(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサとメモリとを有し、物体を検出するセンサに接続された群トラッキング装置であって、
前記センサからの観測データを受け付けるセンサ情報入力部と、
前記観測データから移動物体を検出して当該移動物体の目標状態を推定する目標状態推定部と、
前記目標状態推定部で推定された目標状態を出力する目標情報出力部と、を含み、
前記目標状態推定部は、
複数の移動物体から構成される群を検出し、当該群の内部を複数のサブグループに分割し、これらサブグループの中心を算出し、前記サブグループの中心を屈曲点とする折れ線で接続し、折れ線の２つ目以降のサブグループの中心が一つ前のサブグループの中心に対して、時間的な遅延を持って追従していると仮定してサブグループの中心の目標状態を推定することを特徴とする群トラッキング装置。
【請求項２】
請求項１に記載の群トラッキング装置であって、
前記目標状態推定部は、
時間的な遅延を持って追従しているサブグループ同士は、サブグループ間の距離の誤差が所定の閾値以下になるような拘束条件を有することを特徴とする群トラッキング装置。
【請求項３】
請求項１に記載の群トラッキング装置であって、
前記目標状態は、
前記サブグループの中心の位置と、サブグループの中心の平均速度ベクトルとを含むことを特徴とする群トラッキング装置。
【請求項４】
請求項３に記載の群トラッキング装置であって、
前記目標状態推定部は、
前記複数の移動物体のそれぞれについて目標状態を演算し、前記サブグループと移動物体とを対応付けることを特徴とする群トラッキング装置。
【請求項５】
プロセッサとメモリとを有し、移動物体を検出するセンサに接続された計算機で移動物体を監視する群トラッキング方法であって、
前記計算機が、前記センサからの観測データを受け付ける第１のステップと、
前記計算機が、前記観測データから移動物体を検出し、複数の移動物体から構成される群を検出する第２のステップと、
前記計算機が、前記群の内部を複数のサブグループに分割し、これらサブグループの中心を算出し、前記サブグループの中心を屈曲点とする折れ線で接続し、折れ線の２つ目以降のサブグループの中心が一つ前のサブグループの中心に対して、時間的な遅延を持って追従していると仮定してサブグループの中心の目標状態を推定する第３のステップと、
前記計算機が、前記推定された目標状態を出力する第４のステップと、
を含むことを特徴する群トラッキング方法。
【請求項６】
請求項５に記載の群トラッキング方法であって、
前記第３のステップは、
時間的な遅延を持って追従しているサブグループ同士は、サブグループ間の距離の誤差が所定の閾値以下になるような拘束条件を有することを特徴とする群トラッキング方法。
【請求項７】
請求項５に記載の群トラッキング方法であって、
前記目標状態は、
前記サブグループの中心の位置と、サブグループの中心の平均速度ベクトルとを含むことを特徴とする群トラッキング方法。
【請求項８】
請求項７に記載の群トラッキング方法であって、
前記第３のステップは、
前記複数の移動物体のそれぞれについて目標状態を演算し、前記サブグループと移動物体とを対応付けることを特徴とする群トラッキング方法。
【請求項９】
プロセッサとメモリとを有し、移動物体を検出するセンサに接続された計算機で実行されるプログラムであって、
前記センサからの観測データを受け付ける第１のステップと、
前記観測データから移動物体を検出し、複数の移動物体から構成される群を検出する第２のステップと、
前記群の内部を複数のサブグループに分割し、これらサブグループの中心を算出し、前記サブグループの中心を屈曲点とする折れ線で接続し、折れ線の２つ目以降のサブグループの中心が一つ前のサブグループの中心に対して、時間的な遅延を持って追従していると仮定してサブグループの中心の目標状態を推定する第３のステップと、
前記推定された目標状態を出力する第４のステップと、
を前記計算機に実行させることを特徴するプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記第３のステップは、
前記時間的な遅延を持って追従しているサブグループ同士は、サブグループ間の距離の誤差が所定の閾値以下になるような拘束条件を有することを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記目標状態は、
前記サブグループの中心の位置と、サブグループの中心の平均速度ベクトルとを含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムであって、
前記第３のステップは、
前記複数の移動物体のそれぞれについて目標状態を演算し、前記サブグループと移動物体とを対応付けることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の移動目標が群を成す場合に適した、群トラッキング装置、群トラッキング方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
重要施設および重要地域の監視、災害地域の監視及び捜索または救護支援等、センサを用いて移動目標を監視するニーズがある。
【０００３】
特許文献１では、レーダによる観測データから、群（編隊）を成して飛行している複数の航空機目標を追尾し、航跡を推定する方法が開示されている。
【０００４】
複数の移動目標を対象にした航跡推定方法としては、ＭＨＴ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ、多重仮説相関方式）と呼ばれるフィルタが広く用いられ、その派生方式も数多く提案されている。ＭＨＴは複数の移動目標と観測データの対応関係について複数の仮説を保持しながら、個々の移動目標の航跡を推定するフィルタである。
【０００５】
多数の移動目標が互いに近接している場合、観測データと個々の移動目標の対応付けができないため、観測データの欠損が発生することがある。このような場合には、ＭＨＴにより、個々の移動目標の航跡を精度よく推定することは困難である。特許文献１では、複数の航空機が群を成して飛行していることを検出し、個々の移動目標の運動を群全体の平均と、平均からの差分で近似し、ＭＨＴに活用する方法が開示されている。
【０００６】
さらに、非特許文献１では、ＰＨＤ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ  Ｄｅｎｓｉｔｙ、確率仮説密度法）と呼ばれる移動目標の密度分布を推定するフィルタが提案されている。また、非特許文献２では、グループ化した群を拡張された１つの移動目標と見なして航跡を推定するフィルタ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  Ｏｂｊｅｃｔ  ａｎｄ  Ｇｒｏｕｐ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ、以下ＥＯＧＴと称す）が提案されている。
【０００７】
このように解像度の異なる複数の目標トラッキングフィルタが存在し、ＭＨＴは個々の目標の航跡を、ＰＨＤは目標密度分布の変化を、ＥＯＤＴは群全体としての航跡をそれぞれ推定するフィルタである。特許文献２では、これら解像度の異なるフィルタを相補的に利用することで、個々の移動目標の航跡を精度よく推定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特表２０００−５０５２０１号公報
【特許文献２】特開２０１４−１６９８６５号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】B. Vo, S. Singh, and A. Doucet: "Sequential Monte Carlo Methods for Multi-Target Filtering with Random Finite Sets", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol.41, No.4, 2005
【非特許文献２】J. W. Koch: "Bayesian Approach to Extended Object Cluster Tracking using Random Matrices", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol.44, No.3, 2008
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記のように、群に着目して個々の移動目標（または監視対象）の振る舞いを群全体の平均と、平均からの差分で近似しようとする方法が存在する。このような方法では、個々の移動目標が群全体と同じように振る舞うことが仮定されている。例えば、群を成す複数の車両が道路に沿って縦列走行している状況を想定した場合、曲がり角等で群全体と個々の移動目標の振る舞いが大きく異なり、群に着目した近似や推定を正確に行うことができないという問題が生じていた。
【００１１】
本発明は、上記のような状況を鑑みてなされたものであり、全体平均と異なる振る舞いをする群の航跡を推定する、群トラッキング装置、群トラッキング方法及びプログラム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】
【００１２】
本発明は、プロセッサとメモリとを有し、物体を検出するセンサに接続された群トラッキング装置であって、前記センサからの観測データを受け付けるセンサ情報入力部と、前記観測データから移動物体を検出して当該移動物体の目標状態を推定する目標状態推定部と、前記目標状態推定部で推定された目標状態を出力する目標情報出力部と、を含み、前記目標状態推定部は、複数の移動物体から構成される群を検出し、当該群の内部を複数のサブグループに分割し、これらサブグループの中心を算出し、前記サブグループの中心を屈曲点とする折れ線で接続し、折れ線の２つ目以降のサブグループの中心が一つ前のサブグループの中心に対して、時間的な遅延を持って追従していると仮定してサブグループの中心の目標状態を推定する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、全体平均と異なる振る舞いをする移動物体をサブグループによって表現することが可能になる。また、折れ線を用いることで道路の曲がり角等のような群全体と個々の移動目標の振る舞いが大きく異なる場合を表現することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１の実施例における、群トラッキング装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施例における、群トラッキングの観測対象となる、道路上を縦列走行する車両群の振る舞いの例を示す図である。
【図３】従来技術における群のモデル化（楕円モデル）を、図２に示した道路上を縦列走行する車両群に適用した場合の例を示す図である。
【図４Ａ】本発明の第１の実施例における、群のモデル化（折れ線モデル）を、図２に示した道路上を縦列走行する車両群に適用した場合の例を示す図である。
【図４Ｂ】本発明の第１の実施例における、群とサブグループと折れ線の関係を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施例における、群トラッキング装置の制御部にて実行される、群トラッキング処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施例の制御部において実行される、目標状態推定部の基本となる折れ線モデルの、第一の例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施例の制御部において実行される、目標状態推定部の一実施例である折れ線モデルの、第二の例を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施例における、群トラッキング装置の機能構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第２の実施例において、複数の異種センサを利用して対象地域を観測する場合の例を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施例において、レーダを利用した場合の観測データの例を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施例において、ＵＡＶを利用した場合の観測データの例を示す図である。
【図１２】本発明の第２の実施例の変形例を示し、群トラッキング装置の機能構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の１つの実施形態によれば、群トラッキング装置は、制御部と、前記制御部に接続される受信部と、を備え、前記受信部は、センサからの観測データを時々刻々と受信し、前記制御部は、前記受信部から前記観測データを受け取り、複数の移動目標（移動物体）から成る群を複数のサブグループに分割して、サブグループの中心を屈曲点とする折れ線で表現し、折れ線の２つ目以降のサブグループの中心は一つ前のサブグループの中心に対して、時間的な遅延を持って追従していると仮定して、目標状態を推定することを特徴とする。
【００１６】
なお、本実施形態では移動目標の軌跡を「航跡」と表現するが、本発明が対象とする目標は移動する物体である限り、例えば、車両、人又は船舶等、いかなるものであってもよい。また、本発明が対象とするセンサは、例えばレーダ、カメラ（定点監視用固定型、移動プラットフォーム搭載型、携帯型等）、音響センサ、振動センサ、カウンタ、人（目視報告、ソーシャルネットワークサービスに登録された情報等）等、目標の存在や移動を捉えるいかなるセンサであってもよい。
【００１７】
以下、図面を用いて本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００１８】
本発明の第一実施例における群トラッキング装置を、図１乃至図７を参照しながら説明する。
【００１９】
図１は、本発明の第一実施例における、群トラッキング装置１００の機能構成を示すブロック図である。
【００２０】
本実施例１の群トラッキング装置１００は、ＰＣやサーバのような計算機上で後述するプログラムを実行することによって実現される。具体的には、群トラッキング装置１００は、プロセッサ１０と、メモリ２０と、ストレージ３０と、受信部１２０と、表示部１３０と、指示部１４０とを備える。メモリ２０には、制御部１１０がロードされて、プロセッサ１０によって実行される。群トラッキング装置１００はさらに、ストレージ３０にパラメータ記憶部１５１、及び目標状態記憶部１５２が格納される。
【００２１】
本実施例１の制御部１１０は、センサ情報（観測データ）入力部１１１と、目標状態推定部１１２、及び目標状態出力部１１３とを含む。これらは、メモリ２０に格納され、プロセッサ１０によって実行されるプログラムに含まれる。すなわち、制御部１１０は、ＰＣやサーバのような計算機がプログラムを実行することにより実現される。この計算機は、上述のプロセッサ１０、メモリ２０、ストレージ（外部記憶装置）３０、ネットワークインタフェース等を備え、これらの各構成要素はバス等を介して互いに接続される。
【００２２】
プロセッサ１０は、ストレージ３０に格納された各種のプログラムやデータベースのデータをメモリ２０にロードし、プログラムを実行する。プロセッサ１０がプログラムを実行することによって、制御部１１０の群トラッキング処理に必要な、センサ情報入力部１１１、目標状態推定部１１２及び目標状態出力部１１３の各機能を実現できる。メモリ２０は、プロセッサ１０によって実行されるプログラム及び当該プログラムの実行に必要なデータを格納する。
【００２３】
受信部１２０は、センサ１６０と接続され、センサ１６０からの時系列データである観測データ（Ｚ）を制御部１１０に取り込むためのインタフェース装置である。センサ１６０により時々刻々と取得される観測データの取り込みは、ステップ毎でもよいし、ストリーミングによって取り込まれてもよい。なお、センサ１６０は、例えば、上述のレーダなどで構成され、観測データ（Ｚ）は、例えば、位置（方位と距離）に関する情報である。
【００２４】
表示部１３０は、制御部１１０からの出力を表示するディスプレイ装置等であり、制御部１１０にて計算された群トラッキング処理の結果を表示するために用いる。指示部１４０は、制御部１１０への入力を行うマウスや、キーボード等の装置であり、群トラッキング装置を操作するオペレータによる指示を入力するために用いる。なお、表示部１３０と指示部１４０は、ユーザインタフェースとして入出力手段が一体的に構成されたものであっても良い。また、観測データの群トラッキング装置１００への入力手段は、受信部１２０に限定されるものではなく、観測データを遂次群トラッキング装置１００へ提供できるものであればよい。
【００２５】
パラメータ記憶部１５１及び目標状態記憶部１５２は、制御部１１０に接続するＨＤＤ等の記憶装置を含むストレージ３０に格納されるファイル又はデータベース、又はメモリに一時的に格納されるデータを示す。
【００２６】
図２は、本発明の群トラッキング装置１００の観測対象となる、道路５０上を縦列走行する車両群（図中、移動目標）の振る舞いの例を示す図である。図中Ｔ１からＴ６までは車両を表し、これらの車両Ｔ１〜Ｔ６が群（車列）を形成し、道路に沿って縦列走行している状況を表している。図中ｔ＝ｋ−１、ｔ＝ｋ、ｔ＝ｋ＋１は時間が一定間隔で経過している様子を表している。
【００２７】
図中時刻ｔ＝ｋ−１では、先頭の車両Ｔ１と、次の車両Ｔ２がカーブへ進入する。次の時刻ｔ＝ｋでは、先頭の車両Ｔ１が、カーブを抜け、次の車両Ｔ２と車両Ｔ３がカーブを通過する。さらに、時刻ｔ＝ｋ＋１では、中団の車両Ｔ４がカーブを抜け、次の車両Ｔ５、Ｔ６がカーブを通過する。
【００２８】
図３は、前記従来技術の群トラッキングにおける群のモデル化（楕円モデル）を、図２に示した道路５０上を縦列走行する車両（移動目標）群に適用した場合の例を示す図である。図中Ｇ１は図２の車両Ｔ１からＴ６に対応する車両群を表し、群全体の状態を、群の中心（位置）と、中心の平均速度ベクトル、及び車両の存在範囲（楕円）によって表している。
【００２９】
道路５０の直線部では、群Ｇ１全体と個々の移動目標とでは速度ベクトルの向きはほぼ揃っているが、曲がり角では、群全体と個々の移動目標の振る舞いが大きく異なり、前記従来例のように群に着目した近似がうまくいかないという問題が発生している。
【００３０】
すなわち、図３において、時刻ｔ＝ｋ−１において、道路５０の直線部を走行している車両Ｔ４〜Ｔ６の速度ベクトルは、前記従来例で述べたように、群Ｇ１の中心の平均速度ベクトルと、平均からの差分で近似することは可能である。
【００３１】
しかし、道路５０のカーブ（または交差点等）に侵入した車両Ｔ１、Ｔ２の速度ベクトルを、前記従来例で示した時刻ｔ＝ｋ−１の群Ｇ１の中心の平均速度ベクトルと差分から推定するのは、速度ベクトルの方向成分が大きく異なるため困難である。
【００３２】
図４Ａは、本発明の群トラッキング装置１００における群のモデル化（折れ線モデル）を、図２に示した道路５０上を縦列走行する車両群に適用した例を示す図である。図２の車両Ｔ１からＴ６と、図３の群Ｇ１に対応する車両群を、サブグループｇ１、ｇ２、及びｇ３の３つに分割し、各サブグループｇ１〜ｇ３の状態を、サブグループの中心ｃ１〜ｃ３と、平均速度ベクトルＶ１〜Ｖ３、及び存在範囲（楕円）によって表している。
【００３３】
図４Ａのように車両群を折れ線Ｌ１，Ｌ２を表現すると、個々の移動目標（車両Ｔ１〜Ｔ６）の振る舞い（速度ベクトル）と、各車両Ｔ１〜Ｔ６に対応するサブグループｇ１〜ｇ３の振る舞い（平均速度ベクトルＶ１〜Ｖ３）の差を小さくすることが可能になる。群全体の状態は、サブグループの中心ｃ１〜ｃ３を屈曲点として接続された折れ線Ｌ１、Ｌ２で近似できるので、このような群のモデル化を本実施例では折れ線モデルと呼ぶ。
【００３４】
図４Ｂは、図３に示した群Ｇ１と、図４Ａに示したサブグループｇ１〜ｇ３と折れ線の関係を示す図である。
【００３５】
サブグループｇ１〜ｇ３の中心ｃ１〜ｃ３を接続する折れ線Ｌ１、Ｌ２は、車列が直進しているときには直線となり、道路５０のカーブを車列が通過する際に、折れ線Ｌ１、Ｌ２は、屈曲する。道路５０のカーブにおいて、サブグループｇ１〜ｇ３の間となるサブグループｇ２の中心ｃ２が屈曲点となる。
【００３６】
そして、折れ線Ｌ１、Ｌ２は、車列の変形に応じて直線または折れ線に変化するが、車列の状態にかかわらず前記従来例の群Ｇ１の内側に位置する。したがって、本実施例１では、折れ線Ｌ１、Ｌ２が車列の全体を示す群Ｇ１を表す。なお、本実施例１では、折れ線を２つの線分Ｌ１、Ｌ２で構成する例を示したが、線分の数はサブグループの分割数に応じて変化する。また、サブグループの分割数は、後述するように、クラスタリングによって決定される。
【００３７】
図５は、本実施例１における群トラッキング装置１００の制御部１１０にて実行される、群トラッキング処理の流れを示すフローチャートである。群トラッキング処理は、前回のステップから今回のステップまでの観測データを取り込みながら、逐次的に実施される処理である。なお、図５の処理は、群トラッキング装置１００の起動後から終了までの間で繰り返して実行される。
【００３８】
処理が開始されると、最初にセンサ情報入力部１１１において、センサ１６０からの観測データを入力する（ステップ１００１）。観測データは、移動目標の位置、速度等を抽出した結果であるが、誤差や欠測、ノイズ等が含まれている。図５には明示されていないが、必要に応じて、センサの種別に応じて異なるデータ形式（例えば、座標系等）の変換や、観測タイミングの同期等の調整を群トラッキング装置１００で実施し、以降の処理で使用するデータ形式に変換してもよい。
【００３９】
次に、目標状態推定部１１２において、ステップ１００１にて入力された観測データと、前回のループで予測した目標状態とを対応付けるデータ相関が実施される（ステップ１００２）。目標状態推定部１１２は、群レベルでの相関と、サブグループレベルでの相関と、個々の目標（車両）レベルでの相関とを段階的に行う。
【００４０】
目標状態推定部１１２は、観測データに対応する群が、前回予測した目標状態に存在するか否かの判定を行う（ステップ１００３）。目標状態推定部１１２は、対応する群が存在しない観測データについて、新たな群の検出処理を実施する（ステップ１００４）。
【００４１】
目標状態推定部１１２は、検出された群をさらに、複数のサブグループに分割し、サブグループを生成する（ステップ１００５）。ステップ１００４の群検出及びステップ１００５のサブグループの生成は、公知または周知のクラスタリング手法等に基づいて実施する。例えば、先頭の車両から所定数ごとや、全体の数に対して所定の比率ごとにサブグループへ分割するようにしてもよい。
【００４２】
次に、目標状態推定部１１２は、観測データに基づいて目標状態を更新する（ステップ１００６）。新たに検出された群に対応する目標状態（前回の予測結果）は、初期値をそのまま目標状態とする。既存の群に対応する目標状態は観測データに基づいて目標状態が更新される。また、目標状態推定部１１２は、サブグループｇ１〜ｇ３の中心ｃ１〜ｃ３を算出し、各中心ｃ１〜ｃ３の目標状態（位置と平均速度ベクトル）についても算出する。なお、サブグループの中心ｃ１〜ｃ３の演算については、前記従来例の群Ｇ１の中心を算出する手法を用いることができる。
【００４３】
次に、目標状態出力部１１３において、更新された目標状態が出力される（ステップ１００７）。出力された目標状態は、目標状態記憶部１５２に蓄積される。群トラッキング装置１００の使用者の目視確認のため、目標状態出力部１１３が更新された目標状態を表示部１３０に出力するようにしてもよい。
【００４４】
次に、目標状態推定部１１２は、終了条件が満足されているか否かの判定を行い（ステップ１００８）、終了条件が満足されない場合には、次の目標状態を予測し（ステップ１００９）、最初のステップ１００１に戻って上記処理を繰り返す。なお、終了条件は、例えば群トラッキング装置１００の終了や、処理の停止の受付などの所定の条件である。
【００４５】
また、目標状態の予測（推定演算）は、次回の演算周期または所定時間後における個々の車両Ｔ１〜Ｔ６の目標状態（位置、速度）と、サブグループｇ１〜ｇ３の中心ｃ１〜ｃ３の目標状態（位置、平均速度ベクトル）とを目標状態推定部１１２が推定する。なお、目標状態の推定演算については、前記従来例の特許文献や非特許文献の技術を適用すればよい。
【００４６】
なお、上記の例では、前回の予測結果（目標状態）に対応する群が存在しない観測データについて、新たな群の検出を行う例を示したが、これに限定されるものではなく、例えば、新たな観測データを検出すると、サブグループを更新するようにしてもよい。このサブグループの更新は、既存のサブグループに新たな観測データを対応付けたり、群Ｇ１内のサブグループの数を増加させることができる。
【００４７】
また、上記の例では、前回の予測結果（目標状態）に対応する群が存在しない観測データについて、新たな群の検出を行う例を示したが、これに限定されるものではなく、例えば、前回の目標状態が観測データから消失した場合に、サブグループを更新するようにしてもよい。このサブグループの更新は、既存の目標状態をサブグループから削除したり、群Ｇ１内のサブグループの数を減少させることができる。また、前回の目標状態が観測データから消失した場合は、ノイズなどによる影響もあるので、所定時間あるいは所定のループ数を超えて観測データから消失した場合、既存の目標状態を削除するようにしてもよい。
【００４８】
以上のように、目標状態推定部１１２では、センサ１６０からの観測データから移動物体（移動目標）の集合である群を検出し、さらに、群の内部を複数の移動物体の集合であるサブグループｇ１〜ｇ３に分割する。そして、目標状態推定部１１２は、サブグループｇ１〜ｇ３の代表点である中心を算出し、この中心について目標状態を推定し、先頭のサブグループから２つ目以降のサブグループの中心は一つ前のサブグループの中心に対して、時間的な遅延を持って追従していると仮定して目標状態を推定演算する。
【００４９】
また、目標状態推定部１１２では、センサ１６０からの観測データから個々の移動物体の個々の目標状態を算出し、航跡を推定する。そして、目標状態推定部１１２では、データ相関によってサブグループの目標状態と、個々の移動物体の目標状態を対応付ける。これによって、道路を移動する車列のように、複数のサブグループの中心が一つ前のサブグループの中心に対して時間的な遅延を持って追従する観測対象に対して、車両の台数や航跡を正確にトラッキングすることができる。
【００５０】
目標状態推定部１１２では、サブグループの中心を線分で接続して目標状態出力部１１３へ出力することで、サブグループの中心を屈曲点とする折れ線モデルで表現することができる。
【００５１】
図６は、本実施例１の制御部１１０において実行される、目標状態推定部１１２の基本となる折れ線モデルの、第一の例を示す図である。
【００５２】
ここで、ｘ１、ｋ-1〜ｘ３、ｋ+1は各時刻におけるサブグループの状態を表し、ｘｉ，ｋは時刻ｔ＝ｋにおけるサブグループｇｉの状態を表す。ただし、本実施例１ではｉ＝１〜３とする例をしている。また、本実施例１では、時刻ｔ＝ｋにおけるサブグループｉの状態ｘｉ，ｋを、サブグループｇｉの中心ｃｉの座標（ｘ，ｙ）と速度ベクトルによって表す例を示している。
【００５３】
図中１は時刻ｔ＝ｋにおけるサブグループｇｉの状態を示し、矢印２、３は次の時刻ｔ＝ｋ＋１への状態ｘｉ，ｋの伝搬を表す。この折れ線モデルは、ある時刻におけるサブグループｇｉの状態は次の時刻の、自分自身ｇｉと一つ後ろのサブグループｇｉ＋１に影響を与えていることを表す。
【００５４】
すなわち、サブグループｇ１の状態ｘ１、ｋ-1は、次回の処理のサブグループｇ２の状態ｘ２、ｋに影響を与え、次回の処理のサブグループｇ２の状態ｘ２、ｋは、その次の処理のサブグループｇ３の状態ｘ３、ｋ＋１に影響を与える。図４Ａにおいて、道路５０上を移動する群Ｇ１は、サブグループｇ１が通過した地点を、次のサブグループｇ２が通過し、さらに同じ地点をサブグループｇ３が通過することを示している。
【００５５】
図６のモデルに基づく状態方程式及び観測方程式の一例を、以下の数式を用いて説明する。次の数式（１）〜（５）は図６のモデルに基づく状態方程式を示す。
【００５６】
【数１】
0006503267.tif 000002
【００５７】
数式（１）は、対象となる観測対象である群Ｇ１の状態Ｘｋを表す。ここでは、群Ｇ１の状態Ｘｋをすべてのサブグループｇｉの状態ｘｉ，ｋからなるベクトルによって表している。サブグループｇｉの状態ｘｉ，ｋは、サブグループの中心ｃ１〜ｃ３の座標と速度ベクトルによって表されている。なお、数式のＴは転置行列を示す。
【００５８】
【数２】
0006503267.tif 000003
【００５９】
数式（２）は、システムの状態の時間的な変化を表す状態方程式である。ここで、あるステップの群Ｇ１の状態Ｘｋは、一つ前のループの群Ｇ１の状態Ｘｋに依存する第一項（ＦｋＸｋ−１）とランダムな撹乱（Ｇｖｋ）による第二項からなると仮定している。なお、ランダムな撹乱はノイズや誤差などを表す項である。また、ａ〜ｄ、α、βは所定のパラメータや係数を示す。
【００６０】
【数３】
0006503267.tif 000004
【００６１】
数式（３）は、第一項の係数行列Ｆｋを表す。図６の矢印２、３に対応する係数が０でない要素を持つようになっている。
【００６２】
【数４】
0006503267.tif 000005
【００６３】
数式（４）は、第二項の係数行列Ｇを表す単位行列である。
【００６４】
【数５】
0006503267.tif 000006
【００６５】
数式（５）は、第二項のランダムな撹乱ｖｋを表す。ここで、ランダムな撹乱は正規分布に従うと仮定した。
【００６６】
次の数式（６）〜（９）は図６のモデルに基づく観測方程式を示す。
【００６７】
【数６】
0006503267.tif 000007
【００６８】
数式（６）は、対象となる群Ｇ１の観測Ｚｋを表す。ここでは、群Ｇ１の観測をすべてのサブグループｇｉの観測からなるベクトルによって表している。サブグループｇｉの観測は、中心ｃ１〜ｃ３の座標のみとしている。なお、数式（６）において「＾」は前回のｘやｙとは異なるという意味である。
【００６９】
【数７】
0006503267.tif 000008
【００７０】
数式（７）は、対象となる群Ｇ１の観測方程式を表す。ここで、あるループｋの観測は、そのループｋの群Ｇ１の状態に依存する第一項（ＨＸｋ）と、ランダムな撹乱項（ｗｋ）からなると仮定している。
【００７１】
【数８】
0006503267.tif 000009
【００７２】
数式（８）は、第一項の係数行列Ｈを表す。
【００７３】
【数９】
0006503267.tif 000010
【００７４】
数式（９）は、第二項のランダムな撹乱ｗｋを表す。ここで、ランダムな撹乱は正規分布に従うと仮定した。
【００７５】
図７は、本実施例１の制御部１１０において実行される、目標状態推定部１１２の基本となる折れ線モデルの、第二の例を示す図である。図６と同様に、１は各ステップにおけるサブグループの状態を示し、矢印２は次のステップへの状態ｘｉ，ｋの伝搬を表す。双方向の矢印４は、サブグループｇｉ間の拘束条件を表す。
【００７６】
図７のモデルに基づくサブグループｇｉ間の拘束条件の一例を、数式を用いて説明する。
【００７７】
【数１０】
0006503267.tif 000011
【００７８】
数式（１０）は、サブグループｇｉ間の拘束条件を表す。数式（１０）において、Ｄｉ、ｉ＋１は車両Ｔ１〜Ｔ６間の距離を示す。この拘束条件では縦列走行する車列のサブグループｇｉの距離がほぼ一定に保たれていることを表している。これにより、時間的な遅延を持って追従しているサブグループ同士は、距離がほぼ一定になるような拘束条件を課すことができる。ここで、距離がほぼ一定とは、サブグループの中心間の距離の誤差が所定の閾値以下となる拘束条件であればよい。なお、距離の誤差は、上記数式（２）のランダムな撹乱Ｇｖｋに含まれる。
【００７９】
以上のように、本実施例１では、センサ１６０からの観測データを時々刻々と受信し、制御部１１０が、受信された観測データを受け付けて、観測データから複数の移動目標から成る群を検出し、検出した群の内部を複数のサブグループに分割し、サブグループの中心を屈曲点とする折れ線で各サブグループの中心ｃ１〜ｃ３を接続する。そして、制御部１１０は、折れ線の２つ目以降のサブグループ（ｇｉ−１）の中心ｃｉ−１が一つ前のサブグループｇｉの中心ｃｉに対して、時間的な遅延を持って追従していると仮定して目標状態を推定する。
【００８０】
本実施例１によれば、全体平均と異なる振る舞いをする車列（移動目標）をサブグループｇ１〜ｇ３によって表現することが可能になる。また、道路５０のカーブや交差点等のように、群Ｇ１全体と個々の車両（移動目標）の振る舞いが大きく異なる場合であっても、サブグループｇ１〜ｇ３内で目標状態（位置、速度）の予測を正確に行うことができる。すなわち、サブグループｇ１〜ｇ３毎の平均速度ベクトルで、サブグループｇ１〜ｇ３内の車両Ｔ１〜Ｔ６の目標状態（速度ベクトル）を推定することで、平均からの差分が乖離するのを防いで、予測演算の精度を向上させることが可能となる。
【実施例２】
【００８１】
本発明の実施例２における群トラッキング装置１００を、図８乃至図１１を参照しながら説明する。
【００８２】
図８は、本発明の第２の実施例における、群トラッキング装置１００の機能構成を示すブロック図である。
【００８３】
本実施例２の群トラッキング装置１００の受信部１２０は、通信ネットワーク１７０を介して、複数のセンサ１６０−ａ、１６０−ｂ〜１６０−ｎと接続され、複数のセンサ１６０−ａ〜１６０−ｎから時々刻々と取得される観測データを制御部１１０に取り込む。群トラッキング装置１００の構成は、前記実施例１と同様である。
【００８４】
図９は、本実施例２において、複数のセンサ１６０−ａ〜１６０−ｎを利用して対象地域Ａｒ１を観測する例を示す図である。なお、以下ではセンサ１６０−ａ〜１６０−ｎの全体を符号１６０で表す。また、センサ１６０は、異なる種類で構成することができる。
【００８５】
図中１６０−ａは、対象地域Ａｒ１への流入（または侵入）する物体または対象地域Ａｒ１から流出（または離脱）する物体を検出するために道路５０−ａの所定の地点Ｐｔ１設置されたセンサを表す。
【００８６】
群トラッキング装置１００は、地点Ｐｔ１を通過して道路５０−ｂへ向かう移動目標を検出すると、前記実施例１に示したサブグループの生成または更新を行う。前記実施例１の図５に示した群トラッキング処理において、ステップ１００４の群検出とステップ１００５のサブグループ生成は、センサ１６０−ａからの観測データに基づいて実施してもよい。
【００８７】
図中１６０−ｂは、対象地域Ａｒ１の全体を観測するために設置されたレーダのような広域監視センサを表す。レーダのようなセンサは、広域を観測することができるものの、地形や植生等による遮蔽の影響を受けやすく、観測データの欠損が多いと考えられる。
【００８８】
図中１６０−ｎは、対象地域Ａｒ１のうちの重要な箇所（または領域）Ａｒ２を観測するために活用するＵＡＶ（Unmanned Air Vehicle）に搭載したレーダ等の機動的なセンサを表す。ＵＡＶに搭載されたセンサ１６０−ｎは、地形等による遮蔽の影響は少ないものの、センサ１６０−ａに比して観測範囲は狭くなると考えられる。
【００８９】
本実施例２では、前記実施例１の図５に示した群トラッキング処理において、ステップ１００２のデータ相関にセンサ１６０−ｂ及びセンサ１６０−ｎからの観測データを使用する。
【００９０】
センサ１６０−ｂ及びセンサ１６０−ｎからの観測データはそれぞれ欠損や誤差等が含まれるため、前記従来例の処理では、同じ目標に対応する観測データの対応付けがうまくいくとは限らない。そして、前記従来例においては、観測データの欠損や誤差などについてすべての可能性を考慮すると、推定演算の対象とする観測データの組合せの数が爆発的に増大するという問題が発生する。
【００９１】
しかし、本発明のように、センサ１６０−ａ〜１６０−ｎから受け付けた観測データについて、群トラッキング装置１００がデータ相関を前記実施例１に示したサブグループ単位で行い、目標状態推定部１１２でサブグループ単位の推定演算を行うことで、目標状態の推定精度を上げるとともに、推定演算を行う観測データの組合せ数を削減できるという効果が得られる。
【００９２】
例えば、図１０において、図中丸印は、センサ１６０−ｂが検出した移動目標を示し、群トラッキング装置１００が目標状態を推定した観測データである。図中三角印は、群トラッキング装置１００が目標状態を推定したが、対応する観測データがないものでデータ欠損が発生した例を示す。図中四角印は、センサ１６０−ｂが検出したノイズを示し、群トラッキング装置１００が前回の目標状態では推定されていない観測データある。
【００９３】
次に、図１１は、観測の対象地域Ａｒ１上空のＵＡＶから地表の対象地域Ａｒ２で移動物体（移動目標）をセンサ１６０−ｎで検出した例を示す。図１１において、図中丸印は、センサ１６０−ｎが検出した移動目標を示し、群トラッキング装置１００が目標状態を推定した観測データである。図中三角印は、群トラッキング装置１００が目標状態を推定したが、対応する観測データがないものでデータ欠損が発生した例を示す。センサ１６０−ｎが検出した移動目標は、図１０のセンサ１６０−ｂでデータ欠損が生じた目標状態に対応する。
【００９４】
群トラッキング装置１００は、センサ１６０−ａ〜１６０−ｎの複数のセンサ１６０からの観測データを入力として、前記実施例１の図５に示した処理を実行する。これにより、群トラッキング装置１００では、図１０のように、対象地域Ａｒ１の全体を観測するセンサ１６０−ｂにデータ欠損が発生した場合も、対象地域Ａｒ１の一部分を観測する１６０−ｎからの観測データによってデータの補完を行うことが可能となる。
【００９５】
これにより、群トラッキング装置１００は、観測データの一部にデータ欠損が発生しても移動目標の追尾を継続することが可能となるのである。なお、群トラッキング装置１００は、データ欠損が発生した位置へＵＡＶを誘導するようにしてもよい。
【００９６】
図１２は、第２の実施例の変形例を示し、群トラッキング装置１００の機能構成を示すブロック図である。センサ１６０−ａ〜１６０−ｎは、それぞれ群トラッキング装置１００−ａ〜１００−ｎに接続される。そして、群トラッキング装置１００−ａ〜１００−ｎは、通信ネットワーク１７０を介して相互に接続されて、複数のセンサ１６０からの観測データを補完する例を示す。
【００９７】
センサ１６０−ａ〜１６０−ｎは、図９と同様である。群トラッキング装置１００−ａ〜１００−ｎは、それぞれ前記実施例１の群トラッキング装置１００と同様の構成である。
【００９８】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換のいずれもが、単独で、又は組み合わせても適用可能である。
【００９９】
また、上記の各構成、機能、処理部、及び処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、及び機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【０１００】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【０１０１】
１      サブグループの状態
２、３  サブグループの状態の遷移
４      サブグループの状態の制約
１０  プロセッサ
２０  メモリ
３０  ストレージ
１００、１００−ａ、１００−ｂ  群トラッキング装置
１１０  制御部
１１１  センサ情報入力部
１１２  目標状態推定部
１１３  目標状態出力部
１２０  受信部
１３０  表示部
１４０  指示部
１５１  パラメータ記憶部
１５２  目標状態記憶部
１６０  センサ
１６０−ａ、１６０−ｂ  センサ
【図１】
0006503267.tif 000012
【図２】
0006503267.tif 000013
【図３】
0006503267.tif 000014
【図４Ａ】
0006503267.tif 000015
【図４Ｂ】
0006503267.tif 000016
【図５】
0006503267.tif 000017
【図６】
0006503267.tif 000018
【図７】
0006503267.tif 000019
【図８】
0006503267.tif 000020
【図９】
0006503267.tif 000021
【図１０】
0006503267.tif 000022
【図１１】
0006503267.tif 000023
【図１２】
0006503267.tif 000024