(57)【要約】  点と見なせない任意の物体のより高精度な追尾を実現する。  追尾装置は、所定の観測者の周囲に存在する物体上の点である物点に関する情報であって、物点の位置を示す情報と、物点の速度を示す情報とを含む物点情報を取得する物点情報取得部と、物点情報に基づき、物点と関連付けられる物体を検出するとともに、検出済みの物体の寸法を利用して異なる時点に検出された物点を同じ物体に関連付けることにより、物体の検出時刻ごとの所属物点を定める関連付け部とを備える。
2020152816.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の観測者の周囲に存在する物体上の点である物点に関する情報であって、前記物点の位置を示す情報と、前記物点の速度を示す情報とを含む物点情報を取得する物点情報取得部と、
前記物点情報に基づき、前記物点と関連付けられる前記物体を検出するとともに、検出済みの前記物体の寸法を利用して異なる時点に検出された前記物点を同じ物体と関連付けることにより、前記物体の検出時刻ごとの所属物点を定める関連付け部とを備える
ことを特徴とする追尾装置。
【請求項２】
前記関連付け部は、第１の時点に検出された前記物点に対して、前記第１の時点とは異なる時点において検出済みの前記物体の寸法および運動状態を利用して、検出済みの前記物体が前記第１の時点において存在すると予測される位置の範囲である関連付け範囲を決定し、前記関連付け範囲に基づいて、前記第１の時点に検出された物点と、前記物点とは異なる時点に検出された他の物点とを同じ物体に関連付ける
請求項１に記載の追尾装置。
【請求項３】
検出済みの前記物体の寸法を推定する寸法推定部を備え、
前記寸法推定部は、検出済みの前記物体について、各検出時刻における前記物体の位置から各所属物点の位置までの距離を求め、前記距離に基づいて前記物体の寸法を推定する
請求項１または２に記載の追尾装置。
【請求項４】
前記関連付けの結果示される前記物点と前記物体との対応関係に基づいて、検出済みの前記物体の運動状態であって前記物体の位置を含む運動状態を推定する運動状態推定部を備える
請求項１から３のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項５】
前記運動状態推定部は、新たに前記物点が検出されると、前記物点と関連付けられた前記物体の少なくとも最新の検出時刻における運動状態を推定する
請求項４に記載の追尾装置。
【請求項６】
前記運動状態推定部は、任意のタイミングで、検出済みの前記物体の各検出時刻における運動状態を推定する
請求項４または５に記載の追尾装置。
【請求項７】
前記運動状態推定部は、推定対象とされる時点からみて未来の時点に相当する検出時刻における前記物体の情報を利用して、検出済みの前記物体の運動状態を推定する
請求項４から６のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項８】
前記運動状態推定部は、運動状態の推移が平滑化されるように、検出済みの前記物体の運動状態を推定する
請求項４から７のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項９】
前記運動状態推定部は、検出済みの前記物体の寸法を利用して、前記運動状態を推定する
請求項４から８のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１０】
前記運動状態推定部は、前記寸法以下の位置ずれを許容して、運動状態を推定する
請求項９に記載の追尾装置。
【請求項１１】
前記運動状態推定部は、第１の時点の運動状態を推定する処理で、前記第１の時点の所属物点の情報と、前記第１の時点とは異なる第２の時点の運動状態の推定値およびその誤差共分散行列とに基づいて、前記第１の時点の運動状態の推定値およびその誤差共分散行列を算出する
請求項４から１０のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１２】
前記運動状態推定部は、最新の検出時刻における第１の推定値およびその誤差共分散行列を、前記最新の検出時刻における第２の推定値およびその誤差共分散行列とし、最新の検出時刻を前記第１の時点とし、かつ前記第１の時点に対して直近の過去の検出時刻を第２の時点として、前記第１の時点における前記第２の推定値およびその誤差共分散行列と、前記第２の時点における第１の推定値およびその誤差共分散行列とに基づいて、平滑化された前記第２の時点における第２の推定値およびその誤差共分散行列を算出する処理を、前記第１の時点とする検出時刻を過去に遡りながら順次実行し、その結果算出された各検出時刻における前記第２の推定値を、各検出時刻における運動状態の推定値とする
請求項１１に記載の追尾装置。
【請求項１３】
前記観測者の周囲を撮影した画像を取得する画像取得部と、
前記画像から前記観測者の周囲の物体を認識するとともに、前記物体の属性を判定する属性判定部と、
前記画像から認識された前記物体とその属性とに基づいて、前記物点情報に基づき検出された前記物体を分割または統合する関連付け評価部とを備える
請求項１から１２のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１４】
検出済みの前記物体に関する情報であって、前記物体の検出時刻ごとの所属物点を示す情報と、前記物体の検出時刻ごとの運動状態を示す情報とを含む物体情報を記憶する記憶部と、
前記物体情報に基づいて、検出済みの前記物体の検出時刻ごとの位置または移動の軌跡を含む追尾結果を表示する表示部とを備える
請求項１から１３のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１５】
前記物体情報は、検出済みの前記物体の寸法を示す情報を含み、
前記表示部は、検出済みの前記物体の寸法を含む追尾結果を表示する
請求項１４に記載の追尾装置。
【請求項１６】
前記所定の観測者は自装置または自装置が搭載された車両であって、
周囲に存在する物点の位置および速度を計測する計測装置を備え、
前記物点情報は、前記計測装置によって計測された前記物点の位置を示す情報と、前記物点の速度を示す情報とを含む
請求項１から１５のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１７】
所定の観測者の周囲に存在する物体上の点である物点に関する情報であって、前記物点の位置を示す情報と、前記物点の速度を示す情報とを含む物点情報を取得するステップと、
前記物点情報に基づき、前記物点と関連付けられる前記物体を検出するとともに、検出済みの前記物体の寸法を利用して異なる時点に検出された前記物点を同じ物体に関連付けることにより、前記物体の検出時刻ごとの所属物点を定めるステップとを含む
ことを特徴とする追尾方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体を検出して追尾する追尾装置および追尾方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電磁波を送信し、その反射波を受信して自車両の周囲に存在する物体を検出する車載レーダーが知られている。車載レーダーが検出する周囲物体は、例えば、自車両の周囲に存在する他車両（自転車およびバイクを含む）、人物、その他の障害物である。【０００３】
自車両と周囲物体との距離が近い場合、周囲物体は、レーダー上で点と見なせない物体となる。点と見なせない物体を検出する技術に関して、特許文献１には、レーダーを用いて物体上の点を反射点として検出し、検出された反射点のばらつきから他車両のサイズを推定する技術が記載されている。また、特許文献２には、１回の検出処理で検出される複数の反射波データをセグメントにグルーピングした上で、今回の検出処理で得られたセグメントと過去の検出処理で得られたセグメントの同一性を判別して、車両の識別情報とともに他車両を検出する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−２０１２号公報
【特許文献２】特開２０１０−２６６２２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
課題は、点と見なせない任意の物体を精度よく追尾できないことである。例えば、点と見なせない物体を追尾対象とした場合、１回の検出処理で１つの物体から複数の物点（object-point）が検出される場合がある。ここで、物点とは、物体上の任意の点である。なお、レーダー技術を利用して検出される反射点は物点の一例である。同一時刻に１つの物体から複数の物点が検出された場合に、検出された複数の物点の各々を本体とされる物体と適切に関連付けることができないと、物体の数および各物体の位置を正しく把握できない、複数の物体が近接する場合に各物体を適切に分離できないなどの問題が生じる。【０００６】
また、例えば、点と見なせない物体を追尾対象とした場合、自車両と周囲物体の位置関係の変化等により、検出処理を行う度に、検出される物点の物体内での位置が変化する場合がある。そのような場合に、物点の物体内の移動を認識できないと、該移動を物点の位置の検出誤差として処理したり、本体とされる物体の移動として処理したりするなど誤った処理をする問題がある。そのような誤った処理がされると、当然、物体の位置精度および分離性能の低下を招く。【０００７】
これら２つの現象（１つの物体から複数の物点が検出されること、および１つの物体内で検出される物点の位置が変化すること）は同時に生じうるために、物点と物体の関連付けをより困難にし、物体の位置精度および分離性能を低下させる大きな要因となっていた。【０００８】
なお、特許文献１に記載の方法は、反射点の検出位置にばらつきが生じることを前提に、該ばらつきを利用して物体のサイズを推定している。しかし、特許文献１では、その前段階で必要とされる物点と物体の関連付けを、物体の位置精度および分離性能を低下させる要因がある中でいかに適切に行うかについて何ら考慮されていない。例えば、近接する複数の物体から検出位置のばらつきを有する複数の反射点が検出された場合、特許文献１に記載の方法では十分な分離性能が得られず、物体を正しく同定できない。物体を正しく同定できないと、物体の位置を継続して推定することで実現される追尾を精度よく行うことができない。【０００９】
また、特許文献２に記載の方法は、１つの物体から複数の反射点が検出されることを前提に、１回の検出処理で検出される複数の反射波データを、その中の代表の位置に対して設定されたセグメント範囲に基づきセグメントにグループ分けしている。なお、セグメント範囲として、予め決定された範囲以外に、自車両の走行環境に応じて決定された範囲を用いる例が示されている。しかし、特許文献２に記載の方法は、各回の検出結果をグループ分けした後に、セグメント単位で同一性を判断することで、グループ同士を関連付けている。そこには、任意の物体が周囲にある環境下で、それら物体内の位置にばらつきをもって検出される複数の反射波データをいかに適切にグループ分けするか、またそのようなばらつきを有する反射波データを含むグループ同士で同一性判定を行うかについて何ら考慮されていない。例えば、近接する複数の物体から物体内での検出位置にばらつきを有する複数の反射波データが検出された場合、特許文献２に記載の方法も十分な分離性能が得られず、物体を正しく同定できない。【００１０】
点と見なせない任意の物体を精度よく追尾するためには、上述したような現象が生じる状況下でも、同一時刻において検出された物点同士を適切に同じ物体と関連付けるとともに、時系列方向において異なる物点同士を適切に同じ物体と関連付ける必要がある。しかし、特許文献１，２は、このような２種類の関連付けを上記状況下でも適切に行う方法については開示していない。【００１１】
本発明は、上述した課題に鑑みて、点と見なせない任意の物体の追尾をより高精度に実現できる追尾装置および追尾方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明による追尾装置は、所定の観測者の周囲の物体上の点である物点に関する情報であって、物点の位置を示す情報と、物点の速度を示す情報とを含む物点情報を取得する物点情報取得部と、物点情報に基づき、物点と関連付けられる物体を検出するとともに、検出済みの物体の寸法を利用して異なる時点に検出された物点を同じ物体と関連付けることにより物体の検出時刻ごとの所属物点を定める関連付け部とを備えることを特徴とする。【００１３】
また、本発明による追尾方法は、所定の観測者の周囲の物体上の点である物点に関する情報であって、物点の位置を示す情報と、物点の速度を示す情報とを含む物点情報を取得するステップと、物点情報に基づき、物点と関連付けられる物体を検出するとともに、検出済みの物体の寸法を利用して異なる時点に検出された物点を同じ物体に関連付けることにより物体の検出時刻ごとの所属物点を定めるステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、点と見なせない任意の物体の追尾をより高精度に実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施の形態１に係る追尾装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】物点情報の例を示す説明図である。
【図３】関連付け処理のより詳細な処理フローの例を示すフローチャートである。
【図４】物体情報の例を示す説明図である。
【図５】実施の形態１に係る追尾装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】追尾方法の概略を示す説明図である。
【図７】追尾方法の概略を示す説明図である。
【図８】実施の形態２に係る追尾装置の構成例を示すブロック図である。
【図９】追尾装置のハードウェア構成の例を示す構成図である。
【図１０】信号処理部のハードウェア構成の例を示す構成図である。
【図１１】実施の形態２に係る追尾装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】実施の形態３に係る追尾装置の構成例を示すブロック図である。
【図１３】実施の形態３に係る追尾装置のハードウェア構成の例を示す構成図である。
【図１４】実施の形態３に係る追尾装置の動作の一例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】
【００１６】
実施の形態１．
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施の形態１に係る追尾装置１０の構成例を示すブロック図である。図１に示す追尾装置１０は、追尾部１５と、情報記憶部１６と、表示部１７とを備える。なお、図１には、追尾装置１０と接続される計測装置１８も併せて示している。以下、追尾装置１０と計測装置１８とを含むシステムを追尾システム１００と呼ぶ場合がある。なお、追尾システム１００において、追尾装置１０の機能と計測装置１８の機能とが１つの装置に具備されていてもよく、その場合は該装置を追尾装置１０と呼ぶ。
【００１７】
本実施の形態では、追尾対象の物体として、大きさを無視できない移動体を想定している。したがって、検出された物体の属性には寸法（size）の項目が含まれる。なお、このことは、実際に点と見なせるほど小さい物体の寸法を点程度の値に設定すること、および寸法推定に必要な情報が得られない物体の寸法に不明な旨を付すことを否定するものではない。
【００１８】
計測装置１８は、所定の観測者の周囲に存在する物点の位置および速度を計測する装置である。計測装置１８は、例えば、レーダー技術を利用して自装置から所定の範囲内に存在する物点の位置およびその物点の速度を計測してその結果を出力する計測装置であってもよい。その場合、所定の観測者は、当該計測装置１８または当該計測装置１８を搭載した上位装置（車両等）とされる。本実施の形態において、計測装置１８における物点の位置および速度の計測方法は特に限定されない。
【００１９】
追尾部１５は、計測装置１８による物点の位置および速度の計測結果を示す物点情報を取得して、取得された物点情報に基づき、所定の観測者の周囲の物体を検出して、その後追尾する追尾処理を行う処理部である。本例において、追尾部１５は、物点情報取得部１１と、関連付け部１２と、運動状態推定部１３と、寸法推定部１４とを含む。
【００２０】
物点情報取得部１１は、物点情報を取得する。物点情報取得部１１は、例えば、計測装置１８が計測を行うごとにその結果を示す物点情報を取得してもよいし、追尾に即時性が要求されない場合は複数回の計測結果をまとめた物点情報を取得してもよい。物点情報取得部１１が取得した物点情報は、情報記憶部１６に記憶される。
【００２１】
物点情報取得部１１は、取得した物点情報を追尾装置１０内で処理しやすいデータ構造およびデータ形式に変換した上で、情報記憶部１６に記憶してもよい。ここで、データ構造の変換には、要素の削除および追加が含まれる。一例として、物点情報取得部１１は、取得した物点情報に、各物点の識別子や、物点情報の取得時刻を付した上で、情報記憶部１６に記憶してもよい。その際、各物点の識別子に取得時刻を示す情報を含ませることも可能である。取得時刻は、物点情報に各物点の検出時刻を示す情報が含まれていない場合に、検出時刻の代わりとして使用できる。ただし、複数回の検出結果をまとめた物点情報を取得する場合は、該物点情報に各物点の検出時刻を示す情報が含まれているものとする。
【００２２】
物点情報は、検出された各物点について、位置および速度の情報を含む。ここで、物点の位置は、絶対位置に限らず、観測者に対する相対位置でもよい。また、物点の速度は、絶対速度に限らず、観測者に対する相対速度または視線速度でもよい。
【００２３】
物点情報取得部１１は、例えば、物点の位置を示す情報として、観測者の位置を原点とする座標系における物点までの距離および方位を示す情報を含む物点情報を取得する。この場合に、物点情報取得部１１は、取得した距離および方位を示す情報から物点の相対位置を算出してもよい。そして、物点情報取得部１１は、算出した相対位置を示す情報を含む物点情報を情報記憶部１６に記憶してもよい。
【００２４】
図２は、情報記憶部１６に記憶される物点情報の例を示す説明図である。図２に示す例では、情報記憶部１６は、検出時刻に対応づけて、その検出時刻に検出された物点の識別子、位置および速度の情報を含む物点情報を記憶する。以下、検出時刻をｔ、物点の識別子をｐｉｄ、物点の位置（検出位置）をｄｐ、物体の速度（検出速度）をｄｖと表す場合がある。
【００２５】
計測装置１８によってある物点の位置および速度が計測されると、その検出時刻において、その物点が属する物体（より具体的には、そのうちのある部位）が少なくともその位置に存在し、かつその位置においてその速度を有していたことがわかる。したがって、計測装置１８の計測処理は物体の検出処理でもある。ただし、物点はあくまで物体上の任意の点でしかないため、物点を個々に検出するだけでは、その物点が属する物体全体としての位置およびその変化並びに寸法を把握できない。以下、計測装置１８による計測処理を「物体全体の検出処理」と区別するために、「物点検出処理」と呼ぶ場合がある。
【００２６】
本実施の形態では、検出された各物点と関連付けられる物体を検出するだけでなく、異なる時点に検出された物点をその所属先物体の同一性に基づき同じ物体と関連付けることにより、検出済みの物体について検出時刻ごとの所属物点を定める。そして、このような関連付けの結果示される物点と物体との対応関係（より具体的には、検出済みの物体の検出時刻ごとの所属物点の情報）を利用して、一度検出された物体について、その位置を含む運動状態および寸法の高精度の推定を可能にする。以下、ある物体に対してその物体に属する物点を「所属物点」と呼ぶ場合がある。また、ある物点に対してその物点が属する物体を「所属先物体」と呼ぶ場合がある。
【００２７】
なお、複数の時点にまたがる物点同士の所属先物体の同一性判定において、判定対象とする一方の物体を、所属先が未知の物点のみが属すると仮定した仮の物体とすることも可能である。換言すると、同一性判定における所属先物体は、判定時点において検出済みの物体に限定されない。例えば、新たに検出された物点に対して検出済みの物体との間で同一性判定を行った結果、いずれの物体とも異なると判定された場合、該物点の所属先物体として新たな物体が定義される。このように、物点と物体の関連付け処理は、物点の所属先物体の決定処理ということもできる。
【００２８】
なお、物点と物体の関連付け結果（所属関係）は固定的なものではなく、変更される場合もある。また、同じ時刻に検出された複数の物点が同じ１つの物体に関連付けられる場合もある。なお、その場合において、その物体の所属物点としてそれら複数の物点を統合した新たな物点（代表物点）を定義することも可能である。
【００２９】
本実施の形態において、物体は、一次元の領域（線）、二次元の領域（面）または三次元の領域（立体）として表現されうる。したがって、物体の位置（推定位置）を示す情報は、線、面または立体としての物体の位置を特定可能な情報であると好ましい。また、物体の寸法を示す情報は、線、面または立体としての物体の寸法を特定可能な情報であると好ましい。
【００３０】
物体の位置を示す情報は、例えば、所定の２次元座標系または３次元座標系の位置を示す情報であってもよい。ここで、位置は、代表位置（代表点の位置）でもよい。その場合、線、面または立体としての物体の位置（物体の占有場所）は、物体の代表位置と寸法とを用いて表現される。
【００３１】
物体の寸法を示す情報は、例えば、所定の２次元座標系または３次元座標系の領域、もしくはそれら座標系の各軸上での長さを示す情報であってもよい。ここで、長さを示す情報は、全長値でもよいし、代表位置に対するオフセットでもよい。また、領域を示す情報は、外縁の位置を示す情報の集合または外縁の辺の長さを示す情報の集合でもよい。
【００３２】
なお、物体の寸法を示す情報は、予め定められた物体形状に対応した値でもよい。例えば、追尾装置１０は、表示上の物体形状（直線状、矩形状または立方体形状等）を予め定めておき、該物体形状を所定の座標系で表現したものを物体の寸法として用いることも可能である。物体形状は１つに限定されず、複数パターンを定めることも可能である。なお、追尾装置１０は、寸法の推定結果に応じて物体形状を定めることも可能である。例えば、直交する３方向に広がりを有する寸法が推定された場合は立方体形状としてもよい。また、例えば、直交する２方向にのみ広がりを有する寸法が推定された場合は、面形状としてもよい。また、例えば、一方向にのみ広がりを有する寸法が推定された場合は線形状としてもよい。そして、上記以外の場合は点形状としてもよい。
【００３３】
関連付け部１２は、物点と物体を関連付ける関連付け処理を行う。関連付け部１２は、取得された物点情報に基づいて、物点と物体を関連付ける。その際、関連付け部１２は、検出済みの物体の情報を利用して、異なる時点に検出された物点を同じ物体に関連付ける。関連付け部１２は、例えば、２つの時点で物点が検出された場合、一方の時点に検出された物点の所属先物体の情報（寸法を含む）を利用して、他方の時点に検出された物点をその所属先物体に関連付けてもよい。これにより、一方の時点において検出された物点（検出済みの物体の所属物点）と、他方の時点に検出された物点とがそれぞれ同じ１つの物体に関連付けられる。ここで、所属先物体の情報は、関連付けの対象とされる他方の時点に対して直近の過去の時点における該物体の運動状態と、該物体の最新の寸法とであってもよい。なお、最新の寸法は、上記の２つの時点に関わらず、関連付け処理を行う時点において最新の推定値とされる寸法であってもよい。
【００３４】
関連付け部１２は、例えば、第１の時点において検出された物点を対象物点とし、第１の時点とは異なる第２の時点において検出済みの物体を判定物体として、対象物点の所属先物体が判定物体と同一か否かを判定することにより、対象物点を判定物体と関連付けてもよい。その場合において、関連付け部１２は、例えば、対象物点の所属先物体と判定物体とが同一と判定された場合、対象物点と判定物体とを対応付けて情報記憶部１６に記憶する。例えば、関連付け部１２は、対象物点の情報を、判定物体の判定時点における所属物点の情報として情報記憶部１６に記憶してもよい。これにより、対象物点と、判定物体の第１の時点以外の時点における所属物点とが、同一の判定物体の所属物点として関連付けられる。
【００３５】
また、関連付け部１２は、ある対象物点に対して判定物体とされるすべての物体との間で同一性判定を行った結果、いずれの物体とも同一でないと判定された場合、該対象物点の所属先物体として新たな物体を定義して、対象物点とその新たな物体とを関連付けてもよい。その場合、この時点において、対象物点はいずれの物点とも関連付けられないが、時を経て新たに物点が検出されれば、その時点の物点と関連付けられうる。
【００３６】
関連付け処理のタイミングとして、関連付け部１２は、新たな物点が検出されると、検出された物点を対象物点として関連付け処理を行ってもよい。その場合において、関連付け部１２は、対象物点の所属先物体が、対象物点の検出時刻である第１の時点よりも過去の時点である第２の時点において検出済みの物体（判定物体）と同一か否かを判定してもよい。なお、本例は、第１の時点が最新の時点であり、第２の時点が過去の時点であるが、第１の時点および第２の時点はこの限りではない。以下、関連付け処理において、同一性の判定対象とされる物点（対象物点）の検出時刻に相当する第１の時点を「判定時点」といい、対象物点との間で同一性を判定される判定物体の運動状態の参照先に相当する第２の時点を「参照時点」という場合がある。
【００３７】
関連付け部１２は、所属先物体の同一性を判定する際に、それら物体について現時点（実際に処理を行う時点）までに得られた情報を利用できる。例えば、判定対象の一方の物体の情報として、該物体の最新の検出時刻までの所属物点の情報（位置および速度等）を利用できる。また、例えば、判定対象の一方の物体の情報として、該物体の最新の検出時刻までの運動状態（位置、速度および加速度等）および寸法を利用できる。例えば、所属物点の情報および物体の運動状態として、対象とした時点（上記の判定時点または参照時点）の情報だけでなく、他の時点の情報を利用できる。また、物体の寸法として、後述する寸法推定部１４によって推定された寸法を利用できる。なお、寸法についても、対象とした時点において推定された寸法に限らず、他の時点において推定された寸法を利用できる。
【００３８】
関連付け部１２は、このような情報に基づき、判定物体の任意の部位が、判定時点において対象物点の位置に存在する蓋然性が高いと判断される場合に、対象物点の所属先物体と判定物体とは同一物体であると判定してもよい。
【００３９】
図３は、関連付け部１２による関連付け処理のより詳細な処理フローの一例を示すフローチャートである。図３に示す例では、まず、関連付け部１２は、ある対象物点に対して、所属先物体の同一性判定の対象とする物体（判定物体）を１つ選択する（ステップＳ１０１）。判定物体は、例えば、対象物点の検出時刻に相当する第１の時点（判定時点）よりも過去の所定期間内において検出済みの物体のいずれかであってもよい。その場合において、参照時点は、判定物体の検出時刻において判定時点より過去の直近の検出時刻とされる。
【００４０】
次に、関連付け部１２は、判定物体の運動状態（少なくとも位置と速度とを含む）と判定物体の寸法とに基づいて、判定物体が判定時点において存在すると予測される位置の範囲を関連付け範囲として決定する（ステップＳ１０２）。例えば、関連付け部１２は、少なくとも判定物体の寸法に基づいて、関連付け範囲の大きさを決定するとともに、判定物体の少なくとも参照時点における運動状態に基づいて、関連付け範囲の中心位置を決定してもよい。
【００４１】
関連付け範囲を決定すると、関連付け部１２は、判定時点において対象物点が関連付け範囲内に存在しているか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
【００４２】
対象物点が関連付け範囲内に存在している場合（ステップＳ１０３のＹｅｓ）、関連付け部１２は、対象物点の所属先物体と判定物体とは同一の物体であるとして、対象物点を判定物体の判定時点における所属物点の１つとする（ステップＳ１０４、Ｓ１０５）。関連付け部１２は、例えば、対象物点の情報を、判定物体の判定時点における所属物点の１つとして情報記憶部１６に記憶する。
【００４３】
一方、対象物点が関連付け範囲内に存在していない場合（ステップＳ１０３のＮｏ）、関連付け部１２は、対象物点の所属先物体と判定物体は非同一の物体であるとして、対象物点を判定物体の判定時点における所属物点から除外する（ステップＳ１０６，Ｓ１０７）。関連付け部１２は、例えば、判定物体の判定時点における所属物点の１つとして対象物点の情報が情報記憶部１６に記憶されている場合、その情報を削除してもよい。
【００４４】
このような関連付け処理を、１つの対象物点につき、判定物体として選択されうるすべての物体に対して行う。例えば、関連付け部１２は、対象物点に対して、すべての判定物体との間で同一性判定を行ったか否かを判定する（ステップＳ１０８）。すべての判定物体との間で同一性判定が完了すると、当該対象物点に対する関連付け処理を終了する（ステップＳ１０８のＹｅｓ）。すべての判定物体との間で同一性判定が完了していなければ（ステップＳ１０８のＮｏ）、ステップＳ１０１に戻って新たな判定物体を選択すればよい。なお、上記の例は、１つの対象物点に着目した場合の関連付け処理の例であるが、関連付け処理では、例えば、所定期間内において検出されたすべての物体を判定物体として、各判定物体が判定時点において存在すると予測される位置の範囲を関連付け範囲として決定し、それらの範囲内に、判定時点に検出された物点が含まれるか否かを判定することで、判定時点に検出された各物点の所属先物体を決定してもよい。
【００４５】
なお、このような関連付け処理の結果、１つの物点が複数の物体の所属物点であると判定されることもありうる。そのような場合、関連付け部１２は、それらすべての物体（所属先候補の物体）を対象物点の所属先物体としてもよいし、所定の条件に基づいてそれら物体のうちの一部の物体またはいずれか１つの物体を所属先物体としてもよい。複数の所属先候補の物体の中から所属先物体を決定する方法としては、例えば、対象物点の速度の情報をさらに利用して、所属先候補の物体と対象物点との間で判定時点における運動状態の類似度を算出し、その類似に基づき、決定する方法が挙げられる。
【００４６】
なお、関連付け部１２は、関連付け処理で、ある対象物点の所属先物体がいずれの判定物体とも同一でないと判定された場合、新たな物体を定義して、対象物点をその物体の判定時点における所属物点の１つとしてもよい。このとき、関連付け部１２は、当該物体の寸法として、予め定められた寸法（初期値）を設定してもよい。
【００４７】
関連付け部１２による関連付け処理の結果は、例えば、情報記憶部１６に記憶される物体情報に反映される。物体情報は、例えば、検出された物体ごとに、識別子と、寸法と、所属物点の履歴と、運動状態の履歴とを含む情報であってもよい。以下、ある項目（item/items）について履歴といった場合、少なくとも１つの時点におけるその項目の情報を含むものとする。なお、履歴は、２以上の時点におけるその項目の情報を含んでいてもよい。
【００４８】
所属物点の履歴は、例えば、検出時刻ごとの所属物点の情報であってもよい。また、運動状態の履歴は、検出時刻ごとの運動状態の情報であってもよい。また、所属物点の情報は、例えば、該当する物点の識別子など、物点情報への参照であってもよい。ここで、物体の検出時刻は、その物体の所属物点の検出時刻としてもよい。なお、その物体の所属物点が検出されない場合であっても、所定の追尾条件を満たしている間はその物体が観測者の周囲に存在しているとみなすことも可能である。その場合、その物体の所属物点が検出されていない場合であっても、物点検出処理により他の物点が検出されている間、その物点検出処理が行われた時刻（他の物点の検出時刻）を、各物体の検出時刻としてもよい。なお、その場合においても、その前後の時点における所属物点の情報等から当該検出時刻における運動状態が推定できた場合には、運動状態の履歴として当該検出時刻における運動状態の情報を登録してもよい。
【００４９】
所属物点および運動状態の履歴は、例えば、その物体の追尾中の間すなわちその物体が追尾条件を満たさなくなるまでの間、保持される。なお、メモリ容量の関係で、追尾中の期間のうち最新の時点から所定数分の時点の情報のみが保持されてもよい。追尾条件は、例えば、一度検出された後、所属物点が未検出の状態が所定の時間継続されないこと、等であってもよい。関連付け部１２は、例えば、情報記憶部１６に記憶されている物点情報と、情報記憶部１６に記憶されている物体情報とを参照して、関連付け処理を行ってもよい。
【００５０】
物体情報における運動状態は、少なくとも位置を含む。例えば、位置の履歴から必要に応じて速度および加速度を算出する場合、物体情報は、位置のみを含む運動状態を保持する態様であってもよい。物体情報における運動状態は、位置と速度とを含んでいてもよく、さらに加速度を含んでいてもよい。また、物体情報は、１つの物体について、所属物点が新たに検出されたタイミングでその検出時刻における運動状態を逐次推定したときの運動状態（平滑化前の運動状態）と、そのような逐次推定した運動状態を基に平滑化した後の運動状態とを含んでいてもよい。なお、平滑化については後述する。また、物体情報は、上記以外にも、物体の運動状態および寸法の推定に必要な情報（例えば、各検出時刻における運動状態の標準偏差、誤差共分散等）を含んでいてもよい。
【００５１】
図４は、情報記憶部１６に記憶される物体情報の例を示す説明図である。図４に示す例では、情報記憶部１６は、物体の識別子と対応づけて、その物体の検出時刻ごとの所属物点の情報と、逐次推定された運動状態と、平滑化後の運動状態と、最新の寸法とを含む物体情報を記憶する。以下、物体の識別子をｏｉｄ、ある時点の所属物点の情報をｂｐ（所属物点の識別子ｐｉｄを要素に持つ集合）、逐次推定された運動状態をｅｍ、平滑化後の運動状態をｅｍ’、寸法をｓと表す場合がある。なお、記号に“’”を付すことによって平滑化後であることを表している（以下同様）。
【００５２】
なお、関連付け部１２は、新たに物点が検出されたタイミングだけでなく、任意のタイミングで、関連付け処理を行うことができる。その場合、関連付け処理で、既に行われた関連付け結果の更新（検出済みの物体の分割および統合を含む）を行ってもよい。タイミングの例としては、過去の関連付け処理で用いた物体の情報が更新（要素の追加および削除、並びに値の変更を含む）されたとき、ユーザからの指示があったとき、一定時間が経過するごと、物点検出処理が所定の回数行われるごと、などが挙げられる。この場合における対象物点は、情報の更新を条件にする場合は更新前の情報を用いて関連付けを行ったすべての物点であってもよい。また、ユーザからの指示を条件にする場合はユーザから指示された物点であってもよい。また、周期を条件にする場合は現時点で情報を保持しているすべての物点であってもよいし、直近の一周期において追加された物点であってもよい。
【００５３】
また、関連付け部１２は、例えば、物点を検出する以外の方法による物体の検出結果を取得可能な場合、該検出結果を利用して、関連付け結果を更新してもよい。該検出結果の例としては、観測者の周囲を撮影した画像等を用いた物体の検出結果が挙げられる。なお、該検出結果には、物体の検出結果に基づいて判別された属性の情報が含まれていてもよい。
【００５４】
関連付け部１２は、関連付け処理において、参照時点を、判定時点よりも未来の時点に設定することも可能である。すなわち、関連付け部１２は、対象物点の所属先物体の判定先として、対象物点の検出時刻である第１の時点（判定時点）よりも未来の時点に相当する第２の時点（参照時点）において検出済みの物体を選定できる。その場合、物体の運動状態を時系列上の逆向き（時間を遡る向き）に予測して、関連付け範囲を決定すればよい。なお、その場合においても、関連付け範囲の大きさは、判定物体の寸法（例えば、直近に推定された最新の寸法）に応じて変更されうる。
【００５５】
運動状態推定部１３は、関連付け部１２による関連付けの結果示される物点と物体との対応関係に基づいて、検出済みの物体の検出時刻ごとの運動状態であって位置を含む運動状態を推定する運動状態推定処理を行う。運動状態推定処理で推定する運動状態は、少なくとも位置を含む。なお、該運動状態は、位置と速度とを含んでいてもよく、さらに加速度を含んでいてもよい。以下、運動状態推定処理において、推定対象とされる物体を「対象物体」という。
【００５６】
運動状態推定部１３は、例えば、新たに物点が検出されると、その物点と関連付けられた物体の少なくとも最新の検出時刻における運動状態を推定してもよい。これにより、逐次、運動状態が推定される。運動状態推定部１３は、例えば、物点情報取得部１１により取得された物点情報で示されるすべての物点の所属先物体の決定を受けて、決定された各所属先物体を対象物体として、各対象物体の運動状態を推定してもよい。推定対象とする運動状態は、最新の検出時刻における運動状態のみであってもよいし、最新の検出時刻を含むこれまでの各検出時刻における運動状態であってもよい。推定された運動状態は、対象物体に関する物体情報において運動状態の履歴として保持される。なお、運動状態推定部１３は、最新の検出時刻における運動状態を第１の推定値（平滑化前の運動状態）として推定した上で、最新の検出時刻を含むこれまでの各検出時刻における第１の推定値を基に、最新の検出時刻を含むこれまでの各検出時刻における第２の推定値（平滑化された運動状態）を推定してもよい。その場合、運動状態推定部１３は、対象時点を指定した運動状態推定処理を複数回実行してもよいし、最新の検出時刻の運動状態を推定する運動状態推定処理で、最新の検出時刻の運動状態と平滑化後の各検出時刻の運動状態を推定してもよい。
【００５７】
なお、運動状態推定部１３は、新たに検出された物点の所属先物体に限らず、新たに物点が検出された時点において追尾中のすべての物体を対象物体としてもよい。これにより、追尾中の物体に新たな所属物点が検出されなかったとしても、その物体の運動状態を更新できる。その場合、推定結果とされるその物体の最新の検出時刻における運動状態は、仮の運動状態としてもよい。以下、運動状態推定処理において運動状態の推定対象とされる時点（上記の例では、最新の検出時刻）を対象時点という場合がある。
【００５８】
例えば、運動状態推定部１３が、新たに検出された物体（対象物体）の最新の検出時刻（対象時点）の運動状態を推定することを考える。このとき、運動状態推定部１３は、対象物体の対象時点における所属物点の情報のみに基づいて、対象時点の運動状態を推定してもよいが、対象物体について現時点までに得られている情報に基づいて、対象時点の運動状態を推定してもよい。対象物体について現時点までに得られている情報の例としては、対象物体の寸法、対象物体の対象時点以外の時点における所属物点の情報および運動状態、並びにそれらから得られる情報（運動状態の標準偏差、誤差分散）などが挙げられる。
【００５９】
また、運動状態推定部１３は、新たに物点が検出されたタイミングに限らず、任意のタイミングで物体の運動状態を推定（再推定を含む）することも可能である。タイミングの例としては、過去の運動状態推定処理で用いた情報が更新されたとき、ユーザからの指示があったとき、一定時間が経過するごと、物点検出処理が所定の回数行われるごと、などが挙げられる。この場合における対象物体および対象時点は、情報の更新を条件にする場合は更新前の情報を用いて推定を行ったすべての物体およびすべての時点であってもよい。また、ユーザからの指示を条件にする場合はユーザから指示された物体および時点であってもよい。また、周期を条件にする場合は現時点で情報が保持されているすべての物体およびその周期中における各検出時刻であってもよいし、直近の一周期に所属物点が検出されたすべての物体およびその周期中における各検出時刻であってもよい。
【００６０】
また、運動状態推定部１３は、最新の検出時刻以外の運動状態を推定する場合に、対象時点からみて現在および過去の時点における対象物体の情報だけでなく、未来の時点における対象物体の情報を利用して対象時点の運動状態を推定してもよい。これには、過去の検出時刻における運動状態を推定する際に、その前後の検出時刻における運動状態を利用することや、最新の寸法を利用することが含まれる。
【００６１】
既に説明したように、運動状態推定部１３は、対象物体の運動状態を推定する際、平滑化された運動状態を推定してもよい。例えば、運動状態推定部１３は、対象物体について現時点までに得られた情報に基づき、対象時点の運動状態として、その前後の時点の運動状態からの変化が滑らかになるような運動状態を推定してもよい。このとき、運動状態推定部１３は、対象物体の寸法を利用して運動状態を推定してもよい。一例として、運動状態推定部１３は、物体の寸法以下の位置ずれを許容するように、各検出時刻の運動状態を推定することができる。運動状態推定部１３は、対象物体の寸法以下の位置の変化を物体内での反射点の移り変わりとみなして、推定誤差として扱わないようにして、運動状態を推定してもよい。
【００６２】
寸法推定部１４は、検出済みの物体の寸法を推定する寸法推定処理を行う。以下、寸法推定処理において、推定対象とされる物体を「対象物体」という。寸法推定部１４は、例えば、対象物体に関連付けられた物点（所属物点）の情報に基づき、該物体の寸法を推定する。  
【００６３】
寸法推定部１４は、例えば、対象物体の所属物点の履歴を利用して、対象物体の寸法を推定することができる。寸法推定部１４は、対象物体についてこれまでに得られた所属物点の情報を統計処理して、対象物体の寸法を推定してもよい。寸法推定部１４は、例えば、対象物体の所属物点の履歴により示される、検出時刻ごとの所属物点の検出位置のばらつきを算出し、算出されたばらつきに基づいて対象物体の寸法を推定してもよい。ここで、所属物点の検出位置のばらつきは、所属先物体である対象物体の推定位置（この場合、代表位置）に対する所属物点の検出位置のばらつきであってもよい。一例として、寸法推定部１４は、検出済みの物体について、各検出時刻における物体の位置（代表位置）から各所属物点の位置（検出位置）までの距離を求め、求めた距離に基づいて物体の寸法を推定してもよい。
【００６４】
また、寸法推定部１４は、対象物体について十分な（例えば、２以上の時点にわたる）履歴がない場合には、予め決められた寸法（初期値）を設定してもよい。例えば、寸法推定部１４は、新たに物体Ａが検出された場合、物体Ａの寸法を予め決められた値に設定する。その場合、当該値は仮の寸法として情報記憶部１６に保持されてもよい。そして、寸法推定部１４は、物体Ａに新たな物点が紐づけられた結果十分な履歴が保持された場合に、上記のばらつきを利用して物体Ａの寸法を推定してもよい。なお、寸法推定部１４以外の処理部（例えば、関連付け部１２）が初期値を設定してもよい。
【００６５】
寸法推定部１４は、新たに物点が検出されたタイミングに限らず、任意のタイミングで寸法を推定することも可能である。タイミングの例としては、過去の寸法推定処理で用いた情報が更新されたとき、ユーザからの指示があったとき、一定時間が経過するごと、物点検出処理が所定の回数行われるごと、などが挙げられる。この場合における対象物体は、情報の更新を条件にする場合は更新前の情報を用いて推定を行ったすべての物体であってもよい。また、ユーザからの指示を条件にする場合はユーザから指示された物体であってもよい。また、周期を条件にする場合は現時点で情報を保持しているすべての物体であってもよいし、直近の一周期において所属物点が検出された物体であってもよい。
【００６６】
表示部１７は、追尾部１５による処理の結果得られた情報に基づき、追尾結果を表示する。追尾結果には、検出された物体の検出時刻ごとの位置または移動の軌跡が含まれる。なお、検出結果は、検出時刻が１つしかない場合または検出された物体の位置が変化していない場合は、最新の位置のみでもよい。また、表示部１７は、物体の寸法を含む追尾結果を表示してもよい。
【００６７】
表示部１７は、例えば、追尾情報として、追尾部１５により検出された周囲の物体の移動の軌跡を、検出時刻ごとの位置および該物体の寸法がわかる態様で表示する。例えば、表示部１７は、追尾中の物体について、所定の座標系に検出時刻ごとの位置をプロットするとともに、該位置を時系列順に接続して移動の軌跡を表示してもよい。このとき、表示部１７は、最新の位置において、その物体の寸法に応じて大きさが調整された表示上の形状（外縁形状）を重畳して表示してもよい。また、表示部１７は、所定の座標系に物体の位置に加えてその物体の所属物点の検出位置をプロットした上で、移動の軌跡を表示することも可能である。表示部１７は、このような表示を、例えば、物点検出処理が行われるごとに内容を更新しながら行ってもよい。
【００６８】
次に、本実施の形態に係る追尾装置１０の全体動作を説明する。図５は、本実施の形態に係る追尾装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。図５に示す例では、まず、物点情報取得部１１が、物点情報を取得する（ステップＳ１１）。物点情報取得部１１は、例えば、計測装置１８から出力される物点情報を取得する。本例では、観測者は、計測装置１８または計測装置１８を搭載した上位装置（車両等）とする。計測装置１８は、例えば、自装置周辺に存在する物点の位置および速度を計測し、その結果を出力する。計測装置１８における自装置周辺の物点の位置および速度の計測方法は特に問わない。物点情報取得部１１により取得された物点情報は、必要に応じて物点の識別子や物点の検出時刻とされる取得時刻が付与されて情報記憶部１６に記憶される。
【００６９】
次いで、関連付け部１２が、ステップＳ１１で取得された物点情報に基づいて、関連付け処理を行う（ステップＳ１２）。関連付け部１２は、物点情報が示す物点の各々を対象物点として、関連付け処理を行ってもよい。ここでの関連付け結果は、情報記憶部１６に記憶されている物体情報に反映される。
【００７０】
次いで、運動状態推定部１３が、ステップＳ１２の関連付け処理の結果に基づいて、運動状態推定処理を行う（ステップＳ１３）。運動状態推定部１３は、関連付けの結果示される物点と物体との対応関係に基づいて、検出済みの物体の少なくとも最新の検出時刻を含む時刻の運動状態であって物体の位置を含む運動状態を推定してもよい。ここでの運動状態の推定結果は、情報記憶部１６に記憶されている物体情報に反映される。
【００７１】
次いで、寸法推定部１４が、ステップＳ１２の関連付け処理の結果およびステップＳ１３の運動状態の推定結果に基づいて、寸法推定処理を行う（ステップＳ１４）。寸法推定部１４は、検出済みの物体について、各検出時刻における当該物体の位置から各所属物点の位置までの距離に基づいて、検出済みの物体の寸法を推定してもよい。ここでの寸法の推定結果は、情報記憶部１６に記憶されている物体情報に反映される。
【００７２】
最後に、表示部１７が、ステップＳ１１〜ステップＳ１４までの一連の処理の結果を含むこれまでに得られた情報に基づき、追尾結果を表示する（ステップＳ１５）。
【００７３】
ステップＳ１５の後は、新たな物点情報の取得待ちをするため再びステップＳ１１に戻る。以降、物点情報が取得されるごとに、ステップＳ１１〜ステップＳ１５の処理を繰り返してもよい。
【００７４】
なお、ステップＳ１５の前に、運動状態推定部１３が、これまでに得られた情報を利用して、運動状態の再推定（平滑化等）を行ってもよい。運動状態推定部１３は、例えば、物体情報に登録されている物体の各々を対象物体、該対象物体について履歴で保持されている検出時刻のいずれかまたはすべてを対象時点として、運動状態の再推定を行う。なお、当該処理は、上記一連の処理とは独立して行うことも可能である。
【００７５】
また、ステップＳ１４の処理を、新たな物点情報の取得に伴う一連の処理から除外することも可能である。その場合において、追尾装置１０は、ステップＳ１４の処理を上記の一連の処理とは独立して行ってもよい。
【００７６】
以上のように、本実施の形態によれば、点と見なせない任意の物体の追尾を精度よく追尾できる。例えば、本実施の形態では、異なる時点に検出された２以上の物点を関連付ける際に、検出済みの物体の情報、特に寸法を利用する。これにより、１つの物体から複数の物点が検出されたり、検出される物点の物体内での位置が変化したりするような状況であっても、検出された物点を、検出済みの物体と精度よく関連付けることができる。
【００７７】
また、本実施の形態によれば、そのようにして得られる関連付けの結果に基づいて、検出済みの物体の運動状態（少なくとも位置を含む）および寸法を推定することにより、点と見なせない任意の物体が検出されても、その物体の位置および寸法を精度よく得ることができる。
【００７８】
また、本実施の形態では、例えば、そのようにして推定された物体の情報を、次の関連付け処理で利用する、またその関連付けの結果を物体の情報の推定または再推定に利用するなど、都度更新される情報を利用して関連付け精度および推定精度を向上させるよう構成できる。これにより、継続的な物点の検出処理を行うことで、より精度の高い追尾が可能になる。
【００７９】
また、本実施の形態では、例えば、そのような関連付け結果を利用して運動状態等を再推定する際に、推定対象とされた時点よりも未来の時点の情報を利用して平滑化するよう構成できるので、１つの物体から複数の物点が検出されたり、検出される物点の物体内での位置が変化したりするような状況であっても、推定誤差を低減できる。
【００８０】
また、本実施の形態では、例えば、画像認識など、物点の検出結果以外の方法によって得られる物体の情報を利用して物体を分離または統合するなど関連付け結果を見直すようにも構成できる。したがって、複数の物体が近接したのち離れるような状況であっても各物体を適切に分離／統合できるので、物体をさらに精度よく追尾することができる。
【００８１】
実施の形態２．
次に、本発明の実施の形態２に係る追尾装置について説明する。実施の形態２に係る追尾装置は、実施の形態１に係る追尾装置１０を、車両の周囲の物体の追尾に適用した例である。本例において、本実施の形態に係る追尾装置２０は、観測者である車両に搭載されているものとする。以下、追尾装置２０が搭載された車両を自車両と呼ぶ。なお、本例は、車両が、上記の計測装置１８に相当する計測手段２１を備えることにより観測者とされる例である。追尾装置２０の、計測手段２１以外の構成要素の一部または全部は、車両以外に搭載されていてもよい。すなわち、追尾装置２０の各構成要素の一部または全部は、複数の情報処理装置や回路等により実現されてもよく、その場合において、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されていてもよいし、分散配置されていてもよい。分散配置される場合、少なくとも計測手段２１が車両に搭載されていればよい。その場合において、計測手段２１が搭載された車両を自車両という。なお、運転中に追尾結果を表示したい場合などは、計測手段２１と、上記の表示部１７に対応する情報出力手段２７とが車両に搭載されていることが好ましい。
【００８２】
図６および図７は、追尾方法の概略を示す説明図である。まず、図６および図７を参照しながら本実施の形態における物体の追尾方法について説明する。本例において、追尾対象とされる物体は２次元のｘｙ平面上に存在するものとする。
【００８３】
図中において、白塗りの丸（符号ＤＰ１，ＤＰ２）は、検出された物点の位置を表す。また、黒塗りの菱形（符号Ｐ１，Ｐ２）は、検出済みの物体の推定位置を表す。なお、黒塗りの菱形のうち破線で示されるもの（符号α）は、検出済みの物体の１つ前の時刻における運動状態から予測されるその物体の１つ後の時刻における位置（予測位置）を表す。また、物点の検出位置から延びる矢印（例えば、符号ＤＶ２）はその物点の検出速度（本例では、視線速度）を表し、物体の推定位置から延びる矢印（例えば、符号Ｖ１）はその物体の推定速度を表す。また、物体の推定位置を囲む破線の四角形（例えば、符号Ｓ１，Ｓ２）は、その物体の寸法を表す。また、符号ＤＲ２は、符号ＤＰ２で示される物点の観測者を基準にした距離（検出距離）、符号Ｄθ２は、符号ＤＰ２で示される物点の観測者を基準にした方位角を表している。また、物体の位置をつなぐ破線（符号ＴＲ１）は、検出済みの物体の推定位置の軌跡を表している。
【００８４】
また、黒塗りの四角形（図７における符号Ｐ’１，Ｐ’２）は、検出済みの物体の平滑化後の位置（推定位置）を表す。なお、図７では、符号に”’”を付して平滑化後の推定値であることを表している。例えば、平滑化後の物体の位置をつなぐ破線（符号ＴＲ’１）は、検出済みの物体の平滑化後の推定位置の軌跡を表している。
【００８５】
以下では、符号ＤＰ１およびＤＶ１が、検出済みの物体Ｊの時刻ｔｋ−１における所属物点の１つである物点ｊの位置ｄｐ（ｋ−１，ｊ）および視線速度ｄｖ（ｋ−１，ｊ）を表すものとする。また、符号ＤＰ２およびＤＶ２が、時刻ｔｋにおいて検出された物点ｍの位置ｄｐ（ｋ，ｍ）および視線速度ｄｖ（ｋ，ｍ）を表すものとする。以下、時刻ｔにおいて検出された物点ｘｘ（ｐｉｄ＿ｘｘの物点）に関する情報を、その情報の右肩に付（ｔ，ｘｘ）によって識別する。ここで、ｔは任意の時刻、ｘｘは検出された任意の物点を指す。
【００８６】
また、符号Ｐ１およびＶ１が、検出済みの物体Ｊの時刻ｔｋ−１における推定位置ｐ（ｋ−１，Ｊ）および推定速度ｖ（ｋ−１，Ｊ）を表すものとする。また、符号Ｐ２およびＶ２が、物体Ｊの時刻ｔｋ−１における推定位置ｐ（ｋ，Ｊ）および推定速度ｖ（ｋ，Ｊ）を表すものとする。また、符号Ｓ１およびＳ２が時刻ｔｋ−１において推定された物体Ｊの寸法および時刻ｔｋ−１において推定された物体Ｊの寸法を表すものとする。以下、時刻ｔにおいて検出済みの物体ＹＹ（ｏｉｄ＿ＹＹの物体）に関する情報を、その情報の右肩に付す（ＹＹ），（ｔ，ＹＹ）または（ｔ｜ｔ’，ＹＹ）によって識別する。ここで、ＹＹは検出済みの任意の物体を指す。また、ｔ’は、その情報の推定に用いた情報のうち最新の時点の情報を表す。
【００８７】
一例として、時刻ｔｋ−１における物体Ｊの情報を用いて時刻ｔｋにおける物体Ｊの位置を推定した場合、その推定位置はｐ（ｋ｜ｋ−１，Ｊ）と表される。なお、ｔ’は省略可能である。ｔ’が省略された場合、どの情報を用いて推定したかを問わず、時刻ｔにおいて算出された推定値を表す。また、寸法に関しては、ｔも省略可能である。その場合、どの情報を用いていつ推定されたかを問わず、その時点の最新の値を表す。
【００８８】
今、時刻ｔｋにおいてＮｋ個の物点が検出されたとする。本例では、物点情報として、検出された各物点について、観測者（自車両）を基準にした当該物点までの距離ｄｒ、方位角ｄθおよび視線速度ｄｖｒが取得される。
【００８９】
時刻ｔｋにおける物点ｍの相対位置ｄｐ（ｋ，ｍ）は、ｄｒ（ｋ，ｍ）およびｄθ（ｋ，ｍ）から式（１）のように表される。ここで、ｄｐｘは観測者に対する物点の相対位置のうち横方向（左右方向）の成分に相当するｘ成分、ｄｐｙは観測者に対する物点の相対位置のうち進行方向（前後方向）の成分に相当するｙ成分である。
【００９０】
【数１】
2020152816.tif 000003
【００９１】
また、本例では、時刻ｔｋ−１において、検出済みの物体Ｊの時刻ｔｋ−１における運動状態の第１の推定結果、すなわち位置ｐ（ｋ−１｜ｋ−１，Ｊ）、速度ｖ（ｋ−１｜ｋ−１，Ｊ）および加速度ａ（ｋ−１｜ｋ−１，Ｊ）、並びに寸法ｓ（ｋ−１，Ｊ）が得られているものとする。本例において、位置ｐおよび平滑化後の位置ｐ’はいずれも代表位置とする。なお、第１の推定結果が、平滑化前の逐次推定される運動状態に相当する。また、後述する第２の推定結果が、平滑化後の運動状態に相当する。
【００９２】
物体Ｊの時刻ｔｋ−１における運動状態の第１の推定結果とされる位置ｐ（ｋ−１｜ｋ−１，Ｊ）、速度ｖ（ｋ−１｜ｋ−１，Ｊ）および加速度ａ（ｋ−１｜ｋ−１，Ｊ）はそれぞれ、式（２ａ）、式（２ｂ）および式（２ｃ）のように表される。ここで、ｐｘは物体のｘ軸方向の位置成分、ｐｙは物体のｙ軸方向の位置成分である。ｖｘは物体のｘ軸方向の速度成分、ｖｙは物体のｙ軸方向の速度成分である。ａｘは物体のｘ軸方向の加速度成分、ａｙは物体のｙ軸方向の加速度成分である。
【００９３】
【数２】
2020152816.tif 000004
【数３】
2020152816.tif 000005
【数４】
2020152816.tif 000006
【００９４】
また、時刻ｔｋ−１において推定される物体Ｊの寸法ｓ（ｋ−１，Ｊ）は式（３）のように表される。ここで、ｓｘは物体の幅（ｘ軸方向の長さ）、ｓｙは物体の奥行（ｙ軸方向の長さ）である。なお、式（３）では、右肩に推定時刻と識別子の情報とを付しているが、推定時刻を問わない場合は寸法をｓ（ＹＹ）と表わしてもよいことは既に説明したとおりである。
【００９５】
【数５】
2020152816.tif 000007
【００９６】
このような状況において、時刻ｔｋに検出した物点ｍを、時刻ｔｋ−１において検出済みの物体Ｊ（またはその所属物点ｊ∈ｂｐ（ｋ−１、Ｊ））と関連付ける方法としては、例えば次のような方法を使用できる。まず、物体Ｊの時刻ｔｋにおける位置ｐ（ｋ｜ｋ−１，Ｊ）は、物体Ｊの時刻ｔｋ−１における位置ｐ（ｋ−１，Ｊ）および速度ｖ（ｋ−１，Ｊ）に基づき、式（４）のように予測できる。ここで、Δｔはｔｋ−ｔｋ−１である。なお、Δｔは、物点検出処理が周期的に行われる場合、物点検出処理の時間間隔に相当する。
【００９７】
【数６】
2020152816.tif 000008
【００９８】
次いで、物体Ｊの寸法ｓ（ｋ−１，Ｊ）を考慮し、式（５）に示す評価条件を満たしている場合に、時刻ｔｋに検出された物点ｍを、物体Ｊと関連付ける。ここで、｜ｐ｜はｐの要素毎の絶対値を表し、ηは事前に設定する関連付け範囲を調整するベクトルである。
【００９９】
【数７】
2020152816.tif 000009
【０１００】
このように、本例では、物体Ｊの時刻ｔｋ−１における推定位置（符号Ｐ１）から予測される時刻ｔｋの予測位置（符号α）と寸法（符号Ｓ２）とを基準にした関連付け範囲（符号β）を介して、時刻ｔｋにおいて検出された物点ｍ（符号ＤＰ２）と物体Ｊとが関連付けられる。図中の斜線の網掛けは、そのようにして物点ｍ（符号ＤＰ２）が、検出済みの物体Ｊ（符号Ｐ１）の情報、特に寸法（符号Ｓ１）を利用して、その所属物点ｊ（符号ＤＰ１）と関連付けられる様子を表している。なお、図示省略しているが、例えば、物体Ｊの時刻ｔｋ−１における所属物点ｊも、さらに過去の時刻において検出された物体およびその所属物点と関連付けられている。
【０１０１】
なお、物体Ｊに対して評価条件を満たす物点が複数存在する場合は、式（５）の左辺のベクトルのノルムが最も小さい物点を物体Ｊと関連付けても良いし、評価条件を満たすすべての物点を物体Ｊと関連付けてもよい。このとき、条件を満たすすべての物点を新たな１つの物点に書き換えた上で物体Ｊと関連付けることも可能である。その場合、書き換え後の物点が物体Ｊのその時刻における代表点となる。複数物点から１つの物点への書き換えは、例えば、検出結果の平均化により行ってもよい。より具体的には、評価条件を満たすすべての物点の検出結果を平均化した検出結果を有する１つの物点を定義して、物体Ｊの時刻ｔｋにおける唯一の所属物点（代表点）としてもよい。
【０１０２】
また、物体Ｊの時刻ｔｋ−１における位置ｐ（ｋ−１｜ｋ−１，Ｊ）の標準偏差σｘ，σｙを用いて、ηを式（６）のように算出して、関連付け範囲を可変としてもよい。
【０１０３】
【数８】
2020152816.tif 000010
【０１０４】
標準偏差は、物体Ｊの時刻ｔｋ−１における位置ｐ（ｋ−１｜ｋ−１，Ｊ）を推定する際に併せて算出すればよい。なお、追尾装置２０は、物体Ｊの対象時点の所属物点の情報を基に推定対象の運動状態とその位置の標準偏差σｘ，σｙまたは誤差分散σｘ２，σｙ２を求めておき、物体情報に保持しておいてもよい。そのようにすれば、次の時点において１つ前の時点の運動状態とその位置の標準偏差または誤差分散を利用できる。γは所定の係数である。
【０１０５】
式（５）は、位置に関する条件式であるが、関連付けの評価条件に、さらに速度に関する条件式を加えることもできる。例えば、時刻ｔｋにおける物点ｍの視線速度ｄｖｒ（ｋ，ｍ）と物体Ｊの時刻ｔｋにおける推定速度ｖ（ｋ｜ｋ−１，Ｊ）の視線方向への射影との差を限定する条件式を用いることができる。
【０１０６】
なお、上記の方法は、検出済みの物体Ｊについて時刻ｔｋ−１における位置ｐおよび速度ｖと、寸法ｓと、標準偏差σが得られていることを前提としている。しかし、物体Ｊが時刻ｔｋ−１において初めて検出された物体である場合、すなわち物体Ｊの時刻ｔｋ−１における所属物点が時刻ｔｋ−２において追尾中のいずれの物体とも関連づけられていない場合が考えられる。その場合、物体Ｊの時刻ｔｋ−１における速度ｖを推定するところから始めてもよい。なお、物体Ｊの時刻ｔｋ−１における位置ｐは、物体Ｊの時刻ｔｋ−１の所属物点から求まる代表位置とすればよい。
【０１０７】
以下、時刻ｔｋ−１において初めて検出された物体Ｊと、時刻ｔｋに検出された物点ｍとを関連付ける方法を説明する。本例では、物点ｍが属する仮の物体と物体Ｊとが同一物体であると仮定して、まず、物体Ｊの時刻ｔｋ−１における速度ｖ（ｋ−１，Ｊ）を推定する。本仮定によると、物体Ｊの時刻ｔｋ−１における速度ｖ（ｋ−１，Ｊ）は、例えば時刻ｔｋ−１における物体Ｊの所属物点ｊの視線速度ｄｖｒ（ｋ−１，ｊ）からの逆射影により、式（７）を用いて推定できる。なお、＜ａ，ｂ＞はａとｂの内積を、｜｜ａ｜｜はａの大きさを表す。ここで、所属物点ｊは、物点が複数ある場合はそれらの代表点であるとする。
【０１０８】
【数９】
2020152816.tif 000011
【０１０９】
ここで、物点と物体Ｊの位置の差であるΔｐ（ｋ，ｍ，ｋ−１，Ｊ）は、式（８）で示される。なお、物体Ｊの所属物点が１つの物点（平均化された物点を含む）のみであれば、物体Ｊの位置として１つの所属物点ｊの位置ｄｐ（ｋ−１，ｊ）をそのまま用いてもよい。
【０１１０】
【数１０】
2020152816.tif 000012
【０１１１】
物体Ｊの時刻ｔｋ−１における位置ｐ（ｋ−１，Ｊ）および速度ｖ（ｋ−１，Ｊ）を求めた後は、上述した方法と同様に、評価条件に基づき物点ｍと関連付けるか否かを判定すればよい。このとき、物体Ｊの寸法ｓ（ｋ−１，Ｊ）は所定の値またはゼロを設定してもよい。また、より正確に関連付けるために、時刻ｔｋ−２以前に検出されている物点の検出結果も用いて関連付けるか否かを判定してもよい。例えば、時刻ｔｋ−２とｔｋ−１における位置から速度を推定し、その速度と時刻ｔｋ−１における位置から時刻ｔｋにおける位置を推定し、その位置と時刻ｔｋにおける検出位置を比較して、物点を関連付けるか否かを判定してもよい。
【０１１２】
次に、このようにして行われる関連付けの結果を利用した物体の運動状態の推定方法の一例を示す。運動状態の推定には、例えば拡張カルマンフィルタを用いることができる。時刻ｔｋにおいて検出された物点ｍと、時刻ｔｋ−１において検出済みの物体Ｊとが関連付けられた場合、追尾装置２０は、関連付け結果に基づいて次のようにして物体Ｊの時刻ｔｋにおける運動状態ｅｍ（ｋ｜ｋ，Ｊ）を推定してもよい。以下では、運動状態ｅｍ（ｋ｜ｋ，Ｊ）として、位置ｐ（ｋ｜ｋ，Ｊ）、速度ｖ（ｋ｜ｋ，Ｊ）および加速度ａ（ｋ｜ｋ，Ｊ）を推定する例を示す。追尾装置２０は、例えば、物体Ｊの時刻ｔｋ−１における位置ｐ（ｋ−１｜ｋ−１，Ｊ）、速度ｖ（ｋ−１｜ｋ−１，Ｊ）および加速度ａ（ｋ−１｜ｋ−１，Ｊ）とそれらの誤差共分散行列と、時刻ｔｋにおける所属物点ｍの観測者を基準にした距離ｄｒ（ｋ，ｍ）、方位角ｄθ（ｋ，ｍ）および視線速度ｄｖｒ（ｋ，ｍ）とを用いて、物体Ｊの時刻ｔｋにおける運動状態ｅｍ（ｋ｜ｋ，Ｊ）を推定してもよい。ここで、所属物点ｍは、物点が複数ある場合はそれらの代表点とする。
【０１１３】
拡張カルマンフィルタの適用は、状態ベクトルを式（９ａ）、観測ベクトルを式（９ｂ）とし、状態方程式を式（９ｃ）、観測方程式を式（９ｄ）とすればよい。なお、以下の式（９ａ）〜式（９ｆ）では、右肩の括弧において物体や物点の識別子を省略し、時刻の情報のみを示している。なお、ｘ（ｋ）が上記のｅｍ（ｋ，Ｊ）に相当する。
【０１１４】
【数１１】
2020152816.tif 000013
【数１２】
2020152816.tif 000014
【０１１５】
【数１３】
2020152816.tif 000015
【０１１６】
ここで、ｗはシステム雑音、ｚは観測雑音である。また、行列Ａと関数ｈ（）はそれぞれ式（９ｅ）、式（９ｆ）で表される。
【０１１７】
【数１４】
2020152816.tif 000016
【０１１８】
【数１５】
2020152816.tif 000017
【０１１９】
追尾装置２０は、例えば、拡張カルマンフィルタを用いて、一つ前の時刻の推定状態ベクトルから現在の推定状態ベクトルを算出する予測ステップと、現在の観測ベクトルを用いて現在の推定状態ベクトルを補正する更新ステップとを繰り返して、状態ベクトルｘ（ｋ）を推定していく。
【０１２０】
ところで、運動状態を推定する対象物体についても、時刻ｔｋ−１において初めて検出された物体であることが考えられる。そのような場合、次のようにして、物体Ｊの時刻ｔｋにおける位置ｐ（ｋ｜ｋ，Ｊ）、速度ｖ（ｋ｜ｋ，Ｊ）および加速度ａ（ｋ｜ｋ，Ｊ）を推定してもよい。
【０１２１】
一例として、時刻ｔｋにおいて検出された物点ｍの位置ｄｐ（ｋ，ｍ）を物体Ｊの時刻ｔｋにおける位置ｐ（ｋ｜ｋ，Ｊ）とする。また、以下の式（１０）で示されるｖ（ｋ｜ｋ，Ｊ）または上記の式（７）で示されるｖ（ｋ−１，Ｊ）を物体Ｊの時刻ｔｋにおける速度ｖ（ｋ｜ｋ，Ｊ）とする。また、加速度ａ（ｋ｜ｋ，Ｊ）はゼロとする。
【０１２２】
【数１６】
2020152816.tif 000018
【０１２３】
点と見なせる物体の追尾では、時刻ｔｋを現在とすると、検出済みの物体について時刻ｔｋまでの所属物点の位置（検出位置）および視線速度（検出速度）の履歴から、時刻ｔｋの運動状態を推定する、更に状況によっては未来すなわち時刻ｔｋ＋１以降の運動状態を予測するだけで十分な場合が多い。しかし、点と見なせない任意の物体の追尾では、物点と物体の関連付けが課題になる他、関連付け後においても、物点の物体内の移動による位置の推定誤差をいかに低減させるかが課題となる。
【０１２４】
そのため、本実施の形態では、時刻ｔｋにおいて、その物体の時刻ｔｋまでの所属物点の位置および視線速度の履歴を利用して、時刻ｔｋ−ｎ（ｎ＞０）の運動状態を再推定する。このとき、時刻ｔｋ−ｎにとって未来に相当する時刻（例えば、時刻ｔｋー１に対して時刻ｔｋなど）の所属物点の情報も利用して運動状態を再推定（平滑化）する。
【０１２５】
このような再推定の方法として、例えば、拡張カルマンスムーサーを用いることができる。今、物体Ｊの時刻ｔｋまでの所属物点の情報を利用して、物体Ｊの時刻ｔｋーｎ（ｎ＞０）における運動状態ｅｍ’（ｋ−ｎ，Ｊ）すなわち位置ｐ’（ｋ−ｎ，Ｊ）、速度ｖ’（ｋ−ｎ，Ｊ）および加速度ａ’（ｋ−ｎ，Ｊ）を推定することを考える。以下では、時刻ｔｋまでの所属物点の情報を利用して推定される物体Ｊの時刻ｔｋーｎにおける位置ｐ’（ｋ−ｎ｜ｋ，Ｊ）、速度ｖ’（ｋ−ｎ｜ｋ，Ｊ）および加速度ａ’（ｋ−ｎ｜ｋ，Ｊ）をそれぞれ、式（１１ａ）、式（１１ｂ）および式（１１ｃ）で表す。
【０１２６】
【数１７】
2020152816.tif 000019
【０１２７】
上述した拡張カルマンフィルタでは、時刻ｔｋの運動状態（第１の推定値）を推定する際に、時刻ｔｋ−１までの所属物点の履歴を反映した時刻ｔｋ−１の運動状態（第１の推定値）およびその誤差共分散行列を使うことにより効率的に推定できる。
【０１２８】
一方、拡張カルマンスムーサーでは、対象物体について、平滑化された時刻ｔｋにおける運動状態の推定値とその誤差共分散行列および時刻ｔｋ−１における運動状態の推定値とその誤差共分散行列とから、平滑化された時刻ｔｋ−１における運動状態の推定値とその誤差共分散行列とを推定できる。したがって、再推定処理で、最新の検出時刻における平滑化前の推定値（第１の推定値）およびその誤差共分散行列を第１の時点における平滑化された推定値（第２の推定値）とし、かつ第１の時点に対して直近の過去の検出時刻を第２の時点とする。その上で、第１の時点における第２の推定値とその誤差共分散行列と、第２の時点における第１の推定値とその誤差共分散行列とから、第２の時点における第２の推定値を推定する処理を、第１の時点とする検出時刻を時刻ｔｋ，ｔｋ−１，ｔｋ−２，・・・のように過去に遡りながら順次実行する。これにより、平滑化された運動状態も効率的に推定できる。
【０１２９】
また、以下に示す例は、物体Ｊの最新の寸法ｓ（ｋ、Ｊ）をさらに用いて、物体Ｊの各検出時刻における運動状態を再推定する例である。本例では、物体Ｊの最新の寸法以下の位置のずれを許容するようにして、例えば、以下の式（１２）によりｘ（ｋ−ｎ），ｎ＝０，１，．．．，Ｎを順次推定する。なお、推定されるｘ（ｋ−ｎ）が上記のｅｍ’（ｋーｎ，Ｊ）に相当する。
【０１３０】
【数１８】
2020152816.tif 000020
【０１３１】
ここで、Ｗはｗ（ｋ）の共分散行列、Ｚはｚ（ｋ）の共分散行列である。なお、上記の例では、物点の検出位置の変化が寸法以下である場合に該変化を推定誤差として扱わないように、物点の検出位置の変化の許容範囲を示す変数ξを導入している。なお、物体の運動状態の再推定は、計算量を低減したい場合等には実行しなくてもよい。
【０１３２】
次に、物体の寸法方法の一例を示す。物体Ｊの寸法は、例えば、物体Ｊの時刻ｔｋまでの推定位置の履歴と、所属物点の検出位置の履歴とから、式（１３）により推定する。
【０１３３】
【数１９】
2020152816.tif 000021
【０１３４】
ここで、Ψｘ（ｋ，J）は、物体Ｊの時刻ｔｋまでの各検出時刻における推定位置と所属物点ｍの検出位置のｘ軸方向の差の集合、Ψｙ（ｋ，Ｊ）は、ｙ軸方向の差の集合である（式（１４ａ）、式（１４ｂ）参照）。なお、所属物点が複数ある場合は、各所属物点ｍについて推定位置との差を求めるものとする。ｍａｘは集合内の最大値を取り出す関数、ｍｉｎは集合内の最小値を取り出す関数である。なお、最小値が＋の値であった場合すなわち推定位置に対して＋方向に位置する物点しか属していなかった場合、式（１３）において各軸方向の寸法を求める式の第二項（推定位置に対して−方向の最大差として取得される最小値を−方向の寸法値として加算する項）は省略してもよい。
【０１３５】
【数２０】
2020152816.tif 000022
【０１３６】
なお、実際の物体の寸法は変化するものではないため、寸法の推定は必ずしも各時刻で推定する必要はなく、所定の時間間隔で、または運動状態の変化が大きかった（所定の閾値以上となった等）時点で実施するようにしてもよい。
【０１３７】
このように、本例では、関連付け後に、その結果を利用して求めた最新の運動状態をさらに利用して過去の運動状態を再推定するため、物体内での物点の移り変わりによる推定誤差が低減された運動状態を推定できる。例えば、図７には、物体Ｊの時刻ｔｋ−１における推定位置（符号Ｐ１参照）が更新されて符号Ｐ’１の示す位置となり、時刻ｔｋにおける推定位置（符号Ｐ２参照）が更新されて符号Ｐ’２の示す位置となったことが示されている。このような更新の結果、物体Ｊの位置の変化が平滑化される。なお、図７では、さらに物体の寸法（符号Ｓ’１およびＳ’２）も更新されていることがわかる。なお、符号Ｓ’１および符号Ｓ’２はいずれも最新の寸法ｓ’（ｋ，Ｊ）を表している。
【０１３８】
次に、図８を参照して本発明の実施の形態２に係る追尾装置２０の構成を説明する。図８は、本実施の形態に係る追尾装置２０の構成例を示すブロック図である。また、図９は、本実施の形態に係る追尾装置２０のハードウェア構成の例を示す構成図である。本構成では伝搬波として電磁波を用いた例となっている。
【０１３９】
図８に示すように、追尾装置２０は、計測手段２１と、関連付け手段２２と、運動状態推定手段２３と、寸法推定手段２４と、運動状態再推定手段２５と、情報記憶手段２６と、情報出力手段２７とを備える。なお、計測手段２１が実施の形態１における計測装置１８に対応する。なお、追尾装置２０が計測装置１８に相当する計測手段２１を備える場合には、計測手段２１が物点情報取得部１１の機能を兼用しているものとする。また、関連付け手段２２が実施の形態１における関連付け部１２に対応する。また、運動状態推定手段２３および運動状態再推定手段２５が、実施の形態１における運動状態推定部１３に対応する。また、寸法推定手段２４が実施の形態１における寸法推定部１４に対応する。また、情報記憶手段２６が実施の形態１における情報記憶部１６に対応する。また、情報出力手段２７が実施の形態１における表示部１７に対応する。
【０１４０】
また、図９に示すように、追尾装置２０は、信号生成部１、増幅器２、送信アンテナ３、受信アンテナ４、ミキサ５、フィルタ６、増幅器７、Ａ／Ｄ変換器８および信号処理部９を備える。なお、図示省略しているが、追尾装置２０は、出力装置および情報記憶装置をさらに備えている。
【０１４１】
計測手段２１は、伝搬波を送信し物体での反射波を受信して、周囲の物体上の点（物点）の位置および視線速度を計測する手段である。本例では、計測手段２１は、信号生成部１、増幅器２、送信アンテナ３、受信アンテナ４、ミキサ５、フィルタ６、増幅器７、Ａ／Ｄ変換器８および信号処理部９により実現される。
【０１４２】
計測手段２１は、伝搬波を送信し物体からの反射波を受信して１つ以上の物体が伝搬波を反射した時点の該物体上の点（物点）のそれぞれの位置および視線速度を計測することにより、１つ以上の物点を検出する。
【０１４３】
本例では、信号生成部１が送信信号としてＦＭＣＷ信号を生成する。送信信号は、増幅器２で増幅され、送信アンテナ３から送信される。送信アンテナ３から送信された送信信号が物体で反射されると、その反射した信号が、複数の受信アンテナ４で受信される。受信信号（反射信号）は、ミキサ５で送信信号と混合された後、フィルタ６で不要成分が除去されてビート信号として増幅器７に入力される。ビート信号は増幅器７で増幅され、Ａ／Ｄ変換器８でデジタル信号に変換される。デジタル信号は信号処理部９で処理され、物点の位置と速度が検出される。なお、ここでは送信信号としてＦＭＣＷ信号を例示したが、送信信号はこれに限定されない。
【０１４４】
関連付け手段２２は、上述した関連付け方法を用いて関連付け処理を行う。例えば、関連付け手段２２は、最新の検出時刻において検出された物点（対象物点）の位置および速度と、検出済みの物体の最新（例えば、最新の物点の検出時刻に対して１つ前の検出時刻）の運動状態および寸法とを用い、例えば式（５）に基づき最新の検出時刻において検出された物点と、検出済みの物体の所属物点とを同一の物体の情報として関連付ける。
【０１４５】
関連付け手段２２は、例えば、既に実行済みの運動状態推定処理で算出された物体の運動状態の推定値のうちの最新の推定値と、既に実行済みの寸法推定処理で算出された物体の寸法の推定値のうちの最新の推定値とに基づいて、最新の検出時刻より前の検出時刻において検出された物体が最新の検出時刻において存在し得る関連付け範囲を決定し、決定した関連付け範囲と、最新の検出時刻において検出された物点の位置の検出値（物点の位置）とに基づいて、検出済みの物体に最新の検出時刻において検出された物点を関連付ける。
【０１４６】
運動状態推定手段２３は、上述した運動状態の推定方法を利用して運動状態推定処理を行う。より具体的に、運動状態推定手段２３は、関連付け処理で同一物体として関連付けられた物点の情報（検出済みの物体の各検出時刻における所属物点の位置および速度の検出値に基づいて、最新の検出時刻までの各検出時刻における該物体の位置の推定値を含む運動状態を推定する。
【０１４７】
例えば、運動状態推定手段２３は、最新の検出時刻において検出された物点と関連付けられた検出済み物体（最新の物点検出処理で検出された物点が属する物体）を対象に、該物体が最初に検出された時刻から最新の検出時刻までの各検出時刻における所属物点の情報（位置および速度）を利用して、各検出時刻における当該物体の運動状態（位置および速度の推定値）を、拡張カルマンフィルタおよび拡張カルマンスムーサーを利用して推定する。
【０１４８】
このとき、運動状態推定手段２３は、演算処理の効率化の一例として、次のように各検出時刻における運動状態を求めてもよい。
【０１４９】
まず、運動状態推定手段２３は、拡張カルマンフィルタ等を利用して、最新の検出時刻における所属物点の情報と、既に実行済みの処理で算出された直近の過去の検出時刻における運動状態の第１の推定値およびその誤差共分散行列とに基づいて、最新の検出時刻における運動状態の第１の推定値およびその誤差共分散行列を算出する。
【０１５０】
その後、運動状態推定手段２３は、最新の検出時刻における第１の推定値およびその誤差共分散行列を、最新の検出時刻における第２の推定値およびその誤差共分散行列とし、最新の検出時刻を第１の時点とし、かつ第１の時点に対して直近の過去の検出時刻を第２の時点とする。そして、運動状態推定手段２３は、拡張カルマンスムーサー等を利用して、第１の時点の第２の推定値およびその誤差共分散行列に基づいて第２の時点の第２の推定値およびその誤差共分散行列を算出する処理を、第１の時点とする検出時刻を過去に遡りながら順に実行する。そして、そのようにして算出された各検出時刻における第２の推定値を、各検出時刻における運動状態の推定値とする。なお、本例は、効率的な推定のために、運動状態推定手段２３が、最新の検出時刻における運動状態を推定するタイミングで、最新の検出時刻における第１の推定値と合わせて最新の検出時刻までの各時刻における第２の推定値を求める例であるが、最新の検出時刻までの各時刻における第２の推定値を求める処理（第１の再推定処理）は、後述する運動状態再推定手段２５が行ってもよい。
【０１５１】
運動状態の推定に用いる手法は、拡張カルマンフィルタや拡張カルマンスムーサーに限定される必要はなく、時刻ｔｋまでの所属物点の位置と視線速度の検出値の履歴に基づいて、時刻ｔｋまでの各時刻の位置の推定値を含む運動状態の履歴を推定するものであればよい。
【０１５２】
寸法推定手段２４は、上述した寸法推定方法を利用して寸法推定処理を行う。例えば、寸法推定手段２４は、運動状態推定処理で推定された物体の位置の推定値の履歴と、検出処理で検出された該物体の所属物点の位置の検出値の履歴とに基づいて、物体の寸法を推定する。
【０１５３】
寸法推定手段２４は、運動状態推定手段２３により推定された各検出時刻における物体の推定位置に対する所属物点の検出位置の差から、式（１２）等を利用して物体の寸法を推定してもよい。
【０１５４】
運動状態再推定手段２５は、上述した運動状態の再推定方法を利用して運動状態再推定処理を行う。例えば、運動状態再推定手段２５は、任意のタイミングで、最新の時点の第１の推定値およびその誤差共分散行列を、第１の時点の第２の推定値およびその誤差共分散行列とみなして、拡張カルマンスムーサー等を利用して、上記の第１の再推定処理を行ってもよい。また、例えば、運動状態再推定手段２５は、上記第１の再推定処理に加えてまたは上記第１の再推定処理に代えて、任意のタイミングで、寸法推定手段２４により推定された物体の寸法を利用して、物体の寸法以下の位置のずれを許容するように、式（１２）等を利用して物体の運動状態を再推定してもよい（第２の再推定処理）。
【０１５５】
本例において、関連付け手段２２、運動状態推定手段２３、寸法推定手段２４および運動状態再推定手段２５は、信号処理部９により実現される。より具体的には、関連付け手段２２、運動状態推定手段２３、寸法推定手段２４および運動状態再推定手段２５は、信号処理部９（より具体的には、処理回路、またはプログラムに従って動作するＣＰＵ等）によって実現される。また、情報記憶手段２６は、メモリにより実現される。また、情報出力手段２７は、ディスプレイ等の出力装置により実現される。
【０１５６】
図１０は、本実施形の形態の信号処理部９およびその周辺のハードウェア構成の例を示す構成図である。図１０（ａ）に示すように、信号処理部９の各機能は、処理回路９ａにより実現されてもよい。また、図１０（ｂ）に示すように、信号処理部９の各機能は、プロセッサ９ｂとメモリ９ｃとにより実現されてもよい。また、信号処理部９は、バス等を介して、さらに各種情報の外部入出力用のインタフェースである外部入出力Ｉ／Ｆ１１０、マウスやキーボードなどの入力装置１２０、およびディスプレイなどの出力装置１３０と接続されていてもよい。
【０１５７】
すなわち、追尾装置２０は、上述の信号処理部９の機能を実現するための専用のハードウェアである処理回路９ａを少なくとも備えるか、上述の信号処理部９の機能を実現するためのプロセッサ９ｂおよびメモリ９ｃを少なくとも備える。
【０１５８】
処理回路９ａ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、ＦＰＧＡ、またはこれらを組み合わせたものであってもよい。処理回路９ａは、信号処理部９の各機能（関連付け手段２２、運動状態推定手段２３、寸法推定手段２４および運動状態再推定手段２５の機能）それぞれを実現してもよいし、まとめて実現してもよい。
【０１５９】
プロセッサ９ｂは、例えば、メモリに格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＰＳともいう）であってもよい。その場合、信号処理部９の各機能は、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り実現される。ソフトウェアやファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ９ｃに格納される。プロセッサ９ｂは、例えば、メモリ９ｃ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り、各機能を実現する。すなわち、追尾装置２０は、信号処理部９が実現する各手段の機能を実現するための各種ステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ９ｃを備える。また、これらのプログラムは、上述した追尾方法をコンピュータに実現させるものであるともいえる。ここで、メモリ９ｃは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラシュメモリー、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリや、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等が該当する。
【０１６０】
なお、信号処理部９の各機能について、一部を専用のハードウェア（処理回路９ａ等）で実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェア（より具体的には、それに従って動作するプロセッサ９ｂ等）で実現するようにしてもよい。また、その際、それらハードウェア、ソフトウェアまたはファームウェアは、外部入出力Ｉ／Ｆ１１０および入力装置１２０を介して入力される情報を利用する、外部入出力Ｉ／Ｆ１１０および出力装置１３０を介して外部に情報を出力する等ができる。
【０１６１】
このように、信号処理部９ひいては追尾装置２０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って、上述の各機能を実現することができる。
【０１６２】
図１１は、本実施の形態の追尾装置２０の動作の一例を示すフローチャートである。図１１に示す例では、まず計測手段２１が、周囲の物点の位置および速度を計測して物点を検出する物点検出処理を行う（ステップＳ２１）。次いで、関連付け手段２２が関連付け処理を行う（ステップＳ２２）。
【０１６３】
次いで、運動状態推定手段２３が、関連付け処理の結果に基づき運動状態推定処理を行う（ステップＳ２３）。
【０１６４】
次いで、寸法推定手段２４が、寸法推定処理を行う（ステップＳ２４）。次いで、運動状態再推定手段２５が、寸法の推定結果を利用して運動状態再推定処理を行う（ステップＳ２５）。なお、ステップＳ２４およびステップＳ２５の処理は、任意のタイミングで行うことができる。
【０１６５】
ステップＳ２１〜Ｓ２５の処理の結果は、情報記憶手段２６に記憶される。
【０１６６】
次いで、情報出力手段２７が、情報記憶手段２６に記憶されている情報に基づき、追尾結果を出力する（ステップＳ２６）。以降、一連の処理を繰り返し行う。
【０１６７】
以上のように、本実施の形態の追尾装置によれば、自車両において第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。すなわち、本実施の形態の追尾装置は、計測手段２１と、関連付け手段２２と、運動状態推定手段２３と、寸法推定手段２４とを備え、それら手段を利用して物点検出処理、関連付け処理、運動状態推定処理および寸法推定処理を繰り返し行う。このとき、関連付け手段２２が、一方の物体の寸法を利用して関連付けを行うことにより、複数の反射点が存在する物体や反射点が移り変わる物体から物点が検出されたとしても、異なる時点の物点同士を同一物体に精度よく関連付けることができる。これにより、高い追尾精度と分離性能を実現することができる。
【０１６８】
また、例えば、関連付け手段２２が、既に実行済みの寸法推定処理で算出された物体の寸法の推定値のうちの最新の推定値に応じて、関連付け範囲を適宜変更することにより、検出済みの物体と新たに検出された物点の所属先物体とをより精度よく関連付けることができる。
【０１６９】
また、例えば、運動状態推定手段２３が、最新の検出処理までの各検出処理の時点における物体の位置の推定値を含む運動状態の履歴を推定する際に、推定対象時点よりも新しい検出処理の時点において検出された物点の情報を利用することにより、物体の位置の推定値の履歴の推定誤差を低減できる。これにより、反射点の移り変わりによる物体の位置の変動等を抑制して運動状態を精度よく推定することができる。加えて、そのような高精度の運動状態の推定結果を利用して、寸法推定や、次の時点における関連付け範囲が設定されるので、関連付け精度をさらに向上できる。このような相乗効果が繰り返されることにより、より高い追尾精度と分離性能を実現できる。
【０１７０】
また、本実施の形態においても、推定した物体寸法を利用して、物体寸法以下の位置ずれを許容するように物体の運動状態を再推定するよう構成できるので、運動状態の推定精度をさらに向上させられる。これにより、さらに高い追尾精度と分離性能を実現することができる。
【０１７１】
実施の形態３．
次に、本発明の実施の形態３に係る追尾装置について説明する。図１２は、本発明の実施の形態３に係る追尾装置３０の構成例を示すブロック図である。図１２に示す追尾装置３０は、図８に示した追尾装置２０の構成に比べて、画像取得手段３１、属性判定手段３２および関連付け評価手段３３をさらに備える点が異なる。また、図１３は、本実施の形態に係る追尾装置３０のハードウェア構成の例を示す構成図である。図１３に示す例では、追尾装置３０にさらにカメラ３１Ａが追加されている。なお、他の点は実施の形態２と同様である。
【０１７２】
画像取得手段３１は、例えば、カメラ３１Ａ、またはカメラ３１Ａとのインタフェース（外部入出力Ｉ／Ｆ１１０等）により実現される。なお、カメラ３１Ａは、追尾装置３０が備えていてもよいし、追尾装置３０の上位装置（観測者としての自車両）が備えていてもよい。また、属性判定手段３２および関連付け評価手段３３は、信号処理部９により実現される。
【０１７３】
画像取得手段３１は、観測者（例えば、自車両）の周囲の物体を含む周囲環境を撮影した画像を取得する。
【０１７４】
属性判定手段３２は、画像取得手段３１が取得した画像から物体を認識して、認識された物体の属性を判定する。属性判定手段３２は、取得された画像から物体を認識して物体の種類や寸法等の属性を判定する。画像から物体を認識する方法および認識された物体の属性を判定する判定は公知の画像処理技術を利用することができる。
【０１７５】
関連付け評価手段３３は、属性判定手段３２で認識された物体よびその属性に基づき、現在の関連付けを評価し、必要に応じて、物体情報において定義されている物体（関連付け手段２２によって物点と関連付けられる物体であって追尾中の物体）を分割もしくは統合する。関連付け評価手段３３は、画像から認識された物体およびその属性が、物点検出処理により検出される物点の所属先とされた物体（追尾中の物体）およびその属性と矛盾する場合、追尾中の物体を分割または統合する。例えば、関連付け評価手段３３は、画像から認識された物体の属性が示す寸法が、追尾中の物体の寸法と矛盾する場合、画像から認識された物体の属性に基づいて、追尾中の物体を分割または統合してもよい。
【０１７６】
例えば、時刻ｔｋにおいて画像から２台の普通乗用車が認識された位置に、追尾中の物体として普通乗用車では在りえない寸法の物体が物点情報を基に検出されている場合、該物体を新たな２つの物体に置き換える。また逆に、例えば画像から１台の大型車が認識された位置に、追尾中の物体として複数の小型物体が物点情報を基に検出されている場合、それら複数の物体を新たな１つの物体に置き換える。このとき、分割前または統合前の物体の情報（運動状態、所属物点、寸法等）は、分割または統合されて新たな物体に引き継がれる。例えば、１つの物体がそれぞれ異なる２つの領域に存在する２つの物体に分割する場合、分割後の領域に存在する物点をそれぞれ分割後の物体の所属物点とし、分割後の各物体の運動状態および寸法を推定しなおすことにより、情報を引き継いでもよい。また、例えば、２つの物体を１つの物体に統合する場合、統合前の各物体の所属物点の和集合を統合後の物体の所属物点とし、該物体の運動状態および寸法を推定しなおすことにより、情報を引き継いでもよい。時刻ｔｋ＋１では、更新後の物体情報に基づき、処理を行う。
【０１７７】
図１４は、本実施の形態の追尾装置３０の動作の一例を示すフローチャートである。なお、図１４において実施の形態２と同様の動作については説明を省略する。
【０１７８】
画像取得手段３１により周囲の物体を含む周囲環境を撮影した画像が取得されると、属性判定手段３２が、画像から物体を認識するとともに認識された物体の属性を判定する（ステップＳ３１，Ｓ３２）。次いで、関連付け評価手段３３は、属性判定手段３２で認識された物体よびその属性に基づき、現在の関連付けを評価し、必要に応じて追尾中の物体の分割または統合を行う（ステップＳ３３）。
【０１７９】
以上のように、実施の形態３の追尾装置によれば、カメラで撮影した画像から認識される物体とその属性を利用して、現在の関連付け（およびそれによって定義される追尾中の物体の情報）を評価し、必要に応じて追尾中の物体の分割または統合することができるため、物体をさらに精度良く分離追尾することができる。
【符号の説明】
【０１８０】
１０，２０，３０  追尾装置
１１  物点情報取得部
１２  関連付け部
１３  運動状態推定部
１４  寸法推定部
１５  追尾部
１６  情報記憶部
１７  表示部
１８  計測装置
２１  計測手段
２２  関連付け手段
２３  運動状態推定手段
２４  寸法推定手段
２５  運動状態再推定手段
２６  情報記憶手段
２７  情報出力手段
３１  画像取得手段
３２  属性判定手段
３３  関連付け評価手段
１  信号生成部
２、７  増幅器
３  送信アンテナ
４  受信アンテナ
５  ミキサ
６  フィルタ
８  Ａ／Ｄ変換器
９  信号処理部
９ａ  処理回路
９ｂ  プロセッサ
９ｃ  メモリ
３１Ａ  カメラ
１１０  外部入出力Ｉ／Ｆ
１２０  入力装置
１３０  出力装置
【図１】
2020152816.tif 000023
【図２】
2020152816.tif 000024
【図３】
2020152816.tif 000025
【図４】
2020152816.tif 000026
【図５】
2020152816.tif 000027
【図６】
2020152816.tif 000028
【図７】
2020152816.tif 000029
【図８】
2020152816.tif 000030
【図９】
2020152816.tif 000031
【図１０】
2020152816.tif 000032
【図１１】
2020152816.tif 000033
【図１２】
2020152816.tif 000034
【図１３】
2020152816.tif 000035
【図１４】
2020152816.tif 000036
【手続補正書】
【提出日】令和1年8月6日(2019.8.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の観測者の周囲に存在する物体上の点である物点に関する情報であって、前記物点の位置を示す情報と、前記物点の速度を示す情報とを含む物点情報を取得する物点情報取得部と、
前記物点情報に基づき、前記物点と関連付けられる前記物体を検出するとともに、検出済みの前記物体の寸法を利用して異なる時点に検出された前記物点を同じ物体と関連付けることにより、前記物体の検出時刻ごとの所属物点を定める関連付け部と、
前記関連付けの結果示される前記物点と前記物体との対応関係に基づいて、検出済みの前記物体の運動状態であって前記物体の位置を含む運動状態を推定する運動状態推定部とを備え、
前記関連付け部は、検出済みの前記物体の運動状態と前記物点情報取得部が取得したそれぞれの前記物点情報から算出する運動状態の類似度を用いて関連付ける
ことを特徴とする追尾装置。
【請求項２】
検出済みの前記物体について、各検出時刻における前記物体の位置から各所属物点の位置までの距離を求め、前記距離に基づいて前記物体の寸法を推定する検出済みの前記物体の寸法を推定する寸法推定部を備え、
前記関連付け部は、第１の時点に検出された前記物点に対して、前記第１の時点とは異なる時点において検出済みの前記物体の寸法および運動状態を利用して、検出済みの前記物体が前記第１の時点において存在すると予測される位置の範囲である関連付け範囲を決定し、前記関連付け範囲に基づいて、前記第１の時点に検出された物点と、前記物点とは異なる時点に検出された他の物点とを同じ物体に関連付ける
ことを特徴とする請求項１に記載の追尾装置。
【請求項３】
前記関連付け部は、前記物点情報取得部が新たに取得した物点に対して、検出済みの前記物体との間で同一性を判定した結果、検出済みの前記物体のうちいずれとも同一性がないと判定した場合は、該物点の所属先物体として新たな物体を定義して当該新たな物体と関連付ける
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の追尾装置。
【請求項４】
前記関連付け部は、新たに関連付けを行った結果、過去に関連付けされた前記物点が過去に関連付けられた物体と異なる物体に関連付けられた場合は、当該時刻の前記物点を新たに関連付けられた前記物体の所属物点に変更する
ことを特徴とする請求項１から３のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項５】
前記運動状態推定部は、新たに前記物点が検出されると、前記物点と関連付けられた前記物体の少なくとも最新の検出時刻における運動状態を推定する
請求項４に記載の追尾装置。
【請求項６】
前記運動状態推定部は、任意のタイミングで、検出済みの前記物体の各検出時刻における運動状態を推定する
請求項４または５に記載の追尾装置。
【請求項７】
前記運動状態推定部は、推定対象とされる時点からみて未来の時点に相当する検出時刻における前記物体の情報を利用して、検出済みの前記物体の運動状態を推定する
請求項４から６のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項８】
前記運動状態推定部は、運動状態の推移が平滑化されるように、検出済みの前記物体の運動状態を推定する
請求項４から７のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項９】
前記運動状態推定部は、検出済みの前記物体の寸法を利用して、前記運動状態を推定する
請求項４から８のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１０】
前記運動状態推定部は、前記寸法以下の位置ずれを許容して、運動状態を推定する
請求項９に記載の追尾装置。
【請求項１１】
前記運動状態推定部は、第１の時点の運動状態を推定する処理で、前記第１の時点の所属物点の情報と、前記第１の時点とは異なる第２の時点の運動状態の推定値およびその誤差共分散行列とに基づいて、前記第１の時点の運動状態の推定値およびその誤差共分散行列を算出する
請求項４から１０のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１２】
前記運動状態推定部は、最新の検出時刻における第１の推定値およびその誤差共分散行列を、前記最新の検出時刻における第２の推定値およびその誤差共分散行列とし、最新の検出時刻を前記第１の時点とし、かつ前記第１の時点に対して直近の過去の検出時刻を第２の時点として、前記第１の時点における前記第２の推定値およびその誤差共分散行列と、前記第２の時点における第１の推定値およびその誤差共分散行列とに基づいて、平滑化された前記第２の時点における第２の推定値およびその誤差共分散行列を算出する処理を、前記第１の時点とする検出時刻を過去に遡りながら順次実行し、その結果算出された各検出時刻における前記第２の推定値を、各検出時刻における運動状態の推定値とする
請求項１１に記載の追尾装置。
【請求項１３】
前記観測者の周囲を撮影した画像を取得する画像取得部と、
前記画像から前記観測者の周囲の物体を認識するとともに、前記物体の属性を判定する属性判定部と、
前記画像から認識された前記物体とその属性とに基づいて、前記物点情報に基づき検出された前記物体を分割または統合する関連付け評価部とを備える
請求項１から１２のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１４】
検出済みの前記物体に関する情報であって、前記物体の検出時刻ごとの所属物点を示す情報と、前記物体の検出時刻ごとの運動状態を示す情報とを含む物体情報を記憶する記憶部と、
前記物体情報に基づいて、検出済みの前記物体の検出時刻ごとの位置または移動の軌跡を含む追尾結果を表示する表示部とを備える
請求項１から１３のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１５】
前記物体情報は、検出済みの前記物体の寸法を示す情報を含み、
前記表示部は、検出済みの前記物体の寸法を含む追尾結果を表示する
請求項１４に記載の追尾装置。
【請求項１６】
前記所定の観測者は自装置または自装置が搭載された車両であって、
周囲に存在する物点の位置および速度を計測する計測装置を備え、
前記物点情報は、前記計測装置によって計測された前記物点の位置を示す情報と、前記物点の速度を示す情報とを含む
請求項１から１５のうちのいずれかに記載の追尾装置。
【請求項１７】
所定の観測者の周囲に存在する物体上の点である物点に関する情報であって、前記物点の位置を示す情報と、前記物点の速度を示す情報とを含む物点情報を取得する第１のステップと、
前記物点情報に基づき、前記物点と関連付けられる前記物体を検出するとともに、検出済みの前記物体の寸法を利用して異なる時点に検出された前記物点を同じ物体に関連付けることにより、前記物体の検出時刻ごとの所属物点を定める第２のステップと、
前記関連付けの結果示される前記物点と前記物体との対応関係に基づいて、検出済みの前記物体の運動状態であって前記物体の位置を含む運動状態を推定する第３のステップとを含み、
前記第２のステップは、検出済みの前記物体の運動状態及び前記第１のステップが取得したそれぞれの前記物点情報から算出する運動状態の類似度を用いて関連付ける
ことを特徴とする追尾方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本発明による追尾装置は、所定の観測者の周囲の物体上の点である物点に関する情報であって、物点の位置を示す情報と、物点の速度を示す情報とを含む物点情報を取得する物点情報取得部と、物点情報に基づき、物点と関連付けられる物体を検出するとともに、検出済みの物体の寸法を利用して異なる時点に検出された物点を同じ物体と関連付けることにより物体の検出時刻ごとの所属物点を定める関連付け部と、関連付けの結果示される物点と記物体との対応関係に基づいて、検出済みの物体の運動状態であって物体の位置を含む運動状態を推定する運動状態推定部とを備え、関連付け部は検出済みの物体の運動状態と物点情報取得部が取得したそれぞれの物点情報から算出する運動状態の類似度を用いて関連付けることを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
また、本発明による追尾方法は、所定の観測者の周囲の物体上の点である物点に関する情報であって、物点の位置を示す情報と、物点の速度を示す情報とを含む物点情報を取得する第１のステップと、物点情報に基づき、物点と関連付けられる物体を検出するとともに、検出済みの物体の寸法を利用して異なる時点に検出された物点を同じ物体に関連付けることにより物体の検出時刻ごとの所属物点を定める第２のステップと、関連付けの結果示される物点と記物体との対応関係に基づいて、検出済みの物体の運動状態であって物体の位置を含む運動状態を推定する第３のステップとを含み、第２のステップは検出済みの物体の運動状態と第１のステップで取得したそれぞれの物点情報から算出する運動状態の類似度を用いて関連付けることを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2020152816.tif 000037
【国際調査報告】
2020152816.tif 000038
2020152816.tif 000039
2020152816.tif 000040
2020152816.tif 000041