JP7447752B2

JP7447752B2 - 測距装置、及び、測距装置の窓の汚れを検出する方法

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Publication number: JP7447752B2
Application number: JP2020159470A
Authority: JP
Inventors: 憲幸尾崎; 武廣秦; 晶文植野
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2019-10-04
Filing date: 2020-09-24
Publication date: 2024-03-12
Anticipated expiration: 2040-09-24
Also published as: JP2021060397A

Description

本開示は、測距装置の窓の汚れを検出する技術に関する。

特許文献１には、パルス光を照射して外部物体で反射された反射光を受光し、光の飛行時間から外部物体までの距離を測定する測距装置が開示されている。

特開２０１６－１７６７５０号公報

上述の測距装置では、測距装置の窓に汚れが付着すると、Ｓ／Ｎ比が低下して外部物体までの距離を正確に測定できない。しかし、従来は、測距装置の窓に汚れが付着しているか否かを検出する技術について、十分に検討されていないのが実情であった。

本開示の一形態によれば、測距装置（２０）が提供される。この測距装置は、パルス光を発光する発光部（４０）と、外部物体で反射された前記パルス光の反射光を受光する受光部（５０）と、前記受光部で受光された前記反射光の飛行時間を用いて、前記外部物体までの距離を演算する演算部（１００）と、前記発光部と前記受光部とを収容するケースであって、前記パルス光及び前記反射光を通過させる窓（８２）を有するケース（８０）と、予め定められた汚れ判定条件が成立する場合に、前記窓に汚れが存在するものと判定する判定部（３００）と、を備え、前記汚れ判定条件は、『前記測距装置の視野範囲内の少なくとも１つの画素において、前記発光部から前記窓までの光路の距離に相当する特定の飛行時間における受光強度が強度閾値以上であること』という第１の条件を含む。
第１の形態では、前記演算部は、複数の飛行時間のそれぞれにおける受光強度を表すヒストグラムを作成して前記判定部に提供するように構成されており、前記判定部は、前記ヒストグラムのベースラインレベルに、固定値である閾値設定値を加算することによって、前記強度閾値を算出するように構成されており、前記測距装置は、更に、前記視野範囲内における前記閾値設定値の分布を記憶する記憶部（３１０）を備え、前記判定部は、前記記憶部に記憶されている前記閾値設定値を用いて、前記視野範囲内の各画素毎に前記強度閾値を算出する。
第２の形態では、前記演算部は、複数の飛行時間のそれぞれにおける受光強度を表すヒストグラムを作成して前記判定部に提供するように構成されており、前記ヒストグラムにおいて、受光強度が取り得る最大値から前記ヒストグラムのベースラインレベルを減算した値を実効信号レンジ幅と呼ぶとき、前記判定部は、前記実効信号レンジ幅に１未満の係数である閾値設定値を乗算し、その乗算結果に前記ベースラインレベルを加算することによって、前記強度閾値を算出するように構成されており、前記測距装置は、更に、前記視野範囲内における前記閾値設定値の分布を記憶する記憶部（３１０）を備え、前記判定部は、前記記憶部に記憶されている前記閾値設定値を用いて、前記視野範囲内の各画素毎に前記強度閾値を算出する。

この測距装置によれば、特定の飛行時間における受光強度について汚れ検出条件が成立する場合に窓に汚れが存在するものと判定するので、受光強度から窓に汚れがあるか否かを検出することが可能である。

測距装置の概略構成図。光学系を表す概略構成図。受光アレイの構成を模式的に示す説明図。画素に含まれる受光素子の構成を模式的に示す説明図。演算判定部の概略構成図。窓に汚れの無い初期状態のヒストグラム。窓汚れ検出処理時のヒストグラム。汚れ検出用の画素を含む受光アレイの構成を模式的に示す説明図。画素ブロック毎に距離測定と汚れ検出とを行う様子を示す説明図。窓汚れ検出処理の手順を示すフローチャート。視野範囲内の複数の画素位置において窓に汚れがある場合を示す説明図。

図１に示すように、測距装置２０は、前面に窓９２を有するケース９０に収容されている。窓９２の近傍には、窓９２の窓の汚れを除去するための除去動作を実行するクリーンアップ部４００が設けられている。本実施形態のクリーンアップ部４００は、ウォッシャ部４１０，４１１とヒータ部４２０とを含んでいる。ウォッシャ部４１０，４１１は、窓９２の表面に水を噴射することによって、窓９２の表面の汚れを除去するために使用される。この例では、窓９２の左側の汚れを除去する第１ウォッシャ部４１０と、窓９２の右側の汚れを除去する第２ウォッシャ部４１１とを設けているが、３つ以上のウォッシャ部を設けてもよい。換言すれば、窓９２の複数の異なる領域の汚れ除去をそれぞれ担当する複数のウォッシャ部を設けてもよい。或いは、１つのウォッシャ部で窓９２の全体の汚れを除去するようにしてもよい。更に、水の代わりに空気を噴射してもよく、水と空気の両方を噴射できるようにウォッシャ部を構成してもよい。ヒータ部４２０は、窓９２に沿って設けられたヒータ線で窓９２を加熱して、窓９２の表面に付着した雪や氷を融解させるために使用される。クリーンアップ部４００としては、これら以外の構成を採用してもよく、例えば、窓９２をワイプするワイパー部をクリーンアップ部４００として用いてもよい。

測距装置２０は、測距のためのパルス光を射出して外部物体からの反射光を受ける光学系３０と、光学系３０から得られた信号を処理する演算判定部１００とを備える。外部物体を、「対象物」又は「ターゲット」とも呼ぶ。光学系３０は、パルス光としてのレーザ光を射出する発光部４０と、レーザ光を予め定められた視野範囲８０内で走査させる走査部５０と、外部物体からの反射光や外乱光を含む入射光を受光するための受光部６０とを備える。

測距装置２０は、例えば、自動車などの車両に搭載される車載用のＬｉＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging)である。車両が水平な路面を走行している場合に、視野範囲８０の横方向は水平方向Ｘと一致し、縦方向は鉛直方向Ｙと一致する。測距装置２０で測定された距離などの情報は、外部装置である距離受信部５００によって受信されて利用される。距離受信部５００は、各種の情報をユーザーに通知する通知部５１０を有している。通知部５１０は、例えば、客室内に設けられた表示部やスピーカ等である。距離受信部５００は、例えば、車両のＥＣＵ（Electronic Control Unit）を含む制御装置である。

図２に示すように、発光部４０は、測距用のレーザ光を射出する半導体レーザ素子（以下、単にレーザ素子とも呼ぶ）４１と、レーザ素子４１の駆動回路を組み込んだ回路基板４３と、レーザ素子４１から射出されたレーザ光を平行光にするコリメートレンズ４５とを備える。レーザ素子４１は、いわゆる短パルスレーザを発振可能なレーザダイオードである。本実施形態において、レーザ素子４１は、複数のレーザダイオードを鉛直方向に沿って配列させることにより矩形状のレーザ発光領域を構成する。レーザ素子４１を「光源」とも呼ぶ。

走査部５０は、いわゆる一次元スキャナによって構成される。走査部５０は、ミラー５４と、ロータリソレノイド５８と、回転部５６とによって構成される。ミラー５４は、コリメートレンズ４５により平行光とされたレーザ光を反射する。ロータリソレノイド５８は、演算判定部１００からの制御信号を受けて、予め定められた角度範囲内で正転および逆転を繰り返す。回転部５６は、ロータリソレノイド５８によって駆動し、鉛直方向を軸方向とする回転軸で正転および逆転を繰り返し、ミラー５４を水平方向に沿った一方向に走査させる。コリメートレンズ４５を介してレーザ素子４１から入射したレーザ光は、ミラー５４によって反射され、ミラー５４の回転により水平方向に沿って走査される。図１に示す視野範囲８０は、この照射光の走査範囲に相当する。視野範囲８０内の各画素位置で受光強度が得られるので、視野範囲８０内の受光強度の分布は一種の画像を構成する。従って、視野範囲８０を「画像領域」と呼ぶことも可能である。なお、走査部５０を省略して、発光部４０から視野範囲８０内の全体にわたってパルス光を射出するとともに、受光部６０で視野範囲８０内の全体にわたる反射光を受光するようにしてもよい。視野範囲８０内の受光強度の分布を示すデータの集合を、「フレーム」とも呼ぶ。距離測定は、１フレーム毎に実行される。

測距装置２０から出力されるレーザ光は、人や車などの外部物体があると、その表面で乱反射し、その一部は反射光として走査部５０のミラー５４に戻ってくる。この反射光は、ミラー５４で反射されて、外乱光とともに入射光として受光部６０の受光レンズ６１に入射し、受光レンズ６１で集光されて受光アレイ６５に入射する。

図３に示すように、受光アレイ６５は、二次元配列された複数の画素６６で構成される。図４に示すように、１つの画素６６は、水平方向にＨ個、鉛直方向にＶ個となるように配列された複数の受光素子６８で構成されている。Ｈ及びＶはそれぞれ１以上の整数である。本実施形態ではＨ＝Ｖ＝５であり、水平方向および鉛直方向においてそれぞれ５個の受光素子６８で構成される。但し、任意の数の受光素子６８で画素６６を構成することが可能であり、一つの受光素子６８で画素６６を構成してもよい。本実施形態では、１画素６６を構成する受光素子６８の数（Ｈ×Ｖ）を、「画素サイズ」とも呼ぶ。本実施形態では、受光素子６８としてＳＰＡＤ（Single Photon Avalanche Diode）を用いているが、ＰＩＮフォトダイオード等の他の種類の受光素子を用いてもよい。１つの画素６６の受光結果は、視野範囲８０内の１つの画素位置における受光強度となる。この説明から理解できるように、受光アレイ６５を構成する「画素６６」はハードウエアを意味しており、視野範囲８０を構成する「画素」とは異なる意味で使用されている。但し、画素６６の受光結果が視野範囲８０内の１画素の受光強度として使用されるので、両者の間には対応関係が存在する。

各受光素子６８は、電源Ｖｃｃと接地ラインとの間に直列にクエンチ抵抗器ＲｑとアバランシェダイオードＤａを接続し、その接続点の電圧を反転素子ＩＮＶに入力し、電圧レベルの反転したデジタル信号に変換している。反転素子ＩＮＶの出力は、アンド回路ＳＷの一方の入力端子に入力される。アンド回路ＳＷの他方の入力端子には、選択信号Ｓｃが入力される。選択信号Ｓｃは、受光アレイ６５のどの受光素子６８からの信号を読み出すかを指定するのに用いられる。すなわち、ある受光素子６８を選択する選択信号Ｓｃをローレベルからハイレベルに切り替えると、アバランシェダイオードＤａの状態を反映した出力信号Ｓｏｕｔがその受光素子６８から出力される。選択信号Ｓｃをハイレベルに切り替えるタイミングは、反射光の飛行時間に相当する。従って、１回のパルス光の発光の後に、複数の飛行時間に相当する複数のタイミングで選択信号Ｓｃがローレベルからハイレベルにそれぞれ切り替えられる。

出力信号Ｓｏｕｔは、照射光が走査範囲に存在する外部物体に反射して戻ってくる反射光や外乱光を含む入射光の受光により生じるパルス信号である。複数の飛行時間における受光素子６８の出力信号Ｓｏｕｔは、演算判定部１００に順次入力される。

図５に示すように、演算判定部１００は、演算部２００と、判定部３００と、記憶部３１０とを含んでいる。演算部２００は、受光部６０で受光された反射光の飛行時間Ｔｆを用いて、外部物体ＯＢＪまでの距離Ｄを演算する。演算部２００は、演算判定部１００全体の制御を行なう制御部２１０と、加算部２２０と、ヒストグラム生成部２３０と、ピーク検出部２４０と、距離演算部２５０とを備える。

加算部２２０は、受光アレイ６５を構成する画素６６に含まれる受光素子６８の出力を加算する回路である。入射光パルスが一つの画素６６に入射すると、画素６６に含まれる各受光素子６８が動作する。前述したように、本実施形態では、受光素子６８としてＳＰＡＤを使用しており、画素６６を複数個のＳＰＡＤから構成している。ＳＰＡＤは、一つのフォトンが入射しただけでこれを検出することが可能であるが、外部物体ＯＢＪからの限られた光によるＳＰＡＤの検出は確率的なものにならざるを得ない。加算部２２０は、確率的にしか入射光を検出し得ないＳＰＡＤからの出力信号Ｓｏｕｔを加算する。

ヒストグラム生成部２３０は、加算部２２０の加算結果を複数回足し合せることによって、受光強度のヒストグラムを生成し、ピーク検出部２４０に出力する。このヒストグラムは、複数の飛行時間のそれぞれにおける受光強度を表すグラフである。受光強度は、１画素６６内の受光したＳＰＡＤ数の合計である。複数の飛行時間は、一定の間隔で設定されている。ピーク検出部２４０は、ヒストグラム生成部２３０から入力されたヒストグラムの受光強度を解析して、受光強度のピークを検出し、検出されたピークの飛行時間を決定する。検出されたピークの飛行時間は、外部物体ＯＢＪで反射された光の飛行時間Ｔｆに相当する。距離演算部２５０は、光の飛行時間Ｔｆを用いて、外部物体ＯＢＪまでの距離Ｄを演算する。

判定部３００は、受光部６０における受光強度を用いて、窓９２の汚れ検出処理を実行する。本実施形態では、判定部３００は、受光部６０における受光強度を表す情報として、ヒストグラム生成部２３０で生成されたヒストグラムを用いる。窓９２の汚れ検出処理の詳細については後述する。窓９２に汚れがあるものと判定された場合には、判定部３００からの指示に応じて、クリーンアップ部４００が窓９２の汚れを除去するための除去動作を実行する。判定部３００には、外気温度を測定するための温度センサ３２０が接続されている。但し、温度センサ３２０は省略可能である。

記憶部３１０は、測距装置２０の視野範囲８０内における閾値設定値の分布を記憶する。「閾値設定値」とは、窓汚れ検出処理で使用される強度閾値を決定するために用いられる値であり、予め設定されて記憶部３１０に格納される。強度閾値や閾値設定値については更に後述する。

図６及び図７に示すように、ヒストグラム生成部２３０で生成されたヒストグラムは、複数の飛行時間Ｔｆのそれぞれにおける受光強度Ｉを示すグラフである。図６は、窓９２に汚れの無い初期状態のヒストグラムの例を示しており、図７は、窓汚れ検出処理時のヒストグラムの例を示している。図６及び図７で使用した符号の意味は以下の通りである。なお、末尾が「０」である符号は初期状態を示し、末尾が「１」の符号は窓汚れ検出処理時を示す。以下では主として図７に示した窓汚れ検出処理時の符号の意味を説明する。

（１）ＣＬ０，ＣＬ１：クラッタピーク
クラッタピークＣＬ１は、発光部４０から窓９２までの光路の距離に相当する特定の飛行時間Ｔｃに現れる受光強度のピークである。窓９２による反射光を「クラッタ光」と呼ぶ。
（２）Ｔｃ：クラッタピークの飛行時間
クラッタピークの飛行時間Ｔｃは、発光部４０から窓９２までの光路の距離に相当する特定の飛行時間である。
（３）ＴＰ０，ＴＰ１：ターゲットピーク
ターゲットピークＴＰ１は、外部物体からの反射光に対応する受光強度のピークである。
（４）Ｔｔ：ターゲットピークの飛行時間
ターゲットピークの飛行時間Ｔｔは、発光部４０から外部物体までの距離に対応する飛行時間である。
（５）Ｉｍａｘ：受光強度Ｉが取り得る最大値
受光強度Ｉが取り得る最大値Ｉｍａｘは、ヒストグラムを作成する際に使用される１画素当りの受光素子６８の延べ数である。図４で説明したように、１つの画素６６はＨ×Ｖ個の受光素子６８で構成されている。Ｎを２以上の整数とするとき、Ｎ回の発光による受光結果を合計してヒストグラムを作成する場合には、受光強度Ｉが取り得る最大値Ｉｍａｘは、Ｎ×Ｈ×Ｖに等しい。
（６）Ｈ０，Ｈ１：クラッタピークレベル
クラッタピークレベルＨ１は、クラッタピークＣＬ１の高さの絶対値である。以下では、クラッタピークレベルＨ１を、単に「ピークレベルＨ１」又は「受光強度Ｈ１」とも呼ぶ。
（７）Ｉｔ０，Ｉｔ１：クラッタピークの強度閾値
クラッタピークＣＬ１の強度閾値Ｉｔ１は、汚れ検出条件のうち、『測距装置２０の視野範囲８０内の少なくとも１つの画素において、特定の飛行時間Ｔｃにおける受光強度が強度閾値Ｉｔ１以上であること』という第１の条件が成立するか否かを判断する際に使用される。強度閾値Ｉｔ１は、通常は受光強度Ｉが取り得る最大値Ｉｍａｘよりも小さな値に設定されるが、最大値Ｉｍａｘと等しい値に設定してもよい。窓汚れ検出処理時の強度閾値Ｉｔ１の決定方法については後述する。
（８）ＢＬ０，ＢＬ１：ヒストグラムのベースラインレベル
ヒストグラムのベースラインレベルＢＬ１は、ヒストグラムにおけるピーク以外の信号値の平均値である。
（９）α：閾値設定値
この閾値設定値αは、強度閾値Ｉｔ１からベースラインレベルＢＬ１を減算した値である。換言すれば、強度閾値Ｉｔ１は、べースラインレベルＢＬ１にこの閾値設定値αを加算することによって決定できる。但し、後述するように、他の方法で強度閾値Ｉｔ１を決定することも可能である。
（１０）（Ｉｍａｘ０－ＢＬ０），（Ｉｍａｘ－ＢＬ１）：実効信号レンジ幅
実効信号レンジ幅（Ｉｍａｘ－ＢＬ１）は、受光強度Ｉが取り得る最大値ＩｍａｘからベースラインレベルＢＬ１を減算した値である。

図６に示すように、窓９２に汚れが無い初期状態における典型的なヒストグラムには、外部物体からの反射光に対応するターゲットピークＴＰ０が現れる。外部物体までの距離は、このターゲットピークＴＰ０の飛行時間Ｔｔから決定される。図６のヒストグラムは、更に、窓９２での反射光に対するピークとしてのクラッタピークＣＬ０も含んでいる。クラッタピークＣＬ０は、発光部４０から窓９２までの光路の距離に相当する特定の飛行時間Ｔｃにおける受光強度である。このクラッタピークＣＬ０は、窓９２に汚れが無い状態、例えば、工場出荷時におけるピークレベルＨ０（以下、「初期クラッタピークレベルＨ０」と呼ぶ）を有する。なお、クラッタピークＣＬ０が現れる特定の飛行時間Ｔｃは、視野範囲８０内の画素位置毎に異なっている。この理由は、図１において、発光部４０から窓９２までの光路の光路長が、視野範囲８０内の画素位置毎に異なるからである。また、各画素位置における初期クラッタピークレベルＨ０も画素位置毎に異なっているのが普通である。

なお、通常の測距装置では、窓９２が存在する位置は測距対象とならないので、クラッタピークＣＬ１が現れる特定の飛行時間Ｔｃにおいて受光強度Ｉの測定値を取得する必要はない。本実施形態では、クラッタピークＣＬ１を利用して窓９２の汚れ検出を行うために、特定の飛行時間Ｔｃにおいて受光強度Ｉの測定値を取得する点に１つの特徴がある。

図７の例に示すように、窓汚れ検出処理時のヒストグラムにおけるターゲットピークＴＰ１及びクラッタピークＣＬ１のレベルは、初期状態におけるターゲットピークＴＰ０及びクラッタピークＣＬ０のレベルとは異なるのが普通である。例えば、窓９２に汚れが存在する場合には、そのクラッタピークレベルＨ１は、初期クラッタピークレベルＨ０よりも高くなる。また、窓９２に汚れが存在する場合には、同じ外部物体に対するターゲットピークＴＰ１のレベルも低くなる場合が多い。

窓汚れ検出処理時のベースラインレベルＢＬ１は、太陽などの外部光源の有無等の外部環境に影響される。例えば、強い太陽光が存在する場合には、ベースラインレベルＢＬ１は極めて高い値を示す。このとき、クラッタピークレベルＨ１も同様に高くなる。従って、このような外部環境の影響を考慮して、窓汚れ検出処理時の強度閾値Ｉｔ１を適応的に決定することが好ましい。この点は更に後述する。

窓汚れ検出処理時の強度閾値Ｉｔ１の決定方法としては、例えば以下のような方法Ａ～Ｃが考えられる。
＜強度閾値の決定方法Ａ＞
窓汚れ検出処理時の強度閾値Ｉｔ１を、一定値に設定する。
この場合には、強度閾値Ｉｔ１を、視野範囲８０内の全画素に共通する１つの値に設定してもよく、或いは、視野範囲８０内の各画素毎に強度閾値Ｉｔ１をそれぞれ設定して、記憶部３１０内に閾値設定値として格納してもよい。前者の場合には、記憶部３１０は省略可能である。但し、強度閾値Ｉｔ１を視野範囲８０内の各画素毎に設定するようにすれば、各画素毎の初期クラッタピークレベルＨ０よりも高い強度閾値Ｉｔ１を設定できるので、窓汚れ検出処理をより正確に実行できるという利点がある。

＜強度閾値の決定方法Ｂ＞
ヒストグラムのベースラインレベルＢＬ１に、固定値である閾値設定値αを加算した値を、窓汚れ検出処理時の強度閾値Ｉｔ１とする。
Ｉｔ１＝ＢＬ１＋α …（１）
ここで、閾値設定値αは、初期状態に上記（１）式を適用したときの演算結果（ＢＬ０＋α）が初期クラッタピークレベルＨ０よりも十分に大きくなるように予め設定された値である。閾値設定値αは、視野範囲８０内の全画素に共通する１つの値に設定してもよく、或いは、視野範囲８０内の各画素毎に強度固定値αをそれぞれ設定して記憶部３１０内に格納してもよい。この方法Ｂによれば、外部光源の有無等の外部環境の影響を考慮して、窓汚れ検出処理時の強度閾値Ｉｔ１を適応的に決定できるという利点がある。なお、閾値設定値αは、画素サイズ（Ｈ×Ｖ）や、ヒストグラムを生成する際の発光回数Ｎに応じて決定しても良い。例えば、以下のいずれかの式を用いて閾値設定値αを決定するようにしてもよい。
α＝α０×（Ｈ×Ｖ）
α＝α０×Ｎ
α＝α０×（Ｈ×Ｖ）×Ｎ
ここで、α０は予め定めた一定値である。画素サイズ（Ｈ×Ｖ）は、図４で説明したように、１つの画素６６に含まれるＳＰＡＤの数である。

＜強度閾値の決定方法Ｃ＞
実効信号レンジ幅（Ｉｍａｘ－ＢＬ１）に、１未満の係数である閾値設定値βを乗算し、その乗算結果にベースラインレベルＢＬ１を加算した値を、窓汚れ検出処理時の強度閾値Ｉｔ１とする。
この場合に、窓汚れ検出処理時の強度閾値Ｉｔ１は、次式で算出できる。
Ｉｔ１＝（Ｉｍａｘ－ＢＬ１）×β＋ＢＬ１ …（２）
ここで、閾値設定値βは、初期状態に上記（２）式を適用したときの演算結果｛（Ｉｍａｘ－ＢＬ０）×β＋ＢＬ０｝が初期クラッタピークレベルＨ０よりも十分に大きくなるように予め設定された値である。閾値設定値βは視野範囲８０内の全画素に共通する１つの値に設定してもよく、或いは、視野範囲８０内の各画素毎に設定して記憶部３１０内に格納してもよい。この方法Ｃによれば、上述した方法Ｂと同様に、外部環境の影響を考慮して、窓汚れ検出処理時の強度閾値Ｉｔ１を適応的に決定できるという利点がある。また、この方法Ｃは、更に、外部からの光が極めて強くてベースラインレベルＢＬ１が高くなった場合にも、窓汚れ検出処理時の強度閾値Ｉｔ１を受光強度の最大値Ｉｍａｘよりも小さな値に維持できるので、窓汚れ検出処理をより正確に実行できるという利点がある。

なお、強度閾値Ｉｔ１を決定するために用いられる閾値設定値が視野範囲８０の各画素毎に異なる場合には、視野範囲８０内における閾値設定値の分布を記憶部３１０に記憶することが好ましい。閾値設定値は、視野範囲８０内のすべての画素位置で記憶しておくことが好ましいが、間引きした画素位置のみで閾値設定値を記憶することによって、視野範囲８０内における閾値設定値の分布を記憶するようにしてもよい。後者の場合には、各画素位置における強度閾値Ｉｔ１を算出する際に、各画素位置での閾値設定値を補間により決定できる。

図８の例に示すように、距離測定用の画素６６に加えて、汚れ検出用の画素６７を含む受光アレイ６５ａを用いてもよい。すなわち、受光部６０は、距離測定用の画素６６とは別に、窓９２の汚れ検出用の画素６７を含んでいても良い。汚れ検出用の画素６７は、距離測定用の画素６６の近傍に配置される。具体的には、窓９２に汚れが無い場合には汚れ検出用の画素６７にクラッタ光が印加されず、窓９２に汚れがある場合には汚れ検出用の画素６７にクラッタ光が印加されるように汚れ検出用の画素６７が配置されていることが好ましい。窓９２に汚れがある場合には、距離測定用の画素６６においてクラッタピークが増大するとともに、その周辺へのクラッタ光が増加する。この位置に汚れ検出用の画素６７を配置すれば、この画素６７への光入力の有無で汚れの有無を判定でき、よりシンプルな演算で汚れ検出を実現できるという利点がある。

また、図９に示すように、受光アレイ６５に含まれる複数の画素６６を、複数の画素ブロックに分割して時分割処理し、距離測定と汚れ検出とを同一タイミングで実施してもよい。図９の例では、複数の画素６６が画素ブロックＡと画素ブロックＢの２つの画素ブロックに分割されており、一方の画素ブロックにより距離測定を行うときに、これと並行して他方の画素ブロックにより汚れ検出を行う。受光アレイ６５に含まれる複数の画素６６は、３個以上の画素ブロックに分割してもよい。この場合には、少なくとも１つの画素ブロックで汚れ検出を行い、他の画素ブロックで距離測定を行うことができる。

図１０に示す窓汚れ検出処理は、制御部２１０の制御の下で実行される。ステップＳ１００では、窓汚れ検出処理の処理タイミングに至ったか否かが判断される。窓汚れ検出処理の処理タイミングは、例えば、測距装置２０の通常の測距動作中の所定の期間毎としてもよい。或いは、予め定められた測距装置２０の自己診断期間内において窓汚れ検出処理の処理タイミングを設定するようにしてもよい。

窓汚れ検出処理の予め定められた処理タイミングに至った場合には、ステップＳ２００に進み、判定部３００が、受光強度のヒストグラムから、クラッタピークＣＬ１のピークレベルＨ１を取得する。

ステップＳ３００では、判定部３００が、予め定められた汚れ判定条件が成立するか否かを判断する。汚れ判定条件が成立しない場合には、ステップＳ１００に戻り、次の処理タイミングまで待機する。一方、汚れ判定条件が成立した場合には、後述するステップＳ４００に進む。

汚れ判定条件としては、例えば、以下に説明する種々の汚れ判定条件のうちのいずれか１つを使用することが可能である。
＜汚れ判定条件１＞
以下の第１の条件Ｃ１のみが成立した場合に、窓９２に汚れが存在するものと判定する。
・第１の条件Ｃ１：『測距装置２０の視野範囲８０内の少なくとも１つの画素において、発光部４０から窓９２までの光路の距離に相当する特定の飛行時間Ｔｃにおける受光強度Ｈ１が、強度閾値Ｉｔ１以上であること』
この汚れ判定条件１は、後述する他の汚れ判定条件よりも緩い条件なので、窓９２の汚れを見逃す可能性が低いという利点がある。なお、第１の条件Ｃ１の成否は、ヒストグラムがターゲットピークＴＰ１を含むか否かに拘わらずに判定されることが好ましい。こうすれば、ヒストグラムがターゲットピークＴＰ１を含む場合にも窓９２の汚れを検出できるという利点がある。

＜汚れ判定条件２＞
上記第１の条件Ｃ１と下記の第２の条件Ｃ２ａが両方とも成立した場合に、窓９２に汚れが存在するものと判定する。
・第２の条件Ｃ２ａ：『視野範囲８０内において、特定の飛行時間Ｔｃにおける受光強度Ｈ１が強度閾値Ｉｔ１以上となる画素の画素数が、２以上の整数である個数閾値以上であること』
この汚れ判定条件２では、図７において、クラッタピークＣＬ１のピークレベルＨ１が強度閾値Ｉｔ１以上となる画素が視野範囲８０内に複数個存在する場合に窓９２に汚れが存在すると判定するので、窓９２の汚れをより確実に判定できるという利点がある。

＜汚れ判定条件３＞
上記第１の条件Ｃ１と下記の第２の条件Ｃ２ｂが両方とも成立した場合に、窓９２に汚れが存在するものと判定する。
・第２の条件Ｃ２ｂ：『視野範囲８０内において、特定の飛行時間Ｔｃにおける受光強度Ｈ１が強度閾値Ｉｔ１以上となる複数の画素が互いに連続する画素集合体が存在しており、かつ、画素集合体の画素数が予め定められた個数閾値以上であること』
この汚れ判定条件３は、図１１に示すように、窓９２の汚れに起因して、特定の飛行時間Ｔｃにおける受光強度Ｈ１が強度閾値Ｉｔ１以上となる複数の画素が、視野範囲８０内において互いに連続して画素集合体ＰＡを構成している場合を想定している。なお、「２つの画素が互いに連続する」という語句は、そのうちの一方の画素が他方の画素の上下左右の４隣接位置のいずれかに存在することを意味する。窓９２に汚れが存在する場合には、窓９２内のまとまった領域に汚れが付着している場合が多いので、図１１に示すように、特定の飛行時間Ｔｃにおける受光強度Ｈ１が強度閾値Ｉｔ１以上となる複数の画素が、視野範囲８０内において画素集合体ＰＡを構成するのが普通である。従って、汚れ判定条件３では、上述した汚れ判定条件２よりも更に確実に窓９２の汚れを判定できるという利点がある。

汚れ判定条件が成立したか否かの判定は、複数のフレームにわたって実施してもよい。例えば、Ｎを予め定められた２以上の整数とするとき、連続するＮ個のフレームにわたって汚れ判定条件が連続して成立した場合に、窓９２に汚れがあるものと判定するようにしてもよい。また、Ｎを３以上の整数とし、Ｍを２以上Ｎ以下の整数とするとき、連続するＮ個のフレームのうちのＭ個のフレームにおいて汚れ判定条件が成立した場合に、窓９２に汚れがあるものと判定するようにしてもよい。或いは、Ｎを予め定められた２以上の整数とするとき、連続するＮ個のフレームにわたる受光強度Ｈ１及び強度閾値Ｉｔ１のそれぞれの合計値又は平均値を用いて、汚れ判定条件が成立するか否かを判定してもよい。これらの方法を採用すれば、安定的に汚れの有無を判定でき、誤検知を防止できるという利点がある。

汚れ判定条件が成立した場合には、ステップＳ４００に進み、窓汚れの除去動作が実行される。窓汚れの除去動作は、判定部３００からの指示に応じて、クリーンアップ部４００によって実行される。具体的には、例えば、ウォッシャ部４１０，４１１が、窓９２の表面に水と空気の少なくとも一方を噴射することによって、窓９２の表面の汚れを除去する。また、温度センサ３２０で測定された外気温度が、窓９２に雪又は氷が付着する可能性がある温度を示している場合には、ヒータ部４２０が、窓９２に沿って設けられたヒータ線で窓９２を加熱して、窓９２の表面に付着した雪や氷を融解させるようにしてもよい。

なお、窓９２の汚れの位置に応じて複数のクリーンアップ方法の１つを選択して実行するようにしてもよい。例えば、窓９２の複数の異なる領域の汚れ除去をそれぞれ担当する複数のウォッシャ部４１０，４１１を用いて、汚れが存在する領域に応じて、その領域の汚れ除去を担当するウォッシャ部のみを選択して起動するようにしてもよい。或いは、窓９２の２つの側辺のうちの一方の側辺に２つのウォッシャ部４１０，４１１の両方を配置し、第１ウォッシャ部４１０を流体吐出速度が遅く汚れ除去能力が低いものとし、第２ウォッシャ部４１１を流体吐出速度が速く汚れ除去能力が高いものとしてもよい。この場合に、２つのウォッシャ部が配置されている窓９２の側辺により近い領域に汚れが存在する場合は汚れ除去能力が低い第１ウォッシャ部４１０を用いて汚れ除去を実行し、他方の側辺により近い領域に汚れが存在する場合は汚れ除去能力が高いで第２ウォッシャ部４１１を用いて汚れ除去を実行してもよい。

また、クリーンアップ方法を、汚れの程度に応じて選択して実行するようにしてもよい。汚れの程度を示す汚れ指標値としては、例えば以下のいずれかを使用することができる。
（１）汚れ指標値Ｄ１
汚れ指標値Ｄ１は、受光強度Ｈ１と強度閾値Ｉｔ１との差分である。
（２）汚れ指標値Ｄ２
汚れ指標値Ｄ２は、汚れが存在する画素数である。
（３）汚れ指標値Ｄ３
汚れ指標値Ｄ３は、受光強度Ｈ１と強度閾値Ｉｔ１との差分を、視野範囲８０内の複数の画素にわたって加算した加算値である。
これらの汚れ指標値Ｄ１～Ｄ３は、いずれもその値が大きいほど、汚れの程度が高いことを示す。判定部３００は、これらの汚れ指標値Ｄ１～Ｄ３のうちのいずれかを算出して、クリーンアップ部４００に通知するようにしてもよい。

クリーンアップ部４００は、汚れ指標値によって示される汚れの程度に応じて、汚れ除去能力が異なる複数のクリーンアップ方法のうちの１つを選択して実行することが可能である。例えば、汚れの程度を予め複数の汚れ段階に区分し、各汚れ段階において、以下の３種類のクリーンアップ方法のうちの１つを採用してもよい。
（１）クリーンアップ方法Ｃ１
空気のみを用いるウォッシャ部によるクリーンアップを実行する。
（２）クリーンアップ方法Ｃ２
空気と水の両方を用いるウォッシャ部によるクリーンアップを実行する。
（３）クリーンアップ方法Ｃ３
ウォッシャ部とワーパー部の両方を用いるクリーンアップを実行する。
これらの３種類のクリーンアップ方法Ｃ１～Ｃ３は、この順に汚れ除去能力が次第に高くなるものであり、汚れの程度が低い順に選択されて適用される。

なお、ステップＳ４００は省略してもよい。また、窓９２に汚れがある場合には、測距装置２０を搭載する車両の乗員に対して、判定部３００が、測距装置２０の窓９２に汚れがあることを通知することが好ましい。このような通知は、例えば、客室内に設けられた表示部やスピーカ等の通知部５１０を用いて行うことができる。汚れを通知する際には、窓９２のうちの汚れが存在する位置を外部に通知することが好ましい。また、演算部２００は、窓９２のうちで汚れが存在する領域の距離データを外部に出力せず、汚れが存在しない領域の距離データのみを外部に出力するようにしてもよい。

なお、上述した＜汚れ判定条件２＞又は＜汚れ判定条件３＞を使用する場合に、特定の飛行時間Ｔｃにおける受光強度Ｈ１が強度閾値Ｉｔ１以上となる画素の画素数が第１の個数閾値以上の場合に、（ａ）その画素数が第１の個数閾値よりも大きな第２の個数閾値以上の場合にはクリーンアップ部４００に除去動作を実行させること無く通知のみを行い、（ｂ）その画素数が第２の個数閾値未満の場合にはクリーンアップ部４００に除去動作を実行させる、ようにしてもよい。これにより、クリーンアップ部４００により除去不可能な大きさの汚れか否かを判定できる。

また、判定部３００は、窓９２が汚れていない場合において、受光強度Ｈ１に応じた新たな閾値設定値を算出して記憶部３１０に保存することによって、閾値設定値を更新しても良い。この場合に、クリーンアップ部４００を駆動して除去動作を実行し、除去動作後に得られる受光強度Ｈ１を使用して新たな閾値設定値を算出してもよい。新たな閾値設定値は、例えば、元の受光強度Ｈ０と、受光強度Ｈ１とを用いて算出される。この方法によれば、発光の経年劣化や窓９２のひずみなどに対応でき、汚れを見落とすことが防止できる。

また、通常の車両走行において、一度も汚れと判定されることなく走行を終了した場合、その間に得られた受光強度Ｈ１に応じた新たな閾値設定値を算出して記憶部３１０に保存することによって、閾値設定値を更新しても良い。この方法によれば、発光の経年劣化や窓９２のひずみなどに対応でき、汚れを見落とすことが防止できる。

以上のように、本実施形態によれば、特定の飛行時間Ｔｃにおける受光強度Ｈ１について予め定められた汚れ検出条件が成立する場合に、窓９２に汚れが存在するものと判定するので、受光強度から窓に汚れがあるか否かを検出することが可能である。

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及びメモリーを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の制御部及びその手法は、一つ以上の専用ハードウエア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の制御部及びその手法は、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及びメモリーと一つ以上のハードウエア論理回路によって構成されたプロセッサ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。

本開示は上述した実施形態やその変形例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能である。また、上述した種々の特徴的な構成は、互いに矛盾しない限り、任意に組み合わせて採用することが可能である。

２０…測距装置、３０…光学系、４０…発光部、６０…受光部、８０…視野範囲、９０…ケース、９２…窓、１００…演算判定部、２００…演算部、３００…判定部、３１０…記憶部、４００…クリーンアップ部、４１０，４１１…ウォッシャ部

Claims

測距装置（２０）であって、
パルス光を発光する発光部（４０）と、
外部物体で反射された前記パルス光の反射光を受光する受光部（６０）と、
前記受光部で受光された前記反射光の飛行時間を用いて、前記外部物体までの距離を演算する演算部（２００）と、
前記発光部と前記受光部とを収容するケースであって、前記パルス光及び前記反射光を通過させる窓（９２）を有するケース（９０）と、
予め定められた汚れ判定条件が成立する場合に、前記窓に汚れが存在するものと判定する判定部（３００）と、
を備え、
前記汚れ判定条件は、『前記測距装置の視野範囲内の少なくとも１つの画素において、前記発光部から前記窓までの光路の距離に相当する特定の飛行時間における受光強度が強度閾値以上であること』という第１の条件を含み、
前記演算部は、複数の飛行時間のそれぞれにおける受光強度を表すヒストグラムを作成して前記判定部に提供するように構成されており、
前記判定部は、前記ヒストグラムのベースラインレベルに、固定値である閾値設定値を加算することによって、前記強度閾値を算出するように構成されており、
前記測距装置は、更に、
前記視野範囲内における前記閾値設定値の分布を記憶する記憶部（３１０）を備え、
前記判定部は、前記記憶部に記憶されている前記閾値設定値を用いて、前記視野範囲内の各画素毎に前記強度閾値を算出する、測距装置。
測距装置（２０）であって、
パルス光を発光する発光部（４０）と、
外部物体で反射された前記パルス光の反射光を受光する受光部（６０）と、
前記受光部で受光された前記反射光の飛行時間を用いて、前記外部物体までの距離を演算する演算部（２００）と、
前記発光部と前記受光部とを収容するケースであって、前記パルス光及び前記反射光を通過させる窓（９２）を有するケース（９０）と、
予め定められた汚れ判定条件が成立する場合に、前記窓に汚れが存在するものと判定する判定部（３００）と、
を備え、
前記汚れ判定条件は、『前記測距装置の視野範囲内の少なくとも１つの画素において、前記発光部から前記窓までの光路の距離に相当する特定の飛行時間における受光強度が強度閾値以上であること』という第１の条件を含み、
前記演算部は、複数の飛行時間のそれぞれにおける受光強度を表すヒストグラムを作成して前記判定部に提供するように構成されており、
前記ヒストグラムにおいて、受光強度が取り得る最大値から前記ヒストグラムのベースラインレベルを減算した値を実効信号レンジ幅と呼ぶとき、
前記判定部は、前記実効信号レンジ幅に１未満の係数である閾値設定値を乗算し、その乗算結果に前記ベースラインレベルを加算することによって、前記強度閾値を算出するように構成されており、
前記測距装置は、更に、
前記視野範囲内における前記閾値設定値の分布を記憶する記憶部（３１０）を備え、
前記判定部は、前記記憶部に記憶されている前記閾値設定値を用いて、前記視野範囲内の各画素毎に前記強度閾値を算出する、測距装置。
請求項１又は２に記載の測距装置であって、
前記汚れ判定条件は、更に、
『前記視野範囲内において、前記特定の飛行時間における受光強度が前記強度閾値以上となる画素の画素数が、予め定められた第１の個数閾値以上であること』
又は、
『前記視野範囲内において、前記特定の飛行時間における受光強度が前記強度閾値以上となる複数の画素が互いに連続する画素集合体が存在しており、かつ、前記画素集合体の画素数が予め定められた第１の個数閾値以上であること』
という第２の条件を含む、測距装置。
請求項１～３のいずれか一項に記載の測距装置であって、
前記受光部は、距離測定用の画素とは別に、窓の汚れ検出用の画素を含む、測距装置。
請求項１～４のいずれか一項に記載の測距装置であって、
前記視野範囲内における受光強度の分布を示すデータの集合をフレームと呼び、Ｎを２以上の整数とするとき、
前記判定部は、連続するＮ個のフレームにおける前記受光強度と前記強度閾値とを用いて、前記窓に汚れが存在するか否かの判定を実行する、測距装置。
請求項５に記載の測距装置であって、
前記判定部は、前記連続するＮ個のフレームにわたって前記汚れ判定条件が連続して成立した場合に、前記窓に汚れがあるものと判定する、測距装置。
請求項５に記載の測距装置であって、
前記判定部は、前記Ｎを３以上の整数とし、Ｍを２以上Ｎ以下の整数とするとき、前記連続するＮ個のフレームのうちのＭ個のフレームにおいて前記汚れ判定条件が成立した場合に、前記窓に汚れがあるものと判定する、測距装置。
請求項５に記載の測距装置であって、
前記判定部は、前記連続するＮ個のフレームにわたる前記受光強度及び前記強度閾値のそれぞれの合計値又は平均値を用いて、前記汚れ判定条件が成立するか否かを判定する、測距装置。
請求項１～８のいずれか一項に記載の測距装置であって、更に、
前記窓に汚れが存在するものと判定された場合に、前記窓の汚れを除去するための除去動作を実行するクリーンアップ部を備える測距装置。
請求項９に記載の測距装置であって、
前記クリーンアップ部は、前記窓の汚れが存在する位置に応じて複数のクリーンアップ方法のうちの１つを選択して実行する、測距装置。
請求項１０に記載の測距装置であって、
前記クリーンアップ部は、前記窓の複数の異なる領域の汚れ除去をそれぞれ担当する複数のウォッシャ部を有し、前記複数の異なる領域のうちの前記汚れが存在する領域に応じて、汚れ除去を担当するウォッシャ部を選択してクリーンアップを実行する、測距装置。
請求項９に記載の測距装置であって、
前記クリーンアップ部は、前記窓の汚れの程度に応じて、汚れ除去能力が異なる複数のクリーンアップ方法のうちの１つを選択して実行する、測距装置。
請求項１２に記載の測距装置であって、
前記判定部は、前記窓の汚れの程度を示す汚れ指標値として、
前記受光強度と前記強度閾値との差分を示す第１の汚れ指標値と、
前記汚れが存在する画素数を示す第２の汚れ指標値と、
前記受光強度と前記強度閾値との差分を、前記視野範囲内の複数の画素にわたって加算した加算値を示す第３の汚れ指標値と、
のうちのいずれか一つを算出し、
前記汚れ指標値を前記クリーンアップ部に通知する、測距装置。
請求項３に従属する請求項９に記載の測距装置であって、
前記特定の飛行時間における受光強度が前記強度閾値以上となる画素の画素数が前記第１の個数閾値以上である場合に、前記判定部は、
（ａ）前記画素数が前記第１の個数閾値よりも大きな第２の個数閾値以上の場合には、前記クリーンアップ部による除去動作を実行させることなく前記窓に汚れが存在する旨の通知を実行し、
（ｂ）前記画素数が前記第２の個数閾値未満の場合には、前記クリーンアップ部に前記除去動作を実行させる、測距装置。
請求項９に記載の測距装置であって、
前記判定部は、前記窓に汚れが存在する旨の判定がなされていない状態で、前記受光強度に応じて新たな閾値設定値を算出して前記記憶部に保存することによって、前記閾値設定値を更新する、測距装置。
請求項１～１５のいずれか一項に記載の測距装置であって、
前記判定部は、前記窓の中で前記汚れが存在する位置を外部に通知する、測距装置。
請求項１～１６のいずれか一項に記載の測距装置であって、
前記演算部は、前記窓の中で前記汚れが存在する領域において得られた前記距離を外部に通知せず、前記汚れが存在しない領域において得られた前記距離を外部に出力する、測距装置。
測距装置（２０）の窓の汚れを検出する方法であって、
前記測距装置は、
パルス光を発光する発光部（４０）と、
外部物体で反射された前記パルス光の反射光を受光する受光部（６０）と、
前記受光部で受光された前記反射光の飛行時間を用いて、前記外部物体までの距離を演算する演算部（２００）と、
前記発光部と前記受光部とを収容するケースであって、前記パルス光及び前記反射光を通過させる窓（９２）を有するケース（９０）と、
を備え、
前記方法は、
（ａ）前記受光部の出力を用いて、前記発光部から前記窓までの光路の距離に相当する特定の飛行時間における受光強度を取得する工程と、
（ｂ）『前記測距装置の視野範囲内の少なくとも１つの画素において、前記特定の飛行時間における受光強度が強度閾値以上であること』という第１の条件を含む汚れ判定条件が成立する場合に、前記窓に汚れが存在するものと判定する工程と、
を備え、
前記演算部は、複数の飛行時間のそれぞれにおける受光強度を表すヒストグラムを作成するように構成されており、
前記工程（ｂ）は、前記ヒストグラムのベースラインレベルに、固定値である閾値設定値を加算することによって、前記強度閾値を算出する工程を含み、
前記測距装置は、更に、
前記視野範囲内における前記閾値設定値の分布を記憶する記憶部（３１０）を備え、
前記工程（ｂ）では、前記記憶部に記憶されている前記閾値設定値を用いて、前記視野範囲内の各画素毎に前記強度閾値を算出する、方法。
測距装置（２０）の窓の汚れを検出する方法であって、
前記測距装置は、
パルス光を発光する発光部（４０）と、
外部物体で反射された前記パルス光の反射光を受光する受光部（６０）と、
前記受光部で受光された前記反射光の飛行時間を用いて、前記外部物体までの距離を演算する演算部（２００）と、
前記発光部と前記受光部とを収容するケースであって、前記パルス光及び前記反射光を通過させる窓（９２）を有するケース（９０）と、
を備え、
前記方法は、
（ａ）前記受光部の出力を用いて、前記発光部から前記窓までの光路の距離に相当する特定の飛行時間における受光強度を取得する工程と、
（ｂ）『前記測距装置の視野範囲内の少なくとも１つの画素において、前記特定の飛行時間における受光強度が強度閾値以上であること』という第１の条件を含む汚れ判定条件が成立する場合に、前記窓に汚れが存在するものと判定する工程と、
を備え、
前記演算部は、複数の飛行時間のそれぞれにおける受光強度を表すヒストグラムを作成するように構成されており、
前記ヒストグラムにおいて、受光強度が取り得る最大値から前記ヒストグラムのベースラインレベルを減算した値を実効信号レンジ幅と呼ぶとき、
前記工程（ｂ）は、前記実効信号レンジ幅に１未満の係数である閾値設定値を乗算し、その乗算結果に前記ベースラインレベルを加算することによって、前記強度閾値を算出する工程を含み、
前記測距装置は、更に、
前記視野範囲内における前記閾値設定値の分布を記憶する記憶部（３１０）を備え、
前記工程（ｂ）では、前記記憶部に記憶されている前記閾値設定値を用いて、前記視野範囲内の各画素毎に前記強度閾値を算出する、方法。