本研究では、走行する自動車前方の路面状態を2台の車載カメラの映像と放射温度計、環境センサから得られる情報をもとに時間帯や走行路の違いに関係なく「乾燥」、「湿潤」、「雪解け」、「積雪」、「凍結」の 5 クラスに推定することを目的とする。2台の車載カメラの映像から画像分類と路面上の水分分布量の推定を行い、それらの結果と路面温度、外気温、湿度を説明変数とした機械学習の教師あり学習を用いて路面状態を推定する。また、本研究で構築したシステムは一般の乗用車にも搭載できることを前提とし、シングルボードコンピュータやマイコンなど、小規模な演算装置でも高速に処理ができるシステムの構築を目指す。