(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の目標物に対して、それぞれの移動先を領域で予測し、各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する多目標追尾装置であって、
上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、
上記目標物の移動先を領域で予測した予測領域を生成する予測領域生成手段と、
上記観測点および上記予測領域とに基づいて、上記予測領域に互いに重なる領域があり、かつ、上記重なる領域に上記観測点が存在する場合に、上記予測領域を連結させて上記クラスタを生成するクラスタ生成手段と、
生成された上記クラスタに基づいて、追尾処理の組合せ推論を目標物である可能性が高い組合せのものから順に探索することが可能な探索木を生成する最適探索木生成手段と、
生成された上記探索木の一部を切り捨て、上記追尾処理の一部を縮退させる追尾処理縮退手段と、
一部削除後の上記探索木に関し、上記目標物と上記観測点との個々の組み合わせについての可能性を演算する組合せ推論手段と、
該組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段と
を備え、
上記最適探索木生成手段は、予め探索木の節ごとに設定された信頼度を基に、各観測点において目標物に対する信頼度の最大値が大きい観測点から順に、根に近い部分に配置された探索木を生成する
ことを特徴とする多目標追尾装置。
【請求項２】
上記最適探索木生成手段は、予め探索木の節ごとに設定された信頼度を基に、各観測点において目標物に対する信頼度同士（ただし、信頼度が０であるものを除く）の差が大きい観測点から順に、根に近い部分に配置された探索木を生成することを特徴とする請求項１記載の多目標追尾装置。
【請求項３】
上記追尾処理縮退手段は、追尾処理の一部を縮退させる際に、生成された探索木において、根から遠い部分に配置された観測点から順に削除することを特徴とする請求項１記載の多目標追尾装置。
【請求項４】
上記追尾処理縮退手段は、追尾処理の一部を縮退させる際に、生成された探索木において、根に近い部分に配置された観測点から順に削除することを特徴とする請求項２記載の多目標追尾装置。
【請求項５】
上記追尾処理縮退手段は、各節ごとの信頼度を基に探索順を決定する場合、追尾処理の一部を縮退させる際に、生成された探索木の段数ごとに、節数を制限することを特徴とする請求項１記載の多目標追尾装置。
【請求項６】
上記追尾処理縮退手段は、各観測点において目標物に対する信頼度の最大値を基に、上記探索木の段数ごとの節の制限数を決定することを特徴とする請求項５記載の多目標追尾装置。
【請求項７】
上記追尾処理縮退手段は、各観測点において目標物に対する信頼度同士（ただし、信頼度が０であるものを除く）の差を基に、上記探索木の段数ごとの節の制限数を決定することを特徴とする請求項５記載の多目標追尾装置。
【請求項８】
上記追尾処理縮退手段は、探索木の葉に近い部分に関しては、上記探索木の段数ごとの節数の制限により評価を途中で止めず、評価を終了させることを特徴とする請求項５〜７のいずれかに記載の多目標追尾装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、多目標追尾装置に関し、特に、レーダにおける複数の目標物の追尾手法としてＪＰＤＡ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）のような複数の目標物の組合せを想定したものを採用した多目標追尾装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＪＰＤＡは、多数の目標物の予測領域が重なりを持つ場合、それらを１つのクラスタとして、組合せを考慮した処理を行うため、連結すればするほど考慮すべき組合せが多くなる、言い換えれば、演算量が増えてしまうという問題点があった。
そこで、特開２００１−９９９２２号公報に記載されている「多目標追尾装置」のような従来技術が提案されている。
【０００３】
図７は、上記公報に示されている多目標追尾装置の構成を示すブロック図である。
図７において、１は観測点の入力を行なう入力線、２は目標物の移動を予測し、その予測に応じて一定の存在確率以上となる予測範囲を算出する予測領域生成部、３は観測点と予測領域からクラスタ（図８参照）を生成するクラスタ生成部、４は、生成されたクラスタ内の処理を探索木（図９参照）として表現し、その一部を切り捨てる探索木枝苅り部である。
【０００４】
また、５は一部削除後の探索木について、組合せを考慮した追尾方式で目標物の追尾を行なう組合せ推論部、６は組合せ推論部５の推論結果に基づいて、目標物の持つ情報（航跡）の更新を行なう目標物航跡更新部、７は目標物航跡更新部６の結果を追尾結果として出力する出力線である。
【０００５】
次に、動作について、図８および図９を参照して説明する。
図８のｔ１，ｔ２は過去の情報に基づく目標物の移動後の予測位置であり、これらｔ１，ｔ２を中心とする２つの楕円２１，２２は、それぞれの目標の予測領域である。また、図８のｙ１〜ｙ４はその時の観測点になる。ＪＰＤＡでは、ｔ１，ｔ２の予測領域が重なっているため、この２つの予測領域を連結して１つのクラスタとして処理を行う。
【０００６】
下記の行列式（１）は、目標物と観測点の関係を示したものである。縦が目標物、横が観測点で分かれており、目標０は対応目標なしを示す。行列式（１）内の“１”は可能性あり、“０”は可能性無しを示している。
【０００７】
【数１】
0003920063.tif 000002
【０００８】
なお、この行列Ωは、次の内容を表したものである。すなわち、観測点ｙ１は、目標物ｔ２、もしくは、対応する目標無しである。観測点ｙ２は、目標物ｔ１、もしくは、目標物ｔ２、もしくは、対応する目標無しである。観測点ｙ３は、目標物ｔ１、もしくは、対応する目標無しである。観測点ｙ４は、目標物ｔ１、もしくは、対応する目標無しである。
【０００９】
これを満たす目標物と観測点の組合せは、
・ｔ１がｙ２で、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１がｙ２で、ｔ２が対応なしのケース
・ｔ１がｙ３で、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１がｙ３で、ｔ２がｙ２のケース
・ｔ１がｙ３で、ｔ２が対応なしのケース
・ｔ１がｙ４で、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１がｙ４で、ｔ２がｙ２のケース
・ｔ１がｙ４で、ｔ２が対応なしのケース
・ｔ１が対応なしで、ｔ２がｙ１のケース
・ｔ１が対応なしで、ｔ２がｙ２のケース
・ｔ１が対応なしで、ｔ２が対応なしのケース
となる。
【００１０】
行列Ωの各可能性が１／０ではなく、実数値で表されている時、各ケースの可能性は、可能性を示す各実数値の積によって定義される。従って、上の２つのケースを例に、各ケースの可能性を示すと次のようになる。
【００１１】
・ｔ１がｙ２で、ｔ２がｙ１のケースの可能性は、ｙ１がｔ２である可能性とｙ２がｔ１である可能性と、ｙ３が対応する目標なしである可能性と、ｙ４が対応する目標なしである可能性の積となる。
【００１２】
・ｔ１がｙ２で、ｔ２が対応なしのケースの可能性は、ｙ１が対応する目標なしである可能性と、ｙ２がｔ１である可能性と、ｙ３が対応する目標なしである可能性と、ｙ４が対応する目標なしである可能性との積となる。
【００１３】
この各ケースの可能性を、各ケースの要素となる観測点と目標との対応関係の信頼度として加算する。すなわち、
・ｔ１がｙ２で、ｔ２がｙ１のケースの可能性の値を、ｔ１がｙ２となる信頼度とｔ２がｙ１となる信頼度に換算する。
【００１４】
・ｔ１がｙ２で、ｔ２が対応なしのケースの可能性の値を、ｔ１がｙ２となる信頼度とｔ２が対応なしとなる信頼度に換算する。
【００１５】
これによって、各目標毎に、各観測点のいずれかに対応する場合の信頼度と対応なしとなる信頼度が得られる。ＪＰＤＡでは、このそれぞれの信頼度の比率に従って、目標物と観測点との対応（荷重平均）をとり、これを目標物の移動先と見倣して、目標物の内部情報（座標や速度など）を更新する。
【００１６】
従来例では、まず、図９のように、上記の行列Ωで示す目標物と観測点の組合せを探索木として表す。探索木には次のような名称があり、図９の次の部分に対応する。
・根→Ｒｏｏｔ
・節→図の円３０〜４４で示されている部分。木構造において、分岐の中段に位置する部分。
・葉→図の四角４５〜５５で示されている部分。木構造において、分岐の先端に位置する部分。
・枝→図の根と節と葉を結ぶ線。
・ノード→節と葉の両方を含む。
・兄弟→根からノード達するまでに経由する枝数が等しいノード同士。
なお、図中、“Ｃ”で表されているものは、対応する目標が無い観測点（これをクラッタと呼ぶ）である。
【００１７】
この各節３０〜４４には上述のように予め信頼度が設定してあるので、その信頼度を基に、観測点の削除や探索木の枝苅り（組合せの一部削除）等を行うことによって追尾処理の縮退を行い、演算量を削減するにもかかわらず、追尾性能を高く保持することを可能とする。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、従来のＪＰＤＡでは、多数の目標物の予測領域が重なりを持つ場合、それらを１つのクラスタとして、組合せを考慮した処理を行うため、連結すればするほど考慮すべき組合せが多くなる、言い換えれば、演算量が増えてしまうという問題点があった。
【００１９】
また、従来例では、かかる問題点を解決するため、組合せを考慮した処理を行うにもかかわらず、観測点の削除や組合せの一部削除などによって追尾処理の縮退を行い、必要となる演算量を削減することができる多目標追尾装置を得ることを目的としていたが、生成された探索木の根元に近い部分に信頼度の低い観測点がある場合には、演算量が増え処理時間が大きくなってしまう可能性があるという問題点があった。
【００２０】
この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであり、組合せを考慮して最適な探索木を生成した後に、追尾処理の縮退を行うことにより、追尾性能を高く保持した上で、演算量のさらなる削減することができる多目標追尾装置を得ることを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る多目標追尾装置は、複数の目標物に対して、それぞれの移動先を領域で予測し、各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する多目標追尾装置であって、上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、上記目標物の移動先を領域で予測した予測領域を生成する予測領域生成手段と、上記観測点および上記予測領域とに基づいて、上記予測領域に互いに重なる領域があり、かつ、上記重なる領域に上記観測点が存在する場合に、上記予測領域を連結させて上記クラスタを生成するクラスタ生成手段と、生成された上記クラスタに基づいて、追尾処理の組合せ推論を目標物である可能性が高い組合せのものから順に探索することが可能な探索木を生成する最適探索木生成手段と、生成された上記探索木の一部を切り捨て、上記追尾処理の一部を縮退させる追尾処理縮退手段と、一部削除後の上記探索木に関し、上記目標物と上記観測点との個々の組み合わせについての可能性を演算する組合せ推論手段と、該組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備え、上記最適探索木生成手段は、予め探索木の節ごとに設定された信頼度を基に、各観測点において目標物に対する信頼度の最大値が大きい観測点から順に、根に近い部分に配置された探索木を生成するものである。
【００２３】
また、上記最適探索木生成手段は、予め探索木の節ごとに設定された信頼度を基に、各観測点において目標物に対する信頼度同士（ただし、信頼度が０であるものを除く）の差が大きい観測点から順に、根に近い部分に配置された探索木を生成するものである。
【００２４】
また、上記追尾処理縮退手段は、追尾処理の一部を縮退させる際に、生成された探索木において、根から遠い部分に配置された観測点から順に削除するものである。
【００２５】
また、上記追尾処理縮退手段は、追尾処理の一部を縮退させる際に、生成された探索木において、根に近い部分に配置された観測点から順に削除するものである。
【００２６】
また、上記追尾処理縮退手段は、各節ごとの信頼度を基に探索順を決定する場合、追尾処理の一部を縮退させる際に、生成された探索木の段数ごとに、節数を制限するものである。
【００２７】
また、上記追尾処理縮退手段は、各観測点において目標物に対する信頼度の最大値を基に、上記探索木の段数ごとの節の制限数を決定するものである。
【００２８】
また、上記追尾処理縮退手段は、各観測点において目標物に対する信頼度同士（ただし、信頼度が０であるものを除く）の差を基に、上記探索木の段数ごとの節の制限数を決定するものである。
【００２９】
さらに、上記追尾処理縮退手段は、探索木の葉に近い部分に関しては、上記探索木の段数ごとの節数の制限により評価を途中で止めず、評価を終了させるものである。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態を、図に基づいて説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１における多目標追尾装置の構成を示すブロック図である。
図１において、１１は観測点の入力を行う入力線、１２は目標物の移動を予測し、その予測に応じて、一定の存在確率以上となる予測範囲を算出する予測領域生成部、１３は観測点と予測領域からクラスタ（図２参照）を生成するクラスタ生成部である。１４は生成されたクラスタから、追尾処理の組合せ推論を目標物である可能性が高い組合せのものから順に、効率良く探索することが可能な最適な探索木を生成する最適探索木生成部である。
【００３１】
１５は生成された探索木の一部を切り捨てる探索木枝苅り部（追尾処理縮退手段）、１６は一部削除後の探索木について、組合せを考慮した追尾方式で目標物の追尾を行う組合せ推論部、１７は組合せ推論部の推論結果に基づいて、目標物の持つ情報（航跡）の更新を行う目標物航跡更新部、１８は目標物航跡更新部１７の結果を追尾結果として出力する出力線、１９ａ〜９ｆは各部の処理結果を次に転送する転送線である。
【００３２】
次に、動作について説明する。
まず、観測点情報が入力線１１を介してクラスタ生成部１３に送られると共に、予測領域生成部１２が作成した予測領域が転送線１９ａを介して、クラスタ生成部１３に送られる。クラスタ生成部１３は、複数の目標物の予測領域が重なり、かつ、それらの重なる領域に、観測点が存在する時、予測領域を結合し、１つのクラスタを生成する。１つのクラスタの情報（観測点と目標物の予測領域）が転送線１９ｂを介して、最適探索木生成部１４に送られる。
【００３３】
最適探索木生成部１４は、生成されたクラスタから、追尾処理の組合せ推論を目標物である可能性が高い組合せのものから順に探索することが可能な探索木を生成する。生成された探索木の情報が転送線１９ｃを介して、探索木枝苅り部１５に送られる。探索木枝苅り部１５は、組合せ推論部１６の計算能力に基づいて、探索木として表現したクラスタに対する処理の一部を削除する。探索木は優先度の高い順に探索するように生成しているので、優先度の低い部分を削除する。
【００３４】
枝苅りされた探索木の情報が転送線１９ｄを介して、組合せ推論部１６に送られる。組合せ推論部１６は、一部削除された部分を除いて、上述の従来例で示したような目標物と観測点の組合せを算出し、個々の組合せの可能性を演算により求める。個々の組合せの可能性を示す情報が転送線１９ｅを介して、目標物航跡更新部１７に送られる。
【００３５】
目標物航跡更新部１７は、目標物の情報を有しており、送られた個々の組合せ可能性を元に、目標物の情報を更新する。更新した結果が出力線１８を介して出力されると共に、転送線１９ｆを介して予測領域生成部１２へ送られる。予測領域生成部１２は、目標物航跡更新部１７から送られる、更新された目標物の情報に基づいて、各目標物について移動予測を行い、その予測領域を生成する。
【００３６】
本実施の形態による多目標追尾装置は、以上の動作を繰り返すことによって、追尾装置として動作する。従って、本実施の形態による本多目標追尾装置は、目標物である可能性が高いものから順に追尾処理の組合せ推論を行うような探索木を生成した後に、探索木の一部の処理を放棄することにより、追尾処理の縮退を行うようにしたので、縮退を行った際の追尾性能の低下を最小限に抑え、かつ、処理に必要な計算量を減らすことができ、その結果、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、組合せを考慮した追尾処理を実現することができ、装置の小型化およびコスト削減を図ることができる。
【００３７】
次に、最適な探索木を生成する方法の例について、図３を用いて説明する。
下記の行列式（２）は、図２のクラスタの各観測点の各々の目標物に対する信頼度を示した信頼度行列である。この信頼度行列式は、上述の従来例で示した行列Ωの１／０を実数の信頼度で置き換えたものなので、目標物と観測点の対応については行列Ωと同様であるため、ここではその説明を省略し、行列Ωを参照することとする。
【００３８】
【数２】
0003920063.tif 000003
【００３９】
このような信頼度行列式が与えられた場合、図３のように、観測点ｙ１〜ｙ４の中で、目標物ｔ１、ｔ２に対する（クラッタを除く）信頼度の最大値が大きいものを探索木の根元に、小さいものを探索木の葉に近い部分に配置する。これにより、目標物である可能性が高い組合せが探索木の根元に、可能性が低い組合せが探索木の葉に近い部分に配置される。そのため、途中で探索を打ち切った時、目標物である可能性が高い組合せの多くが評価済みとなることが期待できる。また、探索木の枝苅りを行う場合にも、目標物である可能性の低いものが削除されることが期待できる。
【００４０】
実施の形態２．
図４は、この発明の実施の形態２における多目標追尾装置の動作を説明するためのクラスタの例を示す図である。なお、その回路構成については、上記実施の形態１と同様のものを用いてよい。
本実施の形態においては、上記実施の形態１における最適な探索木を生成する方法の例について、図４を用いて説明する。
【００４１】
上述の式（２）の信頼度行列が与えられた場合、図４のように、兄弟となる各節の信頼度の最大値と最小値（ただし、信頼度が０であるものを除く）の差が大きいものを探索木の根元に、小さいものを探索木の葉に近い部分に配置する。これにより、目標物である可能性が高い組合せが探索木の根元に、可能性が低い組合せが探索木の葉に近い部分に配置される。そのため、途中で探索を打ち切った時、目標物である可能性が高い組合せの多くが評価済みとなることが期待できる。また、探索木の枝苅りを行う場合にも、可能性の低いものが削除されることが期待できる。
【００４２】
実施の形態３．
図５は、この発明の実施の形態３における多目標追尾装置の動作を説明するためのクラスタの例を示す図である。なお、その回路構成については、上記実施の形態１と同様のものを用いてよい。
【００４３】
次に、その動作を、上述の図３と共に、図５を用いて説明する。
上述のように、上記実施の形態１では、各節の信頼度を基に、目標物に対する（クラッタを除く）信頼度の最大値が大きいものを探索木の根元に、最大値の小さいものを探索木の葉に近い部分に配置するという方法で、探索木を生成する。そのため、処理時間等の制約により、探索木枝苅り部において、探索木の一部を削除する場合には、図５に示すように、探索木の葉の部分から順に削除していく。これにより、演算量が削減できるにもかかわらず、追尾性能を高く保持することができる。
【００４４】
実施の形態４．
図６は、この発明の実施の形態４における多目標追尾装置の動作を説明するためのクラスタの例を示す図である。なお、その回路構成については、上記実施の形態１と同様のものを用いてよい。
【００４５】
次に、その動作を、上述の図４と共に、図６を用いて説明する。
上述のように、上記実施の形態２では、各節の信頼度を基に、兄弟となる各節の最大値と最小値（ただし、信頼度が０であるものを除く）の差、という評価値を算出し、評価値の大きいものを探索木の根元に、評価値の小さいものを探索木の葉に近い部分に配置するという方法で、探索木を生成する。そのため、処理時間等の制約により、探索木枝苅り部１５において、探索木の一部を削除する場合には、図６に示すように、探索木の根に近い部分の節から順に削除していく。これにより、演算量が削減できるにもかかわらず、追尾性能を高く保持することができる。
【００４６】
実施の形態５．
この発明の実施の形態５における多目標追尾装置の動作を、上述の図３および図４を用いて説明する。なお、その回路構成については、上記実施の形態１と同様のものを用いてよい。
【００４７】
従来例およびこの発明で示す方法により、目標物である可能性が高い組合せのものから順に、効率良く探索することが可能な最適な探索木を生成し、さらに生成した探索木の枝苅りを行い、追尾処理を縮退することが可能である。しかし、深さ優先探索ではなく、従来例のように、各節ごとに優先度（期待値）を求め、探索順を決定する方法では、観測点が多い場合には計算途中の節数が膨大になる可能性がある。
【００４８】
そこで、本実施の形態では、探索木の根からの段数（観測点）ごとに計算を行なう節数を制限する。
これにより、計算途中となる節の数は、探索木段数（観測点数）×制限数、以下となり、演算量が削減できるにもかかわらず、追尾性能を保持することができる。
【００４９】
次に、探索木の根からの段数（観測点数）ごとの計算を行なう節の制限数を決定する方法の例について説明する。上記実施の形態２と同様に、観測点ｙ１〜ｙ４の中で、目標物ｔ１、ｔ２に対する（クラッタを除く）信頼度の最大値が大きい段（観測点）は、制限数を大きく設定するのに対して、最大値が小さい段（観測点）は、制限数を小さく設定する。これにより、演算量が削減できるにもかかわらず、追尾性能を高く保持することができる。
【００５０】
実施の形態６．
本実施の形態においては、上記実施の形態５における探索木の根からの段数（観測点数）ごとの計算を行なう節の制限数を決定する方法の例について説明する。上記実施の形態３と同様に、兄弟となる各節の信頼度の最大値と最小値（ただし、信頼度が０であるものを除く）の差が大きい段（観測点）は、制限数を大きく設定するのに対して、最大値と最小値（ただし、信頼度が０であるものを除く）の差が小さい段（観測点）は、制限数を小さく設定する。これにより、演算量が削減できるにもかかわらず、追尾性能を高く保持することができる。
【００５１】
実施の形態７．
上記実施の形態５および６においては、各節ごとに優先度（期待値）を求め、探索順を決定する際に、探索木の根からの段数（観測点）ごとに計算を行なう節数を制限し、評価を途中で止めることにより、演算量を削減していた。しかし、探索木の葉に近い部分では、評価を途中で止めるよりも評価を終了させた方が計算負荷が小さくなる場合がある。そこで、探索木の葉に近い部分では、評価を途中で止めず、評価を終了させる。
【００５２】
【発明の効果】
以上、説明したように、この発明によれば、複数の目標物に対して、それぞれの移動先を領域で予測し、各予測領域に重なりがある場合に、上記予測領域を連結して１つのクラスタとして扱い、上記目標物の移動先を決定する多目標追尾装置であって、上記目標物の観測点が入力される観測点入力手段と、上記目標物の移動先を領域で予測した予測領域を生成する予測領域生成手段と、上記観測点および上記予測領域とに基づいて、上記予測領域に互いに重なる領域があり、かつ、上記重なる領域に上記観測点が存在する場合に、上記予測領域を連結させて上記クラスタを生成するクラスタ生成手段と、生成された上記クラスタに基づいて、追尾処理の組合せ推論を目標物である可能性が高い組合せのものから順に探索することが可能な探索木を生成する最適探索木生成手段と、生成された上記探索木の一部を切り捨て、上記追尾処理の一部を縮退させる追尾処理縮退手段と、一部削除後の上記探索木に関し、上記目標物と上記観測点との個々の組み合わせについての可能性を演算する組合せ推論手段と、該組合せ推論手段の演算結果に基づいて、上記目標物の航跡情報の更新を行う目標物航跡更新手段とを備えたので、本来はＪＰＤＡのような組合せを考慮した方式を採用するに足るだけの演算能力を持たない計算機を用いても、組合せを考慮した追尾処理を実現することができ、装置の小型化およびコスト削減を図ることができ、しかも、組合せを考慮して最適な探索木を生成した後に追尾処理の縮退を行うことで、追尾性能を高く保持した上で、演算量のさらなる削減することができるという効果がある。
【００５３】
また、上記最適探索木生成手段は、予め探索木の節ごとに設定された信頼度を基に、各観測点において目標物に対する信頼度の最大値が大きい観測点から順に、根に近い部分に配置された探索木を生成するので、演算量のさらなる削減に寄与できるという効果がある。
【００５４】
また、上記最適探索木生成手段は、予め探索木の節ごとに設定された信頼度を基に、各観測点において目標物に対する信頼度同士（ただし、信頼度が０であるものを除く）の差が大きい観測点から順に、根に近い部分に配置された探索木を生成するので、途中で探索を打ち切った時、目標物である可能性が高い組合せの多くが評価済みとなることが期待でき、また、探索木の枝苅りを行う場合にも、可能性の低いものが削除されることが期待できるという効果がある。
【００５５】
また、上記追尾処理縮退手段は、追尾処理の一部を縮退させる際に、生成された探索木において、根から遠い部分に配置された観測点から順に削除するので、演算量が削減できるにもかかわらず、追尾性能を高く保持することができるという効果がある。
【００５６】
また、上記追尾処理縮退手段は、追尾処理の一部を縮退させる際に、生成された探索木において、根に近い部分に配置された観測点から順に削除するので、演算量が削減できるにもかかわらず、追尾性能を高く保持することができるという効果がある。
【００５７】
また、上記追尾処理縮退手段は、各節ごとの信頼度を基に探索順を決定する場合、追尾処理の一部を縮退させる際に、生成された探索木の段数ごとに、節数を制限するので、演算量が削減できるにもかかわらず、追尾性能を高く保持することができるという効果がある。
【００５８】
また、上記追尾処理縮退手段は、各観測点において目標物に対する信頼度の最大値を基に、上記探索木の段数ごとの節の制限数を決定するので、演算量が削減できるにもかかわらず、追尾性能を高く保持することができるという効果がある。
【００５９】
また、上記追尾処理縮退手段は、各観測点において目標物に対する信頼度同士（ただし、信頼度が０であるものを除く）の差を基に、上記探索木の段数ごとの節の制限数を決定するので、演算量が削減できるにもかかわらず、追尾性能を高く保持することができるという効果がある。
【００６０】
さらに、上記追尾処理縮退手段は、探索木の葉に近い部分に関しては、上記探索木の段数ごとの節数の制限により評価を途中で止めず、評価を終了させるので、演算量が削減できるにもかかわらず、追尾性能を高く保持することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１における多目標追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  この発明の実施の形態１における多目標追尾装置の動作説明に供するためのクラスタの例を示す図である。
【図３】  この発明の実施の形態１，３，５における多目標追尾装置の動作説明に供するための探索木の例を示す図である。
【図４】  この発明の実施の形態２，４，５における多目標追尾装置の動作説明に供するための探索木の例を示す図である。
【図５】  この発明の実施の形態３における多目標追尾装置の動作説明に供するための探索木の例を示す図である。
【図６】  この発明の実施の形態４における多目標追尾装置の動作説明に供するための探索木の例を示す図である。
【図７】  従来の多目標追尾装置の構成を示すブロック図である。
【図８】  従来の追尾装置の動作説明に供するためのクラスタの例を示す図である。
【図９】  従来の多目標追尾装置の動作説明に供するための探索木の例を示す図である。
【符号の説明】
１１  入力線、１２  予測領域生成部、１３  クラスタ生成部、１４  最適探索木生成部、１５  探索木枝苅り部、１６  組合せ推論部、１７  目標物航跡更新部、１８  出力線。
【図１】
0003920063.tif 000004
【図２】
0003920063.tif 000005
【図３】
0003920063.tif 000006
【図４】
0003920063.tif 000007
【図５】
0003920063.tif 000008
【図６】
0003920063.tif 000009
【図７】
0003920063.tif 000010
【図８】
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【図９】
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