(57)【要約】【課題】歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することができるレーダ装置および物標判別方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係るレーダ装置は、受信部と、算出部と、判別部とを備える。受信部は、物標で反射した反射波を受信信号として受信する。算出部は、受信信号から物標の瞬時値を求め、瞬時値から物標に関する複数の特徴量を算出する。判別部は、算出部によって算出される複数の特徴量と、予め生成された特徴量の値に対応する歩行者か否かの確からしさを表す尤度モデルとに基づいて、物標が歩行者か否かの判別を行う。【選択図】図１
2020046218.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物標で反射した送信波の反射波を受信信号として受信する受信部と、
前記受信信号から前記物標の瞬時値を求め、前記瞬時値から前記物標に関する複数の特徴量を算出する算出部と、
前記算出部によって算出される前記複数の特徴量と、予め生成された前記特徴量の値に対応する歩行者か否かの確からしさを表す尤度モデルとに基づいて、前記物標が歩行者か否かの判別を行う判別部と
を備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項２】
前記判別部は、
前記複数の特徴量として、前記物標までの距離と、前記物標の対地速度とを用いて前記判別を行う
ことを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
【請求項３】
前記判別部は、
前記距離の値に対応する歩行者か否かの確からしさを表す前記尤度モデルである距離モデルと、前記対地速度の値に対応する歩行者か否かの確からしさを表す前記尤度モデルである対地速度モデルとに基づいて前記判別を行う
ことを特徴とする請求項２に記載のレーダ装置。
【請求項４】
前記距離モデルおよび前記対地速度モデルは、
前記特徴量と当該特徴量の値が歩行者であることを示す尤度との関係を表す歩行者モデルと、
前記特徴量と当該特徴量の値が路面クラッタであることを示す尤度との関係を表す路面尤度モデルと
を含むことを特徴とする請求項３に記載のレーダ装置。
【請求項５】
前記判別部は、
前記複数の特徴量を入力とする確率的分類器によって前記判別を行う
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載のレーダ装置。
【請求項６】
物標で反射した送信波の反射波を受信信号として受信する受信工程と、
前記受信信号から前記物標の瞬時値を求め、前記瞬時値から前記物標に関する複数の特徴量を算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出される前記複数の特徴量と、予め生成された前記特徴量の値に対応する歩行者か否かの確からしさを表す尤度モデルとに基づいて、前記物標が歩行者か否かの判別を行う判別工程と
を含むことを特徴とする物標判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、レーダ装置および物標判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、レーダ装置は、物標で反射した送信波の反射波を受信信号として受信し、受信信号を解析することによって、例えば、歩行者等の物標を検知する（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２０１６−３８７３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、従来の技術では、歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することが困難であった。
【０００５】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することができるレーダ装置および物標判別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】
実施形態の一態様に係るレーダ装置は、受信部と、算出部と、判別部とを備える。受信部は、物標で反射した送信波の反射波を受信信号として受信する。算出部は、前記受信信号から前記物標の瞬時値を求め、前記瞬時値から前記物標に関する複数の特徴量を算出する。判別部は、前記算出部によって算出される前記複数の特徴量と、予め生成された前記特徴量の値に対応する歩行者か否かの確からしさを表す尤度モデルとに基づいて、前記物標が歩行者か否かの判別を行う。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様に係るレーダ装置および物標判別方法によれば、歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る物標判別方法の概要を示す説明図である。
【図２】図２は、実施形態に係るレーダ装置のブロック図である。
【図３】図３は、実施形態に係る送信周波数と、受信周波数と、ビート周波数との関係の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係るビート信号に対して距離ＦＦＴ処理を行った結果を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る第２処理部の処理内容を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係るスコアの算出方法の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、実施形態に係る距離モデルの一例を示す説明図である。
【図８】図８は、実施形態に係る対地速度モデルの一例を示す説明図である。
【図９】図９は、実施形態に係るレーダ装置の信号処理部が実行する処理の一例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、レーダ装置および物標判別方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。図１は、実施形態に係る物標判別方法の概要を示す説明図である。
【００１０】
以下では、実施形態に係るレーダ装置がＦＣＭ（Fast  Chirp  Modulation）方式によって自車両の周囲に存在する物標を検知する場合を例に挙げて説明するが、これは一例である。実施形態に係るレーダ装置は、例えば、ＦＭ−ＣＷ（Frequency  Modulated  Continuous  Wave）方式によって物標を検知するものであってもよい。
【００１１】
ＦＣＭ方式は、周波数が連続的に変化する複数のチャープ波が繰り返される送信波を出力し、物標で反射した送信波の反射波を受信信号として受信し、受信信号を解析することによって物標との距離、相対速度、自車両に対する角度（方位）を検出する方式である。
【００１２】
図１に示すように、レーダ装置は、受信信号に基づいて物標Ｔ１を検知した場合（ステップＳ１）、受信信号から、物標との距離や相対速度といった特性（瞬時値と呼ぶこともある）を算出し、前述の物標の瞬時値から物標に関する複数の特徴量Ｔ２を算出する（ステップＳ２）。
【００１３】
続いて、レーダ装置は、特徴量Ｔ２に基づいて物標Ｔ１が歩行者である可能性を示すスコアを算出する（ステップＳ３）。このとき、レーダ装置は、予め生成された特徴量の値に対応する歩行者か否かの確からしさ（以下、尤度と記載する）をモデル化した尤度モデルＭを参照する（ステップＳ３１）。
【００１４】
尤度モデルＭは、図１に実線のグラフで示す歩行者モデルと、点線のグラフで示す路面モデルとを含む。歩行者モデルは、物標が示す特徴量に対する、該物標が歩行者であることの確からしさ（すなわち尤度）の関係を表したものである。
【００１５】
また、路面モデルも同様に、物標が示す特徴量に対する、該物標が路面である尤度の関係を表したものである。かかる尤度モデルＭは、ステップＳ２で算出される複数の特徴量Ｔ２の種類毎に予め生成される。
【００１６】
レーダ装置は、ステップＳ２で算出した特徴量Ｔ２と、尤度モデルＭとに基づいて物標が歩行者である確からしさを示す歩行者尤度と、物標が路面である確からしさを示す路面尤度を取得する（ステップＳ３２）。
【００１７】
このとき、レーダ装置は、ステップＳ２で算出した複数の特徴量Ｔ２の種類毎に、歩行者尤度および路面尤度を取得する。レーダ装置は、ステップＳ３において、これらの歩行者尤度および路面尤度から、複数の特徴量Ｔ２の種類毎に物標Ｔ１が歩行者である尤度を示すスコアを算出する。
【００１８】
そして、レーダ装置は、算出した複数のスコアの合計スコアが閾値以上の場合、歩行者Ｔ３と判別する（ステップＳ４）。また、レーダ装置は、合計スコアが閾値未満の場合、路面クラッタＴ４と判別する（ステップＳ５）。
【００１９】
このように、レーダ装置は、物標の瞬時値から物標Ｔ１に関する複数の特徴量Ｔ２を算出する。そして、レーダ装置は、算出した複数の特徴量Ｔ２と、予め生成された特徴量の値に対応する歩行者か否かの確からしさを表す尤度モデルＭとに基づいて、物標Ｔ１が歩行者Ｔ３か否かの判別を行う。これにより、レーダ装置は、歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することができる。
【００２０】
次に、図２を参照し、実施形態に係るレーダ装置１の構成の一例について説明する。図１は、実施形態に係るレーダ装置１のブロック図である。レーダ装置１は、車両に搭載され、ＦＣＭ方式によって物体を検知する。
【００２１】
具体的には、レーダ装置１は、送信波が物標によって反射された反射波を受信信号として複数の受信アンテナによって受信する。そして、レーダ装置１は、受信した反射波と送信波とから生成されるビート信号に対して二次元高速フーリエ変換（Fast  Fourier  Transform）処理（以下、二次元ＦＦＴ処理と記載する場合がある）を行って物標との距離、相対速度、および物標の確度（方位）を検出する。
【００２２】
なお、二次元ＦＦＴ処理は、物標との距離に対応する距離方向への距離ＦＦＴ処理および物標との相対速度に対応する速度方向への速度ＦＦＴ処理の２回のＦＦＴ処理を行うことである。
【００２３】
かかるレーダ装置１は、図２に示すように、車両制御装置２に接続される。車両制御装置２は、レーダ装置１による物標の検出結果に基づいてＰＣＳ（Pre-crash  Safety  System）やＡＥＢ(Advanced  Emergency  Braking  System)などの車両制御を行う。なお、レーダ装置１は、車載レーダ装置以外の各種用途（例えば、飛行機や船舶の監視等）に用いられてもよい。
【００２４】
レーダ装置１は、送信部１０と、受信部２０と、処理部３０とを備える。送信部１０は、信号生成部１１と、発振器１２と、送信アンテナ１３とを備える。信号生成部１１は、ノコギリ波状に電圧が変化する変調信号を生成し、発振器１２へ供給する。発振器１２は、信号生成部１１で生成された変調信号に基づいてチャープ信号を生成して、送信アンテナ１３へ出力する。
【００２５】
送信アンテナ１３は、発振器１２から入力されるチャープ信号を送信波へ変換し、かかる送信波を車両の外部へ出力する。送信アンテナ１３が出力する送信波は、複数のチャープ波が繰り返される波形である。送信アンテナ１３から車両の前方に送信された送信波は、物標で反射されて反射波となる。
【００２６】
受信部２０は、アレーアンテナを形成する複数の受信アンテナ２１と、受信アンテナ２１毎に設けられるミキサ２２と、ミキサ２２毎に設けられるＡ／Ｄ変換器２３とを備える。各受信アンテナ２１は物標からの反射波を受信波として受信し、かかる受信波を受信信号へ変換してミキサ２２へそれぞれ出力する。なお、図２に示す受信アンテナ２１の数は、４つであるが３つ以下または５つ以上であってもよい。
【００２７】
各受信アンテナ２１から出力された受信信号は、不図示の増幅器（例えば、ローノイズアンプ）で増幅された後にミキサ２２へ入力される。ミキサ２２は、チャープ信号と受信信号の一部とをミキシングし不要な信号成分を除去してビート信号を生成し、Ａ／Ｄ変換器２３へ出力する。
【００２８】
これにより、チャープ信号の周波数ｆＳＴ（以下、送信周波数ｆＳＴと記載する）と受信信号の周波数ｆＳＲ（以下、受信周波数ｆＳＲと記載する）との差となるビート周波数ｆＳＢ（＝ｆＳＴ−ｆＳＲ）を有するビート信号が生成される。ミキサ２２で生成されたビート信号は、Ａ／Ｄ変換器２３でデジタルの信号へ変換された後に処理部３０に出力される。
【００２９】
図３は、送信周波数ｆＳＴと、受信周波数ｆＳＲと、ビート周波数ｆＳＢとの関係の一例を示す図である。図３に示すように、ビート信号は、チャープ波毎に生成される。なお、ここでは、１回目のチャープ波によって得られるビート信号を「Ｂ１」とし、２回目のチャープ波によって得られるビート信号を「Ｂ２」とし、ｎ回目のチャープ波によって得られるビート信号を「Ｂｎ」としている。
【００３０】
また、図３に示す例では、送信周波数ｆＳＴは、チャープ波毎に、基準周波数ｆ０から時間に伴って傾きθ（＝（ｆ１−ｆ０）／Ｔｍ）で増加し、最大周波数ｆ１に達すると基準周波数ｆ０に短時間で戻るノコギリ波状（いわゆるアップチャープ）である。
【００３１】
なお、送信周波数ｆＳＴは、チャープ波毎に基準周波数ｆ０から最大周波数ｆ１へ短時間で到達し、かかる最大周波数ｆ１から時間に伴って傾きθ（＝（ｆ０−ｆ１）／Ｔｍ）で減少するノコギリ波状（いわゆるダウンチャープ）であってもよい。
【００３２】
図２の説明に戻り、処理部３０について説明する。処理部３０は、送信制御部３１および信号処理部３２を備える。信号処理部３２は、第１処理部３３、第２処理部３４、算出部３５、判別部３６および出力部３７を備える。
【００３３】
かかる処理部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、入出力ポート等を含むマイクロコンピュータであり、レーダ装置１全体を制御する。
【００３４】
処理部３０は、マイクロコンピュータのＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出し、ＲＡＭを作業領域として使用して実行することにより機能する送信制御部３１および信号処理部３２を備える。
【００３５】
なお、送信制御部３１および信号処理部３２のうち少なくとも一部または全部を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。
【００３６】
送信制御部３１は、送信部１０の信号生成部１１を制御し、信号生成部１１からノコギリ歯状に電圧が変化する変調信号を発振器１２へ出力させる。これにより、時間の経過に従って周波数が変化するチャープ信号が発振器１２から送信アンテナ１３へ出力される。
【００３７】
信号処理部３２は、各Ａ／Ｄ変換器２３から出力されるビート信号に対してそれぞれ二次元ＦＦＴ処理（距離ＦＦＴ処理および速度ＦＦＴ処理）を行う。そして、信号処理部３２は、かかる二次元ＦＦＴ処理の結果に基づいて物標の距離、相対速度および方位を演算し、算出した距離および相対速度から、例えば、物標が歩行者か否かを判別する。以下、信号処理部３２の各部の処理について説明する。
【００３８】
信号処理部３２の第１処理部３３は、各Ａ／Ｄ変換器２３から入力されるビート信号のそれぞれに対して距離ＦＦＴ処理を行うことで受信アンテナ２１毎に周波数スペクトルを生成する。具体的には、第１処理部３３は、ビート信号毎に各距離［ｂｉｎ］ｆｒ（ｆｒ１〜ｆｒｍ）について距離ＦＦＴ処理を行う。ここで、図４を用いて、距離ＦＦＴ処理の結果について具体的に説明する。
【００３９】
図４は、ビート信号に対して距離ＦＦＴ処理を行った結果を示す図である。図４に示す周波数スペクトルでは、横軸を距離［ｂｉｎ］（周波数）とし、縦軸をパワースペクトル（パワー［ｄＢ］）の大きさ（ピークの大きさ）としている。図４に示す例では、距離［ｂｉｎ］ｆｒ１０のみにピークが出現していることとする。
【００４０】
ここで、ビート信号の周波数は、物標とレーダ装置１との間の距離に比例して増減する。このため、第１処理部３３は、ビート信号に対して距離ＦＦＴ処理を行うことで、物標との距離に対応する距離［ｂｉｎ］ｆｒに出現するピーク（パワーが所定値以上）を距離方向のターゲットピークとして取得する。
【００４１】
なお、第１処理部３３は、４つのＡ／Ｄ変換器２３から入力される各ビート信号に対して所定サイクルで周期的に距離ＦＦＴ処理を行う。第１処理部３３は、距離ＦＦＴ処理の結果を第２処理部３４へ出力する。
【００４２】
第２処理部３４は、第１処理部３３における距離ＦＦＴ処理の結果に対して速度ＦＦＴ処理を行う。速度ＦＦＴ処理とは、距離ＦＦＴ処理の結果である周波数スペクトルの距離［ｂｉｎ］ｆｒ毎に各速度［ｂｉｎ］ｆｖについて２回目のＦＦＴ処理を行うことである。これにより、速度ＦＦＴ処理の結果として、物標の相対速度に対応する速度［ｂｉｎ］ｆｖにピークが出現することとなる。
【００４３】
かかる第２処理部３４は、物標の相対速度がゼロでない場合に生じる受信信号のドップラ成分を利用する。具体的には、第２処理部３４は、ビート信号の周波数スペクトルにおけるピークの位相の変化を検出する。ここで、図５を用いて、第２処理部３４の処理内容について説明する。
【００４４】
図５は、第２処理部３４の処理内容を示す図である。図５では、複数の受信アンテナ２１のうち、任意の１つの受信アンテナ２１の周波数スペクトルを時系列に並べて示している。また、図５では、時間的に連続するビート信号Ｂ１〜Ｂ８の距離ＦＦＴ処理の結果とビート信号Ｂ１〜Ｂ８間のピークの位相変化の一例を示す。図５に示す例では、各ビート信号Ｂ１〜Ｂ８の距離［ｂｉｎ］ｆｒ１０にピークがあり、かかるピークの位相が変化している。
【００４５】
ここで、物標とレーダ装置１との相対速度がゼロでない場合、ビート信号Ｂ１〜Ｂ８間において同一物標に相当する距離［ｂｉｎ］ｆｒ１０のピークにドップラ周波数に応じた位相の変化が現われる。
【００４６】
第２処理部３４は、所定サイクルで周期的に距離ＦＦＴ処理を行って得られる周波数スペクトルを時系列に並べて速度ＦＦＴ処理を行うことで、ドップラ周波数に対する周波数（速度［ｂｉｎ］）にピークが出現する周波数スペクトルを速度方向のターゲットピークとして取得する。第２処理部３４は、速度ＦＦＴ処理の結果を算出部３５へ出力する。
【００４７】
図２へ戻って算出部３５および判別部３６について説明する。算出部３５は、第２処理部３４から入力される速度ＦＦＴ処理の結果の瞬時値から距離方向を第１軸とし、速度方向を第２軸とした二次元の直交座標系におけるパワースペクトルを生成する。
【００４８】
そして、算出部３５は、算出したパワースペクトルに基づいて、物標との距離、相対速度および角度（方位）を演算する。さらに、算出部３５は、物標との相対速度から自車両の速度成分を除くことによって、物標の対地速度を算出する。すなわち、対地速度は、物標の相対速度の大きさから、自車両の速度ベクトルを物標の方向に投影した成分を減算して求める。
【００４９】
なお、算出部３５による確度の推定は、例えば、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation  of  Signal  Parameters  via  Rotational  Invariance  Techniques）、ＤＢＦ（Digital  Beam  Forming）、または、ＭＵＳＩＣ（Multiple  Signal  Classification）などの所定の推定方式を用いて行われる。
【００５０】
判別部３６は、算出部によって算出された距離、相対速度、対地速度、および角度から、例えば、物標が歩行者か否かを判別する。そして、判別部３６は、演算結果および判別結果を出力部３７へ出力する。
【００５１】
出力部３７は、車両制御装置２に対して各種情報を出力する。例えば、出力部３７は、検出した物標に関する物標情報を車両制御装置２へ出力する。物標情報には、例えば、判別部３６によって歩行者と判別された物標の距離、相対速度、対地速度、および角度が含まれる。
【００５２】
ここで、一般的なレーダ装置の判別部は、距離方向のターゲットピークと、速度方向のターゲットピークとに基づいて、物標が歩行者か否かを判別する。例えば、一般的な判別部は、距離方向のターゲットピークについて、歩行者の方が路面クラッタよりもパワーが高い傾向があるため、パワーが所定の閾値以上である場合に、物標を歩行者と判別する。
しかし、ときとして路面クラッタの距離方向におけるパワーが閾値を超える場合がある。かかる場合に、判別部は、路面を歩行者と誤判別することがある。
【００５３】
また、一般的な判別部は、速度方向のターゲットピークについて、歩行者は移動するが路面は移動しないため、物標の対地速度が所定の閾値以上である場合に、物標を歩行者と判別する。しかし、かかる判別部は、閾値未満の対地速度で移動する歩行者を路面と誤判別することがある。
【００５４】
このように、一般的な判別部は、距離方向のターゲットピークと、速度方向のターゲットピークとに基づいて、物標が歩行者か否かを判別するため、歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することが困難であった。
【００５５】
なお、一般的な判別部は、複数サイクルの処理で連続して取得されるターゲットピークに基づいて物標が歩行者か否かを判別することにより、判別の確度を向上させることは可能であるが、これでは、歩行者か否かの判別に要する時間が嵩む。
【００５６】
そこで、レーダ装置１は、単純に受信号の瞬時値と閾値とを比較して、物標が歩行者か否かを判別するのではなく、受信信号の瞬時値から算出する物標に関する特徴量と、前述の尤度モデルとに基づいて、物標が歩行者か否かを判別する。
【００５７】
具体的には、レーダ装置１の算出部３５は、受信信号の瞬時値から物標に関する特徴量として、物標までの距離と、物標の対地速度を算出し、算出した距離および対地速度を判別部３６へ出力する。判別部３６は、例えば、算出部３５から入力される距離および対地速度から、ベイズ理論を利用して、物標が歩行者か否かを判別する確率的分類器である。
【００５８】
かかる判別部３６は、算出部３５から入力される物標に関する特徴量と、尤度モデルとに基づいて、物標が歩行者である尤度を示すスコア（以下、物標のスコアと記載する）を算出する。ここで、図６を参照し、実施形態に係るスコアの算出方法の一例について説明する。
【００５９】
図６は、実施形態に係るスコアの算出方法の一例を示す説明図である。図６に示すように、尤度モデルは、実線のグラフで示す歩行者モデルと、破線のグラフで示す路面モデルとを含む。
【００６０】
歩行者モデルは、特徴量と、特徴量の値が歩行者であることを示す尤度との関係を予め記述したものである。路面モデルは、特徴量と、特徴量の値が路面である尤度との関係を予め記述したものである。
【００６１】
歩行者モデルでは、特徴量に対応する尤度が高いほど、物標が歩行者である確率が高いことを意味する。また、路面モデルでは、特徴量に対応する尤度が高いほど、物標が路面である確率が高いことを意味する。
【００６２】
判別部３６は、例えば、図６に示すｄという値の特徴量が入力される場合、路面モデルで特徴量の値ｄに対応する尤度の値θ１（路面尤度）を取得し、さらに、歩行者モデルで特徴量の値ｄに対応する尤度の値θ２（歩行者尤度）を取得する。
【００６３】
そして、判別部３６は、例えば、歩行者尤度θ２を路面尤度θ１で除算することによって、歩行者尤度が高いほど、また、路面尤度が低いほど値が大きくなる物標のスコアを算出する。
【００６４】
このように、判別部３６は、一つの特徴量について、どのくらい歩行者らしいかだけを評価するのではなく、どのくらい歩行者らしいかの評価結果と、どのくらい路面らしいかの評価結果とを複合して物標のスコアを算出する。これにより、判別部３６は、物標が歩行者か否かを判別する材料として、信頼性の高いスコアを算出することができる。
【００６５】
また、判別部３６には、算出部３５から物標に関する特徴量として、物標までの距離と、物標の対地速度とが入力される。このため、判別部３６は、物標までの距離と、物標の対地速度とについて、それぞれ個別に物標のスコアを算出する。
【００６６】
このとき、判別部３６は、物標までの距離と距離モデルとに基づいて物標のスコアを算出し、物標の対地速度と対地速度モデルとに基づいて物標のスコアを算出する。距離モデルは、距離の値に対応する前述の歩行者モデルと路面モデルを有し、物標までの距離の値に対応する歩行者か否かの確からしさを表す尤度モデルである。
【００６７】
また、対地速度モデルは、対地速度に対応する前述の歩行者モデルと路面モデルを有し、物標の対地速度の値に対応する歩行者か否かの確からしさを表す尤度モデルである。距離モデルおよび対地速度モデルは、予め歩行者である場合に物標がとる特徴量に基づき、統計などによって生成される。
【００６８】
尤度モデルは、ガウス分布などの所定の分布関数などによってモデル化され、数式を用いて連続的に表現される。また分布形状が複雑な場合は、特徴量の発生頻度ヒストグラムなどを直接使用し、離散的に記述し、補完する方法もある。尤度モデルの記述方法は種々の方式があり、要求に応じて適宜選択できる。
【００６９】
次に、図７および図８を参照し、実施形態に係る距離モデルおよび対地速度モデルの一例について説明する。図７は、実施形態に係る距離モデルの一例を示す説明図である。図８は、実施形態に係る対地速度モデルの一例を示す説明図である。
【００７０】
物標までの距離に関して、歩行者は、レーダ装置１の特性に基づく最大検知距離内であれば、距離方向の全範囲に存在し得る。これに対して、路面クラッタは、送信波の垂直ビーム幅やレーダ装置１の取付状態により、距離方向においてレーダ装置１から比較的近い所定範囲に分布する傾向がある。
【００７１】
このため、図７に示すように、距離モデルは、破線のグラフで示す路面モデルが比較的近距離の範囲でガウス分布となり、実線のグラフで示す歩行者モデルが距離方向において一様分布となるように設計される。
【００７２】
一方、物標の対地速度に関して、歩行者は、手足も含めるとマイクロドップラの影響により路面クラッタに比べて対地速度方向における広範囲に分布する。これに対して、路面クラッタは、路面の対地速度が０であるため、対地速度方向における０付近に分布する傾向がある。
【００７３】
このため、図８に示すように、対地速度モデルは、破線のグラフで示す路面モデルが０近傍で幅狭なガウス分布となり、実線のグラフで示す歩行者モデルが路面モデルよりも幅広なガウス分布となるように設計される。
【００７４】
判別部３６は、算出部３５から入力される物標までの距離と、図７に示す距離モデルとに基づいて、図６を参照して説明した方法と同様に、物標のスコアを算出する。さらに、判別部３６は、例えば、算出部３５から入力される物標の対地速度と、図８に示す対地速度モデルとに基づいて、図６を参照して説明した方法と同様に、物標のスコアを算出する。
【００７５】
続いて、判別部３６は、物標との距離と距離モデルとに基づき算出したスコアと、物標の対地速度と対地速度モデルとに基づき算出したスコアとを合算して最終的な物標のスコアを算出する。
【００７６】
そして、判別部３６は、物標のスコアが所定の閾値以上である場合に、物標を歩行者と判別する。また、判別部３６は、物標のスコアが所定の閾値未満である場合には、路面と判別する。
【００７７】
このように、判別部３６は、単に、物標までの距離や対地速度と閾値とを比較するのではなく、物標までの距離および対地速度のそれぞれについて、歩行者尤度および路面尤度を評価し、これら２つの評価を総合的に評価して物標が歩行者であるか否かを判定する。これにより、判別部３６は、歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することができる。
【００７８】
次に、図９を参照し、実施形態に係るレーダ装置１の信号処理部３２が実行する処理の一例について説明する。図９は、実施形態に係るレーダ装置１の信号処理部３２が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【００７９】
信号処理部３２は、ビート信号が入力される場合に、図９に示す処理を所定サイクルで繰り返し実行する。具体的には、信号処理部３２は、ビート信号が入力されると、まず、ビート信号に対して距離ＦＦＴ処理を行い（ステップＳ１０１）、その後、距離ＦＦＴ処理の結果に対して速度ＦＦＴ処理を行う（ステップＳ１０２）。
【００８０】
続いて、信号処理部３２は、速度ＦＦＴの処理結果に基づいて、物標との距離および物標の対地速度を算出する（ステップＳ１０３）。そして、信号処理部３２は、物標との距離と距離モデルとに基づき物標のスコアを算出する（ステップＳ１０４）。
【００８１】
続いて、信号処理部３２は、物標の対地速度と対地速度モデルとに基づきスコアを算出する（ステップＳ１０５）。そして、信号処理部３２は、ステップＳ１０４およびステップＳ１０５の処理で算出したスコアを合算して合計スコアを算出する（ステップＳ１０６）。
【００８２】
その後、信号処理部３２は、合計スコアが閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。そして、信号処理部３２は、合計スコアが閾値以上であると判定した場合（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、物標を歩行者と判別し（ステップＳ１０８）、処理をステップＳ１１０へ移す。
【００８３】
また、信号処理部３２は、合計スコアが閾値未満であると判定した場合（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、路面クラッタであると判別し（ステップＳ１０９）、処理をステップＳ１１０へ移す。
【００８４】
ステップＳ１１０において、信号処理部３２は、歩行者と判別した物標の距離、相対速度、および角度等を含む物標情報を車両制御装置２へ出力して処理を終了し、再度、ステップＳ１０１から処理を開始する。
【００８５】
上述したように、実施形態に係るレーダ装置１は、算出部３５と、判別部３６とを備える。そして、算出部３５は、受信信号から物標Ｔ１の瞬時値を求め、瞬時値から物標Ｔ１に関する複数の特徴量を算出する。判別部３６は、算出部３５によって算出される複数の特徴量と、予め生成された特徴量の値に対応する歩行者か否かの確からしさを表す尤度モデルとに基づいて、物標が歩行者か否かの判別を行う。これにより、レーダ装置１は、歩行者と路面クラッタとを高確度で判別することができる。
【００８６】
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】
【００８７】
１    レーダ装置
２  車両制御装置
１０  送信部
１１  信号生成部
１２  発振器
１３  送信アンテナ
２０  受信部
２１  受信アンテナ
２２  ミキサ
２３  Ａ／Ｄ変換器
３０  処理部
３１  送信制御部
３２  信号処理部
３３  第１処理部
３４  第２処理部
３５  算出部
３６  判別部
３７  出力部
【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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