(57)【要約】【課題】、ステレオカメラにより撮像された一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に異常が生じても、精度高く路面を推定することが可能な物標検出装置を提供する。【解決手段】ステレオカメラ（１１，１２）から取得した一対の輝度画像に基づいて、距離画像を生成する距離画像生成部（２１）と、距離画像生成部により生成された距離画像から路面を推定する路面推定部（２４）と、距離画像において、路面推定部により推定された路面よりも上方に存在しており、且つ、所定の関係を満たしている距離値同士をグループ化して物標を検出する物標検出部（２５）と、現周期に取得された画像に異常が生じたことを判定する異常判定部（２２）と、を備え、路面推定部は、異常判定部により現周期に取得された画像に異常が生じたと判定された場合に、前周期に推定した路面に基づいて、現周期における路面を推定することを特徴とする物標検出装置。【選択図】      図１
2018096798.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の進行方向前方を所定周期で撮像するステレオカメラ（１１，１２）から一対の輝度画像を取得する物標検出装置（２０）であって、
一対の前記輝度画像に基づいて、画像上の位置に対応付けされた距離値の分布を表す距離画像を生成する距離画像生成部（２１）と、
前記距離画像生成部により生成された前記距離画像から路面を推定する路面推定部（２４）と、
前記距離画像において、前記路面推定部により推定された前記路面よりも上方に存在しており、且つ、所定の関係を満たしている前記距離値同士をグループ化して物標を検出する物標検出部（２５）と、
一対の前記輝度画像及び前記距離画像のうち少なくとも１つの画像において、現周期よりも前の周期である前周期に取得された画像と比較して前記現周期に取得された画像に異常が生じたことを判定する異常判定部（２２）と、
を備え、
前記路面推定部は、前記異常判定部により前記現周期に取得された画像に異常が生じたと判定された場合に、前記前周期に推定した前記路面に基づいて、前記現周期における前記路面を推定することを特徴とする物標検出装置。
【請求項２】
前記路面推定部は、前記異常判定部により前記現周期に取得された画像に異常が生じたと判定された場合に、前記前周期に推定した前記路面を、前記現周期における前記路面として推定することを特徴とする請求項１に記載の物標検出装置。
【請求項３】
前記車両には、窓ガラス（３２）に付着する雨滴を払拭するワイパブレード（３１）を有するワイパ装置（３０）が備えられ、
前記異常判定部は、一対の前記輝度画像のうち前記ワイパブレードが写りこむ輝度画像のみを判定対象として、前記前周期に取得された画像と比較して前記現周期に取得された画像に異常が生じたことを判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の物標検出装置。
【請求項４】
前記車両には、窓ガラス（３２）に付着する雨滴を払拭するワイパブレード（３１）を有するワイパ装置（３０）が備えられ、
一対の前記輝度画像を複数の領域に分割し、それぞれの領域の輝度値の平均値を輝度平均値として算出する輝度平均値算出部（２２）と、
それぞれの前記輝度画像において、前周期に算出された前記輝度平均値と現周期に算出された前記輝度平均値との差分値である輝度差分値をそれぞれの前記領域ごとに算出する輝度差分値算出部（２２）と、
を備え、
前記異常判定部は、一対の前記輝度画像のうち少なくとも一方の前記輝度画像において前記輝度差分値が第一閾値よりも大きくなる前記領域が二領域以上存在する場合に、現周期に撮像された一対の前記輝度画像のうち少なくとも一方の前記輝度画像に前記ワイパブレードが写りこんでいると判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の物標検出装置。
【請求項５】
前記車両には、窓ガラス（３２）に付着する雨滴を払拭するワイパブレード（３１）を有するワイパ装置（３０）が備えられ、
前記距離画像を複数の領域に分割し、それぞれの領域の前記距離値の平均値を距離平均値として算出する距離平均値算出部（２２）と、
前周期に算出された前記距離平均値と現周期に算出された前記距離平均値との差分値である距離差分値をそれぞれの前記領域ごとに算出する距離差分値算出部（２２）と、
を備え、
前記異常判定部は、前記距離画像の前記距離差分値が第二閾値よりも大きくなる前記領域が二領域以上ある場合に、現周期に撮像された一対の前記輝度画像のうち少なくとも一方の前記輝度画像に前記ワイパブレードが写りこんでいると判定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の物標検出装置。
【請求項６】
前記車両には、窓ガラス（３２）に付着する雨滴を払拭するワイパブレード（３１）を有するワイパ装置（３０）が備えられ、
一対の前記輝度画像を複数の領域に分割し、それぞれの領域の輝度値の平均値を輝度平均値として算出する輝度平均値算出部（２２）と、
それぞれの前記輝度画像において、前周期に算出された前記輝度平均値と現周期に算出された前記輝度平均値との差分値である輝度差分値をそれぞれの前記領域ごとに算出する輝度差分値算出部（２２）と、
前記距離画像を複数の領域に分割し、それぞれの領域の前記距離値の平均値を距離平均値として算出する距離平均値算出部（２２）と、
前周期に算出された前記距離平均値と現周期に算出された前記距離平均値との差分値である距離差分値をそれぞれの前記領域ごとに算出する距離差分値算出部（２２）と、
を備え、
前記異常判定部は、一対の前記輝度画像のうち少なくとも一方の前記輝度画像の前記輝度差分値が第一閾値よりも大きくなる前記領域が二領域以上あり、且つ、前記距離画像の前記距離差分値が第二閾値よりも大きくなる前記領域が二領域以上ある場合に、現周期に撮像された一対の前記輝度画像のうち少なくとも一方の前記輝度画像に前記ワイパブレードが写りこんでいると判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の物標検出装置。
【請求項７】
前記異常判定部は、異常判定を実施し、異常が生じたとの判定の連続回数が閾値よりも少ないことを条件として、一対の前記輝度画像及び前記距離画像のうち少なくとも１つの画像において、前記前周期に取得された画像と比較して前記現周期に取得された画像に異常が生じたことを判定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の物標検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物標を検出する物標検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、衝突抑制装置や追従走行装置等の走行支援システムが開発されている。これらの走行支援システムでは、自車両の前方を走行する車両等の障害物を検出する必要があるため、物標検出装置を搭載した車両が開発されている。この種の物標検出装置では、ステレオカメラにより得られた一対の画像の対応関係から、物標の位置検出を行う物標検出方法が広く普及している。
【０００３】
ステレオカメラにより撮像された一対の画像を解析することで物標を抽出する方法は以下の通りである。ステレオカメラにより撮像された一方の画像における画素ブロックと、その画素ブロックと相関を有する他方の画像における画素ブロックとの視差を推定し、視差マップを生成する。生成した視差マップにおいて路面を推定し、推定した路面よりも上の空間に存在する物標を抽出する。
【０００４】
ただし、ステレオカメラにより撮像された画像では、遠方に存在する物標を撮像した領域の視差算出の精度が悪く、遠方の路面に描かれた路面標示を物標であると誤判定するおそれがある。
【０００５】
この対策として、特許文献１では、視差マップに基づいて路面を推定し、視差マップと推定した路面とに基づいて、路面よりも上側に存在する物標候補の位置を抽出する。そして、物標候補の周辺領域を含めた物標判定領域を形成し、物標判定領域から抽出される物標候補の形状特徴に基づいて、物標候補が物標か路面かを判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】ＷＯ２０１２／０１７６５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、ステレオカメラはルームミラー中央に取り付けられることが多いため、雨天時などでワイパブレードが駆動している状況では、ステレオカメラにより撮像された画像の一方にワイパブレードが映り込む場合がある。この場合、特許文献１に記載の技術では、ワイパブレードが映り込んだ領域の視差を推定することが困難となり、該領域が不鮮明である視差マップを生成するおそれがある。ひいては、視差マップに基づく路面の推定精度が低下し、これにより路面よりも上の空間に存在する物標候補の検出精度もまた低下することが想定される。
【０００８】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その主たる目的は、ステレオカメラにより撮像された一対の輝度画像に一時的に異常が生じても、精度高く路面を推定することが可能な物標検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、車両の進行方向前方を所定周期で撮像するステレオカメラから一対の輝度画像を取得する物標検出装置であって、一対の前記輝度画像に基づいて、画像上の位置に対応付けされた距離値の分布を表す距離画像を生成する距離画像生成部と、前記距離画像生成部により生成された前記距離画像から路面を推定する路面推定部と、前記距離画像において、前記路面推定部により推定された前記路面よりも上方に存在しており、且つ、所定の関係を満たしている前記距離値同士をグループ化して物標を検出する物標検出部と、一対の前記輝度画像及び前記距離画像のうち少なくとも１つの画像において、現周期よりも前の周期である前周期に取得された画像と比較して前記現周期に取得された画像に異常が生じたことを判定する異常判定部と、を備え、前記路面推定部は、前記異常判定部により前記現周期に取得された画像に異常が生じたと判定された場合に、前記前周期に推定した前記路面に基づいて、前記現周期における前記路面を推定することを特徴とする。
【００１０】
ステレオカメラを用いての物標検出では、路面よりも上側に存在する物標を検出する関係上、路面を正確に推定することが求められる。このとき、路面は、一対の輝度画像に基づいて生成される距離画像から推定される。ところで、一対の輝度画像のうち一方の輝度画像に前周期に取得された輝度画像には生じていない異常が生じた場合を想定する。この場合、一対の輝度画像に基づいて距離画像が生成されるため、距離画像もまた同様の異常が生じることが考えられる。したがって、異常が生じている箇所周辺の路面を精度高く推定することは困難となるため、物標検出の精度が低下することが想定される。
【００１１】
この対策として、異常判定部が備わっており、一対の輝度画像及び距離画像のうち少なくとも１つの画像において、前周期に取得された画像と比較して現周期に取得された画像に異常が生じたことが判定される。そして、異常判定部により現周期に取得された画像に異常が生じたと判定された場合に、前周期に推定した路面に基づいて、現周期における路面が路面推定部により推定される。画像の更新周期は一般的に高速であることを考慮すると、前周期から現周期にかけて路面状況に大きな変化が生じることは考えにくい。よって、前周期に推定した路面に基づいて現周期における路面を推定することで、一時的に異常が生じた画像に基づいて路面を推定する場合と比較して、現周期における路面を精度高く推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態に係る物標検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】ステレオカメラにより撮像された一対の輝度画像を模式的に示した図である。
【図３】図２に示される一対の輝度画像を基に生成された距離画像を模式的に示した図である。
【図４】距離画像から路面を推定する方法を示した図である。
【図５】一対の輝度画像のうち一方の輝度画像にワイパブレードが写りこんだことを模式的に示した図である。
【図６】図５に示される一対の輝度画像を基に生成された距離画像を模式的に示した図である。
【図７】本実施形態に係るＥＣＵが実施する制御フローチャートである。
【図８】本実施形態に係る物標検出制御がもたらす効果を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、物標検出装置を具現化した実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
【００１４】
まず、本実施形態に係る物標検出装置の概略構成について、図１を参照して説明する。物標検出装置は、車両に搭載された車載装置であり、自車両の周辺に存在する物標を検出する。本実施形態において、物標検出装置が搭載される車両は、窓ガラス３２に付着した雨滴を払拭し、ドライバの視界を良好とすることを目的として設けられたワイパ装置３０を備えた一般的な車両を想定している。ワイパ装置３０は、ワイパブレード３１を備えている。
【００１５】
物標検出装置は、ＥＣＵ２０を備えている。ＥＣＵ２０は、左カメラ１１及び右カメラ１２により撮像された一対の輝度画像を取得して、自車両の周辺に存在する物標を検出する。
【００１６】
左カメラ１１及び右カメラ１２は、それぞれ、ＣＣＤイメージセンサやＭＯＳイメージセンサ、近赤外線センサ等で構成されており、左右一対でステレオカメラを構成している。本実施形態において、左カメラ１１及び右カメラ１２は、自車両のルームミラーの左右の端部に設置されており、自車両の前方に向かって所定角度の範囲で広がる領域を撮像する。そして、左カメラ１１は撮像した左輝度画像を所定周期でＥＣＵ２０へ送信し、右カメラ１２は撮像した右輝度画像を所定周期でＥＣＵ２０へ送信する。輝度画像の濃淡レベルは、輝度値で表される。
【００１７】
ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びＩ／Ｏ等を備えたコンピュータを主体として構成されている。ＥＣＵ２０は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されているプログラムを実行することにより、距離画像生成部２１、異常判定部２２、継続異常判別部２３、路面推定部２４、及び物標検出部２５の各機能を実現する。
【００１８】
距離画像生成部２１は、左カメラ１１及び右カメラ１２から送信された左右一対の輝度画像に基づいて、距離画像を生成する。例えば、自車両の前方に他車両が存在する位置関係で、左カメラ１１及び右カメラ１２により撮像された場合、図２に示すような輝度画像が生成される。図２に示す一対の輝度画像は、左カメラ１１及び右カメラ１２により撮像された画像である。左カメラ１１と右カメラ１２とで撮像された一対の輝度画像は、自車両の幅方向における設置位置の差から、視差が生じる。左カメラ１１及び右カメラ１２の所定の物標に対する視差は、左カメラ１１及び右カメラ１２のレンズの焦点から所定の物標までの距離と、一対一の対応関係がある。すなわち、視差は、実空間における自車両から物標までの距離を表す距離情報である。よって、距離画像生成部２１は、周知の手法を用いて、左右一対の輝度画像の視差を画素ごとに算出し、算出した視差に基づいて、自車両（計測地点）の周辺に存在する物標の距離情報の分布を表す距離画像を生成する。図３は、距離画像の概要を模式的に示した図であり、自車両からの距離が近いほど、濃いハッチングで示している。
【００１９】
異常判定部２２及び継続異常判別部２３の説明は、後述する。
【００２０】
路面推定部２４は、距離画像生成部２１により生成された距離画像に基づいて、路面の位置及び形状を推定する。図４の左図は、図３とは異なる距離画像の一例である。
【００２１】
図４の右図は、距離画像生成部２１により生成された距離画像に基づいて、距離画像中の１つの縦ラインについて画素ごとの距離と座標位置との関係を、二次元の仮想平面にプロットしたものである。ここで、仮想平面とは、縦方向の画素の座標位置を縦軸にとり、距離情報（視差：ｄｉｓｐａｒｉｔｙ）を横軸にとった二次元空間であり、このような空間は、Ｖ−ｄｉｓｐａｒｉｔｙ空間と呼称される。このＶ−ｄｉｓｐａｒｉｔｙ空間において、プロットされた点が比例した直線上に並ぶ部分を、路面と推定する。
【００２２】
物標検出部２５は、Ｖ−ｄｉｓｐａｒｉｔｙ空間において、路面推定部２４により推定された路面よりも上方に存在し、且つ、互いに距離が近い領域をグループ化し、グループ化した領域毎に物標を検出する（図４右図参照）。これにより、自車両から異なる距離に位置する物標を分離して検出することができる。
【００２３】
ところで、左カメラ１１及び右カメラ１２は、自車両のルームミラーの左右の端部に設置されているため、雨天時などでワイパブレード３１が駆動している状況では、左カメラ１１及び右カメラ１２により撮像された一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像にワイパブレード３１が写りこむことがある。この場合、ワイパブレード３１が写りこんだ領域の輝度に大きな変化が生じ、距離画像生成部２１は該領域に対する距離情報の分布について信頼性が低い距離画像を生成するおそれがある。ひいては、距離画像に基づく路面推定部２４による路面の推定精度が低下し、これにより物標検出部２５による物標の検出精度もまた低下することが想定される。
【００２４】
この対策として、図１に記載されるように、本実施形態に係るＥＣＵ２０は、異常判定部２２及び継続異常判別部２３を備えている。そして、後に詳述される異常判定部２２及び継続異常判別部２３による判定処理が行われることで、現周期に撮像された輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像にワイパブレード３１が写りこんでいることが判定される。ワイパ装置３０は、前述の通り、窓ガラス３２に付着する雨滴を払拭し、ドライバの視界を良好とすることを目的として設けられているため、窓ガラス３２の左右をワイパブレード３１が往復するように構成されている。このため、左カメラ１１及び右カメラ１２により撮像された輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像にワイパブレード３１が一時的に写りこんでも、以後も継続してワイパブレード３１が輝度画像の同じ領域内に写りこむ可能性は低い。言い換えれば、ワイパ装置３０の駆動中は、ワイパブレード３１は絶えず窓ガラス３２の左右を往復移動しており、輝度画像において一つの領域にワイパブレード３１が写りこんでいる時間は短いことが想定される。
【００２５】
したがって、輝度画像にワイパブレード３１が写りこまない期間に輝度画像を撮像した時を前周期とし、異常判定部２２は、前周期に撮像された輝度画像と比較することで、現周期に撮像された輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に異常が生じたか否かを判定する。前周期として、カメラ１１，１２の１撮像周期前や、数撮像周期前、ＥＣＵ２０の１制御周期前、数制御周期前等を採用することができる。また、一対の輝度画像に基づいて距離画像が生成されることから、一対の輝度画像の少なくとも一方の輝度画像に異常が生じた場合には、距離画像にも前記異常に由来する異常が生じることが想定される。したがって、異常判定部２２は、前周期に生成された距離画像と比較することで、現周期に生成された距離画像に異常が生じたか否かを判定する。
【００２６】
以下に、異常判定部２２が行う判定処理のより詳細な説明をする。説明の便宜上、前周期に左カメラ１１及び右カメラ１２により撮像された輝度画像を図２とし、図２の輝度画像を基に生成した距離画像を図３とする。また、現周期に左カメラ１１及び右カメラ１２により撮像された輝度画像を図５とし、図５の輝度画像を基に生成した距離画像を図６とする。
【００２７】
異常判定部２２は、左カメラ１１及び右カメラ１２により撮像された両方の輝度画像を図２及び図５に示されるように、八領域に分割し、それぞれの領域の輝度値の平均値を輝度平均値として算出する。ところで、ワイパブレード３１は窓ガラス３２に付着する雨滴を払拭するため、ワイパ装置３０の駆動中、窓ガラス３２の大半にワイパブレード３１が届くよう細長く設計されている。このため、輝度画像にワイパブレード３１が写りこむ場合、二領域以上の領域の輝度値に大きな差異が生じることが想定される。したがって、図２及び図５において、領域ごとに輝度値の平均値である輝度平均値を算出する。そして、それぞれの輝度画像において、図２を基に算出した輝度平均値と、図５を基に算出した輝度平均値との差分値である輝度差分値を領域ごとに算出し、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像において、輝度差分値が第一閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在するか否かを判定する。
【００２８】
距離画像もまた同様に、図３及び図６に示されるように、八領域に分割し、領域ごとに、距離情報である視差の平均値を距離平均値として算出する。そして、図３を基に算出した距離平均値と、図６を基に算出した距離平均値と、の差分値である距離差分値を領域ごとに算出し、距離差分値が第二閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在するか否かを判定する。
【００２９】
これらの判定で、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像の輝度差分値が第一閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在し、且つ、距離差分値が第二閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在すると判定した場合に、現周期に撮像された一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に異常が生じていると判定する。よって、異常判定部２２は、異常判定部の他、輝度平均値算出部と、輝度差分値算出部と、距離平均値算出部と、距離差分値算出部と、に該当する。
【００３０】
ただし、上記判定は、例えば窓ガラス３２に鳥のフンが付着し、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に鳥のフンが二領域に跨って写りこんだ場合も、現周期に撮像された一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に異常が生じていると判定する。窓ガラス３２に付着した鳥のフンが一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像の二領域に跨って写りこんだ場合には、窓ガラス３２に付着した鳥のフンを除去しない限りその後も同じ領域に継続して写りこむことが想定される。このような状況では、異常判定部２２は以後の判定処理にて連続的に、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に異常が生じていると判定すると考えられる。このとき、鳥のフンが窓ガラス３２に付着した期間が長ければ長いほど、鳥のフンが窓ガラス３２に付着するよりも以前（前周期）に撮像された際の路面状況と、現在（現周期）の路面状況との差異は大きくなる。該差異が大きくなるに伴って、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像にワイパブレード３１が写りこんだと判定された場合に実施される後述の路面推定部２４による路面の推定処理の精度が低くなる。
【００３１】
よって、継続異常判別部２３は、異常判定部２２による肯定判定の連続回数が閾値（例えば、二回に設定される）よりも多い場合に、異常判定部２２により判定された異常は今後も継続して生じるおそれのある異常であると判別する。異常判定部２２により判定された異常は今後も継続して生じるおそれのある異常であると継続異常判別部２３により判別された場合には、本制御では物標検出の精度の低下を抑制することが困難であるとして、後述の路面推定部２４及び物標検出部２５による処理は実施しない。
【００３２】
一方で、異常判定部２２により判定された異常は今後も継続して生じるおそれのある異常ではないと継続異常判別部２３により判別された場合、異常判定部２２により判定された異常は、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像にワイパブレード３１が写りこんだなどの一時的に発生した異常であると考えられる。このため、路面推定部２４は、異常判定部２２により現周期に撮像された一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に異常が生じていると判定され、異常判定部２２により判定された異常が今後も継続して生じるおそれのある異常ではないと判定されたことを条件として、前周期に推定した路面を現周期における路面として推定する。左カメラ１１及び右カメラ１２により撮像される輝度画像の更新周期は一般的に高速であることを考慮すると、前周期から現周期にかけて路面状況に大きな変化が生じることは考えにくい。よって、前周期に推定した路面を現周期における路面として推定することで、一時的に異常が生じている輝度画像に基づいて路面を推定する場合と比較して、現周期における路面を精度高く推定することが可能となる。
【００３３】
本実施形態では、ＥＣＵ２０により図７に記載の物標検出制御を実行する。図７に示す物標検出制御は、ＥＣＵ２０が電源オンしている期間中にＥＣＵ２０によって所定周期で繰り返し実行される。
【００３４】
まず、ステップＳ１００にて、左カメラ１１及び右カメラ１２により撮像された一対の輝度画像を取得する。そして、ステップＳ１１０にて、取得した一対の輝度画像に基づいて距離画像を生成する。
【００３５】
ステップＳ１２０では、ステップＳ１００で取得した一対の輝度画像を八領域に分割し、輝度平均値を領域ごとに算出する。そして、領域ごとに、前周期に算出した輝度平均値と、現周期に算出した輝度平均値との輝度差分値を算出する。
【００３６】
ステップＳ１３０では、ステップＳ１１０にて生成された距離画像を八領域に分割し、距離平均値を領域ごとに算出する。そして、領域ごとに、前周期に算出した距離平均値と、現周期に算出した距離平均値との距離差分値を算出する。
【００３７】
ステップＳ１４０では、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像の輝度差分値が第一閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在し、且つ、距離差分値が第二閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在するか否かを判定する。
【００３８】
ステップＳ１４０にて否定判定だった場合には（Ｓ１４０：ＮＯ）、ステップＳ１５０に進み、ステップＳ１１０で生成した距離画像から路面を推定する。ステップＳ１６０では、ステップＳ１５０で推定した路面の情報を記憶する。
【００３９】
ステップＳ１７０では、距離画像において、ステップＳ１５０又は後述のステップＳ１９０で推定した路面よりも上方に存在する物標を検出し、本制御を終了する。
【００４０】
ステップＳ１４０にて肯定判定だった場合には（Ｓ１４０：ＹＥＳ）、ステップＳ１８０に進み、ステップＳ１４０による判定処理にて判定された肯定判定の連続回数が閾値よりも多いか否かを判定する。ステップＳ１８０にて否定判定だった場合には（Ｓ１８０：ＮＯ）、ステップＳ１９０に進み、前周期に推定された路面を現周期における路面として推定する。そして、ステップＳ１７０に進む。ステップＳ１８０にて肯定判定だった場合には（Ｓ１８０：ＹＥＳ）、そのまま本制御を終了する。
【００４１】
上記構成により、本実施形態は、以下の効果を奏する。
【００４２】
異常判定部２２により判定された異常は今後も継続して生じるおそれのある異常ではないと継続異常判別部２３により判別されたことを条件として、前周期に推定された路面が現周期における路面として路面推定部２４により推定される。すなわち、現周期における路面は、前周期に推定した路面と同一であるとみなされる。これにより、路面推定部２４による路面の推定処理の簡略化を図ることができる。
【００４３】
また、輝度画像にワイパブレード３１が写りこんでも、路面推定部２４による路面の推定処理により路面が推定されるため、推定された路面よりも上方に存在する物標を検出することができる。図８には、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に物標を隠すようにワイパブレード３１が写りこむことで、ワイパブレード３１が写りこんだ領域で異常が生じている距離画像に対して、本物標検出制御を実施しなかった場合の結果（上図）と、本物標検出制御を実施した場合の結果（下図）と、が示されている。図８上図では、ワイパブレード３１が写りこんだ領域の路面を推定することができないために、推定された路面に基づいて路面よりも上方に存在する物標を検出することができなかった。一方で、図８下図では、前周期に推定した路面を現周期における路面として推定することで、ワイパブレード３１が写りこむことで隠されている領域内に存在する路面よりも上方に存在する物標を検出することができた。
【００４４】
一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像の輝度差分値が第一閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在し、且つ、距離差分値が第二閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在すると判定した場合に、現周期に撮像された一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に異常が生じていると異常判定部２２により判定される。これにより、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に異常が生じていることを精度高く判定することが可能となる。
【００４５】
上記実施形態を、以下のように変更して実施することもできる。
【００４６】
上記実施形態に係る物標検出制御では、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像にワイパブレード３１が写りこむ異常を想定していた。このことについて、本物標検出制御が対処可能な異常は、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像にワイパブレード３１が写りこむ異常に限らない。つまり、異常判定部２２により判定された異常が今後も継続して生じるおそれのある異常でなければよく、例えば一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に落ち葉が写りこむ異常もまた本物標検出制御により対処可能な異常である。ただし、輝度画像に落ち葉が写りこむ異常の場合、落ち葉の大きさによっては、輝度画像全体のうち１領域に落ち葉が収まることが想定される。このため、本制御により対処可能な異常として、輝度画像に落ち葉が写りこむ異常も含める場合は、異常判定部２２の判定処理の内容を一部変更する必要がある。具体的には、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像の輝度差分値が第一閾値よりも大きくなる領域が一領域以上存在するか否かを判定し、且つ、距離差分値が第二閾値よりも大きくなる領域が一領域以上存在するか否かを判定すると、変更すると好適である。
【００４７】
上記実施形態において、異常判定部２２は、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像の輝度差分値が第一閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在し、且つ、距離差分値が第二閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在すると判定した場合に、現周期に撮像された一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に異常が生じていると判定していた。このことについて、異常判定部２２は、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像の輝度差分値が第一閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在した場合に、現周期に撮像された一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に異常が生じていると判定してもよい。あるいは、異常判定部２２は、距離差分値が第二閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在すると判定した場合に、現周期に撮像された一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に異常が生じていると判定してもよい。
【００４８】
上記実施形態において、異常判定部２２は、一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像の輝度差分値が第一閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在するか否かを判定していた。つまり、上記実施形態に係る異常判定部２２は、左カメラ１１及び右カメラ１２により撮像された輝度画像の両方を判定対象としていた。しかし、ワイパブレード３１は一対の輝度画像のうち一方の輝度画像にのみ写りこむことが考えられる。したがって、異常判定部２２はワイパブレード３１が写りこむ輝度画像のみを判定対象としてもよい。具体的には、異常判定部２２は、一対の輝度画像のうちワイパブレード３１が写りこむ可能性のある方の輝度画像の輝度差分値が第一閾値よりも大きくなる領域が二領域以上存在するか否かを判定する。これにより、異常判定部２２により行われる判定処理の誤判定抑制及び簡略化を図ることが可能となる。
【００４９】
上記実施形態において、路面推定部２４は、異常判定部２２により現周期に撮像された一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に異常が生じていると判定され、異常判定部２２により判定された異常が今後も継続して生じるおそれのある異常ではないと継続異常判別部２３により判定されたことを条件として、前周期に推定した路面を現周期における路面として推定していた。このことについて、継続異常判別部２３による判定を省いてもよい。より具体的には、路面推定部２４は、異常判定部２２により現周期に撮像された一対の輝度画像のうち少なくとも一方の輝度画像に異常が生じていると判定されたことを条件として、前周期に推定した路面を現周期における路面として推定してもよい。
【００５０】
上記実施形態において、路面推定部２４は、異常判定部２２により判定された異常が今後も継続して生じるおそれのある異常ではないと判定されたことを条件として、前周期に推定した路面を現周期における路面として推定していた。このことについて、例えば、路面推定部２４は、異常判定部２２により判定された異常が今後も継続して生じるおそれのある異常ではないと判定されたことを条件として、前周期に推定した路面から現周期の路面を推定してもよい。より具体的には、Ｖ−ｄｉｓｐａｒｉｔｙ空間において、前周期に推定された路面を表す比例した直線状に並んだ点を通る線を表す数式を導出し、導出した数式を用いて現周期における路面の形状を推定してもよい。このとき、前周期を含めた今までに導出した数式の傾きの変化傾向から係数を求め、求めた係数を用いて数式を補正してもよい。
【符号の説明】
【００５１】
１１…左カメラ、１２…右カメラ、２０…ＥＣＵ、２１…距離画像生成部、２２…異常判定部、２４…路面推定部、２５…物標検出部。
【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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