(57)【要約】【課題】運動モデルの切り替えが適切に実施されないことによって生じ得る追尾精度の劣化を抑制することができる追尾処理装置を得ること。【解決手段】追尾処理装置１００は、観測情報１１に基づいてＩＭＭフィルタによる追尾処理の演算を行う第１の演算部２０と、第１の演算部２０の演算結果２１に基づいて第２の演算部４０に設定する運動モデルを選定する運動モデル切替部３０と、観測情報１１及び運動モデルの選定情報３１に基づいてＩＭＭフィルタによる追尾処理の演算を行う第２の演算部４０とを備える。【選択図】図１
2020144092.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサからの観測情報に基づいて、目標の追尾処理を行う追尾処理装置であって、
第１の運動モデルからなる第１の運動モデル群が構築され、前記観測情報を入力して第１のインタラクティング多重モデルフィルタによる演算処理を行う第１の演算部と、
前記第１の演算部によって演算された前記第１の運動モデルの確率に基づいて、第２の運動モデルを選定する運動モデル切替部と、
前記観測情報及び前記運動モデル切替部によって選定された選定情報に基づいて、前記第２の運動モデルからなる第２の運動モデル群が構築され、前記第１のインタラクティング多重モデルフィルタとは別に構築された第２のインタラクティング多重モデルフィルタによる演算を行う第２の演算部と、
を備えたことを特徴とする追尾処理装置。
【請求項２】
前記第２の運動モデルは、前記第１の運動モデルの細部モデルである
ことを特徴とする請求項１に記載の追尾処理装置。
【請求項３】
前記運動モデル切替部には、データベースが構築され、
前記運動モデル切替部は、前記第１の運動モデルのモデル確率に基づいて、前記データベースを参照することで前記第２の演算部に設定する前記第２の運動モデルを選定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の追尾処理装置。
【請求項４】
前記運動モデル切替部は、前記第１の演算部によって演算された前記目標の旋回加速度に基づいて、前記第２の演算部に設定する前記第２の運動モデルを指定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の追尾処理装置。
【請求項５】
センサからの観測情報が入力され、インタラクティング多重モデルフィルタによる演算処理によって目標の追尾処理を行う追尾処理装置であって、
前記インタラクティング多重モデルフィルタによる演算部を二重に有し、前段の前記演算部による演算結果に基づいて、後段の前記演算部の前記インタラクティング多重モデルフィルタに設定される運動モデルを切り替えるように構成した
ことを特徴とする追尾処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目標の追尾処理を行う追尾処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
追尾処理装置は、センサの観測情報に基づいて、目標の運動諸元を推定しつつ、観測時刻ごとに当該運動諸元を逐次更新して行く装置である。目標の運動諸元には、目標位置、目標速度及び目標加速度が含まれる。センサの観測情報には、目標の運動諸元に関する観測値、及び目標の運動諸元を観測したときの観測時刻が含まれる。
【０００３】
追尾処理を行うフィルタとして、インタラクティング多重モデル（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｍｏｄｅｌ：以下「ＩＭＭ」と表記）フィルタが提案されている。ＩＭＭフィルタは、複数の運動モデルを用いて目標の運動諸元を推定し、これらを重みづけ統合するフィルタである。ＩＭＭフィルタは、高速目標及び高加速度目標に対する追尾精度に優れるが、加速度変化を伴う運動に対しては追尾精度が劣化するという欠点がある。
【０００４】
ＩＭＭフィルタの派生として、可変構造化（Ｖａｒｉａｂｌｅ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ：以下「ＶＳ」と表記）−ＩＭＭフィルタが提案されている。ＶＳ−ＩＭＭフィルタは、ＩＭＭフィルタの一種であり、道路等の制約条件に基づき目標の運動諸元の推定に用いる運動モデルを動的に切り替えることが特徴である。ＶＳ−ＩＭＭフィルタは、運動モデルを動的に切り替えることにより、加速度変化を伴う目標に対しても、ＩＭＭフィルタに比べて追尾精度がよいという特徴がある。なお、ＶＳ−ＩＭＭフィルタのアルゴリズムについては、下記非特許文献１に説明されているので、ここでの詳細な説明は省略する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｂ．Ｐａｎｎｅｔｉｅｒ，ｅｔ  ａｌ．”ＶＳ−ＩＭＭ  ｕｓｉｎｇ  ｒｏａｄ  ｍａｐ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ａ  ｇｒｏｕｎｄ  ｔａｒｇｅｔ  ｔｒａｃｋｉｎｇ”［平成３１年３月７日検索］  インターネット＜URL:http://fusion.isif.org/proceedings/fusion05CD/Content/papers/8f9b23c0483536cd8eba7a5e2304.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記非特許文献１に代表されるＶＳ−ＩＭＭフィルタにおいては、事前に制約条件が設定される必要がある。ところが、航空機等の在空目標に対しては適切な制約条件の設定が困難である。このため、運動モデルの切り替えを誤ると、かえって追尾性能が劣化するという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、運動モデルの切り替えが適切に実施されないことによって生じ得る追尾精度の劣化を抑制することができる追尾処理装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、センサからの観測情報に基づいて目標の追尾処理を行う追尾処理装置である。追尾処理装置は、第１の運動モデルからなる第１の運動モデル群が構築され、観測情報を入力して第１のインタラクティング多重モデルフィルタによる演算処理を行う第１の演算部を備える。また、追尾処理装置は、第１の演算部によって演算された第１の運動モデルの確率に基づいて、第２の運動モデルを選定する運動モデル切替部を備える。更に、追尾処理装置は、観測情報及び運動モデル切替部によって選定された選定情報に基づいて、第２の運動モデルからなる第２の運動モデル群が構築され、第１のインタラクティング多重モデルフィルタとは別に構築された第２のインタラクティング多重モデルフィルタによる演算を行う第２の演算部を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係る追尾処理装置によれば、運動モデルの切り替えが適切に実施されないことによって生じ得る追尾精度の劣化を抑制することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態に係る追尾処理装置の構成を示すブロック図
【図２】第１の演算部及び第２の演算部で使用するＩＭＭフィルタの構成例を示す図
【図３】実施の形態における第１の演算部及び第２の演算部の詳細構成を示す図
【図４】実施の形態における第１の演算部による処理の概念の説明に使用する図
【図５】実施の形態における第２の演算部による処理の概念の説明に使用する図
【図６】実施の形態における運動モデル切替部に構築されるデータベースの一例を示す図
【図７】実施の形態の追尾処理装置におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図
【図８】実施の形態の追尾処理装置におけるハードウェア構成の他の例を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照し、本発明の実施の形態に係る追尾処理装置について詳細に説明する。なお、以下の実施の形態により、本発明が限定されるものではない。
【００１２】
実施の形態．
図１は、実施の形態に係る追尾処理装置１００の構成を示すブロック図である。実施の形態に係る追尾処理装置１００は、センサからの観測情報に基づいて、目標の追尾処理を行う装置である。実施の形態に係る追尾処理装置１００は、図１に示すように、第１の演算部２０、運動モデル切替部３０及び第２の演算部４０を備えている。なお、第１の演算部２０、運動モデル切替部３０及び第２の演算部４０は機能区分であり、機能区分の変更に伴って図１とは異なる構成を採ってもよい。
【００１３】
図１に示すように、追尾処理装置１００には、センサ１０からの観測情報が入力される。観測情報には、目標５０の運動諸元に関する観測値と、目標の運動諸元を観測したときの観測時刻とが含まれる。以下、「目標の運動諸元」を「目標運動諸元」と呼ぶ。なお、観測値とは、センサ１０が観測した観測情報の値である。
【００１４】
追尾処理装置１００の外部には、表示装置１１０が備えられている。表示装置１１０は、表示手段の一例である。追尾処理装置１００の演算結果は、表示装置１１０に出力される。追尾処理装置１００の演算結果は、図１では図示しない記憶装置に出力されてもよい。
【００１５】
次に、追尾処理装置１００を構成する各構成部間の信号又は情報の流れについて説明する。
【００１６】
センサ１０は、目標５０を観測する。センサ１０による観測情報１１は、第１の演算部２０及び第２の演算部４０に伝送される。観測情報１１には、センサ１０が観測した目標運動諸元に関する情報と、センサ１０が目標５０を観測したときの観測時刻に関する情報が含まれる。
【００１７】
第１の演算部２０には、上述した観測情報１１が入力される。第１の演算部２０は、観測情報１１に基づいて、ＩＭＭフィルタによる追尾の演算処理を行う。ＩＭＭフィルタによる演算処理の詳細は、後述する。第１の演算部２０は、演算結果２１を運動モデル切替部３０に伝送する。演算結果２１には、ＩＭＭフィルタによる演算処理の過程で生成される運動モデルの確率であるモデル確率に関する情報が含まれる。なお、モデル確率に代え、もしくは加え、目標の旋回加速度に関する情報を伝送してもよい。
【００１８】
運動モデル切替部３０には、上述した演算結果２１が入力される。運動モデル切替部３０は、第１の演算部２０から出力される演算結果２１に基づいて生成した選定情報３１を第２の演算部４０に伝送する。選定情報３１は、第２の演算部４０に設定する運動モデルの組合せ、もしくは第２の演算部４０に設定する運動モデルの選定に関する情報である。
【００１９】
第２の演算部４０には、上述した観測情報１１及び選定情報３１が入力される。第２の演算部４０は、観測情報１１及び選定情報３１に基づいて、ＩＭＭフィルタによる追尾の演算処理を行う。第２の演算部による演算処理によって、目標運動諸元が推定される。第２の演算部４０によって推定された推定結果、即ち目標運動諸元の推定結果４１は、表示装置１１０に伝送される。
【００２０】
次に、図２を参照して、ＩＭＭフィルタの処理の概要について説明する。図２は、第１の演算部２０及び第２の演算部４０で使用するＩＭＭフィルタの構成例を示す図である。ＩＭＭフィルタは、図２に示すように、モデル部５１と、混合処理部５２と、平滑処理部５３と、更新処理部５４と、統合処理部５５とを具備する。
【００２１】
モデル部５１は、複数の運動モデルを有する。図２では、Ｍｏｄｅｌ１、Ｍｏｄｅｌ２及びＭｏｄｅｌ３という名称の３つのモデルを例示しているが、モデルの数は２又は４以上であってもよい。即ち、モデルの数は、複数であればよい。
【００２２】
混合処理部５２は、モデル確率の予測値、混合モデル確率、第１の平滑値である混合平滑値、及び混合平滑誤差共分散行列を演算する。混合平滑誤差共分散行列は、混合平滑値の誤差の広がりの程度を表す行列である。これらの演算処理は、以下の（１）〜（４）式を用いて実施される。
【００２３】
【数１】
2020144092.tif 000003
【数２】
2020144092.tif 000004
【数３】
2020144092.tif 000005
【数４】
2020144092.tif 000006
【００２４】
上記（１）式は、モデル確率の予測値を演算する式である。上記（２）式は、混合モデル確率を演算する式である。上記（３）式は、混合平滑値を演算する式である。上記（４）式は、混合平滑誤差共分散行列を演算する式である。
【００２５】
上記（１）〜（４）式において、それぞれの記号又は表記の意味は、以下の通りである。
【００２６】
μ：モデル確率
ｋ：今回のサンプリング時刻ｔkを表すインデックス
ｋ−１：前回のサンプリング時刻ｔk-1を表すインデックス
πij：モデルｉからモデルｊへの遷移確率
ｉ，ｊ：モデルを識別するインデックス
(ｉ)：モデルｉにおける計算結果
(ｊ)：モデルｊにおける計算結果
ｘ：目標状態量（位置、速度）
Ｐ：誤差共分散行列
Σj：インデックスｊによる総和
＾：目標状態量の推定値（予測値）
−：混合処理結果（平滑値）
′：転置
【００２７】
また、平滑処理部５３は、目標状態量の予測値及びその誤差共分散行列である予測誤差共分散行列、観測ベクトルの残差ベクトル及びその共分散行列である残差共分散行列、カルマンゲイン行列、並びに目標状態量の平滑値及びその誤差共分散行列である平滑誤差共分散行列を演算する。なお、ここで言う予測誤差共分散行列は、目標状態量の予測値の誤差の広がりの程度を表す行列である。また、ここで言う平滑誤差共分散行列は、目標状態量の平滑値の誤差の広がりの程度を表す行列である。これらの演算処理は、以下の（５）〜（１１）式を用いて実施される。
【００２８】
【数５】
2020144092.tif 000007
【数６】
2020144092.tif 000008
【数７】
2020144092.tif 000009
【数８】
2020144092.tif 000010
【数９】
2020144092.tif 000011
【数１０】
2020144092.tif 000012
【数１１】
2020144092.tif 000013
【００２９】
上記（５）式は、目標状態量の予測値を演算する式である。上記（６）式は、目標状態量の予測誤差共分散行列を演算する式である。上記（７）式は、残差ベクトルを演算する式である。上記（８）式は、残差共分散行列を演算する式である。上記（９）式は、カルマンゲイン行列を演算する式である。上記（１０）式は、目標状態量の平滑値を演算する式である。上記（１１）式は、目標状態量の平滑誤差共分散行列を演算する式である。
【００３０】
上記（５）〜（１１）式において、それぞれの記号又は表記の意味は、上記の記載の他、以下の通りである。
【００３１】
Ｑ：システム雑音行列
Ｈ：観測行列
Ｒ：観測雑音行列
Ｆ：状態遷移行列
Ｓ：残差共分散行列
Ｋ：カルマンゲイン行列
【００３２】
また、更新処理部５４は、モデル尤度及びモデル確率を演算する。これらの演算処理は、以下の（１２），（１３）式を用いて実施される。
【００３３】
【数１２】
2020144092.tif 000014
【数１３】
2020144092.tif 000015
【００３４】
上記（１２），（１３）式において、それぞれの記号又は表記の意味は、上記の記載の他、以下の通りである。
【００３５】
Ｌ：モデル尤度
Ｎ(ｚ，ａ，Ａ)：平均ａ、共分散行列Ａの３変量正規分布のｚにおける確率密度関数
【００３６】
そして、統合処理部５５は、統合平滑値及びその誤差共分散行列である統合平滑誤差共分散行列を演算する。これらの演算処理は、以下の（１４），（１５）式を用いて実施される。
【００３７】
【数１４】
2020144092.tif 000016
【数１５】
2020144092.tif 000017
【００３８】
なお、上記の説明では、それぞれの処理部に特有の演算処理について説明したが、各処理部間において、処理に必要な情報が伝送されることは言うまでもない。また、更新処理部５４の演算結果は、遅延部５６によって遅延処理が施されて混合処理部５２にフィードバックされる。即ち、遅延部５６によって、１サンプリング時刻前の演算結果が混合処理部５２に入力される。そして、各処理部において、上記の演算処理が繰り返し実施される。
【００３９】
次に、実施の形態に係る追尾処理装置１００における要部の動作について、図３から図６の図面を参照して説明する。図３は、実施の形態における第１の演算部２０及び第２の演算部４０の詳細構成を示す図である。図４は、実施の形態における第１の演算部２０に構築される運動モデルの例を示す図である。図５は、実施の形態における第２の演算部４０に構築される運動モデルの例を示す図である。図６は、実施の形態における運動モデル切替部３０に構築されるデータベースの一例を示す図である。
【００４０】
図３に示すように、第１の演算部２０及び第２の演算部４０には、図２に示すＩＭＭフィルタが用いられる。第１の演算部２０のモデル部５１に設定される運動モデルの例は、図４に示されている。なお、以下の記載において、第１の演算部２０に構築される運動モデルを「第１の運動モデル」と呼び、第１の運動モデルを集めたものを「第１の運動モデル群」と呼ぶ場合がある。また、第２の演算部４０に構築される運動モデルを「第２の運動モデル」と呼び、第２の運動モデルを集めたものを「第２の運動モデル群」と呼ぶ場合がある。
【００４１】
第１の演算部２０において、運動モデルを構築する際には、目標が等速運動、加減速運動、上下方向の旋回運動、又は左右方向の旋回運動を行う可能性を考慮する。これにより、図４には、等速、加速、減速、上旋回、下旋回、左旋回及び右旋回という７種類の運動モデルが用意されている。但し、図３には、それら７種類の運動モデルのうちの３つのモデルが示されている。
【００４２】
第１の演算部２０では、７種類の運動モデルのうち、どの運動モデルが実際の目標の挙動に近いのかの指標であるモデル確率が演算される。モデル確率の演算式は、上記（１４）式である。モデル確率は、演算結果２１として、運動モデル切替部３０に伝送される。
【００４３】
運動モデル切替部３０は、モデル確率に基づいて、運動モデルの組合せを選定する。ここで、第１の演算部２０によって演算されたモデル確率により、例えば、下旋回モデルが実際の目標の挙動に近いという結果が出たと仮定する。この場合、運動モデル切替部３０は、下旋回方向に網を張るような運動モデルの組合せ、即ち下旋回方向に特化した運動モデルの組合せを選定する。選定した運動モデルの組合せに関する情報は、選定情報３１として、第２の演算部４０に伝送される。
【００４４】
第２の演算部４０では、選定情報３１に基づいて、運動モデルが構築される。第２の演算部４０のモデル部５１に設定される運動モデルの例は、図５に示されている。図５には、進路ベクトルよりも下方側において、下低旋回、下中旋回、下高旋回、下左旋回及び下右旋回という５種類の運動モデルが用意されている。但し、図３には、それら５種類の運動モデルのうちの３つのモデルが示されている。
【００４５】
図５において、５種類の運動モデルは、進路ベクトルに直交する平面内に描かれている破線の円において、円の中心の位置、及び互いに直交する２本の直径の各両端の位置に向かう矢印線によって識別されている。第２の演算部４０は、これらの運動モデルに基づいて、上述した演算処理を実施し、目標運動諸元の推定結果４１を出力する。
【００４６】
上述のように、第２の演算部４０では、目標の旋回方向に特化した細部の運動モデルが設定される。これにより、目標の実挙動と運動モデルとがマッチするため、平滑演算の精度を向上させることができる。
【００４７】
また、第２の演算部４０では、目標の実挙動に合致した運動モデルのみで演算が行われる。これにより、演算処理の負荷を軽減できるので、平滑演算の精度を確保しつつ、演算時間の短縮化を図ることができる。
【００４８】
なお、第１の演算部２０と第２の演算部４０とでは、同じＩＭＭフィルタの構成としているが、処理の内容は異なる。図３にも示すように、第１の演算部２０は、統合処理を実施する必要はない。これにより、第１の演算部２０の処理負荷は、通常のＩＭＭフィルタの処理負荷よりも小さくできる。
【００４９】
次に、運動モデル切替部３０による上記処理の具体例について説明する。上述のように、運動モデル切替部３０は、運動モデルの組合せを選定する。これを実現するには、予めデータベースとして保持してもよい。また、第１の演算部２０で演算された旋回加速度に基づいてモデルを生成してもよい。ここで、前者を第１の手法、後者を第２の手法と呼び、以下に詳細な内容を説明する。
【００５０】
＜第１の手法＞
図６には、運動モデル切替部３０に構築されるデータベースの一例が表形式で示されている。図６において、「モデル名」の項に記載されている運動モデルが第１の演算部２０に設定される運動モデルであり、「細部モデル名」の項に記載されている運動モデルが第２の演算部４０に設定される運動モデルである。図６の例であれば、第１の演算部２０によって演算されたモデル確率において、上旋回のモデル確率が相対的に高いと判定された場合には、上低旋回、上中旋回及び上高旋回を含むＢ１〜Ｂｎのｎ個の運動モデルを選定し、その情報を第２の演算部４０に伝送する。なお、図６のように、モデル名を記号等で識別しておけば、それらの記号等を第２の演算部４０に伝送することで、運動モデルの設定が可能になる。また、相対的に高いと判定されたモデル確率が複数ある場合を考慮して、それに対応する細部モデルをデータベースとして構築しておいてもよい。
【００５１】
＜第２の手法＞
まず、説明の前提として、各運動モデルを［加減速の加速度，左右旋回の加速度，上下旋回の加速度］で表記する。また、各加速度の大きさを、重力加速度を表すＧの倍数で表記する。
【００５２】
例えば、第１の演算部２０によって演算されたモデル確率において、等速モデル［０Ｇ，０Ｇ，０Ｇ］及び下旋回加速度モデル［０Ｇ，０Ｇ，−９Ｇ］のモデル確率がそれぞれ０．５で、その他の運動モデルのモデル確率が０だと仮定する。この場合、モデル確率に応じた加重平均を行うと、第１の演算部２０における目標加速度推定値は［０Ｇ，０Ｇ，−４．５Ｇ］となる。この結果に基づき、運動モデル切替部３０は、［０Ｇ，０Ｇ，−４．５Ｇ］を中心とする運動モデル群を設定し、第２の演算部４０に設定する。また、例えば、［±２Ｇ，±２Ｇ，−４．５±２Ｇ］という格子状の運動モデルを指定し、この設定情報を第２の演算部４０に伝送し、第２の演算部４０の側で運動モデルを設定してもよい。
【００５３】
上記のように、第１及び第２の手法の何れを用いても、第２の演算部４０において、運動モデルの動的な変更が可能となる。なお、ここで言う「動的」とは、時間変化に伴って運動モデルが切り替わる様を意味する。従来では、例えば上記非特許文献１に示されるように、道路等の制約情報に基づいて第２の演算部４０に相当する構成部に設定される運動モデルを切り替えることが行われていた。即ち、従来技術の考え方では、「第１の演算部２０」に該当する構成部は存在する理由がなかった。航空機等の在空目標を対象とする追尾処理装置では、空間という環境に制約条件が存在しない。このため、上記非特許文献１のように、運動モデルを時間変化に伴って切り替えるということが困難であった。
【００５４】
これに対し、実施の形態に係る手法では、追尾処理を行うＩＭＭフィルタによる演算部を二重に有し、前段の演算部による演算結果に基づいて、後段の演算部のＩＭＭフィルタに設定される運動モデルを切り替える構成とした。これにより、制約条件が存在しない空間を対象とする追尾処理装置への適用が可能になる。
【００５５】
従って、実施の形態に係る手法を適用した追尾処理装置によれば、制約条件の設定が困難である航空機等の在空目標に対しても、後段の演算部において運動モデルを動的に切り替えることができる。これにより、加速度変化を伴う運動を実施した場合についても、精度良く追尾を行うことができる。これらにより、運動モデルの切り替えが適切に実施されないことによって生じ得る追尾精度の劣化を抑制することが可能になる。
【００５６】
最後に、実施の形態における追尾処理装置１００の機能を実現するためのハードウェア構成について、図７及び図８の図面を参照して説明する。図７は、実施の形態の追尾処理装置１００におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図８は、実施の形態の追尾処理装置１００におけるハードウェア構成の他の例を示すブロック図である。
【００５７】
実施の形態における追尾処理装置１００の機能を実現する場合には、図７に示すように、演算を行うプロセッサ２００、プロセッサ２００によって読みとられるプログラムが保存されるメモリ２０２、及び信号の入出力を行うインターフェース２０４を含む構成とすることができる。
【００５８】
プロセッサ２００は、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）といった演算手段であってもよい。また、メモリ２０２には、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  ＥＰＲＯＭ）といった不揮発性又は揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）を例示することができる。
【００５９】
メモリ２０２には、追尾処理装置１００の機能を実行するプログラム及びプロセッサ２００によって参照されるテーブルが格納されている。プロセッサ２００は、インターフェース２０４を介して必要な情報を授受し、メモリ２０２に格納されたプログラムをプロセッサ２００が実行し、メモリ２０２に格納されたテーブルをプロセッサ２００が参照することにより、上述した第１の演算部２０、運動モデル切替部３０及び第２の演算部４０の演算処理を行うことができる。プロセッサ２００による演算結果は、インターフェース２０４を介して表示装置１１０に出力することができる。プロセッサ２００による演算結果は、表示装置１１０への出力と共に、メモリ２０２に記憶してもよい。
【００６０】
図７に示すプロセッサ２００及びメモリ２０２は、図８のように処理回路２０３に置き換えてもよい。処理回路２０３は、単一回路、複合回路、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、又は、これらを組み合わせたものが該当する。なお、第１の演算部２０、運動モデル切替部３０及び第２の演算部４０における一部の処理を処理回路２０３で実施し、処理回路２０３で実施しない処理をプロセッサ２００及びメモリ２０２で実施してもよい。
【００６１】
なお、以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【００６２】
１０  センサ、１１  観測情報、２０  第１の演算部、２１  演算結果、３０  運動モデル切替部、３１  選定情報、４０  第２の演算部、４１  推定結果、５０  目標、５１  モデル部、５２  混合処理部、５３  平滑処理部、５４  更新処理部、５５  統合処理部、５６  遅延部、１００  追尾処理装置、１１０  表示装置、２００  プロセッサ、２０２  メモリ、２０３  処理回路、２０４  インターフェース。
【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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