JP7731912B2 - センサシステム - Google Patents

Description

本開示は、センサシステムに関する。

特許文献１などにより、クリーナを搭載したクリーナシステムが知られている。

日本国特開２００１－１７１４９１号公報

ところで本発明者は、クリーナが洗浄対象に洗浄液を吹き付けると、洗浄液が洗浄対象に一定時間残存してしまうことを見出した。例えばクリーナが作動した直後でも汚れ判定を行うように構成してしまうと、残存した洗浄液が汚れと誤判定され、クリーナが作動し続けてしまいかねない。

また、ＬｉＤＡＲの汚れを検出するためには、特定の検出対象について清浄状態と汚れ付着状態とで検出結果が異なることが求められる。そこで本発明者は、空はＬｉＤＡＲの検出範囲内の特定の領域に常時現れるので、空は検出対象として適していると考えた。そこで空を検出対象として設定しておき、清浄状態と汚れ付着状態とで検出結果が異なることを利用して汚れの付着を判定することを考えた。
しかしながら、車両に搭載されたＬｉＤＡＲにおいては車両の走行時にＬｉＤＡＲの検出範囲の風景は様々に変化する。検出範囲の風景が様々に変化してしまうと、特定の検出対象に限って汚れの付着を判定するように構成した場合、常に汚れの付着を判定することが難しいことに本発明者は気が付いた。例えば空は上述したように検出対象として適しているが、トンネル走行時に空は現れず、空のみを頼りに汚れ付着の判定を行うことは難しい。

また、車両の走行時にはＬｉＤＡＲの検出範囲内の風景が変化していくが、ＬｉＤＡＲの透過部に汚れが付着していると、この汚れが付着した個所の風景は変化しない。このような差異を利用して、汚れを検出することが考えられる。しかしながら、車両の停止時には、風景が変化しないため、このような手法では汚れの付着を判定できない。

本開示は、汚れの誤判定を起こしにくいセンサシステムを提供することを目的の一つとする。

本開示は、特定の検出対象に限られない汚れの検出が可能なセンサシステムを提供することを目的の一つとする。

本開示は、車両の停止時に汚れの付着を検出できるセンサシステムを提供することを目的の一つとする。

本開示の一側面に係るセンサシステムは、
検出対象から透過部を介して受光する受光部を有するセンサと、
前記透過部を洗浄可能なクリーナと、
前記クリーナを制御するクリーナ制御部と、を有し、
前記クリーナ制御部は、前記クリーナの駆動が終了してから所定時間内は前記クリーナを作動させない。

本開示の一側面に係るセンサシステムは、
光を透過する透過部を介して検出範囲に光を出射する発光部と、前記発光部から出射された光が物体に当たって反射した光を受光する受光部と、前記受光部が受光した光に基づき、前記物体の位置情報と前記物体までの距離情報と前記物体からの反射強度を含む点群情報を出力する点群情報出力部と、を有する距離検出装置と、
物標を認識し、前記物標の位置情報である物標位置情報を出力する物標認識部と、
前記点群情報と前記物標位置情報に基づき、前記透過部に付着した汚れを検出する汚れ判定部と、を備えたセンサシステムであって、
前記汚れ判定部は、
第一時刻において前記物標の移動履歴に基づき第一時間経過後の前記物標の位置情報を予測位置として特定し、
前記第一時刻から前記第一時間経過後に取得した前記予測位置における前記反射強度が、前記第一時刻における前記物標の前記反射強度と異なる場合に、前記予測位置に対応する前記透過部の位置に汚れが付着していると判定する。

本開示の一側面に係るセンサシステムは、
光を透過する透過部を介して検出範囲に光を出射する発光部と、前記発光部から出射された光が物体に当たって反射した光を受光する受光部と、前記受光部が受光した光に基づき、前記物体の位置情報と前記物体までの距離情報と前記物体からの反射強度を含む点群情報を出力する点群情報出力部と、を有して車両に搭載される距離検出装置と、
前記車両から出力される車速情報と、前記点群情報に基づき、前記透過部に付着した汚れを検出する汚れ判定部と、を備えた車両に搭載されるセンサシステムであって、
前記汚れ判定部は、
前記反射強度が所定強度よりも高く、かつ、その前記位置情報が前記車速情報と同期して移動している点群を、高反射点群として特定し、
前記高反射点群の前記反射強度および前記位置情報に基づき、前記高反射点群が通過する予定進路、および、前記高反射点群が前記予定進路を通過するときの予測反射強度を算出し、
前記物体が予定進路を通過したときに前記点群情報出力部から得られた前記反射強度と、前記予測反射強度とを比較し、
前記反射強度が前記予測反射強度と異なる場合に、前記予定進路上に汚れが付着していると判定する。

本開示の一側面に係るセンサシステムは、
光を透過する透過部を介して検出範囲に光を出射する発光部と、前記発光部から出射された光が物体に当たって反射した光を受光する受光部と、前記受光部が受光した光に基づき、前記物体の位置情報と前記物体までの距離情報と前記物体からの反射強度を含む点群情報を出力する点群情報出力部と、を有し、地上に設置された設置物に固定された距離検出装置と、
前記点群情報に基づき、前記透過部に付着した汚れを検出する汚れ判定部と、
を備えたセンサシステムであって、
前記汚れ判定部は、
第一時刻から第二時刻までの第一所定時間に亘って前記反射強度の変動が所定値以下である点群を、判定対象点群として特定し、
前記判定対象点群の前記反射強度が、前記第一所定時間における前記判定対象点群の前記反射強度に基づき定めた基準値よりも低い状態が第二所定時間以上継続した場合に、前記判定対象点群に対応する位置に汚れが付着していると判定する。

本開示の一側面に係るセンサシステムは、
光を透過する透過部を介して検出範囲に光を出射する発光部と、前記発光部から出射された光が物体に当たって反射した光を受光する受光部と、前記受光部が受光した光に基づき、前記物体の位置情報と前記物体までの距離情報を含む点群情報を出力する点群情報出力部と、を有して車両に搭載される距離検出装置と、
前記点群情報に基づき、前記透過部に付着した汚れを検出する汚れ判定部と、
特定場所で得られた点群情報である基準情報を記録した基準情報記録部と、
を備えた車両に搭載されるセンサシステムであって、
前記汚れ判定部は、
前記車両から車両が停止していることを示す停止信号を取得し、
前記基準情報の距離情報と前記停止信号を取得中に取得した停止時点群情報の距離情報とに基づき車両が前記特定場所にいると判定し、かつ、
前記停止時点群情報の距離情報と前記基準情報の距離情報とに相違がある場合に、
汚れが付着していると判定する。

本開示の第一実施形態に係るセンサシステムのシステムブロック図である。 ＬｉＤＡＲの断面図である。 本開示の第二実施形態に係るセンサシステムのシステムブロック図である。 本開示の第二実施形態における汚れ付着の判定を説明するための模式図である。 本開示の第三実施形態における汚れ付着の判定を説明するための模式図である。 本開示の第四実施形態における地上に設置された設置物に固定されたＬｉＤＡＲの検出範囲内の風景を示している。 案内板のある点の反射強度の推移を示した図である。 本開示の第五実施形態に係るセンサシステムのシステムブロック図である。 センサシステムが実行する汚れ付着判定のフローチャートである。 基準情報を取得するときのＬｉＤＡＲの検出範囲内の風景を示す。 汚れ判定を行うときのＬｉＤＡＲの検出範囲内の風景を示す。

以下、本開示の実施形態について図面を参照しながら説明する。尚、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。これらの方向は、車両について設定された相対的な方向である。ここで、「上下方向」は、「上方向」及び「下方向」を含む方向である。「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。

＜第一実施形態＞
図１は、本開示の第一実施形態に係るセンサシステム１のシステムブロック図である。図１に示したように、センサシステム１は、センサ３０と、クリーナ４０と、クリーナ制御部２５を備えている。センサ３０は、外部の情報を取得可能なセンサである。センサ３０は、例えば、カメラ、レーダ、ＬｉＤＡＲ、ゲーティングカメラ等である。以降では、車両制御部３を有する車両に搭載されたセンサシステム１を説明する。

図２は、センサ３０の一例であるＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ＲａｎｇｉｎｇまたはＬａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）の断面図である。ＬｉＤＡＲ３０は、図２に示すように、開口を有するハウジング３１と、ハウジング３１の開口を覆うアウタレンズ３２を有している。ハウジング３１とアウタレンズ３２とで形成される空間の内部に、発光部３３と受光部３４とが設けられている。この受光部３４は、発光部３３から出射されて検出対象で反射した光を検出する。このとき、受光部３４は、検出対象からの反射光をアウタレンズ３２（透過部）を介して受光する。受光部３４は、検出した光に応じた検出情報を出力する。

またセンサシステム１は、このＬｉＤＡＲ３０を洗浄するクリーナ４０を有する。クリーナ４０は、アウタレンズ３２に洗浄液を吹き付けて、アウタレンズ３２に付着した泥や埃などの汚れを除去する。洗浄液は、水や、洗浄成分を含む水などを用いることができる。

図１に戻り、クリーナ制御部２５は、クリーナ４０に駆動信号を送信し、クリーナ４０を作動させる。あるいはクリーナ制御部２５は、クリーナ４０に停止信号を送信し、クリーナ４０の作動を停止させる。
本実施形態において、クリーナ制御部２５は、クリーナ４０の駆動が終了してから所定時間内はクリーナ４０を作動させないように構成されている。クリーナ４０の駆動が終了するとは、クリーナ制御部２５がクリーナ４０に停止信号を送信したとき、クリーナ制御部２５がクリーナ４０から駆動が停止したことを示す信号を取得したとき、クリーナ制御部２５がクリーナ４０を作動させるための電力の供給を停止したとき、あるいは、駆動信号をクリーナ４０に送信してから一定期間後などである。

本発明者らは、クリーナ４０による洗浄の様子をつぶさに検討した。当初、発明者らは車両が走行していれば走行風によって速やかに洗浄液が除去されるものと想定していたが、そうではないことに気が付いた。クリーナ４０が洗浄対象に洗浄液を吹き付けると、洗浄液が洗浄対象に一定時間残存してしまうことに気が付いた。発明者らは、車両が６０ｋｍ／ｈ以上の高速で走行中であっても、洗浄液が１～１０秒間程度残存してしまうことを確認した。
このため、例えば、センサ３０の出力に異常が生じている場合にクリーナ制御部２５がクリーナ４０を作動させるように構成されている場合、クリーナ４０が作動した直後は洗浄液がアウタレンズ３２に残存しているのでセンサ３０の出力に異常が生じてしまうことがある。その結果、クリーナ４０が一度作動すると、センサ３０の出力の異常に基づきクリーナ制御部２５がクリーナ４０を作動させる結果、クリーナ４０が作動し続けてしまうおそれがある。
このような場合であっても、本実施形態に係るセンサシステム１によれば、クリーナ４０の駆動が終了してから所定時間内はクリーナ４０が作動されない。このため、洗浄液を無駄に消費してしまうことが抑制されている。

また本実施形態のセンサシステム１は、センサ３０の出力に応じてアウタレンズ３２に汚れが付着したか否かを判定する汚れ判定部２６（図１参照）を備え、クリーナ制御部２５が汚れ判定部２６の出力に応じてクリーナ４０を作動させるセンサシステム１と相性がよい。本実施形態とは異なり、クリーナ４０の駆動が終了した直後もクリーナ４０の作動が許容されている場合、残存した洗浄液に起因してセンサ３０の出力に異常が生じてしまう。このため、汚れ判定部２６はクリーナ４０の駆動が終了した直後から所定時間に亘って汚れが生じていると判定してしまい、クリーナ制御部２５は本来予定していた作動時間を超えてクリーナ４０を作動させ続けてしまう。
本実施形態のセンサシステム１によれば、クリーナ４０の駆動が終了してから所定時間内はクリーナ４０が作動されないため、本来予定していた作動時間のみクリーナ４０を作動させることができる。

また本実施形態のセンサシステム１は、
センサ３０の検出情報に基づきアウタレンズ３２（透過部）に汚れが付着したか否かを判定する汚れ判定部２６を有し、
クリーナ制御部２５は、クリーナ４０の駆動が終了してから所定時間内は汚れ判定部２６へセンサ３０の検出情報を入力させないように構成してもよい。

また本実施形態のセンサシステム１は、
センサ３０の検出情報に基づきアウタレンズ３２に汚れが付着したか否かを判定する汚れ判定部２６を有し、
クリーナ制御部２５は、クリーナ４０の駆動が終了してから所定時間内は汚れ判定部２６に汚れの判定を実行させないように構成してもよい。

また本実施形態のセンサシステム１は、
センサ３０の検出情報に基づきアウタレンズ３２に汚れが付着したか否かを判定する汚れ判定部２６を有し、
クリーナ制御部２５は、クリーナ４０の駆動が終了してから所定時間内は汚れ判定部２６に汚れの判定結果を出力させないように構成してもよい。

また本実施形態のセンサシステム１は、
センサ３０の検出情報に基づきアウタレンズ３２に汚れが付着したか否かを判定する汚れ判定部２６を有し、
クリーナ制御部２５は、汚れ判定部２６の出力に基づきクリーナ４０を作動させるように構成されており、
クリーナ制御部２５は、クリーナ４０の駆動が終了してから所定時間内は汚れ判定部２６の出力に関わらずクリーナ４０を作動させないように構成してもよい。

なお、図１に示したように、センサシステム１は、温度、湿度、気圧の少なくとも一つを含む天候情報を出力する天候情報取得部２７と、天候情報に基づきクリーナ４０が作動されない所定時間を決定する所定時間決定部２８と、を有してもよい。
洗浄液がアウタレンズ３２に残存してしまう時間は、車速の他に、温度、湿度、気温といった天候によっても影響を受ける。例えば乾燥していたり、高温であったりすると、残存時間は短くなる傾向がある。また雨天や湿度が高い、あるいは低温であったりすると、残存時間が長くなる傾向がある。そこで、クリーナ４０が作動されない所定時間をこれらの天候情報に応じて算出されるように構成することにより、その時の天候に適した時間に設定することができる。

また、所定時間決定部２８は、現在地の緯度に応じて所定時間を決定してもよい。例えば、ＧＰＳ情報に基づいて現在地の緯度を特定することができる。赤道に近く緯度が小さいほど洗浄液が残存しにくくなるので、所定時間を短く設定することができる。

また、上述したように所定時間決定部２８は、車両制御部３から取得した車両の走行速度に応じて所定時間を決定するように構成してもよい。あるいは、所定時間は車速、天候情報、緯度などによらずに固定の値であってもよい。

また本実施形態のセンサシステム１において、クリーナ制御部２５は、車両制御部３から車両が停止していることを示す信号を取得したときに、クリーナ４０の作動を許可するように構成されていることが好ましい。クリーナ４０が作動して洗浄液を吹き付けている間は、センサ３０は正常な検出ができない。このため、車両が停止している際にクリーナ４０を作動させることが好ましい。また、車両の停止中は走行風が作用しないので洗浄液がアウタレンズ３２に残存しやすいが、本実施形態のセンサシステム１によれば、洗浄液が残存している所定時間はクリーナ４０を作動させないので、洗浄液の無駄な消費を抑制することができる。

なお、本実施形態においては、センサシステム１が車両に搭載される例を説明したが、本開示はこの例に限られない。
信号機や街路灯などの地面に設置された設置物に取り付けられ、その場を通過する車両の速度や台数などの交通情報を取得するセンサを有するセンサシステム１に本開示を適用してもよい。

また、本実施形態においては、外部センサがＬｉＤＡＲである例を説明したが、本開示はこれに限られない。外部センサはカメラやミリ波レーダであってもよい。

＜第二実施形態＞
次に、図３および図４を参照して、第二実施形態に係るセンサシステム１０について説明する。図３は、本開示の第二実施形態に係るセンサシステム１０のシステムブロック図である。本実施形態のセンサシステム１０は、車両制御部３を有する車両に搭載される。図３に示したように、センサシステム１０は、ＬｉＤＡＲ３０（センサの一例）と汚れ判定部１２を備えている。ＬｉＤＡＲ３０は、外部の情報を取得可能なセンサである。

ＬｉＤＡＲ３０は、図２に示すように、開口を有するハウジング３１と、ハウジング３１の開口を覆うアウタレンズ３２を有している。ハウジング３１とアウタレンズ３２とで形成される空間の内部に、発光部３３と受光部３４とが設けられている。この受光部３４は、発光部３３から出射されて検出対象で反射した光を検出する。このとき、受光部３４は、検出対象からの反射光をアウタレンズ３２（透過部の一例）を介して受光する。受光部３４は、検出した光に応じた検出情報を出力する。

発光部３３は、ＬｉＤＡＲ３０の前方に定義される検出領域（所定範囲）内に光を出射する。発光部３３は、検出領域内の複数の点に向けて順に光を出射させる。発光部３３から出射され、検出領域内の物体によって反射された光は、アウタレンズ３２を透過して受光部３４に入射する。受光部３４は反射光の検出に応じた検出結果を点群情報出力部３５へ出力する。
点群情報出力部３５（図３参照）は、検出領域内の複数の点について、位置情報と、距離情報と反射強度情報を含む点群情報を出力する。

位置情報とは、発光部３３から出射されて受光部３４に向けて反射された光は検出領域内のどの点（検出点と呼ぶ）で反射されたか、その検出点の位置を示す情報である。
例えば検出領域があらかじめ１００００×１００００などのマトリクス状に分割されており、発光部３３は分割した領域内の点に光を出射するように構成され、発光部３３はこれら複数の点の右上に位置する点から左下に位置する点に向かって順に光を出射するように構成されているとする。この場合、光を受光した順番がどの点に向けて出射したかという位置情報を含むことになる。この場合、点群情報出力部３５は、距離情報と反射強度情報からなる一対の情報を順番に出力し、これらの情報の出力する順番が位置情報となる。
あるいは、発光部３３が、光源と、向きを変えることのできるミラーを含み、ミラーの向きによって発光部３３が光を出射する方向を特定できるように構成することができる。この場合、ミラーによって反射させた光の進む方向が位置情報となる。この場合の位置情報とは、光の進む方向を水平角と垂直角とで表現することができる。点群情報出力部３５は、発光部３３のミラーの向きに基づく検出点の位置情報と、距離情報と、反射強度情報からなる点群情報を出力する。

距離情報とは、受光部３４と検出点に存在する物体との距離を示す情報である。距離情報は、光速と、発光部３３が検出点に向けて光を発してから受光部３４が検出点からの反射光を受光するまでの時間または位相に基づいて算出される。
反射強度情報とは、この検出点からの反射光を受光部３４が受光した時の光の強度を示す情報である。

汚れ判定部１２は、この位置情報と距離情報と反射強度情報を含む点群情報に基づきアウタレンズ３２に付着した汚れを検出する。図４を用いて、汚れ判定部１２による汚れの判定方法を説明する。

図４は、本実施形態における汚れ付着の判定を説明するための模式図である。図４は、ＬｉＤＡＲ３０の検出範囲内の風景を示している。図４には、高速道路の案内板（物標の一例）が存在している。図４において、第一時刻ｔ１において見えている案内板を実線で示し、第二時刻ｔ２における案内板の予測位置を破線で示している。

まず物標認識部１１が、時刻ｔ０において所定の条件に基づいて点群情報出力部３５の出力から物標を特定する。所定の条件とは、例えば反射強度が所定強度以上である領域を物標と認識する。あるいは、反射強度が所定強度以上である検出点の個数が所定個数以上である領域を物標と認識する。所定条件は、点群情報出力部３５の出力に基づき物標と特定可能な任意の条件に設定することができる。物標認識部１１は物標の位置を物標位置情報として汚れ判定部１２に出力する。物標認識部１１は、物標を特定したらその物標をトレースし続けて、その位置情報を時刻情報とともに汚れ判定部１２に出力する。

汚れ判定部１２は、時刻ｔ０から所定時間Ｔ０が経過した第一時刻ｔ１における物標の任意の点ａ１における反射情報を点群情報出力部３５から取得する。例えば、第一時刻ｔ１における点ａ１の反射強度情報がＡ１であったとする。

次に汚れ判定部１２は、物標の移動履歴に基づき、時刻ｔ０から所定時間Ｔ０が経過した第一時刻ｔ１において、第一時刻ｔ１から第一時間Ｔ１経過後の第二時刻ｔ２における物標の位置情報を予想位置として特定する。例えば、時刻ｔ０における物標内の点ａ１の位置がＸ０であり、第一時刻ｔ１における物標内の点ａ１が位置Ｘ１まで移動したとき、第二時刻ｔ２における物標内の点ａ１の検出範囲内の位置Ｘ２は以下のようにして求めることができる。なお、位置Ｘｎは実際には、検出範囲をｘ座標とｙ座標で表したときはｘ、ｙの値であったり、検出範囲内を垂直角θと水平角φで表したときはθ、φの値であったりする。
Ｘ２＝Ｘ１＋（Ｘ１－Ｘ０）／Ｔ０×Ｔ１

次に汚れ判定部１２は、第二時刻ｔ２において位置Ｘ２の反射強度情報Ａ２を点群情報出力部３５から取得し、この反射強度情報Ａ２を第一時刻ｔ１における位置Ｘ１の反射強度情報Ａ１と比較する。例えば、汚れ判定部１２は、反射強度情報Ａ１，Ａ２の差の絶対値｜Ａ２－Ａ１｜が所定値以上である場合、予測位置Ｘ２に対応するアウタレンズ３２の位置に汚れが付着していると判定する。あるいは汚れ判定部１２は、反射強度情報Ａ１，Ａ２の比率を１から減じた絶対値である｜１－Ａ２／Ａ１｜が所定値以上である場合、予測位置Ｘ２に対応するアウタレンズ３２の位置に汚れが付着していると判定する。

アウタレンズ３２が清浄な状態であれば、ＬｉＤＡＲ３０は同じ物標からの反射光を測定しているため、第一時刻ｔ１と第二時刻ｔ２において反射強度情報は大きく異ならないはずである。しかしながら、アウタレンズ３２に汚れが付着している場合、ＬｉＤＡＲ３０の発光部３３から出射された光はすぐ近くに存在する汚れに反射されてしまう。また、車外に存在する物標に比べてアウタレンズ３２に付着した汚れは、受光部３４のすぐ近くに存在するため、反射光の強度も大きくなる。このため、アウタレンズ３２に汚れが付着していると、汚れが付着していない場合に比べて反射強度情報が顕著に大きくなる。
そこで本実施形態においては、予測位置Ｘ２において予想される反射強度（位置Ｘ１における反射強度と同程度）に比べて、予測位置Ｘ２における実際の反射強度が大きい場合に、予測位置Ｘ２に対応するアウタレンズ３２の位置に汚れが付着していると判定している。

なお、より厳密には車両が走行しているので、時間の経過とともに物標とＬｉＤＡＲ３０との距離が短くなっていくことが多い。このため、反射強度情報Ａ２は反射強度情報Ａ１よりも大きな値となる傾向がある。しかしながら、汚れが無い場合の反射強度と汚れがある場合の反射強度との相違は、車両の走行によって距離が短くなったことによる反射強度の増大よりもはるかに大きいため、車両が走行していたとしても上述した汚れの判定方法に支障は生じない。

このように本実施形態に係るセンサシステム１０によれば、検出範囲内の風景が変化する場合であっても、第一時刻ｔ１における物標の反射強度と、第二時刻ｔ２における予測した位置での反射強度とを比較することにより、汚れの付着を判定できる。本実施形態のセンサシステム１０によれば、あらゆる物標の位置を移動履歴に基づいて予測できるので、あらゆる物標を汚れの付着の判定に用いることができ、特定の対象物に限って汚れの付着を判定する必要がない。なお物標の移動履歴とは、物標自体が移動していなくてもよい。ＬｉＤＡＲ３０が搭載された車両が走行することにより、物標がＬｉＤＡＲに対して相対的に移動するときの検出範囲内の移動履歴であってもよい。

なお物標認識部１１は、反射強度が所定強度以上である領域に物標が存在すると認識するように構成されていることが好ましい。
反射強度が強いほど反射強度情報が安定しているので、汚れの判定を安定して行うことができる。また、反射強度が高い金属表面や路面などは強固な物体であるため、時間が経過してもその物標自体が変化しにくく、汚れの判定に適している。

物標認識部１１は、ＬｉＤＡＲ３０の検出範囲内における垂直角が０度以上の領域において、反射強度が所定強度以上である領域に物標が存在すると認識するように構成されていることが好ましい。
垂直角が０度以上の領域は地平線より上方に位置している。地平線より上方には、金属製の看板や案内板など、汚れの判定に適した物標が多く存在している。また、これらの物標の背後は空が存在しているため、空と物標との反射強度の相違が大きく、物標認識部１１が物標の輪郭を特定しやすい。

なおセンサシステム１０は、図３に示したように、その画角にＬｉＤＡＲ３０の検出範囲を含むカメラ４３を有し、物標認識部１１は、カメラ４３から取得した画像に基づき物標および物標位置情報を特定するように構成されていてもよい。
例えば物標認識部１１はカメラ４３が取得した画像に基づき看板や案内板、あるいは大型トラックなどといった物標を特定し、物標位置情報を特定してもよい。
カメラ４３は布など高反射率の物標でなくても物標として特定することができる。これにより、低反射率の物標であっても汚れ付着の判定に用いることができる。

なお上述した説明では、第二時刻ｔ２の点を線形近似で求めることとしたが、本開示はこの例に限られない。点ａ１の位置を２回以上取得し、これらに基づいて第二時刻ｔ２の点を求めてもよい。あるいは、車両が走行する際には領域内の点の移動は規則的であるので、この規則性と車速に基づいて第二時刻の点を求めてもよい。

またセンサシステム１０は、このＬｉＤＡＲ３０を洗浄するクリーナ４０を有する。クリーナ４０は、アウタレンズ３２に洗浄液を吹き付けて、アウタレンズ３２に付着した泥や埃などの汚れを除去する。洗浄液は、水や、洗浄成分を含む水などを用いることができる。

また本実施形態のセンサシステム１０において、クリーナ制御部４１は、車両制御部３から車両が停止していることを示す信号を取得したときに、クリーナ４０の作動を許可するように構成されていることが好ましい。クリーナ４０が作動して洗浄液を吹き付けている間は、ＬｉＤＡＲ３０は正常な検出ができない。このため、車両が停止している際にクリーナ４０を作動させることが好ましい。また、車両の停止中は走行風が作用しないので洗浄液がアウタレンズ３２に残存しやすいが、本実施形態のセンサシステム１０によれば、洗浄液が残存している所定時間はクリーナ４０を作動させないので、洗浄液の無駄な消費を抑制することができる。

＜第三実施形態＞
なお、車両に搭載されるセンサシステム１０の汚れ判定部１２は、以下のように構成してもよい。図５を用いて本開示の第三実施形態に係るセンサシステム１０の汚れの判定方法を説明する。図５は、本開示の第三実施形態における汚れ付着の判定を説明するための模式図である。図５において符号Ｃは、案内板の予定進路を表している。なお第三実施形態のセンサシステム１０のブロック図は第二実施形態と同様である。

まず汚れ判定部１２は、点群情報出力部から反射強度情報を取得し、反射強度が所定強度よりも高く、かつ、その位置情報が車速情報と同期して移動している点群を、高反射点群として特定する。例えば、金属製の看板や案内板あるいは路面など、反射率が高く、かつ、車速情報と同期して移動している点群を高反射点群として特定する。車速情報と同期しているとは、車速と同じ速度で移動していることのみを言うのではない。例えば自車両から遠い位置に固定されている案内板と自車両との距離は、自車両が近づくにつれて、車速と同期して減じていく。しかしながら、一定の速度（車速Ｖ２）で走行している対向車との距離は、自車両の車速Ｖ１と対向車の車速Ｖ２とを合計した速度に同期して減じていく。このような場合も、車速情報と同期していると呼ぶ。
図５に示した例においては、汚れ判定部１２は高速道路の案内板を高反射点群として特定している。

次に汚れ判定部１２は、高反射点群の反射強度および位置情報に基づき、高反射点群が通過する予定進路、および、高反射点群が予定進路を通過するときの予測反射強度を算出する。汚れ判定部１２は、案内板の移動履歴に基づき高反射点群が通過する予定進路を特定する。上述した第二実施形態と同様の手法にて、高反射点群が通過する予定進路を特定することができる。
例えば時刻ｔ０から所定時間Ｔ０経過後の時刻を時刻ｔ１とする。時刻ｔ０における物標の点ａ２の位置をＸ０、時刻ｔ１における物標の点ａ２の位置をＸ１、とすると、時刻ｔ１から所定時間Ｔ経過後の時刻ｔにおける点ａ２の位置Ｘは以下の式で求めることができる。
Ｘ＝Ｘ１＋（Ｘ１－Ｘ０）／Ｔ０×Ｔ

次に汚れ判定部１２は、高反射点群の反射強度情報に基づき、予定進路を通過するときの予測反射強度を算出する。例えば上述した第二実施形態と同様に、案内板を高反射点群として特定した時刻ｔ０における反射強度情報Ａ０を、予定進路を通過するときの予測反射強度としてもよい。

あるいは、線形近似を用いて、以下の式により時刻ｔ１から所定時間Ｔ２経過後の時刻ｔ２における点ａ２の予測反射強度Ａ２を求めてもよい。
Ａ２＝Ａ１＋（Ａ１－Ａ０）／Ｔ０×Ｔ２
あるいは、時間Ｔが経過すると点ａ２との距離が車速Ｖ×時間Ｔだけ縮まることから、空気中における検出光の減衰率αを用いて、以下の式から予測反射強度Ａを求めてもよい。
Ａ２＝Ａ１＋α×Ｖ×Ｔ

次に汚れ判定部１２は、時刻ｔ１から所定時間Ｔ２が経過した時刻ｔ２において、物体が予定進路を通過したときに点群情報出力部３５から得られた実反射強度Ａ２’を取得する。汚れ判定部１２は、実反射強度Ａ２’と、予測反射強度Ａ２とを比較し、実反射強度Ａ２’が予測反射強度Ａ２と異なる場合に、予定進路上に汚れが付着していると判定する。

アウタレンズ３２が清浄な状態であれば、ＬｉＤＡＲ３０は同じ物標からの反射光を測定しているため、第一時刻ｔ１と第二時刻ｔ２において反射強度情報は大きく異ならないはずである。しかしながら、アウタレンズ３２に汚れが付着している場合、ＬｉＤＡＲ３０の発光部３３から出射された光はすぐ近くに存在する汚れに反射されてしまう。また、車外に存在する物標に比べてアウタレンズ３２に付着した汚れは、受光部３４のすぐ近くに存在するため、反射光の強度も大きくなる。このため、アウタレンズ３２に汚れが付着していると、汚れが付着していない場合に比べて反射強度情報が顕著に大きくなる。
そこで本実施形態においては、実反射強度Ａ２’が予測反射強度Ａ２より大きい場合に、予定進路に対応するアウタレンズ３２の位置に汚れが付着していると判定している。

このように本実施形態に係るセンサシステム１０によっても、検出範囲内の風景が変化する場合であっても、物標が予定進路を通過する際の予測反射強度Ａ２と実反射強度Ａ２’とを比較することにより、汚れの付着を判定できる。本実施形態のセンサシステム１０によれば、あらゆる物標の予定進路を移動履歴に基づいて予測できるので、あらゆる物標を汚れの付着の判定に用いることができ、特定の対象物に限って汚れの付着を判定する必要がない。

＜第四実施形態＞
なお、上述した第二実施形態および第三実施形態においては、ＬｉＤＡＲ３０が移動する車両に搭載されている例を説明したが、本開示はこれに限られない。地上に設置された設置物に固定されたＬｉＤＡＲ３０を含むセンサシステム１０にも本開示を適用することができる。例えば、信号機や街路灯などの地面に設置された設置物に取り付けられ、その場を通過する車両の速度や台数などの交通情報を取得するＬｉＤＡＲ３０を有するセンサシステム１０に本開示を適用してもよい。本実施形態における汚れ判定部１２の動作を図６および図７を用いて説明する。なお第四実施形態のセンサシステム１０のブロック図も第二実施形態と同様である。

図６は、地上に設置された設置物に固定されたＬｉＤＡＲ３０の検出範囲内の風景を示している。
まず汚れ判定部１２は、点群情報出力部３５から取得した反射強度情報に基づき、第一時刻ｔ１から第二時刻ｔ２までの第一所定時間Ｓ１に亘って反射強度の変動が所定値以下である点群を判定対象点群として特定する。
反射強度の変動が所定値以下とは、例えば、第一所定時間Ｓ１内の反射強度の平均値が第一所定時間Ｓ１内の最大値の８割以上など所定値以上である場合である。あるいは、第一所定時間Ｓ１内の反射強度の最小値に対する最大値の比率が８割以上など所定値以上である場合である。
高速道路の案内板や店舗の看板、家屋の屋根、路面などの地面に対して動かず反射強度が安定している点群を判定対象点群として特定することができる。あるいは、駐車しているトラックの車体など一時的ではあるが第一所定時間Ｓ１に亘って地面に対して動かず反射強度が安定している点群を判定対象反射点群として特定してもよい。あるいは、空も安定して反射強度が低いため、空も判定対象点群として特定することができる。図６では高速道路の案内板を判定対象点群として特定している。

次に汚れ判定部１２は、判定対象点群の反射強度が、第一所定時間Ｓ１における判定対象点群の反射強度に基づき定めた基準値よりも低い状態が第二所定時間Ｓ２以上継続した場合に、判定対象点群に対応する位置に汚れが付着していると判定する。例えば１時間に亘って強い反射強度Ｂ１を示していた案内板は、その後も同様の反射強度Ｂ１を保つはずである。しかしながら、その後アウタレンズ３２に埃が付着すると、付着した時点以降の反射強度Ｂ２は継続して反射強度Ｂ１よりも弱くなっている。そのため、この場合に汚れ判定部１２はアウタレンズ３２に汚れが付着したと判定することができる。

なお、第一所定時間Ｓにおける判定対象点群の反射強度に基づき定めた基準値とは、第一所定時間Ｓにおける判定対象点群の反射強度の平均値でもよいし、最大値でも良い。あるいは、第一所定時間Ｓにおける判定対象点群の反射強度の平均値や最大値に０．８などの係数を乗じて算出した値でもよい。また汚れ判定部１２は、第二時刻後の判定対象点群の反射強度がこの基準値の８割以下となったときに汚れが付着したと判定してもよい。

第二所定時間Ｓ２は、第一所定時間Ｓ１と同じでも良いし、異なっていてもよい。なお、第一所定時間Ｓ１に亘って安定した反射強度を示す物体は、その後の第一所定時間Ｓ１に亘っても同様の反射強度を示すと期待されることから、第二所定時間は第一所定時間よりも短いことが好ましい。

図７を用いて上記汚れ判定の手法を具体的に説明する。図７は、案内板のある点ａ３の反射強度の推移を示した図である。図７の縦軸は反射強度、横軸は時間を示している。時刻ｓ０から時刻ｓ１にかけて反射強度はＡ０であり、その後、時刻ｓ１から時刻ｓ２にかけて鳥が受光部と看板との間を横切り、反射強度はＡ１に低下した。その後、時刻ｓ２から時刻ｓ３にかけて反射強度はＡ０を回復した。さらに時刻ｓ３以降に汚れがアウタレンズ３２に汚れが付着して反射強度がＡ２に低下した状態が続いている。

この場合、汚れ判定部１２は時刻ｓ１から第一所定時間Ｓ１後の時刻ｓ４にかけて反射強度の変動が所定値以下であり、この点を判定対象点群の一つと判定する。なお、時刻ｓ１から時刻ｓ４の間に鳥によって反射強度が低下しているが（時刻ｓ１から時刻ｓ２の間）、時刻ｓ１から時刻ｓ４にかけての反射強度の変動は十分に小さいと判定したため、この点を判定対象点群と判定している。

時刻ｓ４から第二所定時間Ｓ２後の時刻ｓ５の間の時刻ｓ３から反射強度がＡ２に低下した状態が継続している。時刻ｓ４から第二所定時間Ｓ２の間の反射強度の平均値Ａａｖｒが第一所定時間Ｓ１内の最大反射強度Ａ０の８割を下回ると、汚れ判定部１２は点ａ３に対応するアウタレンズ３２の位置に汚れが付着したと判定する。

このように本実施形態に係るセンサシステム１０によっても、車両や歩行者、鳥などが移動するなどして検出範囲内の風景が変化する場合であっても、ある時間に亘って安定した反射強度を示す物標の反射強度を用いることで、汚れの付着を判定できる。ある時間に亘って安定した反射強度を示す物標は、路面や空、案内板などがあり、あらゆる物標を汚れの付着の判定に用いることができ、特定の対象物に限って汚れの付着を判定する必要がない。
なお本実施形態を、ＬｉＤＡＲが車両に搭載されたセンサシステムに適用してもよいことはもちろんである。例えば路面などは、車両の走行時にも検出範囲内のある固定された領域に安定した反射強度を示す領域として現れる。このため、車両に搭載された第四実施形態のセンサシステムは、路面を用いて汚れ付着の判定を行うことができる。

＜第五実施形態＞
次に、図８から図１１を参照して、第五実施形態に係るセンサシステム１００について説明する。図８は、本開示の第五実施形態に係るセンサシステム１００のシステムブロック図である。本実施形態のセンサシステム１００は、車両制御部３を有する車両に搭載される。図８に示したように、センサシステム１００は、ＬｉＤＡＲ３０（センサの一例）と汚れ判定部１１１、基準情報記録部１１２を備えている。ＬｉＤＡＲ３０は、外部の情報を取得可能なセンサである。

ＬｉＤＡＲ３０は、図２に示すように、開口を有するハウジング３１と、ハウジング３１の開口を覆うアウタレンズ３２（透過部の一例）を有している。ハウジング３１とアウタレンズ３２とで形成される空間の内部に、発光部３３と受光部３４とが設けられている。この受光部３４は、発光部３３から出射されて検出対象で反射した光を検出する。このとき、受光部３４は、検出対象からの反射光をアウタレンズ３２（透過部の一例）を介して受光する。受光部３４は、検出した光に応じた検出情報を出力する。

発光部３３は、ＬｉＤＡＲ３０の前方に定義される検出範囲内に光を出射する。発光部３３は、検出領域内の複数の点に向けて順に光を出射させる。発光部３３から出射され、検出領域内の物体によって反射された光は、アウタレンズ３２を透過して受光部３４に入射する。受光部３４は反射光の検出に応じた検出結果を点群情報主力部へ出力する。
点群情報出力部３５（図８参照）は、検出領域内の複数の点について、位置情報と、距離情報を含む点群情報を出力する。

位置情報とは、発光部３３から出射されて受光部３４に向けて反射された光は検出領域内のどの点（検出点と呼ぶ）で反射されたか、その検出点の位置を示す情報である。
例えば検出領域があらかじめ１００００×１００００などのマトリクス状に分割されており、発光部３３は分割した領域内の点に光を出射するように構成され、発光部３３はこれら複数の点の右上に位置する点から左下に位置する点に向かって順に光を出射するように構成されているとする。この場合、光を受光した順番がどの点に向けて出射したかという位置情報を含むことになる。この場合、点群情報出力部３５は、距離情報を順番に出力し、その出力する順番が位置情報となる。
あるいは、発光部３３が、光源と、向きを変えることのできるミラーを含み、ミラーの向きによって発光部３３が光を出射する方向を特定できるように構成することができる。この場合、ミラーによって反射させた光の進む方向が位置情報となる。この場合の位置情報とは、光の進む方向を水平角と垂直角とで表現することができる。点群情報出力部３５は、発光部３３のミラーの向きに基づく検出点の位置情報と、距離情報からなる点群情報を出力する。

距離情報とは、受光部３４と検出点に存在する物体との距離を示す情報である。距離情報は、光速と、発光部３３が検出点に向けて光を発してから受光部３４が検出点からの反射光を受光するまでの時間もしくは位相に基づいて算出される。

汚れ判定部１１１は、この位置情報と距離情報を含む点群情報に基づきアウタレンズ３２に付着した汚れを検出する。図９から図１１を用いて、汚れ判定部１１１による汚れの判定方法を説明する。

図９は、センサシステム１００が実行する汚れ付着判定のフローチャートである。図９に示すようにまず汚れ判定部１１１は、車両制御部３から車両が停止していることを示す停止信号を取得している否かを判定する（ステップＳ０１）。
なお本フローチャートは、車両の電源を落とす際に開始されるように構成されていてもよい。あるいは、車両のシフトレバーがパーキングレンジに入った時、パーキングブレーキが引かれたとき、車速がゼロの状態が所定時間以上継続したとき、ユーザが汚れ付着の判定を開始させるスイッチを操作したとき、などに開始されるように構成されていてもよい。

停止信号を取得していない場合（ステップＳ０１：Ｎｏ）、汚れ判定部１１１は処理を終了する。停止信号を取得している場合（ステップＳ０１：Ｙｅｓ）、汚れ判定部１１１は点群情報出力部３５から点群情報を取得する（ステップＳ０２）。

次に汚れ判定部１１１は、基準情報記録部１１２から基準情報を読み出して、取得した点群情報（以降の説明において停止時点群情報と呼ぶ）と基準情報とを比較する（ステップＳ０３）。基準情報とは、汚れ判定部１１１が汚れの付着を判定するに当たって基準とする点群情報である。

図１０は、基準情報を取得するときのＬｉＤＡＲ３０の検出範囲内の風景を示す。図１０は本実施形態のセンサシステム１００が搭載された車両がユーザの駐車場に駐車しているときのＬｉＤＡＲ３０の検出範囲内の風景である。本実施形態において、ＬｉＤＡＲ３０は車両の後方を検出対象としている。例えば、アウタレンズ３２が清浄な状態の車両がユーザの駐車場に駐車している状態で、点群情報出力部３５から出力された点群情報が基準情報である。つまり、図１０に示した風景をＬｉＤＡＲ３０が捉えた情報が基準情報となる。例えば車両が特定の場所に駐車している任意のタイミングで、ユーザが特定のスイッチを押すなど特定の操作を行うと、その場所で取得した点群情報が基準情報記録部１１２に記録される。
なお基準情報は、ユーザの自宅の駐車場や車庫、あるいは、ユーザの勤務先の駐車場や車庫、あるいはよく行く店舗の駐車場など、ユーザが頻繁に車両を駐車する場所で取得することが好ましい。

さて図９のステップＳ０３に戻り、図１１に示したように車両がユーザの駐車場で駐車しているものとする。図１１は汚れの判定を行うときのＬｉＤＡＲ３０の検出範囲内の風景を示す。図９において、汚れ判定部１１１は、車両の停止時に取得した停止時点群情報と、基準情報とを比較して、車両が現在停止している場所が基準情報を取得した場所と一致しているか否かを判定する。

具体的には、汚れ判定部１１１は、停止時点群情報の位置情報と基準情報の位置情報とが一致する距離情報同士を比較する。このとき、車両が停止した場所が、基準情報を取得した場所と一致していれば、両者の距離情報は近似しているはずである。そこでステップＳ０３においては、全体の点群情報の数に対する、停止時点群情報の距離情報と基準情報の距離情報との相違が第一閾値未満の点群情報の数の割合（以降、近似割合と称する）が第二閾値以上であるか否かを判定する。第一閾値は７０％以上の数値であり、第二閾値は７０％以上１００％未満の数字である。
例えばある位置についての両者の距離情報の相違が基準情報の距離情報の１０％（第一閾値の一例）未満である点群情報の数をカウントする。このカウントした点群情報の数の、検出範囲内の全ての点群情報の数に対する近似割合が９０％（第二閾値の一例）以上である場合を、ステップＳ０３：Ｙｅｓと判定する。

ステップＳ０３において、近似割合が第二閾値未満（例えば９０％未満）の場合（ステップＳ０３：Ｎｏ）、車両が現在停車している場所は基準情報を取得した場所とは異なると推定される。そこで汚れ判定部１１１は、汚れ付着の判定を行わず、処理を終了する。

一方ステップＳ０３において、近似割合が第二閾値以上の場合（ステップＳ０３：Ｙｅｓ）、車両が現在停車している場所は基準情報を取得した場所と同じであると推定される。そこで汚れ判定部１１１は、基準情報と停止時点群情報を用いて汚れ付着の判定を行う。
具体的には、汚れ判定部１１１は、近似割合が第二閾値以上でかつ第三閾値未満である場合に、アウタレンズ３２に汚れが付着していると判定する（ステップＳ０４）。なお第三閾値は、第二閾値よりも大きく、１００％未満の数字である。

アウタレンズ３２に汚れが付着していない場合、車両は基準情報を取得した場所に位置しているのだから、停止時点群情報と基準情報との一致度がかなり高いはずである。そこで近似割合が９７％（第三閾値の一例）以上の場合（ステップＳ０４：Ｎｏ）、汚れ判定部１１１は汚れ無しと判定し（ステップＳ０６）、処理を終了する。あるいは汚れ判定部１１１は汚れ無しと判定し、汚れ無し信号を車両制御部３に出力するように構成されていてもよい。

一方で、図１１に示したようにアウタレンズ３２に汚れＤが付着している場合、発光部から出射した光はその近くに位置するアウタレンズ３２に付着した汚れＤによって反射されるので、その位置での距離情報は極めて小さくなる。このため、汚れＤが付着していない大部分の領域では停止時点群情報の距離情報と基準情報の距離情報とが一致しているものの、汚れＤが付着している領域において停止時点群情報の距離情報と基準情報の距離情報とは一致しないので、近似割合は高いものの１００％に近い値にはならない。
そこで本実施形態においては、ステップＳ０４において、近似割合が９０％以上９８％未満（第二閾値以上第三閾値未満）の場合（ステップＳ０４：Ｙｅｓ）、アウタレンズ３２に汚れが付着していると判定している（ステップＳ０５）。汚れ判定部１１１は、汚れ付着を示す信号を車両制御部３やクリーナ制御部に出力するように構成されていてもよい。本例では、第二閾値を９０％、第三閾値を９８％に設定したが、この数値は任意である。なお、ここでは両者が近似するほど１に近くなるものを近似割合として説明している。

このように本実施形態に係るセンサシステム１００によれば、汚れ判定の基準となる点群情報を基準情報として記録しておくことにより、車両の停止時にこの基準情報と現在地での点群情報とを比較することにより、車両が走行していない状態でも、車両の停止時にアウタレンズ３２への汚れの付着を検出できる。

なお、より正確には、車両はいつも同じ場所に同じ向きで正確に駐車するとは限らない。このため、汚れ判定部１１１はステップＳ０３およびステップＳ０４において、基準情報として、車両の左右方向および前後方向に平行移動した時の補正を施した情報や、車両の向きをプラスマイナス５度の範囲に変更したときの補正を施した情報を含んでいてもよい。
また、図９に示したように自車両の駐車スペースの左右に別の車両の駐車スペースが連続して設けられている場合には、自車両の左方のみに他車両が駐車している場合、自車両の右方のみに他車両が駐車している場合、自車両の左右の両方に他車両が駐車している場合、自車両の左右の両方に他車両が駐車していない場合、の全ての場合において取得した点群情報を基準情報として取得しておくことが好ましい。図９に示した例においては、壁の形状や位置、壁の凹凸の位置や大きさ、車止めの大きさや形状、白線の位置や長さ、などが基準情報に含まれることが好ましい。
あるいは、ユーザの車庫で基準情報を取得する場合、例えば箒や自転車など一辺が１．５ｍ以内の物体は頻繁に移動する可能性が高い。そこでこれらの物体を形成している点群情報は基準情報に含めないことが好ましい。逆に、車庫の壁や梁、あるいは壁に形成された傷跡などを形成する点群情報を基準情報とすることが好ましい。
また、ＧＰＳ信号を用いて基準情報を取得した場所と車両が現在停止している場所とが一致していると判定するように構成してもよい。

また本実施形態では、全体の点群情報の数に対する、停止時点群情報の距離情報と基準情報の距離情報との相違が第一閾値以下の点群情報の数の割合である近似割合が第二閾値以上第三閾値未満であるか否かによって汚れの付着を判定するように構成したが、本開示はこれに限られない。

例えば、（１）全体の点群情報の数に対する、停止時点群情報の距離情報と基準情報の距離情報との相違が第一閾値未満の点群情報の数の割合である近似割合が第二閾値以上でかつ、（２）基準情報の距離情報との相違が第一閾値以上の停止時点群情報の距離情報について、基準情報の距離情報との相違が第一閾値超の第四閾値以上である場合に、その領域に対応するアウタレンズ３２の部位に汚れが付着していると判定するように構成されていてもよい。
具体的には、（１）近似割合が９０％以上である場合は、車両は基準情報を取得した場所にいると推測される。
また、（２）基準情報と近似していない停止時点群情報が基準情報と大きく異なる場合、この領域に汚れが付着していると判定できる。つまり、アウタレンズ３２に汚れが付着している場合、発光部のすぐ近くの汚れで検出光が反射されるため、路面などで検出光が反射される場合に比べて極めて距離情報が小さくなっている。そこで、基準情報の距離情報との相違が１０％（第一閾値）以上である基準情報と近似していない停止時点群情報の距離情報について、基準情報の距離情報との相違が７０％（第四閾値の一例）以上である領域に対応するアウタレンズ３２の部位に汚れが付着していると判定できる。第四閾値は第一閾値の２倍以上であることが好ましく、３倍以上であることがさらに好ましい。

また本実施形態においては、車両の後方の情報を取得するＬｉＤＡＲ３０について本開示を適用した例を説明したが、本開示はこれに限られない。例えば、車両の前方の情報を取得するＬｉＤＡＲ３０、車両の側方の情報を取得するＬｉＤＡＲ３０などに本開示を適用してもよい。さらには、車両の全周に亘って情報を取得するＬｉＤＡＲ３０に本開示を適用してもよい。

またセンサシステム１００は、このＬｉＤＡＲ３０を洗浄するクリーナ４０を有する。クリーナ４０は、アウタレンズ３２に洗浄液を吹き付けて、アウタレンズ３２に付着した泥や埃などの汚れを除去する。洗浄液は、水や、洗浄成分を含む水などを用いることができる。

また本実施形態のセンサシステム１００において、クリーナ制御部４１は、車両制御部３から車両が停止していることを示す信号を取得したときに、クリーナ４０の作動を許可するように構成されていることが好ましい。クリーナ４０が作動して洗浄液を吹き付けている間は、ＬｉＤＡＲ３０は正常な検出ができない。このため、車両が停止している際にクリーナ４０を作動させることが好ましい。また、車両の停止中は走行風が作用しないので洗浄液がアウタレンズ３２に残存しやすいが、本実施形態のセンサシステム１００によれば、洗浄液が残存している所定時間はクリーナ４０を作動させないので、洗浄液の無駄な消費を抑制することができる。

以上、本開示の実施形態について説明をしたが、本開示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。本開示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、２０２０年１２月２５日出願の日本特許出願２０２０－２１７２４１号、２０２１年２月８日出願の日本特許出願２０２１－１８１９３号、および２０２１年２月８日出願の日本特許出願２０２１－１８１９４号に基づくものであり、その内容はここに参照として取り込まれる。

Claims (8)

1. 検出対象から透過部を介して受光する受光部を有するセンサと、
   前記透過部を洗浄可能なクリーナと、
   前記クリーナを制御するクリーナ制御部と、
   温度、湿度、気圧の少なくとも一つを含む天候情報を出力する天候情報取得部と、
   前記天候情報に基づきクリーナを作動させない所定時間を決定する所定時間決定部と、を有し、
   前記クリーナ制御部は、前記クリーナの駆動が終了してから前記所定時間内は前記クリーナを作動させない、センサシステム。
2. 検出対象から透過部を介して受光する受光部を有するセンサと、
   前記透過部を洗浄可能なクリーナと、
   前記クリーナを制御するクリーナ制御部と、
   現在地の緯度に応じてクリーナを作動させない所定時間を決定する所定時間決定部と、を有し、
   前記クリーナ制御部は、前記クリーナの駆動が終了してから前記所定時間内は前記クリーナを作動させない、センサシステム。
3. センサシステムであって、
   検出対象から透過部を介して受光する受光部を有するセンサと、
   前記透過部を洗浄可能なクリーナと、
   前記クリーナを制御するクリーナ制御部と、を有し、
   前記クリーナ制御部は、前記クリーナの駆動が終了してから所定時間内は前記クリーナを作動させず、
   前記センサシステムは車両に搭載されており、
   前記センサシステムは前記車両から取得した前記車両の走行速度に応じて前記所定時間を決定する所定時間決定部を有する、センサシステム。
4. 前記センサの検出情報に基づき前記透過部に汚れが付着したか否かを判定する汚れ判定部を有し、
   前記クリーナ制御部は、前記クリーナの駆動が終了してから前記所定時間内は前記汚れ判定部へ前記センサの検出情報を入力させない、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のセンサシステム。
5. 前記センサの検出情報に基づき前記透過部に汚れが付着したか否かを判定する汚れ判定部を有し、
   前記クリーナ制御部は、前記クリーナの駆動が終了してから前記所定時間内は前記汚れ判定部に前記汚れの判定を実行させない、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のセンサシステム。
6. 前記センサの検出情報に基づき前記透過部に汚れが付着したか否かを判定する汚れ判定部を有し、
   前記クリーナ制御部は、前記クリーナの駆動が終了してから前記所定時間内は前記汚れ判定部に汚れの判定結果を出力させない、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のセンサシステム。
7. 前記センサの検出情報に基づき前記透過部に汚れが付着したか否かを判定する汚れ判定部を有し、
   前記クリーナ制御部は、前記汚れ判定部の出力に基づき前記クリーナを作動させるように構成されており、
   前記クリーナ制御部は、前記クリーナの駆動が終了してから前記所定時間内は前記汚れ判定部の出力に関わらず前記クリーナを作動させない、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のセンサシステム。
8. 前記センサシステムは車両制御部を有する車両に搭載されており、
   前記クリーナ制御部は、前記車両制御部から前記車両が停止していることを示す信号を取得したときに、前記クリーナの作動を許可する、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のセンサシステム。