JP7331083B2 - 車両用センシングシステム及び車両 - Google Patents

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Description

本開示は、車両用センシングシステム及び車両に関する。
現在、自動車の自動運転技術の研究が各国で盛んに行われており、自動運転モードで車両（以下、「車両」は自動車のことを指す。）が公道を走行することができるための法整備が各国で検討されている。ここで、自動運転モードでは、車両システムが車両の走行を自動的に制御する。具体的には、自動運転モードでは、車両システムは、カメラ、レーダ（例えば、レーザレーダやミリ波レーダ）等のセンサから得られる車両の周辺環境を示す情報（周辺環境情報）に基づいてステアリング制御（車両の進行方向の制御）、ブレーキ制御及びアクセル制御（車両の制動、加減速の制御）のうちの少なくとも１つを自動的に行う。一方、以下に述べる手動運転モードでは、従来型の車両の多くがそうであるように、運転者が車両の走行を制御する。具体的には、手動運転モードでは、運転者の操作（ステアリング操作、ブレーキ操作、アクセル操作）に従って車両の走行が制御され、車両システムはステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御を自動的に行わない。尚、車両の運転モードとは、一部の車両のみに存在する概念ではなく、自動運転機能を有さない従来型の車両も含めた全ての車両において存在する概念であって、例えば、車両制御方法等に応じて分類される。
このように、将来において、公道上では自動運転モードで走行中の車両（以下、適宜、「自動運転車」という。）と手動運転モードで走行中の車両（以下、適宜、「手動運転車」という。）が混在することが予想される。
自動運転技術の一例として、特許文献１には、先行車に後続車が自動追従走行した自動追従走行システムが開示されている。当該自動追従走行システムでは、先行車と後続車の各々が照明システムを備えており、先行車と後続車との間に他車が割り込むことを防止するための文字情報が先行車の照明システムに表示されると共に、自動追従走行である旨を示す文字情報が後続車の照明システムに表示される。
日本国特開平９－２７７８８７号公報
ところで、自動運転技術の発展において、車両の周辺環境の検出精度を飛躍的に増大させる必要がある。この点において、車両に複数の異なる種類のセンサ（例えば、カメラ、ＬｉＤＡＲユニット、ミリ波レーダ等）を搭載することが現在検討されている。例えば、車両の４隅の各々に複数のセンサを配置することが検討されている。具体的には、車両の４隅に配置された４つの車両用灯具の各々にＬｉＤＡＲユニット、カメラ及びミリ波レーダを搭載することが検討されている。
車両用灯具内に配置されたＬｉＤＡＲユニットは、透明なアウターカバーを通じて車両の周辺環境を示す点群データを取得する。同様に、車両用灯具内に配置されたカメラは、透明なアウターカバーを通じて車両の周辺環境を示す画像データを取得する。このため、車両用灯具のアウターカバーに汚れが付着している場合、アウターカバーに付着された汚れ（雨、雪、泥等）により、ＬｉＤＡＲユニットの点群データ及び／又はカメラの画像データに基づいて正確に車両の周辺環境を特定できない虞がある。このように、ＬｉＤＡＲユニットやカメラ等のセンサが車両用灯具内に配置される場合には、センサの検出精度に悪影響を与えるアウターカバーに付着した汚れを検出するための手法について検討する必要がある。
本開示は、車両用灯具内に配置されたセンサの検出精度の低下を抑制することが可能な車両用センシングシステム及び車両を提供することを目的とする。
本開示の一態様に係る車両用センシングシステムは、車両に設けられた車両用灯具のアウターカバーに付着した汚れを検出するように構成されている。
車両用センシングシステムは、
前記車両用灯具のハウジングとアウターカバーとによって形成された空間内に配置されると共に、前記車両の周辺環境を示す点群データを取得するように構成されたＬｉＤＡＲユニットと、
前記アウターカバーに付着した汚れを除去するように構成された灯具クリーナーと、
前記ＬｉＤＡＲユニットから出射された後に道路面によって反射された複数の反射光の強度に関連する反射光強度情報を取得し、
前記取得された反射光強度情報に基づいて、前記アウターカバーに汚れが付着しているかどうかを判定し、
前記アウターカバーに汚れが付着しているとの判定に応じて前記灯具クリーナーを駆動させる、ように構成された灯具クリーナー制御部と、を備える。
上記構成によれば、反射光強度情報に基づいてアウターカバーに汚れが付着しているかどうかが判定された上で、アウターカバーに汚れが付着しているとの判定に応じて灯具クリーナーが駆動する。このように、反射光強度情報に基づいて、アウターカバーに付着した汚れを検出することができる。この点において、雨、雪、泥等の汚れがアウターカバーに付着している場合、当該汚れによって反射光の強度が低下するため、反射光の強度に基づいてアウターカバーに付着した汚れを検出することが可能となる。
したがって、アウターカバーに付着した汚れを確実に検出することができるため、車両用灯具内に配置されたＬｉＤＡＲユニット等のセンサの検出精度の低下を抑制することができる。
また、前記灯具クリーナー制御部は、前記取得された反射光強度情報と所定の閾値との比較に基づいて、前記アウターカバーに汚れが付着しているかどうかを判定するように構成されてもよい。
上記構成によれば、取得された反射光強度情報と所定の閾値との比較に基づいて、アウターカバーに付着した汚れを検出することができる。
また、前記灯具クリーナー制御部は、前記複数の反射光の強度の各々と前記所定の閾値との比較に基づいて、前記アウターカバーに汚れが付着しているかどうかを判定するように構成されてもよい。
上記構成によれば、複数の反射光の強度の各々と所定の閾値との比較に基づいてアウターカバーに付着した汚れを検出することができる。
また、前記灯具クリーナー制御部は、前記複数の反射光の強度の平均値又は中央値と前記所定の閾値との比較に基づいて、前記アウターカバーに汚れが付着しているかどうかを判定するように構成されてもよい。
上記構成によれば、複数の反射光の強度の平均値又は中央値と所定の閾値との比較に基づいてアウターカバーに付着した汚れを検出することができる。
また、前記所定の閾値は、前記アウターカバーに汚れが付着していないときに測定された道路面からの反射光の強度に関連付けられてもよい。
上記構成によれば、所定の閾値がアウターカバーに汚れが付着していないときに測定された道路面からの反射光の強度に関連付けられているため、取得された反射光強度情報と所定の閾値との比較に基づいて、アウターカバーに付着した汚れを検出することができる。
また、前記車両が駐車したときに、前記灯具クリーナー制御部は、前記反射光強度情報を取得及び保存するように構成されてもよい。
前記灯具クリーナー制御部は、新たに取得された前記反射光強度情報と前記保存された反射光強度情報との比較に基づいて、前記アウターカバーに汚れが付着しているかどうかを判定するように構成されてもよい。
上記構成によれば、新たに取得された反射光強度情報と車両が前回駐車したときに取得された反射光強度情報との比較に基づいてアウターカバーに付着した汚れを検出することができる。
また、前記道路面が乾燥している場合に、前記灯具クリーナー制御部は、前記取得された反射光強度情報に基づいて、前記アウターカバーに汚れが付着しているかどうかを判定するように構成されてもよい。
また、車両用センシングシステムを備えた車両が提供される。
上記によれば、車両用灯具内に配置されたセンサの検出精度の低下を抑制することが可能な車両を提供することができる。
本開示によれば、車両用灯具内に配置されたセンサの検出精度の低下を抑制することが可能な車両用センシングシステム及び車両を提供することができる。
本発明の実施形態（以下、本実施形態という。）に係る車両システムを備える車両の模式図を示す。 本実施形態に係る車両システムを示すブロック図である。 左前センシングシステムを示すブロック図である。 第１実施形態に係るアウターカバーに付着した汚れを検出する方法を説明するためのフローチャートである。 複数の垂直角度の各々におけるＬｉＤＡＲユニットから出射されたレーザ光を示す図である。 ｎ番目の反射光の強度Ｉｎと閾値Ｉｔｈとの間の比較結果の一例を示すテーブルである。 車両が駐車する際に反射光強度情報を取得する一連の処理を説明するためのフローチャートである。 第２実施形態に係るアウターカバーに付着した汚れを検出する方法を説明するためのフローチャートである。 今回測定されたｎ番目の反射光の強度Ｉｎと前回測定されたｎ番目の反射光の強度Ｉｒｅｆ_ｎとの間の比較結果の一例を示すテーブルである。
以下、本開示の実施形態（以下、単に「本実施形態」という。）について図面を参照しながら説明する。尚、本実施形態の説明において既に説明された部材と同一の参照番号を有する部材については、説明の便宜上、その説明は省略する。また、本図面に示された各部材の寸法は、説明の便宜上、実際の各部材の寸法とは異なる場合がある。
また、本実施形態の説明では、説明の便宜上、「左右方向」、「前後方向」、「上下方向」について適宜言及する場合がある。これらの方向は、図１に示す車両１について設定された相対的な方向である。ここで、「前後方向」は、「前方向」及び「後方向」を含む方向である。「左右方向」は、「左方向」及び「右方向」を含む方向である。「上下方向」は、「上方向」及び「下方向」を含む方向である。尚、図１では上下方向は示されていないが、上下方向は、前後方向及び左右方向に垂直な方向である。
最初に、図１及び図２を参照して本実施形態に係る車両１及び車両システム２について説明する。図１は、車両システム２を備える車両１の上面図を示す模式図である。図２は、車両システム２を示すブロック図である。
図１に示すように、車両１は、自動運転モードで走行可能な車両（自動車）であって、車両システム２と、左前灯具７ａと、右前灯具７ｂと、左後灯具７ｃと、右後灯具７ｄとを備える。
図１及び図２に示すように、車両システム２は、車両制御部３と、左前センシングシステム４ａ（以下、単に「センシングシステム４ａ」という。）と、右前センシングシステム４ｂ（以下、単に「センシングシステム４ｂ」という。）と、左後センシングシステム４ｃ（以下、単に「センシングシステム４ｃ」という。）と、右後センシングシステム４ｄ（以下、単に「センシングシステム４ｄ」という。）を少なくとも備える。
さらに、車両システム２は、センサ５と、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）８と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）９と、無線通信部１０と、記憶装置１１とを備える。また、車両システム２は、ステアリングアクチュエータ１２と、ステアリング装置１３と、ブレーキアクチュエータ１４と、ブレーキ装置１５と、アクセルアクチュエータ１６と、アクセル装置１７とを備える。
車両制御部３は、車両１の走行を制御するように構成されている。車両制御部３は、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含むコンピュータシステム（例えば、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ ａ Ｃｈｉｐ）等）と、トランジスタ等のアクティブ素子及びパッシブ素子から構成される電子回路を含む。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及びＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）のうちの少なくとも一つを含む。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。メモリは、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。ＲＯＭには、車両制御プログラムが記憶されてもよい。例えば、車両制御プログラムは、自動運転用の人工知能（ＡＩ）プログラムを含んでもよい。ＡＩプログラムは、多層のニューラルネットワークを用いた教師有り又は教師なし機械学習（特に、ディープラーニング）によって構築されたプログラム（学習済みモデル）である。ＲＡＭには、車両制御プログラム、車両制御データ及び/又は車両の周辺環境を示す周辺環境情報が一時的に記憶されてもよい。プロセッサは、ＲＯＭに記憶された各種車両制御プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。また、コンピュータシステムは、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の非ノイマン型コンピュータによって構成されてもよい。さらに、コンピュータシステムは、ノイマン型コンピュータと非ノイマン型コンピュータの組み合わせによって構成されてもよい。
センシングシステム４ａ～４ｄの各々は、車両１の周辺環境を検出するように構成されている。本実施形態の説明では、センシングシステム４ａ～４ｄの各々は、同一の構成要素を備えるものとする。このため、以下では、センシングシステム４ａについて図３を参照して説明する。図３は、センシングシステム４ａを示すブロック図である。
図３に示すように、センシングシステム４ａは、制御部４０ａと、照明ユニット４２ａと、カメラ４３ａと、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）ユニット４４ａ（レーザーレーダの一例）と、ミリ波レーダ４５ａと、灯具クリーナー４６ａとを備える。制御部４０ａと、照明ユニット４２ａと、カメラ４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット４４ａと、ミリ波レーダ４５ａは、図１に示す左前灯具７ａのハウジング２４ａと透光性のアウターカバー２２ａによって形成される空間Ｓａ内に配置される。一方、灯具クリーナー４６ａは、空間Ｓａの外側であって、左前灯具７ａの付近に配置されている。また、制御部４０ａは、空間Ｓａ以外の車両１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部４０ａは、車両制御部３と一体的に構成されてもよい。
制御部４０ａは、照明ユニット４２ａと、カメラ４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット４４ａと、ミリ波レーダ４５ａと、灯具クリーナー４６ａの動作をそれぞれ制御するように構成されている。この点において、制御部４０ａは、照明ユニット制御部４２０ａ、カメラ制御部４３０ａ、ＬｉＤＡＲユニット制御部４４０ａ、ミリ波レーダ制御部４５０ａ、灯具クリーナー制御部４６０ａとして機能する。
制御部４０ａは、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含むコンピュータシステム（例えば、ＳｏＣ等）と、トランジスタ等のアクティブ素子及びパッシブ素子から構成される電子回路を含む。プロセッサは、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ及びＴＰＵのうちの少なくとも一つを含む。メモリは、ＲＯＭと、ＲＡＭを含む。また、コンピュータシステムは、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の非ノイマン型コンピュータによって構成されてもよい。
照明ユニット４２ａは、車両１の外部（前方）に向けて光を出射することによって、配光パターンを形成するように構成されている。照明ユニット４２ａは、光を出射する光源と、光学系とを有する。光源は、例えば、マトリックス状（例えば、Ｎ行×Ｍ列、Ｎ＞１、Ｍ＞１）に配列された複数の発光素子によって構成されてもよい。発光素子は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）、ＬＤ（ＬａＳｅｒ Ｄｉｏｄｅ）又は有機ＥＬ素子である。光学系は、光源から出射された光を照明ユニット４２ａの前方に向けて反射するように構成されたリフレクタと、光源から直接出射された光又はリフレクタによって反射された光を屈折するように構成されたレンズとのうちの少なくとも一方を含んでもよい。
照明ユニット制御部４２０ａは、照明ユニット４２ａが所定の配光パターンを車両１の前方領域に向けて出射するように照明ユニット４２ａを制御するように構成されている。例えば、照明ユニット制御部４２０ａは、車両１の運転モードに応じて照明ユニット４２ａから出射される配光パターンを変更してもよい。
カメラ４３ａは、車両１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、カメラ４３ａは、車両１の周辺環境を示す画像データを取得した上で、当該画像データをカメラ制御部４３０ａに送信するように構成されている。カメラ制御部４３０ａは、送信された画像データに基づいて、周辺環境情報を特定してもよい。ここで、周辺環境情報は、車両１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報は、車両１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両１に対する対象物の距離と方向及び／又は位置に関する情報とを含んでもよい。カメラ４３ａは、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ－Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（相補型ＭＯＳ：Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像素子を含む。カメラ４３ａは、単眼カメラとしても構成されてもよいし、ステレオカメラとして構成されてもよい。カメラ４３ａがステレオカメラの場合、制御部４０ａは、視差を利用することで、ステレオカメラによって取得された２以上の画像データに基づいて、車両１と車両１の外部に存在する対象物（例えば、歩行者等）との間の距離を特定することができる。
ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、車両１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、車両１の周辺環境を示す点群データを取得した上で、当該点群データをＬｉＤＡＲユニット制御部４４０ａに送信するように構成されている。ＬｉＤＡＲユニット制御部４４０ａは、送信された点群データに基づいて、周辺環境情報を特定してもよい。
より具体的には、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、レーザ光の各出射角度（水平角度θ、垂直角度φ）におけるレーザ光（光パルス）の飛行時間（ＴＯＦ：Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）ΔＴ１に関する情報を取得する。ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、各出射角度における飛行時間ΔＴ１に関する情報に基づいて、各出射角度におけるＬｉＤＡＲユニット４４ａと車両１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。
また、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、例えば、レーザ光を出射するように構成された発光部と、レーザ光を水平方向及び垂直方向に走査させるように構成された光偏向器と、レンズ等の光学系と、物体によって反射されたレーザ光を受光するように構成された受光部とを備える。発光部から出射されるレーザ光のピーク波長は特に限定されない。例えば、レーザ光は、ピーク波長が９００ｎｍ付近である非可視光（赤外線）であってもよい。発光部は、例えば、レーザダイオードである。光偏向器は、例えば、ＭＥＭＳ（ＭｉｃｒｏＥｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）ミラー又はポリゴンミラーである。受光部は、例えば、フォトダイオードである。尚、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、光偏向器によってレーザ光を走査せずに、点群データを取得してもよい。例えば、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、フェイズドアレイ方式又はフラッシュ方式で点群データを取得してもよい。また、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、発光部と受光部を機械的に回転駆動させることで点群データを取得してもよい。
ミリ波レーダ４５ａは、車両１の周辺環境を示すレーダデータを検出するように構成されている。特に、ミリ波レーダ４５ａは、レーダデータを取得した上で、当該レーダデータをミリ波レーダ制御部４５０ａに送信するように構成されている。ミリ波レーダ制御部４５０ａは、レーダデータに基づいて、周辺環境情報を取得するように構成されている。周辺環境情報は、車両１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。周辺環境情報は、例えば、車両１に対する対象物の位置と方向に関する情報と、車両１に対する対象物の相対速度に関する情報を含んでもよい。
例えば、ミリ波レーダ４５ａは、パルス変調方式、ＦＭ‐ＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌｅｔｅｄ‐Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）方式又は２周波ＣＷ方式で、ミリ波レーダ４５ａと車両１の外部に存在する物体との間の距離及び方向を取得することができる。パルス変調方式を用いる場合、ミリ波レーダ４５ａは、ミリ波の飛行時間ΔＴ２に関する情報を取得した上で、飛行時間ΔＴ２に関する情報に基づいて、ミリ波レーダ４５ａと車両１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。また、ミリ波レーダ４５ａは、一方の受信アンテナで受信したミリ波（受信波）の位相と一方の受信アンテナに隣接する他方の受信アンテナで受信したミリ波（受信波）の位相との間の位相差に基づいて、車両１に対する物体の方向に関する情報を取得することができる。また、ミリ波レーダ４５ａは、送信アンテナから放射された送信波の周波数ｆ０と受信アンテナで受信された受信波の周波数ｆ１に基づいて、ミリ波レーダ４５ａに対する物体の相対速度Ｖに関する情報を取得することができる。
灯具クリーナー４６ａは、アウターカバー２２ａに付着した汚れを除去するように構成されており、アウターカバー２２ａの付近に配置されている（図５参照）。灯具クリーナー４６ａは、洗浄液又は空気をアウターカバー２２ａに向けて噴射することでアウターカバー２２ａに付着した汚れを除去するように構成されてもよい。
灯具クリーナー制御部４６０ａは、灯具クリーナー４６ａを制御するように構成されている。灯具クリーナー制御部４６０ａは、ＬｉＤＡＲユニット４４ａから出射された後に道路面によって反射された複数の反射光の強度に関連する反射光強度情報に基づいて、アウターカバー２２ａに汚れ（例えば、雨、雪、泥、埃等）が付着しているかどうかを判定するように構成されている。さらに、灯具クリーナー制御部４６０ａは、アウターカバー２２ａに汚れが付着しているとの判定に応じて灯具クリーナー４６ａを駆動させるように構成されている。
また、センシングシステム４ｂ～４ｄの各々も同様にして、制御部と、照明ユニットと、カメラと、ＬｉＤＡＲユニットと、ミリ波レーダと、灯具クリーナーを備える。特に、センシングシステム４ｂのこれらの装置は、図１に示す右前灯具７ｂのハウジング２４ｂと透光性のアウターカバー２２ｂによって形成される空間Ｓｂ内に配置される。センシングシステム４ｃのこれらの装置は、左後灯具７ｃのハウジング２４ｃと透光性のアウターカバー２２ｃによって形成される空間Ｓｃ内に配置される。センシングシステム４ｄのこれらの装置は、右後灯具７ｄのハウジング２４ｄと透光性のアウターカバー２２ｄによって形成される空間Ｓｄ内に配置される。
図２に戻ると、センサ５は、加速度センサ、速度センサ及びジャイロセンサ等を有してもよい。センサ５は、車両１の走行状態を検出して、車両１の走行状態を示す走行状態情報を車両制御部３に出力するように構成されている。また、センサ５は、車両１の外部の外気温度を検出する外気温度センサを有してもよい。
ＨＭＩ８は、運転者からの入力操作を受付ける入力部と、走行情報等を運転者に向けて出力する出力部とから構成される。入力部は、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、車両１の運転モードを切替える運転モード切替スイッチ等を含む。出力部は、各種走行情報を表示するディスプレイ（例えば、Ｈｅａｄ Ｕｐ Ｄｉｓｐｌａｙ（ＨＵＤ）等）である。ＧＰＳ９は、車両１の現在位置情報を取得し、当該取得された現在位置情報を車両制御部３に出力するように構成されている。
無線通信部１０は、車両１の周囲にいる他車に関する情報を他車から受信すると共に、車両１に関する情報を他車に送信するように構成されている（車車間通信）。また、無線通信部１０は、信号機や標識灯等のインフラ設備からインフラ情報を受信すると共に、車両１の走行情報をインフラ設備に送信するように構成されている（路車間通信）。また、無線通信部１０は、歩行者が携帯する携帯型電子機器（スマートフォン、タブレット、ウェアラブルデバイス等）から歩行者に関する情報を受信すると共に、車両１の自車走行情報を携帯型電子機器に送信するように構成されている（歩車間通信）。車両１は、他車両、インフラ設備若しくは携帯型電子機器とアドホックモードにより直接通信してもよいし、インターネット等の通信ネットワークを介して通信してもよい。
記憶装置１１は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置である。記憶装置１１には、２次元又は３次元の地図情報及び／又は車両制御プログラムが記憶されてもよい。例えば、３次元の地図情報は、３Ｄマッピングデータ（点群データ）によって構成されてもよい。記憶装置１１は、車両制御部３からの要求に応じて、地図情報や車両制御プログラムを車両制御部３に出力するように構成されている。地図情報や車両制御プログラムは、無線通信部１０と通信ネットワークを介して更新されてもよい。
車両１が自動運転モードで走行する場合、車両制御部３は、走行状態情報、周辺環境情報、現在位置情報、地図情報等に基づいて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号のうち少なくとも一つを自動的に生成する。ステアリングアクチュエータ１２は、ステアリング制御信号を車両制御部３から受信して、受信したステアリング制御信号に基づいてステアリング装置１３を制御するように構成されている。ブレーキアクチュエータ１４は、ブレーキ制御信号を車両制御部３から受信して、受信したブレーキ制御信号に基づいてブレーキ装置１５を制御するように構成されている。アクセルアクチュエータ１６は、アクセル制御信号を車両制御部３から受信して、受信したアクセル制御信号に基づいてアクセル装置１７を制御するように構成されている。このように、車両制御部３は、走行状態情報、周辺環境情報、現在位置情報、地図情報等に基づいて、車両１の走行を自動的に制御する。つまり、自動運転モードでは、車両１の走行は車両システム２により自動制御される。
一方、車両１が手動運転モードで走行する場合、車両制御部３は、アクセルペダル、ブレーキペダル及びステアリングホイールに対する運転者の手動操作に従って、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号を生成する。このように、手動運転モードでは、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号が運転者の手動操作によって生成されるので、車両１の走行は運転者により制御される。
次に、車両１の運転モードについて説明する。運転モードは、自動運転モードと手動運転モードとからなる。自動運転モードは、完全自動運転モードと、高度運転支援モードと、運転支援モードとからなる。完全自動運転モードでは、車両システム２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両１を運転できる状態にはない。高度運転支援モードでは、車両システム２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両１を運転できる状態にはあるものの車両１を運転しない。運転支援モードでは、車両システム２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御のうち一部の走行制御を自動的に行うと共に、車両システム２の運転支援の下で運転者が車両１を運転する。一方、手動運転モードでは、車両システム２が走行制御を自動的に行わないと共に、車両システム２の運転支援なしに運転者が車両１を運転する。
（第１実施形態に係る汚れ検出方法）
次に、左前灯具７ａのアウターカバー２２ａに付着した汚れを検出する方法について主に図４を参照して以下に説明する。図４は、第１実施形態に係るアウターカバー２２ａに付着した汚れを検出する方法（以下、「汚れ検出方法」という。）を説明するためのフローチャートである。尚、本実施形態では、センシングシステム６ａによって実行される汚れ検出処理についてのみ説明するが、センシングシステム６ｂ～６ｄによって実行される汚れ検出処理もセンシングシステム６ａによって実行される汚れ検出処理と同様である点に留意されたい。
図４に示すように、ステップＳ１において、車両制御部３は、センシングシステム４ａ～４ｄから送信された各周辺環境情報に基づいて、車両１の周辺の道路面が乾燥しているかどうかを判定する。ステップＳ１の判定結果がＮＯである場合、ステップＳ１の判定結果がＹＥＳとなるまで本判定処理は繰り返し実行される。例えば、車両１が走行中の場合には、車両１の周辺の道路面は逐次変化するため、車両１の周辺の道路面が乾燥していると判定されるまでステップＳ１の処理は実行されてもよい。一方、ステップＳ１の判定結果がＹＥＳである場合、本処理はステップＳ２に進む。
次に、ステップＳ２において、ＬｉＤＡＲユニット制御部４４０ａは、ＬｉＤＡＲユニット４４ａが各水平角度θに対して道路面Ｒに向けてレーザ光Ｌを出射するように、ＬｉＤＡＲユニット４４ａを制御する（図５参照）。既に説明したように、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、水平方向における水平角度θと垂直方向における垂直角度φからなる複数の出射角度にレーザ光を出射するように構成されている。このように、各出射角度における飛行時間ΔＴに関する情報を取得することで、各出射角度に対する距離を示す点群データを生成している。本実施形態に係る汚れ検出処理では、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、道路面Ｒを測定する所定のレイヤ（所定の垂直角度φ０）においてレーザ光を出射する。ここで、図５に示すように、所定のレイヤは、実線で示したレーザ光Ｌのレイヤに相当する。つまり、レーザ光の垂直角度φ０は、道路面Ｒを走査するための所定の垂直角度に固定されている。一方、レーザ光の水平角度θは変化する。具体的には、水平方向における角度範囲が４５°、水平方向における角度ピッチΔθが０．２°である場合には、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、２２６個の水平角度θの各々に対して道路面Ｒに向けてレーザ光を出射する。ここで、ｎ番目（ｎは整数であって、１≦ｎ≦２２６）に出射されるレーザ光の水平角度をθｎ、（ｎ－１）番目に出射されるレーザ光の水平角度をθｎ－１とする場合、θｎ＝θｎ－１＋Δθの関係が成立する。ここで、Δθは上記したように０．２°とする。
また、ステップＳ２の処理においてＬｉＤＡＲユニット４４ａから出射されるレーザ光の強度は、点群データを取得する際にＬｉＤＡＲユニット４４ａから出射されるレーザ光の強度よりも大きくてもよい。この点において、本汚れ検出方法では、対象物の距離に関する情報ではなく対象物によって反射された反射光の強度の情報が取得されるため、レーザ光の強度の情報の精度を向上させるために、ＬｉＤＡＲユニット４４ａから出射されるレーザ光の強度が通常のレーザ光の強度よりも大きいことが好ましい。さらに、ステップＳ２の処理における反射光に対する受光部の受光感度は、点群データを取得する際における反射光に対する受光部の受光感度よりも大きくてもよい。
次に、ステップＳ３において、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、道路面Ｒによって反射された２２６個の水平角度θ（θ１，θ２・・・，θ２２６）の各々の反射光を受光する。その後、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、各水平角度θｎに対する複数の反射光の強度Ｉｎに関連する反射光強度情報を生成した上で、ＬｉＤＡＲユニット制御部４４０ａを介して当該生成された反射光強度情報を灯具クリーナー制御部４６０ａに送信する。このように、ステップＳ４において、灯具クリーナー制御部４６０ａは、反射光強度情報をＬｉＤＡＲユニット４４ａから取得する。ここで、反射光強度情報は、ｎ番目（ｎ＝１～２２６）に出射されるレーザ光の反射光の強度Ｉｎに関する情報を含む。
次に、ステップＳ５において、灯具クリーナー制御部４６０ａは、２２６個の反射光の強度Ｉｎの各々と所定の閾値Ｉｔｈとを比較する。具体的には、灯具クリーナー制御部４６０ａは、２２６個の反射光の強度Ｉｎの各々が所定の閾値Ｉｔｈよりも小さいかどうか（Ｉｎ＜Ｉｔｈ）を判定する。ここで、所定の閾値Ｉｔｈとは、アウターカバー２２ａに汚れが付着していないときに測定された道路面Ｒからの反射光の強度Ｉに関連付けられている。例えば、所定の閾値Ｉｔｈは、アウターカバー２２ａに汚れが付着していないときに測定された道路面Ｒからの反射光の強度ＩのＸ％の値に設定されてもよい。ここで、Ｘは、４０から７０の間の値（好ましくは、６０から７０の間の値）に設定されていることが好ましいが、Ｘの値は特に限定されるものではない。つまり、所定の閾値Ｉｔｈは特に限定されるものではない。また、所定の閾値Ｉｔｈは、制御部４０ａのメモリ中に予め保存されている。また、所定の閾値Ｉｔｈは、アウターカバー２２ａの経年劣化等を考慮して時間経過に従って更新されてもよい。
次に、ステップＳ５の処理を通じて、灯具クリーナー制御部４６０ａは、所定の閾値Ｉｔｈよりも小さくなる反射光の強度Ｉｎの数が所定の個数以上であるかどうかを判定する（ステップＳ６）。図６に示すように、灯具クリーナー制御部４６０ａは、反射光の強度Ｉ１からＩ２２６の各々が閾値Ｉｔｈよりも小さいかどうかを判定した上で、閾値Ｉｔｈよりも小さい反射光の強度Ｉｎの個数をカウントする。その後、カウントされた反射光の強度Ｉｎの個数が所定の個数以上であるかどうかを判定する。
ステップＳ６の判定結果がＹＥＳである場合、灯具クリーナー制御部４６０ａは、アウターカバー２２ａに汚れＧ（図５参照）が付着していると判定する（ステップＳ８）。ここで、汚れＧとは、例えば、雨、雪、泥、埃等である。一方、ステップＳ６の判定結果がＮＯである場合、灯具クリーナー制御部４６０ａは、アウターカバー２２ａに汚れＧが付着していないと判定した上で（ステップＳ７）、本処理を終了する。
その後、ステップＳ９において、灯具クリーナー制御部４６０ａは、アウターカバー２２ａに付着した汚れＧを除去するために、灯具クリーナー４６ａを駆動させる。具体的には、灯具クリーナー制御部４６０ａは、灯具クリーナー４６ａから洗浄液又は空気がアウターカバー２２ａに向けて噴射されるように灯具クリーナー４６ａを駆動させる。
灯具クリーナー４６ａがアウターカバー２２ａに対して汚れ除去処理を実行した後に（ステップＳ９の処理が実行された後に）、本処理はステップＳ２に戻る。このように、アウターカバー２２ａに汚れＧが付着していないと判定されるまでステップＳ２からＳ９までの処理は繰り返し実行される。尚、ステップＳ９の処理が実行された後に本処理が終了してもよい。
このように、本実施形態によれば、複数の反射光の強度Ｉｎに関連する反射光強度情報に基づいてアウターカバー２２ａに汚れが付着しているかどうかが判定された上で、アウターカバー２２ａに汚れが付着しているとの判定に応じてアウターカバー２２ａが駆動する。このように、反射光強度情報に基づいて、アウターカバー２２ａに付着した汚れを検出することができる。この点において、雨、雪、泥等の汚れがアウターカバー２２ａに付着している場合には、当該汚れによって反射光の強度が低下するため、反射光の強度に基づいてアウターカバー２２ａに付着した汚れを検出することができる。特に、アウターカバー２２ａに汚れが付着している場合の反射光の強度は、アウターカバー２２ａに汚れが付着していないときに測定された道路面Ｒからの反射光の強度Ｉの６０％～７０％の間の値となることが現時点での実験結果によって判明している。したがって、アウターカバー２２ａに付着した汚れを確実に検出することができるため、左前灯具７ａ内に配置されたＬｉＤＡＲユニット４４ａ等のセンサの検出精度の低下を抑制することができる。
また、本実施形態によれば、ステップＳ１の処理で説明されているように、車両１の周辺の道路面Ｒが乾燥しているときにステップＳ２からＳ９の処理（換言すれば、汚れ検出処理）が実行される。この点において、道路面Ｒが濡れている場合には、ＬｉＤＡＲユニット４４ａから出射されたレーザ光は道路面Ｒによって正反射されてしまう。このため、道路面Ｒによって反射された後にＬｉＤＡＲユニット４４ａの受光部に入射する光の強度が非常に小さくなるため、反射光強度情報に基づいてアウターカバー２２ａに汚れが付着しているかどうかを高い精度で判定することができない虞がある。一方、本実施形態によれば、道路面Ｒが乾燥している場合にアウターカバー２２ａに汚れが付着しているかどうかの判定処理が実行されるため、反射光強度情報に基づいてアウターカバー２２ａに汚れが付着しているかどうかを高い精度で判定することができる。
尚、本実施形態では、ステップＳ５の比較処理において、２２６個の反射光の強度Ｉｎの各々が所定の閾値Ｉｔｈよりも小さいかどうかが判定されているが、ステップＳ５の比較処理は特に限定されるものではない。例えば、２２６個の反射光の強度Ｉｎの平均値又は中央値が所定の閾値Ｉｔｈよりも小さいかどうかが判定されてもよい。反射光の強度Ｉｎの平均値又は中央値が所定の閾値Ｉｔｈ以上である判定された場合に、ステップＳ７において、灯具クリーナー制御部４６０ａは、アウターカバー２２ａに汚れＧが付着していないと判定してもよい。一方、反射光の強度Ｉｎの平均値又は中央値が所定の閾値Ｉｔｈよりも小さいと判定された場合に、ステップＳ８において、灯具クリーナー制御部４６０ａは、アウターカバー２２ａに汚れＧが付着していると判定してもよい。この場合には、ステップＳ６の処理は省略される点に留意されたい。
また、本実施形態では、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの水平方向における角度範囲及び角度ピッチがそれぞれ４５°、０．２°として説明されているが、本実施形態はこれに限定されるものではない。ＬｉＤＡＲユニット４４ａの水平方向における角度範囲及び角度ピッチの値は、任意の値であってもよい。
（第２実施形態に係る汚れ検出方法）
次に、第２実施形態に係る左前灯具７ａのアウターカバー２２ａに付着した汚れを検出する方法について主に図７及び図８を参照して以下に説明する。図７は、車両１が駐車する際に反射光強度情報を取得する一連の処理を説明するためのフローチャートである。図８は、第２実施形態に係るアウターカバー２２ａに付着した汚れを検出する方法（汚れ検出方法）を説明するためのフローチャートである。尚、本実施形態でも同様に、センシングシステム６ａによって実行される汚れ検出処理についてのみ説明するが、センシングシステム６ｂ～６ｄによって実行される汚れ検出処理もセンシングシステム６ａによって実行される汚れ検出処理と同様である点に留意されたい。
最初に、図７を参照して車両１の駐車時に反射光強度情報を取得する一連の処理について以下に説明する。図７に示すように、ステップＳ１０において、車両制御部３は、車両１が駐車する場合に（ステップＳ１０でＹＥＳ）、センシングシステム４ａ～４ｄから送信された各周辺環境情報に基づいて、車両１の周辺の道路面が乾燥しているかどうかを判定する(ステップＳ１１)。ステップＳ１０，Ｓ１１の判定結果がＮＯである場合、ステップＳ１０，Ｓ１１の判定結果がＹＥＳとなるまで本判定処理は繰り返し実行される。一方、ステップＳ１１の判定結果がＹＥＳである場合、本処理はステップＳ１２に進む。尚、車両１が高度自動運転モード又は完全自動運転モードで走行中の場合には、車両制御部３が車両１の駐車を決定してもよい。この場合、車両制御部３が車両１の駐車を決定した後に、ステップＳ１１以降の処理を実行する。一方、車両１が手動運転モード又は運転支援モードで走行中の場合には、車両制御部３は、車両１の周辺環境情報（例えば、駐車場の存在）及び走行情報（例えば、バック走行）に基づいて、車両１が現在駐車しているのかどうかを判定してもよい。
次に、ステップＳ１２において、ＬｉＤＡＲユニット制御部４４０ａは、ＬｉＤＡＲユニット４４ａが各水平角度θに対して道路面Ｒに向けてレーザ光Ｌを出射するように、ＬｉＤＡＲユニット４４ａを制御する（図５参照）。次に、ステップＳ１３において、道路面Ｒによって反射された２２６個の水平角度θ（θ１，θ２・・・，θ２２６）の各々の反射光を受光する。その後、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、各水平角度θｎに対する複数の反射光の強度Ｉｎに関連する反射光強度情報を生成した上で、ＬｉＤＡＲユニット制御部４４０ａを介して当該生成された反射光強度情報を灯具クリーナー制御部４６０ａに送信する。このように、灯具クリーナー制御部４６０ａは、反射光強度情報を取得することができる（ステップＳ１４）。その後、灯具クリーナー制御部４６０ａは、取得した反射光強度情報を制御部４０ａのメモリ又は記憶装置１１（図２参照）に保存する（ステップＳ１５）。このように、車両１が駐車する際に測定された反射光強度情報が車両１に保存される。
次に、図８を参照して第２実施形態に係る汚れ検出方法について以下に説明する。図８に示す汚れ検出方法は、例えば、駐車場に保管されている車両１が起動する際に実行される。図８に示すように、ステップＳ２０において、車両制御部３は、センシングシステム４ａ～４ｄから送信された各周辺環境情報に基づいて、車両１の周辺の道路面が乾燥しているかどうかを判定する。ステップＳ２０の判定結果がＹＥＳである場合、本処理はステップＳ２１に進む。一方、ステップＳ２０の判定結果がＮＯである場合、ステップＳ２０の判定処理が繰り返し実行される。
次に、ステップＳ２１において、ＬｉＤＡＲユニット制御部４４０ａは、ＬｉＤＡＲユニット４４ａが各水平角度θに対して道路面Ｒに向けてレーザ光Ｌを出射するように、ＬｉＤＡＲユニット４４ａを制御する。
次に、ステップＳ２２において、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、道路面Ｒによって反射された２２６個の水平角度θ（θ１，θ２・・・，θ２２６）の各々の反射光を受光する。その後、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、各水平角度θｎに対する複数の反射光の強度Ｉｎに関連する反射光強度情報を生成した上で、ＬｉＤＡＲユニット制御部４４０ａを介して当該生成された反射光強度情報を灯具クリーナー制御部４６０ａに送信する。このように、ステップＳ２３において、灯具クリーナー制御部４６０ａは、反射光強度情報をＬｉＤＡＲユニット４４ａから取得する。
次に、ステップＳ２４において、灯具クリーナー制御部４６０ａは、今回測定された反射光強度情報と、前回測定されると共に、車両１に保存された反射光強度情報とを比較する。この点において、灯具クリーナー制御部４６０ａは、今回測定された２２６個の反射光の強度Ｉｎの各々と前回測定された２２６個の反射光の強度Ｉｒｅｆ_ｎのうちの対応する一つを比較する。具体的には、灯具クリーナー制御部４６０ａは、前回測定されたｎ番目の反射光の強度Ｉｒｅｆ_ｎに対する今回測定されたｎ番目の反射光の強度Ｉｎの比率（百分率）が５０％未満であるかどうかを判定する（ｎ＝１，・・・２２６）。つまり、以下に示す式（１）に基づいて反射光の強度Ｉｎと反射光の強度Ｉｒｅｆ_ｎとが比較される。

（Ｉｎ／Ｉｒｅｆ_ｎ）×１００％ ＜ ５０％・・・（１）
その後、灯具クリーナー制御部４６０ａは、上記式（１）を満たす反射光の強度Ｉｎの数は所定の個数以上であるかどうかを判定する（ステップＳ２５）。図９に示すように、灯具クリーナー制御部４６０ａは、反射光の強度Ｉ１からＩ２２６の各々と反射光の強度Ｉｒｅｆ_１からＩｒｅｆ_２２６の対応する一つを比較することで、上記式（１）を満たす反射光の強度Ｉｎの個数をカウントする。
ステップＳ２５の判定結果がＹＥＳである場合、灯具クリーナー制御部４６０ａは、アウターカバー２２ａに汚れＧ（図５参照）が付着していると判定する（ステップＳ２７）。一方、ステップＳ２５の判定結果がＮＯである場合、灯具クリーナー制御部４６０ａは、アウターカバー２２ａに汚れＧが付着していないと判定した上で（ステップＳ２６）、本処理を終了する。
その後、ステップＳ２８において、灯具クリーナー制御部４６０ａは、アウターカバー２２ａに付着した汚れＧを除去するために、灯具クリーナー４６ａを駆動させる。具体的には、灯具クリーナー制御部４６０ａは、灯具クリーナー４６ａから洗浄液又は空気がアウターカバー２２ａに向けて噴射されるように灯具クリーナー４６ａを駆動させる。
灯具クリーナー４６ａがアウターカバー２２ａに対して汚れ除去処理を実行した後に（ステップＳ２８の処理が実行された後に）、本処理はステップＳ２１に戻る。このように、アウターカバー２２ａに汚れＧが付着していないと判定されるまでステップＳ２１からＳ８までの処理は繰り返し実行される。尚、ステップＳ２８の処理が実行された後に本処理が終了してもよい。
このように、本実施形態によれば、前回測定された反射光強度情報と今回測定された反射光強度情報との比較に基づいてアウターカバー２２ａに付着した汚れＧを検出することができる。したがって、アウターカバー２２ａに付着した汚れＧを確実に検出することができるため、左前灯具７ａに配置されたＬｉＤＡＲユニット４４ａ等のセンサの検出精度の低下を抑制することができる。
尚、本実施形態では、ステップＳ２４及びＳ２５の処理において、前回測定されたｎ番目の反射光の強度Ｉｒｅｆ_ｎに対する今回測定されたｎ番目の反射光の強度Ｉｎの比率（百分率）が５０％未満であるかどうかが判定された上で、上記式（１）を満たす反射光の強度Ｉｎの個数がカウントされているが、本実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、反射光の強度Ｉｒｅｆ_ｎに対する反射光の強度Ｉｎの比率（百分率）がＸ％未満であるかどうかが判定されてもよい（ここで、０％＜Ｘ＜１００％）。また、反射光の強度Ｉｒｅｆ_ｎと反射光の強度Ｉｎとの間の差分ΔＩｎが所定の閾値Ｉｔｈ以下であるかどうかが判定されてもよい。
以上、本発明の実施形態について説明をしたが、本発明の技術的範囲が本実施形態の説明によって限定的に解釈されるべきではないのは言うまでもない。本実施形態は単なる一例であって、請求の範囲に記載された発明の範囲内において、様々な実施形態の変更が可能であることが当業者によって理解されるところである。本発明の技術的範囲は請求の範囲に記載された発明の範囲及びその均等の範囲に基づいて定められるべきである。
本出願は、２０１９年２月１８日に出願された日本国特許出願（特願２０１９－０２６５４８号）に開示された内容を適宜援用する。

Claims (7)

  1. 車両に設けられた車両用灯具のアウターカバーに付着した汚れを検出するように構成された車両用センシングシステムであって、
    前記車両用灯具のハウジングとアウターカバーとによって形成された空間内に配置されると共に、前記車両の周辺環境を示す点群データを取得するように構成されたＬｉＤＡＲユニットと、
    前記アウターカバーに付着した汚れを除去するように構成された灯具クリーナーと、
    前記ＬｉＤＡＲユニットから出射された後に道路面によって反射された複数の反射光の強度に関連する反射光強度情報を取得し、
    前記取得された反射光強度情報に基づいて、前記アウターカバーに汚れが付着しているかどうかを判定し、
    前記アウターカバーに汚れが付着しているとの判定に応じて前記灯具クリーナーを駆動させる、ように構成された灯具クリーナー制御部と、
    を備え、
    前記灯具クリーナー制御部は、前記複数の反射光の強度の平均値又は中央値と所定の閾値との比較に基づいて、前記アウターカバーに汚れが付着しているかどうかを判定するように構成されている、車両用センシングシステム。
  2. 前記灯具クリーナー制御部は、前記複数の反射光の強度の各々と前記所定の閾値との比較に基づいて、前記アウターカバーに汚れが付着しているかどうかを判定するように構成されている、請求項１に記載の車両用センシングシステム。
  3. 前記所定の閾値は、前記アウターカバーに汚れが付着していないときに測定された道路面からの反射光の強度に関連付けられている、請求項１または２に記載の車両用センシングシステム。
  4. 前記車両が駐車したときに、前記灯具クリーナー制御部は、前記反射光強度情報を取得及び保存するように構成され、
    前記灯具クリーナー制御部は、
    新たに取得された前記反射光強度情報と前記保存された反射光強度情報との比較に基づいて、前記アウターカバーに汚れが付着しているかどうかを判定するように構成されている、請求項１に記載の車両用センシングシステム。
  5. 車両に設けられた車両用灯具のアウターカバーに付着した汚れを検出するように構成された車両用センシングシステムであって、
    前記車両用灯具のハウジングとアウターカバーとによって形成された空間内に配置されると共に、前記車両の周辺環境を示す点群データを取得するように構成されたＬｉＤＡＲユニットと、
    前記アウターカバーに付着した汚れを除去するように構成された灯具クリーナーと、
    前記ＬｉＤＡＲユニットから出射された後に道路面によって反射された複数の反射光の強度に関連する反射光強度情報を取得し、
    前記取得された反射光強度情報に基づいて、前記アウターカバーに汚れが付着しているかどうかを判定し、
    前記アウターカバーに汚れが付着しているとの判定に応じて前記灯具クリーナーを駆動させる、ように構成された灯具クリーナー制御部と、
    を備え、
    前記車両が駐車したときに、前記灯具クリーナー制御部は、前記反射光強度情報を取得及び保存するように構成され、
    前記灯具クリーナー制御部は、
    新たに取得された前記反射光強度情報と前記保存された反射光強度情報との比較に基づいて、前記アウターカバーに汚れが付着しているかどうかを判定するように構成されている、車両用センシングシステム。
  6. 前記道路面が乾燥している場合に、前記灯具クリーナー制御部は、前記取得された反射光強度情報に基づいて、前記アウターカバーに汚れが付着しているかどうかを判定するように構成されている、請求項１から５のうちいずれか一項に記載の車両用センシングシステム。
  7. 請求項１から６のうちいずれか一項に記載の車両用センシングシステムを備えた車両。
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