価し、このため、カウンタＫ＿Ｆｏｇ、Ｋ＿Ｄａｙ又はＫ＿Ｎｉｇｈｔのうちの一つが少なくとも３に等しいかをチェックする。チェックされるカウンタは、検出された閉塞の最後の原因に対応するカウンタである。カウンタＫ＿Ｆｏｇ、Ｋ＿Ｄａｙ又はＫ＿Ｎｉｇｈｔは、それぞれ、閉塞の３つの異なる原因、すなわち凍結／曇り（状況１又は２）、日の出／日の入り若しくは一様な風景（状況３）、又は暗い道路（状況４）に対応する。
【０１３３】
例えば、ＥＣＵ２０が、ステップＳ７４において、閉塞の推定される原因が凍結又は曇りであると特定したと仮定する。
【０１３４】
したがって、ステップＳ９０において、ＥＣＵは、カウンタＴＢｌｏｃｋが少なくとも６に等しいかチェックする。もしそうであれば、その後、ＥＣＵ２０は、カウンタＤ  Ｆｏｇが少なくとも３に等しいか判定する。
【０１３５】
もしそうであれば、ＥＣＵ２０は、閉塞の原因が凍結又は曇りであると判定する。
【０１３６】
（十分に確認される前に閉塞の特定の原因がより少ない回数又はより多い回数検出される必要があると判断される場合、様々なカウンタについての閾値Ｎ２に異なる値を設定することができる。）これらカウンタの一つがこの条件を満たして少なくとも３に等しい場合、ＥＣＵは、閉塞の原因が、そのカウンタに関連付けられたタイプの原因であると判定する。
【０１３７】
ＥＣＵ２０が、閉塞の原因が凍結又は曇りであることを確認した場合、ステップＳ１１０において、ＥＣＵは自動的に自動車のエアコンディショニングシステムをオンにする。
【０１３８】
別の実施形態では、カメラとフロントガラスとの間の大気を加熱するためのヒータが自動車に装備される。この実施形態では、ＥＣＵ２０が閉塞の原因が凍結又は曇りであると確認した場合、ステップＳ１１０において、ＥＣＵは、カメラとフロントガラスとの間の大気を加熱してこの位置におけるフロントガラスの凍結を除去及び／又は曇りを除去するために、自動的にヒータをオンにする。
【０１３９】
第２実施形態
本発明の第２実施形態を構成する、カメラ３０によって提供された一連の画像における閉塞の原因を特定する第２の方法が、図４を参照して以下に説明される。
【０１４０】
この第２の方法はステップＳ７０を除いて第１の方法に等しい。実際には、ステップＳ７０において、単一のステップＳ７２において２つの検査（外気温及び露点）を実行するのではなく、これら２つの検査が連続して行われる。
【０１４１】
したがって、ステップＳ７０は以下のように実行される。
【０１４２】
ステップ７２において、ＥＣＵ２０は、外気温センサユニット３４によって測定された外気温に基づいて、外気温が５℃の低温閾値未満であるかを判定する（しかしながら、ＥＣＵ２０は露点に到達しているかを判定しない）。
【０１４３】
ステップＳ７３において、外気温が５℃以下であると判定された場合には、凍結又は曇り（図１における状況１又は２）がフロントガラス又はカメラ３０のレンズ上で発生したと推定され、このことは閉塞の検出を引き起こす。ＥＣＵ２０は、凍結又は曇りによって閉塞が引き起こされている確率Ｐｒを第１の値Ｐ１に設定し、カウンタＫ＿Ｆｏｇの値をインクリメントする。
【０１４４】
その後、ステップＳ７４において、ＥＣＵ２０は、湿度センサユニット４２によって測定された大気の湿度含有量に基づいて、水の露点に到達しているかを判定する。
【０１４５】
ステップＳ７５において、水の露点に到達している場合、カメラ３０が見る透明な壁の一つに曇りが発生していることが確認される。この結果、ＥＣＵ２０は、閉塞が凍結又は曇りによって引き起こされている確率の値Ｐｒを増加させ、この確率Ｐｒを、Ｐ１よりも高い値Ｐ２に設定する。
【０１４６】
ステップＳ７５の後、この処理はステップ９０に続く。
【０１４７】
この場合、ステップ９０の後に閉塞の原因が確認されたと見なされると、閉塞の原因が凍結又は曇りである確率Ｐｒに応じて種々の措置をとることができる。
【０１４８】
第１の方法のように、ステップＳ７２において外気温が５℃よりも高いと判定された場合、この処理はステップＳ７６に続き、ステップＳ７６では、ＥＣＵ２０は、現在の反復について、閉塞の原因が恐らく日の入り／日の出の状況又は一様な風景の状況（図１における状況３）であると判定する。
【０１４９】
様々なカウンタ（Ｔｂｌｏｃｋ、Ｋ＿Ｆｏｇ、Ｋ＿Ｄａｙ、Ｋ＿Ｎｉｇｈｔ）が第１の方法のように使用される。
【図１】
2019528587.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2019528587.tif 000007
【国際調査報告】
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2019528587.tif 000009