JP2022552965A - 物体を検出するためのｌｉｄａｒセンサおよびｌｉｄａｒセンサに関する方法 - Google Patents

Abstract

視野（５０６）内の少なくとも１つの物体（５０４）を検出するためのＬＩＤＡＲセンサ（１００）であって、一次光（５０３）を生成して視野（５０６）内に送光するための少なくとも１つのレーザ光源（１０２）を備える送光ユニット（１０１）と、視野（５０６）内で物体（５０４）によって反射および／または散乱された二次光を受光するための少なくとも１つの検出器ユニット（１０４）を備える受光ユニット（１０３）であり、検出器ユニット（１０４）が、第１の延伸方向（２０３）に互いに並んで配置された、および／または第２の延伸方向（２０４）に互いに前後に配置された複数の副検出器（２０１ｉ、ｊ）からなる副検出器アレイ（２０５）を含む受光ユニット（１０３）と、複数の副検出器（２０１ｉ、ｊ）から第１のグループを選択し、第１のマクロ画素（２０２－１）にグループ化し、同時に少なくとも１つの第２のグループを選択し、少なくとも１つの第２のマクロ画素（２０２－２～２０２－５）にグループ化するように構成されているプロセッサユニット（１０８）であり、第１のマクロ画素（２０２－１）および少なくとも１つの第２のマクロ画素（２０２－２～２０２－５）が、少なくとも１つの同じ副検出器（２０１ｉ、ｊ）を含むプロセッサユニット（１０８）と、を含むＬＩＤＡＲセンサ（１００）。

Description

本発明は、ＬＩＤＡＲセンサの視野内の少なくとも１つの物体を検出するためのＬＩＤＡＲセンサ、およびＬＩＤＡＲセンサの視野内の物体を検出するためのＬＩＤＡＲセンサに関する方法に関する。

ＬＩＤＡＲセンサは、高度に自動化された運転機能の実現に際して、今後数年間で確立すると考えられる。１５０°から３６０°の大きい水平検出角をカバーするには、今日では、メカニカルレーザスキャナが知られている。第１の特性の、最大検出範囲が約１２０°に制限される回転ミラー型レーザスキャナでは、モータ駆動の偏向ミラーが回転する。３６０°までの広い検出範囲に対しては、全ての電気光学部品がモータ駆動の回転台またはローター上にある。

本発明は、ＬＩＤＡＲセンサの視野内の少なくとも１つの物体を検出するためのＬＩＤＡＲセンサに基づく。ＬＩＤＡＲセンサは、一次光を生成して視野内に送光するための少なくとも１つのレーザ光源を備える送光ユニットと、視野内で物体によって反射および／または散乱された二次光を受光するための少なくとも１つの検出器ユニットを備える受光ユニットであって、検出器ユニットが第１の延伸方向に互いに並んで配置された、および／または第２の延伸方向に互いに前後に配置された複数の副検出器からなる副検出器アレイを含む受光ユニットと、を含む。ＬＩＤＡＲセンサは、複数の副検出器から第１のグループを選択し、第１のマクロ画素にグループ化し、同時に少なくとも１つの第２のグループを選択し、少なくとも１つの第２のマクロ画素にグループ化するように構成されているプロセッサユニットであり、第１のマクロ画素および少なくとも１つの第２のマクロ画素が、少なくとも１つの同じ副検出器を含むプロセッサユニットをさらに含む。換言すると、それぞれ少なくとも２つのマクロ画素が重なり合うように構成されている。

ＬＩＤＡＲセンサによって、ＬＩＤＡＲセンサとＬＩＤＡＲセンサの視野内の物体との間の距離は、例えば、信号飛行時間（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ、ＴＯＦ）に基づいて決定され得る。送光ユニットは、一次光を点状ビームとして、または線状ビームの形態で、または投光パターンの形態で送光するように構成されていてもよい。特に、レーザ光源は、一次光を点状ビームとして、または線状ビームの形態で、または投光パターンの形態で送光するように構成されていてもよい。ここで、投光パターンは、第１の方向および第２の方向を有してもよく、第１の方向および第２の方向は、互いに直交して配置されており、第１の方向に沿った投光パターンの広がりは、第２の方向に沿った投光パターンの広がりよりも大きい。

ＬＩＤＡＲセンサの視野は送光された一次光によって、走査され得る。ここで、視野の広がりは、水平走査角と垂直走査角、および一次光の到達範囲によって設定され得る。走査型ＬＩＤＡＲセンサでは、一次光が異なる走査角度で送光され、再度受光される。続いて、この角度に依存した個々の測定値から、周囲の画像が導き出され得る。ＬＩＤＡＲセンサは、偏向ユニットをさらに含んでもよい。偏向ユニットにより、異なる走査角への一次光の送光、すなわち視野内への一次光の偏向が行われてもよい。

検出器ユニットは、特にＳＰＡＤ検出器として構成されている。ここで、ＳＰＡＤとは、単一光子アバランシェダイオードを意味する。ＳＰＡＤ検出器は、いわゆるＳＰＡＤセルを副検出器として有してもよい。副検出器アレイは特にマトリクス状に構成されている。同時に二次光を受光するように、少なくとも２つの副検出器で構成されていてもよい。特に、副検出器ユニットの副検出器は、全て同時に二次光を受光するように構成されていてもよい。検出器ユニットは、受光された二次光を検出するように構成されていてもよい。プロセッサユニットは、検出された二次光を処理するように構成されていてもよい。複数の副検出器から第１のグループを選択し、第１のマクロ画素にグループ化し、同時に、複数の副検出器から第２のグループを選択して第２のマクロ画素にグループ化することは、副検出器のリンク付けとも表現され得る。換言すると、プロセッサユニットは、例えば、ＳＰＡＤ検出器の複数のＳＰＡＤセルをリンク付けるように構成されていてもよい。プロセッサユニットは、処理回路を含んでもよく、この処理回路は、好ましくは、集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、デジタル信号プロセッサ、マイクロコントローラ等として設計されていてもよい。プロセッサユニットは、情報技術の観点から、内部および／または外部のメモリユニットに接続されていてもよい。さらに、プロセッサユニットは、レーザ光源を制御し、例えば、パルス状の一次光を送光するように構成されていてもよい。プロセッサユニットは、さらに、処理された二次光を評価するように構成されていてもよい。評価結果は、例えば、車両の運転支援機能などに使用され得る。評価結果は、例えば、自律走行する車両の制御に使用され得る。ＬＩＤＡＲセンサは、特に、少なくとも部分的に自律走行する車両における使用のために構成されていてもよい。ＬＩＤＡＲセンサによって、高速道路や市内交通での車両の部分的な自律走行や自律走行が実現され得る。

本発明の利点は、ＬＩＤＡＲセンサの到達範囲を向上させ得ることである。特に、ＬＩＤＡＲセンサの特定の状況では、到達範囲を大幅に向上させ得る。例えば、高さや幅が小さい物体を、距離が離れていても良好に検出することができる。特に、このような小さい物体は、例えば、ＬＩＤＡＲセンサに対して同じ距離にある他の車両よりも小さい。例えば、道路上でより遠い距離にある紛失した積み荷を、良好に検出することができる。このような物体は、より高い精度で位置特定され得る。これにより、このような物体に対して、ＬＩＤＡＲセンサのより大きい到達範囲を達成することができる。同時に、特に検出される二次光に関しては、データ量が低く抑えられ得る。

本発明の有利な実施形態では、少なくとも１つの第２のマクロ画素は、第１の延伸方向に沿って、および／または第２の延伸方向に沿って変位され、第１のマクロ画素にグループ化できることが企図されている。本実施形態の利点は、不必要に多くの干渉する背景光がＬＩＤＡＲセンサの測定に悪影響を与えることが妨げられ得ることである。

本発明のさらなる有利な実施形態では、少なくとも１つの第２のマクロ画素は、正確に１つの副検出器分だけ変位され、第１のマクロ画素にグループ化できることが企図されている。本実施形態の利点は、物体の１点のみでなく、少なくとも２点が検出されることが確実とされ得ることである。これにより、物体のより良好な検証が可能になる。

本発明は、さらに、ＬＩＤＡＲセンサの視野内の物体を検出するためのＬＩＤＡＲセンサに関する方法に基づく。本方法は、以下のステップ：少なくとも１つのレーザ光源を有する送光ユニットによって一次光を生成して視野内に送光するステップと、少なくとも１つの検出器ユニットを有する受光ユニットによって、視野内で物体によって反射および／または散乱された二次光を受光するステップであって、検出器ユニットが第１の延伸方向に互いに並んで配置された、および／または第２の延伸方向に互いに前後に配置された複数の副検出器からなる副検出器アレイを含むステップと、プロセッサユニットによって複数の副検出器から第１の副検出器グループを選択し、この第１のグループを第１のマクロ画素にグループ化するステップと、同時にプロセッサユニットによって複数の副検出器から少なくとも１つの第２の副検出器グループを選択し、この少なくとも第２のグループを少なくとも１つの第２のマクロ画素にグループ化するステップであり、第１のマクロ画素および少なくとも１つの第２のマクロ画素が、少なくとも１つの同じ副検出器を含むステップと、第１および少なくとも１つの第２のマクロ画素を評価するステップと、少なくとも第１の評価されたマクロ画素に基づいて視野内の少なくとも１つの物体を検出するステップと、を有する。

本発明の有利な実施形態では、少なくとも１つの物体の検出は、少なくとも１つの第２の評価されたマクロ画素に基づいて追加的に行われることが企図されている。本実施形態の利点は、物体の検出確率を高めることができることである。第１のマクロ画素と少なくとも１つの第２のマクロ画素は、少なくとも１つの同じ副検出器を含むため、大幅に正確に評価を行うことができる。より広い到達範囲にある小さい物体は、少なくとも第１のマクロ画素または少なくとも１つの第２のマクロ画素でより高い確率で検出され得る。

本発明のさらなる有利な実施形態では、少なくとも１つの物体の検出は、第１の評価されたマクロ画素に基づいて物体を検出できない場合にのみ、少なくとも１つの第２の評価されたマクロ画素に基づいて追加的に行われることが企図されている。換言すると、第１の評価されたマクロ画素に基づいて物体を検出できない場合にのみ、少なくとも１つの第２のマクロ画素のデータを検出に引用することが可能である。これに対し、既に第１の評価されたマクロ画素に基づいて物体を検出できる場合は、少なくとも１つの第２のマクロ画素のデータは、物体の検出のために破棄され得る。本実施形態の利点は、データ量を小さく抑制できることである。

本発明のさらなる有利な実施形態では、少なくとも１つの物体の検出は、所定の基準にしたがって選択されたマクロ画素に基づいて行われることが企図されている。ここで、選択されたマクロ画素は、第１のマクロ画素、または少なくとも第２のマクロ画素であり得る。換言すると、少なくとも２つのマクロ画素に基づいて物体を検出できる場合、選択した１つのマクロ画素のみのデータを検出に引用することが可能である。この場合、例えば、受光された二次光のＳ／Ｎ比が最も良好なマクロ画素のみが選択される。すなわち、所定の基準は、Ｓ／Ｎ比とすることができる。特に、所定の基準は、選択可能な各マクロ画素の受光された二次光の振幅とすることができる。本実施形態の利点は、データ量を小さく抑制できることである。

本発明のさらなる有利な実施形態では、選択されたマクロ画素であるという情報が、ＬＩＤＡＲセンサのプロセッサユニットに伝達されることが企図されている。特に、選択マクロ画素に基づいても同様に物体が検出可能であるという情報がプロセッサユニットに伝達される。この実施形態の利点は、物体の検出時に、その大きさについての推測が可能であることである。より大きい物体の場合、小さい物体よりも多数の、物体を検出可能なマクロ画素を選択することが可能である。

本発明の有利な実施形態では、少なくとも１つの第２のマクロ画素は、第１の延伸方向に沿って、および／または第２の延伸方向に沿って変位され、第１のマクロ画素にグループ化されることが企図されている。

本発明の有利な実施形態では、少なくとも１つの第２のマクロ画素は、正確に１つの副検出器分だけ変位され、第１のマクロ画素にグループ化されることが企図されている。
本発明は、さらに、上述した方法の全てのステップを実行するように構成されているコンピュータプログラムに基づく。

本発明は、さらに、上述したコンピュータプログラムが記憶されている機械読み取り可能な記憶媒体に基づく。
以下に、本発明の実施例が、添付図面に基づいて詳述される。図中の同一の参照符号は、同一または同等に作用する要素を表現する。

ＬＩＤＡＲセンサの一実施例を示す図である。 副検出器のマクロ画素に対する選択およびグループ化の第１の実施例を示す図である。 副検出器のマクロ画素に対する選択およびグループ化の第２の実施例を示す図である。 副検出器のマクロ画素に対する選択およびグループ化の第３の実施例を示す図である。 物体を検出するためのＬＩＤＡＲセンサの一適用例を示す図である。 物体を検出するためのＬＩＤＡＲセンサに関する方法の一実施例を示す図である。

図１は、一実施例として、ＬＩＤＡＲセンサ１００の視野内の物体を検出するためのＬＩＤＡＲセンサ１００を示す。ＬＩＤＡＲセンサ１００は、一次光を生成して視野内に送光するためのレーザ光源１０２を備える送光ユニット１０１を有する。ＬＩＤＡＲセンサ１００は、視野内で物体によって反射および／または散乱された二次光を受光するための検出器ユニット１０４を備える受光ユニット１０３をさらに有する。検出器ユニット１０４は、マトリクス状の副検出器アレイを含み、その構造および動作は、例えば図２～図４に詳述される。ＬＩＤＡＲセンサ１００は、副検出器アレイの複数の副検出器から第１のグループを選択して第１のマクロ画素にグループ化し、同時に、少なくとも１つの第２のグループを選択して少なくとも１つの第２のマクロ画素にグループ化するように構成されているプロセッサユニット１０８をさらに有し、第１のマクロ画素および少なくとも１つの第２のマクロ画素は、少なくとも１つの同じ副検出器を含む。これについても、図２～図４の説明の際に詳述される。

送光ユニット１０１は、少なくとも１つの光学部品１０５をさらに有してもよい。光学部品１０５は、例えば、屈折型光学素子、回折型光学素子、またはミラーであってもよい。送光ユニット１０１は、偏向ユニット１０６をさらに有してもよい。偏向ユニット１０６によって、ＬＩＤＡＲセンサ１００の視野を走査することが可能にされ得る。受光ユニット１０３は、少なくとも１つの光学部品１０５をさらに有してもよい。受光ユニット１０３は、偏向ユニット１０６をさらに有してもよい。図示の例では、送光ユニット１０１と受光ユニット１０３は、同一の光学部品１０５と同一の偏向ユニット１０６とを有する。代替的に、ここでは図示されないが、送光ユニット１０１は、受光ユニット１０３の第２の光学部品１０５とは異なる光学部品１０５を有することができる。代替的に、ここでは図示されないが、送光ユニット１０１は、受光ユニット１０３の第２の偏向ユニット１０６とは異なる偏向ユニット１０６を有することができる。

ＬＩＤＡＲセンサ１００は、制御ユニット１０７をさらに有してもよい。制御ユニット１０７は、レーザ光源１０２を制御するように構成されていてもよい。制御ユニット１０７は、検出器ユニット１０４を制御するように構成されていてもよい。制御ユニット１０７は、偏向ユニット１０６を制御するように構成されていてもよい。プロセッサユニット１０８は、制御ユニット１０７に接続されていてもよい。また、プロセッサユニット１０８と制御ユニット１０７は、共にプロセッサユニットとして構成されていてもよい。したがって、プロセッサユニットは、例えば、パルス状の一次光を送光するように、レーザ光源を制御するように設計されていてもよい。さらに、プロセッサユニット１０８は、処理された二次光を評価するように構成されていてもよい。

図２は、副検出器のマクロ画素に対する選択およびグループ化の第１の実施例を示す。例えば図１の検出器ユニット１０４で使用されるような、マトリクス状の副検出器アレイ２０５が示されている。ここで、検出器ユニット１０４は、特にＳＰＡＤ検出器として構成されている。この場合、副検出器２０１ｉ、ｊは、ＳＰＡＤセルとして構成されていてもよい。副検出器アレイ２０５は、マトリクス状に構成されており、複数の副検出器２０１ｉ、ｊを含む。第１の延伸方向２０３には、それぞれ４個の副検出器２０１（ｉ＝１～４）が互いに並んで配置されており、第２の延伸方向２０４には、それぞれ１０個の副検出器２０１（ｊ＝１～１０）が互いに前後に配置されている。インデックスｉは、第１の延伸方向２０３に沿った副検出器の番号を表現し、インデックスｊは、第２の延伸方向２０４に沿った副検出器の番号を表現する。

図１に例示的に示されたＬＩＤＡＲセンサ１００のプロセッサユニット１０８は、副検出器２０１ｉ、ｊから第１のグループを選択し、それらを第１のマクロ画素２０２－１にグループ化するよう構成されている。図示の例では、第１のマクロ画素２０２－１は、副検出器２０１（１、１）～２０１（４、４）を含む。より明確にするために、これら１６個の上部の副検出器２０１ｉ、ｊは、追加的に上部の点線円で囲まれた。他の実施例では、マクロ画素は、１６とは異なる数の副検出器２０１ｉ、ｊを含んでもよい。プロセッサユニット１０８は、同時に副検出器２０１ｉ、ｊから少なくとも１つの第２のグループを選択し、それらを少なくとも１つの第２のマクロ画素にグループ化するようにさらに構成されている。図２に示された例では、これがさらなるマクロ画素であり、上から２番目の点線円で囲まれている副検出器２０１（１、３）～２０１（４、６）を含む２０２－２、上から３番目の点線円で囲まれている副検出器２０１（１、５）～２０１（４、８）を含む２０２－３、および上から４番目の点線円で囲まれている副検出器２０１（１、７）～２０１（４、１０）を含む２０２－４である。この時、ここで示されたマクロ画素２０２－１～２０２－４のうち常に２つは、少なくとも１つの同じ副検出器２０１ｉ、ｊを含む。例えば、マクロ画素２０２－１とマクロ画素２０２－２は、共に副検出器２０１（１、３）～２０１（４、４）を含む。マクロ画素２０２－２とマクロ画素２０２－３は、いずれも副検出器２０１（１、５）～２０１（４、６）を含む。マクロ画素２０２－３とマクロ画素２０２－４は、いずれも副検出器２０１（１、７）～２０１（４、８）を含む。換言すると、マクロ画素２０２－１～２０２－４のそれぞれ少なくとも２つは、互いに重なり合うように構成されている。マクロ画素２０２－１～２０２－４のそれぞれについて、プロセッサユニット１０８によりヒストグラムが生成され得、評価され得る。

プロセッサユニット１０８が、副検出器２０１ｉ、ｊを前述の方法でマクロ画素２０２－１～２０２－４にグループ化するように構成されていることにより、ＬＩＤＡＲセンサ１００からより大きい到達範囲、すなわちＬＩＤＡＲセンサ１００からより遠い距離で、より小さい物体も、ＬＩＤＡＲセンサ１００によって検出され得る。これにより、不必要に多い邪魔な背景光が測定に悪影響を与えることが回避され得る。プロセッサユニット１０８が、副検出器２０１ｉ、ｊを、少なくとも１つの同じ副検出器２０１ｉ、ｊを含まないマクロ画素にグループ化するためにのみ構成されている場合、より大きい到達範囲におけるより小さい物体の検出は、著しく困難になるか、全く不可能となるだろう。例えば、プロセッサユニット１０８が副検出器２０１ｉ、ｊをマクロ画素２０２－１、２０２－３にグループ化するためにのみ構成されている場合、特により大きい到達範囲におけるより小さい物体は、そのようなマクロ画素によって半分のみ検出されるか、全く検出されない可能性が高くなるだろう。例えば、プロセッサユニット１０８が、副検出器２０１ｉ、ｊをより小さいマクロ画素（例えば、副検出器２０１（１、１）～２０１（４、２）からなる第１のマクロ画素、副検出器２０１（１、３）～２０１（４、４）からなる第２のマクロ画素、等）にグループ化するためにのみ構成されている場合、より小さい物体の検出は場合によっては可能だが、図２で例示的に説明されるマクロ画素形成の場合よりも、ＬＩＤＡＲセンサ１００からの短い距離でのみ可能となるだろう。

図２の例によれば、マクロ画素は、第２の延伸方向２０４に沿って変位されグループ化できる。例えば、第２のマクロ画素２０２－２は、延伸方向２０４に沿って変位され、第１のマクロ画素２０２－１にグループ化できる。同様のことは、２つのさらなるマクロ画素２０２－３、２０２－４についても該当する。

図３は、副検出器２０１ｉ、ｊのマクロ画素２０２－１～２０２－４に対する選択およびグループ化の第２の実施例を示す。例えば図１の検出器ユニット１０４で使用されるような、マトリクス状の副検出器アレイ２０５のさらなる例が示される。副検出器アレイ２０５は、マトリクス状に構成されており、複数の副検出器２０１ｉ、ｊを含む。副検出器２０１ｉ、ｊは、この例においては、ＳＰＡＤセルとして構成されていてもよい。第１の延伸方向２０３では、それぞれ８個の副検出器２０１（ｉ＝１～８）が互いに並んで配置されており、第２の延伸方向２０４では、それぞれ１０個の副検出器２０１（ｊ＝１～１０）が互いに前後に配置されている。インデックスｉは、ここでも第１の延伸方向２０３に沿った副検出器の番号を表現し、インデックスｊは、第２の延伸方向２０４に沿った副検出器の番号を表現する。

図１に例示的に示されたＬＩＤＡＲセンサ１００のプロセッサユニット１０８は、図３に示された副検出器アレイ２０５の副検出器２０１ｉ、ｊから第１のグループを選択し、第１のマクロ画素２０２－１にグループ化するように構成されている。プロセッサユニット１０８は、同時に副検出器２０１ｉ、ｊから少なくとも１つの第２のグループを選択し、それらを少なくとも１つの第２のマクロ画素２０２－２～２０２－４にグループ化するようにさらに構成されている。マクロ画素２０２－１～２０２－４は、図３においてそれぞれ１６個の副検出器２０１ｉ、ｊを含み、分かりやすくするために太線で囲まれている。第１のマクロ画素２０２－１は、例えば副検出器アレイ２０５の左上領域にある、囲まれた１６個の副検出器２０１ｉ、ｊを含み、第２のマクロ画素２０２－２は、副検出器アレイ２０５の右上領域にある、囲まれた１６個の副検出器２０１ｉ、ｊを含み、第３のマクロ画素２０２－３は、副検出器アレイ２０５の中央、下部領域にある、囲まれた１６個の副検出器２０１ｉ、ｊを含み、第４のマクロ画素２０２－４は、副検出器アレイ２０５の右下領域にある、囲まれた１６個の副検出器２０１ｉ、ｊを含む。別の実施例では、マクロ画素は、１６とは異なる数の副検出器２０１ｉ、ｊを含んでもよい。

ここで、図３に示されるマクロ画素２０２－１～２０２－４は、考えられるマクロ画素の中からランダムに選択された例を表す。プロセッサユニット１０８は、図３に示された副検出器アレイ２０５の副検出器２０１ｉ、ｊからさらなるグループを選択し、さらなるマクロ画素２０２－ｎにグループ化するように構成されていてもよい。ただし、見やすくするために、全ての可能性が表されたわけではない。ここでも、少なくとも１つの第１のマクロ画素と第２のマクロ画素とは、少なくとも１つの同じ副検出器２０１ｉ、ｊを含む。図３では、これは例えばマクロ画素２０２－３、２０２－４に対して明らかとなる。換言すると、ここでもマクロ画素２０２－１～２０２－４のうちのそれぞれ少なくとも２つが互いに重なり合うように構成されている。マクロ画素２０２－１～２０２－４のそれぞれについて、プロセッサユニット１０８によってヒストグラムが生成され得、評価され得る。

さらに、この実施例では、マクロ画素２０２－２～２０２－４は、第１の延伸方向２０３に沿って、および／または第２の延伸方向２０４に沿って変位され、第１のマクロ画素２０２－１にグループ化できることが図３から明らかとなる。例えば、マクロ画素２０２－２は、第１の延伸方向２０３に沿って変位され第１のマクロ画素２０２－１にグループ化できる。例示的に示されたマクロ画素２０２－３および２０２－４は、第１の延伸方向２０３に沿って、および第２の延伸方向２０４に沿って変位され、第１のマクロ画素２０２－１にグループ化できる。第１の延伸方向２０３に沿って、および／または第２の延伸方向２０４に沿ってグループ化することで、小さい物体を検知する際の到達範囲のさらなる改善が達成され得る。

図４は、副検出器２０１ｉ、ｊのマクロ画素２０２－１～２０２－５に対する選択とグループ化の第３の実施例を示す。例えば図１の検出器ユニット１０４で使用されるような、マトリクス状の副検出器アレイ２０５のさらなる例が示される。副検出器アレイ２０５は、マトリクス状に構成されており、複数の副検出器２０１ｉ、ｊを含む。副検出器２０１ｉ、ｊは、この例においても、ＳＰＡＤセルとして構成されてもよい。第１の延伸方向２０３では、それぞれ８個の副検出器２０１（ｉ＝１～８）が互いに並んで配置されており、第２の延伸方向２０４では、それぞれ４個の副検出器２０１（ｊ＝１～４）が互いに前後に配置されている。インデックスｉは、ここでも第１の延伸方向２０３に沿った副検出器の番号を表現し、インデックスｊは、第２の延伸方向２０４に沿った副検出器の番号を表現する。

図１に示されるＬＩＤＡＲセンサ１００の例示的なプロセッサユニット１０８は、副検出器２０１ｉ、ｊから第１のグループを選択し、それらを第１のマクロ画素２０２－１にグループ化するように構成されている。図示の例では、第１のマクロ画素２０２－１は、副検出器２０１（１、１）～２０１（４、４）を含む。より明確にするために、これら１６個の副検出器２０１ｉ、ｊはさらに左部の点線円で囲まれた。別の実施例では、マクロ画素は、１６とは異なる数の副検出器２０１ｉ、ｊを含んでもよい。プロセッサユニット１０８は、同時に副検出器２０１ｉ、ｊから少なくとも１つの第２のグループを選択し、それらを少なくとも１つの第２のマクロ画素にグループ化するようにさらに構成されている。図４に示された例では、これがさらなるマクロ画素であり、左から２番目の点線円で囲まれている副検出器２０１（２、１）～２０１（５、４）を含む２０２－２、副検出器２０１（３、１）～２０１（６、４）を含む２０２－３、副検出器２０１（４、１）～２０１（７、４）を含む２０２－４、副検出器２０１（５、１）～２０１（８、４）を含む２０２－５である。この時、ここで示されたマクロ画素２０２－１～２０２－５のうち常に少なくとも２つは、少なくとも１つの同じ副検出器２０１ｉ、ｊを含む。例えば、マクロ画素２０２－１とマクロ画素２０２－２は、いずれも副検出器２０１（２、１）～２０１（４、４）を含む。マクロ画素２０２－２とマクロ画素２０２－３は、いずれも副検出器２０１（３、１）～２０１（５、４）を含む。マクロ画素２０２－３とマクロ画素２０２－４は、いずれも副検出器２０１（４、１）～２０１（６、４）を含む。マクロ画素２０２－４とマクロ画素２０２－５は、いずれも副検出器２０１（５、１）～２０１（７、４）を含む。換言すると、マクロ画素２０２－１～２０２－５のそれぞれ少なくとも２つは、互いに重なり合うように構成されている。マクロ画素２０２－１～２０２－５のそれぞれについて、プロセッサユニット１０８によりヒストグラムが生成され得、評価され得る。

図４の例によれば、マクロ画素は、第１の延伸方向２０３に沿って変位されグループ化できる。例えば、第２のマクロ画素２０２－２は、第１の延伸方向２０３に沿って変位され１のマクロ画素２０２－１にグループ化できる。同じことが、３つのさらなるマクロ画素２０２－３および２０２－５にも該当する。図４および前述の説明から分かるように、第２のマクロ画素２０２－２は、正確に１つの副検出器２０１ｉ、ｊ分だけ第１の延伸方向２０３に沿って変位され、第１のマクロ画素２０２－１にグループ化できる。正確に１つの副検出器２０１ｉ、ｊ分だけ第１の延伸方向２０３に沿って変位され、マクロ画素２０２－２とグループ化できる第３のマクロ画素２０２－３についても同様である。換言すると、それぞれ１つのマクロ画素２０２－ｎは、正確に１つの副検出器２０１ｉ、ｊ分だけ第１の延伸方向２０３に沿って変位され、前のマクロ画素２０２－（ｎ－１）とグループ化できる。これにより、物体から１点のみでなく、少なくとも２点が検出されることが確実とされ得る。ＬＩＤＡＲセンサの視野内にある物体が、より高い確率で検出され得る。物体のより良好な検証が可能になる。

図５は、物体５０４を検出するためのＬＩＤＡＲセンサの使用例を示す。ここでは設置場所５０２に、上述した、別途図示しないＬＩＤＡＲセンサ１００を有する車両５０１が表されている。車両５０１は、道路の車道５０５を移動している。ＬＩＤＡＲセンサ１００によって、一次光５０３をＬＩＤＡＲセンサ１００の視野５０６内に送光することができる。ＬＩＤＡＲセンサ１００の受光ユニット１０３によって、視野５０６内で物体５０４によって反射および／または散乱された二次光が受光され得る。物体５０４は、遠い到達範囲、すなわちＬＩＤＡＲセンサ１００から遠い距離にある小さい物体５０４であり得る。物体５０４は、例えば、紛失した積み荷であり得る。物体５０４は、ことによっては吸収性（反射率約５％）に構成されていてもよい。場合によって、車道５０５は大幅に強く（最大３０％）反射し得る。

特に、物体５０４と車道５０５の先程の特性の場合、従来から知られているＬＩＤＡＲセンサによるこのような物体５０４の検出は困難である可能性がある。このような場合、信号は従来非常に小さかった。そこで、上述した発明が効果を発揮する。図１で例示的に記載されたようなＬＩＤＡＲセンサであって、マトリクス状の副検出器アレイを含む検出器ユニット１０４を有し、その構造および動作が図２～図４で例示的に説明されたものは、この問題に対処し得る。小さい物体５０４は、さらに遠い距離でも良好に検出され得る。

図６は、物体を検出するためのＬＩＤＡＲセンサに関する方法６００を実施例として示す。本方法はステップ６０１で開始する。ステップ６０２では、少なくとも１つのレーザ光源を有するＬＩＤＡＲセンサの送光ユニットによって一次光が生成され、視野内に送光される。ステップ６０３では、視野内で物体によって反射および／または散乱された二次光が、少なくとも１つの検出器ユニットを有する受光ユニットによって受光され、検出器ユニットは、第１の延伸方向に互いに並んで、および第２の延伸方向に互いに前後に配置された複数の副検出器のマトリクス状の副検出器アレイを含む。ステップ６０４では、複数の副検出器から第１の副検出器グループが選択され、この第１のグループは、ＬＩＤＡＲセンサのプロセッサユニットによって、第１のマクロ画素にグループ化される。同時に、ステップ６０５では、複数の副検出器から少なくとも１つの第２の副検出器グループが選択され、この少なくとも１つの第２のグループは、プロセッサユニットによって少なくとも１つの第２のマクロ画素にグループ化される。ここで、第１のマクロ画素と少なくとも１つの第２のマクロ画素は、少なくとも１つの同じ副検出器を含む。ステップ６０６では、第１のマクロ画素と少なくとも１つの第２のマクロ画素が評価される。マクロ画素のそれぞれについて、例えばプロセッサユニットによってヒストグラムが生成され得、評価され得る。ステップ６０７では、少なくとも第１の評価されたマクロ画素に基づいて、視野内の少なくとも１つの物体が検出される。方法６００は、ステップ６０８で終了する。

ステップ６０６では、既に物体のデータの第１のマクロ画素において評価されることが可能である。これに対応して、ステップ６０７では、既に視野内の物体を検知することが、可能である。この場合、物体の検出６０７は、視野内の物体の検知と同じになる。この場合、必要に応じて、少なくとも第２のマクロ画素の評価６０６の情報は破棄されてもよい。

好ましくは、少なくとも１つの物体の検出６０７は、少なくとも１つの第２の評価されたマクロ画素に基づいて追加的に行われる。例えば、少なくとも第１の評価されたマクロ画素に基づいて視野内の少なくとも１つの物体を検出するステップ６０７で物体が検知されなかった場合、少なくとも１つの物体の検出６０７は、少なくとも１つの第２の評価されたマクロ画素に基づいて追加的に行われることが好ましい。この場合、少なくとも第２のマクロ画素の評価６０６の情報は破棄されずに、考慮されることになる。

しかしながら、処理すべきデータ量を不必要に増加させないために、少なくとも１つの物体の検出６０７は、第１の評価されたマクロ画素に基づいて物体を検出できない場合にのみ、少なくとも１つの第２の評価されたマクロ画素に基づいて追加的に行われることが好ましい。

図２に表された副検出器アレイ２０５の実施形態に基づいて、方法６００は例示的に以下のように進行する。プロセッサユニットにより、図２について既に説明したように、ステップ６０４および６０５では、マクロ画素２０２－１～２０２－４が選択され、グループ化される。ここで、それぞれ第２のマクロ画素は、第２の延伸方向２０４に沿って変位され、前のマクロ画素にグループ化される。（同様に、図３および図４から、ステップ６０４および６０５では、少なくとも１つの第２のマクロ画素も第１の延伸方向２０３に沿っておよび／または第２の延伸方向２０４に沿って変位され、第１のマクロ画素にグループ化されることが分かる）。ステップ６０６では、マクロ画素２０２－１～２０２－４が評価される。このため、検出器ユニットの副検出器２０１ｉ、ｊによって検出された二次光の信号が処理され得る。ステップ６０６でマクロ画素２０２－１について物体のデータが既に評価されている場合、ステップ６０７でマクロ画素２０２－１からのこれらのデータに基づいて、視野内の物体を既に検知することができる。マクロ画素２０２－２の評価６０６の情報は破棄され得る。しかし、例えば、評価されたマクロ画素２０２－１に基づいてステップ６０７で物体が検知されない場合、マクロ画素２０２－２の評価６０６からの情報は破棄されず、考慮される。少なくとも１つの物体の検出６０７は、追加的にマクロ画素２０２－２に基づいて行われ得る。

図４に表された副検出器アレイ２０５の実施形態に基づいて、ステップ６０４および６０５では、少なくとも１つの第２のマクロ画素が例えば正確に１つの副検出器分だけ変位され、第１のマクロ画素にグループ化できることが分かる。これにより、物体から１点のみでなく、少なくとも２点が検出されることが確実とされ得る。しかし、この場合、高い演算能力が必要となる不必要に大きいヒストグラムを回避するために、好ましくは、第１および少なくとも第２のマクロ画素の評価６０６には、ＬＩＤＡＲセンサの所定の距離範囲で反射および／または散乱された二次光が選択される。ここで、距離範囲は、特に、９０～１２０ｍの範囲にある。この距離では、すなわちこの到達範囲では、上記の状況が最も発生する。この距離では、これまで知られていたＬＩＤＡＲセンサでは、例えば紛失した積み荷のような小さい物体の検知が特に困難であった。ここで説明した方法６００によって、そのような物体の検出が可能になった。好ましくは、ステップ６０６で物体のデータが既に評価されたマクロ画素を選択することができる。ステップ６０７では、これらの選択されたマクロ画素からのこのデータに基づいて、視野内の物体を検知することができる。特に好ましくは、ステップ６０６で物体のデータが既に評価された、正確に２つのマクロ画素が選択される。特に、二次光の半分が一方のマクロ画素で受光され、残りの半分が他方のマクロ画素で受光された２つのマクロ画素である。代替的に、所定の副検出器距離のヒストグラムにおいて、最大信号が算出されてもよい。これによっても、最大到達範囲が確保され得る。

Claims (11)

1. ＬＩＤＡＲセンサ（１００）の視野（５０６）内の少なくとも１つの物体（５０４）を検出するためのＬＩＤＡＲセンサ（１００）であって、
   － 一次光（５０３）を生成して前記視野（５０６）内に送光するための少なくとも１つのレーザ光源（１０２）を備える送光ユニット（１０１）と、
   － 前記視野（５０６）内で物体（５０４）によって反射および／または散乱された二次光を受光するための少なくとも１つの検出器ユニット（１０４）を備える受光ユニット（１０３）であり、前記検出器ユニット（１０４）が第１の延伸方向（２０３）に互いに並んで配置された、および／または第２の延伸方向（２０４）に互いに前後に配置された複数の副検出器（２０１ｉ、ｊ）からなる副検出器アレイ（２０５）を含む受光ユニット（１０３）と、
   － 複数の副検出器（２０１ｉ、ｊ）から第１のグループを選択し、第１のマクロ画素（２０２－１）にグループ化し、同時に少なくとも１つの第２のグループを選択し、少なくとも１つの第２のマクロ画素（２０２－２～２０２－５）にグループ化するように構成されているプロセッサユニット（１０８）であり、前記第１のマクロ画素（２０２－１）および少なくとも１つの前記第２のマクロ画素（２０２－２～２０２－５）が、少なくとも１つの同じ副検出器（２０１ｉ、ｊ）を含むプロセッサユニット（１０８）と、
   を含むＬＩＤＡＲセンサ（１００）。
2. 前記少なくとも１つの第２のマクロ画素（２０２－２～２０２－５）が、前記第１の延伸方向（２０３）に沿って、および／または前記第２の延伸方向（２０４）に沿って変位され、前記第１のマクロ画素（２０２－１）にグループ化できる、請求項１に記載のＬＩＤＡＲセンサ（１００）。
3. 前記少なくとも１つの第２のマクロ画素（２０２－２～２０２－５）が、正確に１つの副検出器（２０１ｉ、ｊ）分だけ変位され、前記第１のマクロ画素（２０２－１）にグループ化できる、請求項２に記載のＬＩＤＡＲセンサ（１００）。
4. ＬＩＤＡＲセンサの視野内の物体を検出するためのＬＩＤＡＲセンサに関する方法（６００）であって、
   － 少なくとも１つのレーザ光源を有する送光ユニットによって一次光を生成して視野内に送光する（６０２）ステップと、
   － 少なくとも１つの検出器ユニットを有する受光ユニットによって、視野内で物体によって反射および／または散乱された二次光を受光する（６０３）ステップであり、前記検出器ユニットが第１の延伸方向に互いに並んで配置された、および／または第２の延伸方向に互いに前後に配置された複数の副検出器からなる副検出器アレイを含むステップと、
   － プロセッサユニットによって複数の副検出器から第１の副検出器グループを選択し（６０４）、この第１のグループを第１のマクロ画素にグループ化する（６０４）ステップと、同時に前記プロセッサユニットによって前記複数の副検出器から少なくとも１つの第２の副検出器グループを選択し（６０５）、この少なくとも第２のグループを少なくとも１つの第２のマクロ画素にグループ化する（６０５）ステップであり、前記第１のマクロ画素および少なくとも１つの前記第２のマクロ画素が、少なくとも１つの同じ副検出器を含むステップと、
   － 前記第１および前記少なくとも１つの第２のマクロ画素を評価する（６０６）ステップと、
   － 前記少なくとも第１の評価されたマクロ画素に基づいて視野内の少なくとも１つの物体を検出する（６０７）ステップと、
   を有する方法（６００）。
5. 前記少なくとも１つの物体の検出（６０７）が、前記少なくとも１つの第２の評価されたマクロ画素に基づいて追加的に行われる、請求項４に記載の方法（６００）。
6. 前記少なくとも１つの物体の検出（６０７）が、前記第１の評価されたマクロ画素に基づいて物体を検出できない場合にのみ、前記少なくとも１つの第２の評価されたマクロ画素に基づいて追加的に行われる、請求項５に記載の方法。
7. 前記少なくとも１つの物体の検出（６０７）が、所定の基準にしたがって選択されたマクロ画素に基づいて行われる、請求項５に記載の方法。
8. 前記少なくとも１つの第２のマクロ画素が、前記第１の延伸方向に沿って、および／または前記第２の延伸方向に沿って変位され、前記第１のマクロ画素にグループ化される、請求項４から７のいずれか一項に記載の方法（６００）。
9. 前記少なくとも１つの第２のマクロ画素が、正確に１つの副検出器分だけ変位され、前記第１のマクロ画素にグループ化される、請求項８に記載の方法（６００）。
10. 請求項４から９のいずれか一項に記載の方法（６００）の全てのステップを実行するように構成されているコンピュータプログラム。
11. 請求項１０に記載のコンピュータプログラムが記憶されている、機械読み取り可能な記憶媒体。
    

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