CN116848430A - 测距修正装置、测距修正方法、测距修正程序以及测距装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及测距修正装置、测距修正方法、测距修正程序以及测距装置。图像处理装置(100)具有处理器(102)，修正通过由像素检测针对光的照射的来自物标的反射点的反射光来测定到反射点的距离的LiDAR装置(1)的测距结果。图像处理装置(100)具备：像素信息获取部(110)，对多个反射点获取关联信息，上述关联信息是与由对应的像素检测到的距离相关的信息；法线计算部(130)，对构成反射点的物标的部分面，计算斜率特征量，上述斜率特征量与相对于基准面的斜率的大小相关；以及距离修正部(150)，基于斜率特征量来修正到各反射点的距离。

Description

测距修正装置、测距修正方法、测距修正程序以及测距装置

相关申请的交叉引用

本申请以2021年2月17日在日本申请的日本专利申请第2021－23679号、以及2022年1月13日在日本申请的日本专利申请第2022－3820号为基础，通过参照将基础申请的内容整体上引用至本申请。

技术领域

本说明书中的公开涉及通过检测针对光的照射的来自反射点的反射光来测定到反射点的距离的技术。

背景技术

在专利文献1中，公开了对测距装置的测量结果进行修正的装置。该装置测量通过受光部接收到的光子数，并基于该光子数来修正由接收的光强度引起的游走误差。

专利文献1：国际公开第2017/42993号公报

然而，在检测反射光的测距装置中，可能产生与反射面的斜率相应的距离的检测误差。在专利文献1的技术中，无法修正与反射面的斜率相应的误差。

发明内容

公开的目的在于提供能够提高测距精度的测距修正装置、测距修正方法、测距修正程序以及测距装置。

本说明书所公开的多个方式为了实现各自的目的，而采用相互不同的技术手段。另外，权利要求书以及该项所记载的括弧内的附图标记是表示与作为一个方式后述的实施方式中记载的具体单元的对应关系的一个例子，并不对技术范围进行限定。

公开的测距修正装置之一是具有处理器，修正通过由像素检测针对光的照射的来自物标的反射点的反射光来测定到反射点的距离的测距装置的测距结果的测距修正装置，具备：

获取部，对多个反射点获取关联信息，上述关联信息是与由对应的像素检测到的距离相关的信息；

特征量计算部，对构成反射点的物标的部分面，计算斜率特征量，上述斜率特征量与相对于基准面的斜率的大小相关；以及

修正部，基于斜率特征量来修正到各反射点的距离。

公开的测距修正方法之一是为了修正通过由像素检测针对光的照射的来自物标的反射点的反射光来测定到反射点的距离的测距装置的测距结果，而由处理器执行的测距修正方法，包含：

获取工序，对多个反射点获取关联信息，上述关联信息是与由对应的像素检测到的距离相关的信息；

特征量计算工序，对构成反射点的物标的部分面，计算斜率特征量，上述斜率特征量与相对于基准面的斜率的大小相关；以及

修正工序，基于斜率特征量来修正到各反射点的距离。

公开的测距修正程序之一是包含为了修正通过由像素检测针对光的照射的来自物标的反射点的反射光来测定到反射点的距离的测距装置的测距结果而使处理器执行的命令的测距修正程序，其中，

命令包含：

获取工序，对多个反射点获取关联信息，上述关联信息是与由对应的像素检测到的距离相关的信息；

特征量计算工序，对构成反射点的物标的部分面，计算斜率特征量，上述斜率特征量与相对于基准面的斜率的大小相关；以及

修正工序，基于斜率特征量来修正到各反射点的距离。

公开的测距装置之一是具有处理器，通过由像素检测针对光的照射的来自物标的反射点的反射光来测定到反射点的距离的测距装置，具备：

获取部，对多个反射点获取关联信息，上述关联信息是与由对应的像素检测到的距离相关的信息；

特征量计算部，对构成反射点的物标的部分面，计算斜率特征量，上述斜率特征量与相对于基准面的斜率的大小相关；以及

修正部，基于斜率特征量来修正到各反射点的距离。

根据这些公开，基于各反射点的斜率特征量来修正到各反射点的距离。因此，可以修正与构成反射点的部分面的斜率相应的误差。如上所述，可以提供能够提高测距精度的测距修正装置、测距修正方法以及测距修正程序。

附图说明

图1是表示测距修正装置所具有的功能的一个例子的框图。

图2是概念性地表示与斜率相应的检测波形的变化的图。

图3是概念性地表示法线向量的计算方法的图。

图4是表示由测距修正装置执行的测距修正方法的一个例子的流程图。

图5是概念性地表示第二实施方式中的法线向量的计算方法的图。

图6是表示由第二实施方式中的测距修正装置执行的测距修正方法的一个例子的流程图。

图7是表示第三实施方式中的测距修正装置所具有的功能的一个例子的框图。

图8是用于对波形的特征量进行说明的图。

图9是表示由第三实施方式中的测距修正装置执行的测距修正方法的一个例子的流程图。

图10是表示第四实施方式中的测距修正装置所具有的功能的一个例子的框图。

图11是表示由第四实施方式中的测距修正装置执行的测距修正方法的一个例子的流程图。

图12是表示第五实施方式中的测距修正装置所具有的功能的一个例子的框图。

图13是概念性地表示第五实施方式中的扫描速度的设定的图。

图14是表示由第五实施方式中的测距修正装置执行的测距修正方法的一个例子的流程图。

图15是概念性地表示第六实施方式中的扫描速度的设定的图。

具体实施方式

(第一实施方式)

如图1所示，作为本公开的一个实施方式的测距修正装置的图像处理装置100搭载于LiDAR(Light Detection and Ranging/Laser Imaging Detection and Ranging：光检测和测距/激光成像检测和测距)装置1。LiDAR装置1是通过检测针对光的照射的来自反射点的反射光来测定到反射点的距离的测距装置。LiDAR装置1例如是搭载于具备高级驾驶辅助功能以及自动驾驶功能中的至少一方的车辆的传感器。LiDAR装置1可通信地与车载ECU10连接。车载ECU10是将LiDAR装置1的测定结果用于处理的电子控制装置。

LiDAR装置1除了图像处理装置100以外还具备发光部2和拍摄部3。

发光部2例如是激光二极管等发出指向性激光的半导体元件。发光部2以断续的脉冲光束状照射朝向车辆的外界的激光。拍摄部3例如由SPAD(Single Photon AvalancheDiode：单光子雪崩二极管)等对光具有高灵敏度的受光元件构成。通过从拍摄部3的外界中的由拍摄部3的视角决定的感测区域入射的光，对拍摄部3进行曝光。构成拍摄部3的受光元件例如沿二维方向阵列状地排列多个。由相邻的多个受光元件的组构成反射光检测中的像素。即，按由多个受光元件的组构成的每个像素来检测表示到后述的反射点的距离与反射强度的关系的信息。

致动器4控制反射镜的反射角，其中，该反射镜将从发光部2照射的激光向LiDAR装置1的出射面反射。通过致动器4控制反射镜的反射角，来扫描激光。扫描方向可以是水平方向，也可以是垂直方向。此外，致动器4也可以是通过控制LiDAR装置1的壳体本身的姿势角来扫描激光的致动器。

图像处理装置100是至少各包含一个存储器101以及一个处理器102而构成的计算机。存储器101是非暂时地储存或者存储计算机可读取的程序以及数据的例子如半导体存储器、磁介质以及光学介质等中的至少一种的非过渡性实体存储介质(non-transitorytangible storage medium)。存储器101储存有后述的距离修正程序等由处理器102执行的各种程序。

处理器102例如包含CPU(Central Processing Unit：中央处理器)、GPU(GraphicsProcessing Unit：图形处理器)以及RISC(Reduced Instruction Set Computer：精简指令集计算机)－CPU等中的至少一种作为核心。处理器102执行存储于存储器101的测距修正程序中所包含的多个命令。由此，图像处理装置100构建用于进行修正处理的多个功能部，其中，在该修正处理中，修正测距结果，即修正根据拍摄部3的检测信息测量的到物标T的距离。这样，在图像处理装置100中，通过储存于存储器101的测距修正程序使处理器102执行多个命令，来构建多个功能部。具体而言，在图像处理装置100中，如图1所示，构建像素信息获取部110、点群生成部120、法线计算部130、可靠度计算部140以及距离修正部150等功能部。

像素信息获取部110控制拍摄部3中的多个像素的曝光以及扫描，并且处理来自拍摄部3的信号并将其数据化。在像素信息获取部110通过来自发光部2的光照射对拍摄部3进行曝光的反射光模式下，感测区域内的物点成为激光的反射点。其结果是，在反射点处反射的激光(以下，称为反射光)通过入射面入射至拍摄部3。此时，像素信息获取部110通过对拍摄部3的多个像素进行扫描，来感测反射光。

像素信息获取部110按每个受光频率累计在各像素中扫描到的反射强度。由此，如图2等所示，像素信息获取部110按每个像素获取与从照射光到检测出反射光的时间对应的到反射点的距离和反射强度的关系，作为与到反射点的距离相关的信息(关联信息)。具体而言，像素信息获取部110能够获取关系信息，作为按每个规定的距离区间累计反射强度所得的直方图信息、或者基于直方图中的每个距离区间的反射强度的波形信息。在本实施方式中，如图2等所示，关系信息是波形信息。由此，像素信息获取部110获取像素信息，该像素信息包含与到反射点的距离相关的信息。物标T中的反射光入射至同一像素的部分面SA构成由该像素检测的反射点。像素信息获取部110能够获取在每个像素中包含这样的像素信息的二维数据作为距离图像。

另一方面，在像素信息获取部110在来自发光部2的断续的光照射停止中对拍摄部3进行曝光的外光模式下，感测区域内的物点成为外光的反射点。其结果是，在反射点处反射的外光通过入射面入射至拍摄部3。此时，像素信息获取部110通过对拍摄部3的多个像素进行扫描，来感测反射的外光。此处，特别是像素信息获取部110能够通过对根据感测到的外光的强度按每个像素获取的亮度值进行二维数据化作为各像素值，来获取外光图像。此外，外光图像也可以称为背景光图像或者干扰光图像。

像素信息获取部110对新获取的像素信息，判定检测出的反射波的波形信息(检测波形信息)是否有效。例如，像素信息获取部110基于波形的S/N比的大小、波形的振幅等，来判断检测波形信息是否有效即可。在判定为检测波形信息并不有效的情况下，像素信息获取部110放弃所获取的像素信息。像素信息获取部110在每个控制周期中对所有像素获取像素信息。像素信息获取部110将获取的各像素信息逐次提供给点群生成部120。

另外，像素信息获取部110对生成的距离图像进行噪声去除。例如，像素信息获取部110基于过去的距离图像，来决定对本次的距离图像作用噪声去除滤波器的区域。详细而言，像素信息获取部110对距离图像的帧，划分为在过去(例如前一帧)的距离图像中的相同位置上不存在点群的非存在区域和存在点群的存在区域。点群生成部120对非存在区域，跳过噪声去除滤波器的应用。另外，像素信息获取部110对存在区域，根据物体的种类来应用不同参数的噪声去除滤波器。例如，像素信息获取部110根据实质平坦的部分相对较多的物体和较少的物体，来变更噪声去除滤波器的参数。平坦的部分相对较多的物体例如是道路、建筑物等。另外，平坦的部分相对较少的物体是人、动物等。此外，像素信息获取部110可以考虑到物体的移动，将存在区域设定为比实际存在物体的实际区域大的区域。

点群生成部120将获取到的像素信息中所包含的到反射点的距离值转换为三维的坐标信息。点群生成部120基于光学系统的焦距、拍摄元件的像素数、拍摄元件的大小等，将距离值转换为以LiDAR装置1为中心的LiDAR坐标系中的三维坐标值即可。点群生成部120对所有的距离值转换为三维坐标系，生成点群数据，该点群数据包含各像素所对应的反射点的坐标信息。

法线计算部130计算反射点的法线方向，作为斜率特征量。斜率特征量是构成反射点的物标T的部分面SA中的与相对于基准面R的斜率的大小相关的参数。此处，基准面R是与后述的LiDAR装置1中的每个像素的视线方向DL正对的假想的面。法线计算部130基于点群数据的三维位置信息，来计算各反射点的法线方向。具体而言，法线计算部130计算包含法线方向的信息的法线向量Vn。例如，法线计算部130将基于与多个像素对应的多个反射点的两个向量(参照向量)的外积作为法线向量Vn。

详细而言，如图3所示，法线计算部130将计算法线向量Vn的反射点(关注反射点)RPi作为参照向量Vr的起点。然后，法线计算部130选出位于关注反射点RPi的附近的两个反射点(参照反射点)RPr。参照反射点RPr例如是由与对应于关注反射点RPi的像素相邻的两个像素检测出的反射点即可。法线计算部130设定以关注反射点RPi为起点、分别以各参照反射点RPr为终点的参照向量Vr。法线计算部130计算参照向量Vr的外积向量，作为关注反射点RPi的法线向量Vn。法线计算部130对一帧中的实质所有的反射点计算法线向量Vn。法线计算部130将计算出的法线向量Vn的信息逐次提供给距离修正部150。法线计算部130是“特征量计算部”的一个例子。

可靠度计算部140计算与各反射点的法线向量Vn相关的可靠度。此外，在以下的说明中，将该可靠度记作法线可靠度。法线可靠度是与计算出的法线向量Vn的误差的大小相关的估计值。法线可靠度越高，则法线向量Vn的误差越小。可靠度计算部140例如基于由对应的像素检测出的检测波形信息中包含的信号光强度以及外光强度中的至少一方来估计法线可靠度。信号光强度越大，法线可靠度越高。另外，外光强度越大，法线可靠度越低。法线可靠度是“计算可靠度”的一个例子。

距离修正部150基于法线向量Vn来修正到各反射点的距离值。例如，距离修正部150基于法线向量Vn、LiDAR装置1的视线信息、修正前的距离值以及法线可靠度，来计算修正距离值。

此处，所谓的LiDAR装置1的视线信息是与各反射检查测中的LiDAR装置1的像素的视线方向DL相关的信息。视线方向DL例如是与反射光的受光方向正对的方向。如图2中以虚线箭头所示，视线方向DL是从像素中心或者从将像素视为点的情况下的像素位置指向像素的检测范围PR的中心的方向。视线方向DL也能够是从像素中心或者从将像素视为点的情况下的像素位置指向对应的像素的视角的中心的方向。

此处，物标T中的反射光入射至同一像素的部分面SA构成由该像素检测的反射点。在图2中，部分面SA是物标T的表面中的检测范围PR所包含的部分。该部分面SA相对于基准面R的斜率越大，则部分面内的反射光的光路长度差越大。另外，斜率越大，反射强度的波形的峰值也越小。因此，斜率越大，波形会变得越宽。另外，斜率越大，则波形的峰值的信号强度越小，且受光时刻越延迟。因此，通过计算向消除受光时刻的延迟、即消除距离值加长的方向修正距离值的修正量，能够计算更接近真实值的修正后距离值。在图2所示的例子中，消除距离值加长的方向是图中的图表中的虚线箭头的方向。此外，在本实施方式中，部分面SA被视作实质平面来进行处理。

法线向量Vn相对于视线方向DL的相对斜率越大，则距离修正部150越增大修正量。另外，修正前的距离值越大，则距离修正部150越增大修正量。此外，法线可靠度越低，则距离修正部150越增大修正量。距离修正部150基于以上的参数来综合地决定修正量。距离修正部150以决定出的修正量来修正距离值。距离修正部150对计算了法线向量Vn的所有反射点修正距离值，生成基于修正后距离值的距离图像。距离修正部150将生成的距离图像提供给其他车载ECU10。此外，距离修正部150也可以生成将距离图像转换为三维点群后的点群数据，并提供给车载ECU10。

接下来，以下根据图4，对通过功能模块的合作而由图像处理装置100执行的测距修正方法的流程进行说明。此外，在后述的流程中，“S”意味着通过程序中包含的多个命令执行的流程的多个步骤。

首先，在S100中，像素信息获取部110从拍摄元件获取未获取的像素信息。接下来，在S110中，判定像素信息的波形数据是否有效。若判定为并非有效，则本流程返回到S100，获取其他未获取的像素信息。若判定为波形数据有效，则本流程移至S120。

在S120中，点群生成部120对判定为有效的像素信息，转换为三维的坐标数据。接下来，在S130中，获取关注反射点RPi附近的参照反射点RPr的坐标。然后，在S131中，基于关注反射点RPi以及参照反射点RPr，计算两个参照向量Vr。在接下来的S132中，计算法线向量Vn作为参照向量Vr彼此的外积。

接下来，在S140中，法线计算部130计算法线可靠度。接下来，在S150中，距离修正部150基于法线向量Vn相对于视线方向DL的斜率、到反射点的距离、法线可靠度的大小，来修正到反射点的距离。在接下来的S160中，距离修正部150判定是否在本次的控制周期中对所有的像素执行了修正。若判定为对所有像素执行了修正，则在S170中，距离修正部150输出距离图像数据。

此外，上述的S100、S110是“像素信息获取工序”的一个例子，S120是“点群生成工序”的一个例子。另外，S130、S131、S132是“特征量计算工序”的一个例子，S140是“可靠度计算工序”的一个例子，S150、S160、S170是“修正工序”的一个例子。

根据以上的第一实施方式，基于各反射点的法线向量Vn来修正到各反射点的距离。因此，可以修正与反射面的斜率相应的误差。如上所述，可以提高测距精度。

另外，根据第一实施方式，基于关注反射点RPi以及多个参照反射点RPr的位置信息，利用外积计算法线向量Vn。由此，通过向量运算来计算法线的斜率。因此，可以相对高速地计算出法线的斜率。

并且，根据第一实施方式，关注反射点RPi的法线向量Vn相对于对应像素中的视线方向DL的斜率的大小越大，则修正量越大。因此，在作为离真实值的偏差容易变大的反射点的斜率较大的情况下，能够更大地修正距离。因此，可以更正确地修正距离。

此外，根据第一实施方式，法线向量Vn的计算可靠度越大，则修正量越大。由此，法线向量Vn的可靠度越高，则与该法线向量Vn的斜率相应的修正量变得越大。因此，可以更正确地修正距离。

另外，根据第一实施方式，到关注反射点RPi的修正前的距离越大，则修正量越大。到关注反射点RPi的距离越大，则到反射点的一个像素内的光路长度差越大，因此与距离的真实值的偏差容易变大，所以通过修正前的距离越大则越增大修正量，可以更正确地修正距离。

(第二实施方式)

在第二实施方式中，对第一实施方式中的图像处理装置100的变形例进行说明。在图5、图6中标注了与第一实施方式的附图相同的附图标记的构成要素是相同的构成要素，起到相同的作用效果。

在第二实施方式中，如图5所示，法线计算部130选出与关注反射点RPi的点间距离在允许范围内的多个反射点作为参照反射点RPr。允许范围是关于与关注反射点RPi的距离的阈值以下、或者小于该阈值的数值范围。即，在即使是相邻像素的反射点但基于三维坐标的距离在允许范围外的情况下，法线计算部130从参照反射点RPr中除去该反射点。

在第二实施方式中，法线计算部130基于多个参照反射点RPr和关注反射点RPi，来执行主成分分析。法线计算部130基于主成分分析的结果，来计算法线向量Vn。

接下来，以下根据图6的流程图，对在第二实施方式中由图像处理装置100执行的测距修正方法中的法线向量计算的详细处理进行说明。

本流程在S120的处理后移至S133。在S133中，法线计算部130获取与关注反射点RPi的距离在允许范围内的多个参照反射点RPr的坐标。接下来，在S134中，法线计算部130计算基于由关注反射点RPi以及参照反射点RPr构成的点群的主成分分析的法线向量Vn。若S134的处理完成，则本流程移至S140。

根据以上的第二实施方式，基于关注反射点RPi和与关注反射点RPi之间的点间距离在允许范围内的多个参照反射点RPr来计算关注反射点RPi的法线方向。因此，容易基于同一反射物中的多个反射点来计算法线方向。因此，可以提高法线方向的计算精度。

(第三实施方式)

在第三实施方式中，对第一实施方式中的图像处理装置100的变形例进行说明。在图7～9中标注了与第一实施方式的附图相同的附图标记的构成要素是相同的构成要素，起到相同的作用效果。

在第三实施方式中，图像处理装置100预先具备储存了每个像素的检测波形信息与法线的对应关系的对应表CT(参照图7)。具体而言，对应表CT按每个反射物的反射特性以及每个到反射物的距离，将与检测波形信息对应的法线的斜率的大小储存于存储器101。此外，对应表CT按每个兰伯特(Lambert)反射特性以及每个到反射物的距离，储存有与检测波形信息对应的法线的斜率的大小。此外，储存于对应表CT的检测波形信息也可以是提取出特征点的检测波形信息，也可以是完整的检测波形信息。

例如，对应表CT储存有波形的峰值、脉冲宽度、底部宽度中的至少一个，作为检测波形信息。峰值是波形的信号强度的最大值(图8的t3处的信号强度p)。脉冲宽度是作为脉冲的上升时以及下降时的信号强度为峰值的半值的半值点(参照图8的t2以及t4)的差值的绝对值而求出的时间幅度。底部宽度是作为脉冲开始时间(参照图8的t1)和脉冲结束时间(参照图8的t5)的差值的绝对值而求出的时间幅度。脉冲开始时间是在脉冲的上升时，从获取信号中除去脉冲信号后的背景信号与脉冲信号的强度的差值为规定的阈值以上或者高于阈值的时刻。背景信号也可以包含源自干扰光的信号，也可以是从已去除源自干扰光的信号的获取信号中除去脉冲信号后的信号。脉冲结束时间是在脉冲的下降时，背景信号与脉冲信号的强度的差值为规定的阈值以下或者不足阈值的时刻。

例如，在反射特性以及距离相同的情况下，峰值越大，则法线方向相对于基准方向的斜率越大。另外，脉冲宽度越大，则法线方向相对于基准方向的斜率越大。并且，底部宽度越大，则法线方向相对于基准方向的斜率越大。对应表CT将这样的关系作为检测波形信息与法线的对应关系储存。峰值、脉冲宽度、底部宽度等与法线方向的斜率的大小相关的参数也能够称为波形特征量。

法线计算部130通过将各反射点上的反射特性、距离以及检测波形信息与对应表CT对照，来计算法线的斜率。即，法线计算部130对一个反射点的法线，基于对应的单独的像素的信息来计算斜率的大小。另外，在反射点的反射特性不清楚的情况下，法线计算部130对该反射点假定为具有兰伯特反射特性，并将距离以及检测波形信息与对应表CT进行对照。

接下来，以下，根据图9的流程图，对在第三实施方式中由图像处理装置100执行的测距修正方法中的法线向量计算的详细处理进行说明。此外，除详细处理以外，引用第一实施方式中的说明。首先，在S135中，获取关注反射点RPi的反射特性以及距离。接下来，在S136中，通过关注反射点RPi的反射特性、距离以及检测波形信息与对应表CT的对照，来计算法线的斜率。

根据以上的第三实施方式，基于通过来自关注反射点RPi的反射光的检测获取的检测波形信息以及预先规定的距离与反射光的波形的关系信息，来计算关注反射点RPi的法线方向。由此，由于基于对应关系来计算关注反射点RPi的法线方向，因此能够抑制确定法线方向时的计算量。另外，可以更正确地修正相对于远方的物体、较小的物体等难以检测到跨越多个像素的反射数据的反射物的距离。

(第四实施方式)

在第四实施方式中，对第一实施方式中的图像处理装置100的变形例进行说明。在图10和图11中标注了与第一实施方式的附图相同的附图标记的构成要素是相同的构成要素，起到相同的作用效果。

在第四实施方式中，如图10所示，图像处理装置100具备反射物判定部115作为功能部。反射物判定部115判定来自特定的物标T的反射光信息是否收敛于单一像素内。来自物标T的反射光信息是否收敛于单一像素内是切换关注反射点RPi的斜率特征量的计算方法的条件。因此，反射物判定部115也能够称为判定该条件是否成立的条件判定部。

法线计算部130基于判定结果，按每个像素变更法线的计算方法。具体而言，法线计算部130根据反射物的种类，来切换基于多个像素信息的法线向量Vn的计算和基于单一像素信息的法线向量Vn的计算。

详细而言，在来自特定反射物的反射光信息收敛于单一像素内的情况下，法线计算部130进行基于单一像素信息的法线向量Vn的计算。另一方面，在横跨多个像素检测出来自特定反射物的反射光信息的情况下，法线计算部130进行基于多个像素信息的法线向量Vn的计算。

接下来，以下根据图11，对通过功能模块的合作而由图像处理装置100执行的测距修正方法的流程进行说明。

若在S110中作出肯定判定，则本流程移至S115。在S115中，反射物判定部115判定反射物是否收敛于单一像素内。若判定为未收敛于单一像素内，则法线计算部130在S130～S132中执行基于多个像素信息的法线向量Vn的计算。另一方面，若判定为收敛于单一像素内，则法线计算部130在S135～S136中执行基于单一像素信息的法线向量Vn的计算。

根据以上的第四实施方式，对反射光信息收敛于单一像素内的程度较远、或者较小的反射物，基于单一像素信息来计算法线向量Vn。而且，对反射光信息横跨多个像素的程度较近、或者较大的反射物，基于多个像素信息来计算法线向量Vn。

(第五实施方式)

在第五实施方式中，对第三实施方式中的图像处理装置100的变形例进行说明。在图12～图14中标注了与第三实施方式的附图相同的附图标记的构成要素是相同的构成要素，起到相同的作用效果。

在第五实施方式中的图像处理装置100中，如图12所示，构建扫描设定部105、像素信息获取部110、变化程度计算部135、可靠度计算部140以及距离修正部150等功能部。

扫描设定部105设定致动器4发出的激光的扫描速度。具体而言，扫描设定部105在第一扫描周期和第二扫描周期间设定不同的扫描速度，其中，在第一扫描周期以规定的扫描速度执行扫描，在第二扫描周期间以比第一扫描周期快或者慢的扫描速度执行扫描。例如，扫描设定部105通过设定为交替地重复第一扫描周期和第二扫描周期，来执行横跨多个周期的扫描。或者，扫描设定部105也可以设定为重复进行在多次连续地执行第一扫描周期中的扫描后多次执行第二扫描周期中的扫描的模式。

变化程度计算部135计算各检测波形的形状的变化程度，其中，各检测波形是通过以不同的扫描速度进行扫描后的来自同一反射点的反射光的检测而获取的每个扫描速度的检测波形。具体而言，变化程度计算部135在第一扫描周期和第二扫描周期间计算检测出的波形的变化程度。变化程度计算部135例如计算波形特征量彼此的差值作为变化程度。波形特征量例如是峰值、脉冲宽度以及底部宽度中的至少一种。变化程度也可以是统合多个特征量后的变化的大小的评价值。变化程度是“斜率特征量”的一个例子。

距离修正部150根据变化程度的大小来修正距离。详细而言，如图13所示，在部分面SA相对于基准面R的斜率较大的情况下，与相对较小的情况相比，波形的形状变化增大。具体而言，斜率越大，产生峰值越小、脉冲宽度以及底部宽度越大那样的形状变化。因此，变化程度越大，距离相对于真实值的偏离越大。因此，变化程度越大，距离修正部150越增大修正值。

接下来，以下，根据图14，对通过功能模块的合作而由图像处理装置100执行的测距修正方法的流程进行说明。

首先，在S200中，扫描设定部105设定为在第一扫描周期和第二扫描周期间使扫描速度不同。在S210中，像素信息获取部110获取基于以上的设定的关注反射点RPi的像素信息。此时，像素信息获取部110获取第一扫描周期中的像素信息以及第二扫描周期中的像素信息双方。接下来的S220是与S110相同的处理。

若在S220中作出肯定判定，则本流程移至S230。在S230中，变化程度计算部135计算每个周期的波形的变化程度。在接下来的S240中，可靠度计算部140计算检测波形的可靠度。检测波形的可靠度基于信号强度以及干扰光强度等来计算即可。然后在S250中，距离修正部150执行基于波形的变化程度以及可靠度的距离修正。接下来的S260以及S270是与S160以及S170相同的处理。在以上，S210、S220是“获取工序”的一个例子，S230是“特征量计算工序”的一个例子，S250、S260、S270是“修正工序”的一个例子。

(第六实施方式)

在第六实施方式中，对第五实施方式中的图像处理装置100的变形例进行说明。在第六实施方式中，在与一个像素对应的检测范围PR内，扫描设定部105在中途使扫描速度变化。具体而言，如图15所示，在与一个像素对应的检测范围PR内，扫描设定部105设定扫描速度较快的高速范围A和扫描速度比该高速范围A慢的低速范围B这样的扫描速度不同的范围。

像素信息获取部110对将一个像素分别分割成高速范围A和低速范围B后的每个小像素，获取像素信息。

变化程度计算部135计算各检测波形的形状的变化程度，其中，各检测波形是按将与反射点对应的像素分割成与扫描速度对应的每个小像素来检测在中途变更了扫描速度的来自反射点的反射光而得到的检测波形。具体而言，变化程度计算部135计算高速范围A中的检测波形和低速范围B中的检测波形的变化程度，来作为斜率特征量。变化程度计算部135也可以将至少一种以上的波形特征量的变化量作为变化程度，也可以将基于检测波形的全部点的变化量作为变化程度。这样的变化程度是“斜率特征量”的一个例子。

距离修正部150根据变化程度的大小，来修正由对应像素检测出的距离。在反射面相对于基准面R的斜率较大的情况下，与相对较小的情况相比，在各范围A、B检测出的波形的形状变化增大。具体而言，斜率越大，产生峰值越小、脉冲宽度以及底部宽度越大那样的形状变化。因此，变化程度越大，距离相对于真实值的偏离越大。因此，变化程度越大，距离修正部150越增大修正值。

在第六实施方式中的测距修正方法中，在S200中，扫描设定部105设定扫描速度较快的高速范围A和扫描速度比该高速范围A慢的低速范围B这样的扫描速度的不同的范围。在S210中，像素信息获取部110获取基于以上的设定的关注反射点RPi的像素信息。此时，像素信息获取部110对将一个像素分别分割成高速范围A和低速范围B后的每个小像素，获取像素信息。另外，在S230中，变化程度计算部135计算每个小像素的波形的变化程度。

(其他实施方式)

本说明书中的公开并不限制于示例出的实施方式。公开包含示例出的实施方式和本领域技术人员基于这些实施方式作出的变形方式。例如，公开并不限定于在实施方式中示出的部件和/或要素的组合。公开能够通过多种组合来实施。公开能够具有可追加于实施方式的追加部分。公开包含省略了实施方式的部件和/或要素之后的结构。公开包含一个实施方式与其他实施方式之间的部件和/或要素的置换、或者组合。所公开的技术范围并不限定于实施方式的记载。应理解为所公开的几个技术范围由权利要求书的记载来表示，进而包括与权利要求书的记载等同的意思以及范围内的所有变更。

在上述的实施方式中，为构成图像处理装置100的专用计算机是构成LiDAR装置1的电子控制装置。代替于此，构成图像处理装置100的专用计算机也可以是搭载于车辆的驾驶控制ECU，也可以是致动器ECU。或者，构成图像处理装置100的专用计算机也可以是定位器ECU，也可以是导航ECU。或者，构成图像处理装置100的专用计算机也可以是HCU。

上述的在第二实施方式中，为法线计算部130基于主成分分析来计算法线向量Vn，但也可以与第一实施方式同样地计算法线向量Vn作为参照向量Vr的外积。

在上述的第三实施方式中，为法线计算部130按每个反射物的反射特性以及每个到反射物的距离，基于储存有与检测波形信息对应的法线的斜率的大小的对应表CT，来计算法线方向。代替于此，法线计算部130也可以基于表示对应关系的函数来计算法线方向。

在上述的第五实施方式以及第六实施方式的变形例中，变化程度计算部135也可以基于波形的变化程度，进一步计算法线方向。在该情况下，距离修正部150基于法线方向执行距离修正即可。

图像处理装置100也可以是包含数字电路以及模拟电路中的至少一方作为处理器而构成的专用的计算机。此处，特别是数字电路例如是指ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit：专用集成电路)、FPGA(Field Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)、SOC(System on a Chip：片上系统)、PGA(Programmable Gate Array：可编程门阵列)、以及CPLD(Complex Programmable Logic Device：复杂可编程逻辑器件)等中的至少一种。另外，这样的数字电路也可以具备储存有程序的存储器。

图像处理装置100可以由一个计算机、或者通过数据通信装置链接的一组计算机资源来提供。例如，也可以通过其他ECU来实现上述的实施方式中的图像处理装置100所提供的功能的一部分。

Claims (26)

1.一种测距修正装置，是具有处理器(102)，修正通过由像素检测针对光的照射的来自物标的反射点的反射光来测定到上述反射点的距离的测距装置(1)的测距结果的测距修正装置，具备：

获取部(110)，对多个上述反射点获取关联信息，上述关联信息是与由对应的像素检测到的上述距离相关的信息；

特征量计算部(130、135)，对构成上述反射点的上述物标的部分面，计算斜率特征量，上述斜率特征量与相对于基准面(R)的斜率的大小相关；以及

修正部(150)，基于上述斜率特征量来修正到各上述反射点的上述距离。

2.根据权利要求1所述的测距修正装置，其中，

上述特征量计算部计算上述反射点的法线方向作为上述斜率特征量。

3.根据权利要求2所述的测距修正装置，其中，

上述特征量计算部对各上述反射点，基于计算上述法线方向的关注反射点和上述关注反射点以外的多个参照反射点的三维位置信息，来计算上述法线方向。

4.根据权利要求3所述的测距修正装置，其中，

上述特征量计算部提取与上述关注反射点之间的点间距离在允许范围内的多个上述参照反射点，基于上述关注反射点以及多个上述参照反射点来计算上述关注反射点的上述法线方向。

5.根据权利要求2～4中任一项所述的测距修正装置，其中，

上述特征量计算部对各上述反射点，基于通过来自计算上述法线方向的关注反射点的上述反射光的检测而获取的检测波形信息和预先规定的上述距离与上述反射光的波形的关系信息，来计算上述关注反射点的上述法线方向。

6.根据权利要求3～5中任一项所述的测距修正装置，其中，

上述修正部基于上述关注反射点上的上述法线方向相对于对应像素的视线方向(DL)的斜率的大小，来决定上述距离的修正量。

7.根据权利要求2～6中任一项所述的测距修正装置，其中，

上述测距装置具备致动器(4)，上述致动器扫描所照射的上述光，

上述特征量计算部基于各检测波形的形状的变化程度来计算上述反射点的上述法线方向，其中，上述各检测波形是通过以不同的扫描速度进行扫描后的来自同一上述反射点的上述反射光的检测而获取的每个上述扫描速度的检测波形。

8.根据权利要求2～6中任一项所述的测距修正装置，其中，

上述测距装置具备致动器(4)，上述致动器扫描所照射的上述光，

上述特征量计算部基于各检测波形的形状的变化程度来计算上述反射点的上述法线方向，其中，上述各检测波形是按将与上述反射点对应的上述像素分割成与上述扫描速度对应的每个小像素来检测在中途变更了扫描速度的来自上述反射点的上述反射光而得到的检测波形。

9.根据权利要求2～8中任一项所述的测距修正装置，其中，

上述法线方向的计算可靠度越大，上述修正部越增大上述距离的修正量。

10.根据权利要求2～9中任一项所述的测距修正装置，其中，

到上述反射点的修正前的上述距离越大，上述修正部越增大上述距离的修正量。

11.根据权利要求1所述的测距修正装置，其中，

上述测距装置具备致动器(4)，上述致动器扫描所照射的上述光，

上述特征量计算部对各检测波形计算形状的变化程度来作为上述斜率特征量，其中，上述各检测波形是通过以不同的扫描速度进行扫描后的来自同一上述反射点的上述反射光的检测而获取的每个上述扫描速度的检测波形。

12.根据权利要求1所述的测距修正装置，其中，

上述测距装置具备致动器(4)，上述致动器扫描所照射的上述光，

上述特征量计算部计算各检测波形的形状的变化程度来作为上述斜率特征量，其中，上述各检测波形是按将与上述反射点对应的上述像素分割成与上述扫描速度对应的每个小像素来检测在中途变更了扫描速度的来自上述反射点的上述反射光而得到的检测波形。

13.一种测距修正方法，是为了修正通过由像素检测针对光的照射的来自物标的反射点的反射光来测定到上述反射点的距离的测距装置(1)的测距结果，而由处理器(102)执行的测距修正方法，包含：

获取工序(S100、S110；S210、S220)，对多个上述反射点获取关联信息，上述关联信息是与由对应的像素检测到的上述距离相关的信息；

特征量计算工序(S130、S131、S132；S133、S134；S135、S136；S230)，对构成上述反射点的上述物标的部分面，计算斜率特征量，上述斜率特征量与相对于基准面(R)的斜率的大小相关；以及

修正工序(S150、S160、S170；S250、S260、S270)，基于上述斜率特征量来修正到各上述反射点的上述距离。

14.根据权利要求13所述的测距修正方法，其中，

在上述特征量计算工序中，计算上述反射点的法线方向作为上述斜率特征量。

15.根据权利要求14所述的测距修正方法，其中，

在上述特征量计算工序中，对各上述反射点，基于计算上述法线方向的关注反射点和上述关注反射点以外的多个参照反射点的三维位置信息，来计算上述法线方向。

16.根据权利要求15所述的测距修正方法，其中，

在上述特征量计算工序中，提取与上述关注反射点之间的点间距离在允许范围内的多个上述参照反射点，基于上述关注反射点以及多个上述参照反射点来计算上述关注反射点的上述法线方向。

17.根据权利要求14～16中任一项所述的测距修正方法，其中，

在上述特征量计算工序中，对各上述反射点，基于通过来自计算上述法线方向的关注反射点的上述反射光的检测而获取的检测波形信息和预先规定的上述距离与上述反射光的波形的关系信息，来计算上述关注反射点的上述法线方向。

18.根据权利要求15～17中任一项所述的测距修正方法，其中，

在上述修正工序中，基于上述关注反射点上的上述法线方向相对于对应像素的视线方向(DL)的斜率的大小，来决定上述距离的修正量。

19.根据权利要求14～18中任一项所述的测距修正方法，其中，

上述测距装置具备致动器(4)，上述致动器扫描所照射的上述光，

在上述特征量计算工序中，基于各检测波形的形状的变化程度来计算上述反射点的上述法线方向，其中，上述各检测波形是通过以不同的扫描速度进行扫描后的来自同一上述反射点的上述反射光的检测而获取的每个上述扫描速度的检测波形。

20.根据权利要求14～18中任一项所述的测距修正方法，其中，

上述测距装置具备致动器(4)，上述致动器扫描所照射的上述光，

在上述特征量计算工序中，基于各检测波形的形状的变化程度来计算上述反射点的上述法线方向，其中，上述各检测波形是按将与上述反射点对应的上述像素分割成与上述扫描速度对应的每个小像素来检测在中途变更了扫描速度的来自上述反射点的上述反射光而得到的检测波形。

21.根据权利要求14～20中任一项所述的测距修正方法，其中，

在上述修正工序中，上述法线方向的计算可靠度越大，越增大上述距离的修正量。

22.根据权利要求14～21中任一项所述的测距修正方法，其中，

在上述修正工序中，到上述反射点的修正前的上述距离越大，越增大上述距离的修正量。

23.根据权利要求13所述的测距修正方法，其中，

上述测距装置具备致动器(4)，上述致动器扫描所照射的上述光，

在上述特征量计算工序中，对各检测波形，计算形状的变化程度作为上述斜率特征量，其中，上述各检测波形是通过以不同的扫描速度进行扫描后的来自同一上述反射点的上述反射光的检测而获取的每个上述扫描速度的检测波形。

24.根据权利要求13所述的测距修正方法，其中，

上述测距装置具备致动器(4)，上述致动器扫描所照射的上述光，

在上述特征量计算工序中，计算各检测波形的形状的变化程度作为上述斜率特征量，上述各检测波形是按将与上述反射点对应的上述像素分割成与上述扫描速度对应的每个小像素来检测在中途变更了扫描速度的来自上述反射点的上述反射光而得到的检测波形。

25.一种测距修正程序，上述测距修正程序包含为了修正通过由像素检测针对光的照射的来自物标的反射点的反射光来测定到上述反射点的距离的测距装置(1)的测距结果而使处理器(102)执行的命令，其中，

上述命令包含：

获取工序(S100、S110；S210、S220)，对多个上述反射点获取关联信息，上述关联信息是与由对应的像素检测到的上述距离相关的信息；

特征量计算工序(S130、S131、S132；S133、S134；S135、S136；S230)，对构成上述反射点的上述物标的部分面，计算斜率特征量，上述斜率特征量与相对于基准面(R)的斜率的大小相关；以及

修正工序(S150、S160、S170；S250、S260、S270)，基于上述斜率特征量来修正到各上述反射点的上述距离。

26.一种测距装置，是具有处理器(102)，通过由像素检测针对光的照射的来自物标的反射点的反射光来测定到上述反射点的距离的测距装置，具备：

获取部(110)，对多个上述反射点获取关联信息，上述关联信息是与由对应的像素检测到的上述距离相关的信息；

特征量计算部(130、135)，对构成上述反射点的上述物标的部分面，计算斜率特征量，上述斜率特征量与相对于基准面(R)的斜率的大小相关；以及

修正部(150)，基于上述斜率特征量来修正到各上述反射点的上述距离。