(57)【要約】【課題】レーダ装置外部から電磁波が作用することに起因するノイズがレーダ信号等に混入した場合に、物体の誤認識を防止する。【解決手段】所定角度範囲に対し送信されたレーダ信号と物体により反射された前記レーダ信号との周波数差信号に基づき前記物体を認識する物体認識装置は、単位角ごとに前記周波数差信号のレベルのピークを検出するピーク検出処理と、複数の前記ピークから相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群を検出し、前記ピーク群のうちピークのレベルが極大値を形成するピーク群を前記物体として認識する物体認識処理とを行い、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が基準ピーク数以下であり、且つ当該ピークのレベルが基準レベル以上であるという条件が満たされ、当該ピークがノイズによる蓋然性が大きいときには、当該ピーク群を前記物体として認識しないので、誤認識を防止できる。【選択図】図１０
2009222472.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定角度範囲に対し送信されたレーダ信号と物体により反射された前記レーダ信号との周波数差信号に基づき前記物体を認識する物体認識装置であって、
単位角ごとに前記周波数差信号のレベルのピークを検出するピーク検出処理と、
複数の前記ピークから相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群を検出し、前記ピーク群のうちピークのレベルが極大値を形成するピーク群を前記物体として認識する物体認識処理とを行い、
前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が基準ピーク数以下であり、且つ当該ピークのレベルが基準レベル以上であるという条件が満たされるときには、当該ピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記レーダ信号が周波数変調されたときに前記条件が満たされた場合には、前記周波数変調を中止する周波数変調制御処理をさらに行い、前記周波数変調が中止された後に、前記物体認識処理を行うことを特徴とする物体認識装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記受信されたレーダ信号の利得が基準利得以上のときに前記条件が満たされた場合は、前記利得を前記基準利得未満に減少させる利得制御処理をさらに行い、前記利得の減少がなされた後に、前記物体認識処理を行うことを特徴とする物体認識装置。
【請求項４】
請求項１において、
前記物体認識処理では、複数の前記ピーク群について前記条件が満たされた場合であって、さらに、当該複数のピーク群の周波数が所定周波数の逓倍である場合に、当該複数のピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする物体認識装置。
【請求項５】
請求項１において、
前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が前記基準ピーク数を上回る場合でも、当該ピークのレベルがほぼ同一のときは、当該ピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする物体認識装置。  
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載の物体認識装置を備えるレーダ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定角度範囲に対し送信されたレーダ信号と物体により反射された前記レーダ信号との周波数差信号に基づき前記物体を認識する物体認識装置に関し、特に、単位角ごとに前記周波数差信号のレベルのピークを検出するピーク検出処理と、複数の前記ピークから相互に所定周波数範囲内にあるピーク群を検出し、前記ピーク群のうちピークのレベルが極大値を形成するピーク群を前記物体として認識する物体認識処理とを行う物体認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車載用のレーダ装置がレーダ信号の送信方向を変化させる方式として、メカニカルスキャン方式が知られている。特許文献１には、メカニカルスキャン方式を採用した車載用レーダ装置の例が記載されている。
【０００３】
メカニカルスキャン方式によれば、レーダ装置は、所定の角度範囲でアンテナを機械的に揺動させて、レーダ信号の送信方向を逐次変化させる。レーダ信号は、他の車両や障害物といった物体により反射されるとアンテナで受信される。よって、そのときアンテナが指向する角度から、受信信号の到来方向、つまり物体が位置する角度が特定される。
【０００４】
また、レーダ信号が物体により反射されると、その周波数はドップラ効果などにより変移する。よって、送信信号と受信信号とでは周波数差が生じる。この周波数差からは、物体の相対速度、相対距離といった情報が得られる。
【０００５】
こうしたことから、レーダ装置による物体認識処理は、次のようになされる。
【０００６】
まず、レーダ装置は、送受信信号の周波数差信号を生成する。周波数差信号は、マイクロコンピュータで構成される物体認識装置により処理される。物体認識装置は、アンテナが指向する角度を単位角ごとに検出し、それぞれの単位角ごとに周波数差信号のレベルのピーク（以下、単にピークという）を検出する。
【０００７】
ここで、１つの物体が複数の単位角にわたる角度範囲においてレーダ信号を反射すると、その角度範囲において複数のほぼ同一周波数のピークが検出される。そのとき、これら複数のピークのレベルは、物体の中心部で最大となる。このことを利用し、物体認識装置は、互いに近似するほぼ同一周波数のピーク群を抽出する。そして、抽出されたピーク群のうち、そのレベルが極大値を形成するピーク群を、物体として認識する。
【０００８】
物体認識装置は、物体と認識したピーク群について、ピークの極大値に対応する角度からその物体が位置する角度、ピーク群の周波数からその物体の相対速度、相対距離といった物体情報を求める。
【０００９】
物体情報は、車両の動作を制御する車両ＥＣＵ（Electronic Control Unit）に出力される。車両ＥＣＵは、物体情報に基づいて、車両のスロットルやブレーキといったアクチュエータ、または、エアバッグなどの安全装置を制御する。これにより、車両は、他車両への追従走行や、衝突対応動作を行う。
【特許文献１】特開２００４−１３２７３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところで、１つの物体から検出されるピークの数は、物体の角度方向におけるサイズに応じて異なる。例えば、角度方向のサイズが大きい物体である乗用車からは４〜５本あるいはそれ以上のピークが検出される。これに対し、サイズが小さい物体であるバイクからは、１〜２本のピークが検出される。
【００１１】
車載用のレーダ装置には、バイクなどの物体も的確に認識し、認識した物体の物体情報を車両ＥＣＵに出力することが求められる。よって、従来の物体認識装置は、ピーク本数の多少にかかわらず、ほぼ同一の周波数で極大値を形成するピーク群（単一のピークのみの場合を含む）を物体として認識していた。
【００１２】
しかしながら、レーダ装置に外部から電磁波が作用すると、その影響によりレーダ信号や周波数差信号にノイズが混入する場合がある。かかるノイズは、ＦＦＴ処理の結果、複数の周波数において、単一のピークとして検出される。すると、上記従来技術では、ノイズによるピークが物体として誤認識されてしまう。物体が誤認識され、その物体の物体情報に基づき車両の動作が制御されると、走行における安全性が低下するという問題を招く。
【００１３】
そこで、本発明の目的は、レーダ装置外部から電磁波が作用することに起因してノイズがレーダ信号等に混入した場合であっても、物体の誤認識を防止する物体認識装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記の目的を達成するために、本発明の第１の側面における物体認識装置は、所定角度範囲に対し送信されたレーダ信号と物体により反射された前記レーダ信号との周波数差信号に基づき前記物体を認識する物体認識装置であって、単位角ごとに前記周波数差信号のレベルのピークを検出するピーク検出処理と、複数の前記ピークから相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群を検出し、前記ピーク群のうちピークのレベルが極大値を形成するピーク群を前記物体として認識する物体認識処理とを行い、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が基準ピーク数以下であり、且つ当該ピークのレベルが基準レベル以上であるという条件が満たされるときには、当該ピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする。
【００１５】
上記側面の好ましい態様における物体認識装置は、前記レーダ信号が周波数変調されたときに前記条件が満たされた場合には、前記周波数変調を中止する周波数変調制御処理をさらに行い、前記周波数変調が中止された後に、前記物体認識処理を行うことを特徴とする。
【００１６】
上記側面の別の好ましい態様における物体認識装置は、前記受信されたレーダ信号の利得が基準利得以上のときに前記条件が満たされた場合は、前記利得を前記基準利得未満に減少させる利得制御処理をさらに行い、前記利得の減少がなされた後に、前記物体認識処理を行うことを特徴とする。
【００１７】
上記側面のさらに別の好ましい態様における物体認識装置は、前記物体認識処理では、複数の前記ピーク群について前記条件が満たされた場合であって、さらに、当該複数のピーク群の周波数が所定周波数の逓倍である場合に、当該複数のピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする。
【００１８】
上記側面のさらに別の好ましい態様における物体認識装置は、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が前記基準ピーク数を上回る場合でも、当該ピークのレベルがほぼ同一のときは、当該ピーク群を前記物体として認識しないことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
上記側面によれば、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が基準ピーク数以下であり、且つ当該ピークのレベルが基準レベル以上であるという条件が満たされ、当該ピークがノイズによる蓋然性が大きいときには、当該ピーク群を前記物体として認識しないので、ノイズがレーダ信号等に混入したとしても、物体の誤認識を防止することができる。
【００２０】
上記の態様によれば、一旦ノイズによる蓋然性が大きいピーク群が検出されてから、前記周波数変調が中止された後に、再度前記物体認識処理を行うので、周波数変調を中止してもノイズによるピーク群の周波数は変化しないという判断基準を用いることにより、物体の誤認識をさらに確実に防止することができる。
【００２１】
上記の別の態様によれば、一旦ノイズによる蓋然性が大きいピーク群が検出されてから、前記利得の減少がなされた後に、再度前記物体認識処理を行うので、利得制御処理によってもノイズによるピーク群のレベルは変化しないという判断基準を用いることにより、物体の誤認識をさらに確実に防止することができる。
【００２２】
上記のさらに別の態様によれば、前記物体認識処理では、複数の前記ピーク群について前記条件が満たされた場合に、さらに、当該複数のピーク群の周波数が所定周波数の逓倍である場合には、当該ピーク群を前記物体として認識しない。つまり、ノイズは高調波として混入する傾向があり、その場合は、ピークの周波数は所定周波数の逓倍になるという判断基準を用いることにより、物体の誤認識をさらに確実に防止することができる。
【００２３】
上記のさらに別の態様によれば、前記物体認識処理では、前記ピーク群に含まれるピークの数が前記基準ピーク数を上回る場合でも、当該ピークのレベルがほぼ同一のときは、当該ピーク群を前記物体として認識しない。つまり、ノイズによるピーク群は、ほぼ同一レベルで互いに近似する周波数のピークとして検出される傾向があるので、かかる傾向を判断基準として用いることにより、物体の誤認識をさらに確実に防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、図面にしたがって本発明の実施の形態について説明する。但し、本発明の技術的範囲はこれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された事項とその均等物まで及ぶものである。
【００２５】
図１は、本実施形態におけるレーダ装置の使用状況を説明する図である。レーダ装置１０は、車両１前方Ｆを中心とする所定の角度範囲α（度）において物体を認識する車載用レーダ装置として、使用される。レーダ装置１０は、車両１の前部バンパー部分やフロントグリル内に搭載される。レーダ信号は、車両１のバンパー前面やフロントグリルに設けられるレドームを透過して送受信される。
【００２６】
図２は、本実施形態におけるレーダ装置の構成例を説明する図である。レーダ装置１０は、アンテナ１２を駆動させる機構を備えたメカニカルスキャン式のレーダ装置である。
【００２７】
アンテナ１２には、レーダ信号を送信する送信アンテナ素子１２Ｔと、物体により反射されたレーダ信号を受信する受信アンテナ素子１２Ｒとが配列される。
【００２８】
モータ３０は、不図示のクランクによりアンテナ１２と連結され、アンテナ１２を揺動させる。駆動回路２８は、物体認識装置１４からの指示信号に応答してモータ３０に駆動信号を入力する。エンコーダ３２は、アンテナ１２の角度に対応したパルス信号を物体認識装置１４に入力する。
【００２９】
変調信号生成部１６は、物体認識装置１４からの指示に応答して、周波数変調信号を生成する。電圧制御発振器（ＶＣＯ）１８は、周波数変調信号に従った周波数の送信信号Ｓｔを出力する。送信信号Ｓｔは、分配器２０により電力分配され、その一部Ｓｔ１が送信アンテナ素子１２Ｔに出力される。
【００３０】
利得制御部２６は、受信アンテナ素子１２Ｒが受信した受信信号Ｓｒの利得を増減させる。ミキサ２２は、利得が増加または減少された受信信号Ｓｒと、電力分配された送信信号Ｓｔの一部Ｓｔ２とを混合して、送信信号Ｓｔと受信信号Ｓｒの周波数差信号Ｓｂを生成する。ミキサ２２が生成した周波数差信号Ｓｂは、Ａ／Ｄ変換器２４でサンプリングされデジタルデータに変換される。
【００３１】
物体認識装置１４は、Ａ／Ｄ変換器２４を介して入力される周波数差信号のサンプリングデータを処理する。物体認識装置１４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＣＰＵが実行する各種処理プログラムや制御プログラムが格納されたＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＣＰＵが各種データを一時的に格納するＲＡＭ（Random Access Memory）とを有する周知のマイクロコンピュータを中心として構成される。さらに、物体認識装置１４は、周波数差信号のサンプリングデータに対し高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を実行するためのＤＳＰ（Digital Signal Processor）などの演算処理装置を有する。
【００３２】
物体認識装置１４の動作は、マイクロコンピュータやＤＳＰが、処理プログラムや制御プログラムに従って各種演算を行うことで実現される。すなわち、物体認識装置１４は、周波数差信号をＦＦＴ処理し、その結果から物体を認識する。さらに、物体認識装置１４は、認識した物体の距離や相対速度、及び物体が存在する角度といった物体情報を求める。
【００３３】
また、物体認識装置１４は、変調信号生成部１６に対する周波数変調モードの切替の指示や、利得制御部２６に対する受信信号Ｓｒの利得の増減の指示などを行う。よって、レーダ装置１０の動作が統合的に制御される。
【００３４】
なお、物体情報は、車両ＥＣＵ４０に入力される。車両ＥＣＵ４０は、物体情報に基づいて、ブレーキやスロットルといった各種アクチュエータ、またはエアバッグなどの安全装置を制御する。これにより、車両１は、先行車両への追従走行や、障害物との衝突回避または衝突対応動作を実行する。
【００３５】
次に、上記構成のレーダ装置１０の送受信動作、物体認識装置１４による周波数差信号のピーク検出処理、ピーク検出結果に基づく物体認識処理について説明する。
【００３６】
まず、レーダ装置１０の送受信動作について、図３〜図５を用いて説明する。
【００３７】
図３は、レーダ装置１０の送信動作を説明する図である。アンテナ１２は、車両１の前方中央Ｆを中心とする角度範囲αにおいて、（−α／２）度から（α／２）度の間を指向するように往復して揺動する。そして、アンテナからは、単位角θごとの全角度に向けて、送信信号Ｓｔが送信される。
【００３８】
このとき、変調信号生成部１６は、三角波状の周波数変調信号を生成してＶＣＯ１８に印加する。これにより、送信信号Ｓｔには、ＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated-Continuous Wave）方式の周波数変調が施される。
【００３９】
図４は、時間に対する送信号の周波数変化と、アンテナ１２が指向する角度との関係について説明する図である。図４（Ａ）は、時間（横軸）に対する送信信号の周波数（縦軸）を示す。図４（Ａ）に示すように、送信信号の周波数は、周波数ｆｍ、周波数偏移幅ΔＦ（中心周波数ｆ０）の三角波に従って、時間軸に対して直線的な上昇と下降とを反復する。以下では、周波数が上昇する期間ＵＰをアップ期間、周波数が下降する期間ＤＮをダウン期間という。
【００４０】
図４（Ｂ）は、上述したような、時間（横軸）に対する送信信号Ｓｔの周波数（縦軸）の変化（上段）と、時間（横軸）に対するアンテナ１２の角度（縦軸）の変化（下段）との関係を示す。図示するように、１対のアップ期間とダウン期間からなる１変調周期で、アンテナ１２は単位角θ揺動するように、周波数変調周期とアンテナ１２の動作が同期される。
【００４１】
図３に戻ると、先行車両や障害物といった物体Ｔが存在する角度では、送信信号Ｓｔは物体Ｔに反射され、アンテナ１２に受信される。このとき、受信信号Ｓｒの周波数は物体との相対距離と相対速度とに応じて変移する。
【００４２】
図５は、送受信信号とその周波数差信号Ｓｂの、時間に対する周波数変化を説明する図である。図５（Ａ）は、時間（横軸）に対する送信信号Ｓｔと受信信号Ｓｒの周波数（縦軸）を示す。実線で示す送信信号Ｓｔの周波数に対し、点線で示す受信信号Ｓｒの周波数は、物体Ｔとの相対距離による遅延ΔＴ１と、相対速度に応じたドップラ効果による周波数偏移ΔＤを受ける。
【００４３】
図５（Ｂ）は、時間（横軸）に対する送信信号Ｓｔと受信信号Ｓｒの周波数差信号Ｓｂの周波数（縦軸）を示す。受信信号Ｓｒの周波数変移の結果、周波数差信号Ｓｂの周波数は、送信信号Ｓｔのアップ期間では周波数ｆｕ、ダウン期間で周波数ｆｄとなる。
【００４４】
次に、物体認識装置１４によるピーク検出処理について説明する。
【００４５】
図６は、単位角ごとの周波数差信号Ｓｂに対するＦＦＴ処理結果の一例を示す。図６（Ａ）、（Ｂ）では、周波数（横軸）に対する周波数差信号Ｓｂのレベル（縦軸）を示す。図６（Ａ）は、アップ期間の周波数差信号Ｓｂに対するＦＦＴ処理結果を示す。ここで、フロアノイズを除去するために、予め定めたレベルに閾値Ｔｈｖが設定される。すると、これを上回るレベルの、周波数ｆｕのピーク（以下、アップのピークという）Ｐｕが検出される。
【００４６】
図６（Ｂ）は、ダウン期間の周波数差信号Ｓｂに対するＦＦＴ処理結果を示す。ここでは、閾値Ｔｈｖを上回るレベルの、周波数ｆｄのピーク（以下、ダウンのピークという）Ｐｄが検出される。
【００４７】
上記の周波数差信号は、単位角ごとに求められる。すると、同一の物体からは、複数の単位角にわたる角度範囲で周波数差信号が検出される。これらの周波数差信号は、同一物体の相対速度と相対距離とを反映した互いに近似する周波数を有する。よって、相互に所定の周波数範囲内にあるピークを抽出することで、同一の物体から検出されたピークによるピーク群が形成される。ここで、所定の周波数範囲は、同一物体から得られたピークと判断可能であり、かつ異なる物体を周波数方向に分離可能な周波数範囲であれば、任意に設定できる。このようにして、複数の周波数のアップのピークからなるピーク群と、複数の周波数のダウンのピークからなるピーク群とがそれぞれ検出される。
【００４８】
次に、物体認識装置１４による物体認識処理について説明する。
【００４９】
図７は、複数の単位角にわたる角度範囲で検出される、アップのピーク群とダウンのピーク群の例を示す図である。図７（Ａ）、（Ｂ）は、いずれも単位角（中心をＣとする扇状のマップの中心角）に対する周波数（半径方向）ごとのピークを示す。ここで、ピークの長さは、レベルの大きさに対応する。なお、「ピーク群」には、単一のピークのみからなる場合も含まれるものとする。
【００５０】
図７（Ａ）は、アップピーク群の例を示す。乗用車など有る程度角度方向のサイズが大きい物体から得られたアップのピーク群ＧＰｕ１（周波数ｆｕ１）と、バイクなど角度方向のサイズが小さい物体から得られたＧＰｕ２（周波数ｆｕ２）、ＧＰｕ３（周波数ｆｕ３）が示される。
【００５１】
図７（Ｂ）は、ダウンピーク群の例を示す。同じく乗用車から検出されるダウンのピーク群ＧＰｄ１（周波数ｆｄ１）と、バイクから検出されるダウンのピーク群ＧＰｄ２（周波数ｆｄ２）、ＧＰｄ３（周波数ｆｄ３）の例が示される。
【００５２】
ここで、同一の物体から検出される、相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群では、ピークのレベルが物体の中心部で極大値を形成する。よって、このことを利用して、物体認識装置１４は、アップのピーク群とダウンのピーク群それぞれから、極大値を形成するピーク群を抽出する。抽出されたピーク群は、１つの物体として認識される。
【００５３】
よって、図７（Ａ）の例では、アップのピーク群ＧＰｕ１、ＧＰｕ２、ＧＰｕ３はいずれも極大値を形成するので、それぞれ物体として認識される。また、図７（Ｂ）の例では、ダウンのピーク群ＧＰｄ１、Ｇｐｄ２、Ｇｐｄ３はいずれも極大値を形成するので、それぞれが物体として認識される。
【００５４】
さらに、物体認識装置１４は、物体として認識したアップのピーク群とダウンのピーク群とを、極大値が形成される角度、または、極大値のレベルなどに基づいて対応付けする。図７（Ａ）、（Ｂ）の例では、アップのピーク群ＧＰｕ１とダウンのピーク群ＧＰｄ１とが、また、アップのピーク群ＧＰｕ２とダウンのピーク群ＧＰｄ２とが、さらに、アップのピーク群ＧＰｕ３とダウンのピーク群ＧＰｄ３とが、極大値が形成される角度と極大値のレベルとが近似しているので、互いに対応付けされる。
【００５５】
これにより、同一の物体から得られた周波数差信号のアップ期間の周波数とダウン期間の周波数とが対応付けられる。よって、物体認識装置１４は、その周波数情報を用いて、物体の相対距離、相対速度を次式により算出する。ここで、ｆｕはアップ期間の周波数、ｆｄはダウン期間の周波数であり、Ｃは光速、ｆｍは三角波の周波数、ｆ０は三角波の中心周波数、ΔＦは三角波の周波数偏移幅である。
【００５６】
Ｒ＝Ｃ・（ｆｕ＋ｆｄ）／（８・ΔＦ・ｆｍ）
Ｖ＝Ｃ・（ｆｄ−ｆｕ）／（４．ｆ０）
また、物体認識装置１４は、極大値が形成される角度からその物体の中心の角度といった物体情報を求める。
【００５７】
ここで、上述した物体認識装置１４の動作を、フローチャート図に従って説明する。
【００５８】
図８は、物体認識装置１４が物体を認識する処理手順を説明するフローチャート図である。物体認識装置１４は、エンコーダ３２からの入力信号に基づきアンテナの指向方向に対応する角度を、単位角ごとに検出する。そして、単位角ごとに、周波数差信号Ｓｂに対しＦＦＴ処理を行い、周波数差信号Ｓｂのアップのピークとダウンのピークを検出する、ピーク検出処理を行う（Ｓ１０）。
【００５９】
角度範囲αにおける全ての単位角でピーク検出処理が終了すると、物体認識装置１４は、アップのピーク群とダウンのピーク群とを抽出する。そして、ピークのレベルが極大値を形成するそれぞれのピーク群を１つの物体として認識する、物体認識処理を行う（Ｓ１２）。
【００６０】
さらに、物体認識装置１４は、物体として認識したアップのピーク群とダウンのピーク群とを対応付けする（Ｓ１４）。そして、アップのピーク群とダウンのピーク群を対応づけた物体について、相対距離、相対速度、物体の中心の角度といった物体情報を算出する（Ｓ１６）。そして、物体情報を車両ＥＣＵ４０に出力する（Ｓ１８）。
【００６１】
ところで、上記手順のうち、手順Ｓ１０のピーク検出処理では、ピーク数の多少にかかわらず、相互に所定の周波数範囲内にあり、かつ極大値を形成するピーク群が物体として認識される。そうすることにより、ピークの数が１本あるいは２本といった小型の物体も検出される。
【００６２】
しかし、レーダ装置１０に外部から電磁波が作用し、これに起因して送受信信号や周波数差信号にノイズが混入すると、ノイズがピークとして検出される場合がある。かかる場合の例を図９に示す。
【００６３】
図９は、アップのピーク群に、ノイズによるピークｎＰ＿１、ｎＰ＿２、…が混在している場合を示す。このとき、ピークｎＰ＿１、ｎＰ＿２のそれぞれは周波数が異なるので、それぞれ単一のピークによるピーク群として検出される。なお、ここでは、周波数が低い順に、ピークｎＰ＿１、ｎＰ＿２、…、とする。
【００６４】
すると、上記のような物体認識処理では、ノイズによるピークｎＰ＿１、ｎＰ＿２、…のそれぞれが、アップのピーク群として取り扱われ、物体として誤認識されてしまう。すると、実在する物体から検出されるダウンのピーク群と誤って対応付けされる。
【００６５】
また、このことは、ダウンのピーク群にノイズによるピークが混入しても同じである。あるいは、アップ、ダウン両方のピーク群にノイズが混入すると、ノイズ同士が対応づけされる場合もある。
【００６６】
こうしたことが生じると、実在の物体に関する物体情報とは異なる角度、相対速度、相対距離を誤って算出してしまい、車両ＥＣＵ４０の誤動作を招くおそれがある。
【００６７】
ところで、ノイズによるピークのレベルは、バイクなどの小型の物体から検出されるピークのレベルより一般に大きい。そこで、このことを利用し、本実施形態における物体認識装置１４は、次のような手順で物体認識を行う。そうすることで、物体の誤認識と、これに伴う上記の事態が回避される。
【００６８】
図１０は、本実施形態における物体認識装置１４の動作手順を説明するフローチャート図である。図１０の手順は、図８の手順Ｓ１０と手順Ｓ１２の間に、物体認識装置１４により実行される。
【００６９】
まず、物体認識装置１４は、相互に所定の周波数範囲内にあるアップのピーク群であって、ピークのレベルが極大値を有するアップのピーク群を抽出する（Ｓ１１０１）。また、物体認識装置１４は、相互に所定の周波数範囲内にあるダウンのピーク群であって、ピークのレベルが極大値を有するピーク群を抽出する（Ｓ１１０２）。
【００７０】
次に、物体認識装置１４は、抽出されたアップのピーク群から、１本のピークにより形成され、かつそのピークのレベルが基準レベル以上のピーク群を抽出する。ここで、「基準ピーク数」は「１」であるが、「２」以上の任意の数を用いてもよい。そのうえで、抽出されたピーク群の数が「１５」以上であるかを判断する（Ｓ１１０３）。
【００７１】
「１５」以上の場合は（ＹＥＳ）、物体認識装置１４は、ダウンのピーク群から、１本のピークにより形成され、かつそのピークのレベルが基準レベル以上のピーク群を抽出する。そのうえで、抽出されたピーク群の数が「１５」以上であるか、否かを判断する（Ｓ１１０４）。そして、「１５」以上の場合は（ＹＥＳ）、物体認識装置１４は、手順Ｓ１１０３、Ｓ１１０４で抽出したピーク群を、物体として認識する対象から削除する（Ｓ１１２０）。
【００７２】
そして、上記手順の後に残ったアップとダウンのピーク群が、手順Ｓ１２において物体として認識される。
【００７３】
上記の手順によれば、ノイズによるピークのレベルは、小型の物体によるピークのレベルより大きいので、ノイズによるピークのレベルより小さく、かつ小型の物体によるピークのレベルより大きいレベルを基準レベルとすることにより、ノイズによるピーク群と小型の物体によるピーク群とを判別できる。また、その際、ノイズによるピーク群と判別されたピーク群の数が「１５」未満であれば、アップとダウンのピーク群同士を対応づけするときに、ノイズによるピーク群が対応づけされる確率は比較的小さい。反対に、ピーク群の数が「１５」以上の場合は、ノイズによるピーク群が対応づけされる確率が比較的大きい。よって、これらを物体として認識するピーク群から削除する。なお、ピーク数の基準値は「１５」以外の数を用いてもよい。
【００７４】
あるいは、かかるピーク本数の条件を設けずに、ピークのレベルによりノイズによるピークを判別し、これを削除する手順とすることも可能である。
【００７５】
さらに、手順Ｓ１１０３またはＳ１１０４のいずれかを省略してもよい。アップまたはダウンのピーク群のいずれかからノイズによるピーク群が削除されれば、ノイズによるピーク群が対応づけされることを回避できる。
【００７６】
このように、本実施形態では、ノイズによるピーク群を削除することで、物体を誤認識することを防ぎ、誤認識に伴う誤動作を回避できる。
【００７７】
以下では、本実施形態における実施例について説明する。
【００７８】
［第１の実施例］
図１１は、本実施形態の第１の実施例における、物体認識装置１４の動作手順を説明するフローチャート図である。図１１の手順は、図１０の手順の変形例である。図１１の手順のうち、図１０の手順と重複する部分には同じ手順番号を付して説明を省略または簡略化し、図１０の手順と異なる手順について説明する。
【００７９】
物体認識装置１４は、手順Ｓ１１０３、Ｓ１１０４でピーク群を抽出した後、タイマが動作中でなければ（Ｓ１１０５のＮＯ）タイマを開始させる（Ｓ１１０７）。タイマが動作中であれば（Ｓ１１０５のＹＥＳ）、予め定めた所定時間（例えば３００ミリ秒）が経過したかを判断する（Ｓ１１０６）。そして、所定時間経過したとき（Ｓ１１０６のＹＥＳ）、つまり、所定時間にわたってノイズによる蓋然性のあるピーク群が検出されたとき、そのピーク群を削除する（Ｓ１１２０）。
【００８０】
このように、ノイズによるピーク群と確認するためのある程度の時間を設けることにより、物体認識装置１４は、より確実にノイズによるピーク群を判別することができる。
【００８１】
［第２の実施例］
レーダ装置外部から電磁波が作用することに起因するノイズは、いわゆる高調波成分としてレーダ信号等に混入する場合がある。その場合、ノイズは、所定周波数の逓倍の周波数として、混入する。すると、図９に示したノイズによるピークｎＰ＿１、ｎＰ＿２、ｎＰ＿３、…、は、ある周波数の逓倍の周波数で検出される。例えば、ピークｎＰ＿１はある周波数ｆｘの１倍、ピークｎＰ＿２はｆｘの２倍、ピークｎＰ＿３はｆｘの３倍、…で検出される。第２の実施例では、このことを利用して、ノイズによるピーク群を判別する。
【００８２】
図１２は、本実施形態の第２の実施例における、物体認識装置１４の動作手順を説明するフローチャート図である。図１２の手順は、図１０の手順の変形例である。図１２の手順のうち、図１０の手順と重複する部分には同じ手順番号を付して説明を省略または簡略化し、図１０の手順と異なる手順について説明する。
【００８３】
物体認識装置１４は、手順Ｓ１１０３、Ｓ１１０４で抽出したピーク群について、各ピーク群の周波数が、ある周波数の逓倍である場合に（Ｓ１１０８）、そのピーク群を削除する（Ｓ１１２０）。ただし、ここで、ある周波数の逓倍は、必ずしも連続した倍数でなくてもよい。
【００８４】
このような判断手順を加えることで、より確実にノイズによるピーク群を判別することができる。よって、小型の物体から得られたピークを誤って削除する可能性を、より小さくすることができる。
【００８５】
なお、ノイズによるピークは、ノイズが混入したときにレーダ信号を送受信したほぼ同一の単位角方向において検出されることを考慮し、手順Ｓ１１０８では、さらに、抽出されたピーク群がほぼ同一の単位角において検出されたことを判断条件として加えてもよい。そうすることで、より精度よくノイズによるピーク群を判別できる。
【００８６】
［第３の実施例］
物体認識装置１４では、受信信号Ｓｒのレベルが計算処理上の上限まで達して飽和状態になると、正確なＦＦＴ結果が得られなくなる。よって、物体認識装置１４は、受信信号Ｓｒの利得が所定レベルの基準利得以上のときには、利得制御部２６に利得制御信号を入力し、受信信号Ｓｒの利得を基準利得未満に減少させる処理を行う。
【００８７】
しかし、このとき、ノイズによるピークのレベルは、受信信号Ｓｒの利得の低下に伴って低下することはない。
【００８８】
第３の実施例では、このことを利用して、ノイズによるピーク群を判別する。
【００８９】
図１３は、本実施形態の第３の実施例における、物体認識装置１４の動作手順を説明するフローチャート図である。図１３の手順は、図１０の手順の変形例である。図１３の手順のうち、図１０の手順と重複する部分には同じ手順番号を付して説明を省略または簡略化し、図１０の手順と異なる手順について説明する。
【００９０】
物体認識装置１４は、手順Ｓ１１０３、Ｓ１１０４でピーク群を抽出した後、受信信号Ｓｒの利得を判定する（Ｓ１１０９）。そして、利得が予め定めたレベルの基準利得より小さければ（Ｓ１１０９のＹＥＳ）、すなわち、受信信号Ｓｒの利得がある程度低下させられていても、手順Ｓ１１０３、Ｓ１１０４で基準レベル以上のピークが抽出されていれば、そのピークはノイズによる蓋然性が大きいと判断できる。よって、物体認識装置１４は、そのピーク群を削除する（Ｓ１１２０）。
【００９１】
また、利得が基準利得以上であれば（Ｓ１１０９のＮＯ）、物体認識装置１４は、利得制御部２６に利得の減少を指示する（Ｓ１１１０）。すなわち、「利得制御処理」を行う。その後、次の処理サイクルで、上記の判定を行う。このとき、前回サイクルにおけるピークのレベルをＲＡＭに記憶しておき、利得が減少された後のピークのレベルと比較し、その変化量が一定以下であれば、ノイズであると判断できる。
【００９２】
このような手順により、物体認識装置１４は、より確実にノイズによるピーク群を判別することができる。よって、小型の物体から得られたピークを誤って削除する可能性を、より小さくすることができる。
【００９３】
[第４の実施例]
物体認識装置１４は、定期的に、変調信号生成部１６による三角波状の周波数変調信号の生成を中止させ、ＶＣＯ１８に一定の周波数のレーダ信号を生成させる処理を行う。そうすることで、路面等から反射されるレーダ信号のドップラ周波数を検出し、これを監視することでレーダ装置の異常検出を行う。
【００９４】
ここで、ＦＭ−ＣＷ方式に従って三角波状の周波数変調をレーダ信号に施す動作モードをＦＭ−ＣＷモードといい、これに対し、レーダ信号に周波数変調を施さず、したがって、一定周波数のレーダ信号が送信される動作モードをＣＷ（Continuous Wave）モードという。
【００９５】
ところで、ＣＷモードのときに物体から検出される周波数差信号をＦＦＴ処理すると、物体の相対速度に対応したドップラ周波数のピークが検出される。ここで、図１４（Ａ）に、同一の物体からＦＭ−ＣＷモードのときに検出されるピーク群ｆＧＰ（アップのピークを例とする）を示し、図１４（Ｂ）に、ＣＷモードのときに検出されるピーク群ｃＧＰを示す。
【００９６】
すると、ピーク群ｆＧＰとピーク群ｃＧＰとは、それぞれ異なる周波数で検出される。すなわち、ピーク群ｆＧＰは、相対距離に応じた時間的遅延と相対速度に応じたドップラ周波数とを反映した送受信信号の周波数差に、ピーク群ｃＧＰは相対速度に応じたドップラ周波数に対応する。
【００９７】
ここで、ＦＭ−ＣＷモードのときに、ピーク群ｆＧＰの周波数ｆｕ１１と近似する周波数のノイズによるピークｎＰ＿１、２、…が検出された場合に、同じ物体をＣＷモードで検出すると、物体によるピーク群ｃＧＰは、ＦＭ−ＣＷモードのときと比べて周波数がｆｃまでシフトするが、ノイズによるピークｎＰ＿１、２、…の周波数はシフトしない。すなわち、ノイズによるピークをより確実に判別することが可能になる。
第４の実施例では、このことを利用し、ノイズによるピーク群を判別する。
【００９８】
図１５は、本実施形態の第４の実施例における、物体認識装置１４の動作手順を説明するフローチャート図である。図１５の手順は、図１０の手順の変形例である。図１５の手順のうち、図１０の手順と重複する部分には同じ手順番号を付して説明を省略または簡略化し、図１０の手順と異なる手順について説明する。
【００９９】
物体認識装置１４は、まず、モードの判定を行い（Ｓ１１００）、ＦＭ−ＣＷモードのときに、手順Ｓ１１０３、Ｓ１１０４でピーク群が抽出された場合は、ＣＷモードへの切替を変調信号生成部１６に指示する（Ｓ１１１１）。すなわち、「周波数変調制御処理」を行う。
【０１００】
すると、次の処理サイクルは、ＣＷモードであるので（Ｓ１１００）、物体認識装置１４は、相互に所定の周波数範囲内にあるピーク群を抽出し、そのなかから、ピークのレベルが極大値を有するピーク群を抽出する（Ｓ１１１２）。そして、物体認識装置１４は、そのピーク群から、１本のピークにより形成され、かつそのピークのレベルが基準値以上のピーク群を抽出し、抽出されたピーク群の数が「１５」以上であるか、否かを判断する（Ｓ１１１３）。「１５」以上の場合は（ＹＥＳ）、物体認識装置１４は、これらを削除する（Ｓ１１１４）。このとき、前回サイクルでのピーク群の周波数を記憶しておき、周波数変調を中止した後の周波数と比較して、一定の誤差範囲であれば、ノイズであると判断できる。
【０１０１】
そして、物体認識装置１４は、変調信号生成部１６に対しＦＭ−ＣＷモードへの切替を指示して（Ｓ１１１５）、処理を終了する。
【０１０２】
このような手順により、物体認識装置１４は、より確実にノイズによるピーク群を判別することができる。よって、小型の物体から得られたピークを誤って削除する可能性を、より小さくすることができる。
【０１０３】
[第５の実施例]
ノイズによるピークは、図９に示したように、異なる周波数に対応して検出される場合のほかに、ピークのレベルが基準レベルを超えており、かつ相互に所定の周波数範囲内のピークとして検出される場合がある。この場合、ノイズによるピークはほぼ同一レベルであり、かつ、角度範囲の広範囲において検出される。第５の実施例では、このことに着目して、ノイズによるピーク群を判別する。
【０１０４】
図１６は、本実施形態の第５の実施例における、物体認識装置１４の動作手順を説明するフローチャート図である。図１６の手順は、図１０の手順の変形例として、または図１０の手順の一部として実行される。図１０の手順の一部として実行される場合、例えば、図１０の手順Ｓ１１０１の前、または、手順Ｓ１１０４とＳ１１２０の間に実行される。
【０１０５】
物体認識装置１４は、相互に所定の周波数範囲内で且つ１５本以上の、ほぼ同一レベルのアップのピーク群を抽出する（Ｓ１１０３ｂ）。また、相互に所定の周波数範囲内で且つ１５本以上の、ほぼ同一レベルのダウンのピーク群を抽出する（Ｓ１１０４ｂ）。そして、物体認識装置１４は、手順Ｓ１１０３ｂ、Ｓ１１０４ｂで抽出したピーク群を削除する（Ｓ１１２０ｂ）。
【０１０６】
このような手順により、物体認識装置１４は、ノイズによるピークを物体から検出されるピークと判別することができる。なお、ピークの本数の基準は「１５」以外にも、任意に設定可能である。また、ほぼ同一レベルと判断するときのピーク間のレベル差に対する許容範囲も、任意に設定できる。
【０１０７】
なお、上述した第１〜第５までの実施例は、これらのいずれか複数を組み合わせて実行することも可能である。
【０１０８】
また、以上説明した実施の形態は、レーダ装置１０が、車両の前方だけでなく、後方や側方を監視するレーダ装置として用いられる場合においても適用可能である。また、ＦＭ−ＣＷ方式だけでなく、その他の変調方式を採用するレーダ装置においても、単位角ごとに周波数差信号のピークを検出し、相互に所定の周波数範囲内にあり、かつ極大値を形成するピーク群を物体として認識する物体認識装置に、本実施形態は適用できる。
【０１０９】
以上説明したとおり、本実施形態によれば、レーダ装置外部から電磁波が作用することに起因するノイズがレーダ信号等に混入した場合でも、物体認識装置による物体の誤認識を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】本実施形態におけるレーダ装置の使用状況を説明する図である。
【図２】本実施形態におけるレーダ装置の構成例を説明する図である。
【図３】レーダ装置１０の送信動作を説明する図である。
【図４】時間に対する送信号の周波数変化とアンテナ１２の角度について説明する図である。
【図５】送受信信号とその周波数差信号の、時間に対する周波数変化を説明する図である。
【図６】単位角ごとの周波数差信号Ｓｂに対するＦＦＴ処理結果の一例を示す図である。
【図７】複数の単位角で検出される同一周波数のアップのピーク群とダウンのピーク群の例を示す図である。
【図８】物体認識装置１４が物体を認識する処理手順を説明するフローチャート図である。
【図９】ノイズによるピークの例を示す図である。
【図１０】本実施形態における物体認識装置１４の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図１１】本実施形態の第１の実施例における、物体認識装置１４の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図１２】本実施形態の第２の実施例における、物体認識装置１４の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図１３】本実施形態の第３の実施例における、物体認識装置１４の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図１４】同一の物体からＦＭ−ＣＷモードのときに検出されるピーク群とＣＷモードのときに検出されるピーク群の例を示す図である。
【図１５】本実施形態の第４の実施例における、物体認識装置１４の動作手順を説明するフローチャート図である。
【図１６】本実施形態の第５の実施例における、物体認識装置１４の動作手順を説明するフローチャート図である。
【符号の説明】
【０１１１】
１０：レーダ装置、１１：送受信部、１２：アンテナ、１３：アンテナ駆動部、１４：物体認識装置
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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