(57)【要約】  スキャンデバイス１２０は、モータ１２２およびモータ１２２に取り付けられ光源の出射光Ｌ１を反射するミラー１２６を含み、ミラー１２６による反射光Ｌ２であるプローブ光を、モータ１２２の回転に応じてスキャン可能に構成される。光センサ１３０は、プローブ光Ｌ２が、物体ＯＢＪ上の点Ｐにおいて反射した戻り光Ｌ３を検出する。プロセッサ１４０は、光センサ１３０の出力にもとづいて物体ＯＢＪ上の点Ｐまでの距離を検出する。測距センサ１００は、角度分解能Δθが、物体ＯＢＪまでの距離に応じて変化する。
2020110801.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光源と、
モータ、および前記モータに取り付けられ前記光源の出射光を反射するミラーを含み、前記ミラーによる反射光であるプローブ光を、前記モータの回転に応じてスキャン可能に構成されるスキャンデバイスと、
前記プローブ光が、物体上の点において反射した戻り光を検出する光センサと、
前記光センサの出力にもとづいて前記物体上の点までの距離を検出するプロセッサと、
を備え、スキャン方向の角度分解能が、前記物体までの距離に応じて変化することを特徴とする測距センサ。
【請求項２】
前記物体までの距離に応じて、前記モータの回転速度が変化することを特徴とする請求項１に記載の測距センサ。
【請求項３】
前記物体までの距離に応じて、測距の周期が変化することを特徴とする請求項１または２に記載の測距センサ。
【請求項４】
前記角度分解能は、前記物体までの距離に応じて離散的に変化することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の測距センサ。
【請求項５】
前記角度分解能は、検出される物体毎に制御されることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の測距センサ。
【請求項６】
請求項１から５のいずれかに記載の測距センサと、
配光可変ランプと、
前記測距センサの出力に応じて前記配光可変ランプを制御するコントローラと、
を備えることを特徴とする車両用灯具。
【請求項７】
ミラーが取り付けられたモータを回転させるステップと、
前記ミラーに光を照射し、前記ミラーの反射光をスキャンさせるステップと、
光センサによって物体により反射した戻り光を検出するステップと、
演算処理により、前記光センサの出力にもとづいて前記物体上の点までの距離を検出するステップと、
角度分解能を、前記物体までの距離に応じて変化させるステップと、
を備えることを特徴とする測距方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、測距技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車のセンサとして、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）、カメラ、ミリ波レーダ、超音波ソナーなどが候補として挙げられる。このなかでＬｉＤＡＲは、そのほかのセンサと比較して、（i）点群データによる物体認識が可能であること、（ii）アクティブセンシングであるが故の悪天候時にも高精度な検出が可能であること、（iii）広範囲の測定が可能であること、などの利点を有しており、今後、自動車のセンシングシステムにおける主流となることが期待されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−５６９３５号公報
【特許文献２】特開２００９−９８０２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
現在市販されるＬｉＤＡＲは非常に高価であるため、車種や用途によっては採用しにくい場合がある。【０００５】
本発明は係る状況においてなされたものであり、そのある態様の例示的な目的のひとつは、物体検出精度の低下を抑えつつ、コストを抑えた測距センサの提供にある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のある態様は、測距センサに関する。測距センサは、光源と、モータおよびモータに取り付けられ光源の出射光を反射するミラーを含み、ミラーによる反射光であるプローブ光を、モータの回転に応じてスキャン可能に構成されるスキャンデバイスと、プローブ光が、物体により反射した戻り光を検出する光センサと、光センサの出力にもとづいて物体上の点までの距離を検出するプロセッサと、を備える。スキャン方向の角度分解能が、物体までの距離に応じて変化する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、物体検出精度の低下を抑えつつ、コストを抑えた測距センサを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態に係る測距センサのブロック図である。
【図２】角度分解能Δθを一定としたときに得られる点群を示す図である。
【図３】角度分解能Δθを可変としたときの点群を示す図である。
【図４】図４（ａ）、（ｂ）は、物体までの距離ｄと、角度分解能Δθの関係を示す図である。
【図５】測距レンジと角度分解能Δθの関係を示す図である。
【図６】角度分解能Δθの制御の一例を示す図である。
【図７】実施例１に係る測距センサのブロック図である。
【図８】実施例１に係る角度分解能Δθの制御に関する制御のタイムチャートである。
【図９】実施例２に係る角度分解能Δθの制御に関するタイムチャートである。
【図１０】測距センサを備える自動車のブロック図である。
【図１１】測距センサを備える車両用灯具を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（実施の形態の概要）
本明細書に開示される一実施の形態は、測距センサに関する。測距センサは、光源と、スキャンデバイスと、光センサと、プロセッサを備える。スキャンデバイスは、モータと、モータに取り付けられ、光源の出射光を反射するミラーと、を含み、ミラーによる反射光であるプローブ光を、モータの回転に応じてスキャン可能に構成される。光センサは、プローブ光が、物体上の点で反射した戻り光を検出する。プロセッサは、光センサの出力にもとづいて物体上の点までの距離を検出する。スキャン方向の角度分解能は、物体までの距離に応じて変化する。
【００１０】
この実施の形態によれば、スキャン方向（たとえば水平方向）の分解能を、物体までの距離に応じて動的に変化させることにより、遠方の物体の形状を高精度に検出できる。
【００１１】
物体までの距離に応じて、モータの回転速度が変化してもよい。これに代えて、あるいはこれに加えて、物体までの距離に応じて、測距の周期が変化してもよい。
【００１２】
本発明の別の態様は、車両用灯具に関する。車両用灯具は、上述のいずれかの測距センサと、配光可変ランプと、測距センサの出力に応じて配光可変ランプを制御するコントローラと、を備える。
【００１３】
（実施の形態）
以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図面を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、実施の形態は、発明を限定するものではなく例示であって、実施の形態に記述されるすべての特徴やその組み合わせは、必ずしも発明の本質的なものであるとは限らない。
【００１４】
図１は、実施の形態に係る測距センサ１００のブロック図である。測距センサ１００は、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）であり、光源１１０、スキャンデバイス１２０、光センサ１３０、プロセッサ１４０を備える。光源１１０は、たとえば赤外にスペクトルを有する光Ｌ１を出射する。光源１１０の出射光Ｌ１は、時間的に変調されてもよい。
【００１５】
スキャンデバイス１２０は、モータ１２２と、ひとつあるいは複数のミラー（ブレードともいう）１２６と、を備える。ミラー１２６は羽状であり、モータ１２２の回転軸１２４に取り付けられており、光源１１０の出射光Ｌ１を反射する。ミラー１２６による反射光であるプローブ光Ｌ２の出射角（スキャン角という）θは、ミラー１２６の位置（すなわちモータの回転角φ）に応じて変化する。したがってモータ１２２が回転することにより、プローブ光Ｌ２を、θＭＩＮ〜θＭＡＸまで、θ方向にスキャンすることができる。なお、ミラー１２６が２枚設けられる場合、モータ１２２の１／２回転（機械角で１８０度）が、１スキャンに対応し、したがってモータ１２２が１回転すると、プローブ光Ｌ２は２回スキャンされる。なおミラー１２６の枚数は限定されない。
【００１６】
モータ１２２の回転角φは、たとえばホールセンサや光学式のエンコーダなどの位置検出手段によって検出することができ、したがって各時刻におけるスキャン角θは、回転角φから求めることができる。
【００１７】
光センサ１３０は、プローブ光Ｌ２が、物体ＯＢＪ上の点Ｐにおいて反射した戻り光Ｌ３を検出する。プロセッサ１４０は、光センサ１３０の出力にもとづいて、物体ＯＢＪ上の点Ｐまでの距離を検出する。距離検出の方式やアルゴリズムは特に限定されず、公知技術を用いることができる。たとえばプローブ光Ｌ２を出射してから、光センサ１３０が戻り光を受光するまでの遅延時間、すなわちＴＯＦ（飛行時間）を測定し、距離を取得してもよい。
【００１８】
以上が測距センサ１００の基本構成である。続いてその動作を説明する。モータ１２２を回転させてプローブ光Ｌ２のスキャン角θを、θ１，θ２，…と変化させながら、各スキャン角θｉ（ｉ＝１，２，…）において、物体ＯＢＪの表面上の点Ｐｉまでの距離ｒｉを測定する。これにより、スキャン角θｉと、それに対応する距離ｒｉのペア（点群データ）を得ることができる。
【００１９】
この測距センサ１００は、ごくありふれたモータ１２２と羽状のミラー１２６の組み合わせによってスキャンデバイス１２０を構成できるため、測距センサ１００のコストを下げることができる。
【００２０】
続いて、測距センサ１００のさらなる特徴を説明する。図２は、角度分解能Δθを一定としたときに得られる点群を示す図である。物体ＯＢＪ１は、測距センサ１００に対して相対的に近い位置に存在し、物体ＯＢＪ２は、測距センサ１００に対して相対的に遠い位置に存在する。
【００２１】
角度分解能Δθを一定とした場合、近い物体ＯＢＪ１に対しては、相対的に多くの点Ｐで反射が得られるが、物体が遠くなると、反射が得られる点Ｐの個数が減少する。つまり、遠い物体ほど、形状の判定が難しくなる。
【００２２】
この問題を解決するためには、測距センサ１００の測距レンジ内で最も遠い物体に対して、十分な分解能が得られるように、角度分解能Δθを非常に小さく設定しておくというアプローチを採ることができる。しかしながらこのアプローチは、１スキャン内で得られる点群の個数が膨大となるため、プロセッサ１４０に要求される演算量が膨大となり、スキャンレートが低下する。アプリケーションが要求するスキャンレートを得るためには、高価かつ高性能なプロセッサ１４０が必要となるため、測距センサ１００の低コスト化の要請に反することとなる。
【００２３】
そこで本実施の形態では、角度分解能Δθを、物体ＯＢＪまでの距離ｄに応じて動的に変化させることとした。図３は、角度分解能Δθを可変としたときの点群を示す図である。遠方の物体ＯＢＪ２を測定する際には、角度分解能Δθが小さくなっている。これにより、遠方の物体ＯＢＪ２に関して、４個の点において反射が得られることとなる。したがって、遠方の物体ＯＢＪ２についても形状の判定が可能となる。
【００２４】
別の観点から見ると、距離が近い物体ＯＢＪ１について、角度分解能Δθを低下させ、点群の個数を減らしているものと把握することができる。これにより演算能力がそれほど高くない、安価なプロセッサ１４０を用いた場合でも、アプリケーションが要求するスキャンレートを実現できる。
【００２５】
図４（ａ）、（ｂ）は、物体までの距離ｄと、角度分解能Δθの関係を示す図である。たとえば物体までの距離ｄまでによらず、スキャン方向にΔｘの空間分解能を得ることを考える。この場合、式（１）が成り立てばよいから、Δθとｄの関係式は式（２）で表される。
ｄｓｉｎΔθ＝Δｘ      …（１）
Δθ＝ａｒｃｓｉｎ（Δｘ／ｄ）      …（２）
【００２６】
図４（ａ）、（ｂ）は、Δｘ＝０．２ｍとして、Δθとｄの関係をプロットしたものであり、図４（ａ）は横軸をリニアスケールで、図４（ｂ）は横軸をｌｏｇスケールでプロットしたものである。
【００２７】
角度分解能Δθを、距離ｄの関数として保持しておき、プロセッサ１４０によって演算して角度分解能Δθを計算してもよい。あるいは、距離ｄと角度分解能Δθの関係を示すテーブルを保持しておき、テーブル参照により角度分解能Δθを選択してもよい。
【００２８】
図４（ａ）、（ｂ）に示すように、角度分解能Δθを、物体ＯＢＪまでの距離ｄに応じて連続的に変化させてもよいが、以下で説明するように、離散的に変化させてもよい。すなわち全測距レンジを複数ｍ個の範囲Ｒ１〜Ｒｍに分割し、範囲毎に角度分解能Δθ１〜Δθｍを定めてもよい。図５は、測距レンジと角度分解能Δθの関係を示す図である。図５の例では、ｍ＝３の場合を示すが、分割数ｍは特に限定されず、２個、あるいは４個以上としてもよい。
【００２９】
物体ＯＢＪまでの距離ｄは、その物体の表面上の代表点Ｐまでの距離ｒにもとづいて検出することができる。代表点は、最も先に反射が得られた点としてもよい。あるいは代表点を複数として、複数の代表点の距離の平均値を、物体ＯＢＪまでの距離ｄとしてもよい。
【００３０】
分解能Δθは、１スキャン周期中で動的に変化させてもよい。たとえば、新しい物体ＯＢＪが検出されるたびに、角度分解能Δθを更新してもよい。図６は、角度分解能Δθの制御の一例を示す図である。横軸はスキャン角θを表し、時間の進行方向に対応付けることができる。上段は距離ｒを、下段は角度分解能Δθを表す。図６には２スキャン周期が示される。
【００３１】
範囲Ｒ１に物体ＯＢＪ１が含まれており、範囲Ｒ２に物体ＯＢＪ２が含まれている状況を考える。はじめは、ある角度分解能Δθに、初期値θ０がセットされている。
【００３２】
物体ＯＢＪ１上の最初の点Ｐｉの距離ｒｉが測定されると、その距離ｒｉを物体ＯＢＪ１までの距離ｄ１として、物体ＯＢＪ１が範囲Ｒ１に含まれることがわかる。したがって、角度分解能Δθが大きい値Δθ１にセットされ、スキャンが進行する。
【００３３】
続いて物体ＯＢＪ２上の最初の点Ｐｊの距離ｒｊが測定されると、その距離ｒｊにもとづいて、その距離ｒｊを物体ＯＢＪ２までの距離ｄ２として、物体ＯＢＪ２が範囲Ｒ２に含まれることがわかる。したがって、角度分解能Δθが小さい値Δθ２にセットされ、スキャンが進行する。
【００３４】
スキャン角θがθＭＡＸに達すると、次のスキャン周期に移行し、θＭＩＮに戻る。
【００３５】
物体ＯＢＪ１上の最初の点Ｐｋの距離ｒｋが測定されると、その距離ｒｋを物体ＯＢＪ１までの距離ｄ１として、物体ＯＢＪ１が範囲Ｒ１に含まれることがわかる。したがって、角度分解能ΔθがΔθ１にセットされ、スキャンが進行する。
【００３６】
続いて物体ＯＢＪ２上の最初の点Ｐｌの距離ｒｌが測定されると、その距離ｒｌにもとづいて、その距離ｒｌを物体ＯＢＪ２までの距離ｄ２として、物体ＯＢＪ２が範囲Ｒ２に含まれることがわかる。したがって、角度分解能ΔθがΔθ２にセットされ、スキャンが進行する。
【００３７】
なお、有意な反射光が検出されない範囲については、角度分解能Δθを大きくしてもよい。これにより、点群の個数を減らして、プロセッサ１４０の演算負荷を減らすことができる。
【００３８】
続いて、角度分解能Δθの制御方法をいくつかの実施例を参照して説明する。
【００３９】
（実施例１）
図７は、実施例１に係る測距センサ１００Ａのブロック図である。測距センサ１００Ａは、物体ＯＢＪまでの距離ｄに応じて、モータ１２２の回転速度を動的に変化させる。
【００４０】
プロセッサ１４０は、光源１１０および光センサ１３０それぞれにタイミング信号Ｓ１，Ｓ２を与え、測距の周期（サンプリングレート）Ｔｒを一定に保つ。
【００４１】
光源１１０は、発光素子１１２と点灯回路１１４を含む。点灯回路１１４は、タイミング信号Ｓ１と同期して、発光素子１１２を点灯させる。光センサ１３０は、タイミング信号Ｓ２と同期して、戻り光Ｌ３を測定する。
【００４２】
プロセッサ１４０は、光センサ１３０の出力Ｓ４にもとづいて、ＴＯＦを取得する。測距センサ１００Ａは、モータ１２２のロータの位置（モータの回転角φ）を検出する位置センサ１２９を備えてもよい。プロセッサ１４０は、位置センサ１２９の出力Ｓ５にもとづいて、現在のスキャン角θを取得してもよい。
【００４３】
プロセッサ１４０は、物体ＯＢＪまでの距離ｄにもとづいて、角度分解能Δθを決定する。そして、角度分解能Δθに応じた回転数指令Ｓ３を、モータ駆動回路１２８に出力する。モータ駆動回路１２８は、回転数指令Ｓ３に応じた回転数で、モータ１２２を回転させる。
【００４４】
以上が測距センサ１００Ａの構成である。続いてその動作を説明する。図８は、実施例１に係る角度分解能Δθの制御に関する制御のタイムチャートである。測距タイミングは、所定の周期Ｔｒで発生する。期間ｔ０〜ｔ１は、モータの回転数が第１の値ｖ１となっており、モータの回転角φは、第１の傾きで変化する。簡単のため、スキャン角θが、モータの回転角φに比例するものとすると、スキャン角θも、ある傾きα１で増加していく。このときの角度分解能Δθ１は、α１×Ｔｒとなる。
【００４５】
期間ｔ１〜ｔ２は、モータの回転数が、第１の値ｖ１より小さい第２の値ｖ２となっており、モータの回転角φは、第２の傾きで変化する。このときスキャン角θは、相対的に小さい傾きα２（＜α１）で増加していく。このときの角度分解能Δθ２は、α２×Ｔｒとなる。
【００４６】
このように、実施例１によれば、モータの回転数を制御することで、角度分解能Δθを制御することができる。
【００４７】
なお、モータ１２２としてステッピングモータを用いてもよい。この場合、プロセッサ１４０は、モータ１２２に供給するパルスの周波数にもとづいて、回転数を制御することができ、供給するパルスの個数にもとづいて回転角を制御できる。ステッピングモータを用いる場合、オープンループ制御が可能であるため、位置センサ１２９は不要である。
【００４８】
（実施例２）
実施例２において測距センサ１００は、モータの回転数を一定に保ちながら、測距の周期Ｔｒを変化させる。図９は、実施例２に係る角度分解能Δθの制御に関するタイムチャートである。
【００４９】
スキャン周期の全区間ＴＳＣＡＮにわたり、モータの回転数は一定ｖ０であり、スキャン角θは、一定の傾きα０で増大していく。
【００５０】
期間ｔ０〜ｔ１は、測距の周期Ｔｒが、相対的に長い第１の値Ｔｒ１となっている。このときの角度分解能Δθ１は、α０×Ｔｒ１となる。
【００５１】
期間ｔ１〜ｔ２は、測距の周期Ｔｒが、相対的に短い第２の値Ｔｒ２となっている。このときの角度分解能Δθ２は、α０×Ｔｒ２となる。
【００５２】
このように実施例に２によれば、測距の周期Ｔｒを変化させることにより、角度分解能Δθを制御することができる。
【００５３】
（実施例３）
実施例３は、実施例１と実施例２の組み合わせであり、モータの回転数と、測距周期Ｔｒの両方を、変化させる。これにより、分解能Δθを制御できる。
【００５４】
（用途）
図１０は、測距センサ１００を備える自動車のブロック図である。自動車３００は、前照灯３０２Ｌ，３０２Ｒを備える。測距センサ１００は、前照灯３０２Ｌ，３０２Ｒの少なくとも一方に内蔵される。前照灯３０２は、車体の最も先端に位置しており、周囲の物体を検出する上で、測距センサ１００の設置箇所として最も有利である。
【００５５】
図１１は、測距センサ１００を備える車両用灯具２００を示すブロック図である。車両用灯具２００は、車両側ＥＣＵ３０４とともに灯具システム３１０を構成する。車両用灯具２００は、光源２０２、点灯回路２０４、光学系２０６を備える。さらに車両用灯具２００には、物体検出システム４００が設けられる。物体検出システム４００は、上述の測距センサ１００と演算処理装置４１０を含む。演算処理装置４１０は、測距センサ１００により得られた点群データにもとづいて、車両前方の物体ＯＢＪの有無および種類を判定する。演算処理装置４１０は、機械学習によって得られた学習済みモデルにもとづく識別器を含むことができる。
【００５６】
演算処理装置４１０が検出した物体ＯＢＪに関する情報は、車両用灯具２００の配光制御に利用してもよい。具体的には、灯具側ＥＣＵ２０８は、演算処理装置４１０が生成する物体ＯＢＪの種類とその位置に関する情報にもとづいて、適切な配光パターンを生成する。点灯回路２０４および光学系２０６は、灯具側ＥＣＵ２０８が生成した配光パターンが得られるように動作する。
【００５７】
また演算処理装置４１０が検出した物体ＯＢＪに関する情報は、車両側ＥＣＵ３０４に送信してもよい。車両側ＥＣＵは、この情報にもとづいて、自動運転を行ってもよい。
【００５８】
以上、本発明について、実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。以下、こうした変形例について説明する。
【００５９】
（変形例１）
実施の形態では、スキャンラインが１本の測距センサ１００について説明したが、複数本に拡張してもよい。
【００６０】
（変形例２）
実施の形態では、物体までの距離ｄにかかわらず、スキャン方向の空間分解能Δｘがなるべく均一化されるように、角度分解能Δθを定めたがその限りでない。物体までの距離ｄに応じて、空間分解能Δｘは異なっていてもよい。
【００６１】
（変形例３）
実施の形態では、測距センサ１００の用途として、灯具に搭載する場合を説明したが、測距センサ１００の用途はそれに限定されず、市販される高価なＬｉＤＡＲほどの性能が要求されない用途に広く用いることができる。
【００６２】
実施の形態にもとづき、具体的な語句を用いて本発明を説明したが、実施の形態は、本発明の原理、応用の一側面を示しているにすぎず、実施の形態には、請求の範囲に規定された本発明の思想を逸脱しない範囲において、多くの変形例や配置の変更が認められる。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
本発明は、測距技術に関する。
【符号の説明】
【００６４】
１００  測距センサ
１１０  光源
１２０  スキャンデバイス
１２２  モータ
１２４  回転軸
１２６  ミラー
１３０  光センサ
１４０  プロセッサ
２００  車両用灯具
２０２  光源
２０４  点灯回路
２０６  光学系
３００  自動車
３０２  前照灯
３１０  灯具システム
３０４  車両側ＥＣＵ
４００  物体検出システム
４１０  演算処理装置
【図１】
2020110801.tif 000003
【図２】
2020110801.tif 000004
【図３】
2020110801.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2020110801.tif 000009
【図８】
2020110801.tif 000010
【図９】
2020110801.tif 000011
【図１０】
2020110801.tif 000012
【図１１】
2020110801.tif 000013
【国際調査報告】
2020110801.tif 000014
2020110801.tif 000015
2020110801.tif 000016
2020110801.tif 000017