(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の目標の静止配置位置を事前に決定する方法であって、各目標の配置可能な３次元領域を指定する各目標の可能配置領域の設定ステップと、
各目標の配置可能な３次元領域をグリッド化し、３次元ベクトルの集合を算出する可能配置領域のグリッド化ステップと、
グリッド化された各目標の配置可能領域集合から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、
全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、
全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【数１】
0003595279.tif 000036
から観測行列を算出するステップと、
各観測行列の最小特異値を算出するステップと、
各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、
重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置の組み合わせを選出するステップと、
を備え、複数の目標の静止配置位置を事前に決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の位置決定方法。
【請求項２】
複数の目標の移動経路を事前に決定する方法であって、
各目標の初期位置及び速度を設定する各目標の初期位置・速度の入力ステップと、
各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップと、
各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップと、
各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻での位置及び速度ベクトルを用い、次時刻に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻に到達しうる領域を算出するステップと、
各目標が次時刻に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、
全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、
全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【数２】
0003595279.tif 000037
から観測行列を算出するステップと、
各観測行列の最小特異値を算出するステップと、
各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、
重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップと、
目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合には前記各目標の加速度範囲入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップと、
を備え、複数の目標の移動経路を事前に決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法。
【請求項３】
複数の目標の移動経路をリアルタイムに決定する方法であって、
現時刻での各目標の観測位置及び速度を入力するステップと、
各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップと、
各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップと、
各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻での位置及び速度観測ベクトルを用い、次時刻に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各日標が次時刻に到達しうる領域を算出するステップと、
各目標が次時刻に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、
全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、
全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【数３】
0003595279.tif 000038
から観測行列を算出するステップと、
各観測行列の最小特異値を算出するステップと、
各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、
重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップと、
目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合には前記各目標の観測位置及び速度入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップと、
を備え、複数の目標の移動経路をリアルタイムに決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法。
【請求項４】
全目標の内、数目標が移動する目標でその経路が既知の場合、経路情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路を事前に決定する方法であって、
経路を決定したい各目標の初期位置及び速度を設定するための、経路を決定したい各目標の初期位置・速度の入力ステップと、
経路を決定したい各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップと、
経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップと、
経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻での位置及び速度ベクトルを用い、次時刻に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻に到達しうる領域を算出するステップと、
経路が既知である各目標の次時刻の位置を入力するステップと、
各目標が次時刻に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、
全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、
全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【数４】
0003595279.tif 000039
から観測行列を算出するステップと、
各観測行列の最小特異値を算出するステップと、
各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、
重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップと、
目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合には前記各目標の加速度範囲入カステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップと、
を備え、全目標の内、数目標が移動する目標でその経路が既知の場合、経路情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路を事前に決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法。
【請求項５】
全目標の内、数目標が移動する目標でその経路が観測可能な場合、観測情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路をリアルタイムに決定する方法であって、
経路を決定したい各目標の現時刻での観測位置及び速度を設定するための、経路を決定したい各目標の観測位置・速度の入力ステップと、
経路を決定したい各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップと、
経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップと、
経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻での位置及び速度ベクトルを用い、次時刻に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻に到達しうる領域を算出するステップと、
観測可能な各目標の現時刻での観測位置及び速度を設定するための、観測可能な各目標の観測位置・速度の入力ステップと、
観測可能な各目標の現時刻での位置及び速度観測値を用い、次時刻での予測位置を算出する、観測可能な各目標の予測位置算出ステップと、
各目標が次時刻に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、
全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、
全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【数５】
0003595279.tif 000040
から観測行列を算出するステップと、
各観測行列の最小特異値を算出するステップと、
各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、
重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップと、
目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合には前記経路を決定したい各目標の観測位置及び速度入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップと、
を備え、全目標の内、数目標が移動する目標でその経路が観測可能な場合、観測情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路をリアルタイムに決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法。
【請求項６】
全目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が既知の場合、静止位置情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路を事前に決定する方法であって、
経路を決定したい各目標の初期位置及び速度を設定するための、経路を決定したい各目標の初期位置・速度の入力ステップと、
経路を決定したい各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップと、
経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップと、
経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻での位置及び速度ベクトルを用い、次時刻に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻に到達しうる領域を算出するステップと、
静止位置が既知である各目標の位置を入力するステップと、
各目標が次時刻に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、
全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、
全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【数６】
0003595279.tif 000041
から観測行列を算出するステップと、
各観測行列の最小特異値を算出するステップと、
各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、
重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップと、
目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合には前記各目標の加速度範囲入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップと、
を備え、全目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が既知の場合、静止位置情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路を事前に決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法。
【請求項７】
全目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が観測可能な場合、観測情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路をリアルタイムに決定する方法であって、
経路を決定したい各目標の現時刻での観測位置及び速度を設定するための、経路を決定したい各目標の観測位置・速度の入力ステップと、
経路を決定したい各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップと、
経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップと、
経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻での位置及び速度観測ベクトルを用い、次時刻に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻に到達しうる領域を算出するステップと、
観測可能な各目標の現時刻での観測位置を設定するための、観測可能な各目標の観測位置の入力ステップと、
各目標が次時刻に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、
全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、
全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【数７】
0003595279.tif 000042
から観測行列を算出するステップと、
各観測行列の最小特異値を算出するステップと、
各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、
重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップと、
目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合には前記経路を決定したい各目標の観測位置・速度入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップと、
を備え、全目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が観測可能な場合、観測情報を用いて、自申度のある他目標の移動経路をリアルタイムに決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法。
【請求項８】
全目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が既知の場合、静止位置情報を用いて、自由度のある他目標の静止位置を事前に決定する方法であって、
静止位置を決定したい各目標の配置可能な３次元領域を指定するための、静止位置を決定したい各目標の可能配置領域の設定ステップと、
静止位置を決定したい各目標の配置可能な３次元領域をグリッド化し、３次元ベクトルの集合を算出する可能配置領域のグリッド化ステップと、
静止位置が既知である各目標の位置を入力するステップと、
各目標が配置可能な領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、
全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、
全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【数８】
0003595279.tif 000043
から観測行列を算出するステップと、
各観測行列の最小特異値を算出するステップと、
各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、
重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置の組み合わせを選出するステップと、
を備え、全目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が既知の場合、静止位置情報を用いて、自由度のある他目標の静止位置を事前に決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の位置決定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、複数のレーダなどのセンサによる目標捜索、探知、及び追尾などにおいて、各センサの設置誤差によって目標航跡が複数得られてしまわないようにするためのセンサ設置誤差推定における目標の位置決定方法及び目標の移動経路決定方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図１０は２つのセンサに設置誤差がある場合に、１つの目標を観測する場合の観測値の概念図である。図では、目標（黒丸）を観測したが、センサに設置誤差があるため、目標が白丸の位置にあるよう（すなわち複数）に見えてしまっている例である。
【０００３】
図１１は例えば小菅、岡田による”３次元レーダのデータ融合におけるレーダバイアス誤差推定”、計測自動制御学会論文集、Ｖｏｌ．  ３５，  Ｎｏ．  ７，  ｐ．ｐ．  ８２３−８３１，  １９９９年、の文献に開示された従来のセンサ設置誤差推定方法による処理動作を示すフローチャートである。
【０００４】
図１１を説明するにあたり、現時刻ｔｋにおいて、２個のセンサでＬ個の目標を同時に極座標で観測しているとする。Ｌは一定とする。まず、時刻ｔｋにおける各目標ｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）に対し、センサｉ（ｉ＝１，２）による極座標の３次元位置ベクトルとして、
センサ設置誤差の影響を受けた座標軸よりの観測値を
【０００５】
【数９】
0003595279.tif 000002
【０００６】
センサ設置誤差を
【０００７】
【数１０】
0003595279.tif 000003
【０００８】
とおく。θｉ（アンダーバー）は時不変である。
次に、時刻ｔｋにおける各目標ｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）に対し、極座標の６次元ベクトルとして、
【０００９】
【数１１】
0003595279.tif 000004
【００１０】
を定義する。
【００１１】
ステップ１は初期値設定ステップであり、初期時間における６次元推定ベクトルθ０（ハット、アンダーバー）と平滑誤差共分散行列の初期値Ｐ０を設定する。
【００１２】
ステップ２は観測ベクトル入力ステップである。すなわち、各ｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）及びｉ（ｉ＝１，２）に対して、式（１）にある、３次元の観測値を読み込む。
【００１３】
ステップ３は観測行列Ｈｋ算出ステップである。１時刻前の推定値をθｋ−１（ハット、アンダーバー）とすると、
【００１４】
【数１２】
0003595279.tif 000005
【００１５】
である。θｋ−１（ハット、アンダーバー）と現時刻ｔｋの観測ベクトルＰｉｌｏ，ｂｉｋ（アンダーバー）を用いて、観測行列を算出する。計算式は、
【００１６】
【数１３】
0003595279.tif 000006
【００１７】
である。ここで、
【００１８】
【数１４】
0003595279.tif 000007
【００１９】
である。観測行列Ｈｋは３Ｌ×６の行列である。推定値の発散は、観測行列のランク落ちまたはそれに近い場合に生じる。さらに、観測行列のランク落ち又はそれに近い場合は、その最小特異値が０又はそれに近いことと等価である。よって、観測行列の最小特異値を算出することにより、推定値の発散現象を検知可能である。観測行列はθｋ−１（ハット、アンダーバー）とＰｉｌｏ，ｂｉｋ（アンダーバー）の関数である。
【００２０】
ステップ４は最小特異値の算出ステップであり、観測行列Ｈｋの最小特異値を算出する。ここで、最小特異値は、センサ設置誤差推定値が発散するかどうかの指標として用いられる、最小特異値が小さいと、推定値が発散している可能性があることを示す。
【００２１】
ステップ５は観測誤差共分散行列の設定ステップであり、入力された観測ベクトルの精度評価に関連したパラメータに基づいて観測雑音共分散行列Ｒｋを設定する。
【００２２】
ステップ６は推定誤差共分散行列の算出ステップであり、１サンプル前の推定誤差共分散行列Ｐｋ−１と観測行列Ｈｋと観測雑音共分散行列Ｒｋを用いて、推定誤差共分散行列Ｐｋを算出する。
【００２３】
【数１５】
0003595279.tif 000008
【００２４】
ステップ７はゲイン行列の算出ステップであり、推定誤差共分散行列Ｐｋと、観測行列Ｈｋと、観測雑音共分散行列Ｒｋとを用いて、ゲイン行列Ｋｋを算出する。
【００２５】
【数１６】
0003595279.tif 000009
【００２６】
ステップ８は推定ベクトルθｋ（ハット、アンダーバー）の算出ステップであり、１時刻前の推定ベクトルθｋ−１（ハット、アンダーバー）と、観測行列Ｈｋと、ゲイン行列Ｋｋと、現時刻ｔｋの観測ベクトルＰｌｏ，ｂｉｋ（アンダーバー）とを用いて、推定ベクトルを算出する。
【００２７】
【数１７】
0003595279.tif 000010
【００２８】
ステップ９はセンサ設置誤差推定終了判定ステップであり、センサ設置誤差推定終了か否かを判定して、センサ設置誤差推定を続行する場合には、観測ベクトルの入力ステップ２に戻る。
【００２９】
【発明が解決しようとする課題】
以上のような従来のセンサ設置誤差推定における問題として、推定値の発散がある。これは、目標とセンサの相対的配置によって、推定値が発散する現象である。従来の方法では、発散現象を検知する方法として、カルマンフィルタ処理中に、逐次的に観測行列を算出し、その最小特異値を算出する方法を用いている。すなわち、まず目標が配置され、センサでその観測値を収集し、推定処理を開始して後に、はじめて発散するか否かを検出できる。
【００３０】
しかしこれでは、発散現象を探知できるが、目標を空間のどの位置に配置すれば発散現象自体を回避できるかを事前に知ることができない。また、発散現象を探知しても、発散をなくすために、目標をどの方向に移動させればよいか、決定できない。
【００３１】
この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたもので、事前に観測行列の最小特異値を計算することにより、目標の配置又は移動経路を決定し、推定値の発散現象を防ぎ、さらに、推定値が発散した場合、リアルタイムで発散を回避するためのセンサ設置誤差推定における目標の位置決定方法及び目標の移動経路決定方法を提供することを目的とする。
【００３２】
【課題を解決するための手段】
上記の目的に鑑み、この発明は、複数の目標の静止配置位置を事前に決定する方法であって、各目標の配置可能な３次元領域を指定する各目標の可能配置領域の設定ステップと、各目標の配置可能な３次元領域をグリッド化し、３次元ベクトルの集合を算出する可能配置領域のグリッド化ステップと、グリッド化された各目標の配置可能領域集合から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【００３３】
【数１８】
0003595279.tif 000011
【００３４】
から観測行列を算出するステップと、各観測行列の最小特異値を算出するステップと、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、
重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置の組み合わせを選出するステップと、を備え、複数の目標の静止配置位置を事前に決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の位置決定方法にある。
【００３５】
また、複数の目標の移動経路を事前に決定する方法であって、各目標の初期位置及び速度を設定する各目標の初期位置・速度の入力ステップと、各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップと、各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップと、各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻での位置及び速度ベクトルを用い、次時刻に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻に到達しうる領域を算出するステップと、各目標が次時刻に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【００３６】
【数１９】
0003595279.tif 000012
【００３７】
から観測行列を算出するステップと、各観測行列の最小特異値を算出するステップと、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップと、目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合には前記各目標の加速度範囲入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップと、を備え、複数の目標の移動経路を事前に決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法にある。
【００３８】
また、複数の目標の移動経路をリアルタイムに決定する方法であって、現時刻での各目標の観測位置及び速度を入力するステップと、各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップと、各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップと、各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻での位置及び速度観測ベクトルを用い、次時刻に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各日標が次時刻に到達しうる領域を算出するステップと、各目標が次時刻に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【００３９】
【数２０】
0003595279.tif 000013
【００４０】
から観測行列を算出するステップと、各観測行列の最小特異値を算出するステップと、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップと、目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合には前記各目標の観測位置及び速度入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップと、を備え、複数の目標の移動経路をリアルタイムに決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法にある。
【００４１】
また、全目標の内、数目標が移動する目標でその経路が既知の場合、経路情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路を事前に決定する方法であって、経路を決定したい各目標の初期位置及び速度を設定するための、経路を決定したい各目標の初期位置・速度の入力ステップと、経路を決定したい各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップと、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップと、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻での位置及び速度ベクトルを用い、次時刻に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻に到達しうる領域を算出するステップと、経路が既知である各目標の次時刻の位置を入力するステップと、各目標が次時刻に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【００４２】
【数２１】
0003595279.tif 000014
【００４３】
から観測行列を算出するステップと、各観測行列の最小特異値を算出するステップと、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップと、目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合には前記各目標の加速度範囲入カステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップと、を備え、全目標の内、数目標が移動する目標でその経路が既知の場合、経路情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路を事前に決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法にある。
【００４４】
また、全目標の内、数目標が移動する目標でその経路が観測可能な場合、観測情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路をリアルタイムに決定する方法であって、経路を決定したい各目標の現時刻での観測位置及び速度を設定するための、経路を決定したい各目標の観測位置・速度の入力ステップと、経路を決定したい各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップと、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップと、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻での位置及び速度ベクトルを用い、次時刻に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻に到達しうる領域を算出するステップと、観測可能な各目標の現時刻での観測位置及び速度を設定するための、観測可能な各目標の観測位置・速度の入力ステップと、観測可能な各目標の現時刻での位置及び速度観測値を用い、次時刻での予測位置を算出する、観測可能な各目標の予測位置算出ステップと、各目標が次時刻に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【００４５】
【数２２】
0003595279.tif 000015
【００４６】
から観測行列を算出するステップと、各観測行列の最小特異値を算出するステップと、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップと、目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合には前記経路を決定したい各目標の観測位置及び速度入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップと、を備え、全目標の内、数目標が移動する目標でその経路が観測可能な場合、観測情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路をリアルタイムに決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法にある。
【００４７】
また、全目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が既知の場合、静止位置情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路を事前に決定する方法であって、経路を決定したい各目標の初期位置及び速度を設定するための、経路を決定したい各目標の初期位置・速度の入力ステップと、経路を決定したい各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップと、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップと、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻での位置及び速度ベクトルを用い、次時刻に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻に到達しうる領域を算出するステップと、静止位置が既知である各目標の位置を入力するステップと、各目標が次時刻に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【００４８】
【数２３】
0003595279.tif 000016
【００４９】
から観測行列を算出するステップと、各観測行列の最小特異値を算出するステップと、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップと、目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合には前記各目標の加速度範囲入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップと、を備え、全目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が既知の場合、静止位置情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路を事前に決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法にある。
【００５０】
また、全目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が観測可能な場合、観測情報を用いて、自由度のある他目標の移動経路をリアルタイムに決定する方法であって、経路を決定したい各目標の現時刻での観測位置及び速度を設定するための、経路を決定したい各目標の観測位置・速度の入力ステップと、経路を決定したい各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップと、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップと、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻での位置及び速度観測ベクトルを用い、次時刻に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻に到達しうる領域を算出するステップと、観測可能な各目標の現時刻での観測位置を設定するための、観測可能な各目標の観測位置の入力ステップと、各目標が次時刻に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【００５１】
【数２４】
0003595279.tif 000017
【００５２】
から観測行列を算出するステップと、各観測行列の最小特異値を算出するステップと、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップと、目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合には前記経路を決定したい各目標の観測位置・速度入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップと、を備え、全目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が観測可能な場合、観測情報を用いて、自申度のある他目標の移動経路をリアルタイムに決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法にある。
【００５３】
また、全目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が既知の場合、静止位置情報を用いて、自由度のある他目標の静止位置を事前に決定する方法であって、静止位置を決定したい各目標の配置可能な３次元領域を指定するための、静止位置を決定したい各目標の可能配置領域の設定ステップと、静止位置を決定したい各目標の配置可能な３次元領域をグリッド化し、３次元ベクトルの集合を算出する可能配置領域のグリッド化ステップと、静止位置が既知である各目標の位置を入力するステップと、各目標が配置可能な領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成し、これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップと、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップと、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、
【００５４】
【数２５】
0003595279.tif 000018
【００５５】
から観測行列を算出するステップと、各観測行列の最小特異値を算出するステップと、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップと、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置の組み合わせを選出するステップと、を備え、全目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が既知の場合、静止位置情報を用いて、自由度のある他目標の静止位置を事前に決定することを特徴とするセンサ設置誤差推定における目標の位置決定方法にある。
【００５６】
【発明の実施の形態】
以下この発明を各実施の形態に従って説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるセンサ設置誤差推定における目標の位置決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【００５７】
ステップ１２は、各目標の配置可能な３次元領域を指定する各目標の可能配置領域の設定ステップである。
ステップ４は、各目標の配置可能な３次元領域をグリッド化し、３次元ベクトルの集合を算出する可能配置領域のグリッド化ステップである。
ステップ５は、グリッド化された各目標の配置可能領域集合から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成する。これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップである、
ステップ６は、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップである。
【００５８】
ステップ７は、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、後記式（３０）から観測行列を算出するステップである。
ステップ８は、各観測行列の最小特異値を算出するステップである。
ステップ９は、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップである。
ステップ１０は、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置の組み合わせを選出するステップである。
【００５９】
以下、図１を参照しながら、この発明の実施の形態１について詳細に説明する。図１はすべての目標を自由に静止位置に配置でき、その配置位置範囲が与えられた場合に、事前に静止配置位置を決定する場合である。
【００６０】
まず、各目標ｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）において、各目標を配置することが可能な３次元位置の空間Ｓｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）を設定する。例えば、３次元空間の各軸の最小ｘｌｍｉｎ，ｙｌｍｉｎ，ｚｌｍｉｎ及び最大値ｘｌｍａｘ，ｙｌｍａｘ，ｚｌｍａｘを与える。
【００６１】
【数２６】
0003595279.tif 000019
【００６２】
（ステップ１２）。
【００６３】
各目標を配置することが可能な３次元の位置の空間Ｓｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）をグリッド化し、Ｓｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）をグリッド化した３次元の位置ベクトルの集合Ｄｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）を生成する。例えば、Ｓｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）についてグリッドの間隔Δｘｌ、Δｙｌ、Δｚｌ  （ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）を設定し、３次元空間の各軸を以下のように分割する。
【００６４】
【数２７】
0003595279.tif 000020
【００６５】
そして、分割された各軸の１次元の点の集合から１点ずつ選出し、３次元のベクトルを構成するようなすべての組み合わせ生成する。これを、Ｄｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）と呼ぶ（ステップ４）。
【００６６】
各Ｄｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）から、１つずつベクトルを選出し、すべての組み合わせを生成する。すなわち、１つの組み合わせはＬ個の３次元ベクトルから構成される。この組み合わせの集合をＤａｌｌと呼ぶ（ステップ５）。
【００６７】
衝突の危険性を回避するため、すべての組み合わせＤａｌｌのなかで、組み合わせたベクトルが、互いにある閾値距離より接近しあっている組み合わせを除外する。例えば、閾値∈（０でない正の実数）を設定し、ある組み合わせ［ｄ１，ｄ２，．．．，ｄｌ］∈Ｄａｌｌを選出し、
【００６８】
【数２８】
0003595279.tif 000021
【００６９】
である目標が存在すれば、この組合わせをＤａｌｌから排除する。残ったベクトルの組み合わせの集合をＤｆｅａｓｉｂｌｅと呼ぶ（ステップ６）．
【００７０】
Ｄｆｅａｓｉｂｌｅのすべての組み合わせにおいて、観測行列式を算出する。算出には式（７）を用いるが、観測雑音がなく、１時刻前の推定値を使用する代わりに真のセンサ設置誤差の値を用いると仮定すると、式（７）は目標の真の位置のみの関数となる。これを示すために、まず、以下の変数を定義する。センサ設置誤差のない座標軸よりの真値を、
【００７１】
【数２９】
0003595279.tif 000022
【００７２】
観測雑音値をｗｉｋｌ（アンダーバー）とする。すると、
【００７３】
【数３０】
0003595279.tif 000023
【００７４】
となる。観測行列は、（７）、（８）−（１７）より、
【００７５】
【数３１】
0003595279.tif 000024
【００７６】
と表される。ここで、バイアス誤差の１サンプル前の推定値ではなく真値を用い（θｉ（アンダーバー）＝θｉｋ−１（ハット、アンダーバー））、観測雑音がない（ｗｉｌｋ（アンダーバー）＝０（アンダーバー））ものと仮定すると、
【００７７】
【数３２】
0003595279.tif 000025
【００７８】
となる。上記の仮定のもと、真の位置としてＤｆｅａｓｉｂｌｅの組み合わせの集合を用い、観測行列を算出する。この観測行列の集合をＨｆｅａｓｉｂｌｅと呼ぶ（ステップ７）。
【００７９】
観測行列の集合Ｈｆｅａｓｉｂｌｅの各要素の最小特異値を算出する。算出された最小特異値の集合を最小特異値の集合Σｆｅａｓｉｂｌｅ（アンダーバー）と呼ぶ（ステップ８）。
【００８０】
地理的情報を反映するため、各目標位置の組み合わせに対して、最小特異値の集合Σｆｅａｓｉｂｌｅ（アンダーバー）との重み付けを行う。例えぱ、各目標ｌのＤｌ内の各位置（ｘｌ，ｙｌ，ｚｌ）に対する地理的情報との重み付定数ωｌ（ｘｌ，ｙｌ，ｚｌ）を設定し、目標の位置の組み合わせに対してその和を算出し、以下のように最小特異値の集合Σｆｅａｓｉｂｌｅ（アンダーバー）との重み付けを行う。
【００８１】
【数３３】
0003595279.tif 000026
【００８２】
重み付けされた最小特異値の集合をΣｆｅａｓｉｂｌｅ・ｗｅｉｇｈｔｅｄ（アンダーバー）と呼ぶ（ステップ９）。
【００８３】
Σｆｅａｓｉｂｌｅ・ｗｅｉｇｈｔｅｄ（アンダーバー）の中で、最大の値をもつ目標位置の組み合わせを選出する。
【００８４】
【数３４】
0003595279.tif 000027
【００８５】
（ステップ１０）。
【００８６】
上記のように、目標が自由に静止配置できる場合、事前に最小特異値が最大になるような目標配置パターンを生成する事が可能である。従来技術では、まず、目標配置を行い、観測値を収集して後、観測値と１時刻前の推定値を用いて観測行列を計算し、その最小特異値が算出可能であった。すなわち、目標配置を行い、観測値を収集して後にのみ、推定値の発散を検知することが可能であった。本発明では、観測行列の計算に、観測値に観測雑音がなく、１時刻前の推定値が真のセンサ設置誤差であると仮定することにより、観測行列を、目標の真の位置のみの関数とする事を可能とする。そして、目標配置を行う前に、予め観測行列を計算し、その最小特異値を算出し、最小特異値が最大になるような目標配置を予め指定することを可能とし、推定値の発散を予め防ぐことが可能となる。
【００８７】
実施の形態２．
図２はこの発明の実施の形態２の概念図である。この図では、２つの目標の移動経路を設定するための概念図を示している。図３はこの発明の実施の形態２によるセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【００８８】
ステップ１は、各目標の初期位置及び速度を設定する各目標の初期位置・速度の入力ステップである。
ステップ２は、各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップである。
ステップ１８は、各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップである。
ステップ３は、各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻ｔｋでの位置及び速度ベクトルを用い、次時刻ｔｋ＋１に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻ｔｋ＋１に到達しうる領域を算出するステップである。
ステップ５は、各目標が次時刻ｔｋ＋１に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成する。これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップである。
【００８９】
ステップ６は、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップである。
ステップ７は、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、前記式（３０）から観測行列を算出するステップである。
ステップ８は、各観測行列の最小特異値を算出するステップである。
ステップ９は、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップである。
ステップ１０Ａは、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップである。
ステップ１１は、目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合にはステップ２の各目標の加速度範囲入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップである。
【００９０】
以下、図３を参照しながら、この発明の実施の形態２について詳細に説明する。図３はすべての目標を自由に移動さることができる場合に、事前に移動経路を決定する場合である。
【００９１】
まず各目標ｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）の３次元での初期位置ｐｌ０及び速度ｖｌ０を入力する（ステップ１）。
【００９２】
次に、各目標ｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）が、現時間から、次時間までの間に取ることができる加速度の範囲を入力する。例えば、現時間から次時間までの間に各目標ｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）が取れる加速度［ａｘｌ，ａｙｌ，ａｚｌ］の上限と下限を３次元方向について以下のように設定する。
【００９３】
【数３５】
0003595279.tif 000028
【００９４】
各目標が取ることのできる加速度の範囲をＡｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）と呼ぶ（ステップ２）。
【００９５】
次に、各目標における各軸の加速度の範囲をグリッド化し、その各軸の加速度のすべての組み合わせを作成し、３次元の加速度ベクトル空間Ａｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）をグリッド化した３次元の加速度ベクトルの集合ＡＧｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）を生成する。例えば、３次元の加速度ベクトル空問Ａｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）についてグリッドの間隔Δａｘｌ、Δａｙｌ、Δａｚｌ  （ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）を設定し、３次元空間の各軸を以下のように分割する。
【００９６】
【数３６】
0003595279.tif 000029
【００９７】
そして、分割された各軸の１次元の点の集合から１点ずつ選出し、３次元のベクトルを構成するようなすべての組み合わせ生成する（ステップ１８）。
【００９８】
次に、与えられた目標が取りうる加速度の３次元ベクトルの集合ＡＧｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）より、目標が現時刻ｔｋの目標位置から次時刻ｔｋ＋１での目標位置へ移動した際に、次時刻ｔｋ＋１に取りうる位置の集合を算出する。各目標において、現時刻ｔｋにおける位置ｐｌｋ∈Ｒ３及び速度ｖｌｋ∈Ｒ３について、ＡＧｌ内の１点ａｌｋ∈Ｒ３を選び、次時刻ｔｋ＋１後に到達可能な領域を算出する。算出方法は以下の式を満たすすべての３次元の位置の算出によって行う。
【００９９】
【数３７】
0003595279.tif 000030
【０１００】
これをＡＧｌ内すべての加速度ベクトルに対して行い、ｐｌｋ＋１の和集合をとる。これを、Ｄｌ  （ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）と呼ぶ（ステップ３）。
【０１０１】
ステップ５からステップ９は実施の形態１のステップ５からステップ９と同様の処理を行う。
【０１０２】
次に、Σｆｅａｓｉｂｌｅ・ｗｅｉｇｈｔｅｄ（アンダーバー）の中で、最大の値をもつ目標位置・速度の組み合わせを選出する。
【０１０３】
【数３８】
0003595279.tif 000031
【０１０４】
（ステップ１０Ａ）。
【０１０５】
最後に、与えられた時間Ｔｅｎｄと現時刻ｔｋを比較し、
【０１０６】
【数３９】
0003595279.tif 000032
【０１０７】
の場合、得られた位置・速度情報を次時間の初期値として同様の処理を行う。そうでない場合、処理を終了する（ステップ１１）。
【０１０８】
上記のように、目標、が自由に移動できる場合、事前に最小特異値が最大になるような移動経路を生成する事が可能である。従来技術では、まず、目標を移動させ、観測値を収集して後、観測値と１時刻前の推定値を用いて観測行列を計算し、その最小特異値が算出可能であった。すなわち、目標の移動を行い、観測値を収集して後にのみ、推定値の発散を検知することが可能であった。本発明では、観測行列の計算に、観測値に観測雑音がなく、１時刻前の推定値が真のセンサ設置誤差であると仮定することにより、観測行列を、目標の真の位置のみの関数とする事を可能とする。そして、予め、観測行列を計算し、その最小特異値を算出し、最小特異値が最大になるような目標経路を指定することを可能とし、推定値の発散を予め防ぐことが可能となる。
【０１０９】
実施の形態３．
図４はこの発明の実施の形態３によるセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【０１１０】
ステップ１３は、現時刻ｔｋでの各目標の位置及び速度観測値を入力するステップである。
ステップ２は、各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップである。
ステップ１８は、各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップである。
ステップ３は、各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻ｔｋでの位置及び速度観測ベクトルを用い、次時刻ｔｋ＋１に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻ｔｋ＋１に到達しうる領域を算出するステップである。
ステップ５は、各目標が次時刻ｔｋ＋１に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成する。これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップである。
【０１１１】
ステップ６は、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップである。
ステップ７は、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、前記式（３０）から観測行列を算出するステップである。
ステップ８は、各観測行列の最小特異値を算出するステップである。
ステップ９は、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップである。
ステップ１０Ａは、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップである。
ステップ１１は、目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合にはステップ１３の各目標の観測位置及び速度入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップである。
【０１１２】
以下、図４を参照しながら、この発明の実施の形態３について詳細に説明する。図４はすべての目標を自由にリアルタイムに移動できる場合に、リアルタイムで、次時間での移動位置及びそこへ移動するための加速度を決定する場合である。
【０１１３】
まず、現時刻ｔｋにおける各目標ｌ  （ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）の位置及び速度の３次元観測ベクトルを入力する。これをｐｌｋ，ｖｌｋと呼ぶ（ステップ１３）。
【０１１４】
次に、実施の形態２に示されている、ステップ２からステップ１０Ａの処理を行う。
【０１１５】
最後に、与えられた時間Ｔｅｎｄと現時刻ｔｋを比較し、
【０１１６】
【数４０】
0003595279.tif 000033
【０１１７】
の場合、次時刻ｔｋ＋１の観測値を取り込み、同様の処理を行う。そうでない場合、処理を終了する（ステップ１１）。
【０１１８】
上記のように、目標が自由に移動できる場合、リアルタイムで最小特異値が最大になるような移動経路を生成する事が可能である。従来技術では、まず、目標を移動させ、観測値を収集して後、観測値と１時刻前の推定値を用いて観測行列を計算し、その最小特異値を算出した。そして、最小特異値によって、推定値の発散現象を検知した。しかし、発散現象を検知しても、それを回避するために、どこへ移動すれば良いかの決定ができなかった。本発明では、観測行列の計算に、観測値に観測雑音がなく、１時刻前の推定値が真のセンサ設置誤差であると仮定することにより、観測行列を、目標の真の位置のみの関数とする事を可能とする。そして、位置情報として、観測値から生成された次時刻ｔｋ＋１での可能到達領域を用い、観測行列を計算する。次に、その最小特異値を算出し、最小特異値が最大になるような次時刻ｔｋ＋１での目標配置及びそこへ移動するための加速度を算出をすることを可能とし、推定値の発散を回避することが可能となる。
【０１１９】
実施の形態４．
図５はこの発明の実施の形態４によるセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【０１２０】
ステップ１Ａは、経路を決定したい各目標の初期位置及び速度を設定するための、経路を決定したい各目標の初期位置・速度の入力ステップである。
ステップ２は、経路を決定したい各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップである。
ステップ１８は、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップである。
ステップ３は、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻ｔｋでの位置及び速度ベクトルを用い、次時刻ｔｋ＋１に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻ｔｋ＋１に到達しうる領域を算出するステップである。
ステップ１４は、経路が既知である各目標の次時刻ｔｋ＋１の位置を入力するステップである。
ステップ５は、各目標が次時刻ｔｋ＋１に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成する。これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップである。
【０１２１】
ステップ６は、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップである。
ステップ７は、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、前記式（３０）から観測行列を算出するステップである。
ステップ８は、各観測行列の最小特異値を算出するステップである。
ステップ９は、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップである。
ステップ１０Ａは、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップである。
ステップ１１は、目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合にはステップ２の各目標の加速度範囲入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップである。
【０１２２】
以下、図５を参照しながら、この発明の実施の形態４について詳細に説明する。図５はすべての目標の内、数目標が移動目標でその移動経路が事前に既知であり、残りの目標の移動経路を決定できることができる場合、事前にその移動経路を決定する場合である。
【０１２３】
まず、全目標ｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）の内、経路を事前に決定したい目標のインデックスをｍ（１≦ｍ≦Ｌ）とし、インデックスの集合をＭとする。そして、残りの目標、すなわち、すでに経路が決定されておりその経路が事前に既知である目標のインデックスをｎ（１≦ｎ≦Ｌ）とし、インデックスの集合をＮとする。そして、経路を決定したい各目標ｍ∈Ｍの初期位置ｐｍ０及び速度ｖｍ０を設定する（ステップ１Ａ）。
【０１２４】
次に、実施の形態２のステップ２、１８及び３と同様に、経路を決定したい各目標ｍ∈Ｍに対して加速度の範囲を設定し、次時間に到達可能な領域を算出する。これを、Ｄｍ（ｍ∈Ｍ）と呼ぶ（ステップ２、１８、３）。
【０１２５】
次に、経路が既知である各目標ｎ∈Ｎの次時刻ｔｋ＋１における位置を入力する。これを、Ｄｎ（ｎ∈Ｎ）と呼ぶ（ステップ１４）。
【０１２６】
次に、Ｄｍ（ｍ∈Ｍ）及びＤｎ（ｎ∈Ｎ）を用い、実施の形態１のステップ５と同様の処理を行う（ステップ５）。
【０１２７】
以下、実施の形態２のステップ６からステップ１１と同様の処理を行う（ステップ６からステップ１１）。
【０１２８】
上記のように、複数の目標の経路情報が事前に既知で、残りの目標の移動経路を事前に自由に選択できる場合、事前に最小特異値が最大になるような移動経路を生成する事が可能である。従来技術では、まず、全目標を移動させ、観測値を収集して後、観測値と１時刻前の推定値を用いて観測行列を計算し、その最小特異値が算出可能であった。すなわち、全目標の移動を行い、観測値を収集して後にのみ、推定値の発散を検知することが可能であった。本発明では、観測行列の計算に、観測値に観測雑音がなく、１時刻前の推定値が真のセンサ設置誤差であると仮定することにより、観測行列を、目標の真の位置のみの関数とする事を可能とする。そして、経路が既知である目標の次時刻ｔｋ＋１での位置情報と、経路を選択できる残りの目標の次時刻ｔｋ＋１での可能位置領域を用い、予め観測行列を計算し、その最小特異値を算出し、最小特異値が最大になるような次時刻ｔｋ＋１での目標配置を予め指定することを可能とする。この計算を、繰り返し行い、推定値の発散を予め防ぐ様な経路の決定を事前に行うことが可能となる。
【０１２９】
実施の形態５．
図６はこの発明の実施の形態５によるセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【０１３０】
ステップ１３Ａは、経路を決定したい各目標の現時刻ｔｋでの観測位置及び速度を設定するための、経路を決定したい各目標の観測位置、速度の入力ステップである。
ステップ２は、経路を決定したい各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップである。
ステップ１８は、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップである。
ステップ３は、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻ｔｋでの位置及び速度ベクトルを用い、次時刻ｔｋ＋１に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻ｔｋ＋１に到達しうる領域を算出するステップである。
ステップ１３Ｂは、観測可能な各目標の現時刻ｔｋでの観測位置及び速度を設定するための、観測可能な各目標の観測位置・速度の入力ステップである。
ステップ１５は、観測可能な各目標の現時刻ｔｋでの位置及び速度観測値を用い、次時刻ｔｋ＋１での予測位置を算出する、観測可能な各目標の予測位置算出ステップである。
【０１３１】
ステップ５は、各目標が次時刻ｔｋ＋１に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成する。これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップである。
ステップ６は、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップである。
ステップ７は、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、前記式（３０）から観測行列を算出するステップである。
ステップ８は、各観測行列の最小特異値を算出するステップである、
ステップ９は、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップである。
ステップ１０Ａは、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップである。
ステップ１１は、目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合にはステップ１３Ａの経路を決定したい各目標の観測位置、速度の入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップである。
【０１３２】
以下、図６を参照しながら、この発明の実施の形態５について詳細に説明する。図６はすべての目標の内、数目標が移動目標でその移動経路がリアルタイムで観測可能であり、残りの目標の移動経路を決定できることができる場合、次時刻ｔｋ＋１における移動位置及びそのための旋回加速度をリアルタイムで決定する場合である。
【０１３３】
まず、全目標ｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）の内、経路をリアルタイムで決定したい目標のインデックスをｍ（１≦ｍ≦Ｌ）とし、インデックスの集合をＭとする。そして、残りの目標、すなわち、移動目標で、その位置と速度の観測値が所得可能である目標のインデックスをｎ（１≦ｎ≦Ｌ）とし、インデックスの集合をＮとする。そして、経路を決定したい各目標ｍ∈Ｍの観測位置ｐｍｋ及び速度ｖｍｋを設定する（ステップ１３Ａ）。
【０１３４】
次に、実施の形態２のステップ２、１８及び３と同様に、経路を決定したい各目標ｍ∈Ｍに対して加速度の範囲を設定し、次時間に到達可能な領域を算出する。これを、Ｄｍ（ｍ∈Ｍ）と呼ぶ（ステップ２、１８、３）。
【０１３５】
次に、位置及び速度観測値が所得可能な各目標ｎ∈Ｎの観測位置ｐｎｋ及び速度ｖｎｋを設定する（ステップ１３Ｂ）。
【０１３６】
次に、得られた各目標ｎ∈Ｎの観測位置ｐｎｋ及び速度ｖｎｋより、次時刻ｔｋ＋１での予測位置及を算出する。例えば、目標が等速運動を行うとすると、算出式は以下の式を用いる。
【０１３７】
【数４１】
0003595279.tif 000034
【０１３８】
得られた位置の集合をＤｎ（ｎ∈Ｎ）と呼ぶ（ステップ１５）。
【０１３９】
次に、Ｄｍ（ｍ∈Ｍ）およびＤｎ（ｎ∈Ｎ）を用いて、実施の形態２のステップ５、６、７、８、９、１０Ａ、１１と同様の処理を行う。そして、ステップ１１では、与えられた時間Ｔｅｎｄと現時刻ｔｋを比較し、
【０１４０】
【数４２】
0003595279.tif 000035
【０１４１】
の場合、ステップ１３Ａへ戻り、次時刻ｔｋ＋１の観測値を取り込み、同様の処理を行う。そうでない場合、処理を終了する（ステップ５、６、７、８、９、１０Ａ、１１）。
【０１４２】
上記のように、複数の目標の位置及び速度情報をリアルタイムで所得可能で、残りの目標の移動経路をリアルタイムで自由に選択できる場合、リアルタイムで最小特異値が最大になるような移動経路を生成する事が可能である。従来技術では、まず、全目標を移動させ、観測値を収集して後、観測値と１時刻前の推定値を用いて観測行列を計算し、その最小特異値を算出した。そして、最小特異値によって、推定値の発散現象を検知した。しかし、発散現象を検知しても、それを回避するために、どこへ移動すれば良いかの決定ができなかった。本発明では、観測行列の計算に、観測値に観測雑音がなく、１時刻前の推定値が真のセンサ設置誤差であると仮定することにより、観測行列を、目標の真の位置のみの関数とする事を可能とする。そして、経路情報がリアルタイムで所得可能である目標の次時刻ｔｋ＋１での予測位置と、経路を選択できる残りの目標の次時刻ｔｋ＋１での可能位置領域を用い、観測行列を計算する。次に、その最小特異値を算出し、最小特異値が最大になるような次時刻ｔｋ＋１での目標配置及びそこへ移動するための加速度を算出をすることを可能とし、推定値の発散を回避することが可能となる。
【０１４３】
実施の形態６．
図７はこの発明の実施の形態６によるセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【０１４４】
ステップ１Ａは、経路を決定したい各目標の初期位置及び速度を設定するための、経路を決定したい各目標の初期位置・速度の入力ステップである。
ステップ２は、経路を決定したい各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力久テッブである。
ステップ１８は、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップである。
ステップ３は、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻ｔｋでの位置及び速度ベクトルを用い、次時刻ｔｋ＋１に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻ｔｋ＋１に到達しうる領域を算出するステップである。
ステップ１４Ａは、静止位置が既知である各目標の位置を入力するステップである。
ステップ５は、各目標が次時刻ｔｋ＋１に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し（静止目標は時不変の１ベクトルのみ）、組合わせを生成する。これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップである。
【０１４５】
ステップ６は、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップである。
ステップ７は、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、前記式（３０）から観測行列を算出するステップである。
ステップ８は、各観測行列の最小特異値を算出するステップである。
ステップ９は、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップである。
ステップ１０Ａは、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップである。
ステップ１１は、目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合にはステップ２の各目標の加速度範囲入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップである。
【０１４６】
以下、図７を参照しながら、この発明の実施の形態６について詳細に説明する。図７はすべての目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が事前に既知で、残りの目標の移動経路を事前に決定する場合である。
【０１４７】
まず、全目標ｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）の内、経路を事前に決定したい目標のインデックスをｍ（１≦ｍ≦Ｌ）とし、インデックスの集合をＭとする。そして、残りの目標、すなわち、すでに静止位置が決定されておりその位置が事前に既知である目標のインデックスをｎ（１≦ｎ≦Ｌ）とし、インデックスの集合をＮとする。
【０１４８】
そして、実施の形態４のステップ１Ａと同じように、経路を決定したい各目標ｍ∈Ｍの初期位置ｐｍ０及び速度ｖｍ０を設定する（ステップ１Ａ）。
【０１４９】
次に、実施の形態２のステップ２、１８、３と同じように、経路を決定したい目標ｍ（ｍ∈Ｍ）に対して、各目標が次時刻ｔｋ＋１に到達可能な領域を算出する。算出結果をＤｍ（ｍ∈Ｍ）と呼ぶ（ステップ２、１８、３）。
【０１５０】
次に、静止位置が既知である目標ｎ（ｎ∈Ｎ）に対して、その静止位置ベクトルを入力する。入力結果をＤｎ（ｎ∈Ｎ）と呼ぶ。ここで、各Ｄｎは時不変の１ベクトルのみを要素とする（ステップ１４Ａ）。
【０１５１】
次に、Ｄｍ（ｍ∈Ｍ）およびＤｎ（ｎ∈Ｎ）を用いて、実施の形態２のステップ５、６、７、８、９、１０Ａ、１１と同様の処理を行う（ステップ５、６、７、８、９、１０Ａ、１１）。
【０１５２】
上記のように、複数の目標の静止位置情報が事前に既知で、残りの目標の移動経路を事前に自由に選択できる場合、事前に最小特異値が最大になるような移動経路を生成する事が可能である。従来技術では、まず、全目標の内、静止目標を静止させ、移動目標を移動させ、観測値を収集して後、観測値と１時刻前の推定値を用いて観測行列を計算し、その最小特異値が算出可能であった。すなわち、全目標の静止又は移動を行い、観測値を収集した後にのみ、推定値の発散を検知することが可能であった。本発明では、観測行列の計算に、観測値に観測雑音がなく、１時刻前の推定値が真のセンサ設置誤差であると仮定することにより、観測行列を、目標の真の位置のみの関数とする事を可能とする。そして、静止位置が既知である目標の次時刻ｔｋ＋１での位置情報と、経路を選択できる残りの目標の次時刻ｔｋ＋１での可能位置領域を用い、予め、観測行列を計算し、その最小特異値を算出し、最小特異値が最大になるような次時刻ｔｋ＋１での目標配置及びそれを達成するために必要な加速度を予め指定することを可能とする。この計算を、繰り返し行い、推定値の発散を予め防ぐ様な経路の決定を事前に行うことが可能となる。
【０１５３】
実施の形態７．
図８はこの発明の実施の形態７によるセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【０１５４】
ステップ１３Ａは、経路を決定したい各目標の現時刻ｔｋでの観測位置及び速度を設定するための、経路を決定したい各目標の観測位置・速度の入力ステップである。
ステップ２は、経路を決定したい各目標が取りうる加速度の範囲を設定する、各目標の加速度範囲の入力ステップである。
ステップ１８は、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの範囲をグリッド化し、３次元加速度ベクトルの集合を求める、加速度範囲のグリッド化ステップである。
ステップ３は、経路を決定したい各目標の３次元加速度ベクトルの集合と、現時刻ちでの位置及び速度観測ベクトルを用い、次時刻ｔｋ＋１に到達する位置を算出し、その和集合をとることによって、各目標が次時刻ｔｋ＋１に到達しうる領域を算出するステップである
ステップ１３Ｃは、観測可能な各目標の現時刻ｔｋでの観測位置を設定するための、観測可能な各目標の観測位置の入力ステップ。
ステップ５は、各目標が次時刻ｔｋ＋１に到達しうる領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成する。これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップである。
【０１５５】
ステップ６は、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップである。
ステップ７は、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、前記式（３０）から観測行列を算出するステップである。
ステップ８は、各観測行列の最小特異値を算出するステップである。
ステップ９は、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップである。
ステップ１０Ａは、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置及び速度の組み合わせを選出するステップである。
ステップ１１は、目標経路決定アルゴリズムが終了したか否かを判定して、目標経路決定を続行する場合にはステップ１３Ａの経路を決定したい各目標の観測位置・速度の入力ステップに戻るための目標経路決定アルゴリズム終了判定ステップである。
【０１５６】
以下、図８を参照しながら、この発明の実施の形態７について詳細に説明する。図８はすべての目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が観測可能な場合、残りの目標の移動経路をリアルタイムに決定する場合である。
【０１５７】
まず、全目標ｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）の内、経路をリアルタイムに決定したい目標のインデックスをｍ（１≦ｍ≦Ｌ）とし、インデックスの集合をＭとする。そして、残りの目標、すなわち、静止目標でその位置が観測可能である目標のインデックスをｎ（１≦ｎ≦Ｌ）とし、インデックスの集合をＮとする。
【０１５８】
まず、経路を決定したい各目標ｍ（ｍ∈Ｍ）に対して、実施の形態５のステップ１３Ａと同様の処理を行う（ステップ１３Ａ）。
【０１５９】
次に、実施の形態５のステップ２、１８、３、１３Ｂ、５、６、７、８、９、１０Ａ、１１、と同様の処理を行う。ここで目標ｎ（ｎ∈Ｎ）は静止しているため、ステップ１３Ｂでの観測値は位置のみでよい。図８では、違いを明確にするため、１３Ｃとしている。
【０１６０】
上記のように、複数の静止目標の位置情報をリアルタイムで所得可能で、残りの目標の移動経路をリアルタイムで自由に選択できる場合、リアルタイムで最小特異値が最大になるような移動経路を生成する事が可能である。従来技術では、まず、全目標の内、静止目標を静止位置に配置し、移動目標を移動させ、観測値を収集して後、観測値と１時刻前の推定値を用いて観測行列を計算し、その最小特異値を算出した。そして、最小特異値によって、推定値の発散現象を検知した。しかし、発散現象を検知しても、それを回避するために、どこへ移動すれば良いかの決定ができなかった、本発明では、観測行列の計算に、観測値に観測雑音がなく、１時刻前の推定値が真のセンサ設置誤差であると仮定することにより、観測行列を、目標の真の位置のみの関数とする事を可能とする。そして、静止位置情報がリアルタイムで所得可能である目標の観測位置と、経路を選択できる残りの目標の次時刻ｔｋ＋１での可能位置領域を用い、観測行列を計算する。次に、その最小特異値を算出し、最小特異値が最大になるような次時刻での目標配置及びそこへ移動するための加速度を算出をすることを可能とし、推定値の発散を回避することが可能となる。
【０１６１】
実施の形態８．
図９はこの発明の実施の形態８によるセンサ設置誤差推定における目標の位置決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【０１６２】
ステップ１２Ａは、静止位置を決定したい各目標の配置可能な３次元領域を指定するための、静止位置を決定したい各目標の可能配置領域の設定ステップである、
ステップ４は、静止位置を決定したい各目標の配置可能な３次元領域をグリッド化し、３次元ベクトルの集合を算出する可能配置領域のグリッド化ステップである。
ステップ１４Ａは、静止位置が既知である各目標の位置を入力するステップである。
ステップ５は、各目標が配置可能な領域から１ベクトルずつ選出し、組合わせを生成する。これを繰り返し、全組み合わせを生成する目標位置の組み合わせステップである。
【０１６３】
ステップ６は、全組み合わせのなかから、目標同士が接近し、衝突危険性のある組み合わせを排除するステップである。
ステップ７は、全組み合わせのなかで衝突危険性のあるものを排除した各組み合わせについて、前記式（３０）から観測行列を算出するステップである。
ステップ８は、各観測行列の最小特異値を算出するステップである。
ステップ９は、各最小特異値と地理的情報との重み付けを行うステップである。
ステップ１０は、重み付けされた最小特異値の集合から、最大値をもつ目標位置の組み合わせを選出するステップである。
【０１６４】
以下、図９を参照しながら、この発明の実施の形態８について詳細に説明する。図９はすべての目標の内、数目標が静止目標でその静止位置が事前に既知な場合、残りの目標の静止位置を事前に決定する場合である。
【０１６５】
まず、全目標ｌ（ｌ＝１，２，．．．，Ｌ）の内、配置を事前に決定したい目標のインデックスをｍ（１≦ｍ≦Ｌ）とし、インデックスの集合をＭとする。そして、残りの目標、すなわち、静止目標でその位置が事前に既知である日標のインデックスをｎ（１≦ｎ≦Ｌ）とし、インデックスの集合をＮとする。
【０１６６】
配置を決定したい各目標ｍ（ｍ∈Ｍ）に対して、実施の形態１のステップ１２のように、配置可能な領域を設定する。この領域をＳｍ（ｍ∈Ｍ）と呼ぶ（ステップ１２Ａ）。
【０１６７】
次に、Ｓｍ（ｍ∈Ｍ）に対して実施の形態１のステップ４と同様の処理を行う。得られた集合をＤｍ（ｍ∈Ｍ）と呼ぶ（ステップ４）。
【０１６８】
次に、実施の形態６のステップ１４Ａと同様の処理を行う。得られた集合をＤｎ（ｎ∈Ｎ）と呼ぶ（ステップ１４Ａ）。
【０１６９】
次に、Ｄｍ（ｍ∈Ｍ）及びＤｎ（ｎ∈Ｎ）を用い、実施の形態１のステップ５、６、７、８、９、１０と同様の処理を行う。
【０１７０】
上記のように、複数の目標の静止位置情報が事前に既知で、残りの目標の静止位置を事前に自由に選択できる場合、事前に最小特異値が最大になるような静止位置を決定する事が可能である。従来技術では、まず、全目標を配置し、観測値を収集して後、観測値と１時刻前の推定値を用いて観測行列を計算し、その最小特異値が算出可能であった。すなわち、全目標の配置を行い、観測値を収集して後にのみ、推定値の発散を検知することが可能であった。本発明では、観測行列の計算に、観測値に観測雑音がなく、１時刻前の推定値が真のセンサ設置誤差であると仮定することにより、観測行列を、目標の真の位置のみの関数とする事を可能とする。そして、静止位置が既知である目標の位置情報と、静止位置を選択できる残りの目標の可能位置領域を用い、予め観測行列を計算し、その最小特異値を算出し、最小特異値が最大になるような次時刻ｔｋ＋１での目標配置を予め指定することを可能とする。この計算を、繰り返し行い、推定値の発散を予め防ぐ様な配置の決定を事前に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１によるセンサ設置誤差推定における目標の位置決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【図２】この発明の実施の形態２の２つの目標の移動経路を設定するための概念図である。
【図３】この発明の実施の形態２によるセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態３によるセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態４によるセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態５によるセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【図７】この発明の実施の形態６によるセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【図８】この発明の実施の形態７によるセンサ設置誤差推定における目標の移動経路決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【図９】この発明の実施の形態８によるセンサ設置誤差推定における目標の位置決定方法の処理動作を示すフローチャートである。
【図１０】２つのセンサに設置誤差がある場合に１つの目標を観測する場合の観測値の概念図である。
【図１１】従来のセンサ設置誤差推定方法による処理動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１〜１５，１Ａ，１０Ａ，１２Ａ，１３Ａ，１３Ｂ，１３ｃ，１４Ａ，１８  ステップ。
【図１】
0003595279.tif 000044
【図２】
0003595279.tif 000045
【図３】
0003595279.tif 000046
【図４】
0003595279.tif 000047
【図５】
0003595279.tif 000048
【図６】
0003595279.tif 000049
【図７】
0003595279.tif 000050
【図８】
0003595279.tif 000051
【図９】
0003595279.tif 000052
【図１０】
0003595279.tif 000053
【図１１】
0003595279.tif 000054