(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、周辺に存在する複数の物体に関する情報を出力するレーダのレーダ信号処理装置において、レーダの受信信号から一定時間周期で複数の物体について少なくとも前記物体との相対距離と相対速度並びに前記物体の方位と反射強度に関わる情報を一次特徴量として抽出する一次特徴量抽出部と、前記一次特徴量を格納し、複数の一次特徴量を複数の周期にわたって時系列で同一の物体であると関連付けるデータ格納処理部と、前記データ格納処理部における一次特徴量から、距離毎の受信強度値、受信強度値の変化量を含む二次特徴量を抽出する二次特徴量抽出部と、あらかじめ定められた車両、歩行者、低位置物体を含むカテゴリに関する前記二次特徴量の分布に対する帰属度をそれぞれの二次特徴量毎に算出する帰属度算出部と、それぞれのカテゴリについて、二次特徴量毎の帰属度と二次特徴量毎に応じた重み係数を掛け合わせたものの総和を取った総和値に基づき、前記物体のカテゴリを判定する物体判定部を備えたことを特徴とするレーダ信号処理装置。
【請求項２】
レーダ取り付け高度位置毎に前記二次特徴量の分布を変更することを特徴とする請求項１記載のレーダ信号処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車載用レーダ装置のレーダ信号処理装置に関するもので、特に反射物体を所定カテゴリに識別することにより、制動制御を行うべきか否かの判断を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車載用レーダ装置によって測定される、自車と反射物体との相対距離、相対速度、方位、反射強度などの測定結果は、自車が前方の障害物に衝突した際の被害を軽減する衝突被害軽減ブレーキシステムや、前方の車両に追従するアダプティブクルーズコントロールシステムなど、車両の安全性や快適性を向上するための車載用アプリケーションで活用されている。【０００３】
このようなアプリケーションでは、対象となる物体に関する測定結果そのもの、もしくは、測定結果から導出した新たな特徴量に基づき、制動すべきか否かを判定している。
例えば、特許文献１では、物標の電力分布（マルチパスによるヌルポイントの発生パターン）から、物標の路面からの高さを推定し、制動対象であるか否かを判定している。
また、特許文献２では、高さが既知である種々の物体を用いて予め作成した振幅パターン辞書（データベース）を照合することにより、物体の高さを推定している。【０００４】
異なる例として、特許文献３では、受信強度（レーダ反射断面積）及びFMCW（Frequency  Modulated  Continuous  Wave）方式における周波数の上り区間と下り区間での受信強度差のばらつき（標準偏差）に基づき、対象が車両であるか否か、人間であるか否かの識別を行い、制動対象であるか否かを判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４９０５５１２号公報
【特許文献２】特許第５５４３０６１号公報
【特許文献３】特許第４６６５９４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の装置は上述のように構成されているので、特許文献１および特許文献２では、信号強度に由来する特徴量のみに基づいて判定を行うため、測定結果が正常に得られない場合には推定精度が劣化する課題がある。
また、特許文献２のように辞書を照合する方式では、精度の高い推定を行うための辞書を作成するのに膨大な数のデータ取得が必要であり、更に、照合には一般に高い演算負荷や大容量のメモリが必要となり、高コストになる課題がある。
また、特許文献３の方法では、事前に物体を識別することで、制動対象／非制動対象を絞り込むことができるため、最終的な判定精度向上が期待できるものの、レーダ反射断面積はビームパタン、物体の材質、姿勢、及び距離によって変わるため、安定した判定が困難と考えられ、また、ばらつきを算出するにはある程度のデータ蓄積が必要であるため、例えば、前方車両の急な車線変更といった時間的に余裕のない状況への対応が遅れる可能性が考えられる。【０００７】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、レーダ測定値から抽出した物体の特徴を用いて物体を識別し、精度の高い制動対象、非制動対象の判定が可能なレーダ信号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】
この発明のレーダ信号処理装置は、レーダの受信信号から一定時間周期で複数の物体について少なくとも前記物体との相対距離と相対速度並びに前記物体の方位と反射強度に関わる情報を一次特徴量として抽出する一次特徴量抽出部と、前記一次特徴量を格納し、複数の一次特徴量を複数の周期にわたって時系列で同一の物体であると関連付けるデータ格納処理部と、前記データ格納処理部における一次特徴量から、距離毎の受信強度値、受信強度値の変化量を含む二次特徴量を抽出する二次特徴量抽出部と、あらかじめ定められた車両、歩行者、低位置物体を含むカテゴリに関する前記二次特徴量の分布に対する帰属度をそれぞれの二次特徴量毎に算出する帰属度算出部と、それぞれのカテゴリについて、二次特徴量毎の帰属度と二次特徴量毎に応じた重み係数を掛け合わせたものの総和を取った総和値に基づき、前記物体のカテゴリを判定する物体判定部を備えたものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明のレーダ信号処理装置は、レーダで取得した物体の反射強度の短時間の変化量を特徴量として当該物体のカテゴリ（種別）を判定するようにしたので、短時間もしくは少ない測定点から精度の高い物体識別することができる。
また、この発明のレーダ信号処理装置は、レーダで取得した物体の複数の特徴量に基づき当該物体のカテゴリ（種別）を判定するようにしたので、欠損等がある場合でも精度の高い物体識別をすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の実施の形態１によるレーダ信号処理装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係わるレーダ信号処理装置における距離変化に対する受信強度値の変化量を模式的に示す説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１に係わるレーダ信号処理装置における帰属度分布を模式的に示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１に係わるレーダ信号処理装置における異なる帰属度分布を模式的に示す説明図である。
【図５】この発明の実施の形態１に係わるレーダ信号処理装置における物体判定処理を模式的に示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による車載用レーダ装置（「レーダ」とも称す）のレーダ信号処理装置を示す構成図である。
図１に示すレーダ信号処理装置１０は、一次特徴量抽出部１１、データ格納処理部１２、二次特徴量抽出部１３、帰属度算出部１４、帰属度データベース１５、物体判定部１６を備えている。
なお、図示していない物体に電波を放射し、当該物体（「反射物体」とも称す）からの反射波を受ける部分及びその方式（FMCW  方式、FMICW  方式、パルスドップラー方式など）や、全体の制御を行う部分等については、一般的な車載用のレーダと同等のものであるため、説明を省略する。
【００１２】
一次特徴量抽出部１１は、得られた受信信号から、少なくとも物体に関する相対距離、相対速度、方位、反射強度を算出する。以降、これらを一次特徴量と称する。すなわち、レーダの受信信号から一定時間周期で複数の物体について少なくとも物体との相対距離と相対速度並びに前記物体の方位と反射強度に関わる情報を一次特徴量として抽出する。ただし、後段の判定処理で使用しない一次特徴量については必ずしも取得する必要はない。なお、反射物体が複数存在する場合は、複数物体に関する一次特徴量を算出する。また、一次特徴量における方位は、例えばESPRIT（Estimation  of  Signal  Parameters  via  Rotational  Invariance  Techniques）や、MUSIC（MUltiple  SIgnal  Classification）といった公知の超分解能処理による出力結果を含む。また、一次特徴量は、所定の周期（例えば、１００msec）で得られるものとする。
【００１３】
データ格納処理部１２は、一次特徴量抽出部１１より出力された一次特徴量を格納すると共に、格納された一次特徴量について、同一反射物に関するものには例えば同一ID（番号）を付す。すなわち、データ格納処理部１２には、反射物毎に同一IDが付された一次特徴量（相対距離、相対速度、方位、受信強度）の時系列が格納される。すなわち、複数の一次特徴量を複数の周期にわたって時系列で同一の物体であると関連付ける。一次特徴量をデータ格納処理部１２において時系列的に同一化を行うことになる。
【００１４】
二次特徴量抽出部１３は、一次特徴量から、相対距離の最大値（最大検出距離）や、受信強度値や、受信強度値の変化量や、波数情報といった二次特徴量を算出する。
なお、受信強度値は、一次特徴量として得られる反射強度から、雑音やマルチパス等によって生じた急峻な変化を抑圧したものとすることができる。
また、受信強度値の変化量は、現観測値と一観測前の値との差（もしくは比）とすることができる。
また、波数情報は、波数推定の結果から、例えば、当該物体からの反射波数が１波か、もしくは、２波（複数）かとすることができる。
また、上記以外に、一次特徴量を用いて得られる他の特徴量とすることもでき、例えば、所定距離範囲内もしくは所定観測点内における受信強度値の標準偏差や、最大値や、最大値と最小値との差を加えることもできる。
【００１５】
帰属度算出部１４は、帰属度データベース１５から得られる二次特徴量毎の帰属度分布に基づいて、二次特徴量抽出部１３から入力される二次特徴量の各特徴量のカテゴリ（種別）毎の値（帰属度）を算出する。すなわち、あらかじめ定められたカテゴリに関する二次特徴量の分布に対する帰属度を算出する。
【００１６】
帰属度データベース１５は、予め定めたカテゴリについて、予め数例の観測を行って取得した二次特徴量分布や、送信電力、距離、アンテナ利得、反射断面積等から導出した理論値に基づく二次特徴量分布や、カテゴリに関する経験的知見に基づく性質を数値化し格納する。
【００１７】
物体判定部１６は、帰属度算出部１４から入力された当該物体に関するカテゴリ毎の帰属度に基づき、当該物体がどのカテゴリに属するか、すなわち、当該物体の種別（例えば、車両、人、乗り越え可能な低位置物体等）を判定し、判定結果を出力する。
なお、判定結果はその後、図示しない制御部により、例えば、制動制御に用いられる。
【００１８】
次に、動作について説明する。
まず、一次特徴量抽出部１１において、所定観測周期毎に入力される受信信号を用いて、一次特徴量（相対距離、相対速度、方位、反射強度）を算出する。なお、本一次特徴量は、レーダにおいて相対距離、相対速度、方位、反射強度を算出する一般的な方式によるものであるため、詳細な説明を省略する。
【００１９】
次に、データ格納処理部１２において、一次特徴量抽出部１１から入力された一次特徴量を格納し、それまで格納されている過去の数観測分の一次特徴量と共に、例えばカルマンフィルタを用いた追尾処理により同一反射物に関するもの同士の対応付けを行い、同一反射物に対して同一ID（番号）及び、データの更新時刻を記した時刻タグもしくはデータの入力順序を記した順序タグを付す。なお、一次特徴量として取得した反射強度には、一般に、雑音やマルチパスによる急峻な変化が重畳しているため、後段において安定した判定結果を得るために、所定距離範囲もしくは所定観測点による移動平均を行う。
【００２０】
なお、データ格納処理部１２において、例えば、同一IDの一次特徴量が更新（追加）されない状態が所定観測数に達した一次特徴量については、順次消去することで、データ格納処理部１２のメモリ空間を節約することができる。
【００２１】
次に、二次特徴量抽出部１３において、一次特徴量を用いて、最大検出距離や、受信強度値や、受信強度値の変化量や、波数情報といった二次特徴量を算出する。
【００２２】
最大検出距離は、目標の相対距離の最大値を表す特徴量である。一般に、車両や人などのようなある高さを持つ物体は遠距離から検出されるため、最大検出距離は大きい傾向を持つ。一方、乗り越え可能な低位置物体は比較的近距離で初めて検出されるため、最大検出距離は小さい傾向を持つ。
【００２３】
受信強度値は、物体の反射強度を表す特徴量である。一般に、同一距離においては、車両など高いレーダ反射断面積を持ち、かつ、金属等の材質の物体の反射強度値は高い。一方、人はレーダ反射断面積が車両に比べ小さいため、車両より反射強度値は小さいが、様々な姿勢を取ることが可能であるため、反射強度値の値域は大きい。また、例えば路面の継ぎ目やグレーチングなど乗り越え可能な低位置物体は、比較的遠距離では受信強度値は小さいが、近づくと、エッジ部分からの反射の影響が大きくなるため、受信強度値は比較的大きな値を持つ。
【００２４】
受信強度値の変化量は、受信強度値の現在及び直近の観測における受信強度値の差もしくは比で定義する特徴量である。図２は、距離変化における受信強度値の変化量を示す模式図である。一般に、物体に近づく状況（自車と物体との相対距離が小さくなる状況）において、車両の場合は、マルチパスによる急激な受信強度の変動を除くと、比較的受信強度値の変化量は小さいまま推移する。また、人の場合は、レーダ反射断面積が変化するため、受信強度値の変化量は車両よりも大きく推移する。また、乗り越え可能な低位置物体の場合は、遠距離では車両と同様に受信強度値の変化量は小さく推移し、ある距離から近づくとエッジ等の影響により大きくなる。
【００２５】
波数情報は、（超分解能）測角時に得られる、同一物体からの反射点の数や、方位を表す特徴量である。例えば、車両の場合、距離により反射点が１点もしくは複数点となり、かつ、反射点が明確に複数の場合（反射点が所定方位差を持つ場合）、反射点が明確ではない複数の場合（反射点の方位が近い、もしくは一方が測角不能など）といった状態となる。人や低位置物体の場合も同様であるが、このような状態は車両、人、低位置物体で異なることが予想される。波数情報はこのような各状態を例えば、１、２、・・・といった番号により表現する。
【００２６】
次に、帰属度算出部１４において、抽出した二次特徴量の、各カテゴリ（例えば、車両、人、低位置物体）への帰属度を算出する。
帰属度算出には、予め作成した帰属度データベース１５を用いる。
【００２７】
帰属度データベース１５は、所定のカテゴリについて、相対距離毎に二次特徴量の分布状況を表したものである。
図３は、ある二次特徴量の、ある相対距離Ｒにおいて、カテゴリをカテゴリ１（低位置物体）、カテゴリ２（人）、カテゴリ３（車両）とした場合の帰属度の模式図を示している。
また、図４は、同じ状況の帰属度の異なる表現を用いた場合の模式図を示している。
図３は、特徴量全体（横軸）に亘る帰属度（縦軸）を分布状に表したものであり、図４は、各カテゴリの値域における代表値（例えば、重心値、中央値、最頻値）で表したものである。
なお、帰属度データベース１５の作成方法は以上に限らず、例えば、各カテゴリの値域全体を矩形状に表すこともできる。
また、各カテゴリの重複部分については、重複数で割った値を各カテゴリの帰属度分布とすることもできる。
帰属度データベース１５を図４のような代表値で作成した場合は、データベースの領域（メモリ）を削減することができる。
【００２８】
帰属度データベース１５は、各カテゴリのサンプル（教師データ）を数例取得することで作成が可能である。
例えば、図３の帰属度分布を得るには、サンプル（教師データ）のヒストグラムを作成したのち、最大値を規格化することで作成することができる。また、図３の例では相対距離Ｒ毎に帰属度分布を作成しているが、相対距離を細かく（例えば１ｍ）設定することで距離毎の特性も細かく反映できるため、精度の高い物体識別が可能となる。また、相対距離を、二次特徴量が同じような特性を持つ領域をまとめて、例えば遠／近のように大きく設定することで、データベースの領域（メモリ）を削減することもできる。また、帰属度分布は、相対速度毎に作成することもできる。この場合には、受信強度値の変化量のように、複数の観測点の変化を捉える特徴量では、相対速度によって特性が異なることが予想されるが、速度毎に帰属度分布を作成することでそれに対応でき、物体識別性能の劣化を低減する効果が期待できる。
【００２９】
帰属度算出においては、図３のような帰属度分布の場合には、二次特徴量が横軸上の黒点で示した値であるとき、その特徴量における各カテゴリ分布の値（α、β、γ）を割り当てることで、行うことができる。
また、図４のような帰属度の代表値の場合には、二次特徴量の値と、帰属度の代表値の距離（もしくは、その逆数）により、帰属度を割り当てることができる。
【００３０】
次に、物体判定部１６において、帰属度算出部１４より入力された二次特徴量の帰属度に、二次特徴量の所定重み係数を掛け、総和を取った後、最も総和値が高いものを、当該物体のカテゴリとして出力する。
図５は、物体判定処理の概念図を示す。同図において、係数ｗｉは  、予め定めた各二次特徴量の重み係数である。
なお、図５の構成では、相対速度を二次特徴量に加えている。また、二次特徴量として、前観測時刻の判定結果、もしくは、それまでに判定された結果を入力することもできる。この構成では、前回の判定結果を入力することにより、現在の観測値が欠損した場合や、雑音等により劣化した場合でも安定した判定結果を得ることができることの他、過去の判定結果を引き継ぐことになるため、より信頼性のある判定結果を得る効果が期待できる。
【００３１】
物体判定処理における重み係数は、各二次特徴量の判定に対する影響度に応じて設定することができる。
例えば、全ての二次特徴量の影響度が等しい場合は、重み係数を全て等しい値（例えば１）とする。
また、各二次特徴の影響度が相対距離に応じて異なる場合は、相対距離毎に重み係数を変えることでより精度の高い物体識別が可能となる。
【００３２】
判定結果の出力の仕方としては、最も高い総和値のカテゴリを出力する方法の他に、全てのカテゴリの総和値を出力することも可能である。
この場合は、各カテゴリの総和値は、物体の各カテゴリに属する割合、もしくは、信頼度と考えることができる。なお、この場合は、総和値の最大値で規格化した値、もしくは百分率で表すことにより、判定結果の解釈が容易となる。
【００３３】
また、総和値が所定の総和閾値に満たない場合は、所定のカテゴリに属さない、不確定なカテゴリとして出力することも可能である。また、最も高い総和値と次に高い総和値との差が所定閾値未満である場合は、カテゴリを一つに絞り込めないとして、判定不能と出力することも可能である。
このように不確定もしくは判定不能という出力を行うことで、信頼性がない状態で所定のカテゴリに分類分けして、結果的にカテゴリを誤り、判定精度を劣化させることを回避することができる。
このとき、不確定カテゴリは、次回以降の処理において新たなカテゴリとして付加することで、データベースの拡張ができ、次回以降に適切に判定することができる。
【００３４】
なお、以上の実施の形態では、各二次特徴量を全て同等に扱っていたが、例えば、あるカテゴリへの影響度が高い特徴量について初段で判定し、カテゴリを絞り込んだ後、残りのカテゴリについて判定を行うことも可能である。
このような処理を行うことで、最終的な判定精度を向上させることができる。
【００３５】
以上、本実施の形態によるレーダ信号処理装置では、レーダ単体の情報から受信強度値の変化量といった、車両や人や低位置物体の弁別において効果的な（差が顕著な）特徴量を抽出し、カテゴリを判定しているので、システム構成を複雑化させずに精度の高い物体識別を行うことが可能である。
【００３６】
また、本実施の形態によるレーダ信号処理装置では、距離毎に特性が変化する特徴量を用い、距離毎にカテゴリを判定しているので、精度の高い物体識別を行うことが可能である。すなわち、レーダで取得した物体の距離毎の測定結果に基づき当該物体のカテゴリ（種別）を判定するようにしたので、距離によらず精度の高い物体識別をすることができる。なお、帰属度算出において、自車と物体との距離毎に帰属度算出を行う。
【００３７】
また、本実施の形態によるレーダ信号処理装置では、２観測周期以上の観測値に基づきカテゴリを判定しているので、判定の即時性を向上させることが可能である。なお、受信強度値の変化量を使用しない場合は１観測周期で判定が可能である。
【００３８】
また、本実施の形態によるレーダ信号処理装置では、複数の特徴量を抽出して判定しているので、部分的に欠損等により特徴量が得られない場合でも、判定が可能である。
【００３９】
実施の形態２．
この発明の異なる実施の形態２として、自車のレーダ取り付け位置毎に、帰属度分布を作成することが考えられる。
上述のように、レーダ反射波は、物体の高度、自車レーダの取り付け位置（高度）により、例えばマルチパス発生の有無など、特性が異なる。
そのため、車種やその他の条件により自車レーダの取り付け位置が変わる場合には、その取り付け位置に特化した帰属度分布（データベース）を用いた方がより精度の高い判定ができる。
【００４０】
以上のように、本実施の形態２のレーダ信号処理装置によれば、自車のレーダの取り付け位置毎に帰属度分布を作成／変更するようにしているため、より精度の高い物体識別を行うことが可能である。
【００４１】
この発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変更、省略することができる。
【符号の説明】
【００４２】
１０  レーダ信号処理装置、１１  一次特徴量抽出部、１２  データ格納処理部、１３  二次特徴量抽出部、１４  帰属度算出部、１６  物体判定部  
【要約】
精度の高い物体識別を行う。一次特徴量抽出部１１で抽出された物体との相対距離と相対速度並びに物体の方位と反射強度に関わる一次特徴量をデータ格納処理部１２において時系列的に同一化を行い、二次特徴量抽出部１３において二次特徴量を抽出し、帰属度算出部１４で算出した所定のカテゴリに関する二次特徴量の分布に対する帰属度に基づき物体判定部１６で物体のカテゴリを判定する。【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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