JP7231054B2

JP7231054B2 - 誤差推定装置、誤差推定方法、誤差推定プログラム

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Publication number: JP7231054B2
Application number: JP2021551660A
Authority: JP
Inventors: 龍介大畠; 聖人野口
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2019-10-08
Filing date: 2020-10-06
Publication date: 2023-03-01
Anticipated expiration: 2040-10-06
Also published as: US20220228871A1; CN114514412B; WO2021070813A1; CN114514412A; US11802772B2; JPWO2021070813A1

Description

関連出願の相互参照

この出願は、２０１９年１０月８日に日本に出願された特許出願第２０１９－１８５３８７号を基礎としており、基礎の出願の内容を、全体的に、参照により援用している。

本開示は、慣性センサに生じるバイアス誤差の推定処理技術に、関する。

近年の車両には、外界から感知する光の反射点距離に応じた反射距離画像を取得する光学センサと、外界から感知する外光に応じた外光画像を取得する外界カメラとが、慣性情報を取得する慣性センサと共に搭載されている。こうした車両において、例えば温度変化等に応じて慣性センサに生じるバイアス誤差を補正する技術が、特許文献１に開示されている。

特表２０１８―５２６６２６号公報

さて、特許文献１の開示技術では、視覚慣性オドメトリとして、カメラにより取得された画像が、バイアス誤差の補正に利用される。視覚慣性オドメトリでは、補正すべきバイアス誤差を推定するために、カメラの取得画像において特徴点を追跡する必要がある。カメラの取得画像に特徴点が少ない場合、バイアス誤差の推定精度は確保され難くなる。

本開示の課題は、バイアス誤差を高精度に推定する誤差推定装置を、提供することにある。本開示の別の課題は、バイアス誤差を高精度に推定する誤差推定方法を、提供することにある。本開示のさらに別の課題は、バイアス誤差を高精度に推定する誤差推定プログラムを、提供することにある。

以下、課題を解決するための本開示の技術的手段について、説明する。

本開示の第一態様は、
慣性情報を取得する慣性センサと、外界から感知する光の反射点距離に応じた反射距離画像を取得する光学センサと、外界から感知する外光に応じた外光画像を取得する外界カメラと、を搭載した車両において、慣性センサに生じるバイアス誤差の推定処理を遂行する誤差推定装置であって、
バイアス誤差を予測する誤差予測部と、
ローリングシャッタにより光学センサが取得する反射距離画像と、グローバルシャッタにより外界カメラが取得する外光画像とに基づき、誤差予測部によるバイアス誤差の再予測の要否を判定する処理判定部と、を備える。

本開示の第二態様は、
慣性情報を取得する慣性センサと、外界から感知する光の反射点距離に応じた反射距離画像を取得する光学センサと、外界から感知する外光に応じた外光画像を取得する外界カメラと、を搭載した車両において、慣性センサに生じるバイアス誤差の推定処理を遂行する誤差推定方法であって、
バイアス誤差を予測する予測プロセスと、
ローリングシャッタにより光学センサが取得する反射距離画像と、グローバルシャッタにより外界カメラが取得する外光画像とに基づき、予測プロセスによるバイアス誤差の再予測の要否を判定する判定プロセスと、を含む。

本開示の第三態様は、
慣性情報を取得する慣性センサと、外界から感知する光の反射点距離に応じた反射距離画像を取得する光学センサと、外界から感知する外光に応じた外光画像を取得する外界カメラと、を搭載した車両において、慣性センサに生じるバイアス誤差の推定処理を遂行するために記憶媒体に格納され、プロセッサに実行させる命令を含む誤差推定プログラムであって、
命令は、
バイアス誤差を予測させる予測プロセスと、
ローリングシャッタにより光学センサが取得する反射距離画像と、グローバルシャッタにより外界カメラが取得する外光画像とに基づき、予測プロセスによるバイアス誤差の再予測の要否を判定させる判定プロセスと、を含む。

これら第一～第三態様の推定処理によると、ローリングシャッタにより光学センサが取得の反射距離画像と、グローバルシャッタにより外界カメラが取得の外光画像との差は、バイアス誤差の予測が正確なほど、小さくすることができる。そこで、バイアス誤差の再予測の要否が反射距離画像と外光画像とに基づき判定されることによれば、バイアス誤差が正確に予測されるまで、推定処理が繰り返され得る。故に、バイアス誤差を高精度に推定することが可能となる。

本開示の第四態様は、
慣性情報を取得する慣性センサと、外界から感知する光の反射点距離に応じた反射距離画像を取得する光学センサと、外界から感知する外光に応じた外光画像を取得する外界カメラと、を搭載した車両において、慣性センサに生じるバイアス誤差の推定処理を遂行する誤差推定装置であって、
バイアス誤差を予測する誤差予測部と、
誤差予測部により予測されるバイアス誤差を、慣性情報に対して補正する誤差補正部と、
一括露光するグローバルシャッタにより外界カメラが外光画像を取得するシャッタフレーム内での車両の運動による移動量を、シャッタフレーム内に順次露光するローリングシャッタにより光学センサが取得する反射距離画像に対して、誤差補正部によりバイアス誤差の補正される慣性情報に基づき補償する運動補償部と、
運動補償部により移動量の補償される反射距離画像と、外光画像との対比により、それら画像の差分を抽出する差分抽出部と、
誤差予測部によるバイアス誤差の予測まで推定処理を差し戻すか否かを、差分抽出部により抽出される差分に基づき判定する処理判定部と、を備える。

本開示の第五態様は、
慣性情報を取得する慣性センサと、外界から感知する光の反射点距離に応じた反射距離画像を取得する光学センサと、外界から感知する外光に応じた外光画像を取得する外界カメラと、を搭載した車両において、慣性センサに生じるバイアス誤差の推定処理を遂行する誤差推定方法であって、
バイアス誤差を予測する予測プロセスと、
予測プロセスにより予測されるバイアス誤差を、慣性情報に対して補正する補正プロセスと、
一括露光するグローバルシャッタにより外界カメラが外光画像を取得するシャッタフレーム内での車両の運動による移動量を、シャッタフレーム内に順次露光するローリングシャッタにより光学センサが取得する反射距離画像に対して、補正プロセスによりバイアス誤差の補正される慣性情報に基づき補償する補償プロセスと、
補償プロセスにより移動量の補償される反射距離画像と、外光画像との対比により、それら画像の差分を抽出する抽出プロセスと、
予測プロセスによるバイアス誤差の予測まで推定処理を差し戻すか否かを、抽出プロセスにより抽出される差分に基づき判定する判定プロセスと、を含む。

本開示の第六態様は、
慣性情報を取得する慣性センサと、外界から感知する光の反射点距離に応じた反射距離画像を取得する光学センサと、外界から感知する外光に応じた外光画像を取得する外界カメラと、を搭載した車両において、慣性センサに生じるバイアス誤差の推定処理を遂行するために記憶媒体に格納され、プロセッサに実行させる命令を含む誤差推定プログラムであって、
命令は、
バイアス誤差を予測させる予測プロセスと、
予測プロセスにより予測されるバイアス誤差を、慣性情報に対して補正させる補正プロセスと、
一括露光するグローバルシャッタにより外界カメラが外光画像を取得するシャッタフレーム内での車両の運動による移動量を、シャッタフレーム内に順次露光するローリングシャッタにより光学センサが取得する反射距離画像に対して、補正プロセスによりバイアス誤差の補正される慣性情報に基づき補償させる補償プロセスと、
補償プロセスにより移動量の補償される反射距離画像と、外光画像との対比により、それら画像の差分を抽出させる抽出プロセスと、
予測プロセスによるバイアス誤差の予測まで推定処理を差し戻すか否かを、抽出プロセスにより抽出される差分に基づき判定させる判定プロセスと、を含む。

これら第四～第六態様の推定処理によると、一括露光するグローバルシャッタにより外界カメラが外光画像を取得のシャッタフレーム内にて、順次露光するローリングシャッタにより光学センサが取得の反射距離画像に対しては、車両運動による移動量が補償される。このとき、バイアス誤差の補正される慣性情報に基づき移動量の補償される反射距離画像では、バイアス誤差の予測が正確なほど、外光画像との対比により抽出される差分が小さくなる。そこで、バイアス誤差の予測まで推定処理を差し戻すか否かが、反射距離画像と外光画像との差分に基づき判定されることによれば、バイアス誤差が正確に予測されるまで推定処理が繰り返され得る。故に、バイアス誤差を高精度に推定することが可能である。

第一実施形態による誤差推定装置の全体構成を示すブロック図である。第一実施形態による誤差推定装置の詳細構成を示すブロック図である。第一実施形態による外界カメラ（ａ）及び光学センサ（ｂ）を説明するための模式図である。第一実施形態による外界画像（ａ）及び反射距離画像（ｂ）を説明するための模式図である。第一実施形態による運動補償ブロックを説明するための模式図である。第一実施形態による運動補償ブロックを説明するための模式図である。第一実施形態による差分抽出ブロックを説明するための模式図である。第一実施形態による差分抽出ブロックを説明するための模式図である。第一実施形態による誤差推定方法を示すフローチャートである。第二実施形態による光学センサを説明するための模式図である。第二実施形態による誤差推定装置の詳細構成を示すブロック図である。

以下、複数の実施形態を図面に基づき説明する。尚、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で、重複する説明を省略する場合がある。また、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。さらに、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わせることができる。

（第一実施形態）
図１に示すように、第一実施形態による誤差推定装置１は、車両３に搭載される。車両３は、自己位置推定といった運動推定の結果に基づき走行する、例えば高度運転支援車又は自動運転車等である。尚、以下の説明では、水平面上における車両３の水平方向のうち横方向及び前後方向をそれぞれ単に、横方向及び前後方向という。また、以下の説明では、水平面上における車両３の鉛直方向を単に、鉛直方向という。

車両３には、誤差推定装置１と共に、センサ系２が搭載される。図１，２に示すようにセンサ系２は、慣性センサ２０と光学センサ２２と外界カメラ２４とを少なくとも含んで、構成される。

慣性センサ２０は、例えば車両３の運動推定等に活用可能な慣性情報Ｉｂを取得する、所謂ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）である。慣性センサ２０は、車両３の前後方向と横方向と鉛直方向との三軸まわりにおける、例えば角度、角速度及び角加速度等のうち少なくとも一種類を、慣性情報Ｉｂとして取得する。そこで慣性センサ２０は、例えばジャイロ及び加速度センサ等のうち少なくとも一種類を含んで、構成される。

第一実施形態の光学センサ２２は、例えば車両３の運動推定等に活用可能な反射距離画像Ｉｒを取得する、所謂ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging / Laser Imaging Detection and Ranging）である。光学センサ２２は、車両３の外界に向けてレーザ光を照射して当該レーザ光の反射光を受光することにより、レーザ光が反射された反射点までの距離（反射点距離）に応じた反射距離画像Ｉｒを取得する。これにより反射距離画像Ｉｒは、レーザ光を反射した物体までの距離を示す情報を含む画像となる。図２に示すように光学センサ２２は、レーザ素子２２０、撮像素子２２１及び撮像回路２２２を有している。

撮像回路２２２は、断続的なパルスビーム状で、かつ横方向にビームステアリング角だけ走査されるように、レーザ素子２２０から車両３の外界へ向かう赤外線レーザ光（以下、単にレーザ光という）を、照射制御する。このレーザ光照射に伴って撮像回路２２２は、撮像素子２２１の構成画素において横方向に単列又は複数の縦画素列を、横方向に駆動されるビームステアリング角に対応した走査ライン毎に順次露光並びに順次走査する、ローリングシャッタを実現する。即ちローリングシャッタとは、所定のフレームサイズの画像の分割画像を、時間差を伴って順次取得するシャッタ方式を、意味する。撮像回路２２２は、撮像素子２２１の露光された画素毎に感知される反射光の、レーザ光照射時点からの到達時間に応じた当該反射光の反射点までの距離値を、それら画素毎に対応したビームステアリング角と関連付けてデータ化することで、反射距離画像Ｉｒを取得する。

ここで、撮像素子２２１の露光された画素毎に感知される反射光の強度に応じた輝度値が、それら画素毎に対応したビームステアリング角と関連付けて撮像回路２２２によりデータ化されることで、反射距離画像Ｉｒに含まれていてもよい。また撮像素子２２１には、断続的なレーザ光照射のインターバル中に車両３の外界から感知する外光に応じて、撮像する機能が備えられていてもよい。この場合、撮像素子２２１の露光された画素毎に感知される外光の強度に応じた輝度値が、それら画素毎に対応したビームステアリング角と関連付けて撮像回路２４２によりデータ化されることで、反射距離画像Ｉｒに含まれていてもよい。

外界カメラ２４は、例えば車両３の運動推定等に活用可能な外光画像Ｉｏを取得する、所謂車載カメラである。外界カメラ２４は、車両３の外界から外光を受光して撮像することにより、当該外光の強度に応じた外光画像Ｉｏを取得する。外界カメラ２４は、撮像素子２４１及び撮像回路２４２を有している。

撮像回路２４２は、撮像素子２４１の構成画素において横方向に複数の縦画素列を、それぞれ対応する走査ラインで一括露光並びに一括走査する、グローバルシャッタを実現する。即ちグローバルシャッタとは、所定のフレームサイズの画像を一括で取得するシャッタ方式を、意味する。撮像回路２４２は、撮像素子２４１の露光された画素毎に感知される外光の強度に応じた輝度値を、それら画素毎に対応した画素角と関連付けてデータ化することで、外光画像Ｉｏを取得する。

外界カメラ２４において全ての走査ラインが走査されるグローバルシャッタフレームＦｏには、光学センサ２２において全ての走査ラインが走査されるローリングシャッタフレームＦｒに対して、短い画像取得期間であるフレーム期間と、近接した開始タイミングとが、設定されている。そこで、図３に示すようにフレームＦｏ，Ｆｒの開始タイミングが同期されている場合に、外光画像Ｉｏと比べて反射距離画像Ｉｒは、図４に示すように見かけ上、車両３の走行側とは逆側に圧縮且つ当該圧縮分だけ余分に外界を観測して、取得されることになる。尚、図４は、各画像Ｉｒ，Ｉｏそのものではなく、各画像Ｉｒ，Ｉｏに映る外界範囲を模式的に示している。

図１に示すように第一実施形態の誤差推定装置１は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）、ワイヤハーネス及び内部バス等のうち少なくとも一種類を介して、センサ系２の各構成要素２０，２２，２４に接続されている。誤差推定装置１は、少なくとも一つの専用コンピュータを含んで構成される。誤差推定装置１を構成する専用コンピュータは、車両３の自己位置を推定するロケータのＥＣＵ（Electronic Control Unit）であってもよい。誤差推定装置１を構成する専用コンピュータは、車両３の高度運転支援又は自動運転を制御するＥＣＵであってもよい。誤差推定装置１を構成する専用コンピュータは、車両３と外界との間の通信を制御するＥＣＵであってもよい。

誤差推定装置１は、こうした専用コンピュータを含んで構成されることで、メモリ１０及びプロセッサ１２を少なくとも一つずつ有している。メモリ１０は、コンピュータにより読み取り可能なプログラム及びデータ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一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。プロセッサ１２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一種類を、コアとして含む。プロセッサ１２は、メモリ１０に記憶された誤差推定プログラムに含まれる複数の命令を、実行する。これにより誤差推定装置１は、慣性センサ２０に生じるバイアス誤差Ｂの推定処理を遂行するための複数の機能ブロックを、図２に示すように構築する。尚、以下の説明では、バイアス誤差Ｂの推定処理を単に、誤差推定処理という。

誤差推定装置１により構築される複数の機能ブロックには、誤差補正ブロック１００、運動補償ブロック１２０、差分抽出ブロック１４０、処理判定ブロック１６０及び誤差予測ブロック１８０が含まれる。

誤差補正ブロック１００には、後に詳述するように誤差予測ブロック１８０により予測されることでメモリ１０に記憶された最新のバイアス誤差Ｂが、入力される（即ち、読み出される）。それと共に誤差補正ブロック１００には、時刻ｋにて慣性センサ２０により取得された最新の慣性情報Ｉｂが、入力される。ここで時刻ｋは、グローバルシャッタフレームＦｏの開始タイミング（図３参照）を表している。

こうした入力を受けて誤差補正ブロック１００は、最新の慣性情報Ｉｂに対して、最新のバイアス誤差Ｂを補正する。この補正は、慣性情報Ｉｂからバイアス誤差Ｂを減算することで、実現される。

図２に示す運動補償ブロック１２０には、誤差補正ブロック１００によりバイアス誤差Ｂの補正された時刻ｋでの慣性情報Ｉｂが、入力される。それと共に運動補償ブロック１２０には、時刻ｋを開始タイミングとするグローバルシャッタフレームＦｏ内に光学センサ２２により取得された最新の反射距離画像Ｉｒが、入力される。図５に示すように最新の反射距離画像Ｉｒは、走査ライン毎の各画素に関して、距離値Ｌｒ［ｋ，ｉ，ｊ］と、ビームステアリング角θｒ［ｋ，ｉ，ｊ］及びψｒ［ｋ，ｉ，ｊ］とを、最新データ値として含む。

ここで［ｋ，ｉ，ｊ］は、時刻ｋと、走査ライン毎の並び順且つ走査順を表す走査番号ｉと、走査ライン毎の各画素を表す画素番号ｊとにより、最新データ値Ｌｒ，θｒ，ψｒを特定するインデックスである。即ちＬｒ［ｋ，ｉ，ｊ］，θｒ［ｋ，ｉ，ｊ］及びψｒ［ｋ，ｉ，ｊ］は、下記数１の時刻ｈ（図３参照）を走査タイミングとする走査ライン毎の最新データ値として、運動補償ブロック１２０へ入力される。

ここで上記数１は、フレームＦｏ，Ｆｒの開始タイミング間での同期ずれ時間を加味した時刻ｈを、時刻ｋと走査番号ｉと走査ライン間での時間間隔Δｈ（図５参照）とを用いて近似的に定義している。そこで図６に示すようにθｒ［ｋ，ｉ，ｊ］は、レーザ素子２２０により照射されてから撮像素子２２１のうち、番号ｉ，ｊでの特定画素により時刻ｈにて感知されるレーザ光に関して、鉛直方向におけるビームステアリング角を表している。一方でψｒ［ｋ，ｉ，ｊ］は、レーザ素子２２０により照射されてから撮像素子２２１のうち、番号ｉ，ｊでの特定画素により時刻ｈにて感知されるレーザ光に関して、横方向におけるビームステアリング角を、表している。

こうした入力を受けて運動補償ブロック１２０は、反射距離画像Ｉｒの最新データ値に対して、グローバルシャッタフレームＦｏ内での車両３の運動（図３参照）による移動量を、バイアス誤差Ｂの補正された慣性情報Ｉｂに基づき、補償する。具体的に運動補償ブロック１２０は、バイアス誤差Ｂの補正された慣性情報Ｉｂに基づく各種の航法演算のうち少なくとも一種類により、時刻ｋにおける車両３の自己位置Ｐ［ｋ，ｉ］及び方向余弦行列Ｃ［ｋ，ｉ］を算出する。

ここで［ｋ，ｉ］は、時刻ｋと走査番号ｉとにより、算出結果Ｐ，Ｃを特定するインデックスである。即ちＰ［ｋ，ｉ］及びＣ［ｋ，ｉ］は、同一走査ラインの画素同士では共通に算出される。そこで運動補償ブロック１２０は、最新データ値Ｌｒ［ｋ，ｉ，ｊ］、θｒ［ｋ，ｉ，ｊ］及びψｒ［ｋ，ｉ，ｊ］に対して、グローバルシャッタフレームＦｏ内では走査番号ｉ毎に変化する車両３の移動量を、算出結果Ｐ［ｋ，ｉ］及びＣ［ｋ，ｉ］を用いた下記数２により補償する。その結果として運動補償ブロック１２０は、走査ライン毎の各画素に関して、車両移動量の補償された反射距離画像Ｉｒの最新データ値となる下記数２の三次元極座標Ｒ［ｋ，ｉ，ｊ］を、算出する。尚、以下の説明では、グローバルシャッタフレームＦｏ内での車両３の移動量を単に、車両移動量という。

図２に示すように差分抽出ブロック１４０は、反射距離画像Ｉｒ及び外光画像Ｉｏをそれぞれ前処理するサブブロック１４２，１４４と、それら前処理された画像Ｉｒ，Ｉｏ同士を対比処理するサブブロック１４６とを、有している。

差分抽出ブロック１４０におけるサブブロック１４２には、運動補償ブロック１２０により算出された自己位置Ｐ［ｋ，ｉ］及び方向余弦行列Ｃ［ｋ，ｉ］のうち、時刻ｋに対応する自己位置Ｐ［ｋ，１］及び方向余弦行列Ｃ［ｋ，１］が、入力される。それと共にサブブロック１４２には、運動補償ブロック１２０により車両移動量の補償された反射距離画像Ｉｒが、入力される。

こうした入力を受けてサブブロック１４２は、グローバルシャッタフレームＦｏの開始タイミングである時刻ｋからのずれ分を、反射距離画像Ｉｒに対して補償する。具体的にサブブロック１４２は、車両移動量の補償された反射距離画像Ｉｒの最新データ値として運動補償ブロック１２０により算出された各画素の三次元極座標Ｒ［ｋ，ｉ，ｊ］を、下記数３の三次元直交座標Ｒｒ［ｋ，ｉ，ｊ］へそれぞれ変換する。

ここで上記数３は、グローバルシャッタフレームＦｏの開始タイミングである時刻ｋでの方向余弦行列Ｃ［ｋ，１］の転置行列ＣＴ［ｋ，１］と、グローバルシャッタフレームＦｏ内の三次元極座標Ｒ［ｋ，ｉ，ｊ］とを用いて、三次元直交座標Ｒｒ［ｋ，ｉ，ｊ］を定義している。そこでサブブロック１４２は、座標変換された反射距離画像Ｉｒの最新データ値となる各画素の三次元直交座標Ｒｒ［ｋ，ｉ，ｊ］に対してさらに、時刻ｈにおける時刻ｋからのずれ分を、時刻ｋでの自己位置Ｐ［ｋ，１］を用いた下記数４により補償する。その結果としてサブブロック１４２は、各画素に対応するレーザ光反射点を時刻ｋにて車両３から観た場合の相対的な位置情報として、下記数４の相対直交座標ｘ，ｙ，ｚを算出する。

サブブロック１４２はさらに、算出した各画素の相対直交座標ｘ，ｙ，ｚを、下記数５～７により変換する。その結果としてサブブロック１４２は、距離値Ｌｒ［ｋ，ｉ，ｊ］と、ビームステアリング角θｒ［ｋ，ｉ，ｊ］及びψｒ［ｋ，ｉ，ｊ］とを、時刻ｋに合わせてずれの補償された反射距離画像Ｉｒの最新データ値として、算出する。

図２に示す差分抽出ブロック１４０においてサブブロック１４４には、サブブロック１４２により算出された反射距離画像Ｉｒの最新データ値のうちビームステアリング角θｒ［ｋ，ｉ，ｊ］及びψｒ［ｋ，ｉ，ｊ］が、入力される。それと共にサブブロック１４４には、時刻ｋを開始タイミングとするグローバルシャッタフレームＦｏ内に外界カメラ２４により取得された最新の外光画像Ｉｏが、入力される。図７に示すように最新の外光画像Ｉｏは、走査ライン毎の各画素に関して、輝度値Ｓｏ［ｋ，ｍ，ｎ］と、画素角θｏ［ｋ，ｍ，ｎ］及びψｏ［ｋ，ｍ，ｎ］とを、最新データ値として含む。

ここで［ｋ，ｍ，ｎ］は、時刻ｋと、走査ライン毎の並び順を表す走査番号ｍと、走査ライン毎の各画素を表す画素番号ｎとにより、最新データ値Ｓｏ，θｏ，ψｏを特定するインデックスである。ここで、外光画像Ｉｏに関する走査番号ｍの最大値は、反射距離画像Ｉｒに関する走査番号ｉの最大値よりも大きく、また外光画像Ｉｏに関する画素番号ｎの最大値は、反射距離画像Ｉｒに関する画素番号ｊの最大値よりも大きい。即ち外光画像Ｉｏは、反射距離画像Ｉｒよりも多い画素数にて高精細に生成される。

また、図８に示すようにθｏ［ｋ，ｍ，ｎ］は、撮像素子２４１のうち番号ｍ，ｎでの特定画素により時刻ｋにて感知される外光に関して、鉛直方向における画素角を表している。一方でψｏ［ｋ，ｉ，ｊ］は、撮像素子２４１のうち番号ｍ，ｎでの特定画素により時刻ｋにて感知される外光に関して、横方向における画素角を表している。

こうした入力を受けてサブブロック１４４は、反射距離画像Ｉｒと外光画像Ｉｏとのうち、高精細側を低精細側に合わせて補間する。即ちサブブロック１４４は、高精細側の外光画像Ｉｏを低精細側の反射距離画像Ｉｒに対して、補間によりマッチングさせる。具体的にサブブロック１４４は、各画素でのビームステアリング角θｒ［ｋ，ｉ，ｊ］及びψｒ［ｋ，ｉ，ｊ］に対して、それぞれ下記数８，９を満たすインデックスの画素角θｏ及びψｏを、図７の如く探索する。

ここで上記数８は、横方向に相互隣接する画素のインデックスを、［ｋ，ｍ，ｎ］及び［ｋ，ｍ+１，ｎ］と表記している。この表記下にて上記数８は、θｏ［ｋ，ｍ，ｎ］及びθｏ［ｋ，ｍ+１，ｎ］を用いて、ビームステアリング角θｒ［ｋ，ｉ，ｊ］の探索条件を定義している。一方で上記数９は、鉛直方向に相互隣接する画素のインデックスを、［ｋ，ｍ，ｎ］及び［ｋ，ｍ，ｎ+１］と表記している。この表記下にて上記数９は、画素角θｏ［ｋ，ｍ，ｎ］及びθｏ［ｋ，ｍ，ｎ+１］を用いて、ビームステアリング角ψｒ［ｋ，ｉ，ｊ］の探索条件を定義している。これらのことからサブブロック１４４は、各画素でのビームステアリング角θｒ［ｋ，ｉ，ｊ］及びψｒ［ｋ，ｉ，ｊ］に外光画像Ｉｏ上にて該当する座標の輝度値Ｓｏ［ｋ，ｉ，ｊ］を、下記数１０～１２の内分補間（図７参照）により算出する。

ここで上記数１０は、横方向に相互隣接する画素のインデックスを、［ｋ，ｍ，ｎ］及び［ｋ，ｍ+１，ｎ］と表記している。この表記下にて上記数１０は、画素角θｏ［ｋ，ｍ，ｎ］及びθｏ［ｋ，ｍ+１，ｎ］と、それぞれ対応する輝度値Ｓｏ［ｋ，ｍ，ｎ］及びＳｏ［ｋ，ｍ+１，ｎ］と、ビームステアリング角θｒ［ｋ，ｉ，ｊ］とを用いて、変数Ｓ１を定義している。

一方で上記数１１は、鉛直方向に相互隣接する画素のインデックスを、［ｋ，ｍ，ｎ］及び［ｋ，ｍ，ｎ+１］と表記している。また上記数１１は、横方向に相互隣接する画素のインデックスを［ｋ，ｍ，ｎ］及び［ｋ，ｍ+１，ｎ］と表記した場合に、後者［ｋ，ｍ+１，ｎ］の画素とは鉛直方向に隣接する画素のインデックスを［ｋ，ｍ+１，ｎ+１］と表記している（図７参照）。換言すれば上記数１１は、鉛直方向に相互隣接する画素のインデックスを［ｋ，ｍ，ｎ］及び［ｋ，ｍ，ｎ+１］と表記した場合に、後者［ｋ，１，ｎ+１］の画素とは横方向に隣接する画素のインデックスを［ｋ，ｍ+１，ｎ+１］と表記しているともいえる（図７参照）。これらの表記下にて上記数１１は、画素角θｏ［ｋ，ｍ，ｎ+１］及びθｏ［ｋ，ｍ+１，ｎ+１］と、それぞれ対応する輝度値Ｓｏ［ｋ，ｍ，ｎ+１］及びＳｏ［ｋ，ｍ+１，ｎ+１］と、ビームステアリング角θｒ［ｋ，ｉ，ｊ］とを用いて、変数Ｓ２を定義している。

さらに上記数１２は、鉛直方向に相互隣接する画素のインデックスを、［ｋ，ｍ，ｎ］及び［ｋ，ｍ，ｎ+１］と表記している。この表記下にて上記数１２は、画素角ψｏ［ｋ，ｍ，ｎ］及びψｏ［ｋ，ｍ，ｎ+１］と、上記数１０，１１の変数Ｓ１，Ｓ２と、ビームステアリング角ψｒ［ｋ，ｉ，ｊ］とを用いて、補間された外光画像Ｉｏの輝度値Ｓｏ［ｋ，ｉ，ｊ］を定義している。

図２に示す差分抽出ブロック１４０においてサブブロック１４６には、サブブロック１４２により算出された反射距離画像Ｉｒの最新データ値として、距離値Ｌｒ［ｋ，ｉ，ｊ］が入力される。この入力を受けてサブブロック１４６は、距離値Ｌｒ［ｋ，ｉ，ｊ］に対する各種のフィルタ処理のうち少なくとも一種類により、最新の反射距離画像Ｉｒにおけるエッジを抽出する。その結果としてサブブロック１４６は、抽出したエッジに対応する各画素に関して、横方向又は鉛直方向に相互隣接する画素同士での距離値Ｌｒ［ｋ，ｉ，ｊ］の差を、エッジ画像値Ｌｒｅ［ｋ，ｉ，ｊ］として算出する。

サブブロック１４６には、サブブロック１４４により補間された外光画像Ｉｏの最新データ値として、輝度値Ｓｏ［ｋ，ｉ，ｊ］が入力される。この入力を受けてサブブロック１４６は、輝度値Ｓｏ［ｋ，ｉ，ｊ］に対する各種のフィルタ処理のうち少なくとも一種類により、最新の外光画像Ｉｏにおけるエッジを抽出する。その結果としてサブブロック１４６は、抽出したエッジに対応する各画素に関して、横方向又は鉛直方向に相互隣接する画素同士での輝度値Ｓｏ［ｋ，ｉ，ｊ］の差を、エッジ画像値Ｓｏｅ［ｋ，ｉ，ｊ］として算出する。

サブブロック１４６は、こうした算出されたエッジ画像値Ｌｒｅ［ｋ，ｉ，ｊ］及びＳｏｅ［ｋ，ｉ，ｊ］に関して、互いに対応する各画素毎に反射距離画像Ｉｒと外光画像Ｉｏとを対比することで、それら画像Ｉｏ，Ｉｒの差分Ｅ［ｋ，ｉ，ｊ］を抽出する。具体的にサブブロック１４６は、インデックスの同じエッジ画像値Ｌｒｅ［ｋ，ｉ，ｊ］及びＳｏｅ［ｋ，ｉ，ｊ］同士を、それぞれのバラツキ範囲により正規化してから対比する下記数１３により、それら画像値間の差分Ｅ［ｋ，ｉ，ｊ］を算出する。即ちサブブロック１４６は、反射距離画像Ｉｒと外光画像Ｉｏとのエッジに関する画像値Ｌｒｅ［ｋ，ｉ，ｊ］及びＳｏｅ［ｋ，ｉ，ｊ］同士をそれぞれのバラツキ範囲により正規化してから、それらエッジ同士の対比並びに差分抽出を実行する。

ここで上記数１３の右辺第一項は、反射距離画像Ｉｒにおけるエッジ画像値Ｌｒｅ［ｋ，ｉ，ｊ］の最大値及び最小値を、それぞれＬｒｅｍａｘ［ｋ，ｉ，ｊ］及びＬｒｅｍｉｎ［ｋ，ｉ，ｊ］と表記している。この表記下にて上記数１３の右辺第一項は、最大値Ｌｒｅｍａｘ［ｋ，ｉ，ｊ］から最小値Ｌｒｅｍｉｎ［ｋ，ｉ，ｊ］を差し引いたバラツキ範囲により、エッジ画像値Ｌｒｅ［ｋ，ｉ，ｊ］を正規化（即ち、無次元化）している。

一方で上記数１３の右辺第二項は、外光画像Ｉｏにおけるエッジ画像値Ｓｏｅ［ｋ，ｉ，ｊ］の最大値及び最小値を、それぞれＳｏｅｍａｘ［ｋ，ｉ，ｊ］及びＳｏｅｍｉｎ［ｋ，ｉ，ｊ］と表記している。この表記下にて上記数１３の右辺第一項は、最大値Ｓｏｅｍａｘ［ｋ，ｉ，ｊ］から最小値Ｓｏｅｍｉｎ［ｋ，ｉ，ｊ］を減算したバラツキ範囲により、エッジ画像値Ｓｏｅ［ｋ，ｉ，ｊ］を正規化（即ち、無次元化）している。

図２に示す処理判定ブロック１６０には、差分抽出ブロック１４０のうちサブブロック１４６により抽出された最新の画像Ｉｏ，Ｉｒ同士における差分Ｅ［ｋ，ｉ，ｊ］が、入力される。この入力を受けて処理判定ブロック１６０は、誤差予測ブロック１８０によるバイアス誤差Ｂの予測へと誤差推定処理を差し戻すか否かを、差分Ｅ［ｋ，ｉ，ｊ］に基づき判定する。これは、差し戻しによるバイアス誤差Ｂの再予測の要否を差分Ｅ［ｋ，ｉ，ｊ］に基づき判定することと、同義となる。

このとき、互いに対応するエッジ同士の各画素毎に差分Ｅ［ｋ，ｉ，ｊ］を２乗和した値が許容範囲内にある場合には、バイアス誤差Ｂの予測が正確であるとして、差し戻しによる再予測は不要との判定を処理判定ブロック１６０が下す。このように差し戻し不要との判定が下された場合のバイアス誤差Ｂは、例えば車両３の運動推定等において慣性情報Ｉｂの補正に活用される。尚、以下の説明では、各画素毎に差分Ｅ［ｋ，ｉ，ｊ］を２乗和した値を単に、差分Ｅ［ｋ，ｉ，ｊ］の２乗和という。

これに対して、差分Ｅ［ｋ，ｉ，ｊ］の２乗和が許容範囲外にある場合には、バイアス誤差Ｂの予測が不正確であるとして、差し戻しによる再予測を要するとの判定を処理判定ブロック１６０が下す。このように差戻し要との判定が下された場合のバイアス誤差Ｂは、後に詳述する誤差予測ブロック１８０により、メモリ１０に記憶の最新値とは異なる値へ予測し直される。

ここで、誤差予測ブロック１８０の判定基準となる許容範囲は、差分Ｅ［ｋ，ｉ，ｊ］として正確と判断可能な値の上限を閾値として、当該閾値以下の数値範囲に設定されてもよい。許容範囲は、差分Ｅ［ｋ，ｉ，ｊ］としては不正確と判断すべき値の下限を閾値として、当該閾値未満の数値範囲に設定されてもよい。

図２に示す誤差予測ブロック１８０には、始動した車両３の走行開始から初回の誤差推定処理要との判断に伴って、メモリ１０に記憶されているバイアス誤差Ｂの初期値が、入力される（即ち、読み出される）。この入力を受けて誤差予測ブロック１８０は、時刻ｋにおける最新のバイアス誤差Ｂを初期値に仮予測して、メモリ１０に記憶する。ここでバイアス誤差Ｂの初期値は、予め設定された固定値であってもよい。バイアス誤差Ｂの初期値は、過去の誤差推定処理にて予測された可変値であってもよい。

誤差予測ブロック１８０には、処理判定ブロック１６０により差し戻し要との判定が下された場合に、不正確予測のバイアス誤差Ｂがメモリ１０から入力される（即ち、読み出される）。この入力を受けて誤差予測ブロック１８０は、不正確予測のバイアス誤差Ｂに誤差調整値を加算することで、時刻ｋにおける最新のバイアス誤差Ｂを再予測して、メモリ１０に記憶する。このとき誤差予測ブロック１８０は、今回及び前回の誤差推定処理にて抽出された差分Ｅ［ｋ，ｉ，ｊ］間での増減結果に応じて、誤差調整値の符号及び初期値からの可変量を調整する。そこで誤差予測ブロック１８０には、差し戻し要との判定が下された場合に、メモリ１０に記憶されている誤差調整値の初期値も、入力される（即ち、読み出される）。ここで誤差調整値の初期値は、予め設定された固定値であってもよい。誤差調整値の初期値は、過去の誤差推定処理にて予測された可変値であってもよい。

以上より第一実施形態では、誤差補正ブロック１００が「誤差補正部」に相当し、運動補償ブロック１２０が「運動補償部」が相当する。また第一実施形態では、差分抽出ブロック１４０が「差分抽出部」に相当し、処理判定ブロック１６０が「処理判定部」に相当し、誤差予測ブロック１８０が「誤差予測部」に相当する。

ここまで説明した機能ブロック１００，１２０，１４０，１６０，１８０の共同により、誤差推定装置１が誤差推定処理を遂行して実現される誤差推定方法のフローを、図９に従って以下に説明する。尚、本フローは、始動した車両３の走行開始後に繰り返されるグローバルシャッタフレームＦｏ毎に、実行される。また、本フローにおいて各「Ｓ」とは、誤差推定プログラムに含まれた複数命令により実行される複数ステップを、それぞれ意味する。さらに、以下の説明においてインデックスの表記は、省略されている。

Ｓ１０１において誤差予測ブロック１８０は、グローバルシャッタフレームＦｏの開始される時刻ｋにて慣性センサ２０に生じているバイアス誤差Ｂを、メモリ１０に記憶された初期値に仮予測して、メモリ１０に記憶する。

Ｓ１０２において誤差補正ブロック１００は、慣性センサ２０により時刻ｋに取得された最新の慣性情報Ｉｂに対して、Ｓ１０１又は後述のＳ１０８により直前に予測された最新のバイアス誤差Ｂを、補正する。

Ｓ１０３において運動補償ブロック１２０は、時刻ｋに開始されたグローバルシャッタフレームＦｏ内に光学センサ２２により取得された最新の反射距離画像Ｉｒに対して、グローバルシャッタフレームＦｏ内での車両移動量を、補償する。このときの補償は、Ｓ１０２によりバイアス誤差Ｂの補正された慣性情報Ｉｂに、基づく。

Ｓ１０４において差分抽出ブロック１４０のサブブロック１４２は、Ｓ１０３により車両移動量の補償された反射距離画像Ｉｒに対して、グローバルシャッタフレームＦｏの開始タイミングである時刻ｋからのずれ分を、補償する。

Ｓ１０５において差分抽出ブロック１４０のサブブロック１４４は、時刻ｋに開始されたグローバルシャッタフレームＦｏ内に外界カメラ２４により取得された最新の外光画像Ｉｏを、Ｓ１０４によりずれ補償された反射距離画像Ｉｒに合わせて、補間する。このときの補間は、高精細側の外光画像Ｉｏを低精細側の反射距離画像Ｉｒに合わせて、マッチングさせる。

Ｓ１０６において差分抽出ブロック１４０のサブブロック１４６は、Ｓ１０４によりずれ補償された反射距離画像Ｉｒと、Ｓ１０５により補間された外光画像Ｉｏとを、対比することで差分Ｅを抽出する。このときの対比並びに差分抽出は、反射距離画像Ｉｒと外光画像Ｉｏとのエッジに関する画像値Ｌｒｅ，Ｓｏｅがそれぞれのバラツキ範囲により正規化されてから、それらエッジ同士に対して実行される。

Ｓ１０７において処理判定ブロック１６０は、バイアス誤差Ｂの再予測まで誤差推定処理を差し戻すか否かを、Ｓ１０６により抽出された差分Ｅに基づき、判定する。その結果、差戻し不要との判定が下された場合、本フローが終了する。

一方で差し戻し要との判定が下された場合、Ｓ１０８において誤差予測ブロック１８０は、時刻ｋでのバイアス誤差Ｂを再予測してメモリ１０に記憶してから、再度Ｓ１０２を実行させる。このときの再予測は、今回及び前回の誤差推定処理にて差分抽出ブロック１４０により抽出された差分Ｅ間での増減結果に応じて、不正確予測のバイアス誤差Ｂに加算する誤差調整値の可変量を調整することで、実現される。

以上より第一実施形態では、Ｓ１０１，Ｓ１０８が「予測プロセス」に相当し、Ｓ１０２が「補正プロセス」に相当し、Ｓ１０３が「補償プロセス」に相当する。また第一実施形態では、Ｓ１０４，Ｓ１０５，Ｓ１０６が「抽出プロセス」に相当し、Ｓ１０７が「判定プロセス」に相当する。

（作用効果）
以上説明した第一実施形態の作用効果を、以下に説明する。

第一実施形態の推定処理によると、ローリングシャッタにより光学センサ２２が取得の反射距離画像Ｉｒと、グローバルシャッタにより外界カメラ２４が取得の外光画像との差は、バイアス誤差Ｂの予測が正確なほど、小さくすることができる。そこで、バイアス誤差Ｂの再予測の要否が反射距離画像Ｉｒと外光画像Ｉｏとに基づき判定されることによれば、バイアス誤差Ｂが正確に予測されるまで推定処理が繰り返され得る。故に、バイアス誤差Ｂを高精度に推定することが可能となる。

第一実施形態の推定処理によると、一括露光するグローバルシャッタにより外界カメラ２４が外光画像Ｉｏを取得のグローバルシャッタフレームＦｏ内にて、順次露光するローリングシャッタにより光学センサ２２が取得の反射距離画像Ｉｒに対しては、車両移動量が補償される。このとき、バイアス誤差Ｂの補正される慣性情報Ｉｂに基づき車両移動量の補償される反射距離画像Ｉｒでは、バイアス誤差Ｂの予測が正確なほど、外光画像Ｉｏとの対比により抽出される差分Ｅが小さくなる。そこで、バイアス誤差Ｂの予測まで誤差推定処理を差し戻すか否かが、反射距離画像Ｉｒと外光画像Ｉｏとの差分Ｅに基づき判定されることによれば、バイアス誤差Ｂが正確に予測されるまで誤差推定処理が繰り返され得る。故に、バイアス誤差Ｂを高精度に推定することが可能である。

第一実施形態による反射距離画像Ｉｒは、グローバルシャッタフレームＦｏの開始タイミングからのずれ分を補償されてから、外光画像Ｉｏと対比される。これによれば、グローバルシャッタフレームＦｏ内でのローリングシャッタにより光学センサ２２が順次露光して取得された反射距離画像Ｉｒは、グローバルシャッタフレームＦｏの開始タイミングにて外光画像Ｉｏと共に取得された画像となるように、補償され得る。即ち、補償された反射距離画像Ｉｒは外光画像Ｉｏと実質同時に取得と擬制され得ることから、それら画像Ｉｒ，Ｉｏの対比により正確に差分Ｅを抽出して、バイアス誤差Ｂを高精度に推定することが可能となる。

第一実施形態による反射距離画像Ｉｒと外光画像Ｉｏとは、高精細側を低精細側に合わせて補間されてから、対比される。これによれば、精細度の違いによる画像Ｉｒ，Ｉｏ同士のアンマッチングを解消した上で対比により、正確に差分Ｅを抽出することができるので、バイアス誤差Ｂを高精度に推定することが可能となる。

第一実施形態による反射距離画像Ｉｒと外光画像Ｉｏとは、エッジ同士を対比される。これによれば、対比の容易なエッジ同士からは差分Ｅを正確に抽出し易くなるので、バイアス誤差Ｂを高精度に推定することが可能となる。

第一実施形態による反射距離画像Ｉｒと外光画像Ｉｏとは、画像値Ｌｒｅ，Ｓｏｅ同士をそれぞれのバラツキ範囲により正規化されてから、対比される。これによれば、正規化の結果としてスケール合わせされた画像値Ｌｒｅ，Ｓｏｅ同士の対比により、正確に差分Ｅを抽出することができるので、バイアス誤差Ｂを高精度に推定することが可能となる。

（第二実施形態）
図１０，１１に示すように第二実施形態は、第一実施形態の変形例である。

第二実施形態の光学センサ２０２２は、例えば車両３の運動推定等に活用可能な反射距離画像Ｉｒを取得する、所謂ステレオカメラである。光学センサ２０２２は、車両３の外界において外光を反射する反射点から感知した当該外光に応じて、反射距離画像Ｉｒを取得する。具体的に光学センサ２０２２は、第一撮像部２２２０、第二撮像部２２２１及び撮像回路２２２２を有している。

第一撮像部２２２０及び第二撮像部２２２１は、車両３における鉛直方向に沿って光学中心が合うように配置されている。第一撮像部２２２０及び第二撮像部２２２１には、それぞれ第一撮像素子２２２０ａ及び第二撮像部素子２２２１ａが、設けられている。撮像回路２２２２は、各撮像素子２２２０ａ，２２２１ａの構成画素において横方向に複数の縦画素列を、それぞれ対応する走査ライン毎に同期して順次露光並びに順次走査する、ローリングシャッタを実現する。撮像回路２２２２は、各撮像素子２２２０ａ，２２２１ａにおいて同期走査された走査ライン同士での画素毎の感知情報に基づく三角測量演算により、それら画素毎の奥行き情報を生成する。そこで撮像回路２２２２は、同期走査された走査ライン同士での画素毎の奥行き情報として、車両３の外界における外光の反射点までの距離値を、それら画素毎に対応したビームステアリング角と関連付けてデータ化することで、反射距離画像Ｉｒを取得する。

このような第二実施形態によると、レーザ光の反射光を感知する第一実施形態の光学センサ２２に代えて、外光の反射光を感知する光学センサ２０２２を用いても、第一実施形態と同様の作用効果を発揮することが可能となる。

（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。

変形例における誤差推定装置１は、デジタル回路及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）、及び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。

変形例における差分抽出ブロック１４０のサブブロック１４２及びＳ１０４では、反射距離画像Ｉｒにおける時刻ｋからのずれ分が、外光画像Ｉｏにおいて補償されてもよい。変形例における反射距離画像Ｉｒは、外光画像Ｉｏよりも高精細であってもよい。この場合における差分抽出ブロック１４０のサブブロック１４４及びＳ１０５では、高精細側の反射距離画像Ｉｒが低精細側の外光画像Ｉｏに合わせて補間されてもよい。

変形例における差分抽出ブロック１４０のサブブロック１４２，１４６及びＳ１０４，Ｓ１０６では、反射距離画像Ｉｒの距離値Ｌｒと関連付けて同画像Ｉｒに含まれる輝度値が、当該距離値Ｌｒに代えて用いられてもよい。変形例における差分抽出ブロック１４０のサブブロック１４６及びＳ１０６では、反射距離画像Ｉｒの距離値Ｌｒと外光画像Ｉｏの輝度値Ｓｏがそのまま画像値として、対比並びに差分抽出へ供されてもよい。変形例における差分抽出ブロック１４０のサブブロック１４６及びＳ１０６では、反射距離画像Ｉｒと外光画像Ｉｏとのうち、一方が他方に合わせて正規化されてから、対比並びに差分抽出へ供されてもよい。

Claims

慣性情報（Ｉｂ）を取得する慣性センサ（２０）と、外界から感知する光の反射点距離に応じた反射距離画像（Ｉｒ）を取得する光学センサ（２２）と、外界から感知する外光に応じた外光画像（Ｉｏ）を取得する外界カメラ（２４）と、を搭載した車両（３）において、前記慣性センサに生じるバイアス誤差（Ｂ）の推定処理を遂行する誤差推定装置（１）であって、
前記バイアス誤差を予測する誤差予測部（１８０）と、
ローリングシャッタにより前記光学センサが取得する前記反射距離画像と、グローバルシャッタにより前記外界カメラが取得する前記外光画像とに基づき、前記誤差予測部による前記バイアス誤差の再予測の要否を判定する処理判定部（１６０）と、を備える誤差推定装置。
前記車両の運動により生じる前記反射距離画像の圧縮分を、前記バイアス誤差の補正された前記慣性情報に基づき補償する運動補償部（１２０）を、さらに備え、
前記処理判定部は、前記運動補償部により補償される前記反射距離画像と、前記外光画像とに基づき、前記バイアス誤差の補正の要否を判定する請求項１に記載の誤差推定装置。
前記運動補償部により補償される前記反射距離画像と、前記外光画像との対比により、それら画像の差分（Ｅ）を抽出する差分抽出部（１４０）を、さらに備え、
前記処理判定部は、前記差分抽出部により抽出される、前記反射距離画像と前記外光画像との前記差分に基づき、前記バイアス誤差の補正の要否を判定する請求項２に記載の誤差推定装置。
慣性情報（Ｉｂ）を取得する慣性センサ（２０）と、外界から感知する光の反射点距離に応じた反射距離画像（Ｉｒ）を取得する光学センサ（２２）と、外界から感知する外光に応じた外光画像（Ｉｏ）を取得する外界カメラ（２４）と、を搭載した車両（３）において、前記慣性センサに生じるバイアス誤差（Ｂ）の推定処理を遂行する誤差推定装置（１）であって、
前記バイアス誤差を予測する誤差予測部（１８０）と、
前記誤差予測部により予測される前記バイアス誤差を、前記慣性情報に対して補正する誤差補正部（１００）と、
一括露光するグローバルシャッタにより前記外界カメラが前記外光画像を取得するシャッタフレーム（Ｆｏ）内での前記車両の運動による移動量を、前記シャッタフレーム内に順次露光するローリングシャッタにより前記光学センサが取得する前記反射距離画像に対して、前記誤差補正部により前記バイアス誤差の補正される前記慣性情報に基づき補償する運動補償部（１２０）と、
前記運動補償部により前記移動量の補償される前記反射距離画像と、前記外光画像との対比により、それら画像の差分（Ｅ）を抽出する差分抽出部（１４０）と、
前記誤差予測部による前記バイアス誤差の予測まで前記推定処理を差し戻すか否かを、前記差分抽出部により抽出される前記差分に基づき判定する処理判定部（１６０）と、を備える誤差推定装置。
前記差分抽出部は、前記グローバルシャッタにおけるシャッタフレーム（Ｆｏ）の開始タイミングからのずれ分を前記反射距離画像に対して補償してから、前記反射距離画像を前記外光画像と対比する請求項３又は４に記載の誤差推定装置。
前記差分抽出部は、前記反射距離画像と前記外光画像とのうち高精細側を低精細側に合わせて補間してから、それら画像を対比する請求項３～５のいずれか一項に記載の誤差推定装置。
前記差分抽出部は、前記反射距離画像と前記外光画像とのエッジ同士を対比する請求項３～６のいずれか一項に記載の誤差推定装置。
前記差分抽出部は、前記反射距離画像と前記外光画像との画像値（Ｌｒｅ，Ｓｏｅ）同士を、それぞれのバラツキ範囲により正規化してから、対比する請求項３～７のいずれか一項に記載の誤差推定装置。
前記ローリングシャッタの画像取得時間は、前記グローバルシャッタの画像取得時間よりも短く設定される請求項１～８のいずれか一項に記載の誤差推定装置。
慣性情報（Ｉｂ）を取得する慣性センサ（２０）と、外界から感知する光の反射点距離に応じた反射距離画像（Ｉｒ）を取得する光学センサ（２２）と、外界から感知する外光に応じた外光画像（Ｉｏ）を取得する外界カメラ（２４）と、を搭載した車両（３）において、前記慣性センサに生じるバイアス誤差（Ｂ）の推定処理を遂行する誤差推定方法であって、
前記バイアス誤差を予測する予測プロセス（Ｓ１０１，Ｓ１０８）と、
ローリングシャッタにより前記光学センサが取得する前記反射距離画像と、グローバルシャッタにより前記外界カメラが取得する前記外光画像とに基づき、前記予測プロセスによる前記バイアス誤差の再予測の要否を判定する判定プロセス（Ｓ１０７）と、を含む誤差推定方法。
前記車両の運動により生じる前記反射距離画像の圧縮分を、前記バイアス誤差の補正された前記慣性情報に基づき補償する補償プロセス（Ｓ１０３）を、さらに含み、
前記判定プロセスは、前記補償プロセスにより補償される前記反射距離画像と、前記外光画像とに基づき、前記バイアス誤差の補正の要否を判定する請求項１０に記載の誤差推定方法。
前記補償プロセスにより補償される前記反射距離画像と、前記外光画像との対比により、それら画像の差分（Ｅ）を抽出する抽出プロセス（Ｓ１０４，Ｓ１０５，Ｓ１０６）を、さらに含み、
前記判定プロセスは、前記抽出プロセスにより抽出される、前記反射距離画像と前記外光画像との前記差分に基づき、前記バイアス誤差の補正の要否を判定する請求項１１に記載の誤差推定方法。
慣性情報（Ｉｂ）を取得する慣性センサ（２０）と、外界から感知する光の反射点距離に応じた反射距離画像（Ｉｒ）を取得する光学センサ（２２）と、外界から感知する外光に応じた外光画像（Ｉｏ）を取得する外界カメラ（２４）と、を搭載した車両（３）において、前記慣性センサに生じるバイアス誤差の推定処理を遂行する誤差推定方法であって、
前記バイアス誤差を予測する予測プロセス（Ｓ１０１，Ｓ１０８）と、
前記予測プロセスにより予測される前記バイアス誤差を、前記慣性情報に対して補正する補正プロセス（Ｓ１０２）と、
一括露光するグローバルシャッタにより前記外界カメラが前記外光画像を取得するシャッタフレーム（Ｆｏ）内での前記車両の運動による移動量を、前記シャッタフレーム内に順次露光するローリングシャッタにより前記光学センサが取得する前記反射距離画像に対して、前記補正プロセスにより前記バイアス誤差の補正される前記慣性情報に基づき補償する補償プロセス（Ｓ１０３）と、
前記補償プロセスにより前記移動量の補償される前記反射距離画像と、前記外光画像との対比により、それら画像の差分（Ｅ）を抽出する抽出プロセス（Ｓ１０４，Ｓ１０５，Ｓ１０６）と、
前記予測プロセスによる前記バイアス誤差の予測まで前記推定処理を差し戻すか否かを、前記抽出プロセスにより抽出される前記差分に基づき判定する判定プロセス（Ｓ１０７）と、を含む誤差推定方法。
前記抽出プロセスは、前記グローバルシャッタにおけるシャッタフレーム（Ｆｏ）の開始タイミングからのずれ分を前記反射距離画像に対して補償してから、前記反射距離画像を前記外光画像と対比する請求項１２又は１３に記載の誤差推定方法。
前記抽出プロセスは、前記反射距離画像と前記外光画像とのうち高精細側を低精細側に合わせて補間してから、それら画像を対比する請求項１２～１４のいずれか一項に記載の誤差推定方法。
前記抽出プロセスは、前記反射距離画像と前記外光画像とのエッジ同士を対比する請求項１２～１５のいずれか一項に記載の誤差推定方法。
前記抽出プロセスは、前記反射距離画像と前記外光画像との画像値（Ｌｒｅ，Ｓｏｅ）同士を、それぞれのバラツキ範囲により正規化してから、対比する請求項１２～１６のいずれか一項に記載の誤差推定方法。
前記ローリングシャッタの画像取得時間は、前記グローバルシャッタの画像取得時間よりも短く設定される請求項１０～１７のいずれか一項に記載の誤差推定方法。
慣性情報（Ｉｂ）を取得する慣性センサ（２０）と、外界から感知する光の反射点距離に応じた反射距離画像（Ｉｒ）を取得する光学センサ（２２）と、外界から感知する外光に応じた外光画像（Ｉｏ）を取得する外界カメラ（２４）と、を搭載した車両（３）において、前記慣性センサに生じるバイアス誤差（Ｂ）の推定処理を遂行するために記憶媒体（１０）に格納され、プロセッサ（１２）に実行させる命令を含む誤差推定プログラムであって、
前記命令は、
前記バイアス誤差を予測させる予測プロセス（Ｓ１０１，Ｓ１０８）と、
ローリングシャッタにより前記光学センサが取得する前記反射距離画像と、グローバルシャッタにより前記外界カメラが取得する前記外光画像とに基づき、前記予測プロセスによる前記バイアス誤差の再予測の要否を判定させる判定プロセス（Ｓ１０７）と、を含む誤差推定プログラム。
前記命令は、
前記車両の運動により生じる前記反射距離画像の圧縮分を、前記バイアス誤差の補正された前記慣性情報に基づき補償させる補償プロセス（Ｓ１０３）を、さらに含み、
前記判定プロセスは、前記補償プロセスにより補償される前記反射距離画像と、前記外光画像とに基づき、前記バイアス誤差の補正の要否を判定させる請求項１９に記載の誤差推定プログラム。
前記命令は、
前記補償プロセスにより補償される前記反射距離画像と、前記外光画像との対比により、それら画像の差分（Ｅ）を抽出させる抽出プロセス（Ｓ１０４，Ｓ１０５，Ｓ１０６）を、さらに含み、
前記判定プロセスは、前記抽出プロセスにより抽出される、前記反射距離画像と前記外光画像との前記差分に基づき、前記バイアス誤差の補正の要否を判定させる請求項２０に記載の誤差推定プログラム。
慣性情報（Ｉｂ）を取得する慣性センサ（２０）と、外界から感知する光の反射点距離に応じた反射距離画像（Ｉｒ）を取得する光学センサ（２２）と、外界から感知する外光に応じた外光画像（Ｉｏ）を取得する外界カメラ（２４）と、を搭載した車両（３）において、前記慣性センサに生じるバイアス誤差の推定処理を遂行するために記憶媒体（１０）に格納され、プロセッサ（１２）に実行させる命令を含む誤差推定プログラムであって、
前記命令は、
前記バイアス誤差を予測させる予測プロセス（Ｓ１０１，Ｓ１０８）と、
前記予測プロセスにより予測される前記バイアス誤差を、前記慣性情報に対して補正させる補正プロセス（Ｓ１０２）と、
一括露光するグローバルシャッタにより前記外界カメラが前記外光画像を取得するシャッタフレーム（Ｆｏ）内での前記車両の運動による移動量を、前記シャッタフレーム内に順次露光するローリングシャッタにより前記光学センサが取得する前記反射距離画像に対して、前記補正プロセスにより前記バイアス誤差の補正される前記慣性情報に基づき補償させる補償プロセス（Ｓ１０３）と、
前記補償プロセスにより前記移動量の補償される前記反射距離画像と、前記外光画像との対比により、それら画像の差分（Ｅ）を抽出させる抽出プロセス（Ｓ１０４，Ｓ１０５，Ｓ１０６）と、
前記予測プロセスによる前記バイアス誤差の予測まで前記推定処理を差し戻すか否かを、前記抽出プロセスにより抽出される前記差分に基づき判定させる判定プロセス（Ｓ１０７）と、を含む誤差推定プログラム。
前記抽出プロセスは、前記グローバルシャッタにおけるシャッタフレーム（Ｆｏ）の開始タイミングからのずれ分を前記反射距離画像に対して補償させてから、前記反射距離画像を前記外光画像と対比させる請求項２１又は２２に記載の誤差推定プログラム。
前記抽出プロセスは、前記反射距離画像と前記外光画像とのうち高精細側を低精細側に合わせて補間させてから、それら画像を対比させる請求項２１～２３のいずれか一項に記載の誤差推定プログラム。
前記抽出プロセスは、前記反射距離画像と前記外光画像とのエッジ同士を対比させる請求項２１～２４のいずれか一項に記載の誤差推定プログラム。
前記抽出プロセスは、前記反射距離画像と前記外光画像との画像値（Ｌｒｅ，Ｓｏｅ）同士を、それぞれのバラツキ範囲により正規化させてから、対比させる請求項２１～２５のいずれか一項に記載の誤差推定プログラム。
前記ローリングシャッタの画像取得時間は、前記グローバルシャッタの画像取得時間よりも短く設定される請求項２１～２６のいずれか一項に記載の誤差推定プログラム。