(57)【要約】【課題】各運動モデルの信頼度計算が不要に行われるのを回避し、信頼度計算に要する演算負荷を削減する目標追尾装置を得る。【解決手段】Ｎ個の定数加速度ベクトルより構成されるＮ個の運動モデルを持つカルマンフィルタの各運動モデルを、モデル信頼度を用いた加重平均によって１つのモデルに仮説統合し、統合された平滑値及び平滑誤差共分散行列に基づいて各運動モデルの予測値及び予測誤差共分散行列を算出し、目標の運動を特定する目標追尾装置において、Ｎ個の運動モデルを用いて目標の運動を特定できないにも関わらず、不要な信頼度計算を行っていないかを判定する信頼度計算効率判定手段と、前記信頼度計算効率判定手段により不要な信頼度計算が行われていると判定された場合に、各運動モデルの仮説統合を行わずに信頼度計算に要する演算負荷を削減する演算負荷削減手段とを備える。【選択図】        図１
2004245596.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ個の定数加速度ベクトルより構成されるＮ個の運動モデルを持つカルマンフィルタの各運動モデルを、モデル信頼度を用いた加重平均によって１つのモデルに仮説統合し、統合された平滑値及び平滑誤差共分散行列に基づいて各運動モデルの予測値及び予測誤差共分散行列を算出し、目標の運動を特定する目標追尾装置において、
Ｎ個の運動モデルを用いて目標の運動を特定できないにも関わらず、不要な信頼度計算を行っていないかを判定する信頼度計算効率判定手段と、
前記信頼度計算効率判定手段により不要な信頼度計算が行われていると判定された場合に、各運動モデルの仮説統合を行わずに信頼度計算に要する演算負荷を削減する演算負荷削減手段と
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項２】
請求項１に記載の目標追尾装置において、
前記信頼度計算効率判定手段は、等速運動モデルと各運動モデル間における信頼度の差分値を平均した値と、事前に設定したしきい値との比較に基づいて不要な信頼度計算を行っていないかを判定する
ことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の目標追尾装置において、
前記演算負荷削減手段は、前記信頼度計算効率判定手段により不要な信頼度計算が行われていると判定された場合に、仮説統合を行わず、運動モデル毎の平滑値及び平滑誤差共分散行列を選択し、各運動モデルの予測・平滑処理を独立して行う
ことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載の目標追尾装置において、
前記演算負荷削減手段は、前記信頼度計算効率判定手段により不要な信頼度計算が行われていると判定された場合に、フィルタのサンプリング間隔及び観測周期を漸増させ、信頼度計算効率判定手段が信頼度計算を非効率的であると判定しなくなった時点におけるサンプリング間隔及び観測周期を追尾処理に継続して使用する
ことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項５】
請求項１または２に記載の目標追尾装置において、
前記演算負荷削減手段は、前記信頼度計算効率判定手段により不要な信頼度計算が行われていると判定された場合に、フィルタのサンプリング間隔を漸増させ、フィルタのサンプリング間隔より短い観測周期で得られる観測値の平均をフィルタへ入力し、前記信頼度計算効率判定手段が信頼度計算を非効率的であると判定しなくなった時点におけるサンプリング間隔を追尾処理に継続して使用する
ことを特徴とする目標追尾装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、センサ等からの目標の位置情報に関する観測データに基づいて目標の位置や速度などの目標運動諸元を推定する目標追尾装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の目標追尾装置では、フィルタの各運動モデルはモデル信頼度を用いた加重平均によって１つのモデルに統合されるとの仮定の基に、統合された平滑値及び平滑誤差共分散行列を算出し、統合された平滑値及び平滑誤差共分散行列に基づいて各運動モデルの予測値及び予測誤差共分散行列を算出している（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開平１−９２６７８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の目標追尾装置は、サンプリング周期が短い場合、１サンプルの間に全ての追尾処理を行わなければならないため、演算負荷を低減させる必要があるが、サンプリング間隔が短いと、Ｎ個の運動モデルを用いて目標の運動を特定できず、所望の追尾性能が得られないにも関わらず、不要な信頼度計算を継続するために演算負荷が高いという問題がある。
【０００５】
本発明は上記のような問題を解決するためになされたもので、各運動モデルの信頼度計算が不要に行われている場合には、各運動モデルの仮説統合は行わずにモデル毎に独立して予測及び平滑処理を行うことにより、信頼度計算が不要に行われるのを回避し、信頼度計算に要する演算負荷を削減することができる目標追尾装置を得ることを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る目標追尾装置は、Ｎ個の定数加速度ベクトルより構成されるＮ個の運動モデルを持つカルマンフィルタの各運動モデルを、モデル信頼度を用いた加重平均によって１つのモデルに仮説統合し、統合された平滑値及び平滑誤差共分散行列に基づいて各運動モデルの予測値及び予測誤差共分散行列を算出し、目標の運動を特定する目標追尾装置において、Ｎ個の運動モデルを用いて目標の運動を特定できないにも関わらず、不要な信頼度計算を行っていないかを判定する信頼度計算効率判定手段と、前記信頼度計算効率判定手段により不要な信頼度計算が行われていると判定された場合に、各運動モデルの仮説統合を行わずに信頼度計算に要する演算負荷を削減する演算負荷削減手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、この発明に係る目標追尾装置において、追尾フィルタとして用いるＮ個の運動モデルを持つ多重運動モデルを用いたカルマンフィルタについて説明する。
【０００８】
目標の運動モデルを式（１）のように定義する。
【０００９】
【数１】
2004245596.tif 000003
【００１０】
ここで、Ｘｋはサンプリング時刻ｔｋにおける目標運動諸元の真値を表す状態ベクトルであり、例えば、ｘｙｚの直交座標系における目標位置ベクトルは式（２）、直交座標系における目標速度ベクトルを式（３）とした時、Ｘｋは式（４）となる。
【００１１】
【数２】
2004245596.tif 000004
【００１２】
なお、Φｋ−１はサンプリング時刻ｔｋ−１よりｔｋへの状態ベクトルＸｋの推移を表す推移行列で、目標が等速直線運動を行うと仮定した場合が式（５）である。式（５）において、Ｉは式（６）の通り単位行列である。
【００１３】
【数３】
2004245596.tif 000005
【００１４】
ｗｋはサンプリング時刻ｔｋにおける駆動雑音ベクトルであり、Γｋはサンプリング時刻ｔｋにおける駆動雑音ベクトルの変換行列である。目標の運動モデルを等速直線運動と仮定したことによる打切り誤差項をΓｋ−１ｗｋ−１とみれば、ｗｋは加速度ベクトル相当であり、Γｋ−１は式（７）である。
【００１５】
【数４】
2004245596.tif 000006
【００１６】
ｗｋは平均０の３次元正規分布白色雑音で、式（８）、式（９）とする。ここで、０は零ベクトルを表し、Ｑｋはサンプリング時刻ｔｋにおける駆動雑音共分散行列である。
【００１７】
【数５】
2004245596.tif 000007
【００１８】
ｕｋはサンプリング時刻ｔｋにおいてＮ個の運動モデルを構成する定数加速度ベクトルであり、式（１０）である。Γ’ｋはサンプリング時刻ｔｋにおける、定数加速度ベクトルの変換行列で、式（１１）である。
【００１９】
【数６】
2004245596.tif 000008
【００２０】
Ｆｋは、定数加速度ベクトルを定義した座標系から状態変数ベクトルを定義した座標系への座標変換行列である。
【００２１】
図４は、定数加速度ベクトルを説明する図であり、図４において、Ｏは目標観測装置を原点とした座標Ｏ−ｘｙｚの原点、Ｘは東方向をｘ軸の正とした座標Ｏ−ｘｙｚのｘ軸、Ｙは北方向をｙ軸の正とした座標Ｏ−ｘｙｚのｙ軸、Ｚは上方向をｚ軸の正とした座標Ｏ−ｘｙｚのｚ軸、α１はｙ軸正方向の定数加速度ベクトル、α２はｙ軸負方向の定数加速度ベクトル、α３はＸ軸正方向の定数ベクトル、α４はｘ軸正方向の定数加速度ベクトル、α５はｚ軸正方向の定数加速度ベクトル、α６はｚ軸負方向の定数加速度ベクトルである。この他に、定数加速度ベクトルα７＝０を考えた場合、モデル数は７個となる。定数加速度の１軸には、北基準直交座標系の北方向、推定速度ベクトル、ＬＯＳ（Ｌｉｎｅ  Ｏｆ  Ｓｉｇｈｔ）などが考えられる。ここで、ＬＯＳとはレーダと目標を結んだベクトルのことである。
【００２２】
次に、サンプリング時刻ｔｋにおいて式（１２）が真であるとの仮説を式（１３）と書く。
【００２３】
【数７】
2004245596.tif 000009
【００２４】
運動モデルの推移にマルコフ性を仮定する。すなわち、運動モデルΨｋ、ａはサンプリング時刻ｔｋ−１の運動モデルにより決まり、サンプリング時刻ｔｋ−２までの運動モデルには依存しないとする。
【００２５】
時刻ｔｋにおける運動モデル間推移確率を式（１４）のように表す。例えば、最小サンプリング間隔をｔｓとし、サンプリング間隔ｔｋ−ｔｋ−１＝ｔｓの場合の運動モデル間推移確率を式（１４）と同様の意味でｐａｂとする。さらに、Ｎ×Ｎ行列でａ行ｂ列の要素をｐａｂとしたものを運動モデル間推移確率行列Πと表す。サンプリング間隔がｔｋ−ｔｋ−１＝ｍｔｓ（ｍ＝１、２、・・・）と表せる場合、サンプリング時刻ｔｋでの運動モデル間推移確率行列Πｋは式（１５）で表せる。このときのΠｋのａ行ｂ列の要素が運動モデル間推移確率ｐｋ、ａｂである。
【００２６】
【数８】
2004245596.tif 000010
【００２７】
サンプリング時刻ｔｋまでの観測情報Ｚｋに基づく、サンプリング時刻ｔｋでの運動モデルの信頼度を条件付き確率密度関数により、式（１６）と定義すると、式（１７）で計算される。
【００２８】
【数９】
2004245596.tif 000011
【００２９】
ただし、ｖｋ、ａは、観測ベクトルの正規分布近似Ｐ［Ｚ｜Ψｋ、ａ、Ｚｋ−１］を多変量正規分布で近似したもので、式（１８）で表される。
【００３０】
【数１０】
2004245596.tif 000012
【００３１】
サンプリング時刻ｔｋ−１までの観測情報Ｚｋ−１に基づくサンプリング時刻ｔｋでの運動モデルの事前信頼度を条件付き確率密度関数により、式（１９）と定義すると、式（２０）と書ける。
【００３２】
【数１１】
2004245596.tif 000013
【００３３】
サンプリング時刻ｔｋまでの観測情報Ｚｋに基づく、定数加速度ベクトルの推定値を式（２１）として定義すると、式（２２）と書ける。これを推定加速度ベクトルと呼ぶ。
【００３４】
【数１２】
2004245596.tif 000014
【００３５】
サンプリング時刻ｔｋ−１までの観測情報Ｚｋ−１に基づく、定数加速度ベクトルの推定値を式（２３）で定義すると、式（２４）と書ける。これを予測加速度ベクトルと呼ぶ。
【００３６】
【数１３】
2004245596.tif 000015
【００３７】
追尾対象目標よりの観測値はサンプリング時刻ｔｋにおいて１つ得られるとし、その観測系モデルを式（２５）とする。ここで、Ｚｋはサンプリング時刻ｔｋにおける位置情報の観測値より構成される直交座標による位置観測ベクトル、Ｈはサンプリング時刻ｔｋにおける観測行列で、式（２６）である。
【００３８】
【数１４】
2004245596.tif 000016
【００３９】
ｖｋはサンプリング時刻ｔｋでの観測ベクトルＺｋに対応した観測雑音ベクトルであり、平均０の３次元正規分布白色雑音で、式（２７）、式（２８）である。なお、Ｒｋはサンプリング時刻ｔｋにおける観測雑音共分散行列で、運動モデルによらない値とする。また、駆動雑音ベクトルと観測雑音ベクトルは互いに独立であるとする。
【００４０】
【数１５】
2004245596.tif 000017
【００４１】
また、サンプリング時刻ｔ１からｔｋまでの観測値ベクトルの集積を式（２９）のように表す。
【００４２】
【数１６】
2004245596.tif 000018
【００４３】
カルマンフィルタの理論によれば、上記モデルに従いサンプリング時刻ｔｋで観測値が得られた場合の、状態ベクトルＸｋの推定値Ｘｋ（＋）は式（３０）〜（３８）によって計算される。
【００４４】
【数１７】
2004245596.tif 000019
【００４５】
ここで、
【００４６】
【数１８】
2004245596.tif 000020
【００４７】
は、それぞれ式（３９）〜式（４６）のように定義される。
【００４８】
【数１９】
2004245596.tif 000021
【００４９】
Ｘｋ、ａ（−）はサンプリング時刻ｔｋ−１までの観測情報Ｚｋ−１と運動モデルの仮説Ψｋ、ａに基づくＸｋの条件付き平均値で、サンプリング時刻ｔｋ−１までの観測情報Ｚｋ−１と運動モデルの仮説Ψｋ、ａに基づいてサンプリング時刻ｔｋでの真値を推定した予測ベクトルに相当する。
【００５０】
Ｘｋ、ａ（＋）はサンプリング時刻ｔｋまでの観測情報Ｚｋと運動モデルの仮説Ψｋ、ａに基づくＸｋの条件付き平均値で、サンプリング時刻ｔｋまでの観測情報Ｚｋと運動モデルの仮説Ψｋ、ａに基づいてサンプリング時刻ｔｋでの真値を推定した平滑ベクトルに相当する。
【００５１】
Ｘｋ（−）はサンプリング時刻ｔｋ−１までの観測情報Ｚｋ−１に基づくＸｋの条件付き平均値で、サンプリング時刻ｔｋ−１までの観測情報Ｚｋ−１に基づいてサンプリング時刻ｔｋでの真値を推定した予測ベクトルに相当する。
【００５２】
Ｘｋ（＋）はサンプリング時刻ｔｋまでの観測情報Ｚｋに基づくＸｋの条件付き平均値で、サンプリング時刻ｔｋまでの観測情報Ｚｋに基づいてサンプリング時刻ｔｋでの真値を推定した平滑ベクトルに相当する。
【００５３】
Ｐｋ、ａ（−）、Ｐｋ、ａ（＋）、Ｐｋ（−）、Ｐｋ（＋）は、それぞれ
【００５４】
【数２０】
2004245596.tif 000022
【００５５】
の誤差共分散行列を表す運動モデル毎の予測誤差共分散行列、運動モデル毎の平滑誤差共分散行列、Ｎ個の運動モデルによる予測誤差共分散行列、およびＮ個の運動モデルによる平滑誤差共分散行列である。
【００５６】
式（３４）はサンプリング時刻ｔｋにおけるゲイン行列である。
【００５７】
また、カルマンフィルタを通常適用する場合と同様にして、初期値Ｘ０（＋）、Ｐ０（＋）は別途定まっているものとする。なお、式（３１）より、Ｐｋ、ａ（−）は仮説Ψｋ、ａによらない値なので、式（３４）よりＫｋ、式（３６）よりＰｋ、ａ（＋）も同様に仮説Ψｋ、ａによらない値となる。
【００５８】
次に、図１は、本実施の形態１における目標追尾装置及び方法を説明するためのブロック図である。図１に示す目標追尾装置は、図示しないセンサが観測する目標位置に関する観測情報（以下、目標位置観測情報と称する）を取得する目標観測装置１と、上述した目標位置観測情報と、予測位置と予測誤差共分散行列とにより対象追尾目標の選択を行い、得られた観測値を信頼度算出器３、平滑器４およびモデル毎平滑器１８に出力するゲート判定器２とを備える。
【００５９】
また、図１に示す目標追尾装置は、上述した観測値、運動モデル毎の予測値、運動モデル毎の予測誤差共分散行列、および１サンプリング前の各運動モデルの信頼度を基に、各運動モデルの信頼度を算出する信頼度算出器３を備える。１サンプリング前の各運動モデルの信頼度は、信頼度メモリ５に蓄積され、次の信頼度算出時に信頼度算出器３に読み取られる。
【００６０】
また、図１に示す目標追尾装置は、上述した観測値、各運動モデルの信頼度、定数加速度ベクトル、加速度平滑値、ゲイン行列、および１サンプリング前の平滑値及び平滑誤差共分散行列に基づき平滑値及び平滑誤差共分散を算出する平滑器４を備える。１サンプリング前の平滑値及び平滑誤差は、平滑器メモリ６に蓄積され、次の平滑値及び平滑誤差共分散行列を算出する時に平滑器４へ読み取られる。また、平滑器４により算出された平滑値は表示装置１５に離散的に画面上に表示される。
【００６１】
また、図１に示す目標追尾装置は、上記平滑器４より算出された平滑値、各運動モデル信頼度、定数加速度ベクトルに基づき、予測位置及び予測誤差共分散行列を算出する予測器７と、予測器７によって算出された予測位置を単位時間だけ遅延させる第１の遅延回路８を備える。
【００６２】
また、図１に示す目標追尾装置は、上述した平滑値をもとに、運動モデル毎の予測値を算出するモデル毎予測器９と、あらかじめ設定された観測モデルより得られる観測誤差共分散行列および１サンプリング前に算出しておいた運動モデル毎の予測器９より得られる予測誤差共分散行列により、平滑値算出に使用するゲイン行列を算出するゲイン行列算出器１０とを備える。
【００６３】
また、図１に示す目標追尾装置は、定数加速度ベクトル及びモデル遷移行列を設定するモデル設定器１１を備え、設定された定数加速度ベクトルは、平滑器４、予測器７、モデル毎予測器９、入力ベクトル平滑器１２へ、また、モデル遷移行列は信頼度算出器３へと入力される。
【００６４】
また、図１に示す目標追尾装置は、算出された各モデルの信頼度と設定された定数加速度ベクトルより、入力ベクトルの平滑値を算出する入力ベクトル平滑器１２と、算出された各モデルの信頼度とモデル遷移行列より、入力ベクトル、予測値を算出する入力ベクトル予測器１３とを備え、この入力ベクトル予測器１３に入力される各モデルの信頼度は第２の遅延回路１４により単位時間だけ遅延される。なお、１６と１７は、第４の遅延回路と第３の遅延回路を示す。
【００６５】
さらに、図１に示す目標追尾装置は、目標位置観測情報、定数加速度ベクトル、ゲイン行列、および１サンプリング前のモデル毎の平滑値及び平滑誤差共分散行列に基づき、モデル毎平滑値及び平滑誤差共分散を算出するモデル毎平滑器１８を備える。１サンプリング前のモデル毎平滑値及び平滑誤差は、モデル毎平滑器メモリ１９に蓄積され、次の平滑値及び平滑誤差共分散行列を算出する時にモデル毎平滑器１８へ読み取られる。
【００６６】
さらに、図１に示す目標追尾装置は、等速運動モデルと各旋回運動モデルの信頼度の差分値を平均した値としきい値を比較することにより、目標の運動を特定できないにも関わらず、不要な信頼度計算を行っていないかを判定する信頼度計算効率判定器２０と、信頼度計算効率判定器２０より得られた判定結果に基づき、平滑器４から得られた平滑値及び平滑誤差共分散行列、またはモデル毎平滑器１８から得られたモデル毎平滑値及び平滑誤差共分散行列を選択することにより、モデル毎予測器９に出力する平滑値選択器２１とを備える。平滑値選択器２１は、信頼度計算効率判定器２０より不要な信頼度計算が行われていると判定された場合、仮説統合を行わないことにより、信頼度計算に要する演算時間を削減することができる。
【００６７】
図２は、本実施の形態１に係る目標追尾装置及び方法を説明するためのフローチャートであり、以下、図２を参照して説明する。はじめに、ステップ２−１では、目標観測装置１より得られる目標位置観測情報をもとに、カルマンフィルタ理論に基づき、目標位置・速度の平滑値、及び平滑誤差共分散行列の初期値が設定される。
【００６８】
次いで、ステップ２−２では、運動モデル毎予測器９において、目標の運動モデルとして、図４に示すようなＮ個の定数加速度ベクトル（零加速度ベクトルを含む）よりなるＮ個の運動モデルが設定される。
【００６９】
また、ステップ２−３では、運動モデル毎の予測器９において、平滑値選択器２１より入力される平滑値またはモデル毎の平滑値、およびＮ個の運動モデルを構成している定数加速度ベクトルより運動モデル毎の予測値を算出し、平滑値選択器２１より入力される平滑誤差共分散行列またはモデル毎の平滑誤差共分散行列、および予め設定された駆動雑音共分散行列を用いて、運動モデル毎の予測誤差共分散行列を算出する。
【００７０】
信頼度計算効率判定器２０が信頼度計算の非効率化を判定しない場合においては、各運動モデルの仮説統合が行われるため、統合平滑値及び平滑誤差共分散行列が算出され、平滑値選択器２１はこれを選択する。そのため、運動モデル毎の予測値及び予測誤差共分散行列は、以下の式（４７）及び（４８）により算出される。
【００７１】
【数２１】
2004245596.tif 000023
【００７２】
一方、信頼度計算の非効率化が判定された場合、各運動モデルの仮説統合は行われず、運動モデル毎の予測値及び予測誤差共分散行列は、以下の式（４９）及び（５０）で与えられる。
【００７３】
【数２２】
2004245596.tif 000024
【００７４】
次いで、ステップ２−４では、予測器７において、平滑器４から出力される平滑値と平滑誤差共分散行列、信頼度算出器３から出力される各運動モデルの信頼度、および入力ベクトル予測器１３から出力される入力ベクトル予測値が読み込まれる。予測器７は、それらの入力データに基づき、予測値及び予測誤差共分散行列を算出する。
【００７５】
次いで、ステップ２−５では、目標観測装置１において、目標位置情報が読み込まれる。上記の観測値は目標から信号検出及びゲート判定による目標選択の結果であり、位置情報で構成されている。
【００７６】
次いで、ステップ２−６では、ゲート判定器２で得られた観測値は、信頼度算出器３に出力される。信頼度算出器３は、更に、信頼度メモリ５に格納した現時刻より１サンプル前に算出した運動モデル毎の信頼度を読み込み、運動モデル毎の予測器９が１サンプリング前に算出した運動モデル毎の予測値及び予測誤差共分散行列を第４の遅延回路１６を介して読み込む。信頼度算出器３は、これらに入力データと、予め設定されている観測誤差共分散行列及びモデル設定器１１から入力される運動モデルの推移確率に基づいて、運動モデルの信頼度を算出する。
【００７７】
次いで、ステップ２−７では、ゲイン行列計算器１０において、現時刻より１サンプリング前に運動モデル毎の予測器９が算出した予測誤差共分散行列を第３の遅延回路１７を介して読み込む。ゲイン行列計算器１０は、その入力データと、予め設定された観測誤差共分散行列に基づいてゲイン行列を算出する。
【００７８】
次いで、ステップ２−８では、運動モデル毎の平滑器１８において、現時刻より１サンプリング前に算出しておいた運動モデル毎の平滑値及び平滑誤差共分散行列が運動モデル毎の平滑メモリ１９より読み込まれる。運動モデル毎の平滑器１８は、更にゲイン行列算出器１０が出力するゲイン行列、モデル設定器１１が出力する定数加速度ベクトル、及び観測値を読み込む。運動モデル毎の平滑器１８は、それらの入力データに基づいて運動モデル毎の平滑値及び平滑誤差共分散行列を算出する。
【００７９】
次いで、ステップ２−９では、平滑器４において、更に信頼度算出器３が出力する各運動モデルの信頼度、ゲイン行列算出器１０が出力するゲイン行列、入力ベクトル平滑器１２が出力する入力ベクトル平滑値、モデル設定器１１が出力する定数加速度ベクトル、及び観測値を読み込む。平滑器４は、それらの入力データに基づいて平滑値及び平滑誤差共分散行列を算出する。
【００８０】
ステップ２−１０では、信頼度計算効率判定器２０において、信頼度算出器３が出力する各運動モデルの信頼度を読み込み、等速直線運動モデルと他の各運動モデルの、信頼度の差の平均値を算出する。信頼度の差分平均値がしきい値を下回る場合には、目標の運動を特定できていないにも関わらず信頼度計算が不要に行われていると判定される。なお、信頼度計算効率判定式は、式（４６）で表される。
【００８１】
【数２３】
2004245596.tif 000025
【００８２】
ここで、μｋ、１は等速直線運動モデルの信頼度を、μｋ、ａは等速直線運動モデル以外の旋回運動モデルを、ｔｈはしきい値を表す。
【００８３】
次いで、ステップ２−１１では、平滑値選択器２１において、信頼度計算効率判定器２０より得られた判定結果を読み込み、判定結果を基にモデル毎予測器９が取得する平滑値及び平滑誤差共分散行列の選択を行う。信頼度計算効率判定器２０が信頼度計算の非効率性を判定しない場合には仮説の統合が行われるため、平滑器４より算出された統合平滑値及び平滑誤差共分散行列を選択する。一方、信頼度計算の非効率性が判定された場合には仮説の統合は行わず、運動モデル毎の平滑器１８より算出された、運動モデル毎の平滑値及び平滑誤差共分散行列を選択し、各運動モデルの予測・平滑処理を独立して行う。
【００８４】
次いで、ステップ２−１２では、上述した一連の処理が終了し、追尾処理の終了が要求されているか否かが判別される。その結果、処理終了が要求されていないと判定される場合、処理が繰り返される。
【００８５】
以上のように、本実施の形態１によれば、短いサンプリング間隔のために目標の運動を各運動モデルにより適切に表現できず、信頼度計算が不要に行われていると判定された場合、図３に示すように、各運動モデルの仮説統合を行わないことにより、信頼度計算が不要に行われるのを抑制し、演算負荷の低減を図ることができる。
【００８６】
すなわち、各運動モデルの信頼度計算が不要に行われている場合には、各運動モデルの仮説統合は行わずにモデル毎に独立して予測及び平滑処理を行うことにより、信頼度計算が不要に行われるのを回避し、信頼度計算に要する演算負荷を削減することができる。
【００８７】
実施の形態２．
次に、図５は、本実施の形態２における目標追尾装置及び方法を説明するためのブロック図である。図５に示す実施の形態２において、図１に示す実施の形態１と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。本実施の形態２に係る目標追尾装置においては、図１に示すモデル毎平滑器１８、モデル毎平滑器メモリ１９及び平滑値選択器２１は備えられてなく、信頼度計算効率判定器２０により信頼度計算の非効率性が判定された場合、観測周期及びフィルタのサンプリング間隔を、信頼度計算の非効率性が判定されなくなるまでサンプリング毎に継続して増加させる観測周期制御器２２を備えている点が実施の形態１と異なる。
【００８８】
本実施の形態２において、信頼度計算効率判定器２０は、等速運動モデルと各旋回運動モデルの信頼度の差分値を平均した値としきい値を比較することにより、目標の運動を特定できないにも関わらず、不要な信頼度計算を行っていないかを判定する。判定結果は、観測周期制御器２２へと読み取られる。
【００８９】
観測周期制御器２２は、信頼度計算効率判定器２０により信頼度計算の非効率性が判定された場合、観測周期及びフィルタのサンプリング間隔を信頼度計算の非効率性が判定されなくなるまで、サンプリング毎に継続して増加させる。信頼度計算の非効率性が判定されなくなった場合、その時点における観測周期及びサンプリング間隔を最適値として、その後の追尾処理に継続して使用する。観測周期制御器２２により算出された観測周期は目標観測装置１へ入力される。
【００９０】
以上のように、本実施の形態２によれば、信頼度計算の非効率性が判定されなくなるまで観測周期及びフィルタのサンプリング間隔を継続的に増加させることにより、不要な信頼度計算を回避し、フィルタの追尾処理に係る演算負荷を削減することができる。
【００９１】
すなわち、各運動モデルの信頼度計算が不要に行われている場合には、フィルタのサンプリング間隔及び観測周期を漸増させ、信頼度計算が効率的でないと判定しなくなった時点におけるサンプリング間隔及び観測周期を追尾処理に継続して用いることにより、信頼度計算が不要に行われるのを回避し、信頼度計算に要する演算負荷を削減することができる。
【００９２】
実施の形態３．
次に、図６は、本実施の形態３における目標追尾装置及び方法を説明するためのブロック図である。図６に示す実施の形態３において、図１に示す実施の形態１と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。本実施の形態３に係る目標追尾装置においては、図１に示すモデル毎平滑器１８、モデル毎平滑器メモリ１９及び平滑値選択器２１は備えられてなく、信頼度計算効率判定器２０により信頼度計算の非効率性が判定された場合、フィルタのサンプリング間隔を、信頼度計算の非効率性が判定されなくなるまで１サンプリング間隔前よりも継続して漸増させるサンプリング間隔制御器２３と、フィルタの１サンプリング間隔よりも短い周期で得られた観測値を平均し、観測平均値を基点としてフィルタが必要とする時刻における観測値を外挿して外挿された観測値を平滑器４へ入力させる観測値統合器２４とを備えている点が実施の形態１と異なる。
【００９３】
本実施の形態３において、信頼度計算効率判定器２０は、等速運動モデルと各旋回運動モデルの信頼度の差分値を平均した値としきい値を比較することにより、目標の運動を特定できないにも関わらず、不要な信頼度計算を行っていないかを判定する。判定結果は、サンプリング間隔制御器２３へと読み取られる。
【００９４】
サンプリング間隔制御器２３は、信頼度計算効率判定器２０により信頼度計算の非効率性が判定された場合、フィルタのサンプリング間隔を１サンプリング間隔前よりも漸増させることにより、信頼度計算における演算負荷の低減を図る。信頼度の非効率判定が確認されなくなる時点におけるサンプリング間隔を最適値として追尾処理に継続して使用する。設定されたサンプリング間隔は観測値統合器２４へ入力される。
【００９５】
観測値統合器２４は、フィルタの１サンプリング間隔よりも短い周期で得られた観測値を平均し、観測平均値を基点としてフィルタが必要とする時刻における観測値を外挿する。外挿された観測値は平滑器４へ入力される。
【００９６】
以上のように、本実施の形態３によれば、短いサンプリング間隔のために目標の運動を各運動モデルにより適切に表現できず、信頼度計算が不要に行われていると判定された場合、フィルタのサンプリング間隔を増加させる一方、観測周期は初期設定のままとすることで、得られた観測位置情報を有効活用しつつ、フィルタの演算負荷低減を図ることができる。
【００９７】
すなわち、各運動モデルの信頼度計算が不要に行われている場合には、フィルタのサンプリング間隔を漸増させ、その間に得られた複数の観測値を平均してフィルタへ入力することにより、信頼度計算が不要に行われるのを回避し、信頼度計算に要する演算負荷を削減することができる。
【００９８】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、各運動モデルの信頼度計算が不要に行われている場合には、各運動モデルの仮説統合は行わずにモデル毎に独立して予測及び平滑処理を行うことにより、信頼度計算が不要に行われるのを回避し、信頼度計算に要する演算負荷を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１における目標追尾装置を説明するためのブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る目標追尾装置を説明するためのフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１における目標追尾装置における効果を説明するための図である。
【図４】定数加速度ベクトルを説明する図である。
【図５】この発明の実施の形態２における目標追尾装置を説明するためのブロック図である。
【図６】この発明の実施の形態３における目標追尾装置を説明するためのブロック図である。
【符号の説明】
１  目標観測装置、２  ゲート判定器、３  信頼度算出器、４  平滑器、５  信頼度メモリ、６  平滑器メモリ、１５  表示装置、７  予測器、８  第１の遅延回路、９  モデル毎予測器、１０  ゲイン行列算出器、１１  モデル設定器、１２  入力ベクトル平滑器、１３  入力ベクトル予測器、１４  第２の遅延回路、１６  第４の遅延回路、１７  第３の遅延回路、１８  モデル毎平滑器、１９モデル毎平滑器メモリ、２０  信頼度計算効率判定器、２１  平滑値選択器、２２  観測周期制御器、２３  サンプリング間隔制御器。
【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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【図６】
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