(57)【要約】【課題】  車両に搭載される灯火の種類を表す情報を登録することができる周辺環境認識装置及び方法の提供。【解決手段】  本発明による周辺環境認識装置１は、色を認識する車載カメラを備え、前記車載カメラにより取得される画像に基づいて周辺環境を認識する。周辺環境認識装置１は、処理装置１０と、車両に搭載される灯火の種類を表す情報を前記処理装置に入力する入力装置３０と、記憶装置２０とを備え、前記処理装置１０は、前記入力装置３０に入力された情報に基づいて、前記車両に搭載される灯火の種類を表す情報を前記記憶装置２０に記憶することを特徴とする。【選択図】  図１
2012230633.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
色を認識する車載カメラを備え、前記車載カメラにより取得される画像に基づいて周辺環境を認識する周辺環境認識装置であって、
処理装置と、
車両に搭載される灯火の種類を表す情報を前記処理装置に入力する入力装置と、
記憶装置とを備え、
前記処理装置は、前記入力装置に入力された情報に基づいて、前記車両に搭載される灯火の種類を表す情報を前記記憶装置に記憶することを特徴とする、周辺環境認識装置。
【請求項２】
前記処理装置は、前記車両に搭載される灯火の種類を表す情報として、前記灯火の種類に応じた閾値を記憶し、前記閾値は、前記車載カメラにより撮像した画像を処理して周辺他車の灯火に係る像と路側反射物に係る像とを識別するための閾値である、請求項１に記載の周辺環境認識装置。
【請求項３】
前記灯火は、ヘッドライトであり、
認識されるヘッドライトの種類は、ハロゲン、ＬＥＤ及びＨＩＤ（High  Intensity  Discharge）の種類を含む、請求項１又は２に記載の周辺環境認識装置。
【請求項４】
前記入力装置は、前記灯火により照射される反射板を撮像する前記車載カメラを含み、
前記処理装置は、前記車載カメラにより撮像した画像を処理して得られる前記反射板の像の輝度特性に基づいて、前記灯火の種類を認識し、該認識した種類に基づいて、前記灯火の種類を表す情報を生成する、請求項１〜３のうちのいずれか１項に記載の周辺環境認識装置。
【請求項５】
前記処理装置は、第１の種類の灯火を照射した場合に得られる前記反射板の像の輝度と、第２の種類の灯火を照射した場合に得られる前記反射板の像の輝度との差を利用して、前記灯火の種類を認識する、請求項４に記載の周辺環境認識装置。
【請求項６】
前記反射板は、所定の波長範囲の光に対して他の波長範囲の光に比べて高い反射特性を有する、請求項４に記載の周辺環境認識装置。
【請求項７】
車両に搭載される灯火種類登録方法であって、
車両の灯火により反射板に光を照射し、
前記反射板を車載カメラにより撮像し、
前記車載カメラから得られる画像を処理して、前記反射板に係る像の輝度特性に基づいて、前記灯火の種類を認識し、
認識した灯火の種類を表す情報を記憶装置に記憶することを含む、灯火種類登録方法。
【請求項８】
車両生産時、前記記憶装置の交換時、及び、車両の灯火の交換時のうちの少なくともいずれかの時に実行される請求項７に記載の灯火種類登録方法。
【請求項９】
車載カメラの光軸調整を行う際に実行される請求項７に記載の灯火種類登録方法。
【請求項１０】
車両に搭載される灯火の種類を判別するための反射板を備え、
前記反射板は、所定の波長範囲の光のみを透過するフィルタと、前記フィルタの背後に設けられる拡散板とを備える、施設側装置。
【請求項１１】
前記反射板は、ターゲットを用いて車載カメラの光軸調整を行う際の車両位置での前記車載カメラの撮像領域内に配置される、請求項１０に記載の施設側装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、周辺環境認識装置及び灯火種類登録方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車載カメラにより撮像された画像を画像処理し、クラス化を行うことで先行車のテールランプやヘッドライト、路側の照明や標識等を認識する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許公開２００７／０２２１８２２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、車両の灯火は、例えば灯火がヘッドライトの場合、ハロゲン、ＬＥＤ及びＨＩＤ（High  Intensity  Discharge）等がある。例えば車載カメラにより撮像された画像を画像処理し、自車の灯火からの光を反射する反射物と、周辺車両の灯火（自発光体）と識別する場合、同一の反射物であっても、自車の灯火の種類の相違に依存して異なる態様（分光特性）で車載カメラにより捕捉される場合がある。従って、自車の灯火の種類に応じて識別方法を変更すれば、画像認識精度が向上しうる。従来は、このような課題が見出されていなかったため、自車の灯火の種類を表す情報を自車側で記憶しておくことが実施されていなかった。
【０００５】
そこで、本発明は、車両に搭載される灯火の種類を表す情報を登録することができる周辺環境認識装置及び灯火種類登録方法等の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一局面によれば、色を認識する車載カメラを備え、前記車載カメラにより取得される画像に基づいて周辺環境を認識する周辺環境認識装置であって、
処理装置と、
車両に搭載される灯火の種類を表す情報を前記処理装置に入力する入力装置と、
記憶装置とを備え、
前記処理装置は、前記入力装置に入力された情報に基づいて、前記車両に搭載される灯火の種類を表す情報を前記記憶装置に記憶することを特徴とする、周辺環境認識装置が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、車両に搭載される灯火の種類を表す情報を登録することができる周辺環境認識装置及び灯火種類登録方法が得られる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施例による周辺環境認識装置１の主要構成を示す図である。
【図２】周辺環境認識装置１の処理装置１０により実行される灯火種類登録処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】車載カメラのRGB分光感度特性の一例を示すグラフである。
【図４】３種類の光源（ＬＥＤ，ハロゲン、ＨＩＤ）のそれぞれの場合のヘッドライトの分光特性の一例を示す図である。
【図５】カメラ分光輝度特性の一例を示す図である。
【図６】周辺環境認識装置１００の一例の構成を示す図である。
【図７】画像処理装置１４０により実行される前方車両のテールランプ検出方法の一例を示すフローチャートである。
【図８】画像処理装置１４０により処理される前方環境画像の一例を模式的に示す図である。
【図９】灯火種類登録処理で用いる施設側装置２００の一例を示す図である。
【図１０】第１マーカー２０１の構成の一例を示す２面図である。
【図１１】フィルタ２０１ａ，２０２ａ，２０３ａの特性の設定方法の一例の説明図である。
【図１２】施設側装置２００を用いて実行される灯火種類登録処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】調整位置にある車両（及び車載カメラ）と施設側装置２００の位置関係の一例を示す図である。
【図１４】ヘッドライト種類決定方法の一例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】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。
【００１０】
図１は、本発明の一実施例による周辺環境認識装置１の主要構成を示す図である。周辺環境認識装置１は、色を認識する車載カメラ１２０により取得される画像に基づいて周辺環境を認識する装置である。周辺環境としては、例えば周辺車両、路側反射物、白線等を含んでよい。
【００１１】
周辺環境認識装置１は、処理装置１０と、記憶装置２０と、入力装置３０と、車載カメラ１２０とを含む。周辺環境認識装置１は、車両に搭載される。但し、処理装置１０及び入力装置３０の機能の一部は、車両外部の装置により実現されてもよい。この場合、車両外部の装置は、有線又は無線で車両側（例えば車載ＬＡＮ）に接続されてもよい。
【００１２】
処理装置１０は、ＣＰＵを含む演算処理装置により構成されてもよい。処理装置１０の機能は、任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はそれらの組み合わせにより実現されてもよい。例えば、処理装置１０の機能の任意の一部又は全部は、特定用途向けＡＳＩＣ（application‐specific  integrated  circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）、ＤＳＰ（digital  signal  processor）により実現されてもよい。
【００１３】
記憶装置２０は、書き込み可能な記憶装置であり、ＥＥＰＲＯＭ等により実現されてもよい。
【００１４】
入力装置３０は、車両に搭載される灯火の種類を表す情報を処理装置１０に入力する。灯火の種類とは、灯火の光源の種類の相違に関する種類である。例えば灯火がヘッドライトである場合、灯火の種類は、ハロゲン、ＬＥＤ（Light‐Emitting  Diode）及びＨＩＤ（High  Intensity  Discharge）等がある。
【００１５】
入力装置３０は、例えばユーザの操作に応じた信号を処理装置１０に入力するユーザインタフェースであってよい。ユーザインタフェースは、リモートコントローラ、スイッチ（タッチパネルスクリーン上のタッチスイッチを含む）、キーボード等の任意の形態であってよい。また、ユーザインタフェースは、車載されるものであってもよいし、ユーザにより持ち込まれるもの（例えば、有線又は無線で車載ＬＡＮに接続されるツールなどの通信端末）であってもよい。或いは、入力装置３０は、カメラであってもよい。カメラは、車載カメラ１２０であってもよいし、外部のカメラであってもよい。車載カメラ１２０は、例えば、車両周辺（車両前方、側方、後方）を撮像するものあってよい。この場合、車載カメラ１２０は、動作時、ＣＣＤ（charge‐coupled  device）やＣＭＯＳ（complementary  metal  oxide  semiconductor）等の撮像素子により、車両周辺の環境を表す周辺環境画像を取得する。車載カメラ１２０は、例えばルームミラーの裏側（車両前側の面）に取り付けられてもよい。
【００１６】
図２は、周辺環境認識装置１の処理装置１０により実行される灯火種類登録処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、車両の灯火としてヘッドライトを想定する。本灯火種類登録処理は、例えばユーザによる所定の操作に基づいて灯火種類登録処理が指示された場合に実行されてもよい。
【００１７】
ステップ２００では、処理装置１０は、入力装置３０からの入力情報を取得する。即ち、処理装置１０は、入力装置３０からの入力を受ける。入力装置３０がユーザインタフェースである場合、ユーザは、車両のヘッドライトの種類を表す情報を入力装置３０に入力する。例えば、ユーザインタフェースは、ヘッドライトの種類として「ハロゲン」、「ＬＥＤ」、「ＨＩＤ」及び「その他」といったタッチスイッチをタッチパネルディスプレイに表示するものであってよい。この場合、ユーザは、例えばヘッドライトの種類がハロゲンである場合は、「ハロゲン」のタッチスイッチを操作する。入力装置３０が車載カメラ１２０である場合、車載カメラ１２０は、ヘッドライトで照明されたマーカー（反射板）の像を捕捉する。即ち、処理装置１０は、入力情報として、ヘッドライトで照明されたマーカーの撮像画像を車載カメラ１２０から受ける。
【００１８】
ステップ２０２では、処理装置１０は、上記ステップ２００で入力された入力情報に基づいて、ヘッドライトの種類を表す情報（以下、「ヘッドライト種類情報」という）を記憶装置２０に記憶する。入力装置３０がユーザインタフェースである場合、処理装置１０は、入力情報をそのまま記憶装置２０に記憶してもよい。入力装置３０が車載カメラ１２０である場合、処理装置１０は、車載カメラ１２０により撮像した画像を処理して得られるマーカーの像の輝度特性に基づいて、ヘッドライトの種類を認識し、該認識した種類を表す情報を記憶装置２０に記憶する。ここで、ヘッドライトの種類が異なると、マーカーの像の輝度特性がそれに応じて変化する。これは、ハロゲン、ＬＥＤ及びＨＩＤ等では、その分光特性が異なるためである（図４参照）。従って、処理装置１０は、かかる分光特性の相違を利用して、ヘッドライトの種類を認識する。より具体的には、処理装置は、第１の種類の灯火を照射した場合に得られるマーカーの像の輝度と、第２の種類の灯火を照射した場合に得られるマーカーの像の輝度との差を利用して、ヘッドライトの種類を認識してもよい。
【００１９】
ところで、車両のヘッドライトの種類は、ハロゲン、ＬＥＤ及びＨＩＤ等のように多様であるが、その種類を表す情報は、従来は車両制御等に使用されておらず、その有用性が見出されていなかった。しかしながら、車両（自車）のヘッドライトの種類を表す情報（ヘッドライト種類情報）は、例えばヘッドライトで照明された範囲内の物体を車載カメラ１２０を用いて画像認識する際に、有用となる。
【００２０】
従って、本実施例によれば、上述の如く、ヘッドライト種類情報を車両側に記憶することができるので、かかる情報を用いて車両制御等の精度を高めることが可能となる。具体的には、ヘッドライト種類情報は、車載カメラ１２０により撮像した画像を処理して周辺環境を認識するために使用することができる。例えば、ヘッドライト種類情報は、周辺他車の灯火（テールランプやヘッドライト等）に係る像と路側反射物に係る像とを識別するために利用することができる。これは、ヘッドライトからの光による路側反射物からの反射光は、自発光体の周辺他車の灯火からの光とは異なり、ヘッドライトの分光特性の影響を大きく受けるためである。この点について、図３乃至図５を参照して説明する。
【００２１】
図３は、車載カメラ１２０のRGB分光感度特性の一例を示すグラフである。図３に示すようなRGB分光感度特性は、車載カメラ１２０のカラーフィルタの分光透過率特性と、車載カメラ１２０の撮像素子の感度特性（相対感度）との積より得られる。ここでは、一例として、赤外カットフィルタが使用されていない車載カメラ１２０の特性を示すが、赤外カットフィルタが使用されてもよい。
【００２２】
図４は、３種類の光源（ＬＥＤ，ハロゲン、ＨＩＤ）のそれぞれの場合のヘッドライトの分光特性の一例を示す図である。このように、ハロゲン、ＬＥＤ及びＨＩＤでは、その分光特性が大きく異なることが分かる。
【００２３】
図５は、カメラ分光輝度特性の一例を示す図であり、（Ａ）は、ヘッドライトの光源がハロゲン球である場合のカメラ分光輝度特性を示すグラフであり、（Ｂ）は、ヘッドライトの光源がＨＩＤである場合のカメラ分光輝度特性を示すグラフであり、（Ｃ）は、ヘッドライトの光源がＬＥＤである場合のカメラ分光輝度特性を示すグラフである。図５に示すカメラ分光輝度特性は、図３に示すRGB分光感度特性と図４に示すヘッドライトの分光特性の積により得られる。図５は、実質的に、ヘッドライトからの光を車載カメラ１２０で撮像したときの分光輝度特性に対応する。このことから、ヘッドライトからの光による路側反射物からの反射光の分光特性は、当該ヘッドライトの分光特性の影響を大きく受けることが分かる。
【００２４】
次に、記憶装置２０に記憶されたヘッドライト種類情報の用途の一例について説明する。ここでは、記憶装置２０に記憶されたヘッドライト種類情報を用いて車両周辺物を認識する用途について説明する。
【００２５】
図６は、周辺環境認識装置１００の他の一実施例の構成を示す図である。上述の実施例による周辺環境認識装置１と同一であってよい構成については、同一の参照符号を付して説明を省略する。
【００２６】
周辺環境認識装置１００は、車両に搭載される。周辺環境認識装置１００は、車載カメラ１２０と、画像処理装置１４０と、記憶装置２０とを含む。車載カメラ１２０は、上述の如く図１に示した入力装置３０として機能してもよい。ここでは、一例として、車載カメラ１２０は、車両前方の環境を撮像して前方環境画像を取得するものとする。また、画像処理装置１４０は、図１に示した周辺環境認識装置１の処理装置１０の機能を含む。従って、周辺環境認識装置１００は、上述の実施例による周辺環境認識装置１の灯火種類登録機能を含んでよい。画像処理装置１４０は、カメラ制御ＩＣとして車載カメラ１２０に組み込まれてもよい。また、周辺環境認識装置１の記憶装置２０は、車載ＥＣＵの記憶装置により実現されてもよい。
【００２７】
図７は、画像処理装置１４０により実行される前方車両のテールランプ検出方法の一例を示すフローチャートである。図４に示す処理ルーチンは、例えばヘッドライトがオンされている間、所定周期毎に実行されてもよい。この間、車載カメラ１２０は、車両走行中にリアルタイムに前方環境画像を取得し、所定のフレーム周期のストリーム形式で画像処理装置１４０に供給するものであってよい。図８は、画像処理装置１４０により処理される前方環境画像の一例を模式的に示す図である。
【００２８】
ステップ７００では、前方環境画像における高輝度点のＲＧＢベクトルを抽出する。高輝度点は、所定輝度以上の画素又はその集合であり、所定輝度は、例えば、テールランプの光に係る像が確実に抽出される値に設定・適合される。ＲＧＢベクトルは、（Ｒ／（Ｒ２＋Ｇ２＋Ｂ２）０．５、Ｇ／（Ｒ２＋Ｇ２＋Ｂ２）０．５、Ｂ／（Ｒ２＋Ｇ２＋Ｂ２）０．５）である。尚、高輝度点が複数の画素の集合からなる場合は、ＲＧＢベクトルは、当該集合を構成する各画素の平均値として導出されてもよい。
【００２９】
尚、高輝度点が複数存在する場合には、各高輝度点に対して、それぞれ、ＲＧＢベクトルが算出され、ステップ７０２以降の処理が実行されてよい。或いは、テールランプ候補として２つのペアの高輝度点が検出された場合に、当該２つのペアの高輝度点に対して、それぞれ、ＲＧＢベクトルが算出され、ステップ７０２以降の処理が実行されてよいし、当該２つのペアの高輝度点を１つの光輝度点としてまとめてＲＧＢベクトルが算出され、ステップ７０２以降の処理が実行されてよい。
【００３０】
例えば本ステップ７００では、図８に示す例の場合、路側反射物（本例ではデリニエータ）の反射光８０２と、先行車のテールランプの光８０４と、対向車のヘッドライトの光８０６が高輝度点として検出されうる。尚、デリニエータの反射光８０２は、主に、車両（自車）のヘッドライトからの光に起因するものである。先行車のテールランプの光８０４及び対向車のヘッドライトの光８０６は、それぞれのランプの点灯状態で発生される光(自発光)である。
【００３１】
ステップ７０２では、記憶装置２０に記憶されたヘッドライト種類情報を読み出す。
【００３２】
ステップ７０４では、読み出したヘッドライト種類情報に基づいて、自車のヘッドライトの種類に応じた判定閾値を算出する。
【００３３】
ここで、路側反射物がデニリエータの場合を想定した場合の判定閾値算出方法の一例を説明する。デニリエータは、例えば、図５にＡ１で示す波長帯域の光に対して強い反射特性を有する。即ち、デニリエータは、例えば、図５にＡ１で示す波長帯域に透過領域を持つ表面部と、表面部の背後に拡散板とからなる。
【００３４】
この場合、デニリエータの反射光は、分光範囲Ａ１の特性に依存したＲＧＢベクトルとなる。この点に着目して、先行車のテールランプの光や対向車のヘッドライトの光に係る像とデニリエータからの反射光に係る像とを区別するための判定閾値は、分光範囲Ａ１のＲＧＢの各強度（輝度）の積分値ｌｒＡ１、ｌｇＡ１、ｌｂＡ１（図５の分光範囲Ａ１を積分区間として各曲線を積分して得られる値）を用いて、以下の基準値に基づいて設定されてもよい。
赤成分基準値Ｒｅｆｒ＝ｌｒＡ１／（ｌｒＡ１＋ｌｇＡ１＋ｌｂＡ１）
緑成分基準値Ｒｅｆｇ＝ｌｇＡ１／（ｌｒＡ１＋ｌｇＡ１＋ｌｂＡ１）
青成分基準値Ｒｅｆｂ＝ｌｂＡ１／（ｌｒＡ１＋ｌｇＡ１＋ｌｂＡ１）
このとき、ヘッドライト種類情報に基づいて、例えば自車のヘッドライトの種類がハロゲンである場合、図５（Ａ）に特性を用いて上記の基準値が算出される。また、自車のヘッドライトの種類がＨＩＤである場合、図５（Ｂ）に特性を用いて上記の基準値が算出される。また、自車のヘッドライトの種類がＬＥＤである場合、図５（Ｃ）に特性を用いて上記の基準値が算出される。
【００３５】
尚、自車のヘッドライトの種類に応じた判定閾値は、一旦算出した後は、記憶装置２０に記憶しておいてもよい。この場合、次回以降は、記憶装置２０に記憶しておいた判定閾値を単に読み出して使用すればよい。
【００３６】
ステップ７０６では、上記ステップ７０４で算出した判定閾値（基準値）と、上記ステップ７００で算出したＲＧＢベクトルとの関係に基づいて、高輝度点が路側反射物の反射光に起因するものか否かを判定する。この場合、例えば、前方環境画像中の高輝度点のＲＧＢベクトルの各成分が、各成分の基準値に対して±５％に収まっている場合には、当該高輝度点がデニリエータの反射光に起因するものと判定し、それ以外の場合（いずれかの成分で基準値に対して５％を超える乖離がある場合）には、当該高輝度点がデニリエータの反射光に起因するものでないと判定してもよい。或いは、ＲＧＢの各成分方向を３軸とした直交座標系で以下の球面の式を用いて判定してもよい。
（Ｒ−Ｒｅｆｒ）２＋（Ｇ−Ｒｅｆｇ）２＋（Ｂ−Ｒｅｆｂ）２≦ｅ２ 
ここで、ｅは許容誤差であり、例えば０．０５（５％）であってよい。（Ｒｅｆｒ、Ｒｅｆｇ、Ｒｅｆｂ）は、上述の基準値であり、上述の如く、ヘッドライトの種類に応じて異なる。この場合、この直交座標の原点を始点とする高輝度点のＲＧＢベクトルの終点が球面内に含まれる場合には、当該高輝度点がデニリエータの反射光に起因するものと判定し、球面の外に位置する場合には、当該高輝度点がデニリエータの反射光に起因するものでないと判定してもよい。
【００３７】
ステップ７０８では、路側反射物の反射光に起因すると判定した高輝度点を除去して、ステップ７１０に進む。尚、この除去の結果、残りの高輝度点が存在しない場合は、そのまま終了してもよい(この場合、今回の処理周期では先行車のテールランプが検出されないと判断されることになる)。
【００３８】
ステップ７１０では、高輝度点が先行車のテールランプの光に起因するものか否かを判定する。この判定方法は、任意であってよい。例えば先行車のテールランプの色の特性、属性（例えば２個ペアか否か）、動き等を考慮して判定されてもよい。高輝度点が先行車のテールランプの光に起因すると判定した場合には、ステップ７１２に進み、それ以外の場合は、そのまま終了する(この場合、今回の処理周期では先行車のテールランプが検出されないと判断されることになる)。
【００３９】
ステップ７１２では、高輝度点が先行車のテールランプの光に起因するものとして確定する。即ち、先行車のテールランプを認識（検出）する。尚、この際、画像処理装置１４０は、検出したテールランプの画素位置に基づいて、先行車までの距離及び先行車の方向（横位置）を算出（推定）してもよい。また、画像処理装置１４０は、先行車までの距離の変化態様に基づいて、先行車との相対速度を算出してもよい。これらの先行車の情報は、例えば運転支援制御で利用されてもよい。運転支援制御は、先行車との接近状態を警報する接近警報制御、衝突回避制御、先行車へのハイビームの照射範囲を制御する配光制御等を含んでよい。衝突回避制御では、例えば、先行車のテールランプの検出結果に基づいて、先行車と車両との間の衝突の可能性を判断し、先行車と車両との間の衝突の可能性があると判断した場合にブレーキアクチュエータを作動させて（介入制動により）先行車との衝突を回避する制御であってよい。配光制御は、ヘッドライトのスイブル角度を調整することや、シェードを動かしてハイビームの照射範囲の一部を遮蔽する遮蔽部分を可変することによって、実現されてもよい。
【００４０】
尚、図７に示す処理において、上記ステップ７１０の判定は、上記ステップ７００での高輝度点の抽出態様によっては、省略されてもよい。例えば、上記ステップ７００で２個のペアの高輝度点のみが抽出され、且つ、ヘッドライトの光による高輝度点が除去されており、更に、ステップ７０８を経て又はステップ７０６の否定判定を経て２個のペアの高輝度点のみが残存している場合には、当該２個のペアの高輝度点を、先行車のテールランプの光に起因するものとして確定してもよい。この場合は、ステップ７０６では、判定閾値と、上記ステップ７００で算出した２個のペアの高輝度点のＲＧＢベクトルとの関係に基づいて、当該２個のペアの高輝度点が、先行車のテールランプの光に起因するものか、又は、デニリエータの反射光に起因するものかが判定されることになる。尚、対向車のヘッドライトの光による高輝度点（例えば、図８の対向車のヘッドライトの光８０６）は、色の相違や輝度の相違（輝度が比較的高い）、動き（相対速度が比較的大きい）等の特徴に基づいて、先行車のテールランプの光による高輝度点やデニリエータ等の路側反射物の反射光による高輝度点に対して識別・除去されてもよい。
【００４１】
尚、図７に示す処理では、路側反射物の一例として、橙色であり丸型であり走行道路に沿って規則正しく配置されているデリニエータが想定されている。但し、同様の考え方は、デリニエータ以外の路側反射物であって、橙色等の色特徴を有し且つ任意の特定の形状を有する路側反射物にも同様に当てはまる。
【００４２】
次に、入力装置３０が車載カメラ１２０により実現される場合の周辺環境認識装置１による灯火種類登録処理の具体例について説明する。
【００４３】
図９は、灯火種類登録処理で用いる施設側装置２００の一例を示す図である。
【００４４】
施設側装置２００は、第１マーカー２０１、第２マーカー２０２及び第３マーカー２０３を含む。第１マーカー２０１、第２マーカー２０２及び第３マーカー２０３は、所定の高さに設置される。第１マーカー２０１、第２マーカー２０２及び第３マーカー２０３は、好ましくは、図９に示すように、車載カメラ１２０の光軸調整用のターゲット２１０の近傍に設置される。即ち、第１マーカー２０１、第２マーカー２０２及び第３マーカー２０３は、ターゲット２１０を用いて車載カメラ１２０の光軸調整を行う際の車両位置での車載カメラ１２０の撮像領域内に配置される。この場合、後述の如く、車載カメラ１２０の光軸調整を行う際に、車載カメラ１２０の光軸調整と並行して灯火種類登録処理を実行することができる。
【００４５】
図１０は、第１マーカー２０１の構成の一例を示す２面図である。第１マーカー２０１は、所定の波長範囲の光のみを透過するフィルタ（バンドパスフィルタ）２０１ａと、フィルタ２０１ａの背後に設けられる拡散板２０１ｂとを含む。第２マーカー２０２も、同様に、フィルタ２０２ａと拡散板２０２ｂとを含む。第３マーカー２０３も、同様に、フィルタ２０３ａと拡散板２０３ｂとを含む。第１マーカー２０１、第２マーカー２０２及び第３マーカー２０３は、フィルタ２０１ａ，２０２ａ，２０３ａの特性が異なる以外は同一の構成を有する。
【００４６】
図１１は、フィルタ２０１ａ，２０２ａ，２０３ａの特性の設定方法の一例の説明図であり、３種類の光源（ＬＥＤ，ハロゲン、ＨＩＤ）のそれぞれの場合のヘッドライトの分光特性の一例を示す図（図４と同様の図）である。
【００４７】
第１マーカー２０１のフィルタ２０１ａは、図１１に示すように、所定の波長範囲Ｘ１（約４５０ｎｍ付近の波長範囲）の光のみを透過する特性を有する。所定の波長範囲Ｘ１は、ＬＥＤの分光強度がハロゲンやＨＩＤよりも有意に高い波長範囲に対応する。
【００４８】
第２マーカー２０２のフィルタ２０２ａは、図１１に示すように、所定の波長範囲Ｘ２（約５７０ｎｍ付近の波長範囲）の光のみを透過する特性を有する。所定の波長範囲Ｘ２は、ＨＩＤの分光強度がハロゲンやＬＥＤよりも有意に高い波長範囲に対応する。
【００４９】
第３マーカー２０３のフィルタ２０３ａは、図１１に示すように、所定の波長範囲Ｘ３（約６４０ｎｍ付近の波長範囲）の光のみを透過する特性を有する。所定の波長範囲Ｘ３は、ハロゲンの分光強度がＨＩＤやＬＥＤよりも有意に高い波長範囲に対応する。
【００５０】
図１２は、施設側装置２００を用いて実行される灯火種類登録処理であって、周辺環境認識装置１の処理装置１０により実行される灯火種類登録処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、車両の灯火としてヘッドライトを想定する。この灯火種類登録処理は、例えばユーザによる所定の操作に基づいて灯火種類登録処理が指示された場合に実行されてもよい。図１２に示す処理は、図１３に示すように、周辺環境認識装置１を搭載した車両が施設側装置２００に対して所定の調整位置に来た時に実行されてもよい。即ち、車載カメラ１２０の光軸調整が可能な位置（ターゲット２１０に対する位置）に車両が配置された時に実行されてもよい。
【００５１】
ステップ１２００では、車載カメラ１２０をオンにし、ターゲット２１０を認識（捕捉）する。
【００５２】
ステップ１２０２では、車載カメラ１２０によりターゲット２１０が認識（発見）されたか否かを判定する。車載カメラ１２０によりターゲット２１０が認識された場合には、灯火種類の認識が可能であると判断して、ステップ１２０４に進み、それ以外の場合は、そのまま終了する。
【００５３】
ステップ１２０４では、ヘッドライトをオンにし、第１マーカー２０１、第２マーカー２０２及び第３マーカー２０３に係る像を撮像画像から抽出できるように車載カメラ１２０の明るさを制御する。車載カメラ１２０の明るさ（受光量）は、車載カメラ１２０のゲイン値を制御することにより実現されてもよい。例えば、車載カメラ１２０の明るさは、第１マーカー２０１、第２マーカー２０２及び第３マーカー２０３に係る像の輝度が飽和しないように調整されてよい。
【００５４】
ステップ１２０６では、車載カメラ１２０からの入力画像に基づいて、第１マーカー２０１の像に係る平均輝度値Ｐ（Ａ）を算出（抽出）し、第２マーカー２０２の像に係る平均輝度値Ｐ（Ｂ）を算出（抽出）し、第３マーカー２０３の像に係る平均輝度値Ｐ（Ｃ）を算出（抽出）する。
【００５５】
ステップ１２０８では、上記ステップ１２０６で算出した平均輝度値Ｐ（Ａ）、Ｐ（Ｂ）及びＰ（Ｃ）に基づいて、車両のヘッドライトの種類を決定する。例えば、図１１に示すように、ヘッドライトの種類がＬＥＤの場合はＰ（Ａ）がＰ（Ｂ）及びＰ（Ｃ）よりも相対的に大きくなり、ヘッドライトの種類がＨＩＤの場合はＰ（Ｂ）がＰ（Ａ）及びＰ（Ｃ）よりも相対的に大きくなり、ヘッドライトの種類がハロゲンの場合はＰ（Ｃ）がＰ（Ａ）及びＰ（Ｂ）よりも相対的に大きくなる。従って、かかる特徴に基づいて、車両のヘッドライトの種類を決定することができる。尚、ステップ１２０８の処理（ヘッドライト種類決定方法）の好ましい他の一例については、図１４を参照して説明する。
【００５６】
ステップ１２１０では、上記ステップ１２０８で決定（判定）したヘッドライトの種類（ヘッドライト種類情報）を記憶装置２０に記憶する。
【００５７】
図１４は、ヘッドライト種類決定方法の一例を示すフローチャートである。図１４に示す処理は、図１２のフローチャートのステップ１２０８の処理として実行されてもよい。
【００５８】
ステップ１４００では、平均輝度値Ｐ（Ａ）及びＰ（Ｂ）に基づいて、Ｐ（Ａ）／Ｐ（Ｂ）＞１が満たされるか否かを判定する。Ｐ（Ａ）／Ｐ（Ｂ）＞１の場合、ステップ１４０８に進み、それ以外の場合は、ステップ１４０２に進む。
【００５９】
ステップ１４０２では、Ｐ（Ｂ）及びＰ（Ｃ）に基づいて、Ｐ（Ｂ）／Ｐ（Ｃ）＞１が満たされるか否かを判定する。Ｐ（Ｂ）／Ｐ（Ｃ）＞１の場合、ステップ１４０６に進み、それ以外の場合は、ステップ１４０４に進む。
【００６０】
ステップ１４０４では、ヘッドライトの種類がハロゲンであると判定する。これは、ヘッドライトの種類がハロゲンの場合は、図１１に示すように、Ｐ（Ａ）がＰ（Ｂ）より大きくなることは無く、Ｐ（Ｃ）がＰ（Ｂ）より大きくなるためである。
【００６１】
ステップ１４０６では、ヘッドライトの種類がＨＩＤであると判定する。これは、ヘッドライトの種類がＨＩＤの場合は、図１１に示すように、Ｐ（Ａ）がＰ（Ｂ）より大きくなることは無く、Ｐ（Ｂ）がＰ（Ｃ）より大きくなるためである。
【００６２】
ステップ１４０８では、ヘッドライトの種類がＬＥＤであると判定する。これは、ヘッドライトの種類がＬＥＤの場合は、図１１に示すように、Ｐ（Ａ）がＰ（Ｂ）より大きくなるためである。尚、この場合、Ｐ（Ｂ）＞Ｐ（Ｃ）についても判定し、これが満たされた場合に、ヘッドライトの種類がＬＥＤであると判定することとしてもよい。
【００６３】
このような施設側装置２００を用いた灯火種類登録処理によれば、異なる種類のヘッドライトの各分光特性に対応したフィルタ２０１ａ，２０２ａ，２０３ａを備える第１マーカー２０１、第２マーカー２０２及び第３マーカー２０３を使用することにより、ヘッドライトの種類を精度良く判別することができる。また、図１２に示す灯火種類登録処理は、ターゲット２１０を用いた車載カメラ１２０の光軸調整と同時に実行できるので、作業の高効率化を実現することができる。
【００６４】
尚、図９等に示す施設側装置２００は、判別精度を高めるために３つのマーカー２０１、２０２，２０３を備えているが、３つのマーカー２０１、２０２，２０３のうちの任意の２つだけを使用することも可能である。例えば、マーカー２０１、２０２のみを用いた場合、Ｐ（Ａ）が所定閾値よりも高い場合は、ヘッドライトの種類がＬＥＤであると判定し、Ｐ（Ｂ）が所定閾値よりも高い場合は、ヘッドライトの種類がＨＩＤであると判定し、これらがいずれも満たさない場合は、ヘッドライトの種類がハロゲンであると判定することとしてもよい。また、判別種類が２種類であれば、１つのマーカーだけで判別することも可能である。例えばヘッドライトの種類がＨＩＤとＬＥＤとの間で区別するだけでよい場合には、マーカー２０１、２０２のいずれかを使用するだけでもよい。
【００６５】
以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。
【００６６】
例えば、上述した実施例では、ヘッドライトの種類を登録するものであったが、他の灯火の種類を登録することも可能である。例えば、車両のテールランプやフォグランプなどの種類を登録することもできる。例えばテールランプの場合、後方監視用の車載カメラを用いて同様に登録処理を実現することが可能である。
【００６７】
また、上述した実施例では、ヘッドライトの種類を登録するものであったが、それに等価的な情報を登録することも可能である。例えば、ヘッドライトの種類に応じて異なる判定閾値（図７のステップ７０４参照）を、登録することも可能である。この場合、図7のステップ７０２，７０４では、単に登録された判定閾値を読み出すだけでよい。
【符号の説明】
【００６８】
１    周辺環境認識装置
１０    処理装置
３０    入力装置
１００    周辺環境認識装置
１２０    カメラ
１４０    画像処理装置
２００    施設側装置
２０１    第１マーカー
２０２    第２マーカー
２０３    第３マーカー
２１０    ターゲット
【図１】
2012230633.tif 000003
【図２】
2012230633.tif 000004
【図３】
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【図４】
2012230633.tif 000006
【図５】
2012230633.tif 000007
【図６】
2012230633.tif 000008
【図７】
2012230633.tif 000009
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図８】
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