JP2022125966A - Ranging correction device, ranging correction method, ranging correction program, and ranging device - Google Patents

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JP2022125966A JP2022003820A JP2022003820A JP2022125966A JP 2022125966 A JP2022125966 A JP 2022125966A JP 2022003820 A JP2022003820 A JP 2022003820A JP 2022003820 A JP2022003820 A JP 2022003820A JP 2022125966 A JP2022125966 A JP 2022125966A
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Abstract

To provide a ranging correction device and the like capable of improving ranging accuracy.SOLUTION: A ranging correction device corrects a ranging result of a ranging device which measures a distance to a reflection point by detecting, with a pixel, reflected light from a reflection point with respect to irradiation with light. The ranging correction device includes: a pixel information acquisition part 110 for acquiring distance information detected with a corresponding pixel for a plurality of reflection points; a normal calculation part 130 for calculating the normal direction for each reflection point; and a distance correction part 150 for correcting the distance to each reflection point based on the normal direction.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

この明細書における開示は、光の照射に対する反射点からの反射光を検出することで、反射点までの距離を測定する技術に関する。 The disclosure in this specification relates to a technique for measuring the distance to a reflection point by detecting reflected light from the reflection point with respect to irradiation of light.

特許文献1には、測距装置の計測結果に対して補正を行う装置が開示されている。この装置は、受光部にて受光した光子数を計測し、当該光子数に基づいて、受光する光強度に起因するウォークエラーを補正する。 Patent Literature 1 discloses a device that corrects the measurement result of a distance measuring device. This device measures the number of photons received by the light receiving section, and corrects the walk error caused by the intensity of the received light based on the number of photons.

国際公開第2017/42993号公報International Publication No. 2017/42993

ところで、反射光を検出する測距装置において、反射面の傾きに応じた距離の検出誤差が生じ得る。特許文献1の技術では、反射面の傾きに応じた誤差を補正することはできない。 By the way, in a distance measuring device that detects reflected light, a distance detection error may occur depending on the inclination of the reflecting surface. The technique disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-200010 cannot correct an error according to the inclination of the reflecting surface.

開示される目的は、測距精度を向上可能な測距補正装置、測距補正方法、測距補正プログラム、および測距装置を提供することである。 An object of the disclosure is to provide a distance measurement correction device, a distance measurement correction method, a distance measurement correction program, and a distance measurement device capable of improving distance measurement accuracy.

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。 The multiple aspects disclosed in this specification employ different technical means to achieve their respective objectives. In addition, the symbols in parentheses described in the claims and this section are examples showing the corresponding relationship with the specific means described in the embodiment described later as one aspect, and limit the technical scope. is not.

開示された測距補正装置のひとつは、プロセッサ(102)を有し、光の照射に対する物標の反射点からの反射光を画素により検出することで反射点までの距離を測定する測距装置(1)の測距結果を補正する測距補正装置であって、
複数の反射点について、対応する画素にて検出された距離に関連する情報である関連情報を取得する取得部(110)と、
反射点を構成する物標の部分面について、基準面(R)に対する傾きの大きさに関連する傾き特徴量を算出する特徴量算出部(130,135)と、
各反射点までの距離を、傾き特徴量に基づいて補正する補正部(150)と、
を備える。
One of the disclosed distance measurement correction devices is a distance measurement device that has a processor (102) and measures the distance to the reflection point by detecting the reflected light from the reflection point of the target with respect to the irradiation of light with pixels. A distance measurement correction device for correcting the distance measurement result of (1),
an acquisition unit (110) for acquiring related information, which is information related to distances detected at corresponding pixels for a plurality of reflection points;
feature quantity calculation units (130, 135) for calculating a tilt feature quantity related to the magnitude of tilt with respect to a reference plane (R) for a partial surface of a target constituting a reflection point;
a correction unit (150) that corrects the distance to each reflection point based on the inclination feature quantity;
Prepare.

開示された測距補正方法のひとつは、光の照射に対する物標の反射点からの反射光を画素により検出することで反射点までの距離を測定する測距装置(1)の測距結果を補正するために、プロセッサ(102)により実行される測距補正方法であって、
複数の反射点について、対応する画素にて検出された距離に関連する情報である関連情報を取得する取得プロセス(S100,S110;S210,S220)と、
反射点を構成する物標の部分面について、基準面(R)に対する傾きの大きさに関連する傾き特徴量を算出する特徴量算出プロセス(S130,S131,S132;S133,S134;S135,S136;S230)と、
各反射点までの距離を、傾き特徴量に基づいて補正する補正プロセス(S150,S160,S170;S250,S260,S270)と、
を含む。
One of the disclosed distance measurement correction methods is to detect the reflected light from the reflection point of the target with respect to the irradiation of the light with pixels, thereby measuring the distance to the reflection point, and the distance measurement result of the distance measurement device (1) is corrected. A ranging correction method executed by a processor (102) to correct, comprising:
an acquisition process (S100, S110; S210, S220) for acquiring relevant information, which is information related to distances detected at corresponding pixels, for a plurality of reflection points;
Feature quantity calculation processes (S130, S131, S132; S133, S134; S135, S136; S135, S136; S230) and
a correction process (S150, S160, S170; S250, S260, S270) for correcting the distance to each reflection point based on the inclination feature quantity;
including.

開示された測距補正プログラムのひとつは、光の照射に対する物標の反射点からの反射光を画素により検出することで反射点までの距離を測定する測距装置(1)の測距結果を補正するために、プロセッサ(102)に実行させる命令を含む測距補正プログラムであって、
命令は、
複数の反射点について、対応する画素にて検出された距離に関連する情報である関連情報を取得させる取得プロセス(S100,S110;S210,S220)と、
反射点を構成する物標の部分面について、基準面(R)に対する傾きの大きさに関連する傾き特徴量を算出させる特徴量算出プロセス(S130,S131,S132;S133,S134;S135,S136;S230)と、
各反射点までの距離を、傾き特徴量に基づいて補正させる補正プロセス(S150,S160,S170;S250,S260,S270)と、
を含む。
One of the disclosed distance measurement correction programs uses pixels to detect light reflected from a reflection point of a target against irradiation of light, thereby measuring the distance to the reflection point, thereby obtaining the distance measurement result of a distance measurement device (1). A ranging correction program comprising instructions to be executed by a processor (102) to correct, comprising:
the instruction is
an acquisition process (S100, S110; S210, S220) for acquiring related information, which is information related to distances detected at corresponding pixels, for a plurality of reflection points;
Feature quantity calculation processes (S130, S131, S132; S133, S134; S135, S136; S135, S136; S230) and
a correction process (S150, S160, S170; S250, S260, S270) for correcting the distance to each reflection point based on the inclination feature amount;
including.

開示された測距装置のひとつは、プロセッサ(102)を有し、光の照射に対する物標の反射点からの反射光を画素により検出することで反射点までの距離を測定する測距装置であって、
複数の反射点について、対応する画素にて検出された距離に関連する情報である関連情報を取得する取得部(110)と、
反射点を構成する物標の部分面について、基準面(R)に対する傾きの大きさに関連する傾き特徴量を算出する特徴量算出部(130,135)と、
各反射点までの距離を、傾き特徴量に基づいて補正する補正部(150)と、
を備える。
One of the disclosed distance measuring devices is a distance measuring device which has a processor (102) and measures the distance to the reflection point by detecting the reflected light from the reflection point of the target with respect to the irradiation of the light with pixels. There is
an acquisition unit (110) for acquiring related information, which is information related to distances detected at corresponding pixels for a plurality of reflection points;
feature quantity calculation units (130, 135) for calculating a tilt feature quantity related to the magnitude of tilt with respect to a reference plane (R) for a partial surface of a target constituting a reflection point;
a correction unit (150) that corrects the distance to each reflection point based on the inclination feature quantity;
Prepare.

これらの開示によれば、各反射点までの距離が、各反射点の傾き特徴量に基づいて補正される。故に、反射点を構成する部分面の傾きに応じた誤差が補正され得る。以上により、測距精度を向上可能な測距補正装置、測距補正方法、および測距補正プログラムが提供され得る。 According to these disclosures, the distance to each reflection point is corrected based on the tilt feature amount of each reflection point. Therefore, the error corresponding to the inclination of the partial surface forming the reflection point can be corrected. As described above, a distance measurement correction device, a distance measurement correction method, and a distance measurement correction program that can improve distance measurement accuracy can be provided.

測距補正装置が有する機能の一例を示すブロック図である。3 is a block diagram showing an example of functions of a distance measurement correction device; FIG. 傾きに応じた検出波形の変化を概念的に示す図である。FIG. 4 is a diagram conceptually showing changes in detected waveforms according to inclinations; 法線ベクトルの算出方法を概念的に示す図である。FIG. 4 is a diagram conceptually showing a method of calculating a normal vector; 測距補正装置が実行する測距補正方法の一例を示すフローチャートである。5 is a flow chart showing an example of a distance measurement correction method executed by a distance measurement correction device; 第2実施形態における法線ベクトルの算出方法を概念的に示す図である。FIG. 10 is a diagram conceptually showing a method of calculating a normal vector in the second embodiment; 第2実施形態における測距補正装置が実行する測距補正方法の一例を示すフローチャートである。9 is a flow chart showing an example of a distance measurement correction method executed by a distance measurement correction device according to the second embodiment; 第3実施形態における測距補正装置が有する機能の一例を示すブロック図である。FIG. 11 is a block diagram showing an example of functions of a ranging correction device according to a third embodiment; 波形の特徴量について説明するための図である。FIG. 10 is a diagram for explaining a feature amount of a waveform; FIG. 第3実施形態における測距補正装置が実行する測距補正方法の一例を示すフローチャートである。11 is a flow chart showing an example of a distance measurement correction method executed by a distance measurement correction device according to a third embodiment; 第4実施形態における測距補正装置が有する機能の一例を示すブロック図である。FIG. 12 is a block diagram showing an example of functions of a distance measurement correction device according to a fourth embodiment; FIG. 第4実施形態における測距補正装置が実行する測距補正方法の一例を示すフローチャートである。14 is a flow chart showing an example of a distance measurement correction method executed by a distance measurement correction device according to a fourth embodiment; 第5実施形態における測距補正装置が有する機能の一例を示すブロック図である。FIG. 11 is a block diagram showing an example of functions of a distance measurement correction device according to a fifth embodiment; 第5実施形態におけるスキャン速度の設定を概念的に示す図である。FIG. 12 is a diagram conceptually showing setting of a scan speed in the fifth embodiment; 第5実施形態における測距補正装置が実行する測距補正方法の一例を示すフローチャートである。14 is a flow chart showing an example of a distance measurement correction method executed by the distance measurement correction device according to the fifth embodiment; 第6実施形態におけるスキャン速度の設定を概念的に示す図である。FIG. 11 is a diagram conceptually showing setting of a scan speed in the sixth embodiment;

(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補正装置としての画像処理装置100は、LiDAR(Light Detection and Ranging / Laser Imaging Detection and Ranging)装置1に搭載される。LiDAR装置1は、光の照射に対する反射点からの反射光を検出することで、反射点までの距離を測定する測距装置である。LiDAR装置1は、例えば高度運転支援機能および自動運転機能の少なくとも一方を備える車両に搭載されたセンサである。LiDAR装置1は、車載ECU10と通信可能に接続されている。車載ECU10は、LiDAR装置1の測定結果を処理に利用する電子制御装置である。
(First embodiment)
As shown in FIG. 1 , an image processing device 100 as a ranging correction device according to an embodiment of the present disclosure is mounted on a LiDAR (Light Detection and Ranging/Laser Imaging Detection and Ranging) device 1 . The LiDAR device 1 is a distance measuring device that measures the distance to a reflection point by detecting reflected light from the reflection point with respect to irradiation of light. The LiDAR device 1 is, for example, a sensor mounted on a vehicle equipped with at least one of an advanced driving support function and an automatic driving function. The LiDAR device 1 is communicably connected to the in-vehicle ECU 10 . The in-vehicle ECU 10 is an electronic control device that uses the measurement results of the LiDAR device 1 for processing.

LiDAR装置1は、画像処理装置100の他に発光部2および撮像部3を備えている。 The LiDAR device 1 includes a light emitting unit 2 and an imaging unit 3 in addition to the image processing device 100 .

発光部2は、例えばレーザダイオード等の、指向性レーザ光を発する半導体素子である。発光部2は、車両の外界へ向かうレーザ光を、断続的なパルスビーム状に照射する。撮像部3は、例えばSPAD(Single Photon Avalanche Diode)等の、光に対して高感度な受光素子により構成されている。撮像部3の外界のうち、撮像部3の画角により決まるセンシング領域から入射する光により、撮像部3が露光される。撮像部3を構成する受光素子は、例えば二次元方向にアレイ状に複数配列されている。隣接する複数の受光素子の組により、反射光検出における画素が構成される。すなわち、後述の反射点までの距離と反射強度との関係を示す情報は、複数の受光素子の組により構成される画素ごとに、検出される。 The light emitting unit 2 is a semiconductor element, such as a laser diode, that emits directional laser light. The light emitting unit 2 emits intermittent pulsed beams of laser light toward the outside of the vehicle. The imaging unit 3 is composed of a light receiving element, such as SPAD (Single Photon Avalanche Diode), which is highly sensitive to light. The imaging unit 3 is exposed to light incident from the sensing area determined by the angle of view of the imaging unit 3 in the external world of the imaging unit 3 . A plurality of light-receiving elements constituting the imaging unit 3 are arranged in a two-dimensional array, for example. A set of a plurality of adjacent light-receiving elements constitutes a pixel in reflected light detection. That is, information indicating the relationship between the distance to the reflection point and the reflection intensity, which will be described later, is detected for each pixel configured by a set of a plurality of light receiving elements.

アクチュエータ4は、発光部2から照射されたレーザ光をLiDAR装置1の出射面へと反射する反射鏡の反射角を制御する。アクチュエータ4が反射鏡の反射角を制御することで、レーザ光がスキャンされる。スキャン方向は、水平方向であってもよく、垂直方向であってもよい。尚、アクチュエータ4は、LiDAR装置1の筐体自体の姿勢角を制御することで、レーザ光をスキャンするものであってもよい。 The actuator 4 controls the angle of reflection of a reflector that reflects the laser light emitted from the light emitting unit 2 to the emission surface of the LiDAR device 1 . The laser beam is scanned by the actuator 4 controlling the angle of reflection of the reflecting mirror. The scanning direction may be horizontal or vertical. The actuator 4 may scan the laser light by controlling the attitude angle of the housing of the LiDAR device 1 itself.

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、後述の距離補正プログラム等、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。 The image processing apparatus 100 is a computer including at least one memory 101 and at least one processor 102 . The memory 101 stores or stores computer-readable programs and data non-temporarily, for example, at least one type of non-transitory tangible storage medium such as a semiconductor memory, a magnetic medium, and an optical medium. storage medium). The memory 101 stores various programs executed by the processor 102, such as a distance correction program to be described later.

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に記憶された測距補正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、測距結果、すなわち撮像部3の検出情報から計測される物標Tまでの距離を、補正する補正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、メモリ101に格納された測距補正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1に示すように、画素情報取得部110、点群生成部120、法線算出部130、信頼度算出部140および距離補正部150等の機能部が構築される。 The processor 102 includes, as a core, at least one type of CPU (Central Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), RISC (Reduced Instruction Set Computer), etc., for example. Processor 102 executes a plurality of instructions contained in a ranging correction program stored in memory 101 . Accordingly, the image processing apparatus 100 constructs a plurality of functional units for correcting the distance to the target T measured from the distance measurement result, that is, the detection information of the imaging unit 3 . As described above, in the image processing apparatus 100, the distance measurement correction program stored in the memory 101 causes the processor 102 to execute a plurality of instructions, thereby constructing a plurality of functional units. Specifically, as shown in FIG. 1, the image processing apparatus 100 includes functional units such as a pixel information acquisition unit 110, a point cloud generation unit 120, a normal line calculation unit 130, a reliability calculation unit 140, and a distance correction unit 150. is constructed.

画素情報取得部110は、撮像部3における複数画素の露光及び走査を制御すると共に、撮像部3からの信号を処理してデータ化する。画素情報取得部110が発光部2からの光照射により撮像部3を露光する反射光モードでは、センシング領域内の物点がレーザ光の反射点となる。その結果、反射点での反射されたレーザ光(以下、反射光という)が、入射面を通して撮像部3に入射する。このとき画素情報取得部110は、撮像部3の複数画素を走査することで、反射光をセンシングする。 The pixel information acquisition unit 110 controls exposure and scanning of a plurality of pixels in the imaging unit 3, and processes signals from the imaging unit 3 into data. In the reflected light mode in which the pixel information acquisition unit 110 exposes the imaging unit 3 by light irradiation from the light emitting unit 2, an object point within the sensing area becomes a reflection point of laser light. As a result, laser light reflected at the reflection point (hereinafter referred to as reflected light) enters the imaging section 3 through the incident surface. At this time, the pixel information acquisition unit 110 senses reflected light by scanning a plurality of pixels of the imaging unit 3 .

画素情報取得部110は、各画素においてスキャンされた反射強度を受光周波数ごとに積算することで、図2等に示すように、反射点までの距離と反射強度の関係を、反射点までの距離に関連する情報として画素ごとに取得する。具体的には、画素情報取得部110は、反射強度を所定の距離ビンごとに積算したヒストグラム情報、又はヒストグラムにおける距離ビンごとの反射強度に基づく波形情報として、関係情報を取得可能である。本実施形態において、関係情報は、図2等に示すように波形情報であるとする。これにより、画素情報取得部110は、反射点までの距離に関連する情報を含む画素情報を取得する。物標Tにおける、反射光が同一画素に入射する部分面SAが、当該画素により検出される反射点を構成することになる。画素情報取得部110は、こうした画素情報を画素ごとに含む二次元データを、距離画像として取得することが可能である。 The pixel information acquisition unit 110 integrates the reflection intensity scanned in each pixel for each received light frequency, thereby obtaining the relationship between the distance to the reflection point and the reflection intensity as shown in FIG. is acquired for each pixel as information related to . Specifically, the pixel information acquisition unit 110 can acquire the relationship information as histogram information obtained by integrating the reflection intensity for each predetermined distance bin, or waveform information based on the reflection intensity for each distance bin in the histogram. In this embodiment, it is assumed that the relationship information is waveform information as shown in FIG. 2 and the like. Thereby, the pixel information acquisition unit 110 acquires pixel information including information related to the distance to the reflection point. A partial surface SA of the target T on which the reflected light is incident on the same pixel constitutes a reflection point detected by the pixel. The pixel information acquisition unit 110 can acquire two-dimensional data including such pixel information for each pixel as a range image.

一方、画素情報取得部110が発光部2からの断続的な光照射の停止中に撮像部3を露光する外光モードでは、センシング領域内の物点が外光の反射点となる。その結果、反射点で反射された外光が、入射面を通して撮像部3に入射する。このとき画素情報取得部110は、撮像部3の複数画素を走査することで、反射された外光をセンシングする。ここで特に画素情報取得部110は、センシングした外光の強度に応じて画素毎に取得される輝度値を、各画素値として二次元データ化することで、外光画像を取得することが可能である。なお、外光画像は、背景光画像または外乱光画像と呼称することも可能である。 On the other hand, in the external light mode in which the pixel information acquisition unit 110 exposes the imaging unit 3 while intermittent light irradiation from the light emitting unit 2 is stopped, an object point within the sensing area becomes a reflection point of external light. As a result, the external light reflected by the reflection point enters the imaging section 3 through the incident surface. At this time, the pixel information acquisition unit 110 senses reflected external light by scanning a plurality of pixels of the imaging unit 3 . Here, in particular, the pixel information acquisition unit 110 can acquire an external light image by converting the luminance value acquired for each pixel according to the intensity of the sensed external light into two-dimensional data as each pixel value. is. The external light image can also be called a background light image or an ambient light image.

画素情報取得部110は、新しく取得した画素情報について、検出された反射波の波形情報(検出波形情報)が有効か否かを判定する。例えば、画素情報取得部110は、波形のS/N比の大きさ、波形の振幅等に基づいて、検出波形情報が有効か否かを判断すればよい。検出波形情報が有効ではないと判定した場合、画素情報取得部110は、取得した画素情報を棄却する。画素情報取得部110は、制御サイクルごとに全ての画素について、画素情報を取得する。画素情報取得部110は、取得した各画素情報を点群生成部120へと逐次提供する。 The pixel information acquisition unit 110 determines whether or not the waveform information (detected waveform information) of the detected reflected wave is valid for the newly acquired pixel information. For example, the pixel information acquisition unit 110 may determine whether the detected waveform information is valid based on the S/N ratio of the waveform, the amplitude of the waveform, and the like. If it is determined that the detected waveform information is not valid, the pixel information acquiring section 110 rejects the acquired pixel information. The pixel information acquisition unit 110 acquires pixel information for all pixels in each control cycle. The pixel information acquisition unit 110 sequentially provides the acquired pixel information to the point group generation unit 120 .

また、画素情報取得部110は、生成する距離画像についてノイズ除去を行う。例えば、画素情報取得部110は、過去の距離画像に基づいて、今回の距離画像についてノイズ除去フィルタを作用する領域を決定する。詳記すると、画素情報取得部110は、距離画像のフレームについて、過去(例えば1フレーム前)の距離画像における同位置にて点群の存在しない非存在領域と、点群の存在する存在領域とに区分する。点群生成部120は、非存在領域について、ノイズ除去フィルタの適用をスキップする。また、画素情報取得部110は、存在領域について、物体の種別に応じて異なるパラメータのノイズ除去フィルタを適用する。例えば、画素情報取得部110は、実質平坦な部分の比較的多い物体と、少ない物体とで、ノイズ除去フィルタのパラメータを変更する。平坦な部分の比較的多い物体は、例えば、道路、建物等である。また、平坦な部分の比較的少ない物体とは、人、動物等である。なお、画素情報取得部110は、物体の動きを考慮して、存在領域を実際に物体の存在する実領域よりも大きい領域に設定してよい。 Further, the pixel information acquisition unit 110 removes noise from the generated distance image. For example, the pixel information acquisition unit 110 determines a region on which the noise removal filter is applied for the current distance image based on the past distance image. More specifically, the pixel information acquiring unit 110 determines, for a range image frame, a non-existing area where no point cloud exists at the same position in a past (for example, one frame previous) range image, and an existing area where the point group exists. divided into The point group generation unit 120 skips application of the noise removal filter to non-existing regions. In addition, the pixel information acquisition unit 110 applies a noise removal filter with different parameters depending on the type of object to the existing region. For example, the pixel information acquisition unit 110 changes the parameters of the noise removal filter for objects with relatively many substantially flat portions and objects with relatively few flat portions. Objects with a relatively large number of flat portions are, for example, roads, buildings, and the like. Objects with relatively few flat portions include people, animals, and the like. It should be noted that the pixel information acquisition unit 110 may set the existing area to be larger than the actual area where the object actually exists, taking into consideration the movement of the object.

点群生成部120は、取得した画素情報に含まれる反射点までの距離値を、三次元の座標情報に変換する。点群生成部120は、光学系の焦点距離、撮像素子の画素数、撮像素子の大きさ等に基づいて、距離値を、LiDAR装置1を中心としたLiDAR座標系における三次元座標値に変換すればよい。点群生成部120は、全ての距離値について三次元座標系に変換し、各画素が対応する反射点の座標情報を含む点群データを生成する。 The point group generation unit 120 converts the distance value to the reflection point included in the acquired pixel information into three-dimensional coordinate information. The point group generation unit 120 converts the distance value into a three-dimensional coordinate value in the LiDAR coordinate system centered on the LiDAR device 1 based on the focal length of the optical system, the number of pixels of the image sensor, the size of the image sensor, and the like. do it. The point cloud generation unit 120 converts all the distance values into a three-dimensional coordinate system and generates point cloud data including coordinate information of the reflection point corresponding to each pixel.

法線算出部130は、傾き特徴量として反射点の法線方向を算出する。傾き特徴量は、反射点を構成する物標Tの部分面SAにおける、基準面Rに対する傾きの大きさに関連するパラメータである。ここで基準面Rは、後述のLiDAR装置1における画素ごとの視線方向DLに正対する仮想的な面である。法線算出部130は、点群データの三次元位置に基づいて、各反射点の法線方向を算出する。具体的には、法線算出部130は、法線方向の情報を含む法線ベクトルVnを算出する。例えば、法線算出部130は、複数画素に対応する複数反射点に基づく2つのベクトル(参照ベクトル)の外積を、法線ベクトルVnとする。 The normal calculation unit 130 calculates the normal direction of the reflection point as the tilt feature amount. The tilt feature amount is a parameter related to the degree of tilt with respect to the reference plane R in the partial surface SA of the target T forming the reflection point. Here, the reference plane R is a virtual plane directly facing the line-of-sight direction DL for each pixel in the LiDAR device 1, which will be described later. The normal calculation unit 130 calculates the normal direction of each reflection point based on the three-dimensional position of the point cloud data. Specifically, the normal calculation unit 130 calculates a normal vector Vn including information on the direction of the normal. For example, the normal calculation unit 130 sets the outer product of two vectors (reference vectors) based on multiple reflection points corresponding to multiple pixels as the normal vector Vn.

詳記すると、法線算出部130は、図3に示すように、法線ベクトルVnを算出する反射点(着目反射点)RPiを参照ベクトルの始点とする。そして、法線算出部130は、着目反射点RPiの近傍に位置する2つの反射点(参照反射点)RPrを選出する。参照反射点RPrは、例えば、着目反射点RPiに対応する画素に隣接する2画素にて検出された反射点であればよい。法線算出部130は、着目反射点RPiを始点、各参照反射点RPrをそれぞれ終点とする参照ベクトルVrを設定する。法線算出部130は、参照ベクトルVrの外積ベクトルを、着目反射点RPiの法線ベクトルVnとして算出する。法線算出部130は、1フレームにおける実質全ての反射点について法線ベクトルを算出する。法線算出部130は、算出した法線ベクトルの情報を、距離補正部150へと逐次提供する。法線算出部130は、「特徴量算出部」の一例である。 Specifically, as shown in FIG. 3, the normal calculation unit 130 sets the reflection point (reflection point of interest) RPi for calculating the normal vector Vn as the starting point of the reference vector. Then, the normal calculation unit 130 selects two reflection points (reference reflection points) RPr located near the reflection point of interest RPi. The reference reflection point RPr may be, for example, reflection points detected at two pixels adjacent to the pixel corresponding to the target reflection point RPi. The normal calculation unit 130 sets a reference vector Vr having the target reflection point RPi as a starting point and each reference reflection point RPr as an end point. The normal calculating section 130 calculates the outer product vector of the reference vector Vr as the normal vector Vn of the target reflection point RPi. The normal calculation unit 130 calculates normal vectors for substantially all reflection points in one frame. The normal calculation unit 130 sequentially provides the calculated normal vector information to the distance correction unit 150 . The normal calculation unit 130 is an example of a “feature amount calculation unit”.

信頼度算出部140は、各反射点の法線ベクトルVnに関する信頼度を算出する。なお、以下の説明において、この信頼度を法線信頼度と表記する。法線信頼度は、算出される法線ベクトルの誤差の大きさに関連する推定値である。法線信頼度が高いほど、法線ベクトルVnの誤差は小さいとされる。信頼度算出部140は、例えば、対応する画素にて検出された検出波形情報に含まれる信号光強度および外光強度の少なくとも一方に基づいて法線信頼度を推定する。信号光強度が大きいほど、信頼度は高いとされる。また、外光強度が大きいほど、信頼度は低いとされる。法線信頼度は、「算出信頼度」の一例である。 The reliability calculator 140 calculates the reliability of the normal vector Vn of each reflection point. In the following description, this reliability is referred to as normal reliability. Normal confidence is an estimate related to the magnitude of error in the calculated normal vector. The higher the normal reliability, the smaller the error of the normal vector Vn. The reliability calculation unit 140 estimates the normal reliability based on at least one of the signal light intensity and the external light intensity included in the detected waveform information detected at the corresponding pixel, for example. The higher the signal light intensity, the higher the reliability. Also, the higher the external light intensity, the lower the reliability. Normal reliability is an example of "calculated reliability."

距離補正部150は、法線ベクトルVnに基づいて各反射点までの距離値を補正する。例えば、距離補正部150は、法線ベクトルVn、LiDAR装置1の視線情報、補正前の距離値および法線信頼度に基づいて、補正距離値を算出する。 A distance correction unit 150 corrects the distance value to each reflection point based on the normal vector Vn. For example, the distance correction unit 150 calculates the corrected distance value based on the normal vector Vn, the line-of-sight information of the LiDAR device 1, the distance value before correction, and the normal reliability.

ここで、LiDAR装置1の視線情報とは、各反射点検出におけるLiDAR装置1の画素の視線方向DLに関する情報である。視線方向DLは、例えば、反射光の受光方向に正対する方向である。視線方向DLは、図2にて点線矢印にて示すように、画素中心または画素を点とみなした場合の画素位置から、画素による検出範囲PRの中心を指向する方向である。視線方向DLは、対応する画素による画角の中心を、画素中心または画素を点とみなした場合の画素位置から指向する方向である、ということもできる。 Here, the line-of-sight information of the LiDAR device 1 is information regarding the line-of-sight direction DL of the pixels of the LiDAR device 1 in each reflection point detection. The line-of-sight direction DL is, for example, a direction facing the direction of receiving the reflected light. The line-of-sight direction DL, as indicated by the dotted arrow in FIG. 2, is the direction from the pixel center or the pixel position when the pixel is regarded as a point toward the center of the pixel detection range PR. It can also be said that the line-of-sight direction DL is the direction in which the center of the angle of view of the corresponding pixel is oriented from the pixel center or the pixel position when the pixel is regarded as a point.

ここで、物標Tにおける、反射光が同一画素に入射する部分面SAが、当該画素により検出される反射点を構成することになる。図2において、部分面SAは、物標Tの表面における検出範囲PRに含まれる部分である。この部分面SAの基準面Rに対する傾きが大きくなるほど、部分面内における反射光の光路長差が、大きくなる。また、反射強度の波形のピークも、傾きが大きくなるほど、小さくなる。したがって、傾きが大きいほど、波形がブロードとなり得る。また、傾きが大きいほど、波形のピークの信号強度が小さく、且つ受光時刻が遅れ得る。したがって、受光時刻の遅れ、すなわち距離値の長大化を解消する方向(図2のグラフにおける点線矢印の方向)へ距離値を補正する補正量を算出することで、より真値に近い補正後距離値を算出可能となる。なお、本実施形態において、部分面SAは、実質平面とみなされて処理される。 Here, the partial surface SA of the target T on which the reflected light is incident on the same pixel constitutes the reflection point detected by the pixel. In FIG. 2, the partial surface SA is a portion of the surface of the target T that is included in the detection range PR. The greater the inclination of the partial surface SA with respect to the reference surface R, the greater the optical path length difference of the reflected light within the partial surface. Also, the peak of the waveform of the reflection intensity becomes smaller as the slope becomes larger. Therefore, the greater the slope, the broader the waveform can be. Also, the greater the slope, the smaller the signal intensity of the peak of the waveform, and the more delayed the light receiving time. Therefore, by calculating the correction amount for correcting the distance value in the direction (the direction of the dotted arrow in the graph of FIG. 2) to eliminate the delay in the light reception time, that is, the lengthening of the distance value, the distance after correction closer to the true value value can be calculated. It should be noted that in the present embodiment, the partial surface SA is treated as a substantially flat surface.

距離補正部150は、視線方向に対する法線ベクトルVnの相対的な傾きが大きいほど、補正量を大きくする。また、距離補正部150は、補正前の距離値が大きいほど、補正量を大きくする。加えて、距離補正部150は、法線信頼度が低いほど、補正量を大きくする。距離補正部150は、以上のパラメータに基づいて総合的に補正量を決定する。距離補正部150は、決定した補正量にて距離値を補正する。距離補正部150は、法線ベクトルを算出した全ての反射点について距離値を補正し、補正後距離値に基づく距離画像を生成する。距離補正部150は、生成した距離画像を他の車載ECU10へと提供する。なお、距離補正部150は、距離画像を三次元点群に変換した点群データを生成し、車載ECU10へと提供してもよい。 The distance correction unit 150 increases the correction amount as the relative inclination of the normal vector Vn with respect to the line-of-sight direction increases. Further, the distance correction unit 150 increases the correction amount as the distance value before correction increases. In addition, the distance correction unit 150 increases the correction amount as the normal reliability is lower. The distance correction unit 150 comprehensively determines the correction amount based on the above parameters. The distance correction unit 150 corrects the distance value with the determined correction amount. The distance correction unit 150 corrects the distance values for all reflection points for which normal vectors have been calculated, and generates a distance image based on the corrected distance values. The distance correction unit 150 provides the generated distance image to other in-vehicle ECUs 10 . Note that the distance correction unit 150 may generate point cloud data obtained by converting the distance image into a three-dimensional point cloud, and provide the data to the in-vehicle ECU 10 .

次に、機能ブロックの共同により、画像処理装置100が実行する測距補正方法のフローを、図4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。 Next, the flow of the distance measurement correction method executed by the image processing apparatus 100 in cooperation with the functional blocks will be described below with reference to FIG. In the flow described later, "S" means multiple steps of the flow executed by multiple instructions included in the program.

まずS100では、画素情報取得部110が、未取得の画素情報を撮像素子から取得する。次に、S110では、画素情報の波形データが有効か否かを判定する。有効ではないと判定されると、本フローがS100へと戻り、他の未取得の画素情報が取得される。波形データが有効であると判定されると、本フローがS120へと移行する。 First, in S100, the pixel information acquisition unit 110 acquires unacquired pixel information from the image sensor. Next, in S110, it is determined whether or not the waveform data of the pixel information is valid. If it is determined not to be valid, the flow returns to S100 to acquire other unacquired pixel information. If the waveform data is determined to be valid, the flow shifts to S120.

S120では、点群生成部120が、有効であると判定された画素情報について、三次元の座標データに変換する。次に、S130では、着目反射点RPi近傍の参照反射点RPrの座標が取得される。そして、S131では、着目反射点RPiおよび参照反射点RPrに基づき、2つの参照ベクトルが算出される。続くS132では、参照ベクトル同士の外積として、法線ベクトルが算出される。 In S120, the point group generation unit 120 converts the pixel information determined to be valid into three-dimensional coordinate data. Next, in S130, the coordinates of the reference reflection point RPr in the vicinity of the reflection point of interest RPi are acquired. Then, in S131, two reference vectors are calculated based on the reflection point of interest RPi and the reference reflection point RPr. In subsequent S132, a normal vector is calculated as the outer product of the reference vectors.

次に、S140では、法線算出部130が、法線信頼度を算出する。次に、S150では、距離補正部150が、法線ベクトルの視線方向に対する傾き、反射点までの距離、信頼度の大きさに基づいて、反射点までの距離が補正される。続くS160では、距離補正部150が、今回の制御サイクルにおいて全ての画素について補正が実行されたか否かを判定する。全画素について補正が実行されたと判定されると、S170にて、距離補正部150が、距離画像データを出力する。 Next, in S140, the normal calculation unit 130 calculates normal reliability. Next, in S150, the distance correction unit 150 corrects the distance to the reflection point based on the inclination of the normal vector with respect to the line-of-sight direction, the distance to the reflection point, and the degree of reliability. In subsequent S160, the distance correction unit 150 determines whether or not all pixels have been corrected in the current control cycle. When it is determined that all pixels have been corrected, the distance correction unit 150 outputs distance image data in S170.

なお、上述のS100,S110が「画素情報取得プロセス」、S120が「点群生成プロセス」の一例である。また、S130,S131,S132が「特徴量算出プロセス」、S140が「信頼度算出プロセス」、S150,S160,S170が「補正プロセス」の一例である。 Note that S100 and S110 described above are an example of the "pixel information acquisition process", and S120 is an example of the "point group generation process". Also, S130, S131, and S132 are an example of a "feature amount calculation process," S140 is an example of a "reliability calculation process," and S150, S160, and S170 are examples of a "correction process."

以上の第1実施形態によれば、各反射点までの距離が、各反射点の法線ベクトルに基づいて補正される。故に、反射面の傾きに応じた誤差が補正され得る。以上により、測距精度が向上可能となり得る。 According to the first embodiment described above, the distance to each reflection point is corrected based on the normal vector of each reflection point. Therefore, the error according to the inclination of the reflecting surface can be corrected. As described above, the accuracy of distance measurement can be improved.

また、第1実施形態によれば、着目反射点RPiおよび複数の参照反射点RPrの位置情報に基づいて、外積により法線ベクトルが算出される。これによれば、ベクトル演算によって法線の傾きが算出される。したがって、法線の傾きが比較的高速に算出され得る。 Further, according to the first embodiment, the normal vector is calculated by the outer product based on the positional information of the target reflection point RPi and the plurality of reference reflection points RPr. According to this, the inclination of the normal line is calculated by vector calculation. Therefore, the slope of the normal can be calculated relatively quickly.

さらに、第1実施形態によれば、着目反射点RPiの法線ベクトルVnの、対応画素における観測方向に対する傾きの大きさが大きいほど、補正量が大きくなる。故に、真値からのずれが大きくなりやすい、反射点の傾きの大きい場合において、より大きく距離を補正できる。故に、より正確に距離が補正され得る。 Furthermore, according to the first embodiment, the larger the inclination of the normal vector Vn of the target reflection point RPi with respect to the observation direction in the corresponding pixel, the larger the correction amount. Therefore, when the inclination of the reflection point is large and the deviation from the true value is likely to be large, the distance can be corrected to a greater extent. Therefore, the distance can be corrected more accurately.

加えて、第1実施形態によれば、法線ベクトルの算出信頼度が大きいほど、補正量が大きくなる。これによれば、法線ベクトルの信頼度が高いほど、当該法線ベクトルの傾きに応じた補正量がより大きくなる。したがって、より正確に距離が補正され得る。 In addition, according to the first embodiment, the correction amount increases as the normal vector calculation reliability increases. According to this, the higher the reliability of the normal vector, the larger the correction amount corresponding to the inclination of the normal vector. Therefore, the distance can be corrected more accurately.

また、第1実施形態によれば、着目反射点RPiまでの補正前の距離が大きいほど、補正量が大きくなる。着目反射点RPiまでの距離が大きいほど、反射点までの1画素内での光路長差が大きくなり、それ故に距離の真値からのずれが大きくなりやすいため、補正前の距離が大きいほど、補正量を大きくすることで、より正確に距離が補正され得る。 Further, according to the first embodiment, the correction amount increases as the distance before correction to the target reflection point RPi increases. The greater the distance to the target reflection point RPi, the greater the difference in the optical path length within one pixel to the reflection point. By increasing the correction amount, the distance can be corrected more accurately.

(第2実施形態)
第2実施形態では、第1実施形態における画像処理装置100の変形例について説明する。図5,6において第1実施形態の図面中と同一符号を付した構成要素は、同様の構成要素であり、同様の作用効果を奏するものである。
(Second embodiment)
In the second embodiment, a modified example of the image processing apparatus 100 in the first embodiment will be described. In FIGS. 5 and 6, constituent elements denoted by the same reference numerals as in the drawings of the first embodiment are similar constituent elements and have similar effects.

第2実施形態において、法線算出部130は、図5に示すように、着目反射点RPiとの点間距離が許容範囲内である複数の反射点を、参照反射点RPrとして選出する。許容範囲は、着目反射点RPiとの距離に関する閾値以下、又は当該閾値未満となる数値範囲である。すなわち、法線算出部130は、隣接画素の反射点であっても、三次元座標に基づく距離が許容範囲外である場合には、当該反射点を参照反射点RPrから除外する。 In the second embodiment, as shown in FIG. 5, the normal calculation unit 130 selects a plurality of reflection points whose point-to-point distances from the target reflection point RPi are within the allowable range as the reference reflection points RPr. The allowable range is a numerical range that is less than or equal to a threshold value related to the distance from the target reflection point RPi. That is, even if the reflection point is an adjacent pixel, if the distance based on the three-dimensional coordinates is outside the allowable range, the normal calculation unit 130 excludes the reflection point from the reference reflection point RPr.

第2実施形態において、法線算出部130は、複数の参照反射点RPrと着目反射点RPiとに基づいて、主成分分析を実行する。法線算出部130は、主成分分析の結果に基づいて、法線ベクトルVnを算出する。 In the second embodiment, the normal calculation unit 130 performs principal component analysis based on a plurality of reference reflection points RPr and the target reflection point RPi. The normal vector calculation unit 130 calculates the normal vector Vn based on the result of the principal component analysis.

次に、第2実施形態において画像処理装置100が実行する測距補正方法のうち法線ベクトル算出の詳細処理について、図6のフローチャートに従って以下に説明する。 Next, detailed processing of normal vector calculation among the distance measurement correction methods executed by the image processing apparatus 100 in the second embodiment will be described below with reference to the flowchart of FIG.

本フローは、S120の処理の後、S133に移行する。S133では、法線算出部130が、着目反射点RPiとの距離が許容範囲内となる複数の参照反射点RPrの座標を取得する。次に、S134では、法線算出部130が、着目反射点RPiおよび参照反射点RPrからなる点群の主成分分析に基づく法線ベクトルVnが算出される。S134の処理が完了すると、本フローはS140へと移行する。 This flow shifts to S133 after the process of S120. In S133, the normal calculation unit 130 acquires the coordinates of a plurality of reference reflection points RPr whose distances from the target reflection point RPi are within the allowable range. Next, in S134, the normal vector Vn is calculated by the normal vector Vn based on the principal component analysis of the point group consisting of the reflection point of interest RPi and the reference reflection point RPr. When the process of S134 is completed, the flow shifts to S140.

以上の第2実施形態によれば、着目反射点RPiと、着目反射点RPiとの間の点間距離が許容範囲内である複数の参照反射点RPrとに基づいて着目反射点RPiの法線方向が算出される。故に、同一の反射物における複数反射点に基づいて法線方向が算出され易くなる。したがって、法線方向の算出精度が向上され得る。 According to the second embodiment described above, the normal line of the target reflection point RPi is calculated based on the target reflection point RPi and a plurality of reference reflection points RPr whose inter-point distances between the target reflection point RPi are within the allowable range. A direction is calculated. Therefore, the normal direction can be easily calculated based on multiple reflection points on the same reflecting object. Therefore, the calculation accuracy of the normal direction can be improved.

(第3実施形態)
第3実施形態では、第1実施形態における画像処理装置100の変形例について説明する。図7~9において第1実施形態の図面中と同一符号を付した構成要素は、同様の構成要素であり、同様の作用効果を奏するものである。
(Third embodiment)
In the third embodiment, a modified example of the image processing apparatus 100 in the first embodiment will be described. In FIGS. 7 to 9, constituent elements denoted by the same reference numerals as in the drawings of the first embodiment are similar constituent elements and have similar effects.

第3実施形態において、画像処理装置100は、画素ごとの検出波形情報と法線との対応関係を格納した対応テーブルCTを予め備えている(図7参照)。具体的には、対応テーブルCTは、反射物の反射特性および反射物までの距離ごとに、検出波形情報に対応した法線の傾きの大きさをメモリ101に格納している。加えて、対応テーブルCTは、ランバート反射特性および反射物までの距離ごとに、検出波形情報に対応した法線の傾きの大きさを格納している。なお、対応テーブルCTに格納された検出波形情報は、特徴点を抽出した検出波形情報であってもよく、完全な検出波形情報であってもよい。 In the third embodiment, the image processing apparatus 100 has in advance a correspondence table CT that stores the correspondence between detected waveform information and normals for each pixel (see FIG. 7). Specifically, the correspondence table CT stores in the memory 101 the magnitude of the inclination of the normal corresponding to the detected waveform information for each reflection characteristic of the reflecting object and the distance to the reflecting object. In addition, the correspondence table CT stores the magnitude of the inclination of the normal corresponding to the detected waveform information for each Lambertian reflection characteristic and distance to the reflecting object. The detected waveform information stored in the correspondence table CT may be detected waveform information obtained by extracting characteristic points, or may be complete detected waveform information.

例えば、対応テーブルCTは、波形のピーク値、パルス幅、裾幅の少なくとも1つを、検出波形情報として格納している。ピーク値は、波形の信号強度の最大値(図8のt3での信号強度p)である。パルス幅は、パルスの立ち上がり時および立ち下がり時における、信号強度がピーク値の半値となる半値点(図8のt2およびt4参照)の差分の絶対値として求められる時間幅である。裾幅は、パルス開始時間(図8のt1参照)およびパルス終了時間(図8のt5参照)の差分の絶対値として求められる時間幅である。パルス開始時間は、パルスの立ち上がり時において、取得信号からパルス信号を除いた背景信号とパルス信号との強度の差分が所定の閾値以上又は閾値を上回る時刻である。背景信号は、外乱光由来の信号を含むものであってもよいし、外乱光由来の信号を除去済みの取得信号からパルス信号を除いたものであってもよい。パルス終了時間は、パルスの立ち下がり時において、背景信号とパルス信号との強度の差分が所定の閾値以下又は閾値未満となる時刻である。 For example, the correspondence table CT stores at least one of the waveform peak value, pulse width, and bottom width as detected waveform information. The peak value is the maximum signal intensity of the waveform (signal intensity p at t3 in FIG. 8). The pulse width is the time width obtained as the absolute value of the difference between the half-value points (see t2 and t4 in FIG. 8) where the signal intensity is half the peak value at the rise and fall of the pulse. The tail width is the time width obtained as the absolute value of the difference between the pulse start time (see t1 in FIG. 8) and the pulse end time (see t5 in FIG. 8). The pulse start time is the time at which the difference in intensity between the background signal obtained by excluding the pulse signal from the acquired signal and the pulse signal is equal to or greater than a predetermined threshold value at the rising edge of the pulse. The background signal may include a signal derived from the ambient light, or may be obtained by removing the pulse signal from the acquired signal from which the signal derived from the ambient light has been removed. The pulse end time is the time at which the difference in intensity between the background signal and the pulse signal becomes equal to or less than a predetermined threshold or less than the threshold at the trailing edge of the pulse.

例えば、反射特性および距離が同じ場合、ピーク値が大きいほど、基準方向に対する法線方向の傾きが大きくなる。又、パルス幅が大きいほど、基準方向に対する法線方向の傾きが大きくなる。さらに、裾幅が大きいほど、基準方向に対する法線方向の傾きが大きくなる。対応テーブルCTは、こうした関係を、検出波形情報と法線との対応関係として格納している。ピーク値、パルス幅、裾幅等の、法線方向の傾きの大きさと相関するパラメータは、波形特徴量ということもできる。 For example, for the same reflection characteristics and distance, the larger the peak value, the greater the inclination of the normal direction with respect to the reference direction. Also, the greater the pulse width, the greater the inclination in the normal direction with respect to the reference direction. Furthermore, the greater the skirt width, the greater the inclination in the normal direction with respect to the reference direction. The correspondence table CT stores such a relationship as a correspondence relationship between detected waveform information and normals. A parameter that correlates with the magnitude of the gradient in the normal direction, such as the peak value, pulse width, and bottom width, can also be called a waveform feature amount.

法線算出部130は、各反射点における反射特性、距離および検出波形情報を対応テーブルCTに照合することで、法線の傾きを算出する。すなわち、法線算出部130は、1つの反射点の法線について、対応する単独の画素の情報に基づいて傾きの大きさを算出する。また、法線算出部130は、反射点の反射特性が不明である場合には、当該反射点についてランバート反射特性を有すると仮定して、距離および検出波形情報を対応テーブルCTに照合する。 The normal line calculation unit 130 calculates the inclination of the normal line by comparing the reflection characteristics, the distance, and the detected waveform information at each reflection point with the correspondence table CT. That is, the normal calculation unit 130 calculates the magnitude of the inclination of the normal of one reflection point based on the information of the corresponding single pixel. If the reflection characteristic of the reflection point is unknown, the normal calculation section 130 assumes that the reflection point has the Lambertian reflection characteristic, and collates the distance and the detected waveform information with the correspondence table CT.

次に、第3実施形態において画像処理装置100が実行する測距補正方法のうち法線ベクトル算出の詳細処理について、図9のフローチャートに従って以下に説明する。なお、詳細処理以外は、第1実施形態における説明を援用する。まず、S135では、着目反射点RPiの反射特性および距離が取得される。次に、S136では、着目反射点RPiの反射特性、距離および検出波形情報と対応テーブルCTとの照合により、法線の傾きが算出される。 Next, detailed processing of normal vector calculation among the distance measurement correction methods executed by the image processing apparatus 100 in the third embodiment will be described below with reference to the flowchart of FIG. Note that the description in the first embodiment is used except for detailed processing. First, in S135, the reflection characteristic and the distance of the target reflection point RPi are obtained. Next, in S136, the slope of the normal line is calculated by collating the reflection characteristics, distance, and detected waveform information of the target reflection point RPi with the correspondence table CT.

以上の第3実施形態によれば、着目反射点RPiからの反射光の検出により取得された検出波形情報と、予め規定された距離と反射光の波形との関係情報とに基づいて、着目反射点RPiの法線方向が算出される。これによれば、対応関係に基づいて着目反射点RPiの法線方向が算出されるので、法線方向を特定する際の計算量が抑制可能となる。また、遠方の物体や小さい物体等、複数画素にまたがった反射データが検出されにくい反射物に対する距離がより正確に補正され得る。 According to the third embodiment described above, the reflection of interest is detected based on the detected waveform information obtained by detecting the reflected light from the reflection point of interest RPi and the relationship information between the predetermined distance and the waveform of the reflected light. A normal direction of the point RPi is calculated. According to this, since the normal direction of the target reflection point RPi is calculated based on the correspondence, it is possible to reduce the amount of calculation when specifying the normal direction. Also, the distance to a reflective object, such as a distant object or a small object, for which it is difficult to detect reflection data across a plurality of pixels, can be corrected more accurately.

(第4実施形態)
第4実施形態では、第1実施形態における画像処理装置100の変形例について説明する。図10および図11において第1実施形態の図面中と同一符号を付した構成要素は、同様の構成要素であり、同様の作用効果を奏するものである。
(Fourth embodiment)
In the fourth embodiment, a modified example of the image processing apparatus 100 in the first embodiment will be described. In FIGS. 10 and 11, the components denoted by the same reference numerals as in the drawings of the first embodiment are the same components and have the same effects.

第4実施形態において、画像処理装置100は、図10に示すように、反射物判定部115を機能部として備える。反射物判定部115は、特定の物標Tからの反射光情報が単一画素内に収まっているか否かを判定する。物標Tからの反射光情報が単一画素内に収まっているか否かは、着目反射点RPiの傾き特徴量の算出方法を切り替える条件である。したがって、反射物判定部115は、当該条件が成立するか否かを判定する条件判定部であるということもできる。 In the fourth embodiment, as shown in FIG. 10, the image processing apparatus 100 includes a reflecting object determination section 115 as a functional section. The reflecting object determination unit 115 determines whether or not reflected light information from a specific target T is within a single pixel. Whether or not the reflected light information from the target T is within a single pixel is a condition for switching the method of calculating the inclination feature amount of the target reflection point RPi. Therefore, the reflecting object determination unit 115 can also be said to be a condition determination unit that determines whether or not the condition is satisfied.

法線算出部130は、判定結果に基づき、画素ごとに法線の算出方法を変更する。具体的には、法線算出部130は、反射物の種別に応じて、複数画素情報に基づく法線ベクトルの算出と、単一画素情報に基づく法線ベクトルの算出とを、切り替える。 The normal calculation unit 130 changes the normal calculation method for each pixel based on the determination result. Specifically, the normal calculation unit 130 switches between calculation of a normal vector based on multi-pixel information and calculation of a normal vector based on single-pixel information according to the type of the reflecting object.

詳記すると、法線算出部130は、特定反射物からの反射光情報が単一画素内に収まっている場合、単一画素情報に基づく法線ベクトルVnの算出を行う。一方で、法線算出部130は、特定反射物からの反射光情報が、複数画素にわたって検出されている場合、複数画素情報に基づく法線ベクトルVnの算出を行う。 Specifically, when the reflected light information from the specific reflecting object is contained within a single pixel, the normal vector calculation unit 130 calculates the normal vector Vn based on the single pixel information. On the other hand, when the reflected light information from the specific reflecting object is detected over a plurality of pixels, the normal vector calculation unit 130 calculates the normal vector Vn based on the information of the plurality of pixels.

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11に従って以下に説明する。 Next, the flow of the distance measurement method executed by the image processing apparatus 100 in cooperation with the functional blocks will be described below with reference to FIG.

S110にて肯定判定が下されると、本フローはS115へと移行する。S115では、反射物判定部115が、反射物が単一画素内に収まっているか否かを判定する。収まっていないと判定されると、法線算出部130が、S130~S132にて複数画素情報に基づく法線ベクトルの算出を実行する。一方で、収まっていると判定されると、法線算出部130が、S135~S136にて単一画素情報に基づく法線ベクトルの算出を実行する。 If an affirmative determination is made in S110, the flow shifts to S115. In S115, the reflecting object determination unit 115 determines whether or not the reflecting object is contained within a single pixel. If it is determined that it does not fit, the normal vector calculation unit 130 calculates a normal vector based on the multiple-pixel information in S130 to S132. On the other hand, if it is determined that it fits, the normal vector calculation unit 130 calculates a normal vector based on the single pixel information in S135-S136.

以上の第4実施形態によれば、反射光情報が単一画素内に収まる程度に遠い、または小さい反射物について、単一画素情報に基づき法線ベクトルが算出される。そして、反射光情報が複数画素にわたる程度に近い、または大きい反射物については、複数画素情報に基づき法線ベクトルが算出される。 According to the fourth embodiment described above, a normal vector is calculated based on single pixel information for a reflecting object that is so far or small that the reflected light information can be accommodated within a single pixel. Then, for a reflecting object whose reflected light information is close to or large enough to cover a plurality of pixels, a normal vector is calculated based on the information of a plurality of pixels.

(第5実施形態)
第5実施形態では、第3実施形態における画像処理装置100の変形例について説明する。図12~図14において第3実施形態の図面中と同一符号を付した構成要素は、同様の構成要素であり、同様の作用効果を奏するものである。
(Fifth embodiment)
A modification of the image processing apparatus 100 according to the third embodiment will be described in the fifth embodiment. In FIGS. 12 to 14, constituent elements assigned the same reference numerals as in the drawings of the third embodiment are similar constituent elements and have similar effects.

第5実施形態における画像処理装置100には、図12に示すようにスキャン設定部105、画素情報取得部110、変化度合算出部135、信頼度算出部140および距離補正部150等の機能部が構築される。 As shown in FIG. 12, the image processing apparatus 100 according to the fifth embodiment includes functional units such as a scan setting unit 105, a pixel information acquisition unit 110, a change degree calculation unit 135, a reliability calculation unit 140, and a distance correction unit 150. be built.

スキャン設定部105は、アクチュエータ4によるレーザ光のスキャン速度を設定する。具体的には、スキャン設定部105は、所定のスキャン速度にてスキャンを実行する第1スキャン周期と、第1スキャン周期よりも速い又は遅いスキャン速度にてスキャンを実行する第2スキャン周期とで、異なるスキャン速度を設定する。例えば、スキャン設定部105は、第1スキャン周期および第2スキャン周期を交互に繰り返すように設定することで、複数周期にわたるスキャンを実行させる。又は、スキャン設定部105は、第1スキャン周期でのスキャンを複数回連続して実行した後、第2スキャン周期でのスキャンを複数回実行するパターンを繰り返すように設定してもよい。 The scan setting unit 105 sets the scanning speed of the laser beam by the actuator 4 . Specifically, the scan setting unit 105 sets a first scan cycle in which scanning is performed at a predetermined scanning speed and a second scan cycle in which scanning is performed at a faster or slower scanning speed than the first scan cycle. , to set different scan speeds. For example, the scan setting unit 105 sets the first scan period and the second scan period to be alternately repeated, thereby causing the scan to be performed over a plurality of periods. Alternatively, the scan setting unit 105 may repeat a pattern in which a plurality of scans in the first scan period are continuously performed, and then a plurality of scans in the second scan period.

変化度合算出部135は、異なるスキャン速度にてスキャンされた同一の反射点からの反射光の検出により取得された、スキャン速度ごとの各検出波形についての形状の変化度合を、算出する。具体的には、変化度合算出部135は、第1スキャン周期と第2スキャン周期とで、検出された波形の変化度合を算出する。変化度合算出部135は、例えば、波形特徴量同士の差分を、変化度合として算出する。波形特徴量は、例えば、ピーク値、パルス幅及び裾幅の少なくとも1種類である。変化度合は、複数の特徴量を統合した変化の大きさの評価値であってもよい。変化度合は、「傾き特徴量」の一例である。 The degree-of-change calculator 135 calculates the degree of shape change for each detected waveform for each scan speed, which is obtained by detecting reflected light from the same reflection point scanned at different scan speeds. Specifically, the degree-of-change calculator 135 calculates the degree of change in the detected waveform between the first scan period and the second scan period. The degree-of-change calculating unit 135 calculates, for example, the difference between the waveform feature amounts as the degree of change. The waveform feature amount is, for example, at least one of a peak value, pulse width, and bottom width. The degree of change may be an evaluation value of the magnitude of change obtained by integrating a plurality of feature quantities. The degree of change is an example of the “tilt feature amount”.

距離補正部150は、変化度合の大きさに応じて、距離を補正する。詳記すると、図13に示すように、部分面SAの基準面Rに対する傾きが大きい場合には、比較的小さい場合よりも、波形の形状変化が大きくなる。具体的には、傾きが大きいほど、ピーク値が小さく、パルス幅及び裾幅が大きくなるような形状変化が生じる。このため、変化度合が大きいほど、距離の真値に対する乖離が大きくなることになる。したがって、距離補正部150は、変化度合が大きいほど、補正値を大きくする。 The distance corrector 150 corrects the distance according to the degree of change. Specifically, as shown in FIG. 13, when the inclination of the partial surface SA with respect to the reference plane R is large, the change in shape of the waveform is greater than when the inclination is relatively small. Specifically, the larger the slope, the smaller the peak value and the larger the pulse width and tail width. Therefore, the greater the degree of change, the greater the divergence from the true value of the distance. Therefore, distance correction section 150 increases the correction value as the degree of change increases.

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14に従って以下に説明する。 Next, the flow of the distance measurement method executed by the image processing apparatus 100 in cooperation with the functional blocks will be described below with reference to FIG.

まず、S200では、スキャン設定部105が、第1スキャン周期と第2スキャン周期とでスキャン速度を異ならせるように、設定する。S210では、画素情報取得部110が、以上の設定に基づく着目反射点RPiの画素情報を、取得する。このとき、画素情報取得部110は、第1スキャン周期における画素情報及び第2スキャン周期における画素情報の両方を取得する。続くS220は、S110と同様の処理である。 First, in S200, the scan setting unit 105 sets different scan speeds between the first scan cycle and the second scan cycle. In S210, the pixel information acquisition unit 110 acquires pixel information of the target reflection point RPi based on the above settings. At this time, the pixel information acquisition unit 110 acquires both pixel information in the first scan cycle and pixel information in the second scan cycle. The following S220 is the same processing as S110.

S220にて肯定判定が下されると、本フローはS230へと移行する。S230では、変化度合算出部135が、周期ごとの波形の変化度合を算出する。続くS240では、信頼度算出部140が、検出波形の信頼度を算出する。検出波形の信頼度は、信号強度及び外乱光強度等に基づき算出されればよい。そしてS250では、距離補正部150が、波形の変化度合および信頼度に基づく距離補正を実行する。続くS260およびS270は、S160およびS170と同様の処理である。以上において、S210,S220が「取得プロセス」、S230が「特徴量算出プロセス」、S250,S260,S270が、「補正プロセス」の一例である。 If an affirmative determination is made in S220, the flow shifts to S230. In S230, the degree-of-change calculator 135 calculates the degree of change in the waveform for each cycle. In subsequent S240, the reliability calculator 140 calculates the reliability of the detected waveform. The reliability of the detected waveform may be calculated based on the signal intensity, ambient light intensity, and the like. Then, in S250, the distance correction unit 150 performs distance correction based on the degree of change and reliability of the waveform. The following S260 and S270 are the same processes as S160 and S170. In the above, S210 and S220 are an example of the "acquisition process", S230 is an example of the "feature amount calculation process", and S250, S260, and S270 are examples of the "correction process".

(第6実施形態)
第6実施形態では、第5実施形態における画像処理装置100の変形例について説明する。第6実施形態において、スキャン設定部105は、1画素に対応する検出範囲PR内において、途中でスキャン速度を変化させる。具体的には、スキャン設定部105は、1画素に対応する検出範囲PR内において、図15に示すように、スキャン速度が速い高速範囲Aと、当該高速範囲Aよりもスキャン速度が遅い低速範囲Bと、のスキャン速度の異なる範囲を設定する。
(Sixth embodiment)
In the sixth embodiment, a modified example of the image processing apparatus 100 in the fifth embodiment will be described. In the sixth embodiment, the scan setting unit 105 changes the scan speed midway within the detection range PR corresponding to one pixel. Specifically, within the detection range PR corresponding to one pixel, as shown in FIG. A different range of scanning speed for B and B is set.

画素情報取得部110は、1画素を高速範囲Aと低速範囲Bとにそれぞれ分割した小画素のそれぞれについて、画素情報を取得する。 The pixel information acquisition unit 110 acquires pixel information for each small pixel obtained by dividing one pixel into a high speed range A and a low speed range B, respectively.

変化度合算出部135は、途中でスキャン速度を変更された反射点からの反射光を、反射点に対応する画素をスキャン速度に対応するように分割した小画素ごとに検出した、各検出波形についての形状の変化度合を、算出する。具体的には、変化度合算出部135は、高速範囲Aにおける検出波形と、低速範囲Bにおける検出波形と、の変化度合を、傾き特徴量として算出する。変化度合算出部135は、少なくとも1種類以上の波形特徴量の変化量を変化度合としてもよいし、検出波形の全点に基づく変化量を変化度合としてもよい。こうした変化度合は、「傾き特徴量」の一例である。 The degree-of-change calculating unit 135 detects the reflected light from the reflecting point whose scanning speed is changed in the middle, for each small pixel obtained by dividing the pixel corresponding to the reflecting point so as to correspond to the scanning speed. The degree of change in the shape of is calculated. Specifically, the change degree calculator 135 calculates the degree of change between the detected waveform in the high speed range A and the detected waveform in the low speed range B as the slope feature amount. The degree-of-change calculator 135 may use the amount of change in at least one or more waveform feature values as the degree of change, or may use the amount of change based on all points of the detected waveform as the degree of change. Such a degree of change is an example of the "tilt feature amount".

距離補正部150は、変化度合の大きさに応じて、対応画素にて検出された距離を補正する。反射面の基準面に対する傾きが大きい場合には、比較的小さい場合よりも、各範囲A,Bにて検出された波形の形状変化が大きくなる。具体的には、傾きが大きいほど、ピーク値が小さく、パルス幅及び裾幅が大きくなるような形状変化が生じる。このため、変化度合が大きいほど、距離の真値に対する乖離が大きくなることになる。したがって、距離補正部150は、変化度合が大きいほど、補正値を大きくする。 The distance correction unit 150 corrects the distance detected at the corresponding pixel according to the degree of change. When the inclination of the reflecting surface with respect to the reference plane is large, the change in shape of the waveform detected in each range A and B is greater than when the inclination is relatively small. Specifically, the larger the slope, the smaller the peak value and the larger the pulse width and tail width. Therefore, the greater the degree of change, the greater the divergence from the true value of the distance. Therefore, distance correction section 150 increases the correction value as the degree of change increases.

第6実施形態における測距方法では、S200において、スキャン設定部105が、スキャン速度が速い高速範囲Aと、当該高速範囲Aよりもスキャン速度が遅い低速範囲Bと、のスキャン速度の異なる範囲を設定する。S210では、画素情報取得部110が、以上の設定に基づく着目反射点RPiの画素情報を、取得する。このとき、画素情報取得部110は、1画素を高速範囲Aと低速範囲Bとにそれぞれ分割した小画素のそれぞれについて、画素情報を取得する。また、S230では、変化度合算出部135が、小画素ごとの波形の変化度合を算出する。 In the distance measurement method according to the sixth embodiment, in S200, the scan setting unit 105 selects a high-speed range A in which the scanning speed is high and a low-speed range B in which the scanning speed is lower than that of the high-speed range A. set. In S210, the pixel information acquisition unit 110 acquires pixel information of the target reflection point RPi based on the above settings. At this time, the pixel information acquiring unit 110 acquires pixel information for each of small pixels obtained by dividing one pixel into a high speed range A and a low speed range B, respectively. Further, in S230, the degree-of-change calculation unit 135 calculates the degree of change in the waveform for each small pixel.

(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及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。
(Other embodiments)
The disclosure herein is not limited to the illustrated embodiments. The disclosure encompasses the illustrated embodiments and variations thereon by those skilled in the art. For example, the disclosure is not limited to the combinations of parts and/or elements shown in the embodiments. The disclosure can be implemented in various combinations. The disclosure can have additional parts that can be added to the embodiments. The disclosure encompasses omitting parts and/or elements of the embodiments. The disclosure encompasses permutations or combinations of parts and/or elements between one embodiment and another. The disclosed technical scope is not limited to the description of the embodiments. The disclosed technical scope is indicated by the description of the claims, and should be understood to include all changes within the meaning and range of equivalents to the description of the claims. .

上述の実施形態において、画像処理装置100を構成する専用コンピュータは、LiDAR装置1を構成する電子制御装置であるとした。これに代えて、画像処理装置100を構成する専用コンピュータは、車両に搭載された運転制御ECUであってもよいし、アクチュエータECUであってもよい。又は、画像処理装置100を構成する専用コンピュータは、ロケータECUであってもよいし、ナビゲーションECUであってもよい。又は、画像処理装置100を構成する専用コンピュータは、HCUであってもよい。 In the above-described embodiments, the dedicated computer that configures the image processing device 100 is the electronic control device that configures the LiDAR device 1 . Alternatively, the dedicated computer that constitutes the image processing apparatus 100 may be an operation control ECU mounted on the vehicle, or may be an actuator ECU. Alternatively, the dedicated computer configuring the image processing apparatus 100 may be a locator ECU or a navigation ECU. Alternatively, the dedicated computer configuring the image processing apparatus 100 may be an HCU.

上述の第2実施形態において、法線算出部130は、主成分分析に基づいて法線ベクトルVnを算出するとしたが、第1実施形態と同様に参照ベクトルVrの外積として法線ベクトルVnを算出してもよい。 In the above-described second embodiment, the normal vector calculation unit 130 calculates the normal vector Vn based on the principal component analysis. You may

上述の第3実施形態において、法線算出部130は、反射物の反射特性および反射物までの距離ごとに、検出波形情報に対応した法線の傾きの大きさを格納した対応テーブルCTに基づいて、法線方向を算出するとした。これに代えて、法線算出部130は、対応関係を表す関数に基づいて、法線方向を算出してもよい。 In the above-described third embodiment, the normal line calculation unit 130 is based on the correspondence table CT that stores the magnitude of the inclination of the normal line corresponding to the detected waveform information for each reflection characteristic of the reflecting object and the distance to the reflecting object. and calculate the normal direction. Alternatively, the normal calculation unit 130 may calculate the normal direction based on a function representing the correspondence relationship.

上述の第5実施形態及び第6実施形態の変形例において、変化度合算出部135は、波形の変化度合に基づいて、さらに法線方向を算出してもよい。この場合、距離補正部150は、法線方向に基づいて距離補正を実行すればよい。 In the modified examples of the fifth embodiment and the sixth embodiment described above, the change degree calculator 135 may further calculate the normal direction based on the change degree of the waveform. In this case, the distance correction unit 150 may perform distance correction based on the normal direction.

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。 Image processing apparatus 100 may be a dedicated computer that includes at least one of a digital circuit and an analog circuit as a processor. Here, digital circuits in particular include, for example, ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), SOC (System on a Chip), PGA (Programmable Gate Array), and CPLD (Complex Programmable Logic Device). at least one of Such digital circuits may also include memory storing programs.

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。 Image processing apparatus 100 may be provided by a single computer or a set of computer resources linked by a data communication device. For example, some of the functions provided by the image processing apparatus 100 in the above-described embodiments may be realized by another ECU.

1 LiDAR装置(測距装置)、 4 アクチュエータ、 100 画像処理装置(測距補正装置)、 102 プロセッサ、 110 画素情報取得部(取得部)、 130 法線算出部(特徴量算出部)、 135 変化度合算出部(特徴量算出部)、 150 距離補正部(補正部)、 DL 視線方向、 R 基準面。 1 LiDAR device (ranging device), 4 actuator, 100 image processing device (ranging correction device), 102 processor, 110 pixel information acquisition unit (acquisition unit), 130 normal line calculation unit (feature amount calculation unit), 135 change Degree calculation unit (feature amount calculation unit) 150 Distance correction unit (correction unit) DL Line of sight direction R Reference plane.

Claims (26)

プロセッサ(102)を有し、光の照射に対する物標の反射点からの反射光を画素により検出することで前記反射点までの距離を測定する測距装置(1)の測距結果を補正する測距補正装置であって、
複数の前記反射点について、対応する画素にて検出された前記距離に関連する情報である関連情報を取得する取得部(110)と、
前記反射点を構成する前記物標の部分面について、基準面(R)に対する傾きの大きさに関連する傾き特徴量を算出する特徴量算出部(130,135)と、
各前記反射点までの前記距離を、前記傾き特徴量に基づいて補正する補正部(150)と、
を備える測距補正装置。
A distance measurement device (1) having a processor (102) detects light reflected from a reflection point of a target against irradiation of light by pixels, thereby correcting a distance measurement result of a distance measurement device (1) for measuring a distance to the reflection point. A ranging correction device,
an acquisition unit (110) for acquiring related information, which is information related to the distances detected at corresponding pixels, for the plurality of reflection points;
a feature quantity calculation unit (130, 135) for calculating a tilt feature quantity related to a magnitude of tilt with respect to a reference plane (R) for a partial surface of the target constituting the reflection point;
a correction unit (150) for correcting the distance to each reflection point based on the inclination feature amount;
A ranging correction device.
前記特徴量算出部は、前記反射点の法線方向を前記傾き特徴量として算出する請求項1に記載の測距補正装置。 2. The distance measurement correcting device according to claim 1, wherein the feature amount calculator calculates a normal direction of the reflection point as the tilt feature amount. 前記特徴量算出部は、各前記反射点について、前記法線方向を算出する着目反射点と、前記着目反射点以外の複数の参照反射点との三次元位置情報に基づいて、前記法線方向を算出する請求項2に記載の測距補正装置。 For each of the reflection points, the feature amount calculation unit calculates the normal direction based on three-dimensional position information of a target reflection point for calculating the normal direction and a plurality of reference reflection points other than the target reflection point. 3. The distance measurement correcting device according to claim 2, which calculates . 前記特徴量算出部は、前記着目反射点との間の点間距離が許容範囲内である複数の前記参照反射点を抽出し、前記着目反射点および複数の前記参照反射点に基づいて前記着目反射点の前記法線方向を算出する請求項3に記載の測距補正装置。 The feature amount calculation unit extracts a plurality of the reference reflection points whose point-to-point distances from the target reflection point are within an allowable range, and extracts the target reflection point based on the target reflection point and the plurality of reference reflection points. 4. The distance measurement correcting device according to claim 3, wherein the normal direction of the reflection point is calculated. 前記特徴量算出部は、各前記反射点について、前記法線方向を算出する着目反射点からの前記反射光の検出により取得された検出波形情報と、予め規定された前記距離と前記反射光の波形との関係情報とに基づいて、前記着目反射点の前記法線方向を算出する請求項2から請求項4のいずれか1項に記載の測距補正装置。 The feature amount calculation unit calculates, for each of the reflection points, detection waveform information obtained by detecting the reflected light from the reflection point of interest for calculating the normal direction, and the predetermined distance and the reflected light. 5. The distance measurement correcting device according to claim 2, wherein the normal direction of the target reflection point is calculated based on the relationship information with the waveform. 前記補正部は、対応画素の視線方向(DL)に対する、前記着目反射点における前記法線方向の傾きの大きさに基づいて、前記距離の補正量を決定する請求項3から請求項5のいずれか1項に記載の測距補正装置。 6. The correction unit according to any one of claims 3 to 5, wherein the correction unit determines the correction amount of the distance based on the magnitude of the inclination of the normal direction of the target reflection point with respect to the line-of-sight direction (DL) of the corresponding pixel. 1. A range finding correction device according to claim 1. 前記測距装置は、照射する前記光をスキャンするアクチュエータ(4)を備えており、
前記特徴量算出部は、異なるスキャン速度にてスキャンされた同一の前記反射点からの前記反射光の検出により取得された、前記スキャン速度ごとの各検出波形についての形状の変化度合に基づいて、前記反射点の前記法線方向を算出する請求項2から請求項6のいずれか1項に記載の測距補正装置。
The range finder comprises an actuator (4) that scans the radiated light,
The feature amount calculation unit is obtained by detecting the reflected light from the same reflection point scanned at different scan speeds, based on the degree of change in shape of each detected waveform for each scan speed, 7. The distance measurement correction device according to claim 2, wherein the normal direction of the reflection point is calculated.
前記測距装置は、照射する前記光をスキャンするアクチュエータ(4)を備えており、
前記特徴量算出部は、途中でスキャン速度を変更された前記反射点からの前記反射光を、前記反射点に対応する前記画素を前記スキャン速度に対応するように分割した小画素ごとに検出した、各検出波形についての形状の変化度合に基づいて、前記反射点の前記法線方向を算出する請求項2から請求項6のいずれか1項に記載の測距補正装置。
The range finder comprises an actuator (4) that scans the radiated light,
The feature amount calculation unit detects the reflected light from the reflection point whose scanning speed is changed in the middle for each small pixel obtained by dividing the pixel corresponding to the reflection point so as to correspond to the scanning speed. 7. The distance measurement correcting device according to claim 2, wherein the normal direction of the reflection point is calculated based on the degree of change in shape of each detected waveform.
前記補正部は、前記法線方向の算出信頼度が大きいほど、前記距離の補正量を大きくする請求項2から請求項8のいずれか1項に記載の測距補正装置。 The distance measurement correction device according to any one of claims 2 to 8, wherein the correction unit increases the correction amount of the distance as the calculation reliability of the normal direction increases. 前記補正部は、前記反射点までの補正前の前記距離が大きいほど、前記距離の補正量を大きくする請求項2から請求項9のいずれか1項に記載の測距補正装置。 The distance measurement correcting device according to any one of claims 2 to 9, wherein the correction unit increases the correction amount of the distance as the distance to the reflection point before correction increases. 前記測距装置は、照射する前記光をスキャンするアクチュエータ(4)を備えており、
前記特徴量算出部は、異なるスキャン速度にてスキャンされた同一の前記反射点からの前記反射光の検出により取得された、前記スキャン速度ごとの各検出波形について、形状の変化度合を、前記傾き特徴量として算出する請求項1に記載の測距補正装置。
The range finder comprises an actuator (4) that scans the radiated light,
The feature amount calculation unit calculates the degree of change in shape for each detection waveform for each of the scan speeds, which is acquired by detecting the reflected light from the same reflection point scanned at different scan speeds, by calculating the slope. 2. The distance measurement correcting device according to claim 1, wherein the distance measurement correction device is calculated as a feature amount.
前記測距装置は、照射する前記光をスキャンするアクチュエータ(4)を備えており、
前記特徴量算出部は、途中でスキャン速度を変更された前記反射点からの前記反射光を、前記反射点に対応する前記画素を前記スキャン速度に対応するように分割した小画素ごとに検出した、各検出波形についての形状の変化度合を、前記傾き特徴量として算出する請求項1に記載の測距補正装置。
The range finder comprises an actuator (4) that scans the radiated light,
The feature amount calculation unit detects the reflected light from the reflection point whose scanning speed is changed in the middle for each small pixel obtained by dividing the pixel corresponding to the reflection point so as to correspond to the scanning speed. 2. A distance measurement correcting apparatus according to claim 1, wherein the degree of change in shape of each detected waveform is calculated as said inclination feature quantity.
光の照射に対する物標の反射点からの反射光を画素により検出することで前記反射点までの距離を測定する測距装置(1)の測距結果を補正するために、プロセッサ(102)により実行される測距補正方法であって、
複数の前記反射点について、対応する画素にて検出された前記距離に関連する情報である関連情報を取得する取得プロセス(S100,S110;S210,S220)と、
前記反射点を構成する前記物標の部分面について、基準面(R)に対する傾きの大きさに関連する傾き特徴量を算出する特徴量算出プロセス(S130,S131,S132;S133,S134;S135,S136;S230)と、
各前記反射点までの前記距離を、前記傾き特徴量に基づいて補正する補正プロセス(S150,S160,S170;S250,S260,S270)と、
を含む測距補正方法。
A processor (102) for correcting the distance measurement result of a distance measuring device (1) that measures the distance to a reflection point by detecting light reflected from a reflection point of a target with respect to irradiation of light by pixels. A ranging correction method implemented comprising:
an acquisition process (S100, S110; S210, S220) for acquiring related information, which is information related to the distance detected at corresponding pixels, for the plurality of reflection points;
Feature quantity calculation processes (S130, S131, S132; S133, S134; S135, S136; S230) and
a correction process (S150, S160, S170; S250, S260, S270) for correcting the distance to each of the reflection points based on the inclination feature amount;
Ranging correction method including.
前記特徴量算出プロセスでは、前記反射点の法線方向を前記傾き特徴量として算出する請求項13に記載の測距補正方法。 14. The distance measurement correcting method according to claim 13, wherein in said feature amount calculation process, a normal direction of said reflection point is calculated as said inclination feature amount. 前記特徴量算出プロセスでは、各前記反射点について、前記法線方向を算出する着目反射点と、前記着目反射点以外の複数の参照反射点との三次元位置情報に基づいて、前記法線方向を算出する請求項14に記載の測距補正方法。 In the feature amount calculation process, for each of the reflection points, the normal direction 15. The distance measurement correction method according to claim 14, wherein . 前記特徴量算出プロセスでは、前記着目反射点との間の点間距離が許容範囲内である複数の前記参照反射点を抽出し、前記着目反射点および複数の前記参照反射点に基づいて前記着目反射点の前記法線方向を算出する請求項15に記載の測距補正方法。 In the feature amount calculation process, a plurality of the reference reflection points having point-to-point distances from the target reflection point within an allowable range are extracted, and the target reflection point is extracted based on the target reflection point and the plurality of reference reflection points. 16. The distance measurement correction method according to claim 15, wherein the normal direction of the reflection point is calculated. 前記特徴量算出プロセスでは、各前記反射点について、前記法線方向を算出する着目反射点からの前記反射光の検出により取得された検出波形情報と、予め規定された前記距離と前記反射光の波形との関係情報とに基づいて、前記着目反射点の前記法線方向を算出する請求項14から請求項16のいずれか1項に記載の測距補正方法。 In the feature amount calculation process, for each of the reflection points, detection waveform information obtained by detecting the reflected light from the target reflection point for calculating the normal direction, the predetermined distance and the reflected light 17. The distance measurement correcting method according to any one of claims 14 to 16, wherein the normal direction of the target reflection point is calculated based on information related to the waveform. 前記補正プロセスでは、対応画素の視線方向(DL)に対する、前記着目反射点における前記法線方向の傾きの大きさに基づいて、前記距離の補正量を決定する請求項15から請求項17のいずれか1項に記載の測距補正方法。 18. Any one of claims 15 to 17, wherein in the correction process, the amount of correction of the distance is determined based on the magnitude of the inclination of the normal direction at the target reflection point with respect to the line-of-sight direction (DL) of the corresponding pixel. 1. A distance measurement correction method according to 1. 前記測距装置は、照射する前記光をスキャンするアクチュエータ(4)を備えており、
前記特徴量算出プロセスでは、異なるスキャン速度にてスキャンされた同一の前記反射点からの前記反射光の検出により取得された、前記スキャン速度ごとの各検出波形についての形状の変化度合に基づいて、前記反射点の前記法線方向を算出する請求項14から請求項18のいずれか1項に記載の測距補正方法。
The range finder comprises an actuator (4) that scans the radiated light,
In the feature amount calculation process, based on the degree of change in shape for each detection waveform for each of the scan speeds, obtained by detecting the reflected light from the same reflection point scanned at different scan speeds, 19. The distance measurement correcting method according to any one of claims 14 to 18, wherein the normal direction of the reflection point is calculated.
前記測距装置は、照射する前記光をスキャンするアクチュエータ(4)を備えており、
前記特徴量算出プロセスでは、途中でスキャン速度を変更された前記反射点からの前記反射光を、前記反射点に対応する前記画素を前記スキャン速度に対応するように分割した小画素ごとに検出した、各検出波形についての形状の変化度合に基づいて、前記反射点の前記法線方向を算出する請求項14から請求項18のいずれか1項に記載の測距補正方法。
The range finder comprises an actuator (4) that scans the radiated light,
In the feature amount calculation process, the reflected light from the reflection point whose scanning speed is changed midway is detected for each small pixel obtained by dividing the pixel corresponding to the reflection point so as to correspond to the scanning speed. 19. The distance measurement correcting method according to any one of claims 14 to 18, wherein the normal direction of the reflection point is calculated based on the degree of shape change for each detected waveform.
前記補正プロセスでは、前記法線方向の算出信頼度が大きいほど、前記距離の補正量を大きくする請求項14から請求項20のいずれか1項に記載の測距補正方法。 21. The distance measurement correction method according to any one of claims 14 to 20, wherein in the correction process, the correction amount of the distance is increased as the calculation reliability of the normal direction increases. 前記補正プロセスでは、前記反射点までの補正前の前記距離が大きいほど、前記距離の補正量を大きくする請求項14から請求項21のいずれか1項に記載の測距補正方法。 22. The distance measurement correction method according to any one of claims 14 to 21, wherein in the correction process, the larger the distance to the reflection point before correction, the larger the correction amount of the distance. 前記測距装置は、照射する前記光をスキャンするアクチュエータ(4)を備えており、
前記特徴量算出プロセスでは、異なるスキャン速度にてスキャンされた同一の前記反射点からの前記反射光の検出により取得された、前記スキャン速度ごとの各検出波形について、形状の変化度合を、前記傾き特徴量として算出する請求項13に記載の測距補正方法。
The range finder comprises an actuator (4) that scans the radiated light,
In the feature amount calculation process, for each detection waveform for each of the scan speeds, obtained by detecting the reflected light from the same reflection point scanned at different scan speeds, the degree of change in shape is calculated as the slope. 14. The distance measurement correction method according to claim 13, wherein the distance measurement is calculated as a feature amount.
前記測距装置は、照射する前記光をスキャンするアクチュエータ(4)を備えており、
前記特徴量算出プロセスでは、途中でスキャン速度を変更された前記反射点からの前記反射光を、前記反射点に対応する前記画素を前記スキャン速度に対応するように分割した小画素ごとに検出した、各検出波形についての形状の変化度合を、前記傾き特徴量として算出する請求項13に記載の測距補正方法。
The range finder comprises an actuator (4) that scans the radiated light,
In the feature amount calculation process, the reflected light from the reflection point whose scanning speed is changed midway is detected for each small pixel obtained by dividing the pixel corresponding to the reflection point so as to correspond to the scanning speed. 14. The distance measurement correcting method according to claim 13, wherein the degree of change in shape of each detected waveform is calculated as the inclination feature amount.
光の照射に対する物標の反射点からの反射光を画素により検出することで前記反射点までの距離を測定する測距装置(1)の測距結果を補正するために、プロセッサ(102)に実行させる命令を含む測距補正プログラムであって、
前記命令は、
複数の前記反射点について、対応する画素にて検出された前記距離に関連する情報である関連情報を取得させる取得プロセス(S100,S110;S210,S220)と、
前記反射点を構成する前記物標の部分面について、基準面(R)に対する傾きの大きさに関連する傾き特徴量を算出させる特徴量算出プロセス(S130,S131,S132;S133,S134;S135,S136;S230)と、
各前記反射点までの前記距離を、前記傾き特徴量に基づいて補正させる補正プロセス(S150,S160,S170;S250,S260,S270)と、
を含む測距補正プログラム。
A processor (102) for correcting a distance measurement result of a distance measuring device (1) that measures a distance to a reflection point by detecting reflected light from a reflection point of a target against irradiation of light by pixels. A ranging correction program including instructions to be executed,
Said instruction
an acquisition process (S100, S110; S210, S220) for acquiring related information, which is information related to the distance detected at the corresponding pixels, for the plurality of reflection points;
Feature quantity calculation processes (S130, S131, S132; S133, S134; S135, S136; S230) and
a correction process (S150, S160, S170; S250, S260, S270) for correcting the distance to each of the reflection points based on the inclination feature amount;
Ranging correction program including.
プロセッサ(102)を有し、光の照射に対する物標の反射点からの反射光を画素により検出することで前記反射点までの距離を測定する測距装置であって、
複数の前記反射点について、対応する画素にて検出された前記距離に関連する情報である関連情報を取得する取得部(110)と、
前記反射点を構成する前記物標の部分面について、基準面(R)に対する傾きの大きさに関連する傾き特徴量を算出する特徴量算出部(130,135)と、
各前記反射点までの前記距離を、前記傾き特徴量に基づいて補正する補正部(150)と、
を備える測距装置。
A distance measuring device having a processor (102) and measuring a distance to a reflecting point of a target object by detecting light reflected from the reflecting point with respect to irradiation of light by pixels,
an acquisition unit (110) for acquiring related information, which is information related to the distances detected at corresponding pixels, for the plurality of reflection points;
a feature quantity calculation unit (130, 135) for calculating a tilt feature quantity related to a magnitude of tilt with respect to a reference plane (R) for a partial surface of the target constituting the reflection point;
a correction unit (150) for correcting the distance to each reflection point based on the inclination feature amount;
A rangefinder with a
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