(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
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、
前記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の有無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、
前記ゲート内判定行列に基づいて、各探知データに対する解釈の可能な組合せを全て抽出し航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部と、
既存の仮説と前記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、
前記仮説から信頼度の低い仮説の削減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と、
航跡間の探知データの共有の有無に基づいてクラスタを分離するクラスタ分離部と、
前記航跡から所定の条件に基づいて目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、
クラスタ中の目標数を推定し、前記準最適化処理の内容を決定する準最適化用目標数推定部とを備えた目標追尾装置であって、
前記準最適化用目標数推定部は、
サンプリング時刻毎に前記目標数の推定を行うサンプリング別目標数推定部と、
前記準最適化処理に使用する前記目標数の決定を行うか否かを判断する目標数推定時期判断部と、
サンプリング時刻毎の前記目標数の履歴より航跡数制御用目標数を推定する航跡数制御用目標数決定部と、
前記航跡数制御用目標数決定部が推定した前記航跡数制御用目標数に基づいて仮説の削除を行う仮説中航跡数制限部と
を有することを特徴とする目標追尾装置。
【請求項２】
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、
前記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の有無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、
前記ゲート内判定行列に基づいて、各探知データに対する解釈の可能な組合せを全て抽出し航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部と、
既存の仮説と前記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、
前記仮説から信頼度の低い仮説の削減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と、
航跡間の探知データの共有の有無に基づいてクラスタを分離するクラスタ分離部と、
前記航跡から所定の条件に基づいて目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、
クラスタ中の目標数を推定し、生成する仮説中の航跡数を決定する仮説生成用目標数推定部とを備えた目標追尾装置であって、
前記仮説生成用目標数推定部は、
サンプリング時刻毎に前記目標数の推定を行うサンプリング別目標数推定部と、
前記準最適化処理に使用する前記目標数の決定を行うか否かを判断する目標数推定時期判断部と、
サンプリング時刻毎の前記目標数の履歴より航跡数制御用目標数を推定する航跡数制御用目標数決定部と、
前記航跡相関行列毎に、更新仮説が持つべき航跡数を決定する航跡相関行列制限部と
を有することを特徴とする目標追尾装置。
【請求項３】
前記サンプリング別目標数推定部は、サンプリング時刻毎の前記目標数を、クラスタ中の航跡より算出されるクラスタの体積とクラスタ内で相関した最新サンプリング時刻における探知データ数を用いて計算する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の目標追尾装置。
【請求項４】
前記サンプリング別目標数推定部は、サンプリング時刻毎の前記目標数を、仮説を航跡数毎に分類してその信頼度の和が最も大きな値となる航跡数として推定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の目標追尾装置。
【請求項５】
前記サンプリング別目標数推定部は、サンプリング時刻毎の前記目標数を、仮説の航跡数を信頼度で重み付けしてその平均値として推定する  ことを特徴とする請求項１または２に記載の目標追尾装置。
【請求項６】
前記目標数推定時期判断部は、現サンプリング時刻の推定目標数と前サンプリング時刻における推定目標数の差を目標数推定時期の判断基準とする
ことを特徴とする請求項１または２に記載の目標追尾装置。
【請求項７】
前記目標数推定時期判断部は、前回の目標数決定時刻から経過したサンプル数を目標数推定時期の判断基準とする
ことを特徴とする請求項１または２に記載の目標追尾装置。
【請求項８】
前記航跡数制御用目標数決定部は、サンプリング時刻毎の目標数推定値の平均値を前記航跡数制御用目標数と推定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の目標追尾装置。
【請求項９】
前記航跡数制御用目標数決定部は、目標数推定値の履歴を入力としたフィルタの平滑値を前記航跡数制御用目標数と推定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の目標追尾装置。
【請求項１０】
前記仮説縮小部は、前記航跡決定部の処理で本航跡の昇格が所定の程度に起こりにくい状況である場合、「過去Ｎ回の時刻分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」仮説削減方法において、パラメータＮを時刻が進むにつれて小さく設定する
ことを特徴とする請求項１または２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】
この発明は、レーダ等のセンサから得られた探知データから、複数の目標の軌跡を推定する目標追尾装置に関するものであり、特に未知の目標を探知する、追尾初期化機能において、効果的かつ効率的に処理可能な目標追尾装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
センサから得られる探知データを使って目標の軌道である航跡を推定する目標追尾では、まず探知データが目標からのものか、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に当たるのか）、新たに発生した目標なのかを判定する。
【０００３】
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以上といった高い値となる様に設定される。そして、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。
【０００４】
既存航跡から得られたと判定された探知データについては、その探知データの情報と既存航跡が持つ予測値を利用してその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し、既存航跡を更新する。
【０００５】
図１３に航跡と探知データの相関の例を示す。現時刻ｔ＝３で、探知データ３０，３１，３２，３３の４つの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の航跡（探知データ０１，１１，２１によって構成される航跡）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。
【０００６】
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」という割り当てがあるし、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」なる割り当ても考えられる。
【０００７】
この様に割り当ての可能性が複数ある状況においては、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。そこで、この様な割り当て（仮説）を複数維持し、探知データと目標の相関情報を仮説毎に定め、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。
【０００８】
この方法に基づいた目標追尾技術は、例えば、特開平８−２７１６１７号公報「目標追尾装置」に開示されている。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することによって、処理の効率化を図っている。
【０００９】
図９は例えば特開平８−２７１６１７号公報に示された従来の目標追尾装置を示す全体構成図である。また、図１０は図９に示された従来の目標追尾装置の動作を示すフローチャートである。以下、図９及び図１０に沿って、従来の目標追尾装置の動作を説明する。
【００１０】
まず、図１０のステップＳ０２１「次サンプリングデータの読込」において、図９に示された探知データ選択部０が、その時刻の探知データをセンサから読み込む。
【００１１】
次のステップＳ０２２「ゲート内判定」において、探知データ選択部０が、ゲート算出部７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をか決定する。
【００１２】
ここで、図１１及び図１２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つのサンプリングがされて５つの探知データがあり、図１１の様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。
【００１３】
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
であるとする。ステップＳ０２１「次サンプリングデータの読込」で、探知データ３０，３１，３２，３３が入り、探知データ３０，３１がＴ１，Ｔ３，Ｔ５の航跡のゲートに、探知データ３２がＴ２，Ｔ４のゲートに入ったとする。また探知データ３３はどの航跡のゲートにも入らなかったとする。
【００１４】
次のステップＳ０２３「航跡および新クラスタの作成」においては、クラスタ新設統合部１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。作成される航跡には以下の３つの種類がある。
【００１５】
（１）更新航跡：既存航跡に対して、ゲート内に入った探知データを追加して更新する航跡
（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」という情報により運動諸元を延長する航跡
【００１６】
図１２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
【００１７】
新航跡としては、
Ｔ７１：  ３０
Ｔ７２：  ３１
Ｔ７３：  ３２
が生成され、
【００１８】
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。ここで仮航跡と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、本航跡と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Ｓ０２３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１２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Ｓ０２３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】
次のステップＳ０２４「クラスタ毎の航跡相関行列生成」においては、まず、ゲート内判定行列算出部２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、現時刻にクラスタと相関した探知データを示している。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（本例では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、単位行列とする。
【００２４】
次に、航跡相関行列算出部３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列について１の要素数は任意でよい。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。図１４に本例におけるゲート内判定行列とそれより得られる航跡相関行列（全体の一部６個）のいくつかの例を示す。
【００２５】
次のステップＳ０２５「仮説の作成」において、仮説更新部４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。航跡相関行列（１）〜（５）では、（２）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。Ｈ１を（１）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。
【００２６】
また、Ｈ１を（４）によって更新すると、
Ｈ１２：｛Ｔ１１，Ｔ４１｝
となる。また、Ｈ１を（５）によって更新すると、
Ｈ１３：｛Ｔ８１，Ｔ７２，Ｔ４１｝
となる。この様にして、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。
【００２７】
次のステップＳ０２７「準最適化とクラスタ分離」において、仮説縮小部５が信頼度の低い仮説の削除、似た仮説の統合といった方式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６がそれに伴うクラスタ分離の処理を実行する。
【００２８】
準最適化には様々な種類があり、
・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。
・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。
・過去Ｎ回の時刻分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】
クラスタ分離はクラスタ分離部６によって以下の様に航跡間の探知データの共有具合（類似関係）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（Ｔａ〜Ｔｃ）、ＴｂとＴｃ（Ｔｂ〜Ｔｃ）は探知データの共有があり、３航跡中の任意の２航跡は、互いに複数の類似関係で繋げることができる（ＴａとＴｂの場合、Ｔａ〜Ｔｃ〜Ｔｂ）。
【００３０】
この様な複数の類似関係によって繋げることが可能な２航跡を、同値関係にあるという。同値関係である航跡群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。
【００３１】
次のステップＳ０２８「本航跡判定」において、航跡決定部８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。
【００３２】
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。
【００３３】
ここで本発明が課題とする「追尾方式における追尾初期化」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。
【００３４】
前者については、各探知データについて新目標の可能性を考慮する必要があるが、後者については新目標の可能性を考慮する必要はないという違いがある。追尾初期化では各時刻で新目標の航跡が作られ、仮説によってはその航跡を採択したりと採択しなかったりするので、仮説毎に航跡数は異なっている。よって現実の目標数と異なる数の航跡を持つ仮説を維持することになり、そのため目標の検出が遅れてしまう可能性や、現実に反する、誤った航跡を検出してしまうがある。
【００３５】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように従来の追尾方式では、仮説に応じて追尾する目標の数（航跡数）が異なるので、誤った航跡を目標として検出してしまったり、本来目標航跡を検出すべき状況で検出することができなかったりする可能性がある。
【００３６】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、
・観測された探知データの数の情報
・「どの目標数の仮説が高い信頼度となる傾向にあるか」といった情報
を用いて、目標数の推定を行い、効率的かつ正確な追尾初期化処理を実現する目標追尾装置を得ることを目的とする。
【００３７】
【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、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、前記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の有無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、前記ゲート内判定行列に基づいて、各探知データに対する解釈の可能な組合せを全て抽出し航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と前記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、前記仮説から信頼度の低い仮説の削減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と、航跡間の探知データの共有の有無に基づいてクラスタを分離するクラスタ分離部と、前記航跡から所定の条件に基づいて目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、クラスタ中の目標数を推定し、前記準最適化処理の内容を決定する準最適化用目標数推定部とを備えた目標追尾装置であって、前記準最適化用目標数推定部は、サンプリング時刻毎に前記目標数の推定を行うサンプリング別目標数推定部と、前記準最適化処理に使用する前記目標数の決定を行うか否かを判断する目標数推定時期判断部と、サンプリング時刻毎の前記目標数の履歴より航跡数制御用目標数を推定する航跡数制御用目標数決定部と、前記航跡数制御用目標数決定部が推定した前記航跡数制御用目標数に基づいて仮説の削除を行う仮説中航跡数制限部とを有する。
【００３８】
また、この発明に係る目標追尾装置は、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、前記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の有無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、前記ゲート内判定行列に基づいて、各探知データに対する解釈の可能な組合せを全て抽出し航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と前記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、前記仮説から信頼度の低い仮説の削減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と、航跡間の探知データの共有の有無に基づいてクラスタを分離するクラスタ分離部と、前記航跡から所定の条件に基づいて目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、クラスタ中の目標数を推定し、生成する仮説中の航跡数を決定する仮説生成用目標数推定部とを備えた目標追尾装置であって、前記仮説生成用目標数推定部は、サンプリング時刻毎に前記目標数の推定を行うサンプリング別目標数推定部と、前記準最適化処理に使用する前記目標数の決定を行うか否かを判断する目標数推定時期判断部と、サンプリング時刻毎の前記目標数の履歴より航跡数制御用目標数を推定する航跡数制御用目標数決定部と、前記航跡相関行列毎に、更新仮説が持つべき航跡数を決定する航跡相関行列制限部とを有する。
【００３９】
また、サンプリング別目標数推定部は、サンプリング時刻毎の目標数を、クラスタ中の航跡より算出されるクラスタの体積とクラスタ内で相関した最新サンプリング時刻における探知データ数を用いて計算する。
【００４０】
また、サンプリング別目標数推定部は、サンプリング時刻毎の目標数を、仮説を航跡数毎に分類してその信頼度の和が最も大きな値となる航跡数として推定する。
【００４１】
また、サンプリング別目標数推定部は、サンプリング時刻毎の目標数を、仮説の航跡数を信頼度で重み付けしてその平均値として推定する。
【００４２】
また、目標数推定時期判断部は、現サンプリング時刻の推定目標数と前サンプリング時刻における推定目標数の差を目標数推定時期の判断基準とする。
【００４３】
また、目標数推定時期判断部は、前回の目標数決定時刻から経過したサンプル数を目標数推定時期の判断基準とする。
【００４４】
また、航跡数制御用目標数決定部は、サンプリング時刻毎の目標数推定値の平均値を航跡数制御用目標数と推定する。
【００４５】
また、航跡数制御用目標数決定部は、目標数推定値の履歴を入力としたフィルタの平滑値を航跡数制御用目標数と推定する。
【００４６】
また、仮説縮小部は、航跡決定部の処理で本航跡の昇格が所定の程度に起こりにくい状況である場合、「過去Ｎ回の時刻分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」仮説削減方法において、パラメータＮを時刻が進むにつれて小さく設定する。
【００４７】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１の目標追尾装置を示す全体構成図である。図２は図１の準最適化用目標数推定部を詳細に示す図である。図３は図１に示された目標追尾装置の動作を示すフローチャートである。図４は図３の準最適化用目標数推定ステップを詳細に示すフローチャートである。
【００４８】
図１において、０は、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である。１は、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・統合部である。２は、既存航跡と探知データの相関の有無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である。３は、このゲート内判定行列に基づいて、各探知データに対する解釈の可能な組合せを全て抽出し航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部である。
【００４９】
また、４は、既存の仮説と上述の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である。５は、多数の仮説から信頼度の低い仮説の削減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である。６は、航跡間の探知データの共有の有無に基づいてクラスタを分離するクラスタ分離部である。７は、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である。８は、航跡から所定の条件に基づいて目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部である。
【００５０】
さらに、９は、クラスタ中の目標数を推定し、準最適化の処理内容を決定する準最適化用目標数推定部である。また、図２に示されるように、準最適化前目標数推定部９は、サンプリング時刻毎に目標数の推定を行うサンプリング別目標数推定部９１と、準最適化に使用する目標数の決定を行うか否かを判断する目標数推定時期判断部９２と、サンプリング時刻毎の目標数の履歴より航跡数制御用目標数を推定する航跡数制御用目標数決定部９３と、航跡数制御用目標数決定部が推定した航跡数制御用目標数に基づいて仮説の削除を行う仮説中航跡数制限部９４とを有する。
【００５１】
次に、図３及び図４に沿って、本実施の形態の動作を説明する。
まず、ステップＳ００１「次サンプリングデータの読込」において、探知データ選択部０が、その時刻の探知データを、センサから読み込む。
次のステップＳ００２「ゲート内判定」において、探知データ選択部０が既存航跡のゲートにおける探知データの内外判定を行って相関状況を検査し、入ってきた探知データの属するクラスタを決定する。
【００５２】
次のステップＳ００３「航跡および新クラスタの作成」において、はクラスタ新設統合部１により、既存航跡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作成する更新航跡
（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」とする情報により運動諸元を延長する更新航跡
【００５３】
また、本ステップＳ００３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。また、本ステップＳ００３ではこの時刻における探知データにより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。
【００５４】
次のステップＳ００４「クラスタ毎の航跡相関行列生成」においては、まず、ゲート内判定行列算出部２によってゲート内判定行列が生成される。ゲート内判定行列は、探知データと航跡の可能な相関関係を示す表である。
【００５５】
次に、航跡相関行列算出部３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。
【００５６】
次のステップＳ００５「仮説の作成」において、仮説更新部４が既存仮説を航跡相関行列によって更新する処理を実行する。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。
ここまでの処理は、従来例と全く同様である。
【００５７】
次のステップＳ００６「準最適化用目標数推定」において、準最適化用目標数推定部９が目標数推定処理を行う。この準最適化用目標数推定部９の動作を図２及び図４に沿って説明する。まず、ステップＳ００６１「サンプリング別目標数計算」において、サンプリング別目標数推定部９１が現サンプリング時刻における追尾に関する情報を基に、サンプリング別目標数の推定計算を行う。その方法は以下の何れかである。
【００５８】
（１）入力された探知データ数を用いた推定方法
サンプリング時刻ｔkにおけるあるクラスタに相関した探知データ数をｍkとする。クラスタの体積をＶk、誤警報密度をβFT、探知確率をＰdkとする。これらのパラメータより、現サンプリング時刻のサンプリング別目標数は、
【００５９】
【数１】
0003905375.tif 000002
【００６０】
の様に推定する。ここで、βFT、Ｐdkは事前に設定するパラメータである。これに対して、クラスタの体積Ｖkは、クラスタに属する全ての航跡を統合し、統合予測値、統合予測誤差共分散を以下のやり方に従って計算する。
【００６１】
クラスタ中にＭ個の航跡があり、それらをＴi（ｉ＝１，・・・，Ｍ）、各々の航跡信頼度をβi（ｉ＝１，・・・，Ｍ）とする。また、航跡Ｔiの予測ベクトルをＸk,iアンダーバー（−）、予測誤差共分散行列をＰk,i（−）とする。このとき、Ｍ個の航跡を統合してできる航跡の予測値は（２）式、予測誤差共分散行列は（３）式で計算される。
【００６２】
【数２】
0003905375.tif 000003
【数３】
0003905375.tif 000004
【００６３】
これらの統合予測値、統合予測誤差共分散行列から統合ゲートを求め、その体積でクラスタの体積を近似する。
ここで統合ゲートとは、
【００６４】
【数４】
0003905375.tif 000005
【００６５】
によって求めた残差共分散行列を使った条件式（５）を満たすＺアンダーバーがとりうる領域である。
【００６６】
【数５】
0003905375.tif 000006
【００６７】
（２）仮説の航跡数毎の信頼度による推定
各仮説を航跡数毎に分類する。分類毎に仮説の信頼度の和を出し、その和が最も大きい分類における航跡数を、目標数とする。
【００６８】
以下、例を用いて説明する。以下の５仮説（「ＩＤ：｛航跡組｝信頼度」と表記）が生成されていたとする。
Ｈ１：｛Ｔ１｝ｒｅｌ１
Ｈ２：｛Ｔ１，Ｔ３，Ｔ６｝ｒｅｌ２
Ｈ３：｛Ｔ２，Ｔ５｝ｒｅｌ３
Ｈ４：｛Ｔ２，Ｔ３，Ｔ６｝ｒｅｌ４
Ｈ５：｛Ｔ５，Ｔ６｝ｒｅｌ５
【００６９】
仮説が参照する航跡数に着目して、
航跡数１のグループ：Ｈ１，  信頼度ｒｅｌ１
航跡数２のグループ：Ｈ３，Ｈ５，  信頼度ｒｅｌ３＋ｒｅｌ５
航跡数３のグループ：Ｈ２，Ｈ４，  信頼度ｒｅｌ２＋ｒｅｌ６
【００７０】
この３つグループのうち、航跡数２の仮説によるグループの信頼度が最も高かったとする。このとき、現サンプリング時刻のサンプリング別目標数の推定値は２となる。
【００７１】
（３）航跡数の信頼度による重み付け平均による推定
クラスタ中のｐ個の仮説をＨi（ｉ＝１，・・・，ｐ）、各々の信頼度をβi（ｉ＝１，・・・，ｐ）、さらに航跡数をｔi（ｉ＝１，・・・，ｐ）とする。このとき、現サンプリング時刻のサンプリング別目標数の推定値は（６）式によって求める。
【００７２】
【数６】
0003905375.tif 000007
【００７３】
これは航跡数の仮説信頼度による加重平均である。
【００７４】
次に目標数推定時期判定部９２が、追尾状況が航跡数制御のための目標数決定条件を満たすか否か判定する。この判定のための条件は以下の２つの何れかとする。
（１）現サンプリング時刻のサンプリング別目標数の推定値と前サンプリング時刻におけるサンプリング別目標数の推定値の差が、あらかじめ設定した閾値より小さい場合。
（２）前回の航跡数制御用目標数決定時刻から経過したサンプル数が閾値に達した場合。
【００７５】
この目標数決定条件を満たすと判定された場合、航跡数制御用目標数決定部９３がステップＳ００６２「航跡数制御用目標数決定」処理、続いて仮説中航跡制限部９４がステップＳ００６３「仮説中航跡制限」を実行する。目標数決定条件が満たされない場合、何もせずに、次のステップＳ００７「準最適化とクラスタ統合」処理へと移行する。
【００７６】
ステップＳ００６２「航跡数制御用目標数決定」では、サンプリング別目標数推定値の時系列より、航跡数制御用目標数を算出する。この算出方法は、以下の２つの何れかとする。
【００７７】
（１）全体の平均による算出
この段階以前に実行された航跡数制御用目標数決定に使用されていない、サンプリング別目標数推定値をＮi＾（ｉ＝１，・・・ｒ）とする。この時、目標数は以下の（７）式で決定される。
【００７８】
【数７】
0003905375.tif 000008
【００７９】
（２）フィルタの平滑処理による算出
追尾処理開始時刻からのサンプリング時刻毎のサンプリング別目標数推定値の履歴を入力とした、フィルタの平滑値により算出する。以下はαフィルタを用いた計算式である。
【００８０】
【数８】
0003905375.tif 000009
【数９】
0003905375.tif 000010
【００８１】
ここで、Ｎskはサンプリング時刻ｔkにおける目標数の平滑値、Ｎpkは目標数の予測値、Ｎk＾はフィルタに入力する、サンプリング時刻ｔkにおけるサンプリング別目標数推定値である。また、αkはパラメータである。
【００８２】
ステップＳ００６３「仮説中航跡数制限」では、仮説中航跡制限部９４によって、現サンプリング時刻における仮説群の中から、その航跡数が前ステップで決定された航跡数制御用目標数に一致する仮説のみを残し、一致しない仮説を全て削除する。
【００８３】
次のステップＳ００７「準最適化とクラスタ分離」において、仮説縮小部５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６がそれに伴うクラスタ分離の処理を実行する。
【００８４】
この準最適化処理では、次ステップＳ００８「本航跡判定」において本航跡の昇格が起こりにくい状況である場合、「過去Ｎ回の時刻分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」仮説削減において、パラメータＮを時刻が進むにつれて小さく設定する様にしてもよい。この設定で仮説削減を行うことにより、「本航跡判定」において本航跡をより速く検出することが可能となる。
【００８５】
次のステップＳ００８「本航跡判定」において、航跡決定部８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。
【００８６】
このように本実施の形態においては、クラスタ内に存在する目標数を探知データの数、または仮説中の航跡数を基に推定し、仮説中の航跡数の制限に利用するので、目標数の特定が速まり、それにより目標航跡の検出を効率的に行うことが可能となる。また、誤った航跡数を持つ仮説を排除できるので、目標航跡の検出をより正確に行うことができる。
【００８７】
実施の形態２．
図５はこの発明の実施の形態２の目標追尾装置を示す全体構成図である。図６は図５の仮説生成用目標数推定部を詳細に示す図である。図７は図５に示された仮説生成用目標推定部の動作を示すフローチャートである。図８は図７の仮説生成用目標推定ステップを詳細に示すフローチャートである。
【００８８】
本実施の形態の目標追尾装置は、図５に示されるように、クラスタ中の目標数を推定し、生成する仮説中の航跡数を決定する仮説生成用目標数推定部１０を備えている。また、仮説生成用目標数推定部１０は、図６に示されるように、サンプリング時刻毎に目標数の推定を行うサンプリング別目標数推定部１０１と、準最適化に使用する目標数の決定を行うか否かを判断する目標数推定時期判断部と１０２、サンプリング時刻毎の目標数の履歴より航跡数制御用目標数を推定する航跡数制御用目標数決定部１０３と、航跡相関行列毎に、更新仮説が持つべき航跡数を決定する航跡相関行列制限部１０４とを有している。
その他の構成は概略実施の形態１と同様である。
【００８９】
次に、図７及び図８に沿って、本実施の形態の動作を説明する。
まず、ステップＳ０１１「次サンプリングデータの読込」において、探知データ選択部０がその時刻の探知データを、センサから読み込む。
【００９０】
次のステップＳ０１２「ゲート内判定」において、探知データ選択部０が既存航跡のゲートにおける探知データの内外判定を行って相関状況を検査し、入ってきた探知データの属するクラスタを決定する。
【００９１】
次のステップＳ０１３「航跡および新クラスタの作成」においては、クラスタ新設統合部１により、既存航跡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更新航跡、新航跡、メモリトラック航跡の３つの種類がある。
【００９２】
また、本ステップＳ０１３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。また、本ステップＳ０１３ではこの時刻における探知データにより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。
【００９３】
次のステップＳ０１４「クラスタ毎の航跡相関行列生成」においては、まず、ゲート内判定行列算出部２によってゲート内判定行列が生成される。ゲート内判定行列は、探知データと航跡の可能な相関関係を示す表である。
【００９４】
次に、航跡相関行列算出部３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。
ここまでの処理は、実施の形態１と概略同様である。
【００９５】
次のステップＳ０１５「仮説生成用目標数推定」において、仮説生成用目標数推定部１０が目標数推定処理を行う。この仮説生成用目標数推定部１０の動作を図６及び図８に沿って説明する。まず、ステップＳ０１５１「サンプリング別目標数計算」において、サンプリング別目標数推定部１０１が、最新サンプリング時刻における追尾に関する情報を基に、サンプリング別目標数の推定計算を行う。その方法を以下に説明する。なお、これは実施の形態１における同名のステップにおける「（１）入力された探知データ数を用いた推定方法」と全く同様の方法である。
【００９６】
サンプリング時刻ｔkにおけるあるクラスタに相関した探知データ数をｍkとする。クラスタの体積をＶk、誤警報密度をβFT、探知確率をＰdkとする。これらのパラメータより、現サンプリング時刻の推定目標数は、
【００９７】
【数１０】
0003905375.tif 000011
【００９８】
の様に推定する。ここで、βFT、Ｐdkは事前に設定するパラメータである。これに対して、クラスタの体積Ｖkは、クラスタに属する航跡群を統合し、統合予測値、統合予測誤差共分散を計算し、さらにこれらの統合予測値、統合予測誤差共分散行列から統合ゲートを求め、その体積でクラスタの体積を近似する。
【００９９】
次に、目標数推定時期判定部１０２が、現時刻の追尾状況が目標数決定条件を満たすか否か判定する。この判定のための条件は以下の２つの何れかとする。なお、これは実施の形態１における同名の判定ステップにおける（１）（２）と全く同等の方法である。
【０１００】
（１）現サンプリング時刻のサンプリング別目標数の推定値と前サンプリング時刻におけるサンプリング別目標数の推定値の差が、あらかじめ設定した閾値より小さい場合。
（２）前回の航跡数制御用目標数決定時刻から経過したサンプル数が閾値に達した場合。
【０１０１】
この目標数決定条件を満たすと判定された場合、航跡数制御用目標数決定部１０３が、ステップＳ０１５２「航跡数制御用目標数決定」処理、続いて、航跡相関行列制限部１０４が、ステップＳ０１５３「航跡相関行列制限」を実行する。目標数決定条件が満たされない場合、何もせずに、次のステップＳ０１６「仮説の生成」へと移行する。
【０１０２】
ステップＳ０１５２「航跡数制御用目標数決定」では、サンプリング時刻毎に計算された目標数推定値より、航跡数制御用目標数を算出する。この算出方法は、以下の２つの何れかとする。なお、これは実施の形態１における同名のステップにおける（１）（２）と全く同等のやり方である。
【０１０３】
（１）全体の平均による算出
この段階以前に実行された航跡数制御用目標数決定に使用されていない、サンプリング別目標数推定値をＮi＾（ｉ＝１，・・・）とする。この時、目標数は以下の（７）式で決定される。
【０１０４】
【数１１】
0003905375.tif 000012
【０１０５】
（２）フィルタの平滑処理による算出
追尾処理開始時刻からのサンプリング時刻毎のサンプリング別目標数推定値の時系列を入力とした、フィルタの平滑値により算出する。
【０１０６】
ステップＳ０１５３「航跡相関行列制限」では、航跡相関行列制限部１０４によって、前ステップＳ０１４「クラスタ毎の航跡相関行列生成」において生成された全ての航跡相関行列について、必要な既存航跡必要数を登録する。この既存航跡必要数は、
【０１０７】
航跡数制御用目標数推定値−航跡相関行列中の新目標部の”１”が設定された要素数
【０１０８】
である。航跡相関行列がｎ行ｍ列で構成されていたとしたら、航跡相関行列の新目標部とはその第ｍ−ｎ＋１列〜第ｍ列の部分である。目標推定値が２と決定されたとする。図１４の航跡相関行列の例で、各々の既存航跡必要数は以下のとおりとなる。
【０１０９】
（１）→２
（２）→１
（３）→１
（４）→２
（５）→１
（６）→−１
【０１１０】
ここで算出された既存航跡必要数は、航跡相関行列と組み合わせて更新仮説を作ることが可能な既存仮説が持つべき航跡数である。また、この既存航跡必要数が０未満の値になったら、その航跡相関行列は削除する。図１４の例では（６）の航跡相関行列は削除される。
【０１１１】
次のステップＳ０１６「仮説の作成」において、仮説更新部４が、既存仮説を航跡相関行列によって更新する処理を実行する。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。
【０１１２】
現サンプリング時刻で、ステップＳ０１５２の処理で航跡数制御用目標数の推定が行われていた場合、本ステップで既存仮説の更新が可能となるのは、組み合わせる航跡相関行列の既存航跡必要数と既存仮説中の航跡数が一致する場合のみである。既存航跡必要数は、ステップＳ０１５３「航跡相関行列制限」で航跡相関行列毎に計算し、登録されている。図１４の航跡相関行列については、
【０１１３】
（１）からは既存航跡数２の既存仮説のみが組み合わせ可能
（２）からは既存航跡数１の既存仮説のみが組み合わせ可能
（３）からは既存航跡数１の既存仮説のみが組み合わせ可能
（４）からは既存航跡数２の既存仮説のみが組み合わせ可能
（５）からは既存航跡数１の既存仮説のみが組み合わせ可能
となる。
また、既存航跡の数が航跡数制御用目標数推定値よりも多い場合は、この既存仮説からは更新仮説は作らない。
【０１１４】
次のステップＳ０１７「準最適化とクラスタ分離」において、仮説縮小部５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６がそれに伴うクラスタ分離の処理を実行する。
【０１１５】
次のステップＳ０１８「本航跡判定」において、航跡決定部８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。
【０１１６】
このように本実施の形態においては、クラスタ内に存在する目標数を探知データの数を基に決定し、仮説生成時の航跡数の制限に利用するので、目標数の特定が速まり、それにより目標航跡の検出を効率的に行うことが可能となる。また、誤った航跡数を持つ仮説を排除できるので、目標航跡の検出をより正確に行うことができる。
【０１１７】
【発明の効果】
この発明に係る目標追尾装置は、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、前記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の有無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、前記ゲート内判定行列に基づいて、各探知データに対する解釈の可能な組合せを全て抽出し航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と前記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、前記仮説から信頼度の低い仮説の削減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と、航跡間の探知データの共有の有無に基づいてクラスタを分離するクラスタ分離部と、前記航跡から所定の条件に基づいて目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、クラスタ中の目標数を推定し、前記準最適化処理の内容を決定する準最適化用目標数推定部とを備えた目標追尾装置であって、前記準最適化用目標数推定部は、サンプリング時刻毎に前記目標数の推定を行うサンプリング別目標数推定部と、前記準最適化処理に使用する前記目標数の決定を行うか否かを判断する目標数推定時期判断部と、サンプリング時刻毎の前記目標数の履歴より航跡数制御用目標数を推定する航跡数制御用目標数決定部と、前記航跡数制御用目標数決定部が推定した前記航跡数制御用目標数に基づいて仮説の削除を行う仮説中航跡数制限部とを有する。そのため、クラスタ内に存在する目標数を探知データの数、または仮説中の航跡数を基に推定し、仮説中の航跡数の制限に利用するので、目標数の特定が速まり、それにより目標航跡の検出を効率的に行うことが可能となる。また、誤った航跡数を持つ仮説を排除できるので、目標航跡の検出をより正確に行うことができる。
【０１１８】
また、この発明に係る目標追尾装置は、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、前記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の有無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、前記ゲート内判定行列に基づいて、各探知データに対する解釈の可能な組合せを全て抽出し航跡相関行列を算出する航跡相関行列算出部と、既存の仮説と前記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、前記仮説から信頼度の低い仮説の削減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と、航跡間の探知データの共有の有無に基づいてクラスタを分離するクラスタ分離部と、前記航跡から所定の条件に基づいて目標である可能性の高い航跡を選択して本航跡とする航跡決定部と、クラスタ中の目標数を推定し、生成する仮説中の航跡数を決定する仮説生成用目標数推定部とを備えた目標追尾装置であって、前記仮説生成用目標数推定部は、サンプリング時刻毎に前記目標数の推定を行うサンプリング別目標数推定部と、前記準最適化処理に使用する前記目標数の決定を行うか否かを判断する目標数推定時期判断部と、サンプリング時刻毎の前記目標数の履歴より航跡数制御用目標数を推定する航跡数制御用目標数決定部と、前記航跡相関行列毎に、更新仮説が持つべき航跡数を決定する航跡相関行列制限部とを有する。そのため、クラスタ内に存在する目標数を探知データの数を基に決定し、仮説生成時の航跡数の制限に利用するので、目標数の特定が速まり、それにより目標航跡の検出を効率的に行うことが可能となる。また、誤った航跡数を持つ仮説を排除できるので、目標航跡の検出をより正確に行うことができる。
【０１１９】
また、サンプリング別目標数推定部は、サンプリング時刻毎の目標数を、クラスタ中の航跡より算出されるクラスタの体積とクラスタ内で相関した最新サンプリング時刻における探知データ数を用いて計算する。すなわち、クラスタ中の航跡より算出されるクラスタの体積とクラスタ内で相関した探知データの数を用いてサンプリング別目標数を計算するため、観測状況を反映した正確な目標数推定が可能となる。
【０１２０】
また、サンプリング別目標数推定部は、サンプリング時刻毎の目標数を、仮説を航跡数毎に分類してその信頼度の和が最も大きな値となる航跡数として推定する。すなわち、仮説を航跡数毎に分類してその信頼度の和が最も大きな値となる航跡数を、サンプリング別目標数として推定するため、追尾装置が維持する仮説の内容を反映した目標数推定が可能となる。
【０１２１】
また、サンプリング別目標数推定部は、サンプリング時刻毎の目標数を、仮説の航跡数を信頼度で重み付けしてその平均値として推定する。すなわち、仮説の航跡数を信頼度で重み付けしてその平均値をサンプリング別目標数として推定するため、追尾装置が維持する仮説の内容を反映した正確な目標数推定が可能となる。
【０１２２】
また、目標数推定時期判断部は、現サンプリング時刻の推定目標数と前サンプリング時刻における推定目標数の差を目標数推定時期の判断基準とする。すなわち、現サンプリング時刻の推定目標数と前サンプリング時刻における推定目標数の差を目標数決定時期の判断基準とするため、目標数推定が安定した時期に、目標数決定を行うことが可能となり、正確な目標数決定が行える。
【０１２３】
また、目標数推定時期判断部は、前回の目標数決定時刻から経過したサンプル数を目標数推定時期の判断基準とする。すなわち、前回の目標数決定時刻から経過したサンプル数を目標数決定時期の判断基準とするため、目標数決定が定期的に行われ、いつまで経っても目標数が決定できないという事態にならない。
【０１２４】
また、航跡数制御用目標数決定部は、サンプリング時刻毎の目標数推定値の平均値を航跡数制御用目標数と推定する。すなわち、サンプリング時刻毎の目標数推定値の平均値を目標数と推定するために、各サンプリング時刻毎の目標数を反映した正確な目標数推定が可能となる。
【０１２５】
また、航跡数制御用目標数決定部は、目標数推定値の履歴を入力としたフィルタの平滑値を航跡数制御用目標数と推定する。すなわち、目標数推定値の履歴を入力としたフィルタの平滑値として推定するため、各サンプリング時刻毎の目標数が時系列として考慮され、より正確な目標数推定が可能となる。
【０１２６】
また、仮説縮小部は、航跡決定部の処理で本航跡の昇格が所定の程度に起こりにくい状況である場合、「過去Ｎ回の時刻分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」仮説削減方法において、パラメータＮを時刻が進むにつれて小さく設定する。すなわち、「過去Ｎ回の時刻分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」仮説削減方式において、パラメータＮを時刻が進むにつれて小さく設定するために、目標航跡が航跡確立の判定基準を満たし易くなり、早期に目標航跡を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１の目標追尾装置を示す全体構成図である。
【図２】  図１の準最適化用目標数推定部を詳細に示す図である。
【図３】  図１に示された目標追尾装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】  図３の準最適化用目標数推定ステップを詳細に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の目標追尾装置を示す全体構成図である。
【図６】  図５の仮説生成用目標数推定部を詳細に示す図である。
【図７】  図５に示された仮説生成用目標推定部の動作を示すフローチャートである。
【図８】  図７の仮説生成用目標推定ステップを詳細に示すフローチャートである。
【図９】  従来の目標追尾装置を示す全体構成図である。
【図１０】  図９に示された従来の目標追尾装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】  各時刻でサンプリングされた探知データの相関具合を説明する説明図である。
【図１２】  各時刻でサンプリングされた探知データの相関具合を説明する説明図である。
【図１３】  各時刻における航跡と探知データの相関の例を示す説明図である。
【図１４】  ゲート内判定行列とそれより得られる航跡相関行列（全体の一部６個）の例を示す図である。
【符号の説明】
０  探知データ選択部、１  クラスタ新設・統合部、２  ゲート内判定行列算出部、３  航跡相関行列算出部、４  仮説更新部、５  仮説縮小部、６  クラスタ分離部、７  ゲート算出部、８  航跡決定部、９  準最適化用目標数推定部、９１  サンプリング別目標数推定部、９２  目標数推定時期判断部、９３  航跡数制御用目標数決定部、９４  仮説中航跡数制限部、１０  仮説生成用目標数推定部、１０１  サンプリング別目標数推定部、１０２  目標数推定時期判断部、１０３  航跡数制御用目標数決定部、１０４  航跡相関行列制限部。
【図１】
0003905375.tif 000013
【図２】
0003905375.tif 000014
【図３】
0003905375.tif 000015
【図４】
0003905375.tif 000016
【図５】
0003905375.tif 000017
【図６】
0003905375.tif 000018
【図７】
0003905375.tif 000019
【図８】
0003905375.tif 000020
【図９】
0003905375.tif 000021
【図１０】
0003905375.tif 000022
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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