JP2019029901A - 周辺監視装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自車両の外部に露出した保護窓を通して自車両の周辺領域を撮影するカメラが撮影したカメラ画像に基づいて自車両の運転を支援するための支援制御を実施する周辺監視装置を提供する。
【解決手段】周辺監視ＥＣＵは、カメラ画像の中央部を含む第１領域に属する画素のそれぞれのエッジ強度に基づいて算出される第１領域指標値が所定の汚れ閾値よりも小さい場合、保護窓の状態が全面汚れ状態であると判定し、全面汚れ状態と判定されている場合、支援制御を実施しない。更に、周辺監視ＥＣＵは、全面汚れ状態と判定されている場合、第１領域指標値が第１解除閾値以上であるとの第１条件、及び、カメラ画像の第１領域以外の部分を含む第２領域に属する画素のそれぞれのエッジ強度に基づいて算出される第２領域指標値が第２解除閾値以上であるとの第２条件、の少なくとも一方の条件が成立するとき、全面汚れ状態が解除されたと判定する。
【選択図】図９

Description

本発明は、保護窓を通して自車両の周辺領域を撮影するカメラが撮影したカメラ画像に基づいて自車両の運転を支援するための支援制御を実施する周辺監視装置に関する。

従来から、カメラが撮影したカメラ画像に基づいて、レーンマーク、他車両、歩行者、道路標識及び駐車枠等を検知し、車両の運転を支援するための支援制御を実施する装置が知られている。一方、カメラのレンズには、水滴、白濁、水滴痕及び泥等の汚れが付着すると、上記支援制御を適切に実施できない虞がある。そこで、従来の装置の一つは、カメラ画像の画素のエッジ強度を利用してこれらの汚れを検出し、汚れを検出した場合には支援制御を中止するようになっている（特許文献１を参照。）。

特開２０１５−９５８８６号公報（段落００２２、００４９、００８７及び００９２等を参照。）

一般に、カメラ画像の中央部近傍ではエッジ強度が正確に算出されやすいが、カメラ画像の周辺領域ではエッジ強度が本来の値よりも小さく算出されやすい。この傾向は、カメラレンズの画角が大きくなるほど顕著である。しかしながら、従来装置は、このようなカメラ画像の特性を考慮することなく汚れの検出を行っている。このため、従来装置は、汚れが付着していることを正確に判定できない可能性があるとともに、汚れが除去されたことを正確に判定できない可能性がある。

本発明は前述した課題に対処するためになされたものである。即ち、本発明の目的の一つは、汚れが付着しているか否かの判定及び汚れが除去されているか否かを正確に判定できる可能性を向上させた周辺監視装置を提供することにある。

本発明の周辺監視装置（以下、「本発明装置」とも呼称する。）は、
自車両の外部に露出した保護窓（２２）を通して当該自車両の周辺領域を撮影するカメラ（２１）により撮影された画像であるカメラ画像に基づいて前記自車両の運転を支援するための支援制御を実施する制御部（１０）と、
前記カメラ画像に含まれる画素のエッジ強度（ＥＳ）に基づいて前記保護窓の状態が前記保護窓の全面に汚れが付着している状態である全面汚れ状態であるか否かを判定し（ステップ７４０）、前記保護窓の状態が前記全面汚れ状態であると判定されている場合に前記エッジ強度に基づいて前記全面汚れ状態が解除されたか否かを判定する（ステップ９４０及びステップ９７５）判定部（１０）と、
を備える。

更に、前記制御部は、前記保護窓の状態が前記全面汚れ状態であると判定されている場合（ステップ６３０「Ｎｏ」）、前記支援制御を実施しないように構成される。

更に、前記判定部は、
前記カメラ画像の中央部を含む第１領域（中央領域ＣＡ）に属する画素のそれぞれの前記エッジ強度に基づいて算出される第１領域指標値（中央エッジ領域数ＣＥＮ）が所定の汚れ閾値（閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ）よりも小さい場合（ステップ７４０「Ｙｅｓ」）、前記保護窓の状態が前記全面汚れ状態であると判定し（ステップ７４５）、且つ、
前記第１領域指標値が第１解除閾値以上（閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ）であるとの第１条件、及び、前記カメラ画像の前記第１領域以外の部分を含む第２領域（外側領域ＯＡ）に属する画素のそれぞれの前記エッジ強度に基づいて算出される第２領域指標値（外側エッジ領域数ＯＥＮ）が第２解除閾値（閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈ）以上であるとの第２条件、の少なくとも一方の条件が成立するとき（ステップ９４０「Ｎｏ」及びステップ９７５「Ｎｏ」）、前記全面汚れ状態が解除されたと判定する（ステップ９４５）、
ように構成されている。

カメラ画像の中央部を含む第１領域は、第１領域以外の部分を含む第２領域よりもエッジ強度が正確に算出されやすい。「エッジ強度が正確に算出されやすい第１領域に属する画素のそれぞれのエッジ強度に基づいて算出される第１領域指標値」を用いて全面汚れ状態であるか否かが判定される。即ち、「エッジ強度が正確に算出されにくい第２領域に属する画素のそれぞれのエッジ強度に基づいて算出される第２領域指標値」は全面汚れ状態であるか否かの判定に用いられない。これによって、全面汚れ状態であるか否かが正確に判定できる可能性を向上させることができる。

更に、第１条件及び第２条件の少なくとも一方が成立するとき、全面汚れ状態が解除されたと判定される。第２条件は、「エッジ強度が正確に算出されにくい第２領域に属する画素のそれぞれのエッジ強度に基づいて算出される第２領域指標値」が第２解除閾値以上であるときに成立する条件である。このため、カメラ２１が、全面汚れが除去された場合に第１領域にエッジが検出され得ない風景を撮影しているときであっても、全面汚れが除去されたことを正確に判定することができる。

本発明の一態様において、
前記判定部は、
前記第１領域に属し且つ前記エッジ強度が第１閾値強度（ＥＳ１ｔｈ）以上である画素、の数と相関を有する値（ＣＥＮ）を前記第１領域指標値として算出し（ステップ９３５）、
前記第２領域に属し且つ前記エッジ強度が第２閾値強度（ＥＳ１ｔｈ）以上である画素、の数と相関を有する値（ＯＥＮ）を前記第２領域指標値として算出する（ステップ９７０）、
ように構成されている。

「第１領域に属し且つエッジ強度が第１閾値強度以上である画素」の数と相関を有する値が第１領域指標値として算出され、「第２領域に属し且つエッジ強度が第２閾値強度以上である画素」の数と相関を有する値が第２領域指標値として算出される。これによって、保護窓の状態が全面汚れ状態であるとより正確に判定でき、且つ、全面汚れ状態が解除されたことをより正確に判定できる。

本発明の一態様において、
前記判定部は、
前記第１領域を複数の個別領域（ＡＲ）に分割し、前記第１領域の前記複数の個別領域のそれぞれに属し且つ前記エッジ強度が前記第１閾値強度以上である画素、の数（エッジ画素数ＥＮ）が第１閾値画素数（ＥＮ１ｔｈ）以上の前記個別領域の数である第１エッジ領域数（ＣＥＮ）を前記第１領域指標値として算出し（ステップ７３５）、前記第１エッジ領域数が前記汚れ閾値としての第１閾値領域数（ＣＥＮ１ｔｈ）よりも小さい場合（ステップ７４０「Ｙｅｓ」）、前記保護窓の状態が前記全面汚れ状態であると判定する（ステップ７４５）ように構成されている。

「第１領域の複数の個別領域のそれぞれに属し且つエッジ強度が第１閾値強度以上である画素」の数が第１閾値画素数以上である個別領域の数である第１エッジ領域数が第１領域指標値として用いられる。これによって、保護窓の状態が全面汚れ状態であるとより正確に判定でき、且つ、全面汚れ状態が解除されたことをより正確に判定できる。

本発明の一態様において、
前記判定部は、
前記第２領域を複数の個別領域（ＡＲ）に分割し、前記第２領域の前記複数の個別領域のそれぞれに属し且つ前記エッジ強度が前記第２閾値強度以上である画素、の数（エッジ画素数ＥＮ）が第２閾値画素数（ＥＮ１ｔｈ）以上の前記個別領域の数である第２エッジ領域数（ＯＥＮ）を前記第２領域指標値として算出し（ステップ９７０）、前記第２エッジ領域数が前記第２解除閾値としての第２閾値領域数（ＯＥＮ１ｔｈ）以上である場合（ステップ９７５「Ｎｏ」）、前記第２条件が成立したと判定するように構成されている。

「第２領域の複数の個別領域のそれぞれに属し且つエッジ強度が第２閾値強度以上である画素」の数が第２閾値画素数以上である個別領域の数である第２エッジ領域数が第２領域指標値として用いられる。これによって、全面汚れ状態が解除されたことをより正確に判定できる。

本発明の一態様において、
前記判定部は、
前記第１領域及び前記第２領域のそれぞれを複数の個別領域（ＡＲ）に分割し、前記画素のうち所定時間における画素値の変化量が変化量判定値以下である画素の数（ＵＣＰＮ）が閾値画素数（ＵＣＰＮ１ｔｈ）以上となる前記個別領域である無変化領域（ＵＣＡ）が前記カメラ画像に含まれている場合（ステップ８５０「Ｙｅｓ」）、前記保護窓の状態が前記保護窓の前記無変化領域に対応する部分に汚れが付着している状態である部分汚れ状態であると判定する（ステップ８５５）ように構成され、
前記制御部は、
前記保護窓の状態が前記部分汚れ状態であると判定されている場合（ステップ６３０「Ｎｏ」）、前記支援制御を実施しないように構成されている。

「カメラ画像の画素値が所定時間が所定時間が経過する間に実質的に変化しない画素の数が閾値画素数以上となる個別領域である無変化領域」に対応する部分の汚れ（部分汚れ）が検出される。このような部分汚れが保護窓に付着した状態で撮影された不正確である可能性があるカメラ画像に基づく支援制御の実施を禁止することができる。

本発明の一態様において、
前記判定部は、
前記保護窓の状態が前記部分汚れ状態であると判定されている場合（ステップ９５０「Ｙｅｓ」）、前記無変化領域に属し且つ前記エッジ強度が第３閾値強度以上である画素、の数（ＥＮ）が第３閾値画素数（ＥＮ１ｔｈ）以上となったとき（ステップ９６０「Ｙｅｓ」）、前記無変化領域に対する前記部分汚れ状態が解除されたと判定する（ステップ９６５）ように構成されている。

これによって、部分汚れが除去されたか否かの判定には、無変化領域以外の領域が考慮されないので、部分汚れが除去されたことを正確に判定できる。

本発明の一態様において、
前記判定部は、前記自車両の始動時に前記保護窓の状態が前記全面汚れ状態であると判定するように構成されている。

自車両が停車されてから自車両が始動するまでの間に保護窓に雪、霜及び雨滴等が付着することによって、保護窓に全面汚れが付着している可能性があるので、自車両の始動時には全面汚れ状態であると判定される。これによって、自車両の始動時に全面汚れが付着した保護窓を通して撮影された不正確である可能性があるカメラ画像に基づく支援制御の実施を禁止することができる。

なお、上記説明においては、発明の理解を助けるために、後述する実施形態に対応する発明の構成に対し、その実施形態で用いた名称及び／又は符号を括弧書きで添えている。しかしながら、発明の各構成要素は、前記名称及び／又は符号によって規定される実施形態に限定されるものではない。本発明の他の目的、他の特徴及び付随する利点は、以下の図面を参照しつつ記述される本発明の実施形態についての説明から容易に理解されるであろう。

図１は、本発明の実施形態に係る周辺監視装置（本監視装置）の概略システム構成図である。 図２は、カメラ及びクリアランスソナーの取付位置及び走行予測進路の説明図である。 図３は、カメラ画像における中央領域及び外側領域の説明図である。 図４は、保護窓に全面汚れが付着した状態で撮影されたカメラ画像の説明図である。 図５は、中央領域にてエッジが抽出されないカメラ画像の説明図である。 図６は、図１に示した周辺監視ＥＣＵのＣＰＵが実行するルーチンを示したフローチャートである。 図７は、図１に示した周辺監視ＥＣＵのＣＰＵが実行する他のルーチンを示したフローチャートである。 図８は、図１に示した周辺監視ＥＣＵのＣＰＵが実行する他のルーチンを示したフローチャートである。 図９は、図１に示した周辺監視ＥＣＵのＣＰＵが実行する他のルーチンを示したフローチャートである。

以下、本発明の実施形態に係る周辺監視装置（以下、「本監視装置」と称呼する場合がある。）について図面を用いて説明する。本監視装置が搭載された車両を他車両と区別する必要がある場合、「自車両ＳＶ」と呼称する。

本監視装置は、図１に示したカメラシステム２０に備わるカメラ２１が保護窓２２を通して撮影したカメラ画像に基づいて自車両ＳＶに自車両ＳＶの運転を支援するための支援制御を実施する。更に、本監視装置は、保護窓２２に汚れが付着しているか否かを判定し、汚れが付着している場合、当該保護窓２２を有するカメラ２１が撮影したカメラ画像に基づく支援制御の実施を禁止する。

図１に示すように、本監視装置は周辺監視ＥＣＵ１０を備える。周辺監視ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３等を含むマイクロコンピュータを備える。なお、本明細書において、ＥＣＵは、「Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ」の略であり、マイクロコンピュータを主要部として備える。マイクロコンピュータは、ＣＰＵとＲＯＭ及びＲＡＭ等の記憶装置とを含む。ＣＰＵはＲＯＭに格納されたインストラクション（プログラム、ルーチン）を実行することによって、各種機能を実現する。

本監視装置は、更に、カメラシステム２０、クリアランスソナー２４Ａ乃至２４Ｄ、シフトポジションセンサ２５、車両状態センサ２６、表示部３０、スピーカ３１、ブレーキＥＣＵ３２、ブレーキセンサ３３、ブレーキアクチュエータ３４、エンジンＥＣＵ３５及びエンジンアクチュエータ３６を備える。周辺監視ＥＣＵ１０は、カメラシステム２０、クリアランスソナー２４Ａ乃至２４Ｄ、シフトポジションセンサ２５、車両状態センサ２６、表示部３０、スピーカ３１、ブレーキＥＣＵ３２及びエンジンＥＣＵ３５に接続されている。クリアランスソナー２４Ａ乃至２４Ｄを総称する場合、単に「クリアランスソナー２４」と称呼する。

カメラシステム２０は、カメラ２１及び画像処理装置２３を有する。図２に示すように、カメラ２１は、自車両ＳＶの後端部の車幅方向の中央に設けられている。図１に戻り、カメラ２１は車外に設けられているので、レンズを水滴、泥、埃及び塵等から保護するための透光性の板部材である保護窓２２を有している。カメラ２１は、自車両ＳＶの後方の領域の風景を、保護窓２２を通して撮影する。なお、カメラ２１の画角は広角（例えば、略１８０ｄｅｇ程度）である。カメラ２１は、所定時間が経過する毎に風景を撮影し、撮影した画像（カメラ画像又はカメラ画像データ）を画像処理装置２３に送信する。

画像処理装置２３は、カメラ２１が撮影したカメラ画像から予め設定された種類（歩行者、他車両及び二輪車等）の物標を抽出する。より詳細には、画像処理装置２３は、各種類の物標の画像特徴量を照合パターンとして予め記憶している。画像処理装置２３は、カメラ画像を所定の大きさの局所領域に区分し、当該局処領域の画像特徴量を算出する。そして、画像処理装置２３は、算出した画像特徴量と照合パターンとして記憶している画像特徴量とを比較して、カメラ画像から物標を抽出する。画像処理装置２３は、カメラ画像と、抽出した物標の種類を示す種類情報と、当該物標のカメラ画像における位置を示す位置情報と、を含むカメラ画像情報を所定時間が経過する毎に周辺監視ＥＣＵ１０に送信する。

クリアランスソナー２４は、超音波を利用して自車両ＳＶの後方側に存在する立体物（物標）の位置及び自車両ＳＶに対する相対速度を検出する。より詳細には、クリアランスソナー２４は、超音波を放射（送信）し、超音波の放射範囲内に存在する物標によって反射された超音波（反射波）を受信する。そして、クリアランスソナー２４は、超音波の送信から受信までの時間に基づいて自車両ＳＶから物標までの距離を算出するとともに、反射された超音波の方向に基づいて物標の自車両ＳＶに対する方位を算出する。自車両ＳＶから物標までの距離及び物標の自車両ＳＶに対する方位によって、物標の自車両ＳＶに対する位置が特定される。更に、クリアランスソナー２４は、反射波の周波数変化（ドップラ効果）に基づいて、物標の自車両ＳＶに対する相対速度を算出する。クリアランスソナー２４は、物標の位置及び物標の相対速度を含む物標情報を周辺監視ＥＣＵ１０に送信する。

クリアランスソナー２４Ａ乃至２４Ｄは、図２に示すように、自車両ＳＶの後端部に、車幅方向に間隔をあけて取り付けられている。クリアランスソナー２４Ａは自車両ＳＶの後端部の右端に取り付けられ、自車両ＳＶの後方の右コーナーの領域ＤＲＡに存在する物標を検出する。クリアランスソナー２４Ｂは、自車両ＳＶの後端部の右側に取り付けられ、自車両ＳＶの右後方の領域ＤＲＢに存在する物標を検出する。クリアランスソナー２４Ｃは、自車両ＳＶの後端部の左側に取り付けられ、自車両ＳＶの左後方の領域ＤＲＣに存在する物標を検出する。クリアランスソナー２４Ｄは自車両ＳＶの後端部の左端に取り付けられ、自車両ＳＶの後方の左コーナーの領域ＤＲＤに存在する物標を検出する。

図１に戻り、シフトポジションセンサ２５は、ドライバーが操作したシフトレバーのポジション（以下、「シフトポジション」と称呼する。）を検出し、検出したシフトポジションを表す信号を発生する。シフトポジションは、駐車レンジ「Ｐ」，前進レンジ「Ｄ」，後退レンジ「Ｒ」及びニュートラルレンジ「Ｎ」等がある。周辺監視ＥＣＵ１０は、所定時間が経過する毎にシフトポジションセンサ２５からシフトポジションを取得（検出）するようになっている。

車両状態センサ２６は、自車両ＳＶの速度（即ち、車速）Ｖｓを検出する車速センサ、自車両ＳＶの水平方向の前後方向及び左右（横）方向の加速度Ａｓを検出する加速度センサ、自車両ＳＶのヨーレートＹｒを検出するヨーレートセンサ、及び、操舵輪の舵角θを検出する舵角センサ等を含む。周辺監視ＥＣＵ１０は、所定時間が経過する毎に車両状態センサ２６から車両状態情報（車速Ｖｓ、加速度Ａｓ、ヨーレートＹｒ及び舵角θ）を取得（検出）するようになっている。

周辺監視ＥＣＵ１０は、シフトポジションセンサ２５から取得したシフトポジションが「Ｒ」である場合（即ち、自車両ＳＶが後退する場合）、カメラ画像情報及び物標情報をフュージョンし、自車両ＳＶの後方に存在する物標の位置を特定する。そして、周辺監視ＥＣＵ１０は、自車両ＳＶの後方に物標が存在し且つ当該物標と衝突する可能性がある場合、表示部３０及びスピーカ３１を利用して当該物標の存在をドライバーに警告する。更に、周辺監視ＥＣＵ１０は、自車両の後方に存在する物標と衝突する可能性が警告時よりも高くなったとき、ブレーキＥＣＵ３２及びエンジンＥＣＵ３５を制御して、当該物標と衝突する前に自車両ＳＶの車速Ｖｓを減速させ、自車両ＳＶを停止させる。

表示部３０は、自車両ＳＶ内の各種ＥＣＵ及びナビゲーション装置からの表示情報を受信し、その表示情報を自車両ＳＶのフロントガラスの一部の領域（表示領域）に表示するヘッドアップディスプレイ（以下、「ＨＵＤ」と呼称する。）である。表示部３０には、「自車両ＳＶの後方に存在し且つ自車両ＳＶと衝突する可能性がある物標（障害物）」に対してドライバーの注意を喚起するための注意喚起画面が表示される。表示部３０は、周辺監視ＥＣＵ１０から注意喚起画面の表示指示である表示指示信号を受信した場合、注意喚起画面を表示する。なお、表示部３０は、液晶ディスプレイであってもよい。

スピーカ３１は、周辺監視ＥＣＵ１０から警報音の出力指示である出力指示信号を受信した場合、受信した出力指示信号に応答して障害物に対する「ドライバーの注意を喚起する警報音」を出力する。

ブレーキＥＣＵ３２は、「車両状態センサ２６の車速Ｖｓを検出するための図示しない車速センサ」及びブレーキセンサ３３と接続され、これらのセンサの検出信号を受け取るようになっている。ブレーキセンサ３３は、自車両ＳＶに搭載された制動装置（不図示）を制御する際に使用されるパラメータを検出するセンサであり、ブレーキペダルの操作量（踏込量）を検出するセンサ等を含む。

更に、ブレーキＥＣＵ３２は、ブレーキアクチュエータ３４と接続されている。ブレーキアクチュエータ３４は油圧制御アクチュエータである。ブレーキアクチュエータ３４は、ブレーキペダルの踏力に応じて作動油を加圧するマスシリンダと、各車輪に設けられた周知のホイールシリンダを含む摩擦ブレーキ装置と、の間の油圧回路（何れも、図示略）に配設される。ブレーキアクチュエータ３４は、ホイールシリンダに供給する油圧を調整する。ブレーキＥＣＵ３２は、ブレーキアクチュエータ３４を駆動させることにより各車輪に制動力（自車両ＳＶの加速度（負の加速度、即ち、減速度））を調整するようになっている。

ブレーキＥＣＵ３２は、周辺監視ＥＣＵ１０から制動指示信号を受信したとき、自車両ＳＶの実際の加速度Ａｓが制動指示信号に含まれる目標減速度ＴＧに一致するように車速Ｖｓを制動により低下させるように、ブレーキアクチュエータ３４を制御する。なお、周辺監視ＥＣＵ１０は、自車両ＳＶの加速度Ａｓを車両状態センサ２６の加速度センサから取得するようになっている。

エンジンＥＣＵ３５は、エンジンアクチュエータ３６に接続されている。エンジンアクチュエータ３６は自車両ＳＶの駆動源である図示しない内燃機関の運転状態を変更するためのアクチュエータであり、少なくとも、スロットル弁の開度を変更するスロットル弁アクチュエータを含む。エンジンＥＣＵ３５は、エンジンアクチュエータ３６を駆動することによって、内燃機関が発生するトルクを変更することができ、それにより、自車両ＳＶの駆動力を制御することができる。なお、周辺監視ＥＣＵ１０からブレーキＥＣＵ３２に制動指示信号が送信されるとき、周辺監視ＥＣＵ１０からエンジンＥＣＵ３５にトルク低下指示信号が送信される。エンジンＥＣＵ３５は、トルク低下指示信号を受信すると、エンジンアクチュエータ３６を駆動して（実際には、スロットル弁アクチュエータを駆動してスロットル弁開度を最小開度に変更して）、内燃機関のトルクを最小トルクに変更する。

（作動の概要）
次に、本監視装置の作動の概要について説明する。前述したように、本監視装置は、カメラ２１によって撮影されたカメラ画像及びクリアランスソナー２４の検出結果に基づいて、自車両ＳＶの後方側に存在する物標を認識し、認識した物標の中から自車両ＳＶと衝突する可能性がある障害物を抽出する。更に、本監視装置は、抽出された障害物が自車両ＳＶと衝突するまでに（又は自車両ＳＶに最接近するまでに）かかる時間を示す衝突所要時間ＴＴＣ（Ｔｉｍｅ Ｔｏ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）を算出する。なお、障害物の抽出処理及び衝突所要時間ＴＴＣの算出処理の詳細は後述する。

衝突所要時間ＴＴＣが警告制御用の閾値時間Ｔ１ｔｈ以下である場合、本監視装置は、前述した表示指示信号を表示部３０に送信し、前述した出力指示信号をスピーカ３１に送信することによって、障害物が存在する旨をドライバーに警告する警告制御（ドライバーの運転を支援する支援制御の一つ）を実施する。

衝突所要時間ＴＴＣが衝突回避制御用の閾値時間Ｔ２ｔｈ以下である場合、本監視装置は、障害物に衝突する前に自車両ＳＶを停止させる目標減速度ＴＧを算出する。なお、閾値時間Ｔ２ｔｈは、前述した閾値時間Ｔ１ｔｈよりも小さい値に設定されている。そして、本監視装置は、目標減速度ＴＧを含む前述した制動指示信号をブレーキＥＣＵ３２に送信し、前述したトルク低下指示信号をエンジンＥＣＵ３５に送信することによって、制動制御（ドライバーの運転を支援する支援制御の他の一つ）を実施する。

ところで、本監視装置は、前述したようにカメラ画像及びクリアランスソナー２４の検出結果に基づいて物標を検出するが、カメラ２１の保護窓２２に汚れが付着していた場合、正確に物標を検出することができない可能性が高い。

保護窓２２に付着する汚れとしては、雪、水滴及び融雪剤等のように保護窓２２の全面に付着する全面汚れと、泥等のように保護窓２２の一部に付着する部分汚れと、が考えられる。本監視装置は、保護窓２２の状態が全面汚れ状態であるか否かを判定する全面汚れ判定処理を実行し、保護窓２２の状態が部分汚れ状態であるか否かを判定する部分汚れ判定処理を実行する。

保護窓２２の状態が全面汚れ状態及び部分汚れ状態の少なくとも一方であると判定された場合、本監視装置は、カメラ画像に基づく制御（即ち、前述した警告制御及び制動制御）の実施を禁止する。更に、本監視装置は、保護窓２２の状態が全面汚れ状態であると判定された場合に全面汚れが除去されて全面汚れ状態が解除されたか否かを判定し、保護窓２２の状態が部分汚れ状態であると判定された場合に部分汚れが除去されて部分汚れ状態が解除されたか否かを判定する汚れ解除判定処理を実行する。汚れ解除判定処理によって保護窓２２の状態が汚れなし状態となったと判定された場合（即ち、何れの汚れ状態も解除されている場合）、本監視装置は、前述したカメラ画像に基づく制御の実施を許可する。

まず、全面汚れ判定処理について説明する。本監視装置は、図３に示すように、楕円形のカメラ画像ＣＩを、カメラ画像ＣＩの中心点Ｐｃを含む判定用領域ＣＩｃと、それ以外の領域と、に区分する。更に、本監視装置は、その判定用領域ＣＩｃを、「中心点Ｐｃを含む長方形の中央領域ＣＡ」と、「中央領域ＣＡよりも外側の外側領域ＯＡ」と、に区分する。中央領域ＣＡは「第１領域」と称呼される場合があり、外側領域ＯＡは「第２領域」と称呼される場合がある。判定用領域ＣＩｃは、複数の個別領域ＡＲに区分されている。複数の個別領域ＡＲのそれぞれは長方形である。図３に示した例において、中央領域ＣＡは２０個の個別領域ＡＲを含み、外側領域ＯＡは２１個の個別領域ＡＲを含んでいる。

ところで、一般に、カメラ画像は、カメラ画像の中心において最も鮮明であり、当該中心から離れるにつれて不鮮明になる。換言すると、カメラ画像のボケは、カメラ画像の中心において最も小さく、当該中心から離れるにつれて大きくなる。従って、一般に、カメラ画像の中心近傍におけるエッジ強度は、カメラ画像の周辺近傍におけるエッジ強度よりも大きくなる。即ち、外側領域ＯＡは中央領域ＣＡよりもカメラ画像ＣＩの中心から離れているから、外側領域ＯＡではエッジ強度が相対的に小さくなり、中央領域ＣＡではエッジ強度が相対的に大きくなる。

そこで、本監視装置は、このようなカメラ画像の特性を利用して全面汚れ判定処理を行う。先ず、本監視装置は、式１に従って個別領域ＡＲのそれぞれに属する各画素の水平方向エッジ強度ＥＳｘを算出し、且つ、式２に従って個別領域ＡＲのそれぞれに属する各画素の鉛直方向エッジ強度ＥＳｙを算出する。次いで、本監視装置は、個別領域ＡＲのそれぞれに属する各画素のエッジ強度ＥＳを算出する。

なお、個別領域ＡＲのそれぞれの左下の画素がｘ−ｙ座標の原点Ｏとして規定される。更に、個別領域ＡＲのそれぞれの左右方向がｘ軸に設定され、個別領域ＡＲのそれぞれの上下方向がｙ軸に設定される。式１及び式２の「Ｉ（ｘ、ｙ）」は座標（ｘ、ｙ）の画素の画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を表す。よって、水平方向エッジ強度ＥＳｘは、赤、緑及び青の成分値（ＸＲ，ＸＧ，ＸＢ）を有するベクトルであり、その大きさは（ＸＲ^２＋ＸＧ^２＋ＸＢ^２）^１／２である。同様に、鉛直方向エッジ強度ＥＳｙは、赤、緑及び青の成分値（ＹＲ，ＹＧ，ＹＢ）を有するベクトルであり、その大きさは（ＹＲ^２＋ＹＧ^２＋ＹＢ^２）^１／２である。

次に、本監視装置は、各個別領域ＡＲにおいて、エッジ強度ＥＳが閾値強度（第１閾値強度）ＥＳ１ｔｈ以上である画素の数（以下、「エッジ画素数」と称呼する。）ＥＮを算出する。そして、本監視装置は、エッジ画素数ＥＮが閾値画素数（第１閾値画素数）ＥＮ１ｔｈ以上である個別領域ＡＲを特定する。エッジ画素数ＥＮが閾値画素数ＥＮ１ｔｈ以上である個別領域ＡＲは、以下、「強エッジ領域」とも称呼される。強エッジ領域は、エッジが明確に検出できている領域である。

次に、本監視装置は、中央領域ＣＡに含まれる個別領域ＡＲのうち強エッジ領域である領域の数ＣＥＮを特定する。数ＣＥＮは、以下、「中央エッジ領域数」、「第１エッジ領域数」又は「第１領域指標値」と称呼される場合がある。

更に、本監視装置は、中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈよりも小さい否かを判定する。例えば、閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈは「１」に設定されている。

中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ以上である場合、本監視装置は、保護窓２２の状態を全面汚れ状態と判定しない。図３に示した例において、保護窓２２に汚れが付着していないとすると、道路の白線のエッジが「中央領域ＣＡに属する個別領域ＡＲ１乃至ＡＲ７」にて抽出される。よって、本監視装置は、中央領域ＣＡに属する個別領域ＡＲ１乃至ＡＲ７のそれぞれを強エッジ領域として特定する。この場合、中央エッジ領域数ＣＥＮは「７」であり、中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ以上ある。従って、本監視装置は、保護窓２２の状態を全面汚れ状態と判定しない。

一方、中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈよりも小さい場合、本監視装置は、保護窓２２の状態が「保護窓２２全面に汚れが付着している状態（即ち、全面汚れ状態）」であると判定する。保護窓２２の全面に汚れが付着している場合のカメラ画像においては、中央領域ＣＡ及び外側領域ＯＡでエッジが抽出されない可能性が高い。雪が保護窓２２全面に付着している場合のカメラ画像の一例を図４に示す。図４に示すカメラ画像においては、中央エッジ領域数ＣＥＮが「０」であり、中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈよりも小さいので、本監視装置は、保護窓２２の状態を全面汚れ状態と判定する。

前述したように、外側領域ＯＡにおいては中央領域ＣＡに比較してエッジ強度ＥＳが小さく算出される傾向にある。従って、保護窓２２の状態が全面汚れ状態でない場合であっても外側領域ＯＡに属する個別領域ＡＲのうち強エッジ領域であると特定される可能性が低くなる。このため、本監視装置は、外側領域ＯＡにおける強エッジ領域の数を用いずに中央領域ＣＡにおける強エッジ領域の数を用いて保護窓２２の状態が全面汚れであるか否かを判定している。これによって、全面汚れであるか否かを正確に判定することができる可能性を向上させることができる。

本監視装置は、保護窓２２の状態が全面汚れ状態であると判定した場合、以下の条件（１）及び（２）の何れかが成立するとき、全面汚れが除去された（即ち、全面汚れ状態が解除された）と判定する。条件（１）は第１条件とも称呼され、条件（２）は第２条件と称呼される場合がある。
条件（１）中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ以上である。
条件（２）外側領域ＯＡにおける強エッジ領域の数（以下、「外側エッジ領域数」と称呼し、「第２エッジ領域数」又は「第２領域指標値」と称呼する場合もある。）ＯＥＮが「第２解除閾値である閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈ」以上である。

外側領域ＯＡにおける強エッジ領域は、エッジ強度ＥＳが第２閾値強度以上であるエッジ画素数が第２閾値画素数以上である個別領域ＡＲである。なお、本例においては、第２閾値強度は第１閾値強度ＥＳ１ｔｈと等しい値に設定されているが、第２閾値強度は第１閾値強度ＥＳ１ｔｈと異なる値に設定されてもよい。更に、第２閾値画素数は第１閾値画素数ＥＮ１ｔｈと等しい値に設定されているが、第２閾値画素数は第１閾値画素数ＥＮ１ｔｈと異なる値に設定されてもよい。

更に、本例において、閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈは、閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈと同じく「１」に設定されているが、これらは互いに相違していてもよい。

前述したように、外側領域ＯＡにおいては中央領域ＣＡに比較してエッジ強度ＥＳが小さく算出される傾向にある。このため、このような外側領域ＯＡにおいて外側エッジ領域数ＯＥＮが閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈ以上である場合（即ち、条件（２）が成立した場合）、保護窓２２全面に付着した汚れが除去されていると考えることができる。通常、外側エッジ領域数ＯＥＮが閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈ以上である場合、中央エッジ領域数ＣＥＮも閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ以上となる（即ち、条件（１）も成立する）と考えられる。

しかしながら、図５に示すように、カメラ２１が撮影した風景によっては中央領域ＣＡにエッジが抽出されず、外側領域ＯＡにエッジが抽出され得る場合がある。図５に示したカメラ画像では、中央領域ＣＡではエッジが抽出されないので、中央エッジ領域数ＣＥＮは閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈよりも小さく、条件（１）は成立しない。しかし、外側領域ＯＡの中央領域ＣＡの上方の領域では７本の白線のエッジが検出されているので、外側エッジ領域数ＯＥＮが閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈ以上となる。よって、図５に示したカメラ画像では、条件（１）は成立しないものの、条件（２）は成立するため、本監視装置は、保護窓２２の状態を汚れなし状態と判定することができる。即ち、条件（２）のみが成立する場合であっても、本監視装置は、全面汚れ状態を解除する。

次に、部分汚れ判定処理について説明する。本監視装置は、所定時間が経過する毎に画素値が実質的に変化しない領域を特定する処理を行う。更に、本監視装置は、所定の処理回数に渡って画素値が実質的に変化しない個別領域ＡＲを無変化領域ＵＣＡとして特定する。そして、本監視装置は、無変化領域ＵＣＡが存在する場合、当該領域ＵＣＡを部分汚れ領域として特定し、保護窓２２の状態を部分汚れ状態と判定する。

本監視装置は、保護窓２２の状態が部分汚れ状態であると判定した場合、部分汚れ領域（即ち、無変化領域ＵＣＡ）のそれぞれが「汚れ解消強エッジ領域」へと変化したか否かを判定する。汚れ解消強エッジ領域は、「部分汚れ領域のそれぞれに属する画素であってそのエッジ強度ＥＳが閾値強度（第３閾値強度）以上である画素」の数が第３閾値画素数以上である個別領域ＡＲである。そして、本監視装置は、部分汚れエッジ領域と判定された個別領域ＡＲの総てが汚れ解消強エッジ領域へと変化した場合、保護窓２２の状態が部分汚れのない状態になった（即ち、部分汚れ状態が解消された）と判定する。なお、本例において、第３閾値強度は第１閾値強度ＥＳ１ｔｈと等しい値に設定されているが、第３閾値強度は第１閾値強度ＥＳ１ｔｈと異なる値に設定されてもよい。更に、本例において、第３閾値画素数は第１閾値画素数ＥＮ１ｔｈと等しい値に設定されているが、第３閾値画素数は第１閾値画素数ＥＮ１ｔｈと異なる値に設定されてもよい。

以上の例から理解されるように、本監視装置は、全面汚れ判定処理において、強エッジ領域が現れ難い外側領域ＯＡの強エッジ領域の数ではなく、強エッジ領域が現れ易い中央領域ＣＡの強エッジ領域の数（中央エッジ領域数）ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈよりも小さい場合、保護窓２２の状態を全面汚れ状態と判定する。このように、本監視装置は、中央領域ＣＡの強エッジ領域の数ＣＥＮに基づいて全面汚れ状態であるか否かを判定するので、全面汚れ状態であるか否かを正確に判定することができる。

更に、本監視装置は、保護窓２２の状態が全面汚れ状態である場合、前述した条件（１）及び条件（２）の何れかが成立したとき、全面汚れが除去されたと判定する。即ち、本監視装置は、エッジ強度ＥＳが中央領域ＣＡよりも小さい値に算出される傾向にある外側領域ＯＡにおいて外側エッジ領域数ＯＥＮが閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈ以上である場合、中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈよりも小さくても、全面汚れが除去されたと判定できる。これによって、本監視装置は、全面汚れが除去されたか否かを正確に判定することができる。更に、前述したように、中央領域ＣＡにエッジが検出されないカメラ画像であっても、条件（２）が成立した場合には、本監視装置は、全面汚れが除去されたと判定できる。

（具体的作動）
周辺監視ＥＣＵ１０のＣＰＵ１１は、図６にフローチャートで示したルーチンを所定時間が経過する毎に実行する。図６に示すルーチンは、自車両ＳＶが後退するときに自車両ＳＶの後方側の障害物に対して、支援制御の一つである衝突前制御（後退時衝突前制御）を実施するためのルーチンである。

従って、所定のタイミングになると、ＣＰＵ１１は図６のステップ６００から処理を開始してステップ６０５に進み、シフトポジションセンサ２５からシフトポジションを取得する。次に、ＣＰＵ１１は、ステップ６１０に進み、ステップ６０５にて取得したシフトポジションが後退レンジ（「Ｒ」）であるか否かを判定する。シフトポジションが「Ｒ」でない場合、即ち、シフトポジションが前進レンジ（「Ｄ」）及びニュートラルレンジ（「Ｎ」）等である場合、ＣＰＵ１１は、ステップ６１０にて「Ｎｏ」と判定し、ステップ６９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。この結果、衝突前制御は実施されない。

一方、シフトポジションが「Ｒ」である場合、ＣＰＵ１１は、ステップ６１０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ６１５に進み、車両状態センサ２６から車両状態情報を取得し、ステップ６２０に進む。

ステップ６２０にて、ＣＰＵ１１は、ステップ６１５にて取得した車両状態情報に基づいて、「自車両ＳＶがこれから走行すると予測される進路である走行予測進路ＲＣＲ（図２を参照。）」を推定し、ステップ６２５に進む。

ステップ６２０の処理について図２を用いて詳細に説明する。
ＣＰＵ１１は、ステップ６１５にて取得した車両状態情報に含まれる「自車両ＳＶの車速Ｖｓ及びヨーレートＹｒ」に基づいて、自車両ＳＶの旋回半径を算出する。そして、ＣＰＵ１１は、算出した旋回半径に基づいて、自車両ＳＶの左右の後輪の車軸上の中心点ＰＯ（図２を参照。）が向かっている走行進路を走行予測進路ＲＣＲとして推定する。ヨーレートＹｒが発生している場合、ＣＰＵ１１は、円弧状の進路を走行予測進路ＲＣＲとして推定する。一方、ヨーレートＹｒが「０」の場合、ＣＰＵ１１は、自車両ＳＶに作用する加速度の方向に沿った直線進路を走行予測進路ＲＣＲとして推定する。

図６に戻り、ステップ６２５にて、ＣＰＵ１１は、クリアランスソナー２４から物標情報を取得し、ステップ６３０に進み、全面汚れフラグＸｚの値及び部分汚れフラグＸｂの値の何れもが「０」であるか否かを判定する。全面汚れフラグＸｚの値は、後述する処理によって保護窓２２の状態が全面汚れ状態であると判定されたとき「１」に設定される。更に、全面汚れフラグＸｚの値が「１」である場合、後述する処理によって保護窓２２の全面汚れ状態が解除されたと判定されたとき、全面汚れフラグＸｚの値は「０」に設定される。部分汚れフラグＸｂの値は、後述する処理によって保護窓２２の状態が部分汚れ状態であると判定されたとき「１」に設定される。更に、部分汚れフラグＸｂの値が「１」である場合、後述する処理によって保護窓２２の部分汚れ状態が解除されたと判定されたとき、部分汚れフラグＸｂの値は「０」に設定される。従って、ＣＰＵ１１はステップ６３０にて、ＲＡＭ１３に「保護窓２２の状態が汚れなし状態であることを示す汚れなし情報」が記憶されているか否かを実質的に判定している。

全面汚れフラグＸｚの値及び部分汚れフラグＸｂの値の少なくとも一方が「１」である場合（即ち、ＲＡＭ１３に「保護窓２２の状態が全面汚れ状態であることを示す全面汚れ情報」及び「保護窓２２の状態が部分汚れ状態であることを示す部分汚れ情報」の少なくとも一方が記憶されている場合）、ＣＰＵ１１は、ステップ６３０にて「Ｎｏ」と判定し、ステップ６９５に進み、本ルーチンを一旦終了する。保護窓２２の状態が全面汚れ状態及び部分汚れ状態の少なくとも一方である場合、保護窓２２を通して撮影されたカメラ画像には汚れが映り込み、物標を正確に抽出できない可能性が高い。このため、衝突前制御が誤って実施される可能性があるので、ＣＰＵ１１は、衝突前制御の実施を禁止する。

一方、全面汚れフラグＸｚの値及び部分汚れフラグＸｂの値の何れもが「０」である場合（即ち、ＲＡＭ１３に汚れなし情報が記憶されている場合）、ＣＰＵ１１は、ステップ６３０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ６３５に進み、カメラシステム２０からカメラ画像情報を取得する。次に、ＣＰＵ１１はステップ６４０に進み、ステップ６２５にて取得した物標情報及びステップ６３５にて取得したカメラ画像情報をフュージョンして自車両ＳＶに対する物標の位置を特定する。

その後、ＣＰＵ１１はステップ６４５に進み、ステップ６２０にて推定した自車両ＳＶの走行予測進路ＲＣＲと「ステップ６４０にて特定した物標の位置」と当該物標の相対速度とに基づいて、ステップ６４０にて位置を特定した物標の中から自車両ＳＶと衝突する可能性があると推定される物標（自車両ＳＶに衝突はしないものの自車両ＳＶに極めて接近すると推定される特徴点を含む。）を障害物として抽出する。

ステップ６４５の処理について図２を用いて詳細に説明する。
ＣＰＵ１１は、自車両ＳＶの車体の左端部から一定距離αＬだけ更に左側に位置する点ＰＬが通過する左側走行予測進路ＬＥＣと、自車両ＳＶの車体の右端部から一定距離αＲだけ更に右側に位置する点ＰＲが通過する右側走行予測進路ＲＥＣと、を「有限の長さの走行予測進路ＲＣＲ」に基づいて推定する。左側走行予測進路ＬＥＣは、走行予測進路ＲＣＲを自車両ＳＶの左右方向の左側に「距離αＬに車幅の半分を加えた値」だけ平行移動した進路である。右側走行予測進路ＲＥＣは、走行予測進路ＲＣＲを自車両ＳＶの左右方向の右側に「距離αＲに車幅の半分を加えた値」だけ平行移動した進路である。距離αＬ及び距離αＲは何れも「０」以上の値であり、互いに相違していても同じであってもよい。更に、ＣＰＵ１１は、左側走行予測進路ＬＥＣと右側走行予測進路ＲＥＣとの間の領域を走行予測進路領域ＥＣＡとして特定する。

そして、ＣＰＵ１１は、過去の物標の位置に基づいて物標の移動軌跡を算出（推定）し、算出した物標の移動軌跡に基づいて、物標の自車両ＳＶに対する移動方向を算出する。次いで、ＣＰＵ１１は、走行予測進路領域ＥＣＡと、自車両ＳＶと物標との相対関係（相対位置及び相対速度）と、物標の自車両ＳＶに対する移動方向と、に基づいて、走行予測進路領域ＥＣＡ内に既に存在し且つ自車両ＳＶの先端領域ＴＡと交差すると予測される物標と、走行予測進路領域ＥＣＡに将来的に進入し且つ自車両の先端領域ＴＡと交差すると予測される物標と、を自車両ＳＶに衝突する可能性のある障害物として抽出する。ここで、自車両ＳＶの先端領域ＴＡは、点ＰＬと点ＰＲとを結んだ線分により表される領域である。

なお、ＣＰＵ１１は、左側走行予測進路ＬＥＣを点ＰＬが通過する進路として推定し、且つ、右側走行予測進路ＲＥＣを点ＰＲが通過する進路として推定している。このため、値αＬ及び値αＲが正の値であれば、ＣＰＵ１１は、自車両ＳＶの左側面近傍又は右側面近傍を通り抜ける可能性がある物標も、「走行予測進路領域ＥＣＡ内に既に存在し、且つ、自車両ＳＶの先端領域ＴＡと交差すると予測される」又は「走行予測進路領域ＥＣＡに将来的に進入し且つ自車両ＳＶの先端領域ＴＡと交差すると予測される」と判断する。従って、ＣＰＵ１１は、自車両ＳＶの左側方又は右側方を通り抜ける可能性のある物標も障害物として抽出する。

図６に戻り、ＣＰＵ１１は、ステップ６４５の実行後ステップ６５０に進み、ステップ６４５にて障害物が抽出されたか否かを判定する。ステップ６４５にて障害物が抽出されていない場合、ＣＰＵ１１は、ステップ６５０にて「Ｎｏ」と判定し、ステップ６９５に進み、本ルーチンを一旦終了する。この結果、衝突前制御は実施されない。一方、ステップ６４５にて障害物が抽出されている場合、ＣＰＵ１１は、ステップ６５０にて「Ｙｅｓ」と判定し、ステップ６５５に進む。

ステップ６５５にて、ＣＰＵ１１は、障害物が自車両ＳＶの領域ＴＡ（図２を参照。）と交差するまでにかかる時間を示す衝突所要時間ＴＴＣを算出し、ステップ６６０に進む。

ステップ６５５の処理について詳細に説明する。
ＣＰＵ１１は、自車両ＳＶと障害物との間の距離（相対距離）を障害物の自車両ＳＶに対する相対速度で除することによって、障害物の衝突所要時間ＴＴＣを算出する。

衝突所要時間ＴＴＣは、以下の時間Ｔ１及び時間Ｔ２の何れかである。
・障害物が自車両ＳＶと衝突すると予測される時点までの時間Ｔ１（現時点から衝突予測時点までの時間）
・自車両ＳＶの側方を通り抜ける可能性のある障害物が自車両ＳＶに最接近する時点までの時間Ｔ２（現時点から最接近予測時点までの時間）

この衝突所要時間ＴＴＣは、障害物と自車両ＳＶとが現時点における相対速度及び相対移動方向を維持しながら移動すると仮定した場合における障害物が「自車両ＳＶの先端領域ＴＡ」に到達するまでの時間である。

衝突所要時間ＴＴＣは、衝突前制御又はドライバーによる衝突回避操作が実施可能な時間を表す。更に、衝突所要時間ＴＴＣは、障害物と自車両ＳＶとが衝突する可能性（衝突可能性）を示す指標値である。衝突所要時間ＴＴＣが小さいほど衝突可能性が高いことを示し、衝突所要時間ＴＴＣが大きいほど衝突可能性が低いことを示す。

ステップ６６０にて、ＣＰＵ１１は、ステップ６５５にて算出された衝突所要時間ＴＴＣが閾値時間Ｔ（ｎ）ｔｈ以下であるか否かを判定する。衝突所要時間ＴＴＣが閾値時間Ｔ（ｎ）ｔｈよりも大きな場合、ＣＰＵ１１は、ステップ６６０にて「Ｎｏ」と判定し、ステップ６９５に進み、本ルーチンを一旦終了する。これに対し、衝突所要時間ＴＴＣが閾値時間Ｔ（ｎ）ｔｈ以下である場合、ＣＰＵ１１は、ステップ６６０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ６６５に進み、衝突前制御を実施する。その後、ＣＰＵ１１は、ステップ６９５に進み、本ルーチンを一旦終了する。

なお、本例においては、上記の閾値時間Ｔ（ｎ）ｔｈとして、警告制御用の閾値時間Ｔ１ｔｈと制動制御用の閾値時間Ｔ２ｔｈとが設定されている。閾値時間Ｔ１ｔｈは閾値時間Ｔ２ｔｈよりも大きい。衝突所要時間ＴＴＣが閾値時間Ｔ１ｔｈ以下である場合、ＣＰＵ１１は、表示部３０に表示指示信号を送信して注意喚起画面を表示部３０に表示させ、スピーカ３１に出力指示信号を送信してスピーカ３１から警報音を出力させる。衝突所要時間ＴＴＣが閾値時間Ｔ２ｔｈ以下である場合、ＣＰＵ１１は、閾値時間Ｔ２ｔｈ以下となる衝突所要時間ＴＴＣの中で最小の衝突所要時間ＴＴＣの障害物を特定する。更に、ＣＰＵ１１は、その特定した障害物に衝突する前に自車両ＳＶを停止させるために必要な減速度（即ち、目標減速度ＴＧ）を、当該障害物の相対速度及び位置に基づいて算出する。そして、ＣＰＵ１１は、目標減速度ＴＧを含む制動指示信号をブレーキＥＣＵ３２に送信するとともにトルク低下指示信号をエンジンＥＣＵ３５に送信する。この結果、自車両ＳＶは目標減速度ＴＧと略等しい減速度にて減速させられる。

加えて、ＣＰＵ１１は、図７にフローチャートで示したルーチンを所定時間が経過する毎に実行している。図７に示したルーチンは、保護窓２２の状態が全面汚れ状態であるか否かを判定するためのルーチンである。

従って、所定のタイミングになると、ＣＰＵ１１は図７のステップ７００から処理を開始してステップ７０５に進み、全面汚れフラグＸｚの値が「０」であるか否か（即ち、ＲＡＭ１３に全面汚れ情報が記憶されていないか否か）を判定する。全面汚れフラグＸｚの値が「１」である場合（即ち、保護窓２２の状態が全面汚れ状態であると既に判定されている場合）、ＣＰＵ１１は、ステップ７０５にて「Ｎｏ」と判定し、ステップ７９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。

一方、全面汚れフラグＸｚの値が「０」である場合（即ち、ＲＡＭ１３に全面汚れ情報が記憶されていない場合）、ＣＰＵ１１はステップ７０５にて「Ｙｅｓ」と判定し、以下に述べるステップ７１０乃至ステップ７３５の処理を順に行い、ステップ７４０に進む。

ステップ７１０：ＣＰＵ１１は、カメラシステム２０からカメラ画像情報を取得する。
ステップ７１５：ＣＰＵ１１は、カメラ画像情報に含まれるカメラ画像を複数の個別領域ＡＲ（図３を参照。）に分割する。
ステップ７２０：ＣＰＵ１１は、複数の個別領域ＡＲを、中央領域ＣＡ（図３を参照。）と外側領域ＯＡ（図３を参照。）とに区分する。

ステップ７２５：ＣＰＵ１１は、前述した式１乃至式３に従って、中央領域ＣＡに属する複数の個別領域ＡＲに属する各画素のエッジ強度ＥＳを算出する。
ステップ７３０：ＣＰＵ１１は、中央領域ＣＡに属する複数の個別領域ＡＲのそれぞれにおいて、エッジ強度ＥＳが閾値強度ＥＳ１ｔｈ以上であるエッジ画素数ＥＮを算出する。
ステップ７３５：ＣＰＵ１１は、エッジ画素数ＥＮが閾値画素数ＥＮ１ｔｈ以上である個別領域ＡＲの数（即ち、中央エッジ領域数ＣＥＮ）を算出する。

ステップ７４０にて、ＣＰＵ１１は、ステップ７３５にて算出した中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数（第１閾値領域数）ＣＥＮ１ｔｈよりも小さいか否かを判定する。中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ以上である場合、保護窓２２の状態が全面汚れ状態ではないと判断することができる。そこで、中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ以上である場合、ＣＰＵ１１はステップ７４０にて「Ｎｏ」と判定してステップ７９５に直接進み、本ルーチンを一旦終了する。この結果、ＲＡＭ１３に全面汚れ情報は記憶されない。

一方、中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈよりも小さい場合、保護窓２２の状態が全面汚れ状態であると判断できる。従って、中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈよりも小さい場合、ＣＰＵ１１はステップ７４０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ７４５に進み、全面汚れフラグＸｚの値を「１」に設定する。即ち、ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３に全面汚れ情報を記憶する。その後、ＣＰＵ１１はステップ７９５に進み、本ルーチンを一旦終了する。

以上の例から理解されるように、ＣＰＵ１１は、中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈよりも小さい場合、保護窓２２に全面汚れが付着していると判断し、全面汚れフラグＸｚの値を「１」に設定する。これによって、ＣＰＵ１１は、エッジ強度ＥＳが本来の値で算出される傾向にある中央領域ＣＡにおけるエッジ領域数ＣＥＮに基づいて保護窓２２に全面汚れが付着しているか否かを判定することができ、全面汚れが付着しているか否かを正確に判定することができる。

加えて、ＣＰＵ１１は、図８にフローチャートで示したルーチンを所定時間が経過する毎に実行している。図８に示したルーチンは、保護窓２２の状態が部分汚れ状態であるか否かを判定するためのルーチンである。

従って、所定のタイミングになると、ＣＰＵ１１は図８のステップ８００から処理を開始してステップ８０５に進み、車両状態センサ２６から車両状態情報を取得する。

次に、ＣＰＵ１１はステップ８１０に進み、ステップ８０５にて取得した車両状態情報に含まれる車速Ｖｓの絶対値が「０ｍ／ｓ」よりも大きいか否か（即ち、自車両ＳＶが走行中であるか否か）を判定する。

車速Ｖｓの絶対値が「０ｍ／ｓ」である場合、ＣＰＵ１１は、ステップ８１０にて「Ｎｏ」と判定してステップ８９５に直接進み、本ルーチンを一旦終了する。車速Ｖｓの絶対値が「０ｍ／ｓ」である場合（即ち、自車両ＳＶが停止している場合）、保護窓２２に部分汚れが付着している否かによらずに今回取得したカメラ画像Ｆｎと前回取得したカメラ画像Ｆｎ−１とで画素値が変化しない可能性が高い。そのため、ＣＰＵ１１は、ステップ８１５の処理以降の処理に進まず、本ルーチンを一旦終了する。

一方、車速Ｖｓの絶対値が「０ｍ／ｓ」よりも大きい場合、ＣＰＵ１１は、ステップ８１０にて「Ｙｅｓ」と判定して以下に述べるステップ８１５乃至ステップ８３０の処理を順に行い、その後、ステップ８３５に進む。

ステップ８１５：ＣＰＵ１１は、カメラシステム２０からカメラ画像情報を、今回カメラ画像Ｆｎとして取得する。なお、このステップ８１５が所定時間前に実行された際に取得されたカメラ画像は、前回カメラ画像Ｆｎ−１と称呼される。

ステップ８２０：ＣＰＵ１１は、今回カメラ画像Ｆｎと前回カメラ画像Ｆｎ−１との差分画像Ｓｎ（Ｓｎ＝Ｆｎ−Ｆｎ−１）を生成する。

より詳細には、ＣＰＵ１１は、今回カメラ画像Ｆｎの各画素の画素値から前回カメラ画像Ｆｎの各画素の画素値をそれぞれ減算することにより各画素の減算値を求め、その減算値の絶対値を差分画像Ｓｎの各画素の画素値として取得する。

ステップ８２５：ＣＰＵ１１は、差分画像ＳｎをＲＡＭ１３内の特定部分（以下、「積算メモリ」と称呼する。）に記憶されている積算差分画像に積算し、その結果を新たな積算差分画像として積算メモリに記憶する。この結果、積算メモリが初期化されてから現時点までのカメラ画像の各画素の画素値の変化の大きさの合計値（以下、「積算値」と称呼する。）ＶＩが算出される。

ステップ８３０：ＣＰＵ１１は、積算回数カウンタＡＣの値に「１」を加算した値を新たな積算回数カウンタＡＣの値に設定する。積算回数カウンタＡＣは、差分画像Ｓｎが積算された回数を示すカウンタである。

次に、ＣＰＵはステップ８３５に進み、積算回数カウンタＡＣの値が閾値カウンタ値ＡＣ１ｔｈ以上であるか否かを判定する。本例において、閾値カウンタ値ＡＣ１ｔｈは「１０」に設定されているが、他の値であってもよい。積算回数カウンタＡＣの値が閾値カウンタ値ＡＣ１ｔｈよりも小さい場合、ＣＰＵ１１は、ステップ８３５にて「Ｎｏ」と判定し、ステップ８９５に直接進んで本ルーチンを一旦終了する。一方、積算回数カウンタＡＣの値が閾値カウンタ値ＡＣ１ｔｈ以上である場合、ＣＰＵ１１は、ステップ８３５にて「Ｙｅｓ」と判定し、ステップ８４０に進む。

ステップ８４０にて、ＣＰＵ１１は、差分画像Ｓｎを複数の個別領域ＡＲに分割し、各個別領域ＡＲにおいて、積算値ＩＶが閾値積算値（変化量判定値）ＩＶ１ｔｈ以下となる画素の数（以下、「無変化画素数」と称呼する。）ＵＣＰＮを算出する。

次に、ＣＰＵ１１はステップ８４５に進み、無変化画素数ＵＣＰＮが閾値画素数ＵＣＰＮ１ｔｈ以上である個別領域ＡＲ（以下、「無変化領域ＵＣＡ」と称呼する。）を特定する。この無変化領域ＵＣＡは、換言すれば、積算値ＩＶが閾値積算値ＩＶ１ｔｈ以下となる画素（以下、「無変化画素」）の個別領域ＡＲにおける密度が閾値密度以上である個別領域ＡＲであると表現できる。

次に、ＣＰＵ１１はステップ８５０に進み、ステップ８４５にて無変化領域ＵＣＡが特定されたか否かを判定する。ステップ８４５にて無変化領域ＵＣＡが特定されている場合、保護窓２２に部分汚れが付着していると判断することができる。

そこで、ＣＰＵ１１は、無変化領域ＵＣＡが特定されている場合、ステップ８５０にて「Ｙｅｓ」と判定し、以下に述べるステップ８５５乃至ステップ８６５の処理を順に行い、ステップ８９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。

ステップ８５５：ＣＰＵ１１は、部分汚れフラグＸｂの値を「１」に設定する。即ち、ＣＰＵ１１は、部分汚れ情報をＲＡＭ１３に記憶する。このとき、ＣＰＵ１１は、ステップ８４５にて特定した無変化領域ＵＣＡがどの個別領域であるかを識別するための情報もＲＡＭ１３に記憶する。

更に、ＣＰＵ１１は、ステップ８５５の処理を実行する時点において部分汚れフラグＸｂの値が既に「１」に設定されている場合、部分汚れフラグＸｂの値を再度「１」に設定するとともに、直前のステップ８４５にて特定された無変化領域ＵＣＡの識別情報をＲＡＭ１３に記憶する。

ステップ８６０：ＣＰＵ１１は、積算メモリに記憶されている差分画像Ｓｎを消去して積算メモリを初期化する。
ステップ８６５：ＣＰＵ１１は、積算回数カウンタＡＣの値を「０」に設定することにより積算回数カウンタＡＣを初期化する。

これに対し、ＣＰＵ１１がステップ８５０の処理を実行する時点において無変化領域ＵＣＡが特定されていない場合、ＣＰＵ１１はそのステップ８５０にて「Ｎｏ」と判定し、ステップ８６０以降の処理に進む。

以上の例から理解されるように、ＣＰＵ１１は、カメラ画像の画素値が所定時間が経過する間に実質的に変化しない画素を所定数以上含む個別領域ＡＲ（即ち、無変化画素数ＵＣＰＮが閾値画素数ＵＣＰＮ１ｔｈ以上である個別領域ＡＲである無変化領域ＵＣＡ）が一つでも検出された場合、保護窓２２の状態が部分汚れ状態であると判定する。これによって、保護窓２２の一部分にのみ付着する汚れ（例えば、泥）を部分汚れとして検出することができる。

更に、ＣＰＵ１１は、図９にフローチャートで示したルーチンを所定時間が経過する毎に実行している。図９に示したルーチンは、保護窓２２に付着した全面汚れ及び部分汚れが除去されたか否かを判定するためのルーチンである。

従って、所定のタイミングになると、ＣＰＵ１１は図９のステップ９００から処理を開始し、以下に述べるステップ９０５乃至ステップ９２５の処理を順に行い、ステップ９３０に進む。

ステップ９０５：ＣＰＵ１１は、カメラシステム２０からカメラ画像情報を取得する。
ステップ９１０：ＣＰＵ１１は、図７のステップ７１５と同じくカメラ画像を複数の個別領域ＡＲに分割する。
ステップ９１５：ＣＰＵ１１は、図７のステップ７２０と同じく複数の個別領域ＡＲを中央領域ＣＡと外側領域ＯＡとに区分する。
ステップ９２０：ＣＰＵ１１は、前述した式１乃至式３に従って、複数の個別領域ＡＲに属する各画素のエッジ強度ＥＳを算出する。
ステップ９２５：ＣＰＵ１１は、複数の個別領域ＡＲのそれぞれにおいて、エッジ強度ＥＳが閾値強度ＥＳ１ｔｈ以上であるエッジ画素数ＥＮを算出する。

次に、ＣＰＵ１１はステップ９３０に進み、全面汚れフラグＸｚの値が「１」であるか否かを判定する。即ち、ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３に全面汚れ情報が記憶されているか否かを判定する。全面汚れフラグＸｚの値が「１」である場合、ＣＰＵ１１は、ステップ９３０にて「Ｙｅｓ」と判定し、ステップ９３５に進む。

ステップ９３５にて、ＣＰＵ１１は、図７のステップ７３５と同じく、中央領域ＣＡに属する複数の個別領域ＡＲのうち、エッジ画素数ＥＮが閾値画素数ＥＮ１ｔｈ以上である個別領域ＡＲの数（即ち、中央エッジ領域数ＣＥＮ）を算出する。次に、ＣＰＵ１１はステップ９４０に進み、中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈよりも小さいか否かを判定する。

中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ以上である場合、保護窓２２に付着した全面汚れが除去されたと判断することができる。そこで、この場合、ＣＰＵ１１はステップ９４０にて「Ｎｏ」と判定してステップ９４５に進み、全面汚れフラグＸｚの値を「０」に設定する。即ち、ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３から全面汚れ情報を消去する。その後、ＣＰＵ１１はステップ９５０に進む。

ステップ９５０にて、ＣＰＵ１１は、部分汚れフラグＸｂの値が「１」であるか否かを判定する。即ち、ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３に部分汚れ情報が記憶されているか否かを判定する。部分汚れフラグＸｂの値が「１」である場合、ＣＰＵ１１は、ステップ９５０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ９６０に進む。

ステップ９６０にて、ＣＰＵ１１は、ステップ８４５の処理によって無変化領域ＵＣＡであると特定された総ての個別領域ＡＲのそれぞれのエッジ画素数ＥＮが閾値画素数ＥＮ１ｔｈ以上であるか否かを判定する。即ち、ＣＰＵ１１は、総ての無変化領域ＵＣＡが強エッジ領域（エッジが明確に検出される領域）であるか否かを判定する。

ステップ９６０の判定条件が成立する場合、保護窓２２に付着した部分汚れの総てが除去されたと判断することができる。そこで、この場合、ＣＰＵ１１はステップ９６０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ９６５に進み、部分汚れフラグＸｂの値を「０」に設定する。即ち、ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３から部分汚れ情報を消去する。その後、ＣＰＵ１１は、ステップ９９５に進み、本ルーチンを一旦終了する。

一方、ＣＰＵ１１がステップ９３０に進んだとき、全面汚れフラグＸｚの値が「１」でない場合（即ち、ＲＡＭ１３に全面汚れ情報が記憶されていない場合）、ＣＰＵ１１は、そのステップ９３０にて「Ｎｏ」と判定し、ステップ９５０に直接進む。

更に、ＣＰＵ１１がステップ９４０に進んだとき、中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈよりも小さい場合、ＣＰＵ１１は、そのステップ９４０にて「Ｙｅｓ」と判定し、ステップ９７０に進む。ステップ９７０にて、ＣＰＵ１１は、外側領域ＯＡに属する個別領域ＡＲであって且つエッジ画素数ＥＮが閾値画素数ＥＮ１ｔｈ以上である個別領域ＡＲの数である外側エッジ領域数ＯＥＮを算出し、ステップ９７５に進む。

ステップ９７５にて、ＣＰＵ１１は、外側エッジ領域数ＯＥＮが閾値領域数（第２閾値領域数）ＯＥＮ１ｔｈよりも小さいか否かを判定する。本例において、閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈは「１」に設定されている。外側エッジ領域数ＯＥＮが閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈ以上である場合（即ち、明瞭にエッジを検出し難い外側エッジ領域において、エッジが明瞭に検出できている個別領域ＡＲが存在する場合）、保護窓２２に付着した全面汚れが除去されたと判断することができる。そこで、外側エッジ領域数ＯＥＮが閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈ以上である場合、ＣＰＵ１１はステップ９７５にて「Ｎｏ」と判定してステップ９４５に進み、全面汚れフラグＸｚの値を「０」に設定する。これに対し、外側エッジ領域数ＯＥＮが閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈよりも小さい場合、ＣＰＵ１１は、ステップ９７５にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ９５０に直接進む。

更に、ＣＰＵ１１がステップ９５０に進んだとき、部分汚れフラグＸｂの値が「０」である場合（即ち、ＲＡＭ１３に部分汚れ情報が記憶されていない場合）、ＣＰＵ１１は、そのステップ９５０にて「Ｎｏ」と判定し、ステップ９９５に直接進んで本ルーチンを一旦終了する。

更に、ＣＰＵ１１がステップ９６０に進んだとき、ステップ８４５の処理によって無変化領域ＵＣＡであると特定された個別領域ＡＲのうちの少なくとも一つが「エッジ画素数ＥＮが閾値画素数ＥＮ１ｔｈ未満である」場合、保護窓２２に付着した部分汚れが未だ除去されていないと判断できる。従って、この場合、ＣＰＵ１１はステップ９６０にて「Ｎｏ」と判定してステップ９９５に直接進み、本ルーチンを一旦終了する。

以上の例から理解されるように、ＣＰＵ１１は、全面汚れが付着していると判定されている場合、中央エッジ領域数ＣＥＮが閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ以上であるとの条件（１）及び外側エッジ領域数ＯＥＮが閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈ以上であるとの条件（２）の少なくとも一方が成立したとき、全面汚れが除去されたと判定する。特に、条件（２）は、エッジ強度ＥＳが小さく算出される傾向にある外側領域ＯＡにおいて、エッジが明確に検出できている強エッジ領域の数（即ち、外側エッジ領域数ＯＥＮ）が閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈ以上であるとき成立する条件である。従って、カメラ２１が、全面汚れが除去された場合には、中央領域ＣＡにエッジが検出され得ない風景を撮影しているときであっても、ＣＰＵ１１は全面汚れが除去されたことを正確に判定することができる。

更に、ＣＰＵ１１は、部分汚れが付着していると判定されている場合、部分汚れ領域（無変化領域ＵＣＡ）であると特定された総ての個別領域ＡＲの各エッジ画素数ＥＮが閾値画素数ＥＮ１ｔｈ以上であるとき、部分汚れが除去されたと判定する。このように、部分汚れが除去されたか否かの判断には、無変化領域ＵＣＡ以外の領域が考慮されないので、ＣＰＵ１１は部分汚れが除去されたことを正確に判定できる。

更に、ＣＰＵ１１は、全面汚れが付着していると判定された場合と部分汚れが付着していると判定された場合とで、これらの汚れが除去されたと判定するための条件（除去判定条件）を異ならせている。従って、ＣＰＵ１１は、各汚れに対応した除去判定条件を設定することができ、これらの汚れが除去されたことを正確に判定することができる。

本発明は上述した実施形態に限定されることはなく、本発明の種々の変形例を採用することができる。例えば、本監視装置は、自車両ＳＶの図示しないイグニッション・キー・スイッチをオフ位置からオン位置へと変更する操作がなされたタイミング（以下、「初期状態」と称呼し、「始動時」と称呼する場合もある。）にて、全面汚れフラグＸｚの値を「１」に設定してもよい。これは、イグニッション・キー・スイッチをオン位置からオフ位置へと変更する操作がなされて自車両ＳＶが停車されてから、自車両ＳＶが初期状態となるまでの期間に、保護窓２２に雪、霜及び雨滴等が付着することによって、保護窓２２全面に汚れが付着している可能性があるからである。これによれば、本監視装置は、初期状態後において全面汚れ状態が解除されたと判定するまで（即ち、全面汚れフラグＸｚの値を「０」に設定するまで）、「不正確である可能性があるカメラ画像」に基づく後退時衝突前制御の実施を禁止することができる。

更に、例えば、本監視装置は、車外の気温（外気温）を計測する図示しない気温センサを備えてもよい。この場合、本監視装置は、初期状態で気温センサから外気温を取得し、外気温が閾値気温以下である場合、全面汚れフラグＸｚの値を「１」に設定してもよい。これによって、初期状態において保護窓２２に雪及び霜が付着している可能性がより高い場合に、「不正確である可能性があるカメラ画像」に基づく後退時衝突前制御の実施を禁止することができる。

更に、ステップ９４０にて使用される閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈと、ステップ９７５にて使用される閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈと、は互いに異なる値に設定されていてもよい。中央領域ＣＡは外側領域ＯＡよりもエッジ強度ＥＳが正確に算出されやすいため、閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈは閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈよりも小さい値に設定されてもよい。これによって、より正確に全面汚れが除去されたことを判定することができる。更に、外側領域ＯＡは中央領域ＣＡよりもエッジ強度ＥＳが小さく算出されやすいため、閾値領域数ＯＥＮ１ｔｈは閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈよりも小さな値に設定されてもよい。これによって、より早い段階で全面汚れが除去されたことを判定することができる。

更に、全面汚れ状態であるか否かの判定で用いられる閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ（ステップ７４０にて用いられる閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ）と全面汚れ状態が解除されたか否かの判定に用いられる閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ（ステップ９４０にて用いられる閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈ）とは互いに異なる値に設定されていてもよい。この場合、全面汚れ状態が解除されたか否かの判定に用いられる閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈは、全面汚れ状態であるか否かの判定で用いられる閾値領域数ＣＥＮ１ｔｈよりも大きいことが望ましい。

更に、図７に示すステップ７３０及びステップ７３５の処理の代わりに、本監視装置は、各個別領域ＡＲにおけるエッジ強度ＥＳの平均値ＡＶＥを算出し、中央領域ＣＡに含まれる個別領域ＡＲであって且つ算出した平均値ＡＶＥが閾値平均値ＡＶＥ１ｔｈ以上である個別領域ＡＲの数を中央エッジ領域数ＣＥＮとして算出してもよい。図９に示すステップ９３５にて、本監視装置は、中央領域ＣＡに含まれる個別領域ＡＲであって且つ算出した平均値ＡＶＥが閾値平均値ＡＶＥ１ｔｈ以上である個別領域ＡＲの数を中央エッジ領域数ＣＥＮとして算出してもよい。更に、図９に示すステップ９５５にて、本監視装置は、無変化領域ＵＣＡに含まれる個別領域ＡＲであって且つ算出した平均値ＡＶＥが閾値平均値ＡＶＥ１ｔｈ以上である個別領域ＡＲの数を部分汚れエッジ領域数ＤＥＮとして算出してもよい。更に、図９に示すステップ９７０にて、本監視装置は、外側領域ＯＡに含まれる個別領域ＡＲであって且つ算出した平均値ＡＶＥが閾値平均値ＡＶＥ１ｔｈ以上である個別領域ＡＲの数を外側エッジ領域数ＯＥＮとして算出してもよい。

更に、前述した実施例では、自車両ＳＶの前端部に取り付けられ且つ自車両ＳＶの前方側の風景を撮影する図示しない前方カメラの図示しない保護窓に全面汚れ及び部分汚れの少なくとも一方が付着した場合、支援制御の一つである前進時衝突前制御の実施を禁止してもよい。この場合、自車両ＳＶの前端部の車幅方向の中心にはミリ波レーダが取り付けられる。ミリ波レーダは、ミリ波帯の電波（以下、「ミリ波」と称呼する。）を放射し、その反射波を受信し、物標の自車両ＳＶに対する位置を検出するとともに物標の自車両ＳＶに対する相対速度を検出する。なお、前方カメラが撮影した画像に基づいて物標の位置が特定可能であれば、ミリ波レーダは備えなくてもよい。本監視装置は、ミリ波レーダの検出結果及び前方カメラによって撮影されたカメラ画像（以下、「前方カメラ画像」と称呼する。）に基づいて自車両ＳＶの前方側に存在する物標の位置を特定する。前進時衝突前制御を実施するための処理は、図６にフローチャートで示したルーチンと、自車両ＳＶの前方に存在する障害物に対して実施される点のみで相違する。

前方カメラの保護窓に対する全面汚れ判定処理は図７に示すルーチンと同じであり、当該保護窓に対する部分汚れ判定処理は図８に示すルーチンと同じであり、当該保護窓に対する汚れ解除判定処理は、図９に示すルーチンと同じである。

カメラ２１が撮影したカメラ画像に基づいて物標の自車両ＳＶに対する位置を特定可能であれば、本監視装置はクリアランスソナー２４を備えなくてもよい。

更に、クリアランスソナー２４は、無線媒体を放射して、反射された無線媒体を受信することによって物標を検出するセンサであればよい。このため、クリアランスソナー２４の代わりに、ミリ波レーダ及び赤外線レーダ等が用いられてもよい。

表示部３０はＨＵＤに特に限定されない。即ち、表示部３０は、ＭＩＤ（Ｍｕｌｔｉ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｄｉｓｐｌａｙ）、及び、ナビゲーション装置のタッチパネル等であってもよい。ＭＩＤは、スピードメータ、タコメータ、フューエルゲージ、ウォーターテンペラチャーゲージ、オド／トリップメータ、及び、ウォーニングランプ等のメータ類を集合させてダッシュボードに配置した表示パネルである。

１０…周辺監視ＥＣＵ、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＯＭ、１３…ＲＡＭ、２０…カメラシステム、２１…カメラ、２２…保護窓、２３…画像処理装置、２４Ａ乃至２４Ｄ…クリアランスソナー、２５…シフトポジションセンサ、２６…車両状態センサ、３０…表示部、３１…スピーカ、３２…ブレーキＥＣＵ、３３…ブレーキセンサ、３４…ブレーキアクチュエータ、３５…エンジンＥＣＵ、３６…エンジンアクチュエータ。

Claims (7)

1. 自車両の外部に露出した保護窓を通して当該自車両の周辺領域を撮影するカメラにより撮影された画像であるカメラ画像に基づいて前記自車両の運転を支援するための支援制御を実施する制御部と、
   前記カメラ画像に含まれる画素のエッジ強度に基づいて前記保護窓の状態が前記保護窓の全面に汚れが付着している状態である全面汚れ状態であるか否かを判定し、前記保護窓の状態が前記全面汚れ状態であると判定されている場合に前記エッジ強度に基づいて前記全面汚れ状態が解除されたか否かを判定する判定部と、
   を備えた周辺監視装置において、
   前記制御部は、
   前記保護窓の状態が前記全面汚れ状態であると判定されている場合、前記支援制御を実施しないように構成され、
   前記判定部は、
   前記カメラ画像の中央部を含む第１領域に属する画素のそれぞれの前記エッジ強度に基づいて算出される第１領域指標値が所定の汚れ閾値よりも小さい場合、前記保護窓の状態が前記全面汚れ状態であると判定し、且つ、
   前記第１領域指標値が第１解除閾値以上であるとの第１条件、及び、前記カメラ画像の前記第１領域以外の部分を含む第２領域に属する画素のそれぞれの前記エッジ強度に基づいて算出される第２領域指標値が第２解除閾値以上であるとの第２条件、の少なくとも一方の条件が成立するとき、前記全面汚れ状態が解除されたと判定する、
   ように構成された、
   周辺監視装置。
2. 請求項１に記載の周辺監視装置において、
   前記判定部は、
   前記第１領域に属し且つ前記エッジ強度が第１閾値強度以上である画素、の数と相関を有する値を前記第１領域指標値として算出し、
   前記第２領域に属し且つ前記エッジ強度が第２閾値強度以上である画素、の数と相関を有する値を前記第２領域指標値として算出する、
   ように構成された、
   周辺監視装置。
3. 請求項２に記載の周辺監視装置において、
   前記判定部は、
   前記第１領域を複数の個別領域に分割し、前記第１領域の前記複数の個別領域のそれぞれに属し且つ前記エッジ強度が前記第１閾値強度以上である画素、の数が第１閾値画素数以上の前記個別領域の数である第１エッジ領域数を前記第１領域指標値として算出し、前記第１エッジ領域数が前記汚れ閾値としての第１閾値領域数よりも小さい場合、前記保護窓の状態が前記全面汚れ状態であると判定するように構成された、
   周辺監視装置。
4. 請求項２に記載の周辺監視装置において、
   前記判定部は、
   前記第２領域を複数の個別領域に分割し、前記第２領域の前記複数の個別領域のそれぞれに属し且つ前記エッジ強度が前記第２閾値強度以上である画素、の数が第２閾値画素数以上の前記個別領域の数である第２エッジ領域数を前記第２領域指標値として算出し、前記第２エッジ領域数が前記第２解除閾値としての第２閾値領域数以上である場合、前記第２条件が成立したと判定するように構成された、
   周辺監視装置。
5. 請求項１に記載の周辺監視装置であって、
   前記判定部は、
   前記第１領域及び前記第２領域のそれぞれを複数の個別領域に分割し、前記画素のうち所定時間における画素値の変化量が変化量判定値以下である画素の数が閾値画素数以上となる前記個別領域である無変化領域が前記カメラ画像に含まれている場合、前記保護窓の状態が前記保護窓の前記無変化領域に対応する部分に汚れが付着している状態である部分汚れ状態であると判定するように構成され、
   前記制御部は、
   前記保護窓の状態が前記部分汚れ状態であると判定されている場合、前記支援制御を実施しないように構成された、
   周辺監視装置。
6. 請求項５に記載の周辺監視装置において、
   前記判定部は、
   前記保護窓の状態が前記部分汚れ状態であると判定されている場合、前記無変化領域に属し且つ前記エッジ強度が第３閾値強度以上である画素、の数が第３閾値画素数以上となったとき、前記無変化領域に対する前記部分汚れ状態が解除されたと判定するように構成された、
   周辺監視装置。
7. 請求項１に記載の周辺監視装置において、
   前記判定部は、前記自車両の始動時に前記保護窓の状態が前記全面汚れ状態であると判定するように構成された、
   周辺監視装置。

Images