CN109466555B - 判定装置以及车辆 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种能够判定路上卷扬物的种类的判定装置以及车辆。车载用判定装置具备：第一获取单元，其获取由第一传感器检测到的本车辆的周边信息；第二获取单元，其获取由与上述第一传感器不同种类的第二传感器检测到的上述本车辆的周边信息；以及判定单元，其基于由上述第一获取单元获取到的上述周边信息以及由上述第二获取单元获取到的上述周边信息的双方，对上述本车辆的周边的路上卷扬物的种类进行判定。

Description

判定装置以及车辆
相关申请的交叉引用
本申请要求享有于2017年9月8日提交的名称为“判定装置以及车辆”的日本专利申请2017-173209的优先权，该申请的全部内容通过引用并入本文中。
技术领域
本发明涉及一种车载用判定装置。
背景技术
在专利文献1中，作为自动驾驶技术的一种而记载了对路面是否处于被雨、雪润湿的状态进行判定并基于该判定的结果对与前车的车间距离进行调整的内容。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2013-14311号公报
发明内容
发明所要解决的问题
具有自动驾驶功能的车辆，一般具备用于获取本车辆的周边信息的传感器。在此，当行驶在被雨、雪润湿的路面上的情况下，有时会产生路上卷扬物(所谓的鬼影)，由此存在污物附着在传感器上而降低传感器的检测性能的可能性。传感器有可能受到的由路上卷扬物导致的影响根据路上卷扬物的种类的不同而不同，因此需要一种适当地判定其种类的技术。
本发明的目的在于，能够判定路上卷扬物的种类。
用于解决问题的方法
本发明的一个方面涉及一种车载用判定装置，其特征在于，上述判定装置具备：第一获取单元，其获取由第一传感器检测到的本车辆的周边信息；第二获取单元，其获取由与上述第一传感器不同种类的第二传感器检测到的上述本车辆的周边信息；以及判定单元，其基于由上述第一获取单元获取到的上述周边信息以及由上述第二获取单元获取到的上述周边信息的双方，对上述本车辆的周边的路上卷扬物的种类进行判定。
发明效果
根据本发明，能够判定路上卷扬物的种类。
附图说明
图1是用于说明车辆的构成例的图。
图2是用于说明车辆的构成例的框图。
图3是用于对能够判定路上卷扬物的构成例进行说明的框图。
图4是用于对路上卷扬物的判定方法的例子进行说明的流程图。
图5是用于对路上卷扬物的判定方法的例子进行说明的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。此外，各图为表示实施方式的构造或构成的示意图，图示的各构件的尺寸未必反映现实的尺寸。另外，在各图中，对同一构件或者同一构成要素标注同一附图标记，以下，对于重复的内容省略其说明。
(第一实施方式)
图1以及图2是用于对第一实施方式所涉及的车辆1的构成进行说明的图。图1使用车辆1的俯视图以及侧视图表示以下说明的各要素的配置位置以及要素间的连接关系。图2是车辆1的***框图。
在以下的说明中，有时使用前/后、上/下、左/右(侧方)等表述，但这些作为表示以车辆1的车身为基准所示的相对方向的表述而使用。例如，“前”表示车身的前后方向中的前方，“上”表示车身的高度方向的上方。
车辆1具备：操作部11、检测部12、行驶控制部13、驱动机构14、制动机构15、以及转向机构16。在本实施方式中车辆1设为四轮车，但车轮的数量不限于此。
操作部11包括：加速用操作件111、制动用操作件112、以及转向用操作件113。典型地，加速用操作件111为加速踏板，制动用操作件112为制动踏板，另外，转向用操作件113为方向盘。但是，在这些操作件111～113中也可以使用操纵杆式、按钮式等其他方式的操作件。
检测部12包括：摄像机121、雷达122、以及光学雷达(Light Detection andRanging(LiDAR)激光探测与测量)123，这些均作为用于对车辆(本车辆)1的周边信息进行检测的传感器而发挥功能。摄像机121例如是使用了CCD图像传感器、CMOS图像传感器等的摄像装置。雷达122例如为毫米波雷达等测距装置。另外，光学雷达123例如为激光雷达等测距装置。如图1所示例的那样，这些分别配置在能够对车辆1的周边信息进行检测的位置，例如车身的前方、后方、上方以及侧方。
上述车辆1的周边信息是表示车辆1在怎样的状况下进行行驶的信息。例如，车辆1的周边信息表示：车辆1的行驶环境信息(车道的延伸设置方向、能够行驶的区域、信号灯的颜色等)、车辆1周边的目标物信息(其他车辆、行人、障碍物等目标物的有无、该目标物的信息的属性、位置、移动的方向、速度等)等。
行驶控制部13基于例如来自操作部11和/或检测部12的信号而对各机构14～16进行控制。行驶控制部13包括多个ECU(电子控制单元)131～134。各ECU包括CPU、存储器以及通信接口。各ECU基于经由通信接口接收到的信息(数据或电信号)而由CPU进行规定的处理，并将其处理结果保存至存储器或者经由通信接口向其他要素输出。
在本实施方式中，ECU131为加速用ECU，例如基于驾驶员对加速用操作件111的操作量而对驱动机构14进行控制。驱动机构14例如包括内燃机以及变速器。另外，ECU132为制动用ECU，例如基于驾驶员对制动用操作件112的操作量而对制动机构15进行控制。制动机构15例如包括设置于各车轮的盘式制动器。另外，ECU133为转向用ECU，例如基于驾驶员对转向用操作件113的操作量而对转向机构16进行控制。转向机构16例如包括动力转向装置。
另外，ECU134为检测用ECU，例如接收由检测部12检测到的车辆1的周边信息而进行规定的处理，并将该处理结果向ECU131～133输出。ECU131～133还能够基于来自ECU134的处理结果对各机构14～16进行控制。通过这样的构成，车辆1能够基于检测部12的检测结果(车辆1的周边信息)而进行自动驾驶。
在本说明书中，自动驾驶是指由行驶控制部13一方执行驾驶操作(加速、制动以及转向)的一部分或者全部，而不是由驾驶员一方执行。即，在自动驾驶的概念中包括：由行驶控制部13侧执行全部驾驶操作的方式(所谓的完全自动驾驶)，以及由行驶控制部13侧仅执行驾驶操作的一部分的方式(所谓的驾驶辅助)。作为驾驶辅助的例子，可以列举：车速控制(Auto Cruise Control自动巡航控制)功能、车间距离控制(Adaptive Cruise Control自适应巡航控制)功能、车道偏离防止辅助(Lane Keep Assistant车道保持辅助)功能、以及碰撞回避辅助功能等。
此外，行驶控制部13并不限于本构成。例如，可以在各ECU131～134中使用ASIC(特定用途集成电路)等半导体装置。即，各ECU131～134的功能能够通过硬件以及软件中的任一个来实现。另外，ECU131～134的一部分或者全部可以由单一的ECU构成。另外，行驶控制部13可以简略地表述为“控制部”。
然而，一般来说当车辆在路面上行驶的情况下，比较小的物体以雾状(或者也可以表述为“烟状”等。)被卷扬至路上的空间，有时会产生路上卷扬物。例如，当行驶在被雨、雪润湿的路面上的情况下，有可能产生雨水、冰雪的路上卷扬物。这样的路上卷扬物也被称为“鬼影”等，并有可能作为目标物的一种而被上述检测部12(摄像机121、雷达122以及光学雷达123)检测到。
若这样的路上卷扬物(或者包含其中的泥等异物)附着在检测部12的检测面或者露出面上，则有可能降低检测部12的检测性能，另外，其检测性能的降低的程度根据路上卷扬物的种类而有可能不同。另外，在行驶控制部13基于检测部12的检测结果而进行上述自动驾驶的期间内，也能够基于路上卷扬物的种类而对车辆1所行驶中的路面的状况进行判定，因此也能够将该判定的结果运用在自动驾驶的控制中。因此，需要一种适当地对路上卷扬物的种类进行判定的技术。
如图3所示，在本实施方式中，车辆1还具备用于对路上卷扬物的种类进行判定的判定部(车载用判定装置)17。判定部17能够与行驶控制部13进行通信，从ECU134接收检测部12的检测结果而对路上卷扬物的种类进行判定，并将该判定的结果向ECU131～133输出。行驶控制部13(ECU131～133的每一个)通过这样的构成，进行以判定部17的判定结果、即路上卷扬物的种类为基础的自动驾驶。
例如，也可以是，在判定部17将路上卷扬物判定为冰雪的情况下，行驶控制部13在进行自动驾驶之时，进行与通常时(例如晴天时/未降雨、降雪的情况)或者雨天时不同的控制。作为一个例子，也可以是，行驶控制部13对车辆1的车速进行限制，例如将车速设定为低于通常时的情况而进行自动驾驶。由此，能够防止被车辆1自身、或者在车辆1前方行驶中的前车卷扬的冰雪附着在检测部12上。
另外，作为其他例子，也可以是，行驶控制部13例如将车辆1的车速限制为车辆1与其前车的车间距离比通常时的情况大而进行自动驾驶。由此，能够防止被前车所卷扬的冰雪附着在检测部12上。
作为另一其他例子，也可以是，行驶控制部13例如在进行车道变更之类的车宽方向上的移动时，设定为与通常时相比缓慢地(抑制车宽方向上的移动速度地)进行该移动。或者也可以是，行驶控制部13不进行以赶超前车为目的的车道变更。
上述几个例子，在将路上卷扬物判定为雨水的情况时也一样，进一步地，也可以是在判定为雨水时降低车速、并在判定为冰雪的情况时进一步降低车速这样的控制。
判定部17在本实施方式中设为包括CPU、存储器以及通信接口并通过该构成进行路上卷扬物的种类的判定，但是也可以与ECU131等同样地由硬件以及软件中的任一个来实现判定部17的功能。
图4是表示本实施方式所涉及的上述路上卷扬物的种类的判定方法的流程图。在本流程图中说明的各步骤主要由判定部17执行。作为本流程图的概要，通过考虑由不同种类的两个传感器(雷达122以及光学雷达123)检测到的周边信息的双方而对车辆1周边的路上卷扬物的种类进行判定。
首先，在步骤S410(以下，简单表示为“S410”。对于其他步骤也是同样的。)中，获取车辆1的周边信息。如上所述，车辆1的周边信息表示：车辆1的行驶环境信息(车道的延伸设置方向、能够行驶的区域、信号灯的颜色等)、车辆1周边的目标物信息(其他车辆、行人、障碍物等目标物的有无、该目标物的属性、位置、移动的方向、速度等)等。基于检测部12的检测结果，即，从摄像机121获取的图像数据以及从雷达122及光学雷达123的每一个获取的目标信息而生成上述信息。
在此，雷达122以及光学雷达123通过发射互不相同的电磁波(投射波)并对其中被车辆1周边的目标物所反射的电磁波(反射波)进行检测，而分别获取目标信息。在电磁波的概念中，例如包括毫米波、亚毫米波等电波、可见光、红外线、紫外线等光、X射线等放射线、以及多种波长的激光。与雷达122相比光学雷达123的电磁波的波长较短(频率较高)，雷达122与光学雷达123能够检测到的目标物(目标)可以不同。作为典型例，将雷达122的电磁波设为毫米波(波长为几[mm]左右，频率为几百[GHz]左右)，将光学雷达123的电磁波设为激光(波长为几百[nm]左右，频率为几百[THz]左右)，但并不限定于此。
在S420中，对检测部12是否检测到路上卷扬物(或者，有该可能性的目标物)进行判定。在检测部12检测到路上卷扬物的情况下进入S430，在未检测到的情况下结束本流程图。在S420中，只要能判定是否检测到可能是路上卷扬物的目标物即可，成为检测判定的对象可以不一定是路上卷扬物。在本实施方式中，设为在通过摄像机121、雷达122以及光学雷达123中的任一个/至少一个检测到可能是路上卷扬物的目标物的情况下进入S430。
例如在为摄像机121的情况下，通过对由摄像机121获取的图像数据进行图案匹配等公知的图像解析而能够实现该判定。根据图像数据的解析结果，例如，在路面上方的规定区域内或者在前车的后方的规定范围内存在雾状的目标物的情况下，可以说在该区域内产生了路上卷扬物。此外，对雷达122/光学雷达123的情况将在下文叙述。
在S430中，对光学雷达123是否检测到路上卷扬物(或者，有该可能性的目标物)进行判定。在光学雷达123检测到路上卷扬物的情况下进入S440，在未检测到的情况下结束本流程图。基于由光学雷达123获取的目标信息而进行该判定即可。例如，当在光学雷达123的检测结果中包括表示杂波(与雨等引起的反射波相当的噪声成分)的信息的情况下，可以说在该区域内产生了路上卷扬物。另外，例如，当在上述S420中由摄像机121判定为产生了路上卷扬物的情况下、且上述目标信息表示在该区域内存在与其同样形状的目标物的情况下，可以说在该区域内产生了路上卷扬物。
在S440中，对雷达122是否检测到路上卷扬物(或者，有该可能性的目标物)进行判定。在雷达122检测到路上卷扬物的情况下进入S450，在未检测到的情况下进入S460。与S430同样地基于由雷达122获取的目标信息进行该判定即可。
在此，如上所述，与雷达122相比光学雷达123的电磁波的波长较短(频率较高)，雷达122与光学雷达123所能够检测到的目标物(目标)可以不同。因此，根据路上卷扬物的种类，会产生雷达122的检测结果与光学雷达123的检测结果相同的情况以及两者不同的情况。例如，在路上卷扬物为冰雪的情况下，雷达122以及光学雷达123的双方能够检测到该情况，与之对比地，在路上卷扬物为雨水的情况下，雷达122以及光学雷达123中的光学雷达123能够检测到该情况。
因此，在S450中将路上卷扬物判定为冰雪，在S460中将路上卷扬物判定为雨水。之后，在S470中，将该判定结果向行驶控制部13(ECU131～133)输出。行驶控制部13基于该判定结果而进行上述自动驾驶，例如，能够对车辆1与前车的车间距离进行调整或决定是否进行车道变更。
根据本实施方式，判定部17在S410中获取由雷达122检测到的车辆1的周边信息，另外，获取由光学雷达123检测到的车辆1的周边信息。然后，在S430～S460中，基于雷达122的检测结果以及光学雷达123的检测结果的双方对车辆1周边的路上卷扬物的种类进行判定。即，根据本实施方式，通过考虑由不同种类的两个传感器检测到的周边信息的双方，能够判定路上卷扬物的种类。
关于上述两种传感器，只要是车辆1的检测方式互不相同的传感器即可。在本实施方式中，举例示出了使用所发射的电磁波的波长不同的雷达122(能够检测冰雪)以及光学雷达123(能够检测雨水以及冰雪的双方)对路上卷扬物的种类(雨水/冰雪)进行判定的方式，但并不限定于此。作为一个例子，替代光学雷达123而使用摄像机121(能够检测雨水以及冰雪的双方)，即，使用摄像机121以及雷达122也能够对路上卷扬物的种类进行判定。或者，作为其他例子，还可以进一步使用电磁波的波长与雷达122以及光学雷达123的任一个都不同的其他雷达对路上卷扬物的种类(还包括与雨水、冰雪不同的种类。)进行判定。即，可以选择多个种类的传感器作为上述两种传感器。
在本实施方式中，设为对检测部12检测到路上卷扬物(或者，有该可能性的目标物)的情况作出响应并基于雷达122以及光学雷达123的检测结果而进行其种类的判定(参照S420)。但是，上述判定方法并不限定于该方式，而能够进行各种变更。例如，也可以将上述判定方法设定为以光学雷达123的检测为契机而开始，即，可以省略S420。
另外，在本实施方式中，摄像机121配置为能够拍摄车辆1前方的状况，由此，摄像机121能够检测到前车导致的路上卷扬物。因此，在S420中，例如，能够对摄像机121检测到前车导致的路上卷扬物的情况作出响应而进行其种类的判定。一般而言，由行驶中的车辆卷扬的路上卷扬物产生在该车辆的后方，路上卷扬物的扩散范围根据该车辆的行驶状态(车速、转弯角等)而有可能不同。因此，在S420中，也可以是，聚焦于前车的后方的规定区域而对路上卷扬物进行检测。这时，可以基于该前车的行驶状态而设定应当聚焦的范围。由此，能够提高路上卷扬物的检测精度。这一点，在雷达122以及光学雷达123的情况下也是同样的。
另外，根据本实施方式，能够基于雷达122以及光学雷达123的检测结果(不参照摄像机121的检测结果)对路上卷扬物的种类进行判定。因此，即使不进一步配置能够检测车辆1自身卷扬的路上卷扬物的其他摄像机121，基于雷达122以及光学雷达123的检测结果，也能够对车辆1自身卷扬的路上卷扬物的种类进行判定。因此，根据本实施方式，在车辆1前方不存在前车的情况下也能够实现适当的自动驾驶。或者，作为其他实施方式，为了对车辆1自身卷扬的路上卷扬物进行检测，也可以进一步地在车辆1的车轮的周边配置其他摄像机121、以及附带的其他雷达122以及其他光学雷达123。在该情况下，也可以设为对至少该其他摄像机121检测到路上卷扬物的情况作出响应而进行S430以后的步骤。由此，能够适当地防止路上卷扬物的种类的错误判定、或者路上卷扬物本身的错误检测。
(第二实施方式)
在上述第一实施方式中，对使用两种传感器来判定路上卷扬物的种类的内容进行了叙述，但是通过进一步使用其他种类的传感器，能够提高该判定的精度。作为其他种类的传感器，例如，可以列举用于对车外的温度(气温)、湿度等车辆1的周边环境进行检测的传感器。
图5为表示第二实施方式所涉及的判定内容的一部分的流程图。在本实施方式中，代替第一实施方式的判定方法(参照图4)中的S450而进行S4501～S4504，关于其他步骤设为与第一实施方式相同。作为本流程图的概要，进一步地，基于车外的温度、湿度等车辆1的周边环境，对路上卷扬物的种类进行判定。
在S4501中，获取车辆1的周边环境。例如可以通过在车身1的外部设置能够对车外的温度进行检测的温度传感器以及能够对车外的湿度进行检测的湿度传感器而实现该周边环境的获取。
在S4502中，基于在S4501中获取的周边环境，对温度以及湿度各自是否满足规定条件进行判定。在温度以及湿度满足规定条件的情况下进入S4503，在不满足规定条件的情况下进入S4504。作为该规定条件，设定与降雪条件或者积雪条件对应的条件即可，例如，可以设定为温度为10度以下并且湿度为60％以下等。
在S4503中，由于在S4502中判定为温度以及湿度满足与降雪条件或者积雪条件对应的条件，因此将在S420～S440(参照图4)中检测到的路上卷扬物的种类判定为冰雪。另一方面，在S4504中，由于在S4502中判定为温度以及湿度不满足上述条件，因此将路上卷扬物的种类例如判定为沙尘。
在本实施方式中，作为在S4501中获得的车辆1的周边环境而举例示出了车外的气温以及湿度，但是在S4502的判定中，也可以参照上述气温以及湿度中的任一项。另外，由于在S4504中举例示出的沙尘为湿度越低越容易卷扬，因此也可以是，在S4502的上述规定条件之外，另行设置用于将路上卷扬物判定为沙尘的条件。作为其他实施方式，也可以进一步地参照风速，或者进一步地参照从S4502的上述判定的时机起经过规定期间(例如1小时)的气象信息。
(实施方式的总结)
第一方式涉及一种车载用判定装置(例如17)，上述判定装置具备：第一获取单元(例如17、S410)，其获取由第一传感器(例如122、123)检测到的本车辆(例如1)的周边信息；第二获取单元(例如17、S410)，其获取由与上述第一传感器不同种类的第二传感器(例如122、123)检测到的上述本车辆的周边信息；以及判定单元(例如17、S430～S460)，其基于由上述第一获取单元获取到的上述周边信息以及由上述第二获取单元获取到的上述周边信息的双方，对上述本车辆的周边的路上卷扬物的种类进行判定。
根据第一方式，通过考虑由两种传感器检测到的周边信息的双方而能够对本车辆的周边的路上卷扬物的种类进行判定。此外，成为判定对象的路上卷扬物包括本车辆自身导致的路上卷扬物以及本车辆周边的其他车辆(例如前车)导致的路上卷扬物。
在第二方式中，在由上述第一获取单元获取到的上述周边信息以及由上述第二获取单元获取到的上述周边信息的一方表示存在上述路上卷扬物的情况下，上述判定单元将该路上卷扬物判定为雨水(例如S460)，在由上述第一获取单元获取到的上述周边信息以及由上述第二获取单元获取到的上述周边信息的双方表示存在上述路上卷扬物的情况下，上述判定单元将该路上卷扬物判定为冰雪(例如S450)。
作为路上卷扬物的种类可以列举冰雪以及雨水，但是根据第二方式能够将它们加以区别。
在第三方式中，上述判定单元进一步基于上述本车辆的周边环境对上述路上卷扬物的种类进行判定(例如S4501～S4504)。
根据第三方式，能够提高对路上卷扬物的种类的判定的精度。
在第四方式中，上述本车辆的上述周边环境包括上述本车辆的外部的温度和/或湿度(例如S4502)。
根据第四方式，能够提高上述判定的精度。例如，在温度比较高且湿度比较低的情况下，能够判定路上卷扬物不是冰雪而是沙尘。
第五方式涉及一种车辆(例如1)，上述车辆是具备上述判定装置(例如17)、以及进行上述本车辆的驾驶操作的控制部(例如13)的车辆，上述控制部基于上述判定单元的判定结果而进行上述驾驶操作。
根据第五方式，能够将上述判定装置应用在具备自动驾驶功能的车辆上，并能够适当地实现自动驾驶功能。
在第六方式中，上述控制部基于上述判定单元的判定结果而以对上述本车辆的车速进行限制的方式进行上述驾驶操作。
根据第六方式，例如能够进行如下控制：若路上卷扬物的种类为雨水则降低车速、若为冰雪则进一步降低车速，能够根据路上卷扬物的种类而对自动驾驶的内容进行变更。
在第七方式中，上述控制部基于上述判定单元的判定结果而以对上述本车辆的车宽方向上的移动进行限制的方式进行上述驾驶操作。
根据第七方式，能够根据路上卷扬物的种类而对自动驾驶的内容进行变更。例如能够进行如下控制：若是冰雪(或者雨水)则抑制车道变更、或者与通常时相比缓慢地进行车道变更。
在第八方式中，还具备上述第一传感器(例如122)与上述第二传感器(例如123)，上述第一传感器能够使用第一电磁波对目标进行检测，上述第二传感器能够使用波长比上述第一电磁波短的第二电磁波对目标进行检测，在由上述第一传感器以及上述第二传感器中的上述第二传感器将上述路上卷扬物检测为目标的情况下，上述判定单元将该路上卷扬物判定为雨水(例如S430)，在由上述第一传感器以及上述第二传感器的双方将上述路上卷扬物检测为目标的情况下，上述判定单元将该路上卷扬物判定为冰雪(例如S440)。
根据第八方式，能够适当地判定路上卷扬物的种类。
在第九方式中，还具备摄像用传感器(例如121)，上述判定单元对上述拍摄用传感器检测到上述路上卷扬物的情况作出响应而对上述路上卷扬物的种类进行判定(例如S420)。
根据第九方式，由于通过摄像机等拍摄用传感器也能够检测到路上卷扬物，因此能够对该拍摄用传感器检测到该路上卷扬物的情况作出响应而进行其种类的判定。由此，防止路上卷扬物的种类的错误判定、或者路上卷扬物本身的错误检测。
在第十方式中，上述判定单元对在上述本车辆的前方行驶中的前车卷扬的上述路上卷扬物的种类进行判定。
根据第十方式，能够检测到前车卷扬的路上卷扬物并基于其种类而对与该前车的车间距离进行调整(例如增大)。
在第十一方式中，上述判定单元对存在于上述前车的后方的规定区域内的上述路上卷扬物的种类进行判定，上述规定区域为基于该前车的行驶状态而设定的规定区域。
一般而言，由行驶中的车辆卷扬的路上卷扬物产生在该车辆的后方，该路上卷扬物的扩散范围根据该车辆的状态(车速、转弯角等)而有可能不同。因此，根据第十一方式，对考虑该前车的状态而设定的区域内的路上卷扬物而判定种类。由此，能够提高路上卷扬物的检测精度。
在第十二方式中，上述判定单元对上述本车辆卷扬的上述路上卷扬物的种类进行判定。
根据第十二方式，即使不存在前车也能够对行驶面上的路上卷扬物的种类进行判定。
(其他)
以上举例示出了几个优选实施方式，但是本发明并不限于上述的例子，可以在不脱离本发明主旨的范围内对其中一部分进行变更。例如可以在各实施方式的内容中根据目的、用途等而组合其他的要素，也可以在某个实施方式的内容中组合其他实施方式的内容的一部分。另外，在本说明书中记载的各个术语只不过是出于对本发明进行说明的目的而使用的术语而已，本发明并不限定于该术语的严格意义这是不言而喻的，也可以包括其等同物。

Claims (10)

1.一种判定装置，是车载用判定装置，其特征在于，具备：
第一获取单元，其由将毫米波作为投射波来发射且作为反射波来检测的第一传感器获取至少包含有在本车辆周边存在的目标物的信息在内的周边信息；
第二获取单元，其由将激光作为投射波来发射且作为反射波来检测的第二传感器获取所述周边信息；以及
判定单元，
在由所述第一获取单元获取到的所述周边信息不表示存在所述本车辆周边的路上卷扬物、且由所述第二获取单元获取到的所述周边信息表示存在所述本车辆周边的路上卷扬物的情况下，所述判定单元将该路上卷扬物判定为雨水，
在由所述第一获取单元以及所述第二获取单元的双方获取到的所述周边信息表示存在所述路上卷扬物的情况下，所述判定单元将该路上卷扬物判定为冰雪。
2.根据权利要求1所述的判定装置，其特征在于，
所述判定单元进一步基于所述本车辆的周边的温度以及湿度对所述路上卷扬物的种类进行判定。
3.一种车辆，是具备权利要求1所述的判定装置、以及进行所述本车辆的驾驶操作的控制部的车辆，其特征在于，
所述控制部基于所述判定单元的判定结果而进行车速的调整、与前车的车间距离的调整、和/或是否进行车道变更的决定。
4.根据权利要求3所述的车辆，其特征在于，
所述控制部在将所述路上卷扬物判定成雨水的情况下降低所述本车辆的车速，在将所述路上卷扬物判定成冰雪的情况下与将所述路上卷扬物判定成雨水的情况相比而进一步降低所述本车辆的车速。
5.根据权利要求3所述的车辆，其特征在于，
所述控制部在将所述路上卷扬物判定成冰雪或雨水的情况下与通常时相比而缓慢地进行所述本车辆的车宽方向的移动、或不进行车道变更，所述通常时是晴天时的情况或未降雨、降雪的情况。
6.根据权利要求3所述的车辆，其特征在于，
还具备所述第一传感器与所述第二传感器。
7.根据权利要求3所述的车辆，其特征在于，
还具备拍摄用传感器，
所述判定单元对所述拍摄用传感器检测到所述路上卷扬物的情况作出响应而对所述路上卷扬物的种类进行判定。
8.根据权利要求3所述的车辆，其特征在于，
所述判定单元对在所述本车辆的前方行驶中的前车卷扬的所述路上卷扬物的种类进行判定。
9.根据权利要求8所述的车辆，其特征在于，
所述判定单元对存在于所述前车的后方的规定区域内的所述路上卷扬物的种类进行判定，所述规定区域为基于该前车的行驶状态而设定的规定区域。
10.根据权利要求3所述的车辆，其特征在于，
所述判定单元对所述本车辆卷扬的所述路上卷扬物的种类进行判定。
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