(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測範囲内における目標の個数を表す確率分布である第１の分布と、前記目標の状態を表す状態空間内における前記目標の平均個数の密度を表す分布である第２の分布に基づいて、前記目標の個数および状態を推定する装置であって、
前記第１の分布の予測値および前記第２の分布の予測値を算出する予測処理部と、
分布の分散が指定した範囲内に収まるように前記第１の分布の予測値または前記第１の分布を変形する分布変形部と、
前記第１の分布の予測値、前記第２の分布の予測値および前記目標の運動諸元の観測データに基づいて、前記第１の分布および前記第２の分布を算出する更新処理部と、
算出された前記第１の分布および前記第２の分布に基づいて前記目標の個数および状態を逐次的に推定する推定処理部と、
を備えたことを特徴とする目標推定装置。
【請求項２】
前記分布変形部は、前記第１の分布の予測値を変形して前記更新処理部に出力すること
を特徴とする請求項１記載の目標推定装置。
【請求項３】
前記分布変形部は、前記予測処理部による分布の予測値の算出に用いられる前記第１の分布を変形して当該予測処理部に出力すること
を特徴とする請求項１記載の目標推定装置。
【請求項４】
前記分布変形部は、変形前後で分布の平均値が同じになるように前記第１の分布を変形すること
を特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項記載の目標推定装置。
【請求項５】
観測範囲内における目標の個数を表す確率分布である第１の分布と、前記目標の状態を表す状態空間内における前記目標の平均個数の密度を表す分布である第２の分布に基づいて、前記目標の個数および状態を推定する方法であって、
予測処理部が、観測時刻の前または後の時刻における前記第１の分布および前記第２の分布を用いて、観測時刻における前記第１の分布の予測値および前記第２の分布の予測値を算出するステップと、
分布変形部が、分布の分散が指定した範囲内に収まるように前記第１の分布の予測値を変形するステップと、
更新処理部が、観測時刻における変形された前記第１の分布の予測値、観測時刻における前記第２の分布の予測値および観測時刻における前記目標の運動諸元の観測データに基づいて、観測時刻における前記第１の分布および前記第２の分布を算出するステップと、
推定処理部が、算出された前記第１の分布および前記第２の分布に基づいて前記目標の個数および状態を観測時刻ごとに推定するステップと、
を備えたことを特徴とする目標推定方法。
【請求項６】
観測範囲内における目標の個数を表す確率分布である第１の分布と、前記目標の状態を表す状態空間内における前記目標の平均個数の密度を表す分布である第２の分布に基づいて、前記目標の個数および状態を推定する方法であって、
分布変形部が、分布の分散が指定した範囲内に収まるように前記第１の分布を変形するステップと、
予測処理部が、変形された前記第１の分布と、前記第２の分布とを用いて、観測時刻における前記第１の分布の予測値および前記第２の分布の予測値を算出するステップと、
更新処理部が、観測時刻における前記第１の分布の予測値、観測時刻における前記第２の分布の予測値および観測時刻における前記目標の運動諸元の観測データに基づいて、観測時刻における前記第１の分布および前記第２の分布を算出するステップと、
推定処理部が、算出された前記第１の分布および前記第２の分布に基づいて前記目標の個数および状態を観測時刻ごとに推定するステップと、
を備えたことを特徴とする目標推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目標の個数および目標の状態を推定する目標推定装置および目標推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車両、船舶、航空機、ロボットまたは人を目標として、センサによって観測された目標の運動諸元（例えば、目標の位置）の観測データの時系列に基づいて、目標の状態（例えば、目標の位置、速度および加速度）と目標の個数を逐次的に推定する技術が知られている。例えば、非特許文献１には、ＣＰＨＤフィルタ（Ｃａｒｄｉｎａｌｉｚｅｄ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  ｆｉｌｔｅｒ）が記載されている。ＣＰＨＤフィルタは、観測範囲内における目標の個数を表す確率分布（以下、個数分布と記載する）と、目標の状態を表す状態空間内における目標の平均個数の密度を表す確率仮説密度分布（以下、ＰＨＤ分布と記載する）を、複数の目標のそれぞれの運動モデルおよび観測モデルに基づいて逐次更新することによって、目標の個数および状態を推定するものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｂａ−Ｔｕｏｎｇ  Ｖｏ，  Ｂａ−Ｎｇｕ  Ｖｏ  ａｎｄ  Ａ．  Ｃａｎｔｏｎｉ，  “  Ａｎａｌｙｔｉｃ  Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｃａｒｄｉｎａｌｉｚｅｄ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｆｉｌｔｅｒ  ”，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  ｖｏｌ．５５，  ｎｏ．７，  ｐｐ．３５５３−３５６７，  Ｊｕｌｙ  ２００７．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１に記載されたＣＰＨＤフィルタでは、目標の個数分布およびＰＨＤ分布に基づいて目標の個数および状態を推定する際、目標の観測が困難な条件において、目標の個数の推定値が不安定になるという課題があった。ＣＰＨＤフィルタでは、目標の個数の推定値を逐次的に算出する際に、目標の個数分布の形状に前提が設けられていない。このため、目標の観測が困難な条件、すなわち、目標の観測データの誤検出および欠落が頻発する場合、目標の個数分布は、分散が大きくなる。ＣＰＨＤフィルタでは、目標の個数の推定値として目標の個数分布が最大となる目標の個数を算出するので、個数分布の分散が大きい場合、逐次的に算出される目標の個数の推定値は、時間経過に対して不安定な値になる。【０００５】
本発明は上記課題を解決するものであって、目標の状態の推定値と、時間経過に対して安定した目標の個数の推定値を算出することができる装置および方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る目標推定装置は、観測範囲内における目標の個数を表す確率分布である第１の分布と、目標の状態を表す状態空間内における目標の平均個数の密度を表す分布である第２の分布に基づいて、目標の個数および状態を推定する装置であって、第１の分布の予測値および第２の分布の予測値を算出する予測処理部と、分布の分散が指定した範囲内に収まるように第１の分布の予測値または第１の分布を変形する分布変形部と、第１の分布の予測値、第２の分布の予測値および目標の運動諸元の観測データに基づいて、第１の分布および第２の分布を算出する更新処理部と、算出された第１の分布および第２の分布に基づいて目標の個数および状態を逐次的に推定する推定処理部を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、観測範囲内における目標の個数を表す確率分布である第１の分布と、目標の状態を表す状態空間内における目標の平均個数の密度を表す分布である第２の分布に基づいて目標の個数および状態を推定する際、分布の分散が指定した範囲内に収まるように第１の分布予測値または第１の分布を変形する。これにより、目標の観測データの誤検出および欠落が頻発する場合であっても、目標の状態量の推定値と、時間経過に対して安定した目標の個数の推定値を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る目標推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る目標推定方法を示すフローチャートである。
【図３】図３Ａは、実施の形態１に係る目標推定装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図であり、図３Ｂは、実施の形態１に係る目標推定装置の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】実施の形態２に係る目標推定装置の構成を示すブロック図である。
【図５】実施の形態２に係る目標推定方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る目標推定装置１の構成を示すブロック図である。目標推定装置１は、観測データ記憶部２に記憶された目標の運動諸元の観測データＡを用いて目標の個数および状態を推定し、目標の個数および状態の推定値Ｂを推定値記憶部３に記憶する。目標の状態は、例えば、目標の位置および速度であり、１個の目標の位置および速度を表すベクトルを、“状態ベクトル”と呼ぶ。観測データＡは、目標の位置を表すデータの時系列であるものとする。観測データＡは、例えば、センサまたはレーダ装置によって観測されて観測データ記憶部２に逐次記憶される。
【００１０】
なお、実施の形態１において、目標の状態は、目標の位置および速度に限定されるものではなく、目標の状態として観測可能な運動諸元であればよい。例えば、目標の位置、速度および加速度を目標の状態としてもよい。この場合、目標の状態ベクトルは、目標の位置、速度および加速度を表すベクトルとなる。また、観測データＡは、目標の位置および速度を表すデータの時系列であってもよい。
【００１１】
目標推定装置１は、目標の個数分布Ｃと、目標のＰＨＤ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ  Ｄｅｎｓｉｔｙ）分布Ｄに基づいて、目標の個数および状態を推定する。目標の個数分布Ｃは、目標推定装置１の観測範囲内における目標の個数を表す第１の分布であり、観測範囲内における目標の個数の確率分布である。また、個数分布Ｃは、ある時刻で観測範囲に存在する目標の個数の確率密度関数で表すことができる。ただし、個数分布Ｃを有限な大きさのデータとして扱うために、目標の個数に上限値ｎｍａｘが定められ、目標の個数が上限値ｎｍａｘ以上である確率を０とする近似が用いられる。これにより、個数分布Ｃは、（ｎｍａｘ＋１）次元のベクトル値として定義される。目標推定装置１は、目標の個数分布Ｃを観測時刻ごとに算出することによって観測時刻ごとの目標の個数を推定することができる。
【００１２】
目標のＰＨＤ分布Ｄは、目標の状態を表す状態空間内における目標の平均個数の密度を表す第２の分布である。状態空間は、目標の状態ベクトルの空間である。例えば、目標の状態ベクトルが、３次元の位置と３次元の速度からなる合計６次元の要素を有したベクトルである場合、６次元ベクトル空間内における単位体積当たりの目標の平均個数の分布が、ＰＨＤ分布Ｄである。ＰＨＤ分布Ｄが状態ベクトルの空間全域で積分された値は、状態を問わず存在する目標の個数の平均値に相当し、これは、個数分布の平均値と一致する。目標推定装置１は、目標のＰＨＤ分布Ｄを観測時刻ごとに算出することで、観測時刻ごとの目標の状態ベクトルを推定することができる。
【００１３】
目標推定装置１は、装置内部で再帰的に算出した目標の個数分布ＣとＰＨＤ分布Ｄとに基づいて、各観測時刻における目標の個数および状態の推定値を算出する。以下の説明では、ｋ回目に観測データＡが取得された観測時刻である時刻ｋにおける目標の個数および状態の推定処理について説明する。なお、ｋは２以上の自然数である。また、目標の個数および状態の推定処理では、時刻が進む方向に推定が実施されるものとする。例えば、時刻ｋにおける目標の個数および状態の推定が実施された場合、次は、時刻ｋ＋１における目標の個数および状態の推定が実施される。
【００１４】
目標推定装置１は、図１に示すように、予測処理部１１、個数分布変形部１２、更新処理部１３および推定処理部１４を備えている。予測処理部１１は、更新処理部１３によって算出された時刻ｋ−１における個数分布ＣおよびＰＨＤ分布Ｄに基づいて、時刻ｋにおける個数分布の予測値ＣａおよびＰＨＤ分布の予測値Ｄａを算出する。予測処理部１１によって算出された時刻ｋにおける個数分布の予測値Ｃａは、個数分布変形部１２に出力され、時刻ｋにおけるＰＨＤ分布の予測値Ｄａは、更新処理部１３に出力される。
【００１５】
個数分布変形部１２は、時刻ｋにおける予測値Ｃａの個数分布を、当該個数分布の分散が指定した範囲内に収まるように変形する分布変形部である。個数分布変形部１２によって分布が変形された時刻ｋにおける個数分布の予測値Ｃａｂは、更新処理部１３に出力される。更新処理部１３は、時刻ｋにおける個数分布の予測値Ｃａｂ、時刻ｋにおけるＰＨＤ分布の予測値Ｄａおよび時刻ｋにおける目標の状態の観測データＡに基づいて、時刻ｋにおける個数分布ＣおよびＰＨＤ分布Ｄを算出する。
【００１６】
更新処理部１３によって算出された時刻ｋにおける個数分布ＣおよびＰＨＤ分布Ｄは、推定処理部１４に出力され、さらに、予測処理部１１に出力される。予測処理部１１は、更新処理部１３によって算出された時刻ｋにおける個数分布ＣおよびＰＨＤ分布Ｄに基づいて、次の時刻である時刻ｋ＋１の個数分布の予測値ＣａおよびＰＨＤ分布の予測値Ｄａを算出する。推定処理部１４は、更新処理部１３によって算出された時刻ｋにおける個数分布ＣおよびＰＨＤ分布Ｄに基づいて時刻ｋにおける目標の個数および状態を推定する。推定処理部１４によって算出された時刻ｋにおける目標の個数および状態の推定値Ｂは、推定値記憶部３に記憶される。
【００１７】
なお、以下の説明において、複数の目標のそれぞれの状態を状態ベクトルｘで表すものとする。例えば、目標の状態を、３次元空間内の目標の位置および速度とする場合、状態ベクトルｘは、目標の３次元位置と３次元速度とを表す６次元ベクトルとなる。時刻ｋにおける１つの観測データＡを観測ベクトルｚｋで表すものとする。
【００１８】
例えば、観測データＡが、目標が検出された３次元の位置を表す場合に、観測ベクトルｚｋは、３次元ベクトルとなる。時刻ｋにおいて取得される観測データＡは、常に１つとは限らないため、時刻ｋにおいて取得された全ての観測データＡを、観測ベクトルｚｋの集合Ｚｋで表す。時刻ｋで目標が観測されなかった場合、Ｚｋは空集合となる。集合Ｚｋに含まれる要素の個数を｜Ｚｋ｜と表記する。
【００１９】
また、時刻ｋにおける個数分布Ｃをｐｋ（ｎ）と表し、時刻ｋ−１における個数分布Ｃをｐｋ−１（ｎ）と表すものとする。時刻ｋにおける個数分布の予測値は、ｐｋ｜ｋ−１（ｎ）と表すものとする。時刻ｋにおけるＰＨＤ分布Ｄをｖｋ（ｘ）と表し、時刻ｋ−１におけるＰＨＤ分布Ｄをｖｋ−１（ｘ）と表すものとする。時刻ｋにおけるＰＨＤ分布の予測値はｖｋ｜ｋ−１（ｘ）と表すものとする。
【００２０】
任意の関数ｆおよびｇの積分計算を、＜ｆ，ｇ＞と表し、ｆおよびｇが０以上の整数ｎに対するｆ（ｎ）およびｇ（ｎ）である場合、＜ｆ，ｇ＞は、下記式（１）で表される。
0006945778.tif 000002
【００２１】
ｆおよびｇが、実数ベクトルである状態ベクトルｘに対する関数ｆ（ｘ）およびｇ（ｘ）である場合、＜ｆ，ｇ＞は、下記式（２）で表される。なお、実数ベクトルに関する積分は、実数ベクトルのベクトル空間全体における積分であるものとする。
0006945778.tif 000003
【００２２】
次に、目標推定装置１の動作について説明する。
図２は、実施の形態１に係る方法を示すフローチャートであって、目標推定装置１が目標の個数および状態を推定するまでの一連の処理を示している。
予測処理部１１が、目標の個数分布およびＰＨＤ分布の予測処理を実行する（ステップＳＴ１）。例えば、予測処理部１１が、更新処理部１３によって算出された時刻ｋ−１における個数分布ｐｋ−１（ｎ）およびＰＨＤ分布ｖｋ−１（ｎ）を用いて、下記式（３）および下記式（４）に従う運動モデルに基づき、時刻ｋにおける個数分布の予測値ｐｋ｜ｋ−１（ｎ）と時刻ｋにおけるＰＨＤ分布の予測値ｖｋ｜ｋ−１（ｎ）を算出する。なお、下記式（３）におけるΠｋ｜ｋ−１［ｖ，ｐ］（ｊ）は、下記式（５）で表される。
0006945778.tif 000004
【００２３】
上記式（３）および（４）において、ｐΓ，ｋ（ｎ）は、時刻ｋに出現した目標の個数分布に相当するパラメタであり、γｋ（ｘ）は、時刻ｋに出現した目標のＰＨＤ分布に相当するパラメタであり、目標の個数の増加頻度を表すパラメタである。上記式（４）および（５）において、ｐＳ，ｋ｜ｋ−１（ｘ）は、時刻ｋ−１から時刻ｋまでの間に状態ｘの目標が消失せずに残存する確率を表しており、目標の個数の減少頻度を表すパラメタである。上記式（４）におけるｆｋ｜ｋ−１（ｘ｜ζ）は、時刻ｋ−１から時刻ｋまでの間に目標が状態ζから状態ｘへ遷移する確率を表し、目標の運動モデルを表すパラメタである。
【００２４】
上記式（５）におけるＣｉｊは、ｉ個からｊ個を選ぶ場合の数を表す二項係数とする。上記式（４）および（５）における状態ベクトルに関する積分は、混合ガウスモデルまたは逐次モンテカルロ法を用いて、時刻ｋ−１のＰＨＤ分布ｖｋ−１（ｘ）を近似することで計算可能となる。また、上記式（５）における無限級数は、目標の個数の最大値を定め、この最大値よりも十分に大きいｎに対してｐｋ｜ｋ−１（ｎ）＝０とする近似を用いることで計算可能となる。
【００２５】
次に、個数分布変形部１２が形状パラメタを設定する（ステップＳＴ２）。形状パラメタは、個数分布を変形するために用いられるパラメタである。形状パラメタは、個数分布の形状の過度な広がりまたは過度な狭まりを防いで、変形後の個数分布の分散を指定された範囲内に収めるものである。
【００２６】
また、形状パラメタは、変形の前後で個数分布の平均値が同じであるように設定されなければならない。これは、個数分布の平均値が、時刻ｋにおける目標の平均個数を示しており、過去に取得された観測データＡの情報を含んでいることに起因する。すなわち、変形後の個数分布をｐ’ｋ｜ｋ−１（ｎ）とした場合、下記式（６）に示す関係が成り立つ形状パラメタが設定される。
0006945778.tif 000005
【００２７】
形状パラメタは、変形後の個数分布ｐ’ｋ｜ｋ−１（ｎ）に依存する。例えば、変形後の個数分布ｐ’ｋ｜ｋ−１（ｎ）が下記式（７）に従うものとする。下記式（７）において、ｒ、τおよびλが形状パラメタであり、いずれも実数である。形状パラメタｒ、τおよびλが取り得る値の範囲は、下記式（８）から（１０）までに示す範囲である。
0006945778.tif 000006
【００２８】
0006945778.tif 000007
【００２９】
上記式（７）で表される個数分布ｐ’ｋ｜ｋ−１（ｎ）の平均値μは、下記式（１２）で表される。また、上記式（７）で表される個数分布ｐ’ｋ｜ｋ−１（ｎ）の分散σ２は、下記式（１３）で表される。
0006945778.tif 000008
【００３０】
個数分布変形部１２は、上記式（１２）および（１３）に基づいて、下記式（１４）と下記式（１５）を満たす形状パラメタｒ、τおよびλを探索する。下記式（１５）において、σ２Ｌは、分散の下限値を指定するパラメタであり、σ２Ｈは、分散の上限値を指定するパラメタである。形状パラメタの探索には、最急降下法といった最適化アルゴリズムを用いることができる。すなわち、変形後の個数分布Ｃの分散σ２に関する指定された範囲は、形状パラメタｒ、τおよびλを用いた下限値σ２Ｌと上限値σ２Ｈによって決定される下記式（１５）に示す範囲である。
0006945778.tif 000009
【００３１】
なお、変形後の個数分布の形状を表す式は上記式（７）に限らず、個数分布変形部１２は、他の式で表された形状を用いることができる。例えば、変形後の個数分布の形状を、下記式（１６）に示す二重ポアソン分布で表してもよい。下記式（１６）において、ｃは規格化定数であり、ｅは自然対数の底である。形状パラメタは、αおよびθである。この場合、変形後の個数分布の形状を決定する形状パラメタとして、変形前の個数分布と同じ平均値を持ち、かつ分散が指定された範囲内に収まる値を求めることができる。ここで、変形後の個数分布Ｃの分散に関する指定された範囲は、形状パラメタαおよびθによって決定される範囲である。
0006945778.tif 000010
【００３２】
続いて、個数分布変形部１２は、探索した形状パラメタに基づいて、時刻ｋの予測値である個数分布の形状を変形する（ステップＳＴ３）。例えば、変形後の個数分布が上記式（７）で表される場合、個数分布変形部１２は、形状パラメタｒ、τおよびλを用いて、上記式（７）に従い、時刻ｋの予測値である変形後の個数分布ｐ’ｋ｜ｋ−１（ｎ）を算出する。
【００３３】
更新処理部１３は、時刻ｋにおける目標の個数分布とＰＨＤ分布を算出する更新処理を実行する（ステップＳＴ４）。例えば、更新処理部１３は、個数分布変形部１２によって変形された個数分布の時刻ｋにおける予測値ｐ’ｋ｜ｋ−１（ｎ）と、予測処理部１１によって算出された時刻ｋにおけるＰＨＤ分布の予測値ｖｋ｜ｋ−１（ｘ）とを用いて、下記式（１７）および（１８）に従う観測モデルに基づき、時刻ｋにおける個数分布ｐｋ（ｎ）およびＰＨＤ分布ｖｋ（ｎ）を算出する。なお、下記式（１７）および（１８）におけるΥｕｋ［ｖ，Ｚ］（ｎ）は、下記式（１９）で表される。ｕは、０または１である。
0006945778.tif 000011
【００３４】
上記式（１８）および（１９）において、ｐＫ，ｋ（ｘ）は、誤って検出された目標の個数分布を表しており、κｋ（ｘ）は、誤って検出された目標のＰＨＤ分布を表しており、目標の個数に関する観測モデルのパラメタである。ｐＤ，ｋ（ｘ）は、時刻ｋにおいて状態ｘの目標を観測する確率を表しており、同様に目標の個数に関する観測モデルのパラメタである。また、ｇｋ（ｚ｜ｘ）は、時刻ｋにおける状態ｘの目標に対する観測ベクトルｚの尤度を表しており、目標の状態に関する観測モデルのパラメタである。
【００３５】
上記式（１８）において、Ｚｋ＼｛ｚ｝は、集合Ｚｋから集合｛ｚ｝を除いた差集合である。また、上記式（１９）において、εｊ（Ａ）は、集合Ａの各要素に関する次数ｊの基本対称式であり、下記式（２０）によって表される。集合Ξｋ（ｖ，Ｚ）は、下記式（２１）で表され、Ｐｎｊは、下記式（２２）で表される。
0006945778.tif 000012
【００３６】
上記式（１９）および（２０）における状態ベクトルに関する積分は、混合ガウスモデルまたは逐次モンテカルロ法を用いて、時刻ｋのＰＨＤ分布の予測値ｖｋ｜ｋ−１（ｘ）を近似することで計算可能となる。
【００３７】
推定処理部１４は、時刻ｋにおける目標の個数および状態の推定処理を実行する（ステップＳＴ５）。例えば、推定処理部１４は、更新処理部１３によって算出された時刻ｋにおける目標の個数分布ｐｋ（ｎ）およびＰＨＤ分布ｖｋ（ｘ）を用いて、下記式（２３）に従い、目標の個数の推定値ｎｋを算出する。さらに、推定処理部１４は、目標の個数の推定値ｎｋが１以上であった場合、ＰＨＤ分布ｖｋ（ｘ）のピークのうち、極値が大きい上位ｎｋ個のピークを与える状態ベクトルを求め、この状態ベクトルを目標の状態の推定値とする。例えば、推定処理部１４は、ＰＨＤ分布ｖｋ（ｘ）を混合ガウスモデルまたは逐次モンテカルロ法によって近似し、近似したＰＨＤ分布ｖｋ（ｘ）から、極値が大きい上位ｎｋ個のピークを与える状態ベクトルを求める。
0006945778.tif 000013
【００３８】
なお、これまでの説明では、時刻ｋ−１における目標の個数分布ＣおよびＰＨＤ分布Ｄと、時刻ｋにおける目標の状態の観測データＡに基づいて、時刻ｋにおける目標の個数と状態を推定する処理を示したが、目標の個数および状態を推定するときの時間は必ずしも未来に向かって流れる場合に限らず、過去に向かって流れてもよい。例えば、目標推定装置１は、時刻ｋ＋１における目標の個数分布ＣおよびＰＨＤ分布Ｄと、次の時刻である時刻ｋにおける目標の状態の観測データＡに基づいて、時刻ｋにおける目標の個数および状態を推定してもよい。この場合、予測処理における目標の個数の変動と目標の状態の遷移とを示すパラメタを、時刻ｋ＋１から時刻ｋへの遷移を表すモデルのパラメタとする。
【００３９】
次に、目標推定装置１の機能を実現するハードウェア構成について説明する。
目標推定装置１における予測処理部１１、個数分布変形部１２、更新処理部１３および推定処理部１４の各機能は、処理回路により実現される。すなわち、目標推定装置１は、図２のステップＳＴ１からステップＳＴ５までの処理を実行する処理回路を備えている。処理回路は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）であってもよい。
【００４０】
図３Ａは、目標推定装置１の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図であり、図３Ｂは、目標推定装置１の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。図３Ａおよび図３Ｂにおいて、入力インタフェース１００は、観測データ記憶部２から目標推定装置１へ入力される目標の状態の観測データＡを中継するインタフェースである。出力インタフェース１０１は、目標推定装置１から推定値記憶部３へ出力される目標の個数および状態の推定値Ｂを中継するインタフェースである。
【００４１】
入力インタフェース１００および出力インタフェース１０１は、例えば、ＤＶＩ（登録商標）（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈｔ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、イーサネット（登録商標）、またはＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）バスであってもよい。
【００４２】
処理回路が図３Ａに示す専用のハードウェアの処理回路１０２である場合に、処理回路１０２は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）またはこれらを組み合わせたものが該当する。目標推定装置１における予測処理部１１、個数分布変形部１２、更新処理部１３および推定処理部１４の機能を、別々の処理回路で実現してもよいし、これらの機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。
【００４３】
処理回路が図３Ｂに示すプロセッサ１０３である場合に、目標推定装置１における予測処理部１１、個数分布変形部１２、更新処理部１３および推定処理部１４の機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。なお、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述されてメモリ１０４に記憶される。
【００４４】
プロセッサ１０３は、メモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、目標推定装置１における予測処理部１１、個数分布変形部１２、更新処理部１３および推定処理部１４の機能を実現する。例えば、目標推定装置１は、プロセッサ１０３によって実行されるときに、図２に示すフローチャートにおける、ステップＳＴ１からステップＳＴ５の処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するためのメモリ１０４を備える。これらのプログラムは、予測処理部１１、個数分布変形部１２、更新処理部１３および推定処理部１４の手順または方法をコンピュータに実行させる。メモリ１０４は、コンピュータを、予測処理部１１、個数分布変形部１２、更新処理部１３および推定処理部１４として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。
【００４５】
メモリ１０４は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ−ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどが該当する。
【００４６】
目標推定装置１における予測処理部１１、個数分布変形部１２、更新処理部１３および推定処理部１４の機能の一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。例えば、予測処理部１１、更新処理部１３および推定処理部１４は、専用のハードウェアである処理回路１０２によって機能を実現し、個数分布変形部１２は、プロセッサ１０３がメモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、機能を実現する。このように、処理回路はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせにより上記機能を実現することができる。
【００４７】
以上のように、実施の形態１に係る目標推定装置１は、予測処理部１１、個数分布変形部１２、更新処理部１３および推定処理部１４を備える。推定処理部１４が、時刻ｋにおける目標の個数分布ＣおよびＰＨＤ分布Ｄに基づいて目標の個数および状態を推定するにあたり、個数分布変形部１２が、分布の分散が指定した範囲内に収まるように、時刻ｋにおける個数分布の予測値を変形する。これにより、目標の観測データの誤検出および欠落が頻発する場合であっても、逐次算出される個数分布が過度に広がることを防止できる。結果として、目標の個数分布の分散が大きいことに起因して目標の個数の推定値が不安定になる事態が発生する頻度を減らすことが可能である。また、観測データＡのいずれかの精度が過大に評価されていた場合、すなわち観測データＡに設定された観測誤差、誤検出頻度または観測データＡが欠落する頻度が実際の観測誤差、実際の誤差検出頻度または実際の観測データＡが欠落する頻度よりも小さく設定された場合であっても、逐次算出される目標の個数分布が過度に狭まる事態を防止できる。結果として、目標の個数分布の分散が小さいことに起因する、目標の個数の変動に対して目標の個数の推定値が遅延する事態の頻度を減らすことができる。このように、目標推定装置１は、目標の状態量の推定値と、時間経過に対して安定した目標の個数の推定値とを算出することができる。
【００４８】
実施の形態２．
実施の形態１では、目標の個数分布が望ましい広がりを持つように、予測値の個数分布の形状を変形する処理を行った。これに対して、実施の形態２では、個数分布の予測処理に用いられる個数分布の形状を変形する。実施の形態２においても、目標の個数分布は、予測処理と更新処理で再帰的に用いられるため、実施の形態１と同様の効果が得られる。
【００４９】
また、実施の形態１における予測処理部１１によって予測処理に用いられる目標の個数の変動モデルを表すパラメタは、例えば、上記式（３）および（４）における目標の増加頻度を表すパラメタｐΓ，ｋ（ｎ）およびγｋ（ｘ）である。これらのパラメタの値は、個数分布の平均値のみに反映され、個数分布の形状には反映されない。
【００５０】
これらのパラメタの値の変更が目標の個数および状態の推定結果に与える影響は、既存のＣＰＨＤフィルタに比べて小さい。この特性は、目標の個数の変動モデルが実際の目標の個数の変動を極めて正確に表していても、既存のＣＰＨＤフィルタに比べて目標の個数および状態の推定精度が劣化する頻度を増加させる要因となる。
【００５１】
そこで、実施の形態２では、予測処理部１１Ａが、個数分布変形部１２Ａによって変形された個数分布を用いて個数分布の予測値を算出し、更新処理部１３に入力する。この構成により、実施の形態１と同様の効果が得られることに加え、目標の個数の変動モデルを表すパラメタを、目標の個数および状態の推定結果により強く反映させることができる。
【００５２】
図４は、実施の形態２に係る目標推定装置１Ａの構成を示すブロック図である。図４において、図１と同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。目標推定装置１Ａは、実施の形態１と同様に、観測データ記憶部２に記憶された目標の状態の観測データＡを用いて、目標の個数および状態の推定値Ｂを算出して推定値記憶部３に記憶する。目標推定装置１Ａは、図４に示すように、予測処理部１１Ａ、個数分布変形部１２Ａ、更新処理部１３および推定処理部１４を備える。
【００５３】
予測処理部１１Ａは、個数分布変形部１２Ａによって変形された時刻ｋ−１における目標の個数分布Ｃｂと、更新処理部１３によって算出された時刻ｋ−１における目標のＰＨＤ分布Ｄに基づいて、時刻ｋにおける個数分布の予測値ＣａｂとＰＨＤ分布の予測値Ｄａを算出する。予測処理部１１Ａによって算出された時刻ｋにおける個数分布の予測値ＣａｂおよびＰＨＤ分布の予測値Ｄａは、更新処理部１３に出力される。更新処理部１３は、時刻ｋにおける個数分布の予測値Ｃａｂ、時刻ｋにおけるＰＨＤ分布の予測値Ｄａおよび時刻ｋにおける目標の状態の観測データＡに基づいて、時刻ｋにおける個数分布ＣおよびＰＨＤ分布Ｄを算出する。
【００５４】
個数分布変形部１２Ａは、更新処理部１３によって算出された時刻ｋ−１における個数分布Ｃを、当該個数分布Ｃの分散が指定した範囲内に収まるように変形する分布変形部である。個数分布変形部１２Ａによって分布が変形された時刻ｋ−１における個数分布Ｃｂは、予測処理部１１Ａに出力される。
【００５５】
次に、目標推定装置１Ａの動作について説明する。
図５は、実施の形態２に係る方法を示すフローチャートであり、目標推定装置１Ａが目標の個数および状態を推定するまでの一連の処理を示している。
個数分布変形部１２Ａが形状パラメタを設定する（ステップＳＴ１ａ）。形状パラメタは、実施の形態１と同様に、個数分布を変形するために用いられるパラメタである。形状パラメタは、個数分布の形状の過度な広がりまたは過度な狭まりを防いで、変形後の個数分布の分散を指定された範囲内に収めるものである。また、形状パラメタは、変形の前後で個数分布の平均値が同じであるように設定されなければならない。これは、個数分布の平均値が、時刻ｋにおける目標の平均個数を示しており、過去に取得された観測データＡの情報を含んでいることに起因する。
【００５６】
個数分布変形部１２Ａは、上記式（１２）および（１３）に基づいて、上記式（１４）と上記式（１５）を満たす形状パラメタｒ、τおよびλを探索する。形状パラメタの探索には、最急降下法といった最適化アルゴリズムを用いることができる。すなわち、変形後の個数分布Ｃの分散σ２に関する指定された範囲は、形状パラメタｒ、τおよびλを用いた下限値σ２Ｌと上限値σ２Ｈによって決定される上記式（１５）に示す範囲である。
【００５７】
変形後の個数分布の形状を表す式は上記式（７）に限らず、個数分布変形部１２Ａは、他の式で表された形状を用いることができる。例えば、変形後の個数分布の形状を、上記式（１６）に示す二重ポアソン分布で表してもよい。上記式（１６）において、ｃは規格化定数であり、ｅは自然対数の底である。形状パラメタはαおよびθである。この場合、変形後の個数分布の形状を決定する形状パラメタとして、変形前の個数分布と同じ平均値を持ち、かつ分散が指定された範囲内に収まる値を求めることができる。ここで、変形後の個数分布Ｃの分散に関する指定された範囲は、形状パラメタαおよびθによって決定される範囲である。
【００５８】
個数分布変形部１２Ａは、探索した形状パラメタに基づいて、時刻ｋ−１における個数分布の形状を変形する（ステップＳＴ２ａ）。例えば、変形後の個数分布が上記式（７）で表される場合、個数分布変形部１２Ａは、形状パラメタｒ、τおよびλを用いて、上記式（７）に従い、時刻ｋ−１における変形後の個数分布Ｃｂを算出する。
【００５９】
続いて、予測処理部１１Ａが、目標の個数分布およびＰＨＤ分布の予測処理を実行する（ステップＳＴ３ａ）。例えば、予測処理部１１Ａが、個数分布変形部１２Ａによって変形された時刻ｋ−１における個数分布と、更新処理部１３によって算出された時刻ｋ−１におけるＰＨＤ分布とを用いて、上記式（３）および上記式（４）に従った運動モデルに基づき、時刻ｋにおける個数分布の予測値およびＰＨＤ分布の予測値を算出する。
【００６０】
更新処理部１３は、時刻ｋにおける目標の個数分布とＰＨＤ分布を算出する更新処理を実行する（ステップＳＴ４ａ）。例えば、更新処理部１３は、予測処理部１１Ａによって算出された時刻ｋにおける個数分布の予測値およびＰＨＤ分布の予測値を用いて、上記式（１７）および（１８）に従う観測モデルに基づき、時刻ｋにおける目標の個数分布およびＰＨＤ分布を算出する。
【００６１】
推定処理部１４は、時刻ｋにおける目標の個数および状態の推定処理を実行する（ステップＳＴ５ａ）。例えば、推定処理部１４は、更新処理部１３によって算出された時刻ｋにおける目標の個数分布およびＰＨＤ分布を用いて、上記式（２３）に従い、目標の個数の推定値ｎｋを算出する。推定処理部１４は、目標の個数の推定値ｎｋが１以上であった場合、ＰＨＤ分布のピークのうち、極値が大きい上位ｎｋ個のピークを与える状態ベクトルを求め、この状態ベクトルを目標の状態の推定値とする。例えば、推定処理部１４は、ＰＨＤ分布を混合ガウスモデルまたは逐次モンテカルロ法によって近似し、近似したＰＨＤ分布から、極値が大きい上位ｎｋ個のピークを与える状態ベクトルを求める。
【００６２】
これまでの説明では、時刻ｋ−１における目標の個数分布ＣおよびＰＨＤ分布Ｄと、時刻ｋにおける目標の状態の観測データＡに基づいて、時刻ｋにおける目標の個数と状態を推定する処理を示したが、目標の個数および状態を推定するときの時間は必ずしも未来に向かって流れる場合に限らず、過去に向かって流れる場合もある。例えば、目標推定装置１Ａは、時刻ｋ＋１における目標の個数分布ＣおよびＰＨＤ分布Ｄと、時刻ｋにおける目標の状態の観測データＡに基づいて、時刻ｋにおける目標の個数および状態を推定してもよい。なお、この場合、予測処理における目標の個数の変動および目標の状態の遷移を示すパラメタを、時刻ｋ＋１から時刻ｋへの遷移を表すモデルに関するパラメタとする。
【００６３】
なお、目標推定装置１Ａにおける、予測処理部１１Ａ、個数分布変形部１２Ａ、更新処理部１３および推定処理部１４の機能は、処理回路によって実現される。すなわち、目標推定装置１Ａは、図４に示したステップＳＴ１ａからステップＳＴ５ａの処理を実行するための処理回路を備える。処理回路は、図３Ａに示した専用のハードウェアの処理回路１０２であってもよいし、図３Ｂに示したメモリ１０４に記憶されたプログラムを実行するプロセッサ１０３であってもよい。
【００６４】
以上のように、実施の形態２に係る目標推定装置１Ａは、予測処理部１１Ａ、個数分布変形部１２Ａ、更新処理部１３および推定処理部１４を備える。推定処理部１４が、時刻ｋにおける目標の個数分布ＣおよびＰＨＤ分布Ｄに基づいて目標の個数および状態を推定するにあたり、個数分布変形部１２Ａが、分布の分散が指定した範囲内に収まるように時刻ｋ−１における個数分布Ｃを変形する。予測処理部１１Ａは、個数分布変形部１２Ａによって変形された時刻ｋ−１における目標の個数分布Ｃｂと、更新処理部１３によって算出された時刻ｋ−１における目標のＰＨＤ分布Ｄとに基づいて、時刻ｋにおける個数分布の予測値ＣａｂおよびＰＨＤ分布の予測値Ｄａを算出する。これにより、実施の形態１と同様に、目標の観測データの誤検出および欠落が頻発する場合であっても、逐次算出される個数分布が過度に広がることを防止できる。結果として、目標の個数分布の分散が大きいことに起因して目標の個数の推定値が不安定になる事態が発生する頻度を減らすことができる。また、個数分布の変形が予測処理の前段で実行されるので、目標の個数の変動モデルを表すパラメタを、目標の個数および状態の推定結果により強く反映させることができる。これにより、目標の観測データの誤検出および欠落が頻発する場合であり、かつ目標の個数の変動モデルが、実際の目標の個数の変動を極めて正確に表している場合において、既存のＣＰＨＤフィルタに比べて目標の個数および状態の推定精度が劣化する頻度を減らすことができる。
【００６５】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内において、実施の形態のそれぞれの自由な組み合わせまたは実施の形態のそれぞれの任意の構成要素の変形もしくは実施の形態のそれぞれにおいて任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本発明に係る装置は、例えば、車両、船舶、航空機、ロボット、人または自転車を目標として、目標の個数および状態を推定することができる。
【符号の説明】
【００６７】
１，１Ａ  目標推定装置、２  観測データ記憶部、３  推定値記憶部、１１，１１Ａ  予測処理部、１２，１２Ａ  個数分布変形部、１３  更新処理部、１４  推定処理部、１００  入力インタフェース、１０１  出力インタフェース、１０２  処理回路、１０３  プロセッサ、１０４  メモリ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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