JP2017173298A - 物体検出装置及び移動体装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 特定の物体に関する情報の検出精度を向上できる。【解決手段】 物体検出装置は、ＬＤ２１ａ（光源）を含む投光系２１と、該投光系２１から投光され物体で反射された光を受光する、受光素子２２ａ及び電流電圧変換器２２ｃを含む光検出器と、該光検出器の出力信号又は該出力信号に基づく信号が入力される二値化処理部２４ｂ（信号検出部）を含む信号処理系２４と、投光系２１の投光範囲における物体が存在する少なくとも１つの領域を注目領域として設定し、該注目領域に対する投光系２１の投光条件及び信号処理系２４の処理条件の少なくとも一方を、注目領域へ投光するときと非注目領域（投光範囲における注目領域以外の領域）に投光するときとで異ならせる制御系２３と、を備えている。【選択図】図２

Description

本発明は、物体検出装置及び移動体装置に関する。

近年、投光し、物体で反射された光を光検出器で受光して物体の有無、物体までの距離等の物体に関する情報を検出する装置の開発が盛んに行われている。

例えば、特許文献１に開示されている技術では、特定の物体（例えば低反射物体）に関する情報を検出するときに、光検出器の出力信号を検出するための閾値を下げている。

しかしながら、特許文献１に開示されている装置では、特定の物体に関する情報の検出精度を向上することに関して改善の余地があった。

本発明は、光源を含む投光系と、前記投光系から投光され物体で反射された光を受光する光検出器を含む受光系と、前記光検出器の出力信号又は該出力信号に基づく信号が入力される信号検出部を含む信号処理系と、前記投光系の投光範囲内の少なくとも１つの領域を注目領域として設定し、前記注目領域に対する前記投光系の投光条件及び前記信号処理系の処理条件の少なくとも一方を、前記注目領域へ投光するときと前記投光範囲における前記注目領域以外の領域に投光するときとで異ならせる制御系と、を備える物体検出装置である。

本発明によれば、特定の物体に関する情報の検出精度を向上できる。

本発明の第１実施形態の物体検出装置としてのライダ（非走査型）が搭載された車両の外観図である。 第１実施形態の監視システムの構成を説明するためのブロック図である。 投光波形と受光波形を示す図である。 投光系、受光系を説明するための図である。 光源、受光素子、光学系、検出領域の関係を説明するための図である。 ライダによって生成された距離画像を示す図である。 図７（ａ）〜図７（ｃ）は、それぞれ光源に面発光レーザアレイを用いたときのｃｈの点灯パターン（その１〜その３）を説明するための図である。 図８（ａ）及び図８（ｂ）は、それぞれ受光信号の信号レベルとノイズレベルの一般的な関係（その１及びその２）を示す図である。 図９（ａ）は受光信号の第１の信号レベルとノイズレベルの関係を示す図であり、図９（ｂ）は受光信号の第２の信号レベルとノイズレベルの関係を示す図である。 閾値設定処理を説明するためのフローチャートである。 物体検出処理１を説明するためのフローチャートである。 ＳＮ比維持向上処理１を説明するためのフローチャートである。 ＳＮ比維持向上処理２を説明するためのフローチャートである。 ＳＮ比維持向上処理３を説明するためのフローチャートである。 物体検出処理２を説明するためのフローチャートである。 物体検出処理３を説明するためのフローチャートである。 物体検出処理４を説明するためのフローチャートである。 物体検出処理５を説明するためのフローチャートである。 物体検出処理６を説明するためのフローチャートである。 図２０（ａ）及び図２０（ｂ）は、それぞれ第２実施形態の物体検出装置としてのライダ（走査型）を説明するための図である。 図２１（ａ）及び図２１（ｂ）は、それぞれ第３実施形態のライダとステレオカメラを備える物体検出装置が搭載された車両の側面図及び正面図である。 第３実施形態の物体検出装置の投光範囲と撮像範囲を示す図である。 ライダとステレオカメラがユニット化された物体検出装置を示す図である。 第４実施形態の物体検出装置の外観構成及び取り付け例を示す図である。 第４実施形態の物体検出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 第４実施形態の物体検出装置の制御装置のソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。 第４実施形態の物体検出装置の制御装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 物体検出処理７を説明するためのフローチャートである。

以下、本発明の第１実施形態を図面に基づいて説明する。

［第１実施形態］
先ず、第１実施形態の物体検出装置１００の一例としてのライダ２０Ａの概要について説明する。

〈概要〉
図１には、ライダ（Ｌｉｄａｒ：Ｌｉｇｈｔ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ａｎｄ ｒａｎｇｉｎｇ）２０Ａが車両本体（移動体）に搭載される車両１（移動体装置）の外観が示されている。ライダ２０Ａは、レーザ光を出射して反射光を検知することで測距を行う測距装置であり、レーザレーダとも呼ばれる。第１実施形態のライダ２０Ａは、非走査型のライダである。

ライダ２０Ａは、一例として、車両１の前方のナンバープレート近傍に取り付けられている。なお、ライダ２０Ａは、車両１の例えばバックミラー近傍に配置されても良い。ライダ２０Ａは、例えば車両１のバッテリーから電力の供給を受ける。

なお、本明細書では、ＸＹＺ３次元直交座標系において、路面に直交する方向をＺ軸方向、車両１の前進方向を＋Ｘ方向として説明する。

図２には、ライダ２０Ａと監視制御装置３０を備える監視システム１０の構成がブロック図にて示されている。監視制御装置３０は、車両１内に配備されている。すなわち、監視システム１０は、車両１に搭載されている。

ライダ２０Ａは、一例として、図２に示されるように、光源としてのＬＤ２１ａ及びＬＤ駆動部２１ｂを含む投光系２１と、受光素子２２ａ、結像光学系２２ｂ及び電流電圧変換器２２ｃを含む受光系２２と、平均化／積算処理部２４ａ及び二値化処理部２４ｂを含む信号処理系２４と、投光系２１及び信号処理系２４を制御する制御系２３と、を備えている。なお、「ＬＤ」はレーザダイオードの略称である。

監視システム１０では、ライダ２０Ａの制御系２３と監視制御装置３０が電気的に接続されている。監視制御装置３０は、ライダ２０Ａを動作させ、該ライダ２０Ａで検出された情報に基づいて、物体の形状や大きさの決定、物体の位置情報の算出、移動情報の算出、物体の種類の認識等の処理を行って、危険の有無を判断する。危険があると判断された場合には、警報を出したり、ハンドルを切って危険を回避したり、ブレーキを踏んだりするための指令を出す。これらの指令は、それぞれ車両１が有する警報装置、操舵装置、制動装置等に送られる。

《物体検出及び測距の原理》
第１実施形態において、ライダ２０Ａを用いる物体検出、距離測定（測距）の基本的な原理は、いわゆる直接ＴＯＦ法を用いている。この直接ＴＯＦ法について、概念図である図３を用いて簡単に説明する。

制御系２３は、投光系２１から発光パルス（信号光）を含む投光波を投光したときの受光系２２で受光される受光波における反射光パルス（信号光）の有無によって、投光範囲における物体の有無を判定することができる。

さらに、制御系２３は、ＬＤ２１ａをパルス発光させたタイミング（投光波において発光パルスが射出されたタイミング）から、受光素子２２ａの受光タイミングまで（受光波において反射光パルスが受光素子２２ａに到達するまで）の時間を測定し、その測定値と光速を掛け合わせることで、ライダ２０Ａと物体の間を光が往復した距離を求めることができる。

投光系２１と受光系２２は物体に対してほぼ同一距離にあり、ＬＤ２１ａから物体までの距離と該物体から受光素子２２ａまでの距離はほぼ同一とみなせるため、制御系２３は上述のようにして求めた距離の半分を、ライダ２０Ａから物体までの距離として算出する。

なお、光時間差法や光位相差法など時間計測の方法は種々あり、公知例が多数あるため割愛する。その公知例の中に、間接ＴＯＦ法と呼ばれる方式（例えば特表２０１５-５０１９２７号公報、特表２０１３-５３８３４２号公報、特許５０８９２８９号公報参照）もある。本発明では、いずれの方式でも適用可能である。

ここで、角度分解能を得るために、投光系２１、受光系２２どちらで分解しても良い。投光系２１で分解する場合、光源に独立に発光する発光エリアを複数設け、複数の発光エリアを順次点灯させる。これにより、投光している角度範囲を確定することができ、各発光エリアの発光タイミングから、受光素子の受光タイミングまでの時間によって該発光エリアに対応するエリアに存在する物体までの距離を測定することができる。

特に、長距離検出を狙う場合は、ハイパワーの端面発光型ＬＤは複数の発光エリアを持つことが難しいため、面発光レーザアレイを適用することが好ましく、図５に示されるように、カップリングレンズなどを含む光学系を用いて、検出領域（投光範囲）の各エリアに投光する領域を設定することが好ましい。

受光系２２で分解する場合、受光素子に複数の受光エリアを設けると良い。この場合、検出領域を一斉に照射しても受光素子で受光エリア毎に独立に信号を検知できるので、検出領域を角度毎に分解することが可能となる。この場合、図４に示されるように、光源から射出され物体で反射された光を受光素子の複数の受光エリアへ集光する結像光学系２２ｂを用いて、各受光エリアが検出する領域を設定することが好ましい。

図５では、光源もしくは受光素子の各エリアをＹ軸方向のみの１次元的な配列でしか示していないが、ＹＺ平面に沿った２次元的な配列とし、Ｙ軸方向及びＺ軸方向の各方向で角度分解能を付与することも可能である。

このように、Ｙ軸方向及びＺ軸方向の各方向での角度分解能が得られると、検出領域のエリア毎の距離情報を得ることができ、ひいては検出領域の距離画像を生成することができる。すなわち、検出領域を光源もしくは受光素子のエリア分割数だけ分割して測距でき、検出領域の分割された各エリアに対する１回の測距によって、１フレームの距離画像を生成することができる。例えば、光源の発光エリアもしくは受光素子の受光エリアが画素毎にエリア分割されている場合、検出領域の分割された各エリアが距離画像の各画素に１対１で対応する。そこで、検出領域の分割された各エリアを「画素領域」とも呼ぶ。

そこで、第１実施形態のライダ２０Ａでは、光源もしくは受光素子の複数のエリア（発光エリア又は受光エリア）がＹＺ平面に沿って２次元配列されている。

図６には、ライダ２０Ａのあるフレームでの物体までの距離情報の検出結果（距離画像）が示されている。

図６では、検出領域にある３つの物体Ａ、物体Ｂ、物体Ｃのうち、物体Ａがライダ２０Ａから最も近くにあり、物体Ｃがライダ２０Ａから最も遠くにある。すなわち、物体Ａが最近接物体である。

そこで、例えばライダ２０Ａから物体Ａまでの距離が所定距離（例えば１００ｍ〜２００ｍの所定距離）未満の場合に、投光範囲全域を均一な投光条件でサーチする非注目モードから、例えば投光範囲における最近接物体（ライダ２０Ａに最も近接する物体）である物体Ａが存在する領域のみを高精度に検出するための注目モードに移行させる。注目モードに移行すると、制御系２３により物体Ａが存在する領域が注目領域として設定される。

この際、路面、構造物等の静止物体（恒常的に静止している物体）を同時に検出している場合は、制御系２３は、該静止物体を認識して、それを除いた検出結果に基づいて、複数の物体のうちいずれが最近接物体であるかを判断する。

ここでは、図６に示されるフレームに基づいて注目領域を決定しているが、このフレームよりも前のフレームも含めて、参照するフレームの数を増やすことも可能である。例えば、周囲の移動物体の経時的な動きを認識しながら、検出範囲内の物体の次フレーム以降の動線を予測し、車両１等の移動体の制御に反映させることや、静止物体と移動物体の別を判断することが可能となる。

制御系２３は、注目モードに移行すると、受光系２２の出力信号（受光信号）について、ＳＮ比を向上させるために、例えば光源における注目領域へ投光する発光エリアの発光光量を増加させる。発光光量の増加は、当該発光エリアへの駆動電流の振幅やデューティを増加することによってもできるし（前者）、複数の発光点にて１つの発光エリアを構成する光源の場合は、そのうち点灯する発光点数を増やすことでも発光光量を増加させることもできる（後者）。なお、発光エリアへの駆動電流は、変調信号のパルス振幅やデューティ（パルス幅／パルス周期）を調整することにより制御できる。

ここで、後者の制御について、図７を用いて詳しく説明する。図７には、検出領域の１エリアに投光するための発光点（以下では「ｃｈ」と呼ぶ）を３６ｃｈとしたときの例が示されている。図７（ａ）及び図７（ｂ）がそれぞれ非注目モードの点灯パターンであり、互いに異なる１８ｃｈを点灯させる。

非注目モードの点灯パターンは、消灯しているｃｈ（発光点）の部分が照射抜けにならないように、光学系で弱発散光にするなどして適宜設定することが望ましい。また、ｃｈの寿命などの観点から、同じ非注目モードでも、図７（ａ）の点灯パターンと図７（ｂ）の点灯パターンを交互に切り替えるようｃｈを駆動するのが望ましい。

非注目モードから、当該エリアが注目領域と判断されたときの点灯パターンが図７（ｃ）に一例として示されている。この点灯パターンは、全３６ｃｈを点灯させており、注目領域への投光光量を増加させることが可能となる。なお、各ｃｈに対応する照射領域（各ｃｈから照射される領域）を予め定め、注目領域に照射される投光光量が増加するように点灯するｃｈを制御しても良い。

ここで、フレームレートが同一の条件下では、１フレームの間に、注目領域を照射する発光エリアの発光周期（発光パルスのパルス周期）を短くしたり、発光デューティ（発光パルスのパルス幅／パルス周期）を大きくすることでも、１フレーム毎の投光光量（１フレーム毎に投光される光の光量）を増加させることが可能である。なお、発光エリアの発光周期や発光デューティは、ＬＤ２１ａを駆動するＬＤ駆動部２１ｂに入力される変調信号のパルス周期やデューティ（パルス幅／パルス周期）を調整することで制御できる。

また、発光周期を変えずに、注目領域に対してのみフレームレートを下げて、１フレーム毎の投光光量を増加することも考えられる。

そして、非注目モードにおいて受光系２２の受光信号をモニタし、注目モードに移行したときに、受光信号の信号レベルが閾値を上回るまで注目領域への投光（照射）を繰り返すことで、物体の有無や、物体までの距離等の物体に関する情報（物体情報）を高精度に検出することができる。

また、受光信号の信号レベルをノイズレベルに対して考慮しても良い。例えば図８（ｂ）に示されるように、ノイズレベルに対して信号レベルがあまり突出していない場合は、注目領域の画素領域毎に連続して複数回の投光を行い、該複数回の受光による受光系２２の複数の受光信号を、後段の平均化／積算処理部２４ａで積算及び又は平均化することにより、信号成分が増大するとともに、ランダムノイズが時間的に積算及び／又は平均化して、ノイズレベルがゼロに近づいていくので、得られた信号（受光信号に基づく信号）のＳＮ比を向上することが可能となる。すなわち、図８（ａ）に示されるような、ノイズレベルに対して受光信号の信号レベルが十分確保された状態と同様の状態となる。

閾値は、図８（ｂ）の状態からそのまま下げるだけでは、ノイズが検出されるだけで、物体が検出できなくなってしまう。そこで、図８（ｂ）に示されるように、予め想定されている最大のノイズレベルを基準に閾値を設定するのが好ましく、その設定値よりも閾値を下げるためには、受光信号の積算回数を増やして平均化処理をすることによりノイズレベルを下げることが必要となる。もしくは、積算する場合は、積算する回数に応じて、閾値を上下させると同様の効果を奏することができる。具体的には、積算する回数が多いほど閾値を上げ、少ないほど閾値を下げることが好ましい。

また、受光系２２の検出信号のＳＮ比の向上は、予め光源を点灯させていない状態のノイズレベルを保持しておき、光源を点灯させたときの受光波形から保持したノイズレベル差し引いて反射光パルスの波形（信号光の波形）を抽出することでも実現可能である。

以上説明したような制御を行うことにより、ノイズなどに対して、注目領域から十分な信号光が得られるため、注目領域に存在する物体Ａのノイズによる測距ばらつきを低減し、物体Ａまでの距離情報をより高精度に検出することができる。そして、この距離情報により、移動体の減速・停止制御（制動制御）や回避制御（操舵制御）をより精緻に行うことが可能となる。

以上では、物体が検出されている場合について述べてきたが、物体が検出されていない場合に、検出できない物体が存在するかどうかを見極めるために、非注目モードのときに、検出領域全域を注目領域と見做して、高精度にサーチすることが好ましい。

これにより、注目領域を設定しなければ検出が困難な、例えば、黒布のような光の反射率が小さいターゲットや、正反射成分が大きくライダ２０Ａへ反射・散乱してくる光の光量が少ないミラーやガラスのようなもの、角度分解能に対してサイズが小さく光量のロスが大きい小物体なども検出可能となる。これらの物体は、ライダ２０Ａにある程度近づけば検出できるが、至近距離で検出した場合の措置は、移動体を停止させることに限られてしまう。しかし、移動速度の減速が、許容される停止時間に応じた速度までに制限されてしまい、物体との衝突が懸念される。そこで、物体が至近距離まで近づくよりも前に検出することで、移動体の移動速度の上限を上げることが可能になる上、移動速度を落とさずに回避走行することも可能になる。

また、例えば、図９（ａ）に示されるように、注目領域に存在する物体からの信号光を受光したときの受光信号である第１の受光信号の信号レベルが、ノイズレベルよりも充分に大きく設定された閾値１を上回るようにＬＤ２１ａ及び平均化／積算処理部２４ａの少なくとも一方を制御しても良い。この場合、第１の受光信号の信号レベルのＳＮ比を格段に向上させることができる。さらに、例えば、図９（ｂ）に示されるように、非注目領域に存在する物体からの信号光を受光したときの受光信号である第２の受光信号の信号レベルが、ノイズレベルよりも大きく、かつ閾値１よりも小さく設定された閾値２を上回り、閾値１を下回るようにＬＤ２１ａ及び平均化／積算処理部２４ａの少なくとも一方を制御しても良い。

結果として、第１の受光信号の信号レベルを第２の受光信号の信号レベルよりも大きくできる。また、第１の受光信号のＳＮ比を第２の受光信号のＳＮ比よりも大きくできる。

なお、第１の受光信号の信号レベルを、閾値１に代えて閾値２を基準に制御しても良い。

以下に、第１実施形態のライダ２０Ａについて、より詳細な説明を行う。
〈詳細〉
《投光系》
図２に戻り、投光系２１は、一例として、ＹＺ平面に沿って２次元配置された複数の発光点から成る発光点アレイを有するＬＤ２１ａ（レーザダイオード）と、各発光点を独立に駆動可能なＬＤ駆動部２１ｂとを含む。ＬＤ駆動部２１ｂには、制御系２３から発光点毎の変調信号（パルス信号）が入力される。ＬＤ駆動部２１ｂは、発光点毎の変調信号が入力されると該変調信号に応じた駆動電流を該発光点に供給する。このとき、発光点から車両１の前方である＋Ｘ方向に発光パルスが射出される。ＬＤ２１ａから射出された光が投光系２１から投光された光である。各発光点からの光は、所定の拡散角で広がりながら進行する。ＬＤ２１ａからの全ての光の光路上であってＹＺ平面に平行な領域を「検出領域」や「投光範囲」と呼ぶ。複数の発光点は、検出領域の複数の画素領域に１対１で対応する。

なお、ＬＤ２１ａの安全性やＬＤ２１ａの耐久性の観点からＬＤ２１ａの各発光点の発光デューティ（発光時間／発光周期）が制限されるため、発光パルスはパルス幅が狭い方が望ましく、該パルス幅は、一般に数ｎｓ〜数十ｎｓ程度に設定される。また、発光パルスのパルス間隔は一般に数十μ秒程度である。

また、ＬＤ２１ａからの光を例えばレンズを介して投光することにより、検出領域の大きさを調整することができる。例えば、検出領域を広げたい場合は凹パワーのカップリングレンズをＬＤ２１ａからの光の光路上に設け、狭めたい場合は凸パワーのカップリングレンズをＬＤ２１ａからの光の光路上に設けても良い。

また、ＬＤ２１ａの発光点が持つ発光領域が無視できない場合は、検出領域に応じて、無限遠でＬＤ発光領域の共役像が現れるようなカップリング状態とし、投光分布を均一にしやすくすることもできる。投光分布に関しては、切妻型の面など、種々の光学素子形状を用いて、制御することが可能である。

また、検出領域を広げる場合は、マイクロレンズアレイやすりガラスのような拡散板の機能を持つ光学素子をＬＤ２１ａからの光の光路上に配置しても良い。

ここで、光源としては、ＬＤに限らず、例えば面発光レーザ（ＶＣＳＥＬ）、ＬＥＤなど、種々の光源が代用可能である。

《受光系》
受光系２２は、一例として、単一の受光エリアを有する受光素子２２ａ、結像光学系２２ｂ、電流電圧変換器２２ｃを含む。

図４では、投光系２１と受光系２２が、Ｙ軸方向に並置されているが、Ｚ軸方向に積層されても良い。

受光素子としては、ＰＤ（ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ）やＡＰＤ（ａｖａｌａｎｃｈｅ ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ）、ガイガーモードＡＰＤであるＳＰＡＤ（ｓｉｎｇｌｅ ｐｈｏｔｏｎ ａｖａｌａｎｃｈｅ ｄｉｏｄｅ）、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）演算機能を画素毎に有するＣＭＯＳ撮像素子（以降、ＴＯＦセンサ）等がある。ＡＰＤやＳＰＡＤはＰＤに対して感度が高いため、検出精度や検出距離の点で有利であり、望ましい。そこで、第１実施形態では、受光素子２２ａとしてＡＰＤを用いている。

ここで、検出領域内に物体がある場合、光源からの光ビームが、物体で反射したり散乱したりする。その反射光や散乱光は、結像光学系２２ｂによって受光素子２２ａに集光する。結像光学系２２ｂはレンズ系やミラー系、その他、受光素子２２ａへ光を集光可能な構成であれば良い。受光素子２２ａの出力電流は、電流電圧変換器２２ｃで電圧信号（受光信号）に変換され、該電圧信号は信号処理系２４に送られる。ここでは、受光素子２２ａ及び電流電圧変換器２２ｃを含んで「光検出器」が構成される。なお、光検出器は、光検出可能な構成を有するものであれば良く、例えば光入射により生じた熱を検知して光検出するものであっても良い。

ＬＤ２１ａの複数の発光点を順次点灯し、点灯毎に受光信号の有無をモニタすることにより、受光信号に対応する発光点（物体からの反射光に対応する発光点）を特定することができる。そこで、特定された発光点のアレイ内における位置から、検出領域における物体が存在する画素領域を特定でき、ひいては該物体の位置情報を求めることができる。

《信号処理系》
信号処理系２４は、一例として、平均化／積算処理部２４ａ、二値化処理部２４ｂを含む。

平均化／積算処理部２４ａは、受光系２２から順次出力される複数の受光信号を平均化及び／又は積算し、得られた信号を二値化処理部２４ｂに出力する。

二値化処理部２４ｂは、信号検出用の閾値が設定され、入力信号の信号レベルが閾値よりも大きい場合に入力信号を二値化し（検出し）、その二値化信号を検出信号として制御系２３に出力する。

なお、信号処理系２４において、平均化／積算処理部２４ａを省略することもできる。すなわち、受光系２２から受光信号を二値化処理部２４ｂに直接出力しても良い。

《制御系》
制御系２３は、一例として、測定制御部２３ａ、注目領域設定部２３ｃ、時間計測部２３ｄ、距離演算部２３ｅを含む。

測定制御部２３ａは、監視制御装置３０から測定開始要求を受けると、変調信号（パルス信号）を生成し、該変調信号をＬＤ駆動部２１ｂ及び時間計測部２３ｄに出力する。測定制御部２３ａは、必要に応じて変調信号のパルス振幅、パルス周期及びパルス幅の少なくとも１つを調整する。

また、測定制御部２３ａは、後述する閾値設定処理において、受光信号を二値化（検出）するための閾値を設定し、その設定情報（閾値設定情報）を二値化処理部２４ｂに出力する。

また、測定制御部２３ａは、信号処理系２４からの検出信号の有無によって検出領域における物体の有無を判定し「有り」と判定した場合に該検出信号に基づいて物体の位置情報を求め、必要に応じて注目領域設定要求と物体の位置情報を注目領域設定部２３ｃに送る。

注目領域設定部２３ｃは、測定制御部２３ａからの注目領域設定要求及び物体の位置情報を受け取ると、該位置情報に基づいて検出領域における物体が存在する少なくとも１つの領域を注目領域として設定し、その設定情報である注目領域設定情報を測定制御部２３ａに出力する。

時間計測部２３ｄは、二値化処理部２４ｂからの、画素領域毎の検出信号（二値化信号）に基づいて受光素子２２ａでの受光タイミングを求め、該受光タイミングと測定制御部２３ａからの変調信号の立ち上がりタイミングとの時間差を求め、該時間差を計測時間として距離演算部２３ｅに出力する。受光タイミングの求め方としては、例えば受光信号が閾値を横切る２つのタイミングの間のタイミング（例えば中間タイミング）や、受光信号が閾値を下から上に横切るタイミングとすることが考えられる。

距離演算部２３ｅは、時間計測部２３ｄからの画素領域毎の計測時間を距離に変換することで物体までの往復距離を求め、該往復距離の１／２を距離データとして監視制御装置３０に出力し、さらに必要に応じて測定制御部２３ａにも出力する。距離演算部２３ｅからの画素領域毎の距離データは、全体として上述した距離画像を構成する。

監視制御装置３０は、距離演算部２３ｅからの距離データ（距離画像）に基づいて例えば車両１の操舵制御（例えばオートステアリング）、速度制御（例えばオートブレーキ）等を行う。

以下に、測定制御部２３ａによって実施される閾値設定処理について、図１０のフローチャートを参照して説明する。この閾値設定処理は定期的に（例えば数分〜数時間毎に）行われる。

《閾値設定処理》
最初のステップＵ１では、外乱ノイズレベルを取得する。具体的には、ＬＤ２１ａが発光していないときの受光素子２２ａの出力を外乱ノイズ（例えば太陽光、照明光等の外乱光によるノイズ、回路ノイズ等）のノイズレベルとして取得する。

次のステップＵ２では、取得した外乱ノイズレベルをメモリに保存する。

次のステップＵ３では、受光信号を二値化するための閾値を設定する。具体的には、投光範囲全域に対して外乱ノイズレベル（より正確には外乱ノイズレベルの最大値）よりも大きい閾値ｔｈを一律に設定し、その設定情報を二値化処理部２４ｂに送る。

以下に、上記第１実施形態のライダ２０Ａを用いて物体に関する情報を検出する物体検出処理１について説明する。

《物体検出処理１》
物体検出処理１を、図１１を参照して説明する。図１１のフローチャートは、測定制御部２３ａによって実行される処理アルゴリズムに基づいている。物体検出処理１は、監視制御装置３０から測定開始要求を受けたときに開始される。監視制御装置３０は、例えばライダ２０Ａが搭載された車両１の電気系統がＯＮになったときにライダ２０Ａに測定開始要求を送る。

最初のステップＳ１では、投光範囲全域へパルス光を投光する。具体的には、投光系２１のＬＤ２１ａの複数の発光点を順次パルス発光させる。すなわち、発光点間でパルス振幅、パルス幅、パルス周期が同一の変調信号をＬＤ駆動部２１ｂに異なるタイミングで印加して、ＬＤ２１ａの各発光点を同一の発光光量で異なるタイミングで発光させる。

次のステップＳ２では、投光範囲（検出領域）に物体があるか否かを判断する。具体的には、二値化処理部２４ｂからの検出信号の有無をモニタし、検出信号が「有り」のときは「物体あり」、「無し」のときは「物体なし」と判断する。ステップＳ２での判断が肯定されるとステップＳ３に移行し、否定されると同じ判断を再び行う。

ステップＳ３では、物体が存在する領域を特定する。具体的には、ステップＳ２における検出信号の生成に関与した複数の発光点に対応する複数の画素領域を特定する。すなわち、物体の位置情報を特定する。

次のステップＳ４では、物体が複数か否かを判断する。具体的には、ステップＳ３で特定された複数の画素領域から成る箇所が複数箇所あるか否かで判断する。ここでの判断が否定されるとステップＳ５に移行し、肯定されるとステップＳ８に移行する。

ステップＳ５では、物体までの距離を取得する。具体的には、ステップＳ２における検出信号に基づいて距離演算部２２ｅで算出された距離データを取得する。

ステップＳ６では、物体までの距離が所定距離（例えば１００ｍ）未満か否かを判断する。ここでの判断が肯定されるとステップＳ７に移行し、否定されるとステップＳ１３に移行する。

ステップＳ７では、物体が存在する領域を注目領域として設定する。ステップＳ７が実行されると、ステップＳ１１に移行する。具体的には、注目領域設定部２３ｃに注目領域設定要求と物体の位置情報を送る。このとき、注目領域設定部２３ｃは、物体を囲む該物体よりも幾分大きい領域を注目領域として設定し、その設定情報を測定制御部２３ａに出力する。

ステップＳ８では、各物体までの距離を取得する。具体的には、ステップＳ２における検出信号に基づいて距離演算部２２ｅで算出された距離データを取得する。

次のステップＳ９では、最近接物体（ライダ２０Ａに最も近い物体）までの距離が所定距離（例えば１００ｍ）未満か否かを判断する。ここでの判断が肯定されるとステップＳ１０に移行し、否定されるとステップＳ１３に移行する。

ステップＳ１０では、最近接物体が存在する領域を注目領域として設定する。具体的には、注目領域設定部２３ｃに注目領域設定要求と最近接物体の位置情報を送る。このとき、注目領域設定部２３ｃは、最近接物体を囲む該最近接物体よりも幾分大きい領域を注目領域として設定する（図６参照）。ステップＳ１０が実行されると、ステップＳ１１に移行する。

ステップＳ１１では、「ＳＮ比維持向上処理」を実施する。ＳＮ比維持向上処理の詳細は後述する。

ステップＳ１２では、注目物体（注目領域に存在する物体）の各画素領域までの距離を算出する。算出された距離を総合したものが、注目物体の距離画像となる。ステップＳ１２が実行されると、ステップＳ１３に移行する。

ステップＳ１３では、処理を終了するか否かを判断する。ここでの判断は、監視制御装置３０から測定終了要求を受けているときに肯定され、受けていないときに否定される。監視制御装置３０は、例えば、ライダ２０Ａが搭載された車両１の電気系統がＯＦＦになったときに測定制御部２３ａに測定終了要求を送る。ステップＳ１３での判断が肯定されるとフローは終了し、否定されるとステップＳ２に戻る。

以上説明した物体検出処理１では、特にライダ２０Ａの射程範囲（射程距離）にある最近接物体に対してＳＮ比を上げながら重点的に測定を行うことで、該最近接物体の位置、大きさ、形状等の情報を精度良く検出できる。

次に、上記ステップＳ１１における「ＳＮ比維持向上処理」の具体例である「ＳＮ比維持向上処理１」、「ＳＮ比維持向上処理２」、「ＳＮ比維持向上処理３」について説明する。

《ＳＮ比維持向上処理１》
以下に、ＳＮ比維持向上処理１について図１２を参照して説明する。図１２のフローチャートは、測定制御部２３ａによって実行される処理アルゴリズムに基づいている。ここでは、信号処理系２４は、平均化／積算処理部２４ａを有していない。

最初のステップＴ１では、注目物体からの反射光による受光信号が検出されたか否かを判断する。具体的には、二値化処理部２４ｂからの検出信号の有無をモニタする。二値化処理部２４ｂでは、閾値ｔｈよりも信号レベルが大きい受光信号が入力されたときに該受光信号が二値化され、その二値化信号が検出信号として出力される。ステップＴ１での判断が肯定されるとフローは終了し、否定されるとステップＴ２に移行する。

ステップＴ２では、注目領域に対する投光光量を上げる。具体的には、注目領域に対応する全ての発光点に対応する変調信号のパルス振幅を大きくする。ここでは、注目領域に対する投光光量を、上記物体検出処理１のステップＳ１での投光光量である通常の投光光量よりも大きくする。なお、上記物体検出処理１のステップＳ１において一部の発光点のみを発光させる場合、ステップＴ２において発光させる発光点の数を多くしても良い。

次のステップＴ３では、注目物体からの反射光による受光信号が検出されたか否かを判断する。具体的には、二値化処理部２４ｂからの検出信号の有無をモニタする。二値化処理部２４ｂでは、閾値ｔｈよりも信号レベルが大きい受光信号が入力されたときに該受光信号が二値化され、その二値化信号が検出信号として出力される。ステップＴ３での判断が肯定されるとステップＴ４に移行し、否定されるとステップＴ２に戻る。

このように、ステップＴ２、Ｔ３によって、注目物体からの反射光による受光信号が検出されるまで、注目領域への投光光量が上げられる。この結果、受光信号のＳＮ比を向上させることができる。一方、ステップＴ１での判断が肯定されたときは、受光信号のＳＮ比が維持されることになる。なお、ステップＴ２を複数回行う場合には、回を追うごとに投光光量が上がることになる。

次のステップＴ４では、注目領域に対する投光光量を通常の投光光量に戻す。ステップＴ４が実行されると、フローは終了する。

《ＳＮ比維持向上処理２》
以下に、ＳＮ比維持向上処理２について図１３を参照して説明する。図１３のフローチャートは、測定制御部２３ａによって実行される処理アルゴリズムに基づいている。ここでは、信号処理系２４は、平均化／積算処理部２４ａを有している。

最初のステップＴ１１では、注目物体からの反射光による受光信号が検出されたか否かを判断する。具体的には、二値化処理部２４ｂからの検出信号の有無をモニタする。二値化処理部２４ｂでは、閾値ｔｈよりも信号レベルが大きい受光信号が入力されたときに該受光信号が二値化され、その二値化信号が検出信号として出力される。ステップＴ１１での判断が肯定されるとフローは終了し、否定されるとステップＴ１２に移行する。

ステップＴ１２では、注目領域に対する投光周期を短くする。具体的には、注目領域に対応する全ての発光点に対応する変調信号のパルス周期を短くする（周波数を高くする）。ここでは、注目領域に対する投光周期を、物体検出処理１のステップＳ１での投光周期である通常の投光周期では１フレーム毎に１回投光するところ、１フレーム毎に複数回投光されるように投光周期が短く設定される。

次のステップＴ１３では、注目物体からの反射光による受光信号を平均化及び／又は積算する。具体的には、１フレーム毎に、複数回の投光による複数回の受光で得られた複数の受光信号を平均化及び／又は積算する。これにより、受光信号のＳＮ比を向上させることができる。一方、ステップＴ１１での判断が肯定されたときは、受光信号のＳＮ比が維持されることになる。なお、受光素子２２ａからの信号電荷を蓄積するコンデンサを設ければ、１フレーム毎に、複数の受光信号の信号電荷をコンデンサに蓄積し、蓄積された信号電荷を一気に出力することができる。

次のステップＴ１４では、注目物体からの反射光による受光信号が検出されたか否かを判断する。具体的には、二値化処理部２４ｂからの検出信号の有無をモニタする。二値化処理部２４ｂでは、閾値ｔｈよりも信号レベルが大きい受光信号が入力されたときに該受光信号が二値化され、その二値化信号が検出信号として出力される。ステップＴ１４での判断が肯定されるとステップＴ１５に移行し、否定されるとステップＴ１２に戻る。

このように、ステップＴ１２〜Ｔ１４によって、注目物体からの反射光による受光信号が検出されるまで、注目領域に対する投光周期が短くされる。すなわち、１フレーム毎に平均化及び／又は積算される受光信号の数が増加される。ステップＴ１２を複数回行う場合は、回を追うごとに、１フレーム毎の投光周期が短くなり受光回数が増えて平均化及び／又は積算される受光信号の数も増えることになる。

次のステップＴ１５では、注目領域に対する投光周期を元の値（通常の投光周期）に戻す。ステップＴ１５が実行されると、フローは終了する。

《ＳＮ比維持向上処理３》
以下に、ＳＮ比維持向上処理３について図１４を参照して説明する。図１４のフローチャートは、測定制御部２３ａによって実行される処理アルゴリズムに基づいている。ここでは、信号処理系２４は、平均化／積算処理部２４ａを有している。

最初のステップＴ２１では、注目物体からの反射光による受光信号が検出されたか否かを判断する。具体的には、二値化処理部２４ｂからの検出信号の有無をモニタする。二値化処理部２４ｂでは、閾値ｔｈよりも信号レベルが大きい受光信号が入力されたときに該受光信号が二値化され、その二値化信号が検出信号として出力される。ステップＴ２１での判断が肯定されるとフローは終了し、否定されるとステップＴ２２に移行する。

ステップＴ２２では、注目領域に対するフレームレートを下げる。具体的には、注目領域に対するフレームレートを、物体検出処理１のステップＳ１でのフレームレートである通常のフレームレートでは１フレーム毎に１回受光するところ、注目領域において１フレーム毎に複数回受光するようにフレームレートを下げる。

次のステップＴ２３では、注目物体からの反射光による受光信号を平均化及び／又は積算する。具体的には、１フレーム毎に、複数回の受光で得られた複数の受光信号を平均化及び／又は積算する。これにより、受光信号のＳＮ比を向上させることができる。一方、ステップＴ２１での判断が肯定されたときは、受光信号のＳＮ比が維持されることになる。なお、受光素子２２ａからの電荷を蓄積するコンデンサを設ければ、１フレーム毎に、複数の受光信号の信号電荷をコンデンサに蓄積し、蓄積された信号電荷を一気に出力することができる。

次のステップＴ２４では、注目物体からの反射光による受光信号が検出されたか否かを判断する。具体的には、二値化処理部２４ｂからの検出信号の有無をモニタする。二値化処理部２４ｂでは、閾値ｔｈよりも信号レベルが大きい受光信号が入力されたときに該受光信号が二値化され、その二値化信号が検出信号として出力される。ステップＴ２４での判断が肯定されるとステップＴ２５に移行し、否定されるとステップＴ２２に戻る。

このように、ステップＴ２２〜Ｔ２４によって、注目物体からの反射光による受光信号が検出されるまで、注目領域に対するフレームレートが下げられる。この結果、受光信号のＳＮ比を向上させることができる。すなわち、１フレーム毎に平均化及び／又は積算される受光信号の数が増加される。ステップＴ２２を複数回行う場合は、回を追うごとにフレームレートが下げられ受光回数が増えて平均化及び／又は積算される受光信号の数も増えることになる。

次のステップＴ２５では、注目領域に対するフレームレートを元の値（通常のフレームレート）に戻す。ステップＴ２５が実行されると、フローは終了する。

なお、ＳＮ比維持向上処理１の投光光量を上げることと、ＳＮ比維持向上処理２の投光周期を短くすることと、ＳＮ比維持向上処理３のフレームレートを下げることと、の少なくとも２つを組み合わせて、ＳＮ比維持向上処理４を構成しても良い。

以下に、第１実施形態のライダ２０Ａを用いて物体に関する情報を検出する物体検出処理２〜６について説明する。

《物体検出処理２》
物体検出処理２を、図１５を参照して説明する。図１５のフローチャートは、測定制御部２３ａによって実行される処理アルゴリズムに基づいている。物体検出処理２は、監視制御装置３０から測定開始要求を受けたときに開始される。監視制御装置３０は、例えばライダ２０Ａが搭載された車両１の電気系統がＯＮになったときにライダ２０Ａに測定開始要求を送る。

最初のステップＳ２１では、投光範囲全域へパルス光を投光する。具体的には、投光系２１のＬＤの複数の発光点を順次パルス発光させる。すなわち、発光点間でパルス振幅、パルス幅、パルス周期が同一の変調信号をＬＤ駆動部２１ｂに異なるタイミングで印加して、ＬＤ２１ａの各発光点を同一の発光光量で異なるタイミングで発光させる。

次のステップＳ２２では、投光範囲（検出領域）に物体があるか否かを判断する。具体的には、二値化処理部２４ｂからの検出信号の有無をモニタし、検出信号が「有り」のときは「物体あり」、検出信号が「無し」のときは「物体なし」と判断する。ステップＳ２２での判断が肯定されるとステップＳ２２．５に移行し、否定されると同じ判断を再び行う。

ステップＳ２２．５では、物体が存在する領域を特定する。具体的には、ステップＳ２２における検出信号の生成に関わった複数の発光点に対応する複数の画素領域を特定する。すなわち、物体の位置情報を特定する。

ステップＳ２３では、移動物体があるか否かを判断する。例えば距離画像の連続する複数のフレームにおける物体の位置とフレームレートから、物体とライダ２０Ａの相対速度の変化を算出し、該変化が基準値以上の場合に該物体を「移動物体」と判定し、該基準値未満の場合に該物体を「静止物体」と判定する。ステップＳ２３での判断が否定されるとステップＳ２４に移行し、肯定されるとステップＳ２７に移行する。

ステップＳ２４では、物体までの距離を取得する。具体的には、ステップＳ２２における検出信号に基づいて距離演算部２２ｅで算出された距離データを取得する。

次のステップＳ２５では、物体までの距離が所定距離（例えば１００ｍ）未満か否かを判断する。ここでの判断が肯定されるとステップＳ２６に移行し、否定されるとステップＳ３３に移行する。

次のステップＳ２６では、物体が存在する領域を注目領域として設定する。具体的には、注目領域設定部２３ｃに注目領域設定要求と物体の位置情報を送る。このとき、注目領域設定部２３ｃは、物体を囲む該物体よりも幾分大きい領域を注目領域として設定し、その設定情報を測定制御部２３ａに出力する。ステップＳ２６が実行されると、ステップＳ３１に移行する。

ステップＳ２７では、移動物体が複数か否かを判断する。具体的には、ステップＳ２３で判定された移動物体の数が複数か否かを判断する。ここでの判断が否定されるとステップＳ２４に移行し、肯定されるとステップＳ２８に移行する。

ステップＳ２８では、各物体までの距離を取得する。具体的には、ステップＳ２２における検出信号に基づいて距離演算部２２ｅで算出された距離データを取得する。

次のステップＳ２９では、最近接移動物体（ライダ２０Ａに最も近い移動物体）までの距離が所定距離（例えば１００ｍ）未満か否かを判断する。ここでの判断が肯定されるとステップＳ３０に移行し、否定されるとステップＳ３３に移行する。

ステップＳ３０では、最近接移動物体が存在する領域を注目領域として設定する。具体的には、注目領域設定部２３ｃに注目領域設定要求と最近接移動物体の位置情報を送る。このとき、注目領域設定部２３ｃは、最近接移動物体を囲む該最近接移動物体よりも幾分大きい領域を注目領域として設定する（図６参照）。

次のステップＳ３１では、「ＳＮ比維持向上処理」を実施する。ここでは、例えば前述したＳＮ比維持向上処理１〜３のいずれかを実施する。

ステップＳ３２では、注目物体（注目領域に存在する物体）の各画素領域までの距離を算出する。算出された距離を総合したものが、注目物体の距離画像となる。ステップＳ３２が実行されると、ステップＳ３３に移行する。

ステップＳ３３では、処理を終了するか否かを判断する。ここでの判断は、監視制御装置３０から、測定終了要求を受けているときに肯定され、受けていないときに否定される。監視制御装置３０は、例えば、ライダ２０Ａが搭載された車両１の電気系統がＯＦＦになったときに測定制御部２３ａに測定終了要求を送る。ステップＳ３３での判断が肯定されるとフローは終了し、否定されるとステップＳ２２に戻る。

以上説明した物体検出処理２では、特にライダ２０Ａの射程範囲にある最近接移動物体に対してＳＮ比を上げながら重点的に計測を行うことで、該最近接移動物体の位置、大きさ、形状等の情報を精度良く検出できる。

《物体検出処理３》
物体検出処理３を、図１６を参照して説明する。図１６のフローチャートは、測定制御部２３ａによって実行される処理アルゴリズムに基づいている。物体検出処理３は、監視制御装置３０から測定開始要求を受けたときに開始される。監視制御装置３０は、例えばライダ２０Ａが搭載された車両１の電気系統がＯＮになったときにライダ２０Ａに測定開始要求を送る。

最初のステップＳ４１では、投光範囲全域へパルス光を投光する。具体的には、投光系２１のＬＤの複数の発光点を順次パルス発光させる。すなわち、発光点間でパルス振幅、パルス幅、パルス周期が同一の変調信号をＬＤ駆動部２１ｂに異なるタイミングで印加して、ＬＤ２１ａの各発光点を同一の発光光量で異なるタイミングで発光させる。

次のステップＳ４２では、投光範囲（検出領域）に物体があるか否かを判断する。具体的には、二値化処理部２４ｂからの検出信号の有無をモニタし、検出信号が「有り」のときは「物体あり」、検出信号が「無し」のときは「物体なし」と判断する。ステップＳ４２での判断が肯定されるとステップＳ４２．５に移行し、否定されると同じ判断を再び行う。

ステップＳ４２．５では、物体が存在する領域を特定する。具体的には、ステップＳ４２における検出信号の生成に関わった複数の発光点に対応する複数の画素領域を特定する。すなわち、物体の位置情報を特定する。

ステップＳ４３では、移動物体があるか否かを判断する。具体的には、例えば距離画像の連続する複数のフレームにおける物体の位置とフレームレートから、物体とライダ２０Ａの相対速度の変化を算出し、該変化が基準値以上の場合に該物体を「移動物体」と判定し、該基準値未満の場合に該物体を「静止物体」と判定する。ステップＳ４３での判断が否定されるとステップＳ４５に移行し、肯定されるとステップＳ４４に移行する。

ステップＳ４５では、物体までの距離を取得する。具体的には、ステップＳ４２における検出信号に基づいて距離演算部２２ｅで算出された距離データを取得する。

次のステップＳ４６では、物体までの距離が所定距離（例えば１００ｍ）未満か否かを判断する。ここでの判断が肯定されるとステップＳ４７に移行し、否定されるとステップＳ５３に移行する。

次のステップＳ４７では、物体が存在する領域を注目領域として設定する。具体的には、注目領域設定部２３ｃに注目領域設定要求と物体の位置情報を送る。このとき、注目領域設定部２３ｃは、物体を囲む該物体よりも幾分大きい領域を注目領域として設定し、その設定情報を測定制御部２３ａに出力する。ステップＳ４７が実行されると、ステップＳ５１に移行する。

ステップＳ４４では、移動物体が複数か否かを判断する。具体的には、ステップＳ４３で判定された移動物体の数が複数か否かを判断する。ここでの判断が否定されるとステップＳ４５に移行し、肯定されるとステップＳ４８に移行する。

ステップＳ４８では、各物体までの距離を取得する。具体的には、ステップＳ４２における検出信号に基づいて距離演算部２２ｅで算出された距離データを取得する。

次のステップＳ４９では、距離が所定距離（例えば１００ｍ）未満の移動物体があるか否かを判断する。ここでの判断が肯定されるとステップＳ５０に移行し、否定されるとステップＳ５３に移行する。

ステップＳ５０では、距離が所定距離未満の移動物体が存在する全ての領域を注目領域として設定する。具体的には、注目領域設定部２３ｃに注目領域設定要求と移動物体の位置情報を送る。このとき、注目領域設定部２３ｃは、距離が所定距離未満の移動物体を囲む該移動物体よりも幾分大きい領域を注目領域として設定する。

次のステップＳ５１では、「ＳＮ比維持向上処理」を実施する。ここでは、例えば前述したＳＮ比維持向上処理１〜３のいずれかを実施する。

ステップＳ５２では、注目物体（注目領域に存在する物体）の各画素領域までの距離を算出する。算出された距離を総合したものが、注目物体の距離画像となる。ステップＳ５２が実行されると、ステップＳ５３に移行する。

ステップＳ５３では、処理を終了するか否かを判断する。ここでの判断は、監視制御装置３０から、測定終了要求を受けているときに肯定され、受けていないときに否定される。監視制御装置３０は、例えば、ライダ２０Ａが搭載された車両１の電気系統がＯＦＦになったときに測定制御部２３ａに測定終了要求を送る。ステップＳ５３での判断が肯定されるとフローは終了し、否定されるとステップＳ４２に戻る。

以上説明した物体検出処理３では、特にライダ２０Ａの射程距離にある全ての移動物体に対してＳＮ比を上げながら重点的に計測を行うことで、該移動物体の位置、大きさ、形状等の情報を精度良く検出できる。

《物体検出処理４》
物体検出処理４を、図１７を参照して説明する。図１７のフローチャートは、測定制御部２３ａによって実行される処理アルゴリズムに基づいている。物体検出処理４は、監視制御装置３０から測定開始要求を受けたときに開始される。監視制御装置３０は、例えばライダ２０Ａが搭載された車両１の電気系統がＯＮになったときにライダ２０Ａに測定開始要求を送る。

最初のステップＳ６１では、投光範囲全域へパルス光を投光する。具体的には、投光系２１のＬＤの複数の発光点を順次パルス発光させる。すなわち、発光点間でパルス振幅、パルス幅、パルス周期が同一の変調信号をＬＤ駆動部２１ｂに異なるタイミングで印加して、ＬＤ２１ａの各発光点を同一の発光光量で異なるタイミングで発光させる。

次のステップＳ６２では、投光範囲（検出領域）に物体があるか否かを判断する。具体的には、二値化処理部２４ｂからの検出信号の有無をモニタし、検出信号が「有り」のときは「物体あり」、検出信号が「無し」のときは「物体なし」と判断する。ステップＳ６２での判断が肯定されるとステップＳ６２．５に移行し、否定されると同じ判断を再び行う。

ステップＳ６２．５では、物体が存在する領域を特定する。具体的には、ステップＳ６２における検出信号の生成に関わった複数の発光点に対応する複数の画素領域を特定する。すなわち、物体の位置情報を特定する。

次のステップＳ６３では、移動物体があるか否かを判断する。例えば距離画像の連続する複数のフレームにおける物体の位置とフレームレートから、物体とライダ２０Ａの相対速度の変化が基準値以上の場合に該物体を「移動物体」と判定し、該基準値未満の場合に該物体を「静止物体」と判定する。ステップＳ６３での判断が否定されるとステップＳ６４に移行し、肯定されるとステップＳ６７に移行する。

ステップＳ６４では、物体までの距離を取得する。具体的には、ステップＳ６２における検出信号に基づいて距離演算部２２ｅで算出された距離データを取得する。

次のステップＳ６５では、物体までの距離が所定距離（例えば１００ｍ）未満か否かを判断する。ここでの判断が肯定されるとステップＳ６６に移行し、否定されるとステップＳ７４に移行する。

ステップＳ６６では、物体が存在する領域を注目領域として設定する。具体的には、注目領域設定部２３ｃに注目領域設定要求と物体の位置情報を送る。このとき、注目領域設定部２３ｃは、物体を囲む該物体よりも幾分大きい領域を注目領域として設定し、その設定情報を測定制御部２３ａに出力する。ステップＳ６６が実行されると、ステップＳ７１に移行する。

ステップＳ６７では、移動物体が複数か否かを判断する。具体的には、ステップＳ６３で判定された移動物体の数が複数か否かを判断する。ここでの判断が否定されるとステップＳ６４に移行し、肯定されるとステップＳ６８に移行する。

ステップＳ６８では、各物体までの距離を取得する。具体的には、ステップＳ６２における検出信号に基づいて距離演算部２２ｅで算出された距離データを取得する。

次のステップＳ６９では、距離が所定距離（例えば１００ｍ）未満の移動物体があるか否かを判断する。ここでの判断が肯定されるとステップＳ７０に移行し、否定されるとステップＳ７４に移行する。

ステップＳ７０では、距離が所定距離未満の全ての移動物体のライダ２０Ａへの接近速度を算出する。具体的には、距離画像の連続するフレーム間での物体の位置の変化とフレームレートから、該物体の接近速度を算出する。なお、「接近速度」は、例えば、移動物体がライダ２０Ａに接近している場合を＋、離間している場合を−とする。

次のステップＳ７１では、接近速度が最速の移動物体が存在する領域を注目領域として設定する。具体的には、注目領域設定部２３ｃに注目領域設定要求と接近速度が最速の移動物体の位置情報を送る。このとき、注目領域設定部２３ｃは、接近速度が最速の移動物体を囲む該移動物体よりも幾分大きい領域を注目領域として設定する。

次のステップＳ７２では、「ＳＮ比維持向上処理」を実施する。ここでは、例えば前述したＳＮ比維持向上処理１〜３のいずれかを実施する。

次のステップＳ７３では、注目物体（注目領域に存在する物体）の各画素領域までの距離を算出する。算出された距離を総合したものが、注目物体の距離画像となる。

ステップＳ７４では、処理を終了するか否かを判断する。ここでの判断は、監視制御装置３０から、測定終了要求を受けているときに肯定され、受けていないときに否定される。監視制御装置３０は、例えば、ライダ２０Ａが搭載された車両１の電気系統がＯＦＦになったときに測定制御部２３ａに測定終了要求を送る。ステップＳ７４での判断が肯定されるとフローは終了し、否定されるとステップＳ６２に戻る。

以上説明した物体検出処理４では、特にライダ２０Ａの射程範囲にある接近速度が最速の移動物体に対してＳＮ比を上げながら重点的に測定を行うことで、該移動物体の位置、大きさ、形状、移動速度等の情報を精度良く検出できる。

《物体検出処理５》
物体検出処理５を、図１８を参照して説明する。図１８のフローチャートは、測定制御部２３ａによって実行される処理アルゴリズムに基づいている。物体検出処理５は、監視制御装置３０から測定開始要求を受けたときに開始される。監視制御装置３０は、例えばライダ２０Ａが搭載された車両１の電気系統がＯＮになったときにライダ２０Ａに測定開始要求を送る。

最初のステップＳ８１では、投光範囲全域へパルス光を投光する。具体的には、投光系２１のＬＤの複数の発光点を順次パルス発光させる。すなわち、発光点間でパルス振幅、パルス幅、パルス周期が同一の変調信号をＬＤ駆動部２１ｂに異なるタイミングで印加して、ＬＤ２１ａの各発光点を同一の発光光量で異なるタイミングで発光させる。

次のステップＳ８２では、投光範囲（検出領域）に物体があるか否かを判断する。具体的には、二値化処理部２４ｂからの検出信号の有無をモニタし、検出信号が「有り」のときは「物体あり」、検出信号が「無し」のときは「物体なし」と判断する。ステップＳ８２での判断が肯定されるとステップＳ８２．５に移行し、否定されると同じ判断を再び行う。

ステップＳ８２．５では、物体が存在する領域を特定する。具体的には、ステップＳ８２における検出信号の生成に関わった複数の発光点に対応する複数の画素領域を特定する。すなわち、物体の位置情報を求める。

次のステップＳ８３では、低反射物体があるか否かを判断する。ここでは、ステップＳ８２における検出信号の元となる受光信号の信号レベル（受光量）を取得し、該信号レベルの、ステップＳ８２．５で求めた物体の位置情報から得られる該物体までの距離に対する比が所定値未満の場合に、該物体を低反射物体と見做す。ステップＳ８３での判断が否定されるとステップＳ８４に移行し、肯定されるとステップＳ８７に移行する。

ステップＳ８４では、物体までの距離を取得する。具体的には、ステップＳ８２における検出信号に基づいて距離演算部２２ｅで算出された距離データを取得する。

次のステップＳ８５では、物体までの距離が所定距離（例えば１００ｍ）未満か否かを判断する。ここでの判断が肯定されるとステップＳ８６に移行し、否定されるとステップＳ９３に移行する。

ステップＳ８６では、物体が存在する領域を注目領域として設定する。具体的には、注目領域設定部２３ｃに注目領域設定要求と物体の位置情報を送る。このとき、注目領域設定部２３ｃは、物体を囲む該物体よりも幾分大きい領域を注目領域として設定し、その設定情報を測定制御部２３ａに出力する。ステップＳ８６が実行されると、ステップＳ９１に移行する。

ステップＳ８７では、低反射物体が複数か否かを判断する。具体的には、ステップＳ８２．５で求めた比が所定値未満の物体が複数あるか否かで判断する。ここでの判断が否定されるとステップＳ８４に移行し、肯定されるとステップＳ８８に移行する。

ステップＳ８８では、各低反射物体までの距離を取得する。具体的には、ステップＳ８２における検出信号に基づいて距離演算部２２ｅで算出された距離データを取得する。

次のステップＳ８９では、最近接低反射物体（ライダ２０Ａに最も近い低反射物体）までの距離が所定距離（例えば２００ｍ）未満か否かを判断する。ここでの判断が肯定されるとステップＳ９０に移行し、否定されるとステップＳ９３に移行する。

ステップＳ９０では、最近接低反射物体が存在する領域を注目領域として設定する。具体的には、注目領域設定部２３ｃに注目領域設定要求と最近接低反射物体の位置情報を送る。このとき、注目領域設定部２３ｃは、最近接低反射物体を囲む該最近接低反射物体よりも幾分大きい領域を注目領域として設定する。

次のステップＳ９１では、「ＳＮ比維持向上処理」を実施する。ここでは、例えば前述したＳＮ比維持向上処理１〜３のいずれかを実施する。

次のステップＳ９２では、注目物体（注目領域に存在する物体）の各画素領域までの距離を算出する。算出された距離を総合したものが、注目物体の距離画像となる。

次のステップＳ９３では、処理を終了するか否かを判断する。ここでの判断は、監視制御装置３０から、測定終了要求を受けているときに肯定され、受けていないときに否定される。監視制御装置３０は、例えば、ライダ２０Ａが搭載された車両１の電気系統がＯＦＦになったときに測定制御部２３ａに測定終了要求を送る。ステップＳ９３での判断が肯定されるとフローは終了し、否定されるとステップＳ８２に戻る。

以上の説明した物体検出処理５では、特にライダ２０Ａの射程距離にある最近接低反射物体に対してＳＮ比を上げながら重点的に測定を行うことで、該最近接低反射物体の位置、大きさ、形状等の情報を精度良く検出できる。

《物体検出処理６》
物体検出処理５を、図１９を参照して説明する。図１９のフローチャートは、測定制御部２３ａによって実行される処理アルゴリズムに基づいている。物体検出処理６は、監視制御装置３０から測定開始要求を受けたときに開始される。監視制御装置３０は、例えばライダ２０Ａが搭載された車両１の電気系統がＯＮになったときにライダ２０Ａに測定開始要求を送る。

最初のステップＳ１０１では、投光範囲全域へパルス光を投光する。具体的には、投光系２１のＬＤの複数の発光点を順次パルス発光させる。すなわち、発光点間でパルス振幅、パルス幅、パルス周期が同一の変調信号をＬＤ駆動部２１ｂに異なるタイミングで印加して、ＬＤ２１ａの各発光点を同一の発光光量で異なるタイミングで発光させる。

次のステップＳ１０２では、投光範囲（検出領域）に物体があるか否かを判断する。具体的には、二値化処理部２４ｂからの検出信号の有無をモニタし、検出信号が「有り」のときは「物体あり」、検出信号が「無し」のときは「物体なし」と判断する。ステップＳ１０２での判断が肯定されるとステップＳ１０２．５に移行し、否定されると同じ判断を再び行う。

ステップＳ１０２．５では、物体が存在する領域を特定する。具体的には、ステップＳ１０２における検出信号の生成に関わった複数の発光点に対応する複数の画素領域を特定する。すなわち、物体の位置情報を求める。

次のステップＳ１０３では、低反射物体があるか否かを判断する。ここでは、ステップＳ１０２における検出信号の元となる受光信号の信号レベル（受光量）を取得し、該信号レベルの、ステップＳ１０２．５で求めた物体の位置情報から得られる該物体までの距離に対する比が所定値未満の場合に、該物体を低反射物体と見做す。ステップＳ１０３での判断が否定されるとステップＳ１０４に移行し、肯定されるとステップＳ１０７に移行する。

ステップＳ１０４では、物体までの距離を取得する。具体的には、ステップＳ１０２における検出信号に基づいて距離演算部２２ｅで算出された距離データを取得する。

次のステップＳ１０５では、物体までの距離が所定距離（例えば１００ｍ）未満か否かを判断する。ここでの判断が肯定されるとステップＳ１０６に移行し、否定されるとステップＳ１１３に移行する。

次のステップＳ１０６では、物体が存在する領域を注目領域として設定する。具体的には、注目領域設定部２３ｃに注目領域設定要求と物体の位置情報を送る。このとき、注目領域設定部２３ｃは、物体を囲む該物体よりも幾分大きい領域を注目領域として設定し、その設定情報を測定制御部２３ａに出力する。ステップＳ１０６が実行されると、ステップＳ１１１に移行する。

ステップＳ１０７では、低反射物体が複数か否かを判断する。具体的には、ステップＳ１０３で求めた比が所定値未満の物体が複数あるか否かで判断する。ここでの判断が否定されるとステップＳ１０４に移行し、肯定されるとステップＳ１０８に移行する。

ステップＳ１０８では、各低反射物体までの距離を取得する。具体的には、ステップＳ１０２における検出信号に基づいて距離演算部２２ｅで算出された距離データを取得する。

次のステップＳ１０９では、距離が所定距離（例えば１００ｍ）未満の低反射物体があるか否かを判断する。ここでの判断が肯定されるとステップＳ１１０に移行し、否定されるとステップＳ１１３に移行する。

ステップＳ１１０では、距離が所定距離未満の低反射物体が存在する全ての領域を注目領域として設定する。具体的には、注目領域設定部２３ｃに注目領域設定要求と低反射物体の位置情報を送る。このとき、注目領域設定部２３ｃは、低反射物体を囲む該低反射物体よりも幾分大きい領域を注目領域として設定する。

次のステップＳ１１１では、「ＳＮ比維持向上処理」を実施する。ここでは、例えば前述したＳＮ比維持向上処理１〜３のいずれかを実施する。

次のステップＳ１１２では、注目物体（注目領域に存在する物体）の各画素領域までの距離を算出する。算出された距離を総合したものが、注目物体の距離画像となる。

次のステップＳ１１３では、処理を終了するか否かを判断する。ここでの判断は、監視制御装置３０から、測定終了要求を受けているときに肯定され、受けていないときに否定される。監視制御装置３０は、例えば、ライダ２０Ａが搭載された車両１の電気系統がＯＦＦになったときに測定制御部２３ａに測定終了要求を送る。ステップＳ１１３での判断が肯定されるとフローは終了し、否定されるとステップＳ１０２に戻る。

以上説明した物体検出処理６では、特にライダ２０Ａの射程範囲にある全ての低反射物体に対してＳＮ比を上げながら重点的に測定を行うことで、該低反射物体の位置、大きさ、形状等の情報を精度良く検出できる。

なお、上記物体検出処理４において「移動物体」を「低反射物体」に置き換えた物体検出処理４´を行っても良い。

また、上記各物体検出処理において、２番目のステップ（物体があるか否かを判断するステップ）での判断が否定されたときに、投光範囲全域に対して「ＳＮ比維持向上処理」を行うステップを追加し、該ステップの後、２番目のステップに戻しても良い。この場合、ＳＮ比を向上させないと検出が困難な遠距離物体、低反射物体、小物体なども検出することが可能となる。

また、上記各物体検出処理において、注目領域を設定するための一連の処理に並行して、非注目領域への投光により非注目領域を粗く、もしくはフレームレートを下げて検出を行うことが好ましい。そして、ある非注目領域で検出対象の特定の物体が検出されたときに、該非注目領域を注目領域に切り替えて検出を行うことが好ましい。

［第２実施形態］
図２０（ａ）及び図２０（ｂ）には、第２実施形態の物体検出装置２００の一例としてのライダ２０Ｂの投光系及び受光系の構成が示されている。

ライダ２０Ｂは、投光系が、光源からの光を有効走査領域に向けて偏向走査する走査ミラーを有している点が上記第１実施形態のライダ２０Ａと異なる。すなわち、第２実施形態のライダ２０Ｂは、走査型のライダである。

ここでは、この走査ミラーにＭＥＭＳ機構でミラー部を駆動するＭＥＭＳミラーを用いているが、モータによって多面鏡を回転させるポリゴンミラー、その他ガルバノミラーなど種々の変形が可能である。

第２実施形態では、ＭＥＭＳミラーによって走査される光（走査光）を検出する光検出部（例えばフォトダイオードやフォトトランジスタ）が有効走査領域を含む投光範囲（検出領域）に設けられ、測定制御部は、光検出部の出力に基づいて走査光の位置（走査位置）を検出し、該走査位置に基づいて投光系の光源を制御する。なお、ＭＥＭＳミラーにミラー部の振れ角を検知する振れ角検知部が設けられる場合には、測定制御部は該振れ角検知部の出力に基づいて走査位置を検出しても良い。

また、走査する構成としては、投光系、受光系をＺ軸方向に重ねた構成にしており、ともに図２０のようにＺ軸方向から見たときに同軸で走査ミラーに入射して走査することにより、投光系で光を投射している領域と、受光系で光を取り込む領域を一致させ、安定した物体検出を実現している。

第２実施形態の変形例として、投光系においてのみ走査ミラーで走査し、受光系は走査ミラーを介さず、上記第１実施形態のように、有効走査領域全体を結像光学系によって観察する構成もとりうる。

この場合、受光系において走査ミラーの設置スペースが不要となり、投光系において走査ミラーのサイズを小さくすることによって、高速駆動や広角駆動とすることも可能である。

図２０では、座標軸は、有効走査領域がＹＺ平面となるようにとっており、走査ミラーは、図２０では図示されていないが、Ｙ軸方向とＺ軸方向の２軸方向に独立して走査可能な構成とされている。走査ミラーをポリゴンミラーなどで代用する場合は、複数の反射面を回転軸に対してそれぞれ異なった角度で傾けて配置して、走査・検出する領域をＺ軸方向に切り替えることも可能である。

第２実施形態における、注目領域への光の照射方法を以下に説明する。

上記第１実施形態と同様に、図６のような物体検出結果（距離画像）に基づき、物体Ａが存在する領域を注目領域とする場合、走査手段としてのＭＥＭＳミラーの駆動を非共振モードに切り替えて、注目領域に光を偏向させる角度のみに限定してミラーを駆動させる。

注目領域までの距離について精度良く検知したい場合は、注目領域を繰返し走査して信号を取得することによって、ＳＮ比を増加させることができる。物体Ａを回避するように移動体を制御する場合は、距離情報よりも物体Ａのサイズ、形状の輪郭の方をより精度良く検知して、移動可能領域を判定する必要があるため、ＭＥＭＳミラーの駆動を物体Ａの輪郭部分を照射するようさらに絞って、より高速にＳＮ比を向上させても良い。

また、非共振モードに切り替えず、共振モードで有効走査領域全体を走査するモードのままで、注目領域を走査するときの光源の発光周期を短くしたり、発光デューティを大きくしたり、光源への駆動電流の振幅を増加させて発光パルスのピーク光量を増大させることで受光信号のＳＮ比を上げても良い。この方法は、ポリゴンミラーなど、ある領域に限定して偏向させるような駆動ができない光偏向器の場合でも有効である。

また、光源の駆動条件の制約などにより、光源の発光周期や発光デューティを変えることができない場合は、前述のようにＭＥＭＳミラーを非共振モードとし、注目領域を照射しても良いし、走査速度を遅くすることでも実質的に注目領域への投光回数（照射回数）を増やすことが可能となる。

以上説明した第２実施形態のライダ２０Ｂを用いて、前述した閾値設定処理、ＳＮ比維持向上処理１〜３、物体検出処理１〜６を行うこともできる。

［第３実施形態］
図２１（ａ）及び図２１（ｂ）には、第３実施形態のライダ３００ａとステレオカメラ３００ｂを備える物体検出装置３００が車両本体（移動体）に搭載される車両１´（移動体装置）の側面図及び正面図がそれぞれ示されている。

ライダ３００ａは、上記第１実施形態のライダ２０Ａ又は第２実施形態のライダ２０Ｂと同様の構成を有しており、例えば車両１´の前側のナンバープレート近傍に取り付けられている。なお、ライダ３００ａを例えば車両１´内に取り付けても良いが、その場合、ライダ３００ａからの投射光の一部がフロントガラスで反射することが懸念される。

ステレオカメラ３００ｂは、例えば車両１´内のバックミラー近傍に取り付けられおり、撮像部１（左眼）と撮像部２（右眼）の撮像結果から得られる視差画像により検出領域の距離情報を検出する。なお、ステレオカメラ３００ｂを車両１´外に取り付けても良いが、その場合、ステレオカメラ３００ｂのレンズが汚れることが懸念される。

図２２には、ライダ３００ａの投光範囲とステレオカメラ３００ｂの撮像範囲が示されている。

図２２に示されるように、撮像部１の撮像範囲（左眼撮像範囲）と撮像部２の撮像範囲（右眼撮像範囲）は、オーバーラップ領域（重なり部分）を有し、そのオーバーラップ領域にライダ３００ａの投光範囲が含まれている。なお、該オーバーラップ領域が投光範囲に一致又は投光範囲に含まれても良い。

第３実施形態では、注目領域を設定するために、ステレオカメラ３００ｂの撮像結果を用いる。

一般に、ステレオカメラは、ライダに比べて、角度分解能を高くしやすく、より小さい物体などへの検知に優れるが、遠方になればなるほど距離分解能を高めることが難しく、物体までの距離を精度よく検出できない。

そこで、ステレオカメラ３００ｂを用いて投光範囲全域における物体の有無を検出し、注目領域を設定した後（注目モードに移行した後）、ライダ３００ａによって注目領域のＳＮ比を上げながら物体までの距離の検出を行うことにより、非注目モードよりも、遠距離物体や低反射物体に関する情報を高精度に検出することができる。

なお、上記第３実施形態では、ライダとステレオカメラを組み合わせる例を説明したが、ライダと単眼カメラを組み合わせても同様の効果が得られる。単眼カメラの場合、例えば光学フィルタを介して撮像することにより画素毎にボケやズレを生じさせ、そのボケ具合やズレ具合によって画素毎の被写体までの距離情報を得る。また、ライダとその他のセンシングデバイスとの組み合わせることも可能である。ミリ波レーダに関しては、ライダに比べて、雨や霧のときの検出信頼性、つまり耐候性が優れるが、検出領域の広角化と角度分解能の向上の両立が難しい。このため、悪天候時のおおまかな物体検出をミリ波レーダで行って注目領域を判断した後、ライダによって注目領域のＳＮ比を上げながら物体検出を行うことにより、非注目モードに比べてより悪天候時での高精度な物体検出を実現できる。

また、上記第３実施形態の物体検出装置３００では、ライダ３００ａとステレオカメラ３００ｂを別体に構成しているが、図２３に示されるようにライダ３００ａとステレオカメラ３００ｂを一体的に構成し、車両外のナンバープレート近傍や車両内のバックミラー近傍に取り付けても良い。

以上説明した第３実施形態の物体検出装置３００を用いて、前述した閾値設定処理、ＳＮ比維持向上処理１〜３、物体検出処理１〜６を行うこともできる。

［第４実施形態］
図２３に示される一体的に構成されたライダ３００ａとステレオカメラ３００ｂを備える第４実施形態の物体検出装置４００について説明する。図２４は、物体検出装置４００の外観構成及び取り付け例を示す図である。

図２４の上部（外観構成）に示すように、物体検出装置４００は、周囲環境を３次元情報として取得するためのセンサ装置（３次元センサ）として、ステレオカメラ１１０と、ライダ（レーザレーダ）１２０とを備える。ステレオカメラ１１０は、単眼カメラ部１１１（第１撮像系）と単眼カメラ部１１２（第２撮像系）とを備え、ライダ１２０は、単眼カメラ部１１１と単眼カメラ部１１２との間に配置される。

単眼カメラ部１１１、１１２は、同期をとりながら所定のフレーム周期でそれぞれが撮影を行い、撮影画像を生成する。

ライダ１２０は、レーザ光を照射し、その反射光を受光することで、レーザ光の照射位置（オブジェクト）までの距離を測定する。

図２４の下部（取り付け例）に示すように、物体検出装置４００は、例えば、車両１４０のフロントウィンドウの内側中央位置に取り付けられる。このとき、ステレオカメラ１１０及びライダ１２０は、いずれも車両１４０の前方方向に向かって取り付けられる。つまり、車両１４０において、物体検出装置４００は、ステレオカメラ１１０の撮影方向と、ライダ１２０のレーザ光の出射方向とが、同じ方向になるように取り付けられる。

《物体検出装置４００のハードウェア構成》
次に、物体検出装置４００のハードウェア構成の一例について図２５を参照して説明する。

図２５に示されるように、物体検出装置４００は、カメラステイ２０１と制御基板収納部２０２とを有する。

カメラステイ２０１には、単眼カメラ部１１１、１１２とライダ１２０とが一体的に取り付けられている。これにより、物体検出装置４００の小型化及び低コスト化を実現している。

制御基板収納部２０２には、レーザ信号処理部２４０から構成される信号処理系、距離計算処理部２５０、メモリ２６０、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）２７０から構成される制御装置（制御系）が収納されている。レーザ信号処理部２４０をライダ１２０とは別体に構成することで、ライダ１２０のサイズを小さくすることができる。これにより、第４実施形態では、単眼カメラ部１１１と単眼カメラ部１１２との間への、ライダ１２０の配置を実現している。

なお、図２５の例では、レーザ信号処理部２４０と距離計算処理部２５０とを、別の回路基板として構成しているが、レーザ信号処理部２４０と距離計算処理部２５０とは、共通の回路基板により構成してもよい。回路基板の枚数を削減することで、低コスト化を図ることが可能となるからである。

続いて、カメラステイ２０１側の各部の詳細について説明する。図２５に示されるように、単眼カメラ部１１１（第１撮像系）は、カメラレンズ２１１と、撮像素子２１２と、センサ基板２１３とを備える。カメラレンズ２１１を介して入射された外部の光は、撮像素子２１２において受光され、所定のフレーム周期で光電変換される。光電変換により得られた信号は、センサ基板２１３において処理され、１フレームごとの撮影画像が生成される。生成された撮影画像は、比較画像として、順次、距離計算処理部２５０に送信される。

なお、単眼カメラ部１１２（第２撮像系）も、単眼カメラ部１１１と同様の構成を有しており、同期制御信号に基づいて単眼カメラ部１１１と同期して生成された撮影画像は、基準画像として、順次、距離計算処理部２５０に送信される。

ライダ１２０は、光源駆動回路２３１と、レーザ光源２３２と、投光レンズ２３３とで構成される投光系を備える。光源駆動回路２３１は、レーザ信号処理部２４０からの同期制御信号に基づいて動作し、レーザ光源２３２に対して変調電流（光源発光信号）を印加する。これにより、レーザ光源２３２からレーザ光が出射される。レーザ光源２３２から出射されたレーザ光は、投光レンズ２３３を介して外部に出射される。

なお、第４実施形態では、レーザ光源２３２として、赤外半導体レーザダイオード（ＬＤ：Laser Diode）が用いられ、レーザ光として波長８００ｎｍ〜９５０ｎｍの近赤外光が出射されるものとする。また、レーザ光源２３２は、光源駆動回路２３１により印加された変調電流（光源発光信号）に応じて、パルス状の波形を有するレーザ光を周期的に出射するものとする。更に、レーザ光源２３２は、数ナノ秒から数百ナノ秒程度の短いパルス幅を有するパルス状のレーザ光を周期的に出射するものとする。

レーザ光源２３２から出射されたパルス状のレーザ光は、投光レンズ２３３を介して投射ビームとして外部に出射された後、所定の照射範囲に照射される。照射範囲は、単眼カメラ部１１１、単眼カメラ部１１２の撮像範囲よりも広いことが好ましい。なお、照射範囲を広げる場合には、投光系や受光系の角度分解能を上げる必要があるため、レーザ光源としてマルチｃｈの面発光レーザアレイを用いたり、フォトダイオードをアレイ状に多数敷き詰めることで受光エリアが多数設定可能な受光素子を用いたりすることが好ましい。

ライダ１２０は、更に、受光レンズ２３４と、受光素子２３５と、受光信号増幅回路２３６とで構成される受光系を備える。所定のオブジェクトに照射されたレーザ光は、該オブジェクトにて散乱する。そして、ライダ１２０から出射されたレーザ光と同じ光路をたどって反射してくる光成分が、反射光として、受光レンズ２３４を介して受光素子２３５に導かれる。

第４実施形態では、受光素子２３５として、シリコンＰＩＮフォトダイオードやアバランシェフォトダイオードが用いられる。受光素子２３５は、反射光を光電変換することでレーザ受光信号を生成し、受光信号増幅回路２３６は、生成されたレーザ受光信号を増幅した後、レーザ信号処理部２４０に送信する。

続いて、制御基板収納部２０２側の各部の詳細について説明する。レーザ信号処理部２４０は、ライダ１２０より送信されたレーザ受光信号に基づいて、平均化／積算処理部及び二値化処理部を含む信号処理系である。レーザ信号処理部２４０は、処理後の信号を検出信号として距離計算処理部２５０に送信する。

距離計算処理部２５０は、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable gate array）や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の専用の集積回路により構成される。距離計算処理部２５０は、単眼カメラ部１１１、１１２及びレーザ信号処理部２４０に対して、撮影タイミング及びレーザ光の投受光タイミングを制御するための同期制御信号を出力する。なお、距離計算処理部２５０をＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成された情報処理基盤によって構成してもよい。

距離計算処理部２５０は、単眼カメラ部１１１より送信された比較画像、単眼カメラ部１１２より送信された基準画像をもとに視差画像を生成する。視差画像の生成方法は、公知のマッチング処理技術を用いることが可能であり、例えば、ＳＳＤ（Sum of Squared Difference）、ＺＳＳＤ（Zero-mean Sum of Squared Difference）、ＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）、ＺＳＡＤ（Zero-mean Sum of Absolute Difference）等のマッチング方法を用いることができる。また、距離計算処理部２５０は、後述のＭＰＵ２７０によって解析された視差画像のクラスタ情報から、注目領域を設定し、レーザ信号処理部２４０に同期制御信号として送信し、レーザ光源およびレーザ信号処理部２４０の制御を行う。また、距離計算処理部２５０は、レーザ信号処理部２４０より送信された検出信号に基づいて、距離情報を生成する。距離計算処理部２５０は、生成した視差画像、距離情報をメモリ２６０に格納する。なお、レーザ信号処理部２４０からの検出信号に基づく距離の算出方法は、第１実施形態と同様である。

メモリ２６０は、距離計算処理部２５０にて生成された視差画像、距離情報を格納する。また、メモリ２６０は、距離計算処理部２５０及びＭＰＵ２７０が各種処理を実行する際のワークエリアを提供する。

ＭＰＵ２７０は、制御基板収納部２０２に収納された各部を制御するとともに、メモリ２６０に格納された視差画像、距離情報を解析する解析処理を行う。解析処理の一つとして、クラスタリング処理と物体検出処理を含むものがある。クラスタリング処理は、例えば、視差画像の視差値が近い画素を一つのクラスタとして連結し、視差画素のクラスタ分けを行う処理である。なお、視差画像の各画素の視差を実空間の単位に置き換え、三次元情報として変換処理をした後にクラスタリング処理を行ってもよい。クラスタリング処理により算出されたクラスタ情報には、各クラスタとして存在する物体のサイズ情報や位置情報、色情報（RGB情報）が含まれる。さらに、複数フレームのクラスタに用いることで各クラスタの移動情報（速度情報や移動ベクトル情報を含む移動に関する情報）をクラスタ情報に含めてもよい。ＭＰＵ２７０は、距離画像に対してもクラスタリング処理を行い、視差画像および距離情報から算出されたクラスタ情報を用いて物体検出処理を行う。視差画像や距離画像から物体を検出するクラスタリング処理は、上記以外の方法でも良く、例えば、K−MEANS法、CLARANS法、BIRCH法、CURE法などのクラスタリング方法を使用しても良い。

《制御装置のソフトウェア構成》
次に、物体検出装置４００の制御装置（制御系）の機能について説明する。図２６は、物体検出装置４００の制御装置の機能の一例を示す機能ブロック図である。

制御装置の機能は、図２６に示されるように、測定制御部、注目領域設定部、視差画像生成部、解析処理部、時間計測部、距離演算部で構成される。それぞれの機能は、距離計算処理部（ＦＰＧＡ）２５０、メモリ２６０、ＭＰＵ２７０により実現される。測定制御部は、監視制御装置の制御にしたがって起動し、第１撮像系、第２撮像系、投光系、受光系、信号処理系のそれぞれから信号を受信するとともに、それぞれを制御する。また、注目領域設定部により設定された注目領域に応じて、受光系、投光系、信号処理系のいずれか少なくとも１つに対して、注目領域の検出精度向上処理（例えば、注目領域に対して投光光量を上げる、注目領域に対して投光周期を短くする、注目領域に対して受光信号の積算回数を増やす、注目領域に対してフレームレートを下げる）を行う。視差画像生成部は、第１撮像系、第２撮像系から取得した基準画像および比較画像から視差画像を生成する。解析処理部は、視差画像生成部が生成した視差画像に対してクラスタリング処理を行い、クラスタ情報を注目領域設定部に送信する。さらに、注目領域に対する検出精度向上処理後の信号処理系から取得した距離情報およびクラスタ情報から、物体検出処理を行う。注目領域設定部は、解析処理部から取得したクラスタ情報をもとに注目領域を設定する。時間計測部と距離演算部の機能は、第１実施形態で説明したのと概ね同様である。第４実施形態では、距離演算部が測定制御部にのみ距離データを送り、測定制御部が、受け取った距離データを監視制御装置に送る点が第１実施形態と異なる。

《制御装置のハードウェア構成》
次に、物体検出装置４００の制御装置（制御系）のハードウェア構成について簡単に説明する。図２７は、物体検出装置４００の制御装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

物体検出装置４００の制御装置は、図２７に示されるように、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＦＰＧＡ、外部Ｉ／Ｆにより実現される。詳述すると、図２６の視差画像生成部、時間計測部及び距離演算部はＦＰＧＡにより実現され、図２６の測定制御部、注目領域設定部及び解析処理部はＣＰＵにより実現される。

《物体検出処理７》
第４実施形態の物体検出処理の一例である物体検出処理７について図２８を参照して説明する。
図２８のフローチャートは、測定制御部によって実行される処理アルゴリズムに基づいている。物体検出処理７は、監視制御装置から測定開始要求を受けたときに開始される。監視制御装置は、例えば物体検出装置が搭載された車両の電気系統がＯＮになったときに、物体検出装置に測定開始要求を送る。

最初のステップＳ２０１では、第１撮像系により基準画像を撮像し、第１撮像系と同期した第２撮像系により比較画像を撮像する。

次のステップＳ２０２では、視差画像生成部が基準画像と比較画像に対してマッチング処理を行い、視差を算出し、視差画像を生成する。

ステップＳ２０３では、解析処理部がクラスタリング処理を行う。具体的には、視差画像内の視差をクラスタ分けし、各クラスタのサイズ情報、位置情報、移動情報を含むクラスタ情報を生成し、注目領域設定部に出力する。

ステップＳ２０４では、測定制御部が、解析処理部から出力されたクラスタ情報が存在するか否かを判断する。クラスタ情報が存在しない場合はステップＳ２０７に移行し、クラスタ情報が存在する場合はステップＳ２０５に移行する。

ステップＳ２０５では、注目領域設定部がクラスタ情報に基づいて注目領域を設定する。

ステップＳ２０６では、測定制御部が、受光系、投光系、信号処理系のいずれか少なくとも１つに対して、注目領域の検出精度が向上するようにライダを設定する。例えば、注目領域に対して投光光量を上げる、注目領域に対して投光周期を短くする、注目領域に対して受光信号の積算回数を増やす、注目領域に対してフレームレートを下げる等の設定を行う。

ステップＳ２０７では、測定制御部の制御にしたがってライダ（投光系、受光系、信号処理系）による測距を行い、距離情報を取得する。

ステップＳ２０８では、クラスタ情報および距離情報から、検出領域に存在する物体までの距離を測定する。なお、クラスタ情報および距離情報のうち、所定の物体までの距離が異なる場合は、距離情報を優先する。

ステップＳ２０９では、処理を終了するか否かを判断する。ここでの判断は、監視制御装置から測定終了要求を受けているときに肯定され、受けていないときに否定される。

以上の物体検出処理により、クラスタ情報を用いて注目領域を設定し、注目領域におけるライダの測距精度を向上させる処理を行うことで、注目したクラスタに対して高精度に測距を行うことができる。例えば、クラスタ情報のうち、最接近しているクラスタの存在している領域に対してライダの測距精度が高くなるように測定を行うことで、衝突可能性が高い最接近物体領域に対して高精度のライダ測距を行うことが可能となる。なお、第４実施形態では、第１実施形態と同様の非走査型のライダを例にとって説明したが、第２実施形態と同様の走査型のライダを採用しても良い。

以上説明した第１〜第４実施形態の物体検出装置１００、２００、３００、４００は、第１の観点からすると、光源を含む投光系と、該投光系から投光され物体で反射された光を受光する、受光素子を有する光検出器を含む受光系と、光検出器の出力信号又は該出力信号に基づく信号が入力される信号処理系と、投光系の投光範囲内の少なくとも１つの領域を注目領域として設定し、該注目領域に対する投光系の投光条件及び信号処理系の処理条件の少なくとも一方を、注目領域へ投光するときと非注目領域（投光範囲における注目領域以外の領域）に投光するときとで異ならせる制御系と、を備える物体検出装置である。

この場合、例えば、制御系が、投光条件及び処理条件の少なくとも一方を、注目領域へ投光するときの方が非注目領域へ投光するときよりも物体に関する情報を検出するのに有利な条件に設定することにより、注目領域に存在する物体（特定の物体）に関する情報を、非注目領域に存在する物体に関する情報よりも精度良く検出することができる。

この結果、特定の物体に関する情報（物体情報）の検出精度を向上できる。

また、第１〜第４実施形態の物体検出装置１００、２００、３００、４００は、第２の観点からすると、光源を含む投光系と、該投光系から投光され物体で反射された光を受光する、受光素子を有する光検出器を含む受光系と、光検出器の出力信号又は該出力信号に基づく信号が入力される二値化処理部（信号検出部）を含む信号処理系と、投光系の投光範囲内の少なくとも１つの領域を注目領域として設定し、該注目領域への投光による光検出器の出力信号又は該出力信号に基づく信号が二値化処理部で二値化（検出）されるように投光系及び信号処理系の少なくとも一方を制御する制御系と、を備える物体検出装置である。

この場合、注目領域への投光による光検出器の出力信号（注目領域に存在する物体からの反射光に基づく信号）を高い精度で検出できる。

この結果、特定の物体に関する情報（物体情報）の検出精度を向上できる。

すなわち、第１〜第４実施形態の物体検出装置１００、２００、３００、４００によれば、物体までの距離や、物体の移動の有無、物体の反射率、大きさ、形状等によらず、物体の有無、物体までの距離、物体の位置、物体の大きさ、物体の形状等の物体に関する情報を精度良く検出することが可能となる。特に、遠距離物体、低反射物体、小物体などは、光量のロスが大きく、従来は検出することが困難であったが、物体検出装置１００、２００、３００によれば、確実に検出することが可能である。

要するに、第１〜第４実施形態の物体検出装置１００、２００、３００、４００は、注目領域を決定後、システム的な制御によって、ＳＮ比を向上させ、これまで検出困難だった物体も検出可能とする。つまりは、より遠距離、より低反射、より小さな物体に関する情報を検出可能となる。

また、制御系は、注目領域に対する投光光量が非注目領域に対する投光光量よりも大きくなるように投光系を制御しても良い。

この場合、注目領域からの反射光の光量を増加させ、受光信号のＳＮ比を向上させることが可能となる。

また、制御系は、注目領域に対する投光周期が非注目領域に対する投光周期よりも短くなるように投光系制御しても良い。

この場合、注目領域からの反射光の１フレーム毎の受光回数を増やすことができ、受光信号のＳＮ比を向上させることができる。

また、制御系は、投光系を制御して注目領域に対して連続して複数回の投光を行い、信号処理系は、複数回の投光による光検出器の複数の出力信号を平均化及び／又は積算し、得られた信号を二値化処理部に出力する平均化／積算処理部を更に含んでも良い。具体的には、光検出器が受光し光電変換した信号電荷を容量（コンデンサ）に蓄積し、１フレームを構成する際の、蓄積回数を増加させる。この際、注目領域において、フレームレートを下げても良いし、発光周波数を上げても良い（投光周期を短くしても良い）。

この場合、注目領域に存在する物体からの信号光（反射光）を連続して複数回受光することにより、信号光レベルを向上させることができ、ＳＮ比の向上が可能となる。

また、二値化処理部に信号検出用の閾値ｔｈが設定され、制御系は、投光系から投光されていないときの光検出器の出力から外乱ノイズレベル（ノイズレベル）を取得し、該外乱ノイズレベルを基準に閾値ｔｈを設定する。

この場合、注目領域に存在する物体からの信号光（反射光）の信号レベルを外乱ノイズレベルよりも十分に大きくなるように制御することが可能となり、ＳＮ比の向上が可能となる。また、閾値が外乱ノイズレベルよりも大きく設定されることで、誤検出を防止できる。

なお、ノイズレベルを判別するために、例えば、光源を消灯している状態の受光信号レベルであるノイズレベルを保持しておき、光源を点灯している状態の受光信号レベルからノイズレベルを差し引いた後のレベルを信号光のレベルとし、これが基準値をクリアするように投光光量、投光周期、電荷蓄積時間を増やしてＳＮ比を増加させても良い。もしくは、ノイズを差し引かなくとも、ノイズレベルが判別できていれば、ノイズレベルと信号光レベルを比較することができ、その比率、つまりＳＮ比が所定の基準値を上回るように駆動してＳＮ比を上げることが可能となる。

また、制御系は、投光範囲に物体が存在しないとき、投光範囲全域に対する投光系の投光条件及び信号処理系の処理条件を、注目領域に対する投光系の投光条件及び信号処理系の処理条件と同等にすることが好ましい。検出領域全域で物体が検出されない場合、つまり、近くに物体がない場合、急いで物体情報の検出を行う必要がないため、例えばフレームレートを落としてＳＮ比を稼ぎ、より長距離、より低反射、より小さな物体の検出が可能となる。この結果、より長期的視野での周囲環境予測を可能となる。

また、制御系は、注目領域設定後、該注目領域にのみ投光しても良い。この場合、光源の長寿命化及び省電力化を図ることができる。

また、制御系は、投光系からの投光による信号処理系の出力に基づいて注目領域を設定することができる。具体的には、ライダ自身の前フレームの検出結果を利用して物体の有無、物体の位置情報、移動情報を求めて、注目領域を設定することができる。

この場合、他のセンシングデバイスを別途設けることなく、注目領域を設定できる。

また、第２実施形態の物体検出装置２００では、投光系は、光源からの光を走査する走査手段を更に含み、制御系は、光源及び走査手段の少なくとも一方を制御する。

なお、走査手段としては、ＭＥＭＳミラーやポリゴンミラーが想定される。ＭＥＭＳミラーの場合は、注目領域のみを走査、もしくは、注目領域が一点のみであれば、その一点に光ビームが偏向される角度で静止させても良い。ポリゴンミラーの場合は、回転させ続ける間、注目領域を走査しているときのみ光源を点灯させることによって、光源の点灯時間を抑えて、光源の高寿命化をはかるとともに、注目領域のみ光量を上げたり蓄積時間を上げたりすることで注目領域のＳＮ比を増加させることが可能となる。

また、光源の駆動条件を一定として、走査手段による注目領域の走査速度を非注目領域の走査速度より遅くしても良い。この場合、注目領域への光ビームの照射回数を増やすことができ、注目領域への光量密度を増加させて、受光信号のＳＮ比を向上することが可能となる。

また、走査手段の動作条件を一定として、前記注目領域に対する光源の発光周期を短くしても良い。この場合、注目領域への光ビームの照射回数を増やすことができ、注目領域への光量密度を増加させて、受光信号のＳＮ比を向上することが可能となる。

また、第３実施形態の物体検出装置３００は、投光範囲をセンシングするセンシング装置を更に備え、制御系は、センシング装置の出力に基づいて注目領域を設定する。

この場合、物体検出装置３００とは異なる特性を有するセンシング装置を用いることにより、注目領域をより精度良く設定することが可能となる。

センシング装置として、カメラ、ミリ波レーダ、赤外線センサなどが挙げられる。カメラに関しては、ライダに比べて、角度分解能が高くより小さい物体などへの検知に優れるが、距離分解能が低く物体までの距離を精度よく検出できない。このため、注目領域をより精度良くカメラで判断した後、ライダによって注目領域のＳＮ比を上げながら物体検出を行うことにより、非注目状態に比べてより遠距離・高精度な物体検出を実現できる。ミリ波レーダに関しては、ライダに比べて、雨や霧のときの検出信頼性、つまり耐候性が優れるが、検出領域の広角化と角度分解能の向上の両立が難しい。このため、悪天候時のおおまかな物体検出をミリ波レーダで行って注目領域を判断した後、ライダによって注目領域のＳＮ比を上げながら物体検出を行うことにより、非注目状態に比べてより悪天候時での高精度な物体検出を実現できる。赤外線センサは、ライダに比べて低コストであるが、検出距離が短く、精度も低い。このため、上述したシステムの廉価版として、コストアップを抑えつつ実現することができる。また、センシング装置の検出結果に加えて、ライダ自身の前フレーム以前の検出結果も加味して注目領域を設定しても良い。

また、注目領域は、当該物体検出装置からの距離が所定距離（例えば２００ｍ）未満の物体（ライダの射程範囲にある物体）が存在する領域であっても良い。

すなわち、ライダの射程範囲から外れた物体は、重点的に検出する必要性に乏しいため、検出対象から除外しても良い。

なお、減衰により受光量が弱くなりやすい遠距離の領域を注目領域として設定して遠距離の領域に対する検出精度を上げることで、遠距離に存在する物体の検出精度を上げることができる。このとき、遠距離の物体かどうかの判断は、例えば、ステレオカメラにより取得したクラスタ情報に含まれる位置情報を使用して判断することができる。そこで、ライダの射程範囲によっては（例えば射程範囲が２００ｍ以上のときは）、該ライダからの距離が２００ｍ以上の領域を注目領域として設定しても良い。

また、注目領域は、投光範囲に存在する複数の物体のうち当該物体検出装置に最も近い物体が存在する領域であることが好ましい。

例えばロボット等の自律移動体や、安全運転支援システム（ＡＤＡＳ）において、最も検出を急がないといけないのは、移動体の最も近くにある物体である。この結果に基づいて、衝突を回避、または軽減する車体制御を行うため、最も近くの物体の３次元情報をより精度良く取得することが必要となる。そこで、注目領域を当該物体検出装置に最も近い物体が存在する領域に設定することで、最も近くの物体の三次元情報を精度良く取得し、車両の制御等による回避精度を上げることができる。このとき、最も近くの物体かどうかの判断は、例えば、ステレオカメラにより取得したクラスタ情報に含まれる位置情報を使用して判断することができる。

また、注目領域は、移動物体が存在する領域であることが好ましい。移動物体は静止物体に比べて相対位置変化の予測性が低く、衝突危険性が高いからである。このとき、移動物体かどうかの判断は、例えば、ステレオカメラにより取得したクラスタ情報に含まれる移動情報を使用して判断することができる。

また、注目領域は、投光範囲における複数の移動物体が存在する領域のうち当該物体検出装置への接近速度が最速の移動物体が存在する領域であることが好ましい。このような移動物体は、衝突危険性が特に高いからである。このとき、最速の移動物体かどうかの判断は、例えば、ステレオカメラにより取得したクラスタ情報に含まれる移動情報を使用して判断することができる。

また、注目領域は、低反射物体が存在する領域であることが好ましい。低反射物体は、検出漏れのリスクが高いからである。このとき、低反射物体かどうかの判断は、例えば、ステレオカメラにより取得したクラスタ情報に含まれる色情報を使用して判断することができる。

また、第１〜第４実施形態の物体検出装置１００、２００、３００、４００と、該物体検出装置が搭載される移動体と、を備える移動体装置によれば、衝突安全性に優れた移動装置を提供できる。

なお、制御系は、注目領域への投光による光検出器の出力信号を検出するための閾値である第１の閾値と、注目領域以外の領域への投光による光検出器の出力信号を検出するための閾値である、第１の閾値よりも小さい第２の閾値を設定しても良い。この際、制御系は、注目領域への投光に関与する発光部と非注目領域への投光に関与する発光部を特定する情報を二値化処理部に送る必要がある。具体的には、各ＳＮ比維持向上処理の冒頭に「注目領域に対する閾値を上げる。」という処理を加えれば良い。

この場合、注目領域からの信号光の信号レベルを非注目領域からの信号光の信号レベルよりも確実に高くでき、注目領域に対するＳＮ比を向上させることができる。

また、物体検出装置における注目領域の設定方法は、上記各実施形態で説明した方法に限られない。要は、移動体の速度や周辺環境等に応じて注目すべき優先度の高い領域を注目領域として設定することが好ましい。

例えば、物体検出装置が搭載された移動体の移動速度が速い場合（例えば車両が高速走行中）に、特に前方を注目する必要性が高いため、投光範囲の中央領域を注目領域として設定しても良い。具体的には、投光範囲を上側領域、中央領域、下側領域のように移動体の移動面に略垂直な方向に３分割し、中央領域を注目領域として設定し、中央領域に対するライダの投光量を上げる。これにより、移動速度が速いときに注視する必要性が高い領域である中央領域において、物体検出を高精度化することができる。

例えば、移動体の移動速度が遅い場合（例えば車両が低速走行中）に、特に両側を注目する必要性が高いため（飛び出し等に対処するため）、投光範囲の両側領域を注目領域として設定しても良い。具体的には、投光範囲を左側領域、中央領域、右側領域のように移動体の移動面に略平行な方向に３分割し、左側領域と右側領域を注目領域として設定し、左側領域と右側領域に対するライダの投光量を上げる。これにより、移動速度が遅いときに注視する必要性が高い領域である左側領域および右側領域において、物体検出を高精度化することができる。

例えば、物体検出装置がライダとカメラを有する場合に、投光範囲の中央領域に対してはカメラの撮像結果を用いて注目領域を設定し、投光範囲の両側領域に対してはライダの検出結果を用いて注目領域を設定しても良い。

例えば、物体検出装置がライダとカメラを有する場合に、投光範囲の遠距離レンジに対してはライダの検出結果を用いて注目領域を設定し、投光範囲の短距離レンジに対してはカメラの撮像結果を用いて注目領域を設定しても良い。

例えば、物体検出装置がライダとステレオカメラを有する場合に、視差マッチングの精度が低い領域（例えばテクスチャ量の少ない領域等）に移動物体や小物体があると推定し、該領域を注目領域として設定しても良い。なお、テクスチャ量が多い領域は、路面や巨大な構造物等であると推定できる。

例えば、物体検出装置がライダと、単眼カメラもしくはステレオカメラを有する場合に、カメラの輝度画像から、テクスチャ量が少ないと判定された領域を注目領域として設定しても良い。ステレオカメラは、テクスチャ量が少ない領域は視差マッチング精度が低くなるため、テクスチャ量と精度があまり関係しないライダを用いて、その領域を集中的に見ることで、物体検出を高精度化することができる。

例えば、物体検出装置がライダとステレオカメラを有する場合に、エッジであると判断された領域を注目領域として設定しても良い。具体的には、ステレオカメラにより生成された視差画像に例えば微分エッジ検出法によるエッジ検出処理を行い、エッジであると判断された領域（類似の視差が連なっている領域）を注目領域とする。このように、エッジを高精度に検出することで、物体の存在領域をより高精度に検出することが可能となる。

例えば、ライダとカメラを有する物体検出装置が搭載される車両のヘッドライトで照明される領域（明るい領域）に対してはカメラの撮像結果を用いて注目領域を設定し、暗い領域に対してはライダの検出結果を用いて注目領域を設定しても良い。暗い領域に対してもライダは検出精度が高いからである。明るい領域に対しては、カメラの撮像結果を用いても高精度に検出が可能である。
また、カメラの撮像結果を用いて明るい領域（輝度値が所定値より大きい領域）と暗い領域（輝度値が所定値より小さい領域）を検出し、暗い領域を注目領域として設定してもよい。これは、明るい領域に対しては低反射物体でも検出可能なカメラの方がライダよりも検出精度が高いためライダで集中的に調べる必要性は低いが、暗い領域に対しては原理的にライダの方がカメラより検出精度が高いためにライダで集中的に調べる必要があるためある。このように、暗い領域を注目領域としてライダで集中的に検出することで、カメラ単体またはライダ単体のときよりも物体検出の高精度化が可能である。

また、上記各実施形態では、物体検出装置を車両に搭載する例について説明してきたが、例えば遠隔操作や自動操縦が可能な無人航空機（例えばドローン）に搭載しても良い。この場合も、注目領域を設定することで、特定の物体に関する情報を精度良く検出できる。このとき、飛行中の無人航空機のバランスを保つため、無人航空機の重心軸と物体検出装置３００の重心軸とが同一の軸となるように、機体の下部に物体検出装置が設けることで、無人航空機の飛行をより安定させることができる。また、上記無人航空機に上記第１〜第４実施形態の物体検出装置１００、２００、３００、４００のいずれかを搭載しても良い。この場合も、注目領域を設定することで、特定の物体に関する情報を精度良く検出できる。

また、上記第１〜第４実施形態の物体検出装置１００、２００、３００、４００を自律して移動可能なロボットに搭載しても良い。この場合も、注目領域を設定することで、特定の物体に関する情報を精度良く検出でき、ひいてはロボットを特定の物体に対して高精度に動作させることができる。

すなわち、本発明の物体検出装置は、ＴＯＦ（タイム オブ フライト）を利用した物体情報の検出技術全般に広く適用することが可能である。

また、本発明の物体検出装置は、移動体に搭載される用途に限らず、静止物体に搭載される用途や、装置単独でも用いることができる。

また、上記各実施形態の説明で用いた数値、形状等は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

以下に、発明者が上記各実施形態を発案するに至った思考プロセスを説明する。

物体検出装置として、例えば、車載用途では、走行中の車両前方における物体の有無や、その物体までの距離を検出するライダが知られている。ライダは、光源を点灯させて投光し、物体から反射もしくは散乱された光を光検出器で検出することで、所望の範囲における物体の有無やその物体までの距離を検出できる。これと、ステレオカメラなど、他の測距方式を組み合わせたものがこれまでに開示されている。

特許文献１（特開２００６−２８４２９３号公報）では、低反射率の物体（低反射物体）がある領域で、信号を検出する閾値を下げることで、低反射物体の検出率を向上させている。

しかしながら、特許文献１では、その測距性能が、それぞれの測距デバイスの性能の限界により限られてしまう。おもに、検出距離と精度に関わるＳＮ比において、測距デバイスの限界性能より向上させることは困難である。

特許文献１は、低反射物体のときに閾値を下げているが、外光などのノイズが大きい場合は、そもそも信号光がノイズよりも小さくなってしまい、閾値を下げてもノイズが検出されるだけで、物体が検出できなくなってしまう。システムとしては、最初から想定している最大のノイズレベルを狙って閾値を設定するのが最適であり、それより閾値を下げることは現実的ではない。

そこで、発明者は、以上の課題を解決するべく、物体検出装置において、注目状態を判断した上で、注目する領域についてのＳＮ比を向上させ、より遠距離、より低反射、より小さな物体に関する情報を高精度に検出すべく、上記各実施形態を発案するに至った。

１、１´…車両（移動体装置）、２１…投光系、２２ａ…受光素子（光検出器の一部）、２２ｃ…電流電圧変換器（光検出器の一部）、２３…制御系、２４…信号処理系、２４ａ…平均化／積算処理部（信号処理部）、２４ｂ…二値化処理部（信号検出部）、１００、２００、３００…物体検出装置。

特開２００６−２８４２９３号公報

Claims (20)

1. 光源を含む投光系と、
   前記投光系から投光され物体で反射された光を受光する光検出器を含む受光系と、
   前記光検出器の出力信号又は該出力信号に基づく信号が入力される信号検出部を含む信号処理系と、
   前記投光系の投光範囲内の少なくとも１つの領域を注目領域として設定し、前記投光系の投光条件及び前記信号処理系の処理条件の少なくとも一方を、前記注目領域へ投光するときと前記投光範囲における前記注目領域以外の領域に投光するときとで異ならせる制御系と、を備える物体検出装置。
2. 前記制御系は、前記投光条件及び前記処理条件の少なくとも一方を、前記注目領域へ投光するときの方が前記注目領域以外の領域へ投光するときよりも物体に関する情報を検出するのに有利な条件に設定することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
3. 光源を含む投光系と、
   前記投光系から投光され物体で反射された光を受光する光検出器を含む受光系と、
   前記光検出器の出力信号又は該出力信号に基づく信号が入力される信号検出部を含む信号処理系と、
   前記投光系の投光範囲内の少なくとも１つの領域を注目領域として設定し、前記注目領域への投光による前記光検出器の出力信号又は該出力信号に基づく信号が前記信号検出部で検出されるように前記投光系及び前記信号処理系の少なくとも一方を制御する制御系と、を備える物体検出装置。
4. 前記制御系は、前記注目領域に対する投光光量が前記投光範囲における前記注目領域以外の領域に対する投光光量よりも大きくなるように前記投光系を制御することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の物体検出装置。
5. 前記制御系は、前記注目領域に対する投光周期が前記投光範囲における前記注目領域以外の領域に対する投光周期よりも短くなるように前記投光系を制御することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の物体検出装置。
6. 前記制御系は、前記投光系を制御して前記注目領域に対して連続して複数回の投光を行い、
   前記信号処理系は、前記複数回の投光による前記光検出器の複数の出力信号を平均化及び／又は積算し、得られた信号を前記信号検出部に出力する信号処理部を更に含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の物体検出装置。
7. 前記信号検出部に信号検出用の閾値が設定され、
   前記制御系は、前記投光系から投光されていないときの前記光検出器の出力からノイズレベルを取得し、該ノイズレベルを基準に前記閾値を設定することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の物体検出装置。
8. 前記制御系は、前記投光範囲に物体が存在しないとき、前記投光範囲全域に対する前記投光系の投光条件及び前記信号処理系の処理条件を、前記注目領域に対する前記投光系の投光条件及び前記信号処理系の処理条件と同等にすることを特徴とする１〜７のいずれか一項に記載の物体検出装置。
9. 前記光源は、アレイ状に配置された複数の発光部を含み、
   前記制御系は、前記複数の発光部を個別に制御することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の物体検出装置。
10. 光検出器は、アレイ状に配置された複数の受光部を含むことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の物体検出装置。
11. 前記投光系は、前記光源からの光を走査する走査手段を更に含み、
    前記制御系は、前記光源及び前記走査手段の少なくとも一方を制御することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の物体検出装置。
12. 前記制御系は、前記投光系からの投光による前記信号処理系の出力に基づいて前記注目領域を設定することを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一項に記載の物体検出装置。
13. 前記投光範囲をセンシングするセンシング装置を更に備え、
    前記制御系は、前記センシング装置の出力に基づいて前記注目領域を設定することを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一項に記載の物体検出装置。
14. 前記センシング装置は、カメラを含むことを特徴とする請求項１３に記載の物体検出装置。
15. 前記センシング装置は、ミリ波レーダを含むことを特徴とする請求項１３に記載の物体検出装置。
16. 前記注目領域は、前記投光範囲に存在する複数の物体のうち当該物体検出装置に最も近い物体が存在する領域であることを特徴とする請求項１〜１５のいずれか一項に記載の物体検出装置。
17. 前記注目領域は、移動物体が存在する領域であることを特徴とする請求項１〜１６のいずれか一項に記載の物体検出装置。
18. 前記注目領域は、投光範囲における複数の移動物体が存在する領域のうち当該物体検出装置への接近速度が最速の移動物体が存在する領域であることを特徴とする請求項１〜１７のいずれか一項に記載の物体検出装置。
19. 前記注目領域は、低反射物体が存在する領域であることを特徴とする請求項１〜１８のいずれか一項に記載の物体検出装置。
20. 請求項１〜１９のいずれか一項に記載の物体検出装置と、
    前記物体検出装置が搭載される移動体と、を備える移動体装置。
    

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