(57)【要約】【課題】物標の検出精度を高めることができる物標検出装置および物標検出方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係る物標検出装置は、取得部と、判定部とを備える。取得部は、複数のセンサにおける物標の位置データおよび複数のセンサにおける検出精度の位置特性を示すセンサ特性データを取得する。判定部は、取得部が取得した位置データおよびセンサ特性データに基づき、各センサにおける検出対象となっている対象物標の同一性を判定する。【選択図】図２
2020052897.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサにおける物標の位置データおよび前記複数のセンサにおける検出精度の位置特性を示すセンサ特性データを取得する取得部と、
前記取得部が取得した位置データおよびセンサ特性データに基づき、各センサにおける検出対象となっている対象物標の同一性を判定する同一性判定部と
を備えることを特徴とする物標検出装置。
【請求項２】
前記取得部の取得するセンサ特性データは、
取得した位置データに対する対象物標の確率分布データである
ことを特徴とする請求項１に記載の物標検出装置。
【請求項３】
前記取得部が取得した各センサの位置データと前記確率分布データにより前記各センサの位置データに基づく物標の存在確率分布を算出する算出部をさらに備え、
前記同一性判定部は、
前記算出部によって算出された各センサに対応する存在確率分布の相関度により各センサの検出対象となっている対象物標の同一性を判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の物標検出装置。
【請求項４】
前記取得部の取得するセンサ特性データは、
取得した位置データに対する異なった検出値種別における各信頼度データである
ことを特徴とする請求項１に記載の物標検出装置。
【請求項５】
複数のセンサにおける物標の位置データおよび前記複数のセンサにおける検出精度の位置特性を示すセンサ特性データを取得する取得工程と、
前記取得工程が取得した位置データおよびセンサ特性データに基づき、各センサにおける検出対象となっている対象物標の同一性を判定する同一性判定工程と
を含むことを特徴とする物標検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物標検出装置および物標検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、レーダ装置やカメラ等といった物標を検出するセンサから物標の位置等の存在に関する複数の位置データを総合して物標検出を行う物標検出装置がある。この種の物標検出装置では、例えば、複数の位置データ間で、相対速度および距離が近似している場合に、かかる複数の位置データが同一の物標由来であると判定する（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−６０３００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記した従来技術では、物標の検出精度に改善の余地があった。例えば、各位置データにおける相対速度および距離のバラつきについては考慮されていないため、同一の物標由来であるか否かの判定精度に改善の余地があった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、物標の検出精度を高めることができる物標検出装置および物標検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る物標検出装置は、取得部と、同一性判定部とを備える。前記取得部は、複数のセンサにおける物標の位置データおよび前記複数のセンサにおける検出精度の位置特性を示すセンサ特性データを取得する。前記同一性判定部は、前記取得部が取得した位置データおよびセンサ特性データに基づき、各センサにおける検出対象となっている対象物標の同一性を判定する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、物標の検出精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る物標検出方法の概要を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る物標検出装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、特性情報を説明するための説明図である。
【図４】図４は、判定部による判定処理を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る物標検出装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する物標検出装置および物標検出方法の実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。
【００１０】
まず、図１を用いて、実施形態に係る物標検出方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る物標検出方法の概要を示す図である。図１では、実施形態に係る物標検出装置１が車両Ｃに搭載される場合を示している。なお、物標検出装置１の搭載対象は、
車両Ｃに限定されるものではなく、バイクや、自転車、船舶、航空機等といった他の移動体であってもよい。あるいは、物標検出装置１は、移動体に限らず、例えば、街灯や道路側方物（ガードレールや、信号機等）といった静止物に搭載されてもよい。
【００１１】
また、図１に示すように、車両Ｃには、物標を検出するセンサ１０が搭載される。センサ１０の種類には、例えば、カメラ、ミリ波等のレーダ装置およびＬｉＤＡＲ（Laser  Imaging  Detection  and  Ranging）等がある。なお、センサ１０は、１つであってもよく、複数であってもよい。例えば、１種類のセンサ１０が複数搭載されてもよく、複数種類のセンサ１０それぞれが１つあるいは複数搭載されてもよい。
【００１２】
実施形態に係る物標検出方法は、物標検出装置１によって実行される。具体的には、物標検出方法では、複数のセンサ１０における物標の位置データおよび複数のセンサ１０における検出精度の位置特性を示すセンサ特性データに基づき、各センサにおける検出対象となっている対象物標の同一性を判定する。位置データには、例えば、物標の相対速度や、縦方向への距離、角度等といった物標の位置に関する位置データが含まれる。また、センサ特性データには、取得した位置データに対する対象物標の確率分布に関する情報（確率分布データ）や、取得した位置データに対する異なった検出値種別における各信頼度の情報（信頼度データ）等が含まれる。換言すれば、センサ特性データは、各センサ１０の位置データがどの程度の誤差を含んでいるかを示す情報である。
【００１３】
ここで、従来の物標検出方法について説明する。従来は、センサから取得した複数の位置データの相対速度および距離が近似する場合に、複数の位置データが同一の物標に由来すると判定していた。図１の位置データを例にした場合、従来は、位置データ間の距離が近い位置データＳＤ１および位置データＳＤ３を同一の物標に由来すると判定していた。
【００１４】
しかしながら、従来の技術では、例えば、位置データの相対速度および距離のバラつきについては考慮されていなかった。例えば、位置データのバラつきは、センサの種類に応じて異なるため、位置データのバラつきによっては、本来、異なる物標由来の位置データを同一の物標由来であると誤判定してしまうおそれがあった。このように、従来は、物標の検出精度に改善の余地があった。
【００１５】
そこで、実施形態に係る物標検出方法では、位置データのバラつき（検出精度）を考慮して、同一の物標由来であるか否かを判定する。具体的には、実施形態に係る物標検出装置１は、まず、複数のセンサ１０における物標の位置データおよびセンサ特性データを取得する（ステップＳ１）。
【００１６】
なお、図１では、３つの位置データＳＤ１〜ＳＤ３を示している。具体的には、位置データＳＤ１は、カメラで撮像された画像に基づき生成された位置データであり、位置データＳＤ２，ＳＤ３は、レーダ装置により生成された位置データである。
【００１７】
つづいて、実施形態に係る物標検出装置１は、取得した複数の位置データＳＤ１〜ＳＤ３それぞれの存在に関する確率分布Ｐ１〜Ｐ３（存在確率分布の一例）を算出する（ステップＳ２）。確率分布Ｐ１〜Ｐ３は、センサ１０の特性に応じた確率分布が算出される。具体的には、確率分布Ｐ１〜Ｐ３は、位置データと、センサ特性データとに基づいて算出される。換言すれば、確率分布Ｐ１〜Ｐ３は、各センサ１０における位置データの誤差範囲である。なお、センサ１０の特性に応じた確率分布Ｐ１〜Ｐ３の詳細については、図３で後述する。なお、図１では、確率分布Ｐ１〜Ｐ３の濃淡が濃いほど、確率が高いことを示す。
【００１８】
つづいて、実施形態に係る物標検出装置１は、算出した位置データＳＤ１〜ＳＤ３毎の確率分布Ｐ１〜Ｐ３に基づいて、複数の位置データＳＤ１〜ＳＤ３が同一の物標に由来するか否かを判定する（ステップＳ３）。つまり、物標検出装置１は、取得した位置データおよびセンサ特性データに基づき、各センサにおける検出対象となっている対象物標の同一性を判定する。
【００１９】
図１に示す例では、位置データＳＤ１の確率分布Ｐ１と、位置データＳＤ２の確率分布Ｐ２とは重なっており、位置データＳＤ１の確率分布Ｐ１と、位置データＳＤ３の確率分布Ｐ３とは重なっていない。
【００２０】
換言すれば、位置データＳＤ１〜ＳＤ３のバラつきを考慮した場合、位置データＳＤ１と位置データＳＤ２とはバラつき方によっては重なる可能性がある、すなわち、同一の物標に由来する可能性が高い。一方、位置データＳＤ１と位置データＳＤ３とは重なる可能性がない、すなわち、同一の物標に由来する可能性が低い。
【００２１】
従って、実施形態に係る物標検出装置１は、同一性の判定処理において、位置データＳＤ１と位置データＳＤ２とは同一の物標に由来すると判定し、位置データＳＤ１と位置データＳＤ３とは異なる物標に由来すると判定する。つまり、物標検出装置１は、位置データＳＤ１と位置データＳＤ２とは同一の物標であると判定し、位置データＳＤ１と位置データＳＤ３とは同一の物標ではないと判定する。
【００２２】
このように位置データＳＤ１〜ＳＤ３の存在（図１では距離および角度）に関する確率分布をセンサ特性データに基づいて算出することで、複数の位置データＳＤ１〜ＳＤ３が同一の物標由来であるか否かの判定精度を向上させることができる。従って、実施形態に係る物標検出方法によれば、位置データおよびセンサ特性データに基づいて同一性判定を行うことで、物標の検出精度を高めることができる。
【００２３】
なお、実施形態に係る物標検出装置１は、位置データＳＤ１〜ＳＤ３間の類似度を算出し、確率分布Ｐ１〜Ｐ３に基づいて補正した類似度を用いて、複数の位置データＳＤ１〜ＳＤ３が同一の物標由来であるか否かの判定を行うが、かかる点については後述する。
【００２４】
なお、以下では、位置データＳＤ１〜ＳＤ３および確率分布Ｐ１〜Ｐ３について、特に区別しない場合、位置データＳＤおよび確率分布Ｐと記載する場合がある。
【００２５】
次に、図２を参照して、実施形態に係る物標検出装置１の構成について詳細に説明する。図２は、実施形態に係る物標検出装置１の構成を示すブロック図である。図２に示すように、実施形態に係る物標検出装置１は、カメラ１０ａと、レーダ装置１０ｂと、ＬｉＤＡＲ１０ｃとに接続される。カメラ１０ａ、レーダ装置１０ｂおよびＬｉＤＡＲ１０ｃは、上記したセンサ１０の具体例である。
【００２６】
カメラ１０ａは、車両Ｃの外部状況を撮像する撮像装置である。カメラ１０ａは、例えば、車両Ｃのフロントガラスに設けられ、車両Ｃの前方を撮像する。なお、カメラ１０ａは、車両Ｃの左右側面を撮像する位置および車両Ｃの後方を撮像する位置に設けられていてもよい。
【００２７】
レーダ装置１０ｂは、ミリ波等の電波を利用して車両Ｃの周辺の物標を検出する。具体的には、レーダ装置１１は、電波を車両Ｃの周辺に送信し、物標で反射した反射波を受信することで物標を検出する。
【００２８】
ＬｉＤＡＲ１０ｃは、レーザー光を利用して車両Ｃの周囲の物標を検出する。具体的には、ＬｉＤＡＲ１０ｃは、レーザー光を車両Ｃの周辺に送信し、物標で反射された反射光を受信することで物標を検出する。
【００２９】
実施形態に係る物標検出装置１は、制御部２と、記憶部３とを備える。制御部２は、取得部２１、算出部２２、判定部２３および物標データ生成部２４を備える。記憶部３は、特性情報３１を記憶する。
【００３０】
ここで、物標検出装置１は、たとえば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、データフラッシュ、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。
【００３１】
コンピュータのＣＰＵは、たとえば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部２の取得部２１、算出部２２、判定部２３（同一性判定部の一例）および物標データ生成部２４として機能する。
【００３２】
また、制御部２の取得部２１、算出部２２、判定部２３および物標データ生成部２４の少なくともいずれか一つまたは全部をＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアで構成することもできる。
【００３３】
また、記憶部３は、たとえば、ＲＡＭやデータフラッシュに対応する。ＲＡＭやデータフラッシュは、特性情報３１や、各種プログラムの情報等を記憶することができる。なお、物標検出装置１は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。
【００３４】
制御部２は、センサ１０における位置データＳＤおよびセンサ特性データを取得するとともに、取得した位置データＳＤの確率分布Ｐを算出し、算出した位置データＳＤ毎の確率分布に基づいて、複数の位置データＳＤが同一の物標に由来するか否かを判定する。また、制御部２は、位置データＳＤに基づいて物標データを生成する処理を行う。
【００３５】
取得部２１は、カメラ１０ａ、レーダ装置１０ｂおよびＬｉＤＡＲ１０ｃ等のセンサ１０から物標の存在に関する複数の位置データＳＤを取得する。位置データＳＤには、物標の存在に関する情報として、例えば、物標の位置に関する位置情報や、車両Ｃとの相対速度等の情報が含まれる。位置情報には、例えば、物標までの縦方向（直進方向）への距離や、角度（車両Ｃから見た方位）、車両Ｃとの相対速度等の情報を含む。なお、各センサ１０から位置データＳＤは、１物標から複数得られる場合もある。
【００３６】
例えば、カメラ１０ａの場合、位置データＳＤには、画像処理により検出された物標の情報として、物標の形状や、物標の色、物標の種別、物標の位置（距離や角度等）等の情報が含まれる。また、カメラ１０ａの位置データＳＤには、時系列の画像に基づき算出された物標の相対速度や、移動向きの情報が含まれてもよい。
【００３７】
また、レーダ装置１０ｂの場合、位置データＳＤには、物標の距離や角度、相対速度等の情報が含まれる。なお、レーダ装置１０ｂの位置データＳＤは、ビート信号を２次元高速フーリエ変換して得られた周波数スペクトルのピーク情報が含まれてもよい。なお、レーダ装置１０ｂの位置データＳＤは、１物標から得られる複数の反射点の情報であってもよい。
【００３８】
また、ＬｉＤＡＲ１０ｃの場合、位置データＳＤには、物標の距離や角度、相対速度等の情報が含まれる。なお、ＬｉＤＡＲ１０ｃの位置データＳＤは、１物標から得られる複数の反射点の情報であってもよい。
【００３９】
なお、取得部２１は、上記したように各センサ１０から物標の距離や角度、相対速度の情報を含む位置データＳＤを取得してもよいが、センサ１０の検出信号を取得し、かかる検出信号に基づいて物標の距離や角度、相対速度を算出して位置データＳＤとしてもよい。
【００４０】
算出部２２は、取得部２１によって取得された複数の位置データＳＤそれぞれの存在に関する確率分布を算出する。具体的には、算出部２２は、取得された位置データおよび確率分布データにより各センサ１０の位置データに基づく物標の確率分布Ｐを算出する。より具体的には、算出部２２は、記憶部３に記憶された特性情報３１に基づいて位置データＳＤそれぞれの確率分布を算出する。特性情報３１とは、センサ特性データを含む情報であり、詳細には、センサ１０の特性に応じた確率分布データが記憶された情報である。
【００４１】
ここで、図３を用いて、特性情報３１について説明する。図３は、特性情報３１を説明するための説明図である。図３では、特性情報３１に含まれる確率分布Ｐの情報を模式的に示している。
【００４２】
図３に示すように、特性情報３１には、センサ１０の種類毎に確率分布Ｐの情報（確率分布データ）が含まれる。例えば、確率分布Ｐの情報は、物標までの縦方向の距離および角度の２次元正規分布によって表される確率密度関数である。
【００４３】
そして、確率分布Ｐの情報は、センサ１０の特性に応じて異なる分布形状となっている。例えば、ＬｉＤＡＲ１０ｃの確率分布Ｐは、距離および角度を軸とする平面形状が楕円形状であり、距離方向よりも角度方向の長さが長い。また、ＬｉＤＡＲ１０ｃの確率分布Ｐは、平面形状が３つのセンサ１０の確率分布Ｐの中で最も狭い。つまり、３つのセンサ１０の中で、ＬｉＤＡＲ１０ｃは、位置データＳＤのバラつきが最も小さい特性を有する。
【００４４】
また、ミリ波を利用したレーダ装置１０ｂの確率分布Ｐは、距離方向よりも角度方向の長さが長い楕円形状であり、ＬｉＤＡＲ１０ｃよりも平面形状が広い。つまり、レーダ装置１０ｂは、ＬｉＤＡＲ１０ｃに比べて、位置データＳＤのバラつきが大きいという特性を有する。
【００４５】
また、カメラ１０ａの確率分布Ｐは、角度方向よりも距離方向の長さが極端に長い楕円形状である。つまり、カメラ１０ａの位置データＳＤは、角度方向に比べて距離方向へのバラつきが極端に大きいという特性を有する。これは、カメラ１０ａの画像において、１ピクセルで距離を表現する場合に、近い距離のピクセルよりも遠い距離のピクセルの方が１ピクセルあたりに表現される距離が長いためである。
【００４６】
このように、カメラ１０ａ、レーダ装置１０ｂおよびＬｉＤＡＲ１０ｃそれぞれの特性に応じた確率分布Ｐを算出することで、後段の判定部２３における判定精度を向上させることができる。
【００４７】
例えば、算出部２２は、取得した位置データＳＤを距離および角度を軸とする平面上にプロットし、特性情報３１の確率分布Ｐを位置データＳＤに設定する。このように、物標の位置に関する確率分布Ｐ、すなわち、物標の距離および角度に関する確率分布Ｐを算出することで、後段の判定部２３における判定精度を向上させることができる。
【００４８】
なお、算出部２２は、特性情報３１の確率分布Ｐをデフォルトとし、さらに他の情報を入力してデフォルトの確率分布Ｐを変形させてもよい。例えば、算出部２２は、位置データに含まれる各検出値（位置情報や相対速度等）に応じて確率分布Ｐを変形させてもよい。
【００４９】
また、確率分布Ｐは、距離および角度の２次元正規分布として表したが、例えば、距離および角度以外に物標の相対速度や、物標の高さ等を含んだ３次元以上の正規分布で表してもよい。また、確率分布Ｐは、正規分布に限定されるものではなく、任意の分布形状を採用可能である。
【００５０】
また、確率分布Ｐについては、例えば各センサについて事前に実験等により確率分布データを計測・算出して記憶部３等に記憶しておき、確率分布データの使用時に記憶部３から該当する確率分布データを読み出してそのまま利用することとしてもよい。
【００５１】
判定部２３は、取得部２１が取得した位置データおよびセンサ特性データに基づき、各センサにおける検出対象となっている対象物標の同一性を判定する。具体的には、判定部２３は、算出部２２によって算出された複数の位置データＳＤそれぞれの物標の存在に関する確率分布Ｐに基づいて複数の位置データが同一の物標に由来するか否かを判定する。例えば、判定部２３は、物標の位置（距離および角度）に関する確率分布Ｐに基づいて複数の位置データＳＤが同一の物標に由来するか否かを判定する。
【００５２】
例えば、判定部２３は、位置データＳＤおよびかかる位置データＳＤの確率分布に基づいて複数の位置データＳＤ間の類似度を算出し、算出した類似度に基づいて複数の位置データＳＤが同一の物標に由来するか否かを判定する。かかる点について、図４を用いて説明する。
【００５３】
図４は、判定部２３による判定処理を示す図である。図４では、４つの位置データＳＤ１〜ＳＤ４についての判定処理を説明する。また、図４では、カメラ１０ａの位置データＳＤ１および確率分布Ｐ１と、レーダ装置１０ｂの位置データＳＤ２，ＳＤ３および確率分布Ｐ２，Ｐ３と、ＬｉＤＡＲ１０ｃの位置データＳＤ４および確率分布Ｐ４とを示している。
【００５４】
判定部２３は、まず、複数の位置データＳＤ１〜ＳＤ４のすべての組み合わせについて、２つの位置データＳＤ間の長さを類似度として算出する。位置データＳＤ間の長さは、例えば、ユークリッド距離として算出することができる。例えば、ユークリッド距離が短い場合、類似度が高い、すなわち、２つの位置データＳＤが類似している。
【００５５】
つづいて、判定部２３は、算出した類似度を確率分布により補正する。例えば、判定部２３は、２つの位置データＳＤにおける確率分布Ｐの重なり応じた係数を類似度にかけることで補正する。具体的には、判定部２３は、確率分布Ｐの重なりが大きい程、補正後の類似度が高くなるような係数をかける。つまり、判定部２３は、確率分布Ｐの相関度（重なり度合い）により対象物標の同一性を判定する。
【００５６】
なお、２つの位置データＳＤにおける確率分布Ｐが重なっていない（相関していない）場合には、類似度の補正は行わないようにする。あるいは、２つの位置データＳＤにおける確率分布Ｐが重なっていない場合には、類似度を削除して、後段の判定処理に用いないようにしてもよい。
【００５７】
つづいて、判定部２３は、補正後の類似度に基づいて２つの位置データＳＤが同一の物標に由来するか否かの判定処理を行う。例えば、判定部２３は、類似度が所定値以上の場合に、同一の物標に由来すると判定する。
【００５８】
なお、確率分布Ｐの重なり度合い（各確率分布の相関度）については、次のような方法により算出することもできる。まず、確率分布データについて、メッシュ状に分割された領域毎に確率値を当てはめた形式でセンサ毎に記憶部３に記憶しておく。そして各センサが検出した対象物標の位置データに確率分布データを適用してメッシュ状の確率分布をおのおの形成する。
【００５９】
そして各メッシュ領域について２個の位置データの確率値を積算し、全メッシュ領域（適当に有効領域を設定すると良い）の積算値の総和値を算出して相関性を示す相関度とする。
【００６０】
そして対象の全センサにおける位置データについて２個の位置データの組を形成し、その全組み合わせに対して上記処理により相関度を求める。そしてそれら相関度を同一物標検出判定処理に使用する。
【００６１】
そして、図４に示す例では、判定部２３は、位置データＳＤ１および位置データＳＤ２と、位置データＳＤ１および位置データＳＤ４とが同一の物標に由来すると判定する。なお、位置データＳＤ１を基準にした場合、位置データＳＤ２および位置データＳＤ４のいずれか一方のみ（例えば、類似度が高い位置データＳＤ）を同一の物標に由来すると判定してもよく、位置データＳＤ２および位置データＳＤ４双方を同一の物標に由来すると判定してもよい。
【００６２】
このように、２つの位置データＳＤについて、確率分布Ｐを加味して算出した類似度を用いて判定処理を行うことで、判定処理の精度を向上させることができる。
【００６３】
なお、図４では、判定部２３は、算出した類似度を補正する処理を行う場合について説明したが、例えば、確率分布を変数として加えた類似度を算出することとしてもよい。
【００６４】
また、判定部２３は、類似度に基づいて判定処理を行う場合に限定されず、例えば、確率分布Ｐが重なる位置データＳＤを同一の物標に由来すると判定してもよい。
【００６５】
また、確率分布Ｐに基づく判定方法以外の他例として、例えば位置データの検出値種別による検出精度の違い（距離と角度、縦方向と横方向等）に基づく判定方法も考えられる。かかる場合、センサ特性データは、位置データに対する異なった検出値種別における各信頼度データとなる。具体的には、まず、各位置データの距離と角度との検出精度（信頼度）の違いに応じて各々補正係数を設定しておく。
【００６６】
そして、２個の位置データによる各検出値（距離・角度）の差に補正係数を積算してその合計を算出する。この算出処理をセンサにおける全位置データの２個の位置データの組み合わせすべてについて行い、算出した合計の比較（例えば、合計値が所定値以下のものが同一物標であると判定）で同一の物標に基づくものか否かを行うと言った方法が考えられる。簡易的にはこのような判定も可能である（あまり精度が要求されない予備処理等で適する）。
【００６７】
また、判定部２３による判定処理のタイミングは、複数のセンサ１０すべての位置データＳＤが揃ったタイミングで判定処理を行ってもよく、あるいは、位置データＳＤの取得タイミングがセンサ１０それぞれで異なる場合には、複数のセンサ１０のうち、１つまたは所定数のセンサ１０の位置データＳＤを取得したタイミングで判定処理を行ってもよい。
【００６８】
物標データ生成部２４は、判定部２３の判定結果に基づいて物標毎の物標データを生成する。例えば、物標データ生成部２４は、判定部２３によって同一の物標に由来すると判定された複数の位置データＳＤについては、かかる複数の位置データＳＤの代表値を物標データとして生成する。
【００６９】
例えば、物標データ生成部２４は、複数の位置データＳＤの平均値を代表値とする。あるいは、物標データ生成部２４は、複数の位置データＳＤにおける確率分布の重なりに応じた係数を平均値にかけて代表値としてもよい。
【００７０】
あるいは、物標データ生成部２４は、同一の物標に由来することを示すフラグを付した複数の位置データＳＤそれぞれを物標データとして生成してもよい。
【００７１】
また、物標データ生成部２４は、判定部２３によって同一の物標に由来しない、すなわち、異なる物標に由来すると判定された複数の位置データＳＤについては、複数の位置データＳＤそれぞれについて物標データを生成する。
【００７２】
物標データ生成部２４は、生成した物標データを、例えば、自動運転システム等の車両システムへ出力する。
【００７３】
次に、図５を用いて、実施形態に係る物標検出装置１が実行する処理の処理手順について説明する。図５は、実施形態に係る物標検出装置１が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００７４】
図５に示すように、まず、取得部２１は、物標を検出するセンサ１０における物標の存在に関する複数の位置データＳＤおよびセンサ特性データを取得する（ステップＳ１０１）。
【００７５】
つづいて、算出部２２は、取得部２１によって取得された複数の位置データＳＤおよびセンサ特性データにより各センサ１０の位置データに基づく確率分布Ｐを算出する（ステップＳ１０２）。
【００７６】
つづいて、判定部２３は、複数の位置データ間の類似度を算出する（ステップＳ１０３）。
【００７７】
つづいて、判定部２３は、算出した類似度を確率分布Ｐにより補正する（ステップＳ１０４）。
【００７８】
つづいて、判定部２３は、補正した類似度に基づいて複数の位置データＳＤが類似するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。
【００７９】
判定部２３は、複数の位置データＳＤが類似する場合（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、複数の位置データＳＤが同一の物標に由来すると判定する（ステップＳ１０６）。
【００８０】
つづいて、物標データ生成部２４は、複数の位置データＳＤの代表値を物標データとして生成し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。
【００８１】
一方、ステップＳ１０５において、判定部２３は、複数の位置データＳＤが類似しない場合（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、複数の位置データＳＤが異なる物標に由来すると判定する（ステップＳ１０８）。
【００８２】
つづいて、物標データ生成部２４は、複数の位置データＳＤそれぞれを物標データとして生成し（ステップＳ１０９）、処理を終了する。
【００８３】
上述してきたように、実施形態に係る物標検出装置１は、取得部２１と、判定部２３とを備える。取得部２１は、複数のセンサ１０における物標の位置データおよび複数のセンサ１０における検出精度の位置特性を示すセンサ特性データを取得する。判定部２３は、取得部２１が取得した位置データおよびセンサ特性データに基づき、各センサ１０における検出対象となっている対象物標の同一性を判定する。これにより、物標の検出精度を高めることができる。
【００８４】
なお、上述した実施形態では、判定部２３の判定結果に基づいて位置データＳＤから物標データを生成する場合について示したが、例えば、物標検出装置１は、判定部２３の判定結果、すなわち、複数の位置データＳＤが同一の物標に由来するか否かを示す判定結果を車両システム等へ出力してもよい。
【００８５】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【００８６】
１    物標検出装置
２    制御部
３    記憶部
１０    センサ
１０ａ    カメラ
１０ｂ    レーダ装置
１０ｃ    ＬｉＤＡＲ
２１    取得部
２２    算出部
２３    判定部
２４    物標データ生成部
３１    特性情報
Ｃ    車両
【図１】
2020052897.tif 000003
【図２】
2020052897.tif 000004
【図３】
2020052897.tif 000005
【図４】
2020052897.tif 000006
【図５】
2020052897.tif 000007