JP2021096120A

JP2021096120A - 測距装置、測距方法、および測距プログラム

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Publication number: JP2021096120A
Application number: JP2019226559A
Authority: JP
Inventors: 龍介大畠; Ryusuke Ohata; 諒子新原; Ryoko Niihara
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2019-12-16
Filing date: 2019-12-16
Publication date: 2021-06-24
Anticipated expiration: 2039-12-16
Also published as: JP7310587B2

Abstract

【課題】検出対象からの反射光と外乱光とを正確に判別可能な測距装置等を提供する。【解決手段】画像処理装置１００は、光照射に対する検出対象からの反射光を、外乱光を含んで検出する光学センサ１０を搭載する車両の、検出対象までの距離である対象距離を光学センサ１０による検出光に基づいて測定する。画像処理装置１００は、過去の検出対象までの対象距離に基づいて、現在の検出対象までの対象距離を推定する距離推定部１１０と、推定された対象距離を中心とする検出対象の存在確率分布を設定する存在確率設定部１２０とを備える。画像処理装置１００は、検出光の確率分布である検出光確率分布を、検出光に対応する光子数に応じて設定する検出光確率設定部としての反射光確率設定部１３０と、存在確率分布および検出光確率分布に基づいて、対象距離を確定する確定部１５０と、を備える。【選択図】図２

Description

この明細書における開示は、検出対象までの距離を測定する技術に関する。

特許文献１には、所望のターゲットまでの距離を測定するレーザレーダ装置が開示されている。このレーザレーダ装置は、所望のターゲットまでの概略の距離を予測し、予測した距離に応じて、所望信号が存在し得る時間の近傍の時間帯にゲート範囲を設定する。レーザレーダ装置は、ゲート範囲内に含まれない信号を雑音ピークとして検出対象から除外する。

特開２００９−２７６２４８号公報

特許文献１の技術では、ゲート範囲の大きさを設定する必要がある。しかし、ゲート範囲の設定によっては、外乱光に由来する信号がゲート範囲内に含まれ得る。この場合、反射光と外乱光とを区別できない虞があった。

開示される目的は、検出対象からの反射光と外乱光とを正確に判別可能な測距装置、測距方法、および測距プログラムを提供することである。

この明細書に開示された複数の態様は、それぞれの目的を達成するために、互いに異なる技術的手段を採用する。また、特許請求の範囲およびこの項に記載した括弧内の符号は、ひとつの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例であって、技術的範囲を限定するものではない。

開示された測距装置のひとつは、光照射に対する検出対象からの反射光を、外乱光を含んで検出する光学センサ（１０）を搭載する車両（Ａ）の、検出対象までの距離である対象距離を光学センサによる検出光に基づいて測定する測距装置であって、過去の検出対象までの対象距離に基づいて、現在の検出対象までの対象距離を推定する距離推定部（１１０）と、推定された対象距離を中心とする検出対象の存在確率分布を設定する存在確率設定部（１２０）と、検出光の確率分布である検出光確率分布を、検出光に対応する光子数に応じて設定する検出光確率設定部（１３０）と、存在確率分布および検出光確率分布に基づいて、対象距離を確定する確定部（１５０）と、を備える。

開示された測距方法のひとつは、光照射に対する検出対象からの反射光を、外乱光を含んで検出する光学センサ（１０）を搭載する車両（Ａ）の、検出対象までの距離である対象距離を光学センサによる検出光に基づいて測定するために、プロセッサ（１０２）によって実行される測距方法であって、過去の検出対象までの対象距離に基づいて、現在の検出対象までの対象距離を推定する距離推定プロセス（Ｓ１０）と、推定された対象距離を中心とする検出対象の存在確率分布を設定する存在確率設定プロセス（Ｓ２０）と、検出光の確率分布である検出光確率分布を、検出光に対応する光子数に応じて設定する検出光確率設定プロセス（Ｓ３０）と、存在確率分布および検出光確率分布に基づいて、対象距離を確定する確定プロセス（Ｓ５０，Ｓ６０，Ｓ７０，Ｓ８０，Ｓ９０）と、を含む。

開示された測距プログラムのひとつは、光照射に対する検出対象からの反射光を、外乱光を含んで検出する光学センサ（１０）を搭載する車両（Ａ）の、検出対象までの距離である対象距離を光学センサによる検出光に基づいて測定するために記憶媒体（１０１）に格納され、プロセッサ（１０２）に実行させる命令を含む測距プログラムであって、命令は、過去の検出対象までの対象距離に基づいて、現在の検出対象までの対象距離を推定させる距離推定プロセス（Ｓ１０）と、推定された対象距離を中心とする検出対象の存在確率分布を設定させる存在確率設定プロセス（Ｓ２０）と、検出光の確率分布である検出光確率分布を、検出光に対応する光子数に応じて設定させる反射光確率設定プロセス（Ｓ３０）と、存在確率分布および検出光確率分布に基づいて、対象距離を確定させる確定プロセス（Ｓ５０，Ｓ６０，Ｓ７０，Ｓ８０，Ｓ９０）と、を含む。

これらの開示によれば、推定された対象距離を中心とする検出対象の存在確率分布と、検出光に対応する光子数に応じて設定された検出光の確率分布である検出光確率分布とに基づいて、対象距離が確定される。これにより、推定された対象距離から比較的遠い距離に対応する検出光ほど、検出対象の存在確率が小さくなるため、外乱光に由来するものと判別され易くなる。したがって、単に検出対象が存在し得る距離範囲を設定する場合より正確に反射光を外乱光と判別し得る。以上により、検出対象からの反射光と外乱光とを正確に判別可能な測距装置、測距方法、および測距プログラムが提供され得る。

画像処理装置を含むシステムを示す図である。画像処理装置が有する機能の一例を示すブロック図である。画像処理装置が実行する対象距離の推定方法の一例を概念的に示す図である。画像処理装置が実行する確率設定方法の一例を概念的に示す図である。画像処理装置が実行する確率設定方法の一例を概念的に示す図である。画像処理装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

（第１実施形態）
図１に示すように、本開示の一実施形態による測距装置としての画像処理装置１００は、車両Ａに搭載される。車両Ａは、自己位置推定といった運動推定の結果に基づき走行する、例えば高度運転支援車または自動運転車等である。なお、以下の説明では、水平面上における車両Ａの水平方向のうち横方向および前後方向をそれぞれ単に、横方向および前後方向という。また、以下の説明では、水平面上における車両Ａの鉛直方向を単に、鉛直方向という。

車両Ａには、画像処理装置１００と共に、ロケータ２０および光学センサ１０が搭載されている。ロケータ２０および光学センサ１０は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）、ワイヤハーネスおよび内部バス等のうち少なくとも一種類を介して画像処理装置１００と接続されており、画像処理装置１００と相互に通信可能である。

ロケータ２０は、複数の検出情報に基づき車両Ａの位置情報を生成する。ロケータ２０は、車両Ａの位置情報および検出情報等を、画像処理装置１００に提供可能である。ロケータ２０は、ＩＭＵ２１、ＧＮＳＳ受信器２２および制御回路２３を備えている。

ＩＭＵ２１は、車両Ａの運動推定に活用可能な慣性情報を取得する慣性センサである。ＩＭＵ２１は、車両Ａの前後方向と横方向と鉛直方向との三軸まわりにおける、例えば角度、角速度および角加速度等のうち少なくとも一種類を、慣性情報として取得する。そこでＩＭＵ２１は、例えばジャイロおよび加速度センサ等のうち少なくとも一種類を含んで、構成される。ＧＮＳＳ受信器２２は、複数の人工衛星（測位衛星）から送信された測位信号を受信する。

制御回路２３は、ＧＮＳＳ受信器２２にて受信した測位信号およびＩＭＵ２１における車両Ａの姿勢情報等を組み合わせ、車両Ａの自車位置および進行方向等を逐次測位する。さらに制御回路２３は、不揮発性メモリに格納された高精度地図データベース、車載カメラからの外界の撮像画像、および車速センサからの車速情報等を、測位に利用してもよい。制御回路は、自車位置およびＩＭＵ２１からの慣性情報等を、画像処理装置１００に適宜提供する。

光学センサ１０は、光照射に対する検出対象からの反射光を、外乱光を含んで検出する車載センサである。光学センサ１０は、光源からの光の射出時刻と反射光の到来時刻との時間差を計測することで光の飛行時間（Time of Flight）を測定する。光学センサ１０は、一例として、ＳＰＡＤＬｉＤＡＲ（Single Photon Avalanche Diode Light Detection and Ranging）である。光学センサ１０は、発光部１１、受光部１２、および制御回路１５を備えている。

発光部１１は、車両Ａの外界へ向かうレーザ光を照射する光源としてのレーザ素子である。発光部１１は、制御回路による制御に基づき、レーザ光を断続的なパルスビーム状に照射する。発光部１１は、レーザ光の照射タイミングに合わせて、可動光学部材によってレーザ光を走査させる。

受光部１２は、車両Ａの周辺からの光を検出する構成であり、受光素子１３と、外乱検出素子１４とを有している。受光素子１３は、発光部１１によるレーザ光照射に対する検出対象からの反射光を含んだ光を検出する撮像素子である。検出対象は、一例として、車両Ａの周辺の地物である。なお、以下において、このレーザ光照射に対する検出対象からの反射光を、単に「反射光」と表記する。受光素子１３は、例えば、発光部１１にて照射されるレーザ光の波長付近に対する感度が高く設定されたＣＭＯＳセンサとされる。受光素子１３は、一次元方向または二次元方向にアレイ状に配列された複数の受光画素を有している。受光画素は、入射した光子数に応じた電圧値を出力することで、受光した光の強度を検出可能である。個々の受光画素は、ＳＰＡＤを用いた構成であり、光子の入射で励起した電子をアバランシェ増幅によって増幅することにより、高感度な光検出を可能にしている。

外乱検出素子１４は、反射光に由来しない周辺環境からの外乱光を、外乱光として検出する。外乱検出素子１４は、受光素子１３と同様の構成であり、制御回路１５によって露光タイミング等を調整されることで、反射光を含まない外乱光を検出可能である。なお、外乱検出素子１４は、受光素子１３と画素数等が異なっていてよい。

制御回路１５は、レーザ光を走査する照射機能、反射光を検出する反射光検出機能、外乱光を検出する外乱光検出機能、および反射光の検出結果から外乱光を除去する除去機能を実行可能である。照射機能において、制御回路１５は、発光部１１でのレーザ光の照射および走査を制御する。

反射光検出機能において、制御回路２３は、受光部１２の各素子にて受光した光の読み出しを行う。制御回路２３は、例えばローリングシャッタ方式にて読み出しを実行する。具体的には、制御回路２３は、レーザ光の照射に伴って、受光素子１３の複数の走査ラインごとに画素を順次露光および走査する。これにより、制御回路２３は、個々の画素から出力された露光時間内における時刻毎の電圧値の検出信号を検出光データとして取得する。このとき、制御回路２３は、レーザ光の照射時刻からの経過時間を、露光時間内における各検出信号の検出時刻に関連付ける。なお、このときの検出光データは、反射光および外乱光が分離されることなく合わさったデータとなる。このため、この検出光データは、反射光に由来する検出信号を外乱光に由来する検出信号と識別し難い場合がある。

外乱光検出機能において、制御回路２３は、レーザ光を照射する直前に外乱検出素子１４で受光した外乱光を読み出す。制御回路２３は、反射光の検出と同様に、ローリングシャッタ方式にて外乱検出素子１４の個々の画素から露光時間内における時刻毎の電圧値の検出信号を取得する。制御回路２３は、時刻毎の検出信号の平均強度を、外乱光検出データとして取得する。

除去機能において、制御回路２３は、検出光データに含まれる外乱光由来の検出信号を除去する。制御回路２３は、外乱光検出機能により取得された外乱光検出データに基づき、検出信号を除去するための信号強度の閾値（棄却閾値）を設定する。例えば、制御回路２３は、外乱光検出データにおける時刻毎の検出信号強度の平均値を算出し、当該平均値よりも大きい値を、棄却閾値に設定する。

制御回路２３は、設定した棄却閾値を下回る検出信号を除去し、棄却閾値を上回る検出信号を残す閾値処理を実行することで、外乱光由来と判断される検出信号を除去した検出光データを生成する。ただし、外乱光由来の検出信号であっても、強度が棄却閾値を上回る場合、除去されずに検出光データに含まれた状態となる。制御回路２３は、閾値処理済みの検出光データ、および外乱光検出データを、画像処理装置１００へと提供する。

画像処理装置１００は、光学センサ１０にて検出された検出対象の点群画像を、検出対象までの距離と関連付けて生成する車載ＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。画像処理装置１００は、測距装置の一例である。画像処理装置１００は、車両Ａの自己位置を推定するロケータのＥＣＵであってもよい。画像処理装置１００は、車両Ａの高度運転支援または自動運転を制御するＥＣＵであってもよい。画像処理装置１００は、車両Ａと外界との間の通信を制御するＥＣＵであってもよい。

画像処理装置１００は、メモリ１０１およびプロセッサ１０２を、少なくとも１つずつ含んで構成されるコンピュータである。メモリ１０１は、コンピュータにより読み取り可能なプログラムおよびデータを非一時的に格納又は記憶する、例えば半導体メモリ、磁気媒体および光学媒体等のうち少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。メモリ１０１は、後述の画像処理プログラム等、プロセッサ１０２によって実行される種々のプログラムを格納している。

プロセッサ１０２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）およびＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computer）−ＣＰＵ等のうち少なくとも一種類を、コアとして含む。プロセッサ１０２は、メモリ１０１に記憶された測距プログラムに含まれる複数の命令を、実行する。これにより画像処理装置１００は、光学センサ１０の検出結果から検出対象の点群画像を生成する画像処理を遂行するための複数の機能部を、構築する。このように画像処理装置１００では、運転支援するためにメモリ１０１に格納されたプログラムが複数の命令をプロセッサ１０２に実行させることで、複数の機能部が構築される。具体的に、画像処理装置１００には、図２に示すように、距離推定部１１０、存在確率設定部１２０、反射光確率設定部１３０、外乱光確率設定部１４０、確定部１５０、および画像生成部１６０等の機能部が構築される。

距離推定部１１０は、過去の検出対象までの対象距離と、車両Ａの位置および姿勢の変化とに基づいて、現在の検出対象までの対象距離を推定する。距離推定部１１０は、過去の検出対象までの対象距離を、確定部１５０より取得する。距離推定部１１０は、過去および現在の車両位置、車両姿勢を、ロケータ２０より取得する。

対象距離の推定において、距離推定部１１０は、図３に示すように、まず光学センサ１０からのレーザ光の指向方向を定義するビーム指向角ベクトルｂを設定する。距離推定部１１０は、ビーム指向角ベクトルｂを姿勢角θ_ｋ分回転させた状態で現在の車両位置ｐ_ｋを始点とする現在の検出対象の方向を定義する対象方向ベクトルｕ_ｋへと変換する。次に、距離推定部１１０は、前回の車両位置ベクトルｐ_ｋ−１に、前回の対象距離ベクトルｒ_ｋ−１を加えることで、前回の車両位置を基準にした検出対象の位置を定義する対象位置ベクトルｆ_ｋ−１を設定する。距離推定部１１０は、複数の対象位置ベクトルｆ_ｋ−１に基づき、検出対象を構成するオブジェクトを想定する。距離推定部１１０は、当該オブジェクトを、各ベクトルｆ_ｋ−１の頂点座標間が直線で接続されたポリゴンオブジェクトとして構成する。

さらに、距離推定部１１０は、現在の対象方向ベクトルｕ_ｋを延長し、オブジェクトとベクトルｕ_ｋとの交点を取得する。距離推定部１１０は、当該交点の位置ベクトルを、現在の周辺地物の予測位置ベクトルｆ＾_ｋとする。距離推定部１１０は、取得した予測位置ベクトルｆ＾_ｋから、現在位置ベクトルｐ_ｋを差し引くことで、現在の推定距離ベクトルｒ＾_ｋを算出する。距離推定部１１０は、この推定距離ベクトルｒ＾_ｋの大きさを、現在の車両位置から検出対象までの対象距離の推定値とする。距離推定部１１０は、取得した推定値を、存在確率設定部１２０へと提供する。

存在確率設定部１２０は、対象距離の推定値を中心とする検出対象の存在確率分布を設定する（図４および図５参照）。具体的には、存在確率設定部１２０は、存在確率分布を、推定値を中心とする正規分布として設定する。存在確率設定部１２０は、存在確率分布の分散の大きさを、対象距離の推定精度に基づいて規定してもよいし、単に予め設定された定数として規定してもよい。存在確率設定部１２０は、存在確率分布を関数またはテーブル等の形式で設定する。存在確率設定部１２０は、設定した存在確率分布を、確定部１５０へと提供する。なお、図４および図５に示す存在確率のグラフは、距離に応じた確率の大きさの変化を概略的に示したものであり、必ずしも正確な確率の値を示すものではない。図４および図５に示された他の確率および尤度比についても同様である。

反射光確率設定部１３０は、検出信号が反射光に由来する確率、すなわち検出光が反射光である確率（反射光確率）の分布である反射光確率分布を、検出光に対応する光子数に応じて設定する（図４参照）。反射光確率設定部１３０は、予めメモリ１０１等に格納された光子数と反射光確率との関係に基づいて、光学センサ１０から取得した検出光データの反射光確率分布を設定する。予め格納された光子数と反射光確率との関係は、ポアソン分布または二項分布によって規定されており、例えば光子数が多いほど反射光確率が高くなる関係となっている。したがって、反射光確率分布は、検出光の確率分布、すなわち検出光確率分布であるということもできる。反射光確率分布は、光子数以外の情報が無い状態において検出信号が反射光由来である事前確率の分布である。反射光確率設定部１３０は、「検出光確率設定部」の一例である。

外乱光確率設定部１４０は、検出信号が反射光に対する外乱光に由来する確率、すなわち光学センサ１０によって検出された検出光が外乱光に由来する確率（外乱光確率）の分布である外乱光確率分布を、検出光に対応する光子数に応じて設定する（図５参照）。外乱光確率設定部１４０は、光子数と外乱光確率との関係をポアソン分布または二項分布によって規定し、当該関係に基づいて、検出光データに含まれる検出信号の外乱光確率を設定する。光子数と外乱光確率との関係は、反射光確率の場合と同様に、例えばポアソン分布、または二項分布によって規定されている。外乱光確率設定部１４０は、例えば、外乱光検出データから取得した外乱光の平均値を中心とした確率分布として、光子数と外乱光確率との関係を定義する。外乱光確率分布は、光子数以外の情報が無い状態において検出信号が外乱光由来である事前確率の分布である。

確定部１５０は、存在確率分布および反射光確率分布に基づいて、対象距離を確定する。より具体的には、確定部１５０は、存在確率分布、反射光確率分布、および外乱光確率分布に基づいてベイズ推定を実施し、対象距離を確定する。確定部１５０は、サブ機能部として、反射光事後確率算出部１５１、外乱光事後確率算出部１５２、尤度比算出部１５３、積算部１５４、および距離確定部１５５を有している。

反射光事後確率算出部１５１は、対象距離が推定された状態において検出光が反射光に由来する事後確率である反射光事後確率を設定する（図４参照）。具体的には、反射光事後確率算出部１５１は、存在確率設定部１２０により算出された存在確率分布、および反射光確率設定部１３０にて算出された反射光確率分布に基づいて、ベイズの定理によって反射光事後確率を算出する。これにより、反射光事後確率算出部１５１は、対象距離の推定値が｜ｒ＾_ｋ｜であるという事象が発生した下での、或る強度の検出光（検出信号）が反射光に由来する確率を設定する。存在確率分布の中央値である対象距離の推定値｜ｒ＾_ｋ｜に近く、且つ反射光確率の大きい距離値ほど、反射光事後確率は大きくなる。すなわち、反射光確率の大きい距離値であっても、対象距離の推定値｜ｒ＾_ｋ｜から離れているほど、反射光事後確率は小さくなる。反射光事後確率は、検出光が反射光に由来する尤度であるということもできる。反射光事後確率算出部１５１は、算出した反射光事後確率を尤度比算出部１５３に提供する。

外乱光事後確率算出部１５２は、対象距離が推定された状態において検出光が外乱光に由来する事後確率である外乱光事後確率を設定する（図５参照）。具体的には、反射光事後確率算出部１５１は、存在確率設定部１２０により算出された存在確率分布、および外乱光確率設定部１４０にて算出された反射光確率分布に基づいて、ベイズの定理によって外乱光事後確率を算出する。これにより、外乱光事後確率算出部１５２は、対象距離の推定値が｜ｒ＾_ｋ｜であるという事象が発生した下での、或る強度の検出光（検出信号）が外乱光に由来する確率を設定する。この場合、外乱光確率の大きい距離値であり、且つ対象距離の推定値｜ｒ＾_ｋ｜から離れているほど、外乱光事後確率は大きくなる。外乱光事後確率は、検出光が外乱光に由来する尤度であるということもできる。外乱光事後確率算出部１５２は、算出した外乱光事後確率を尤度比算出部１５３に提供する。

尤度比算出部１５３は、反射光事後確率と外乱光事後確率とに基づき検出光が反射光に由来する尤度と外乱光に由来する尤度との尤度比を算出する（図５参照）。具体的には、尤度比算出部１５３は、外乱光事後確率に対する反射光事後確率の比に基づいて尤度比を算出する。したがって、尤度比が高いほど、検出光が反射光由来であることの信頼度が大きくなる。尤度比算出部１５３は、算出した尤度比を積算部１５４へと提供する。

積算部１５４は、過去の対象距離の確定結果を含む情報である過去の尤度比に、現在の対象距離の確定結果を含む情報である現在の尤度比を積算した積算値であるトラックスコアを算出する。積算部１５４は、対象距離の推定値｜ｒ＾_ｋ｜等に基づいて、過去の尤度比と現在の尤度比との間の距離のずれを補正すればよい。積算部１５４は、算出したトラックスコアを距離確定部１５５へと提供する。

距離確定部１５５は、トラックスコアに基づいて対象距離を確定する。距離確定部１５５は、最もトラックスコアの大きい距離値、すなわち検出光が反射光由来である信頼度が最も高い距離値を、対象距離に確定する。距離確定部１５５は、確定した対象距離を距離推定部１１０および画像生成部１６０へと提供する。

画像生成部１６０は、距離確定部１５５にて確定された対象距離に基づいて、検出対象の点群画像を生成する。画像生成部１６０は、各点群に三次元の距離の情報を関連付けて点群画像を生成する。画像生成部１６０は、生成した点群画像を、必要とする車載装置に適宜提供する。

次に、機能ブロックの共同により、画像処理装置１００が実行する測距方法のフローを、図１〜図５を参照しつつ、図６に従って以下に説明する。なお、後述するフローにおいて「Ｓ」とは、プログラムに含まれた複数命令によって実行される、フローの複数ステップを意味する。

まずＳ１０では、距離推定部１１０にて、ロケータ２０から取得した過去の車両位置および車両姿勢、現在の車両位置および車両姿勢と、距離確定部１５５から取得した過去の対象距離と、に基づいて現在の対象距離を推定する。さらに、Ｓ２０では、存在確率設定部１２０にて、距離に応じた検出対象の存在確率分布を、推定された現在の対象距離を中心とした正規分布として設定する。

次に、Ｓ３０では、反射光確率設定部１３０にて、光学センサ１０から取得した検出光の反射光確率分布を、入射光子数に応じて設定する。さらに、Ｓ４０では、外乱光確率設定部１４０にて、光学センサ１０から取得した外乱光検出データに基づき、入射光子数に応じた検出光の外乱光確率を算出する。

次いでＳ５０では、反射光事後確率算出部１５１にて、Ｓ２０で設定された存在確率分布と、Ｓ３０で設定された反射光確率分布とに基づき、対象距離が推定された状態において検出光が反射光に由来する確率である反射光事後確率を算出する。そして、Ｓ６０では、外乱光事後確率算出部１５２にて、Ｓ２０で設定された存在確率分布と、Ｓ４０で設定された外乱光確率とに基づいて、対象距離が推定された状態において検出光が外乱光に由来する外乱光事後確率を算出する。

さらに、Ｓ７０では、Ｓ５０およびＳ６０にて算出した各事後確率に基づき、検出光が反射光に由来する尤度と外乱光に由来する尤度との尤度比を、尤度比算出部１５３にて算出する。Ｓ８０では、積算部１５４にて、算出した現在の尤度比を、過去の尤度比に積算してトラックスコアを算出する。Ｓ９０では、距離確定部１５５にて、尤度比のトラックスコアに基づいて、対象距離を確定する。Ｓ１００では、画像生成部１６０にて、確定した対象距離に基づいて、検出対象の点群画像を生成したのち、一連の処理を終了する。

なお、上述のＳ１０が「距離推定プロセス」、Ｓ２０が「存在確率設定プロセス」、Ｓ３０が「検出光確率設定プロセス」、Ｓ４０が「外乱光確率設定プロセス」、Ｓ５０〜Ｓ９０が「確定プロセス」の一例である。また、Ｓ６０は、「外乱光事後確率算出プロセス」の一例である。

次に第１実施形態のもたらす作用効果について説明する。

第１実施形態によれば、推定された対象距離を中心とする検出対象の存在確率分布と、検出光に対応する光子数に応じて設定された検出光の確率分布である検出光確率分布とに基づいて、対象距離が確定される。これにより、推定された対象距離から比較的遠い距離に対応する検出光ほど、検出対象の存在確率が小さくなるため、外乱光に由来するものと判別され易くなる。したがって、単に検出対象が存在し得る距離範囲を設定する場合より正確に反射光を外乱光と判別し得る。以上により、検出対象からの反射光と外乱光とが正確に判別可能となる。

また、第１実施形態によれば、存在確率分布は正規分布に基づいて設定される。自然現象は正規分布に従う場合が比較的多いため、存在確率分布を正規分布として設定することで、より正確に対象距離の確率分布を設定しうる。

加えて、第１実施形態によれば、対象距離が推定された状態において検出光が反射光に由来する事後確率である反射光事後確率が設定され、当該反射光事後確率に基づき距離の値が確定される。これによれば、存在確率分布と、反射光確率分布とに基づき、反射光事後確率が設定される。したがって、反射光確率分布にて推定距離から離れた距離値にて確率の高い外乱光由来の検出光が含まれていた場合であっても、当該検出光の反射光事後確率が、存在確率分布によって小さい値となる。故に、より確実に反射光由来の検出光を確定し得る。

さらに、第１実施形態によれば、検出光の外乱光確率分布が外乱光の光子数に応じて設定され、存在確率分布と外乱光確率分布とに基づき、対象距離が推定された状態において検出光が外乱光に由来する事後確率である外乱光事後確率が算出される。その上で、反射光事後確率および外乱光事後確率に基づいて対象距離が確定される。これによれば、検出光が反射光に由来する反射光事後確率と、当該検出光が外乱光に由来する外乱光事後確率との２つの観点の確率に基づいて、対象距離を確定できる。したがって、より確実に反射光由来の検出光を特定し得る。

また、第１実施形態によれば、反射光確率分布と外乱光確率分布とに基づき検出光が反射光に由来する尤度と外乱光に由来する尤度との尤度比が算出される。

加えて、第１実施形態によれば、過去の尤度比に現在の尤度比を積算したトラックスコアが算出され、当該トラックスコアに基づいて対象距離が確定される。これによれば、或る時刻における外乱光由来の検出光が、反射光由来である尤度が大きい場合であっても、他の時刻において当該外乱光由来の検出光の強度が比較的小さければ、積算によって当該外乱光由来の検出光の反射光尤度が小さくなり得る。故に、より確実に反射光由来の検出光を確定し得る。

（他の実施形態）
この明細書における開示は、例示された実施形態に制限されない。開示は、例示された実施形態と、それらに基づく当業者による変形態様を包含する。例えば、開示は、実施形態において示された部品および／または要素の組み合わせに限定されない。開示は、多様な組み合わせによって実施可能である。開示は、実施形態に追加可能な追加的な部分をもつことができる。開示は、実施形態の部品および／または要素が省略されたものを包含する。開示は、ひとつの実施形態と他の実施形態との間における部品および／または要素の置き換え、または組み合わせを包含する。開示される技術的範囲は、実施形態の記載に限定されない。開示されるいくつかの技術的範囲は、特許請求の範囲の記載によって示され、さらに特許請求の範囲の記載と均等の意味および範囲内での全ての変更を含むものと解されるべきである。

変形例における画像処理装置１００は、確定部１５０にて、外乱光事後確率を利用することなく、反射光事後確率に基づいて対象距離を確定してもよい。

変形例における画像処理装置１００は、確定部１５０にて、トラックスコアを算出することなく、現在の尤度比に基づいて対象距離を確定してもよい。

画像処理装置１００は、デジタル回路およびアナログ回路のうち少なくとも一方をプロセッサとして含んで構成される、専用のコンピュータであってもよい。ここで特にデジタル回路とは、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＳＯＣ（System on a Chip）、ＰＧＡ（Programmable Gate Array）、およびＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等のうち、少なくとも一種類である。またこうしたデジタル回路は、プログラムを格納したメモリを、備えていてもよい。

画像処理装置１００は、１つのコンピュータ、またはデータ通信装置によってリンクされた一組のコンピュータ資源によって提供され得る。例えば、上述の実施形態における画像処理装置１００の提供する機能の一部は、他のＥＣＵによって実現されてもよい。

１０光学センサ、１００画像処理装置（測距装置）、１０１メモリ（記憶媒体）、１０２プロセッサ、１１０距離推定部、１２０存在確率設定部、１３０反射光確率設定部（検出光確率設定部）、１４０外乱光確率設定部、１５０確定部、１５２外乱光事後確率算出部、Ｓ１０距離推定プロセス、Ｓ２０存在確率設定プロセス、Ｓ３０検出光確率設定プロセス、Ｓ４０外乱光確率設定プロセス、Ｓ５０、Ｓ６０、Ｓ７０、Ｓ８０、Ｓ９０確定プロセス、Ｓ６０外乱光事後確率算出プロセス、Ａ車両。

Claims

光照射に対する検出対象からの反射光を、外乱光を含んで検出する光学センサ（１０）を搭載する車両（Ａ）の、前記検出対象までの距離である対象距離を前記光学センサによる検出光に基づいて測定する測距装置であって、
過去の前記検出対象までの前記対象距離に基づいて、現在の前記検出対象までの前記対象距離を推定する距離推定部（１１０）と、
推定された前記対象距離を中心とする前記検出対象の存在確率分布を設定する存在確率設定部（１２０）と、
前記検出光の確率分布である検出光確率分布を、前記検出光に対応する光子数に応じて設定する検出光確率設定部（１３０）と、
前記存在確率分布および前記検出光確率分布に基づいて、前記対象距離を確定する確定部（１５０）と、
を備える測距装置。
前記存在確率設定部は、前記存在確率分布を正規分布として設定する請求項１に記載の測距装置。
前記検出光確率設定部は、前記検出光確率分布を、光子数に応じたポアソン分布および二項分布のいずれか一方に基づいて設定する請求項１または請求項２に記載の測距装置。
前記確定部は、前記存在確率分布および前記検出光確率分布に基づいて、前記対象距離が推定された状態において前記検出光が前記反射光に由来する事後確率である反射光事後確率を設定し、前記反射光事後確率に基づき前記対象距離を確定する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の測距装置。
前記検出光が前記外乱光に由来する確率の分布である外乱光確率分布を、前記外乱光の光子数に応じて設定する外乱光確率設定部（１４０）と、
前記存在確率分布と前記外乱光確率分布とに基づき、前記対象距離が推定された状態において前記検出光が前記外乱光に由来する事後確率である外乱光事後確率を算出する外乱光事後確率算出部（１５２）と、
を備え、
前記確定部は、前記反射光事後確率および前記外乱光事後確率に基づいて前記対象距離を確定する請求項４に記載の測距装置。
前記外乱光確率設定部は、前記外乱光確率分布を、前記外乱光の光子数に応じたポアソン分布および二項分布のいずれか一方に基づいて設定する請求項５に記載の測距装置。
前記確定部は、前記反射光事後確率と前記外乱光事後確率とに基づき、前記検出光が前記反射光に由来する尤度と前記検出光が前記外乱光に由来する尤度との尤度比を算出する請求項５または請求項６に記載の測距装置。
前記確定部は、過去の前記対象距離の確定結果に現在の前記確定結果を積算した積算値を算出し、前記積算値に基づいて前記対象距離を確定する請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の測距装置。
光照射に対する検出対象からの反射光を、外乱光を含んで検出する光学センサ（１０）を搭載する車両（Ａ）の、前記検出対象までの距離である対象距離を前記光学センサによる検出光に基づいて測定するために、プロセッサ（１０２）によって実行される測距方法であって、
過去の前記検出対象までの前記対象距離に基づいて、現在の前記検出対象までの前記対象距離を推定する距離推定プロセス（Ｓ１０）と、
推定された前記対象距離を中心とする前記検出対象の存在確率分布を設定する存在確率設定プロセス（Ｓ２０）と、
前記検出光の確率分布である検出光確率分布を、前記検出光に対応する光子数に応じて設定する検出光確率設定プロセス（Ｓ３０）と、
前記存在確率分布および前記検出光確率分布に基づいて、前記対象距離を確定する確定プロセス（Ｓ５０，Ｓ６０，Ｓ７０，Ｓ８０，Ｓ９０）と、
を含む測距方法。
前記存在確率設定プロセスでは、前記存在確率分布を正規分布として設定する請求項９に記載の測距方法。
前記検出光確率設定プロセスでは、前記検出光確率分布を、光子数に応じたポアソン分布および二項分布のいずれか一方に基づいて設定する請求項９または請求項１０に記載の測距方法。
前記確定プロセスでは、前記存在確率分布および前記検出光確率分布に基づいて、前記対象距離が推定された状態において前記検出光が前記反射光に由来する事後確率である反射光事後確率を設定し、前記反射光事後確率に基づき前記対象距離を確定する請求項９から請求項１１のいずれか１項に記載の測距方法。
前記検出光が前記外乱光に由来する確率の分布である外乱光確率分布を、前記外乱光の光子数に応じて設定する外乱光確率設定プロセス（Ｓ４０）と、
前記存在確率分布と前記外乱光確率分布とに基づき、前記対象距離が推定された状態において前記検出光が前記外乱光に由来する事後確率である外乱光事後確率を算出する外乱光事後確率算出プロセス（Ｓ６０）と、
を含み、
前記確定プロセスでは、前記反射光事後確率および前記外乱光事後確率に基づいて前記対象距離を確定する請求項１２に記載の測距方法。
前記外乱光確率設定プロセスでは、前記外乱光確率分布を、前記外乱光の光子数に応じたポアソン分布および二項分布のいずれか一方に基づいて設定する請求項１３に記載の測距方法。
前記確定プロセスでは、前記反射光事後確率と前記外乱光事後確率とに基づき、前記検出光が前記反射光に由来する尤度と前記検出光が前記外乱光に由来する尤度との尤度比を算出する請求項１３または請求項１４に記載の測距方法。
前記確定プロセスでは、過去の前記対象距離の確定結果に現在の前記確定結果を積算した積算値を算出し、前記積算値に基づいて前記対象距離を確定する請求項９から請求項１５のいずれか１項に記載の測距方法。
光照射に対する検出対象からの反射光を、外乱光を含んで検出する光学センサ（１０）を搭載する車両（Ａ）の、前記検出対象までの距離である対象距離を前記光学センサによる検出光に基づいて測定するために記憶媒体（１０１）に格納され、プロセッサ（１０２）に実行させる命令を含む測距プログラムであって、
前記命令は、
過去の前記検出対象までの前記対象距離に基づいて、現在の前記検出対象までの前記対象距離を推定させる距離推定プロセス（Ｓ１０）と、
推定された前記対象距離を中心とする前記検出対象の存在確率分布を設定させる存在確率設定プロセス（Ｓ２０）と、
前記検出光の確率分布である検出光確率分布を、前記検出光に対応する光子数に応じて設定させる検出光確率設定プロセス（Ｓ３０）と、
前記存在確率分布および前記検出光確率分布に基づいて、前記対象距離を確定させる確定プロセス（Ｓ５０，Ｓ６０，Ｓ７０，Ｓ８０，Ｓ９０）と、
を含む測距プログラム。
前記存在確率設定プロセスでは、前記存在確率分布を正規分布として設定させる請求項１７に記載の測距プログラム。
前記検出光確率設定プロセスでは、前記検出光確率分布を、光子数に応じたポアソン分布および二項分布のいずれか一方に基づいて設定させる請求項１７または請求項１８に記載の測距プログラム。
前記確定プロセスでは、前記存在確率分布および前記検出光確率分布に基づいて、前記対象距離が推定された状態において前記検出光が前記反射光に由来する事後確率である反射光事後確率を設定させ、前記反射光事後確率に基づき前記対象距離を確定させる請求項１７から請求項１９のいずれか１項に記載の測距プログラム。
前記検出光が前記外乱光に由来する確率の分布である外乱光確率分布を、前記外乱光の光子数に応じて設定させる外乱光確率設定プロセス（Ｓ４０）と、
前記存在確率分布と前記外乱光確率分布とに基づき、前記対象距離が推定された状態において前記検出光が前記外乱光に由来する事後確率である外乱光事後確率を算出させる外乱光事後確率算出プロセス（Ｓ６０）と、
を含み、
前記確定プロセスでは、前記反射光事後確率および前記外乱光事後確率に基づいて前記対象距離を確定させる請求項２０に記載の測距プログラム。
前記外乱光確率設定プロセスでは、前記外乱光確率分布を、前記外乱光の光子数に応じたポアソン分布および二項分布のいずれか一方に基づいて設定させる請求項２１に記載の測距プログラム。
前記確定プロセスでは、前記反射光事後確率と前記外乱光事後確率とに基づき、前記検出光が前記反射光に由来する尤度と前記検出光が前記外乱光に由来する尤度との尤度比を算出させる請求項２１または請求項２２に記載の測距プログラム。
前記確定プロセスでは、過去の前記対象距離の確定結果に現在の前記確定結果を積算した積算値を算出させ、前記積算値に基づいて前記対象距離を確定させる請求項１７から請求項２３のいずれか１項に記載の測距プログラム。