"車両に設けられ、車両の窓上を動作するワイパを制御するワイパ制御装置において、前記車両の窓における前記ワイパの位置を検出するワイパ位置検出手段と、前記ワイパ位置検出手段で検出された前記ワイパの位置が、予め定めた位置の時の前記撮像装置で撮像された画像の認識率を算出する認識率算出手段と、算出された前記認識率から目標認識率を設定する目標認識率設定手段と、前記認識率と前記目標認識率を比較し、比較結果を出力する比較手段と、前記比較結果に基づいて前記ワイパの動作速度を決定するワイパ動作速度決定手段と、を有するワイパ制御装置。請求項1記載のワイパ制御装置において、前記認識率は、前記撮像された画像に対して、予め定めた注目画素と、前記注目画素に隣接する隣接画素と、の光量の変化量から設定されるワイパ制御装置。請求項1記載のワイパ制御装置において、前記認識率は、1フレーム前の撮像した画像の光量と、現フレームの撮像した画像の光量と、の変化量から設定されるワイパ制御装置。請求項1記載のワイパ制御装置において、前記予め定めた位置は、前記ワイパが撮像装置の撮像範囲を超えた直後の位置であるワイパ制御装置。請求項1記載のワイパ制御装置において、前記認識率は、一方の撮像装置の内部パラメータと、他方の撮像装置の内部パラメータを導出し、導出した内部パラメータの変化量から設定されるワイパ制御装置。特許文献1では、視界の状態を検出し、内蔵する目標検出値距離ばらつき等をもって閾値とし、ワイパ制御を行っている。検出値に影響を与える因子は様々であるため、閾値が適切でないと期待しない時に、検出値が閾値を超えて誤作動が多くなり、精度を上げようとすると制御に反映させるための時間が長くなる等の課題があった。本発明の目的は、移動体の窓の視界状態を検出し、目標とする視界の状態までワイパを少ない誤作動で、且つ短い時間で制御するワイパ制御装置を提供することである。上記課題を解決するために、本発明のワイパ制御装置は、車両の窓におけるワイパの位置を検出するワイパ位置検出手段と、ワイパ位置検出手段で検出されたワイパの位置が、予め定めた位置の時の撮像装置で撮像された画像の認識率を算出する認識率算出手段と、算出された認識率から目標認識率を設定する目標認識率設定手段と、認識率と目標認識率を比較し、比較結果を出力する比較手段と、比較結果に基づいてワイパの動作速度を決定するワイパ動作速度決定手段と、を有する構成とする。本発明によれば、移動体の窓の視界状態を検出し、目標とする視界の状態までワイパを少ない誤作動で、且つ短い時間で制御するワイパ制御装置を提供できる。以下、実施例について図面を用いて説明する。本実施例では、本発明のワイパ制御装置の一例を図1から図8を用い説明する。車両の側面方向からの撮像装置であるカメラ1の搭載位置を図1に、正面方向からを図2に示す。図3はワイパ制御装置のワイパ制御方法を、図4はワイパ動作と認識率の関係を、図5から図6は認識率の定義の一例を示している。図7は認識率算出のための撮像素子の対象画素を、図8はワイパ位置検出手段の一例を示す。車両の窓であるウインド2を通して外界を認識する撮像装置であるカメラ1を車両に設置する。ウインド2にはワイパ3が具備されており、ワイパ3が払拭する範囲内をカメラ1はモニタする。ワイパ3は動作を開始させると図2に示すθが単振動を行う。次に図3を用いて本発明のワイパ制御装置のワイパ制御方法の一例を説明する。ワイパ3にはワイパ位置検出手段4を設け、ウインド2におけるワイパ3の位置を検出する。ワイパ位置検出手段4で検出した結果、ワイパ3が予め定めた所定位置の時にカメラ1で撮像した画像の認識率を認識率算出手段5によって算出し、算出された認識率を記憶装置6に保存する。なお、記憶装置6に記憶する際、算出された認識率をワイパ3の位置と関連付けて記憶しても良い。また、目標認識率設定手段7により撮像した画像の目標認識率を設定し、認識率算出手段5によって算出された認識率と目標認識率設定手段7により設定された目標認識率とを比較手段8にて比較し、その比較結果に基づいてワイパ動作速度決定手段9にてワイパ3の動作速度を決定する。例えば、比較した結果、算出された認識率と目標認識率との差分値が予め定めた値より大きい場合ウィンド2の視界状態が悪い場合は、ワイパ動作速度決定手段9は、ワイパ3の動作速度を速める制御信号を出力し、算出された認識率と目標認識率との差分値が予め定めた値より小さい場合ウィンド2の視界状態が良好な場合は、ワイパ動作速度決定手段9は、ワイパの動作を遅くする又は停止する制御信号を出力する。またワイパの動作速度の制御信号を予め複数種類記憶しておき、比較手段8の比較結果に基づいて、複数の制御信号のいずれかを選択して、最適な制御信号が出力されるようにしても良い。なお、目標認識率設定手段7は、図4から予めワイパ3で払拭した後にカメラ1で撮像した画像の認識率を目標認識率と設定する。<ワイパ動作と認識率の関係>ワイパ動作と認識率の関係の詳細について図4を用い説明する。ワイパ位置の鉛直方向下限地面に近い側の位置をA、上限の位置をC、カメラ1の正面の位置をBとする。ワイパ3は、時間軸において、A→B→C→B→A→と繰り返し動作を行っている。このとき、カメラ1の認識率は、Bの直後が最も高くなり、その後は再びBの位置まで戻らない限りにおいては、時間軸に応じて劣化する。雨天時は時間とともにウインド2の表面に雨滴が付着するため、認識率が劣化するが、Bの直後はカメラ1のモニタ範囲をワイパ3が払拭しているため認識率が高くなる。先述のとおり、ワイパ3の所定位置における認識率から目標認識率であるBの直後の認識率を推定することにより、ワイパ3により認識率が上下している要因から推定した目標値を設定している。これによりワイパ3で改善可能なこと以外の外部環境の変化による認識率の影響をキャンセルすることができるため誤作動が少なくでき、優れているといえる。目標値と実際の認識率との差分をワイパ動作速度と比例させることによりに目標まで短い時間でワイパ制御を収束させることができるという顕著な効果を奏する。<認識率の例>図5に認識率の一例を示す。カメラ1で撮像された撮像画像18における注目画素19と、その注目画素19に隣接する隣接画素20間の光量の変化量から認識率を設定する。雨滴がウインド2に付着すると、雨滴のレンズ効果により雨滴がない時に最適化されたカメラ1のピント値がずれる。つまり、対象物をモニタするときに注目画素19と隣接画素20間の光量の変化量が小さくなってくる。従って、このように認識率を定義することにより、雨滴が沢山つくほど、撮像画像18の全領域にわたって光量の変化量が小さくなってくるので、図4に示す認識率の時間による劣化を再現することができるため優れた指標の1つといえる。図6に認識率の別の一例を示す。カメラ1で撮像された撮像画像18における1タイムフレーム前の画像と現在のタイムフレームの画像との光量の差分量から認識率を設定する。画素光量をpと表し、行方向をi、列方向をj、時間軸をtで表現すると時刻t-1及びtの各画素光量はpijt1,pijtとなる。この例では認識率は画素光量pijt~pijt1を撮像画像領域にわたって総和としたものである。雨滴がウインド2に付着すると、雨滴のレンズ効果により雨滴がない時に最適化されたカメラ1のピント値がずれる。つまり、雨滴がつく前後で光量の変化が発生する。従って、このように認識率を定義することにより、雨滴が沢山つくほど、撮像画像全領域にわたって光量の変化量が大きくなってくるので、図4に示す認識率の時間による劣化を再現することができるため優れた指標の1つといえる。<認識対象について>図7に認識率を算出する際に対象とする撮像画像18の画素範囲についての一例を示す。カメラ1を車両に搭載する時に車体部分12がカメラ1の視野角内に入るように配置し、認識率の算出においては、その視野角内にはいった車体部分12について行う。これにより、対象物の変化にともなう認識率の変化を低減することが可能となるため、ワイパ3の誤作動を少なくすることができる。<ワイパ位置検出手段>図8にワイパ位置検出手段4についての一例を示す。画像認識によりワイパ3を認識したそれぞれ2回は、ワイパ3の鉛直方向上限→下限及び下限→上限の動きの過程で発生し、以後繰り返しとなる。これは、ワイパ3の動作範囲が機械的に予め決まっており、ワイパ3の鉛直方向上限の位置と、下限の位置が予め決まっているためである。従って、2回の中間時間をワイパ位置の各々上下限位置とし、ワイパ3の任意の時刻における位置は時間による線形補完により推定することによりワイパ位置検出が可能となる。これによりワイパ位置を検出するセンサがなくても、ワイパ位置を推定できるので優れているとともに、車両が変わっても認識アルゴリズムは変わらないので、ワイパ位置センサの情報を使う場合に比較して、車両適合が少なくてすむので優れている。なお、ワイパの動作速度は、単振動1回の範囲においては動作速度は一定とする。よって、ワイパ速度の変更は、認識率を計測する所定の位置を基点としてのみ行う。本実施例では、実施例1における撮像装置であるカメラ1が単体ではなく、複数台でワイパ制御を行うワイパ制御装置の一例を説明する。例えば2台のカメラを用いたステレオカメラにてワイパ制御を行うワイパ制御装置である。図9に2台のカメラを用いて撮像した時の認識率の一例を示す。一方のカメラ左カメラと他方のカメラ右カメラを左右水平方向に並べた状態で、進行方向に向いて左側搭載カメラの撮像画像18における画素をLeft、右側をRightとすると各画素光量は、LeftPijt,RightPijt13となる。この例では認識率は、LeftPijt~RightPijtを撮像素子領域に渡って総和としたものである。雨滴がウインド2に付着すると、雨滴のレンズ効果により雨滴がない時に最適化されたカメラ1のピント値がずれる。つまり、雨滴がつく前後で光量の変化が発生する。左右のカメラ1からみるウインド2上の雨滴は異なるために、撮像画像全領域にわたって光量の変化量は大きくなってくるので、図4に示す認識率の時間による劣化を再現することができるため優れた指標の1つといえる。また、撮像結果から、左右のカメラの内部パラメータを導出し、その変化量を認識率と定義すると、雨滴がウインド2に付着すると、雨滴のレンズ効果により雨滴がない時と内部パラメータが変化する。つまり、雨滴がつく前後で内部パラメータ値の変化が発生する。従って、内部パラメータの変化量から認識率を設定すると同様に図4に示す認識率の時間による劣化を再現することができるため優れた指標の1つといえる。カメラ単体で有する様々な利点はカメラ複数台のときも同様に有用であります。"