(57)【要約】【課題】簡単な構成によって、目標物の軌跡を高精度に推測する。【解決手段】目標物追尾装置１０は、目標物ＴＡの位置を周期的に追尾する。ゲート処理部１１は、目標物ＴＡの周期的な運動学的測定値データとシグネチャ測定値データとを基に、目標物ＴＡの現測定時刻における存在範囲を示す有効ゲートを算出し、有効ゲート内に目標物が存在するか否かを判定する。データ割付部１２は、有効ゲート内に目標物ＴＡが存在すると判定された場合に、目標物ＴＡと運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データとを割り付ける。軌跡推測部１３は、有効ゲート内に目標物ＴＡが存在すると判定された場合に、目標物ＴＡと運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データとの割り付け結果と、目標物ＴＡの周期的な運動学的測定値データとシグネチャ測定値データとを基に、現測定時刻における目標物ＴＡの位置の推測値を算出する。【選択図】図３
2013160730.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標物の位置を周期的に追尾する目標物追尾装置であって、
前記目標物の周期的な運動学的測定値データとシグネチャ測定値データとを基に、前記目標物の現測定時刻における存在範囲を示す有効ゲートを算出し、前記算出された有効ゲート内に前記目標物が存在するか否かを判定するゲート処理部と、
前記算出された有効ゲート内に前記目標物が存在すると判定された場合に、前記目標物と前記運動学的測定値データ及び前記シグネチャ測定値データとを割り付けるデータ割付部と、
前記算出された有効ゲート内に前記目標物が存在すると判定された場合に、前記目標物と前記運動学的測定値データ及び前記シグネチャ測定値データとの割り付け結果と、前記目標物の周期的な運動学的測定値データとシグネチャ測定値データとを基に、現測定時刻における前記目標物の位置の推測値を算出する軌跡推測部と、
を備える目標物追尾装置。
【請求項２】
請求項１に記載の目標物追尾装置であって、
前記ゲート処理部は、
前記運動学的測定値データとして前記目標物の位置座標測定値情報を、前記シグネチャ測定値データとして反射波信号電力情報を、それぞれ入力する目標物追尾装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の目標物追尾装置であって、
前記データ割付部は、
前記運動学的測定値データ及び前記シグネチャ測定値データの各測定値データを用いて、測定時刻における前記目標物と前記各測定値データとの割り付け距離を算出し、
前記目標物の位置座標測定値情報及び反射波信号電力情報を基に、検出確率閾値を算出し、
前記検出確率閾値と前記割り付け距離との比較結果を基に、前記算出された有効ゲート内に前記目標物が存在するか否かを判定する目標物追尾装置。
【請求項４】
請求項１〜３のうちいずれか一項に記載の目標物追尾装置であって、
前記軌跡推測部は、
前記目標物の位置座標、速度情報、反射波信号電力の測定値を算出する目標物追尾装置。
【請求項５】
請求項１〜４のうちいずれか一項に記載の目標物追尾装置であって、
前記推測された現測定時刻における前記目標物の位置の推測値のうち、測定時間を所定量遅延させる遅延部と、
前記遅延された前記目標物の位置の推測値を基に、次測定時刻における前記目標物の位置の予測値を算出する軌跡予測部と、を更に備える目標物追尾装置。
【請求項６】
請求項１〜５のうちいずれか一項に記載の目標物追尾装置であって、
前記ゲート処理部は、
前記目標物の周期的な運動学的測定値データとシグネチャ測定値データと、更に前記算出された前記次測定時刻における前記目標物の位置の予測値とを基に、前記目標物の現測定時刻における存在範囲を示す有効ゲートを算出する目標物追尾装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、追尾の対象となる目標物を追尾する目標物追尾装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
目標物追尾装置は、予め追尾又は追跡の対象として指定された目標物（例えば人）の距離及び速度を計測することにより、目標物の位置の時間的な変化を、軌跡として認識する。目標物追尾装置の商業的な用途には、例えば、監視を含むセキュリティシステム、ロボットによるツアーガイドシステム、ロボットによる救助探索システム、運転支援システム、衝突防止システム、交通渋滞監視システム、歩行者の追尾が可能なインテリジェント交通システム（ＩＴＳ：Intelligent Transportation System）が挙げられる。
【０００３】
目標物追尾装置が追尾の対象として真の目標物（例えば人）と偽の他因子（例えば装置）とが併存する追尾対象エリアを正しく解析するためには、１つ又は複数のセンサ装置（例えばレーダ装置）を用いることが必要となる。
【０００４】
追尾することの目標は、目標物の数、状態及びタイプ（例えば人であること）を含む追尾解析情報を正確に、又は、適時に出力することである。近年、特に歩行者の安全を担保するためのセンシング技術が広範囲に研究されている。例えば、センサ装置は、歩行者の検出又は衝突回避の警告のために交差点又は車両内に配置され、目標物（例えば歩行者）の位置、速度、移動方向、目標物の周囲情報（例えば、他の歩行者、車両、障害物）の少なくとも１つを検出する。
【０００５】
従来、どの測定値データがどの目標物から得られたのかを決定する、つまり、測定値データと目標物とを割り付けするために、目標物追尾アルゴリズムには、例えばカルマンフィルタが用いられている。これにより、センサから新しい測定値データが出力される度に、目標物追尾アルゴリズムは、新しい測定値データを用いて繰り返して目標物情報を推測できる。従って、目標物追尾アルゴリズムは、リアルタイム処理に有用である。
【０００６】
従来、カルマンフィルタを用いた目標物追尾アルゴリズムは、運動学的な測定値データ（例えば、目標物の位置及び速度）を用いて、測定値データと目標物とを割り付けし、目標物からのシグネチャ情報に関する測定値データを考慮せずに廃棄していた。このため、カルマンフィルタを用いた目標物追尾アルゴリズムは、比較的好ましい環境下においてはターゲットの軌跡を追尾できるが、好ましくない環境下ではターゲットの軌跡を正確に追尾することが困難である。好ましくない環境とは、例えば雑音（ノイズ）の多い環境、より具体的にはＳＮ（Signal to Noise）比が低い環境である。
【０００７】
特許文献１では、測定値データと目標物との割り付けのために、運動学的情報と目標物の特徴情報とが用いられている。具体的には、特許文献１の方法では、センサが、運動学的情報に基づく運動学的尤度点数と、特徴情報に基づく特徴尤度点数とを算出する。更に、特許文献１の方法では、２つの尤度点数が統合され、目標物の軌跡と推測される測定値データの尤度点数とが算出される。算出された尤度点数を基に、目標物の軌跡が定期的に更新される。
【０００８】
また、非特許文献１では、運動学的割付確率と特徴割付確率とがそれぞれ個別に算出され、運動学的割付確率と特徴割付確立とを基に、目標物と測定値データとの割付確率が算出される。算出された割付確立は、目標物と測定値データとの割り付け処理に用いられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】米国特許第７０２６９７９号明細書
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ−ａｉｄｅｄ  ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｕｓｉｎｇ  ＨＲＲ  ｐｒｏｆｉｌｅｓ，Ｐｒｏｃ．ＳＰＩＥ  Ｃｏｎｆ．  ｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ  Ｉｍａｇｅｒｙ  ＶＩＩＩ，ｖｏｌ．４３８２，ｐｐ．１３２−１４２，２００１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
ここで、測定値データの割り付け精度は多くの要因によって曖昧になる。要因は、例えば目標物との距離が近接していること、ＳＮ（Signal to Noise）比が低いこと、検出プロセスにおいて目標物を誤検出すること、センサ装置の視野内に多くの建物又は路面からの不要な反射波（クラッタ）が存在することである。
【００１２】
これらの要因により、センサ装置からの測定値データを、既存の目標物の軌跡として割り付ければ良いのか又は新しい目標物の軌跡として割り付ければ良いのかを正確に判断することが困難になる。追尾プロセスにおいて、目標物と不正確な測定値データとが割り付けられると、真の目標物の軌跡と他の目標物の軌跡との区別が困難となり、追尾プロセスが早期に終了する可能性がある。
【００１３】
上述した各文献では、目標物の軌跡の推測演算において、運動学的な測定値データを用いたカルマンフィルタによる演算と、運動学的な測定値データ以外の測定値データを用いた演算とが、それぞれ別個に行われていた。
【００１４】
即ち、カルマンフィルタによる演算において、運動学的な測定値データと運動学的な測定値データ以外の測定値データとの両方を演算していなかった。運動学的な測定値データ以外の測定値データとは、例えばシグネチャに関する測定値データである。このため、目標物の軌跡の推測精度が劣化する。
【００１５】
推測精度が劣化することによって、追尾アルゴリズムのシステム応答が遅くなる。システム応答を速くするためには、システム構成が複雑化するため、更に演算のために多くのメモリを要することになる。
【００１６】
本発明は、上述した従来の事情に鑑みてなされたものであり、測定値データの割り付けにおいて運動学的な測定値データと運動学的な測定値データ以外の測定値データとを用いて、簡単な構成によって、目標物の軌跡を高精度に推測する目標物追尾装置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】
【００１７】
本発明は、目標物の位置を周期的に追尾する目標物追尾装置であって、前記目標物の周期的な運動学的測定値データとシグネチャ測定値データとを基に、前記目標物の現測定時刻における存在範囲を示す有効ゲートを算出し、前記算出された有効ゲート内に前記目標物が存在するか否かを判定するゲート処理部と、前記算出された有効ゲート内に前記目標物が存在すると判定された場合に、前記目標物と前記運動学的測定値データ及び前記シグネチャ測定値データとを割り付けるデータ割付部と、前記算出された有効ゲート内に前記目標物が存在すると判定された場合に、前記目標物と前記運動学的測定値データ及び前記シグネチャ測定値データとの割り付け結果と、前記目標物の周期的な運動学的測定値データとシグネチャ測定値データとを基に、現測定時刻における前記目標物の位置の推測値を算出する軌跡推測部と、を備える。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、測定値データの割り付けにおいて運動学的な測定値データと運動学的な測定値データ以外の測定値データとを用いて、簡単な構成によって、目標物の軌跡を高精度に推測できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本実施形態の目標物追尾システムのシステム構成図
【図２】（ａ）従来の目標物追尾装置が目標物を追尾する場合の目標物の軌跡を把握するための２次元座標モデルを示す図、（ｂ）本実施形態の目標物追尾装置が目標物を追尾する場合の目標物の軌跡を把握するための３次元座標モデルを示す図
【図３】本実施形態の目標物追尾装置の内部構成を示すブロック図
【図４】追尾の対象となる目標物（例えば人）から測定された反射波信号電力と、反射波信号の検出確率密度との分布の一例を示すグラフ
【図５】データ割付部、軌跡推測部及び軌跡予測部の動作を説明するフローチャート
【図６】（ａ）従来技術の２次元モデルを用いた真の目標物と測定値データとの割り付け可否の判定例、（ｂ）本実施形態の３次元モデルを用いた真の目標物と測定値データとの割り付け可否の判定例、（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の判定例に用いられた予測値、測定値、割り付け距離及び割り付け可否の一例を示す説明図
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明は、一又は複数のセンサ装置からのデータを用いて、追尾の対象となる真の目標物を追尾する技術に関する。より具体的には、本発明は、運動学的情報とシグネチャ情報との両方を用いて目標物と測定値データとの割り付けを支援し、真の目標物と測定値データとの割り付け精度及び真の目標物の追尾精度を向上させる目標物追尾システム及び目標物追尾方法に関する。以下の説明において、追尾の対象となる真の目標物を、単に「目標物」といい、追尾の対象でない目標物を「他目標物」という。
【００２１】
本発明は、運動学的情報とシグネチャ情報とを用いて、目標物の追尾システムに適用可能である。目標物と測定値データとの割り付けにシグネチャ情報を用いることにより、種々のクラッタが存在する測定環境下において、目標物追尾システムのロバスト性（頑強性）を高め、目標物の追尾精度の正確性及び継続性を向上できる。
【００２２】
本発明に係る目標物追尾装置に関する以下の実施形態の説明は、図面を参照しながら、当業者が本発明を特定用途の状況において実施することが可能に記載されている。更に、当業者は、以下の説明に記載された実施形態の記載を基に、本発明に係る目標物追尾装置の以下の実施形態の説明の様々な修正形態、並びに様々な用途における様々な使用形態を、本発明に係る目標物追尾装置の広範囲の使用態様に適用してもよい。従って、本発明は、以下の実施形態の説明に記載された使用態様に限定されず、本実施形態に開示された内容に広く適合可能である。
【００２３】
以下、本発明に係る目標物追尾装置を説明する前に、用語の解説を説明する。これらの解説は、本発明に係る目標物追尾装置における用語の意味に限定されず、本実施形態における用語の理解を当業者に与えることによって、当業者が本実施形態の内容を参照できる程度に必要な説明である。
【００２４】
運動学的測定値データ（又は運動学的情報）：運動学的測定値データは、目標物の運動学的特性に関する測定値データであって、例えば、目標物の位置（位置座標測定値情報）、速度、加速度、及びセンサ装置と目標物との間の方位角のうち一つ又は複数のデータである。運動学的測定値データは、従来の目標物追尾アルゴリズムでも、目標物と測定値データとの割り付けプロセスにおいて用いられている。
【００２５】
シグネチャ測定値データ（又はシグネチャ情報）：シグネチャ測定値データは、目標物の外観、外見及びタイプに影響して測定される測定値データであって、例えば目標物からの反射波信号の信号電力（反射波信号電力情報）、目標物からの反射波信号の周波数、及びレーダ反射断面積（ＲＣＳ：Radar Cross Section）のうち一つ又は複数のデータである。
【００２６】
センサ装置：追尾の対象となる目標物の測定値データ、例えば、本実施形態においては上述した運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データを直接又は間接に測定する。
【００２７】
先ず、本実施形態の目標物追尾システム１００について、図１を参照して説明する。図１は、本実施形態の目標物追尾システム１００のシステム構成図である。目標物追尾システム１００は、複数のＮ個のセンサ装置１〜Ｎ、及び目標物追尾装置１０を含む構成である。目標物追尾システム１００は、更に、目標物追尾装置１０による目標物ＴＡの追尾状況又は追尾結果を表示する表示器５０を含む構成でもよい。
【００２８】
Ｎ個のセンサ装置１〜Ｎはそれぞれ同様の構成であり、以下では、センサ装置１を例示して説明する。センサ装置１は、例えばレーダ装置を用いて構成され、センサ装置１〜Ｎ毎に予め規定された測定エリアに対し、所定の周期的な測定時間毎に、例えばレーダ送信信号としてのパルス圧縮信号を送信し、目標物ＴＡからの反射波信号を受信する。
【００２９】
センサ装置１は、一つの測定エリアに対してレーダ送信信号を周期的に送信してもよいし、複数の測定エリアに対して順番にレーダ送信信号を繰り返して送信してもよい。また、複数のセンサ装置が、一つの測定エリアに対してレーダ送信信号を周期的に送信してもよい。レーダ送信信号の目標物ＴＡからの反射波信号は、センサ装置１〜Ｎにて受信される。
【００３０】
センサ装置１は、目標物ＴＡからの反射波信号を基に、周期的な測定時間毎に、目標物ＴＡの運動学的情報とシグネチャ情報とを測定し、測定された運動学的測定値データとシグネチャ測定値データとを目標物追尾装置１０に出力する。以下の説明では、運動学的情報（運動学的測定値データ）は目標物ＴＡの位置及び方位角とし、シグネチャ情報（シグネチャ測定値データ）は目標物ＴＡからの反射波信号の信号電力（反射波信号電力）とする。
【００３１】
なお、以下の説明を簡単にするため、本実施形態の目標物追尾システム１００は１つのセンサ装置１を有する構成とし、１つのセンサ装置１により測定された位置、方位角及び反射波信号電力の各測定値データ（状態ベクトルともいう）が目標物追尾装置１０に入力されるとする。
【００３２】
ここで、本実施形態の目標物追尾装置１０と従来の目標物追尾装置との違いについて、図２（ａ）及び（ｂ）を参照して説明する。図２（ａ）は、従来の目標物追尾装置が目標物を追尾する場合の目標物の軌跡を把握するための２次元座標モデルを示す図である。図２（ｂ）は、本実施形態の目標物追尾装置１０が目標物ＴＡを追尾する場合の目標物ＴＡの軌跡を把握するための３次元座標モデルを示す図である。
【００３３】
図２（ａ）の横軸は目標物の位置の水平方向（ｘ軸方向）の座標を表し、同図の縦軸はｘ軸方向に垂直であって目標物のもう１つの水平方向（ｙ軸方向）の座標を表す。図２（ａ）では、従来の目標物追尾装置及びセンサ装置は、同図における座標（０，０）の位置に配置されている。センサ装置により測定された測定値データは、従来の目標物追尾装置に入力される。
【００３４】
従来の目標物追尾装置は、２次元座標モデルにおいて、目標物との距離及び方位角の２つの測定値データ、即ち運動学的情報（運動学的測定値データ）を基に、目標物の位置を推測するための２次元ゲートの範囲を定める。図２（ａ）において、２次元ゲートの形状は例えば楕円である。更に、従来の目標物追尾装置は、距離及び方位角の各測定値が２次元ゲートに含まれる場合に、入力された測定値データを目標物からの測定値データとみなして、真の目標物の位置を推測する。
【００３５】
このため、２次元ゲートから距離及び方位角が同様な複数（例えば２つ）の測定値データが従来の目標物追尾装置に入力された場合、従来の目標物追尾装置は、２次元ゲートからのどちらの測定値データが目標物又は他目標物の測定値データであるかを判別することが困難である。即ち、図２（ａ）に示す２次元座標モデルを用いた目標物の位置の推測精度は劣化する可能性がある。
【００３６】
図２（ｂ）の横軸は目標物ＴＡの位置の水平方向（ｘ軸方向）の座標を表し、同図の縦軸はｘ軸方向に垂直であって目標物ＴＡのもう１つの水平方向（ｙ軸方向）の座標を表し、同図の鉛直軸は目標物ＴＡからの反射波信号の信号電力（反射波信号電力）を表す。図２（ｂ）では、目標物追尾装置１０及びセンサ装置１は、同図における座標（０，０，０）の位置に配置されている。センサ装置１により測定された測定値データは、目標物追尾装置１０に入力される。
【００３７】
本実施形態の目標物追尾装置１０は、３次元座標モデルにおいて、目標物ＴＡとの距離及び方位角、並びに反射波信号電力の３つの測定値データ、即ち運動学的情報（運動学的測定値データ）及びシグネチャ情報（シグネチャ測定値データ）の両方を基に、目標物ＴＡの位置を推測するための３次元ゲートの範囲を定める。図２（ｂ）において、３次元ゲートの形状は例えば楕円体である。更に、目標物追尾装置１０は、距離、方位角及び反射波信号電力の各測定値が３次元ゲート内に含まれる場合に、入力された測定値データを目標物ＴＡからの測定値データとして、目標物ＴＡの位置を推測する。
【００３８】
このため、距離、方位角及び反射波信号電力のうち距離及び方位角が同じ複数（例えば２つ）の測定値データが目標物追尾装置１０に入力された場合でも、目標物追尾装置１０は、距離、方位角及び反射波信号電力を基に、目標物ＴＡの位置を高精度に推測できる。
【００３９】
具体的には、目標物追尾装置１０は、直前の測定時間（ｋ−１）の反射波信号電力の確率密度が所定値以上であって、且つ、測定時間ｋの反射波信号電力の確率密度が所定値以上であると判定された場合には、測定時間ｋの距離、方位角及び反射波信号電力を含む測定値データを基に、目標物ＴＡの位置を推測する。
【００４０】
なお、以下の説明において、運動学的情報（運動学的測定値データ）として距離及び方位角の組合せの他に、例えば距離及び速度を用いてもよい。
【００４１】
次に、本実施形態の目標物追尾装置１０の具体的な構成及び動作について、図３を参照して説明する。図３は、本実施形態の目標物追尾装置１０の内部構成を示すブロック図である。
【００４２】
図３に示す目標物追尾装置１０は、ゲート処理部１１、データ割付部１２、軌跡推測部１３、軌跡情報管理部１４、遅延部１５、軌跡予測部１６、記憶部１７及び表示制御部１８を含む構成である。ゲート処理部１１、データ割付部１２、軌跡推測部１３、軌跡情報管理部１４、遅延部１５、軌跡予測部１６及び表示制御部１８の各部の動作が予め規定されたプログラムは記憶部１７に記憶されており、目標物追尾装置１０に内蔵されるＣＰＵ（Central Processing Unit）が各部のプログラムを読み込むことによって各部が動作可能となる。
【００４３】
ゲート処理部１１は、センサ装置１において測定された測定時間毎の運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データを入力する。以下、ゲート処理部１１に入力される測定時間毎の運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データをまとめて、状態ベクトルという。状態ベクトルは、数式（１）により表される。
【００４４】
【数１】
2013160730.tif 000003
【００４５】
数式（１）において、ｒｋは測定時刻ｋにおける目標物ＴＡとセンサ装置１との距離（図２（ｂ）参照）を表し、ｂｋは測定時刻ｋにおける目標物ＴＡとセンサ装置１との方位角（図２（ｂ）参照）を表す。ρｋは、測定時刻ｋにおける目標物ＴＡからの反射波信号電力を表す。数式（１）の左辺は数式（２）の左辺に示すＺｋとして表すことができ、数式（１）の状態ベクトルは、数式（２）により表すことができる。
【００４６】
【数２】
2013160730.tif 000004
【００４７】
数式（２）において、Ｚｋは測定時刻ｋにおける目標物ＴＡの状態ベクトルを表し、Ｈｋは測定時刻ｋにおける測定遷移行列を表し、Ｗｋは測定時刻ｋにおけるノイズを含む測定不確定量を表す。また、数式（２）と数式（３）とは等価であって、数式（２）の左辺は数式（３）の左辺と同じであって、数式（２）の右辺は数式（３）の右辺と同じである。即ち、数式（１）又は数式（２）に示す状態ベクトルは［ｒｋ、ｂｋ、ρｋ］と表すことができ、具体的には数式（３）の関係を有する。
【００４８】
【数３】
2013160730.tif 000005
【００４９】
数式（３）において、ｗ１ｋは測定時刻ｋにおける目標物ＴＡとセンサ装置１との距離の測定不確定量を表し、ｗ２ｋは測定時刻ｋにおける目標物ＴＡとセンサ装置１との方位角の測定不確定量を表し、ｗ３ｋは測定時刻ｋにおける目標物ＴＡからの反射波信号電力の測定不確定量を表す。また、数式（３）に示すσｋは、測定時刻ｋにおける目標物ＴＡのレーダ送信信号のレーダ反射断面積を表し、数式（４）により表される。
【００５０】
【数４】
2013160730.tif 000006
【００５１】
数式（４）において、ｒｋは測定時刻ｋにおける目標物ＴＡとセンサ装置１との距離を表し、Ｅｒはセンサ装置１における反射電界強度を表し、Ｅｉは目標物ＴＡにおける入射電界強度を表す。
【００５２】
なお、レーダ反射断面積は、目標物ＴＡがセンサ装置１に反射した反射波信号電力の測定値データに対応し、シグネチャ情報の一つである。レーダ反射断面積は、目標物ＴＡの物理的な大きさには直接関係せず、目標物ＴＡがレーダ送信信号を反射する領域と定義され、数式（４）により表される。
【００５３】
レーダ反射断面積、即ち、目標物ＴＡからの実際の反射波信号電力は、レーダ送信信号の送信周波数、目標物ＴＡの形状、目標物ＴＡの電気的特性、目標物ＴＡの距離及び方向を含む多くの要因に依存している。目標物ＴＡのレーダ反射断面積は、複数の条件下において、同類の複数の目標物から反射された複数の反射波信号電力を受信するシミュレーションによって決定することが必要である。受信された複数の反射波信号電力は、図４に示す確率密度分布に従って表される。
【００５４】
図４は、追尾の対象となる目標物ＴＡ（例えば人）から測定された反射波信号電力と、反射波信号の検出確率密度との分布の一例を示すグラフである。図４の横軸はゲート処理部１１に入力された反射波信号電力（測定受信電力）を表し、同図の縦軸は反射波信号の検出確率密度を表す。図４の測定では、センサ装置１は、７７ＧＨｚのＦＭ−ＣＷミリ波レーダが用いられている。
【００５５】
図４によれば、目標物ＴＡから反射された反射波信号電力の分布は、統計的には曲線Ｃ１のガウス分布にほぼ従うことがわかる。反射波信号電力とレーダ反射断面積との関係は、数式（５）により表すことができる。
【００５６】
【数５】
2013160730.tif 000007
【００５７】
数式（５）において、Ｐｒｅｆは目標物ＴＡからの反射波信号電力、ＰＴはレーダ送信信号の信号電力、Ｇはゲイン、λはレーダ送信信号の波長、Ｒｒｅｆは目標物ＴＡとセンサ装置１との距離、Ｌは損失、Ｋは定数、σｒｅｆは目標物ＴＡのレーダ送信信号のレーダ反射断面積を表す。数式（５）により、シグネチャ測定値データとしての反射波信号電力は、目標物ＴＡのレーダ反射断面積に比例する。数式（５）に示す定数Ｋを決定することにより、反射波信号電力とレーダ反射断面積とを変換できる。
【００５８】
ゲート処理部１１は、入力された運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データを基に、追尾の対象となる目標物ＴＡが現測定時刻ｋに存在する範囲、即ち有効ゲート（３次元ゲート）を算出する。ゲート処理部１１は、軌跡予測部１６から次測定時間における目標物ＴＡの予測値データが出力される場合には、入力された運動学的測定値データ、シグネチャ測定値データ、予測値データを基に、追尾の対象となる目標物ＴＡが現測定時刻に存在する範囲、即ち３次元ゲートを算出する。以下に、ゲート処理部１１の詳細を説明する。
【００５９】
ゲート処理部１１は、シグネチャ測定値データを基に、ゲーティング処理、即ち、算出された３次元ゲートにおける反射波信号電力の検出確率密度を算出し、検出確率密度が目標物追尾装置１０において予め規定された反射波信号電力の検出確率密度の閾値を超えているか否かを判定する。
【００６０】
ゲート処理部１１は、算出された検出確率密度が閾値を超えている場合には、３次元ゲート内に目標物ＴＡが存在すると判定する。ゲート処理部１１は、算出された検出確率密度が閾値未満である場合には、有効ゲート内に目標物ＴＡが存在しないとして、入力された運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データを破棄する。
【００６１】
目標物追尾装置１０と接続されているセンサ装置が一つであって、各測定値データが破棄された場合には、入力された測定時刻ｋにおいて目標物ＴＡを追尾しない。但し、目標物追尾装置１０と接続されているセンサ装置が複数であって、いずれかの測定値データがゲート処理部１１により破棄された場合には、ゲート処理部１１は、他のセンサ装置から出力された測定値データを基に、上述したゲーティング処理を実行する。従って、目標物ＴＡの軌跡を連続的に追尾するためには、目標物追尾装置１０と接続されるセンサ装置が複数あることが好ましい。
【００６２】
ゲート処理部１１は、現測定時刻ｋを基準に少なくとも１つ前（例えば３つ）の測定時刻における運動学的測定値データを基に、目標物ＴＡが目標物追尾装置１０に近づいているか又は遠ざかっているかを判定する。ゲート処理部１１は、判定結果に応じて、反射波信号電力の検出確率密度の閾値を動的に変化させる。
【００６３】
例えば、ゲート処理部１１は、目標物ＴＡが目標物追尾装置１０に近づいている場合には検出確率密度の閾値を所定量増加し、目標物ＴＡが目標物追尾装置１０から遠ざかっている場合には検出確率密度の閾値を同所定量減少する。これにより、ゲート処理部１１は、直近の測定時刻からの目標物ＴＡの軌跡を考慮して、目標物ＴＡのゲーティング処理、即ち、入力された測定値データのうち目標物ＴＡの軌跡を推測するために高精度な測定値データを抽出できる。
【００６４】
反射波信号電力の検出確率密度は測定受信電力に対して統計的にはガウス分布に従うため（図４参照）、検出確率密度が閾値未満である場合には、ゲート処理部１１に入力された反射波信号電力は目標物ＴＡからではない可能性が高いと考えられる。ゲート処理部１１により、入力された反射波信号電力を基に、目標物ＴＡからの反射波信号電力であるか否かを的確に判定できる。
【００６５】
ゲート処理部１１は、有効ゲート内に目標物ＴＡが存在すると判定した場合に、３次元ゲート内に目標物ＴＡが存在するというゲーティング処理結果、並びに測定時刻ｋにおける運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データを、データ割付部１２及び軌跡推測部１３に出力する。
【００６６】
データ割付部１２は、ゲート処理部１１から出力された測定時刻ｋにおける運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データを入力する。入力された測定時刻ｋにおける運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データは、ゲート処理部１１にて算出された３次元ゲート内に目標物ＴＡが存在すると判定された信頼性の高いデータである。
【００６７】
データ割付部１２は、入力された測定時刻ｋにおける運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データを基に、目標物ＴＡと両方の測定値データとを割り付けするか否かを判定する。データ割付部１２は、目標物ＴＡと両方の測定値データとを割り付けた旨の情報を軌跡推測部１３に出力する。
【００６８】
軌跡推測部１３は、例えばカルマンフィルタを用いて構成され、ゲート処理部１１から測定時刻ｋにおける運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データを入力し、データ割付部１２から目標物ＴＡと両方の測定値データとを割り付けた旨の情報を入力する。
【００６９】
軌跡推測部１３は、入力された測定時刻ｋにおける運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データを基に、現測定時刻ｋにおける目標物ＴＡにおける状態ベクトルの推測値データを算出する。軌跡推測部１３は、算出された現測定時刻ｋにおける目標物ＴＡの状態ベクトルの推測値データを、遅延部１５及び軌跡情報管理部１４に出力する。
【００７０】
軌跡情報管理部１４は、測定時間ｋ毎に、軌跡推測部１３から出力された測定時間ｋ毎の目標物ＴＡの状態ベクトルの推測値データを、記憶部１７に記憶し、更に表示制御部１８に出力して表示器５０に表示させる。
【００７１】
遅延部１５は、軌跡推測部１３から出力された現測定時刻ｋにおける目標物ＴＡにおける状態ベクトルの推測値データを入力する。遅延部１５は、目標物ＴＡにおける状態ベクトルの推測値データのうち測定時刻ｋを一つ前の測定時刻（ｋ−１）にタイミング遅延させ、タイミング遅延された測定時刻（ｋ−１）における状態ベクトルの推測値データを軌跡予測部１６に出力する。
【００７２】
軌跡予測部１６は、遅延部１５から出力された測定時刻（ｋ−１）における状態ベクトルの推測値データを入力する。軌跡予測部１６は、入力された測定時刻（ｋ−１）における状態ベクトルの推測値データを基に、次測定時刻ｋにおける目標物ＴＡの状態ベクトルの予測値データを算出する。軌跡予測部１６は、次測定時刻ｋにおける目標物ＴＡの状態ベクトルの予測値データを、ゲート処理部１１及びデータ割付部１２に出力する。
【００７３】
記憶部１７は、目標物追尾装置１０に内蔵されるフラッシュメモリ若しくはハードディスクを用いて構成され、目標物追尾装置１０の各部の動作が規定されたプログラム、又は軌跡情報管理部１４から出力された目標物ＴＡの軌跡情報のデータを記憶している。
【００７４】
表示制御部１８は、軌跡情報管理部１４から出力された目標物ＴＡの状態ベクトルの推測値データを入力し、入力された目標物ＴＡの位置の推測値データを表示器５０に出力する。即ち、表示制御部１８は、目標物ＴＡの位置の推測値データを表示器５０に表示させる。
【００７５】
ここで、データ割付部１２、軌跡推測部１３及び軌跡予測部１６の動作を、図５を参照して説明する。図５は、データ割付部１２、軌跡推測部１３及び軌跡予測部１６の動作を説明するフローチャートである。
【００７６】
図５において、ゲート処理部１１から出力された測定時刻ｋにおける運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データ、及び軌跡予測部１６から出力された次測定時刻における目標物ＴＡの状態ベクトルの予測値データは、データ割付部１２に入力される。データ割付部１２は、入力された各測定値データ及び予測値データを基に、測定時刻ｋにおける目標物ＴＡと各測定値データとの割り付け距離Ｇｋを、数式（６）に従って算出する（Ｓ３０２）。
【００７７】
【数６】
2013160730.tif 000008
【００７８】
数式（６）において、ｄｋは測定時刻ｋにおける状態ベクトルの測定値データと予測値データとの差を表す差分ベクトルであり、ｄＴｋは差分ベクトルが転置された転置差分ベクトルである。Ｓｋは測定時刻ｋにおける共分散を表す。
【００７９】
データ割付部１２は、ゲート処理部１１により算出された３次元ゲートの座標（ｘ軸方向の位置、ｙ軸方向の位置、反射波信号電力）を基に、第１検出確率閾値Ｇａｔｅ＿Ｉｎを算出する（Ｓ３０４）。
【００８０】
第１検出確率閾値Ｇａｔｅ＿Ｉｎは、所定確率Ｐ１で３次元ゲート内に目標物ＴＡが存在し、データ割付部１２が各測定値データと目標物ＴＡとを割り付けると判定する閾値である。所定確率Ｐ１は０．９５から０．９９までの範囲の値である。
【００８１】
データ割付部１２は、割り付け距離Ｇｋと第１検出確率閾値Ｇａｔｅ＿Ｉｎとを比較し（Ｓ３０６）、Ｇｋ＜Ｇａｔｅ＿Ｉｎでは、各測定値データと目標物ＴＡとを割り付ける（Ｓ３０８）。Ｇｋ＜Ｇａｔｅ＿Ｉｎは、データ割付部１２に入力された各測定値データが目標物ＴＡの測定時刻ｋにおける状態ベクトルの測定値データとして有効であるとデータ割付部１２が判定する関係式である。
【００８２】
また、データ割付部１２は、ステップＳ３０４からステップＳ３０８までの各動作と並行してステップＳ３１０からステップＳ３１４までの各動作を処理する。具体的には、データ割付部１２は、ゲート処理部１１により算出された３次元ゲートの座標（ｘ軸方向の位置、ｙ軸方向の位置、反射波信号電力）を基に、第２検出確率閾値Ｇａｔｅ＿Ｏｕｔを算出する（Ｓ３１０）。
【００８３】
第２検出確率閾値Ｇａｔｅ＿Ｏｕｔは、所定確率（１−Ｐ２）で３次元ゲート内に真の目標物ＴＡが存在せず、３次元ゲートから離れた位置に目標物ＴＡが存在し、データ割付部１２が各測定値データと目標物ＴＡとを割り付けしないと判定する閾値である。所定確率（１−Ｐ２）のうち、Ｐ２は例えば１．０×１０−６である。
【００８４】
データ割付部１２は、割り付け距離Ｇｋと第２検出確率閾値Ｇａｔｅ＿Ｏｕｔとを比較し（Ｓ３１２）、Ｇｋ＞Ｇａｔｅ＿Ｏｕｔでは、各測定値データと目標物ＴＡとを割り付けせず、各測定値データと他目標物とを割り付ける（Ｓ３１４）。Ｇｋ＞Ｇａｔｅ＿Ｏｕｔは、データ割付部１２に入力された各測定値データが目標物ＴＡの測定時刻ｋにおける状態ベクトルの測定値データとして有効でなく、他目標物と割り付けるとデータ割付部１２が判定する関係式である。
【００８５】
なお、本実施形態では１つのセンサ装置１から測定値データが入力されているが、複数のセンサ装置１から測定値データがゲート処理部１１を介してデータ割付部１２に入力された場合には、データ割付部１２は、複数の測定値データのうちいずれかの測定値データを選択する。どの測定値データが選択されるかは、数式（７）に示す割り付け確率Ｌ又は数式（８）の正規化された割り付け距離Ｎが用いられることが好ましい。
【００８６】
より具体的には、データ割付部１２は、複数の測定値データに対し、測定時刻ｋにおける割り付け確率Ｌ又は正規化された割り付け距離Ｎを、数式（７）又は数式（８）に従って算出する。データ割付部１２は、測定時刻ｋにおける割り付け確率Ｌが最大になる測定値データ、又は測定時刻ｋにおける正規化された割り付け距離Ｎが最小になる測定値データを選択する。データ割付部１２は、選択された測定値データを用いてステップＳ３０２の動作からステップＳ３１４までの動作を処理する。
【００８７】
【数７】
2013160730.tif 000009
【００８８】
【数８】
2013160730.tif 000010
【００８９】
図６（ａ）は、従来技術の２次元モデルを用いた目標物ＴＡと測定値データとの割り付け可否の判定例である。図６（ｂ）は、本実施形態の３次元モデルを用いた目標物ＴＡと測定値データとの割り付け可否の判定例である。図６（ｃ）は、図６（ａ）及び（ｂ）の判定例に用いられた予測値、測定値、割り付け距離及び割り付け可否の一例を示す説明図である。
【００９０】
図６（ａ）に示す従来技術の２次元モデルでは、測定値データ、予測値データ及び推測値データは２次元ゲート内に存在することになり、測定値データと目標物とのデータ割り付けが正しいと一見考えられる。ところが、本実施形態の目標物追尾装置１０のデータ割付部１２の動作を従来の目標物追尾装置に適用した割り付け可否判定では、「Ｇｋ（＝５．４１２８）＞Ｇａｔｅ＿Ｉｎ（＝５．９９）」が成立しない。このため、測定値データと目標物とを割り付けると、真の目標物に対する割り付けとしては失敗することになる。
【００９１】
図６（ｂ）に示す本実施形態の３次元モデルでは、予測値データ及び推測値データは３次元ゲート内に存在するが、測定値データは３次元ゲート内に存在しない。このため、測定値データと目標物ＴＡとのデータ割り付けは正しくないと一見考えられる。
【００９２】
実際に、本実施形態の目標物追尾装置１０のデータ割付部１２は、割り付け可否判定において「Ｇｋ（＝８．３１６３）＞Ｇａｔｅ＿Ｏｕｔ（＝７．８２）」と判定し、測定値データと目標物ＴＡとを割り付けず、測定値データと他目標物とを割り付ける。従って、本実施形態の目標物追尾装置１０のデータ割付部１２により割り付けられる測定値データと他目標物との組合せは正しいことになる。即ち、本実施形態の目標物追尾装置１０は、測定値データと割り付ける目標物との組合せを正しく判定できる。
【００９３】
軌跡推測部１３は、ゲート処理部１１から出力された測定時刻ｋにおける運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データ、目標物ＴＡと両方の測定値データとを割り付けた旨の情報をデータ割付部１２から入力する。
【００９４】
軌跡推測部１３は、入力された測定時刻ｋにおける運動学的測定値データ及びシグネチャ測定値データを基に、現測定時刻ｋにおける目標物ＴＡにおける状態ベクトルの推測値データ、即ち、目標物ＴＡの位置座標情報、速度情報、反射波信号電力情報をそれぞれ算出する（Ｓ３１６）。軌跡推測部１３は、算出された現測定時刻ｋにおける真の目標物ＴＡの状態ベクトルの推測値データを、遅延部１５及び軌跡情報管理部１４に出力する。
【００９５】
軌跡予測部１６は、遅延部１５から出力された測定時刻（ｋ−１）における状態ベクトルの推測値データを入力する。軌跡予測部１６は、入力された測定時刻（ｋ−１）における状態ベクトルの推測値データを基に、次測定時刻ｋにおける真の目標物の状態ベクトルの予測値データを算出する（Ｓ３１８）。軌跡予測部１６は、次測定時刻ｋにおける目標物ＴＡの状態ベクトルの予測値データを、ゲート処理部１１及びデータ割付部１２に出力する。
【００９６】
遅延部１５から出力された測定時刻（ｋ−１）における状態ベクトルの推測値データＸ＾ｋ−１｜ｋ−１は、数式（９）により表すことができる。遅延部１５の出力、即ち測定時刻（ｋ−１）における状態ベクトルの推測値データＸ＾ｋ−１｜ｋ−１は、測定時刻ｋにおける状態ベクトルの推測値データＸ＾ｋ｜ｋの測定時刻を一つ直前の状態に遅延させた状態ベクトルである。
【００９７】
なお、説明を簡単にするために、状態ベクトルの推測値データＸ＾ｋ−１｜ｋ−１は、距離、速度及び信号電力を含む構成であり、数式（１）又は（３）に示す状態ベクトルの方位角が速度に置き換わっている。但し、数式（９）の状態ベクトルは、数式（１）又は（３）に示す状態ベクトルと同様に、距離、方位角及び信号電力を含む構成でもよい。
【００９８】
【数９】
2013160730.tif 000011
【００９９】
数式（９）において、ｘｋ−１｜ｋ−１は測定時間（ｋ−１）における目標物ＴＡのｘ軸方向（図２（ｂ）参照）の座標を表し、ｙｋ−１｜ｋ−１は測定時間（ｋ−１）における目標物ＴＡのｙ軸方向（図２（ｂ）参照）の座標を表す。同様に、ｖｘｋ−１｜ｋ−１は測定時間（ｋ−１）における目標物ＴＡのｘ軸方向（図２（ｂ）参照）の速度を表す。ｖｙｋ−１｜ｋ−１は測定時間（ｋ−１）における目標物ＴＡのｙ軸方向（図２（ｂ）参照）の速度を表す。σｋ−１｜ｋ−１は測定時間（ｋ−１）における目標物ＴＡからの反射波信号電力を表す。
【０１００】
軌跡予測部１６は、数式（９）に示す測定時刻（ｋ−１）における状態ベクトルの推測値データＸ＾ｋ−１｜ｋ−１を基に、数式（１０）に従って、次測定時刻ｋにおける状態ベクトルの予測値データＸ＾ｋ｜ｋ−１を算出する。
【０１０１】
【数１０】
2013160730.tif 000012
【０１０２】
数式（１０）において、Ｆｋは測定時刻ｋにおける測定遷移行列を表し、Ｖｋは測定時刻ｋにおけるノイズを含む測定不確定量を表す。また、数式（１０）と数式（１１）とは等価であって、数式（１０）の左辺は数式（１１）の左辺と同じであって、数式（１０）の右辺は数式（１１）の右辺と同じである。即ち、数式（１０）の状態ベクトルの予測値データＸ＾ｋ｜ｋ−１は、具体的には数式（１１）の関係を有する。
【０１０３】
【数１１】
2013160730.tif 000013
【０１０４】
以上により、本実施形態の目標物追尾装置１０は、測定値データの割り付けにおいて運動学的な測定値データと運動学的な測定値データ以外の測定値データとを用いて、目標物の軌跡を高精度に推測できる。
【０１０５】
以上、図面を参照しながら各種の実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
本発明は、測定値データの割り付けにおいて運動学的な測定値データと運動学的な測定値データ以外の測定値データとを用いて、目標物の軌跡を高精度に推測する目標物追尾装置として有用である。
【符号の説明】
【０１０７】
１、Ｎ  センサ装置
１０  目標物追尾装置
１１  ゲート処理部
１２  データ割付部
１３  軌跡推測部
１４  軌跡情報管理部
１５  遅延部
１６  軌跡予測部
１７  記憶部
１８  表示制御部
５０  表示器
１００  目標物追尾システム
ＴＡ  目標物
【図１】
2013160730.tif 000014
【図２】
2013160730.tif 000015
【図３】
2013160730.tif 000016
【図４】
2013160730.tif 000017
【図５】
2013160730.tif 000018
【図６】
2013160730.tif 000019