JP2017173207A - 距離測定装置および距離測定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】光の反射を利用した距離測定装置において、天候に由来するノイズを低減し、測定精度を向上させる。【解決手段】出力部１１０は、光を出力する。取得部１２０は、光の反射光の強度波形を示す反射パターンを取得する。補正部１３０は、反射パターンが取得された時の天候に対応した参照パターンを用いて、反射パターンにおけるノイズを低減する。出力部１１０が出力する光はパルス光であり、反射パターンは、光が対象物体で反射された反射光の強度波形を示す。また、参照パターンは、反射光の強度波形を示すパターンである。【選択図】図１

Description

本発明は、距離測定装置および距離測定方法に関する。

近年、自動車の自動運転等に用いることができる非接触距離測定装置の開発が行われている。非接触距離測定装置では、出射した光が物体に反射されて戻るまでの時間を測定して、周囲の物体との距離を測定する。ここで、天候に依存して反射光にノイズが生じることがある。

たとえば特許文献１には、送信された電磁波が霧、雪、雨等の粒子に反射されて受信されるまでの時間に基づいて、悪環境であるかどうかを判定する車両用物体検知装置が記載されている。

また、たとえば特許文献２には、走査データの各射出方向の反射光の内、一次反射光の位置が所定の距離範囲内にある数を判定し、その数が所定数以上の場合に、高次の反射光を優先的に処理するレーザーレーダ装置が記載されている。

また、たとえば特許文献３には、受信信号の信号強度と、受信時刻を用いて伝搬経路上の媒質に起因する減衰の減衰係数を算出し、信号強度を補償することが記載されている。

また、たとえば特許文献４には、複数の反射光を受光した場合に、受光した反射光の個数によって、何番目に受光した反射光を対象物からの反射光とみなすかを変更するレーザ距離測定方法が記載されている。

また、たとえば特許文献５には、距離が既知の物体に対してレーザビームを照射し、反射光の受光波形データに基づいて天気を判別する装置が記載されている。

特開２０１０−２５６１９８号公報 特開２０１３−１６７４７９号公報 特開２０１３−１２４８８２号公報 特開２０１４−８５１２５号公報 特開２０１５−５２４６５号公報

しかし、特許文献１〜５の技術では、天候に応じて反射強度波形のノイズを低減することはできなかった。

本発明が解決しようとする課題としては、光の反射を利用した距離測定装置において、天候に由来するノイズを低減し、測定精度を向上させることが一例として挙げられる。

請求項１に記載の発明は、
光を出力する出力部と、
前記光が対象物体で反射された反射光の強度波形を示す反射パターンを取得する取得部と、
前記反射パターンが取得された時の天候に対応した反射光の強度波形を示す参照パターンを用いて、前記反射パターンにおけるノイズを低減する補正部と、
を備える距離測定装置である。

請求項１６に記載の発明は、
出力部から出力された光の反射光の強度波形を示す反射パターンを取得する取得工程と、
前記反射パターンが取得された時の天候に対応する参照パターンを用いて、前記反射パターンにおけるノイズを低減する補正工程と、を含む距離測定方法である。

第１の実施形態に係る距離測定装置の構成例を示すブロック図である。 距離測定装置と対象物体および光の関係を示す図である。 反射パターンの例を示す図である。 第１の実施形態に係る距離測定方法の流れを例示するフローチャートである。 第１の実施形態に係る補正工程の流れを例示するフローチャートである。 反射パターンと参照パターンの例を示す図である。 第１の実施形態に係る補正工程の処理について説明するための図である。 第１の実施形態に係るノイズピークの位置を調整する工程の流れを例示するフローチャートである。 第２の実施形態に係る補正工程の流れを例示するフローチャートである。 第３の実施形態に係る距離測定装置の構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態に係る補正工程の流れを例示するフローチャートである。 第３の実施形態において、参照パターンが距離毎に設けられている場合の補正工程の流れを例示するフローチャートである。 第４の実施形態に係る距離測定装置の構成例を示すブロック図である。 第４の実施形態に係る距離測定方法の流れを例示するフローチャートである。 テストパターンの取得方法の例について説明するための図である。 第４の実施形態に係る参照パターン生成工程の流れを例示するフローチャートである。 第４の実施形態に係る参照パターンの生成方法を説明するための図である。 第４の実施形態に係る参照パターン生成工程の変形例の流れを例示するフローチャートである。 第５の実施形態に係る参照パターン生成工程の流れを例示するフローチャートである。 第６の実施形態に係る距離測定装置の構成例を示すブロック図である。 第６の実施形態に係る距離測定装置の使用方法を、その使用環境とともに示す図である。 サーバの構成例を示すブロック図である。 第６の実施形態に係る距離測定方法の流れを例示するフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。

以下に示す説明において、距離測定装置１０の検出部１１５、取得部１２０、補正部１３０、天候情報生成部１５０、走行判定部１６０、およびサーバ６０の選択部６２０は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。距離測定装置１０の検出部１１５、取得部１２０、補正部１３０、天候情報生成部１５０、走行判定部１６０、およびサーバ６０の選択部６２０は、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされたプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶メディア、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る距離測定装置１０の構成例を示すブロック図である。本実施形態に係る距離測定装置１０は、出力部１１０、取得部１２０、および補正部１３０を備える。出力部１１０は、光を出力する。取得部１２０は、光が対象物体で反射された反射光の強度波形を示す反射パターンを取得する。補正部１３０は、反射パターンが取得された時の天候に対応した参照パターンを用いて、反射パターンにおけるノイズを低減する。参照パターンは、反射光の強度波形を示すパターンである。以下に詳しく説明する。

出力部１１０は、たとえばレーザ光源である。また、出力部１１０が出力する光はパルス光である。

距離測定装置１０はさらに検出部１１５を備える。検出部１１５は、フォトダイオード等の受光素子を受光部として含んで構成される。検出部１１５の受光部は出力部１１０の近傍に設けられ、反射光の強度を検出する。そして、検出部１１５は、検出した強度に基づき、時間に対する受光強度を示す反射パターンを示す情報を生成する。反射パターンを示す情報は、時間と光の強度との関係を示すグラフやテーブル等である。出力部１１０および検出部１１５はたとえば取得部１２０に制御されて反射パターンを示す情報を生成する。

検出部１１５は、出力部１１０から出射された光１１２が対象物体２０で反射された反射光を受光する。反射パターンは、その反射光の強度波形を示す。なお強度波形は、出力部１１０から光１１２が出射されてから反射光が検出されるまでの時間と反射光の強度の関係を示す。

図２は、距離測定装置１０と対象物体２０および光１１２の関係を示す図である。距離測定装置１０は、距離測定装置１０から対象物体２０までの距離を測定する装置である。出力部１１０の出射口から出射された光１１２は対象物体２０で反射されて距離測定装置１０に向かって戻る。そして、反射光が検出部１１５に入射し、反射光の強度が検出される。ここで、検出部１１５は、出力部１１０から光１１２が出射されてから反射光が検出されるまでの時間を測定する。そして、検出部１１５は、その時間と反射光強度の関係を示す情報を、反射パターンを示す情報として生成する。反射パターンには対象物体２０で反射された反射光に由来するピークが現れる。そして、出力部１１０から光１１２が出射されてからその反射光が検出部１１５に入射するまでの時間に、光１１２の速度を乗ずることにより、距離測定装置１０から対象物体２０までの往復距離が算出される。反射パターンにおけるピーク位置は、出力部１１０から光１１２が出射されてからその反射光が検出部１１５に入射するまでの時間に対応し、すなわち距離測定装置１０からの距離に対応する。距離測定装置１０はたとえばＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）装置である。

ここで、距離測定装置１０による屋外での距離測定において、雨や霧、雪などにより距離測定装置１０と対象物体２０の間に粒子２２が浮遊すると、ノイズの原因となる。すなわち、出力部１１０から出力された光１１２が対象物体２０に到達する前に粒子２２にあたり、反射または散乱される。そして、粒子２２で反射された反射光もまた、検出部１１５に入射し、反射パターンに反映される。そうすると、反射パターンには対象物体２０に由来する対象ピーク以外のノイズピークが現れ、それらの判別は難しい。また、粒子２２での反射や散乱によって、対象物体２０からの反射光の強度が低下したり、ピーク形状が変形したりすることがある。

図３は、反射パターンの例を示す図である。本図の例では、反射パターンにはノイズに由来するノイズピーク４１と、対象物体２０に由来する対象ピーク４２が含まれている。しかし、実際には、反射パターンにおいて、どれがノイズピーク４１でありどれが対象ピーク４２であるかは不明である。また、天候が反射パターンに及ぼす影響は天候によって異なり、ノイズピーク４１および対象ピーク４２の形状はそれぞれ、天候に応じて異なりうる。

本実施形態に係る距離測定装置１０では、反射パターンが取得された時の天候に対応した参照パターンを用いて、反射パターンにおけるノイズを低減する。すなわち、反射パターンからノイズピーク４１を低減し、距離測定の制度を向上させることができる。

図１に戻り、本実施形態に係る距離測定装置１０は記憶部１４０をさらに備える。本図の例では、記憶部１４０は距離測定装置１０に備えられているが、記憶部１４０は距離測定装置１０とは別途設けられたメモリ等であってもよい。本実施形態において、記憶部１４０には予め複数の参照パターンを示す情報が保持されている。参照パターンは、天候毎に設けられており、天候に対応した反射光の強度波形を示す。また、複数の参照パターンは、天候の程度毎に設けられていてもよい。

参照パターンは、予め距離が既知の対象物体２０に対して光１１２を出射して得た反射光の強度波形である。参照パターンを示す情報は時間と光の強度との関係を示すグラフやテーブル、数式等であり、予め天候毎に取得し、記憶部１４０に保持させておくことができる。参照パターンにおいて複数のピークが含まれる場合、対象物体２０との既知の距離に基づいて、対象ピークとノイズピークとを判別できる。そして、参照パターンを示す情報には、参照パターンに含まれる各ピークの属性を示す情報が含まれている。ピークの属性を示す情報とは、すなわち、そのピークが対象ピークであるか、ノイズピークであるかを示す情報である。複数のピークの内、たとえば、既知の距離に最も近い位置を示すピークを対象ピークとし、その他のピークをノイズピークとして属性を認定する。

各ピークはたとえば、ピークが現れている時間帯によって特定される。または、各ピークは、ピークデータにより特定されても良い。各ピークがピークデータにより特定される場合、参照パターンを示す情報は複数のピークデータを含んで構成される。各ピークデータは、時間に対する光の強度の一つのピークを示すデータであり、たとえばグラフやテーブル、数式等であり得る。各ピークデータには、上記のようなピークの属性を示す情報が付随している。そして参照パターンは、複数のピークデータが示すピークの重ね合わせで表される。予め測定して得た強度波形に対し、所定の関数でフィッティングを行うことで、ピークを分離し、複数のピークデータを生成できる。

本実施形態において、参照パターンは少なくともノイズピークを含む。また、参照パターンは、ノイズピークと対象ピークの両方を含んでも良い。参照パターンがノイズピークのみを含む場合、予め測定して得た強度波形に対し、上記のように各属性のピークを認定した上で、対象ピークを削除することにより参照パターンが得られる。たとえば、各ピークが時間帯によって特定される場合、対象ピークの属性を有するピークの時間帯の強度をゼロとする。また、各ピークがピークデータにより特定される場合、ノイズピークの属性を有するピークのピークデータのみを重ね合わせることで参照パターンが得られる。

取得部１２０は、検出部１１５から反射パターンを示す情報を取得する。そして、補正部１３０は、反射パターンが取得された時の天候に対応した参照パターンを用いて、反射パターンにおけるノイズを低減する。補正部１３０がノイズを低減する方法についての詳細は後述する。

図４は、本実施形態に係る距離測定方法の流れを例示するフローチャートである。本距離測定方法は、取得工程Ｓ１０および補正工程Ｓ２０を含む。取得工程Ｓ１０では、出力部１１０から出力された光１１２の反射光の強度波形を示す反射パターンを取得する。補正工程Ｓ２０では、反射パターンが取得された時の天候に対応する参照パターンを用いて、反射パターンにおけるノイズを低減する。各工程について以下に詳しく説明する。

取得工程Ｓ１０では、出力部１１０から光１１２が出射され、その反射光を検出部１１５で検出する。そして、検出部１１５で生成された反射パターンを示す情報を、取得部１２０が取得する。なお、検出部１１５には対象物体２０に反射された光が入射すると見込まれる時間にのみ検出を行うよう、ゲート手段が設けられていてもよい。そうすることにより、外光や対象物体２０以外の物体からの反射光に由来するノイズを低減することができる。

図５は、本実施形態に係る補正工程Ｓ２０の流れを例示するフローチャートである。本実施形態において、記憶部１４０は、上記の通り、天候毎の反射光の強度波形を示す複数の参照パターンを保持する。複数の参照パターンは、それぞれ、少なくともノイズに由来するノイズピークを含む。補正部１３０は、反射パターンに最も近い形状の参照パターンを選択する（ステップＳ２０１）。そして、補正部１３０は、選択された参照パターンのノイズピークを、反射パターンから差し引くことによりノイズを低減する（ステップＳ２０３）。

また、本図の例において、補正部１３０は、ステップＳ２０１の後、ステップＳ２０３の前に、ノイズピークの位置を調整する（ステップＳ２０２）。各ステップの処理内容について、以下に詳しく説明する。

まず、補正部１３０は、記憶部１４０から複数の参照パターンを読み出す。そして、マッチング処理により、複数の参照パターンと反射パターンを比較し、反射パターンと最も形状が近い参照パターンを選択する（ステップＳ２０１）。そうすることにより、補正部１３０は、その時の天候に対応した参照パターンを選択し、用いることができる。

図６は、反射パターンと参照パターンの例を示す図である。本図において、反射パターンを実線、参照パターンの例を破線で示している。参照パターンはノイズピーク４３と対象ピーク４４を含む。参照パターンを選択する方法は特に限定されないが、ここではたとえば、ピークの数、位置、強度、半値幅、および対称性の少なくとも一つを特徴点とし、各参照パターンと、反射パターンとの特徴点の一致度合いを求める（マッチング処理）。そして、一致度合いが最も高い参照パターンを選択する。また、各参照パターンと反射パターンとの、各時間における差を算出し、それらの差の全時間範囲での積算値を求める。そして、積算値が最も小さい参照パターンを選択するようにしてもよい。

なお、参照パターンがノイズピークのみを含む場合、反射パターンのうちノイズピークが現れることが想定される時間帯域のみを対象としてマッチング処理を行っても良い。たとえば、予め定められた基準時間よりも前の時間帯域のみを対象とすることができる。

図７は、本実施形態に係る補正工程Ｓ２０の処理について説明するための図である。図７（ａ）は、反射パターンを示す図であり、図７（ｂ）は、選択された参照パターンのノイズピーク４３を示す図であり、図７（ｃ）は、反射パターンから選択された参照パターンのノイズピーク４３を差し引いた出力パターンである。出力ピークを用いて距離を算出ることで、距離測定の精度を向上させることができる。

補正部１３０は、参照パターンのノイズピーク４３を抽出し、ノイズピークの位置を調整する（ステップＳ２０２）。すなわち、補正部１３０は、選択した参照パターンに含まれるピークのうち、図７（ｂ）のようにノイズピークの属性を有するピークを抽出し、抽出したノイズピーク４３の位置を調整する。

ここで、参照パターンからノイズピークを抽出したデータは以下のように生成することができる。たとえば、参照パターンにおける各ピークが上記したように時間帯によって特定される場合、参照パターンのうち対象ピークの属性を有するピークの時間帯の強度をゼロとする。また、各ピークがピークデータにより特定される場合、ノイズピークの属性を有するピークのピークデータのみを重ね合わせる。

反射パターンにおけるノイズピークと参照パターンにおけるノイズピークは必ずしも一致するとは限らない。そのときの実際の天候や対象物体２０との距離に応じて、参照パターンのノイズピークとは異なるパターンが反射パターンのノイズピークとして生じ得る。そこで、ノイズピークの位置を調整することにより、反射パターンのノイズをより低減することができる。

図８は、本実施形態に係るノイズピークの位置を調整する工程（ステップＳ２０２）の流れを例示するフローチャートである。ステップＳ２０２において、補正部１３０はまず、反射パターンと、抽出したノイズピーク４３との時間ごとの差分を算出し、全時間分を積算する（ステップＳ２０２１）。次いで、補正部１３０は、得られた差分の積算値が予め定められた基準値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２０２２）。積算値が基準値以下であると判定された場合（ステップＳ２０２２のＹｅｓ）、その時のノイズピーク４３の位置を最終的なノイズピーク位置として決定する（ステップＳ２０２３）。一方、積算値が基準値を超えると判定された場合（ステップＳ２０２２のＮｏ）、差分の積算値に予め定められた補正係数を乗じた値をノイズピーク４３の時間に加算する（ステップＳ２０２６）。すなわち、ノイズピーク４３の位置をシフトさせる。ここで、補正係数は正の値でも負の値でもあり得る。また、基準値および補正係数は、事前の試験により適切な値を求め、記憶部１４０に記憶させておき、補正部１３０がそれを読み出して用いることができる。

そして、再度、反射パターンと、ノイズピーク４３との差分の積算値を求め（ステップＳ２０２１）、ノイズピーク位置が決定されるまで処理を繰り返す。また、フロー（ここで、ステップＳ２０２１からステップＳ２０２６までを一つのフローと呼ぶ。）の繰り返しの中で、ステップＳ２０２２の後、ステップＳ２０２６の前には、以下の処理を行う。すなわち、差分の積算値が基準値を超える場合（ステップＳ２０２２のＮｏ）、補正部１３０は、差分の積算値が今回のフローにおいて前回のフローでのステップＳ２０２２の判定時よりも小さくなったか否かを判定する（ステップＳ２０２４）。そして、小さくなったと判定された場合（ステップＳ２０２４のＹｅｓ）、上記したステップＳ２０２６に移る。一方、小さくなったと判定されなかった場合（ステップＳ２０２４のＮｏ）、補正係数の符号を反転した上で（ステップＳ２０２５）、ステップＳ２０２６に移る。差分の積算値が大きくなったにもかかわらず同じ補正係数を用いてノイズピーク４３をシフトさせた場合、より差分の積算値が大きくなっていく可能性があるからである。

図５および図７に戻り、次いで補正部１３０は、ノイズピーク４３を、ステップＳ２０２で決定された位置で反射パターンから差し引くことにより、図７（ｃ）に示すようにノイズを低減する（ステップＳ２０３）。具体的には、参照パターンからノイズピークが抽出され、ステップＳ２０２において時間が調整されたデータの各時間の反射光強度を、反射パターンの各時間の反射光強度から減算する。こうして、反射パターンのノイズが低減された出力パターンが得られる。

なお、ノイズを低減した後の反射パターンを複数積算してもよい。そうすることにより、距離測定精度をより向上させることができる。

なお、ステップＳ２０２の処理においては、反射パターンの対象ピークを低減することが無いよう、参照パターンのノイズピークの位置範囲を制限してもよい。たとえば、予め対象ピークが位置する見込みの高い位置範囲以外に候補位置範囲を定めておき、ステップＳ２０２６においてその候補位置範囲外にノイズピーク位置がシフトされそうになった場合には、補正係数の符号を逆転させるようにする。

なお、ステップＳ２０２の処理においては、ノイズピーク４３の高さや半値幅を、ノイズピーク４３の位置と同様の方法で調整してもよい。

なお、参照パターンは、出力部１１０の光１１２の出射口から対象物体２０までの距離毎に設けられていてもよい。その場合でも上記と同様に補正部１３０は反射パターンに最も近い形状の参照パターンを選択できる。参照パターンが、距離毎に設けられている場合、上記の様にノイズピーク４３の位置を調整するステップＳ２０２を行わなくてもよい。距離毎の参照パターンを示す情報は、予め既知の各距離の対象物体２０に対して測定して得られ、記憶部１４０に保持させることができる。

距離測定装置１０において、出力部１１０は、光１１２の出力方向を走査し、取得部１２０は、走査中の反射パターンを複数取得してもよい。そうすることにより、対象物体２０の形状と位置を認識することができる。

以上、本実施形態によれば、補正部１３０は、反射パターンが取得された時の天候に対応した参照パターンを用いて、反射パターンにおけるノイズを低減する。したがって、天候に由来するノイズを低減し、測定精度を向上させることができる。

（第２の実施形態）
図９は、第２の実施形態に係る補正工程Ｓ２０の流れを例示するフローチャートである。本実施形態に係る距離測定装置１０および距離測定方法は、以下に説明する点を除いて、第１の実施形態に係る距離測定装置１０および距離測定方法と同じである。

本実施形態に係る距離測定装置１０において、補正部１３０は、反射パターンに最も近い形状の参照パターンを選択し（ステップＳ２１１）、反射パターンのうち、選択された参照パターンの対象ピークに対応するピークより先に検出されたピークをノイズとして低減する（ステップＳ２１２）。以下に詳しく説明する。

本実施形態において、参照パターンは少なくとも対象ピークを含む。また、参照パターンは、ノイズピークと対象ピークの両方を含んでも良い。参照パターンが対象ピークのみを含む場合、予め測定して得た強度波形に対し、第１の実施形態で説明したように各属性のピークを認定した上で、ノイズピークを削除することにより参照パターンが得られる。たとえば、各ピークが時間帯によって特定される場合、ノイズピークの属性を有するピークの時間帯の強度をゼロとする。また、各ピークがピークデータにより特定される場合、対象ピークの属性を有するピークのみを用いて参照パターンが得られる。

距離測定装置１０は、第１の実施形態と同様に取得工程Ｓ１０を行う。そして、補正部１３０は、補正工程Ｓ２０において、以下の処理を行う。

補正部１３０は、第１の実施形態のステップＳ２０１と同様に、記憶部１４０に保持された複数の参照パターンから反射パターンに最も近い形状の参照パターンを選択する（ステップＳ２１１）。

次いで、補正部１３０は、選択された参照パターンのうち属性が対象ピークであるピークを抽出する。そして、反射パターンのうち、抽出された参照パターンの対象ピークに対応するピークを選択する。たとえば、補正部１３０は、反射パターンに含まれるピークのうち、参照パターンの対象ピークとピーク位置が最も近いピークを、対応するピークとして選択する。

そして、補正部１３０は、反射パターンの選択されたピークより手前にあるピークをノイズピークとみなして低減する。選択されたピークより手前にあるピークとは、選択されたピークより先に検出されたピーク、すなわち、強度波形において、光１１２の出射から受光までの時間が、選択されたピークよりも短いピークである。ノイズピークとみなしたピークを低減する方法としては、ピーク強度をゼロとする方法、または、ピーク強度に予め定められた倍率（たとえば０．１倍や０．０１倍）を乗ずる方法等がある。

なお、参照パターンは、出力部１１０の光１１２の出射口から対象物体２０までの距離毎に設けられていてもよい。

以上、本実施形態においても、補正部１３０は、反射パターンが取得された時の天候に対応した参照パターンを用いて、反射パターンにおけるノイズを低減する。したがって、天候に由来するノイズを低減し、測定精度を向上させることができる。

（第３の実施形態）
図１０は、第３の実施形態に係る距離測定装置１０の構成例を示すブロック図であり、図１１は、本実施形態に係る補正工程Ｓ２０の流れを例示するフローチャートである。本実施形態に係る距離測定装置１０および距離測定方法は、以下に説明する点を除いて、第１の実施形態に係る距離測定装置１０および距離測定方法と同じである。

本実施形態に係る距離測定装置１０は、反射パターンが取得される時点の天候を示す情報を生成する天候情報生成部１５０をさらに備える。補正部１３０は、天候情報に基づいて、複数の参照パターンから、反射パターンが取得された時の天候に対応した参照パターンを選択する（ステップＳ２３１）。そして、補正部１３０は、選択された参照パターンのノイズピークを、反射パターンから差し引くことによりノイズを低減する（ステップＳ２３３）。本実施形態に係る参照パターンは、少なくともノイズに由来するノイズピークを含む。

天候情報生成部１５０は、取得部１２０が反射パターンを取得する時点の、距離測定装置１０が対象物体２０を測定する場所の、天候を示す天候情報を生成する。天候情報は、晴れ、雨、霧、雪、曇り等の天候を示す情報のほか、雨、雪、霧の程度を示す情報をさらに含んでもよい。天候情報生成部１５０は、たとえば通信網を介して天候を示す情報を取得し、取得した情報に基づいて、天候情報を生成できる。具体的には、気象情報提供サービスのサーバにアクセスして得た情報から、天候情報を生成できる。また、天候情報生成部１５０は、距離測定装置１０の近傍に配置された温度センサから温度を示す情報を取得したり、照度センサから照度を示す情報を取得したりすることで天候を判定し、天候情報を生成してもよい。

本実施形態において、取得部１２０は、第１の実施形態と同様に取得工程Ｓ１０を行う。そして、補正部１３０は、補正工程Ｓ２０として以下の処理を行う。

まず、補正部１３０は、天候情報生成部１５０から、天候情報を取得する。そして、補正部１３０は、記憶部１４０に保持された複数の参照パターンのうち、天候情報が示す天候に対応する参照パターンを選択する（ステップＳ２３１）。そして、補正部１３０は、第１の実施形態のステップＳ２０２と同様に参照パターンのノイズピーク４３を抽出し、ノイズピークの位置を調整する（ステップＳ２３２）。次いで、補正部１３０は、第１の実施形態のステップＳ２０３と同様に、反射パターンからノイズピーク４３を差し引くことにより、ノイズを低減する（ステップＳ２３３）。

なお、本実施形態において、参照パターンは出力部１１０の光１１２の出射口から対象物体２０までの距離毎に設けられていてもよい。その場合、参照パターンは、ノイズピークと、対象物体２０に由来する対象ピークとを含む。距離毎の参照パターンを示す情報は、予め既知の各距離の対象物体２０に対して測定して得られ、記憶部１４０に保持させることができる。各天候に対応する参照パターンには、その天候において、距離毎に取得された複数の参照パターンが含まれる。参照パターンが距離毎に設けられている場合、上記の様にノイズピーク４３の位置を調整するステップＳ２３２を行わなくてもよい。

図１２は、本実施形態において、参照パターンが距離毎に設けられている場合の補正工程Ｓ２０の流れを例示するフローチャートである。この場合、補正部１３０は、上記のステップＳ２３１において、天候情報に基づいて、記憶部１４０に記憶された複数の参照パターンから反射パターンが取得された時の天候に対応した複数の参照パターンを抽出する。そして、天候に対応した複数の参照パターンから、反射パターンに最も近い形状の参照パターンを選択する（ステップＳ２３４）。そして、選択された参照パターンのノイズピークを、反射パターンから差し引くことによりノイズを低減する（ステップＳ２３３）。ここで、ステップＳ２３４では、第１の実施形態に係るステップＳ２０１と同様にして、反射パターンに最も近い形状の参照パターンを選択することができる。

以上、本実施形態においても、補正部１３０は、反射パターンが取得された時の天候に対応した参照パターンを用いて、反射パターンにおけるノイズを低減する。したがって、天候に由来するノイズを低減し、測定精度を向上させることができる。

（第４の実施形態）
図１３は、第４の実施形態に係る距離測定装置１０の構成例を示すブロック図であり、図１４は、本実施形態に係る距離測定方法の流れを例示するフローチャートである。本実施形態に係る距離測定装置１０および距離測定方法は、以下に説明する点を除いて、第１の実施形態に係る距離測定装置１０および距離測定方法と同じである。

本実施形態において、記憶部１４０は、天候毎の反射光の強度波形を示す複数の予備パターンを保持する。出力部１１０は移動体５０に取り付けられており、取得部１２０は、移動体５０が停止している時の、光１１２の反射光の強度波形を示すテストパターンを取得する。補正部１３０は、テストパターンと予備パターンとを用いて参照パターンを生成する（参照パターン生成工程Ｓ３０）。移動体５０はたとえば車両である。以下に詳しく説明する。

反射パターンにおけるノイズピークの形状は、実際の天候や環境に応じて異なる。そこで、距離測定装置１０が実際に取得したテストパターンから参照パターンを生成して用いることにより、反射パターンのノイズをより低減することができる。

本実施形態では、記憶部１４０は、参照パターンの代わりに予備パターンを予め記憶している。予備パターンは、天候毎に設けられており、天候に対応した反射光の強度波形を示す。また、複数の予備パターンは、天候の程度毎に設けられていてもよい。複数の予備パターンは、それぞれ、少なくとも対象物体２０に由来する対象ピークを含む。また、複数の予備パターンは、それぞれ、対象ピークとノイズピークを含んでいても良い。

予備パターンは、予め距離が既知の対象物体２０に対して光１１２を出射して得た反射光の強度波形である。予備パターンを示す情報は時間と光の強度との関係を示すグラフやテーブル、数式等であり、予め天候毎に取得し、記憶部１４０に保持させておくことができる。予備パターンにおいては、対象物体２０との既知の距離に基づいて、対象ピークとノイズピークとを判別できる。そして、予備パターンを示す情報には、予備パターンに含まれる各ピークの属性を示す情報が含まれている。ピークの属性を示す情報とは、すなわち、そのピークが対象ピークであるか、ノイズピークであるかを示す情報である。複数のピークの内、たとえば、既知の距離に最も近い位置を示すピークを対象ピークとし、その他のピークをノイズピークとして属性を認定する。

各ピークはたとえば、ピークが現れている時間帯によって特定される。または、各ピークは、ピークデータにより特定されても良い。各ピークは、ピークデータにより特定される場合、予備パターンを示す情報は複数のピークデータを含んで構成される。各ピークデータは、時間に対する光の強度の一つのピークを示すデータであり、たとえばグラフやテーブル、数式等であり得る。各ピークデータには、上記のようなピークの属性を示す情報が付随している。この場合、予備パターンは、複数のピークデータが示すピークの重ね合わせで表される。予め測定して得た強度波形に対し、所定の関数でフィッティングを行うことで、ピークを分離し、複数のピークデータを生成できる。

本実施形態において、予備パターンは少なくとも対象ピークを含む。また、予備パターンは、ノイズピークと対象ピークの両方を含んでも良い。予備パターンが対象ピークのみを含む場合、予め測定して得た強度波形に対し、上記のように各属性のピークを認定した上で、ノイズピークを削除することにより参照パターンが得られる。たとえば、各ピークが時間帯によって特定される場合、ノイズピークの属性を有するピークの時間帯の強度をゼロとする。また、各ピークがピークデータにより特定される場合、対象ピークの属性を有するピークのピークデータのみを用いて参照パターンが得られる。

図１５は、テストパターンの取得方法の例について説明するための図である。本実施形態に係る距離測定装置１０は、移動体５０に取り付けられており、移動体５０の走行状態を判定する走行判定部１６０をさらに備える。そして、走行判定部１６０が、移動体５０が停止していると判定した時に、取得部１２０はテストパターンを取得する。走行判定部１６０は、たとえば移動体５０の速度計の出力を取得し、速度が予め定められた基準速度以下である状態（たとえば速度が０ｋｍ／ｈである状態）が予め定められた所定の時間継続した場合に、移動体５０が停止していると判定する。

赤信号等で移動体５０が停止すると、走行判定部１６０は、移動体５０が停止していると判定し、取得部１２０がテストパターンを取得する。取得部１２０は出力部１１０および検出部１１５を制御してテストパターンをたとえば以下の方法で取得する。まず、出力部１１０は、移動体５０の前方の他の移動体５１に対して光１１２を出射する。そして、たとえば移動体５１が車両である場合、移動体５１に取り付けられたナンバープレート５１１に反射させた反射光を検出部１１５が受光する。そして、検出部１１５は、反射パターンを示す情報と同様にしてテストパターンを示す情報を生成する。生成されたテストパターンを示す情報を取得部１２０が取得する。光１１２をナンバープレート５１１で反射させることにより充分な反射率で光１１２を反射させ、検出部１１５において移動体５１からの充分な反射光強度を得られる。

図１６は、本実施形態に係る参照パターン生成工程Ｓ３０の流れを例示するフローチャートである。また、図１７は、本実施形態に係る参照パターンの生成方法を説明するための図である。図１７（ａ）は、テストパターンの例であり、図１７（ｂ）は、予備パターンの例であり、図１７（ｃ）は、生成された参照パターンの例である。

本実施形態に係る距離測定装置１０は、天候情報生成部１５０を備え、天候情報生成部１５０は、テストパターンが取得される時点の天候を示す天候情報を生成する。複数の予備パターンは、それぞれ、少なくとも対象物体２０に由来する対象ピーク４６を含む。補正部１３０は、天候情報に基づいて、複数の予備パターンからテストパターンが取得された時の天候に対応した予備パターンを選択する（ステップＳ３０３）。また、補正部１３０は、選択された予備パターンの対象ピークを、テストパターンから差し引くことにより参照パターンを生成する（ステップＳ３０４）。そして、補正部１３０は、生成した参照パターンを、反射パターンから差し引くことによりノイズを低減する（補正工程Ｓ２０）。参照パターンを生成する方法を含め、以下に本実施形態に係る距離測定方法の詳細を説明する。

走行判定部１６０は、距離測定装置１０が取り付けられた移動体５０が走行しているか否かをモニターする（ステップＳ３０１）。そして、移動体５０がたとえば赤信号で停車すると、走行判定部１６０は、移動体５０が停止したと判定する（ステップＳ３０１のＹｅｓ）。

走行判定部１６０が、移動体５０が停止したと判定したとき、取得部１２０は、上記したようにテストパターンを示す情報を取得する（ステップＳ３０２）。また、補正部１３０は、天候情報生成部１５０からテストパターンが取得された時の天候情報を取得し、記憶部１４０から、複数の予備パターンを読み出す。そして、補正部１３０は、複数の予備パターンから、天候情報が示す天候に対応する予備パターンを選択する（ステップＳ３０３）。

そして、補正部１３０は、テストパターン（たとえば図７（ａ））から、選択した予備パターンの対象ピーク４６（たとえば図７（ｂ））を差し引いて参照パターン（たとえば図７（ｃ））を得る（ステップＳ３０４）。そうすることにより、実際に測定されたテストパターンに基づくノイズピークを含む参照パターンが得られる。補正部１３０は、生成した参照パターンを、反射パターンから差し引くことによりノイズを低減する（補正工程Ｓ２０）。生成した参照パターンを反射パターンから差し引く方法は、第１の実施形態に係るステップＳ２０３と同様に行える。また、第１の実施形態のステップＳ２０２と同様にして、参照パターンの位置を調整した上で、反射パターンから差し引いても良い。

なお、初めの参照パターンが生成されるまでは、記憶部１４０に記憶された予備パターンを参照パターンとして用い、第１の実施形態から第３の実施形態までのうちいずれかの方法で反射パターンのノイズを低減しても良い。その場合、予備パターンはノイズピークおよび対象ピークを含む。

なお、停車時における移動体５０と前方の移動体５１との距離はある程度定まった距離であるため、その距離に対応する予備パターンを予め記憶部１４０に記憶させておくことで、テストパターンと予備パターンの対象ピークの位置がある程度近くなる。よって、予備パターンを差し引いてノイズピークのみの参照パターンを得やすくなる。

また、本実施形態においては、距離測定装置１０が移動体５０に取り付けられている例について説明したが、距離測定装置１０は必ずしも移動体５０に取り付けられていなくても良い。

以上、本実施形態においても、補正部１３０は、反射パターンが取得された時の天候に対応した参照パターンを用いて、反射パターンにおけるノイズを低減する。したがって、天候に由来するノイズを低減し、測定精度を向上させることができる。

加えて、本実施形態においては、補正部１３０は、テストパターンと予備パターンとを用いて参照パターンを生成する。したがって、距離測定装置１０が実際に取得したテストパターンを基に、反射パターンのノイズをより低減することができる。本実施形態において、距離測定装置１０は、移動体５０が走行している間に反射パターンを取得し、周囲の物体との距離を測定できる。

図１８は、本実施形態に係る参照パターン生成工程Ｓ３０の変形例の流れを例示するフローチャートである。本変形例に係る距離測定方法は、以下に説明する点を除いて第４の実施形態に係る距離測定方法と同じである。

本実施形態において、天候情報が、雪を示す情報であるとき、取得部１２０は、複数のテストパターンを取得する。そして、補正部１３０は、複数のテストパターンを積算して（ステップＳ３１１）、最も強度が高いピークを選択し（ステップＳ３１２）、少なくともひとつのテストパターンから当該ピークに対応するピークを除去することにより参照パターンを生成する（ステップＳ３１３）。

天候が雪の場合、雪の粒子は霧などの水滴に比べると大きく、光１１２を良く反射する。また、雪の粒子同士の間隔は比較的大きく、光１１２が当たる確率は霧などに比べて低い。したがって、雪での反射は生じたり生じなかったりすると共に、粒子２２による反射位置や対象ピークの形状も場合によって異なる。さらには、テストパターンがノイズピークを含まない場合もあり得る。よって、一つのテストパターンのみを取得しても、有効な参照パターンを生成できない場合がある。

本変形例に係る距離測定方法では、複数のテストパターンを積算して最も強度が高いピークを選択し、少なくともひとつのテストパターンから当該ピークに対応するピークを除去することにより参照パターンを生成する。したがって、雪の場合でも参照パターンを生成して精度良く距離を測定できる。

図１８を参照し、本変形例に係る参照パターン生成工程Ｓ３０について説明する。本変形例の参照パターン生成工程Ｓ３０では、まず、第４の実施形態と同様にステップＳ３０１を行う。そして、移動体５０が停止していると判定された場合、取得部１２０は、天候情報生成部１５０から天候情報を取得し、天候が雪か否かを判定する（ステップＳ３１０）。天候が雪でない場合（ステップＳ３１０のＮｏ）、第４の実施形態のステップＳ３０２〜ステップＳ３０４と同様にして参照パターンが生成される。

一方、天候が雪である場合（ステップＳ３１０のＹｅｓ）、取得部１２０は、複数回の光１１２の出力により複数のテストパターンを取得して、積算する（ステップＳ３１１）。複数のテストパターンが積算されることにより、不特定の位置に出現する雪の粒子２２に起因するノイズピークが低減され、対象ピークのみの強度が高く現れたパターンが得られる。次いで、補正部１３０は、積算して得られたパターンのうち、最も強度が高いピークを選択する（ステップＳ３１２）。選択されたピークの位置は、各テストパターンにおける対象ピークの位置とおよそ同じである。そして、補正部１３０は、取得した複数のテストパターンのうち、ひとつのテストパターンから、選択されたピークに対応するピークを除去することにより、参照パターンを生成する（ステップＳ３１３）。選択されたピークに対応するピークとは、すなわち、そのテストパターンにおいて、選択されたピークの位置と最も近い位置のピークである。また、ステップＳ３１３で用いるテストパターンは、選択されたピークに対応するピークに加えて、一つ以上のノイズピークが含まれるものとする。そうすることにより、ノイズピークを含む参照パターンを得られる。

なお、本変形例に係る補正工程Ｓ２０では、第１の実施形態のステップＳ２０２と同様にして、参照パターンの位置を調整した上で、反射パターンから差し引くことが好ましい。

以上、本変形例においても、補正部１３０は、反射パターンが取得された時の天候に対応した参照パターンを用いて、反射パターンにおけるノイズを低減する。したがって、天候に由来するノイズを低減し、測定精度を向上させることができる。

加えて、本変形例においても、第４の実施形態と同様に、補正部１３０は、テストパターンと予備パターンとを用いて参照パターンを生成する。したがって、距離測定装置１０が実際に取得したテストパターンを基に、反射パターンのノイズをより低減することができる。

また、本変形例においては、複数のテストパターンを積算して最も強度が高いピークを選択し、少なくともひとつのテストパターンから当該ピークに対応するピークを除去することにより参照パターンを生成する。したがって、雪の場合でも参照パターンを生成して精度良く距離を測定できる。

なお、第１の実施形態から第４の実施形態のいずれかにおいて、天候が雪である場合、参照パターンを用いず、複数の反射パターンを積算することにより、ノイズを低減してもよい。

（第５の実施形態）
図１９は、第５の実施形態に係る参照パターン生成工程Ｓ３０の流れを例示するフローチャートである。本実施形態に係る距離測定装置１０および距離測定方法は、以下に説明する点を除いて、第４の実施形態に係る距離測定装置１０および距離測定方法と同じである。

本実施形態において、補正部１３０は、テストパターンに最も近い形状の予備パターンを選択する（ステップＳ３２２）。また、補正部１３０は、選択された予備パターンの対象ピークを、テストパターンから差し引くことにより参照パターンを生成する（ステップＳ３０４）。そして、補正部１３０は、生成した参照パターンを、反射パターンから差し引くことによりノイズを低減する（補正工程Ｓ２０）。

本実施形態において、複数の予備パターンは、それぞれ、少なくとも対象物体２０に由来する対象ピークを含む。また、複数の予備パターンは、それぞれ、対象ピークとノイズピークを含んでいても良い。本実施形態に係る距離測定装置１０は、パターン形状に基づき複数の予備パターンから一つを選択するので、天候情報生成部１５０を備えていなくて良い。

図１９を参照し、本実施形態に係る参照パターン生成工程Ｓ３０について説明する。まず、第４の実施形態と同様に、ステップＳ３０１およびステップＳ３０２が行われる。次いで、補正部１３０は、複数の予備パターンを記憶部１４０から読み出し、取得されたテストパターンに最も近い形状の予備パターンを選択する（ステップＳ３２２）。ここで、補正部１３０は、第１の実施形態において反射パターンと最も形状が近い参照パターンを選択したステップＳ２０１と同様の方法で、テストパターンに最も近い形状の予備パターンを選択することができる。

次いで、補正部１３０は、第４の実施形態と同様に、テストパターンから、選択した予備パターンの対象ピーク４６を差し引いて参照パターンを得る（ステップＳ３０４）。また、補正部１３０は、生成した参照パターンを、反射パターンから差し引くことによりノイズを低減する（補正工程Ｓ２０）。

以上、本実施形態においても、補正部１３０は、反射パターンが取得された時の天候に対応した参照パターンを用いて、反射パターンにおけるノイズを低減する。したがって、天候に由来するノイズを低減し、測定精度を向上させることができる。

加えて、本実施形態においては、補正部１３０は、テストパターンと予備パターンとを用いて参照パターンを生成する。したがって、距離測定装置１０が実際に取得したテストパターンを基に、反射パターンのノイズをより低減することができる。

（第６の実施形態）
図２０は、第６の実施形態に係る距離測定装置１０の構成例を示すブロック図であり、図２１は、本実施形態に係る距離測定装置１０の使用方法を、その使用環境とともに示す図である。本実施形態に係る距離測定装置１０および距離測定方法は、以下に説明する点を除いて、第４の実施形態または第５の実施形態に係る距離測定装置１０および距離測定方法と同じである。

本実施形態に係る距離測定装置１０は、通信網７０を介してサーバ６０に接続されており、通信部１７０をさらに備える。通信部１７０は、参照パターンが生成されたとき、位置および時刻を示す情報と共に参照パターンを示す情報をサーバ６０に送信する。

また、本実施形態において、通信部１７０は、サーバ６０に位置を示す情報を送信する。そして、通信部１７０がサーバ６０から参照パターンを示す情報を受信したとき、補正部１３０は、その参照パターンを用いて反射パターンにおけるノイズを低減する。また、通信部１７０がサーバ６０から参照パターンを受信できなかったとき、補正部１３０は、参照パターンを生成し、反射パターンから生成された参照パターンを差し引くことによりノイズを低減する。

通信部１７０は、通信網７０を介して無線で情報を送受信するためのインタフェースである。そして、サーバ６０は、通信網７０を介して複数の距離測定装置１０と情報を送受信できる。本実施形態に係る距離測定装置１０はたとえば移動体５０に取り付けられている。また、移動体５０には、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置など、移動体５０の位置（緯度、経度）が認識できる位置認識手段が設けられている。位置認識手段は移動体５０の位置を示す情報を生成する。

本実施形態において、サーバ６０は、距離測定装置１０で生成された参照パターンを示す情報を受信して保持すると共に、位置情報等に照らして有効な参照パターンを他の距離測定装置１０に提供する。このように、情報を共有することにより、各距離測定装置１０は効率良く距離測定の精度を向上させることができる。

図２２は、サーバ６０の構成例を示すブロック図である。具体的にはサーバ６０は、通信部６１０、選択部６２０および記憶部６３０を備える。通信部６１０は、通信網７０を介して情報を送受信するためのインタフェースである。通信部６１０は距離測定装置１０の通信部１７０から送信された参照パターンを示す情報を受信する。この参照パターンは、各距離測定装置１０で生成されたパターンである。参照パターンを示す情報には、その参照パターンが生成された位置および時刻を示す情報が付随している。そして、受信された参照パターンを示す情報は、位置および時刻を示す情報と共に、記憶部６３０に格納される。

一方、通信部６１０が他の距離測定装置１０から位置情報を伴う参照パターン送付の要求を受信した場合、選択部６２０はその位置情報と要求を受信した時刻に照らして、有効な参照パターンを記憶部６３０から選択する。有効な参照パターンの選択においては、選択部６２０は参照パターンに付随した位置を示す情報と、要求に付随した位置情報とを比較して、それらの示す位置が充分に近いか否かを判定する。たとえば、二つの位置の距離が予め定められた基準距離以下である場合、充分に近いと判定される。また、選択部６２０は、参照パターンに付随した時刻を示す情報と、要求を受信した時刻とを比較して、それらの時刻が充分に近いか否かを判定する。たとえば、二つの時刻の差が予め定められた基準時間以下である場合、充分に近いと判定される。ここで、基準距離および基準時間を示す情報は、記憶部６３０に予め保持されており、選択部６２０がそれを読み出して用いることができる。

選択部６２０は記憶部６３０に保持された複数の参照パターンのそれぞれについて上記の判定を行い、位置および時刻の両方が充分に近いと判定された参照パターンを選択する。なお、複数の参照パターンについて、位置および時刻の両方が充分に近いと判定された場合には、位置が最も近い参照パターンを選択する。または、時刻が最も近い参照パターンを選択する。

サーバ６０は、選択部６２０で選択された参照パターンを示す情報を、要求を送信した距離測定装置１０に対して送信する。要求を送信した距離測定装置１０は、参照パターンを示す情報をサーバ６０から受信し、ノイズの低減に用いることができる。

一方、選択部６２０において、位置および時刻の両方が充分に近いと判定された参照パターンが存在しなかった場合、サーバ６０は、要求を送信した距離測定装置１０に対して、参照パターンを提供できない旨を示す情報を送信する。参照パターンを受信できなかった距離測定装置１０は、第４の実施形態または第５の実施形態のいずれかで説明した方法を用いて、自ら参照パターンを生成し、ノイズを低減する。

図２３は、本実施形態に係る距離測定方法の流れを例示するフローチャートである。本実施形態に係る距離測定装置１０が行う処理について以下に説明する。距離測定装置１０は、通信部１７０を介してサーバ６０に移動体５０の位置を示す情報を送信する（ステップＳ４０１）。位置を示す情報を受信したサーバ６０は、上記の通り、参照パターンを選択して距離測定装置１０に返信し、距離測定装置１０がそれを受信する（ステップＳ４０２のＹｅｓ）。または、サーバ６０は、参照パターンを提供できない旨を示す情報を送信する（ステップＳ４０２のＮｏ）。

通信部１７０がサーバ６０から参照パターンを示す情報を受信したとき（ステップＳ４０２のＹｅｓ）、受信した参照パターンを用いて第４の実施形態または第５の実施形態と同様に取得工程Ｓ１０および補正工程Ｓ２０が行われる。

一方、通信部１７０がサーバ６０から参照パターンを受信できなかったとき（ステップＳ４０２のＮｏ）、第４の実施形態または第５の実施形態と同様に参照パターン生成工程Ｓ３０、取得工程Ｓ１０および補正工程Ｓ２０が行われる。また、生成された参照パターンが通信部１７０を介してサーバ６０に送信される（ステップＳ４０３）。

以上、本実施形態においても、補正部１３０は、反射パターンが取得された時の天候に対応した参照パターンを用いて、反射パターンにおけるノイズを低減する。したがって、天候に由来するノイズを低減し、測定精度を向上させることができる。

加えて、本実施形態においては、通信部１７０がサーバ６０から参照パターンを示す情報を受信したとき、補正部１３０は、その参照パターンを用いて反射パターンにおけるノイズを低減する。このように情報を共有することにより、各距離測定装置１０は効率良く距離測定の精度を向上させることができる。

以上、図面を参照して実施形態及び実施例について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。

たとえば、上述の説明で用いたシーケンス図やフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。

１０ 距離測定装置
２０ 対象物体
２２ 粒子
４１，４３ ノイズピーク
４２，４４，４６ 対象ピーク
５０，５１ 移動体
６０ サーバ
７０ 通信網
１１０ 出力部
１１２ 光
１１５ 検出部
１２０ 取得部
１３０ 補正部
１４０ 記憶部
１５０ 天候情報生成部
１６０ 走行判定部
１７０ 通信部
５１１ ナンバープレート
６１０ 通信部
６２０ 選択部
６３０ 記憶部

Claims (16)

1. 光を出力する出力部と、
   前記光が対象物体で反射された反射光の強度波形を示す反射パターンを取得する取得部と、
   前記反射パターンが取得された時の天候に対応した反射光の強度波形を示す参照パターンを用いて、前記反射パターンにおけるノイズを低減する補正部と、
   を備える距離測定装置。
2. 請求項１に記載の距離測定装置において、
   天候毎の反射光の強度波形を示す複数の前記参照パターンを保持する記憶部をさらに備え、
   前記複数の参照パターンは、少なくともノイズに由来するノイズピークを含み、
   前記補正部は、
   前記反射パターンに最も近い形状の前記参照パターンを選択し、
   選択された前記参照パターンの前記ノイズピークを、前記反射パターンから差し引くことによりノイズを低減する距離測定装置。
3. 請求項１に記載の距離測定装置において、
   天候毎の反射光の強度波形を示す複数の前記参照パターンを保持する記憶部をさらに備え、
   前記複数の参照パターンは、少なくとも前記対象物体に由来する対象ピークを含み、
   前記補正部は、
   前記反射パターンに最も近い形状の前記参照パターンを選択し、
   前記反射パターンのうち、選択された前記参照パターンの前記対象ピークに対応するピークより先に検出されたピークをノイズとして低減する距離測定装置。
4. 請求項２または３に記載の距離測定装置において、
   前記参照パターンは、前記出力部の前記光の出射口から前記対象物体までの距離毎に設けられている距離測定装置。
5. 請求項１に記載の距離測定装置において、
   前記反射パターンが取得される時点の天候を示す天候情報を生成する天候情報生成部と、
   天候毎の反射光の強度波形を示す複数の前記参照パターンを保持する記憶部とをさらに備え、
   前記複数の参照パターンは、それぞれ、ノイズに由来するノイズピークを含み、
   前記補正部は、
   前記天候情報に基づいて、前記複数の参照パターンから前記反射パターンが取得された時の天候に対応した前記参照パターンを選択し、
   選択された前記参照パターンの前記ノイズピークを、前記反射パターンから差し引くことによりノイズを低減する距離測定装置。
6. 請求項５に記載の距離測定装置において、
   前記参照パターンは前記出力部の前記光の出射口から前記対象物体までの距離毎に設けられており、
   前記参照パターンは、前記ノイズピークと、前記対象物体に由来する対象ピークとを含み、
   前記補正部は、
   前記天候情報に基づいて、前記複数の参照パターンから前記反射パターンが取得された時の天候に対応した複数の前記参照パターンを抽出し、
   前記天候に対応した複数の参照パターンから、前記反射パターンに最も近い形状の前記参照パターンを選択し、
   選択された前記参照パターンの前記ノイズピークを、前記反射パターンから差し引くことによりノイズを低減する距離測定装置。
7. 請求項２〜６のいずれか一項に記載の距離測定装置において、
   前記参照パターンは、天候の程度毎に設けられている距離測定装置。
8. 請求項１に記載の距離測定装置において、
   天候毎の反射光の強度波形を示す複数の予備パターンを保持する記憶部と、
   移動体の走行状態を判定する走行判定部と、をさらに備え、
   前記出力部は前記移動体に取り付けられており、
   前記走行判定部が、前記移動体が停止していると判定した時に、前記取得部は前記光の反射光の強度波形を示すテストパターンを取得し、
   前記補正部は、前記テストパターンと前記予備パターンとを用いて前記参照パターンを生成する距離測定装置。
9. 請求項８に記載の距離測定装置において、
   前記テストパターンが取得される時点の天候を示す天候情報を生成する天候情報生成部をさらに備え、
   前記複数の予備パターンは、それぞれ、前記対象物体に由来する対象ピークを含み、
   前記補正部は、
   前記天候情報に基づいて、前記複数の予備パターンから前記テストパターンが取得された時の天候に対応した前記予備パターンを選択し、
   選択された前記予備パターンの前記対象ピークを、前記テストパターンから差し引くことにより前記参照パターンを生成し、
   生成した前記参照パターンを、前記反射パターンから差し引くことによりノイズを低減する距離測定装置。
10. 請求項９に記載の距離測定装置において、
    前記天候情報が、雪を示す情報であるとき、前記取得部は、複数の前記テストパターンを取得し、
    前記補正部は、前記複数のテストパターンを積算して、最も強度が高いピークを選択し、少なくともひとつの前記テストパターンから当該ピークに対応するピークを除去することにより前記参照パターンを生成する距離測定装置。
11. 請求項８に記載の距離測定装置において、
    前記複数の予備パターンは、それぞれ、少なくとも前記対象物体に由来する対象ピークを含み、
    前記補正部は、
    前記テストパターンに最も近い形状の前記予備パターンを選択し、
    選択された前記予備パターンの前記対象ピークを、前記テストパターンから差し引くことにより前記参照パターンを生成し、
    生成した前記参照パターンを、前記反射パターンから差し引くことによりノイズを低減する距離測定装置。
12. 請求項８〜１１のいずれか一項に記載の距離測定装置において、
    当該距離測定装置は、通信網を介してサーバに接続されており、
    前記参照パターンが生成されたとき、位置および時刻を示す情報と共に当該参照パターンを示す情報を前記サーバに送信する通信部をさらに備える距離測定装置。
13. 請求項１２に記載の距離測定装置において、
    前記通信部は、前記サーバに位置を示す情報を送信し、
    前記通信部が前記サーバから前記参照パターンを示す情報を受信したとき、前記補正部は、当該参照パターンを用いて前記反射パターンにおけるノイズを低減し、
    前記通信部が前記サーバから前記参照パターンを受信できなかったとき、前記補正部は、前記参照パターンを生成し、前記反射パターンから生成された前記参照パターンを差し引くことによりノイズを低減する距離測定装置。
14. 請求項８〜１３のいずれか一項に記載の距離測定装置において、
    前記複数の予備パターンは、天候の程度毎に設けられている距離測定装置。
15. 請求項５，６，９および１０のいずれか一項に記載の距離測定装置において、
    前記天候情報生成部は、通信網を介して取得された情報、および温度センサにより取得される温度を示す情報の、少なくとも一方に基づき前記天候情報を生成する距離測定装置。
16. 出力部から出力された光の反射光の強度波形を示す反射パターンを取得する取得工程と、
    前記反射パターンが取得された時の天候に対応する参照パターンを用いて、前記反射パターンにおけるノイズを低減する補正工程と、を含む距離測定方法。

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