(57)【要約】【課題】物標の種別を早期に判定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、生成部と、判定部とを備える。生成部は、周波数変調された送信波と、物標による送信波の反射波とを混合して得られるビート信号に対して周波数解析を行うことで、距離方向および相対速度方向に対する２次元周波数スペクトルを生成する。判定部は、生成部によって生成された２次元周波数スペクトルにおけるピーク分布の距離方向への広がりに基づいて物標の種別を判定する。【選択図】図２
2020026977.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周波数変調された送信波と、物標による当該送信波の反射波とを混合して得られるビート信号に対して周波数解析を行うことで、距離方向および相対速度方向に対する２次元周波数スペクトルを生成する生成部と、
前記生成部によって生成された前記２次元周波数スペクトルにおけるピーク分布の前記距離方向への広がりに基づいて前記物標の種別を判定する判定部と
を備えることを特徴とする物標検出装置。
【請求項２】
前記判定部は、
前記ピーク分布の前記相対速度方向への広がりに基づいて前記物標が自車両に対して接近か離反かをさらに判定すること
を特徴とする請求項１に記載の物標検出装置。
【請求項３】
前記判定部は、
前記ピーク分布の前記相対速度方向への歪みに基づいて前記物標が自車両に対して追い越し前か追い越し後かを判定すること
を特徴とする請求項２に記載の物標検出装置。
【請求項４】
前記物標の種別に応じた前記ピーク分布の分布モデルを示すモデル情報を記憶する記憶部をさらに備え、
前記判定部は、
前記モデル情報における前記分布モデルと、前記生成部によって生成された前記２次元周波数スペクトルにおける前記ピーク分布とを比較することで、前記物標の種別を判定すること
を特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の物標検出装置。
【請求項５】
前記生成部によって生成された前記２次元周波数スペクトルに基づいて前記ピーク分布をマップ化したマップ情報を生成するマップ生成部をさらに備え、
前記判定部は、
前記マップ生成部によって生成された前記マップ情報に基づいて前記物標の種別を判定すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の物標検出装置。
【請求項６】
周波数変調された送信波と、物標による当該送信波の反射波とを混合して得られるビート信号に対して周波数解析を行うことで、距離方向および相対速度方向に対する２次元周波数スペクトルを生成する生成工程と、
前記生成工程によって生成された前記２次元周波数スペクトルにおけるピーク分布の前記距離方向への広がりに基づいて前記物標の種別を判定する判定工程と
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、物標を検出する物標検出装置として、周波数変調された信号を送信して物標との距離および相対速度を含む物標情報を検出するレーダ装置が提案されている（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、上述したレーダ装置では、検知した物標情報について、物標の種別を早期に判定する点で改善の余地があった。具体的には、従来は、物標の種別を判定しようとした場合、１スキャンで取得した複数の物標情報を組み合わせて種別判定したり、あるいは、一の物標に由来する物標情報の時間変化により種別判定したりするため、判定処理の時間が嵩んでしまう。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、物標の種別を早期に判定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、生成部と、判定部とを備える。前記生成部は、周波数変調された送信波と、物標による当該送信波の反射波とを混合して得られるビート信号に対して周波数解析を行うことで、距離方向および相対速度方向に対する２次元周波数スペクトルを生成する。前記判定部は、前記生成部によって生成された前記２次元周波数スペクトルにおけるピーク周辺の分布形状の前記距離方向への広がりに基づいて前記物標の種別を判定する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、物標の種別を早期に判定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１Ａ】図１Ａ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１Ｂ】図１Ｂ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、レーダ装置のブロック図である。
【図３】図３は、生成部の処理内容を示す図である。
【図４】図４は、生成部の処理内容を示す図である。
【図５】図５は、モデル情報の説明図である。
【図６】図６は、判定部の判定処理を示す図である。
【図７】図７は、判定部の判定処理を示す図である。
【図８】図８は、レーダ装置が実行する判定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。また、以下では、実施形態に係る物標検出装置であるレーダ装置が物標検出方法を実行する場合について説明する。
【００１０】
まず、図１Ａおよび図１Ｂ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１Ａおよび図１Ｂ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１Ａでは、レーダ装置１を搭載した自車両ＭＣと、自車両ＭＣの隣接レーンにおいて自車両ＭＣに先行するトラックである他車両ＯＣとを示している。
【００１１】
図１Ａに示すように、実施形態に係るレーダ装置１は、例えば、自車両ＭＣの前端部に搭載され、他車両ＯＣ等の移動物や、静止物等の物標を検出する。また、図１Ａに示すレーダ装置１は、例えば、ＦＣＭ（Fast  Chirp  Modulation）方式のレーダ装置である。
【００１２】
ＦＣＭ方式とは、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て検出範囲内に存在する各物標との距離および相対速度を含む物標情報を検出する方式である。
【００１３】
具体的には、ＦＣＭ方式のレーダ装置１は、「周波数解析処理」、「ピーク抽出処理」および「物標検出処理」を行うことで物標情報を生成する。
【００１４】
「周波数解析処理」では、周波数変調された送信波（チャープ波）と、物標による当該送信波の反射波とを混合して得られるビート信号に対して周波数解析を行う。具体的には、「周波数解析処理」では、各チャープ波により得られるビート信号それぞれに対して距離方向（縦距離の方向）および相対速度方向の２次元の高速フーリエ変換処理（以下、２次元ＦＦＴ処理と記載する場合がある）を行うことで、距離方向および相対速度方向に対する２次元周波数スペクトルが生成される。２次元周波数スペクトルでは、物標までの距離（縦距離）に対応する周波数毎（以下、距離ビンと記載する）および物標との相対速度に対応する周波数毎（以下、速度ビンと記載する）のピークが含まれる（図１Ｂ参照）。
【００１５】
「ピーク抽出処理」では、生成した２次元周波数スペクトルの中に存在するピーク候補のパワー（ピーク候補の大きさ）が所定値以上となるピーク候補をピークとして抽出する。「物標検出処理」では、抽出したピークに基づいて物標の距離および相対速度を検出する。具体的には、「物標検出処理」では、ピークに対応する距離ビンを物標の距離とし、速度ビンを物標の相対速度として検出する。
【００１６】
実施形態に係る物標検出方法では、「周波数解析処理」によって得られた２次元周波数スペクトルを使って、「ピーク抽出処理」の前に物標の種別を大まかに判定するものである。物標の種別とは、例えば、トラック、乗用車、人等のように、物標の距離方向への長さの違いにより分類された区分である。
【００１７】
ここで、従来の物標検出方法による物標の種別判定について説明する。従来の物標検出方法では、物標の種別を判定しようとした場合、１スキャンで得られた複数の物標情報を組み合わせて判定したり、あるいは、一の物標に由来する物標情報の時間変化（つまり複数スキャンの物標情報）により判定したりするため、判定処理の時間が嵩んでしまう。
【００１８】
例えば、複数の物標情報を組み合わせて物標の種別を判定する場合、一の物標について複数の物標情報が必要になり、かつ、上記した「物標検出処理」の後に物標の種別を判定することとなる。つまり、物標の種別判定を行うために、少なくとも「物標検出処理」を行う必要があり、処理時間が嵩む。
【００１９】
また、例えば、物標情報の時間変化により物標の種別を判定する場合、複数スキャン分の物標情報を得る必要があるため、処理時間が嵩む。このように、従来は、物標の種別を早期に判定する点で改善の余地があった。
【００２０】
そこで、実施形態に係る物標検出方法では、１スキャンで、かつ、「ピーク抽出処理」よりも前に、物標の種別を大まかに判定する。具体的には、実施形態に係る物標検出方法では、「周波数解析処理」により生成した２次元周波数スペクトルにおけるピーク候補周辺の分布形状（以降、ピーク分布と呼ぶ）の距離方向への広がりに基づいて物標の種別を判定する。
【００２１】
図１Ｂでは、「周波数解析処理」によって生成された２次元周波数スペクトルと、２次元周波数スペクトルにおけるピーク分布の分布モデル（図１Ｂでは、トラックおよび乗用車）とを示している。図１Ｂに示す分布モデルは、距離ビンおよび速度ビンを座標軸とする２次元平面にピーク候補周辺のパワーを各ピクセルの濃淡として配列したマップの画像であり、パワーが強いほど、ピクセルの濃淡が濃くなっている。かかる分布モデルは、例えば実験等によって予め生成されるが、かかる点については後述する。
【００２２】
図１Ｂに示すように、トラックの分布モデルは、乗用車の分布モデルに比べて距離ビンの範囲が広いことがわかる。換言すれば、トラックであれば、乗用車に比べてピーク分布の距離方向への広がりが大きくなるということである。
【００２３】
そして、実施形態に係るレーダ装置１は、得られた２次元周波数スペクトルの中に、分布モデルと類似するピーク分布が存在するか否かを探索する。そして、レーダ装置１は、２次元周波数スペクトルの中に、トラック（あるいは、乗用車）の分布モデルと類似するピーク分布が存在した場合、かかるピーク分布については、物標の種別がトラック（あるいは、乗用車）であると判定する。
【００２４】
すなわち、実施形態に係る物標検出方法では、ピーク分布の距離方向への広がりと、物標の距離方向への長さとの相関関係を利用して物標の種別を判定する。従って、実施形態に係るレーダ装置１では、１スキャンで、かつ、「ピーク抽出処理」の前に、物標の種別判定が可能となるため、従来に比べて、物標の種別を早期に判定できる。
【００２５】
なお、実施形態に係るレーダ装置１では、物標の種別に加えて、かかる物標が自車両ＭＣに対して離反か接近かの判定や、隣接レーンから自車両ＭＣを追い越し前か追い越し後かの判定等を行うことができるが、かかる点については後述する。
【００２６】
次に、図２を用いて実施形態に係るレーダ装置１の構成について説明する。図２は、レーダ装置１のブロック図である。図２に示すように、レーダ装置１は、車両制御装置２に接続される。
【００２７】
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。
【００２８】
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ＳＴを生成して、送信アンテナ１３へ出力する。
【００２９】
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ＳＴを送信波ＳＷへ変換し、かかる送信波ＳＷを車両ＭＣの外部へ出力する。送信アンテナ１３が出力する送信波ＳＷは、複数のチャープ波Ｃｈ１〜Ｃｈｎが繰り返される波形である。送信アンテナ１３から自車両ＭＣの前方に送信された送信波ＳＷは、他車両ＯＣなどの物標で反射されて反射波となる。
【００３０】
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２１ａ〜２１ｄ、ミキサ２２ａ〜２２ｄおよびＡ／Ｄ変換器２３ａ〜２３ｄ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ＲＷとして受信し、かかる受信波ＲＷを受信信号ＳＲへ変換して受信アンテナ２１毎に設けられたミキサ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。
【００３１】
各受信アンテナ２１から出力された受信信号ＳＲ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ＳＴと受信信号ＳＲとの一部をミキシング（混合）し不要な信号成分を除去してビート信号ＳＢを生成し、Ａ／Ｄ変換器２３へ出力する。
【００３２】
これにより、チャープ信号ＳＴの周波数ｆＳＴ（以下、送信周波数ｆＳＴと記載する）と受信信号ＳＲ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ＳＢが生成される。ミキサ２２で生成されたビート信号ＳＢ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。
【００３３】
処理部３０は、送信制御部３１と、信号処理部３２と、記憶部３３とを備える。信号処理部３２は、生成部３２１、マップ生成部３２２、判定部３２３、ピーク抽出部３２４、演算部３２５および出力部３２６を備える。記憶部３３は、モデル情報３３１を記憶する。
【００３４】
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。
【００３５】
かかる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て実行することによって、送信制御部３１および信号処理部３２として機能する。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】
記憶部３３は、ＲＡＭに対応する。記憶部３３に記憶されたモデル情報３３１は、２次元周波数スペクトルにおけるピーク分布の分布モデルを示す情報であり、物標の種別毎に予め生成される。
【００３７】
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ＳＴが発振器１２から送信アンテナ１３へ出力される。
【００３８】
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ＳＢに対してそれぞれ２次元ＦＦＴ処理を行い、かかる２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する。以下、信号処理部３２の各部の処理について説明する。
【００３９】
生成部３２１は、各Ａ／Ｄ変換器２３から出力されるビート信号ＳＢそれぞれに対して２次元ＦＦＴ等の周波数解析を行うことで、距離方向および相対速度方向に対する２次元周波数スペクトルを生成する。ここで、図３および図４を用いて、生成部３２１の処理内容について具体的に説明する。
【００４０】
図３および図４は、生成部３２１の処理内容を示す図である。なお、図３では、２つの太い下向きの白色矢印で３つの領域に区切られているが、これら領域を上から順に、上段、中段、下段と記載する。
【００４１】
まず、送信部１０による送信処理、および、受信部２０による受信処理により、ビート信号が生成される点については既に述べた。これにより、図３の上段に示すように、送信周波数ｆＳＴと受信周波数ｆＳＲ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、チャープ波ごとに生成される。なお、ここでは、１回目のチャープ波Ｃｈ１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Ｃｈ２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Ｃｈｎによって得られるビート信号を「Ｂｎ」としている。  
【００４２】
また、図３の上段に示す例では、送信周波数ｆＳＴは、チャープ波ごとに、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である。また、チャープ波の変調周波数Δｆは、Δｆ＝ｆ１―ｆ０で表すことができる。  
【００４３】
なお、図示していないが、送信周波数ｆＳＴは、チャープ波ごとに、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（＝（ｆ１−ｆ０）／Ｔｍ）で減少し、基準周波数ｆ０に達するノコギリ波状であってもよい。  
【００４４】
このように生成され、入力される各ビート信号に対し、生成部３２１は、まず「１回目のＦＦＴ処理」を行う。上述したように、送信信号に基づく送信波は、送信アンテナ１３から送信され、かかる送信波が物標で反射して反射波となり、かかる反射波が受信波として受信アンテナ２１で受信されて受信信号として出力される。送信波が送信アンテナ１３から送信されてから受信信号が出力されるまでの期間は、物標とレーダ装置１との間の距離に比例して増減し、ビート信号の周波数であるビート周波数ｆＳＢは、物標とレーダ装置１との間の距離に比例する。  
【００４５】
そのため、ビート信号に対して１回目のＦＦＴ処理を行って生成したビート信号の周波数スペクトルには、物標との距離に対応する周波数ビンｆｒ（距離ビンｆｒ）にピークが出現する。したがって、かかるピークが存在する距離ビンｆｒを特定することで、物標との距離を検出することができる。  
【００４６】
ところで、物標とレーダ装置１との間の相対速度がゼロである場合、受信信号にドップラー成分は生じず、各チャープ波に対応する受信信号間で位相は同じであるため、各ビート信号の位相も同じである。一方、物標とレーダ装置１との間の相対速度がゼロでない場合、受信信号にドップラー成分が生じ、各チャープ波に対応する受信信号間で位相が異なるため、時間的に連続するビート信号間にドップラー周波数に応じた位相の変化が現われる。  
【００４７】
図３の中段には、時間的に連続するビート信号（Ｂ１〜Ｂ８）の１回目のＦＦＴ処理結果とビート信号間のピークの位相変化の一例を示している。かかる例では、同一の距離ビンｆｒ１０にピークがあり、かかるピークの位相が変化していることを示している。  
【００４８】
このように、物標とレーダ装置１との間の相対速度がゼロでない場合、ビート信号間において同じ物標のピークにドップラー周波数に応じた位相の変化が現われる。そこで、各ビート信号の１回目のＦＦＴ処理により得られる周波数スペクトルを時系列に並べて、図３の下段に示すように「２回目のＦＦＴ処理」を行うことで、ドップラー周波数に対する周波数ビンにピークが出現する周波数スペクトルを得ることができる。すなわち、生成部３２１は、周波数解析である２回のＦＦＴ処理を行うことで、図４に示す距離ビン（距離方向）および速度ビン（相対速度方向）毎にピークが出現する２次元周波数スペクトルを取得できる。なお、後段の演算部３２５は、かかるピークが出現した周波数ビン、すなわち速度ビンを検出することで、物標との相対速度を検出することができる。  
【００４９】
図２に戻って、マップ生成部３２２について説明する。マップ生成部３２２は、生成部３２１によって生成された２次元周波数スペクトルに基づいてピーク分布をマップ化したマップ情報を生成する。
【００５０】
例えば、マップ生成部３２２は、距離ビンおよび速度ビンを座標軸とする２次元平面に配列したスペクトル情報を画像情報に変換したマップの画像をマップ情報として生成する。マップの画像は、例えば、パワーをピクセルのＲＧＢ等の表色系や、色の濃度（例えば、濃淡）等によって表現可能である。なお、マップ生成部３２２は、スペクトル情報をマップの画像に変換する場合に限らず、例えば、データ値そのものを距離ビンおよび速度ビンを座標軸とする２次元平面に配列したデータ行列をマップ情報として生成してもよい。
【００５１】
判定部３２３は、生成部３２１によって生成された２次元周波数スペクトルに基づいて物標の種別を判定する。具体的には、判定部３２３は、２次元周波数スペクトルにおけるピーク分布の距離方向（距離ビンの方向）への広がりに基づいて物標の種別を判定する。
【００５２】
例えば、判定部３２３は、モデル情報３３１の分布モデルと、生成部３２１によって生成された２次元周波数スペクトルにおけるピーク分布とを比較することで、物標の種別を判定する。ここで、図５を用いて、モデル情報３３１について具体的に説明する。
【００５３】
図５は、モデル情報３３１の説明図である。図５では、物標の種別がトラックである分布モデルと、乗用車である分布モデルとを示している。
【００５４】
図５に示すように、モデル情報３３１における分布モデルは、ピーク分布をマップ化したマップ情報である。具体的には、マップ情報としてのモデル情報３３１は、距離ビンおよび速度ビンをパラメータとするピークを画像平面に離散的にプロットしたマップの画像である。図５では、ピークのパワーを濃淡で示しており、色が濃いほどピークのパワーが大きいことを示す。
【００５５】
図５に示すように、トラックの方が乗用車に比べて、分布モデルにおける距離ビンの範囲が広い。つまり、トラックの方が乗用車に比べて、分布モデルにおける距離方向への広がりが大きい。
【００５６】
すなわち、モデル情報３３１には、物標の種別毎に距離ビンの範囲が異なる分布モデルが含まれており、判定部３２３は、２次元周波数スペクトルの中に、各分布モデルと類似するピーク分布が含まれるか否かを判定する。このように、２次元周波数スペクトルと分布モデルとを比較することで、高精度に物標種別を判定することができる。
【００５７】
なお、図５では、モデル情報３３１の分布モデルをマップの画像（例えば、濃淡画像や、色画像）として表した場合について説明したが、分布モデルは、マップの画像に限定されるものではない。例えば、分布モデルは、各ピークを離散的なデータ値として表してもよい。
【００５８】
あるいは、モデル情報３３１の分布モデルは、機械学習の所定のアルゴリズムであってもよい。所定のアルゴリズムとして、例えば、ニューラルネットワークや、サポートベクターマシン、ベイジアンネットワーク等の任意のアルゴリズムを採用可能である。
【００５９】
具体的には、判定部３２３は、２次元周波数スペクトルと分布モデルとを比較する場合に、テンプレートマッチング法を採用可能である。すなわち、判定部３２３は、分布モデルのマップの画像を使って２次元周波数スペクトルのマップの画像を走査し、分布モデルとの類似度が所定の閾値以上となるピーク分布を検出する。
【００６０】
なお、類似度として、ＳＡＤ（Sum  of  Abusolute  Difference）や、ＳＳＤ（Sum  of  Squared  Difference）、ＮＣＣ（Normalized  Cross-Correlation）等の任意の尺度を用いることができる。
【００６１】
なお、判定部３２３による物標の種別判定は、テンプレートマッチング法に限定されるものではない。例えば、判定部３２３は、２次元周波数スペクトルにおけるピーク分布の距離ビンの範囲と、分布モデルの距離ビンの範囲とを比較して物標の種別を判定してもよい。
【００６２】
具体的には、判定部３２３は、２次元周波数スペクトルにおけるピーク分布の距離ビンの範囲と、分布モデルの距離ビンの範囲との差分が所定値未満である場合に、かかる分布モデルの種別をかかるピーク分布の物標の種別として判定する。
【００６３】
また、モデル情報３３１の分布モデルが機械学習のアルゴリズムであった場合、判定部３２３は、かかるアルゴリズムに対して２次元周波数スペクトルを入力データとして与えることで、物標の種別を判定してもよい。
【００６４】
また、判定部３２３は、２次元周波数スペクトルに基づいて物標が自車両ＭＣに対して接近か離反かを判定することができる。かかる点について、図６および図７を用いて、説明する。
【００６５】
図６および図７は、判定部３２３の判定処理を示す図である。図６では、隣接レーンの他車両ＯＣである物標が自車両ＭＣを追い越す状況を示している。かかる場合に、判定部３２３は、物標が自車両ＭＣに対して接近か離反かの判定と、追い越し前か追い越し後かの判定を行うことが可能である。
【００６６】
まず、図６を用いて、物標が自車両ＭＣに対して接近か離反かの判定処理について説明する。図６に示すように、物標が自車両ＭＣに対して接近する場合、ピーク分布が負側に速度ビンの範囲を有することとなる。つまり、物標が自車両ＭＣに対して接近する場合、ピーク分布が負側の相対速度方向へ広がることとなる。
【００６７】
そこで、判定部３２３は、ピーク分布の相対速度方向へ広がる特性から接近または離反を判定する。つまり、判定部３２３は、ピーク分布が負側の相対速度方向へ広がる場合、物標が自車両ＭＣに対して接近すると判定する。一方、判定部３２３は、ピーク分布が正側の相対速度方向へ広がる場合、物標が自車両ＭＣに対して離反すると判定する。
【００６８】
このように、判定部３２３は、ピーク分布の速度方向への広がる特徴を利用することで、後段の相対速度演算の前に、物標が自車両ＭＣに対して接近か離反かを判定できる。つまり、自車両ＭＣに対して接近する物標等を早期に検出できるため、例えば、車両制御装置２の応答を早めることができる。
【００６９】
次に、物標が自車両ＭＣに対して追い越し前か追い越し後かの判定処理について説明する。図６に示すように、物標が自車両ＭＣを追い越す前の場合、ピーク分布が速度方向へ歪む特徴が表れる。図７では、追い越し前および追い越し後における歪む特徴を模式的に示した。
【００７０】
図７に示すように、判定部３２３は、かかる速度方向への歪む特徴を利用して物標が自車両ＭＣに対して追い越し前か追い越し後かを判定する。図７では、追い越し前および追い越し後において、ピーク分布の各距離ビンについて、パワーが最も大きいビンを結んだ線を追い越し前および追い越し後それぞれについて示している。
【００７１】
図７に示すように、追い越し前および追い越し後それぞれを表す線は、速度ビンの方向に歪んだ曲線となっている。すなわち、判定部３２３は、ピーク分布が負側の速度方向へ広がり、かつ、負側の速度方向へ歪んだピーク分布の形状であった場合、物標が自車両ＭＣに対して追い越し前であると判定する。
【００７２】
一方、判定部３２３は、ピーク分布が正側の速度方向へ広がり、かつ、正側の速度方向へ歪んだピーク分布の形状であった場合、物標が自車両ＭＣに対して追い越し後であると判定する。
【００７３】
このように、判定部３２３は、ピーク分布の速度方向への歪みに基づいて追い越し前か追い越し後かを判定できるため、例えば、車両制御装置２により隣接レーンを走行する物標に対して適切に応答することができる。
【００７４】
図２に戻ってピーク抽出部３２４について説明する。ピーク抽出部３２４は、生成部３２１によって生成された２次元周波数スペクトルに存在するピーク候補からパワーが閾値以上のピーク候補をピークとしてを抽出する。例えば、ピーク抽出部３２４は、抽出されるピーク数が規定数を超えた場合、判定部３２３の判定結果を考慮してもよい。
【００７５】
例えば、ピーク抽出部３２４は、判定部３２３の判定結果により、種別情報が付与されたピーク候補や、接近すると判定されたピーク候補、追い越し前と判定されたピーク候補を優先的に抽出してもよい。これにより、自車両ＭＣの安全性を高めることができる。
【００７６】
演算部３２５は、ピーク抽出部３２４によって抽出されたピーク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。
【００７７】
具体的には、演算部３２５は、ピーク抽出部３２４によって抽出されたピークの距離ビンおよび速度ビンの組み合わせに基づいて物標との距離および相対速度を導出する。
【００７８】
また、演算部３２５は、所定の角度演算処理により物標の角度を推定する。具体的には、演算部３２５は、４つの受信アンテナ２１ａ〜２１ｄの受信信号ＳＲに基づく４つのビート信号ＳＢの周波数スペクトルそれぞれの同一距離ビンのピークの位相の違いにより物標の角度を推定する。なお、同一距離ビンのピークの位相の違いにより、同一距離ビンに複数の物標が存在することが検出された場合、それら複数の物標それぞれについて角度推定を行う。
【００７９】
なお、演算部３２５における角度推定は、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。
【００８０】
出力部３２６は、車両制御装置２に対して物標情報を出力する。例えば、出力部３２６は、検出した物標の距離、相対速度および角度を物標情報として車両制御装置２へ出力する。
【００８１】
また、出力部３２６は、判定部３２３の判定結果を物標情報として出力してもよい。つまり、出力部３２６は、判定結果である種別情報や、離反・接近、追い越し前・追い越し後等を物標情報として出力する。
【００８２】
次に、図８を用いて実施形態に係るレーダ装置１が実行する判定処理の処理手順について説明する。図８は、レーダ装置１が実行する判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００８３】
まず、図８に示すように、生成部３２１は、周波数変調された送信波（チャープ波）と、物標による送信波の反射波とを混合して得られるビート信号に対して周波数解析を行うことで、距離方向および相対速度方向に対する２次元周波数スペクトルを生成する（ステップＳ１０１）。
【００８４】
つづいて、判定部３２３は、生成された２次元周波数スペクトルのピーク分布と、モデル情報３３１である分布モデルとを比較する（ステップＳ１０２）。
【００８５】
判定部３２３は、比較の結果、ピーク分布と、分布モデルとが類似するか否かを判定する（ステップＳ１０３）。判定部３２３は、分布モデルと類似すると判定した場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、ピーク分布が分布モデルに対応する物標の種別であると判定する（ステップＳ１０４）。
【００８６】
また、判定部３２３は、ピーク分布が相対速度方向（速度ビンの方向）に広がりを有するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。判定部３２３は、ピーク分布が相対速度方向（速度ビンの方向）に広がりを有すると判定した場合（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、かかる広がりが正側の相対速度方向か否かを判定する（ステップＳ１０６）。
【００８７】
判定部３２３は、広がりが正側の速度方向であった場合（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、ピーク分布が自車両ＭＣに対して離反する物標であると判定し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。
【００８８】
一方、ステップＳ１０３において、判定部３２３は、ピーク分布と、分布モデルとが類似しない場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、処理を終了する。
【００８９】
また、ステップＳ１０５において、判定部３２３は、ピーク分布が速度方向に広がりを有しない場合（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、物標が自車両ＭＣと等速であると判定し（ステップＳ１０９）、処理を終了する。
【００９０】
また、ステップＳ１０６において、判定部３２３は、ピーク分布の広がりが負側の相対速度方向であった場合（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、ピーク分布が自車両ＭＣに対して接近する物標であると判定し（ステップＳ１０８）、処理を終了する。
【００９１】
上述してきたように、実施形態に係るレーダ装置１は、生成部３２１と、判定部３２３とを備える。生成部３２１は、周波数変調された送信波と、物標による送信波の反射波とを混合して得られるビート信号に対して周波数解析を行うことで、距離方向および相対速度方向に対する２次元周波数スペクトルを生成する。判定部３２３は、生成部３２１によって生成された２次元周波数スペクトルにおけるピーク分布の距離方向への広がりに基づいて物標の種別を判定する。これにより、物標の種別を早期に判定できる。
【００９２】
なお、上述した実施形態では、送信波ＳＷの複数のチャープ波Ｃｈすべては、周波数が連続的に増加する（すなわち、アップチャープ）場合を示したが、例えば、周波数が連続的に減少する（すなわち、ダウンチャープ）チャープ波Ｃｈであってもよい。
【００９３】
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】
【００９４】
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
２１，２１ａ〜２１ｄ    受信アンテナ
２２，２２ａ〜２２ｄ    ミキサ
２３，２３ａ〜２３ｄ    Ａ／Ｄ変換器
３０    処理部
３１    送信制御部
３２    信号処理部
３３    記憶部
３２１    生成部
３２２    マップ生成部
３２３    判定部
３２４    ピーク抽出部
３２５    演算部
３２６    出力部
３３１    モデル情報
１００    レーダ装置
ＭＣ  車両
Ｐ    物標
Ｓ    レーダシステム
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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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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