(57)【要約】【解決手段】複数の距離センサからの出力に基づいて複数の実在物体の位置を決定する方法及び装置。複数のセンサから多様な距離計測が得られ、各センサは、多様な距離計測を提供できる。複数のセンサからの距離計測は互いに相関があり、潜在的物体のリストを作成し、実在物体である可能性が最高のものから最低のものまで潜在的物体のリストを順序付ける。この順序は、潜在的物体が基づく個々のセンサ計測の累積誤差に基づいてもよい。次に、潜在的物体の順序付けられたリストは、リストで最高の序列の潜在的物体を実在物体と仮定し、次に、選択された物体が基づく任意の距離計測に基づいて他の全ての低い序列の潜在的物体のリストから除去することにより、実在物体のより小さなリストに削減する。この工程は、リスト上の全潜在的物体が実在物体として選択されるかリストから除去されるまで、リストに残った次に高い序列の潜在的物体に対して繰り返される。
2005515444.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々が多様な距離を計測できる複数の距離センサの距離計測結果に基づき複数の実在物体の位置を決定する方法であって、
（１）前記センサから複数の距離計測結果を得る工程と、
（２）各々が複数の計測結果に基づく複数の潜在的物体及び該潜在的物体の位置のリストを作成するよう前記複数のセンサの前記距離計測結果を相関付ける工程と、
（３）前記潜在的物体のリストを、実在物体である可能性の最も高いものから最も低いものまで順序付ける工程と、
（４）前記順序付けられたリストの最も可能性が高い潜在的物体を実在物体として選択する工程と、
（５）前記（４）の工程で選択された前記潜在的物体が基づく前記距離計測結果を決定する工程と、
（６）前記（４）の工程で選択された前記潜在的物体が基づく任意の前記距離計測結果に基づいて前記（４）の工程で選択された前記潜在的物体よりも序列が低い任意の潜在的物体と共に、前記（４）の工程で選択された前記潜在的物体を前記順序付けられたリストから除去する工程と、
（７）全ての潜在的物体が前記リストから除去されるまで、前記（４）の工程ないし前記（６）の工程を繰り返すことを特徴とする複数の実在物体の位置決定方法。
【請求項２】
前記（３）の工程が、
（３．１）潜在的物体が基づく前記距離計測結果の累積誤差を計算する工程と、
（３．２）前記累積誤差計算に従って前記リストを順序付ける工程と
からなることを特徴とする請求項１記載の位置決定方法。
【請求項３】
前記（３．１）の工程が、
（３．１．１）潜在的物体が基づく前記距離計測結果の少なくとも一つについて、前記少なくとも一つの距離計測結果と、前記潜在的物体の前記決定された位置までの少なくとも一つの距離測定結果を生成する前記センサの距離との間の誤差を決定する工程と、
（３．１．２）前記誤差の各々を二乗する工程と、
（３．１．３）前記二乗された誤差を合計する工程と
からなることを特徴とする請求項２記載の位置決定方法。
【請求項４】
前記複数のセンサが少なくとも３個のセンサからなることを特徴とする請求項３記載の位置決定方法。
【請求項５】
前記（２）の工程が、所定数のセンサよりも少ない数の距離計測結果に基づく任意の潜在的物体を前記リストから除く工程を含むことを特徴とする請求項４記載の位置決定方法。
【請求項６】
前記（２）の工程が、任意の１個のセンサからの２以上の距離計測結果に基づくことができる潜在的物体が無いという規則を実行する工程を含むことを特徴とする請求項５記載の位置決定方法。
【請求項７】
前記複数のセンサが４個のセンサからなることを特徴とする請求項４記載の位置決定方法。
【請求項８】
前記（２）の工程が、２個以下のセンサからの距離計測結果に基づく任意の潜在的物体を前記リストから除く工程を含むことを特徴とする請求項７記載の位置決定方法。
【請求項９】
前記（２）の工程において、前記位置は三辺測量により決定されることを特徴とする請求項１記載の位置決定方法。
【請求項１０】
前記（２）の工程が、
（２．１）各距離計測結果について、該距離計測結果により画定される複数点の中心を決定する工程と、
（２．２）前記複数点の中心の各々について、どの前記複数点の中心が前記複数点の中心に重なる他のセンサからの距離計測結果に対応するかを決定する工程と、
（２．３）他のセンサからの距離計測結果に対応する少なくとも所定数の他の複数点の中心を交差する全ての複数点の中心に対応する潜在的物体を前記リストに置く工程と
からなることを特徴とする請求項９記載の位置決定方法。
【請求項１１】
前記（２）の工程が、
（２．４）各距離計測結果について、該距離計測結果により画定される複数点の中心を決定する工程と、
（２．５）前記複数点の中心の各々について、どの前記複数点の中心が前記複数点の中心に重なる他のセンサからの距離計測結果に対応するかを決定する工程と、
（２．６）他のセンサからの距離計測結果に対応する少なくとも所定数の他の複数点の中心を交差する全ての複数点の中心に対応する潜在的物体を前記リストに置く工程と
からなることを特徴とする請求項７記載の位置決定方法。
【請求項１２】
前記（２）の工程が、互いに最も遠い２個のセンサのみの前記距離計測結果を用いて前記位置を生成する工程を含むことを特徴とする請求項４記載の位置決定方法。
【請求項１３】
前記（３．１．１）の工程が、互いに最も遠い前記２個のセンサ以外に基づく前記潜在的物体に基づく前記距離計測結果のみのための前記誤差を決定する工程を含むことを特徴とする請求項１２記載の位置決定方法。
【請求項１４】
前記（２）の工程が、互いに最も遠い２個のセンサのみの前記距離計測結果を用いて前記位置を生成する工程を含むことを特徴とする請求項８記載の位置決定方法。
【請求項１５】
（２．７）互いに最も遠い２個のセンサのみの前記距離計測結果を用いて前記位置を生成する工程をさらに具備することを特徴とする請求項１１記載の位置決定方法。
【請求項１６】
前記方法は、２次元環境を仮定して実行されることを特徴とする請求項１０記載の位置決定方法。
【請求項１７】
前記複数点の中心は円を構成することを特徴とする請求項１６記載の位置決定方法。
【請求項１８】
前記（１）の工程は、各センサから距離計測結果の数を所定数に制限することを特徴とする請求項８記載の位置決定方法。
【請求項１９】
各センサからの距離計測結果の前記所定数は１０であることを特徴とする請求項１８記載の位置決定方法。
【請求項２０】
各々が多様な距離を計測できる複数の距離センサからの距離計測結果に基づき複数の実在物体の位置を決定する方法であって、
（１）前記センサから複数の距離計測結果を得る工程と、
（２）各々が前記複数のセンサからの複数の計測結果に基づく複数の潜在的物体及び該潜在的物体の位置のリストを作成して前記複数のセンサの前記距離計測結果を相関付ける工程と、
（３）前記潜在的物体のリストを、実在物体である可能性の最も高いものから最も低いものまで順序付ける工程と、
（４）前記順序付けられたリストの最も可能性が高い潜在的物体を実在物体として選択する工程と、
（５）前記（４）の工程で選択された前記潜在的物体が基づく任意の前記距離計測結果に基づいて前記（４）の工程で選択された前記潜在的物体よりも序列が低い任意の潜在的物体と共に、前記（４）の工程で選択された前記潜在的物体を前記順序付けられたリストから除去する工程と、
（６）全ての潜在的物体が前記リストから除去されるまで、前記（４）の工程及び前記（５）の工程を繰り返すことを特徴とする複数の実在物体の位置決定方法。
【請求項２１】
距離計測結果に基づいて複数の実在物体の位置を決定する装置であって、
各々が多様な距離を計測できる複数の距離センサと、
（ａ）該距離センサから複数の距離計測結果を得て、（ｂ）各々が複数の計測結果に基づく複数の潜在的物体及び該潜在的物体の位置のリストを作成するよう前記複数のセンサの前記距離計測結果を相関付け、（ｃ）前記潜在的物体のリストを、実在物体である可能性の最も高いものから最も低いものまで順序付け、（ｄ）前記順序付けられたリストの最も可能性が高い潜在的物体を実在物体として選択し、（ｅ）選択された前記潜在的物体が基づく前記距離計測結果を決定し、（ｆ）前記選択された潜在的物体が基づく任意の前記距離計測結果に基づいて前記選択された潜在的物体よりも序列が低い任意の潜在的物体と共に、前記選択された潜在的物体を前記順序付けられたリストから除去し、（ｇ）全ての潜在的物体が前記リストから除去されるまで、前記（ｄ）の工程ないし前記（ｆ）の工程を繰り返すよう構成されたデジタルプロセッサと、
を具備することを特徴とする複数の実在物体の位置決定装置。
【請求項２２】
前記（ｃ）の工程において、前記デジタルプロセッサは、潜在的物体が基づく前記距離計測結果の累積誤差を計算すると共に該累積誤差計算に従って前記リストを順序付けることを特徴とする請求項２１記載の位置決定装置。
【請求項２３】
前記デジタルプロセッサは、潜在的物体が基づく前記距離計測結果の少なくとも一つについて、前記少なくとも一つの距離計測結果と、前記潜在的物体の前記決定された位置までの少なくとも一つの距離測定結果を生成する前記センサの距離との間の誤差を決定し、前記距離の各々を二乗し、該二乗された距離を合計することを特徴とする請求項２２記載の位置決定装置。
【請求項２４】
前記複数のセンサが少なくとも３個のセンサからなることを特徴とする請求項２３記載の位置決定装置。
【請求項２５】
前記デジタルプロセッサは、少なくとも所定数のセンサからの距離計測結果に基づく潜在的物体のみを前記リストに含めるよう構成されていることを特徴とする請求項２４記載の位置決定装置。
【請求項２６】
前記（ｂ）の工程が、任意の１個のセンサからの２以上の距離計測結果に基づくことができる潜在的物体が無いという規則を実行する工程を含むことを特徴とする請求項２５記載の位置決定装置。
【請求項２７】
前記複数のセンサが４個のセンサからなることを特徴とする請求項２４記載の位置決定装置。
【請求項２８】
前記デジタルプロセッサは、少なくとも３個のセンサからの距離計測結果に基づく潜在的物体のみを前記リストに含めるよう構成されていることを特徴とする請求項２７記載の位置決定装置。
【請求項２９】
前記デジタルプロセッサは、前記位置を三辺測量により決定することを特徴とする請求項２１記載の位置決定装置。
【請求項３０】
前記デジタルプロセッサは、互いに最も遠い２個のセンサのみの前記距離計測結果を用いて前記位置を生成することを特徴とする請求項２５記載の位置決定装置。
【請求項３１】
前記デジタルプロセッサは、互いに最も遠い前記２個のセンサ以外に基づく前記潜在的物体に基づく前記距離計測結果のみを用いて前記誤差を計算することを特徴とする請求項３１記載の位置決定装置。
【請求項３２】
前記デジタルプロセッサは、２次元環境を仮定するよう構成されていることを特徴とする請求項２９記載の位置決定装置。
【請求項３３】
前記センサの各々は、所定数を超えない数の距離計測結果を生成することを特徴とする請求項２８記載の位置決定装置。
【請求項３４】
前記距離計測結果の前記所定数は１０であることを特徴とする請求項３３記載の位置決定装置。
【請求項３５】
前記センサは１列に配列されていることを特徴とする請求項２７記載の位置決定装置。
【請求項３６】
請求項２１記載の装置を具備することを特徴とする自動車。
【請求項３７】
複数の一時的に離間した多様な距離計測結果に基づいて前記選択された物体の追跡を決定するよう構成されたプロセッサをさらに具備することを特徴とする請求項３６記載の自動車。
【請求項３８】
前記追跡に基づいて前記自動車の速度を制御するためのプロセッサをさらに具備することを特徴とする請求項３７記載の自動車。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数センサの計測に基づく複数の物体の位置決定に関する。より詳細には、本発明は、離間した複数の距離センサにより検知される複数の物体の位置を三辺測量（trilateration）により決定することに関する。
【背景技術】
【０００２】
三辺測量は、複数の公知位置から物体の距離の情報に基づいて空間内の物体の位置を決定する技術である。例えば、公知位置（例えば、特定の１個のセンサ）からの物体の距離の情報は、物体が位置する球面を画定し、球面は、センサの中心に位置する球面であり、計測された距離の値に等しい半径を有する。分離した２つの位置（センサ）からの距離の値は、物体が位置する２個の明確な球面を画定する。従って、物体は、円である２球面の交差部分により画定される点の中心に位置しなければならない。第３の位置（すなわちセンサ）から物体までの距離が既知である場合、物体は、３球面全ての交差部分により画定される点の中心に位置することがわかる。多くの実際のシナリオでは、これら３球面の交差部分は、物体が位置する単一点を画定する。
【０００３】
別の例として、２次元環境（又は、少なくとも２次元と考えることができる環境）において、２個のセンサのみから同一物体までの距離読み取りは、２点で交差する２つの円を画定する。しかし、多くの実際のシナリオでは、これら交差部分の１点のみがセンサの検知領域内に位置する。
【０００４】
距離を計測するが方位計測をしないセンサの一例は、広い方位レーダ反射システムである。関連する技術で周知であるように、公知位置からの無線周波数（ＲＦ）を送信し、同一（又は別の既知）の位置のビームの反射を受信し、ビームが発射された時間及びセンサに反射が戻る時間の間の遅延時間を検知することができる。遅延時間は、波の速度との積をとることにより、往復距離に変換することができる。
【０００５】
もちろん、レーダビームが画定された方位を有する場合、レーダ検知システムも少なくともある方位情報を提供する。航空交通レーダは、距離及び方位の双方の情報を提供するレーザの周知例である。このようなレーダは、回転する送信アンテナから非常に狭いビームを送信する。従って、距離は反射ビームの遅延から決定でき、他方、方位は、反射ビームの受信時刻でのアンテナの角度方向から決定できる。
【０００６】
実際上、送信器は全３６０°方位で全球面波面を発生することは稀なので、殆ど全てのレーダシステムはいくつかの方位情報を与える。例えば、１８０°の広さを有するレーダでさえ、（センサが面する方向が知られていると仮定すると）方位スペクトルの半分を無くす。
【特許文献１】独国特許出願公開第１９９４９４０９号明細書
【特許文献２】独国特許出願公開第１９７１１４６７号明細書
【特許文献３】国際公開第０１１５０７０号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
理論上、上述の例において仮定された視野に単一の点物体がある場合、三辺測量は数学的には簡単である。しかし、実在物体は点物体ではない。例えば、同一の物体を検知する３個のセンサは、物体の若干異なる表面を検知するかもしれず、各表面は、本質的には定義により異なった位置にある。さらに、理想的な点物体の場合であっても、各センサはある距離誤差を有するので、各センサの読み取りは、ある量だけ不正確である。従って、実体面において、単一物体の異なる３センサからの距離読み取りにより画定される３円は、実際には単一点で交差しないおそれがある。むしろ、各２円に、すなわち、第１円及び第２円、第１円及び第３円、及び第２円及び第３円に、３個の近接した交差点があり得る。従って、このような不完全な読み取りに基づく正確な位置を推定するために、種々のアルゴリズムが開発されてきた。
【０００８】
事柄をさらに複雑にすることとして、実体用途において、各センサが複数の反射波面、従って複数の距離読み取りを受信するように、代表的には視野に１個以上の物体があるであろう。単に一例として、４個のセンサがそれぞれ１０個の同一実在物体からの１０反射波面を検知する非常に単純化された例を考えよう。この非常に単純化された例において、10x10x10x10=10000の「潜在的物体」が識別されるということを意味する。４個の各センサが他の３個のセンサからの距離円を交差する単一円（又は３次元系の場合は単一球面）を画定する距離読み取りを有する物体が潜在的に存在することをさらに仮定してみよう。各センサの全ての距離読み取り（円）が他の３個のセンサの距離読み取りと交差する訳ではないことが見込まれ、潜在的物体の数が実質的に10000未満であることが見込まれる。しかし、潜在的物体の数は、１０個の実在物体を含む実在環境において数百であるかもしれない。従って、実際の三辺測量アルゴリズムは、数百の実在物体を表わす視野の潜在的物体、及び実在物体を表わさない視野の潜在的物体（「偽物体」に対応）を予測する工程を有するべきである。理想的には、このようなアルゴリズムは、数百の「潜在的物体」を視野の１０個の「実在物体」に削減すべきである。
【０００９】
従って、本発明は、改良された複数物体位置センサ方法及び装置を提供することを目的とする。
【００１０】
本発明は、複数物体の三辺測量において偽物体を無くすための方法及び装置を提供することを別の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、複数の距離センサの出力に基づいた三辺測量を用いて、複数の実在物体の位置を決定する方法及び装置である。本方法及び本装置によれば、各センサが多様な距離計測結果を提供することができる複数のセンサから複数の距離計測結果が得られる。複数のセンサからの距離計測結果は、相互に相関付けられて潜在的物体のリストを作成する。次に、潜在的物体のリストは、例えば、潜在的物体が基づく個別のセンサ計測結果の計算上の累積誤差に従って物体を順序付けることにより、実在物体である可能性の最も高いものから最も低いものまで順序付ける。次に、潜在的物体の順序付けられたリストは、リストの最も高い序列の潜在物体を選択して実在物体と推測し、次に、選択された物体が基づく任意の計測結果に基づく他の低い序列の潜在的物体をリストから除去することにより、実在物体のより小さいリストに削減する。次に、この工程は、リストの全ての潜在的物体が実在物体として選択されるか又はリストから除去されるまで、リストに残る次に高い序列の潜在的物体に対して繰り返される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明は、複数の離間したセンサを使用して複数の物体までの距離を検出し、三辺測量を用いて複数の物体の位置を決定する方法及び装置に関する。多数の複雑な形状の物体や偽読み取りがある複雑な環境におけるこのような三辺測量技法に伴う主問題の一つは、実在物体の可能性のあるマップ又はリストに交差球面又は交差円を決定する工程を有する基本的な三辺測量により作成される潜在的物体の数を削減することである。例えば、上述したように、センサが複数の物体から反射を受信する複雑な環境において、識別される潜在的物体の数は、実在物体の数が１２個未満の場合、数百になり得る。
【００１３】
従って、実体環境で実際に使用される三辺測量技法では、潜在的物体のリストを実在物体（及びその位置）の合理的に正しい数まで削減できるように、どの潜在的物体が実在物体である可能性があるかを決定するために実行されるべきである。
【００１４】
本発明に従った三辺測量技法及び特定の三辺測量技法は、異なる多くの用途及び環境で使用可能である。しかし、本発明は、自動車用途に関する異なる実施形態に関連して以下に説明する。これは本発明の限定ではなく、典型的実施形態に過ぎないことを当業者は理解すべきである。本発明は、移動する自動車の前部の障害物を検知するための一実施形態に関連して特に説明される。このようなシステムは、例えば交通渋滞環境で作動する際に、自動車の前部に車速に直接整合するような、車速を制御するのに車両の前部の障害物すなわち物体のマップが使用されるインテリジェント・ゴー・アンド・ストップ・システムに関連して使用可能である。
【００１５】
これまでの説明は、センサ読み取りから所与の瞬間の物体位置決定に焦点が当てられていた。しかし、上述のインテリジェント・ゴー・アンド・ストップ・システム等の用途において、検知された物体の追跡（すなわち、方向及び速度）も決定される。このようなシステムにおいて、多様な読み取りが一時的に変位した組が取られ、各組は、視野の物体の位置の静的マップを作成するのに使用される。次に、多様なマップは、物体の追跡（速度及び方法）を決定するために相互に相関付けられる。
【００１６】
図１は、本発明の典型的な用途を示す平面図である。この典型的用途において、４個のレーダセンサ１０３が、自動車１０１の前端に１列に配置されている。これらレーダセンサはパルス化され又は可変周波数センサにしてもよいので、複数の物体１１１までの距離を計測するために、複数の反射波面を検知し、識別できる。
【００１７】
本発明の少なくとも一好適実施形態において、各センサは、メイコム社が製造するモデルＭＬＡＵ０００３−００６等の24ＧHz短距離パルスレーダである。
【００１８】
少なくとも一実施形態において、各センサは、非常に短い無線周波数（ＲＦ）を放射した後、センサに戻るパルス反射を検知する。センサは、パルスの発射及び及び反射波面間の遅延を決定し、反射波パルスが反射された物体までの距離を計算する。センサの距離（射程）は、用途に基付くある合理的な距離に限定されるべきである。これは、所定の遅延後に受信された又は所定の大きさ以下の任意の反射波面を無視することにより、行うことができる。或いは又はさらに、距離計測結果の数は、特定の数、例えば最も近い１０個の物体に限定することができる。さらに、自動車は地表から離れられないので、自動車用途において、有用な情報の実質損失を生ずることなく、２次元環境を推測するのに合理的であることが多い。
【００１９】
さらに、理論的には２個のセンサを２次元三辺測量に使用することができるが、一般的には３個以上のセンサを具備することが必要である。例えば、物体が複雑な形状の物体である場合、１個以上のセンサが所望の視野にある物体からの反射を検知しないことも非常に可能性がある。さらに、３個以上のセンサの使用により、異なる２個のセンサからの読み取りが物体の潜在的位置を一つというより二つの可能な位置に減少することのみが可能な状況を無くす。３個以上のセンサの使用により、異なる物体の異なるセンサからの距離読み取りが偽物体として解釈される場合、本発明に従って偽物体を減少する手段を提供する。自動車分野において、自動車のバンパに１列に配列された４個のセンサが良好な性能を提供することが判明した。
【００２０】
図２は、本発明に従ったインテリジェント車両制御システムのブロック図である。このシステムは、４個の距離センサ２０１，２０３，２０５，２０７と、これらセンサの距離計測結果出力を受信するよう結合されたデジタルプロセッサ２０９とを具備する。デジタルプロセッサ２０９は、これら計測結果を取り込み、アルゴリズム上を走らせてセンサの視野に物体のマップを形成する。実際のストップ・アンド・ゴー車両制御システムにおいて、プロセッサ２０９は、そのマップを追跡プロセッサ２１１に出力するかもしれない。追跡プロセッサ２１１は、そのマップを前のマップと比較して物体の速度及び方向を追跡し、上述のストップ・アンド・ゴー車両制御システムを実施するために、ブレーキ及びアクセル等、自動車の他の部品２１３を制御する信号を生成する。
【００２１】
図３は、４個のセンサアレーから見える単一物体３０２を含む単純なシミュレーションシナリオを示す。箱２０１，２０３，２０５，２０７は４個のセンサの位置をそれぞれ示す。半円３０９，３１１，３１３，３１５は、４個のセンサ２０１，２０３，２０５，２０７からの距離観測結果をそれぞれ表わす。各距離半円の中心は、観測結果を作成したセンサの位置である。視野に１個の物体を有するこの単純な例において、誤差がなく、物体が１個の反射点を有すると仮定すると、４個の距離半円の全ては単一点３２１で交差する。この点は、センサアレーに対する検知された物体３０２の位置である。
【００２２】
図４は、自動車が遭遇するより現実的な環境を表わす。しかし、図４に示される環境でさえもやや単純化されている。図４の環境において、同一の４個のセンサ２０１，２０３，２０５，２０７は、２個の物体、すなわち人４０１及びポール４０３を検知する。理想的には、４個のセンサ２０１，２０３，２０５，２０７の各々は２個の物体のみを検知すべきである、すなわち、各センサは、２つの正確な距離半円を生成すべきである。しかし、実際には、１個以上のセンサが、（ａ）１個以上の物体を検知しない、（ｂ）単一物体から２以上の反射を受信する（特に、物体が大きい場合や、複雑な形状を有する場合）、（ｃ）単に偽の遠隔データ（テレメトリ）を受信する可能性が高い。図４を単に見るだけで、どの円のどの交点が実在物体を表わしているかについて、相当の不明確さがあることが直感的に明らかである。また、３個又は４個の異なるセンサからの半円が交差する場所の多くは、単一点で完全には交差せず、小さな領域にわたって交差するという事実により、物体の正確な位置はさらに不明確になることも明らかである。要するに、どの組の距離計測結果が同一物体の観測結果であるかを決定することは困難である。
【００２３】
従って、三辺測量の第１工程は、図３及び図４に示されたマップを作成し、異なるセンサの距離円のどの組合せが実在物体に対応するか、及びその物体の実際の位置はどこかについて合理的な仮定をするのに要するデータをさらに数学的に操作することができる。
【００２４】
図５は、センサの距離計測結果から実在物体のリストを作成する、本発明に従った三辺測量アルゴリズムを分解した簡単なフローチャートである。図５は、基本的には図２のプロセッサ２０９に生ずる工程の分解である。本方法の第１工程５０１は、複数のセンサの距離計測結果を分析し、潜在的物体のリストを作成するためにどの距離半円が同一物体に対応するかを識別する。この第１工程を単純化するために、通常、或る仮定をすることができる。第一の合理的な仮定は、潜在的物体が基づく距離計測結果の全ては、異なるセンサからのものでなければならないことである。第二に、互いに交差しない、異なるセンサからの円は、同一物体に対応しないと仮定できる。両仮定とも、全ての場合において必ずしも真ではないことに留意されたい。しかし、全体的な枠組において、重大な誤差になるものではない。
【００２５】
第三に、潜在的物体が３つ又は４つのセンサ読み出しに対応する場合にのみ、潜在的物体を考える。すなわち、２つのセンサ読み出しにのみ基づく任意の潜在的物体を除く。しかし、本発明の好適実施形態において、２つのセンサ読み出しにのみ基づく潜在的物体は、２つのセンサ読み出しに基づく潜在的物体を別々に識別し有効にする明確なアルゴリズムで考慮される。
【００２６】
各々１０個の読み出しを生成する４個のセンサで前に留意したように、潜在的物体は合計10000個ある。しかし、一般的に、１個のセンサは、所望の視野にある物体からの反射を受信しないことが可能であると仮定しなければならない。従って、一般的に、３個のみのセンサの距離半円が交差する位置をも考慮しなければならない。例えば、潜在的物体として、３個のセンサの距離半円が重なり合う位置をも考慮する場合、潜在的物体の最大数は、10000+1000+1000+1000+1000=14000に増加する。すなわち、４個のセンサ距離交差部分について上述した可能性のある10000の潜在的物体に加え、３個のセンサの交差する距離半円の４通り、すなわち（１）センサ１，２，３、（２）センサ１，２，４、（３）センサ１，３，４、（４）センサ２，３，４の潜在的組合せがある。各センサは１０個読み出しを生成することができるので、３個のセンサの潜在的組合せの各々について10x10x10=1000の潜在的物体があり、３つの交差する距離半円の合計4000の可能性のある組が追加される。
【００２７】
もちろん、上述の数は最悪ケースのシナリオである。交差円の組合せの実際の数は、いくつかの理由によりかなり少なくなる。第一に、多くの距離半円は重なり合わない。特に、センサ間の空間より大きく異なる２個以上のセンサからの任意の２距離計測結果（すなわち半円）は、交差しない。さらに、任意の１個以上のセンサは、１０個の反射波面より小さい数を検知するかもしれない。
【００２８】
従って、第１段階で作成された潜在的物体の数は、潜在的最大数より実質的に小さくなる見込みがあるが、実際には依然として数百になり得る。
【００２９】
第１段階において、潜在的物体のリストは、関連する距離計測結果に基づいて作成され、各潜在的物体に対して１位置が割り当てられる。単一点で完全に交差しない距離計測結果に基づいて位置を推測するためにいくつかのアルゴリズムは、公知である。このような適当な任意のアルゴリズムを使用してもよい。
【００３０】
各潜在的物体に対して決定される特定位置は、レンベンバーグ−マルクアルト法等の反復最小二乗法を使用して解くことができる非線形問題である。例えば、ウイリアム・プレス他著「Ｃにおける数値手法」（１９９９年、ケンブリッジ大学出版）を参照されたい。しかし、我々は、計算負荷を低減するためにより簡単なアルゴリズムを選択する。特に、好適な一実施形態において、潜在的物体が基づく３個又は４個のセンサの互いから最も距離がある２個のセンサ（すなわち、最外の２個のセンサ）からの距離計測結果のみを使用して、潜在的物体の位置を計算する。好適一実施形態において、潜在的物体のリストにさえ載る潜在的物体については、３個又は４個の異なるセンサの交差半円に基づかねばならない。このため、本明細書で説明する特定の実施形態において、物体の実在可能性は３個又は４個のセンサ読み出しに基づくが、その潜在的物体の仮定位置は、これら２つの距離読み出しのみ、すなわち最外のセンサからのセンサ読み出しを用いて計算され、これら２つの距離読み出しのみが交差しなればならない。
【００３１】
モンテ−カルロ・シミュレーションは、上述の最外センサ法は、反復レンベンバーグ−マルクアルト・アルゴリズムと比較して10％未満だけ正確性が低下する位置結果をもたらす。
【００３２】
図５に５０３で示された本発明の三辺測量の第２段階は、潜在的物体が実在物体に対応する可能性を合理的に推測する測定基準（metric）に従って潜在的物体のリストを区分けすなわち順序付けることである（以下、ランク基準と称する）。この目的のために多くの周知の数学的アルゴリズムがある。本発明の好適な一実施形態において、各潜在的物体の累積誤差が計算される。累積誤差は、特定の潜在的物体が基づく距離計測結果と、第１工程５０１で決定された潜在的物体の割り当てられた位置との間の差を代表する。より特定すると、累積誤差を生成する簡単であるが効果的なアルゴリズムは、誤差の二乗の合計（すなわちＳＳＥ）アルゴリズムである。この技法において、潜在的物体が基づく各距離計測結果と、対応するセンサからの潜在的物体の仮定距離（工程５０１で潜在的物体の割り当てられた位置から容易に決定される）との間の差が決定される。次に、各々が二乗される。最後に、総合計される。
【００３３】
特定の実施形態によっては、互いに対して計算されたＳＳＥ値を正規化する必要がさらにあり得る。例えば、いくつかの潜在的物体が３つの距離読み出しに基づき、いくつかは４個の距離読み出しに基づく、本明細書で説明した一実施形態において、３つの読み出しに基づく潜在的物体のＳＳＥは、４つの読み出しに基づく潜在的物体のＳＳＥと直接比較することができない。このため、ＳＳＥは、例えば潜在的物体が基づくセンサ読み出しの数によりＳＳＥを割ることにより、正規化することができる。
【００３４】
ＳＳＥ技法には多くの変形が可能である。上述したように最外の２個のセンサからの距離計測結果のみを使用して潜在的物体の位置を決定する本発明の好適な一実施形態において、測定基準は、潜在的物体の位置に対して内部センサ距離の二乗誤差の合計として計算される。各二乗誤差の項は、センサ計測分散で割ることにより、さらに正規化される。
【００３５】
この特定実施形態において、ランク測定基準は、各々が零平均であって単一分散を有する１個又は２個のランダム変数の合計になると考えることができる。各変数も正規で独立していると仮定するなら、ランク測定基準はカイ二乗分布を有する。具体的には、３センサの測定基準は（その１個の内部センサから）１自由度のカイ二乗分布を有するが、他方、４センサの測定基準は２自由度を有する。
【００３６】
３センサ潜在的物体及び４センサ潜在的物体の双方のランク測定基準は、同一の統計的分布を有すると利点がある。これにより、いずれかの種類を好みバイアス無く、測定基準を使用して物体を互いに直接比較することが可能になる。これを達成するために、３センサ物体のランク測定基準は、２自由度を有する等価なカイ二乗値にマッピングされる。マッピング機能は、多項近似により実施することができる。
【００３７】
次に、潜在的物体のリストが、最低測定基準から最高測定基準まで、すなわち最小誤差から最大誤差まで順序付けられる。この順序付けリストは、本質的には５０３の出力である。
【００３８】
除去は、三辺測量アルゴリズムの第３及び第４工程であり、図５では０５０で示されている。この段階は、潜在的には数百の潜在的物体を小さい数の実在物体に削減することを含む。工程５０５におけるこの減少が重要であることは明らかである。例えば、３個のセンサがあり、各センサは視野に５個の同じ実在物体のみを正確に検知する理想例を考えてみよう。任意の２個のセンサからの全ての距離の組合せが交差するように、５個の物体全てが配置されるとさらに仮定してみよう。従って、工程５０１，５０３で作成された順序付けリストには5x5x5=125個の潜在的物体がある。理想的には、除去段階５０５は、１２５個の潜在的物体のリストを５個の実在物体に減少させる。これは96％の減少である。
【００３９】
本発明に従った除去アルゴリズムは、実際には非常に簡単な数学である。最初に、リスト上の最高ランクの潜在的物体、例えば最低の累積誤差を有する潜在的物体が選択され、実在物体であると仮定する。より低いランクを有し、選択された物体が基づく任意の１以上の距離計測結果に基づく、リスト上の他の全ての潜在的物体は、偽物体として仮定され、潜在的物体リストから除去される。これら全ての物体が除去された後、リスト上の次に最高のランクの潜在的物体が仮定され、実在物体に対応すると仮定する。次に、再び、より低いランクを有し、選択された物体が基づく任意の１以上の距離計測結果に基づく、リスト上の他の全ての潜在的物体も、リストから除去される。リスト上の全ての物体が実在物体として選択されるか、リストから除去されるまで、この工程が続く。
【００４０】
上述の三辺測量アルゴリズムは、４個のセンサ２０１，２０３，２０５，２０７が人４０１及びポール４０３と対面する図４に示される例に適用された。このアルゴリズムは、図４に示される２つの物体を識別した。従って、このアルゴリズムは、この特定環境の完全に正確なマップを作成した。詳細には、ポール及び人の位置で点物体を正しく識別した。
【００４１】
この実験におけるポール４０３は、約76mmの塩化ビニル製のポールであった。このポールは、非金属材料であるため、小さなレーダ半径を有している。このポールは、距離半円２０３ａ，２０５ａ，２０７ａを生成する３個のセンサ２０３，２０５，２０７により観測されたのであって、左端のセンサ２０１には観測されていない。これはアンテナゲインの考慮のためであった。特に、左端のセンサ２０１は、そのルックアングルが特定のセンサの照準から最も遠いので、ポールに向かうアンテナゲインが最小である。
【００４２】
人４０１は、センサアレーに対して最も近い点物体である。人は、センサアレーに対していつも良好に画定された反射点である訳ではない。例えば、センサは、一方の脚、他方の脚、或いはベルトのバックルを検知するかもしれない。異なるセンサは、人の異なる部分を観測するかもしれない。図４のシナリオにおいて、人は４個のセンサ全てに観測された（距離半径２０１ｂ、２０３ｂ、２０５ｂ、２０７ｂを参照されたい）。しかし、１個のセンサ２０５は、人に対しては若干短距離２０５ｂを知らせた。三辺測量アルゴリズムは、人４０１を３センサ物体として識別し、任意の物体に属するような第４センサ距離読み取り２０５ｂに関係していない。
【００４３】
左から２番目のセンサ２０３は、二つの偽観測結果を生成した。一つは人及びポール２０３ｃの中間であり、もう一つはポール２０３ｄを超えている。センサは偽観測結果を知らせることがある。これは、電磁干渉、多経路干渉、又はセンサの不完全さにより生ずるのかも知れない。
【００４４】
これまで、２次元用途に主に関連して、全ての物体が点物体であると仮定する三辺測量技法を用いて、本発明を説明したが、これらは単に実施事項に過ぎない。本発明は、３次元環境にも他の形態の物体タイプに仮定しても容易に適用可能である。
【００４５】
高解像度レーダセンサアレーからの距離データを用いて物体を位置決めするために、新規な三辺測量が開発された。さらに、このアルゴリズムは、異なる自動車のシナリオから現実のデータを用いて物体を適当に解明することを明示した。
【００４６】
本発明の特定実施形態を説明したが、当業者には種々の変更、変形、改良が用にできよう。このような本発明の開示から明白であるような変更、変形、改良は、本明細書に明記していないくても本説明の一部をなすよう意図されており、本発明の真髄及び範囲内である。従って、上述の説明は例示のみのためであり、本発明を限定するものではない。本発明は、特許請求の範囲二定義されたもの及びその等価物にのみ限定される。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明に従ったセンサシステムを有する自動車の平面図である。
【図２】本発明の特定一実施形態に従ったインテリジェント自動車制御センサシステムのブロック図である。
【図３】理想化された単一の点物体に対する距離計測結果を示す図である。
【図４】第２環境における距離計測結果を示す図である。
【図５】本発明の一側面に従った作動を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４８】
１０１  自動車
１１１  物体
２０１，２０３，２０５，２０７  センサ
２０９  三辺測量プロセッサ
２１１  追跡プロセッサ
【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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【国際調査報告】
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