CN112153252A - 车辆用灯具 - Google Patents

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Abstract

本发明的课题在于改善内置于车辆用灯具的选通相机的图像质量。选通相机(20)收容于外透镜(220)的内侧。选通相机(20)构成为，对于深度方向划分为多个区域，对于各区域，将将曝光与发光的定时设定为对于该区域确定的规定值而进行拍摄。各区域(RNGi)的曝光与发光的定时(t0、t1、t2、t3)被确定为外透镜(220)不会对图像(IMGi)造成影响。

Description

车辆用灯具
技术领域
本发明涉及车辆用灯具。
背景技术
为了进行自动驾驶、前照灯的配光的自动控制，利用了对存在于车辆的周围的物体的位置以及种类进行感测的物体识别系统。物体识别系统包含传感器和对传感器的输出进行分析的运算处理装置。传感器可考虑到用途、要求精度、成本而从相机、LiDAR(LightDetection and Ranging，Laser Imaging Detection and Ranging)、毫米波雷达、超声波声纳等中选择。
从一般的单目相机中，无法获得深度的信息。因而，在位于不同的距离的多个物体重叠的情况下，难以将它们分离。
作为可获得深度信息的相机，已知有TOF相机。TOF(Time Of Flight)相机通过发光器件投射红外光，测定反射光返回到图像传感器为止的飞行时间，获得将飞行时间转换为距离信息而得的图像。
专利文献1：日本特开2009－257983号公报
专利文献2：国际公开WO2017/110413A1
本申请人提出了取代TOF相机的传感器(以下，在本说明书中称作选通相机)(专利文献1、2)。选通(gating)相机将拍摄范围划分为多个区域，按照每个区域使曝光定时以及曝光时间变化而进行多次拍摄。由此，按照每个对象的区域获得图像，各图像仅包含对应的区域所含的物体。
本发明人研究了将选通相机内置于车辆用灯具(前照灯)。在该情况下，选通相机的拍摄隔着前照灯的外透镜而进行。附着于外透镜的垃圾、雨滴、外透镜的内表面反射导致选通相机的图像恶化。
发明内容
发明将要解决的课题
本发明在该状况下完成，其某一方式的例示性的目的之一在于改善内置于车辆用灯具的选通相机的图像质量。
用于解决课题的手段
本发明的某一方式涉及一种车辆用灯具。车辆用灯具具备外透镜和收容于外透镜的内侧的选通相机。选通相机构成为，对于深度方向划分为多个区域，对于各区域，将曝光与发光的定时设定为对于该区域确定的规定值而进行拍摄。各区域的曝光与发光的定时被确定为外透镜不会对图像造成影响。
发明效果
根据本发明，能够获得外透镜的附着物、内表面反射的影响少的图像。
附图说明
图1是实施方式的物体识别系统的框图。
图2是说明选通相机的动作的图。
图3中的(a)、(b)是说明通过选通相机获得的图像的图。
图4是内置选通相机的车辆用灯具的剖面图。
图5中的(a)、(b)是说明选通相机隔着外透镜所进行的拍摄的图。
图6中的(a)、(b)是说明排除了外透镜的影响的拍摄的图。
附图标记说明
S1 投光定时信号
S2 拍摄定时信号
10 物体识别系统
20 选通相机
22 投光器
24 图像传感器
26 控制器
40 运算处理装置
42 分类器
200 车辆用灯具
210 壳体
220 外透镜
230 灯具单元
具体实施方式
以下，根据优选的实施方式，一边参照附图一边说明本发明。对各附图所示的同一或者同等构成要素、部件、处理标注相同的附图标记，适当省略重复的说明。另外，实施方式并非限定发明，而是例示，实施方式所记述的所有的特征、其组合并非一定是发明的本质。
图1是实施方式的物体识别系统10的框图。该物体识别系统10搭载于汽车、摩托等车辆，对存在于车辆的周围的物体OBJ的种类(类别，或者也称作类)进行判定。
物体识别系统10主要具备选通相机20以及运算处理装置40。选通相机20包含投光器22、图像传感器24、控制器26。选通相机20的拍摄是对于深度方向划分为很多N个(N≥2)区域RNG1～RNGN来进行的。邻接的区域彼此可以在它们的边界上在深度方向上重叠。
投光器22与从控制器26赋予的投光定时信号S1同步地向车辆前方照射探测光L1。探测光L1优选的是红外光，但不限于此，也可以是具有规定的波长的可见光。
图像传感器24能够进行与从控制器26赋予的拍摄定时信号S2同步的曝光控制，构成为能够生成图像IMG。图像传感器24在与探测光L1相同的波长中具有灵敏度，拍摄物体OBJ所反射的反射光(返回光)L2。
控制器26保持着按照每个区域RNG预先确定的投光定时与曝光定时。控制器26在拍摄某一区域RNGi时，基于该区域所对应的投光定时与曝光定时生成投光定时信号S1以及拍摄定时信号S2并进行拍摄。选通相机20能够生成多个区域RNG1～RNGN所对应的多个图像IMG1～IMGN，在第i个图像IMGi仅映出对应的区域RNGi所含的物体。
图2是说明选通相机20的动作的图。图2中示出测定第i个区域RNGi时的情形。投光器22与投光定时信号S1同步地在时刻t0～t1之间的发光期间τ1期间发光。在最上层，以横轴示出时间，以纵轴示出获取了距离的光线的示意图(diagram)。将从选通相机20到区域RNGi的跟前的边界的距离设为dMINi、到区域RNGi的里侧的边界的距离设为dMAXi。
在某一时刻出自于投光器22的光到达距离dMINi然后其反射光返回到图像传感器24为止的往返时间TMINi为，
TMINi＝2×dMINi/c。
c为光速。
同样，在某一时刻出自于投光器22的光到达距离dMAXi然后其反射光返回到图像传感器24为止的往返时间TMAXi为，
TMAXi＝2×dMAXi/c。
在仅希望拍摄区域RNGi所含的物体OBJ时，控制器26以在时刻t2＝t0+TMINi开始曝光、在时刻t3＝t1+TMAXi结束曝光的方式生成拍摄定时信号S2。这是一次的曝光动作。
也可以在拍摄第i个区域RNGi时进行多次的曝光。在该情况下，控制器26以规定的周期τ2重复多次上述的曝光动作即可。
另外，在赋予图2的控制定时t0～t3时，在实际拍摄的图像中，比距离dMINi靠跟前的窄区域(图2中p所示的)所含的物体以比区域RNGi所含的物体相对低的曝光拍到。同样，比距离dMAXi靠里侧的窄区域(图2中q所示的)所含的物体也以相对低的曝光拍到。
图3中的(a)、(b)是说明由选通相机20获得的图像的图。在图3中的(a)的例子中，物体(行人)OBJ2存在于区域RNG2，物体(车辆)OBJ3存在于区域RNG3。图3中的(b)中示出在图3中的(a)的状况下获得的多个图像IMG1～IMG3。在拍摄图像IMG1时，图像传感器仅由来自区域RNG1的反射光曝光，因此在图像IMG1中未拍到任何物体像。
在拍摄图像IMG2时，图像传感器仅由来自区域RNG2的反射光曝光，因此图像IMG2中仅拍到物体像OBJ2。同样，在拍摄图像IMG3时，图像传感器仅由来自区域RNG3的反射光曝光，因此图像IMG3中仅拍到物体像OBJ3。如此，根据选通相机20，能够按照每个区域分开地拍摄物体。
返回图1。运算处理装置40构成为，能够基于通过选通相机20而得的多个区域RNG1～RNGN所对应的多个图像IMG1～IMGN识别物体的种类。运算处理装置40具备基于由机械学习生成的预测模型安装的分类器42。分类器42的算法不被特别限定，但能够采用YOLO(YouOnly Look Once)、SSD(Single Shot MultiBox Detector)、R-CNN(Region-basedConvolutional Neural Network)、SPPnet(Spatial Pyramid Pooling)、Faster R-CNN、DSSD(Deconvolution-SSD)、Mask R-CNN等、或者能够采用将来开发出的算法。
运算处理装置40能够通过CPU(Central Processing Unit)、MPU(MicroProcessing Unit)、微机等处理器(硬件)、处理器(硬件)所执行的软件程序的组合安装。运算处理装置40也可以是多个处理器的组合。或者运算处理装置40也可以仅由硬件构成。
关于多个区域，分别规定了对应的图像中拍到的物体像的大小的范围(称作允许范围)。分类器42在检测对象的物体像的尺寸包含在允许范围中这一前提(限制)下，识别多个图像IMG各自所含的物体像的种类。
例如分类器42的输出(检测数据称作)OUTi(i＝1，2，…N)中包含第i个图像数据IMGi所含的各物体像的尺寸信息、其种类(类别)的信息。在检测数据OUT包含每个物体的边界框的信息的情况下，能够使边界框的高度与宽度为物体的尺寸信息。种类的信息可以表示分别符合多个种类的可能性(所属概率)，也可以包含所属概率最高的种类的标识符。
图4是内置选通相机20的车辆用灯具200的剖面图。车辆用灯具200具备壳体210、外透镜220、远光以及近光的灯具单元230H/230L以及选通相机20。灯具单元230H/230L以及选通相机20收容于壳体210。
图5中的(a)、(b)是说明选通相机20隔着外透镜220所进行的拍摄的图。如图5中的(a)所示，在外透镜220附着有雨滴、污垢等附着物222。若拍摄对象到区域RNG1的跟前的边界的距离dMIN过短，则拍摄区域RNG1中包含外透镜220。其结果，如图5中的(b)所示，附着物222拍到图像IMG1中。此外，外透镜220的内表面反射所带来的光点224拍到图像IMG1中。而且，图像IMG1也有受到外透镜220所引起的畸变226的影响的情况。
若基于这种受到了外透镜的影响的图像IMG1进行物体识别，则识别率降低。因此，选通相机20构成为将外透镜220从拍摄范围中排除。如参照图2说明那样，在拍摄到某一区域时物体所拍到的范围基于投光与曝光的定时t0～t3而决定。换句话说，在本实施方式中，各区域RNG每一个的曝光与发光的定时(t0～t3)被确定为减少外透镜对于对应的图像的影响。“减少外透镜的影响”包含(i)外透镜的附着物不被拍到图像IMG中、(ii)外透镜的内表面反射所带来的光点不被拍到图像IMG中等。
图6中的(a)、(b)是说明排除了外透镜的影响的拍摄的图。如图6中的(a)所示，最跟前的区域RNG1被确定为不包含外透镜220。但是，即使在区域RNG1不包含外透镜220的情况下，外透镜220的影响有时也会出现在图像IMG1中。因此，能够将表示外透镜220的影响的范围确定为拍摄排除范围、将比拍摄排除范围靠里侧确定为可拍摄范围，并将区域RNG1规定在可拍摄范围内较好。由此，如图6中的(b)所示，在关于区域RNG1获得的图像IMG1中，不会拍到外透镜220的附着物等，可获得高图像质量。
关于各区域RNG1～RNGN的每一个，也可以根据投光器22、图像传感器24以及外透镜220的位置关系，从理论上计算减少外透镜220的影响那样的曝光与发光的定时。
但是，在实际的车辆用灯具200中，如图3所示，图像传感器24的拍摄面IS和投光器22的发光面ES不一定一致。此外，投光器22的发光面ES与外透镜220的距离和图像传感器24的拍摄面IS与外透镜220的距离也不一定一致。由于这种情况，通过理论计算来决定投光以及曝光相关的定时并不容易。
因此，控制器26对于各区域RNGi的每一个，可以一边使投光以及曝光相关的定时变化，一边监视图像传感器24的输出图像IMGi，将曝光与发光的定时优化，以减少外透镜220对图像IMGi的影响。也可以代替控制器26而由车辆用灯具200的外部的计算机进行该优化处理。
或者，也可以在车辆用灯具200的设计阶段或者检查工序中，由设计者或者检查员一边手动地改变投光以及曝光相关的定时，一边监视图像传感器24的输出图像而将曝光与发光的定时优化。
另外，也可以区别于以不会受到外透镜220的影响的方式确定出的多个区域RNG1～RNGN地保持以不会受到外透镜220的影响的方式被确定了投光以及曝光相关的定时的辅助区域RNG0。该辅助区域RNG0也可以与图6中的(a)的排除范围一致。而且，只要在车辆的停车中、行驶中切换为辅助区域RNG0而进行拍摄，就能够基于获得的图像检测外透镜220的附着物。
基于实施方式使用具体的语句说明了本发明，但实施方式只不过示出了本发明的原理、应用的一方面，在实施方式中，在不脱离权利要求书所规定的本发明的思想的范围内，认可很多变形例、配置的变更。

Claims (3)

1.一种车辆用灯具，其特征在于，具备：
外透镜；以及
选通相机，其构成为，对于深度方向划分为多个区域，对于各区域，将曝光与发光的定时设定为对于该区域确定的规定值而进行拍摄，所述选通相机收容于所述外透镜的内侧，
各区域的所述曝光与发光的定时被确定为所述外透镜不会对图像造成影响。
2.根据权利要求1所述的车辆用灯具，其特征在于，
所述选通相机包含控制器，该控制器自动地优化所述曝光与发光的定时，以减少所述外透镜对所述图像的影响。
3.根据权利要求1或2所述的车辆用灯具，其特征在于，
区别于所述多个区域地准备辅助区域，该辅助区域以使所述外透镜的附着物拍到所述图像中的方式被确定了所述曝光与发光的定时，能够基于所述辅助区域所对应的图像检测所述外透镜的附着物。
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