(57)【要約】      （修正有）【課題】物標の形状を正しく認識させること。【解決手段】レーダ装置は、生成部３３と、フィルタ処理部３４と、出力部３５とを備える。生成部は、送信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基づいて物標毎の代表データを生成する。出力部は、フィルタ処理部によって生成された代表データに対して、当該代表データの生成に用いられた瞬時データに基づく物標の形状データを付与した出力データを出力する。【選択図】図２
2019215281.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
送信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基づいて前記物標毎の代表データを生成するフィルタ処理部と、
前記フィルタ処理部によって生成された前記代表データに対して、当該代表データの生成に用いられた前記瞬時データに基づく前記物標の形状データを付与した出力データを出力する出力部と
を備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項２】
前記出力部は、
前記代表データとレーダ装置との相対的な位置関係が所定の変位内に収まっている期間において、当該期間内における前記瞬時データに基づいて前記形状データを生成すること
を特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
【請求項３】
前記出力部は、
今回の前記瞬時データと、過去の前記代表データを基準とする過去の前記瞬時データの位置関係を用いて、今回の前記代表データを基準に補正した当該過去の瞬時データとに基づいて前記形状データを生成すること
を特徴とする請求項１または２に記載のレーダ装置。
【請求項４】
前記出力部は、
前記代表データに基づいて推定される前記物標の路面に対する旋回量に応じて前記代表データに対応する過去の前記瞬時データを回転させて前記形状データを生成すること
を特徴とする請求項３に記載のレーダ装置。
【請求項５】
前記出力部は、
異なる位置に設けられた複数の送信部から送信された前記送信波と、前記複数の送信部とそれぞれ対を成す受信部によって受信された受信波とに基づく前記瞬時データに基づいて前記形状データを生成すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載のレーダ装置。
【請求項６】
前記フィルタ処理部は、
前記瞬時データに対して、所定数の粒子の分布を用いて解析を行うパーティクルフィルタを用いて前記代表データを生成し、
前記出力部は、
前記粒子の分布形状に基づいて前記形状データを生成すること
を特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載のレーダ装置。
【請求項７】
送信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基づいて前記物標毎の代表データを生成するフィルタ処理工程と、
前記フィルタ処理工程によって生成された前記代表データに対して、当該代表データの生成に用いられた前記瞬時データに基づく前記物標の形状データを付与した出力データを出力する出力工程と
を含むことを特徴とする物標データ出力方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーダ装置および物標データ出力方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、車両に搭載され、かかる車両から送信される送信波が物標で反射した反射波に基づいて物標を検出するレーダ装置がある。かかるレーダ装置では、同一物標に対応する瞬時データから当該物標に代表される一つの代表データを生成し、かかる代表データを出力する（例えば、特許文献１参照）。
【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、従来技術では、同一物標から複数の瞬時データを検出した場合であっても、１つの代表データのみが出力されるため、出力する代表データから物標の形状を正しく認識させることができない。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、物標の形状を正しく認識させることができるレーダ装置および物標データ出力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、実施形態に係るレーダ装置は、生成部と、フィルタ処理部と、出力部とを備える。前記生成部は、送信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。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基づいて前記物標毎の代表データを生成する。前記出力部は、前記フィルタ処理部によって生成された前記代表データに対して、当該代表データの生成に用いられた前記瞬時データに基づく前記物標の形状データを付与した出力データを出力する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、物標の形状を正しく認識させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１Ａ】図１Ａは、レーダ装置１の搭載例を示す図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、物標データ出力方法の概要を示す図である。
【図２】図２は、レーダ装置のブロック図である。
【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５Ａ】図５Ａは、出力データの具体例を示す図（その１）である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、出力データの具体例を示す図（その２）である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、出力データの具体例を示す図（その３）である。
【図６】図６は、レーダ装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、変形例に係る出力データの具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、本願の開示するレーダ装置および物標データ出力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、レーダ装置がＦＭ−ＣＷ（Frequency  Modulated  Continuous  Wave）方式である場合を例に挙げて説明するが、レーダ装置は、ＦＣＭ（Fast-Chirp  Modulation）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データ出力方法の概要について説明する。図１Ａは、レーダ装置の搭載例を示す図である。図１Ｂは、物標データ出力の概要を示す図である。図１Ａでは、実施形態に係るレーダ装置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、レーダ装置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、レーダ装置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、レーダ装置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。瞬時データ１００には、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の方向といった情報が含まれる。
【００１３】
また、レーダ装置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し、フィルタ値として物標に対応する物標データを生成する。これにより、物標データを追従（トラッキング）することが可能となる。
【００１４】
その後、レーダ装置１は、複数の物標データを同一物体の物標データとして１つに統合するグループ化を行い、代表データ５０を生成する。例えば、レーダ装置１は、検知位置および速度が所定範囲内で近い物標データを同一物体の物標データと見做し、かかる物標データから一つの代表データ５０を生成する。
【００１５】
しかしながら、複数の物標データを検出したとしても、１つの物標に対して１つの代表データ５０のみが出力される。このため、代表データ５０から物標の形状を認識させることができない。
【００１６】
そこで、実施形態に係る物標データ出力方法では、代表データ５０に物標の形状に関する形状データを付与した出力データＤｏを出力することで、物標の形状を正しく認識させることとした。
【００１７】
具体的には、図１Ｂに示すように、出力データＤｏは、代表データ５０に加えて、代表データ５０の生成に用いられた瞬時データ１００を含む。すなわち、実施形態に係る物標データ出力方法では、代表データ５０を生成するために用いた瞬時データ１００を物標の形状データとして再度利用する。
【００１８】
このように、実施形態に係る物標データ出力方法では、瞬時データ１００を物体の形状を示す形状データとして代表データ５０に付与することで、物標の形状を正しく認識させることが可能となる。なお、瞬時データ１００は、形状データの一例であり、形状を示すデータであれば、その他のデータであってもよい。
【００１９】
次に、図２を参照して、実施形態に係るレーダ装置１の構成について詳細に説明する。図２は、実施形態に係るレーダ装置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。
【００２０】
図２に示すように、レーダ装置１は、送信部１０と、受信部２０と、処理部３０とを備える。レーダ装置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。
【００２１】
車両制御装置２は、レーダ装置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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
ビート信号は、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、図示しない同期部によって受信アンテナ２１同士でタイミングを合わせた上で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。
【００２８】
処理部３０は、送受信制御部３１と、信号処理部３２と、記憶部３６とを備える。信号処理部３２は、生成部３３と、フィルタ処理部３４とを備える。
【００２９】
記憶部３６は、履歴データ３６ａを記憶する。履歴データ３６ａ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の履歴や、瞬時データ１００の履歴を含む情報である。
【００３０】
処理部３０は、たとえば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、記憶部３６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、レーダ装置１全体を制御する。
【００３１】
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。
【００３２】
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。続いて信号処理部３２の各構成要素について説明する。
【００３３】
生成部３３は、瞬時データ１００を生成する。具体的には、生成部３３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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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３４へ出力するとともに、記憶部３６の履歴データ３６ａとして記憶する。
【００３９】
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３３におけるピーク抽出処理までの処理説明図である。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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）。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
図２に戻って、フィルタ処理部３４について説明する。図２に示すように、フィルタ処理部３４は、予測部３４ａと、割当部３４ｂと、重み付け部３４ｃと、リサンプリング部３４ｄと、代表データ生成部３４ｅとを備える。
【００５３】
フィルタ処理部３４は、生成部３３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の分布を用いて解析を行う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を生成する。
【００５４】
パーティクルフィルタでは、物標の真の状態に対して複数の仮説を立てて解析を行う。仮説とは例えば位置や速度などの物標の状態に対する１つの仮定値である。例えば位置空間では、仮説は所定の分布で散布され、移動していく１つの粒子のように見えるため、ここでは仮説を粒子という。また、所定数の粒子をまとめて１つの仮説とした粒子群データを併せて用いる。例えば粒子群データは粒子の状態の平均値などであり、所定数の粒子の分布において最もあり得る１つの仮説ともいえる。
【００５５】
予測部３４ａは、粒子群データならびに粒子の予測処理を行う。具体的には、予測部３４ａは、最新の周期を時刻ｔとし、時刻ｔにおける粒子ならびに粒子群データの状態を、前回の周期の時刻ｔ−１の粒子並びに粒子群データを基に予測する。例えば速度、位置といった粒子並びに粒子群データの状態を基に、運動モデルと、測定周期ΔＴによって予測する手法などがある。つまり、予測部３４ａは、予測処理において、過去の粒子ならびに粒子群データの状態から時刻ｔにおける粒子ならびに粒子群データの状態を予測する。
【００５６】
割当部３４ｂは、最新の周期における瞬時データ１００を、予測部３４ａの予測結果である最新の粒子群データへ割り当てる処理を行う。具体的には、割当部３４ｂは、予測部３４ａによって生成された今回の粒子群データに対応する所定の割り当て範囲と、瞬時データ１００と粒子群データとの位置差、速度差などに基づき、今回の瞬時データ１００を、粒子群データへ割り当てる。
【００５７】
なお、割当部３４ｂは、いずれの物標データの割り当て範囲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。新規の物標は所定の処理を行った後、粒子群データが生成され、同時に粒子も付与される。所定の処理は測定周期をまたぐことも可能であり、例えば新規の物標に対して、簡易的に数周期の間連続性を評価して、ノイズなどで単発的に発生したものでないと確認した後に粒子群データを生成し、粒子を付与することもできる。
【００５８】
重み付け部３４ｃは、割当部３４ｂによって粒子群データに割り当てられた今回の瞬時データ１００に基づいて、粒子群データを形成する粒子それぞれについて重みを付ける。
【００５９】
例えば、重み付け部３４ｃは、今回の粒子のうち、今回の瞬時データ１００に類似する粒子の重みを大きくし、今回の瞬時データ１００から類似しない粒子の重みを小さくする。なお、ここでいう「類似」度合は、例えば位置差や速度差などを基に記述されるコスト関数の評価値などを指す。
【００６０】
次に、リサンプリング部３４ｄは、今回の粒子それぞれの重みに基づいて粒子を再配置（リサンプリング）する。具体的には、リサンプリング部３４ｄは、重みが小さい粒子を瞬時データ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３４ｄは、重みが所定の閾値未満の粒子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、予測によって生成した今回の粒子群データを、真値により近い可能性がある瞬時データによって補正できる。これにより、後述の代表データ生成部３４ｅによって生成される物標データをより高精度、すなわち、真値に近くになるように補正することができる。
【００６１】
代表データ生成部３４ｅは、物標データを生成し、かかる物標データを同一物標毎に集約した代表データ５０を生成する。具体的には、まず、代表データ生成部３４ｅは、リサンプリング部３４ｄによって再配置された今回の粒子に基づいて物標データを生成する。例えば、代表データ生成部３４ｅは、粒子の分布から確率密度関数を生成し、その重心に基づいて物標データを生成、あるいは、シンプルに各粒子の平均に基づいて物標データを生成する。なお、代表データによって、粒子群データが更新される。
【００６２】
続いて、代表データ生成部３４ｅは、複数の物標データを同一物標の物標データとして１つに統合するグループ化を行う。例えば、代表データ生成部３４ｅは、複数の物標データが所定範囲内に存在し、かつ、各物標データに含まれる各速度成分の差が所定値以下である場合に、各物標データを同一物標の物標データと見做し、グループ化を行う。
【００６３】
その後、代表データ生成部３４ｅは、グループ化した複数の物標データから代表データ５０を生成する。また、代表データ生成部３４ｅは、代表データ５０に物標の種別を対応付ける処理を行う。
【００６４】
代表データ生成部３４ｅは、相対速度に基づき、各物標を、先行車、静止物（静止車両を含む）、対向車に分類する。例えば、代表データ生成部３４ｅは、自車両ＭＣの速度と向きであって、この速度の大きさよりもより大きな相対速度の物標を「先行車」と分類する。
【００６５】
また、例えば、代表データ生成部３４ｅは、自車両ＭＣの速度と概ね逆向きである相対速度の物標を「静止物」と分類する。また、例えば、代表データ生成部３４ｅは、自車両ＭＣの速度と逆向きであって、この速度の大きさよりもより大きな相対速度の物標を「対向車」と分類する。
【００６６】
なお、代表データ生成部３４ｅは、自車両ＭＣの舵角や走行速度を含む走行情報を取得し、自車両ＭＣの走行速度および走行向きを算出することで、物標の対地速度を求めることで物標を分類することにしてもよい。
【００６７】
続いて、出力部３５について説明する。出力部３５は、フィルタ処理部３４によって生成された代表データ５０に対して、代表データ５０の生成に用いられた瞬時データ１００に基づく物標の形状データを付与した出力データＤｏを出力する。形状データは物標の形状を表すために任意の要素を用いることができる。何を使用するかはシステムの要求に応じて適宜決定するとよい。
【００６８】
例えば、点列で外形を表現する場合は、複数の瞬時データ１００の位置、すなわちＸ，Ｙ座標の組を出力するデータ構造とすることもできる。この場合、例えばＬＩＤＡＲなどにおける１レイヤーの測定データと類似のフォーマットなるため、出力先で行われる外形処理に類似のものを使用することができる。
【００６９】
他にも点列をまとめて直線やＬ字、四角形として形状を表現し、それらを特徴的に表す値を形状データとして出力することもできる。なお、形状データのデータフォーマットについては、他車両ＬＣの形状を示す画像データや、レーダ装置１を基準とする二次元座標系で他車両ＬＣの形状を示した座標データを用いるなど、車両制御装置２の仕様にあわせて適宜設定することが可能である。また、形状データを圧縮してから出力し、出力先（例えば、車両制御装置２）で圧縮された形状データを解凍して用いることにしてもよい。
【００７０】
図５Ａ〜図５Ｃは、出力データＤｏの具体例を示す図である。なお、以下に示す時刻ｔ−１や時刻ｔは、時間経過を示し、現在の時刻が時刻ｔであり、時刻ｔの前回スキャンが時刻ｔ−１であるものとする。
【００７１】
図５Ａに示すように、例えば、時刻ｔ−１における代表データ５０ａと時刻ｔにおける代表データ５０ｂとの距離ならびに方位に関する変化量が所定値以下である場合、時刻ｔにおける出力データＤｏには、代表データ５０ａに用いた瞬時データ１００ａおよび代表データ５０ｂの生成に用いた瞬時データ１００ｂに基づいて生成された形状データが含まれる。
【００７２】
すなわち、自車両ＭＣと他車両ＬＣとの相対的な距離ならびに方位の変化が所定値以下である期間において、かかる期間内における過去の瞬時データ１００に基づく、形状データが出力データＤｏに含まれる。
【００７３】
言い換えれば、自車両ＭＣ、すなわち、レーダ装置１と他車両ＬＣとの相対的な位置関係が所定の変位内に収まっている期間において、過去も含めた当該期間内における瞬時データに基づいて今回の形状データを生成する。
【００７４】
つまり、自車両ＭＣと他車両ＬＣとの相対的な位置変化が少ない場合、今回の瞬時データ１００ｂと併せて、過去の瞬時データ１００ａにも基づいて、今回の形状データを生成する。なお、形状データには、瞬時データ１００をそのまま用いてもよい。
【００７５】
これにより、時刻ｔにおいて、今回の瞬時データ１００ｂが少ない場合であっても、形状データをより精密に生成することが可能となる。例えば、瞬時データ１００ｂを今回の形状データに用いる場合には、形状データを構成するデータ数を増やすことが可能となり、より詳細な形状を認識させることが可能となる。なお、ここでは、自車両ＭＣを基準として過去の瞬時データ１００を今回の形状データに用いる場合を示したが、これに限定されるものではない。
【００７６】
また、図５Ｂに示すように、時刻ｔ−１における代表データ５０ａに対して代表データ５０ａを基準とする瞬時データ１００ａの相対的な位置関係を記憶しておき、かかる位置関係に基づいて過去の瞬時データ１００ａを補正し、形状データを生成することも可能である。
【００７７】
つまり、過去の代表データ５０ａと今回の代表データ５０ｂの位置が異なっていても、代表データ５０ｂと瞬時データ１００ａとの相対的な位置関係は過去と今回とで変化しない可能性が高い。したがって、今回、過去の瞬時データ１００ａそのものではなく、瞬時データ１００ａと代表データ５０ａの相対的な位置関係に基づいて、形状データを生成する。なお、形状データには相対的な位置関係に基づき補正した瞬時データ１００ｂをそのまま用いてもよい。
【００７８】
具体的には、図５Ｂに示すように、時刻ｔ−１における代表データ５０ａを基準とする各瞬時データ１００ａの位置座標を記憶しておき、時刻ｔの代表データ５０ｂを基準として各瞬時データ１００ａを配置する。
【００７９】
これにより、時刻ｔにおける出力データＤｏには、時刻ｔ−１における瞬時データ１００ａおよび時刻ｔにおける瞬時データ１００ｂが含まれる。すなわち、代表データ５０を基準として各瞬時データ１００の座標位置を記憶しておくことで、自車両ＭＣと他車両ＬＣとの相対距離や自車両ＭＣに対する他車両ＬＣの角度が変化した場合であっても、過去の瞬時データ１００ｂを今回の形状データの生成に用いることが可能となる。
【００８０】
したがって、かかる場合においても、より多くの瞬時データ１００を形状データの生成に用いることができるので、より詳細な形状を認識させることが可能となる。
【００８１】
また、かかる場合に、例えば、自車両ＭＣもしくは他車両ＬＣが旋回した場合、旋回量に応じて過去の瞬時データ１００を回転させることも可能である。つまり、上記の例は平行移動の場合であり、代表データ５０と瞬時データ１００との相対的な位置関係をそのまま使用したが、代表データ５０と瞬時データ１００との相対的な位置関係に対してさらに回転による補正を行ってもよい。
【００８２】
具体的には、図５Ｃに示すように、例えば、時刻ｔ−１から時刻ｔにかけて他車両ＬＣが旋回した場合、時刻ｔ−１の瞬時データ１００を他車両ＬＣの旋回量に基づいて回転させて時刻ｔの形状データを生成する。
【００８３】
かかる場合に、代表データ５０ｂに含まれる自車両ＭＣと他車両ＬＣの相対速度に関するベクトルから自車両ＭＣの実際の移動成分を示すベクトルを差し引いた他車両ＬＣの対地ベクトルに基づいて他車両ＬＣの旋回量を検出する。
【００８４】
すなわち、自車両ＭＣの旋回量を自車両ＭＣの舵角や走行速度に基づいて検出し、相対速度に基づくベクトルから自車両ＭＣの移動成分に基づくベクトルを差し引くことで、他車両ＬＣの旋回量を検出する。
【００８５】
これにより、自車両ＭＣと他車両ＬＣとの向きの変化、すなわち、自車両ＭＣおよび他車両ＬＣの旋回量を正確に算出することが可能となる。したがって、旋回に基づく過去の瞬時データ１００の誤差を少なくすることが可能となる。
【００８６】
言い換えれば、出力データＤｏに付与する形状データの確からしさを向上させることが可能となる。なお、ここまでの例では、時刻ｔ−１の瞬時データ１００ａを形状データに用いる場合について説明したが、時刻ｔ−１以前の瞬時データ１００を形状データに用いることも可能である。
【００８７】
また、他車両ＬＣの旋回量の検出方法は、上述の例に限られるものではない。例えば、レーダ装置１は、自車両ＭＣに搭載された他の装置から取得した情報に基づいて他車両ＬＣの旋回量を検出することにしてもよいし、あるいは、車車間通信等の無線通信を用いて他車両ＬＣから取得した情報に基づいて旋回量を検出することにしてもよい。
【００８８】
次に、図６を用いて実施形態に係るレーダ装置１が実行する処理手順について説明する。図６は、実施形態に係るレーダ装置１が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【００８９】
図６に示すように、まず、生成部３３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）。
【００９０】
続いて、フィルタ処理部３４の予測部３４ａ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、前回の物標データに基づいて今回の物標データに対応する予測データを予測する予測処理を行う（ステップＳ１０２）。なお、ここでの予測データとは、粒子および粒子群データを示す。
【００９１】
続いて、割当部３４ｂは、今回の粒子群データに今回の瞬時データ１００を割り当てる（ステップＳ１０３）。続いて、割当部３４ｂ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）。割当部３４ｂ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群データ（例えば、初期状態の粒子群データ）を設定する（ステップＳ１１１）。
【００９２】
続いて、重み付け部３４ｃ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Ｓ１０５）。
【００９３】
続いて、リサンプリング部３４ｄは、重み付け部３４ｃによる重み付けに基づいて今回の粒子群データのリサンプリングを行う（ステップＳ１０６）。続いて、代表データ生成部３４ｅは、リサンプリングされた今回の粒子群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を生成する（ステップＳ１０７）。
【００９４】
続いて、代表データ生成部３４ｅは、同一物標の物標データから代表データ５０を生成し（ステップＳ１０８）、出力部３５は、代表データ５０に形状データを付与した出力データＤｏを生成する（ステップＳ１０９）。
【００９５】
そして、出力部３５は、かかる出力データＤｏを出力して（ステップＳ１１０）、処理を終了する。
【００９６】
上述したように、実施形態に係るレーダ装置１は、生成部３３と、フィルタ処理部３４と、出力部３５とを備える。生成部３３は、送信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３４は、生成部３３によって生成された瞬時データに基づいて物標毎の代表データ５０を生成する。
【００９７】
出力部３５は、フィルタ処理部３４によって生成された代表データ５０に対して、当該代表データ５０の生成に用いられた瞬時データ１００に基づく物標の形状データを付与した出力データＤｏを出力する。したがって、実施形態に係るレーダ装置１によれば、物標の形状を正しく認識させることができる。
【００９８】
ところで、上述の実施形態では、１つのレーダ装置１によって生成された瞬時データ１００を用いて形状データを生成する場合について説明したが、複数のレーダ装置１によって生成された瞬時データ１００を統合して形状データを生成することも可能である。
【００９９】
図７は、変形例に係る出力データＤｏの具体例を示す図である。なお、ここでは、自車両ＭＣがそれぞれ異なる位置から自車両ＭＣの前方の物標を検出する複数のレーダ装置１Ａ〜１Ｃを備える場合について説明する。
【０１００】
例えば、図７に示すレーダ装置１Ａは、レーダ装置１Ａで生成した瞬時データ１００Ａに加えて、レーダ装置１Ｂおよびレーダ装置１Ｃによって生成された瞬時データ１００Ｂおよび瞬時データ１００Ｃに基づいて形状データを生成し、かかる形状データを含む出力データＤｏを出力することが可能である。
【０１０１】
図７に示す例では、レーダ装置１Ａが他車両ＬＣの後方に対応する瞬時データ１００Ａを生成し、レーダ装置１Ｂが他車両ＬＣの左側方に対応する瞬時データ１００Ｂを生成し、レーダ装置１Ｃが他車両ＬＣの右側方に対応する瞬時データ１００Ｃを生成した場合を示す。
【０１０２】
この場合に、レーダ装置１Ａは、例えば、瞬時データ１００Ａ〜１００Ｃのうち、同一物標に対応する瞬時データ１００を選択し、選択した瞬時データ１００Ａ〜１００Ｃを形状データとして代表データ５０に付与する。
【０１０３】
すなわち、代表データ５０に対して多様な角度からとらえた瞬時データ１００を形状データとして付与することが可能となる。このように、多様な角度からとらえた瞬時データ１００に基づいて形状データを生成することで、多様な角度からみた物標の形状を認識させることが可能となる。
【０１０４】
なお、ここでは、レーダ装置１Ａが他のレーダ装置１Ｂおよびレーダ装置１Ｃの瞬時データ１００を集約する場合について説明したが、レーダ装置１Ａ〜１Ｃの瞬時データ１００を集約するマイコンやＥＣＵを別途設けることにしてもよい。すなわち、出力部３５をレーダ装置１と別の筐体に設けることにしてもよい。
【０１０５】
また、例えば、レーダ装置１Ａに複数の送信部１０と複数の受信部２０とを備える構成とし、かかるレーダ装置１Ａによって瞬時データ１００Ｂや瞬時データ１００Ｃに対応する瞬時データ１００を生成することにしてもよい。
【０１０６】
また、上述した実施形態では、瞬時データ１００に基づいて形状データを生成する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、パーティクルフィルタで用いた粒子そのものや、粒子の分布を表す確率密度関数を用いて形状データを生成することにしてもよい。なお、例えば、粒子そのもの、または確率密度関数をそのまま形状データに用いることにしてもよいし、所定の形式に加工したものを形状データとすることにしてもよい。
【０１０７】
また、粒子群データをヒストグラム化し、各位置に対する物標の存在確率を形状データとして用いることにしてもよい。かかる場合であっても、物標の形状を正しく認識させることが可能である。なお、かかる存在確率の算出に、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ：Extended  Kalman  Filter）や無香料カルマンフィルタ（ＵＫＦ：Unscented  Kalman  Filter）等のカルマンフィルタを用いることにしてもよい。
【０１０８】
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】
【０１０９】
１    レーダ装置
３３    生成部
３４    フィルタ処理部
３４ａ  予測部
３４ｂ  割当部
３４ｃ  重み付け部
３４ｄ  リサンプリング部
３４ｅ  代表データ生成部
３５    出力部
５０    代表データ
１００    瞬時データ
Ｄｏ    出力データ
【図１Ａ】
2019215281.tif 000003
【図１Ｂ】
2019215281.tif 000004
【図２】
2019215281.tif 000005
【図３】
2019215281.tif 000006
【図４Ａ】
2019215281.tif 000007
【図４Ｂ】
2019215281.tif 000008
【図４Ｃ】
2019215281.tif 000009
【図５Ａ】
2019215281.tif 000010
【図５Ｂ】
2019215281.tif 000011
【図５Ｃ】
2019215281.tif 000012
【図６】
2019215281.tif 000013
【図７】
2019215281.tif 000014