JP2024072098A - 物体検知装置及び物体検知方法 - Google Patents

Abstract

【課題】疑似物体の判定の汎用性を向上させた物体検知装置を提供する。
【解決手段】物体検知装置としての処理ユニットは、測定領域へ向けて照射光を照射し、測定領域の物体からの反射光を検出するＬｉＤＡＲから取得する情報に基づいて、物体を検知する。処理ユニットは、反射光の信号波形であって、時間差を生じてＬｉＤＡＲに到達する複数の信号波形Ｓ１，Ｓ２を検出する波形検出部と、複数の信号波形Ｓ１，Ｓ２の波幅Ｗ１，Ｗ２の大小関係に基づき、信号波形Ｓ２に示される物体が疑似物体であるか否かを判定する疑似物体判定部と、を備える。
【選択図】図８

Description

この明細書による開示は、物体を検知する技術に関する。

特許文献１では、物体の反射光を検出するセンサの反射光の信号波形であって、時間差を生じてセンサに到達する複数の信号波形が取得される。そして、複数の信号波形のピーク強度の大小関係を比較し、信号波形に示される物体が疑似物体であるか否かが判定される。

特開２０２１－１６９９４４号公報

しかしながら、特許文献１の構成では、信号波形におけるピーク強度が飽和した場合等に、大小関係の比較自体が不可能となってしまう。すなわち、疑似物体の判定に用いるには、汎用性が十分高いとはいえなかった。

この明細書の開示による目的のひとつは、疑似物体の判定の汎用性を向上させた物体検知装置及び物体検知方法を提供することにある。

ここに開示された態様は、測定領域（ＭＡ）へ向けて照射光（ＩＬ）を照射し、測定領域の物体からの反射光（ＲＬ）を検出するセンサ（２）から取得する情報に基づいて、物体を検知する物体検知装置であって、
反射光の信号波形であって、時間差を生じてセンサに到達する複数の信号波形（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）を検出する波形検出部（３１）と、
複数の信号波形の波幅の大小関係に基づき、信号波形に示される物体が疑似物体であるか否かを判定する疑似物体判定部（３３）と、を備える。

ここに開示された他の態様は、物体を検知するために、少なくとも１つのプロセッサ（３ｂ）により実行される物体検知方法であって、
センサ（２）に、測定領域（ＭＡ）へ向けて光を照射させることと、
センサに、測定領域の物体からの反射光（ＲＬ）を検出させることと、
反射光の信号波形であって、時間差を生じてセンサに到達する複数の信号波形（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）を検出すること、
複数の信号波形の波幅における大小関係に基づき、信号波形に示される物体が疑似物体であるか否かを判定することと、を含む。

これらの態様によると、信号波形に示される物体が疑似物体であるかは、信号波形の波幅の大小関係によって判定されるので、例えば信号波形におけるピーク強度が飽和した場合等にも判定は有効になる。故に、疑似物体の判定の汎用性が向上する。

なお、特許請求の範囲等に含まれる括弧内の符号は、後述する実施形態の部分との対応関係を例示的に示すものであって、技術的範囲を限定することを意図するものではない。

ＬｉＤＡＲモジュールの概略構成を示す構成図。 ＬｉＤＡＲの機械的構成及び測定領域を説明する模式図。 受光素子を示す図。 処理ユニットの機能的構成を示す図。 想定される測定状況を説明する図。 リフレクタに対応する信号波形の波幅を説明するグラフ。 雨滴に対応する信号波形の波幅を説明するグラフ。 波幅の大小関係を説明するグラフ。 波幅の大小関係を説明するグラフ。 リフレクタに対応する信号波形のピーク強度を説明するグラフ。 雨滴に対応する信号波形のピーク強度を説明するグラフ。 物体検知処理の一例を示すフローチャート。 処理ユニットの機能的構成を示す図。 ＲＯＩと強度の飽和との関係を説明する図。 ＲＯＩと強度の飽和との関係を説明する図。 処理ユニットの機能的構成を示す図。 外乱光画像による路面の検知を説明する図。 リフレクタの距離と信号波形の重なりを説明する図。

以下、複数の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、各実施形態において対応する構成要素には同一の符号を付すことにより、重複する説明を省略する場合がある。各実施形態において構成の一部分のみを説明している場合、当該構成の他の部分については、先行して説明した他の実施形態の構成を適用することができる。また、各実施形態の説明において明示している構成の組み合わせばかりではなく、特に組み合わせに支障が生じなければ、明示していなくても複数の実施形態の構成同士を部分的に組み合せることができる。

（第１実施形態）
図１に示すように、本開示の第１実施形態によるＬｉＤＡＲモジュール１は、移動体としての車両に搭載されている。ＬｉＤＡＲモジュール１は、車両の周辺の物体を検知する。ＬｉＤＡＲモジュール１は、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging/Laser imaging Detection and Ranging）２本体及び処理ユニット３を含む構成である。本実施形態において、ＬｉＤＡＲ２本体及び処理ユニット３は、例えば共通の筐体に収容されて、一体化されている。処理ユニット３は、ＬｉＤＡＲ２本体の制御ないし物体検知に特化した専用の処理装置である。

ＬｉＤＡＲ２は、光源１１から照射光ＩＬを測定領域ＭＡへ向けて照射し、物体からの反射光ＲＬを検出する車載センサであり、光測距装置である。ＬｉＤＡＲ２は、例えば車両のフロントグリル、屋根部等に配置されている。ＬｉＤＡＲ２は、図２にも示すように、発光部１０、走査部１５及び受光部２０を含む構成である。

発光部１０は、測定領域ＭＡへ向けて照射光ＩＬを発光する。発光部１０は、例えば光源１１及び投光光学系１２を含む構成である。光源１１は、１つであっても複数であってもよい。光源１１は、例えばレーザダイオード（ＬＤ，Laser Diode）等のレーザ発振素子であってよい。光源１１は、ＬＥＤであってもよい。光源１１により発行される光の波長は、近赤外光等の可視光以外の波長であってよい。投光光学系１２は、光源１１から発光された光を集光し、測定領域ＭＡへ向けてビーム状の光を投光する。投光光学系１２は、１つ又は複数のレンズを含む構成である。

走査部１５は、発光部１０が発光した光を測定領域ＭＡの範囲内で走査する。走査部１５は、走査ミラー１６を含む構成である。走査ミラー１６は、駆動モータ及び反射体を含む構成である。駆動モータは、例えばボイスコイルモータ、ブラシ付きＤＣモータ、ステッピングモータ等である。駆動モータは、発光タイミングと連動するように、反射体の回転軸を駆動する。反射体は、照射光ＩＬを測定領域ＭＡへ反射する反射面を有するミラーである。反射面は、例えば平面状に形成されている。

特に本実施形態において、反射体は、発光部１０の投光光学系１２及び受光部２０の受光光学系２１の両方に対向する。故に反射体は、照射光ＩＬだけでなく、当該光が測定領域ＭＡの物体から反射された反射光ＲＬも同時に反射して受光部２０へ入射させることが可能となっている。

受光部２０は、反射光ＲＬを受光する。受光部２０は、受光光学系２１、受光素子２２及びデコーダ２３を含む構成である。受光光学系２１は、反射光ＲＬを集光し、受光素子２２に入射させる。受光光学系２１は、１つ又は複数のレンズを含む構成である。

受光素子２２は、受光光学系２１によって集光された反射光ＲＬを受光する。受光素子２２は、例えば単一光子アバランシェフォトダイオード（ＳＰＡＤ，Single Photon Avalanche Diode）センサであってよい。図３に示すように、受光素子２２は、複数のＳＰＡＤ（以下、センサ画素２２ａとする）を検出面２２ｂ上に高度に集積化された状態で、２次元配列して形成されている。

各センサ画素２２ａは、１つの光子を受光すると、アバランシェ倍増による電子倍増動作（いわゆるガイガーモード）により、１つの電気パルスを生成する。すなわち、センサ画素２２ａは、アナログ信号からデジタル信号へのＡＤ変換回路を介さずに、換言すると直接的に、デジタル信号としての電気パルスを発生させることができる。したがって、受光結果は高速に読み出し可能である。

デコーダ２３は、センサ画素２２ａが生成した電気パルスを出力するために設けられ、選択回路及びクロック発振器を含む構成である。選択回路は、電気パルスを取り出す対象となるセンサ画素２２ａを、順次選択していく。選択されたセンサ画素２２ａは、電気パルスを処理ユニット３に出力する。選択回路がセンサ画素２２ａを１回ずつ選択し終えると、１回のサンプリングが終了する。このサンプリング周期は、クロック回路から出力されるクロック周波数に応じたものとなる。

なお、発光部１０から照射光ＩＬが発光されないタイミング、すなわち無発光時においては、受光部２０は、反射体の角度に応じた方向からの外乱光を受光して検出することが可能である。さらに、外乱光が受光素子２２上に結像されることにより、測定領域ＭＡの物体を検知することも可能である。ここでいう外乱光は、背景光とも称される。

処理ユニット３は、ＬｉＤＡＲ２本体から取得した情報を処理し、測定領域ＭＡの物体を検知する。処理ユニット３は、例えば専用コンピュータにより実現されてよい。処理ユニット３は、メモリ３ａ及びプロセッサ３ｂを少なくとも１つずつ有していてもよい。メモリ３ａは、プロセッサ３ｂにより読み取り可能なプログラム及びデータ等を非一時的に記憶する、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも１種類の非遷移的実態的記憶媒体であってよい。さらにメモリ３ａとして、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）等の書き換え可能な揮発性の記憶媒体が設けられていてもよい。

プロセッサ３ｂは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、及びＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computer）－ＣＰＵ等のうち、少なくとも１種類をコアとして含む。また、処理ユニット３は、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の回路をさらに含む構成であってもよい。

図４に示すように、処理ユニット３は、ヒストグラム生成部３１、距離演算部３２及び疑似物体判定部３３を、プログラムを実行する少なくとも１つのプロセッサ３ｂにより実現される機能ブロックとして含む構成である。

ヒストグラム生成部３１は、受光部２０から出力された反射光ＲＬに対応する電気パルスを加算する。ヒストグラム生成部３１は、加算結果を時間軸に対する反射光強度のヒストグラムを生成する。生成されたヒストグラムが、実質的に反射光ＲＬの信号波形を示している。

ヒストグラム生成部３１は、通常、センサ画素２２ａのうち開口領域（すなわちＲＯＩ，Region Of Interest）の画素について、複数回のサンプリングの積算によって得られるヒストグラムを生成する。複数回のサンプリングの積算によって、Ｓ／Ｎ比を向上させることができる。

また、各センサ画素２２ａは、１回のサンプリングにつき実質的に０か１の信号を出力する。ＲＯＩのセンサ画素２２ａのうち１を出力する画素数が、反射光強度に相当するとされる。したがって、ＲＯＩのセンサ画素２２ａが全て１を出力した場合、反射光強度は測定上の最大値を示し、飽和する。この飽和現象は、物体が近距離に存在する場合や物体がリフレクタＲＦ（強反射物体とも呼ばれる）である場合に、しばしば発生する。

距離演算部３２は、ヒストグラム生成部３１が生成したヒストグラム、すなわち、反射光ＲＬの信号波形に基づき、物体が存在する距離を演算する。時間軸は、発光部１０からの照射光ＩＬが物体に反射されて受光部２０に戻るまでの時間、いわゆるＴＯＦ（Time Of Flight）に対応し、この時間は距離に比例する。すなわち、距離演算部３２は、信号波形のピーク強度を示す時間を算出し、当該ピーク強度ＰＩを示す時間に応じた物体の距離を演算する。

１回の発光に対して時間差を生じて複数の信号波形が受光部２０に到達することもある。換言すると、ヒストグラムにおいてピーク強度ＰＩを示す箇所が複数箇所存在している場合もある。その場合、距離演算部３２は、別々の距離に複数の物体が存在していると判断し得る。

疑似物体判定部３３は、距離演算部３２が算出した距離に、物体がそれぞれ存在しているか否かを判定する。疑似物体判定部３３は、ＬｉＤＡＲ２から取得された信号波形が所定の条件を満たしているか否かに基づいて、当該信号波形が疑似物体ＶＯを示すものであるか否かを判定する。

図５に示すように、疑似物体ＶＯは、例えばＬｉＤＡＲ２と距離Ｄ１に位置するリフレクタＲＦとの間を多重反射する多重反射光によるゴースト、虚像等である場合がある。この場合、図６のように、リフレクタＲＦを示す第１信号波形Ｓ１に対して時間差を生じて到達する第２信号波形Ｓ２、さらには第３信号波形が発生する傾向がある。第２信号波形Ｓ２ないし第３信号波形が本来は距離Ｄ２の位置に存在しないはずの疑似物体ＶＯに対応する。

疑似物体ＶＯに相当する信号波形は、実体のある物体の信号波形とは区別されるべきである。例えば、図５に示すように、雨天時に、距離Ｄ１に位置する雨滴ＲＤの奥の距離Ｄ２の位置に通常の物体ＲＯが存在している場合等に、疑似物体ＶＯに類似の信号波形が測定されることがある。雨滴ＲＤの奥の物体ＲＯが疑似物体ＶＯを判定されることは回避する必要がある。

ここで、時間差を生じて到達する第１信号波形Ｓ１及び第２信号波形Ｓ２が検出された場合に、疑似物体判定部３３が疑似物体ＶＯを判定する条件を以下に示す。

第１の条件は、第２信号波形Ｓ２が示す物体の距離が、第１信号波形Ｓ１が示す物体の距離の実質的にＮ倍の距離を示すことである。Ｎ倍の距離の関係は、第２信号波形Ｓ２が多重反射を原因とするものである可能性を示す。ここでＮは２以上の整数であってよい。一方で、Ｎ＝２の場合のみ、すなわち２倍距離のみが判定されるようにしてもよい。

第２の条件は、第１信号波形Ｓ１の波幅が予め設定された波幅閾値以上を示すことである。ここでいう信号波形の波幅とは、時間領域又は距離領域に定義される幅である。波幅は、信号波形のうち、当該信号波形のピーク強度ＰＩに予め設定された所定の係数を乗じた閾値強度となる幅を意味する。所定の係数は、適宜設定されてよい。仮に係数が０．５である場合、波幅Ｗ１は半値幅であるといえる。

図６に示すように、疑似物体ＶＯの検知を発生させ易いリフレクタＲＦが存在している場合、リフレクタＲＦに対応する第１信号波形Ｓ１の波幅は比較的大きくなる。一方、図７に示すように、雨滴ＲＤの奥に物体ＲＯが存在している場合では、雨滴ＲＤに対応する第１信号波形Ｓ１の波幅は比較的小さくなる。したがって、第１信号波形Ｓ１の波幅Ｗ１が波幅閾値以上を示すことは、第１信号波形Ｓ１が示す物体が疑似物体ＶＯを発生させ易いリフレクタＲＦである可能性を示す。波幅閾値は、リフレクタＲＦと雨滴ＲＤとを区別できる値に設定されればよい。また、波幅閾値は、車両が使用される地域（例えばスコールが発生し易い地域）の気候ないし環境に応じて、適切に調整されてよい。

第３の条件は、第１信号波形Ｓ１の波幅Ｗ１と第２信号波形Ｓ２の波幅Ｗ２との差分が予め設定された差分閾値以上を示すことである。第１信号波形Ｓ１の波幅Ｗ１と第２信号波形Ｓ２の波幅Ｗ１との差分は、第１信号波形Ｓ１の波幅Ｗ１から第２信号波形Ｓ２の波幅Ｗ２を減算した値である。

図８に示すように、第１信号波形Ｓ１がリフレクタＲＦに相当し、第２信号波形Ｓ２が疑似物体ＶＯに相当する場合、第１信号波形Ｓ１の波幅Ｗ１は、第２信号波形Ｓ２の波幅Ｗ２よりも大きくなる。一方、図９に示すように、第１信号波形Ｓ１が雨滴ＲＤに相当し、第２信号波形Ｓ２が物体ＲＯに相当する場合、第１信号波形Ｓ１の波幅Ｗ１と第２信号波形Ｓ２の波幅Ｗ２との間では、差分が小さくなる傾向にある。

ここで仮に、第３の条件に差分の下限を設けずに、単に第１信号波形Ｓ１の波幅Ｗ１が第２信号波形Ｓ２の波幅Ｗ２よりも大きいこととしてしまうと、雨滴ＲＤと物体ＲＯとが存在している場合も、偶然に条件を満たすことがあり得る。したがって、差分の下限である差分閾値を設けることにより、第２信号波形Ｓ２が示す物体が疑似物体ＶＯである可能性が高まるようにされている。差分閾値は、０より大きな値であり、例えば実験等で得られた知見により、最適な値を設定することができる。

第４の条件は、第２信号波形Ｓ２のピーク強度ＰＩが強度閾値以上を示すことである。図１０に示すように、第２信号波形Ｓ２がリフレクタＲＦの多重反射を示す場合、リフレクタＲＦの高い鏡面反射率によって、第２信号波形Ｓ２のピーク強度ＰＩは比較的高くなる。一方、図１１に示すように、第１信号波形Ｓ１が雨滴ＲＤに相当し、第２信号波形Ｓ２が物体ＲＯに相当する場合、ＬｉＤＡＲ２と物体ＲＯとの間を往復する光の強度は雨滴ＲＤによって減衰する。故に、第２信号波形Ｓ２のピーク強度ＰＩは比較的低くなる。

したがって、第２信号波形Ｓ２のピーク強度ＰＩが強度閾値以上を示すことは、第２信号波形Ｓ２が多重反射を原因とするものである可能性を示す。

疑似物体判定部３３は、以上の第１～４の条件が全て成立した場合にのみ、第２信号波形Ｓ２に相当する物体が疑似物体ＶＯであると判定してよい。一方、疑似物体判定部３３は、以上の第１～４の条件のうち１つ、２つ以上又は３つ以上の条件を満たしていれば、第２信号波形Ｓ２に相当する物体が疑似物体ＶＯであると判定してもよい。疑似物体判定部３３は、各条件の成否ないしそれに用いられる各数値に基づき、総合的に疑似物体ＶＯの判定を実施してもよい。

疑似物体判定部３３は、距離演算部３２が算出した距離に物体が存在していない、すなわち疑似物体ＶＯを判定した場合、その疑似物体ＶＯの情報を除去する。疑似物体判定部３３は、第２信号波形がＳ２示す物体の距離が第１信号波形Ｓ１が示す物体の距離のＮ倍の距離を示すことにより、第２信号波形Ｓ２を疑似物体ＶＯであると判定した場合に、疑似物体ＶＯ以遠に検出された物体の候補を、全てノイズとみなして除去してもよい。ここでの疑似物体ＶＯ以遠に検出された物体の候補とは、ＬｉＤＡＲ２を基準とし、疑似物体ＶＯの以上の距離に検出された物体の候補を示す。Ｎ倍距離の疑似物体ＶＯ以外にも、不要発光やセンサ後方物体の映り込みにより、Ｎ倍距離でない点にノイズが発生するため、これらが除去される。あるいは、疑似物体判定部３３は、疑似物体ＶＯの情報を除去する代わりに、第２信号波形Ｓ２に相当する物体が疑似物体ＶＯであるという情報を付加してもよい。

こうして処理ユニット３によって検知された物体の情報は、処理ユニット３の外部である車両の運転支援システム、自動運転システム、ＨＭＩ等へ出力され、提供されてよい。

次に、ＬｉＤＡＲモジュール１による物体検知方法のうち特に疑似物体ＶＯに対する処理の例を、図１２のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ１１～１６に示される一連の処理は、所定の実行周期で、又は、所定のトリガに基づき、少なくとも１つのプロセッサ３ｂを主体として実行される。

Ｓ１１では、ＬｉＤＡＲ２において発光部１０が発光する。Ｓ１１の後、Ｓ１２へ進む。

Ｓ１２では、受光部２０が測定領域ＭＡの物体から反射される反射光ＲＬを受光する。Ｓ１２の後、Ｓ１３へ進む。

Ｓ１３では、処理ユニット３においてヒストグラム生成部３１は、受光部２０から情報を取得する。ヒストグラム生成部３１は、ヒストグラムを生成することにより、反射光ＲＬの信号波形を検出する。ここでの検出は、ヒストグラムにおいて異なる位置にピーク強度ＰＩをもつ複数の信号波形が検出されること、すなわち時間差を生じて到達する複数の信号波形Ｓ１，Ｓ２が検出されることを含む。Ｓ１３の後、Ｓ１４へ進む。

Ｓ１４では、距離演算部３２は、信号波形に対応する物体の距離を演算する。距離演算部３２は、複数の信号波形が検出された場合に、各信号波形に対応する物体の距離をそれぞれ個別に演算する。Ｓ１４の後、Ｓ１５へ進む。

Ｓ１５では、疑似物体判定部３３は、信号波形に対応する物体が疑似物体ＶＯであるか否かを判定する。Ｓ１５にて肯定判定が下されると、Ｓ１６へ移る。Ｓ１５にて否定判定が下されると、一連の処理を終了する。

Ｓ１６では、疑似物体判定部３３は、Ｓ１６で判定された疑似物体ＶＯの情報を除去する。Ｓ１６を以って一連の処理を終了する。

以上説明した第１実施形態によると、信号波形Ｓ１，Ｓ２に示される物体が疑似物体ＶＯであるかは、信号波形Ｓ１，Ｓ２の波幅Ｗ１，Ｗ２の大小関係によって判定されるので、例えば信号波形におけるピーク強度ＰＩが飽和した場合等にも判定は有効になる。故に、疑似物体ＶＯの判定の汎用性が向上する。

また、第１実施形態によると、第２信号波形Ｓ２に示される物体の距離が第１信号波形Ｓ１に示される物体の距離の実質的にＮ倍の距離を示すことが、判定条件に含まれている。Ｎ倍の距離の関係は、第２信号波形Ｓ２が多重反射を原因とするものである可能性を示すので、多重反射に起因した疑似物体ＶＯの判定精度を高めることができる。

ここで、リフレクタＲＦは疑似物体ＶＯを発生させ易く、また、リフレクタＲＦに対応する第１信号波形Ｓ１の波幅Ｗ１は比較的大きくなる傾向がある。対して第１実施形態によると、第１信号波形Ｓ１の波幅Ｗ１が予め設定された波幅閾値以上を示すことが判定条件に含まれている。故に、疑似物体ＶＯの判定精度を高めることができる。

ここで、第１信号波形Ｓ１が雨滴ＲＤに相当し、第２信号波形Ｓ２が物体ＲＯに相当する場合、差分が小さくなる傾向にある。対して第１実施形態によると、第１信号波形Ｓ１の波幅Ｗ１と第２信号波形Ｓ２の波幅Ｗ２との差分が予め設定された差分閾値以上を示すことが判定条件に含まれている。すなわち、雨滴ＲＤ及び物体ＲＯによるパターンを区別することができるので、疑似物体ＶＯの判定精度を高めることができる。

ここで、第２信号波形Ｓ２がリフレクタＲＦの多重反射を示す場合、リフレクタＲＦの高い鏡面反射率によって、第２信号波形Ｓ２のピーク強度ＰＩは比較的高くなる。対して第１実施形態によると、第２信号波形Ｓ２のピーク強度ＰＩが強度閾値以上を示すことが判定条件に含まれている。故に、多重反射に起因した疑似物体ＶＯの判定精度を高めることができる。

なお、第１実施形態では、ＬｉＤＡＲ２が「センサ」に相当する。処理ユニット３が「物体検知装置」に相当する。ヒストグラム生成部３１が「波形検出部」に相当する。

（第２実施形態）
図１３～１５に示すように、第２実施形態は第１実施形態の変形例である。第２実施形態について、第１実施形態とは異なる点を中心に説明する。

第２実施形態の処理ユニット３は、図１３に示すように、測定条件変更部３４を、プログラムを実行する少なくとも１つのプロセッサ３ｂにより実現される機能ブロックとして含む構成である。

測定条件変更部３４は、所定のトリガに基づいて、測定条件を変更する。所定のトリガは、ヒストグラム生成部３１により時間差を生じて到達する複数の信号波形Ｓ１，Ｓ２が検出されたことであってもよい。また、所定のトリガは、複数の信号波形が検出され、そのうち第１信号波形Ｓ１の強度及び第２信号波形Ｓ２の強度が飽和していることであってもよい。また、所定のトリガは、複数の信号波形が検出され、そのうち第１信号波形Ｓ１の強度が飽和していることであってもよい。

また、測定条件変更部３４は、ヒストグラムの生成１回毎（換言すると１フレーム毎）に、測定条件を変更してもよい。例えば第１測定条件と第２測定条件を予め設定しておき、測定条件変更部３４が、第１測定条件と第２測定条件とを交互に設定するようにしてもよい。

測定条件の変更としては、具体的に以下の変更のうち少なくとも１種類が実施されることが好ましい。以下の列挙する測定条件のうち１種類のみが変更されてもよく、２種類以上が同時に変更されてもよい。

測定条件の変更として、測定条件変更部３４は、トリガを検出する前の発光部１０の発光強度よりも弱い強度となるように、発光部１０の発光強度を減少させてもよい。

測定条件の変更として、測定条件変更部３４は、トリガを検出する前のサンプリングの積算回数よりも少ない回数となるように、サンプリングの積算回数を減少させてもよい。

測定条件の変更として、測定条件変更部３４は、トリガを検出したときのＲＯＩに対して、ＲＯＩの位置及びＲＯＩの大きさのうち少なくとも一方を変更してもよい。

図１４，１５には、ＲＯＩを変更する事例が示されている。図１４は、変更前のＲＯＩ２２０と、それに対応する信号波形Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３とを示す。図１４上段に示されるＲＯＩ２２０は、受光素子２２において反射光ＲＬの受光ビームが入射する領域（受光スポットＳＰ）に合致している。図１４中段に示されるグラフは、上段のＲＯＩ２２０に対し、第１信号波形Ｓ１がリフレクタＲＦに相当し、第２信号波形Ｓ２及び第３信号波形Ｓ３が疑似物体ＶＯに相当する場合を示す。図１４下段に示されるグラフは、上段のＲＯＩ２２０に対し、第１信号波形Ｓ１が雨滴ＲＤに相当し、第２信号波形Ｓ２が物体ＲＯに相当する場合を示す。

図１５は、変更後のＲＯＩ２２１と、それに対応する信号波形Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３とを示す。図１５上段に示されるＲＯＩ２２１は、受光素子２２において受光スポットＳＰに対して位置がずれており、さらに変更前よりも大きさが拡大している。すなわち、変更後のＲＯＩ２２１は、変更前のＲＯＩ２２０よりも強度が飽和し難いような領域に設定されている。

図１５中段に示されるグラフは、上段のＲＯＩ２２１に対し、第１信号波形Ｓ１がリフレクタＲＦに相当し、第２信号波形Ｓ２及び第３信号波形Ｓ３が疑似物体ＶＯに相当する場合を示す。図１５下段に示されるグラフは、上段のＲＯＩ２２１に対し、第１信号波形Ｓ１が雨滴ＲＤに相当し、第２信号波形Ｓ２が物体ＲＯに相当する場合を示す。

図１４，１５の比較によれば、第１信号波形Ｓ１が雨滴ＲＤに相当する場合、ＲＯＩの変更によって強度の飽和は回避され易い傾向がある。一方で、第１信号波形Ｓ１がリフレクタＲＦに相当する場合、ＲＯＩの変更によっても、強度の飽和は回避され難い傾向がある。疑似物体判定部３３は、この傾向の違いを利用して、第２信号波形Ｓ２及び第３信号波形Ｓ３が疑似物体ＶＯに相当していると判定することができる。

以上説明した第２実施形態によると、物体の種類に応じた信号波形Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３の強度の飽和状態変化を生じさせるように、反射光ＲＬの測定条件が変更される。測定条件変更前後の信号波形Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３の応答、すなわち飽和状態変化を確認することによって、疑似物体ＶＯの判定精度を格段に高めることができる。

ここで、物体の種類は、リフレクタＲＦ、雨滴ＲＤ等の反射特性が異なることに基づいて分類された種類であってよい。

（第３実施形態）
図１６，１７に示すように、第３実施形態は第１実施形態の変形例である。第３実施形態について、第１実施形態とは異なる点を中心に説明する。

第２実施形態の処理ユニット３は、図１６に示すように、外乱光画像生成部３５及び路面検知部３６を、プログラムを実行する少なくとも１つのプロセッサ３ｂにより実現される機能ブロックとして含む構成である。

外乱光画像生成部３５は、発光部１０の非発光時での受光素子２２によるサンプリング結果に基づき、外乱光画像ＩＭを生成する。図１７に示す外乱光画像ＩＭは、反射光ＲＬを含まない画像であり、受光素子２２によって受光された外乱光の強度を画像化したものである。外乱光画像ＩＭは、背景光画像と呼ばれることもある。

路面検知部３６は、外乱光画像ＩＭを画像処理して、外乱光画像ＩＭに映り込む路面ＲＲを検知する。路面検知部３６は、外乱光画像ＩＭのうち路面ＲＲが占有する領域を抽出してよい。路面ＲＲの検知は、予め設定された、路面ＲＲを区別するための条件を用いて実行されてもよい。路面ＲＲの検知は、ニューラルネットワークを含む学習済みの路面検知モデルを用いて実行されてもよい。

第３実施形態の疑似物体判定部３３は、路面検知部３６の検知結果を参照して、疑似物体ＶＯを判定する。具体的に、疑似物体判定部３３は、第１信号波形Ｓ１が示す物体の距離の実質的にＮ倍の距離に相当する、第１信号波形Ｓ１とは別の信号波形Ｓ２が疑似物体ＶＯの候補として検出されていたとしても、当該Ｎ倍の距離に路面ＲＲが検知されていた場合、当該別の信号波形Ｓ２が疑似物体ＶＯを示すものではないと判定する。すなわち、疑似物体判定部３３は、第１実施形態に示された第１の条件が満たされていた場合であっても、疑似物体ＶＯでないと判定する。

以上説明した第３実施形態によると、第２信号波形Ｓ２が示す物体の距離が、第１信号波形Ｓ１が示す物体の距離の実質的にＮ倍の距離を示し、かつ、Ｎ倍の距離に存在する路面ＲＲが検知されている場合に、第２信号波形Ｓ２が示す物体は、疑似物体ＶＯではないと判定される。路面ＲＲの検知結果を利用して疑似物体ＶＯの判定精度を高めることができる。

（第４実施形態）
図１８に示すように、第４実施形態は第１実施形態の変形例である。第４実施形態について、第１実施形態とは異なる点を中心に説明する。

第４実施形態は、疑似物体ＶＯに相当する信号波形Ｓ２Ｒ，Ｓ３ＲがリフレクタＲＦに相当する信号波形Ｓ１Ｒと重なってしまった場合に、判定精度を高める構成である。

図１８に示すように、疑似物体ＶＯを含む信号波形Ｓ２Ｒ，Ｓ３Ｒの重なり状態は、リフレクタＲＦが存在する距離によって変化する。例えばリフレクタＲＦの存在する距離がＣＤ１より小さい、すなわち「非常に近距離」である場合、多重反射による信号波形Ｓ２Ｒ，Ｓ３Ｒが１回反射による信号波形Ｓ１Ｒと重なる。より詳細に、リフレクタＲＦが存在する距離と、その２倍距離及び３倍距離とが近くなるため、１回反射による信号波形Ｓ１Ｒが示す波幅の範囲に、２往復反射による信号波形Ｓ２Ｒ及び３往復反射による信号波形Ｓ３Ｒが重なる。すなわち、信号波形Ｓ１Ｒ，Ｓ２Ｒ，Ｓ３Ｒが１つのまとまった信号波形Ｓ１として検知され得る。なお、「非常に近距離」は、例えば１．５ｍよりも小さな距離を想定している。

ところがこの場合では、２往復反射による信号波形Ｓ２Ｒ及び３往復反射による信号波形Ｓ３ＲがリフレクタＲＦとは独立した物体として誤検知されることはない。故に、疑似物体ＶＯの判定における問題は発生しない。

リフレクタＲＦの存在する距離がＣＤ２より大きい、すなわち「中・遠距離」である場合、１回反射による信号波形Ｓ１Ｒ、２往復反射による信号波形Ｓ２Ｒ及び３往復反射による信号波形Ｓ３Ｒがそれぞれ分離する。なお、ＣＤ２はＣＤ１よりも大きな値であるとする。またなお、「中・遠距離」は、例えば３．０ｍよりも大きな距離を想定している。

この「中・遠距離」の場合では、第１実施形態と同様の条件で疑似物体ＶＯを判定することができる。厳密には、第１の条件において、第２信号波形Ｓ２が示す物体の距離が、第１信号波形Ｓ１が示す物体の距離の実質的に２倍距離を示すことを判定すればよい。３倍以上の距離に相当する第３信号波形Ｓ３は、２倍距離に相当する第２信号波形Ｓ２に対する判定結果に準じて対処されればよい。

そして、リフレクタＲＦの存在する距離がＣＤ１より大きく、かつ、ＣＤ２より小さい、すなわち「近距離」である場合、３往復反射による信号波形Ｓ３Ｒは分離するものの、１回反射による信号波形Ｓ１Ｒと２往復反射による信号波形Ｓ２Ｒが重なってしまう。すなわち、信号波形Ｓ１Ｒ，Ｓ２Ｒ１つのまとまった第１信号波形Ｓ１として検知され、信号波形Ｓ３Ｒが第２信号波形Ｓ２として検知され得る。なお、「近距離」は、例えば１．５～３．０ｍの範囲を想定している。

この「近距離」の場合では、２倍距離に独立した信号波形が存在していなかったとしても、３倍距離に独立した信号波形Ｓ２が存在している場合、第２信号波形Ｓ２がリフレクタＲＦとは独立した物体として検知される可能性がある。

そこで第４実施形態の疑似物体判定部３３は、第１信号波形Ｓ１が示す物体の距離が予め設定された距離範囲である場合に、第２信号波形Ｓ２が示す物体の距離が、第１信号波形Ｓ１が示す物体の距離の実質的に３倍距離を示すことを判定する。この距離範囲は、「近距離」に相当する。距離範囲は、例えば実験等で得られた知見により、図１８のＣＤ１～ＣＤ２の範囲に相当するものとして設定することができる。疑似物体判定部３３は、第２信号波形Ｓ２が３倍距離を示す場合に、第１実施形態に示された他の条件と組み合わせて、第２信号波形Ｓ２に相当する物体が疑似物体ＶＯと判定する。

以上説明した第４実施形態によると、第１信号波形Ｓ１に示される距離が所定の距離範囲（「近距離」に相当する距離範囲）である場合に、第２信号波形Ｓ２が示す物体の距離が第１信号波形Ｓ１に示される物体の距離の実質的に３倍の距離を示すことが、判定条件に含まれている。すなわち、「近距離」に相当する距離範囲において、２倍距離に対応する信号が確認されなくても、３倍距離に対応する信号が確認されていれば、それを擬似物体と判定する。すなわち、疑似物体ＶＯを実体のある物体として誤検出してしまうことを抑制することができる。

（他の実施形態）
以上、複数の実施形態について説明したが、本開示は、それらの実施形態に限定して解釈されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲内において種々の実施形態及び組み合わせに適用することができる。

具体的に、ＬｉＤＡＲ２本体と処理ユニット３とは、車両において互いに異なる位置に配置され、車内ネットワークを用いた有線通信又は無線通信によって互いに通信可能に接続されていてもよい。処理ユニット３は、例えばＡＤＡＳドメインコントローラ、自動運転システム等の一部として組み込まれ、これらのハードウエアと共通化されていてもよい。

疑似物体判定部３３は、第１信号波形Ｓ１の強度及び第２信号波形Ｓ２の強度が飽和している場合に、各実施形態に説明された判定を実施し、疑似物体ＶＯの情報を除去するようにしてもよい。

第３実施形態において、路面検知部３６は、外乱光画像ＩＭの代わりに、ＬｉＤＡＲ２により測距された点群を用いて路面ＲＲを検出してもよい。路面検知部３６は、外乱光画像ＩＭの代わりに、車載カメラの画像から路面ＲＲを検知してもよい。路面検知部３６は、車両の他の処理装置により検知された路面ＲＲの検知結果を、単に取得するだけであってもよい。

本開示に記載の制御部及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサを構成する専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の装置及びその手法は、専用ハードウエア論理回路により、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の装置及びその手法は、コンピュータプログラムを実行するプロセッサと一つ以上のハードウエア論理回路との組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。

（技術的思想の開示）
この明細書は、以下に列挙する複数の項に記載された複数の技術的思想を開示している。いくつかの項は、後続の項において先行する項を択一的に引用する多項従属形式（a multiple dependent form）により記載されている場合がある。これらの多項従属形式で記載された項は、複数の技術的思想を定義している。

＜技術的思想１＞
測定領域（ＭＡ）へ向けて照射光（ＩＬ）を照射し、前記測定領域の物体からの反射光（ＲＬ）を検出するセンサ（２）から取得する情報に基づいて、物体を検知する物体検知装置であって、
前記反射光の信号波形であって、時間差を生じて前記センサに到達する複数の信号波形（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）を検出する波形検出部（３１）と、
複数の前記信号波形の波幅における大小関係に基づき、前記信号波形に示される物体が疑似物体（ＶＯ）であるか否かを判定する疑似物体判定部（３３）と、を備える、物体検知装置。

＜技術的思想２＞
複数の前記信号波形は、第１信号波形と、前記第１信号波形の後で到達する第２信号波形と、を含み、
Ｎを２以上の整数とすると、
前記疑似物体判定部は、前記第２信号波形が示す物体の距離が、前記第１信号波形が示す物体の距離のＮ倍の距離を示すことを判定条件として含む、技術的思想１に記載の物体検知装置。

＜技術的思想３＞
前記疑似物体判定部は、前記第２信号波形が示す物体の距離が前記第１信号波形が示す物体の距離のＮ倍の距離を示すことにより、前記第２信号波形を前記疑似物体であると判定した場合に、前記疑似物体以遠に検出された物体の候補を、全てノイズとみなして除去する、技術的思想２に記載の物体検知装置。

＜技術的思想４＞
複数の前記信号波形は、第１信号波形と、前記第１信号波形の後で到達する第２信号波形と、を含み、
前記疑似物体判定部は、前記第１信号波形の波幅（Ｗ１）が予め設定された波幅閾値以上を示すことを判定条件として含む、技術的思想１から３のいずれか１項に記載の物体検知装置。

＜技術的思想５＞
複数の前記信号波形は、第１信号波形と、前記第１信号波形の後で到達する第２信号波形と、を含み、
前記疑似物体判定部は、前記第１信号波形の波幅と前記第２信号波形の波幅（Ｗ２）との差分が予め設定された差分閾値以上を示すことを判定条件として含む、技術的思想１から４のいずれか１項に記載の物体検知装置。

＜技術的思想６＞
複数の前記信号波形は、第１信号波形と、前記第１信号波形の後で到達する第２信号波形と、を含み、
前記疑似物体判定部は、前記第２信号波形のピーク強度（ＰＩ）が強度閾値以上を示すことを判定条件として含む、技術的思想１から５のいずれか１項に記載の物体検知装置。

＜技術的思想７＞
物体の種類に応じた前記信号波形の強度の飽和状態を回避するように、前記反射光の測定条件を変更する測定条件変更部（３４）を、さらに備える、技術的思想１から６のいずれか１項に記載の物体検知装置。

＜技術的思想８＞
前記信号波形の強度は、前記センサの画素のうち開口領域に検出された前記反射光に基づいて得られ、
前記測定条件変更部は、前記測定条件の変更として、前記開口領域の大きさを変更する、技術的思想７に記載の物体検知装置。

＜技術的思想９＞
前記信号波形の強度は、前記センサの画素のうち開口領域に検出された前記反射光に基づいて得られ、
前記測定条件変更部は、前記測定条件の変更として、前記開口領域の位置を変更する、技術的思想７又は８に記載の物体検知装置。

＜技術的思想１０＞
前記測定条件変更部は、前記測定条件の変更として、前記センサから照射する前記照射光の発光強度を、変更前よりも弱い強度とする、技術的思想７から９のいずれか１項に記載の物体検知装置。

＜技術的思想１１＞
前記センサの情報に基づき、路面（ＲＲ）を検知する路面検知部（３６）を、さらに備え、
前記疑似物体判定部は、前記疑似物体の候補の位置が前記路面の位置に含まれている場合、前記候補を前記疑似物体でないと判定することを、判定条件として含む、技術的思想１から１０のいずれか１項に記載の物体検知装置。

＜技術的思想１２＞
前記路面検知部は、外乱光を用いて、前記路面を検知する、技術的思想１１に記載の物体検知装置。

＜技術的思想１３＞
前記路面検知部は、前記センサが測距した点群を用いて、前記路面を検知する、技術的思想１１又は１２に記載の物体検知装置。

＜技術的思想１４＞
複数の前記信号波形は、第１信号波形と、前記第１信号波形の後で到達する第２信号波形と、を含み、
前記疑似物体判定部は、前記第２信号波形が示す物体の距離が前記第１信号波形が示す物体の距離の実質的にＮ倍の距離を示し、かつ、前記Ｎ倍の距離に前記路面が存在している場合に、前記第２信号波形が示す物体が前記疑似物体でないと判定する、技術的思想１１から１３のいずれか１項に記載の物体検知装置。

＜技術的思想１５＞
複数の前記信号波形は、第１信号波形と、前記第１信号波形の次に到達する第２信号波形と、を含み、
前記疑似物体判定部は、
前記第１信号波形が示す物体の距離の２倍の距離に前記疑似物体の候補が検出されていない場合であっても、前記第１信号波形が示す距離が予め設定された距離範囲である場合であって、前記第２信号波形が示す物体の距離が、前記第１信号波形が示す物体の距離の実質的に３倍の距離を示す場合に、前記第２信号波形が示す物体が前記疑似物体であると判定することを、判定条件として含む、技術的思想１から１４のいずれか１項に記載の物体検知装置。

＜技術的思想１６＞
少なくとも１つのプロセッサ（３ｂ）を備え、測定領域（ＭＡ）へ向けて照射光（ＩＬ）を照射し、前記測定領域の物体からの反射光（ＲＬ）を検出するセンサ（２）から取得する情報に基づいて、物体を検知する物体検知装置であって、
前記プロセッサは、
前記反射光の信号波形であって、時間差を生じて前記センサに到達する第１信号波形（Ｓ１）及び第２信号波形（Ｓ２）を検出することと、
前記第１信号波形の強度及び前記第２信号波形の強度が飽和し、前記第１信号波形の並幅が前記第２信号波形の波幅よりも大きな場合に、前記第２信号波形に関する物体の情報を除去して外部へ出力することと、実行する、物体検知装置。

２：センサ（ＬｉＤＡＲ）、３：処理ユニット（物体検知装置）、３１：ヒストグラム生成部（波形検出部）、３３：疑似物体判定部、ＭＡ：測定領域、ＩＬ：照射光、ＲＬ：反射光、ＶＯ：疑似物体

Claims (16)

1. 測定領域（ＭＡ）へ向けて照射光（ＩＬ）を照射し、前記測定領域の物体からの反射光（ＲＬ）を検出するセンサ（２）から取得する情報に基づいて、物体を検知する物体検知装置であって、
   前記反射光の信号波形であって、時間差を生じて前記センサに到達する複数の信号波形（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）を検出する波形検出部（３１）と、
   複数の前記信号波形の波幅における大小関係に基づき、前記信号波形に示される物体が疑似物体（ＶＯ）であるか否かを判定する疑似物体判定部（３３）と、を備える、物体検知装置。
2. 複数の前記信号波形は、第１信号波形と、前記第１信号波形の後で到達する第２信号波形と、を含み、
   Ｎを２以上の整数とすると、
   前記疑似物体判定部は、前記第２信号波形が示す物体の距離が、前記第１信号波形が示す物体の距離のＮ倍の距離を示すことを判定条件として含む、請求項１に記載の物体検知装置。
3. 前記疑似物体判定部は、前記第２信号波形が示す物体の距離が前記第１信号波形が示す物体の距離のＮ倍の距離を示すことにより、前記第２信号波形を前記疑似物体であると判定した場合に、前記疑似物体以遠に検出された物体の候補を、全てノイズとみなして除去する、請求項２に記載の物体検知装置。
4. 複数の前記信号波形は、第１信号波形と、前記第１信号波形の後で到達する第２信号波形と、を含み、
   前記疑似物体判定部は、前記第１信号波形の波幅（Ｗ１）が予め設定された波幅閾値以上を示すことを判定条件として含む、請求項１に記載の物体検知装置。
5. 複数の前記信号波形は、第１信号波形と、前記第１信号波形の後で到達する第２信号波形と、を含み、
   前記疑似物体判定部は、前記第１信号波形の波幅と前記第２信号波形の波幅（Ｗ２）との差分が予め設定された差分閾値以上を示すことを判定条件として含む、請求項１に記載の物体検知装置。
6. 複数の前記信号波形は、第１信号波形と、前記第１信号波形の後で到達する第２信号波形と、を含み、
   前記疑似物体判定部は、前記第２信号波形のピーク強度（ＰＩ）が強度閾値以上を示すことを判定条件として含む、請求項１に記載の物体検知装置。
7. 物体の種類に応じた前記信号波形の強度の飽和状態を回避するように、前記反射光の測定条件を変更する測定条件変更部（３４）を、さらに備える、請求項１に記載の物体検知装置。
8. 前記信号波形の強度は、前記センサの画素のうち開口領域に検出された前記反射光に基づいて得られ、
   前記測定条件変更部は、前記測定条件の変更として、前記開口領域の大きさを変更する、請求項７に記載の物体検知装置。
9. 前記信号波形の強度は、前記センサの画素のうち開口領域に検出された前記反射光に基づいて得られ、
   前記測定条件変更部は、前記測定条件の変更として、前記開口領域の位置を変更する、請求項７に記載の物体検知装置。
10. 前記測定条件変更部は、前記測定条件の変更として、前記センサから照射する前記照射光の発光強度を、変更前よりも弱い強度とする、請求項７に記載の物体検知装置。
11. 前記センサの情報に基づき、路面（ＲＲ）を検知する路面検知部（３６）を、さらに備え、
    前記疑似物体判定部は、前記疑似物体の候補の位置が前記路面の位置に含まれている場合、前記候補を前記疑似物体でないと判定することを、判定条件として含む、請求項１から１０のいずれか１項に記載の物体検知装置。
12. 前記路面検知部は、外乱光を用いて、前記路面を検知する、請求項１１に記載の物体検知装置。
13. 前記路面検知部は、前記センサが測距した点群を用いて、前記路面を検知する、請求項１１に記載の物体検知装置。
14. 複数の前記信号波形は、第１信号波形と、前記第１信号波形の後で到達する第２信号波形と、を含み、
    前記疑似物体判定部は、前記第２信号波形が示す物体の距離が前記第１信号波形が示す物体の距離の実質的にＮ倍の距離を示し、かつ、前記Ｎ倍の距離に前記路面が存在している場合に、前記第２信号波形が示す物体が前記疑似物体でないと判定することを、判定条件として含む、請求項１１に記載の物体検知装置。
15. 複数の前記信号波形は、第１信号波形と、前記第１信号波形の次に到達する第２信号波形と、を含み、
    前記疑似物体判定部は、前記第１信号波形が示す物体の距離の２倍の距離に前記疑似物体の候補が検出されていない場合であっても、前記第１信号波形が示す距離が予め設定された距離範囲である場合であって、前記第２信号波形が示す物体の距離が、前記第１信号波形が示す物体の距離の実質的に３倍の距離を示す場合に、前記第２信号波形が示す物体が前記疑似物体であると判定することを、判定条件として含む、請求項１に記載の物体検知装置。
16. 物体を検知するために、少なくとも１つのプロセッサ（３ｂ）により実行される物体検知方法であって、
    センサ（２）に、測定領域（ＭＡ）へ向けて光を照射させることと、
    前記センサに、前記測定領域の物体からの反射光（ＲＬ）を検出させることと、
    前記反射光の信号波形であって、時間差を生じて前記センサに到達する複数の信号波形（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）を検出すること、
    複数の前記信号波形の波幅における大小関係に基づき、前記信号波形に示される物体が疑似物体であるか否かを判定することと、を含む、物体検知方法。

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