JP2018037061A - 自律走行車両のためのビジョンセンサの制御方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 ビジョンセンサの制御方法及び装置を提供する。【解決手段】 一実施形態に係るビジョンセンサの制御装置は、ホスト車両の走行経路上で、閾値以上の照度変化が発生するものと予想される地点を決定し、前記予想される地点からホスト車両が閾値距離内に位置するか否かを判断し、ホスト車両が閾値距離内に位置するとの判断に応じて、予想される照度変化に基づいてホスト車両にあるビジョンセンサを制御する。【選択図】 図２

Description

下記の実施形態は、自律走行車両のためのビジョンセンサの制御方法及び装置に関する。

自律走行（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｒｉｖｉｎｇ）は、ホスト車両走行のうち要求される各種の操作を自動で行うものであって、例えば、自律走行車両は運転者がハンドルと加速ペダル、ブレーキなどを操作しなくても自ら道路で走ることができる。車両の自律走行のためには車間距離を自動で維持する技術、車線離脱及び車線維持の有無を知らせる技術、後方及び側方の検出物を知らせる技術などを用いる。自律走行のための様々な技術は、車両で把握される周辺映像情報によって実行される。

日本特許登録第４２６２５６６号公報 日本特許公開第２００５−１６７８４２号公報 韓国特許公開第２０１４−０７５５０４号公報 日本特許登録第４７５７９３２号公報

一側面によれば、自律走行車両がトンネルに進入したり、トンネルで進出するとき急激な照度変化によって発生し得る映像認識の問題を解消する。

一側面によれば、太陽などによる逆光状況を認知して、逆光状況で発生し得る映像認識の問題を解消する。

一側面によれば、ビジョンセンサの制御方法は、ホスト車両の走行経路上で、閾値以上の照度変化が発生するものと予想される地点を決定するステップと、前記ホスト車両が前記予想される地点から閾値距離内に位置するか否かを判断するステップと、前記ホスト車両が前記予想される地点から前記閾値距離内に位置するとの判断に応じて、予想される照度変化に基づいて前記ホスト車両にあるビジョンセンサを制御するステップとを含む。

前記照度変化が予想される地点を予測するステップは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像、前記ホスト車両の走行経路の地図データ、前記ホスト車両の走行位置のＧＰＳ座標、及び前記ホスト車両の走行速度のいずれか１つ又は２以上の組合せに基づいて、前記閾値以上の照度変化が予想される地点を予測するステップを含み得る。

前記照度変化が予想される地点を予測するステップは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像と前記閾値以上の照度変化が予想される地点に対する予め学習された映像との間の類似度に基づいて、前記閾値以上の照度変化が予想される地点を予測するステップを含み得る。

前記照度変化が予想される地点を予測するステップは、前記ホスト車両の走行経路上に位置するトンネルの進入地点及び前記トンネルの進出地点の双方又は一方を認識するステップと、前記トンネルの進入地点及び前記トンネルの進出地点の双方又は一方を前記照度変化が予想される地点として予測するステップとを含み得る。

前記トンネルの進入地点及び前記トンネルの進出地点の双方又は一方を認識するステップは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像、前記ホスト車両の走行経路の地図データ、及び前記ホスト車両の走行位置のＧＰＳ座標のいずれか１つ又は２以上に基づいて、前記トンネルの進入地点を認識するステップと、前記ビジョンセンサによって撮影された映像、前記地図データ及び前記ホスト車両の走行速度のうち少なくとも１つに基づいて前記トンネルの進出地点を認識するステップとのいずれか１つ又は２以上の組合せを含み得る。

前記トンネルの進入地点を認識するステップは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像が前記トンネルの入口の特定形状を含むか否かに基づいて前記トンネルの進入地点を認識するステップと、前記ホスト車両の走行経路の地図データ、及び前記ホスト車両の走行位置に該当するＧＰＳ座標に基づいて前記トンネルの進入地点を認識するステップとのいずれか１つ又は２つを含み得る。

前記トンネルの進出地点を認識するステップは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像が前記トンネルの出口の特定形状を含むか否かに基づいて前記トンネルの進出地点を認識するステップと、前記トンネルの進入地点を基準としてマッチングされた地図データ及び前記ホスト車両の走行速度に基づいて前記トンネルの進出地点を認識するステップとのいずれか１つ又は２つを含み得る。

前記ホスト車両が前記閾値距離内に位置するか否かを判断するステップは、前記ホスト車両のビジョンセンサによって撮影された映像に基づいて、前記照度変化が予想される地点の深さ値を算出するステップと、前記深さ値に基づいて前記ホスト車両が前記閾値距離内に位置するか否かを判断するステップとを含み得る。

前記ホスト車両が前記閾値距離内に位置するか否かは、前記ホスト車両の走行の速度及び前記ホスト車両と前記照度変化が予想される地点間の残余距離に基づいて判断され得る。

前記ホスト車両のビジョンセンサを制御するステップは、前記ビジョンセンサの検出パラメータを制御するステップと、前記ビジョンセンサによって撮影された映像に対する映像処理を行うステップと、前記ビジョンセンサのためのフィルタを使用するか否かを決定するステップとのいずれか１つ又は２以上の組合せを含み得る。

前記ビジョンセンサの検出パラメータを制御するステップは、前記照度変化が予想される地点がトンネルの進入地点である場合、前記ホスト車両と前記進入地点との間の距離に応じて前記ビジョンセンサの感光度値を段階的に増加させるステップと、前記照度変化が予想される地点がトンネルの進出地点である場合、前記ホスト車両と前記進出地点との間の距離に応じて前記ビジョンセンサの感光度値を段階的に減少させるステップとを含み得る。

前記ビジョンセンサによって撮影された映像に対する映像処理を行うステップは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像にトーンマッピングを通したハイダイナミックレンジイメージング（Ｈｉｇｈ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｇｅ Ｉｍａｇｉｎｇ：ＨＤＲＩ）処理を行うステップを含み得る。

前記ビジョンセンサのためのフィルタを使用するか否かを制御するステップは、前記照度変化が予想される地点がトンネルの進入地点である場合、前記ビジョンセンサに前記フィルタを脱着するステップと、前記照度変化が予想される地点がトンネルの進出地点である場合、前記フィルタを装着するステップとを含み得る。

前記照度変化が予想される地点を予測するステップは、前記ホスト車両が逆光環境に露出されているか否かを判断するステップと、判断結果に応じて、前記ホスト車両の位置を前記照度変化が予想される地点に決定するステップとを含み得る。

前記ホスト車両が前記逆光環境に露出されているか否かを判断するステップは、照度センサによって測定された照度が前記逆光環境の閾値以上である場合、前記ホスト車両が前記逆光環境に露出されていると判断するステップと、前記ビジョンセンサによって撮影された映像から昼間の間にオブジェクトが認識される場合、前記ホスト車両が前記逆光環境に露出されていると判断するステップとのいずれか１つ又は２つを含み得る。

一実施形態に係るビジョンセンサの制御装置は、プロセッサを含み、前記プロセッサは、ホスト車両の走行経路上で、閾値以上の照度変化が発生するものと予想される地点を決定し、前記ホスト車両が前記予想される地点から閾値距離内に位置するか否かを判断し、前記ホスト車両が前記予想される地点から前記閾値距離内に位置するとの判断に応じて、予想される照度変化に基づいて前記ホスト車両にあるビジョンセンサを制御する。

前記ビジョンセンサの制御装置は、前記ホスト車両の走行経路の地図データを格納するメモリと、前記ホスト車両の走行位置のＧＰＳ座標を測定するＧＰＳセンサと、前記ホスト車両の走行速度を検出する速度センサとをさらに含み、前記プロセッサは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像、前記ホスト車両の走行経路の地図データ、前記ホスト車両の走行位置に該当するＧＰＳ座標、及び前記ホスト車両の走行速度のいずれか１つ又は２以上の組合せに基づいて前記閾値以上の照度変化が予想される地点を予測し得る。

前記プロセッサは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像と前記閾値以上の照度変化が予想される地点に対する予め学習された映像との間の類似度に基づいて、前記閾値以上の照度変化が予想される地点を予測し得る。

前記プロセッサは、前記ホスト車両の走行経路上に位置するトンネルの進入地点及び前記トンネルの進出地点の双方又は一方を認識し、前記トンネルの進入地点及び前記トンネルの進出地点の双方又は一方を前記照度変化が予想される地点として予測し得る。

前記プロセッサは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像、前記ホスト車両の走行経路の地図データ、及び前記ホスト車両の走行位置に該当するＧＰＳ座標のいずれか１つ又は２以上の組合せに基づいて前記トンネルの進入地点を認識する動作と、前記ビジョンセンサによって撮影された映像、前記地図データ、及び前記ホスト車両の走行速度のいずれか１つ又は２以上の組合せに基づいて前記トンネルの進出地点を認識する動作とのいずれか１つ又は２つを行う。

前記プロセッサは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像が前記トンネルの入口の特定形状を含むか否かに基づいて前記トンネルの進入地点を認識する動作と、前記ホスト車両の走行経路の地図データ及び前記ホスト車両の走行位置に該当するＧＰＳ座標に基づいて前記トンネルの進入地点を認識する動作と、のいずれか１つ又は２つを行う。

前記プロセッサは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像が前記トンネルの出口の特定形状を含むか否かに基づいて前記トンネルの進出地点を認識する動作と、前記トンネルの進入地点を基準としてマッチングされた地図データ及び前記ホスト車両の走行速度に基づいて前記トンネルの進出地点を認識する動作とのいずれか１つ又は２つを含み得る。

前記プロセッサは、前記ホスト車両のビジョンセンサによって撮影された映像に基づいて前記照度変化が予想される地点の深さ値を算出し、前記深さ値に基づいて前記ホスト車両が前記閾値距離内に位置するか否かを判断し得る。

前記プロセッサは、前記ホスト車両の走行の速度及び前記ホスト車両と前記照度変化が予想される地点間の残余距離に基づいて、前記ホスト車両が前記閾値距離内に位置するか否かを判断し得る。

前記プロセッサは、前記ビジョンセンサの検出パラメータを制御する動作と、前記ビジョンセンサによって撮影された映像に対する映像処理を行う動作と、前記ビジョンセンサのためのフィルタを使用するか否かを決定する動作とのいずれか１つ又は２以上の組合せを行う。

前記プロセッサは、前記照度変化が予想される地点がトンネルの進入地点である場合、前記ホスト車両と前記進入地点の間の距離に応じて前記ビジョンセンサの感光度値を段階的に増加させ、前記照度変化が予想される地点がトンネルの進出地点である場合、前記ホスト車両と前記進出地点との間の距離に応じて前記ビジョンセンサの感光度値を段階的に減少させ得る。

前記プロセッサは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像にトーンマッピングを通したハイダイナミックレンジイメージング（ＨＤＲＩ）処理を行う。

前記プロセッサは、前記照度変化が予想される地点がトンネルの進入地点である場合、前記ビジョンセンサに前記フィルタを脱着し、前記照度変化が予想される地点がトンネルの進出地点である場合、前記フィルタを装着し得る。

前記プロセッサは、前記ホスト車両が逆光環境に露出されているか否かを判断し、判断結果に応じて前記ホスト車両の位置を前記照度変化が予想される地点に決定し得る。

前記ビジョンセンサの制御装置は、
照度を検出する照度センサをさらに含み、前記プロセッサは、前記照度センサによって測定された照度が前記逆光環境の閾値以上である場合、前記ホスト車両が前記逆光環境に露出されていると判断する動作と、前記ビジョンセンサによって撮影された映像から昼間の間にオブジェクトが認識される場合、前記ホスト車両が前記逆光環境に露出されていると判断する動作とのいずれか１つ又は２つを行う。

一実施形態に係るホスト車両の制御装置は、ホスト車両の走行経路上に示された映像を撮影するビジョンセンサと、プロセッサとを含み、前記プロセッサは、（ａ）撮影された映像、（ｂ）前記ホスト車両の走行経路に関するマップデータ及び（ｃ）前記ホスト車両の現在位置を示すＧＰＳ座標のいずれか１つ又は２以上の組合せを用いて前記ホスト車両の走行経路に沿って閾値以上の照度変化が発生する予想地点を決定し、前記ホスト車両が前記予想地点から前記ビジョンセンサを制御するための閾値距離内に位置するか否かを判断し、前記ホスト車両が前記閾値距離内に位置するという前記プロセッサの判断に基づいて予想される照度変化に基づいて前記ビジョンセンサを制御する。

前記プロセッサは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像を逆光状態で映像に対する予め学習された映像と比較し、照明センサを使用せずに前記ホスト車両が逆光環境に露出されたかを判断し得る。

前記ホスト車両が逆光環境に露出されたというプロセッサの判断に応答して、前記プロセッサは、前記ビジョンセンサにフィルタを適用したり、又は、前記ビジョンセンサの感光度値を調整して逆光補正を行う。

前記プロセッサは、前記ホスト車両と前記予想地点との間の距離に基づいて前記ビジョンセンサの感光度値を調整し得る。

前記プロセッサは、前記ビジョンセンサのパラメータを調整する制御信号を生成し、前記ビジョンセンサを制御するパラメータ調整部と、前記ビジョンセンサにフィルタを付着又は脱着するか否かを制御し、前記ビジョンセンサを制御する信号を生成するフィルタ調整部とを含むコントローラを含み得る。

前記閾値は、気象条件、昼間又は夜間に基づいて設定され得る。

本発明によると、照度の急激な変化状況を予測して撮影装置を予め制御することで、撮影装置の急激な認識率の低下を防止することができる。

様々な時間帯及び様々な照度環境における閾値以上の照度変化が予想される地点（例えば、トンネル進入地点及びトンネル進出地点）に対する形状を学習したモデルを用いることによって、別途の照度センサがなしでビジョンセンサだけで照度変化が予想される地点を予測し、ビジョンセンサの照度変化レベルを調整することができる。

照度センサがなくとも、逆光状態のイメージを学習したモデルとビジョンセンサによって撮影された映像とを比較して逆光環境に露出されていると判断し、照度変化に基づいてビジョンセンサを制御することができる。

一実施形態に係るビジョンセンサを制御する実施形態を説明するための図である。 一実施形態に係るビジョンセンサの制御方法を示したフローチャートである。 一実施形態に係るトンネルの進入地点及びトンネルの進出地点を認識する方法を説明するための図である。 一実施形態に係る互いに異なる時間帯及び照度環境におけるトンネルの進入地点の形状を示す図である。 一実施形態に係る互いに異なる時間帯及び照度環境におけるトンネルの進出地点の形状を示す図である。 一実施形態に係るホスト車両が逆光環境に露出した状況を説明するための図である。 一実施形態に係る逆光環境の例示を示す図である。 一実施形態によりホスト車両が閾値距離内に位置するか否かを判断する方法を説明するための図である。 他の実施形態によりホスト車両が閾値距離内に位置するか否かを判断する方法を説明するための図である。 一実施形態により照度変化に基づいてビジョンセンサを制御する方法を説明するための図である。 一実施形態に係るビジョンセンサの制御装置のブロック図である。

本明細書に開示されている本発明の概念による実施形態に対して特定の構造的又は機能的な説明は、単に本発明の概念による実施形態を説明するための目的として例示されたものであり、本発明の概念による実施形態は様々な形態で実施され、本明細書に説明された実施形態に限定されることはない。

第１又は第２などの用語を複数の構成要素を説明するために用いることができるが、このような用語は１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的としてのみ解釈されなければならない。例えば、第１構成要素は第２構成要素と命名することができ、同様に第２構成要素は第１構成要素にも命名することができる。

いずれかの構成要素が他の構成要素に「連結されて」いると言及された場合、その次の構成要素に直接的に連結されてもよく、又は中間に他の構成要素が存在することもあり得ると理解されなければならない。一方いずれかの構成要素が他の構成要素に「直接連結されて」いるか「直接接続されて」いと言及される場合には、中間に他の構成要素が存在しないものとして理解されなければならない。構成要素間の関係を説明する表現、例えば「〜間に」と「すぐ〜の間に」、又は「〜に隣接する」と「〜に直接に隣接する」などのように解釈されなければならない。

単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらを組み合わせたものが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。

異なるように定義さがれない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含むここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。

図１は、一実施形態に係るビジョンセンサを制御する実施形態を説明するための図である。図１を参照すると、自律走行中であるホスト車両がトンネル内で走行方向の前方に位置するトンネルの出口に向かって走行するとき、ホスト車両の内部又は上部に位置するイメージセンサ又はカメラによって撮影（ｃａｐｔｕｒｅ）された映像１１０、及びホスト車両が逆光環境に露出した場合を撮影した映像１３０が示されている。逆光環境とは、撮影されたオブジェクト又はオブジェクトから反射した光以外に、ホスト車両のビジョンセンサ上に太陽からの直接的な入射光によりオブジェクトのイメージがぼやける環境をいう。

例えば、図１に示す映像１１０のように、ホスト車両がトンネルから進出する状況で暗いトンネル内と明るいトンネル外との間の急激な照度変化が発生する可能性がある。また、図１に示す映像１３０のように、ホスト車両が太陽光に向かって進行することにより被写体の後面で太陽光が投射される逆光が発生する可能性がある。

実施形態において、用語「感光度（ｌｉｇｈｔ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）」及び「照度（ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ）」は互いに代替でき、したがって感光度の変化は照度変化を意味する。

トンネルの両端でこのような急激な照度変化が発生する場合、ホスト車両内部又は車両に備えられた撮影装置（例えば、ビジョンセンサ又はカメラなど）を用いて前方を撮影しても、トンネル両端のすぐに外側又は近接する距離（例えば、５０フィート以内）の走行経路上に位置する車線、相手車両、信号機及び歩行者などのようなオブジェクトの認識が困難である場合がある。この場合、事故危険が大きく増加する。結果的に、ホスト車両の安全な動作及び走行ができなくなるのである。

一実施形態では、照度の急激な変化を予測して撮影装置を予め制御するように構成されたホスト車両内で、撮影装置と一体又は別個のプロセッサ又はコントローラを含むことによりホスト車両又はホスト車両内の撮影装置の認識率が急激に低下することを防止することができる。

図２は、一実施形態に係るビジョンセンサの制御方法を示したフローチャートである。図２を参照すると、一実施形態に係るビジョンセンサの制御装置（以下、「制御装置」）は、ホスト車両の走行経路上、閾値以上の照度変化が予想される地点を予測する（Ｓ２１０）。制御装置は、例えば、ビジョンセンサによって撮影された映像、ホスト車両の走行経路の地図データ、ホスト車両の走行位置に該当するＧＰＳ座標、及びホスト車両の走行速度のうち少なくとも１つに基づいて、閾値以上の照度変化が予想される地点を予測する。

「閾値以上の照度変化が予想される地点（予想地点）」は、ホスト車両が急激な照度変化によって撮影された映像でオブジェクトを認識できない地点である。予想地点は、例えば、トンネルの出口によって定義された位置又は場所のような暗い環境から明るい環境（又は、暗い環境よりもさらに多い量の光又は明るさを含む周辺環境）に車両が移動する地点、トンネルの入口によって定義される位置又は地点のような明るい環境から暗い環境（又は暗い環境より多い量の光又は明るさを含む周辺環境）に車両が移動する地点、又は撮影されたオブジェクトから反射した光以外にホスト車両のビジョンセンサ上に太陽からの直接的な入射光によりオブジェクトの映像がぼやける逆光効果をもたらす地点、周辺又は環境などを含んでよいが、これらに限定されない。

ホスト車両が実際のトンネルの出口に到達する前から逆光環境に露出するため、「閾値以上の照度変化が予想される地点」はトンネルの出口と正確に一致しないことがある。以下、トンネルの出口近辺で閾値以上の照度変化が予想される地点（ｐｏｉｎｔ）、位置（ｐｏｓｉｔｉｏｎ）又は場所（ｌｏｃａｔｉｏｎ）は、「トンネルの進出地点」といい、トンネルの入口近辺で閾値以上の照度変化が予想される地点、位置、又は場所を「トンネルの進入地点」という。

「閾値」は、ビジョンセンサにおけるオブジェクト認識が難しい程度の照度変化を示す値である。閾値は、例えば、天気、夜又は昼間のような時間帯などにより互いに相違に設定される。

制御装置は、例えば、ホスト車両の走行経路上に位置するトンネルの進入地点及びトンネルの進出地点のうち少なくとも１つを認識し、トンネルの進入地点及びトンネルの進出地点のうち少なくとも１つを照度変化が予想される地点として予測する。制御装置がトンネルの進入地点及びトンネルの進出地点を認識する方法については図３〜図５を参照して説明する。

実施形態に係る制御装置は、閾値以上の照度変化が予想される地点に対する予め学習されたモデルに基づいてビジョンセンサによって撮影された映像を分析することで、閾値以上の照度変化が予想される地点を予測する。モデルは、例えば、図４〜図５に示された形状を含む様々な映像に基づいて学習されたディープニューラルネットワーク（ｄｅｅｐ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む。

又は、制御装置は、ホスト車両が逆光環境に露出されているか否かを判断し、判断結果に応じて、ホスト車両の位置を照度変化が予想される地点に決定する。ホスト車両が逆光環境に露出する状況については図６〜図７を参照して説明する。

映像認識に基づく自律走行方式で認識されるオブジェクトは、車線クラス、車両クラス、歩行者クラスなどに分類される。一実施形態によれば、ビジョンセンサによって撮影された映像から認識されたオブジェクトを分類するクラスとして、トンネル入口クラス、トンネル出口クラス、太陽クラス、又は、これらの様々な組合せが加えられてもよい。

制御装置は、ホスト車両が、照度変化の予想される地点から閾値距離内に位置するか否かを判断する（Ｓ２３０）。「閾値距離」は、ホスト車両のビジョンセンサを制御するために要求される最小限の距離である。ホスト車両が閾値距離内に位置するか否かについては図８〜図９を参照して説明する。

ステップＳ２３０でホスト車両が閾値距離内に位置するとの判断に応じて、制御装置は予想される照度変化に基づいてビジョンセンサを制御する（Ｓ２５０）。制御装置は、予想される照度変化に基づいてホスト車両のビジョンセンサを制御するためにコントローラにプログラムされたソフトウェア方式を含む構造的又はハードウェア装置である。制御装置がビジョンセンサを制御する方法は図１０を参照して説明する。

図３は、一実施形態によりトンネルの進入地点又はトンネルの進出地点を認識する方法を説明するための図である。図３を参照すると、自律走行中であるホスト車両３１０の移動によりトンネルと関連して位置可能な各地点、位置Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが示されている。

地点Ａはトンネルの入口を示し、地点Ｂはトンネル内部を示し、地点Ｃはトンネルの出口を示し、地点Ｄはトンネル外部を示す。言い換えれば、トンネルは地点Ａ及びＣによって定義される。各地点におけるホスト車両３１０の動作は次の通りである。以下でホスト車両３１０は、制御装置を含むホスト装置３１０のように理解される。

地点Ａに進入する前にホスト車両３１０はホスト車両３１０にあるビジョンセンサによって撮影された映像、ホスト車両の走行経路の地図データ、及び／又はホスト車両の走行位置に該当するＧＰＳ座標を用いてトンネルの入口を認識する。例えば、ホスト車両３１０は、ビジョンセンサによって撮影された映像がトンネルの入口の特定形状（例えば、半円形）を含むか否かに基づいてトンネルの進入地点を認識する。又は、ホスト車両はビジョンセンサによって撮影された映像が夜又は昼の時間帯に互いに異なる照度変化が発生するトンネルの進入地点の形状を含むか否かに基づいてトンネルの進入地点を認識する。夜又は昼の時間帯に互いに異なる照度変化が発生するトンネルの進入地点の形状については図４を参照して説明することにする。

その他にも、ホスト車両３１０は、ホスト車両３１０の走行経路の地図データ、及びホスト車両３１０の走行位置に該当するＧＰＳ座標に基づいてトンネルの入口を認識する。ホスト車両３１０は、地図データで走行位置に該当するＧＰＳ座標に隣接するトンネルの入口のＧＰＳ座標を取得することによって、トンネルの入口を認識できる。ホスト車両３１０はトンネルの入口が認識されれば、地点Ａを照度変化が予想される地点として予測する。ホスト車両３１０は、予めソフトウェア方式又はハードウェア方式によりビジョンセンサを制御することでトンネル内におけるビジョンセンサの認識性能を向上させることができる。

ホスト車両３１０は、例えば、トンネルの入口に到達する前にビジョンセンサの感光度（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ：ＩＳＯ）値を予め増加してトンネル進入により照度が突然暗くなる状況でも車線及び物体を確実に（ｒｏｂｅｓｔ）認識するようにする。又は、ホスト車両３１０は、ホスト車両３１０とトンネルの入口の間の距離に応じてビジョンセンサの感光度値を増加する過程で、地点、期間、又は、段階に対して段階的に増加させてもよい。ホスト車両３１０は、ビジョンセンサの感光度値を調整する代わりに、ハードウェアフィルタを脱着してもよい。ビジョンセンサの制御方法については後述する。

ホスト車両３１０がトンネル内の地点Ｂに位置する場合、トンネル内ではＧＰＳ座標を受信できない。この場合、ホスト車両３１０はビジョンセンサによって撮影された映像、地図データ及びホスト車両の走行速度などに基づいてトンネルの出口を認識する。

ホスト車両３１０がトンネル内の地点Ｂでトンネルの出口に向かって走行する場合、ホスト車両３１０はビジョンセンサを用いて前方を撮影した映像データから前方のトンネルの出口を認識する。ホスト車両３１０は、例えば、地点Ｂでビジョンセンサによって撮影された映像がトンネルの出口に関する特定形状（例えば、半円形）を含むか否かに基づいてトンネルの出口を認識する。

又は、ホスト車両３１０は、ビジョンセンサによって撮影された映像が夜又は昼の時間帯に互いに異なる照度変化が発生するトンネルの進出地点の形状を含むか否かに基づいてトンネルの進出地点を認識する。夜又は昼の時間帯に互いに異なる照度変化が発生するトンネルの進出地点の形状については図５を参照して説明する。

その他にも、ホスト車両３１０は、トンネルの入口を基準にしてマッチングされた地図データ及びホスト車両の走行速度に基づいてトンネルの出口を認識することもできる。例えば、ホスト車両３１０は、トンネルの入口に対する地図データからトンネル内の道路の全長さなどを把握する。ホスト車両３１０は、速度センサ、加速度センサなどを用いて検出したホスト車両３１０の走行速度により、トンネルの入口からの移動距離を算出してトンネル内車両の位置を把握することができ、トンネル内車両の位置に基づいてトンネルの出口を認識し得る。

ホスト車両３１０はトンネルの進出地点で映像を撮影する場合、他の車両、トンネル内部の照明、トンネル環境内の照明、及びトンネル外部の太陽又はトンネル外部の闇によって生成されたホスト車両の後方から照度差による逆光効果によって、トンネルの出口付近で走行中である相手車両３３０を正確に認識できな８いか、又は、車線間の境界を示す車線（例えば、黄色点線）３５０を正確に認識できないことがある。そのため、トンネル外部に太陽がある場合、ホスト車両３１０は、トンネルの出口又はトンネルの進出地点に到達する前に、ビジョンセンサの感光度値を予め減少させてトンネルの進出により照度が突然明るくなる状況でも車線３５０及び相手車両３３０を確実に認識するようにする。又は、ホスト車両３１０は、ホスト車両３１０とトンネルの出口又はトンネルの進出地点の間の距離に応じてビジョンセンサの感光度値を段階的に減少させ得る。

一方、夜間にトンネルの外側が暗い場合、ホスト車両３１０は相手車両３３０及び車線３５０を確実に認識するため、トンネルの出口に到達すれば光の強度が突然減少するにも関わらず、トンネルの出口又はトンネルの進出地点に到達する前にビジョンセンサの感光度値を増加させる。また、ホスト車両３１０は、ホスト車両３１０とトンネルの出口又はトンネルの進出地点間の距離に応じて感光度値を段階的に増加させることができる。

図４は、一実施形態に係る互いに異なる時間帯及び照度環境におけるトンネルの進入地点の形状を示す図である。図４を参照すると、夜又は昼の時間帯に互いに異なる照度変化が発生するトンネルの進入地点の形状４１０、４２０、４３０、４４０を示す。

形状４１０は、トンネル外部に位置するホスト車両が明るい昼間に真っ暗なトンネルの中に向かって進行する場合のトンネルの進入地点の形状を示す。形状４１０が認識される状況は、トンネルの外部と内部間の急激な照度変化が発生する可能性がある。この場合、制御装置は、予想される照度変化に応じてビジョンセンサを制御してトンネル内の事物及び車線などを確実に認識する。制御装置は、トンネル内の照明の明るさに応じてビジョンセンサの照度変化レベルを調整する。

形状４２０は、トンネル外部に位置するホスト車両が明るい昼間に明るいトンネルの中に向かって進行する場合のトンネルの進入地点の形状を示す。形状４２０が認識される状況は、トンネルの外部と内部間の照度変化が大きくないので制御装置は特別な照度制御動作を必要としないことがある。

形状４３０は、トンネル外部に位置するホスト車両が暗い夜に真っ暗なトンネルの中に向かって進行する場合のトンネルの進入地点の形状を示す。形状４３０が認識される状況は、トンネルの外部と内部間の照度変化が大きくないので制御装置は特別な照度制御動作を必要としないことがある。

形状４４０は、トンネル外部に位置するホスト車両が暗い夜に明るいトンネルの中に向かって進行する場合のトンネルの進入地点の形状を示す。形状４４０が認識される状況は、トンネルの外部と内部間の急激な照度変化が発生する可能性があるので、制御装置は、予想される照度変化に応じてビジョンセンサを制御してトンネル内の事物及び車線などを認識する。また、ホスト車両は、トンネル内の照明の明るさに応じてビジョンセンサの照度変化レベルを調整することができる。

図５は、一実施形態に係る互いに異なる時間帯及び照度環境におけるトンネルの進出地点の形状を示す図である。図５を参照すると、夜又は昼の時間帯に互いに異なる照度変化が発生するトンネルの進出地点の形状５１０、５２０、５３０、５４０が示されている。

形状５１０は、暗いトンネル内部に位置するホスト車両が明るい昼間にトンネルの外側に向かって進行する場合のトンネルの進出地点の形状を示す。形状５１０が認識される状況は、トンネルの外部と内部間の急激な照度変化が発生する可能性がある。この場合、制御装置は、予想される照度変化に応じてビジョンセンサを制御してトンネルの外側の事物及び車線を確実に認識することができる。制御装置は、トンネルの進出地点の付近における照度変化に応じてビジョンセンサの照度変化レベルを調整することもできる。

形状５２０は、暗いトンネル内部に位置するホスト車両が暗い夜にトンネルの外側に向かって進行する場合のトンネルの進出地点の形状を示す。形状５２０が認識される状況は、トンネルの外部と内部間の照度変化が大きくないので制御装置は特別な照度制御動作を必要としない。

形状５３０は、明るいトンネル内部に位置するホスト車両が明るい昼間にトンネルの外側に向かって進行する場合のトンネルの進出地点の形状を示す。形状５３０が認識される状況は、トンネルの外部と内部間の照度変化が大きくないので制御装置は特別な照度制御動作を必要としない。

形状５４０は、明るいトンネル内部に位置するホスト車両が暗い夜にトンネルの外側に向かって進行する場合のトンネルの進入地点の形状を示す。形状５４０が認識される状況は、トンネルの外部と内部間の急激な照度変化が発生する可能性があるので、制御装置は予想される照度変化に応じてビジョンセンサを制御してトンネル内の事物及び車線などを認識することができる。

実施形態に係る制御装置は、様々な時間帯及び様々な照度環境におけるトンネル進入地点及びトンネル進出地点に対する形状を学習したモデルを用いることによって、別途の照度センサがなしでビジョンセンサだけで照度変化が予想される地点を予測してビジョンセンサの照度変化レベルを調整することができる。

図６は、一実施形態に係るホスト車両が逆光環境に露出した状況を説明するための図である。図６を参照すると、ホスト車両６１０の進行方向の前方に太陽６７０が位置して、道路上にある相手車両６３０及び車線６５０が正確に認識されていない逆光状況が示されている。

被写体から反射する光の他に被写体の後方から直接ビジョンセンサに入射される太陽光によって発生する逆光は、物体の像をぼやけるため、撮影されたオブジェクトに対する正確な認識が困難になる。

一実施形態に係る制御装置は、ホスト車両が逆光環境に露出されているか否かを判断し、判断結果に応じて、ホスト車両の位置を照度変化が予想される地点に決定することができる。

制御装置は、例えば、照度センサによって測定された照度が逆光環境に関する閾値以上である場合、ホスト車両が逆光環境に露出されていると判断する。制御装置は、ホスト車両が逆光環境に露出されていると判断されれば、ホスト車両の現在位置を照度変化が予想される地点として決定してビジョンセンサを制御する。

又は、例えば、太陽の入射角をＡとし、ビジョンセンサの方向をＣであるとすれば、制御装置は、ビジョンセンサの方向Ｃと太陽の入射角Ａとの差が予め決定した角度（例えば、９０°）よりも小さければ、ビジョンセンサの方向Ｃは現在の逆光領域に含まれるものと判断する。一例として、太陽の入射角Ａがビジョンセンサの方向Ｃとの関係で、Ｃ−９０°＜Ａ＜Ｃ＋９０°、又は｜Ａ−Ｃ｜＜９０°を満足する場合、撮影方向に逆光が存在すると判断する。制御装置は、ホスト車両が逆光環境に露出されていると判断すれば、ホスト車両の現在位置を照度変化が予想される地点として決定してビジョンセンサを制御することができる。

その他にも、制御装置は、ビジョンセンサによって撮影された映像から昼間の間に検出されたオブジェクトが認識される場合、ホスト車両が逆光環境に露出されていると判断する。昼間の間に検出されたオブジェクトは、例えば、図７に示す７１０に示された太陽そのもの、又は、７２０に示された太陽の反射体であり得る。

図７は、一実施形態に係る逆光環境の例示を示す図である。図７を参照すると、太陽そのものによって逆光が発生する環境７１０、及び太陽の反射体によって逆光が発生する環境７２０を図示している。

太陽の反射体によって発生する逆光は、例えば、建物のガラス壁面などに反射した太陽光によって発生する可能性がある。

一実施形態に係る制御装置は照度センサがなくとも、逆光状態のイメージを学習したモデルとビジョンセンサによって撮影された映像とを比較して、ホスト車両が逆光環境に露出されていると判断する。逆光環境に露出されていると判断されれば、制御装置は、ビジョンセンサに対するフィルタ適用又はビジョンセンサの感光度（ＩＳＯ）値の調整などのような逆光補正アルゴリズムを行う。ホスト車両は、逆光補正アルゴリズムを実行した後、自律走行モードのモデルに適用する。

制御装置は、逆光環境に露出されているか否かを判断するために、例えば、逆光状態のイメージデータで学習させたモデルを作るディップラーニング（ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ）方式やヒストグラム（ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）分析などのイメージ処理方式などを用いることができる。

このように、制御装置はビジョンセンサの露出を調整したり、ビジョンセンサのためのフィルタを制御することによって撮影されたオブジェクトがより明確に認識されるようにする。

図８は、一実施形態に係るホスト車両が閾値距離内に位置するか否かを判断する方法を説明するための図である。図８を参照すると、ホスト車両がトンネルの入口である地点Ａに近接する場合と、トンネルの出口である地点Ｃに近接する場合が示されている。

制御装置は、ＧＰＳセンサとトンネルの入口を示す地図データを用いてホスト車両とトンネルの入口の間の距離を予測する。制御装置は、ホスト車両のビジョンセンサを制御するために、ホスト車両とトンネルの入口との間の距離、又は、照度変化が発生するものと予想される少なくとも１つの進入地点又は進出地点とホスト車両との間の距離が閾値距離内であるか否かを判断する。制御装置は、ホスト車両がトンネルの入口又は照度変化が予想される地点から閾値距離内に位置する判断に応じて、ビジョンセンサを制御し得る。

一実施形態によれば、閾値距離はホスト車両の走行速度によって変わり得る。例えば、ホスト車両の走行速度が速いほど、照度変化が予想される地点に到達するまで費やされる時間が減少するため、閾値距離は増加する。

制御装置は、トンネルの入口を基準としてマッチングされた地図データ及びホスト車両の走行速度に基づいてトンネル内のホスト車両の位置を予測し、トンネルの出口までの残余距離を算出してホスト車両が閾値距離内に位置するかを判断する。

図９は、他の実施形態によりホスト車両が閾値距離内に位置するか否かを判断する方法を説明するための図である。図９を参照すると、ホスト車両がトンネルの進入地点に向かって運行する場合、進入地点までの距離に応じてそれぞれ相異に撮影される映像９１０、９２０が示されている。

映像９１０は、ホスト車両が照度変化が予想される地点（例えば、トンネルの進入地点）から遠く離れた場合に撮影した映像であり、映像９２０は、ホスト車両が一定の走行速度で移動して照度変化が予想される地点に近接した場合に撮影した映像である。

映像９１０と映像９２０において、ホスト車両と照度変化が予想される地点間の距離に応じて撮影された映像での深さ値（又は深度）が相異していることが確認される。

制御装置はホスト車両のビジョンセンサによって撮影された映像に基づいて、照度変化が予想される地点に対応する深さ値を算出し、深さ値に基づいてホスト車両が閾値距離内に位置するか否かを判断する。制御装置は、例えば、昼間に暗いトンネルに向かって進行する場合、撮影された映像におけるトンネルの進入地点に対する深さ値が次第に小さくなり、一定値に該当するとホスト車両がトンネルの進入地点に対する閾値距離に進入したものと判断する。

図面には示されていないが、ホスト車両がトンネル内部でトンネルの出口に向かって走行する場合、制御装置は、ビジョンセンサによって撮影された映像に基づいてトンネルの進出地点に対応する深さ値を算出することができる。

図１０は、一実施形態により照度変化に基づいてビジョンセンサを制御する方法を説明するための図である。図１０を参照すると、制御装置に含まれたカメラ調整部１０１０及びカメラモジュール１０３０が示されている。カメラモジュール１０３０はカメラ１０４０及びフィルタ１０５０を含む。カメラ１０４０は、ビジョンセンサなどの様々な撮影装置に該当する。

上述したように、制御装置は、予想される照度変化に基づいてビジョンセンサをソフトウェア方式及び／又はハードウェア方式で制御する。ソフトウェア方式の制御方法として、制御装置は、カメラ１０４０の検出パラメータ（例えば、感光度（ＩＳＯ）値など）を制御したり、又は、ビジョンセンサによって撮影された映像に対する映像処理を行う。

カメラ調整部１０１０は、ホスト車両が照度変化が予想される地点から閾値距離内に位置するか否かに対する判断に応じて、カメラ１０４０に対するパラメータ制御信号をカメラ１０４０に送信する。例えば、照度変化が予想される地点がトンネルの進入地点である場合、カメラ調整部１０１０はカメラ１０４０の感光度値を増加させる制御信号を送信する。また、ホスト車両がトンネルの進出地点から閾値距離内に位置する場合、カメラ調整部１０１０は、カメラ１０４０の感光度値を減少させる制御信号を送信する。

制御装置は、例えば、カメラ１０４０によって撮影された映像で表示程度が異なる複数のイメージを合成して逆光を補正処理する、トーンマッピングを通したハイダイナミックレンジイメージング（Ｈｉｇｈ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｇｅ Ｉｍａｇｉｎｇ：ＨＤＲＩ）処理を行うことで、撮影された映像に対する映像処理を行う。又は、制御装置は、例えば、ヒストグラム平均化（ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）のようなイメージ処理アルゴリズムを適用して映像処理を行ってもよい。

また、ハードウェア的な制御方法として、カメラ調整部１０１０は、ビジョンセンサのためのフィルタ１０５０の使用有無を制御する。フィルタ１０５０は、例えば、ＣＰＬフィルタ、ＮＤフィルタ（ＮＤ３、ＮＤ８）など複数のフィルタを含む。カメラ調整部１０１０は、カメラ１０４０の表示程度を調整するために複数のフィルタのうち照度変化に応じて適切なフィルタを装着又は脱着するための選択信号をフィルタ１０５０に送信する。

制御装置は、照度変化が予想される地点がトンネルの進入地点である場合、カメラ調整部１０１０にカメラ１０４０に既存に装着されているフィルタを脱着する信号を送信する。制御装置は、照度変化が予想される地点がトンネルの進出地点である場合、カメラ調整部１０１０にカメラ１０４０に新しいフィルタを装着する信号を送信する。

制御装置は急激な照度変化が検出される場合、カメラ調整部１０１０によってフィルタ１０５０を自動交替して急激な照度変化に整備することができる。

一実施形態に係る制御装置は、センサ情報あるいは認識によって照度変化に応じる閾値以上の照度変化が予想される地点（又は、認識できない地点）を予め予測し、一次的にソフトウェア的な制御方法でカメラ１０４０を調整し、ソフトウェア方式の制御で対応できない照度変化が予測される場合は、ハードウェア方式によりフィルタを用いてカメラ１０４０のレンズの露出を減少させて照度を調整することができる。

図１１は、一実施形態に係るビジョンセンサの制御装置のブロック図である。図１１を参照すると、一実施形態に係るビジョンセンサの制御装置１１００は、ビジョンセンサ１１１０及びプロセッサ１１２０を含み、実施形態により照度センサ１１３０、メモリ１１４０、速度センサ１１５０、及びＧＰＳセンサ１１６０をさらに含む。ビジョンセンサ１１１０、プロセッサ１１２０、照度センサ１１３０、メモリ１１４０、速度センサ１１５０、及びＧＰＳセンサ１１６０は通信バス（ｂｕｓ）１１０５を用いて接続される。

ビジョンセンサ１１１０は、ホスト車両の走行経路上に示されるオブジェクトを撮影する。

プロセッサ１１２０は、ホスト車両の走行経路上、閾値以上の照度変化が予想される地点を予測する。プロセッサ１１２０は、ホスト車両が、照度変化の予想される地点からホスト車両のビジョンセンサ１１１０を制御するための閾値距離内に位置するか否かを判断する。プロセッサ１１２０は、ホスト車両が閾値距離内に位置するとの判断に応じて、予想される照度変化に基づいてビジョンセンサ１１１０を制御する。

プロセッサ１１２０は、オブジェクト認識及び照度判断部１１２１及び調整部１１２５を含む。オブジェクト認識及び照度判断部１１２１は、照度判断結果に応じて調整部１１２５によるビジョンセンサ１１１０の制御の有無を決定する。調整部１１２５は、パラメータ調整部１１２３及びフィルタ調整部１１２４を含む。

パラメータ調整部１１２３は、ビジョンセンサ１１１０のパラメータを調整するための制御信号を生成する。パラメータ調整部１１２３は、ビジョンセンサ１１１０に対するソフトウェア方式の制御を提供する。フィルタ調整部１１２４は、ビジョンセンサ１１１０のためのフィルタの脱着の有無を制御する信号を生成する。フィルタ調整部１１２４は、ビジョンセンサ１１１０に対するハードウェア方式の制御を提供する。

他の例によれば、パラメータ調整部１１２４はソフトウェア方式を用いてビジョンセンサ１１１０を制御し、フィルタ調整部１１２４はハードウェア方式を用いてビジョンセンサ１１１０を制御する。プロセッサ１１２０は、その他にも、図１〜図１０を参照して前述した少なくとも１つの方法を行うように構成された構造的なハードウェア装置である。プロセッサ１１２０はプログラムを実行し、ビジョンセンサの制御装置１１００を制御する。プロセッサ１１２０によって実行されるプログラムコードはメモリ１１４０に格納される。

照度センサ１１３０は、現在の状態における照度を検出する。プロセッサ１１２０は、照度センサ１１３０によって測定された照度が逆光環境に関する閾値以上である場合、ホスト車両が逆光環境に露出されていると判断する。また、プロセッサ１１２０は、ビジョンセンサ１１１０によって撮影された映像から太陽に関するオブジェクトが認識される場合、ホスト車両が逆光環境に露出されていると判断する。又は、プロセッサ１１２０は、照度センサ１１３０によって測定された照度が逆光環境に関する閾値以上であり、ビジョンセンサ１１１０によって撮影された映像から太陽に関するオブジェクトが認識される場合、ホスト車両が逆光環境に露出されていると判断する。

メモリ１１４０は、ホスト車両の走行経路の地図データを格納する。メモリ１１４０は、上述したプロセッサ１１２０における処理過程で生成される様々な情報を格納する。また、メモリ１１４０は、送受信インターフェース（図示せず）を介して受信された情報を格納する。

その他にも、メモリ１１４０は、各種データとプログラムなどを格納してもよい。メモリ１１４０は、揮発性メモリ又は不揮発性メモリを含む。メモリ１１４０は、ハードディスクなどのような大容量格納媒体を備えて各種のデータを格納する。例えば、メモリ１１４０は、１つ以上のハードディスクを用いて地図データを格納し得る。

速度センサ１１５０は、ホスト車両の走行速度を検出する。ＧＰＳセンサ１１６０は、ホスト車両の走行位置に該当するＧＰＳ座標を測定する。

プロセッサ１１２０は、ビジョンセンサ１１１０によって撮影された映像、メモリ１１４０に格納された地図データ、ＧＰＳセンサ１１６０で測定されたＧＰＳ座標、及び速度センサ１１５０に検出された走行速度のうち少なくとも１つに基づいて閾値以上の照度変化が予想される地点を予測する。

一実施形態に係るビジョンセンサの制御装置１１００は自律走行車両であってもよく、自律走行車両に含まれた別途の装置であってもよい。

以上述した実施形態は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組合せで具現される。例えば、本実施形態で説明した装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答する異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は特殊目的コンピュータを用いて具現される。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びオペレーティングシステム上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行する。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答してデータをアクセス、格納、操作、処理、及び生成する。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されるものとして説明する場合もあるが、当該技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数類型の処理要素を含むことが分かる。例えば、処理装置は、複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含む。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成も可能である。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、又はこれらのうちの１つ以上の組合せを含み、希望通りに動作するように処理装置を構成し、独立的又は結合的に処理装置に命令する。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈され、処理装置に命令又はデータを提供するためのあらゆる類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体又は装置、或いは送信される信号波を介して永久的又は一時的に具現化される。ソフトウェアは、ネットワークに接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された方法で格納されるか又は実行される。ソフトウェア及びデータは１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納される。

本実施形態による方法は、多様なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明の動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。

上述したように実施形態をたとえ限定された図面によって説明したが、当該技術分野で通常の知識を有する者であれば、前記に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順序で実行されたり、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組合わせられたり、他の構成要素又は均等物によって置き換えたり置換されても適切な結果を達成することができる。

１０１０：カメラ調整部
１０３０：カメラモジュール
１０４０：カメラ
１０５０：フィルタ

Claims (37)

1. ホスト車両の走行経路上で、閾値以上の照度変化が発生するものと予想される地点を決定するステップと、
   前記ホスト車両が前記予想される地点から閾値距離内に位置するか否かを判断するステップと、
   前記ホスト車両が前記予想される地点から前記閾値距離内に位置するとの判断に応じて、予想される照度変化に基づいて前記ホスト車両にあるビジョンセンサを制御するステップと、
   を含むビジョンセンサの制御方法。
2. 前記照度変化が予想される地点を予測するステップは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像、前記ホスト車両の走行経路の地図データ、前記ホスト車両の走行位置のＧＰＳ座標、及び前記ホスト車両の走行速度のいずれか１つ又は２以上の組合せに基づいて、前記閾値以上の照度変化が予想される地点を予測するステップを含む、請求項１に記載のビジョンセンサの制御方法。
3. 前記照度変化が予想される地点を予測するステップは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像と前記閾値以上の照度変化が予想される地点に対する予め学習された映像との間の類似度に基づいて、前記閾値以上の照度変化が予想される地点を予測するステップを含む、請求項１又は２に記載のビジョンセンサの制御方法。
4. 前記照度変化が予想される地点を予測するステップは、前記ホスト車両の走行経路上に位置するトンネルの進入地点及び前記トンネルの進出地点の双方又は一方を認識するステップと、
   前記トンネルの進入地点及び前記トンネルの進出地点の双方又は一方を前記照度変化が予想される地点として予測するステップと、
   を含む、請求項１ないし３のうち何れか一項に記載のビジョンセンサの制御方法。
5. 前記トンネルの進入地点及び前記トンネルの進出地点の双方又は一方を認識するステップは、
   前記ビジョンセンサによって撮影された映像、前記ホスト車両の走行経路の地図データ、及び前記ホスト車両の走行位置のＧＰＳ座標のいずれか１つ又は２以上に基づいて、前記トンネルの進入地点を認識するステップと、
   前記ビジョンセンサによって撮影された映像、前記地図データ及び前記ホスト車両の走行速度のうち少なくとも１つに基づいて前記トンネルの進出地点を認識するステップと、
   のうちの１つ以上を含む、請求項４に記載のビジョンセンサの制御方法。
6. 前記トンネルの進入地点を認識するステップは、
   前記ビジョンセンサによって撮影された映像が前記トンネルの入口の特定形状を含むか否かに基づいて前記トンネルの進入地点を認識するステップと、
   前記ホスト車両の走行経路の地図データ、及び前記ホスト車両の走行位置に該当するＧＰＳ座標に基づいて前記トンネルの進入地点を認識するステップと、
   のうちの１つ以上を含む、請求項５に記載のビジョンセンサの制御方法。
7. 前記トンネルの進出地点を認識するステップは、
   前記ビジョンセンサによって撮影された映像が前記トンネルの出口の特定形状を含むか否かに基づいて前記トンネルの進出地点を認識するステップと、
   前記トンネルの進入地点を基準としてマッチングされた地図データ及び前記ホスト車両の走行速度に基づいて前記トンネルの進出地点を認識するステップと、
   のうちの１つ以上を含む、請求項５に記載のビジョンセンサの制御方法。
8. 前記ホスト車両が前記閾値距離内に位置するか否かを判断するステップは、
   前記ホスト車両のビジョンセンサによって撮影された映像に基づいて、前記照度変化が予想される地点の深さ値を算出するステップと、
   前記深さ値に基づいて、前記ホスト車両が前記閾値距離内に位置するか否かを判断するステップと、
   を含む、請求項１ないし７のうち何れか一項に記載のビジョンセンサの制御方法。
9. 前記ホスト車両が前記閾値距離内に位置するか否かは、前記ホスト車両の走行の速度及び前記ホスト車両と前記照度変化が予想される地点間の残余距離に基づいて判断される、請求項１ないし７のうち何れか一項に記載のビジョンセンサの制御方法。
10. 前記ホスト車両のビジョンセンサを制御するステップは、
    前記ビジョンセンサの検出パラメータを制御するステップと、
    前記ビジョンセンサによって撮影された映像に対する映像処理を行うステップと、
    前記ビジョンセンサのためのフィルタを使用するか否かを決定するステップと、
    のうちの１つ以上を含む、請求項１ないし９のうち何れか一項に記載のビジョンセンサの制御方法。
11. 前記ビジョンセンサの検出パラメータを制御するステップは、
    前記照度変化が予想される地点がトンネルの進入地点である場合、前記ホスト車両と前記進入地点との間の距離に応じて前記ビジョンセンサの感光度値を段階的に増加させるステップと、
    前記照度変化が予想される地点がトンネルの進出地点である場合、前記ホスト車両と前記進出地点との間の距離に応じて前記ビジョンセンサの感光度値を段階的に減少させるステップと、
    を含む、請求項１０に記載のビジョンセンサの制御方法。
12. 前記ビジョンセンサによって撮影された映像に対する映像処理を行うステップは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像にトーンマッピングを通したハイダイナミックレンジイメージング（Ｈｉｇｈ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｇｅ Ｉｍａｇｉｎｇ：ＨＤＲＩ）処理を行うステップを含む、請求項１０に記載のビジョンセンサの制御方法。
13. 前記ビジョンセンサのためのフィルタを使用するか否かを決定するステップは、
    前記照度変化が予想される地点がトンネルの進入地点である場合、前記ビジョンセンサに前記フィルタを脱着するステップと、
    前記照度変化が予想される地点がトンネルの進出地点である場合、前記フィルタを装着するステップと、
    を含む、請求項１０に記載のビジョンセンサの制御方法。
14. 前記照度変化が予想される地点を予測するステップは、
    前記ホスト車両が逆光環境に露出されているか否かを判断するステップと、
    判断結果に応じて、前記ホスト車両の位置を前記照度変化が予想される地点に決定するステップと、
    を含む、請求項１に記載のビジョンセンサの制御方法。
15. 前記ホスト車両が前記逆光環境に露出されているか否かを判断するステップは、
    照度センサによって測定された照度が前記逆光環境の閾値以上である場合、前記ホスト車両が前記逆光環境に露出されていると判断するステップと、
    前記ビジョンセンサによって撮影された映像から昼間の間にオブジェクトが認識される場合、前記ホスト車両が前記逆光環境に露出されていると判断するステップと、
    のうちの１つ以上を含む、請求項１４に記載のビジョンセンサの制御方法。
16. ハードウェアと結合して請求項１乃至１５のいずれか一項に記載の方法を実行させるために媒体に格納されたコンピュータプログラム。
17. プロセッサを含む制御装置であって、
    前記プロセッサは、
    ホスト車両の走行経路上で、閾値以上の照度変化が発生するものと予想される地点を決定し、前記ホスト車両が前記予想される地点から閾値距離内に位置するか否かを判断し、前記ホスト車両が前記予想される地点から前記閾値距離内に位置するとの判断に応じて、予想される照度変化に基づいて前記ホスト車両にあるビジョンセンサを制御する、ビジョンセンサの制御装置。
18. 前記ホスト車両の走行経路の地図データを格納するメモリと、
    前記ホスト車両の走行位置のＧＰＳ座標を測定するＧＰＳセンサと、
    前記ホスト車両の走行速度を検出する速度センサと、
    をさらに含み、
    前記プロセッサは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像、前記ホスト車両の走行経路の地図データ、前記ホスト車両の走行位置に該当するＧＰＳ座標、及び前記ホスト車両の走行速度のいずれか１つ又は２以上の組合せに基づいて前記閾値以上の照度変化が予想される地点を予測する、請求項１７に記載のビジョンセンサの制御装置。
19. 前記プロセッサは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像と前記閾値以上の照度変化が予想される地点に対する予め学習された映像との間の類似度に基づいて、前記閾値以上の照度変化が予想される地点を予測する、請求項１７又は１８に記載のビジョンセンサの制御装置。
20. 前記プロセッサは、前記ホスト車両の走行経路上に位置するトンネルの進入地点及び前記トンネルの進出地点の双方又は一方を認識し、前記トンネルの進入地点及び前記トンネルの進出地点の双方又は一方を前記照度変化が予想される地点として予測する、請求項１７ないし１９のうち何れか一項に記載のビジョンセンサの制御装置。
21. 前記プロセッサは、
    前記ビジョンセンサによって撮影された映像、前記ホスト車両の走行経路の地図データ、及び前記ホスト車両の走行位置に該当するＧＰＳ座標のいずれか１つ又は２以上の組合せに基づいて前記トンネルの進入地点を認識する動作と、
    前記ビジョンセンサによって撮影された映像、前記地図データ、及び前記ホスト車両の走行速度のいずれか１つ又は２以上の組合せに基づいて前記トンネルの進出地点を認識する動作と、
    のうちの１つ以上を行う、請求項２０に記載のビジョンセンサの制御装置。
22. 前記プロセッサは、
    前記ビジョンセンサによって撮影された映像が前記トンネルの入口の特定形状を含むか否かに基づいて前記トンネルの進入地点を認識する動作と、
    前記ホスト車両の走行経路の地図データ及び前記ホスト車両の走行位置に該当するＧＰＳ座標に基づいて前記トンネルの進入地点を認識する動作と、
    のうちの１つ以上を行う、請求項２１に記載のビジョンセンサの制御装置。
23. 前記プロセッサは、
    前記ビジョンセンサによって撮影された映像が前記トンネルの出口の特定形状を含むか否かに基づいて前記トンネルの進出地点を認識する動作と、
    前記トンネルの進入地点を基準としてマッチングされた地図データ及び前記ホスト車両の走行速度に基づいて前記トンネルの進出地点を認識する動作と、
    のうちの１つ以上を含む、請求項２１に記載のビジョンセンサの制御装置。
24. 前記プロセッサは、前記ホスト車両のビジョンセンサによって撮影された映像に基づいて前記照度変化が予想される地点の深さ値を算出し、前記深さ値に基づいて前記ホスト車両が前記閾値距離内に位置するか否かを判断する、請求項１７ないし２３のうち何れか一項に記載のビジョンセンサの制御装置。
25. 前記プロセッサは、前記ホスト車両の走行の速度及び前記ホスト車両と前記照度変化が予想される地点間の残余距離に基づいて、前記ホスト車両が前記閾値距離内に位置するか否かを判断する、請求項１７ないし２３のうち何れか一項に記載のビジョンセンサの制御装置。
26. 前記プロセッサは、
    前記ビジョンセンサの検出パラメータを制御する動作と、
    前記ビジョンセンサによって撮影された映像に対する映像処理を行う動作と、
    前記ビジョンセンサのためのフィルタを使用するか否かを決定する動作と、
    のうちの１つ以上を行う、請求項１７ないし２５のうち何れか一項に記載のビジョンセンサの制御装置。
27. 前記プロセッサは、
    前記照度変化が予想される地点がトンネルの進入地点である場合、前記ホスト車両と前記進入地点の間の距離に応じて前記ビジョンセンサの感光度値を段階的に増加させ、
    前記照度変化が予想される地点がトンネルの進出地点である場合、前記ホスト車両と前記進出地点との間の距離に応じて前記ビジョンセンサの感光度値を段階的に減少させる、請求項２６に記載のビジョンセンサの制御装置。
28. 前記プロセッサは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像にトーンマッピングを通したハイダイナミックレンジイメージング（ＨＤＲＩ）処理を行う、請求項２６に記載のビジョンセンサの制御装置。
29. 前記プロセッサは、
    前記照度変化が予想される地点がトンネルの進入地点である場合、前記ビジョンセンサに前記フィルタを脱着し、
    前記照度変化が予想される地点がトンネルの進出地点である場合、前記フィルタを装着する、請求項２６に記載のビジョンセンサの制御装置。
30. 前記プロセッサは、前記ホスト車両が逆光環境に露出されているか否かを判断し、判断結果に応じて前記ホスト車両の位置を前記照度変化が予想される地点に決定する、請求項１７に記載のビジョンセンサの制御装置。
31. 照度を検出する照度センサをさらに含み、
    前記プロセッサは、
    前記照度センサによって測定された照度が前記逆光環境の閾値以上である場合、前記ホスト車両が前記逆光環境に露出されていると判断する動作と、
    前記ビジョンセンサによって撮影された映像から昼間の間にオブジェクトが認識される場合、前記ホスト車両が前記逆光環境に露出されていると判断する動作と、
    のいずれか１つ又は２つを行う、請求項３０に記載のビジョンセンサの制御装置。
32. ホスト車両の制御装置であって、
    前記ホスト車両の走行経路上に示された映像を撮影するビジョンセンサと、
    プロセッサと、
    を含み、
    前記プロセッサは、
    （ａ）撮影された映像、（ｂ）前記ホスト車両の走行経路に関するマップデータ及び（ｃ）前記ホスト車両の現在位置を示すＧＰＳ座標のいずれか１つ又は２以上の組合せを用いて前記ホスト車両の走行経路に沿って閾値以上の照度変化が発生する予想地点を決定し、
    前記ホスト車両が、前記予想地点から、前記ビジョンセンサを制御するための閾値距離内に位置するか否かを判断し、
    前記ホスト車両が前記閾値距離内に位置するという前記プロセッサの判断に基づいて予想される照度変化に基づいて前記ビジョンセンサを制御する、
    ホスト車両の制御装置。
33. 前記プロセッサは、前記ビジョンセンサによって撮影された映像を逆光状態で映像に対する予め学習された映像と比較し、照明センサを使用せずに前記ホスト車両が逆光環境に露出されたかを判断する、請求項３２に記載のホスト車両の制御装置。
34. 前記ホスト車両が前記逆光環境に露出されたというプロセッサの判断に応答して、
    前記プロセッサは、前記ビジョンセンサにフィルタを適用し、又は、前記ビジョンセンサの感光度値を調整して逆光補正を行う、請求項３３に記載のホスト車両の制御装置。
35. 前記プロセッサは、前記ホスト車両と前記予想地点との間の距離に基づいて前記ビジョンセンサの感光度値を調整する、請求項３２ないし３４のうちの何れか一項に記載のホスト車両の制御装置。
36. 前記プロセッサは、
    前記ビジョンセンサのパラメータを調整する制御信号を生成し、前記ビジョンセンサを制御するパラメータ調整部と、
    前記ビジョンセンサにフィルタを付着又は脱着するか否かを制御し、前記ビジョンセンサを制御する信号を生成するフィルタ調整部と、
    を含むコントローラを含む、請求項３２ないし３５のうち何れか一項に記載のホスト車両の制御装置。
37. 前記閾値は、気象条件、昼間又は夜間に基づいて設定される、請求項３２ないし３６のうちの何れか一項に記載のホスト車両の制御装置。

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