[发明专利]主动传感器、物体识别系统、车辆、车辆用灯具

说明书

本发明提供一种提升了噪声抗性的主动传感器。投光器(72)射出探测光(L1)。图像传感器(74)构成为能够在投光器(72)的发光状态下取得第一图像(IMGa)，在投光器(72)的非发光状态下取得第二图像(IMGb)。第二图像(IMGb)能够利用于第一图像(IMGa)的校正。

技术领域

本发明涉及物体识别系统。

背景技术

为了自动驾驶、头灯(head lamp)的配光的自动控制，利用对存在于车辆的周围的物体的位置以及种类进行检测的物体识别系统。物体识别系统包含传感器、和对传感器的输出进行分析的运算处理装置。就传感器而言，从相机、LiDAR(测光和测距(LightDetection and Ranging)、激光成像测距(Laser Imaging Detection and Ranging))、毫米波雷达、超声波声纳等之中，考虑用途、要求精度、成本而被选择。

在传感器中，有被动传感器(passive sensor)和主动传感器(active sensor)。被动传感器对由物体放射的光、或者由物体反射了环境光后的光进行检测，传感器本身不放射光。另一方面，主动传感器对物体照射探测光，对其反射光进行检测。主动传感器主要具备对物体照射光的投光器(照明)、和对来自物体的反射光进行摄像的图像传感器。主动传感器通过将图像传感器的灵敏度波长域与探测光的波长配合，从而具有与被动传感器相比能够提升对于干扰的抗性的优点。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：(日本)特开2009-257983号公报

专利文献2：国际公开WO2017/110413A1

发明内容

发明要解决的课题

车载用的主动传感器在屋外被使用。太阳光的波长涉及紫外至红外，所以与探测光的波长交叠。这意味着太阳光成为对于主动传感器的干扰。此外太阳光的频谱、换言之干扰分量的强度根据时间段而变化。

物体识别系统具备接受主动传感器的输出图像，并对其中包含的物体的位置、种类(类别)进行分类的分类器。分类器安装了通过将预先准备的庞大的数目的图像用于学习数据(训练数据)的机器学习而被生成的模型。

在这样的物体识别系统中，为了无论昼夜均实现较高的识别率，需要使用在各种各样的照度环境下拍摄到的图像作为学习数据。

本发明在该状况下被完成，其某一方式的例示目的之一在于，提供提升了噪声抗性的主动传感器。此外其它目的之一在于，改善使用了主动传感器的物体识别系统的识别率、或者减少学习成本。

用于解决课题的手段

本发明的某一方式涉及主动传感器。主动传感器具备射出探测光的投光器、和图像传感器。主动传感器构成为能够在投光器的发光状态下取得第一图像，在投光器的非发光状态下取得第二图像。第二图像能够利用于第一图像的校正。

发明效果

根据本发明，能够提供提升了噪声抗性的主动传感器。

附图说明

图1是实施例1所涉及的物体识别系统的块图。

图2是说明图1的物体识别系统的动作的时间图。

图3是说明变形例1.1所涉及的物体识别系统的动作的时间图。

图4是说明变形例1.2所涉及的物体识别系统的动作的时间图。

图5是实施例2所涉及的物体识别系统的块图。

图6是说明图5的物体识别系统的动作的时间图。