(57)【要約】  【課題】  低ＳＮＲのターゲットであっても適切にトラッキングすることが可能なＴＢＤ方式のトラッキング装置を提供する。  【解決手段】  トラッキング装置では、尤度算出部（３４）は、所定のターゲットの尤度の算出において、観測空間を分割した各観測領域について、所定の観測領域と、所定のターゲットとは別のターゲットの予測状態に対応する観測領域との相関が一定以上となる場合には、当該所定の観測領域における尤度の算出において、当該対応する観察領域を除外して尤度の算出を行う。【選択図】  図１
2020008351.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のターゲットの各ターゲットについて現時点の状態から次時点の予測状態を算出し、状態はレーダに対するターゲットの反射強度を含む、予測状態算出部と、
各ターゲットについて予測状態と観測とから尤度を算出する尤度算出部と、
各ターゲットについて前記予測状態算出部によって算出された予測状態と前記尤度算出部によって算出された尤度とから次時点の状態を算出する状態算出部と、
を具備し、
前記尤度算出部は、所定のターゲットの尤度の算出において、観測空間を分割した各観測領域について、所定の観測領域と、所定のターゲットとは別のターゲットの予測状態に対応する観測領域との相関が一定以上となる場合には、当該所定の観測領域における尤度の算出において、当該対応する観察領域を除外して尤度の算出を行う、
トラッキング装置。
【請求項２】
複数のターゲットの各ターゲットについて現時点の状態から次時点の予測状態を算出し、状態はレーダに対するターゲットの反射強度を含む、予測状態算出ステップと、
各ターゲットについて予測状態と観測とから尤度を算出する尤度算出ステップと、
各ターゲットについて前記予測状態算出ステップによって算出された予測状態と前記尤度算出ステップによって算出された尤度とから次時点の状態を算出する状態算出ステップと、
を具備し、
前記尤度算出ステップは、所定のターゲットの尤度の算出において、観測空間を分割した各観測領域について、所定の観測領域と、所定のターゲットとは別のターゲットの予測状態に対応する観測領域との相関が一定以上となる場合には、当該所定の観測領域における尤度の算出において、当該対応する観察領域を除外して尤度の算出を行う、
トラッキング方法。
【請求項３】
コンピュータに、
複数のターゲットの各ターゲットについて現時点の状態から次時点の予測状態を算出し、状態はレーダに対するターゲットの反射強度を含む、予測状態算出機能と、
各ターゲットについて予測状態と観測とから尤度を算出する尤度算出機能と、
各ターゲットについて前記予測状態算出機能によって算出された予測状態と前記尤度算出機能によって算出された尤度とから次時点の状態を算出する状態算出機能と、
を実現させ、
前記尤度算出機能は、所定のターゲットの尤度の算出において、観測空間を分割した各観測領域について、所定の観測領域と、所定のターゲットとは別のターゲットの予測状態に対応する観測領域との相関が一定以上となる場合には、当該所定の観測領域における尤度の算出において、当該対応する観察領域を除外して尤度の算出を行う、
トラッキングプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＴＢＤ（ｔｒａｃｋ−ｂｅｆｏｒｅ−ｄｅｔｅｃｔ）方式によりターゲットをトラッキングするトラッキング装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＴＢＤ方式によりターゲットをトラッキングするトラッキング方法が用いられている（非特許文献１参照）。ＴＢＤ方式のトラッキング方法では、ターゲットの状態としてレーダに対するターゲットの反射強度を含み、所定時点の状態から次時点の予測状態を算出し、予測状態と観測とから尤度を算出し、予測状態と尤度とから次時点の状態を算出することで、ターゲットのトラッキングを行っている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｂ．Ｒｉｓｔｉｃ他，Ｂｅｙｏｎｄ  ｔｈｅ  Ｋａｌｍａｎ  Ｆｉｌｔｅｒ：Ｐａｒｔｉｃｌｅ  ｆｉｌｔｅｒｓ  ｆｏｒ  ｔｒａｃｋｉｎｇ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ２００４，Ａｒｔｅｃｈ  Ｈｏｕｓｅ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＴＢＤ方式のトラッキングを成立させるためには、複数のターゲットから得られる観測が互いに独立であるというＴＢＤ成立条件が満たされる必要がある。しかしながら、複数のターゲットとして、レーダに対して高ＳＮＲ（ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ）のターゲットと低ＳＮＲのターゲットとが混在する場合、高ＳＮＲのターゲットによって低ＳＮＲのターゲットがマスクされてしまい、ＴＢＤ成立条件が満たされず、低ＳＮＲのターゲットを適切にトラッキングすることが困難となる。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、低ＳＮＲのターゲットであっても適切にトラッキングすることが可能なＴＢＤ方式のトラッキング装置、方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１実施態様は、複数のターゲットの各ターゲットについて現時点の状態から次時点の予測状態を算出し、状態はレーダに対するターゲットの反射強度を含む、予測状態算出部と、各ターゲットについて予測状態と観測とから尤度を算出する尤度算出部と、各ターゲットについて前記予測状態算出部によって算出された予測状態と前記尤度算出部によって算出された尤度とから次時点の状態を算出する状態算出部と、を具備し、前記尤度算出部は、所定のターゲットの尤度の算出において、観測空間を分割した各観測領域について、所定の観測領域と、所定のターゲットとは別のターゲットの予測状態に対応する観測領域との相関が一定以上となる場合には、当該所定の観測領域における尤度の算出において、当該対応する観察領域を除外して尤度の算出を行う、トラッキング装置である。
【０００７】
本実施態様では、所定のターゲットの尤度の算出において、観測空間を分割した各観測領域について、所定の観測領域と、所定のターゲットとは別のターゲットの予測状態に対応する観測領域との相関が一定以上となる場合には、当該所定の観測領域における尤度の算出において、当該対応する観察領域を除外して尤度の算出を行っている。このため、低ＳＮＲのターゲットであっても適切にトラッキングすることが可能となっている。
【０００８】
本発明の第２実施態様は、複数のターゲットの各ターゲットについて現時点の状態から次時点の予測状態を算出し、状態はレーダに対するターゲットの反射強度を含む、予測状態算出ステップと、各ターゲットについて予測状態と観測とから尤度を算出する尤度算出ステップと、各ターゲットについて前記予測状態算出ステップによって算出された予測状態と前記尤度算出ステップによって算出された尤度とから次時点の状態を算出する状態算出ステップと、を具備し、前記尤度算出ステップは、所定のターゲットの尤度の算出において、観測空間を分割した各観測領域について、所定の観測領域と、所定のターゲットとは別のターゲットの予測状態に対応する観測領域との相関が一定以上となる場合には、当該所定の観測領域における尤度の算出において、当該対応する観察領域を除外して尤度の算出を行う、トラッキング方法である。
本実施態様では、第１実施態様と同様な作用効果を奏する。
【０００９】
本発明の第３実施態様は、コンピュータに、複数のターゲットの各ターゲットについて現時点の状態から次時点の予測状態を算出し、状態はレーダに対するターゲットの反射強度を含む、予測状態算出機能と、各ターゲットについて予測状態と観測とから尤度を算出する尤度算出機能と、各ターゲットについて前記予測状態算出機能によって算出された予測状態と前記尤度算出機能によって算出された尤度とから次時点の状態を算出する状態算出機能と、を実現させ、前記尤度算出機能は、所定のターゲットの尤度の算出において、観測空間を分割した各観測領域について、所定の観測領域と、所定のターゲットとは別のターゲットの予測状態に対応する観測領域との相関が一定以上となる場合には、当該所定の観測領域における尤度の算出において、当該対応する観察領域を除外して尤度の算出を行う、トラッキングプログラムである。
本実施態様では、第１実施態様と同様な作用効果を奏する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明では、低ＳＮＲのターゲットであっても適切にトラッキングすることが可能となっている。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態のトラッキングシステムを示すブロック図。
【図２】本発明の一実施形態のトラッキング方法を示すフロー図。
【図３】本発明の一実施形態の観測のシミュ―レーション結果を示す図。
【図４】本発明の一実施形態のチャープシーケンス変調スキームを示す模式図。
【図５】本発明の一実施形態のアンテナエレメントパターンを示す模式図。
【図６】本発明の一実施形態のアレイビームパターンを示すグラフ図。
【図７】本発明の一実施形態の排除領域のシミュレーション結果を示す図。
【図８】本発明の一実施形態のシミュレーションモデルを示すグラフ図。
【図９】本発明の一実施形態のシミュレーション結果を示すグラフ図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の一実施形態について説明する。
本実施形態については、ミリ波レーダを用いる車載センシングシステムにＴＢＤ（ｔｒａｃｋ−ｂｅｆｏｒｅ−ｄｅｔｅｃｔ）方式のトラッキング方法を適用するものである。
【００１３】
ここで、ＴＢＤ方式のトラッキングを成立させるためには、複数のターゲットから得られる観測が互いに独立であるというＴＢＤ成立条件が満たされる必要がある。しかしながら、ミリ波レーダを用いる車載センシングシステムにおいては、金属製のガードレールポール等の反射強度に対して歩行者等の反射強度は百分の１程度にすぎず、従来のＴＢＤ方式のトラッキング方法では、高ＳＮＲ（ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ）のガードレールポール等によって低ＳＮＲの歩行者等がマスクされて、歩行者等を適切にトラッキングすることが困難である。
【００１４】
これに対して本実施形態のトラッキング方法では、所定のターゲットの尤度の算出において、観測空間を分割した各観測領域について、所定の観測領域と、所定のターゲットとは別のターゲットの予測状態に対応する観測領域との相関が一定以上となる場合には、当該所定の観測領域における尤度の算出において、当該対応する観察領域を除外して尤度の算出を行うようにすることで、歩行者等の低ＳＮＲのターゲットであっても適切にトラッキングすることを可能とするものである。
【００１５】
図１を参照して、本実施形態のトラッキングシステムについて説明する。
【００１６】
図１に示されるように、本実施形態のトラッキングシステムでは、車両１０にレーダ部２０が配設されている。レーダ部２０は、ミリ波レーダから形成され、ターゲットを観測し、観察結果をトラッキング装置３０に出力する。トラッキング装置３０において、予測状態算出部３２は、複数のターゲットの各ターゲットについて、現時点の状態から次時点の予測状態を算出する機能を有する。状態にはターゲットの反射強度が含まれる。尤度算出部３４は、各ターゲットについて、予測状態と観測とから尤度を算出する機能を有する。状態算出部３６は、各ターゲットについて、予測状態算出部３２によって算出された予測状態と尤度算出部３４によって算出された尤度とから、次時点の状態を算出する機能を有する。状態算出部３６は、算出した次時点の状態を予測状態算出部３２に出力し、予測状態算出部３２は、入力された次時点の状態を現時点の状態として、さらに次時点の予測状態を算出する。
【００１７】
ここで、尤度算出部３４は、所定のターゲットの尤度の算出において、観測空間を分割した各観測領域について、所定の観測領域と、所定のターゲットとは別のターゲットの予測状態に対応する観測領域との相関が一定以上となる場合には、当該所定の観測領域における尤度の算出において、当該対応する観察領域を除外して尤度の算出を行う機能を有する。
【００１８】
図２乃至図７を参照して、本実施形態のトラッキング方法について説明する。
図２に示されるように、本実施形態のトラッキング方法は以下の各ステップを有する。
【００１９】
観測ステップ（Ｓ１０）
観測ステップでは、ミリ波レーダによる観測を行う。
本実施形態では、ＦＣＭ（ｆａｓｔ  ｃｈｉｒｐ  ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）レーダによる観測を行う。ＦＣＭレーダによる観測によって、自車両に対する距離Ｒ、速さＲ・、方位ｕ（ｕ＝ｓｉｎθ  θ：方位角）からなる観測空間における観測値が得られる。
【００２０】
図３に、静止した自車両からのガードレールポール及び歩行者の観測のシミュレーション結果を示す。図３（ａ）はＲ−Ｒ・空間における観測値を示す。図３（ｂ）は、Ｒ・＝０［ｍ／ｓ］におけるＲ−ｕ空間における観測値を示し、静止しているガードレールが表れている。図３（ｃ）は、Ｒ・＝１．０［ｍ／ｓ］におけるＲ−ｕ空間における観測値を示し、一定速度で歩行する歩行者が表れている。図３（ｂ）及び（ｃ）に示されるように、ガードレールに対応する観測空間の観測値に対して歩行者に対応する観測空間の観測値は充分に小さくなっている。
【００２１】
図４を参照して、本実施形態で用いられるチャープシーケンス変調スキームについて説明する。
本実施形態のチャープシーケンス変調スキームでは、周波数は鋸波状に線形に変化され、遷移周波数がｆｔｘ、搬送周波数がｆＣ、勾配の傾きがＢ／Ｔ、Ｂ及びＴは夫々帯域幅及びチャープ時間である。逐次的にＮＣのチャープが一定の間隔ＴＰＲＩで送信され、観測時間はＮＣ×ＴＰＲＩとなる。チャープ間隔ＴＰＲＩ間のサンプリング間隔はＴＡであり、標本数はＮＳである。
【００２２】
図５を参照して、本実施形態で用いられるアンテナエレメントパターンを説明する。
本実施形態のアンテナエレメントパターンについては、ＮKチャンネルのアンテナエレメントを備えるリニアアレイである。アンテナエレメントはｘ軸方向に沿って配置されており、Ｎｋ番目のアンテナエレメントのｘ座標はｄＮｋであり、ｙ軸方向とのなす角度が方位角θとなる。
【００２３】
以下、上述したチャープシーケンス変調スキーム及びアンテナエレメントパターンを備えるＦＣＭレーダによって得られる観測ｚについて説明する。
【００２４】
自車両に対する距離がＲ、速さがＲ・、方位角がθ、反射強度がＡであるターゲットについて、ｎｓ番目のサンプル、ｎｃ番目のチャープ、ｎｋ番目のチャンネルのサンプル値ｙｎｋ（ｎｓ，ｎｃ）は次の式（１）及び（２）で表される。
【数１】
2020008351.tif 000003
【数２】
2020008351.tif 000004
ここで、φはランダムフェイズ、ｃ０は光速、λＣ（＝ｃ０／ｆＣ）は波長である。
【００２５】
ＦＣＭレーダによる観測空間を［Ｒｍｉｎ，Ｒｍａｘ）×［Ｒ・ｍｉｎ，Ｒ・ｍａｘ）×［ｕｍｉｎ，ｕｍａｘ）とし、ＲＮ×Ｒ・Ｎ×ｕＮの観測領域に分割する。観測領域の側辺長をΔＲ、ΔＲ・、Δｕとすると、（ａ，ｂ，ｃ）番目の観測領域は（ΔＲａ，ΔＲ・ｂ，Δｕｃ）に対応する。（ａ，ｂ，ｃ）番目の観測領域の観測値ｚ（ａ，ｂ，ｃ）は次の式（３）で表される。
【数３】
2020008351.tif 000005
【００２６】
ここで、ＴＢＤ方式のトラッキングを車載ＦＣＭレーダに適用する際の問題点について説明する。
【００２７】
一般的なＴＢＤ方式のトラッキングでは、１つの観測領域における観測に影響を与えるのは１つのターゲットのみである。しかしながら、車載ＦＣＭレーダでは、特にレーダのアレイエレメントの個数及びアレイのアパーチャに制限があることから、所定の観測領域における観測に１以上のターゲットが影響を与えることになる。
【００２８】
これは、観測空間の各観測領域における観測が独立ではないためである。ここで、観測領域Θ（ａ，ｂ，ｃ）と観測領域Θ’（ａ’，ｂ’，ｃ’）との間の観測は相関ｃｒ（Θ、Θ’）＝０であれば独立であり、相関ｃｒ（Θ、Θ’）は次の式（４）で表される。
【数４】
2020008351.tif 000006
式（４）における第１和については、第２及び第３和と比較して、０にすることが困難である。第１和については、アレイビームパターンとして知られている。図４に、アレイビームパターンの一例について示す。図４は、１０個のアンテナ要素を備える一様なリニアアレイのアレイビームパターンを示しており、ｄ１＝ｄ２＝…＝ｄ１０＝２／３λＣである。図４中、実線は窓関数を適用しない場合、破線はハミング窓を適用した場合であり、窓関数を適用することでサイドローブを抑制することができる。また、図４（ａ）はリニアスケール、図４（ｂ）はｄＢスケールで示されている。
【００２９】
トラッキングステップ（Ｓ１２〜Ｓ１６）
トラッキングステップＳ１２〜Ｓ１６では、車載ＦＣＭレーダトラッキングのための状態空間モデルに基づき、マルチベルヌーイフィルターを用いてトラッキングを行う。
【００３０】
以下、車載ＦＣＭレーダトラッキングのための状態空間モデルについて説明する。
【００３１】
シングルターゲットの状態空間モデルについては以下のようになる。
ターゲットの時点ｋでの状態ｘｋは次の式（５）で表される。
【数５】
2020008351.tif 000007
ここで、自車両の前後方向の前向きをｙ方向、左右方向の右向きをｘ方向とし、ｘ及びｙは夫々ｘ方向及びｙ方向の位置、ｘ・及びｙ・は夫々ｘ方向及びｙ方向の速度、Ａは反射強度である。
【００３２】
ターゲットの時点ｋでの状態ｘｋは、時点ｋ−１の状態ｘｋ−１に基づき、次の式（６）で示される状態方程式によって表される。
【数６】
2020008351.tif 000008
ここで、ｖｋは状態雑音であり、期待値ｖ、分散Ｑの確率分布ｑによって表される。マルコフ性に基づき、状態方程式（６）は、次の条件付き確率分布の式（７）に書換可能である。
【数７】
2020008351.tif 000009
【００３３】
観測空間の（ａ，ｂ，ｃ）番目の観測領域における、ターゲットの時点ｋでの状態ｘｋの観測ｚ（ａ，ｂ，ｃ）は、次の式（８）で示される観測方程式によって表される。
【数８】
2020008351.tif 000010
式（４）を用いれば、ｈ（ａ，ｂ，ｃ）は次の式（９）〜（１４）によって表される。
【数９】
2020008351.tif 000011
【数１０】
2020008351.tif 000012
【数１１】
2020008351.tif 000013
【数１２】
2020008351.tif 000014
【数１３】
2020008351.tif 000015
【数１４】
2020008351.tif 000016
ここで、η（ａ，ｂ，ｃ）は観測雑音である。このように、Θｘｋはターゲットのｋ時点での状態ｘｋに対応した観測領域であり、（ａ，ｂ，ｃ）番目の観測領域における観測については、当該（ａ，ｂ，ｃ）番目の観測領域と、ターゲットのｋ時点での状態ｘｋに対応した観測領域との間の相関に基づいている。
【００３４】
マルチターゲットの状態空間モデルについては次のようになる。
複数のターゲットの時点ｋでの状態Ｘｋは次の式（１５）で表される。
【数１５】
2020008351.tif 000017
ここで、Ｌｋは時点ｋにおけるターゲットの個数である。
【００３５】
複数のターゲットの時点ｋにおける状態Ｘｋは、時点ｋ−１における状態Ｘｋ−１に基づき、次の式（１６）で示される状態方程式で表される。
【数１６】
2020008351.tif 000018
Ｓ（Ｘｋ−１）は前時点ｋ−１から現時点ｋまで生存したターゲットの状態を示す項であり、次の式（１７）〜（１９）で表される。
【数１７】
2020008351.tif 000019
【数１８】
2020008351.tif 000020
【数１９】
2020008351.tif 000021
ここで、ｐＳ，ｋ（ｘｌｋ）はターゲットの生存確率である。
またＧｋは時点ｋで新たに生成したターゲットの状態を示す項であり、次の式（２０）で表される。
【数２０】
2020008351.tif 000022
【００３６】
観測空間の（ａ，ｂ，ｃ）番目の観測領域における、複数のターゲットの時点ｋでの状態Ｘｋの観測ｚ（ａ，ｂ，ｃ）（Ｘｋ）は、次の式（２１）によって示される観測方程式によって表される。
【数２１】
2020008351.tif 000023
【数２２】
2020008351.tif 000024
【００３７】
従来のＴＢＤ方式のトラッキング方法では、Ｄ（Ｘｋ；ａ，ｂ，ｃ）は、ターゲットテンプレートＣ（ｘ）を用いて、以下の式（２３）によって表される。
【数２３】
2020008351.tif 000025
閾値ｈｔｈｒｅｓはノイズを排除するように適宜設定される。ここで、車載センシングシステムにＴＢＤ方式のトラッキング方法を適用する場合には、複数のターゲットから得られる観測が互いに独立であるというＴＢＤ成立条件が満たされないため、従来のＴＢＤ方式のトラッキング方法では、尤度が過剰に算出され、誤ったトラッキング結果が導かれる可能性がある。
【００３８】
これに対して、本実施形態のＴＢＤ方式のトラッキング方法では、式（９）及び（２３）、並びに、次の式（２４）及び（２５）に示されるように、所定の観測領域（ａ，ｂ，ｃ）での観測について、所定のターゲットｌとは別のターゲットｌ’の状態ｘｌ’に対応し、所定の観測領域（ａ，ｂ，ｃ）との相関ｃｒが一定以上となる観測領域を排除領域Ｅ（ｘｌｋ）とし、従来のターゲットテンプレートＣ（ｘｌｋ）から排除領域Ｅ（ｘｌｋ）を除いたものをターゲットテンプレートＣ~（ｘｌｋ）としている。
【数２４】
2020008351.tif 000026
【数２５】
2020008351.tif 000027
このようなターゲットテンプレートＣ~（ｘｌｋ）を適用した観測方程式はＴＢＤ成立条件を満たすこととなる。
【００３９】
図７は排除領域の一例を示している。図７（ａ）はガードレールポール近傍の観測値のシミュレーション結果を示している。図７（ｂ）は排除領域を決定するための閾値をｈｔｈｒｅｓ＝１５［ｄＢ］とした場合の排除領域、図７（ｃ）は同閾値をｈｔｈｒｅｓ＝１０［ｄＢ］とした場合の排除領域を示している。
【００４０】
以下、トラッキングステップＳ１２〜Ｓ１６の各ステップについて説明する。
本実施形態では、上述したマルチターゲットの状態空間モデルに基づき、マルチベルヌーイフィルターを用いたトラッキングを行う。
【００４１】
予測状態算出ステップ（Ｓ１２）
予測状態算出ステップでは、複数のターゲットの各ターゲットについて、現時点の状態から次時点の予測状態を算出する。
【００４２】
本実施形態では、次の式（２６）で示される時点ｋ−１での事後マルチベルヌーイパラメータπｋ−１を導入する。
【数２６】
2020008351.tif 000028
【００４３】
そして、次の式（２７）〜（２９）で示されるように、ターゲットの生成を含む時点ｋでの一期先予測πｋ｜ｋ−１を算出する。
【数２７】
2020008351.tif 000029
【数２８】
2020008351.tif 000030
【数２９】
2020008351.tif 000031
ここで、ｆｋ｜ｋ−１（ｘ｜ξ）は時点ｋでのシングルターゲット遷移密度であり、ξは前時点の状態、ｐＳ（ξ）はターゲットの生存確率である。ｒ及びｐは夫々パーティクルフィルタにおける粒子の重み及び分布に相当する。
【００４４】
尤度算出ステップ（Ｓ１４）
尤度算出ステップでは、各ターゲットについて予測状態と観測とから尤度を算出する。ここで、所定のターゲットの尤度の算出において、観測空間を分割した各観測領域について、所定の観測領域と、所定のターゲットとは別のターゲットの予測状態に対応する観測領域との相関が一定以上となる場合には、所定の観測領域における尤度の算出において、当該対応する観察領域を除外して尤度の算出を行う。
【００４５】
本実施形態では、式（３０）〜（３２）で表される尤度関数ｇｚ（ｘｌｋ）を用いる。
【数３０】
2020008351.tif 000032
【数３１】
2020008351.tif 000033
【数３２】
2020008351.tif 000034
ここで、σ２ηは観測雑音の分散である。
そして、排除領域Ｅ^（ｘｌｋ）は次の式（３３）及び（３４）で表される。
【数３３】
2020008351.tif 000035
【数３４】
2020008351.tif 000036
式（９）及び式（２３）、並びに、式（３３）及び（３４）に示されるように、所定のターゲットｌとは別のターゲットｌ’を示す状態（期待値）の一期先予測に対応する観察領域であって、所定の観測領域（ａ，ｂ，ｃ）との相関が一定以上となる領域が排除領域となっている。そして、式（３１）に示されるように、所定の観測領域（ａ，ｂ，ｃ）における尤度の算出において、排除領域は除外されている。
【００４６】
状態算出ステップ（Ｓ１６）
状態算出ステップでは、各ターゲットについて予測状態と尤度とから次時点の状態を算出する。
【００４７】
本実施形態では、式（３５）〜（３７）で表されるように、一期先予測πｋ｜ｋ−１即ちｒｋ｜ｋ−１及びｐｋ｜ｋ−１と尤度ｇｚ（ｘｌｋ）とから、時点ｋの事後マルチベルヌーイパラメータπｋ|kを算出する。
【数３５】
2020008351.tif 000037
【数３６】
2020008351.tif 000038
【数３７】
2020008351.tif 000039
【００４８】
トラッキング終了判断ステップ（Ｓ１８）
トラッキング終了判断ステップＳ１８では、トラッキングを終了するか否か判断する。トラッキングを終了すると判断された場合には、トラッキング方法を終了する。トラッキングを終了しないと判断した場合には、観測ステップＳ１０に戻り、状態算出ステップで算出された次時点の状態を現時点の状態としてさらにトラッキングを行う。
【００４９】
本実施形態のトラッキング装置及び方法については以下の効果を奏する。
本実施形態のトラッキング装置及び方法では、車載センシングシステムにＴＢＤ方式のトラッキング方法を適用している。そして、所定のターゲットの尤度の算出において、観測空間を分割した各観測領域について、所定の観測領域と、所定のターゲットとは別のターゲットの予測状態に対応する観測領域との相関が一定以上となる場合には、当該所定の観測領域における尤度の算出において、当該対応する観察領域を除外して尤度の算出を行っている。このため、歩行者等の低ＳＮＲのターゲットであっても適切にトラッキングすることが可能となっている。
【００５０】
図８及び図９を参照し、本実施形態のトラッキング方法及び装置を用いたトラッキングのシミュレーション結果を説明する。
【００５１】
図８（ａ）に示されるように、シミュレーションモデルでは、静止した４個のガードレールポールと、一定の速度で歩行する２人の歩行者とを用いた。図８（ｂ）に示されるように、反射強度については、ガードレールポールよりも歩行者のほうを一定値だけ小さくし、距離Rの四乗に反比例するようにした。
【００５２】
図９（ａ）に示されるように、従来のTBD方式のトラッキング方法では、ガードレールポールの観測が歩行者の観測に影響を与え、歩行者を適切にトラッキングすることができなかった。これに対して、図９（ｂ）に示されるように、尤度の算出において排除領域を除外する本実施形態のTBD方式のトラッキング方法では、ガードレールポールが存在する場合であっても、歩行者を適切にトラッキングすることが可能であった。
【００５３】
以上の実施形態では、トラッキング装置及び方法について述べたが、コンピュータにトラッキング装置の各機能を実現させるプログラム、又は、コンピュータにトラッキング方法の各ステップを実行させるプログラムについても、本発明の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００５４】
１０…車両  ２０…レーダ部  ３０…トラッキング装置
３２…予測状態算出部  ３４…尤度算出部  ３６…状態算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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