JP6311211B2 - Obstacle detection device - Google Patents
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Description
本発明は、障害物検出装置に係わり、特にレーダが受信する反射波をフィルタリングすることにより、クラッタを低減する障害物検出装置に関する。 The present invention relates to an obstacle detection device, and more particularly to an obstacle detection device that reduces clutter by filtering reflected waves received by a radar.
従来、車両には車両外の対象物又は障害物(他車両、歩行者等)との衝突事故の発生を防止するために様々な障害物検出(検知)システムが設けられている。このようなシステムにおいては、例えば、車両周辺の監視領域に対するレーダ電波の送信・走査とその反射波の受信とを行うミリ波レーダ等のレーダ装置を車両に搭載し、当該レーダ装置で受信されたレーダ電波の反射波に基づいて、車両周辺の領域に存在する他車両や歩行者等の障害物を検出する(特許文献1)。 Conventionally, various obstacle detection (detection) systems have been provided in vehicles in order to prevent occurrence of collision accidents with objects or obstacles (other vehicles, pedestrians, etc.) outside the vehicle. In such a system, for example, a radar device such as a millimeter wave radar that transmits and scans a radar radio wave to a monitoring area around the vehicle and receives a reflected wave thereof is mounted on the vehicle, and is received by the radar device. Based on the reflected wave of the radar radio wave, obstacles such as other vehicles and pedestrians existing in the area around the vehicle are detected (Patent Document 1).
従来から使用されるミリ波レーダは、ドライバ単独での視認性や可視カメラによる検出性能が低下する夜間や悪天候でも危険対象物を検出可能であり、認知支援性能向上には有効である。しかしながら、走行環境や対象物(ターゲット)の種類により検出性能が変動してしまうため、誤検出が発生する場合があった。 Conventionally used millimeter wave radars can detect dangerous objects even at night or in bad weather when the visibility of a driver alone or the detection performance of a visible camera is reduced, and are effective in improving cognitive support performance. However, since the detection performance varies depending on the travel environment and the type of the target (target), erroneous detection may occur.
本発明は、ミリ波レーダを用いる障害物を検出する装置において、走行環境に応じて検出性能の変動を低減し、ターゲット検出の精度を高めることが可能な障害物検出装置を提供することを目的とする。 It is an object of the present invention to provide an obstacle detection apparatus capable of reducing the fluctuation in detection performance according to the traveling environment and increasing the accuracy of target detection in an apparatus for detecting an obstacle using a millimeter wave radar. And
上記の課題は以下の特徴を有する本発明によって解決される。すなわち、本発明の一態様としての障害物検出装置は、自車両に関する走行環境を取得する走行環境取得手段と、FMCW方式のミリ波レーダを用いてビート信号を生成し、当該ビート信号から導出された周波数スペクトルを用いて距離スペクトルを生成し、当該距離スペクトルに基づいて受信電力ごとの確率密度を示す受信電力分布を生成する解析手段と、走行環境に起因する受信電力分布を除去するフィルタを上記取得された走行環境に応じて決定し、当該決定されたフィルタにより上記生成された受信電力分布をフィルタリング処理するフィルタ手段と、上記フィルタリング処理された受信電力分布に基づいて障害物を検出する障害物検出手段と、を備える障害物検出装置である。 The above problem is solved by the present invention having the following features. That is, the obstacle detection device as one aspect of the present invention generates a beat signal using a driving environment acquisition unit that acquires a driving environment related to the host vehicle and an FMCW millimeter wave radar, and is derived from the beat signal. The analysis means for generating the distance spectrum using the frequency spectrum and generating the received power distribution indicating the probability density for each received power based on the distance spectrum, and the filter for removing the received power distribution due to the traveling environment Filter means for determining according to the acquired traveling environment and filtering the generated received power distribution by the determined filter, and an obstacle for detecting an obstacle based on the filtered received power distribution And an obstacle detection device.
このように構成された本発明によれば、FMCW方式のミリ波レーダを用いて生成された受信電力分布に基づいて実行する障害物検出において、自車両に関する走行環境を取得し、取得した走行環境に応じたフィルタを決定し、決定されたフィルタにより受信電力分布をフィルタリングする。このように走行環境に応じたフィルタを用いてフィルタリングすることにより、走行環境に起因するクラッタを低減することができる。 According to the present invention configured as described above, in the obstacle detection executed based on the received power distribution generated using the FMCW millimeter wave radar, the traveling environment related to the own vehicle is acquired, and the acquired traveling environment is acquired. And a received power distribution is filtered by the determined filter. Thus, by performing filtering using a filter according to the traveling environment, clutter caused by the traveling environment can be reduced.
本発明の一態様として、上記解析手段は、生成された複数の上記距離スペクトルに基づいて受信電力分布を生成する。 As one aspect of the present invention, the analysis unit generates a received power distribution based on the generated plurality of the distance spectra.
このように構成された本発明によれば、時間的な変動を平均化した受信電力分布が生成されるため、時間的な変動が低減された受信電力分布を生成することができる。 According to the present invention configured as described above, a reception power distribution in which temporal fluctuations are averaged is generated, so that a reception power distribution with reduced temporal fluctuations can be generated.
本発明の一態様として、上記解析手段は、上記自車両が微小距離移動するごとに生成された複数の上記距離スペクトルに基づいて受信電力分布を生成する。 As one aspect of the present invention, the analysis means generates a received power distribution based on the plurality of distance spectra generated each time the host vehicle moves a very small distance.
このように構成された本発明によれば、理論上の受信電力値を変えないままでマルチパスなどの環境要因を変えた受信電力分布が生成されるため、同一位置で生成された複数の距離スペクトルを用いるよりも実際の車載走行状態における時々刻々と変化する変動特性を考慮した受信電力分布を生成することができる。 According to the present invention configured as described above, a reception power distribution in which environmental factors such as multipath are changed without changing a theoretical reception power value is generated, and therefore, a plurality of distances generated at the same position Rather than using a spectrum, it is possible to generate a received power distribution that takes into account fluctuation characteristics that change from moment to moment in an actual in-vehicle running state.
本発明の一態様として、上記解析手段は、上記距離スペクトルの複数の所定距離範囲内のデータに基づいてそれぞれの受信電力分布を生成し、上記フィルタ手段は、それぞれの所定距離範囲に対応した走行環境に起因する受信電力分布を除去するフィルタを上記取得された走行環境に応じて決定し、当該決定されたフィルタにより上記生成された受信電力分布をフィルタリング処理する。 As one aspect of the present invention, the analysis means generates each received power distribution based on data within a plurality of predetermined distance ranges of the distance spectrum, and the filter means travels corresponding to each predetermined distance range. A filter for removing the received power distribution due to the environment is determined according to the acquired traveling environment, and the generated received power distribution is filtered by the determined filter.
このように構成された本発明によれば、距離スペクトル上の所定の距離範囲ごとに信号を抽出し、抽出された所定の距離範囲内の距離スペクトルの受信電力の比率から、それぞれの所定の距離範囲ごとの受信電力分布を生成する。フィルタも同様に、複数の所定の距離範囲ごとに生成されたフィルタである。このように自車両からの距離範囲ごとに処理を行うことで、障害物検出の精度をさらに高めることができる。 According to the present invention configured as described above, a signal is extracted for each predetermined distance range on the distance spectrum, and each predetermined distance is obtained from the ratio of the received power of the distance spectrum within the extracted predetermined distance range. A reception power distribution for each range is generated. Similarly, the filter is a filter generated for each of a plurality of predetermined distance ranges. Thus, by performing processing for each distance range from the host vehicle, the accuracy of obstacle detection can be further increased.
本発明の一態様として、上記フィルタは、走行環境ごとに障害物が存在しない場合に上記解析手段により生成された受信電力分布に基づいて生成される。 As one aspect of the present invention, the filter is generated based on the received power distribution generated by the analysis unit when there is no obstacle for each traveling environment.
このように構成された本発明によれば、走行環境ごとに障害物が存在しない場合の受信電力分布を上記解析手段により生成し、生成された受信電力分布に基づいて、当該受信電力分布を除去するフィルタを生成する。 According to the present invention configured as described above, a reception power distribution when no obstacle exists for each traveling environment is generated by the analysis unit, and the reception power distribution is removed based on the generated reception power distribution. Generate a filter to
本発明によれば、走行環境に応じて検出性能の変動を低減し、ターゲット検出の精度を高めることができる。 According to the present invention, it is possible to reduce the variation in detection performance according to the traveling environment and increase the accuracy of target detection.
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態による障害物検出装置について説明する。なお各図面において、便宜上、データの縦横の比率や形状を実際のものとは異なるように表す場合がある。 Hereinafter, an obstacle detection device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In each drawing, for the sake of convenience, the aspect ratio and shape of data may be expressed differently from actual ones.
図1は、本発明の実施形態による障害物検出装置1の概略構成図である。図1に示すように、障害物検出装置1は、主に、制御部10と、レーダ20と、カメラ30とを有し、これらの各構成要素は電気的に接続される。なお障害物検出装置1は他の装置又は他のシステムと上記の各構成要素を共用することができる。
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an
制御部10は、処理部11と、記憶部12と、インタフェース部13とを備える。例えば、制御部11は、車両内のECU(Electronic Control Unit)によって構成される。
The
処理部11は、例えばプロセッサを備え、記憶部12に記憶されたプログラムを実行することにより各種処理を行う。記憶部12は、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、及びSRAMやDRAM等の揮発性メモリを含む。インタフェース部13は、処理部11と他のデバイスとの間に介在し、これらの間でデータの受け渡しを中継する。
The
レーダ20は、例えばミリ波レーダ(周波数76GHz〜77GHz)であり、車両(自車両)の前方エリアを測定するための前方アンテナを備える。レーダ20は、前方アンテナより測定波を送信し、例えば、他車両、路上固定構造物、又は歩行者対象物等の対象物(障害物)により反射された反射波を受信して、対象物と車両との間の相対距離や相対速度を測定するように構成される。なお車両とは、4輪車に限らず、2輪車や自転車等の走行体を含む。また前方アンテナは、送受信兼用のアンテナであってもよいし、送信アンテナと受信アンテナがそれぞれ設けられていてもよい。レーダ20はさらに後方アンテナを備えることもできる。
The
カメラ30は、イメージセンサなどであり、レーダ20の測定範囲を含む車両前方の周囲等を撮像することにより、車両周囲の画像情報を取得することができる。例えばカメラ30は車載カメラであり、ルームミラーの裏側等に設置されてフロントウィンドウ越しに前方を撮影することにより、他の車両や、走行する道路の環境等を撮影することができる。
The
障害物検出装置1は、出力部(図示せず)をさらに有することができる。出力部は、制御部10に電気的に接続され、障害物を検出した場合に運転者へ通知するための情報を出力することができる。例えば出力部は、スピーカ及びディスプレイを含み、車両にカーナビゲーションシステムが搭載される場合、当該システムと出力部を共用してもよい。
The
また障害物検出装置1は、通信部(図示せず)をさらに有することができる。通信部は、運転支援情報を各車両に配信する情報配信センター等に配置されるサーバ(図示せず)と通信可能に構成され、サーバとの間で種々の情報の送受信を行うことができる。例えば通信部は、無線アンテナを含み、車両にカーナビゲーションシステムが搭載される場合、当該システムと通信部を共用してもよい。
The
図2は、本発明の実施形態による障害物検出装置1の機能ブロック図の一例を示す。障害物検出装置1は、走行環境取得手段41と、記憶手段42と、解析手段43と、フィルタ手段44と、障害物検出手段45と、を備える。これらの機能は図1に示す各構成要素により実現されるため、機能ブロックの区分は上記に限定されない。
FIG. 2 shows an example of a functional block diagram of the
走行環境取得手段41は、自車両に関する走行環境を取得することができる。例えばカメラ30により取得した画像情報を用いて、自車両に関する走行環境が、十字路(四叉路)であるかどうか、T字路(三叉路)であるかどうか、信号が有るかどうか、車両の前方に建物があるかどうか、駐車車両はあるか等を識別することにより、走行環境についての情報を取得する。カメラ30を用いることにより、経時的な変化がほとんど発生しない交差点、信号、建物等についての情報だけでなく、経時的な変化が頻繁に発生する駐車車両等の情報を識別することができる。
The traveling
なお、上記実施形態では、カメラ30を用いるが、これに限定されず、例えば、経時的な変化がほとんど発生しない交差点、信号、建物等についての情報の取得については、車両に搭載されるカーナビゲーションシステムを用いることができる。カーナビゲーションシステムでは、地図情報上における自車両の位置をGPSにより認識することができるため、経時的な変化がほとんど発生しない交差点、信号、建物等についての情報を取得することができる。
In the above embodiment, the
記憶手段42は、スペクトルデータ、電力分布データ、フィルタデータなどの各種データを記憶部12へ格納する機能を有する。障害物検出装置1が通信部を有する場合、記憶手段42は、通信部を介してサーバや光学ディスク等からデータを取得して、格納する。記憶手段42は後述するフィルタデータベースを記憶部12に記憶することができる。
The storage means 42 has a function of storing various data such as spectrum data, power distribution data, and filter data in the
解析手段43は、FMCW方式のミリ波レーダを用いて送信波及び受信波の信号からビート信号を生成する。 The analysis means 43 generates a beat signal from the transmission wave and reception wave signals using an FMCW millimeter wave radar.
図3aは、FMCW方式のミリ波レーダの送信周波数及び受信周波数の時間変化を示す図であり、送信波の送信周波数の変化を実線で示し、自車両(レーダ)から距離Rの位置の対象物から反射された反射波の受信周波数の変化を破線で示している。横軸tは時間、縦軸fは周波数を表している。図3aに示すとおり、連続波に三角波を乗じて周波数変調した変調信号を送信信号として用いており、送信信号の中心周波数をf0と、三角波の変調周波数をfmと、三角波の変調幅をΔFとしている。 FIG. 3A is a diagram showing temporal changes in the transmission frequency and reception frequency of the FMCW millimeter-wave radar. The change in the transmission frequency of the transmission wave is indicated by a solid line, and the object located at a distance R from the vehicle (radar). The change in the reception frequency of the reflected wave reflected from is shown by a broken line. The horizontal axis t represents time, and the vertical axis f represents frequency. As shown in FIG. 3a, a modulation signal obtained by multiplying a continuous wave by a triangular wave and frequency-modulated is used as a transmission signal, the center frequency of the transmission signal is f0, the modulation frequency of the triangular wave is fm, and the modulation width of the triangular wave is ΔF. Yes.
FMCW方式においては、受信信号に対して送信信号の一部をミキシングすることでビート信号を得る。図3bは、ミリ波レーダの送信信号及び受信信号が図3aに示す時間変化を行う場合のビート信号のビート周波数fbの時間変化を示す図であり、図3aと図3bのt1〜t5はそれぞれ同じ時間であることを意味する。 In the FMCW system, a beat signal is obtained by mixing a part of a transmission signal with respect to a reception signal. FIG. 3b is a diagram showing the time change of the beat frequency fb of the beat signal when the transmission signal and the reception signal of the millimeter wave radar change with time as shown in FIG. 3a, and t1 to t5 in FIG. 3a and FIG. Means the same time.
このとき、自車両と対象物との間の相対距離R及び相対速度Vは、上述のf0、fm、ΔF、光速c、アップ区間のビート周波数fub、及びダウン区間のビート周波数fdbを用いて以下の式1、式2となることが知られている。
R=(fdb+fub)・c/(8ΔF・fm) (式1)
V=(fdb−fub)・c/(4f0) (式2)
At this time, the relative distance R and the relative speed V between the host vehicle and the object use the above-described f0, fm, ΔF, light speed c, beat frequency f ub in the up section, and beat frequency f db in the down section. The following
R = (f db + f ub ) · c / (8ΔF · fm) (Formula 1)
V = (f db −f ub ) · c / (4f0) (Formula 2)
式1から、ビート周波数の周波数スペクトル上の周波数(fdb+fub)は距離Rと線形関係にあることが理解される。
From
解析手段43は、生成されたビート信号を複素FFT演算することにより、例えば縦軸を受信電力として横軸を周波数とした、周波数スペクトル(パワースペクトル)を生成する。周波数スペクトルの生成は、三角波の1つのサイクル(1/fm)ごと、すなわち1掃引ごとに行う。この場合は1掃引が1つの測定サイクルとなる。図4aは、ある1つの測定サイクルにおける周波数スペクトルを示す図である。本例示においては、周波数f1周辺にピークを確認できる。ただし、複数回数の掃引(例えば5掃引)により得られたデータに基づいて、すなわち複数回数の掃引を1つの測定サイクルとして、1つの周波数スペクトルを生成することもできる。
The
解析手段43は、式1に基づいて、生成された周波数スペクトルの周波数軸を距離R軸に変換することにより距離スペクトルを生成する。図4bは、図4aの周波数軸を距離軸に変換した距離スペクトルを示す図である。f1とr1は、式1におけるfdb+fubとRの関係を有する。解析手段43は、周波数スペクトル(図4a参照)を生成するごとに、距離スペクトル(図4b参照)を生成する。その結果、測定時間の経過に伴って、複数の距離スペクトルが生成される。
Based on
一般的に、対象物からの反射波(受信波)の受信電力Prは、送信電力Pt、アンテナ利得G、波長λ、レーダ断面積σ、対象物までの距離Rを用いて以下の式3に示すレーダ方程式で求めることができる。
Pr=Pt×G2×λ2×σ/{(4π)3×R4} (式3)
In general, the received power Pr of the reflected wave (received wave) from the object is expressed by the following equation 3 using the transmission power Pt, the antenna gain G, the wavelength λ, the radar cross section σ, and the distance R to the object. It can be obtained by the radar equation shown.
Pr = Pt × G 2 × λ 2 × σ / {(4π) 3 × R 4 } (Formula 3)
上記の式における受信電力がシステムの性能によって決定される受信感度より高い場合は対象物を検出することができる。このような場合において自車両から距離r1離れた位置に対象物が存在する場合は、図4bに示すように、距離スペクトル上の距離r1周辺にピークを確認することができる。 If the received power in the above equation is higher than the reception sensitivity determined by the performance of the system, the object can be detected. In such a case, when an object is present at a position away from the host vehicle by the distance r1, a peak can be confirmed around the distance r1 on the distance spectrum as shown in FIG. 4b.
解析手段43は、既定数の測定サイクルにより生成された複数の距離スペクトルの一部の距離範囲(距離R軸上の距離範囲)における受信電力の比率から、例えば縦軸を確率密度として横軸を受信電力とした、受信電力ごとの確率密度を示す受信電力分布を生成する。具体的には、生成されたそれぞれの距離スペクトルの一部の距離範囲(X1〜X2)内のそれぞれの距離(例えば離散型データにおけるそれぞれの距離)における受信電力(P1、…、PN)を抽出し、抽出された複数の受信電力の大きさごとの比率(例えば、−110dB:2%、−109dB:5%、…等)を受信電力軸上に表すことにより、受信電力分布を生成する。なお、各距離スペクトルから抽出するR軸上の距離範囲(X1〜X2)は同一の距離範囲であることが好ましい。このように複数の距離スペクトルを用いて1つの受信電力分布を生成することにより、時間的な変動を平均化した受信電力分布が生成されるため、時間的な変動が低減された受信電力分布を低減することができる。
The
図5aは、図4bなどの距離スペクトルを含む複数の距離スペクトルから一部の距離範囲(X1〜X2)を抽出し、抽出された距離スペクトルの受信電力の比率から生成された受信電力分布を示す図である。X1とX2は距離R軸上の任意の値であり、予め設定することができる。 FIG. 5a shows a received power distribution generated by extracting some distance ranges (X1 to X2) from a plurality of distance spectra including the distance spectrum shown in FIG. 4b and the ratio of the received power of the extracted distance spectrum. FIG. X1 and X2 are arbitrary values on the distance R axis and can be set in advance.
なお上述の測定サイクルの数量は予め決められたものであるが、各距離スペクトルの測定条件を考慮し、車両が既定距離走行した場合は、測定サイクルが既定数に満たない場合であっても、その時点までに生成された距離スペクトルを用いて、1つの受信電力分布を生成することができる。この場合、障害物検出装置1は、自車両の速度を検出可能な車速センサを備え、自車両の走行距離を測定することができる。
The number of measurement cycles described above is predetermined, but taking into account the measurement conditions of each distance spectrum, if the vehicle has traveled a predetermined distance, even if the measurement cycle is less than the predetermined number, One received power distribution can be generated using the distance spectrum generated up to that point. In this case, the
前述した受信電力分布の生成においては、距離範囲X1〜X2を距離R軸全体とすることもできる。また、(複数ではなく)1つの距離スペクトルの一部の距離範囲における受信電力の比率から受信電力分布を生成することもできる。 In the generation of the received power distribution described above, the distance range X1 to X2 can be the entire distance R axis. It is also possible to generate a received power distribution from a ratio of received power in a partial distance range of one distance spectrum (not a plurality).
なお受信電力分布の生成については、それぞれの距離スペクトルにおける平均受信電力を抽出し、抽出された平均受信電力の分布から受信電力分布を生成することもできる。あるいは、一部の距離スペクトルに関してはそれぞれの距離スペクトルごとにそれぞれの距離における受信電力を抽出し、他の一部の距離スペクトルに関してはそれぞれの距離スペクトルの平均受信電力を抽出し、これらのデータに基づいて受信電力分布を生成することもできる。さらに、生成された距離スペクトルに対して、距離スペクトルの一部の距離範囲をピーク形状関数やカーネル密度推定によりフィッティングし、フィッティングした関数の値を用いて、受信電力分布を生成することもできる。 Regarding the generation of the received power distribution, the average received power in each distance spectrum can be extracted, and the received power distribution can be generated from the extracted average received power distribution. Alternatively, for some distance spectra, the received power at each distance is extracted for each distance spectrum, and for some other distance spectra, the average received power of each distance spectrum is extracted, and these data are A received power distribution can also be generated based on this. Furthermore, it is possible to generate a received power distribution by fitting a part of the distance range of the distance spectrum to the generated distance spectrum by a peak shape function or kernel density estimation and using the value of the fitted function.
しかしながら車載レーダの場合、走行環境条件が異なると、同一対象物及び同一距離であっても受信電力特性が大きく変動することが知られている。したがって、例えば、対象物からの信号がクラッタ(ノイズ)信号に埋もれてしまい検出できない場合や、クラッタ信号を対象物と誤検出してしまう場合がある。 However, in the case of an on-vehicle radar, it is known that the received power characteristics fluctuate greatly even if the traveling object conditions are different even if the same object and the same distance are used. Therefore, for example, a signal from an object may be buried in a clutter (noise) signal and cannot be detected, or a clutter signal may be erroneously detected as an object.
図5bは、受信電力強度のばらつきを考慮したレーダ検出性能を表す受信電力分布を示す。信号A(クラッタ信号)は対象物(ターゲット)が存在しないときの受信電力の確率密度であり、信号B(ターゲット信号+クラッタ信号)は対象物が存在するときの確率密度である。ここで検出確率S1は、対象物が存在するときに対象物を正しく検出できる確率であり、誤警報確率S2は対象物が存在しないのにターゲットと誤って検出してしまう確率である。設計値である閾値をどこに設定するかで検出確率と誤警報確率は変化する。SCR(Signal to Clutter Ratio)はターゲット信号強度とクラッタ信号強度の比である。 FIG. 5b shows the received power distribution representing the radar detection performance considering the variation of the received power intensity. Signal A (clutter signal) is the probability density of the received power when there is no object (target), and signal B (target signal + clutter signal) is the probability density when the object exists. Here, the detection probability S1 is a probability that the target object can be correctly detected when the target object exists, and the false alarm probability S2 is a probability that the target object is erroneously detected even if the target object does not exist. The detection probability and the false alarm probability vary depending on where the threshold value, which is a design value, is set. SCR (Signal to Clutter Ratio) is the ratio of the target signal intensity to the clutter signal intensity.
本発明者は、このようなノイズが走行環境(十字路、T字路、建物の有無、駐車車両の有無等)に応じて変化し、一方、走行環境が同じ又は類似であれば、ノイズも同じ又は類似であることを見出した。本実施形態においては、フィルタ手段44は上述のノイズを除去するために、走行環境に起因する受信電力分布を除去するフィルタを走行環境取得手段41により取得された走行環境に応じて決定し、決定されたフィルタにより受信電力分布をフィルタリング処理する。
The present inventor found that such noise varies depending on the driving environment (crossroads, T-shaped roads, presence / absence of buildings, presence / absence of parked vehicles, etc.). On the other hand, if the driving environment is the same or similar, the noise is also the same. Or it was found to be similar. In the present embodiment, the
ここでフィルタ手段44のフィルタ決定方法について説明する。本実施形態におけるフィルタは、障害物(対象物)が存在しない場合のそれぞれの走行環境において、上記のとおり距離スペクトルの受信電力の比率から生成される受信電力分布、すなわちクラッタ(ノイズ)成分のみに起因する受信電力分布(例えば図5bの信号A)、を除去するフィルタである。フィルタは、好ましくは、それぞれの走行環境ごとに障害物が存在しない場合に生成された受信電力分布に基づいて生成される。フィルタは、例えば十字路用フィルタF1A、F1B…、F1N、T字路用フィルタF2A、F2B…、F2N、等とすることができる。フィルタデータベースは、上記のような各走行環境におけるクラッタ成分のみに起因する受信電力分布を除去するフィルタを、走行環境ごとに記憶する。 Here, the filter determination method of the filter means 44 will be described. The filter according to the present embodiment is applied only to the received power distribution generated from the ratio of the received power of the distance spectrum as described above, that is, to the clutter (noise) component, in each traveling environment when no obstacle (object) exists. It is a filter that removes the resulting received power distribution (eg, signal A in FIG. 5b). The filter is preferably generated based on the received power distribution generated when no obstacle exists for each traveling environment. Filter, for example a crossroads filter F 1A, F 1B ..., F 1N, T -junction filter F 2A, F 2B ..., can be F 2N, etc. The filter database stores, for each traveling environment, a filter that removes the received power distribution due to only the clutter component in each traveling environment as described above.
フィルタ手段44は、例えば走行環境取得手段41により取得した走行環境をクエリとしてフィルタデータベースに照会することで、自車両に関する走行環境に対応するフィルタを取得し、当該フィルタを用いてフィルタリング処理をする。
For example, the
ここで上記のクラッタ成分のみに起因する受信電力分布を除去するフィルタは、当該受信電力分布に近似する公知の分布を特定することにより生成する。公知の分布は、例えばレイリー分布、ワイブル分布、ロジスティック分布、正規分布、ラプラス分布、コーシー分布などの様々な分布とすることができ、分布によってはさらに係数を変化させることにより当該分布を特定することができる。 Here, the filter that removes the received power distribution caused only by the clutter component is generated by specifying a known distribution that approximates the received power distribution. The known distribution can be various distributions such as a Rayleigh distribution, a Weibull distribution, a logistic distribution, a normal distribution, a Laplace distribution, a Cauchy distribution, and the distribution is specified by further changing the coefficient depending on the distribution. Can do.
また走行環境は、例えば十字路、T字路、建物の有無、駐車車両の有無又はこれらの組み合わせ等により複数のカテゴリーに分類可能なものである。さらに、特定の交差点や学校周辺等をさらにカテゴライズするなど、走行環境はより詳細に分類可能なものとすることもできる。フィルタデータベースはこのように分類された走行環境ごとに記憶する。走行環境取得手段41は、自車両に関する走行環境がどのカテゴリーに属するかについての情報を取得する。
The traveling environment can be classified into a plurality of categories depending on, for example, crossroads, T-shaped roads, presence of buildings, presence of parked vehicles, or combinations thereof. Furthermore, the traveling environment can be classified in more detail, for example, by further categorizing a specific intersection or a school periphery. The filter database is stored for each traveling environment classified in this way. The traveling
1つの例示として、走行環境取得手段41は、自車両に関する走行環境を、道路パラメータ、建物パラメータ、及び駐車車両パラメータにより取得する。道路パラメータとは、道路の形状(直線又はカーブ、車線数、道路幅)及び交差する道の本数とその交差角度等を示すパラメータである。建物パラメータは、建物の有無及び建物が有る場合の当該建物の位置や高さ等を示すパラメータである。駐車車両パラメータは、駐車車両の有無及び駐車車両が有る場合の当該駐車車両の位置や形状等を示すパラメータである。
As one example, the traveling
この場合、上記パラメータの組み合わせごとにフィルタは生成され、フィルタデータベースは、上記パラメータの組み合わせごとにフィルタを記憶する。フィルタ手段44は、走行環境取得手段41により取得された各種パラメータをフィルタデータベースに照会することにより、当該各種パラメータに対応するフィルタを取得(決定)する。このようにして、フィルタ手段44は、自車両に関する走行環境に応じたフィルタを決定し、当該フィルタを用いてフィルタリング処理を実行する。
In this case, a filter is generated for each combination of the parameters, and the filter database stores a filter for each combination of the parameters. The
なお記憶手段42がフィルタデータベースを記憶する代わりに、サーバがフィルタデータベースを記憶することもでき、この場合、フィルタ手段44は、通信部を介してサーバと通信することにより走行環境に対応するフィルタを取得し、当該フィルタを用いてフィルタリング処理をすることができる。 Note that instead of the storage means 42 storing the filter database, the server can also store the filter database. In this case, the filter means 44 communicates with the server via the communication unit so that the filter corresponding to the traveling environment is stored. It is possible to obtain and perform filtering using the filter.
障害物検出手段45は、フィルタリング処理された受信電力分布に基づいて障害物を検出する。例えば、当該受信電力分布における平均値の電力が所定の閾値以上であるかどうかを判定し、閾値以上の場合に該当する距離範囲に障害物が存在すると判断する。
The
他の実施形態として、解析手段43は距離スペクトル上の所定の距離範囲ごとに信号を抽出し、抽出された所定の距離範囲内の距離スペクトルの受信電力の比率から、それぞれの所定の距離範囲ごとの受信電力分布を生成する。このように自車両からの距離範囲ごとに処理を行うことで、障害物検出の精度をさらに高めることができる。
As another embodiment, the
解析手段43は、図4cに示すように、距離スペクトルを複数の所定の距離範囲(X0〜X1、X1〜X2、X2〜X3、X3〜X4)に区分して、当該複数の所定の距離範囲内における信号をそれぞれ抽出する。この場合は、それぞれの所定の距離範囲ごとに受信電力分布を生成する。例えば所定の距離範囲を、5m〜10m、10m〜15m、…、95〜100mと設定するもできるし、10〜25m、25〜40m、…、80〜95m等と設定することもできる。解析手段43が抽出する複数の所定の距離範囲の距離範囲幅は上記の例示に限定されず、レーダの性能に応じて適切に設定することができる。距離スペクトルから受信電力分布の生成については、前述のとおりである。
As shown in FIG. 4c, the
当該実施形態におけるフィルタは、障害物(対象物)が存在しない場合のそれぞれの走行環境において、複数の所定の距離範囲ごとに、距離スペクトルの受信電力の比率から生成される受信電力分布、すなわちクラッタ(ノイズ)成分のみに起因する受信電力分布、を除去するフィルタである。フィルタデータベースは、上記のような各走行環境におけるクラッタ成分のみに起因する受信電力分布を除去するフィルタを、走行環境ごとに、かつ所定の距離範囲ごとに記憶する。なお、フィルタデータベースは、当該フィルタを走行環境ごとに記憶し、所定の距離範囲に応じて当該フィルタを変形するように構成することもできる。 The filter according to the embodiment includes a received power distribution generated from a ratio of received power of a distance spectrum for each of a plurality of predetermined distance ranges in each traveling environment when no obstacle (object) exists, that is, clutter. This is a filter that removes the received power distribution caused by only the (noise) component. The filter database stores a filter for removing the received power distribution caused by only the clutter component in each traveling environment as described above for each traveling environment and for each predetermined distance range. Note that the filter database may be configured to store the filter for each traveling environment and to deform the filter according to a predetermined distance range.
さらに他の実施形態においては、実際の車載走行状態における時々刻々と変化する変動特性を考慮した障害物検出装置1を提供する。
In yet another embodiment, an
例えば、取得された受信電力分布のデータが、ノイズ(クラッタ)信号が大きく、対象物(ターゲット)信号が小さい瞬間のデータである場合は、対象物を正しく検出できない可能性がある。図6aは自車両が地点Aに位置するときの距離スペクトルを示す。このとき距離範囲X1〜X2にはピークがあることを確認することができる。一方、図6bは自車両が地点Aから微小距離移動した地点Bに位置するときの受信電力分布を示す。このとき距離範囲X1〜X2においてピークが確認しづらい状況となっていることが分かる。 For example, if the acquired received power distribution data is data at a moment when the noise (clutter) signal is large and the object (target) signal is small, there is a possibility that the object cannot be detected correctly. FIG. 6 a shows a distance spectrum when the host vehicle is located at point A. At this time, it can be confirmed that there is a peak in the distance range X1 to X2. On the other hand, FIG. 6 b shows the received power distribution when the host vehicle is located at a point B moved by a minute distance from the point A. At this time, it is understood that it is difficult to confirm the peak in the distance range X1 to X2.
当該実施形態に係る解析手段43は、自車両が微小距離移動するごとに、FMCW方式のミリ波レーダを用いることにより図6aや図6bのような距離スペクトルを生成する。そして解析手段43は、生成された複数の距離スペクトルから一部の距離範囲(例えば距離X1〜X2)を抽出し、抽出された距離スペクトルの受信電力の比率から、1つの受信電力分布を生成する。受信電力分布の生成については、前述のとおりである。
The analysis means 43 according to this embodiment generates a distance spectrum as shown in FIGS. 6a and 6b by using an FMCW millimeter wave radar every time the host vehicle moves a very small distance. Then, the
ここでの微小距離とは、自車両から対象物までの距離に対して微小な距離であって、レーダ方程式において受信電力に影響を及ぼさない程度の距離を意味する。当該実施形態によれば、理論上の受信電力値を変えないまま、マルチパスなどの環境要因を変えた受信電力分布が生成されるため、同一位置で生成された複数の距離スペクトルを用いるよりも実際の車載走行状態における時々刻々と変化する変動特性を考慮した受信電力分布(及びクラッタ成分のみに起因する受信電力分布を除去するフィルタ)を生成することができる。なお微小距離は、例えば自車両と対象物との距離が10mの場合は50cm以下の所定距離とすることができ、自車両と対象物との距離が50mの場合は1m以下の所定距離とすることができる。 The minute distance here is a distance that is minute relative to the distance from the host vehicle to the object and does not affect the received power in the radar equation. According to the embodiment, since the received power distribution is generated by changing the environmental factors such as multipath without changing the theoretical received power value, rather than using a plurality of distance spectra generated at the same position. It is possible to generate a received power distribution (and a filter that removes a received power distribution caused only by a clutter component) in consideration of a fluctuation characteristic that changes every moment in an actual in-vehicle running state. The minute distance can be a predetermined distance of 50 cm or less when the distance between the host vehicle and the object is 10 m, for example, and can be a predetermined distance of 1 m or less when the distance between the host vehicle and the object is 50 m. be able to.
次に、図7に基づいて、本実施形態の障害物検出装置1の処理フローについて説明する。この処理フローは、既定数の測定サイクルごとに繰り返し行う。
Next, a processing flow of the
まず解析手段43は、FMCW方式のミリ波レーダを用いて、ビート信号を生成する(S701)。続いて解析手段43は、ビート信号を複素FFT演算することにより生成される周波数スペクトルを用いて距離スペクトルを生成する(S702)。
First, the
解析手段43は、距離スペクトルが既定数量生成されたかどうかを判定し、既定数量生成された場合は次のステップに進む(S703)。続いて解析手段43は、既定数量の距離スペクトルを用いて受信電力分布を生成する(S704)。
The
フィルタ手段44は、本処理フローとは別の制御処理の中で走行環境取得手段41により取得される走行環境を取得し、当該走行環境を用いてフィルタデータベースに照会することで、当該走行環境に対応するフィルタを決定(取得)する(S705)。
The
なお、本処理フローにおいては別の制御処理の中で取得される走行環境を用いてフィルタを決定するものであるが、走行環境取得を本フローの制御処理の一部、例えばフィルタ決定(S705)の直前又はビート信号生成(S701)の直前に組み込むことにより、走行環境を取得してもよい。 In this process flow, the filter is determined using the travel environment acquired in another control process. However, the travel environment acquisition is a part of the control process of this flow, for example, filter determination (S705). The driving environment may be acquired by incorporating it immediately before or before the beat signal generation (S701).
フィルタ手段44は、決定されたフィルタにより受信電力分布をフィルタリング処理する(S706)。障害物検出手段45は、フィルタリング処理された受信電力分布の平均値の電力が所定の閾値以上であるかどうかを判定することにより、障害物の有無を判定する(S707)。このようにして本処理フローは終了する。
The
次に、本発明の実施形態による障害物検出装置1の作用効果について説明する。本実施形態では、FMCW方式のミリ波レーダを用いて解析手段43が生成する受信電力分布に基づいて実行する障害物検出において、走行環境取得手段41が自車両に関する走行環境を取得し、フィルタ手段44が取得した走行環境に応じたフィルタを決定し、かつ決定されたフィルタにより受信電力分布をフィルタリングする。このように走行環境に応じたフィルタを用いてフィルタリングすることにより、走行環境に起因するクラッタを低減することができる。
Next, the effect of the
さらに解析手段43が、生成された複数の距離スペクトルに基づいて受信電力分布を生成する場合は、時間的な変動を平均化した受信電力分布が生成されるため、時間的な変動が低減された受信電力分布を生成することができる。
Further, when the
さらに解析手段43が、自車両が微小距離移動するごとに生成された複数の距離スペクトルに基づいて受信電力分布を生成する場合は、理論上の受信電力値を変えないままでマルチパスなどの環境要因を変えた受信電力分布が生成されるため、同一位置で生成された複数の距離スペクトルを用いるよりも実際の車載走行状態における時々刻々と変化する変動特性を考慮した受信電力分布を生成することができる。
Further, when the
また本実施形態では、解析手段43が、距離スペクトル上の所定の距離範囲ごとに信号を抽出し、抽出された所定の距離範囲内の距離スペクトルの受信電力の比率から、それぞれの所定の距離範囲ごとの受信電力分布を生成する。フィルタ手段44がフィルタリング処理するフィルタも同様に、複数の所定の距離範囲ごとに生成されたフィルタである。このように自車両からの距離範囲ごとに処理を行うことで、障害物検出の精度をさらに高めることができる。
Moreover, in this embodiment, the analysis means 43 extracts a signal for every predetermined distance range on the distance spectrum, and determines each predetermined distance range from the ratio of the received power of the distance spectrum within the extracted predetermined distance range. A reception power distribution for each is generated. Similarly, the filter subjected to the filtering process by the
また本実施形態では、走行環境ごとに障害物が存在しない場合の受信電力分布を解析手段43が生成し、生成された受信電力分布に基づいて、当該受信電力分布を除去するフィルタを生成する。 Moreover, in this embodiment, the analysis means 43 produces | generates the received power distribution when an obstruction does not exist for every driving | running | working environment, and the filter which removes the said received power distribution is produced | generated based on the produced | generated received power distribution.
以上に説明してきた各実施例は、本発明を説明するための例示であり、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない限り、種々の形態で実施することができる。 Each Example described above is an illustration for explaining the present invention, and the present invention is not limited to these Examples. The present invention can be implemented in various forms without departing from the gist thereof.
1 障害物検出装置
10 制御部
11 処理部
12 記憶部
13 インタフェース部
20 レーダ
30 カメラ
41 走行環境取得手段
42 記憶手段
43 解析手段
44 フィルタ手段
45 障害物検出手段
DESCRIPTION OF
Claims (5)
FMCW方式のミリ波レーダを用いてビート信号を生成し、当該ビート信号から導出された周波数スペクトルを用いて距離スペクトルを生成し、当該距離スペクトルに基づいて受信電力ごとの確率密度を示す受信電力分布を生成する解析手段と、
走行環境に起因する受信電力分布を除去するフィルタを前記取得された走行環境に応じて決定し、当該決定されたフィルタにより前記生成された受信電力分布をフィルタリング処理するフィルタ手段と、
前記フィルタリング処理された受信電力分布に基づいて障害物を検出する障害物検出手段と、を備える障害物検出装置。 Driving environment acquisition means for acquiring a driving environment related to the host vehicle;
A received power distribution that generates a beat signal using an FMCW millimeter wave radar, generates a distance spectrum using a frequency spectrum derived from the beat signal, and indicates a probability density for each received power based on the distance spectrum Analyzing means for generating
Filter means for determining a filter for removing the received power distribution caused by the traveling environment according to the acquired traveling environment, and filtering the generated received power distribution by the determined filter;
An obstacle detection device comprising obstacle detection means for detecting an obstacle based on the filtered received power distribution.
前記フィルタ手段は、それぞれの所定距離範囲に対応した走行環境に起因する受信電力分布を除去するフィルタを前記取得された走行環境に応じて決定し、当該決定されたフィルタにより前記生成された受信電力分布をフィルタリング処理する、請求項1から3のいずれか1項に記載の障害物検出装置。 The analysis means generates each received power distribution based on data within a plurality of predetermined distance ranges of the distance spectrum,
The filter means determines a filter for removing a received power distribution caused by a driving environment corresponding to each predetermined distance range according to the acquired driving environment, and the received power generated by the determined filter. The obstacle detection device according to any one of claims 1 to 3, wherein the distribution is filtered.
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