CN113453966A - 车辆用传感系统及车辆 - Google Patents

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Abstract

传感系统(4a)构成为对在设置于车辆的车辆用灯具的外罩附着的污垢进行检测。传感系统(4a)具有：LiDAR单元(44a)，其构成为配置于由所述车辆用灯具的壳体和外罩形成的空间内，并且取得表示所述车辆的周边环境的点群数据；灯具清洁器(46a)，其构成为将附着于外罩的污垢去除；以及灯具清洁器控制部(460a)，其构成为取得与在从LiDAR单元(44a)射出后由道路面反射的多个反射光的强度相关的反射光强度信息，基于取得的所述反射光强度信息，判定污垢是否附着于所述外罩，与污垢附着于所述外罩的判定相应地使所述灯具清洁器(46a)驱动。

Description

车辆用传感系统及车辆
技术领域
本发明涉及车辆用传感系统及车辆。
背景技术
当前，汽车的自动驾驶技术的研究在各国正在火热进行，用于使车辆(以下，“车辆”是指汽车)能够通过自动驾驶模式在公路行驶的法律的补充在各国正在被研究。在这里，在自动驾驶模式中，车辆系统自动地控制车辆的行驶。具体地说，在自动驾驶模式中，车辆系统基于从照相机、雷达(例如，激光雷达、毫米波雷达)等传感器得到的表示车辆的周边环境的信息(周边环境信息)而自动地进行转向控制(车辆的行进方向的控制)、制动控制及加速控制(车辆的制动、加减速的控制)之中的至少1个。另一方面，在以下叙述的手动驾驶模式中，如现有型的车辆的大多数所示那样，由驾驶员控制车辆的行驶。具体地说，在手动驾驶模式中，按照驾驶员的操作(转向操作、制动操作、加速操作)对车辆的行驶进行控制，车辆系统不会自动地进行转向控制、制动控制及加速控制。此外，车辆的驾驶模式不是仅存在于一部分车辆的概念，而是存在于还包含不具有自动驾驶功能的现有型的车辆在内的全部车辆中的概念，例如与车辆控制方法等相应地进行分类。
如上所述，可预想到将来在公路上通过自动驾驶模式行驶中的车辆(以下，适当称为“自动驾驶车辆”)和通过手动驾驶模式行驶中的车辆(以下，适当称为“手动驾驶车辆”)混行。
作为自动驾驶技术的一个例子，在专利文献1中公开了后续车辆自动追随于前行车辆而行驶的自动追随行驶系统。在该自动追随行驶系统中，前行车辆和后续车辆各自具有照明系统，用于防止在前行车辆和后续车辆之间插入其他车辆的文字信息在前行车辆的照明系统中进行显示，并且表示是自动追随行驶这一主旨的文字信息在后续车辆的照明系统中进行显示。
专利文献1：日本特开平9－277887号公报
发明内容
另外，在自动驾驶技术的发展中，需要使车辆的周边环境的检测精度显著地提高。在这方面，在车辆中搭载多个不同种类的传感器(例如，照相机、LiDAR单元、毫米波雷达等)的做法正在被研究。例如，研究出分别在车辆的4角配置多个传感器。具体地说，研究出在车辆的4角配置的4个车辆用灯具分别搭载LiDAR单元、照相机及毫米波雷达。
在车辆用灯具内配置的LiDAR单元经过透明的外罩而取得表示车辆的周边环境的点群数据。同样地，在车辆用灯具内配置的照相机经过透明的外罩而取得表示车辆的周边环境的图像数据。因此，在车辆用灯具的外罩附着有污垢的情况下，由于附着于外罩的污垢(雨、雪、泥等)，有可能无法基于LiDAR单元的点群数据和/或照相机的图像数据而准确地确定车辆的周边环境。如上所述，在LiDAR单元、照相机等传感器配置于车辆用灯具内的情况下，需要对用于检测污垢的方法进行研究，该污垢附着于外罩，对传感器的检测精度造成不良影响。
本发明的目的在于，提供能够抑制在车辆用灯具内配置的传感器的检测精度的降低的车辆用传感系统及车辆。
本发明的一个方式所涉及的车辆用传感系统构成为对在设置于车辆的车辆用灯具的外罩附着的污垢进行检测。
车辆用传感系统具有：
LiDAR单元，其构成为，配置于由所述车辆用灯具的壳体和外罩形成的空间内，并且取得表示所述车辆的周边环境的点群数据；
灯具清洁器，其构成为将附着于所述外罩的污垢去除；以及
灯具清洁器控制部，其构成为取得与在从所述LiDAR单元射出后由道路面反射的多个反射光的强度相关的反射光强度信息，基于取得的所述反射光强度信息，判定污垢是否附着于所述外罩，与污垢附着于所述外罩的判定相应地使所述灯具清洁器驱动。
根据上述结构，在基于反射光强度信息而判定污垢是否附着于外罩的基础上，与在外罩附着有污垢的判定相应地使灯具清洁器驱动。如上所述，能够基于反射光强度信息对附着于外罩的污垢进行检测。在这一点，在雨、雪、泥等污垢附着于外罩的情况下，由于该污垢使反射光的强度降低，因此能够基于反射光的强度对附着于外罩的污垢进行检测。
因此，能够可靠地检测附着于外罩的污垢，因此能够抑制在车辆用灯具内配置的LiDAR单元等传感器的检测精度的降低。
另外，所述灯具清洁器控制部也可以构成为基于取得的所述反射光强度信息和规定的阈值的比较，判定污垢是否附着于所述外罩。
根据上述结构，能够基于取得的反射光强度信息和规定的阈值的比较而对附着于外罩的污垢进行检测。
另外，所述灯具清洁器控制部也可以构成为基于所述多个反射光的强度各自和所述规定的阈值的比较，判定污垢是否附着于所述外罩。
根据上述结构，能够基于多个反射光的强度各自和规定的阈值的比较而对附着于外罩的污垢进行检测。
另外，所述灯具清洁器控制部也可以构成为基于所述多个反射光的强度的平均值或中央值和所述规定的阈值的比较，判定污垢是否附着于所述外罩。
根据上述结构，能够基于多个反射光的强度的平均值或中央值和规定的阈值的比较而对附着于外罩的污垢进行检测。
另外，所述规定的阈值也可以与在污垢没有附着于所述外罩时测定出的来自道路面的反射光的强度相关联。
根据上述结构，规定的阈值与在污垢没有附着于外罩时测定出的来自道路面的反射光的强度相关联，因此能够基于取得的反射光强度信息和规定的阈值的比较而对附着于外罩的污垢进行检测。
另外，也可以构成为，在所述车辆停车时，所述灯具清洁器控制部取得及保存所述反射光强度信息。
所述灯具清洁器控制部也可以构成为基于新取得的所述反射光强度信息和所保存的所述反射光强度信息的比较，判定污垢是否附着于所述外罩。
根据上述结构，能够基于新取得的反射光强度信息和在车辆前次停车时取得的反射光强度信息的比较而对附着于外罩的污垢进行检测。
另外，也可以构成为，在所述道路面干燥的情况下，所述灯具清洁器控制部基于取得的所述反射光强度信息，判定污垢是否附着于所述外罩。
另外，提供具有车辆用传感系统的车辆。
根据上述内容，能够提供能够抑制在车辆用灯具内配置的传感器的检测精度的降低的车辆。
发明的效果
根据本发明，能够提供能够抑制在车辆用灯具内配置的传感器的检测精度的降低的车辆用传感系统及车辆。
附图说明
图1表示具有本发明的实施方式(以下，称为本实施方式)所涉及的车辆系统的车辆的示意图。
图2是表示本实施方式所涉及的车辆系统的框图。
图3是表示左前传感系统的框图。
图4是用于说明第1实施方式所涉及的对附着于外罩的污垢进行检测的方法的流程图。
图5是表示从多个垂直角度的各个角度下的LiDAR单元射出的激光的图。
图6是表示第n个反射光的强度In和阈值Ith之间的比较结果的一个例子的表格。
图7是用于说明在车辆停车时取得反射光强度信息的一系列的处理的流程图。
图8是用于说明第2实施方式所涉及的对附着于外罩的污垢进行检测的方法的流程图。
图9是表示本次测定出的第n个反射光的强度In和前次测定出的第n个反射光的强度Iref_n之间的比较结果的一个例子的表格。
具体实施方式
下面，一边参照附图一边对本发明的实施方式(以下，简称为“本实施方式”)进行说明。此外，在本实施方式的说明中，对于具有与已经说明的部件相同的参照标号的部件，为了便于说明，省略其说明。另外，对于本附图所示的各部件的尺寸，为了便于说明，有时与实际的各部件的尺寸不同。
另外，在本实施方式的说明中，为了便于说明，有时适当提及“左右方向”、“前后方向”、“上下方向”。这些方向是关于图1所示的车辆1而设定的相对的方向。在这里，“前后方向”是包含“前方向”及“后方向”的方向。“左右方向”是包含“左方向”及“右方向”的方向。“上下方向”是包含“上方向”及“下方向”的方向。此外，在图1中上下方向未示出，但上下方向是与前后方向及左右方向垂直的方向。
首先，参照图1及图2对本实施方式所涉及的车辆1及车辆系统2进行说明。图1是表示具有车辆系统2的车辆1的俯视图的示意图。图2是表示车辆系统2的框图。
如图1所示，车辆1是能够通过自动驾驶模式行驶的车辆(汽车)，具有车辆系统2、左前灯具7a、右前灯具7b、左后灯具7c和右后灯具7d。
如图1及图2所示，车辆系统2至少具有车辆控制部3、左前传感系统4a(以下，简称为“传感系统4a”)、右前传感系统4b(以下，简称为“传感系统4b”)、左后传感系统4c(以下，简称为“传感系统4c”)和右后传感系统4d(以下，简称为“传感系统4d”)。
并且，车辆系统2具有传感器5、HMI(Human Machine Interface)8、GPS(GlobalPositioning System)9、无线通信部10和存储装置11。另外，车辆系统2具有转向致动器12、转向装置13、制动致动器14、制动装置15、加速致动器16和加速装置17。
车辆控制部3构成为对车辆1的行驶进行控制。车辆控制部3例如由至少一个电子控制单元(ECU：Electronic Control Unit)构成。电子控制单元包含计算机系统(例如，SoC(System on a Chip)等)和由晶体管等有源元件及无源元件构成的电子电路，该计算机系统包含大于或等于1个处理器和大于或等于1个存储器。处理器例如包含CPU(CentralProcessing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)及TPU(Tensor Processing Unit)之中的至少一个。CPU可以由多个CPU内核构成。GPU可以由多个GPU内核构成。存储器包含ROM(Read Only Memory)和RAM(Random Access Memory)。在ROM中可以存储车辆控制程序。例如，车辆控制程序可以包含自动驾驶用的人工智能(AI)程序。AI程序是使用多层神经网络的、通过有教师或无教师的机器学习(特别地，深度学习)构建出的程序(训练好的模型)。在RAM中可以暂时地存储车辆控制程序、车辆控制数据和/或表示车辆的周边环境的周边环境信息。处理器可以构成为将从存储于ROM中的各种车辆控制程序指定出的程序在RAM上展开，通过与RAM的协同动作而执行各种处理。另外，计算机系统可以由ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field－Programmable Gate Array)等非罗曼型计算机构成。并且，计算机系统也可以由罗曼型计算机和非罗曼型计算机的组合而构成。
传感系统4a～4d各自构成为对车辆1的周边环境进行检测。在本实施方式的说明中，传感系统4a～4d各自设为具有相同的结构要素。因此，下面，参照图3对传感系统4a进行说明。图3是表示传感系统4a的框图。
如图3所示，传感系统4a具有控制部40a、照明单元42a、照相机43a、LiDAR(LightDetection and Ranging)单元44a(激光雷达的一个例子)、毫米波雷达45a和灯具清洁器46a。控制部40a、照明单元42a、照相机43a、LiDAR单元44a和毫米波雷达45a配置于由图1所示的左前灯具7a的壳体24a和透光性的外罩22a形成的空间Sa内。另一方面，灯具清洁器46a配置于空间Sa的外侧、且左前灯具7a的附近。另外，控制部40a也可以配置于除了空间Sa以外的车辆1的规定的场所。例如，控制部40a可以与车辆控制部3一体地构成。
控制部40a构成为分别对照明单元42a、照相机43a、LiDAR单元44a、毫米波雷达45a和灯具清洁器46a的动作进行控制。在这一点，控制部40a作为照明单元控制部420a、照相机控制部430a、LiDAR单元控制部440a、毫米波雷达控制部450a、灯具清洁器控制部460a起作用。
控制部40a由至少一个电子控制单元(ECU)构成。电子控制单元包含计算机系统(例如，SoC等)和由晶体管等有源元件及无源元件构成的电子电路，该计算机系统包含大于或等于1个处理器和大于或等于1个存储器。处理器包含CPU、MPU、GPU及TPU之中的至少一个。存储器包含ROM和RAM。另外，计算机系统也可以由ASIC、FPGA等非冯诺依曼型计算机构成。
照明单元42a构成为朝向车辆1的外部(前方)射出光，由此形成配光图案。照明单元42a具有射出光的光源和光学系统。光源例如可以由排列为矩阵状(例如，N行×M列，N＞1、M＞1)的多个发光元件构成。发光元件例如为LED(Light Emitting Diode)、LD(LaSerDiode)或有机EL元件。光学系统可以包含反射镜和透镜之中的至少一者，该反射镜构成为将从光源射出的光朝向照明单元42a的前方反射，该透镜构成为使从光源直接射出的光或由反射镜反射的光进行折射。
照明单元控制部420a构成为对照明单元42a进行控制，以使得照明单元42a将规定的配光图案朝向车辆1的前方区域射出。例如，照明单元控制部420a可以与车辆1的驾驶模式相应地对从照明单元42a射出的配光图案进行变更。
照相机43a构成为对车辆1的周边环境进行检测。特别地，照相机43a构成为在取得表示车辆1的周边环境的图像数据之后，将该图像数据发送至照相机控制部430a。照相机控制部430a可以基于发送出的图像数据而确定周边环境信息。在这里，周边环境信息可以包含与存在于车辆1的外部的对象物相关的信息。例如，周边环境信息可以包含与存在于车辆1的外部的对象物的属性相关的信息和与对象物相对于车辆1的距离、方向和/或位置相关的信息。照相机43a例如包含CCD(Charge－Coupled Device)、CMOS(互补型MOS：MetalOxide Semiconductor)等拍摄元件。照相机43a可以构成为单镜头照相机，也可以构成为立体照相机。在照相机43a为立体照相机的情况下，控制部40a通过利用视差，从而能够基于由立体照相机取得的大于或等于2个图像数据而确定车辆1和存在于车辆1的外部的对象物(例如，行人等)之间的距离。
LiDAR单元44a构成为对车辆1的周边环境进行检测。特别地，LiDAR单元44a构成为在取得表示车辆1的周边环境的点群数据之后，将该点群数据发送至LiDAR单元控制部440a。LiDAR单元控制部440a可以基于发送出的点群数据而确定周边环境信息。
更具体地说，LiDAR单元44a取得与激光的各出射角度(水平角度θ、垂直角度
Figure BDA0003208311430000081
)下的激光(光脉冲)的飞行时间(TOF：Time of Flight)ΔT1相关的信息。LiDAR单元44a能够基于与各出射角度下的飞行时间ΔT1相关的信息，取得与各出射角度下的LiDAR单元44a和存在于车辆1的外部的物体之间的距离D相关的信息。
另外，LiDAR单元44a例如具有：发光部，其构成为射出激光；光偏转器，其构成为使激光在水平方向及垂直方向进行扫描；透镜等光学系统；以及受光部，其构成为对由物体反射出的激光进行受光。从发光部射出的激光的峰值波长并不特别受到限定。例如，激光可以是峰值波长为900nm附近的非可见光(红外线)。发光部例如是激光二极管。光偏转器例如是MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)镜或多棱镜。受光部例如是光电二极管。此外，LiDAR单元44a也可以取得点群数据而不通过光偏转器使激光进行扫描。例如，LiDAR单元44a可以通过相控阵方式或闪光方式而取得点群数据。另外，LiDAR单元44a也可以通过使发光部和受光部机械地旋转驱动而取得点群数据。
毫米波雷达45a构成为对表示车辆1的周边环境的雷达数据进行检测。特别地，毫米波雷达45a构成为在取得雷达数据之后，将该雷达数据发送至毫米波雷达控制部450a。毫米波雷达控制部450a构成为基于雷达数据而取得周边环境信息。周边环境信息可以包含与存在于车辆1的外部的对象物相关的信息。周边环境信息例如可以包含与对象物相对于车辆1的位置和方向相关的信息、以及与对象物相对于车辆1的相对速度相关的信息。
例如，毫米波雷达45a能够通过脉冲调制方式、FM-CW(Frequency Moduleted-Continuous Wave)方式或双频CW方式而取得毫米波雷达45a和存在于车辆1的外部的物体之间的距离及方向。在使用脉冲调制方式的情况下，毫米波雷达45a在取得与毫米波的飞行时间ΔT2相关的信息之后，能够基于与飞行时间ΔT2相关的信息而取得与毫米波雷达45a和存在于车辆1的外部的物体之间的距离D相关的信息。另外，毫米波雷达45a能够基于由一方的接收天线接收到的毫米波(接收波)的相位和由与一方的接收天线相邻的另一方的接收天线接收到的毫米波(接收波)的相位之间的相位差而取得与物体相对于车辆1的方向相关的信息。另外，毫米波雷达45a能够基于从发送天线辐射的发送波的频率f0和由接收天线接收到的接收波的频率f1而取得与物体相对于毫米波雷达45a的相对速度V相关的信息。
灯具清洁器46a构成为将附着于外罩22a的污垢去除，配置于外罩22a的附近(参照图5)。灯具清洁器46a可以通过将清洗液或空气朝向外罩22a喷射而将附着于外罩22a的污垢去除。
灯具清洁器控制部460a构成为对灯具清洁器46a进行控制。灯具清洁器控制部460a构成为基于与在从LiDAR单元44a射出后由道路面反射的多个反射光的强度相关的反射光强度信息，判定是否在外罩22a附着有污垢(例如，雨、雪、泥、尘土等)。并且，灯具清洁器控制部460a构成为与判定为在外罩22a附着有污垢相应地使灯具清洁器46a进行驱动。
另外，传感系统4b～4d各自也同样地，具有：控制部、照明单元、照相机、LiDAR单元、毫米波雷达和灯具清洁器。特别地，传感系统4b的这些装置配置于由图1所示的右前灯具7b的壳体24b和透光性的外罩22b形成的空间Sb内。传感系统4c的这些装置配置于由左后灯具7c的壳体24c和透光性的外罩22c形成的空间Sc内。传感系统4d的这些装置配置于由右后灯具7d的壳体24d和透光性的外罩22d形成的空间Sd内。
返回至图2，传感器5可以具有加速度传感器、速度传感器及陀螺仪传感器等。传感器5构成为对车辆1的行驶状态进行检测，将表示车辆1的行驶状态的行驶状态信息输出至车辆控制部3。另外，传感器5可以具有对车辆1的外部的外部气体温度进行检测的外部气体温度传感器。
HMI 8由接受来自驾驶员的输入操作的输入部和将行驶信息等朝向驾驶员输出的输出部构成。输入部包含：方向盘、加速踏板、制动踏板、对车辆1的驾驶模式进行切换的驾驶模式切换开关等。输出部是对各种行驶信息进行显示的显示器(例如，Head Up Display(HUD)等)。GPS 9构成为取得车辆1的当前位置信息，将该取得的当前位置信息输出至车辆控制部3。
无线通信部10构成为从其他车辆接收与处于车辆1的周围的其他车辆相关的信息，并且将与车辆1相关的信息发送至其他车辆(车车间通信)。另外，无线通信部10构成为从信号机、标志灯等基础设施设备接收基础设施信息，并且将车辆1的行驶信息发送至基础设施设备(路车间通信)。另外，无线通信部10构成为从行人所携带的便携式电子仪器(智能手机、平板、可穿戴设备等)接收与行人相关的信息，并且将车辆1的本车行驶信息发送至便携式电子仪器(人车间通信)。车辆1可以通过点对点模式与其他车辆、基础设施设备或者便携式电子仪器进行直接通信，也可以经由互联网等通信网络进行通信。
存储装置11是硬盘驱动器(HDD)、SSD(Solid State Drive)等外部存储装置。在存储装置11中可以存储2维或3维的地图信息和/或车辆控制程序。例如，3维的地图信息可以由3D映射数据(点群数据)构成。存储装置11构成为与来自车辆控制部3的请求相应地，将地图信息、车辆控制程序输出至车辆控制部3。地图信息、车辆控制程序可以经由通信网络而与无线通信部10进行更新。
在车辆1通过自动驾驶模式行驶的情况下，车辆控制部3基于行驶状态信息、周边环境信息、当前位置信息、地图信息等，自动地生成转向控制信号、加速控制信号及制动控制信号之中的至少一个。转向致动器12构成为从车辆控制部3接收转向控制信号，基于接收到的转向控制信号对转向装置13进行控制。制动致动器14构成为从车辆控制部3接收制动控制信号，基于接收到的制动控制信号对制动装置15进行控制。加速致动器16构成为从车辆控制部3接收加速控制信号，基于接收到的加速控制信号对加速装置17进行控制。如上所述，车辆控制部3基于行驶状态信息、周边环境信息、当前位置信息、地图信息等，自动地控制车辆1的行驶。即，在自动驾驶模式中，车辆1的行驶由车辆系统2自动控制。
另一方面，在车辆1通过手动驾驶模式行驶的情况下，车辆控制部3按照驾驶员针对加速踏板、制动踏板及方向盘的手动操作，生成转向控制信号、加速控制信号及制动控制信号。如上所述，在手动驾驶模式中，通过驾驶员的手动操作而生成转向控制信号、加速控制信号及制动控制信号，因此车辆1的行驶由驾驶员控制。
接下来，对车辆1的驾驶模式进行说明。驾驶模式由自动驾驶模式和手动驾驶模式构成。自动驾驶模式由完全自动驾驶模式、高级驾驶辅助模式和驾驶辅助模式构成。在完全自动驾驶模式中，车辆系统2自动地进行转向控制、制动控制及加速控制的全部行驶控制，并且驾驶员不处于能够驾驶车辆1的状态。在高级驾驶辅助模式中，车辆系统2自动地进行转向控制、制动控制及加速控制的全部行驶控制，并且驾驶员虽然处于能够驾驶车辆1的状态，但并不驾驶车辆1。在驾驶辅助模式中，车辆系统2自动地进行转向控制、制动控制及加速控制之中的一部分的行驶控制，并且在车辆系统2的驾驶辅助下由驾驶员驾驶车辆1。另一方面，在手动驾驶模式中，车辆系统2不自动地进行行驶控制，并且没有车辆系统2的驾驶辅助而由驾驶员驾驶车辆1。
(第1实施方式所涉及的污垢检测方法)
接下来，以下主要参照图4而说明对附着于左前灯具7a的外罩22a的污垢进行检测的方法。图4是用于说明第1实施方式所涉及的对附着于外罩22a的污垢进行检测的方法(以下，称为“污垢检测方法”)的流程图。此外，在本实施方式中，仅对通过传感系统6a执行的污垢检测处理进行说明，但希望留意到通过传感系统6b～6d执行的污垢检测处理也与通过传感系统6a执行的污垢检测处理相同这一点。
如图4所示，在步骤S1中，车辆控制部3基于从传感系统4a～4d发送出的各周边环境信息，判定车辆1的周边的道路面是否干燥。在步骤S1的判定结果为NO的情况下，直至步骤S1的判定结果成为YES为止反复执行本判定处理。例如，在车辆1处于行驶中的情况下，车辆1的周边的道路面逐次变化，因此可以直至判定为车辆1的周边的道路面干燥为止执行步骤S1的处理。另一方面，在步骤S1的判定结果为YES的情况下，本处理进入至步骤S2。
接下来，在步骤S2中，LiDAR单元控制部440a对LiDAR单元44a进行控制，以使得LiDAR单元44a相对于各水平角度θ朝向道路面R射出激光L(参照图5)。如已经说明所述，LiDAR单元44a构成为以由水平方向上的水平角度θ和垂直方向上的垂直角度
Figure BDA0003208311430000123
构成的多个出射角度射出激光。如上所述，通过取得与各出射角度下的飞行时间ΔT相关的信息，从而生成表示相对于各出射角度的距离的点群数据。在本实施方式所涉及的污垢检测处理中，LiDAR单元44a在对道路面R进行测定的规定的层(规定的垂直角度
Figure BDA0003208311430000121
)射出激光。在这里，如图5所示，规定的层相当于由实线表示的激光L的层。即，激光的垂直角度
Figure BDA0003208311430000122
固定为用于对道路面R进行扫描的规定的垂直角度。另一方面，激光的水平角度θ变化。具体地说，在水平方向上的角度范围为45°、水平方向上的角距Δθ为0.2°的情况下，LiDAR单元44a分别相对于226个水平角度θ朝向道路面R射出激光。在这里，在将第n个(n为整数，1≤n≤226)射出的激光的水平角度设为θn、将第(n－1)个射出的激光的水平角度设为θn－1的情况下，θn＝θn－1+Δθ的关系成立。在这里，Δθ如上所述设为0.2°。
另外，在步骤S2的处理中从LiDAR单元44a射出的激光的强度，可以大于在取得点群数据时从LiDAR单元44a射出的激光的强度。在这一点，在本污垢检测方法中，不是取得与对象物的距离相关的信息而是取得由对象物反射的反射光的强度的信息，因此为了使激光的强度的信息的精度提高，优选从LiDAR单元44a射出的激光的强度大于通常的激光的强度。并且，步骤S2的处理中的受光部相对于反射光的受光灵敏度，可以大于取得点群数据时的受光部相对于反射光的受光灵敏度。
接下来，在步骤S3中，LiDAR单元44a对由道路面R反射的226个水平角度θ(θ1、θ2···、θ226)各自的反射光进行受光。然后，LiDAR单元44a在生成与相对于各水平角度θn的多个反射光的强度In相关的反射光强度信息之后，经由LiDAR单元控制部440a将该生成的反射光强度信息发送至灯具清洁器控制部460a。如上所述，在步骤S4中，灯具清洁器控制部460a从LiDAR单元44a取得反射光强度信息。在这里，反射光强度信息包含与第n个(n＝1～226)射出的激光的反射光的强度In相关的信息。
接下来，在步骤S5中，灯具清洁器控制部460a将226个反射光的强度In各自和规定的阈值Ith进行比较。具体地说，灯具清洁器控制部460a对226个反射光的强度In各自是否小于规定的阈值Ith(In＜Ith)进行判定。在这里，规定的阈值Ith与在污垢没有附着于外罩22a时测定出的来自道路面R的反射光的强度I相关联。例如，规定的阈值Ith可以设定为在污垢没有附着于外罩22a时测定出的来自道路面R的反射光的强度I的X％的值。在这里，X优选设定为40至70之间的值(优选为60至70之间的值)，但X的值并不特别受到限定。即，规定的阈值Ith并不特别受到限定。另外，规定的阈值Ith预先保存于控制部40a的存储器。另外，规定的阈值Ith也可以考虑外罩22a的历时劣化等而随着时间经过被更新。
接下来，通过步骤S5的处理，灯具清洁器控制部460a对小于规定的阈值Ith的反射光的强度In的数量是否大于或等于规定的个数进行判定(步骤S6)。如图6所示，灯具清洁器控制部460a在判定反射光的强度I1至I226各自是否小于阈值Ith之后，对小于阈值Ith的反射光的强度In的个数进行计数。然后，对计数得到的反射光的强度In的个数是否大于或等于规定的个数进行判定。
在步骤S6的判定结果为YES的情况下，灯具清洁器控制部460a判定为污垢G(参照图5)附着于外罩22a(步骤S8)。在这里，污垢G例如是雨、雪、泥、尘土等。另一方面，在步骤S6的判定结果为NO的情况下，灯具清洁器控制部460a判定为污垢G没有附着于外罩22a(步骤S7)，然后结束本处理。
然后，在步骤S9中，灯具清洁器控制部460a为了去除附着于外罩22a的污垢G而使灯具清洁器46a驱动。具体地说，灯具清洁器控制部460a使灯具清洁器46a驱动以使得从灯具清洁器46a将清洗液或空气朝向外罩22a喷射。
在灯具清洁器46a针对外罩22a执行污垢去除处理后(在执行步骤S9的处理后)，本处理返回至步骤S2。如上所述，直至判定为污垢G没有附着于外罩22a为止反复执行步骤S2至S9为止的处理。此外，也可以在执行步骤S9的处理后结束本处理。
如上所述，根据本实施方式，基于与多个反射光的强度In相关的反射光强度信息判定污垢是否附着于外罩22a，然后与污垢附着于外罩22a的判定相应地外罩22a进行驱动。如上所述，能够基于反射光强度信息对附着于外罩22a的污垢进行检测。在这一点，在雨、雪、泥等污垢附着于外罩22a的情况下，由于该污垢使反射光的强度降低，因此能够基于反射光的强度对附着于外罩22a的污垢进行检测。特别地，根据当前的实验结果判明出，污垢附着于外罩22a的情况下的反射光的强度成为在污垢没有附着于外罩22a时测定出的来自道路面R的反射光的强度I的60％～70％之间的值。因此，能够可靠地检测附着于外罩22a的污垢，因此能够抑制配置于左前灯具7a内的LiDAR单元44a等传感器的检测精度的降低。
另外，根据本实施方式，如通过步骤S1的处理所说明那样，在车辆1的周边的道路面R干燥时执行步骤S2至S9的处理(换言之，污垢检测处理)。在这一点，在道路面R潮湿的情况下，从LiDAR单元44a射出的激光会由道路面R进行正反射。因此，在由道路面R反射后向LiDAR单元44a的受光部射入的光的强度变得非常小，因此有可能无法基于反射光强度信息而高精度地判定污垢是否附着于外罩22a。另一方面，根据本实施方式，在道路面R干燥的情况下执行污垢是否附着于外罩22a的判定处理，因此能够基于反射光强度信息而高精度地判定污垢是否附着于外罩22a。
此外，在本实施方式中，在步骤S5的比较处理中，判定226个反射光的强度In各自是否小于规定的阈值Ith，但步骤S5的比较处理并不特别受到限定。例如，也可以判定226个反射光的强度In的平均值或中央值是否小于规定的阈值Ith。在判定为反射光的强度In的平均值或中央值大于或等于规定的阈值Ith的情况下，在步骤S7中，灯具清洁器控制部460a可以判定为污垢G没有附着于外罩22a。另一方面，在判定为反射光的强度In的平均值或中央值小于规定的阈值Ith的情况下，在步骤S8中，灯具清洁器控制部460a可以判定为污垢G附着于外罩22a。在该情况下，希望留意到步骤S6的处理被省略这一点。
另外，在本实施方式中，设为LiDAR单元44a的水平方向上的角度范围及角距分别为45°、0.2°而进行了说明，但本实施方式并不限定于此。LiDAR单元44a的水平方向上的角度范围及角距的值可以是任意的值。
(第2实施方式所涉及的污垢检测方法)
接下来，以下主要参照图7及图8而说明对第2实施方式所涉及的附着于左前灯具7a的外罩22a的污垢进行检测的方法。图7是用于说明在车辆1停车时取得反射光强度信息的一系列的处理的流程图。图8是用于说明第2实施方式所涉及的对附着于外罩22a的污垢进行检测的方法(污垢检测方法)的流程图。此外，在本实施方式也同样地，仅对通过传感系统6a执行的污垢检测处理进行说明，但希望留意到通过传感系统6b～6d执行的污垢检测处理也与通过传感系统6a执行的污垢检测处理相同这一点。
首先，参照图7对在车辆1停车时取得反射光强度信息的一系列的处理进行以下说明。如图7所示，在步骤S10中，车辆控制部3在车辆1停车的情况下(步骤S10为YES)，基于从传感系统4a～4d发送出的各周边环境信息，判定车辆1的周边的道路面是否干燥(步骤S11)。在步骤S10、S11的判定结果为NO的情况下，直至步骤S10、S11的判定结果成为YES为止反复执行本判定处理。另一方面，在步骤S11的判定结果为YES的情况下，本处理进入至步骤S12。此外，在车辆1通过高级自动驾驶模式或完全自动驾驶模式行驶中的情况下，车辆控制部3可以决定车辆1的停车。在该情况下，在车辆控制部3决定车辆1的停车后，执行步骤S11及其后的处理。另一方面，在车辆1通过手动驾驶模式或驾驶辅助模式行驶中的情况下，车辆控制部3可以基于车辆1的周边环境信息(例如，停车场的存在)及行驶信息(例如，倒车行驶)，判定车辆1当前是否正要停车。
接下来，在步骤S12中，LiDAR单元控制部440a对LiDAR单元44a进行控制，以使得LiDAR单元44a相对于各水平角度θ朝向道路面R射出激光L(参照图5)。接下来，在步骤S13中，对由道路面R反射的226个水平角度θ(θ1、θ2···、θ226)各自的反射光进行受光。然后，LiDAR单元44a在生成与相对于各水平角度θn的多个反射光的强度In相关的反射光强度信息之后，经由LiDAR单元控制部440a将该生成的反射光强度信息发送至灯具清洁器控制部460a。如上所述，灯具清洁器控制部460a能够取得反射光强度信息(步骤S14)。然后，灯具清洁器控制部460a将所取得的反射光强度信息保存于控制部40a的存储器或存储装置11(参照图2)(步骤S15)。如上所述，在车辆1停车时测定出的反射光强度信息保存于车辆1。
接下来，参照图8对第2实施方式所涉及的污垢检测方法进行以下说明。图8所示的污垢检测方法，例如在保管于停车场的车辆1启动时执行。如图8所示，在步骤S20中，车辆控制部3基于从传感系统4a～4d发送出的各周边环境信息，判定车辆1的周边的道路面是否干燥。在步骤S20的判定结果为YES的情况下，本处理进入至步骤S21。另一方面，在步骤S20的判定结果为NO的情况下，反复执行步骤S20的判定处理。
接下来，步骤S21中，LiDAR单元控制部440a对LiDAR单元44a进行控制，以使得LiDAR单元44a相对于各水平角度θ朝向道路面R射出激光L。
接下来，步骤S22中，LiDAR单元44a对由道路面R反射的226个水平角度θ(θ1、θ2···、θ226)各自的反射光进行受光。然后，LiDAR单元44a在生成与相对于各水平角度θn的多个反射光的强度In相关的反射光强度信息之后，经由LiDAR单元控制部440a将该生成的反射光强度信息发送至灯具清洁器控制部460a。如上所述，在步骤S23中，灯具清洁器控制部460a从LiDAR单元44a取得反射光强度信息。
接下来，在步骤S24中，灯具清洁器控制部460a将本次测定出的反射光强度信息和前次测定并且保存于车辆1中的反射光强度信息进行比较。在这一点，灯具清洁器控制部460a将本次测定出的226个反射光的强度In各自和前次测定出的226个反射光的强度Iref_n之中的对应的一个进行比较。具体地说，灯具清洁器控制部460a对本次测定出的第n个反射光的强度In相对于前次测定出的第n个反射光的强度Iref_n的比率(百分率)是否小于50％进行判定(n＝1、···226)。即，基于以下所示的式(1)将反射光的强度In和反射光的强度Iref_n进行比较。
(In/Iref_n)×100％＜50％···(1)
然后，灯具清洁器控制部460a判定满足上述式(1)的反射光的强度In的数量是否大于或等于规定的个数(步骤S25)。如图9所示，灯具清洁器控制部460a将从反射光的强度I1至I226各自和反射光的强度Iref_1至Iref_226的对应的一个进行比较，由此对满足上述式(1)的反射光的强度In的个数进行计数。
在步骤S25的判定结果为YES的情况下，灯具清洁器控制部460a判定为污垢G(参照图5)附着于外罩22a(步骤S27)。另一方面，在步骤S25的判定结果为NO的情况下，灯具清洁器控制部460a判定为污垢G没有附着于外罩22a(步骤S26)，然后本结束处理。
然后，在步骤S28中，灯具清洁器控制部460a为了去除附着于外罩22a的污垢G而使灯具清洁器46a驱动。具体地说，灯具清洁器控制部460a使灯具清洁器46a驱动，以使得从灯具清洁器46a将清洗液或空气朝向外罩22a喷射。
在灯具清洁器46a针对外罩22a执行污垢去除处理后(在执行步骤S28的处理后)，本处理返回至步骤S21。如上所述，直至判定为污垢G没有附着于外罩22a为止反复进行步骤S21至S8为止的处理。此外，也可以在执行步骤S28的处理后结束本处理。
如上所述，根据本实施方式，能够基于前次测定出的反射光强度信息和本次测定出的反射光强度信息的比较而对附着于外罩22a的污垢G进行检测。因此，能够可靠地检测附着于外罩22a的污垢G，因此能够抑制配置于左前灯具7a的LiDAR单元44a等传感器的检测精度的降低。
此外，在本实施方式中，在步骤S24及S25的处理中，在判定本次测定出的第n个反射光的强度In相对于前次测定出的第n个反射光的强度Iref_n的比率(百分率)是否小于50％的基础上，对满足上述式(1)的反射光的强度In的个数进行计数，但本实施方式并不限定于此。例如，也可以判定反射光的强度In相对于反射光的强度Iref_n的比率(百分率)是否小于X％(在这里，0％＜X＜100％)。另外，也可以判定反射光的强度Iref_n和反射光的强度In之间的差分ΔIn是否小于或等于规定的阈值Ith。
以上，对本发明的实施方式进行了说明，但当然不应该解释为本发明的技术范围限定于本实施方式的说明。本实施方式只是一个例子，本领域技术人员应该理解为，能够在权利要求书所记载的发明范围内进行各种实施方式的变更。本发明的技术范围应该基于权利要求书所记载的发明范围及其等同的范围而确定。
本申请适当引用在2019年2月18日申请的日本专利申请(特愿2019－026548号)中公开的内容。

Claims (8)

1.一种车辆用传感系统，其构成为对在设置于车辆的车辆用灯具的外罩附着的污垢进行检测，
该车辆用传感系统具有：
LiDAR单元，其构成为，配置于由所述车辆用灯具的壳体和外罩形成的空间内，并且取得表示所述车辆的周边环境的点群数据；
灯具清洁器，其构成为将附着于所述外罩的污垢去除；以及
灯具清洁器控制部，其构成为，取得与在从所述LiDAR单元射出后由道路面反射的多个反射光的强度相关的反射光强度信息，基于取得的所述反射光强度信息，判定污垢是否附着于所述外罩，与污垢附着于所述外罩的判定相应地使所述灯具清洁器驱动。
2.根据权利要求1所述的车辆用传感系统，其中，
所述灯具清洁器控制部构成为基于取得的所述反射光强度信息和规定的阈值的比较，判定污垢是否附着于所述外罩。
3.根据权利要求2所述的车辆用传感系统，其中，
所述灯具清洁器控制部构成为基于所述多个反射光的强度各自和所述规定的阈值的比较，判定污垢是否附着于所述外罩。
4.根据权利要求2所述的车辆用传感系统，其中，
所述灯具清洁器控制部构成为基于所述多个反射光的强度的平均值或中央值和所述规定的阈值的比较，判定污垢是否附着于所述外罩。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的车辆用传感系统，其中，
所述规定的阈值与在污垢没有附着于所述外罩时测定出的来自道路面的反射光的强度相关联。
6.根据权利要求1所述的车辆用传感系统，其中，
构成为，在所述车辆停车时，所述灯具清洁器控制部取得及保存所述反射光强度信息，
所述灯具清洁器控制部构成为基于新取得的所述反射光强度信息和所保存的所述反射光强度信息的比较，判定污垢是否附着于所述外罩。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的车辆用传感系统，其中，
构成为，在所述道路面干燥的情况下，所述灯具清洁器控制部基于取得的所述反射光强度信息，判定污垢是否附着于所述外罩。
8.一种车辆，其具有权利要求1至7中任一项所述的车辆用传感系统。
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