特許 6058307 ワイパ制御装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6058307

(24)【登録日】2016年12月16日

(45)【発行日】2017年1月11日

(54)【発明の名称】ワイパ制御装置

(51)【国際特許分類】

   B60S 1/08 20060101AFI20161226BHJP

【ＦＩ】

   B60S1/08 D

【請求項の数】2

【全頁数】10

(21)【出願番号】特願2012-163596(P2012-163596)

(22)【出願日】2012年7月24日

(65)【公開番号】特開2014-24354(P2014-24354A)

(43)【公開日】2014年2月6日

【審査請求日】2015年2月27日

(73)【特許権者】

【識別番号】000003551

【氏名又は名称】株式会社東海理化電機製作所

(74)【代理人】

【識別番号】100071526

【弁理士】

【氏名又は名称】平田 忠雄

(74)【代理人】

【識別番号】100128211

【弁理士】

【氏名又は名称】野見山 孝

(72)【発明者】

【氏名】早川 英明

【審査官】 神田 泰貴

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００７−３０７９９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０６−１７１４６９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００１−１４１８３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０９−１８９５３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−１８２１３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−３０８３２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特許第５０５８９４４（ＪＰ，Ｂ２）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｂ６０Ｓ １／００ − １／６８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

オート制御モード及びマニュアル操作により車両のワイパ制御を行なうワイパ制御部と、
視界を前方に向けて配置された前方監視カメラと、
前記オート制御モード中に前記マニュアル操作が実行されたとき、前記前方監視カメラが前方視界にあるフロントガラスを撮像して得た画像を白黒２値化する画像処理を施し、この画像処理により得られた白黒２値画像の黒部分の面積率を算出し、算出された黒部分の面積率を、行なわれたマニュアル操作の内容に対応付けて学習データとして記憶する記憶部と、を有し、
前記ワイパ制御部は、前記オート制御モード下で前記前方監視カメラが得た画像から求めた黒部分の面積率に対応する操作内容を前記学習データから読み出し、読み出した内容にしたがって、ワイパの駆動オン、オフやワイパ駆動速度、駆動間隔等を制御する前記オート制御モードを実行することを特徴とするワイパ制御装置。

【請求項2】

前記学習データは、前記フロントガラス上の雨滴の量、雨滴の大小、雨滴の流動軌跡、水滴の流れ量、泥はねに基づくものである請求項１に記載のワイパ制御装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ワイパ制御装置に関する。

【背景技術】

【0002】

車両のワイパ動作を雨量、照度、車速等に基づいてオート制御モードで実行するワイパ制御装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。このワイパ制御装置は、ＩＣカードにより個人識別情報を読み取って運転者を識別し、さらにカードのＲＡＭに記憶された学習プログラムを読み取る。学習プログラムは、所定の車両走行環境の下でワイパが作動するように設定された標準プログラムが記憶されているが、ＩＣカードの持主がワイパスイッチをマニュアル操作することにより、ワイパの作動タイミング及び間欠作動間隔が補正されて形成される。また、マニュアル操作で行われたワイパ作動タイミング、降雨量データ、照度データ及び車速データにそれぞれ対応させて学習プログラムを補正してＩＣカードに入力して記憶させる。

【0003】

このワイパ制御装置によれば、個々の運転者によって異なる感覚に応じた点灯タイミングを学習して情報保持手段に記憶させるから、各運転者の感覚に合わせて自動ワイパ作動を行うことができ、運転者の感覚に対応した自動ワイパ作動を行うことができるとされている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開平６−１７１４６９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかし、従来のワイパ制御装置によれば、従来からオート制御モードで使用されている降雨量データ、照度データ及び車速データをマニュアル操作のタイミングで学習させるのみであり、運転者がフロントガラスを通して見る前方の視覚情報に基づいた学習ではなく、運転者の思いとワイパ動作のオート払拭のタイミングが一致しない場合があるという問題があった。

【0006】

従って、本発明の目的は、運転者の思いとワイパ動作のオート払拭のタイミングが一致するオート制御モードを備えたワイパ制御装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

［１］本発明は、上記目的を達成するために、オート制御モード及びマニュアル操作により車両のワイパ制御を行なうワイパ制御部と、視界を前方に向けて配置された前方監視カメラと、前記オート制御モード中に前記マニュアル操作が実行されたとき、前記前方監視カメラが前方視界にあるフロントガラスを撮像して得た画像を白黒２値化する画像処理を施し、この画像処理により得られた白黒２値画像の黒部分の面積率を算出し、算出された黒部分の面積率を、行なわれたマニュアル操作の内容に対応付けて学習データとして記憶する記憶部と、を有し、前記ワイパ制御部は、前記オート制御モード下で前記前方監視カメラが得た画像から求めた黒部分の面積率に対応する操作内容を前記学習データから読み出し、読み出した内容にしたがって、ワイパの駆動オン、オフやワイパ駆動速度、駆動間隔等を制御する前記オート制御モードを実行することを特徴とするワイパ制御装置を提供する。

【0008】

［２］上記［１］のワイパ制御装置において、前記学習データは、前記フロントガラス上の雨滴の量、雨滴の大小、雨滴の流動軌跡、水滴の流れ量、泥はねに基づくものである。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、運転者の思いとワイパ動作のオート払拭のタイミングが一致するオート制御モードを備えたワイパ制御装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】図１は、本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置を説明するために示す車両内部の全体斜視図である。

【図2】図２は、本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置の構成ブロック図である。

【図3】図３（ａ）は、フロントガラス上の雨滴に基づくものの例として、前方監視カメラによるフロントガラスの雨滴の分布画像、（ｂ）は、画像処理を施す領域を示すトリミング画像、（ｃ）は、画像処理後の２値化された処理画像である。

【図4】図４（ａ）は、フロントガラス上の前方視界の障害に基づくものの例として、前方監視カメラによるフロントガラスの水滴の流れ画像、（ｂ）は、画像処理を施す領域を示すトリミング画像、（ｃ）は、画像処理後の２値化された処理画像である。

【図5】図５は、本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置の学習オート制御モードの動作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】

【0012】

（ワイパ制御装置の構成）
本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置１０は、オート制御モード及びマニュアル操作により車両１のワイパ５の制御を行なうワイパ制御部１００と、車両１のフロントガラス３を撮像する前方監視カメラ５０と、オート制御モード中にマニュアル操作が実行されたとき、前方監視カメラ５０により撮像されたフロントガラス３の画像を画像処理し、この画像処理により得られた学習データを記憶する記憶部１６０と、を有し、ワイパ制御部１００は、オート制御モードにおいて、記憶部１６０に蓄積された学習データを参照してオート制御モードを実行する構成とされている。

【0013】

ワイパ制御部１００は、マイコン１１０による所定のフローチャートにしたがって、画像処理部１２０でフロントガラス３の画像を画像処理すると共に、記憶部１６０に学習データとして蓄積する。また、ワイパ制御部１００は、オート制御モードを実行するにあたり、記憶部１６０に蓄積された学習データを参照して、マイコン１１０による所定のフローチャートにしたがって、オート制御モードを実行する。

【0014】

本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置１０は、運転者がフロントガラスを通して見る前方の視覚情報、すなわち、フロントガラス上の雨滴またはフロントガラス上の前方視界の障害に基づいて、オート制御モード設定時のマニュアル操作履歴を学習し、運転者の思いとワイパ動作のオート払拭のタイミングが一致するオート制御モードを実現するものである。

【0015】

（ワイパ制御装置の全体構成）
図１は、本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置を説明するために示す車両内部の全体斜視図である。車両１の車両ルーフ２の内側（車内）には、前方監視カメラ５０が設置されている。

【0016】

前方監視カメラ５０は、ＣＣＤ、ＭＯＳ等の撮像装置が使用でき、撮像した動画、静止画をワイパ制御部１００にデータ出力する。なお、この前方監視カメラ５０は、他の用途、例えば、前方車両との車間距離の計測、接近検出等に使用する車載カメラと兼用することも可能である。前方監視カメラ５０は、フロントガラス３を撮像可能とされている。フロントガラス３の全体、または、その一部を撮像できるものであればよい。

【0017】

運転席４のステアリング６０の付近には、ワイパ操作スイッチ７０が設置されている。通常、右ハンドル車の場合は、ステアリング６０の左側に、レバー式のワイパ操作スイッチ７０が設置されている。ワイパ操作スイッチ７０は、レバーの傾倒操作または回転ツマミスイッチの回転操作により、オート制御モード、マニュアル操作によるワイパ操作オンオフ、強弱操作、間欠操作等を実行できるものとされている。本実施の形態に係るワイパ制御装置１０では、オート制御モードの設定時に、マニュアル操作によりワイパ操作オンオフ、強弱操作、間欠操作等によりワイパ５を操作できる。

【0018】

図２は、本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置の構成ブロック図である。ワイパ制御部１００には、前方監視カメラ５０、ワイパ操作スイッチ７０、ワイパ駆動部１５０、記憶部１６０、及び、外部センサ２００が接続されている。

【0019】

ワイパ制御部１００は、マイコン１１０により所定のプログラムにより種々の判断、処理、制御等を行なうと共に、前方監視カメラ５０からの画像データを画像処理するための画像処理部１２０を有しており、ワイパ制御ＥＣＵ(Electronic Control Unit)として機能する。

【0020】

記憶部１６０は、ワイパ制御部１００による画像処理で使用される数値データ、画像データが記憶され、後述するマニュアル操作時の学習データが随時蓄積される。これらのデータは、必要に応じてワイパ制御部１００からライブラリとして参照される。なお、記憶部１６０は、ワイパ制御部１００の中に設けられていてもよい。

【0021】

ワイパ操作スイッチ７０は、通常、ステアリング６０の脇に装着されている、レバー動作及び回転ツマミ動作によりワイパ５を駆動操作するものである。ワイパ操作スイッチ７０は、オート制御モード（ＡＵＴＯ）に設定しておくことで、降雨時には自動的にワイパ５が駆動され、フロントガラス３のＡＵＴＯ払拭を実行する。ワイパ操作スイッチ７０は、このオート制御モード時において、レバーの傾倒操作または回転ツマミスイッチの回転操作により、ワイパ操作オン又はオフ、強弱操作、間欠操作等のマニュアル操作を実行できる。

【0022】

ワイパ駆動部１５０は、ワイパ制御部１００からの制御により、ワイパ５を所定の制御モードで駆動する。

【0023】

外部センサ２００は、その出力はワイパ５をオート制御モード（ＡＵＴＯ）で駆動するときのオート制御因子とされる。例えば、雨滴センサ、車速センサ、外気温度センサ等である。これらの外部センサ２００のセンサ出力は、ワイパ制御部１００に入力され、オート制御モード（ＡＵＴＯ）に設定されているときにどのようなオート制御を実行するかの判断パラメータとされる。

【0024】

（通常オート制御モード）
通常オート制御は、雨滴センサ、車速センサ、外気温度センサ等の外部センサ２００の出力であるオート制御因子に基づいて、ワイパ制御部１００が所定のアルゴリズムに基づき、ワイパ５の駆動オン、オフやワイパ駆動速度、駆動間隔等を判断してオート制御を実行するものである。

【0025】

（学習オート制御モード）
学習オート制御モードは、記憶部１６０に蓄積された学習データを参照してオート制御モードを実行するものである。すなわち、通常オート制御モードのオート制御因子に、記憶部１６０に蓄積された学習データとしてのフロントガラス上の雨滴に基づく因子、フロントガラス上の前方視界の障害に基づく因子等を判断パラメータとして付加し、これらの因子を判断パラメータとして、オート制御を実行するものである。

【0026】

（学習データの記憶部１６０への蓄積）
オート制御モード中にマニュアル操作が実行されたとき、前方監視カメラ５０により撮像されたフロントガラス３の画像を画像処理し、この画像処理により得られた学習データを記憶部に記憶させて学習データとして蓄積する。

【0027】

（学習データとしてのフロントガラス上の雨滴に基づく因子）
学習データとしてのフロントガラス上の雨滴に基づく因子は、例えば、フロントガラス上の雨滴の量、雨滴の大小、滴下位置等が挙げられる。

【0028】

図３（ａ）は、フロントガラス上の雨滴に基づくものの例として、前方監視カメラによるフロントガラスの雨滴の分布画像、（ｂ）は、画像処理を施す領域を示すトリミング画像、（ｃ）は、画像処理後の２値化された処理画像である。

【0029】

図３（ａ）に示すように、降雨時にはフロントガラス３上に雨滴が付着する。オート制御モード中にマニュアル操作が実行されたときのフロントガラス３を前方監視カメラ５０で撮像した画像が図３（ａ）である。前方監視カメラ５０はフロントガラス３の全域を撮像するが、画像処理して学習データとする画像は、全体領域の中のトリミング領域３１とすることができる。このトリミング領域３１は、フロントガラス３のほぼ全域、運転席（Ｄ席）４の前面部分、フロントガラス中央部分、助手席（Ｐ席）の前面部分等とすることができる。以下においては、図３（ａ）に示すように、運転席（Ｄ席）４の前面部分のトリミング領域３１を画像処理するものとして説明する。

【0030】

図３（ｂ）は、トリミング領域３１の画像であり、グレースケールで撮像された元画像である。雨滴３００は、光の透過、反射により、透明部分、不透明部分が分布する。

【0031】

図３（ｃ）は、トリミング領域３１の元画像を、ワイパ制御部１００の画像処理部１２０により、ある閾値で２値化して白黒画像３２にしたものである。これにより、グレースケールの雨滴３００の画像は、白黒２値の雨滴３１０に画像処理される。この白黒画像３２により、領域内での黒部分の面積率を数値として算出して、記憶部１６０に学習データとして記憶することができる。これにより、所定の雨滴の量、雨滴の大小、あるいは、雨量に達したときに運転者がマニュアル操作でワイパ５の払拭動作を行なったことが学習できる。この学習データは、次のオート制御モード時に、ワイパ制御部１００のマイコン１１０から記憶部１６０にライブラリとして参照可能となる。

【0032】

また、この白黒２値画像をパターンマッチングのテンプレート画像として記憶部に学習データとして記憶することができる。これにより、雨滴の分布を学習データとして記憶部１６０に記憶することができ、所定の雨滴の分布パターンに達したときに運転者がマニュアル操作でワイパ５の払拭動作を行なったことが学習できる。この学習データは、次のオート制御モード時に、ワイパ制御部１００のマイコン１１０から記憶部１６０にライブラリとして参照可能となる。

【0033】

（学習データとしてのフロントガラス上の前方視界の障害に基づく因子）
学習データとしてのフロントガラス上の前方視界の障害に基づく因子は、例えば、油膜付着による夜間街灯反射ぎらつき量、ぎらつき部位、撥水加工による水滴の流れ量、その位置、対向車の泥はね、雨滴以外の付着等が挙げられる。

【0034】

図４（ａ）は、フロントガラス上の前方視界の障害に基づくものの例として、前方監視カメラによるフロントガラスの水滴の流れ画像、（ｂ）は、画像処理を施す領域を示すトリミング画像、（ｃ）は、画像処理後の２値化された処理画像である。

【0035】

図４（ａ）に示すように、降雨時にはフロントガラス３上に雨滴の流れが雨滴の流動軌跡３３０として付着する。オート制御モード中にマニュアル操作が実行されたときのフロントガラス３を前方監視カメラ５０で撮像した画像が図４（ａ）である。前方監視カメラ５０はフロントガラス３の全域を撮像するが、画像処理して学習データとする画像は、全体領域の中のトリミング領域３３とすることができる。このトリミング領域３３は、フロントガラス３のほぼ全域、運転席（Ｄ席）４の前面部分、フロントガラス中央部分、助手席（Ｐ席）の前面部分等とすることができる。以下においては、図４（ａ）に示すように、運転席（Ｄ席）４の前面部分のトリミング領域３３を画像処理するものとして説明する。

【0036】

図４（ｂ）は、トリミング領域３３の画像であり、グレースケールで撮像された元画像である。雨滴の流動軌跡３３０は、光の透過、反射により、透明部分、不透明部分が分布する。

【0037】

図４（ｃ）は、トリミング領域３３の元画像を、ワイパ制御部１００の画像処理部１２０により、ある閾値で２値化して白黒画像３４にしたものである。これにより、グレースケールの雨滴の流動軌跡３３０の画像は、白黒２値の雨滴の流動軌跡３４０に画像処理される。この白黒画像３４により、領域内での黒部分の面積率を算出して記憶部１６０に学習データとして記憶することができる。これにより、所定の雨滴の流れの量に達したとき、すなわち、所定のフロントガラス上の前方視界の障害時に運転者がマニュアル操作でワイパ５の払拭動作を行なったことが学習できる。この学習データは、次のオート制御モード時に、ワイパ制御部１００のマイコン１１０から記憶部１６０にライブラリとして参照可能となる。

【0038】

また、この白黒２値画像をパターンマッチングのテンプレート画像として記憶部に学習データとして記憶することができる。これにより、雨滴の流動軌跡のパターンを学習データとして記憶部１６０に記憶することができ、所定の雨滴の流動軌跡のパターンに達したときに運転者がマニュアル操作でワイパ５の払拭動作を行なったことが学習できる。この学習データは、次のオート制御モード時に、ワイパ制御部１００のマイコン１１０から記憶部１６０にライブラリとして参照可能となる。

【0039】

フロントガラス上の前方視界の障害は、上記示した雨滴の流れ以外に、例えば、油膜付着による夜間街灯反射ぎらつき量、ぎらつき部位、撥水加工による水滴の流れ量、その位置、対向車の泥はね、雨滴以外の付着等がある。これらの前方視界の障害も、上記と同様にして、数値、あるいはパターンマッチングのテンプレート画像として記憶部に学習データとして記憶することができる。これにより、種々のフロントガラス上の前方視界の障害に達したときに運転者がマニュアル操作でワイパ５の払拭動作を行なったことが学習できる。この学習データは、次のオート制御モード時に、ワイパ制御部１００のマイコン１１０から記憶部１６０にライブラリとして参照可能となる。

【0040】

図５は、本発明の実施の形態に係るワイパ制御装置の学習オート制御モードの動作を示すフローチャートである。

【0041】

ワイパ制御部１００は、マイコン１１０によりワイパ操作スイッチ７０のスイッチ位置がＡＵＴＯモードかどうかを判断する（ステップ１、Ｓ１）。スイッチ位置がＡＵＴＯモードの場合はステップ２へ進み、スイッチ位置がＡＵＴＯモードでない場合は、繰り返してワイパ操作スイッチ７０のスイッチ位置（ＡＵＴＯモード）を監視、判断する。

【0042】

ワイパ操作スイッチ７０がオートモードの位置に設定され、学習オート制御モードの動作がスタートし、ワイパのオート制御が実行される（ステップ２、Ｓ２）。学習オート制御モードは、記憶部１６０に蓄積された学習データを参照してオート制御モードを実行するものである。すなわち、通常オート制御モードのオート制御因子に、記憶部１６０に蓄積された学習データとしてのフロントガラス上の雨滴に基づく因子、フロントガラス上の前方視界の障害に基づく因子等を判断パラメータとして付加し、これらの因子を判断パラメータとして、オート制御を実行する。

【0043】

ワイパ制御部１００は、マイコン１１０により、手動によりワイパ操作スイッチ７０がマニュアル操作されたかどうかを判断する（ステップ３、Ｓ３）。手動によりワイパ操作スイッチ７０がされたと判断された場合は、ステップ４へ進み、手動によりワイパ操作スイッチ７０がされたと判断されない場合は、ステップ２のワイパのオート制御に戻る。

【0044】

ワイパ制御部１００は、マイコン１１０により所定のプログラム（アルゴリズム）により、前方監視カメラ５０の画像を取り込み（ステップ４、Ｓ４）、画像処理部１２０により学習データとして利用できる態様に画像処理を施し（ステップ５、Ｓ５）、手動操作時のカメラ画像を記憶部１６０に学習データとして記憶させる（ステップ６、Ｓ６）。

【0045】

上記のワイパ制御部１００により一連の学習動作の後、ステップ２のワイパのオート制御に戻る。ステップ２のワイパのオート制御は、上記のステップ４〜６の学習により蓄積された学習データを追加したデータに基づいてワイパのオート制御が実行される。

【0046】

上記の一連のフローは、割り込み信号による中止命令があるまで実行される。

【0047】

〔実施の形態の効果〕
本発明の実施の形態によれば、次に示す効果が得られる。
（１）オート制御モード中にワイパがマニュアル操作された時に、前方監視カメラ５０によるフロントガラス３の画像を、フロントガラス上の雨滴に基づく因子、フロントガラス上の前方視界の障害に基づく因子の持つ特徴として学習し、それをオート制御モードのワイパ動作の条件として組み込むので、ドライバー（運転者）の思いに近いオート制御を行なうことが可能となる。
（２）オート制御モードで学習データが蓄積されるので、ドライバー（運転者）の思いに近いオート制御を行なう精度が向上していく。
（３）フロントガラス上の雨滴に基づく因子、フロントガラス上の前方視界の障害に基づく因子等を前方監視カメラ５０によるフロントガラス３の画像として記憶するので、例えば、数値の比較、パターンマッチング等のワイパ制御部１００における種々の判断が可能となる。

【0048】

以上、本発明のワイパ制御装置を上記の実施の形態に基づいて説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。

【符号の説明】

【0049】

１…車両
２…車両ルーフ
３…フロントガラス
４…運転席
５…ワイパ
１０…ワイパ制御装置
３１…トリミング領域
３２…白黒画像
３３…トリミング領域
３４…白黒画像
５０…前方監視カメラ
６０…ステアリング
７０…ワイパ操作スイッチ
１００…ワイパ制御部
１１０…マイコン
１２０…画像処理部
１５０…ワイパ駆動部
１６０…記憶部
２００…外部センサ
３００、３１０…雨滴
３３０、３４０…流動軌跡

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】