JP2011002420A - Snowfall detector and method of detecting snowfall - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、気象観測等に用いられる降雪検知装置および降雪検知方法に関する。 The present invention relates to a snowfall detection device and a snowfall detection method used for weather observation and the like.
従来の降雪検知装置としては、計測領域に投光部から測定光を投射すると共に、その測定光の当たった雪片からの反射光を受光部で受光し、その受光によって発生する検出パルスの計数を行うことによって、降雪強度を算出する技術が開示されている(例えば、特許文献1参照)。 As a conventional snowfall detection device, the measurement light is projected from the light projecting unit to the measurement area, the reflected light from the snowflake on which the measurement light hits is received by the light receiving unit, and the count of detection pulses generated by the light reception is counted. A technique for calculating the snowfall intensity by performing is disclosed (for example, see Patent Document 1).
また、従来の距離計測装置として、パルス光が照射された物体からの反射パルス光を受光し、パルス発生から反射パルス光受光までのパルス光の往復時間を測定して物体までの距離を測定する技術が開示されている(例えば、特許文献2参照)。 Also, as a conventional distance measuring device, the reflected pulse light from the object irradiated with the pulsed light is received, and the distance to the object is measured by measuring the round trip time of the pulsed light from the generation of the pulse to the reception of the reflected pulsed light A technique is disclosed (for example, see Patent Document 2).
従来の降雪検知装置は、受光部が受光した反射光が全て雪片からの反射であると想定して降雪強度を算出していたため、雪片以外の異物、例えば落ち葉等のデータを除外して高精度な降雪強度を出力することができないという問題があった。また、従来の装置では雪片の大きさを計測できなかったため、雪片の大きさを加味して降雪強度を算出するという高精度な検知ができなかった。 The conventional snowfall detection device calculates snowfall intensity assuming that all the reflected light received by the light receiving part is reflected from the snowflake, so it excludes foreign matters other than snowflakes, such as fallen leaves, etc. There was a problem that it was not possible to output a strong snowfall intensity. In addition, since the size of the snowflake could not be measured with the conventional apparatus, it was impossible to detect with high accuracy that the snowfall intensity was calculated in consideration of the size of the snowflake.
本発明は、上記のような問題を解決するためになされたものであり、計測領域内の浮遊物の大きさを求めることで、所定値(閾値)以上の大きさと検知された場合は、その浮遊物が雪片以外の異物であると想定して降雪データから除外し、高精度な降雪強度算出を可能とする降雪検知装置を得ること、さらに浮遊物の大きさを検出することが可能な降雪検知方法を得ることを目的としている。 The present invention has been made to solve the above-described problems. When the size of the suspended matter in the measurement region is obtained, if the size is detected to be greater than a predetermined value (threshold), It is assumed that the suspended matter is a foreign object other than snowflakes, and it is excluded from the snowfall data to obtain a snowfall detection device that can calculate snowfall intensity with high accuracy, and snowfall that can detect the size of the suspended matter The purpose is to obtain a detection method.
この発明に係わる降雪検知装置は、レーザ光を投射する投光部、上記投光部を含む平面の所定角度内に上記レーザ光を走査する走査部、上記レーザ光の走査領域にある浮遊物によって反射された上記レーザ光の反射光を検知する受光部、上記反射光のデータから、上記反射光を検出した角度と、上記投光部と上記浮遊物との距離を算出し、上記角度と上記距離のデータを基に上記浮遊物の大きさを求め、上記浮遊物の大きさを反映させた降雪強度を出力する信号処理部を備えたものである。 The snowfall detecting device according to the present invention includes a light projecting unit that projects laser light, a scanning unit that scans the laser light within a predetermined angle of a plane including the light projecting unit, and a floating object in the scanning region of the laser light. A light receiving unit that detects the reflected light of the reflected laser beam, and calculates the angle at which the reflected light is detected and the distance between the light projecting unit and the suspended matter from the data of the reflected light. A signal processing unit is provided that calculates the size of the suspended matter based on the distance data and outputs the snowfall intensity reflecting the size of the suspended matter.
また、この発明に係わる降雪検知方法は、パルスレーザのレーザ光軸を走査して、所定角度内の走査領域に連続的にパルスレーザを投射するステップ、上記走査領域内にある浮遊物によって反射された上記パルスレーザの反射パルスを検出するステップ、上記反射パルスが連続した反射パルス数を検出するステップ、上記反射パルスのデータから、上記投光部から上記浮遊物までの平均計測距離を算出するステップ、上記反射パルス数と上記平均計測距離を基に、上記浮遊物の大きさを算出するステップを含むものである。 Further, the snowfall detection method according to the present invention includes a step of scanning the laser optical axis of the pulse laser and continuously projecting the pulse laser to the scanning area within a predetermined angle, and is reflected by the suspended matter in the scanning area. A step of detecting a reflected pulse of the pulse laser, a step of detecting the number of reflected pulses in which the reflected pulse is continuous, and a step of calculating an average measurement distance from the light projecting unit to the suspended matter from the data of the reflected pulse. The step of calculating the size of the suspended matter based on the number of reflected pulses and the average measured distance is included.
この発明の降雪検知装置によれば、浮遊物の大きさを求めることができるため、浮遊物の大きさを反映させて降雪強度を算出することができ、検出した浮遊物の大きさのデータを、浮遊物が雪に該当する寸法かどうかの判別等に用いることができる。 According to the snowfall detection device of the present invention, since the size of the suspended matter can be obtained, the snowfall intensity can be calculated by reflecting the size of the suspended matter, and the detected suspended matter size data is obtained. It can be used to determine whether or not the floating object has a size corresponding to snow.
また、この発明の降雪検知方法によれば、一つの浮遊物からの連続した反射パルス数と、浮遊物までの平均計測距離から浮遊物の大きさを高精度に検出することができる。 Further, according to the snowfall detection method of the present invention, the size of the suspended matter can be detected with high accuracy from the number of continuous reflected pulses from one suspended matter and the average measurement distance to the suspended matter.
実施の形態1.
次に、この発明の実施の形態1について、図1〜図4を用いて説明する。
図1の構成図に示すように、本発明の実施の形態1の降雪検知装置10は、主に、投受光部一体型センサ11と、信号処理部12によって構成される。投受光部一体型センサ11は、レーザ光(パルスレーザ)14を投射する投光部と、その投光部を含む平面の所定角度内の計測領域15(または走査領域)にレーザ光14を走査する走査部と、レーザ光14の走査領域にある浮遊物13(雪など)によって反射されたレーザ光の反射光(反射パルス)を受光する受光部とにより構成され、投光部、走査部、受光部が一体化された構成である(以下、センサとする。)。信号処理部12は、反射パルスのデータから、浮遊物13の検知位置(センサ11からの距離、方向。)を算出し、その角度(方向)と距離のデータを基に浮遊物13の大きさを求め、浮遊物13の大きさを反映させた降雪強度信号1aを算出し、外部に出力する反射パルス情報の演算処理部である。なお、この実施の形態1では、レーザ光14は水平面内において走査されるものとする。
Next,
As shown in the configuration diagram of FIG. 1, the
この実施の形態1の降雪検知装置10では、一つの浮遊物13に続けて照射されたパルスレーザ数を、センサ11にて、連続した反射パルス数として検出することができる。
図2に示すように、計測領域15内に雪片13aが検知される場合において、反射パルス数から雪片13aの大きさ(雪片を球形と考えた場合のほぼ直径とみなせる寸法)を算出する考え方を示す。図2では、計測範囲角度幅(走査角度幅)がθ、計測範囲内でセンサ11が計測する分割点数をN(例えば、θ=30°のとき、N=300など。)、センサ11から雪片13aまでの計測距離の平均値(平均計測距離)がL、一つの雪片13aに連続して照射されたパルスレーザ数、つまりセンサ11が連続して検出する反射パルス数がK(連続検知数とする)である場合に、雪片13aの直径Rは、次の式で示すように表すことができる。
R≒L×(θ/N×K)
ここで、θは、単位半径あたりの角度θの円弧長さを示している。
In the
As shown in FIG. 2, when a snowflake 13a is detected in the
R ≒ L × (θ / N × K)
Here, θ represents the arc length of the angle θ per unit radius.
また、図2の例では、4つのパルスレーザ(レーザ光14a〜14d)が雪片13aに連続して照射されることから、連続した反射パルス数(連続検知数)K=4である。雪片13aの断面が円形であるとすると、雪片13aの直径Rは、反射パルスが計測された角度幅θKで、計測距離Lを半径とする円弧の弦の大きさと考えられる。しかし、計測距離Lが最大1.5メートル程度を想定する場合で、計測対象となる浮遊物が雪などの数センチ(5センチ未満)程度の大きさと考えると、弦と円弧との寸法差はほとんどの場合で小さく抑えることができ、Rを円弧の長さと近似することができる。なお、より正確に、Rを円弧ではなく弦の寸法に補正することも、信号処理部12において行うことが可能であることは言うまでもない。
In the example of FIG. 2, since the four pulse lasers (
さらに、計測距離Lを得るためのレーザ光14による距離計測の手段としては様々な方式があり、例えばパルス光を用い、投光から受光までにかかった時間より距離算出を行うことができる。
また、雪片13aが計測領域15内のどの位置にあるかを示す検出方向については、走査周期とレーザ投光のタイミングとを同期することで特定することができる。
Furthermore, there are various methods for measuring the distance with the
Further, the detection direction indicating where the snowflake 13a is located in the
次に、動作について説明する。図3は、降雪強度算出処理の流れのフローチャートを示す図である。ここで、例えば、降雪強度算出は、一定のまとまった時間(例えば5分間)だけ計測を行い、その結果として一つの降雪強度の値を算出するように行われるものとする。
降雪検知装置を稼動させ、降雪強度算出処理をスタートすると、降雪強度算出周期時間が経過している間、ステップS11に示すように降雪計測が行われる(ループ1)。ここで、投受光部一体型センサ11から計測領域15に向けレーザ光14を一定周期で走査させることにより、計測領域15内にある雪片の検知位置(センサ11からの距離、方向)が求められ、センサ11が受光により得たデータが信号処理部12へ送られる(1走査降雪計測)。なお、信号処理部12へ送られるデータとして、センサ11からの距離、方向以外に、反射光強度も含まれる場合がある。反射光強度のデータを用いて、降雪強度算出時に、同時に雪の積もり易さを判定する方法については、次の実施の形態2において説明する。
Next, the operation will be described. FIG. 3 is a flowchart of the snowfall intensity calculation process. Here, for example, the snowfall intensity calculation is performed so as to measure only a certain unit time (for example, 5 minutes) and to calculate one snowfall intensity value as a result.
When the snowfall detection device is operated and the snowfall intensity calculation process is started, snowfall measurement is performed as shown in step S11 while the snowfall intensity calculation cycle time has elapsed (loop 1). Here, the
降雪計測が始まると、1走査分全部の雪の大きさを算出するループ(ループ2)がスタートし、ステップS12に進む。ステップS12〜19では、雪片13aの検知位置から雪片13aの大きさを算出する。ここで、図2にて、ある雪片13aに対して連続して検知した点数(連続検知数)Kを数える必要があるが、方法としては以下のようになる。
まず、レーザ光14(パルスレーザ)のレーザ光軸を走査して、計測範囲角度幅θの端(角度が0°またはθの位置)から順に、レーザ光14を連続的に投射し、雪片13aが検知されるところまで探す(ステップS12で今回の雪片検出が無く、ステップS17で前回の雪片検出が無しの場合。)。続いて、計測範囲内にある浮遊物によって反射された反射光(反射パルス)が検知され、雪片13aが検知されているところが見つかった場合(ステップS12で有りの場合。)、ステップS15にて連続検知数Kを1加算し、ステップS16にて検知した距離値の積算を行う。以降、雪片13aが検知されなくなるまでステップS15、S16を繰り返すことで雪片13aに対するKと、検出対象となる雪片13aの平均計測距離が求まる。反射パルスが検知されなくなったとき(ステップS12で今回雪片検出無し、ステップS17で前回雪片検出有りの場合。)、ステップS18で雪片13aの検知位置と、連続検知数Kを基に、雪片13aの大きさを算出し、ステップS19にて連続検知数Kと計測距離積算値をリセットする。
When snowfall measurement starts, a loop (loop 2) for calculating the size of snow for one scan starts, and the process proceeds to step S12. In steps S12 to S19, the size of the snowflake 13a is calculated from the detection position of the snowflake 13a. Here, in FIG. 2, it is necessary to count the number of points (continuous detection number) K detected continuously for a certain snowflake 13 a, and the method is as follows.
First, the laser beam axis of the laser beam 14 (pulse laser) is scanned, and the
ここで、連続して反射パルスが検知された場合でも、異なる距離にある二つの雪片を連続検知している可能性があるため、ステップS13で前回雪片検出有りの場合、ステップS14で、前回と今回の計測距離値との差をとり、一定値以上の差がある場合は、別々の雪片を検知したものとみなし、連続検知数のカウントを中断する。なお、ここでの一定値は、例えば、センサ11の距離計測精度を基準として、1.5〜2倍程度で設定することができる。 Here, even if the reflected pulse is detected continuously, there is a possibility that two snowflakes at different distances may be detected continuously. Therefore, in the case where the previous snowflake detection is made in step S13, in step S14, The difference from the current measured distance value is taken, and if there is a difference greater than a certain value, it is considered that separate snowflakes have been detected, and the counting of the continuous detection number is interrupted. The constant value here can be set to about 1.5 to 2 times, for example, with reference to the distance measurement accuracy of the sensor 11.
次に、ステップS18での雪片13aの大きさ算出について説明する。図2において計測範囲角度幅θ[rad]に対してセンサ11で計測する分割点数をN、雪片の検出距離をLとすると、雪片13aの大きさの算出値Rは、上述したとおり、R=L×(θ/N×K)の式にあてはめて得ることができる。
続いて、ステップS21では、こうして得られた雪片13aの大きさを一定値ごとに積算し、降雪強度算出の前データとする。なお、ステップS16、S21の次のループ2は、その雪片の大きさの算出および積算の繰り返し部分を表している。また、降雪強度算出は1走査の単位に行うのではなく、あるまとまった時間(降雪強度算出周期時間:具体的には5分など。)ごとに算出するため、ループ1は降雪強度算出周期時間が経過する間に、走査が繰り返されていることを表している。
Next, calculation of the size of the snowflake 13a in step S18 will be described. In FIG. 2, when the number of division points measured by the sensor 11 with respect to the measurement range angular width θ [rad] is N and the detection distance of the snowflake is L, the calculated value R of the size of the snowflake 13 a is R = It can be obtained by applying the equation of L × (θ / N × K).
Subsequently, in step S21, the size of the snowflake 13a thus obtained is integrated for every fixed value, and used as pre-data for calculating the snowfall intensity. Note that the
最後にステップS22で降雪強度が算出される。ここで、降雪強度算出周期に対してステップS21で積算した雪片13aの大きさRの積算値をΣRと表したとき、調整係数A、B、Cを用いて、降雪強度Sは以下の式で表される。
S=A×ΣR+B×ΣR2+C×ΣR3
なお、上式は、降雪強度が雪片の長さ要素R、雪片の面積要素R2、雪片の体積要素R3に比例するという考えに基づくものである。
また、ステップS21で積算する前にステップS20では、積算する雪片の大きさについて通常雪片としては大きすぎる値(例えば5cm。)の場合、つまり、雪片の大きさ値が除外閾値(所定値)より大きい場合、落ち葉などの雪片以外の異物を計測していると考えられるので、積算対象から除外する。逆に、雪片の大きさ値が除外閾値より小さい場合は、積算対象とすることで、誤検知の影響を抑えることができる。
Finally, the snowfall intensity is calculated in step S22. Here, when the integrated value of the size R of the snowflake 13a accumulated in step S21 with respect to the snowfall intensity calculation cycle is expressed as ΣR, the snowfall intensity S is expressed by the following equation using the adjustment coefficients A, B, and C. expressed.
S = A × ΣR + B × ΣR 2 + C × ΣR 3
The above formula is based on the idea that the snowfall intensity is proportional to the length element R of the snowflake, the area element R 2 of the snowflake, and the volume element R 3 of the snowflake.
In addition, in step S20 before accumulation in step S21, in the case where the size of the accumulated snowflake is a value that is too large as a normal snowflake (for example, 5 cm), that is, the size value of the snowflake is larger than the exclusion threshold (predetermined value). If it is larger, it is considered that foreign matter other than snowflakes such as fallen leaves is being measured, and is excluded from the accumulation target. On the other hand, when the size value of the snowflake is smaller than the exclusion threshold, the influence of false detection can be suppressed by making it an accumulation target.
このように、本発明の降雪検知装置を用いて、パルスレーザのレーザ光軸を走査して、所定角度内の走査領域に連続的にパルスレーザを投射し(ステップS11)、走査領域内にある浮遊物によって反射されたパルスレーザの反射パルスを検出し(ステップS12)、反射パルスが連続した反射パルス数を検出し(ステップS15)、反射パルスのデータから、投光部(センサ)から浮遊物までの平均計測距離を算出し(ステップS16)、反射パルス数と平均計測距離を基に、浮遊物の大きさを算出する(ステップS18)ことにより、浮遊物の大きさを求めることができるため、浮遊物が閾値よりも大きな値であることを検出した場合は、浮遊物が雪以外の異物であると判断して降雪データから除外することができ、雪粒の大きさを反映させた高精度な降雪強度を算出することが可能となる。 As described above, by using the snowfall detection device of the present invention, the laser optical axis of the pulse laser is scanned, and the pulse laser is continuously projected onto the scanning region within a predetermined angle (step S11), and is within the scanning region. The reflected pulse of the pulse laser reflected by the floating object is detected (step S12), the number of reflected pulses in which the reflected pulse continues is detected (step S15), and the floating object is detected from the light projecting unit (sensor) from the reflected pulse data. Since the average measurement distance is calculated (step S16) and the size of the suspended matter is calculated based on the number of reflected pulses and the average measured distance (step S18), the size of the suspended matter can be obtained. If it is detected that the suspended matter is larger than the threshold value, it can be excluded from the snowfall data by judging that the suspended matter is a foreign object other than snow, reflecting the size of the snow particles It is possible to calculate a highly accurate snowfall intensity in.
図4は、本発明の実施の形態1の降雪検知装置の設置例を示す配置図であり、図4(a)は、道路101に面した建物102の屋上に設置された降雪検知装置10が、道路101上(上空)の降雪状態を検知する例を、図4(b)は、鉄道沿線に設けられた鉄塔104に設置された降雪検知装置10が、鉄道のレール103上の降雪状態を検知する例を示している。降雪検知装置10の設置高さは、積雪によって埋まらない程度の高さとする。このように、道路および鉄道の降雪状態を、本発明の降雪検知装置によって正確に検知することができれば、交通の安全を確保でき、気象観測や融雪装置の自動制御に検知した降雪情報を活用することが可能となる。
また、道路や鉄道沿線以外においても、本発明の降雪検知装置を用いて、落ち葉などの異物のデータを除去して正確に降雪状態を検知することによって、気象データとして役立てることが可能となることは言うまでもない。
FIG. 4 is a layout diagram illustrating an installation example of the snow detection device according to the first embodiment of the present invention. FIG. 4 (a) shows the
In addition to roads and railway lines, the snow detection device of the present invention can be used as meteorological data by accurately detecting snow conditions by removing foreign matter data such as fallen leaves. Needless to say.
実施の形態2.
図5は、この発明の実施の形態2による降雪検知装置20の構成図である。
上述の実施の形態1と同様の手順で降雪強度を算出するとともに、降雪強度算出過程で得られる雪片の大きさとセンサ21(受光部)で検知されるレーザ反射光強度から雪の積もり易さの度合いを示す雪の積もり易さ信号1bを信号処理部22から出力できる。
雪の積もり易さは、図6に示すように、雪片が大きく、反射光強度が大きい樹枝状の雪では比較的融け易く、逆に、雪片が小さく、反射光強度が小さい球状の雪では比較的溶け難いという性質があることから、雪片の大きさ(大小)およびその反射光強度(強弱)により雪の積もり易さを計測することが可能である。
同じ降雪強度であった場合でも、雪の積もり易さによって積雪量に違いが出るため、実施の形態2では、より詳細に降雪状態を検出することが可能となる。
FIG. 5 is a block diagram of a
The snowfall intensity is calculated according to the same procedure as in the first embodiment, and the ease of snow accumulation is calculated from the size of the snowflake obtained in the snowfall intensity calculation process and the laser reflected light intensity detected by the sensor 21 (light receiving unit). The signal processing unit 22 can output a snow
As shown in FIG. 6, the ease of snow accumulation is relatively easy to melt in dendritic snow with large snowflakes and high reflected light intensity, and conversely with spherical snow with small snowflakes and low reflected light intensity. Therefore, it is possible to measure the ease of snow accumulation based on the size (large and small) of snowflakes and the intensity of reflected light (strong and weak).
Even when the snowfall intensity is the same, the amount of snowfall varies depending on the ease of snow accumulation, and in the second embodiment, the snowfall state can be detected in more detail.
実施の形態3.
図7は、この発明の実施の形態3による降雪検知装置30の構成図である。
上記実施の形態1でのレーザ光走査方向は、水平方向であったが、この実施の形態3では、投受光部一体型センサ31から投射されるレーザ光34は、地面36(水平面とする)に対して垂直な面内で上下方向に走査される。そして、レーザの投射方向が水平よりも下方となる、地面36を含む領域を走査したデータから、積雪高さhを計測できるように構成したことを特徴としている。積雪37の高さは、信号処理部32から積雪高さ信号3cとして外部に出力される。また同装置により、水平面よりも上方となる方向にレーザ光34を投射して得たデータを用いて、実施の形態1と同様に、計測領域35内の浮遊物33を検知し、得られたデータから、信号処理部32にて降雪強度を算出し、降雪強度信号3aを出力することが可能となる。その場合、レーザ光走査範囲(計測領域35、走査角度0°(鉛直方向下向き)からφMAXまでの範囲。)のうち、積雪37が計測範囲に含まれない領域だけのデータを用いる、例えば、鉛直方向φ0からの走査角度をαとすると、90°<α<φMAXの範囲とすることができる。
FIG. 7 is a block diagram of a
Although the laser beam scanning direction in the first embodiment is a horizontal direction, in the third embodiment, the
次に、積雪高さhの算出手順について図8を用いて説明する。
積雪高さhの算出は、走査角度φ1が地面36を計測可能な最大値となる場合、レーザ光走査範囲のうち地面36が計測範囲に入る方向β(φ0<β<φ1)にレーザ光43aを投射し、センサ31から積雪37までの距離Lを計測することで、以下の式で求めることができる。ここで、Hはセンサ31の高さとする。図8において、符号34aは、方向βに投射される積雪高さ算出用レーザ光であることを示している。
h=H−cos(β)
実際には、積雪37までの距離Lを計測する際、浮遊物を検知する可能性もあるため、数回計測を行い中間値を計測値とする。このように積雪高さhを計測し、信号処理部32から外部へ、積雪高さ信号3cとして出力される。
以上のように、1台の降雪検知装置で、降雪強度および積雪高さが計測可能であるため、個別に用意する場合に比べ、設置スペースおよびコストの低減に効果がある。
Next, a procedure for calculating the snow cover height h will be described with reference to FIG.
Calculation of snow height h, when the scan angle φ1 becomes the maximum value that can be measured on the
h = H-cos (β)
Actually, when the distance L to the
As described above, since the snowfall intensity and the snow cover height can be measured with one snowfall detection device, the installation space and the cost can be reduced as compared with the case where the snowfall intensity is individually prepared.
実施の形態4.
実施の形態1の図3に示した降雪強度算出フローでは、所定値以上の大きさの浮遊物を検出した場合は、その浮遊物を雪以外の異物であると判断して、降雪データから除外することについて示したが、この実施の形態4では、さらに、雪を観測可能な降雪気温条件を設定しておき、その気温範囲に該当しない場合は、計測領域15内に浮遊物13を確認した場合であっても降雪データとは認識しないように処理を行うものとする。図9に、この実施の形態4の降雪検知装置40の構成図を示す。図9に示すように、本発明の降雪検知装置40は、温度計42を備えており、計測領域15内の気温を、温度計42によって計測することができる。
さらに、信号処理部43に、降雪気温条件44を加えているために、温度計42から得られる気温度データを降雪気温条件44に照らし合わせ、雪が観測されないような暖かい日に、雪以外の浮遊物を雪として検出しないように調整することが可能となる。
In the snowfall intensity calculation flow shown in FIG. 3 of the first embodiment, when a floating substance having a size greater than or equal to a predetermined value is detected, it is determined that the floating substance is a foreign object other than snow and is excluded from the snowfall data. In the fourth embodiment, a snowfall temperature condition for observing snow is set. If the temperature does not fall within the temperature range, the suspended matter 13 is confirmed in the
Further, since the snow temperature condition 44 is added to the signal processing unit 43, the air temperature data obtained from the
このように、降雪気温条件44を加えることで、信号処理部43から出力される降雪強度信号4aを、より正確な値として得ることが可能となる。また、信号処理部43に、外部から気温データを取り込む方法として温度計42を設け、その出力値を得ることを示したが、温度計42をセンサ41と一体とするか、別体とするか等は、温度計の種類等によって設置条件が異なるため、計測に適した配置とすることが望ましいことは言うまでもない。
As described above, by adding the snow temperature condition 44, the
1a、3a、4a 降雪強度信号
1b 雪の積もり易さ信号
3c 積雪高さ信号
10、20、30、40 降雪検知装置
11、21、31、41 投受光部一体型センサ
12、22、32、43 信号処理部
13、33 浮遊物
13a 雪片
14、14a〜14d、34、34a レーザ光(パルスレーザ)
15、35 計測領域
36 地面
37 積雪
42 温度計
44 降雪気温条件。
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15, 35
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015052465A (en) * | 2013-09-05 | 2015-03-19 | 株式会社デンソー | Weather determination system |
US9110196B2 (en) | 2012-09-20 | 2015-08-18 | Google, Inc. | Detecting road weather conditions |
US9499172B2 (en) | 2012-09-20 | 2016-11-22 | Google Inc. | Detecting road weather conditions |
JP2017090382A (en) * | 2015-11-16 | 2017-05-25 | 株式会社デンソーウェーブ | Method, device, and program for detecting snow accretion on laser radar device |
JP2018159570A (en) * | 2017-03-22 | 2018-10-11 | 株式会社Ihiエアロスペース | Obstacle detection device and obstacle detection method |
JP2019148459A (en) * | 2018-02-26 | 2019-09-05 | 株式会社興和 | Snowfall condition discrimination method, control method of snow melting apparatus, visual field state discrimination method, and snowfall characteristic discrimination method |
JP2019158846A (en) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | 株式会社デンソーウェーブ | Snow accumulation detection device and snow accumulation detection system |
JP2020012716A (en) * | 2018-07-18 | 2020-01-23 | 株式会社デンソーウェーブ | Laser radar system |
WO2020262543A1 (en) * | 2019-06-28 | 2020-12-30 | 株式会社デンソー | Ranging device |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101883048B1 (en) * | 2016-05-24 | 2018-07-27 | 영남대학교 산학협력단 | Apparatus and method for measuring climatic enviroment |
KR101881418B1 (en) * | 2017-08-23 | 2018-07-24 | 영남대학교 산학협력단 | LIDAR Device and Method for Controlling Output Considering Climate Environment |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0561598B2 (en) * | 1989-09-22 | 1993-09-06 | Takuwa Co Ltd | |
JPH09292464A (en) * | 1996-04-30 | 1997-11-11 | Tokyu Car Corp | Method and device for judging dimension of object body and method and device for detecting range by laser radar |
JPH1184024A (en) * | 1997-09-09 | 1999-03-26 | Hitachi Cable Ltd | Snowfall sensor |
JP2005083750A (en) * | 2003-09-04 | 2005-03-31 | Sekisui Jushi Co Ltd | Snowfall/fog detecting device and self-luminous road traffic sign system using the same |
-
2009
- 2009-06-22 JP JP2009147669A patent/JP5582732B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0561598B2 (en) * | 1989-09-22 | 1993-09-06 | Takuwa Co Ltd | |
JPH09292464A (en) * | 1996-04-30 | 1997-11-11 | Tokyu Car Corp | Method and device for judging dimension of object body and method and device for detecting range by laser radar |
JPH1184024A (en) * | 1997-09-09 | 1999-03-26 | Hitachi Cable Ltd | Snowfall sensor |
JP2005083750A (en) * | 2003-09-04 | 2005-03-31 | Sekisui Jushi Co Ltd | Snowfall/fog detecting device and self-luminous road traffic sign system using the same |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9110196B2 (en) | 2012-09-20 | 2015-08-18 | Google, Inc. | Detecting road weather conditions |
US9499172B2 (en) | 2012-09-20 | 2016-11-22 | Google Inc. | Detecting road weather conditions |
JP2015052465A (en) * | 2013-09-05 | 2015-03-19 | 株式会社デンソー | Weather determination system |
JP2017090382A (en) * | 2015-11-16 | 2017-05-25 | 株式会社デンソーウェーブ | Method, device, and program for detecting snow accretion on laser radar device |
JP2018159570A (en) * | 2017-03-22 | 2018-10-11 | 株式会社Ihiエアロスペース | Obstacle detection device and obstacle detection method |
JP2019148459A (en) * | 2018-02-26 | 2019-09-05 | 株式会社興和 | Snowfall condition discrimination method, control method of snow melting apparatus, visual field state discrimination method, and snowfall characteristic discrimination method |
JP2019158846A (en) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | 株式会社デンソーウェーブ | Snow accumulation detection device and snow accumulation detection system |
JP7021576B2 (en) | 2018-03-16 | 2022-02-17 | 株式会社デンソーウェーブ | Snow cover detection device and snow cover detection system |
JP2020012716A (en) * | 2018-07-18 | 2020-01-23 | 株式会社デンソーウェーブ | Laser radar system |
JP7067332B2 (en) | 2018-07-18 | 2022-05-16 | 株式会社デンソーウェーブ | Laser radar system |
WO2020262543A1 (en) * | 2019-06-28 | 2020-12-30 | 株式会社デンソー | Ranging device |
JP2021009037A (en) * | 2019-06-28 | 2021-01-28 | 株式会社デンソー | Distance measuring device |
US11953624B2 (en) | 2019-06-28 | 2024-04-09 | Denso Corporation | Ranging apparatus |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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