(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ支援されて実行されるクラス分け方法（１００）からなるクラス分け処理結果の重み付けと時間的安定化のための方法であって、
前記クラス分けは、対象を所定の対象クラスに対応付けることであり、この場合１つのクラスは、類似する特徴に基づいてグループと認められた複数の対象を表現するのに用いられており、
クラス分けすべき対象（２０６）が、一定時間を越えてセンシングされ、品質パラメータも含めて対象クラス毎に繰返しクラス分けがなされる方法において、
コンピュータユニット（７）が、
ａ）後続のクラス分けが先行のクラス分けの処理結果を承認した場合に、品質パラメータから算出された信頼度の増加（１１０，１２０）を実施するステップと、
ｂ）後続のクラス分けが先行のクラス分けの処理結果を承認しない場合に、信頼度の減少（１１０，１２０）を実施するステップと、
ｃ）信頼度の増加若しくは減少も含めた最終的なクラス分け処理結果を形成するステップを実行し、さらに
所定の対象クラス間のクラス分け処理結果の代替が、より上位の対象クラスへのクラス分けとして評定されるようにしたことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記増加（１１０，１２０）及び／又は減少（１１０，１２０）は、信頼度の絶対品質に依存して行われる、請求項１記載の方法。
【請求項３】
クラス分け（１００）のそれぞれの個々の処理結果の絶対品質は、個々の対象クラスに関連して評定されそれぞれの信頼度の増加（１１０，１２０）及び／又は減少（１１０，１２０）に算入される、請求項１記載の方法。
【請求項４】
信頼度の増加若しくは減少に対して許容される値範囲に制限が加えられる（１４０）、請求項１記載の方法。
【請求項５】
最終的な詳細化されたクラス分け処理結果の確定（１５０）のために、算出された信頼度の評定分析評価の付加的なステップが含まれる、請求項１から４いずれか１項記載の方法
【請求項６】
非類似の対象クラスの間のクラス分け処理結果の代替が、対象（２０６）のクラス分けの拒絶として評定される、請求項１記載の方法。
【請求項７】
クラス分け方法（１００）のクラス分け処理結果が、車両（１）の周辺環境からの対象毎に評定される、請求項１から６いずれか１項記載の方法。
【請求項８】
請求項７による方法を実施するためのコンピュータ支援された車両情報システム（３）であって、
車両（１）周辺環境からの対象（２０６）を把握するための車載センサ装置（５）に対する接続インターフェースと、
把握された対象（２０６）の分析評価とクラス分けを行うための制御回路（１１）を含んでいることを特徴とするコンピュータ支援された車両情報システム。
【請求項９】
車両（１）のアクチュエータ装置（１３）への接続インターフェースを含んでいる、請求項８記載の車両情報システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ支援されて実行されるクラス分け方法からなるクラス分け処理結果の評定のための方法及びシステムであって、
クラス分けすべき対象が一定時間を越えてセンシングされ、所定の品質パラメータも含めて対象クラス毎に繰返しクラス分けがなされる方法及びシステムに関する。
【０００２】
この場合そのような品質パラメータとは、予め選択された領域内の度量数若しくは他の修飾情報であり、それぞれの対象クラスに所属し他の対象クラスには所属しないことの確実性に関する言明力を有している。
【背景技術】
【０００３】
今日では、多くの適用領域において対象の監視が評価されている。例えば工場での製造過程における機械の監視、セキュリティ技術としての適用分野、車両の周辺環境の監視などである。これらの監視情報は、測定装置から供給されており、この装置は基本的には１つ又は複数の例えば種々異なるセンサからなっている（例えばレーダー、超音波センサ、可視領域や赤外線領域でのビデオ機器、レーザーレーダー、レーザー、レンジイメージャなど）。
【０００４】
そのようにして得られた対象データの処理における目標の１つは、クラス分け（分類）である。このクラス分けとは、対象を所定の対象クラスに対応付けることである。１つのクラスは、類似する特徴に基づいてグループと認められた複数の対象を表現する役目を果たす。対象を対象クラスに割当てるためのクラス分けシステムは、例えば製造工場において用いられている。また走行中の自動車の周辺環境の把握と対象のクラス分けにも大きな実用的価値が見込まれている。
【０００５】
公知のクラス分け方法によるクラス分けは、次のような欠点を有している。すなわち、把握された対象を１つのクラスに対応付けることに関しての特殊な事例（境界例）において、誤ったクラス分けへの高い危険性が生じることである。そのためそのような境界事例においては、個々のクラス分け処理結果の対象が、誤った対象クラスに振り分けられる確率が高い。また対象のクラス分けの際の例えば測定エラーによる異常値は、今日の公知のクラス分け方法の安定性と堅固性に対して悪影響を及ぼす。
【０００６】
さらに従来技術による手法は、検出された対象のイエス／ノー分類しか提供できない。つまりこれらの処理結果は、細分化されたクラス分け処理結果を必要とするような状況、例えば自動車に対する事故の危険性の推定の際には、まだ不十分である。それについての根拠としては、１つの対象が時間的に繰返されるクラス分けにおいて一度該当するクラスに対応付けられ、さらにその後で対象の追従において再び他のクラスに対応付けられることが挙げられる。そのためこのような不安定性に起因して明確に解釈できる処理結果は何も供給されなくなる。つまりある対象が他のクラスの１つにも所属し得ることがないのを裏付ける付加的な情報は重要である。
【０００７】
発明の利点
本願の独立請求項に記載された手段によれば、
ａ）後続のクラス分けが先行のクラス分けの処理結果を承認した場合に、品質パラメータから算出された信頼度の増加（１１０，１２０）を実施するステップと、
ｂ）後続のクラス分けが先行のクラス分けの処理結果を承認しない場合に、信頼度の減少（１１０，１２０）を実施するステップと、
ｃ）信頼度の増加若しくは減少も含めた最終的なクラス分け処理結果を形成するステップが含まれる。これによってクラス分け処理結果の時間的な安定化が達成される。本発明によれば、個々の測定の品質パラメータから１つの信頼度が算出され、この信頼度は一般的に所定の数の時間ステップと相応の個々の測定を越えて"統合"されたものである。順次連続する時間ステップに関する対象クラス毎の信頼度の極端に大きな変化はそれに伴って回避されるようになり、そのためクラス分けの際の個々の異常値は、フィルタリングによって除外される。また後続するクラス分けが先行の処理結果を認証した場合のクラス分け処理結果の硬化や、後続のクラス分けが先行の処理結果を認証しない場合のクラス分け処理結果の減衰も行われる。この場合の認証とは、クラスに対する対象の少なくとも傾向として同じ対応付けと理解されたい。そのため例えば１０のクラスのもとで３番目にベストに適したクラスとして１つの対象クラスに関するクラス分けは、当該クラスに対する対象の先行のクラス分けに対するさらに１つの認証を示し得る。
【０００８】
本発明による連続的に繰返される方法によれば、境界事例におけるクラス分け処理結果がやや確率的な対象クラスに対して安定化する。そのためクラス分け処理結果の不都合な跳躍的変動の繰返しが抑圧され、それによって当該方法はそのような不都合な障害に対して堅固となる。
【０００９】
さらに本発明のもとでの時間的な情報の有効利用によってクラス分け処理結果の細分化された（区別された）評定も可能である。そのような時間的な周辺事情情報に基づく、多数の測定によって適応化された信頼度に依存した"最終的なクラス分け処理結果"は、個々の処理結果に基づくクラス分けよりも遙かに良好な処理結果を提供し得る。
【００１０】
従属請求項には本発明のそれぞれの対象に対する別の有利な実施例ないし改善例が記載されている。
【００１１】
本発明による方法の有利な実施例によれば、それぞれの信頼度の増加及び／又は減少が、その信頼度の絶対品質に依存して行われる。この場合信頼度の絶対品質とは、その高さないしレベルと理解されたい。そのため例えば高い信頼度のもとでは増加が相応に低減され得る。それにより信頼度の間で大きな差が生じることがなくなる。なぜならそうでないと過度に大きな差分が、誤ったクラス分けのそれ自体適正な補正までも阻害しかねないからである。このような問題は、信頼度に対する許容可能な値範囲を限定する本発明の別の有利な実施例においても解決される。
【００１２】
本発明による方法のさらに付加的な改善例によれば、クラス分けのそれぞれの個々の処理結果の絶対品質は、個々の対象クラスに関連して評定されそれぞれの信頼度の増加及び／又は減少に算入される。それにより、個々の処理結果の信頼性が対象クラス毎に当該のクラス分け処理結果に加算される。このことは、クラス分けの品質を高めることにつながる。
【００１３】
さらに本発明の別の有利な実施例によれば、最終的な詳細化されたクラス分け処理結果の確定のために、算出された信頼度の評定分析評価の付加的なステップが含まれる。このようにしてクラス分けに関する細分化された情報が捉えられるようになる（例えば対象がクラスＡにはそぐわず、その他の全てのクラスにはそれ以上にそぐわないなどの情報）。このことは、"結局クラスＡが最も適している"ということを表す改善された情報となる。
【００１４】
さらに有利には、一方では、所定の対象クラスの間のクラス分け処理結果の代替が、当該対象クラスの上位におかれたクラスへのクラス分けとして評定され（例えば、処理結果"小型の自家用車"と処理結果"大型の乗用車"の間の処理結果の入替え、処理結果は高い階層クラスの"自家用車"であり得る）、他方では、非類似の対象クラスの間のクラス分け処理結果の代替が、対象のクラス分けの拒絶として評定される（例えば処理結果"トラック"と処理結果"歩行者"の間の処理結果の入替え、処理結果は"対象は高い信頼性でクラス分けできない"となり得る）。
【００１５】
特に本発明の方法によれば、クラス分け方法のクラス分け処理結果が車両の周辺環境からの対象毎に評定される。このことは、コンピュータ支援された車両情報システムによって行われてもよい。このシステムは、以下の装置を含んでいる。すなわち、
車両周辺環境からの対象を把握するための車載センサ装置に対する接続インターフェースと、
把握された対象の分析評価とクラス分けを行うための制御回路を含んでいる。
【００１６】
図面
以下の図面に基づいて本発明の実施例が詳細に説明される。この場合、
図１は、本発明による方法を実施するのに適したコンピュータ支援された車両情報システムのブロック回路図であり、
図２は、本発明による方法の実施例を表したフローチャートであり、
図３は、本発明による方法の実施における車両の周辺寒極における１つのシーンを対象と共に表した図である。
【実施例】
【００１７】
次に本発明を図面に基づき以下の明細書で詳細に説明する。
車両１、例えば自家用車１においては、車両１周辺環境からの対象（例えば建物、歩行者、自家用車、トラックなど）を把握するための複数のセンサ５が設けられている。これらのセンサ５のタイプは、例えばレーダー、超音波センサ、可視領域や赤外線領域でのビデオ、レーザーレーダー、レーザー、レンジイメージャやその他の類似の間隔距離結像カメラなどであり得る。
【００１８】
これらのセンサから求められた、把握された対象に関する測定データは、有効な接続線路とインターフェース（例えばケーブル、無線、赤外線伝送）を介して、車両１内に統合されている車両情報システム３に転送される。車両情報システム３は、コンピュータユニット７を有しており、このコンピュータユニット７には、例えば歩行者、輸送車、自家用車などの対象クラスに関する特徴に関するデータが含まれているデータバンク９が対応付けられている。
【００１９】
さらに前記コンピュータユニット７には、把握された対象のクラス分けとクラス分け処理結果の評定のために制御回路が所属している。この制御回路１１内には、センサ５からの測定データのみならず、データバンク９からの対象クラスの特徴毎の所要のデータも供給され、そこにおいてクラス分けのために処理される。その際に本発明によれば、信頼度、すなわち把握された対象がそれぞれの対象クラスに対してどの程度良好にマッチしているかを表す信頼度が、先行するクラス分けの認証肯定若しくは認証否定に応じて相応に増加ないしは減少され、例えばこの場合反復毎に３ポイントの増加、若しくは減少の際の３ポイントの低減などがなされる。
【００２０】
また本発明によれば、コンピュータユニット７において、クラス分け処理結果のプログラミングされ、評定された分析評価が行われる。それにより、細分化されたクラス分けが得られる。例えば、対象がクラスＡに非常に良好にマッチし、その他の全てのクラスには平均的にマッチするなど。
【００２１】
本発明によるクラス分け処理結果が、十分な時間的安定性を達成している場合には、制御ユニット７によって、（必要に応じて）有効な接続線路（例えばケーブル、無線、赤外線伝送など）を介して車両１の所定のアクチュエータ装置１３が駆動制御される。例えばクラス分け処理結果が、衝突の予測とセーフティシステムに関連して生じた場合のブレーキの操作など。
【００２２】
次に図２には、本発明による方法の実施例がフローチャートで示されている。
【００２３】
前述した複数のセンサと、発生した測定処理結果の個々の解釈を用いた個々の測定に起因する事前クラス分け１００において、検査すべき各対象毎に、区別すべき全てのクラスとの一致に対する前述したような趣旨の"品質パラメータ"としての基準数が供給される。情報理論からの動機付けによれば、この尺度の例としていわゆるワード長が利用される。このワード長は、対象と対象クラスの良好な一致のもとでは、小さくされる。以下の明細書では、この"クラス分けワード長"を符号"ｗ＿ｉ"で表されるものとする。この場合の項ｉは、１つのクラスに対するインデックスとして形成される。
【００２４】
可能な拡張としてクラス分けワード長ｗ＿ｉに対してさらに付加的に、"拒絶ワード長""ｗ＿ｒｅｊ＿ｉ"が算出され得る。この尺度は、対象がそれぞれの対象クラスＮＩＣＨＴと一致しているかどうか、そして拒絶されているかどうかの問合せに係わっている。"ｗ＿ｒｅｊ＿ｉ"の算入は、基本的には、ｗ＿ｉとは異なる他のもので行われ得る。事前クラス分けｗ＿ｉとｗ＿ｒｅｊ＿ｉの２つの処理結果、若しくはこれらの２つのうちのどちらか１つのみが当該例として本発明による方法の入力量として利用される。前述した"品質パラメータ"は、以下でも詳細に説明するように、本来の信頼度の算出のために用いられる。
【００２５】
クラス分けすべき対象に対しては、区別すべき対象クラス毎にいわゆる仮説が立てられる。この仮説ｉは、"対象がクラスｉに所属している"という内容である。
【００２６】
仮説の的確性に対する確率の評定に対しては、信頼度"ｃｏｎｆ＿ｉ"が成り立つ。本発明による方法は、この信頼度を全てのクラス分けワード長の評定に用いる。
【００２７】
前述した入力データに対してさらに付加的に本発明による評定システムでは、個々の各仮説毎の先行する時間ステップ（ｋ−１）"ｃｏｎｆ＿ｉ＿ｋ−１"からの信頼度が利用される。
【００２８】
信頼度のマッチングの処理ステップ１１０内では、所定のケースに従って区別１２０が行われる。このケースの処理は、適用に応じて異なっていてもよい。すなわち、このシステムは、基本的にはケースの区別なしでもあるいは、多かれ少なかれ区別を伴って投入されてもよい。このような例は、以下では３つのケースに分けて区別する。すなわち、
ａ）対象は、瞬時の時間ステップにおいてクラス分けされ、拒絶されない
ｂ）対象は、クラス分けの瞬時の時間ステップにおいてどの対象クラスにも所属しないものとして段階付けられ、それによって拒絶される。このことは、例えば全てのクラスに対する拒絶ワード長ｗ＿ｒｅｊ＿ｉの固定の拒絶閾値との比較によって行われてもよい
ｃ）オブジェクトに対し瞬時の時間ステップにおいて、クラス分けワード長（ｗ＿ｉ及び／又はｗ＿ｒｅｊ＿ｉ）は、何も存在しない。このことは、クラス分けの不十分な入力データに帰するものであったり、対象の意図的な未処理に基づくものであってもよい。例えば高い処理速度の目標を持つために有利なのは、目下の時間ステップにおいて既に高い信頼度を有する１つの対象を改めてクラス分けするのではなく、クラス分けを先の信頼度に基づいて実施することである。
【００２９】
ケースａ）対象は現在のタイムステップにおいてクラス分けされている場合：
クラス分けワード長ｗ＿ｉに従って、対応する信頼度の値を増加する。
【００３０】
１つの可能性は、特定の仮説の品質に関する値を増加させることである：
全てのワード長ｗ＿ｉは、昇順に分類され、この場合最小のワード長ｗ＿ｉは"最良の一致が見られる"対象のクラスである。この序列リストに合わせて、信頼度を各仮説毎に増加させる。そのやり方は例えば次のようなものである。：
−リストの等級１に対するクラスの信頼度は５ポイント引き上げられる；
−リストの等級２に対するクラスの信頼度は３ポイント引き上げられる；
−リストの等級３に対するクラスの信頼度は１ポイント引き上げられる；
−さらなる全ての信頼度は不変のまま維持される。
【００３１】
この場合考慮されるクラスと増加値の関係は、特定のアプリケーションに応じて任意に選択可能である。
【００３２】
付加的に、個々の処理結果の絶対品質パラメータに応じて値の増加が行われる。その場合には各クラス毎に付加的な重み付け係数ｇ＿ｉが算出される。ステップ１３０参照。これは各クラス毎に処理結果の品質を考慮している（換言すればワード長ｗ＿ｉのレベルは所定の閾値と関連している）。一例としてここではｗ＿ｒｅｊ＿ｉと拒絶閾値との距離が用いられてもよい。：この距離は、評定"対象はクラスのどれにも所属しない"に対する尺度であり、以下の関係式すなわち
【００３３】
【数１】
0004284322.tif 000002
が成り立つ。
【００３４】
クラス分けされるが、ほとんど拒絶に近い対象に対しては、重み付け係数は０に近い値となる。このことは、対応する仮説が実際はまだほとんど確証を得ておらず、故に信頼度を増加することは妥当ではないことを意味する。より高い品質の処理結果に対しては（これは拒絶閾値までの距離が大きいことに相応する）、ｇ＿ｉは１に対して向かう。このことは、ｗ＿ｒｅｊ＿ｉが正であるという前提のもとに成り立つ。従って信頼度の引き上げに対する処理結果は以下の通りとなる。すなわち、
等級１に対するクラスに対しては、５＊ｇ＿ｉ
等級２に対しては同様に、３＊ｇ＿ｉ
等級３に対しては同様に、１＊ｇ＿ｉである。
【００３５】
ケースｂ）対象は現在のタイムステップにおいてクラス分けにより"拒絶"されている場合：
拒絶のケースでは、全ての仮定の信頼度は、引き下げられる。：
ここで対象の拒絶とは、対象が所定のクラスに何も対応付けられないことを意味し、それによって所定の仮説のどれにも支援されない。
【００３６】
前記ケースａ）のもとでの、それぞれ５：３：１の増加値の例に関連して、ケースｂ）のもとでは、全ての信頼値に対して例えば４ポイントの減少値が用いられてもよい。
【００３７】
前記ケースａ）のように、信頼度の低減に対しても、品質に依存した付加的な重み付け係数ｇ２＿ｉが各クラスｉ毎に利用される（ステップ１３０）。これは例えば拒絶ワード長ｗ＿ｒｅｊ＿ｉと所定の拒絶閾値の距離に従って再び配向されてもよい。この場合、以下の関係式、
【００３８】
【数２】
0004284322.tif 000003
が成り立つ。
【００３９】
このケースでは、拒絶閾値との大きな相違に対してｇ２＿ｉが大きな値（最大で値１）をとる。：一義的に対象が拒絶されればされるほど、信頼度の低減はより大きくならなければならない。拒絶閾値近傍のｗ＿ｒｅｊ＿ｉに対しては、重み付け係数ｇ２＿ｉは０に向かう（低減なし）。
【００４０】
ケースｃ）現在のタイムステップにおいて、オブジェクトに対する分類結果が存在しない場合：
クラス分けワード長（ｗ＿ｉ及び／又はｗ＿ｒｅｊ＿ｉ）のないケースにおいては、全ての信頼度が所定の同じ値だけ低減される。このことは、仮説が正しいという確実性を低くすることと等しい。これに用いられる数値例としては、全ての信頼度のポイント１だけの低減が選択される。その際に明かなことは、絶対数がクラス分けの反復レートにマッチし、値領域の限界にマッチし、かつ当該方法の利用にマッチするようにセットされることである。この場合反復レートは、所定の時間単位毎に前述したタイムステップにおいて個々の品質パラメータが算出される頻度である。
【００４１】
ここでも細分化される減少は、種々異なるケースに依存して（例えば"なぜ対象はクラス分けされなかったか"等の問合せに従って）有利に適用される。
【００４２】
値領域のマッチング、ステップ１４０参照
信頼度の値領域のマッチングステップ１４０は、その限定によって行われる。ここでも絶対数がクラス分けの反復レートにマッチし、値領域の限界にマッチし、かつ当該方法の利用にマッチするようにセットされるべきことが明かである。
【００４３】
この値領域は必ずしも値ゼロに対して対称的である必要はなく、適用に応じて合目的に負の信頼度に対する距離は小さく、正の信頼度に対する距離は大きいものであってもよい。この例では、例えば−２０〜２００までの値範囲が選択される。
【００４４】
信頼度がこの値範囲からの引き上げ／引き下げに続けられるケースにおいては、適応化が必要である。なぜならさもないと１つのクラス分けがもはや不可能となるからであり、全ての若しくは少なくとも多くの仮説が均等にサポートされないからである。このことは値領域のアンダーフローやオーバーフロー毎に異なって行われてもよい。可能な適応化は以下の通りである。すなわち、
−値領域のアンダーフローの際の信頼度値の切り離し。信頼度がこのマークの下方に落ちそうなときは、最小限可能な値にセットされる
−値領域のオーバーフローの際の信頼度の安易な切り離しではない、それらの相互関係に応じた適応化。例えば最大値に達した場合の信頼度における他の全ての信頼度の低減が次のような値だけ実施される。すなわち高い信頼度が通常のように引き上げられるような値である。それにより他の信頼度に比べて高い信頼度の間隔が維持され続ける。
【００４５】
前記した適応化（マッチング）は、ここでの多くの可能な手法に対する一例を示しただけである。
【００４６】
ステップ１５０における最終的なクラス分け処理結果の確定
実施例による方法の最後の処理ステップとして、本発明によれば、観察された対象に対するクラス分け処理結果の確定がステップ１５０で行われる。この処理結果は、算出された信頼度に基づいて求められる。
【００４７】
ここでは非常に多くの詳細な評価の可能性が存在する。例えば以下に挙げるとおりである。：
−対象に対する最大の信頼度が存在するクラスの割当て
−付加的な代替：
その最大の信頼度が所定の最小閾値を上回った場合にのみクラス分け処理結果を有効とみなす
−付加的な代替：
最大信頼度と二番目に高い信頼度との距離が所定の閾値を超えている場合にのみクラス分け処理結果を有効とみなす（その他のケース：処理結果が"一義的でない"ものとして表される）
本発明による時間的安定化のために複数の信頼度が一時的に記憶され、それらが当該方法の次の処理ステップに対する入力データとして利用される。
【００４８】
図３は、車両の周辺環境におけるシーンを表し、本発明による実施例の結果が現われている。この場合図示のシーンに見られる各対象（ここでは車両のみ）に対してそれらのうちの１つに符号２０６が付されており、アイコン２００はシンボル２０２で対象のクラスを表し、バー２０４を用いて信頼度の高さを表示する。そのような図示は、ドライバーに対して定められているものではなく、本発明のさらなる説明のためにのみ用いられている。
【００４９】
本発明は、有利な実施例に基づいて前述してきたにもかかわらず、それらに対して限定されるものではなく、それどころか多岐に亘る方式で変更が可能である。例えば引き上げ／引き下げの絶対品質、時間的な反復期間、境界などである。
【００５０】
本発明による方法は、あらゆる種類のクラス分けの改善に用いることができる。この方法は、その大半において相互に依存性のない複数のステップからなり、変化例やフレキシブルな構成が可能である。
【００５１】
最後に従属請求項の特徴は、実質的に相互に自由にかつ請求項で述べられている順序にもよらないで相互に組み合わせることも相互依存性がない限りは十分可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明による方法を実施するのに適したコンピュータ支援された車両情報システムのブロック回路図
【図２】本発明による方法の実施例を表したフローチャート
【図３】本発明による方法の実施における車両の周辺寒極における１つのシーンを対象と共に表した図
【図１】
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【図２】
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【図３】
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