(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサからの探知データを使って目標を追尾する目標追尾装置であって、
各クラスタに含まれる既存航跡から探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部と、
存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡対応の探知データを選択する探知データ選択部と、
既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ内の航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、
既存航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列を作成するゲート内判定行列算出部と、
ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、
既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせて新たに仮説を生成、更新する仮説更新部と、
信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説数を削減する仮説縮小部と、
航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタを分離するクラスタ分離部と、
目標である可能性の高い仮航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、
仮航跡が本航跡に昇格となった際に、追尾維持対象の本航跡から分離された航跡であるか否かを、本航跡に昇格した仮航跡の速度ベクトルが既存の本航跡の速度ベクトルと類似しているかどうかによって調べ、類似していない場合は昇格したばかりの本航跡を仮航跡に降格する類似棄却部と、
を備えたことを特徴とする目標追尾装置。
【請求項２】
前記類似棄却部が、
類似度の計算を行う類似度計算部と、
類似度誤差の評価を行う類似度誤差評価部と、
計算した類似度誤差を閾値と比較する閾値判定部と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の目標追尾装置。
【請求項３】
前記類似棄却部が、
類似度の計算を行う類似度計算部と、
計算した類似度を閾値と比較する閾値判定部と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の目標追尾装置。
【請求項４】
前記類似度は本航跡と仮航跡から昇格した本航跡が持つ速度ベクトルの差の大きさとすることを特徴とする請求項２または３に記載の目標追尾装置。
【請求項５】
前記類似度は本航跡と仮航跡から昇格した本航跡が持つ速度ベクトルの互いのなす角とすることを特徴とする請求項２または３に記載の目標追尾装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はレーダ等のセンサから得られた探知データから、複数の目標の航跡を推定する目標追尾装置、特に既に追尾目標から分離した目標についても効果的かつ効率的に追尾が行えるように工夫した装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
目標の軌道である航跡を推定する目標追尾では、センサから得られる探知データをまず、目標からのものか、不要信号であるかを判定する。目標からのものと判定した場合、それが既に追尾を行っている目標のものであるのか(既存の目標が複数ある場合はそのうちのどれであるのか)、新たに発生した目標なのかを判定する。この判定には、既存目標の速度から該当時刻における位置を算出した予測値を中心とする空間領域であるゲートを利用する。このゲートの大きさについては、追尾目標からの探知データがこのゲート内で観測される確率が、例えば０．９以上といった高い確率となるよう設定される。
【０００３】
このゲート内に入った探知データは既存目標からのものである可能性が高く、どのゲートにも入らなかった探知データは不要信号または新目標である可能性が高いといえる。既存航跡から得られたと判定した探知データについては、既存航跡が持つ予測値を利用して探知データが探知された時刻における目標の真の位置と速度の推定値を計算する。
【０００４】
図１２に航跡と探知データの相関の例を示す。現時刻ｔ＝３で３０，３１，３２，３３の４つの探知データが得られている。目標０の航跡(探知データ００，１０，２０によって構成される航跡)のゲートには探知データ３０，３１が入り、目標１(探知データ０１，１１，２１によって構成される航跡)の航跡のゲートには探知データ３２が入る。探知データ３３はどちらのゲートにも入らない。
【０００５】
一つの可能性としては、「探知データ３０：目標０、探知データ３１：不要信号、探知データ３２：目標１、探知データ３３：新目標」というものがあるし、別の可能性として「探知データ３０：不要信号、探知データ３１：目標０、探知データ３２：目標１、探知データ３３：不要信号」も考えられる。このように可能性が多くある状況で、どれか一つに決定してしまうと、それが誤りであった場合には目標の追跡に失敗する危険性が高くなる。
【０００６】
そこで割り当て方(仮説)を複数考えて、探知データと目標の相関を仮説毎に決定し、最終的に最も良い仮説を残せば、より正確な目標追尾が可能である。このやり方に基づいた従来の目標追尾装置は、例えば特開平８−２７１６１７号公報に示されている。この手法では、探知データとそれの組み合わせである航跡と、航跡の組み合わせである仮説を互いに探知データを共有しないクラスタ毎に処理を行うことによって、処理の効率化を図っている。
【０００７】
ここでこの従来技術に基づく目標追尾装置の構成図を図８、その動作の概略を示すフローチャートを図９に示す。
【０００８】
図８において、１００は目標追尾装置、１は目標追尾装置１００に入力した探知データ全体と各航跡の存在可能領域からクラスタ毎に航路対応の探知データを選択する探知データ選択部、２は目標追尾装置１００内全体のクラスタの状態を示すシステム内クラスタ表、３は探知データ選択部１の出力とシステム内クラスタ表２に示された既存のクラスタの関係から、複数のクラスタ内の航路と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合し、また既存のクラスタ内の航路と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成しクラスタ内観測ベクトル表４を作成するクラスタ新設統合部である。
【０００９】
４はクラスタ内に含まれる探知データである観測ベクトルの全体を示すクラスタ内観測ベクトル表である。５はクラスタ内仮説状況データ群１０からの既存航跡とクラスタ内観測ベクトル表４からの探知データとの相関具合よりクラスタ内のゲート内判定行列を算出するゲート内判定行列算出部である。６はクラスタ内の探知データである観測ベクトルと航跡の関係を示すクラスタ内ゲート内判定行列表である。
【００１０】
７はクラスタ内ゲート内判定行列６を基に各探知データ(観測ベクトル)に対する解釈の可能な組み合わせ全てを抽出する、クラスタ内の航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部、８はそのクラスタ内で仮説の拡張可能性を示すクラスタ内航跡相関行列表、９は前時刻までの観測ベクトルによる既存の仮説状況とクラスタ内航跡相関行列を組み合わせて現時刻に入力した新たな観測ベクトルに対応して仮説を更新する仮説更新部である。
【００１１】
１０はクラスタ内仮説状況データ群であり、１１はクラスタ内にある全ての仮説を示したクラスタ内仮説表、１２は各仮説ごとに仮説内にある全ての航跡を示した仮説内航跡表、１３はクラスタ内にある全ての航跡に対して航跡を構成する観測ベクトルを示したクラスタ内航跡−観測ベクトル表である。
【００１２】
１４は各クラスタに含まれる全ての既存航跡に対して次の探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部、１５は信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する準最適化処理を実行する仮説縮小部、１６は航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタ分離の処理を実行するクラスタ分離部、１７は仮航跡群の中から目標を追跡している可能性が極めて高い航跡を本航跡に昇格させ状況を出力する航跡決定部、２００は空間中の目標を観測して観測ベクトル等の探知データを得るためのセンサである目標観測装置、そして３００はディスプレイ上に航跡を表示し目標の状態を使用者に示す目標表示装置である。
【００１３】
以下、図９に従って従来技術の動作を説明する。まず、図９の「次サンプリングデータの読込」ステップ００で探知データ選択部１がその時刻の探知データを、センサである目標観測装置２００から読み込む。次の「ゲート内判定」ステップ０１で探知データ選択部１がゲート算出部１４が算出した既存航跡のゲートと探知データの相関具合を調べ、入ってきた探知データがどのクラスタに属するのか決定する。
【００１４】
以下、図１０〜１２までの図を例として説明する。あるクラスタにおいて時刻ｔ＝２までに３サンプリングで５つの探知データがあり、図１０のような状態であったとする。この時、航跡は探知データの組で表記して、
Ｔ１：  １０−２０
Ｔ２：  １０−２１
Ｔ３：  １１−２０
Ｔ４：  １１−２１
Ｔ５：  ２０
Ｔ６：  ２１
である。
【００１５】
また、航跡を採択する仮説は「ＩＤ：｛航跡組｝信頼度」と表記して、
Ｈ１：  ｛Ｔ１，Ｔ４｝ｒｅｌ１
Ｈ２：  ｛Ｔ１，Ｔ６｝ｒｅｌ２
Ｈ３：  ｛Ｔ２，Ｔ５｝ｒｅｌ３
Ｈ４：  ｛Ｔ２｝ｒｅｌ４
Ｈ５：  ｛Ｔ５｝ｒｅｌ５
である。
【００１６】
また、探知データの読み込みを行う「次サンプリングデータの読込」ステップ００で、図１１のように探知データ３０，３１，３２，３３が入り、３０，３１がＴ１，Ｔ３，Ｔ５の航跡のゲートに、３２がＴ２，Ｔ４のゲートに入ったとする。また３３はどの航跡のゲートにも入らなかったとする。
【００１７】
次の「航跡および新クラスタの作成」ステップ０２ではクラスタ新設統合部３により、ゲートと探知データの相関具合を元に、航跡が作成される。作成される航跡は以下の３つの種類がある。
(１)更新航跡：既存航跡に、ゲート内に入った探知データを追加してできる航跡(２)新航跡：その時刻に入った探知データを起点とする航跡
(３)メモリトラック航跡：既存航跡に対し、「該当する時刻には相関する探知データがなかった」とする航跡
【００１８】
図１１の例では、まず更新航跡として、
Ｔ１１：  １０−２０−３０
Ｔ１２：  １０−２０−３１
Ｔ２１：  １０−２１−３２
Ｔ３１：  １１−２０−３０
Ｔ３２：  １１−２０−３１
Ｔ４１：  １１−２１−３２
Ｔ５１：  ２０−３０
Ｔ５２：  ２０−３１
Ｔ６１：  ２１−３２
新航跡としては
Ｔ７１：  ３０
Ｔ７２：  ３１
Ｔ７３：  ３２
が生成され、メモリトラック航跡としては
Ｔ８１：  １０−２０
Ｔ８２：  １０−２１
Ｔ８３：  １１−２０
Ｔ８４：  １１−２１
Ｔ８５：  ２０
Ｔ８６：  ２１
が作成される。
【００１９】
航跡は新航跡として生成されたばかりの段階では仮航跡であり、その後更新を続け、本航跡として認められるまで仮航跡の状態であり続ける。仮航跡は目標を追跡しているのかどうかの判断が保留されている段階の航跡であり、本航跡は目標を追跡していると判断された状態の航跡である。
【００２０】
また、本ステップでは、どのクラスタとも相関がなかった探知データについては、その探知データを起点とする新たなクラスタを生成する。図１１の例では探知データ３３はどの航跡とも相関がないので、この探知データによる新クラスタが生成される。
【００２１】
また、本ステップではこの時刻における探知データにより後述する同値関係が複数のクラスタ間で発生した場合、それらのクラスタを統合する処理が行われる。
【００２２】
次の「クラスタ毎の航跡相関行列生成」ステップ０３では、まずゲート内判定行列算出部５によって各クラスタに相関した探知データに対する解釈の可能性の一覧である、ゲート内判定行列が生成される。
【００２３】
このゲート内判定行列の各行は該当時刻にクラスタと相関した探知データを示している。図１３の(ａ)に、本例におけるゲート内判定行列の例を示す。この例では第１行が探知データ３０、第２行が探知データ３１、第３行が探知データ３２に相当する。また、列に関しては、第１列は不要信号であることを示し、第２列から第７列までが既存航跡Ｔ１〜Ｔ６を示し、終わりの３列は新航跡であることを示す。全ての探知データは不要信号である可能性を持っているので、第１列の要素は全て１となる。第２列については、既存航跡Ｔ１と相関する探知データは３０，３１であるので第１，２行が１となり第３行は０となる。終わりの３列については、３つの新航跡はそれぞれの起点にしか対応できないから、単位行列となる。
【００２４】
次に、航跡相関行列算出部７がこのゲート内判定行列から航跡相関行列を作る。航跡相関行列は、
・１となる要素と同一のゲート内判定行列の要素は必ず１となっている
・各行で、１となる要素の数は１つのみ
・各列は高々１つの要素が１となる(ただし、第１列はいくつ１の要素があってもよい)
という条件を満たす全ての行列である。これは、各探知データの互いに矛盾しない解釈の組み合わせである。
【００２５】
図１３の(ｂ)〜(ｆ)に、本例における(ａ)のゲート内判定行列より得られる航跡相関行列のいくつかの例を示す。
【００２６】
次の「仮説の作成」ステップ０４で、仮説更新部９が既存仮説を航跡相関行列によって更新する処理を行う。各仮説の更新では、その中に含まれている航跡以外の航跡の存在を仮定している航跡相関行列を除いた全ての航跡相関行列を使用する。例えば、仮説Ｈ１ではＴ１とＴ４が参照されている。図１３の航跡相関行列(ｂ)〜(ｆ)では、航跡相関行列(ｃ)と(ｄ)が航跡Ｔ２の存在を仮定しているので、仮説Ｈ１の更新には用いられない。
【００２７】
Ｈ１を航跡相関行列(ｂ)によって更新すると、これはｔ＝３の探知データが全て不要信号であることを示しているので、
Ｈ１１：｛Ｔ８１，Ｔ８４｝
となる。また、Ｈ１を航跡相関行列(ｅ)によって更新すると、
Ｈ１２：｛Ｔ１１，Ｔ４１｝
となる。また、Ｈ１を航跡相関行列(ｆ)によって更新すると、
Ｈ１３：｛Ｔ８１，Ｔ７２，Ｔ４１｝
となる。このようにして、可能な仮説と航跡相関行列の組み合わせによって既存仮説を更新し、新たな仮説を生成する。
【００２８】
次の「準最適化とクラスタ分離」ステップ０５において、仮説縮小部１５が信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説群を縮小する準最適化処理を実行し、さらにクラスタ分離部１６がそれに伴うクラスタ分離の処理を実行する。準最適化には様々な手法があり、
・信頼度に閾値を設け、それに満たない信頼度を持つ仮説を全て削除する
・仮説数の上限を設け、信頼度が高い順に、設定した個数の仮説のみを残し、その他を削除する
・過去Ｎ回の時刻における探知データの相関内容が同一の仮説を統合する
といった手法が知られている。
【００２９】
また、クラスタ分離はクラスタ分離部１６によって以下のように航跡間の探知データの共有具合を検査することによって行われる。クラスタでは、原則として探知データを共有する航跡を構成する探知データは全て同じクラスタに属していなければならない。例えば
Ｔａ：１１−２０−３０
Ｔｂ：２１−３２
Ｔｃ：２０−３２
なる３航跡が存在する場合、ＴａとＴｃ、ＴｂとＴｃは探知データの共有があり、これらは同一クラスタを構成する。この状況で準最適化によりＴｃが削除された場合を考える。残りの２航跡は探知データを共有していないので、各々独立にクラスタを構成することができる。
【００３０】
次の「本航跡判定」ステップ０６において、航跡決定部１７が仮航跡群の中から、目標を追跡している可能性が極めて高い仮航跡を本航跡に昇格させる処理が行われる。この「目標を追跡している可能性が極めて高い」ことを判定するための条件として、例えば
・その航跡が残存する全ての仮説に含まれること
が挙げられる。
【００３１】
以上が１サイクル分のデータ処理の流れであり、１サイクルが終了すると、次の探知データを読み込み、次のサイクルの処理が実行される。
【００３２】
ここで本発明が問題とする、「既追尾目標から複数の目標が分離される」状況とその対処方法について説明する。センサから得られる探知データを利用して目標の軌道である航跡を推定する目標追尾の機能は、
１．未知の目標を探知する、追尾初期化機能
２．既知の目標を追跡する、追尾維持機能
に大別することができる。前者については、各探知データについて新たに発生した目標からのものであるとする可能性を考慮する必要があるが、後者については、それが維持対象目標からのものであるかどうかのみを考えればよい。上記に説明した従来の追尾方式でこれらをどのように実現するかについて説明する。追尾初期化機能では各探知データについて新航跡を考慮し、新航跡から更新された仮航跡が本航跡に昇格されることにより目標が探知されたとすればよい。これに対して追尾維持機能では本航跡が始めからあることを仮定しており、各探知データについて新航跡を考慮せずに維持対象の本航跡との相関の有無のみを検査する。
【００３３】
追尾維持機能では上記で説明した追尾方式の中で、ゲート内判定行列、航跡相関行列を作る際、新航跡に相当する列が不要となる。しかし遠方からセンサに近づく複数目標を観測する場合、センサの分解能が原因で遠方では１目標として観測されていたものが、ある時点から複数の目標として観測されるという場合が起こる。このような目標を追尾維持対象とする場合、維持対象目標から一つ、またはそれ以上の別目標が分離され、それらと元の既追尾目標全てを追尾しなければならない。このような場合、上記の追尾維持機能を適用しようとすると、追尾維持機能のみでは、分離された目標のどれか一つのみしか追尾できない。
【００３４】
また、追尾維持、初期化の両機能を備えた追尾方式では、分離された目標のうちのどれか一つを既追尾目標、他を新目標として扱う。新航跡として開始した航跡は仮航跡から成長して本航跡に昇格する。図７に分離目標を追尾維持、初期化の両機能を備えた追尾方式で追尾した際の探知データと航跡例を示す。この方式により、分離後の全てを追尾することが可能である。しかしこの追尾初期化は既存の本航跡からの分離を想定していないので、誤った航跡を本航跡に昇格させる可能性が高くなる。
【００３５】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように従来方式による目標追尾装置では、分離した目標の特徴を生かした本航跡判定ができないため、実際には分離目標を追尾していない航跡を本航跡に昇格させてしまう可能性が高くなるという問題があった。
【００３６】
本発明はこの第１の従来方式における「本航跡判定」の後に「類似度判定」を設け、昇格しようとしている仮航跡を、既存の本航跡との類似性に基づいてより詳細に検査することにより本航跡昇格の正確さを向上させた目標追尾装置を提供することを目的とする。
【００３７】
【課題を解決するための手段】
上記の目的に鑑み、この発明は、センサからの探知データを使って目標を追尾する目標追尾装置であって、各クラスタに含まれる既存航跡から探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部と、存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡対応の探知データを選択する探知データ選択部と、既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ内の航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、既存航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列を作成するゲート内判定行列算出部と、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせて新たに仮説を生成、更新する仮説更新部と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説数を削減する仮説縮小部と、航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタを分離するクラスタ分離部と、目標である可能性の高い仮航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、仮航跡が本航跡に昇格となった際に、追尾維持対象の本航跡から分離された航跡であるか否かを、本航跡に昇格した仮航跡の速度ベクトルが既存の本航跡の速度ベクトルと類似しているかどうかによって調べ、類似していない場合は昇格したばかりの本航跡を仮航跡に降格する類似棄却部と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置にある。
【００３８】
また、前記類似棄却部が、類似度の計算を行う類似度計算部と、類似度誤差の評価を行う類似度誤差評価部と、計算した類似度誤差を閾値と比較する閾値判定部と、を備えたことを特徴とする。
【００３９】
また、前記類似棄却部が、類似度の計算を行う類似度計算部と、計算した類似度を閾値と比較する閾値判定部と、を備えたことを特徴とする。
【００４０】
また、前記類似度は本航跡と仮航跡から昇格した本航跡が持つ速度ベクトルの差の大きさとすることを特徴とする。
【００４１】
また、前記類似度は本航跡と仮航跡から昇格した本航跡が持つ速度ベクトルの互いのなす角とすることを特徴とする。
【００４２】
【発明の実施の形態】
以下この発明を各実施の形態に従って説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の一実施の形態による目標追尾装置の構成図、図２にはその動作の概略を示すフローチャートを示す。図８および図９に示す従来のものと同一もしくは相当部分は同一符号で示し説明を省略する。図１において１００ａはこの発明の一実施の形態による目標追尾装置であり、本航跡の候補となる仮航跡の速度ベクトルが既存の本航跡の速度ベクトルに類似しているかどうかを調べ、類似している場合は本航跡に昇格することを実現する類似棄却部１８、およびクラスタ内仮説状況データ群１０にその本航跡表１９が追加されている。また、図２のフローチャートには「類似棄却判定」ステップ０７が追加されている。
【００４３】
以下、本実施の形態における追尾処理の手順を図に従って説明する。「次サンプリングデータの読込」ステップ００から「本航跡判定」ステップ０６までは従来技術と同様である。
【００４４】
「本航跡判定」ステップ０６の後、「類似棄却判定」ステップ０７で類似棄却部１８が既存のその時刻以前に確立した本航跡の速度ベクトルと前ステップ「本航跡判定」ステップ０６で本航跡に昇格した航跡の速度ベクトルの類似度を調べ、類似していないと判定されると昇格したばかりの航跡は仮航跡に降格する。
【００４５】
ここで類似度判定の原理について説明する。既存の本航跡が追尾している目標の速度ベクトルを
【００４６】
【数１】
0003881214.tif 000002
【００４７】
前ステップで本航跡に昇格した航跡が追尾している目標の速度ベクトルを
【００４８】
【数２】
0003881214.tif 000003
【００４９】
とする。
ここで、次のベクトル量を定義する。
【００５０】
【数３】
0003881214.tif 000004
【００５１】
ａは推定値を含まない真値である。一方、追尾装置より得られる推定値を、
【００５２】
【数４】
0003881214.tif 000005
【００５３】
と表す。
ここで、推定誤差Δａ≡(ハット)ａ−ａは、平均０、共分散行列がＰ’＝Ｅ［Δａ・ΔａT］の６変量正規分布に従うと仮定する。Ｐ’はｖe、ｖtの各々の推定に関する誤差共分散を用いて計算される。なお、ｖeとｖtの推定値の誤差の間に互いに相関は無いものとして近似する。
【００５４】
ここで以下のような、二つの速度ベクトルの類似度を示す評価値を定義する。
【００５５】
【数５】
0003881214.tif 000006
【００５６】
(５ａ)式は二つの航跡が持つ速度ベクトルの差の大きさ(長さの差)であるが、
【００５７】
【数６】
0003881214.tif 000007
【００５８】
のように、二つの速度ベクトルのなす角度の大きさであってもよい。いずれにしても、Ｄはａの関数となる。またこの評価値は、二つの速度ベクトルが真値である時０であると仮定する。すなわち、２目標の一方が他方から分離されたものである場合、
【００５９】
【数７】
0003881214.tif 000008
【００６０】
である。二つの速度ベクトルを追尾処理の結果得られた平滑値とした場合の評価値Ｄ((ハット)ａ)を以下のように線形一次近似する。
【００６１】
【数８】
0003881214.tif 000009
【００６２】
本来Ｌは各偏微分の真値ａにおける値であるべきであるが、真値は得られないため追尾装置の出力(ハット)ａにおける値で近似する。
【００６３】
以上の近似より、計算可能な評価値Ｄ((ハット)ａ)の分布は平均０、共分散ＬＰ’ＬTなる正規分布となる。従って(９)式の統計量ηは自由度１のカイ平方分布となる。
【００６４】
【数９】
0003881214.tif 000010
【００６５】
以上より、「(６)式が成立する」という統計学の仮説検定用の仮説を設定し、・η≧ｄのとき、「(６)式が成立する」という仮説を棄却する。すなわち前ステップ０６で確立された航跡は、本航跡から分離された目標の航跡ではない。
・η＜ｄのとき、「(６)式が成立する」という仮説を採択する。すなわち前ステップ０６で確立された航跡は、本航跡から分離された目標の航跡である。
と判定する。ここでｄは判定のための閾値である。
【００６６】
図３には類似棄却部１８内の詳細な構成図、図４には「類似棄却判定」ステップ０７内の詳細なフローチャートを示す。以下この図を用いて類似度判定の方法を説明する。
【００６７】
「類似度計算」ステップ０７１では類似度計算部９１が、追尾装置の出力を用いて評価値を計算する。この評価値は上記の説明ではＤ((ハット)ａ)に相当する。
「類似度誤差評価」ステップ０７２では類似度誤差評価部９２が、評価値について仮説検定可能な統計量を計算する。上記の説明では(９)式の統計量ηに相当する。
「閾値判定」ステップ０７３では閾値判定部９３が、上記の統計量を閾値と比較してη≧ｄとなった場合は、ステップ０６で確立された本航跡は仮航跡に降格となる。
【００６８】
以上のように実施の形態１で説明した発明によれば、仮航跡が本航跡に昇格となる際に、追尾維持対象の本航跡から分離された航跡であるか否かを、類似度の誤差に関する仮説検定によって判定するため、分離目標をより正確に追尾することが可能となる。また、誤った航跡を本航跡に昇格させてしまう可能性が少なくなるため、処理効率が向上する。
【００６９】
実施の形態２．
以下、本発明における別の実施の形態について説明を行う。この実施の形態２による目標追尾装置の構成および動作は基本的に実施の形態１で示した図１および図２に示したものと同様である。図２のフローチャートに従って動作を説明する。「次サンプリングデータの読込」ステップ００から「本航跡判定」ステップ０６までは従来技術と同様である。
【００７０】
次の「類似棄却判定」ステップ０７で類似棄却部１８が既存のその時刻以前に確立した本航跡の速度ベクトルと前ステップ「本航跡判定」ステップ０６で本航跡に昇格した航跡の速度ベクトルの類似度を調べ、類似していないと判定されると昇格したばかりの航跡は仮航跡に降格となる。
【００７１】
ここで類似度判定の原理について説明する。既存の本航跡が追尾している目標の速度ベクトルを
【００７２】
【数１０】
0003881214.tif 000011
【００７３】
前ステップで本航跡に昇格した航跡が追尾している目標の速度ベクトルを
【００７４】
【数１１】
0003881214.tif 000012
【００７５】
とする。
ここで、次のベクトル量を定義する。
【００７６】
【数１２】
0003881214.tif 000013
【００７７】
ａは推定値を含まない真値である。一方、追尾装置より得られる推定値を、
【００７８】
【数１３】
0003881214.tif 000014
【００７９】
と表す。
ここで、推定誤差Δａ≡(ハット)ａ−ａは、平均０、共分散行列がＰ’＝Ｅ［Δａ・ΔａT］の６変量正規分布に従うと仮定する。Ｐ’はｖe、ｖtの各々の推定に関する誤差共分散を用いて計算される。なお、ｖeとｖtの推定値の誤差の間に互いに相関は無いものとして近似する。
【００８０】
ここで以下のような、二つの速度ベクトルの類似度を示す評価値を定義する。
【００８１】
【数１４】
0003881214.tif 000015
【００８２】
(５ａ)式は二つの航跡が持つ速度ベクトルの差の大きさであるが、
【００８３】
【数１５】
0003881214.tif 000016
【００８４】
のように、二つの速度ベクトルのなす角度の大きさであってもよい。いずれにしても、Ｄはａの関数となる。またこの評価値は、二つの速度ベクトルが真値である時０であると仮定する。すなわち、２目標の一方が他方から分離されたものである場合、
【００８５】
【数１６】
0003881214.tif 000017
【００８６】
である。
【００８７】
以上より、Ｄ((ハット)ａ)がほぼ０であるか否かが二つの速度ベクトルが類似しているか、すなわち昇格された本航跡が分離目標からのものであるかという判定の条件となる。よって、
・Ｄ((ハット)ａ)≧Ｄthのとき、前ステップ０６で確立された航跡は、本航跡から分離された目標の航跡ではない。
・Ｄ((ハット)ａ)＜Ｄthのとき、前ステップ０６で確立された航跡は、本航跡から分離された目標の航跡である。
と判定する。ここでＤthは判定のための閾値である。
【００８８】
図５にはこの実施の形態による類似棄却部１８内の詳細な構成図、図６には「類似棄却判定」ステップ０７内の詳細なフローチャートを示す。以下この図を用いて類似度判定の方法を説明する。
【００８９】
「類似度計算」ステップ０７１では類似度計算部９１が、追尾装置の出力を用いて評価値を計算する。この評価値は上記の説明ではＤ((ハット)ａ)に相当する。
「閾値判定」ステップ０７３では閾値判定部９３が、上記の統計量を閾値と比較してＤ((ハット)ａ)≧Ｄthとなった場合は、ステップ０６で確立された本航跡は仮航跡に降格となる。
【００９０】
以上のように実施の形態２で説明した発明によれば、仮航跡が本航跡に昇格となる際に、追尾維持対象の本航跡から分離された航跡であるか否かを、類似度を閾値と比較して判定するため、分離目標をより正確に追尾することが可能となる。また、誤った航跡を本航跡に昇格させてしまう可能性が少なくなるため、処理効率が向上する。
【００９１】
【発明の効果】
以上のようにこの発明によれば、センサからの探知データを使って目標を追尾する目標追尾装置であって、各クラスタに含まれる既存航跡から探知データの存在可能領域を算出するゲート算出部と、存在可能領域と全体の探知データからクラスタ毎に航跡対応の探知データを選択する探知データ選択部と、既存のクラスタ内の航跡と対応がとれない探知データについて新クラスタを作成し、また、複数のクラスタ内の航跡と対応付けられる探知データがある場合に対応するクラスタを統合するクラスタ新設、統合部と、既存航跡と探知データの相関具合よりゲート内判定行列を作成するゲート内判定行列算出部と、ゲート内判定行列を基に、各探知データに対する解釈の可能な組合せ全てを抽出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と航跡相関行列を組み合わせて新たに仮説を生成、更新する仮説更新部と、信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合によって仮説数を削減する仮説縮小部と、航跡間の探知データの共有具合を基にクラスタを分離するクラスタ分離部と、目標である可能性の高い仮航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、仮航跡が本航跡に昇格となった際に、追尾維持対象の本航跡から分離された航跡であるか否かを、本航跡に昇格した仮航跡の速度ベクトルが既存の本航跡の速度ベクトルと類似しているかどうかによって調べ、類似していない場合は昇格したばかりの本航跡を仮航跡に降格する類似棄却部と、を備えたことを特徴とする目標追尾装置としたので、本航跡判定部の後に類似度判定部を設け、昇格しようとしている仮航跡を、既存の本航跡との類似性に基づいてより詳細に検査することにより本航跡昇格の正確さを向上させた目標追尾装置を提供できる。
【００９２】
また、前記類似棄却部が、類似度の計算を行う類似度計算部と、類似度誤差の評価を行う類似度誤差評価部と、計算した類似度誤差を閾値と比較する閾値判定部と、を備えるようにしたので、仮航跡が本航跡に昇格となる際に、追尾維持対象の本航跡から分離された航跡であるか否かを、類似度の誤差に関する仮説検定によって判定するため、分離目標をより正確に追尾することが可能となり、また、誤った航跡を本航跡に昇格させてしまう可能性が少なくなるため、処理効率が向上する。
【００９３】
また、前記類似棄却部が、類似度の計算を行う類似度計算部と、計算した類似度を閾値と比較する閾値判定部と、を備えるようにしたので、仮航跡が本航跡に昇格となる際に、追尾維持対象の本航跡から分離された航跡であるか否かを、類似度を閾値と比較して判定するため、分離目標をより正確に追尾することが可能となり、また、誤った航跡を本航跡に昇格させてしまう可能性が少なくなるため、処理効率が向上する。
【００９４】
また、前記類似度を本航跡と仮航跡から昇格した本航跡が持つ速度ベクトルの差の大きさとしたので、正確な類似度が得られる。
【００９５】
また、前記類似度を本航跡と仮航跡から昇格した本航跡が持つ速度ベクトルの互いのなす角としたので、正確な類似度が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の一実施の形態による目標追尾装置の構成図である。
【図２】  この発明の一実施の形態による目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートである。
【図３】  この発明の実施の形態１による類似棄却部の構成図である。
【図４】  この発明の実施の形態１による類似棄却部の動作の概略を示すフローチャートである。
【図５】  この発明の実施の形態２による類似棄却部の構成図である。
【図６】  この発明の実施の形態２による類似棄却部の動作の概略を示すフローチャートである。
【図７】  分離目標を追尾維持、初期化の両機能を備えた追尾方式で追尾した際の探知データと航跡の一例を示す図である。
【図８】  従来の目標追尾装置の構成図である。
【図９】  従来の目標追尾装置の動作の概略を示すフローチャートである。
【図１０】  従来の目標追尾装置の動作を説明するための図である。
【図１１】  従来の目標追尾装置の動作を説明するための図である。
【図１２】  検知データと航跡の相関の一例を示す図である。
【図１３】  ゲート内判定行列と航跡相関行列の一例を示す図である。
【符号の説明】
１  探知データ選択部、２  システム内クラスタ表、３  クラスタ新設統合部、４  クラスタ内観測ベクトル表、５  ゲート内判定行列算出部、６  クラスタ内ゲート内判定行列表、７  航跡相関行列算出部、８  クラスタ内航跡相関行列表、９  仮説更新部、１０  クラスタ内仮説状況データ群、１１  クラスタ内仮説表、１２  仮説内航跡表、１３  クラスタ内航跡−観測ベクトル表、１４  ゲート算出部、１５  仮説縮小部、１６  クラスタ分離部、１７  航跡決定部、１８  類似棄却部、９１  類似度計算部、９２  類似度誤差評価部、９３  閾値判定部、１００ａ  目標追尾装置、２００  目標観測装置、３００  目標表示装置。
【図１】
0003881214.tif 000018
【図２】
0003881214.tif 000019
【図３】
0003881214.tif 000020
【図４】
0003881214.tif 000021
【図５】
0003881214.tif 000022
【図６】
0003881214.tif 000023
【図７】
0003881214.tif 000024
【図８】
0003881214.tif 000025
【図９】
0003881214.tif 000026
【図１０】
0003881214.tif 000027
【図１１】
0003881214.tif 000028
【図１２】
0003881214.tif 000029
【図１３】
0003881214.tif 000030