(57)【要約】少なくとも１つの対象物（２１０：２２０，２２２；２３０）を検出する方法およびシステム（１００）、特に対象物の相対位置または相対速度など特有のパラメータを検出する方法およびシステムを提供する。検出すべき対象物（２１０：２２０，２２２；２３０）は空間的な寸法、例えばラテラル方向の広がりに関してクラシフィケーションされる。ここで、対象物の空間的な広がり、例えばラテラル方向の広がりは、距離分解能を有しかつ例えばフォワード運動手段に接して配置された少なくとも３つのセンサユニット（１０，１２，１４）によって検出される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの対象物（２１０：２２０，２２２；２３０）を検出する方法、例えば対象物の相対位置または相対速度など特有のパラメータを検出する方法において、
対象物（２１０：２２０，２２２；２３０）の空間的な広がり、例えばラテラル方向の広がりを、距離分解能を有しかつ例えばフォワード運動手段に配置された少なくとも３つのセンサユニット（１０，１２，１４）によって検出する
ことを特徴とする少なくとも１つの対象物を検出する方法。
【請求項２】
少なくとも１つのセンサユニット、有利には各センサユニットにより対象物（２１０：２２０，２２２；２３０）とそれぞれのセンサユニットとのあいだの少なくとも１つの距離値（ｄ１，ｄ２，ｄ３）を測定し、
測定された距離値（ｄ１，ｄ２，ｄ３）、例えば測定された最小距離値（ｄ１ｍｉｎ，ｄ２ｍｉｎ，ｄ３ｍｉｎ）に少なくとも１つのｎ次多項式
ｆ（ｚ）＝ａｚｎ＋ｂｚｎ＋．．．＋ｃ    ここでｎは１より大きい自然数
の係数（ａ，ｂ，ｃ）を割り当て、
前記係数（ａ，ｂ，ｃ）に対象物の空間的な広がり、例えばラテラル方向の広がりを表すモデル係数を割り当て、例えば前記係数（ａ，ｂ，ｃ）と対象物の空間的な広がり、例えばラテラル方向の広がりとを相関させる、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記係数（ａ，ｂ，ｃ）にモデル係数を割り当てることにより、対象物の空間的な広がり、例えばラテラル方向の広がりを
ｉ）少なくとも１つの点状の個別対象物（２１０）、または
ｉｉ）対称に配置された少なくとも２つの点状の個別対象物（２２０，２２２）、または
ｉｉｉ）ある程度の広がりを有する少なくとも１つの対象物（２３０）
の形状として識別し区別する、
請求項２記載の方法。
【請求項４】
測定された各距離値（ｄ１，ｄ２，ｄ３）を距離リスト（２０，２２，２４）のかたちにまとめ、距離リスト（２０，２２，２４）内のリフレクスクラスタ（３０）を識別する、請求項２または３記載の方法。
【請求項５】
前記係数（ａ，ｂ，ｃ）をトラッキングするために、
対象物（２１０：２２０，２２２；２３０）と各センサユニット（１０，１２，１４）とのあいだの各距離値（ｄ１，ｄ２，ｄ３）を連続的におよび／または時間ｔとの関数関係において測定し、
測定された距離値（ｄ１，ｄ２，ｄ３）に割り当てられる係数（ａ，ｂ，ｃ）および時間ｔにしたがって形成されたその導関数を定義された下方閾値の下方超過および／または定義された上方閾値の上方超過に応じてフィルタリングする、請求項２から４までのいずれか１項記載の方法。
【請求項６】
フィルタリングされた係数または時間ｔにしたがって形成されたその導関数から、対象物（２１０：２２０，２２２；２３０）の相対位置または相対速度を、各センサユニット（１０，１２，１４）の位置によって定義される少なくとも１つの基準点に関して計算する、請求項５記載の方法。
【請求項７】
点状の対象物に対するモデル係数を計算された相対位置で計算し、さらにフィルタリングされた係数（ａ，ｂ，ｃ）と比較して、目標対象物が点状の形状からどれだけ偏差しているかについての尺度を形成する、請求項６記載の方法。
【請求項８】
少なくとも１つの対象物（２１０：２２０，２２２；２３０）を検出するシステム、例えば対象物の相対位置または相対速度など特有のパラメータを検出するシステム（１００）において、
対象物（２１０：２２０，２２２；２３０）の空間的な広がり、例えばラテラル方向の広がりを検出するために、距離分解能を有する少なくとも３つのセンサユニット（１０，１２，１４）が例えばフォワード運動手段に配置されている
ことを特徴とする少なくとも１つの対象物を検出するシステム。
【請求項９】
少なくとも１つの対象物（２１０：２２０，２２２；２３０）に対するフォワード運動手段の距離および／または走行速度の適応制御装置において、
請求項１から７までのいずれか１項記載の少なくとも１つの対象物を検出する方法にしたがって動作するか、および／または請求項８記載の少なくとも１つの対象物を検出するシステム（１００）を備えている
ことを特徴とするフォワード運動手段の距離および／または走行速度の適応制御装置。
【請求項１０】
駐車支援または駐車補助、および／または
アダプティブクルーズコントロール（ＡＣＣ）などの距離および／または走行速度の自動制御装置を拡張したストップアンドゴーシステム、および／または
プレクラッシュセンシング、および／または
フォワード運動手段、例えば車両での死角検出に使用する
ことを特徴とする請求項１から７までのいずれか１項記載の少なくとも１つの対象物を検出する方法の使用、および／または請求項８または９記載の少なくとも１つの対象物を検出するシステム（１００）の使用。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
技術分野
本発明は、少なくとも１つの対象物を検出する方法およびシステム、例えば対象物の相対位置または相対速度など特有のパラメータを検出する方法およびシステムに関する。
【０００２】
従来の技術
距離分解能を有するセンサ（例えば２４ＧＨｚレーダーセンサ）を用いた従来の対象物の位置検出方法およびシステムは、主として点状の目標対象物のモデルを基礎としている。この場合入力量として２つ以上の距離分解能を有する２４ＧＨｚレーダーセンサから得られた距離リストが利用される。
【０００３】
独国特許出願公開第４２４２７００号明細書から、マイクロ波レーダーセンサを備えた対象物検出システムが公知である。このシステムによれば特に大きな距離を置いて車両前方を先行している対象物を検出することができる。このレーダーセンサは車両のセーフティシステムに寄与しており、つねに自車両と設定された角度範囲内にある先行車両との距離および相対速度に関する情報を処理している。
【０００４】
独国特許出願公開第１９６１６０３８号明細書からは、可変の送信角度で光ビームを送信する光送信機と角度分解能を有する光受信機とを備えた対象物検出システムが公知である。送信された光ビームは変調されており、光ビームの送受信の位相差から距離を求めることができ、また送信された光ビームの角度領域内であれば対象物の位置も求めることができる。
【０００５】
独国特許出願公開第１９６２２７７７号明細書からは、２つの対象物間の相対位置を自動検出するセンサシステムが公知である。従来のセンサシステムは角度に依存しないセンサと角度に依存するセンサとの組み合わせから成っている。角度に依存しないセンサおよび角度に依存するセンサを１つのセンサとして構成し、伝搬時間測定によって対象物までの距離を評価する。使用可能なセンサとしてレーダーセンサ、ＬＩＤＡＲセンサまたは超音波センサが提案されている。
【０００６】
角度に依存するセンサは光スイッチ（フォトインタラプタ）のかたちの光送信機および光受信機をジオメトリにしたがって配置することから形成される。共通の検出領域をカバーできるよう、各センサは空間的に密接に配置される。対象物に対する相対位置を求めるには、角度に依存しないセンサを用いて対象物までの距離を求め、さらに角度分解能を有するセンサを用いて対象物に対する角度を求める。対象物に対する距離および角度に基づいて対象物に対する相対位置が既知となる。こうした光送信機および光受信機の構成に代えて、三角法にしたがって共通に対象物に対する角度を求める２つのセンサを使用した手段も提案されている。
【０００７】
独国特許出願公開第１９９４９４０９号明細書からは、車両に配置された距離分解能を有する少なくとも２つのセンサを用いて対象物を検出する方法および装置が公知である。複数のセンサの検出領域は相互に部分的にオーバラップしている。この場合、検出された対象物の相対位置はセンサのオーバラップ検出領域に対して三角法にしたがって求められる。対象物を求める際に生じる見かけのオブジェクトはダイナミックな対象物観察によって求められる。
【０００８】
独国特許出願公開第１００１１２６３号明細書からは、さらに、特に車両用の対象物検出システムが公知である。ここでは複数の対象物検出器および／または複数の駆動モードが設けられており、種々の検出レンジおよび／または検出領域で検出が行われる。ここでは対象物検出器はレーダーセンサであり、第１の駆動モードでは小さな角度領域で大きな検出レンジが設定され、第２の駆動モードでは大きな角度領域で小さな検出レンジが設定される。
【０００９】
前述の従来のシステム、特に２４ＧＨｚレーダーセンサを用いた測定では、現実の測定対象物であれば複数の反射中心が検出され、各センサが同じ反射中心を検出しているのか否かが確認できない。
【００１０】
本発明の説明：課題、解決手段および利点
前述の従来技術手段の欠点および問題点から出発し、本発明は冒頭に言及した形式の方法およびシステムを提供して、検出すべき対象物をその空間的寸法、例えばラテラル方向の広がりに関してクラシフィケーションできるようにすることを課題とする。
【００１１】
この課題は、請求項１に記載された特徴を有する方法、および請求項８に記載された特徴を有するシステムを構成することにより解決される。本発明の他の有利な実施形態および実施態様は従属請求項に記載されている。
【００１２】
本発明の概念によれば、現実の測定対象物において複数の反射中心を検出することはできるが、これによって、各センサが同じ測定中心を検出していないか、また少なくとも３つの距離分解能センサを備えたセンサシステム内で空間的な寸法（例えばラテラル方向の広がり）に関する対象物のクラシフィケーションが行われたかが判然としない。３センサシステムでは、短時間の測定が有利にはトラッキングアルゴリズムによって補完され、必ずしも各センサユニットからそれぞれ距離値を形成する必要はない。３＋ｎ個のセンサを用いるセンサシステムでは３つの支持点があれば充分である。ここでは短時間の測定が有利にはトラッキングアルゴリズムによって補完される。
【００１３】
本発明のコンセプトは、レーダービームが主として面法線の方向へ反射されるという仮定および経験に基づいて、有利には既存の２４ＧＨｚセンサを使用するということである。
【００１４】
距離分解能を有するセンサを用いた対象物検出の分野の技術者には、本発明に関連して、特に点状の目標対象物と空間的に平面状の広がりを有する目標対象物とを区別することができる。この区別は少なくとも目標対象物の大きさの粗い示唆となり、特にプレクラッシュアプリケーションに対してＡＣＣ、駐車支援、またはストップアンドゴーの各システムに利用される。
【００１５】
本発明の１つの実施形態によれば、本発明の方法もシステムも、センサ装置に対して相対的に斜めに配置されており、空間的に広がりを持った対象物に対して拡張可能である。したがって空間的にある程度の広がりを有する対象物がセンサ装置に対して相対的にどのように配向されているかが求められ、ひいては潜在的な衝突対象物の基本トラジェクトリが求められる。これは特にプレクラッシュアプリケーションでの衝突角度の推定にとって重要である。
【００１６】
本発明はさらに、少なくとも１つの対象物に対するフォワード運動手段の距離および／または走行速度の適応制御装置に関する。ここで、この装置は前述の少なくとも１つの対象物を検出する方法にしたがって動作するか、および／または前述の少なくとも１つの対象物を検出するシステムを備えている。
【００１７】
本発明の距離および／または走行速度を適応制御するシステムでは、フォワード運動手段のドライバーの介入なしに、少なくとも１つの基準点、例えば少なくとも１つの基準対象物（例えば先行車両）または走行方向にある対象物に対して予め設定された距離および／または走行速度を制御することができる。これは相応にフォワード運動手段の環境や他のパラメータ（例えば気象条件および視界条件）を考慮することによって行われる。
【００１８】
この種の装置はアダプティブクルーズコントロールシステム（ＡＣＣシステム）と称される。ＡＣＣシステムは特に、ますます混雑の度合を増しているこんにちの交通量を鑑みると、充分にフレキシブルであって、走行状況に適切に応答できるものでなければならない。この点についても、本発明の対象物検出センサシステムを用いれば、各種の走行状況において制御に必要な測定データをプロセスに応じて取得できることが保証される。このようにして、例えばアウトバーン走行対応のＡＣＣシステム用のセンサ、つまり大きな検出角度と約１００ｍ〜１５０ｍのレンジとを有するレーダーセンサまたはＬＩＤＡＲセンサ（Light Detection and Ranging Sensorの略）が設けられる。
【００１９】
本発明はさらに、車両でのプレクラッシュセンシングにおける前述の少なくとも１つの対象物を検出する方法の使用、および／または前述の少なくとも１つの対象物を検出するシステムの使用に関する。
【００２０】
ここではセンサシステムにより検出された対象物（例えば他の車両）との潜在的な衝突のおそれがあるか否かが検出される。衝突しそうな場合には、さらに、どの程度の速度で衝突するか、衝突点がどこになるかが求められる。これらのデータが既知となることにより、車両のドライバーの生命を護るための貴重な数ミリ秒が得られる。つまりエアバッグやシートベルトテンショナーの駆動制御といった乗員保護措置を早めに準備することができる。
【００２１】
さらに本発明の方法およびシステムは、駐車支援システム、すなわち少なくとも３つのショートレンジ距離センサ、有利には超音波センサの設けられた駐車支援システム、死角検出システム、および／またはアダプティブクルーズコントロールなどの距離および／または走行速度の自動制御装置を拡張したストップアンドゴーシステムにも使用することができる。
【００２２】
図面の簡単な説明
本発明の他の実施形態、特徴および利点を図１〜図５に示された実施例に則して詳細に説明する。
【００２３】
図１のＡには第１の交通状況のモデル図が示されている。ここでは検出すべき対象物が車両のドライブチューブ（Fahrschlauch）の中央に存在しており、ドライブチューブの幅が破線で示されている。図１のＢにはＡの第１の交通状況に対応するパターンが３つのセンサユニットの距離リストとして示されている。図１のＣにはＡの第１の交通状況に対応して、点状の対象物での３つの異なる対象物位置、すなわちセグメントの各重心での位置に対するモデル係数が示されている。ここでセンサのゼロ点は（０，０）である。
【００２４】
図２のＡには第２の交通状況のモデル図が示されている。ここでは検出すべき２つの対象物が車両の長手軸線に対して対称に存在しており、ドライブチューブの幅が破線で示されている。図２のＢにはＡの第２の交通状況に対応するパターンが３つのセンサユニットの距離リストとして示されている。ここでクラスタ内の最小距離は２つの矢印によりマーキングされている。図２のＣにはＡの第１の交通状況に対応して点状の対象物での３つの異なる対象物位置、すなわちセグメントの各重心での位置に対するモデル係数が示されている。ここでセンサのゼロ点は（０，０）である。
【００２５】
図３のＡには第３の交通状況のモデル図が示されている。ここでは検出すべき対象物がある程度の空間的な広がりを持って車両の長手軸線に対して垂直方向に延在しており、ドライブチューブの幅が破線で示されている。図２のＢにはＡの第３の交通状況に対応するパターンが３つのセンサユニットの距離リストとして示されている。図３のＣにはＡの第１の交通状況に対応して点状の対象物での３つの異なる対象物位置、すなわちセグメントの各重心での位置に対するモデル係数が示されている。ここでセンサのゼロ点は（０，０）である。
【００２６】
図４には本発明の方法の第１の実施例がフローチャートのかたちで示されている。
【００２７】
図５には本発明の方法の第２の実施例がフローチャートのかたちで示されている。
【００２８】
図１〜図５に示された同じ構成ブロック、部材または特徴には同じ参照番号を付してある。
【００２９】
本発明の有利な実施例
以下に本発明の方法を３つのセンサユニット１０、１２、１４を備えたシステム１００の実施例に則して説明する。
【００３０】
３つのセンサユニット１０、１２、１４はそれぞれ相互に距離ｅを置いて配置されている。さらに図１〜図３には、それぞれ
１）点状の対象物２１０の距離分布（図１のＡ）、
２）Ｘ軸に対して対称に位置する２つの点状の対象物２２０、２２０の距離分布（図２のＡ）、
３）Ｘ軸に対して垂直の方向に平面的な広がりを有する対象物の距離分布（図３のＡ）
の典型的なかたちが示されている。
【００３１】
曲線ｆ（ｚ）、つまり係数ａ，ｂ，ｃの放物線（２次の多項式ｆ（ｚ）＝ａｚ２＋ｂｚ＋ｃ）を置き、ここでクラスタ３０のそれぞれの最小距離ｄ１ｍｉｎ，ｄ２ｍｉｎ，ｄ３ｍｉｎとすると、車両の長手軸線上の距離値により、
１）個々の対象物２１０に対しては上に開いた放物線が得られ（図１のＢ）、
２）車両の長手軸線に対して対称に位置する２つの対象物２２０、２２２に対しては下に開いた放物線が得られ（図２のＢ）、
３）Ｘ軸に対して垂直の方向に平面的な広がりを有する対象物２３０に対しては面法線の方向で各センサユニットの距離値が得られる（図３のＢ）。
【００３２】
これに関連して、図１〜図３のＢに示されているように、縦軸の値ｆ（ｚ）はそれぞれ最小距離値ｄ１ｍｉｎ，ｄ２ｍｉｎ，ｄ３ｍｉｎである。横軸の値ｚはレーダーとして構成されたセンサユニット１０、１２、１４に対して計算を簡単にする任意の値、例えばセンサユニット１０に対してｚ＝−１、センサユニット１２に対してｚ＝０、センサユニット１４に対してｚ＝１が選定される。このようにしてパターンを評価するモデルが３つのセンサユニット１０、１２、１４の距離リスト２０、２２、２４として典型的には点状の対象物２１０、２２０、２２２、またはある程度の広がりを有する対象物２３０として形成される。
【００３３】
図１〜図３のＣでは、対象物２１０〜２３０のそれぞれの位置を表す各放物線の係数ａ，ｂ，ｃが示されている。ここでは例えばｘ方向０ｍ＜ｘ＜７ｍ、ｙ方向−３．５ｍ＜ｙ＜３．５ｍの領域がセンサシステム１０、１２、１４に対して実験的に９個のセグメントに分割されている。
【００３４】
例えば点状の個別対象物２１０がｘ＝３．５ｍ、ｙ＝２．３３ｍの位置にある場合、第１の係数ａは正の値となり、第２の係数ｂは負の値となる。これは図１〜図３のＡに示されている第１の交通状況のコンステレーションである。ここでは係数ａは前述の多項式の最高次のｚ２にかかった係数であり、放物線は上方へ向かって開いたかたちとなる（図１のＢを参照）。
【００３５】
点状の対象物２２０、２２２がそれぞれｘ＝３．５ｍ、ｙ＝−２．３３ｍの位置にある場合、第１の係数ａは負の値となり、第２の係数ｂは０となって消えてしまう。これは図１〜図３のＢに示されている第２の交通状況のコンステレーションである。ここでは係数ａは前述の多項式の最高次のｚ２にかかった係数であり、放物線は下方へ向かって開いたかたちとなる（図２のＢを参照）。
【００３６】
図４、図５の２つの実施例からわかるように、本発明の方法により、測定データから計算される係数ａ，ｂ，ｃを特に相関によってモデルから得られたモデル係数に割り当てれば、
１）点状の個別対象物２１０
２）Ｘ軸に対して対称に位置する２つの点状の対象物２２０、２２２
３）ある程度の空間的な広がりを有する対象物２３０
のいずれかが判別される。
【００３７】
このために、図４の第１の実施例では、第１の方法ステップａ．１で３つのセンサユニット１０、１２、１４のそれぞれの距離リスト２０、２２、２４が読み出される。ここでは、第１の距離リスト２０は第１の距離値ｄ１に関しており、第２の距離リスト２２は第２の距離値ｄ２に関しており、第３の距離リスト２４は第３の距離値ｄ３に関している。これについては図１〜図３のＢを参照されたい。
【００３８】
その後、第２の方法ステップｂ．１で距離リスト２０、２２、２４のリフレクスクラスタ３０が識別され、次に第３の方法ステップｃ．１でクラスタ内のそれぞれの最小距離値ｄ１ｍｉｎ、ｄ２ｍｉｎ、ｄ３ｍｉｎから係数ａ，ｂ，ｃが計算される。
【００３９】
続いて第４の方法ステップｄ．１で係数ａ，ｂ，ｃのトラッキング（Tracken）が行われる。このときその値と時間ｔに依存する導関数とが物理的に有意な境界内に存在していなければならない。つまり言い換えれば、測定された距離値ｄ１，ｄ２，ｄ３に対応する係数ａ，ｂ，ｃと時間ｔに依存するその導関数とは、第４の方法ステップｄ．１で、定義された下方閾値の下方超過および／または定義された上方閾値の上方超過に応じてフィルタリングされる。
【００４０】
これにより次の第５の方法ステップｅ．１で
１）点状の個別対象物２１０
２）Ｘ軸に対して対称に位置する２つの点状の対象物２２０、２２０
３）ある程度の空間的広がりを有する対象物２３０
が、係数ａ，ｂ，ｃとモデルデータから得られたモデル係数とを相関させることにより判別される。
【００４１】
続く第６の方法ステップｆ．１では、それぞれの対象物２１０（図１のＡ〜Ｃ）、２２０、２２２（図２のＡ〜Ｃ）、２３０（図３のＡ〜Ｃ）の相対速度および位置がフィルタリングされた係数ａ，ｂ，ｃおよびその時間導関数から計算される。
【００４２】
本発明の方法の第１の実施例（図４）とは異なり、本発明の方法の図５の第２の実施例では、クラシフィケーションは点状の対象物のモデルデータに基づいてのみ行われる。その際に第６の方法ステップｆ．２で、対象物の位置がまずトラッキングされた放物線の係数ａ，ｂ，ｃから計算される。
【００４３】
さらに図４の第１の実施例に付加された第７の方法ステップｇ．２において、当該の位置での位相的な点状の対象物に対するモデル放物線係数が再計算される。トラッキングされた放物線の係数ａ，ｂ，ｃと再計算されたモデル放物線の係数との差から、本発明の方法の図５の第２の実施例では、続く第８の方法ステップｈ．２で点状の対象物からの差を表す尺度が形成される。これにより対象物の広がりに対する推論が得られる。
【００４４】
図５に示されている第２の実施例では、はじめの６つの方法ステップａ．２〜ｆ２が図４の第１の実施例のはじめの６つの方法ステップａ．１〜ｆ．１に相応している。ここで図５の第２の実施例の第５の方法ステップｅ．２ではもちろん
１）点状の個別対象物２１０
２）Ｘ軸に対して対称に位置する２つの点状の対象物２２０、２２０
の２つのみが判別されることになる。
【００４５】
さらに本発明ではモデルの拡張も可能であることを指摘しておく。センサシステム１０、１２、１４に対して相対的に斜めに位置する、ある程度の広がりを有する対象物にも適用することができる。
【００４６】
本発明の方法をインプリメンテーションしたシステム１００では、潜在的に制限されるファクタとして、
１）個別のセンサ１０、１２、１４の距離分解能
２）個別のセンサ１０、１２、１４の測定精度
３）センサシステム１０、１２、１４に対する近距離ｄ１、ｄ２、ｄ３の高いポテンシャル［なぜならここで説明した点状の個別対象物２１０の実施例で距離値ｄ１、ｄ２、ｄ３のあいだに大きな差が生じうるからである］、および／または４）レーダーセンサを使用する際のレーダー放射の後方散乱成分の一般的なフラクチュエーション［これは理想的なモデルデータを劣化させることがある。そのため例えば図５の第２の実施例によって形成される尺度の数を適切にフィルタリングしなければならない］
が考慮される。
【図面の簡単な説明】
【図１】
第１の交通状況と、これに対応するパターンの３つのセンサユニットの距離リストと、点状の対象物での３つの異なる対象物位置に対するモデル係数とを示す図である。
【図２】
第２の交通状況と、これに対応するパターンの３つのセンサユニットの距離リストと、点状の対象物での３つの異なる対象物位置に対するモデル係数とを示す図である。
【図３】
第３の交通状況と、これに対応するパターンの３つのセンサユニットの距離リストと、点状の対象物での３つの異なる対象物位置に対するモデル係数とを示す図である。
【図４】
本発明の方法の第１の実施例がフローチャートである。
【図５】
本発明の方法の第２の実施例がフローチャートである。
【符号の説明】
１００  システム
１０  第１のセンサユニット
１２  第２のセンサユニット
１４  第３のセンサユニット
２０  第１の距離値ｄ１に対する第１の距離リスト
２２  第２の距離値ｄ２に対する第２の距離リスト
２４  第３の距離値ｄ３に対する第３の距離リスト
３０  リフレクスクラスタ
２１０  点状の個別対象物
２２０、２２２  対称に配置された２つの点状の個別対象物
２３０  ある程度の広がりを有する対象物
ａ  第１の係数
ｂ  第２の係数
ｃ  第３の係数
ｄ１  第１の距離値
ｄ１ｍｉｎ  第１の最小距離値
ｄ２  第２の距離値
ｄ２ｍｉｎ  第２の最小距離値
ｄ３  第３の距離値
ｄ３ｍｉｎ  第３の最小距離値
ｅ  第１、第２、第３のセンサユニット相互間の距離
ｔ  時間
【図１Ａ】
2005512095.tif 000003
【図１Ｂ】
2005512095.tif 000004
【図１Ｃ】
2005512095.tif 000005
【図２Ａ】
2005512095.tif 000006
【図２Ｂ】
2005512095.tif 000007
【図２Ｃ】
2005512095.tif 000008
【図３Ａ】
2005512095.tif 000009
【図３Ｂ】
2005512095.tif 000010
【図３Ｃ】
2005512095.tif 000011
【図４】
2005512095.tif 000012
【図５】
2005512095.tif 000013
【国際調査報告】
2005512095.tif 000014
2005512095.tif 000015
2005512095.tif 000016
2005512095.tif 000017
2005512095.tif 000018
2005512095.tif 000019
2005512095.tif 000020
2005512095.tif 000021
2005512095.tif 000022