(57)【要約】【課題】物標の検出精度を向上させることが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、フィルタ処理部とを備える。生成部は、送信した電波が物標で反射した反射波に基づいて物標に対応する瞬時データを生成する。フィルタ処理部は、生成部によって生成された瞬時データに対して時系列フィルタリングを施すことによって物標に対応する物標データを生成する。また、フィルタ処理部は、前回の物標データに基づく今回の物標データの予測データに対して今回の瞬時データを割り当てることで、前回の物標データとの連続性をとる割り当て部を備える。割り当て部は、１つの今回の瞬時データに対して、複数の予測データを割り当て可能である。【選択図】図２
2019200079.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
送信した電波が物標で反射した反射波に基づいて前記物標に対応する瞬時データ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瞬時データに対して時系列フィルタリングを施すことによって前記物標に対応する物標データを生成するフィルタ処理部と、を備え、
前記フィルタ処理部は、
前回の前記物標データに基づく今回の前記物標データの予測データに対して今回の前記瞬時データを割り当てることで、前記前回の物標データとの連続性をとる割り当て部を備え、
前記割り当て部は、
１つの前記今回の瞬時データに対して、複数の前記予測データを割り当て可能であること
を特徴とする物標検出装置。
【請求項２】
前記フィルタ処理部は、
前記予測データに対応する所定の割り当て範囲内にある前記今回の瞬時データそれぞれについて、当該予測データとの関係性を評価した評価指標を算出する指標算出部をさらに備え、
前記割り当て部は、
前記指標算出部によって算出された前記評価指標に基づいて第１の割当条件により前記瞬時データに割り当てられなかった前記予測データを、他の前記予測データが割り当てられた前記瞬時データに対して第２の割当条件により重複して割り当てること
を特徴とする請求項１に記載の物標検出装置。
【請求項３】
前記フィルタ処理部は、
前記割り当て部により前記今回の瞬時データの割当先となった複数の前記予測データそれぞれに対応する前記今回の物標データを生成する物標データ生成部をさらに備えること
を特徴とする請求項１または２に記載の物標検出装置。
【請求項４】
前記時系列フィルタリングは、
前記瞬時データに対して所定数の粒子データを割り当てるパーティクルフィルタであり、
前記フィルタ処理部は、
前記瞬時データに基づいて前記所定数の粒子データに対して所定の重みを付与する重み付け部と、
前記所定数の粒子データのうち、前記重み付け部により付与された前記重みが所定の閾値未満である前記粒子データを再配置するリサンプリング部と、をさらに備え、
前記リサンプリング部は、
前記１つの今回の瞬時データに対して、前記複数の予測データが割り当てられた場合、当該瞬時データと当該複数の予測データそれぞれとの相対的な関係性に基づいて前記所定の閾値を決定すること
を特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の物標検出装置。
【請求項５】
前記フィルタ処理部は、
前記１つの今回の瞬時データが過去の所定周期以上に亘って同一の複数の前記前回の物標データと連続性がとられていた場合、前記複数の前回の物標データから前記今回の物標データの代表値を生成すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の物標検出装置。
【請求項６】
送信した電波が物標で反射した反射波に基づいて前記物標に対応する瞬時データ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瞬時データに対して時系列フィルタリングを施すことによって前記物標に対応する物標データを生成するフィルタ処理工程と、を含み、
前記フィルタ処理工程は、
前回の前記物標データに基づく今回の前記物標データの予測データに対して今回の前記瞬時データを割り当てることで、前記前回の物標データとの連続性をとる割り当て工程を含み、
前記割り当て工程は、
１つの前記今回の瞬時データに対して、複数の前記予測データを割り当て可能であること
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、例えば車両の周囲へ電波を送信し、送信した電波が物標で反射した反射波に基づいて物標を検出する物標検出装置が知られている。物標検出装置には、例えば、物標の反射点である瞬時データに対して時系列フィルタリングを施すことによって物標データを生成するものがある（例えば、特許文献１参照）。また、かかる時系列フィルタリングでは、例えば、今回の瞬時データに対して前回の物標データを割り当てることで、前回の物標データと連続性をとる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−２１０１５７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、上記した従来技術には、物標の検出精度を向上させるうえで更なる改善の余地があった。具体的には、従来は、１つの瞬時データに対して１つの物標データを割り当てるため、物標データよりも瞬時データの数が少ない場合、いわゆる物標データによる瞬時データの取り合いが起こるおそれがあった。かかる取り合いが起こると、物標データの入れ替わりが起きてしまい、物標検出の信頼性が低下するおそれがあった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、物標の検出精度を向上させることが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、フィルタ処理部とを備える。前記生成部は、送信した電波が物標で反射した反射波に基づいて前記物標に対応する瞬時データを生成する。前記フィルタ処理部は、前記生成部によって生成された前記瞬時データに対して時系列フィルタリングを施すことによって前記物標に対応する物標データを生成する。また、前記フィルタ処理部は、前回の前記物標データに基づく今回の前記物標データの予測データに対して今回の前記瞬時データを割り当てることで、前記前回の物標データとの連続性をとる割り当て部を備える。前記割り当て部は、１つの前記今回の瞬時データに対して、複数の前記予測データを割り当て可能である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、物標の検出精度を向上させることができる。
【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、実施形態に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、信号処理部の前段処理から信号処理部におけるピーク抽出処理までの処理説明図である。
【図４Ａ】図４Ａは、角度推定処理の処理説明図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、ペアリング処理の処理説明図（その１）である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、ペアリング処理の処理説明図（その２）である。
【図５】図５は、割り当て部による複数割り当て処理を示す図である。
【図６】図６は、物標データの代表値の生成処理を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る物標検出装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施形態に係る割り当て部が実行する割り当て処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、物標データ生成部が実行する代表値の生成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。なお、以下では、物標検出装置がＦＭ−ＣＷ（Frequency  Modulated  Continuous  Wave）方式である場合を例に挙げて説明するが、物標検出装置は、例えばＦＣＭ（Fast-Chirp  Modulation）方式といった他の方式であってもよい。
【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、実施形態に係る物標検出装置１を搭載した自車両ＭＣと、自車両ＭＣの前方に位置する他車両ＬＣとを示している。
【００１１】
図１Ａに示すように、物標検出装置１は、例えば自車両ＭＣのフロントグリル内等に搭載され、自車両ＭＣの進行方向に存在する物標（例えば、他車両ＬＣ等）を検出する。なお、物標検出装置１の搭載箇所は、例えばフロントガラスやリアグリル、左右の側部（例えば、左右のドアミラー）等他の箇所に搭載されてもよい。
【００１２】
また、図１Ａに示すように、物標検出装置１は、自車両ＭＣの周囲に送信した電波が他車両ＬＣで反射した反射波に基づいて物標に対応する瞬時データ１００を生成する（ステップＳ１）。瞬時データ１００には、例えば、自車両ＭＣへの向きの相対速度や、自車両ＭＣと瞬時データ１００までの距離、瞬時データ１００の角度といった情報が含まれる。
【００１３】
また、物標検出装置１は、生成した瞬時データ１００に対して時系列フィルタリングを施す（ステップＳ２）ことによって物標に対応する物標データを生成する。時系列フィルタリングは、例えば、パーティクルフィルタや、カルマンフィルタ等の既知の時系列フィルタリングを採用可能である。なお、以下では、時系列フィルタリングは、パーティクルフィルタである場合を例に挙げて説明する。
【００１４】
図１Ｂでは、時系列フィルタリングにおける連続性をとる処理を示している。図１Ｂには、前回の周期の物標データ（以下、前回の物標データ）５０ａ，５０ｂと、前回の物標データ５０ａ，５０ｂから予測される今回の周期の予測データ（以下、今回の予測データ）６０ａ，６０ｂと、今回の周期の瞬時データ（以下、今回の瞬時データ）１００とを示している。なお、前回の物標データ５０ａ，５０ｂから今回の予測データ６０ａ，６０ｂを予測する予測処理の詳細は後述する。
【００１５】
時系列フィルタリングでは、今回の瞬時データ１００に対して予測データ６０ａ，６０ｂを割り当てることで前回の物標データ５０ａ，５０との連続性をとる。
【００１６】
ここで、従来の物標検出方法について説明する。従来の物標検出方法では、１つの瞬時データに対して１つの予測データを割り当てていた。このため、予測データよりも瞬時データの数が少ない場合、いわゆる予測データによる瞬時データの取り合いが起こるおそれがあった。かかる取り合いが起こると、瞬時データに対して割り当てられる予測データが入れ替わるおそれがあり、物標検出の信頼性が低下するおそれがあった。このように、従来は、物標の検出精度を向上させるうえで更なる改善の余地があった。
【００１７】
そこで、実施形態に係る物標検出方法では、１つの瞬時データ１００に対して複数の予測データ６０ａ，６０ｂを割り当て可能とした。具体的には、実施形態に係る物標検出装置１は、１つの今回の瞬時データ１００に対して、複数の予測データ６０ａ，６０ｂを割り当て可能にする。
【００１８】
そして、実施形態に係る物標検出装置１は、割り当てた１つの今回の瞬時データ１００に基づいて２つの予測データ６０ａ，６０ｂそれぞれに対応する２つの今回の物標データを生成する。
【００１９】
これにより、予測データ６０ａ，６０ｂによる瞬時データ１００の取り合いが起こらなくなることにより、予測データ６０ａ，６０ｂの入れ替わりが起きなくなる。すなわち、実施形態に係る物標検出方法によれば、物標の検出精度を向上させることができる。
【００２０】
なお、図１Ｂに示す例では、１つの瞬時データ１００に対して２つの予測データ６０ａ，６０ｂを割り当てる場合を示したが、１つの瞬時データ１００に対して割り当てる予測データ６０ａ，６０ｂの数は３つ以上であってもよい。
【００２１】
また、以下では、複数の予測データ６０ａ，６０ｂや、複数の物標データ５０ａ，５０ｂ、割り当て範囲Ｒａ，Ｒｂを区別しない場合、それぞれ予測データ６０や、物標データ５０、割り当て範囲Ｒと記載する場合がある。
【００２２】
次に、図２を参照して、実施形態に係る物標検出装置１の構成について詳細に説明する。図２は、実施形態に係る物標検出装置１の構成を示すブロック図である。なお、図２では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００２３】
換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。
【００２４】
図２に示すように、物標検出装置１は、送信部１０と、受信部２０と、処理部３０とを備える。物標検出装置１は、自車両ＭＣの挙動を制御する車両制御装置２に接続される。
【００２５】
かかる車両制御装置２は、物標検出装置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。
【００２６】
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、後述する送受信制御部３１の制御により、三角波で周波数変調されたミリ波を送信するための変調信号を生成する。発振器１２は、かかる信号生成部１１によって生成された変調信号に基づいて送信信号を生成し、送信アンテナ１３へ出力する。なお、図２に示すように、発振器１２によって生成された送信信号は、後述するミキサ２２に対しても分配される。
【００２７】
送信アンテナ１３は、発振器１２からの送信信号を送信波へ変換し、かかる送信波を自車両ＭＣの外部へ出力する。送信アンテナ１３が出力する送信波は、三角波で周波数変調された連続波である。送信アンテナ１３から自車両ＭＣの外部、たとえば前方へ送信された送信波は、他車両ＬＣ等の物標で反射されて反射波となる。
【００２８】
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２１と、複数のミキサ２２と、複数のＡ／Ｄ変換部２３とを備える。ミキサ２２およびＡ／Ｄ変換部２３は、受信アンテナ２１ごとに設けられる。
【００２９】
各受信アンテナ２１は、物標からの反射波を受信波として受信し、かかる受信波を受信信号へ変換してミキサ２２へ出力する。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。
【００３０】
受信アンテナ２１から出力された受信信号は、図示略の増幅器（たとえば、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、分配された送信信号と、受信アンテナ２１から入力される受信信号との一部をミキシングし不要な信号成分を除去してビート信号を生成し、Ａ／Ｄ変換部２３へ出力する。
【００３１】
ビート信号は、送信波と反射波との差分波であって、送信信号の周波数（以下、「送信周波数」と記載する）と受信信号の周波数（以下、「受信周波数」と記載する）との差となるビート周波数を有する。ミキサ２２で生成されたビート信号は、Ａ／Ｄ変換部２３でデジタル信号に変換された後に、処理部３０へ出力される。
【００３２】
処理部３０は、送受信制御部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３２ａと、フィルタ処理部３２ｂとを備える。
【００３３】
記憶部３３は、履歴データ３３ａを記憶する。履歴データ３３ａは、信号処理部３２が実行する一連の信号処理における物標データ５０の履歴や、瞬時データ１００の履歴を含む情報である。
【００３４】
処理部３０は、たとえば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、記憶部３３に対応するＲＯＭ（Read  Only  Memory）やＲＡＭ（Random  Access  Memory）、レジスタ、その他の入出力ポートなどを含むマイクロコンピュータであり、物標検出装置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、送受信制御部３１および信号処理部３２として機能する。なお、送受信制御部３１および信号処理部３２は全部をＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアで構成することもできる。
【００３６】
送受信制御部３１は、信号生成部１１を含む送信部１０、および、受信部２０を制御する。信号処理部３２は、一連の信号処理を周期的に実行する。つづいて信号処理部３２の各構成要素について説明する。
【００３７】
生成部３２ａは、瞬時データ１００を生成する。具体的には、生成部３２ａは、周波数解析処理と、ピーク抽出処理と、瞬時データ生成処理とを行うことで、瞬時データ１００を生成する。
【００３８】
周波数解析処理では、各Ａ／Ｄ変換部２３から入力されるビート信号に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast  Fourier  Transform）処理（以下、「ＦＦＴ処理」と記載する）を行う。かかるＦＦＴ処理の結果は、ビート信号の周波数スペクトルであり、ビート信号の周波数ごと（周波数分解能に応じた周波数間隔で設定された周波数ビンごと）のパワー値（信号レベル）である。
【００３９】
ピーク抽出処理では、周波数解析処理によるＦＦＴ処理の結果においてピークとなるピーク周波数を抽出する。なお、ピーク抽出処理では、後述するビート信号の「ＵＰ区間」および「ＤＮ区間」のそれぞれについてピーク周波数を抽出する。
【００４０】
瞬時データ生成処理では、ピーク抽出処理において抽出されたピーク周波数のそれぞれに対応する反射波の到来角度とそのパワー値を算出する角度推定処理を実行する。なお、角度推定処理の実行時点で、到来角度は、物標が存在すると推定される角度であることから、以下では「推定角度」と記載する場合がある。
【００４１】
また、瞬時データ生成処理では、算出した推定角度とパワー値との算出結果に基づいて「ＵＰ区間」および「ＤＮ区間」それぞれのピーク周波数の正しい組み合わせを判定するペアリング処理を実行する。
【００４２】
また、瞬時データ生成処理では、判定した組み合わせ結果から各物標の自車両ＭＣに対する距離および自車両ＭＣへの向きの相対速度を算出する。また、瞬時データ処理では、算出した各物標の推定角度、距離および相対速度を、最新周期（最新スキャン）分の瞬時データ１００としてフィルタ処理部３２ｂへ出力するとともに、記憶部３３の履歴データ３３ａとして記憶する。
【００４３】
説明を分かりやすくするために、信号処理部３２の前段処理から信号処理部３２におけるここまでの処理の流れを図３〜図４Ｃに示す。図３は、信号処理部３２の前段処理から生成部３２ａにおけるピーク抽出処理までの処理説明図である。
【００４４】
また、図４Ａは、角度推定処理の処理説明図である。また、図４Ｂおよび図４Ｃは、ペアリング処理の処理説明図（その１）および（その２）である。なお、図３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。以下では、かかる各領域を順に、上段、中段、下段と記載する。
【００４５】
図３の上段に示すように、送信信号ｆｓ（ｔ）は、送信アンテナ１３から送信波として送出された後、物標において反射されて反射波として到来し、受信アンテナ２１において受信信号ｆｒ（ｔ）として受信される。
【００４６】
このとき、図３の上段に示すように、受信信号ｆｒ（ｔ）は、自車両ＭＣと物標との距離に応じて、送信信号ｆｓ（ｔ）に対して時間差Ｔだけ遅延している。この時間差Ｔと、自車両ＭＣおよび物標の相対速度に基づくドップラー効果とにより、ビート信号は、周波数が上昇する「ＵＰ区間」の周波数ｆｕｐと、周波数が下降する「ＤＮ区間」の周波数ｆｄｎとが繰り返される信号として得られる（図３の中段参照）。
【００４７】
図３の下段には、かかるビート信号を周波数解析処理においてＦＦＴ処理した結果を、「ＵＰ区間」側および「ＤＮ区間」側のそれぞれについて模式的に示している。
【００４８】
図３の下段に示すように、ＦＦＴ処理後には、「ＵＰ区間」側および「ＤＮ区間」側のそれぞれの周波数領域における波形が得られる。ピーク抽出処理では、かかる波形においてピークとなるピーク周波数を抽出する。
【００４９】
たとえば、図３の下段に示した例の場合、ピーク抽出閾値が用いられ、「ＵＰ区間」側においては、ピークＰｕ１〜Ｐｕ３がそれぞれピークとして判定され、ピーク周波数ｆｕ１〜ｆｕ３がそれぞれ抽出される。
【００５０】
また、「ＤＮ区間」側においては、同じくピーク抽出閾値により、ピークＰｄ１〜Ｐｄ３がそれぞれピークとして判定され、ピーク周波数ｆｄ１〜ｆｄ３がそれぞれ抽出される。
【００５１】
ここで、ピーク抽出処理により抽出した各ピーク周波数の周波数成分には、複数の物標からの反射波が混成している場合がある。そこで、瞬時データ生成処理では、各ピーク周波数のそれぞれについて方位演算する角度推定処理を行い、ピーク周波数ごとに対応する物標の存在を解析する。
【００５２】
なお、瞬時データ生成処理における方位演算は、たとえばＥＳＰＲＩＴ（Estimation  of  Signal  Parameters  via  Rotational  Invariance  Techniques）などの公知の到来方向推定手法を用いて行うことができる。
【００５３】
図４Ａは、瞬時データ生成処理の方位演算結果を模式的に示すものである。瞬時データ生成処理では、かかる方位演算結果の各ピークＰｕ１〜Ｐｕ３から、これらピークＰｕ１〜Ｐｕ３にそれぞれ対応する各物標（各反射点）の推定角度を算出する。また、各ピークＰｕ１〜Ｐｕ３の大きさがパワー値となる。瞬時データ生成処理では、図４Ｂに示すように、かかる角度推定処理を「ＵＰ区間」側および「ＤＮ区間」側のそれぞれについて行う。
【００５４】
そして、瞬時データ生成処理では、方位演算結果において、推定角度およびパワー値の近い各ピークを組み合わせるペアリング処理を行う。また、その組み合わせ結果から、瞬時データ生成処理では、各ピークの組み合わせに対応する各物標（各反射点）の距離および自車両ＭＣへの向きの相対速度を算出する。
【００５５】
距離は、「距離∝（ｆｕｐ＋ｆｄｎ）」の関係に基づいて算出することができる。相対速度は、「速度∝（ｆｕｐ−ｆｄｎ）」の関係に基づいて算出することができる。その結果、図４Ｃに示すように、自車両ＭＣに対する、各反射点ＲＰの推定角度、距離および相対速度の瞬時データ１００を示すペアリング処理結果が得られる。
【００５６】
図２に戻って、フィルタ処理部３２ｂについて説明する。図２に示すように、フィルタ処理部３２ｂは、予測部３２１ｂと、割り当て部３２２ｂと、重み付け部３２３ｂと、リサンプリング部３２４ｂと、物標データ生成部３２５ｂとを備える。
【００５７】
フィルタ処理部３２ｂは、生成部３２ａによって生成された瞬時データ１００に対して所定数の粒子データを割り当てるパーティクルフィルタを施すことによって、瞬時データ１００に対応する物標データ５０を生成する。
【００５８】
予測部３２１ｂは、パーティクルフィルタにおけるサンプル点（粒子データ）の予測処理を行う。具体的には、予測部３２１ｂは、最新の周期を時間ｔとし、時間ｔにおける粒子データの分布状態Ｘｔとした場合、前回の周期の時間ｔ−１の分布状態Ｘｔ−１に基づく確率密度関数に基づいてＮ個の粒子データを配置（サンプリング）する。つまり、予測部３２１ｂは、予測処理において、時間ｔ−１の粒子データから時間ｔにおいて瞬時データ１００が現れそうな領域に粒子データを分布させる。
【００５９】
なお、予測部３２１ｂは、新規の物標に対応する瞬時データ１００については、前回の周期の粒子データが存在しないため、所定の分布状態の粒子データを分布させる。
【００６０】
また、予測部３２１ｂは、前回の物標データ５０に基づいて今回の物標データ５０に対応する予測データ６０を生成する。具体的には、予測部３２１ｂは、前回の物標データ５０の実際の移動向きおよびかかる移動向きへの相対速度に基づいて予測データ６０を生成する。
【００６１】
割り当て部３２２ｂは、最新の周期における瞬時データ１００を、予測部３２１ｂの予測結果である最新の粒子データへ割り当てる処理を行う。具体的には、割り当て部３２２ｂは、予測部３２１ｂによって生成された今回の予測データ６０に対応する所定の割り当て範囲Ｒ内に存在する今回の瞬時データ１００に対して、予測データ６０および予測データ６０に対応する粒子データを割り当てる。
【００６２】
なお、割り当て部３２２ｂは、いずれの物標データ５０の割り当て範囲Ｒ内にも存在しない瞬時データ１００があった場合には、かかる瞬時データ１００を新規の物標として扱う。
【００６３】
また、割り当て部３２２ｂは、１つの今回の瞬時データ１００に対して、複数の予測データ６０を割り当て可能である。ここで、図５を用いて、複数割り当て処理について具体的に説明する。
【００６４】
図５は、割り当て部３２２ｂによる複数割り当て処理を示す図である。図５の上段では、２つの予測データ６０ａ，６０ｂと、４つの瞬時データ１００ａ〜１００ｄとを示している。なお、４つの瞬時データ１００ａ〜１００ｄのうち、３つの瞬時データ１００ａ〜１００ｃは、予測データ６０ａ，６０ｂの割り当て範囲Ｒａ，Ｒｂ内にあり、１つの瞬時データ１００ｄは、割り当て範囲Ｒａ，Ｒｂ外にあることとする。
【００６５】
また、図５の下段では、２つの予測データ６０ａ，６０ｂおよび４つの瞬時データ１００ａ〜１００ｄそれぞれの組み合わせについてのコスト値を示している。コスト値とは、割り当て部３２２ｂによって算出される指標であり、予測データ６０と瞬時データ１００との関係性を評価した評価値である。具体的には、コスト値は、例えば、自車両ＭＣまでの距離や、角度、相対速度等に基づいて算出される。なお、図５に示す例では、コスト値は、距離や、角度、相対速度が近い瞬時データ１００および予測データ６０の組み合わせほど低くなるようにしている。なお、瞬時データ１００ｄについては、予測データ６０ａ，６０ｂの割り当て範囲Ｒａ，Ｒｂ外にあるため、コスト値を上限である最大値に設定する。
【００６６】
図５の下段に示すように、割り当て部３２２ｂは、まず、コスト値に基づいて第１の割当条件により瞬時データ１００を予測データ６０へ割り当てる。具体的には、割り当て部３２２ｂは、各瞬時データ１００についてコスト値が最も低い予測データ６０が第１の割当条件を満たすとして、割り当てる。図５の下段示す例では、割り当て部３２２ｂは、第１の割当条件により、３つの瞬時データ１００ａ〜１００ｃに対して予測データ６０ａを割り当てる。
【００６７】
つまり、第１の割当条件では、予測データ６０ｂには、瞬時データ１００ａ〜１００ｄが１つも割り当てられない。かかる場合、割り当て部３２２ｂは、第１の割当条件により瞬時データ１００ａ〜１００ｃに割り当てられなかった予測データ６０ｂを、その予測範囲Ｒｂ内にあり、他の予測データ６０ａが割り当てられた瞬時データ１００ａ〜１００ｃに対して第２の割当条件により重複して割り当てる。
【００６８】
具体的には、割り当て部３２２ｂは、予測データ６０ｂのコスト値のうち、最も低いコスト値の瞬時データ１００ａを第２の割当条件を満たすとして、重複して割り当てる。つまり、割り当て部３２２ｂは、１つの瞬時データ１００ａに対して２つの予測データ６０ａ，６０ｂを割り当てる。
【００６９】
このように、瞬時データ１００および予測データ６０の距離や、角度、相対速度を考慮したコスト値により複数割り当て処理を行うことで、１つの瞬時データ１００に対して適切に複数の予測データ６０を割り当てることができる。また、第１の割当条件により割り当てられなかった予測データ６０について、第２の割当条件により割り当て処理を行うことで、すべての予測データ６０について瞬時データ１００を割り当てることができる。
【００７０】
図２に戻って重み付け部３２３ｂについて説明する。重み付け部３２３ｂは、割り当て部３２２ｂによる割り当て関係にある今回の瞬時データ１００および今回の予測データ６０に対応する粒子データそれぞれについて重みを付ける。
【００７１】
例えば、重み付け部３２３ｂは、今回の粒子データのうち、今回の瞬時データ１００に近い粒子の重みを大きくし、今回の瞬時データ１００から遠い粒子の重みを小さくする。なお、ここでいう「近い」および「遠い」は、マハラノビス距離が「近い」および「遠い」ことを指す。
【００７２】
また、重み付け部３２３ｂは、１つの瞬時データ１００に対して複数の予測データ６０が割り当てらた場合、１つの瞬時データ１００に基づいて、複数の予測データ６０それぞれの粒子データについて重みを付ける。
【００７３】
次に、リサンプリング部３２４ｂは、今回の粒子データそれぞれの重みに基づいて粒子データを再配置（リサンプリング）する。具体的には、リサンプリング部３２４ｂは、重みが小さい粒子データを瞬時データ１００の近く（重みが大きい）へ移動させる。より具体的には、リサンプリング部３２４ｂは、重みが所定の閾値未満の粒子データを重みが所定の閾値以上の粒子データへ再配置する。これにより、後述の物標データ生成部３２５ｂによって生成される物標データ５０を、予測データ６０よりも瞬時データ１００の近くへ寄せることができる。
【００７４】
なお、リサンプリング部３２４ｂは、１つの瞬時データ１００に対して、複数の予測データ６０が割り当てられていた場合、瞬時データ１００と複数の予測データ６０それぞれとの相対的な関係性に基づいて上記した閾値を決定する。具体的には、リサンプリング部３２４ｂは、複数の予測データ６０それぞれと、瞬時データ１００とのマハラノビス距離に基づいて閾値を決定する。
【００７５】
例えば、リサンプリング部３２４ｂは、瞬時データ１００とのマハラノビス距離が遠い予測データ６０については、上記した閾値を低くし、一方、マハラノビス距離が近い予測データ６０については、上記した閾値を高くする。例えば、リサンプリング部３２４ｂは、複数の予測データ６０のマハラノビス距離の差分に応じて、どの程度閾値を低く（あるいは高く）するかを決定してもよい。
【００７６】
つまり、リサンプリング部３２４ｂは、マハラノビス距離が近い予測データ６０に対応する物標データ５０については、瞬時データ１００へより近づくようにし、マハラノビス距離が遠い予測データ６０に対応する物標データ５０については、瞬時データ１００へ近づきにくくする。
【００７７】
これにより、例えば、瞬時データ１００に含まれるノイズ成分が比較的大きい場合等に、後述の物標データ生成部３２５ｂで生成される複数の物標データ５０すべてがかかる瞬時データ１００の近くへ寄ることを防止できるため、物標データ５０の連続性が不安定になることを防止できる。
【００７８】
物標データ生成部３２５ｂは、リサンプリング部３２４ｂによって再配置された今回の粒子データに基づいて確率密度関数を再計算し、再計算された確率密度関数の重心に基づいて物標データ５０を生成する。なお、物標データ生成部３２５ｂは、確率密度関数の重心に基づいて物標データ５０を生成したが、例えば、確率密度関数の平均に基づいて物標データ５０を生成してもよい。
【００７９】
また、物標データ生成部３２５ｂは、粒子データが割り当てられなかった瞬時データ１００を新規の物標として扱い、そのまま物標データとして出力する。すなわち。物標データ生成部３２５ｂは、新規の物標の場合、瞬時データ１００＝物標データとして出力する。
【００８０】
また、物標データ生成部３２５ｂは、１つの瞬時データ１００に対して、複数の予測データ６０が割り当てられた場合、複数の予測データ６０それぞれに対応する物標データ５０を生成する。これにより、瞬時データ１００よりも予測データ６０の数が多い場合であっても、すべての予測データ６０について連続性をとることができる。
【００８１】
また、物標データ生成部３２５ｂは、１つの瞬時データ１００に対して複数の予測データ６０が割り当てられた場合について、所定の条件を満たすと、複数の予測データ６０それぞれに対応する複数の物標データ５０について、物標データ５０の代表値を生成する。そして、物標データ生成部３２５ｂは、かかる代表値を車両制御装置２へ出力する。
【００８２】
ここで、図６を用いて、物標データ生成部３２５ｂによる物標データ５０の代表値の生成処理について説明する。図６は、物標データ５０の代表値の生成処理を示す図である。
【００８３】
図６では、最新の周期に相当する時間ｔと、時間ｔの１つ前の時間ｔ−１と、時間ｔ−１の１つ前の時間ｔ−２とにおける物標データ５０の生成処理を示している。また、図６では、１つの瞬時データ１００が過去の２周期に亘って同一の複数の物標データ５０ａ，５０ｂ（予測データ６０ａ，６０ｂ）と連続性がとられている場合を示している。なお、各符号のカッコ内には、対応する時間を示している。すなわち、瞬時データ１００（ｔ）は、時間ｔに得られた瞬時データ１００であることを示している。
【００８４】
図６に示すように、物標データ生成部３２５ｂは、時間ｔ−２から時間ｔの期間において、瞬時データ１００および２つの予測データ６０ａ，６０ｂの割り当て関係が連続した場合、時間ｔにおいて、複数の物標データ５０ａ，５０ｂの代表値５０ａｂを生成する。例えば、物標データ生成部３２５ｂは、複数の物標データ５０ａ，５０ｂの平均値を代表値５０ａｂとしてもよく、複数の物標データ５０ａ，５０ｂのいずれか一方を代表値５０ａｂとしてもよい。
【００８５】
つまり、物標データ生成部３２５ｂは、瞬時データ１００および複数の予測データ６０の割り当て関係の連続する周期数に応じて同一の物標である確率カウントを増やしていき、かかる確率カウントが所定の閾値以上となった場合に、複数の予測データ６０は同一の物標に由来する確率が高いとして、生成する複数の物標データ５０を１つの代表値５０ａｂとしてまとめる。これにより、同一の物標に対して複数の物標データ５０が生成され続けることを回避できる。
【００８６】
なお、物標データ生成部３２５ｂは、例えば、物標データ５０の状態に応じて上記した確率カウントの上昇幅を調整してもよい。例えば、物標データ生成部３２５ｂは、１つの瞬時データ１００に割り当てられた複数の予測データ６０それぞれの移動ベクトル（移動向きおよび相対速度）が異なる場合には、確率カウントを上昇させない、あるいは、上昇カウント数をごくわずかにする。つまり、複数の予測データ６０の移動ベクトルが異なる場合は、別物標である可能性が高いため、１つの瞬時データ１００を共有したとしても、代表値５０ａｂを生成しないようにする。これにより、異なる物標に由来する複数の物標データ５０から誤って代表値５０ａｂを生成することを防止できる。
【００８７】
なお、物標データ生成部３２５ｂは、１つの瞬時データ１００に割り当てられた複数の予測データ６０それぞれの移動ベクトルが類似していた場合、確率カウントの上昇カウント数を通常よりも大きくしてもよい。これにより、複数の物標データ５０をより早期に代表値５０ａｂにまとめることで、より早期に同一の物標として検出することができる。
【００８８】
また、例えば、物標データ生成部３２５ｂは、複数の物標データ５０の過去の位置が所定距離以上離れていた場合には、１つの瞬時データ１００を共有したとしても、確率カウントの上昇カウント数をごくわずかにする。これにより、例えば、異なる物標が互いに接近することにより１つの瞬時データ１００を共有する場合等に、誤って代表値５０ａｂが生成されることを防止できる。
【００８９】
次に、図７を用いて、実施形態に係る物標検出装置１が実行する処理の処理手順について説明する。図７は、実施形態に係る物標検出装置１が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００９０】
図７に示すように、まず、生成部３２ａは、送信した電波が物標で反射した反射波に基づいて物標に対応する瞬時データ１００を生成する（ステップＳ１０１）。
【００９１】
つづいて、フィルタ処理部３２ｂの予測部３２１ｂは、前回の粒子データに基づいて今回の粒子データを予測する予測処理と、前回の物標データ５０に基づいて今回の物標データ５０に対応する予測データ６０を予測する予測処理を行う（ステップＳ１０２）。なお、フィルタ処理部３２ｂは、前回の粒子データが存在しない場合、前回の瞬時データ１００の相対速度に基づいて今回の粒子データを予測する。
【００９２】
つづいて、割り当て部３２２ｂは、今回の粒子データに今回の瞬時データ１００を割り当てる（ステップＳ１０３）。なお、割り当て部３２２ｂの具体的な処理手順については、図８で後述する。
【００９３】
つづいて、割り当て部３２２ｂは、今回の粒子データが割り当てられなかった瞬時データ１００の有無により新規の物標の有無を判定する（ステップＳ１０４）。割り当て部３２２ｂは、瞬時データ１００が新規の物標であった場合（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、新規の物標に対応する瞬時データ１００に対して所定の粒子データ（例えば、初期状態の粒子データ）を設定する（ステップＳ１０５）。
【００９４】
つづいて、重み付け部３２３ｂは、瞬時データ１００が新規の物標でなかった場合（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、瞬時データ１００に基づいて今回の粒子データそれぞれに重み付けを行う（ステップＳ１０６）。
【００９５】
つづいて、リサンプリング部３２４ｂは、重み付け部３２３ｂによる重み付けに基づいて今回の粒子データのリサンプリングを行う（ステップＳ１０７）。つづいて、物標データ生成部３２５ｂは、リサンプリングされた今回の粒子データの確率密度関数を更新し、かかる確率密度関数に基づいて物標データ５０を生成し（ステップＳ１０８）、処理を終了する。なお、物標データ生成部３２５ｂによる物標データ５０の代表値５０ａｂの生成処理については、図９で後述する。
【００９６】
次に、図８を用いて、実施形態に係る割り当て部３２２ｂが実行する割り当て処理の処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る割り当て部３２２ｂが実行する割り当て処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００９７】
図８に示すように、まず、割り当て部３２２ｂは、予測データ６０それぞれについて、割り当て範囲Ｒ内に存在する瞬時データ１００とのコスト値を算出する（ステップＳ２０１）。
【００９８】
つづいて、割り当て部３２２ｂは、算出したコスト値に基づいて、第１の割当条件により割り当て処理を行う（ステップＳ２０２）。例えば、割り当て部３２２ｂは、各瞬時データ１００について、コスト値が最も低い予測データ６０を第１の割当条件を満たす予測データ６０として割り当てる。
【００９９】
そして、割り当て部３２２ｂは、第１の割当条件により割り当てられない予測データ６０があるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。割り当て部３２２ｂは、第１の割当条件により割り当てられない予測データ６０があった場合（ステップＳ２０３，Ｙｅｓ）、第２の割当条件により重複して割り当てを行い（ステップＳ２０４）、割り当て処理を終了する。
【０１００】
一方、割り当て部３２２ｂは、第１の割当条件により割り当てられない予測データ６０がない場合（ステップＳ２０３，Ｎｏ）、すべての予測データ６０の割り当てが完了したため、割り当て処理を終了する。
【０１０１】
次に、図９を用いて、実施形態に係る物標データ生成部３２５ｂが実行する代表値５０ａｂの生成処理の処理手順について説明する。図９は、物標データ生成部３２５ｂが実行する代表値５０ａｂの生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０１０２】
図９に示すように、物標データ生成部３２５ｂは、割り当て部３２２ｂによって１つの瞬時データ１００に対して複数の予測データ６０を割り当てたか否かを判定する（ステップＳ３０１）。
【０１０３】
物標データ生成部３２５ｂは、１つの瞬時データ１００に対して複数の予測データ６０を割り当てられた場合（ステップＳ３０１，Ｙｅｓ）、割り当て関係にある瞬時データ１００および複数の予測データ６０の組み合わせが同一の物標である確率を示す確率カウントをアップする（ステップＳ３０２）。
【０１０４】
つづいて、物標データ生成部３２５ｂは、確率カウントが所定の閾値以上となったか否かを判定する（ステップＳ３０３）。物標データ生成部３２５ｂは、確率カウントが所定の閾値以上となった場合（ステップＳ３０３，Ｙｅｓ）、物標データ５０の代表値５０ａｂを生成し（ステップＳ３０４）、処理を終了する。
【０１０５】
一方、ステップＳ３０１において、物標データ生成部３２５ｂは、１つの瞬時データ１００に対して複数の予測データ６０を割り当てられなかった場合（ステップＳ３０１，Ｎｏ）、予測データ６０それぞれに対応する物標データ５０を生成し（ステップＳ３０５）、処理を終了する。
【０１０６】
また、ステップＳ３０３において、物標データ生成部３２５ｂは、確率カウントが所定の閾値未満であった場合（ステップＳ３０３，Ｎｏ）、処理をステップＳ３０５へ移行する。
【０１０７】
上述してきたように、実施形態に係る物標検出装置１は、生成部３２ａと、フィルタ処理部３２ｂとを備える。生成部３２ａは、送信した電波が物標で反射した反射波に基づいて物標に対応する瞬時データ１００を生成する。フィルタ処理部３２ｂは、生成部３２ａによって生成された瞬時データ１００に対して時系列フィルタリングを施すことによって物標に対応する物標データ５０を生成する。また、フィルタ処理部３２ｂは、前回の物標データ５０に基づく今回の物標データ５０の予測データ６０に対して今回の瞬時データ１００を割り当てることで、前回の物標データ５０との連続性をとる割り当て部３２２ｂを備える。割り当て部３２２ｂは、１つの今回の瞬時データ１００に対して、複数の予測データ６０を割り当て可能である。これにより、物標の検出精度を向上させることができる。
【０１０８】
上述した実施形態では、物標検出装置１は車両に設けられることとしたが、無論、車両以外の移動体、たとえば船舶や航空機などに設けられてもよい。
【０１０９】
また、上述した実施形態では、物標検出装置１の用いる到来方向推定手法の例にＥＳＰＲＩＴを挙げたが、これに限られるものではない。たとえばＤＢＦ（Digital  Beam  Forming）や、ＰＲＩＳＭ（Propagator  method  based  on  an  Improved  Spatial-smoothing  Matrix）、ＭＵＳＩＣ（Multiple  Signal  Classification）などを用いてもよい。
【０１１０】
また、上述した実施形態では、フィルタ処理部３２ｂは、パーティクルフィルタを用いた場合を示したが、用いる時系列フィルタリングは、パーティクルフィルタに限定されるものではなく、例えば、カルマンフィルタや、αβフィルタ等の時系列フィルタリングであってもよい。
【０１１１】
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】
【０１１２】
１    レーダ装置
３２    信号処理部
３２ａ  生成部
３２ｂ  フィルタ処理部
３３    記憶部
３３ａ  履歴データ
５０，５０ａ，５０ｂ    物標データ
６０，６０ａ，６０ｂ    予測データ
１００    瞬時データ
３２１ｂ  予測部
３２２ｂ  割り当て部
３２３ｂ  重み付け部
３２４ｂ  リサンプリング部
３２５ｂ  物標データ生成部
ＬＣ    他車両
ＭＣ    自車両
【図１Ａ】
2019200079.tif 000003
【図１Ｂ】
2019200079.tif 000004
【図２】
2019200079.tif 000005
【図３】
2019200079.tif 000006
【図４Ａ】
2019200079.tif 000007
【図４Ｂ】
2019200079.tif 000008
【図４Ｃ】
2019200079.tif 000009
【図５】
2019200079.tif 000010
【図６】
2019200079.tif 000011
【図７】
2019200079.tif 000012
【図８】
2019200079.tif 000013
【図９】
2019200079.tif 000014