(57)【要約】【課題】歩行者か否かを精度よく判定すること。【解決手段】第１スペクトルと第２スペクトルとを重ね合わせたときに、第２スペクトルのある１つのピークに含まれる第１スペクトルのピーク群を１つのグループとする。今回取得した第１、２スペクトルと、前回取得した第１、２スペクトルから、ピーク数変動量、ピーク振幅変動量、およびピーク位置変動量をそれぞれ所定回数算出する。所定回数分のピーク数変動量のうち、１回でもピーク数変動量しきい値以上であったらフラグをオンにする。ピーク振幅変動量、ピーク位置変動量についても同様に、ピーク振幅変動量しきい値、ピーク位置変動量しきい値と比較してフラグをオンにする。３つのフラグすべてがオンである場合には、目標物が歩行者であると判定する。【選択図】図５
2016148515.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標物に対して送信波を送信し、その目標物によって反射された受信波を受信するレーダ装置において、
前記受信波を用いて、距離の測定に用いる物理量の関数である第１スペクトルを算出する第１スペクトル算出手段と、
前記第１スペクトル算出手段で用いた前記受信波の周波数帯域の一部を用いて、距離の測定に用いる物理量の関数である第２スペクトルを算出する第２スペクトル算出手段と、
前記第２スペクトルの各ピークにおいて、その各ピークに含まれる位置の前記第１スペクトルのピーク群を、同一の目標物からのものとしてグルーピングするグループ化部と、
各グループごとに、前記第１スペクトルのピーク群のピーク数の変動量であるピーク数変動量を算出するピーク数変動量算出手段と、
各グループごとに、前記第２スペクトルのピークの振幅の変動量であるピーク振幅変動量を算出するピーク振幅変動量算出手段と、
各グループごとに、前記第２スペクトルのピークの位置の変動量であるピーク位置変動量を算出するピーク位置変動量算出手段と、
前記ピーク数変動量、前記ピーク振幅変動量、および前記ピーク位置変動量を所定回数分記憶する記憶部と、
あるグループについて、所定回数分の前記ピーク数変動量のうち、少なくとも１回は、所定の値であるピーク数変動量しきい値を超えていて、かつ、前記所定回数分のピーク振幅変動量のうち、少なくとも１回は、所定の値であるピーク振幅変動量しきい値を超えていて、かつ、前記所定回数分のピーク位置変動量のうち、少なくとも１回は、所定の値であるピーク位置変動量しきい値を超えている場合に、そのグループに対応する目標物が歩行者であると判定する歩行者判定手段と、
を有することを特徴とするレーダ装置。
【請求項２】
前記ピーク数変動量は、前回取得したピーク数と、今回取得したピーク数との差の絶対値であり、
前記ピーク振幅変動量は、前回取得したピークの振幅値と、今回取得したピークの振幅値との差の絶対値であり、
前記ピーク位置変動量は、前回取得したピーク位置と、今回取得したピーク位置との差の絶対値である、
ことを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
【請求項３】
前記レーダ装置は、ＦＭ−ＣＷ方式であり、
前記第１スペクトル算出手段は、前記送信波と前記受信波との差周波数を有したビート信号を生成し、そのビート信号の周波数スペクトルを第１スペクトルとして算出する手段であり、
前記第２スペクトル算出手段は、前記送信波と前記受信波との差周波数を有したビート信号を生成し、そのビート信号の時間波形の連続した所定区間を抜き出し、その抜き出したビート信号の周波数スペクトルを第２スペクトルとして算出する手段である、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のレーダ装置。
【請求項４】
前記レーダ装置は、パルス方式であり、
前記第１スペクトル算出手段は、前記受信波の時間波形を第１スペクトルとして検出する手段であり、
前記第２スペクトル算出手段は、所定の周波数帯域のフィルタに前記受信波を通し、その透過した前記受信波の時間波形を第２スペクトルとして検出する手段である、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のレーダ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目標物が歩行者であるか否かを判定することができるレーダ装置に関する。なお、本発明において歩行者は、純粋な歩行者のみならず、自転車等に搭乗している者も含む。
【背景技術】
【０００２】
目標物を検知する装置として、レーダ装置が知られている。レーダ装置は、電波を目標物に対して照射し、目標物によって反射された反射波を受信して目標物までの距離、速度、方位を検出するものである。距離、速度を測定する方式として、ＦＭ−ＣＷ方式、多周波ＣＷ方式、パルス方式などが知られている。また、方位測定の方式として、デジタルビームフォーミング方式や位相モノパルス方式などが知られている。近年、自動車などにもレーダ装置が搭載され、車両間隔の制御や衝突回避などに利用されている。
【０００３】
また、レーダ装置によって検知した対象物が歩行者であるか否かを判定する方法として、特許文献１に記載の方法がある。特許文献１では、レーダ装置によって対象物の距離、方位を検知するとともに、カメラによって画像データを取得し、レーダ装置で検知した対象物の距離、方位付近の画像データを解析することによって、対象物が歩行者であるか否かを判定している。
【０００４】
また、特許文献３には、以下のようにして対象物の種類を判定することが記載されている。レーダ装置によって得られた周波数スペクトルの複数のピークのうち、ある１つのピークについて、前回測定したピークと比較して時間変動量を算出し、その変動量と確率分布テーブルとを比較して、その変動量となる可能性が最も高い対象物の種類を、実際の対象物の種類であると判定する。他のピークについても同様に判定する。たとえば、車両はピークの時間変動量が少なく、歩行者は逆に大きいため、上記方法で車両か歩行者かの判定が可能である。
【０００５】
また、レーダ装置によって距離を測定する場合、目標物は通常大きさを有した立体的形状であるため、１つの目標物に対して複数の反射点が存在し、その結果複数のピークが検出される場合がある。つまり、１つの目標物しか存在していないにもかかわらず、複数の目標物があるかのように誤検知されるおそれがある。そのため、検出された複数のピークを各目標物ごとにグループ分け（グルーピング）し、グループの数と目標物の数を一致させて正しく目標物の検知が行われるようにする必要がある。
【０００６】
このグルーピングの方法として、特許文献２に記載の方法がある。特許文献２には、複数の方位角で距離が同一ないしおよそ一致し、かつ極大値を形成しているピーク群を、１つのグループとしてまとめることが記載されている。そして、カメラ等による画像認識により目標物の方位角を検出し、グループ分けを補正することが記載されている。たとえば、隣接する２つの目標物が１つのグループとして検出された場合に、画像認識による補正によって２つのグループに分割することが行われる。
【０００７】
また、他のグルーピング方法として、以下の方法がある（特許文献４）。まず、受信波をＦＦＴして周波数スペクトルである第１スペクトルを生成し、受信波の周波数帯域の一部をＦＦＴして周波数スペクトルである第２スペクトルを生成する。周波数帯域の一部を用いることで分解能を低くし、１つの目標物の反射点を区別できなくすることで、第２スペクトルの１つのピークは１つの目標物のピークとなるようにしている。そして、第２スペクトルのあるピークに含まれる第１スペクトルのピーク群を１つの目標物からのピーク群としてグループ化する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００９−２９５１８４号公報
【特許文献２】特開２０１０−１５１６２１号公報
【特許文献３】特開２０１２−１１２６５３号公報
【特許文献４】特開２０１４−２２４７９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、特許文献１の判定方法では、レーダ装置とは別途カメラを用いる必要からコストが高くなる。そのため、より低コストで歩行者を判定する方法が望まれている。
【００１０】
また、特許文献３の歩行者判定方法では、たとえば歩行者の後ろに車両が存在する状況では、車両からの反射波は歩行者によって遮られ、ピーク値の変動が大きくなる。このピーク値の変動量で特許文献３の歩行者判定方法を実行すると、車両も歩行者として判定されてしまう可能性が高い。そのため、車両の自動運転システムや衝突防止システムなどのアプリケーションに特許文献３の歩行者判定方法を用いた場合、誤動作の原因となる。
【００１１】
そこで本発明の目的は、各目標物が歩行者であるか否かを判定することが可能なレーダ装置を実現することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、目標物に対して送信波を送信し、その目標物によって反射された受信波を受信するレーダ装置において、受信波を用いて、距離の測定に用いる物理量の関数である第１スペクトルを算出する第１スペクトル算出手段と、第１スペクトル算出手段で用いた受信波の周波数帯域の一部を用いて、距離の測定に用いる物理量の関数である第２スペクトルを算出する第２スペクトル算出手段と、第２スペクトルの各ピークにおいて、その各ピークに含まれる位置の第１スペクトルのピーク群を、同一の目標物からのものとしてグルーピングするグループ化部と、各グループごとに、第１スペクトルのピーク群のピーク数の変動量であるピーク数変動量を算出するピーク数変動量算出手段と、各グループごとに、第２スペクトルのピークの振幅の変動量であるピーク振幅変動量を算出するピーク振幅変動量算出手段と、各グループごとに、第２スペクトルのピークの位置の変動量であるピーク位置変動量を算出するピーク位置変動量算出手段と、ピーク数変動量、ピーク振幅変動量、およびピーク位置変動量を所定回数分記憶する記憶部と、あるグループについて、所定回数分のピーク数変動量のうち、少なくとも１回は、所定の値であるピーク数変動量しきい値を超えていて、かつ、所定回数分のピーク振幅変動量のうち、少なくとも１回は、所定の値であるピーク振幅変動量しきい値を超えていて、かつ、所定回数分のピーク位置変動量のうち、少なくとも１回は、所定の値であるピーク位置変動量しきい値を超えている場合に、そのグループに対応する目標物が歩行者であると判定する歩行者判定手段と、を有することを特徴とするレーダ装置である。
【００１３】
距離の測定に用いる物理量は、周波数、位相、時間、距離などの物理量であり、本発明のレーダ装置の測距方式に依存する。たとえば、ＦＭ−ＣＷ方式においては周波数、パルス方式においては時間である。
【００１４】
ピーク数変動量、ピーク振幅変動量、およびピーク位置変動量は、それぞれピーク数、ピークの振幅値、ピークの位置の変動を表わした量であればよく、たとえば差の絶対値、標準偏差、標準誤差、時間微分の絶対値などであり、それら複数の値を考慮してもよい。特に、差の絶対値とすることが算出が簡便で望ましい。
【００１５】
ピーク数変動量、ピーク振幅変動量、およびピーク位置変動量の記憶部に記憶する所定回数は、レーダの装置構成、測定環境などによって適切な値に設定し、測定環境などに合わせて随時変更してもよい。
【００１６】
ピーク変動量しきい値、ピーク振幅変動量しきい値、ピーク位置変動量しきい値は、レーダ装置の構成、測定方式、測定環境などによって適切な値に設定する。また、測定環境などに合わせて随時変更してもよい。
【００１７】
本発明のグルーピング方法に、従来知られている各種方法を組み合わせて用いてもよい。たとえば、レーダ装置によって対象物の方位や速度を検出し、方位ごとあるいは速度ごとにグループ分けする方法を用いることができる。方位の測定方式には、デジタルビームフォーミング（ＤＢＦ）方式や位相モノパルス方式、機械的にアンテナを走査する方式などを用いることができる。
【００１８】
第２スペクトルを算出する際の受信波の周波数帯域の一部とは、受信波そのものの一部のみならず、ビート信号やベースバンドの信号に変換後の信号の一部であってもよい。また、周波数帯域のみならず、周波数に直接・間接に関連するパラメータの区間（たとえば時間）も意味するものとする。
【００１９】
また、本発明において歩行者とは、歩いたり走ったりなどの動作をしている人や停止している人のみならず、自転車等に乗車している人も含む。
【００２０】
本発明のレーダ装置がＦＭ−ＣＷ方式である場合、第１スペクトル算出手段は、送信波と受信波との差周波数を有したビート信号を生成し、そのビート信号の周波数スペクトルを算出する手段とし、第２スペクトル算出手段は、送信波と受信波との差周波数を有したビート信号を生成し、そのビート信号の時間波形の連続した所定区間を抜き出し、その抜き出したビート信号の周波数スペクトルを算出する手段とすることができる。
【００２１】
本発明のレーダ装置がパルス方式である場合、第１スペクトル算出手段は、受信波の時間波形を検出する手段であり、第２スペクトル算出手段は、所定の周波数帯域のフィルタに受信波を通し、その透過した受信波の時間波形を検出する手段とすることができる。また、本発明にはパルス圧縮方式を用いることができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、複数の検出ピークを目標物ごとに精度よくグルーピングすることができ、また各目標物が歩行者であるか否かを精度よく判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】実施例１のレーダ装置の構成を示した図。
【図２】信号の周波数の時間変化を示したグラフ。
【図３】コンピュータ１８のハードウェア構成を示した図。
【図４】第１、２スペクトルの１例を示したグラフ。
【図５】歩行者判定のフローチャートを示した図。
【図６】ピーク振幅変動量の積算値と積算割合の関係を示したグラフ。
【図７】ピーク位置変動量の積算値と積算割合の関係を示したグラフ。
【図８】実施例２のレーダ装置の構成を示した図。
【図９】送信信号の時間波形を示したグラフ。
【図１０】第１、２時間波形の１例を示したグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の具体的な実施例について図を参照に説明するが、本発明は実施例に限定されるものではない。
【実施例１】
【００２５】
図１は、実施例１のレーダ装置１の構成を示した図である。実施例１のレーダ装置１は、距離・速度の測定にＦＭ−ＣＷ方式を用い、方位の測定に位相モノパルス方式を用いた装置である。図１のように、実施例１のレーダ装置１は、発振器１０と、方向性結合器１１と、送信アンテナ１２と、受信アンテナ１３と、ミキサ１５と、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）１６と、ＡＤ変換器１７と、コンピュータ１８と、によって構成されている。
【００２６】
以下、実施例１のレーダ装置１の各構成について説明するとともに、その動作について説明する。
【００２７】
発振器１０は、図２のように周波数変調された信号（送信信号）を発振する。その送信信号は、具体的には、周期Ｔ、周波数変位幅ΔＦ、中心周波数ｆ0 とする三角波であり、０〜Ｔ／２の区間では周波数が時間に対して線形にΔＦ増加し、Ｔ／２〜Ｔの区間では周波数が時間に対して線形にΔＦ減少する。発振器１０は、方向性結合器１１の入力ポートに接続されている。
【００２８】
なお、送信信号は０〜Ｔの区間において周波数が時間に対して線形にΔＦ増加あるいは減少するのこぎり波であってもよい。
【００２９】
発振器１０からの送信信号は、方向性結合器１１に入力される。方向性結合器１１は、出力ポートは送信アンテナ１２、結合ポートはミキサ１５に接続されており、発振器１０からの送信信号を分岐して送信アンテナ１２、ミキサ１５にそれぞれ出力する。
【００３０】
送信アンテナ１２には、方向性結合器１１を介して発振器１０から送信信号が入力され、送信アンテナ１２から電磁波として送信波が放射される。受信アンテナ１３は、目標物によって反射された受信波を受信する。送信アンテナ１２、受信アンテナ１３には、マイクロストリップアンテナなどを用いることができる。
【００３１】
ミキサ１５は、２つの入力端子がそれぞれ方向性結合器１１の結合ポートと受信アンテナ１３の出力側に接続されており、方向性結合器１１からの送信信号と受信アンテナ１３からの受信信号とを混合して出力する。そして、その出力信号はローパスフィルタ１６に通され、ビート信号が取り出される。ビート信号は、送信信号の周波数と受信信号の周波数との差の周波数の信号である。ビート信号は、ＡＤ変換器１７によってデジタル信号としてサンプリングされ、コンピュータ１８に入力される。
【００３２】
コンピュータ１８は、プログラムによるデジタル信号処理により、第１スペクトル算出手段１８ａ、第２スペクトル算出手段１８ｂ、グループ化部１８ｃ、ピーク数変動量算出手段１８ｄ、ピーク振幅変動量算出手段１８ｅ、ピーク位置変動量算出手段１８ｆ、歩行者判定手段１８ｇを実現している。また、コンピュータ１８のストレージが信号処理によるデータを記憶する記憶部１８ｈとなっている。ＡＤ変換器１７から入力されるデジタル信号であるビート信号は、第１スペクトル算出手段１８ａ、第２スペクトル算出手段１８ｂにそれぞれ入力され、それぞれ周波数スペクトルが算出される。そして、その周波数スペクトルに基づき、目標物が検知され、目標物が歩行者であるか否かが判定される。コンピュータ１８での動作については後に詳しく説明する。
【００３３】
図３は、コンピュータ１８の具体的なハードウェア構成を示した図である。図３のように、コンピュータ１８は、ＣＰＵ１００、メモリ１０１、ストレージ１０２を備え、入出力装置１０３が接続されている。ストレージ１０２はＯＳやプログラムが記憶されている。また、周波数スペクトルのデータが記憶される。このストレージ１０２は、記憶部１８ｈに対応する。メモリ１０１は、一時的な情報が記憶されている。ＣＰＵ１００は、プログラムを実行してＡＤ変換器１７から入力されるデジタル信号の処理を行う。入出力装置１０３は、たとえばタッチパネルディスプレイなどであり、ディスプレイに歩行者の検出結果を表示したり、ディスプレイへのタッチ入力によりプログラムの設定変更などを行う。
【００３４】
なお、ローパスフィルタ１６を設けずに、ローパスフィルタ１６と同等の処理をコンピュータ１８におけるデジタル信号処理として実現してもよい。
【００３５】
次に、実施例１のレーダ装置１の動作について、距離速度測定、グルーピング、歩行者判定の順に説明する。
【００３６】
［距離速度測定］
実施例１のレーダ装置１では、コンピュータ１８において、そのコンピュータ１８に入力されるビート信号をＦＦＴ（高速フーリエ変換）して周波数スペクトルを算出し、その周波数スペクトルのピーク位置から目標物の距離Ｌ、速度Ｖを測定する。具体的には、周波数増加区間（図２における０〜Ｔ／２の区間）でのビート信号の周波数スペクトルを算出し、そのピーク位置からビート周波数ｆｕを求め、周波数減少区間（図２におけるＴ／２〜Ｔの区間）でのビート信号の周波数スペクトルを算出し、そのピーク位置からビート周波数ｆｄを求めることで、Ｌ＝ｃＴ（ｆｕ＋ｆｄ）／（８ΔＦ）、ここでｃは光速、により距離Ｌを算出することができ、Ｖ＝ｃ（ｆｄ−ｆｕ）／（４ｆ0 ）によって速度Ｖを算出することができる。
【００３７】
なお、目標物の方位について測定したい場合には、受信アンテナ１３を複数本設け、受信アンテナ１３とミキサ１５の間にスイッチを設けて複数本の受信アンテナ１３のうち１の受信信号を選択的に受信できるようにし、スイッチの切り換えによって各受信アンテナ１３からの受信信号を時分割でそれぞれ受信することで、各受信アンテナ１３からの受信信号の位相の違いから、目標物の方位を測定することができる。
【００３８】
［グルーピング］
目標物は、通常大きさを有した立体的形状である。そのため、距離分解能が高いと目標物の反射点が複数存在する場合がある。ΔＦが十分に大きいと、すなわち十分に距離分解能が高いと、ビート信号の周波数スペクトルには、各反射点に対応した複数のピークが存在することとなる。たとえば、車載レーダでは車両や歩行者などが目標物となるが、目標物が歩行者である場合、１〜５程度のピークが存在する。目標物を正しく検知するためには、それら複数のピークを目標物ごとにグループ分け（グルーピング）する必要がある。
【００３９】
そこで実施例１のレーダ装置１では、コンピュータ１８において以下のように信号処理を行うことでグルーピングする。
【００４０】
コンピュータ１８に入力されたビート信号は、第１スペクトル算出手段１８ａ、第２スペクトル算出手段１８ｂのそれぞれにおいて次のように処理される。
【００４１】
第１スペクトル算出手段１８ａでは、周波数増加区間あるいは周波数減少区間のＴ／２分のビート信号を用いてＦＦＴ（高速フーリエ変換）して、ビート信号の周波数スペクトル（以下、第１周波数スペクトルとする）を算出する。
【００４２】
また、第２スペクトル算出手段１８ｂでは、周波数増加区間あるいは周波数減少区間のＴ／２分のビート信号のうち、Ｔ／２よりも小さな所定の区間Ｔ’の部分のみを抽出し、その抽出したビート信号を用いてＦＦＴして、周波数スペクトル（以下、第２スペクトルとする）を算出する。区間Ｔ’は、レーダの装置構成、測定環境、目標物の種類などによって適切な値に設定する。
【００４３】
なお、第１スペクトル算出手段１８ａ、第２スペクトル算出手段１８ｂにおける周波数解析には、ＦＦＴ以外の従来知られている手法を用いてもよい。
【００４４】
グループ化部１８ｃでは、第１スペクトルと第２スペクトルのそれぞれのピークを検出し、比較する。そして、第２スペクトルの各ピークについて、そのピークに含まれる第１スペクトルのピーク群を１つのグループとしてグルーピングを行う。
【００４５】
ここで、第２スペクトルを算出するのに用いた区間Ｔ’のビート信号は、送信信号の周波数変位幅をΔＦ・２Ｔ’／Ｔとした場合のビート信号に相当するものである（図２参照）。周波数変位幅がΔＦの場合よりも周波数変位幅が小さくなるため、周波数分解能は低くなり、第１スペクトルでは分離できていたピークが、第２スペクトルでは分離できなくなる。つまり、第１スペクトルでは、１つの目標物に複数の反射点が存在していたために、複数のピークが存在していたが、分解能の低い第２スペクトルでは、目標物の複数の反射点を区別できなくなり、１つの目標物に対してピークは１つとなる。このことから、第１スペクトルと第２スペクトルとを重ね合わせたときに、第２スペクトルのある１つのピークに含まれる第１スペクトルのピーク群は、ある１つの目標物に由来するものと言うことができる。したがって、第１スペクトルのピークをそのようなピーク群ごとに分けることで、グルーピングを行うことができる。
【００４６】
ある第２スペクトルのピークに、第１スペクトルのピークが含まれるか否かの判定は、たとえば以下のようにして行う。まず、ある第２スペクトルのピークの直前直後に存在する２つの極小値を抽出する。極小値が存在しない場合には、所定のしきい値以下となる点を抽出する。そして、２つの極小値間に存在する第１スペクトルのピークを、その第１スペクトルのピークに含まれるものとする。他にも、ピークの半値幅などを基準として、ピークの包含を判定してもよい。
【００４７】
図４は、第１スペクトルおよび第２スペクトルの一例を示した図である。この図４を用い、上記グルーピングの方法を具体的に説明する。図４に示した第１スペクトルでは、低周波数側から順に、８つのピークａ〜ｈが存在している。なお、周波数が０の付近に存在するピークは、送信波の回り込みなどの影響によるものなので、ここでは無視する。一方、第２スペクトルは、低周波数側から順に、２つのピークＡ、Ｂが存在している。この２つのピークのうち、低周波数側のピークＡの極小値間には、第１スペクトルの４つのピークａ〜ｄが存在している。そこで、この４つのピークａ〜ｄを１つのグループとする。また、第２スペクトルのピークのうち高周波数側のピークＢの極小値間には、第１スペクトルの４つのピークｅ〜ｈが存在している。この４つのピークｅ〜ｈを１つのグループとする。以上により、第１スペクトルの８つのピークを、２つのピーク群にグルーピングする。
【００４８】
上記のグルーピングにおいて、方位の検出結果を用いたグルーピングを併用することも可能である。方位の検出結果を用いたグルーピングは、たとえば、ある所定の方位角の範囲内に存在するピークを１つのグループとしてまとめることにより行うことができる。この方位検出結果を用いたグルーピングによって、上記グルーピング結果を補正したり、グループの細分化などを行うことができる。また、先に方位検出結果を用いたグルーピングを行ってから、後に上記グルーピングを行うことで、上記グルーピング処理の負荷を軽減することができる。もちろん、方位の検出結果を用いたグルーピングのみを行ってもよいし、他のグルーピング方法を用いてもよい。
【００４９】
また、速度を測定する場合、周波数増加区間での周波数スペクトルのピークと、周波数減少区間での周波数スペクトルのピークとを１対に対応させること（ペアリングという）が必要であるが、先に上記グルーピングを行えば、ペアリングの組み合わせは同一のグループ内で探索すればよく、ペアリング処理の負荷を軽減することができる。
【００５０】
［歩行者判定］
グルーピングによって分けられた各グループに対応する各目標物について、歩行者であるか否かを図５のフローチャートに従って判定する。
【００５１】
［ステップＳ１］
まず、第１、２スペクトルを所定間隔で繰り返し取得し、前回取得した第１、第２スペクトルと、今回取得した第１、第２スペクトルから、各グループごとに、ピーク数変動量、ピーク振幅変動量、ピーク位置変動量をそれぞれ下記のようにして算出する（ステップＳ１）。これらの変動量はそれぞれ平行して算出処理を行ってもよいし、順次算出処理を行うようにしてもよい。なお、前回取得した第１、第２スペクトルのデータは、記憶部１８ｈに記憶しておく。
【００５２】
［ステップＳ１−Ａ］
ピーク数変動量は、今回取得した第１スペクトルのあるグループに対応するピーク群のピーク数と、前回取得したピーク数との差の絶対値である。第１スペクトルは、所定間隔で繰り返し取得し、その第１スペクトルのデータを記憶部１８に記憶しておく。そして、ピーク数変動量算出手段１８ｄは、前回取得した第１スペクトルのデータと、今回取得した第１スペクトルのデータから、ピーク数変動量を算出する（ステップＳ１−Ａ）。算出したピーク数変動量は、記憶部１８ｈに記憶しておく。
【００５３】
［ステップＳ１−Ｂ］
ピーク振幅変動量は、今回取得した第２スペクトルのあるグループのピークのピーク振幅値（ピークにおける第２スペクトルの強度）と、前回取得したピーク振幅値との差の絶対値である。第２スペクトルは、所定間隔で繰り返し取得し、その第２スペクトルのデータを記憶部１８に記憶しておく。そして、ピーク振幅変動量算出手段１８ｅは、前回取得した第２スペクトルのデータと、今回取得した第２スペクトルのデータから、ピーク振幅変動量を算出する（ステップＳ１−Ｂ）。算出したピーク振幅変動量は、記憶部１８ｈに記憶しておく。
【００５４】
［ステップＳ１−Ｃ］
ピーク位置変動量は、今回取得した第２スペクトルのあるグループのピークのピーク位置（ピーク周波数を距離に換算した値）と、前回取得したピーク位値との差の絶対値である。ピーク位置変動量算出手段１８ｆは、前回取得した第２スペクトルのデータと、今回取得した第２スペクトルのデータから、ピーク位置変動量を算出する（ステップＳ１−Ｃ）。算出したピーク位置変動量は、記憶部１８ｈに記憶しておく。なお、ピーク位置変動量は周波数を距離に換算した値としているが、換算せずに周波数のまま用いてもよい。
【００５５】
目標物が相対速度を有している場合、第１スペクトルのピーク群の各ピークの位置、および第２スペクトルのピーク位置が前回と今回とで異なる。そのため、実施例１のレーダ装置１による目標物の距離速度の測定結果から目標物の移動距離を推定して、前回のピークと今回のピークの対応づけを行った上で、ピーク数変動量、ピーク振幅変動量、およびピーク位置変動量を算出する。
【００５６】
ピーク数変動量は、ピークの変動を表わした量であればよく、実施例１のようなピーク数の差の絶対値だけでなく、標準偏差、標準誤差などであってもよく、それら複数の値を考慮してもよい。特に、簡便に算出することができる点でピーク数変動量をピーク数の差分の絶対値とすることが最も望ましい。ピーク振幅変動量や、ピーク位置変動量についても同様である。
【００５７】
［ステップＳ２］
ピーク数変動量算出手段１８ｄ、ピーク振幅変動量算出手段１８ｅ、ピーク位置変動量算出手段１８ｆにおいて、ピーク数変動量、ピーク振幅変動量、およびピーク位置変動量をそれぞれ繰り返し算出し、所定の回数（ｎ回）分を記憶部１８ｈに記憶しておく（ステップＳ２）。所定の回数ｎをいくつにするかは、目標物の検出時間やグルーピングに要する時間、各変動量の算出時間などを考慮して決定する。記憶する回数ｎが少ないとばらつきが大きく歩行者の推定精度が悪化する可能性があり、回数ｎが多いと歩行者の推定に時間がかかってしまうので、両者のバランスが取れる回数に設定する。
【００５８】
なお、記憶する所定の回数ｎは、測定環境などによって適宜変動させてもよい。また、ピーク数変動量、ピーク振幅変動量、ピーク位置変動量のそれぞれで記憶する回数を異なるようにしてもよいが、同一とするのが簡便で望ましい。
【００５９】
［ステップＳ３−Ａ、Ｓ４−Ａ］
次に、歩行者判定手段１８ｇにおいて、記憶したｎ回分のピーク数変動量について、ピーク数変動量しきい値以上か否かを判定する（ステップＳ３−Ａ）。ｎ回分のピーク数変動量のうち１回でもピーク数変動量しきい値以上であったらピーク数フラグをオンにし、記憶部１８ｈに記憶する（ステップＳ４−Ａ）。ｎ回分のピーク数変動量のうちすべてがピーク数変動量しきい値未満であったらピーク数フラグはオフのままとする。
【００６０】
［ステップＳ３−Ｂ、ステップＳ４−Ｂ］
同様に、ピーク振幅変動量についても、歩行者判定手段１８ｇにおいて、ピーク振幅変動量しきい値以上か否かを判定する（ステップＳ３−Ｂ）。ｎ回分のピーク振幅変動量のうち１回でもピーク振幅変動量しきい値以上であったら、ピーク振幅フラグをオンにし、記憶部１８ｈに記憶する（ステップＳ４−Ｂ）。ｎ回分のピーク振幅変動量のうちすべてがピーク振幅変動量しきい値未満であったらピーク振幅フラグはオフのままとする。
【００６１】
［ステップＳ３−Ｃ、ステップＳ４−Ｃ］
同様に、ピーク位置変動量についても、歩行者判定手段１８ｇにおいて、ピーク位置変動量しきい値以上か否かを判定する（ステップＳ３−Ｃ）。ｎ回分のピーク位置変動量のうち１回でもピーク位置変動量しきい値以上であったらピーク位置フラグをオンにし、記憶部１８ｈに記憶する（ステップＳ４−Ｃ）。ｎ回分のピーク位置変動量のうちすべてがピーク位置変動量しきい値未満であったらピーク位置フラグはオフのままとする。
【００６２】
ピーク数変動量しきい値、ピーク振幅変動量しきい値、またはピーク位置変動量しきい値は、測定環境やアプリケーションなどによって適宜変動させてもよい。
【００６３】
ピーク数変動量しきい値は、たとえば次のようにして設定する。既知の歩行者と既知の車両（車両以外にも歩行者との区別をしたい目標物であればよい）のピーク数変動量を数秒間に所定回数測定し、歩行者のピーク数が変動した割合（所定回数中何回ピーク数が変動したか）をＡ、車両のピーク数が変動した割合をＢとして、ピーク数変動量しきい値Ｃを、Ａ＞Ｃ／ｎ＞Ｂとなるように設定する。一例として、歩行者のピーク数変動割合Ａが０．５、車両のピーク数変動割合Ｂが０．１で所定回数が４回であれば、Ｃ／４として０．１と０．５の間の値である０．３を選択し、ピーク数変動量しきい値Ｃを１．２と設定する。このようにピーク数変動量しきい値Ｃを設定すれば、その設定が容易であり、かつ歩行者と車両の違いを精度よく判別可能となる。
【００６４】
ピーク振幅変動量しきい値は、たとえば次のようにして設定する。既知の歩行者と既知の車両のピーク振幅変動量を数秒間に複数回測定する。そして、得られたピーク振幅変動量を小さい値から順に積算する。図６は、積算割合とピーク振幅変動量の関係を示したグラフである。縦軸は積算割合である。積算割合は、全体の積算回数に対する、ピーク振幅変動量の小さい順に積算した積算回数の割合を表している。横軸はピーク振幅変動量を小さい順に並べた値である。
【００６５】
実際のピーク振幅変動量の測定数はｎ回であるから、積算割合が１／ｎの時点での歩行者のピーク振幅変動量Ｅと、車両のピーク振幅変動量Ｆとの間の値Ｇ（たとえばＥとＦの中点）をピーク振幅変動量しきい値に選ぶ。このようにピーク振幅変動しきい値Ｇを設定すれば、その設定が容易であり、かつ歩行者と車両の違いを精度よく判別可能となる。
【００６６】
ピーク位置変動量しきい値は、たとえば次のようにして設定する。既知の歩行者と既知の車両のピーク位置変動量を数秒間に複数回測定する。そして、得られたピーク位置変動量を小さい値から順に積算する。図７は、積算割合とピーク位置変動量の関係を示したグラフである。横軸はピーク位置変動量を小さい順に並べた値である。縦軸は積算割合である。
【００６７】
実際のピーク振幅変動量の測定数はｎ回であるから、積算割合が１／ｎの時点での歩行者のピーク位置変動量Ｈと、車両のピーク振幅変動量Ｉとの間の値Ｊをピーク振幅変動量しきい値に選ぶ。このようにピーク位置変動しきい値Ｊを設定すれば、その設定が容易であり、かつ歩行者と車両の違いを精度よく判別可能となる。
【００６８】
図６、７のように、車両はピーク振幅変動量およびピーク位置変動量のばらつきが小さく、積算割合の増加に対して直線的に変動量が変化する。車両の場合、各反射点での反射強度や各反射点の位置変化がほぼ一定であるためである。一方、歩行者はピーク振幅変動量およびピーク位置変動量のばらつきが大きく、積算割合が高くなると急激に積算量が増加する。つまり、変動量の小さい領域では積算割合が急激に変化し、変動量の大きい領域では積算割合がゆっくり変化する。歩行者の場合、各反射点での反射強度や各反射点の位置は、歩行者の体型や姿勢、衣服、歩行者の呼吸などによってばらつきが大きいためである。このような歩行者と車両の特性の違いに基づき、図６、７のようにしてピーク振幅変動量しきい値Ｇ、およびピーク位置変動量しきい値Ｊを決定しているため、歩行者と車両の違いを精度よく判別可能となっているのである。
【００６９】
［ステップＳ５〜Ｓ７］
次に、歩行者判定手段１８ｇにおいて、ピーク数フラグ、ピーク振幅フラグ、ピーク位置フラグの３つのフラグについて、すべてがオンであるか否かを判定する（ステップＳ５）。３つのフラグすべてがオンである場合には、目標物が歩行者であると判定する（ステップＳ６）。１つでもフラグがオフであれば、目標物は歩行者でないと判定する（ステップＳ７）。
【００７０】
以上の歩行者判定を各グループごとに行い、各グループに対応する各目標物が歩行者であるか否かを判定する。なお、歩行者判定はすべてのグループに対して行ってもよいが、特定のグループに対してのみを行ってもよい。たとえば歩行者でないことが明らかなグループについては歩行者判定を行わずに省略してもよい。
【００７１】
このような方法によって高精度に歩行者判定が可能となる理由について説明する。
【００７２】
目標物が歩行者である場合、レーダ装置１からの電磁波の反射点は歩行者の呼吸などのわずかな動きにより変化し、また反射電力が弱くなったり強くなったりする。そのため、受信信号の振幅は経時的に大きく変動し、歩行者からのピーク数も変動する。したがって、ピーク数変動量が所定の値を超えている場合は、その目標物が歩行者である可能性が高い。
【００７３】
また、第２スペクトルは、分解能を低くすることにより１つの目標物に対して１つのピークが対応するようにしたものである。つまり、そのピークはある目標物の複数の反射点からの受信信号を合成したものである。歩行者の呼吸によるわずかな動きであっても、反射点が変化したり、反射強度が変化したりするため、歩行者により反射された信号の位相や振幅はばらつきがあり、それらの合成信号の振幅も頻繁に変動する。したがって、ピーク振幅変動量が所定の値を超えている場合は、その目標物が歩行者である可能性が高い。
【００７４】
また、同様に、歩行者の呼吸による反射点の変化や反射強度の変化により、第２スペクトルのピーク位置も変動しやすい。したがって、第２スペクトルのピーク位置変動量が所定の値を超えている場合は、その目標物が歩行者である可能性が高い。
【００７５】
そこで、これら３つの変動量（ピーク数変動量、ピーク振幅変動量、ピーク位置変動量）を所定回数測定し、３つの変動量のいずれもが所定のしきい値を超えた場合に目標物が歩行者であると判定すれば、高い精度で目標物の歩行者判定を行うことができる。
【００７６】
以上、実施例１のレーダ装置１によれば、精度よくグルーピングを行うことができるとともに、各グループに対応する目標物が歩行者であるか否かを精度よく判定することができる。
【実施例２】
【００７７】
図８は、実施例２のレーダ装置２の構成を示した図である。実施例２のレーダ装置２は、パルス方式により距離の測定をするものである。つまり、パルスの時間遅延から目標物の距離を測定するものである。図８のように、実施例２のレーダ装置２は、実施例１のレーダ装置１において、以下のように構成を変更したものである。
【００７８】
実施例２のレーダ装置２は、実施例１のレーダ装置１における発振器１０を発振器２０に置き替え、方向性結合器１１と送信アンテナ１２との間にスイッチ２９を設けている。さらにミキサ２５Ａ、Ｂ、９０°移相器２８を設け、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）２６Ａ〜Ｄ、ＡＤ変換器２７Ａ〜Ｄ、コンピュータ２８が設けられている。
【００７９】
発振器２０は、所定の周波数の連続波である信号（送信信号）を発振する。スイッチ２９は、方向性結合器１１からの信号を所定の間隔で導通・遮断するものである。このスイッチ２９によって、発振器２０からの信号を、パルス幅τのパルス状に調整する（図９参照）。そして、送信アンテナ１２よりパルス状の送信波が送信される。
【００８０】
方向性結合器１１の結合ポート側は２分配され、一方はミキサ２５Ａの入力端子、他方は９０°移相器２８を介してミキサ２５Ｂの入力端子に接続されている。また、受信アンテナ１３からの受信信号は２分配されてミキサ２５Ａ、Ｂの入力端子にそれぞれ入力される。ミキサ２５Ａは、方向性結合器１１からの信号と受信アンテナ１３からの受信信号を混合して出力する。また、９０°移相器２８は方向性結合器１１からの信号を９０°移相し、ミキサ２５Ｂは、９０°移相器２８からの信号と受信アンテナ１３からの受信信号を混合して出力する。
【００８１】
ミキサ２５Ａの出力側は、ローパスフィルタ２６Ａ、Ｂにそれぞれ接続されており、ミキサ２５Ａからの出力信号は、ローパスフィルタ２６Ａ、Ｂにそれぞれ通され、ビート信号が取り出される。また、ミキサ２５Ｂの出力側は、ローパスフィルタ２６Ｃ、Ｄにそれぞれ接続されており、ミキサ２５Ｂからの出力信号は、ローパスフィルタ２６Ｃ、Ｄにそれぞれ通され、ビート信号が取り出される。ビート信号は、送信信号の周波数と受信信号の周波数との差の周波数の信号である。ローパスフィルタ２６Ａ、Ｃはローパスフィルタ１６と同様のものであり、これにより所定の帯域の信号が透過されて信号が取り出される。また、ローパスフィルタ２６Ｂ、Ｄには、ローパスフィルタ２６Ａ、Ｃよりもカットオフ周波数が低いものを用いる。
【００８２】
なお、ローパスフィルタ２６Ｂ、Ｄのカットオフ周波数については、レーダ装置の構成、測定環境、目標物の種類などによって適切な値に設定する。また、測定環境などの変化に合わせて適宜カットオフ周波数を可変としてもよい。
【００８３】
ローパスフィルタ２６Ａ〜Ｄの出力側は、それぞれＡＤ変換器２７Ａ〜Ｄを介してコンピュータ２８に接続されている。ローパスフィルタ２６Ａ〜Ｄからのビート信号は、ＡＤ変換器２７Ａ〜Ｄによってデジタル信号としてサンプリングされ、コンピュータ２８に入力される。
【００８４】
コンピュータ２８は、図８のように、第１スペクトル算出手段２８ａ、第２スペクトル算出手段２８ｂ、グループ化部２８ｃ、ピーク数変動量算出手段２８ｄ、ピーク振幅変動量算出手段２８ｅ、ピーク位置変動量算出手段２８ｆ、歩行者判定手段１８、記憶部１８ｈ、を有している。同一符号は実施例１のコンピュータ１８と同様の構成部分である。ローパスフィルタ２６Ａ、Ｃからの信号は、第１スペクトル算出手段２８ａに入力され、ローパスフィルタ２６Ｂ、Ｄからの信号は、第２スペクトル算出手段２８ｂに入力される。歩行者判定手段１８ｇ、記憶部１８ｈについては実施例１と同様である。
【００８５】
コンピュータ２８のハードウェア構成は実施例１のコンピュータ１８と同様であり、記憶部１８ｈに記憶されているデジタル信号処理のプログラムに違いがある。
【００８６】
なお、ローパスフィルタ２６Ｂ、Ｄを設けずに同等の処理をコンピュータ２８におけるデジタル信号処理で実現してもよい。ローパスフィルタ２６Ａ、Ｃについても同様である。
【００８７】
実施例２のレーダ装置２は、第１スペクトル算出手段２８ａにより得られるビート信号の時間波形（第１時間波形）のピーク位置の違いから目標物までの距離を算出し、ビート信号のビート周波数から目標物の相対速度を検出する。ここで、目標物の相対速度が０の場合はビート信号は差周波数が０なので直流成分のみとなってしまう。そこで、２つのミキサ２５Ａ、Ｂと９０°移相器２８を設けて直交検波を行い、ローパスフィルタ２６Ａとローパスフィルタ２６Ｃの２つの出力信号の直流成分の振幅値の違いによって、相対速度が０の目標物についても検出が可能となるようにしている。
【００８８】
この実施例２のレーダ装置２においても、パルス幅τが小さいと、目標物は複数の反射点を有する場合があり、そのような場合には第１スペクトル算出手段２８ａにおいて検出される第１時間波形は複数のピークを有する。そこで、実施例２のレーダ装置２では、以下のようにしてグルーピングを行う。
【００８９】
まず、第１スペクトル算出手段２８ａにて、ローパスフィルタ２６Ａ、Ｃからの信号の時間波形（以下、第１時間波形とする）を検出する。同じく、第２スペクトル算出手段２８ｂにて、ローパスフィルタ２６Ｂ、Ｄからの信号の時間波形（以下、第２時間波形）を検出する。ローパスフィルタ２６Ｂ、Ｄのカットオフ周波数はローパスフィルタ２６Ａ、Ｃよりも低いため、パルス幅は逆に広がる。
【００９０】
次に、コンピュータ２８のグループ化部２８ｃにおいて、第１時間波形と第２時間波形のピークをそれぞれ抽出する。第１時間波形と第２時間波形のピーク位置を比較し、第２時間波形の各ピークについて、そのピークに含まれる第１時間波形のピーク群を１つのグループとしてグルーピングを行う。ピークに含まれるか否かの判定方法は実施例１と同様である。
【００９１】
図１０に示した第１、２時間波形の一例を参照に、上記グルーピングを具体的に説明する。図１０に示した例では、第２時間波形には２つのピークＡ、Ｂが存在している。そして、第１時間波形には７つのピークａ〜ｇが存在している。第２時間波形のピークＡは、第１時間波形のピークａ〜ｃを含んでおり、第２時間波形のピークＢは、第１時間波形のピークｄ〜ｇを含んでいる。そこで、第１時間波形の７つのピークのうち、ピークａ〜ｃを１つのグループにまとめ、ピークｄ〜ｇを１つのグループにまとめる。
【００９２】
上記の方法により的確にグルーピングできる理由は、実施例１の場合と同様である。パルス方式での距離測定では、距離分解能はパルス幅により決定され、パルス幅が広いほど距離分解能が低くなる。
【００９３】
ここで、パルスのパルス幅と周波数帯域とは、反比例する関係にある。また、ローパスフィルタ２６Ｂ、Ｄの通過帯域は、ローパスフィルタ２６Ａ、Ｃのカットオフ周波数よりも低い。そのため、ローパスフィルタ２６Ｂ、Ｄから出力される信号は、ローパスフィルタ２６Ａ、Ｃから出力される信号よりもパルス幅が広くなる。
【００９４】
したがって、ローパスフィルタ２６Ｂ、Ｄから出力される信号の時間波形は、距離分解能（時間分解能）が、ローパスフィルタ２６Ａ、Ｃから出力される信号よりも低くなっている。その結果、第２時間波形では、目標物の複数の反射点を区別できなくなり、１つの目標物に対して１つのピークが存在する。このことから、第２時間波形のピークに含まれる第１時間波形のピーク群は、ある１つの目標物の複数の反射点に由来すると言うことができ、上記方法によってグルーピングを行うことができる。
【００９５】
前回取得した受信信号から得られるグループと、今回取得した受信信号から得られるグループとの対応づけは、次のようにして行う。相対速度が０の目標物については、ローパスフィルタ２６Ａ、Ｂからのビート信号と、ローパスフィルタ２６Ｃ、Ｄからのビート信号の直流成分を比較し、同じ距離に位置するものを同じ目標物によるグループとして対応づける。相対速度を有する目標物については、相対速度、移動距離を推定して該当するビート周波数、距離に位置するグループを同じ目標物によるグループとして対応づける。
【００９６】
また、実施例２のレーダ装置２における目標物の歩行者判定は、実施例１のレーダ装置１と同様に行うことができる。つまり、コンピュータ２８のグループ化部２８ｃによって目標物ごとにグルーピングされた第１時間波形の複数のピークについて、図５のフローチャートにしたがってコンピュータ２８のピーク数変動量算出手段２８ｄ、ピーク振幅変動量算出手段２８ｅ、ピーク位置変動量算出手段２８ｆ、歩行者判定手段１８ｇにおいてデジタル信号処理を行うことで、目標物が歩行者であるか否かの判定を行うことができる。
【００９７】
なお、相対速度が０の目標物も検出対象とするときには、信号の正しい振幅値を得るために、ローパスフィルタ２６Ａ、Ｃとローパスフィルタ２６Ｂ、Ｄの双方のビート信号を組み合わせて歩行者判定を行う必要がある。一方、相対速度を有する目標物のみ検出対象とするときは、ローパスフィルタ２６Ａ、Ｂからのビート信号と、ローパスフィルタ２６Ｃ、Ｄからのビート信号のうち一方のみを用いて歩行者判定を行ってもよい。
【００９８】
以上、実施例２のレーダ装置２もまた、実施例１のレーダ装置１と同様に、精度よくグルーピングを行うことができるとともに、目標物の歩行者判定を精度よく行うことができる。
【００９９】
なお、測距方式として、実施例１ではＦＭ−ＣＷ方式、実施例２ではパルス方式を用いているが、本発明は他の測距方式にも適用することができる。たとえば２周波ＣＷ方式、多周波ＣＷ方式、パルス圧縮方式など、従来知られている方式にも本発明を適用して歩行者の判定を精度よく行うことができる。本発明における第１、２スペクトルは距離に関するパラメータの強度分布であればよく、測距方式によるものである。たとえば、パルス方式では時間、ＦＭＣＷ方式では周波数である。
【０１００】
また、実施例１、２のレーダ装置は、目標物の距離や速度、方位を測定するものであったが、本発明のレーダ装置はそれらの測定は必ずしも必要ではなく、目標物の歩行者判定のみを行うものであってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
本発明のレーダ装置は、たとえば車載レーダとして用いることができる。
【符号の説明】
【０１０２】
１、２：レーダ装置
１０、２０：発振器
１１：方向性結合器
１２：送信アンテナ
１３：受信アンテナ
１５：ミキサ
１６、２６Ａ〜Ｄ：ローパスフィルタ
１７、２７Ａ〜Ｄ：ＡＤ変換器
１８、２８：コンピュータ
１８ａ、２８ａ：第１スペクトル算出手段
１８ｂ、２８ｂ：第２スペクトル算出手段
１８ｃ、２８ｃ：グループ化部
１８ｄ、２８ｄ：ピーク数変動量算出手段
１８ｅ、２８ｅ：ピーク振幅変動量算出手段
１８ｆ、２８ｆ：ピーク位置変動量算出手段
１８ｇ：歩行者判定手段
１８ｈ：記憶部
２８：９０°移相器
２９：スイッチ
１００：ＣＰＵ
１０１：メモリ
１０２：ストレージ
１０３：入出力装置
【図１】
2016148515.tif 000003
【図２】
2016148515.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2016148515.tif 000009
【図８】
2016148515.tif 000010
【図９】
2016148515.tif 000011
【図１０】
2016148515.tif 000012