JP6970568B2 - 車両の周辺監視装置と周辺監視方法 - Google Patents

Description

本発明は、対象物を異なる位置から撮影した複数の撮像画像を用いて、車両の周辺を監視する周辺監視装置、周辺監視方法に関する。

ステレオカメラ等の撮像装置を用いて車両の周辺の対象物を異なる位置から撮影した複数の撮像画像を取得し、この複数の撮像画像から視差を算出して対象物の位置等を検出することで、車両の周辺を監視する周辺監視装置が知られている。対象物の検出には、撮影位置が異なる２つの撮像画像の間で対応する画素を探索することにより画素ごとの視差値を求めるステレオマッチング処理が行われる。

撮像環境が悪化した場合には、ステレオマッチング処理におけるミスマッチングが発生しやすく、周辺監視装置の誤作動または未作動が発生し、車両制御系への指令等が適切に実行されなくなる場合がある。このため、撮像環境が悪化したことを検知して、周辺監視装置による車両の制御指令等を停止する技術が開発されている。

一方で、撮像環境の悪化の程度が深刻でない場合には、周辺監視装置による車両の制御を継続した方が好ましいことがある。このため、例えば、特許文献１では、撮像画像に基づいて撮像環境の悪化の程度を３段階に分けて評価し、悪化の程度が最も高いと評価された画素領域が存在する場合と、悪化の程度が中程度である画素領域が一定数以上存在する場合に運転支援制御を停止している。撮像環境の悪化の程度が中程度であるときには、画像認識性能が限界に達するほどに画像領域の点数が不足するまで運転支援制御の停止を行わないようにすることで、運転支援制御を継続している。

特許第５１７２４２２号公報

例えば、画像にワイパー等の障害物が撮影された場合には、障害物によって遮蔽された画素領域の輝度は大きく低下する一方で、遮蔽されなかった画素領域の輝度は低下しないため、遮蔽されなかった画素領域を使用して視差点数を確保して周辺環境を十分に認識できる場合がある。特許文献１では、一部の画素領域でのみ輝度が大きく低下する場合であっても、その画素領域について悪化の程度が最も高い段階であると評価されると、直ちに運転支援制御が停止される。このため、周辺環境を十分に認識でき、運転支援を停止する必要がない場合であっても、運転支援制御が停止される場合があった。

本発明は、上記実情に鑑み、ワイパー等の障害物によって画像の一部が遮蔽した場合に、周辺監視装置による画像処理や車両の制御が不必要に停止されることを抑制することを目的とする。

本発明は、対象物を異なる位置から撮影した複数の画像を取得する画像取得部と、前記複数の画像にて区画される複数の画素領域のうち視差の算出が可能な画素領域の個数である視差点数と、前記複数の画素領域のうち認識信頼性の高い画素領域の個数である信頼度点数とを算出するマッチング処理部と、前記視差点数と前記信頼度点数に基づいて、前記複数の画像を撮影した撮像環境を評価する評価部とを備える車両の周辺監視装置を提供する。

本発明の周辺監視装置によれば、撮像環境を評価するための評価値を、信頼度点数と視差点数とに基づいて算出する。例えば、障害物が撮像される等によって一部の画素領域でのみ輝度が大きく低下した場合に、いずれもその値が小さくなる信頼度点数と視差点数の双方に基づいて評価値を算出するため、評価値が大きく変化し過ぎないようにすることができる。一部の画素領域でのみ輝度が大きく低下しても周辺環境を認識できるような場合に、評価値の値が大きく変化し過ぎて周辺監視装置による画像処理や車両の制御が不必要に停止されることを抑制することができる。

本発明は、また、上記の周辺監視装置によって実現可能な車両の周辺監視方法を提供することができる。この方法は、対象物を異なる位置から撮影した複数の画像を取得する画像取得ステップと、前記複数の画像にて区画される複数の画素領域のうち視差の算出が可能な画素領域の個数である視差点数と、前記複数の画素領域のうち認識信頼性の高い画素領域の個数である信頼度点数とを算出するマッチング処理ステップと、前記視差点数と前記信頼度点数に基づいて、前記複数の画像を撮影した撮像環境を評価する評価ステップとを含む。

本実施形態に係る周辺監視装置を示すブロック図。 信頼度点数Ｒについて説明する図。 図３（ａ）は、障害物が撮像されていない基準画像Ｔｏ、図３（ｂ）は障害物が撮像されている参照画像。 周辺監視装置が行う演算処理のフローチャート。

図１に示すように、本実施形態に係る周辺監視装置１０は、画像取得部１００と、環境取得部１０２と、マッチング処理部１１０と、評価部１２０と、画像処理部１４０とを備えている。マッチング処理部１１０は、視差点数算出部１１１と、信頼度点数算出部１１２とを備えている。評価部１２０は、閾値算出部１２１と、評価値算出部１２２と、判定部１２３とを備えている。

周辺監視装置１０は、Ａ／Ｄ変換回路、Ｉ／Ｏ、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、画像メモリ等を含む電子制御ユニット（ＥＣＵ）であり、ＣＰＵは、予め格納されたプログラムを実行することによって、上記の各部の機能を実現する。ＣＰＵに替えて、またはＣＰＵとともに、デジタル処理回路を書き込んだＦＰＧＡ(Field-Programmable Gate Array)等を備えていてもよい。

撮像装置２１、２２、および環境測定装置２３から出力される信号は、デジタル信号に変換されて、周辺監視装置１０のＣＰＵに入力される。周辺監視装置１０は、入力信号に基づいて画像処理を行い、画像データや制御信号を報知装置１６１、表示装置１６２、運転制御装置１６３等の外部装置１６０に出力する。

画像取得部１００は、一対の撮像装置２１、２２が撮影した画像を取得し、これによって対象物を異なる位置から撮影した複数の画像を取得することができる。撮像装置２１，２２は、ＣＣＤやＣＭＯＳセンサ、あるいは赤外線カメラ等のイメージセンサを内蔵したステレオカメラである。撮像装置２１、２２は、車両のルームミラーの背後に、車幅方向において所定の基線長で取り付けられている。撮像装置２１、２２は、通常の走行状態において車両前方の道路や先行車両等を含む周辺環境を撮影する。

撮像装置２１は、基準画像Ｔｏを出力し、撮像装置２２は、参照画像Ｔｃを出力する。撮像装置２１及び撮像装置２２は、互いに同期が取れており、同一タイミングで周辺環境を撮影し、一対のアナログ画像Ｔｏ，Ｔｃを画像取得部１００へ出力する。

環境測定装置２３は、撮像装置２１，２２が撮影する周辺環境について環境条件値を測定する装置である。環境測定装置２３によって測定される環境条件値は、撮影される画像に影響する環境条件値であることが好ましく、例えば、照度、温度、湿度等を挙げることができる。本実施形態では、環境測定装置２３が照度計である場合を例示して説明する。

環境測定装置２３は、撮像装置２１，２２が画像を撮影した時刻において、撮像環境の照度を測定し、照度データとして環境取得部１０２に出力する。

画像取得部１００は、Ａ／Ｄ変換回路により、撮像装置２１，２２から入力された一対のアナログ画像Ｔｏ，Ｔｃを、それぞれ所定の輝度階調のデジタル画像に変換して、マッチング処理部１１０に出力する。環境取得部１０２は、環境測定装置２３が測定した照度データを取得し、デジタルデータに変換して評価部１２０の閾値算出部１２１に出力する。

マッチング処理部１１０は、画像取得部１００が取得した複数の画像Ｔｏ，Ｔｃに基づいて、マッチング処理を行う。画像Ｔｏ，Ｔｃに基づいて、視差点数算出部１１１は視差点数Ｐを算出し、信頼度点数算出部１１２は信頼度点数Ｒを算出する。視差点数Ｐおよび信頼度点数Ｒは、評価値算出部１２２に出力される。

視差点数算出部１１１は、基準画像Ｔｏおよび参照画像Ｔｃを、所定の画素領域に分割する。そして、基準画像Ｔｏの各画素領域ＰＢｏごとに、参照画像Ｔｃ中においてその画素領域ＰＢｏに対応するエピポーララインＥＰＬを設定し、画素領域ＰＢｏと、エピポーララインＥＰＬ上に存在する参照画像Ｔｃ中の画素領域ＰＢｃの輝度パターンとを比較する。画素領域ＰＢｏと画素領域ＰＢｃの比較に際しては、例えば、ＳＡＤ(sum of absolute difference)、ＳＳＤ(Sum of Squared Difference)等の評価関数を用いることができる。また、マッチング手法としては、限定されないが、ＳＧＭ（Semi-Global Matching）法を好適に用いることができる。

視差点数算出部１１１は、基準画像Ｔｏおよび参照画像Ｔｃの画素領域のうち、視差の算出が可能な画素領域の個数を視差点数Ｐとして算出する。さらに、視差点数算出部１１１は、視差を算出可能な各画素領域について視差を算出し、視差の値と、視差画像と、画像取得部１００から取得した画像データ（撮像画像）とを画像処理部１４０に出力する。

信頼度点数算出部１１２は、基準画像Ｔｏおよび参照画像Ｔｃの画素領域のうち、認識信頼性の高い画素領域の個数を信頼度点数Ｒとして算出する。ここで、認識信頼性が高いとは、その画素領域に撮影されている対象物の認識性が高いことを意味する。その画素領域に撮影されている対象物の認識性が低いと、信頼度点数Ｒは小さくなり、基準画像Ｔｏ上の探索対象となる画素領域に類似する参照画像Ｔｃ上の画素領域を探索することが困難となる。その画素領域に撮影されている対象物の認識性が高いと、信頼度点数Ｒは大きくなり、基準画像Ｔｏ上の対象画素領域に類似する参照画像Ｔｃ上の画素領域を探索することが容易となる。例えば、画素領域の輝度が高過ぎたり、低過ぎたりする場合には、その画素領域に撮影されている対象物の認識性が低くなり、信頼度点数Ｒは小さくなる。

信頼度点数Ｒは、以下に例示的に説明する信頼度フラグを用いて算出することができる。まず、ＳＧＭ法を用いて、基準画像Ｔｏ上の対象画素と、参照画像Ｔｃ上の探索画素領域との類似度ｆ（Ｄ）を算出する。縦軸を類似度ｆ（Ｄ）、横軸を視差値Ｄとしてプロットすると、例えば、図２のように、１つの最小値（図２中のｋｍｉｎで示す）と、複数の極小値（図２中のｋ１〜ｋ５で示す）が現れる。

図２のグラフにおいて、複数の極小値ｋ１〜ｋ５における類似度ｆ（Ｄ）の値に対して、最小値ｋｍｉｎにおける類似度ｆ（Ｄ）の値が突出しているほど、信頼度フラグはＯＮ状態になりやすい。信頼度点数算出部１１２は、複数の極小値ｋ１〜ｋ５における類似度ｆ（Ｄ）の平均値ｆａと、最小値ｋｍｉｎにおける類似度ｆｍｉｎとを用いて、ＦＲ＝｜ｆｍｉｎ−ｆａ｜の値を算出する。そして、信頼度点数算出部１１２は、ＦＲの値が所定値以上である場合に、信頼度フラグはＯＮ状態であると判定し、ＦＲの値が所定値未満である場合に、信頼度フラグはＯＦＦ状態であると判定する。信頼度点数算出部１１２は、信頼度フラグがＯＮ状態である画素領域の個数を信頼度点数Ｒとして算出する。

評価値算出部１２２は、視差点数Ｐと信頼度点数Ｒとを用いて、下記式（１）に示す評価値Ｅを算出し、判定部１２３に出力する。

Ｅ＝Ｒ／Ｐ … （１）

ワイパー等の障害物が撮影された場合には、その障害物によって遮蔽された画素領域について、信頼度点数Ｒの数値が小さくなる。例えば、図３（ａ）に示すように、基準画像Ｔｏにはワイパーが撮像されていないのに対し、図３（ｂ）に示すように、参照画像ＴｃにワイパーＷが撮像された場合には、図３（ｂ）に示すＷに含まれる画素領域において認識信頼性が低くなり、信頼度点数Ｒが低くなる。このような場合、例えば、評価値として、信頼度点数Ｒを全画素数Ｐａｌｌで除した数値（Ｒ／Ｐａｌｌ）を用いると、評価値は著しく小さくなる。

これに対して、本実施形態では、評価値算出部１２２は、上記式（１）に示す評価値Ｅを算出する。図３（ａ）（ｂ）のような場合には、図３（ｂ）に示すＷに含まれる画素領域においては、視差を算出するための画素領域を見つけることができないため、Ｗに含まれる画素領域の分だけ視差点数Ｐの値も小さくなる。また、図３（ｂ）に示すＷに含まれる画素領域は、輝度が低下して認識信頼性が低くなっており、マッチング処理に利用できないため、Ｗに含まれる画素領域の分だけ信頼度点数Ｒの値も小さくなる。信頼度点数Ｒと視差点数Ｐの双方が小さくなるため、評価値Ｅは、それほど小さくならない。

閾値算出部１２１は、照度データに基づいて、第１閾値Ｘ１および第２閾値Ｘ２を算出し、判定部１２３に出力する。評価値Ｅの値は、撮像環境の照度（明るさの指標）によって全体的に変化するため、撮像環境の照度に応じて閾値Ｘ１、Ｘ２を適切に変更することが好ましい。明るい環境では、評価値Ｅの値が全体的に上昇し、暗い環境では、評価値Ｅの値が全体的に下降する。閾値算出部１２１は、環境取得部１０２から取得した照度に基づいて閾値Ｘ１および閾値Ｘ２を算出する。このため、照度が高い場合には、閾値Ｘ１および閾値Ｘ２を比較的高い値に設定し、照度が低い場合には、閾値Ｘ１および閾値Ｘ２を比較的低い値に設定することができる。

例えば、夜間に走行する車両が暗い環境から市街地などの明るい環境に移動した場合には、撮像環境の照度が著しく上昇する。一方、昼間に走行する車両が明るい環境からトンネルなどの暗い環境に移動すると、撮像環境の照度が著しく下降する。閾値算出部１２１は、このような照度の変化が計測された場合には、閾値Ｘ１および閾値Ｘ２を再算出するように構成されていてもよい。

判定部１２３は、評価値Ｅと、閾値Ｘ１，Ｘ２とを用いて、撮像環境が悪化したか否かを判定する。判定部１２３は、撮像環境が悪化していないと判定した場合には、画像処理部１４０に画像処理を指示する。判定部１２３は、さらに、撮像環境の悪化の程度を判定可能に構成することもできる。例えば、判定部１２３は、撮像環境の悪化の程度が大きいと判定した場合には、異常の報知や運転制御の停止指示を行い、撮像環境の悪化の程度が小さいと判定した場合には、画像処理部１４０に画像処理を指示するように構成されていてもよい。

画像処理部１４０は、視差点数算出部１１１から入力された、視差の値と、視差画像と、撮像画像とを用いて画像処理を行い、画像データや制御信号を外部装置１６０の表示装置１６２や運転制御装置１６３に出力する。

図４に、周辺監視装置１０によって実施される周辺監視方法の一部を構成する、周辺監視装置１０が行う演算処理のフローチャートを示す。画像取得部１００は、画像取得ステップ（ステップＳ１０１）を実行し、撮像装置２１，２２から一対のアナログ画像Ｔｏ，Ｔｃ取得してデジタル画像に変換する。環境取得部１０２は、環境測定装置２３が測定した照度データを取得し（ステップＳ１０１）、デジタルデータに変換する。

マッチング処理部１１０は、マッチング処理ステップ（ステップＳ１０２）を行う。具体的には、視差点数算出部１１１は、視差点数Ｐを算出し、信頼度点数算出部１１２は、信頼度点数Ｒを算出する（ステップＳ１０２）。

評価部１２０は、評価ステップ（ステップＳ１０３〜ステップＳ１２４）を行う。具体的には、評価値算出部１２２は、視差点数Ｐと信頼度点数Ｒとを用いて、上記式（１）に基づいて評価値Ｅを算出する（ステップＳ１０２）。閾値算出部１２１は、ステップＳ１０１において取得した照度データに基づいて、第１閾値Ｘ１および第２閾値Ｘ２を算出（ステップＳ１０３）する。

判定部１２３は、評価値Ｅと、閾値Ｘ１，Ｘ２とを用いて、撮像環境が悪化したか否かを判定し（ステップＳ１０４、ステップＳ１０６）、撮像環境の悪化の程度を「悪環境１」と「悪環境２」にランク設定する。「悪環境１」は、悪化の程度が比較的低く、画像処理が可能な第１段階に相当する。「悪環境２」は、悪化の程度が比較的高く、画像処理が不可能な第２段階に相当する。

「悪環境１」のランク設定および設定解除は、評価値Ｅと閾値Ｘ１との大小関係によって直ちに実行される。「悪環境２」のランク設定および解除は、評価値Ｅと閾値Ｘ２との大小関係と、カウンタ数ｂ、カウンタ数ｇと閾値Ｙ１，Ｙ２との比較との双方によって実行される。閾値Ｙ１，Ｙ２は、周辺監視装置１０に予め記憶されている。

判定部１２３は、評価値Ｅと閾値Ｘ１とを比較し（ステップＳ１０４）、Ｅ＜Ｘ１の場合には、撮像環境が「悪環境１」にあると判定し（ステップＳ１０５）、悪環境１にランク設定する。Ｅ≧Ｘ１の場合には、判定部１２３は、撮像環境が悪化していないと判定し、現在、悪環境１にランク設定中である場合には悪環境１の設定を解除した上で（ステップＳ１１１）、画像処理部１４０に画像処理を指示する（ステップＳ１３１）。

ステップＳ１０５において悪環境１にランク設定した後、判定部１２３は、評価値Ｅと閾値Ｘ２とを比較し（ステップＳ１０６）、Ｅ＜Ｘ２の場合には、カウンタ数をｂ＝ｂ＋１に更新する（ステップＳ１０７）。さらに、ステップＳ１０８では、判定部１２３は、カウンタ数ｂがｂ≧Ｙ１を満たしていることを条件に、「悪環境２」のランク設定を行う（ステップＳ１０９）。「悪環境２」のランク設定は、画像処理が不可能な状態であるから、判定部１２３は、画像処理部１４０に画像処理を指示することなく、報知装置１６１や運転制御装置１６３に対して、異常の報知や運転制御の停止に関する指示を行い（ステップＳ１３１）、処理を終了する。

すなわち、判定部１２３は、撮像環境の悪化の程度が「悪環境１」であると判定された後に、Ｅ＜Ｘ２を満たす評価値Ｅを所定のデータ数以上取得したことを条件として、撮像環境の悪化の程度は、「悪環境２」であると判定する。この場合、判定部１２３は、画像処理部１４０に画像処理を指示することなく、報知装置１６１や運転制御装置１６３に対して、異常の報知や運転制御の停止に関する指示を行い（ステップＳ１３１）、処理を終了する。

ステップＳ１０６で、Ｅ≧Ｘ２の場合には、ステップＳ１２１に移行し、判定部１２３は、現在、悪環境２にランク設定中であるか否かを判定する。悪環境２に設定中である場合には、判定部１２３は、カウンタ数をｇ＝ｇ＋１に更新し（ステップＳ１２２）、ステップＳ１２３に移行する。ステップＳ１２３では、判定部１２３は、カウンタ数ｇがｇ≧Ｙ２を満たしていることを条件に、「悪環境２」のランク設定を解除した上で（ステップＳ１２４）、画像処理部１４０に画像処理を指示する（ステップＳ１３１）。

カウンタ数ｇがｇ＜Ｙ２の場合には、判定部１２３は、「悪環境２」の設定解除を行うことなく、演算処理を終了する。ステップＳ１２１において、悪環境２に設定中でない場合には、判定部１２３は、画像処理部１４０に画像処理を指示する（ステップＳ１３１）。

すなわち、判定部１２３は、撮像環境の悪化の程度が「悪環境２」であると判定された後に、Ｅ≧Ｘ２をみたす評価値Ｅを所定のデータ数以上取得したことを条件として、撮像環境の悪化の程度についての「悪環境２」の設定を解除する。

以上説明した本実施形態によれば、以下の効果を奏する。

評価値算出部１２２は、評価値Ｅを上記式（１）に基づいて算出する。このため、障害物が撮像される等によって一部の画素領域でのみ輝度が大きく低下し、認識信頼性の高い画素領域の個数が減少する等によって信頼度点数Ｒが小さくなった場合に、評価値Ｅが小さくなり過ぎないようにすることができる。その結果、一部の画素領域でのみ輝度が大きく低下しても周辺環境を認識できるような場合に、判定部１２３において「撮像環境が悪化した」と判定されたり、その判定の結果、周辺監視装置による画像処理や車両の制御が停止されたりすることを抑制することができる。

閾値算出部１２１は、撮像装置２１，２２が撮影した複数の画像の照度に基づいて閾値Ｘ１，Ｘ２を算出するため、撮像環境の明るさによって全体的に変化する評価値Ｅの値に応じて適切な閾値Ｘ１，Ｘ２を算出することができる。その結果、周辺監視装置による画像処理や車両の制御が不適切に停止されることを抑制することができる。

判定部１２３は、撮像環境の悪化の程度が第１段階であると判定された後に、Ｅ＜Ｘ２を満たす評価値Ｅを所定のデータ数以上取得したことを条件として、撮像環境の悪化の程度は、画像処理が不可能な第２段階（悪環境２）であると判定する。このため、一時的に撮像環境が悪化した場合に、周辺監視装置による画像処理や車両の制御が不適切に停止されることを抑制することができる。

判定部１２３は、撮像環境の悪化の程度が第２段階（悪環境２）であると判定された後に、Ｅ≧Ｘ２をみたす評価値Ｅを所定のデータ数以上取得したことを条件として、第２段階（悪環境２）の設定を解除する。このため、一時的に撮像環境が改善した場合に、周辺監視装置が誤作動して不適切に画像処理や車両の制御が実行されることを抑制することができる。

・なお、上記の実施形態では、距離検出装置、撮像装置等の計測装置と、報知装置、表示装置、運転制御装置等とを含まない周辺監視装置を例示して説明したが、これに限定されない。周辺監視装置は上記の装置等を含んでいてもよく、さらには、一体化されていてもよい。

・評価値算出部１２２は、第２の評価値として、信頼度点数Ｒを全画素数Ｐａｌｌで除した評価値：Ｅ２＝Ｒ／Ｐａｌｌを算出してもよい。さらには、判定部１２３は、上記式（１）の評価値Ｅと、第２の評価値Ｅ２の双方を用いて撮像環境の悪化を判定するものであってもよい。判定部１２３において第２の評価値Ｅ２を用いた評価を併せて実行することによって、撮像環境悪化の影響が画像全体に表れている場合を的確に検知して、周辺監視装置１０が誤作動して不適切に画像処理や車両の制御が実行されることを抑制することができる。

１０…周辺監視装置、１００…画像取得部、１１０…マッチング処理部、１２０…評価部

Claims (6)

1. 対象物を異なる位置から撮影した複数の画像を取得する画像取得部（１００）と、
   前記複数の画像にて区画される複数の画素領域のうち視差の算出が可能な画素領域の個数である視差点数と、前記複数の画素領域のうち認識信頼性の高い画素領域の個数である信頼度点数とを算出するマッチング処理部（１１０）と、
   前記視差点数と前記信頼度点数に基づいて、前記複数の画像を撮影した撮像環境を評価する評価部（１２０）とを備える車両の周辺監視装置（１０）。
2. 前記評価部は、
   前記視差点数と前記信頼度点数とを用いて下記式（１）に基づき評価値を算出する評価値算出部と、
   前記評価値を評価するための閾値を算出する閾値算出部と、
   前記評価値が前記閾値未満であることを条件として、前記撮像環境が悪化したと判定する判定部とを備える請求項１に記載の周辺監視装置。
   Ｅ＝Ｒ／Ｐ … （１）
   （上記式（１）において、Ｅは評価値を表し、Ｒは信頼度点数を表し、Ｐは視差点数を表す。）
3. 前記閾値算出部は、第１閾値と、前記第１閾値よりも小さい第２閾値を算出し、
   前記判定部は、
   前記評価値が前記第１閾値未満であることを条件として、前記撮像環境の悪化の程度は、画像処理が可能な第１段階であると判定し、
   前記撮像環境の悪化の程度が前記第１段階であると判定された後に、前記第２閾値未満である前記評価値を所定数以上取得したことを条件として、前記撮像環境の悪化の程度は、画像処理が不可能な第２段階であると判定する請求項２に記載の周辺監視装置。
4. 前記判定部は、前記撮像環境の悪化の程度が前記第２段階であると判定された後に、前記第２閾値以上である評価値を所定数以上取得したことを条件として、前記撮像環境の悪化の程度について前記第２段階であると判定する請求項３に記載の周辺監視装置。
5. 前記閾値算出部は、前記複数の画像の照度に基づいて前記閾値を算出する請求項２〜４のいずれかに記載の周辺監視装置。
6. 対象物を異なる位置から撮影した複数の画像を取得する画像取得ステップ（Ｓ１０１）と、
   前記複数の画像にて区画される複数の画素領域のうち視差の算出が可能な画素領域の個数である視差点数と、前記複数の画素領域のうち認識信頼性の高い画素領域の個数である信頼度点数とを算出するマッチング処理ステップ（Ｓ１０２）と、
   前記視差点数と前記信頼度点数に基づいて、前記複数の画像を撮影した撮像環境を評価する評価ステップ（Ｓ１０３〜Ｓ１２４）とを含む車両の周辺監視方法。

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